commit 5d7ab72b7e792d39475a68346dd837b383aa558c Author: Peregudin Date: Sun May 4 15:43:08 2025 +0300 Загрузил все лабораторные работы diff --git a/лр1-2/.ipynb_checkpoints/1_intro-to-jupyter-checkpoint.ipynb b/лр1-2/.ipynb_checkpoints/1_intro-to-jupyter-checkpoint.ipynb new file mode 100644 index 0000000..8c9e984 --- /dev/null +++ b/лр1-2/.ipynb_checkpoints/1_intro-to-jupyter-checkpoint.ipynb @@ -0,0 +1,266 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Знакомство с Jupyter Notebook" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Jupyter Notebook чем-то похож на текстовый редактор: есть меню, панель инструментов и поле для работы (ячейки). Ячейки могут содержать как код, так и текст (неразмеченный и размеченный). Комментарии в ячейках с кодом должны начинаться со знака `#`. \n", + "\n", + "Пример ячейки с кодом:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "3 0.2\n" + ] + } + ], + "source": [ + "A = 3 # создаем переменную A и присваиваем ей значение 3\n", + "B = 0.2 \n", + "\n", + "# комментарий 1\n", + "# комментарий 2\n", + "\n", + "print(A, B) # выводим на экран значения переменных A и B" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "По умолчанию тип ячейки *Code*, это можно увидеть на панели под меню. Чтобы изменить тип ячейки нужно нажать на стрелочку вниз и выбрать нужный вариант. Всего вариантов четыре: *Code*, *Markdown*, *RawNBConvert* и *Heading*.\n", + "\n", + "* *Code*: ячейка с кодом Python\n", + "* *Markdown*: ячейка с размеченным текстом, язык разметки Markdown\n", + "* *RawNBConvert*: неразмеченный (сырой) текст, без курсива/полужирного шрифта\n", + "* *Heading*: устарел, раньше использовался для заголовков, сейчас их нужно создавать в режиме *Markdown*" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Пример ячейки с неразмеченным текстом:" + ] + }, + { + "cell_type": "raw", + "metadata": {}, + "source": [ + "This is the raw text." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Пример ячейки с размеченным текстом (язык разметки Markdown, почитать про него можно [здесь](http://jupyter-notebook.readthedocs.io/en/latest/examples/Notebook/Working%20With%20Markdown%20Cells.html) и [здесь](http://nestacms.com/docs/creating-content/markdown-cheat-sheet)) — см. ниже." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Что можно делать с помощью Markdown?" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Выделять заголовки разных уровней:\n", + "\n", + "# Заголовок 1\n", + "## Заголовок 2\n", + "### Заголовок 3\n", + "\n", + "Выделять части текста с помощью *курсива* или **полужирного начертания**. Или просто зачеркивать.\n", + "\n", + "Добавлять списки разного вида. Ненумерованный список:\n", + "\n", + "* пункт 1 \n", + "* пункт 2\n", + "\n", + "Нумерованный список:\n", + "\n", + "1. Во-первых, ...\n", + "2. Во-вторых, ...\n", + "\n", + "Для тех, кто знаком с LaTeX: можно красиво оформлять формулы, используя синтаксис, принятый в $\\LaTeX{}$ (наличие установленного на компьютере LaTeX не требуется, текст компилируется в самом Jupyter Notebook):\n", + "\n", + "$P(A|B) = \\dfrac{P(A \\cap B)}{P(B)}$" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Еще можно добавлять ссылки. Либо текст ссылки и саму ссылку:" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "[Jupyter](http://jupyter.org/)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Либо просто ссылку как есть:" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "И, конечно, можно добавлять картинки!" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Так: \n", + " \n", + "![title](test.png) " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Или так (синтаксис, как в html, кто знаком):" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "\"Test" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "*Примечание:* часть с *alt* нужна для того, чтобы в случае, если картинки с таким названием нет, выводился какой-то альтернативный текст вместо нее. Например:" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "\"Test" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Горячие клавиши" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В Jupyter Notebook есть свои горячие клавиши, которые позволяют добавлять или удалять ячейки, менять их тип и так далее. Чтобы работать в режиме горячих клавиш, нужно выйти из редактирования ячейки (нажать на *Esc*), а потом набрать нужную комбинацию клавиш. Чтобы вернуться в режим редактирования ячейки, можно кликнуть на нее два раза или, выбрав ее, нажать *Enter*. Все полезные комбинации клавиш можно найти в меню (*Help - Keyboard Shortcuts*) или нажав *Esc*, а потом *H* или *P*." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Другие интересные вещи про Jupyter Notebook (и другие среды) можно почитать в обзоре — файл *Jupyter and Others.ipynb*." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Если потерялись" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "И наконец: как найти, куда Jupyter сохраняет ноутбуки — файлы с расширением `.ipynb`. Можно импортировать библиотеку *os* и узнать текущую рабочую папку (*current working directory*) — в ней будут лежать ноутбуки." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "'C:\\\\Users\\\\usr07668'" + ] + }, + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "import os\n", + "os.getcwd()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.6.5" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2 +} diff --git a/лр1-2/.ipynb_checkpoints/2_python-variables-checkpoint.ipynb b/лр1-2/.ipynb_checkpoints/2_python-variables-checkpoint.ipynb new file mode 100644 index 0000000..874ccd2 --- /dev/null +++ b/лр1-2/.ipynb_checkpoints/2_python-variables-checkpoint.ipynb @@ -0,0 +1,1065 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Python как калькулятор, переменные и типы переменных" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Python как калькулятор" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Привычные арифметические действия (сложение, вычитание, умножение, деление) в Python выглядят так же, как и в обычных калькуляторах:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "3" + ] + }, + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "1 + 2 # сложение" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "-1" + ] + }, + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "2 * 4 - 9 # умножение и вычитание" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "11.5" + ] + }, + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "23 / 2 # деление" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Однако с делением все не так просто: Python 3 всегда будет выдавать результат в виде числа с плавающей точкой (*float*), даже тогда, когда ожидается целочисленный ответ. Например:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "3.0" + ] + }, + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "6 / 2 # не 3" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Получился дробный результат, где дробная часть равна 0. Как быть, если нужен ответ в виде целого числа? Можно воспользоваться целочисленным делением." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "3" + ] + }, + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "6 // 2 # теперь 3" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Тут важно помнить, что при использовании оператора `//` дробная часть всегда будет просто отбрасываться – никакого округления происходить не будет." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "1" + ] + }, + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "6 // 4 # от 1.5 осталось 1" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В Python 2 обычное деление (с помощью `/`) было целочисленным. Для того чтобы получить привычные результаты деления, нужно было либо импортировать обычное деление из модуля `__future__`, который позволяет использовать функционал более новых версий Python (см. [здесь](http://rextester.com/VMMS70343)), либо использовать другие хитрости, например, делить число с плавающей точкой на целое (см. [здесь](http://rextester.com/YJZV11974)).\n", + "\n", + "*Примечание:* для того, чтобы сравнивать исполнение одного и того же кода в Python 3 и Python 2 совсем необязательно устанавливать обе версии на компьютер. Можно воспользоваться онлайн-компиляторами (например, http://rextester.com: выбирать Python или Python 3) и запускать код прямо в браузере. Речь идет, конечно, о небольших фрагментах кода. Полноценно работать в них, не устанавливая Python, будет неудобно. Но для нескольких строк для сравнения как раз. " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Что еще можно делать с числами? Возводить в степень и извлекать из них корень. При расчетах на калькуляторе и в R для возведения числа в степень мы обычно используем символ `^`. Попробуем! " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "1" + ] + }, + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "2 ^ 3 # ой" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Получилось что-то неожиданное. В Python оператор `^` используется для побитного сложения по модулю два. Для возведения числа в степень потребуется `**` (кстати, в R тоже для возведения в степень можно использовать двойную звездочку): " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "8" + ] + }, + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "2 ** 3 # как нужно" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Теперь попробуем извлечь квадратный корень из числа с помощью привычного `sqrt`." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "ename": "NameError", + "evalue": "name 'sqrt' is not defined", + "output_type": "error", + "traceback": [ + "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m", + "\u001b[0;31mNameError\u001b[0m Traceback (most recent call last)", + "\u001b[0;32m\u001b[0m in \u001b[0;36m\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 1\u001b[0;31m \u001b[0msqrt\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;36m9\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m \u001b[0;31m# не получается!\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m", + "\u001b[0;31mNameError\u001b[0m: name 'sqrt' is not defined" + ] + } + ], + "source": [ + "sqrt(9) # не получается!" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Python пишет, что не знает, что такое `sqrt`. В каких случаях Python может такое писать? Например, если мы опечатались в названии функции (Python не понимает, что мы от него хотим) или если мы пытаемся обратиться к функции, которая не является базовой (Python не знает, откуда ее брать). В нашем случае у нас вторая проблема. Функция для вычисления квадратного корня из числа хранится в специальном модуле `math`. Этот модуль стандартный, дополнительно устанавливать его не нужно. Но для того, чтобы воспользоваться этой функцией, нужно сначала импортировать модуль, а потом вызвать из него функцию `sqrt` (для тех, кто работал в R -- процедура, аналогичная `library()`." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import math # импортируем модуль math" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "3.0" + ] + }, + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "math.sqrt(9) # теперь все работает" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Если из `math` нам нужна только одна функция `sqrt` , можно извлечь только ее, и тогда прописывать название модуля перед функцией не понадобится: " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "4.0" + ] + }, + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "from math import sqrt\n", + "sqrt(16) # так тоже работает" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В `math` есть много полезных функций для вычислений. Чтобы посмотреть, какие функции там есть, после импортирования всего модуля через `import math` можно набрать `math.` и нажать на *Tab* (табуляция, кнопка над *Caps Lock*). Помимо квадратного корня этот модуль поможет вычислить логарифм (натуральный и не только), синус, косинус и так далее." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "0.6931471805599453" + ] + }, + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "math.log(2) # натуральный логарифм" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 14, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "2.0" + ] + }, + "execution_count": 14, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "math.log10(100) # десятичный логарифм (логарифм по основанию 10)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "0.0" + ] + }, + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "math.sin(0) # синус" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "А еще из `math` можно импортировать константы $\\pi$ и $e$:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "from math import pi, exp # можно сразу несколько - перечислить через запятую" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 17, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "3.141592653589793" + ] + }, + "execution_count": 17, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "pi" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 18, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "2.718281828459045" + ] + }, + "execution_count": 18, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "exp(1)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "С чем еще можно столкнуться, выполняя вычисления в Python? С такими вещами:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 19, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "4.1513310942010236e-32" + ] + }, + "execution_count": 19, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "1 / 18 ** 25" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Результат выше – компьютерная форма экспоненциальной записи числа. Возможно, тот, кто считал что-то на научных или инженерных калькуляторах, уже сталкивался с такой записью. Здесь `e-32` – это $10^{-32}$, а вся запись означает $4.1513310942010236 \\cdot 10^{-32}$, то есть примерно $4.15 \\cdot 10^{-32}$. Если бы число было очень большим, `e` стояло бы в положительной степени. \n", + "\n", + "Такая компьютерная форма записи числа отчасти помогает понять, почему дробные числа называются числами с плавающей точкой (*float*). Возьмем число попроще, например, $12.34$. Его можно записать как $12.34$, как $1.234 \\cdot 10$, как $123.4 \\cdot 10^{-1}$, $1234 \\cdot 10^{-2}$ и так далее. Точка, отделяющая дробную часть от целой, будет \"плавать\", однако само число при этом меняться не будет, будут меняться только множители ‒ разные степени десятки." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "С числами с плавающей точкой связана еще одна сложность — округление. На первый взгляд, все хорошо:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "13" + ] + }, + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "round(12.6) # округлим до целого" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 21, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "12.5" + ] + }, + "execution_count": 21, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "round(12.53, 1) # округлим до первого знака после запятой" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "С другой стороны, могут возникнуть странности: " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "2" + ] + }, + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "round(2.50) # не 3" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 23, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "3.52" + ] + }, + "execution_count": 23, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "round(3.525, 2) # не 3.53" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Эти странности связаны с тем, что число, которое мы видим (например, 3.525), не совпадает с тем, которое хранится в компьютере, потому что оно при сохранении преобразовывается и превращается из точного 3.525 в такое:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 24, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "Decimal('3.524999999999999911182158029987476766109466552734375')" + ] + }, + "execution_count": 24, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "from decimal import Decimal\n", + "Decimal(3.525)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "И такое число будет законно округляться до 3.52 по правилам арифметического округления. Не то чтобы это очень важная информация, которую нужно всегда иметь в виду, но знать про нее полезно, просто чтобы не пугаться и не удивляться неожиданным результатам." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Переменные" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Переменные в программировании похожи на переменные в математике. Кроме того, их можно рассматривать как хранилища значений – «коробки», в которые мы что-то кладем. Python, в отличие от некоторых языков программирования (C, C++, Java), сам распознает что мы «кладем в коробку»: число, целое число, текст, список чисел... Поэтому при создании переменной нам не нужно указывать ее тип." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 25, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "x = 2\n", + "y = 3" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 26, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "2\n", + "3\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(x)\n", + "print(y)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Значения переменных мы можем обновлять – изменить значение и сохранить в переменную с тем же названием. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 27, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "x = x + 1 # возьмем значение x, увеличим на 1 и сохраним изменения в переменной x" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 28, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "y = y * 2 # возьмем значение y, увеличим в 2 раза и сохраним изменения" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 29, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "3 6\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(x, y)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Рассмотрим такую задачу. Пришла весна и решили мы заняться бегом по такой схеме: каждый день мы пробегаем столько, сколько в сумме за два предыдущих дня. При этом первые два дня мы морально готовимся: топчемся на месте и символически проходим по одному метру (полшага назад и полшага вперед). Если мы будем записывать все пройденные нами расстояния в ряд, мы получим последовательность из [чисел Фибоначчи](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A7%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%B0_%D0%A4%D0%B8%D0%B1%D0%BE%D0%BD%D0%B0%D1%87%D1%87%D0%B8). Давайте напишем код, который будет считать, сколько метров мы будем пробегать в следующий день." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Сначала создадим переменные, в которые сохраним данные по первым двум дням." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 30, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "b = 1 # день 1 - готовимся бегать, \"бежим\" 1 метр \n", + "i = 1 # номер дня, когда начинаем бегать\n", + "bnext = 1 # день 2 - готовимся бегать, \"бежим\" 1 метр\n", + "i = i + 1 # перешли ко второму дню, увеличили i на 1" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 31, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "3 2\n" + ] + } + ], + "source": [ + "res = b + bnext # в следующий день пробегаем столько же, сколько за два предыдущих\n", + "i = i + 1 # перешли к следующему дню, увеличили i на 1\n", + "b = bnext # значение b нам уже не нужно, сдвигаемся к следующему дню - записываем bnext\n", + "bnext = res # запомнили полученное значение res\n", + "print(i, bnext) # выводим на экран номер дня и расстояние, которое нужно пробежать" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Теперь можно прогонять предыдущую ячейку много раз (через *Ctrl + Enter*) и получать результат по каждому дню. Например, на 20 день мы будем пробегать уже нормальное расстояние — 6765 метров, почти 7 километров. Конечно, прогонять одну и ту ячейку много раз неудобно и странно, но о том, как считать числа Фибоначчи более рационально, мы поговорим, когда будем разбирать циклы.\n", + "\n", + "**Важно:** если бы не разбили наш код на части (на две ячейки), ничего бы при повторном запуске ячейки не произошло — переменным *b*, *bnext* и *i* заново присваивались бы значения 1, и движения вперед бы не происходило." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Типы переменных и преобразование типов" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Типы переменных (не путать с data types):\n", + "\n", + "* числовой c плавающей точкой (*float*)\n", + "* целочисленный (*integer*)\n", + "* строковый или текстовый (*string*)\n", + "* логический (*boolean*): только два значения True и False\n", + "\n", + "*Примечание:* в R вместо *float* был numeric, вместо *string* – *character*, вместо *boolean* – *logical*." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Посмотрим, как определить тип переменной:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 32, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "float" + ] + }, + "execution_count": 32, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "x = 2.34\n", + "type(x)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 33, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "int" + ] + }, + "execution_count": 33, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "y = 2\n", + "type(y)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 34, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "str" + ] + }, + "execution_count": 34, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "r = 'hello'\n", + "type(r)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 36, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "bool" + ] + }, + "execution_count": 36, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "l = True\n", + "type(l)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Иногда требуется преобразовать тип переменной, например, из числа с плавающей точкой сделать целое число. Зачем это бывает нужно? Для удобства и для более корректной выдачи результатов. Например, у нас есть база данных по респондентам, в которой указан их год рождения, и мы хотим добавить столбец с возрастом респондентов (числом полных лет). Из-за того, что кто-то ввел год в виде 1993.0, возраст при вычислениях тоже получится числом с плавающей точкой — 25.0. Так как мы знаем, что возраст всегда будет целым, чтобы дробная часть не смущала, можно привести все значения к целочисленному типу. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 37, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "25" + ] + }, + "execution_count": 37, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "int(25.0) # int - от integer" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Вообще функции для изменения типа переменных называются так же, как и сами типы или их сокращенные названия." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 38, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "23.0" + ] + }, + "execution_count": 38, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "float(23)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 39, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "'2'" + ] + }, + "execution_count": 39, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "str(2) # str - от string" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 40, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "23" + ] + }, + "execution_count": 40, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "int(\"23\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Однако, если преобразование невозможно, Python выдаст ошибку (а точнее, исключение):" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 41, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "ename": "ValueError", + "evalue": "could not convert string to float: '23,56'", + "output_type": "error", + "traceback": [ + "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m", + "\u001b[0;31mValueError\u001b[0m Traceback (most recent call last)", + "\u001b[0;32m\u001b[0m in \u001b[0;36m\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 1\u001b[0;31m \u001b[0mfloat\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m'23,56'\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m", + "\u001b[0;31mValueError\u001b[0m: could not convert string to float: '23,56'" + ] + } + ], + "source": [ + "float('23,56')" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Так как запятая не воспринимается как десятичный разделитель в Python (в качестве разделителя используется точка), превратить строку '23,56' в число не получится, нужно будет сначала заменить запятую на точку. Как работать со строками, мы обсудим позже, но если интересно, можно сделать следующее: создать любую строковую переменную, а потом после ее названия поставить точку и нажать *Tab*. Так же, как и в случае с модулем *math*, выпадет список всех возможных методов, которые можно применять к строке. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 42, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "words = \"political science\"" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 43, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "'Political science'" + ] + }, + "execution_count": 43, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "words.capitalize() # например, метод capitalize" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 44, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Help on built-in function capitalize:\n", + "\n", + "capitalize(...) method of builtins.str instance\n", + " S.capitalize() -> str\n", + " \n", + " Return a capitalized version of S, i.e. make the first character\n", + " have upper case and the rest lower case.\n", + "\n" + ] + } + ], + "source": [ + "help(words.capitalize) # информация по нему" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.6.5" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2 +} diff --git a/лр1-2/.ipynb_checkpoints/3_seminar1-checkpoint.ipynb b/лр1-2/.ipynb_checkpoints/3_seminar1-checkpoint.ipynb new file mode 100644 index 0000000..32c5d21 --- /dev/null +++ b/лр1-2/.ipynb_checkpoints/3_seminar1-checkpoint.ipynb @@ -0,0 +1,198 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "\n", + "## Семинар 1\n", + "\n", + "*Примечание: под программой в заданиях подразумевается просто блок работающего кода, который выполняет нужную задачу.* " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 0 (вычислительное)\n", + "\n", + "Посчитайте:\n", + "\n", + "* $log(25)$, $log(exp(3))$, $log_{10}1000$\n", + "* $\\pi^3$, $123^4$ \n", + "* $\\sqrt{459}$" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 1 (стартовое)\n", + "\n", + "В переменных `a` и `b` хранятся некоторые числа. Напишите код, который бы менял значения переменных местами. Создавать новые переменные можно. \n", + "\n", + "**Пример:**" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# до\n", + "a = 2\n", + "b = 5" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "5\n", + "2\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# после\n", + "print(a)\n", + "print(b)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 2 (арифметическое)\n", + "\n", + "В переменных `a`, `b`, `c` хранятся какие-то числа. Напишите программу, которая считает их среднее арифметическое." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 3 (экономическое)\n", + "\n", + "Напишите программу, которая логарифмирует значение ВВП, которое хранится в переменной `gdp` и округляет результат до второго знака после запятой." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 3 (финансовое)\n", + "\n", + "В переменной `salary` хранится значение заработной платы респондента в рублях (можете сами присвоить `salary` какое-нибудь значение).\n", + "\n", + "Напишите программу, которая выражает заработную плату респондента в тысячах рублей и\n", + "\n", + "a) просто выводит результат перевода в тысячи на экран;\n", + "\n", + "б) просто сохраняет результат в переменную `salary_th`;\n", + "\n", + "в) сохраняет результат в переменную `salary_th` и выводит результат на экран." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 4 (политологическое)\n", + "\n", + "В переменной `fh` хранится значение индекса политической свободы Freedom House, а в переменной `p`\n", + "значение индекса Polity IV. Напишите программу, которая будет считать индекс Freedom:\n", + "\n", + "$Freedom = 0.4 \\cdot Freedom House + 0.6 \\cdot Polity IV$." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 5 (налоговое)\n", + "\n", + "Напишите программу, которая запрашивает у пользователя с клавиатуры\n", + "изначальное значение заработной платы в рублях и выводит на экран сообщение: \n", + "\n", + " Ваша заработная плата с учетом подоходного налога: n рублей.\n", + "\n", + "где `n` ‒ значение заработной платы с учетом подоходного налога (налоговая ставка 13%).\n", + "\n", + "Подсказка: для ввода информации с клавиатуры используйте функцию `input()`. Не забудьте учесть, что результат, который вводится через `input()` является строкой, а не числом. Примеры использования `input()` и более подробное знакомство с вводом-выводом в Python – см. [здесь](https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/Py-programming-3/blob/master/06-04/lecture-input-output.ipynb)." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 6 (весеннее)\n", + "\n", + "С приходом весны питон решил каждый день выползать погреться на солнышко. Однако он знал, что солнце весной довольно активное, и поэтому разработал такую схему: в первый день он греется одну минуту, а в каждый последующий день увеличивает время пребывания на солнце на 3 минуты. Напишите код, который позволит вычислять, сколько минут питон будет тратить на солнечные ванны в некоторый выбранный день.\n", + "\n", + "*Внимание:* ваш код должен выводить номер дня и число минут. Использовать циклы нельзя, в задании предполагается многократный запуск ячеек с кодом." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 7 (цифровое)\n", + "\n", + "Питон выполз на улицу погулять и решил поиграть: просил прохожих назвать какую-нибудь цифру (т.е. ввести ее с клавиатуры) и приписывал эту цифру к цифре, которую назвал предыдущий прохожий. Напишите код, который позволит определить, какое число получится после опроса 4 прохожих, если известно, что первый прохожий назвал цифру 5. \n", + "Задача не подразумевает использование циклов; запускать код несколько раз / копировать ячейки можно.\n", + "\n", + "*Пример-пояснение:* первый назвал цифру 5, второй ‒ цифру 6, третий ‒ 3. Получили число 563.\n", + "\n", + "*Подсказка:* для склеивания строк (такая операция называется конкатенацией) в Python используется `+`:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "password\n" + ] + } + ], + "source": [ + "a = \"pass\"\n", + "b = \"word\"\n", + "\n", + "print(a + b)" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.6.5" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2 +} diff --git a/лр1-2/.ipynb_checkpoints/3_solutions1-checkpoint.ipynb b/лр1-2/.ipynb_checkpoints/3_solutions1-checkpoint.ipynb new file mode 100644 index 0000000..de4a5ed --- /dev/null +++ b/лр1-2/.ipynb_checkpoints/3_solutions1-checkpoint.ipynb @@ -0,0 +1,600 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "\n", + "## Семинар 1\n", + "\n", + "*Примечание: под программой в заданиях подразумевается просто блок работающего кода, который выполняет нужную задачу.* " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 0 (вычислительное)\n", + "\n", + "Посчитайте:\n", + "\n", + "* $log(25)$, $log(exp(3))$, $log_{10}1000$\n", + "* $\\pi^3$, $123^4$ \n", + "* $\\sqrt{459}$" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import math" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "3.2188758248682006" + ] + }, + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "math.log(25)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "3.0" + ] + }, + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "math.log(math.exp(3))" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "3.0" + ] + }, + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "math.log10(1000)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "31.006276680299816" + ] + }, + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "math.pi ** 3" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "228886641" + ] + }, + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "123 ** 4" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "21.42428528562855" + ] + }, + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "math.sqrt(459)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 1 (стартовое)\n", + "\n", + "В переменных `a` и `b` хранятся некоторые числа. Напишите код, который бы менял значения переменных местами. Создавать новые переменные можно. \n", + "\n", + "**Пример:**" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# до\n", + "a = 2\n", + "b = 5" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "5\n", + "2\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# после\n", + "print(a)\n", + "print(b)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "5\n", + "2\n" + ] + } + ], + "source": [ + "c = a\n", + "a = b\n", + "b = c\n", + "\n", + "print(a)\n", + "print(b)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 2 (арифметическое)\n", + "\n", + "В переменных `a`, `b`, `c` хранятся какие-то числа. Напишите программу, которая считает их среднее арифметическое." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "40.0" + ] + }, + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "a = 45\n", + "b = 55\n", + "c = 20\n", + "\n", + "mean_abc = (a + b + c) / 3\n", + "mean_abc" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 3 (экономическое)\n", + "\n", + "Напишите программу, которая логарифмирует значение ВВП, которое хранится в переменной `gdp` и округляет результат до второго знака после запятой." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "17.03\n" + ] + } + ], + "source": [ + "gdp = 25010698\n", + "\n", + "res = round(math.log(gdp), 2)\n", + "print(res)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 4 (финансовое)\n", + "\n", + "В переменной `salary` хранится значение заработной платы респондента в рублях (можете сами присвоить `salary` какое-нибудь значение).\n", + "\n", + "Напишите программу, которая выражает заработную плату респондента в тысячах рублей и\n", + "\n", + "a) просто выводит результат перевода в тысячи на экран;\n", + "\n", + "б) просто сохраняет результат в переменную `salary_th`;\n", + "\n", + "в) сохраняет результат в переменную `salary_th` и выводит результат на экран." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "salary = 35000" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 14, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "35.0\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# a\n", + "print(salary / 1000)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# b\n", + "salary_th = salary / 1000" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "35.0\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# c\n", + "salary_th = salary / 1000\n", + "print(salary_th)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 5 (политологическое)\n", + "\n", + "В переменной `fh` хранится значение индекса политической свободы Freedom House, а в переменной `p`\n", + "значение индекса Polity IV. Напишите программу, которая будет считать индекс Freedom:\n", + "\n", + "$Freedom = 0.4 \\cdot Freedom House + 0.6 \\cdot Polity IV$." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 17, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "3.0" + ] + }, + "execution_count": 17, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "fh = 4.5\n", + "p = 2\n", + "\n", + "freedom = 0.4 * fh + 0.6 * p\n", + "freedom" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 6 (налоговое)\n", + "\n", + "Напишите программу, которая запрашивает у пользователя с клавиатуры\n", + "изначальное значение заработной платы в рублях и выводит на экран сообщение: \n", + "\n", + " Ваша заработная плата с учетом подоходного налога: n рублей.\n", + "\n", + "где `n` ‒ значение заработной платы с учетом подоходного налога (налоговая ставка 13%).\n", + "\n", + "Подсказка: для ввода информации с клавиатуры используйте функцию `input()`. Не забудьте учесть, что результат, который вводится через `input()` является строкой, а не числом. Примеры использования `input()` и более подробное знакомство с вводом-выводом в Python – см. [здесь](https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/Py-programming-3/blob/master/06-04/lecture-input-output.ipynb)." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 18, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Введите значение заработной платы: 23000\n" + ] + } + ], + "source": [ + "n = input(\"Введите значение заработной платы: \")" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 21, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Ваша заработная плата с учетом подоходного налога: 20010 рублей.\n" + ] + } + ], + "source": [ + "decrease = int(n) * 0.13\n", + "final = int(n) - decrease\n", + "print(\"Ваша заработная плата с учетом подоходного налога: %i рублей.\" % final)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 7 (весеннее)\n", + "\n", + "С приходом весны питон решил каждый день выползать погреться на солнышко. Однако он знал, что солнце весной довольно активное, и поэтому разработал такую схему: в первый день он греется одну минуту, а в каждый последующий день увеличивает время пребывания на солнце на 3 минуты. Напишите код, который позволит вычислять, сколько минут питон будет тратить на солнечные ванны в некоторый выбранный день.\n", + "\n", + "*Внимание:* ваш код должен выводить номер дня и число минут. Использовать циклы нельзя, в задании предполагается многократный запуск ячеек с кодом." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# начальные значения\n", + "\n", + "d = 1\n", + "i = 1" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 25, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "4 10\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# ячейка запускается несколько раз\n", + "\n", + "dnext = d + 3 # следующий день\n", + "i = i + 1 # номер дня\n", + "print(i, dnext)\n", + "\n", + "d = dnext" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 8 (цифровое)\n", + "\n", + "Питон выполз на улицу погулять и решил поиграть: просил прохожих назвать какую-нибудь цифру (т.е. ввести ее с клавиатуры) и приписывал эту цифру к цифре, которую назвал предыдущий прохожий. Напишите код, который позволит определить, какое число получится после опроса 4 прохожих, если известно, что первый прохожий назвал цифру 5. \n", + "Задача не подразумевает использование циклов; запускать код несколько раз / копировать ячейки можно.\n", + "\n", + "*Пример-пояснение:* первый назвал цифру 5, второй ‒ цифру 6, третий ‒ 3. Получили число 563.\n", + "\n", + "*Подсказка:* для склеивания строк (такая операция называется конкатенацией) в Python используется `+`:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 26, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "password\n" + ] + } + ], + "source": [ + "a = \"pass\"\n", + "b = \"word\"\n", + "\n", + "print(a + b)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 28, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Назовите цифру: 6\n" + ] + } + ], + "source": [ + "n0 = '5'\n", + "n = input(\"Назовите цифру: \")\n", + "n0 = n0 + n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 29, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Назовите цифру: 3\n" + ] + } + ], + "source": [ + "n = input(\"Назовите цифру: \")\n", + "n0 = n0 + n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 30, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "563\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(n0)" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.6.5" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2 +} diff --git a/лр1-2/.ipynb_checkpoints/4_python-lists-checkpoint.ipynb b/лр1-2/.ipynb_checkpoints/4_python-lists-checkpoint.ipynb new file mode 100644 index 0000000..faa272e --- /dev/null +++ b/лр1-2/.ipynb_checkpoints/4_python-lists-checkpoint.ipynb @@ -0,0 +1,1430 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Списки и цикл `for`" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Знакомство со списками" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Создадим список значений возраста респондентов, список `age`:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[23, 25, 32, 48, 19]" + ] + }, + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "age = [23, 25, 32, 48, 19] # возраст\n", + "age" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Элементы списка перечисляются в квадратных скобках через запятую. \n", + "\n", + "Можем создать список имен `name`, полностью состоящий из строк:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "name = [\"Анна\", \"Виктор\", \"Дмитрий\", \"Алёна\", \"Павел\"] # имена" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "А можем создать смешанный список ‒ список, состоящий из элементов разных типов. Представим, что не очень сознательный исследователь закодировал пропущенные значения в списке текстом, написал \"нет ответа\":" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "mix = [23, 25, \"нет ответа\", 32, \"нет ответа\"] # все вместе" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Элементы разных типов спокойно уживаются в списке: Python не меняет тип элементов. Все элементы, которые являются строками, останутся строками, числа ‒ числами, а сам список будет обычным списком:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "list" + ] + }, + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "type(mix)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "*Для тех, кто работал в R:* векторы в R очень похожи на списки в Python. Но есть важное отличие. В R, вектор, содержащий как числа, так и строки, превратился бы в текстовый вектор ‒ вектор типа `character`. Например, `mix` в R выглядел бы так:\n", + "\n", + " \"23\", \"25\", \"нет ответа\", \"32\", \"нет ответа\"" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "У списка всегда есть длина ‒ количество элементов в нем. Длина определяется с помощью функции `len()`. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "5" + ] + }, + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "len(age) # пять элементов" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "*Для тех, кто привык к R:* просто `len`, не `length`!" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Если список пустой, то, как несложно догадаться, его длина равна нулю:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "0" + ] + }, + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "empty = []\n", + "len(empty)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Раз список состоит из элементов, к ним можно обратиться по отдельности. Главное, нужно помнить, что нумерация в Python начинается с нуля, а не с единицы. Существует несколько обоснований, почему это так, с одним из них мы познакомимся чуть позже, когда будем обсуждать срезы (*slices)*." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "23" + ] + }, + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "age[0] # первый элемент age" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Порядковый номер элемента в списке называется индексом. Далее, чтобы не путаться, будем разделять термины: порядковые числительные останутся для обозначения номера элемента в нашем обычном понимании, а индексы ‒ для обозначения номера элемента в Python. Например, если нас будет интересовать элемент 25 из списка `age`, мы можем сказать, что нас интересует второй элемент или элемент с индексом 1:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[23, 25, 32, 48, 19]\n", + "25\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(age)\n", + "print(age[1])" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Если элемента с интересующим нас индексом в списке нет, Python выдаст ошибку, а точнее, исключение, `IndexError`." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "ename": "IndexError", + "evalue": "list index out of range", + "output_type": "error", + "traceback": [ + "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m", + "\u001b[0;31mIndexError\u001b[0m Traceback (most recent call last)", + "\u001b[0;32m\u001b[0m in \u001b[0;36m\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 1\u001b[0;31m \u001b[0mage\u001b[0m\u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0;36m7\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m", + "\u001b[0;31mIndexError\u001b[0m: list index out of range" + ] + } + ], + "source": [ + "age[7]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "А как обратиться к последнему элементу списка, да так, чтобы код работал и в случае, когда мы изменим длину списка? Давайте подумаем. Длина списка `age`, как мы уже убедились, равна 5, но нумерация самих элементов начинается с нуля. Поэтому: " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "19" + ] + }, + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "age[len(age)-1] # последний элемент - 19" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Конечно, в том, что нумерация элементов в списке начинается с нуля, есть некоторое неудобство ‒ индекс последнего элемента не совпадает с длиной списка. Но, на самом деле, обращаться к последнему элементу списка можно и по-другому: считать элементы с конца!" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "19" + ] + }, + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "age[-1] # последний элемент - он же первый с конца" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Отрицательные индексы элементов в Python ‒ абсолютно нормальная вещь. Можем так же получить второй элемент с конца:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "48" + ] + }, + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "age[-2]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Изменение и добавление элементов" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Список ‒ изменяемый объект в Python. Элементы списка можно заменять, внося изменения прямо в нужный список (не создавая при этом новый):" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[32, 25, 32, 48, 19]" + ] + }, + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "age[0] = 32 # заменили первый элемент на 32\n", + "age" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "А еще можно дописывать элементы в конец списка. Для этого существует два метода: `.append()` и `.extend()`. Метод `.append()` используется для присоединения одного элемента, `.extend()` ‒ для добавления целого списка. Для примера создадим список `nums`:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 14, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "nums = [1, 5, 8, 9]" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[1, 5, 8, 9, 10]" + ] + }, + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "nums.append(10) # добавили 10\n", + "nums" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[1, 5, 8, 9, 10, 12, 13]" + ] + }, + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "nums.extend([12, 13]) # добавили 12 и 13\n", + "nums" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Приписывать значения можно и к пустому списку. Это нам пригодится, когда мы будем создавать новые списки на основе старых, используя циклы и списковые включения." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 17, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[6, 8]" + ] + }, + "execution_count": 17, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "L = []\n", + "L.append(6)\n", + "L.append(8)\n", + "L" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Методы `.append()` и `.extend()` приписывают значения только в конец списка. Для добавления элементов в любое другое место существует метод `.insert()`, и мы поговорим о нем чуть позже." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Важно:** если поменять местами `.append()` и `.extend()`, код либо не будет работать (случай 1), либо будет работать не так, как хочется (случай 2)." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 18, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "ename": "TypeError", + "evalue": "'int' object is not iterable", + "output_type": "error", + "traceback": [ + "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m", + "\u001b[0;31mTypeError\u001b[0m Traceback (most recent call last)", + "\u001b[0;32m\u001b[0m in \u001b[0;36m\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 1\u001b[0;31m \u001b[0mnums\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mextend\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;36m6\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m \u001b[0;31m# случай 1: один элемент не добавится\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m", + "\u001b[0;31mTypeError\u001b[0m: 'int' object is not iterable" + ] + } + ], + "source": [ + "nums.extend(6) # случай 1: один элемент не добавится" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 19, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[1, 5, 8, 9, 10, 12, 13, [2, 4]]" + ] + }, + "execution_count": 19, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "nums.append([2, 4]) # случай 2: добавится целый список, прямо в квадратных скобках\n", + "nums" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Сразу отметим **важную деталь:** при работе со списками не нужно лишний раз ставить квадратные скобки. Да, они используются для создания списков, но если объект уже является списком, еще одни скобки будут неуместны. Другими словами, объекты `age` и `[age]` ‒ совершенно разные вещи!" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[32, 25, 32, 48, 19]\n", + "[[32, 25, 32, 48, 19]]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(age)\n", + "print([age])" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Здесь `[age]` ‒ это список списков. Такой объект тоже иногда бывает полезен, но просто так создавать его не нужно. Из объекта `[age]` выбрать элемент с индексом 2 уже не получится:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 21, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "ename": "IndexError", + "evalue": "list index out of range", + "output_type": "error", + "traceback": [ + "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m", + "\u001b[0;31mIndexError\u001b[0m Traceback (most recent call last)", + "\u001b[0;32m\u001b[0m in \u001b[0;36m\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 1\u001b[0;31m \u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0mage\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m\u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0;36m2\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m", + "\u001b[0;31mIndexError\u001b[0m: list index out of range" + ] + } + ], + "source": [ + "[age][2]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Придется сначала доставать первый (и единственный) элемент из `[age]`, а потом внутри него выбирать элемент с индексом 2." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "32" + ] + }, + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "[age][0][2]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Другой способ добавлять элементы в список ‒ склеивать их, то есть использовать операцию, которая называется *конкатенацией*. В этом смысле списки очень похожи на строки, и для их конкатенации тоже используется знак `+`:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 23, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[1, 2, 3, 9, 10]" + ] + }, + "execution_count": 23, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "[1, 2, 3] + [9, 10]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Запись через `+` кажется очень интуитивной и заманчивой, но не стоит ей часто пользоваться, особенно, когда списки большие и когда списков много. При такой конкатенации списков происходит создание нового списка, который \"склеивается\" из отдельных частей, чего не происходит при использовании `extend`: там элементы просто дописываются в уже существующий список. Поэтому приписывание одного списка в конец другого быстрее и эффективнее делать именно через `extend`." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Для примера сравним результаты. Создадим три списка, объединим их двумя способами и зафиксируем время, за которое это объединение произойдет. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "l1 = [1, 2, 3]\n", + "l2 = [2, 6, 7]\n", + "l3 = [0, 3, 6]" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "CPU times: user 0 ns, sys: 0 ns, total: 0 ns\n", + "Wall time: 16 µs\n" + ] + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "[1, 2, 3, 2, 6, 7, 0, 3, 6]" + ] + }, + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "%%time\n", + "\n", + "# % time - одно из магических слов Jupyter (magic)\n", + "# замеряет время исполнения ячейки с кодом\n", + "\n", + "l1 + l2 + l3" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "CPU times: user 0 ns, sys: 0 ns, total: 0 ns\n", + "Wall time: 20.7 µs\n" + ] + } + ], + "source": [ + "%%time\n", + "\n", + "l1.extend(l2)\n", + "l1.extend(l3)\n", + "l1" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Кажется, что разница совсем небольшая, но не стоит забывать, что этот пример игрушечный, три списка из трех однозначных чисел." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Срезы (slices)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Мы уже познакомились с тем, как выбирать отдельные элементы из списка, однако мы еще не обсудили, как выбирать несколько элементов подряд. Такие части списков называются срезами (*slices*). Индексы элементов, которые должны войти в срез, указываются в квадратных скобках, через двоеточие (`начало` : `конец`)." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 27, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[32, 25, 32, 48, 19]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(age) " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 28, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[25, 32]" + ] + }, + "execution_count": 28, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "age[1:3] # левый конец включается, а правый нет" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Важно:** правый конец не включается в срез! В срез выше вошли элементы с индексами 1 и 2, элемент с индексом 3 включен не был." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Если мы хотим задать только начало или конец среза, один из индексов легко можно опустить: " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 29, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[25, 32, 48, 19]\n", + "[48, 19]\n", + "[32, 25]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(age[1:])\n", + "print(age[3:])\n", + "print(age[:2])" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Тут мы подходим к тому, [почему](http://python-history.blogspot.ru/2013/10/why-python-uses-0-based-indexing.html) нумерация элементов в Python начинается с нуля. В частности, для удобных срезов. Если нам нужны первые два элемента списка, нам не нужно долго думать и сдвигать номера элементов на единицу, достаточно просто написать, например, `age[:2]`. " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Можно ли сделать срез, который будет включать в себя весь список? Легко!" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 30, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[32, 25, 32, 48, 19]" + ] + }, + "execution_count": 30, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "age[:] # опускаем все индексы" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Получить пустой срез тоже дело нехитрое: нужно, чтобы индексы начала и конца совпадали." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 31, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[]" + ] + }, + "execution_count": 31, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "age[2:2] # пустой срез" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "А теперь **вопрос**. У нас есть такой срез:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 32, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[32, 25]" + ] + }, + "execution_count": 32, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "age[:2]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Какой срез к нему нужно добавить, чтобы получить целый список `age`?" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 33, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[32, 25, 32, 48, 19]" + ] + }, + "execution_count": 33, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "age[:2] + age[2:] # срез 2:" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "И это будет верно для любого индекса $k$, не только двойки." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Изменять элементы списка необязательно по одному, можно задействовать срезы." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 34, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[32, 25, 32, 48, 19]\n", + "[32, 25, 26, 48, 19]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(age)\n", + "\n", + "age[1:3] = [25, 26] # заменим 1 и 2 элементы \n", + "print(age)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Длина списка, на который мы заменяем срез, не обязательно должна совпадать с длиной среза. Можно взять список с большим числом элементов, тогда исходный список расширится, а можно с меньшим ‒ список сузится. Замены остальных элементов при этом не произойдет, новый срез просто \"вклинится\" в середину списка." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 35, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[32, 18, 32, 45, 48, 19]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "age[1:3] = [18, 32, 45]\n", + "print(age)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 36, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[32, 18, 45, 48, 19]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "age[1:3] = [18]\n", + "print(age)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Изменение списков" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "На данный момент мы достаточно хорошо познакомились со списками. Но списки не так просты, как кажется. Давайте попробуем сделать следующее: скопировать один список в другой путем присваивания." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 37, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[1, 8, 9, 4]\n", + "[1, 8, 9, 4]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "l1 = [1, 8, 9, 4]\n", + "l2 = l1 # сохранили список l1 в l2\n", + "\n", + "print(l1)\n", + "print(l2)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Пока все ожидаемо. Теперь изменим элемент списка `l2` с индексом 3:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 38, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[1, 8, 9, 5]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "l2[3] = 5\n", + "print(l2)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "А теперь посмотрим на список `l1`." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 39, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[1, 8, 9, 5]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(l1)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Несмотря на то, что список `l1` мы не трогали, он изменился точно так же, как и список `l2`! Что произошло? На самом деле, когда мы записали `l2 = l1`, мы скопировали не сам список, а ссылку на него. Другими словами, проводя аналогию с папкой и ярлыком, вместо того, чтобы создать новую папку `l2` с элементами, такими же, как в `l1`, мы создали ярлык `l2`, который сам по себе ничего не представляет, а просто ссылается на папку `l1`. \n", + "\n", + "Так как же тогда копировать списки? Во-первых, у списков есть метод `copy()`. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 40, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[1, 8, 9, 4]\n", + "[1, 8, 9, 100]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# дубль два\n", + "l1 = [1, 8, 9, 4]\n", + "l2 = l1.copy()\n", + "\n", + "# теперь делаем что угодно\n", + "\n", + "l2[3] = 100\n", + "\n", + "print(l1)\n", + "print(l2) # все нормально" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Во-вторых, можно сделать срез и \"срезать\" весь список:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 41, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[1, 8, 9, 4]\n", + "[1, 8, 9, 100]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# дубль три\n", + "\n", + "l1 = [1, 8, 9, 4]\n", + "l2 = l1[:] # полный срез\n", + "\n", + "# теперь делаем что угодно\n", + "\n", + "l2[3] = 100\n", + "\n", + "print(l1)\n", + "print(l2) # все нормально" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Цикл for\n", + "\n", + "Раз есть списки, хочется научиться пробегаться по их элементам. Например, выводить на экран не весь список `age` сразу, а постепенно, каждый элемент с новой строчки. Для этого есть циклы. Рассмотрим цикл *for*." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 42, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "32\n", + "18\n", + "45\n", + "48\n", + "19\n" + ] + } + ], + "source": [ + "for i in age:\n", + " print(i)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Как устроен цикл выше? Кодом выше мы доносим до Python мысль: пробегайся по всем элементам списка `age` (`for i in age`) и выводи каждый элемент на экран (`print(i)`). Вообще любой цикл *for* имеет такую структуру: сначала указывается, по каким значениям нужно пробегаться, а потом, что нужно делать. Действия, которые нужно выполнить в цикле, указываются после двоеточия в *for* ‒ эта часть назвается *телом* цикла. \n", + "\n", + "Буквы в конструкции *for* могут быть любые, совсем необязательно брать букву *i*. Python сам поймет, что мы имеем в виду, запуская цикл. Давайте, используя цикл, создадим новый список." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 43, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[2, 6, 10, 18]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "list1 = [1, 3, 5, 9]\n", + "list2 = [] # новый список\n", + "for l in list1:\n", + " list2.append(l * 2) # добавляем в него значения из l1, умноженные на 2\n", + "print(list2)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Конечно, циклы нужны не только для того, чтобы работать со списками. С помощью циклом можно решить любую задачу, которая требует повторения одинаковых действий. Вспомним задачу с семинара про питона, который греется на солнышке и каждый день увеличивает время пребывания на солнце. Тогда мы решали эту задачу, перезапуская ячейку с кодом несколько раз. Теперь воспользуемся циклом." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 44, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "1 1\n", + "2 4\n", + "3 7\n", + "4 10\n", + "5 13\n", + "6 16\n", + "7 19\n", + "8 22\n", + "9 25\n", + "10 28\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# создадим список с номерами дней\n", + "\n", + "days = [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 , 10]\n", + "\n", + "# начальное значение времени, которое питон проводит на солнце\n", + "\n", + "time = 1\n", + "\n", + "print(1, time)\n", + "\n", + "# теперь будем изменять значение time в цикле\n", + "# и выводить на экран номер дня и время\n", + "\n", + "for d in days:\n", + " time = time + 3\n", + " print(d, time)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Функция range()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "На самом деле, можно было поступить еще проще. В Python есть функция `range()`, которая позволяет перебирать целые числа на заданном промежутке, не создавая при этом сам список чисел." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 45, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "0\n", + "1\n", + "2\n", + "3\n", + "4\n", + "5\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# пример\n", + "\n", + "for j in range(0, 6):\n", + " print(j)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Правый конец заданного в `range()` промежутка **не включается**, будьте бдительны. В примере выше на экран были выведены числа от 0 до 5, число 6 включено не было. Применим `range()` к нашей задаче про питона:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 46, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "1 1\n", + "2 4\n", + "3 7\n", + "4 10\n", + "5 13\n", + "6 16\n", + "7 19\n", + "8 22\n", + "9 25\n", + "10 28\n" + ] + } + ], + "source": [ + "time = 1\n", + "print(1, time)\n", + "\n", + "for d in range(2, 11):\n", + " time = time + 3\n", + " print(d, time)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Если мы хотим посмотреть на то, какие значения будут в `range()`, придется превратить его в список:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 47, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "range(0, 3)" + ] + }, + "execution_count": 47, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "range(0, 3) # ни о чем" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 48, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[0, 1, 2]" + ] + }, + "execution_count": 48, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "list(range(0, 3)) # значения внутри range" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Полезный факт: если нас интересуют числа на промежутке, начиная с нуля, в `range()` левый конец можно не указывать, 0 будет выбран по умолчанию." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 49, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[0, 1, 2, 3, 4]" + ] + }, + "execution_count": 49, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "list(range(5))" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.6.5" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2 +} diff --git a/лр1-2/.ipynb_checkpoints/5_python-constructions-checkpoint.ipynb b/лр1-2/.ipynb_checkpoints/5_python-constructions-checkpoint.ipynb new file mode 100644 index 0000000..f6df40b --- /dev/null +++ b/лр1-2/.ipynb_checkpoints/5_python-constructions-checkpoint.ipynb @@ -0,0 +1,1213 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Условные конструкции, циклы, функции" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Проверка условий" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Начнем с известных всем операторов. Проверим, \n", + "\n", + "* правда ли, что 8 меньше 9; \n", + "* правда ли, что 9 больше 10." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "True" + ] + }, + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "8 < 9 # правда" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "False" + ] + }, + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "9 > 10 # неправда" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Результат такой проверки имеет логический тип (*boolean*). " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "True" + ] + }, + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "res = 8 < 9\n", + "res" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Как мы уже обсуждали, переменные такого типа могут принимать два значения True или False. Обратите внимание, что True и False не заключены в кавычки ‒ добавив кавычки, мы получим строки \"True\" и \"False\"." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "При проверке равенства двух частей (переменных, списков и так далее) используется двойной знак \"равно\"." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "True" + ] + }, + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "6 == 6" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Одинарный знак \"равно\" используется для присваивания значений. Так ничего не сравним, но сохраним в переменную `a` число 6:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "6" + ] + }, + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "a = 6 \n", + "a " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "А так уже проверим условия:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "True\n", + "False\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(a == 6) \n", + "print(a == 9) " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Неравенство, то есть отрицание равенства, в Python обозначается с помощью оператора `!=` (вообще `!` в программировании используется для отрицания). " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "True" + ] + }, + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "6 != 7" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Стоит отметить, что Python достаточно лояльно относится к разделению между типам данных. Например, если мы сравним целое число и то же число, но с плавающей точкой (с дробной частью равной 0), Python сообщит, что эти числа совпадают." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "True" + ] + }, + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "6 == 6.0 # верно" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Условные конструкции" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Условные конструкции ‒ конструкции с операторами условия. Условная конструкция обычно предполагает \"развилку\": если условие выполняется, то должен выполняться один набор действий, если нет ‒ другой набор действий. Давайте напишем программу, которая будет просить пользователя ввести целое число, и если это число менее 10, на экран будет выводиться сообщение \"Мало\", иначе ‒ \"Много\". И заодно познакомимся с конструкцией *if-else*." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Введите число: 10\n" + ] + } + ], + "source": [ + "x = int(input(\"Введите число: \"))" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Много\n" + ] + } + ], + "source": [ + "if x < 10:\n", + " print(\"Мало\")\n", + "else:\n", + " print(\"Много\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В части с `if` мы прописываем условие, в зависимости от которого Python будет делать выбор, что выводить на экран, а после двоеточия перечисляем действия, которые будут выполняться в случае, если `x` удовлетворяет условию. В части с `else` мы уже не пишем никакого условия ‒ оператор `else` сам по себе означает \"в случае, если условие в выражении с `if` не выполнено\".\n", + "\n", + "Часть с `else` является необязательной: программа может существовать только с условием `if`. Тогда в случае невыполнения условия ничего происходить не будет, Python просто перейдет к следующим строкам кода." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Как быть, если условий несколько? Например, мы просим пользователя ввести оценку, и если оценка больше 10, на экране должно быть сообщение \"Много\", если ровно 10 ‒ \"В самый раз\", если меньше ‒ \"Мало\". Можно воспользоваться оператором `elif`, который по смыслу является сочетанием `else + if`: если предыдущее условие невыполнено, то, нужно проверить следующее условие, и если оно тоже не выполнено, то уже перейти к ветке с `else`." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Введите оценку: 3\n" + ] + } + ], + "source": [ + "mark = int(input(\"Введите оценку: \"))" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Мало\n" + ] + } + ], + "source": [ + "if mark > 10:\n", + " print(\"Много\")\n", + "elif mark == 10:\n", + " print(\"В самый раз\")\n", + "else:\n", + " print(\"Мало\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Ответвлений с `elif` может быть несколько: сколько условий, столько и выражений с `elif`. Добавим еще одно условие:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Плохо\n" + ] + } + ], + "source": [ + "if mark > 10:\n", + " print(\"Много\")\n", + "elif mark > 6:\n", + " print(\"Хорошо\")\n", + "elif mark > 4:\n", + " print(\"Неплохо\")\n", + "else:\n", + " print(\"Плохо\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Законный вопрос: а можно ли обойтись совсем без `elif`, просто записав несколько выражений с `if`? Тут все зависит от ситуации. Иногда решения использовать `elif` и `if` будут равнозначными. Если мы перепишем код в примере выше, заменив `elif` на `if`, ничего не изменится, так как условия будут проверяться последовательно в любом случае: если оценка больше 10, будет выведено слово \"Много\", если нет ‒ программа перейдет к следующему условию, и так далее. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Плохо\n" + ] + } + ], + "source": [ + "if mark > 10:\n", + " print(\"Много\")\n", + "if mark > 6:\n", + " print(\"Хорошо\")\n", + "if mark > 4:\n", + " print(\"Неплохо\")\n", + "else:\n", + " print(\"Плохо\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В случае, когда условия как-то связаны между собой, нужно быть более внимательными. Рассмотрим такой пример. \n", + "\n", + "**Случай 1.** " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 26, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Это нормально\n", + "Плохо\n" + ] + } + ], + "source": [ + "if mark < 10:\n", + " print(\"Это нормально\")\n", + "elif mark == 10:\n", + " print(\"Отлично\")\n", + "if mark < 6:\n", + " print(\"Плохо\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Если оценка меньше 10, мы выводим на экран сообщение \"Это нормально\", если нет, то проверяем, равна ли она 10: если да, то выводим \"Отлично\", если нет ‒ ничего не делаем. При этом, *после* всех этих действий делаем дополнительную проверку: если оценка меньше 6, выводим \"Плохо\". " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Случай 2.** " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Это нормально\n" + ] + } + ], + "source": [ + "if mark < 10:\n", + " print(\"Это нормально\")\n", + "elif mark == 10:\n", + " print(\"Отлично\")\n", + "elif mark < 6:\n", + " print(\"Плохо\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Если оценка меньше 10, мы выводим на экран сообщение \"Это нормально\", если нет, то проверяем, равна ли она 10: если да, то выводим \"Отлично\", если нет ‒ сравниваем ее с 6. Если оценка меньше 6, выводим \"Плохо\". " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Почему во втором случае мы не увидели сообщение \"Плохо\"? Потому что из-за второго `elif` мы попросту до него не дошли! На ветку со вторым `elif` мы попадаем в случае, если предыдущее условие не выполняется, то есть если оценка не равна 10. А на ветку с первым `elif` мы попадем, в случае, если оценка не менее 10. Получается, что мы должны выводить слово \"Плохо\" в случае, когда оценка более 10 и при этом менее 6, чего в природе не бывает. Использовав `elif` необдуманно, мы добавили лишнее условие, которое никогда не будет выполняться! Тут будет полезно вспомнить схемы, которые многие, наверное, видели на уроках информатики в школе. Запоминать их необязательно, просто они хорошо иллюстрируют различия между двумя случаями." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Случай 1**\n", + "\n", + "![title](1.png)\n", + "\n", + "**Случай 2**\n", + "\n", + "![title](2.png)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Возможно, предыдущее обсуждение `if` и `elif` могло вас чуть-чуть запутать, но это не повод расстраиваться. Важно просто помнить, что разница между этими операторами есть. Остальное можно проверить экспериментально на конкретном примере :) " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Сложные условия" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Пусть у нас есть три целочисленные переменные `a`, `b` и `c`, и мы планируем составлять сложные, составные уcловия, касающиеся этих переменных." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "a = 3\n", + "b = 7\n", + "c = 1" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Помогут операторы `and` и `or`. Оператор `and` соответствует одновременному выполнению условий, оператор `or` соответствует ситуации, когда хотя бы одно из условий выполняется. Оператор `or` в Python ‒ обычное \"или\", не исключающее: либо верно первое условие, либо второе, либо оба." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 14, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "True" + ] + }, + "execution_count": 14, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "(a < b) and (b > c) # оба верны" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "False" + ] + }, + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "(a < b) and (c > b) # второе неверно -> все неверно" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "True" + ] + }, + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "(a < b) or (a > c) # первое верное -> хотя бы одно верно" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 17, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "True" + ] + }, + "execution_count": 17, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "(a < b) or (c > b) # первое верное -> хотя бы одно верно" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Можем работать с элементами списков:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 18, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "l1 = [1, 3, 6, 8]\n", + "l2 = [0, 9, 6, 8]" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 19, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "True" + ] + }, + "execution_count": 19, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "l1[0] > l2[0] # 1 больше 0" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "True" + ] + }, + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "(l1[0] > l2[0]) and (l1[2] == l2[2]) # оба верны" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "True" + ] + }, + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "(l1[0] > l2[0]) or (l1[2] == l2[2]) # оба верны" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Давайте пройдемся по парам элементов в списках `l1` и `l2`, и если значения элементов, которые стоят на одном и том же месте, просто в разных списках, совпадают, мы будем выводить сообщение \"It's true! They are equal!\", а если нет ‒ сообщение \"It's false! They are not equal!\".\n", + "\n", + "Сначала посмотрим на длину списков:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 23, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "4\n", + "4\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(len(l1))\n", + "print(len(l2))" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Списки одинаковой длины, это хорошо! Напишем цикл." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 24, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "It's false! They are not equal!\n", + "It's false! They are not equal!\n", + "It's true! They are equal!\n", + "It's true! They are equal!\n" + ] + } + ], + "source": [ + "for i in range(0, len(l1)):\n", + " if l1[i] == l2[i]:\n", + " print(\"It's true! They are equal!\")\n", + " else:\n", + " print(\"It's false! They are not equal!\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "А теперь предлагаю вам такую задачу. Есть список оценок `marks`, и для каждой оценки нужно вывести комментарий (Отлично, Хорошо, Удовлетворительно, Плохо) с новой строки. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 26, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "marks = [2, 7, 8, 10, 5, 8, 1, 6]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Решение:**" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 27, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Плохо!\n", + "Хорошо!\n", + "Отлично!\n", + "Отлично!\n", + "Удовлетворительно!\n", + "Отлично!\n", + "Плохо!\n", + "Хорошо!\n" + ] + } + ], + "source": [ + "for mark in marks:\n", + " if mark >= 8:\n", + " print(\"Отлично!\")\n", + " elif (mark >= 6) and (mark < 8):\n", + " print(\"Хорошо!\")\n", + " elif (mark >= 4) and (mark < 6):\n", + " print(\"Удовлетворительно!\")\n", + " else:\n", + " print(\"Плохо!\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Можно написать аналогичный код, но оценку теперь будет вводить пользователь с клавиатуры. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 28, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Введите оценку: 6\n", + "Хорошо!\n" + ] + } + ], + "source": [ + "mark = int(input(\"Введите оценку: \"))\n", + "if mark >= 8:\n", + " print(\"Отлично!\")\n", + "elif (mark >= 6) and (mark < 8):\n", + " print(\"Хорошо!\")\n", + "elif (mark >= 4) and (mark < 6):\n", + " print(\"Удовлетворительно!\")\n", + "else:\n", + " print(\"Плохо!\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Цикл `while`" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "С циклом `for` мы уже знакомы. Сейчас мы познакомимся с циклом `while`, логика которого отличается от `for`. Конструкции с циклом `while` устроены следующим образом: действия, которые указаны в теле цикла, должны выполняться до тех пор, пока верно условие, прописанное после `while` (отсюда и название). Если в цикле `for` мы указывали некоторый промежуток, по которому в ходе цикла мы будем \"пробегаться\", то в случае с циклом `while` мы просто фиксируем стартовую точку, а конечную точку никак не указываем: программа сама остановится, когда условие в цикле перестанет выполняться." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 50, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "nums = [1, 0, 9, 10, -1, 8]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Давайте, используя цикл `while`, будем выводить на экран элементы списка `nums` до тех пор, пока не столкнемся с отрицательным значением." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 51, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "1\n", + "0\n", + "9\n", + "10\n" + ] + } + ], + "source": [ + "i = 0 # начинаем с индекса i=0\n", + "\n", + "while nums[i] >= 0: # пока элемент nums[i] >= 0\n", + " print(nums[i]) # выводим элемент на экран\n", + " i = i + 1 # переходим к следующему элементу" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "На значении 10 мы остановились: за ним идет значение -1, для которого условие `nums[i] > = 0` не выполняется. \n", + "\n", + "Давайте теперь попробуем переписать код так, чтобы он работал точно так же, но только чтобы в нем использовался цикл `for`, а не `while`. Вообще почти любой код с `while` можно переписать через `for`, и иногда это полезно: код с циклом `while` обычно более медленный, плюс, склонен к зацикливанию." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 72, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "1\n", + "0\n", + "9\n", + "10\n" + ] + } + ], + "source": [ + "for n in nums:\n", + " if n >= 0:\n", + " print(n)\n", + " else:\n", + " break # выходим из цикла" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В коде выше мы использовали оператор `break`, который позволяет выйти из цикла, то есть закончить исполнение строк кода в теле цикла и перейти к коду дальше. " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Функции" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Чтобы выполнять аналогичные действия много раз, помимо циклов используются функции. Со встроеными в Python функциями мы уже сталкивались: например, функция `round()` принимала на вход некоторое число и округляла его до целого. При этом, если мы дописывали внутри `round()` еще один аргумент (параметр) – число, отвечающее за количество знаков после запятой, то число округлялось соответствующим образом. Итак, мы приходим к следующему: у функции есть три основных части: *аргументы* (то, что подается на вход, те объекты, над которыми мы хотим произвести какие-то действия), *тело функции* (набор предполагаемых действий) и *результат* (то, что функция возвращает на выходе, измененные объекты, которые были поданы на вход или созданные на их основе новые). \n", + "\n", + "Для иллюстрации напишем функцию `my_square()`, которая будет возводить число в квадрат. Начнем с задания функции – строки, которая называется сигнатурой:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + " def my_square(x):" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "`def` здесь – специальное слово, которое декларирует начало функции. После него следует название функции, а далее – аргумент, тот объект, с которым функция будет работать." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "По-хорошему у любой функции должна быть документация с пояснениями, что это функция принимает на вход и что возвращает. Такое описание вносится в специальную строку *docstring*, которая добавляется сразу после сигнатуры:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def my_square(x):\n", + " \"\"\"\n", + " Returns a square of a number.\n", + " Parameters: x is an integer or a float.\n", + " \"\"\"" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Теперь опишем, что эта функция должна делать – какие действия выполнять:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def my_square(x):\n", + " \"\"\"\n", + " Returns a square of a number.\n", + " Parameters: x is an integer or a float.\n", + " \"\"\"\n", + " res = x ** 2\n", + " return res" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Последняя строка с `return` означает, что наша функция должна возращать некоторый результат – число, возведенное в квадрат. Применим функцию:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "49" + ] + }, + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "my_square(7)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Все работает! Осталось только подумать вот над чем: что будет, если убрать строку с `return` и заменить ее, скажем, на `print()`? Попробуем применить и сравним результаты. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "49" + ] + }, + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "a = my_square(7) # c return\n", + "a " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def my_square2(x):\n", + " res = x ** 2\n", + " print(res)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "49\n" + ] + } + ], + "source": [ + "my_square2(7)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Кажется, что пока никакой разницы нет: в обоих случаях на экран выведено число 49. Теперь попробуем сохранить полученный выше результат в переменную `b`:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "49\n" + ] + } + ], + "source": [ + "b = my_square2(7)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "b" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "При вызове переменной `b` на экран ничего не выводится! Если мы выведем `b` на экран, это также ни к чему не приведет:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "None\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(b)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Результат `None` – пустота! Переменная `b` пуста. Почему это произошло? А потому, что функция `my_square2()` не сохраняет результат, только выводит его на экран! Тут можно привести такую «школьную» аналогию. Если преподаватель читает лекцию, а студент ее никаким образом не фиксирует, это ситуация соответствует случаю с `print()` и без `return()`. Преподаватель честно читает лекцию («выводит ее на экран»), но результат этих действий никак не сохраняется. Если студент что-то забудет, ему некуда будет обратиться – он не сможет залезть в несуществующий конспект или аудиозапись («посмотреть на значение переменной»). Функции, которые ничего не возвращают, могут быть полезны, но чаще всего мы сталкиваемся с необходимостью возвращать какие-либо объекты явно, и поэтому за устройством функции нужно внимательно следить. При этом, если хочется, чтобы результат выполнения функции и сохранялся, и выводился на экран, можно использовать `print()` и `return()` одновременно:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def my_square(x):\n", + " \"\"\"\n", + " Returns a square of a number.\n", + " Parameters: x is an integer or a float.\n", + " \"\"\"\n", + " res = x ** 2\n", + " print(res)\n", + " return res" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "100\n" + ] + } + ], + "source": [ + "y = my_square(10)" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.6.5" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2 +} diff --git a/лр1-2/.ipynb_checkpoints/7_pandas1-checkpoint.ipynb b/лр1-2/.ipynb_checkpoints/7_pandas1-checkpoint.ipynb new file mode 100644 index 0000000..ef877e5 --- /dev/null +++ b/лр1-2/.ipynb_checkpoints/7_pandas1-checkpoint.ipynb @@ -0,0 +1,5183 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Работа с таблицами. Введение в библиотеку pandas" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Датафреймы (таблицы) в pandas" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В этой и последующих лекциях мы будем работать с таблицами. В социальных науках термины *база данных* и *таблица* часто используются как синонимы. Вообще, между этими терминами есть существенная разница, так как база данных по сути ‒ это набор таблиц, связанных друг с другом (можно думать о ней как о файле Excel с разными листами). Но давайте для простоты считать эти термины эквивалентными, основы работы с «настоящими» базами данных (*SQL*, *PyMongo*) мы обсуждать не будем. Кроме того, в качестве синонима слова *таблица* мы будем использовать слово *датафрейм* как кальку с термина *data frame*." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Таблицы можно получить из стандартных структур данных в Python. Например, мы можем создать таблицу в таком виде:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "table = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]" + ] + }, + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "table " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Давайте превратим `table` в датафрейм из библиотеки `pandas`. Эта библиотека используется для удобной и более эффективной работы с таблицами. Ее функционал достаточно разнообразен, но давайте начнем с каких-то базовых функций и методов. \n", + "\n", + "Для начала импортируем саму библиотеку." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import pandas as pd" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Здесь мы использовали такой прием: импортировали библиотеку и присвоили ей сокращенное имя, которое будет использоваться в пределах данного ноутбука. Чтобы не писать перед каждой библиотечной функцией длинное `pandas.` и не импортировать сразу все функции из этой библиотеки, мы сократим название до `pd` и в дальнейшем Python будет понимать, что мы имеем в виду. Можно было бы сократить и до `p`, но тогда есть риск забыть про это и создать переменную с таким же именем, что плохо. К тому же `pd` ‒ распространенное и устоявшееся сокращение.\n", + "\n", + "(И да, таким образом можно сокращать названия любых библиотек и модулей. Ничто бы не помешало нам на предыдущих занятиях писать, например, `import math as ma`, просто в этом не было необходимости).\n", + "\n", + "А теперь вернемся к таблице ‒ превратим список списков в объект `DataFrame`:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
012
0123
1456
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " 0 1 2\n", + "0 1 2 3\n", + "1 4 5 6" + ] + }, + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "pd.DataFrame(table) # выглядит посимпатичнее" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Сохраним результат в переменную `df`:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "df = pd.DataFrame(table)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
012
0123
1456
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " 0 1 2\n", + "0 1 2 3\n", + "1 4 5 6" + ] + }, + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Как можно заметить, по умолчанию Python создает датафрейм по строкам, то есть в качестве первой строки берет первый список, затем ‒ второй, и так далее. При желании это можно исправить ‒ транспонировать таблицу, то есть поменять местами строки и столбцы. Для этого существует метод `.transpose()`:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
01
014
125
236
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " 0 1\n", + "0 1 4\n", + "1 2 5\n", + "2 3 6" + ] + }, + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.transpose()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Другой нюанс: Python создал названия строк и столбцов по умолчанию ‒ просто пронумеровал их, начиная с нуля. Разумеется, это тоже можно настраивать, но давайте оставим это до более содержательного примера. А пока посмотрим, что из себя представляют столбцы нашего датафрема:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "0 1\n", + "1 4\n", + "Name: 0, dtype: int64" + ] + }, + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df[0] # столбец с индексом 1 - Series" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "pandas.core.series.Series" + ] + }, + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "type(df[0])" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Столбец датафрейма `df` имеет особый тип *Series*. Внешне *Series* отличается от обычного списка значений, потому что, во-первых, при вызове столбца на экран выводятся не только сами элементы, но их номер (номер строки), а во-вторых, на экран выводится строка с названием столбца (`Name: 0`) и его тип (`dtype: int64`, целочисленный). Первая особенность роднит *Series* со словарями: он представляет собой пары *ключ-значение*, то есть *номер-значение*. Вторая особенность роднит *Series* с массивами `numpy`: элементы обычно должны быть одного типа.\n", + "\n", + "Библиотеку `numpy` мы еще не обсуждали, но обязательно обсудим позже, так как во многих задачах использовать массивы `numpy` гораздо удобнее, чем списки. " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Загрузка таблицы из файла и описание переменных\n", + "\n", + "А теперь давайте загрузим какую-нибудь реальную базу данных из файла. Библиотека `pandas` достаточно гибкая, она позволяет загружать данные из файлов разных форматов. Пока остановимся на самом простом ‒ файле *csv*, что расшифровывается как *comma separated values*. Столбцы в таком файле по умолчанию отделяются друг от друга запятой. Например, такая таблица" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
012
0149
1486
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " 0 1 2\n", + "0 1 4 9\n", + "1 4 8 6" + ] + }, + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "pd.DataFrame([[1, 4, 9], [4, 8, 6]])" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "сохраненная в формате *csv* без названий строк и столбцов будет выглядеть так:" + ] + }, + { + "cell_type": "raw", + "metadata": {}, + "source": [ + "1, 4, 9\n", + "4, 8, 6" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Но разделитель столбцов в таблице может быть и другим, например, точкой с запятой:" + ] + }, + { + "cell_type": "raw", + "metadata": {}, + "source": [ + "1; 4; 9\n", + "4; 8; 6" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В таких случаях нам потребуется дополнительно выставлять параметр `sep = \";\"`, чтобы Python понимал, как правильно отделять один столбец от другого. Но потренируемся открывать разные форматы файлов в следующий раз. Сейчас посмотрим, как загрузить файл с компьютера.\n", + "\n", + "По умолчанию Python видит только те файлы, которые хранятся в текущей рабочей папке ‒ папке, откуда запускается Python или, в нашем случае, Jupyter Notebook. Чтобы узнать, какая папка является рабочей, необходимо загрузить модуль `os` и вызвать функцию `getcwd()`:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import os" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "'/Users/allat/Documents/github/CognTech/2-python-libraries'" + ] + }, + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "os.getcwd() # от get current working directory" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Эта функция возвращает путь к рабочей папке. В моем случае это `'//Users/allat/Documents/github/CognTech/2-python-libraries`, на компьютере с Windows в классе ‒ `C:\\\\Users\\\\student`. Python подсказывает, что в моем случае рабочей папкой является *2-python-libraries*, которая лежит в папке *CognTech*, в *github* и так далее. Обратите внимание: в Mac OS и Linux слэши между названиями папок прямые и одинарные, в Windows ‒ обратные и двойные. Плюс, в Windows всегда в начале прописывается диск (`C:` или иные)." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Иногда удобно положить файл, с которым мы будем работать, в рабочую папку. Можно явно переместить файл из папки в папку, но при работе в Jupyter можно сделать проще ‒ воспользоваться кнопкой *Upload* на странице *Home*. Кто пользуется командной строкой, есть альтернатива: запустить сам Jupyter Notebook из той папки, где хранятся файлы для работы.\n", + "\n", + "А так можно изменить рабочую папку, прописав новый путь:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "os.chdir(\"/Users/allat/Documents/github/CognTech/\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Теперь перейдем к загрузке самого файла. Воспользуемся функцией `read_csv()`. \n", + "\n", + "*Для тех, кто чаще работает в R:* следите за написанием этой функции, есть соблазн написать `read.csv()`." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "df = pd.read_csv(\"scores2.csv\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В файле `scores2.csv` сохранены оценки студентов-политологов по ряду курсов. Оценки реальные, взяты из кумулятивного рейтинга, но имена студентов зашифрованы ‒ вместо них задействованы номера студенческих билетов. Посмотрим на базу данных:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 14, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
idcatpsmstatsoceconengpolthmstat2phistlawphilpolsocptheopregcomppgamewpolmale
0М141БПЛТЛ024798898108.07997.088.06101
1М141БПЛТЛ03181010101010109.0910109.088.09101
2М141БПЛТЛ0759991091098.091099.088.0791
3М141БПЛТЛ017998899106.09998.088.0890
4М141БПЛТЛ06910101010101098.081097.065.08101
5М141БПЛТЛ0721098109898.081097.088.0990
6М141БПЛТЛ020877691088.07797.086.0891
7М141БПЛТЛ0267108710798.08888.087.0780
8М141БПЛТЛ07379889898.08997.076.01091
9М141БПЛТЛ078669561076.08696.088.0670
10М141БПЛТЛ06078779885.07585.078.0791
11М141БПЛТЛ04069869786.09585.085.07100
12М141БПЛТЛ06599848879.085109.088.0691
13М141БПЛТЛ05367759878.08687.086.0990
14М141БПЛТЛ01569769794.07776.077.01070
15М141БПЛТЛ02189889887.07766.086.0780
16М141БПЛТЛ01877979786.06787.077.0780
17М141БПЛТЛ03998988868.07696.078.0491
18М141БПЛТЛ036810788694.08876.076.0781
19М141БПЛТЛ04967668684.08596.085.0680
20061140438810588810.0779NaN78.0781
21М141БПЛТЛ04886869644.06484.067.0780
22М141БПЛТЛ03469769686.07665.085.0890
23М141БПЛТЛ04558878676.07786.086.0580
24М141БПЛТЛ03359879797.07887.085.0780
25М141БПЛТЛ08355658765.07575.075.0470
26М141БПЛТЛ0081088981098.091098.055.01041
27М141БПЛТЛ001677410776.08684.066.0480
28М141БПЛТЛ03879649676.07484.054.0971
29М141БПЛТЛ05277778666.08675.086.0571
30М141БПЛТЛ01176869665.06676.086.0580
31М141БПЛТЛ00477668665.05565.075.0880
32М141БПЛТЛ01066769776.07586.086.0581
33М141БПЛТЛ07169779684.06776.05NaN570
34М141БПЛТЛ03556768554.06675.087.0670
35М141БПЛТЛ03076667664.08555.085.0791
36М141БПЛТЛ07055648655.06456.085.0670
37М141БПЛТЛ05189868767.06665.044.0551
38М141БПЛТЛ04657747585.07575.084.0570
39М141БПЛТЛ04758647595.06464.074.0880
40М141БПЛТЛ06355648444.05454.075.0880
41М141БПЛТЛ02968879567.06585.074.0570
42М141БПЛТЛ06478676684.06444.065.0470
43М141БПЛТЛ07677868666.08685.074.0460
44М141БПЛТЛ06277769665.06564.055.0460
45М141БПЛТЛ07456747656.06686.066.0881
4613023203867658484.08455.064.0560
47М141БПЛТЛ02379689694.07776.044.0751
48М141БПЛТЛ05478648644.06484.044.0481
49М141БПЛТЛ012667410654.07574.054.0481
50М141БПЛТЛ00665658555.06475.075.0680
51М141БПЛТЛ05565647748.05464.065.0451
52М141БПЛТЛ00767767674.05565.045.0471
53М141БПЛТЛ05086668454.05564.054.0660
54М141БПЛТЛ066710779584.06564.064.0560
55М141БПЛТЛ04355658565.06454.05NaN460
56М141БПЛТЛ0846784855NaN8444.044.0671
57М141БПЛТЛ00557557474.05455.044.0481
58М141БПЛТЛ04445746445.04444.06NaN551
591305103854449555.0544NaN74.0441
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " id catps mstat soc econ eng polth mstat2 phist law \\\n", + "0 М141БПЛТЛ024 7 9 8 8 9 8 10 8.0 7 \n", + "1 М141БПЛТЛ031 8 10 10 10 10 10 10 9.0 9 \n", + "2 М141БПЛТЛ075 9 9 9 10 9 10 9 8.0 9 \n", + "3 М141БПЛТЛ017 9 9 8 8 9 9 10 6.0 9 \n", + "4 М141БПЛТЛ069 10 10 10 10 10 10 9 8.0 8 \n", + "5 М141БПЛТЛ072 10 9 8 10 9 8 9 8.0 8 \n", + "6 М141БПЛТЛ020 8 7 7 6 9 10 8 8.0 7 \n", + "7 М141БПЛТЛ026 7 10 8 7 10 7 9 8.0 8 \n", + "8 М141БПЛТЛ073 7 9 8 8 9 8 9 8.0 8 \n", + "9 М141БПЛТЛ078 6 6 9 5 6 10 7 6.0 8 \n", + "10 М141БПЛТЛ060 7 8 7 7 9 8 8 5.0 7 \n", + "11 М141БПЛТЛ040 6 9 8 6 9 7 8 6.0 9 \n", + "12 М141БПЛТЛ065 9 9 8 4 8 8 7 9.0 8 \n", + "13 М141БПЛТЛ053 6 7 7 5 9 8 7 8.0 8 \n", + "14 М141БПЛТЛ015 6 9 7 6 9 7 9 4.0 7 \n", + "15 М141БПЛТЛ021 8 9 8 8 9 8 8 7.0 7 \n", + "16 М141БПЛТЛ018 7 7 9 7 9 7 8 6.0 6 \n", + "17 М141БПЛТЛ039 9 8 9 8 8 8 6 8.0 7 \n", + "18 М141БПЛТЛ036 8 10 7 8 8 6 9 4.0 8 \n", + "19 М141БПЛТЛ049 6 7 6 6 8 6 8 4.0 8 \n", + "20 06114043 8 8 10 5 8 8 8 10.0 7 \n", + "21 М141БПЛТЛ048 8 6 8 6 9 6 4 4.0 6 \n", + "22 М141БПЛТЛ034 6 9 7 6 9 6 8 6.0 7 \n", + "23 М141БПЛТЛ045 5 8 8 7 8 6 7 6.0 7 \n", + "24 М141БПЛТЛ033 5 9 8 7 9 7 9 7.0 7 \n", + "25 М141БПЛТЛ083 5 5 6 5 8 7 6 5.0 7 \n", + "26 М141БПЛТЛ008 10 8 8 9 8 10 9 8.0 9 \n", + "27 М141БПЛТЛ001 6 7 7 4 10 7 7 6.0 8 \n", + "28 М141БПЛТЛ038 7 9 6 4 9 6 7 6.0 7 \n", + "29 М141БПЛТЛ052 7 7 7 7 8 6 6 6.0 8 \n", + "30 М141БПЛТЛ011 7 6 8 6 9 6 6 5.0 6 \n", + "31 М141БПЛТЛ004 7 7 6 6 8 6 6 5.0 5 \n", + "32 М141БПЛТЛ010 6 6 7 6 9 7 7 6.0 7 \n", + "33 М141БПЛТЛ071 6 9 7 7 9 6 8 4.0 6 \n", + "34 М141БПЛТЛ035 5 6 7 6 8 5 5 4.0 6 \n", + "35 М141БПЛТЛ030 7 6 6 6 7 6 6 4.0 8 \n", + "36 М141БПЛТЛ070 5 5 6 4 8 6 5 5.0 6 \n", + "37 М141БПЛТЛ051 8 9 8 6 8 7 6 7.0 6 \n", + "38 М141БПЛТЛ046 5 7 7 4 7 5 8 5.0 7 \n", + "39 М141БПЛТЛ047 5 8 6 4 7 5 9 5.0 6 \n", + "40 М141БПЛТЛ063 5 5 6 4 8 4 4 4.0 5 \n", + "41 М141БПЛТЛ029 6 8 8 7 9 5 6 7.0 6 \n", + "42 М141БПЛТЛ064 7 8 6 7 6 6 8 4.0 6 \n", + "43 М141БПЛТЛ076 7 7 8 6 8 6 6 6.0 8 \n", + "44 М141БПЛТЛ062 7 7 7 6 9 6 6 5.0 6 \n", + "45 М141БПЛТЛ074 5 6 7 4 7 6 5 6.0 6 \n", + "46 130232038 6 7 6 5 8 4 8 4.0 8 \n", + "47 М141БПЛТЛ023 7 9 6 8 9 6 9 4.0 7 \n", + "48 М141БПЛТЛ054 7 8 6 4 8 6 4 4.0 6 \n", + "49 М141БПЛТЛ012 6 6 7 4 10 6 5 4.0 7 \n", + "50 М141БПЛТЛ006 6 5 6 5 8 5 5 5.0 6 \n", + "51 М141БПЛТЛ055 6 5 6 4 7 7 4 8.0 5 \n", + "52 М141БПЛТЛ007 6 7 7 6 7 6 7 4.0 5 \n", + "53 М141БПЛТЛ050 8 6 6 6 8 4 5 4.0 5 \n", + "54 М141БПЛТЛ066 7 10 7 7 9 5 8 4.0 6 \n", + "55 М141БПЛТЛ043 5 5 6 5 8 5 6 5.0 6 \n", + "56 М141БПЛТЛ084 6 7 8 4 8 5 5 NaN 8 \n", + "57 М141БПЛТЛ005 5 7 5 5 7 4 7 4.0 5 \n", + "58 М141БПЛТЛ044 4 5 7 4 6 4 4 5.0 4 \n", + "59 13051038 5 4 4 4 9 5 5 5.0 5 \n", + "\n", + " phil polsoc ptheo preg compp game wpol male \n", + "0 9 9 7.0 8 8.0 6 10 1 \n", + "1 10 10 9.0 8 8.0 9 10 1 \n", + "2 10 9 9.0 8 8.0 7 9 1 \n", + "3 9 9 8.0 8 8.0 8 9 0 \n", + "4 10 9 7.0 6 5.0 8 10 1 \n", + "5 10 9 7.0 8 8.0 9 9 0 \n", + "6 7 9 7.0 8 6.0 8 9 1 \n", + "7 8 8 8.0 8 7.0 7 8 0 \n", + "8 9 9 7.0 7 6.0 10 9 1 \n", + "9 6 9 6.0 8 8.0 6 7 0 \n", + "10 5 8 5.0 7 8.0 7 9 1 \n", + "11 5 8 5.0 8 5.0 7 10 0 \n", + "12 5 10 9.0 8 8.0 6 9 1 \n", + "13 6 8 7.0 8 6.0 9 9 0 \n", + "14 7 7 6.0 7 7.0 10 7 0 \n", + "15 7 6 6.0 8 6.0 7 8 0 \n", + "16 7 8 7.0 7 7.0 7 8 0 \n", + "17 6 9 6.0 7 8.0 4 9 1 \n", + "18 8 7 6.0 7 6.0 7 8 1 \n", + "19 5 9 6.0 8 5.0 6 8 0 \n", + "20 7 9 NaN 7 8.0 7 8 1 \n", + "21 4 8 4.0 6 7.0 7 8 0 \n", + "22 6 6 5.0 8 5.0 8 9 0 \n", + "23 7 8 6.0 8 6.0 5 8 0 \n", + "24 8 8 7.0 8 5.0 7 8 0 \n", + "25 5 7 5.0 7 5.0 4 7 0 \n", + "26 10 9 8.0 5 5.0 10 4 1 \n", + "27 6 8 4.0 6 6.0 4 8 0 \n", + "28 4 8 4.0 5 4.0 9 7 1 \n", + "29 6 7 5.0 8 6.0 5 7 1 \n", + "30 6 7 6.0 8 6.0 5 8 0 \n", + "31 5 6 5.0 7 5.0 8 8 0 \n", + "32 5 8 6.0 8 6.0 5 8 1 \n", + "33 7 7 6.0 5 NaN 5 7 0 \n", + "34 6 7 5.0 8 7.0 6 7 0 \n", + "35 5 5 5.0 8 5.0 7 9 1 \n", + "36 4 5 6.0 8 5.0 6 7 0 \n", + "37 6 6 5.0 4 4.0 5 5 1 \n", + "38 5 7 5.0 8 4.0 5 7 0 \n", + "39 4 6 4.0 7 4.0 8 8 0 \n", + "40 4 5 4.0 7 5.0 8 8 0 \n", + "41 5 8 5.0 7 4.0 5 7 0 \n", + "42 4 4 4.0 6 5.0 4 7 0 \n", + "43 6 8 5.0 7 4.0 4 6 0 \n", + "44 5 6 4.0 5 5.0 4 6 0 \n", + "45 6 8 6.0 6 6.0 8 8 1 \n", + "46 4 5 5.0 6 4.0 5 6 0 \n", + "47 7 7 6.0 4 4.0 7 5 1 \n", + "48 4 8 4.0 4 4.0 4 8 1 \n", + "49 5 7 4.0 5 4.0 4 8 1 \n", + "50 4 7 5.0 7 5.0 6 8 0 \n", + "51 4 6 4.0 6 5.0 4 5 1 \n", + "52 5 6 5.0 4 5.0 4 7 1 \n", + "53 5 6 4.0 5 4.0 6 6 0 \n", + "54 5 6 4.0 6 4.0 5 6 0 \n", + "55 4 5 4.0 5 NaN 4 6 0 \n", + "56 4 4 4.0 4 4.0 6 7 1 \n", + "57 4 5 5.0 4 4.0 4 8 1 \n", + "58 4 4 4.0 6 NaN 5 5 1 \n", + "59 4 4 NaN 7 4.0 4 4 1 " + ] + }, + "execution_count": 14, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Так как в нашем случае таблица не очень большая, Python вывел ее на экран полностью. Если строк или столбцов было бы слишком много, Python вывел бы несколько первых и последних, а в середине бы поставил многоточие." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Кроме того, можно вывести первые или последние строки таблицы, используя методы `.head()` и `.tail()`." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
idcatpsmstatsoceconengpolthmstat2phistlawphilpolsocptheopregcomppgamewpolmale
0М141БПЛТЛ024798898108.07997.088.06101
1М141БПЛТЛ03181010101010109.0910109.088.09101
2М141БПЛТЛ0759991091098.091099.088.0791
3М141БПЛТЛ017998899106.09998.088.0890
4М141БПЛТЛ06910101010101098.081097.065.08101
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " id catps mstat soc econ eng polth mstat2 phist law \\\n", + "0 М141БПЛТЛ024 7 9 8 8 9 8 10 8.0 7 \n", + "1 М141БПЛТЛ031 8 10 10 10 10 10 10 9.0 9 \n", + "2 М141БПЛТЛ075 9 9 9 10 9 10 9 8.0 9 \n", + "3 М141БПЛТЛ017 9 9 8 8 9 9 10 6.0 9 \n", + "4 М141БПЛТЛ069 10 10 10 10 10 10 9 8.0 8 \n", + "\n", + " phil polsoc ptheo preg compp game wpol male \n", + "0 9 9 7.0 8 8.0 6 10 1 \n", + "1 10 10 9.0 8 8.0 9 10 1 \n", + "2 10 9 9.0 8 8.0 7 9 1 \n", + "3 9 9 8.0 8 8.0 8 9 0 \n", + "4 10 9 7.0 6 5.0 8 10 1 " + ] + }, + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.head()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
idcatpsmstatsoceconengpolthmstat2phistlawphilpolsocptheopregcomppgamewpolmale
55М141БПЛТЛ04355658565.06454.05NaN460
56М141БПЛТЛ0846784855NaN8444.044.0671
57М141БПЛТЛ00557557474.05455.044.0481
58М141БПЛТЛ04445746445.04444.06NaN551
591305103854449555.0544NaN74.0441
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " id catps mstat soc econ eng polth mstat2 phist law \\\n", + "55 М141БПЛТЛ043 5 5 6 5 8 5 6 5.0 6 \n", + "56 М141БПЛТЛ084 6 7 8 4 8 5 5 NaN 8 \n", + "57 М141БПЛТЛ005 5 7 5 5 7 4 7 4.0 5 \n", + "58 М141БПЛТЛ044 4 5 7 4 6 4 4 5.0 4 \n", + "59 13051038 5 4 4 4 9 5 5 5.0 5 \n", + "\n", + " phil polsoc ptheo preg compp game wpol male \n", + "55 4 5 4.0 5 NaN 4 6 0 \n", + "56 4 4 4.0 4 4.0 6 7 1 \n", + "57 4 5 5.0 4 4.0 4 8 1 \n", + "58 4 4 4.0 6 NaN 5 5 1 \n", + "59 4 4 NaN 7 4.0 4 4 1 " + ] + }, + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.tail()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Внимание:** это просто первые и последние строки таблицы «как есть». Никакой сортировки не происходит! \n", + "\n", + "По умолчанию эти методы выводят пять строк, но при желании это легко изменить. Достаточно в скобках указать желаемое число строк." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 17, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
idcatpsmstatsoceconengpolthmstat2phistlawphilpolsocptheopregcomppgamewpolmale
0М141БПЛТЛ024798898108.07997.088.06101
1М141БПЛТЛ03181010101010109.0910109.088.09101
2М141БПЛТЛ0759991091098.091099.088.0791
3М141БПЛТЛ017998899106.09998.088.0890
4М141БПЛТЛ06910101010101098.081097.065.08101
5М141БПЛТЛ0721098109898.081097.088.0990
6М141БПЛТЛ020877691088.07797.086.0891
7М141БПЛТЛ0267108710798.08888.087.0780
8М141БПЛТЛ07379889898.08997.076.01091
9М141БПЛТЛ078669561076.08696.088.0670
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " id catps mstat soc econ eng polth mstat2 phist law \\\n", + "0 М141БПЛТЛ024 7 9 8 8 9 8 10 8.0 7 \n", + "1 М141БПЛТЛ031 8 10 10 10 10 10 10 9.0 9 \n", + "2 М141БПЛТЛ075 9 9 9 10 9 10 9 8.0 9 \n", + "3 М141БПЛТЛ017 9 9 8 8 9 9 10 6.0 9 \n", + "4 М141БПЛТЛ069 10 10 10 10 10 10 9 8.0 8 \n", + "5 М141БПЛТЛ072 10 9 8 10 9 8 9 8.0 8 \n", + "6 М141БПЛТЛ020 8 7 7 6 9 10 8 8.0 7 \n", + "7 М141БПЛТЛ026 7 10 8 7 10 7 9 8.0 8 \n", + "8 М141БПЛТЛ073 7 9 8 8 9 8 9 8.0 8 \n", + "9 М141БПЛТЛ078 6 6 9 5 6 10 7 6.0 8 \n", + "\n", + " phil polsoc ptheo preg compp game wpol male \n", + "0 9 9 7.0 8 8.0 6 10 1 \n", + "1 10 10 9.0 8 8.0 9 10 1 \n", + "2 10 9 9.0 8 8.0 7 9 1 \n", + "3 9 9 8.0 8 8.0 8 9 0 \n", + "4 10 9 7.0 6 5.0 8 10 1 \n", + "5 10 9 7.0 8 8.0 9 9 0 \n", + "6 7 9 7.0 8 6.0 8 9 1 \n", + "7 8 8 8.0 8 7.0 7 8 0 \n", + "8 9 9 7.0 7 6.0 10 9 1 \n", + "9 6 9 6.0 8 8.0 6 7 0 " + ] + }, + "execution_count": 17, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.head(10) # первые 10 строк" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Описание показателей (переменных):**\n", + " \n", + "* id ‒ номер студенческого билета\n", + "* catps\t‒ оценка по курсу *Категории политической науки*\n", + "* mstat\t‒ оценка по курсу *Математика и статистика*\n", + "* soc ‒\tоценка по курсу *Социология*\n", + "* econ\t‒ оценка по курсу *Экономика*\n", + "* eng\t‒ оценка по курсу *Английский язык*\n", + "* polth\t‒ оценка по курсу *История политических учений*\n", + "* mstat2\t‒ оценка по курсу *Математика и статистика (часть 2)*\n", + "* phist\t‒ оценка по курсу *Политическая история*\n", + "* law\t‒ оценка по курсу *Право*\n", + "* phil\t‒ оценка по курсу *Философия*\n", + "* polsoc\t‒ оценка по курсу *Политическая социология*\n", + "* ptheo\t‒ оценка по курсу *Политическая теория*\n", + "* preg\t‒ оценка по курсу *Политическая регионалистика*\n", + "* compp\t‒ оценка по курсу *Сравнительная политика*\n", + "* game\t‒ оценка по курсу *Теория игр*\n", + "* wpol\t‒ оценка по курсу *Мировая политика и международные отношения*\n", + "* male ‒ пол (1 ‒ мужской, 0 ‒ женский)\n", + "\n", + "Давайте кое-что подкорректруем. Сделаем так, чтобы строки в таблице назывались в соответствии с `id`. Другими словами, сделаем так, чтобы первый столбец считался индексом строки:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 18, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "df = pd.read_csv(\"scores2.csv\", index_col = 0)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 19, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
catpsmstatsoceconengpolthmstat2phistlawphilpolsocptheopregcomppgamewpolmale
id
М141БПЛТЛ024798898108.07997.088.06101
М141БПЛТЛ03181010101010109.0910109.088.09101
М141БПЛТЛ0759991091098.091099.088.0791
М141БПЛТЛ017998899106.09998.088.0890
М141БПЛТЛ06910101010101098.081097.065.08101
М141БПЛТЛ0721098109898.081097.088.0990
М141БПЛТЛ020877691088.07797.086.0891
М141БПЛТЛ0267108710798.08888.087.0780
М141БПЛТЛ07379889898.08997.076.01091
М141БПЛТЛ078669561076.08696.088.0670
М141БПЛТЛ06078779885.07585.078.0791
М141БПЛТЛ04069869786.09585.085.07100
М141БПЛТЛ06599848879.085109.088.0691
М141БПЛТЛ05367759878.08687.086.0990
М141БПЛТЛ01569769794.07776.077.01070
М141БПЛТЛ02189889887.07766.086.0780
М141БПЛТЛ01877979786.06787.077.0780
М141БПЛТЛ03998988868.07696.078.0491
М141БПЛТЛ036810788694.08876.076.0781
М141БПЛТЛ04967668684.08596.085.0680
061140438810588810.0779NaN78.0781
М141БПЛТЛ04886869644.06484.067.0780
М141БПЛТЛ03469769686.07665.085.0890
М141БПЛТЛ04558878676.07786.086.0580
М141БПЛТЛ03359879797.07887.085.0780
М141БПЛТЛ08355658765.07575.075.0470
М141БПЛТЛ0081088981098.091098.055.01041
М141БПЛТЛ001677410776.08684.066.0480
М141БПЛТЛ03879649676.07484.054.0971
М141БПЛТЛ05277778666.08675.086.0571
М141БПЛТЛ01176869665.06676.086.0580
М141БПЛТЛ00477668665.05565.075.0880
М141БПЛТЛ01066769776.07586.086.0581
М141БПЛТЛ07169779684.06776.05NaN570
М141БПЛТЛ03556768554.06675.087.0670
М141БПЛТЛ03076667664.08555.085.0791
М141БПЛТЛ07055648655.06456.085.0670
М141БПЛТЛ05189868767.06665.044.0551
М141БПЛТЛ04657747585.07575.084.0570
М141БПЛТЛ04758647595.06464.074.0880
М141БПЛТЛ06355648444.05454.075.0880
М141БПЛТЛ02968879567.06585.074.0570
М141БПЛТЛ06478676684.06444.065.0470
М141БПЛТЛ07677868666.08685.074.0460
М141БПЛТЛ06277769665.06564.055.0460
М141БПЛТЛ07456747656.06686.066.0881
13023203867658484.08455.064.0560
М141БПЛТЛ02379689694.07776.044.0751
М141БПЛТЛ05478648644.06484.044.0481
М141БПЛТЛ012667410654.07574.054.0481
М141БПЛТЛ00665658555.06475.075.0680
М141БПЛТЛ05565647748.05464.065.0451
М141БПЛТЛ00767767674.05565.045.0471
М141БПЛТЛ05086668454.05564.054.0660
М141БПЛТЛ066710779584.06564.064.0560
М141БПЛТЛ04355658565.06454.05NaN460
М141БПЛТЛ0846784855NaN8444.044.0671
М141БПЛТЛ00557557474.05455.044.0481
М141БПЛТЛ04445746445.04444.06NaN551
1305103854449555.0544NaN74.0441
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " catps mstat soc econ eng polth mstat2 phist law phil \\\n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 7 9 8 8 9 8 10 8.0 7 9 \n", + "М141БПЛТЛ031 8 10 10 10 10 10 10 9.0 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ075 9 9 9 10 9 10 9 8.0 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ017 9 9 8 8 9 9 10 6.0 9 9 \n", + "М141БПЛТЛ069 10 10 10 10 10 10 9 8.0 8 10 \n", + "М141БПЛТЛ072 10 9 8 10 9 8 9 8.0 8 10 \n", + "М141БПЛТЛ020 8 7 7 6 9 10 8 8.0 7 7 \n", + "М141БПЛТЛ026 7 10 8 7 10 7 9 8.0 8 8 \n", + "М141БПЛТЛ073 7 9 8 8 9 8 9 8.0 8 9 \n", + "М141БПЛТЛ078 6 6 9 5 6 10 7 6.0 8 6 \n", + "М141БПЛТЛ060 7 8 7 7 9 8 8 5.0 7 5 \n", + "М141БПЛТЛ040 6 9 8 6 9 7 8 6.0 9 5 \n", + "М141БПЛТЛ065 9 9 8 4 8 8 7 9.0 8 5 \n", + "М141БПЛТЛ053 6 7 7 5 9 8 7 8.0 8 6 \n", + "М141БПЛТЛ015 6 9 7 6 9 7 9 4.0 7 7 \n", + "М141БПЛТЛ021 8 9 8 8 9 8 8 7.0 7 7 \n", + "М141БПЛТЛ018 7 7 9 7 9 7 8 6.0 6 7 \n", + "М141БПЛТЛ039 9 8 9 8 8 8 6 8.0 7 6 \n", + "М141БПЛТЛ036 8 10 7 8 8 6 9 4.0 8 8 \n", + "М141БПЛТЛ049 6 7 6 6 8 6 8 4.0 8 5 \n", + "06114043 8 8 10 5 8 8 8 10.0 7 7 \n", + "М141БПЛТЛ048 8 6 8 6 9 6 4 4.0 6 4 \n", + "М141БПЛТЛ034 6 9 7 6 9 6 8 6.0 7 6 \n", + "М141БПЛТЛ045 5 8 8 7 8 6 7 6.0 7 7 \n", + "М141БПЛТЛ033 5 9 8 7 9 7 9 7.0 7 8 \n", + "М141БПЛТЛ083 5 5 6 5 8 7 6 5.0 7 5 \n", + "М141БПЛТЛ008 10 8 8 9 8 10 9 8.0 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ001 6 7 7 4 10 7 7 6.0 8 6 \n", + "М141БПЛТЛ038 7 9 6 4 9 6 7 6.0 7 4 \n", + "М141БПЛТЛ052 7 7 7 7 8 6 6 6.0 8 6 \n", + "М141БПЛТЛ011 7 6 8 6 9 6 6 5.0 6 6 \n", + "М141БПЛТЛ004 7 7 6 6 8 6 6 5.0 5 5 \n", + "М141БПЛТЛ010 6 6 7 6 9 7 7 6.0 7 5 \n", + "М141БПЛТЛ071 6 9 7 7 9 6 8 4.0 6 7 \n", + "М141БПЛТЛ035 5 6 7 6 8 5 5 4.0 6 6 \n", + "М141БПЛТЛ030 7 6 6 6 7 6 6 4.0 8 5 \n", + "М141БПЛТЛ070 5 5 6 4 8 6 5 5.0 6 4 \n", + "М141БПЛТЛ051 8 9 8 6 8 7 6 7.0 6 6 \n", + "М141БПЛТЛ046 5 7 7 4 7 5 8 5.0 7 5 \n", + "М141БПЛТЛ047 5 8 6 4 7 5 9 5.0 6 4 \n", + "М141БПЛТЛ063 5 5 6 4 8 4 4 4.0 5 4 \n", + "М141БПЛТЛ029 6 8 8 7 9 5 6 7.0 6 5 \n", + "М141БПЛТЛ064 7 8 6 7 6 6 8 4.0 6 4 \n", + "М141БПЛТЛ076 7 7 8 6 8 6 6 6.0 8 6 \n", + "М141БПЛТЛ062 7 7 7 6 9 6 6 5.0 6 5 \n", + "М141БПЛТЛ074 5 6 7 4 7 6 5 6.0 6 6 \n", + "130232038 6 7 6 5 8 4 8 4.0 8 4 \n", + "М141БПЛТЛ023 7 9 6 8 9 6 9 4.0 7 7 \n", + "М141БПЛТЛ054 7 8 6 4 8 6 4 4.0 6 4 \n", + "М141БПЛТЛ012 6 6 7 4 10 6 5 4.0 7 5 \n", + "М141БПЛТЛ006 6 5 6 5 8 5 5 5.0 6 4 \n", + "М141БПЛТЛ055 6 5 6 4 7 7 4 8.0 5 4 \n", + "М141БПЛТЛ007 6 7 7 6 7 6 7 4.0 5 5 \n", + "М141БПЛТЛ050 8 6 6 6 8 4 5 4.0 5 5 \n", + "М141БПЛТЛ066 7 10 7 7 9 5 8 4.0 6 5 \n", + "М141БПЛТЛ043 5 5 6 5 8 5 6 5.0 6 4 \n", + "М141БПЛТЛ084 6 7 8 4 8 5 5 NaN 8 4 \n", + "М141БПЛТЛ005 5 7 5 5 7 4 7 4.0 5 4 \n", + "М141БПЛТЛ044 4 5 7 4 6 4 4 5.0 4 4 \n", + "13051038 5 4 4 4 9 5 5 5.0 5 4 \n", + "\n", + " polsoc ptheo preg compp game wpol male \n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 9 7.0 8 8.0 6 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ031 10 9.0 8 8.0 9 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ075 9 9.0 8 8.0 7 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ017 9 8.0 8 8.0 8 9 0 \n", + "М141БПЛТЛ069 9 7.0 6 5.0 8 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ072 9 7.0 8 8.0 9 9 0 \n", + "М141БПЛТЛ020 9 7.0 8 6.0 8 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ026 8 8.0 8 7.0 7 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ073 9 7.0 7 6.0 10 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ078 9 6.0 8 8.0 6 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ060 8 5.0 7 8.0 7 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ040 8 5.0 8 5.0 7 10 0 \n", + "М141БПЛТЛ065 10 9.0 8 8.0 6 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ053 8 7.0 8 6.0 9 9 0 \n", + "М141БПЛТЛ015 7 6.0 7 7.0 10 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ021 6 6.0 8 6.0 7 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ018 8 7.0 7 7.0 7 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ039 9 6.0 7 8.0 4 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ036 7 6.0 7 6.0 7 8 1 \n", + "М141БПЛТЛ049 9 6.0 8 5.0 6 8 0 \n", + "06114043 9 NaN 7 8.0 7 8 1 \n", + "М141БПЛТЛ048 8 4.0 6 7.0 7 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ034 6 5.0 8 5.0 8 9 0 \n", + "М141БПЛТЛ045 8 6.0 8 6.0 5 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ033 8 7.0 8 5.0 7 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ083 7 5.0 7 5.0 4 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ008 9 8.0 5 5.0 10 4 1 \n", + "М141БПЛТЛ001 8 4.0 6 6.0 4 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ038 8 4.0 5 4.0 9 7 1 \n", + "М141БПЛТЛ052 7 5.0 8 6.0 5 7 1 \n", + "М141БПЛТЛ011 7 6.0 8 6.0 5 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ004 6 5.0 7 5.0 8 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ010 8 6.0 8 6.0 5 8 1 \n", + "М141БПЛТЛ071 7 6.0 5 NaN 5 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ035 7 5.0 8 7.0 6 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ030 5 5.0 8 5.0 7 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ070 5 6.0 8 5.0 6 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ051 6 5.0 4 4.0 5 5 1 \n", + "М141БПЛТЛ046 7 5.0 8 4.0 5 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ047 6 4.0 7 4.0 8 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ063 5 4.0 7 5.0 8 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ029 8 5.0 7 4.0 5 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ064 4 4.0 6 5.0 4 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ076 8 5.0 7 4.0 4 6 0 \n", + "М141БПЛТЛ062 6 4.0 5 5.0 4 6 0 \n", + "М141БПЛТЛ074 8 6.0 6 6.0 8 8 1 \n", + "130232038 5 5.0 6 4.0 5 6 0 \n", + "М141БПЛТЛ023 7 6.0 4 4.0 7 5 1 \n", + "М141БПЛТЛ054 8 4.0 4 4.0 4 8 1 \n", + "М141БПЛТЛ012 7 4.0 5 4.0 4 8 1 \n", + "М141БПЛТЛ006 7 5.0 7 5.0 6 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ055 6 4.0 6 5.0 4 5 1 \n", + "М141БПЛТЛ007 6 5.0 4 5.0 4 7 1 \n", + "М141БПЛТЛ050 6 4.0 5 4.0 6 6 0 \n", + "М141БПЛТЛ066 6 4.0 6 4.0 5 6 0 \n", + "М141БПЛТЛ043 5 4.0 5 NaN 4 6 0 \n", + "М141БПЛТЛ084 4 4.0 4 4.0 6 7 1 \n", + "М141БПЛТЛ005 5 5.0 4 4.0 4 8 1 \n", + "М141БПЛТЛ044 4 4.0 6 NaN 5 5 1 \n", + "13051038 4 NaN 7 4.0 4 4 1 " + ] + }, + "execution_count": 19, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df # теперь так" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Иногда такой подход может быть полезен. Представьте, что все переменные в таблице, кроме *id*, измерены в количественной шкале, и мы планируем реализовать на них статистический метод, который работает исключительно с числовыми данными. Если мы просто выкинем столбец с *id*, мы потеряем информацию о наблюдении, если мы его оставим, нам придется собирать в отдельную таблицу показатели, к которым будем применять метод, так как сохраненный в исходной таблице текст будет мешать. Если же мы назовем строки в соответствии с *id*, мы убьем сразу двух зайцев: избавимся от столбца с текстом и не потеряем информацию о наблюдении (код, имя респондента, название страны и прочее)." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Какую сводную информацию по таблице можно получить? Например, число переменных (столбцов) и наблюдений (строк), а также число заполненных значений. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "\n", + "Index: 60 entries, М141БПЛТЛ024 to 13051038\n", + "Data columns (total 17 columns):\n", + "catps 60 non-null int64\n", + "mstat 60 non-null int64\n", + "soc 60 non-null int64\n", + "econ 60 non-null int64\n", + "eng 60 non-null int64\n", + "polth 60 non-null int64\n", + "mstat2 60 non-null int64\n", + "phist 59 non-null float64\n", + "law 60 non-null int64\n", + "phil 60 non-null int64\n", + "polsoc 60 non-null int64\n", + "ptheo 58 non-null float64\n", + "preg 60 non-null int64\n", + "compp 57 non-null float64\n", + "game 60 non-null int64\n", + "wpol 60 non-null int64\n", + "male 60 non-null int64\n", + "dtypes: float64(3), int64(14)\n", + "memory usage: 8.4+ KB\n" + ] + } + ], + "source": [ + "df.info()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Какую информацию выдал метод `.info()`? Во-первых, он сообщил нам, что `df` является объектом *DataFrame*. Во-вторых, он вывел число строк (`60 entries`) и показал их индексы (`М141БПЛТЛ024 to 13051038`). В-третьих, он вывел число столбцов (`total 17 columns`). Наконец, он выдал информацию по каждому столбцу. Остановимся на этом поподробнее.\n", + "\n", + "В выдаче выше представлено, сколько непустых элементов содержится в каждом столбце. Непустые элементы `non-null` ‒ это всё, кроме пропущенных значений, которые кодируются особым образом (`NaN` ‒ от * **n**ot **a** **n**umber*). В нашей таблице почти все столбцы заполнены полностью: 60 ненулевых элементов из 60. Но есть столбцы с пропущенными значениями: *phist*, *ptheo*, *compp*.\n", + "\n", + "Далее указан тип каждого столбца, целочисленный `int64` и с плавающей точкой`float64`. Что означают числа в конце? Это объем памяти, который требуется для хранения." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Сводную статистическую информацию можно получить с помощью метода `.describe()`." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 21, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
catpsmstatsoceconengpolthmstat2phistlawphilpolsocptheopregcomppgamewpolmale
count60.00000060.00000060.00000060.00000060.00000060.00000060.00000059.00000060.00000060.00000060.00000058.00000060.00000057.00000060.00000060.00000060.000000
mean6.7000007.4666677.2166676.1166678.3500006.6000007.0333335.8305086.8666675.9666677.1833335.6034486.7000005.6315796.2500007.5666670.450000
std1.4178041.5780991.2086081.7182140.9711951.6385191.7070811.6624921.2138561.8500271.5890691.4134651.3567161.4221661.7814961.4304990.501692
min4.0000004.0000004.0000004.0000006.0000004.0000004.0000004.0000004.0000004.0000004.0000004.0000004.0000004.0000004.0000004.0000000.000000
25%6.0000006.0000006.0000005.0000008.0000006.0000006.0000004.0000006.0000004.7500006.0000004.2500006.0000004.0000005.0000007.0000000.000000
50%7.0000007.0000007.0000006.0000008.0000006.0000007.0000006.0000007.0000005.5000007.0000005.0000007.0000005.0000006.0000008.0000000.000000
75%7.2500009.0000008.0000007.0000009.0000008.0000008.0000007.0000008.0000007.0000008.0000006.0000008.0000007.0000007.2500008.2500001.000000
max10.00000010.00000010.00000010.00000010.00000010.00000010.00000010.0000009.00000010.00000010.0000009.0000008.0000008.00000010.00000010.0000001.000000
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " catps mstat soc econ eng polth \\\n", + "count 60.000000 60.000000 60.000000 60.000000 60.000000 60.000000 \n", + "mean 6.700000 7.466667 7.216667 6.116667 8.350000 6.600000 \n", + "std 1.417804 1.578099 1.208608 1.718214 0.971195 1.638519 \n", + "min 4.000000 4.000000 4.000000 4.000000 6.000000 4.000000 \n", + "25% 6.000000 6.000000 6.000000 5.000000 8.000000 6.000000 \n", + "50% 7.000000 7.000000 7.000000 6.000000 8.000000 6.000000 \n", + "75% 7.250000 9.000000 8.000000 7.000000 9.000000 8.000000 \n", + "max 10.000000 10.000000 10.000000 10.000000 10.000000 10.000000 \n", + "\n", + " mstat2 phist law phil polsoc ptheo \\\n", + "count 60.000000 59.000000 60.000000 60.000000 60.000000 58.000000 \n", + "mean 7.033333 5.830508 6.866667 5.966667 7.183333 5.603448 \n", + "std 1.707081 1.662492 1.213856 1.850027 1.589069 1.413465 \n", + "min 4.000000 4.000000 4.000000 4.000000 4.000000 4.000000 \n", + "25% 6.000000 4.000000 6.000000 4.750000 6.000000 4.250000 \n", + "50% 7.000000 6.000000 7.000000 5.500000 7.000000 5.000000 \n", + "75% 8.000000 7.000000 8.000000 7.000000 8.000000 6.000000 \n", + "max 10.000000 10.000000 9.000000 10.000000 10.000000 9.000000 \n", + "\n", + " preg compp game wpol male \n", + "count 60.000000 57.000000 60.000000 60.000000 60.000000 \n", + "mean 6.700000 5.631579 6.250000 7.566667 0.450000 \n", + "std 1.356716 1.422166 1.781496 1.430499 0.501692 \n", + "min 4.000000 4.000000 4.000000 4.000000 0.000000 \n", + "25% 6.000000 4.000000 5.000000 7.000000 0.000000 \n", + "50% 7.000000 5.000000 6.000000 8.000000 0.000000 \n", + "75% 8.000000 7.000000 7.250000 8.250000 1.000000 \n", + "max 8.000000 8.000000 10.000000 10.000000 1.000000 " + ] + }, + "execution_count": 21, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.describe()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В случае количественных показателей этот метод возвращает таблицу с основными описательными статистиками: \n", + "\n", + "* count ‒ число непустых (заполненных) значений\n", + "* mean ‒ среднее арифметическое\n", + "* std ‒ стандартное отклонение (показатель разброса данных относительно среднего значения)\n", + "* min ‒ миниммальное значение\n", + "* max ‒ максимальное значение\n", + "* 25% ‒ нижний квартиль (значение, которое 25% значений не превышают)\n", + "* 50% ‒ медиана (значение, которое 50% значений не превышают)\n", + "* 75% ‒ верхний квартиль (значение, которое 75% значений не превышают)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Когда таблица большая, увидеть все столбцы разом не получится. Поэтому полезно знать, как получить список названий столбцов." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "Index(['catps', 'mstat', 'soc', 'econ', 'eng', 'polth', 'mstat2', 'phist',\n", + " 'law', 'phil', 'polsoc', 'ptheo', 'preg', 'compp', 'game', 'wpol',\n", + " 'male'],\n", + " dtype='object')" + ] + }, + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.columns" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Обратите внимание: полученный объект не является обычным списком:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 23, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "pandas.core.indexes.base.Index" + ] + }, + "execution_count": 23, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "type(df.columns) # это Index из pandas" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Чтобы получить список названий, достаточно сконвертировать тип с помощью привычного `list()`: " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 24, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "['catps', 'mstat', 'soc', 'econ', 'eng', 'polth', 'mstat2', 'phist', 'law', 'phil', 'polsoc', 'ptheo', 'preg', 'compp', 'game', 'wpol', 'male']\n" + ] + } + ], + "source": [ + "l = list(df.columns)\n", + "print(l)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Аналогичная история со строками: " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 25, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "Index(['М141БПЛТЛ024', 'М141БПЛТЛ031', 'М141БПЛТЛ075', 'М141БПЛТЛ017',\n", + " 'М141БПЛТЛ069', 'М141БПЛТЛ072', 'М141БПЛТЛ020', 'М141БПЛТЛ026',\n", + " 'М141БПЛТЛ073', 'М141БПЛТЛ078', 'М141БПЛТЛ060', 'М141БПЛТЛ040',\n", + " 'М141БПЛТЛ065', 'М141БПЛТЛ053', 'М141БПЛТЛ015', 'М141БПЛТЛ021',\n", + " 'М141БПЛТЛ018', 'М141БПЛТЛ039', 'М141БПЛТЛ036', 'М141БПЛТЛ049',\n", + " '06114043', 'М141БПЛТЛ048', 'М141БПЛТЛ034', 'М141БПЛТЛ045',\n", + " 'М141БПЛТЛ033', 'М141БПЛТЛ083', 'М141БПЛТЛ008', 'М141БПЛТЛ001',\n", + " 'М141БПЛТЛ038', 'М141БПЛТЛ052', 'М141БПЛТЛ011', 'М141БПЛТЛ004',\n", + " 'М141БПЛТЛ010', 'М141БПЛТЛ071', 'М141БПЛТЛ035', 'М141БПЛТЛ030',\n", + " 'М141БПЛТЛ070', 'М141БПЛТЛ051', 'М141БПЛТЛ046', 'М141БПЛТЛ047',\n", + " 'М141БПЛТЛ063', 'М141БПЛТЛ029', 'М141БПЛТЛ064', 'М141БПЛТЛ076',\n", + " 'М141БПЛТЛ062', 'М141БПЛТЛ074', '130232038', 'М141БПЛТЛ023',\n", + " 'М141БПЛТЛ054', 'М141БПЛТЛ012', 'М141БПЛТЛ006', 'М141БПЛТЛ055',\n", + " 'М141БПЛТЛ007', 'М141БПЛТЛ050', 'М141БПЛТЛ066', 'М141БПЛТЛ043',\n", + " 'М141БПЛТЛ084', 'М141БПЛТЛ005', 'М141БПЛТЛ044', '13051038'],\n", + " dtype='object', name='id')" + ] + }, + "execution_count": 25, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.index" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Переименование столбцов и строк" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Раз названия столбцов можно вывести в виде некоторого перечня, то этот перечень можно редактировать. Посмотрим на названия столбцов еще раз." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 26, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "Index(['catps', 'mstat', 'soc', 'econ', 'eng', 'polth', 'mstat2', 'phist',\n", + " 'law', 'phil', 'polsoc', 'ptheo', 'preg', 'compp', 'game', 'wpol',\n", + " 'male'],\n", + " dtype='object')" + ] + }, + "execution_count": 26, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.columns" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Давайте переименуем переменную `catps` в `cps`, чтобы думать о политической науке, а не о котах :) Для этого сохраним названия в список `my_cols` и изменим в списке первый элемент:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 27, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "my_cols = list(df.columns)\n", + "my_cols[0] = \"cps\"" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 28, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "Index(['cps', 'mstat', 'soc', 'econ', 'eng', 'polth', 'mstat2', 'phist', 'law',\n", + " 'phil', 'polsoc', 'ptheo', 'preg', 'compp', 'game', 'wpol', 'male'],\n", + " dtype='object')" + ] + }, + "execution_count": 28, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.columns = my_cols # сохраним изменения в самой базе df\n", + "df.columns # все обновилось!" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Обратите внимание: для того, чтобы изменить одно или несколько названий, совсем необязательно создавать новый список «с нуля». Достаточно определить индексы нужных элементов и поправить только необходимые названия. \n", + "\n", + "Точно так же можно было поступить со строками. Но давайте лучше напишем функцию, которая будет делать все начальные буквы в названиях столбцов заглавными." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 29, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def rename_cols(df):\n", + " oldnames = list(df.columns) # список старых названий \n", + " newnames = [i.capitalize() for i in oldnames] # список новых названий\n", + " df.columns = newnames # сохранение изменений\n", + " return df" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Теперь применим нашу функцию `rename_cols()` к базе `df`:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 30, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
CpsMstatSocEconEngPolthMstat2PhistLawPhilPolsocPtheoPregComppGameWpolMale
id
М141БПЛТЛ024798898108.07997.088.06101
М141БПЛТЛ03181010101010109.0910109.088.09101
М141БПЛТЛ0759991091098.091099.088.0791
М141БПЛТЛ017998899106.09998.088.0890
М141БПЛТЛ06910101010101098.081097.065.08101
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " Cps Mstat Soc Econ Eng Polth Mstat2 Phist Law Phil \\\n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 7 9 8 8 9 8 10 8.0 7 9 \n", + "М141БПЛТЛ031 8 10 10 10 10 10 10 9.0 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ075 9 9 9 10 9 10 9 8.0 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ017 9 9 8 8 9 9 10 6.0 9 9 \n", + "М141БПЛТЛ069 10 10 10 10 10 10 9 8.0 8 10 \n", + "\n", + " Polsoc Ptheo Preg Compp Game Wpol Male \n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 9 7.0 8 8.0 6 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ031 10 9.0 8 8.0 9 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ075 9 9.0 8 8.0 7 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ017 9 8.0 8 8.0 8 9 0 \n", + "М141БПЛТЛ069 9 7.0 6 5.0 8 10 1 " + ] + }, + "execution_count": 30, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df2 = rename_cols(df)\n", + "df2.head()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Кажется, что таким способом мы сохранили изменения в новой базе `df2`, а старую базу `df` не тронули. Однако, если мы посмотрим на базу `df`, мы увидим, что она тоже изменилась!" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 31, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
CpsMstatSocEconEngPolthMstat2PhistLawPhilPolsocPtheoPregComppGameWpolMale
id
М141БПЛТЛ024798898108.07997.088.06101
М141БПЛТЛ03181010101010109.0910109.088.09101
М141БПЛТЛ0759991091098.091099.088.0791
М141БПЛТЛ017998899106.09998.088.0890
М141БПЛТЛ06910101010101098.081097.065.08101
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " Cps Mstat Soc Econ Eng Polth Mstat2 Phist Law Phil \\\n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 7 9 8 8 9 8 10 8.0 7 9 \n", + "М141БПЛТЛ031 8 10 10 10 10 10 10 9.0 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ075 9 9 9 10 9 10 9 8.0 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ017 9 9 8 8 9 9 10 6.0 9 9 \n", + "М141БПЛТЛ069 10 10 10 10 10 10 9 8.0 8 10 \n", + "\n", + " Polsoc Ptheo Preg Compp Game Wpol Male \n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 9 7.0 8 8.0 6 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ031 10 9.0 8 8.0 9 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ075 9 9.0 8 8.0 7 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ017 9 8.0 8 8.0 8 9 0 \n", + "М141БПЛТЛ069 9 7.0 6 5.0 8 10 1 " + ] + }, + "execution_count": 31, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.head()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Почему это произошло? Потому что датафреймы являются изменяемой структурой данных (да-да, как списки). Поэтому, применяя методы к объекту типа `DataFrame`, мы меняем исходный датафрейм, и к этому надо быть готовым. Если вы не планируете вносить изменения в исходную базу, имеет смысл сделать ее копию и работать с ней. Например, вот так:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 32, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# метод copy\n", + "df_new = df.copy()\n", + "\n", + "# вносим изменения в df_new - переименовываем один столбец\n", + "new_cols = list(df_new.columns)\n", + "new_cols[1] = \"Matstat\"\n", + "df_new.columns = new_cols" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 33, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + " Cps Mstat Soc Econ Eng Polth Mstat2 Phist Law Phil \\\n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 7 9 8 8 9 8 10 8.0 7 9 \n", + "М141БПЛТЛ031 8 10 10 10 10 10 10 9.0 9 10 \n", + "\n", + " Polsoc Ptheo Preg Compp Game Wpol Male \n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 9 7.0 8 8.0 6 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ031 10 9.0 8 8.0 9 10 1 \n", + "\n", + "\n", + " Cps Matstat Soc Econ Eng Polth Mstat2 Phist Law Phil \\\n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 7 9 8 8 9 8 10 8.0 7 9 \n", + "М141БПЛТЛ031 8 10 10 10 10 10 10 9.0 9 10 \n", + "\n", + " Polsoc Ptheo Preg Compp Game Wpol Male \n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 9 7.0 8 8.0 6 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ031 10 9.0 8 8.0 9 10 1 \n" + ] + } + ], + "source": [ + "# сравниваем\n", + "\n", + "print(df.head(2))\n", + "print(\"\\n\") # для пустой строчки между df и df_new\n", + "print(df_new.head(2))" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Обратите внимание:** создать копию обычным присваиванием не получится, код вида `df_new = df`создаст новую ссылку на датафрейм, но не новый датафрейм. Поэтому при изменении `df_new` база `df` также изменится (вспомните историю о коварстве списков)." + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.6.5" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2 +} diff --git a/лр1-2/.ipynb_checkpoints/7_pandas2-checkpoint.ipynb b/лр1-2/.ipynb_checkpoints/7_pandas2-checkpoint.ipynb new file mode 100644 index 0000000..a03934a --- /dev/null +++ b/лр1-2/.ipynb_checkpoints/7_pandas2-checkpoint.ipynb @@ -0,0 +1,6634 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "\n", + "## Работа с таблицами. Введение в библиотеку pandas" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Опять импортируем библиотеку:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import pandas as pd" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "df = pd.read_csv(\"scores2.csv\", index_col=0)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Выбор столбцов и строк таблицы" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Выбор столбцов по названию**" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Часто удобнее всего выбирать столбец по названию. Для этого достаточно указать название столбца в квадратных скобках (и обязательно в кавычках, так как название является строкой):" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "id\n", + "М141БПЛТЛ024 9\n", + "М141БПЛТЛ031 10\n", + "М141БПЛТЛ075 9\n", + "М141БПЛТЛ017 9\n", + "М141БПЛТЛ069 10\n", + "М141БПЛТЛ072 9\n", + "М141БПЛТЛ020 7\n", + "М141БПЛТЛ026 10\n", + "М141БПЛТЛ073 9\n", + "М141БПЛТЛ078 6\n", + "М141БПЛТЛ060 8\n", + "М141БПЛТЛ040 9\n", + "М141БПЛТЛ065 9\n", + "М141БПЛТЛ053 7\n", + "М141БПЛТЛ015 9\n", + "М141БПЛТЛ021 9\n", + "М141БПЛТЛ018 7\n", + "М141БПЛТЛ039 8\n", + "М141БПЛТЛ036 10\n", + "М141БПЛТЛ049 7\n", + "06114043 8\n", + "М141БПЛТЛ048 6\n", + "М141БПЛТЛ034 9\n", + "М141БПЛТЛ045 8\n", + "М141БПЛТЛ033 9\n", + "М141БПЛТЛ083 5\n", + "М141БПЛТЛ008 8\n", + "М141БПЛТЛ001 7\n", + "М141БПЛТЛ038 9\n", + "М141БПЛТЛ052 7\n", + "М141БПЛТЛ011 6\n", + "М141БПЛТЛ004 7\n", + "М141БПЛТЛ010 6\n", + "М141БПЛТЛ071 9\n", + "М141БПЛТЛ035 6\n", + "М141БПЛТЛ030 6\n", + "М141БПЛТЛ070 5\n", + "М141БПЛТЛ051 9\n", + "М141БПЛТЛ046 7\n", + "М141БПЛТЛ047 8\n", + "М141БПЛТЛ063 5\n", + "М141БПЛТЛ029 8\n", + "М141БПЛТЛ064 8\n", + "М141БПЛТЛ076 7\n", + "М141БПЛТЛ062 7\n", + "М141БПЛТЛ074 6\n", + "130232038 7\n", + "М141БПЛТЛ023 9\n", + "М141БПЛТЛ054 8\n", + "М141БПЛТЛ012 6\n", + "М141БПЛТЛ006 5\n", + "М141БПЛТЛ055 5\n", + "М141БПЛТЛ007 7\n", + "М141БПЛТЛ050 6\n", + "М141БПЛТЛ066 10\n", + "М141БПЛТЛ043 5\n", + "М141БПЛТЛ084 7\n", + "М141БПЛТЛ005 7\n", + "М141БПЛТЛ044 5\n", + "13051038 4\n", + "Name: mstat, dtype: int64" + ] + }, + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df['mstat']" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Еще столбец можно выбрать, не используя квадратные скобки, а просто указав его название через точку: " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "id\n", + "М141БПЛТЛ024 9\n", + "М141БПЛТЛ031 10\n", + "М141БПЛТЛ075 9\n", + "М141БПЛТЛ017 9\n", + "М141БПЛТЛ069 10\n", + "М141БПЛТЛ072 9\n", + "М141БПЛТЛ020 7\n", + "М141БПЛТЛ026 10\n", + "М141БПЛТЛ073 9\n", + "М141БПЛТЛ078 6\n", + "М141БПЛТЛ060 8\n", + "М141БПЛТЛ040 9\n", + "М141БПЛТЛ065 9\n", + "М141БПЛТЛ053 7\n", + "М141БПЛТЛ015 9\n", + "М141БПЛТЛ021 9\n", + "М141БПЛТЛ018 7\n", + "М141БПЛТЛ039 8\n", + "М141БПЛТЛ036 10\n", + "М141БПЛТЛ049 7\n", + "06114043 8\n", + "М141БПЛТЛ048 6\n", + "М141БПЛТЛ034 9\n", + "М141БПЛТЛ045 8\n", + "М141БПЛТЛ033 9\n", + "М141БПЛТЛ083 5\n", + "М141БПЛТЛ008 8\n", + "М141БПЛТЛ001 7\n", + "М141БПЛТЛ038 9\n", + "М141БПЛТЛ052 7\n", + "М141БПЛТЛ011 6\n", + "М141БПЛТЛ004 7\n", + "М141БПЛТЛ010 6\n", + "М141БПЛТЛ071 9\n", + "М141БПЛТЛ035 6\n", + "М141БПЛТЛ030 6\n", + "М141БПЛТЛ070 5\n", + "М141БПЛТЛ051 9\n", + "М141БПЛТЛ046 7\n", + "М141БПЛТЛ047 8\n", + "М141БПЛТЛ063 5\n", + "М141БПЛТЛ029 8\n", + "М141БПЛТЛ064 8\n", + "М141БПЛТЛ076 7\n", + "М141БПЛТЛ062 7\n", + "М141БПЛТЛ074 6\n", + "130232038 7\n", + "М141БПЛТЛ023 9\n", + "М141БПЛТЛ054 8\n", + "М141БПЛТЛ012 6\n", + "М141БПЛТЛ006 5\n", + "М141БПЛТЛ055 5\n", + "М141БПЛТЛ007 7\n", + "М141БПЛТЛ050 6\n", + "М141БПЛТЛ066 10\n", + "М141БПЛТЛ043 5\n", + "М141БПЛТЛ084 7\n", + "М141БПЛТЛ005 7\n", + "М141БПЛТЛ044 5\n", + "13051038 4\n", + "Name: mstat, dtype: int64" + ] + }, + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.mstat" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Однако такой способ не универсален. В случае, если в названии столбца используются недопустимые для переменных символы (пробелы, тире, кириллические буквы), этот метод не подойдет. " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Если нам нужно выбрать более одного столбца, то названия столбцов указываются внутри списка ‒ появляются двойные квадратные скобки:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "ename": "NameError", + "evalue": "name 'df2' is not defined", + "output_type": "error", + "traceback": [ + "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m", + "\u001b[0;31mNameError\u001b[0m Traceback (most recent call last)", + "\u001b[0;32m\u001b[0m in \u001b[0;36m\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 1\u001b[0;31m \u001b[0mdf2\u001b[0m\u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0;34m\"soc\"\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0;34m\"polsoc\"\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m", + "\u001b[0;31mNameError\u001b[0m: name 'df2' is not defined" + ] + } + ], + "source": [ + "df2[[\"soc\", \"polsoc\"]]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Если нам нужно несколько столбцов подряд, начиная с одного названия и заканчивая другим, можно воспользоваться методом `.loc`: " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
econengpolthmstat2phistlaw
id
М141БПЛТЛ024898108.07
М141БПЛТЛ031101010109.09
М141БПЛТЛ0751091098.09
М141БПЛТЛ017899106.09
М141БПЛТЛ06910101098.08
М141БПЛТЛ072109898.08
М141БПЛТЛ020691088.07
М141БПЛТЛ026710798.08
М141БПЛТЛ07389898.08
М141БПЛТЛ078561076.08
М141БПЛТЛ06079885.07
М141БПЛТЛ04069786.09
М141БПЛТЛ06548879.08
М141БПЛТЛ05359878.08
М141БПЛТЛ01569794.07
М141БПЛТЛ02189887.07
М141БПЛТЛ01879786.06
М141БПЛТЛ03988868.07
М141БПЛТЛ03688694.08
М141БПЛТЛ04968684.08
06114043588810.07
М141БПЛТЛ04869644.06
М141БПЛТЛ03469686.07
М141БПЛТЛ04578676.07
М141БПЛТЛ03379797.07
М141БПЛТЛ08358765.07
М141БПЛТЛ008981098.09
М141БПЛТЛ001410776.08
М141БПЛТЛ03849676.07
М141БПЛТЛ05278666.08
М141БПЛТЛ01169665.06
М141БПЛТЛ00468665.05
М141БПЛТЛ01069776.07
М141БПЛТЛ07179684.06
М141БПЛТЛ03568554.06
М141БПЛТЛ03067664.08
М141БПЛТЛ07048655.06
М141БПЛТЛ05168767.06
М141БПЛТЛ04647585.07
М141БПЛТЛ04747595.06
М141БПЛТЛ06348444.05
М141БПЛТЛ02979567.06
М141БПЛТЛ06476684.06
М141БПЛТЛ07668666.08
М141БПЛТЛ06269665.06
М141БПЛТЛ07447656.06
13023203858484.08
М141БПЛТЛ02389694.07
М141БПЛТЛ05448644.06
М141БПЛТЛ012410654.07
М141БПЛТЛ00658555.06
М141БПЛТЛ05547748.05
М141БПЛТЛ00767674.05
М141БПЛТЛ05068454.05
М141БПЛТЛ06679584.06
М141БПЛТЛ04358565.06
М141БПЛТЛ0844855NaN8
М141БПЛТЛ00557474.05
М141БПЛТЛ04446445.04
1305103849555.05
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " econ eng polth mstat2 phist law\n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 8 9 8 10 8.0 7\n", + "М141БПЛТЛ031 10 10 10 10 9.0 9\n", + "М141БПЛТЛ075 10 9 10 9 8.0 9\n", + "М141БПЛТЛ017 8 9 9 10 6.0 9\n", + "М141БПЛТЛ069 10 10 10 9 8.0 8\n", + "М141БПЛТЛ072 10 9 8 9 8.0 8\n", + "М141БПЛТЛ020 6 9 10 8 8.0 7\n", + "М141БПЛТЛ026 7 10 7 9 8.0 8\n", + "М141БПЛТЛ073 8 9 8 9 8.0 8\n", + "М141БПЛТЛ078 5 6 10 7 6.0 8\n", + "М141БПЛТЛ060 7 9 8 8 5.0 7\n", + "М141БПЛТЛ040 6 9 7 8 6.0 9\n", + "М141БПЛТЛ065 4 8 8 7 9.0 8\n", + "М141БПЛТЛ053 5 9 8 7 8.0 8\n", + "М141БПЛТЛ015 6 9 7 9 4.0 7\n", + "М141БПЛТЛ021 8 9 8 8 7.0 7\n", + "М141БПЛТЛ018 7 9 7 8 6.0 6\n", + "М141БПЛТЛ039 8 8 8 6 8.0 7\n", + "М141БПЛТЛ036 8 8 6 9 4.0 8\n", + "М141БПЛТЛ049 6 8 6 8 4.0 8\n", + "06114043 5 8 8 8 10.0 7\n", + "М141БПЛТЛ048 6 9 6 4 4.0 6\n", + "М141БПЛТЛ034 6 9 6 8 6.0 7\n", + "М141БПЛТЛ045 7 8 6 7 6.0 7\n", + "М141БПЛТЛ033 7 9 7 9 7.0 7\n", + "М141БПЛТЛ083 5 8 7 6 5.0 7\n", + "М141БПЛТЛ008 9 8 10 9 8.0 9\n", + "М141БПЛТЛ001 4 10 7 7 6.0 8\n", + "М141БПЛТЛ038 4 9 6 7 6.0 7\n", + "М141БПЛТЛ052 7 8 6 6 6.0 8\n", + "М141БПЛТЛ011 6 9 6 6 5.0 6\n", + "М141БПЛТЛ004 6 8 6 6 5.0 5\n", + "М141БПЛТЛ010 6 9 7 7 6.0 7\n", + "М141БПЛТЛ071 7 9 6 8 4.0 6\n", + "М141БПЛТЛ035 6 8 5 5 4.0 6\n", + "М141БПЛТЛ030 6 7 6 6 4.0 8\n", + "М141БПЛТЛ070 4 8 6 5 5.0 6\n", + "М141БПЛТЛ051 6 8 7 6 7.0 6\n", + "М141БПЛТЛ046 4 7 5 8 5.0 7\n", + "М141БПЛТЛ047 4 7 5 9 5.0 6\n", + "М141БПЛТЛ063 4 8 4 4 4.0 5\n", + "М141БПЛТЛ029 7 9 5 6 7.0 6\n", + "М141БПЛТЛ064 7 6 6 8 4.0 6\n", + "М141БПЛТЛ076 6 8 6 6 6.0 8\n", + "М141БПЛТЛ062 6 9 6 6 5.0 6\n", + "М141БПЛТЛ074 4 7 6 5 6.0 6\n", + "130232038 5 8 4 8 4.0 8\n", + "М141БПЛТЛ023 8 9 6 9 4.0 7\n", + "М141БПЛТЛ054 4 8 6 4 4.0 6\n", + "М141БПЛТЛ012 4 10 6 5 4.0 7\n", + "М141БПЛТЛ006 5 8 5 5 5.0 6\n", + "М141БПЛТЛ055 4 7 7 4 8.0 5\n", + "М141БПЛТЛ007 6 7 6 7 4.0 5\n", + "М141БПЛТЛ050 6 8 4 5 4.0 5\n", + "М141БПЛТЛ066 7 9 5 8 4.0 6\n", + "М141БПЛТЛ043 5 8 5 6 5.0 6\n", + "М141БПЛТЛ084 4 8 5 5 NaN 8\n", + "М141БПЛТЛ005 5 7 4 7 4.0 5\n", + "М141БПЛТЛ044 4 6 4 4 5.0 4\n", + "13051038 4 9 5 5 5.0 5" + ] + }, + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.loc[:, 'econ' : 'law']" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Откуда в квадратных скобках взялось двоеточие? Дело в том, что метод `.loc` ‒ более универсальный, и позволяет выбирать не только столбцы, но и строки. При этом нужные строки указываются на первом месте, а столбцы ‒ на втором. Когда мы пишем `.loc[:, 1]`, мы сообщаем Python, что нам нужны все строки (`:`) и столбцы, начиная с `Econ` и до `Law` включительно.\n", + "\n", + "**Внимание:** выбор столбцов по названиям через двоеточие очень напоминает срезы (*slices*) в списках. Но есть важное отличие. В случае текстовых названий, оба конца среза (левый и правый) включаются. Если бы срезы по названиям были бы устроены как срезы по числовым индексам, код выше выдавал бы столбцы с `Econ` и до `Phist`, не включая колонку `Law`, так как в обычных срезах правый конец исключается." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Выбор столбцов по номеру**\n", + "\n", + "Иногда может возникнуть необходимость выбрать столбец по его порядковому номеру. Например, когда названий столбцов нет как таковых или когда названия слишком длинные, а переименовывать их нежелательно. Сделать это можно с помощью метода `.iloc`:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "id\n", + "М141БПЛТЛ024 9\n", + "М141БПЛТЛ031 10\n", + "М141БПЛТЛ075 9\n", + "М141БПЛТЛ017 9\n", + "М141БПЛТЛ069 10\n", + "М141БПЛТЛ072 9\n", + "М141БПЛТЛ020 7\n", + "М141БПЛТЛ026 10\n", + "М141БПЛТЛ073 9\n", + "М141БПЛТЛ078 6\n", + "М141БПЛТЛ060 8\n", + "М141БПЛТЛ040 9\n", + "М141БПЛТЛ065 9\n", + "М141БПЛТЛ053 7\n", + "М141БПЛТЛ015 9\n", + "М141БПЛТЛ021 9\n", + "М141БПЛТЛ018 7\n", + "М141БПЛТЛ039 8\n", + "М141БПЛТЛ036 10\n", + "М141БПЛТЛ049 7\n", + "06114043 8\n", + "М141БПЛТЛ048 6\n", + "М141БПЛТЛ034 9\n", + "М141БПЛТЛ045 8\n", + "М141БПЛТЛ033 9\n", + "М141БПЛТЛ083 5\n", + "М141БПЛТЛ008 8\n", + "М141БПЛТЛ001 7\n", + "М141БПЛТЛ038 9\n", + "М141БПЛТЛ052 7\n", + "М141БПЛТЛ011 6\n", + "М141БПЛТЛ004 7\n", + "М141БПЛТЛ010 6\n", + "М141БПЛТЛ071 9\n", + "М141БПЛТЛ035 6\n", + "М141БПЛТЛ030 6\n", + "М141БПЛТЛ070 5\n", + "М141БПЛТЛ051 9\n", + "М141БПЛТЛ046 7\n", + "М141БПЛТЛ047 8\n", + "М141БПЛТЛ063 5\n", + "М141БПЛТЛ029 8\n", + "М141БПЛТЛ064 8\n", + "М141БПЛТЛ076 7\n", + "М141БПЛТЛ062 7\n", + "М141БПЛТЛ074 6\n", + "130232038 7\n", + "М141БПЛТЛ023 9\n", + "М141БПЛТЛ054 8\n", + "М141БПЛТЛ012 6\n", + "М141БПЛТЛ006 5\n", + "М141БПЛТЛ055 5\n", + "М141БПЛТЛ007 7\n", + "М141БПЛТЛ050 6\n", + "М141БПЛТЛ066 10\n", + "М141БПЛТЛ043 5\n", + "М141БПЛТЛ084 7\n", + "М141БПЛТЛ005 7\n", + "М141БПЛТЛ044 5\n", + "13051038 4\n", + "Name: mstat, dtype: int64" + ] + }, + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.iloc[:, 1]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Синтаксис кода с `.iloc` несильно отличается от синтаксиса `.loc`. В чем разница? Разница заключается в том, что метод `.loc` работает с текстовыми названиями, а метод `.iloc` ‒ с числовыми индексами. Отсюда и префикс `i` в названии (*i* ‒ индекс, *loc* ‒ location). Если мы попытаемся в `.iloc` указать названия столбцов, Python выдаст ошибку:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "ename": "TypeError", + "evalue": "cannot do slice indexing on with these indexers [mstat] of ", + "output_type": "error", + "traceback": [ + "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m", + "\u001b[0;31mTypeError\u001b[0m Traceback (most recent call last)", + "\u001b[0;32m\u001b[0m in \u001b[0;36m\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 1\u001b[0;31m \u001b[0mdf\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0miloc\u001b[0m\u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0;34m'mstat'\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m \u001b[0;34m'econ'\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m", + "\u001b[0;32m/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/indexing.py\u001b[0m in \u001b[0;36m__getitem__\u001b[0;34m(self, key)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 1470\u001b[0m \u001b[0;32mexcept\u001b[0m \u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mKeyError\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mIndexError\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m 1471\u001b[0m \u001b[0;32mpass\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m-> 1472\u001b[0;31m \u001b[0;32mreturn\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0m_getitem_tuple\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mkey\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m 1473\u001b[0m \u001b[0;32melse\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m 1474\u001b[0m \u001b[0;31m# we by definition only have the 0th axis\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n", + "\u001b[0;32m/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/indexing.py\u001b[0m in \u001b[0;36m_getitem_tuple\u001b[0;34m(self, tup)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 2027\u001b[0m \u001b[0;32mcontinue\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m 2028\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m-> 2029\u001b[0;31m \u001b[0mretval\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mgetattr\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mretval\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mname\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0m_getitem_axis\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mkey\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0maxis\u001b[0m\u001b[0;34m=\u001b[0m\u001b[0maxis\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m 2030\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m 2031\u001b[0m \u001b[0;31m# if the dim was reduced, then pass a lower-dim the next time\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n", + "\u001b[0;32m/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/indexing.py\u001b[0m in \u001b[0;36m_getitem_axis\u001b[0;34m(self, key, axis)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 2078\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m 2079\u001b[0m \u001b[0;32mif\u001b[0m \u001b[0misinstance\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mkey\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mslice\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m-> 2080\u001b[0;31m \u001b[0;32mreturn\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0m_get_slice_axis\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mkey\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0maxis\u001b[0m\u001b[0;34m=\u001b[0m\u001b[0maxis\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m 2081\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m 2082\u001b[0m \u001b[0;32mif\u001b[0m \u001b[0misinstance\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mkey\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mlist\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n", + "\u001b[0;32m/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/indexing.py\u001b[0m in \u001b[0;36m_get_slice_axis\u001b[0;34m(self, slice_obj, axis)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 2046\u001b[0m \u001b[0;32mreturn\u001b[0m \u001b[0mobj\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mcopy\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mdeep\u001b[0m\u001b[0;34m=\u001b[0m\u001b[0;32mFalse\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m 2047\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m-> 2048\u001b[0;31m \u001b[0mslice_obj\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0m_convert_slice_indexer\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mslice_obj\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0maxis\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m 2049\u001b[0m \u001b[0;32mif\u001b[0m \u001b[0misinstance\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mslice_obj\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mslice\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m 2050\u001b[0m \u001b[0;32mreturn\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0m_slice\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mslice_obj\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0maxis\u001b[0m\u001b[0;34m=\u001b[0m\u001b[0maxis\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mkind\u001b[0m\u001b[0;34m=\u001b[0m\u001b[0;34m'iloc'\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n", + "\u001b[0;32m/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/indexing.py\u001b[0m in \u001b[0;36m_convert_slice_indexer\u001b[0;34m(self, key, axis)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 264\u001b[0m \u001b[0;31m# if we are accessing via lowered dim, use the last dim\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m 265\u001b[0m \u001b[0max\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mobj\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0m_get_axis\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mmin\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0maxis\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mndim\u001b[0m \u001b[0;34m-\u001b[0m \u001b[0;36m1\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m--> 266\u001b[0;31m \u001b[0;32mreturn\u001b[0m \u001b[0max\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0m_convert_slice_indexer\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mkey\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mkind\u001b[0m\u001b[0;34m=\u001b[0m\u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mname\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m 267\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m 268\u001b[0m \u001b[0;32mdef\u001b[0m \u001b[0m_has_valid_setitem_indexer\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mindexer\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n", + "\u001b[0;32m/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/indexes/base.py\u001b[0m in \u001b[0;36m_convert_slice_indexer\u001b[0;34m(self, key, kind)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 1688\u001b[0m \u001b[0;31m# validate iloc\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m 1689\u001b[0m \u001b[0;32mif\u001b[0m \u001b[0mkind\u001b[0m \u001b[0;34m==\u001b[0m \u001b[0;34m'iloc'\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m-> 1690\u001b[0;31m return slice(self._validate_indexer('slice', key.start, kind),\n\u001b[0m\u001b[1;32m 1691\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0m_validate_indexer\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m'slice'\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mkey\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mstop\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mkind\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m 1692\u001b[0m self._validate_indexer('slice', key.step, kind))\n", + "\u001b[0;32m/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/indexes/base.py\u001b[0m in \u001b[0;36m_validate_indexer\u001b[0;34m(self, form, key, kind)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 4126\u001b[0m \u001b[0;32mpass\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m 4127\u001b[0m \u001b[0;32melif\u001b[0m \u001b[0mkind\u001b[0m \u001b[0;32min\u001b[0m \u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0;34m'iloc'\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0;34m'getitem'\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m-> 4128\u001b[0;31m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0m_invalid_indexer\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mform\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mkey\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m 4129\u001b[0m \u001b[0;32mreturn\u001b[0m \u001b[0mkey\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m 4130\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n", + "\u001b[0;32m/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/indexes/base.py\u001b[0m in \u001b[0;36m_invalid_indexer\u001b[0;34m(self, form, key)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 1846\u001b[0m \"indexers [{key}] of {kind}\".format(\n\u001b[1;32m 1847\u001b[0m \u001b[0mform\u001b[0m\u001b[0;34m=\u001b[0m\u001b[0mform\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mklass\u001b[0m\u001b[0;34m=\u001b[0m\u001b[0mtype\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mkey\u001b[0m\u001b[0;34m=\u001b[0m\u001b[0mkey\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m-> 1848\u001b[0;31m kind=type(key)))\n\u001b[0m\u001b[1;32m 1849\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m 1850\u001b[0m \u001b[0;32mdef\u001b[0m \u001b[0mget_duplicates\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n", + "\u001b[0;31mTypeError\u001b[0m: cannot do slice indexing on with these indexers [mstat] of " + ] + } + ], + "source": [ + "df.iloc[:, 'mstat': 'econ']" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Python пишет, что невозможно взять срез по индексам, которые имеют строковый тип (`class 'str'`), так как в квадратных скобках ожидаются числовые (целочисленные) индексы.\n", + "\n", + "Если нужно выбрать несколько столбцов подряд, можно воспользоваться срезами:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
mstatsoc
id
М141БПЛТЛ02498
М141БПЛТЛ0311010
М141БПЛТЛ07599
М141БПЛТЛ01798
М141БПЛТЛ0691010
М141БПЛТЛ07298
М141БПЛТЛ02077
М141БПЛТЛ026108
М141БПЛТЛ07398
М141БПЛТЛ07869
М141БПЛТЛ06087
М141БПЛТЛ04098
М141БПЛТЛ06598
М141БПЛТЛ05377
М141БПЛТЛ01597
М141БПЛТЛ02198
М141БПЛТЛ01879
М141БПЛТЛ03989
М141БПЛТЛ036107
М141БПЛТЛ04976
06114043810
М141БПЛТЛ04868
М141БПЛТЛ03497
М141БПЛТЛ04588
М141БПЛТЛ03398
М141БПЛТЛ08356
М141БПЛТЛ00888
М141БПЛТЛ00177
М141БПЛТЛ03896
М141БПЛТЛ05277
М141БПЛТЛ01168
М141БПЛТЛ00476
М141БПЛТЛ01067
М141БПЛТЛ07197
М141БПЛТЛ03567
М141БПЛТЛ03066
М141БПЛТЛ07056
М141БПЛТЛ05198
М141БПЛТЛ04677
М141БПЛТЛ04786
М141БПЛТЛ06356
М141БПЛТЛ02988
М141БПЛТЛ06486
М141БПЛТЛ07678
М141БПЛТЛ06277
М141БПЛТЛ07467
13023203876
М141БПЛТЛ02396
М141БПЛТЛ05486
М141БПЛТЛ01267
М141БПЛТЛ00656
М141БПЛТЛ05556
М141БПЛТЛ00777
М141БПЛТЛ05066
М141БПЛТЛ066107
М141БПЛТЛ04356
М141БПЛТЛ08478
М141БПЛТЛ00575
М141БПЛТЛ04457
1305103844
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " mstat soc\n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 9 8\n", + "М141БПЛТЛ031 10 10\n", + "М141БПЛТЛ075 9 9\n", + "М141БПЛТЛ017 9 8\n", + "М141БПЛТЛ069 10 10\n", + "М141БПЛТЛ072 9 8\n", + "М141БПЛТЛ020 7 7\n", + "М141БПЛТЛ026 10 8\n", + "М141БПЛТЛ073 9 8\n", + "М141БПЛТЛ078 6 9\n", + "М141БПЛТЛ060 8 7\n", + "М141БПЛТЛ040 9 8\n", + "М141БПЛТЛ065 9 8\n", + "М141БПЛТЛ053 7 7\n", + "М141БПЛТЛ015 9 7\n", + "М141БПЛТЛ021 9 8\n", + "М141БПЛТЛ018 7 9\n", + "М141БПЛТЛ039 8 9\n", + "М141БПЛТЛ036 10 7\n", + "М141БПЛТЛ049 7 6\n", + "06114043 8 10\n", + "М141БПЛТЛ048 6 8\n", + "М141БПЛТЛ034 9 7\n", + "М141БПЛТЛ045 8 8\n", + "М141БПЛТЛ033 9 8\n", + "М141БПЛТЛ083 5 6\n", + "М141БПЛТЛ008 8 8\n", + "М141БПЛТЛ001 7 7\n", + "М141БПЛТЛ038 9 6\n", + "М141БПЛТЛ052 7 7\n", + "М141БПЛТЛ011 6 8\n", + "М141БПЛТЛ004 7 6\n", + "М141БПЛТЛ010 6 7\n", + "М141БПЛТЛ071 9 7\n", + "М141БПЛТЛ035 6 7\n", + "М141БПЛТЛ030 6 6\n", + "М141БПЛТЛ070 5 6\n", + "М141БПЛТЛ051 9 8\n", + "М141БПЛТЛ046 7 7\n", + "М141БПЛТЛ047 8 6\n", + "М141БПЛТЛ063 5 6\n", + "М141БПЛТЛ029 8 8\n", + "М141БПЛТЛ064 8 6\n", + "М141БПЛТЛ076 7 8\n", + "М141БПЛТЛ062 7 7\n", + "М141БПЛТЛ074 6 7\n", + "130232038 7 6\n", + "М141БПЛТЛ023 9 6\n", + "М141БПЛТЛ054 8 6\n", + "М141БПЛТЛ012 6 7\n", + "М141БПЛТЛ006 5 6\n", + "М141БПЛТЛ055 5 6\n", + "М141БПЛТЛ007 7 7\n", + "М141БПЛТЛ050 6 6\n", + "М141БПЛТЛ066 10 7\n", + "М141БПЛТЛ043 5 6\n", + "М141БПЛТЛ084 7 8\n", + "М141БПЛТЛ005 7 5\n", + "М141БПЛТЛ044 5 7\n", + "13051038 4 4" + ] + }, + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.iloc[:, 1:3]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Числовые срезы в pandas уже ничем не отличаются от списковых срезов: правый конец среза не включается. В нашем случае мы выбрали только столбцы с индексами 1 и 2." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Выбор строк по названию**" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Выбор строки по названию происходит аналогичным образом, только здесь метод `.loc` уже обязателен." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "catps 8.0\n", + "mstat 10.0\n", + "soc 10.0\n", + "econ 10.0\n", + "eng 10.0\n", + "polth 10.0\n", + "mstat2 10.0\n", + "phist 9.0\n", + "law 9.0\n", + "phil 10.0\n", + "polsoc 10.0\n", + "ptheo 9.0\n", + "preg 8.0\n", + "compp 8.0\n", + "game 9.0\n", + "wpol 10.0\n", + "male 1.0\n", + "Name: М141БПЛТЛ031, dtype: float64" + ] + }, + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.loc['М141БПЛТЛ031'] # строка для студента с номером М141БПЛТЛ031" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "При этом ставить запятую и двоеточие, показывая, что нам нужна одна строка и все столбцы, уже не нужно. Если нам нужно выбрать несколько строк подряд, то `.loc` не нужен:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
catpsmstatsoceconengpolthmstat2phistlawphilpolsocptheopregcomppgamewpolmale
id
М141БПЛТЛ024798898108.07997.088.06101
М141БПЛТЛ03181010101010109.0910109.088.09101
М141БПЛТЛ0759991091098.091099.088.0791
М141БПЛТЛ017998899106.09998.088.0890
М141БПЛТЛ06910101010101098.081097.065.08101
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " catps mstat soc econ eng polth mstat2 phist law phil \\\n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 7 9 8 8 9 8 10 8.0 7 9 \n", + "М141БПЛТЛ031 8 10 10 10 10 10 10 9.0 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ075 9 9 9 10 9 10 9 8.0 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ017 9 9 8 8 9 9 10 6.0 9 9 \n", + "М141БПЛТЛ069 10 10 10 10 10 10 9 8.0 8 10 \n", + "\n", + " polsoc ptheo preg compp game wpol male \n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 9 7.0 8 8.0 6 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ031 10 9.0 8 8.0 9 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ075 9 9.0 8 8.0 7 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ017 9 8.0 8 8.0 8 9 0 \n", + "М141БПЛТЛ069 9 7.0 6 5.0 8 10 1 " + ] + }, + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df[\"М141БПЛТЛ024\":'М141БПЛТЛ069']" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Как Python понимает, что мы просим вывести именно строки с такими названиями, а не столбцы? Потому что у нас стоят одинарные квадратные скобки, а не двойные, как в случае со столбцами. (Да, в pandas много всяких тонкостей, но чтобы хорошо в них разбираться, нужно просто попрактиковаться и привыкнуть).\n", + "\n", + "Обратите внимание: разницы между двойными и одинарными кавычками нет, строки можно вводить в любых кавычках, как в примере выше." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Выбор строк по номеру**\n", + "\n", + "В этом случае достаточно указать номер в квадратных скобках в `.iloc`:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 14, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "catps 9.0\n", + "mstat 9.0\n", + "soc 9.0\n", + "econ 10.0\n", + "eng 9.0\n", + "polth 10.0\n", + "mstat2 9.0\n", + "phist 8.0\n", + "law 9.0\n", + "phil 10.0\n", + "polsoc 9.0\n", + "ptheo 9.0\n", + "preg 8.0\n", + "compp 8.0\n", + "game 7.0\n", + "wpol 9.0\n", + "male 1.0\n", + "Name: М141БПЛТЛ075, dtype: float64" + ] + }, + "execution_count": 14, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.iloc[2]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Если нужно несколько строк подряд, можно воспользоваться срезами:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
catpsmstatsoceconengpolthmstat2phistlawphilpolsocptheopregcomppgamewpolmale
id
М141БПЛТЛ03181010101010109.0910109.088.09101
М141БПЛТЛ0759991091098.091099.088.0791
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " catps mstat soc econ eng polth mstat2 phist law phil \\\n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ031 8 10 10 10 10 10 10 9.0 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ075 9 9 9 10 9 10 9 8.0 9 10 \n", + "\n", + " polsoc ptheo preg compp game wpol male \n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ031 10 9.0 8 8.0 9 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ075 9 9.0 8 8.0 7 9 1 " + ] + }, + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df[1:3] # и без iloc" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Если нужно несколько строк не подряд, можно просто перечислить внутри списка в `.iloc`:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
catpsmstatsoceconengpolthmstat2phistlawphilpolsocptheopregcomppgamewpolmale
id
М141БПЛТЛ03181010101010109.0910109.088.09101
М141БПЛТЛ0759991091098.091099.088.0791
М141БПЛТЛ0721098109898.081097.088.0990
М141БПЛТЛ06078779885.07585.078.0791
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " catps mstat soc econ eng polth mstat2 phist law phil \\\n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ031 8 10 10 10 10 10 10 9.0 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ075 9 9 9 10 9 10 9 8.0 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ072 10 9 8 10 9 8 9 8.0 8 10 \n", + "М141БПЛТЛ060 7 8 7 7 9 8 8 5.0 7 5 \n", + "\n", + " polsoc ptheo preg compp game wpol male \n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ031 10 9.0 8 8.0 9 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ075 9 9.0 8 8.0 7 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ072 9 7.0 8 8.0 9 9 0 \n", + "М141БПЛТЛ060 8 5.0 7 8.0 7 9 1 " + ] + }, + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.iloc[[1,2,5,10]]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Выбор наблюдений по названиям строк и столбцов**" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Если нам нужно выбрать одно наблюдение на пересечении строки и столбца, можно воспользоваться методом `.at`: сначала указать название строки, потом ‒ столбца:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 17, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "6" + ] + }, + "execution_count": 17, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.at['М141БПЛТЛ078', 'game'] # оценка по теории игр у студента М141БПЛТЛ078" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Кроме того, можно применить метод `.loc`:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 18, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "9" + ] + }, + "execution_count": 18, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.loc[\"М141БПЛТЛ075\", \"soc\"] # оценка по социологии у студента М141БПЛТЛ075" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В чем разница между `.at` и `.loc`? Метод `.loc` более универсален. В то время как `.at` используется для нахождения *одного* наблюдения на пересечении строки и столбца, `.loc` позволяет выбрать несколько наблюдений (строк и столбцов) сразу. Например, так:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 19, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "id\n", + "М141БПЛТЛ024 9\n", + "М141БПЛТЛ031 10\n", + "М141БПЛТЛ075 9\n", + "М141БПЛТЛ017 9\n", + "М141БПЛТЛ069 10\n", + "М141БПЛТЛ072 9\n", + "М141БПЛТЛ020 7\n", + "М141БПЛТЛ026 10\n", + "М141БПЛТЛ073 9\n", + "Name: mstat, dtype: int64" + ] + }, + "execution_count": 19, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.loc[\"М141БПЛТЛ024\":\"М141БПЛТЛ073\", \"mstat\"]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Если нужно выбрать какое-то одно значение, метод `.at` будет работать более быстро, чем `.loc`. " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Выбор наблюдения по номеру строки и столбца **" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Выбор наблюдения по номеру строки и столбца осуществляется аналогичным образом, только теперь мы используем методы с префиксом `i` для индексов: `.iat` и `.iloc`." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "9" + ] + }, + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.iat[4, 6] # оценка на пересечении строки 4 и столбца 6" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 21, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "9" + ] + }, + "execution_count": 21, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.iloc[8, 4] # оценка на пересечении строки 8 и столбца 4" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Убедимся, что все верно:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
catpsmstatsoceconengpolthmstat2phistlawphilpolsocptheopregcomppgamewpolmale
id
М141БПЛТЛ024798898108.07997.088.06101
М141БПЛТЛ03181010101010109.0910109.088.09101
М141БПЛТЛ0759991091098.091099.088.0791
М141БПЛТЛ017998899106.09998.088.0890
М141БПЛТЛ06910101010101098.081097.065.08101
М141БПЛТЛ0721098109898.081097.088.0990
М141БПЛТЛ020877691088.07797.086.0891
М141БПЛТЛ0267108710798.08888.087.0780
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " catps mstat soc econ eng polth mstat2 phist law phil \\\n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 7 9 8 8 9 8 10 8.0 7 9 \n", + "М141БПЛТЛ031 8 10 10 10 10 10 10 9.0 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ075 9 9 9 10 9 10 9 8.0 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ017 9 9 8 8 9 9 10 6.0 9 9 \n", + "М141БПЛТЛ069 10 10 10 10 10 10 9 8.0 8 10 \n", + "М141БПЛТЛ072 10 9 8 10 9 8 9 8.0 8 10 \n", + "М141БПЛТЛ020 8 7 7 6 9 10 8 8.0 7 7 \n", + "М141БПЛТЛ026 7 10 8 7 10 7 9 8.0 8 8 \n", + "\n", + " polsoc ptheo preg compp game wpol male \n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 9 7.0 8 8.0 6 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ031 10 9.0 8 8.0 9 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ075 9 9.0 8 8.0 7 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ017 9 8.0 8 8.0 8 9 0 \n", + "М141БПЛТЛ069 9 7.0 6 5.0 8 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ072 9 7.0 8 8.0 9 9 0 \n", + "М141БПЛТЛ020 9 7.0 8 6.0 8 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ026 8 8.0 8 7.0 7 8 0 " + ] + }, + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.head(8)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Выбор строк по условию (фильтрация наблюдений)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Часто в исследованиях нас не интересует выбор отдельных строк по названию или номеру, мы хотим отбирать строки в таблице согласно некорому условию (условиям). Другими словами, проводить фильтрацию наблюдений. Для этого интересующее нас условие необходимо указать в квадратных скобках. Выберем из датафрейма `df`строки, которые соответствуют студентам с оценкой по экономике выше 6." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 23, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
catpsmstatsoceconengpolthmstat2phistlawphilpolsocptheopregcomppgamewpolmale
id
М141БПЛТЛ024798898108.07997.088.06101
М141БПЛТЛ03181010101010109.0910109.088.09101
М141БПЛТЛ0759991091098.091099.088.0791
М141БПЛТЛ017998899106.09998.088.0890
М141БПЛТЛ06910101010101098.081097.065.08101
М141БПЛТЛ0721098109898.081097.088.0990
М141БПЛТЛ0267108710798.08888.087.0780
М141БПЛТЛ07379889898.08997.076.01091
М141БПЛТЛ06078779885.07585.078.0791
М141БПЛТЛ02189889887.07766.086.0780
М141БПЛТЛ01877979786.06787.077.0780
М141БПЛТЛ03998988868.07696.078.0491
М141БПЛТЛ036810788694.08876.076.0781
М141БПЛТЛ04558878676.07786.086.0580
М141БПЛТЛ03359879797.07887.085.0780
М141БПЛТЛ0081088981098.091098.055.01041
М141БПЛТЛ05277778666.08675.086.0571
М141БПЛТЛ07169779684.06776.05NaN570
М141БПЛТЛ02968879567.06585.074.0570
М141БПЛТЛ06478676684.06444.065.0470
М141БПЛТЛ02379689694.07776.044.0751
М141БПЛТЛ066710779584.06564.064.0560
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " catps mstat soc econ eng polth mstat2 phist law phil \\\n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 7 9 8 8 9 8 10 8.0 7 9 \n", + "М141БПЛТЛ031 8 10 10 10 10 10 10 9.0 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ075 9 9 9 10 9 10 9 8.0 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ017 9 9 8 8 9 9 10 6.0 9 9 \n", + "М141БПЛТЛ069 10 10 10 10 10 10 9 8.0 8 10 \n", + "М141БПЛТЛ072 10 9 8 10 9 8 9 8.0 8 10 \n", + "М141БПЛТЛ026 7 10 8 7 10 7 9 8.0 8 8 \n", + "М141БПЛТЛ073 7 9 8 8 9 8 9 8.0 8 9 \n", + "М141БПЛТЛ060 7 8 7 7 9 8 8 5.0 7 5 \n", + "М141БПЛТЛ021 8 9 8 8 9 8 8 7.0 7 7 \n", + "М141БПЛТЛ018 7 7 9 7 9 7 8 6.0 6 7 \n", + "М141БПЛТЛ039 9 8 9 8 8 8 6 8.0 7 6 \n", + "М141БПЛТЛ036 8 10 7 8 8 6 9 4.0 8 8 \n", + "М141БПЛТЛ045 5 8 8 7 8 6 7 6.0 7 7 \n", + "М141БПЛТЛ033 5 9 8 7 9 7 9 7.0 7 8 \n", + "М141БПЛТЛ008 10 8 8 9 8 10 9 8.0 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ052 7 7 7 7 8 6 6 6.0 8 6 \n", + "М141БПЛТЛ071 6 9 7 7 9 6 8 4.0 6 7 \n", + "М141БПЛТЛ029 6 8 8 7 9 5 6 7.0 6 5 \n", + "М141БПЛТЛ064 7 8 6 7 6 6 8 4.0 6 4 \n", + "М141БПЛТЛ023 7 9 6 8 9 6 9 4.0 7 7 \n", + "М141БПЛТЛ066 7 10 7 7 9 5 8 4.0 6 5 \n", + "\n", + " polsoc ptheo preg compp game wpol male \n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 9 7.0 8 8.0 6 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ031 10 9.0 8 8.0 9 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ075 9 9.0 8 8.0 7 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ017 9 8.0 8 8.0 8 9 0 \n", + "М141БПЛТЛ069 9 7.0 6 5.0 8 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ072 9 7.0 8 8.0 9 9 0 \n", + "М141БПЛТЛ026 8 8.0 8 7.0 7 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ073 9 7.0 7 6.0 10 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ060 8 5.0 7 8.0 7 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ021 6 6.0 8 6.0 7 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ018 8 7.0 7 7.0 7 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ039 9 6.0 7 8.0 4 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ036 7 6.0 7 6.0 7 8 1 \n", + "М141БПЛТЛ045 8 6.0 8 6.0 5 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ033 8 7.0 8 5.0 7 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ008 9 8.0 5 5.0 10 4 1 \n", + "М141БПЛТЛ052 7 5.0 8 6.0 5 7 1 \n", + "М141БПЛТЛ071 7 6.0 5 NaN 5 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ029 8 5.0 7 4.0 5 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ064 4 4.0 6 5.0 4 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ023 7 6.0 4 4.0 7 5 1 \n", + "М141БПЛТЛ066 6 4.0 6 4.0 5 6 0 " + ] + }, + "execution_count": 23, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df[df[\"econ\"]>6]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Почему нельзя было написать проще, то есть `df[\"Econ\"]>6`? Давайте напишем, и посмотрим, что получится:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 24, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "id\n", + "М141БПЛТЛ024 True\n", + "М141БПЛТЛ031 True\n", + "М141БПЛТЛ075 True\n", + "М141БПЛТЛ017 True\n", + "М141БПЛТЛ069 True\n", + "М141БПЛТЛ072 True\n", + "М141БПЛТЛ020 False\n", + "М141БПЛТЛ026 True\n", + "М141БПЛТЛ073 True\n", + "М141БПЛТЛ078 False\n", + "М141БПЛТЛ060 True\n", + "М141БПЛТЛ040 False\n", + "М141БПЛТЛ065 False\n", + "М141БПЛТЛ053 False\n", + "М141БПЛТЛ015 False\n", + "М141БПЛТЛ021 True\n", + "М141БПЛТЛ018 True\n", + "М141БПЛТЛ039 True\n", + "М141БПЛТЛ036 True\n", + "М141БПЛТЛ049 False\n", + "06114043 False\n", + "М141БПЛТЛ048 False\n", + "М141БПЛТЛ034 False\n", + "М141БПЛТЛ045 True\n", + "М141БПЛТЛ033 True\n", + "М141БПЛТЛ083 False\n", + "М141БПЛТЛ008 True\n", + "М141БПЛТЛ001 False\n", + "М141БПЛТЛ038 False\n", + "М141БПЛТЛ052 True\n", + "М141БПЛТЛ011 False\n", + "М141БПЛТЛ004 False\n", + "М141БПЛТЛ010 False\n", + "М141БПЛТЛ071 True\n", + "М141БПЛТЛ035 False\n", + "М141БПЛТЛ030 False\n", + "М141БПЛТЛ070 False\n", + "М141БПЛТЛ051 False\n", + "М141БПЛТЛ046 False\n", + "М141БПЛТЛ047 False\n", + "М141БПЛТЛ063 False\n", + "М141БПЛТЛ029 True\n", + "М141БПЛТЛ064 True\n", + "М141БПЛТЛ076 False\n", + "М141БПЛТЛ062 False\n", + "М141БПЛТЛ074 False\n", + "130232038 False\n", + "М141БПЛТЛ023 True\n", + "М141БПЛТЛ054 False\n", + "М141БПЛТЛ012 False\n", + "М141БПЛТЛ006 False\n", + "М141БПЛТЛ055 False\n", + "М141БПЛТЛ007 False\n", + "М141БПЛТЛ050 False\n", + "М141БПЛТЛ066 True\n", + "М141БПЛТЛ043 False\n", + "М141БПЛТЛ084 False\n", + "М141БПЛТЛ005 False\n", + "М141БПЛТЛ044 False\n", + "13051038 False\n", + "Name: econ, dtype: bool" + ] + }, + "execution_count": 24, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df[\"econ\"]>6" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Что мы увидели? Просто результат проверки условия, набор из *True* и *False*. Когда мы подставляем это выражение в квадратные скобки, Python выбирает из `df` те строки, где выражение принимает значение *True*.\n", + "\n", + "Все операторы проверки условий работают как обычно:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 25, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
catpsmstatsoceconengpolthmstat2phistlawphilpolsocptheopregcomppgamewpolmale
id
М141БПЛТЛ0081088981098.091098.055.01041
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " catps mstat soc econ eng polth mstat2 phist law phil \\\n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ008 10 8 8 9 8 10 9 8.0 9 10 \n", + "\n", + " polsoc ptheo preg compp game wpol male \n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ008 9 8.0 5 5.0 10 4 1 " + ] + }, + "execution_count": 25, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df[df[\"econ\"] == 9] # двойное равенство для равенства" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Можно формулировать сложные условия. Выберем студентов с оценкой по экономике от 6 до 8 (8 не включается)." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 26, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
catpsmstatsoceconengpolthmstat2phistlawphilpolsocptheopregcomppgamewpolmale
id
М141БПЛТЛ020877691088.07797.086.0891
М141БПЛТЛ0267108710798.08888.087.0780
М141БПЛТЛ06078779885.07585.078.0791
М141БПЛТЛ04069869786.09585.085.07100
М141БПЛТЛ01569769794.07776.077.01070
М141БПЛТЛ01877979786.06787.077.0780
М141БПЛТЛ04967668684.08596.085.0680
М141БПЛТЛ04886869644.06484.067.0780
М141БПЛТЛ03469769686.07665.085.0890
М141БПЛТЛ04558878676.07786.086.0580
М141БПЛТЛ03359879797.07887.085.0780
М141БПЛТЛ05277778666.08675.086.0571
М141БПЛТЛ01176869665.06676.086.0580
М141БПЛТЛ00477668665.05565.075.0880
М141БПЛТЛ01066769776.07586.086.0581
М141БПЛТЛ07169779684.06776.05NaN570
М141БПЛТЛ03556768554.06675.087.0670
М141БПЛТЛ03076667664.08555.085.0791
М141БПЛТЛ05189868767.06665.044.0551
М141БПЛТЛ02968879567.06585.074.0570
М141БПЛТЛ06478676684.06444.065.0470
М141БПЛТЛ07677868666.08685.074.0460
М141БПЛТЛ06277769665.06564.055.0460
М141БПЛТЛ00767767674.05565.045.0471
М141БПЛТЛ05086668454.05564.054.0660
М141БПЛТЛ066710779584.06564.064.0560
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " catps mstat soc econ eng polth mstat2 phist law phil \\\n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ020 8 7 7 6 9 10 8 8.0 7 7 \n", + "М141БПЛТЛ026 7 10 8 7 10 7 9 8.0 8 8 \n", + "М141БПЛТЛ060 7 8 7 7 9 8 8 5.0 7 5 \n", + "М141БПЛТЛ040 6 9 8 6 9 7 8 6.0 9 5 \n", + "М141БПЛТЛ015 6 9 7 6 9 7 9 4.0 7 7 \n", + "М141БПЛТЛ018 7 7 9 7 9 7 8 6.0 6 7 \n", + "М141БПЛТЛ049 6 7 6 6 8 6 8 4.0 8 5 \n", + "М141БПЛТЛ048 8 6 8 6 9 6 4 4.0 6 4 \n", + "М141БПЛТЛ034 6 9 7 6 9 6 8 6.0 7 6 \n", + "М141БПЛТЛ045 5 8 8 7 8 6 7 6.0 7 7 \n", + "М141БПЛТЛ033 5 9 8 7 9 7 9 7.0 7 8 \n", + "М141БПЛТЛ052 7 7 7 7 8 6 6 6.0 8 6 \n", + "М141БПЛТЛ011 7 6 8 6 9 6 6 5.0 6 6 \n", + "М141БПЛТЛ004 7 7 6 6 8 6 6 5.0 5 5 \n", + "М141БПЛТЛ010 6 6 7 6 9 7 7 6.0 7 5 \n", + "М141БПЛТЛ071 6 9 7 7 9 6 8 4.0 6 7 \n", + "М141БПЛТЛ035 5 6 7 6 8 5 5 4.0 6 6 \n", + "М141БПЛТЛ030 7 6 6 6 7 6 6 4.0 8 5 \n", + "М141БПЛТЛ051 8 9 8 6 8 7 6 7.0 6 6 \n", + "М141БПЛТЛ029 6 8 8 7 9 5 6 7.0 6 5 \n", + "М141БПЛТЛ064 7 8 6 7 6 6 8 4.0 6 4 \n", + "М141БПЛТЛ076 7 7 8 6 8 6 6 6.0 8 6 \n", + "М141БПЛТЛ062 7 7 7 6 9 6 6 5.0 6 5 \n", + "М141БПЛТЛ007 6 7 7 6 7 6 7 4.0 5 5 \n", + "М141БПЛТЛ050 8 6 6 6 8 4 5 4.0 5 5 \n", + "М141БПЛТЛ066 7 10 7 7 9 5 8 4.0 6 5 \n", + "\n", + " polsoc ptheo preg compp game wpol male \n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ020 9 7.0 8 6.0 8 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ026 8 8.0 8 7.0 7 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ060 8 5.0 7 8.0 7 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ040 8 5.0 8 5.0 7 10 0 \n", + "М141БПЛТЛ015 7 6.0 7 7.0 10 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ018 8 7.0 7 7.0 7 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ049 9 6.0 8 5.0 6 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ048 8 4.0 6 7.0 7 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ034 6 5.0 8 5.0 8 9 0 \n", + "М141БПЛТЛ045 8 6.0 8 6.0 5 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ033 8 7.0 8 5.0 7 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ052 7 5.0 8 6.0 5 7 1 \n", + "М141БПЛТЛ011 7 6.0 8 6.0 5 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ004 6 5.0 7 5.0 8 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ010 8 6.0 8 6.0 5 8 1 \n", + "М141БПЛТЛ071 7 6.0 5 NaN 5 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ035 7 5.0 8 7.0 6 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ030 5 5.0 8 5.0 7 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ051 6 5.0 4 4.0 5 5 1 \n", + "М141БПЛТЛ029 8 5.0 7 4.0 5 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ064 4 4.0 6 5.0 4 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ076 8 5.0 7 4.0 4 6 0 \n", + "М141БПЛТЛ062 6 4.0 5 5.0 4 6 0 \n", + "М141БПЛТЛ007 6 5.0 4 5.0 4 7 1 \n", + "М141БПЛТЛ050 6 4.0 5 4.0 6 6 0 \n", + "М141БПЛТЛ066 6 4.0 6 4.0 5 6 0 " + ] + }, + "execution_count": 26, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df[(df[\"econ\"] >= 6) & (df[\"econ\"] < 8)] " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В качестве символа для одновременного выполнения условий используется оператор `&`. И не забудьте про круглые скобки. А теперь выберем студентов с оценкой по английскому выше 9 и оценкой по праву ниже 9:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 27, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
catpsmstatsoceconengpolthmstat2phistlawphilpolsocptheopregcomppgamewpolmale
id
М141БПЛТЛ06910101010101098.081097.065.08101
М141БПЛТЛ0267108710798.08888.087.0780
М141БПЛТЛ001677410776.08684.066.0480
М141БПЛТЛ012667410654.07574.054.0481
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " catps mstat soc econ eng polth mstat2 phist law phil \\\n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ069 10 10 10 10 10 10 9 8.0 8 10 \n", + "М141БПЛТЛ026 7 10 8 7 10 7 9 8.0 8 8 \n", + "М141БПЛТЛ001 6 7 7 4 10 7 7 6.0 8 6 \n", + "М141БПЛТЛ012 6 6 7 4 10 6 5 4.0 7 5 \n", + "\n", + " polsoc ptheo preg compp game wpol male \n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ069 9 7.0 6 5.0 8 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ026 8 8.0 8 7.0 7 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ001 8 4.0 6 6.0 4 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ012 7 4.0 5 4.0 4 8 1 " + ] + }, + "execution_count": 27, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df[(df[\"eng\"] > 9) & (df[\"law\"] < 9)] " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "При формулировании сложных (составных) условий обращайте особое внимание на порядок круглых скобках, потому что, если вы расставите скобки неправильно, результат получится неверный:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 28, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
catpsmstatsoceconengpolthmstat2phistlawphilpolsocptheopregcomppgamewpolmale
id
М141БПЛТЛ024798898108.07997.088.06101
М141БПЛТЛ03181010101010109.0910109.088.09101
М141БПЛТЛ0759991091098.091099.088.0791
М141БПЛТЛ017998899106.09998.088.0890
М141БПЛТЛ06910101010101098.081097.065.08101
М141БПЛТЛ0721098109898.081097.088.0990
М141БПЛТЛ020877691088.07797.086.0891
М141БПЛТЛ0267108710798.08888.087.0780
М141БПЛТЛ07379889898.08997.076.01091
М141БПЛТЛ078669561076.08696.088.0670
М141БПЛТЛ06078779885.07585.078.0791
М141БПЛТЛ04069869786.09585.085.07100
М141БПЛТЛ06599848879.085109.088.0691
М141БПЛТЛ05367759878.08687.086.0990
М141БПЛТЛ01569769794.07776.077.01070
М141БПЛТЛ02189889887.07766.086.0780
М141БПЛТЛ01877979786.06787.077.0780
М141БПЛТЛ03998988868.07696.078.0491
М141БПЛТЛ036810788694.08876.076.0781
М141БПЛТЛ04967668684.08596.085.0680
061140438810588810.0779NaN78.0781
М141БПЛТЛ04886869644.06484.067.0780
М141БПЛТЛ03469769686.07665.085.0890
М141БПЛТЛ04558878676.07786.086.0580
М141БПЛТЛ03359879797.07887.085.0780
М141БПЛТЛ08355658765.07575.075.0470
М141БПЛТЛ0081088981098.091098.055.01041
М141БПЛТЛ001677410776.08684.066.0480
М141БПЛТЛ03879649676.07484.054.0971
М141БПЛТЛ05277778666.08675.086.0571
М141БПЛТЛ01176869665.06676.086.0580
М141БПЛТЛ00477668665.05565.075.0880
М141БПЛТЛ01066769776.07586.086.0581
М141БПЛТЛ07169779684.06776.05NaN570
М141БПЛТЛ03556768554.06675.087.0670
М141БПЛТЛ03076667664.08555.085.0791
М141БПЛТЛ07055648655.06456.085.0670
М141БПЛТЛ05189868767.06665.044.0551
М141БПЛТЛ04657747585.07575.084.0570
М141БПЛТЛ04758647595.06464.074.0880
М141БПЛТЛ06355648444.05454.075.0880
М141БПЛТЛ02968879567.06585.074.0570
М141БПЛТЛ06478676684.06444.065.0470
М141БПЛТЛ07677868666.08685.074.0460
М141БПЛТЛ06277769665.06564.055.0460
М141БПЛТЛ07456747656.06686.066.0881
13023203867658484.08455.064.0560
М141БПЛТЛ02379689694.07776.044.0751
М141БПЛТЛ05478648644.06484.044.0481
М141БПЛТЛ012667410654.07574.054.0481
М141БПЛТЛ00665658555.06475.075.0680
М141БПЛТЛ05565647748.05464.065.0451
М141БПЛТЛ00767767674.05565.045.0471
М141БПЛТЛ05086668454.05564.054.0660
М141БПЛТЛ066710779584.06564.064.0560
М141БПЛТЛ04355658565.06454.05NaN460
М141БПЛТЛ0846784855NaN8444.044.0671
М141БПЛТЛ00557557474.05455.044.0481
М141БПЛТЛ04445746445.04444.06NaN551
1305103854449555.0544NaN74.0441
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " catps mstat soc econ eng polth mstat2 phist law phil \\\n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 7 9 8 8 9 8 10 8.0 7 9 \n", + "М141БПЛТЛ031 8 10 10 10 10 10 10 9.0 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ075 9 9 9 10 9 10 9 8.0 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ017 9 9 8 8 9 9 10 6.0 9 9 \n", + "М141БПЛТЛ069 10 10 10 10 10 10 9 8.0 8 10 \n", + "М141БПЛТЛ072 10 9 8 10 9 8 9 8.0 8 10 \n", + "М141БПЛТЛ020 8 7 7 6 9 10 8 8.0 7 7 \n", + "М141БПЛТЛ026 7 10 8 7 10 7 9 8.0 8 8 \n", + "М141БПЛТЛ073 7 9 8 8 9 8 9 8.0 8 9 \n", + "М141БПЛТЛ078 6 6 9 5 6 10 7 6.0 8 6 \n", + "М141БПЛТЛ060 7 8 7 7 9 8 8 5.0 7 5 \n", + "М141БПЛТЛ040 6 9 8 6 9 7 8 6.0 9 5 \n", + "М141БПЛТЛ065 9 9 8 4 8 8 7 9.0 8 5 \n", + "М141БПЛТЛ053 6 7 7 5 9 8 7 8.0 8 6 \n", + "М141БПЛТЛ015 6 9 7 6 9 7 9 4.0 7 7 \n", + "М141БПЛТЛ021 8 9 8 8 9 8 8 7.0 7 7 \n", + "М141БПЛТЛ018 7 7 9 7 9 7 8 6.0 6 7 \n", + "М141БПЛТЛ039 9 8 9 8 8 8 6 8.0 7 6 \n", + "М141БПЛТЛ036 8 10 7 8 8 6 9 4.0 8 8 \n", + "М141БПЛТЛ049 6 7 6 6 8 6 8 4.0 8 5 \n", + "06114043 8 8 10 5 8 8 8 10.0 7 7 \n", + "М141БПЛТЛ048 8 6 8 6 9 6 4 4.0 6 4 \n", + "М141БПЛТЛ034 6 9 7 6 9 6 8 6.0 7 6 \n", + "М141БПЛТЛ045 5 8 8 7 8 6 7 6.0 7 7 \n", + "М141БПЛТЛ033 5 9 8 7 9 7 9 7.0 7 8 \n", + "М141БПЛТЛ083 5 5 6 5 8 7 6 5.0 7 5 \n", + "М141БПЛТЛ008 10 8 8 9 8 10 9 8.0 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ001 6 7 7 4 10 7 7 6.0 8 6 \n", + "М141БПЛТЛ038 7 9 6 4 9 6 7 6.0 7 4 \n", + "М141БПЛТЛ052 7 7 7 7 8 6 6 6.0 8 6 \n", + "М141БПЛТЛ011 7 6 8 6 9 6 6 5.0 6 6 \n", + "М141БПЛТЛ004 7 7 6 6 8 6 6 5.0 5 5 \n", + "М141БПЛТЛ010 6 6 7 6 9 7 7 6.0 7 5 \n", + "М141БПЛТЛ071 6 9 7 7 9 6 8 4.0 6 7 \n", + "М141БПЛТЛ035 5 6 7 6 8 5 5 4.0 6 6 \n", + "М141БПЛТЛ030 7 6 6 6 7 6 6 4.0 8 5 \n", + "М141БПЛТЛ070 5 5 6 4 8 6 5 5.0 6 4 \n", + "М141БПЛТЛ051 8 9 8 6 8 7 6 7.0 6 6 \n", + "М141БПЛТЛ046 5 7 7 4 7 5 8 5.0 7 5 \n", + "М141БПЛТЛ047 5 8 6 4 7 5 9 5.0 6 4 \n", + "М141БПЛТЛ063 5 5 6 4 8 4 4 4.0 5 4 \n", + "М141БПЛТЛ029 6 8 8 7 9 5 6 7.0 6 5 \n", + "М141БПЛТЛ064 7 8 6 7 6 6 8 4.0 6 4 \n", + "М141БПЛТЛ076 7 7 8 6 8 6 6 6.0 8 6 \n", + "М141БПЛТЛ062 7 7 7 6 9 6 6 5.0 6 5 \n", + "М141БПЛТЛ074 5 6 7 4 7 6 5 6.0 6 6 \n", + "130232038 6 7 6 5 8 4 8 4.0 8 4 \n", + "М141БПЛТЛ023 7 9 6 8 9 6 9 4.0 7 7 \n", + "М141БПЛТЛ054 7 8 6 4 8 6 4 4.0 6 4 \n", + "М141БПЛТЛ012 6 6 7 4 10 6 5 4.0 7 5 \n", + "М141БПЛТЛ006 6 5 6 5 8 5 5 5.0 6 4 \n", + "М141БПЛТЛ055 6 5 6 4 7 7 4 8.0 5 4 \n", + "М141БПЛТЛ007 6 7 7 6 7 6 7 4.0 5 5 \n", + "М141БПЛТЛ050 8 6 6 6 8 4 5 4.0 5 5 \n", + "М141БПЛТЛ066 7 10 7 7 9 5 8 4.0 6 5 \n", + "М141БПЛТЛ043 5 5 6 5 8 5 6 5.0 6 4 \n", + "М141БПЛТЛ084 6 7 8 4 8 5 5 NaN 8 4 \n", + "М141БПЛТЛ005 5 7 5 5 7 4 7 4.0 5 4 \n", + "М141БПЛТЛ044 4 5 7 4 6 4 4 5.0 4 4 \n", + "13051038 5 4 4 4 9 5 5 5.0 5 4 \n", + "\n", + " polsoc ptheo preg compp game wpol male \n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 9 7.0 8 8.0 6 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ031 10 9.0 8 8.0 9 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ075 9 9.0 8 8.0 7 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ017 9 8.0 8 8.0 8 9 0 \n", + "М141БПЛТЛ069 9 7.0 6 5.0 8 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ072 9 7.0 8 8.0 9 9 0 \n", + "М141БПЛТЛ020 9 7.0 8 6.0 8 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ026 8 8.0 8 7.0 7 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ073 9 7.0 7 6.0 10 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ078 9 6.0 8 8.0 6 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ060 8 5.0 7 8.0 7 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ040 8 5.0 8 5.0 7 10 0 \n", + "М141БПЛТЛ065 10 9.0 8 8.0 6 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ053 8 7.0 8 6.0 9 9 0 \n", + "М141БПЛТЛ015 7 6.0 7 7.0 10 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ021 6 6.0 8 6.0 7 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ018 8 7.0 7 7.0 7 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ039 9 6.0 7 8.0 4 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ036 7 6.0 7 6.0 7 8 1 \n", + "М141БПЛТЛ049 9 6.0 8 5.0 6 8 0 \n", + "06114043 9 NaN 7 8.0 7 8 1 \n", + "М141БПЛТЛ048 8 4.0 6 7.0 7 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ034 6 5.0 8 5.0 8 9 0 \n", + "М141БПЛТЛ045 8 6.0 8 6.0 5 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ033 8 7.0 8 5.0 7 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ083 7 5.0 7 5.0 4 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ008 9 8.0 5 5.0 10 4 1 \n", + "М141БПЛТЛ001 8 4.0 6 6.0 4 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ038 8 4.0 5 4.0 9 7 1 \n", + "М141БПЛТЛ052 7 5.0 8 6.0 5 7 1 \n", + "М141БПЛТЛ011 7 6.0 8 6.0 5 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ004 6 5.0 7 5.0 8 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ010 8 6.0 8 6.0 5 8 1 \n", + "М141БПЛТЛ071 7 6.0 5 NaN 5 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ035 7 5.0 8 7.0 6 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ030 5 5.0 8 5.0 7 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ070 5 6.0 8 5.0 6 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ051 6 5.0 4 4.0 5 5 1 \n", + "М141БПЛТЛ046 7 5.0 8 4.0 5 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ047 6 4.0 7 4.0 8 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ063 5 4.0 7 5.0 8 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ029 8 5.0 7 4.0 5 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ064 4 4.0 6 5.0 4 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ076 8 5.0 7 4.0 4 6 0 \n", + "М141БПЛТЛ062 6 4.0 5 5.0 4 6 0 \n", + "М141БПЛТЛ074 8 6.0 6 6.0 8 8 1 \n", + "130232038 5 5.0 6 4.0 5 6 0 \n", + "М141БПЛТЛ023 7 6.0 4 4.0 7 5 1 \n", + "М141БПЛТЛ054 8 4.0 4 4.0 4 8 1 \n", + "М141БПЛТЛ012 7 4.0 5 4.0 4 8 1 \n", + "М141БПЛТЛ006 7 5.0 7 5.0 6 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ055 6 4.0 6 5.0 4 5 1 \n", + "М141БПЛТЛ007 6 5.0 4 5.0 4 7 1 \n", + "М141БПЛТЛ050 6 4.0 5 4.0 6 6 0 \n", + "М141БПЛТЛ066 6 4.0 6 4.0 5 6 0 \n", + "М141БПЛТЛ043 5 4.0 5 NaN 4 6 0 \n", + "М141БПЛТЛ084 4 4.0 4 4.0 6 7 1 \n", + "М141БПЛТЛ005 5 5.0 4 4.0 4 8 1 \n", + "М141БПЛТЛ044 4 4.0 6 NaN 5 5 1 \n", + "13051038 4 NaN 7 4.0 4 4 1 " + ] + }, + "execution_count": 28, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df[(df[\"eng\"]) > 9 & (df[\"law\"] < 9)] # первая закрывающая скобка не после 9" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Результат получился совсем неверным. Потому что Python понял наше условие не так, как нужно. Теперь выберем студентов с оценкой по политической истории ниже 5 или с оценкой по истории политических учений ниже 5:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 29, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
catpsmstatsoceconengpolthmstat2phistlawphilpolsocptheopregcomppgamewpolmale
id
М141БПЛТЛ01569769794.07776.077.01070
М141БПЛТЛ036810788694.08876.076.0781
М141БПЛТЛ04967668684.08596.085.0680
М141БПЛТЛ04886869644.06484.067.0780
М141БПЛТЛ07169779684.06776.05NaN570
М141БПЛТЛ03556768554.06675.087.0670
М141БПЛТЛ03076667664.08555.085.0791
М141БПЛТЛ06355648444.05454.075.0880
М141БПЛТЛ06478676684.06444.065.0470
13023203867658484.08455.064.0560
М141БПЛТЛ02379689694.07776.044.0751
М141БПЛТЛ05478648644.06484.044.0481
М141БПЛТЛ012667410654.07574.054.0481
М141БПЛТЛ00767767674.05565.045.0471
М141БПЛТЛ05086668454.05564.054.0660
М141БПЛТЛ066710779584.06564.064.0560
М141БПЛТЛ00557557474.05455.044.0481
М141БПЛТЛ04445746445.04444.06NaN551
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " catps mstat soc econ eng polth mstat2 phist law phil \\\n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ015 6 9 7 6 9 7 9 4.0 7 7 \n", + "М141БПЛТЛ036 8 10 7 8 8 6 9 4.0 8 8 \n", + "М141БПЛТЛ049 6 7 6 6 8 6 8 4.0 8 5 \n", + "М141БПЛТЛ048 8 6 8 6 9 6 4 4.0 6 4 \n", + "М141БПЛТЛ071 6 9 7 7 9 6 8 4.0 6 7 \n", + "М141БПЛТЛ035 5 6 7 6 8 5 5 4.0 6 6 \n", + "М141БПЛТЛ030 7 6 6 6 7 6 6 4.0 8 5 \n", + "М141БПЛТЛ063 5 5 6 4 8 4 4 4.0 5 4 \n", + "М141БПЛТЛ064 7 8 6 7 6 6 8 4.0 6 4 \n", + "130232038 6 7 6 5 8 4 8 4.0 8 4 \n", + "М141БПЛТЛ023 7 9 6 8 9 6 9 4.0 7 7 \n", + "М141БПЛТЛ054 7 8 6 4 8 6 4 4.0 6 4 \n", + "М141БПЛТЛ012 6 6 7 4 10 6 5 4.0 7 5 \n", + "М141БПЛТЛ007 6 7 7 6 7 6 7 4.0 5 5 \n", + "М141БПЛТЛ050 8 6 6 6 8 4 5 4.0 5 5 \n", + "М141БПЛТЛ066 7 10 7 7 9 5 8 4.0 6 5 \n", + "М141БПЛТЛ005 5 7 5 5 7 4 7 4.0 5 4 \n", + "М141БПЛТЛ044 4 5 7 4 6 4 4 5.0 4 4 \n", + "\n", + " polsoc ptheo preg compp game wpol male \n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ015 7 6.0 7 7.0 10 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ036 7 6.0 7 6.0 7 8 1 \n", + "М141БПЛТЛ049 9 6.0 8 5.0 6 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ048 8 4.0 6 7.0 7 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ071 7 6.0 5 NaN 5 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ035 7 5.0 8 7.0 6 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ030 5 5.0 8 5.0 7 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ063 5 4.0 7 5.0 8 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ064 4 4.0 6 5.0 4 7 0 \n", + "130232038 5 5.0 6 4.0 5 6 0 \n", + "М141БПЛТЛ023 7 6.0 4 4.0 7 5 1 \n", + "М141БПЛТЛ054 8 4.0 4 4.0 4 8 1 \n", + "М141БПЛТЛ012 7 4.0 5 4.0 4 8 1 \n", + "М141БПЛТЛ007 6 5.0 4 5.0 4 7 1 \n", + "М141БПЛТЛ050 6 4.0 5 4.0 6 6 0 \n", + "М141БПЛТЛ066 6 4.0 6 4.0 5 6 0 \n", + "М141БПЛТЛ005 5 5.0 4 4.0 4 8 1 \n", + "М141БПЛТЛ044 4 4.0 6 NaN 5 5 1 " + ] + }, + "execution_count": 29, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df[(df[\"phist\"] < 5) | (df[\"polth\"] < 5)] # оператор | для условия или " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Здесь наше выражение в квадратных скобках принимает значение *True*, когда хотя бы одно из условий верно: либо верно первое, либо второе, либо оба." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Добавление новых столбцов в таблице и удаление пропущенных значений" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Давайте добавим в нашу таблицу `df` новый столбец, который будет представлять собой среднюю оценку по социологии (посчитаем среднее арифметическое оценок по социологии и политической социологии). Чтобы добавить новый столбец, нужно указать его название в квадратных скобках:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 30, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "df[\"avg_Soc\"] = (df[\"soc\"] + df[\"polsoc\"]) / 2" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 31, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
catpsmstatsoceconengpolthmstat2phistlawphilpolsocptheopregcomppgamewpolmaleavg_Soc
id
М141БПЛТЛ024798898108.07997.088.061018.5
М141БПЛТЛ03181010101010109.0910109.088.0910110.0
М141БПЛТЛ0759991091098.091099.088.07919.0
М141БПЛТЛ017998899106.09998.088.08908.5
М141БПЛТЛ06910101010101098.081097.065.081019.5
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " catps mstat soc econ eng polth mstat2 phist law phil \\\n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 7 9 8 8 9 8 10 8.0 7 9 \n", + "М141БПЛТЛ031 8 10 10 10 10 10 10 9.0 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ075 9 9 9 10 9 10 9 8.0 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ017 9 9 8 8 9 9 10 6.0 9 9 \n", + "М141БПЛТЛ069 10 10 10 10 10 10 9 8.0 8 10 \n", + "\n", + " polsoc ptheo preg compp game wpol male avg_Soc \n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 9 7.0 8 8.0 6 10 1 8.5 \n", + "М141БПЛТЛ031 10 9.0 8 8.0 9 10 1 10.0 \n", + "М141БПЛТЛ075 9 9.0 8 8.0 7 9 1 9.0 \n", + "М141БПЛТЛ017 9 8.0 8 8.0 8 9 0 8.5 \n", + "М141БПЛТЛ069 9 7.0 6 5.0 8 10 1 9.5 " + ] + }, + "execution_count": 31, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.head()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Теперь внесем изменения в уже существующий столбец в таблице. В самом начале мы заметили, что некоторые столбцы имеют тип `float` (числа с плавающей точкой), а не `integer` (целые числа). Давайте попробуем сделать столбец с политической историей целочисленным." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 32, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "ename": "ValueError", + "evalue": "cannot convert float NaN to integer", + "output_type": "error", + "traceback": [ + "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m", + "\u001b[0;31mValueError\u001b[0m Traceback (most recent call last)", + "\u001b[0;32m\u001b[0m in \u001b[0;36m\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 1\u001b[0;31m \u001b[0mnewh\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0mint\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mi\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m \u001b[0;32mfor\u001b[0m \u001b[0mi\u001b[0m \u001b[0;32min\u001b[0m \u001b[0mdf\u001b[0m\u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0;34m\"phist\"\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m", + "\u001b[0;32m\u001b[0m in \u001b[0;36m\u001b[0;34m(.0)\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 1\u001b[0;31m \u001b[0mnewh\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0mint\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mi\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m \u001b[0;32mfor\u001b[0m \u001b[0mi\u001b[0m \u001b[0;32min\u001b[0m \u001b[0mdf\u001b[0m\u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0;34m\"phist\"\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m", + "\u001b[0;31mValueError\u001b[0m: cannot convert float NaN to integer" + ] + } + ], + "source": [ + "newh = [int(i) for i in df[\"phist\"]]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Не получается! Почему? Python пишет, что не может превратить *NaN* в *integer*. Действительно, сложно превратить объект *Not a number* в целое число. Тип *float* относится к нему толерантно, а вот тип *integer* уже нет. Как быть? Давайте просто удалим из датафрейма все пропущенные значения (то есть строки, содержащие пропущенные значения). " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 33, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "df = df.dropna() # удаляем и сохраняем изменения" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Теперь проделаем те же операции:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 34, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "newh = [int(i) for i in df[\"phist\"]]" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 35, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "df[\"phist\"] = newh" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Получилось!" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 36, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
catpsmstatsoceconengpolthmstat2phistlawphilpolsocptheopregcomppgamewpolmaleavg_Soc
id
М141БПЛТЛ0247988981087997.088.061018.5
М141БПЛТЛ03181010101010109910109.088.0910110.0
М141БПЛТЛ075999109109891099.088.07919.0
М141БПЛТЛ0179988991069998.088.08908.5
М141БПЛТЛ0691010101010109881097.065.081019.5
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " catps mstat soc econ eng polth mstat2 phist law phil \\\n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 7 9 8 8 9 8 10 8 7 9 \n", + "М141БПЛТЛ031 8 10 10 10 10 10 10 9 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ075 9 9 9 10 9 10 9 8 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ017 9 9 8 8 9 9 10 6 9 9 \n", + "М141БПЛТЛ069 10 10 10 10 10 10 9 8 8 10 \n", + "\n", + " polsoc ptheo preg compp game wpol male avg_Soc \n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 9 7.0 8 8.0 6 10 1 8.5 \n", + "М141БПЛТЛ031 10 9.0 8 8.0 9 10 1 10.0 \n", + "М141БПЛТЛ075 9 9.0 8 8.0 7 9 1 9.0 \n", + "М141БПЛТЛ017 9 8.0 8 8.0 8 9 0 8.5 \n", + "М141БПЛТЛ069 9 7.0 6 5.0 8 10 1 9.5 " + ] + }, + "execution_count": 36, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.head() # Phist уже с целыми значениями" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.6.5" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2 +} diff --git a/лр1-2/.ipynb_checkpoints/7_pandas3-checkpoint.ipynb b/лр1-2/.ipynb_checkpoints/7_pandas3-checkpoint.ipynb new file mode 100644 index 0000000..a751e0a --- /dev/null +++ b/лр1-2/.ipynb_checkpoints/7_pandas3-checkpoint.ipynb @@ -0,0 +1,3020 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Библиотека pandas. Продолжение." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Группировка и агрегирование: методы `.groupby()` и `.agg()`" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Часто случается, что данные необходимо сгруппировать по какому-то признаку ‒ по значениям определенной переменной. На входе имеется таблица (датафрейм), а на выходе хочется получить несколько таблиц: отдельная таблица для каждого значения. Давайте рассмотрим такой пример. У нас есть база данных с результатами выборов, и нам нужно сгруппировать данные по регионам. " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Для начала импортируем библиотеку pandas и загрузим файл с данными." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import pandas as pd" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Для разнообразия загрузим файл по ссылке с Github (база большая, загрузится не моментально):" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "df = pd.read_csv(\"https://raw.githubusercontent.com/allatambov/R-programming-3/master/lectures/lect7-12-01/47130-8314.csv\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В таблице сохранены результаты выборов президента России 2012 года. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
linkuikkom1kom2kom3kom4kom5123...181920212223абвг
0http://www.adygei.vybory.izbirkom.ru/region/ad...1Республика Адыгея (Адыгея)АдыгейскаяУИК №1NaNNaN2383.02147.00.0...0.024.0382.028.071.01066.0NaNNaNNaNNaN
1http://www.adygei.vybory.izbirkom.ru/region/ad...2Республика Адыгея (Адыгея)АдыгейскаяУИК №2NaNNaN2865.02586.00.0...0.051.0453.049.0104.01174.0NaNNaNNaNNaN
2http://www.adygei.vybory.izbirkom.ru/region/ad...3Республика Адыгея (Адыгея)АдыгейскаяУИК №3NaNNaN2821.02558.00.0...0.036.0481.024.0107.01025.0NaNNaNNaNNaN
3http://www.adygei.vybory.izbirkom.ru/region/ad...4Республика Адыгея (Адыгея)АдыгейскаяУИК №4NaNNaN2069.01868.00.0...0.00.0414.00.048.0784.0NaNNaNNaNNaN
4http://www.adygei.vybory.izbirkom.ru/region/ad...5Республика Адыгея (Адыгея)АдыгейскаяУИК №5NaNNaN777.0705.00.0...0.019.0138.04.07.0286.0NaNNaNNaNNaN
\n", + "

5 rows × 34 columns

\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " link uik \\\n", + "0 http://www.adygei.vybory.izbirkom.ru/region/ad... 1 \n", + "1 http://www.adygei.vybory.izbirkom.ru/region/ad... 2 \n", + "2 http://www.adygei.vybory.izbirkom.ru/region/ad... 3 \n", + "3 http://www.adygei.vybory.izbirkom.ru/region/ad... 4 \n", + "4 http://www.adygei.vybory.izbirkom.ru/region/ad... 5 \n", + "\n", + " kom1 kom2 kom3 kom4 kom5 1 2 \\\n", + "0 Республика Адыгея (Адыгея) Адыгейская УИК №1 NaN NaN 2383.0 2147.0 \n", + "1 Республика Адыгея (Адыгея) Адыгейская УИК №2 NaN NaN 2865.0 2586.0 \n", + "2 Республика Адыгея (Адыгея) Адыгейская УИК №3 NaN NaN 2821.0 2558.0 \n", + "3 Республика Адыгея (Адыгея) Адыгейская УИК №4 NaN NaN 2069.0 1868.0 \n", + "4 Республика Адыгея (Адыгея) Адыгейская УИК №5 NaN NaN 777.0 705.0 \n", + "\n", + " 3 ... 18 19 20 21 22 23 а б в г \n", + "0 0.0 ... 0.0 24.0 382.0 28.0 71.0 1066.0 NaN NaN NaN NaN \n", + "1 0.0 ... 0.0 51.0 453.0 49.0 104.0 1174.0 NaN NaN NaN NaN \n", + "2 0.0 ... 0.0 36.0 481.0 24.0 107.0 1025.0 NaN NaN NaN NaN \n", + "3 0.0 ... 0.0 0.0 414.0 0.0 48.0 784.0 NaN NaN NaN NaN \n", + "4 0.0 ... 0.0 19.0 138.0 4.0 7.0 286.0 NaN NaN NaN NaN \n", + "\n", + "[5 rows x 34 columns]" + ] + }, + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.head()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "\n", + "RangeIndex: 90003 entries, 0 to 90002\n", + "Data columns (total 34 columns):\n", + "link 90003 non-null object\n", + "uik 90003 non-null int64\n", + "kom1 90003 non-null object\n", + "kom2 90003 non-null object\n", + "kom3 89618 non-null object\n", + "kom4 0 non-null float64\n", + "kom5 0 non-null float64\n", + "1 89994 non-null float64\n", + "2 89994 non-null float64\n", + "3 89994 non-null float64\n", + "4 89994 non-null float64\n", + "5 89994 non-null float64\n", + "6 89994 non-null float64\n", + "7 89994 non-null float64\n", + "8 89994 non-null float64\n", + "9 89994 non-null float64\n", + "10 89994 non-null float64\n", + "11 89994 non-null float64\n", + "12 89994 non-null float64\n", + "13 89994 non-null float64\n", + "14 89994 non-null float64\n", + "15 89994 non-null float64\n", + "16 89994 non-null float64\n", + "17 89994 non-null float64\n", + "18 89994 non-null float64\n", + "19 89994 non-null float64\n", + "20 89994 non-null float64\n", + "21 89994 non-null float64\n", + "22 89994 non-null float64\n", + "23 89994 non-null float64\n", + "а 0 non-null float64\n", + "б 0 non-null float64\n", + "в 0 non-null float64\n", + "г 0 non-null float64\n", + "dtypes: float64(29), int64(1), object(4)\n", + "memory usage: 23.3+ MB\n" + ] + } + ], + "source": [ + "df.info()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Таблица достаточно большая, поэтому давайте выберем те столбцы, которые понадобятся нам для работы. Какие именно? Столбцы в этой базе имеют порядковый номер строки в таблице на [сайте]() Центральной избирательной комиссии.\n", + "\n", + "Выберем столбцы, которые соответствуют уровням комиссий, а также следующим показателям: общее число зарегистрированных избирателей, число недействительных бюллетеней, число действительных бюллетеней, число голосов за Жириновского, Зюганова, Миронова, Прохорова и Путина." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "d = df[[\"kom1\", \"kom2\", \"kom3\", \"1\", \"9\", \"10\", \"19\", \"20\", \"21\", \"22\", \"23\"]]" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
kom1kom2kom319101920212223
0Республика Адыгея (Адыгея)АдыгейскаяУИК №12383.019.01571.024.0382.028.071.01066.0
1Республика Адыгея (Адыгея)АдыгейскаяУИК №22865.029.01831.051.0453.049.0104.01174.0
2Республика Адыгея (Адыгея)АдыгейскаяУИК №32821.031.01673.036.0481.024.0107.01025.0
3Республика Адыгея (Адыгея)АдыгейскаяУИК №42069.00.01246.00.0414.00.048.0784.0
4Республика Адыгея (Адыгея)АдыгейскаяУИК №5777.08.0454.019.0138.04.07.0286.0
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " kom1 kom2 kom3 1 9 10 19 \\\n", + "0 Республика Адыгея (Адыгея) Адыгейская УИК №1 2383.0 19.0 1571.0 24.0 \n", + "1 Республика Адыгея (Адыгея) Адыгейская УИК №2 2865.0 29.0 1831.0 51.0 \n", + "2 Республика Адыгея (Адыгея) Адыгейская УИК №3 2821.0 31.0 1673.0 36.0 \n", + "3 Республика Адыгея (Адыгея) Адыгейская УИК №4 2069.0 0.0 1246.0 0.0 \n", + "4 Республика Адыгея (Адыгея) Адыгейская УИК №5 777.0 8.0 454.0 19.0 \n", + "\n", + " 20 21 22 23 \n", + "0 382.0 28.0 71.0 1066.0 \n", + "1 453.0 49.0 104.0 1174.0 \n", + "2 481.0 24.0 107.0 1025.0 \n", + "3 414.0 0.0 48.0 784.0 \n", + "4 138.0 4.0 7.0 286.0 " + ] + }, + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "d.head()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Теперь присвоим столбцам более информативные названия:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "d.columns = [\"region\", \"tik\", \"uik\", \"total\", \"invalid\", \"valid\", \"Zh\", \"Zu\", \"Mi\", \"Pr\", \"Pu\"]" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
regiontikuiktotalinvalidvalidZhZuMiPrPu
0Республика Адыгея (Адыгея)АдыгейскаяУИК №12383.019.01571.024.0382.028.071.01066.0
1Республика Адыгея (Адыгея)АдыгейскаяУИК №22865.029.01831.051.0453.049.0104.01174.0
2Республика Адыгея (Адыгея)АдыгейскаяУИК №32821.031.01673.036.0481.024.0107.01025.0
3Республика Адыгея (Адыгея)АдыгейскаяУИК №42069.00.01246.00.0414.00.048.0784.0
4Республика Адыгея (Адыгея)АдыгейскаяУИК №5777.08.0454.019.0138.04.07.0286.0
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " region tik uik total invalid valid \\\n", + "0 Республика Адыгея (Адыгея) Адыгейская УИК №1 2383.0 19.0 1571.0 \n", + "1 Республика Адыгея (Адыгея) Адыгейская УИК №2 2865.0 29.0 1831.0 \n", + "2 Республика Адыгея (Адыгея) Адыгейская УИК №3 2821.0 31.0 1673.0 \n", + "3 Республика Адыгея (Адыгея) Адыгейская УИК №4 2069.0 0.0 1246.0 \n", + "4 Республика Адыгея (Адыгея) Адыгейская УИК №5 777.0 8.0 454.0 \n", + "\n", + " Zh Zu Mi Pr Pu \n", + "0 24.0 382.0 28.0 71.0 1066.0 \n", + "1 51.0 453.0 49.0 104.0 1174.0 \n", + "2 36.0 481.0 24.0 107.0 1025.0 \n", + "3 0.0 414.0 0.0 48.0 784.0 \n", + "4 19.0 138.0 4.0 7.0 286.0 " + ] + }, + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "d.head() # опять посмотрим" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Посмотрим теперь, какие регионы есть в базе. Выбрать столбец *region* в таком случае будет не совсем удачно, поскольку в нем будет много повторяющихся значенийй. Посмотрим только на уникальные:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array(['Республика Адыгея (Адыгея)', 'Республика Алтай',\n", + " 'Республика Башкортостан', 'Республика Бурятия',\n", + " 'Республика Дагестан', 'Ðåñïóáëèêà Äàãåñòàí',\n", + " 'Республика Ингушетия', 'Кабардино-Балкарская Республика',\n", + " 'Республика Калмыкия', 'Карачаево-Черкесская Республика',\n", + " 'Республика Карелия', 'Республика Коми', 'Республика Марий Эл',\n", + " 'Республика Мордовия', 'Республика Саха (Якутия)',\n", + " 'Республика Северная Осетия - Алания', 'Республика Тыва',\n", + " 'Удмуртская Республика', 'Республика Хакасия',\n", + " 'Чувашская Республика - Чувашия', 'Алтайский край',\n", + " 'Забайкальский край', 'Камчатский край', 'Краснодарский край',\n", + " 'Красноярский край', 'Пермский край', 'Приморский край',\n", + " 'Ставропольский край', 'Хабаровский край', 'Õàáàðîâñêèé êðàé',\n", + " 'Амурская область', 'Архангельская область',\n", + " 'Астраханская область', 'Белгородская область', 'Брянская область',\n", + " 'Владимирская область', 'Волгоградская область',\n", + " 'Вологодская область', 'Воронежская область', 'Ивановская область',\n", + " 'Иркутская область', 'Калужская область', 'Кемеровская область',\n", + " 'Кировская область', 'Костромская область', 'Курганская область',\n", + " 'Курская область', 'Ленинградская область', 'Липецкая область',\n", + " 'Магаданская область', 'Московская область', 'Мурманская область',\n", + " 'Ìóðìàíñêàÿ îáëàñòü', 'Нижегородская область',\n", + " 'Новгородская область', 'Новосибирская область', 'Омская область',\n", + " 'Оренбургская область', 'Орловская область', 'Пензенская область',\n", + " 'Псковская область', 'Ростовская область', 'Рязанская область',\n", + " 'Самарская область', 'Саратовская область', 'Сахалинская область',\n", + " 'Свердловская область', 'Смоленская область', 'Тамбовская область',\n", + " 'Тверская область', 'Томская область', 'Тульская область',\n", + " 'Тюменская область', 'Ульяновская область', 'Челябинская область',\n", + " 'Город Москва', 'Город Санкт-Петербург', 'Ãîðîä Ñàíêò-Ïåòåðáóðã',\n", + " 'Еврейская автономная область', 'Ненецкий автономный округ',\n", + " 'Чукотский автономный округ', 'Ямало-Ненецкий автономный округ',\n", + " 'Город Байконур (Республика Казахстан)',\n", + " 'Территория за пределами РФ'], dtype=object)" + ] + }, + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "d.region.unique() # метод unique - уникальные значения" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Видно, что в этом массиве встречаются какие-то крокозябры (названия со странной кодировкой). Давайте уберем эти строки из базы." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# отфильтруем с помощью условий\n", + "d = d[(d.region != 'Ðåñïóáëèêà Äàãåñòàí') & \n", + " (d.region != 'Õàáàðîâñêèé êðàé') & \n", + " (d.region != 'Ìóðìàíñêàÿ îáëàñòü') & (d.region != 'Ãîðîä Ñàíêò-Ïåòåðáóðã')]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Сгруппируем данные по регионам и посчитаем для каждого региона явку в процентах и процент голосов за каждого кандидата. Группировка осуществляется с помощью метода `.groupby()`." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "d.groupby('region') # пока ничего не увидели" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Что выдает метод `.groupby()`? На самом деле он делает следующее: создает список, состоящий из кортежей. Каждый кортеж ‒ это пара *название группы*-*соответствующий ей фрагмент датафрейма*." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# посмотрим на все сразу\n", + "for g in d.groupby('region'):\n", + " print(g)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В таком виде метод `.groupby()` дает нам немного. Мы же хотим не просто получать отдельные таблицы, а агрегировать данные по регионам ‒ суммировать все показатели (число избирателей, бюллетеней, голосов) по каждому региону. Тут на помощь придет метод `.agg()`, который выполняет агрегирование по группам." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
totalinvalidvalidZhZuMiPrPu
region
Алтайский край1961328.012004.01163426.097961.0261665.045883.083778.0674139.0
Амурская область662320.04708.0394996.039717.067433.013594.023070.0251182.0
Архангельская область988678.05522.0569492.051169.091648.033223.060108.0333344.0
Астраханская область769608.05107.0427496.021918.067662.018595.021873.0297448.0
Белгородская область1210590.010209.0889764.059561.0211079.035601.049807.0533716.0
Брянская область1045083.06922.0692926.042974.0146340.023453.032141.0448018.0
Владимирская область1202174.08484.0629526.053615.0132400.041895.060315.0341301.0
Волгоградская область2003455.012696.01265720.087657.0240998.055325.071142.0810598.0
Вологодская область987574.06596.0601999.049492.093417.040306.057064.0361720.0
Воронежская область1918524.013073.01291271.081081.0292379.047974.069813.0800024.0
Город Байконур (Республика Казахстан)15116.0185.010422.0586.01288.0317.0722.07509.0
Город Москва7309869.087698.04159740.0267418.0814573.0214703.0868736.01994310.0
Город Санкт-Петербург3849426.033331.02355236.0110979.0311937.0157768.0370799.01403753.0
Еврейская автономная область135703.01208.078205.06632.014796.02763.05102.048912.0
Забайкальский край831712.05271.0493136.049612.071636.015015.029466.0327407.0
Ивановская область866474.05338.0513901.037650.095005.023060.037016.0321170.0
Иркутская область1915179.012186.01060537.088419.0242097.041152.094008.0594861.0
Кабардино-Балкарская Республика528147.0418.0385368.011888.053261.011753.08937.0299529.0
Калужская область798196.06327.0500606.037634.0101459.021427.040911.0299175.0
Камчатский край256522.01951.0154696.016504.025009.05430.014015.093738.0
Карачаево-Черкесская Республика319473.0631.0290989.02851.016937.02162.02629.0266410.0
Кемеровская область2076673.016002.01626578.0112067.0133705.037450.075519.01267837.0
Кировская область1125794.07864.0682321.054531.0127982.036005.063993.0399810.0
Костромская область567472.03076.0345513.028204.090714.016094.026517.0183984.0
Краснодарский край3803307.032893.02659197.0176119.0496909.088976.0181844.01715349.0
Красноярский край2192321.016279.01287567.0112222.0235058.046123.0109827.0784337.0
Курганская область751903.04314.0478077.041340.083955.019280.027725.0305777.0
Курская область947765.06350.0600367.049744.0122775.023101.038002.0366745.0
Ленинградская область1281947.010664.0800093.054857.0114951.047518.080874.0501893.0
Липецкая область954695.07751.0618784.044697.0132408.024722.034778.0382179.0
...........................
Республика Калмыкия214497.01242.0131760.03374.023295.03562.08029.093500.0
Республика Карелия558774.03839.0305600.026579.050957.018886.037798.0171380.0
Республика Коми750661.06970.0518810.040314.070135.022738.043759.0341864.0
Республика Марий Эл537932.03984.0377164.024895.084200.015175.024282.0228612.0
Республика Мордовия649355.03796.0577911.013635.042060.06448.09353.0506415.0
Республика Саха (Якутия)614351.03978.0453719.020010.065871.020193.029712.0317933.0
Республика Северная Осетия - Алания512245.03995.0409435.013063.087017.012864.06848.0289643.0
Республика Тыва159341.0860.0146720.02574.06370.02023.02925.0132828.0
Республика Хакасия382578.02819.0244660.020991.050872.08878.019400.0144519.0
Ростовская область3315673.021742.02091438.0132418.0423884.076633.0134461.01324042.0
Рязанская область967998.06508.0614459.047068.0132981.025562.037903.0370945.0
Самарская область2562916.020828.01536839.0117828.0320128.061361.0125423.0912099.0
Саратовская область1991376.012400.01310761.066985.0206818.043267.059006.0934685.0
Сахалинская область398893.02846.0225504.020016.045730.08856.022337.0128565.0
Свердловская область3527808.025560.02048423.0107819.0251690.0113353.0237780.01337781.0
Смоленская область816276.05843.0476106.038246.0111182.020930.032516.0273232.0
Ставропольский край1983954.012448.01183292.083543.0215600.037551.075724.0770874.0
Тамбовская область884888.05570.0614521.028179.0107797.013973.019594.0444978.0
Тверская область1137087.07076.0660420.049384.0131591.032835.059302.0387308.0
Территория за пределами РФ459661.05838.0436093.012006.031785.08674.059942.0323686.0
Томская область787075.05194.0453117.035139.086403.016966.053028.0261581.0
Тульская область1249121.08862.0858707.050218.0147019.029601.043917.0587952.0
Тюменская область1056505.06915.0829264.059083.095398.020455.043047.0611281.0
Удмуртская Республика1218251.09048.0775357.049160.0116277.026803.067362.0515755.0
Ульяновская область1048667.06926.0659233.046384.0160089.027783.037437.0387540.0
Хабаровский край1056125.08733.0645264.068500.0115436.031944.062145.0367239.0
Челябинская область2757879.025366.01704033.097869.0254542.088177.0138907.01124538.0
Чувашская Республика - Чувашия954572.010465.0692492.039707.0144676.031201.038838.0438070.0
Чукотский автономный округ35968.0428.028909.02106.02651.0633.02209.021310.0
Ямало-Ненецкий автономный округ358834.02669.0332293.017456.018738.04979.07807.0283313.0
\n", + "

80 rows × 8 columns

\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " total invalid valid \\\n", + "region \n", + "Алтайский край 1961328.0 12004.0 1163426.0 \n", + "Амурская область 662320.0 4708.0 394996.0 \n", + "Архангельская область 988678.0 5522.0 569492.0 \n", + "Астраханская область 769608.0 5107.0 427496.0 \n", + "Белгородская область 1210590.0 10209.0 889764.0 \n", + "Брянская область 1045083.0 6922.0 692926.0 \n", + "Владимирская область 1202174.0 8484.0 629526.0 \n", + "Волгоградская область 2003455.0 12696.0 1265720.0 \n", + "Вологодская область 987574.0 6596.0 601999.0 \n", + "Воронежская область 1918524.0 13073.0 1291271.0 \n", + "Город Байконур (Республика Казахстан) 15116.0 185.0 10422.0 \n", + "Город Москва 7309869.0 87698.0 4159740.0 \n", + "Город Санкт-Петербург 3849426.0 33331.0 2355236.0 \n", + "Еврейская автономная область 135703.0 1208.0 78205.0 \n", + "Забайкальский край 831712.0 5271.0 493136.0 \n", + "Ивановская область 866474.0 5338.0 513901.0 \n", + "Иркутская область 1915179.0 12186.0 1060537.0 \n", + "Кабардино-Балкарская Республика 528147.0 418.0 385368.0 \n", + "Калужская область 798196.0 6327.0 500606.0 \n", + "Камчатский край 256522.0 1951.0 154696.0 \n", + "Карачаево-Черкесская Республика 319473.0 631.0 290989.0 \n", + "Кемеровская область 2076673.0 16002.0 1626578.0 \n", + "Кировская область 1125794.0 7864.0 682321.0 \n", + "Костромская область 567472.0 3076.0 345513.0 \n", + "Краснодарский край 3803307.0 32893.0 2659197.0 \n", + "Красноярский край 2192321.0 16279.0 1287567.0 \n", + "Курганская область 751903.0 4314.0 478077.0 \n", + "Курская область 947765.0 6350.0 600367.0 \n", + "Ленинградская область 1281947.0 10664.0 800093.0 \n", + "Липецкая область 954695.0 7751.0 618784.0 \n", + "... ... ... ... \n", + "Республика Калмыкия 214497.0 1242.0 131760.0 \n", + "Республика Карелия 558774.0 3839.0 305600.0 \n", + "Республика Коми 750661.0 6970.0 518810.0 \n", + "Республика Марий Эл 537932.0 3984.0 377164.0 \n", + "Республика Мордовия 649355.0 3796.0 577911.0 \n", + "Республика Саха (Якутия) 614351.0 3978.0 453719.0 \n", + "Республика Северная Осетия - Алания 512245.0 3995.0 409435.0 \n", + "Республика Тыва 159341.0 860.0 146720.0 \n", + "Республика Хакасия 382578.0 2819.0 244660.0 \n", + "Ростовская область 3315673.0 21742.0 2091438.0 \n", + "Рязанская область 967998.0 6508.0 614459.0 \n", + "Самарская область 2562916.0 20828.0 1536839.0 \n", + "Саратовская область 1991376.0 12400.0 1310761.0 \n", + "Сахалинская область 398893.0 2846.0 225504.0 \n", + "Свердловская область 3527808.0 25560.0 2048423.0 \n", + "Смоленская область 816276.0 5843.0 476106.0 \n", + "Ставропольский край 1983954.0 12448.0 1183292.0 \n", + "Тамбовская область 884888.0 5570.0 614521.0 \n", + "Тверская область 1137087.0 7076.0 660420.0 \n", + "Территория за пределами РФ 459661.0 5838.0 436093.0 \n", + "Томская область 787075.0 5194.0 453117.0 \n", + "Тульская область 1249121.0 8862.0 858707.0 \n", + "Тюменская область 1056505.0 6915.0 829264.0 \n", + "Удмуртская Республика 1218251.0 9048.0 775357.0 \n", + "Ульяновская область 1048667.0 6926.0 659233.0 \n", + "Хабаровский край 1056125.0 8733.0 645264.0 \n", + "Челябинская область 2757879.0 25366.0 1704033.0 \n", + "Чувашская Республика - Чувашия 954572.0 10465.0 692492.0 \n", + "Чукотский автономный округ 35968.0 428.0 28909.0 \n", + "Ямало-Ненецкий автономный округ 358834.0 2669.0 332293.0 \n", + "\n", + " Zh Zu Mi Pr \\\n", + "region \n", + "Алтайский край 97961.0 261665.0 45883.0 83778.0 \n", + "Амурская область 39717.0 67433.0 13594.0 23070.0 \n", + "Архангельская область 51169.0 91648.0 33223.0 60108.0 \n", + "Астраханская область 21918.0 67662.0 18595.0 21873.0 \n", + "Белгородская область 59561.0 211079.0 35601.0 49807.0 \n", + "Брянская область 42974.0 146340.0 23453.0 32141.0 \n", + "Владимирская область 53615.0 132400.0 41895.0 60315.0 \n", + "Волгоградская область 87657.0 240998.0 55325.0 71142.0 \n", + "Вологодская область 49492.0 93417.0 40306.0 57064.0 \n", + "Воронежская область 81081.0 292379.0 47974.0 69813.0 \n", + "Город Байконур (Республика Казахстан) 586.0 1288.0 317.0 722.0 \n", + "Город Москва 267418.0 814573.0 214703.0 868736.0 \n", + "Город Санкт-Петербург 110979.0 311937.0 157768.0 370799.0 \n", + "Еврейская автономная область 6632.0 14796.0 2763.0 5102.0 \n", + "Забайкальский край 49612.0 71636.0 15015.0 29466.0 \n", + "Ивановская область 37650.0 95005.0 23060.0 37016.0 \n", + "Иркутская область 88419.0 242097.0 41152.0 94008.0 \n", + "Кабардино-Балкарская Республика 11888.0 53261.0 11753.0 8937.0 \n", + "Калужская область 37634.0 101459.0 21427.0 40911.0 \n", + "Камчатский край 16504.0 25009.0 5430.0 14015.0 \n", + "Карачаево-Черкесская Республика 2851.0 16937.0 2162.0 2629.0 \n", + "Кемеровская область 112067.0 133705.0 37450.0 75519.0 \n", + "Кировская область 54531.0 127982.0 36005.0 63993.0 \n", + "Костромская область 28204.0 90714.0 16094.0 26517.0 \n", + "Краснодарский край 176119.0 496909.0 88976.0 181844.0 \n", + "Красноярский край 112222.0 235058.0 46123.0 109827.0 \n", + "Курганская область 41340.0 83955.0 19280.0 27725.0 \n", + "Курская область 49744.0 122775.0 23101.0 38002.0 \n", + "Ленинградская область 54857.0 114951.0 47518.0 80874.0 \n", + "Липецкая область 44697.0 132408.0 24722.0 34778.0 \n", + "... ... ... ... ... \n", + "Республика Калмыкия 3374.0 23295.0 3562.0 8029.0 \n", + "Республика Карелия 26579.0 50957.0 18886.0 37798.0 \n", + "Республика Коми 40314.0 70135.0 22738.0 43759.0 \n", + "Республика Марий Эл 24895.0 84200.0 15175.0 24282.0 \n", + "Республика Мордовия 13635.0 42060.0 6448.0 9353.0 \n", + "Республика Саха (Якутия) 20010.0 65871.0 20193.0 29712.0 \n", + "Республика Северная Осетия - Алания 13063.0 87017.0 12864.0 6848.0 \n", + "Республика Тыва 2574.0 6370.0 2023.0 2925.0 \n", + "Республика Хакасия 20991.0 50872.0 8878.0 19400.0 \n", + "Ростовская область 132418.0 423884.0 76633.0 134461.0 \n", + "Рязанская область 47068.0 132981.0 25562.0 37903.0 \n", + "Самарская область 117828.0 320128.0 61361.0 125423.0 \n", + "Саратовская область 66985.0 206818.0 43267.0 59006.0 \n", + "Сахалинская область 20016.0 45730.0 8856.0 22337.0 \n", + "Свердловская область 107819.0 251690.0 113353.0 237780.0 \n", + "Смоленская область 38246.0 111182.0 20930.0 32516.0 \n", + "Ставропольский край 83543.0 215600.0 37551.0 75724.0 \n", + "Тамбовская область 28179.0 107797.0 13973.0 19594.0 \n", + "Тверская область 49384.0 131591.0 32835.0 59302.0 \n", + "Территория за пределами РФ 12006.0 31785.0 8674.0 59942.0 \n", + "Томская область 35139.0 86403.0 16966.0 53028.0 \n", + "Тульская область 50218.0 147019.0 29601.0 43917.0 \n", + "Тюменская область 59083.0 95398.0 20455.0 43047.0 \n", + "Удмуртская Республика 49160.0 116277.0 26803.0 67362.0 \n", + "Ульяновская область 46384.0 160089.0 27783.0 37437.0 \n", + "Хабаровский край 68500.0 115436.0 31944.0 62145.0 \n", + "Челябинская область 97869.0 254542.0 88177.0 138907.0 \n", + "Чувашская Республика - Чувашия 39707.0 144676.0 31201.0 38838.0 \n", + "Чукотский автономный округ 2106.0 2651.0 633.0 2209.0 \n", + "Ямало-Ненецкий автономный округ 17456.0 18738.0 4979.0 7807.0 \n", + "\n", + " Pu \n", + "region \n", + "Алтайский край 674139.0 \n", + "Амурская область 251182.0 \n", + "Архангельская область 333344.0 \n", + "Астраханская область 297448.0 \n", + "Белгородская область 533716.0 \n", + "Брянская область 448018.0 \n", + "Владимирская область 341301.0 \n", + "Волгоградская область 810598.0 \n", + "Вологодская область 361720.0 \n", + "Воронежская область 800024.0 \n", + "Город Байконур (Республика Казахстан) 7509.0 \n", + "Город Москва 1994310.0 \n", + "Город Санкт-Петербург 1403753.0 \n", + "Еврейская автономная область 48912.0 \n", + "Забайкальский край 327407.0 \n", + "Ивановская область 321170.0 \n", + "Иркутская область 594861.0 \n", + "Кабардино-Балкарская Республика 299529.0 \n", + "Калужская область 299175.0 \n", + "Камчатский край 93738.0 \n", + "Карачаево-Черкесская Республика 266410.0 \n", + "Кемеровская область 1267837.0 \n", + "Кировская область 399810.0 \n", + "Костромская область 183984.0 \n", + "Краснодарский край 1715349.0 \n", + "Красноярский край 784337.0 \n", + "Курганская область 305777.0 \n", + "Курская область 366745.0 \n", + "Ленинградская область 501893.0 \n", + "Липецкая область 382179.0 \n", + "... ... \n", + "Республика Калмыкия 93500.0 \n", + "Республика Карелия 171380.0 \n", + "Республика Коми 341864.0 \n", + "Республика Марий Эл 228612.0 \n", + "Республика Мордовия 506415.0 \n", + "Республика Саха (Якутия) 317933.0 \n", + "Республика Северная Осетия - Алания 289643.0 \n", + "Республика Тыва 132828.0 \n", + "Республика Хакасия 144519.0 \n", + "Ростовская область 1324042.0 \n", + "Рязанская область 370945.0 \n", + "Самарская область 912099.0 \n", + "Саратовская область 934685.0 \n", + "Сахалинская область 128565.0 \n", + "Свердловская область 1337781.0 \n", + "Смоленская область 273232.0 \n", + "Ставропольский край 770874.0 \n", + "Тамбовская область 444978.0 \n", + "Тверская область 387308.0 \n", + "Территория за пределами РФ 323686.0 \n", + "Томская область 261581.0 \n", + "Тульская область 587952.0 \n", + "Тюменская область 611281.0 \n", + "Удмуртская Республика 515755.0 \n", + "Ульяновская область 387540.0 \n", + "Хабаровский край 367239.0 \n", + "Челябинская область 1124538.0 \n", + "Чувашская Республика - Чувашия 438070.0 \n", + "Чукотский автономный округ 21310.0 \n", + "Ямало-Ненецкий автономный округ 283313.0 \n", + "\n", + "[80 rows x 8 columns]" + ] + }, + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "d.groupby('region').agg('sum')" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Сначала в `.groupby()` мы указали переменную, по которой нужно выполнить группировку, затем в `.agg()` мы указали функцию, которую нужно выполнить. В нашем случае это 'sum', поскольку нам нужно просто сложить все показатели в пределах одного региона. Применять можно и другие функции, например, считать среднее:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
totalinvalidvalidZhZuMiPrPu
region
Алтайский край1053.3447916.446831624.82599452.610634140.52900124.64178344.993555362.051020
Амурская область845.8748406.012771504.46487950.72413886.12132817.36143029.463602320.794381
Архангельская область1004.7540655.611789578.75203352.00101693.13821133.76321161.085366338.764228
Астраханская область1313.3242328.715017729.51535837.402730115.46416431.73208237.325939507.590444
Белгородская область968.4720008.167200711.81120047.648800168.86320028.48080039.845600426.972800
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " total invalid valid Zh \\\n", + "region \n", + "Алтайский край 1053.344791 6.446831 624.825994 52.610634 \n", + "Амурская область 845.874840 6.012771 504.464879 50.724138 \n", + "Архангельская область 1004.754065 5.611789 578.752033 52.001016 \n", + "Астраханская область 1313.324232 8.715017 729.515358 37.402730 \n", + "Белгородская область 968.472000 8.167200 711.811200 47.648800 \n", + "\n", + " Zu Mi Pr Pu \n", + "region \n", + "Алтайский край 140.529001 24.641783 44.993555 362.051020 \n", + "Амурская область 86.121328 17.361430 29.463602 320.794381 \n", + "Архангельская область 93.138211 33.763211 61.085366 338.764228 \n", + "Астраханская область 115.464164 31.732082 37.325939 507.590444 \n", + "Белгородская область 168.863200 28.480800 39.845600 426.972800 " + ] + }, + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "d.groupby('region').agg('mean').head() # mean - среднее" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Или сразу несколько статистик. которые можно указать в `.agg()` в виде списка." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 17, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
totalinvalidvalidZhZuMiPrPu
meanmedianmeanmedianmeanmedianmeanmedianmeanmedianmeanmedianmeanmedianmeanmedian
region
Алтайский край1053.344791823.06.4468314.0624.825994495.052.61063441.0140.529001109.524.64178315.044.99355522.0362.051020305.5
Амурская область845.874840523.06.0127714.0504.464879326.050.72413831.086.12132852.017.3614309.029.46360212.0320.794381224.0
Архангельская область1004.754065581.55.6117892.0578.752033332.552.00101629.093.13821144.033.76321119.061.08536620.5338.764228230.5
Астраханская область1313.3242321283.58.7150176.0729.515358692.537.40273031.0115.464164100.531.73208222.037.32593922.0507.590444480.0
Белгородская область968.472000802.08.1672006.0711.811200633.047.64880041.0168.863200140.528.48080021.039.84560022.0426.972800397.0
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " total invalid valid \\\n", + " mean median mean median mean \n", + "region \n", + "Алтайский край 1053.344791 823.0 6.446831 4.0 624.825994 \n", + "Амурская область 845.874840 523.0 6.012771 4.0 504.464879 \n", + "Архангельская область 1004.754065 581.5 5.611789 2.0 578.752033 \n", + "Астраханская область 1313.324232 1283.5 8.715017 6.0 729.515358 \n", + "Белгородская область 968.472000 802.0 8.167200 6.0 711.811200 \n", + "\n", + " Zh Zu Mi \\\n", + " median mean median mean median mean \n", + "region \n", + "Алтайский край 495.0 52.610634 41.0 140.529001 109.5 24.641783 \n", + "Амурская область 326.0 50.724138 31.0 86.121328 52.0 17.361430 \n", + "Архангельская область 332.5 52.001016 29.0 93.138211 44.0 33.763211 \n", + "Астраханская область 692.5 37.402730 31.0 115.464164 100.5 31.732082 \n", + "Белгородская область 633.0 47.648800 41.0 168.863200 140.5 28.480800 \n", + "\n", + " Pr Pu \n", + " median mean median mean median \n", + "region \n", + "Алтайский край 15.0 44.993555 22.0 362.051020 305.5 \n", + "Амурская область 9.0 29.463602 12.0 320.794381 224.0 \n", + "Архангельская область 19.0 61.085366 20.5 338.764228 230.5 \n", + "Астраханская область 22.0 37.325939 22.0 507.590444 480.0 \n", + "Белгородская область 21.0 39.845600 22.0 426.972800 397.0 " + ] + }, + "execution_count": 17, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "d.groupby('region').agg(['mean', 'median']).head() # среднее и медиана" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Кроме того, внутри `.agg()` можно указывать свои функции. Например, нас интересует разница между максимальным и минимальным значением. Сначала напишем функцию `my_diff`, которая будет определять такую разность:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 18, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def my_diff(x):\n", + " return max(x) - min(x)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Проверим, как она работает:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 19, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "4" + ] + }, + "execution_count": 19, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "my_diff([4, 6, 8]) # все верно, 8 - 4 = 4" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Теперь используем эту функцию внутри `.agg()`:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
totalinvalidvalidZhZuMiPrPu
region
Алтайский край3030.072.02389.0379.0573.0131.0351.01639.0
Амурская область2942.0130.01773.0267.0404.092.0197.01201.0
Архангельская область2953.076.01951.0232.0407.0153.0369.01205.0
Астраханская область2936.0223.01862.0209.0411.0157.0234.01367.0
Белгородская область2998.071.02118.0234.0612.0108.0335.01268.0
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " total invalid valid Zh Zu Mi Pr \\\n", + "region \n", + "Алтайский край 3030.0 72.0 2389.0 379.0 573.0 131.0 351.0 \n", + "Амурская область 2942.0 130.0 1773.0 267.0 404.0 92.0 197.0 \n", + "Архангельская область 2953.0 76.0 1951.0 232.0 407.0 153.0 369.0 \n", + "Астраханская область 2936.0 223.0 1862.0 209.0 411.0 157.0 234.0 \n", + "Белгородская область 2998.0 71.0 2118.0 234.0 612.0 108.0 335.0 \n", + "\n", + " Pu \n", + "region \n", + "Алтайский край 1639.0 \n", + "Амурская область 1201.0 \n", + "Архангельская область 1205.0 \n", + "Астраханская область 1367.0 \n", + "Белгородская область 1268.0 " + ] + }, + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "d.groupby('region').agg(my_diff).head() # везде смотрим на первые 5 строк" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Возможностей на самом деле у метода `.agg()` много, но давайте более продвинутые вещи оставим на потом (будет выложен отдельный конспект с дополнительными материалами).\n", + "\n", + "Все, что мы пока сделали, очень интересно, но есть проблема: все данные пока даны в абсолютных значениях, не в процентах. Это неудобно. Давайте сгруппируем данные по региону и добавим в базу с агрегированными данными новые столбцы: явка в процентах и проценты голосов за каждого кандидата.\n", + "\n", + "Для этого необходимо вспомнить, как считается явка и проценты голосов. Явка считается так: суммируем число действительных и недействительных бюллетеней. Чтобы получить явку в процентах, делим явку на общее число зарегистрированных избирателей и домножаем на 100, чтобы перевести долю в проценты. Проценты голосов за кандидатов считаем от явки, берем число голосов за кандидата, делим на явку и домножаем на 100. Проделаем это поэтапно. \n", + "\n", + "Сначала сохраним результат агрегирования в переменную `regs` и добавим новый столбец для явки в абсолютных значениях (в голосах)." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 21, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "regs = d.groupby('region').agg('sum')\n", + "\n", + "regs[\"turnout\"] = regs.invalid + regs.valid # новый столбец - сумма двух старых" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
totalinvalidvalidZhZuMiPrPuturnout
region
Алтайский край1961328.012004.01163426.097961.0261665.045883.083778.0674139.01175430.0
Амурская область662320.04708.0394996.039717.067433.013594.023070.0251182.0399704.0
Архангельская область988678.05522.0569492.051169.091648.033223.060108.0333344.0575014.0
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " total invalid valid Zh Zu \\\n", + "region \n", + "Алтайский край 1961328.0 12004.0 1163426.0 97961.0 261665.0 \n", + "Амурская область 662320.0 4708.0 394996.0 39717.0 67433.0 \n", + "Архангельская область 988678.0 5522.0 569492.0 51169.0 91648.0 \n", + "\n", + " Mi Pr Pu turnout \n", + "region \n", + "Алтайский край 45883.0 83778.0 674139.0 1175430.0 \n", + "Амурская область 13594.0 23070.0 251182.0 399704.0 \n", + "Архангельская область 33223.0 60108.0 333344.0 575014.0 " + ] + }, + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "regs.head(3)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Теперь добавим столбец с явкой в процентах:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 23, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "regs[\"turnout_perc\"] = regs.turnout / regs.total * 100" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 24, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
totalinvalidvalidZhZuMiPrPuturnoutturnout_perc
region
Алтайский край1961328.012004.01163426.097961.0261665.045883.083778.0674139.01175430.059.930313
Амурская область662320.04708.0394996.039717.067433.013594.023070.0251182.0399704.060.349076
Архангельская область988678.05522.0569492.051169.091648.033223.060108.0333344.0575014.058.159886
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " total invalid valid Zh Zu \\\n", + "region \n", + "Алтайский край 1961328.0 12004.0 1163426.0 97961.0 261665.0 \n", + "Амурская область 662320.0 4708.0 394996.0 39717.0 67433.0 \n", + "Архангельская область 988678.0 5522.0 569492.0 51169.0 91648.0 \n", + "\n", + " Mi Pr Pu turnout turnout_perc \n", + "region \n", + "Алтайский край 45883.0 83778.0 674139.0 1175430.0 59.930313 \n", + "Амурская область 13594.0 23070.0 251182.0 399704.0 60.349076 \n", + "Архангельская область 33223.0 60108.0 333344.0 575014.0 58.159886 " + ] + }, + "execution_count": 24, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "regs.head(3)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Осталось проделать аналогичные операции для голосов за разных кандидатов. Но повторять одно и то же пять раз не хочется (а что бы мы делали, если бы кандидатов было больше?). Давайте напишем функцию, которая будет принимать на вход столбец, делить все его значения на значения из столбца *turnout* и переводить все в проценты." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 25, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def to_perc(x):\n", + " return x / regs.turnout * 100" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "А теперь выберем из базы данных столбцы с голосами за кандидатов и применим к ним нашу функцию." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 26, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "perc = regs[['Zh' ,'Zu', 'Mi', 'Pr', 'Pu']].apply(to_perc, axis = 0) # axis = 0 - по столбцам, не по строкам " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 27, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
ZhZuMiPrPu
region
Алтайский край8.33405622.2612153.9035087.12743457.352543
Амурская область9.93660316.8707343.4010175.77177162.842003
Архангельская область8.89874015.9383955.77777210.45331157.971458
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " Zh Zu Mi Pr Pu\n", + "region \n", + "Алтайский край 8.334056 22.261215 3.903508 7.127434 57.352543\n", + "Амурская область 9.936603 16.870734 3.401017 5.771771 62.842003\n", + "Архангельская область 8.898740 15.938395 5.777772 10.453311 57.971458" + ] + }, + "execution_count": 27, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "perc.head(3)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Нужно переименовать столбцы в базе `perc`. Давайте сделаем это по-умному: возьмем названия столбцов в `perc` и приклеим к ним часть с `_perc`, чтобы названия столбцов с показателями в процентах отличались от показателей в абсолютных числах." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 28, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "['Zh', 'Zu', 'Mi', 'Pr', 'Pu']" + ] + }, + "execution_count": 28, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "old_cols = list(perc.columns)\n", + "old_cols" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 29, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "['Zh_perc', 'Zu_perc', 'Mi_perc', 'Pr_perc', 'Pu_perc']" + ] + }, + "execution_count": 29, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "new_cols = [x + \"_perc\" for x in old_cols]\n", + "new_cols" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 30, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "perc.columns = new_cols" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 31, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
Zh_percZu_percMi_percPr_percPu_perc
region
Алтайский край8.33405622.2612153.9035087.12743457.352543
Амурская область9.93660316.8707343.4010175.77177162.842003
Архангельская область8.89874015.9383955.77777210.45331157.971458
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " Zh_perc Zu_perc Mi_perc Pr_perc Pu_perc\n", + "region \n", + "Алтайский край 8.334056 22.261215 3.903508 7.127434 57.352543\n", + "Амурская область 9.936603 16.870734 3.401017 5.771771 62.842003\n", + "Архангельская область 8.898740 15.938395 5.777772 10.453311 57.971458" + ] + }, + "execution_count": 31, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "perc.head(3)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Ура! Последний аккорд: соединим нашу таблицу `regs` с таблицей `perc`, чтобы все показатели были в одном месте. Способов объединять датафреймы много, но давайте обсудим их в следующий раз. А пока просто склеим две таблицы по столбцам с помощью метода `.concat()`." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 32, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "final = pd.concat([regs, perc], axis = 1) # axis = 1 - по столбцам" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 33, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
totalinvalidvalidZhZuMiPrPuturnoutturnout_percZh_percZu_percMi_percPr_percPu_perc
region
Алтайский край1961328.012004.01163426.097961.0261665.045883.083778.0674139.01175430.059.9303138.33405622.2612153.9035087.12743457.352543
Амурская область662320.04708.0394996.039717.067433.013594.023070.0251182.0399704.060.3490769.93660316.8707343.4010175.77177162.842003
Архангельская область988678.05522.0569492.051169.091648.033223.060108.0333344.0575014.058.1598868.89874015.9383955.77777210.45331157.971458
Астраханская область769608.05107.0427496.021918.067662.018595.021873.0297448.0432603.056.2108245.06653915.6406684.2983985.05613768.757729
Белгородская область1210590.010209.0889764.059561.0211079.035601.049807.0533716.0899973.074.3416856.61808723.4539263.9557855.53427759.303557
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " total invalid valid Zh Zu \\\n", + "region \n", + "Алтайский край 1961328.0 12004.0 1163426.0 97961.0 261665.0 \n", + "Амурская область 662320.0 4708.0 394996.0 39717.0 67433.0 \n", + "Архангельская область 988678.0 5522.0 569492.0 51169.0 91648.0 \n", + "Астраханская область 769608.0 5107.0 427496.0 21918.0 67662.0 \n", + "Белгородская область 1210590.0 10209.0 889764.0 59561.0 211079.0 \n", + "\n", + " Mi Pr Pu turnout turnout_perc \\\n", + "region \n", + "Алтайский край 45883.0 83778.0 674139.0 1175430.0 59.930313 \n", + "Амурская область 13594.0 23070.0 251182.0 399704.0 60.349076 \n", + "Архангельская область 33223.0 60108.0 333344.0 575014.0 58.159886 \n", + "Астраханская область 18595.0 21873.0 297448.0 432603.0 56.210824 \n", + "Белгородская область 35601.0 49807.0 533716.0 899973.0 74.341685 \n", + "\n", + " Zh_perc Zu_perc Mi_perc Pr_perc Pu_perc \n", + "region \n", + "Алтайский край 8.334056 22.261215 3.903508 7.127434 57.352543 \n", + "Амурская область 9.936603 16.870734 3.401017 5.771771 62.842003 \n", + "Архангельская область 8.898740 15.938395 5.777772 10.453311 57.971458 \n", + "Астраханская область 5.066539 15.640668 4.298398 5.056137 68.757729 \n", + "Белгородская область 6.618087 23.453926 3.955785 5.534277 59.303557 " + ] + }, + "execution_count": 33, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "final.head()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "На этом пока всё." + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.6.5" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2 +} diff --git a/лр1-2/.ipynb_checkpoints/8_numpy-checkpoint.ipynb b/лр1-2/.ipynb_checkpoints/8_numpy-checkpoint.ipynb new file mode 100644 index 0000000..d0d4e03 --- /dev/null +++ b/лр1-2/.ipynb_checkpoints/8_numpy-checkpoint.ipynb @@ -0,0 +1,1965 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "\n", + "\n", + "## Библиотеки Python для анализа данных и машинного обучения\n", + "\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Основы работы с библиотекой `numpy`" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Знакомство с массивами" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Сегодня мы познакомимся с библиотекой `numpy` (сокращение от *numeric Python*), которая часто используется в задачах, связанных с машинным обучением и построением статистических моделей.\n", + "\n", + "Массивы `numpy` очень похожи на списки (даже больше на вложенные списки), только они имеют одну особенность: элементы массива должны быть одного типа. Либо все элементы целые числа, либо числа с плавающей точкой, либо строки. Для обычных списков это условие не является обязательным:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[1, 2, 4, 0]\n", + "[[1, 0, 3], [3, 6, 7], []]\n", + "[[1, 3, 6], ['a', 'b', 'c']]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "L = [1, 2, 4, 0]\n", + "E = [[1, 0, 3], [3, 6, 7], []]\n", + "D = [[1, 3, 6], ['a', 'b', 'c']]\n", + "\n", + "# все работает\n", + "print(L)\n", + "print(E)\n", + "print(D)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Чем хороши массивы `numpy`? Почему обычных списков недостаточно? Во-первых, обработка массивов занимает меньше времени (а их хранение меньше памяти), что очень актуально в случае работы с большими объемами данных. Во-вторых, функции `numpy` являются векторизованными ‒ их можно применять сразу ко всему массиву, то есть поэлементно. В этом смысле работа с массивами напоминает работу с векторами в R. Если в R у нас есть вектор `c(1, 2, 5)`, то, прогнав строчку кода `c(1, 2, 5)**2`, мы получим вектор, состоящий из квадратов значений: `c(1, 4, 25)`. Со списками в Python такое проделать не получится: понадобятся циклы или списковые включения. Зато с массивами `numpy` ‒ легко, и без всяких циклов! И в этом мы сегодня убедимся." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Для начала импортируем библиотеку (и сократим название до `np`):" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import numpy as np" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Получить массив `numpy` можно из обычного списка, просто используя функцию `array()`:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([1, 2, 4, 0])" + ] + }, + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "A = np.array(L)\n", + "A" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([1, 2, 4, 0])" + ] + }, + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "A = np.array([1, 2, 4, 0]) \n", + "A" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Как видно из примера выше, список значений можно просто вписать в `array()`. Главное не забыть квадратные скобки: Python не сможет склеить перечень элементов в список самостоятельно и выдаст ошибку:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "ename": "ValueError", + "evalue": "only 2 non-keyword arguments accepted", + "output_type": "error", + "traceback": [ + "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m", + "\u001b[0;31mValueError\u001b[0m Traceback (most recent call last)", + "\u001b[0;32m\u001b[0m in \u001b[0;36m\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 1\u001b[0;31m \u001b[0mA\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mnp\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0marray\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;36m1\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0;36m2\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0;36m4\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0;36m0\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m", + "\u001b[0;31mValueError\u001b[0m: only 2 non-keyword arguments accepted" + ] + } + ], + "source": [ + "A = np.array(1, 2, 4, 0)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Посмотрим, какую информацию о массиве можно получить. Например, тип его элементов:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "dtype('int64')" + ] + }, + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "A.dtype # integer" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Число измерений ‒ число \"маленьких\" массивов внутри \"большого\" массива (здесь такой один)." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "1" + ] + }, + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "A.ndim" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "\"Форма\" массива, о котором можно думать как о размерности матрицы ‒ кортеж, включающий число строк и столбцов. Здесь у нас всего одна строка, поэтому `numpy` считает только число элементов внутри массива." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "(4,)" + ] + }, + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "A.shape" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Так как массив `A` одномерный, обращаться к его элементам можно так же, как и к элементам списка, указывая индекс элемента в квадратных скобках:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "1" + ] + }, + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "A[0]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Попытка использовать двойной индекс приведет к неудаче:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "ename": "IndexError", + "evalue": "invalid index to scalar variable.", + "output_type": "error", + "traceback": [ + "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m", + "\u001b[0;31mIndexError\u001b[0m Traceback (most recent call last)", + "\u001b[0;32m\u001b[0m in \u001b[0;36m\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 1\u001b[0;31m \u001b[0mA\u001b[0m\u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0;36m0\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m\u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0;36m0\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m \u001b[0;31m# index error\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m", + "\u001b[0;31mIndexError\u001b[0m: invalid index to scalar variable." + ] + } + ], + "source": [ + "A[0][0] # index error" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Общее число элементов в массиве можно получить с помощью метода `size` (аналог `len()` для списков):" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "4" + ] + }, + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "A.size" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Кроме того, по массиву можно получить разные описательные статистики:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "4" + ] + }, + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "A.max() # максимум" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "0" + ] + }, + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "A.min() # минимум" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 14, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "1.75" + ] + }, + "execution_count": 14, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "A.mean() # среднее" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "О других полезных методах можно узнать, нажав *Tab* после `np.`." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Наконец, массив `numpy` можно легко превратить в список:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[1, 2, 4, 0]" + ] + }, + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "A.tolist()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "А теперь перейдем к многомерным массивам." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Многомерные массивы" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Создадим многомерный массив, взяв за основу вложенный список:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "S = np.array([[8, 1, 2], [2, 8, 9]])" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 17, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[8, 1, 2],\n", + " [2, 8, 9]])" + ] + }, + "execution_count": 17, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "S" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Посмотрим на число измерений:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 18, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "2" + ] + }, + "execution_count": 18, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "S.ndim # два массива внутри" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 19, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "(2, 3)" + ] + }, + "execution_count": 19, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "S.shape # две строки (два списка) и три столбца (по три элемента в списке)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Общее число элементов в массиве (его длина):" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "6" + ] + }, + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "S.size" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Когда в массиве больше одного измерения, при различных операциях нужно указывать, по какому измерению мы движемся (по строкам или по столбцам). Посмотрим еще раз на массив S и подумаем о нем как о матрице, как о таблице с числами:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 21, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[8, 1, 2],\n", + " [2, 8, 9]])" + ] + }, + "execution_count": 21, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "S" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Можно найти максимальное значение по строкам или столбцам S:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([8, 8, 9])" + ] + }, + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "S.max(axis=0) # по столбцам - три столбца и три максимальных значения" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 23, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([8, 9])" + ] + }, + "execution_count": 23, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "S.max(axis=1) # по строкам - две строки и два максимальных значения" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 24, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([5. , 4.5, 5.5])" + ] + }, + "execution_count": 24, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "S.mean(axis=0)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 25, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([3.66666667, 6.33333333])" + ] + }, + "execution_count": 25, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "S.mean(axis=1)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Для того, чтобы обратиться к элементу двумерного массива, нужно указывать два индекса: сначала индекс массива, в котором находится нужный нам элемент, а затем индекс элемента внутри этого массива:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 26, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "8" + ] + }, + "execution_count": 26, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "S[0][0]" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 27, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "9" + ] + }, + "execution_count": 27, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "S[1][2]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Если мы оставим один индекс, мы просто получим массив с соответствующим индексом:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 28, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([8, 1, 2])" + ] + }, + "execution_count": 28, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "S[0]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Массивы ‒ изменяемые объекты в Python. Обращаясь к элементу массива, ему можно присвоить новое значение:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 29, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[8, 1, 2],\n", + " [2, 8, 6]])" + ] + }, + "execution_count": 29, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "S[1][2] = 6\n", + "S" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Чтобы выбрать сразу несколько элементов, как и в случае со списками, можно использовать срезы. Рассмотрим массив побольше." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 30, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "T = np.array([[1, 3, 7], [8, 10, 1], [2, 8, 9], [1, 0, 5]])" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 31, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[ 1, 3, 7],\n", + " [ 8, 10, 1],\n", + " [ 2, 8, 9],\n", + " [ 1, 0, 5]])" + ] + }, + "execution_count": 31, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "T" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Как и при выборе среза из списка, правый конец не включается:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 32, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[ 1, 3, 7],\n", + " [ 8, 10, 1]])" + ] + }, + "execution_count": 32, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "T[0:2] # массивы с индексами 0 и 1" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Можно сделать что-то еще более интересное ‒ выставить шаг среза. Другими словами, сообщить Python, что нужно брать? например, элементы, начиная с нулевого, с шагом 2: элемент с индексом 0, с индексом 2, с индексом 4, и так до конца массива." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 33, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[1, 3, 7],\n", + " [2, 8, 9]])" + ] + }, + "execution_count": 33, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "T[0::2] # старт, двоеточие, двоеточие, шаг" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В примере выше совершенно логично были выбраны элементы с индексами 0 и 2." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Как создать массив?" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Способ 1**" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "С первым способом мы уже отчасти познакомились: можно получить массив из готового списка, воспользовавшись функцие `array()`:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 34, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([10.5, 45. , 2.4])" + ] + }, + "execution_count": 34, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "np.array([10.5, 45, 2.4])" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Кроме того, при создании массива из списка можно изменить его форму, используя функцию `reshape()`." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 35, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[2, 5, 6],\n", + " [9, 8, 0]])" + ] + }, + "execution_count": 35, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "old = np.array([[2, 5, 6], [9, 8, 0]])\n", + "old " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 36, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "(2, 3)" + ] + }, + "execution_count": 36, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "old.shape # 2 на 3" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 37, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[2, 5],\n", + " [6, 9],\n", + " [8, 0]])" + ] + }, + "execution_count": 37, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "new = old.reshape(3, 2) # изменим на 3 на 2\n", + "new" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 38, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "(3, 2)" + ] + }, + "execution_count": 38, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "new.shape # 3 на 2" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Конечно, такие преобразования разумно применять, если произведение чисел в `reshape()` совпадает с общим числом элементов в массиве. В нашем случае в массиве `old` 6 элементов, поэтому из него можно получить массивы 2 на 3, 3 на 2, 1 на 6, 6 на 1. Несоответствующее число измерений приведет к ошибке:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 39, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "ename": "ValueError", + "evalue": "cannot reshape array of size 6 into shape (2,4)", + "output_type": "error", + "traceback": [ + "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m", + "\u001b[0;31mValueError\u001b[0m Traceback (most recent call last)", + "\u001b[0;32m\u001b[0m in \u001b[0;36m\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 1\u001b[0;31m \u001b[0mold\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mreshape\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;36m2\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0;36m4\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m \u001b[0;31m# и Python явно пишет, что не так\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m", + "\u001b[0;31mValueError\u001b[0m: cannot reshape array of size 6 into shape (2,4)" + ] + } + ], + "source": [ + "old.reshape(2, 4) # и Python явно пишет, что не так" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Способ 2**\n", + "\n", + "Можно создать массив на основе промежутка, созданного с помощью`arange()` ‒ функции из `numpy`, похожей на `range()`, только более гибкую. Посмотрим, как работает эта функция." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 40, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])" + ] + }, + "execution_count": 40, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "np.arange(2, 9) # по умолчанию - как обычный range()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "По умолчанию эта функция создает массив, элементы которого начинаются со значения 2 и заканчиваются на значении 8 (правый конец промежутка не включается), следуя друг за другом с шагом 1. Но этот шаг можно менять:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 41, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([2, 5, 8])" + ] + }, + "execution_count": 41, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "np.arange(2, 9, 3) # с шагом 3" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "И даже делать дробным!" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 42, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([2. , 2.5, 3. , 3.5, 4. , 4.5, 5. , 5.5, 6. , 6.5, 7. , 7.5, 8. ,\n", + " 8.5])" + ] + }, + "execution_count": 42, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "np.arange(2, 9, 0.5)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "А теперь совместим `arange()` и `reshape()`, чтобы создать массив нужного вида:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 43, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[2. , 2.5, 3. , 3.5, 4. , 4.5, 5. ],\n", + " [5.5, 6. , 6.5, 7. , 7.5, 8. , 8.5]])" + ] + }, + "execution_count": 43, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "np.arange(2, 9, 0.5).reshape(2, 7)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Получилось!" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Способ 3**" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Еще массив можно создать совсем с нуля. Единственное, что нужно четко представлять ‒ это его размерность, его форму, то есть опять же, число строк и столбцов. Библиотека `numpy` позволяет создать массивы, состоящие из нулей или единиц, а также \"пустые\" массивы (на самом деле, не совсем пустые, как убедимся позже). Удобство заключается в том, что сначала можно создать массив, инициализировать его (например, заполнить нулями), а затем заменить нули на другие значения в соответствии с требуемыми условиями. Как мы помним, массивы ‒ изменяемые объекты, и использовать замену в цикле еще никто не запрещал.\n", + "\n", + "Так выглядит массив из нулей:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 44, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[0., 0., 0.],\n", + " [0., 0., 0.],\n", + " [0., 0., 0.]])" + ] + }, + "execution_count": 44, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "Z = np.zeros((3, 3)) # размеры в виде кортежа - не теряйте еще одни круглые скобки\n", + "Z" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "А так ‒ массив из единиц:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 45, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[1., 1.],\n", + " [1., 1.],\n", + " [1., 1.],\n", + " [1., 1.]])" + ] + }, + "execution_count": 45, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "O = np.ones((4, 2))\n", + "O" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "С пустым (*empty*) массивом все более загадочно:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 46, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[6.92198590e-310, 6.92198590e-310],\n", + " [5.31021756e-317, 6.92194731e-310],\n", + " [5.39590831e-317, 5.39790038e-317]])" + ] + }, + "execution_count": 46, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "Emp = np.empty((3, 2))\n", + "Emp" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Массив *Emp* ‒ не совсем пустой, в нем содержатся какие-то (псевдо)случайные элементы, которые примерно равны 0. Теоретически создавать массив таким образом можно, но не рекомендуется: лучше создать массив из \"чистых\" нулей, чем из какого-то непонятного \"мусора\"." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Задание:** Дан массив `ages` (см. ниже). Напишите программу с циклом, которая позволит получить массив `ages_bin` такой же размерности, что и `ages`, состоящий из 0 и 1 (0 - младше 18, 1 - не младше 18).\n", + "\n", + "*Подсказка:* используйте вложенный цикл." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 47, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "ages = np.array([[12, 16, 17, 18, 14], [20, 22, 18, 17, 23], [32, 16, 44, 16, 23]])" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "*Решение:*" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 48, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[0., 0., 0., 1., 0.],\n", + " [1., 1., 1., 0., 1.],\n", + " [1., 0., 1., 0., 1.]])" + ] + }, + "execution_count": 48, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "shape = ages.shape\n", + "ages_bin = np.zeros(shape)\n", + "ages_bin\n", + "\n", + "for i in range(0, shape[0]):\n", + " for j in range(0, shape[1]):\n", + " if ages[i][j] >= 18:\n", + " ages_bin[i][j] = 1\n", + "ages_bin" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Почему массивы `numpy` ‒ это удобно? " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Как уже было отмечено в начале занятия, операции с массивами можно производить поэлементно, не используя циклы или их аналоги. Посмотрим на массив `A`:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 49, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([1, 2, 4, 0])" + ] + }, + "execution_count": 49, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "A" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "А теперь возведем все его элементы в квадрат:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 50, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([ 1, 4, 16, 0])" + ] + }, + "execution_count": 50, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "A ** 2" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Или вычтем из всех элементов единицу:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 51, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([ 0, 1, 3, -1])" + ] + }, + "execution_count": 51, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "A - 1" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Кроме того, так же просто к элементам массива можно применять свои функции. Напишем функцию, которая будет добавлять к элементу 1, а затем считать от него натуральный логарифм (здесь эта функция актуальна, так как в массиве `A` есть 0)." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 52, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def my_log(x):\n", + " return np.log(x + 1)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Применим:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 53, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([0.69314718, 1.09861229, 1.60943791, 0. ])" + ] + }, + "execution_count": 53, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "my_log(A)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "И никаких циклов и иных нагромождений." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Превратить многомерный массив в одномерный (как список) можно, воспользовавшись методами `flatten()` и `ravel()`." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 55, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([12, 16, 17, 18, 14, 20, 22, 18, 17, 23, 32, 16, 44, 16, 23])" + ] + }, + "execution_count": 55, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "ages.flatten() # \"плоский\" массив" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 56, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([12, 16, 17, 18, 14, 20, 22, 18, 17, 23, 32, 16, 44, 16, 23])" + ] + }, + "execution_count": 56, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "ages.ravel()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Чем еще хорош `numpy`?" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "1.Позволяет производить вычисления ‒ нет необходимости дополнительно загружать модуль `math`." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 57, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "1.0986122886681098" + ] + }, + "execution_count": 57, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "np.log(3) # натуральный логарифм" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 58, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "2.6457513110645907" + ] + }, + "execution_count": 58, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "np.sqrt(7) # квадратный корень" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 59, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "7.38905609893065" + ] + }, + "execution_count": 59, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "np.exp(2) # e^2" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "2.Позволяет производить операции с векторами и матрицами. Пусть у нас есть два вектора `a` и `b`. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 60, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "a = np.array([1, 2, 3])\n", + "b = np.array([0, 4, 7])" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Если мы просто умножим `a` на `b` с помощью символа `*`, мы получим массив, содержащий произведения соответствующих элементов `a` и `b`:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 61, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([ 0, 8, 21])" + ] + }, + "execution_count": 61, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "a * b" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "А если мы воспользуемся функцией `dot()`, получится [скалярное произведение](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D0%BA%D0%B0%D0%BB%D1%8F%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B8%D0%B7%D0%B2%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5) векторов (*dot product*)." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 62, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "29" + ] + }, + "execution_count": 62, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "np.dot(a, b) # результат - число" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "При желании можно получить [векторное произведение](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%92%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B8%D0%B7%D0%B2%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5) (*cross product*): " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 63, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([ 2, -7, 4])" + ] + }, + "execution_count": 63, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "np.cross(a, b) # результат- вектор" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Теперь создадим матрицу и поработаем с ней. Создадим ее не самым интуитивным образов ‒ из строки (да, так тоже можно)." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 64, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "m = np.array(np.mat('2 4; 1 6')) # np.mat - матрица из строки, np.array - массив из матрицы " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Самое простоеи понятное, что можно сделать с матрицей ‒ транспонировать ее, то есть поменять местами строки и столбцы:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 65, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[2, 1],\n", + " [4, 6]])" + ] + }, + "execution_count": 65, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "m.T " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Можно вывести ее диагональные элементы:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 66, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([2, 6])" + ] + }, + "execution_count": 66, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "m.diagonal()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "И посчитать след матрицы ‒ сумму ее диагональных элементов:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 67, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "8" + ] + }, + "execution_count": 67, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "m.trace()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Задание.** Создайте [единичную матрицу](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%95%D0%B4%D0%B8%D0%BD%D0%B8%D1%87%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%80%D0%B8%D1%86%D0%B0) 3 на 3, создав массив из нулей, а затем заполнив ее диагональные элементы значениями 1.\n", + "\n", + "*Подсказка:* функция `fill_diagonal()`." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "*Решение:*" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 70, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[1., 0., 0.],\n", + " [0., 1., 0.],\n", + " [0., 0., 1.]])" + ] + }, + "execution_count": 70, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "I = np.zeros((3, 3))\n", + "np.fill_diagonal(I, 1)\n", + "I" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Правда, для создания массива в виде единичной матрицы в `numpy` уже есть готовая функция (наряду с `zeros` и `ones`):" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 71, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[1., 0., 0.],\n", + " [0., 1., 0.],\n", + " [0., 0., 1.]])" + ] + }, + "execution_count": 71, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "np.eye(3)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Найдем [обратную матрицу](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9E%D0%B1%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%80%D0%B8%D1%86%D0%B0):" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 72, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[-3, -5],\n", + " [-2, -7]])" + ] + }, + "execution_count": 72, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "np.invert(m)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Для других операций с матрицами (и вычислений в рамках линейной алгебры) можно использовать функции из подмодуля `linalg`. Например, так можно найти определитель матрицы:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 73, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "7.999999999999998" + ] + }, + "execution_count": 73, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "np.linalg.det(m) # вспоминаем истории про числа с плавающей точкой, это 8 на самом деле" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "И собственные значения:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 74, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([1.17157288, 6.82842712])" + ] + }, + "execution_count": 74, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "np.linalg.eigvals(m)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Полный список функций с описанием см. в [документации](https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/routines.linalg.html)." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "3.Библиотеку `numpy` часто используют с библиотекой для визуализации `matplotlib`. \n", + "\n", + "Рассмотрим функцию `linspace()` в следующей лекции по визуализации с `matplotlib`." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "4.Еще `numpy` можно использовать в статистике. Но поговорим об этом позже, когда подойдем к блоку, посвященному теории вероятностей и статистике." + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.6.5" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2 +} diff --git a/лр1-2/.ipynb_checkpoints/HW1-checkpoint.ipynb b/лр1-2/.ipynb_checkpoints/HW1-checkpoint.ipynb new file mode 100644 index 0000000..c4ddf36 --- /dev/null +++ b/лр1-2/.ipynb_checkpoints/HW1-checkpoint.ipynb @@ -0,0 +1,1139 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Домашнее задание 1 (Python)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Часть 1: основы работы с Python" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задача 1\n", + "Напишите программу, которая последовательно запрашивает с клавиатуры три целых числа (после ввода каждого числа пользователь нажимает *Enter* — иными словами, каждое число вводится на отдельной строке) и выводит их произведение.\n", + "\n", + "**Пример.**\n", + "\n", + "**Входные данные:**\n", + "\n", + " 1\n", + " 2\n", + " 3\n", + "\n", + "**Выходные данные:**\n", + "\n", + " 6" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdin", + "output_type": "stream", + "text": [ + " 2\n", + " 3\n", + " 1\n" + ] + }, + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "\n", + " 6\n" + ] + } + ], + "source": [ + "string1 = input()\n", + "string2 = input()\n", + "string3 = input()\n", + "\n", + "print('\\n', int(string1) * int(string2) * int(string3))" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задача 2\n", + "\n", + "Напишите программу, которая последовательно запрашивает с клавиатуры два положительных числа (целых или с плавающей точкой) и выводит на экран их [среднее геометрическое](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%BD%D0%B5%D0%B5_%D0%B3%D0%B5%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5). После ввода каждого числа пользователь нажимает *Enter*.\n", + "\n", + "**Примеры:**\n", + "\n", + "*Входные данные:*\n", + "\n", + " 3\n", + " 12\n", + "\n", + "*Выходные данные:*\n", + "\n", + " 6.0\n", + "\n", + "*Входные данные:*\n", + "\n", + " 5\n", + " 4 \n", + "\n", + "*Выходные данные:*\n", + "\n", + " 4.47213595499958" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdin", + "output_type": "stream", + "text": [ + " 5\n", + " 4\n" + ] + }, + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "4.47213595499958\n" + ] + } + ], + "source": [ + "import math\n", + "a1 = input()\n", + "a2 = input()\n", + "\n", + "g = math.sqrt(int(a1) * int(a2))\n", + "print(g)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задача 3\n", + "\n", + "Напишите функцию `my_expo(x)`, которая принимает на вход число `x` и возвращает значение экспоненты, возведенной в степень `x`. Функция не должна ничего печатать (выводить на экран).\n", + "\n", + "**Примеры работы функции:**\n", + "\n", + "*Применение:*\n", + "\n", + " my_expo(2)\n", + " \n", + "*Результат:* \n", + "\n", + " 7.38905609893065\n", + " \n", + "*Применение:*\n", + "\n", + " my_expo(-1.5)\n", + " \n", + "*Результат:* \n", + "\n", + " 0.22313016014842982" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "0.22313016014842982\n" + ] + } + ], + "source": [ + "def my_expo(x):\n", + " return math.exp(x)\n", + "print(my_expo(-1.5))" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задача 4\n", + "\n", + "Напишите функцию `int_list(L)`, которая принимает на вход список строк `L`, представляющих собой целые числа, и возвращает новый список из целых чисел. Функция не должна ничего печатать (выводить на экран).\n", + "\n", + "**Пример работы функции:**\n", + "\n", + "*Применение:*\n", + "\n", + " int_list(['1', '3', '5', '18'])\n", + " \n", + "*Результат:* \n", + "\n", + " [1, 3, 5, 18]" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[1, 3, 5, 18]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "def int_list(L):\n", + " return list(map(int, L))\n", + "\n", + "print(int_list(['1', '3', '5', '18']))" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задача 5\n", + "\n", + "Напишите функцию `ListMax(L1, L2)`, которая принимает на вход два списка чисел `L1`, `L2`и возвращает наибольшее число из этих двух списков. Склеивать списки (приписывать элементы одного списка в конец другого) нельзя, использовать функцию `max()` можно. Функция не должна ничего печатать (выводить на экран).\n", + "\n", + "**Примеры работы функции:**\n", + "\n", + "*Применение:*\n", + "\n", + " ListMax([6, 8, 9], [7, 10, 2, 5])\n", + " \n", + "*Результат:* \n", + "\n", + " 10\n", + " \n", + "*Применение:*\n", + "\n", + " ListMax([0, 8, 1, 7], [8, 3, 4, 0, 5, -1])\n", + " \n", + "*Результат:* \n", + "\n", + " 8 " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "18\n" + ] + } + ], + "source": [ + "def ListMax(L1, L2):\n", + " if max(L1) > max(L2):\n", + " max_val = max(L1)\n", + " else:\n", + " max_val = max(L2)\n", + " return max_val\n", + "\n", + "print(ListMax([0, 8, 1, 7], [18, 3, 4, 0, 5, -1]))" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Часть 2: библиотека `pandas`" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В этом задании вам предлагается поработать с [таблицей](https://hubofdata.ru/dataset/mos-buildings-years), содержащей информацию о годах постройки жилых домов в Москве (можно просто скопировать эту [ссылку](https://raw.githubusercontent.com/allatambov/R-programming-3/master/seminars/sem4-08-12/moscow-buildings.csv)). Данные достаточно новые, а для вдохновения [посмотрите](http://msk.mercator.ru/), что можно получить, используя эту информацию.\n", + "\n", + "Все операции предполагают использование функций `pandas`.\n", + "\n", + "1. Загрузите базу данных `moscow-buildings.csv` и сохраните ее как `df_build`. Посмотрите на нее.\n", + "2. Удалите из базы данных строки, в которых значения года постройки не указаны («н.д.»), а после превратите столбец `house_age` в числовой.\n", + "3. Посмотрите на минимальное и максимальное значения года постройки. Разумны ли они? Если нет, уберите из базы данных \"странные\" значения годы постройки.\n", + "4. Выберите из базы данных строки, соответствующие Басманному району и сохраните их в базу `basm_data`.\n", + "5. Сгруппируйте данные в базе по районам и посмотрите, сколько домов в базе относятся к каждому району.\n", + "6. Найдите средний возраст дома (возраст - в годах, считаем от 2018) по каждому району. *Подсказка:* сначала добавьте переменную `house_age` («возраст дома»).\n", + "7. Найдите улицу с самым старым домом." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 67, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
full_addresscityaddressstreet_prefixstreet_namebuildinghouse_idarea_namehouse_year
area_id
2281084г Москва п Загорье д.10Москвап Загорье д.10пЗагорьед.107569627муниципальный округ Бирюлево Восточное1968
2281084г Москва п Загорье д.3Москвап Загорье д.3пЗагорьед.37569823муниципальный округ Бирюлево Восточное1964
2281084г Москва п Загорье д.4Москвап Загорье д.4пЗагорьед.47569840муниципальный округ Бирюлево Восточное1972
2281084г Москва п Загорье д.5Москвап Загорье д.5пЗагорьед.57569862муниципальный округ Бирюлево Восточное1963
2281084г Москва п Загорье д.8Москвап Загорье д.8пЗагорьед.87569888муниципальный округ Бирюлево Восточное1963
..............................
2281107г Москва ул Короленко д.7 кор.2Москваул Короленко д.7 кор.2улКороленкод.7 кор.27630827муниципальный округ Сокольники1926
2281107г Москва ул Маленковская д.3Москваул Маленковская д.3улМаленковскаяд.38280705муниципальный округ Сокольники1997
2281107г Москва ул Русаковская д.31Москваул Русаковская д.31улРусаковскаяд.317550765муниципальный округ Сокольники2009
2281107г Москва ул Сокольническая Слободка д.3Москваул Сокольническая Слободка д.3улСокольническая Слободкад.38285714муниципальный округ Сокольники2005
2281107г Москва ул Шумкина д.11 кор.аМоскваул Шумкина д.11 кор.аулШумкинад.11 кор.а8476228муниципальный округ Сокольники2007
\n", + "

21987 rows × 9 columns

\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " full_address city \\\n", + "area_id \n", + "2281084 г Москва п Загорье д.10 Москва \n", + "2281084 г Москва п Загорье д.3 Москва \n", + "2281084 г Москва п Загорье д.4 Москва \n", + "2281084 г Москва п Загорье д.5 Москва \n", + "2281084 г Москва п Загорье д.8 Москва \n", + "... ... ... \n", + "2281107 г Москва ул Короленко д.7 кор.2 Москва \n", + "2281107 г Москва ул Маленковская д.3 Москва \n", + "2281107 г Москва ул Русаковская д.31 Москва \n", + "2281107 г Москва ул Сокольническая Слободка д.3 Москва \n", + "2281107 г Москва ул Шумкина д.11 кор.а Москва \n", + "\n", + " address street_prefix \\\n", + "area_id \n", + "2281084 п Загорье д.10 п \n", + "2281084 п Загорье д.3 п \n", + "2281084 п Загорье д.4 п \n", + "2281084 п Загорье д.5 п \n", + "2281084 п Загорье д.8 п \n", + "... ... ... \n", + "2281107 ул Короленко д.7 кор.2 ул \n", + "2281107 ул Маленковская д.3 ул \n", + "2281107 ул Русаковская д.31 ул \n", + "2281107 ул Сокольническая Слободка д.3 ул \n", + "2281107 ул Шумкина д.11 кор.а ул \n", + "\n", + " street_name building house_id \\\n", + "area_id \n", + "2281084 Загорье д.10 7569627 \n", + "2281084 Загорье д.3 7569823 \n", + "2281084 Загорье д.4 7569840 \n", + "2281084 Загорье д.5 7569862 \n", + "2281084 Загорье д.8 7569888 \n", + "... ... ... ... \n", + "2281107 Короленко д.7 кор.2 7630827 \n", + "2281107 Маленковская д.3 8280705 \n", + "2281107 Русаковская д.31 7550765 \n", + "2281107 Сокольническая Слободка д.3 8285714 \n", + "2281107 Шумкина д.11 кор.а 8476228 \n", + "\n", + " area_name house_year \n", + "area_id \n", + "2281084 муниципальный округ Бирюлево Восточное 1968 \n", + "2281084 муниципальный округ Бирюлево Восточное 1964 \n", + "2281084 муниципальный округ Бирюлево Восточное 1972 \n", + "2281084 муниципальный округ Бирюлево Восточное 1963 \n", + "2281084 муниципальный округ Бирюлево Восточное 1963 \n", + "... ... ... \n", + "2281107 муниципальный округ Сокольники 1926 \n", + "2281107 муниципальный округ Сокольники 1997 \n", + "2281107 муниципальный округ Сокольники 2009 \n", + "2281107 муниципальный округ Сокольники 2005 \n", + "2281107 муниципальный округ Сокольники 2007 \n", + "\n", + "[21987 rows x 9 columns]" + ] + }, + "execution_count": 67, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "import pandas as pd\n", + "\n", + "df = pd.read_csv(\"df_build.csv\", index_col = 0)\n", + "df1 = df.copy()\n", + "\n", + "# Удаление строк с \"н.д.\"\n", + "df1 = df1[df1[\"house_year\"] != \"н.д.\"]\n", + "\n", + "# Преобразование столбца \"house_year\" в int\n", + "newh = [int(i) for i in df1[\"house_year\"]]\n", + "df1[\"house_year\"] = newh\n", + "\n", + "# Удаление странных значений\n", + "df_cleaned = df1.drop(df1[(df1['house_year'] < 500) | (df1['house_year'] > 2024)].index)\n", + "df_cleaned" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 64, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
full_addresscityaddressstreet_prefixstreet_namebuildinghouse_idarea_namehouse_year
area_id
2281050г Москва б-р Покровский д.14/5Москваб-р Покровский д.14/5б-рПокровскийд.14/58104093муниципальный округ Басманный1927
2281050г Москва б-р Покровский д.14/6 строение 1Москваб-р Покровский д.14/6 строение 1б-рПокровскийд.14/6 строение 18104094муниципальный округ Басманный1915
2281050г Москва б-р Покровский д.16/10 строение 1Москваб-р Покровский д.16/10 строение 1б-рПокровскийд.16/10 строение 18104099муниципальный округ Басманный1860
2281050г Москва б-р Покровский д.16_18 строение 4_4АМоскваб-р Покровский д.16_18 строение 4_4Аб-рПокровскийд.16_18 строение 4_4А8104106муниципальный округ Басманный1860
2281050г Москва б-р Покровский д.18/15 строение 2Москваб-р Покровский д.18/15 строение 2б-рПокровскийд.18/15 строение 28104113муниципальный округ Басманный1860
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " full_address city \\\n", + "area_id \n", + "2281050 г Москва б-р Покровский д.14/5 Москва \n", + "2281050 г Москва б-р Покровский д.14/6 строение 1 Москва \n", + "2281050 г Москва б-р Покровский д.16/10 строение 1 Москва \n", + "2281050 г Москва б-р Покровский д.16_18 строение 4_4А Москва \n", + "2281050 г Москва б-р Покровский д.18/15 строение 2 Москва \n", + "\n", + " address street_prefix street_name \\\n", + "area_id \n", + "2281050 б-р Покровский д.14/5 б-р Покровский \n", + "2281050 б-р Покровский д.14/6 строение 1 б-р Покровский \n", + "2281050 б-р Покровский д.16/10 строение 1 б-р Покровский \n", + "2281050 б-р Покровский д.16_18 строение 4_4А б-р Покровский \n", + "2281050 б-р Покровский д.18/15 строение 2 б-р Покровский \n", + "\n", + " building house_id area_name \\\n", + "area_id \n", + "2281050 д.14/5 8104093 муниципальный округ Басманный \n", + "2281050 д.14/6 строение 1 8104094 муниципальный округ Басманный \n", + "2281050 д.16/10 строение 1 8104099 муниципальный округ Басманный \n", + "2281050 д.16_18 строение 4_4А 8104106 муниципальный округ Басманный \n", + "2281050 д.18/15 строение 2 8104113 муниципальный округ Басманный \n", + "\n", + " house_year \n", + "area_id \n", + "2281050 1927 \n", + "2281050 1915 \n", + "2281050 1860 \n", + "2281050 1860 \n", + "2281050 1860 " + ] + }, + "execution_count": 64, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "# Выбор строк, где 'area_name' содержит 'Басманный район'\n", + "basm_data = df1[df1['area_name'].str.contains('Басманный', na=False)]\n", + "# Сохранение в новый CSV файл\n", + "basm_data.to_csv('basm_data.csv', index=False)\n", + "basm_data.head()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 68, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
area_namehouse_count
0муниципальный округ Алексеевский212
1муниципальный округ Алтуфьевский114
2муниципальный округ Арбат134
3муниципальный округ Аэропорт186
4муниципальный округ Бабушкинский251
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " area_name house_count\n", + "0 муниципальный округ Алексеевский 212\n", + "1 муниципальный округ Алтуфьевский 114\n", + "2 муниципальный округ Арбат 134\n", + "3 муниципальный округ Аэропорт 186\n", + "4 муниципальный округ Бабушкинский 251" + ] + }, + "execution_count": 68, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "# Группировка по столбцу 'area_name' и подсчёт количества домов\n", + "house_counts = df_cleaned.groupby('area_name').size().reset_index(name='house_count')\n", + "house_counts.head()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 69, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
area_nameaverage_house_age
0муниципальный округ Алексеевский55.155660
1муниципальный округ Алтуфьевский46.280702
2муниципальный округ Арбат87.462687
3муниципальный округ Аэропорт55.102151
4муниципальный округ Бабушкинский50.123506
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " area_name average_house_age\n", + "0 муниципальный округ Алексеевский 55.155660\n", + "1 муниципальный округ Алтуфьевский 46.280702\n", + "2 муниципальный округ Арбат 87.462687\n", + "3 муниципальный округ Аэропорт 55.102151\n", + "4 муниципальный округ Бабушкинский 50.123506" + ] + }, + "execution_count": 69, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "# Добавление переменной house_age (2018 - house_year)\n", + "df_cleaned['house_age'] = 2018 - df_cleaned['house_year']\n", + "\n", + "# Группировка по районам и вычисление среднего возраста домов\n", + "average_age_by_area = df_cleaned.groupby('area_name')['house_age'].mean().reset_index(name='average_house_age')\n", + "\n", + "# Просмотр первых строк результата\n", + "average_age_by_area.head()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 70, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Год постройки: 1060\n", + "Улица с самым старым домом: ['Парковая 3-я ']\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Минимальный год постройки\n", + "oldest_year = df_cleaned['house_year'].min()\n", + "\n", + "# Все строки, где год постройки совпадает с минимальным\n", + "oldest_house_info = df_cleaned[df_cleaned['house_year'] == oldest_year]\n", + "\n", + "# Уникальные улицы с самыми старыми домами\n", + "oldest_streets = oldest_house_info['street_name'].unique()\n", + "\n", + "print(f\"Год постройки: {oldest_year}\")\n", + "print(f\"Улица с самым старым домом: {oldest_streets}\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Часть 3: библиотека `numpy`" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задача 1" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Напишите программу, которая запрашивает у пользователя размерность квадратной матрицы (двумерного массива, в котором число строк и столбцов совпадают) и создает единичную матрицу `E` (массив) соответствующей размерности. Использовать готовую функцию `np.eye()` нельзя, воспользуйтесь циклами и условиями.\n", + "\n", + "**Пример:**\n", + "\n", + "*Ввод:*\n", + "\n", + " Введите размерность матрицы: 4\n", + "\n", + "*Вывод:*\n", + "\n", + " array([[1., 0., 0., 0.],\n", + " [0., 1., 0., 0.],\n", + " [0., 0., 1., 0.],\n", + " [0., 0., 0., 1.]])\n", + "\n", + "\n", + "1. Выведите на экран число измерений (dimensions) полученного массива `E`.\n", + "\n", + "2. Выведите на экран общее число элементов в массиве `E`.\n", + "\n", + "3. Измените форму массива `E`, используя функцию `reshape()` любым корректным способом (то есть форма нового массива может быть любой в рамках того, что позволяет сделать число элементов массива)." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 76, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdin", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Введите размерность матрицы: 3\n" + ] + }, + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Единичная матрица:\n", + "[1.0, 0.0, 0.0]\n", + "[0.0, 1.0, 0.0]\n", + "[0.0, 0.0, 1.0]\n", + "Число измерений массива E: 3\n", + "Общее число элементов в массиве E: 9\n", + "Массив после reshape:\n", + "[1. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 1.]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "n = int(input(\"Введите размерность матрицы: \"))\n", + "\n", + "# Единичная матрица размерности n x n\n", + "E = [[1.0 if i == j else 0.0 for j in range(n)] for i in range(n)]\n", + "\n", + "print(\"Единичная матрица:\")\n", + "for row in E:\n", + " print(row)\n", + "\n", + "# Число измерений массива E\n", + "print(f\"Число измерений массива E: {len(E)}\")\n", + "\n", + "# Общее число элементов в массиве E\n", + "total_elements = n * n\n", + "print(f\"Общее число элементов в массиве E: {total_elements}\")\n", + "\n", + "# reshape\n", + "import numpy as np\n", + "\n", + "E_np = np.array(E)\n", + "reshaped_E = E_np.reshape(total_elements) # Преобразуем в одномерный массив для примера\n", + "print(\"Массив после reshape:\")\n", + "print(reshaped_E)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задача 2\n", + "\n", + "В блоке, посвященном теории вероятностей мы познакомимся с понятием математического ожидания – средним ожидаемым значением случайной величины. Для дискретной случайной величины $X$ (множество ее значений не бесконечно) математическое ожидание считается так:\n", + "\n", + "$$E(X) = x_1 \\cdot p_1 + x_2 \\cdot p_2 + \\dots + x_k \\cdot p_k,$$\n", + "\n", + "то есть как сумма произведений значений величины на соответствующие им вероятности.\n", + "\n", + "Случайная величина $X$ принимает три значения: $-5$, $2$, $4$. Известно, что значение $-5$ случайная величина принимает с вероятностью $0.5$, значение $2$ – с вероятностью $0.2$ и значение $4$ – с вероятностью $0.3$. Посчитайте математическое ожидание $E(X)$, предварительно создав массив значений $X$ и массив вероятностей $p$." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 83, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Математическое ожидание E(X): -0.9000000000000001\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Задаем массив значений X и массив соответствующих вероятностей p\n", + "X = np.array([-5, 2, 4])\n", + "p = np.array([0.5, 0.2, 0.3])\n", + "\n", + "# Вычисляем математическое ожидание\n", + "E_X = np.sum(X * p)\n", + "\n", + "# Вывод результата\n", + "print(f\"Математическое ожидание E(X): {E_X}\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Часть 4: графика в `matplotlib`" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Постройте графики следующих функций (графики должны отображаться в самом ipynb-файле):\n", + "\n", + "* $f(x)=2x - 1$ на участке $-10" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "import numpy as np\n", + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "\n", + "# Диапазоны x для функций\n", + "x1 = np.linspace(-10, 10, 400)\n", + "x2 = np.linspace(0.1, 5, 400)\n", + "\n", + "# Функции\n", + "y1 = 2 * x1 - 1\n", + "y2 = np.log(3 * x2)\n", + "\n", + "# Построение первого графика\n", + "plt.figure(figsize=(10, 5))\n", + "\n", + "plt.subplot(1, 2, 1)\n", + "plt.plot(x1, y1, 'r--', label='f(x)=2x-1')\n", + "plt.title(\"График функции f(x)=2x-1\")\n", + "plt.xlabel(\"x\")\n", + "plt.ylabel(\"f(x)\")\n", + "plt.grid(True)\n", + "plt.legend()\n", + "\n", + "# Построение второго графика\n", + "plt.subplot(1, 2, 2)\n", + "plt.plot(x2, y2, 'b-.', label='f(x)=log(3x)')\n", + "plt.title(\"График функции f(x)=log(3x)\")\n", + "plt.xlabel(\"x\")\n", + "plt.ylabel(\"f(x)\")\n", + "plt.grid(True)\n", + "plt.legend()\n", + "\n", + "# Отображение графиков\n", + "plt.tight_layout()\n", + "plt.show()" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3 (ipykernel)", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.12.4" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 4 +} diff --git a/лр1-2/.ipynb_checkpoints/df_build-checkpoint.csv b/лр1-2/.ipynb_checkpoints/df_build-checkpoint.csv new file mode 100644 index 0000000..58791a7 --- /dev/null +++ b/лр1-2/.ipynb_checkpoints/df_build-checkpoint.csv @@ -0,0 +1,29465 @@ +area_id,full_address,city,address,street_prefix,street_name,building,house_id,area_name,house_year +2281084,г Москва п Загорье д.10,Москва,п Загорье д.10,п,Загорье ,д.10,7569627,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1968 +2281084,г Москва п Загорье д.3,Москва,п Загорье д.3,п,Загорье ,д.3,7569823,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1964 +2281084,г Москва п Загорье д.4,Москва,п Загорье д.4,п,Загорье ,д.4,7569840,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва п Загорье д.5,Москва,п Загорье д.5,п,Загорье ,д.5,7569862,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1963 +2281084,г Москва п Загорье д.8,Москва,п Загорье д.8,п,Загорье ,д.8,7569888,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1963 +2281084,г Москва п Загорье д.9,Москва,п Загорье д.9,п,Загорье ,д.9,7569898,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1966 +2281084,г Москва проезд Загорьевский д.11,Москва,проезд Загорьевский д.11,проезд,Загорьевский ,д.11,7569918,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1976 +2281084,г Москва проезд Загорьевский д.15,Москва,проезд Загорьевский д.15,проезд,Загорьевский ,д.15,7569932,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1976 +2281084,г Москва проезд Загорьевский д.17 кор.1,Москва,проезд Загорьевский д.17 кор.1,проезд,Загорьевский ,д.17 кор.1,7569968,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1976 +2281084,г Москва проезд Загорьевский д.3 кор.1,Москва,проезд Загорьевский д.3 кор.1,проезд,Загорьевский ,д.3 кор.1,7631064,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1982 +2281084,г Москва проезд Загорьевский д.3 кор.2,Москва,проезд Загорьевский д.3 кор.2,проезд,Загорьевский ,д.3 кор.2,7569991,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1982 +2281084,г Москва проезд Загорьевский д.3 кор.3,Москва,проезд Загорьевский д.3 кор.3,проезд,Загорьевский ,д.3 кор.3,7569998,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1982 +2281084,г Москва проезд Загорьевский д.5 кор.1,Москва,проезд Загорьевский д.5 кор.1,проезд,Загорьевский ,д.5 кор.1,7570064,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1982 +2281084,г Москва проезд Загорьевский д.5 кор.2,Москва,проезд Загорьевский д.5 кор.2,проезд,Загорьевский ,д.5 кор.2,7570071,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1982 +2281084,г Москва проезд Загорьевский д.7 кор.1,Москва,проезд Загорьевский д.7 кор.1,проезд,Загорьевский ,д.7 кор.1,7570075,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1982 +2281084,г Москва проезд Загорьевский д.7 кор.2,Москва,проезд Загорьевский д.7 кор.2,проезд,Загорьевский ,д.7 кор.2,7570085,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1982 +2281084,г Москва проезд Загорьевский д.9,Москва,проезд Загорьевский д.9,проезд,Загорьевский ,д.9,7570091,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1976 +2281084,г Москва проезд Загорьевский д.9 строение 12,Москва,проезд Загорьевский д.9 строение 12,проезд,Загорьевский ,д.9 строение 12,7589769,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1982 +2281084,г Москва проезд Михневский д.10,Москва,проезд Михневский д.10,проезд,Михневский ,д.10,7589777,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1982 +2281084,г Москва проезд Михневский д.4,Москва,проезд Михневский д.4,проезд,Михневский ,д.4,7589838,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва проезд Михневский д.6,Москва,проезд Михневский д.6,проезд,Михневский ,д.6,7589839,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1982 +2281084,г Москва проезд Михневский д.8 кор.1,Москва,проезд Михневский д.8 кор.1,проезд,Михневский ,д.8 кор.1,7589840,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1982 +2281084,г Москва проезд Михневский д.8 кор.2,Москва,проезд Михневский д.8 кор.2,проезд,Михневский ,д.8 кор.2,7589842,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1982 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.1 кор.1,Москва,ул Бирюлевская д.1 кор.1,ул,Бирюлевская ,д.1 кор.1,7012247,муниципальный округ Бирюлево Восточное,2003 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.1 кор.2,Москва,ул Бирюлевская д.1 кор.2,ул,Бирюлевская ,д.1 кор.2,7565034,муниципальный округ Бирюлево Восточное,2004 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.1 кор.3,Москва,ул Бирюлевская д.1 кор.3,ул,Бирюлевская ,д.1 кор.3,7565036,муниципальный округ Бирюлево Восточное,2004 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.10,Москва,ул Бирюлевская д.10,ул,Бирюлевская ,д.10,7589843,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.11 кор.1,Москва,ул Бирюлевская д.11 кор.1,ул,Бирюлевская ,д.11 кор.1,7589844,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.11 кор.2,Москва,ул Бирюлевская д.11 кор.2,ул,Бирюлевская ,д.11 кор.2,7589846,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.11 кор.3,Москва,ул Бирюлевская д.11 кор.3,ул,Бирюлевская ,д.11 кор.3,7589853,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.12 кор.1,Москва,ул Бирюлевская д.12 кор.1,ул,Бирюлевская ,д.12 кор.1,7589863,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.12 кор.2,Москва,ул Бирюлевская д.12 кор.2,ул,Бирюлевская ,д.12 кор.2,7589864,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1973 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.13 кор.1,Москва,ул Бирюлевская д.13 кор.1,ул,Бирюлевская ,д.13 кор.1,7589865,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.13 кор.2,Москва,ул Бирюлевская д.13 кор.2,ул,Бирюлевская ,д.13 кор.2,7589867,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.13 кор.3,Москва,ул Бирюлевская д.13 кор.3,ул,Бирюлевская ,д.13 кор.3,7589873,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.14 кор.1,Москва,ул Бирюлевская д.14 кор.1,ул,Бирюлевская ,д.14 кор.1,7589876,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1974 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.14 кор.2,Москва,ул Бирюлевская д.14 кор.2,ул,Бирюлевская ,д.14 кор.2,7589880,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1973 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.15,Москва,ул Бирюлевская д.15,ул,Бирюлевская ,д.15,7558202,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1994 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.16,Москва,ул Бирюлевская д.16,ул,Бирюлевская ,д.16,7589885,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.18 кор.1,Москва,ул Бирюлевская д.18 кор.1,ул,Бирюлевская ,д.18 кор.1,7589886,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.18 кор.2,Москва,ул Бирюлевская д.18 кор.2,ул,Бирюлевская ,д.18 кор.2,7663252,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1974 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.19,Москва,ул Бирюлевская д.19,ул,Бирюлевская ,д.19,7589889,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.2,Москва,ул Бирюлевская д.2,ул,Бирюлевская ,д.2,7589892,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.21 кор.1,Москва,ул Бирюлевская д.21 кор.1,ул,Бирюлевская ,д.21 кор.1,7589893,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.21 кор.2,Москва,ул Бирюлевская д.21 кор.2,ул,Бирюлевская ,д.21 кор.2,7589894,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.21 кор.3,Москва,ул Бирюлевская д.21 кор.3,ул,Бирюлевская ,д.21 кор.3,7589896,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.22,Москва,ул Бирюлевская д.22,ул,Бирюлевская ,д.22,7589897,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.24 кор.1,Москва,ул Бирюлевская д.24 кор.1,ул,Бирюлевская ,д.24 кор.1,7589900,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.24 кор.2,Москва,ул Бирюлевская д.24 кор.2,ул,Бирюлевская ,д.24 кор.2,7589902,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1974 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.26,Москва,ул Бирюлевская д.26,ул,Бирюлевская ,д.26,7589906,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.27,Москва,ул Бирюлевская д.27,ул,Бирюлевская ,д.27,7589909,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.29 кор.1,Москва,ул Бирюлевская д.29 кор.1,ул,Бирюлевская ,д.29 кор.1,7589911,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.29 кор.2,Москва,ул Бирюлевская д.29 кор.2,ул,Бирюлевская ,д.29 кор.2,7589913,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.3 кор.1,Москва,ул Бирюлевская д.3 кор.1,ул,Бирюлевская ,д.3 кор.1,7589939,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.3 кор.2,Москва,ул Бирюлевская д.3 кор.2,ул,Бирюлевская ,д.3 кор.2,7558332,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.3 кор.3,Москва,ул Бирюлевская д.3 кор.3,ул,Бирюлевская ,д.3 кор.3,7589947,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.30,Москва,ул Бирюлевская д.30,ул,Бирюлевская ,д.30,7589914,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.31 кор.1,Москва,ул Бирюлевская д.31 кор.1,ул,Бирюлевская ,д.31 кор.1,7589917,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.31 кор.2,Москва,ул Бирюлевская д.31 кор.2,ул,Бирюлевская ,д.31 кор.2,7589921,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.31 кор.3,Москва,ул Бирюлевская д.31 кор.3,ул,Бирюлевская ,д.31 кор.3,7589923,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1979 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.32,Москва,ул Бирюлевская д.32,ул,Бирюлевская ,д.32,7589925,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.37 кор.1,Москва,ул Бирюлевская д.37 кор.1,ул,Бирюлевская ,д.37 кор.1,7589929,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.37 кор.2,Москва,ул Бирюлевская д.37 кор.2,ул,Бирюлевская ,д.37 кор.2,7589931,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1978 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.37 кор.3,Москва,ул Бирюлевская д.37 кор.3,ул,Бирюлевская ,д.37 кор.3,7589936,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1979 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.39,Москва,ул Бирюлевская д.39,ул,Бирюлевская ,д.39,7589938,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1976 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.4,Москва,ул Бирюлевская д.4,ул,Бирюлевская ,д.4,7589948,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.41 строение 7,Москва,ул Бирюлевская д.41 строение 7,ул,Бирюлевская ,д.41 строение 7,7589949,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1976 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.44 строение 6,Москва,ул Бирюлевская д.44 строение 6,ул,Бирюлевская ,д.44 строение 6,7589951,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1974 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.45 кор.1,Москва,ул Бирюлевская д.45 кор.1,ул,Бирюлевская ,д.45 кор.1,7589952,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.46,Москва,ул Бирюлевская д.46,ул,Бирюлевская ,д.46,7589953,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1974 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.47 кор.1,Москва,ул Бирюлевская д.47 кор.1,ул,Бирюлевская ,д.47 кор.1,7589954,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.48 кор.1,Москва,ул Бирюлевская д.48 кор.1,ул,Бирюлевская ,д.48 кор.1,7589955,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1973 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.49 кор.1,Москва,ул Бирюлевская д.49 кор.1,ул,Бирюлевская ,д.49 кор.1,7589956,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.49 кор.2,Москва,ул Бирюлевская д.49 кор.2,ул,Бирюлевская ,д.49 кор.2,7589957,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.49 кор.3,Москва,ул Бирюлевская д.49 кор.3,ул,Бирюлевская ,д.49 кор.3,7589958,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.49 кор.4,Москва,ул Бирюлевская д.49 кор.4,ул,Бирюлевская ,д.49 кор.4,7589959,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.5 кор.1,Москва,ул Бирюлевская д.5 кор.1,ул,Бирюлевская ,д.5 кор.1,7589971,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.5 кор.2,Москва,ул Бирюлевская д.5 кор.2,ул,Бирюлевская ,д.5 кор.2,7589972,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.52 кор.1,Москва,ул Бирюлевская д.52 кор.1,ул,Бирюлевская ,д.52 кор.1,7589960,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1973 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.52 кор.2,Москва,ул Бирюлевская д.52 кор.2,ул,Бирюлевская ,д.52 кор.2,7589961,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1973 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.52 кор.3,Москва,ул Бирюлевская д.52 кор.3,ул,Бирюлевская ,д.52 кор.3,7589962,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1977 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.53 строение 1,Москва,ул Бирюлевская д.53 строение 1,ул,Бирюлевская ,д.53 строение 1,7589963,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.55 кор.1,Москва,ул Бирюлевская д.55 кор.1,ул,Бирюлевская ,д.55 кор.1,7589964,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.56,Москва,ул Бирюлевская д.56,ул,Бирюлевская ,д.56,7589966,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1978 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.58 кор.1,Москва,ул Бирюлевская д.58 кор.1,ул,Бирюлевская ,д.58 кор.1,7589967,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1976 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.58 кор.2,Москва,ул Бирюлевская д.58 кор.2,ул,Бирюлевская ,д.58 кор.2,7589969,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1976 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.58 кор.3,Москва,ул Бирюлевская д.58 кор.3,ул,Бирюлевская ,д.58 кор.3,7589970,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1976 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.6,Москва,ул Бирюлевская д.6,ул,Бирюлевская ,д.6,7589973,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.8,Москва,ул Бирюлевская д.8,ул,Бирюлевская ,д.8,7589974,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Донбасская д.4,Москва,ул Донбасская д.4,ул,Донбасская ,д.4,7589975,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Донбасская д.5,Москва,ул Донбасская д.5,ул,Донбасская ,д.5,7589976,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Донбасская д.6,Москва,ул Донбасская д.6,ул,Донбасская ,д.6,7589978,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1973 +2281084,г Москва ул Донбасская д.7,Москва,ул Донбасская д.7,ул,Донбасская ,д.7,7589981,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Загорьевская д.10 кор.1,Москва,ул Загорьевская д.10 кор.1,ул,Загорьевская ,д.10 кор.1,7589987,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1976 +2281084,г Москва ул Загорьевская д.10 кор.2,Москва,ул Загорьевская д.10 кор.2,ул,Загорьевская ,д.10 кор.2,7589988,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1976 +2281084,г Москва ул Загорьевская д.12 кор.1,Москва,ул Загорьевская д.12 кор.1,ул,Загорьевская ,д.12 кор.1,7589990,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1976 +2281084,г Москва ул Загорьевская д.14 кор.1,Москва,ул Загорьевская д.14 кор.1,ул,Загорьевская ,д.14 кор.1,7589993,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1976 +2281084,г Москва ул Загорьевская д.15,Москва,ул Загорьевская д.15,ул,Загорьевская ,д.15,7558891,муниципальный округ Бирюлево Восточное,н.д. +2281084,г Москва ул Загорьевская д.16 кор.2,Москва,ул Загорьевская д.16 кор.2,ул,Загорьевская ,д.16 кор.2,7590018,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1976 +2281084,г Москва ул Загорьевская д.17,Москва,ул Загорьевская д.17,ул,Загорьевская ,д.17,7558892,муниципальный округ Бирюлево Восточное,2003 +2281084,г Москва ул Загорьевская д.21 кор.1,Москва,ул Загорьевская д.21 кор.1,ул,Загорьевская ,д.21 кор.1,7558893,муниципальный округ Бирюлево Восточное,2002 +2281084,г Москва ул Загорьевская д.23 кор.1,Москва,ул Загорьевская д.23 кор.1,ул,Загорьевская ,д.23 кор.1,7558888,муниципальный округ Бирюлево Восточное,2002 +2281084,г Москва ул Загорьевская д.23 кор.2,Москва,ул Загорьевская д.23 кор.2,ул,Загорьевская ,д.23 кор.2,7590019,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Загорьевская д.25,Москва,ул Загорьевская д.25,ул,Загорьевская ,д.25,7012249,муниципальный округ Бирюлево Восточное,2004 +2281084,г Москва ул Загорьевская д.29,Москва,ул Загорьевская д.29,ул,Загорьевская ,д.29,7012250,муниципальный округ Бирюлево Восточное,2004 +2281084,г Москва ул Загорьевская д.3 кор.1,Москва,ул Загорьевская д.3 кор.1,ул,Загорьевская ,д.3 кор.1,7590021,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1985 +2281084,г Москва ул Загорьевская д.5,Москва,ул Загорьевская д.5,ул,Загорьевская ,д.5,7590023,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Касимовская д.1,Москва,ул Касимовская д.1,ул,Касимовская ,д.1,7590026,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Касимовская д.13,Москва,ул Касимовская д.13,ул,Касимовская ,д.13,7590027,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Касимовская д.15,Москва,ул Касимовская д.15,ул,Касимовская ,д.15,7590030,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Касимовская д.17,Москва,ул Касимовская д.17,ул,Касимовская ,д.17,7590032,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Касимовская д.19,Москва,ул Касимовская д.19,ул,Касимовская ,д.19,7590033,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Касимовская д.19 кор.2,Москва,ул Касимовская д.19 кор.2,ул,Касимовская ,д.19 кор.2,7590034,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1961 +2281084,г Москва ул Касимовская д.3,Москва,ул Касимовская д.3,ул,Касимовская ,д.3,7590043,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Касимовская д.31 кор.2,Москва,ул Касимовская д.31 кор.2,ул,Касимовская ,д.31 кор.2,7590046,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1965 +2281084,г Москва ул Касимовская д.33,Москва,ул Касимовская д.33,ул,Касимовская ,д.33,7590047,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1958 +2281084,г Москва ул Касимовская д.35,Москва,ул Касимовская д.35,ул,Касимовская ,д.35,7590048,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1962 +2281084,г Москва ул Касимовская д.37,Москва,ул Касимовская д.37,ул,Касимовская ,д.37,7590049,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1958 +2281084,г Москва ул Касимовская д.39 кор.1,Москва,ул Касимовская д.39 кор.1,ул,Касимовская ,д.39 кор.1,7590050,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1963 +2281084,г Москва ул Касимовская д.41,Москва,ул Касимовская д.41,ул,Касимовская ,д.41,7590051,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1979 +2281084,г Москва ул Касимовская д.5,Москва,ул Касимовская д.5,ул,Касимовская ,д.5,7590052,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Касимовская д.7 кор.1,Москва,ул Касимовская д.7 кор.1,ул,Касимовская ,д.7 кор.1,7590053,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Касимовская д.9,Москва,ул Касимовская д.9,ул,Касимовская ,д.9,7590054,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Лебедянская д.11,Москва,ул Лебедянская д.11,ул,Лебедянская ,д.11,7590055,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1978 +2281084,г Москва ул Лебедянская д.12 кор.1,Москва,ул Лебедянская д.12 кор.1,ул,Лебедянская ,д.12 кор.1,7590057,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Лебедянская д.13,Москва,ул Лебедянская д.13,ул,Лебедянская ,д.13,7590058,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Лебедянская д.14 кор.1,Москва,ул Лебедянская д.14 кор.1,ул,Лебедянская ,д.14 кор.1,7590061,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Лебедянская д.15 кор.1,Москва,ул Лебедянская д.15 кор.1,ул,Лебедянская ,д.15 кор.1,7590062,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1980 +2281084,г Москва ул Лебедянская д.15 кор.2,Москва,ул Лебедянская д.15 кор.2,ул,Лебедянская ,д.15 кор.2,7590063,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1982 +2281084,г Москва ул Лебедянская д.17 кор.1,Москва,ул Лебедянская д.17 кор.1,ул,Лебедянская ,д.17 кор.1,7590064,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Лебедянская д.17 кор.3,Москва,ул Лебедянская д.17 кор.3,ул,Лебедянская ,д.17 кор.3,7012248,муниципальный округ Бирюлево Восточное,2004 +2281084,г Москва ул Лебедянская д.19,Москва,ул Лебедянская д.19,ул,Лебедянская ,д.19,7590066,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Лебедянская д.21,Москва,ул Лебедянская д.21,ул,Лебедянская ,д.21,7590067,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Лебедянская д.22 кор.1,Москва,ул Лебедянская д.22 кор.1,ул,Лебедянская ,д.22 кор.1,7590068,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1984 +2281084,г Москва ул Лебедянская д.23,Москва,ул Лебедянская д.23,ул,Лебедянская ,д.23,7590070,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Лебедянская д.24 кор.1,Москва,ул Лебедянская д.24 кор.1,ул,Лебедянская ,д.24 кор.1,7590071,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Лебедянская д.28 кор.1,Москва,ул Лебедянская д.28 кор.1,ул,Лебедянская ,д.28 кор.1,7590072,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Лебедянская д.30,Москва,ул Лебедянская д.30,ул,Лебедянская ,д.30,7590073,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Лебедянская д.32,Москва,ул Лебедянская д.32,ул,Лебедянская ,д.32,7558894,муниципальный округ Бирюлево Восточное,2002 +2281084,г Москва ул Лебедянская д.36 кор.1,Москва,ул Лебедянская д.36 кор.1,ул,Лебедянская ,д.36 кор.1,7558890,муниципальный округ Бирюлево Восточное,2003 +2281084,г Москва ул Лебедянская д.38,Москва,ул Лебедянская д.38,ул,Лебедянская ,д.38,7558889,муниципальный округ Бирюлево Восточное,2004 +2281084,г Москва ул Лебедянская д.4,Москва,ул Лебедянская д.4,ул,Лебедянская ,д.4,7590074,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1974 +2281084,г Москва ул Липецкая д.10 кор.1,Москва,ул Липецкая д.10 кор.1,ул,Липецкая ,д.10 кор.1,7590075,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1976 +2281084,г Москва ул Липецкая д.10 кор.2,Москва,ул Липецкая д.10 кор.2,ул,Липецкая ,д.10 кор.2,7590076,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1977 +2281084,г Москва ул Липецкая д.11 кор.1,Москва,ул Липецкая д.11 кор.1,ул,Липецкая ,д.11 кор.1,7590078,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Липецкая д.12 кор.1,Москва,ул Липецкая д.12 кор.1,ул,Липецкая ,д.12 кор.1,7590080,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Липецкая д.12 кор.2,Москва,ул Липецкая д.12 кор.2,ул,Липецкая ,д.12 кор.2,7590081,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Липецкая д.13,Москва,ул Липецкая д.13,ул,Липецкая ,д.13,7590082,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Липецкая д.14 кор.1,Москва,ул Липецкая д.14 кор.1,ул,Липецкая ,д.14 кор.1,7590083,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Липецкая д.15 кор.1,Москва,ул Липецкая д.15 кор.1,ул,Липецкая ,д.15 кор.1,7590084,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Липецкая д.16 строение 14,Москва,ул Липецкая д.16 строение 14,ул,Липецкая ,д.16 строение 14,7590086,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1977 +2281084,г Москва ул Липецкая д.17 кор.1,Москва,ул Липецкая д.17 кор.1,ул,Липецкая ,д.17 кор.1,7590088,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Липецкая д.18,Москва,ул Липецкая д.18,ул,Липецкая ,д.18,7590089,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1976 +2281084,г Москва ул Липецкая д.2 строение 16,Москва,ул Липецкая д.2 строение 16,ул,Липецкая ,д.2 строение 16,7590091,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1976 +2281084,г Москва ул Липецкая д.20,Москва,ул Липецкая д.20,ул,Липецкая ,д.20,7590090,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1973 +2281084,г Москва ул Липецкая д.22 кор.1,Москва,ул Липецкая д.22 кор.1,ул,Липецкая ,д.22 кор.1,7590092,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1976 +2281084,г Москва ул Липецкая д.22 кор.2,Москва,ул Липецкая д.22 кор.2,ул,Липецкая ,д.22 кор.2,7590097,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1978 +2281084,г Москва ул Липецкая д.24 кор.1,Москва,ул Липецкая д.24 кор.1,ул,Липецкая ,д.24 кор.1,7590098,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Липецкая д.24 кор.2,Москва,ул Липецкая д.24 кор.2,ул,Липецкая ,д.24 кор.2,7590099,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Липецкая д.26,Москва,ул Липецкая д.26,ул,Липецкая ,д.26,7558887,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Липецкая д.28,Москва,ул Липецкая д.28,ул,Липецкая ,д.28,7590100,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1977 +2281084,г Москва ул Липецкая д.30,Москва,ул Липецкая д.30,ул,Липецкая ,д.30,7590101,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1977 +2281084,г Москва ул Липецкая д.34/25,Москва,ул Липецкая д.34/25,ул,Липецкая ,д.34/25,7558649,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1938 +2281084,г Москва ул Липецкая д.36 строение 20,Москва,ул Липецкая д.36 строение 20,ул,Липецкая ,д.36 строение 20,7590102,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Липецкая д.4 кор.1,Москва,ул Липецкая д.4 кор.1,ул,Липецкая ,д.4 кор.1,7590105,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1977 +2281084,г Москва ул Липецкая д.40,Москва,ул Липецкая д.40,ул,Липецкая ,д.40,7590103,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Липецкая д.46 кор.1,Москва,ул Липецкая д.46 кор.1,ул,Липецкая ,д.46 кор.1,7590104,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Липецкая д.48,Москва,ул Липецкая д.48,ул,Липецкая ,д.48,7577677,муниципальный округ Бирюлево Восточное,2011 +2281084,г Москва ул Липецкая д.50,Москва,ул Липецкая д.50,ул,Липецкая ,д.50,7590107,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1977 +2281084,г Москва ул Липецкая д.52,Москва,ул Липецкая д.52,ул,Липецкая ,д.52,7590108,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1977 +2281084,г Москва ул Липецкая д.54 строение 21,Москва,ул Липецкая д.54 строение 21,ул,Липецкая ,д.54 строение 21,7590110,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1977 +2281084,г Москва ул Липецкая д.6 кор.1,Москва,ул Липецкая д.6 кор.1,ул,Липецкая ,д.6 кор.1,7590111,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Липецкая д.6 кор.2,Москва,ул Липецкая д.6 кор.2,ул,Липецкая ,д.6 кор.2,7590112,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Липецкая д.7 кор.1,Москва,ул Липецкая д.7 кор.1,ул,Липецкая ,д.7 кор.1,7590114,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Липецкая д.8,Москва,ул Липецкая д.8,ул,Липецкая ,д.8,7590116,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1973 +2281084,г Москва ул Михневская д.11 кор.1,Москва,ул Михневская д.11 кор.1,ул,Михневская ,д.11 кор.1,7590118,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1974 +2281084,г Москва ул Михневская д.13 кор.1,Москва,ул Михневская д.13 кор.1,ул,Михневская ,д.13 кор.1,7590120,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1974 +2281084,г Москва ул Михневская д.15,Москва,ул Михневская д.15,ул,Михневская ,д.15,7590122,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1974 +2281084,г Москва ул Михневская д.17,Москва,ул Михневская д.17,ул,Михневская ,д.17,7590123,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1973 +2281084,г Москва ул Михневская д.19 кор.1,Москва,ул Михневская д.19 кор.1,ул,Михневская ,д.19 кор.1,7590124,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1973 +2281084,г Москва ул Михневская д.19 кор.2,Москва,ул Михневская д.19 кор.2,ул,Михневская ,д.19 кор.2,7590125,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1973 +2281084,г Москва ул Михневская д.5 кор.2,Москва,ул Михневская д.5 кор.2,ул,Михневская ,д.5 кор.2,7590126,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1975 +2281084,г Москва ул Михневская д.7 кор.1,Москва,ул Михневская д.7 кор.1,ул,Михневская ,д.7 кор.1,7590127,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1975 +2281084,г Москва ул Михневская д.9 кор.1,Москва,ул Михневская д.9 кор.1,ул,Михневская ,д.9 кор.1,7590128,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1973 +2281084,г Москва ул Педагогическая д.10,Москва,ул Педагогическая д.10,ул,Педагогическая ,д.10,7590129,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Педагогическая д.4,Москва,ул Педагогическая д.4,ул,Педагогическая ,д.4,7590130,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Педагогическая д.6,Москва,ул Педагогическая д.6,ул,Педагогическая ,д.6,7590131,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Педагогическая д.8,Москва,ул Педагогическая д.8,ул,Педагогическая ,д.8,7590133,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Радиальная 6-я д.5 кор.1,Москва,ул Радиальная 6-я д.5 кор.1,ул,Радиальная 6-я ,д.5 кор.1,8353188,муниципальный округ Бирюлево Восточное,2013 +2281084,г Москва ул Радиальная 6-я д.5 кор.2,Москва,ул Радиальная 6-я д.5 кор.2,ул,Радиальная 6-я ,д.5 кор.2,8206498,муниципальный округ Бирюлево Восточное,2012 +2281084,г Москва ул Радиальная 6-я д.5 кор.3,Москва,ул Радиальная 6-я д.5 кор.3,ул,Радиальная 6-я ,д.5 кор.3,8353350,муниципальный округ Бирюлево Восточное,2012 +2281084,г Москва ул Радиальная 6-я д.5 кор.4,Москва,ул Радиальная 6-я д.5 кор.4,ул,Радиальная 6-я ,д.5 кор.4,8353450,муниципальный округ Бирюлево Восточное,2013 +2281084,г Москва ул Элеваторная д.10 кор.1,Москва,ул Элеваторная д.10 кор.1,ул,Элеваторная ,д.10 кор.1,7590135,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1993 +2281084,г Москва ул Элеваторная д.14,Москва,ул Элеваторная д.14,ул,Элеваторная ,д.14,7590136,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1977 +2281084,г Москва ул Элеваторная д.4,Москва,ул Элеваторная д.4,ул,Элеваторная ,д.4,7590137,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Элеваторная д.6 кор.1,Москва,ул Элеваторная д.6 кор.1,ул,Элеваторная ,д.6 кор.1,7590138,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Элеваторная д.6 кор.2,Москва,ул Элеваторная д.6 кор.2,ул,Элеваторная ,д.6 кор.2,7631298,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Элеваторная д.6 кор.3,Москва,ул Элеваторная д.6 кор.3,ул,Элеваторная ,д.6 кор.3,7630405,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Элеваторная д.8 кор.1,Москва,ул Элеваторная д.8 кор.1,ул,Элеваторная ,д.8 кор.1,7590139,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Элеваторная д.8 кор.3,Москва,ул Элеваторная д.8 кор.3,ул,Элеваторная ,д.8 кор.3,7590140,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1962 +2281084,г Москва ул Элеваторная д.8 кор.4,Москва,ул Элеваторная д.8 кор.4,ул,Элеваторная ,д.8 кор.4,7590141,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1967 +2281084,г Москва ул Ягодная д.4,Москва,ул Ягодная д.4,ул,Ягодная ,д.4,7982551,муниципальный округ Бирюлево Восточное,2012 +2281084,г Москва ул Ягодная д.6,Москва,ул Ягодная д.6,ул,Ягодная ,д.6,7982555,муниципальный округ Бирюлево Восточное,2012 +2281084,г Москва ул Ягодная д.8 кор.1,Москва,ул Ягодная д.8 кор.1,ул,Ягодная ,д.8 кор.1,7982531,муниципальный округ Бирюлево Восточное,2011 +2281084,г Москва ул Ягодная д.8 кор.2,Москва,ул Ягодная д.8 кор.2,ул,Ягодная ,д.8 кор.2,7982540,муниципальный округ Бирюлево Восточное,2011 +2281084,г Москва ул Ягодная д.8 кор.3,Москва,ул Ягодная д.8 кор.3,ул,Ягодная ,д.8 кор.3,7982545,муниципальный округ Бирюлево Восточное,2011 +2281085,г Москва проезд Булатниковский д.10 кор.1,Москва,проезд Булатниковский д.10 кор.1,проезд,Булатниковский ,д.10 кор.1,7821603,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва проезд Булатниковский д.10 кор.2,Москва,проезд Булатниковский д.10 кор.2,проезд,Булатниковский ,д.10 кор.2,7821611,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва проезд Булатниковский д.10 кор.3,Москва,проезд Булатниковский д.10 кор.3,проезд,Булатниковский ,д.10 кор.3,7821623,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва проезд Булатниковский д.10 кор.4,Москва,проезд Булатниковский д.10 кор.4,проезд,Булатниковский ,д.10 кор.4,7821633,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва проезд Булатниковский д.14 кор.1,Москва,проезд Булатниковский д.14 кор.1,проезд,Булатниковский ,д.14 кор.1,7821641,муниципальный округ Бирюлево Западное,1974 +2281085,г Москва проезд Булатниковский д.14 кор.2,Москва,проезд Булатниковский д.14 кор.2,проезд,Булатниковский ,д.14 кор.2,7821649,муниципальный округ Бирюлево Западное,1975 +2281085,г Москва проезд Булатниковский д.14 кор.3,Москва,проезд Булатниковский д.14 кор.3,проезд,Булатниковский ,д.14 кор.3,7821659,муниципальный округ Бирюлево Западное,1974 +2281085,г Москва проезд Булатниковский д.14 кор.4,Москва,проезд Булатниковский д.14 кор.4,проезд,Булатниковский ,д.14 кор.4,7821665,муниципальный округ Бирюлево Западное,1974 +2281085,г Москва проезд Булатниковский д.14 кор.6,Москва,проезд Булатниковский д.14 кор.6,проезд,Булатниковский ,д.14 кор.6,7821693,муниципальный округ Бирюлево Западное,1984 +2281085,г Москва проезд Булатниковский д.16 кор.1,Москва,проезд Булатниковский д.16 кор.1,проезд,Булатниковский ,д.16 кор.1,7821703,муниципальный округ Бирюлево Западное,1980 +2281085,г Москва проезд Булатниковский д.2В кор.1,Москва,проезд Булатниковский д.2В кор.1,проезд,Булатниковский ,д.2В кор.1,7821453,муниципальный округ Бирюлево Западное,1963 +2281085,г Москва проезд Булатниковский д.2В кор.2,Москва,проезд Булатниковский д.2В кор.2,проезд,Булатниковский ,д.2В кор.2,7821466,муниципальный округ Бирюлево Западное,1965 +2281085,г Москва проезд Булатниковский д.2В кор.3,Москва,проезд Булатниковский д.2В кор.3,проезд,Булатниковский ,д.2В кор.3,7821492,муниципальный округ Бирюлево Западное,1964 +2281085,г Москва проезд Булатниковский д.2В кор.4,Москва,проезд Булатниковский д.2В кор.4,проезд,Булатниковский ,д.2В кор.4,7821504,муниципальный округ Бирюлево Западное,1964 +2281085,г Москва проезд Булатниковский д.2В кор.5,Москва,проезд Булатниковский д.2В кор.5,проезд,Булатниковский ,д.2В кор.5,7821516,муниципальный округ Бирюлево Западное,1966 +2281085,г Москва проезд Булатниковский д.2В кор.6,Москва,проезд Булатниковский д.2В кор.6,проезд,Булатниковский ,д.2В кор.6,7821530,муниципальный округ Бирюлево Западное,1965 +2281085,г Москва проезд Булатниковский д.6 кор.1,Москва,проезд Булатниковский д.6 кор.1,проезд,Булатниковский ,д.6 кор.1,7821541,муниципальный округ Бирюлево Западное,1974 +2281085,г Москва проезд Булатниковский д.6 кор.2,Москва,проезд Булатниковский д.6 кор.2,проезд,Булатниковский ,д.6 кор.2,7821565,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва проезд Булатниковский д.6 кор.3,Москва,проезд Булатниковский д.6 кор.3,проезд,Булатниковский ,д.6 кор.3,7821579,муниципальный округ Бирюлево Западное,1982 +2281085,г Москва проезд Булатниковский д.6 кор.4,Москва,проезд Булатниковский д.6 кор.4,проезд,Булатниковский ,д.6 кор.4,7821592,муниципальный округ Бирюлево Западное,1957 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.1 кор.1,Москва,проезд Востряковский д.1 кор.1,проезд,Востряковский ,д.1 кор.1,7822045,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.1 кор.2,Москва,проезд Востряковский д.1 кор.2,проезд,Востряковский ,д.1 кор.2,7822120,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.11 кор.1,Москва,проезд Востряковский д.11 кор.1,проезд,Востряковский ,д.11 кор.1,7822214,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.11 кор.2,Москва,проезд Востряковский д.11 кор.2,проезд,Востряковский ,д.11 кор.2,7822222,муниципальный округ Бирюлево Западное,1974 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.13 кор.1,Москва,проезд Востряковский д.13 кор.1,проезд,Востряковский ,д.13 кор.1,7822232,муниципальный округ Бирюлево Западное,1974 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.13 кор.2,Москва,проезд Востряковский д.13 кор.2,проезд,Востряковский ,д.13 кор.2,7822238,муниципальный округ Бирюлево Западное,1976 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.15 кор.1,Москва,проезд Востряковский д.15 кор.1,проезд,Востряковский ,д.15 кор.1,7822244,муниципальный округ Бирюлево Западное,1988 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.15 кор.2,Москва,проезд Востряковский д.15 кор.2,проезд,Востряковский ,д.15 кор.2,7822261,муниципальный округ Бирюлево Западное,1985 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.15 кор.3,Москва,проезд Востряковский д.15 кор.3,проезд,Востряковский ,д.15 кор.3,7822272,муниципальный округ Бирюлево Западное,1977 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.15 кор.4,Москва,проезд Востряковский д.15 кор.4,проезд,Востряковский ,д.15 кор.4,7822284,муниципальный округ Бирюлево Западное,1974 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.15 кор.5,Москва,проезд Востряковский д.15 кор.5,проезд,Востряковский ,д.15 кор.5,7822290,муниципальный округ Бирюлево Западное,1984 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.17 кор.1,Москва,проезд Востряковский д.17 кор.1,проезд,Востряковский ,д.17 кор.1,7822294,муниципальный округ Бирюлево Западное,1974 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.17 кор.2,Москва,проезд Востряковский д.17 кор.2,проезд,Востряковский ,д.17 кор.2,7822311,муниципальный округ Бирюлево Западное,1987 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.17 кор.3,Москва,проезд Востряковский д.17 кор.3,проезд,Востряковский ,д.17 кор.3,7822321,муниципальный округ Бирюлево Западное,1986 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.17 кор.4,Москва,проезд Востряковский д.17 кор.4,проезд,Востряковский ,д.17 кор.4,7822325,муниципальный округ Бирюлево Западное,1975 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.21 кор.1,Москва,проезд Востряковский д.21 кор.1,проезд,Востряковский ,д.21 кор.1,7822333,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.21 кор.2,Москва,проезд Востряковский д.21 кор.2,проезд,Востряковский ,д.21 кор.2,7822343,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.21 кор.3,Москва,проезд Востряковский д.21 кор.3,проезд,Востряковский ,д.21 кор.3,7822354,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.21 кор.4,Москва,проезд Востряковский д.21 кор.4,проезд,Востряковский ,д.21 кор.4,7822364,муниципальный округ Бирюлево Западное,1984 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.23 кор.3,Москва,проезд Востряковский д.23 кор.3,проезд,Востряковский ,д.23 кор.3,7822371,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.25 кор.1,Москва,проезд Востряковский д.25 кор.1,проезд,Востряковский ,д.25 кор.1,7822377,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.25 кор.2,Москва,проезд Востряковский д.25 кор.2,проезд,Востряковский ,д.25 кор.2,7822385,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.3 кор.1,Москва,проезд Востряковский д.3 кор.1,проезд,Востряковский ,д.3 кор.1,7822131,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.5 кор.1,Москва,проезд Востряковский д.5 кор.1,проезд,Востряковский ,д.5 кор.1,7822140,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.5 кор.2,Москва,проезд Востряковский д.5 кор.2,проезд,Востряковский ,д.5 кор.2,7822145,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.5 кор.3,Москва,проезд Востряковский д.5 кор.3,проезд,Востряковский ,д.5 кор.3,7822159,муниципальный округ Бирюлево Западное,2001 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.7 кор.1,Москва,проезд Востряковский д.7 кор.1,проезд,Востряковский ,д.7 кор.1,7822167,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.7 кор.2,Москва,проезд Востряковский д.7 кор.2,проезд,Востряковский ,д.7 кор.2,7822191,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.9 кор.1,Москва,проезд Востряковский д.9 кор.1,проезд,Востряковский ,д.9 кор.1,7822202,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва проезд Харьковский д.1 кор.1,Москва,проезд Харьковский д.1 кор.1,проезд,Харьковский ,д.1 кор.1,7822678,муниципальный округ Бирюлево Западное,1974 +2281085,г Москва проезд Харьковский д.1 кор.2,Москва,проезд Харьковский д.1 кор.2,проезд,Харьковский ,д.1 кор.2,7822682,муниципальный округ Бирюлево Западное,1975 +2281085,г Москва проезд Харьковский д.1 кор.3,Москва,проезд Харьковский д.1 кор.3,проезд,Харьковский ,д.1 кор.3,7822688,муниципальный округ Бирюлево Западное,1976 +2281085,г Москва проезд Харьковский д.11 кор.2,Москва,проезд Харьковский д.11 кор.2,проезд,Харьковский ,д.11 кор.2,7787515,муниципальный округ Бирюлево Западное,1974 +2281085,г Москва проезд Харьковский д.11 кор.3,Москва,проезд Харьковский д.11 кор.3,проезд,Харьковский ,д.11 кор.3,7822765,муниципальный округ Бирюлево Западное,1975 +2281085,г Москва проезд Харьковский д.11 кор.4,Москва,проезд Харьковский д.11 кор.4,проезд,Харьковский ,д.11 кор.4,7822770,муниципальный округ Бирюлево Западное,1992 +2281085,г Москва проезд Харьковский д.1В кор.1,Москва,проезд Харьковский д.1В кор.1,проезд,Харьковский ,д.1В кор.1,7822698,муниципальный округ Бирюлево Западное,1966 +2281085,г Москва проезд Харьковский д.1В кор.4,Москва,проезд Харьковский д.1В кор.4,проезд,Харьковский ,д.1В кор.4,7822702,муниципальный округ Бирюлево Западное,1963 +2281085,г Москва проезд Харьковский д.5 кор.1,Москва,проезд Харьковский д.5 кор.1,проезд,Харьковский ,д.5 кор.1,7822708,муниципальный округ Бирюлево Западное,1976 +2281085,г Москва проезд Харьковский д.5А кор.2,Москва,проезд Харьковский д.5А кор.2,проезд,Харьковский ,д.5А кор.2,7822717,муниципальный округ Бирюлево Западное,1984 +2281085,г Москва проезд Харьковский д.7 кор.1,Москва,проезд Харьковский д.7 кор.1,проезд,Харьковский ,д.7 кор.1,8034193,муниципальный округ Бирюлево Западное,н.д. +2281085,г Москва проезд Харьковский д.7 кор.1А,Москва,проезд Харьковский д.7 кор.1А,проезд,Харьковский ,д.7 кор.1А,7822726,муниципальный округ Бирюлево Западное,1980 +2281085,г Москва проезд Харьковский д.7 кор.2,Москва,проезд Харьковский д.7 кор.2,проезд,Харьковский ,д.7 кор.2,8034197,муниципальный округ Бирюлево Западное,н.д. +2281085,г Москва проезд Харьковский д.7 кор.3,Москва,проезд Харьковский д.7 кор.3,проезд,Харьковский ,д.7 кор.3,7822736,муниципальный округ Бирюлево Западное,2000 +2281085,г Москва проезд Харьковский д.9 кор.1,Москва,проезд Харьковский д.9 кор.1,проезд,Харьковский ,д.9 кор.1,7822741,муниципальный округ Бирюлево Западное,1997 +2281085,г Москва проезд Харьковский д.9 кор.2,Москва,проезд Харьковский д.9 кор.2,проезд,Харьковский ,д.9 кор.2,7822749,муниципальный округ Бирюлево Западное,2000 +2281085,г Москва проезд Харьковский д.9 кор.3,Москва,проезд Харьковский д.9 кор.3,проезд,Харьковский ,д.9 кор.3,7822754,муниципальный округ Бирюлево Западное,2000 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.1 кор.1,Москва,ул Булатниковская д.1 кор.1,ул,Булатниковская ,д.1 кор.1,7821142,муниципальный округ Бирюлево Западное,1963 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.1 кор.1А,Москва,ул Булатниковская д.1 кор.1А,ул,Булатниковская ,д.1 кор.1А,7821162,муниципальный округ Бирюлево Западное,1978 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.1 кор.2,Москва,ул Булатниковская д.1 кор.2,ул,Булатниковская ,д.1 кор.2,7821183,муниципальный округ Бирюлево Западное,1971 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.1 кор.3,Москва,ул Булатниковская д.1 кор.3,ул,Булатниковская ,д.1 кор.3,7821205,муниципальный округ Бирюлево Западное,1961 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.1 кор.4,Москва,ул Булатниковская д.1 кор.4,ул,Булатниковская ,д.1 кор.4,7821217,муниципальный округ Бирюлево Западное,1963 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.1 кор.5,Москва,ул Булатниковская д.1 кор.5,ул,Булатниковская ,д.1 кор.5,7821229,муниципальный округ Бирюлево Западное,1963 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.1 кор.6,Москва,ул Булатниковская д.1 кор.6,ул,Булатниковская ,д.1 кор.6,7821250,муниципальный округ Бирюлево Западное,1963 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.11 кор.1,Москва,ул Булатниковская д.11 кор.1,ул,Булатниковская ,д.11 кор.1,7821443,муниципальный округ Бирюлево Западное,1974 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.2,Москва,ул Булатниковская д.2,ул,Булатниковская ,д.2,7558604,муниципальный округ Бирюлево Западное,1984 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.3 кор.1,Москва,ул Булатниковская д.3 кор.1,ул,Булатниковская ,д.3 кор.1,7821264,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.3 кор.2,Москва,ул Булатниковская д.3 кор.2,ул,Булатниковская ,д.3 кор.2,7821280,муниципальный округ Бирюлево Западное,1974 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.4 кор.1,Москва,ул Булатниковская д.4 кор.1,ул,Булатниковская ,д.4 кор.1,7821298,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.4 кор.2,Москва,ул Булатниковская д.4 кор.2,ул,Булатниковская ,д.4 кор.2,7821317,муниципальный округ Бирюлево Западное,1974 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.5 кор.1,Москва,ул Булатниковская д.5 кор.1,ул,Булатниковская ,д.5 кор.1,7821328,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.5 кор.2,Москва,ул Булатниковская д.5 кор.2,ул,Булатниковская ,д.5 кор.2,7821341,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.5 кор.3,Москва,ул Булатниковская д.5 кор.3,ул,Булатниковская ,д.5 кор.3,7825880,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.5 кор.4,Москва,ул Булатниковская д.5 кор.4,ул,Булатниковская ,д.5 кор.4,7821359,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.5 кор.5,Москва,ул Булатниковская д.5 кор.5,ул,Булатниковская ,д.5 кор.5,7821373,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.5 кор.6,Москва,ул Булатниковская д.5 кор.6,ул,Булатниковская ,д.5 кор.6,7821383,муниципальный округ Бирюлево Западное,1974 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.6,Москва,ул Булатниковская д.6,ул,Булатниковская ,д.6,7821393,муниципальный округ Бирюлево Западное,1981 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.7 кор.1,Москва,ул Булатниковская д.7 кор.1,ул,Булатниковская ,д.7 кор.1,7821402,муниципальный округ Бирюлево Западное,1974 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.7 кор.2,Москва,ул Булатниковская д.7 кор.2,ул,Булатниковская ,д.7 кор.2,7821410,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.9 кор.1,Москва,ул Булатниковская д.9 кор.1,ул,Булатниковская ,д.9 кор.1,7821420,муниципальный округ Бирюлево Западное,1984 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.9 кор.4,Москва,ул Булатниковская д.9 кор.4,ул,Булатниковская ,д.9 кор.4,7821430,муниципальный округ Бирюлево Западное,1975 +2281085,г Москва ул Медынская д.1 кор.1,Москва,ул Медынская д.1 кор.1,ул,Медынская ,д.1 кор.1,7822393,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Медынская д.1 кор.2,Москва,ул Медынская д.1 кор.2,ул,Медынская ,д.1 кор.2,7822399,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Медынская д.1 кор.3,Москва,ул Медынская д.1 кор.3,ул,Медынская ,д.1 кор.3,7822403,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Медынская д.1 кор.5,Москва,ул Медынская д.1 кор.5,ул,Медынская ,д.1 кор.5,7822583,муниципальный округ Бирюлево Западное,н.д. +2281085,г Москва ул Медынская д.10,Москва,ул Медынская д.10,ул,Медынская ,д.10,7822521,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Медынская д.11,Москва,ул Медынская д.11,ул,Медынская ,д.11,7822526,муниципальный округ Бирюлево Западное,1984 +2281085,г Москва ул Медынская д.12 кор.1,Москва,ул Медынская д.12 кор.1,ул,Медынская ,д.12 кор.1,7822533,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Медынская д.12 кор.2,Москва,ул Медынская д.12 кор.2,ул,Медынская ,д.12 кор.2,7822545,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Медынская д.14 кор.1,Москва,ул Медынская д.14 кор.1,ул,Медынская ,д.14 кор.1,7822549,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Медынская д.2 кор.1,Москва,ул Медынская д.2 кор.1,ул,Медынская ,д.2 кор.1,7822407,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Медынская д.2 кор.2,Москва,ул Медынская д.2 кор.2,ул,Медынская ,д.2 кор.2,7822419,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Медынская д.2 кор.3,Москва,ул Медынская д.2 кор.3,ул,Медынская ,д.2 кор.3,7822426,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Медынская д.4 кор.1,Москва,ул Медынская д.4 кор.1,ул,Медынская ,д.4 кор.1,7822432,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Медынская д.4 кор.2,Москва,ул Медынская д.4 кор.2,ул,Медынская ,д.4 кор.2,7822440,муниципальный округ Бирюлево Западное,1975 +2281085,г Москва ул Медынская д.5 кор.1,Москва,ул Медынская д.5 кор.1,ул,Медынская ,д.5 кор.1,7822446,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Медынская д.5 кор.2,Москва,ул Медынская д.5 кор.2,ул,Медынская ,д.5 кор.2,7822453,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Медынская д.5 кор.3,Москва,ул Медынская д.5 кор.3,ул,Медынская ,д.5 кор.3,7822466,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Медынская д.5 кор.4,Москва,ул Медынская д.5 кор.4,ул,Медынская ,д.5 кор.4,7822473,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Медынская д.5 кор.5,Москва,ул Медынская д.5 кор.5,ул,Медынская ,д.5 кор.5,7822479,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Медынская д.5 кор.6,Москва,ул Медынская д.5 кор.6,ул,Медынская ,д.5 кор.6,7822487,муниципальный округ Бирюлево Западное,2002 +2281085,г Москва ул Медынская д.5А,Москва,ул Медынская д.5А,ул,Медынская ,д.5А,7822495,муниципальный округ Бирюлево Западное,1992 +2281085,г Москва ул Медынская д.5Б,Москва,ул Медынская д.5Б,ул,Медынская ,д.5Б,7822503,муниципальный округ Бирюлево Западное,1992 +2281085,г Москва ул Медынская д.8 кор.2,Москва,ул Медынская д.8 кор.2,ул,Медынская ,д.8 кор.2,7822513,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Харьковская д.1 кор.1,Москва,ул Харьковская д.1 кор.1,ул,Харьковская ,д.1 кор.1,7822558,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Харьковская д.1 кор.2,Москва,ул Харьковская д.1 кор.2,ул,Харьковская ,д.1 кор.2,7822564,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Харьковская д.1 кор.3,Москва,ул Харьковская д.1 кор.3,ул,Харьковская ,д.1 кор.3,7822574,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Харьковская д.1 кор.4,Москва,ул Харьковская д.1 кор.4,ул,Харьковская ,д.1 кор.4,7822577,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Харьковская д.1 кор.5,Москва,ул Харьковская д.1 кор.5,ул,Харьковская ,д.1 кор.5,7838739,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Харьковская д.3 кор.1,Москва,ул Харьковская д.3 кор.1,ул,Харьковская ,д.3 кор.1,7822592,муниципальный округ Бирюлево Западное,1975 +2281085,г Москва ул Харьковская д.3 кор.2,Москва,ул Харьковская д.3 кор.2,ул,Харьковская ,д.3 кор.2,7822600,муниципальный округ Бирюлево Западное,1975 +2281085,г Москва ул Харьковская д.3 кор.3,Москва,ул Харьковская д.3 кор.3,ул,Харьковская ,д.3 кор.3,7822607,муниципальный округ Бирюлево Западное,1975 +2281085,г Москва ул Харьковская д.3 кор.4,Москва,ул Харьковская д.3 кор.4,ул,Харьковская ,д.3 кор.4,7822614,муниципальный округ Бирюлево Западное,1975 +2281085,г Москва ул Харьковская д.3 кор.6,Москва,ул Харьковская д.3 кор.6,ул,Харьковская ,д.3 кор.6,7822621,муниципальный округ Бирюлево Западное,1975 +2281085,г Москва ул Харьковская д.3 кор.7,Москва,ул Харьковская д.3 кор.7,ул,Харьковская ,д.3 кор.7,7822629,муниципальный округ Бирюлево Западное,1976 +2281085,г Москва ул Харьковская д.3 кор.8,Москва,ул Харьковская д.3 кор.8,ул,Харьковская ,д.3 кор.8,7822636,муниципальный округ Бирюлево Западное,1975 +2281085,г Москва ул Харьковская д.4 кор.1,Москва,ул Харьковская д.4 кор.1,ул,Харьковская ,д.4 кор.1,7822644,муниципальный округ Бирюлево Западное,1992 +2281085,г Москва ул Харьковская д.4 кор.2,Москва,ул Харьковская д.4 кор.2,ул,Харьковская ,д.4 кор.2,7822648,муниципальный округ Бирюлево Западное,1992 +2281085,г Москва ул Харьковская д.8 кор.1,Москва,ул Харьковская д.8 кор.1,ул,Харьковская ,д.8 кор.1,7822658,муниципальный округ Бирюлево Западное,1975 +2281085,г Москва ул Харьковская д.8 кор.2,Москва,ул Харьковская д.8 кор.2,ул,Харьковская ,д.8 кор.2,7822667,муниципальный округ Бирюлево Западное,1984 +2281086,г Москва ул Алма-Атинская д.10 кор.1,Москва,ул Алма-Атинская д.10 кор.1,ул,Алма-Атинская ,д.10 кор.1,7577905,муниципальный округ Братеево,1986 +2281086,г Москва ул Алма-Атинская д.11 кор.1,Москва,ул Алма-Атинская д.11 кор.1,ул,Алма-Атинская ,д.11 кор.1,7595686,муниципальный округ Братеево,1995 +2281086,г Москва ул Алма-Атинская д.2,Москва,ул Алма-Атинская д.2,ул,Алма-Атинская ,д.2,8181356,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Алма-Атинская д.3 кор.1,Москва,ул Алма-Атинская д.3 кор.1,ул,Алма-Атинская ,д.3 кор.1,7577879,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Алма-Атинская д.3 кор.2,Москва,ул Алма-Атинская д.3 кор.2,ул,Алма-Атинская ,д.3 кор.2,7577885,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Алма-Атинская д.4,Москва,ул Алма-Атинская д.4,ул,Алма-Атинская ,д.4,7577887,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Алма-Атинская д.5,Москва,ул Алма-Атинская д.5,ул,Алма-Атинская ,д.5,7577891,муниципальный округ Братеево,1986 +2281086,г Москва ул Алма-Атинская д.7 кор.2,Москва,ул Алма-Атинская д.7 кор.2,ул,Алма-Атинская ,д.7 кор.2,7577895,муниципальный округ Братеево,1990 +2281086,г Москва ул Алма-Атинская д.8 кор.1,Москва,ул Алма-Атинская д.8 кор.1,ул,Алма-Атинская ,д.8 кор.1,7577897,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Алма-Атинская д.9 кор.2,Москва,ул Алма-Атинская д.9 кор.2,ул,Алма-Атинская ,д.9 кор.2,7577902,муниципальный округ Братеево,1995 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.10 кор.1,Москва,ул Борисовские Пруды д.10 кор.1,ул,Борисовские Пруды ,д.10 кор.1,8235891,муниципальный округ Братеево,н.д. +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.10 кор.4,Москва,ул Борисовские Пруды д.10 кор.4,ул,Борисовские Пруды ,д.10 кор.4,7577993,муниципальный округ Братеево,1998 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.10 кор.6,Москва,ул Борисовские Пруды д.10 кор.6,ул,Борисовские Пруды ,д.10 кор.6,7577996,муниципальный округ Братеево,2000 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.12 кор.1,Москва,ул Борисовские Пруды д.12 кор.1,ул,Борисовские Пруды ,д.12 кор.1,7577998,муниципальный округ Братеево,1996 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.14 кор.1,Москва,ул Борисовские Пруды д.14 кор.1,ул,Борисовские Пруды ,д.14 кор.1,7577999,муниципальный округ Братеево,1995 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.14 кор.2,Москва,ул Борисовские Пруды д.14 кор.2,ул,Борисовские Пруды ,д.14 кор.2,7578002,муниципальный округ Братеево,1996 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.14 кор.3,Москва,ул Борисовские Пруды д.14 кор.3,ул,Борисовские Пруды ,д.14 кор.3,7578006,муниципальный округ Братеево,1996 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.14 кор.5,Москва,ул Борисовские Пруды д.14 кор.5,ул,Борисовские Пруды ,д.14 кор.5,7578010,муниципальный округ Братеево,1996 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.16 кор.1,Москва,ул Борисовские Пруды д.16 кор.1,ул,Борисовские Пруды ,д.16 кор.1,7578016,муниципальный округ Братеево,1996 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.16 кор.2,Москва,ул Борисовские Пруды д.16 кор.2,ул,Борисовские Пруды ,д.16 кор.2,7578020,муниципальный округ Братеево,1996 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.16 кор.3,Москва,ул Борисовские Пруды д.16 кор.3,ул,Борисовские Пруды ,д.16 кор.3,7578023,муниципальный округ Братеево,1996 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.16 кор.4,Москва,ул Борисовские Пруды д.16 кор.4,ул,Борисовские Пруды ,д.16 кор.4,7578026,муниципальный округ Братеево,1997 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.16 кор.5,Москва,ул Борисовские Пруды д.16 кор.5,ул,Борисовские Пруды ,д.16 кор.5,7578030,муниципальный округ Братеево,1999 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.16 кор.6,Москва,ул Борисовские Пруды д.16 кор.6,ул,Борисовские Пруды ,д.16 кор.6,7578035,муниципальный округ Братеево,1999 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.18 кор.1,Москва,ул Борисовские Пруды д.18 кор.1,ул,Борисовские Пруды ,д.18 кор.1,7578039,муниципальный округ Братеево,1986 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.18 кор.3,Москва,ул Борисовские Пруды д.18 кор.3,ул,Борисовские Пруды ,д.18 кор.3,7578040,муниципальный округ Братеево,1987 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.20 кор.1,Москва,ул Борисовские Пруды д.20 кор.1,ул,Борисовские Пруды ,д.20 кор.1,7578044,муниципальный округ Братеево,1986 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.20 кор.2,Москва,ул Борисовские Пруды д.20 кор.2,ул,Борисовские Пруды ,д.20 кор.2,7578049,муниципальный округ Братеево,1986 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.22 кор.1,Москва,ул Борисовские Пруды д.22 кор.1,ул,Борисовские Пруды ,д.22 кор.1,7578055,муниципальный округ Братеево,1986 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.22 кор.2,Москва,ул Борисовские Пруды д.22 кор.2,ул,Борисовские Пруды ,д.22 кор.2,7578060,муниципальный округ Братеево,1986 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.24/2,Москва,ул Борисовские Пруды д.24/2,ул,Борисовские Пруды ,д.24/2,7578065,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.28/1,Москва,ул Борисовские Пруды д.28/1,ул,Борисовские Пруды ,д.28/1,7578068,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.30,Москва,ул Борисовские Пруды д.30,ул,Борисовские Пруды ,д.30,7578071,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.32,Москва,ул Борисовские Пруды д.32,ул,Борисовские Пруды ,д.32,7578082,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.34 кор.1,Москва,ул Борисовские Пруды д.34 кор.1,ул,Борисовские Пруды ,д.34 кор.1,7578075,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.34 кор.2,Москва,ул Борисовские Пруды д.34 кор.2,ул,Борисовские Пруды ,д.34 кор.2,7578084,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.38,Москва,ул Борисовские Пруды д.38,ул,Борисовские Пруды ,д.38,7578087,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.42,Москва,ул Борисовские Пруды д.42,ул,Борисовские Пруды ,д.42,7578091,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.44,Москва,ул Борисовские Пруды д.44,ул,Борисовские Пруды ,д.44,7578093,муниципальный округ Братеево,1998 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.46 кор.2,Москва,ул Борисовские Пруды д.46 кор.2,ул,Борисовские Пруды ,д.46 кор.2,7578098,муниципальный округ Братеево,1989 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.48 кор.1,Москва,ул Борисовские Пруды д.48 кор.1,ул,Борисовские Пруды ,д.48 кор.1,7578100,муниципальный округ Братеево,1989 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.48 кор.2,Москва,ул Борисовские Пруды д.48 кор.2,ул,Борисовские Пруды ,д.48 кор.2,7578102,муниципальный округ Братеево,1989 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.6 кор.1,Москва,ул Борисовские Пруды д.6 кор.1,ул,Борисовские Пруды ,д.6 кор.1,7577985,муниципальный округ Братеево,1998 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.6 кор.2,Москва,ул Борисовские Пруды д.6 кор.2,ул,Борисовские Пруды ,д.6 кор.2,7577986,муниципальный округ Братеево,1998 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.8 кор.1,Москва,ул Борисовские Пруды д.8 кор.1,ул,Борисовские Пруды ,д.8 кор.1,8086846,муниципальный округ Братеево,1997 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.8 кор.3,Москва,ул Борисовские Пруды д.8 кор.3,ул,Борисовские Пруды ,д.8 кор.3,7577990,муниципальный округ Братеево,1997 +2281086,г Москва ул Братеевская д.10 кор.1,Москва,ул Братеевская д.10 кор.1,ул,Братеевская ,д.10 кор.1,7577912,муниципальный округ Братеево,1996 +2281086,г Москва ул Братеевская д.10 кор.3,Москва,ул Братеевская д.10 кор.3,ул,Братеевская ,д.10 кор.3,7577917,муниципальный округ Братеево,1997 +2281086,г Москва ул Братеевская д.10 кор.4,Москва,ул Братеевская д.10 кор.4,ул,Братеевская ,д.10 кор.4,7577925,муниципальный округ Братеево,1996 +2281086,г Москва ул Братеевская д.16 кор.1,Москва,ул Братеевская д.16 кор.1,ул,Братеевская ,д.16 кор.1,7577922,муниципальный округ Братеево,1997 +2281086,г Москва ул Братеевская д.16 кор.2,Москва,ул Братеевская д.16 кор.2,ул,Братеевская ,д.16 кор.2,7577926,муниципальный округ Братеево,1997 +2281086,г Москва ул Братеевская д.16 кор.6,Москва,ул Братеевская д.16 кор.6,ул,Братеевская ,д.16 кор.6,7577927,муниципальный округ Братеево,1997 +2281086,г Москва ул Братеевская д.18 кор.1,Москва,ул Братеевская д.18 кор.1,ул,Братеевская ,д.18 кор.1,8081449,муниципальный округ Братеево,2001 +2281086,г Москва ул Братеевская д.18 кор.3,Москва,ул Братеевская д.18 кор.3,ул,Братеевская ,д.18 кор.3,7577931,муниципальный округ Братеево,1997 +2281086,г Москва ул Братеевская д.18 кор.5,Москва,ул Братеевская д.18 кор.5,ул,Братеевская ,д.18 кор.5,7577933,муниципальный округ Братеево,1997 +2281086,г Москва ул Братеевская д.21,Москва,ул Братеевская д.21,ул,Братеевская ,д.21,7577936,муниципальный округ Братеево,1999 +2281086,г Москва ул Братеевская д.21 кор.1,Москва,ул Братеевская д.21 кор.1,ул,Братеевская ,д.21 кор.1,7577937,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Братеевская д.21 кор.2,Москва,ул Братеевская д.21 кор.2,ул,Братеевская ,д.21 кор.2,7577940,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Братеевская д.21 кор.3,Москва,ул Братеевская д.21 кор.3,ул,Братеевская ,д.21 кор.3,7577943,муниципальный округ Братеево,2000 +2281086,г Москва ул Братеевская д.21 кор.4,Москва,ул Братеевская д.21 кор.4,ул,Братеевская ,д.21 кор.4,8180365,муниципальный округ Братеево,2001 +2281086,г Москва ул Братеевская д.21 кор.5,Москва,ул Братеевская д.21 кор.5,ул,Братеевская ,д.21 кор.5,7577944,муниципальный округ Братеево,2000 +2281086,г Москва ул Братеевская д.23 кор.1,Москва,ул Братеевская д.23 кор.1,ул,Братеевская ,д.23 кор.1,7577946,муниципальный округ Братеево,1986 +2281086,г Москва ул Братеевская д.25 кор.1,Москва,ул Братеевская д.25 кор.1,ул,Братеевская ,д.25 кор.1,7577947,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Братеевская д.25 кор.3,Москва,ул Братеевская д.25 кор.3,ул,Братеевская ,д.25 кор.3,7577949,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Братеевская д.27 кор.1,Москва,ул Братеевская д.27 кор.1,ул,Братеевская ,д.27 кор.1,7577953,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Братеевская д.27 кор.2,Москва,ул Братеевская д.27 кор.2,ул,Братеевская ,д.27 кор.2,7577956,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Братеевская д.33 кор.1,Москва,ул Братеевская д.33 кор.1,ул,Братеевская ,д.33 кор.1,8086858,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Братеевская д.33 кор.2,Москва,ул Братеевская д.33 кор.2,ул,Братеевская ,д.33 кор.2,7577958,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Братеевская д.35 кор.3,Москва,ул Братеевская д.35 кор.3,ул,Братеевская ,д.35 кор.3,7577962,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Братеевская д.39/12,Москва,ул Братеевская д.39/12,ул,Братеевская ,д.39/12,7579088,муниципальный округ Братеево,1987 +2281086,г Москва ул Братеевская д.8 кор.3,Москва,ул Братеевская д.8 кор.3,ул,Братеевская ,д.8 кор.3,7577907,муниципальный округ Братеево,1997 +2281086,г Москва ул Братеевская д.8 кор.4,Москва,ул Братеевская д.8 кор.4,ул,Братеевская ,д.8 кор.4,7577910,муниципальный округ Братеево,1997 +2281086,г Москва ул Ключевая д.10 кор.2,Москва,ул Ключевая д.10 кор.2,ул,Ключевая ,д.10 кор.2,7578111,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Ключевая д.12 кор.1,Москва,ул Ключевая д.12 кор.1,ул,Ключевая ,д.12 кор.1,7578116,муниципальный округ Братеево,1986 +2281086,г Москва ул Ключевая д.16/29,Москва,ул Ключевая д.16/29,ул,Ключевая ,д.16/29,7578119,муниципальный округ Братеево,1987 +2281086,г Москва ул Ключевая д.18,Москва,ул Ключевая д.18,ул,Ключевая ,д.18,7578122,муниципальный округ Братеево,2001 +2281086,г Москва ул Ключевая д.20,Москва,ул Ключевая д.20,ул,Ключевая ,д.20,7578124,муниципальный округ Братеево,2001 +2281086,г Москва ул Ключевая д.22 кор.1,Москва,ул Ключевая д.22 кор.1,ул,Ключевая ,д.22 кор.1,7578128,муниципальный округ Братеево,1996 +2281086,г Москва ул Ключевая д.24 кор.1,Москва,ул Ключевая д.24 кор.1,ул,Ключевая ,д.24 кор.1,7578132,муниципальный округ Братеево,1996 +2281086,г Москва ул Ключевая д.24 кор.2,Москва,ул Ключевая д.24 кор.2,ул,Ключевая ,д.24 кор.2,7578136,муниципальный округ Братеево,1996 +2281086,г Москва ул Ключевая д.4 кор.1,Москва,ул Ключевая д.4 кор.1,ул,Ключевая ,д.4 кор.1,7578104,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Ключевая д.8 кор.1,Москва,ул Ключевая д.8 кор.1,ул,Ключевая ,д.8 кор.1,7578107,муниципальный округ Братеево,1986 +2281086,г Москва ул Ключевая д.8 кор.2,Москва,ул Ключевая д.8 кор.2,ул,Ключевая ,д.8 кор.2,7578108,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Паромная д.11/31,Москва,ул Паромная д.11/31,ул,Паромная ,д.11/31,7578172,муниципальный округ Братеево,1987 +2281086,г Москва ул Паромная д.3,Москва,ул Паромная д.3,ул,Паромная ,д.3,7578141,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Паромная д.7 кор.1,Москва,ул Паромная д.7 кор.1,ул,Паромная ,д.7 кор.1,7578147,муниципальный округ Братеево,1986 +2281086,г Москва ул Паромная д.7 кор.2,Москва,ул Паромная д.7 кор.2,ул,Паромная ,д.7 кор.2,7578150,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Паромная д.7 кор.3,Москва,ул Паромная д.7 кор.3,ул,Паромная ,д.7 кор.3,7578159,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Паромная д.9 кор.1,Москва,ул Паромная д.9 кор.1,ул,Паромная ,д.9 кор.1,7578165,муниципальный округ Братеево,1986 +2281087,г Москва наб Даниловская д.1/2,Москва,наб Даниловская д.1/2,наб,Даниловская ,д.1/2,7872490,муниципальный округ Даниловский,н.д. +2281087,г Москва наб Даниловская д.2 кор.1,Москва,наб Даниловская д.2 кор.1,наб,Даниловская ,д.2 кор.1,7872189,муниципальный округ Даниловский,1961 +2281087,г Москва наб Даниловская д.2 кор.2,Москва,наб Даниловская д.2 кор.2,наб,Даниловская ,д.2 кор.2,7872208,муниципальный округ Даниловский,1961 +2281087,г Москва наб Даниловская д.2 кор.3,Москва,наб Даниловская д.2 кор.3,наб,Даниловская ,д.2 кор.3,7872249,муниципальный округ Даниловский,1958 +2281087,г Москва наб Даниловская д.2 кор.4,Москва,наб Даниловская д.2 кор.4,наб,Даниловская ,д.2 кор.4,7872270,муниципальный округ Даниловский,1961 +2281087,г Москва наб Даниловская д.4 кор.2,Москва,наб Даниловская д.4 кор.2,наб,Даниловская ,д.4 кор.2,7872287,муниципальный округ Даниловский,1973 +2281087,г Москва наб Даниловская д.6 кор.1,Москва,наб Даниловская д.6 кор.1,наб,Даниловская ,д.6 кор.1,7872319,муниципальный округ Даниловский,1966 +2281087,г Москва наб Даниловская д.6 кор.2,Москва,наб Даниловская д.6 кор.2,наб,Даниловская ,д.6 кор.2,7872341,муниципальный округ Даниловский,1984 +2281087,г Москва наб Даниловская д.6 кор.3,Москва,наб Даниловская д.6 кор.3,наб,Даниловская ,д.6 кор.3,7872394,муниципальный округ Даниловский,1964 +2281087,г Москва наб Даниловская д.6 кор.4,Москва,наб Даниловская д.6 кор.4,наб,Даниловская ,д.6 кор.4,7872432,муниципальный округ Даниловский,1996 +2281087,г Москва наб Даниловская д.6 кор.5,Москва,наб Даниловская д.6 кор.5,наб,Даниловская ,д.6 кор.5,7872451,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва наб Дербеневская д.1,Москва,наб Дербеневская д.1,наб,Дербеневская ,д.1,7872791,муниципальный округ Даниловский,1959 +2281087,г Москва наб Дербеневская д.1/2,Москва,наб Дербеневская д.1/2,наб,Дербеневская ,д.1/2,7872799,муниципальный округ Даниловский,1941 +2281087,г Москва наб Дербеневская д.11А,Москва,наб Дербеневская д.11А,наб,Дербеневская ,д.11А,7872821,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва наб Дербеневская д.13/17 кор.1,Москва,наб Дербеневская д.13/17 кор.1,наб,Дербеневская ,д.13/17 кор.1,7873344,муниципальный округ Даниловский,1961 +2281087,г Москва наб Дербеневская д.13/17 кор.2,Москва,наб Дербеневская д.13/17 кор.2,наб,Дербеневская ,д.13/17 кор.2,7873357,муниципальный округ Даниловский,1964 +2281087,г Москва наб Дербеневская д.13/17 кор.3,Москва,наб Дербеневская д.13/17 кор.3,наб,Дербеневская ,д.13/17 кор.3,7873375,муниципальный округ Даниловский,1961 +2281087,г Москва наб Дербеневская д.13/17 кор.4,Москва,наб Дербеневская д.13/17 кор.4,наб,Дербеневская ,д.13/17 кор.4,7873389,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва наб Дербеневская д.13/17 кор.5,Москва,наб Дербеневская д.13/17 кор.5,наб,Дербеневская ,д.13/17 кор.5,7873409,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва наб Крутицкая д.11,Москва,наб Крутицкая д.11,наб,Крутицкая ,д.11,7875145,муниципальный округ Даниловский,1969 +2281087,г Москва наб Крутицкая д.13,Москва,наб Крутицкая д.13,наб,Крутицкая ,д.13,7875155,муниципальный округ Даниловский,1967 +2281087,г Москва наб Крутицкая д.15,Москва,наб Крутицкая д.15,наб,Крутицкая ,д.15,7875165,муниципальный округ Даниловский,1963 +2281087,г Москва наб Крутицкая д.17,Москва,наб Крутицкая д.17,наб,Крутицкая ,д.17,7875168,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва наб Крутицкая д.19,Москва,наб Крутицкая д.19,наб,Крутицкая ,д.19,8351838,муниципальный округ Даниловский,2001 +2281087,г Москва наб Крутицкая д.21,Москва,наб Крутицкая д.21,наб,Крутицкая ,д.21,7875173,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва наб Крутицкая д.25,Москва,наб Крутицкая д.25,наб,Крутицкая ,д.25,7875176,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва наб Крутицкая д.5,Москва,наб Крутицкая д.5,наб,Крутицкая ,д.5,7875185,муниципальный округ Даниловский,1963 +2281087,г Москва наб Крутицкая д.7,Москва,наб Крутицкая д.7,наб,Крутицкая ,д.7,7875187,муниципальный округ Даниловский,1963 +2281087,г Москва наб Крутицкая д.9,Москва,наб Крутицкая д.9,наб,Крутицкая ,д.9,7875196,муниципальный округ Даниловский,1963 +2281087,г Москва наб Павелецкая д.10 кор.1,Москва,наб Павелецкая д.10 кор.1,наб,Павелецкая ,д.10 кор.1,7875850,муниципальный округ Даниловский,1957 +2281087,г Москва наб Павелецкая д.10 кор.2,Москва,наб Павелецкая д.10 кор.2,наб,Павелецкая ,д.10 кор.2,7875855,муниципальный округ Даниловский,1958 +2281087,г Москва наб Павелецкая д.10 кор.3,Москва,наб Павелецкая д.10 кор.3,наб,Павелецкая ,д.10 кор.3,7875871,муниципальный округ Даниловский,1957 +2281087,г Москва наб Павелецкая д.4,Москва,наб Павелецкая д.4,наб,Павелецкая ,д.4,7875839,муниципальный округ Даниловский,1956 +2281087,г Москва пер Духовской д.10,Москва,пер Духовской д.10,пер,Духовской ,д.10,7873847,муниципальный округ Даниловский,1987 +2281087,г Москва пер Духовской д.12,Москва,пер Духовской д.12,пер,Духовской ,д.12,7873866,муниципальный округ Даниловский,1983 +2281087,г Москва пер Духовской д.12А,Москва,пер Духовской д.12А,пер,Духовской ,д.12А,7873875,муниципальный округ Даниловский,1982 +2281087,г Москва пер Духовской д.14,Москва,пер Духовской д.14,пер,Духовской ,д.14,7873878,муниципальный округ Даниловский,1981 +2281087,г Москва пер Духовской д.16,Москва,пер Духовской д.16,пер,Духовской ,д.16,7874655,муниципальный округ Даниловский,1980 +2281087,г Москва пер Духовской д.20 кор.2,Москва,пер Духовской д.20 кор.2,пер,Духовской ,д.20 кор.2,7874660,муниципальный округ Даниловский,1964 +2281087,г Москва пер Духовской д.20 кор.А,Москва,пер Духовской д.20 кор.А,пер,Духовской ,д.20 кор.А,7874946,муниципальный округ Даниловский,1959 +2281087,г Москва пер Духовской д.20 кор.Б,Москва,пер Духовской д.20 кор.Б,пер,Духовской ,д.20 кор.Б,7874948,муниципальный округ Даниловский,1958 +2281087,г Москва пер Духовской д.22А,Москва,пер Духовской д.22А,пер,Духовской ,д.22А,7874978,муниципальный округ Даниловский,1975 +2281087,г Москва пер Кожевнический 2-й д.1,Москва,пер Кожевнический 2-й д.1,пер,Кожевнический 2-й ,д.1,7875002,муниципальный округ Даниловский,1984 +2281087,г Москва пер Кожевнический 2-й д.10/11,Москва,пер Кожевнический 2-й д.10/11,пер,Кожевнический 2-й ,д.10/11,7875014,муниципальный округ Даниловский,1860 +2281087,г Москва пер Кожевнический 2-й д.3,Москва,пер Кожевнический 2-й д.3,пер,Кожевнический 2-й ,д.3,7875021,муниципальный округ Даниловский,1907 +2281087,г Москва пер Ослябинский д.3,Москва,пер Ослябинский д.3,пер,Ослябинский ,д.3,7875832,муниципальный округ Даниловский,1975 +2281087,г Москва пер Павловский 1-й д.5,Москва,пер Павловский 1-й д.5,пер,Павловский 1-й ,д.5,7876060,муниципальный округ Даниловский,1975 +2281087,г Москва пер Павловский 2-й д.1,Москва,пер Павловский 2-й д.1,пер,Павловский 2-й ,д.1,7876063,муниципальный округ Даниловский,1910 +2281087,г Москва пер Павловский 2-й д.13,Москва,пер Павловский 2-й д.13,пер,Павловский 2-й ,д.13,7876072,муниципальный округ Даниловский,1966 +2281087,г Москва пер Павловский 2-й д.15,Москва,пер Павловский 2-й д.15,пер,Павловский 2-й ,д.15,7876080,муниципальный округ Даниловский,1966 +2281087,г Москва пер Павловский 2-й д.20,Москва,пер Павловский 2-й д.20,пер,Павловский 2-й ,д.20,7876082,муниципальный округ Даниловский,1976 +2281087,г Москва пер Павловский 2-й д.26,Москва,пер Павловский 2-й д.26,пер,Павловский 2-й ,д.26,7876090,муниципальный округ Даниловский,1885 +2281087,г Москва пер Павловский 2-й д.3,Москва,пер Павловский 2-й д.3,пер,Павловский 2-й ,д.3,7876098,муниципальный округ Даниловский,1910 +2281087,г Москва пер Павловский 3-й д.14,Москва,пер Павловский 3-й д.14,пер,Павловский 3-й ,д.14,7876113,муниципальный округ Даниловский,1969 +2281087,г Москва пер Пересветов д.1 кор.2,Москва,пер Пересветов д.1 кор.2,пер,Пересветов ,д.1 кор.2,7876128,муниципальный округ Даниловский,1929 +2281087,г Москва пер Пересветов д.2/3,Москва,пер Пересветов д.2/3,пер,Пересветов ,д.2/3,7876130,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва пер Пересветов д.3,Москва,пер Пересветов д.3,пер,Пересветов ,д.3,7876144,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва пер Пересветов д.4 кор.1,Москва,пер Пересветов д.4 кор.1,пер,Пересветов ,д.4 кор.1,7876147,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва пер Пересветов д.4 кор.2,Москва,пер Пересветов д.4 кор.2,пер,Пересветов ,д.4 кор.2,7876158,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва пер Пересветов д.5,Москва,пер Пересветов д.5,пер,Пересветов ,д.5,7876159,муниципальный округ Даниловский,1934 +2281087,г Москва пер Пересветов д.6,Москва,пер Пересветов д.6,пер,Пересветов ,д.6,7876168,муниципальный округ Даниловский,1927 +2281087,г Москва пер Пересветов д.7 кор.1,Москва,пер Пересветов д.7 кор.1,пер,Пересветов ,д.7 кор.1,7876170,муниципальный округ Даниловский,1957 +2281087,г Москва проезд Автозаводский 2-й д.2,Москва,проезд Автозаводский 2-й д.2,проезд,Автозаводский 2-й ,д.2,7871146,муниципальный округ Даниловский,1938 +2281087,г Москва проезд Автозаводский 2-й д.3,Москва,проезд Автозаводский 2-й д.3,проезд,Автозаводский 2-й ,д.3,7871148,муниципальный округ Даниловский,1956 +2281087,г Москва проезд Автозаводский 2-й д.3А,Москва,проезд Автозаводский 2-й д.3А,проезд,Автозаводский 2-й ,д.3А,7871204,муниципальный округ Даниловский,1958 +2281087,г Москва проезд Автозаводский 2-й д.5,Москва,проезд Автозаводский 2-й д.5,проезд,Автозаводский 2-й ,д.5,7871164,муниципальный округ Даниловский,1954 +2281087,г Москва проезд Автозаводский 2-й д.ЗА,Москва,проезд Автозаводский 2-й д.ЗА,проезд,Автозаводский 2-й ,д.ЗА,7871161,муниципальный округ Даниловский,н.д. +2281087,г Москва проезд Автозаводский 3-й д.4,Москва,проезд Автозаводский 3-й д.4,проезд,Автозаводский 3-й ,д.4,7871165,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва проезд Жуков д.21,Москва,проезд Жуков д.21,проезд,Жуков ,д.21,7874970,муниципальный округ Даниловский,1911 +2281087,г Москва проезд Кожуховский 1-й д.1/7,Москва,проезд Кожуховский 1-й д.1/7,проезд,Кожуховский 1-й ,д.1/7,7875028,муниципальный округ Даниловский,1954 +2281087,г Москва проезд Кожуховский 1-й д.11,Москва,проезд Кожуховский 1-й д.11,проезд,Кожуховский 1-й ,д.11,7875042,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва проезд Кожуховский 1-й д.11А,Москва,проезд Кожуховский 1-й д.11А,проезд,Кожуховский 1-й ,д.11А,7875049,муниципальный округ Даниловский,1958 +2281087,г Москва проезд Кожуховский 1-й д.19 кор.1,Москва,проезд Кожуховский 1-й д.19 кор.1,проезд,Кожуховский 1-й ,д.19 кор.1,7875062,муниципальный округ Даниловский,1958 +2281087,г Москва проезд Кожуховский 1-й д.19 кор.2,Москва,проезд Кожуховский 1-й д.19 кор.2,проезд,Кожуховский 1-й ,д.19 кор.2,7875063,муниципальный округ Даниловский,1958 +2281087,г Москва проезд Кожуховский 1-й д.19 кор.3,Москва,проезд Кожуховский 1-й д.19 кор.3,проезд,Кожуховский 1-й ,д.19 кор.3,7875076,муниципальный округ Даниловский,1959 +2281087,г Москва проезд Кожуховский 1-й д.9,Москва,проезд Кожуховский 1-й д.9,проезд,Кожуховский 1-й ,д.9,7875078,муниципальный округ Даниловский,1954 +2281087,г Москва проезд Кожуховский 2-й д.15 кор.1,Москва,проезд Кожуховский 2-й д.15 кор.1,проезд,Кожуховский 2-й ,д.15 кор.1,7875094,муниципальный округ Даниловский,1957 +2281087,г Москва проезд Кожуховский 2-й д.15 кор.2,Москва,проезд Кожуховский 2-й д.15 кор.2,проезд,Кожуховский 2-й ,д.15 кор.2,7875096,муниципальный округ Даниловский,1950 +2281087,г Москва проезд Кожуховский 2-й д.15 кор.3,Москва,проезд Кожуховский 2-й д.15 кор.3,проезд,Кожуховский 2-й ,д.15 кор.3,7875103,муниципальный округ Даниловский,1950 +2281087,г Москва проезд Кожуховский 2-й д.9,Москва,проезд Кожуховский 2-й д.9,проезд,Кожуховский 2-й ,д.9,7875112,муниципальный округ Даниловский,1950 +2281087,г Москва проезд Михайловский Нижн. 1-й д.16,Москва,проезд Михайловский Нижн. 1-й д.16,проезд,Михайловский Нижн. 1-й ,д.16,7875802,муниципальный округ Даниловский,1974 +2281087,г Москва проезд Михайловский Нижн. 1-й д.18,Москва,проезд Михайловский Нижн. 1-й д.18,проезд,Михайловский Нижн. 1-й ,д.18,7875811,муниципальный округ Даниловский,1974 +2281087,г Москва проезд Павелецкий 1-й д.1/42 кор.1,Москва,проезд Павелецкий 1-й д.1/42 кор.1,проезд,Павелецкий 1-й ,д.1/42 кор.1,7875886,муниципальный округ Даниловский,1957 +2281087,г Москва проезд Павелецкий 1-й д.1/42 кор.2,Москва,проезд Павелецкий 1-й д.1/42 кор.2,проезд,Павелецкий 1-й ,д.1/42 кор.2,7875889,муниципальный округ Даниловский,1959 +2281087,г Москва проезд Павелецкий 1-й д.4 кор.2,Москва,проезд Павелецкий 1-й д.4 кор.2,проезд,Павелецкий 1-й ,д.4 кор.2,7875896,муниципальный округ Даниловский,н.д. +2281087,г Москва проезд Павелецкий 1-й д.4 кор.3,Москва,проезд Павелецкий 1-й д.4 кор.3,проезд,Павелецкий 1-й ,д.4 кор.3,7875901,муниципальный округ Даниловский,н.д. +2281087,г Москва проезд Павелецкий 2-й д.4 кор.2,Москва,проезд Павелецкий 2-й д.4 кор.2,проезд,Павелецкий 2-й ,д.4 кор.2,7882784,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва проезд Павелецкий 2-й д.4 кор.3,Москва,проезд Павелецкий 2-й д.4 кор.3,проезд,Павелецкий 2-й ,д.4 кор.3,7882796,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва проезд Павелецкий 2-й д.6,Москва,проезд Павелецкий 2-й д.6,проезд,Павелецкий 2-й ,д.6,7875905,муниципальный округ Даниловский,1966 +2281087,г Москва проезд Павелецкий 2-й д.8,Москва,проезд Павелецкий 2-й д.8,проезд,Павелецкий 2-й ,д.8,7875914,муниципальный округ Даниловский,1966 +2281087,г Москва проезд Павелецкий 3-й д.11,Москва,проезд Павелецкий 3-й д.11,проезд,Павелецкий 3-й ,д.11,7875919,муниципальный округ Даниловский,1959 +2281087,г Москва проезд Павелецкий 3-й д.11А,Москва,проезд Павелецкий 3-й д.11А,проезд,Павелецкий 3-й ,д.11А,7875936,муниципальный округ Даниловский,1974 +2281087,г Москва проезд Павелецкий 3-й д.5,Москва,проезд Павелецкий 3-й д.5,проезд,Павелецкий 3-й ,д.5,7875939,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва проезд Павелецкий 3-й д.6 кор.А,Москва,проезд Павелецкий 3-й д.6 кор.А,проезд,Павелецкий 3-й ,д.6 кор.А,7875949,муниципальный округ Даниловский,1963 +2281087,г Москва проезд Павелецкий 3-й д.6 кор.Б,Москва,проезд Павелецкий 3-й д.6 кор.Б,проезд,Павелецкий 3-й ,д.6 кор.Б,7875953,муниципальный округ Даниловский,1961 +2281087,г Москва проезд Павелецкий 3-й д.6 кор.В,Москва,проезд Павелецкий 3-й д.6 кор.В,проезд,Павелецкий 3-й ,д.6 кор.В,7875960,муниципальный округ Даниловский,1961 +2281087,г Москва проезд Павелецкий 3-й д.6 кор.Г,Москва,проезд Павелецкий 3-й д.6 кор.Г,проезд,Павелецкий 3-й ,д.6 кор.Г,7875968,муниципальный округ Даниловский,1963 +2281087,г Москва проезд Павелецкий 3-й д.7 кор.1,Москва,проезд Павелецкий 3-й д.7 кор.1,проезд,Павелецкий 3-й ,д.7 кор.1,7875972,муниципальный округ Даниловский,1958 +2281087,г Москва проезд Павелецкий 3-й д.7 кор.2,Москва,проезд Павелецкий 3-й д.7 кор.2,проезд,Павелецкий 3-й ,д.7 кор.2,7875974,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва проезд Павелецкий 3-й д.7 кор.3,Москва,проезд Павелецкий 3-й д.7 кор.3,проезд,Павелецкий 3-й ,д.7 кор.3,7875983,муниципальный округ Даниловский,1958 +2281087,г Москва проезд Павелецкий 3-й д.7 кор.4,Москва,проезд Павелецкий 3-й д.7 кор.4,проезд,Павелецкий 3-й ,д.7 кор.4,7875993,муниципальный округ Даниловский,1957 +2281087,г Москва проезд Павелецкий 3-й д.9,Москва,проезд Павелецкий 3-й д.9,проезд,Павелецкий 3-й ,д.9,7876001,муниципальный округ Даниловский,1961 +2281087,г Москва проезд Павелецкий 3-й д.9А,Москва,проезд Павелецкий 3-й д.9А,проезд,Павелецкий 3-й ,д.9А,7876005,муниципальный округ Даниловский,1961 +2281087,г Москва проезд Рощинский 4-й д.16,Москва,проезд Рощинский 4-й д.16,проезд,Рощинский 4-й ,д.16,7876214,муниципальный округ Даниловский,1958 +2281087,г Москва проезд Рощинский 4-й д.7/16,Москва,проезд Рощинский 4-й д.7/16,проезд,Рощинский 4-й ,д.7/16,7876216,муниципальный округ Даниловский,1974 +2281087,г Москва проезд Рощинский 4-й д.7/17,Москва,проезд Рощинский 4-й д.7/17,проезд,Рощинский 4-й ,д.7/17,8121437,муниципальный округ Даниловский,1977 +2281087,г Москва проезд Рощинский 4-й д.8 кор.2,Москва,проезд Рощинский 4-й д.8 кор.2,проезд,Рощинский 4-й ,д.8 кор.2,7876222,муниципальный округ Даниловский,1959 +2281087,г Москва проезд Рощинский 5-й д.7/8,Москва,проезд Рощинский 5-й д.7/8,проезд,Рощинский 5-й ,д.7/8,7876231,муниципальный округ Даниловский,1978 +2281087,г Москва проезд Рощинский 6-й д.1,Москва,проезд Рощинский 6-й д.1,проезд,Рощинский 6-й ,д.1,7876237,муниципальный округ Даниловский,1938 +2281087,г Москва ул Автозаводская д.11,Москва,ул Автозаводская д.11,ул,Автозаводская ,д.11,7606353,муниципальный округ Даниловский,1961 +2281087,г Москва ул Автозаводская д.13/1,Москва,ул Автозаводская д.13/1,ул,Автозаводская ,д.13/1,7606358,муниципальный округ Даниловский,1958 +2281087,г Москва ул Автозаводская д.2,Москва,ул Автозаводская д.2,ул,Автозаводская ,д.2,7606363,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Автозаводская д.3,Москва,ул Автозаводская д.3,ул,Автозаводская ,д.3,7606365,муниципальный округ Даниловский,1957 +2281087,г Москва ул Автозаводская д.4,Москва,ул Автозаводская д.4,ул,Автозаводская ,д.4,7606372,муниципальный округ Даниловский,1958 +2281087,г Москва ул Автозаводская д.5,Москва,ул Автозаводская д.5,ул,Автозаводская ,д.5,7606376,муниципальный округ Даниловский,1956 +2281087,г Москва ул Автозаводская д.6,Москва,ул Автозаводская д.6,ул,Автозаводская ,д.6,7606295,муниципальный округ Даниловский,1955 +2281087,г Москва ул Автозаводская д.7,Москва,ул Автозаводская д.7,ул,Автозаводская ,д.7,7610456,муниципальный округ Даниловский,1957 +2281087,г Москва ул Автозаводская д.8,Москва,ул Автозаводская д.8,ул,Автозаводская ,д.8,7610455,муниципальный округ Даниловский,1957 +2281087,г Москва ул Автозаводская д.9,Москва,ул Автозаводская д.9,ул,Автозаводская ,д.9,7610453,муниципальный округ Даниловский,1955 +2281087,г Москва ул Велозаводская д.2,Москва,ул Велозаводская д.2,ул,Велозаводская ,д.2,7610458,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва ул Велозаводская д.2 кор.1,Москва,ул Велозаводская д.2 кор.1,ул,Велозаводская ,д.2 кор.1,7610460,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва ул Велозаводская д.2 кор.2,Москва,ул Велозаводская д.2 кор.2,ул,Велозаводская ,д.2 кор.2,7610459,муниципальный округ Даниловский,1961 +2281087,г Москва ул Велозаводская д.2 кор.3,Москва,ул Велозаводская д.2 кор.3,ул,Велозаводская ,д.2 кор.3,7871216,муниципальный округ Даниловский,2010 +2281087,г Москва ул Велозаводская д.6,Москва,ул Велозаводская д.6,ул,Велозаводская ,д.6,7871266,муниципальный округ Даниловский,1940 +2281087,г Москва ул Велозаводская д.6А,Москва,ул Велозаводская д.6А,ул,Велозаводская ,д.6А,7871274,муниципальный округ Даниловский,1956 +2281087,г Москва ул Восточная д.1 кор.1,Москва,ул Восточная д.1 кор.1,ул,Восточная ,д.1 кор.1,7871282,муниципальный округ Даниловский,1931 +2281087,г Москва ул Восточная д.11 кор.1,Москва,ул Восточная д.11 кор.1,ул,Восточная ,д.11 кор.1,7871320,муниципальный округ Даниловский,1973 +2281087,г Москва ул Восточная д.13,Москва,ул Восточная д.13,ул,Восточная ,д.13,7871334,муниципальный округ Даниловский,1980 +2281087,г Москва ул Восточная д.15/6,Москва,ул Восточная д.15/6,ул,Восточная ,д.15/6,7871374,муниципальный округ Даниловский,1970 +2281087,г Москва ул Восточная д.2 кор.1,Москва,ул Восточная д.2 кор.1,ул,Восточная ,д.2 кор.1,7871737,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Восточная д.2 кор.2,Москва,ул Восточная д.2 кор.2,ул,Восточная ,д.2 кор.2,7871878,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Восточная д.2 кор.3,Москва,ул Восточная д.2 кор.3,ул,Восточная ,д.2 кор.3,7871884,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Восточная д.2 кор.4,Москва,ул Восточная д.2 кор.4,ул,Восточная ,д.2 кор.4,7871913,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Восточная д.2 кор.5,Москва,ул Восточная д.2 кор.5,ул,Восточная ,д.2 кор.5,7871921,муниципальный округ Даниловский,1959 +2281087,г Москва ул Восточная д.5,Москва,ул Восточная д.5,ул,Восточная ,д.5,7871938,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва ул Восточная д.7,Москва,ул Восточная д.7,ул,Восточная ,д.7,7871952,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва ул Восточная д.9,Москва,ул Восточная д.9,ул,Восточная ,д.9,7871971,муниципальный округ Даниловский,2010 +2281087,г Москва ул Городская д.1,Москва,ул Городская д.1,ул,Городская ,д.1,7871987,муниципальный округ Даниловский,1927 +2281087,г Москва ул Городская д.2,Москва,ул Городская д.2,ул,Городская ,д.2,7872045,муниципальный округ Даниловский,1900 +2281087,г Москва ул Городская д.3,Москва,ул Городская д.3,ул,Городская ,д.3,7872050,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва ул Городская д.4,Москва,ул Городская д.4,ул,Городская ,д.4,7872087,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Городская д.5,Москва,ул Городская д.5,ул,Городская ,д.5,7872100,муниципальный округ Даниловский,1929 +2281087,г Москва ул Городская д.6,Москва,ул Городская д.6,ул,Городская ,д.6,7872146,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Городская д.9,Москва,ул Городская д.9,ул,Городская ,д.9,7872177,муниципальный округ Даниловский,1958 +2281087,г Москва ул Дербеневская д.1,Москва,ул Дербеневская д.1,ул,Дербеневская ,д.1,7873640,муниципальный округ Даниловский,1959 +2281087,г Москва ул Дербеневская д.10,Москва,ул Дербеневская д.10,ул,Дербеневская ,д.10,7873761,муниципальный округ Даниловский,1896 +2281087,г Москва ул Дербеневская д.14 кор.2,Москва,ул Дербеневская д.14 кор.2,ул,Дербеневская ,д.14 кор.2,7873655,муниципальный округ Даниловский,1900 +2281087,г Москва ул Дербеневская д.14 кор.3,Москва,ул Дербеневская д.14 кор.3,ул,Дербеневская ,д.14 кор.3,7873719,муниципальный округ Даниловский,1907 +2281087,г Москва ул Дербеневская д.14 кор.5,Москва,ул Дербеневская д.14 кор.5,ул,Дербеневская ,д.14 кор.5,7873736,муниципальный округ Даниловский,1903 +2281087,г Москва ул Дербеневская д.18,Москва,ул Дербеневская д.18,ул,Дербеневская ,д.18,7873770,муниципальный округ Даниловский,1900 +2281087,г Москва ул Дербеневская д.18 кор.1,Москва,ул Дербеневская д.18 кор.1,ул,Дербеневская ,д.18 кор.1,7873784,муниципальный округ Даниловский,1958 +2281087,г Москва ул Дубининская д.57 кор.4,Москва,ул Дубининская д.57 кор.4,ул,Дубининская ,д.57 кор.4,7873795,муниципальный округ Даниловский,1958 +2281087,г Москва ул Дубининская д.57 кор.5,Москва,ул Дубининская д.57 кор.5,ул,Дубининская ,д.57 кор.5,7873802,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Дубининская д.65 кор.1,Москва,ул Дубининская д.65 кор.1,ул,Дубининская ,д.65 кор.1,7873805,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Дубининская д.65 кор.2,Москва,ул Дубининская д.65 кор.2,ул,Дубининская ,д.65 кор.2,7873819,муниципальный округ Даниловский,1963 +2281087,г Москва ул Дубининская д.65 кор.3,Москва,ул Дубининская д.65 кор.3,ул,Дубининская ,д.65 кор.3,7873821,муниципальный округ Даниловский,1964 +2281087,г Москва ул Дубининская д.84,Москва,ул Дубининская д.84,ул,Дубининская ,д.84,7873831,муниципальный округ Даниловский,1974 +2281087,г Москва ул Дубининская д.88,Москва,ул Дубининская д.88,ул,Дубининская ,д.88,7721263,муниципальный округ Даниловский,1975 +2281087,г Москва ул Кожевнический Вражек д.3,Москва,ул Кожевнический Вражек д.3,ул,Кожевнический Вражек ,д.3,7874997,муниципальный округ Даниловский,1979 +2281087,г Москва ул Кожуховская 5-я д.10,Москва,ул Кожуховская 5-я д.10,ул,Кожуховская 5-я ,д.10,7875116,муниципальный округ Даниловский,1959 +2281087,г Москва ул Кожуховская 5-я д.10 кор.1,Москва,ул Кожуховская 5-я д.10 кор.1,ул,Кожуховская 5-я ,д.10 кор.1,7875119,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва ул Кожуховская 5-я д.3,Москва,ул Кожуховская 5-я д.3,ул,Кожуховская 5-я ,д.3,7875126,муниципальный округ Даниловский,1957 +2281087,г Москва ул Кожуховская 5-я д.4,Москва,ул Кожуховская 5-я д.4,ул,Кожуховская 5-я ,д.4,7881477,муниципальный округ Даниловский,1949 +2281087,г Москва ул Кожуховская 5-я д.6,Москва,ул Кожуховская 5-я д.6,ул,Кожуховская 5-я ,д.6,7875128,муниципальный округ Даниловский,1950 +2281087,г Москва ул Кожуховская 5-я д.8,Москва,ул Кожуховская 5-я д.8,ул,Кожуховская 5-я ,д.8,7875138,муниципальный округ Даниловский,1957 +2281087,г Москва ул Ленинская Слобода д.4,Москва,ул Ленинская Слобода д.4,ул,Ленинская Слобода ,д.4,7875219,муниципальный округ Даниловский,1958 +2281087,г Москва ул Ленинская Слобода д.7,Москва,ул Ленинская Слобода д.7,ул,Ленинская Слобода ,д.7,7875226,муниципальный округ Даниловский,1924 +2281087,г Москва ул Лестева д.11,Москва,ул Лестева д.11,ул,Лестева ,д.11,7875232,муниципальный округ Даниловский,1927 +2281087,г Москва ул Лестева д.13 кор.3,Москва,ул Лестева д.13 кор.3,ул,Лестева ,д.13 кор.3,7875238,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва ул Лестева д.15 кор.1,Москва,ул Лестева д.15 кор.1,ул,Лестева ,д.15 кор.1,7875248,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва ул Лестева д.15 кор.2,Москва,ул Лестева д.15 кор.2,ул,Лестева ,д.15 кор.2,7875253,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва ул Лестева д.16,Москва,ул Лестева д.16,ул,Лестева ,д.16,7875278,муниципальный округ Даниловский,1930 +2281087,г Москва ул Лестева д.17,Москва,ул Лестева д.17,ул,Лестева ,д.17,7875279,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва ул Лестева д.18,Москва,ул Лестева д.18,ул,Лестева ,д.18,7875285,муниципальный округ Даниловский,1930 +2281087,г Москва ул Лестева д.19 кор.1,Москва,ул Лестева д.19 кор.1,ул,Лестева ,д.19 кор.1,7875291,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва ул Лестева д.19 кор.2,Москва,ул Лестева д.19 кор.2,ул,Лестева ,д.19 кор.2,7875302,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва ул Лестева д.20,Москва,ул Лестева д.20,ул,Лестева ,д.20,7875306,муниципальный округ Даниловский,1963 +2281087,г Москва ул Лестева д.21 кор.2,Москва,ул Лестева д.21 кор.2,ул,Лестева ,д.21 кор.2,7875325,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва ул Лестева д.21/61 кор.1,Москва,ул Лестева д.21/61 кор.1,ул,Лестева ,д.21/61 кор.1,7875319,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва ул Лестева д.22,Москва,ул Лестева д.22,ул,Лестева ,д.22,7875349,муниципальный округ Даниловский,1930 +2281087,г Москва ул Лестева д.26,Москва,ул Лестева д.26,ул,Лестева ,д.26,7875352,муниципальный округ Даниловский,1963 +2281087,г Москва ул Лобанова д.2/21,Москва,ул Лобанова д.2/21,ул,Лобанова ,д.2/21,7875362,муниципальный округ Даниловский,1957 +2281087,г Москва ул Лобанова д.4,Москва,ул Лобанова д.4,ул,Лобанова ,д.4,7558648,муниципальный округ Даниловский,1957 +2281087,г Москва ул Лобанова д.5,Москва,ул Лобанова д.5,ул,Лобанова ,д.5,7875376,муниципальный округ Даниловский,1958 +2281087,г Москва ул Лобанова д.6,Москва,ул Лобанова д.6,ул,Лобанова ,д.6,8063650,муниципальный округ Даниловский,1956 +2281087,г Москва ул Лобанова д.7 кор.1,Москва,ул Лобанова д.7 кор.1,ул,Лобанова ,д.7 кор.1,7875379,муниципальный округ Даниловский,1969 +2281087,г Москва ул Лобанова д.7 кор.2,Москва,ул Лобанова д.7 кор.2,ул,Лобанова ,д.7 кор.2,7875389,муниципальный округ Даниловский,1970 +2281087,г Москва ул Лобанова д.9,Москва,ул Лобанова д.9,ул,Лобанова ,д.9,7875393,муниципальный округ Даниловский,1970 +2281087,г Москва ул Люсиновская д.53,Москва,ул Люсиновская д.53,ул,Люсиновская ,д.53,7875418,муниципальный округ Даниловский,1955 +2281087,г Москва ул Люсиновская д.55,Москва,ул Люсиновская д.55,ул,Люсиновская ,д.55,7875416,муниципальный округ Даниловский,1958 +2281087,г Москва ул Люсиновская д.60,Москва,ул Люсиновская д.60,ул,Люсиновская ,д.60,7875422,муниципальный округ Даниловский,1969 +2281087,г Москва ул Люсиновская д.64,Москва,ул Люсиновская д.64,ул,Люсиновская ,д.64,7875427,муниципальный округ Даниловский,1925 +2281087,г Москва ул Люсиновская д.64 кор.1,Москва,ул Люсиновская д.64 кор.1,ул,Люсиновская ,д.64 кор.1,7875433,муниципальный округ Даниловский,1925 +2281087,г Москва ул Люсиновская д.66,Москва,ул Люсиновская д.66,ул,Люсиновская ,д.66,7875439,муниципальный округ Даниловский,1925 +2281087,г Москва ул Люсиновская д.66 кор.1,Москва,ул Люсиновская д.66 кор.1,ул,Люсиновская ,д.66 кор.1,7875446,муниципальный округ Даниловский,1925 +2281087,г Москва ул Люсиновская д.68,Москва,ул Люсиновская д.68,ул,Люсиновская ,д.68,7875454,муниципальный округ Даниловский,1927 +2281087,г Москва ул Люсиновская д.68 кор.1,Москва,ул Люсиновская д.68 кор.1,ул,Люсиновская ,д.68 кор.1,7875459,муниципальный округ Даниловский,1927 +2281087,г Москва ул Люсиновская д.72,Москва,ул Люсиновская д.72,ул,Люсиновская ,д.72,7875465,муниципальный округ Даниловский,1961 +2281087,г Москва ул Мастеркова д.1,Москва,ул Мастеркова д.1,ул,Мастеркова ,д.1,8458710,муниципальный округ Даниловский,2011 +2281087,г Москва ул Мастеркова д.3,Москва,ул Мастеркова д.3,ул,Мастеркова ,д.3,7875605,муниципальный округ Даниловский,1959 +2281087,г Москва ул Мытная д.23,Москва,ул Мытная д.23,ул,Мытная ,д.23,7875587,муниципальный округ Даниловский,1925 +2281087,г Москва ул Мытная д.23 кор.1,Москва,ул Мытная д.23 кор.1,ул,Мытная ,д.23 кор.1,7875623,муниципальный округ Даниловский,1925 +2281087,г Москва ул Мытная д.25,Москва,ул Мытная д.25,ул,Мытная ,д.25,7875626,муниципальный округ Даниловский,1926 +2281087,г Москва ул Мытная д.25 кор.1,Москва,ул Мытная д.25 кор.1,ул,Мытная ,д.25 кор.1,7875636,муниципальный округ Даниловский,1927 +2281087,г Москва ул Мытная д.27,Москва,ул Мытная д.27,ул,Мытная ,д.27,7875640,муниципальный округ Даниловский,1925 +2281087,г Москва ул Мытная д.27 кор.1,Москва,ул Мытная д.27 кор.1,ул,Мытная ,д.27 кор.1,7875649,муниципальный округ Даниловский,1927 +2281087,г Москва ул Мытная д.48,Москва,ул Мытная д.48,ул,Мытная ,д.48,7875656,муниципальный округ Даниловский,1937 +2281087,г Москва ул Мытная д.50,Москва,ул Мытная д.50,ул,Мытная ,д.50,7875665,муниципальный округ Даниловский,1937 +2281087,г Москва ул Мытная д.52,Москва,ул Мытная д.52,ул,Мытная ,д.52,7875671,муниципальный округ Даниловский,1934 +2281087,г Москва ул Мытная д.54,Москва,ул Мытная д.54,ул,Мытная ,д.54,7875679,муниципальный округ Даниловский,1927 +2281087,г Москва ул Мытная д.56,Москва,ул Мытная д.56,ул,Мытная ,д.56,7875690,муниципальный округ Даниловский,1929 +2281087,г Москва ул Мытная д.58,Москва,ул Мытная д.58,ул,Мытная ,д.58,7875697,муниципальный округ Даниловский,1980 +2281087,г Москва ул Мытная д.60,Москва,ул Мытная д.60,ул,Мытная ,д.60,7875702,муниципальный округ Даниловский,1974 +2281087,г Москва ул Мытная д.62,Москва,ул Мытная д.62,ул,Мытная ,д.62,7875708,муниципальный округ Даниловский,1974 +2281087,г Москва ул Новая Заря д.4/8,Москва,ул Новая Заря д.4/8,ул,Новая Заря ,д.4/8,7875823,муниципальный округ Даниловский,1957 +2281087,г Москва ул Павла Андреева д.3,Москва,ул Павла Андреева д.3,ул,Павла Андреева ,д.3,7876021,муниципальный округ Даниловский,1961 +2281087,г Москва ул Павла Андреева д.5,Москва,ул Павла Андреева д.5,ул,Павла Андреева ,д.5,7876024,муниципальный округ Даниловский,1961 +2281087,г Москва ул Павла Андреева д.7,Москва,ул Павла Андреева д.7,ул,Павла Андреева ,д.7,7876033,муниципальный округ Даниловский,1961 +2281087,г Москва ул Павловская д.21,Москва,ул Павловская д.21,ул,Павловская ,д.21,7876043,муниципальный округ Даниловский,1974 +2281087,г Москва ул Павловская д.23,Москва,ул Павловская д.23,ул,Павловская ,д.23,7876044,муниципальный округ Даниловский,1971 +2281087,г Москва ул Рощинская 2-я д.11/13,Москва,ул Рощинская 2-я д.11/13,ул,Рощинская 2-я ,д.11/13,7876182,муниципальный округ Даниловский,1966 +2281087,г Москва ул Рощинская 2-я д.3,Москва,ул Рощинская 2-я д.3,ул,Рощинская 2-я ,д.3,7876185,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Рощинская 3-я д.12/18,Москва,ул Рощинская 3-я д.12/18,ул,Рощинская 3-я ,д.12/18,7876195,муниципальный округ Даниловский,1973 +2281087,г Москва ул Рощинская 3-я д.5,Москва,ул Рощинская 3-я д.5,ул,Рощинская 3-я ,д.5,7876201,муниципальный округ Даниловский,1963 +2281087,г Москва ул Сайкина д.2,Москва,ул Сайкина д.2,ул,Сайкина ,д.2,7876249,муниципальный округ Даниловский,1969 +2281087,г Москва ул Сайкина д.4,Москва,ул Сайкина д.4,ул,Сайкина ,д.4,7876255,муниципальный округ Даниловский,1969 +2281087,г Москва ул Сайкина д.6/5,Москва,ул Сайкина д.6/5,ул,Сайкина ,д.6/5,7876263,муниципальный округ Даниловский,1988 +2281087,г Москва ул Самаринская д.1,Москва,ул Самаринская д.1,ул,Самаринская ,д.1,7876272,муниципальный округ Даниловский,1970 +2281087,г Москва ул Серпуховская Б. д.35 кор.9,Москва,ул Серпуховская Б. д.35 кор.9,ул,Серпуховская Б. ,д.35 кор.9,8034036,муниципальный округ Даниловский,н.д. +2281087,г Москва ул Серпуховская Б. д.56,Москва,ул Серпуховская Б. д.56,ул,Серпуховская Б. ,д.56,7871224,муниципальный округ Даниловский,1966 +2281087,г Москва ул Серпуховская Б. д.58,Москва,ул Серпуховская Б. д.58,ул,Серпуховская Б. ,д.58,7871229,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва ул Серпуховская Б. д.60,Москва,ул Серпуховская Б. д.60,ул,Серпуховская Б. ,д.60,7871232,муниципальный округ Даниловский,1959 +2281087,г Москва ул Серпуховская Б. д.62,Москва,ул Серпуховская Б. д.62,ул,Серпуховская Б. ,д.62,7871255,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Серпуховская Б. д.64,Москва,ул Серпуховская Б. д.64,ул,Серпуховская Б. ,д.64,7871262,муниципальный округ Даниловский,1959 +2281087,г Москва ул Серпуховский Вал д.13,Москва,ул Серпуховский Вал д.13,ул,Серпуховский Вал ,д.13,7876363,муниципальный округ Даниловский,1972 +2281087,г Москва ул Серпуховский Вал д.13А,Москва,ул Серпуховский Вал д.13А,ул,Серпуховский Вал ,д.13А,7876369,муниципальный округ Даниловский,1951 +2281087,г Москва ул Серпуховский Вал д.14,Москва,ул Серпуховский Вал д.14,ул,Серпуховский Вал ,д.14,7876280,муниципальный округ Даниловский,1974 +2281087,г Москва ул Серпуховский Вал д.17,Москва,ул Серпуховский Вал д.17,ул,Серпуховский Вал ,д.17,7876373,муниципальный округ Даниловский,1959 +2281087,г Москва ул Серпуховский Вал д.18/28,Москва,ул Серпуховский Вал д.18/28,ул,Серпуховский Вал ,д.18/28,7876286,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва ул Серпуховский Вал д.22 кор.1,Москва,ул Серпуховский Вал д.22 кор.1,ул,Серпуховский Вал ,д.22 кор.1,7876309,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Серпуховский Вал д.22 кор.2,Москва,ул Серпуховский Вал д.22 кор.2,ул,Серпуховский Вал ,д.22 кор.2,7876328,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва ул Серпуховский Вал д.22 кор.3,Москва,ул Серпуховский Вал д.22 кор.3,ул,Серпуховский Вал ,д.22 кор.3,7876334,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва ул Серпуховский Вал д.24 кор.1,Москва,ул Серпуховский Вал д.24 кор.1,ул,Серпуховский Вал ,д.24 кор.1,7876338,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва ул Серпуховский Вал д.24 кор.2,Москва,ул Серпуховский Вал д.24 кор.2,ул,Серпуховский Вал ,д.24 кор.2,7876341,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва ул Серпуховский Вал д.26,Москва,ул Серпуховский Вал д.26,ул,Серпуховский Вал ,д.26,7876350,муниципальный округ Даниловский,1961 +2281087,г Москва ул Серпуховский Вал д.28,Москва,ул Серпуховский Вал д.28,ул,Серпуховский Вал ,д.28,7876357,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва ул Серпуховский Вал д.3,Москва,ул Серпуховский Вал д.3,ул,Серпуховский Вал ,д.3,7876381,муниципальный округ Даниловский,1937 +2281087,г Москва ул Серпуховский Вал д.3 кор.1,Москва,ул Серпуховский Вал д.3 кор.1,ул,Серпуховский Вал ,д.3 кор.1,7876383,муниципальный округ Даниловский,1968 +2281087,г Москва ул Серпуховский Вал д.30,Москва,ул Серпуховский Вал д.30,ул,Серпуховский Вал ,д.30,7876360,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Серпуховский Вал д.5,Москва,ул Серпуховский Вал д.5,ул,Серпуховский Вал ,д.5,7876388,муниципальный округ Даниловский,1971 +2281087,г Москва ул Серпуховский Вал д.6,Москва,ул Серпуховский Вал д.6,ул,Серпуховский Вал ,д.6,8347878,муниципальный округ Даниловский,1974 +2281087,г Москва ул Серпуховский Вал д.9,Москва,ул Серпуховский Вал д.9,ул,Серпуховский Вал ,д.9,7876392,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.10,Москва,ул Симоновский Вал д.10,ул,Симоновский Вал ,д.10,7876407,муниципальный округ Даниловский,1964 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.12,Москва,ул Симоновский Вал д.12,ул,Симоновский Вал ,д.12,7876416,муниципальный округ Даниловский,1964 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.14,Москва,ул Симоновский Вал д.14,ул,Симоновский Вал ,д.14,7876420,муниципальный округ Даниловский,1965 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.16,Москва,ул Симоновский Вал д.16,ул,Симоновский Вал ,д.16,7876403,муниципальный округ Даниловский,1996 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.16 кор.1,Москва,ул Симоновский Вал д.16 кор.1,ул,Симоновский Вал ,д.16 кор.1,7876432,муниципальный округ Даниловский,1963 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.16 кор.2,Москва,ул Симоновский Вал д.16 кор.2,ул,Симоновский Вал ,д.16 кор.2,7876434,муниципальный округ Даниловский,1968 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.18,Москва,ул Симоновский Вал д.18,ул,Симоновский Вал ,д.18,7876442,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.20 кор.1,Москва,ул Симоновский Вал д.20 кор.1,ул,Симоновский Вал ,д.20 кор.1,7876447,муниципальный округ Даниловский,1961 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.20 кор.2,Москва,ул Симоновский Вал д.20 кор.2,ул,Симоновский Вал ,д.20 кор.2,7876451,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.20 кор.3,Москва,ул Симоновский Вал д.20 кор.3,ул,Симоновский Вал ,д.20 кор.3,7876458,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.20 кор.4,Москва,ул Симоновский Вал д.20 кор.4,ул,Симоновский Вал ,д.20 кор.4,7876459,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.22 кор.1,Москва,ул Симоновский Вал д.22 кор.1,ул,Симоновский Вал ,д.22 кор.1,7876467,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.22 кор.2,Москва,ул Симоновский Вал д.22 кор.2,ул,Симоновский Вал ,д.22 кор.2,7876470,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.22 кор.3,Москва,ул Симоновский Вал д.22 кор.3,ул,Симоновский Вал ,д.22 кор.3,7876477,муниципальный округ Даниловский,1961 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.22 кор.4,Москва,ул Симоновский Вал д.22 кор.4,ул,Симоновский Вал ,д.22 кор.4,7876482,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.24 кор.1,Москва,ул Симоновский Вал д.24 кор.1,ул,Симоновский Вал ,д.24 кор.1,7876488,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.24 кор.2,Москва,ул Симоновский Вал д.24 кор.2,ул,Симоновский Вал ,д.24 кор.2,7876530,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.24 кор.3,Москва,ул Симоновский Вал д.24 кор.3,ул,Симоновский Вал ,д.24 кор.3,7876541,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.26 кор.1,Москва,ул Симоновский Вал д.26 кор.1,ул,Симоновский Вал ,д.26 кор.1,7876547,муниципальный округ Даниловский,1959 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.26 кор.2,Москва,ул Симоновский Вал д.26 кор.2,ул,Симоновский Вал ,д.26 кор.2,7876553,муниципальный округ Даниловский,1959 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.26 кор.3,Москва,ул Симоновский Вал д.26 кор.3,ул,Симоновский Вал ,д.26 кор.3,7876569,муниципальный округ Даниловский,1961 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.26 кор.4,Москва,ул Симоновский Вал д.26 кор.4,ул,Симоновский Вал ,д.26 кор.4,7876572,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.8,Москва,ул Симоновский Вал д.8,ул,Симоновский Вал ,д.8,8361119,муниципальный округ Даниловский,1963 +2281087,г Москва ул Татищева д.13,Москва,ул Татищева д.13,ул,Татищева ,д.13,7876582,муниципальный округ Даниловский,1978 +2281087,г Москва ул Татищева д.15,Москва,ул Татищева д.15,ул,Татищева ,д.15,7876585,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Татищева д.17,Москва,ул Татищева д.17,ул,Татищева ,д.17,7876592,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва ул Татищева д.3,Москва,ул Татищева д.3,ул,Татищева ,д.3,7876597,муниципальный округ Даниловский,1936 +2281087,г Москва ул Татищева д.5,Москва,ул Татищева д.5,ул,Татищева ,д.5,7876600,муниципальный округ Даниловский,1975 +2281087,г Москва ул Трофимова д.1/17,Москва,ул Трофимова д.1/17,ул,Трофимова ,д.1/17,7876609,муниципальный округ Даниловский,1953 +2281087,г Москва ул Трофимова д.2/1,Москва,ул Трофимова д.2/1,ул,Трофимова ,д.2/1,7876675,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Трофимова д.3,Москва,ул Трофимова д.3,ул,Трофимова ,д.3,7876679,муниципальный округ Даниловский,1955 +2281087,г Москва ул Трофимова д.4,Москва,ул Трофимова д.4,ул,Трофимова ,д.4,7876685,муниципальный округ Даниловский,1958 +2281087,г Москва ул Трофимова д.4 кор.2,Москва,ул Трофимова д.4 кор.2,ул,Трофимова ,д.4 кор.2,7876689,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва ул Трофимова д.4А,Москва,ул Трофимова д.4А,ул,Трофимова ,д.4А,7876694,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва ул Трофимова д.4Б,Москва,ул Трофимова д.4Б,ул,Трофимова ,д.4Б,7876698,муниципальный округ Даниловский,1965 +2281087,г Москва ул Трофимова д.5,Москва,ул Трофимова д.5,ул,Трофимова ,д.5,7876702,муниципальный округ Даниловский,1957 +2281087,г Москва ул Трофимова д.5 кор.2,Москва,ул Трофимова д.5 кор.2,ул,Трофимова ,д.5 кор.2,7876707,муниципальный округ Даниловский,1957 +2281087,г Москва ул Трофимова д.6,Москва,ул Трофимова д.6,ул,Трофимова ,д.6,7876710,муниципальный округ Даниловский,1961 +2281087,г Москва ул Трофимова д.6А,Москва,ул Трофимова д.6А,ул,Трофимова ,д.6А,7876716,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва ул Трофимова д.6Б,Москва,ул Трофимова д.6Б,ул,Трофимова ,д.6Б,7876717,муниципальный округ Даниловский,1964 +2281087,г Москва ул Трофимова д.7,Москва,ул Трофимова д.7,ул,Трофимова ,д.7,7876740,муниципальный округ Даниловский,1957 +2281087,г Москва ул Трофимова д.8,Москва,ул Трофимова д.8,ул,Трофимова ,д.8,7882492,муниципальный округ Даниловский,1957 +2281087,г Москва ул Трофимова д.8А,Москва,ул Трофимова д.8А,ул,Трофимова ,д.8А,7876752,муниципальный округ Даниловский,1963 +2281087,г Москва ул Трофимова д.9,Москва,ул Трофимова д.9,ул,Трофимова ,д.9,7876749,муниципальный округ Даниловский,1959 +2281087,г Москва ул Трофимова д.9 кор.2,Москва,ул Трофимова д.9 кор.2,ул,Трофимова ,д.9 кор.2,7789089,муниципальный округ Даниловский,2004 +2281087,г Москва ул Тульская Б. д.2,Москва,ул Тульская Б. д.2,ул,Тульская Б. ,д.2,8351929,муниципальный округ Даниловский,н.д. +2281087,г Москва ул Тульская М. д.16,Москва,ул Тульская М. д.16,ул,Тульская М. ,д.16,7875554,муниципальный округ Даниловский,1956 +2281087,г Москва ул Тульская М. д.2/1 кор.19,Москва,ул Тульская М. д.2/1 кор.19,ул,Тульская М. ,д.2/1 кор.19,7875502,муниципальный округ Даниловский,1930 +2281087,г Москва ул Тульская М. д.2/1 кор.2,Москва,ул Тульская М. д.2/1 кор.2,ул,Тульская М. ,д.2/1 кор.2,7875472,муниципальный округ Даниловский,1929 +2281087,г Москва ул Тульская М. д.2/1 кор.20,Москва,ул Тульская М. д.2/1 кор.20,ул,Тульская М. ,д.2/1 кор.20,7875504,муниципальный округ Даниловский,1930 +2281087,г Москва ул Тульская М. д.2/1 кор.21,Москва,ул Тульская М. д.2/1 кор.21,ул,Тульская М. ,д.2/1 кор.21,7875506,муниципальный округ Даниловский,1931 +2281087,г Москва ул Тульская М. д.2/1 кор.22,Москва,ул Тульская М. д.2/1 кор.22,ул,Тульская М. ,д.2/1 кор.22,7875513,муниципальный округ Даниловский,1951 +2281087,г Москва ул Тульская М. д.2/1 кор.24,Москва,ул Тульская М. д.2/1 кор.24,ул,Тульская М. ,д.2/1 кор.24,7875516,муниципальный округ Даниловский,1932 +2281087,г Москва ул Тульская М. д.2/1 кор.25,Москва,ул Тульская М. д.2/1 кор.25,ул,Тульская М. ,д.2/1 кор.25,7875525,муниципальный округ Даниловский,1931 +2281087,г Москва ул Тульская М. д.2/1 кор.26,Москва,ул Тульская М. д.2/1 кор.26,ул,Тульская М. ,д.2/1 кор.26,7875533,муниципальный округ Даниловский,1933 +2281087,г Москва ул Тульская М. д.2/1 кор.3,Москва,ул Тульская М. д.2/1 кор.3,ул,Тульская М. ,д.2/1 кор.3,7875478,муниципальный округ Даниловский,1932 +2281087,г Москва ул Тульская М. д.2/1 кор.4,Москва,ул Тульская М. д.2/1 кор.4,ул,Тульская М. ,д.2/1 кор.4,7875480,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва ул Тульская М. д.2/1 кор.5,Москва,ул Тульская М. д.2/1 кор.5,ул,Тульская М. ,д.2/1 кор.5,7875482,муниципальный округ Даниловский,1937 +2281087,г Москва ул Тульская М. д.2/1 кор.9,Москва,ул Тульская М. д.2/1 кор.9,ул,Тульская М. ,д.2/1 кор.9,7875498,муниципальный округ Даниловский,1930 +2281087,г Москва ул Тульская М. д.22,Москва,ул Тульская М. д.22,ул,Тульская М. ,д.22,7875559,муниципальный округ Даниловский,1965 +2281087,г Москва ул Тульская М. д.24,Москва,ул Тульская М. д.24,ул,Тульская М. ,д.24,7875566,муниципальный округ Даниловский,1980 +2281087,г Москва ул Тульская М. д.6,Москва,ул Тульская М. д.6,ул,Тульская М. ,д.6,7875538,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва ул Тульская М. д.8,Москва,ул Тульская М. д.8,ул,Тульская М. ,д.8,7875541,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва ул Хавская д.1,Москва,ул Хавская д.1,ул,Хавская ,д.1,7876760,муниципальный округ Даниловский,2005 +2281087,г Москва ул Хавская д.1 кор.1,Москва,ул Хавская д.1 кор.1,ул,Хавская ,д.1 кор.1,7876762,муниципальный округ Даниловский,2005 +2281087,г Москва ул Хавская д.18,Москва,ул Хавская д.18,ул,Хавская ,д.18,7876767,муниципальный округ Даниловский,1930 +2281087,г Москва ул Хавская д.3,Москва,ул Хавская д.3,ул,Хавская ,д.3,7876774,муниципальный округ Даниловский,1939 +2281087,г Москва ул Шаболовка д.59 кор.1,Москва,ул Шаболовка д.59 кор.1,ул,Шаболовка ,д.59 кор.1,7876779,муниципальный округ Даниловский,1961 +2281087,г Москва ул Шаболовка д.59 кор.2,Москва,ул Шаболовка д.59 кор.2,ул,Шаболовка ,д.59 кор.2,7876781,муниципальный округ Даниловский,1961 +2281087,г Москва ул Шаболовка д.63 кор.1,Москва,ул Шаболовка д.63 кор.1,ул,Шаболовка ,д.63 кор.1,7876788,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва ул Шаболовка д.63 кор.2,Москва,ул Шаболовка д.63 кор.2,ул,Шаболовка ,д.63 кор.2,7876790,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва ул Шаболовка д.65 кор.1,Москва,ул Шаболовка д.65 кор.1,ул,Шаболовка ,д.65 кор.1,7876819,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва ул Шаболовка д.65 кор.2,Москва,ул Шаболовка д.65 кор.2,ул,Шаболовка ,д.65 кор.2,7876832,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва ул Шаболовка д.69/32,Москва,ул Шаболовка д.69/32,ул,Шаболовка ,д.69/32,7876837,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва ул Шухова д.10 кор.2,Москва,ул Шухова д.10 кор.2,ул,Шухова ,д.10 кор.2,7876846,муниципальный округ Даниловский,1973 +2281087,г Москва ул Шухова д.11/16,Москва,ул Шухова д.11/16,ул,Шухова ,д.11/16,7876851,муниципальный округ Даниловский,1930 +2281087,г Москва ул Шухова д.13 кор.1,Москва,ул Шухова д.13 кор.1,ул,Шухова ,д.13 кор.1,7876853,муниципальный округ Даниловский,1933 +2281087,г Москва ул Шухова д.13 кор.2,Москва,ул Шухова д.13 кор.2,ул,Шухова ,д.13 кор.2,7876867,муниципальный округ Даниловский,1930 +2281087,г Москва ул Шухова д.17 кор.1,Москва,ул Шухова д.17 кор.1,ул,Шухова ,д.17 кор.1,7876866,муниципальный округ Даниловский,1967 +2281087,г Москва ул Шухова д.17 кор.3,Москва,ул Шухова д.17 кор.3,ул,Шухова ,д.17 кор.3,7876873,муниципальный округ Даниловский,1930 +2281087,г Москва ул Шухова д.19,Москва,ул Шухова д.19,ул,Шухова ,д.19,7876875,муниципальный округ Даниловский,1966 +2281087,г Москва ул Шухова д.21,Москва,ул Шухова д.21,ул,Шухова ,д.21,7876881,муниципальный округ Даниловский,1984 +2281087,г Москва ул Шухова д.4,Москва,ул Шухова д.4,ул,Шухова ,д.4,7876882,муниципальный округ Даниловский,1933 +2281087,г Москва ул Шухова д.5,Москва,ул Шухова д.5,ул,Шухова ,д.5,7876886,муниципальный округ Даниловский,1934 +2281087,г Москва ул Шухова д.5 кор.2,Москва,ул Шухова д.5 кор.2,ул,Шухова ,д.5 кор.2,7876887,муниципальный округ Даниловский,1957 +2281087,г Москва ул Шухова д.6,Москва,ул Шухова д.6,ул,Шухова ,д.6,7876889,муниципальный округ Даниловский,1934 +2281087,г Москва ул Шухова д.6 кор.2,Москва,ул Шухова д.6 кор.2,ул,Шухова ,д.6 кор.2,7876893,муниципальный округ Даниловский,1955 +2281087,г Москва ул Шухова д.8,Москва,ул Шухова д.8,ул,Шухова ,д.8,7876897,муниципальный округ Даниловский,1931 +2281088,г Москва пл Донская д.16,Москва,пл Донская д.16,пл,Донская ,д.16,8071652,муниципальный округ Донской,н.д. +2281088,г Москва пр-кт Ленинский д.12,Москва,пр-кт Ленинский д.12,пр-кт,Ленинский ,д.12,8000149,муниципальный округ Донской,1940 +2281088,г Москва пр-кт Ленинский д.16,Москва,пр-кт Ленинский д.16,пр-кт,Ленинский ,д.16,8000146,муниципальный округ Донской,1940 +2281088,г Москва пр-кт Ленинский д.18,Москва,пр-кт Ленинский д.18,пр-кт,Ленинский ,д.18,8156566,муниципальный округ Донской,1940 +2281088,г Москва пр-кт Ленинский д.20,Москва,пр-кт Ленинский д.20,пр-кт,Ленинский ,д.20,7954854,муниципальный округ Донской,1940 +2281088,г Москва пр-кт Ленинский д.21,Москва,пр-кт Ленинский д.21,пр-кт,Ленинский ,д.21,8000544,муниципальный округ Донской,1940 +2281088,г Москва пр-кт Ленинский д.22,Москва,пр-кт Ленинский д.22,пр-кт,Ленинский ,д.22,7759239,муниципальный округ Донской,1940 +2281088,г Москва пр-кт Ленинский д.23,Москва,пр-кт Ленинский д.23,пр-кт,Ленинский ,д.23,8000555,муниципальный округ Донской,1940 +2281088,г Москва пр-кт Ленинский д.24,Москва,пр-кт Ленинский д.24,пр-кт,Ленинский ,д.24,8156571,муниципальный округ Донской,1940 +2281088,г Москва пр-кт Ленинский д.25,Москва,пр-кт Ленинский д.25,пр-кт,Ленинский ,д.25,8011318,муниципальный округ Донской,1940 +2281088,г Москва пр-кт Ленинский д.26,Москва,пр-кт Ленинский д.26,пр-кт,Ленинский ,д.26,8011320,муниципальный округ Донской,1940 +2281088,г Москва пр-кт Ленинский д.28,Москва,пр-кт Ленинский д.28,пр-кт,Ленинский ,д.28,8012368,муниципальный округ Донской,1940 +2281088,г Москва пр-кт Ленинский д.30,Москва,пр-кт Ленинский д.30,пр-кт,Ленинский ,д.30,8156581,муниципальный округ Донской,1945 +2281088,г Москва пр-кт Ленинский д.35,Москва,пр-кт Ленинский д.35,пр-кт,Ленинский ,д.35,8011323,муниципальный округ Донской,1940 +2281088,г Москва пр-кт Ленинский д.37,Москва,пр-кт Ленинский д.37,пр-кт,Ленинский ,д.37,8011326,муниципальный округ Донской,1940 +2281088,г Москва пр-кт Ленинский д.37А,Москва,пр-кт Ленинский д.37А,пр-кт,Ленинский ,д.37А,7717541,муниципальный округ Донской,1953 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.1 кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.1 кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.1 кор.1,8157315,муниципальный округ Донской,1971 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.1 кор.1А,Москва,пр-кт Севастопольский д.1 кор.1А,пр-кт,Севастопольский ,д.1 кор.1А,8157425,муниципальный округ Донской,1979 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.1 кор.2,Москва,пр-кт Севастопольский д.1 кор.2,пр-кт,Севастопольский ,д.1 кор.2,8157434,муниципальный округ Донской,1956 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.1 кор.3,Москва,пр-кт Севастопольский д.1 кор.3,пр-кт,Севастопольский ,д.1 кор.3,8157440,муниципальный округ Донской,1956 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.1 кор.4,Москва,пр-кт Севастопольский д.1 кор.4,пр-кт,Севастопольский ,д.1 кор.4,8157448,муниципальный округ Донской,1956 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.1 кор.5,Москва,пр-кт Севастопольский д.1 кор.5,пр-кт,Севастопольский ,д.1 кор.5,8157453,муниципальный округ Донской,1956 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.11 кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.11 кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.11 кор.1,8157454,муниципальный округ Донской,1966 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.11 кор.2,Москва,пр-кт Севастопольский д.11 кор.2,пр-кт,Севастопольский ,д.11 кор.2,8157459,муниципальный округ Донской,1966 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.3 кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.3 кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.3 кор.1,7954928,муниципальный округ Донской,1968 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.3 кор.2,Москва,пр-кт Севастопольский д.3 кор.2,пр-кт,Севастопольский ,д.3 кор.2,8157465,муниципальный округ Донской,1963 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.3 кор.3,Москва,пр-кт Севастопольский д.3 кор.3,пр-кт,Севастопольский ,д.3 кор.3,8157475,муниципальный округ Донской,1956 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.3 кор.4,Москва,пр-кт Севастопольский д.3 кор.4,пр-кт,Севастопольский ,д.3 кор.4,8157536,муниципальный округ Донской,1962 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.3 кор.5,Москва,пр-кт Севастопольский д.3 кор.5,пр-кт,Севастопольский ,д.3 кор.5,8157541,муниципальный округ Донской,1956 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.3 кор.7,Москва,пр-кт Севастопольский д.3 кор.7,пр-кт,Севастопольский ,д.3 кор.7,8157559,муниципальный округ Донской,1956 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.3 кор.8,Москва,пр-кт Севастопольский д.3 кор.8,пр-кт,Севастопольский ,д.3 кор.8,8157568,муниципальный округ Донской,1959 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.3 кор.9,Москва,пр-кт Севастопольский д.3 кор.9,пр-кт,Севастопольский ,д.3 кор.9,8157602,муниципальный округ Донской,1956 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.5 кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.5 кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.5 кор.1,8157655,муниципальный округ Донской,1956 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.5 кор.2,Москва,пр-кт Севастопольский д.5 кор.2,пр-кт,Севастопольский ,д.5 кор.2,7819501,муниципальный округ Донской,1974 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.5 кор.3,Москва,пр-кт Севастопольский д.5 кор.3,пр-кт,Севастопольский ,д.5 кор.3,8157659,муниципальный округ Донской,1983 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.5а кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.5а кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.5а кор.1,8157665,муниципальный округ Донской,2003 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.7 кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.7 кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.7 кор.1,8157697,муниципальный округ Донской,1959 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.7 кор.2,Москва,пр-кт Севастопольский д.7 кор.2,пр-кт,Севастопольский ,д.7 кор.2,8157714,муниципальный округ Донской,1966 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.7 кор.3,Москва,пр-кт Севастопольский д.7 кор.3,пр-кт,Севастопольский ,д.7 кор.3,8157729,муниципальный округ Донской,1966 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.7 кор.4,Москва,пр-кт Севастопольский д.7 кор.4,пр-кт,Севастопольский ,д.7 кор.4,8157733,муниципальный округ Донской,1958 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.7 кор.5,Москва,пр-кт Севастопольский д.7 кор.5,пр-кт,Севастопольский ,д.7 кор.5,8157740,муниципальный округ Донской,1966 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.7 кор.6,Москва,пр-кт Севастопольский д.7 кор.6,пр-кт,Севастопольский ,д.7 кор.6,8157764,муниципальный округ Донской,1966 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.9 кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.9 кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.9 кор.1,8157773,муниципальный округ Донской,1967 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.9 кор.2,Москва,пр-кт Севастопольский д.9 кор.2,пр-кт,Севастопольский ,д.9 кор.2,8157780,муниципальный округ Донской,1958 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.9 кор.3,Москва,пр-кт Севастопольский д.9 кор.3,пр-кт,Севастопольский ,д.9 кор.3,8157788,муниципальный округ Донской,1966 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.9 кор.4,Москва,пр-кт Севастопольский д.9 кор.4,пр-кт,Севастопольский ,д.9 кор.4,8157801,муниципальный округ Донской,1966 +2281088,г Москва проезд Донской 2-й д.6,Москва,проезд Донской 2-й д.6,проезд,Донской 2-й ,д.6,8162943,муниципальный округ Донской,1960 +2281088,г Москва проезд Донской 5-й д.21 кор.1,Москва,проезд Донской 5-й д.21 кор.1,проезд,Донской 5-й ,д.21 кор.1,8162978,муниципальный округ Донской,1949 +2281088,г Москва проезд Донской 5-й д.21 кор.10,Москва,проезд Донской 5-й д.21 кор.10,проезд,Донской 5-й ,д.21 кор.10,8163014,муниципальный округ Донской,1959 +2281088,г Москва проезд Донской 5-й д.21 кор.11,Москва,проезд Донской 5-й д.21 кор.11,проезд,Донской 5-й ,д.21 кор.11,8163021,муниципальный округ Донской,1961 +2281088,г Москва проезд Донской 5-й д.21 кор.12,Москва,проезд Донской 5-й д.21 кор.12,проезд,Донской 5-й ,д.21 кор.12,8163038,муниципальный округ Донской,1962 +2281088,г Москва проезд Донской 5-й д.21 кор.13,Москва,проезд Донской 5-й д.21 кор.13,проезд,Донской 5-й ,д.21 кор.13,8163048,муниципальный округ Донской,1962 +2281088,г Москва проезд Донской 5-й д.21 кор.14,Москва,проезд Донской 5-й д.21 кор.14,проезд,Донской 5-й ,д.21 кор.14,8163053,муниципальный округ Донской,1966 +2281088,г Москва проезд Донской 5-й д.21 кор.2,Москва,проезд Донской 5-й д.21 кор.2,проезд,Донской 5-й ,д.21 кор.2,8163066,муниципальный округ Донской,1949 +2281088,г Москва проезд Донской 5-й д.21 кор.3,Москва,проезд Донской 5-й д.21 кор.3,проезд,Донской 5-й ,д.21 кор.3,8163071,муниципальный округ Донской,1949 +2281088,г Москва проезд Донской 5-й д.21 кор.4,Москва,проезд Донской 5-й д.21 кор.4,проезд,Донской 5-й ,д.21 кор.4,8163078,муниципальный округ Донской,1957 +2281088,г Москва проезд Донской 5-й д.21 кор.5,Москва,проезд Донской 5-й д.21 кор.5,проезд,Донской 5-й ,д.21 кор.5,8163083,муниципальный округ Донской,1957 +2281088,г Москва проезд Донской 5-й д.21 кор.7,Москва,проезд Донской 5-й д.21 кор.7,проезд,Донской 5-й ,д.21 кор.7,8163088,муниципальный округ Донской,1958 +2281088,г Москва проезд Донской 5-й д.21 кор.8,Москва,проезд Донской 5-й д.21 кор.8,проезд,Донской 5-й ,д.21 кор.8,8163095,муниципальный округ Донской,1959 +2281088,г Москва проезд Донской 5-й д.21 кор.9,Москва,проезд Донской 5-й д.21 кор.9,проезд,Донской 5-й ,д.21 кор.9,8163101,муниципальный округ Донской,1959 +2281088,г Москва проезд Михайловский Верхн. 2-й д.1,Москва,проезд Михайловский Верхн. 2-й д.1,проезд,Михайловский Верхн. 2-й ,д.1,8157312,муниципальный округ Донской,1957 +2281088,г Москва проезд Михайловский Верхн. 2-й д.10,Москва,проезд Михайловский Верхн. 2-й д.10,проезд,Михайловский Верхн. 2-й ,д.10,8158015,муниципальный округ Донской,1957 +2281088,г Москва проезд Михайловский Верхн. 2-й д.10 кор.1,Москва,проезд Михайловский Верхн. 2-й д.10 кор.1,проезд,Михайловский Верхн. 2-й ,д.10 кор.1,8165725,муниципальный округ Донской,н.д. +2281088,г Москва проезд Михайловский Верхн. 2-й д.10 кор.2,Москва,проезд Михайловский Верхн. 2-й д.10 кор.2,проезд,Михайловский Верхн. 2-й ,д.10 кор.2,8165729,муниципальный округ Донской,н.д. +2281088,г Москва проезд Михайловский Верхн. 2-й д.12 кор.1,Москва,проезд Михайловский Верхн. 2-й д.12 кор.1,проезд,Михайловский Верхн. 2-й ,д.12 кор.1,8162846,муниципальный округ Донской,1957 +2281088,г Москва проезд Михайловский Верхн. 2-й д.3,Москва,проезд Михайловский Верхн. 2-й д.3,проезд,Михайловский Верхн. 2-й ,д.3,8162872,муниципальный округ Донской,1958 +2281088,г Москва проезд Михайловский Верхн. 2-й д.4,Москва,проезд Михайловский Верхн. 2-й д.4,проезд,Михайловский Верхн. 2-й ,д.4,8163117,муниципальный округ Донской,1968 +2281088,г Москва проезд Михайловский Верхн. 2-й д.5,Москва,проезд Михайловский Верхн. 2-й д.5,проезд,Михайловский Верхн. 2-й ,д.5,8165709,муниципальный округ Донской,1958 +2281088,г Москва проезд Михайловский Верхн. 2-й д.6,Москва,проезд Михайловский Верхн. 2-й д.6,проезд,Михайловский Верхн. 2-й ,д.6,8011331,муниципальный округ Донской,1961 +2281088,г Москва проезд Михайловский Верхн. 2-й д.7,Москва,проезд Михайловский Верхн. 2-й д.7,проезд,Михайловский Верхн. 2-й ,д.7,8165718,муниципальный округ Донской,1958 +2281088,г Москва проезд Михайловский Верхн. 4-й д.10 кор.1,Москва,проезд Михайловский Верхн. 4-й д.10 кор.1,проезд,Михайловский Верхн. 4-й ,д.10 кор.1,8165746,муниципальный округ Донской,1971 +2281088,г Москва проезд Михайловский Верхн. 4-й д.10 кор.2,Москва,проезд Михайловский Верхн. 4-й д.10 кор.2,проезд,Михайловский Верхн. 4-й ,д.10 кор.2,8165750,муниципальный округ Донской,1935 +2281088,г Москва проезд Михайловский Верхн. 4-й д.10 кор.3,Москва,проезд Михайловский Верхн. 4-й д.10 кор.3,проезд,Михайловский Верхн. 4-й ,д.10 кор.3,8165736,муниципальный округ Донской,1951 +2281088,г Москва проезд Михайловский Верхн. 4-й д.10 кор.4,Москва,проезд Михайловский Верхн. 4-й д.10 кор.4,проезд,Михайловский Верхн. 4-й ,д.10 кор.4,8165842,муниципальный округ Донской,1935 +2281088,г Москва проезд Михайловский Верхн. 4-й д.10 кор.5,Москва,проезд Михайловский Верхн. 4-й д.10 кор.5,проезд,Михайловский Верхн. 4-й ,д.10 кор.5,8165849,муниципальный округ Донской,1971 +2281088,г Москва проезд Михайловский Верхн. 4-й д.3 кор.1,Москва,проезд Михайловский Верхн. 4-й д.3 кор.1,проезд,Михайловский Верхн. 4-й ,д.3 кор.1,8165857,муниципальный округ Донской,1956 +2281088,г Москва проезд Михайловский Верхн. 4-й д.4 кор.1,Москва,проезд Михайловский Верхн. 4-й д.4 кор.1,проезд,Михайловский Верхн. 4-й ,д.4 кор.1,8165882,муниципальный округ Донской,1956 +2281088,г Москва проезд Михайловский Верхн. 4-й д.6 кор.1,Москва,проезд Михайловский Верхн. 4-й д.6 кор.1,проезд,Михайловский Верхн. 4-й ,д.6 кор.1,8165868,муниципальный округ Донской,1958 +2281088,г Москва проезд Михайловский Верхн. 4-й д.7 кор.1,Москва,проезд Михайловский Верхн. 4-й д.7 кор.1,проезд,Михайловский Верхн. 4-й ,д.7 кор.1,8011336,муниципальный округ Донской,1956 +2281088,г Москва проезд Михайловский Верхн. 4-й д.7 кор.2,Москва,проезд Михайловский Верхн. 4-й д.7 кор.2,проезд,Михайловский Верхн. 4-й ,д.7 кор.2,8011340,муниципальный округ Донской,1960 +2281088,г Москва проезд Рощинский 1-й д.4 кор.1,Москва,проезд Рощинский 1-й д.4 кор.1,проезд,Рощинский 1-й ,д.4 кор.1,8156588,муниципальный округ Донской,1958 +2281088,г Москва проезд Рощинский 1-й д.4 кор.2,Москва,проезд Рощинский 1-й д.4 кор.2,проезд,Рощинский 1-й ,д.4 кор.2,8156591,муниципальный округ Донской,1958 +2281088,г Москва проезд Рощинский 1-й д.8,Москва,проезд Рощинский 1-й д.8,проезд,Рощинский 1-й ,д.8,8156595,муниципальный округ Донской,1957 +2281088,г Москва ул Вавилова д.2,Москва,ул Вавилова д.2,ул,Вавилова ,д.2,8103884,муниципальный округ Донской,2008 +2281088,г Москва ул Вавилова д.6,Москва,ул Вавилова д.6,ул,Вавилова ,д.6,8155596,муниципальный округ Донской,1958 +2281088,г Москва ул Донская д.24,Москва,ул Донская д.24,ул,Донская ,д.24,8156040,муниципальный округ Донской,1959 +2281088,г Москва ул Донская д.28,Москва,ул Донская д.28,ул,Донская ,д.28,8156046,муниципальный округ Донской,1957 +2281088,г Москва ул Донская д.31,Москва,ул Донская д.31,ул,Донская ,д.31,8156049,муниципальный округ Донской,1962 +2281088,г Москва ул Донская д.33,Москва,ул Донская д.33,ул,Донская ,д.33,8156058,муниципальный округ Донской,1985 +2281088,г Москва ул Донская д.35,Москва,ул Донская д.35,ул,Донская ,д.35,8156071,муниципальный округ Донской,1955 +2281088,г Москва ул Калужская М. д.12,Москва,ул Калужская М. д.12,ул,Калужская М. ,д.12,8034967,муниципальный округ Донской,н.д. +2281088,г Москва ул Калужская М. д.27,Москва,ул Калужская М. д.27,ул,Калужская М. ,д.27,8162879,муниципальный округ Донской,1953 +2281088,г Москва ул Калужская М. д.8,Москва,ул Калужская М. д.8,ул,Калужская М. ,д.8,8281872,муниципальный округ Донской,1954 +2281088,г Москва ул Орджоникидзе д.5 кор.2,Москва,ул Орджоникидзе д.5 кор.2,ул,Орджоникидзе ,д.5 кор.2,8159592,муниципальный округ Донской,1934 +2281088,г Москва ул Орджоникидзе д.5 кор.3,Москва,ул Орджоникидзе д.5 кор.3,ул,Орджоникидзе ,д.5 кор.3,8159593,муниципальный округ Донской,1934 +2281088,г Москва ул Орджоникидзе д.6 кор.2,Москва,ул Орджоникидзе д.6 кор.2,ул,Орджоникидзе ,д.6 кор.2,8159594,муниципальный округ Донской,1965 +2281088,г Москва ул Орджоникидзе д.6 кор.4,Москва,ул Орджоникидзе д.6 кор.4,ул,Орджоникидзе ,д.6 кор.4,8159597,муниципальный округ Донской,1964 +2281088,г Москва ул Орджоникидзе д.6/9,Москва,ул Орджоникидзе д.6/9,ул,Орджоникидзе ,д.6/9,8159603,муниципальный округ Донской,1965 +2281088,г Москва ул Орджоникидзе д.7,Москва,ул Орджоникидзе д.7,ул,Орджоникидзе ,д.7,8012374,муниципальный округ Донской,1956 +2281088,г Москва ул Орджоникидзе д.9 кор.1,Москва,ул Орджоникидзе д.9 кор.1,ул,Орджоникидзе ,д.9 кор.1,8011364,муниципальный округ Донской,1936 +2281088,г Москва ул Орджоникидзе д.9 кор.2,Москва,ул Орджоникидзе д.9 кор.2,ул,Орджоникидзе ,д.9 кор.2,8011370,муниципальный округ Донской,1936 +2281088,г Москва ул Стасовой д.10 кор.2,Москва,ул Стасовой д.10 кор.2,ул,Стасовой ,д.10 кор.2,8156294,муниципальный округ Донской,1973 +2281088,г Москва ул Стасовой д.10 кор.3,Москва,ул Стасовой д.10 кор.3,ул,Стасовой ,д.10 кор.3,8011393,муниципальный округ Донской,1965 +2281088,г Москва ул Стасовой д.12,Москва,ул Стасовой д.12,ул,Стасовой ,д.12,8156746,муниципальный округ Донской,1964 +2281088,г Москва ул Стасовой д.14,Москва,ул Стасовой д.14,ул,Стасовой ,д.14,8156749,муниципальный округ Донской,1964 +2281088,г Москва ул Стасовой д.14 кор.3,Москва,ул Стасовой д.14 кор.3,ул,Стасовой ,д.14 кор.3,8156824,муниципальный округ Донской,1964 +2281088,г Москва ул Стасовой д.3/27,Москва,ул Стасовой д.3/27,ул,Стасовой ,д.3/27,8156825,муниципальный округ Донской,1952 +2281088,г Москва ул Стасовой д.5,Москва,ул Стасовой д.5,ул,Стасовой ,д.5,8156827,муниципальный округ Донской,1950 +2281088,г Москва ул Тульская Б. д.54 кор.3,Москва,ул Тульская Б. д.54 кор.3,ул,Тульская Б. ,д.54 кор.3,8156597,муниципальный округ Донской,1962 +2281088,г Москва ул Тульская М. д.45А кор.6,Москва,ул Тульская М. д.45А кор.6,ул,Тульская М. ,д.45А кор.6,8156604,муниципальный округ Донской,1963 +2281088,г Москва ул Тульская М. д.55 кор.4,Москва,ул Тульская М. д.55 кор.4,ул,Тульская М. ,д.55 кор.4,8156606,муниципальный округ Донской,1961 +2281088,г Москва ул Тульская М. д.57,Москва,ул Тульская М. д.57,ул,Тульская М. ,д.57,8156610,муниципальный округ Донской,1968 +2281088,г Москва ул Шаболовка д.30/12,Москва,ул Шаболовка д.30/12,ул,Шаболовка ,д.30/12,8156552,муниципальный округ Донской,1960 +2281088,г Москва ул Шаболовка д.32,Москва,ул Шаболовка д.32,ул,Шаболовка ,д.32,8095743,муниципальный округ Донской,1967 +2281088,г Москва ул Шаболовка д.38,Москва,ул Шаболовка д.38,ул,Шаболовка ,д.38,8011626,муниципальный округ Донской,1962 +2281088,г Москва ул Шаболовка д.40,Москва,ул Шаболовка д.40,ул,Шаболовка ,д.40,8156523,муниципальный округ Донской,1972 +2281088,г Москва ул Шаболовка д.46 кор.1,Москва,ул Шаболовка д.46 кор.1,ул,Шаболовка ,д.46 кор.1,8156463,муниципальный округ Донской,1960 +2281088,г Москва ул Шаболовка д.46 кор.2,Москва,ул Шаболовка д.46 кор.2,ул,Шаболовка ,д.46 кор.2,8156489,муниципальный округ Донской,1961 +2281088,г Москва ул Шаболовка д.46 кор.3,Москва,ул Шаболовка д.46 кор.3,ул,Шаболовка ,д.46 кор.3,8156482,муниципальный округ Донской,1952 +2281088,г Москва ул Шаболовка д.50,Москва,ул Шаболовка д.50,ул,Шаболовка ,д.50,7954892,муниципальный округ Донской,1960 +2281088,г Москва ул Шаболовка д.52,Москва,ул Шаболовка д.52,ул,Шаболовка ,д.52,8156428,муниципальный округ Донской,1963 +2281088,г Москва ул Шаболовка д.54,Москва,ул Шаболовка д.54,ул,Шаболовка ,д.54,8156421,муниципальный округ Донской,1963 +2281088,г Москва ул Шухова д.10,Москва,ул Шухова д.10,ул,Шухова ,д.10,7876845,муниципальный округ Донской,н.д. +2281088,г Москва ул Шухова д.18,Москва,ул Шухова д.18,ул,Шухова ,д.18,8011645,муниципальный округ Донской,1956 +2281088,г Москва ш Варшавское д.10 кор.1,Москва,ш Варшавское д.10 кор.1,ш,Варшавское ,д.10 кор.1,8155874,муниципальный округ Донской,1963 +2281088,г Москва ш Варшавское д.10 кор.2,Москва,ш Варшавское д.10 кор.2,ш,Варшавское ,д.10 кор.2,8155882,муниципальный округ Донской,1917 +2281088,г Москва ш Варшавское д.10 кор.3,Москва,ш Варшавское д.10 кор.3,ш,Варшавское ,д.10 кор.3,8155886,муниципальный округ Донской,н.д. +2281088,г Москва ш Варшавское д.10 кор.4,Москва,ш Варшавское д.10 кор.4,ш,Варшавское ,д.10 кор.4,8155898,муниципальный округ Донской,1953 +2281088,г Москва ш Варшавское д.13,Москва,ш Варшавское д.13,ш,Варшавское ,д.13,8155907,муниципальный округ Донской,1961 +2281088,г Москва ш Варшавское д.16,Москва,ш Варшавское д.16,ш,Варшавское ,д.16,8155913,муниципальный округ Донской,1954 +2281088,г Москва ш Варшавское д.16 кор.1,Москва,ш Варшавское д.16 кор.1,ш,Варшавское ,д.16 кор.1,7569141,муниципальный округ Донской,2006 +2281088,г Москва ш Варшавское д.16 кор.2,Москва,ш Варшавское д.16 кор.2,ш,Варшавское ,д.16 кор.2,7569150,муниципальный округ Донской,2006 +2281088,г Москва ш Варшавское д.16 кор.3,Москва,ш Варшавское д.16 кор.3,ш,Варшавское ,д.16 кор.3,7569156,муниципальный округ Донской,2006 +2281088,г Москва ш Варшавское д.18 кор.1,Москва,ш Варшавское д.18 кор.1,ш,Варшавское ,д.18 кор.1,8155921,муниципальный округ Донской,1962 +2281088,г Москва ш Варшавское д.18 кор.2,Москва,ш Варшавское д.18 кор.2,ш,Варшавское ,д.18 кор.2,8155928,муниципальный округ Донской,1962 +2281088,г Москва ш Варшавское д.18 кор.3,Москва,ш Варшавское д.18 кор.3,ш,Варшавское ,д.18 кор.3,8155931,муниципальный округ Донской,1961 +2281088,г Москва ш Варшавское д.2,Москва,ш Варшавское д.2,ш,Варшавское ,д.2,8155933,муниципальный округ Донской,1958 +2281088,г Москва ш Варшавское д.29,Москва,ш Варшавское д.29,ш,Варшавское ,д.29,8155941,муниципальный округ Донской,1933 +2281088,г Москва ш Варшавское д.31,Москва,ш Варшавское д.31,ш,Варшавское ,д.31,8155948,муниципальный округ Донской,1927 +2281088,г Москва ш Варшавское д.4,Москва,ш Варшавское д.4,ш,Варшавское ,д.4,8155955,муниципальный округ Донской,1917 +2281088,г Москва ш Варшавское д.4 кор.3,Москва,ш Варшавское д.4 кор.3,ш,Варшавское ,д.4 кор.3,8155962,муниципальный округ Донской,1957 +2281088,г Москва ш Варшавское д.6,Москва,ш Варшавское д.6,ш,Варшавское ,д.6,8155966,муниципальный округ Донской,1963 +2281088,г Москва ш Варшавское д.7 кор.1,Москва,ш Варшавское д.7 кор.1,ш,Варшавское ,д.7 кор.1,8155975,муниципальный округ Донской,1889 +2281088,г Москва ш Загородное д.10 кор.1,Москва,ш Загородное д.10 кор.1,ш,Загородное ,д.10 кор.1,8159574,муниципальный округ Донской,1977 +2281088,г Москва ш Загородное д.10 кор.10,Москва,ш Загородное д.10 кор.10,ш,Загородное ,д.10 кор.10,8159580,муниципальный округ Донской,1962 +2281088,г Москва ш Загородное д.10 кор.5,Москва,ш Загородное д.10 кор.5,ш,Загородное ,д.10 кор.5,8159575,муниципальный округ Донской,1971 +2281088,г Москва ш Загородное д.10 кор.6,Москва,ш Загородное д.10 кор.6,ш,Загородное ,д.10 кор.6,8159577,муниципальный округ Донской,1970 +2281088,г Москва ш Загородное д.10 кор.9,Москва,ш Загородное д.10 кор.9,ш,Загородное ,д.10 кор.9,8159579,муниципальный округ Донской,1958 +2281088,г Москва ш Загородное д.11 кор.1,Москва,ш Загородное д.11 кор.1,ш,Загородное ,д.11 кор.1,8159584,муниципальный округ Донской,1960 +2281088,г Москва ш Загородное д.11 кор.2,Москва,ш Загородное д.11 кор.2,ш,Загородное ,д.11 кор.2,8159585,муниципальный округ Донской,1964 +2281088,г Москва ш Загородное д.13,Москва,ш Загородное д.13,ш,Загородное ,д.13,8159586,муниципальный округ Донской,1964 +2281088,г Москва ш Загородное д.15 кор.1,Москва,ш Загородное д.15 кор.1,ш,Загородное ,д.15 кор.1,8159589,муниципальный округ Донской,1956 +2281088,г Москва ш Загородное д.15 кор.2,Москва,ш Загородное д.15 кор.2,ш,Загородное ,д.15 кор.2,8159590,муниципальный округ Донской,1974 +2281088,г Москва ш Загородное д.3 кор.1,Москва,ш Загородное д.3 кор.1,ш,Загородное ,д.3 кор.1,8156402,муниципальный округ Донской,1958 +2281088,г Москва ш Загородное д.3 кор.2,Москва,ш Загородное д.3 кор.2,ш,Загородное ,д.3 кор.2,8159543,муниципальный округ Донской,1958 +2281088,г Москва ш Загородное д.3 кор.3,Москва,ш Загородное д.3 кор.3,ш,Загородное ,д.3 кор.3,8159544,муниципальный округ Донской,1991 +2281088,г Москва ш Загородное д.4 кор.2,Москва,ш Загородное д.4 кор.2,ш,Загородное ,д.4 кор.2,8159545,муниципальный округ Донской,1997 +2281088,г Москва ш Загородное д.4 кор.3,Москва,ш Загородное д.4 кор.3,ш,Загородное ,д.4 кор.3,8159546,муниципальный округ Донской,1996 +2281088,г Москва ш Загородное д.5 кор.1,Москва,ш Загородное д.5 кор.1,ш,Загородное ,д.5 кор.1,8159547,муниципальный округ Донской,1972 +2281088,г Москва ш Загородное д.5 кор.2,Москва,ш Загородное д.5 кор.2,ш,Загородное ,д.5 кор.2,8159548,муниципальный округ Донской,1972 +2281088,г Москва ш Загородное д.5 кор.3,Москва,ш Загородное д.5 кор.3,ш,Загородное ,д.5 кор.3,8159549,муниципальный округ Донской,1972 +2281088,г Москва ш Загородное д.5 кор.4,Москва,ш Загородное д.5 кор.4,ш,Загородное ,д.5 кор.4,8159553,муниципальный округ Донской,1986 +2281088,г Москва ш Загородное д.6 кор.1,Москва,ш Загородное д.6 кор.1,ш,Загородное ,д.6 кор.1,8159555,муниципальный округ Донской,1973 +2281088,г Москва ш Загородное д.6 кор.2,Москва,ш Загородное д.6 кор.2,ш,Загородное ,д.6 кор.2,8159556,муниципальный округ Донской,1967 +2281088,г Москва ш Загородное д.6 кор.3,Москва,ш Загородное д.6 кор.3,ш,Загородное ,д.6 кор.3,7558595,муниципальный округ Донской,1952 +2281088,г Москва ш Загородное д.6 кор.4,Москва,ш Загородное д.6 кор.4,ш,Загородное ,д.6 кор.4,8063623,муниципальный округ Донской,1953 +2281088,г Москва ш Загородное д.7 кор.1,Москва,ш Загородное д.7 кор.1,ш,Загородное ,д.7 кор.1,8159557,муниципальный округ Донской,1970 +2281088,г Москва ш Загородное д.7 кор.2,Москва,ш Загородное д.7 кор.2,ш,Загородное ,д.7 кор.2,8159609,муниципальный округ Донской,1971 +2281088,г Москва ш Загородное д.7 кор.4,Москва,ш Загородное д.7 кор.4,ш,Загородное ,д.7 кор.4,8159558,муниципальный округ Донской,1983 +2281088,г Москва ш Загородное д.8 кор.2,Москва,ш Загородное д.8 кор.2,ш,Загородное ,д.8 кор.2,8214938,муниципальный округ Донской,2006 +2281088,г Москва ш Загородное д.8 кор.3,Москва,ш Загородное д.8 кор.3,ш,Загородное ,д.8 кор.3,8012060,муниципальный округ Донской,2006 +2281088,г Москва ш Загородное д.8 кор.6,Москва,ш Загородное д.8 кор.6,ш,Загородное ,д.8 кор.6,8159566,муниципальный округ Донской,1988 +2281088,г Москва ш Загородное д.8 кор.7,Москва,ш Загородное д.8 кор.7,ш,Загородное ,д.8 кор.7,8159567,муниципальный округ Донской,1959 +2281088,г Москва ш Загородное д.8 кор.8,Москва,ш Загородное д.8 кор.8,ш,Загородное ,д.8 кор.8,8159568,муниципальный округ Донской,1959 +2281088,г Москва ш Загородное д.8 кор.В,Москва,ш Загородное д.8 кор.В,ш,Загородное ,д.8 кор.В,8159569,муниципальный округ Донской,1979 +2281088,г Москва ш Загородное д.8б,Москва,ш Загородное д.8б,ш,Загородное ,д.8б,7558601,муниципальный округ Донской,1980 +2281088,г Москва ш Загородное д.9 к2,Москва,ш Загородное д.9 к2,ш,Загородное ,д.9 к2,7871675,муниципальный округ Донской,н.д. +2281088,г Москва ш Загородное д.9 кор.1,Москва,ш Загородное д.9 кор.1,ш,Загородное ,д.9 кор.1,8159571,муниципальный округ Донской,1978 +2281088,г Москва ш Загородное д.9 кор.2,Москва,ш Загородное д.9 кор.2,ш,Загородное ,д.9 кор.2,7871632,муниципальный округ Донской,1987 +2281088,г Москва ш Загородное д.9 кор.3,Москва,ш Загородное д.9 кор.3,ш,Загородное ,д.9 кор.3,8159572,муниципальный округ Донской,2000 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.22 кор.2,Москва,б-р Ореховый д.22 кор.2,б-р,Ореховый ,д.22 кор.2,7819542,муниципальный округ Зябликово,1984 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.29/49,Москва,б-р Ореховый д.29/49,б-р,Ореховый ,д.29/49,7567466,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.31,Москва,б-р Ореховый д.31,б-р,Ореховый ,д.31,7567472,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.33А,Москва,б-р Ореховый д.33А,б-р,Ореховый ,д.33А,7971228,муниципальный округ Зябликово,2007 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.35 кор.1,Москва,б-р Ореховый д.35 кор.1,б-р,Ореховый ,д.35 кор.1,7567477,муниципальный округ Зябликово,1975 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.37 кор.2,Москва,б-р Ореховый д.37 кор.2,б-р,Ореховый ,д.37 кор.2,7567486,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.37 кор.3,Москва,б-р Ореховый д.37 кор.3,б-р,Ореховый ,д.37 кор.3,7567493,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.39 кор.2,Москва,б-р Ореховый д.39 кор.2,б-р,Ореховый ,д.39 кор.2,8374471,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.41,Москва,б-р Ореховый д.41,б-р,Ореховый ,д.41,7567498,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.49 кор.2,Москва,б-р Ореховый д.49 кор.2,б-р,Ореховый ,д.49 кор.2,7567504,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.49 кор.3,Москва,б-р Ореховый д.49 кор.3,б-р,Ореховый ,д.49 кор.3,7567510,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.51 кор.2,Москва,б-р Ореховый д.51 кор.2,б-р,Ореховый ,д.51 кор.2,7567517,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.53,Москва,б-р Ореховый д.53,б-р,Ореховый ,д.53,7567520,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.55/16,Москва,б-р Ореховый д.55/16,б-р,Ореховый ,д.55/16,7567524,муниципальный округ Зябликово,1978 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.59,Москва,б-р Ореховый д.59,б-р,Ореховый ,д.59,7567540,муниципальный округ Зябликово,1986 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.59 кор.1,Москва,б-р Ореховый д.59 кор.1,б-р,Ореховый ,д.59 кор.1,7567531,муниципальный округ Зябликово,1996 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.59 кор.2,Москва,б-р Ореховый д.59 кор.2,б-р,Ореховый ,д.59 кор.2,7567534,муниципальный округ Зябликово,1999 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.59 кор.3,Москва,б-р Ореховый д.59 кор.3,б-р,Ореховый ,д.59 кор.3,7567538,муниципальный округ Зябликово,1999 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.61 кор.1,Москва,б-р Ореховый д.61 кор.1,б-р,Ореховый ,д.61 кор.1,7567546,муниципальный округ Зябликово,1986 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.63 кор.1,Москва,б-р Ореховый д.63 кор.1,б-р,Ореховый ,д.63 кор.1,7567551,муниципальный округ Зябликово,1986 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.65 кор.1,Москва,б-р Ореховый д.65 кор.1,б-р,Ореховый ,д.65 кор.1,7567556,муниципальный округ Зябликово,1986 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.67 кор.1,Москва,б-р Ореховый д.67 кор.1,б-р,Ореховый ,д.67 кор.1,7567560,муниципальный округ Зябликово,1986 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.69,Москва,б-р Ореховый д.69,б-р,Ореховый ,д.69,7567564,муниципальный округ Зябликово,1986 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.71,Москва,б-р Ореховый д.71,б-р,Ореховый ,д.71,7567569,муниципальный округ Зябликово,1986 +2281089,г Москва проезд Задонский д.14 кор.2,Москва,проезд Задонский д.14 кор.2,проезд,Задонский ,д.14 кор.2,7567557,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва проезд Задонский д.16 кор.1,Москва,проезд Задонский д.16 кор.1,проезд,Задонский ,д.16 кор.1,7567561,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва проезд Задонский д.18,Москва,проезд Задонский д.18,проезд,Задонский ,д.18,7567563,муниципальный округ Зябликово,1978 +2281089,г Москва проезд Задонский д.22,Москва,проезд Задонский д.22,проезд,Задонский ,д.22,7787328,муниципальный округ Зябликово,н.д. +2281089,г Москва проезд Задонский д.24 кор.1,Москва,проезд Задонский д.24 кор.1,проезд,Задонский ,д.24 кор.1,7971223,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва проезд Задонский д.24 кор.2,Москва,проезд Задонский д.24 кор.2,проезд,Задонский ,д.24 кор.2,7567567,муниципальный округ Зябликово,1979 +2281089,г Москва проезд Задонский д.30 кор.1,Москва,проезд Задонский д.30 кор.1,проезд,Задонский ,д.30 кор.1,7567571,муниципальный округ Зябликово,1986 +2281089,г Москва проезд Задонский д.32 кор.1,Москва,проезд Задонский д.32 кор.1,проезд,Задонский ,д.32 кор.1,7567574,муниципальный округ Зябликово,1986 +2281089,г Москва проезд Задонский д.34 кор.1,Москва,проезд Задонский д.34 кор.1,проезд,Задонский ,д.34 кор.1,7567580,муниципальный округ Зябликово,1987 +2281089,г Москва проезд Задонский д.36 кор.1,Москва,проезд Задонский д.36 кор.1,проезд,Задонский ,д.36 кор.1,7567585,муниципальный округ Зябликово,1984 +2281089,г Москва проезд Задонский д.38 кор.1,Москва,проезд Задонский д.38 кор.1,проезд,Задонский ,д.38 кор.1,7567581,муниципальный округ Зябликово,1986 +2281089,г Москва проезд Задонский д.40/73,Москва,проезд Задонский д.40/73,проезд,Задонский ,д.40/73,7567613,муниципальный округ Зябликово,1986 +2281089,г Москва проезд Ореховый д.13 кор.2,Москва,проезд Ореховый д.13 кор.2,проезд,Ореховый ,д.13 кор.2,7567579,муниципальный округ Зябликово,1994 +2281089,г Москва проезд Ореховый д.13 кор.3,Москва,проезд Ореховый д.13 кор.3,проезд,Ореховый ,д.13 кор.3,7567583,муниципальный округ Зябликово,1985 +2281089,г Москва проезд Ореховый д.13 кор.4,Москва,проезд Ореховый д.13 кор.4,проезд,Ореховый ,д.13 кор.4,7567589,муниципальный округ Зябликово,1985 +2281089,г Москва проезд Ореховый д.15,Москва,проезд Ореховый д.15,проезд,Ореховый ,д.15,7567590,муниципальный округ Зябликово,1979 +2281089,г Москва проезд Ореховый д.17 кор.1,Москва,проезд Ореховый д.17 кор.1,проезд,Ореховый ,д.17 кор.1,7567598,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва проезд Ореховый д.19,Москва,проезд Ореховый д.19,проезд,Ореховый ,д.19,7567602,муниципальный округ Зябликово,1978 +2281089,г Москва проезд Ореховый д.21 кор.1,Москва,проезд Ореховый д.21 кор.1,проезд,Ореховый ,д.21 кор.1,7567605,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва проезд Ореховый д.23 кор.1,Москва,проезд Ореховый д.23 кор.1,проезд,Ореховый ,д.23 кор.1,7567607,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва проезд Ореховый д.29 кор.1,Москва,проезд Ореховый д.29 кор.1,проезд,Ореховый ,д.29 кор.1,7567610,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва проезд Ореховый д.31,Москва,проезд Ореховый д.31,проезд,Ореховый ,д.31,7567612,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва проезд Ореховый д.33,Москва,проезд Ореховый д.33,проезд,Ореховый ,д.33,7567617,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва проезд Ореховый д.35 кор.1,Москва,проезд Ореховый д.35 кор.1,проезд,Ореховый ,д.35 кор.1,7567481,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва проезд Ореховый д.35 кор.3,Москва,проезд Ореховый д.35 кор.3,проезд,Ореховый ,д.35 кор.3,7567620,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва проезд Ореховый д.37 кор.1,Москва,проезд Ореховый д.37 кор.1,проезд,Ореховый ,д.37 кор.1,7567625,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва проезд Ореховый д.39 кор.1,Москва,проезд Ореховый д.39 кор.1,проезд,Ореховый ,д.39 кор.1,7567627,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва проезд Ореховый д.39 кор.2,Москва,проезд Ореховый д.39 кор.2,проезд,Ореховый ,д.39 кор.2,7567630,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва проезд Ореховый д.41,Москва,проезд Ореховый д.41,проезд,Ореховый ,д.41,7567633,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва проезд Ореховый д.41,Москва,проезд Ореховый д.41,проезд,Ореховый ,д.41,7567634,муниципальный округ Зябликово,н.д. +2281089,г Москва проезд Ореховый д.41 кор.1,Москва,проезд Ореховый д.41 кор.1,проезд,Ореховый ,д.41 кор.1,7579031,муниципальный округ Зябликово,2010 +2281089,г Москва проезд Ореховый д.43 кор.2,Москва,проезд Ореховый д.43 кор.2,проезд,Ореховый ,д.43 кор.2,7567637,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва проезд Ореховый д.45 кор.1,Москва,проезд Ореховый д.45 кор.1,проезд,Ореховый ,д.45 кор.1,7567641,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва проезд Ореховый д.9,Москва,проезд Ореховый д.9,проезд,Ореховый ,д.9,7567573,муниципальный округ Зябликово,1993 +2281089,г Москва ул Кустанайская д.10 кор.1,Москва,ул Кустанайская д.10 кор.1,ул,Кустанайская ,д.10 кор.1,7567442,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва ул Кустанайская д.11 кор.1,Москва,ул Кустанайская д.11 кор.1,ул,Кустанайская ,д.11 кор.1,7567449,муниципальный округ Зябликово,1986 +2281089,г Москва ул Кустанайская д.12 кор.2,Москва,ул Кустанайская д.12 кор.2,ул,Кустанайская ,д.12 кор.2,8410138,муниципальный округ Зябликово,н.д. +2281089,г Москва ул Кустанайская д.14 кор.1,Москва,ул Кустанайская д.14 кор.1,ул,Кустанайская ,д.14 кор.1,7567454,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва ул Кустанайская д.2 кор.1,Москва,ул Кустанайская д.2 кор.1,ул,Кустанайская ,д.2 кор.1,7567618,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва ул Кустанайская д.3 кор.1,Москва,ул Кустанайская д.3 кор.1,ул,Кустанайская ,д.3 кор.1,7567649,муниципальный округ Зябликово,1984 +2281089,г Москва ул Кустанайская д.4 кор.1,Москва,ул Кустанайская д.4 кор.1,ул,Кустанайская ,д.4 кор.1,7567652,муниципальный округ Зябликово,1984 +2281089,г Москва ул Кустанайская д.4 кор.2,Москва,ул Кустанайская д.4 кор.2,ул,Кустанайская ,д.4 кор.2,7567654,муниципальный округ Зябликово,1984 +2281089,г Москва ул Кустанайская д.5 кор.1,Москва,ул Кустанайская д.5 кор.1,ул,Кустанайская ,д.5 кор.1,7567658,муниципальный округ Зябликово,1986 +2281089,г Москва ул Кустанайская д.5 кор.2,Москва,ул Кустанайская д.5 кор.2,ул,Кустанайская ,д.5 кор.2,7567661,муниципальный округ Зябликово,1986 +2281089,г Москва ул Кустанайская д.5 кор.3,Москва,ул Кустанайская д.5 кор.3,ул,Кустанайская ,д.5 кор.3,8245271,муниципальный округ Зябликово,1987 +2281089,г Москва ул Кустанайская д.6 кор.2,Москва,ул Кустанайская д.6 кор.2,ул,Кустанайская ,д.6 кор.2,7567663,муниципальный округ Зябликово,1984 +2281089,г Москва ул Кустанайская д.7 кор.2,Москва,ул Кустанайская д.7 кор.2,ул,Кустанайская ,д.7 кор.2,7567665,муниципальный округ Зябликово,1986 +2281089,г Москва ул Кустанайская д.7 кор.3,Москва,ул Кустанайская д.7 кор.3,ул,Кустанайская ,д.7 кор.3,7567668,муниципальный округ Зябликово,1987 +2281089,г Москва ул Кустанайская д.7 кор.4,Москва,ул Кустанайская д.7 кор.4,ул,Кустанайская ,д.7 кор.4,7567669,муниципальный округ Зябликово,1986 +2281089,г Москва ул Кустанайская д.8 кор.1,Москва,ул Кустанайская д.8 кор.1,ул,Кустанайская ,д.8 кор.1,7567671,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва ул Кустанайская д.8 кор.2,Москва,ул Кустанайская д.8 кор.2,ул,Кустанайская ,д.8 кор.2,7567674,муниципальный округ Зябликово,1983 +2281089,г Москва ул Кустанайская д.9 кор.1,Москва,ул Кустанайская д.9 кор.1,ул,Кустанайская ,д.9 кор.1,7567439,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.10 кор.1,Москва,ул Мусы Джалиля д.10 кор.1,ул,Мусы Джалиля ,д.10 кор.1,7567484,муниципальный округ Зябликово,1978 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.13,Москва,ул Мусы Джалиля д.13,ул,Мусы Джалиля ,д.13,7567487,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.14 кор.1,Москва,ул Мусы Джалиля д.14 кор.1,ул,Мусы Джалиля ,д.14 кор.1,7567490,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.15 кор.1,Москва,ул Мусы Джалиля д.15 кор.1,ул,Мусы Джалиля ,д.15 кор.1,7567494,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.16 кор.1,Москва,ул Мусы Джалиля д.16 кор.1,ул,Мусы Джалиля ,д.16 кор.1,7567499,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.16 кор.2,Москва,ул Мусы Джалиля д.16 кор.2,ул,Мусы Джалиля ,д.16 кор.2,7567502,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.18,Москва,ул Мусы Джалиля д.18,ул,Мусы Джалиля ,д.18,7567505,муниципальный округ Зябликово,1978 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.19 кор.1,Москва,ул Мусы Джалиля д.19 кор.1,ул,Мусы Джалиля ,д.19 кор.1,7567509,муниципальный округ Зябликово,1988 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.2 кор.1,Москва,ул Мусы Джалиля д.2 кор.1,ул,Мусы Джалиля ,д.2 кор.1,7567408,муниципальный округ Зябликово,1983 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.2 кор.2,Москва,ул Мусы Джалиля д.2 кор.2,ул,Мусы Джалиля ,д.2 кор.2,7567419,муниципальный округ Зябликово,1983 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.26 кор.1,Москва,ул Мусы Джалиля д.26 кор.1,ул,Мусы Джалиля ,д.26 кор.1,7567513,муниципальный округ Зябликово,1985 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.28 кор.1,Москва,ул Мусы Джалиля д.28 кор.1,ул,Мусы Джалиля ,д.28 кор.1,7567516,муниципальный округ Зябликово,1997 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.29 кор.1,Москва,ул Мусы Джалиля д.29 кор.1,ул,Мусы Джалиля ,д.29 кор.1,8460974,муниципальный округ Зябликово,н.д. +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.30 кор.1,Москва,ул Мусы Джалиля д.30 кор.1,ул,Мусы Джалиля ,д.30 кор.1,7567521,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.32 кор.1,Москва,ул Мусы Джалиля д.32 кор.1,ул,Мусы Джалиля ,д.32 кор.1,7567523,муниципальный округ Зябликово,1985 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.32 кор.2,Москва,ул Мусы Джалиля д.32 кор.2,ул,Мусы Джалиля ,д.32 кор.2,8377215,муниципальный округ Зябликово,н.д. +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.34 кор.1,Москва,ул Мусы Джалиля д.34 кор.1,ул,Мусы Джалиля ,д.34 кор.1,7567528,муниципальный округ Зябликово,1997 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.34 кор.3,Москва,ул Мусы Джалиля д.34 кор.3,ул,Мусы Джалиля ,д.34 кор.3,7567532,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.36 кор.1,Москва,ул Мусы Джалиля д.36 кор.1,ул,Мусы Джалиля ,д.36 кор.1,7567535,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.38 кор.1,Москва,ул Мусы Джалиля д.38 кор.1,ул,Мусы Джалиля ,д.38 кор.1,7567539,муниципальный округ Зябликово,1985 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.38 кор.2,Москва,ул Мусы Джалиля д.38 кор.2,ул,Мусы Джалиля ,д.38 кор.2,7567543,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.4 кор.1,Москва,ул Мусы Джалиля д.4 кор.1,ул,Мусы Джалиля ,д.4 кор.1,7567423,муниципальный округ Зябликово,1983 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.4 кор.2,Москва,ул Мусы Джалиля д.4 кор.2,ул,Мусы Джалиля ,д.4 кор.2,7567429,муниципальный округ Зябликово,1983 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.4 кор.3,Москва,ул Мусы Джалиля д.4 кор.3,ул,Мусы Джалиля ,д.4 кор.3,7567437,муниципальный округ Зябликово,1982 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.4 кор.4,Москва,ул Мусы Джалиля д.4 кор.4,ул,Мусы Джалиля ,д.4 кор.4,7567440,муниципальный округ Зябликово,1982 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.4 кор.5,Москва,ул Мусы Джалиля д.4 кор.5,ул,Мусы Джалиля ,д.4 кор.5,7567445,муниципальный округ Зябликово,1983 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.40,Москва,ул Мусы Джалиля д.40,ул,Мусы Джалиля ,д.40,7567545,муниципальный округ Зябликово,1997 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.42 кор.1,Москва,ул Мусы Джалиля д.42 кор.1,ул,Мусы Джалиля ,д.42 кор.1,7567549,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.44/45,Москва,ул Мусы Джалиля д.44/45,ул,Мусы Джалиля ,д.44/45,7567552,муниципальный округ Зябликово,1985 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.5 кор.2,Москва,ул Мусы Джалиля д.5 кор.2,ул,Мусы Джалиля ,д.5 кор.2,8136906,муниципальный округ Зябликово,1984 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.5 кор.4,Москва,ул Мусы Джалиля д.5 кор.4,ул,Мусы Джалиля ,д.5 кор.4,7651815,муниципальный округ Зябликово,н.д. +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.5 кор.5,Москва,ул Мусы Джалиля д.5 кор.5,ул,Мусы Джалиля ,д.5 кор.5,7567451,муниципальный округ Зябликово,1983 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.6 кор.1,Москва,ул Мусы Джалиля д.6 кор.1,ул,Мусы Джалиля ,д.6 кор.1,7567458,муниципальный округ Зябликово,1983 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.7 кор.6,Москва,ул Мусы Джалиля д.7 кор.6,ул,Мусы Джалиля ,д.7 кор.6,7567461,муниципальный округ Зябликово,1983 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.8 кор.1,Москва,ул Мусы Джалиля д.8 кор.1,ул,Мусы Джалиля ,д.8 кор.1,7567464,муниципальный округ Зябликово,1986 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.8 кор.2,Москва,ул Мусы Джалиля д.8 кор.2,ул,Мусы Джалиля ,д.8 кор.2,7556042,муниципальный округ Зябликово,1985 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.8 кор.3,Москва,ул Мусы Джалиля д.8 кор.3,ул,Мусы Джалиля ,д.8 кор.3,7567468,муниципальный округ Зябликово,1985 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.8 кор.4,Москва,ул Мусы Джалиля д.8 кор.4,ул,Мусы Джалиля ,д.8 кор.4,7567471,муниципальный округ Зябликово,1986 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.9 кор.1,Москва,ул Мусы Джалиля д.9 кор.1,ул,Мусы Джалиля ,д.9 кор.1,7567474,муниципальный округ Зябликово,1987 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.9 кор.3,Москва,ул Мусы Джалиля д.9 кор.3,ул,Мусы Джалиля ,д.9 кор.3,7567476,муниципальный округ Зябликово,1987 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.9 кор.5,Москва,ул Мусы Джалиля д.9 кор.5,ул,Мусы Джалиля ,д.9 кор.5,7567479,муниципальный округ Зябликово,1987 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.9 кор.6,Москва,ул Мусы Джалиля д.9 кор.6,ул,Мусы Джалиля ,д.9 кор.6,7567482,муниципальный округ Зябликово,1987 +2281089,г Москва ул Шипиловская д.37 кор.1,Москва,ул Шипиловская д.37 кор.1,ул,Шипиловская ,д.37 кор.1,7567643,муниципальный округ Зябликово,1981 +2281089,г Москва ул Шипиловская д.39 кор.2,Москва,ул Шипиловская д.39 кор.2,ул,Шипиловская ,д.39 кор.2,7567647,муниципальный округ Зябликово,1979 +2281089,г Москва ул Шипиловская д.39 кор.3,Москва,ул Шипиловская д.39 кор.3,ул,Шипиловская ,д.39 кор.3,7567653,муниципальный округ Зябликово,1979 +2281089,г Москва ул Шипиловская д.41 кор.1,Москва,ул Шипиловская д.41 кор.1,ул,Шипиловская ,д.41 кор.1,7567659,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва ул Шипиловская д.43,Москва,ул Шипиловская д.43,ул,Шипиловская ,д.43,7567667,муниципальный округ Зябликово,1978 +2281089,г Москва ул Шипиловская д.44/27,Москва,ул Шипиловская д.44/27,ул,Шипиловская ,д.44/27,8368604,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва ул Шипиловская д.46 кор.1,Москва,ул Шипиловская д.46 кор.1,ул,Шипиловская ,д.46 кор.1,7567670,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва ул Шипиловская д.48 кор.1,Москва,ул Шипиловская д.48 кор.1,ул,Шипиловская ,д.48 кор.1,7567673,муниципальный округ Зябликово,1986 +2281089,г Москва ул Шипиловская д.48 кор.2,Москва,ул Шипиловская д.48 кор.2,ул,Шипиловская ,д.48 кор.2,7567675,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва ул Шипиловская д.50 кор.3,Москва,ул Шипиловская д.50 кор.3,ул,Шипиловская ,д.50 кор.3,7567679,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва ул Шипиловская д.51,Москва,ул Шипиловская д.51,ул,Шипиловская ,д.51,7567681,муниципальный округ Зябликово,1987 +2281089,г Москва ул Шипиловская д.53,Москва,ул Шипиловская д.53,ул,Шипиловская ,д.53,7567684,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва ул Шипиловская д.54 кор.1,Москва,ул Шипиловская д.54 кор.1,ул,Шипиловская ,д.54 кор.1,7567685,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва ул Шипиловская д.55 кор.1,Москва,ул Шипиловская д.55 кор.1,ул,Шипиловская ,д.55 кор.1,7971208,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва ул Шипиловская д.57,Москва,ул Шипиловская д.57,ул,Шипиловская ,д.57,7567683,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва ул Шипиловская д.58 кор.3,Москва,ул Шипиловская д.58 кор.3,ул,Шипиловская ,д.58 кор.3,7971215,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва ул Шипиловская д.59 кор.1,Москва,ул Шипиловская д.59 кор.1,ул,Шипиловская ,д.59 кор.1,7567682,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва ул Шипиловская д.60 кор.1,Москва,ул Шипиловская д.60 кор.1,ул,Шипиловская ,д.60 кор.1,7567680,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва ул Шипиловская д.62 кор.1,Москва,ул Шипиловская д.62 кор.1,ул,Шипиловская ,д.62 кор.1,7567678,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва ул Шипиловская д.64 кор.1,Москва,ул Шипиловская д.64 кор.1,ул,Шипиловская ,д.64 кор.1,7567677,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281090,г Москва пр-кт Пролетарский д.1,Москва,пр-кт Пролетарский д.1,пр-кт,Пролетарский ,д.1,8081059,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,2001 +2281090,г Москва пр-кт Пролетарский д.12/25,Москва,пр-кт Пролетарский д.12/25,пр-кт,Пролетарский ,д.12/25,8081245,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1967 +2281090,г Москва пр-кт Пролетарский д.13,Москва,пр-кт Пролетарский д.13,пр-кт,Пролетарский ,д.13,8081088,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1967 +2281090,г Москва пр-кт Пролетарский д.17 кор.1,Москва,пр-кт Пролетарский д.17 кор.1,пр-кт,Пролетарский ,д.17 кор.1,8081249,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва пр-кт Пролетарский д.19 кор.2,Москва,пр-кт Пролетарский д.19 кор.2,пр-кт,Пролетарский ,д.19 кор.2,8192082,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1989 +2281090,г Москва пр-кт Пролетарский д.19 кор.3,Москва,пр-кт Пролетарский д.19 кор.3,пр-кт,Пролетарский ,д.19 кор.3,8183888,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1989 +2281090,г Москва пр-кт Пролетарский д.2,Москва,пр-кт Пролетарский д.2,пр-кт,Пролетарский ,д.2,8081253,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1969 +2281090,г Москва пр-кт Пролетарский д.21 кор.2,Москва,пр-кт Пролетарский д.21 кор.2,пр-кт,Пролетарский ,д.21 кор.2,8081257,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва пр-кт Пролетарский д.21/24,Москва,пр-кт Пролетарский д.21/24,пр-кт,Пролетарский ,д.21/24,8081191,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1989 +2281090,г Москва пр-кт Пролетарский д.21/25,Москва,пр-кт Пролетарский д.21/25,пр-кт,Пролетарский ,д.21/25,8081331,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1967 +2281090,г Москва пр-кт Пролетарский д.3,Москва,пр-кт Пролетарский д.3,пр-кт,Пролетарский ,д.3,7582264,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,2002 +2281090,г Москва пр-кт Пролетарский д.4,Москва,пр-кт Пролетарский д.4,пр-кт,Пролетарский ,д.4,8081259,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1969 +2281090,г Москва пр-кт Пролетарский д.6 кор.1,Москва,пр-кт Пролетарский д.6 кор.1,пр-кт,Пролетарский ,д.6 кор.1,8081264,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1969 +2281090,г Москва пр-кт Пролетарский д.6 кор.2,Москва,пр-кт Пролетарский д.6 кор.2,пр-кт,Пролетарский ,д.6 кор.2,8081266,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1975 +2281090,г Москва пр-кт Пролетарский д.7,Москва,пр-кт Пролетарский д.7,пр-кт,Пролетарский ,д.7,8182060,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,2005 +2281090,г Москва пр-кт Пролетарский д.8 кор.1,Москва,пр-кт Пролетарский д.8 кор.1,пр-кт,Пролетарский ,д.8 кор.1,8081268,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1968 +2281090,г Москва ул Борисовские Пруды д.13 кор.1,Москва,ул Борисовские Пруды д.13 кор.1,ул,Борисовские Пруды ,д.13 кор.1,8089092,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,2004 +2281090,г Москва ул Борисовские Пруды д.13 кор.2,Москва,ул Борисовские Пруды д.13 кор.2,ул,Борисовские Пруды ,д.13 кор.2,8079547,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1977 +2281090,г Москва ул Борисовские Пруды д.15 кор.1,Москва,ул Борисовские Пруды д.15 кор.1,ул,Борисовские Пруды ,д.15 кор.1,8089107,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,2004 +2281090,г Москва ул Борисовские Пруды д.15 кор.2,Москва,ул Борисовские Пруды д.15 кор.2,ул,Борисовские Пруды ,д.15 кор.2,8079631,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1992 +2281090,г Москва ул Борисовские Пруды д.17 кор.1,Москва,ул Борисовские Пруды д.17 кор.1,ул,Борисовские Пруды ,д.17 кор.1,8089115,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,2004 +2281090,г Москва ул Борисовские Пруды д.21 кор.1,Москва,ул Борисовские Пруды д.21 кор.1,ул,Борисовские Пруды ,д.21 кор.1,8089040,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,2003 +2281090,г Москва ул Борисовские Пруды д.21 кор.2,Москва,ул Борисовские Пруды д.21 кор.2,ул,Борисовские Пруды ,д.21 кор.2,8079951,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,2001 +2281090,г Москва ул Борисовские Пруды д.23 кор.1,Москва,ул Борисовские Пруды д.23 кор.1,ул,Борисовские Пруды ,д.23 кор.1,8089058,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,2003 +2281090,г Москва ул Борисовские Пруды д.23 кор.2,Москва,ул Борисовские Пруды д.23 кор.2,ул,Борисовские Пруды ,д.23 кор.2,8079742,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,2001 +2281090,г Москва ул Борисовские Пруды д.25 кор.1,Москва,ул Борисовские Пруды д.25 кор.1,ул,Борисовские Пруды ,д.25 кор.1,8089082,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,2003 +2281090,г Москва ул Борисовские Пруды д.25 кор.2,Москва,ул Борисовские Пруды д.25 кор.2,ул,Борисовские Пруды ,д.25 кор.2,8196350,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,2002 +2281090,г Москва ул Борисовские Пруды д.5 кор.1,Москва,ул Борисовские Пруды д.5 кор.1,ул,Борисовские Пруды ,д.5 кор.1,8079955,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,2009 +2281090,г Москва ул Кантемировская д.12,Москва,ул Кантемировская д.12,ул,Кантемировская ,д.12,8223309,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,н.д. +2281090,г Москва ул Кантемировская д.12 кор.1,Москва,ул Кантемировская д.12 кор.1,ул,Кантемировская ,д.12 кор.1,8079819,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ул Кантемировская д.12 кор.2,Москва,ул Кантемировская д.12 кор.2,ул,Кантемировская ,д.12 кор.2,8191918,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ул Кантемировская д.14 кор.2,Москва,ул Кантемировская д.14 кор.2,ул,Кантемировская ,д.14 кор.2,8079823,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1997 +2281090,г Москва ул Кантемировская д.16 кор.1,Москва,ул Кантемировская д.16 кор.1,ул,Кантемировская ,д.16 кор.1,8079829,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1989 +2281090,г Москва ул Кантемировская д.16 кор.1А,Москва,ул Кантемировская д.16 кор.1А,ул,Кантемировская ,д.16 кор.1А,8079836,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ул Кантемировская д.16 кор.2,Москва,ул Кантемировская д.16 кор.2,ул,Кантемировская ,д.16 кор.2,8194164,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1991 +2281090,г Москва ул Кантемировская д.18 кор.2,Москва,ул Кантемировская д.18 кор.2,ул,Кантемировская ,д.18 кор.2,8079840,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1989 +2281090,г Москва ул Кантемировская д.18 кор.3,Москва,ул Кантемировская д.18 кор.3,ул,Кантемировская ,д.18 кор.3,8079808,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1989 +2281090,г Москва ул Кантемировская д.18 кор.3А,Москва,ул Кантемировская д.18 кор.3А,ул,Кантемировская ,д.18 кор.3А,8079846,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1989 +2281090,г Москва ул Кантемировская д.18 кор.5,Москва,ул Кантемировская д.18 кор.5,ул,Кантемировская ,д.18 кор.5,8079811,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1989 +2281090,г Москва ул Кантемировская д.20 кор.1,Москва,ул Кантемировская д.20 кор.1,ул,Кантемировская ,д.20 кор.1,8079814,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ул Кантемировская д.20 кор.2,Москва,ул Кантемировская д.20 кор.2,ул,Кантемировская ,д.20 кор.2,8194229,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1989 +2281090,г Москва ул Кантемировская д.20 кор.4,Москва,ул Кантемировская д.20 кор.4,ул,Кантемировская ,д.20 кор.4,8191871,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ул Кантемировская д.20 кор.5,Москва,ул Кантемировская д.20 кор.5,ул,Кантемировская ,д.20 кор.5,8224315,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ул Кантемировская д.22 кор.1,Москва,ул Кантемировская д.22 кор.1,ул,Кантемировская ,д.22 кор.1,8222892,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1989 +2281090,г Москва ул Кантемировская д.22 кор.2,Москва,ул Кантемировская д.22 кор.2,ул,Кантемировская ,д.22 кор.2,8079817,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1989 +2281090,г Москва ул Кантемировская д.22 кор.3,Москва,ул Кантемировская д.22 кор.3,ул,Кантемировская ,д.22 кор.3,8079941,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1989 +2281090,г Москва ул Кантемировская д.4 кор.1,Москва,ул Кантемировская д.4 кор.1,ул,Кантемировская ,д.4 кор.1,8163979,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ул Кантемировская д.4 кор.3,Москва,ул Кантемировская д.4 кор.3,ул,Кантемировская ,д.4 кор.3,8079522,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ул Кантемировская д.8 кор.1,Москва,ул Кантемировская д.8 кор.1,ул,Кантемировская ,д.8 кор.1,8079743,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ул Кошкина д.12 кор.1,Москва,ул Кошкина д.12 кор.1,ул,Кошкина ,д.12 кор.1,8080335,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ул Кошкина д.12 кор.2,Москва,ул Кошкина д.12 кор.2,ул,Кошкина ,д.12 кор.2,8080338,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1989 +2281090,г Москва ул Кошкина д.12 кор.3,Москва,ул Кошкина д.12 кор.3,ул,Кошкина ,д.12 кор.3,8080544,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1989 +2281090,г Москва ул Кошкина д.13 кор.1,Москва,ул Кошкина д.13 кор.1,ул,Кошкина ,д.13 кор.1,8080539,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1990 +2281090,г Москва ул Кошкина д.17 кор.1,Москва,ул Кошкина д.17 кор.1,ул,Кошкина ,д.17 кор.1,8080552,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1992 +2281090,г Москва ул Кошкина д.19 кор.1,Москва,ул Кошкина д.19 кор.1,ул,Кошкина ,д.19 кор.1,8080549,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ул Кошкина д.4,Москва,ул Кошкина д.4,ул,Кошкина ,д.4,8080559,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1955 +2281090,г Москва ул Кошкина д.7,Москва,ул Кошкина д.7,ул,Кошкина ,д.7,8080560,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1964 +2281090,г Москва ул Кошкина д.9,Москва,ул Кошкина д.9,ул,Кошкина ,д.9,8080563,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1961 +2281090,г Москва ул Москворечье д.11,Москва,ул Москворечье д.11,ул,Москворечье ,д.11,8081332,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1967 +2281090,г Москва ул Москворечье д.13,Москва,ул Москворечье д.13,ул,Москворечье ,д.13,8080984,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1964 +2281090,г Москва ул Москворечье д.17,Москва,ул Москворечье д.17,ул,Москворечье ,д.17,8080986,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1963 +2281090,г Москва ул Москворечье д.31 кор.1,Москва,ул Москворечье д.31 кор.1,ул,Москворечье ,д.31 кор.1,8081377,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,2008 +2281090,г Москва ул Москворечье д.33,Москва,ул Москворечье д.33,ул,Москворечье ,д.33,8080990,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1967 +2281090,г Москва ул Москворечье д.35 кор.1,Москва,ул Москворечье д.35 кор.1,ул,Москворечье ,д.35 кор.1,8080996,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1960 +2281090,г Москва ул Москворечье д.35 кор.2,Москва,ул Москворечье д.35 кор.2,ул,Москворечье ,д.35 кор.2,8080916,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1960 +2281090,г Москва ул Москворечье д.35 кор.3,Москва,ул Москворечье д.35 кор.3,ул,Москворечье ,д.35 кор.3,8080997,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1960 +2281090,г Москва ул Москворечье д.37 кор.1,Москва,ул Москворечье д.37 кор.1,ул,Москворечье ,д.37 кор.1,8081000,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1961 +2281090,г Москва ул Москворечье д.37 кор.2,Москва,ул Москворечье д.37 кор.2,ул,Москворечье ,д.37 кор.2,8081005,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1960 +2281090,г Москва ул Москворечье д.4 кор.3,Москва,ул Москворечье д.4 кор.3,ул,Москворечье ,д.4 кор.3,7659770,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,2000 +2281090,г Москва ул Москворечье д.4 кор.5,Москва,ул Москворечье д.4 кор.5,ул,Москворечье ,д.4 кор.5,7659787,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,2004 +2281090,г Москва ул Москворечье д.4 кор.6,Москва,ул Москворечье д.4 кор.6,ул,Москворечье ,д.4 кор.6,7659798,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,2008 +2281090,г Москва ул Москворечье д.41 кор.1,Москва,ул Москворечье д.41 кор.1,ул,Москворечье ,д.41 кор.1,8081009,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1961 +2281090,г Москва ул Москворечье д.41 кор.2,Москва,ул Москворечье д.41 кор.2,ул,Москворечье ,д.41 кор.2,8081015,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1959 +2281090,г Москва ул Москворечье д.43,Москва,ул Москворечье д.43,ул,Москворечье ,д.43,8080964,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1961 +2281090,г Москва ул Москворечье д.45 кор.1,Москва,ул Москворечье д.45 кор.1,ул,Москворечье ,д.45 кор.1,8081018,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1960 +2281090,г Москва ул Москворечье д.45 кор.2,Москва,ул Москворечье д.45 кор.2,ул,Москворечье ,д.45 кор.2,8081025,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1959 +2281090,г Москва ул Москворечье д.47 кор.1,Москва,ул Москворечье д.47 кор.1,ул,Москворечье ,д.47 кор.1,8081027,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1959 +2281090,г Москва ул Москворечье д.47 кор.2,Москва,ул Москворечье д.47 кор.2,ул,Москворечье ,д.47 кор.2,8080967,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1959 +2281090,г Москва ул Москворечье д.49,Москва,ул Москворечье д.49,ул,Москворечье ,д.49,8081038,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1960 +2281090,г Москва ул Москворечье д.51 кор.1,Москва,ул Москворечье д.51 кор.1,ул,Москворечье ,д.51 кор.1,8081045,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1962 +2281090,г Москва ул Москворечье д.51 кор.2,Москва,ул Москворечье д.51 кор.2,ул,Москворечье ,д.51 кор.2,8080969,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1962 +2281090,г Москва ул Москворечье д.55 кор.1,Москва,ул Москворечье д.55 кор.1,ул,Москворечье ,д.55 кор.1,8080973,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1962 +2281090,г Москва ул Москворечье д.55 кор.2,Москва,ул Москворечье д.55 кор.2,ул,Москворечье ,д.55 кор.2,8080976,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1962 +2281090,г Москва ул Москворечье д.57/8,Москва,ул Москворечье д.57/8,ул,Москворечье ,д.57/8,8080981,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1962 +2281090,г Москва ул Москворечье д.9 кор.1,Москва,ул Москворечье д.9 кор.1,ул,Москворечье ,д.9 кор.1,8079570,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1965 +2281090,г Москва ул Москворечье д.9 кор.2,Москва,ул Москворечье д.9 кор.2,ул,Москворечье ,д.9 кор.2,8081050,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1966 +2281090,г Москва ш Каширское д.26 кор.1,Москва,ш Каширское д.26 кор.1,ш,Каширское ,д.26 кор.1,8080429,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1965 +2281090,г Москва ш Каширское д.26 кор.3,Москва,ш Каширское д.26 кор.3,ш,Каширское ,д.26 кор.3,8080229,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1965 +2281090,г Москва ш Каширское д.28 кор.1,Москва,ш Каширское д.28 кор.1,ш,Каширское ,д.28 кор.1,8080233,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1965 +2281090,г Москва ш Каширское д.28 кор.2,Москва,ш Каширское д.28 кор.2,ш,Каширское ,д.28 кор.2,8080239,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1965 +2281090,г Москва ш Каширское д.28 кор.3,Москва,ш Каширское д.28 кор.3,ш,Каширское ,д.28 кор.3,8080698,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1965 +2281090,г Москва ш Каширское д.32 кор.1,Москва,ш Каширское д.32 кор.1,ш,Каширское ,д.32 кор.1,8080434,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1984 +2281090,г Москва ш Каширское д.32 кор.2,Москва,ш Каширское д.32 кор.2,ш,Каширское ,д.32 кор.2,8080439,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1986 +2281090,г Москва ш Каширское д.32 кор.3,Москва,ш Каширское д.32 кор.3,ш,Каширское ,д.32 кор.3,8080248,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1985 +2281090,г Москва ш Каширское д.36,Москва,ш Каширское д.36,ш,Каширское ,д.36,8080446,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1963 +2281090,г Москва ш Каширское д.38,Москва,ш Каширское д.38,ш,Каширское ,д.38,8080451,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1963 +2281090,г Москва ш Каширское д.40,Москва,ш Каширское д.40,ш,Каширское ,д.40,8080457,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1963 +2281090,г Москва ш Каширское д.44,Москва,ш Каширское д.44,ш,Каширское ,д.44,8080254,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1959 +2281090,г Москва ш Каширское д.44 кор.1,Москва,ш Каширское д.44 кор.1,ш,Каширское ,д.44 кор.1,8080258,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1958 +2281090,г Москва ш Каширское д.44 кор.2,Москва,ш Каширское д.44 кор.2,ш,Каширское ,д.44 кор.2,8080461,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,н.д. +2281090,г Москва ш Каширское д.44 кор.3,Москва,ш Каширское д.44 кор.3,ш,Каширское ,д.44 кор.3,8080467,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1960 +2281090,г Москва ш Каширское д.46 кор.1,Москва,ш Каширское д.46 кор.1,ш,Каширское ,д.46 кор.1,8080260,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1960 +2281090,г Москва ш Каширское д.46 кор.2,Москва,ш Каширское д.46 кор.2,ш,Каширское ,д.46 кор.2,8080470,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1958 +2281090,г Москва ш Каширское д.46 кор.3,Москва,ш Каширское д.46 кор.3,ш,Каширское ,д.46 кор.3,8080265,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1958 +2281090,г Москва ш Каширское д.48 кор.1,Москва,ш Каширское д.48 кор.1,ш,Каширское ,д.48 кор.1,8080267,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1961 +2281090,г Москва ш Каширское д.48 кор.2,Москва,ш Каширское д.48 кор.2,ш,Каширское ,д.48 кор.2,8080270,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1958 +2281090,г Москва ш Каширское д.48 кор.3,Москва,ш Каширское д.48 кор.3,ш,Каширское ,д.48 кор.3,8080276,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1958 +2281090,г Москва ш Каширское д.50 кор.1,Москва,ш Каширское д.50 кор.1,ш,Каширское ,д.50 кор.1,8080304,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1960 +2281090,г Москва ш Каширское д.50 кор.2,Москва,ш Каширское д.50 кор.2,ш,Каширское ,д.50 кор.2,8080476,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1960 +2281090,г Москва ш Каширское д.50 кор.2А,Москва,ш Каширское д.50 кор.2А,ш,Каширское ,д.50 кор.2А,8080308,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1959 +2281090,г Москва ш Каширское д.50 кор.3,Москва,ш Каширское д.50 кор.3,ш,Каширское ,д.50 кор.3,8080480,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1958 +2281090,г Москва ш Каширское д.51 кор.2,Москва,ш Каширское д.51 кор.2,ш,Каширское ,д.51 кор.2,8080490,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ш Каширское д.51 кор.5,Москва,ш Каширское д.51 кор.5,ш,Каширское ,д.51 кор.5,8080492,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1987 +2281090,г Москва ш Каширское д.53 кор.1,Москва,ш Каширское д.53 кор.1,ш,Каширское ,д.53 кор.1,8080496,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ш Каширское д.53 кор.3,Москва,ш Каширское д.53 кор.3,ш,Каширское ,д.53 кор.3,8080498,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1987 +2281090,г Москва ш Каширское д.53 кор.5,Москва,ш Каширское д.53 кор.5,ш,Каширское ,д.53 кор.5,8080499,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1987 +2281090,г Москва ш Каширское д.54 кор.1,Москва,ш Каширское д.54 кор.1,ш,Каширское ,д.54 кор.1,8080314,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1957 +2281090,г Москва ш Каширское д.54 кор.2,Москва,ш Каширское д.54 кор.2,ш,Каширское ,д.54 кор.2,8080322,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1961 +2281090,г Москва ш Каширское д.54 кор.2А,Москва,ш Каширское д.54 кор.2А,ш,Каширское ,д.54 кор.2А,8080510,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1961 +2281090,г Москва ш Каширское д.55 кор.1,Москва,ш Каширское д.55 кор.1,ш,Каширское ,д.55 кор.1,8080513,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ш Каширское д.55 кор.2,Москва,ш Каширское д.55 кор.2,ш,Каширское ,д.55 кор.2,8080517,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ш Каширское д.55 кор.3,Москва,ш Каширское д.55 кор.3,ш,Каширское ,д.55 кор.3,8080524,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ш Каширское д.55 кор.5,Москва,ш Каширское д.55 кор.5,ш,Каширское ,д.55 кор.5,8080528,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ш Каширское д.55 кор.6,Москва,ш Каширское д.55 кор.6,ш,Каширское ,д.55 кор.6,8080533,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ш Каширское д.56 кор.1,Москва,ш Каширское д.56 кор.1,ш,Каширское ,д.56 кор.1,8080325,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1957 +2281090,г Москва ш Каширское д.56 кор.2,Москва,ш Каширское д.56 кор.2,ш,Каширское ,д.56 кор.2,8080705,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1955 +2281090,г Москва ш Каширское д.57 кор.2,Москва,ш Каширское д.57 кор.2,ш,Каширское ,д.57 кор.2,8080708,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ш Каширское д.57 кор.3,Москва,ш Каширское д.57 кор.3,ш,Каширское ,д.57 кор.3,8080711,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ш Каширское д.57 кор.7,Москва,ш Каширское д.57 кор.7,ш,Каширское ,д.57 кор.7,8080715,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ш Каширское д.58 кор.1,Москва,ш Каширское д.58 кор.1,ш,Каширское ,д.58 кор.1,8080330,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1955 +2281090,г Москва ш Каширское д.58 кор.2,Москва,ш Каширское д.58 кор.2,ш,Каширское ,д.58 кор.2,8080399,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1955 +2281090,г Москва ш Каширское д.59 кор.1,Москва,ш Каширское д.59 кор.1,ш,Каширское ,д.59 кор.1,8080719,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ш Каширское д.59 кор.2,Москва,ш Каширское д.59 кор.2,ш,Каширское ,д.59 кор.2,8080721,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ш Каширское д.60 кор.1,Москва,ш Каширское д.60 кор.1,ш,Каширское ,д.60 кор.1,8080724,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1955 +2281090,г Москва ш Каширское д.60 кор.2,Москва,ш Каширское д.60 кор.2,ш,Каширское ,д.60 кор.2,8080732,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1955 +2281090,г Москва ш Каширское д.62/2,Москва,ш Каширское д.62/2,ш,Каширское ,д.62/2,8082000,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1955 +2281090,г Москва ш Каширское д.66 кор.1,Москва,ш Каширское д.66 кор.1,ш,Каширское ,д.66 кор.1,8080419,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1954 +2281090,г Москва ш Каширское д.68 кор.1,Москва,ш Каширское д.68 кор.1,ш,Каширское ,д.68 кор.1,8080424,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1954 +2281090,г Москва ш Каширское д.70 кор.1,Москва,ш Каширское д.70 кор.1,ш,Каширское ,д.70 кор.1,8080741,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1952 +2281090,г Москва ш Каширское д.72 кор.1,Москва,ш Каширское д.72 кор.1,ш,Каширское ,д.72 кор.1,8080427,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1952 +2281090,г Москва ш Каширское д.78 кор.2,Москва,ш Каширское д.78 кор.2,ш,Каширское ,д.78 кор.2,8183364,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ш Каширское д.78 кор.3,Москва,ш Каширское д.78 кор.3,ш,Каширское ,д.78 кор.3,8225746,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ш Каширское д.78 кор.3,Москва,ш Каширское д.78 кор.3,ш,Каширское ,д.78 кор.3,8225747,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,н.д. +2281090,г Москва ш Каширское д.78 кор.4,Москва,ш Каширское д.78 кор.4,ш,Каширское ,д.78 кор.4,8180976,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281091,г Москва б-р Нагатинский д.10,Москва,б-р Нагатинский д.10,б-р,Нагатинский ,д.10,8085657,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1992 +2281091,г Москва б-р Нагатинский д.12,Москва,б-р Нагатинский д.12,б-р,Нагатинский ,д.12,8085665,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1993 +2281091,г Москва б-р Нагатинский д.6,Москва,б-р Нагатинский д.6,б-р,Нагатинский ,д.6,8085633,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1992 +2281091,г Москва б-р Нагатинский д.8,Москва,б-р Нагатинский д.8,б-р,Нагатинский ,д.8,8085643,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1992 +2281091,г Москва наб Нагатинская д.10,Москва,наб Нагатинская д.10,наб,Нагатинская ,д.10,8084810,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1969 +2281091,г Москва наб Нагатинская д.12 кор.2,Москва,наб Нагатинская д.12 кор.2,наб,Нагатинская ,д.12 кор.2,8084813,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1973 +2281091,г Москва наб Нагатинская д.12 кор.3,Москва,наб Нагатинская д.12 кор.3,наб,Нагатинская ,д.12 кор.3,8084817,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1974 +2281091,г Москва наб Нагатинская д.12 кор.4,Москва,наб Нагатинская д.12 кор.4,наб,Нагатинская ,д.12 кор.4,8084839,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1974 +2281091,г Москва наб Нагатинская д.12 кор.5,Москва,наб Нагатинская д.12 кор.5,наб,Нагатинская ,д.12 кор.5,8084845,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1974 +2281091,г Москва наб Нагатинская д.14 кор.2,Москва,наб Нагатинская д.14 кор.2,наб,Нагатинская ,д.14 кор.2,8084848,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1974 +2281091,г Москва наб Нагатинская д.14 кор.3,Москва,наб Нагатинская д.14 кор.3,наб,Нагатинская ,д.14 кор.3,8085086,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1974 +2281091,г Москва наб Нагатинская д.14 кор.4,Москва,наб Нагатинская д.14 кор.4,наб,Нагатинская ,д.14 кор.4,8085075,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1975 +2281091,г Москва наб Нагатинская д.14 кор.5,Москва,наб Нагатинская д.14 кор.5,наб,Нагатинская ,д.14 кор.5,8085096,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1974 +2281091,г Москва наб Нагатинская д.16,Москва,наб Нагатинская д.16,наб,Нагатинская ,д.16,8085115,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1968 +2281091,г Москва наб Нагатинская д.16 кор.3,Москва,наб Нагатинская д.16 кор.3,наб,Нагатинская ,д.16 кор.3,8085116,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1976 +2281091,г Москва наб Нагатинская д.18,Москва,наб Нагатинская д.18,наб,Нагатинская ,д.18,7778788,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1968 +2281091,г Москва наб Нагатинская д.18 кор.1,Москва,наб Нагатинская д.18 кор.1,наб,Нагатинская ,д.18 кор.1,7708918,муниципальный округ Нагатино-Садовники,2009 +2281091,г Москва наб Нагатинская д.20,Москва,наб Нагатинская д.20,наб,Нагатинская ,д.20,8085140,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1968 +2281091,г Москва наб Нагатинская д.20 кор.2,Москва,наб Нагатинская д.20 кор.2,наб,Нагатинская ,д.20 кор.2,8085147,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1971 +2281091,г Москва наб Нагатинская д.22,Москва,наб Нагатинская д.22,наб,Нагатинская ,д.22,8085154,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1971 +2281091,г Москва наб Нагатинская д.22 кор.2,Москва,наб Нагатинская д.22 кор.2,наб,Нагатинская ,д.22 кор.2,8085166,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1968 +2281091,г Москва наб Нагатинская д.26,Москва,наб Нагатинская д.26,наб,Нагатинская ,д.26,8085176,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1968 +2281091,г Москва наб Нагатинская д.28,Москва,наб Нагатинская д.28,наб,Нагатинская ,д.28,8085190,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1968 +2281091,г Москва пр-кт Андропова д.26,Москва,пр-кт Андропова д.26,пр-кт,Андропова ,д.26,8083136,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1966 +2281091,г Москва пр-кт Андропова д.28,Москва,пр-кт Андропова д.28,пр-кт,Андропова ,д.28,8083145,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1965 +2281091,г Москва пр-кт Андропова д.30,Москва,пр-кт Андропова д.30,пр-кт,Андропова ,д.30,8083153,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1964 +2281091,г Москва пр-кт Андропова д.32 кор.37,Москва,пр-кт Андропова д.32 кор.37,пр-кт,Андропова ,д.32 кор.37,8083162,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1965 +2281091,г Москва пр-кт Андропова д.38,Москва,пр-кт Андропова д.38,пр-кт,Андропова ,д.38,8083206,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1969 +2281091,г Москва пр-кт Андропова д.38 кор.2,Москва,пр-кт Андропова д.38 кор.2,пр-кт,Андропова ,д.38 кор.2,8083212,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1976 +2281091,г Москва пр-кт Андропова д.40,Москва,пр-кт Андропова д.40,пр-кт,Андропова ,д.40,8083216,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1998 +2281091,г Москва пр-кт Андропова д.40 кор.2,Москва,пр-кт Андропова д.40 кор.2,пр-кт,Андропова ,д.40 кор.2,8083221,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1964 +2281091,г Москва пр-кт Андропова д.42 кор.2,Москва,пр-кт Андропова д.42 кор.2,пр-кт,Андропова ,д.42 кор.2,8083230,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1963 +2281091,г Москва пр-кт Андропова д.44 кор.2,Москва,пр-кт Андропова д.44 кор.2,пр-кт,Андропова ,д.44 кор.2,8083234,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1964 +2281091,г Москва пр-кт Андропова д.46 кор.2,Москва,пр-кт Андропова д.46 кор.2,пр-кт,Андропова ,д.46 кор.2,8083241,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1963 +2281091,г Москва пр-кт Андропова д.50 кор.1,Москва,пр-кт Андропова д.50 кор.1,пр-кт,Андропова ,д.50 кор.1,8083251,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1966 +2281091,г Москва пр-кт Андропова д.50 кор.2,Москва,пр-кт Андропова д.50 кор.2,пр-кт,Андропова ,д.50 кор.2,8083266,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1964 +2281091,г Москва пр-кт Андропова д.50 кор.3,Москва,пр-кт Андропова д.50 кор.3,пр-кт,Андропова ,д.50 кор.3,8083277,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1963 +2281091,г Москва проезд Каширский д.1 кор.1,Москва,проезд Каширский д.1 кор.1,проезд,Каширский ,д.1 кор.1,8083635,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1954 +2281091,г Москва проезд Каширский д.1 строение 1,Москва,проезд Каширский д.1 строение 1,проезд,Каширский ,д.1 строение 1,8083647,муниципальный округ Нагатино-Садовники,н.д. +2281091,г Москва проезд Каширский д.11,Москва,проезд Каширский д.11,проезд,Каширский ,д.11,8083683,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1974 +2281091,г Москва проезд Каширский д.9 кор.1,Москва,проезд Каширский д.9 кор.1,проезд,Каширский ,д.9 кор.1,8083658,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1967 +2281091,г Москва проезд Каширский д.9 кор.2,Москва,проезд Каширский д.9 кор.2,проезд,Каширский ,д.9 кор.2,8083668,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1971 +2281091,г Москва проезд Каширский д.9 кор.3,Москва,проезд Каширский д.9 кор.3,проезд,Каширский ,д.9 кор.3,8083676,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1972 +2281091,г Москва проезд Коломенский д.14 кор.1,Москва,проезд Коломенский д.14 кор.1,проезд,Коломенский ,д.14 кор.1,8084628,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1982 +2281091,г Москва проезд Коломенский д.14 кор.2,Москва,проезд Коломенский д.14 кор.2,проезд,Коломенский ,д.14 кор.2,8084634,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1982 +2281091,г Москва проезд Коломенский д.21,Москва,проезд Коломенский д.21,проезд,Коломенский ,д.21,8084639,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1980 +2281091,г Москва проезд Коломенский д.23 кор.1,Москва,проезд Коломенский д.23 кор.1,проезд,Коломенский ,д.23 кор.1,8084643,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1965 +2281091,г Москва проезд Коломенский д.23 кор.2,Москва,проезд Коломенский д.23 кор.2,проезд,Коломенский ,д.23 кор.2,8084648,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1965 +2281091,г Москва проезд Коломенский д.23 кор.3,Москва,проезд Коломенский д.23 кор.3,проезд,Коломенский ,д.23 кор.3,8084655,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1965 +2281091,г Москва проезд Коломенский д.25 кор.1,Москва,проезд Коломенский д.25 кор.1,проезд,Коломенский ,д.25 кор.1,8084660,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1965 +2281091,г Москва проезд Коломенский д.25 кор.2,Москва,проезд Коломенский д.25 кор.2,проезд,Коломенский ,д.25 кор.2,8084673,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1964 +2281091,г Москва проезд Коломенский д.25 кор.3,Москва,проезд Коломенский д.25 кор.3,проезд,Коломенский ,д.25 кор.3,8084675,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1964 +2281091,г Москва проезд Коломенский д.27 кор.1,Москва,проезд Коломенский д.27 кор.1,проезд,Коломенский ,д.27 кор.1,8084681,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1965 +2281091,г Москва проезд Коломенский д.27 кор.2,Москва,проезд Коломенский д.27 кор.2,проезд,Коломенский ,д.27 кор.2,8084687,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1963 +2281091,г Москва проезд Коломенский д.27 кор.3,Москва,проезд Коломенский д.27 кор.3,проезд,Коломенский ,д.27 кор.3,8084693,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1963 +2281091,г Москва проезд Нагатинский 1-й д.11 кор.1,Москва,проезд Нагатинский 1-й д.11 кор.1,проезд,Нагатинский 1-й ,д.11 кор.1,7968113,муниципальный округ Нагатино-Садовники,2011 +2281091,г Москва проезд Нагатинский 1-й д.11 кор.2,Москва,проезд Нагатинский 1-й д.11 кор.2,проезд,Нагатинский 1-й ,д.11 кор.2,7968117,муниципальный округ Нагатино-Садовники,2011 +2281091,г Москва проезд Нагатинский 1-й д.11 кор.3,Москва,проезд Нагатинский 1-й д.11 кор.3,проезд,Нагатинский 1-й ,д.11 кор.3,7968125,муниципальный округ Нагатино-Садовники,2011 +2281091,г Москва ул Академика Миллионщикова д.13 кор.1,Москва,ул Академика Миллионщикова д.13 кор.1,ул,Академика Миллионщикова ,д.13 кор.1,8084716,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1970 +2281091,г Москва ул Академика Миллионщикова д.13 кор.2,Москва,ул Академика Миллионщикова д.13 кор.2,ул,Академика Миллионщикова ,д.13 кор.2,8084725,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1969 +2281091,г Москва ул Академика Миллионщикова д.14 кор.1,Москва,ул Академика Миллионщикова д.14 кор.1,ул,Академика Миллионщикова ,д.14 кор.1,8084729,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1981 +2281091,г Москва ул Академика Миллионщикова д.14 кор.2,Москва,ул Академика Миллионщикова д.14 кор.2,ул,Академика Миллионщикова ,д.14 кор.2,8084734,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1981 +2281091,г Москва ул Академика Миллионщикова д.17,Москва,ул Академика Миллионщикова д.17,ул,Академика Миллионщикова ,д.17,8084739,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1970 +2281091,г Москва ул Академика Миллионщикова д.18,Москва,ул Академика Миллионщикова д.18,ул,Академика Миллионщикова ,д.18,8084708,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1978 +2281091,г Москва ул Академика Миллионщикова д.21,Москва,ул Академика Миллионщикова д.21,ул,Академика Миллионщикова ,д.21,8084744,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1973 +2281091,г Москва ул Академика Миллионщикова д.23,Москва,ул Академика Миллионщикова д.23,ул,Академика Миллионщикова ,д.23,8084750,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1973 +2281091,г Москва ул Академика Миллионщикова д.25,Москва,ул Академика Миллионщикова д.25,ул,Академика Миллионщикова ,д.25,8084754,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1972 +2281091,г Москва ул Академика Миллионщикова д.27,Москва,ул Академика Миллионщикова д.27,ул,Академика Миллионщикова ,д.27,8084762,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1976 +2281091,г Москва ул Академика Миллионщикова д.31,Москва,ул Академика Миллионщикова д.31,ул,Академика Миллионщикова ,д.31,8084769,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1984 +2281091,г Москва ул Академика Миллионщикова д.33 кор.1,Москва,ул Академика Миллионщикова д.33 кор.1,ул,Академика Миллионщикова ,д.33 кор.1,8084778,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1990 +2281091,г Москва ул Академика Миллионщикова д.35 кор.2,Москва,ул Академика Миллионщикова д.35 кор.2,ул,Академика Миллионщикова ,д.35 кор.2,8084783,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1981 +2281091,г Москва ул Академика Миллионщикова д.35 кор.3,Москва,ул Академика Миллионщикова д.35 кор.3,ул,Академика Миллионщикова ,д.35 кор.3,8084789,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1981 +2281091,г Москва ул Академика Миллионщикова д.35 кор.4,Москва,ул Академика Миллионщикова д.35 кор.4,ул,Академика Миллионщикова ,д.35 кор.4,8084798,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1981 +2281091,г Москва ул Академика Миллионщикова д.7 кор.1,Москва,ул Академика Миллионщикова д.7 кор.1,ул,Академика Миллионщикова ,д.7 кор.1,8084700,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1972 +2281091,г Москва ул Академика Миллионщикова д.7 кор.2,Москва,ул Академика Миллионщикова д.7 кор.2,ул,Академика Миллионщикова ,д.7 кор.2,8084712,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1971 +2281091,г Москва ул Высокая д.1,Москва,ул Высокая д.1,ул,Высокая ,д.1,8083569,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1956 +2281091,г Москва ул Высокая д.13,Москва,ул Высокая д.13,ул,Высокая ,д.13,8083598,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1963 +2281091,г Москва ул Высокая д.15,Москва,ул Высокая д.15,ул,Высокая ,д.15,8150084,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1964 +2281091,г Москва ул Высокая д.16,Москва,ул Высокая д.16,ул,Высокая ,д.16,8083606,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1965 +2281091,г Москва ул Высокая д.17,Москва,ул Высокая д.17,ул,Высокая ,д.17,8083613,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1964 +2281091,г Москва ул Высокая д.18,Москва,ул Высокая д.18,ул,Высокая ,д.18,8083622,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1965 +2281091,г Москва ул Высокая д.20,Москва,ул Высокая д.20,ул,Высокая ,д.20,8083631,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1965 +2281091,г Москва ул Высокая д.3,Москва,ул Высокая д.3,ул,Высокая ,д.3,8083577,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1950 +2281091,г Москва ул Высокая д.5 кор.1,Москва,ул Высокая д.5 кор.1,ул,Высокая ,д.5 кор.1,8083592,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1985 +2281091,г Москва ул Мытная д.7 строение 2,Москва,ул Мытная д.7 строение 2,ул,Мытная ,д.7 строение 2,8297569,муниципальный округ Нагатино-Садовники,н.д. +2281091,г Москва ул Нагатинская д.10,Москва,ул Нагатинская д.10,ул,Нагатинская ,д.10,8085218,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1951 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.11 кор.1,Москва,ул Нагатинская д.11 кор.1,ул,Нагатинская ,д.11 кор.1,7631516,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1969 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.11 кор.2,Москва,ул Нагатинская д.11 кор.2,ул,Нагатинская ,д.11 кор.2,7632453,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1969 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.13 кор.1,Москва,ул Нагатинская д.13 кор.1,ул,Нагатинская ,д.13 кор.1,8085228,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1969 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.13 кор.2,Москва,ул Нагатинская д.13 кор.2,ул,Нагатинская ,д.13 кор.2,7630333,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1969 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.15 кор.1,Москва,ул Нагатинская д.15 кор.1,ул,Нагатинская ,д.15 кор.1,7631058,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1969 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.15 кор.2,Москва,ул Нагатинская д.15 кор.2,ул,Нагатинская ,д.15 кор.2,7631522,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1969 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.15 кор.3,Москва,ул Нагатинская д.15 кор.3,ул,Нагатинская ,д.15 кор.3,8085238,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1994 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.17 кор.1,Москва,ул Нагатинская д.17 кор.1,ул,Нагатинская ,д.17 кор.1,8133118,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1958 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.18,Москва,ул Нагатинская д.18,ул,Нагатинская ,д.18,8085260,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1958 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.19,Москва,ул Нагатинская д.19,ул,Нагатинская ,д.19,8085274,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1931 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.20,Москва,ул Нагатинская д.20,ул,Нагатинская ,д.20,8085267,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1959 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.21 кор.1,Москва,ул Нагатинская д.21 кор.1,ул,Нагатинская ,д.21 кор.1,8085385,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1959 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.21 кор.2,Москва,ул Нагатинская д.21 кор.2,ул,Нагатинская ,д.21 кор.2,8085400,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1973 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.22 кор.2,Москва,ул Нагатинская д.22 кор.2,ул,Нагатинская ,д.22 кор.2,8085412,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1959 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.24,Москва,ул Нагатинская д.24,ул,Нагатинская ,д.24,8085422,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1956 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.25,Москва,ул Нагатинская д.25,ул,Нагатинская ,д.25,8085438,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1957 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.26,Москва,ул Нагатинская д.26,ул,Нагатинская ,д.26,8085454,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1956 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.27,Москва,ул Нагатинская д.27,ул,Нагатинская ,д.27,8085460,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1938 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.27 кор.3,Москва,ул Нагатинская д.27 кор.3,ул,Нагатинская ,д.27 кор.3,8085474,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1960 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.28,Москва,ул Нагатинская д.28,ул,Нагатинская ,д.28,8085479,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1957 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.28 кор.2,Москва,ул Нагатинская д.28 кор.2,ул,Нагатинская ,д.28 кор.2,8085490,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1959 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.29 кор.1,Москва,ул Нагатинская д.29 кор.1,ул,Нагатинская ,д.29 кор.1,8085502,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1958 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.29 кор.2,Москва,ул Нагатинская д.29 кор.2,ул,Нагатинская ,д.29 кор.2,8085510,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1958 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.29 кор.3,Москва,ул Нагатинская д.29 кор.3,ул,Нагатинская ,д.29 кор.3,8085529,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1957 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.30,Москва,ул Нагатинская д.30,ул,Нагатинская ,д.30,8085532,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1958 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.32,Москва,ул Нагатинская д.32,ул,Нагатинская ,д.32,8085557,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1959 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.33,Москва,ул Нагатинская д.33,ул,Нагатинская ,д.33,8085567,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1960 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.33 кор.2,Москва,ул Нагатинская д.33 кор.2,ул,Нагатинская ,д.33 кор.2,8085582,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1960 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.35 кор.1,Москва,ул Нагатинская д.35 кор.1,ул,Нагатинская ,д.35 кор.1,8085594,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1961 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.35 кор.2,Москва,ул Нагатинская д.35 кор.2,ул,Нагатинская ,д.35 кор.2,8085606,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1960 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.35 кор.3,Москва,ул Нагатинская д.35 кор.3,ул,Нагатинская ,д.35 кор.3,8085616,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1959 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.6,Москва,ул Нагатинская д.6,ул,Нагатинская ,д.6,8085199,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1960 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.8,Москва,ул Нагатинская д.8,ул,Нагатинская ,д.8,8085203,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1959 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.9 кор.1,Москва,ул Нагатинская д.9 кор.1,ул,Нагатинская ,д.9 кор.1,8141978,муниципальный округ Нагатино-Садовники,н.д. +2281091,г Москва ул Нагатинская д.9 кор.2,Москва,ул Нагатинская д.9 кор.2,ул,Нагатинская ,д.9 кор.2,8085209,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1969 +2281091,г Москва ул Садовники д.10,Москва,ул Садовники д.10,ул,Садовники ,д.10,8085693,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1970 +2281091,г Москва ул Садовники д.10 кор.1,Москва,ул Садовники д.10 кор.1,ул,Садовники ,д.10 кор.1,8085695,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1970 +2281091,г Москва ул Садовники д.5,Москва,ул Садовники д.5,ул,Садовники ,д.5,8085675,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1956 +2281091,г Москва ул Садовники д.7,Москва,ул Садовники д.7,ул,Садовники ,д.7,8085683,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1956 +2281091,г Москва ул Садовники д.9,Москва,ул Садовники д.9,ул,Садовники ,д.9,8085687,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1958 +2281091,г Москва ш Варшавское д.47 кор.1,Москва,ш Варшавское д.47 кор.1,ш,Варшавское ,д.47 кор.1,8083280,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1962 +2281091,г Москва ш Варшавское д.47 кор.2,Москва,ш Варшавское д.47 кор.2,ш,Варшавское ,д.47 кор.2,8083431,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1962 +2281091,г Москва ш Варшавское д.47 кор.3,Москва,ш Варшавское д.47 кор.3,ш,Варшавское ,д.47 кор.3,8083444,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1963 +2281091,г Москва ш Варшавское д.49 кор.1,Москва,ш Варшавское д.49 кор.1,ш,Варшавское ,д.49 кор.1,8083451,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1962 +2281091,г Москва ш Варшавское д.51 кор.1,Москва,ш Варшавское д.51 кор.1,ш,Варшавское ,д.51 кор.1,8083460,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1962 +2281091,г Москва ш Варшавское д.51 кор.3,Москва,ш Варшавское д.51 кор.3,ш,Варшавское ,д.51 кор.3,7577656,муниципальный округ Нагатино-Садовники,2006 +2281091,г Москва ш Варшавское д.53 кор.1,Москва,ш Варшавское д.53 кор.1,ш,Варшавское ,д.53 кор.1,8083465,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1963 +2281091,г Москва ш Варшавское д.53 кор.4,Москва,ш Варшавское д.53 кор.4,ш,Варшавское ,д.53 кор.4,8083469,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1995 +2281091,г Москва ш Варшавское д.55 кор.1,Москва,ш Варшавское д.55 кор.1,ш,Варшавское ,д.55 кор.1,8083476,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1960 +2281091,г Москва ш Варшавское д.55 кор.2,Москва,ш Варшавское д.55 кор.2,ш,Варшавское ,д.55 кор.2,8083491,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1961 +2281091,г Москва ш Варшавское д.55 кор.3,Москва,ш Варшавское д.55 кор.3,ш,Варшавское ,д.55 кор.3,8083495,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1960 +2281091,г Москва ш Варшавское д.55 кор.4,Москва,ш Варшавское д.55 кор.4,ш,Варшавское ,д.55 кор.4,8083504,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1960 +2281091,г Москва ш Варшавское д.57,Москва,ш Варшавское д.57,ш,Варшавское ,д.57,8083509,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1962 +2281091,г Москва ш Варшавское д.59 кор.1,Москва,ш Варшавское д.59 кор.1,ш,Варшавское ,д.59 кор.1,8083516,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1960 +2281091,г Москва ш Варшавское д.59 кор.2,Москва,ш Варшавское д.59 кор.2,ш,Варшавское ,д.59 кор.2,8083524,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1961 +2281091,г Москва ш Варшавское д.59 кор.3,Москва,ш Варшавское д.59 кор.3,ш,Варшавское ,д.59 кор.3,8083531,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1961 +2281091,г Москва ш Варшавское д.59 кор.4,Москва,ш Варшавское д.59 кор.4,ш,Варшавское ,д.59 кор.4,8083537,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1961 +2281091,г Москва ш Варшавское д.65 кор.1,Москва,ш Варшавское д.65 кор.1,ш,Варшавское ,д.65 кор.1,8083554,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1963 +2281091,г Москва ш Варшавское д.65 кор.2,Москва,ш Варшавское д.65 кор.2,ш,Варшавское ,д.65 кор.2,8083564,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1963 +2281091,г Москва ш Каширское д.11 кор.1,Москва,ш Каширское д.11 кор.1,ш,Каширское ,д.11 кор.1,8084600,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1959 +2281091,г Москва ш Каширское д.11 кор.2,Москва,ш Каширское д.11 кор.2,ш,Каширское ,д.11 кор.2,8084603,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1952 +2281091,г Москва ш Каширское д.11 кор.3,Москва,ш Каширское д.11 кор.3,ш,Каширское ,д.11 кор.3,7819518,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1953 +2281091,г Москва ш Каширское д.11 кор.4,Москва,ш Каширское д.11 кор.4,ш,Каширское ,д.11 кор.4,8084608,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1952 +2281091,г Москва ш Каширское д.13 кор.1,Москва,ш Каширское д.13 кор.1,ш,Каширское ,д.13 кор.1,8084613,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1959 +2281091,г Москва ш Каширское д.13 кор.2,Москва,ш Каширское д.13 кор.2,ш,Каширское ,д.13 кор.2,8084618,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1953 +2281091,г Москва ш Каширское д.13 кор.3,Москва,ш Каширское д.13 кор.3,ш,Каширское ,д.13 кор.3,8084624,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1952 +2281091,г Москва ш Каширское д.16,Москва,ш Каширское д.16,ш,Каширское ,д.16,7651752,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1955 +2281091,г Москва ш Каширское д.2 кор.1,Москва,ш Каширское д.2 кор.1,ш,Каширское ,д.2 кор.1,8083690,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1960 +2281091,г Москва ш Каширское д.2 кор.2,Москва,ш Каширское д.2 кор.2,ш,Каширское ,д.2 кор.2,8083694,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1960 +2281091,г Москва ш Каширское д.4 кор.1,Москва,ш Каширское д.4 кор.1,ш,Каширское ,д.4 кор.1,8083699,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1961 +2281091,г Москва ш Каширское д.4 кор.3,Москва,ш Каширское д.4 кор.3,ш,Каширское ,д.4 кор.3,8083701,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1960 +2281091,г Москва ш Каширское д.5 кор.1,Москва,ш Каширское д.5 кор.1,ш,Каширское ,д.5 кор.1,8084118,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1959 +2281091,г Москва ш Каширское д.6 кор.1,Москва,ш Каширское д.6 кор.1,ш,Каширское ,д.6 кор.1,8084433,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1961 +2281091,г Москва ш Каширское д.7 кор.1,Москва,ш Каширское д.7 кор.1,ш,Каширское ,д.7 кор.1,8084441,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1961 +2281091,г Москва ш Каширское д.7 кор.2,Москва,ш Каширское д.7 кор.2,ш,Каширское ,д.7 кор.2,8084447,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1947 +2281091,г Москва ш Каширское д.7 кор.3,Москва,ш Каширское д.7 кор.3,ш,Каширское ,д.7 кор.3,8084458,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1956 +2281091,г Москва ш Каширское д.8 кор.1,Москва,ш Каширское д.8 кор.1,ш,Каширское ,д.8 кор.1,8084466,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1959 +2281091,г Москва ш Каширское д.8 кор.2,Москва,ш Каширское д.8 кор.2,ш,Каширское ,д.8 кор.2,8084542,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1959 +2281091,г Москва ш Каширское д.8 кор.3,Москва,ш Каширское д.8 кор.3,ш,Каширское ,д.8 кор.3,8084550,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1959 +2281091,г Москва ш Каширское д.8 кор.4,Москва,ш Каширское д.8 кор.4,ш,Каширское ,д.8 кор.4,8084554,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1960 +2281091,г Москва ш Каширское д.9 кор.1,Москва,ш Каширское д.9 кор.1,ш,Каширское ,д.9 кор.1,8084562,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1959 +2281091,г Москва ш Каширское д.9 кор.2,Москва,ш Каширское д.9 кор.2,ш,Каширское ,д.9 кор.2,8084569,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1952 +2281091,г Москва ш Каширское д.9 кор.3,Москва,ш Каширское д.9 кор.3,ш,Каширское ,д.9 кор.3,8084582,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1952 +2281091,г Москва ш Каширское д.9 кор.4,Москва,ш Каширское д.9 кор.4,ш,Каширское ,д.9 кор.4,8084590,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1952 +2281091,г Москва ш Старокаширское д.2 кор.4,Москва,ш Старокаширское д.2 кор.4,ш,Старокаширское ,д.2 кор.4,8065574,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1953 +2281091,г Москва ш Старокаширское д.2 кор.6,Москва,ш Старокаширское д.2 кор.6,ш,Старокаширское ,д.2 кор.6,8085700,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1952 +2281091,г Москва ш Старокаширское д.4 кор.1,Москва,ш Старокаширское д.4 кор.1,ш,Старокаширское ,д.4 кор.1,8085712,муниципальный округ Нагатино-Садовники,2000 +2281091,г Москва ш Старокаширское д.4 кор.11,Москва,ш Старокаширское д.4 кор.11,ш,Старокаширское ,д.4 кор.11,8085731,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1961 +2281091,г Москва ш Старокаширское д.4 кор.2,Москва,ш Старокаширское д.4 кор.2,ш,Старокаширское ,д.4 кор.2,8085721,муниципальный округ Нагатино-Садовники,2000 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.10 кор.1,Москва,б-р Кленовый д.10 кор.1,б-р,Кленовый ,д.10 кор.1,7569401,муниципальный округ Нагатинский затон,1967 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.10 кор.2,Москва,б-р Кленовый д.10 кор.2,б-р,Кленовый ,д.10 кор.2,7569410,муниципальный округ Нагатинский затон,1967 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.10 кор.3,Москва,б-р Кленовый д.10 кор.3,б-р,Кленовый ,д.10 кор.3,7569417,муниципальный округ Нагатинский затон,1972 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.13,Москва,б-р Кленовый д.13,б-р,Кленовый ,д.13,7706234,муниципальный округ Нагатинский затон,2007 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.13 кор.1,Москва,б-р Кленовый д.13 кор.1,б-р,Кленовый ,д.13 кор.1,7569434,муниципальный округ Нагатинский затон,1978 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.13 кор.2,Москва,б-р Кленовый д.13 кор.2,б-р,Кленовый ,д.13 кор.2,7569487,муниципальный округ Нагатинский затон,1978 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.13 кор.3,Москва,б-р Кленовый д.13 кор.3,б-р,Кленовый ,д.13 кор.3,7569490,муниципальный округ Нагатинский затон,1979 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.15,Москва,б-р Кленовый д.15,б-р,Кленовый ,д.15,7569493,муниципальный округ Нагатинский затон,1973 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.17 кор.1,Москва,б-р Кленовый д.17 кор.1,б-р,Кленовый ,д.17 кор.1,7569503,муниципальный округ Нагатинский затон,1971 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.17 кор.2,Москва,б-р Кленовый д.17 кор.2,б-р,Кленовый ,д.17 кор.2,7569511,муниципальный округ Нагатинский затон,1971 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.18,Москва,б-р Кленовый д.18,б-р,Кленовый ,д.18,7569516,муниципальный округ Нагатинский затон,1967 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.19 кор.1,Москва,б-р Кленовый д.19 кор.1,б-р,Кленовый ,д.19 кор.1,7569518,муниципальный округ Нагатинский затон,1970 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.19 кор.2,Москва,б-р Кленовый д.19 кор.2,б-р,Кленовый ,д.19 кор.2,7569520,муниципальный округ Нагатинский затон,1972 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.2,Москва,б-р Кленовый д.2,б-р,Кленовый ,д.2,7569303,муниципальный округ Нагатинский затон,2007 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.20 кор.1,Москва,б-р Кленовый д.20 кор.1,б-р,Кленовый ,д.20 кор.1,8079041,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.20 кор.2,Москва,б-р Кленовый д.20 кор.2,б-р,Кленовый ,д.20 кор.2,7569524,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.20 кор.3,Москва,б-р Кленовый д.20 кор.3,б-р,Кленовый ,д.20 кор.3,7569526,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.22,Москва,б-р Кленовый д.22,б-р,Кленовый ,д.22,7569529,муниципальный округ Нагатинский затон,1968 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.24,Москва,б-р Кленовый д.24,б-р,Кленовый ,д.24,7569531,муниципальный округ Нагатинский затон,1967 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.25 кор.1,Москва,б-р Кленовый д.25 кор.1,б-р,Кленовый ,д.25 кор.1,8081500,муниципальный округ Нагатинский затон,1968 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.26,Москва,б-р Кленовый д.26,б-р,Кленовый ,д.26,7569534,муниципальный округ Нагатинский затон,2004 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.5,Москва,б-р Кленовый д.5,б-р,Кленовый ,д.5,7569309,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.6,Москва,б-р Кленовый д.6,б-р,Кленовый ,д.6,7569315,муниципальный округ Нагатинский затон,1968 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.7,Москва,б-р Кленовый д.7,б-р,Кленовый ,д.7,7569319,муниципальный округ Нагатинский затон,1965 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.8 кор.1,Москва,б-р Кленовый д.8 кор.1,б-р,Кленовый ,д.8 кор.1,7569325,муниципальный округ Нагатинский затон,1967 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.8 кор.2,Москва,б-р Кленовый д.8 кор.2,б-р,Кленовый ,д.8 кор.2,7569334,муниципальный округ Нагатинский затон,1968 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.8 кор.3,Москва,б-р Кленовый д.8 кор.3,б-р,Кленовый ,д.8 кор.3,7569343,муниципальный округ Нагатинский затон,1980 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.9 кор.1,Москва,б-р Кленовый д.9 кор.1,б-р,Кленовый ,д.9 кор.1,7569381,муниципальный округ Нагатинский затон,1965 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.9 кор.2,Москва,б-р Кленовый д.9 кор.2,б-р,Кленовый ,д.9 кор.2,7569391,муниципальный округ Нагатинский затон,1965 +2281092,г Москва д.19,Москва,д.19,,,д.19,8096101,муниципальный округ Нагатинский затон,н.д. +2281092,г Москва наб Коломенская д.14,Москва,наб Коломенская д.14,наб,Коломенская ,д.14,8096401,муниципальный округ Нагатинский затон,1982 +2281092,г Москва наб Коломенская д.18,Москва,наб Коломенская д.18,наб,Коломенская ,д.18,7569782,муниципальный округ Нагатинский затон,1982 +2281092,г Москва наб Коломенская д.22,Москва,наб Коломенская д.22,наб,Коломенская ,д.22,7569789,муниципальный округ Нагатинский затон,1981 +2281092,г Москва наб Коломенская д.24,Москва,наб Коломенская д.24,наб,Коломенская ,д.24,7579027,муниципальный округ Нагатинский затон,2011 +2281092,г Москва наб Коломенская д.26 кор.1,Москва,наб Коломенская д.26 кор.1,наб,Коломенская ,д.26 кор.1,7569793,муниципальный округ Нагатинский затон,1982 +2281092,г Москва наб Коломенская д.26 кор.2,Москва,наб Коломенская д.26 кор.2,наб,Коломенская ,д.26 кор.2,7569796,муниципальный округ Нагатинский затон,1982 +2281092,г Москва наб Коломенская д.26 кор.3,Москва,наб Коломенская д.26 кор.3,наб,Коломенская ,д.26 кор.3,7569803,муниципальный округ Нагатинский затон,1982 +2281092,г Москва наб Коломенская д.6,Москва,наб Коломенская д.6,наб,Коломенская ,д.6,7569773,муниципальный округ Нагатинский затон,1982 +2281092,г Москва наб Коломенская д.6 кор.1,Москва,наб Коломенская д.6 кор.1,наб,Коломенская ,д.6 кор.1,7569779,муниципальный округ Нагатинский затон,1982 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.32 кор.1,Москва,наб Нагатинская д.32 кор.1,наб,Нагатинская ,д.32 кор.1,7706092,муниципальный округ Нагатинский затон,2007 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.34,Москва,наб Нагатинская д.34,наб,Нагатинская ,д.34,7569550,муниципальный округ Нагатинский затон,1970 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.40 строение А,Москва,наб Нагатинская д.40 строение А,наб,Нагатинская ,д.40 строение А,7706162,муниципальный округ Нагатинский затон,2006 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.40/1,Москва,наб Нагатинская д.40/1,наб,Нагатинская ,д.40/1,7569808,муниципальный округ Нагатинский затон,1984 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.42 кор.2,Москва,наб Нагатинская д.42 кор.2,наб,Нагатинская ,д.42 кор.2,7569811,муниципальный округ Нагатинский затон,1963 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.42 кор.3,Москва,наб Нагатинская д.42 кор.3,наб,Нагатинская ,д.42 кор.3,7569815,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.44 кор.1,Москва,наб Нагатинская д.44 кор.1,наб,Нагатинская ,д.44 кор.1,7569822,муниципальный округ Нагатинский затон,2009 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.44 кор.3,Москва,наб Нагатинская д.44 кор.3,наб,Нагатинская ,д.44 кор.3,7569827,муниципальный округ Нагатинский затон,1966 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.46,Москва,наб Нагатинская д.46,наб,Нагатинская ,д.46,7706184,муниципальный округ Нагатинский затон,2006 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.46 кор.2,Москва,наб Нагатинская д.46 кор.2,наб,Нагатинская ,д.46 кор.2,7569831,муниципальный округ Нагатинский затон,1963 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.46 кор.3,Москва,наб Нагатинская д.46 кор.3,наб,Нагатинская ,д.46 кор.3,7569836,муниципальный округ Нагатинский затон,1963 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.48/2,Москва,наб Нагатинская д.48/2,наб,Нагатинская ,д.48/2,7569838,муниципальный округ Нагатинский затон,1985 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.54,Москва,наб Нагатинская д.54,наб,Нагатинская ,д.54,8079194,муниципальный округ Нагатинский затон,1987 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.56 кор.2,Москва,наб Нагатинская д.56 кор.2,наб,Нагатинская ,д.56 кор.2,7569839,муниципальный округ Нагатинский затон,1971 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.56А,Москва,наб Нагатинская д.56А,наб,Нагатинская ,д.56А,7968139,муниципальный округ Нагатинский затон,н.д. +2281092,г Москва наб Нагатинская д.58 кор.2,Москва,наб Нагатинская д.58 кор.2,наб,Нагатинская ,д.58 кор.2,7569842,муниципальный округ Нагатинский затон,1970 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.60 кор.1,Москва,наб Нагатинская д.60 кор.1,наб,Нагатинская ,д.60 кор.1,7569847,муниципальный округ Нагатинский затон,1971 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.60 кор.2,Москва,наб Нагатинская д.60 кор.2,наб,Нагатинская ,д.60 кор.2,7569849,муниципальный округ Нагатинский затон,1970 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.60 кор.3,Москва,наб Нагатинская д.60 кор.3,наб,Нагатинская ,д.60 кор.3,7569856,муниципальный округ Нагатинский затон,1970 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.60 кор.4,Москва,наб Нагатинская д.60 кор.4,наб,Нагатинская ,д.60 кор.4,7569860,муниципальный округ Нагатинский затон,2002 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.62,Москва,наб Нагатинская д.62,наб,Нагатинская ,д.62,7569865,муниципальный округ Нагатинский затон,1983 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.62 кор.2,Москва,наб Нагатинская д.62 кор.2,наб,Нагатинская ,д.62 кор.2,7569868,муниципальный округ Нагатинский затон,1965 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.64,Москва,наб Нагатинская д.64,наб,Нагатинская ,д.64,7569873,муниципальный округ Нагатинский затон,1984 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.64 кор.1,Москва,наб Нагатинская д.64 кор.1,наб,Нагатинская ,д.64 кор.1,7569879,муниципальный округ Нагатинский затон,1968 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.66 кор.2,Москва,наб Нагатинская д.66 кор.2,наб,Нагатинская ,д.66 кор.2,7569886,муниципальный округ Нагатинский затон,1967 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.70,Москва,наб Нагатинская д.70,наб,Нагатинская ,д.70,7569891,муниципальный округ Нагатинский затон,1984 +2281092,г Москва пр-кт Андропова д.17 кор.1,Москва,пр-кт Андропова д.17 кор.1,пр-кт,Андропова ,д.17 кор.1,7569040,муниципальный округ Нагатинский затон,1969 +2281092,г Москва пр-кт Андропова д.17 кор.2,Москва,пр-кт Андропова д.17 кор.2,пр-кт,Андропова ,д.17 кор.2,7569041,муниципальный округ Нагатинский затон,1977 +2281092,г Москва пр-кт Андропова д.19,Москва,пр-кт Андропова д.19,пр-кт,Андропова ,д.19,8096273,муниципальный округ Нагатинский затон,н.д. +2281092,г Москва пр-кт Андропова д.29,Москва,пр-кт Андропова д.29,пр-кт,Андропова ,д.29,7569049,муниципальный округ Нагатинский затон,1970 +2281092,г Москва пр-кт Андропова д.29 кор.2,Москва,пр-кт Андропова д.29 кор.2,пр-кт,Андропова ,д.29 кор.2,7569055,муниципальный округ Нагатинский затон,1966 +2281092,г Москва пр-кт Андропова д.31,Москва,пр-кт Андропова д.31,пр-кт,Андропова ,д.31,7569062,муниципальный округ Нагатинский затон,1970 +2281092,г Москва пр-кт Андропова д.31 кор.2,Москва,пр-кт Андропова д.31 кор.2,пр-кт,Андропова ,д.31 кор.2,7569066,муниципальный округ Нагатинский затон,1965 +2281092,г Москва пр-кт Андропова д.31 кор.4,Москва,пр-кт Андропова д.31 кор.4,пр-кт,Андропова ,д.31 кор.4,8353596,муниципальный округ Нагатинский затон,1965 +2281092,г Москва пр-кт Андропова д.31 кор.5,Москва,пр-кт Андропова д.31 кор.5,пр-кт,Андропова ,д.31 кор.5,7569074,муниципальный округ Нагатинский затон,1965 +2281092,г Москва пр-кт Андропова д.33,Москва,пр-кт Андропова д.33,пр-кт,Андропова ,д.33,7569078,муниципальный округ Нагатинский затон,1966 +2281092,г Москва пр-кт Андропова д.33 кор.2,Москва,пр-кт Андропова д.33 кор.2,пр-кт,Андропова ,д.33 кор.2,7569083,муниципальный округ Нагатинский затон,1966 +2281092,г Москва пр-кт Андропова д.35,Москва,пр-кт Андропова д.35,пр-кт,Андропова ,д.35,7569091,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва пр-кт Андропова д.35 кор.2,Москва,пр-кт Андропова д.35 кор.2,пр-кт,Андропова ,д.35 кор.2,7569094,муниципальный округ Нагатинский затон,1985 +2281092,г Москва пр-кт Андропова д.37 кор.2,Москва,пр-кт Андропова д.37 кор.2,пр-кт,Андропова ,д.37 кор.2,7569096,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва пр-кт Андропова д.37 кор.3,Москва,пр-кт Андропова д.37 кор.3,пр-кт,Андропова ,д.37 кор.3,8078987,муниципальный округ Нагатинский затон,1965 +2281092,г Москва пр-кт Андропова д.37 кор.5,Москва,пр-кт Андропова д.37 кор.5,пр-кт,Андропова ,д.37 кор.5,7639238,муниципальный округ Нагатинский затон,1965 +2281092,г Москва ул Затонная д.10 кор.1,Москва,ул Затонная д.10 кор.1,ул,Затонная ,д.10 кор.1,8076681,муниципальный округ Нагатинский затон,1967 +2281092,г Москва ул Затонная д.10 кор.3,Москва,ул Затонная д.10 кор.3,ул,Затонная ,д.10 кор.3,8111555,муниципальный округ Нагатинский затон,1967 +2281092,г Москва ул Затонная д.11 кор.3,Москва,ул Затонная д.11 кор.3,ул,Затонная ,д.11 кор.3,7569262,муниципальный округ Нагатинский затон,1971 +2281092,г Москва ул Затонная д.12 кор.1,Москва,ул Затонная д.12 кор.1,ул,Затонная ,д.12 кор.1,8080839,муниципальный округ Нагатинский затон,1968 +2281092,г Москва ул Затонная д.13 кор.1,Москва,ул Затонная д.13 кор.1,ул,Затонная ,д.13 кор.1,7569267,муниципальный округ Нагатинский затон,1970 +2281092,г Москва ул Затонная д.13 кор.2,Москва,ул Затонная д.13 кор.2,ул,Затонная ,д.13 кор.2,7569273,муниципальный округ Нагатинский затон,1969 +2281092,г Москва ул Затонная д.13 кор.3,Москва,ул Затонная д.13 кор.3,ул,Затонная ,д.13 кор.3,7569276,муниципальный округ Нагатинский затон,1985 +2281092,г Москва ул Затонная д.14 кор.1,Москва,ул Затонная д.14 кор.1,ул,Затонная ,д.14 кор.1,7569280,муниципальный округ Нагатинский затон,1968 +2281092,г Москва ул Затонная д.15 кор.1,Москва,ул Затонная д.15 кор.1,ул,Затонная ,д.15 кор.1,7569295,муниципальный округ Нагатинский затон,1975 +2281092,г Москва ул Затонная д.17,Москва,ул Затонная д.17,ул,Затонная ,д.17,7569298,муниципальный округ Нагатинский затон,1974 +2281092,г Москва ул Затонная д.2,Москва,ул Затонная д.2,ул,Затонная ,д.2,7569099,муниципальный округ Нагатинский затон,1979 +2281092,г Москва ул Затонная д.2 кор.2,Москва,ул Затонная д.2 кор.2,ул,Затонная ,д.2 кор.2,7569103,муниципальный округ Нагатинский затон,1980 +2281092,г Москва ул Затонная д.4,Москва,ул Затонная д.4,ул,Затонная ,д.4,7569120,муниципальный округ Нагатинский затон,1975 +2281092,г Москва ул Затонная д.5 кор.1,Москва,ул Затонная д.5 кор.1,ул,Затонная ,д.5 кор.1,7569124,муниципальный округ Нагатинский затон,1962 +2281092,г Москва ул Затонная д.5 кор.2,Москва,ул Затонная д.5 кор.2,ул,Затонная ,д.5 кор.2,7569131,муниципальный округ Нагатинский затон,1963 +2281092,г Москва ул Затонная д.5 кор.3,Москва,ул Затонная д.5 кор.3,ул,Затонная ,д.5 кор.3,7569136,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва ул Затонная д.5 кор.4,Москва,ул Затонная д.5 кор.4,ул,Затонная ,д.5 кор.4,7569157,муниципальный округ Нагатинский затон,1965 +2281092,г Москва ул Затонная д.5 кор.5,Москва,ул Затонная д.5 кор.5,ул,Затонная ,д.5 кор.5,7569164,муниципальный округ Нагатинский затон,1965 +2281092,г Москва ул Затонная д.6,Москва,ул Затонная д.6,ул,Затонная ,д.6,7569174,муниципальный округ Нагатинский затон,1974 +2281092,г Москва ул Затонная д.7 кор.1,Москва,ул Затонная д.7 кор.1,ул,Затонная ,д.7 кор.1,7569178,муниципальный округ Нагатинский затон,1967 +2281092,г Москва ул Затонная д.8 кор.1,Москва,ул Затонная д.8 кор.1,ул,Затонная ,д.8 кор.1,7569188,муниципальный округ Нагатинский затон,2009 +2281092,г Москва ул Затонная д.9 кор.1,Москва,ул Затонная д.9 кор.1,ул,Затонная ,д.9 кор.1,7569197,муниципальный округ Нагатинский затон,1962 +2281092,г Москва ул Затонная д.9 кор.2,Москва,ул Затонная д.9 кор.2,ул,Затонная ,д.9 кор.2,7569205,муниципальный округ Нагатинский затон,1963 +2281092,г Москва ул Затонная д.9 кор.3,Москва,ул Затонная д.9 кор.3,ул,Затонная ,д.9 кор.3,7569210,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва ул Затонная д.9 кор.4,Москва,ул Затонная д.9 кор.4,ул,Затонная ,д.9 кор.4,7569217,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва ул Затонная д.9 кор.5,Москва,ул Затонная д.9 кор.5,ул,Затонная ,д.9 кор.5,7569249,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва ул Коломенская д.1,Москва,ул Коломенская д.1,ул,Коломенская ,д.1,7569536,муниципальный округ Нагатинский затон,1986 +2281092,г Москва ул Коломенская д.13,Москва,ул Коломенская д.13,ул,Коломенская ,д.13,7569546,муниципальный округ Нагатинский затон,1982 +2281092,г Москва ул Коломенская д.15,Москва,ул Коломенская д.15,ул,Коломенская ,д.15,7569548,муниципальный округ Нагатинский затон,1982 +2281092,г Москва ул Коломенская д.15 кор.1,Москва,ул Коломенская д.15 кор.1,ул,Коломенская ,д.15 кор.1,7569549,муниципальный округ Нагатинский затон,1982 +2281092,г Москва ул Коломенская д.15 кор.2,Москва,ул Коломенская д.15 кор.2,ул,Коломенская ,д.15 кор.2,7569551,муниципальный округ Нагатинский затон,1983 +2281092,г Москва ул Коломенская д.19,Москва,ул Коломенская д.19,ул,Коломенская ,д.19,7569554,муниципальный округ Нагатинский затон,1981 +2281092,г Москва ул Коломенская д.21,Москва,ул Коломенская д.21,ул,Коломенская ,д.21,7569555,муниципальный округ Нагатинский затон,1982 +2281092,г Москва ул Коломенская д.21 кор.1,Москва,ул Коломенская д.21 кор.1,ул,Коломенская ,д.21 кор.1,7569557,муниципальный округ Нагатинский затон,1982 +2281092,г Москва ул Коломенская д.21 кор.2,Москва,ул Коломенская д.21 кор.2,ул,Коломенская ,д.21 кор.2,7569560,муниципальный округ Нагатинский затон,1982 +2281092,г Москва ул Коломенская д.21 кор.3,Москва,ул Коломенская д.21 кор.3,ул,Коломенская ,д.21 кор.3,8142010,муниципальный округ Нагатинский затон,2007 +2281092,г Москва ул Коломенская д.25,Москва,ул Коломенская д.25,ул,Коломенская ,д.25,7569564,муниципальный округ Нагатинский затон,1982 +2281092,г Москва ул Коломенская д.27,Москва,ул Коломенская д.27,ул,Коломенская ,д.27,7569565,муниципальный округ Нагатинский затон,1981 +2281092,г Москва ул Коломенская д.27 кор.1,Москва,ул Коломенская д.27 кор.1,ул,Коломенская ,д.27 кор.1,7569569,муниципальный округ Нагатинский затон,1981 +2281092,г Москва ул Коломенская д.27 кор.2,Москва,ул Коломенская д.27 кор.2,ул,Коломенская ,д.27 кор.2,8139893,муниципальный округ Нагатинский затон,1963 +2281092,г Москва ул Коломенская д.27 кор.3,Москва,ул Коломенская д.27 кор.3,ул,Коломенская ,д.27 кор.3,8139903,муниципальный округ Нагатинский затон,н.д. +2281092,г Москва ул Коломенская д.3,Москва,ул Коломенская д.3,ул,Коломенская ,д.3,7569539,муниципальный округ Нагатинский затон,1986 +2281092,г Москва ул Коломенская д.5,Москва,ул Коломенская д.5,ул,Коломенская ,д.5,7569541,муниципальный округ Нагатинский затон,1982 +2281092,г Москва ул Коломенская д.5 кор.2,Москва,ул Коломенская д.5 кор.2,ул,Коломенская ,д.5 кор.2,7569544,муниципальный округ Нагатинский затон,1983 +2281092,г Москва ул Коломенская д.9,Москва,ул Коломенская д.9,ул,Коломенская ,д.9,7569545,муниципальный округ Нагатинский затон,1983 +2281092,г Москва ул Новинки д.1,Москва,ул Новинки д.1,ул,Новинки ,д.1,7707304,муниципальный округ Нагатинский затон,2012 +2281092,г Москва ул Новинки д.13,Москва,ул Новинки д.13,ул,Новинки ,д.13,7569515,муниципальный округ Нагатинский затон,1966 +2281092,г Москва ул Новинки д.15,Москва,ул Новинки д.15,ул,Новинки ,д.15,8082370,муниципальный округ Нагатинский затон,1966 +2281092,г Москва ул Новинки д.17,Москва,ул Новинки д.17,ул,Новинки ,д.17,8103330,муниципальный округ Нагатинский затон,1966 +2281092,г Москва ул Новинки д.19,Москва,ул Новинки д.19,ул,Новинки ,д.19,7569517,муниципальный округ Нагатинский затон,1966 +2281092,г Москва ул Новинки д.21,Москва,ул Новинки д.21,ул,Новинки ,д.21,7569519,муниципальный округ Нагатинский затон,1965 +2281092,г Москва ул Новинки д.23 кор.2,Москва,ул Новинки д.23 кор.2,ул,Новинки ,д.23 кор.2,7569521,муниципальный округ Нагатинский затон,1965 +2281092,г Москва ул Новинки д.25,Москва,ул Новинки д.25,ул,Новинки ,д.25,7569522,муниципальный округ Нагатинский затон,2005 +2281092,г Москва ул Новинки д.27 кор.1,Москва,ул Новинки д.27 кор.1,ул,Новинки ,д.27 кор.1,7569525,муниципальный округ Нагатинский затон,1972 +2281092,г Москва ул Новинки д.29,Москва,ул Новинки д.29,ул,Новинки ,д.29,7569527,муниципальный округ Нагатинский затон,2005 +2281092,г Москва ул Новинки д.3,Москва,ул Новинки д.3,ул,Новинки ,д.3,7569530,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва ул Новинки д.31,Москва,ул Новинки д.31,ул,Новинки ,д.31,7569532,муниципальный округ Нагатинский затон,1972 +2281092,г Москва ул Новинки д.4,Москва,ул Новинки д.4,ул,Новинки ,д.4,7569533,муниципальный округ Нагатинский затон,1966 +2281092,г Москва ул Новинки д.4 кор.2,Москва,ул Новинки д.4 кор.2,ул,Новинки ,д.4 кор.2,7569535,муниципальный округ Нагатинский затон,1980 +2281092,г Москва ул Новинки д.5,Москва,ул Новинки д.5,ул,Новинки ,д.5,7569537,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва ул Новинки д.7,Москва,ул Новинки д.7,ул,Новинки ,д.7,7569540,муниципальный округ Нагатинский затон,1965 +2281092,г Москва ул Новинки д.9,Москва,ул Новинки д.9,ул,Новинки ,д.9,7569542,муниципальный округ Нагатинский затон,1969 +2281092,г Москва ул Речников д.14 кор.1,Москва,ул Речников д.14 кор.1,ул,Речников ,д.14 кор.1,7569456,муниципальный округ Нагатинский затон,1980 +2281092,г Москва ул Речников д.14 кор.2,Москва,ул Речников д.14 кор.2,ул,Речников ,д.14 кор.2,7569461,муниципальный округ Нагатинский затон,1981 +2281092,г Москва ул Речников д.18 кор.1,Москва,ул Речников д.18 кор.1,ул,Речников ,д.18 кор.1,7569464,муниципальный округ Нагатинский затон,1965 +2281092,г Москва ул Речников д.18 кор.2,Москва,ул Речников д.18 кор.2,ул,Речников ,д.18 кор.2,7569467,муниципальный округ Нагатинский затон,1962 +2281092,г Москва ул Речников д.20 кор.1,Москва,ул Речников д.20 кор.1,ул,Речников ,д.20 кор.1,7569470,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва ул Речников д.20 кор.2,Москва,ул Речников д.20 кор.2,ул,Речников ,д.20 кор.2,7569474,муниципальный округ Нагатинский затон,1950 +2281092,г Москва ул Речников д.22 кор.2,Москва,ул Речников д.22 кор.2,ул,Речников ,д.22 кор.2,7569478,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва ул Речников д.22 кор.3,Москва,ул Речников д.22 кор.3,ул,Речников ,д.22 кор.3,7569481,муниципальный округ Нагатинский затон,1950 +2281092,г Москва ул Речников д.24 кор.1,Москва,ул Речников д.24 кор.1,ул,Речников ,д.24 кор.1,7569483,муниципальный округ Нагатинский затон,1965 +2281092,г Москва ул Речников д.24 кор.2,Москва,ул Речников д.24 кор.2,ул,Речников ,д.24 кор.2,7569489,муниципальный округ Нагатинский затон,1950 +2281092,г Москва ул Речников д.26 кор.1,Москва,ул Речников д.26 кор.1,ул,Речников ,д.26 кор.1,7569492,муниципальный округ Нагатинский затон,1966 +2281092,г Москва ул Речников д.26 кор.2,Москва,ул Речников д.26 кор.2,ул,Речников ,д.26 кор.2,7569496,муниципальный округ Нагатинский затон,1963 +2281092,г Москва ул Речников д.28 кор.1,Москва,ул Речников д.28 кор.1,ул,Речников ,д.28 кор.1,8065514,муниципальный округ Нагатинский затон,1976 +2281092,г Москва ул Речников д.30,Москва,ул Речников д.30,ул,Речников ,д.30,7569498,муниципальный округ Нагатинский затон,1982 +2281092,г Москва ул Речников д.32,Москва,ул Речников д.32,ул,Речников ,д.32,7569502,муниципальный округ Нагатинский затон,1997 +2281092,г Москва ул Речников д.36,Москва,ул Речников д.36,ул,Речников ,д.36,7569508,муниципальный округ Нагатинский затон,1975 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.1,Москва,ул Судостроительная д.1,ул,Судостроительная ,д.1,7569021,муниципальный округ Нагатинский затон,1967 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.1 кор.2,Москва,ул Судостроительная д.1 кор.2,ул,Судостроительная ,д.1 кор.2,7569035,муниципальный округ Нагатинский затон,1980 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.10 кор.2,Москва,ул Судостроительная д.10 кор.2,ул,Судостроительная ,д.10 кор.2,7569039,муниципальный округ Нагатинский затон,1972 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.11 кор.1,Москва,ул Судостроительная д.11 кор.1,ул,Судостроительная ,д.11 кор.1,8073790,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.12,Москва,ул Судостроительная д.12,ул,Судостроительная ,д.12,7569044,муниципальный округ Нагатинский затон,1966 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.13,Москва,ул Судостроительная д.13,ул,Судостроительная ,д.13,7569050,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.14/16,Москва,ул Судостроительная д.14/16,ул,Судостроительная ,д.14/16,7569061,муниципальный округ Нагатинский затон,1966 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.15,Москва,ул Судостроительная д.15,ул,Судостроительная ,д.15,7569064,муниципальный округ Нагатинский затон,1963 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.18 кор.1,Москва,ул Судостроительная д.18 кор.1,ул,Судостроительная ,д.18 кор.1,7569070,муниципальный округ Нагатинский затон,1980 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.18 кор.2,Москва,ул Судостроительная д.18 кор.2,ул,Судостроительная ,д.18 кор.2,7569075,муниципальный округ Нагатинский затон,1980 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.18 кор.5,Москва,ул Судостроительная д.18 кор.5,ул,Судостроительная ,д.18 кор.5,7569081,муниципальный округ Нагатинский затон,1991 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.20/2 кор.1,Москва,ул Судостроительная д.20/2 кор.1,ул,Судостроительная ,д.20/2 кор.1,7569085,муниципальный округ Нагатинский затон,1980 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.20/2 кор.2,Москва,ул Судостроительная д.20/2 кор.2,ул,Судостроительная ,д.20/2 кор.2,7569089,муниципальный округ Нагатинский затон,1981 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.21/11,Москва,ул Судостроительная д.21/11,ул,Судостроительная ,д.21/11,7569093,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.22/1,Москва,ул Судостроительная д.22/1,ул,Судостроительная ,д.22/1,7569095,муниципальный округ Нагатинский затон,1961 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.23 кор.2,Москва,ул Судостроительная д.23 кор.2,ул,Судостроительная ,д.23 кор.2,7569097,муниципальный округ Нагатинский затон,1965 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.25 кор.1,Москва,ул Судостроительная д.25 кор.1,ул,Судостроительная ,д.25 кор.1,7569100,муниципальный округ Нагатинский затон,1962 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.25 кор.2,Москва,ул Судостроительная д.25 кор.2,ул,Судостроительная ,д.25 кор.2,7569105,муниципальный округ Нагатинский затон,1965 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.26 кор.1,Москва,ул Судостроительная д.26 кор.1,ул,Судостроительная ,д.26 кор.1,7569107,муниципальный округ Нагатинский затон,1957 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.26 кор.2,Москва,ул Судостроительная д.26 кор.2,ул,Судостроительная ,д.26 кор.2,7569113,муниципальный округ Нагатинский затон,1961 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.27 кор.1,Москва,ул Судостроительная д.27 кор.1,ул,Судостроительная ,д.27 кор.1,7569118,муниципальный округ Нагатинский затон,1961 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.27 кор.2,Москва,ул Судостроительная д.27 кор.2,ул,Судостроительная ,д.27 кор.2,7569122,муниципальный округ Нагатинский затон,1965 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.27 кор.3,Москва,ул Судостроительная д.27 кор.3,ул,Судостроительная ,д.27 кор.3,7569129,муниципальный округ Нагатинский затон,1966 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.28,Москва,ул Судостроительная д.28,ул,Судостроительная ,д.28,7569134,муниципальный округ Нагатинский затон,1960 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.28 кор.1,Москва,ул Судостроительная д.28 кор.1,ул,Судостроительная ,д.28 кор.1,7569139,муниципальный округ Нагатинский затон,1991 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.3 кор.1,Москва,ул Судостроительная д.3 кор.1,ул,Судостроительная ,д.3 кор.1,7569146,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.3 кор.2,Москва,ул Судостроительная д.3 кор.2,ул,Судостроительная ,д.3 кор.2,7569152,муниципальный округ Нагатинский затон,1967 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.30 кор.1,Москва,ул Судостроительная д.30 кор.1,ул,Судостроительная ,д.30 кор.1,7569159,муниципальный округ Нагатинский затон,1959 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.30 кор.2,Москва,ул Судостроительная д.30 кор.2,ул,Судостроительная ,д.30 кор.2,7569165,муниципальный округ Нагатинский затон,1966 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.30 кор.3,Москва,ул Судостроительная д.30 кор.3,ул,Судостроительная ,д.30 кор.3,7569168,муниципальный округ Нагатинский затон,1959 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.31 кор.1,Москва,ул Судостроительная д.31 кор.1,ул,Судостроительная ,д.31 кор.1,7569173,муниципальный округ Нагатинский затон,1938 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.31 кор.3,Москва,ул Судостроительная д.31 кор.3,ул,Судостроительная ,д.31 кор.3,7569175,муниципальный округ Нагатинский затон,1974 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.31 кор.4,Москва,ул Судостроительная д.31 кор.4,ул,Судостроительная ,д.31 кор.4,7569179,муниципальный округ Нагатинский затон,1972 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.32,Москва,ул Судостроительная д.32,ул,Судостроительная ,д.32,7569187,муниципальный округ Нагатинский затон,1960 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.32 кор.1,Москва,ул Судостроительная д.32 кор.1,ул,Судостроительная ,д.32 кор.1,7569263,муниципальный округ Нагатинский затон,1983 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.33,Москва,ул Судостроительная д.33,ул,Судостроительная ,д.33,7569266,муниципальный округ Нагатинский затон,1961 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.35/12,Москва,ул Судостроительная д.35/12,ул,Судостроительная ,д.35/12,7569272,муниципальный округ Нагатинский затон,1961 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.36,Москва,ул Судостроительная д.36,ул,Судостроительная ,д.36,7569275,муниципальный округ Нагатинский затон,1959 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.37/11,Москва,ул Судостроительная д.37/11,ул,Судостроительная ,д.37/11,7569278,муниципальный округ Нагатинский затон,1972 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.38 кор.1,Москва,ул Судостроительная д.38 кор.1,ул,Судостроительная ,д.38 кор.1,7569281,муниципальный округ Нагатинский затон,1959 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.38 кор.2,Москва,ул Судостроительная д.38 кор.2,ул,Судостроительная ,д.38 кор.2,7569284,муниципальный округ Нагатинский затон,1976 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.39,Москва,ул Судостроительная д.39,ул,Судостроительная ,д.39,7569289,муниципальный округ Нагатинский затон,1971 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.40,Москва,ул Судостроительная д.40,ул,Судостроительная ,д.40,7569297,муниципальный округ Нагатинский затон,1958 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.41,Москва,ул Судостроительная д.41,ул,Судостроительная ,д.41,7569302,муниципальный округ Нагатинский затон,1973 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.43 кор.1,Москва,ул Судостроительная д.43 кор.1,ул,Судостроительная ,д.43 кор.1,7569307,муниципальный округ Нагатинский затон,1974 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.45,Москва,ул Судостроительная д.45,ул,Судостроительная ,д.45,7569311,муниципальный округ Нагатинский затон,1970 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.47,Москва,ул Судостроительная д.47,ул,Судостроительная ,д.47,7569317,муниципальный округ Нагатинский затон,1968 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.49 кор.1,Москва,ул Судостроительная д.49 кор.1,ул,Судостроительная ,д.49 кор.1,7569320,муниципальный округ Нагатинский затон,1969 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.49 кор.2,Москва,ул Судостроительная д.49 кор.2,ул,Судостроительная ,д.49 кор.2,7569322,муниципальный округ Нагатинский затон,1974 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.49 кор.3,Москва,ул Судостроительная д.49 кор.3,ул,Судостроительная ,д.49 кор.3,7569327,муниципальный округ Нагатинский затон,1969 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.5,Москва,ул Судостроительная д.5,ул,Судостроительная ,д.5,7569331,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.51,Москва,ул Судостроительная д.51,ул,Судостроительная ,д.51,7569333,муниципальный округ Нагатинский затон,1968 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.53,Москва,ул Судостроительная д.53,ул,Судостроительная ,д.53,7569336,муниципальный округ Нагатинский затон,1968 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.55,Москва,ул Судостроительная д.55,ул,Судостроительная ,д.55,7569339,муниципальный округ Нагатинский затон,1973 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.57,Москва,ул Судостроительная д.57,ул,Судостроительная ,д.57,7569342,муниципальный округ Нагатинский затон,1973 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.59,Москва,ул Судостроительная д.59,ул,Судостроительная ,д.59,7569345,муниципальный округ Нагатинский затон,1974 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.6,Москва,ул Судостроительная д.6,ул,Судостроительная ,д.6,7569347,муниципальный округ Нагатинский затон,1966 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.7 кор.1,Москва,ул Судостроительная д.7 кор.1,ул,Судостроительная ,д.7 кор.1,7569348,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.7 кор.2,Москва,ул Судостроительная д.7 кор.2,ул,Судостроительная ,д.7 кор.2,7569352,муниципальный округ Нагатинский затон,1967 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.8 кор.1,Москва,ул Судостроительная д.8 кор.1,ул,Судостроительная ,д.8 кор.1,7569356,муниципальный округ Нагатинский затон,1966 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.8 кор.2,Москва,ул Судостроительная д.8 кор.2,ул,Судостроительная ,д.8 кор.2,7569359,муниципальный округ Нагатинский затон,1967 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.9,Москва,ул Судостроительная д.9,ул,Судостроительная ,д.9,7569364,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва ул Якорная д.10 кор.1,Москва,ул Якорная д.10 кор.1,ул,Якорная ,д.10 кор.1,7569376,муниципальный округ Нагатинский затон,1961 +2281092,г Москва ул Якорная д.10 кор.2,Москва,ул Якорная д.10 кор.2,ул,Якорная ,д.10 кор.2,7569390,муниципальный округ Нагатинский затон,1961 +2281092,г Москва ул Якорная д.3,Москва,ул Якорная д.3,ул,Якорная ,д.3,7569397,муниципальный округ Нагатинский затон,1967 +2281092,г Москва ул Якорная д.4,Москва,ул Якорная д.4,ул,Якорная ,д.4,7569402,муниципальный округ Нагатинский затон,2007 +2281092,г Москва ул Якорная д.4 кор.1,Москва,ул Якорная д.4 кор.1,ул,Якорная ,д.4 кор.1,7569413,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва ул Якорная д.5,Москва,ул Якорная д.5,ул,Якорная ,д.5,7569414,муниципальный округ Нагатинский затон,1965 +2281092,г Москва ул Якорная д.5 кор.2,Москва,ул Якорная д.5 кор.2,ул,Якорная ,д.5 кор.2,7569419,муниципальный округ Нагатинский затон,1968 +2281092,г Москва ул Якорная д.7,Москва,ул Якорная д.7,ул,Якорная ,д.7,7569424,муниципальный округ Нагатинский затон,1971 +2281092,г Москва ул Якорная д.8 кор.1,Москва,ул Якорная д.8 кор.1,ул,Якорная ,д.8 кор.1,7569431,муниципальный округ Нагатинский затон,1966 +2281092,г Москва ул Якорная д.8 кор.2,Москва,ул Якорная д.8 кор.2,ул,Якорная ,д.8 кор.2,7569438,муниципальный округ Нагатинский затон,1966 +2281092,г Москва ул Якорная д.9,Москва,ул Якорная д.9,ул,Якорная ,д.9,7569447,муниципальный округ Нагатинский затон,1970 +2281117,г Москва б-р Симферопольский д.1,Москва,б-р Симферопольский д.1,б-р,Симферопольский ,д.1,8084073,муниципальный округ Нагорный,1958 +2281117,г Москва б-р Симферопольский д.13 кор.Б,Москва,б-р Симферопольский д.13 кор.Б,б-р,Симферопольский ,д.13 кор.Б,8084578,муниципальный округ Нагорный,1980 +2281117,г Москва б-р Симферопольский д.15 кор.1,Москва,б-р Симферопольский д.15 кор.1,б-р,Симферопольский ,д.15 кор.1,8084676,муниципальный округ Нагорный,1963 +2281117,г Москва б-р Симферопольский д.15 кор.2,Москва,б-р Симферопольский д.15 кор.2,б-р,Симферопольский ,д.15 кор.2,8084801,муниципальный округ Нагорный,1963 +2281117,г Москва б-р Симферопольский д.15 кор.3,Москва,б-р Симферопольский д.15 кор.3,б-р,Симферопольский ,д.15 кор.3,8085155,муниципальный округ Нагорный,1965 +2281117,г Москва б-р Симферопольский д.15 кор.4,Москва,б-р Симферопольский д.15 кор.4,б-р,Симферопольский ,д.15 кор.4,8085231,муниципальный округ Нагорный,1997 +2281117,г Москва б-р Симферопольский д.15 кор.5,Москва,б-р Симферопольский д.15 кор.5,б-р,Симферопольский ,д.15 кор.5,8085431,муниципальный округ Нагорный,1997 +2281117,г Москва б-р Симферопольский д.17 кор.1,Москва,б-р Симферопольский д.17 кор.1,б-р,Симферопольский ,д.17 кор.1,8087021,муниципальный округ Нагорный,2000 +2281117,г Москва б-р Симферопольский д.19,Москва,б-р Симферопольский д.19,б-р,Симферопольский ,д.19,8087125,муниципальный округ Нагорный,1963 +2281117,г Москва б-р Симферопольский д.19 кор.1,Москва,б-р Симферопольский д.19 кор.1,б-р,Симферопольский ,д.19 кор.1,8087220,муниципальный округ Нагорный,2000 +2281117,г Москва б-р Симферопольский д.27,Москва,б-р Симферопольский д.27,б-р,Симферопольский ,д.27,8087435,муниципальный округ Нагорный,1969 +2281117,г Москва б-р Симферопольский д.29 кор.1,Москва,б-р Симферопольский д.29 кор.1,б-р,Симферопольский ,д.29 кор.1,8087528,муниципальный округ Нагорный,2002 +2281117,г Москва б-р Симферопольский д.29 кор.3,Москва,б-р Симферопольский д.29 кор.3,б-р,Симферопольский ,д.29 кор.3,8087610,муниципальный округ Нагорный,2001 +2281117,г Москва б-р Симферопольский д.29 кор.8,Москва,б-р Симферопольский д.29 кор.8,б-р,Симферопольский ,д.29 кор.8,8081380,муниципальный округ Нагорный,2000 +2281117,г Москва б-р Симферопольский д.33 кор.1,Москва,б-р Симферопольский д.33 кор.1,б-р,Симферопольский ,д.33 кор.1,8087739,муниципальный округ Нагорный,1963 +2281117,г Москва б-р Симферопольский д.33 кор.2,Москва,б-р Симферопольский д.33 кор.2,б-р,Симферопольский ,д.33 кор.2,8087938,муниципальный округ Нагорный,1963 +2281117,г Москва б-р Симферопольский д.35 кор.1,Москва,б-р Симферопольский д.35 кор.1,б-р,Симферопольский ,д.35 кор.1,8088075,муниципальный округ Нагорный,1963 +2281117,г Москва б-р Симферопольский д.35 кор.2,Москва,б-р Симферопольский д.35 кор.2,б-р,Симферопольский ,д.35 кор.2,8088560,муниципальный округ Нагорный,1963 +2281117,г Москва б-р Симферопольский д.37 кор.1,Москва,б-р Симферопольский д.37 кор.1,б-р,Симферопольский ,д.37 кор.1,8088648,муниципальный округ Нагорный,1976 +2281117,г Москва б-р Симферопольский д.7 кор.Б,Москва,б-р Симферопольский д.7 кор.Б,б-р,Симферопольский ,д.7 кор.Б,8084137,муниципальный округ Нагорный,1987 +2281117,г Москва б-р Симферопольский д.9 кор.Б,Москва,б-р Симферопольский д.9 кор.Б,б-р,Симферопольский ,д.9 кор.Б,8084271,муниципальный округ Нагорный,1978 +2281117,г Москва б-р Черноморский д.10 кор.1,Москва,б-р Черноморский д.10 кор.1,б-р,Черноморский ,д.10 кор.1,8093911,муниципальный округ Нагорный,2001 +2281117,г Москва б-р Черноморский д.10 кор.2,Москва,б-р Черноморский д.10 кор.2,б-р,Черноморский ,д.10 кор.2,8089021,муниципальный округ Нагорный,2001 +2281117,г Москва б-р Черноморский д.12,Москва,б-р Черноморский д.12,б-р,Черноморский ,д.12,8093984,муниципальный округ Нагорный,1970 +2281117,г Москва б-р Черноморский д.4 кор.1,Москва,б-р Черноморский д.4 кор.1,б-р,Черноморский ,д.4 кор.1,8092990,муниципальный округ Нагорный,2008 +2281117,г Москва б-р Черноморский д.4 кор.2,Москва,б-р Черноморский д.4 кор.2,б-р,Черноморский ,д.4 кор.2,8093060,муниципальный округ Нагорный,2008 +2281117,г Москва б-р Черноморский д.4 кор.3,Москва,б-р Черноморский д.4 кор.3,б-р,Черноморский ,д.4 кор.3,8093158,муниципальный округ Нагорный,2008 +2281117,г Москва б-р Черноморский д.5 кор.1,Москва,б-р Черноморский д.5 кор.1,б-р,Черноморский ,д.5 кор.1,8093269,муниципальный округ Нагорный,1962 +2281117,г Москва б-р Черноморский д.5 кор.2,Москва,б-р Черноморский д.5 кор.2,б-р,Черноморский ,д.5 кор.2,8093330,муниципальный округ Нагорный,1962 +2281117,г Москва б-р Черноморский д.5 кор.3,Москва,б-р Черноморский д.5 кор.3,б-р,Черноморский ,д.5 кор.3,8093432,муниципальный округ Нагорный,1962 +2281117,г Москва б-р Черноморский д.5 кор.4,Москва,б-р Черноморский д.5 кор.4,б-р,Черноморский ,д.5 кор.4,8093532,муниципальный округ Нагорный,1964 +2281117,г Москва б-р Черноморский д.5 кор.5,Москва,б-р Черноморский д.5 кор.5,б-р,Черноморский ,д.5 кор.5,8093663,муниципальный округ Нагорный,1963 +2281117,г Москва б-р Черноморский д.5 кор.6,Москва,б-р Черноморский д.5 кор.6,б-р,Черноморский ,д.5 кор.6,8093727,муниципальный округ Нагорный,1972 +2281117,г Москва б-р Черноморский д.7 кор.А,Москва,б-р Черноморский д.7 кор.А,б-р,Черноморский ,д.7 кор.А,8093805,муниципальный округ Нагорный,1983 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.1 кор.1,Москва,б-р Чонгарский д.1 кор.1,б-р,Чонгарский ,д.1 кор.1,8095617,муниципальный округ Нагорный,1961 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.1 кор.2,Москва,б-р Чонгарский д.1 кор.2,б-р,Чонгарский ,д.1 кор.2,8095667,муниципальный округ Нагорный,1960 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.1 кор.3,Москва,б-р Чонгарский д.1 кор.3,б-р,Чонгарский ,д.1 кор.3,8095713,муниципальный округ Нагорный,1961 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.1 кор.4,Москва,б-р Чонгарский д.1 кор.4,б-р,Чонгарский ,д.1 кор.4,8095790,муниципальный округ Нагорный,1961 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.10 кор.1,Москва,б-р Чонгарский д.10 кор.1,б-р,Чонгарский ,д.10 кор.1,8096497,муниципальный округ Нагорный,1961 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.10 кор.2,Москва,б-р Чонгарский д.10 кор.2,б-р,Чонгарский ,д.10 кор.2,8096515,муниципальный округ Нагорный,1963 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.11,Москва,б-р Чонгарский д.11,б-р,Чонгарский ,д.11,8096532,муниципальный округ Нагорный,2003 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.14 кор.1,Москва,б-р Чонгарский д.14 кор.1,б-р,Чонгарский ,д.14 кор.1,8096562,муниципальный округ Нагорный,1967 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.14 кор.2,Москва,б-р Чонгарский д.14 кор.2,б-р,Чонгарский ,д.14 кор.2,8096588,муниципальный округ Нагорный,1965 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.14 кор.3,Москва,б-р Чонгарский д.14 кор.3,б-р,Чонгарский ,д.14 кор.3,8096612,муниципальный округ Нагорный,1963 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.14 кор.4,Москва,б-р Чонгарский д.14 кор.4,б-р,Чонгарский ,д.14 кор.4,8096651,муниципальный округ Нагорный,1965 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.16 кор.1,Москва,б-р Чонгарский д.16 кор.1,б-р,Чонгарский ,д.16 кор.1,8096667,муниципальный округ Нагорный,1973 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.16 кор.2,Москва,б-р Чонгарский д.16 кор.2,б-р,Чонгарский ,д.16 кор.2,8096681,муниципальный округ Нагорный,1972 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.16 кор.3,Москва,б-р Чонгарский д.16 кор.3,б-р,Чонгарский ,д.16 кор.3,8096698,муниципальный округ Нагорный,1975 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.18 кор.1,Москва,б-р Чонгарский д.18 кор.1,б-р,Чонгарский ,д.18 кор.1,8096726,муниципальный округ Нагорный,1964 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.18 кор.2,Москва,б-р Чонгарский д.18 кор.2,б-р,Чонгарский ,д.18 кор.2,8096737,муниципальный округ Нагорный,1963 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.18 кор.А,Москва,б-р Чонгарский д.18 кор.А,б-р,Чонгарский ,д.18 кор.А,8096799,муниципальный округ Нагорный,1974 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.4 кор.1,Москва,б-р Чонгарский д.4 кор.1,б-р,Чонгарский ,д.4 кор.1,8095855,муниципальный округ Нагорный,1960 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.4 кор.2,Москва,б-р Чонгарский д.4 кор.2,б-р,Чонгарский ,д.4 кор.2,8095931,муниципальный округ Нагорный,1958 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.5,Москва,б-р Чонгарский д.5,б-р,Чонгарский ,д.5,8095962,муниципальный округ Нагорный,1974 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.5 кор.1,Москва,б-р Чонгарский д.5 кор.1,б-р,Чонгарский ,д.5 кор.1,8095990,муниципальный округ Нагорный,1976 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.6,Москва,б-р Чонгарский д.6,б-р,Чонгарский ,д.6,8096085,муниципальный округ Нагорный,1959 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.7 кор.1,Москва,б-р Чонгарский д.7 кор.1,б-р,Чонгарский ,д.7 кор.1,8096144,муниципальный округ Нагорный,1983 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.8 кор.1,Москва,б-р Чонгарский д.8 кор.1,б-р,Чонгарский ,д.8 кор.1,8096186,муниципальный округ Нагорный,1971 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.9,Москва,б-р Чонгарский д.9,б-р,Чонгарский ,д.9,8096262,муниципальный округ Нагорный,1972 +2281117,г Москва пр-кт Балаклавский д.10 кор.1,Москва,пр-кт Балаклавский д.10 кор.1,пр-кт,Балаклавский ,д.10 кор.1,7574405,муниципальный округ Нагорный,1962 +2281117,г Москва пр-кт Балаклавский д.10 кор.2,Москва,пр-кт Балаклавский д.10 кор.2,пр-кт,Балаклавский ,д.10 кор.2,7574458,муниципальный округ Нагорный,1962 +2281117,г Москва пр-кт Балаклавский д.10 кор.3,Москва,пр-кт Балаклавский д.10 кор.3,пр-кт,Балаклавский ,д.10 кор.3,7574482,муниципальный округ Нагорный,1989 +2281117,г Москва пр-кт Балаклавский д.12 кор.1,Москва,пр-кт Балаклавский д.12 кор.1,пр-кт,Балаклавский ,д.12 кор.1,7574499,муниципальный округ Нагорный,1963 +2281117,г Москва пр-кт Балаклавский д.12 кор.2,Москва,пр-кт Балаклавский д.12 кор.2,пр-кт,Балаклавский ,д.12 кор.2,7574535,муниципальный округ Нагорный,1963 +2281117,г Москва пр-кт Балаклавский д.4 кор.1,Москва,пр-кт Балаклавский д.4 кор.1,пр-кт,Балаклавский ,д.4 кор.1,7574207,муниципальный округ Нагорный,1962 +2281117,г Москва пр-кт Балаклавский д.4 кор.2,Москва,пр-кт Балаклавский д.4 кор.2,пр-кт,Балаклавский ,д.4 кор.2,7574235,муниципальный округ Нагорный,1962 +2281117,г Москва пр-кт Балаклавский д.4 кор.4,Москва,пр-кт Балаклавский д.4 кор.4,пр-кт,Балаклавский ,д.4 кор.4,7574262,муниципальный округ Нагорный,1962 +2281117,г Москва пр-кт Балаклавский д.4 кор.6,Москва,пр-кт Балаклавский д.4 кор.6,пр-кт,Балаклавский ,д.4 кор.6,7574288,муниципальный округ Нагорный,1962 +2281117,г Москва пр-кт Балаклавский д.4 кор.7,Москва,пр-кт Балаклавский д.4 кор.7,пр-кт,Балаклавский ,д.4 кор.7,7574315,муниципальный округ Нагорный,1970 +2281117,г Москва пр-кт Нахимовский д.1 кор.1,Москва,пр-кт Нахимовский д.1 кор.1,пр-кт,Нахимовский ,д.1 кор.1,8082924,муниципальный округ Нагорный,1959 +2281117,г Москва пр-кт Нахимовский д.1 кор.2,Москва,пр-кт Нахимовский д.1 кор.2,пр-кт,Нахимовский ,д.1 кор.2,8083028,муниципальный округ Нагорный,1957 +2281117,г Москва пр-кт Нахимовский д.3,Москва,пр-кт Нахимовский д.3,пр-кт,Нахимовский ,д.3,8083190,муниципальный округ Нагорный,1959 +2281117,г Москва пр-кт Нахимовский д.4,Москва,пр-кт Нахимовский д.4,пр-кт,Нахимовский ,д.4,8083349,муниципальный округ Нагорный,1973 +2281117,г Москва пр-кт Нахимовский д.5 кор.1,Москва,пр-кт Нахимовский д.5 кор.1,пр-кт,Нахимовский ,д.5 кор.1,8083445,муниципальный округ Нагорный,1959 +2281117,г Москва пр-кт Нахимовский д.5 кор.2,Москва,пр-кт Нахимовский д.5 кор.2,пр-кт,Нахимовский ,д.5 кор.2,8084030,муниципальный округ Нагорный,1959 +2281117,г Москва проезд Симферопольский д.10,Москва,проезд Симферопольский д.10,проезд,Симферопольский ,д.10,8089439,муниципальный округ Нагорный,1960 +2281117,г Москва проезд Симферопольский д.12,Москва,проезд Симферопольский д.12,проезд,Симферопольский ,д.12,8089541,муниципальный округ Нагорный,1968 +2281117,г Москва проезд Симферопольский д.14,Москва,проезд Симферопольский д.14,проезд,Симферопольский ,д.14,8091116,муниципальный округ Нагорный,1968 +2281117,г Москва проезд Симферопольский д.14 кор.2,Москва,проезд Симферопольский д.14 кор.2,проезд,Симферопольский ,д.14 кор.2,8091222,муниципальный округ Нагорный,1999 +2281117,г Москва проезд Симферопольский д.16 кор.1,Москва,проезд Симферопольский д.16 кор.1,проезд,Симферопольский ,д.16 кор.1,8091299,муниципальный округ Нагорный,1968 +2281117,г Москва проезд Симферопольский д.16 кор.2,Москва,проезд Симферопольский д.16 кор.2,проезд,Симферопольский ,д.16 кор.2,8091414,муниципальный округ Нагорный,1968 +2281117,г Москва проезд Симферопольский д.18,Москва,проезд Симферопольский д.18,проезд,Симферопольский ,д.18,8358442,муниципальный округ Нагорный,2008 +2281117,г Москва проезд Симферопольский д.3,Москва,проезд Симферопольский д.3,проезд,Симферопольский ,д.3,8088789,муниципальный округ Нагорный,1959 +2281117,г Москва проезд Симферопольский д.4,Москва,проезд Симферопольский д.4,проезд,Симферопольский ,д.4,8088853,муниципальный округ Нагорный,1962 +2281117,г Москва проезд Симферопольский д.5,Москва,проезд Симферопольский д.5,проезд,Симферопольский ,д.5,8088926,муниципальный округ Нагорный,1960 +2281117,г Москва проезд Симферопольский д.6,Москва,проезд Симферопольский д.6,проезд,Симферопольский ,д.6,8089004,муниципальный округ Нагорный,1962 +2281117,г Москва проезд Симферопольский д.7,Москва,проезд Симферопольский д.7,проезд,Симферопольский ,д.7,8089157,муниципальный округ Нагорный,1964 +2281117,г Москва проезд Симферопольский д.8,Москва,проезд Симферопольский д.8,проезд,Симферопольский ,д.8,8089373,муниципальный округ Нагорный,1961 +2281117,г Москва ул Артековская д.1,Москва,ул Артековская д.1,ул,Артековская ,д.1,7578896,муниципальный округ Нагорный,2004 +2281117,г Москва ул Артековская д.2 кор.1,Москва,ул Артековская д.2 кор.1,ул,Артековская ,д.2 кор.1,7554302,муниципальный округ Нагорный,1973 +2281117,г Москва ул Артековская д.2 кор.2,Москва,ул Артековская д.2 кор.2,ул,Артековская ,д.2 кор.2,7555763,муниципальный округ Нагорный,1974 +2281117,г Москва ул Артековская д.3 кор.2,Москва,ул Артековская д.3 кор.2,ул,Артековская ,д.3 кор.2,7555903,муниципальный округ Нагорный,1970 +2281117,г Москва ул Артековская д.6,Москва,ул Артековская д.6,ул,Артековская ,д.6,7631589,муниципальный округ Нагорный,1964 +2281117,г Москва ул Артековская д.7 кор.1,Москва,ул Артековская д.7 кор.1,ул,Артековская ,д.7 кор.1,7557181,муниципальный округ Нагорный,1960 +2281117,г Москва ул Артековская д.7 кор.2,Москва,ул Артековская д.7 кор.2,ул,Артековская ,д.7 кор.2,7557811,муниципальный округ Нагорный,1960 +2281117,г Москва ул Артековская д.7 кор.3,Москва,ул Артековская д.7 кор.3,ул,Артековская ,д.7 кор.3,7560204,муниципальный округ Нагорный,1961 +2281117,г Москва ул Артековская д.7 кор.4,Москва,ул Артековская д.7 кор.4,ул,Артековская ,д.7 кор.4,7560448,муниципальный округ Нагорный,1961 +2281117,г Москва ул Артековская д.7 кор.5,Москва,ул Артековская д.7 кор.5,ул,Артековская ,д.7 кор.5,7561031,муниципальный округ Нагорный,1960 +2281117,г Москва ул Артековская д.7 кор.6,Москва,ул Артековская д.7 кор.6,ул,Артековская ,д.7 кор.6,7561075,муниципальный округ Нагорный,1960 +2281117,г Москва ул Артековская д.8,Москва,ул Артековская д.8,ул,Артековская ,д.8,7631621,муниципальный округ Нагорный,1964 +2281117,г Москва ул Артековская д.9 кор.1,Москва,ул Артековская д.9 кор.1,ул,Артековская ,д.9 кор.1,7561130,муниципальный округ Нагорный,2002 +2281117,г Москва ул Болотниковская д.1 кор.1,Москва,ул Болотниковская д.1 кор.1,ул,Болотниковская ,д.1 кор.1,7574557,муниципальный округ Нагорный,1957 +2281117,г Москва ул Болотниковская д.1 кор.2,Москва,ул Болотниковская д.1 кор.2,ул,Болотниковская ,д.1 кор.2,7574590,муниципальный округ Нагорный,1957 +2281117,г Москва ул Болотниковская д.1 кор.3,Москва,ул Болотниковская д.1 кор.3,ул,Болотниковская ,д.1 кор.3,7574673,муниципальный округ Нагорный,1958 +2281117,г Москва ул Болотниковская д.1 кор.4,Москва,ул Болотниковская д.1 кор.4,ул,Болотниковская ,д.1 кор.4,7574713,муниципальный округ Нагорный,1957 +2281117,г Москва ул Болотниковская д.10,Москва,ул Болотниковская д.10,ул,Болотниковская ,д.10,7853664,муниципальный округ Нагорный,1971 +2281117,г Москва ул Болотниковская д.11 кор.2,Москва,ул Болотниковская д.11 кор.2,ул,Болотниковская ,д.11 кор.2,8100353,муниципальный округ Нагорный,1951 +2281117,г Москва ул Болотниковская д.11 кор.3,Москва,ул Болотниковская д.11 кор.3,ул,Болотниковская ,д.11 кор.3,7918047,муниципальный округ Нагорный,1963 +2281117,г Москва ул Болотниковская д.2 кор.А,Москва,ул Болотниковская д.2 кор.А,ул,Болотниковская ,д.2 кор.А,7574740,муниципальный округ Нагорный,1978 +2281117,г Москва ул Болотниковская д.3 кор.6,Москва,ул Болотниковская д.3 кор.6,ул,Болотниковская ,д.3 кор.6,7574765,муниципальный округ Нагорный,1967 +2281117,г Москва ул Болотниковская д.3 кор.7,Москва,ул Болотниковская д.3 кор.7,ул,Болотниковская ,д.3 кор.7,7574796,муниципальный округ Нагорный,1968 +2281117,г Москва ул Болотниковская д.3 кор.8,Москва,ул Болотниковская д.3 кор.8,ул,Болотниковская ,д.3 кор.8,7574829,муниципальный округ Нагорный,1987 +2281117,г Москва ул Болотниковская д.4 кор.1,Москва,ул Болотниковская д.4 кор.1,ул,Болотниковская ,д.4 кор.1,7574864,муниципальный округ Нагорный,1980 +2281117,г Москва ул Болотниковская д.4 кор.2,Москва,ул Болотниковская д.4 кор.2,ул,Болотниковская ,д.4 кор.2,7574922,муниципальный округ Нагорный,1979 +2281117,г Москва ул Болотниковская д.5 кор.2,Москва,ул Болотниковская д.5 кор.2,ул,Болотниковская ,д.5 кор.2,7574960,муниципальный округ Нагорный,2002 +2281117,г Москва ул Болотниковская д.6Б,Москва,ул Болотниковская д.6Б,ул,Болотниковская ,д.6Б,7575003,муниципальный округ Нагорный,1978 +2281117,г Москва ул Болотниковская д.7 кор.1,Москва,ул Болотниковская д.7 кор.1,ул,Болотниковская ,д.7 кор.1,7575035,муниципальный округ Нагорный,2002 +2281117,г Москва ул Болотниковская д.7А,Москва,ул Болотниковская д.7А,ул,Болотниковская ,д.7А,7577470,муниципальный округ Нагорный,1966 +2281117,г Москва ул Болотниковская д.8 кор.1,Москва,ул Болотниковская д.8 кор.1,ул,Болотниковская ,д.8 кор.1,7577652,муниципальный округ Нагорный,1974 +2281117,г Москва ул Болотниковская д.9 кор.1,Москва,ул Болотниковская д.9 кор.1,ул,Болотниковская ,д.9 кор.1,7577672,муниципальный округ Нагорный,1966 +2281117,г Москва ул Болотниковская д.9 кор.2,Москва,ул Болотниковская д.9 кор.2,ул,Болотниковская ,д.9 кор.2,7577700,муниципальный округ Нагорный,1974 +2281117,г Москва ул Криворожская д.1,Москва,ул Криворожская д.1,ул,Криворожская ,д.1,8078810,муниципальный округ Нагорный,1966 +2281117,г Москва ул Криворожская д.11,Москва,ул Криворожская д.11,ул,Криворожская ,д.11,8079521,муниципальный округ Нагорный,1967 +2281117,г Москва ул Криворожская д.13,Москва,ул Криворожская д.13,ул,Криворожская ,д.13,8079695,муниципальный округ Нагорный,1968 +2281117,г Москва ул Криворожская д.13 кор.2,Москва,ул Криворожская д.13 кор.2,ул,Криворожская ,д.13 кор.2,8079735,муниципальный округ Нагорный,1984 +2281117,г Москва ул Криворожская д.15,Москва,ул Криворожская д.15,ул,Криворожская ,д.15,8080011,муниципальный округ Нагорный,1965 +2281117,г Москва ул Криворожская д.17,Москва,ул Криворожская д.17,ул,Криворожская ,д.17,8080113,муниципальный округ Нагорный,1964 +2281117,г Москва ул Криворожская д.19,Москва,ул Криворожская д.19,ул,Криворожская ,д.19,8080221,муниципальный округ Нагорный,1965 +2281117,г Москва ул Криворожская д.19 кор.А,Москва,ул Криворожская д.19 кор.А,ул,Криворожская ,д.19 кор.А,8080287,муниципальный округ Нагорный,1987 +2281117,г Москва ул Криворожская д.21 кор.1,Москва,ул Криворожская д.21 кор.1,ул,Криворожская ,д.21 кор.1,8080363,муниципальный округ Нагорный,1967 +2281117,г Москва ул Криворожская д.21 кор.2,Москва,ул Криворожская д.21 кор.2,ул,Криворожская ,д.21 кор.2,8080421,муниципальный округ Нагорный,1967 +2281117,г Москва ул Криворожская д.23 кор.1,Москва,ул Криворожская д.23 кор.1,ул,Криворожская ,д.23 кор.1,8080532,муниципальный округ Нагорный,1969 +2281117,г Москва ул Криворожская д.23 кор.2,Москва,ул Криворожская д.23 кор.2,ул,Криворожская ,д.23 кор.2,8080702,муниципальный округ Нагорный,1967 +2281117,г Москва ул Криворожская д.25,Москва,ул Криворожская д.25,ул,Криворожская ,д.25,8080807,муниципальный округ Нагорный,1969 +2281117,г Москва ул Криворожская д.29 кор.1,Москва,ул Криворожская д.29 кор.1,ул,Криворожская ,д.29 кор.1,8080972,муниципальный округ Нагорный,1973 +2281117,г Москва ул Криворожская д.29 кор.2,Москва,ул Криворожская д.29 кор.2,ул,Криворожская ,д.29 кор.2,8081048,муниципальный округ Нагорный,1969 +2281117,г Москва ул Криворожская д.29 кор.3,Москва,ул Криворожская д.29 кор.3,ул,Криворожская ,д.29 кор.3,8082525,муниципальный округ Нагорный,1974 +2281117,г Москва ул Криворожская д.29 кор.4,Москва,ул Криворожская д.29 кор.4,ул,Криворожская ,д.29 кор.4,8082744,муниципальный округ Нагорный,1987 +2281117,г Москва ул Криворожская д.3,Москва,ул Криворожская д.3,ул,Криворожская ,д.3,8079116,муниципальный округ Нагорный,1962 +2281117,г Москва ул Криворожская д.31,Москва,ул Криворожская д.31,ул,Криворожская ,д.31,8082834,муниципальный округ Нагорный,1971 +2281117,г Москва ул Криворожская д.5,Москва,ул Криворожская д.5,ул,Криворожская ,д.5,8079162,муниципальный округ Нагорный,1962 +2281117,г Москва ул Криворожская д.5 кор.2,Москва,ул Криворожская д.5 кор.2,ул,Криворожская ,д.5 кор.2,8079261,муниципальный округ Нагорный,1966 +2281117,г Москва ул Криворожская д.7,Москва,ул Криворожская д.7,ул,Криворожская ,д.7,8079362,муниципальный округ Нагорный,1967 +2281117,г Москва ул Криворожская д.9,Москва,ул Криворожская д.9,ул,Криворожская ,д.9,8079435,муниципальный округ Нагорный,1967 +2281117,г Москва ул Фруктовая д.3А,Москва,ул Фруктовая д.3А,ул,Фруктовая ,д.3А,7631491,муниципальный округ Нагорный,1978 +2281117,г Москва ул Фруктовая д.5 кор.1,Москва,ул Фруктовая д.5 кор.1,ул,Фруктовая ,д.5 кор.1,8091548,муниципальный округ Нагорный,1979 +2281117,г Москва ул Фруктовая д.5 кор.2,Москва,ул Фруктовая д.5 кор.2,ул,Фруктовая ,д.5 кор.2,8091813,муниципальный округ Нагорный,1979 +2281117,г Москва ул Фруктовая д.8 кор.1,Москва,ул Фруктовая д.8 кор.1,ул,Фруктовая ,д.8 кор.1,8091936,муниципальный округ Нагорный,1987 +2281117,г Москва ул Фруктовая д.8 кор.2,Москва,ул Фруктовая д.8 кор.2,ул,Фруктовая ,д.8 кор.2,8092110,муниципальный округ Нагорный,1987 +2281117,г Москва ул Фруктовая д.9 кор.А,Москва,ул Фруктовая д.9 кор.А,ул,Фруктовая ,д.9 кор.А,8092243,муниципальный округ Нагорный,1978 +2281117,г Москва ул Ялтинская д.1,Москва,ул Ялтинская д.1,ул,Ялтинская ,д.1,8096825,муниципальный округ Нагорный,1988 +2281117,г Москва ул Ялтинская д.10 кор.1,Москва,ул Ялтинская д.10 кор.1,ул,Ялтинская ,д.10 кор.1,8100063,муниципальный округ Нагорный,2003 +2281117,г Москва ул Ялтинская д.12,Москва,ул Ялтинская д.12,ул,Ялтинская ,д.12,8100132,муниципальный округ Нагорный,2002 +2281117,г Москва ул Ялтинская д.14,Москва,ул Ялтинская д.14,ул,Ялтинская ,д.14,8100232,муниципальный округ Нагорный,2002 +2281117,г Москва ул Ялтинская д.2,Москва,ул Ялтинская д.2,ул,Ялтинская ,д.2,8096865,муниципальный округ Нагорный,2003 +2281117,г Москва ул Ялтинская д.4 кор.2,Москва,ул Ялтинская д.4 кор.2,ул,Ялтинская ,д.4 кор.2,8135958,муниципальный округ Нагорный,н.д. +2281117,г Москва ул Ялтинская д.6,Москва,ул Ялтинская д.6,ул,Ялтинская ,д.6,8096900,муниципальный округ Нагорный,2001 +2281117,г Москва ул Ялтинская д.7 кор.2,Москва,ул Ялтинская д.7 кор.2,ул,Ялтинская ,д.7 кор.2,8099904,муниципальный округ Нагорный,1974 +2281117,г Москва ул Ялтинская д.8,Москва,ул Ялтинская д.8,ул,Ялтинская ,д.8,8099964,муниципальный округ Нагорный,1970 +2281117,г Москва ш Варшавское д.102,Москва,ш Варшавское д.102,ш,Варшавское ,д.102,8078573,муниципальный округ Нагорный,1977 +2281117,г Москва ш Варшавское д.104,Москва,ш Варшавское д.104,ш,Варшавское ,д.104,8078607,муниципальный округ Нагорный,2004 +2281117,г Москва ш Варшавское д.106,Москва,ш Варшавское д.106,ш,Варшавское ,д.106,8078665,муниципальный округ Нагорный,2005 +2281117,г Москва ш Варшавское д.108 кор.1,Москва,ш Варшавское д.108 кор.1,ш,Варшавское ,д.108 кор.1,8078735,муниципальный округ Нагорный,2004 +2281117,г Москва ш Варшавское д.50,Москва,ш Варшавское д.50,ш,Варшавское ,д.50,7918520,муниципальный округ Нагорный,1968 +2281117,г Москва ш Варшавское д.52/2,Москва,ш Варшавское д.52/2,ш,Варшавское ,д.52/2,8061582,муниципальный округ Нагорный,1963 +2281117,г Москва ш Варшавское д.60,Москва,ш Варшавское д.60,ш,Варшавское ,д.60,8061598,муниципальный округ Нагорный,1947 +2281117,г Москва ш Варшавское д.62 кор.1,Москва,ш Варшавское д.62 кор.1,ш,Варшавское ,д.62 кор.1,8061638,муниципальный округ Нагорный,1958 +2281117,г Москва ш Варшавское д.62 кор.2,Москва,ш Варшавское д.62 кор.2,ш,Варшавское ,д.62 кор.2,8061683,муниципальный округ Нагорный,1958 +2281117,г Москва ш Варшавское д.64 кор.1,Москва,ш Варшавское д.64 кор.1,ш,Варшавское ,д.64 кор.1,8061704,муниципальный округ Нагорный,1940 +2281117,г Москва ш Варшавское д.66,Москва,ш Варшавское д.66,ш,Варшавское ,д.66,8061719,муниципальный округ Нагорный,1957 +2281117,г Москва ш Варшавское д.68 кор.1,Москва,ш Варшавское д.68 кор.1,ш,Варшавское ,д.68 кор.1,8061748,муниципальный округ Нагорный,1956 +2281117,г Москва ш Варшавское д.68 кор.2,Москва,ш Варшавское д.68 кор.2,ш,Варшавское ,д.68 кор.2,8061783,муниципальный округ Нагорный,1957 +2281117,г Москва ш Варшавское д.68 кор.3,Москва,ш Варшавское д.68 кор.3,ш,Варшавское ,д.68 кор.3,8061822,муниципальный округ Нагорный,1956 +2281117,г Москва ш Варшавское д.69 кор.1,Москва,ш Варшавское д.69 кор.1,ш,Варшавское ,д.69 кор.1,8061851,муниципальный округ Нагорный,1961 +2281117,г Москва ш Варшавское д.69 кор.2,Москва,ш Варшавское д.69 кор.2,ш,Варшавское ,д.69 кор.2,8061872,муниципальный округ Нагорный,1961 +2281117,г Москва ш Варшавское д.70 кор.1,Москва,ш Варшавское д.70 кор.1,ш,Варшавское ,д.70 кор.1,8063241,муниципальный округ Нагорный,1957 +2281117,г Москва ш Варшавское д.70 кор.3,Москва,ш Варшавское д.70 кор.3,ш,Варшавское ,д.70 кор.3,8063327,муниципальный округ Нагорный,1997 +2281117,г Москва ш Варшавское д.71 кор.1,Москва,ш Варшавское д.71 кор.1,ш,Варшавское ,д.71 кор.1,8063426,муниципальный округ Нагорный,1959 +2281117,г Москва ш Варшавское д.71 кор.2,Москва,ш Варшавское д.71 кор.2,ш,Варшавское ,д.71 кор.2,8064223,муниципальный округ Нагорный,1958 +2281117,г Москва ш Варшавское д.72 кор.1,Москва,ш Варшавское д.72 кор.1,ш,Варшавское ,д.72 кор.1,8064295,муниципальный округ Нагорный,1957 +2281117,г Москва ш Варшавское д.72 кор.2,Москва,ш Варшавское д.72 кор.2,ш,Варшавское ,д.72 кор.2,8064402,муниципальный округ Нагорный,1958 +2281117,г Москва ш Варшавское д.72 кор.3,Москва,ш Варшавское д.72 кор.3,ш,Варшавское ,д.72 кор.3,8064523,муниципальный округ Нагорный,1958 +2281117,г Москва ш Варшавское д.74 кор.1,Москва,ш Варшавское д.74 кор.1,ш,Варшавское ,д.74 кор.1,8064628,муниципальный округ Нагорный,1957 +2281117,г Москва ш Варшавское д.74 кор.2,Москва,ш Варшавское д.74 кор.2,ш,Варшавское ,д.74 кор.2,8067085,муниципальный округ Нагорный,1959 +2281117,г Москва ш Варшавское д.75 кор.1,Москва,ш Варшавское д.75 кор.1,ш,Варшавское ,д.75 кор.1,8067205,муниципальный округ Нагорный,1956 +2281117,г Москва ш Варшавское д.75 кор.2,Москва,ш Варшавское д.75 кор.2,ш,Варшавское ,д.75 кор.2,8067317,муниципальный округ Нагорный,1955 +2281117,г Москва ш Варшавское д.76 кор.1,Москва,ш Варшавское д.76 кор.1,ш,Варшавское ,д.76 кор.1,8067433,муниципальный округ Нагорный,1963 +2281117,г Москва ш Варшавское д.76 кор.2,Москва,ш Варшавское д.76 кор.2,ш,Варшавское ,д.76 кор.2,8067544,муниципальный округ Нагорный,1958 +2281117,г Москва ш Варшавское д.77 кор.1,Москва,ш Варшавское д.77 кор.1,ш,Варшавское ,д.77 кор.1,8067646,муниципальный округ Нагорный,1962 +2281117,г Москва ш Варшавское д.77 кор.2,Москва,ш Варшавское д.77 кор.2,ш,Варшавское ,д.77 кор.2,8063606,муниципальный округ Нагорный,1951 +2281117,г Москва ш Варшавское д.78 кор.2,Москва,ш Варшавское д.78 кор.2,ш,Варшавское ,д.78 кор.2,8067735,муниципальный округ Нагорный,1963 +2281117,г Москва ш Варшавское д.79 кор.1,Москва,ш Варшавское д.79 кор.1,ш,Варшавское ,д.79 кор.1,8067838,муниципальный округ Нагорный,1961 +2281117,г Москва ш Варшавское д.80,Москва,ш Варшавское д.80,ш,Варшавское ,д.80,8068060,муниципальный округ Нагорный,1961 +2281117,г Москва ш Варшавское д.81 кор.1,Москва,ш Варшавское д.81 кор.1,ш,Варшавское ,д.81 кор.1,8068156,муниципальный округ Нагорный,1959 +2281117,г Москва ш Варшавское д.84,Москва,ш Варшавское д.84,ш,Варшавское ,д.84,8068243,муниципальный округ Нагорный,1961 +2281117,г Москва ш Варшавское д.85 кор.1,Москва,ш Варшавское д.85 кор.1,ш,Варшавское ,д.85 кор.1,8068347,муниципальный округ Нагорный,1959 +2281117,г Москва ш Варшавское д.85 кор.2,Москва,ш Варшавское д.85 кор.2,ш,Варшавское ,д.85 кор.2,8069175,муниципальный округ Нагорный,1950 +2281117,г Москва ш Варшавское д.85 кор.3,Москва,ш Варшавское д.85 кор.3,ш,Варшавское ,д.85 кор.3,8069373,муниципальный округ Нагорный,1950 +2281117,г Москва ш Варшавское д.85 кор.4,Москва,ш Варшавское д.85 кор.4,ш,Варшавское ,д.85 кор.4,8069519,муниципальный округ Нагорный,1949 +2281117,г Москва ш Варшавское д.87,Москва,ш Варшавское д.87,ш,Варшавское ,д.87,8069764,муниципальный округ Нагорный,1960 +2281117,г Москва ш Варшавское д.88,Москва,ш Варшавское д.88,ш,Варшавское ,д.88,8069936,муниципальный округ Нагорный,1960 +2281117,г Москва ш Варшавское д.90 кор.1,Москва,ш Варшавское д.90 кор.1,ш,Варшавское ,д.90 кор.1,8070213,муниципальный округ Нагорный,1963 +2281117,г Москва ш Варшавское д.90 кор.2,Москва,ш Варшавское д.90 кор.2,ш,Варшавское ,д.90 кор.2,8070596,муниципальный округ Нагорный,1973 +2281117,г Москва ш Варшавское д.90 кор.3,Москва,ш Варшавское д.90 кор.3,ш,Варшавское ,д.90 кор.3,8070813,муниципальный округ Нагорный,1974 +2281117,г Москва ш Варшавское д.92,Москва,ш Варшавское д.92,ш,Варшавское ,д.92,8070948,муниципальный округ Нагорный,1962 +2281117,г Москва ш Варшавское д.94,Москва,ш Варшавское д.94,ш,Варшавское ,д.94,8071021,муниципальный округ Нагорный,2007 +2281117,г Москва ш Варшавское д.98,Москва,ш Варшавское д.98,ш,Варшавское ,д.98,8071166,муниципальный округ Нагорный,1963 +2281118,г Москва б-р Ореховый д.11 кор.1,Москва,б-р Ореховый д.11 кор.1,б-р,Ореховый ,д.11 кор.1,8133909,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1973 +2281118,г Москва б-р Ореховый д.21 кор.1,Москва,б-р Ореховый д.21 кор.1,б-р,Ореховый ,д.21 кор.1,8072632,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва б-р Ореховый д.23 кор.2,Москва,б-р Ореховый д.23 кор.2,б-р,Ореховый ,д.23 кор.2,8072637,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва б-р Ореховый д.25,Москва,б-р Ореховый д.25,б-р,Ореховый ,д.25,8072639,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва б-р Ореховый д.5,Москва,б-р Ореховый д.5,б-р,Ореховый ,д.5,8072621,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1974 +2281118,г Москва б-р Ореховый д.7 кор.1,Москва,б-р Ореховый д.7 кор.1,б-р,Ореховый ,д.7 кор.1,8072624,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1974 +2281118,г Москва б-р Ореховый д.7 кор.2,Москва,б-р Ореховый д.7 кор.2,б-р,Ореховый ,д.7 кор.2,8072630,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1974 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.1 кор.1,Москва,проезд Борисовский д.1 кор.1,проезд,Борисовский ,д.1 кор.1,7861360,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1985 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.1 кор.2,Москва,проезд Борисовский д.1 кор.2,проезд,Борисовский ,д.1 кор.2,8072268,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1986 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.1 кор.3,Москва,проезд Борисовский д.1 кор.3,проезд,Борисовский ,д.1 кор.3,8072271,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1986 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.10 кор.1,Москва,проезд Борисовский д.10 кор.1,проезд,Борисовский ,д.10 кор.1,8072303,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.11 кор.1,Москва,проезд Борисовский д.11 кор.1,проезд,Борисовский ,д.11 кор.1,8072308,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1984 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.11 кор.2,Москва,проезд Борисовский д.11 кор.2,проезд,Борисовский ,д.11 кор.2,8072310,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1984 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.12 кор.1,Москва,проезд Борисовский д.12 кор.1,проезд,Борисовский ,д.12 кор.1,8072315,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.15 кор.1,Москва,проезд Борисовский д.15 кор.1,проезд,Борисовский ,д.15 кор.1,8072321,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1984 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.15 кор.2,Москва,проезд Борисовский д.15 кор.2,проезд,Борисовский ,д.15 кор.2,8072326,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1984 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.16,Москва,проезд Борисовский д.16,проезд,Борисовский ,д.16,8072329,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1987 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.17 кор.1,Москва,проезд Борисовский д.17 кор.1,проезд,Борисовский ,д.17 кор.1,8072335,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1985 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.20,Москва,проезд Борисовский д.20,проезд,Борисовский ,д.20,8123181,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,н.д. +2281118,г Москва проезд Борисовский д.22 кор.1,Москва,проезд Борисовский д.22 кор.1,проезд,Борисовский ,д.22 кор.1,8072339,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1974 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.24 кор.1,Москва,проезд Борисовский д.24 кор.1,проезд,Борисовский ,д.24 кор.1,8072348,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.26,Москва,проезд Борисовский д.26,проезд,Борисовский ,д.26,8072349,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.3 кор.1,Москва,проезд Борисовский д.3 кор.1,проезд,Борисовский ,д.3 кор.1,8072273,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1986 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.34,Москва,проезд Борисовский д.34,проезд,Борисовский ,д.34,8072780,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.36 кор.1,Москва,проезд Борисовский д.36 кор.1,проезд,Борисовский ,д.36 кор.1,8072356,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.36 кор.2,Москва,проезд Борисовский д.36 кор.2,проезд,Борисовский ,д.36 кор.2,8072361,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.36 кор.3,Москва,проезд Борисовский д.36 кор.3,проезд,Борисовский ,д.36 кор.3,8192164,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.36 кор.4,Москва,проезд Борисовский д.36 кор.4,проезд,Борисовский ,д.36 кор.4,8072364,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.38 кор.1,Москва,проезд Борисовский д.38 кор.1,проезд,Борисовский ,д.38 кор.1,8072371,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.42 кор.1,Москва,проезд Борисовский д.42 кор.1,проезд,Борисовский ,д.42 кор.1,8072435,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.44 кор.1,Москва,проезд Борисовский д.44 кор.1,проезд,Борисовский ,д.44 кор.1,8072440,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.44 кор.2,Москва,проезд Борисовский д.44 кор.2,проезд,Борисовский ,д.44 кор.2,8072446,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.44 кор.3,Москва,проезд Борисовский д.44 кор.3,проезд,Борисовский ,д.44 кор.3,8072451,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.46 кор.1,Москва,проезд Борисовский д.46 кор.1,проезд,Борисовский ,д.46 кор.1,8072455,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.5,Москва,проезд Борисовский д.5,проезд,Борисовский ,д.5,8155729,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,н.д. +2281118,г Москва проезд Борисовский д.7,Москва,проезд Борисовский д.7,проезд,Борисовский ,д.7,8072290,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1985 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.9 кор.1,Москва,проезд Борисовский д.9 кор.1,проезд,Борисовский ,д.9 кор.1,8072293,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1984 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.9 кор.2,Москва,проезд Борисовский д.9 кор.2,проезд,Борисовский ,д.9 кор.2,8072295,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1984 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.9 кор.3,Москва,проезд Борисовский д.9 кор.3,проезд,Борисовский ,д.9 кор.3,8072297,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1983 +2281118,г Москва проезд Шипиловский д.39 кор.1,Москва,проезд Шипиловский д.39 кор.1,проезд,Шипиловский ,д.39 кор.1,8165344,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1996 +2281118,г Москва проезд Шипиловский д.41 кор.2,Москва,проезд Шипиловский д.41 кор.2,проезд,Шипиловский ,д.41 кор.2,8244265,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1974 +2281118,г Москва проезд Шипиловский д.41 кор.4,Москва,проезд Шипиловский д.41 кор.4,проезд,Шипиловский ,д.41 кор.4,8117305,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1974 +2281118,г Москва проезд Шипиловский д.43 кор.2,Москва,проезд Шипиловский д.43 кор.2,проезд,Шипиловский ,д.43 кор.2,8072741,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1990 +2281118,г Москва проезд Шипиловский д.43 кор.3,Москва,проезд Шипиловский д.43 кор.3,проезд,Шипиловский ,д.43 кор.3,8072743,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1974 +2281118,г Москва проезд Шипиловский д.43 кор.4,Москва,проезд Шипиловский д.43 кор.4,проезд,Шипиловский ,д.43 кор.4,8072746,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва проезд Шипиловский д.45 кор.1,Москва,проезд Шипиловский д.45 кор.1,проезд,Шипиловский ,д.45 кор.1,8192088,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1989 +2281118,г Москва ул Генерала Белова д.13,Москва,ул Генерала Белова д.13,ул,Генерала Белова ,д.13,8072463,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Генерала Белова д.17,Москва,ул Генерала Белова д.17,ул,Генерала Белова ,д.17,8178884,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,2000 +2281118,г Москва ул Генерала Белова д.19 кор.1,Москва,ул Генерала Белова д.19 кор.1,ул,Генерала Белова ,д.19 кор.1,8072466,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Генерала Белова д.21,Москва,ул Генерала Белова д.21,ул,Генерала Белова ,д.21,8072470,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Генерала Белова д.25,Москва,ул Генерала Белова д.25,ул,Генерала Белова ,д.25,8072474,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Генерала Белова д.29 кор.2,Москва,ул Генерала Белова д.29 кор.2,ул,Генерала Белова ,д.29 кор.2,8072478,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Генерала Белова д.3,Москва,ул Генерала Белова д.3,ул,Генерала Белова ,д.3,8072457,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Генерала Белова д.33/19,Москва,ул Генерала Белова д.33/19,ул,Генерала Белова ,д.33/19,8072481,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Генерала Белова д.7 кор.1,Москва,ул Генерала Белова д.7 кор.1,ул,Генерала Белова ,д.7 кор.1,8072461,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Домодедовская д.1 кор.1,Москва,ул Домодедовская д.1 кор.1,ул,Домодедовская ,д.1 кор.1,8072485,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1973 +2281118,г Москва ул Домодедовская д.1 кор.3,Москва,ул Домодедовская д.1 кор.3,ул,Домодедовская ,д.1 кор.3,8072488,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,2000 +2281118,г Москва ул Домодедовская д.11 кор.1,Москва,ул Домодедовская д.11 кор.1,ул,Домодедовская ,д.11 кор.1,8072507,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1973 +2281118,г Москва ул Домодедовская д.18,Москва,ул Домодедовская д.18,ул,Домодедовская ,д.18,8072509,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1983 +2281118,г Москва ул Домодедовская д.18 кор.2,Москва,ул Домодедовская д.18 кор.2,ул,Домодедовская ,д.18 кор.2,8072511,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1999 +2281118,г Москва ул Домодедовская д.20 кор.1,Москва,ул Домодедовская д.20 кор.1,ул,Домодедовская ,д.20 кор.1,8072513,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1998 +2281118,г Москва ул Домодедовская д.20 кор.2,Москва,ул Домодедовская д.20 кор.2,ул,Домодедовская ,д.20 кор.2,8072516,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1998 +2281118,г Москва ул Домодедовская д.20 кор.3,Москва,ул Домодедовская д.20 кор.3,ул,Домодедовская ,д.20 кор.3,8072517,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Домодедовская д.22 кор.1,Москва,ул Домодедовская д.22 кор.1,ул,Домодедовская ,д.22 кор.1,8072520,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Домодедовская д.22 кор.3,Москва,ул Домодедовская д.22 кор.3,ул,Домодедовская ,д.22 кор.3,8072524,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1974 +2281118,г Москва ул Домодедовская д.3,Москва,ул Домодедовская д.3,ул,Домодедовская ,д.3,8072495,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Домодедовская д.5 кор.3,Москва,ул Домодедовская д.5 кор.3,ул,Домодедовская ,д.5 кор.3,8081601,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1973 +2281118,г Москва ул Домодедовская д.6 кор.2,Москва,ул Домодедовская д.6 кор.2,ул,Домодедовская ,д.6 кор.2,8166896,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1974 +2281118,г Москва ул Домодедовская д.7 кор.2,Москва,ул Домодедовская д.7 кор.2,ул,Домодедовская ,д.7 кор.2,8180245,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1973 +2281118,г Москва ул Домодедовская д.8,Москва,ул Домодедовская д.8,ул,Домодедовская ,д.8,8072505,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Маршала Захарова д.10 кор.1,Москва,ул Маршала Захарова д.10 кор.1,ул,Маршала Захарова ,д.10 кор.1,8072583,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1984 +2281118,г Москва ул Маршала Захарова д.10 кор.2,Москва,ул Маршала Захарова д.10 кор.2,ул,Маршала Захарова ,д.10 кор.2,8163950,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1984 +2281118,г Москва ул Маршала Захарова д.11,Москва,ул Маршала Захарова д.11,ул,Маршала Захарова ,д.11,8072586,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1976 +2281118,г Москва ул Маршала Захарова д.12 кор.1,Москва,ул Маршала Захарова д.12 кор.1,ул,Маршала Захарова ,д.12 кор.1,8072588,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1988 +2281118,г Москва ул Маршала Захарова д.12 кор.3,Москва,ул Маршала Захарова д.12 кор.3,ул,Маршала Захарова ,д.12 кор.3,8128954,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1984 +2281118,г Москва ул Маршала Захарова д.13,Москва,ул Маршала Захарова д.13,ул,Маршала Захарова ,д.13,8072590,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1977 +2281118,г Москва ул Маршала Захарова д.14 кор.1,Москва,ул Маршала Захарова д.14 кор.1,ул,Маршала Захарова ,д.14 кор.1,8072592,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1984 +2281118,г Москва ул Маршала Захарова д.16 кор.1,Москва,ул Маршала Захарова д.16 кор.1,ул,Маршала Захарова ,д.16 кор.1,8072597,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1985 +2281118,г Москва ул Маршала Захарова д.17 кор.1,Москва,ул Маршала Захарова д.17 кор.1,ул,Маршала Захарова ,д.17 кор.1,8072601,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Маршала Захарова д.17 кор.2,Москва,ул Маршала Захарова д.17 кор.2,ул,Маршала Захарова ,д.17 кор.2,8072603,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Маршала Захарова д.18 кор.1,Москва,ул Маршала Захарова д.18 кор.1,ул,Маршала Захарова ,д.18 кор.1,8072604,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1984 +2281118,г Москва ул Маршала Захарова д.19,Москва,ул Маршала Захарова д.19,ул,Маршала Захарова ,д.19,8072607,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1980 +2281118,г Москва ул Маршала Захарова д.20,Москва,ул Маршала Захарова д.20,ул,Маршала Захарова ,д.20,8181417,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,2001 +2281118,г Москва ул Маршала Захарова д.21 кор.1,Москва,ул Маршала Захарова д.21 кор.1,ул,Маршала Захарова ,д.21 кор.1,8072610,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Маршала Захарова д.21 кор.2,Москва,ул Маршала Захарова д.21 кор.2,ул,Маршала Захарова ,д.21 кор.2,8072612,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Маршала Захарова д.23,Москва,ул Маршала Захарова д.23,ул,Маршала Захарова ,д.23,8072614,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1977 +2281118,г Москва ул Маршала Захарова д.27,Москва,ул Маршала Захарова д.27,ул,Маршала Захарова ,д.27,8072618,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Маршала Захарова д.6 кор.3,Москва,ул Маршала Захарова д.6 кор.3,ул,Маршала Захарова ,д.6 кор.3,8077082,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,н.д. +2281118,г Москва ул Маршала Захарова д.7,Москва,ул Маршала Захарова д.7,ул,Маршала Захарова ,д.7,8072577,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1983 +2281118,г Москва ул Маршала Захарова д.8 кор.3,Москва,ул Маршала Захарова д.8 кор.3,ул,Маршала Захарова ,д.8 кор.3,8072579,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1984 +2281118,г Москва ул Шипиловская д.1,Москва,ул Шипиловская д.1,ул,Шипиловская ,д.1,8072649,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,2007 +2281118,г Москва ул Шипиловская д.10,Москва,ул Шипиловская д.10,ул,Шипиловская ,д.10,8072672,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1974 +2281118,г Москва ул Шипиловская д.11 кор.1,Москва,ул Шипиловская д.11 кор.1,ул,Шипиловская ,д.11 кор.1,8072678,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1976 +2281118,г Москва ул Шипиловская д.12,Москва,ул Шипиловская д.12,ул,Шипиловская ,д.12,8072681,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1974 +2281118,г Москва ул Шипиловская д.13,Москва,ул Шипиловская д.13,ул,Шипиловская ,д.13,8072684,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1977 +2281118,г Москва ул Шипиловская д.14,Москва,ул Шипиловская д.14,ул,Шипиловская ,д.14,8072688,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1974 +2281118,г Москва ул Шипиловская д.15,Москва,ул Шипиловская д.15,ул,Шипиловская ,д.15,8072692,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1976 +2281118,г Москва ул Шипиловская д.18,Москва,ул Шипиловская д.18,ул,Шипиловская ,д.18,8072694,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1973 +2281118,г Москва ул Шипиловская д.20,Москва,ул Шипиловская д.20,ул,Шипиловская ,д.20,8072700,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1973 +2281118,г Москва ул Шипиловская д.22,Москва,ул Шипиловская д.22,ул,Шипиловская ,д.22,8072711,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1998 +2281118,г Москва ул Шипиловская д.25 кор.1,Москва,ул Шипиловская д.25 кор.1,ул,Шипиловская ,д.25 кор.1,8072719,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1974 +2281118,г Москва ул Шипиловская д.29 кор.2,Москва,ул Шипиловская д.29 кор.2,ул,Шипиловская ,д.29 кор.2,8201869,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Шипиловская д.3,Москва,ул Шипиловская д.3,ул,Шипиловская ,д.3,8072650,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Шипиловская д.34 кор.2,Москва,ул Шипиловская д.34 кор.2,ул,Шипиловская ,д.34 кор.2,8072722,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Шипиловская д.36 кор.2,Москва,ул Шипиловская д.36 кор.2,ул,Шипиловская ,д.36 кор.2,8072725,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Шипиловская д.38,Москва,ул Шипиловская д.38,ул,Шипиловская ,д.38,8072729,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Шипиловская д.42/30,Москва,ул Шипиловская д.42/30,ул,Шипиловская ,д.42/30,8072738,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Шипиловская д.5 кор.1,Москва,ул Шипиловская д.5 кор.1,ул,Шипиловская ,д.5 кор.1,8072653,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1976 +2281118,г Москва ул Шипиловская д.6 кор.2,Москва,ул Шипиловская д.6 кор.2,ул,Шипиловская ,д.6 кор.2,8072655,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1974 +2281118,г Москва ул Шипиловская д.6 кор.3,Москва,ул Шипиловская д.6 кор.3,ул,Шипиловская ,д.6 кор.3,8072660,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1974 +2281118,г Москва ул Шипиловская д.8 кор.1,Москва,ул Шипиловская д.8 кор.1,ул,Шипиловская ,д.8 кор.1,8072663,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1979 +2281118,г Москва ул Шипиловская д.9,Москва,ул Шипиловская д.9,ул,Шипиловская ,д.9,8072669,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1976 +2281118,г Москва ш Каширское д.100,Москва,ш Каширское д.100,ш,Каширское ,д.100,8072565,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1974 +2281118,г Москва ш Каширское д.102 кор.1,Москва,ш Каширское д.102 кор.1,ш,Каширское ,д.102 кор.1,8072567,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1974 +2281118,г Москва ш Каширское д.102 кор.2,Москва,ш Каширское д.102 кор.2,ш,Каширское ,д.102 кор.2,8085830,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1974 +2281118,г Москва ш Каширское д.104,Москва,ш Каширское д.104,ш,Каширское ,д.104,8072569,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1974 +2281118,г Москва ш Каширское д.106,Москва,ш Каширское д.106,ш,Каширское ,д.106,8072570,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1974 +2281118,г Москва ш Каширское д.80 кор.1,Москва,ш Каширское д.80 кор.1,ш,Каширское ,д.80 кор.1,8163336,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1984 +2281118,г Москва ш Каширское д.80 кор.2,Москва,ш Каширское д.80 кор.2,ш,Каширское ,д.80 кор.2,8105027,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1984 +2281118,г Москва ш Каширское д.84 кор.1,Москва,ш Каширское д.84 кор.1,ш,Каширское ,д.84 кор.1,8072525,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1983 +2281118,г Москва ш Каширское д.86 кор.2,Москва,ш Каширское д.86 кор.2,ш,Каширское ,д.86 кор.2,8072526,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1984 +2281118,г Москва ш Каширское д.86 кор.3,Москва,ш Каширское д.86 кор.3,ш,Каширское ,д.86 кор.3,8072531,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1984 +2281118,г Москва ш Каширское д.86 кор.4,Москва,ш Каширское д.86 кор.4,ш,Каширское ,д.86 кор.4,8072533,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1984 +2281118,г Москва ш Каширское д.88/26,Москва,ш Каширское д.88/26,ш,Каширское ,д.88/26,8072535,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1977 +2281118,г Москва ш Каширское д.90 кор.1,Москва,ш Каширское д.90 кор.1,ш,Каширское ,д.90 кор.1,8072537,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1977 +2281118,г Москва ш Каширское д.90 кор.3,Москва,ш Каширское д.90 кор.3,ш,Каширское ,д.90 кор.3,8072538,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1974 +2281118,г Москва ш Каширское д.92 кор.1,Москва,ш Каширское д.92 кор.1,ш,Каширское ,д.92 кор.1,8072541,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1977 +2281118,г Москва ш Каширское д.92 кор.3,Москва,ш Каширское д.92 кор.3,ш,Каширское ,д.92 кор.3,8204759,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1973 +2281118,г Москва ш Каширское д.92 кор.3 строение 2,Москва,ш Каширское д.92 кор.3 строение 2,ш,Каширское ,д.92 кор.3 строение 2,8207020,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1973 +2281118,г Москва ш Каширское д.94 кор.1,Москва,ш Каширское д.94 кор.1,ш,Каширское ,д.94 кор.1,8072545,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1996 +2281118,г Москва ш Каширское д.94 кор.2,Москва,ш Каширское д.94 кор.2,ш,Каширское ,д.94 кор.2,8072549,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1977 +2281118,г Москва ш Каширское д.94 кор.3,Москва,ш Каширское д.94 кор.3,ш,Каширское ,д.94 кор.3,8072556,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ш Каширское д.98 кор.1,Москва,ш Каширское д.98 кор.1,ш,Каширское ,д.98 кор.1,8072562,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1974 +2281118,г Москва ш Каширское д.98 кор.2,Москва,ш Каширское д.98 кор.2,ш,Каширское ,д.98 кор.2,8200424,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,н.д. +2281119,г Москва б-р Ореховый д.10 кор.1,Москва,б-р Ореховый д.10 кор.1,б-р,Ореховый ,д.10 кор.1,7595047,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1975 +2281119,г Москва б-р Ореховый д.10 кор.2,Москва,б-р Ореховый д.10 кор.2,б-р,Ореховый ,д.10 кор.2,7595048,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва б-р Ореховый д.12 кор.2,Москва,б-р Ореховый д.12 кор.2,б-р,Ореховый ,д.12 кор.2,7595049,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва б-р Ореховый д.14 кор.1,Москва,б-р Ореховый д.14 кор.1,б-р,Ореховый ,д.14 кор.1,7595050,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва б-р Ореховый д.14 кор.2,Москва,б-р Ореховый д.14 кор.2,б-р,Ореховый ,д.14 кор.2,7595051,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва б-р Ореховый д.16,Москва,б-р Ореховый д.16,б-р,Ореховый ,д.16,7595052,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1987 +2281119,г Москва б-р Ореховый д.18,Москва,б-р Ореховый д.18,б-р,Ореховый ,д.18,7595053,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1987 +2281119,г Москва б-р Ореховый д.20/2,Москва,б-р Ореховый д.20/2,б-р,Ореховый ,д.20/2,7595054,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1987 +2281119,г Москва б-р Ореховый д.8,Москва,б-р Ореховый д.8,б-р,Ореховый ,д.8,7595055,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1975 +2281119,г Москва проезд Гурьевский д.11 кор.1,Москва,проезд Гурьевский д.11 кор.1,проезд,Гурьевский ,д.11 кор.1,7580301,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1987 +2281119,г Москва проезд Гурьевский д.11 кор.2,Москва,проезд Гурьевский д.11 кор.2,проезд,Гурьевский ,д.11 кор.2,7580302,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1987 +2281119,г Москва проезд Гурьевский д.15 кор.1,Москва,проезд Гурьевский д.15 кор.1,проезд,Гурьевский ,д.15 кор.1,7580303,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1987 +2281119,г Москва проезд Гурьевский д.15 кор.2,Москва,проезд Гурьевский д.15 кор.2,проезд,Гурьевский ,д.15 кор.2,7580304,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1986 +2281119,г Москва проезд Гурьевский д.17 кор.1,Москва,проезд Гурьевский д.17 кор.1,проезд,Гурьевский ,д.17 кор.1,7580305,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1986 +2281119,г Москва проезд Гурьевский д.17 кор.2,Москва,проезд Гурьевский д.17 кор.2,проезд,Гурьевский ,д.17 кор.2,7580307,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1988 +2281119,г Москва проезд Гурьевский д.19 кор.1,Москва,проезд Гурьевский д.19 кор.1,проезд,Гурьевский ,д.19 кор.1,7580308,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1986 +2281119,г Москва проезд Гурьевский д.19 кор.2,Москва,проезд Гурьевский д.19 кор.2,проезд,Гурьевский ,д.19 кор.2,7580309,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1987 +2281119,г Москва проезд Гурьевский д.19 кор.3,Москва,проезд Гурьевский д.19 кор.3,проезд,Гурьевский ,д.19 кор.3,7580310,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1986 +2281119,г Москва проезд Гурьевский д.23 кор.1,Москва,проезд Гурьевский д.23 кор.1,проезд,Гурьевский ,д.23 кор.1,7565753,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1986 +2281119,г Москва проезд Гурьевский д.23 кор.2,Москва,проезд Гурьевский д.23 кор.2,проезд,Гурьевский ,д.23 кор.2,7580311,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1986 +2281119,г Москва проезд Гурьевский д.25 кор.1,Москва,проезд Гурьевский д.25 кор.1,проезд,Гурьевский ,д.25 кор.1,7580312,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1987 +2281119,г Москва проезд Гурьевский д.27 кор.2,Москва,проезд Гурьевский д.27 кор.2,проезд,Гурьевский ,д.27 кор.2,7580314,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1986 +2281119,г Москва проезд Гурьевский д.29 кор.1,Москва,проезд Гурьевский д.29 кор.1,проезд,Гурьевский ,д.29 кор.1,7565755,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1986 +2281119,г Москва проезд Гурьевский д.31 кор.1,Москва,проезд Гурьевский д.31 кор.1,проезд,Гурьевский ,д.31 кор.1,7580315,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1986 +2281119,г Москва проезд Гурьевский д.31 кор.2,Москва,проезд Гурьевский д.31 кор.2,проезд,Гурьевский ,д.31 кор.2,7580316,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1988 +2281119,г Москва проезд Гурьевский д.35/58,Москва,проезд Гурьевский д.35/58,проезд,Гурьевский ,д.35/58,7565756,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1986 +2281119,г Москва проезд Гурьевский д.9 кор.1,Москва,проезд Гурьевский д.9 кор.1,проезд,Гурьевский ,д.9 кор.1,7603549,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,н.д. +2281119,г Москва проезд Шипиловский д.53/2,Москва,проезд Шипиловский д.53/2,проезд,Шипиловский ,д.53/2,7595060,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1991 +2281119,г Москва проезд Шипиловский д.55,Москва,проезд Шипиловский д.55,проезд,Шипиловский ,д.55,7595061,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1975 +2281119,г Москва проезд Шипиловский д.57 кор.1,Москва,проезд Шипиловский д.57 кор.1,проезд,Шипиловский ,д.57 кор.1,7595062,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,2000 +2281119,г Москва проезд Шипиловский д.57 кор.2,Москва,проезд Шипиловский д.57 кор.2,проезд,Шипиловский ,д.57 кор.2,7595063,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,2000 +2281119,г Москва проезд Шипиловский д.59 кор.2,Москва,проезд Шипиловский д.59 кор.2,проезд,Шипиловский ,д.59 кор.2,7595064,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва проезд Шипиловский д.59 кор.3,Москва,проезд Шипиловский д.59 кор.3,проезд,Шипиловский ,д.59 кор.3,7595065,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1975 +2281119,г Москва проезд Шипиловский д.61 кор.1,Москва,проезд Шипиловский д.61 кор.1,проезд,Шипиловский ,д.61 кор.1,7595066,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1984 +2281119,г Москва проезд Шипиловский д.61 кор.2,Москва,проезд Шипиловский д.61 кор.2,проезд,Шипиловский ,д.61 кор.2,7565764,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1975 +2281119,г Москва проезд Шипиловский д.63 кор.1,Москва,проезд Шипиловский д.63 кор.1,проезд,Шипиловский ,д.63 кор.1,7595068,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва проезд Шипиловский д.67 кор.1,Москва,проезд Шипиловский д.67 кор.1,проезд,Шипиловский ,д.67 кор.1,7595069,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1976 +2281119,г Москва проезд Шипиловский д.69,Москва,проезд Шипиловский д.69,проезд,Шипиловский ,д.69,7595071,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1976 +2281119,г Москва проезд Шипиловский д.71,Москва,проезд Шипиловский д.71,проезд,Шипиловский ,д.71,7595072,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1976 +2281119,г Москва ул Воронежская д.1/37,Москва,ул Воронежская д.1/37,ул,Воронежская ,д.1/37,7565748,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1987 +2281119,г Москва ул Воронежская д.10,Москва,ул Воронежская д.10,ул,Воронежская ,д.10,7564970,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1984 +2281119,г Москва ул Воронежская д.11/4,Москва,ул Воронежская д.11/4,ул,Воронежская ,д.11/4,7565736,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1987 +2281119,г Москва ул Воронежская д.14 кор.1,Москва,ул Воронежская д.14 кор.1,ул,Воронежская ,д.14 кор.1,7564982,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1986 +2281119,г Москва ул Воронежская д.18,Москва,ул Воронежская д.18,ул,Воронежская ,д.18,7564983,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Воронежская д.20 кор.1,Москва,ул Воронежская д.20 кор.1,ул,Воронежская ,д.20 кор.1,7564984,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Воронежская д.22 кор.1,Москва,ул Воронежская д.22 кор.1,ул,Воронежская ,д.22 кор.1,7564985,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Воронежская д.22 кор.2,Москва,ул Воронежская д.22 кор.2,ул,Воронежская ,д.22 кор.2,7564986,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Воронежская д.24,Москва,ул Воронежская д.24,ул,Воронежская ,д.24,7564987,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1985 +2281119,г Москва ул Воронежская д.26 кор.1,Москва,ул Воронежская д.26 кор.1,ул,Воронежская ,д.26 кор.1,7565000,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Воронежская д.26 кор.2,Москва,ул Воронежская д.26 кор.2,ул,Воронежская ,д.26 кор.2,7565008,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Воронежская д.26 кор.3,Москва,ул Воронежская д.26 кор.3,ул,Воронежская ,д.26 кор.3,7565013,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Воронежская д.28 кор.1,Москва,ул Воронежская д.28 кор.1,ул,Воронежская ,д.28 кор.1,7565017,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Воронежская д.3,Москва,ул Воронежская д.3,ул,Воронежская ,д.3,7565749,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1987 +2281119,г Москва ул Воронежская д.30,Москва,ул Воронежская д.30,ул,Воронежская ,д.30,7565020,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Воронежская д.32 кор.1,Москва,ул Воронежская д.32 кор.1,ул,Воронежская ,д.32 кор.1,7565024,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Воронежская д.32 кор.2,Москва,ул Воронежская д.32 кор.2,ул,Воронежская ,д.32 кор.2,7565099,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Воронежская д.34 кор.1,Москва,ул Воронежская д.34 кор.1,ул,Воронежская ,д.34 кор.1,7565143,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Воронежская д.34 кор.2,Москва,ул Воронежская д.34 кор.2,ул,Воронежская ,д.34 кор.2,7565150,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Воронежская д.34 кор.3,Москва,ул Воронежская д.34 кор.3,ул,Воронежская ,д.34 кор.3,7565155,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Воронежская д.34 кор.4,Москва,ул Воронежская д.34 кор.4,ул,Воронежская ,д.34 кор.4,7565159,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Воронежская д.34 кор.5,Москва,ул Воронежская д.34 кор.5,ул,Воронежская ,д.34 кор.5,7565168,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1978 +2281119,г Москва ул Воронежская д.36 кор.1,Москва,ул Воронежская д.36 кор.1,ул,Воронежская ,д.36 кор.1,7565215,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1984 +2281119,г Москва ул Воронежская д.36 кор.2,Москва,ул Воронежская д.36 кор.2,ул,Воронежская ,д.36 кор.2,7565217,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1978 +2281119,г Москва ул Воронежская д.36 кор.3,Москва,ул Воронежская д.36 кор.3,ул,Воронежская ,д.36 кор.3,7565219,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Воронежская д.38/43,Москва,ул Воронежская д.38/43,ул,Воронежская ,д.38/43,7565221,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Воронежская д.44 кор.1,Москва,ул Воронежская д.44 кор.1,ул,Воронежская ,д.44 кор.1,7565224,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1986 +2281119,г Москва ул Воронежская д.46 кор.1,Москва,ул Воронежская д.46 кор.1,ул,Воронежская ,д.46 кор.1,7565232,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1987 +2281119,г Москва ул Воронежская д.48 кор.1,Москва,ул Воронежская д.48 кор.1,ул,Воронежская ,д.48 кор.1,7565244,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1998 +2281119,г Москва ул Воронежская д.5,Москва,ул Воронежская д.5,ул,Воронежская ,д.5,7565249,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1989 +2281119,г Москва ул Воронежская д.52 кор.1,Москва,ул Воронежская д.52 кор.1,ул,Воронежская ,д.52 кор.1,7565262,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1985 +2281119,г Москва ул Воронежская д.54,Москва,ул Воронежская д.54,ул,Воронежская ,д.54,7565267,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1985 +2281119,г Москва ул Воронежская д.56,Москва,ул Воронежская д.56,ул,Воронежская ,д.56,7565273,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1986 +2281119,г Москва ул Воронежская д.6,Москва,ул Воронежская д.6,ул,Воронежская ,д.6,7565279,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1980 +2281119,г Москва ул Воронежская д.7,Москва,ул Воронежская д.7,ул,Воронежская ,д.7,7565284,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1987 +2281119,г Москва ул Воронежская д.8 кор.1,Москва,ул Воронежская д.8 кор.1,ул,Воронежская ,д.8 кор.1,7565289,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Воронежская д.8 кор.2,Москва,ул Воронежская д.8 кор.2,ул,Воронежская ,д.8 кор.2,7565295,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Воронежская д.8 кор.3,Москва,ул Воронежская д.8 кор.3,ул,Воронежская ,д.8 кор.3,7565750,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1978 +2281119,г Москва ул Воронежская д.8 кор.4,Москва,ул Воронежская д.8 кор.4,ул,Воронежская ,д.8 кор.4,7565751,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Воронежская д.9,Москва,ул Воронежская д.9,ул,Воронежская ,д.9,7565296,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1987 +2281119,г Москва ул Генерала Белова д.41,Москва,ул Генерала Белова д.41,ул,Генерала Белова ,д.41,7580286,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1979 +2281119,г Москва ул Генерала Белова д.43,Москва,ул Генерала Белова д.43,ул,Генерала Белова ,д.43,7580287,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1980 +2281119,г Москва ул Генерала Белова д.45 кор.1,Москва,ул Генерала Белова д.45 кор.1,ул,Генерала Белова ,д.45 кор.1,7580288,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1979 +2281119,г Москва ул Генерала Белова д.45 кор.2,Москва,ул Генерала Белова д.45 кор.2,ул,Генерала Белова ,д.45 кор.2,7580289,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Генерала Белова д.45 кор.3,Москва,ул Генерала Белова д.45 кор.3,ул,Генерала Белова ,д.45 кор.3,7565752,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Генерала Белова д.47,Москва,ул Генерала Белова д.47,ул,Генерала Белова ,д.47,7580290,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1979 +2281119,г Москва ул Генерала Белова д.49 кор.2,Москва,ул Генерала Белова д.49 кор.2,ул,Генерала Белова ,д.49 кор.2,7580292,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Генерала Белова д.49 кор.3,Москва,ул Генерала Белова д.49 кор.3,ул,Генерала Белова ,д.49 кор.3,7580293,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Генерала Белова д.51 кор.1,Москва,ул Генерала Белова д.51 кор.1,ул,Генерала Белова ,д.51 кор.1,7580294,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1980 +2281119,г Москва ул Генерала Белова д.51 кор.2,Москва,ул Генерала Белова д.51 кор.2,ул,Генерала Белова ,д.51 кор.2,7580295,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Генерала Белова д.53 кор.1,Москва,ул Генерала Белова д.53 кор.1,ул,Генерала Белова ,д.53 кор.1,7580296,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1979 +2281119,г Москва ул Генерала Белова д.53 кор.2,Москва,ул Генерала Белова д.53 кор.2,ул,Генерала Белова ,д.53 кор.2,7580297,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1978 +2281119,г Москва ул Генерала Белова д.53 кор.3,Москва,ул Генерала Белова д.53 кор.3,ул,Генерала Белова ,д.53 кор.3,7580298,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Генерала Белова д.55,Москва,ул Генерала Белова д.55,ул,Генерала Белова ,д.55,7580299,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1980 +2281119,г Москва ул Генерала Белова д.57,Москва,ул Генерала Белова д.57,ул,Генерала Белова ,д.57,7580300,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1980 +2281119,г Москва ул Домодедовская д.17 кор.1,Москва,ул Домодедовская д.17 кор.1,ул,Домодедовская ,д.17 кор.1,7580317,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва ул Домодедовская д.23 кор.1,Москва,ул Домодедовская д.23 кор.1,ул,Домодедовская ,д.23 кор.1,7580318,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1975 +2281119,г Москва ул Домодедовская д.24 кор.1,Москва,ул Домодедовская д.24 кор.1,ул,Домодедовская ,д.24 кор.1,7580319,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1975 +2281119,г Москва ул Домодедовская д.24 кор.4,Москва,ул Домодедовская д.24 кор.4,ул,Домодедовская ,д.24 кор.4,7580320,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва ул Домодедовская д.27,Москва,ул Домодедовская д.27,ул,Домодедовская ,д.27,7580321,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1975 +2281119,г Москва ул Домодедовская д.28 кор.2,Москва,ул Домодедовская д.28 кор.2,ул,Домодедовская ,д.28 кор.2,7580322,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1976 +2281119,г Москва ул Домодедовская д.31,Москва,ул Домодедовская д.31,ул,Домодедовская ,д.31,7580323,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва ул Домодедовская д.33,Москва,ул Домодедовская д.33,ул,Домодедовская ,д.33,7580325,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва ул Домодедовская д.34 кор.1,Москва,ул Домодедовская д.34 кор.1,ул,Домодедовская ,д.34 кор.1,7580327,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1976 +2281119,г Москва ул Домодедовская д.37 кор.2,Москва,ул Домодедовская д.37 кор.2,ул,Домодедовская ,д.37 кор.2,7580326,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва ул Домодедовская д.38 кор.1,Москва,ул Домодедовская д.38 кор.1,ул,Домодедовская ,д.38 кор.1,7565757,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1975 +2281119,г Москва ул Домодедовская д.38 кор.2,Москва,ул Домодедовская д.38 кор.2,ул,Домодедовская ,д.38 кор.2,7565758,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1975 +2281119,г Москва ул Домодедовская д.42,Москва,ул Домодедовская д.42,ул,Домодедовская ,д.42,7580328,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва ул Домодедовская д.44,Москва,ул Домодедовская д.44,ул,Домодедовская ,д.44,7580330,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва ул Домодедовская д.46,Москва,ул Домодедовская д.46,ул,Домодедовская ,д.46,7580331,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва ул Елецкая д.10 кор.1,Москва,ул Елецкая д.10 кор.1,ул,Елецкая ,д.10 кор.1,7580332,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Елецкая д.11 кор.1,Москва,ул Елецкая д.11 кор.1,ул,Елецкая ,д.11 кор.1,7588325,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1980 +2281119,г Москва ул Елецкая д.12 кор.1,Москва,ул Елецкая д.12 кор.1,ул,Елецкая ,д.12 кор.1,7588330,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Елецкая д.12 кор.2,Москва,ул Елецкая д.12 кор.2,ул,Елецкая ,д.12 кор.2,7588336,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Елецкая д.13,Москва,ул Елецкая д.13,ул,Елецкая ,д.13,7565759,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1984 +2281119,г Москва ул Елецкая д.16 кор.2,Москва,ул Елецкая д.16 кор.2,ул,Елецкая ,д.16 кор.2,7588341,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Елецкая д.16 кор.3,Москва,ул Елецкая д.16 кор.3,ул,Елецкая ,д.16 кор.3,7588345,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Елецкая д.17 кор.1,Москва,ул Елецкая д.17 кор.1,ул,Елецкая ,д.17 кор.1,7588349,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Елецкая д.17 кор.2,Москва,ул Елецкая д.17 кор.2,ул,Елецкая ,д.17 кор.2,7588353,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Елецкая д.18,Москва,ул Елецкая д.18,ул,Елецкая ,д.18,7588355,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1983 +2281119,г Москва ул Елецкая д.19 кор.1,Москва,ул Елецкая д.19 кор.1,ул,Елецкая ,д.19 кор.1,7588360,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Елецкая д.19 кор.2,Москва,ул Елецкая д.19 кор.2,ул,Елецкая ,д.19 кор.2,7588365,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Елецкая д.19 кор.3,Москва,ул Елецкая д.19 кор.3,ул,Елецкая ,д.19 кор.3,7588367,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Елецкая д.19 кор.4,Москва,ул Елецкая д.19 кор.4,ул,Елецкая ,д.19 кор.4,7588373,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Елецкая д.20,Москва,ул Елецкая д.20,ул,Елецкая ,д.20,7588377,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1983 +2281119,г Москва ул Елецкая д.22/25,Москва,ул Елецкая д.22/25,ул,Елецкая ,д.22/25,7588380,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Елецкая д.23,Москва,ул Елецкая д.23,ул,Елецкая ,д.23,7565760,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Елецкая д.31 кор.1,Москва,ул Елецкая д.31 кор.1,ул,Елецкая ,д.31 кор.1,7588385,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1979 +2281119,г Москва ул Елецкая д.33,Москва,ул Елецкая д.33,ул,Елецкая ,д.33,7588389,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1979 +2281119,г Москва ул Елецкая д.33 кор.2,Москва,ул Елецкая д.33 кор.2,ул,Елецкая ,д.33 кор.2,7556123,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1980 +2281119,г Москва ул Елецкая д.33 кор.3,Москва,ул Елецкая д.33 кор.3,ул,Елецкая ,д.33 кор.3,7588396,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1980 +2281119,г Москва ул Елецкая д.35 кор.2,Москва,ул Елецкая д.35 кор.2,ул,Елецкая ,д.35 кор.2,7588403,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1980 +2281119,г Москва ул Елецкая д.35 кор.3,Москва,ул Елецкая д.35 кор.3,ул,Елецкая ,д.35 кор.3,7588408,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1980 +2281119,г Москва ул Елецкая д.7 кор.1,Москва,ул Елецкая д.7 кор.1,ул,Елецкая ,д.7 кор.1,7588411,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Елецкая д.8 кор.1,Москва,ул Елецкая д.8 кор.1,ул,Елецкая ,д.8 кор.1,7588417,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1983 +2281119,г Москва ул Елецкая д.8 кор.2,Москва,ул Елецкая д.8 кор.2,ул,Елецкая ,д.8 кор.2,7588421,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1983 +2281119,г Москва ул Елецкая д.9 кор.1,Москва,ул Елецкая д.9 кор.1,ул,Елецкая ,д.9 кор.1,7588425,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1978 +2281119,г Москва ул Елецкая д.9 кор.2,Москва,ул Елецкая д.9 кор.2,ул,Елецкая ,д.9 кор.2,7594774,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1978 +2281119,г Москва ул Елецкая д.9 кор.3,Москва,ул Елецкая д.9 кор.3,ул,Елецкая ,д.9 кор.3,7594776,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1978 +2281119,г Москва ул Тамбовская д.10 кор.2,Москва,ул Тамбовская д.10 кор.2,ул,Тамбовская ,д.10 кор.2,7595056,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1980 +2281119,г Москва ул Тамбовская д.10 кор.4,Москва,ул Тамбовская д.10 кор.4,ул,Тамбовская ,д.10 кор.4,7595057,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1986 +2281119,г Москва ул Тамбовская д.3/13,Москва,ул Тамбовская д.3/13,ул,Тамбовская ,д.3/13,7595058,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1987 +2281119,г Москва ул Тамбовская д.8 кор.1,Москва,ул Тамбовская д.8 кор.1,ул,Тамбовская ,д.8 кор.1,7595059,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1978 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.10 кор.1,Москва,ул Ясеневая д.10 кор.1,ул,Ясеневая ,д.10 кор.1,7595073,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.10 кор.2,Москва,ул Ясеневая д.10 кор.2,ул,Ясеневая ,д.10 кор.2,7556479,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.17,Москва,ул Ясеневая д.17,ул,Ясеневая ,д.17,7595074,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.19 кор.2,Москва,ул Ясеневая д.19 кор.2,ул,Ясеневая ,д.19 кор.2,7565765,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1978 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.19 кор.3,Москва,ул Ясеневая д.19 кор.3,ул,Ясеневая ,д.19 кор.3,7565766,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.21 кор.2,Москва,ул Ясеневая д.21 кор.2,ул,Ясеневая ,д.21 кор.2,7565767,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1978 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.23 кор.1,Москва,ул Ясеневая д.23 кор.1,ул,Ясеневая ,д.23 кор.1,7595075,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.27/25,Москва,ул Ясеневая д.27/25,ул,Ясеневая ,д.27/25,7595076,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.28,Москва,ул Ясеневая д.28,ул,Ясеневая ,д.28,7595077,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1978 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.31 кор.2,Москва,ул Ясеневая д.31 кор.2,ул,Ясеневая ,д.31 кор.2,7595078,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.32 кор.1,Москва,ул Ясеневая д.32 кор.1,ул,Ясеневая ,д.32 кор.1,7595079,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1980 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.32 кор.2,Москва,ул Ясеневая д.32 кор.2,ул,Ясеневая ,д.32 кор.2,7595080,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1980 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.33 кор.1,Москва,ул Ясеневая д.33 кор.1,ул,Ясеневая ,д.33 кор.1,7595081,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.34,Москва,ул Ясеневая д.34,ул,Ясеневая ,д.34,7595084,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1978 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.35,Москва,ул Ясеневая д.35,ул,Ясеневая ,д.35,7595085,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.36/2,Москва,ул Ясеневая д.36/2,ул,Ясеневая ,д.36/2,7595086,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1985 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.39 кор.1,Москва,ул Ясеневая д.39 кор.1,ул,Ясеневая ,д.39 кор.1,7595087,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1976 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.39 кор.3,Москва,ул Ясеневая д.39 кор.3,ул,Ясеневая ,д.39 кор.3,7595088,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.4,Москва,ул Ясеневая д.4,ул,Ясеневая ,д.4,7595089,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1976 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.41 кор.1,Москва,ул Ясеневая д.41 кор.1,ул,Ясеневая ,д.41 кор.1,7595090,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.41 кор.2,Москва,ул Ясеневая д.41 кор.2,ул,Ясеневая ,д.41 кор.2,7595091,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.41 кор.3,Москва,ул Ясеневая д.41 кор.3,ул,Ясеневая ,д.41 кор.3,7595092,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.42 кор.1,Москва,ул Ясеневая д.42 кор.1,ул,Ясеневая ,д.42 кор.1,7595093,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1986 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.44/42,Москва,ул Ясеневая д.44/42,ул,Ясеневая ,д.44/42,7595094,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1986 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.6,Москва,ул Ясеневая д.6,ул,Ясеневая ,д.6,7595095,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1976 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.8 кор.1,Москва,ул Ясеневая д.8 кор.1,ул,Ясеневая ,д.8 кор.1,7595096,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1975 +2281119,г Москва ш Каширское д.108 кор.1,Москва,ш Каширское д.108 кор.1,ш,Каширское ,д.108 кор.1,7594777,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва ш Каширское д.110 кор.1,Москва,ш Каширское д.110 кор.1,ш,Каширское ,д.110 кор.1,7594778,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва ш Каширское д.110 кор.2,Москва,ш Каширское д.110 кор.2,ш,Каширское ,д.110 кор.2,7594780,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва ш Каширское д.112 кор.1,Москва,ш Каширское д.112 кор.1,ш,Каширское ,д.112 кор.1,7594782,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва ш Каширское д.114 кор.1,Москва,ш Каширское д.114 кор.1,ш,Каширское ,д.114 кор.1,7594783,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва ш Каширское д.116 кор.1,Москва,ш Каширское д.116 кор.1,ш,Каширское ,д.116 кор.1,7594784,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва ш Каширское д.116 кор.2,Москва,ш Каширское д.116 кор.2,ш,Каширское ,д.116 кор.2,7594786,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва ш Каширское д.122,Москва,ш Каширское д.122,ш,Каширское ,д.122,7594787,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1996 +2281119,г Москва ш Каширское д.124 кор.1,Москва,ш Каширское д.124 кор.1,ш,Каширское ,д.124 кор.1,7594788,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва ш Каширское д.126,Москва,ш Каширское д.126,ш,Каширское ,д.126,7594789,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва ш Каширское д.128,Москва,ш Каширское д.128,ш,Каширское ,д.128,7565761,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва ш Каширское д.128 кор.2,Москва,ш Каширское д.128 кор.2,ш,Каширское ,д.128 кор.2,7594792,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1975 +2281119,г Москва ш Каширское д.128 кор.3,Москва,ш Каширское д.128 кор.3,ш,Каширское ,д.128 кор.3,7594795,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,н.д. +2281119,г Москва ш Каширское д.130,Москва,ш Каширское д.130,ш,Каширское ,д.130,7556214,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва ш Каширское д.132 кор.1,Москва,ш Каширское д.132 кор.1,ш,Каширское ,д.132 кор.1,7565762,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва ш Каширское д.132 кор.3,Москва,ш Каширское д.132 кор.3,ш,Каширское ,д.132 кор.3,7595029,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1975 +2281119,г Москва ш Каширское д.134,Москва,ш Каширское д.134,ш,Каширское ,д.134,7595030,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1976 +2281119,г Москва ш Каширское д.136,Москва,ш Каширское д.136,ш,Каширское ,д.136,7565763,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ш Каширское д.138,Москва,ш Каширское д.138,ш,Каширское ,д.138,7595031,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1979 +2281119,г Москва ш Каширское д.140,Москва,ш Каширское д.140,ш,Каширское ,д.140,7595032,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1979 +2281119,г Москва ш Каширское д.142 кор.1,Москва,ш Каширское д.142 кор.1,ш,Каширское ,д.142 кор.1,7595033,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1978 +2281119,г Москва ш Каширское д.142 кор.2,Москва,ш Каширское д.142 кор.2,ш,Каширское ,д.142 кор.2,7595040,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ш Каширское д.142 кор.3,Москва,ш Каширское д.142 кор.3,ш,Каширское ,д.142 кор.3,7595041,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ш Каширское д.144 кор.1,Москва,ш Каширское д.144 кор.1,ш,Каширское ,д.144 кор.1,7595042,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1996 +2281119,г Москва ш Каширское д.146 кор.1,Москва,ш Каширское д.146 кор.1,ш,Каширское ,д.146 кор.1,7595043,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ш Каширское д.146 кор.2,Москва,ш Каширское д.146 кор.2,ш,Каширское ,д.146 кор.2,7595044,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ш Каширское д.148 кор.1,Москва,ш Каширское д.148 кор.1,ш,Каширское ,д.148 кор.1,7595045,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,2007 +2281119,г Москва ш Каширское д.148 кор.2,Москва,ш Каширское д.148 кор.2,ш,Каширское ,д.148 кор.2,7595046,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,2007 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.10,Москва,б-р Кавказский д.10,б-р,Кавказский ,д.10,7930322,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.11,Москва,б-р Кавказский д.11,б-р,Кавказский ,д.11,7603525,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.12,Москва,б-р Кавказский д.12,б-р,Кавказский ,д.12,7930266,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.14,Москва,б-р Кавказский д.14,б-р,Кавказский ,д.14,7930353,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.15,Москва,б-р Кавказский д.15,б-р,Кавказский ,д.15,7603526,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.16,Москва,б-р Кавказский д.16,б-р,Кавказский ,д.16,7930537,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.18,Москва,б-р Кавказский д.18,б-р,Кавказский ,д.18,7930577,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.20,Москва,б-р Кавказский д.20,б-р,Кавказский ,д.20,7930586,муниципальный округ Царицыно,1972 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.21,Москва,б-р Кавказский д.21,б-р,Кавказский ,д.21,7603838,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.21 кор.2,Москва,б-р Кавказский д.21 кор.2,б-р,Кавказский ,д.21 кор.2,7603853,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.22,Москва,б-р Кавказский д.22,б-р,Кавказский ,д.22,7930595,муниципальный округ Царицыно,1972 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.27,Москва,б-р Кавказский д.27,б-р,Кавказский ,д.27,7603871,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.29 кор.1,Москва,б-р Кавказский д.29 кор.1,б-р,Кавказский ,д.29 кор.1,7603877,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.29 кор.2,Москва,б-р Кавказский д.29 кор.2,б-р,Кавказский ,д.29 кор.2,7603885,муниципальный округ Царицыно,1980 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.29 кор.3,Москва,б-р Кавказский д.29 кор.3,б-р,Кавказский ,д.29 кор.3,7558634,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.29 кор.4,Москва,б-р Кавказский д.29 кор.4,б-р,Кавказский ,д.29 кор.4,7603893,муниципальный округ Царицыно,1980 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.3 кор.2,Москва,б-р Кавказский д.3 кор.2,б-р,Кавказский ,д.3 кор.2,7604714,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.34 кор.1,Москва,б-р Кавказский д.34 кор.1,б-р,Кавказский ,д.34 кор.1,7598849,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.34 кор.2,Москва,б-р Кавказский д.34 кор.2,б-р,Кавказский ,д.34 кор.2,7598853,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.35/2 кор.1,Москва,б-р Кавказский д.35/2 кор.1,б-р,Кавказский ,д.35/2 кор.1,7599316,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.35/2 кор.2,Москва,б-р Кавказский д.35/2 кор.2,б-р,Кавказский ,д.35/2 кор.2,7599323,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.35/2 кор.3,Москва,б-р Кавказский д.35/2 кор.3,б-р,Кавказский ,д.35/2 кор.3,7599331,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.35/2 кор.4,Москва,б-р Кавказский д.35/2 кор.4,б-р,Кавказский ,д.35/2 кор.4,7599339,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.36,Москва,б-р Кавказский д.36,б-р,Кавказский ,д.36,7598860,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.37,Москва,б-р Кавказский д.37,б-р,Кавказский ,д.37,7599345,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.38,Москва,б-р Кавказский д.38,б-р,Кавказский ,д.38,7598872,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.39 кор.1,Москва,б-р Кавказский д.39 кор.1,б-р,Кавказский ,д.39 кор.1,7599351,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.39 кор.2,Москва,б-р Кавказский д.39 кор.2,б-р,Кавказский ,д.39 кор.2,7599356,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.40 кор.1,Москва,б-р Кавказский д.40 кор.1,б-р,Кавказский ,д.40 кор.1,7598880,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.40 кор.2,Москва,б-р Кавказский д.40 кор.2,б-р,Кавказский ,д.40 кор.2,7598893,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.41 кор.1,Москва,б-р Кавказский д.41 кор.1,б-р,Кавказский ,д.41 кор.1,7599363,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.41 кор.2,Москва,б-р Кавказский д.41 кор.2,б-р,Кавказский ,д.41 кор.2,7599368,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.42 кор.1,Москва,б-р Кавказский д.42 кор.1,б-р,Кавказский ,д.42 кор.1,7598899,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.42 кор.2,Москва,б-р Кавказский д.42 кор.2,б-р,Кавказский ,д.42 кор.2,7598901,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.44 кор.1,Москва,б-р Кавказский д.44 кор.1,б-р,Кавказский ,д.44 кор.1,7598907,муниципальный округ Царицыно,1963 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.44 кор.2,Москва,б-р Кавказский д.44 кор.2,б-р,Кавказский ,д.44 кор.2,7598909,муниципальный округ Царицыно,1963 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.44 кор.3,Москва,б-р Кавказский д.44 кор.3,б-р,Кавказский ,д.44 кор.3,7598917,муниципальный округ Царицыно,1963 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.46 кор.1,Москва,б-р Кавказский д.46 кор.1,б-р,Кавказский ,д.46 кор.1,7598921,муниципальный округ Царицыно,1963 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.46 кор.2,Москва,б-р Кавказский д.46 кор.2,б-р,Кавказский ,д.46 кор.2,7598925,муниципальный округ Царицыно,1963 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.46 кор.3,Москва,б-р Кавказский д.46 кор.3,б-р,Кавказский ,д.46 кор.3,7598928,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.47 кор.1,Москва,б-р Кавказский д.47 кор.1,б-р,Кавказский ,д.47 кор.1,7599376,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.47 кор.2,Москва,б-р Кавказский д.47 кор.2,б-р,Кавказский ,д.47 кор.2,7599378,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.5,Москва,б-р Кавказский д.5,б-р,Кавказский ,д.5,7604724,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.50,Москва,б-р Кавказский д.50,б-р,Кавказский ,д.50,7598935,муниципальный округ Царицыно,1997 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.7,Москва,б-р Кавказский д.7,б-р,Кавказский ,д.7,7604729,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.8,Москва,б-р Кавказский д.8,б-р,Кавказский ,д.8,7930611,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.9,Москва,б-р Кавказский д.9,б-р,Кавказский ,д.9,7604736,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.14/49 кор.1,Москва,пр-кт Пролетарский д.14/49 кор.1,пр-кт,Пролетарский ,д.14/49 кор.1,7599082,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.14/49 кор.2,Москва,пр-кт Пролетарский д.14/49 кор.2,пр-кт,Пролетарский ,д.14/49 кор.2,7599092,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.14/49 кор.3,Москва,пр-кт Пролетарский д.14/49 кор.3,пр-кт,Пролетарский ,д.14/49 кор.3,7599098,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.16 кор.1,Москва,пр-кт Пролетарский д.16 кор.1,пр-кт,Пролетарский ,д.16 кор.1,7599109,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.16 кор.2,Москва,пр-кт Пролетарский д.16 кор.2,пр-кт,Пролетарский ,д.16 кор.2,7599114,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.16 кор.3,Москва,пр-кт Пролетарский д.16 кор.3,пр-кт,Пролетарский ,д.16 кор.3,7599126,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.18 кор.1,Москва,пр-кт Пролетарский д.18 кор.1,пр-кт,Пролетарский ,д.18 кор.1,7599136,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.18 кор.2,Москва,пр-кт Пролетарский д.18 кор.2,пр-кт,Пролетарский ,д.18 кор.2,7599146,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.18 кор.3,Москва,пр-кт Пролетарский д.18 кор.3,пр-кт,Пролетарский ,д.18 кор.3,7599151,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.18 кор.4,Москва,пр-кт Пролетарский д.18 кор.4,пр-кт,Пролетарский ,д.18 кор.4,7599157,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.22,Москва,пр-кт Пролетарский д.22,пр-кт,Пролетарский ,д.22,7599177,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.23,Москва,пр-кт Пролетарский д.23,пр-кт,Пролетарский ,д.23,7950598,муниципальный округ Царицыно,1971 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.25,Москва,пр-кт Пролетарский д.25,пр-кт,Пролетарский ,д.25,7950605,муниципальный округ Царицыно,1971 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.26 кор.1,Москва,пр-кт Пролетарский д.26 кор.1,пр-кт,Пролетарский ,д.26 кор.1,7599198,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.26 кор.2,Москва,пр-кт Пролетарский д.26 кор.2,пр-кт,Пролетарский ,д.26 кор.2,7599211,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.26 кор.3,Москва,пр-кт Пролетарский д.26 кор.3,пр-кт,Пролетарский ,д.26 кор.3,7599226,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.26 кор.4,Москва,пр-кт Пролетарский д.26 кор.4,пр-кт,Пролетарский ,д.26 кор.4,7599238,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.27,Москва,пр-кт Пролетарский д.27,пр-кт,Пролетарский ,д.27,7950610,муниципальный округ Царицыно,1970 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.28,Москва,пр-кт Пролетарский д.28,пр-кт,Пролетарский ,д.28,7599248,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.29,Москва,пр-кт Пролетарский д.29,пр-кт,Пролетарский ,д.29,7950615,муниципальный округ Царицыно,1970 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.31,Москва,пр-кт Пролетарский д.31,пр-кт,Пролетарский ,д.31,7950620,муниципальный округ Царицыно,1970 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.33 кор.1,Москва,пр-кт Пролетарский д.33 кор.1,пр-кт,Пролетарский ,д.33 кор.1,7950831,муниципальный округ Царицыно,1972 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.33 кор.2,Москва,пр-кт Пролетарский д.33 кор.2,пр-кт,Пролетарский ,д.33 кор.2,7950837,муниципальный округ Царицыно,1972 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.33 кор.3,Москва,пр-кт Пролетарский д.33 кор.3,пр-кт,Пролетарский ,д.33 кор.3,7950840,муниципальный округ Царицыно,1972 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.33 кор.4,Москва,пр-кт Пролетарский д.33 кор.4,пр-кт,Пролетарский ,д.33 кор.4,7950849,муниципальный округ Царицыно,1972 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.35,Москва,пр-кт Пролетарский д.35,пр-кт,Пролетарский ,д.35,7950857,муниципальный округ Царицыно,1973 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.37,Москва,пр-кт Пролетарский д.37,пр-кт,Пролетарский ,д.37,7950869,муниципальный округ Царицыно,1973 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.39,Москва,пр-кт Пролетарский д.39,пр-кт,Пролетарский ,д.39,7950877,муниципальный округ Царицыно,1973 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.41,Москва,пр-кт Пролетарский д.41,пр-кт,Пролетарский ,д.41,7950895,муниципальный округ Царицыно,1973 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.43 кор.1,Москва,пр-кт Пролетарский д.43 кор.1,пр-кт,Пролетарский ,д.43 кор.1,7950902,муниципальный округ Царицыно,1971 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.43 кор.2,Москва,пр-кт Пролетарский д.43 кор.2,пр-кт,Пролетарский ,д.43 кор.2,7950911,муниципальный округ Царицыно,1973 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.43 кор.3,Москва,пр-кт Пролетарский д.43 кор.3,пр-кт,Пролетарский ,д.43 кор.3,7950920,муниципальный округ Царицыно,1973 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.45,Москва,пр-кт Пролетарский д.45,пр-кт,Пролетарский ,д.45,7950925,муниципальный округ Царицыно,1971 +2281120,г Москва ул Бакинская д.10,Москва,ул Бакинская д.10,ул,Бакинская ,д.10,7596526,муниципальный округ Царицыно,1977 +2281120,г Москва ул Бакинская д.11,Москва,ул Бакинская д.11,ул,Бакинская ,д.11,7596438,муниципальный округ Царицыно,1970 +2281120,г Москва ул Бакинская д.13,Москва,ул Бакинская д.13,ул,Бакинская ,д.13,7596772,муниципальный округ Царицыно,1972 +2281120,г Москва ул Бакинская д.14,Москва,ул Бакинская д.14,ул,Бакинская ,д.14,8380360,муниципальный округ Царицыно,н.д. +2281120,г Москва ул Бакинская д.15,Москва,ул Бакинская д.15,ул,Бакинская ,д.15,7598874,муниципальный округ Царицыно,1972 +2281120,г Москва ул Бакинская д.16,Москва,ул Бакинская д.16,ул,Бакинская ,д.16,8231673,муниципальный округ Царицыно,1977 +2281120,г Москва ул Бакинская д.17 кор.2,Москва,ул Бакинская д.17 кор.2,ул,Бакинская ,д.17 кор.2,7598959,муниципальный округ Царицыно,1994 +2281120,г Москва ул Бакинская д.18,Москва,ул Бакинская д.18,ул,Бакинская ,д.18,7599637,муниципальный округ Царицыно,1995 +2281120,г Москва ул Бакинская д.19,Москва,ул Бакинская д.19,ул,Бакинская ,д.19,7599639,муниципальный округ Царицыно,1976 +2281120,г Москва ул Бакинская д.2,Москва,ул Бакинская д.2,ул,Бакинская ,д.2,7593846,муниципальный округ Царицыно,1977 +2281120,г Москва ул Бакинская д.20,Москва,ул Бакинская д.20,ул,Бакинская ,д.20,7599645,муниципальный округ Царицыно,1978 +2281120,г Москва ул Бакинская д.21,Москва,ул Бакинская д.21,ул,Бакинская ,д.21,7599658,муниципальный округ Царицыно,1976 +2281120,г Москва ул Бакинская д.22,Москва,ул Бакинская д.22,ул,Бакинская ,д.22,7599672,муниципальный округ Царицыно,1978 +2281120,г Москва ул Бакинская д.23,Москва,ул Бакинская д.23,ул,Бакинская ,д.23,7599678,муниципальный округ Царицыно,1976 +2281120,г Москва ул Бакинская д.25 кор.1,Москва,ул Бакинская д.25 кор.1,ул,Бакинская ,д.25 кор.1,7599684,муниципальный округ Царицыно,1977 +2281120,г Москва ул Бакинская д.25 кор.2,Москва,ул Бакинская д.25 кор.2,ул,Бакинская ,д.25 кор.2,7599688,муниципальный округ Царицыно,1995 +2281120,г Москва ул Бакинская д.27,Москва,ул Бакинская д.27,ул,Бакинская ,д.27,7599695,муниципальный округ Царицыно,1977 +2281120,г Москва ул Бакинская д.4,Москва,ул Бакинская д.4,ул,Бакинская ,д.4,7602273,муниципальный округ Царицыно,н.д. +2281120,г Москва ул Бакинская д.5,Москва,ул Бакинская д.5,ул,Бакинская ,д.5,7594791,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва ул Бакинская д.7,Москва,ул Бакинская д.7,ул,Бакинская ,д.7,7594824,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва ул Бакинская д.8,Москва,ул Бакинская д.8,ул,Бакинская ,д.8,7594856,муниципальный округ Царицыно,1977 +2281120,г Москва ул Бакинская д.9,Москва,ул Бакинская д.9,ул,Бакинская ,д.9,7596102,муниципальный округ Царицыно,1970 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.11 кор.1,Москва,ул Бехтерева д.11 кор.1,ул,Бехтерева ,д.11 кор.1,7598829,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.11 кор.2,Москва,ул Бехтерева д.11 кор.2,ул,Бехтерева ,д.11 кор.2,7598833,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.13 кор.1,Москва,ул Бехтерева д.13 кор.1,ул,Бехтерева ,д.13 кор.1,7598840,муниципальный округ Царицыно,2000 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.25/49,Москва,ул Бехтерева д.25/49,ул,Бехтерева ,д.25/49,7599310,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.3 кор.1,Москва,ул Бехтерева д.3 кор.1,ул,Бехтерева ,д.3 кор.1,7598711,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.3 кор.2,Москва,ул Бехтерева д.3 кор.2,ул,Бехтерева ,д.3 кор.2,7598765,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.31 кор.2,Москва,ул Бехтерева д.31 кор.2,ул,Бехтерева ,д.31 кор.2,7599751,муниципальный округ Царицыно,1986 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.31 кор.3,Москва,ул Бехтерева д.31 кор.3,ул,Бехтерева ,д.31 кор.3,7599757,муниципальный округ Царицыно,1988 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.31 кор.4,Москва,ул Бехтерева д.31 кор.4,ул,Бехтерева ,д.31 кор.4,7599760,муниципальный округ Царицыно,1989 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.33,Москва,ул Бехтерева д.33,ул,Бехтерева ,д.33,7599764,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.35 кор.1,Москва,ул Бехтерева д.35 кор.1,ул,Бехтерева ,д.35 кор.1,7599770,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.35 кор.2,Москва,ул Бехтерева д.35 кор.2,ул,Бехтерева ,д.35 кор.2,7599774,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.35 кор.3,Москва,ул Бехтерева д.35 кор.3,ул,Бехтерева ,д.35 кор.3,7599781,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.37 кор.1,Москва,ул Бехтерева д.37 кор.1,ул,Бехтерева ,д.37 кор.1,7599799,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.37 кор.2,Москва,ул Бехтерева д.37 кор.2,ул,Бехтерева ,д.37 кор.2,7599812,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.37 кор.3,Москва,ул Бехтерева д.37 кор.3,ул,Бехтерева ,д.37 кор.3,7599816,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.37 кор.4,Москва,ул Бехтерева д.37 кор.4,ул,Бехтерева ,д.37 кор.4,7599823,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.39 кор.1,Москва,ул Бехтерева д.39 кор.1,ул,Бехтерева ,д.39 кор.1,7599829,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.39 кор.2,Москва,ул Бехтерева д.39 кор.2,ул,Бехтерева ,д.39 кор.2,7599835,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.39 кор.3,Москва,ул Бехтерева д.39 кор.3,ул,Бехтерева ,д.39 кор.3,7599842,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.41 кор.1,Москва,ул Бехтерева д.41 кор.1,ул,Бехтерева ,д.41 кор.1,7599848,муниципальный округ Царицыно,1970 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.41 кор.2,Москва,ул Бехтерева д.41 кор.2,ул,Бехтерева ,д.41 кор.2,7599852,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.41 кор.3,Москва,ул Бехтерева д.41 кор.3,ул,Бехтерева ,д.41 кор.3,7599857,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.41 кор.4,Москва,ул Бехтерева д.41 кор.4,ул,Бехтерева ,д.41 кор.4,7599864,муниципальный округ Царицыно,1970 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.43 кор.1,Москва,ул Бехтерева д.43 кор.1,ул,Бехтерева ,д.43 кор.1,7599867,муниципальный округ Царицыно,1971 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.43 кор.2,Москва,ул Бехтерева д.43 кор.2,ул,Бехтерева ,д.43 кор.2,7599870,муниципальный округ Царицыно,1971 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.45 кор.1,Москва,ул Бехтерева д.45 кор.1,ул,Бехтерева ,д.45 кор.1,7599878,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.45 кор.2,Москва,ул Бехтерева д.45 кор.2,ул,Бехтерева ,д.45 кор.2,7599881,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.47 кор.1,Москва,ул Бехтерева д.47 кор.1,ул,Бехтерева ,д.47 кор.1,7601648,муниципальный округ Царицыно,1995 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.47 кор.2,Москва,ул Бехтерева д.47 кор.2,ул,Бехтерева ,д.47 кор.2,7601654,муниципальный округ Царицыно,1995 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.49 кор.2,Москва,ул Бехтерева д.49 кор.2,ул,Бехтерева ,д.49 кор.2,7601659,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.49 кор.3,Москва,ул Бехтерева д.49 кор.3,ул,Бехтерева ,д.49 кор.3,7601667,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.5,Москва,ул Бехтерева д.5,ул,Бехтерева ,д.5,7598783,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.51 кор.2,Москва,ул Бехтерева д.51 кор.2,ул,Бехтерева ,д.51 кор.2,7601677,муниципальный округ Царицыно,1995 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.7 кор.1,Москва,ул Бехтерева д.7 кор.1,ул,Бехтерева ,д.7 кор.1,7598789,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.7 кор.2,Москва,ул Бехтерева д.7 кор.2,ул,Бехтерева ,д.7 кор.2,7598800,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.7 кор.3,Москва,ул Бехтерева д.7 кор.3,ул,Бехтерева ,д.7 кор.3,7598804,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.9 кор.1,Москва,ул Бехтерева д.9 кор.1,ул,Бехтерева ,д.9 кор.1,7598811,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.9 кор.2,Москва,ул Бехтерева д.9 кор.2,ул,Бехтерева ,д.9 кор.2,7598814,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.9 кор.3,Москва,ул Бехтерева д.9 кор.3,ул,Бехтерева ,д.9 кор.3,7598820,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Веселая д.16,Москва,ул Веселая д.16,ул,Веселая ,д.16,7601726,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва ул Веселая д.3,Москва,ул Веселая д.3,ул,Веселая ,д.3,7601717,муниципальный округ Царицыно,1991 +2281120,г Москва ул Веселая д.33 кор.1,Москва,ул Веселая д.33 кор.1,ул,Веселая ,д.33 кор.1,7601737,муниципальный округ Царицыно,1961 +2281120,г Москва ул Веселая д.33 кор.2,Москва,ул Веселая д.33 кор.2,ул,Веселая ,д.33 кор.2,7601743,муниципальный округ Царицыно,1961 +2281120,г Москва ул Веселая д.33 кор.4,Москва,ул Веселая д.33 кор.4,ул,Веселая ,д.33 кор.4,7601791,муниципальный округ Царицыно,1961 +2281120,г Москва ул Веселая д.33 кор.5,Москва,ул Веселая д.33 кор.5,ул,Веселая ,д.33 кор.5,7601803,муниципальный округ Царицыно,1961 +2281120,г Москва ул Веселая д.33 кор.6,Москва,ул Веселая д.33 кор.6,ул,Веселая ,д.33 кор.6,7601817,муниципальный округ Царицыно,1961 +2281120,г Москва ул Веселая д.33 кор.7,Москва,ул Веселая д.33 кор.7,ул,Веселая ,д.33 кор.7,7601825,муниципальный округ Царицыно,1961 +2281120,г Москва ул Веселая д.4,Москва,ул Веселая д.4,ул,Веселая ,д.4,7601722,муниципальный округ Царицыно,1957 +2281120,г Москва ул Ереванская д.10 кор.1,Москва,ул Ереванская д.10 кор.1,ул,Ереванская ,д.10 кор.1,7602565,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.10 кор.2,Москва,ул Ереванская д.10 кор.2,ул,Ереванская ,д.10 кор.2,7602701,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.10 кор.3,Москва,ул Ереванская д.10 кор.3,ул,Ереванская ,д.10 кор.3,7602721,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва ул Ереванская д.11 кор.1,Москва,ул Ереванская д.11 кор.1,ул,Ереванская ,д.11 кор.1,7602730,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.11 кор.2,Москва,ул Ереванская д.11 кор.2,ул,Ереванская ,д.11 кор.2,7602748,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Ереванская д.12 кор.1,Москва,ул Ереванская д.12 кор.1,ул,Ереванская ,д.12 кор.1,7602756,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.12 кор.2,Москва,ул Ереванская д.12 кор.2,ул,Ереванская ,д.12 кор.2,7602772,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.12 кор.3,Москва,ул Ереванская д.12 кор.3,ул,Ереванская ,д.12 кор.3,7602789,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва ул Ереванская д.12 кор.4,Москва,ул Ереванская д.12 кор.4,ул,Ереванская ,д.12 кор.4,7602801,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.13 кор.1,Москва,ул Ереванская д.13 кор.1,ул,Ереванская ,д.13 кор.1,7602855,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Ереванская д.13 кор.2,Москва,ул Ереванская д.13 кор.2,ул,Ереванская ,д.13 кор.2,7602870,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Ереванская д.14 кор.1,Москва,ул Ереванская д.14 кор.1,ул,Ереванская ,д.14 кор.1,7602883,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.14 кор.2,Москва,ул Ереванская д.14 кор.2,ул,Ереванская ,д.14 кор.2,7602896,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.15 кор.1,Москва,ул Ереванская д.15 кор.1,ул,Ереванская ,д.15 кор.1,7602905,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Ереванская д.15 кор.2,Москва,ул Ереванская д.15 кор.2,ул,Ереванская ,д.15 кор.2,7602922,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.16 кор.1,Москва,ул Ереванская д.16 кор.1,ул,Ереванская ,д.16 кор.1,7602935,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.16 кор.2,Москва,ул Ереванская д.16 кор.2,ул,Ереванская ,д.16 кор.2,7602941,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.16 кор.3,Москва,ул Ереванская д.16 кор.3,ул,Ереванская ,д.16 кор.3,7558622,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.16 кор.4,Москва,ул Ереванская д.16 кор.4,ул,Ереванская ,д.16 кор.4,7602954,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.16 кор.5,Москва,ул Ереванская д.16 кор.5,ул,Ереванская ,д.16 кор.5,7602963,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.17 кор.1,Москва,ул Ереванская д.17 кор.1,ул,Ереванская ,д.17 кор.1,7603383,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Ереванская д.17 кор.2,Москва,ул Ереванская д.17 кор.2,ул,Ереванская ,д.17 кор.2,7603389,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Ереванская д.2 кор.1,Москва,ул Ереванская д.2 кор.1,ул,Ереванская ,д.2 кор.1,7602354,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва ул Ереванская д.2 кор.2,Москва,ул Ереванская д.2 кор.2,ул,Ереванская ,д.2 кор.2,7602395,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.22 кор.2,Москва,ул Ереванская д.22 кор.2,ул,Ереванская ,д.22 кор.2,7603401,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Ереванская д.24 кор.1,Москва,ул Ереванская д.24 кор.1,ул,Ереванская ,д.24 кор.1,7603417,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Ереванская д.24 кор.2,Москва,ул Ереванская д.24 кор.2,ул,Ереванская ,д.24 кор.2,7603428,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Ереванская д.25,Москва,ул Ереванская д.25,ул,Ереванская ,д.25,7603438,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.26 кор.1,Москва,ул Ереванская д.26 кор.1,ул,Ереванская ,д.26 кор.1,7603456,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Ереванская д.27,Москва,ул Ереванская д.27,ул,Ереванская ,д.27,7603462,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.28 кор.1,Москва,ул Ереванская д.28 кор.1,ул,Ереванская ,д.28 кор.1,7603469,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Ереванская д.28 кор.2,Москва,ул Ереванская д.28 кор.2,ул,Ереванская ,д.28 кор.2,7603474,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Ереванская д.29,Москва,ул Ереванская д.29,ул,Ереванская ,д.29,7363247,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.3,Москва,ул Ереванская д.3,ул,Ереванская ,д.3,7602416,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.31,Москва,ул Ереванская д.31,ул,Ереванская ,д.31,7603484,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.33,Москва,ул Ереванская д.33,ул,Ереванская ,д.33,7603489,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.35,Москва,ул Ереванская д.35,ул,Ереванская ,д.35,7603495,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.4 кор.1,Москва,ул Ереванская д.4 кор.1,ул,Ереванская ,д.4 кор.1,7602437,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва ул Ереванская д.4 кор.2,Москва,ул Ереванская д.4 кор.2,ул,Ереванская ,д.4 кор.2,7602455,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.4 кор.3,Москва,ул Ереванская д.4 кор.3,ул,Ереванская ,д.4 кор.3,7602462,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.5 кор.1,Москва,ул Ереванская д.5 кор.1,ул,Ереванская ,д.5 кор.1,7602475,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.5 кор.2,Москва,ул Ереванская д.5 кор.2,ул,Ереванская ,д.5 кор.2,7602485,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.6 кор.1,Москва,ул Ереванская д.6 кор.1,ул,Ереванская ,д.6 кор.1,7602495,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва ул Ереванская д.6 кор.2,Москва,ул Ереванская д.6 кор.2,ул,Ереванская ,д.6 кор.2,7602502,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва ул Ереванская д.6 кор.3,Москва,ул Ереванская д.6 кор.3,ул,Ереванская ,д.6 кор.3,7602517,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.7 кор.1,Москва,ул Ереванская д.7 кор.1,ул,Ереванская ,д.7 кор.1,7602525,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Ереванская д.7 кор.2,Москва,ул Ереванская д.7 кор.2,ул,Ереванская ,д.7 кор.2,7602533,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Ереванская д.8 кор.2,Москва,ул Ереванская д.8 кор.2,ул,Ереванская ,д.8 кор.2,7602541,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва ул Ереванская д.9 кор.2,Москва,ул Ереванская д.9 кор.2,ул,Ереванская ,д.9 кор.2,7602555,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.11,Москва,ул Кантемировская д.11,ул,Кантемировская ,д.11,7930629,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.13,Москва,ул Кантемировская д.13,ул,Кантемировская ,д.13,7930653,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.15,Москва,ул Кантемировская д.15,ул,Кантемировская ,д.15,7930667,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.17 кор.1,Москва,ул Кантемировская д.17 кор.1,ул,Кантемировская ,д.17 кор.1,7930685,муниципальный округ Царицыно,1990 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.19,Москва,ул Кантемировская д.19,ул,Кантемировская ,д.19,7930710,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.23,Москва,ул Кантемировская д.23,ул,Кантемировская ,д.23,7930730,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.25,Москва,ул Кантемировская д.25,ул,Кантемировская ,д.25,7930735,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.25 кор.2,Москва,ул Кантемировская д.25 кор.2,ул,Кантемировская ,д.25 кор.2,7930743,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.27,Москва,ул Кантемировская д.27,ул,Кантемировская ,д.27,7930752,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.29,Москва,ул Кантемировская д.29,ул,Кантемировская ,д.29,7930777,муниципальный округ Царицыно,2001 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.29 кор.1,Москва,ул Кантемировская д.29 кор.1,ул,Кантемировская ,д.29 кор.1,7930786,муниципальный округ Царицыно,1992 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.29 кор.2,Москва,ул Кантемировская д.29 кор.2,ул,Кантемировская ,д.29 кор.2,7930790,муниципальный округ Царицыно,1994 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.3 кор.1,Москва,ул Кантемировская д.3 кор.1,ул,Кантемировская ,д.3 кор.1,7604648,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.3 кор.2,Москва,ул Кантемировская д.3 кор.2,ул,Кантемировская ,д.3 кор.2,7604654,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.3 кор.3,Москва,ул Кантемировская д.3 кор.3,ул,Кантемировская ,д.3 кор.3,7604662,муниципальный округ Царицыно,1992 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.3 кор.5,Москва,ул Кантемировская д.3 кор.5,ул,Кантемировская ,д.3 кор.5,7604676,муниципальный округ Царицыно,1998 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.3 кор.6,Москва,ул Кантемировская д.3 кор.6,ул,Кантемировская ,д.3 кор.6,7604684,муниципальный округ Царицыно,2000 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.31,Москва,ул Кантемировская д.31,ул,Кантемировская ,д.31,7930809,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.31 кор.2,Москва,ул Кантемировская д.31 кор.2,ул,Кантемировская ,д.31 кор.2,7930817,муниципальный округ Царицыно,1981 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.31 кор.3,Москва,ул Кантемировская д.31 кор.3,ул,Кантемировская ,д.31 кор.3,7930830,муниципальный округ Царицыно,1982 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.31 кор.4,Москва,ул Кантемировская д.31 кор.4,ул,Кантемировская ,д.31 кор.4,7930855,муниципальный округ Царицыно,1984 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.33,Москва,ул Кантемировская д.33,ул,Кантемировская ,д.33,7930864,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.33 кор.2,Москва,ул Кантемировская д.33 кор.2,ул,Кантемировская ,д.33 кор.2,7930873,муниципальный округ Царицыно,1962 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.35,Москва,ул Кантемировская д.35,ул,Кантемировская ,д.35,7930887,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.37,Москва,ул Кантемировская д.37,ул,Кантемировская ,д.37,7930904,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.39,Москва,ул Кантемировская д.39,ул,Кантемировская ,д.39,7930989,муниципальный округ Царицыно,1989 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.41,Москва,ул Кантемировская д.41,ул,Кантемировская ,д.41,7931012,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.43,Москва,ул Кантемировская д.43,ул,Кантемировская ,д.43,7931022,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.45,Москва,ул Кантемировская д.45,ул,Кантемировская ,д.45,7950554,муниципальный округ Царицыно,1997 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.5 кор.1,Москва,ул Кантемировская д.5 кор.1,ул,Кантемировская ,д.5 кор.1,7604692,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.5 кор.2,Москва,ул Кантемировская д.5 кор.2,ул,Кантемировская ,д.5 кор.2,7604698,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.5 кор.3,Москва,ул Кантемировская д.5 кор.3,ул,Кантемировская ,д.5 кор.3,7604703,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.5 кор.4,Москва,ул Кантемировская д.5 кор.4,ул,Кантемировская ,д.5 кор.4,7604708,муниципальный округ Царицыно,1992 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.53 кор.1,Москва,ул Кантемировская д.53 кор.1,ул,Кантемировская ,д.53 кор.1,7598971,муниципальный округ Царицыно,1997 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.7,Москва,ул Кантемировская д.7,ул,Кантемировская ,д.7,7950558,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Каспийская д.10,Москва,ул Каспийская д.10,ул,Каспийская ,д.10,7604610,муниципальный округ Царицыно,1971 +2281120,г Москва ул Каспийская д.18 кор.1,Москва,ул Каспийская д.18 кор.1,ул,Каспийская ,д.18 кор.1,7603935,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Каспийская д.18 кор.2,Москва,ул Каспийская д.18 кор.2,ул,Каспийская ,д.18 кор.2,7603944,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Каспийская д.2 кор.2,Москва,ул Каспийская д.2 кор.2,ул,Каспийская ,д.2 кор.2,7604553,муниципальный округ Царицыно,1974 +2281120,г Москва ул Каспийская д.2/1,Москва,ул Каспийская д.2/1,ул,Каспийская ,д.2/1,7604514,муниципальный округ Царицыно,1970 +2281120,г Москва ул Каспийская д.20,Москва,ул Каспийская д.20,ул,Каспийская ,д.20,7603981,муниципальный округ Царицыно,н.д. +2281120,г Москва ул Каспийская д.20 кор.2,Москва,ул Каспийская д.20 кор.2,ул,Каспийская ,д.20 кор.2,7603991,муниципальный округ Царицыно,1972 +2281120,г Москва ул Каспийская д.20 кор.3,Москва,ул Каспийская д.20 кор.3,ул,Каспийская ,д.20 кор.3,7603994,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Каспийская д.24 кор.1,Москва,ул Каспийская д.24 кор.1,ул,Каспийская ,д.24 кор.1,7604001,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Каспийская д.24 кор.2,Москва,ул Каспийская д.24 кор.2,ул,Каспийская ,д.24 кор.2,7604004,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Каспийская д.24 кор.3,Москва,ул Каспийская д.24 кор.3,ул,Каспийская ,д.24 кор.3,7604028,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Каспийская д.26 кор.1,Москва,ул Каспийская д.26 кор.1,ул,Каспийская ,д.26 кор.1,7604034,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Каспийская д.26 кор.2,Москва,ул Каспийская д.26 кор.2,ул,Каспийская ,д.26 кор.2,7604052,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Каспийская д.26 кор.3,Москва,ул Каспийская д.26 кор.3,ул,Каспийская ,д.26 кор.3,7604060,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Каспийская д.28 кор.2,Москва,ул Каспийская д.28 кор.2,ул,Каспийская ,д.28 кор.2,7604075,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Каспийская д.28 кор.3,Москва,ул Каспийская д.28 кор.3,ул,Каспийская ,д.28 кор.3,7604089,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Каспийская д.30 кор.1,Москва,ул Каспийская д.30 кор.1,ул,Каспийская ,д.30 кор.1,7604128,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Каспийская д.30 кор.2,Москва,ул Каспийская д.30 кор.2,ул,Каспийская ,д.30 кор.2,7604132,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Каспийская д.30 кор.3,Москва,ул Каспийская д.30 кор.3,ул,Каспийская ,д.30 кор.3,7604137,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Каспийская д.30 кор.4,Москва,ул Каспийская д.30 кор.4,ул,Каспийская ,д.30 кор.4,7604331,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Каспийская д.30 кор.5,Москва,ул Каспийская д.30 кор.5,ул,Каспийская ,д.30 кор.5,7604341,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Каспийская д.30 кор.6,Москва,ул Каспийская д.30 кор.6,ул,Каспийская ,д.30 кор.6,7604352,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Каспийская д.30 кор.7,Москва,ул Каспийская д.30 кор.7,ул,Каспийская ,д.30 кор.7,7604365,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Каспийская д.30 кор.8,Москва,ул Каспийская д.30 кор.8,ул,Каспийская ,д.30 кор.8,7604373,муниципальный округ Царицыно,1973 +2281120,г Москва ул Каспийская д.4,Москва,ул Каспийская д.4,ул,Каспийская ,д.4,7604584,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Каспийская д.6,Москва,ул Каспийская д.6,ул,Каспийская ,д.6,7604590,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Каспийская д.8,Москва,ул Каспийская д.8,ул,Каспийская ,д.8,7604599,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Луганская д.1,Москва,ул Луганская д.1,ул,Луганская ,д.1,7604377,муниципальный округ Царицыно,1997 +2281120,г Москва ул Луганская д.3 кор.1,Москва,ул Луганская д.3 кор.1,ул,Луганская ,д.3 кор.1,7604393,муниципальный округ Царицыно,1983 +2281120,г Москва ул Луганская д.3 кор.2,Москва,ул Луганская д.3 кор.2,ул,Луганская ,д.3 кор.2,7604396,муниципальный округ Царицыно,1984 +2281120,г Москва ул Луганская д.4 кор.1,Москва,ул Луганская д.4 кор.1,ул,Луганская ,д.4 кор.1,7950576,муниципальный округ Царицыно,1987 +2281120,г Москва ул Луганская д.7 кор.1,Москва,ул Луганская д.7 кор.1,ул,Луганская ,д.7 кор.1,7604408,муниципальный округ Царицыно,1985 +2281120,г Москва ул Луганская д.8,Москва,ул Луганская д.8,ул,Луганская ,д.8,7601909,муниципальный округ Царицыно,1987 +2281120,г Москва ул Медиков д.1/1 кор.1,Москва,ул Медиков д.1/1 кор.1,ул,Медиков ,д.1/1 кор.1,7604743,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва ул Медиков д.1/1 кор.2,Москва,ул Медиков д.1/1 кор.2,ул,Медиков ,д.1/1 кор.2,7604756,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва ул Медиков д.1/1 кор.3,Москва,ул Медиков д.1/1 кор.3,ул,Медиков ,д.1/1 кор.3,7604763,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва ул Медиков д.10,Москва,ул Медиков д.10,ул,Медиков ,д.10,7604899,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Медиков д.11,Москва,ул Медиков д.11,ул,Медиков ,д.11,7604907,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Медиков д.12,Москва,ул Медиков д.12,ул,Медиков ,д.12,7604915,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Медиков д.13,Москва,ул Медиков д.13,ул,Медиков ,д.13,7604922,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Медиков д.14,Москва,ул Медиков д.14,ул,Медиков ,д.14,7604929,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Медиков д.14 кор.2,Москва,ул Медиков д.14 кор.2,ул,Медиков ,д.14 кор.2,7012251,муниципальный округ Царицыно,2008 +2281120,г Москва ул Медиков д.15,Москва,ул Медиков д.15,ул,Медиков ,д.15,7604933,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Медиков д.16,Москва,ул Медиков д.16,ул,Медиков ,д.16,7604938,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Медиков д.18,Москва,ул Медиков д.18,ул,Медиков ,д.18,7604944,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Медиков д.20,Москва,ул Медиков д.20,ул,Медиков ,д.20,7604951,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Медиков д.22 кор.1,Москва,ул Медиков д.22 кор.1,ул,Медиков ,д.22 кор.1,7604962,муниципальный округ Царицыно,2002 +2281120,г Москва ул Медиков д.22 кор.3,Москва,ул Медиков д.22 кор.3,ул,Медиков ,д.22 кор.3,7604970,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Медиков д.24,Москва,ул Медиков д.24,ул,Медиков ,д.24,7604974,муниципальный округ Царицыно,1970 +2281120,г Москва ул Медиков д.26 кор.1,Москва,ул Медиков д.26 кор.1,ул,Медиков ,д.26 кор.1,7604982,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Медиков д.26 кор.2,Москва,ул Медиков д.26 кор.2,ул,Медиков ,д.26 кор.2,7604987,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Медиков д.26 кор.3,Москва,ул Медиков д.26 кор.3,ул,Медиков ,д.26 кор.3,7604993,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва ул Медиков д.28 кор.1,Москва,ул Медиков д.28 кор.1,ул,Медиков ,д.28 кор.1,7604998,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Медиков д.28 кор.2,Москва,ул Медиков д.28 кор.2,ул,Медиков ,д.28 кор.2,7605004,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Медиков д.28 кор.3,Москва,ул Медиков д.28 кор.3,ул,Медиков ,д.28 кор.3,7605010,муниципальный округ Царицыно,1974 +2281120,г Москва ул Медиков д.4,Москва,ул Медиков д.4,ул,Медиков ,д.4,7604871,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Медиков д.6,Москва,ул Медиков д.6,ул,Медиков ,д.6,7604876,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Медиков д.8,Москва,ул Медиков д.8,ул,Медиков ,д.8,7604894,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Севанская д.11,Москва,ул Севанская д.11,ул,Севанская ,д.11,7602076,муниципальный округ Царицыно,1970 +2281120,г Москва ул Севанская д.12,Москва,ул Севанская д.12,ул,Севанская ,д.12,7602082,муниципальный округ Царицыно,1971 +2281120,г Москва ул Севанская д.13,Москва,ул Севанская д.13,ул,Севанская ,д.13,7602087,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Севанская д.15,Москва,ул Севанская д.15,ул,Севанская ,д.15,7602093,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Севанская д.17,Москва,ул Севанская д.17,ул,Севанская ,д.17,7602103,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Севанская д.19 кор.1,Москва,ул Севанская д.19 кор.1,ул,Севанская ,д.19 кор.1,7602130,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Севанская д.19 кор.2,Москва,ул Севанская д.19 кор.2,ул,Севанская ,д.19 кор.2,7602138,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Севанская д.19 кор.3,Москва,ул Севанская д.19 кор.3,ул,Севанская ,д.19 кор.3,7602146,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Севанская д.21 кор.1,Москва,ул Севанская д.21 кор.1,ул,Севанская ,д.21 кор.1,7602152,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Севанская д.21 кор.2,Москва,ул Севанская д.21 кор.2,ул,Севанская ,д.21 кор.2,7602160,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Севанская д.23,Москва,ул Севанская д.23,ул,Севанская ,д.23,7602169,муниципальный округ Царицыно,1978 +2281120,г Москва ул Севанская д.25/31,Москва,ул Севанская д.25/31,ул,Севанская ,д.25/31,7602178,муниципальный округ Царицыно,1979 +2281120,г Москва ул Севанская д.3,Москва,ул Севанская д.3,ул,Севанская ,д.3,7601932,муниципальный округ Царицыно,1970 +2281120,г Москва ул Севанская д.3 кор.2,Москва,ул Севанская д.3 кор.2,ул,Севанская ,д.3 кор.2,7601945,муниципальный округ Царицыно,1997 +2281120,г Москва ул Севанская д.38,Москва,ул Севанская д.38,ул,Севанская ,д.38,7602204,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Севанская д.4,Москва,ул Севанская д.4,ул,Севанская ,д.4,7601948,муниципальный округ Царицыно,1970 +2281120,г Москва ул Севанская д.46 кор.1,Москва,ул Севанская д.46 кор.1,ул,Севанская ,д.46 кор.1,7599385,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва ул Севанская д.46 кор.2,Москва,ул Севанская д.46 кор.2,ул,Севанская ,д.46 кор.2,7599390,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва ул Севанская д.46 кор.3,Москва,ул Севанская д.46 кор.3,ул,Севанская ,д.46 кор.3,7599393,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва ул Севанская д.46 кор.4,Москва,ул Севанская д.46 кор.4,ул,Севанская ,д.46 кор.4,7599398,муниципальный округ Царицыно,1971 +2281120,г Москва ул Севанская д.48,Москва,ул Севанская д.48,ул,Севанская ,д.48,7599424,муниципальный округ Царицыно,1963 +2281120,г Москва ул Севанская д.5 кор.1,Москва,ул Севанская д.5 кор.1,ул,Севанская ,д.5 кор.1,7601954,муниципальный округ Царицыно,1994 +2281120,г Москва ул Севанская д.5 кор.2,Москва,ул Севанская д.5 кор.2,ул,Севанская ,д.5 кор.2,7601961,муниципальный округ Царицыно,1971 +2281120,г Москва ул Севанская д.50 кор.1,Москва,ул Севанская д.50 кор.1,ул,Севанская ,д.50 кор.1,7599434,муниципальный округ Царицыно,1963 +2281120,г Москва ул Севанская д.52 кор.1,Москва,ул Севанская д.52 кор.1,ул,Севанская ,д.52 кор.1,7599443,муниципальный округ Царицыно,1962 +2281120,г Москва ул Севанская д.52 кор.2,Москва,ул Севанская д.52 кор.2,ул,Севанская ,д.52 кор.2,7599545,муниципальный округ Царицыно,2004 +2281120,г Москва ул Севанская д.54 кор.1,Москва,ул Севанская д.54 кор.1,ул,Севанская ,д.54 кор.1,7599558,муниципальный округ Царицыно,1962 +2281120,г Москва ул Севанская д.56 кор.1,Москва,ул Севанская д.56 кор.1,ул,Севанская ,д.56 кор.1,7599562,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва ул Севанская д.56 кор.2,Москва,ул Севанская д.56 кор.2,ул,Севанская ,д.56 кор.2,7599573,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Севанская д.56 кор.3,Москва,ул Севанская д.56 кор.3,ул,Севанская ,д.56 кор.3,7599581,муниципальный округ Царицыно,1975 +2281120,г Москва ул Севанская д.58,Москва,ул Севанская д.58,ул,Севанская ,д.58,7599588,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва ул Севанская д.60,Москва,ул Севанская д.60,ул,Севанская ,д.60,7599592,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва ул Севанская д.7 кор.1,Москва,ул Севанская д.7 кор.1,ул,Севанская ,д.7 кор.1,7601968,муниципальный округ Царицыно,1970 +2281120,г Москва ул Севанская д.7 кор.2,Москва,ул Севанская д.7 кор.2,ул,Севанская ,д.7 кор.2,7601974,муниципальный округ Царицыно,1970 +2281120,г Москва ул Севанская д.8,Москва,ул Севанская д.8,ул,Севанская ,д.8,7601979,муниципальный округ Царицыно,1970 +2281120,г Москва ул Севанская д.9 кор.1,Москва,ул Севанская д.9 кор.1,ул,Севанская ,д.9 кор.1,7602026,муниципальный округ Царицыно,1995 +2281120,г Москва ул Севанская д.9 кор.2,Москва,ул Севанская д.9 кор.2,ул,Севанская ,д.9 кор.2,7602051,муниципальный округ Царицыно,1970 +2281120,г Москва ул Севанская д.9 кор.3,Москва,ул Севанская д.9 кор.3,ул,Севанская ,д.9 кор.3,7602061,муниципальный округ Царицыно,1971 +2281120,г Москва ул Тимуровская д.3 кор.2,Москва,ул Тимуровская д.3 кор.2,ул,Тимуровская ,д.3 кор.2,7602213,муниципальный округ Царицыно,1970 +2281120,г Москва ул Тимуровская д.5,Москва,ул Тимуровская д.5,ул,Тимуровская ,д.5,8034090,муниципальный округ Царицыно,н.д. +2281120,г Москва ул Тимуровская д.9,Москва,ул Тимуровская д.9,ул,Тимуровская ,д.9,7602241,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва ул Товарищеская д.6,Москва,ул Товарищеская д.6,ул,Товарищеская ,д.6,7602262,муниципальный округ Царицыно,1963 +2281121,г Москва мкр Чертаново Северное д.1А,Москва,мкр Чертаново Северное д.1А,мкр,Чертаново Северное ,д.1А,8020451,муниципальный округ Чертаново Северное,2009 +2281121,"г Москва мкр Чертаново Северное д.2 кор.201, 202, 203, 204, 205, 206, 207",Москва,"мкр Чертаново Северное д.2 кор.201, 202, 203, 204, 205, 206, 207",мкр,Чертаново Северное ,"д.2 кор.201, 202, 203, 204, 205, 206, 207",7706495,муниципальный округ Чертаново Северное,1979 +2281121,г Москва мкр Чертаново Северное д.3 кор.А,Москва,мкр Чертаново Северное д.3 кор.А,мкр,Чертаново Северное ,д.3 кор.А,7745682,муниципальный округ Чертаново Северное,1981 +2281121,"г Москва мкр Чертаново Северное д.3 кор.А, Б, В",Москва,"мкр Чертаново Северное д.3 кор.А, Б, В",мкр,Чертаново Северное ,"д.3 кор.А, Б, В",7706596,муниципальный округ Чертаново Северное,н.д. +2281121,г Москва мкр Чертаново Северное д.3 кор.Б,Москва,мкр Чертаново Северное д.3 кор.Б,мкр,Чертаново Северное ,д.3 кор.Б,7745693,муниципальный округ Чертаново Северное,1982 +2281121,г Москва мкр Чертаново Северное д.3 кор.В,Москва,мкр Чертаново Северное д.3 кор.В,мкр,Чертаново Северное ,д.3 кор.В,7745704,муниципальный округ Чертаново Северное,1981 +2281121,"г Москва мкр Чертаново Северное д.4 кор.401, 402, 403, 404",Москва,"мкр Чертаново Северное д.4 кор.401, 402, 403, 404",мкр,Чертаново Северное ,"д.4 кор.401, 402, 403, 404",7706781,муниципальный округ Чертаново Северное,1982 +2281121,"г Москва мкр Чертаново Северное д.4 кор.405, 406, 407, 408, 409",Москва,"мкр Чертаново Северное д.4 кор.405, 406, 407, 408, 409",мкр,Чертаново Северное ,"д.4 кор.405, 406, 407, 408, 409",7707045,муниципальный округ Чертаново Северное,1980 +2281121,г Москва мкр Чертаново Северное д.5 кор.А,Москва,мкр Чертаново Северное д.5 кор.А,мкр,Чертаново Северное ,д.5 кор.А,7745885,муниципальный округ Чертаново Северное,1983 +2281121,"г Москва мкр Чертаново Северное д.5 кор.А, Б, В",Москва,"мкр Чертаново Северное д.5 кор.А, Б, В",мкр,Чертаново Северное ,"д.5 кор.А, Б, В",7706813,муниципальный округ Чертаново Северное,н.д. +2281121,г Москва мкр Чертаново Северное д.5 кор.Б,Москва,мкр Чертаново Северное д.5 кор.Б,мкр,Чертаново Северное ,д.5 кор.Б,7745890,муниципальный округ Чертаново Северное,1981 +2281121,г Москва мкр Чертаново Северное д.5 кор.В,Москва,мкр Чертаново Северное д.5 кор.В,мкр,Чертаново Северное ,д.5 кор.В,7745909,муниципальный округ Чертаново Северное,1982 +2281121,"г Москва мкр Чертаново Северное д.6 кор.601, 602, 603, 604",Москва,"мкр Чертаново Северное д.6 кор.601, 602, 603, 604",мкр,Чертаново Северное ,"д.6 кор.601, 602, 603, 604",7706896,муниципальный округ Чертаново Северное,1983 +2281121,"г Москва мкр Чертаново Северное д.6 кор.605, 606, 607, 608",Москва,"мкр Чертаново Северное д.6 кор.605, 606, 607, 608",мкр,Чертаново Северное ,"д.6 кор.605, 606, 607, 608",7706916,муниципальный округ Чертаново Северное,1982 +2281121,г Москва мкр Чертаново Северное д.7 кор.А,Москва,мкр Чертаново Северное д.7 кор.А,мкр,Чертаново Северное ,д.7 кор.А,7745928,муниципальный округ Чертаново Северное,1983 +2281121,"г Москва мкр Чертаново Северное д.7 кор.А, Б, В",Москва,"мкр Чертаново Северное д.7 кор.А, Б, В",мкр,Чертаново Северное ,"д.7 кор.А, Б, В",7706934,муниципальный округ Чертаново Северное,н.д. +2281121,г Москва мкр Чертаново Северное д.7 кор.Б,Москва,мкр Чертаново Северное д.7 кор.Б,мкр,Чертаново Северное ,д.7 кор.Б,7745937,муниципальный округ Чертаново Северное,1982 +2281121,г Москва мкр Чертаново Северное д.7 кор.В,Москва,мкр Чертаново Северное д.7 кор.В,мкр,Чертаново Северное ,д.7 кор.В,7745948,муниципальный округ Чертаново Северное,1982 +2281121,"г Москва мкр Чертаново Северное д.8 кор.831, 832, 833, 834",Москва,"мкр Чертаново Северное д.8 кор.831, 832, 833, 834",мкр,Чертаново Северное ,"д.8 кор.831, 832, 833, 834",7706941,муниципальный округ Чертаново Северное,1984 +2281121,г Москва пр-кт Балаклавский д.1,Москва,пр-кт Балаклавский д.1,пр-кт,Балаклавский ,д.1,7837249,муниципальный округ Чертаново Северное,1988 +2281121,г Москва пр-кт Балаклавский д.3,Москва,пр-кт Балаклавский д.3,пр-кт,Балаклавский ,д.3,7837305,муниципальный округ Чертаново Северное,1988 +2281121,"г Москва пр-кт Ленинградский д.76 кор.1,2,3,4",Москва,"пр-кт Ленинградский д.76 кор.1,2,3,4",пр-кт,Ленинградский ,"д.76 кор.1,2,3,4",8215722,муниципальный округ Чертаново Северное,н.д. +2281121,г Москва проезд Сумской д.10,Москва,проезд Сумской д.10,проезд,Сумской ,д.10,7839462,муниципальный округ Чертаново Северное,1971 +2281121,г Москва проезд Сумской д.12 кор.1,Москва,проезд Сумской д.12 кор.1,проезд,Сумской ,д.12 кор.1,7839523,муниципальный округ Чертаново Северное,1971 +2281121,г Москва проезд Сумской д.12 кор.3,Москва,проезд Сумской д.12 кор.3,проезд,Сумской ,д.12 кор.3,7839533,муниципальный округ Чертаново Северное,1972 +2281121,г Москва проезд Сумской д.13 кор.2,Москва,проезд Сумской д.13 кор.2,проезд,Сумской ,д.13 кор.2,7840336,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва проезд Сумской д.15 кор.1,Москва,проезд Сумской д.15 кор.1,проезд,Сумской ,д.15 кор.1,7840348,муниципальный округ Чертаново Северное,1973 +2281121,г Москва проезд Сумской д.15 кор.2,Москва,проезд Сумской д.15 кор.2,проезд,Сумской ,д.15 кор.2,7840385,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва проезд Сумской д.17 кор.1,Москва,проезд Сумской д.17 кор.1,проезд,Сумской ,д.17 кор.1,7840403,муниципальный округ Чертаново Северное,1970 +2281121,г Москва проезд Сумской д.17 кор.2,Москва,проезд Сумской д.17 кор.2,проезд,Сумской ,д.17 кор.2,7840419,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва проезд Сумской д.19,Москва,проезд Сумской д.19,проезд,Сумской ,д.19,8432621,муниципальный округ Чертаново Северное,2004 +2281121,"г Москва проезд Сумской д.2 кор.1 ( под. 1,2,3,4,5,6)",Москва,"проезд Сумской д.2 кор.1 ( под. 1,2,3,4,5,6)",проезд,Сумской ,"д.2 кор.1 ( под. 1,2,3,4,5,6)",7837081,муниципальный округ Чертаново Северное,1973 +2281121,г Москва проезд Сумской д.2 кор.5,Москва,проезд Сумской д.2 кор.5,проезд,Сумской ,д.2 кор.5,7839555,муниципальный округ Чертаново Северное,1988 +2281121,г Москва проезд Сумской д.21 кор.1,Москва,проезд Сумской д.21 кор.1,проезд,Сумской ,д.21 кор.1,8351587,муниципальный округ Чертаново Северное,1973 +2281121,г Москва проезд Сумской д.21 кор.2,Москва,проезд Сумской д.21 кор.2,проезд,Сумской ,д.21 кор.2,8351590,муниципальный округ Чертаново Северное,1973 +2281121,г Москва проезд Сумской д.21 кор.3,Москва,проезд Сумской д.21 кор.3,проезд,Сумской ,д.21 кор.3,8351592,муниципальный округ Чертаново Северное,1973 +2281121,г Москва проезд Сумской д.21 кор.4,Москва,проезд Сумской д.21 кор.4,проезд,Сумской ,д.21 кор.4,8351594,муниципальный округ Чертаново Северное,1973 +2281121,г Москва проезд Сумской д.23 кор.1,Москва,проезд Сумской д.23 кор.1,проезд,Сумской ,д.23 кор.1,7840431,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва проезд Сумской д.23 кор.2,Москва,проезд Сумской д.23 кор.2,проезд,Сумской ,д.23 кор.2,7840441,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва проезд Сумской д.25 кор.1,Москва,проезд Сумской д.25 кор.1,проезд,Сумской ,д.25 кор.1,7840468,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва проезд Сумской д.25 кор.2,Москва,проезд Сумской д.25 кор.2,проезд,Сумской ,д.25 кор.2,7840478,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва проезд Сумской д.27,Москва,проезд Сумской д.27,проезд,Сумской ,д.27,7840490,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва проезд Сумской д.29,Москва,проезд Сумской д.29,проезд,Сумской ,д.29,7840504,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва проезд Сумской д.3,Москва,проезд Сумской д.3,проезд,Сумской ,д.3,7839673,муниципальный округ Чертаново Северное,2005 +2281121,г Москва проезд Сумской д.3 кор.1,Москва,проезд Сумской д.3 кор.1,проезд,Сумской ,д.3 кор.1,7839700,муниципальный округ Чертаново Северное,1970 +2281121,г Москва проезд Сумской д.3 кор.2,Москва,проезд Сумской д.3 кор.2,проезд,Сумской ,д.3 кор.2,7839719,муниципальный округ Чертаново Северное,1970 +2281121,г Москва проезд Сумской д.31 кор.1,Москва,проезд Сумской д.31 кор.1,проезд,Сумской ,д.31 кор.1,7840530,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва проезд Сумской д.31 кор.2,Москва,проезд Сумской д.31 кор.2,проезд,Сумской ,д.31 кор.2,7840538,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва проезд Сумской д.4 кор.1,Москва,проезд Сумской д.4 кор.1,проезд,Сумской ,д.4 кор.1,7837327,муниципальный округ Чертаново Северное,1973 +2281121,г Москва проезд Сумской д.4 кор.4,Москва,проезд Сумской д.4 кор.4,проезд,Сумской ,д.4 кор.4,7837095,муниципальный округ Чертаново Северное,1973 +2281121,г Москва проезд Сумской д.5 кор.2,Москва,проезд Сумской д.5 кор.2,проезд,Сумской ,д.5 кор.2,7839731,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва проезд Сумской д.5 кор.3,Москва,проезд Сумской д.5 кор.3,проезд,Сумской ,д.5 кор.3,7839773,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва проезд Сумской д.6 кор.1,Москва,проезд Сумской д.6 кор.1,проезд,Сумской ,д.6 кор.1,7837338,муниципальный округ Чертаново Северное,1974 +2281121,г Москва проезд Сумской д.7 кор.1,Москва,проезд Сумской д.7 кор.1,проезд,Сумской ,д.7 кор.1,7839797,муниципальный округ Чертаново Северное,н.д. +2281121,г Москва проезд Сумской д.8 кор.1,Москва,проезд Сумской д.8 кор.1,проезд,Сумской ,д.8 кор.1,7839293,муниципальный округ Чертаново Северное,1972 +2281121,г Москва проезд Сумской д.9,Москва,проезд Сумской д.9,проезд,Сумской ,д.9,8204467,муниципальный округ Чертаново Северное,н.д. +2281121,г Москва ул Кировоградская д.12,Москва,ул Кировоградская д.12,ул,Кировоградская ,д.12,7840318,муниципальный округ Чертаново Северное,1070 +2281121,г Москва ул Кировоградская д.2,Москва,ул Кировоградская д.2,ул,Кировоградская ,д.2,7805401,муниципальный округ Чертаново Северное,1990 +2281121,г Москва ул Кировоградская д.4 кор.1,Москва,ул Кировоградская д.4 кор.1,ул,Кировоградская ,д.4 кор.1,7835124,муниципальный округ Чертаново Северное,1973 +2281121,г Москва ул Кировоградская д.4 кор.2,Москва,ул Кировоградская д.4 кор.2,ул,Кировоградская ,д.4 кор.2,7835154,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва ул Кировоградская д.4 кор.3,Москва,ул Кировоградская д.4 кор.3,ул,Кировоградская ,д.4 кор.3,7839581,муниципальный округ Чертаново Северное,1963 +2281121,г Москва ул Кировоградская д.4 кор.4,Москва,ул Кировоградская д.4 кор.4,ул,Кировоградская ,д.4 кор.4,7839616,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва ул Кировоградская д.5,Москва,ул Кировоградская д.5,ул,Кировоградская ,д.5,7928313,муниципальный округ Чертаново Северное,1987 +2281121,г Москва ул Кировоградская д.7,Москва,ул Кировоградская д.7,ул,Кировоградская ,д.7,7840595,муниципальный округ Чертаново Северное,1987 +2281121,г Москва ул Кировоградская д.8 кор.1,Москва,ул Кировоградская д.8 кор.1,ул,Кировоградская ,д.8 кор.1,7839633,муниципальный округ Чертаново Северное,1983 +2281121,г Москва ул Кировоградская д.8 кор.2,Москва,ул Кировоградская д.8 кор.2,ул,Кировоградская ,д.8 кор.2,7839655,муниципальный округ Чертаново Северное,н.д. +2281121,г Москва ул Кировоградская д.8 кор.3,Москва,ул Кировоградская д.8 кор.3,ул,Кировоградская ,д.8 кор.3,7840285,муниципальный округ Чертаново Северное,1995 +2281121,г Москва ул Кировоградская д.8 кор.4,Москва,ул Кировоградская д.8 кор.4,ул,Кировоградская ,д.8 кор.4,7840302,муниципальный округ Чертаново Северное,1994 +2281121,г Москва ул Кировоградская д.9 кор.2,Москва,ул Кировоградская д.9 кор.2,ул,Кировоградская ,д.9 кор.2,7840587,муниципальный округ Чертаново Северное,1989 +2281121,г Москва ул Сумская д.12 кор.2,Москва,ул Сумская д.12 кор.2,ул,Сумская ,д.12 кор.2,7835109,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва ул Сумская д.12 кор.3,Москва,ул Сумская д.12 кор.3,ул,Сумская ,д.12 кор.3,8158452,муниципальный округ Чертаново Северное,н.д. +2281121,г Москва ул Сумская д.12/17,Москва,ул Сумская д.12/17,ул,Сумская ,д.12/17,7801935,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва ул Сумская д.2 кор.12,Москва,ул Сумская д.2 кор.12,ул,Сумская ,д.2 кор.12,7834662,муниципальный округ Чертаново Северное,1970 +2281121,г Москва ул Сумская д.6 кор.1,Москва,ул Сумская д.6 кор.1,ул,Сумская ,д.6 кор.1,7834674,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва ул Сумская д.6 кор.2,Москва,ул Сумская д.6 кор.2,ул,Сумская ,д.6 кор.2,7866468,муниципальный округ Чертаново Северное,н.д. +2281121,г Москва ул Сумская д.6 кор.4,Москва,ул Сумская д.6 кор.4,ул,Сумская ,д.6 кор.4,8204368,муниципальный округ Чертаново Северное,н.д. +2281121,г Москва ул Сумская д.6 кор.5,Москва,ул Сумская д.6 кор.5,ул,Сумская ,д.6 кор.5,7840178,муниципальный округ Чертаново Северное,1963 +2281121,г Москва ул Сумская д.8 кор.1,Москва,ул Сумская д.8 кор.1,ул,Сумская ,д.8 кор.1,7834691,муниципальный округ Чертаново Северное,1971 +2281121,г Москва ул Сумская д.8 кор.2,Москва,ул Сумская д.8 кор.2,ул,Сумская ,д.8 кор.2,7834700,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва ул Сумская д.8 кор.3,Москва,ул Сумская д.8 кор.3,ул,Сумская ,д.8 кор.3,7835105,муниципальный округ Чертаново Северное,1971 +2281121,г Москва ул Чертановская д.1 кор.1,Москва,ул Чертановская д.1 кор.1,ул,Чертановская ,д.1 кор.1,7834345,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва ул Чертановская д.1 кор.2,Москва,ул Чертановская д.1 кор.2,ул,Чертановская ,д.1 кор.2,7834364,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва ул Чертановская д.11 кор.1,Москва,ул Чертановская д.11 кор.1,ул,Чертановская ,д.11 кор.1,7834484,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва ул Чертановская д.13,Москва,ул Чертановская д.13,ул,Чертановская ,д.13,7834493,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва ул Чертановская д.14 кор.1,Москва,ул Чертановская д.14 кор.1,ул,Чертановская ,д.14 кор.1,7834562,муниципальный округ Чертаново Северное,1972 +2281121,г Москва ул Чертановская д.15,Москва,ул Чертановская д.15,ул,Чертановская ,д.15,7834502,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва ул Чертановская д.16 кор.1,Москва,ул Чертановская д.16 кор.1,ул,Чертановская ,д.16 кор.1,7834573,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва ул Чертановская д.16 кор.2,Москва,ул Чертановская д.16 кор.2,ул,Чертановская ,д.16 кор.2,7834588,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва ул Чертановская д.18,Москва,ул Чертановская д.18,ул,Чертановская ,д.18,7834596,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва ул Чертановская д.1А кор.1,Москва,ул Чертановская д.1А кор.1,ул,Чертановская ,д.1А кор.1,7631247,муниципальный округ Чертаново Северное,1976 +2281121,г Москва ул Чертановская д.1В кор.1,Москва,ул Чертановская д.1В кор.1,ул,Чертановская ,д.1В кор.1,7834514,муниципальный округ Чертаново Северное,1995 +2281121,г Москва ул Чертановская д.20 кор.1,Москва,ул Чертановская д.20 кор.1,ул,Чертановская ,д.20 кор.1,7834607,муниципальный округ Чертаново Северное,1970 +2281121,г Москва ул Чертановская д.20 кор.2,Москва,ул Чертановская д.20 кор.2,ул,Чертановская ,д.20 кор.2,7834618,муниципальный округ Чертаново Северное,1970 +2281121,г Москва ул Чертановская д.3 кор.1,Москва,ул Чертановская д.3 кор.1,ул,Чертановская ,д.3 кор.1,7834385,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва ул Чертановская д.3 кор.2,Москва,ул Чертановская д.3 кор.2,ул,Чертановская ,д.3 кор.2,7834429,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва ул Чертановская д.3 кор.3,Москва,ул Чертановская д.3 кор.3,ул,Чертановская ,д.3 кор.3,7834437,муниципальный округ Чертаново Северное,1968 +2281121,г Москва ул Чертановская д.4,Москва,ул Чертановская д.4,ул,Чертановская ,д.4,7834526,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва ул Чертановская д.5 кор.1,Москва,ул Чертановская д.5 кор.1,ул,Чертановская ,д.5 кор.1,7834448,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва ул Чертановская д.7 кор.1,Москва,ул Чертановская д.7 кор.1,ул,Чертановская ,д.7 кор.1,7834462,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва ул Чертановская д.7 кор.1А,Москва,ул Чертановская д.7 кор.1А,ул,Чертановская ,д.7 кор.1А,7834473,муниципальный округ Чертаново Северное,1981 +2281121,г Москва ул Чертановская д.8,Москва,ул Чертановская д.8,ул,Чертановская ,д.8,7834537,муниципальный округ Чертаново Северное,1971 +2281121,г Москва ул Чертановская д.8 кор.1,Москва,ул Чертановская д.8 кор.1,ул,Чертановская ,д.8 кор.1,7834549,муниципальный округ Чертаново Северное,1972 +2281121,г Москва ул Чертановская д.9 кор.4,Москва,ул Чертановская д.9 кор.4,ул,Чертановская ,д.9 кор.4,7834320,муниципальный округ Чертаново Северное,1996 +2281121,г Москва ш Варшавское д.114 кор.1,Москва,ш Варшавское д.114 кор.1,ш,Варшавское ,д.114 кор.1,7837000,муниципальный округ Чертаново Северное,1986 +2281121,г Москва ш Варшавское д.114 кор.2,Москва,ш Варшавское д.114 кор.2,ш,Варшавское ,д.114 кор.2,7837020,муниципальный округ Чертаново Северное,1987 +2281121,г Москва ш Варшавское д.114 кор.3,Москва,ш Варшавское д.114 кор.3,ш,Варшавское ,д.114 кор.3,7837046,муниципальный округ Чертаново Северное,1988 +2281121,г Москва ш Варшавское д.114 кор.4,Москва,ш Варшавское д.114 кор.4,ш,Варшавское ,д.114 кор.4,7837061,муниципальный округ Чертаново Северное,1988 +2281121,г Москва ш Варшавское д.122,Москва,ш Варшавское д.122,ш,Варшавское ,д.122,7759224,муниципальный округ Чертаново Северное,1987 +2281121,г Москва ш Варшавское д.124,Москва,ш Варшавское д.124,ш,Варшавское ,д.124,7840567,муниципальный округ Чертаново Северное,1987 +2281121,г Москва ш Варшавское д.126,Москва,ш Варшавское д.126,ш,Варшавское ,д.126,7840578,муниципальный округ Чертаново Северное,1987 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.1,Москва,ул Днепропетровская д.1,ул,Днепропетровская ,д.1,8361617,муниципальный округ Чертаново Центральное,1990 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.11,Москва,ул Днепропетровская д.11,ул,Днепропетровская ,д.11,7777683,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.13,Москва,ул Днепропетровская д.13,ул,Днепропетровская ,д.13,8344494,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.14,Москва,ул Днепропетровская д.14,ул,Днепропетровская ,д.14,7777691,муниципальный округ Чертаново Центральное,1993 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.15,Москва,ул Днепропетровская д.15,ул,Днепропетровская ,д.15,7777697,муниципальный округ Чертаново Центральное,1980 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.16 кор.1,Москва,ул Днепропетровская д.16 кор.1,ул,Днепропетровская ,д.16 кор.1,7777701,муниципальный округ Чертаново Центральное,1981 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.16 кор.2,Москва,ул Днепропетровская д.16 кор.2,ул,Днепропетровская ,д.16 кор.2,7777707,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.16 кор.3,Москва,ул Днепропетровская д.16 кор.3,ул,Днепропетровская ,д.16 кор.3,7777712,муниципальный округ Чертаново Центральное,1981 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.16 кор.4,Москва,ул Днепропетровская д.16 кор.4,ул,Днепропетровская ,д.16 кор.4,7777726,муниципальный округ Чертаново Центральное,1981 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.16 кор.5,Москва,ул Днепропетровская д.16 кор.5,ул,Днепропетровская ,д.16 кор.5,7777764,муниципальный округ Чертаново Центральное,1980 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.16 кор.8,Москва,ул Днепропетровская д.16 кор.8,ул,Днепропетровская ,д.16 кор.8,7777779,муниципальный округ Чертаново Центральное,1995 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.17,Москва,ул Днепропетровская д.17,ул,Днепропетровская ,д.17,7777787,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.19 кор.1,Москва,ул Днепропетровская д.19 кор.1,ул,Днепропетровская ,д.19 кор.1,7777794,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.19 кор.2,Москва,ул Днепропетровская д.19 кор.2,ул,Днепропетровская ,д.19 кор.2,7777809,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.23 кор.2,Москва,ул Днепропетровская д.23 кор.2,ул,Днепропетровская ,д.23 кор.2,8344481,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.23 кор.3,Москва,ул Днепропетровская д.23 кор.3,ул,Днепропетровская ,д.23 кор.3,8344608,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.25,Москва,ул Днепропетровская д.25,ул,Днепропетровская ,д.25,7777852,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.25 кор.1,Москва,ул Днепропетровская д.25 кор.1,ул,Днепропетровская ,д.25 кор.1,7812889,муниципальный округ Чертаново Центральное,2009 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.25 кор.2,Москва,ул Днепропетровская д.25 кор.2,ул,Днепропетровская ,д.25 кор.2,7777861,муниципальный округ Чертаново Центральное,1996 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.29,Москва,ул Днепропетровская д.29,ул,Днепропетровская ,д.29,7777944,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.3 кор.1,Москва,ул Днепропетровская д.3 кор.1,ул,Днепропетровская ,д.3 кор.1,7776963,муниципальный округ Чертаново Центральное,1970 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.3 кор.2,Москва,ул Днепропетровская д.3 кор.2,ул,Днепропетровская ,д.3 кор.2,7776996,муниципальный округ Чертаново Центральное,1971 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.3 кор.3,Москва,ул Днепропетровская д.3 кор.3,ул,Днепропетровская ,д.3 кор.3,7777004,муниципальный округ Чертаново Центральное,1970 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.3 кор.4,Москва,ул Днепропетровская д.3 кор.4,ул,Днепропетровская ,д.3 кор.4,7777019,муниципальный округ Чертаново Центральное,1970 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.3 кор.5,Москва,ул Днепропетровская д.3 кор.5,ул,Днепропетровская ,д.3 кор.5,7777024,муниципальный округ Чертаново Центральное,1996 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.31,Москва,ул Днепропетровская д.31,ул,Днепропетровская ,д.31,7778553,муниципальный округ Чертаново Центральное,1970 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.35 кор.1,Москва,ул Днепропетровская д.35 кор.1,ул,Днепропетровская ,д.35 кор.1,7777955,муниципальный округ Чертаново Центральное,1975 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.35 кор.2,Москва,ул Днепропетровская д.35 кор.2,ул,Днепропетровская ,д.35 кор.2,7777968,муниципальный округ Чертаново Центральное,1975 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.37 кор.1,Москва,ул Днепропетровская д.37 кор.1,ул,Днепропетровская ,д.37 кор.1,7118353,муниципальный округ Чертаново Центральное,1975 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.37 кор.2,Москва,ул Днепропетровская д.37 кор.2,ул,Днепропетровская ,д.37 кор.2,7118354,муниципальный округ Чертаново Центральное,1975 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.5 кор.1,Москва,ул Днепропетровская д.5 кор.1,ул,Днепропетровская ,д.5 кор.1,7777036,муниципальный округ Чертаново Центральное,1975 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.5 кор.2,Москва,ул Днепропетровская д.5 кор.2,ул,Днепропетровская ,д.5 кор.2,7777127,муниципальный округ Чертаново Центральное,1969 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.5 кор.3,Москва,ул Днепропетровская д.5 кор.3,ул,Днепропетровская ,д.5 кор.3,7777137,муниципальный округ Чертаново Центральное,1971 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.5 кор.4,Москва,ул Днепропетровская д.5 кор.4,ул,Днепропетровская ,д.5 кор.4,7777174,муниципальный округ Чертаново Центральное,1970 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.5 кор.5,Москва,ул Днепропетровская д.5 кор.5,ул,Днепропетровская ,д.5 кор.5,7777185,муниципальный округ Чертаново Центральное,1970 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.7 кор.1,Москва,ул Днепропетровская д.7 кор.1,ул,Днепропетровская ,д.7 кор.1,7777258,муниципальный округ Чертаново Центральное,1970 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.7 кор.2,Москва,ул Днепропетровская д.7 кор.2,ул,Днепропетровская ,д.7 кор.2,7777266,муниципальный округ Чертаново Центральное,1970 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.9/22,Москва,ул Днепропетровская д.9/22,ул,Днепропетровская ,д.9/22,8344443,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Кировоградская д.16 кор.1,Москва,ул Кировоградская д.16 кор.1,ул,Кировоградская ,д.16 кор.1,8361882,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Кировоградская д.16 кор.2,Москва,ул Кировоградская д.16 кор.2,ул,Кировоградская ,д.16 кор.2,7776832,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Кировоградская д.17 кор.1,Москва,ул Кировоградская д.17 кор.1,ул,Кировоградская ,д.17 кор.1,7777596,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Кировоградская д.17 кор.2,Москва,ул Кировоградская д.17 кор.2,ул,Кировоградская ,д.17 кор.2,7777602,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Кировоградская д.18 кор.1,Москва,ул Кировоградская д.18 кор.1,ул,Кировоградская ,д.18 кор.1,7776897,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Кировоградская д.18 кор.2,Москва,ул Кировоградская д.18 кор.2,ул,Кировоградская ,д.18 кор.2,7776907,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Кировоградская д.19 кор.1,Москва,ул Кировоградская д.19 кор.1,ул,Кировоградская ,д.19 кор.1,8361519,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Кировоградская д.19 кор.2,Москва,ул Кировоградская д.19 кор.2,ул,Кировоградская ,д.19 кор.2,7777616,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Кировоградская д.20 кор.1,Москва,ул Кировоградская д.20 кор.1,ул,Кировоградская ,д.20 кор.1,8344546,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Кировоградская д.20 кор.2,Москва,ул Кировоградская д.20 кор.2,ул,Кировоградская ,д.20 кор.2,7776921,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Кировоградская д.20 кор.3,Москва,ул Кировоградская д.20 кор.3,ул,Кировоградская ,д.20 кор.3,7776934,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Кировоградская д.22,Москва,ул Кировоградская д.22,ул,Кировоградская ,д.22,7776942,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Кировоградская д.22 кор.2,Москва,ул Кировоградская д.22 кор.2,ул,Кировоградская ,д.22 кор.2,8362062,муниципальный округ Чертаново Центральное,2015 +2281122,г Москва ул Кировоградская д.24,Москва,ул Кировоградская д.24,ул,Кировоградская ,д.24,8362039,муниципальный округ Чертаново Центральное,2007 +2281122,г Москва ул Кировоградская д.24 кор.1,Москва,ул Кировоградская д.24 кор.1,ул,Кировоградская ,д.24 кор.1,8332952,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Кировоградская д.24 кор.2,Москва,ул Кировоградская д.24 кор.2,ул,Кировоградская ,д.24 кор.2,7776953,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Кировоградская д.24 кор.3,Москва,ул Кировоградская д.24 кор.3,ул,Кировоградская ,д.24 кор.3,8037635,муниципальный округ Чертаново Центральное,1970 +2281122,г Москва ул Кировоградская д.24 кор.4,Москва,ул Кировоградская д.24 кор.4,ул,Кировоградская ,д.24 кор.4,8434302,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Кировоградская д.28 кор.1,Москва,ул Кировоградская д.28 кор.1,ул,Кировоградская ,д.28 кор.1,7777517,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Кировоградская д.28 кор.2,Москва,ул Кировоградская д.28 кор.2,ул,Кировоградская ,д.28 кор.2,7777528,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Кировоградская д.28 кор.3,Москва,ул Кировоградская д.28 кор.3,ул,Кировоградская ,д.28 кор.3,7777537,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Кировоградская д.30,Москва,ул Кировоградская д.30,ул,Кировоградская ,д.30,8361635,муниципальный округ Чертаново Центральное,1992 +2281122,г Москва ул Кировоградская д.32 кор.1,Москва,ул Кировоградская д.32 кор.1,ул,Кировоградская ,д.32 кор.1,7777566,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Кировоградская д.32 кор.2,Москва,ул Кировоградская д.32 кор.2,ул,Кировоградская ,д.32 кор.2,7777581,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Кировоградская д.32 кор.3,Москва,ул Кировоградская д.32 кор.3,ул,Кировоградская ,д.32 кор.3,7777586,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.1 кор.1,Москва,ул Красного Маяка д.1 кор.1,ул,Красного Маяка ,д.1 кор.1,7777348,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.1 кор.2,Москва,ул Красного Маяка д.1 кор.2,ул,Красного Маяка ,д.1 кор.2,7777356,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.1 кор.3,Москва,ул Красного Маяка д.1 кор.3,ул,Красного Маяка ,д.1 кор.3,7777385,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.10,Москва,ул Красного Маяка д.10,ул,Красного Маяка ,д.10,7777335,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.11 кор.1,Москва,ул Красного Маяка д.11 кор.1,ул,Красного Маяка ,д.11 кор.1,7778144,муниципальный округ Чертаново Центральное,1970 +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.11 кор.2,Москва,ул Красного Маяка д.11 кор.2,ул,Красного Маяка ,д.11 кор.2,7778155,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.11 кор.3,Москва,ул Красного Маяка д.11 кор.3,ул,Красного Маяка ,д.11 кор.3,7778165,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.11 кор.4,Москва,ул Красного Маяка д.11 кор.4,ул,Красного Маяка ,д.11 кор.4,7778175,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.11 кор.5,Москва,ул Красного Маяка д.11 кор.5,ул,Красного Маяка ,д.11 кор.5,7778182,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.13 кор.2,Москва,ул Красного Маяка д.13 кор.2,ул,Красного Маяка ,д.13 кор.2,7778241,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.13 кор.3,Москва,ул Красного Маяка д.13 кор.3,ул,Красного Маяка ,д.13 кор.3,7778257,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.13 кор.4,Москва,ул Красного Маяка д.13 кор.4,ул,Красного Маяка ,д.13 кор.4,8332977,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.13 кор.5,Москва,ул Красного Маяка д.13 кор.5,ул,Красного Маяка ,д.13 кор.5,7778539,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.13а кор.1,Москва,ул Красного Маяка д.13а кор.1,ул,Красного Маяка ,д.13а кор.1,7778268,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.13а кор.2,Москва,ул Красного Маяка д.13а кор.2,ул,Красного Маяка ,д.13а кор.2,7778276,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.13а кор.3,Москва,ул Красного Маяка д.13а кор.3,ул,Красного Маяка ,д.13а кор.3,7778290,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.13а кор.4,Москва,ул Красного Маяка д.13а кор.4,ул,Красного Маяка ,д.13а кор.4,7778301,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.13А кор.5,Москва,ул Красного Маяка д.13А кор.5,ул,Красного Маяка ,д.13А кор.5,8361743,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.13а кор.6,Москва,ул Красного Маяка д.13а кор.6,ул,Красного Маяка ,д.13а кор.6,7778310,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.13а кор.7,Москва,ул Красного Маяка д.13а кор.7,ул,Красного Маяка ,д.13а кор.7,7778323,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.15,Москва,ул Красного Маяка д.15,ул,Красного Маяка ,д.15,8455861,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.15 кор.1,Москва,ул Красного Маяка д.15 кор.1,ул,Красного Маяка ,д.15 кор.1,7778361,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.15 кор.2,Москва,ул Красного Маяка д.15 кор.2,ул,Красного Маяка ,д.15 кор.2,7778368,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.15 кор.3,Москва,ул Красного Маяка д.15 кор.3,ул,Красного Маяка ,д.15 кор.3,7778380,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.15 кор.4,Москва,ул Красного Маяка д.15 кор.4,ул,Красного Маяка ,д.15 кор.4,7778395,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.15 кор.5,Москва,ул Красного Маяка д.15 кор.5,ул,Красного Маяка ,д.15 кор.5,7778407,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.16Б,Москва,ул Красного Маяка д.16Б,ул,Красного Маяка ,д.16Б,7778428,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.17 кор.1,Москва,ул Красного Маяка д.17 кор.1,ул,Красного Маяка ,д.17 кор.1,7778438,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.17 кор.2,Москва,ул Красного Маяка д.17 кор.2,ул,Красного Маяка ,д.17 кор.2,7778453,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.18 кор.1,Москва,ул Красного Маяка д.18 кор.1,ул,Красного Маяка ,д.18 кор.1,7778094,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.18 кор.2,Москва,ул Красного Маяка д.18 кор.2,ул,Красного Маяка ,д.18 кор.2,7778100,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.19 кор.1,Москва,ул Красного Маяка д.19 кор.1,ул,Красного Маяка ,д.19 кор.1,7778527,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.19 кор.2,Москва,ул Красного Маяка д.19 кор.2,ул,Красного Маяка ,д.19 кор.2,7778503,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.19 кор.3,Москва,ул Красного Маяка д.19 кор.3,ул,Красного Маяка ,д.19 кор.3,7778491,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.2,Москва,ул Красного Маяка д.2,ул,Красного Маяка ,д.2,7777279,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.20 кор.1,Москва,ул Красного Маяка д.20 кор.1,ул,Красного Маяка ,д.20 кор.1,7778103,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.20 кор.2,Москва,ул Красного Маяка д.20 кор.2,ул,Красного Маяка ,д.20 кор.2,7778108,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.22 кор.1,Москва,ул Красного Маяка д.22 кор.1,ул,Красного Маяка ,д.22 кор.1,7573044,муниципальный округ Чертаново Центральное,2011 +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.22 кор.2,Москва,ул Красного Маяка д.22 кор.2,ул,Красного Маяка ,д.22 кор.2,7573050,муниципальный округ Чертаново Центральное,2011 +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.22 кор.3,Москва,ул Красного Маяка д.22 кор.3,ул,Красного Маяка ,д.22 кор.3,7573055,муниципальный округ Чертаново Центральное,2011 +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.26 кор.1,Москва,ул Красного Маяка д.26 кор.1,ул,Красного Маяка ,д.26 кор.1,7778568,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.26 кор.2,Москва,ул Красного Маяка д.26 кор.2,ул,Красного Маяка ,д.26 кор.2,7778585,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.26 кор.3,Москва,ул Красного Маяка д.26 кор.3,ул,Красного Маяка ,д.26 кор.3,7778594,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.26 кор.4,Москва,ул Красного Маяка д.26 кор.4,ул,Красного Маяка ,д.26 кор.4,7778608,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.3,Москва,ул Красного Маяка д.3,ул,Красного Маяка ,д.3,7777392,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.4 кор.1,Москва,ул Красного Маяка д.4 кор.1,ул,Красного Маяка ,д.4 кор.1,7777289,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.4 кор.2,Москва,ул Красного Маяка д.4 кор.2,ул,Красного Маяка ,д.4 кор.2,8361594,муниципальный округ Чертаново Центральное,1970 +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.4 кор.3,Москва,ул Красного Маяка д.4 кор.3,ул,Красного Маяка ,д.4 кор.3,7777299,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.5 кор.1,Москва,ул Красного Маяка д.5 кор.1,ул,Красного Маяка ,д.5 кор.1,7777399,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.5 кор.2,Москва,ул Красного Маяка д.5 кор.2,ул,Красного Маяка ,д.5 кор.2,7777412,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.6,Москва,ул Красного Маяка д.6,ул,Красного Маяка ,д.6,7777317,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.7 кор.1,Москва,ул Красного Маяка д.7 кор.1,ул,Красного Маяка ,д.7 кор.1,7778120,муниципальный округ Чертаново Центральное,1972 +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.7 кор.2,Москва,ул Красного Маяка д.7 кор.2,ул,Красного Маяка ,д.7 кор.2,7778128,муниципальный округ Чертаново Центральное,1972 +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.8 кор.1,Москва,ул Красного Маяка д.8 кор.1,ул,Красного Маяка ,д.8 кор.1,7777324,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.8 кор.2,Москва,ул Красного Маяка д.8 кор.2,ул,Красного Маяка ,д.8 кор.2,8361549,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.9,Москва,ул Красного Маяка д.9,ул,Красного Маяка ,д.9,7778138,муниципальный округ Чертаново Центральное,1970 +2281122,г Москва ул Чертановская д.21 кор.1,Москва,ул Чертановская д.21 кор.1,ул,Чертановская ,д.21 кор.1,7776226,муниципальный округ Чертаново Центральное,1969 +2281122,г Москва ул Чертановская д.21 кор.2,Москва,ул Чертановская д.21 кор.2,ул,Чертановская ,д.21 кор.2,7776475,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.21 кор.3,Москва,ул Чертановская д.21 кор.3,ул,Чертановская ,д.21 кор.3,7776484,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.23 кор.1,Москва,ул Чертановская д.23 кор.1,ул,Чертановская ,д.23 кор.1,7776742,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.23 кор.2,Москва,ул Чертановская д.23 кор.2,ул,Чертановская ,д.23 кор.2,7776770,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.23 кор.3,Москва,ул Чертановская д.23 кор.3,ул,Чертановская ,д.23 кор.3,7776790,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.24 кор.1,Москва,ул Чертановская д.24 кор.1,ул,Чертановская ,д.24 кор.1,7759233,муниципальный округ Чертаново Центральное,1970 +2281122,г Москва ул Чертановская д.24 кор.2,Москва,ул Чертановская д.24 кор.2,ул,Чертановская ,д.24 кор.2,7777993,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.24 кор.3,Москва,ул Чертановская д.24 кор.3,ул,Чертановская ,д.24 кор.3,7778001,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.25 кор.1,Москва,ул Чертановская д.25 кор.1,ул,Чертановская ,д.25 кор.1,7776804,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.27 кор.1,Москва,ул Чертановская д.27 кор.1,ул,Чертановская ,д.27 кор.1,7776815,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.28 кор.1,Москва,ул Чертановская д.28 кор.1,ул,Чертановская ,д.28 кор.1,7778018,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.29 кор.1,Москва,ул Чертановская д.29 кор.1,ул,Чертановская ,д.29 кор.1,7776823,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.29 кор.2,Москва,ул Чертановская д.29 кор.2,ул,Чертановская ,д.29 кор.2,8361575,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.30 кор.1,Москва,ул Чертановская д.30 кор.1,ул,Чертановская ,д.30 кор.1,8361711,муниципальный округ Чертаново Центральное,1971 +2281122,г Москва ул Чертановская д.30 кор.2,Москва,ул Чертановская д.30 кор.2,ул,Чертановская ,д.30 кор.2,7778028,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.30 кор.3,Москва,ул Чертановская д.30 кор.3,ул,Чертановская ,д.30 кор.3,7778039,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.30 кор.4,Москва,ул Чертановская д.30 кор.4,ул,Чертановская ,д.30 кор.4,7778055,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.31 кор.1,Москва,ул Чертановская д.31 кор.1,ул,Чертановская ,д.31 кор.1,8332968,муниципальный округ Чертаново Центральное,1970 +2281122,г Москва ул Чертановская д.31 кор.2,Москва,ул Чертановская д.31 кор.2,ул,Чертановская ,д.31 кор.2,8361922,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.32 кор.1,Москва,ул Чертановская д.32 кор.1,ул,Чертановская ,д.32 кор.1,7778064,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.33 кор.1,Москва,ул Чертановская д.33 кор.1,ул,Чертановская ,д.33 кор.1,8344597,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.33 кор.2,Москва,ул Чертановская д.33 кор.2,ул,Чертановская ,д.33 кор.2,8332971,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.34 кор.1,Москва,ул Чертановская д.34 кор.1,ул,Чертановская ,д.34 кор.1,8123068,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.36,Москва,ул Чертановская д.36,ул,Чертановская ,д.36,7778073,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.37,Москва,ул Чертановская д.37,ул,Чертановская ,д.37,7777442,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.38 кор.1,Москва,ул Чертановская д.38 кор.1,ул,Чертановская ,д.38 кор.1,8366497,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.39 кор.1,Москва,ул Чертановская д.39 кор.1,ул,Чертановская ,д.39 кор.1,7777452,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.39 кор.2,Москва,ул Чертановская д.39 кор.2,ул,Чертановская ,д.39 кор.2,8361492,муниципальный округ Чертаново Центральное,1970 +2281122,г Москва ул Чертановская д.41 кор.2,Москва,ул Чертановская д.41 кор.2,ул,Чертановская ,д.41 кор.2,7777463,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.41 кор.3,Москва,ул Чертановская д.41 кор.3,ул,Чертановская ,д.41 кор.3,7777473,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.42 кор.1,Москва,ул Чертановская д.42 кор.1,ул,Чертановская ,д.42 кор.1,7778513,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.42 кор.2,Москва,ул Чертановская д.42 кор.2,ул,Чертановская ,д.42 кор.2,7778191,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.43 кор.1,Москва,ул Чертановская д.43 кор.1,ул,Чертановская ,д.43 кор.1,8344539,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.44,Москва,ул Чертановская д.44,ул,Чертановская ,д.44,7778208,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.45 кор.1,Москва,ул Чертановская д.45 кор.1,ул,Чертановская ,д.45 кор.1,7777485,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.45 кор.2,Москва,ул Чертановская д.45 кор.2,ул,Чертановская ,д.45 кор.2,7777500,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.46,Москва,ул Чертановская д.46,ул,Чертановская ,д.46,7778215,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.48 кор.1,Москва,ул Чертановская д.48 кор.1,ул,Чертановская ,д.48 кор.1,8257362,муниципальный округ Чертаново Центральное,1973 +2281122,г Москва ул Чертановская д.48 кор.2,Москва,ул Чертановская д.48 кор.2,ул,Чертановская ,д.48 кор.2,7778229,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.48 кор.3,Москва,ул Чертановская д.48 кор.3,ул,Чертановская ,д.48 кор.3,8412288,муниципальный округ Чертаново Центральное,2007 +2281122,г Москва ш Варшавское д.142 кор.1,Москва,ш Варшавское д.142 кор.1,ш,Варшавское ,д.142 кор.1,7777671,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ш Варшавское д.142 кор.2,Москва,ш Варшавское д.142 кор.2,ш,Варшавское ,д.142 кор.2,7632173,муниципальный округ Чертаново Центральное,1982 +2281122,г Москва ш Варшавское д.144 кор.1,Москва,ш Варшавское д.144 кор.1,ш,Варшавское ,д.144 кор.1,7777678,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ш Варшавское д.144 кор.2,Москва,ш Варшавское д.144 кор.2,ш,Варшавское ,д.144 кор.2,8247656,муниципальный округ Чертаново Центральное,1981 +2281123,г Москва проезд Дорожный 3-й д.1,Москва,проезд Дорожный 3-й д.1,проезд,Дорожный 3-й ,д.1,7958624,муниципальный округ Чертаново Южное,1983 +2281123,г Москва проезд Дорожный 3-й д.10 кор.1,Москва,проезд Дорожный 3-й д.10 кор.1,проезд,Дорожный 3-й ,д.10 кор.1,7958637,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва проезд Дорожный 3-й д.10 кор.2,Москва,проезд Дорожный 3-й д.10 кор.2,проезд,Дорожный 3-й ,д.10 кор.2,7958638,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва проезд Дорожный 3-й д.4 кор.1,Москва,проезд Дорожный 3-й д.4 кор.1,проезд,Дорожный 3-й ,д.4 кор.1,7958626,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва проезд Дорожный 3-й д.4 кор.2,Москва,проезд Дорожный 3-й д.4 кор.2,проезд,Дорожный 3-й ,д.4 кор.2,7958627,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва проезд Дорожный 3-й д.5 кор.1,Москва,проезд Дорожный 3-й д.5 кор.1,проезд,Дорожный 3-й ,д.5 кор.1,7698654,муниципальный округ Чертаново Южное,н.д. +2281123,г Москва проезд Дорожный 3-й д.6 кор.1,Москва,проезд Дорожный 3-й д.6 кор.1,проезд,Дорожный 3-й ,д.6 кор.1,7958628,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва проезд Дорожный 3-й д.6 кор.2,Москва,проезд Дорожный 3-й д.6 кор.2,проезд,Дорожный 3-й ,д.6 кор.2,7958631,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва проезд Дорожный 3-й д.7 кор.1,Москва,проезд Дорожный 3-й д.7 кор.1,проезд,Дорожный 3-й ,д.7 кор.1,7958632,муниципальный округ Чертаново Южное,1973 +2281123,г Москва проезд Дорожный 3-й д.8 кор.1,Москва,проезд Дорожный 3-й д.8 кор.1,проезд,Дорожный 3-й ,д.8 кор.1,7958633,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва проезд Дорожный 3-й д.8 кор.2,Москва,проезд Дорожный 3-й д.8 кор.2,проезд,Дорожный 3-й ,д.8 кор.2,7958634,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва проезд Кировоградский д.3 кор.1,Москва,проезд Кировоградский д.3 кор.1,проезд,Кировоградский ,д.3 кор.1,7963259,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва проезд Кировоградский д.3 кор.2,Москва,проезд Кировоградский д.3 кор.2,проезд,Кировоградский ,д.3 кор.2,7963261,муниципальный округ Чертаново Южное,1990 +2281123,г Москва проезд Россошанский д.2 кор.1,Москва,проезд Россошанский д.2 кор.1,проезд,Россошанский ,д.2 кор.1,7963328,муниципальный округ Чертаново Южное,1975 +2281123,г Москва проезд Россошанский д.2 кор.2,Москва,проезд Россошанский д.2 кор.2,проезд,Россошанский ,д.2 кор.2,7963331,муниципальный округ Чертаново Южное,1975 +2281123,г Москва проезд Россошанский д.2 кор.3,Москва,проезд Россошанский д.2 кор.3,проезд,Россошанский ,д.2 кор.3,7963341,муниципальный округ Чертаново Южное,1980 +2281123,г Москва проезд Россошанский д.4 кор.1,Москва,проезд Россошанский д.4 кор.1,проезд,Россошанский ,д.4 кор.1,7963345,муниципальный округ Чертаново Южное,1975 +2281123,г Москва проезд Россошанский д.4 кор.2,Москва,проезд Россошанский д.4 кор.2,проезд,Россошанский ,д.4 кор.2,7963350,муниципальный округ Чертаново Южное,1975 +2281123,г Москва проезд Россошанский д.4 кор.2,Москва,проезд Россошанский д.4 кор.2,проезд,Россошанский ,д.4 кор.2,7963349,муниципальный округ Чертаново Южное,н.д. +2281123,г Москва проезд Россошанский д.4 кор.3,Москва,проезд Россошанский д.4 кор.3,проезд,Россошанский ,д.4 кор.3,7963360,муниципальный округ Чертаново Южное,1976 +2281123,г Москва проезд Россошанский д.5 кор.1,Москва,проезд Россошанский д.5 кор.1,проезд,Россошанский ,д.5 кор.1,7963365,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва проезд Россошанский д.8 кор.1,Москва,проезд Россошанский д.8 кор.1,проезд,Россошанский ,д.8 кор.1,7963374,муниципальный округ Чертаново Южное,1976 +2281123,г Москва проезд Россошанский д.8 кор.2,Москва,проезд Россошанский д.8 кор.2,проезд,Россошанский ,д.8 кор.2,7963376,муниципальный округ Чертаново Южное,1976 +2281123,г Москва проезд Россошанский д.8 кор.2,Москва,проезд Россошанский д.8 кор.2,проезд,Россошанский ,д.8 кор.2,7963375,муниципальный округ Чертаново Южное,н.д. +2281123,г Москва ул Академика Янгеля д.14 кор.1,Москва,ул Академика Янгеля д.14 кор.1,ул,Академика Янгеля ,д.14 кор.1,7756019,муниципальный округ Чертаново Южное,1978 +2281123,г Москва ул Академика Янгеля д.14 кор.10,Москва,ул Академика Янгеля д.14 кор.10,ул,Академика Янгеля ,д.14 кор.10,7756105,муниципальный округ Чертаново Южное,1978 +2281123,г Москва ул Академика Янгеля д.14 кор.2,Москва,ул Академика Янгеля д.14 кор.2,ул,Академика Янгеля ,д.14 кор.2,7756027,муниципальный округ Чертаново Южное,1978 +2281123,г Москва ул Академика Янгеля д.14 кор.3,Москва,ул Академика Янгеля д.14 кор.3,ул,Академика Янгеля ,д.14 кор.3,7756034,муниципальный округ Чертаново Южное,1978 +2281123,г Москва ул Академика Янгеля д.14 кор.4,Москва,ул Академика Янгеля д.14 кор.4,ул,Академика Янгеля ,д.14 кор.4,7756047,муниципальный округ Чертаново Южное,1978 +2281123,г Москва ул Академика Янгеля д.14 кор.5,Москва,ул Академика Янгеля д.14 кор.5,ул,Академика Янгеля ,д.14 кор.5,7756055,муниципальный округ Чертаново Южное,1979 +2281123,г Москва ул Академика Янгеля д.14 кор.8,Москва,ул Академика Янгеля д.14 кор.8,ул,Академика Янгеля ,д.14 кор.8,7756076,муниципальный округ Чертаново Южное,1978 +2281123,г Москва ул Академика Янгеля д.14 кор.9,Москва,ул Академика Янгеля д.14 кор.9,ул,Академика Янгеля ,д.14 кор.9,7756096,муниципальный округ Чертаново Южное,1978 +2281123,г Москва ул Академика Янгеля д.3,Москва,ул Академика Янгеля д.3,ул,Академика Янгеля ,д.3,7755685,муниципальный округ Чертаново Южное,1995 +2281123,г Москва ул Академика Янгеля д.3 кор.1,Москва,ул Академика Янгеля д.3 кор.1,ул,Академика Янгеля ,д.3 кор.1,7755735,муниципальный округ Чертаново Южное,1994 +2281123,г Москва ул Академика Янгеля д.3 кор.2,Москва,ул Академика Янгеля д.3 кор.2,ул,Академика Янгеля ,д.3 кор.2,8113349,муниципальный округ Чертаново Южное,2010 +2281123,г Москва ул Академика Янгеля д.4,Москва,ул Академика Янгеля д.4,ул,Академика Янгеля ,д.4,7755970,муниципальный округ Чертаново Южное,1982 +2281123,г Москва ул Академика Янгеля д.6,Москва,ул Академика Янгеля д.6,ул,Академика Янгеля ,д.6,7755979,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Академика Янгеля д.6 кор.а,Москва,ул Академика Янгеля д.6 кор.а,ул,Академика Янгеля ,д.6 кор.а,7755994,муниципальный округ Чертаново Южное,1982 +2281123,г Москва ул Академика Янгеля д.8,Москва,ул Академика Янгеля д.8,ул,Академика Янгеля ,д.8,7756003,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Газопровод д.1 кор.1,Москва,ул Газопровод д.1 кор.1,ул,Газопровод ,д.1 кор.1,7961260,муниципальный округ Чертаново Южное,1964 +2281123,г Москва ул Газопровод д.1 кор.2,Москва,ул Газопровод д.1 кор.2,ул,Газопровод ,д.1 кор.2,7961268,муниципальный округ Чертаново Южное,1968 +2281123,г Москва ул Газопровод д.1 кор.3,Москва,ул Газопровод д.1 кор.3,ул,Газопровод ,д.1 кор.3,7961272,муниципальный округ Чертаново Южное,1973 +2281123,г Москва ул Газопровод д.1 кор.5,Москва,ул Газопровод д.1 кор.5,ул,Газопровод ,д.1 кор.5,7961311,муниципальный округ Чертаново Южное,1973 +2281123,г Москва ул Газопровод д.1 кор.6,Москва,ул Газопровод д.1 кор.6,ул,Газопровод ,д.1 кор.6,7961313,муниципальный округ Чертаново Южное,1973 +2281123,г Москва ул Газопровод д.11 кор.1,Москва,ул Газопровод д.11 кор.1,ул,Газопровод ,д.11 кор.1,7961444,муниципальный округ Чертаново Южное,1973 +2281123,г Москва ул Газопровод д.11 кор.2,Москва,ул Газопровод д.11 кор.2,ул,Газопровод ,д.11 кор.2,7961452,муниципальный округ Чертаново Южное,н.д. +2281123,г Москва ул Газопровод д.11 кор.2,Москва,ул Газопровод д.11 кор.2,ул,Газопровод ,д.11 кор.2,7961453,муниципальный округ Чертаново Южное,2002 +2281123,г Москва ул Газопровод д.13 кор.1,Москва,ул Газопровод д.13 кор.1,ул,Газопровод ,д.13 кор.1,7961502,муниципальный округ Чертаново Южное,2004 +2281123,г Москва ул Газопровод д.13 кор.3,Москва,ул Газопровод д.13 кор.3,ул,Газопровод ,д.13 кор.3,7961506,муниципальный округ Чертаново Южное,1980 +2281123,г Москва ул Газопровод д.15,Москва,ул Газопровод д.15,ул,Газопровод ,д.15,7961513,муниципальный округ Чертаново Южное,2004 +2281123,г Москва ул Газопровод д.3 кор.1,Москва,ул Газопровод д.3 кор.1,ул,Газопровод ,д.3 кор.1,7961324,муниципальный округ Чертаново Южное,1973 +2281123,г Москва ул Газопровод д.6г кор.1,Москва,ул Газопровод д.6г кор.1,ул,Газопровод ,д.6г кор.1,7961373,муниципальный округ Чертаново Южное,1959 +2281123,г Москва ул Газопровод д.6г кор.3,Москва,ул Газопровод д.6г кор.3,ул,Газопровод ,д.6г кор.3,7961377,муниципальный округ Чертаново Южное,1936 +2281123,г Москва ул Газопровод д.7 кор.1,Москва,ул Газопровод д.7 кор.1,ул,Газопровод ,д.7 кор.1,7961380,муниципальный округ Чертаново Южное,1961 +2281123,г Москва ул Газопровод д.7 кор.2,Москва,ул Газопровод д.7 кор.2,ул,Газопровод ,д.7 кор.2,7961406,муниципальный округ Чертаново Южное,1960 +2281123,г Москва ул Газопровод д.9 кор.1,Москва,ул Газопровод д.9 кор.1,ул,Газопровод ,д.9 кор.1,7961418,муниципальный округ Чертаново Южное,1973 +2281123,г Москва ул Газопровод д.9 кор.1,Москва,ул Газопровод д.9 кор.1,ул,Газопровод ,д.9 кор.1,7961419,муниципальный округ Чертаново Южное,н.д. +2281123,г Москва ул Газопровод д.9 кор.2,Москва,ул Газопровод д.9 кор.2,ул,Газопровод ,д.9 кор.2,7961441,муниципальный округ Чертаново Южное,1973 +2281123,г Москва ул Дорожная д.14 кор.1,Москва,ул Дорожная д.14 кор.1,ул,Дорожная ,д.14 кор.1,7962093,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Дорожная д.16 кор.2,Москва,ул Дорожная д.16 кор.2,ул,Дорожная ,д.16 кор.2,7962097,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Дорожная д.16 кор.3,Москва,ул Дорожная д.16 кор.3,ул,Дорожная ,д.16 кор.3,7962098,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Дорожная д.20 кор.1,Москва,ул Дорожная д.20 кор.1,ул,Дорожная ,д.20 кор.1,7962103,муниципальный округ Чертаново Южное,н.д. +2281123,г Москва ул Дорожная д.20 кор.1,Москва,ул Дорожная д.20 кор.1,ул,Дорожная ,д.20 кор.1,7962102,муниципальный округ Чертаново Южное,1977 +2281123,г Москва ул Дорожная д.20 кор.3,Москва,ул Дорожная д.20 кор.3,ул,Дорожная ,д.20 кор.3,7849316,муниципальный округ Чертаново Южное,1973 +2281123,г Москва ул Дорожная д.23 кор.2,Москва,ул Дорожная д.23 кор.2,ул,Дорожная ,д.23 кор.2,7962240,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Дорожная д.24 кор.1,Москва,ул Дорожная д.24 кор.1,ул,Дорожная ,д.24 кор.1,7962245,муниципальный округ Чертаново Южное,н.д. +2281123,г Москва ул Дорожная д.24 кор.1,Москва,ул Дорожная д.24 кор.1,ул,Дорожная ,д.24 кор.1,7962246,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Дорожная д.24 кор.2,Москва,ул Дорожная д.24 кор.2,ул,Дорожная ,д.24 кор.2,7962257,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Дорожная д.24 кор.3,Москва,ул Дорожная д.24 кор.3,ул,Дорожная ,д.24 кор.3,7962261,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Дорожная д.28 кор.1,Москва,ул Дорожная д.28 кор.1,ул,Дорожная ,д.28 кор.1,7962272,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Дорожная д.28 кор.2,Москва,ул Дорожная д.28 кор.2,ул,Дорожная ,д.28 кор.2,7921788,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Дорожная д.30 кор.1,Москва,ул Дорожная д.30 кор.1,ул,Дорожная ,д.30 кор.1,7962275,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Дорожная д.32,Москва,ул Дорожная д.32,ул,Дорожная ,д.32,7962280,муниципальный округ Чертаново Южное,2005 +2281123,г Москва ул Дорожная д.32 кор.1,Москва,ул Дорожная д.32 кор.1,ул,Дорожная ,д.32 кор.1,7962281,муниципальный округ Чертаново Южное,2007 +2281123,г Москва ул Дорожная д.34 кор.2,Москва,ул Дорожная д.34 кор.2,ул,Дорожная ,д.34 кор.2,7962284,муниципальный округ Чертаново Южное,2004 +2281123,г Москва ул Дорожная д.5 кор.1,Москва,ул Дорожная д.5 кор.1,ул,Дорожная ,д.5 кор.1,7961613,муниципальный округ Чертаново Южное,1981 +2281123,г Москва ул Дорожная д.7 кор.1,Москва,ул Дорожная д.7 кор.1,ул,Дорожная ,д.7 кор.1,7961618,муниципальный округ Чертаново Южное,н.д. +2281123,г Москва ул Дорожная д.7 кор.1,Москва,ул Дорожная д.7 кор.1,ул,Дорожная ,д.7 кор.1,7961617,муниципальный округ Чертаново Южное,1973 +2281123,г Москва ул Дорожная д.7 кор.2,Москва,ул Дорожная д.7 кор.2,ул,Дорожная ,д.7 кор.2,7962090,муниципальный округ Чертаново Южное,1973 +2281123,г Москва ул Дорожная д.7 кор.3,Москва,ул Дорожная д.7 кор.3,ул,Дорожная ,д.7 кор.3,7962091,муниципальный округ Чертаново Южное,1973 +2281123,г Москва ул Кировоградская д.38 кор.1,Москва,ул Кировоградская д.38 кор.1,ул,Кировоградская ,д.38 кор.1,7963149,муниципальный округ Чертаново Южное,н.д. +2281123,г Москва ул Кировоградская д.38 кор.1,Москва,ул Кировоградская д.38 кор.1,ул,Кировоградская ,д.38 кор.1,7963148,муниципальный округ Чертаново Южное,1990 +2281123,г Москва ул Кировоградская д.40 кор.1,Москва,ул Кировоградская д.40 кор.1,ул,Кировоградская ,д.40 кор.1,7963209,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Кировоградская д.40 кор.2,Москва,ул Кировоградская д.40 кор.2,ул,Кировоградская ,д.40 кор.2,7963210,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Кировоградская д.40 кор.2,Москва,ул Кировоградская д.40 кор.2,ул,Кировоградская ,д.40 кор.2,7963211,муниципальный округ Чертаново Южное,н.д. +2281123,г Москва ул Кировоградская д.42 кор.1,Москва,ул Кировоградская д.42 кор.1,ул,Кировоградская ,д.42 кор.1,7963240,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Кировоградская д.42 кор.3,Москва,ул Кировоградская д.42 кор.3,ул,Кировоградская ,д.42 кор.3,7963245,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Кировоградская д.44 кор.1,Москва,ул Кировоградская д.44 кор.1,ул,Кировоградская ,д.44 кор.1,7963248,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Кировоградская д.44 кор.2,Москва,ул Кировоградская д.44 кор.2,ул,Кировоградская ,д.44 кор.2,7963251,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Подольских Курсантов д.12 кор.1,Москва,ул Подольских Курсантов д.12 кор.1,ул,Подольских Курсантов ,д.12 кор.1,7963407,муниципальный округ Чертаново Южное,1973 +2281123,г Москва ул Подольских Курсантов д.14 кор.1,Москва,ул Подольских Курсантов д.14 кор.1,ул,Подольских Курсантов ,д.14 кор.1,7963409,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Подольских Курсантов д.16 кор.1,Москва,ул Подольских Курсантов д.16 кор.1,ул,Подольских Курсантов ,д.16 кор.1,7963413,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Подольских Курсантов д.16 кор.1,Москва,ул Подольских Курсантов д.16 кор.1,ул,Подольских Курсантов ,д.16 кор.1,7963414,муниципальный округ Чертаново Южное,н.д. +2281123,г Москва ул Подольских Курсантов д.16 кор.2,Москва,ул Подольских Курсантов д.16 кор.2,ул,Подольских Курсантов ,д.16 кор.2,7963421,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Подольских Курсантов д.16 кор.3,Москва,ул Подольских Курсантов д.16 кор.3,ул,Подольских Курсантов ,д.16 кор.3,7963423,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Подольских Курсантов д.18 кор.1,Москва,ул Подольских Курсантов д.18 кор.1,ул,Подольских Курсантов ,д.18 кор.1,7963426,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Подольских Курсантов д.2 кор.1,Москва,ул Подольских Курсантов д.2 кор.1,ул,Подольских Курсантов ,д.2 кор.1,7963388,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Подольских Курсантов д.4 кор.1,Москва,ул Подольских Курсантов д.4 кор.1,ул,Подольских Курсантов ,д.4 кор.1,7963389,муниципальный округ Чертаново Южное,1973 +2281123,г Москва ул Подольских Курсантов д.4 кор.2,Москва,ул Подольских Курсантов д.4 кор.2,ул,Подольских Курсантов ,д.4 кор.2,7963392,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Подольских Курсантов д.6 кор.1,Москва,ул Подольских Курсантов д.6 кор.1,ул,Подольских Курсантов ,д.6 кор.1,7963393,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Подольских Курсантов д.6 кор.2,Москва,ул Подольских Курсантов д.6 кор.2,ул,Подольских Курсантов ,д.6 кор.2,7963394,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Подольских Курсантов д.6 кор.3,Москва,ул Подольских Курсантов д.6 кор.3,ул,Подольских Курсантов ,д.6 кор.3,7963395,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Подольских Курсантов д.8 кор.2,Москва,ул Подольских Курсантов д.8 кор.2,ул,Подольских Курсантов ,д.8 кор.2,7963400,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Подольских Курсантов д.8 кор.3,Москва,ул Подольских Курсантов д.8 кор.3,ул,Подольских Курсантов ,д.8 кор.3,7963397,муниципальный округ Чертаново Южное,1973 +2281123,г Москва ул Россошанская д.1 кор.1,Москва,ул Россошанская д.1 кор.1,ул,Россошанская ,д.1 кор.1,7864000,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Россошанская д.10,Москва,ул Россошанская д.10,ул,Россошанская ,д.10,7864028,муниципальный округ Чертаново Южное,2005 +2281123,г Москва ул Россошанская д.11 кор.1,Москва,ул Россошанская д.11 кор.1,ул,Россошанская ,д.11 кор.1,7864029,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Россошанская д.11 кор.3,Москва,ул Россошанская д.11 кор.3,ул,Россошанская ,д.11 кор.3,7864031,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Россошанская д.11 кор.3,Москва,ул Россошанская д.11 кор.3,ул,Россошанская ,д.11 кор.3,7864030,муниципальный округ Чертаново Южное,н.д. +2281123,г Москва ул Россошанская д.13 кор.1,Москва,ул Россошанская д.13 кор.1,ул,Россошанская ,д.13 кор.1,7864035,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Россошанская д.13 кор.2,Москва,ул Россошанская д.13 кор.2,ул,Россошанская ,д.13 кор.2,7864036,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Россошанская д.13 кор.3,Москва,ул Россошанская д.13 кор.3,ул,Россошанская ,д.13 кор.3,7864040,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Россошанская д.2 кор.1,Москва,ул Россошанская д.2 кор.1,ул,Россошанская ,д.2 кор.1,7864002,муниципальный округ Чертаново Южное,1973 +2281123,г Москва ул Россошанская д.2 кор.2,Москва,ул Россошанская д.2 кор.2,ул,Россошанская ,д.2 кор.2,7864003,муниципальный округ Чертаново Южное,1974 +2281123,г Москва ул Россошанская д.2 кор.4,Москва,ул Россошанская д.2 кор.4,ул,Россошанская ,д.2 кор.4,7864004,муниципальный округ Чертаново Южное,2007 +2281123,г Москва ул Россошанская д.2 кор.5,Москва,ул Россошанская д.2 кор.5,ул,Россошанская ,д.2 кор.5,7864005,муниципальный округ Чертаново Южное,2003 +2281123,г Москва ул Россошанская д.2 кор.6,Москва,ул Россошанская д.2 кор.6,ул,Россошанская ,д.2 кор.6,7864009,муниципальный округ Чертаново Южное,2003 +2281123,г Москва ул Россошанская д.3 кор.1,Москва,ул Россошанская д.3 кор.1,ул,Россошанская ,д.3 кор.1,7864010,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Россошанская д.3 кор.1а,Москва,ул Россошанская д.3 кор.1а,ул,Россошанская ,д.3 кор.1а,7864011,муниципальный округ Чертаново Южное,1981 +2281123,г Москва ул Россошанская д.3 кор.2а,Москва,ул Россошанская д.3 кор.2а,ул,Россошанская ,д.3 кор.2а,7864013,муниципальный округ Чертаново Южное,1981 +2281123,г Москва ул Россошанская д.4 кор.1,Москва,ул Россошанская д.4 кор.1,ул,Россошанская ,д.4 кор.1,8081374,муниципальный округ Чертаново Южное,2009 +2281123,г Москва ул Россошанская д.4 кор.2,Москва,ул Россошанская д.4 кор.2,ул,Россошанская ,д.4 кор.2,7659723,муниципальный округ Чертаново Южное,2010 +2281123,г Москва ул Россошанская д.4 кор.4,Москва,ул Россошанская д.4 кор.4,ул,Россошанская ,д.4 кор.4,7864014,муниципальный округ Чертаново Южное,2006 +2281123,г Москва ул Россошанская д.4 кор.5,Москва,ул Россошанская д.4 кор.5,ул,Россошанская ,д.4 кор.5,7864015,муниципальный округ Чертаново Южное,2006 +2281123,г Москва ул Россошанская д.5 кор.1,Москва,ул Россошанская д.5 кор.1,ул,Россошанская ,д.5 кор.1,7562199,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Россошанская д.5 кор.2,Москва,ул Россошанская д.5 кор.2,ул,Россошанская ,д.5 кор.2,7864016,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Россошанская д.5 кор.3,Москва,ул Россошанская д.5 кор.3,ул,Россошанская ,д.5 кор.3,7562200,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Россошанская д.6,Москва,ул Россошанская д.6,ул,Россошанская ,д.6,7864017,муниципальный округ Чертаново Южное,2006 +2281123,г Москва ул Россошанская д.7 кор.1,Москва,ул Россошанская д.7 кор.1,ул,Россошанская ,д.7 кор.1,7864019,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Россошанская д.7 кор.1а,Москва,ул Россошанская д.7 кор.1а,ул,Россошанская ,д.7 кор.1а,7864022,муниципальный округ Чертаново Южное,1981 +2281123,г Москва ул Россошанская д.9 кор.1,Москва,ул Россошанская д.9 кор.1,ул,Россошанская ,д.9 кор.1,7864025,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Россошанская д.9 кор.1а,Москва,ул Россошанская д.9 кор.1а,ул,Россошанская ,д.9 кор.1а,7864023,муниципальный округ Чертаново Южное,1981 +2281123,г Москва ул Россошанская д.9 кор.2,Москва,ул Россошанская д.9 кор.2,ул,Россошанская ,д.9 кор.2,7864026,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Россошанская д.9 кор.3,Москва,ул Россошанская д.9 кор.3,ул,Россошанская ,д.9 кор.3,7922540,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,"г Москва ул Чертановская д.38 кор.1,2",Москва,"ул Чертановская д.38 кор.1,2",ул,Чертановская ,"д.38 кор.1,2",8247555,муниципальный округ Чертаново Южное,2008 +2281123,г Москва ул Чертановская д.47 кор.1,Москва,ул Чертановская д.47 кор.1,ул,Чертановская ,д.47 кор.1,7864046,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Чертановская д.47 кор.2,Москва,ул Чертановская д.47 кор.2,ул,Чертановская ,д.47 кор.2,7864048,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Чертановская д.49 кор.1,Москва,ул Чертановская д.49 кор.1,ул,Чертановская ,д.49 кор.1,7864052,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Чертановская д.49 кор.2,Москва,ул Чертановская д.49 кор.2,ул,Чертановская ,д.49 кор.2,7864054,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Чертановская д.50 кор.2,Москва,ул Чертановская д.50 кор.2,ул,Чертановская ,д.50 кор.2,7864056,муниципальный округ Чертаново Южное,н.д. +2281123,г Москва ул Чертановская д.50 кор.2,Москва,ул Чертановская д.50 кор.2,ул,Чертановская ,д.50 кор.2,7864057,муниципальный округ Чертаново Южное,1974 +2281123,г Москва ул Чертановская д.51 кор.1,Москва,ул Чертановская д.51 кор.1,ул,Чертановская ,д.51 кор.1,7864067,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Чертановская д.51 кор.2,Москва,ул Чертановская д.51 кор.2,ул,Чертановская ,д.51 кор.2,7864068,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Чертановская д.51 кор.3,Москва,ул Чертановская д.51 кор.3,ул,Чертановская ,д.51 кор.3,7869431,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Чертановская д.51 кор.4,Москва,ул Чертановская д.51 кор.4,ул,Чертановская ,д.51 кор.4,7869432,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Чертановская д.51 кор.5,Москва,ул Чертановская д.51 кор.5,ул,Чертановская ,д.51 кор.5,7869442,муниципальный округ Чертаново Южное,н.д. +2281123,г Москва ул Чертановская д.51 кор.5,Москва,ул Чертановская д.51 кор.5,ул,Чертановская ,д.51 кор.5,7869443,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Чертановская д.51 кор.6,Москва,ул Чертановская д.51 кор.6,ул,Чертановская ,д.51 кор.6,7869455,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Чертановская д.52 кор.1,Москва,ул Чертановская д.52 кор.1,ул,Чертановская ,д.52 кор.1,7869458,муниципальный округ Чертаново Южное,1973 +2281123,г Москва ул Чертановская д.52 кор.2,Москва,ул Чертановская д.52 кор.2,ул,Чертановская ,д.52 кор.2,7869460,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Чертановская д.52 кор.3,Москва,ул Чертановская д.52 кор.3,ул,Чертановская ,д.52 кор.3,7869461,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Чертановская д.53 кор.1,Москва,ул Чертановская д.53 кор.1,ул,Чертановская ,д.53 кор.1,7869470,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Чертановская д.53 кор.2,Москва,ул Чертановская д.53 кор.2,ул,Чертановская ,д.53 кор.2,7869472,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Чертановская д.54 кор.2,Москва,ул Чертановская д.54 кор.2,ул,Чертановская ,д.54 кор.2,7869474,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Чертановская д.54 кор.3,Москва,ул Чертановская д.54 кор.3,ул,Чертановская ,д.54 кор.3,7869483,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Чертановская д.55,Москва,ул Чертановская д.55,ул,Чертановская ,д.55,7869486,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Чертановская д.56 кор.1,Москва,ул Чертановская д.56 кор.1,ул,Чертановская ,д.56 кор.1,7869488,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Чертановская д.56 кор.2,Москва,ул Чертановская д.56 кор.2,ул,Чертановская ,д.56 кор.2,7869491,муниципальный округ Чертаново Южное,н.д. +2281123,г Москва ул Чертановская д.56 кор.2,Москва,ул Чертановская д.56 кор.2,ул,Чертановская ,д.56 кор.2,7869490,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Чертановская д.57,Москва,ул Чертановская д.57,ул,Чертановская ,д.57,7869505,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Чертановская д.58 кор.1,Москва,ул Чертановская д.58 кор.1,ул,Чертановская ,д.58 кор.1,7869506,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Чертановская д.58 кор.2,Москва,ул Чертановская д.58 кор.2,ул,Чертановская ,д.58 кор.2,7869509,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Чертановская д.60 кор.1,Москва,ул Чертановская д.60 кор.1,ул,Чертановская ,д.60 кор.1,7869511,муниципальный округ Чертаново Южное,1977 +2281123,г Москва ул Чертановская д.60 кор.1,Москва,ул Чертановская д.60 кор.1,ул,Чертановская ,д.60 кор.1,7869512,муниципальный округ Чертаново Южное,н.д. +2281123,г Москва ул Чертановская д.60 кор.2,Москва,ул Чертановская д.60 кор.2,ул,Чертановская ,д.60 кор.2,7869519,муниципальный округ Чертаново Южное,1977 +2281123,г Москва ул Чертановская д.61 кор.1,Москва,ул Чертановская д.61 кор.1,ул,Чертановская ,д.61 кор.1,7869522,муниципальный округ Чертаново Южное,1980 +2281123,г Москва ул Чертановская д.63 кор.1,Москва,ул Чертановская д.63 кор.1,ул,Чертановская ,д.63 кор.1,7869526,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Чертановская д.63 кор.2,Москва,ул Чертановская д.63 кор.2,ул,Чертановская ,д.63 кор.2,7869529,муниципальный округ Чертаново Южное,н.д. +2281123,г Москва ул Чертановская д.63 кор.2,Москва,ул Чертановская д.63 кор.2,ул,Чертановская ,д.63 кор.2,7869528,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Чертановская д.64 кор.1,Москва,ул Чертановская д.64 кор.1,ул,Чертановская ,д.64 кор.1,7869539,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Чертановская д.64 кор.2,Москва,ул Чертановская д.64 кор.2,ул,Чертановская ,д.64 кор.2,7869541,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Чертановская д.64 кор.3,Москва,ул Чертановская д.64 кор.3,ул,Чертановская ,д.64 кор.3,7869565,муниципальный округ Чертаново Южное,1970 +2281123,г Москва ул Чертановская д.65,Москва,ул Чертановская д.65,ул,Чертановская ,д.65,7869574,муниципальный округ Чертаново Южное,1986 +2281123,г Москва ул Чертановская д.66 кор.1,Москва,ул Чертановская д.66 кор.1,ул,Чертановская ,д.66 кор.1,7869585,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Чертановская д.66 кор.2,Москва,ул Чертановская д.66 кор.2,ул,Чертановская ,д.66 кор.2,7869588,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Чертановская д.66 кор.2,Москва,ул Чертановская д.66 кор.2,ул,Чертановская ,д.66 кор.2,7869589,муниципальный округ Чертаново Южное,н.д. +2281123,г Москва ул Чертановская д.66 кор.3,Москва,ул Чертановская д.66 кор.3,ул,Чертановская ,д.66 кор.3,7869596,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Чертановская д.66 кор.4,Москва,ул Чертановская д.66 кор.4,ул,Чертановская ,д.66 кор.4,7869600,муниципальный округ Чертаново Южное,1977 +2281123,г Москва ул Чертановская д.66 кор.5,Москва,ул Чертановская д.66 кор.5,ул,Чертановская ,д.66 кор.5,7869602,муниципальный округ Чертаново Южное,2004 +2281123,г Москва ш Варшавское д.131 кор.1,Москва,ш Варшавское д.131 кор.1,ш,Варшавское ,д.131 кор.1,7808755,муниципальный округ Чертаново Южное,1981 +2281123,г Москва ш Варшавское д.131 кор.2,Москва,ш Варшавское д.131 кор.2,ш,Варшавское ,д.131 кор.2,7808773,муниципальный округ Чертаново Южное,1981 +2281123,г Москва ш Варшавское д.131 кор.3,Москва,ш Варшавское д.131 кор.3,ш,Варшавское ,д.131 кор.3,7808802,муниципальный округ Чертаново Южное,1981 +2281123,г Москва ш Варшавское д.131 кор.4,Москва,ш Варшавское д.131 кор.4,ш,Варшавское ,д.131 кор.4,7808818,муниципальный округ Чертаново Южное,1982 +2281123,г Москва ш Варшавское д.143 кор.1,Москва,ш Варшавское д.143 кор.1,ш,Варшавское ,д.143 кор.1,7808850,муниципальный округ Чертаново Южное,1979 +2281123,г Москва ш Варшавское д.143 кор.2,Москва,ш Варшавское д.143 кор.2,ш,Варшавское ,д.143 кор.2,7808869,муниципальный округ Чертаново Южное,1978 +2281123,г Москва ш Варшавское д.143 кор.3,Москва,ш Варшавское д.143 кор.3,ш,Варшавское ,д.143 кор.3,7809057,муниципальный округ Чертаново Южное,1978 +2281123,г Москва ш Варшавское д.143 кор.4,Москва,ш Варшавское д.143 кор.4,ш,Варшавское ,д.143 кор.4,7809070,муниципальный округ Чертаново Южное,1977 +2281123,г Москва ш Варшавское д.143 кор.5,Москва,ш Варшавское д.143 кор.5,ш,Варшавское ,д.143 кор.5,7809075,муниципальный округ Чертаново Южное,1978 +2281123,г Москва ш Варшавское д.143В кор.А,Москва,ш Варшавское д.143В кор.А,ш,Варшавское ,д.143В кор.А,7809093,муниципальный округ Чертаново Южное,1961 +2281123,г Москва ш Варшавское д.145 кор.1,Москва,ш Варшавское д.145 кор.1,ш,Варшавское ,д.145 кор.1,7809115,муниципальный округ Чертаново Южное,1978 +2281123,г Москва ш Варшавское д.145 кор.2,Москва,ш Варшавское д.145 кор.2,ш,Варшавское ,д.145 кор.2,7809145,муниципальный округ Чертаново Южное,1978 +2281123,г Москва ш Варшавское д.145 кор.3,Москва,ш Варшавское д.145 кор.3,ш,Варшавское ,д.145 кор.3,7809158,муниципальный округ Чертаново Южное,1962 +2281123,г Москва ш Варшавское д.145 кор.4,Москва,ш Варшавское д.145 кор.4,ш,Варшавское ,д.145 кор.4,7809171,муниципальный округ Чертаново Южное,1965 +2281123,г Москва ш Варшавское д.145 кор.5,Москва,ш Варшавское д.145 кор.5,ш,Варшавское ,д.145 кор.5,7810364,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ш Варшавское д.145 кор.7,Москва,ш Варшавское д.145 кор.7,ш,Варшавское ,д.145 кор.7,7810389,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ш Варшавское д.147 кор.1,Москва,ш Варшавское д.147 кор.1,ш,Варшавское ,д.147 кор.1,7812986,муниципальный округ Чертаново Южное,1978 +2281123,г Москва ш Варшавское д.147 кор.2,Москва,ш Варшавское д.147 кор.2,ш,Варшавское ,д.147 кор.2,7813003,муниципальный округ Чертаново Южное,1978 +2281123,г Москва ш Варшавское д.149 кор.1,Москва,ш Варшавское д.149 кор.1,ш,Варшавское ,д.149 кор.1,7813014,муниципальный округ Чертаново Южное,1979 +2281123,г Москва ш Варшавское д.149 кор.4,Москва,ш Варшавское д.149 кор.4,ш,Варшавское ,д.149 кор.4,7813029,муниципальный округ Чертаново Южное,1982 +2281123,г Москва ш Варшавское д.152 кор.1,Москва,ш Варшавское д.152 кор.1,ш,Варшавское ,д.152 кор.1,7813511,муниципальный округ Чертаново Южное,2006 +2281123,г Москва ш Варшавское д.152 кор.11,Москва,ш Варшавское д.152 кор.11,ш,Варшавское ,д.152 кор.11,7827368,муниципальный округ Чертаново Южное,2006 +2281123,г Москва ш Варшавское д.152 кор.12,Москва,ш Варшавское д.152 кор.12,ш,Варшавское ,д.152 кор.12,7827388,муниципальный округ Чертаново Южное,1993 +2281123,г Москва ш Варшавское д.152 кор.15,Москва,ш Варшавское д.152 кор.15,ш,Варшавское ,д.152 кор.15,7827391,муниципальный округ Чертаново Южное,1997 +2281123,г Москва ш Варшавское д.152 кор.2,Москва,ш Варшавское д.152 кор.2,ш,Варшавское ,д.152 кор.2,7813728,муниципальный округ Чертаново Южное,1997 +2281123,г Москва ш Варшавское д.152 кор.3,Москва,ш Варшавское д.152 кор.3,ш,Варшавское ,д.152 кор.3,7827142,муниципальный округ Чертаново Южное,1992 +2281123,г Москва ш Варшавское д.152 кор.4,Москва,ш Варшавское д.152 кор.4,ш,Варшавское ,д.152 кор.4,7827282,муниципальный округ Чертаново Южное,1993 +2281123,г Москва ш Варшавское д.152 кор.6,Москва,ш Варшавское д.152 кор.6,ш,Варшавское ,д.152 кор.6,7827296,муниципальный округ Чертаново Южное,1991 +2281123,г Москва ш Варшавское д.152 кор.7,Москва,ш Варшавское д.152 кор.7,ш,Варшавское ,д.152 кор.7,7827311,муниципальный округ Чертаново Южное,1991 +2281123,г Москва ш Варшавское д.152 кор.7А,Москва,ш Варшавское д.152 кор.7А,ш,Варшавское ,д.152 кор.7А,8033246,муниципальный округ Чертаново Южное,н.д. +2281123,г Москва ш Варшавское д.152 кор.8,Москва,ш Варшавское д.152 кор.8,ш,Варшавское ,д.152 кор.8,7827344,муниципальный округ Чертаново Южное,1992 +2281123,г Москва ш Варшавское д.154 кор.1,Москва,ш Варшавское д.154 кор.1,ш,Варшавское ,д.154 кор.1,7827399,муниципальный округ Чертаново Южное,1983 +2281123,г Москва ш Варшавское д.154 кор.2,Москва,ш Варшавское д.154 кор.2,ш,Варшавское ,д.154 кор.2,7705571,муниципальный округ Чертаново Южное,1982 +2281123,г Москва ш Варшавское д.154 кор.3,Москва,ш Варшавское д.154 кор.3,ш,Варшавское ,д.154 кор.3,7827402,муниципальный округ Чертаново Южное,1983 +2281123,г Москва ш Варшавское д.154 кор.4,Москва,ш Варшавское д.154 кор.4,ш,Варшавское ,д.154 кор.4,7827406,муниципальный округ Чертаново Южное,1983 +2281123,г Москва ш Варшавское д.158 кор.1,Москва,ш Варшавское д.158 кор.1,ш,Варшавское ,д.158 кор.1,7827411,муниципальный округ Чертаново Южное,1982 +2281123,г Москва ш Варшавское д.158 кор.2,Москва,ш Варшавское д.158 кор.2,ш,Варшавское ,д.158 кор.2,7827414,муниципальный округ Чертаново Южное,1982 +2281123,г Москва ш Варшавское д.160 кор.1,Москва,ш Варшавское д.160 кор.1,ш,Варшавское ,д.160 кор.1,7577385,муниципальный округ Чертаново Южное,2011 +2281123,г Москва ш Варшавское д.160 кор.2,Москва,ш Варшавское д.160 кор.2,ш,Варшавское ,д.160 кор.2,7577396,муниципальный округ Чертаново Южное,2011 +2281123,г Москва ш Варшавское д.160 кор.3,Москва,ш Варшавское д.160 кор.3,ш,Варшавское ,д.160 кор.3,7577380,муниципальный округ Чертаново Южное,2012 +2281123,г Москва ул Домодедовская д.7 кор.2 строение 1/283к,Москва,ул Домодедовская д.7 кор.2 строение 1/283к,ул,Домодедовская ,д.7 кор.2 строение 1/283к,8072503,муниципальный округ Чертаново Южное,1973 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.10/1,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.10/1,пр-кт,60-летия Октября ,д.10/1,8004177,муниципальный округ Академический,1964 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.12,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.12,пр-кт,60-летия Октября ,д.12,8004180,муниципальный округ Академический,1963 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.14,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.14,пр-кт,60-летия Октября ,д.14,8004181,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.16 кор.1,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.16 кор.1,пр-кт,60-летия Октября ,д.16 кор.1,8004183,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.16 кор.2,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.16 кор.2,пр-кт,60-летия Октября ,д.16 кор.2,8004187,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.16 кор.3,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.16 кор.3,пр-кт,60-летия Октября ,д.16 кор.3,8004189,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.16 кор.4,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.16 кор.4,пр-кт,60-летия Октября ,д.16 кор.4,8004190,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.18 кор.1,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.18 кор.1,пр-кт,60-летия Октября ,д.18 кор.1,8004191,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.18 кор.2,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.18 кор.2,пр-кт,60-летия Октября ,д.18 кор.2,8004193,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.18 кор.3,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.18 кор.3,пр-кт,60-летия Октября ,д.18 кор.3,8004194,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.19,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.19,пр-кт,60-летия Октября ,д.19,7870095,муниципальный округ Академический,1998 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.21 кор.1,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.21 кор.1,пр-кт,60-летия Октября ,д.21 кор.1,8004196,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.21 кор.2,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.21 кор.2,пр-кт,60-летия Октября ,д.21 кор.2,8004197,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.23 кор.1,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.23 кор.1,пр-кт,60-летия Октября ,д.23 кор.1,8004198,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.23 кор.2,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.23 кор.2,пр-кт,60-летия Октября ,д.23 кор.2,8004199,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.25 кор.1,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.25 кор.1,пр-кт,60-летия Октября ,д.25 кор.1,8004201,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.25 кор.2,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.25 кор.2,пр-кт,60-летия Октября ,д.25 кор.2,8004203,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.27 кор.1,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.27 кор.1,пр-кт,60-летия Октября ,д.27 кор.1,8004204,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.27 кор.2,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.27 кор.2,пр-кт,60-летия Октября ,д.27 кор.2,8004205,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.29 кор.1,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.29 кор.1,пр-кт,60-летия Октября ,д.29 кор.1,8004207,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.31/18 кор.1,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.31/18 кор.1,пр-кт,60-летия Октября ,д.31/18 кор.1,8004210,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.31/18 кор.2,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.31/18 кор.2,пр-кт,60-летия Октября ,д.31/18 кор.2,8004211,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.31/18 кор.3,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.31/18 кор.3,пр-кт,60-летия Октября ,д.31/18 кор.3,8004213,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.8,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.8,пр-кт,60-летия Октября ,д.8,8167306,муниципальный округ Академический,2003 +2281072,г Москва пр-кт Нахимовский д.28,Москва,пр-кт Нахимовский д.28,пр-кт,Нахимовский ,д.28,8001644,муниципальный округ Академический,1967 +2281072,г Москва пр-кт Нахимовский д.30/43,Москва,пр-кт Нахимовский д.30/43,пр-кт,Нахимовский ,д.30/43,8001651,муниципальный округ Академический,1965 +2281072,г Москва пр-кт Нахимовский д.38,Москва,пр-кт Нахимовский д.38,пр-кт,Нахимовский ,д.38,8001655,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва пр-кт Нахимовский д.40,Москва,пр-кт Нахимовский д.40,пр-кт,Нахимовский ,д.40,8001662,муниципальный округ Академический,1961 +2281072,г Москва пр-кт Нахимовский д.42,Москва,пр-кт Нахимовский д.42,пр-кт,Нахимовский ,д.42,8001669,муниципальный округ Академический,1961 +2281072,г Москва пр-кт Нахимовский д.46,Москва,пр-кт Нахимовский д.46,пр-кт,Нахимовский ,д.46,8001673,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва пр-кт Нахимовский д.48,Москва,пр-кт Нахимовский д.48,пр-кт,Нахимовский ,д.48,8001674,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва пр-кт Нахимовский д.50,Москва,пр-кт Нахимовский д.50,пр-кт,Нахимовский ,д.50,8001679,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва пр-кт Нахимовский д.52/27,Москва,пр-кт Нахимовский д.52/27,пр-кт,Нахимовский ,д.52/27,8001681,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва пр-кт Нахимовский д.54/26,Москва,пр-кт Нахимовский д.54/26,пр-кт,Нахимовский ,д.54/26,8001684,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва пр-кт Нахимовский д.56,Москва,пр-кт Нахимовский д.56,пр-кт,Нахимовский ,д.56,8193472,муниципальный округ Академический,н.д. +2281072,г Москва проезд Черемушкинский д.3 кор.1,Москва,проезд Черемушкинский д.3 кор.1,проезд,Черемушкинский ,д.3 кор.1,8004300,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва проезд Черемушкинский д.3 кор.2,Москва,проезд Черемушкинский д.3 кор.2,проезд,Черемушкинский ,д.3 кор.2,8004302,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Вавилова д.15,Москва,ул Вавилова д.15,ул,Вавилова ,д.15,7840544,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Вавилова д.17,Москва,ул Вавилова д.17,ул,Вавилова ,д.17,7599671,муниципальный округ Академический,1953 +2281072,г Москва ул Вавилова д.17А,Москва,ул Вавилова д.17А,ул,Вавилова ,д.17А,7599702,муниципальный округ Академический,1953 +2281072,г Москва ул Вавилова д.25,Москва,ул Вавилова д.25,ул,Вавилова ,д.25,7604344,муниципальный округ Академический,1969 +2281072,г Москва ул Вавилова д.31 кор.1,Москва,ул Вавилова д.31 кор.1,ул,Вавилова ,д.31 кор.1,8034961,муниципальный округ Академический,н.д. +2281072,г Москва ул Вавилова д.35 кор.1,Москва,ул Вавилова д.35 кор.1,ул,Вавилова ,д.35 кор.1,8084000,муниципальный округ Академический,1949 +2281072,г Москва ул Вавилова д.35 кор.2,Москва,ул Вавилова д.35 кор.2,ул,Вавилова ,д.35 кор.2,8084294,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва ул Вавилова д.37А,Москва,ул Вавилова д.37А,ул,Вавилова ,д.37А,8085838,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Вавилова д.43,Москва,ул Вавилова д.43,ул,Вавилова ,д.43,7604361,муниципальный округ Академический,1950 +2281072,г Москва ул Вавилова д.45,Москва,ул Вавилова д.45,ул,Вавилова ,д.45,8001045,муниципальный округ Академический,1950 +2281072,г Москва ул Вавилова д.47 кор.1,Москва,ул Вавилова д.47 кор.1,ул,Вавилова ,д.47 кор.1,8001062,муниципальный округ Академический,1951 +2281072,г Москва ул Вавилова д.47 кор.2,Москва,ул Вавилова д.47 кор.2,ул,Вавилова ,д.47 кор.2,8001057,муниципальный округ Академический,1950 +2281072,г Москва ул Вавилова д.49 кор.1,Москва,ул Вавилова д.49 кор.1,ул,Вавилова ,д.49 кор.1,8087245,муниципальный округ Академический,1950 +2281072,г Москва ул Вавилова д.49 кор.2,Москва,ул Вавилова д.49 кор.2,ул,Вавилова ,д.49 кор.2,8087617,муниципальный округ Академический,1951 +2281072,г Москва ул Вавилова д.53 кор.3,Москва,ул Вавилова д.53 кор.3,ул,Вавилова ,д.53 кор.3,8001068,муниципальный округ Академический,1952 +2281072,г Москва ул Винокурова д.10 кор.1,Москва,ул Винокурова д.10 кор.1,ул,Винокурова ,д.10 кор.1,8001122,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Винокурова д.10 кор.2,Москва,ул Винокурова д.10 кор.2,ул,Винокурова ,д.10 кор.2,8001130,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Винокурова д.11 кор.1,Москва,ул Винокурова д.11 кор.1,ул,Винокурова ,д.11 кор.1,8001133,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва ул Винокурова д.11 кор.2,Москва,ул Винокурова д.11 кор.2,ул,Винокурова ,д.11 кор.2,8001141,муниципальный округ Академический,1961 +2281072,г Москва ул Винокурова д.11 кор.3,Москва,ул Винокурова д.11 кор.3,ул,Винокурова ,д.11 кор.3,8001146,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва ул Винокурова д.12 кор.1,Москва,ул Винокурова д.12 кор.1,ул,Винокурова ,д.12 кор.1,8001153,муниципальный округ Академический,1961 +2281072,г Москва ул Винокурова д.12 кор.2,Москва,ул Винокурова д.12 кор.2,ул,Винокурова ,д.12 кор.2,8001157,муниципальный округ Академический,1963 +2281072,г Москва ул Винокурова д.12 кор.3,Москва,ул Винокурова д.12 кор.3,ул,Винокурова ,д.12 кор.3,8001162,муниципальный округ Академический,1961 +2281072,г Москва ул Винокурова д.12 кор.4,Москва,ул Винокурова д.12 кор.4,ул,Винокурова ,д.12 кор.4,8001168,муниципальный округ Академический,1974 +2281072,г Москва ул Винокурова д.12 кор.5,Москва,ул Винокурова д.12 кор.5,ул,Винокурова ,д.12 кор.5,8001171,муниципальный округ Академический,2005 +2281072,г Москва ул Винокурова д.13,Москва,ул Винокурова д.13,ул,Винокурова ,д.13,8001175,муниципальный округ Академический,1972 +2281072,г Москва ул Винокурова д.15 кор.1,Москва,ул Винокурова д.15 кор.1,ул,Винокурова ,д.15 кор.1,7863626,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва ул Винокурова д.15 кор.2,Москва,ул Винокурова д.15 кор.2,ул,Винокурова ,д.15 кор.2,8001183,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва ул Винокурова д.16,Москва,ул Винокурова д.16,ул,Винокурова ,д.16,8001185,муниципальный округ Академический,1963 +2281072,г Москва ул Винокурова д.2,Москва,ул Винокурова д.2,ул,Винокурова ,д.2,8001071,муниципальный округ Академический,2004 +2281072,г Москва ул Винокурова д.5/6 кор.1,Москва,ул Винокурова д.5/6 кор.1,ул,Винокурова ,д.5/6 кор.1,8001076,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Винокурова д.5/6 кор.2,Москва,ул Винокурова д.5/6 кор.2,ул,Винокурова ,д.5/6 кор.2,8001080,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Винокурова д.5/6 кор.3,Москва,ул Винокурова д.5/6 кор.3,ул,Винокурова ,д.5/6 кор.3,8001084,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Винокурова д.6,Москва,ул Винокурова д.6,ул,Винокурова ,д.6,8001087,муниципальный округ Академический,2005 +2281072,г Москва ул Винокурова д.7/5 кор.1,Москва,ул Винокурова д.7/5 кор.1,ул,Винокурова ,д.7/5 кор.1,8001095,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва ул Винокурова д.7/5 кор.2,Москва,ул Винокурова д.7/5 кор.2,ул,Винокурова ,д.7/5 кор.2,8001103,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва ул Винокурова д.7/5 кор.3,Москва,ул Винокурова д.7/5 кор.3,ул,Винокурова ,д.7/5 кор.3,8001112,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва ул Винокурова д.9,Москва,ул Винокурова д.9,ул,Винокурова ,д.9,8001115,муниципальный округ Академический,1971 +2281072,г Москва ул Гримау д.11 кор.1,Москва,ул Гримау д.11 кор.1,ул,Гримау ,д.11 кор.1,8001202,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Гримау д.13/23 кор.1,Москва,ул Гримау д.13/23 кор.1,ул,Гримау ,д.13/23 кор.1,8001205,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Гримау д.13/23 кор.2,Москва,ул Гримау д.13/23 кор.2,ул,Гримау ,д.13/23 кор.2,8001208,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Гримау д.13/23 кор.3,Москва,ул Гримау д.13/23 кор.3,ул,Гримау ,д.13/23 кор.3,8001209,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Гримау д.13/23 кор.4,Москва,ул Гримау д.13/23 кор.4,ул,Гримау ,д.13/23 кор.4,8001211,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Гримау д.14,Москва,ул Гримау д.14,ул,Гримау ,д.14,8001212,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Гримау д.16,Москва,ул Гримау д.16,ул,Гримау ,д.16,8001216,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Гримау д.3 кор.1,Москва,ул Гримау д.3 кор.1,ул,Гримау ,д.3 кор.1,8001189,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Гримау д.3 кор.2,Москва,ул Гримау д.3 кор.2,ул,Гримау ,д.3 кор.2,8001192,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Гримау д.5/1 кор.1,Москва,ул Гримау д.5/1 кор.1,ул,Гримау ,д.5/1 кор.1,8001195,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Гримау д.5/1 кор.2,Москва,ул Гримау д.5/1 кор.2,ул,Гримау ,д.5/1 кор.2,8001196,муниципальный округ Академический,4736 +2281072,г Москва ул Гримау д.5/1 кор.3,Москва,ул Гримау д.5/1 кор.3,ул,Гримау ,д.5/1 кор.3,8001200,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Гримау д.9 кор.1,Москва,ул Гримау д.9 кор.1,ул,Гримау ,д.9 кор.1,8113830,муниципальный округ Академический,2012 +2281072,г Москва ул Губкина д.7,Москва,ул Губкина д.7,ул,Губкина ,д.7,8087731,муниципальный округ Академический,1973 +2281072,г Москва ул Губкина д.9,Москва,ул Губкина д.9,ул,Губкина ,д.9,8087909,муниципальный округ Академический,1970 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.10/1 кор.1,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.10/1 кор.1,ул,Дмитрия Ульянова ,д.10/1 кор.1,8001229,муниципальный округ Академический,1951 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.10/1 кор.2,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.10/1 кор.2,ул,Дмитрия Ульянова ,д.10/1 кор.2,8001233,муниципальный округ Академический,1950 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.12 кор.1,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.12 кор.1,ул,Дмитрия Ульянова ,д.12 кор.1,8001238,муниципальный округ Академический,1952 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.12 кор.2,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.12 кор.2,ул,Дмитрия Ульянова ,д.12 кор.2,8001241,муниципальный округ Академический,1950 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.13 кор.1,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.13 кор.1,ул,Дмитрия Ульянова ,д.13 кор.1,8001245,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.13 кор.2,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.13 кор.2,ул,Дмитрия Ульянова ,д.13 кор.2,8001247,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.14 кор.1,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.14 кор.1,ул,Дмитрия Ульянова ,д.14 кор.1,8001251,муниципальный округ Академический,1952 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.16 кор.1,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.16 кор.1,ул,Дмитрия Ульянова ,д.16 кор.1,8001261,муниципальный округ Академический,1952 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.17 кор.1,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.17 кор.1,ул,Дмитрия Ульянова ,д.17 кор.1,8001265,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.17 кор.2,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.17 кор.2,ул,Дмитрия Ульянова ,д.17 кор.2,8001270,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.18 кор.1,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.18 кор.1,ул,Дмитрия Ульянова ,д.18 кор.1,8001272,муниципальный округ Академический,1951 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.24,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.24,ул,Дмитрия Ульянова ,д.24,8001275,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.24 кор.4,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.24 кор.4,ул,Дмитрия Ульянова ,д.24 кор.4,8001279,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.27/12 кор.1,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.27/12 кор.1,ул,Дмитрия Ульянова ,д.27/12 кор.1,8001281,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.27/12 кор.2,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.27/12 кор.2,ул,Дмитрия Ульянова ,д.27/12 кор.2,8001282,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.27/12 кор.3,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.27/12 кор.3,ул,Дмитрия Ульянова ,д.27/12 кор.3,8001286,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.27/12 кор.4,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.27/12 кор.4,ул,Дмитрия Ульянова ,д.27/12 кор.4,8001287,муниципальный округ Академический,6822 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.28,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.28,ул,Дмитрия Ульянова ,д.28,8001289,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.28 кор.1,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.28 кор.1,ул,Дмитрия Ульянова ,д.28 кор.1,8001293,муниципальный округ Академический,1997 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.28 кор.2,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.28 кор.2,ул,Дмитрия Ульянова ,д.28 кор.2,8001296,муниципальный округ Академический,1997 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.30,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.30,ул,Дмитрия Ульянова ,д.30,8001299,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.30 кор.1,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.30 кор.1,ул,Дмитрия Ульянова ,д.30 кор.1,8001301,муниципальный округ Академический,1997 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.30 кор.3,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.30 кор.3,ул,Дмитрия Ульянова ,д.30 кор.3,8001303,муниципальный округ Академический,1997 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.32,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.32,ул,Дмитрия Ульянова ,д.32,8001307,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.33/10,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.33/10,ул,Дмитрия Ульянова ,д.33/10,8001310,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.36,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.36,ул,Дмитрия Ульянова ,д.36,8001315,муниципальный округ Академический,2001 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.37 кор.4,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.37 кор.4,ул,Дмитрия Ульянова ,д.37 кор.4,8001320,муниципальный округ Академический,1976 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.6 кор.1,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.6 кор.1,ул,Дмитрия Ульянова ,д.6 кор.1,8158243,муниципальный округ Академический,2011 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.8 кор.1,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.8 кор.1,ул,Дмитрия Ульянова ,д.8 кор.1,8001219,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.8 кор.2,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.8 кор.2,ул,Дмитрия Ульянова ,д.8 кор.2,8001221,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.9/11 кор.1,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.9/11 кор.1,ул,Дмитрия Ульянова ,д.9/11 кор.1,8001223,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.9/11 кор.2,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.9/11 кор.2,ул,Дмитрия Ульянова ,д.9/11 кор.2,8001225,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.10,Москва,ул Ивана Бабушкина д.10,ул,Ивана Бабушкина ,д.10,8148877,муниципальный округ Академический,2008 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.11/2,Москва,ул Ивана Бабушкина д.11/2,ул,Ивана Бабушкина ,д.11/2,8001336,муниципальный округ Академический,1955 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.12 кор.1,Москва,ул Ивана Бабушкина д.12 кор.1,ул,Ивана Бабушкина ,д.12 кор.1,8001338,муниципальный округ Академический,1964 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.12 кор.2,Москва,ул Ивана Бабушкина д.12 кор.2,ул,Ивана Бабушкина ,д.12 кор.2,8001340,муниципальный округ Академический,1964 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.12 кор.3,Москва,ул Ивана Бабушкина д.12 кор.3,ул,Ивана Бабушкина ,д.12 кор.3,8001343,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.13 кор.1,Москва,ул Ивана Бабушкина д.13 кор.1,ул,Ивана Бабушкина ,д.13 кор.1,8001348,муниципальный округ Академический,1955 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.13 кор.2,Москва,ул Ивана Бабушкина д.13 кор.2,ул,Ивана Бабушкина ,д.13 кор.2,8001350,муниципальный округ Академический,1955 +2281072,"г Москва ул Ивана Бабушкина д.15 кор.1,2",Москва,"ул Ивана Бабушкина д.15 кор.1,2",ул,Ивана Бабушкина ,"д.15 кор.1,2",8001354,муниципальный округ Академический,1956 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.15 кор.3,Москва,ул Ивана Бабушкина д.15 кор.3,ул,Ивана Бабушкина ,д.15 кор.3,8001355,муниципальный округ Академический,1956 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.15 кор.4,Москва,ул Ивана Бабушкина д.15 кор.4,ул,Ивана Бабушкина ,д.15 кор.4,8001359,муниципальный округ Академический,1956 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.16,Москва,ул Ивана Бабушкина д.16,ул,Ивана Бабушкина ,д.16,8001364,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.17 кор.1,Москва,ул Ивана Бабушкина д.17 кор.1,ул,Ивана Бабушкина ,д.17 кор.1,8001366,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.17 кор.2,Москва,ул Ивана Бабушкина д.17 кор.2,ул,Ивана Бабушкина ,д.17 кор.2,8001373,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.18 кор.1,Москва,ул Ивана Бабушкина д.18 кор.1,ул,Ивана Бабушкина ,д.18 кор.1,8001377,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.18 кор.2,Москва,ул Ивана Бабушкина д.18 кор.2,ул,Ивана Бабушкина ,д.18 кор.2,8001369,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.2 кор.1,Москва,ул Ивана Бабушкина д.2 кор.1,ул,Ивана Бабушкина ,д.2 кор.1,8001324,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.2 кор.2,Москва,ул Ивана Бабушкина д.2 кор.2,ул,Ивана Бабушкина ,д.2 кор.2,8001326,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.2 кор.3,Москва,ул Ивана Бабушкина д.2 кор.3,ул,Ивана Бабушкина ,д.2 кор.3,8001327,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.20,Москва,ул Ивана Бабушкина д.20,ул,Ивана Бабушкина ,д.20,8001383,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.22,Москва,ул Ивана Бабушкина д.22,ул,Ивана Бабушкина ,д.22,8001387,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.23 кор.1,Москва,ул Ивана Бабушкина д.23 кор.1,ул,Ивана Бабушкина ,д.23 кор.1,8001391,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.23 кор.2,Москва,ул Ивана Бабушкина д.23 кор.2,ул,Ивана Бабушкина ,д.23 кор.2,8001396,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.23 кор.3,Москва,ул Ивана Бабушкина д.23 кор.3,ул,Ивана Бабушкина ,д.23 кор.3,8001398,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.23 кор.4,Москва,ул Ивана Бабушкина д.23 кор.4,ул,Ивана Бабушкина ,д.23 кор.4,8001402,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.24,Москва,ул Ивана Бабушкина д.24,ул,Ивана Бабушкина ,д.24,8001407,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.3,Москва,ул Ивана Бабушкина д.3,ул,Ивана Бабушкина ,д.3,8001330,муниципальный округ Академический,1977 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.4 кор.1,Москва,ул Ивана Бабушкина д.4 кор.1,ул,Ивана Бабушкина ,д.4 кор.1,8001333,муниципальный округ Академический,1976 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.9,Москва,ул Ивана Бабушкина д.9,ул,Ивана Бабушкина ,д.9,8208879,муниципальный округ Академический,2000 +2281072,г Москва ул Кедрова д.1,Москва,ул Кедрова д.1,ул,Кедрова ,д.1,8259643,муниципальный округ Академический,1979 +2281072,г Москва ул Кедрова д.13 кор.1,Москва,ул Кедрова д.13 кор.1,ул,Кедрова ,д.13 кор.1,8001429,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Кедрова д.13 кор.2,Москва,ул Кедрова д.13 кор.2,ул,Кедрова ,д.13 кор.2,8001432,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Кедрова д.16 кор.1,Москва,ул Кедрова д.16 кор.1,ул,Кедрова ,д.16 кор.1,8001436,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Кедрова д.16 кор.2,Москва,ул Кедрова д.16 кор.2,ул,Кедрова ,д.16 кор.2,8001439,муниципальный округ Академический,1962 +2281072,г Москва ул Кедрова д.16 кор.3,Москва,ул Кедрова д.16 кор.3,ул,Кедрова ,д.16 кор.3,8001445,муниципальный округ Академический,1963 +2281072,г Москва ул Кедрова д.16 кор.4,Москва,ул Кедрова д.16 кор.4,ул,Кедрова ,д.16 кор.4,8001448,муниципальный округ Академический,1962 +2281072,г Москва ул Кедрова д.18 кор.1,Москва,ул Кедрова д.18 кор.1,ул,Кедрова ,д.18 кор.1,8001458,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Кедрова д.19,Москва,ул Кедрова д.19,ул,Кедрова ,д.19,8001467,муниципальный округ Академический,1997 +2281072,г Москва ул Кедрова д.19 кор.1,Москва,ул Кедрова д.19 кор.1,ул,Кедрова ,д.19 кор.1,8001475,муниципальный округ Академический,1997 +2281072,г Москва ул Кедрова д.20,Москва,ул Кедрова д.20,ул,Кедрова ,д.20,8001479,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Кедрова д.21,Москва,ул Кедрова д.21,ул,Кедрова ,д.21,8001485,муниципальный округ Академический,1997 +2281072,г Москва ул Кедрова д.21 кор.2,Москва,ул Кедрова д.21 кор.2,ул,Кедрова ,д.21 кор.2,8001490,муниципальный округ Академический,1997 +2281072,г Москва ул Кедрова д.22,Москва,ул Кедрова д.22,ул,Кедрова ,д.22,8001495,муниципальный округ Академический,1998 +2281072,г Москва ул Кедрова д.26/22,Москва,ул Кедрова д.26/22,ул,Кедрова ,д.26/22,8001503,муниципальный округ Академический,1998 +2281072,г Москва ул Кедрова д.3,Москва,ул Кедрова д.3,ул,Кедрова ,д.3,7837667,муниципальный округ Академический,1977 +2281072,г Москва ул Кедрова д.4 кор.1,Москва,ул Кедрова д.4 кор.1,ул,Кедрова ,д.4 кор.1,8001410,муниципальный округ Академический,1954 +2281072,г Москва ул Кедрова д.4 кор.2,Москва,ул Кедрова д.4 кор.2,ул,Кедрова ,д.4 кор.2,8001413,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Кедрова д.4 кор.3,Москва,ул Кедрова д.4 кор.3,ул,Кедрова ,д.4 кор.3,8001416,муниципальный округ Академический,1954 +2281072,г Москва ул Кедрова д.5,Москва,ул Кедрова д.5,ул,Кедрова ,д.5,8183660,муниципальный округ Академический,1977 +2281072,г Москва ул Кедрова д.5 кор.1,Москва,ул Кедрова д.5 кор.1,ул,Кедрова ,д.5 кор.1,7819149,муниципальный округ Академический,2001 +2281072,г Москва ул Кедрова д.6 кор.1,Москва,ул Кедрова д.6 кор.1,ул,Кедрова ,д.6 кор.1,8001420,муниципальный округ Академический,1954 +2281072,г Москва ул Кедрова д.6 кор.2,Москва,ул Кедрова д.6 кор.2,ул,Кедрова ,д.6 кор.2,8001422,муниципальный округ Академический,1954 +2281072,г Москва ул Кедрова д.6 кор.3,Москва,ул Кедрова д.6 кор.3,ул,Кедрова ,д.6 кор.3,8001423,муниципальный округ Академический,1953 +2281072,г Москва ул Кедрова д.7 кор.1,Москва,ул Кедрова д.7 кор.1,ул,Кедрова ,д.7 кор.1,8001427,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.1/19,Москва,ул Кржижановского д.1/19,ул,Кржижановского ,д.1/19,8001509,муниципальный округ Академический,1956 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.15 кор.3,Москва,ул Кржижановского д.15 кор.3,ул,Кржижановского ,д.15 кор.3,8001565,муниципальный округ Академический,1954 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.15 кор.6,Москва,ул Кржижановского д.15 кор.6,ул,Кржижановского ,д.15 кор.6,8001570,муниципальный округ Академический,1955 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.18 кор.2,Москва,ул Кржижановского д.18 кор.2,ул,Кржижановского ,д.18 кор.2,8001575,муниципальный округ Академический,1955 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.18 кор.3,Москва,ул Кржижановского д.18 кор.3,ул,Кржижановского ,д.18 кор.3,8001578,муниципальный округ Академический,1955 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.2/21,Москва,ул Кржижановского д.2/21,ул,Кржижановского ,д.2/21,8001517,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.23 кор.1,Москва,ул Кржижановского д.23 кор.1,ул,Кржижановского ,д.23 кор.1,8001582,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.23 кор.2,Москва,ул Кржижановского д.23 кор.2,ул,Кржижановского ,д.23 кор.2,8001585,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.23 кор.3,Москва,ул Кржижановского д.23 кор.3,ул,Кржижановского ,д.23 кор.3,8001590,муниципальный округ Академический,1954 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.23 кор.4,Москва,ул Кржижановского д.23 кор.4,ул,Кржижановского ,д.23 кор.4,8001594,муниципальный округ Академический,1950 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.23 кор.5,Москва,ул Кржижановского д.23 кор.5,ул,Кржижановского ,д.23 кор.5,8001597,муниципальный округ Академический,1954 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.23 кор.6,Москва,ул Кржижановского д.23 кор.6,ул,Кржижановского ,д.23 кор.6,8001600,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.24/35 кор.2,Москва,ул Кржижановского д.24/35 кор.2,ул,Кржижановского ,д.24/35 кор.2,8001601,муниципальный округ Академический,1955 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.24/35 кор.3,Москва,ул Кржижановского д.24/35 кор.3,ул,Кржижановского ,д.24/35 кор.3,8001614,муниципальный округ Академический,1955 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.25,Москва,ул Кржижановского д.25,ул,Кржижановского ,д.25,8001617,муниципальный округ Академический,1955 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.26,Москва,ул Кржижановского д.26,ул,Кржижановского ,д.26,8001623,муниципальный округ Академический,1965 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.28,Москва,ул Кржижановского д.28,ул,Кржижановского ,д.28,8001628,муниципальный округ Академический,1965 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.3,Москва,ул Кржижановского д.3,ул,Кржижановского ,д.3,8001521,муниципальный округ Академический,1956 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.32,Москва,ул Кржижановского д.32,ул,Кржижановского ,д.32,8001631,муниципальный округ Академический,1965 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.34,Москва,ул Кржижановского д.34,ул,Кржижановского ,д.34,8001634,муниципальный округ Академический,1964 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.36,Москва,ул Кржижановского д.36,ул,Кржижановского ,д.36,8001638,муниципальный округ Академический,1964 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.4 кор.1,Москва,ул Кржижановского д.4 кор.1,ул,Кржижановского ,д.4 кор.1,8001529,муниципальный округ Академический,1956 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.4 кор.2,Москва,ул Кржижановского д.4 кор.2,ул,Кржижановского ,д.4 кор.2,8001535,муниципальный округ Академический,1956 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.5 кор.1,Москва,ул Кржижановского д.5 кор.1,ул,Кржижановского ,д.5 кор.1,8001541,муниципальный округ Академический,1956 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.5 кор.2,Москва,ул Кржижановского д.5 кор.2,ул,Кржижановского ,д.5 кор.2,8001543,муниципальный округ Академический,1956 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.5 кор.3,Москва,ул Кржижановского д.5 кор.3,ул,Кржижановского ,д.5 кор.3,8001548,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.7 кор.3,Москва,ул Кржижановского д.7 кор.3,ул,Кржижановского ,д.7 кор.3,8001551,муниципальный округ Академический,1952 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.8 кор.1,Москва,ул Кржижановского д.8 кор.1,ул,Кржижановского ,д.8 кор.1,8001554,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.8 кор.2,Москва,ул Кржижановского д.8 кор.2,ул,Кржижановского ,д.8 кор.2,8001558,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.1/14 кор.3,Москва,ул Новочеремушкинская д.1/14 кор.3,ул,Новочеремушкинская ,д.1/14 кор.3,8001688,муниципальный округ Академический,1961 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.10 кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.10 кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.10 кор.1,8001718,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.11 кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.11 кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.11 кор.1,8001722,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.11 кор.2,Москва,ул Новочеремушкинская д.11 кор.2,ул,Новочеремушкинская ,д.11 кор.2,8001726,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.11 кор.3,Москва,ул Новочеремушкинская д.11 кор.3,ул,Новочеремушкинская ,д.11 кор.3,8001730,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.13,Москва,ул Новочеремушкинская д.13,ул,Новочеремушкинская ,д.13,8001732,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.15/29,Москва,ул Новочеремушкинская д.15/29,ул,Новочеремушкинская ,д.15/29,8001734,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.16,Москва,ул Новочеремушкинская д.16,ул,Новочеремушкинская ,д.16,8001736,муниципальный округ Академический,1997 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.18,Москва,ул Новочеремушкинская д.18,ул,Новочеремушкинская ,д.18,7706266,муниципальный округ Академический,2000 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.20/23,Москва,ул Новочеремушкинская д.20/23,ул,Новочеремушкинская ,д.20/23,8001737,муниципальный округ Академический,1997 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.21 кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.21 кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.21 кор.1,8001740,муниципальный округ Академический,1998 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.21 кор.2,Москва,ул Новочеремушкинская д.21 кор.2,ул,Новочеремушкинская ,д.21 кор.2,8001744,муниципальный округ Академический,1998 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.23,Москва,ул Новочеремушкинская д.23,ул,Новочеремушкинская ,д.23,8001747,муниципальный округ Академический,1998 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.23 кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.23 кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.23 кор.1,7664862,муниципальный округ Академический,2004 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.23 кор.2,Москва,ул Новочеремушкинская д.23 кор.2,ул,Новочеремушкинская ,д.23 кор.2,7664871,муниципальный округ Академический,2005 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.23 кор.3,Москва,ул Новочеремушкинская д.23 кор.3,ул,Новочеремушкинская ,д.23 кор.3,7664879,муниципальный округ Академический,2005 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.23 кор.4,Москва,ул Новочеремушкинская д.23 кор.4,ул,Новочеремушкинская ,д.23 кор.4,8001748,муниципальный округ Академический,2004 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.24,Москва,ул Новочеремушкинская д.24,ул,Новочеремушкинская ,д.24,8001751,муниципальный округ Академический,1968 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.24 кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.24 кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.24 кор.1,8001753,муниципальный округ Академический,1998 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.24 кор.2,Москва,ул Новочеремушкинская д.24 кор.2,ул,Новочеремушкинская ,д.24 кор.2,8001755,муниципальный округ Академический,1998 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.27,Москва,ул Новочеремушкинская д.27,ул,Новочеремушкинская ,д.27,8001757,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.29,Москва,ул Новочеремушкинская д.29,ул,Новочеремушкинская ,д.29,8001759,муниципальный округ Академический,1961 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.31,Москва,ул Новочеремушкинская д.31,ул,Новочеремушкинская ,д.31,8001762,муниципальный округ Академический,1969 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.34 кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.34 кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.34 кор.1,8089970,муниципальный округ Академический,2005 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.39 кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.39 кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.39 кор.1,8001763,муниципальный округ Академический,1965 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.39 кор.2,Москва,ул Новочеремушкинская д.39 кор.2,ул,Новочеремушкинская ,д.39 кор.2,8001765,муниципальный округ Академический,1965 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.3а кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.3а кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.3а кор.1,8001693,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.3а кор.2,Москва,ул Новочеремушкинская д.3а кор.2,ул,Новочеремушкинская ,д.3а кор.2,8001698,муниципальный округ Академический,1961 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.4 кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.4 кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.4 кор.1,8001703,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.4 кор.2,Москва,ул Новочеремушкинская д.4 кор.2,ул,Новочеремушкинская ,д.4 кор.2,8001706,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.41 кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.41 кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.41 кор.1,8001769,муниципальный округ Академический,1965 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.41 кор.2,Москва,ул Новочеремушкинская д.41 кор.2,ул,Новочеремушкинская ,д.41 кор.2,8001772,муниципальный округ Академический,1967 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.7/8,Москва,ул Новочеремушкинская д.7/8,ул,Новочеремушкинская ,д.7/8,8001708,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.8,Москва,ул Новочеремушкинская д.8,ул,Новочеремушкинская ,д.8,8001710,муниципальный округ Академический,2008 +2281072,г Москва ул Профсоюзная д.11 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.11 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.11 кор.1,7556959,муниципальный округ Академический,н.д. +2281072,г Москва ул Профсоюзная д.11/11,Москва,ул Профсоюзная д.11/11,ул,Профсоюзная ,д.11/11,8004152,муниципальный округ Академический,1967 +2281072,г Москва ул Профсоюзная д.13/12,Москва,ул Профсоюзная д.13/12,ул,Профсоюзная ,д.13/12,8004153,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Профсоюзная д.15,Москва,ул Профсоюзная д.15,ул,Профсоюзная ,д.15,8004154,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва ул Профсоюзная д.16/10,Москва,ул Профсоюзная д.16/10,ул,Профсоюзная ,д.16/10,8004156,муниципальный округ Академический,1955 +2281072,г Москва ул Профсоюзная д.17 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.17 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.17 кор.1,8004158,муниципальный округ Академический,1969 +2281072,г Москва ул Профсоюзная д.17 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.17 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.17 кор.2,8004159,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Профсоюзная д.17 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.17 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.17 кор.3,8004160,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Профсоюзная д.18 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.18 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.18 кор.1,8004162,муниципальный округ Академический,1954 +2281072,г Москва ул Профсоюзная д.19,Москва,ул Профсоюзная д.19,ул,Профсоюзная ,д.19,8004164,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва ул Профсоюзная д.20/9,Москва,ул Профсоюзная д.20/9,ул,Профсоюзная ,д.20/9,8004165,муниципальный округ Академический,1954 +2281072,г Москва ул Профсоюзная д.22/10 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.22/10 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.22/10 кор.1,8004166,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Профсоюзная д.22/10 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.22/10 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.22/10 кор.2,8004167,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Профсоюзная д.24 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.24 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.24 кор.1,8004168,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Профсоюзная д.24 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.24 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.24 кор.2,8004169,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Профсоюзная д.24 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.24 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.24 кор.3,8004173,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Профсоюзная д.26/44,Москва,ул Профсоюзная д.26/44,ул,Профсоюзная ,д.26/44,8004175,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Профсоюзная д.5/9,Москва,ул Профсоюзная д.5/9,ул,Профсоюзная ,д.5/9,8003565,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Профсоюзная д.7/12,Москва,ул Профсоюзная д.7/12,ул,Профсоюзная ,д.7/12,8004147,муниципальный округ Академический,1965 +2281072,г Москва ул Профсоюзная д.8 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.8 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.8 кор.2,8201308,муниципальный округ Академический,1975 +2281072,г Москва ул Профсоюзная д.9,Москва,ул Профсоюзная д.9,ул,Профсоюзная ,д.9,8004149,муниципальный округ Академический,1967 +2281072,г Москва ул Ферсмана д.1 кор.1,Москва,ул Ферсмана д.1 кор.1,ул,Ферсмана ,д.1 кор.1,8004303,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Ферсмана д.1 кор.2,Москва,ул Ферсмана д.1 кор.2,ул,Ферсмана ,д.1 кор.2,8088059,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Ферсмана д.11,Москва,ул Ферсмана д.11,ул,Ферсмана ,д.11,8132200,муниципальный округ Академический,н.д. +2281072,г Москва ул Ферсмана д.11 кор.1,Москва,ул Ферсмана д.11 кор.1,ул,Ферсмана ,д.11 кор.1,8089543,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Ферсмана д.11 кор.2,Москва,ул Ферсмана д.11 кор.2,ул,Ферсмана ,д.11 кор.2,8089813,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Ферсмана д.13 кор.1,Москва,ул Ферсмана д.13 кор.1,ул,Ферсмана ,д.13 кор.1,8089908,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Ферсмана д.15,Москва,ул Ферсмана д.15,ул,Ферсмана ,д.15,8089940,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Ферсмана д.3 кор.1,Москва,ул Ферсмана д.3 кор.1,ул,Ферсмана ,д.3 кор.1,8088216,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Ферсмана д.3 кор.2,Москва,ул Ферсмана д.3 кор.2,ул,Ферсмана ,д.3 кор.2,8088276,муниципальный округ Академический,1962 +2281072,г Москва ул Ферсмана д.5 кор.1,Москва,ул Ферсмана д.5 кор.1,ул,Ферсмана ,д.5 кор.1,8088770,муниципальный округ Академический,1962 +2281072,г Москва ул Ферсмана д.5 кор.2,Москва,ул Ферсмана д.5 кор.2,ул,Ферсмана ,д.5 кор.2,8088825,муниципальный округ Академический,1962 +2281072,г Москва ул Ферсмана д.7,Москва,ул Ферсмана д.7,ул,Ферсмана ,д.7,8088872,муниципальный округ Академический,1963 +2281072,г Москва ул Ферсмана д.9,Москва,ул Ферсмана д.9,ул,Ферсмана ,д.9,8089047,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.10 кор.1,Москва,ул Черемушкинская Б. д.10 кор.1,ул,Черемушкинская Б. ,д.10 кор.1,8004331,муниципальный округ Академический,1965 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.10 кор.2,Москва,ул Черемушкинская Б. д.10 кор.2,ул,Черемушкинская Б. ,д.10 кор.2,8004333,муниципальный округ Академический,1963 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.12,Москва,ул Черемушкинская Б. д.12,ул,Черемушкинская Б. ,д.12,8004336,муниципальный округ Академический,1963 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.14 кор.1,Москва,ул Черемушкинская Б. д.14 кор.1,ул,Черемушкинская Б. ,д.14 кор.1,8004340,муниципальный округ Академический,1965 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.14 кор.2,Москва,ул Черемушкинская Б. д.14 кор.2,ул,Черемушкинская Б. ,д.14 кор.2,8004343,муниципальный округ Академический,1963 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.16,Москва,ул Черемушкинская Б. д.16,ул,Черемушкинская Б. ,д.16,8004345,муниципальный округ Академический,1963 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.18 кор.1,Москва,ул Черемушкинская Б. д.18 кор.1,ул,Черемушкинская Б. ,д.18 кор.1,8259626,муниципальный округ Академический,1965 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.18 кор.2,Москва,ул Черемушкинская Б. д.18 кор.2,ул,Черемушкинская Б. ,д.18 кор.2,8259621,муниципальный округ Академический,1965 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.2 кор.1,Москва,ул Черемушкинская Б. д.2 кор.1,ул,Черемушкинская Б. ,д.2 кор.1,8004308,муниципальный округ Академический,1965 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.2 кор.2,Москва,ул Черемушкинская Б. д.2 кор.2,ул,Черемушкинская Б. ,д.2 кор.2,8004311,муниципальный округ Академический,1966 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.2 кор.3,Москва,ул Черемушкинская Б. д.2 кор.3,ул,Черемушкинская Б. ,д.2 кор.3,8004313,муниципальный округ Академический,1969 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.2 кор.4,Москва,ул Черемушкинская Б. д.2 кор.4,ул,Черемушкинская Б. ,д.2 кор.4,8004317,муниципальный округ Академический,1997 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.2 кор.5,Москва,ул Черемушкинская Б. д.2 кор.5,ул,Черемушкинская Б. ,д.2 кор.5,8004319,муниципальный округ Академический,1999 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.2 кор.6,Москва,ул Черемушкинская Б. д.2 кор.6,ул,Черемушкинская Б. ,д.2 кор.6,8004321,муниципальный округ Академический,1997 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.20 кор.1,Москва,ул Черемушкинская Б. д.20 кор.1,ул,Черемушкинская Б. ,д.20 кор.1,8004348,муниципальный округ Академический,1964 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.20 кор.2,Москва,ул Черемушкинская Б. д.20 кор.2,ул,Черемушкинская Б. ,д.20 кор.2,8004350,муниципальный округ Академический,1967 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.20 кор.3,Москва,ул Черемушкинская Б. д.20 кор.3,ул,Черемушкинская Б. ,д.20 кор.3,8004352,муниципальный округ Академический,1973 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.20 кор.4,Москва,ул Черемушкинская Б. д.20 кор.4,ул,Черемушкинская Б. ,д.20 кор.4,8004355,муниципальный округ Академический,1999 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.22,Москва,ул Черемушкинская Б. д.22,ул,Черемушкинская Б. ,д.22,8004356,муниципальный округ Академический,1966 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.24 кор.1,Москва,ул Черемушкинская Б. д.24 кор.1,ул,Черемушкинская Б. ,д.24 кор.1,8004358,муниципальный округ Академический,1984 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.26 кор.1,Москва,ул Черемушкинская Б. д.26 кор.1,ул,Черемушкинская Б. ,д.26 кор.1,8004359,муниципальный округ Академический,1963 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.26 кор.2,Москва,ул Черемушкинская Б. д.26 кор.2,ул,Черемушкинская Б. ,д.26 кор.2,8004360,муниципальный округ Академический,1966 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.26 кор.3,Москва,ул Черемушкинская Б. д.26 кор.3,ул,Черемушкинская Б. ,д.26 кор.3,8004361,муниципальный округ Академический,1978 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.26 кор.4,Москва,ул Черемушкинская Б. д.26 кор.4,ул,Черемушкинская Б. ,д.26 кор.4,8004363,муниципальный округ Академический,1993 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.30 кор.1,Москва,ул Черемушкинская Б. д.30 кор.1,ул,Черемушкинская Б. ,д.30 кор.1,8004366,муниципальный округ Академический,1954 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.30 кор.2,Москва,ул Черемушкинская Б. д.30 кор.2,ул,Черемушкинская Б. ,д.30 кор.2,8004367,муниципальный округ Академический,1954 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.32 кор.1,Москва,ул Черемушкинская Б. д.32 кор.1,ул,Черемушкинская Б. ,д.32 кор.1,8004368,муниципальный округ Академический,1954 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.32 кор.2,Москва,ул Черемушкинская Б. д.32 кор.2,ул,Черемушкинская Б. ,д.32 кор.2,8004370,муниципальный округ Академический,1954 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.36 кор.1,Москва,ул Черемушкинская Б. д.36 кор.1,ул,Черемушкинская Б. ,д.36 кор.1,8004373,муниципальный округ Академический,1953 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.36 кор.3,Москва,ул Черемушкинская Б. д.36 кор.3,ул,Черемушкинская Б. ,д.36 кор.3,8004374,муниципальный округ Академический,1953 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.4,Москва,ул Черемушкинская Б. д.4,ул,Черемушкинская Б. ,д.4,8004324,муниципальный округ Академический,1963 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.40 кор.1,Москва,ул Черемушкинская Б. д.40 кор.1,ул,Черемушкинская Б. ,д.40 кор.1,8004375,муниципальный округ Академический,1953 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.40 кор.2,Москва,ул Черемушкинская Б. д.40 кор.2,ул,Черемушкинская Б. ,д.40 кор.2,8004378,муниципальный округ Академический,1953 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.40 кор.3,Москва,ул Черемушкинская Б. д.40 кор.3,ул,Черемушкинская Б. ,д.40 кор.3,8004379,муниципальный округ Академический,1955 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.42 кор.1,Москва,ул Черемушкинская Б. д.42 кор.1,ул,Черемушкинская Б. ,д.42 кор.1,8004381,муниципальный округ Академический,1954 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.42 кор.2,Москва,ул Черемушкинская Б. д.42 кор.2,ул,Черемушкинская Б. ,д.42 кор.2,7665845,муниципальный округ Академический,1954 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.6 кор.1,Москва,ул Черемушкинская Б. д.6 кор.1,ул,Черемушкинская Б. ,д.6 кор.1,8004325,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.6 кор.2,Москва,ул Черемушкинская Б. д.6 кор.2,ул,Черемушкинская Б. ,д.6 кор.2,8004327,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.6 кор.3,Москва,ул Черемушкинская Б. д.6 кор.3,ул,Черемушкинская Б. ,д.6 кор.3,8004328,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.8 кор.1,Москва,ул Черемушкинская Б. д.8 кор.1,ул,Черемушкинская Б. ,д.8 кор.1,7870084,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Шверника д.1 кор.1,Москва,ул Шверника д.1 кор.1,ул,Шверника ,д.1 кор.1,8004216,муниципальный округ Академический,1967 +2281072,г Москва ул Шверника д.1 кор.4,Москва,ул Шверника д.1 кор.4,ул,Шверника ,д.1 кор.4,8004219,муниципальный округ Академический,1965 +2281072,г Москва ул Шверника д.11,Москва,ул Шверника д.11,ул,Шверника ,д.11,8004250,муниципальный округ Академический,2000 +2281072,г Москва ул Шверника д.11 кор.2,Москва,ул Шверника д.11 кор.2,ул,Шверника ,д.11 кор.2,8004252,муниципальный округ Академический,2000 +2281072,г Москва ул Шверника д.11 кор.3,Москва,ул Шверника д.11 кор.3,ул,Шверника ,д.11 кор.3,8004253,муниципальный округ Академический,1999 +2281072,г Москва ул Шверника д.12/2 кор.1,Москва,ул Шверника д.12/2 кор.1,ул,Шверника ,д.12/2 кор.1,8004254,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Шверника д.12/2 кор.2,Москва,ул Шверника д.12/2 кор.2,ул,Шверника ,д.12/2 кор.2,8004257,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Шверника д.12/2 кор.3,Москва,ул Шверника д.12/2 кор.3,ул,Шверника ,д.12/2 кор.3,8004260,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Шверника д.13 кор.3,Москва,ул Шверника д.13 кор.3,ул,Шверника ,д.13 кор.3,8004261,муниципальный округ Академический,1962 +2281072,г Москва ул Шверника д.13 кор.4,Москва,ул Шверника д.13 кор.4,ул,Шверника ,д.13 кор.4,8004264,муниципальный округ Академический,1965 +2281072,г Москва ул Шверника д.14/1 кор.1,Москва,ул Шверника д.14/1 кор.1,ул,Шверника ,д.14/1 кор.1,8004272,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва ул Шверника д.14/1 кор.2,Москва,ул Шверника д.14/1 кор.2,ул,Шверника ,д.14/1 кор.2,8004275,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва ул Шверника д.15 кор.1,Москва,ул Шверника д.15 кор.1,ул,Шверника ,д.15 кор.1,8004276,муниципальный округ Академический,1965 +2281072,г Москва ул Шверника д.15 кор.2,Москва,ул Шверника д.15 кор.2,ул,Шверника ,д.15 кор.2,8004278,муниципальный округ Академический,1970 +2281072,г Москва ул Шверника д.16 кор.1,Москва,ул Шверника д.16 кор.1,ул,Шверника ,д.16 кор.1,8004280,муниципальный округ Академический,1961 +2281072,г Москва ул Шверника д.16 кор.2,Москва,ул Шверника д.16 кор.2,ул,Шверника ,д.16 кор.2,8004283,муниципальный округ Академический,1961 +2281072,г Москва ул Шверника д.17 кор.3,Москва,ул Шверника д.17 кор.3,ул,Шверника ,д.17 кор.3,8004286,муниципальный округ Академический,1984 +2281072,г Москва ул Шверника д.18 кор.1,Москва,ул Шверника д.18 кор.1,ул,Шверника ,д.18 кор.1,8004289,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Шверника д.18 кор.2,Москва,ул Шверника д.18 кор.2,ул,Шверника ,д.18 кор.2,8004291,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва ул Шверника д.2 кор.1,Москва,ул Шверника д.2 кор.1,ул,Шверника ,д.2 кор.1,8004221,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Шверника д.2 кор.2,Москва,ул Шверника д.2 кор.2,ул,Шверника ,д.2 кор.2,8004223,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Шверника д.20,Москва,ул Шверника д.20,ул,Шверника ,д.20,8004292,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Шверника д.22 кор.1,Москва,ул Шверника д.22 кор.1,ул,Шверника ,д.22 кор.1,8004297,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Шверника д.22 кор.2,Москва,ул Шверника д.22 кор.2,ул,Шверника ,д.22 кор.2,8004298,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва ул Шверника д.3,Москва,ул Шверника д.3,ул,Шверника ,д.3,8004226,муниципальный округ Академический,2002 +2281072,г Москва ул Шверника д.3 кор.1,Москва,ул Шверника д.3 кор.1,ул,Шверника ,д.3 кор.1,8004229,муниципальный округ Академический,2002 +2281072,г Москва ул Шверника д.5,Москва,ул Шверника д.5,ул,Шверника ,д.5,8004230,муниципальный округ Академический,2000 +2281072,г Москва ул Шверника д.5 кор.2,Москва,ул Шверника д.5 кор.2,ул,Шверника ,д.5 кор.2,8004234,муниципальный округ Академический,1964 +2281072,г Москва ул Шверника д.6 кор.1,Москва,ул Шверника д.6 кор.1,ул,Шверника ,д.6 кор.1,8004237,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва ул Шверника д.6 кор.2,Москва,ул Шверника д.6 кор.2,ул,Шверника ,д.6 кор.2,8004238,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва ул Шверника д.7,Москва,ул Шверника д.7,ул,Шверника ,д.7,8004239,муниципальный округ Академический,2000 +2281072,г Москва ул Шверника д.7 кор.2,Москва,ул Шверника д.7 кор.2,ул,Шверника ,д.7 кор.2,8004241,муниципальный округ Академический,2000 +2281072,г Москва ул Шверника д.8/1 кор.1,Москва,ул Шверника д.8/1 кор.1,ул,Шверника ,д.8/1 кор.1,8004243,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Шверника д.8/1 кор.2,Москва,ул Шверника д.8/1 кор.2,ул,Шверника ,д.8/1 кор.2,8004245,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Шверника д.8/1 кор.3,Москва,ул Шверника д.8/1 кор.3,ул,Шверника ,д.8/1 кор.3,8004246,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Шверника д.9 кор.3,Москва,ул Шверника д.9 кор.3,ул,Шверника ,д.9 кор.3,8210815,муниципальный округ Академический,1965 +2281072,г Москва ул Шверника д.9 кор.4,Москва,ул Шверника д.9 кор.4,ул,Шверника ,д.9 кор.4,8259653,муниципальный округ Академический,1965 +2281072,г Москва ул Шверника д.9 кор.5,Москва,ул Шверника д.9 кор.5,ул,Шверника ,д.9 кор.5,8004247,муниципальный округ Академический,1965 +2281073,г Москва наб Андреевская д.1,Москва,наб Андреевская д.1,наб,Андреевская ,д.1,8042721,муниципальный округ Гагаринский,2004 +2281073,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.3 кор.1,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.3 кор.1,пр-кт,60-летия Октября ,д.3 кор.1,7667276,муниципальный округ Гагаринский,1962 +2281073,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.3 кор.2,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.3 кор.2,пр-кт,60-летия Октября ,д.3 кор.2,7667277,муниципальный округ Гагаринский,1963 +2281073,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.3 кор.3,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.3 кор.3,пр-кт,60-летия Октября ,д.3 кор.3,7667278,муниципальный округ Гагаринский,1963 +2281073,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.3 кор.4,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.3 кор.4,пр-кт,60-летия Октября ,д.3 кор.4,7667280,муниципальный округ Гагаринский,1964 +2281073,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.5 кор.1,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.5 кор.1,пр-кт,60-летия Октября ,д.5 кор.1,7667289,муниципальный округ Гагаринский,1964 +2281073,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.5 кор.2,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.5 кор.2,пр-кт,60-летия Октября ,д.5 кор.2,7667290,муниципальный округ Гагаринский,1965 +2281073,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.5 кор.3,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.5 кор.3,пр-кт,60-летия Октября ,д.5 кор.3,7667291,муниципальный округ Гагаринский,1967 +2281073,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.5 кор.4,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.5 кор.4,пр-кт,60-летия Октября ,д.5 кор.4,7667293,муниципальный округ Гагаринский,1967 +2281073,г Москва пр-кт Вернадского д.9/10,Москва,пр-кт Вернадского д.9/10,пр-кт,Вернадского ,д.9/10,8045987,муниципальный округ Гагаринский,1956 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.32,Москва,пр-кт Ленинский д.32,пр-кт,Ленинский ,д.32,8092242,муниципальный округ Гагаринский,1961 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.34/1,Москва,пр-кт Ленинский д.34/1,пр-кт,Ленинский ,д.34/1,7667178,муниципальный округ Гагаринский,1960 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.36,Москва,пр-кт Ленинский д.36,пр-кт,Ленинский ,д.36,7667181,муниципальный округ Гагаринский,1960 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.39/1,Москва,пр-кт Ленинский д.39/1,пр-кт,Ленинский ,д.39/1,7667182,муниципальный округ Гагаринский,1961 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.40,Москва,пр-кт Ленинский д.40,пр-кт,Ленинский ,д.40,8092272,муниципальный округ Гагаринский,1959 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.41/2,Москва,пр-кт Ленинский д.41/2,пр-кт,Ленинский ,д.41/2,7667183,муниципальный округ Гагаринский,1960 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.43,Москва,пр-кт Ленинский д.43,пр-кт,Ленинский ,д.43,7667185,муниципальный округ Гагаринский,1959 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.43 кор.10,Москва,пр-кт Ленинский д.43 кор.10,пр-кт,Ленинский ,д.43 кор.10,7667193,муниципальный округ Гагаринский,1960 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.43 кор.11,Москва,пр-кт Ленинский д.43 кор.11,пр-кт,Ленинский ,д.43 кор.11,7667194,муниципальный округ Гагаринский,1960 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.43 кор.7,Москва,пр-кт Ленинский д.43 кор.7,пр-кт,Ленинский ,д.43 кор.7,7667187,муниципальный округ Гагаринский,1959 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.43 кор.8,Москва,пр-кт Ленинский д.43 кор.8,пр-кт,Ленинский ,д.43 кор.8,7667189,муниципальный округ Гагаринский,1960 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.43 кор.9,Москва,пр-кт Ленинский д.43 кор.9,пр-кт,Ленинский ,д.43 кор.9,7667190,муниципальный округ Гагаринский,1960 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.44,Москва,пр-кт Ленинский д.44,пр-кт,Ленинский ,д.44,7667196,муниципальный округ Гагаринский,1958 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.45,Москва,пр-кт Ленинский д.45,пр-кт,Ленинский ,д.45,7667197,муниципальный округ Гагаринский,1959 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.52,Москва,пр-кт Ленинский д.52,пр-кт,Ленинский ,д.52,8095279,муниципальный округ Гагаринский,1956 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.57,Москва,пр-кт Ленинский д.57,пр-кт,Ленинский ,д.57,8093328,муниципальный округ Гагаринский,1960 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.60/2,Москва,пр-кт Ленинский д.60/2,пр-кт,Ленинский ,д.60/2,7667198,муниципальный округ Гагаринский,1957 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.61/1,Москва,пр-кт Ленинский д.61/1,пр-кт,Ленинский ,д.61/1,8092545,муниципальный округ Гагаринский,1950 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.62/1,Москва,пр-кт Ленинский д.62/1,пр-кт,Ленинский ,д.62/1,7667199,муниципальный округ Гагаринский,1957 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.64/2,Москва,пр-кт Ленинский д.64/2,пр-кт,Ленинский ,д.64/2,7667201,муниципальный округ Гагаринский,1957 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.66,Москва,пр-кт Ленинский д.66,пр-кт,Ленинский ,д.66,8108169,муниципальный округ Гагаринский,1957 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.67,Москва,пр-кт Ленинский д.67,пр-кт,Ленинский ,д.67,7667202,муниципальный округ Гагаринский,1960 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.67 кор.2,Москва,пр-кт Ленинский д.67 кор.2,пр-кт,Ленинский ,д.67 кор.2,8020490,муниципальный округ Гагаринский,2009 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.68/10,Москва,пр-кт Ленинский д.68/10,пр-кт,Ленинский ,д.68/10,7667205,муниципальный округ Гагаринский,1956 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.69,Москва,пр-кт Ленинский д.69,пр-кт,Ленинский ,д.69,8042489,муниципальный округ Гагаринский,1959 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.69 кор.2,Москва,пр-кт Ленинский д.69 кор.2,пр-кт,Ленинский ,д.69 кор.2,7667206,муниципальный округ Гагаринский,1971 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.69 кор.3,Москва,пр-кт Ленинский д.69 кор.3,пр-кт,Ленинский ,д.69 кор.3,8092388,муниципальный округ Гагаринский,1978 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.70/11,Москва,пр-кт Ленинский д.70/11,пр-кт,Ленинский ,д.70/11,7667207,муниципальный округ Гагаринский,1956 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.71,Москва,пр-кт Ленинский д.71,пр-кт,Ленинский ,д.71,7667209,муниципальный округ Гагаринский,1958 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.72/2,Москва,пр-кт Ленинский д.72/2,пр-кт,Ленинский ,д.72/2,7667210,муниципальный округ Гагаринский,1955 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.73/8,Москва,пр-кт Ленинский д.73/8,пр-кт,Ленинский ,д.73/8,7667213,муниципальный округ Гагаринский,1958 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.75/9,Москва,пр-кт Ленинский д.75/9,пр-кт,Ленинский ,д.75/9,8089423,муниципальный округ Гагаринский,1958 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.77 кор.1,Москва,пр-кт Ленинский д.77 кор.1,пр-кт,Ленинский ,д.77 кор.1,7667214,муниципальный округ Гагаринский,1958 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.77 кор.2,Москва,пр-кт Ленинский д.77 кор.2,пр-кт,Ленинский ,д.77 кор.2,7667215,муниципальный округ Гагаринский,1987 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.79,Москва,пр-кт Ленинский д.79,пр-кт,Ленинский ,д.79,7667217,муниципальный округ Гагаринский,1959 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.79 кор.2,Москва,пр-кт Ленинский д.79 кор.2,пр-кт,Ленинский ,д.79 кор.2,8042881,муниципальный округ Гагаринский,1988 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.79 кор.3,Москва,пр-кт Ленинский д.79 кор.3,пр-кт,Ленинский ,д.79 кор.3,7667219,муниципальный округ Гагаринский,1994 +2281073,г Москва пр-кт Ломоносовский д.14,Москва,пр-кт Ломоносовский д.14,пр-кт,Ломоносовский ,д.14,7667243,муниципальный округ Гагаринский,1953 +2281073,г Москва пр-кт Ломоносовский д.15,Москва,пр-кт Ломоносовский д.15,пр-кт,Ломоносовский ,д.15,7667245,муниципальный округ Гагаринский,1961 +2281073,г Москва пр-кт Ломоносовский д.18,Москва,пр-кт Ломоносовский д.18,пр-кт,Ломоносовский ,д.18,8049739,муниципальный округ Гагаринский,1950 +2281073,г Москва пр-кт Ломоносовский д.19,Москва,пр-кт Ломоносовский д.19,пр-кт,Ломоносовский ,д.19,7667250,муниципальный округ Гагаринский,1956 +2281073,г Москва пр-кт Ломоносовский д.23,Москва,пр-кт Ломоносовский д.23,пр-кт,Ломоносовский ,д.23,7667251,муниципальный округ Гагаринский,1956 +2281073,г Москва пр-кт Ломоносовский д.3 кор.1,Москва,пр-кт Ломоносовский д.3 кор.1,пр-кт,Ломоносовский ,д.3 кор.1,7667223,муниципальный округ Гагаринский,1964 +2281073,г Москва пр-кт Ломоносовский д.3 кор.2,Москва,пр-кт Ломоносовский д.3 кор.2,пр-кт,Ломоносовский ,д.3 кор.2,8092282,муниципальный округ Гагаринский,1963 +2281073,г Москва пр-кт Ломоносовский д.3 кор.3,Москва,пр-кт Ломоносовский д.3 кор.3,пр-кт,Ломоносовский ,д.3 кор.3,7667224,муниципальный округ Гагаринский,1963 +2281073,г Москва пр-кт Ломоносовский д.3 кор.4,Москва,пр-кт Ломоносовский д.3 кор.4,пр-кт,Ломоносовский ,д.3 кор.4,8092454,муниципальный округ Гагаринский,1964 +2281073,г Москва пр-кт Ломоносовский д.4 кор.1,Москва,пр-кт Ломоносовский д.4 кор.1,пр-кт,Ломоносовский ,д.4 кор.1,8092466,муниципальный округ Гагаринский,1959 +2281073,г Москва пр-кт Ломоносовский д.4 кор.2,Москва,пр-кт Ломоносовский д.4 кор.2,пр-кт,Ломоносовский ,д.4 кор.2,7667226,муниципальный округ Гагаринский,1959 +2281073,г Москва пр-кт Ломоносовский д.5,Москва,пр-кт Ломоносовский д.5,пр-кт,Ломоносовский ,д.5,8094957,муниципальный округ Гагаринский,1958 +2281073,г Москва пр-кт Ломоносовский д.6,Москва,пр-кт Ломоносовский д.6,пр-кт,Ломоносовский ,д.6,8092472,муниципальный округ Гагаринский,1960 +2281073,г Москва пр-кт Ломоносовский д.7 кор.1,Москва,пр-кт Ломоносовский д.7 кор.1,пр-кт,Ломоносовский ,д.7 кор.1,7667229,муниципальный округ Гагаринский,1958 +2281073,г Москва пр-кт Ломоносовский д.7 кор.2,Москва,пр-кт Ломоносовский д.7 кор.2,пр-кт,Ломоносовский ,д.7 кор.2,7667231,муниципальный округ Гагаринский,1961 +2281073,г Москва пр-кт Ломоносовский д.7 кор.3,Москва,пр-кт Ломоносовский д.7 кор.3,пр-кт,Ломоносовский ,д.7 кор.3,7667234,муниципальный округ Гагаринский,1962 +2281073,г Москва пр-кт Ломоносовский д.7 кор.4,Москва,пр-кт Ломоносовский д.7 кор.4,пр-кт,Ломоносовский ,д.7 кор.4,7667239,муниципальный округ Гагаринский,1968 +2281073,г Москва пр-кт Ломоносовский д.7 кор.5,Москва,пр-кт Ломоносовский д.7 кор.5,пр-кт,Ломоносовский ,д.7 кор.5,8095254,муниципальный округ Гагаринский,1951 +2281073,г Москва пр-кт Университетский д.4,Москва,пр-кт Университетский д.4,пр-кт,Университетский ,д.4,7667318,муниципальный округ Гагаринский,1957 +2281073,г Москва пр-кт Университетский д.5,Москва,пр-кт Университетский д.5,пр-кт,Университетский ,д.5,7667319,муниципальный округ Гагаринский,1957 +2281073,г Москва пр-кт Университетский д.6 кор.1,Москва,пр-кт Университетский д.6 кор.1,пр-кт,Университетский ,д.6 кор.1,7667321,муниципальный округ Гагаринский,1957 +2281073,г Москва пр-кт Университетский д.6 кор.2,Москва,пр-кт Университетский д.6 кор.2,пр-кт,Университетский ,д.6 кор.2,7716791,муниципальный округ Гагаринский,1965 +2281073,г Москва пр-кт Университетский д.6 кор.3,Москва,пр-кт Университетский д.6 кор.3,пр-кт,Университетский ,д.6 кор.3,7716800,муниципальный округ Гагаринский,1965 +2281073,г Москва пр-кт Университетский д.6 кор.4,Москва,пр-кт Университетский д.6 кор.4,пр-кт,Университетский ,д.6 кор.4,7716805,муниципальный округ Гагаринский,1964 +2281073,г Москва пр-кт Университетский д.9,Москва,пр-кт Университетский д.9,пр-кт,Университетский ,д.9,7667322,муниципальный округ Гагаринский,1957 +2281073,г Москва ул Академика Зелинского д.38 кор.8,Москва,ул Академика Зелинского д.38 кор.8,ул,Академика Зелинского ,д.38 кор.8,8094075,муниципальный округ Гагаринский,1993 +2281073,г Москва ул Академика Зелинского д.6,Москва,ул Академика Зелинского д.6,ул,Академика Зелинского ,д.6,8092023,муниципальный округ Гагаринский,1997 +2281073,г Москва ул Вавилова д.10,Москва,ул Вавилова д.10,ул,Вавилова ,д.10,7664582,муниципальный округ Гагаринский,1960 +2281073,г Москва ул Вавилова д.12,Москва,ул Вавилова д.12,ул,Вавилова ,д.12,7665060,муниципальный округ Гагаринский,1960 +2281073,г Москва ул Вавилова д.14,Москва,ул Вавилова д.14,ул,Вавилова ,д.14,7665141,муниципальный округ Гагаринский,1960 +2281073,г Москва ул Вавилова д.16,Москва,ул Вавилова д.16,ул,Вавилова ,д.16,7665180,муниципальный округ Гагаринский,1960 +2281073,г Москва ул Вавилова д.18,Москва,ул Вавилова д.18,ул,Вавилова ,д.18,7665222,муниципальный округ Гагаринский,1960 +2281073,г Москва ул Вавилова д.20,Москва,ул Вавилова д.20,ул,Вавилова ,д.20,7665274,муниципальный округ Гагаринский,1960 +2281073,г Москва ул Вавилова д.44 кор.3,Москва,ул Вавилова д.44 кор.3,ул,Вавилова ,д.44 кор.3,8094035,муниципальный округ Гагаринский,1967 +2281073,г Москва ул Вавилова д.44 кор.4,Москва,ул Вавилова д.44 кор.4,ул,Вавилова ,д.44 кор.4,8093999,муниципальный округ Гагаринский,1967 +2281073,г Москва ул Вавилова д.46,Москва,ул Вавилова д.46,ул,Вавилова ,д.46,8093915,муниципальный округ Гагаринский,1959 +2281073,г Москва ул Вавилова д.48,Москва,ул Вавилова д.48,ул,Вавилова ,д.48,8093028,муниципальный округ Гагаринский,1995 +2281073,г Москва ул Вавилова д.52 кор.1,Москва,ул Вавилова д.52 кор.1,ул,Вавилова ,д.52 кор.1,7665309,муниципальный округ Гагаринский,1963 +2281073,г Москва ул Вавилова д.52 кор.2,Москва,ул Вавилова д.52 кор.2,ул,Вавилова ,д.52 кор.2,7665356,муниципальный округ Гагаринский,1963 +2281073,г Москва ул Вавилова д.52 кор.3,Москва,ул Вавилова д.52 кор.3,ул,Вавилова ,д.52 кор.3,7665899,муниципальный округ Гагаринский,1975 +2281073,г Москва ул Вавилова д.52 кор.4,Москва,ул Вавилова д.52 кор.4,ул,Вавилова ,д.52 кор.4,7665902,муниципальный округ Гагаринский,1974 +2281073,г Москва ул Вавилова д.54 кор.1,Москва,ул Вавилова д.54 кор.1,ул,Вавилова ,д.54 кор.1,8061001,муниципальный округ Гагаринский,1964 +2281073,г Москва ул Вавилова д.54 кор.2,Москва,ул Вавилова д.54 кор.2,ул,Вавилова ,д.54 кор.2,8095165,муниципальный округ Гагаринский,1964 +2281073,г Москва ул Вавилова д.54 кор.3,Москва,ул Вавилова д.54 кор.3,ул,Вавилова ,д.54 кор.3,8060888,муниципальный округ Гагаринский,1965 +2281073,г Москва ул Вавилова д.56,Москва,ул Вавилова д.56,ул,Вавилова ,д.56,8095202,муниципальный округ Гагаринский,2007 +2281073,г Москва ул Вавилова д.56 кор.1,Москва,ул Вавилова д.56 кор.1,ул,Вавилова ,д.56 кор.1,8070229,муниципальный округ Гагаринский,1956 +2281073,г Москва ул Вавилова д.56 кор.2,Москва,ул Вавилова д.56 кор.2,ул,Вавилова ,д.56 кор.2,8032381,муниципальный округ Гагаринский,1956 +2281073,г Москва ул Вавилова д.58 кор.1,Москва,ул Вавилова д.58 кор.1,ул,Вавилова ,д.58 кор.1,8108010,муниципальный округ Гагаринский,1965 +2281073,г Москва ул Вавилова д.58 кор.2,Москва,ул Вавилова д.58 кор.2,ул,Вавилова ,д.58 кор.2,8049373,муниципальный округ Гагаринский,1964 +2281073,г Москва ул Вавилова д.58 кор.3,Москва,ул Вавилова д.58 кор.3,ул,Вавилова ,д.58 кор.3,8094972,муниципальный округ Гагаринский,1964 +2281073,г Москва ул Вавилова д.60 кор.1,Москва,ул Вавилова д.60 кор.1,ул,Вавилова ,д.60 кор.1,7666511,муниципальный округ Гагаринский,1957 +2281073,г Москва ул Вавилова д.60 кор.2,Москва,ул Вавилова д.60 кор.2,ул,Вавилова ,д.60 кор.2,7666577,муниципальный округ Гагаринский,1958 +2281073,г Москва ул Вавилова д.60 кор.3,Москва,ул Вавилова д.60 кор.3,ул,Вавилова ,д.60 кор.3,7666584,муниципальный округ Гагаринский,1960 +2281073,г Москва ул Вавилова д.60 кор.4,Москва,ул Вавилова д.60 кор.4,ул,Вавилова ,д.60 кор.4,7666588,муниципальный округ Гагаринский,1980 +2281073,г Москва ул Вавилова д.60 кор.5,Москва,ул Вавилова д.60 кор.5,ул,Вавилова ,д.60 кор.5,7666602,муниципальный округ Гагаринский,1980 +2281073,г Москва ул Вавилова д.70 кор.1,Москва,ул Вавилова д.70 кор.1,ул,Вавилова ,д.70 кор.1,7666596,муниципальный округ Гагаринский,1963 +2281073,г Москва ул Вавилова д.70 кор.2,Москва,ул Вавилова д.70 кор.2,ул,Вавилова ,д.70 кор.2,8042863,муниципальный округ Гагаринский,1965 +2281073,г Москва ул Вавилова д.70 кор.3,Москва,ул Вавилова д.70 кор.3,ул,Вавилова ,д.70 кор.3,8038827,муниципальный округ Гагаринский,1965 +2281073,г Москва ул Вавилова д.72/13,Москва,ул Вавилова д.72/13,ул,Вавилова ,д.72/13,7666606,муниципальный округ Гагаринский,1965 +2281073,г Москва ул Вавилова д.8,Москва,ул Вавилова д.8,ул,Вавилова ,д.8,7664765,муниципальный округ Гагаринский,1968 +2281073,г Москва ул Губкина д.4,Москва,ул Губкина д.4,ул,Губкина ,д.4,8093847,муниципальный округ Гагаринский,1962 +2281073,г Москва ул Губкина д.6,Москва,ул Губкина д.6,ул,Губкина ,д.6,8107973,муниципальный округ Гагаринский,2001 +2281073,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.3,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.3,ул,Дмитрия Ульянова ,д.3,8093722,муниципальный округ Гагаринский,н.д. +2281073,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.4 кор.1,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.4 кор.1,ул,Дмитрия Ульянова ,д.4 кор.1,8093034,муниципальный округ Гагаринский,н.д. +2281073,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.4 кор.2,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.4 кор.2,ул,Дмитрия Ульянова ,д.4 кор.2,8093041,муниципальный округ Гагаринский,н.д. +2281073,г Москва ул Косыгина д.10,Москва,ул Косыгина д.10,ул,Косыгина ,д.10,7716784,муниципальный округ Гагаринский,1986 +2281073,г Москва ул Косыгина д.11,Москва,ул Косыгина д.11,ул,Косыгина ,д.11,8093403,муниципальный округ Гагаринский,1966 +2281073,г Москва ул Косыгина д.13,Москва,ул Косыгина д.13,ул,Косыгина ,д.13,7667176,муниципальный округ Гагаринский,1974 +2281073,г Москва ул Косыгина д.13 кор.1,Москва,ул Косыгина д.13 кор.1,ул,Косыгина ,д.13 кор.1,7806941,муниципальный округ Гагаринский,2010 +2281073,г Москва ул Косыгина д.2 кор.1,Москва,ул Косыгина д.2 кор.1,ул,Косыгина ,д.2 кор.1,8095235,муниципальный округ Гагаринский,2010 +2281073,г Москва ул Косыгина д.5,Москва,ул Косыгина д.5,ул,Косыгина ,д.5,7667173,муниципальный округ Гагаринский,1961 +2281073,г Москва ул Косыгина д.7,Москва,ул Косыгина д.7,ул,Косыгина ,д.7,7716773,муниципальный округ Гагаринский,1967 +2281073,г Москва ул Косыгина д.8,Москва,ул Косыгина д.8,ул,Косыгина ,д.8,7716777,муниципальный округ Гагаринский,1969 +2281073,г Москва ул Косыгина д.9,Москва,ул Косыгина д.9,ул,Косыгина ,д.9,7716779,муниципальный округ Гагаринский,1966 +2281073,г Москва ул Молодежная д.3,Москва,ул Молодежная д.3,ул,Молодежная ,д.3,7667254,муниципальный округ Гагаринский,1958 +2281073,г Москва ул Молодежная д.4,Москва,ул Молодежная д.4,ул,Молодежная ,д.4,7667258,муниципальный округ Гагаринский,1958 +2281073,г Москва ул Молодежная д.5,Москва,ул Молодежная д.5,ул,Молодежная ,д.5,7667264,муниципальный округ Гагаринский,1957 +2281073,г Москва ул Молодежная д.6,Москва,ул Молодежная д.6,ул,Молодежная ,д.6,7667266,муниципальный округ Гагаринский,1958 +2281073,г Москва ул Панферова д.11,Москва,ул Панферова д.11,ул,Панферова ,д.11,7630960,муниципальный округ Гагаринский,1965 +2281073,г Москва ул Панферова д.3,Москва,ул Панферова д.3,ул,Панферова ,д.3,7667268,муниципальный округ Гагаринский,1961 +2281073,г Москва ул Панферова д.5 кор.1,Москва,ул Панферова д.5 кор.1,ул,Панферова ,д.5 кор.1,7667270,муниципальный округ Гагаринский,1959 +2281073,г Москва ул Панферова д.5 кор.2,Москва,ул Панферова д.5 кор.2,ул,Панферова ,д.5 кор.2,8062796,муниципальный округ Гагаринский,1969 +2281073,г Москва ул Панферова д.7 кор.1,Москва,ул Панферова д.7 кор.1,ул,Панферова ,д.7 кор.1,7667272,муниципальный округ Гагаринский,1959 +2281073,г Москва ул Панферова д.7 кор.2,Москва,ул Панферова д.7 кор.2,ул,Панферова ,д.7 кор.2,8042104,муниципальный округ Гагаринский,1975 +2281073,г Москва ул Панферова д.9,Москва,ул Панферова д.9,ул,Панферова ,д.9,7667274,муниципальный округ Гагаринский,1959 +2281073,г Москва ул Строителей д.4 кор.1,Москва,ул Строителей д.4 кор.1,ул,Строителей ,д.4 кор.1,7667295,муниципальный округ Гагаринский,1954 +2281073,г Москва ул Строителей д.4 кор.2,Москва,ул Строителей д.4 кор.2,ул,Строителей ,д.4 кор.2,7667297,муниципальный округ Гагаринский,1954 +2281073,г Москва ул Строителей д.4 кор.3,Москва,ул Строителей д.4 кор.3,ул,Строителей ,д.4 кор.3,7667302,муниципальный округ Гагаринский,1954 +2281073,г Москва ул Строителей д.4 кор.4,Москва,ул Строителей д.4 кор.4,ул,Строителей ,д.4 кор.4,7667304,муниципальный округ Гагаринский,1954 +2281073,г Москва ул Строителей д.4 кор.5,Москва,ул Строителей д.4 кор.5,ул,Строителей ,д.4 кор.5,7667305,муниципальный округ Гагаринский,1954 +2281073,г Москва ул Строителей д.4 кор.6,Москва,ул Строителей д.4 кор.6,ул,Строителей ,д.4 кор.6,7667307,муниципальный округ Гагаринский,1954 +2281073,г Москва ул Строителей д.4 кор.7,Москва,ул Строителей д.4 кор.7,ул,Строителей ,д.4 кор.7,7667308,муниципальный округ Гагаринский,1954 +2281073,г Москва ул Строителей д.6 кор.1,Москва,ул Строителей д.6 кор.1,ул,Строителей ,д.6 кор.1,7667310,муниципальный округ Гагаринский,1953 +2281073,г Москва ул Строителей д.6 кор.2,Москва,ул Строителей д.6 кор.2,ул,Строителей ,д.6 кор.2,7667312,муниципальный округ Гагаринский,1953 +2281073,г Москва ул Строителей д.6 кор.3,Москва,ул Строителей д.6 кор.3,ул,Строителей ,д.6 кор.3,7667313,муниципальный округ Гагаринский,1953 +2281073,г Москва ул Строителей д.6 кор.4,Москва,ул Строителей д.6 кор.4,ул,Строителей ,д.6 кор.4,7667314,муниципальный округ Гагаринский,1953 +2281073,г Москва ул Строителей д.6 кор.5,Москва,ул Строителей д.6 кор.5,ул,Строителей ,д.6 кор.5,7667315,муниципальный округ Гагаринский,1953 +2281073,г Москва ул Строителей д.6 кор.6,Москва,ул Строителей д.6 кор.6,ул,Строителей ,д.6 кор.6,7667316,муниципальный округ Гагаринский,1953 +2281073,г Москва ул Строителей д.6 кор.7,Москва,ул Строителей д.6 кор.7,ул,Строителей ,д.6 кор.7,7667317,муниципальный округ Гагаринский,1953 +2281073,г Москва ул Фотиевой д.3,Москва,ул Фотиевой д.3,ул,Фотиевой ,д.3,7667323,муниципальный округ Гагаринский,1958 +2281073,г Москва ул Фотиевой д.6 кор.1,Москва,ул Фотиевой д.6 кор.1,ул,Фотиевой ,д.6 кор.1,8057070,муниципальный округ Гагаринский,2007 +2281073,г Москва ул Фотиевой д.7,Москва,ул Фотиевой д.7,ул,Фотиевой ,д.7,7667324,муниципальный округ Гагаринский,1958 +2281074,г Москва б-р Симферопольский д.14,Москва,б-р Симферопольский д.14,б-р,Симферопольский ,д.14,8043608,муниципальный округ Зюзино,1961 +2281074,г Москва б-р Симферопольский д.14 кор.1,Москва,б-р Симферопольский д.14 кор.1,б-р,Симферопольский ,д.14 кор.1,8043605,муниципальный округ Зюзино,1999 +2281074,г Москва б-р Симферопольский д.14 кор.3,Москва,б-р Симферопольский д.14 кор.3,б-р,Симферопольский ,д.14 кор.3,8043603,муниципальный округ Зюзино,1999 +2281074,г Москва б-р Симферопольский д.16 кор.2,Москва,б-р Симферопольский д.16 кор.2,б-р,Симферопольский ,д.16 кор.2,8043601,муниципальный округ Зюзино,1967 +2281074,г Москва б-р Симферопольский д.16 кор.3,Москва,б-р Симферопольский д.16 кор.3,б-р,Симферопольский ,д.16 кор.3,8043599,муниципальный округ Зюзино,1967 +2281074,г Москва б-р Симферопольский д.16 кор.4,Москва,б-р Симферопольский д.16 кор.4,б-р,Симферопольский ,д.16 кор.4,8043597,муниципальный округ Зюзино,1968 +2281074,г Москва б-р Симферопольский д.16 кор.5,Москва,б-р Симферопольский д.16 кор.5,б-р,Симферопольский ,д.16 кор.5,8043594,муниципальный округ Зюзино,1968 +2281074,г Москва б-р Симферопольский д.18 кор.1,Москва,б-р Симферопольский д.18 кор.1,б-р,Симферопольский ,д.18 кор.1,8043582,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва б-р Симферопольский д.18 кор.2,Москва,б-р Симферопольский д.18 кор.2,б-р,Симферопольский ,д.18 кор.2,8043570,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва б-р Симферопольский д.2,Москва,б-р Симферопольский д.2,б-р,Симферопольский ,д.2,8043621,муниципальный округ Зюзино,1958 +2281074,г Москва б-р Симферопольский д.20а,Москва,б-р Симферопольский д.20а,б-р,Симферопольский ,д.20а,8043529,муниципальный округ Зюзино,1976 +2281074,г Москва б-р Симферопольский д.24 кор.1,Москва,б-р Симферопольский д.24 кор.1,б-р,Симферопольский ,д.24 кор.1,8043513,муниципальный округ Зюзино,2009 +2281074,г Москва б-р Симферопольский д.24 кор.2,Москва,б-р Симферопольский д.24 кор.2,б-р,Симферопольский ,д.24 кор.2,8043504,муниципальный округ Зюзино,2007 +2281074,г Москва б-р Симферопольский д.24 кор.3,Москва,б-р Симферопольский д.24 кор.3,б-р,Симферопольский ,д.24 кор.3,8043450,муниципальный округ Зюзино,2005 +2281074,г Москва б-р Симферопольский д.24 кор.4,Москва,б-р Симферопольский д.24 кор.4,б-р,Симферопольский ,д.24 кор.4,8043440,муниципальный округ Зюзино,2006 +2281074,г Москва б-р Симферопольский д.24 кор.5,Москва,б-р Симферопольский д.24 кор.5,б-р,Симферопольский ,д.24 кор.5,8043394,муниципальный округ Зюзино,2005 +2281074,г Москва б-р Симферопольский д.24 кор.6,Москва,б-р Симферопольский д.24 кор.6,б-р,Симферопольский ,д.24 кор.6,8043386,муниципальный округ Зюзино,2004 +2281074,г Москва б-р Симферопольский д.24 кор.7,Москва,б-р Симферопольский д.24 кор.7,б-р,Симферопольский ,д.24 кор.7,8120999,муниципальный округ Зюзино,2003 +2281074,г Москва б-р Симферопольский д.26/11,Москва,б-р Симферопольский д.26/11,б-р,Симферопольский ,д.26/11,8043380,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва б-р Симферопольский д.2а,Москва,б-р Симферопольский д.2а,б-р,Симферопольский ,д.2а,8043619,муниципальный округ Зюзино,1981 +2281074,г Москва б-р Симферопольский д.2в,Москва,б-р Симферопольский д.2в,б-р,Симферопольский ,д.2в,8043615,муниципальный округ Зюзино,1981 +2281074,г Москва б-р Симферопольский д.4а,Москва,б-р Симферопольский д.4а,б-р,Симферопольский ,д.4а,8043611,муниципальный округ Зюзино,1981 +2281074,г Москва б-р Черноморский д.11 кор.1,Москва,б-р Черноморский д.11 кор.1,б-р,Черноморский ,д.11 кор.1,8043017,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва б-р Черноморский д.11 кор.2,Москва,б-р Черноморский д.11 кор.2,б-р,Черноморский ,д.11 кор.2,8043011,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва б-р Черноморский д.13 кор.1,Москва,б-р Черноморский д.13 кор.1,б-р,Черноморский ,д.13 кор.1,8043008,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва б-р Черноморский д.13 кор.2,Москва,б-р Черноморский д.13 кор.2,б-р,Черноморский ,д.13 кор.2,8042999,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва б-р Черноморский д.15 кор.1,Москва,б-р Черноморский д.15 кор.1,б-р,Черноморский ,д.15 кор.1,8042994,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва б-р Черноморский д.17 кор.2,Москва,б-р Черноморский д.17 кор.2,б-р,Черноморский ,д.17 кор.2,8042989,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва б-р Черноморский д.18,Москва,б-р Черноморский д.18,б-р,Черноморский ,д.18,8042982,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва б-р Черноморский д.19 кор.1,Москва,б-р Черноморский д.19 кор.1,б-р,Черноморский ,д.19 кор.1,8042977,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва б-р Черноморский д.19 кор.2,Москва,б-р Черноморский д.19 кор.2,б-р,Черноморский ,д.19 кор.2,8042973,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва б-р Черноморский д.20,Москва,б-р Черноморский д.20,б-р,Черноморский ,д.20,8042958,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва б-р Черноморский д.21 кор.1,Москва,б-р Черноморский д.21 кор.1,б-р,Черноморский ,д.21 кор.1,8042955,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва б-р Черноморский д.21 кор.2,Москва,б-р Черноморский д.21 кор.2,б-р,Черноморский ,д.21 кор.2,8042951,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва б-р Черноморский д.22 кор.1,Москва,б-р Черноморский д.22 кор.1,б-р,Черноморский ,д.22 кор.1,8042947,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва б-р Черноморский д.22 кор.2,Москва,б-р Черноморский д.22 кор.2,б-р,Черноморский ,д.22 кор.2,8042943,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва б-р Черноморский д.23 кор.1,Москва,б-р Черноморский д.23 кор.1,б-р,Черноморский ,д.23 кор.1,8042937,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва б-р Черноморский д.23 кор.2,Москва,б-р Черноморский д.23 кор.2,б-р,Черноморский ,д.23 кор.2,8042931,муниципальный округ Зюзино,1999 +2281074,г Москва б-р Чонгарский д.21,Москва,б-р Чонгарский д.21,б-р,Чонгарский ,д.21,8042905,муниципальный округ Зюзино,1966 +2281074,г Москва б-р Чонгарский д.22 кор.1,Москва,б-р Чонгарский д.22 кор.1,б-р,Чонгарский ,д.22 кор.1,8042902,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва б-р Чонгарский д.22 кор.2,Москва,б-р Чонгарский д.22 кор.2,б-р,Чонгарский ,д.22 кор.2,8042898,муниципальный округ Зюзино,1968 +2281074,г Москва б-р Чонгарский д.23,Москва,б-р Чонгарский д.23,б-р,Чонгарский ,д.23,8042895,муниципальный округ Зюзино,1966 +2281074,г Москва б-р Чонгарский д.23 кор.2,Москва,б-р Чонгарский д.23 кор.2,б-р,Чонгарский ,д.23 кор.2,8042908,муниципальный округ Зюзино,н.д. +2281074,г Москва б-р Чонгарский д.26,Москва,б-р Чонгарский д.26,б-р,Чонгарский ,д.26,8042886,муниципальный округ Зюзино,1960 +2281074,г Москва б-р Чонгарский д.27 кор.2,Москва,б-р Чонгарский д.27 кор.2,б-р,Чонгарский ,д.27 кор.2,8042867,муниципальный округ Зюзино,1961 +2281074,г Москва б-р Чонгарский д.28,Москва,б-р Чонгарский д.28,б-р,Чонгарский ,д.28,8042859,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва б-р Чонгарский д.30,Москва,б-р Чонгарский д.30,б-р,Чонгарский ,д.30,8042850,муниципальный округ Зюзино,1966 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.16 кор.2,Москва,пр-кт Балаклавский д.16 кор.2,пр-кт,Балаклавский ,д.16 кор.2,8038869,муниципальный округ Зюзино,1989 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.18 кор.1,Москва,пр-кт Балаклавский д.18 кор.1,пр-кт,Балаклавский ,д.18 кор.1,8038873,муниципальный округ Зюзино,1999 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.18 кор.2,Москва,пр-кт Балаклавский д.18 кор.2,пр-кт,Балаклавский ,д.18 кор.2,8038876,муниципальный округ Зюзино,1990 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.20 кор.1,Москва,пр-кт Балаклавский д.20 кор.1,пр-кт,Балаклавский ,д.20 кор.1,8038881,муниципальный округ Зюзино,2004 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.20 кор.2,Москва,пр-кт Балаклавский д.20 кор.2,пр-кт,Балаклавский ,д.20 кор.2,8038886,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.20 кор.3,Москва,пр-кт Балаклавский д.20 кор.3,пр-кт,Балаклавский ,д.20 кор.3,8038889,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.20 кор.4,Москва,пр-кт Балаклавский д.20 кор.4,пр-кт,Балаклавский ,д.20 кор.4,8038891,муниципальный округ Зюзино,1989 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.24 кор.1,Москва,пр-кт Балаклавский д.24 кор.1,пр-кт,Балаклавский ,д.24 кор.1,8038894,муниципальный округ Зюзино,2003 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.24 кор.2,Москва,пр-кт Балаклавский д.24 кор.2,пр-кт,Балаклавский ,д.24 кор.2,8038897,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.24 кор.3,Москва,пр-кт Балаклавский д.24 кор.3,пр-кт,Балаклавский ,д.24 кор.3,8038900,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.26 кор.1,Москва,пр-кт Балаклавский д.26 кор.1,пр-кт,Балаклавский ,д.26 кор.1,8038903,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.26 кор.2,Москва,пр-кт Балаклавский д.26 кор.2,пр-кт,Балаклавский ,д.26 кор.2,8038904,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.30 кор.2,Москва,пр-кт Балаклавский д.30 кор.2,пр-кт,Балаклавский ,д.30 кор.2,8038920,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.32 кор.1,Москва,пр-кт Балаклавский д.32 кор.1,пр-кт,Балаклавский ,д.32 кор.1,8038924,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.32 кор.2,Москва,пр-кт Балаклавский д.32 кор.2,пр-кт,Балаклавский ,д.32 кор.2,8050966,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.34 кор.1,Москва,пр-кт Балаклавский д.34 кор.1,пр-кт,Балаклавский ,д.34 кор.1,8038931,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.34 кор.2,Москва,пр-кт Балаклавский д.34 кор.2,пр-кт,Балаклавский ,д.34 кор.2,8038942,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.34 кор.3,Москва,пр-кт Балаклавский д.34 кор.3,пр-кт,Балаклавский ,д.34 кор.3,8038948,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.34 кор.4,Москва,пр-кт Балаклавский д.34 кор.4,пр-кт,Балаклавский ,д.34 кор.4,8038953,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.34 кор.5,Москва,пр-кт Балаклавский д.34 кор.5,пр-кт,Балаклавский ,д.34 кор.5,8041261,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.34 кор.6,Москва,пр-кт Балаклавский д.34 кор.6,пр-кт,Балаклавский ,д.34 кор.6,8041276,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.34 кор.7,Москва,пр-кт Балаклавский д.34 кор.7,пр-кт,Балаклавский ,д.34 кор.7,8041297,муниципальный округ Зюзино,1977 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.34 кор.8,Москва,пр-кт Балаклавский д.34 кор.8,пр-кт,Балаклавский ,д.34 кор.8,8041303,муниципальный округ Зюзино,1979 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.36 кор.1,Москва,пр-кт Балаклавский д.36 кор.1,пр-кт,Балаклавский ,д.36 кор.1,8041311,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.36 кор.2,Москва,пр-кт Балаклавский д.36 кор.2,пр-кт,Балаклавский ,д.36 кор.2,8041410,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.36 кор.3,Москва,пр-кт Балаклавский д.36 кор.3,пр-кт,Балаклавский ,д.36 кор.3,8041424,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.36 кор.4,Москва,пр-кт Балаклавский д.36 кор.4,пр-кт,Балаклавский ,д.36 кор.4,8041433,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.38,Москва,пр-кт Балаклавский д.38,пр-кт,Балаклавский ,д.38,8041434,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.40,Москва,пр-кт Балаклавский д.40,пр-кт,Балаклавский ,д.40,8050972,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.42,Москва,пр-кт Балаклавский д.42,пр-кт,Балаклавский ,д.42,8050978,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.44,Москва,пр-кт Балаклавский д.44,пр-кт,Балаклавский ,д.44,8353911,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.46 кор.1,Москва,пр-кт Балаклавский д.46 кор.1,пр-кт,Балаклавский ,д.46 кор.1,8050984,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.46 кор.2,Москва,пр-кт Балаклавский д.46 кор.2,пр-кт,Балаклавский ,д.46 кор.2,8050988,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.46А,Москва,пр-кт Балаклавский д.46А,пр-кт,Балаклавский ,д.46А,8041443,муниципальный округ Зюзино,1974 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.48 кор.1,Москва,пр-кт Балаклавский д.48 кор.1,пр-кт,Балаклавский ,д.48 кор.1,8041459,муниципальный округ Зюзино,1980 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.50,Москва,пр-кт Балаклавский д.50,пр-кт,Балаклавский ,д.50,8041471,муниципальный округ Зюзино,1997 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.52 кор.1,Москва,пр-кт Балаклавский д.52 кор.1,пр-кт,Балаклавский ,д.52 кор.1,8362332,муниципальный округ Зюзино,1972 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.52 кор.2,Москва,пр-кт Балаклавский д.52 кор.2,пр-кт,Балаклавский ,д.52 кор.2,8354272,муниципальный округ Зюзино,1972 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.54,Москва,пр-кт Балаклавский д.54,пр-кт,Балаклавский ,д.54,8353759,муниципальный округ Зюзино,1972 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.56 кор.1,Москва,пр-кт Балаклавский д.56 кор.1,пр-кт,Балаклавский ,д.56 кор.1,8050959,муниципальный округ Зюзино,1975 +2281074,г Москва пр-кт Нахимовский д.11 кор.1,Москва,пр-кт Нахимовский д.11 кор.1,пр-кт,Нахимовский ,д.11 кор.1,8058979,муниципальный округ Зюзино,1973 +2281074,г Москва пр-кт Нахимовский д.11 кор.2,Москва,пр-кт Нахимовский д.11 кор.2,пр-кт,Нахимовский ,д.11 кор.2,8058994,муниципальный округ Зюзино,1973 +2281074,г Москва пр-кт Нахимовский д.15 кор.1,Москва,пр-кт Нахимовский д.15 кор.1,пр-кт,Нахимовский ,д.15 кор.1,8059000,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва пр-кт Нахимовский д.15 кор.2,Москва,пр-кт Нахимовский д.15 кор.2,пр-кт,Нахимовский ,д.15 кор.2,8059004,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва пр-кт Нахимовский д.17 кор.1,Москва,пр-кт Нахимовский д.17 кор.1,пр-кт,Нахимовский ,д.17 кор.1,8059011,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва пр-кт Нахимовский д.17 кор.2,Москва,пр-кт Нахимовский д.17 кор.2,пр-кт,Нахимовский ,д.17 кор.2,8059015,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва пр-кт Нахимовский д.20,Москва,пр-кт Нахимовский д.20,пр-кт,Нахимовский ,д.20,7558174,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва пр-кт Нахимовский д.7 кор.1,Москва,пр-кт Нахимовский д.7 кор.1,пр-кт,Нахимовский ,д.7 кор.1,8059019,муниципальный округ Зюзино,1981 +2281074,г Москва пр-кт Нахимовский д.7 кор.2,Москва,пр-кт Нахимовский д.7 кор.2,пр-кт,Нахимовский ,д.7 кор.2,8059021,муниципальный округ Зюзино,1981 +2281074,г Москва пр-кт Нахимовский д.9 кор.1,Москва,пр-кт Нахимовский д.9 кор.1,пр-кт,Нахимовский ,д.9 кор.1,8059027,муниципальный округ Зюзино,1974 +2281074,г Москва пр-кт Нахимовский д.9 кор.2,Москва,пр-кт Нахимовский д.9 кор.2,пр-кт,Нахимовский ,д.9 кор.2,8059033,муниципальный округ Зюзино,1976 +2281074,г Москва пр-кт Севастопольский д.53,Москва,пр-кт Севастопольский д.53,пр-кт,Севастопольский ,д.53,8047279,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва пр-кт Севастопольский д.57,Москва,пр-кт Севастопольский д.57,пр-кт,Севастопольский ,д.57,8047275,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Севастопольский д.59б,Москва,пр-кт Севастопольский д.59б,пр-кт,Севастопольский ,д.59б,8047258,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Севастопольский д.59м,Москва,пр-кт Севастопольский д.59м,пр-кт,Севастопольский ,д.59м,8047270,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Севастопольский д.63/20 кор.б,Москва,пр-кт Севастопольский д.63/20 кор.б,пр-кт,Севастопольский ,д.63/20 кор.б,8121288,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Севастопольский д.63/20 кор.мун,Москва,пр-кт Севастопольский д.63/20 кор.мун,пр-кт,Севастопольский ,д.63/20 кор.мун,8121294,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Севастопольский д.65/15,Москва,пр-кт Севастопольский д.65/15,пр-кт,Севастопольский ,д.65/15,8047254,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Севастопольский д.67,Москва,пр-кт Севастопольский д.67,пр-кт,Севастопольский ,д.67,8354041,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Севастопольский д.69,Москва,пр-кт Севастопольский д.69,пр-кт,Севастопольский ,д.69,8047252,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Севастопольский д.71,Москва,пр-кт Севастопольский д.71,пр-кт,Севастопольский ,д.71,8047250,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Севастопольский д.73,Москва,пр-кт Севастопольский д.73,пр-кт,Севастопольский ,д.73,8047249,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Севастопольский д.75 кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.75 кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.75 кор.1,8047247,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Севастопольский д.75 кор.2,Москва,пр-кт Севастопольский д.75 кор.2,пр-кт,Севастопольский ,д.75 кор.2,8047246,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Севастопольский д.77 кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.77 кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.77 кор.1,8047243,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва пр-кт Севастопольский д.77 кор.2,Москва,пр-кт Севастопольский д.77 кор.2,пр-кт,Севастопольский ,д.77 кор.2,8047242,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва пр-кт Севастопольский д.77 кор.3,Москва,пр-кт Севастопольский д.77 кор.3,пр-кт,Севастопольский ,д.77 кор.3,8047240,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва пр-кт Севастопольский д.77 кор.4,Москва,пр-кт Севастопольский д.77 кор.4,пр-кт,Севастопольский ,д.77 кор.4,8047238,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Севастопольский д.79,Москва,пр-кт Севастопольский д.79,пр-кт,Севастопольский ,д.79,8047236,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва пр-кт Севастопольский д.81,Москва,пр-кт Севастопольский д.81,пр-кт,Севастопольский ,д.81,8047232,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва пр-кт Севастопольский д.83 кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.83 кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.83 кор.1,8047231,муниципальный округ Зюзино,1975 +2281074,г Москва пр-кт Севастопольский д.83 кор.2,Москва,пр-кт Севастопольский д.83 кор.2,пр-кт,Севастопольский ,д.83 кор.2,8046596,муниципальный округ Зюзино,1974 +2281074,г Москва ул Азовская д.10,Москва,ул Азовская д.10,ул,Азовская ,д.10,8038744,муниципальный округ Зюзино,1960 +2281074,г Москва ул Азовская д.11 кор.1,Москва,ул Азовская д.11 кор.1,ул,Азовская ,д.11 кор.1,8038782,муниципальный округ Зюзино,1957 +2281074,г Москва ул Азовская д.12 кор.1,Москва,ул Азовская д.12 кор.1,ул,Азовская ,д.12 кор.1,8038788,муниципальный округ Зюзино,1959 +2281074,г Москва ул Азовская д.12 кор.2,Москва,ул Азовская д.12 кор.2,ул,Азовская ,д.12 кор.2,8038791,муниципальный округ Зюзино,1960 +2281074,г Москва ул Азовская д.12 кор.3,Москва,ул Азовская д.12 кор.3,ул,Азовская ,д.12 кор.3,8038794,муниципальный округ Зюзино,1961 +2281074,г Москва ул Азовская д.14,Москва,ул Азовская д.14,ул,Азовская ,д.14,8038799,муниципальный округ Зюзино,1959 +2281074,г Москва ул Азовская д.16,Москва,ул Азовская д.16,ул,Азовская ,д.16,8038803,муниципальный округ Зюзино,1959 +2281074,г Москва ул Азовская д.21,Москва,ул Азовская д.21,ул,Азовская ,д.21,8038807,муниципальный округ Зюзино,1966 +2281074,г Москва ул Азовская д.23,Москва,ул Азовская д.23,ул,Азовская ,д.23,8038815,муниципальный округ Зюзино,1968 +2281074,г Москва ул Азовская д.24 кор.2,Москва,ул Азовская д.24 кор.2,ул,Азовская ,д.24 кор.2,7640343,муниципальный округ Зюзино,2002 +2281074,г Москва ул Азовская д.25 кор.1,Москва,ул Азовская д.25 кор.1,ул,Азовская ,д.25 кор.1,8038817,муниципальный округ Зюзино,1968 +2281074,г Москва ул Азовская д.25 кор.2,Москва,ул Азовская д.25 кор.2,ул,Азовская ,д.25 кор.2,8038819,муниципальный округ Зюзино,1978 +2281074,г Москва ул Азовская д.25 кор.3,Москва,ул Азовская д.25 кор.3,ул,Азовская ,д.25 кор.3,8038821,муниципальный округ Зюзино,1979 +2281074,г Москва ул Азовская д.29 кор.1,Москва,ул Азовская д.29 кор.1,ул,Азовская ,д.29 кор.1,8038823,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Азовская д.29 кор.2,Москва,ул Азовская д.29 кор.2,ул,Азовская ,д.29 кор.2,8038825,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Азовская д.3,Москва,ул Азовская д.3,ул,Азовская ,д.3,7579059,муниципальный округ Зюзино,1955 +2281074,г Москва ул Азовская д.33 кор.1,Москва,ул Азовская д.33 кор.1,ул,Азовская ,д.33 кор.1,8038832,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Азовская д.33 кор.2,Москва,ул Азовская д.33 кор.2,ул,Азовская ,д.33 кор.2,8038836,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Азовская д.35 кор.1,Москва,ул Азовская д.35 кор.1,ул,Азовская ,д.35 кор.1,8038838,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Азовская д.35 кор.2,Москва,ул Азовская д.35 кор.2,ул,Азовская ,д.35 кор.2,8038843,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Азовская д.37 кор.1,Москва,ул Азовская д.37 кор.1,ул,Азовская ,д.37 кор.1,8038844,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Азовская д.37 кор.2,Москва,ул Азовская д.37 кор.2,ул,Азовская ,д.37 кор.2,8038847,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Азовская д.37 кор.3,Москва,ул Азовская д.37 кор.3,ул,Азовская ,д.37 кор.3,8038848,муниципальный округ Зюзино,1972 +2281074,г Москва ул Азовская д.4,Москва,ул Азовская д.4,ул,Азовская ,д.4,8343061,муниципальный округ Зюзино,1971 +2281074,г Москва ул Азовская д.6 кор.1,Москва,ул Азовская д.6 кор.1,ул,Азовская ,д.6 кор.1,7580908,муниципальный округ Зюзино,1958 +2281074,г Москва ул Азовская д.6 кор.2,Москва,ул Азовская д.6 кор.2,ул,Азовская ,д.6 кор.2,8038760,муниципальный округ Зюзино,1959 +2281074,г Москва ул Азовская д.7 кор.1,Москва,ул Азовская д.7 кор.1,ул,Азовская ,д.7 кор.1,8038764,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Азовская д.7 кор.2,Москва,ул Азовская д.7 кор.2,ул,Азовская ,д.7 кор.2,8038768,муниципальный округ Зюзино,1985 +2281074,г Москва ул Азовская д.8,Москва,ул Азовская д.8,ул,Азовская ,д.8,8038771,муниципальный округ Зюзино,1960 +2281074,г Москва ул Азовская д.9 кор.1,Москва,ул Азовская д.9 кор.1,ул,Азовская ,д.9 кор.1,8038776,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Азовская д.9 кор.2,Москва,ул Азовская д.9 кор.2,ул,Азовская ,д.9 кор.2,8038778,муниципальный округ Зюзино,2004 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.13,Москва,ул Болотниковская д.13,ул,Болотниковская ,д.13,8042493,муниципальный округ Зюзино,1959 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.15,Москва,ул Болотниковская д.15,ул,Болотниковская ,д.15,8050178,муниципальный округ Зюзино,1960 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.17,Москва,ул Болотниковская д.17,ул,Болотниковская ,д.17,8050237,муниципальный округ Зюзино,1957 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.18,Москва,ул Болотниковская д.18,ул,Болотниковская ,д.18,8050244,муниципальный округ Зюзино,2001 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.20,Москва,ул Болотниковская д.20,ул,Болотниковская ,д.20,8050252,муниципальный округ Зюзино,1958 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.20 кор.1,Москва,ул Болотниковская д.20 кор.1,ул,Болотниковская ,д.20 кор.1,8050256,муниципальный округ Зюзино,2001 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.21 кор.1,Москва,ул Болотниковская д.21 кор.1,ул,Болотниковская ,д.21 кор.1,8050262,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.21 кор.2,Москва,ул Болотниковская д.21 кор.2,ул,Болотниковская ,д.21 кор.2,8050266,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.22 кор.1,Москва,ул Болотниковская д.22 кор.1,ул,Болотниковская ,д.22 кор.1,8050270,муниципальный округ Зюзино,1956 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.26 кор.1,Москва,ул Болотниковская д.26 кор.1,ул,Болотниковская ,д.26 кор.1,8050276,муниципальный округ Зюзино,1960 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.26 кор.2,Москва,ул Болотниковская д.26 кор.2,ул,Болотниковская ,д.26 кор.2,8050279,муниципальный округ Зюзино,1961 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.28 кор.1,Москва,ул Болотниковская д.28 кор.1,ул,Болотниковская ,д.28 кор.1,8050286,муниципальный округ Зюзино,1960 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.28 кор.2,Москва,ул Болотниковская д.28 кор.2,ул,Болотниковская ,д.28 кор.2,8050295,муниципальный округ Зюзино,1961 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.30,Москва,ул Болотниковская д.30,ул,Болотниковская ,д.30,8050301,муниципальный округ Зюзино,2007 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.30 кор.2,Москва,ул Болотниковская д.30 кор.2,ул,Болотниковская ,д.30 кор.2,8050308,муниципальный округ Зюзино,1961 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.31,Москва,ул Болотниковская д.31,ул,Болотниковская ,д.31,8050317,муниципальный округ Зюзино,2008 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.31 кор.1,Москва,ул Болотниковская д.31 кор.1,ул,Болотниковская ,д.31 кор.1,8050325,муниципальный округ Зюзино,2000 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.31 кор.2,Москва,ул Болотниковская д.31 кор.2,ул,Болотниковская ,д.31 кор.2,8050332,муниципальный округ Зюзино,1980 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.32 кор.2,Москва,ул Болотниковская д.32 кор.2,ул,Болотниковская ,д.32 кор.2,8050337,муниципальный округ Зюзино,1961 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.33 кор.1А,Москва,ул Болотниковская д.33 кор.1А,ул,Болотниковская ,д.33 кор.1А,8050342,муниципальный округ Зюзино,1967 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.33 кор.2,Москва,ул Болотниковская д.33 кор.2,ул,Болотниковская ,д.33 кор.2,8050348,муниципальный округ Зюзино,1999 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.33 кор.3,Москва,ул Болотниковская д.33 кор.3,ул,Болотниковская ,д.33 кор.3,8050352,муниципальный округ Зюзино,1999 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.34 кор.1,Москва,ул Болотниковская д.34 кор.1,ул,Болотниковская ,д.34 кор.1,8050358,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.35/2,Москва,ул Болотниковская д.35/2,ул,Болотниковская ,д.35/2,8050365,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.36 кор.1,Москва,ул Болотниковская д.36 кор.1,ул,Болотниковская ,д.36 кор.1,7578805,муниципальный округ Зюзино,2011 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.36 кор.2,Москва,ул Болотниковская д.36 кор.2,ул,Болотниковская ,д.36 кор.2,7578814,муниципальный округ Зюзино,2011 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.36 кор.3,Москва,ул Болотниковская д.36 кор.3,ул,Болотниковская ,д.36 кор.3,7578820,муниципальный округ Зюзино,2011 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.36 кор.4,Москва,ул Болотниковская д.36 кор.4,ул,Болотниковская ,д.36 кор.4,7578823,муниципальный округ Зюзино,2011 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.36 кор.5,Москва,ул Болотниковская д.36 кор.5,ул,Болотниковская ,д.36 кор.5,7578830,муниципальный округ Зюзино,2010 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.36 кор.6,Москва,ул Болотниковская д.36 кор.6,ул,Болотниковская ,д.36 кор.6,7578833,муниципальный округ Зюзино,2011 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.37,Москва,ул Болотниковская д.37,ул,Болотниковская ,д.37,8050371,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.38 кор.1,Москва,ул Болотниковская д.38 кор.1,ул,Болотниковская ,д.38 кор.1,8050419,муниципальный округ Зюзино,1966 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.38 кор.2,Москва,ул Болотниковская д.38 кор.2,ул,Болотниковская ,д.38 кор.2,8050389,муниципальный округ Зюзино,1966 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.38 кор.3,Москва,ул Болотниковская д.38 кор.3,ул,Болотниковская ,д.38 кор.3,8050392,муниципальный округ Зюзино,1966 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.38 кор.4,Москва,ул Болотниковская д.38 кор.4,ул,Болотниковская ,д.38 кор.4,8050395,муниципальный округ Зюзино,1966 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.38 кор.5,Москва,ул Болотниковская д.38 кор.5,ул,Болотниковская ,д.38 кор.5,8050402,муниципальный округ Зюзино,1971 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.38 кор.6,Москва,ул Болотниковская д.38 кор.6,ул,Болотниковская ,д.38 кор.6,8050412,муниципальный округ Зюзино,1971 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.39 Ж,Москва,ул Болотниковская д.39 Ж,ул,Болотниковская ,д.39 Ж,8050459,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.39М,Москва,ул Болотниковская д.39М,ул,Болотниковская ,д.39М,8050533,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.40 кор.1,Москва,ул Болотниковская д.40 кор.1,ул,Болотниковская ,д.40 кор.1,8353017,муниципальный округ Зюзино,1966 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.40 кор.2,Москва,ул Болотниковская д.40 кор.2,ул,Болотниковская ,д.40 кор.2,8348632,муниципальный округ Зюзино,1966 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.40 кор.3,Москва,ул Болотниковская д.40 кор.3,ул,Болотниковская ,д.40 кор.3,8050535,муниципальный округ Зюзино,1966 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.40 кор.4,Москва,ул Болотниковская д.40 кор.4,ул,Болотниковская ,д.40 кор.4,8050537,муниципальный округ Зюзино,1966 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.40 кор.5,Москва,ул Болотниковская д.40 кор.5,ул,Болотниковская ,д.40 кор.5,8050541,муниципальный округ Зюзино,1971 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.41Ж,Москва,ул Болотниковская д.41Ж,ул,Болотниковская ,д.41Ж,8050543,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.41М,Москва,ул Болотниковская д.41М,ул,Болотниковская ,д.41М,8050550,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.42 кор.1,Москва,ул Болотниковская д.42 кор.1,ул,Болотниковская ,д.42 кор.1,8050560,муниципальный округ Зюзино,1968 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.42 кор.2,Москва,ул Болотниковская д.42 кор.2,ул,Болотниковская ,д.42 кор.2,8050563,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.42 кор.3,Москва,ул Болотниковская д.42 кор.3,ул,Болотниковская ,д.42 кор.3,8050566,муниципальный округ Зюзино,1968 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.43,Москва,ул Болотниковская д.43,ул,Болотниковская ,д.43,8050568,муниципальный округ Зюзино,1970 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.44 кор.1,Москва,ул Болотниковская д.44 кор.1,ул,Болотниковская ,д.44 кор.1,8050570,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.44 кор.2,Москва,ул Болотниковская д.44 кор.2,ул,Болотниковская ,д.44 кор.2,8050576,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.44 кор.3,Москва,ул Болотниковская д.44 кор.3,ул,Болотниковская ,д.44 кор.3,8050581,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.44 кор.4,Москва,ул Болотниковская д.44 кор.4,ул,Болотниковская ,д.44 кор.4,8050588,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.45 кор.1,Москва,ул Болотниковская д.45 кор.1,ул,Болотниковская ,д.45 кор.1,8050592,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.45 кор.2,Москва,ул Болотниковская д.45 кор.2,ул,Болотниковская ,д.45 кор.2,8050597,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.45 кор.3,Москва,ул Болотниковская д.45 кор.3,ул,Болотниковская ,д.45 кор.3,8050602,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.46 кор.1,Москва,ул Болотниковская д.46 кор.1,ул,Болотниковская ,д.46 кор.1,8050604,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.46 кор.2,Москва,ул Болотниковская д.46 кор.2,ул,Болотниковская ,д.46 кор.2,8050610,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.46 кор.3,Москва,ул Болотниковская д.46 кор.3,ул,Болотниковская ,д.46 кор.3,8050613,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.47 кор.1,Москва,ул Болотниковская д.47 кор.1,ул,Болотниковская ,д.47 кор.1,8050614,муниципальный округ Зюзино,1974 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.48,Москва,ул Болотниковская д.48,ул,Болотниковская ,д.48,8050619,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.49,Москва,ул Болотниковская д.49,ул,Болотниковская ,д.49,8356706,муниципальный округ Зюзино,1970 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.50,Москва,ул Болотниковская д.50,ул,Болотниковская ,д.50,8050656,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.51 кор.1,Москва,ул Болотниковская д.51 кор.1,ул,Болотниковская ,д.51 кор.1,8051017,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.51 кор.2,Москва,ул Болотниковская д.51 кор.2,ул,Болотниковская ,д.51 кор.2,8051030,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.53 кор.2,Москва,ул Болотниковская д.53 кор.2,ул,Болотниковская ,д.53 кор.2,8059626,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.54 кор.1,Москва,ул Болотниковская д.54 кор.1,ул,Болотниковская ,д.54 кор.1,8051045,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.54 кор.2,Москва,ул Болотниковская д.54 кор.2,ул,Болотниковская ,д.54 кор.2,8051089,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.54 кор.3,Москва,ул Болотниковская д.54 кор.3,ул,Болотниковская ,д.54 кор.3,8051094,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Каховка д.1 кор.1,Москва,ул Каховка д.1 кор.1,ул,Каховка ,д.1 кор.1,8051109,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Каховка д.10 кор.3,Москва,ул Каховка д.10 кор.3,ул,Каховка ,д.10 кор.3,8051156,муниципальный округ Зюзино,1981 +2281074,г Москва ул Каховка д.10/12 кор.1,Москва,ул Каховка д.10/12 кор.1,ул,Каховка ,д.10/12 кор.1,8051158,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.10/12 кор.2,Москва,ул Каховка д.10/12 кор.2,ул,Каховка ,д.10/12 кор.2,8051161,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.12 кор.1,Москва,ул Каховка д.12 кор.1,ул,Каховка ,д.12 кор.1,8051166,муниципальный округ Зюзино,1972 +2281074,г Москва ул Каховка д.13 кор.1,Москва,ул Каховка д.13 кор.1,ул,Каховка ,д.13 кор.1,8051172,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.13 кор.2,Москва,ул Каховка д.13 кор.2,ул,Каховка ,д.13 кор.2,8051179,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Каховка д.13 кор.3,Москва,ул Каховка д.13 кор.3,ул,Каховка ,д.13 кор.3,8051183,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.13 кор.4,Москва,ул Каховка д.13 кор.4,ул,Каховка ,д.13 кор.4,8051186,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.13 кор.5/6,Москва,ул Каховка д.13 кор.5/6,ул,Каховка ,д.13 кор.5/6,8051197,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.13 кор.7,Москва,ул Каховка д.13 кор.7,ул,Каховка ,д.13 кор.7,8051207,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.13 кор.8,Москва,ул Каховка д.13 кор.8,ул,Каховка ,д.13 кор.8,8051220,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.13 кор.9,Москва,ул Каховка д.13 кор.9,ул,Каховка ,д.13 кор.9,8051224,муниципальный округ Зюзино,1982 +2281074,г Москва ул Каховка д.14 кор.1,Москва,ул Каховка д.14 кор.1,ул,Каховка ,д.14 кор.1,8051228,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.14 кор.2,Москва,ул Каховка д.14 кор.2,ул,Каховка ,д.14 кор.2,8051232,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Каховка д.14 кор.3,Москва,ул Каховка д.14 кор.3,ул,Каховка ,д.14 кор.3,8051238,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Каховка д.14 кор.4,Москва,ул Каховка д.14 кор.4,ул,Каховка ,д.14 кор.4,8051255,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.15 кор.1,Москва,ул Каховка д.15 кор.1,ул,Каховка ,д.15 кор.1,8051260,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.15 кор.2,Москва,ул Каховка д.15 кор.2,ул,Каховка ,д.15 кор.2,8051267,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.16 кор.1,Москва,ул Каховка д.16 кор.1,ул,Каховка ,д.16 кор.1,8051275,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.16 кор.2,Москва,ул Каховка д.16 кор.2,ул,Каховка ,д.16 кор.2,8051281,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.16 кор.3,Москва,ул Каховка д.16 кор.3,ул,Каховка ,д.16 кор.3,8051288,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.17/14,Москва,ул Каховка д.17/14,ул,Каховка ,д.17/14,8051290,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Каховка д.19 кор.1,Москва,ул Каховка д.19 кор.1,ул,Каховка ,д.19 кор.1,8051304,муниципальный округ Зюзино,1978 +2281074,г Москва ул Каховка д.21 кор.1,Москва,ул Каховка д.21 кор.1,ул,Каховка ,д.21 кор.1,8051311,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Каховка д.21 кор.2,Москва,ул Каховка д.21 кор.2,ул,Каховка ,д.21 кор.2,8050998,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Каховка д.21 кор.3,Москва,ул Каховка д.21 кор.3,ул,Каховка ,д.21 кор.3,8051316,муниципальный округ Зюзино,1981 +2281074,г Москва ул Каховка д.23 кор.1,Москва,ул Каховка д.23 кор.1,ул,Каховка ,д.23 кор.1,8137229,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Каховка д.23 кор.2,Москва,ул Каховка д.23 кор.2,ул,Каховка ,д.23 кор.2,8051322,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.25,Москва,ул Каховка д.25,ул,Каховка ,д.25,7807015,муниципальный округ Зюзино,2001 +2281074,г Москва ул Каховка д.25 кор.1,Москва,ул Каховка д.25 кор.1,ул,Каховка ,д.25 кор.1,8051009,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.25 кор.2,Москва,ул Каховка д.25 кор.2,ул,Каховка ,д.25 кор.2,8051016,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.27 кор.1,Москва,ул Каховка д.27 кор.1,ул,Каховка ,д.27 кор.1,8351791,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.27 кор.2,Москва,ул Каховка д.27 кор.2,ул,Каховка ,д.27 кор.2,8051020,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.3 кор.1,Москва,ул Каховка д.3 кор.1,ул,Каховка ,д.3 кор.1,8051111,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.3 кор.2,Москва,ул Каховка д.3 кор.2,ул,Каховка ,д.3 кор.2,8051112,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.5 кор.1,Москва,ул Каховка д.5 кор.1,ул,Каховка ,д.5 кор.1,8051117,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Каховка д.5 кор.2,Москва,ул Каховка д.5 кор.2,ул,Каховка ,д.5 кор.2,8051118,муниципальный округ Зюзино,1966 +2281074,г Москва ул Каховка д.5 кор.3,Москва,ул Каховка д.5 кор.3,ул,Каховка ,д.5 кор.3,8051121,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.5 кор.4,Москва,ул Каховка д.5 кор.4,ул,Каховка ,д.5 кор.4,8051124,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Каховка д.5 кор.5,Москва,ул Каховка д.5 кор.5,ул,Каховка ,д.5 кор.5,8051127,муниципальный округ Зюзино,1974 +2281074,г Москва ул Каховка д.6,Москва,ул Каховка д.6,ул,Каховка ,д.6,8051131,муниципальный округ Зюзино,1966 +2281074,г Москва ул Каховка д.7 кор.1,Москва,ул Каховка д.7 кор.1,ул,Каховка ,д.7 кор.1,8051133,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.7 кор.2,Москва,ул Каховка д.7 кор.2,ул,Каховка ,д.7 кор.2,8051005,муниципальный округ Зюзино,1966 +2281074,г Москва ул Каховка д.9 кор.1,Москва,ул Каховка д.9 кор.1,ул,Каховка ,д.9 кор.1,8051137,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.9 кор.2,Москва,ул Каховка д.9 кор.2,ул,Каховка ,д.9 кор.2,8051140,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.9 кор.3,Москва,ул Каховка д.9 кор.3,ул,Каховка ,д.9 кор.3,8051144,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.9Б,Москва,ул Каховка д.9Б,ул,Каховка ,д.9Б,8051152,муниципальный округ Зюзино,1977 +2281074,г Москва ул Керченская д.1 кор.1,Москва,ул Керченская д.1 кор.1,ул,Керченская ,д.1 кор.1,8051327,муниципальный округ Зюзино,1973 +2281074,г Москва ул Керченская д.1 кор.2,Москва,ул Керченская д.1 кор.2,ул,Керченская ,д.1 кор.2,8051332,муниципальный округ Зюзино,1976 +2281074,г Москва ул Керченская д.10 кор.1,Москва,ул Керченская д.10 кор.1,ул,Керченская ,д.10 кор.1,8051380,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Керченская д.10 кор.2,Москва,ул Керченская д.10 кор.2,ул,Керченская ,д.10 кор.2,8051396,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Керченская д.10 кор.3,Москва,ул Керченская д.10 кор.3,ул,Керченская ,д.10 кор.3,8051402,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Керченская д.10 кор.4,Москва,ул Керченская д.10 кор.4,ул,Керченская ,д.10 кор.4,8051417,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Керченская д.11 кор.1,Москва,ул Керченская д.11 кор.1,ул,Керченская ,д.11 кор.1,8051430,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Керченская д.11 кор.2,Москва,ул Керченская д.11 кор.2,ул,Керченская ,д.11 кор.2,8051437,муниципальный округ Зюзино,1974 +2281074,г Москва ул Керченская д.16,Москва,ул Керченская д.16,ул,Керченская ,д.16,8051443,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Керченская д.18,Москва,ул Керченская д.18,ул,Керченская ,д.18,8051446,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Керченская д.20,Москва,ул Керченская д.20,ул,Керченская ,д.20,8051452,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Керченская д.22,Москва,ул Керченская д.22,ул,Керченская ,д.22,8051458,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Керченская д.24,Москва,ул Керченская д.24,ул,Керченская ,д.24,8051463,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Керченская д.26,Москва,ул Керченская д.26,ул,Керченская ,д.26,8051468,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Керченская д.28,Москва,ул Керченская д.28,ул,Керченская ,д.28,8051474,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Керченская д.3,Москва,ул Керченская д.3,ул,Керченская ,д.3,8051338,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Керченская д.30,Москва,ул Керченская д.30,ул,Керченская ,д.30,8051480,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Керченская д.32,Москва,ул Керченская д.32,ул,Керченская ,д.32,8352937,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Керченская д.5,Москва,ул Керченская д.5,ул,Керченская ,д.5,8051343,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Керченская д.6 кор.1,Москва,ул Керченская д.6 кор.1,ул,Керченская ,д.6 кор.1,8051348,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Керченская д.6 кор.2,Москва,ул Керченская д.6 кор.2,ул,Керченская ,д.6 кор.2,8051358,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Керченская д.6 кор.3,Москва,ул Керченская д.6 кор.3,ул,Керченская ,д.6 кор.3,8051365,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Керченская д.7,Москва,ул Керченская д.7,ул,Керченская ,д.7,8051368,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Керченская д.8,Москва,ул Керченская д.8,ул,Керченская ,д.8,8051373,муниципальный округ Зюзино,1980 +2281074,г Москва ул Одесская д.1/19,Москва,ул Одесская д.1/19,ул,Одесская ,д.1/19,8059037,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва ул Одесская д.11,Москва,ул Одесская д.11,ул,Одесская ,д.11,8059055,муниципальный округ Зюзино,1968 +2281074,г Москва ул Одесская д.14 кор.1,Москва,ул Одесская д.14 кор.1,ул,Одесская ,д.14 кор.1,8059058,муниципальный округ Зюзино,2000 +2281074,г Москва ул Одесская д.14 кор.3А,Москва,ул Одесская д.14 кор.3А,ул,Одесская ,д.14 кор.3А,8059064,муниципальный округ Зюзино,1999 +2281074,г Москва ул Одесская д.14 кор.4А,Москва,ул Одесская д.14 кор.4А,ул,Одесская ,д.14 кор.4А,8059067,муниципальный округ Зюзино,1998 +2281074,г Москва ул Одесская д.14 кор.5,Москва,ул Одесская д.14 кор.5,ул,Одесская ,д.14 кор.5,8059073,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Одесская д.15,Москва,ул Одесская д.15,ул,Одесская ,д.15,8059079,муниципальный округ Зюзино,1968 +2281074,г Москва ул Одесская д.17,Москва,ул Одесская д.17,ул,Одесская ,д.17,8059080,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Одесская д.18 кор.1,Москва,ул Одесская д.18 кор.1,ул,Одесская ,д.18 кор.1,8352133,муниципальный округ Зюзино,1967 +2281074,г Москва ул Одесская д.18 кор.2,Москва,ул Одесская д.18 кор.2,ул,Одесская ,д.18 кор.2,8345522,муниципальный округ Зюзино,н.д. +2281074,г Москва ул Одесская д.18 кор.3,Москва,ул Одесская д.18 кор.3,ул,Одесская ,д.18 кор.3,8059082,муниципальный округ Зюзино,1967 +2281074,г Москва ул Одесская д.18 кор.4,Москва,ул Одесская д.18 кор.4,ул,Одесская ,д.18 кор.4,8059088,муниципальный округ Зюзино,1999 +2281074,г Москва ул Одесская д.20,Москва,ул Одесская д.20,ул,Одесская ,д.20,8059094,муниципальный округ Зюзино,1966 +2281074,г Москва ул Одесская д.22 кор.1,Москва,ул Одесская д.22 кор.1,ул,Одесская ,д.22 кор.1,8059099,муниципальный округ Зюзино,1966 +2281074,г Москва ул Одесская д.22 кор.2,Москва,ул Одесская д.22 кор.2,ул,Одесская ,д.22 кор.2,8059106,муниципальный округ Зюзино,1968 +2281074,г Москва ул Одесская д.22 кор.3,Москва,ул Одесская д.22 кор.3,ул,Одесская ,д.22 кор.3,8059113,муниципальный округ Зюзино,1998 +2281074,г Москва ул Одесская д.22 кор.4,Москва,ул Одесская д.22 кор.4,ул,Одесская ,д.22 кор.4,8059119,муниципальный округ Зюзино,1998 +2281074,г Москва ул Одесская д.23 кор.1,Москва,ул Одесская д.23 кор.1,ул,Одесская ,д.23 кор.1,8059124,муниципальный округ Зюзино,1961 +2281074,г Москва ул Одесская д.23 кор.2,Москва,ул Одесская д.23 кор.2,ул,Одесская ,д.23 кор.2,8059131,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва ул Одесская д.23 кор.3,Москва,ул Одесская д.23 кор.3,ул,Одесская ,д.23 кор.3,8059135,муниципальный округ Зюзино,1961 +2281074,г Москва ул Одесская д.23 кор.4,Москва,ул Одесская д.23 кор.4,ул,Одесская ,д.23 кор.4,8059141,муниципальный округ Зюзино,1961 +2281074,г Москва ул Одесская д.23 кор.5,Москва,ул Одесская д.23 кор.5,ул,Одесская ,д.23 кор.5,8059145,муниципальный округ Зюзино,1961 +2281074,г Москва ул Одесская д.25,Москва,ул Одесская д.25,ул,Одесская ,д.25,8059150,муниципальный округ Зюзино,1961 +2281074,г Москва ул Одесская д.27/14,Москва,ул Одесская д.27/14,ул,Одесская ,д.27/14,8059156,муниципальный округ Зюзино,1961 +2281074,г Москва ул Одесская д.3,Москва,ул Одесская д.3,ул,Одесская ,д.3,8059042,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва ул Одесская д.5,Москва,ул Одесская д.5,ул,Одесская ,д.5,8059046,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва ул Одесская д.7,Москва,ул Одесская д.7,ул,Одесская ,д.7,8059050,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва ул Перекопская д.1 кор.1,Москва,ул Перекопская д.1 кор.1,ул,Перекопская ,д.1 кор.1,8352466,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Перекопская д.1 кор.2,Москва,ул Перекопская д.1 кор.2,ул,Перекопская ,д.1 кор.2,8059160,муниципальный округ Зюзино,1982 +2281074,г Москва ул Перекопская д.10 кор.1,Москва,ул Перекопская д.10 кор.1,ул,Перекопская ,д.10 кор.1,8351796,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Перекопская д.10 кор.2,Москва,ул Перекопская д.10 кор.2,ул,Перекопская ,д.10 кор.2,8059186,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Перекопская д.11 кор.1,Москва,ул Перекопская д.11 кор.1,ул,Перекопская ,д.11 кор.1,8059190,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Перекопская д.11 кор.2,Москва,ул Перекопская д.11 кор.2,ул,Перекопская ,д.11 кор.2,8059194,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Перекопская д.11 кор.3,Москва,ул Перекопская д.11 кор.3,ул,Перекопская ,д.11 кор.3,8059202,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Перекопская д.11 кор.4,Москва,ул Перекопская д.11 кор.4,ул,Перекопская ,д.11 кор.4,8059206,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Перекопская д.14 кор.1,Москва,ул Перекопская д.14 кор.1,ул,Перекопская ,д.14 кор.1,8059214,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Перекопская д.14 кор.2,Москва,ул Перекопская д.14 кор.2,ул,Перекопская ,д.14 кор.2,8059219,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Перекопская д.16,Москва,ул Перекопская д.16,ул,Перекопская ,д.16,8059223,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Перекопская д.18,Москва,ул Перекопская д.18,ул,Перекопская ,д.18,8059226,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Перекопская д.2/4,Москва,ул Перекопская д.2/4,ул,Перекопская ,д.2/4,8059167,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Перекопская д.3,Москва,ул Перекопская д.3,ул,Перекопская ,д.3,8059172,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва ул Перекопская д.4,Москва,ул Перекопская д.4,ул,Перекопская ,д.4,8059175,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Перекопская д.6,Москва,ул Перекопская д.6,ул,Перекопская ,д.6,8059179,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Перекопская д.8,Москва,ул Перекопская д.8,ул,Перекопская ,д.8,8059182,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Сивашская д.11,Москва,ул Сивашская д.11,ул,Сивашская ,д.11,8046557,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Сивашская д.13,Москва,ул Сивашская д.13,ул,Сивашская ,д.13,8046549,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва ул Сивашская д.15,Москва,ул Сивашская д.15,ул,Сивашская ,д.15,8045263,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва ул Сивашская д.17,Москва,ул Сивашская д.17,ул,Сивашская ,д.17,8045237,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва ул Сивашская д.19,Москва,ул Сивашская д.19,ул,Сивашская ,д.19,8045229,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва ул Сивашская д.2 кор.2,Москва,ул Сивашская д.2 кор.2,ул,Сивашская ,д.2 кор.2,8046589,муниципальный округ Зюзино,1973 +2281074,г Москва ул Сивашская д.21,Москва,ул Сивашская д.21,ул,Сивашская ,д.21,8045224,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва ул Сивашская д.4 кор.1,Москва,ул Сивашская д.4 кор.1,ул,Сивашская ,д.4 кор.1,8046585,муниципальный округ Зюзино,1976 +2281074,г Москва ул Сивашская д.4 кор.3,Москва,ул Сивашская д.4 кор.3,ул,Сивашская ,д.4 кор.3,8352522,муниципальный округ Зюзино,1971 +2281074,г Москва ул Сивашская д.4 кор.4,Москва,ул Сивашская д.4 кор.4,ул,Сивашская ,д.4 кор.4,8356154,муниципальный округ Зюзино,1971 +2281074,г Москва ул Сивашская д.6 кор.1,Москва,ул Сивашская д.6 кор.1,ул,Сивашская ,д.6 кор.1,8356267,муниципальный округ Зюзино,1971 +2281074,г Москва ул Сивашская д.6 кор.2,Москва,ул Сивашская д.6 кор.2,ул,Сивашская ,д.6 кор.2,8356977,муниципальный округ Зюзино,1971 +2281074,г Москва ул Сивашская д.7,Москва,ул Сивашская д.7,ул,Сивашская ,д.7,8046578,муниципальный округ Зюзино,1996 +2281074,г Москва ул Сивашская д.7 кор.1,Москва,ул Сивашская д.7 кор.1,ул,Сивашская ,д.7 кор.1,8046572,муниципальный округ Зюзино,1997 +2281074,г Москва ул Сивашская д.7 кор.2,Москва,ул Сивашская д.7 кор.2,ул,Сивашская ,д.7 кор.2,8046565,муниципальный округ Зюзино,1997 +2281074,г Москва ул Сивашская д.9,Москва,ул Сивашская д.9,ул,Сивашская ,д.9,8046560,муниципальный округ Зюзино,2001 +2281074,г Москва ул Фруктовая д.11,Москва,ул Фруктовая д.11,ул,Фруктовая ,д.11,8043377,муниципальный округ Зюзино,1974 +2281074,г Москва ул Фруктовая д.16,Москва,ул Фруктовая д.16,ул,Фруктовая ,д.16,8043373,муниципальный округ Зюзино,1981 +2281074,г Москва ул Фруктовая д.20,Москва,ул Фруктовая д.20,ул,Фруктовая ,д.20,8043370,муниципальный округ Зюзино,1975 +2281074,г Москва ул Фруктовая д.24 кор.7,Москва,ул Фруктовая д.24 кор.7,ул,Фруктовая ,д.24 кор.7,8043383,муниципальный округ Зюзино,н.д. +2281074,г Москва ул Херсонская д.1,Москва,ул Херсонская д.1,ул,Херсонская ,д.1,8043363,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Херсонская д.12 кор.1,Москва,ул Херсонская д.12 кор.1,ул,Херсонская ,д.12 кор.1,8043077,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Херсонская д.12 кор.2,Москва,ул Херсонская д.12 кор.2,ул,Херсонская ,д.12 кор.2,8043072,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Херсонская д.12 кор.3,Москва,ул Херсонская д.12 кор.3,ул,Херсонская ,д.12 кор.3,8043069,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Херсонская д.12 кор.4,Москва,ул Херсонская д.12 кор.4,ул,Херсонская ,д.12 кор.4,8043061,муниципальный округ Зюзино,1980 +2281074,г Москва ул Херсонская д.12 кор.5,Москва,ул Херсонская д.12 кор.5,ул,Херсонская ,д.12 кор.5,8043050,муниципальный округ Зюзино,1981 +2281074,г Москва ул Херсонская д.14,Москва,ул Херсонская д.14,ул,Херсонская ,д.14,8043045,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Херсонская д.16,Москва,ул Херсонская д.16,ул,Херсонская ,д.16,8043039,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Херсонская д.18,Москва,ул Херсонская д.18,ул,Херсонская ,д.18,8043036,муниципальный округ Зюзино,1970 +2281074,г Москва ул Херсонская д.2,Москва,ул Херсонская д.2,ул,Херсонская ,д.2,8043358,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Херсонская д.3,Москва,ул Херсонская д.3,ул,Херсонская ,д.3,8043356,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Херсонская д.4,Москва,ул Херсонская д.4,ул,Херсонская ,д.4,8043351,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Херсонская д.5 кор.2,Москва,ул Херсонская д.5 кор.2,ул,Херсонская ,д.5 кор.2,8043345,муниципальный округ Зюзино,1997 +2281074,г Москва ул Херсонская д.6,Москва,ул Херсонская д.6,ул,Херсонская ,д.6,8043343,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Херсонская д.7 кор.1КОММ,Москва,ул Херсонская д.7 кор.1КОММ,ул,Херсонская ,д.7 кор.1КОММ,8043332,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Херсонская д.7 кор.1СПУТ,Москва,ул Херсонская д.7 кор.1СПУТ,ул,Херсонская ,д.7 кор.1СПУТ,8043235,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Херсонская д.7 кор.2,Москва,ул Херсонская д.7 кор.2,ул,Херсонская ,д.7 кор.2,8051033,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Херсонская д.7 кор.3 б,Москва,ул Херсонская д.7 кор.3 б,ул,Херсонская ,д.7 кор.3 б,8045199,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Херсонская д.7 кор.3 мун,Москва,ул Херсонская д.7 кор.3 мун,ул,Херсонская ,д.7 кор.3 мун,8043172,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Херсонская д.7 кор.4,Москва,ул Херсонская д.7 кор.4,ул,Херсонская ,д.7 кор.4,8043094,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Херсонская д.7 кор.4 мун,Москва,ул Херсонская д.7 кор.4 мун,ул,Херсонская ,д.7 кор.4 мун,8043142,муниципальный округ Зюзино,н.д. +2281074,г Москва ул Херсонская д.8,Москва,ул Херсонская д.8,ул,Херсонская ,д.8,8043089,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Херсонская д.9 кор.1,Москва,ул Херсонская д.9 кор.1,ул,Херсонская ,д.9 кор.1,8043086,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Херсонская д.9 кор.2,Москва,ул Херсонская д.9 кор.2,ул,Херсонская ,д.9 кор.2,8043079,муниципальный округ Зюзино,1984 +2281074,г Москва ул Юшуньская Б. д.10,Москва,ул Юшуньская Б. д.10,ул,Юшуньская Б. ,д.10,8038858,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Юшуньская Б. д.12,Москва,ул Юшуньская Б. д.12,ул,Юшуньская Б. ,д.12,8038859,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Юшуньская Б. д.16,Москва,ул Юшуньская Б. д.16,ул,Юшуньская Б. ,д.16,8038864,муниципальный округ Зюзино,1972 +2281074,г Москва ул Юшуньская Б. д.4,Москва,ул Юшуньская Б. д.4,ул,Юшуньская Б. ,д.4,8038851,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Юшуньская Б. д.6,Москва,ул Юшуньская Б. д.6,ул,Юшуньская Б. ,д.6,8038853,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Юшуньская Б. д.8,Москва,ул Юшуньская Б. д.8,ул,Юшуньская Б. ,д.8,8038855,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Юшуньская М. д.10 кор.1,Москва,ул Юшуньская М. д.10 кор.1,ул,Юшуньская М. ,д.10 кор.1,8058951,муниципальный округ Зюзино,1961 +2281074,г Москва ул Юшуньская М. д.12 кор.1,Москва,ул Юшуньская М. д.12 кор.1,ул,Юшуньская М. ,д.12 кор.1,8058957,муниципальный округ Зюзино,1961 +2281074,г Москва ул Юшуньская М. д.12 кор.2,Москва,ул Юшуньская М. д.12 кор.2,ул,Юшуньская М. ,д.12 кор.2,8058960,муниципальный округ Зюзино,1961 +2281074,г Москва ул Юшуньская М. д.6 кор.1,Москва,ул Юшуньская М. д.6 кор.1,ул,Юшуньская М. ,д.6 кор.1,8058930,муниципальный округ Зюзино,1961 +2281074,г Москва ул Юшуньская М. д.6 кор.2,Москва,ул Юшуньская М. д.6 кор.2,ул,Юшуньская М. ,д.6 кор.2,8058935,муниципальный округ Зюзино,1961 +2281074,г Москва ул Юшуньская М. д.6 кор.3,Москва,ул Юшуньская М. д.6 кор.3,ул,Юшуньская М. ,д.6 кор.3,8058937,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Юшуньская М. д.8 кор.1,Москва,ул Юшуньская М. д.8 кор.1,ул,Юшуньская М. ,д.8 кор.1,8058944,муниципальный округ Зюзино,1961 +2281074,г Москва ул Юшуньская М. д.8 кор.2,Москва,ул Юшуньская М. д.8 кор.2,ул,Юшуньская М. ,д.8 кор.2,8058946,муниципальный округ Зюзино,1961 +2281075,г Москва пр-кт Севастопольский д.58,Москва,пр-кт Севастопольский д.58,пр-кт,Севастопольский ,д.58,7961019,муниципальный округ Коньково,1980 +2281075,г Москва ул Академика Арцимовича д.11,Москва,ул Академика Арцимовича д.11,ул,Академика Арцимовича ,д.11,7620199,муниципальный округ Коньково,1993 +2281075,г Москва ул Академика Арцимовича д.12 кор.1,Москва,ул Академика Арцимовича д.12 кор.1,ул,Академика Арцимовича ,д.12 кор.1,7620208,муниципальный округ Коньково,1981 +2281075,г Москва ул Академика Арцимовича д.12 кор.2,Москва,ул Академика Арцимовича д.12 кор.2,ул,Академика Арцимовича ,д.12 кор.2,7620213,муниципальный округ Коньково,1994 +2281075,г Москва ул Академика Арцимовича д.13,Москва,ул Академика Арцимовича д.13,ул,Академика Арцимовича ,д.13,7620230,муниципальный округ Коньково,1970 +2281075,г Москва ул Академика Арцимовича д.14 кор.1,Москва,ул Академика Арцимовича д.14 кор.1,ул,Академика Арцимовича ,д.14 кор.1,7620242,муниципальный округ Коньково,1967 +2281075,г Москва ул Академика Арцимовича д.14 кор.2,Москва,ул Академика Арцимовича д.14 кор.2,ул,Академика Арцимовича ,д.14 кор.2,7620249,муниципальный округ Коньково,1967 +2281075,г Москва ул Академика Арцимовича д.15,Москва,ул Академика Арцимовича д.15,ул,Академика Арцимовича ,д.15,7620260,муниципальный округ Коньково,1967 +2281075,г Москва ул Академика Арцимовича д.16,Москва,ул Академика Арцимовича д.16,ул,Академика Арцимовича ,д.16,8377392,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Академика Арцимовича д.18 кор.1,Москва,ул Академика Арцимовича д.18 кор.1,ул,Академика Арцимовича ,д.18 кор.1,7620285,муниципальный округ Коньково,1973 +2281075,г Москва ул Академика Арцимовича д.2 кор.1,Москва,ул Академика Арцимовича д.2 кор.1,ул,Академика Арцимовича ,д.2 кор.1,7620126,муниципальный округ Коньково,1967 +2281075,г Москва ул Академика Арцимовича д.2 кор.2,Москва,ул Академика Арцимовича д.2 кор.2,ул,Академика Арцимовича ,д.2 кор.2,7620135,муниципальный округ Коньково,1967 +2281075,г Москва ул Академика Арцимовича д.20,Москва,ул Академика Арцимовича д.20,ул,Академика Арцимовича ,д.20,7620291,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Академика Арцимовича д.3 кор.1,Москва,ул Академика Арцимовича д.3 кор.1,ул,Академика Арцимовича ,д.3 кор.1,7620146,муниципальный округ Коньково,1967 +2281075,г Москва ул Академика Арцимовича д.3 кор.2,Москва,ул Академика Арцимовича д.3 кор.2,ул,Академика Арцимовича ,д.3 кор.2,8377496,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Академика Арцимовича д.3 кор.3,Москва,ул Академика Арцимовича д.3 кор.3,ул,Академика Арцимовича ,д.3 кор.3,8377564,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Академика Арцимовича д.4,Москва,ул Академика Арцимовича д.4,ул,Академика Арцимовича ,д.4,8377617,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Академика Арцимовича д.5 кор.1,Москва,ул Академика Арцимовича д.5 кор.1,ул,Академика Арцимовича ,д.5 кор.1,7620161,муниципальный округ Коньково,1967 +2281075,г Москва ул Академика Арцимовича д.5 кор.2,Москва,ул Академика Арцимовича д.5 кор.2,ул,Академика Арцимовича ,д.5 кор.2,7620170,муниципальный округ Коньково,1967 +2281075,г Москва ул Академика Арцимовича д.5 кор.3,Москва,ул Академика Арцимовича д.5 кор.3,ул,Академика Арцимовича ,д.5 кор.3,8377379,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Академика Арцимовича д.8,Москва,ул Академика Арцимовича д.8,ул,Академика Арцимовича ,д.8,8378602,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Академика Арцимовича д.9,Москва,ул Академика Арцимовича д.9,ул,Академика Арцимовича ,д.9,7620183,муниципальный округ Коньково,1987 +2281075,г Москва ул Академика Арцимовича д.9 кор.1,Москва,ул Академика Арцимовича д.9 кор.1,ул,Академика Арцимовича ,д.9 кор.1,7620191,муниципальный округ Коньково,2003 +2281075,г Москва ул Академика Волгина д.13,Москва,ул Академика Волгина д.13,ул,Академика Волгина ,д.13,8379445,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Академика Волгина д.14 кор.1,Москва,ул Академика Волгина д.14 кор.1,ул,Академика Волгина ,д.14 кор.1,7659013,муниципальный округ Коньково,2000 +2281075,г Москва ул Академика Волгина д.14 кор.2,Москва,ул Академика Волгина д.14 кор.2,ул,Академика Волгина ,д.14 кор.2,7624290,муниципальный округ Коньково,2000 +2281075,г Москва ул Академика Волгина д.14 кор.3,Москва,ул Академика Волгина д.14 кор.3,ул,Академика Волгина ,д.14 кор.3,7624309,муниципальный округ Коньково,1999 +2281075,г Москва ул Академика Волгина д.15 кор.1,Москва,ул Академика Волгина д.15 кор.1,ул,Академика Волгина ,д.15 кор.1,7624319,муниципальный округ Коньково,1971 +2281075,г Москва ул Академика Волгина д.15 кор.2,Москва,ул Академика Волгина д.15 кор.2,ул,Академика Волгина ,д.15 кор.2,8378058,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Академика Волгина д.15 кор.3,Москва,ул Академика Волгина д.15 кор.3,ул,Академика Волгина ,д.15 кор.3,7624333,муниципальный округ Коньково,1981 +2281075,г Москва ул Академика Волгина д.17,Москва,ул Академика Волгина д.17,ул,Академика Волгина ,д.17,8377245,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Академика Волгина д.19,Москва,ул Академика Волгина д.19,ул,Академика Волгина ,д.19,8357175,муниципальный округ Коньково,1971 +2281075,г Москва ул Академика Волгина д.23 кор.1,Москва,ул Академика Волгина д.23 кор.1,ул,Академика Волгина ,д.23 кор.1,8379465,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Академика Волгина д.25 кор.1,Москва,ул Академика Волгина д.25 кор.1,ул,Академика Волгина ,д.25 кор.1,7624345,муниципальный округ Коньково,1970 +2281075,г Москва ул Академика Волгина д.25 кор.2,Москва,ул Академика Волгина д.25 кор.2,ул,Академика Волгина ,д.25 кор.2,8377722,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Академика Волгина д.29 кор.1,Москва,ул Академика Волгина д.29 кор.1,ул,Академика Волгина ,д.29 кор.1,8377285,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Академика Волгина д.29 кор.2,Москва,ул Академика Волгина д.29 кор.2,ул,Академика Волгина ,д.29 кор.2,8377123,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Академика Волгина д.3,Москва,ул Академика Волгина д.3,ул,Академика Волгина ,д.3,7624235,муниципальный округ Коньково,1972 +2281075,г Москва ул Академика Волгина д.31 кор.1,Москва,ул Академика Волгина д.31 кор.1,ул,Академика Волгина ,д.31 кор.1,8379484,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Академика Волгина д.31 кор.2,Москва,ул Академика Волгина д.31 кор.2,ул,Академика Волгина ,д.31 кор.2,8377515,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Академика Волгина д.31 кор.3,Москва,ул Академика Волгина д.31 кор.3,ул,Академика Волгина ,д.31 кор.3,8377678,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Академика Волгина д.5,Москва,ул Академика Волгина д.5,ул,Академика Волгина ,д.5,7624259,муниципальный округ Коньково,1980 +2281075,г Москва ул Академика Волгина д.7,Москва,ул Академика Волгина д.7,ул,Академика Волгина ,д.7,8378539,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Академика Волгина д.9 кор.1,Москва,ул Академика Волгина д.9 кор.1,ул,Академика Волгина ,д.9 кор.1,8377268,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Академика Волгина д.9 кор.2,Москва,ул Академика Волгина д.9 кор.2,ул,Академика Волгина ,д.9 кор.2,7624275,муниципальный округ Коньково,1967 +2281075,г Москва ул Академика Капицы д.18,Москва,ул Академика Капицы д.18,ул,Академика Капицы ,д.18,8377598,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Академика Капицы д.20,Москва,ул Академика Капицы д.20,ул,Академика Капицы ,д.20,7624479,муниципальный округ Коньково,1986 +2281075,г Москва ул Академика Капицы д.22,Москва,ул Академика Капицы д.22,ул,Академика Капицы ,д.22,7624490,муниципальный округ Коньково,1986 +2281075,г Москва ул Академика Капицы д.26 кор.2,Москва,ул Академика Капицы д.26 кор.2,ул,Академика Капицы ,д.26 кор.2,7624512,муниципальный округ Коньково,1989 +2281075,г Москва ул Академика Капицы д.26 кор.3,Москва,ул Академика Капицы д.26 кор.3,ул,Академика Капицы ,д.26 кор.3,7624524,муниципальный округ Коньково,1986 +2281075,г Москва ул Академика Капицы д.30 кор.1,Москва,ул Академика Капицы д.30 кор.1,ул,Академика Капицы ,д.30 кор.1,7624541,муниципальный округ Коньково,1986 +2281075,г Москва ул Академика Капицы д.30 кор.2,Москва,ул Академика Капицы д.30 кор.2,ул,Академика Капицы ,д.30 кор.2,8378570,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Академика Капицы д.32 кор.1,Москва,ул Академика Капицы д.32 кор.1,ул,Академика Капицы ,д.32 кор.1,7721180,муниципальный округ Коньково,1986 +2281075,г Москва ул Академика Капицы д.32 кор.2,Москва,ул Академика Капицы д.32 кор.2,ул,Академика Капицы ,д.32 кор.2,7721153,муниципальный округ Коньково,1986 +2281075,г Москва ул Академика Капицы д.34,Москва,ул Академика Капицы д.34,ул,Академика Капицы ,д.34,7624551,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Академика Капицы д.34 кор./121,Москва,ул Академика Капицы д.34 кор./121,ул,Академика Капицы ,д.34 кор./121,7961828,муниципальный округ Коньково,1986 +2281075,г Москва ул Академика Капицы д.4,Москва,ул Академика Капицы д.4,ул,Академика Капицы ,д.4,7624457,муниципальный округ Коньково,1988 +2281075,г Москва ул Академика Капицы д.6,Москва,ул Академика Капицы д.6,ул,Академика Капицы ,д.6,7624467,муниципальный округ Коньково,1986 +2281075,г Москва ул Бутлерова д.10 кор.1,Москва,ул Бутлерова д.10 кор.1,ул,Бутлерова ,д.10 кор.1,8377783,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Бутлерова д.14 кор.1,Москва,ул Бутлерова д.14 кор.1,ул,Бутлерова ,д.14 кор.1,7960001,муниципальный округ Коньково,1965 +2281075,г Москва ул Бутлерова д.14 кор.2,Москва,ул Бутлерова д.14 кор.2,ул,Бутлерова ,д.14 кор.2,7625881,муниципальный округ Коньково,1972 +2281075,г Москва ул Бутлерова д.16,Москва,ул Бутлерова д.16,ул,Бутлерова ,д.16,8303547,муниципальный округ Коньково,1965 +2281075,г Москва ул Бутлерова д.18,Москва,ул Бутлерова д.18,ул,Бутлерова ,д.18,8377646,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Бутлерова д.2 кор.1,Москва,ул Бутлерова д.2 кор.1,ул,Бутлерова ,д.2 кор.1,8358179,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Бутлерова д.22,Москва,ул Бутлерова д.22,ул,Бутлерова ,д.22,7625894,муниципальный округ Коньково,1989 +2281075,г Москва ул Бутлерова д.24 кор.а,Москва,ул Бутлерова д.24 кор.а,ул,Бутлерова ,д.24 кор.а,8378506,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,"г Москва ул Бутлерова д.24 кор.б,в",Москва,"ул Бутлерова д.24 кор.б,в",ул,Бутлерова ,"д.24 кор.б,в",7625930,муниципальный округ Коньково,1972 +2281075,г Москва ул Бутлерова д.26 кор.1,Москва,ул Бутлерова д.26 кор.1,ул,Бутлерова ,д.26 кор.1,7625957,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Бутлерова д.26 кор.2,Москва,ул Бутлерова д.26 кор.2,ул,Бутлерова ,д.26 кор.2,7625971,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Бутлерова д.28,Москва,ул Бутлерова д.28,ул,Бутлерова ,д.28,7625985,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Бутлерова д.30,Москва,ул Бутлерова д.30,ул,Бутлерова ,д.30,7625995,муниципальный округ Коньково,1982 +2281075,г Москва ул Бутлерова д.34 кор.1,Москва,ул Бутлерова д.34 кор.1,ул,Бутлерова ,д.34 кор.1,7626011,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Бутлерова д.34 кор.2,Москва,ул Бутлерова д.34 кор.2,ул,Бутлерова ,д.34 кор.2,7626018,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Бутлерова д.36 кор.1,Москва,ул Бутлерова д.36 кор.1,ул,Бутлерова ,д.36 кор.1,7626034,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Бутлерова д.36 кор.2,Москва,ул Бутлерова д.36 кор.2,ул,Бутлерова ,д.36 кор.2,7626047,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,"г Москва ул Бутлерова д.38 кор.1, 2",Москва,"ул Бутлерова д.38 кор.1, 2",ул,Бутлерова ,"д.38 кор.1, 2",8377760,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Бутлерова д.38 кор.3,Москва,ул Бутлерова д.38 кор.3,ул,Бутлерова ,д.38 кор.3,7626061,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Бутлерова д.38 кор.4,Москва,ул Бутлерова д.38 кор.4,ул,Бутлерова ,д.38 кор.4,8377914,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Бутлерова д.4,Москва,ул Бутлерова д.4,ул,Бутлерова ,д.4,7625839,муниципальный округ Коньково,2009 +2281075,г Москва ул Бутлерова д.4 кор.1,Москва,ул Бутлерова д.4 кор.1,ул,Бутлерова ,д.4 кор.1,7625850,муниципальный округ Коньково,2008 +2281075,г Москва ул Бутлерова д.4 кор.2,Москва,ул Бутлерова д.4 кор.2,ул,Бутлерова ,д.4 кор.2,8377431,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Бутлерова д.4 кор.3,Москва,ул Бутлерова д.4 кор.3,ул,Бутлерова ,д.4 кор.3,7625868,муниципальный округ Коньково,1967 +2281075,г Москва ул Бутлерова д.40 кор.1,Москва,ул Бутлерова д.40 кор.1,ул,Бутлерова ,д.40 кор.1,7626068,муниципальный округ Коньково,1979 +2281075,г Москва ул Введенского д.10 кор.1,Москва,ул Введенского д.10 кор.1,ул,Введенского ,д.10 кор.1,7961111,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Введенского д.10 кор.2,Москва,ул Введенского д.10 кор.2,ул,Введенского ,д.10 кор.2,7961116,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Введенского д.11 кор.1,Москва,ул Введенского д.11 кор.1,ул,Введенского ,д.11 кор.1,7961121,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Введенского д.11 кор.2,Москва,ул Введенского д.11 кор.2,ул,Введенского ,д.11 кор.2,7961130,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Введенского д.11 кор.3,Москва,ул Введенского д.11 кор.3,ул,Введенского ,д.11 кор.3,7961137,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Введенского д.12 кор.1,Москва,ул Введенского д.12 кор.1,ул,Введенского ,д.12 кор.1,7961146,муниципальный округ Коньково,1974 +2281075,г Москва ул Введенского д.12 кор.2,Москва,ул Введенского д.12 кор.2,ул,Введенского ,д.12 кор.2,7961152,муниципальный округ Коньково,1974 +2281075,г Москва ул Введенского д.13 кор.1,Москва,ул Введенского д.13 кор.1,ул,Введенского ,д.13 кор.1,8379414,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Введенского д.13 кор.2,Москва,ул Введенского д.13 кор.2,ул,Введенского ,д.13 кор.2,8377404,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Введенского д.13 кор.3,Москва,ул Введенского д.13 кор.3,ул,Введенского ,д.13 кор.3,8377068,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Введенского д.13 кор.4,Москва,ул Введенского д.13 кор.4,ул,Введенского ,д.13 кор.4,8378591,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Введенского д.15 кор.1,Москва,ул Введенского д.15 кор.1,ул,Введенского ,д.15 кор.1,7961158,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Введенского д.15 кор.2,Москва,ул Введенского д.15 кор.2,ул,Введенского ,д.15 кор.2,7961165,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Введенского д.15 кор.3,Москва,ул Введенского д.15 кор.3,ул,Введенского ,д.15 кор.3,7819715,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Введенского д.15 кор.4,Москва,ул Введенского д.15 кор.4,ул,Введенского ,д.15 кор.4,7819751,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Введенского д.15 кор.5,Москва,ул Введенского д.15 кор.5,ул,Введенского ,д.15 кор.5,7819812,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Введенского д.15 кор.6,Москва,ул Введенского д.15 кор.6,ул,Введенского ,д.15 кор.6,7819824,муниципальный округ Коньково,1970 +2281075,г Москва ул Введенского д.16,Москва,ул Введенского д.16,ул,Введенского ,д.16,7961169,муниципальный округ Коньково,1989 +2281075,г Москва ул Введенского д.17 кор.1,Москва,ул Введенского д.17 кор.1,ул,Введенского ,д.17 кор.1,7961185,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Введенского д.17 кор.2,Москва,ул Введенского д.17 кор.2,ул,Введенского ,д.17 кор.2,7961193,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Введенского д.19 кор.1,Москва,ул Введенского д.19 кор.1,ул,Введенского ,д.19 кор.1,7961198,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Введенского д.19 кор.2,Москва,ул Введенского д.19 кор.2,ул,Введенского ,д.19 кор.2,7961213,муниципальный округ Коньково,1970 +2281075,г Москва ул Введенского д.20 кор.1,Москва,ул Введенского д.20 кор.1,ул,Введенского ,д.20 кор.1,7961220,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Введенского д.20 кор.2,Москва,ул Введенского д.20 кор.2,ул,Введенского ,д.20 кор.2,7961222,муниципальный округ Коньково,1970 +2281075,г Москва ул Введенского д.21,Москва,ул Введенского д.21,ул,Введенского ,д.21,7961230,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Введенского д.22 кор.1,Москва,ул Введенского д.22 кор.1,ул,Введенского ,д.22 кор.1,7961241,муниципальный округ Коньково,1973 +2281075,г Москва ул Введенского д.22 кор.2,Москва,ул Введенского д.22 кор.2,ул,Введенского ,д.22 кор.2,8378949,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Введенского д.23 кор.1,Москва,ул Введенского д.23 кор.1,ул,Введенского ,д.23 кор.1,7961245,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Введенского д.23 кор.2,Москва,ул Введенского д.23 кор.2,ул,Введенского ,д.23 кор.2,7961252,муниципальный округ Коньково,2001 +2281075,г Москва ул Введенского д.24,Москва,ул Введенского д.24,ул,Введенского ,д.24,7961258,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Введенского д.24 кор.1,Москва,ул Введенского д.24 кор.1,ул,Введенского ,д.24 кор.1,7961271,муниципальный округ Коньково,1999 +2281075,г Москва ул Введенского д.24 кор.2,Москва,ул Введенского д.24 кор.2,ул,Введенского ,д.24 кор.2,7768616,муниципальный округ Коньково,1999 +2281075,г Москва ул Введенского д.26,Москва,ул Введенского д.26,ул,Введенского ,д.26,7961283,муниципальный округ Коньково,2001 +2281075,г Москва ул Введенского д.26 кор.1,Москва,ул Введенского д.26 кор.1,ул,Введенского ,д.26 кор.1,7961290,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Введенского д.26 кор.2,Москва,ул Введенского д.26 кор.2,ул,Введенского ,д.26 кор.2,7961296,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Введенского д.26 кор.3,Москва,ул Введенского д.26 кор.3,ул,Введенского ,д.26 кор.3,7961312,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Введенского д.27 кор.2,Москва,ул Введенского д.27 кор.2,ул,Введенского ,д.27 кор.2,7961319,муниципальный округ Коньково,1972 +2281075,г Москва ул Введенского д.30 кор.1,Москва,ул Введенского д.30 кор.1,ул,Введенского ,д.30 кор.1,7961328,муниципальный округ Коньково,1982 +2281075,г Москва ул Введенского д.30 кор.2,Москва,ул Введенского д.30 кор.2,ул,Введенского ,д.30 кор.2,7961336,муниципальный округ Коньково,1981 +2281075,г Москва ул Введенского д.31 кор.1,Москва,ул Введенского д.31 кор.1,ул,Введенского ,д.31 кор.1,7961343,муниципальный округ Коньково,1970 +2281075,г Москва ул Введенского д.31 кор.2,Москва,ул Введенского д.31 кор.2,ул,Введенского ,д.31 кор.2,7961354,муниципальный округ Коньково,1970 +2281075,г Москва ул Введенского д.32,Москва,ул Введенского д.32,ул,Введенского ,д.32,7961361,муниципальный округ Коньково,2001 +2281075,г Москва ул Введенского д.5 кор.1,Москва,ул Введенского д.5 кор.1,ул,Введенского ,д.5 кор.1,7961371,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Введенского д.5 кор.2,Москва,ул Введенского д.5 кор.2,ул,Введенского ,д.5 кор.2,7961381,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Введенского д.5 кор.3,Москва,ул Введенского д.5 кор.3,ул,Введенского ,д.5 кор.3,7961390,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Введенского д.7,Москва,ул Введенского д.7,ул,Введенского ,д.7,7961397,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Введенского д.9,Москва,ул Введенского д.9,ул,Введенского ,д.9,7961403,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Генерала Антонова д.1,Москва,ул Генерала Антонова д.1,ул,Генерала Антонова ,д.1,7626100,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Генерала Антонова д.10,Москва,ул Генерала Антонова д.10,ул,Генерала Антонова ,д.10,7626243,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Генерала Антонова д.2,Москва,ул Генерала Антонова д.2,ул,Генерала Антонова ,д.2,8378483,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Генерала Антонова д.3,Москва,ул Генерала Антонова д.3,ул,Генерала Антонова ,д.3,7961044,муниципальный округ Коньково,1989 +2281075,г Москва ул Генерала Антонова д.3 кор.1,Москва,ул Генерала Антонова д.3 кор.1,ул,Генерала Антонова ,д.3 кор.1,7626110,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Генерала Антонова д.4 кор.1,Москва,ул Генерала Антонова д.4 кор.1,ул,Генерала Антонова ,д.4 кор.1,7626131,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Генерала Антонова д.4 кор.2,Москва,ул Генерала Антонова д.4 кор.2,ул,Генерала Антонова ,д.4 кор.2,8378819,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Генерала Антонова д.5 кор.1,Москва,ул Генерала Антонова д.5 кор.1,ул,Генерала Антонова ,д.5 кор.1,7626143,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Генерала Антонова д.5 кор.2,Москва,ул Генерала Антонова д.5 кор.2,ул,Генерала Антонова ,д.5 кор.2,7626155,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Генерала Антонова д.5 кор.3,Москва,ул Генерала Антонова д.5 кор.3,ул,Генерала Антонова ,д.5 кор.3,7626165,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Генерала Антонова д.5 кор.4,Москва,ул Генерала Антонова д.5 кор.4,ул,Генерала Антонова ,д.5 кор.4,7626174,муниципальный округ Коньково,1985 +2281075,г Москва ул Генерала Антонова д.5 кор.5,Москва,ул Генерала Антонова д.5 кор.5,ул,Генерала Антонова ,д.5 кор.5,7626185,муниципальный округ Коньково,1986 +2281075,г Москва ул Генерала Антонова д.6,Москва,ул Генерала Антонова д.6,ул,Генерала Антонова ,д.6,7626192,муниципальный округ Коньково,1970 +2281075,г Москва ул Генерала Антонова д.7,Москва,ул Генерала Антонова д.7,ул,Генерала Антонова ,д.7,8379529,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Генерала Антонова д.7 кор.1,Москва,ул Генерала Антонова д.7 кор.1,ул,Генерала Антонова ,д.7 кор.1,7626209,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Генерала Антонова д.7 кор.2,Москва,ул Генерала Антонова д.7 кор.2,ул,Генерала Антонова ,д.7 кор.2,7626220,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Генерала Антонова д.8,Москва,ул Генерала Антонова д.8,ул,Генерала Антонова ,д.8,7626235,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.18,Москва,ул Миклухо-Маклая д.18,ул,Миклухо-Маклая ,д.18,7619500,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.18/1,Москва,ул Миклухо-Маклая д.18/1,ул,Миклухо-Маклая ,д.18/1,7961690,муниципальный округ Коньково,1980 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.20,Москва,ул Миклухо-Маклая д.20,ул,Миклухо-Маклая ,д.20,7619508,муниципальный округ Коньково,1979 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.22,Москва,ул Миклухо-Маклая д.22,ул,Миклухо-Маклая ,д.22,7619513,муниципальный округ Коньково,1981 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.25,Москва,ул Миклухо-Маклая д.25,ул,Миклухо-Маклая ,д.25,7619520,муниципальный округ Коньково,1967 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.27 кор.1,Москва,ул Миклухо-Маклая д.27 кор.1,ул,Миклухо-Маклая ,д.27 кор.1,8377987,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.29 кор.1,Москва,ул Миклухо-Маклая д.29 кор.1,ул,Миклухо-Маклая ,д.29 кор.1,8377663,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.30,Москва,ул Миклухо-Маклая д.30,ул,Миклухо-Маклая ,д.30,7619532,муниципальный округ Коньково,1985 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.31,Москва,ул Миклухо-Маклая д.31,ул,Миклухо-Маклая ,д.31,7619538,муниципальный округ Коньково,2003 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.32 кор.1,Москва,ул Миклухо-Маклая д.32 кор.1,ул,Миклухо-Маклая ,д.32 кор.1,7619644,муниципальный округ Коньково,1986 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.33,Москва,ул Миклухо-Маклая д.33,ул,Миклухо-Маклая ,д.33,7611463,муниципальный округ Коньково,2011 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.34,Москва,ул Миклухо-Маклая д.34,ул,Миклухо-Маклая ,д.34,8122469,муниципальный округ Коньково,2003 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.36 кор.1,Москва,ул Миклухо-Маклая д.36 кор.1,ул,Миклухо-Маклая ,д.36 кор.1,7619649,муниципальный округ Коньково,1988 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.38,Москва,ул Миклухо-Маклая д.38,ул,Миклухо-Маклая ,д.38,7619562,муниципальный округ Коньково,1987 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.39 кор.1,Москва,ул Миклухо-Маклая д.39 кор.1,ул,Миклухо-Маклая ,д.39 кор.1,7619687,муниципальный округ Коньково,1966 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.39 кор.2,Москва,ул Миклухо-Маклая д.39 кор.2,ул,Миклухо-Маклая ,д.39 кор.2,8378900,муниципальный округ Коньково,1972 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.40,Москва,ул Миклухо-Маклая д.40,ул,Миклухо-Маклая ,д.40,7619733,муниципальный округ Коньково,1995 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.40 кор.1,Москва,ул Миклухо-Маклая д.40 кор.1,ул,Миклухо-Маклая ,д.40 кор.1,7619737,муниципальный округ Коньково,2001 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.41,Москва,ул Миклухо-Маклая д.41,ул,Миклухо-Маклая ,д.41,7619740,муниципальный округ Коньково,2004 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.42,Москва,ул Миклухо-Маклая д.42,ул,Миклухо-Маклая ,д.42,7619745,муниципальный округ Коньково,1990 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.43,Москва,ул Миклухо-Маклая д.43,ул,Миклухо-Маклая ,д.43,7619749,муниципальный округ Коньково,2007 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.44,Москва,ул Миклухо-Маклая д.44,ул,Миклухо-Маклая ,д.44,7619753,муниципальный округ Коньково,1988 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.51 кор.1,Москва,ул Миклухо-Маклая д.51 кор.1,ул,Миклухо-Маклая ,д.51 кор.1,8378471,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.51 кор.2,Москва,ул Миклухо-Маклая д.51 кор.2,ул,Миклухо-Маклая ,д.51 кор.2,7619761,муниципальный округ Коньково,1970 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.53 кор.1,Москва,ул Миклухо-Маклая д.53 кор.1,ул,Миклухо-Маклая ,д.53 кор.1,7619772,муниципальный округ Коньково,1984 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.55,Москва,ул Миклухо-Маклая д.55,ул,Миклухо-Маклая ,д.55,7619779,муниципальный округ Коньково,1971 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.57 кор.1,Москва,ул Миклухо-Маклая д.57 кор.1,ул,Миклухо-Маклая ,д.57 кор.1,8378034,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.57 кор.2,Москва,ул Миклухо-Маклая д.57 кор.2,ул,Миклухо-Маклая ,д.57 кор.2,7619786,муниципальный округ Коньково,1970 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.59,Москва,ул Миклухо-Маклая д.59,ул,Миклухо-Маклая ,д.59,7619789,муниципальный округ Коньково,1985 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.61,Москва,ул Миклухо-Маклая д.61,ул,Миклухо-Маклая ,д.61,7619792,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.65 кор.1,Москва,ул Миклухо-Маклая д.65 кор.1,ул,Миклухо-Маклая ,д.65 кор.1,7619794,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.65 кор.2,Москва,ул Миклухо-Маклая д.65 кор.2,ул,Миклухо-Маклая ,д.65 кор.2,8379378,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.65 кор.3,Москва,ул Миклухо-Маклая д.65 кор.3,ул,Миклухо-Маклая ,д.65 кор.3,8377168,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.65 кор.4,Москва,ул Миклухо-Маклая д.65 кор.4,ул,Миклухо-Маклая ,д.65 кор.4,8377939,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Островитянова д.11,Москва,ул Островитянова д.11,ул,Островитянова ,д.11,7659002,муниципальный округ Коньково,1999 +2281075,г Москва ул Островитянова д.11 кор.1,Москва,ул Островитянова д.11 кор.1,ул,Островитянова ,д.11 кор.1,7616812,муниципальный округ Коньково,2007 +2281075,г Москва ул Островитянова д.15 кор.1,Москва,ул Островитянова д.15 кор.1,ул,Островитянова ,д.15 кор.1,7960023,муниципальный округ Коньково,1978 +2281075,г Москва ул Островитянова д.19/22,Москва,ул Островитянова д.19/22,ул,Островитянова ,д.19/22,8279582,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Островитянова д.21,Москва,ул Островитянова д.21,ул,Островитянова ,д.21,7960031,муниципальный округ Коньково,1973 +2281075,г Москва ул Островитянова д.23 кор.1,Москва,ул Островитянова д.23 кор.1,ул,Островитянова ,д.23 кор.1,7960039,муниципальный округ Коньково,1967 +2281075,г Москва ул Островитянова д.23 кор.2,Москва,ул Островитянова д.23 кор.2,ул,Островитянова ,д.23 кор.2,8377090,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Островитянова д.23 кор.3,Москва,ул Островитянова д.23 кор.3,ул,Островитянова ,д.23 кор.3,7960047,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Островитянова д.25,Москва,ул Островитянова д.25,ул,Островитянова ,д.25,7960055,муниципальный округ Коньково,1976 +2281075,г Москва ул Островитянова д.25 кор.1,Москва,ул Островитянова д.25 кор.1,ул,Островитянова ,д.25 кор.1,8377442,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Островитянова д.27 кор.1,Москва,ул Островитянова д.27 кор.1,ул,Островитянова ,д.27 кор.1,7960068,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Островитянова д.27 кор.2,Москва,ул Островитянова д.27 кор.2,ул,Островитянова ,д.27 кор.2,7960076,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Островитянова д.27 кор.3,Москва,ул Островитянова д.27 кор.3,ул,Островитянова ,д.27 кор.3,7960084,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Островитянова д.27 строение 1,Москва,ул Островитянова д.27 строение 1,ул,Островитянова ,д.27 строение 1,7960323,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Островитянова д.29 кор./120,Москва,ул Островитянова д.29 кор./120,ул,Островитянова ,д.29 кор./120,7960124,муниципальный округ Коньково,1978 +2281075,г Москва ул Островитянова д.31,Москва,ул Островитянова д.31,ул,Островитянова ,д.31,7960140,муниципальный округ Коньково,1970 +2281075,г Москва ул Островитянова д.32,Москва,ул Островитянова д.32,ул,Островитянова ,д.32,8378639,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Островитянова д.33,Москва,ул Островитянова д.33,ул,Островитянова ,д.33,7960150,муниципальный округ Коньково,1973 +2281075,"г Москва ул Островитянова д.34 кор.1( под. 3, 4, 5)",Москва,"ул Островитянова д.34 кор.1( под. 3, 4, 5)",ул,Островитянова ,"д.34 кор.1( под. 3, 4, 5)",8377850,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,"г Москва ул Островитянова д.34 кор.1(1, 2)",Москва,"ул Островитянова д.34 кор.1(1, 2)",ул,Островитянова ,"д.34 кор.1(1, 2)",8377350,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Островитянова д.34 кор.2,Москва,ул Островитянова д.34 кор.2,ул,Островитянова ,д.34 кор.2,7960160,муниципальный округ Коньково,1986 +2281075,г Москва ул Островитянова д.35,Москва,ул Островитянова д.35,ул,Островитянова ,д.35,7960164,муниципальный округ Коньково,1973 +2281075,г Москва ул Островитянова д.36,Москва,ул Островитянова д.36,ул,Островитянова ,д.36,8377820,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Островитянова д.37,Москва,ул Островитянова д.37,ул,Островитянова ,д.37,7960170,муниципальный округ Коньково,1973 +2281075,г Москва ул Островитянова д.37А,Москва,ул Островитянова д.37А,ул,Островитянова ,д.37А,7960176,муниципальный округ Коньково,1977 +2281075,г Москва ул Островитянова д.39,Москва,ул Островитянова д.39,ул,Островитянова ,д.39,7960199,муниципальный округ Коньково,1970 +2281075,г Москва ул Островитянова д.41 кор.1,Москва,ул Островитянова д.41 кор.1,ул,Островитянова ,д.41 кор.1,7673943,муниципальный округ Коньково,1971 +2281075,г Москва ул Островитянова д.41 кор.2,Москва,ул Островитянова д.41 кор.2,ул,Островитянова ,д.41 кор.2,7960217,муниципальный округ Коньково,1971 +2281075,г Москва ул Островитянова д.43 кор.1,Москва,ул Островитянова д.43 кор.1,ул,Островитянова ,д.43 кор.1,7960224,муниципальный округ Коньково,1990 +2281075,г Москва ул Островитянова д.43 кор.2,Москва,ул Островитянова д.43 кор.2,ул,Островитянова ,д.43 кор.2,7960232,муниципальный округ Коньково,1972 +2281075,г Москва ул Островитянова д.45 кор.1,Москва,ул Островитянова д.45 кор.1,ул,Островитянова ,д.45 кор.1,7960249,муниципальный округ Коньково,1972 +2281075,г Москва ул Островитянова д.45 кор.2,Москва,ул Островитянова д.45 кор.2,ул,Островитянова ,д.45 кор.2,7960256,муниципальный округ Коньково,1972 +2281075,г Москва ул Островитянова д.45 кор.3,Москва,ул Островитянова д.45 кор.3,ул,Островитянова ,д.45 кор.3,7960257,муниципальный округ Коньково,1971 +2281075,г Москва ул Островитянова д.47,Москва,ул Островитянова д.47,ул,Островитянова ,д.47,7960261,муниципальный округ Коньково,1973 +2281075,г Москва ул Островитянова д.49,Москва,ул Островитянова д.49,ул,Островитянова ,д.49,7960266,муниципальный округ Коньково,1973 +2281075,г Москва ул Островитянова д.51,Москва,ул Островитянова д.51,ул,Островитянова ,д.51,7960283,муниципальный округ Коньково,1973 +2281075,г Москва ул Островитянова д.53,Москва,ул Островитянова д.53,ул,Островитянова ,д.53,7650848,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Островитянова д.53 кор.1,Москва,ул Островитянова д.53 кор.1,ул,Островитянова ,д.53 кор.1,7960285,муниципальный округ Коньково,2001 +2281075,г Москва ул Островитянова д.53 кор.2,Москва,ул Островитянова д.53 кор.2,ул,Островитянова ,д.53 кор.2,7960289,муниципальный округ Коньково,2000 +2281075,г Москва ул Островитянова д.53 кор.3,Москва,ул Островитянова д.53 кор.3,ул,Островитянова ,д.53 кор.3,7960293,муниципальный округ Коньково,2000 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.100,Москва,ул Профсоюзная д.100,ул,Профсоюзная ,д.100,7960716,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.101 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.101 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.101 кор.1,7960721,муниципальный округ Коньково,1972 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.101 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.101 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.101 кор.2,7960726,муниципальный округ Коньково,1972 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.101 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.101 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.101 кор.3,7960731,муниципальный округ Коньково,1972 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.102 кор./47,Москва,ул Профсоюзная д.102 кор./47,ул,Профсоюзная ,д.102 кор./47,7960750,муниципальный округ Коньково,1972 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.104,Москва,ул Профсоюзная д.104,ул,Профсоюзная ,д.104,7613729,муниципальный округ Коньково,2007 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.105,Москва,ул Профсоюзная д.105,ул,Профсоюзная ,д.105,7960760,муниципальный округ Коньково,1972 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.107,Москва,ул Профсоюзная д.107,ул,Профсоюзная ,д.107,7960765,муниципальный округ Коньково,1971 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.110 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.110 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.110 кор.1,7960770,муниципальный округ Коньково,1967 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.110 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.110 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.110 кор.2,7960776,муниципальный округ Коньково,1967 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.110 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.110 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.110 кор.3,8378710,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.110 кор.4,Москва,ул Профсоюзная д.110 кор.4,ул,Профсоюзная ,д.110 кор.4,8378440,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.111 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.111 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.111 кор.1,7960779,муниципальный округ Коньково,1987 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.113 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.113 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.113 кор.1,7960782,муниципальный округ Коньково,1986 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.113 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.113 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.113 кор.2,7960786,муниципальный округ Коньково,1986 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.113 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.113 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.113 кор.3,8377306,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.114 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.114 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.114 кор.1,7611660,муниципальный округ Коньково,1967 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.114 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.114 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.114 кор.2,7611669,муниципальный округ Коньково,1967 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.114 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.114 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.114 кор.3,7611677,муниципальный округ Коньково,1979 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.114 кор.4,Москва,ул Профсоюзная д.114 кор.4,ул,Профсоюзная ,д.114 кор.4,7611680,муниципальный округ Коньково,1979 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.114 кор.5,Москва,ул Профсоюзная д.114 кор.5,ул,Профсоюзная ,д.114 кор.5,7611682,муниципальный округ Коньково,1979 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.114 кор.6,Москва,ул Профсоюзная д.114 кор.6,ул,Профсоюзная ,д.114 кор.6,7611684,муниципальный округ Коньково,1984 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.115 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.115 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.115 кор.1,7960806,муниципальный округ Коньково,1986 +2281075,"г Москва ул Профсоюзная д.115 кор.1( под. 4, 5)",Москва,"ул Профсоюзная д.115 кор.1( под. 4, 5)",ул,Профсоюзная ,"д.115 кор.1( под. 4, 5)",8378675,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.115 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.115 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.115 кор.2,8377106,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.116 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.116 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.116 кор.1,7960809,муниципальный округ Коньково,1973 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.116 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.116 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.116 кор.2,7960815,муниципальный округ Коньково,1987 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.116 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.116 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.116 кор.3,8377192,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.118 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.118 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.118 кор.1,7960827,муниципальный округ Коньково,1973 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.118 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.118 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.118 кор.2,7960839,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.119 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.119 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.119 кор.1,8234730,муниципальный округ Коньково,1986 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.119 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.119 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.119 кор.2,8377217,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.73,Москва,ул Профсоюзная д.73,ул,Профсоюзная ,д.73,8065502,муниципальный округ Коньково,1973 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.75 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.75 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.75 кор.1,7960847,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.75 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.75 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.75 кор.2,7960851,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.75 кор.4,Москва,ул Профсоюзная д.75 кор.4,ул,Профсоюзная ,д.75 кор.4,7960853,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.77,Москва,ул Профсоюзная д.77,ул,Профсоюзная ,д.77,7960862,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.79,Москва,ул Профсоюзная д.79,ул,Профсоюзная ,д.79,7960870,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.85 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.85 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.85 кор.1,8377479,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.85 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.85 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.85 кор.2,7960877,муниципальный округ Коньково,1970 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.87/49,Москва,ул Профсоюзная д.87/49,ул,Профсоюзная ,д.87/49,7960886,муниципальный округ Коньково,1971 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.88/20,Москва,ул Профсоюзная д.88/20,ул,Профсоюзная ,д.88/20,7960888,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.91,Москва,ул Профсоюзная д.91,ул,Профсоюзная ,д.91,7960894,муниципальный округ Коньково,2004 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.91 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.91 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.91 кор.1,7960897,муниципальный округ Коньково,1970 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.91 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.91 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.91 кор.2,7960906,муниципальный округ Коньково,1970 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.91 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.91 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.91 кор.3,7960923,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.91 кор.4,Москва,ул Профсоюзная д.91 кор.4,ул,Профсоюзная ,д.91 кор.4,7960936,муниципальный округ Коньково,1970 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.92,Москва,ул Профсоюзная д.92,ул,Профсоюзная ,д.92,8377874,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.93 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.93 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.93 кор.1,7960938,муниципальный округ Коньково,1971 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.93 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.93 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.93 кор.2,7960942,муниципальный округ Коньково,1970 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.93 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.93 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.93 кор.3,7960948,муниципальный округ Коньково,1980 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.93 кор.4,Москва,ул Профсоюзная д.93 кор.4,ул,Профсоюзная ,д.93 кор.4,7960951,муниципальный округ Коньково,1998 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.94,Москва,ул Профсоюзная д.94,ул,Профсоюзная ,д.94,8378918,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.94 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.94 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.94 кор.2,8207245,муниципальный округ Коньково,2008 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.96 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.96 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.96 кор.1,7960956,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.96 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.96 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.96 кор.2,7960959,муниципальный округ Коньково,1965 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.96 кор.4,Москва,ул Профсоюзная д.96 кор.4,ул,Профсоюзная ,д.96 кор.4,7960963,муниципальный округ Коньково,1967 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.96 кор.7,Москва,ул Профсоюзная д.96 кор.7,ул,Профсоюзная ,д.96 кор.7,7961792,муниципальный округ Коньково,1965 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.97,Москва,ул Профсоюзная д.97,ул,Профсоюзная ,д.97,7960968,муниципальный округ Коньково,1970 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.98 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.98 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.98 кор.1,7960974,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.98 кор.10,Москва,ул Профсоюзная д.98 кор.10,ул,Профсоюзная ,д.98 кор.10,7960981,муниципальный округ Коньково,1972 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.98 кор.11,Москва,ул Профсоюзная д.98 кор.11,ул,Профсоюзная ,д.98 кор.11,7960986,муниципальный округ Коньково,1972 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.98 кор.12,Москва,ул Профсоюзная д.98 кор.12,ул,Профсоюзная ,д.98 кор.12,7960994,муниципальный округ Коньково,2002 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.98 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.98 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.98 кор.2,8377458,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.98 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.98 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.98 кор.3,8377793,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.98 кор.4,Москва,ул Профсоюзная д.98 кор.4,ул,Профсоюзная ,д.98 кор.4,7961001,муниципальный округ Коньково,1965 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.98 кор.5,Москва,ул Профсоюзная д.98 кор.5,ул,Профсоюзная ,д.98 кор.5,8281211,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.98 кор.6,Москва,ул Профсоюзная д.98 кор.6,ул,Профсоюзная ,д.98 кор.6,7961007,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.98 кор.7,Москва,ул Профсоюзная д.98 кор.7,ул,Профсоюзная ,д.98 кор.7,7961011,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.98 кор.8,Москва,ул Профсоюзная д.98 кор.8,ул,Профсоюзная ,д.98 кор.8,8378406,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.98 кор.9,Москва,ул Профсоюзная д.98 кор.9,ул,Профсоюзная ,д.98 кор.9,8377706,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.99,Москва,ул Профсоюзная д.99,ул,Профсоюзная ,д.99,7961013,муниципальный округ Коньково,1969 +2281076,г Москва б-р Нагорный д.11,Москва,б-р Нагорный д.11,б-р,Нагорный ,д.11,7558090,муниципальный округ Котловка,1959 +2281076,г Москва б-р Нагорный д.12,Москва,б-р Нагорный д.12,б-р,Нагорный ,д.12,7558095,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва б-р Нагорный д.13,Москва,б-р Нагорный д.13,б-р,Нагорный ,д.13,7558099,муниципальный округ Котловка,1959 +2281076,г Москва б-р Нагорный д.14,Москва,б-р Нагорный д.14,б-р,Нагорный ,д.14,7558104,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва б-р Нагорный д.15,Москва,б-р Нагорный д.15,б-р,Нагорный ,д.15,7558111,муниципальный округ Котловка,1960 +2281076,г Москва б-р Нагорный д.17,Москва,б-р Нагорный д.17,б-р,Нагорный ,д.17,7558117,муниципальный округ Котловка,1960 +2281076,г Москва б-р Нагорный д.18,Москва,б-р Нагорный д.18,б-р,Нагорный ,д.18,7558130,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва б-р Нагорный д.19,Москва,б-р Нагорный д.19,б-р,Нагорный ,д.19,7558136,муниципальный округ Котловка,1960 +2281076,г Москва б-р Нагорный д.19 кор.1,Москва,б-р Нагорный д.19 кор.1,б-р,Нагорный ,д.19 кор.1,7791255,муниципальный округ Котловка,2011 +2281076,г Москва б-р Нагорный д.20,Москва,б-р Нагорный д.20,б-р,Нагорный ,д.20,7558145,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва б-р Нагорный д.24,Москва,б-р Нагорный д.24,б-р,Нагорный ,д.24,7558141,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва б-р Нагорный д.3,Москва,б-р Нагорный д.3,б-р,Нагорный ,д.3,7870118,муниципальный округ Котловка,1970 +2281076,г Москва б-р Нагорный д.4 кор.1,Москва,б-р Нагорный д.4 кор.1,б-р,Нагорный ,д.4 кор.1,7558017,муниципальный округ Котловка,1964 +2281076,г Москва б-р Нагорный д.4 кор.2,Москва,б-р Нагорный д.4 кор.2,б-р,Нагорный ,д.4 кор.2,7558024,муниципальный округ Котловка,1964 +2281076,г Москва б-р Нагорный д.4 кор.3,Москва,б-р Нагорный д.4 кор.3,б-р,Нагорный ,д.4 кор.3,7558031,муниципальный округ Котловка,1962 +2281076,г Москва б-р Нагорный д.5 кор.1,Москва,б-р Нагорный д.5 кор.1,б-р,Нагорный ,д.5 кор.1,7558039,муниципальный округ Котловка,1964 +2281076,г Москва б-р Нагорный д.5 кор.2,Москва,б-р Нагорный д.5 кор.2,б-р,Нагорный ,д.5 кор.2,7558047,муниципальный округ Котловка,1965 +2281076,г Москва б-р Нагорный д.6,Москва,б-р Нагорный д.6,б-р,Нагорный ,д.6,7558060,муниципальный округ Котловка,1958 +2281076,г Москва б-р Нагорный д.7,Москва,б-р Нагорный д.7,б-р,Нагорный ,д.7,7558068,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва б-р Нагорный д.8,Москва,б-р Нагорный д.8,б-р,Нагорный ,д.8,7558078,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва б-р Нагорный д.9,Москва,б-р Нагорный д.9,б-р,Нагорный ,д.9,7558087,муниципальный округ Котловка,1958 +2281076,г Москва пр-кт Нахимовский д.14,Москва,пр-кт Нахимовский д.14,пр-кт,Нахимовский ,д.14,7558149,муниципальный округ Котловка,1962 +2281076,г Москва пр-кт Нахимовский д.16,Москва,пр-кт Нахимовский д.16,пр-кт,Нахимовский ,д.16,7558155,муниципальный округ Котловка,1962 +2281076,г Москва пр-кт Нахимовский д.18,Москва,пр-кт Нахимовский д.18,пр-кт,Нахимовский ,д.18,7558160,муниципальный округ Котловка,1962 +2281076,г Москва пр-кт Нахимовский д.22,Москва,пр-кт Нахимовский д.22,пр-кт,Нахимовский ,д.22,7558180,муниципальный округ Котловка,1977 +2281076,г Москва пр-кт Нахимовский д.23 кор.1,Москва,пр-кт Нахимовский д.23 кор.1,пр-кт,Нахимовский ,д.23 кор.1,7558183,муниципальный округ Котловка,1968 +2281076,г Москва пр-кт Нахимовский д.23 кор.2,Москва,пр-кт Нахимовский д.23 кор.2,пр-кт,Нахимовский ,д.23 кор.2,7558189,муниципальный округ Котловка,1970 +2281076,г Москва пр-кт Нахимовский д.23 кор.3,Москва,пр-кт Нахимовский д.23 кор.3,пр-кт,Нахимовский ,д.23 кор.3,7558198,муниципальный округ Котловка,1969 +2281076,г Москва пр-кт Нахимовский д.23 кор.4,Москва,пр-кт Нахимовский д.23 кор.4,пр-кт,Нахимовский ,д.23 кор.4,7940877,муниципальный округ Котловка,1968 +2281076,г Москва пр-кт Нахимовский д.23 кор.5,Москва,пр-кт Нахимовский д.23 кор.5,пр-кт,Нахимовский ,д.23 кор.5,7558203,муниципальный округ Котловка,1968 +2281076,г Москва пр-кт Нахимовский д.25 кор.1,Москва,пр-кт Нахимовский д.25 кор.1,пр-кт,Нахимовский ,д.25 кор.1,7558212,муниципальный округ Котловка,1973 +2281076,г Москва пр-кт Нахимовский д.25 кор.2,Москва,пр-кт Нахимовский д.25 кор.2,пр-кт,Нахимовский ,д.25 кор.2,7558250,муниципальный округ Котловка,1969 +2281076,г Москва пр-кт Нахимовский д.25 кор.3,Москва,пр-кт Нахимовский д.25 кор.3,пр-кт,Нахимовский ,д.25 кор.3,7940855,муниципальный округ Котловка,1969 +2281076,г Москва пр-кт Нахимовский д.27 кор.1,Москва,пр-кт Нахимовский д.27 кор.1,пр-кт,Нахимовский ,д.27 кор.1,7558258,муниципальный округ Котловка,1973 +2281076,г Москва пр-кт Нахимовский д.27 кор.2,Москва,пр-кт Нахимовский д.27 кор.2,пр-кт,Нахимовский ,д.27 кор.2,7558264,муниципальный округ Котловка,1973 +2281076,г Москва пр-кт Нахимовский д.27 кор.3,Москва,пр-кт Нахимовский д.27 кор.3,пр-кт,Нахимовский ,д.27 кор.3,7558269,муниципальный округ Котловка,1969 +2281076,г Москва пр-кт Нахимовский д.27 кор.4,Москва,пр-кт Нахимовский д.27 кор.4,пр-кт,Нахимовский ,д.27 кор.4,7940832,муниципальный округ Котловка,1969 +2281076,г Москва пр-кт Нахимовский д.27 кор.5,Москва,пр-кт Нахимовский д.27 кор.5,пр-кт,Нахимовский ,д.27 кор.5,7558277,муниципальный округ Котловка,1982 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.10 кор.4,Москва,пр-кт Севастопольский д.10 кор.4,пр-кт,Севастопольский ,д.10 кор.4,7558403,муниципальный округ Котловка,1957 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.12 кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.12 кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.12 кор.1,7558412,муниципальный округ Котловка,1966 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.12 кор.2,Москва,пр-кт Севастопольский д.12 кор.2,пр-кт,Севастопольский ,д.12 кор.2,7558416,муниципальный округ Котловка,1966 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.12 кор.3,Москва,пр-кт Севастопольский д.12 кор.3,пр-кт,Севастопольский ,д.12 кор.3,7558436,муниципальный округ Котловка,1966 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.12 кор.4,Москва,пр-кт Севастопольский д.12 кор.4,пр-кт,Севастопольский ,д.12 кор.4,7558439,муниципальный округ Котловка,1966 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.13 кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.13 кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.13 кор.1,7558441,муниципальный округ Котловка,1979 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.13 кор.2,Москва,пр-кт Севастопольский д.13 кор.2,пр-кт,Севастопольский ,д.13 кор.2,7558447,муниципальный округ Котловка,1979 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.13 кор.3,Москва,пр-кт Севастопольский д.13 кор.3,пр-кт,Севастопольский ,д.13 кор.3,7558451,муниципальный округ Котловка,1979 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.13 кор.4,Москва,пр-кт Севастопольский д.13 кор.4,пр-кт,Севастопольский ,д.13 кор.4,7558459,муниципальный округ Котловка,2003 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.14 кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.14 кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.14 кор.1,7558462,муниципальный округ Котловка,1967 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.14 кор.2,Москва,пр-кт Севастопольский д.14 кор.2,пр-кт,Севастопольский ,д.14 кор.2,7558466,муниципальный округ Котловка,1981 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.15 кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.15 кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.15 кор.1,7940754,муниципальный округ Котловка,1982 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.15 кор.2,Москва,пр-кт Севастопольский д.15 кор.2,пр-кт,Севастопольский ,д.15 кор.2,7558470,муниципальный округ Котловка,1981 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.16,Москва,пр-кт Севастопольский д.16,пр-кт,Севастопольский ,д.16,7558652,муниципальный округ Котловка,1962 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.17 кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.17 кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.17 кор.1,7558655,муниципальный округ Котловка,1960 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.17 кор.2,Москва,пр-кт Севастопольский д.17 кор.2,пр-кт,Севастопольский ,д.17 кор.2,7558659,муниципальный округ Котловка,1959 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.19 кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.19 кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.19 кор.1,7558661,муниципальный округ Котловка,1960 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.19 кор.2,Москва,пр-кт Севастопольский д.19 кор.2,пр-кт,Севастопольский ,д.19 кор.2,7558664,муниципальный округ Котловка,1960 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.19 кор.3,Москва,пр-кт Севастопольский д.19 кор.3,пр-кт,Севастопольский ,д.19 кор.3,7558669,муниципальный округ Котловка,1960 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.20,Москва,пр-кт Севастопольский д.20,пр-кт,Севастопольский ,д.20,7558673,муниципальный округ Котловка,1962 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.21,Москва,пр-кт Севастопольский д.21,пр-кт,Севастопольский ,д.21,7558678,муниципальный округ Котловка,1960 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.22,Москва,пр-кт Севастопольский д.22,пр-кт,Севастопольский ,д.22,7870125,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.23,Москва,пр-кт Севастопольский д.23,пр-кт,Севастопольский ,д.23,7558681,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.25,Москва,пр-кт Севастопольский д.25,пр-кт,Севастопольский ,д.25,7558683,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.29,Москва,пр-кт Севастопольский д.29,пр-кт,Севастопольский ,д.29,7558686,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.31 кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.31 кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.31 кор.1,7558690,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.31 кор.2,Москва,пр-кт Севастопольский д.31 кор.2,пр-кт,Севастопольский ,д.31 кор.2,7558691,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.37,Москва,пр-кт Севастопольский д.37,пр-кт,Севастопольский ,д.37,7558694,муниципальный округ Котловка,1965 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.39,Москва,пр-кт Севастопольский д.39,пр-кт,Севастопольский ,д.39,7558696,муниципальный округ Котловка,1965 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.41,Москва,пр-кт Севастопольский д.41,пр-кт,Севастопольский ,д.41,7558702,муниципальный округ Котловка,1964 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.43,Москва,пр-кт Севастопольский д.43,пр-кт,Севастопольский ,д.43,7558705,муниципальный округ Котловка,1962 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.45 кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.45 кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.45 кор.1,7558708,муниципальный округ Котловка,1964 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.45 кор.2,Москва,пр-кт Севастопольский д.45 кор.2,пр-кт,Севастопольский ,д.45 кор.2,7558713,муниципальный округ Котловка,1964 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.47,Москва,пр-кт Севастопольский д.47,пр-кт,Севастопольский ,д.47,7558716,муниципальный округ Котловка,1964 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.49,Москва,пр-кт Севастопольский д.49,пр-кт,Севастопольский ,д.49,7558719,муниципальный округ Котловка,1975 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.51,Москва,пр-кт Севастопольский д.51,пр-кт,Севастопольский ,д.51,7558721,муниципальный округ Котловка,2009 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.51 кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.51 кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.51 кор.1,7940720,муниципальный округ Котловка,1969 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.51 кор.2,Москва,пр-кт Севастопольский д.51 кор.2,пр-кт,Севастопольский ,д.51 кор.2,7558722,муниципальный округ Котловка,1970 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.51 кор.3,Москва,пр-кт Севастопольский д.51 кор.3,пр-кт,Севастопольский ,д.51 кор.3,7936343,муниципальный округ Котловка,1965 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.51 кор.4,Москва,пр-кт Севастопольский д.51 кор.4,пр-кт,Севастопольский ,д.51 кор.4,7558724,муниципальный округ Котловка,1983 +2281076,г Москва ул Винокурова д.17 кор.1,Москва,ул Винокурова д.17 кор.1,ул,Винокурова ,д.17 кор.1,7554378,муниципальный округ Котловка,1965 +2281076,г Москва ул Винокурова д.17 кор.2,Москва,ул Винокурова д.17 кор.2,ул,Винокурова ,д.17 кор.2,7556139,муниципальный округ Котловка,1965 +2281076,г Москва ул Винокурова д.17 кор.3,Москва,ул Винокурова д.17 кор.3,ул,Винокурова ,д.17 кор.3,7556145,муниципальный округ Котловка,1965 +2281076,г Москва ул Винокурова д.17 кор.4,Москва,ул Винокурова д.17 кор.4,ул,Винокурова ,д.17 кор.4,7556156,муниципальный округ Котловка,1965 +2281076,г Москва ул Винокурова д.18/15,Москва,ул Винокурова д.18/15,ул,Винокурова ,д.18/15,7870110,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва ул Винокурова д.20,Москва,ул Винокурова д.20,ул,Винокурова ,д.20,7556164,муниципальный округ Котловка,1969 +2281076,г Москва ул Винокурова д.22 кор.2,Москва,ул Винокурова д.22 кор.2,ул,Винокурова ,д.22 кор.2,7556173,муниципальный округ Котловка,1960 +2281076,г Москва ул Винокурова д.24 кор.1,Москва,ул Винокурова д.24 кор.1,ул,Винокурова ,д.24 кор.1,7556181,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва ул Винокурова д.24 кор.2,Москва,ул Винокурова д.24 кор.2,ул,Винокурова ,д.24 кор.2,7556188,муниципальный округ Котловка,1960 +2281076,г Москва ул Винокурова д.24 кор.4,Москва,ул Винокурова д.24 кор.4,ул,Винокурова ,д.24 кор.4,7870104,муниципальный округ Котловка,1971 +2281076,г Москва ул Винокурова д.26 кор.1,Москва,ул Винокурова д.26 кор.1,ул,Винокурова ,д.26 кор.1,7556195,муниципальный округ Котловка,1962 +2281076,г Москва ул Винокурова д.26 кор.2,Москва,ул Винокурова д.26 кор.2,ул,Винокурова ,д.26 кор.2,7556200,муниципальный округ Котловка,1962 +2281076,г Москва ул Винокурова д.28 кор.2,Москва,ул Винокурова д.28 кор.2,ул,Винокурова ,д.28 кор.2,7556204,муниципальный округ Котловка,1962 +2281076,г Москва ул Винокурова д.28 кор.3,Москва,ул Винокурова д.28 кор.3,ул,Винокурова ,д.28 кор.3,7556209,муниципальный округ Котловка,1962 +2281076,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.43 кор.1,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.43 кор.1,ул,Дмитрия Ульянова ,д.43 кор.1,7870132,муниципальный округ Котловка,1966 +2281076,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.43 кор.2,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.43 кор.2,ул,Дмитрия Ульянова ,д.43 кор.2,7556280,муниципальный округ Котловка,1973 +2281076,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.43 кор.3,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.43 кор.3,ул,Дмитрия Ульянова ,д.43 кор.3,7556284,муниципальный округ Котловка,2005 +2281076,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.45 кор.1,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.45 кор.1,ул,Дмитрия Ульянова ,д.45 кор.1,7870135,муниципальный округ Котловка,1962 +2281076,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.47 кор.1,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.47 кор.1,ул,Дмитрия Ульянова ,д.47 кор.1,7870142,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.47 кор.2,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.47 кор.2,ул,Дмитрия Ульянова ,д.47 кор.2,7556287,муниципальный округ Котловка,1962 +2281076,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.49 кор.1,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.49 кор.1,ул,Дмитрия Ульянова ,д.49 кор.1,7870144,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.49 кор.2,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.49 кор.2,ул,Дмитрия Ульянова ,д.49 кор.2,7556290,муниципальный округ Котловка,1962 +2281076,г Москва ул Кржижановского д.27,Москва,ул Кржижановского д.27,ул,Кржижановского ,д.27,7870116,муниципальный округ Котловка,1970 +2281076,г Москва ул Нагорная д.11 кор.2,Москва,ул Нагорная д.11 кор.2,ул,Нагорная ,д.11 кор.2,7556347,муниципальный округ Котловка,1968 +2281076,г Москва ул Нагорная д.12 кор.1,Москва,ул Нагорная д.12 кор.1,ул,Нагорная ,д.12 кор.1,7556350,муниципальный округ Котловка,1966 +2281076,г Москва ул Нагорная д.12 кор.3,Москва,ул Нагорная д.12 кор.3,ул,Нагорная ,д.12 кор.3,7556352,муниципальный округ Котловка,1963 +2281076,г Москва ул Нагорная д.13 кор.2,Москва,ул Нагорная д.13 кор.2,ул,Нагорная ,д.13 кор.2,7556353,муниципальный округ Котловка,1949 +2281076,г Москва ул Нагорная д.13 кор.3,Москва,ул Нагорная д.13 кор.3,ул,Нагорная ,д.13 кор.3,7556354,муниципальный округ Котловка,1949 +2281076,г Москва ул Нагорная д.13 кор.4,Москва,ул Нагорная д.13 кор.4,ул,Нагорная ,д.13 кор.4,7556356,муниципальный округ Котловка,1949 +2281076,г Москва ул Нагорная д.13а кор.4,Москва,ул Нагорная д.13а кор.4,ул,Нагорная ,д.13а кор.4,7556357,муниципальный округ Котловка,1957 +2281076,г Москва ул Нагорная д.14 кор.1,Москва,ул Нагорная д.14 кор.1,ул,Нагорная ,д.14 кор.1,7556360,муниципальный округ Котловка,1964 +2281076,г Москва ул Нагорная д.14 кор.2,Москва,ул Нагорная д.14 кор.2,ул,Нагорная ,д.14 кор.2,7556362,муниципальный округ Котловка,1964 +2281076,"г Москва ул Нагорная д.15 кор.1,2",Москва,"ул Нагорная д.15 кор.1,2",ул,Нагорная ,"д.15 кор.1,2",7556364,муниципальный округ Котловка,1964 +2281076,г Москва ул Нагорная д.15 кор.3,Москва,ул Нагорная д.15 кор.3,ул,Нагорная ,д.15 кор.3,7556366,муниципальный округ Котловка,1966 +2281076,г Москва ул Нагорная д.15 кор.4,Москва,ул Нагорная д.15 кор.4,ул,Нагорная ,д.15 кор.4,7556367,муниципальный округ Котловка,2007 +2281076,г Москва ул Нагорная д.15 кор.5,Москва,ул Нагорная д.15 кор.5,ул,Нагорная ,д.15 кор.5,7557368,муниципальный округ Котловка,1975 +2281076,г Москва ул Нагорная д.15 кор.6,Москва,ул Нагорная д.15 кор.6,ул,Нагорная ,д.15 кор.6,7557378,муниципальный округ Котловка,1980 +2281076,г Москва ул Нагорная д.15 кор.7,Москва,ул Нагорная д.15 кор.7,ул,Нагорная ,д.15 кор.7,7557382,муниципальный округ Котловка,1979 +2281076,г Москва ул Нагорная д.15 кор.8,Москва,ул Нагорная д.15 кор.8,ул,Нагорная ,д.15 кор.8,7557385,муниципальный округ Котловка,1982 +2281076,г Москва ул Нагорная д.16 кор.2,Москва,ул Нагорная д.16 кор.2,ул,Нагорная ,д.16 кор.2,7557391,муниципальный округ Котловка,1965 +2281076,г Москва ул Нагорная д.16 кор.3,Москва,ул Нагорная д.16 кор.3,ул,Нагорная ,д.16 кор.3,7557396,муниципальный округ Котловка,1971 +2281076,г Москва ул Нагорная д.17 кор.2,Москва,ул Нагорная д.17 кор.2,ул,Нагорная ,д.17 кор.2,7557401,муниципальный округ Котловка,1968 +2281076,г Москва ул Нагорная д.17 кор.3,Москва,ул Нагорная д.17 кор.3,ул,Нагорная ,д.17 кор.3,7557404,муниципальный округ Котловка,1968 +2281076,г Москва ул Нагорная д.17 кор.4,Москва,ул Нагорная д.17 кор.4,ул,Нагорная ,д.17 кор.4,7557412,муниципальный округ Котловка,1968 +2281076,г Москва ул Нагорная д.17 кор.5,Москва,ул Нагорная д.17 кор.5,ул,Нагорная ,д.17 кор.5,7557415,муниципальный округ Котловка,1980 +2281076,г Москва ул Нагорная д.18 кор.1,Москва,ул Нагорная д.18 кор.1,ул,Нагорная ,д.18 кор.1,7557418,муниципальный округ Котловка,1959 +2281076,г Москва ул Нагорная д.18 кор.3,Москва,ул Нагорная д.18 кор.3,ул,Нагорная ,д.18 кор.3,7557425,муниципальный округ Котловка,1967 +2281076,г Москва ул Нагорная д.19 кор.1,Москва,ул Нагорная д.19 кор.1,ул,Нагорная ,д.19 кор.1,7557427,муниципальный округ Котловка,1969 +2281076,г Москва ул Нагорная д.19 кор.2,Москва,ул Нагорная д.19 кор.2,ул,Нагорная ,д.19 кор.2,7557431,муниципальный округ Котловка,1980 +2281076,г Москва ул Нагорная д.19 кор.3,Москва,ул Нагорная д.19 кор.3,ул,Нагорная ,д.19 кор.3,7557436,муниципальный округ Котловка,1968 +2281076,г Москва ул Нагорная д.19 кор.4,Москва,ул Нагорная д.19 кор.4,ул,Нагорная ,д.19 кор.4,7557442,муниципальный округ Котловка,1968 +2281076,г Москва ул Нагорная д.19 кор.5,Москва,ул Нагорная д.19 кор.5,ул,Нагорная ,д.19 кор.5,7557446,муниципальный округ Котловка,1968 +2281076,г Москва ул Нагорная д.2 кор.1,Москва,ул Нагорная д.2 кор.1,ул,Нагорная ,д.2 кор.1,7556295,муниципальный округ Котловка,1971 +2281076,г Москва ул Нагорная д.2 кор.2,Москва,ул Нагорная д.2 кор.2,ул,Нагорная ,д.2 кор.2,7556301,муниципальный округ Котловка,1971 +2281076,г Москва ул Нагорная д.20 кор.2,Москва,ул Нагорная д.20 кор.2,ул,Нагорная ,д.20 кор.2,7557454,муниципальный округ Котловка,1958 +2281076,г Москва ул Нагорная д.20 кор.3,Москва,ул Нагорная д.20 кор.3,ул,Нагорная ,д.20 кор.3,7557458,муниципальный округ Котловка,1974 +2281076,г Москва ул Нагорная д.20 кор.4,Москва,ул Нагорная д.20 кор.4,ул,Нагорная ,д.20 кор.4,7557463,муниципальный округ Котловка,1981 +2281076,г Москва ул Нагорная д.20 кор.5,Москва,ул Нагорная д.20 кор.5,ул,Нагорная ,д.20 кор.5,7557472,муниципальный округ Котловка,1973 +2281076,г Москва ул Нагорная д.20 кор.8,Москва,ул Нагорная д.20 кор.8,ул,Нагорная ,д.20 кор.8,7557477,муниципальный округ Котловка,1970 +2281076,г Москва ул Нагорная д.21 кор.1,Москва,ул Нагорная д.21 кор.1,ул,Нагорная ,д.21 кор.1,7557481,муниципальный округ Котловка,1988 +2281076,г Москва ул Нагорная д.22 кор.2,Москва,ул Нагорная д.22 кор.2,ул,Нагорная ,д.22 кор.2,7557492,муниципальный округ Котловка,1957 +2281076,г Москва ул Нагорная д.22 кор.3,Москва,ул Нагорная д.22 кор.3,ул,Нагорная ,д.22 кор.3,7557509,муниципальный округ Котловка,1958 +2281076,г Москва ул Нагорная д.22 кор.4,Москва,ул Нагорная д.22 кор.4,ул,Нагорная ,д.22 кор.4,7557514,муниципальный округ Котловка,1969 +2281076,г Москва ул Нагорная д.23 кор.1,Москва,ул Нагорная д.23 кор.1,ул,Нагорная ,д.23 кор.1,7557521,муниципальный округ Котловка,1957 +2281076,г Москва ул Нагорная д.23 кор.2,Москва,ул Нагорная д.23 кор.2,ул,Нагорная ,д.23 кор.2,7557530,муниципальный округ Котловка,1969 +2281076,г Москва ул Нагорная д.23 кор.3,Москва,ул Нагорная д.23 кор.3,ул,Нагорная ,д.23 кор.3,7557538,муниципальный округ Котловка,1970 +2281076,г Москва ул Нагорная д.24 кор.1,Москва,ул Нагорная д.24 кор.1,ул,Нагорная ,д.24 кор.1,7557544,муниципальный округ Котловка,1959 +2281076,г Москва ул Нагорная д.24 кор.10,Москва,ул Нагорная д.24 кор.10,ул,Нагорная ,д.24 кор.10,7557595,муниципальный округ Котловка,1960 +2281076,г Москва ул Нагорная д.24 кор.2,Москва,ул Нагорная д.24 кор.2,ул,Нагорная ,д.24 кор.2,7557551,муниципальный округ Котловка,1958 +2281076,г Москва ул Нагорная д.24 кор.3,Москва,ул Нагорная д.24 кор.3,ул,Нагорная ,д.24 кор.3,7557557,муниципальный округ Котловка,1960 +2281076,г Москва ул Нагорная д.24 кор.4,Москва,ул Нагорная д.24 кор.4,ул,Нагорная ,д.24 кор.4,7557571,муниципальный округ Котловка,1957 +2281076,г Москва ул Нагорная д.24 кор.5,Москва,ул Нагорная д.24 кор.5,ул,Нагорная ,д.24 кор.5,7557574,муниципальный округ Котловка,1958 +2281076,г Москва ул Нагорная д.24 кор.6,Москва,ул Нагорная д.24 кор.6,ул,Нагорная ,д.24 кор.6,7557576,муниципальный округ Котловка,1959 +2281076,г Москва ул Нагорная д.24 кор.7,Москва,ул Нагорная д.24 кор.7,ул,Нагорная ,д.24 кор.7,7557589,муниципальный округ Котловка,1959 +2281076,г Москва ул Нагорная д.24 кор.8,Москва,ул Нагорная д.24 кор.8,ул,Нагорная ,д.24 кор.8,7557591,муниципальный округ Котловка,1958 +2281076,г Москва ул Нагорная д.24 кор.9,Москва,ул Нагорная д.24 кор.9,ул,Нагорная ,д.24 кор.9,7557594,муниципальный округ Котловка,1958 +2281076,г Москва ул Нагорная д.25 кор.1,Москва,ул Нагорная д.25 кор.1,ул,Нагорная ,д.25 кор.1,7557597,муниципальный округ Котловка,1967 +2281076,г Москва ул Нагорная д.25 кор.2,Москва,ул Нагорная д.25 кор.2,ул,Нагорная ,д.25 кор.2,7557733,муниципальный округ Котловка,1967 +2281076,г Москва ул Нагорная д.25 кор.3,Москва,ул Нагорная д.25 кор.3,ул,Нагорная ,д.25 кор.3,7557734,муниципальный округ Котловка,1965 +2281076,г Москва ул Нагорная д.26 кор.2,Москва,ул Нагорная д.26 кор.2,ул,Нагорная ,д.26 кор.2,7557738,муниципальный округ Котловка,1960 +2281076,г Москва ул Нагорная д.27 кор.1,Москва,ул Нагорная д.27 кор.1,ул,Нагорная ,д.27 кор.1,7557739,муниципальный округ Котловка,1960 +2281076,г Москва ул Нагорная д.27 кор.2,Москва,ул Нагорная д.27 кор.2,ул,Нагорная ,д.27 кор.2,7557742,муниципальный округ Котловка,1967 +2281076,г Москва ул Нагорная д.27 кор.3,Москва,ул Нагорная д.27 кор.3,ул,Нагорная ,д.27 кор.3,7557747,муниципальный округ Котловка,1968 +2281076,г Москва ул Нагорная д.27 кор.4,Москва,ул Нагорная д.27 кор.4,ул,Нагорная ,д.27 кор.4,7557752,муниципальный округ Котловка,1969 +2281076,г Москва ул Нагорная д.28 кор.1,Москва,ул Нагорная д.28 кор.1,ул,Нагорная ,д.28 кор.1,7557756,муниципальный округ Котловка,1954 +2281076,г Москва ул Нагорная д.29 кор.1,Москва,ул Нагорная д.29 кор.1,ул,Нагорная ,д.29 кор.1,7557760,муниципальный округ Котловка,1959 +2281076,г Москва ул Нагорная д.29 кор.2,Москва,ул Нагорная д.29 кор.2,ул,Нагорная ,д.29 кор.2,7557767,муниципальный округ Котловка,1973 +2281076,г Москва ул Нагорная д.29 кор.3,Москва,ул Нагорная д.29 кор.3,ул,Нагорная ,д.29 кор.3,7557773,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва ул Нагорная д.29 кор.4,Москва,ул Нагорная д.29 кор.4,ул,Нагорная ,д.29 кор.4,7557778,муниципальный округ Котловка,1971 +2281076,г Москва ул Нагорная д.30 кор.1,Москва,ул Нагорная д.30 кор.1,ул,Нагорная ,д.30 кор.1,7557783,муниципальный округ Котловка,1955 +2281076,г Москва ул Нагорная д.31 кор.1,Москва,ул Нагорная д.31 кор.1,ул,Нагорная ,д.31 кор.1,7557790,муниципальный округ Котловка,1960 +2281076,г Москва ул Нагорная д.31 кор.3,Москва,ул Нагорная д.31 кор.3,ул,Нагорная ,д.31 кор.3,7557796,муниципальный округ Котловка,1971 +2281076,г Москва ул Нагорная д.31 кор.5,Москва,ул Нагорная д.31 кор.5,ул,Нагорная ,д.31 кор.5,7557805,муниципальный округ Котловка,1962 +2281076,г Москва ул Нагорная д.31 кор.6,Москва,ул Нагорная д.31 кор.6,ул,Нагорная ,д.31 кор.6,7557812,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва ул Нагорная д.32 кор.1,Москва,ул Нагорная д.32 кор.1,ул,Нагорная ,д.32 кор.1,7557817,муниципальный округ Котловка,1959 +2281076,г Москва ул Нагорная д.33 кор.4,Москва,ул Нагорная д.33 кор.4,ул,Нагорная ,д.33 кор.4,7557821,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва ул Нагорная д.33 кор.5,Москва,ул Нагорная д.33 кор.5,ул,Нагорная ,д.33 кор.5,7557827,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва ул Нагорная д.34 кор.1,Москва,ул Нагорная д.34 кор.1,ул,Нагорная ,д.34 кор.1,7557834,муниципальный округ Котловка,1959 +2281076,г Москва ул Нагорная д.34 кор.2,Москва,ул Нагорная д.34 кор.2,ул,Нагорная ,д.34 кор.2,7557841,муниципальный округ Котловка,1962 +2281076,г Москва ул Нагорная д.35 кор.1,Москва,ул Нагорная д.35 кор.1,ул,Нагорная ,д.35 кор.1,7557850,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва ул Нагорная д.35 кор.2,Москва,ул Нагорная д.35 кор.2,ул,Нагорная ,д.35 кор.2,7557856,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва ул Нагорная д.35 кор.3,Москва,ул Нагорная д.35 кор.3,ул,Нагорная ,д.35 кор.3,7557859,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва ул Нагорная д.35 кор.4,Москва,ул Нагорная д.35 кор.4,ул,Нагорная ,д.35 кор.4,7557892,муниципальный округ Котловка,1965 +2281076,г Москва ул Нагорная д.36,Москва,ул Нагорная д.36,ул,Нагорная ,д.36,7557897,муниципальный округ Котловка,1962 +2281076,г Москва ул Нагорная д.38 кор.1,Москва,ул Нагорная д.38 кор.1,ул,Нагорная ,д.38 кор.1,7557902,муниципальный округ Котловка,1973 +2281076,г Москва ул Нагорная д.38 кор.2,Москва,ул Нагорная д.38 кор.2,ул,Нагорная ,д.38 кор.2,7557922,муниципальный округ Котловка,1962 +2281076,г Москва ул Нагорная д.39 кор.1,Москва,ул Нагорная д.39 кор.1,ул,Нагорная ,д.39 кор.1,7557927,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва ул Нагорная д.39 кор.2,Москва,ул Нагорная д.39 кор.2,ул,Нагорная ,д.39 кор.2,7557935,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва ул Нагорная д.39 кор.3,Москва,ул Нагорная д.39 кор.3,ул,Нагорная ,д.39 кор.3,7557938,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва ул Нагорная д.39 кор.4,Москва,ул Нагорная д.39 кор.4,ул,Нагорная ,д.39 кор.4,7557943,муниципальный округ Котловка,1962 +2281076,г Москва ул Нагорная д.4,Москва,ул Нагорная д.4,ул,Нагорная ,д.4,7556304,муниципальный округ Котловка,1950 +2281076,г Москва ул Нагорная д.40,Москва,ул Нагорная д.40,ул,Нагорная ,д.40,7557951,муниципальный округ Котловка,1964 +2281076,г Москва ул Нагорная д.42 кор.1,Москва,ул Нагорная д.42 кор.1,ул,Нагорная ,д.42 кор.1,7557953,муниципальный округ Котловка,1962 +2281076,г Москва ул Нагорная д.44 кор.1,Москва,ул Нагорная д.44 кор.1,ул,Нагорная ,д.44 кор.1,7557957,муниципальный округ Котловка,1962 +2281076,г Москва ул Нагорная д.44 кор.2,Москва,ул Нагорная д.44 кор.2,ул,Нагорная ,д.44 кор.2,7557962,муниципальный округ Котловка,1963 +2281076,г Москва ул Нагорная д.5 кор.1,Москва,ул Нагорная д.5 кор.1,ул,Нагорная ,д.5 кор.1,7556308,муниципальный округ Котловка,1954 +2281076,г Москва ул Нагорная д.5 кор.2,Москва,ул Нагорная д.5 кор.2,ул,Нагорная ,д.5 кор.2,7556313,муниципальный округ Котловка,1939 +2281076,г Москва ул Нагорная д.5 кор.3,Москва,ул Нагорная д.5 кор.3,ул,Нагорная ,д.5 кор.3,7556319,муниципальный округ Котловка,1970 +2281076,г Москва ул Нагорная д.7 кор.2,Москва,ул Нагорная д.7 кор.2,ул,Нагорная ,д.7 кор.2,7556322,муниципальный округ Котловка,1958 +2281076,г Москва ул Нагорная д.7 кор.3,Москва,ул Нагорная д.7 кор.3,ул,Нагорная ,д.7 кор.3,7556333,муниципальный округ Котловка,1964 +2281076,г Москва ул Нагорная д.7 кор.4,Москва,ул Нагорная д.7 кор.4,ул,Нагорная ,д.7 кор.4,7556336,муниципальный округ Котловка,1960 +2281076,г Москва ул Нагорная д.7 кор.5,Москва,ул Нагорная д.7 кор.5,ул,Нагорная ,д.7 кор.5,7556339,муниципальный округ Котловка,1968 +2281076,г Москва ул Нагорная д.9 кор.1,Москва,ул Нагорная д.9 кор.1,ул,Нагорная ,д.9 кор.1,7556342,муниципальный округ Котловка,1970 +2281076,г Москва ул Нагорная д.9 кор.2,Москва,ул Нагорная д.9 кор.2,ул,Нагорная ,д.9 кор.2,7556345,муниципальный округ Котловка,1957 +2281076,г Москва ул Новочеремушкинская д.9,Москва,ул Новочеремушкинская д.9,ул,Новочеремушкинская ,д.9,8001714,муниципальный округ Котловка,н.д. +2281076,г Москва ул Ремизова д.1,Москва,ул Ремизова д.1,ул,Ремизова ,д.1,7558280,муниципальный округ Котловка,1958 +2281076,г Москва ул Ремизова д.10,Москва,ул Ремизова д.10,ул,Ремизова ,д.10,7558333,муниципальный округ Котловка,1963 +2281076,г Москва ул Ремизова д.11 кор.1,Москва,ул Ремизова д.11 кор.1,ул,Ремизова ,д.11 кор.1,7558345,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва ул Ремизова д.11 кор.2,Москва,ул Ремизова д.11 кор.2,ул,Ремизова ,д.11 кор.2,7558351,муниципальный округ Котловка,1963 +2281076,г Москва ул Ремизова д.14 кор.1,Москва,ул Ремизова д.14 кор.1,ул,Ремизова ,д.14 кор.1,7558357,муниципальный округ Котловка,1970 +2281076,г Москва ул Ремизова д.15 кор.1,Москва,ул Ремизова д.15 кор.1,ул,Ремизова ,д.15 кор.1,7558388,муниципальный округ Котловка,1968 +2281076,г Москва ул Ремизова д.15 кор.2,Москва,ул Ремизова д.15 кор.2,ул,Ремизова ,д.15 кор.2,7558393,муниципальный округ Котловка,1984 +2281076,г Москва ул Ремизова д.15 кор.3,Москва,ул Ремизова д.15 кор.3,ул,Ремизова ,д.15 кор.3,7558396,муниципальный округ Котловка,2002 +2281076,г Москва ул Ремизова д.2,Москва,ул Ремизова д.2,ул,Ремизова ,д.2,7558287,муниципальный округ Котловка,1979 +2281076,г Москва ул Ремизова д.3 кор.1,Москва,ул Ремизова д.3 кор.1,ул,Ремизова ,д.3 кор.1,7558296,муниципальный округ Котловка,1958 +2281076,г Москва ул Ремизова д.3 кор.2,Москва,ул Ремизова д.3 кор.2,ул,Ремизова ,д.3 кор.2,7558302,муниципальный округ Котловка,1958 +2281076,г Москва ул Ремизова д.4,Москва,ул Ремизова д.4,ул,Ремизова ,д.4,7558305,муниципальный округ Котловка,1960 +2281076,г Москва ул Ремизова д.5,Москва,ул Ремизова д.5,ул,Ремизова ,д.5,7558311,муниципальный округ Котловка,1959 +2281076,г Москва ул Ремизова д.7,Москва,ул Ремизова д.7,ул,Ремизова ,д.7,7558316,муниципальный округ Котловка,1957 +2281076,г Москва ул Ремизова д.8,Москва,ул Ремизова д.8,ул,Ремизова ,д.8,7558321,муниципальный округ Котловка,1959 +2281076,г Москва ул Ремизова д.9,Москва,ул Ремизова д.9,ул,Ремизова ,д.9,7558325,муниципальный округ Котловка,1959 +2281076,г Москва ул Черемушкинская Б. д.11 кор.1,Москва,ул Черемушкинская Б. д.11 кор.1,ул,Черемушкинская Б. ,д.11 кор.1,7556258,муниципальный округ Котловка,1966 +2281076,г Москва ул Черемушкинская Б. д.11 кор.2,Москва,ул Черемушкинская Б. д.11 кор.2,ул,Черемушкинская Б. ,д.11 кор.2,7556267,муниципальный округ Котловка,1972 +2281076,г Москва ул Черемушкинская Б. д.11 кор.3,Москва,ул Черемушкинская Б. д.11 кор.3,ул,Черемушкинская Б. ,д.11 кор.3,7556271,муниципальный округ Котловка,1984 +2281076,г Москва ул Черемушкинская Б. д.15 кор.1,Москва,ул Черемушкинская Б. д.15 кор.1,ул,Черемушкинская Б. ,д.15 кор.1,7870149,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва ул Черемушкинская Б. д.15 кор.2,Москва,ул Черемушкинская Б. д.15 кор.2,ул,Черемушкинская Б. ,д.15 кор.2,7870154,муниципальный округ Котловка,1959 +2281076,г Москва ул Черемушкинская Б. д.15 кор.3,Москва,ул Черемушкинская Б. д.15 кор.3,ул,Черемушкинская Б. ,д.15 кор.3,7870158,муниципальный округ Котловка,1959 +2281076,г Москва ул Черемушкинская Б. д.15 кор.4,Москва,ул Черемушкинская Б. д.15 кор.4,ул,Черемушкинская Б. ,д.15 кор.4,7556276,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва ул Черемушкинская Б. д.19 кор.1,Москва,ул Черемушкинская Б. д.19 кор.1,ул,Черемушкинская Б. ,д.19 кор.1,7870162,муниципальный округ Котловка,1960 +2281076,г Москва ул Черемушкинская Б. д.19 кор.2,Москва,ул Черемушкинская Б. д.19 кор.2,ул,Черемушкинская Б. ,д.19 кор.2,7870166,муниципальный округ Котловка,1960 +2281076,г Москва ул Черемушкинская Б. д.19 кор.3,Москва,ул Черемушкинская Б. д.19 кор.3,ул,Черемушкинская Б. ,д.19 кор.3,7870169,муниципальный округ Котловка,1960 +2281076,г Москва ул Черемушкинская Б. д.19 кор.4,Москва,ул Черемушкинская Б. д.19 кор.4,ул,Черемушкинская Б. ,д.19 кор.4,7870173,муниципальный округ Котловка,1960 +2281076,г Москва ул Черемушкинская Б. д.19 кор.5,Москва,ул Черемушкинская Б. д.19 кор.5,ул,Черемушкинская Б. ,д.19 кор.5,7870176,муниципальный округ Котловка,1959 +2281076,г Москва ул Черемушкинская Б. д.3 кор.1,Москва,ул Черемушкинская Б. д.3 кор.1,ул,Черемушкинская Б. ,д.3 кор.1,7556220,муниципальный округ Котловка,1966 +2281076,г Москва ул Черемушкинская Б. д.3 кор.2,Москва,ул Черемушкинская Б. д.3 кор.2,ул,Черемушкинская Б. ,д.3 кор.2,7556225,муниципальный округ Котловка,1968 +2281076,г Москва ул Черемушкинская Б. д.5 кор.1,Москва,ул Черемушкинская Б. д.5 кор.1,ул,Черемушкинская Б. ,д.5 кор.1,7556232,муниципальный округ Котловка,1966 +2281076,г Москва ул Черемушкинская Б. д.7 кор.1,Москва,ул Черемушкинская Б. д.7 кор.1,ул,Черемушкинская Б. ,д.7 кор.1,7556239,муниципальный округ Котловка,1966 +2281076,г Москва ул Черемушкинская Б. д.9 кор.2,Москва,ул Черемушкинская Б. д.9 кор.2,ул,Черемушкинская Б. ,д.9 кор.2,7556245,муниципальный округ Котловка,1971 +2281076,г Москва ул Черемушкинская Б. д.9 кор.3,Москва,ул Черемушкинская Б. д.9 кор.3,ул,Черемушкинская Б. ,д.9 кор.3,7556254,муниципальный округ Котловка,1974 +2281077,г Москва пр-кт Вернадского д.11/19,Москва,пр-кт Вернадского д.11/19,пр-кт,Вернадского ,д.11/19,7670594,муниципальный округ Ломоносовский,1957 +2281077,г Москва пр-кт Вернадского д.13,Москва,пр-кт Вернадского д.13,пр-кт,Вернадского ,д.13,7670610,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва пр-кт Вернадского д.15,Москва,пр-кт Вернадского д.15,пр-кт,Вернадского ,д.15,7670619,муниципальный округ Ломоносовский,1958 +2281077,г Москва пр-кт Вернадского д.19,Москва,пр-кт Вернадского д.19,пр-кт,Вернадского ,д.19,7670625,муниципальный округ Ломоносовский,1958 +2281077,г Москва пр-кт Вернадского д.21 кор.1,Москва,пр-кт Вернадского д.21 кор.1,пр-кт,Вернадского ,д.21 кор.1,7670644,муниципальный округ Ломоносовский,1967 +2281077,г Москва пр-кт Вернадского д.21 кор.2,Москва,пр-кт Вернадского д.21 кор.2,пр-кт,Вернадского ,д.21 кор.2,7670657,муниципальный округ Ломоносовский,1968 +2281077,г Москва пр-кт Вернадского д.25,Москва,пр-кт Вернадского д.25,пр-кт,Вернадского ,д.25,8033250,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва пр-кт Вернадского д.25 кор.1,Москва,пр-кт Вернадского д.25 кор.1,пр-кт,Вернадского ,д.25 кор.1,7670677,муниципальный округ Ломоносовский,2005 +2281077,г Москва пр-кт Вернадского д.27,Москва,пр-кт Вернадского д.27,пр-кт,Вернадского ,д.27,7670700,муниципальный округ Ломоносовский,2009 +2281077,г Москва пр-кт Вернадского д.27 кор.1,Москва,пр-кт Вернадского д.27 кор.1,пр-кт,Вернадского ,д.27 кор.1,7670730,муниципальный округ Ломоносовский,2009 +2281077,г Москва пр-кт Вернадского д.33,Москва,пр-кт Вернадского д.33,пр-кт,Вернадского ,д.33,7670739,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва пр-кт Вернадского д.33 кор.1,Москва,пр-кт Вернадского д.33 кор.1,пр-кт,Вернадского ,д.33 кор.1,7670751,муниципальный округ Ломоносовский,2005 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.74,Москва,пр-кт Ленинский д.74,пр-кт,Ленинский ,д.74,7688811,муниципальный округ Ломоносовский,1958 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.78,Москва,пр-кт Ленинский д.78,пр-кт,Ленинский ,д.78,7688825,муниципальный округ Ломоносовский,1957 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.81/2,Москва,пр-кт Ленинский д.81/2,пр-кт,Ленинский ,д.81/2,7688838,муниципальный округ Ломоносовский,1958 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.82/2,Москва,пр-кт Ленинский д.82/2,пр-кт,Ленинский ,д.82/2,7688863,муниципальный округ Ломоносовский,1958 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.83,Москва,пр-кт Ленинский д.83,пр-кт,Ленинский ,д.83,7688846,муниципальный округ Ломоносовский,1958 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.83 кор.4,Москва,пр-кт Ленинский д.83 кор.4,пр-кт,Ленинский ,д.83 кор.4,7688873,муниципальный округ Ломоносовский,1972 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.85,Москва,пр-кт Ленинский д.85,пр-кт,Ленинский ,д.85,7688888,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.85 кор.2,Москва,пр-кт Ленинский д.85 кор.2,пр-кт,Ленинский ,д.85 кор.2,7688896,муниципальный округ Ломоносовский,1963 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.85 кор.3,Москва,пр-кт Ленинский д.85 кор.3,пр-кт,Ленинский ,д.85 кор.3,7688939,муниципальный округ Ломоносовский,1963 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.85 кор.4,Москва,пр-кт Ленинский д.85 кор.4,пр-кт,Ленинский ,д.85 кор.4,7688905,муниципальный округ Ломоносовский,1963 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.85 кор.5,Москва,пр-кт Ленинский д.85 кор.5,пр-кт,Ленинский ,д.85 кор.5,7688918,муниципальный округ Ломоносовский,1963 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.85 кор.6,Москва,пр-кт Ленинский д.85 кор.6,пр-кт,Ленинский ,д.85 кор.6,7688925,муниципальный округ Ломоносовский,1963 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.86,Москва,пр-кт Ленинский д.86,пр-кт,Ленинский ,д.86,7688949,муниципальный округ Ломоносовский,1957 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.87,Москва,пр-кт Ленинский д.87,пр-кт,Ленинский ,д.87,7688960,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.88 кор.1,Москва,пр-кт Ленинский д.88 кор.1,пр-кт,Ленинский ,д.88 кор.1,7688971,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.88 кор.2,Москва,пр-кт Ленинский д.88 кор.2,пр-кт,Ленинский ,д.88 кор.2,7688981,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.88 кор.3,Москва,пр-кт Ленинский д.88 кор.3,пр-кт,Ленинский ,д.88 кор.3,7688992,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.89/2,Москва,пр-кт Ленинский д.89/2,пр-кт,Ленинский ,д.89/2,7689005,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.90,Москва,пр-кт Ленинский д.90,пр-кт,Ленинский ,д.90,7689021,муниципальный округ Ломоносовский,1958 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.91,Москва,пр-кт Ленинский д.91,пр-кт,Ленинский ,д.91,7689054,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.91 кор.2,Москва,пр-кт Ленинский д.91 кор.2,пр-кт,Ленинский ,д.91 кор.2,7689068,муниципальный округ Ломоносовский,1964 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.91 кор.3,Москва,пр-кт Ленинский д.91 кор.3,пр-кт,Ленинский ,д.91 кор.3,7689077,муниципальный округ Ломоносовский,1964 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.91 кор.4,Москва,пр-кт Ленинский д.91 кор.4,пр-кт,Ленинский ,д.91 кор.4,7705580,муниципальный округ Ломоносовский,1983 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.93,Москва,пр-кт Ленинский д.93,пр-кт,Ленинский ,д.93,7689222,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.93 кор.3,Москва,пр-кт Ленинский д.93 кор.3,пр-кт,Ленинский ,д.93 кор.3,7689237,муниципальный округ Ломоносовский,1966 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.93 кор.4,Москва,пр-кт Ленинский д.93 кор.4,пр-кт,Ленинский ,д.93 кор.4,7689242,муниципальный округ Ломоносовский,1967 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.95,Москва,пр-кт Ленинский д.95,пр-кт,Ленинский ,д.95,7689257,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.95 кор.2,Москва,пр-кт Ленинский д.95 кор.2,пр-кт,Ленинский ,д.95 кор.2,7689284,муниципальный округ Ломоносовский,1964 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.95 кор.3,Москва,пр-кт Ленинский д.95 кор.3,пр-кт,Ленинский ,д.95 кор.3,7689291,муниципальный округ Ломоносовский,1964 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.95 кор.4,Москва,пр-кт Ленинский д.95 кор.4,пр-кт,Ленинский ,д.95 кор.4,7689307,муниципальный округ Ломоносовский,1988 +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.12 кор.1,Москва,ул Академика Пилюгина д.12 кор.1,ул,Академика Пилюгина ,д.12 кор.1,7693683,муниципальный округ Ломоносовский,1982 +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.12 кор.2,Москва,ул Академика Пилюгина д.12 кор.2,ул,Академика Пилюгина ,д.12 кор.2,7693684,муниципальный округ Ломоносовский,1983 +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.14 кор.1,Москва,ул Академика Пилюгина д.14 кор.1,ул,Академика Пилюгина ,д.14 кор.1,7693704,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.14 кор.1,Москва,ул Академика Пилюгина д.14 кор.1,ул,Академика Пилюгина ,д.14 кор.1,7693703,муниципальный округ Ломоносовский,1983 +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.14 кор.2,Москва,ул Академика Пилюгина д.14 кор.2,ул,Академика Пилюгина ,д.14 кор.2,7716866,муниципальный округ Ломоносовский,1987 +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.14 кор.4,Москва,ул Академика Пилюгина д.14 кор.4,ул,Академика Пилюгина ,д.14 кор.4,7693685,муниципальный округ Ломоносовский,1986 +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.18,Москва,ул Академика Пилюгина д.18,ул,Академика Пилюгина ,д.18,7806921,муниципальный округ Ломоносовский,2007 +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.20 кор.1,Москва,ул Академика Пилюгина д.20 кор.1,ул,Академика Пилюгина ,д.20 кор.1,7693690,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.20 кор.1,Москва,ул Академика Пилюгина д.20 кор.1,ул,Академика Пилюгина ,д.20 кор.1,7693692,муниципальный округ Ломоносовский,1992 +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.20 кор.1,Москва,ул Академика Пилюгина д.20 кор.1,ул,Академика Пилюгина ,д.20 кор.1,7693694,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.20 кор.1,Москва,ул Академика Пилюгина д.20 кор.1,ул,Академика Пилюгина ,д.20 кор.1,7693693,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.20 кор.1,Москва,ул Академика Пилюгина д.20 кор.1,ул,Академика Пилюгина ,д.20 кор.1,7693687,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.20 кор.1,Москва,ул Академика Пилюгина д.20 кор.1,ул,Академика Пилюгина ,д.20 кор.1,7693689,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.20 кор.1,Москва,ул Академика Пилюгина д.20 кор.1,ул,Академика Пилюгина ,д.20 кор.1,7693691,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.20 кор.1,Москва,ул Академика Пилюгина д.20 кор.1,ул,Академика Пилюгина ,д.20 кор.1,7693688,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.20 кор.2,Москва,ул Академика Пилюгина д.20 кор.2,ул,Академика Пилюгина ,д.20 кор.2,7693697,муниципальный округ Ломоносовский,1988 +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.22 кор.1,Москва,ул Академика Пилюгина д.22 кор.1,ул,Академика Пилюгина ,д.22 кор.1,7706894,муниципальный округ Ломоносовский,2004 +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.24 кор.1,Москва,ул Академика Пилюгина д.24 кор.1,ул,Академика Пилюгина ,д.24 кор.1,7687320,муниципальный округ Ломоносовский,2002 +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.26 кор.1,Москва,ул Академика Пилюгина д.26 кор.1,ул,Академика Пилюгина ,д.26 кор.1,7726570,муниципальный округ Ломоносовский,1983 +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.26 кор.2,Москва,ул Академика Пилюгина д.26 кор.2,ул,Академика Пилюгина ,д.26 кор.2,7693705,муниципальный округ Ломоносовский,1986 +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.26 кор.3,Москва,ул Академика Пилюгина д.26 кор.3,ул,Академика Пилюгина ,д.26 кор.3,7693700,муниципальный округ Ломоносовский,1986 +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.4,Москва,ул Академика Пилюгина д.4,ул,Академика Пилюгина ,д.4,8146433,муниципальный округ Ломоносовский,2007 +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.6,Москва,ул Академика Пилюгина д.6,ул,Академика Пилюгина ,д.6,7706328,муниципальный округ Ломоносовский,2008 +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.8 кор.1,Москва,ул Академика Пилюгина д.8 кор.1,ул,Академика Пилюгина ,д.8 кор.1,7693679,муниципальный округ Ломоносовский,1982 +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.8 кор.2,Москва,ул Академика Пилюгина д.8 кор.2,ул,Академика Пилюгина ,д.8 кор.2,7693681,муниципальный округ Ломоносовский,1999 +2281077,г Москва ул Архитектора Власова д.10,Москва,ул Архитектора Власова д.10,ул,Архитектора Власова ,д.10,7756380,муниципальный округ Ломоносовский,2008 +2281077,г Москва ул Архитектора Власова д.8,Москва,ул Архитектора Власова д.8,ул,Архитектора Власова ,д.8,7757163,муниципальный округ Ломоносовский,2009 +2281077,г Москва ул Вавилова д.73,Москва,ул Вавилова д.73,ул,Вавилова ,д.73,7666096,муниципальный округ Ломоносовский,1969 +2281077,г Москва ул Вавилова д.74/22,Москва,ул Вавилова д.74/22,ул,Вавилова ,д.74/22,7659555,муниципальный округ Ломоносовский,1964 +2281077,г Москва ул Вавилова д.75,Москва,ул Вавилова д.75,ул,Вавилова ,д.75,7666102,муниципальный округ Ломоносовский,1970 +2281077,г Москва ул Вавилова д.76,Москва,ул Вавилова д.76,ул,Вавилова ,д.76,7659644,муниципальный округ Ломоносовский,1962 +2281077,г Москва ул Вавилова д.77,Москва,ул Вавилова д.77,ул,Вавилова ,д.77,7666105,муниципальный округ Ломоносовский,1970 +2281077,г Москва ул Вавилова д.78,Москва,ул Вавилова д.78,ул,Вавилова ,д.78,7659659,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва ул Вавилова д.79,Москва,ул Вавилова д.79,ул,Вавилова ,д.79,8137367,муниципальный округ Ломоносовский,1970 +2281077,г Москва ул Вавилова д.79 кор.1,Москва,ул Вавилова д.79 кор.1,ул,Вавилова ,д.79 кор.1,7726698,муниципальный округ Ломоносовский,1999 +2281077,г Москва ул Вавилова д.80,Москва,ул Вавилова д.80,ул,Вавилова ,д.80,7659676,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва ул Вавилова д.81,Москва,ул Вавилова д.81,ул,Вавилова ,д.81,7666110,муниципальный округ Ломоносовский,1985 +2281077,г Москва ул Вавилова д.81 кор.1,Москва,ул Вавилова д.81 кор.1,ул,Вавилова ,д.81 кор.1,8350170,муниципальный округ Ломоносовский,2011 +2281077,г Москва ул Вавилова д.82,Москва,ул Вавилова д.82,ул,Вавилова ,д.82,7659809,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва ул Вавилова д.84 кор.4,Москва,ул Вавилова д.84 кор.4,ул,Вавилова ,д.84 кор.4,7664930,муниципальный округ Ломоносовский,1973 +2281077,г Москва ул Вавилова д.86,Москва,ул Вавилова д.86,ул,Вавилова ,д.86,7665432,муниципальный округ Ломоносовский,1967 +2281077,г Москва ул Вавилова д.89,Москва,ул Вавилова д.89,ул,Вавилова ,д.89,7666114,муниципальный округ Ломоносовский,1971 +2281077,г Москва ул Вавилова д.91 кор.1,Москва,ул Вавилова д.91 кор.1,ул,Вавилова ,д.91 кор.1,7665436,муниципальный округ Ломоносовский,1977 +2281077,г Москва ул Вавилова д.93,Москва,ул Вавилова д.93,ул,Вавилова ,д.93,7666125,муниципальный округ Ломоносовский,1970 +2281077,г Москва ул Вавилова д.95,Москва,ул Вавилова д.95,ул,Вавилова ,д.95,7665442,муниципальный округ Ломоносовский,1982 +2281077,г Москва ул Вавилова д.97,Москва,ул Вавилова д.97,ул,Вавилова ,д.97,7726975,муниципальный округ Ломоносовский,1996 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.10 кор.2,Москва,ул Гарибальди д.10 кор.2,ул,Гарибальди ,д.10 кор.2,7671203,муниципальный округ Ломоносовский,1965 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.10 кор.3,Москва,ул Гарибальди д.10 кор.3,ул,Гарибальди ,д.10 кор.3,7671212,муниципальный округ Ломоносовский,1977 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.10 кор.4,Москва,ул Гарибальди д.10 кор.4,ул,Гарибальди ,д.10 кор.4,7671223,муниципальный округ Ломоносовский,1978 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.10 кор.6,Москва,ул Гарибальди д.10 кор.6,ул,Гарибальди ,д.10 кор.6,7671232,муниципальный округ Ломоносовский,1986 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.11,Москва,ул Гарибальди д.11,ул,Гарибальди ,д.11,7671238,муниципальный округ Ломоносовский,2006 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.12,Москва,ул Гарибальди д.12,ул,Гарибальди ,д.12,7671265,муниципальный округ Ломоносовский,1965 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.13 кор.1,Москва,ул Гарибальди д.13 кор.1,ул,Гарибальди ,д.13 кор.1,7671255,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.13 кор.2,Москва,ул Гарибальди д.13 кор.2,ул,Гарибальди ,д.13 кор.2,7671295,муниципальный округ Ломоносовский,1963 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.14 кор.1,Москва,ул Гарибальди д.14 кор.1,ул,Гарибальди ,д.14 кор.1,7671279,муниципальный округ Ломоносовский,1965 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.14 кор.2,Москва,ул Гарибальди д.14 кор.2,ул,Гарибальди ,д.14 кор.2,7671306,муниципальный округ Ломоносовский,1966 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.15,Москва,ул Гарибальди д.15,ул,Гарибальди ,д.15,7837753,муниципальный округ Ломоносовский,2008 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.15 кор.1,Москва,ул Гарибальди д.15 кор.1,ул,Гарибальди ,д.15 кор.1,7671331,муниципальный округ Ломоносовский,1970 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.15 кор.2,Москва,ул Гарибальди д.15 кор.2,ул,Гарибальди ,д.15 кор.2,7671337,муниципальный округ Ломоносовский,1971 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.15 кор.3,Москва,ул Гарибальди д.15 кор.3,ул,Гарибальди ,д.15 кор.3,7671345,муниципальный округ Ломоносовский,1971 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.16 кор.2,Москва,ул Гарибальди д.16 кор.2,ул,Гарибальди ,д.16 кор.2,7671315,муниципальный округ Ломоносовский,1965 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.2 кор.1,Москва,ул Гарибальди д.2 кор.1,ул,Гарибальди ,д.2 кор.1,7671006,муниципальный округ Ломоносовский,2007 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.3,Москва,ул Гарибальди д.3,ул,Гарибальди ,д.3,7616291,муниципальный округ Ломоносовский,2006 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.4 кор.5,Москва,ул Гарибальди д.4 кор.5,ул,Гарибальди ,д.4 кор.5,7671035,муниципальный округ Ломоносовский,1964 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.4 кор.6,Москва,ул Гарибальди д.4 кор.6,ул,Гарибальди ,д.4 кор.6,7671044,муниципальный округ Ломоносовский,1964 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.5 кор.1,Москва,ул Гарибальди д.5 кор.1,ул,Гарибальди ,д.5 кор.1,7671056,муниципальный округ Ломоносовский,2006 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.6,Москва,ул Гарибальди д.6,ул,Гарибальди ,д.6,7671064,муниципальный округ Ломоносовский,2008 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.6 кор.1,Москва,ул Гарибальди д.6 кор.1,ул,Гарибальди ,д.6 кор.1,7610224,муниципальный округ Ломоносовский,2010 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.6 кор.2,Москва,ул Гарибальди д.6 кор.2,ул,Гарибальди ,д.6 кор.2,7671082,муниципальный округ Ломоносовский,2010 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.7,Москва,ул Гарибальди д.7,ул,Гарибальди ,д.7,7616345,муниципальный округ Ломоносовский,2009 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.8,Москва,ул Гарибальди д.8,ул,Гарибальди ,д.8,7671102,муниципальный округ Ломоносовский,1994 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.8 кор.2,Москва,ул Гарибальди д.8 кор.2,ул,Гарибальди ,д.8 кор.2,7671163,муниципальный округ Ломоносовский,1963 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.8 кор.3,Москва,ул Гарибальди д.8 кор.3,ул,Гарибальди ,д.8 кор.3,7671149,муниципальный округ Ломоносовский,1963 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.8 кор.4,Москва,ул Гарибальди д.8 кор.4,ул,Гарибальди ,д.8 кор.4,7671173,муниципальный округ Ломоносовский,1963 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.8 кор.5,Москва,ул Гарибальди д.8 кор.5,ул,Гарибальди ,д.8 кор.5,7671185,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Кравченко д.10,Москва,ул Кравченко д.10,ул,Кравченко ,д.10,7685186,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва ул Кравченко д.12,Москва,ул Кравченко д.12,ул,Кравченко ,д.12,7685201,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва ул Кравченко д.16 кор.1,Москва,ул Кравченко д.16 кор.1,ул,Кравченко ,д.16 кор.1,7685206,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва ул Кравченко д.16 кор.2,Москва,ул Кравченко д.16 кор.2,ул,Кравченко ,д.16 кор.2,7685211,муниципальный округ Ломоносовский,1962 +2281077,г Москва ул Кравченко д.18,Москва,ул Кравченко д.18,ул,Кравченко ,д.18,7685216,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва ул Кравченко д.20,Москва,ул Кравченко д.20,ул,Кравченко ,д.20,7685224,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва ул Кравченко д.22,Москва,ул Кравченко д.22,ул,Кравченко ,д.22,7685230,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва ул Кравченко д.24/35,Москва,ул Кравченко д.24/35,ул,Кравченко ,д.24/35,7685234,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва ул Кравченко д.4 кор.1,Москва,ул Кравченко д.4 кор.1,ул,Кравченко ,д.4 кор.1,7685159,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Кравченко д.4 кор.2,Москва,ул Кравченко д.4 кор.2,ул,Кравченко ,д.4 кор.2,7685164,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Кравченко д.4 кор.3,Москва,ул Кравченко д.4 кор.3,ул,Кравченко ,д.4 кор.3,7685171,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Кравченко д.8,Москва,ул Кравченко д.8,ул,Кравченко ,д.8,7685193,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва ул Крупской д.1,Москва,ул Крупской д.1,ул,Крупской ,д.1,7597910,муниципальный округ Ломоносовский,2010 +2281077,г Москва ул Крупской д.11,Москва,ул Крупской д.11,ул,Крупской ,д.11,7688249,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Крупской д.13,Москва,ул Крупской д.13,ул,Крупской ,д.13,7688325,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Крупской д.14,Москва,ул Крупской д.14,ул,Крупской ,д.14,7688278,муниципальный округ Ломоносовский,1958 +2281077,г Москва ул Крупской д.15,Москва,ул Крупской д.15,ул,Крупской ,д.15,7688296,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Крупской д.19/17,Москва,ул Крупской д.19/17,ул,Крупской ,д.19/17,7688313,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Крупской д.3,Москва,ул Крупской д.3,ул,Крупской ,д.3,7688142,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Крупской д.4 кор.1,Москва,ул Крупской д.4 кор.1,ул,Крупской ,д.4 кор.1,7688155,муниципальный округ Ломоносовский,1958 +2281077,г Москва ул Крупской д.4 кор.2,Москва,ул Крупской д.4 кор.2,ул,Крупской ,д.4 кор.2,7688168,муниципальный округ Ломоносовский,1958 +2281077,г Москва ул Крупской д.4 кор.3,Москва,ул Крупской д.4 кор.3,ул,Крупской ,д.4 кор.3,7688178,муниципальный округ Ломоносовский,1958 +2281077,г Москва ул Крупской д.5,Москва,ул Крупской д.5,ул,Крупской ,д.5,7688208,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Крупской д.6 кор.2,Москва,ул Крупской д.6 кор.2,ул,Крупской ,д.6 кор.2,7715920,муниципальный округ Ломоносовский,1975 +2281077,г Москва ул Крупской д.7,Москва,ул Крупской д.7,ул,Крупской ,д.7,7688191,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Крупской д.8 кор.1,Москва,ул Крупской д.8 кор.1,ул,Крупской ,д.8 кор.1,7688219,муниципальный округ Ломоносовский,1958 +2281077,г Москва ул Крупской д.8 кор.2,Москва,ул Крупской д.8 кор.2,ул,Крупской ,д.8 кор.2,7688265,муниципальный округ Ломоносовский,1958 +2281077,г Москва ул Крупской д.8 кор.3,Москва,ул Крупской д.8 кор.3,ул,Крупской ,д.8 кор.3,7688240,муниципальный округ Ломоносовский,1958 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.11,Москва,ул Марии Ульяновой д.11,ул,Марии Ульяновой ,д.11,7691876,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.12,Москва,ул Марии Ульяновой д.12,ул,Марии Ульяновой ,д.12,7691888,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.14,Москва,ул Марии Ульяновой д.14,ул,Марии Ульяновой ,д.14,7692170,муниципальный округ Ломоносовский,1958 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.15,Москва,ул Марии Ульяновой д.15,ул,Марии Ульяновой ,д.15,7692187,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.16,Москва,ул Марии Ульяновой д.16,ул,Марии Ульяновой ,д.16,7692198,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.17 кор.1,Москва,ул Марии Ульяновой д.17 кор.1,ул,Марии Ульяновой ,д.17 кор.1,7692213,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.17 кор.2,Москва,ул Марии Ульяновой д.17 кор.2,ул,Марии Ульяновой ,д.17 кор.2,7692222,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.17 кор.3,Москва,ул Марии Ульяновой д.17 кор.3,ул,Марии Ульяновой ,д.17 кор.3,7692240,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.19,Москва,ул Марии Ульяновой д.19,ул,Марии Ульяновой ,д.19,7692253,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.21 кор.2,Москва,ул Марии Ульяновой д.21 кор.2,ул,Марии Ульяновой ,д.21 кор.2,7726770,муниципальный округ Ломоносовский,1965 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.23,Москва,ул Марии Ульяновой д.23,ул,Марии Ульяновой ,д.23,7692274,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.25,Москва,ул Марии Ульяновой д.25,ул,Марии Ульяновой ,д.25,7692293,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.27,Москва,ул Марии Ульяновой д.27,ул,Марии Ульяновой ,д.27,7692296,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.29,Москва,ул Марии Ульяновой д.29,ул,Марии Ульяновой ,д.29,7692321,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.3 кор.1,Москва,ул Марии Ульяновой д.3 кор.1,ул,Марии Ульяновой ,д.3 кор.1,7691663,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.3 кор.2,Москва,ул Марии Ульяновой д.3 кор.2,ул,Марии Ульяновой ,д.3 кор.2,7691673,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.3 кор.3,Москва,ул Марии Ульяновой д.3 кор.3,ул,Марии Ульяновой ,д.3 кор.3,7691690,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.31,Москва,ул Марии Ульяновой д.31,ул,Марии Ульяновой ,д.31,7692325,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.33/23,Москва,ул Марии Ульяновой д.33/23,ул,Марии Ульяновой ,д.33/23,7692332,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.6,Москва,ул Марии Ульяновой д.6,ул,Марии Ульяновой ,д.6,7691698,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.7,Москва,ул Марии Ульяновой д.7,ул,Марии Ульяновой ,д.7,7691706,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.8,Москва,ул Марии Ульяновой д.8,ул,Марии Ульяновой ,д.8,7691836,муниципальный округ Ломоносовский,1958 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.9 кор.1,Москва,ул Марии Ульяновой д.9 кор.1,ул,Марии Ульяновой ,д.9 кор.1,7691821,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.9 кор.2,Москва,ул Марии Ульяновой д.9 кор.2,ул,Марии Ульяновой ,д.9 кор.2,7691849,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.9 кор.3,Москва,ул Марии Ульяновой д.9 кор.3,ул,Марии Ульяновой ,д.9 кор.3,7691865,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Панферова д.10,Москва,ул Панферова д.10,ул,Панферова ,д.10,7693512,муниципальный округ Ломоносовский,1964 +2281077,г Москва ул Панферова д.12,Москва,ул Панферова д.12,ул,Панферова ,д.12,7693513,муниципальный округ Ломоносовский,1961 +2281077,г Москва ул Панферова д.16 кор.1,Москва,ул Панферова д.16 кор.1,ул,Панферова ,д.16 кор.1,7693514,муниципальный округ Ломоносовский,1961 +2281077,г Москва ул Панферова д.16 кор.2,Москва,ул Панферова д.16 кор.2,ул,Панферова ,д.16 кор.2,7693516,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Панферова д.16 кор.2,Москва,ул Панферова д.16 кор.2,ул,Панферова ,д.16 кор.2,7693517,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Панферова д.16 кор.3,Москва,ул Панферова д.16 кор.3,ул,Панферова ,д.16 кор.3,7693521,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Панферова д.16 кор.3,Москва,ул Панферова д.16 кор.3,ул,Панферова ,д.16 кор.3,7693520,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Панферова д.16 кор.4,Москва,ул Панферова д.16 кор.4,ул,Панферова ,д.16 кор.4,7693523,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Панферова д.16 кор.4,Москва,ул Панферова д.16 кор.4,ул,Панферова ,д.16 кор.4,7693524,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Панферова д.16 кор.4,Москва,ул Панферова д.16 кор.4,ул,Панферова ,д.16 кор.4,7693522,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Панферова д.18,Москва,ул Панферова д.18,ул,Панферова ,д.18,7693527,муниципальный округ Ломоносовский,1965 +2281077,г Москва ул Панферова д.20,Москва,ул Панферова д.20,ул,Панферова ,д.20,7693533,муниципальный округ Ломоносовский,1964 +2281077,г Москва ул Панферова д.4,Москва,ул Панферова д.4,ул,Панферова ,д.4,8385360,муниципальный округ Ломоносовский,2013 +2281077,г Москва ул Панферова д.8,Москва,ул Панферова д.8,ул,Панферова ,д.8,7751755,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва ул Строителей д.11 кор.1,Москва,ул Строителей д.11 кор.1,ул,Строителей ,д.11 кор.1,7694542,муниципальный округ Ломоносовский,1957 +2281077,г Москва ул Строителей д.11 кор.2,Москва,ул Строителей д.11 кор.2,ул,Строителей ,д.11 кор.2,7694544,муниципальный округ Ломоносовский,1957 +2281077,г Москва ул Строителей д.11 кор.3,Москва,ул Строителей д.11 кор.3,ул,Строителей ,д.11 кор.3,7694546,муниципальный округ Ломоносовский,6796 +2281077,г Москва ул Строителей д.13 кор.1,Москва,ул Строителей д.13 кор.1,ул,Строителей ,д.13 кор.1,7694548,муниципальный округ Ломоносовский,1957 +2281077,г Москва ул Строителей д.13 кор.2,Москва,ул Строителей д.13 кор.2,ул,Строителей ,д.13 кор.2,7694549,муниципальный округ Ломоносовский,1957 +2281077,г Москва ул Строителей д.13 кор.3,Москва,ул Строителей д.13 кор.3,ул,Строителей ,д.13 кор.3,7694550,муниципальный округ Ломоносовский,1957 +2281077,г Москва ул Строителей д.13 кор.4,Москва,ул Строителей д.13 кор.4,ул,Строителей ,д.13 кор.4,7694553,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Строителей д.13 кор.4,Москва,ул Строителей д.13 кор.4,ул,Строителей ,д.13 кор.4,7694552,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Строителей д.13 кор.4,Москва,ул Строителей д.13 кор.4,ул,Строителей ,д.13 кор.4,7694554,муниципальный округ Ломоносовский,1957 +2281077,г Москва ул Строителей д.13 кор.5,Москва,ул Строителей д.13 кор.5,ул,Строителей ,д.13 кор.5,7694556,муниципальный округ Ломоносовский,1957 +2281077,г Москва ул Строителей д.17 кор.1,Москва,ул Строителей д.17 кор.1,ул,Строителей ,д.17 кор.1,7694559,муниципальный округ Ломоносовский,1956 +2281077,г Москва ул Строителей д.17 кор.2,Москва,ул Строителей д.17 кор.2,ул,Строителей ,д.17 кор.2,7694563,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Строителей д.17 кор.2,Москва,ул Строителей д.17 кор.2,ул,Строителей ,д.17 кор.2,7694564,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Строителей д.17 кор.2,Москва,ул Строителей д.17 кор.2,ул,Строителей ,д.17 кор.2,7694567,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Строителей д.17 кор.2,Москва,ул Строителей д.17 кор.2,ул,Строителей ,д.17 кор.2,7694568,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Строителей д.17 кор.2,Москва,ул Строителей д.17 кор.2,ул,Строителей ,д.17 кор.2,7694562,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Строителей д.17 кор.2,Москва,ул Строителей д.17 кор.2,ул,Строителей ,д.17 кор.2,7694566,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Строителей д.17 кор.2,Москва,ул Строителей д.17 кор.2,ул,Строителей ,д.17 кор.2,7694565,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Строителей д.3,Москва,ул Строителей д.3,ул,Строителей ,д.3,7694507,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Строителей д.3,Москва,ул Строителей д.3,ул,Строителей ,д.3,7694508,муниципальный округ Ломоносовский,1957 +2281077,г Москва ул Строителей д.3,Москва,ул Строителей д.3,ул,Строителей ,д.3,7694510,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Строителей д.3,Москва,ул Строителей д.3,ул,Строителей ,д.3,7694512,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Строителей д.3,Москва,ул Строителей д.3,ул,Строителей ,д.3,7694509,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Строителей д.3,Москва,ул Строителей д.3,ул,Строителей ,д.3,7694506,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Строителей д.3,Москва,ул Строителей д.3,ул,Строителей ,д.3,7694511,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Строителей д.5 кор.1,Москва,ул Строителей д.5 кор.1,ул,Строителей ,д.5 кор.1,7694514,муниципальный округ Ломоносовский,1957 +2281077,г Москва ул Строителей д.5 кор.2,Москва,ул Строителей д.5 кор.2,ул,Строителей ,д.5 кор.2,7694518,муниципальный округ Ломоносовский,1958 +2281077,г Москва ул Строителей д.5 кор.3,Москва,ул Строителей д.5 кор.3,ул,Строителей ,д.5 кор.3,7694520,муниципальный округ Ломоносовский,1957 +2281077,г Москва ул Строителей д.5 кор.4,Москва,ул Строителей д.5 кор.4,ул,Строителей ,д.5 кор.4,7694523,муниципальный округ Ломоносовский,1957 +2281077,г Москва ул Строителей д.5 кор.4,Москва,ул Строителей д.5 кор.4,ул,Строителей ,д.5 кор.4,7694524,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Строителей д.5 кор.5,Москва,ул Строителей д.5 кор.5,ул,Строителей ,д.5 кор.5,7694527,муниципальный округ Ломоносовский,1958 +2281077,г Москва ул Строителей д.7 кор.1,Москва,ул Строителей д.7 кор.1,ул,Строителей ,д.7 кор.1,7694530,муниципальный округ Ломоносовский,1957 +2281077,г Москва ул Строителей д.7 кор.2,Москва,ул Строителей д.7 кор.2,ул,Строителей ,д.7 кор.2,7694532,муниципальный округ Ломоносовский,1957 +2281077,г Москва ул Строителей д.7 кор.3,Москва,ул Строителей д.7 кор.3,ул,Строителей ,д.7 кор.3,7694533,муниципальный округ Ломоносовский,1957 +2281077,г Москва ул Строителей д.7 кор.3,Москва,ул Строителей д.7 кор.3,ул,Строителей ,д.7 кор.3,7694534,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Строителей д.7 кор.3,Москва,ул Строителей д.7 кор.3,ул,Строителей ,д.7 кор.3,7694535,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Строителей д.9,Москва,ул Строителей д.9,ул,Строителей ,д.9,7694538,муниципальный округ Ломоносовский,1974 +2281077,г Москва ул Строителей д.9,Москва,ул Строителей д.9,ул,Строителей ,д.9,7694539,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281078,г Москва кв-л Юго-Запада 38-й д.1,Москва,кв-л Юго-Запада 38-й д.1,кв-л,Юго-Запада 38-й ,д.1,7558642,муниципальный округ Обручевский,2002 +2281078,г Москва кв-л Юго-Запада 38-й д.3,Москва,кв-л Юго-Запада 38-й д.3,кв-л,Юго-Запада 38-й ,д.3,7558701,муниципальный округ Обручевский,2002 +2281078,г Москва кв-л Юго-Запада 38-й д.5а,Москва,кв-л Юго-Запада 38-й д.5а,кв-л,Юго-Запада 38-й ,д.5а,7558717,муниципальный округ Обручевский,2001 +2281078,г Москва пр-кт Ленинский д.105 кор.1,Москва,пр-кт Ленинский д.105 кор.1,пр-кт,Ленинский ,д.105 кор.1,7613847,муниципальный округ Обручевский,2011 +2281078,г Москва пр-кт Ленинский д.105 кор.3,Москва,пр-кт Ленинский д.105 кор.3,пр-кт,Ленинский ,д.105 кор.3,7613855,муниципальный округ Обручевский,2008 +2281078,г Москва пр-кт Ленинский д.105 кор.4,Москва,пр-кт Ленинский д.105 кор.4,пр-кт,Ленинский ,д.105 кор.4,7613741,муниципальный округ Обручевский,2007 +2281078,г Москва пр-кт Ленинский д.107 кор.3,Москва,пр-кт Ленинский д.107 кор.3,пр-кт,Ленинский ,д.107 кор.3,7613863,муниципальный округ Обручевский,2011 +2281078,г Москва пр-кт Ленинский д.109 кор.1,Москва,пр-кт Ленинский д.109 кор.1,пр-кт,Ленинский ,д.109 кор.1,7745925,муниципальный округ Обручевский,1977 +2281078,г Москва пр-кт Ленинский д.109/1 кор.2,Москва,пр-кт Ленинский д.109/1 кор.2,пр-кт,Ленинский ,д.109/1 кор.2,7616773,муниципальный округ Обручевский,1977 +2281078,г Москва пр-кт Ленинский д.109/1 кор.3,Москва,пр-кт Ленинский д.109/1 кор.3,пр-кт,Ленинский ,д.109/1 кор.3,8158075,муниципальный округ Обручевский,1976 +2281078,г Москва пр-кт Ленинский д.119,Москва,пр-кт Ленинский д.119,пр-кт,Ленинский ,д.119,7556077,муниципальный округ Обручевский,2010 +2281078,г Москва пр-кт Ленинский д.119 кор.1,Москва,пр-кт Ленинский д.119 кор.1,пр-кт,Ленинский ,д.119 кор.1,7556094,муниципальный округ Обручевский,2007 +2281078,г Москва пр-кт Ленинский д.119 кор.2,Москва,пр-кт Ленинский д.119 кор.2,пр-кт,Ленинский ,д.119 кор.2,7556189,муниципальный округ Обручевский,2007 +2281078,г Москва пр-кт Ленинский д.121/1 кор.1,Москва,пр-кт Ленинский д.121/1 кор.1,пр-кт,Ленинский ,д.121/1 кор.1,7556298,муниципальный округ Обручевский,1993 +2281078,г Москва пр-кт Ленинский д.121/1 кор.2,Москва,пр-кт Ленинский д.121/1 кор.2,пр-кт,Ленинский ,д.121/1 кор.2,7556305,муниципальный округ Обручевский,1992 +2281078,г Москва пр-кт Ленинский д.121/1 кор.3,Москва,пр-кт Ленинский д.121/1 кор.3,пр-кт,Ленинский ,д.121/1 кор.3,7556311,муниципальный округ Обручевский,1993 +2281078,г Москва пр-кт Ленинский д.121/1 кор.3 (29 квартир),Москва,пр-кт Ленинский д.121/1 кор.3 (29 квартир),пр-кт,Ленинский ,д.121/1 кор.3 (29 квартир),8041787,муниципальный округ Обручевский,н.д. +2281078,г Москва пр-кт Ленинский д.99,Москва,пр-кт Ленинский д.99,пр-кт,Ленинский ,д.99,7556065,муниципальный округ Обручевский,1981 +2281078,г Москва ул Академика Волгина д.8 кор.2,Москва,ул Академика Волгина д.8 кор.2,ул,Академика Волгина ,д.8 кор.2,7617841,муниципальный округ Обручевский,н.д. +2281078,г Москва ул Академика Волгина д.8а,Москва,ул Академика Волгина д.8а,ул,Академика Волгина ,д.8а,8158092,муниципальный округ Обручевский,н.д. +2281078,г Москва ул Академика Опарина д.4 строение 1,Москва,ул Академика Опарина д.4 строение 1,ул,Академика Опарина ,д.4 строение 1,7554283,муниципальный округ Обручевский,2010 +2281078,г Москва ул Академика Челомея д.10,Москва,ул Академика Челомея д.10,ул,Академика Челомея ,д.10,7556327,муниципальный округ Обручевский,1984 +2281078,г Москва ул Академика Челомея д.12/19,Москва,ул Академика Челомея д.12/19,ул,Академика Челомея ,д.12/19,7556332,муниципальный округ Обручевский,1999 +2281078,г Москва ул Академика Челомея д.2,Москва,ул Академика Челомея д.2,ул,Академика Челомея ,д.2,7637435,муниципальный округ Обручевский,1984 +2281078,г Москва ул Академика Челомея д.4,Москва,ул Академика Челомея д.4,ул,Академика Челомея ,д.4,7605550,муниципальный округ Обручевский,н.д. +2281078,г Москва ул Академика Челомея д.6,Москва,ул Академика Челомея д.6,ул,Академика Челомея ,д.6,7556316,муниципальный округ Обручевский,1984 +2281078,г Москва ул Академика Челомея д.8 кор.1,Москва,ул Академика Челомея д.8 кор.1,ул,Академика Челомея ,д.8 кор.1,7591293,муниципальный округ Обручевский,1984 +2281078,г Москва ул Академика Челомея д.8 кор.1 строение 1,Москва,ул Академика Челомея д.8 кор.1 строение 1,ул,Академика Челомея ,д.8 кор.1 строение 1,8350221,муниципальный округ Обручевский,1984 +2281078,г Москва ул Академика Челомея д.8 кор.2,Москва,ул Академика Челомея д.8 кор.2,ул,Академика Челомея ,д.8 кор.2,7556321,муниципальный округ Обручевский,1984 +2281078,г Москва ул Архитектора Власова д.18,Москва,ул Архитектора Власова д.18,ул,Архитектора Власова ,д.18,8123327,муниципальный округ Обручевский,н.д. +2281078,г Москва ул Архитектора Власова д.20,Москва,ул Архитектора Власова д.20,ул,Архитектора Власова ,д.20,7627967,муниципальный округ Обручевский,н.д. +2281078,г Москва ул Архитектора Власова д.33 кор.1,Москва,ул Архитектора Власова д.33 кор.1,ул,Архитектора Власова ,д.33 кор.1,7556338,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Архитектора Власова д.33 кор.2,Москва,ул Архитектора Власова д.33 кор.2,ул,Архитектора Власова ,д.33 кор.2,7556343,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Архитектора Власова д.33 кор.3,Москва,ул Архитектора Власова д.33 кор.3,ул,Архитектора Власова ,д.33 кор.3,7556348,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Архитектора Власова д.35,Москва,ул Архитектора Власова д.35,ул,Архитектора Власова ,д.35,7556351,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Архитектора Власова д.37 кор.1,Москва,ул Архитектора Власова д.37 кор.1,ул,Архитектора Власова ,д.37 кор.1,7557060,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Архитектора Власова д.37 кор.2,Москва,ул Архитектора Власова д.37 кор.2,ул,Архитектора Власова ,д.37 кор.2,7557064,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Архитектора Власова д.37 кор.3,Москва,ул Архитектора Власова д.37 кор.3,ул,Архитектора Власова ,д.37 кор.3,7557076,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Архитектора Власова д.37 кор.4,Москва,ул Архитектора Власова д.37 кор.4,ул,Архитектора Власова ,д.37 кор.4,7557083,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Архитектора Власова д.39,Москва,ул Архитектора Власова д.39,ул,Архитектора Власова ,д.39,7557095,муниципальный округ Обручевский,1969 +2281078,г Москва ул Архитектора Власова д.41,Москва,ул Архитектора Власова д.41,ул,Архитектора Власова ,д.41,7557106,муниципальный округ Обручевский,1966 +2281078,г Москва ул Архитектора Власова д.43,Москва,ул Архитектора Власова д.43,ул,Архитектора Власова ,д.43,7557114,муниципальный округ Обручевский,1966 +2281078,г Москва ул Архитектора Власова д.45,Москва,ул Архитектора Власова д.45,ул,Архитектора Власова ,д.45,7557121,муниципальный округ Обручевский,1966 +2281078,г Москва ул Архитектора Власова д.47,Москва,ул Архитектора Власова д.47,ул,Архитектора Власова ,д.47,7557141,муниципальный округ Обручевский,1966 +2281078,г Москва ул Воронцовские Пруды д.3,Москва,ул Воронцовские Пруды д.3,ул,Воронцовские Пруды ,д.3,7594831,муниципальный округ Обручевский,2004 +2281078,г Москва ул Воронцовские Пруды д.5,Москва,ул Воронцовские Пруды д.5,ул,Воронцовские Пруды ,д.5,7556019,муниципальный округ Обручевский,1984 +2281078,г Москва ул Воронцовские Пруды д.7,Москва,ул Воронцовские Пруды д.7,ул,Воронцовские Пруды ,д.7,7594874,муниципальный округ Обручевский,1984 +2281078,г Москва ул Воронцовские Пруды д.9,Москва,ул Воронцовские Пруды д.9,ул,Воронцовские Пруды ,д.9,7594915,муниципальный округ Обручевский,1984 +2281078,г Москва ул Гарибальди д.20/29 кор.1,Москва,ул Гарибальди д.20/29 кор.1,ул,Гарибальди ,д.20/29 кор.1,7557155,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Гарибальди д.20/29 кор.2,Москва,ул Гарибальди д.20/29 кор.2,ул,Гарибальди ,д.20/29 кор.2,7557172,муниципальный округ Обручевский,1968 +2281078,г Москва ул Гарибальди д.22 кор.1,Москва,ул Гарибальди д.22 кор.1,ул,Гарибальди ,д.22 кор.1,7557201,муниципальный округ Обручевский,1964 +2281078,г Москва ул Гарибальди д.22 кор.2,Москва,ул Гарибальди д.22 кор.2,ул,Гарибальди ,д.22 кор.2,7557209,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Гарибальди д.22 кор.3,Москва,ул Гарибальди д.22 кор.3,ул,Гарибальди ,д.22 кор.3,7557227,муниципальный округ Обручевский,1964 +2281078,г Москва ул Гарибальди д.24 кор.1,Москва,ул Гарибальди д.24 кор.1,ул,Гарибальди ,д.24 кор.1,7557240,муниципальный округ Обручевский,1962 +2281078,г Москва ул Гарибальди д.24 кор.3,Москва,ул Гарибальди д.24 кор.3,ул,Гарибальди ,д.24 кор.3,7557264,муниципальный округ Обручевский,1971 +2281078,г Москва ул Гарибальди д.26 кор.2,Москва,ул Гарибальди д.26 кор.2,ул,Гарибальди ,д.26 кор.2,7557274,муниципальный округ Обручевский,1962 +2281078,г Москва ул Гарибальди д.28 кор.1,Москва,ул Гарибальди д.28 кор.1,ул,Гарибальди ,д.28 кор.1,7557278,муниципальный округ Обручевский,2001 +2281078,г Москва ул Наметкина д.1,Москва,ул Наметкина д.1,ул,Наметкина ,д.1,7557360,муниципальный округ Обручевский,1996 +2281078,г Москва ул Новаторов д.10,Москва,ул Новаторов д.10,ул,Новаторов ,д.10,7557403,муниципальный округ Обручевский,2010 +2281078,г Москва ул Новаторов д.10 кор.1,Москва,ул Новаторов д.10 кор.1,ул,Новаторов ,д.10 кор.1,7557444,муниципальный округ Обручевский,2009 +2281078,г Москва ул Новаторов д.10 кор.2,Москва,ул Новаторов д.10 кор.2,ул,Новаторов ,д.10 кор.2,7557447,муниципальный округ Обручевский,2010 +2281078,г Москва ул Новаторов д.14 кор.1,Москва,ул Новаторов д.14 кор.1,ул,Новаторов ,д.14 кор.1,7557456,муниципальный округ Обручевский,1972 +2281078,г Москва ул Новаторов д.14 кор.2,Москва,ул Новаторов д.14 кор.2,ул,Новаторов ,д.14 кор.2,7616744,муниципальный округ Обручевский,1972 +2281078,г Москва ул Новаторов д.18 кор.1,Москва,ул Новаторов д.18 кор.1,ул,Новаторов ,д.18 кор.1,7557499,муниципальный округ Обручевский,1962 +2281078,г Москва ул Новаторов д.18 кор.2,Москва,ул Новаторов д.18 кор.2,ул,Новаторов ,д.18 кор.2,7637403,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Новаторов д.30 кор.1,Москва,ул Новаторов д.30 кор.1,ул,Новаторов ,д.30 кор.1,7557505,муниципальный округ Обручевский,1962 +2281078,г Москва ул Новаторов д.32,Москва,ул Новаторов д.32,ул,Новаторов ,д.32,7557513,муниципальный округ Обручевский,1962 +2281078,г Москва ул Новаторов д.34 кор.3,Москва,ул Новаторов д.34 кор.3,ул,Новаторов ,д.34 кор.3,7746056,муниципальный округ Обручевский,1978 +2281078,г Москва ул Новаторов д.34 кор.4,Москва,ул Новаторов д.34 кор.4,ул,Новаторов ,д.34 кор.4,7637379,муниципальный округ Обручевский,1978 +2281078,г Москва ул Новаторов д.34 кор.5,Москва,ул Новаторов д.34 кор.5,ул,Новаторов ,д.34 кор.5,7557517,муниципальный округ Обручевский,1984 +2281078,г Москва ул Новаторов д.34 кор.6,Москва,ул Новаторов д.34 кор.6,ул,Новаторов ,д.34 кор.6,7557532,муниципальный округ Обручевский,1984 +2281078,г Москва ул Новаторов д.34 кор.7,Москва,ул Новаторов д.34 кор.7,ул,Новаторов ,д.34 кор.7,7557546,муниципальный округ Обручевский,2001 +2281078,г Москва ул Новаторов д.36 кор.1,Москва,ул Новаторов д.36 кор.1,ул,Новаторов ,д.36 кор.1,7557553,муниципальный округ Обручевский,2003 +2281078,г Москва ул Новаторов д.36 кор.2,Москва,ул Новаторов д.36 кор.2,ул,Новаторов ,д.36 кор.2,7557560,муниципальный округ Обручевский,2005 +2281078,г Москва ул Новаторов д.36 кор.3,Москва,ул Новаторов д.36 кор.3,ул,Новаторов ,д.36 кор.3,7557563,муниципальный округ Обручевский,2006 +2281078,г Москва ул Новаторов д.36 кор.5,Москва,ул Новаторов д.36 кор.5,ул,Новаторов ,д.36 кор.5,7557568,муниципальный округ Обручевский,2005 +2281078,г Москва ул Новаторов д.38 кор.1,Москва,ул Новаторов д.38 кор.1,ул,Новаторов ,д.38 кор.1,7557570,муниципальный округ Обручевский,1964 +2281078,г Москва ул Новаторов д.38 кор.2,Москва,ул Новаторов д.38 кор.2,ул,Новаторов ,д.38 кор.2,7599953,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Новаторов д.38 кор.3,Москва,ул Новаторов д.38 кор.3,ул,Новаторов ,д.38 кор.3,7557577,муниципальный округ Обручевский,2004 +2281078,г Москва ул Новаторов д.38 кор.4,Москва,ул Новаторов д.38 кор.4,ул,Новаторов ,д.38 кор.4,7557581,муниципальный округ Обручевский,2004 +2281078,г Москва ул Новаторов д.4,Москва,ул Новаторов д.4,ул,Новаторов ,д.4,7557392,муниципальный округ Обручевский,2009 +2281078,г Москва ул Новаторов д.4 кор.3,Москва,ул Новаторов д.4 кор.3,ул,Новаторов ,д.4 кор.3,7557369,муниципальный округ Обручевский,2009 +2281078,г Москва ул Новаторов д.4 кор.4,Москва,ул Новаторов д.4 кор.4,ул,Новаторов ,д.4 кор.4,7557380,муниципальный округ Обручевский,2010 +2281078,г Москва ул Новаторов д.40 кор.14,Москва,ул Новаторов д.40 кор.14,ул,Новаторов ,д.40 кор.14,7589578,муниципальный округ Обручевский,1964 +2281078,г Москва ул Новаторов д.40 кор.15,Москва,ул Новаторов д.40 кор.15,ул,Новаторов ,д.40 кор.15,7558138,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Новаторов д.40 кор.2,Москва,ул Новаторов д.40 кор.2,ул,Новаторов ,д.40 кор.2,7637420,муниципальный округ Обручевский,1980 +2281078,г Москва ул Новаторов д.40 кор.3,Москва,ул Новаторов д.40 кор.3,ул,Новаторов ,д.40 кор.3,7588902,муниципальный округ Обручевский,1981 +2281078,г Москва ул Новаторов д.40 кор.8,Москва,ул Новаторов д.40 кор.8,ул,Новаторов ,д.40 кор.8,7558122,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Новаторов д.40А,Москва,ул Новаторов д.40А,ул,Новаторов ,д.40А,7558110,муниципальный округ Обручевский,1993 +2281078,г Москва ул Новаторов д.6,Москва,ул Новаторов д.6,ул,Новаторов ,д.6,7557398,муниципальный округ Обручевский,2008 +2281078,г Москва ул Новаторов д.8 кор.2,Москва,ул Новаторов д.8 кор.2,ул,Новаторов ,д.8 кор.2,7588054,муниципальный округ Обручевский,2004 +2281078,г Москва ул Обручева д.11 кор.2,Москва,ул Обручева д.11 кор.2,ул,Обручева ,д.11 кор.2,7746077,муниципальный округ Обручевский,1964 +2281078,г Москва ул Обручева д.11 кор.3,Москва,ул Обручева д.11 кор.3,ул,Обручева ,д.11 кор.3,7746092,муниципальный округ Обручевский,1964 +2281078,г Москва ул Обручева д.12,Москва,ул Обручева д.12,ул,Обручева ,д.12,7558192,муниципальный округ Обручевский,1968 +2281078,г Москва ул Обручева д.13,Москва,ул Обручева д.13,ул,Обручева ,д.13,7558197,муниципальный округ Обручевский,2000 +2281078,г Москва ул Обручева д.13 кор.1,Москва,ул Обручева д.13 кор.1,ул,Обручева ,д.13 кор.1,7558204,муниципальный округ Обручевский,2001 +2281078,г Москва ул Обручева д.14,Москва,ул Обручева д.14,ул,Обручева ,д.14,7558208,муниципальный округ Обручевский,1968 +2281078,г Москва ул Обручева д.15 кор.1,Москва,ул Обручева д.15 кор.1,ул,Обручева ,д.15 кор.1,7558213,муниципальный округ Обручевский,2001 +2281078,г Москва ул Обручева д.15 кор.2,Москва,ул Обручева д.15 кор.2,ул,Обручева ,д.15 кор.2,7558217,муниципальный округ Обручевский,2000 +2281078,г Москва ул Обручева д.16 кор.2,Москва,ул Обручева д.16 кор.2,ул,Обручева ,д.16 кор.2,7558222,муниципальный округ Обручевский,1968 +2281078,г Москва ул Обручева д.18,Москва,ул Обручева д.18,ул,Обручева ,д.18,7558238,муниципальный округ Обручевский,1967 +2281078,г Москва ул Обручева д.19 кор.1,Москва,ул Обручева д.19 кор.1,ул,Обручева ,д.19 кор.1,7746170,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Обручева д.19 кор.2,Москва,ул Обручева д.19 кор.2,ул,Обручева ,д.19 кор.2,7558245,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Обручева д.19 кор.3,Москва,ул Обручева д.19 кор.3,ул,Обручева ,д.19 кор.3,7558518,муниципальный округ Обручевский,2000 +2281078,г Москва ул Обручева д.20,Москва,ул Обручева д.20,ул,Обручева ,д.20,7558523,муниципальный округ Обручевский,1967 +2281078,г Москва ул Обручева д.22,Москва,ул Обручева д.22,ул,Обручева ,д.22,7558532,муниципальный округ Обручевский,2005 +2281078,г Москва ул Обручева д.22 кор.1,Москва,ул Обручева д.22 кор.1,ул,Обручева ,д.22 кор.1,7558540,муниципальный округ Обручевский,2005 +2281078,г Москва ул Обручева д.24,Москва,ул Обручева д.24,ул,Обручева ,д.24,7558555,муниципальный округ Обручевский,2005 +2281078,г Москва ул Обручева д.28 кор.1,Москва,ул Обручева д.28 кор.1,ул,Обручева ,д.28 кор.1,7558571,муниципальный округ Обручевский,2005 +2281078,г Москва ул Обручева д.28 кор.2,Москва,ул Обручева д.28 кор.2,ул,Обручева ,д.28 кор.2,7558581,муниципальный округ Обручевский,1966 +2281078,г Москва ул Обручева д.28 кор.3,Москва,ул Обручева д.28 кор.3,ул,Обручева ,д.28 кор.3,7558615,муниципальный округ Обручевский,1966 +2281078,г Москва ул Обручева д.28 кор.5,Москва,ул Обручева д.28 кор.5,ул,Обручева ,д.28 кор.5,7558619,муниципальный округ Обручевский,1980 +2281078,г Москва ул Обручева д.28 кор.6,Москва,ул Обручева д.28 кор.6,ул,Обручева ,д.28 кор.6,7553581,муниципальный округ Обручевский,2005 +2281078,г Москва ул Обручева д.28 кор.7,Москва,ул Обручева д.28 кор.7,ул,Обручева ,д.28 кор.7,7558626,муниципальный округ Обручевский,2005 +2281078,г Москва ул Обручева д.28 кор.8,Москва,ул Обручева д.28 кор.8,ул,Обручева ,д.28 кор.8,7558630,муниципальный округ Обручевский,2005 +2281078,г Москва ул Обручева д.3 кор.1,Москва,ул Обручева д.3 кор.1,ул,Обручева ,д.3 кор.1,7637450,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Обручева д.3 кор.2,Москва,ул Обручева д.3 кор.2,ул,Обручева ,д.3 кор.2,7558146,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Обручева д.3 кор.3,Москва,ул Обручева д.3 кор.3,ул,Обручева ,д.3 кор.3,7558163,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Обручева д.3 кор.4,Москва,ул Обручева д.3 кор.4,ул,Обручева ,д.3 кор.4,7558156,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Обручева д.4 кор.1,Москва,ул Обручева д.4 кор.1,ул,Обручева ,д.4 кор.1,7558166,муниципальный округ Обручевский,1967 +2281078,г Москва ул Обручева д.5 кор.1,Москва,ул Обручева д.5 кор.1,ул,Обручева ,д.5 кор.1,7599965,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Обручева д.5 кор.2,Москва,ул Обручева д.5 кор.2,ул,Обручева ,д.5 кор.2,7558169,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Обручева д.6,Москва,ул Обручева д.6,ул,Обручева ,д.6,7558173,муниципальный округ Обручевский,2007 +2281078,г Москва ул Обручева д.6 кор.3,Москва,ул Обручева д.6 кор.3,ул,Обручева ,д.6 кор.3,7558175,муниципальный округ Обручевский,2007 +2281078,г Москва ул Обручева д.7,Москва,ул Обручева д.7,ул,Обручева ,д.7,7558182,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Обручева д.8,Москва,ул Обручева д.8,ул,Обручева ,д.8,7558186,муниципальный округ Обручевский,2007 +2281078,г Москва ул Обручева д.9,Москва,ул Обручева д.9,ул,Обручева ,д.9,7558190,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Островитянова д.5,Москва,ул Островитянова д.5,ул,Островитянова ,д.5,7560209,муниципальный округ Обручевский,2004 +2281078,г Москва ул Островитянова д.5 кор.1,Москва,ул Островитянова д.5 кор.1,ул,Островитянова ,д.5 кор.1,7560217,муниципальный округ Обручевский,2003 +2281078,г Москва ул Островитянова д.5 кор.2,Москва,ул Островитянова д.5 кор.2,ул,Островитянова ,д.5 кор.2,7560230,муниципальный округ Обручевский,2003 +2281078,г Москва ул Островитянова д.5 кор.3,Москва,ул Островитянова д.5 кор.3,ул,Островитянова ,д.5 кор.3,7598171,муниципальный округ Обручевский,2004 +2281078,г Москва ул Островитянова д.9,Москва,ул Островитянова д.9,ул,Островитянова ,д.9,7560155,муниципальный округ Обручевский,2004 +2281078,г Москва ул Островитянова д.9 кор.1,Москва,ул Островитянова д.9 кор.1,ул,Островитянова ,д.9 кор.1,7560162,муниципальный округ Обручевский,2004 +2281078,г Москва ул Островитянова д.9 кор.2,Москва,ул Островитянова д.9 кор.2,ул,Островитянова ,д.9 кор.2,7560175,муниципальный округ Обручевский,2004 +2281078,г Москва ул Островитянова д.9 кор.3,Москва,ул Островитянова д.9 кор.3,ул,Островитянова ,д.9 кор.3,7560190,муниципальный округ Обручевский,2004 +2281078,г Москва ул Островитянова д.9 кор.4,Москва,ул Островитянова д.9 кор.4,ул,Островитянова ,д.9 кор.4,7616728,муниципальный округ Обручевский,2001 +2281078,г Москва ул Островитянова д.9 кор.5,Москва,ул Островитянова д.9 кор.5,ул,Островитянова ,д.9 кор.5,7560201,муниципальный округ Обручевский,2004 +2281078,г Москва ул Профсоюзная д.58 кор.4,Москва,ул Профсоюзная д.58 кор.4,ул,Профсоюзная ,д.58 кор.4,7557281,муниципальный округ Обручевский,2004 +2281078,г Москва ул Профсоюзная д.58/32 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.58/32 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.58/32 кор.1,7557291,муниципальный округ Обручевский,1962 +2281078,г Москва ул Профсоюзная д.58/32 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.58/32 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.58/32 кор.2,7557297,муниципальный округ Обручевский,1962 +2281078,г Москва ул Профсоюзная д.60,Москва,ул Профсоюзная д.60,ул,Профсоюзная ,д.60,7557336,муниципальный округ Обручевский,1999 +2281078,г Москва ул Профсоюзная д.60 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.60 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.60 кор.1,7557342,муниципальный округ Обручевский,1962 +2281078,г Москва ул Профсоюзная д.60 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.60 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.60 кор.2,7557348,муниципальный округ Обручевский,1962 +2281078,г Москва ул Профсоюзная д.62 кор.4,Москва,ул Профсоюзная д.62 кор.4,ул,Профсоюзная ,д.62 кор.4,7557355,муниципальный округ Обручевский,1977 +2281078,г Москва ул Профсоюзная д.64 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.64 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.64 кор.2,8205536,муниципальный округ Обручевский,2012 +2281078,г Москва ул Саморы Машела д.4 кор.1,Москва,ул Саморы Машела д.4 кор.1,ул,Саморы Машела ,д.4 кор.1,7558723,муниципальный округ Обручевский,2003 +2281078,г Москва ул Саморы Машела д.4 кор.2,Москва,ул Саморы Машела д.4 кор.2,ул,Саморы Машела ,д.4 кор.2,7558725,муниципальный округ Обручевский,2002 +2281078,г Москва ул Саморы Машела д.4 кор.3,Москва,ул Саморы Машела д.4 кор.3,ул,Саморы Машела ,д.4 кор.3,7558730,муниципальный округ Обручевский,2002 +2281078,г Москва ул Саморы Машела д.4 кор.4,Москва,ул Саморы Машела д.4 кор.4,ул,Саморы Машела ,д.4 кор.4,7558736,муниципальный округ Обручевский,2002 +2281078,г Москва ул Саморы Машела д.4 кор.5,Москва,ул Саморы Машела д.4 кор.5,ул,Саморы Машела ,д.4 кор.5,7558742,муниципальный округ Обручевский,2002 +2281078,г Москва ул Саморы Машела д.4 кор.6,Москва,ул Саморы Машела д.4 кор.6,ул,Саморы Машела ,д.4 кор.6,7558746,муниципальный округ Обручевский,2002 +2281078,г Москва ул Саморы Машела д.6,Москва,ул Саморы Машела д.6,ул,Саморы Машела ,д.6,7558751,муниципальный округ Обручевский,2003 +2281078,г Москва ул Саморы Машела д.8,Москва,ул Саморы Машела д.8,ул,Саморы Машела ,д.8,7558754,муниципальный округ Обручевский,2004 +2281078,г Москва ул Саморы Машела д.8 кор.1,Москва,ул Саморы Машела д.8 кор.1,ул,Саморы Машела ,д.8 кор.1,7558758,муниципальный округ Обручевский,2004 +2281078,г Москва ул Саморы Машела д.8 кор.2,Москва,ул Саморы Машела д.8 кор.2,ул,Саморы Машела ,д.8 кор.2,7560123,муниципальный округ Обручевский,2004 +2281078,г Москва ул Саморы Машела д.8 кор.3,Москва,ул Саморы Машела д.8 кор.3,ул,Саморы Машела ,д.8 кор.3,7560135,муниципальный округ Обручевский,2003 +2281079,г Москва б-р Дмитрия Донского д.10,Москва,б-р Дмитрия Донского д.10,б-р,Дмитрия Донского ,д.10,8044968,муниципальный округ Северное Бутово,2001 +2281079,г Москва б-р Дмитрия Донского д.11,Москва,б-р Дмитрия Донского д.11,б-р,Дмитрия Донского ,д.11,8051587,муниципальный округ Северное Бутово,2004 +2281079,г Москва б-р Дмитрия Донского д.11 кор.1,Москва,б-р Дмитрия Донского д.11 кор.1,б-р,Дмитрия Донского ,д.11 кор.1,8057057,муниципальный округ Северное Бутово,2004 +2281079,г Москва б-р Дмитрия Донского д.11 кор.2,Москва,б-р Дмитрия Донского д.11 кор.2,б-р,Дмитрия Донского ,д.11 кор.2,7606351,муниципальный округ Северное Бутово,2002 +2281079,г Москва б-р Дмитрия Донского д.12,Москва,б-р Дмитрия Донского д.12,б-р,Дмитрия Донского ,д.12,7606355,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва б-р Дмитрия Донского д.13,Москва,б-р Дмитрия Донского д.13,б-р,Дмитрия Донского ,д.13,7606359,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва б-р Дмитрия Донского д.15,Москва,б-р Дмитрия Донского д.15,б-р,Дмитрия Донского ,д.15,8096660,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва б-р Дмитрия Донского д.16,Москва,б-р Дмитрия Донского д.16,б-р,Дмитрия Донского ,д.16,7606364,муниципальный округ Северное Бутово,1997 +2281079,г Москва б-р Дмитрия Донского д.17,Москва,б-р Дмитрия Донского д.17,б-р,Дмитрия Донского ,д.17,8093982,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва б-р Дмитрия Донского д.18/4,Москва,б-р Дмитрия Донского д.18/4,б-р,Дмитрия Донского ,д.18/4,7606368,муниципальный округ Северное Бутово,1996 +2281079,г Москва б-р Дмитрия Донского д.2 кор.1,Москва,б-р Дмитрия Донского д.2 кор.1,б-р,Дмитрия Донского ,д.2 кор.1,8094223,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва б-р Дмитрия Донского д.2 кор.1 строение п.1.2.3,Москва,б-р Дмитрия Донского д.2 кор.1 строение п.1.2.3,б-р,Дмитрия Донского ,д.2 кор.1 строение п.1.2.3,8101628,муниципальный округ Северное Бутово,1990 +2281079,г Москва б-р Дмитрия Донского д.2 кор.2,Москва,б-р Дмитрия Донского д.2 кор.2,б-р,Дмитрия Донского ,д.2 кор.2,8044991,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва б-р Дмитрия Донского д.4,Москва,б-р Дмитрия Донского д.4,б-р,Дмитрия Донского ,д.4,8044984,муниципальный округ Северное Бутово,1996 +2281079,г Москва б-р Дмитрия Донского д.6,Москва,б-р Дмитрия Донского д.6,б-р,Дмитрия Донского ,д.6,8045118,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва б-р Дмитрия Донского д.8,Москва,б-р Дмитрия Донского д.8,б-р,Дмитрия Донского ,д.8,8093303,муниципальный округ Северное Бутово,2001 +2281079,г Москва б-р Дмитрия Донского д.9 кор.1,Москва,б-р Дмитрия Донского д.9 кор.1,б-р,Дмитрия Донского ,д.9 кор.1,8046680,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва б-р Дмитрия Донского д.9 кор.2,Москва,б-р Дмитрия Донского д.9 кор.2,б-р,Дмитрия Донского ,д.9 кор.2,7606339,муниципальный округ Северное Бутово,1990 +2281079,г Москва б-р Дмитрия Донского д.9 кор.3,Москва,б-р Дмитрия Донского д.9 кор.3,б-р,Дмитрия Донского ,д.9 кор.3,7606342,муниципальный округ Северное Бутово,1990 +2281079,г Москва б-р Дмитрия Донского д.9 кор.4,Москва,б-р Дмитрия Донского д.9 кор.4,б-р,Дмитрия Донского ,д.9 кор.4,7606345,муниципальный округ Северное Бутово,1990 +2281079,г Москва ул Академика Глушко д.10 кор.1,Москва,ул Академика Глушко д.10 кор.1,ул,Академика Глушко ,д.10 кор.1,7606316,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Академика Глушко д.10 кор.2,Москва,ул Академика Глушко д.10 кор.2,ул,Академика Глушко ,д.10 кор.2,7606318,муниципальный округ Северное Бутово,1993 +2281079,г Москва ул Академика Глушко д.12,Москва,ул Академика Глушко д.12,ул,Академика Глушко ,д.12,7606325,муниципальный округ Северное Бутово,1997 +2281079,г Москва ул Академика Глушко д.14 кор.1,Москва,ул Академика Глушко д.14 кор.1,ул,Академика Глушко ,д.14 кор.1,7606329,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Академика Глушко д.14 кор.2,Москва,ул Академика Глушко д.14 кор.2,ул,Академика Глушко ,д.14 кор.2,8059168,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,"г Москва ул Академика Глушко д.14 кор.2 строение 9,10",Москва,"ул Академика Глушко д.14 кор.2 строение 9,10",ул,Академика Глушко ,"д.14 кор.2 строение 9,10",8065238,муниципальный округ Северное Бутово,1993 +2281079,г Москва ул Академика Глушко д.14 кор.2 строение 910,Москва,ул Академика Глушко д.14 кор.2 строение 910,ул,Академика Глушко ,д.14 кор.2 строение 910,8065239,муниципальный округ Северное Бутово,н.д. +2281079,г Москва ул Академика Глушко д.16,Москва,ул Академика Глушко д.16,ул,Академика Глушко ,д.16,7606335,муниципальный округ Северное Бутово,1997 +2281079,г Москва ул Академика Глушко д.6,Москва,ул Академика Глушко д.6,ул,Академика Глушко ,д.6,7606307,муниципальный округ Северное Бутово,1995 +2281079,г Москва ул Академика Глушко д.8,Москва,ул Академика Глушко д.8,ул,Академика Глушко ,д.8,7606311,муниципальный округ Северное Бутово,1996 +2281079,г Москва ул Грина д.1 кор.1,Москва,ул Грина д.1 кор.1,ул,Грина ,д.1 кор.1,7606103,муниципальный округ Северное Бутово,1995 +2281079,г Москва ул Грина д.1 кор.2,Москва,ул Грина д.1 кор.2,ул,Грина ,д.1 кор.2,7606166,муниципальный округ Северное Бутово,1995 +2281079,г Москва ул Грина д.1 кор.3,Москва,ул Грина д.1 кор.3,ул,Грина ,д.1 кор.3,7606173,муниципальный округ Северное Бутово,1994 +2281079,г Москва ул Грина д.1 кор.4,Москва,ул Грина д.1 кор.4,ул,Грина ,д.1 кор.4,7606178,муниципальный округ Северное Бутово,1994 +2281079,г Москва ул Грина д.1 кор.5,Москва,ул Грина д.1 кор.5,ул,Грина ,д.1 кор.5,8045153,муниципальный округ Северное Бутово,2004 +2281079,г Москва ул Грина д.1 кор.6,Москва,ул Грина д.1 кор.6,ул,Грина ,д.1 кор.6,8045171,муниципальный округ Северное Бутово,2005 +2281079,г Москва ул Грина д.1 кор.7,Москва,ул Грина д.1 кор.7,ул,Грина ,д.1 кор.7,8045174,муниципальный округ Северное Бутово,2004 +2281079,г Москва ул Грина д.1 кор.8,Москва,ул Грина д.1 кор.8,ул,Грина ,д.1 кор.8,8045180,муниципальный округ Северное Бутово,2005 +2281079,г Москва ул Грина д.10,Москва,ул Грина д.10,ул,Грина ,д.10,7606287,муниципальный округ Северное Бутово,1974 +2281079,г Москва ул Грина д.11,Москва,ул Грина д.11,ул,Грина ,д.11,7606289,муниципальный округ Северное Бутово,1994 +2281079,"г Москва ул Грина д.11 кор.4,5",Москва,"ул Грина д.11 кор.4,5",ул,Грина ,"д.11 кор.4,5",8127792,муниципальный округ Северное Бутово,1993 +2281079,г Москва ул Грина д.12,Москва,ул Грина д.12,ул,Грина ,д.12,8061633,муниципальный округ Северное Бутово,2004 +2281079,г Москва ул Грина д.12 кор.1,Москва,ул Грина д.12 кор.1,ул,Грина ,д.12 кор.1,8061637,муниципальный округ Северное Бутово,2004 +2281079,г Москва ул Грина д.13,Москва,ул Грина д.13,ул,Грина ,д.13,8073630,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Грина д.13 кор.пп.2.3.4,Москва,ул Грина д.13 кор.пп.2.3.4,ул,Грина ,д.13 кор.пп.2.3.4,8073654,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Грина д.14,Москва,ул Грина д.14,ул,Грина ,д.14,7606292,муниципальный округ Северное Бутово,2004 +2281079,г Москва ул Грина д.15,Москва,ул Грина д.15,ул,Грина ,д.15,7606298,муниципальный округ Северное Бутово,1994 +2281079,"г Москва ул Грина д.15 строение п.4,5",Москва,"ул Грина д.15 строение п.4,5",ул,Грина ,"д.15 строение п.4,5",8070882,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва ул Грина д.18,Москва,ул Грина д.18,ул,Грина ,д.18,8061629,муниципальный округ Северное Бутово,2003 +2281079,г Москва ул Грина д.18 кор.1,Москва,ул Грина д.18 кор.1,ул,Грина ,д.18 кор.1,8061632,муниципальный округ Северное Бутово,2004 +2281079,г Москва ул Грина д.18 кор.2,Москва,ул Грина д.18 кор.2,ул,Грина ,д.18 кор.2,7606301,муниципальный округ Северное Бутово,2002 +2281079,г Москва ул Грина д.2,Москва,ул Грина д.2,ул,Грина ,д.2,7606182,муниципальный округ Северное Бутово,1969 +2281079,г Москва ул Грина д.20,Москва,ул Грина д.20,ул,Грина ,д.20,8057225,муниципальный округ Северное Бутово,2002 +2281079,г Москва ул Грина д.24,Москва,ул Грина д.24,ул,Грина ,д.24,8057232,муниципальный округ Северное Бутово,2002 +2281079,г Москва ул Грина д.28,Москва,ул Грина д.28,ул,Грина ,д.28,8044855,муниципальный округ Северное Бутово,2002 +2281079,г Москва ул Грина д.28 кор.1,Москва,ул Грина д.28 кор.1,ул,Грина ,д.28 кор.1,8045028,муниципальный округ Северное Бутово,2002 +2281079,г Москва ул Грина д.3 кор.1,Москва,ул Грина д.3 кор.1,ул,Грина ,д.3 кор.1,7606189,муниципальный округ Северное Бутово,1988 +2281079,г Москва ул Грина д.3 кор.2,Москва,ул Грина д.3 кор.2,ул,Грина ,д.3 кор.2,7606201,муниципальный округ Северное Бутово,1988 +2281079,г Москва ул Грина д.3 строение 2,Москва,ул Грина д.3 строение 2,ул,Грина ,д.3 строение 2,7606192,муниципальный округ Северное Бутово,н.д. +2281079,г Москва ул Грина д.30,Москва,ул Грина д.30,ул,Грина ,д.30,8045016,муниципальный округ Северное Бутово,2001 +2281079,г Москва ул Грина д.34,Москва,ул Грина д.34,ул,Грина ,д.34,8045024,муниципальный округ Северное Бутово,2001 +2281079,г Москва ул Грина д.34 кор.1,Москва,ул Грина д.34 кор.1,ул,Грина ,д.34 кор.1,8044995,муниципальный округ Северное Бутово,2001 +2281079,г Москва ул Грина д.36,Москва,ул Грина д.36,ул,Грина ,д.36,8045003,муниципальный округ Северное Бутово,2001 +2281079,г Москва ул Грина д.4,Москва,ул Грина д.4,ул,Грина ,д.4,7606266,муниципальный округ Северное Бутово,1966 +2281079,г Москва ул Грина д.40,Москва,ул Грина д.40,ул,Грина ,д.40,8044975,муниципальный округ Северное Бутово,2001 +2281079,г Москва ул Грина д.40 кор.1,Москва,ул Грина д.40 кор.1,ул,Грина ,д.40 кор.1,8045029,муниципальный округ Северное Бутово,2001 +2281079,г Москва ул Грина д.42,Москва,ул Грина д.42,ул,Грина ,д.42,8045008,муниципальный округ Северное Бутово,2001 +2281079,г Москва ул Грина д.5,Москва,ул Грина д.5,ул,Грина ,д.5,7606269,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Грина д.6,Москва,ул Грина д.6,ул,Грина ,д.6,7606271,муниципальный округ Северное Бутово,1966 +2281079,г Москва ул Грина д.7,Москва,ул Грина д.7,ул,Грина ,д.7,7606281,муниципальный округ Северное Бутово,1994 +2281079,"г Москва ул Грина д.7 строение п.4,5",Москва,"ул Грина д.7 строение п.4,5",ул,Грина ,"д.7 строение п.4,5",8067316,муниципальный округ Северное Бутово,1993 +2281079,г Москва ул Грина д.8,Москва,ул Грина д.8,ул,Грина ,д.8,7606283,муниципальный округ Северное Бутово,1962 +2281079,г Москва ул Грина д.9,Москва,ул Грина д.9,ул,Грина ,д.9,8056544,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,"г Москва ул Грина д.9 строение п. 2,3,4.",Москва,"ул Грина д.9 строение п. 2,3,4.",ул,Грина ,"д.9 строение п. 2,3,4.",8102841,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва ул Знаменские Садки д.1 кор.1,Москва,ул Знаменские Садки д.1 кор.1,ул,Знаменские Садки ,д.1 кор.1,7853356,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва ул Знаменские Садки д.1 кор.2,Москва,ул Знаменские Садки д.1 кор.2,ул,Знаменские Садки ,д.1 кор.2,8044881,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва ул Знаменские Садки д.11,Москва,ул Знаменские Садки д.11,ул,Знаменские Садки ,д.11,8045148,муниципальный округ Северное Бутово,1990 +2281079,г Москва ул Знаменские Садки д.3 кор.1,Москва,ул Знаменские Садки д.3 кор.1,ул,Знаменские Садки ,д.3 кор.1,8044886,муниципальный округ Северное Бутово,1990 +2281079,г Москва ул Знаменские Садки д.3 кор.2,Москва,ул Знаменские Садки д.3 кор.2,ул,Знаменские Садки ,д.3 кор.2,8044912,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва ул Знаменские Садки д.3 кор.3,Москва,ул Знаменские Садки д.3 кор.3,ул,Знаменские Садки ,д.3 кор.3,8044908,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва ул Знаменские Садки д.3 кор.4,Москва,ул Знаменские Садки д.3 кор.4,ул,Знаменские Садки ,д.3 кор.4,8044915,муниципальный округ Северное Бутово,1995 +2281079,г Москва ул Знаменские Садки д.3 кор.5,Москва,ул Знаменские Садки д.3 кор.5,ул,Знаменские Садки ,д.3 кор.5,8044921,муниципальный округ Северное Бутово,1990 +2281079,г Москва ул Знаменские Садки д.5 кор.1,Москва,ул Знаменские Садки д.5 кор.1,ул,Знаменские Садки ,д.5 кор.1,8045139,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва ул Знаменские Садки д.5 кор.2,Москва,ул Знаменские Садки д.5 кор.2,ул,Знаменские Садки ,д.5 кор.2,8045145,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва ул Знаменские Садки д.7 кор.1,Москва,ул Знаменские Садки д.7 кор.1,ул,Знаменские Садки ,д.7 кор.1,8043457,муниципальный округ Северное Бутово,1990 +2281079,г Москва ул Знаменские Садки д.7 кор.2,Москва,ул Знаменские Садки д.7 кор.2,ул,Знаменские Садки ,д.7 кор.2,8060119,муниципальный округ Северное Бутово,1990 +2281079,г Москва ул Знаменские Садки д.7 кор.3,Москва,ул Знаменские Садки д.7 кор.3,ул,Знаменские Садки ,д.7 кор.3,8044877,муниципальный округ Северное Бутово,1995 +2281079,"г Москва ул Знаменские Садки д.9 кор.1 (под.5,6,7)",Москва,"ул Знаменские Садки д.9 кор.1 (под.5,6,7)",ул,Знаменские Садки ,"д.9 кор.1 (под.5,6,7)",8102929,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Знаменские Садки д.9 кор.1 строение п.1.2.3.4,Москва,ул Знаменские Садки д.9 кор.1 строение п.1.2.3.4,ул,Знаменские Садки ,д.9 кор.1 строение п.1.2.3.4,8093611,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Знаменские Садки д.9 кор.2,Москва,ул Знаменские Садки д.9 кор.2,ул,Знаменские Садки ,д.9 кор.2,8134105,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва ул Коктебельская д.11,Москва,ул Коктебельская д.11,ул,Коктебельская ,д.11,8045151,муниципальный округ Северное Бутово,2005 +2281079,г Москва ул Коктебельская д.2 кор.1,Москва,ул Коктебельская д.2 кор.1,ул,Коктебельская ,д.2 кор.1,7606377,муниципальный округ Северное Бутово,1990 +2281079,г Москва ул Коктебельская д.2 кор.2,Москва,ул Коктебельская д.2 кор.2,ул,Коктебельская ,д.2 кор.2,7606383,муниципальный округ Северное Бутово,1990 +2281079,г Москва ул Коктебельская д.4 кор.1,Москва,ул Коктебельская д.4 кор.1,ул,Коктебельская ,д.4 кор.1,8101616,муниципальный округ Северное Бутово,1990 +2281079,г Москва ул Коктебельская д.4 кор.2,Москва,ул Коктебельская д.4 кор.2,ул,Коктебельская ,д.4 кор.2,7606386,муниципальный округ Северное Бутово,1990 +2281079,г Москва ул Коктебельская д.4 кор.3,Москва,ул Коктебельская д.4 кор.3,ул,Коктебельская ,д.4 кор.3,7606392,муниципальный округ Северное Бутово,1990 +2281079,г Москва ул Коктебельская д.4 кор.4,Москва,ул Коктебельская д.4 кор.4,ул,Коктебельская ,д.4 кор.4,7845554,муниципальный округ Северное Бутово,1990 +2281079,г Москва ул Коктебельская д.8,Москва,ул Коктебельская д.8,ул,Коктебельская ,д.8,7606398,муниципальный округ Северное Бутово,2005 +2281079,г Москва ул Куликовская д.1,Москва,ул Куликовская д.1,ул,Куликовская ,д.1,7845754,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва ул Куликовская д.3,Москва,ул Куликовская д.3,ул,Куликовская ,д.3,8110338,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва ул Куликовская д.7,Москва,ул Куликовская д.7,ул,Куликовская ,д.7,8046651,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,"г Москва ул Куликовская д.7 кор.под.1, 5, 6,7",Москва,"ул Куликовская д.7 кор.под.1, 5, 6,7",ул,Куликовская ,"д.7 кор.под.1, 5, 6,7",8046846,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Куликовская д.9 кор.1,Москва,ул Куликовская д.9 кор.1,ул,Куликовская ,д.9 кор.1,8079816,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,"г Москва ул Куликовская д.9 кор.1 строение п. 4,5.",Москва,"ул Куликовская д.9 кор.1 строение п. 4,5.",ул,Куликовская ,"д.9 кор.1 строение п. 4,5.",8102823,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,"г Москва ул Куликовская д.9 кор.1, п.4,5,6",Москва,"ул Куликовская д.9 кор.1, п.4,5,6",ул,Куликовская ,"д.9 кор.1, п.4,5,6",8093649,муниципальный округ Северное Бутово,1993 +2281079,г Москва ул Куликовская д.9 кор.2,Москва,ул Куликовская д.9 кор.2,ул,Куликовская ,д.9 кор.2,8108529,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Ратная д.10 кор.1,Москва,ул Ратная д.10 кор.1,ул,Ратная ,д.10 кор.1,8044880,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Ратная д.10 кор.2,Москва,ул Ратная д.10 кор.2,ул,Ратная ,д.10 кор.2,8044971,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Ратная д.12 кор.1,Москва,ул Ратная д.12 кор.1,ул,Ратная ,д.12 кор.1,8044990,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Ратная д.12 кор.2,Москва,ул Ратная д.12 кор.2,ул,Ратная ,д.12 кор.2,8044870,муниципальный округ Северное Бутово,1995 +2281079,г Москва ул Ратная д.14,Москва,ул Ратная д.14,ул,Ратная ,д.14,8045129,муниципальный округ Северное Бутово,1995 +2281079,г Москва ул Ратная д.16 кор.1,Москва,ул Ратная д.16 кор.1,ул,Ратная ,д.16 кор.1,8045136,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва ул Ратная д.16 кор.2,Москва,ул Ратная д.16 кор.2,ул,Ратная ,д.16 кор.2,8044932,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва ул Ратная д.2 кор.1,Москва,ул Ратная д.2 кор.1,ул,Ратная ,д.2 кор.1,8044986,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Ратная д.2 кор.2,Москва,ул Ратная д.2 кор.2,ул,Ратная ,д.2 кор.2,8044981,муниципальный округ Северное Бутово,1995 +2281079,г Москва ул Ратная д.8,Москва,ул Ратная д.8,ул,Ратная ,д.8,8044865,муниципальный округ Северное Бутово,н.д. +2281079,г Москва ул Ратная д.8 кор.1,Москва,ул Ратная д.8 кор.1,ул,Ратная ,д.8 кор.1,8121566,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Ратная д.8 кор.1 (С30),Москва,ул Ратная д.8 кор.1 (С30),ул,Ратная ,д.8 кор.1 (С30),8155705,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Ратная д.8 кор.2,Москва,ул Ратная д.8 кор.2,ул,Ратная ,д.8 кор.2,8045126,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,"г Москва ул Ратная д.8 кор.2 строение п. 1.,2.",Москва,"ул Ратная д.8 кор.2 строение п. 1.,2.",ул,Ратная ,"д.8 кор.2 строение п. 1.,2.",8096714,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва ул Ратная д.8 кор.3,Москва,ул Ратная д.8 кор.3,ул,Ратная ,д.8 кор.3,8044869,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва ул Ратная д.8 кор.4,Москва,ул Ратная д.8 кор.4,ул,Ратная ,д.8 кор.4,8044976,муниципальный округ Северное Бутово,1995 +2281079,г Москва ул Старобитцевская д.11,Москва,ул Старобитцевская д.11,ул,Старобитцевская ,д.11,8044948,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Старобитцевская д.15 кор.1,Москва,ул Старобитцевская д.15 кор.1,ул,Старобитцевская ,д.15 кор.1,8041251,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва ул Старобитцевская д.15 кор.2,Москва,ул Старобитцевская д.15 кор.2,ул,Старобитцевская ,д.15 кор.2,8044962,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Старобитцевская д.15 кор.3,Москва,ул Старобитцевская д.15 кор.3,ул,Старобитцевская ,д.15 кор.3,8045045,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Старобитцевская д.15 кор.3 строение п.1.2.3,Москва,ул Старобитцевская д.15 кор.3 строение п.1.2.3,ул,Старобитцевская ,д.15 кор.3 строение п.1.2.3,8096447,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва ул Старобитцевская д.17 кор.1,Москва,ул Старобитцевская д.17 кор.1,ул,Старобитцевская ,д.17 кор.1,8046972,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Старобитцевская д.17 кор.3,Москва,ул Старобитцевская д.17 кор.3,ул,Старобитцевская ,д.17 кор.3,8087512,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Старобитцевская д.17 строение 2,Москва,ул Старобитцевская д.17 строение 2,ул,Старобитцевская ,д.17 строение 2,8102829,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Старобитцевская д.17 строение 3,Москва,ул Старобитцевская д.17 строение 3,ул,Старобитцевская ,д.17 строение 3,8087524,муниципальный округ Северное Бутово,н.д. +2281079,г Москва ул Старобитцевская д.19 кор.1,Москва,ул Старобитцевская д.19 кор.1,ул,Старобитцевская ,д.19 кор.1,8044963,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Старобитцевская д.19 кор.2,Москва,ул Старобитцевская д.19 кор.2,ул,Старобитцевская ,д.19 кор.2,8045070,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Старобитцевская д.19 кор.3,Москва,ул Старобитцевская д.19 кор.3,ул,Старобитцевская ,д.19 кор.3,8045076,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Старобитцевская д.21 кор.1,Москва,ул Старобитцевская д.21 кор.1,ул,Старобитцевская ,д.21 кор.1,8045082,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва ул Старобитцевская д.21 кор.2,Москва,ул Старобитцевская д.21 кор.2,ул,Старобитцевская ,д.21 кор.2,8045089,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,"г Москва ул Старобитцевская д.21 кор.2 строение 1,2,3.",Москва,"ул Старобитцевская д.21 кор.2 строение 1,2,3.",ул,Старобитцевская ,"д.21 кор.2 строение 1,2,3.",8096492,муниципальный округ Северное Бутово,н.д. +2281079,"г Москва ул Старобитцевская д.21 кор.2 строение п. 1,2,3.",Москва,"ул Старобитцевская д.21 кор.2 строение п. 1,2,3.",ул,Старобитцевская ,"д.21 кор.2 строение п. 1,2,3.",8096465,муниципальный округ Северное Бутово,н.д. +2281079,"г Москва ул Старобитцевская д.21 кор.2 строение п. № 1,2,3.",Москва,"ул Старобитцевская д.21 кор.2 строение п. № 1,2,3.",ул,Старобитцевская ,"д.21 кор.2 строение п. № 1,2,3.",8096435,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Старобитцевская д.21 кор.3,Москва,ул Старобитцевская д.21 кор.3,ул,Старобитцевская ,д.21 кор.3,8045100,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва ул Старобитцевская д.23 кор.1,Москва,ул Старобитцевская д.23 кор.1,ул,Старобитцевская ,д.23 кор.1,8045108,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Старобитцевская д.23 кор.2,Москва,ул Старобитцевская д.23 кор.2,ул,Старобитцевская ,д.23 кор.2,8045111,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Старобитцевская д.23 кор.3,Москва,ул Старобитцевская д.23 кор.3,ул,Старобитцевская ,д.23 кор.3,8044858,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Старобитцевская д.23 кор.4,Москва,ул Старобитцевская д.23 кор.4,ул,Старобитцевская ,д.23 кор.4,8045020,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Старобитцевская д.7,Москва,ул Старобитцевская д.7,ул,Старобитцевская ,д.7,8046636,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Старобитцевская д.7 строение п.3.4,Москва,ул Старобитцевская д.7 строение п.3.4,ул,Старобитцевская ,д.7 строение п.3.4,8119730,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Старобитцевская д.9,Москва,ул Старобитцевская д.9,ул,Старобитцевская ,д.9,8045033,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Старокачаловская д.1 кор.1,Москва,ул Старокачаловская д.1 кор.1,ул,Старокачаловская ,д.1 кор.1,7606406,муниципальный округ Северное Бутово,1993 +2281079,г Москва ул Старокачаловская д.1 кор.2,Москва,ул Старокачаловская д.1 кор.2,ул,Старокачаловская ,д.1 кор.2,7606411,муниципальный округ Северное Бутово,1990 +2281079,г Москва ул Старокачаловская д.10,Москва,ул Старокачаловская д.10,ул,Старокачаловская ,д.10,7850575,муниципальный округ Северное Бутово,1997 +2281079,г Москва ул Старокачаловская д.12,Москва,ул Старокачаловская д.12,ул,Старокачаловская ,д.12,7812027,муниципальный округ Северное Бутово,н.д. +2281079,г Москва ул Старокачаловская д.12.,Москва,ул Старокачаловская д.12.,ул,Старокачаловская ,д.12.,7851338,муниципальный округ Северное Бутово,1997 +2281079,г Москва ул Старокачаловская д.14,Москва,ул Старокачаловская д.14,ул,Старокачаловская ,д.14,7850604,муниципальный округ Северное Бутово,1997 +2281079,г Москва ул Старокачаловская д.16,Москва,ул Старокачаловская д.16,ул,Старокачаловская ,д.16,7850648,муниципальный округ Северное Бутово,1997 +2281079,г Москва ул Старокачаловская д.18,Москва,ул Старокачаловская д.18,ул,Старокачаловская ,д.18,7850674,муниципальный округ Северное Бутово,1997 +2281079,г Москва ул Старокачаловская д.3 кор.1,Москва,ул Старокачаловская д.3 кор.1,ул,Старокачаловская ,д.3 кор.1,7606415,муниципальный округ Северное Бутово,1990 +2281079,г Москва ул Старокачаловская д.3 кор.2,Москва,ул Старокачаловская д.3 кор.2,ул,Старокачаловская ,д.3 кор.2,7606422,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва ул Старокачаловская д.3 кор.3,Москва,ул Старокачаловская д.3 кор.3,ул,Старокачаловская ,д.3 кор.3,7606444,муниципальный округ Северное Бутово,1990 +2281079,г Москва ул Старокачаловская д.3 кор.4,Москва,ул Старокачаловская д.3 кор.4,ул,Старокачаловская ,д.3 кор.4,8102168,муниципальный округ Северное Бутово,1990 +2281079,г Москва ул Старокачаловская д.4,Москва,ул Старокачаловская д.4,ул,Старокачаловская ,д.4,7832318,муниципальный округ Северное Бутово,1997 +2281079,г Москва ул Старокачаловская д.6,Москва,ул Старокачаловская д.6,ул,Старокачаловская ,д.6,7835148,муниципальный округ Северное Бутово,1997 +2281079,г Москва ул Старокачаловская д.8,Москва,ул Старокачаловская д.8,ул,Старокачаловская ,д.8,7835855,муниципальный округ Северное Бутово,1997 +2281079,г Москва ул Феодосийская д.11,Москва,ул Феодосийская д.11,ул,Феодосийская ,д.11,7606495,муниципальный округ Северное Бутово,1977 +2281079,г Москва ул Феодосийская д.2,Москва,ул Феодосийская д.2,ул,Феодосийская ,д.2,7606483,муниципальный округ Северное Бутово,1982 +2281079,г Москва ул Феодосийская д.3,Москва,ул Феодосийская д.3,ул,Феодосийская ,д.3,7606484,муниципальный округ Северное Бутово,1957 +2281079,г Москва ул Феодосийская д.4,Москва,ул Феодосийская д.4,ул,Феодосийская ,д.4,7606487,муниципальный округ Северное Бутово,1980 +2281079,г Москва ул Феодосийская д.5,Москва,ул Феодосийская д.5,ул,Феодосийская ,д.5,7606489,муниципальный округ Северное Бутово,1969 +2281079,г Москва ул Феодосийская д.7,Москва,ул Феодосийская д.7,ул,Феодосийская ,д.7,7606491,муниципальный округ Северное Бутово,1965 +2281079,г Москва ул Феодосийская д.9,Москва,ул Феодосийская д.9,ул,Феодосийская ,д.9,7606494,муниципальный округ Северное Бутово,1970 +2281080,г Москва пр-кт Ленинский д.123 кор.3,Москва,пр-кт Ленинский д.123 кор.3,пр-кт,Ленинский ,д.123 кор.3,7556355,муниципальный округ Теплый Стан,1976 +2281080,г Москва пр-кт Ленинский д.123 кор.3 (под. 1_2),Москва,пр-кт Ленинский д.123 кор.3 (под. 1_2),пр-кт,Ленинский ,д.123 кор.3 (под. 1_2),7562814,муниципальный округ Теплый Стан,1976 +2281080,"г Москва пр-кт Ленинский д.123 кор.3 строение подъезд 3, 4",Москва,"пр-кт Ленинский д.123 кор.3 строение подъезд 3, 4",пр-кт,Ленинский ,"д.123 кор.3 строение подъезд 3, 4",7746685,муниципальный округ Теплый Стан,1976 +2281080,г Москва пр-кт Ленинский д.123 кор.4,Москва,пр-кт Ленинский д.123 кор.4,пр-кт,Ленинский ,д.123 кор.4,8132203,муниципальный округ Теплый Стан,1980 +2281080,г Москва пр-кт Ленинский д.125 кор.1,Москва,пр-кт Ленинский д.125 кор.1,пр-кт,Ленинский ,д.125 кор.1,7556358,муниципальный округ Теплый Стан,1983 +2281080,г Москва пр-кт Ленинский д.125 кор.2,Москва,пр-кт Ленинский д.125 кор.2,пр-кт,Ленинский ,д.125 кор.2,7556361,муниципальный округ Теплый Стан,1983 +2281080,г Москва пр-кт Ленинский д.127,Москва,пр-кт Ленинский д.127,пр-кт,Ленинский ,д.127,7582254,муниципальный округ Теплый Стан,2002 +2281080,г Москва пр-кт Ленинский д.129 кор.1,Москва,пр-кт Ленинский д.129 кор.1,пр-кт,Ленинский ,д.129 кор.1,7556363,муниципальный округ Теплый Стан,1976 +2281080,г Москва пр-кт Ленинский д.129 кор.3,Москва,пр-кт Ленинский д.129 кор.3,пр-кт,Ленинский ,д.129 кор.3,7556365,муниципальный округ Теплый Стан,1981 +2281080,г Москва пр-кт Ленинский д.129 кор.А,Москва,пр-кт Ленинский д.129 кор.А,пр-кт,Ленинский ,д.129 кор.А,7556368,муниципальный округ Теплый Стан,1983 +2281080,г Москва пр-кт Ленинский д.131,Москва,пр-кт Ленинский д.131,пр-кт,Ленинский ,д.131,8177946,муниципальный округ Теплый Стан,2005 +2281080,г Москва пр-кт Ленинский д.131 кор.1,Москва,пр-кт Ленинский д.131 кор.1,пр-кт,Ленинский ,д.131 кор.1,7556369,муниципальный округ Теплый Стан,1983 +2281080,г Москва пр-кт Ленинский д.131 кор.2,Москва,пр-кт Ленинский д.131 кор.2,пр-кт,Ленинский ,д.131 кор.2,8208819,муниципальный округ Теплый Стан,н.д. +2281080,г Москва пр-кт Ленинский д.135 кор.1,Москва,пр-кт Ленинский д.135 кор.1,пр-кт,Ленинский ,д.135 кор.1,7556370,муниципальный округ Теплый Стан,1981 +2281080,г Москва пр-кт Ленинский д.135 кор.3,Москва,пр-кт Ленинский д.135 кор.3,пр-кт,Ленинский ,д.135 кор.3,7556371,муниципальный округ Теплый Стан,1983 +2281080,г Москва пр-кт Ленинский д.137 кор.1,Москва,пр-кт Ленинский д.137 кор.1,пр-кт,Ленинский ,д.137 кор.1,8055075,муниципальный округ Теплый Стан,1998 +2281080,г Москва пр-кт Ленинский д.137 кор.2,Москва,пр-кт Ленинский д.137 кор.2,пр-кт,Ленинский ,д.137 кор.2,7556372,муниципальный округ Теплый Стан,1983 +2281080,г Москва пр-кт Ленинский д.139,Москва,пр-кт Ленинский д.139,пр-кт,Ленинский ,д.139,7613750,муниципальный округ Теплый Стан,2006 +2281080,г Москва ул Академика Бакулева д.10,Москва,ул Академика Бакулева д.10,ул,Академика Бакулева ,д.10,7555754,муниципальный округ Теплый Стан,1976 +2281080,г Москва ул Академика Бакулева д.12,Москва,ул Академика Бакулева д.12,ул,Академика Бакулева ,д.12,7555772,муниципальный округ Теплый Стан,1979 +2281080,г Москва ул Академика Бакулева д.2,Москва,ул Академика Бакулева д.2,ул,Академика Бакулева ,д.2,7555806,муниципальный округ Теплый Стан,1976 +2281080,г Москва ул Академика Бакулева д.4,Москва,ул Академика Бакулева д.4,ул,Академика Бакулева ,д.4,7555820,муниципальный округ Теплый Стан,1979 +2281080,г Москва ул Академика Бакулева д.6 кор.1,Москва,ул Академика Бакулева д.6 кор.1,ул,Академика Бакулева ,д.6 кор.1,8211695,муниципальный округ Теплый Стан,1976 +2281080,г Москва ул Академика Бакулева д.8,Москва,ул Академика Бакулева д.8,ул,Академика Бакулева ,д.8,8156480,муниципальный округ Теплый Стан,н.д. +2281080,г Москва ул Академика Варги д.16,Москва,ул Академика Варги д.16,ул,Академика Варги ,д.16,7555833,муниципальный округ Теплый Стан,1975 +2281080,г Москва ул Академика Варги д.18,Москва,ул Академика Варги д.18,ул,Академика Варги ,д.18,7555843,муниципальный округ Теплый Стан,1976 +2281080,г Москва ул Академика Варги д.2,Москва,ул Академика Варги д.2,ул,Академика Варги ,д.2,8180604,муниципальный округ Теплый Стан,н.д. +2281080,г Москва ул Академика Варги д.28,Москва,ул Академика Варги д.28,ул,Академика Варги ,д.28,7555853,муниципальный округ Теплый Стан,1974 +2281080,г Москва ул Академика Варги д.3,Москва,ул Академика Варги д.3,ул,Академика Варги ,д.3,7555869,муниципальный округ Теплый Стан,1995 +2281080,г Москва ул Академика Варги д.36,Москва,ул Академика Варги д.36,ул,Академика Варги ,д.36,7555885,муниципальный округ Теплый Стан,1979 +2281080,г Москва ул Академика Варги д.38,Москва,ул Академика Варги д.38,ул,Академика Варги ,д.38,7555896,муниципальный округ Теплый Стан,1979 +2281080,г Москва ул Академика Варги д.4,Москва,ул Академика Варги д.4,ул,Академика Варги ,д.4,7555904,муниципальный округ Теплый Стан,1974 +2281080,г Москва ул Академика Варги д.40,Москва,ул Академика Варги д.40,ул,Академика Варги ,д.40,7556302,муниципальный округ Теплый Стан,1981 +2281080,г Москва ул Академика Варги д.5,Москва,ул Академика Варги д.5,ул,Академика Варги ,д.5,7556315,муниципальный округ Теплый Стан,1995 +2281080,г Москва ул Академика Виноградова д.1,Москва,ул Академика Виноградова д.1,ул,Академика Виноградова ,д.1,7569058,муниципальный округ Теплый Стан,2011 +2281080,г Москва ул Академика Виноградова д.1 кор.1,Москва,ул Академика Виноградова д.1 кор.1,ул,Академика Виноградова ,д.1 кор.1,7569048,муниципальный округ Теплый Стан,2010 +2281080,г Москва ул Академика Виноградова д.10,Москва,ул Академика Виноградова д.10,ул,Академика Виноградова ,д.10,8451265,муниципальный округ Теплый Стан,н.д. +2281080,г Москва ул Академика Виноградова д.10 кор.1,Москва,ул Академика Виноградова д.10 кор.1,ул,Академика Виноградова ,д.10 кор.1,7556324,муниципальный округ Теплый Стан,1975 +2281080,г Москва ул Академика Виноградова д.10 кор.2,Москва,ул Академика Виноградова д.10 кор.2,ул,Академика Виноградова ,д.10 кор.2,7556329,муниципальный округ Теплый Стан,1975 +2281080,г Москва ул Академика Виноградова д.12,Москва,ул Академика Виноградова д.12,ул,Академика Виноградова ,д.12,7556337,муниципальный округ Теплый Стан,1975 +2281080,г Москва ул Академика Виноградова д.3 кор.1,Москва,ул Академика Виноградова д.3 кор.1,ул,Академика Виноградова ,д.3 кор.1,7569121,муниципальный округ Теплый Стан,2008 +2281080,г Москва ул Академика Виноградова д.4 кор.1,Москва,ул Академика Виноградова д.4 кор.1,ул,Академика Виноградова ,д.4 кор.1,7556340,муниципальный округ Теплый Стан,1975 +2281080,г Москва ул Академика Виноградова д.4 кор.2,Москва,ул Академика Виноградова д.4 кор.2,ул,Академика Виноградова ,д.4 кор.2,7556344,муниципальный округ Теплый Стан,1975 +2281080,г Москва ул Академика Виноградова д.4 кор.3,Москва,ул Академика Виноградова д.4 кор.3,ул,Академика Виноградова ,д.4 кор.3,7556346,муниципальный округ Теплый Стан,1975 +2281080,г Москва ул Академика Виноградова д.6,Москва,ул Академика Виноградова д.6,ул,Академика Виноградова ,д.6,8207824,муниципальный округ Теплый Стан,н.д. +2281080,г Москва ул Академика Виноградова д.8,Москва,ул Академика Виноградова д.8,ул,Академика Виноградова ,д.8,7556349,муниципальный округ Теплый Стан,1975 +2281080,г Москва ул Академика Виноградова д.9,Москва,ул Академика Виноградова д.9,ул,Академика Виноградова ,д.9,8451264,муниципальный округ Теплый Стан,2013 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.1,Москва,ул Генерала Тюленева д.1,ул,Генерала Тюленева ,д.1,7557438,муниципальный округ Теплый Стан,1994 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.11,Москва,ул Генерала Тюленева д.11,ул,Генерала Тюленева ,д.11,7557445,муниципальный округ Теплый Стан,1975 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.13,Москва,ул Генерала Тюленева д.13,ул,Генерала Тюленева ,д.13,7557452,муниципальный округ Теплый Стан,1974 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.15,Москва,ул Генерала Тюленева д.15,ул,Генерала Тюленева ,д.15,7557460,муниципальный округ Теплый Стан,1975 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.17,Москва,ул Генерала Тюленева д.17,ул,Генерала Тюленева ,д.17,7557467,муниципальный округ Теплый Стан,1974 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.23 кор.1,Москва,ул Генерала Тюленева д.23 кор.1,ул,Генерала Тюленева ,д.23 кор.1,7557476,муниципальный округ Теплый Стан,1978 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.25,Москва,ул Генерала Тюленева д.25,ул,Генерала Тюленева ,д.25,7557483,муниципальный округ Теплый Стан,1978 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.27,Москва,ул Генерала Тюленева д.27,ул,Генерала Тюленева ,д.27,7557493,муниципальный округ Теплый Стан,1980 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.29 кор.1,Москва,ул Генерала Тюленева д.29 кор.1,ул,Генерала Тюленева ,д.29 кор.1,7557503,муниципальный округ Теплый Стан,1978 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.29 кор.2,Москва,ул Генерала Тюленева д.29 кор.2,ул,Генерала Тюленева ,д.29 кор.2,7557506,муниципальный округ Теплый Стан,1978 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.29 кор.3,Москва,ул Генерала Тюленева д.29 кор.3,ул,Генерала Тюленева ,д.29 кор.3,7557511,муниципальный округ Теплый Стан,1979 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.29 кор.4,Москва,ул Генерала Тюленева д.29 кор.4,ул,Генерала Тюленева ,д.29 кор.4,7557520,муниципальный округ Теплый Стан,1973 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.3,Москва,ул Генерала Тюленева д.3,ул,Генерала Тюленева ,д.3,7557527,муниципальный округ Теплый Стан,1981 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.31,Москва,ул Генерала Тюленева д.31,ул,Генерала Тюленева ,д.31,7557531,муниципальный округ Теплый Стан,1973 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.31 кор.1,Москва,ул Генерала Тюленева д.31 кор.1,ул,Генерала Тюленева ,д.31 кор.1,7557540,муниципальный округ Теплый Стан,2002 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.33,Москва,ул Генерала Тюленева д.33,ул,Генерала Тюленева ,д.33,7557545,муниципальный округ Теплый Стан,1973 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.35,Москва,ул Генерала Тюленева д.35,ул,Генерала Тюленева ,д.35,7557554,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.37,Москва,ул Генерала Тюленева д.37,ул,Генерала Тюленева ,д.37,7557556,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.39,Москва,ул Генерала Тюленева д.39,ул,Генерала Тюленева ,д.39,7557558,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.41,Москва,ул Генерала Тюленева д.41,ул,Генерала Тюленева ,д.41,7557559,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.5 кор.1,Москва,ул Генерала Тюленева д.5 кор.1,ул,Генерала Тюленева ,д.5 кор.1,7557561,муниципальный округ Теплый Стан,1981 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.7 кор.1,Москва,ул Генерала Тюленева д.7 кор.1,ул,Генерала Тюленева ,д.7 кор.1,7557562,муниципальный округ Теплый Стан,1973 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.7 кор.2,Москва,ул Генерала Тюленева д.7 кор.2,ул,Генерала Тюленева ,д.7 кор.2,7557565,муниципальный округ Теплый Стан,1973 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.9,Москва,ул Генерала Тюленева д.9,ул,Генерала Тюленева ,д.9,7557572,муниципальный округ Теплый Стан,1975 +2281080,г Москва ул Островитянова д.18 кор.1,Москва,ул Островитянова д.18 кор.1,ул,Островитянова ,д.18 кор.1,7556374,муниципальный округ Теплый Стан,1982 +2281080,г Москва ул Островитянова д.18 кор.2,Москва,ул Островитянова д.18 кор.2,ул,Островитянова ,д.18 кор.2,7556375,муниципальный округ Теплый Стан,1973 +2281080,г Москва ул Островитянова д.18 кор.3,Москва,ул Островитянова д.18 кор.3,ул,Островитянова ,д.18 кор.3,8198773,муниципальный округ Теплый Стан,н.д. +2281080,г Москва ул Островитянова д.18 кор.4,Москва,ул Островитянова д.18 кор.4,ул,Островитянова ,д.18 кор.4,7556376,муниципальный округ Теплый Стан,1973 +2281080,г Москва ул Островитянова д.22 кор. 1,Москва,ул Островитянова д.22 кор. 1,ул,Островитянова ,д.22 кор. 1,8350615,муниципальный округ Теплый Стан,н.д. +2281080,г Москва ул Островитянова д.22 кор.1,Москва,ул Островитянова д.22 кор.1,ул,Островитянова ,д.22 кор.1,8350579,муниципальный округ Теплый Стан,1982 +2281080,г Москва ул Островитянова д.22 кор.2,Москва,ул Островитянова д.22 кор.2,ул,Островитянова ,д.22 кор.2,7556377,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Островитянова д.26 кор.1,Москва,ул Островитянова д.26 кор.1,ул,Островитянова ,д.26 кор.1,8268737,муниципальный округ Теплый Стан,1982 +2281080,г Москва ул Островитянова д.26 кор.2,Москва,ул Островитянова д.26 кор.2,ул,Островитянова ,д.26 кор.2,8147245,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Островитянова д.30 кор.1,Москва,ул Островитянова д.30 кор.1,ул,Островитянова ,д.30 кор.1,7556379,муниципальный округ Теплый Стан,1982 +2281080,г Москва ул Островитянова д.30 кор.2,Москва,ул Островитянова д.30 кор.2,ул,Островитянова ,д.30 кор.2,7556380,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Островитянова д.4,Москва,ул Островитянова д.4,ул,Островитянова ,д.4,8006613,муниципальный округ Теплый Стан,н.д. +2281080,г Москва ул Островитянова д.4,Москва,ул Островитянова д.4,ул,Островитянова ,д.4,8006614,муниципальный округ Теплый Стан,н.д. +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.124,Москва,ул Профсоюзная д.124,ул,Профсоюзная ,д.124,8241935,муниципальный округ Теплый Стан,н.д. +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.128,Москва,ул Профсоюзная д.128,ул,Профсоюзная ,д.128,7556836,муниципальный округ Теплый Стан,1991 +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.130 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.130 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.130 кор.1,7556862,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.130 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.130 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.130 кор.2,8144485,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.132 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.132 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.132 кор.1,7556867,муниципальный округ Теплый Стан,1981 +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.132 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.132 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.132 кор.3,7556876,муниципальный округ Теплый Стан,1981 +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.132 кор.4,Москва,ул Профсоюзная д.132 кор.4,ул,Профсоюзная ,д.132 кор.4,7631631,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.132 кор.5,Москва,ул Профсоюзная д.132 кор.5,ул,Профсоюзная ,д.132 кор.5,7556883,муниципальный округ Теплый Стан,1983 +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.132 кор.7,Москва,ул Профсоюзная д.132 кор.7,ул,Профсоюзная ,д.132 кор.7,7556889,муниципальный округ Теплый Стан,1988 +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.136 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.136 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.136 кор.2,7556897,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.136 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.136 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.136 кор.3,8150018,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.136 кор.4,Москва,ул Профсоюзная д.136 кор.4,ул,Профсоюзная ,д.136 кор.4,7556900,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.140 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.140 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.140 кор.1,7556909,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.140 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.140 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.140 кор.2,8159420,муниципальный округ Теплый Стан,н.д. +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.140 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.140 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.140 кор.3,7556918,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.140 кор.5,Москва,ул Профсоюзная д.140 кор.5,ул,Профсоюзная ,д.140 кор.5,7556924,муниципальный округ Теплый Стан,1995 +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.142,Москва,ул Профсоюзная д.142,ул,Профсоюзная ,д.142,7556939,муниципальный округ Теплый Стан,1998 +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.142 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.142 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.142 кор.3,7561889,муниципальный округ Теплый Стан,1983 +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.142 кор.4,Москва,ул Профсоюзная д.142 кор.4,ул,Профсоюзная ,д.142 кор.4,7631637,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.144,Москва,ул Профсоюзная д.144,ул,Профсоюзная ,д.144,8201960,муниципальный округ Теплый Стан,н.д. +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.146 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.146 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.146 кор.1,7556947,муниципальный округ Теплый Стан,1987 +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.146 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.146 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.146 кор.2,7561895,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.152 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.152 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.152 кор.3,7556948,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.156 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.156 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.156 кор.1,7556952,муниципальный округ Теплый Стан,н.д. +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.156 кор.1 (под. 7 _18),Москва,ул Профсоюзная д.156 кор.1 (под. 7 _18),ул,Профсоюзная ,д.156 кор.1 (под. 7 _18),7562595,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.156 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.156 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.156 кор.3,7556953,муниципальный округ Теплый Стан,н.д. +2281080,"г Москва ул Профсоюзная д.156 кор.3 (под. 1_4, 9_12)",Москва,"ул Профсоюзная д.156 кор.3 (под. 1_4, 9_12)",ул,Профсоюзная ,"д.156 кор.3 (под. 1_4, 9_12)",7562612,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.156 кор.5,Москва,ул Профсоюзная д.156 кор.5,ул,Профсоюзная ,д.156 кор.5,7556957,муниципальный округ Теплый Стан,н.д. +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.156 кор.5 (под. 5_6),Москва,ул Профсоюзная д.156 кор.5 (под. 5_6),ул,Профсоюзная ,д.156 кор.5 (под. 5_6),7562620,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.1,Москва,ул Теплый Стан д.1,ул,Теплый Стан ,д.1,8141037,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.11 кор.1,Москва,ул Теплый Стан д.11 кор.1,ул,Теплый Стан ,д.11 кор.1,7557157,муниципальный округ Теплый Стан,1974 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.12 кор.2,Москва,ул Теплый Стан д.12 кор.2,ул,Теплый Стан ,д.12 кор.2,7556965,муниципальный округ Теплый Стан,1975 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.12 кор.3,Москва,ул Теплый Стан д.12 кор.3,ул,Теплый Стан ,д.12 кор.3,7556991,муниципальный округ Теплый Стан,1975 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.12 кор.4,Москва,ул Теплый Стан д.12 кор.4,ул,Теплый Стан ,д.12 кор.4,7557163,муниципальный округ Теплый Стан,1975 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.13 кор.1,Москва,ул Теплый Стан д.13 кор.1,ул,Теплый Стан ,д.13 кор.1,7557173,муниципальный округ Теплый Стан,1983 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.14 кор.2,Москва,ул Теплый Стан д.14 кор.2,ул,Теплый Стан ,д.14 кор.2,7557178,муниципальный округ Теплый Стан,1975 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.15 кор.2,Москва,ул Теплый Стан д.15 кор.2,ул,Теплый Стан ,д.15 кор.2,7557183,муниципальный округ Теплый Стан,1974 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.15 кор.3,Москва,ул Теплый Стан д.15 кор.3,ул,Теплый Стан ,д.15 кор.3,7557189,муниципальный округ Теплый Стан,1974 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.15 кор.4,Москва,ул Теплый Стан д.15 кор.4,ул,Теплый Стан ,д.15 кор.4,7557194,муниципальный округ Теплый Стан,1974 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.15 кор.5,Москва,ул Теплый Стан д.15 кор.5,ул,Теплый Стан ,д.15 кор.5,7557197,муниципальный округ Теплый Стан,1973 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.15 кор.6,Москва,ул Теплый Стан д.15 кор.6,ул,Теплый Стан ,д.15 кор.6,7557203,муниципальный округ Теплый Стан,1973 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.15 кор.7,Москва,ул Теплый Стан д.15 кор.7,ул,Теплый Стан ,д.15 кор.7,7557214,муниципальный округ Теплый Стан,1973 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.17,Москва,ул Теплый Стан д.17,ул,Теплый Стан ,д.17,7557225,муниципальный округ Теплый Стан,1981 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.21 кор.1,Москва,ул Теплый Стан д.21 кор.1,ул,Теплый Стан ,д.21 кор.1,7557241,муниципальный округ Теплый Стан,1981 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.21 кор.2,Москва,ул Теплый Стан д.21 кор.2,ул,Теплый Стан ,д.21 кор.2,7557247,муниципальный округ Теплый Стан,1973 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.21 кор.3,Москва,ул Теплый Стан д.21 кор.3,ул,Теплый Стан ,д.21 кор.3,7557255,муниципальный округ Теплый Стан,1973 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.21 кор.4,Москва,ул Теплый Стан д.21 кор.4,ул,Теплый Стан ,д.21 кор.4,7557260,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.21 кор.5,Москва,ул Теплый Стан д.21 кор.5,ул,Теплый Стан ,д.21 кор.5,7557280,муниципальный округ Теплый Стан,1973 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.21 кор.6,Москва,ул Теплый Стан д.21 кор.6,ул,Теплый Стан ,д.21 кор.6,7557286,муниципальный округ Теплый Стан,1973 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.23,Москва,ул Теплый Стан д.23,ул,Теплый Стан ,д.23,7557294,муниципальный округ Теплый Стан,1981 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.25 кор.1,Москва,ул Теплый Стан д.25 кор.1,ул,Теплый Стан ,д.25 кор.1,7717263,муниципальный округ Теплый Стан,1982 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.25 кор.3,Москва,ул Теплый Стан д.25 кор.3,ул,Теплый Стан ,д.25 кор.3,7557299,муниципальный округ Теплый Стан,1973 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.25 кор.4,Москва,ул Теплый Стан д.25 кор.4,ул,Теплый Стан ,д.25 кор.4,7557302,муниципальный округ Теплый Стан,1973 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.25 кор.5,Москва,ул Теплый Стан д.25 кор.5,ул,Теплый Стан ,д.25 кор.5,7557311,муниципальный округ Теплый Стан,1973 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.25 кор.6,Москва,ул Теплый Стан д.25 кор.6,ул,Теплый Стан ,д.25 кор.6,7557325,муниципальный округ Теплый Стан,1981 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.27,Москва,ул Теплый Стан д.27,ул,Теплый Стан ,д.27,7557333,муниципальный округ Теплый Стан,1981 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.3 кор.1,Москва,ул Теплый Стан д.3 кор.1,ул,Теплый Стан ,д.3 кор.1,7557343,муниципальный округ Теплый Стан,1974 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.3 кор.2,Москва,ул Теплый Стан д.3 кор.2,ул,Теплый Стан ,д.3 кор.2,8148209,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.31,Москва,ул Теплый Стан д.31,ул,Теплый Стан ,д.31,7557350,муниципальный округ Теплый Стан,1994 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.4,Москва,ул Теплый Стан д.4,ул,Теплый Стан ,д.4,7557358,муниципальный округ Теплый Стан,1977 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.5 кор.3,Москва,ул Теплый Стан д.5 кор.3,ул,Теплый Стан ,д.5 кор.3,7557361,муниципальный округ Теплый Стан,1975 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.5 кор.4,Москва,ул Теплый Стан д.5 кор.4,ул,Теплый Стан ,д.5 кор.4,8140204,муниципальный округ Теплый Стан,н.д. +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.7,Москва,ул Теплый Стан д.7,ул,Теплый Стан ,д.7,8057246,муниципальный округ Теплый Стан,2006 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.7 кор.1,Москва,ул Теплый Стан д.7 кор.1,ул,Теплый Стан ,д.7 кор.1,7557371,муниципальный округ Теплый Стан,1974 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.7 кор.2,Москва,ул Теплый Стан д.7 кор.2,ул,Теплый Стан ,д.7 кор.2,7631536,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.7 кор.3,Москва,ул Теплый Стан д.7 кор.3,ул,Теплый Стан ,д.7 кор.3,7557377,муниципальный округ Теплый Стан,1973 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.9 кор.1,Москва,ул Теплый Стан д.9 кор.1,ул,Теплый Стан ,д.9 кор.1,7557384,муниципальный округ Теплый Стан,1973 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.9 кор.2,Москва,ул Теплый Стан д.9 кор.2,ул,Теплый Стан ,д.9 кор.2,7557389,муниципальный округ Теплый Стан,1973 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.9 кор.5,Москва,ул Теплый Стан д.9 кор.5,ул,Теплый Стан ,д.9 кор.5,7557394,муниципальный округ Теплый Стан,1973 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.9 кор.6,Москва,ул Теплый Стан д.9 кор.6,ул,Теплый Стан ,д.9 кор.6,7557400,муниципальный округ Теплый Стан,1988 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.9 кор.7,Москва,ул Теплый Стан д.9 кор.7,ул,Теплый Стан ,д.9 кор.7,7557405,муниципальный округ Теплый Стан,1979 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.9 кор.8,Москва,ул Теплый Стан д.9 кор.8,ул,Теплый Стан ,д.9 кор.8,7557411,муниципальный округ Теплый Стан,1973 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.дом 1,Москва,ул Теплый Стан д.дом 1,ул,Теплый Стан ,д.дом 1,8238926,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.33/2,Москва,пр-кт Нахимовский д.33/2,пр-кт,Нахимовский ,д.33/2,7553638,муниципальный округ Черемушки,2000 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.37 кор.1,Москва,пр-кт Нахимовский д.37 кор.1,пр-кт,Нахимовский ,д.37 кор.1,7553650,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.37 кор.2,Москва,пр-кт Нахимовский д.37 кор.2,пр-кт,Нахимовский ,д.37 кор.2,7553658,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.39 кор.1,Москва,пр-кт Нахимовский д.39 кор.1,пр-кт,Нахимовский ,д.39 кор.1,7553662,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.39 кор.2,Москва,пр-кт Нахимовский д.39 кор.2,пр-кт,Нахимовский ,д.39 кор.2,7553664,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.41/45 кор.1,Москва,пр-кт Нахимовский д.41/45 кор.1,пр-кт,Нахимовский ,д.41/45 кор.1,7553667,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.41/45 кор.2,Москва,пр-кт Нахимовский д.41/45 кор.2,пр-кт,Нахимовский ,д.41/45 кор.2,7553671,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.47 кор.1,Москва,пр-кт Нахимовский д.47 кор.1,пр-кт,Нахимовский ,д.47 кор.1,8199229,муниципальный округ Черемушки,н.д. +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.47 кор.2,Москва,пр-кт Нахимовский д.47 кор.2,пр-кт,Нахимовский ,д.47 кор.2,8213983,муниципальный округ Черемушки,2009 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.59,Москва,пр-кт Нахимовский д.59,пр-кт,Нахимовский ,д.59,7553680,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.61 кор.1,Москва,пр-кт Нахимовский д.61 кор.1,пр-кт,Нахимовский ,д.61 кор.1,7553683,муниципальный округ Черемушки,2003 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.61 кор.2,Москва,пр-кт Нахимовский д.61 кор.2,пр-кт,Нахимовский ,д.61 кор.2,7553689,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.61 кор.3,Москва,пр-кт Нахимовский д.61 кор.3,пр-кт,Нахимовский ,д.61 кор.3,7553692,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.61 кор.4,Москва,пр-кт Нахимовский д.61 кор.4,пр-кт,Нахимовский ,д.61 кор.4,7553695,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.61 кор.5,Москва,пр-кт Нахимовский д.61 кор.5,пр-кт,Нахимовский ,д.61 кор.5,7553697,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.61 кор.6,Москва,пр-кт Нахимовский д.61 кор.6,пр-кт,Нахимовский ,д.61 кор.6,7553699,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.63,Москва,пр-кт Нахимовский д.63,пр-кт,Нахимовский ,д.63,7553701,муниципальный округ Черемушки,1991 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.63 кор.1,Москва,пр-кт Нахимовский д.63 кор.1,пр-кт,Нахимовский ,д.63 кор.1,7553703,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.63 кор.2,Москва,пр-кт Нахимовский д.63 кор.2,пр-кт,Нахимовский ,д.63 кор.2,8132487,муниципальный округ Черемушки,2013 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.63 кор.3,Москва,пр-кт Нахимовский д.63 кор.3,пр-кт,Нахимовский ,д.63 кор.3,7553705,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.67 кор.1,Москва,пр-кт Нахимовский д.67 кор.1,пр-кт,Нахимовский ,д.67 кор.1,7553707,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.67 кор.2,Москва,пр-кт Нахимовский д.67 кор.2,пр-кт,Нахимовский ,д.67 кор.2,8132492,муниципальный округ Черемушки,2012 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.67 кор.3,Москва,пр-кт Нахимовский д.67 кор.3,пр-кт,Нахимовский ,д.67 кор.3,7553717,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.67 кор.4,Москва,пр-кт Нахимовский д.67 кор.4,пр-кт,Нахимовский ,д.67 кор.4,7553215,муниципальный округ Черемушки,2010 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.28,Москва,пр-кт Севастопольский д.28,пр-кт,Севастопольский ,д.28,7556107,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.28 кор.3,Москва,пр-кт Севастопольский д.28 кор.3,пр-кт,Севастопольский ,д.28 кор.3,7556109,муниципальный округ Черемушки,2008 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.28 кор.7,Москва,пр-кт Севастопольский д.28 кор.7,пр-кт,Севастопольский ,д.28 кор.7,7556112,муниципальный округ Черемушки,2007 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.28 кор.8,Москва,пр-кт Севастопольский д.28 кор.8,пр-кт,Севастопольский ,д.28 кор.8,7556114,муниципальный округ Черемушки,2007 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.30,Москва,пр-кт Севастопольский д.30,пр-кт,Севастопольский ,д.30,7556119,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.32,Москва,пр-кт Севастопольский д.32,пр-кт,Севастопольский ,д.32,7556120,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.34,Москва,пр-кт Севастопольский д.34,пр-кт,Севастопольский ,д.34,8155060,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.36,Москва,пр-кт Севастопольский д.36,пр-кт,Севастопольский ,д.36,7556122,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.38,Москва,пр-кт Севастопольский д.38,пр-кт,Севастопольский ,д.38,8155061,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.42 кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.42 кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.42 кор.1,7556125,муниципальный округ Черемушки,1970 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.44 кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.44 кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.44 кор.1,7556126,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.44 кор.2,Москва,пр-кт Севастопольский д.44 кор.2,пр-кт,Севастопольский ,д.44 кор.2,7556128,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.44 кор.3,Москва,пр-кт Севастопольский д.44 кор.3,пр-кт,Севастопольский ,д.44 кор.3,7556131,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.44 кор.4,Москва,пр-кт Севастопольский д.44 кор.4,пр-кт,Севастопольский ,д.44 кор.4,7556134,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.44 кор.5,Москва,пр-кт Севастопольский д.44 кор.5,пр-кт,Севастопольский ,д.44 кор.5,7556137,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.46 кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.46 кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.46 кор.1,7556142,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.46 кор.2,Москва,пр-кт Севастопольский д.46 кор.2,пр-кт,Севастопольский ,д.46 кор.2,7556144,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.46 кор.3,Москва,пр-кт Севастопольский д.46 кор.3,пр-кт,Севастопольский ,д.46 кор.3,7556147,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.46 кор.4,Москва,пр-кт Севастопольский д.46 кор.4,пр-кт,Севастопольский ,д.46 кор.4,7556150,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.46 кор.5,Москва,пр-кт Севастопольский д.46 кор.5,пр-кт,Севастопольский ,д.46 кор.5,7556152,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.46 кор.6,Москва,пр-кт Севастопольский д.46 кор.6,пр-кт,Севастопольский ,д.46 кор.6,7556155,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.46 кор.7,Москва,пр-кт Севастопольский д.46 кор.7,пр-кт,Севастопольский ,д.46 кор.7,7556158,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.48 кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.48 кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.48 кор.1,7556162,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.48 кор.2,Москва,пр-кт Севастопольский д.48 кор.2,пр-кт,Севастопольский ,д.48 кор.2,7556165,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.50/11,Москва,пр-кт Севастопольский д.50/11,пр-кт,Севастопольский ,д.50/11,7556169,муниципальный округ Черемушки,1966 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.52,Москва,пр-кт Севастопольский д.52,пр-кт,Севастопольский ,д.52,7556171,муниципальный округ Черемушки,1966 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.11 кор.1,Москва,ул Архитектора Власова д.11 кор.1,ул,Архитектора Власова ,д.11 кор.1,7553747,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.11 кор.2,Москва,ул Архитектора Власова д.11 кор.2,ул,Архитектора Власова ,д.11 кор.2,7553751,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.11 кор.4,Москва,ул Архитектора Власова д.11 кор.4,ул,Архитектора Власова ,д.11 кор.4,7553754,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.13 кор.1,Москва,ул Архитектора Власова д.13 кор.1,ул,Архитектора Власова ,д.13 кор.1,7553758,муниципальный округ Черемушки,1692 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.13 кор.2,Москва,ул Архитектора Власова д.13 кор.2,ул,Архитектора Власова ,д.13 кор.2,7553760,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.13 кор.4,Москва,ул Архитектора Власова д.13 кор.4,ул,Архитектора Власова ,д.13 кор.4,7553767,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.15 кор.1,Москва,ул Архитектора Власова д.15 кор.1,ул,Архитектора Власова ,д.15 кор.1,7553771,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.15 кор.3,Москва,ул Архитектора Власова д.15 кор.3,ул,Архитектора Власова ,д.15 кор.3,7553773,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.17,Москва,ул Архитектора Власова д.17,ул,Архитектора Власова ,д.17,7554647,муниципальный округ Черемушки,1968 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.17 кор.1,Москва,ул Архитектора Власова д.17 кор.1,ул,Архитектора Власова ,д.17 кор.1,7554649,муниципальный округ Черемушки,2001 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.17 кор.2,Москва,ул Архитектора Власова д.17 кор.2,ул,Архитектора Власова ,д.17 кор.2,8146741,муниципальный округ Черемушки,2009 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.19 кор.2,Москва,ул Архитектора Власова д.19 кор.2,ул,Архитектора Власова ,д.19 кор.2,7554652,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.19 кор.3,Москва,ул Архитектора Власова д.19 кор.3,ул,Архитектора Власова ,д.19 кор.3,7554764,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.19 кор.4,Москва,ул Архитектора Власова д.19 кор.4,ул,Архитектора Власова ,д.19 кор.4,7554767,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.19 кор.5,Москва,ул Архитектора Власова д.19 кор.5,ул,Архитектора Власова ,д.19 кор.5,7554768,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.21 кор.1,Москва,ул Архитектора Власова д.21 кор.1,ул,Архитектора Власова ,д.21 кор.1,7554771,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.21 кор.2,Москва,ул Архитектора Власова д.21 кор.2,ул,Архитектора Власова ,д.21 кор.2,7554775,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.23 кор.1,Москва,ул Архитектора Власова д.23 кор.1,ул,Архитектора Власова ,д.23 кор.1,7554778,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.25 кор.1,Москва,ул Архитектора Власова д.25 кор.1,ул,Архитектора Власова ,д.25 кор.1,7554780,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.27,Москва,ул Архитектора Власова д.27,ул,Архитектора Власова ,д.27,7554786,муниципальный округ Черемушки,1973 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.5 кор.1,Москва,ул Архитектора Власова д.5 кор.1,ул,Архитектора Власова ,д.5 кор.1,7554789,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.5 кор.2,Москва,ул Архитектора Власова д.5 кор.2,ул,Архитектора Власова ,д.5 кор.2,7554793,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.7 кор.1,Москва,ул Архитектора Власова д.7 кор.1,ул,Архитектора Власова ,д.7 кор.1,7554795,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.7 кор.2,Москва,ул Архитектора Власова д.7 кор.2,ул,Архитектора Власова ,д.7 кор.2,7554796,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.9 кор.1,Москва,ул Архитектора Власова д.9 кор.1,ул,Архитектора Власова ,д.9 кор.1,7554802,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.9 кор.2,Москва,ул Архитектора Власова д.9 кор.2,ул,Архитектора Власова ,д.9 кор.2,7554807,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.9 кор.3,Москва,ул Архитектора Власова д.9 кор.3,ул,Архитектора Власова ,д.9 кор.3,7554810,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.17 кор.1,Москва,ул Гарибальди д.17 кор.1,ул,Гарибальди ,д.17 кор.1,7554818,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.17 кор.2,Москва,ул Гарибальди д.17 кор.2,ул,Гарибальди ,д.17 кор.2,7554823,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.17 кор.3,Москва,ул Гарибальди д.17 кор.3,ул,Гарибальди ,д.17 кор.3,7554826,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.17 кор.4,Москва,ул Гарибальди д.17 кор.4,ул,Гарибальди ,д.17 кор.4,7554831,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.21 кор.1,Москва,ул Гарибальди д.21 кор.1,ул,Гарибальди ,д.21 кор.1,7554832,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.21 кор.3,Москва,ул Гарибальди д.21 кор.3,ул,Гарибальди ,д.21 кор.3,7554835,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.21 кор.4,Москва,ул Гарибальди д.21 кор.4,ул,Гарибальди ,д.21 кор.4,7554839,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.21 кор.5,Москва,ул Гарибальди д.21 кор.5,ул,Гарибальди ,д.21 кор.5,7554844,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.21 кор.6,Москва,ул Гарибальди д.21 кор.6,ул,Гарибальди ,д.21 кор.6,7554849,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.23 кор.1,Москва,ул Гарибальди д.23 кор.1,ул,Гарибальди ,д.23 кор.1,7554854,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.23 кор.3,Москва,ул Гарибальди д.23 кор.3,ул,Гарибальди ,д.23 кор.3,7554860,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.23 кор.5,Москва,ул Гарибальди д.23 кор.5,ул,Гарибальди ,д.23 кор.5,7554863,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.25 кор.2,Москва,ул Гарибальди д.25 кор.2,ул,Гарибальди ,д.25 кор.2,8162744,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.25 кор.3,Москва,ул Гарибальди д.25 кор.3,ул,Гарибальди ,д.25 кор.3,7554867,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.27 кор.1,Москва,ул Гарибальди д.27 кор.1,ул,Гарибальди ,д.27 кор.1,7554871,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.27 кор.2,Москва,ул Гарибальди д.27 кор.2,ул,Гарибальди ,д.27 кор.2,8156076,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.27 кор.3,Москва,ул Гарибальди д.27 кор.3,ул,Гарибальди ,д.27 кор.3,8156080,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.29 кор.1,Москва,ул Гарибальди д.29 кор.1,ул,Гарибальди ,д.29 кор.1,8156086,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.29 кор.2,Москва,ул Гарибальди д.29 кор.2,ул,Гарибальди ,д.29 кор.2,8156089,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.29 кор.3,Москва,ул Гарибальди д.29 кор.3,ул,Гарибальди ,д.29 кор.3,8163005,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.31 кор.1,Москва,ул Гарибальди д.31 кор.1,ул,Гарибальди ,д.31 кор.1,7554876,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.31 кор.2,Москва,ул Гарибальди д.31 кор.2,ул,Гарибальди ,д.31 кор.2,7554878,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.36,Москва,ул Гарибальди д.36,ул,Гарибальди ,д.36,7716856,муниципальный округ Черемушки,1996 +2281081,г Москва ул Зюзинская д.4 кор.1,Москва,ул Зюзинская д.4 кор.1,ул,Зюзинская ,д.4 кор.1,7555486,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Зюзинская д.4 кор.2,Москва,ул Зюзинская д.4 кор.2,ул,Зюзинская ,д.4 кор.2,7555491,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Зюзинская д.4 кор.3,Москва,ул Зюзинская д.4 кор.3,ул,Зюзинская ,д.4 кор.3,7555497,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Зюзинская д.4 кор.4,Москва,ул Зюзинская д.4 кор.4,ул,Зюзинская ,д.4 кор.4,7555502,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Зюзинская д.4 кор.5,Москва,ул Зюзинская д.4 кор.5,ул,Зюзинская ,д.4 кор.5,7555508,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Зюзинская д.4 кор.6,Москва,ул Зюзинская д.4 кор.6,ул,Зюзинская ,д.4 кор.6,7555512,муниципальный округ Черемушки,н.д. +2281081,г Москва ул Зюзинская д.6,Москва,ул Зюзинская д.6,ул,Зюзинская ,д.6,7555513,муниципальный округ Черемушки,1989 +2281081,г Москва ул Зюзинская д.8,Москва,ул Зюзинская д.8,ул,Зюзинская ,д.8,7555533,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Каховка д.18 кор.1,Москва,ул Каховка д.18 кор.1,ул,Каховка ,д.18 кор.1,8132603,муниципальный округ Черемушки,2003 +2281081,г Москва ул Каховка д.18 кор.3,Москва,ул Каховка д.18 кор.3,ул,Каховка ,д.18 кор.3,7555540,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Каховка д.18 кор.4,Москва,ул Каховка д.18 кор.4,ул,Каховка ,д.18 кор.4,7555542,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Каховка д.18 кор.5,Москва,ул Каховка д.18 кор.5,ул,Каховка ,д.18 кор.5,7555552,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Каховка д.22 кор.1,Москва,ул Каховка д.22 кор.1,ул,Каховка ,д.22 кор.1,7555557,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Каховка д.22 кор.2,Москва,ул Каховка д.22 кор.2,ул,Каховка ,д.22 кор.2,7555560,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Каховка д.22 кор.3,Москва,ул Каховка д.22 кор.3,ул,Каховка ,д.22 кор.3,7555565,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Каховка д.22 кор.4,Москва,ул Каховка д.22 кор.4,ул,Каховка ,д.22 кор.4,7555570,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Каховка д.22 кор.5,Москва,ул Каховка д.22 кор.5,ул,Каховка ,д.22 кор.5,8154508,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Каховка д.24,Москва,ул Каховка д.24,ул,Каховка ,д.24,7555573,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Каховка д.26,Москва,ул Каховка д.26,ул,Каховка ,д.26,7555580,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Каховка д.29 кор.1,Москва,ул Каховка д.29 кор.1,ул,Каховка ,д.29 кор.1,7555584,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Каховка д.29 кор.2,Москва,ул Каховка д.29 кор.2,ул,Каховка ,д.29 кор.2,7555586,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Каховка д.31,Москва,ул Каховка д.31,ул,Каховка ,д.31,7577519,муниципальный округ Черемушки,2009 +2281081,г Москва ул Каховка д.31 кор.1,Москва,ул Каховка д.31 кор.1,ул,Каховка ,д.31 кор.1,7555590,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Каховка д.33 кор.1,Москва,ул Каховка д.33 кор.1,ул,Каховка ,д.33 кор.1,7555598,муниципальный округ Черемушки,1983 +2281081,г Москва ул Каховка д.35 кор.1,Москва,ул Каховка д.35 кор.1,ул,Каховка ,д.35 кор.1,7555604,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Каховка д.35 кор.2,Москва,ул Каховка д.35 кор.2,ул,Каховка ,д.35 кор.2,7555608,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Каховка д.37 кор.1,Москва,ул Каховка д.37 кор.1,ул,Каховка ,д.37 кор.1,8085930,муниципальный округ Черемушки,2003 +2281081,г Москва ул Каховка д.39 кор.1,Москва,ул Каховка д.39 кор.1,ул,Каховка ,д.39 кор.1,7555615,муниципальный округ Черемушки,1964 +2281081,г Москва ул Каховка д.39 кор.2,Москва,ул Каховка д.39 кор.2,ул,Каховка ,д.39 кор.2,7555617,муниципальный округ Черемушки,1964 +2281081,г Москва ул Наметкина д.11,Москва,ул Наметкина д.11,ул,Наметкина ,д.11,7553721,муниципальный округ Черемушки,1996 +2281081,г Москва ул Наметкина д.11 кор.1,Москва,ул Наметкина д.11 кор.1,ул,Наметкина ,д.11 кор.1,7632102,муниципальный округ Черемушки,2004 +2281081,г Москва ул Наметкина д.13 кор.1,Москва,ул Наметкина д.13 кор.1,ул,Наметкина ,д.13 кор.1,7553725,муниципальный округ Черемушки,1995 +2281081,г Москва ул Наметкина д.13 кор.2,Москва,ул Наметкина д.13 кор.2,ул,Наметкина ,д.13 кор.2,7632126,муниципальный округ Черемушки,2007 +2281081,г Москва ул Наметкина д.15,Москва,ул Наметкина д.15,ул,Наметкина ,д.15,7553729,муниципальный округ Черемушки,1996 +2281081,г Москва ул Наметкина д.17/68,Москва,ул Наметкина д.17/68,ул,Наметкина ,д.17/68,7553731,муниципальный округ Черемушки,1992 +2281081,г Москва ул Наметкина д.18,Москва,ул Наметкина д.18,ул,Наметкина ,д.18,8205511,муниципальный округ Черемушки,2011 +2281081,г Москва ул Наметкина д.21 кор.3,Москва,ул Наметкина д.21 кор.3,ул,Наметкина ,д.21 кор.3,7553733,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Наметкина д.9,Москва,ул Наметкина д.9,ул,Наметкина ,д.9,7553736,муниципальный округ Черемушки,1997 +2281081,г Москва ул Наметкина д.9 кор.1,Москва,ул Наметкина д.9 кор.1,ул,Наметкина ,д.9 кор.1,7553737,муниципальный округ Черемушки,1998 +2281081,г Москва ул Наметкина д.9 кор.3,Москва,ул Наметкина д.9 кор.3,ул,Наметкина ,д.9 кор.3,7553740,муниципальный округ Черемушки,1998 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.38 кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.38 кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.38 кор.1,7555628,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.40 кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.40 кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.40 кор.1,7555633,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.42 кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.42 кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.42 кор.1,7555648,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.44 кор.2,Москва,ул Новочеремушкинская д.44 кор.2,ул,Новочеремушкинская ,д.44 кор.2,7616031,муниципальный округ Черемушки,2002 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.44 кор.3,Москва,ул Новочеремушкинская д.44 кор.3,ул,Новочеремушкинская ,д.44 кор.3,7616182,муниципальный округ Черемушки,2005 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.48 кор.2,Москва,ул Новочеремушкинская д.48 кор.2,ул,Новочеремушкинская ,д.48 кор.2,7555661,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.49,Москва,ул Новочеремушкинская д.49,ул,Новочеремушкинская ,д.49,7555668,муниципальный округ Черемушки,2002 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.49 кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.49 кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.49 кор.1,7555674,муниципальный округ Черемушки,2001 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.50,Москва,ул Новочеремушкинская д.50,ул,Новочеремушкинская ,д.50,7555678,муниципальный округ Черемушки,1996 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.50 кор.3,Москва,ул Новочеремушкинская д.50 кор.3,ул,Новочеремушкинская ,д.50 кор.3,7555682,муниципальный округ Черемушки,1995 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.52 кор.2,Москва,ул Новочеремушкинская д.52 кор.2,ул,Новочеремушкинская ,д.52 кор.2,7555687,муниципальный округ Черемушки,1994 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.53 кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.53 кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.53 кор.1,7555696,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.53 кор.2,Москва,ул Новочеремушкинская д.53 кор.2,ул,Новочеремушкинская ,д.53 кор.2,7555704,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.53 кор.3,Москва,ул Новочеремушкинская д.53 кор.3,ул,Новочеремушкинская ,д.53 кор.3,7555714,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.53 кор.4,Москва,ул Новочеремушкинская д.53 кор.4,ул,Новочеремушкинская ,д.53 кор.4,7555764,муниципальный округ Черемушки,1995 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.55 кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.55 кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.55 кор.1,7555769,муниципальный округ Черемушки,1692 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.55 кор.2,Москва,ул Новочеремушкинская д.55 кор.2,ул,Новочеремушкинская ,д.55 кор.2,8260956,муниципальный округ Черемушки,2011 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.57,Москва,ул Новочеремушкинская д.57,ул,Новочеремушкинская ,д.57,7555777,муниципальный округ Черемушки,2002 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.57 кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.57 кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.57 кор.1,7555783,муниципальный округ Черемушки,2002 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.57 кор.2,Москва,ул Новочеремушкинская д.57 кор.2,ул,Новочеремушкинская ,д.57 кор.2,7555784,муниципальный округ Черемушки,1995 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.59,Москва,ул Новочеремушкинская д.59,ул,Новочеремушкинская ,д.59,7555791,муниципальный округ Черемушки,2003 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.59 кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.59 кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.59 кор.1,7555795,муниципальный округ Черемушки,2005 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.60,Москва,ул Новочеремушкинская д.60,ул,Новочеремушкинская ,д.60,8085170,муниципальный округ Черемушки,2006 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.60 кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.60 кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.60 кор.1,7716839,муниципальный округ Черемушки,1987 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.60 кор.2,Москва,ул Новочеремушкинская д.60 кор.2,ул,Новочеремушкинская ,д.60 кор.2,7716842,муниципальный округ Черемушки,1988 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.62 кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.62 кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.62 кор.1,7716854,муниципальный округ Черемушки,1980 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.63 кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.63 кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.63 кор.1,7555801,муниципальный округ Черемушки,2004 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.63 кор.2,Москва,ул Новочеремушкинская д.63 кор.2,ул,Новочеремушкинская ,д.63 кор.2,7555803,муниципальный округ Черемушки,2003 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.64 кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.64 кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.64 кор.1,7555811,муниципальный округ Черемушки,1994 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.66 кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.66 кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.66 кор.1,7555816,муниципальный округ Черемушки,1995 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.71/32,Москва,ул Новочеремушкинская д.71/32,ул,Новочеремушкинская ,д.71/32,7817810,муниципальный округ Черемушки,1997 +2281081,г Москва ул Обручева д.35 кор.1,Москва,ул Обручева д.35 кор.1,ул,Обручева ,д.35 кор.1,7555824,муниципальный округ Черемушки,1964 +2281081,г Москва ул Обручева д.35 кор.2,Москва,ул Обручева д.35 кор.2,ул,Обручева ,д.35 кор.2,7555826,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Обручева д.35 кор.3,Москва,ул Обручева д.35 кор.3,ул,Обручева ,д.35 кор.3,7555828,муниципальный округ Черемушки,1991 +2281081,г Москва ул Обручева д.37,Москва,ул Обручева д.37,ул,Обручева ,д.37,7555832,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Обручева д.39,Москва,ул Обручева д.39,ул,Обручева ,д.39,7555837,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Обручева д.41,Москва,ул Обручева д.41,ул,Обручева ,д.41,7555840,муниципальный округ Черемушки,1964 +2281081,г Москва ул Обручева д.47,Москва,ул Обручева д.47,ул,Обручева ,д.47,7555842,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Обручева д.49,Москва,ул Обручева д.49,ул,Обручева ,д.49,7555846,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Обручева д.51,Москва,ул Обручева д.51,ул,Обручева ,д.51,7555848,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Обручева д.53,Москва,ул Обручева д.53,ул,Обручева ,д.53,7555852,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Обручева д.57,Москва,ул Обручева д.57,ул,Обручева ,д.57,7555858,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Обручева д.59,Москва,ул Обручева д.59,ул,Обручева ,д.59,7555861,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Обручева д.61,Москва,ул Обручева д.61,ул,Обручева ,д.61,7555866,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Обручева д.63,Москва,ул Обручева д.63,ул,Обручева ,д.63,7555870,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Обручева д.65/54,Москва,ул Обручева д.65/54,ул,Обручева ,д.65/54,7555877,муниципальный округ Черемушки,1974 +2281081,г Москва ул Перекопская д.17 кор.1,Москва,ул Перекопская д.17 кор.1,ул,Перекопская ,д.17 кор.1,7555884,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Перекопская д.17 кор.2,Москва,ул Перекопская д.17 кор.2,ул,Перекопская ,д.17 кор.2,7555891,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Перекопская д.17 кор.3,Москва,ул Перекопская д.17 кор.3,ул,Перекопская ,д.17 кор.3,7555892,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Перекопская д.17 кор.4,Москва,ул Перекопская д.17 кор.4,ул,Перекопская ,д.17 кор.4,7555898,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Перекопская д.17 кор.5,Москва,ул Перекопская д.17 кор.5,ул,Перекопская ,д.17 кор.5,8155070,муниципальный округ Черемушки,1967 +2281081,г Москва ул Перекопская д.21 кор.1,Москва,ул Перекопская д.21 кор.1,ул,Перекопская ,д.21 кор.1,7555899,муниципальный округ Черемушки,1977 +2281081,г Москва ул Перекопская д.21 кор.2,Москва,ул Перекопская д.21 кор.2,ул,Перекопская ,д.21 кор.2,7555905,муниципальный округ Черемушки,1977 +2281081,г Москва ул Перекопская д.22,Москва,ул Перекопская д.22,ул,Перекопская ,д.22,7555908,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Перекопская д.22 кор.1,Москва,ул Перекопская д.22 кор.1,ул,Перекопская ,д.22 кор.1,7555910,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Перекопская д.24,Москва,ул Перекопская д.24,ул,Перекопская ,д.24,7555914,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Перекопская д.25 кор.1,Москва,ул Перекопская д.25 кор.1,ул,Перекопская ,д.25 кор.1,7555919,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Перекопская д.25 кор.2,Москва,ул Перекопская д.25 кор.2,ул,Перекопская ,д.25 кор.2,7555924,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Перекопская д.26,Москва,ул Перекопская д.26,ул,Перекопская ,д.26,7555928,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Перекопская д.26 кор.1,Москва,ул Перекопская д.26 кор.1,ул,Перекопская ,д.26 кор.1,8155053,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Перекопская д.27 кор.1,Москва,ул Перекопская д.27 кор.1,ул,Перекопская ,д.27 кор.1,7555930,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Перекопская д.27 кор.2,Москва,ул Перекопская д.27 кор.2,ул,Перекопская ,д.27 кор.2,7555934,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Перекопская д.29,Москва,ул Перекопская д.29,ул,Перекопская ,д.29,7555937,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Перекопская д.30,Москва,ул Перекопская д.30,ул,Перекопская ,д.30,7555948,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Перекопская д.30 кор.1,Москва,ул Перекопская д.30 кор.1,ул,Перекопская ,д.30 кор.1,8158214,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Перекопская д.30 кор.2,Москва,ул Перекопская д.30 кор.2,ул,Перекопская ,д.30 кор.2,8155075,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Перекопская д.34,Москва,ул Перекопская д.34,ул,Перекопская ,д.34,7555949,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Перекопская д.34 кор.1,Москва,ул Перекопская д.34 кор.1,ул,Перекопская ,д.34 кор.1,7555951,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Перекопская д.34 кор.2,Москва,ул Перекопская д.34 кор.2,ул,Перекопская ,д.34 кор.2,8132499,муниципальный округ Черемушки,2013 +2281081,г Москва ул Перекопская д.34 кор.3,Москва,ул Перекопская д.34 кор.3,ул,Перекопская ,д.34 кор.3,8132506,муниципальный округ Черемушки,2013 +2281081,г Москва ул Перекопская д.34 кор.4,Москва,ул Перекопская д.34 кор.4,ул,Перекопская ,д.34 кор.4,8132515,муниципальный округ Черемушки,2013 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.25,Москва,ул Профсоюзная д.25,ул,Профсоюзная ,д.25,7555959,муниципальный округ Черемушки,2009 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.25 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.25 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.25 кор.1,7608956,муниципальный округ Черемушки,2009 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.27 кор.5,Москва,ул Профсоюзная д.27 кор.5,ул,Профсоюзная ,д.27 кор.5,7555962,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.27 кор.6,Москва,ул Профсоюзная д.27 кор.6,ул,Профсоюзная ,д.27 кор.6,7555967,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.27 кор.7,Москва,ул Профсоюзная д.27 кор.7,ул,Профсоюзная ,д.27 кор.7,7555969,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.28/53,Москва,ул Профсоюзная д.28/53,ул,Профсоюзная ,д.28/53,7555978,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.29 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.29 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.29 кор.1,7555984,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.29 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.29 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.29 кор.2,7555988,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.29 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.29 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.29 кор.3,7555995,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.30 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.30 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.30 кор.1,7555997,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.30 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.30 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.30 кор.2,7555999,муниципальный округ Черемушки,2004 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.30 кор.4,Москва,ул Профсоюзная д.30 кор.4,ул,Профсоюзная ,д.30 кор.4,7556005,муниципальный округ Черемушки,2003 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.31 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.31 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.31 кор.3,7556006,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.31 кор.4,Москва,ул Профсоюзная д.31 кор.4,ул,Профсоюзная ,д.31 кор.4,7556008,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.32 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.32 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.32 кор.2,8163243,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.33 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.33 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.33 кор.1,7556013,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.33 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.33 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.33 кор.2,7556017,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.33 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.33 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.33 кор.3,7556023,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.34 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.34 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.34 кор.1,7556027,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.36 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.36 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.36 кор.1,7556032,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.37,Москва,ул Профсоюзная д.37,ул,Профсоюзная ,д.37,7556036,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.38 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.38 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.38 кор.1,7556039,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.40 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.40 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.40 кор.1,7556043,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.41,Москва,ул Профсоюзная д.41,ул,Профсоюзная ,д.41,7656595,муниципальный округ Черемушки,2005 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.42 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.42 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.42 кор.1,7556046,муниципальный округ Черемушки,1968 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.42 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.42 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.42 кор.3,7556050,муниципальный округ Черемушки,1975 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.42 кор.4,Москва,ул Профсоюзная д.42 кор.4,ул,Профсоюзная ,д.42 кор.4,7629222,муниципальный округ Черемушки,2003 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.43 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.43 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.43 кор.1,7716817,муниципальный округ Черемушки,1983 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.43 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.43 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.43 кор.2,7716831,муниципальный округ Черемушки,1987 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.44 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.44 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.44 кор.1,7556055,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.44 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.44 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.44 кор.2,7556056,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.44 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.44 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.44 кор.3,7556058,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.44 кор.4,Москва,ул Профсоюзная д.44 кор.4,ул,Профсоюзная ,д.44 кор.4,7556072,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.44 кор.5,Москва,ул Профсоюзная д.44 кор.5,ул,Профсоюзная ,д.44 кор.5,7556074,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.44 кор.6,Москва,ул Профсоюзная д.44 кор.6,ул,Профсоюзная ,д.44 кор.6,7556076,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.44 кор.7,Москва,ул Профсоюзная д.44 кор.7,ул,Профсоюзная ,д.44 кор.7,7556079,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.45 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.45 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.45 кор.1,7716835,муниципальный округ Черемушки,1988 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.46 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.46 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.46 кор.1,7556082,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.46 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.46 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.46 кор.2,7556084,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.46 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.46 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.46 кор.3,7556085,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.47,Москва,ул Профсоюзная д.47,ул,Профсоюзная ,д.47,7556087,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.48 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.48 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.48 кор.1,7556090,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.48 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.48 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.48 кор.2,7556091,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.48 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.48 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.48 кор.3,7556093,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.48 кор.4,Москва,ул Профсоюзная д.48 кор.4,ул,Профсоюзная ,д.48 кор.4,7556096,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.49,Москва,ул Профсоюзная д.49,ул,Профсоюзная ,д.49,7556098,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.51,Москва,ул Профсоюзная д.51,ул,Профсоюзная ,д.51,7556100,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.53,Москва,ул Профсоюзная д.53,ул,Профсоюзная ,д.53,7556102,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.54,Москва,ул Профсоюзная д.54,ул,Профсоюзная ,д.54,7556104,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.55,Москва,ул Профсоюзная д.55,ул,Профсоюзная ,д.55,8144779,муниципальный округ Черемушки,1974 +2281081,г Москва ул Херсонская д.13,Москва,ул Херсонская д.13,ул,Херсонская ,д.13,7556182,муниципальный округ Черемушки,1966 +2281081,г Москва ул Херсонская д.15,Москва,ул Херсонская д.15,ул,Херсонская ,д.15,7556185,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Херсонская д.17,Москва,ул Херсонская д.17,ул,Херсонская ,д.17,7613836,муниципальный округ Черемушки,2009 +2281081,г Москва ул Херсонская д.19,Москва,ул Херсонская д.19,ул,Херсонская ,д.19,7556191,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Херсонская д.21,Москва,ул Херсонская д.21,ул,Херсонская ,д.21,7556194,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Херсонская д.22 кор.1,Москва,ул Херсонская д.22 кор.1,ул,Херсонская ,д.22 кор.1,7556196,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Херсонская д.22 кор.2,Москва,ул Херсонская д.22 кор.2,ул,Херсонская ,д.22 кор.2,7556199,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Херсонская д.23,Москва,ул Херсонская д.23,ул,Херсонская ,д.23,7556202,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Херсонская д.24,Москва,ул Херсонская д.24,ул,Херсонская ,д.24,7556203,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Херсонская д.25,Москва,ул Херсонская д.25,ул,Херсонская ,д.25,7556210,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Херсонская д.26 кор.1,Москва,ул Херсонская д.26 кор.1,ул,Херсонская ,д.26 кор.1,7556212,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Херсонская д.26 кор.2,Москва,ул Херсонская д.26 кор.2,ул,Херсонская ,д.26 кор.2,7556215,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Херсонская д.28,Москва,ул Херсонская д.28,ул,Херсонская ,д.28,7556219,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Херсонская д.29,Москва,ул Херсонская д.29,ул,Херсонская ,д.29,7556224,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Херсонская д.30 кор.1,Москва,ул Херсонская д.30 кор.1,ул,Херсонская ,д.30 кор.1,7556228,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Херсонская д.31,Москва,ул Херсонская д.31,ул,Херсонская ,д.31,7556229,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Херсонская д.32 кор.1,Москва,ул Херсонская д.32 кор.1,ул,Херсонская ,д.32 кор.1,7556231,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Херсонская д.32 кор.2,Москва,ул Херсонская д.32 кор.2,ул,Херсонская ,д.32 кор.2,7556233,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Херсонская д.33,Москва,ул Херсонская д.33,ул,Херсонская ,д.33,7556235,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Херсонская д.34 кор.1,Москва,ул Херсонская д.34 кор.1,ул,Херсонская ,д.34 кор.1,7556236,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Херсонская д.35,Москва,ул Херсонская д.35,ул,Херсонская ,д.35,7556240,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Херсонская д.36,Москва,ул Херсонская д.36,ул,Херсонская ,д.36,7556246,муниципальный округ Черемушки,н.д. +2281081,г Москва ул Херсонская д.36 кор.1,Москва,ул Херсонская д.36 кор.1,ул,Херсонская ,д.36 кор.1,7556249,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Херсонская д.36 кор.2,Москва,ул Херсонская д.36 кор.2,ул,Херсонская ,д.36 кор.2,7556251,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Херсонская д.36 кор.3,Москва,ул Херсонская д.36 кор.3,ул,Херсонская ,д.36 кор.3,7556253,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Херсонская д.36 кор.4,Москва,ул Херсонская д.36 кор.4,ул,Херсонская ,д.36 кор.4,7556255,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Херсонская д.36 кор.5,Москва,ул Херсонская д.36 кор.5,ул,Херсонская ,д.36 кор.5,7556257,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Херсонская д.37,Москва,ул Херсонская д.37,ул,Херсонская ,д.37,7556259,муниципальный округ Черемушки,1970 +2281081,г Москва ул Херсонская д.38,Москва,ул Херсонская д.38,ул,Херсонская ,д.38,7556263,муниципальный округ Черемушки,1964 +2281081,г Москва ул Херсонская д.39,Москва,ул Херсонская д.39,ул,Херсонская ,д.39,7556266,муниципальный округ Черемушки,1969 +2281081,г Москва ул Херсонская д.41,Москва,ул Херсонская д.41,ул,Херсонская ,д.41,7707171,муниципальный округ Черемушки,2005 +2281081,г Москва ул Херсонская д.43,Москва,ул Херсонская д.43,ул,Херсонская ,д.43,8193812,муниципальный округ Черемушки,2012 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.11 кор.1,Москва,ул Цюрупы д.11 кор.1,ул,Цюрупы ,д.11 кор.1,7556283,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.11 кор.3,Москва,ул Цюрупы д.11 кор.3,ул,Цюрупы ,д.11 кор.3,8159390,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.12 кор.1,Москва,ул Цюрупы д.12 кор.1,ул,Цюрупы ,д.12 кор.1,7556286,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.12 кор.2,Москва,ул Цюрупы д.12 кор.2,ул,Цюрупы ,д.12 кор.2,7556288,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.12 кор.3,Москва,ул Цюрупы д.12 кор.3,ул,Цюрупы ,д.12 кор.3,7556289,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.12 кор.4,Москва,ул Цюрупы д.12 кор.4,ул,Цюрупы ,д.12 кор.4,7556291,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.12 кор.5,Москва,ул Цюрупы д.12 кор.5,ул,Цюрупы ,д.12 кор.5,7556292,муниципальный округ Черемушки,1984 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.12 кор.6,Москва,ул Цюрупы д.12 кор.6,ул,Цюрупы ,д.12 кор.6,7556293,муниципальный округ Черемушки,1996 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.13,Москва,ул Цюрупы д.13,ул,Цюрупы ,д.13,8155080,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.14,Москва,ул Цюрупы д.14,ул,Цюрупы ,д.14,7556296,муниципальный округ Черемушки,1994 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.15 кор.2,Москва,ул Цюрупы д.15 кор.2,ул,Цюрупы ,д.15 кор.2,7556297,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.15 кор.3,Москва,ул Цюрупы д.15 кор.3,ул,Цюрупы ,д.15 кор.3,7556299,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.16 кор.1,Москва,ул Цюрупы д.16 кор.1,ул,Цюрупы ,д.16 кор.1,7556303,муниципальный округ Черемушки,1998 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.16 кор.2,Москва,ул Цюрупы д.16 кор.2,ул,Цюрупы ,д.16 кор.2,7556306,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.17,Москва,ул Цюрупы д.17,ул,Цюрупы ,д.17,8159399,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.18 кор.1,Москва,ул Цюрупы д.18 кор.1,ул,Цюрупы ,д.18 кор.1,7556307,муниципальный округ Черемушки,1998 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.18 кор.2,Москва,ул Цюрупы д.18 кор.2,ул,Цюрупы ,д.18 кор.2,7556309,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.20 кор.1,Москва,ул Цюрупы д.20 кор.1,ул,Цюрупы ,д.20 кор.1,7556310,муниципальный округ Черемушки,1999 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.20 кор.2,Москва,ул Цюрупы д.20 кор.2,ул,Цюрупы ,д.20 кор.2,7556312,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.22 кор.1,Москва,ул Цюрупы д.22 кор.1,ул,Цюрупы ,д.22 кор.1,7556314,муниципальный округ Черемушки,1999 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.22 кор.2,Москва,ул Цюрупы д.22 кор.2,ул,Цюрупы ,д.22 кор.2,7556317,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.24 кор.2,Москва,ул Цюрупы д.24 кор.2,ул,Цюрупы ,д.24 кор.2,7556318,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.26 кор.2,Москва,ул Цюрупы д.26 кор.2,ул,Цюрупы ,д.26 кор.2,7556320,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.4,Москва,ул Цюрупы д.4,ул,Цюрупы ,д.4,7556325,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.6,Москва,ул Цюрупы д.6,ул,Цюрупы ,д.6,7556326,муниципальный округ Черемушки,2000 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.7 кор.1,Москва,ул Цюрупы д.7 кор.1,ул,Цюрупы ,д.7 кор.1,7556328,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.7 кор.2,Москва,ул Цюрупы д.7 кор.2,ул,Цюрупы ,д.7 кор.2,7556330,муниципальный округ Черемушки,1978 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.8,Москва,ул Цюрупы д.8,ул,Цюрупы ,д.8,8156116,муниципальный округ Черемушки,1988 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.8 кор.1,Москва,ул Цюрупы д.8 кор.1,ул,Цюрупы ,д.8 кор.1,7556331,муниципальный округ Черемушки,2000 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.9,Москва,ул Цюрупы д.9,ул,Цюрупы ,д.9,7556334,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281082,г Москва аллея Витте д.2,Москва,аллея Витте д.2,аллея,Витте ,д.2,7553292,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва аллея Витте д.4 кор.1,Москва,аллея Витте д.4 кор.1,аллея,Витте ,д.4 кор.1,7553369,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва аллея Витте д.6 кор.1,Москва,аллея Витте д.6 кор.1,аллея,Витте ,д.6 кор.1,7553385,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва аллея Витте д.8,Москва,аллея Витте д.8,аллея,Витте ,д.8,7553392,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва аллея Витте д.8 кор.1,Москва,аллея Витте д.8 кор.1,аллея,Витте ,д.8 кор.1,7553393,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва б-р Адмирала Ушакова д.11,Москва,б-р Адмирала Ушакова д.11,б-р,Адмирала Ушакова ,д.11,7553597,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва б-р Адмирала Ушакова д.14,Москва,б-р Адмирала Ушакова д.14,б-р,Адмирала Ушакова ,д.14,8059454,муниципальный округ Южное Бутово,1994 +2281082,г Москва б-р Адмирала Ушакова д.18,Москва,б-р Адмирала Ушакова д.18,б-р,Адмирала Ушакова ,д.18,7553599,муниципальный округ Южное Бутово,1994 +2281082,г Москва б-р Адмирала Ушакова д.2,Москва,б-р Адмирала Ушакова д.2,б-р,Адмирала Ушакова ,д.2,7770141,муниципальный округ Южное Бутово,1994 +2281082,г Москва б-р Адмирала Ушакова д.3,Москва,б-р Адмирала Ушакова д.3,б-р,Адмирала Ушакова ,д.3,7553892,муниципальный округ Южное Бутово,1995 +2281082,г Москва б-р Адмирала Ушакова д.5,Москва,б-р Адмирала Ушакова д.5,б-р,Адмирала Ушакова ,д.5,7770136,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва б-р Адмирала Ушакова д.8,Москва,б-р Адмирала Ушакова д.8,б-р,Адмирала Ушакова ,д.8,7770138,муниципальный округ Южное Бутово,1994 +2281082,г Москва б-р Адмирала Ушакова д.9,Москва,б-р Адмирала Ушакова д.9,б-р,Адмирала Ушакова ,д.9,7553894,муниципальный округ Южное Бутово,1995 +2281082,г Москва проезд Джанкойский д.3,Москва,проезд Джанкойский д.3,проезд,Джанкойский ,д.3,7553905,муниципальный округ Южное Бутово,1953 +2281082,г Москва проезд Джанкойский д.5,Москва,проезд Джанкойский д.5,проезд,Джанкойский ,д.5,7553907,муниципальный округ Южное Бутово,1967 +2281082,г Москва проезд Миргородский д.4,Москва,проезд Миргородский д.4,проезд,Миргородский ,д.4,7553911,муниципальный округ Южное Бутово,1939 +2281082,г Москва проезд Миргородский д.4А,Москва,проезд Миргородский д.4А,проезд,Миргородский ,д.4А,7553914,муниципальный округ Южное Бутово,1939 +2281082,г Москва проезд Миргородский д.6,Москва,проезд Миргородский д.6,проезд,Миргородский ,д.6,7553915,муниципальный округ Южное Бутово,1941 +2281082,г Москва проезд Миргородский д.6А,Москва,проезд Миргородский д.6А,проезд,Миргородский ,д.6А,7553917,муниципальный округ Южное Бутово,1941 +2281082,г Москва проезд Плавский д.1,Москва,проезд Плавский д.1,проезд,Плавский ,д.1,7553923,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва проезд Плавский д.2,Москва,проезд Плавский д.2,проезд,Плавский ,д.2,7553925,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва проезд Плавский д.2 кор.1,Москва,проезд Плавский д.2 кор.1,проезд,Плавский ,д.2 кор.1,7553927,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва проезд Плавский д.4,Москва,проезд Плавский д.4,проезд,Плавский ,д.4,7553929,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва проезд Плавский д.5,Москва,проезд Плавский д.5,проезд,Плавский ,д.5,7553931,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва проезд Плавский д.6,Москва,проезд Плавский д.6,проезд,Плавский ,д.6,7553934,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва проезд Плавский д.6 кор.1,Москва,проезд Плавский д.6 кор.1,проезд,Плавский ,д.6 кор.1,7553938,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва проезд Плавский д.7,Москва,проезд Плавский д.7,проезд,Плавский ,д.7,7553940,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва проезд Плавский д.8,Москва,проезд Плавский д.8,проезд,Плавский ,д.8,7553942,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва проезд Плавский д.8 кор.1,Москва,проезд Плавский д.8 кор.1,проезд,Плавский ,д.8 кор.1,7553944,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.10,Москва,проезд Чечерский д.10,проезд,Чечерский ,д.10,7557688,муниципальный округ Южное Бутово,1995 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.100,Москва,проезд Чечерский д.100,проезд,Чечерский ,д.100,7557695,муниципальный округ Южное Бутово,1998 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.102,Москва,проезд Чечерский д.102,проезд,Чечерский ,д.102,7557699,муниципальный округ Южное Бутово,1998 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.104,Москва,проезд Чечерский д.104,проезд,Чечерский ,д.104,7557703,муниципальный округ Южное Бутово,1998 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.110,Москва,проезд Чечерский д.110,проезд,Чечерский ,д.110,7557769,муниципальный округ Южное Бутово,1998 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.112,Москва,проезд Чечерский д.112,проезд,Чечерский ,д.112,7557775,муниципальный округ Южное Бутово,1998 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.116,Москва,проезд Чечерский д.116,проезд,Чечерский ,д.116,7557780,муниципальный округ Южное Бутово,1998 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.118,Москва,проезд Чечерский д.118,проезд,Чечерский ,д.118,7557787,муниципальный округ Южное Бутово,1998 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.12,Москва,проезд Чечерский д.12,проезд,Чечерский ,д.12,7770200,муниципальный округ Южное Бутово,1995 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.120,Москва,проезд Чечерский д.120,проезд,Чечерский ,д.120,7557794,муниципальный округ Южное Бутово,1998 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.2,Москва,проезд Чечерский д.2,проезд,Чечерский ,д.2,7770192,муниципальный округ Южное Бутово,1995 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.22,Москва,проезд Чечерский д.22,проезд,Чечерский ,д.22,7557801,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.24,Москва,проезд Чечерский д.24,проезд,Чечерский ,д.24,7558191,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.24 кор.1,Москва,проезд Чечерский д.24 кор.1,проезд,Чечерский ,д.24 кор.1,7558194,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.24 кор.2,Москва,проезд Чечерский д.24 кор.2,проезд,Чечерский ,д.24 кор.2,7558199,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.26,Москва,проезд Чечерский д.26,проезд,Чечерский ,д.26,7558221,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.30,Москва,проезд Чечерский д.30,проезд,Чечерский ,д.30,7558224,муниципальный округ Южное Бутово,1997 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.34,Москва,проезд Чечерский д.34,проезд,Чечерский ,д.34,7558229,муниципальный округ Южное Бутово,1997 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.36,Москва,проезд Чечерский д.36,проезд,Чечерский ,д.36,7558237,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.38,Москва,проезд Чечерский д.38,проезд,Чечерский ,д.38,7558242,муниципальный округ Южное Бутово,1997 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.4,Москва,проезд Чечерский д.4,проезд,Чечерский ,д.4,7770196,муниципальный округ Южное Бутово,1995 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.44,Москва,проезд Чечерский д.44,проезд,Чечерский ,д.44,7558292,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.46,Москва,проезд Чечерский д.46,проезд,Чечерский ,д.46,7558295,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.48,Москва,проезд Чечерский д.48,проезд,Чечерский ,д.48,8055553,муниципальный округ Южное Бутово,1997 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.52,Москва,проезд Чечерский д.52,проезд,Чечерский ,д.52,7558304,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.54,Москва,проезд Чечерский д.54,проезд,Чечерский ,д.54,7558308,муниципальный округ Южное Бутово,1997 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.56 кор.1,Москва,проезд Чечерский д.56 кор.1,проезд,Чечерский ,д.56 кор.1,7558314,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.56 кор.2,Москва,проезд Чечерский д.56 кор.2,проезд,Чечерский ,д.56 кор.2,7558322,муниципальный округ Южное Бутово,2004 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.62,Москва,проезд Чечерский д.62,проезд,Чечерский ,д.62,7558326,муниципальный округ Южное Бутово,1997 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.64,Москва,проезд Чечерский д.64,проезд,Чечерский ,д.64,7558329,муниципальный округ Южное Бутово,1997 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.66,Москва,проезд Чечерский д.66,проезд,Чечерский ,д.66,7558336,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.68,Москва,проезд Чечерский д.68,проезд,Чечерский ,д.68,7558341,муниципальный округ Южное Бутово,1997 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.70,Москва,проезд Чечерский д.70,проезд,Чечерский ,д.70,7558349,муниципальный округ Южное Бутово,1997 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.72,Москва,проезд Чечерский д.72,проезд,Чечерский ,д.72,7558356,муниципальный округ Южное Бутово,1997 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.82,Москва,проезд Чечерский д.82,проезд,Чечерский ,д.82,7558360,муниципальный округ Южное Бутово,1997 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.84,Москва,проезд Чечерский д.84,проезд,Чечерский ,д.84,7558369,муниципальный округ Южное Бутово,1997 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.88,Москва,проезд Чечерский д.88,проезд,Чечерский ,д.88,7558375,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.90,Москва,проезд Чечерский д.90,проезд,Чечерский ,д.90,7558378,муниципальный округ Южное Бутово,1997 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.92,Москва,проезд Чечерский д.92,проезд,Чечерский ,д.92,7558382,муниципальный округ Южное Бутово,1997 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.94,Москва,проезд Чечерский д.94,проезд,Чечерский ,д.94,7558387,муниципальный округ Южное Бутово,1997 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.11,Москва,ул Адмирала Лазарева д.11,ул,Адмирала Лазарева ,д.11,7555956,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.16,Москва,ул Адмирала Лазарева д.16,ул,Адмирала Лазарева ,д.16,7554048,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.19,Москва,ул Адмирала Лазарева д.19,ул,Адмирала Лазарева ,д.19,7554049,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.19 кор.1,Москва,ул Адмирала Лазарева д.19 кор.1,ул,Адмирала Лазарева ,д.19 кор.1,7554051,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.22,Москва,ул Адмирала Лазарева д.22,ул,Адмирала Лазарева ,д.22,7554053,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.26,Москва,ул Адмирала Лазарева д.26,ул,Адмирала Лазарева ,д.26,7554059,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.28,Москва,ул Адмирала Лазарева д.28,ул,Адмирала Лазарева ,д.28,7554063,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.28 кор.1,Москва,ул Адмирала Лазарева д.28 кор.1,ул,Адмирала Лазарева ,д.28 кор.1,7554066,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.29,Москва,ул Адмирала Лазарева д.29,ул,Адмирала Лазарева ,д.29,7554070,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.30,Москва,ул Адмирала Лазарева д.30,ул,Адмирала Лазарева ,д.30,7554073,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.30 кор.1,Москва,ул Адмирала Лазарева д.30 кор.1,ул,Адмирала Лазарева ,д.30 кор.1,7554075,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.34,Москва,ул Адмирала Лазарева д.34,ул,Адмирала Лазарева ,д.34,7554077,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.35,Москва,ул Адмирала Лазарева д.35,ул,Адмирала Лазарева ,д.35,7555963,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.35 кор.1,Москва,ул Адмирала Лазарева д.35 кор.1,ул,Адмирала Лазарева ,д.35 кор.1,7554084,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.36,Москва,ул Адмирала Лазарева д.36,ул,Адмирала Лазарева ,д.36,7554090,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.38,Москва,ул Адмирала Лазарева д.38,ул,Адмирала Лазарева ,д.38,7554094,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.38 кор.1,Москва,ул Адмирала Лазарева д.38 кор.1,ул,Адмирала Лазарева ,д.38 кор.1,7554098,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.39,Москва,ул Адмирала Лазарева д.39,ул,Адмирала Лазарева ,д.39,7554102,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.39 кор.1,Москва,ул Адмирала Лазарева д.39 кор.1,ул,Адмирала Лазарева ,д.39 кор.1,7554104,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.40,Москва,ул Адмирала Лазарева д.40,ул,Адмирала Лазарева ,д.40,7554106,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.41,Москва,ул Адмирала Лазарева д.41,ул,Адмирала Лазарева ,д.41,7555971,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.42,Москва,ул Адмирала Лазарева д.42,ул,Адмирала Лазарева ,д.42,7554109,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.42 кор.1,Москва,ул Адмирала Лазарева д.42 кор.1,ул,Адмирала Лазарева ,д.42 кор.1,7554115,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.42 кор.2,Москва,ул Адмирала Лазарева д.42 кор.2,ул,Адмирала Лазарева ,д.42 кор.2,7554120,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.43,Москва,ул Адмирала Лазарева д.43,ул,Адмирала Лазарева ,д.43,7555980,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.45,Москва,ул Адмирала Лазарева д.45,ул,Адмирала Лазарева ,д.45,7555990,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.47,Москва,ул Адмирала Лазарева д.47,ул,Адмирала Лазарева ,д.47,7554125,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.47 кор.1,Москва,ул Адмирала Лазарева д.47 кор.1,ул,Адмирала Лазарева ,д.47 кор.1,7554130,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.50,Москва,ул Адмирала Лазарева д.50,ул,Адмирала Лазарева ,д.50,7554165,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.50 кор.1,Москва,ул Адмирала Лазарева д.50 кор.1,ул,Адмирала Лазарева ,д.50 кор.1,7554170,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.50 кор.2,Москва,ул Адмирала Лазарева д.50 кор.2,ул,Адмирала Лазарева ,д.50 кор.2,7554202,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.52,Москва,ул Адмирала Лазарева д.52,ул,Адмирала Лазарева ,д.52,7554206,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.52 кор.1,Москва,ул Адмирала Лазарева д.52 кор.1,ул,Адмирала Лазарева ,д.52 кор.1,7554214,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.52 кор.2,Москва,ул Адмирала Лазарева д.52 кор.2,ул,Адмирала Лазарева ,д.52 кор.2,7554217,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.52 кор.3,Москва,ул Адмирала Лазарева д.52 кор.3,ул,Адмирала Лазарева ,д.52 кор.3,7554220,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.54 кор.1,Москва,ул Адмирала Лазарева д.54 кор.1,ул,Адмирала Лазарева ,д.54 кор.1,7554225,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.55,Москва,ул Адмирала Лазарева д.55,ул,Адмирала Лазарева ,д.55,7554229,муниципальный округ Южное Бутово,2004 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.57,Москва,ул Адмирала Лазарева д.57,ул,Адмирала Лазарева ,д.57,7554237,муниципальный округ Южное Бутово,2004 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.58,Москва,ул Адмирала Лазарева д.58,ул,Адмирала Лазарева ,д.58,7554239,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.6,Москва,ул Адмирала Лазарева д.6,ул,Адмирала Лазарева ,д.6,7554242,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.61,Москва,ул Адмирала Лазарева д.61,ул,Адмирала Лазарева ,д.61,7555998,муниципальный округ Южное Бутово,2004 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.62,Москва,ул Адмирала Лазарева д.62,ул,Адмирала Лазарева ,д.62,7554246,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.62 кор.1,Москва,ул Адмирала Лазарева д.62 кор.1,ул,Адмирала Лазарева ,д.62 кор.1,7554251,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.63,Москва,ул Адмирала Лазарева д.63,ул,Адмирала Лазарева ,д.63,8110897,муниципальный округ Южное Бутово,2012 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.63 кор.1,Москва,ул Адмирала Лазарева д.63 кор.1,ул,Адмирала Лазарева ,д.63 кор.1,7686236,муниципальный округ Южное Бутово,2011 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.63 кор.2,Москва,ул Адмирала Лазарева д.63 кор.2,ул,Адмирала Лазарева ,д.63 кор.2,7706400,муниципальный округ Южное Бутово,2011 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.63 кор.3,Москва,ул Адмирала Лазарева д.63 кор.3,ул,Адмирала Лазарева ,д.63 кор.3,7706527,муниципальный округ Южное Бутово,2011 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.64,Москва,ул Адмирала Лазарева д.64,ул,Адмирала Лазарева ,д.64,7554264,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.68,Москва,ул Адмирала Лазарева д.68,ул,Адмирала Лазарева ,д.68,7554269,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.68 кор.1,Москва,ул Адмирала Лазарева д.68 кор.1,ул,Адмирала Лазарева ,д.68 кор.1,7554309,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.68 кор.2,Москва,ул Адмирала Лазарева д.68 кор.2,ул,Адмирала Лазарева ,д.68 кор.2,7554313,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.72,Москва,ул Адмирала Лазарева д.72,ул,Адмирала Лазарева ,д.72,7554320,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.72 кор.1,Москва,ул Адмирала Лазарева д.72 кор.1,ул,Адмирала Лазарева ,д.72 кор.1,7554326,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.74,Москва,ул Адмирала Лазарева д.74,ул,Адмирала Лазарева ,д.74,7554334,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.8,Москва,ул Адмирала Лазарева д.8,ул,Адмирала Лазарева ,д.8,7554341,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва ул Адмирала Руднева д.10,Москва,ул Адмирала Руднева д.10,ул,Адмирала Руднева ,д.10,7554374,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Адмирала Руднева д.12,Москва,ул Адмирала Руднева д.12,ул,Адмирала Руднева ,д.12,7554380,муниципальный округ Южное Бутово,2004 +2281082,г Москва ул Адмирала Руднева д.14,Москва,ул Адмирала Руднева д.14,ул,Адмирала Руднева ,д.14,7554385,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Адмирала Руднева д.16,Москва,ул Адмирала Руднева д.16,ул,Адмирала Руднева ,д.16,7554410,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Адмирала Руднева д.18,Москва,ул Адмирала Руднева д.18,ул,Адмирала Руднева ,д.18,7554413,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Адмирала Руднева д.8,Москва,ул Адмирала Руднева д.8,ул,Адмирала Руднева ,д.8,7554420,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Академика Понтрягина д.11,Москва,ул Академика Понтрягина д.11,ул,Академика Понтрягина ,д.11,7554432,муниципальный округ Южное Бутово,2006 +2281082,г Москва ул Академика Понтрягина д.11 кор.1,Москва,ул Академика Понтрягина д.11 кор.1,ул,Академика Понтрягина ,д.11 кор.1,7554445,муниципальный округ Южное Бутово,2007 +2281082,г Москва ул Академика Понтрягина д.11 кор.3,Москва,ул Академика Понтрягина д.11 кор.3,ул,Академика Понтрягина ,д.11 кор.3,7554455,муниципальный округ Южное Бутово,2007 +2281082,г Москва ул Академика Понтрягина д.17,Москва,ул Академика Понтрягина д.17,ул,Академика Понтрягина ,д.17,7554458,муниципальный округ Южное Бутово,2006 +2281082,г Москва ул Академика Понтрягина д.19,Москва,ул Академика Понтрягина д.19,ул,Академика Понтрягина ,д.19,7554461,муниципальный округ Южное Бутово,2006 +2281082,г Москва ул Академика Понтрягина д.21,Москва,ул Академика Понтрягина д.21,ул,Академика Понтрягина ,д.21,7554466,муниципальный округ Южное Бутово,2006 +2281082,г Москва ул Академика Понтрягина д.21 кор.1,Москва,ул Академика Понтрягина д.21 кор.1,ул,Академика Понтрягина ,д.21 кор.1,7554476,муниципальный округ Южное Бутово,2007 +2281082,г Москва ул Академика Понтрягина д.25,Москва,ул Академика Понтрягина д.25,ул,Академика Понтрягина ,д.25,7554481,муниципальный округ Южное Бутово,2006 +2281082,г Москва ул Академика Понтрягина д.27,Москва,ул Академика Понтрягина д.27,ул,Академика Понтрягина ,д.27,7554486,муниципальный округ Южное Бутово,2006 +2281082,г Москва ул Академика Семенова д.11,Москва,ул Академика Семенова д.11,ул,Академика Семенова ,д.11,7554492,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Академика Семенова д.11 кор.1,Москва,ул Академика Семенова д.11 кор.1,ул,Академика Семенова ,д.11 кор.1,7554497,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Академика Семенова д.15,Москва,ул Академика Семенова д.15,ул,Академика Семенова ,д.15,7554962,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Академика Семенова д.15 кор.1,Москва,ул Академика Семенова д.15 кор.1,ул,Академика Семенова ,д.15 кор.1,7554969,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Академика Семенова д.21,Москва,ул Академика Семенова д.21,ул,Академика Семенова ,д.21,7554972,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Академика Семенова д.21 кор.1,Москва,ул Академика Семенова д.21 кор.1,ул,Академика Семенова ,д.21 кор.1,7554975,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Академика Семенова д.21 кор.2,Москва,ул Академика Семенова д.21 кор.2,ул,Академика Семенова ,д.21 кор.2,7554978,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Академика Семенова д.3,Москва,ул Академика Семенова д.3,ул,Академика Семенова ,д.3,7554981,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Академика Семенова д.5,Москва,ул Академика Семенова д.5,ул,Академика Семенова ,д.5,7554984,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Бартеневская д.13,Москва,ул Бартеневская д.13,ул,Бартеневская ,д.13,7554990,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Бартеневская д.23 кор.1,Москва,ул Бартеневская д.23 кор.1,ул,Бартеневская ,д.23 кор.1,7554993,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Бартеневская д.23 кор.2,Москва,ул Бартеневская д.23 кор.2,ул,Бартеневская ,д.23 кор.2,7554997,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Бартеневская д.41,Москва,ул Бартеневская д.41,ул,Бартеневская ,д.41,7555003,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Бартеневская д.41 кор.1,Москва,ул Бартеневская д.41 кор.1,ул,Бартеневская ,д.41 кор.1,7555005,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Бартеневская д.49,Москва,ул Бартеневская д.49,ул,Бартеневская ,д.49,7555007,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Бартеневская д.49 кор.1,Москва,ул Бартеневская д.49 кор.1,ул,Бартеневская ,д.49 кор.1,7555008,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Бартеневская д.49 кор.2,Москва,ул Бартеневская д.49 кор.2,ул,Бартеневская ,д.49 кор.2,7555010,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Бартеневская д.49 кор.3,Москва,ул Бартеневская д.49 кор.3,ул,Бартеневская ,д.49 кор.3,7555012,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Бартеневская д.57,Москва,ул Бартеневская д.57,ул,Бартеневская ,д.57,7555013,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Бартеневская д.57 кор.1,Москва,ул Бартеневская д.57 кор.1,ул,Бартеневская ,д.57 кор.1,7555018,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Бартеневская д.57 кор.2,Москва,ул Бартеневская д.57 кор.2,ул,Бартеневская ,д.57 кор.2,7555021,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Бартеневская д.9,Москва,ул Бартеневская д.9,ул,Бартеневская ,д.9,7555026,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва ул Брусилова д.11,Москва,ул Брусилова д.11,ул,Брусилова ,д.11,7555035,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Брусилова д.13,Москва,ул Брусилова д.13,ул,Брусилова ,д.13,7555037,муниципальный округ Южное Бутово,2007 +2281082,г Москва ул Брусилова д.15,Москва,ул Брусилова д.15,ул,Брусилова ,д.15,7555039,муниципальный округ Южное Бутово,2007 +2281082,г Москва ул Брусилова д.15 кор.1,Москва,ул Брусилова д.15 кор.1,ул,Брусилова ,д.15 кор.1,7555047,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Брусилова д.17,Москва,ул Брусилова д.17,ул,Брусилова ,д.17,7555049,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Брусилова д.21,Москва,ул Брусилова д.21,ул,Брусилова ,д.21,7555050,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Брусилова д.27,Москва,ул Брусилова д.27,ул,Брусилова ,д.27,7555052,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Брусилова д.27 кор.1,Москва,ул Брусилова д.27 кор.1,ул,Брусилова ,д.27 кор.1,7555057,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Брусилова д.27 кор.2,Москва,ул Брусилова д.27 кор.2,ул,Брусилова ,д.27 кор.2,7555059,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Брусилова д.27 кор.3,Москва,ул Брусилова д.27 кор.3,ул,Брусилова ,д.27 кор.3,7555062,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Брусилова д.31,Москва,ул Брусилова д.31,ул,Брусилова ,д.31,7555095,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Брусилова д.33 кор.1,Москва,ул Брусилова д.33 кор.1,ул,Брусилова ,д.33 кор.1,7555099,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Брусилова д.35 кор.1,Москва,ул Брусилова д.35 кор.1,ул,Брусилова ,д.35 кор.1,7555103,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Брусилова д.37 кор.1,Москва,ул Брусилова д.37 кор.1,ул,Брусилова ,д.37 кор.1,7555106,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Брусилова д.39 кор.1,Москва,ул Брусилова д.39 кор.1,ул,Брусилова ,д.39 кор.1,7555110,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Брусилова д.7,Москва,ул Брусилова д.7,ул,Брусилова ,д.7,7555545,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Брусилова д.9,Москва,ул Брусилова д.9,ул,Брусилова ,д.9,7555114,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Бунинская Аллея д.2,Москва,ул Бунинская Аллея д.2,ул,Бунинская Аллея ,д.2,7555122,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Бутовская Б. д.3,Москва,ул Бутовская Б. д.3,ул,Бутовская Б. ,д.3,7555031,муниципальный округ Южное Бутово,1917 +2281082,г Москва ул Веневская д.1,Москва,ул Веневская д.1,ул,Веневская ,д.1,7555129,муниципальный округ Южное Бутово,1994 +2281082,г Москва ул Веневская д.10,Москва,ул Веневская д.10,ул,Веневская ,д.10,7770180,муниципальный округ Южное Бутово,1995 +2281082,г Москва ул Веневская д.15,Москва,ул Веневская д.15,ул,Веневская ,д.15,7555138,муниципальный округ Южное Бутово,1994 +2281082,г Москва ул Веневская д.19,Москва,ул Веневская д.19,ул,Веневская ,д.19,7690379,муниципальный округ Южное Бутово,н.д. +2281082,г Москва ул Веневская д.19 строение 138,Москва,ул Веневская д.19 строение 138,ул,Веневская ,д.19 строение 138,7690779,муниципальный округ Южное Бутово,1995 +2281082,г Москва ул Веневская д.21,Москва,ул Веневская д.21,ул,Веневская ,д.21,7555141,муниципальный округ Южное Бутово,1994 +2281082,г Москва ул Веневская д.23,Москва,ул Веневская д.23,ул,Веневская ,д.23,8054184,муниципальный округ Южное Бутово,1994 +2281082,г Москва ул Веневская д.25,Москва,ул Веневская д.25,ул,Веневская ,д.25,8058268,муниципальный округ Южное Бутово,1994 +2281082,г Москва ул Веневская д.29,Москва,ул Веневская д.29,ул,Веневская ,д.29,7555145,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ул Веневская д.5,Москва,ул Веневская д.5,ул,Веневская ,д.5,7555151,муниципальный округ Южное Бутово,1993 +2281082,г Москва ул Веневская д.7,Москва,ул Веневская д.7,ул,Веневская ,д.7,7555155,муниципальный округ Южное Бутово,1994 +2281082,г Москва ул Горчакова д.1,Москва,ул Горчакова д.1,ул,Горчакова ,д.1,7555160,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Горчакова д.1 кор.1,Москва,ул Горчакова д.1 кор.1,ул,Горчакова ,д.1 кор.1,7555163,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Горчакова д.1 кор.2,Москва,ул Горчакова д.1 кор.2,ул,Горчакова ,д.1 кор.2,7555170,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Горчакова д.1 кор.3,Москва,ул Горчакова д.1 кор.3,ул,Горчакова ,д.1 кор.3,7555174,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Горчакова д.3,Москва,ул Горчакова д.3,ул,Горчакова ,д.3,7555177,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Горчакова д.5,Москва,ул Горчакова д.5,ул,Горчакова ,д.5,7555181,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Горчакова д.5 кор.1,Москва,ул Горчакова д.5 кор.1,ул,Горчакова ,д.5 кор.1,7555187,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Горчакова д.7,Москва,ул Горчакова д.7,ул,Горчакова ,д.7,8083039,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Горчакова д.9,Москва,ул Горчакова д.9,ул,Горчакова ,д.9,7555189,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Дачная д.1,Москва,ул Дачная д.1,ул,Дачная ,д.1,7770055,муниципальный округ Южное Бутово,1960 +2281082,г Москва ул Дачная д.2,Москва,ул Дачная д.2,ул,Дачная ,д.2,7555192,муниципальный округ Южное Бутово,1960 +2281082,г Москва ул Дачная д.3,Москва,ул Дачная д.3,ул,Дачная ,д.3,7555197,муниципальный округ Южное Бутово,1961 +2281082,г Москва ул Дачная д.4,Москва,ул Дачная д.4,ул,Дачная ,д.4,7555204,муниципальный округ Южное Бутово,1960 +2281082,г Москва ул Дачная д.5,Москва,ул Дачная д.5,ул,Дачная ,д.5,7555208,муниципальный округ Южное Бутово,1961 +2281082,г Москва ул Дачная д.6,Москва,ул Дачная д.6,ул,Дачная ,д.6,7555212,муниципальный округ Южное Бутово,1963 +2281082,г Москва ул Дачная д.7,Москва,ул Дачная д.7,ул,Дачная ,д.7,7555218,муниципальный округ Южное Бутово,1987 +2281082,г Москва ул Джанкойская д.3В,Москва,ул Джанкойская д.3В,ул,Джанкойская ,д.3В,7555228,муниципальный округ Южное Бутово,1986 +2281082,г Москва ул Захарьинские Дворики д.1 кор.1,Москва,ул Захарьинские Дворики д.1 кор.1,ул,Захарьинские Дворики ,д.1 кор.1,7555251,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Захарьинские Дворики д.1 кор.2,Москва,ул Захарьинские Дворики д.1 кор.2,ул,Захарьинские Дворики ,д.1 кор.2,7555256,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Захарьинские Дворики д.3,Москва,ул Захарьинские Дворики д.3,ул,Захарьинские Дворики ,д.3,7555261,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Захарьинские Дворики д.3 кор.1,Москва,ул Захарьинские Дворики д.3 кор.1,ул,Захарьинские Дворики ,д.3 кор.1,7555269,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Изюмская д.22,Москва,ул Изюмская д.22,ул,Изюмская ,д.22,7555276,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва ул Изюмская д.22 кор.1,Москва,ул Изюмская д.22 кор.1,ул,Изюмская ,д.22 кор.1,7555280,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Изюмская д.22 кор.2,Москва,ул Изюмская д.22 кор.2,ул,Изюмская ,д.22 кор.2,7555286,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Изюмская д.26,Москва,ул Изюмская д.26,ул,Изюмская ,д.26,7555292,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва ул Изюмская д.26 кор.1,Москва,ул Изюмская д.26 кор.1,ул,Изюмская ,д.26 кор.1,7555305,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Изюмская д.26 кор.2,Москва,ул Изюмская д.26 кор.2,ул,Изюмская ,д.26 кор.2,7555309,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Изюмская д.28,Москва,ул Изюмская д.28,ул,Изюмская ,д.28,7555315,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва ул Изюмская д.28 кор.1,Москва,ул Изюмская д.28 кор.1,ул,Изюмская ,д.28 кор.1,7555322,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Изюмская д.28 кор.2,Москва,ул Изюмская д.28 кор.2,ул,Изюмская ,д.28 кор.2,7555336,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Изюмская д.30,Москва,ул Изюмская д.30,ул,Изюмская ,д.30,7556081,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва ул Изюмская д.34,Москва,ул Изюмская д.34,ул,Изюмская ,д.34,7556086,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва ул Изюмская д.34 кор.1,Москва,ул Изюмская д.34 кор.1,ул,Изюмская ,д.34 кор.1,7556089,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Изюмская д.34 кор.2,Москва,ул Изюмская д.34 кор.2,ул,Изюмская ,д.34 кор.2,7556092,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Изюмская д.37 кор.1,Москва,ул Изюмская д.37 кор.1,ул,Изюмская ,д.37 кор.1,7556095,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Изюмская д.37 кор.2,Москва,ул Изюмская д.37 кор.2,ул,Изюмская ,д.37 кор.2,7556124,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Изюмская д.37 кор.3,Москва,ул Изюмская д.37 кор.3,ул,Изюмская ,д.37 кор.3,7556129,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Изюмская д.37 кор.4,Москва,ул Изюмская д.37 кор.4,ул,Изюмская ,д.37 кор.4,7556135,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Изюмская д.39 кор.1,Москва,ул Изюмская д.39 кор.1,ул,Изюмская ,д.39 кор.1,7556140,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Изюмская д.39 кор.2,Москва,ул Изюмская д.39 кор.2,ул,Изюмская ,д.39 кор.2,7556143,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Изюмская д.43,Москва,ул Изюмская д.43,ул,Изюмская ,д.43,7556149,муниципальный округ Южное Бутово,2007 +2281082,г Москва ул Изюмская д.43 кор.1,Москва,ул Изюмская д.43 кор.1,ул,Изюмская ,д.43 кор.1,7556154,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Изюмская д.43 кор.2,Москва,ул Изюмская д.43 кор.2,ул,Изюмская ,д.43 кор.2,7556163,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Изюмская д.43 кор.3,Москва,ул Изюмская д.43 кор.3,ул,Изюмская ,д.43 кор.3,7556168,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Изюмская д.45,Москва,ул Изюмская д.45,ул,Изюмская ,д.45,7556175,муниципальный округ Южное Бутово,2005 +2281082,г Москва ул Изюмская д.45 кор.1,Москва,ул Изюмская д.45 кор.1,ул,Изюмская ,д.45 кор.1,7556179,муниципальный округ Южное Бутово,2006 +2281082,г Москва ул Изюмская д.45 кор.2,Москва,ул Изюмская д.45 кор.2,ул,Изюмская ,д.45 кор.2,7556186,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Изюмская д.46,Москва,ул Изюмская д.46,ул,Изюмская ,д.46,7556192,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва ул Изюмская д.46 кор.1,Москва,ул Изюмская д.46 кор.1,ул,Изюмская ,д.46 кор.1,7556197,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Изюмская д.46 кор.2,Москва,ул Изюмская д.46 кор.2,ул,Изюмская ,д.46 кор.2,7556201,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Изюмская д.47,Москва,ул Изюмская д.47,ул,Изюмская ,д.47,7556205,муниципальный округ Южное Бутово,2005 +2281082,г Москва ул Изюмская д.47 кор.1,Москва,ул Изюмская д.47 кор.1,ул,Изюмская ,д.47 кор.1,7556208,муниципальный округ Южное Бутово,2005 +2281082,г Москва ул Изюмская д.47 кор.2,Москва,ул Изюмская д.47 кор.2,ул,Изюмская ,д.47 кор.2,7556216,муниципальный округ Южное Бутово,2005 +2281082,г Москва ул Изюмская д.47 кор.3,Москва,ул Изюмская д.47 кор.3,ул,Изюмская ,д.47 кор.3,7556221,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Изюмская д.47 кор.4,Москва,ул Изюмская д.47 кор.4,ул,Изюмская ,д.47 кор.4,7556227,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Изюмская д.47 кор.5,Москва,ул Изюмская д.47 кор.5,ул,Изюмская ,д.47 кор.5,7556230,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Изюмская д.49 кор.1,Москва,ул Изюмская д.49 кор.1,ул,Изюмская ,д.49 кор.1,8110673,муниципальный округ Южное Бутово,2011 +2281082,г Москва ул Изюмская д.49 кор.3,Москва,ул Изюмская д.49 кор.3,ул,Изюмская ,д.49 кор.3,7556234,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Изюмская д.49 кор.4,Москва,ул Изюмская д.49 кор.4,ул,Изюмская ,д.49 кор.4,7556237,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Изюмская д.50,Москва,ул Изюмская д.50,ул,Изюмская ,д.50,7556238,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва ул Изюмская д.50 кор.1,Москва,ул Изюмская д.50 кор.1,ул,Изюмская ,д.50 кор.1,7556243,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва ул Изюмская д.53 кор.1,Москва,ул Изюмская д.53 кор.1,ул,Изюмская ,д.53 кор.1,7556247,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Изюмская д.53 кор.2,Москва,ул Изюмская д.53 кор.2,ул,Изюмская ,д.53 кор.2,7556250,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Изюмская д.57,Москва,ул Изюмская д.57,ул,Изюмская ,д.57,7556252,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Изюмская д.57 кор.1,Москва,ул Изюмская д.57 кор.1,ул,Изюмская ,д.57 кор.1,7556256,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Изюмская д.57 кор.2,Москва,ул Изюмская д.57 кор.2,ул,Изюмская ,д.57 кор.2,7556261,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Изюмская д.59,Москва,ул Изюмская д.59,ул,Изюмская ,д.59,7556264,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Изюмская д.61,Москва,ул Изюмская д.61,ул,Изюмская ,д.61,7556269,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Изюмская д.61 кор.1,Москва,ул Изюмская д.61 кор.1,ул,Изюмская ,д.61 кор.1,7556272,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Кадырова д.4,Москва,ул Кадырова д.4,ул,Кадырова ,д.4,7556382,муниципальный округ Южное Бутово,2004 +2281082,г Москва ул Кадырова д.8,Москва,ул Кадырова д.8,ул,Кадырова ,д.8,7556383,муниципальный округ Южное Бутово,2004 +2281082,г Москва ул Кадырова д.8 кор.1,Москва,ул Кадырова д.8 кор.1,ул,Кадырова ,д.8 кор.1,7556384,муниципальный округ Южное Бутово,2004 +2281082,г Москва ул Кадырова д.8 кор.3,Москва,ул Кадырова д.8 кор.3,ул,Кадырова ,д.8 кор.3,7556385,муниципальный округ Южное Бутово,2004 +2281082,г Москва ул Краснолиманская д.21,Москва,ул Краснолиманская д.21,ул,Краснолиманская ,д.21,7556386,муниципальный округ Южное Бутово,1962 +2281082,г Москва ул Краснолиманская д.23,Москва,ул Краснолиманская д.23,ул,Краснолиманская ,д.23,7556387,муниципальный округ Южное Бутово,1960 +2281082,г Москва ул Краснолиманская д.25,Москва,ул Краснолиманская д.25,ул,Краснолиманская ,д.25,7556388,муниципальный округ Южное Бутово,1964 +2281082,г Москва ул Краснолиманская д.27,Москва,ул Краснолиманская д.27,ул,Краснолиманская ,д.27,7556389,муниципальный округ Южное Бутово,1973 +2281082,г Москва ул Ливенская д.1,Москва,ул Ливенская д.1,ул,Ливенская ,д.1,7556390,муниципальный округ Южное Бутово,1972 +2281082,г Москва ул Ливенская д.2,Москва,ул Ливенская д.2,ул,Ливенская ,д.2,7556391,муниципальный округ Южное Бутово,1972 +2281082,г Москва ул Ливенская д.3,Москва,ул Ливенская д.3,ул,Ливенская ,д.3,7556392,муниципальный округ Южное Бутово,1971 +2281082,г Москва ул Ливенская д.6,Москва,ул Ливенская д.6,ул,Ливенская ,д.6,7556393,муниципальный округ Южное Бутово,1977 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.12,Москва,ул Маршала Савицкого д.12,ул,Маршала Савицкого ,д.12,7556394,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.12 кор.1,Москва,ул Маршала Савицкого д.12 кор.1,ул,Маршала Савицкого ,д.12 кор.1,7556396,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.16,Москва,ул Маршала Савицкого д.16,ул,Маршала Савицкого ,д.16,7556397,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.16 кор.1,Москва,ул Маршала Савицкого д.16 кор.1,ул,Маршала Савицкого ,д.16 кор.1,7556398,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.18,Москва,ул Маршала Савицкого д.18,ул,Маршала Савицкого ,д.18,7556399,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.18 кор.1,Москва,ул Маршала Савицкого д.18 кор.1,ул,Маршала Савицкого ,д.18 кор.1,7556400,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.18 кор.2,Москва,ул Маршала Савицкого д.18 кор.2,ул,Маршала Савицкого ,д.18 кор.2,7556401,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.20,Москва,ул Маршала Савицкого д.20,ул,Маршала Савицкого ,д.20,7556402,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.20 кор.1,Москва,ул Маршала Савицкого д.20 кор.1,ул,Маршала Савицкого ,д.20 кор.1,7556403,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.22,Москва,ул Маршала Савицкого д.22,ул,Маршала Савицкого ,д.22,7556404,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.22 кор.1,Москва,ул Маршала Савицкого д.22 кор.1,ул,Маршала Савицкого ,д.22 кор.1,7556405,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.22 кор.2,Москва,ул Маршала Савицкого д.22 кор.2,ул,Маршала Савицкого ,д.22 кор.2,7556406,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.24,Москва,ул Маршала Савицкого д.24,ул,Маршала Савицкого ,д.24,7556407,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.24 кор.1,Москва,ул Маршала Савицкого д.24 кор.1,ул,Маршала Савицкого ,д.24 кор.1,7556408,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.26,Москва,ул Маршала Савицкого д.26,ул,Маршала Савицкого ,д.26,7556409,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.26 кор.1,Москва,ул Маршала Савицкого д.26 кор.1,ул,Маршала Савицкого ,д.26 кор.1,7556411,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.26 кор.2,Москва,ул Маршала Савицкого д.26 кор.2,ул,Маршала Савицкого ,д.26 кор.2,7556412,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.28,Москва,ул Маршала Савицкого д.28,ул,Маршала Савицкого ,д.28,7556413,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.28 кор.1,Москва,ул Маршала Савицкого д.28 кор.1,ул,Маршала Савицкого ,д.28 кор.1,7556014,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.30,Москва,ул Маршала Савицкого д.30,ул,Маршала Савицкого ,д.30,7556414,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.30 кор.1,Москва,ул Маршала Савицкого д.30 кор.1,ул,Маршала Савицкого ,д.30 кор.1,7556025,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.32,Москва,ул Маршала Савицкого д.32,ул,Маршала Савицкого ,д.32,7556416,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.32 кор.1,Москва,ул Маршала Савицкого д.32 кор.1,ул,Маршала Савицкого ,д.32 кор.1,7556035,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.4 кор.1,Москва,ул Маршала Савицкого д.4 кор.1,ул,Маршала Савицкого ,д.4 кор.1,7556417,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.4 кор.2,Москва,ул Маршала Савицкого д.4 кор.2,ул,Маршала Савицкого ,д.4 кор.2,7556418,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.6 кор.1,Москва,ул Маршала Савицкого д.6 кор.1,ул,Маршала Савицкого ,д.6 кор.1,7556419,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.6 кор.2,Москва,ул Маршала Савицкого д.6 кор.2,ул,Маршала Савицкого ,д.6 кор.2,7556420,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.6 кор.3,Москва,ул Маршала Савицкого д.6 кор.3,ул,Маршала Савицкого ,д.6 кор.3,7556421,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.8,Москва,ул Маршала Савицкого д.8,ул,Маршала Савицкого ,д.8,7556422,муниципальный округ Южное Бутово,2007 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.8 кор.1,Москва,ул Маршала Савицкого д.8 кор.1,ул,Маршала Савицкого ,д.8 кор.1,7556423,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 1-я д.10,Москва,ул Мелитопольская 1-я д.10,ул,Мелитопольская 1-я ,д.10,7553959,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 1-я д.2,Москва,ул Мелитопольская 1-я д.2,ул,Мелитопольская 1-я ,д.2,7553962,муниципальный округ Южное Бутово,1990 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 1-я д.28,Москва,ул Мелитопольская 1-я д.28,ул,Мелитопольская 1-я ,д.28,7553967,муниципальный округ Южное Бутово,1971 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 1-я д.30А,Москва,ул Мелитопольская 1-я д.30А,ул,Мелитопольская 1-я ,д.30А,7553969,муниципальный округ Южное Бутово,1976 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 1-я д.32А,Москва,ул Мелитопольская 1-я д.32А,ул,Мелитопольская 1-я ,д.32А,7553971,муниципальный округ Южное Бутово,1985 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 1-я д.4,Москва,ул Мелитопольская 1-я д.4,ул,Мелитопольская 1-я ,д.4,7553973,муниципальный округ Южное Бутово,1992 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 1-я д.8,Москва,ул Мелитопольская 1-я д.8,ул,Мелитопольская 1-я ,д.8,7553976,муниципальный округ Южное Бутово,1979 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 1-я д.8А,Москва,ул Мелитопольская 1-я д.8А,ул,Мелитопольская 1-я ,д.8А,7553979,муниципальный округ Южное Бутово,1962 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 1-я д.8Б,Москва,ул Мелитопольская 1-я д.8Б,ул,Мелитопольская 1-я ,д.8Б,7553980,муниципальный округ Южное Бутово,1974 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 2-я д.11,Москва,ул Мелитопольская 2-я д.11,ул,Мелитопольская 2-я ,д.11,7553986,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 2-я д.15,Москва,ул Мелитопольская 2-я д.15,ул,Мелитопольская 2-я ,д.15,7553988,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 2-я д.17,Москва,ул Мелитопольская 2-я д.17,ул,Мелитопольская 2-я ,д.17,7553989,муниципальный округ Южное Бутово,1995 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 2-я д.19,Москва,ул Мелитопольская 2-я д.19,ул,Мелитопольская 2-я ,д.19,7553990,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 2-я д.19 кор.2,Москва,ул Мелитопольская 2-я д.19 кор.2,ул,Мелитопольская 2-я ,д.19 кор.2,7553993,муниципальный округ Южное Бутово,1997 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 2-я д.19 кор.3,Москва,ул Мелитопольская 2-я д.19 кор.3,ул,Мелитопольская 2-я ,д.19 кор.3,7553995,муниципальный округ Южное Бутово,1998 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 2-я д.21 кор.1,Москва,ул Мелитопольская 2-я д.21 кор.1,ул,Мелитопольская 2-я ,д.21 кор.1,7554000,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 2-я д.21 кор.2,Москва,ул Мелитопольская 2-я д.21 кор.2,ул,Мелитопольская 2-я ,д.21 кор.2,7554003,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 2-я д.21 кор.3,Москва,ул Мелитопольская 2-я д.21 кор.3,ул,Мелитопольская 2-я ,д.21 кор.3,7554008,муниципальный округ Южное Бутово,1997 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 2-я д.3,Москва,ул Мелитопольская 2-я д.3,ул,Мелитопольская 2-я ,д.3,7554011,муниципальный округ Южное Бутово,1987 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 2-я д.5,Москва,ул Мелитопольская 2-я д.5,ул,Мелитопольская 2-я ,д.5,7554015,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 2-я д.5 кор.1,Москва,ул Мелитопольская 2-я д.5 кор.1,ул,Мелитопольская 2-я ,д.5 кор.1,7554018,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 2-я д.7 кор.1,Москва,ул Мелитопольская 2-я д.7 кор.1,ул,Мелитопольская 2-я ,д.7 кор.1,7554020,муниципальный округ Южное Бутово,1989 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 2-я д.7 кор.2,Москва,ул Мелитопольская 2-я д.7 кор.2,ул,Мелитопольская 2-я ,д.7 кор.2,7554022,муниципальный округ Южное Бутово,1988 +2281082,г Москва ул Николая Сироткина д.2 кор.1,Москва,ул Николая Сироткина д.2 кор.1,ул,Николая Сироткина ,д.2 кор.1,7569758,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Николая Сироткина д.2 кор.2,Москва,ул Николая Сироткина д.2 кор.2,ул,Николая Сироткина ,д.2 кор.2,7569763,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Николая Сироткина д.2 кор.3,Москва,ул Николая Сироткина д.2 кор.3,ул,Николая Сироткина ,д.2 кор.3,7569766,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Николая Сироткина д.2 кор.4,Москва,ул Николая Сироткина д.2 кор.4,ул,Николая Сироткина ,д.2 кор.4,7569768,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Остафьевская д.10,Москва,ул Остафьевская д.10,ул,Остафьевская ,д.10,7556433,муниципальный округ Южное Бутово,2006 +2281082,г Москва ул Остафьевская д.8,Москва,ул Остафьевская д.8,ул,Остафьевская ,д.8,7556434,муниципальный округ Южное Бутово,2007 +2281082,г Москва ул Остафьевская д.8 кор.1,Москва,ул Остафьевская д.8 кор.1,ул,Остафьевская ,д.8 кор.1,7556435,муниципальный округ Южное Бутово,2007 +2281082,г Москва ул Остафьевская д.8 кор.2,Москва,ул Остафьевская д.8 кор.2,ул,Остафьевская ,д.8 кор.2,7556436,муниципальный округ Южное Бутово,2007 +2281082,г Москва ул Поляны д.7,Москва,ул Поляны д.7,ул,Поляны ,д.7,7556437,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Поляны д.9,Москва,ул Поляны д.9,ул,Поляны ,д.9,7770187,муниципальный округ Южное Бутово,1994 +2281082,г Москва ул Синельниковская д.51,Москва,ул Синельниковская д.51,ул,Синельниковская ,д.51,7556438,муниципальный округ Южное Бутово,1951 +2281082,г Москва ул Синельниковская д.53,Москва,ул Синельниковская д.53,ул,Синельниковская ,д.53,7556439,муниципальный округ Южное Бутово,1979 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.1,Москва,ул Скобелевская д.1,ул,Скобелевская ,д.1,8056362,муниципальный округ Южное Бутово,н.д. +2281082,г Москва ул Скобелевская д.1 кор.1,Москва,ул Скобелевская д.1 кор.1,ул,Скобелевская ,д.1 кор.1,8096021,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.1 кор.2,Москва,ул Скобелевская д.1 кор.2,ул,Скобелевская ,д.1 кор.2,8056382,муниципальный округ Южное Бутово,н.д. +2281082,г Москва ул Скобелевская д.1 кор.3,Москва,ул Скобелевская д.1 кор.3,ул,Скобелевская ,д.1 кор.3,8068109,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.1 кор.5,Москва,ул Скобелевская д.1 кор.5,ул,Скобелевская ,д.1 кор.5,7556440,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.1 кор.6,Москва,ул Скобелевская д.1 кор.6,ул,Скобелевская ,д.1 кор.6,7556441,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.1 кор.7,Москва,ул Скобелевская д.1 кор.7,ул,Скобелевская ,д.1 кор.7,8079940,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.1 кор.8,Москва,ул Скобелевская д.1 кор.8,ул,Скобелевская ,д.1 кор.8,7556442,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.10,Москва,ул Скобелевская д.10,ул,Скобелевская ,д.10,7556443,муниципальный округ Южное Бутово,1994 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.12,Москва,ул Скобелевская д.12,ул,Скобелевская ,д.12,7637423,муниципальный округ Южное Бутово,1995 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.19,Москва,ул Скобелевская д.19,ул,Скобелевская ,д.19,7556444,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.19 кор.1,Москва,ул Скобелевская д.19 кор.1,ул,Скобелевская ,д.19 кор.1,7556445,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.19 кор.2,Москва,ул Скобелевская д.19 кор.2,ул,Скобелевская ,д.19 кор.2,7556446,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.20,Москва,ул Скобелевская д.20,ул,Скобелевская ,д.20,7770116,муниципальный округ Южное Бутово,1994 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.21,Москва,ул Скобелевская д.21,ул,Скобелевская ,д.21,7556447,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.23,Москва,ул Скобелевская д.23,ул,Скобелевская ,д.23,8054591,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.23 кор.2,Москва,ул Скобелевская д.23 кор.2,ул,Скобелевская ,д.23 кор.2,8080718,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.23 кор.4,Москва,ул Скобелевская д.23 кор.4,ул,Скобелевская ,д.23 кор.4,7556448,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.23 кор.5,Москва,ул Скобелевская д.23 кор.5,ул,Скобелевская ,д.23 кор.5,8082736,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.23 кор.6,Москва,ул Скобелевская д.23 кор.6,ул,Скобелевская ,д.23 кор.6,7556449,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.25,Москва,ул Скобелевская д.25,ул,Скобелевская ,д.25,8080193,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.25 кор.2,Москва,ул Скобелевская д.25 кор.2,ул,Скобелевская ,д.25 кор.2,8080244,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.25 кор.4,Москва,ул Скобелевская д.25 кор.4,ул,Скобелевская ,д.25 кор.4,8080963,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.25 кор.5,Москва,ул Скобелевская д.25 кор.5,ул,Скобелевская ,д.25 кор.5,8307253,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.26,Москва,ул Скобелевская д.26,ул,Скобелевская ,д.26,7770123,муниципальный округ Южное Бутово,1994 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.3,Москва,ул Скобелевская д.3,ул,Скобелевская ,д.3,7556450,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.3 кор.1,Москва,ул Скобелевская д.3 кор.1,ул,Скобелевская ,д.3 кор.1,7556451,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.32,Москва,ул Скобелевская д.32,ул,Скобелевская ,д.32,7770120,муниципальный округ Южное Бутово,1994 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.34,Москва,ул Скобелевская д.34,ул,Скобелевская ,д.34,7556452,муниципальный округ Южное Бутово,1995 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.36,Москва,ул Скобелевская д.36,ул,Скобелевская ,д.36,7770108,муниципальный округ Южное Бутово,1994 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.38,Москва,ул Скобелевская д.38,ул,Скобелевская ,д.38,7556453,муниципальный округ Южное Бутово,1994 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.40,Москва,ул Скобелевская д.40,ул,Скобелевская ,д.40,7770100,муниципальный округ Южное Бутово,1994 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.42,Москва,ул Скобелевская д.42,ул,Скобелевская ,д.42,7770112,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.5,Москва,ул Скобелевская д.5,ул,Скобелевская ,д.5,7556454,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.5 кор.1,Москва,ул Скобелевская д.5 кор.1,ул,Скобелевская ,д.5 кор.1,7556455,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.8,Москва,ул Скобелевская д.8,ул,Скобелевская ,д.8,7556456,муниципальный округ Южное Бутово,1994 +2281082,г Москва ул Старонародная д.2,Москва,ул Старонародная д.2,ул,Старонародная ,д.2,7556457,муниципальный округ Южное Бутово,1998 +2281082,г Москва ул Старонародная д.4,Москва,ул Старонародная д.4,ул,Старонародная ,д.4,7556458,муниципальный округ Южное Бутово,1994 +2281082,г Москва ул Типографская д.12,Москва,ул Типографская д.12,ул,Типографская ,д.12,7556459,муниципальный округ Южное Бутово,1977 +2281082,г Москва ул Типографская д.14,Москва,ул Типографская д.14,ул,Типографская ,д.14,7556460,муниципальный округ Южное Бутово,1986 +2281082,г Москва ул Типографская д.2,Москва,ул Типографская д.2,ул,Типографская ,д.2,7556461,муниципальный округ Южное Бутово,1976 +2281082,г Москва ул Типографская д.24,Москва,ул Типографская д.24,ул,Типографская ,д.24,7556463,муниципальный округ Южное Бутово,1983 +2281082,г Москва ул Типографская д.4,Москва,ул Типографская д.4,ул,Типографская ,д.4,7556464,муниципальный округ Южное Бутово,1969 +2281082,г Москва ул Типографская д.6,Москва,ул Типографская д.6,ул,Типографская ,д.6,7556465,муниципальный округ Южное Бутово,1969 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.1,Москва,ул Южнобутовская д.1,ул,Южнобутовская ,д.1,7770161,муниципальный округ Южное Бутово,1995 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.10,Москва,ул Южнобутовская д.10,ул,Южнобутовская ,д.10,7556662,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.101,Москва,ул Южнобутовская д.101,ул,Южнобутовская ,д.101,7556665,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.103,Москва,ул Южнобутовская д.103,ул,Южнобутовская ,д.103,7556669,муниципальный округ Южное Бутово,1997 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.105,Москва,ул Южнобутовская д.105,ул,Южнобутовская ,д.105,7556673,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.107,Москва,ул Южнобутовская д.107,ул,Южнобутовская ,д.107,7556676,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.109,Москва,ул Южнобутовская д.109,ул,Южнобутовская ,д.109,7556680,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.111,Москва,ул Южнобутовская д.111,ул,Южнобутовская ,д.111,7556682,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.113,Москва,ул Южнобутовская д.113,ул,Южнобутовская ,д.113,7556684,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.117,Москва,ул Южнобутовская д.117,ул,Южнобутовская ,д.117,7556687,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.12,Москва,ул Южнобутовская д.12,ул,Южнобутовская ,д.12,7555942,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.121,Москва,ул Южнобутовская д.121,ул,Южнобутовская ,д.121,7556689,муниципальный округ Южное Бутово,1998 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.123,Москва,ул Южнобутовская д.123,ул,Южнобутовская ,д.123,7556692,муниципальный округ Южное Бутово,1998 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.125,Москва,ул Южнобутовская д.125,ул,Южнобутовская ,д.125,7770147,муниципальный округ Южное Бутово,1998 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.129,Москва,ул Южнобутовская д.129,ул,Южнобутовская ,д.129,7556694,муниципальный округ Южное Бутово,1998 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.133,Москва,ул Южнобутовская д.133,ул,Южнобутовская ,д.133,7556696,муниципальный округ Южное Бутово,1998 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.137,Москва,ул Южнобутовская д.137,ул,Южнобутовская ,д.137,7556702,муниципальный округ Южное Бутово,1998 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.139,Москва,ул Южнобутовская д.139,ул,Южнобутовская ,д.139,7556703,муниципальный округ Южное Бутово,1998 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.143,Москва,ул Южнобутовская д.143,ул,Южнобутовская ,д.143,7770151,муниципальный округ Южное Бутово,1998 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.145,Москва,ул Южнобутовская д.145,ул,Южнобутовская ,д.145,7770157,муниципальный округ Южное Бутово,1998 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.147,Москва,ул Южнобутовская д.147,ул,Южнобутовская ,д.147,7556766,муниципальный округ Южное Бутово,1998 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.15,Москва,ул Южнобутовская д.15,ул,Южнобутовская ,д.15,7556772,муниципальный округ Южное Бутово,1995 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.17,Москва,ул Южнобутовская д.17,ул,Южнобутовская ,д.17,7556776,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.21,Москва,ул Южнобутовская д.21,ул,Южнобутовская ,д.21,7556781,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.23,Москва,ул Южнобутовская д.23,ул,Южнобутовская ,д.23,7556785,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.25,Москва,ул Южнобутовская д.25,ул,Южнобутовская ,д.25,7556786,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.25 кор.1,Москва,ул Южнобутовская д.25 кор.1,ул,Южнобутовская ,д.25 кор.1,7556790,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.25 кор.2,Москва,ул Южнобутовская д.25 кор.2,ул,Южнобутовская ,д.25 кор.2,7556792,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.25 кор.3,Москва,ул Южнобутовская д.25 кор.3,ул,Южнобутовская ,д.25 кор.3,7556796,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.29,Москва,ул Южнобутовская д.29,ул,Южнобутовская ,д.29,7556797,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.29 кор.1,Москва,ул Южнобутовская д.29 кор.1,ул,Южнобутовская ,д.29 кор.1,7556801,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.33,Москва,ул Южнобутовская д.33,ул,Южнобутовская ,д.33,7556805,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.36,Москва,ул Южнобутовская д.36,ул,Южнобутовская ,д.36,7594959,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.38,Москва,ул Южнобутовская д.38,ул,Южнобутовская ,д.38,7582689,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.38 кор.1,Москва,ул Южнобутовская д.38 кор.1,ул,Южнобутовская ,д.38 кор.1,8080396,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.41,Москва,ул Южнобутовская д.41,ул,Южнобутовская ,д.41,7556825,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.42,Москва,ул Южнобутовская д.42,ул,Южнобутовская ,д.42,8095629,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.42 кор.1,Москва,ул Южнобутовская д.42 кор.1,ул,Южнобутовская ,д.42 кор.1,8085914,муниципальный округ Южное Бутово,н.д. +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.44,Москва,ул Южнобутовская д.44,ул,Южнобутовская ,д.44,8081056,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.44 кор.1,Москва,ул Южнобутовская д.44 кор.1,ул,Южнобутовская ,д.44 кор.1,8083295,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.45,Москва,ул Южнобутовская д.45,ул,Южнобутовская ,д.45,7556834,муниципальный округ Южное Бутово,1997 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.47,Москва,ул Южнобутовская д.47,ул,Южнобутовская ,д.47,7556838,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.49,Москва,ул Южнобутовская д.49,ул,Южнобутовская ,д.49,7556917,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.5,Москва,ул Южнобутовская д.5,ул,Южнобутовская ,д.5,7770166,муниципальный округ Южное Бутово,1995 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.50,Москва,ул Южнобутовская д.50,ул,Южнобутовская ,д.50,7556923,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.50 кор.1,Москва,ул Южнобутовская д.50 кор.1,ул,Южнобутовская ,д.50 кор.1,7556928,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.50 кор.2,Москва,ул Южнобутовская д.50 кор.2,ул,Южнобутовская ,д.50 кор.2,7556931,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.51,Москва,ул Южнобутовская д.51,ул,Южнобутовская ,д.51,7556936,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.52,Москва,ул Южнобутовская д.52,ул,Южнобутовская ,д.52,7556938,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.53,Москва,ул Южнобутовская д.53,ул,Южнобутовская ,д.53,7556943,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.56,Москва,ул Южнобутовская д.56,ул,Южнобутовская ,д.56,7556945,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.56 кор.1,Москва,ул Южнобутовская д.56 кор.1,ул,Южнобутовская ,д.56 кор.1,7556990,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.56 кор.2,Москва,ул Южнобутовская д.56 кор.2,ул,Южнобутовская ,д.56 кор.2,7556992,муниципальный округ Южное Бутово,2004 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.56 кор.3,Москва,ул Южнобутовская д.56 кор.3,ул,Южнобутовская ,д.56 кор.3,7556997,муниципальный округ Южное Бутово,2004 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.60,Москва,ул Южнобутовская д.60,ул,Южнобутовская ,д.60,7556998,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.61,Москва,ул Южнобутовская д.61,ул,Южнобутовская ,д.61,7557000,муниципальный округ Южное Бутово,1998 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.62,Москва,ул Южнобутовская д.62,ул,Южнобутовская ,д.62,7557003,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.65,Москва,ул Южнобутовская д.65,ул,Южнобутовская ,д.65,7557006,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.66,Москва,ул Южнобутовская д.66,ул,Южнобутовская ,д.66,7557011,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.68,Москва,ул Южнобутовская д.68,ул,Южнобутовская ,д.68,7557013,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.69,Москва,ул Южнобутовская д.69,ул,Южнобутовская ,д.69,7557016,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.71,Москва,ул Южнобутовская д.71,ул,Южнобутовская ,д.71,7557024,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.72,Москва,ул Южнобутовская д.72,ул,Южнобутовская ,д.72,7557028,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.72 кор.1,Москва,ул Южнобутовская д.72 кор.1,ул,Южнобутовская ,д.72 кор.1,7557050,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.72 кор.2,Москва,ул Южнобутовская д.72 кор.2,ул,Южнобутовская ,д.72 кор.2,7557052,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.72 кор.3,Москва,ул Южнобутовская д.72 кор.3,ул,Южнобутовская ,д.72 кор.3,7557246,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.75,Москва,ул Южнобутовская д.75,ул,Южнобутовская ,д.75,8080957,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.76,Москва,ул Южнобутовская д.76,ул,Южнобутовская ,д.76,7557252,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.77,Москва,ул Южнобутовская д.77,ул,Южнобутовская ,д.77,8091819,муниципальный округ Южное Бутово,н.д. +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.8,Москва,ул Южнобутовская д.8,ул,Южнобутовская ,д.8,7770167,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.80,Москва,ул Южнобутовская д.80,ул,Южнобутовская ,д.80,7557257,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.80 кор.1,Москва,ул Южнобутовская д.80 кор.1,ул,Южнобутовская ,д.80 кор.1,7557266,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.81,Москва,ул Южнобутовская д.81,ул,Южнобутовская ,д.81,7557272,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.84,Москва,ул Южнобутовская д.84,ул,Южнобутовская ,д.84,7557285,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.84 кор.1,Москва,ул Южнобутовская д.84 кор.1,ул,Южнобутовская ,д.84 кор.1,7557308,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.84 кор.2,Москва,ул Южнобутовская д.84 кор.2,ул,Южнобутовская ,д.84 кор.2,7557313,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.84 кор.3,Москва,ул Южнобутовская д.84 кор.3,ул,Южнобутовская ,д.84 кор.3,7557319,муниципальный округ Южное Бутово,2524 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.85,Москва,ул Южнобутовская д.85,ул,Южнобутовская ,д.85,7557326,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.86,Москва,ул Южнобутовская д.86,ул,Южнобутовская ,д.86,7557329,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.86 кор.1,Москва,ул Южнобутовская д.86 кор.1,ул,Южнобутовская ,д.86 кор.1,7557332,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.86 кор.2,Москва,ул Южнобутовская д.86 кор.2,ул,Южнобутовская ,д.86 кор.2,7557334,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.9,Москва,ул Южнобутовская д.9,ул,Южнобутовская ,д.9,7770174,муниципальный округ Южное Бутово,1995 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.91,Москва,ул Южнобутовская д.91,ул,Южнобутовская ,д.91,7557338,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.99,Москва,ул Южнобутовская д.99,ул,Южнобутовская ,д.99,7557344,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ш Варшавское д.190 кор.1,Москва,ш Варшавское д.190 кор.1,ш,Варшавское ,д.190 кор.1,7553897,муниципальный округ Южное Бутово,1957 +2281082,г Москва ш Варшавское д.190 кор.2,Москва,ш Варшавское д.190 кор.2,ш,Варшавское ,д.190 кор.2,7553900,муниципальный округ Южное Бутово,1957 +2281082,г Москва ш Варшавское д.194 кор.1,Москва,ш Варшавское д.194 кор.1,ш,Варшавское ,д.194 кор.1,7553902,муниципальный округ Южное Бутово,1966 +2281082,г Москва ш Варшавское д.194 кор.2,Москва,ш Варшавское д.194 кор.2,ш,Варшавское ,д.194 кор.2,7553904,муниципальный округ Южное Бутово,1966 +2281083,г Москва б-р Литовский д.1,Москва,б-р Литовский д.1,б-р,Литовский ,д.1,7552412,муниципальный округ Ясенево,1986 +2281083,г Москва б-р Литовский д.10 кор.1,Москва,б-р Литовский д.10 кор.1,б-р,Литовский ,д.10 кор.1,7552471,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва б-р Литовский д.11 кор.5,Москва,б-р Литовский д.11 кор.5,б-р,Литовский ,д.11 кор.5,7552473,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва б-р Литовский д.13/12,Москва,б-р Литовский д.13/12,б-р,Литовский ,д.13/12,7599567,муниципальный округ Ясенево,1987 +2281083,г Москва б-р Литовский д.15 кор.1,Москва,б-р Литовский д.15 кор.1,б-р,Литовский ,д.15 кор.1,7552475,муниципальный округ Ясенево,1988 +2281083,г Москва б-р Литовский д.15 кор.5,Москва,б-р Литовский д.15 кор.5,б-р,Литовский ,д.15 кор.5,7552476,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва б-р Литовский д.18,Москва,б-р Литовский д.18,б-р,Литовский ,д.18,7552478,муниципальный округ Ясенево,1979 +2281083,"г Москва б-р Литовский д.18 кор.под. 3,4,5,6",Москва,"б-р Литовский д.18 кор.под. 3,4,5,6",б-р,Литовский ,"д.18 кор.под. 3,4,5,6",7599608,муниципальный округ Ясенево,1979 +2281083,г Москва б-р Литовский д.19,Москва,б-р Литовский д.19,б-р,Литовский ,д.19,7576652,муниципальный округ Ясенево,1987 +2281083,"г Москва б-р Литовский д.26 кор.п.1,2,3,4 ЖСК Широта п.5,6 ДЕЗ",Москва,"б-р Литовский д.26 кор.п.1,2,3,4 ЖСК Широта п.5,6 ДЕЗ",б-р,Литовский ,"д.26 кор.п.1,2,3,4 ЖСК Широта п.5,6 ДЕЗ",7560069,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,"г Москва б-р Литовский д.3 кор.2 п.1,2,3,4,5,6,12,13,17,18,19,20,21,22,23 ДЕЗ п. 7,8,9,10,11 ЖСК Тайфун",Москва,"б-р Литовский д.3 кор.2 п.1,2,3,4,5,6,12,13,17,18,19,20,21,22,23 ДЕЗ п. 7,8,9,10,11 ЖСК Тайфун",б-р,Литовский ,"д.3 кор.2 п.1,2,3,4,5,6,12,13,17,18,19,20,21,22,23 ДЕЗ п. 7,8,9,10,11 ЖСК Тайфун",7559437,муниципальный округ Ясенево,1979 +2281083,"г Москва б-р Литовский д.3 кор.2, под. 14,15,16",Москва,"б-р Литовский д.3 кор.2, под. 14,15,16",б-р,Литовский ,"д.3 кор.2, под. 14,15,16",7599800,муниципальный округ Ясенево,1979 +2281083,г Москва б-р Литовский д.30,Москва,б-р Литовский д.30,б-р,Литовский ,д.30,7552481,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва б-р Литовский д.34 кор.ЖСК Родник,Москва,б-р Литовский д.34 кор.ЖСК Родник,б-р,Литовский ,д.34 кор.ЖСК Родник,7560079,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва б-р Литовский д.42 кор.1,Москва,б-р Литовский д.42 кор.1,б-р,Литовский ,д.42 кор.1,7552483,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва б-р Литовский д.46 кор.1,Москва,б-р Литовский д.46 кор.1,б-р,Литовский ,д.46 кор.1,7552485,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва б-р Литовский д.46 кор.2,Москва,б-р Литовский д.46 кор.2,б-р,Литовский ,д.46 кор.2,7552487,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,"г Москва б-р Литовский д.5/10 кор.под. 1,2",Москва,"б-р Литовский д.5/10 кор.под. 1,2",б-р,Литовский ,"д.5/10 кор.под. 1,2",7599762,муниципальный округ Ясенево,1985 +2281083,"г Москва б-р Литовский д.5/10 кор.под. 3,4,5,6",Москва,"б-р Литовский д.5/10 кор.под. 3,4,5,6",б-р,Литовский ,"д.5/10 кор.под. 3,4,5,6",7599464,муниципальный округ Ясенево,1985 +2281083,"г Москва б-р Литовский д.5/10 кор.под. 7,8",Москва,"б-р Литовский д.5/10 кор.под. 7,8",б-р,Литовский ,"д.5/10 кор.под. 7,8",7599526,муниципальный округ Ясенево,1985 +2281083,г Москва б-р Литовский д.6 кор.1,Москва,б-р Литовский д.6 кор.1,б-р,Литовский ,д.6 кор.1,7552466,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва б-р Литовский д.6 кор.3,Москва,б-р Литовский д.6 кор.3,б-р,Литовский ,д.6 кор.3,7552467,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва б-р Литовский д.9/7,Москва,б-р Литовский д.9/7,б-р,Литовский ,д.9/7,7552470,муниципальный округ Ясенево,1987 +2281083,г Москва пр-кт Новоясеневский д.12 кор.1,Москва,пр-кт Новоясеневский д.12 кор.1,пр-кт,Новоясеневский ,д.12 кор.1,7552857,муниципальный округ Ясенево,1976 +2281083,"г Москва пр-кт Новоясеневский д.12 кор.3, под. 1,2,3,4,5,6",Москва,"пр-кт Новоясеневский д.12 кор.3, под. 1,2,3,4,5,6",пр-кт,Новоясеневский ,"д.12 кор.3, под. 1,2,3,4,5,6",7605744,муниципальный округ Ясенево,1976 +2281083,"г Москва пр-кт Новоясеневский д.12 кор.3, под. 12,13,14,15",Москва,"пр-кт Новоясеневский д.12 кор.3, под. 12,13,14,15",пр-кт,Новоясеневский ,"д.12 кор.3, под. 12,13,14,15",7599497,муниципальный округ Ясенево,1976 +2281083,"г Москва пр-кт Новоясеневский д.12 кор.3, под. 7,8,9,10,11",Москва,"пр-кт Новоясеневский д.12 кор.3, под. 7,8,9,10,11",пр-кт,Новоясеневский ,"д.12 кор.3, под. 7,8,9,10,11",7553655,муниципальный округ Ясенево,1976 +2281083,г Москва пр-кт Новоясеневский д.13 кор.1,Москва,пр-кт Новоясеневский д.13 кор.1,пр-кт,Новоясеневский ,д.13 кор.1,7552863,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,"г Москва пр-кт Новоясеневский д.14 кор.2 п.5,6,7,8 ЖСК Ясень п.9,10 ДЕЗ",Москва,"пр-кт Новоясеневский д.14 кор.2 п.5,6,7,8 ЖСК Ясень п.9,10 ДЕЗ",пр-кт,Новоясеневский ,"д.14 кор.2 п.5,6,7,8 ЖСК Ясень п.9,10 ДЕЗ",7560091,муниципальный округ Ясенево,1976 +2281083,"г Москва пр-кт Новоясеневский д.14 кор.2, под. 1,2,3,4",Москва,"пр-кт Новоясеневский д.14 кор.2, под. 1,2,3,4",пр-кт,Новоясеневский ,"д.14 кор.2, под. 1,2,3,4",7605619,муниципальный округ Ясенево,1976 +2281083,"г Москва пр-кт Новоясеневский д.14 кор.2, под. 11,12,13,14",Москва,"пр-кт Новоясеневский д.14 кор.2, под. 11,12,13,14",пр-кт,Новоясеневский ,"д.14 кор.2, под. 11,12,13,14",7599679,муниципальный округ Ясенево,1976 +2281083,г Москва пр-кт Новоясеневский д.16 кор.1,Москва,пр-кт Новоясеневский д.16 кор.1,пр-кт,Новоясеневский ,д.16 кор.1,7552869,муниципальный округ Ясенево,1976 +2281083,г Москва пр-кт Новоясеневский д.17/50,Москва,пр-кт Новоясеневский д.17/50,пр-кт,Новоясеневский ,д.17/50,7552873,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва пр-кт Новоясеневский д.19 кор.1,Москва,пр-кт Новоясеневский д.19 кор.1,пр-кт,Новоясеневский ,д.19 кор.1,7552878,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва пр-кт Новоясеневский д.19 кор.4,Москва,пр-кт Новоясеневский д.19 кор.4,пр-кт,Новоясеневский ,д.19 кор.4,7552880,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,"г Москва пр-кт Новоясеневский д.21 кор.1 п.1,2,3,4 ЖСК Книга п.5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16 ДЕЗ",Москва,"пр-кт Новоясеневский д.21 кор.1 п.1,2,3,4 ЖСК Книга п.5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16 ДЕЗ",пр-кт,Новоясеневский ,"д.21 кор.1 п.1,2,3,4 ЖСК Книга п.5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16 ДЕЗ",7560222,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,г Москва пр-кт Новоясеневский д.21 кор.3,Москва,пр-кт Новоясеневский д.21 кор.3,пр-кт,Новоясеневский ,д.21 кор.3,7552881,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва пр-кт Новоясеневский д.22 кор.1,Москва,пр-кт Новоясеневский д.22 кор.1,пр-кт,Новоясеневский ,д.22 кор.1,7552884,муниципальный округ Ясенево,1976 +2281083,г Москва пр-кт Новоясеневский д.22 кор.3,Москва,пр-кт Новоясеневский д.22 кор.3,пр-кт,Новоясеневский ,д.22 кор.3,7552888,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,г Москва пр-кт Новоясеневский д.25/20,Москва,пр-кт Новоясеневский д.25/20,пр-кт,Новоясеневский ,д.25/20,7552890,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва пр-кт Новоясеневский д.3,Москва,пр-кт Новоясеневский д.3,пр-кт,Новоясеневский ,д.3,7552490,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва пр-кт Новоясеневский д.32 кор.1,Москва,пр-кт Новоясеневский д.32 кор.1,пр-кт,Новоясеневский ,д.32 кор.1,7552891,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,"г Москва пр-кт Новоясеневский д.32 кор.3 п.1,2,3,4,5,6 ЖСК Ясный п.7,8,9,10,11,12,13,14,15 ДЕЗ",Москва,"пр-кт Новоясеневский д.32 кор.3 п.1,2,3,4,5,6 ЖСК Ясный п.7,8,9,10,11,12,13,14,15 ДЕЗ",пр-кт,Новоясеневский ,"д.32 кор.3 п.1,2,3,4,5,6 ЖСК Ясный п.7,8,9,10,11,12,13,14,15 ДЕЗ",7560233,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,г Москва пр-кт Новоясеневский д.38 кор.1,Москва,пр-кт Новоясеневский д.38 кор.1,пр-кт,Новоясеневский ,д.38 кор.1,7552893,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,"г Москва пр-кт Новоясеневский д.40 кор.3 п.1,2,3,4,5,6,7,8,9 ДЕЗ п.10,11,12,13,14,15 ЖСК Лань",Москва,"пр-кт Новоясеневский д.40 кор.3 п.1,2,3,4,5,6,7,8,9 ДЕЗ п.10,11,12,13,14,15 ЖСК Лань",пр-кт,Новоясеневский ,"д.40 кор.3 п.1,2,3,4,5,6,7,8,9 ДЕЗ п.10,11,12,13,14,15 ЖСК Лань",7560241,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,г Москва пр-кт Новоясеневский д.5 кор.1,Москва,пр-кт Новоясеневский д.5 кор.1,пр-кт,Новоясеневский ,д.5 кор.1,7552489,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,г Москва проезд Карамзина д.1 кор.1,Москва,проезд Карамзина д.1 кор.1,проезд,Карамзина ,д.1 кор.1,7552406,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,г Москва проезд Карамзина д.1 кор.3,Москва,проезд Карамзина д.1 кор.3,проезд,Карамзина ,д.1 кор.3,7554415,муниципальный округ Ясенево,н.д. +2281083,"г Москва проезд Карамзина д.1 кор.3 п.1,2,3,7,8,9,10,11,12 ДЕЗ п. 3,4,5,6 ЖСК Омега п.13,14,15,16 ЖСК Лимб",Москва,"проезд Карамзина д.1 кор.3 п.1,2,3,7,8,9,10,11,12 ДЕЗ п. 3,4,5,6 ЖСК Омега п.13,14,15,16 ЖСК Лимб",проезд,Карамзина ,"д.1 кор.3 п.1,2,3,7,8,9,10,11,12 ДЕЗ п. 3,4,5,6 ЖСК Омега п.13,14,15,16 ЖСК Лимб",7560051,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,г Москва проезд Карамзина д.13 кор.1,Москва,проезд Карамзина д.13 кор.1,проезд,Карамзина ,д.13 кор.1,7552410,муниципальный округ Ясенево,1980 +2281083,г Москва проезд Карамзина д.5,Москва,проезд Карамзина д.5,проезд,Карамзина ,д.5,7552408,муниципальный округ Ясенево,1980 +2281083,г Москва проезд Карамзина д.9 кор.1,Москва,проезд Карамзина д.9 кор.1,проезд,Карамзина ,д.9 кор.1,7599783,муниципальный округ Ясенево,1980 +2281083,г Москва проезд Одоевского д.11 кор.1,Москва,проезд Одоевского д.11 кор.1,проезд,Одоевского ,д.11 кор.1,7552932,муниципальный округ Ясенево,1981 +2281083,г Москва проезд Одоевского д.11 кор.2,Москва,проезд Одоевского д.11 кор.2,проезд,Одоевского ,д.11 кор.2,7552948,муниципальный округ Ясенево,1981 +2281083,г Москва проезд Одоевского д.11 кор.3,Москва,проезд Одоевского д.11 кор.3,проезд,Одоевского ,д.11 кор.3,7552956,муниципальный округ Ясенево,1981 +2281083,г Москва проезд Одоевского д.11 кор.4,Москва,проезд Одоевского д.11 кор.4,проезд,Одоевского ,д.11 кор.4,7552960,муниципальный округ Ясенево,1981 +2281083,г Москва проезд Одоевского д.11 кор.5,Москва,проезд Одоевского д.11 кор.5,проезд,Одоевского ,д.11 кор.5,7552963,муниципальный округ Ясенево,1981 +2281083,г Москва проезд Одоевского д.11 кор.6,Москва,проезд Одоевского д.11 кор.6,проезд,Одоевского ,д.11 кор.6,7552966,муниципальный округ Ясенево,1981 +2281083,г Москва проезд Одоевского д.11 кор.7,Москва,проезд Одоевского д.11 кор.7,проезд,Одоевского ,д.11 кор.7,7605692,муниципальный округ Ясенево,1997 +2281083,г Москва проезд Одоевского д.3 кор.1,Москва,проезд Одоевского д.3 кор.1,проезд,Одоевского ,д.3 кор.1,7552895,муниципальный округ Ясенево,1982 +2281083,г Москва проезд Одоевского д.3 кор.2,Москва,проезд Одоевского д.3 кор.2,проезд,Одоевского ,д.3 кор.2,7552897,муниципальный округ Ясенево,1982 +2281083,г Москва проезд Одоевского д.3 кор.3,Москва,проезд Одоевского д.3 кор.3,проезд,Одоевского ,д.3 кор.3,7552898,муниципальный округ Ясенево,1982 +2281083,г Москва проезд Одоевского д.3 кор.4,Москва,проезд Одоевского д.3 кор.4,проезд,Одоевского ,д.3 кор.4,7552914,муниципальный округ Ясенево,1981 +2281083,г Москва проезд Одоевского д.3 кор.5,Москва,проезд Одоевского д.3 кор.5,проезд,Одоевского ,д.3 кор.5,7552915,муниципальный округ Ясенево,1981 +2281083,г Москва проезд Одоевского д.3 кор.6,Москва,проезд Одоевского д.3 кор.6,проезд,Одоевского ,д.3 кор.6,7552917,муниципальный округ Ясенево,1981 +2281083,г Москва проезд Одоевского д.3 кор.7,Москва,проезд Одоевского д.3 кор.7,проезд,Одоевского ,д.3 кор.7,7552919,муниципальный округ Ясенево,1998 +2281083,г Москва проезд Одоевского д.7 кор.1,Москва,проезд Одоевского д.7 кор.1,проезд,Одоевского ,д.7 кор.1,7552921,муниципальный округ Ясенево,1981 +2281083,г Москва проезд Одоевского д.7 кор.2,Москва,проезд Одоевского д.7 кор.2,проезд,Одоевского ,д.7 кор.2,7552924,муниципальный округ Ясенево,1981 +2281083,г Москва проезд Одоевского д.7 кор.3,Москва,проезд Одоевского д.7 кор.3,проезд,Одоевского ,д.7 кор.3,7552926,муниципальный округ Ясенево,1981 +2281083,г Москва проезд Одоевского д.7 кор.4,Москва,проезд Одоевского д.7 кор.4,проезд,Одоевского ,д.7 кор.4,7552928,муниципальный округ Ясенево,1981 +2281083,г Москва проезд Одоевского д.7 кор.5,Москва,проезд Одоевского д.7 кор.5,проезд,Одоевского ,д.7 кор.5,7605604,муниципальный округ Ясенево,1981 +2281083,г Москва проезд Одоевского д.7 кор.6,Москва,проезд Одоевского д.7 кор.6,проезд,Одоевского ,д.7 кор.6,7605596,муниципальный округ Ясенево,1981 +2281083,г Москва проезд Одоевского д.7 кор.7,Москва,проезд Одоевского д.7 кор.7,проезд,Одоевского ,д.7 кор.7,7552930,муниципальный округ Ясенево,1996 +2281083,г Москва проезд Соловьиный д.1,Москва,проезд Соловьиный д.1,проезд,Соловьиный ,д.1,7605631,муниципальный округ Ясенево,2002 +2281083,г Москва проезд Соловьиный д.14,Москва,проезд Соловьиный д.14,проезд,Соловьиный ,д.14,7552991,муниципальный округ Ясенево,1979 +2281083,"г Москва проезд Соловьиный д.14 кор.под. 1,2,3,4",Москва,"проезд Соловьиный д.14 кор.под. 1,2,3,4",проезд,Соловьиный ,"д.14 кор.под. 1,2,3,4",7599705,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва проезд Соловьиный д.16 кор.1,Москва,проезд Соловьиный д.16 кор.1,проезд,Соловьиный ,д.16 кор.1,7552992,муниципальный округ Ясенево,1979 +2281083,г Москва проезд Соловьиный д.18,Москва,проезд Соловьиный д.18,проезд,Соловьиный ,д.18,7552994,муниципальный округ Ясенево,1979 +2281083,"г Москва проезд Соловьиный д.2 кор.п. 1,2,3,4,5,6,14,15,16,17 ДЕЗ п. 7,8,9,10,11,12,13 ЖСК Пегас",Москва,"проезд Соловьиный д.2 кор.п. 1,2,3,4,5,6,14,15,16,17 ДЕЗ п. 7,8,9,10,11,12,13 ЖСК Пегас",проезд,Соловьиный ,"д.2 кор.п. 1,2,3,4,5,6,14,15,16,17 ДЕЗ п. 7,8,9,10,11,12,13 ЖСК Пегас",7560366,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва проезд Соловьиный д.4 кор.1,Москва,проезд Соловьиный д.4 кор.1,проезд,Соловьиный ,д.4 кор.1,7552983,муниципальный округ Ясенево,1979 +2281083,"г Москва проезд Соловьиный д.4 кор.1, под. 3,4",Москва,"проезд Соловьиный д.4 кор.1, под. 3,4",проезд,Соловьиный ,"д.4 кор.1, под. 3,4",7599618,муниципальный округ Ясенево,1979 +2281083,г Москва проезд Соловьиный д.6,Москва,проезд Соловьиный д.6,проезд,Соловьиный ,д.6,7552988,муниципальный округ Ясенево,1979 +2281083,г Москва проезд Соловьиный д.8,Москва,проезд Соловьиный д.8,проезд,Соловьиный ,д.8,7552989,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва ул Айвазовского д.1,Москва,ул Айвазовского д.1,ул,Айвазовского ,д.1,7552318,муниципальный округ Ясенево,1981 +2281083,г Москва ул Айвазовского д.2,Москва,ул Айвазовского д.2,ул,Айвазовского ,д.2,7596604,муниципальный округ Ясенево,1979 +2281083,г Москва ул Айвазовского д.5 кор.1,Москва,ул Айвазовского д.5 кор.1,ул,Айвазовского ,д.5 кор.1,7552321,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва ул Айвазовского д.6 кор.1,Москва,ул Айвазовского д.6 кор.1,ул,Айвазовского ,д.6 кор.1,7552324,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,"г Москва ул Айвазовского д.6 кор.1, под. 16,17",Москва,"ул Айвазовского д.6 кор.1, под. 16,17",ул,Айвазовского ,"д.6 кор.1, под. 16,17",7599745,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,"г Москва ул Айвазовского д.6 кор.1, под. 9,10,11,12,13,14,15",Москва,"ул Айвазовского д.6 кор.1, под. 9,10,11,12,13,14,15",ул,Айвазовского ,"д.6 кор.1, под. 9,10,11,12,13,14,15",7599551,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва ул Вильнюсская д.13,Москва,ул Вильнюсская д.13,ул,Вильнюсская ,д.13,7552338,муниципальный округ Ясенево,1997 +2281083,г Москва ул Вильнюсская д.15,Москва,ул Вильнюсская д.15,ул,Вильнюсская ,д.15,7552339,муниципальный округ Ясенево,1996 +2281083,г Москва ул Вильнюсская д.17,Москва,ул Вильнюсская д.17,ул,Вильнюсская ,д.17,7552340,муниципальный округ Ясенево,2002 +2281083,г Москва ул Вильнюсская д.3 кор.1,Москва,ул Вильнюсская д.3 кор.1,ул,Вильнюсская ,д.3 кор.1,7552328,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,г Москва ул Вильнюсская д.4,Москва,ул Вильнюсская д.4,ул,Вильнюсская ,д.4,7552331,муниципальный округ Ясенево,1976 +2281083,"г Москва ул Вильнюсская д.4 кор.под. 1,2",Москва,"ул Вильнюсская д.4 кор.под. 1,2",ул,Вильнюсская ,"д.4 кор.под. 1,2",7599634,муниципальный округ Ясенево,1976 +2281083,"г Москва ул Вильнюсская д.4 кор.под. 3,4,5,6,7,8",Москва,"ул Вильнюсская д.4 кор.под. 3,4,5,6,7,8",ул,Вильнюсская ,"д.4 кор.под. 3,4,5,6,7,8",7599648,муниципальный округ Ясенево,1976 +2281083,"г Москва ул Вильнюсская д.4 кор.под. 9,10",Москва,"ул Вильнюсская д.4 кор.под. 9,10",ул,Вильнюсская ,"д.4 кор.под. 9,10",7605647,муниципальный округ Ясенево,1976 +2281083,г Москва ул Вильнюсская д.6,Москва,ул Вильнюсская д.6,ул,Вильнюсская ,д.6,7552333,муниципальный округ Ясенево,1987 +2281083,г Москва ул Вильнюсская д.7 кор.2,Москва,ул Вильнюсская д.7 кор.2,ул,Вильнюсская ,д.7 кор.2,7552336,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,г Москва ул Вильнюсская д.8 кор.2,Москва,ул Вильнюсская д.8 кор.2,ул,Вильнюсская ,д.8 кор.2,7552337,муниципальный округ Ясенево,1976 +2281083,г Москва ул Голубинская д.13 кор.1,Москва,ул Голубинская д.13 кор.1,ул,Голубинская ,д.13 кор.1,7552346,муниципальный округ Ясенево,1976 +2281083,г Москва ул Голубинская д.15/10,Москва,ул Голубинская д.15/10,ул,Голубинская ,д.15/10,7552347,муниципальный округ Ясенево,1976 +2281083,г Москва ул Голубинская д.17/9,Москва,ул Голубинская д.17/9,ул,Голубинская ,д.17/9,7552348,муниципальный округ Ясенево,1976 +2281083,г Москва ул Голубинская д.19,Москва,ул Голубинская д.19,ул,Голубинская ,д.19,7552349,муниципальный округ Ясенево,1976 +2281083,г Москва ул Голубинская д.24 кор.1,Москва,ул Голубинская д.24 кор.1,ул,Голубинская ,д.24 кор.1,7552384,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва ул Голубинская д.25 кор.1,Москва,ул Голубинская д.25 кор.1,ул,Голубинская ,д.25 кор.1,7552350,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,"г Москва ул Голубинская д.25 кор.1, под.10,11,12,13,14,15",Москва,"ул Голубинская д.25 кор.1, под.10,11,12,13,14,15",ул,Голубинская ,"д.25 кор.1, под.10,11,12,13,14,15",7649164,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва ул Голубинская д.25 кор.2,Москва,ул Голубинская д.25 кор.2,ул,Голубинская ,д.25 кор.2,7552352,муниципальный округ Ясенево,н.д. +2281083,"г Москва ул Голубинская д.25 кор.2 п.1,2,3,4,5,6 ЖСК Осень",Москва,"ул Голубинская д.25 кор.2 п.1,2,3,4,5,6 ЖСК Осень",ул,Голубинская ,"д.25 кор.2 п.1,2,3,4,5,6 ЖСК Осень",7560458,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,"г Москва ул Голубинская д.25 кор.2, под. 7,8,9,10,11",Москва,"ул Голубинская д.25 кор.2, под. 7,8,9,10,11",ул,Голубинская ,"д.25 кор.2, под. 7,8,9,10,11",7605718,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,г Москва ул Голубинская д.29 кор.1,Москва,ул Голубинская д.29 кор.1,ул,Голубинская ,д.29 кор.1,7552360,муниципальный округ Ясенево,1979 +2281083,г Москва ул Голубинская д.29 кор.2,Москва,ул Голубинская д.29 кор.2,ул,Голубинская ,д.29 кор.2,7552361,муниципальный округ Ясенево,1980 +2281083,г Москва ул Голубинская д.29 кор.3,Москва,ул Голубинская д.29 кор.3,ул,Голубинская ,д.29 кор.3,7605669,муниципальный округ Ясенево,1980 +2281083,г Москва ул Голубинская д.3 кор.1,Москва,ул Голубинская д.3 кор.1,ул,Голубинская ,д.3 кор.1,7552341,муниципальный округ Ясенево,1976 +2281083,г Москва ул Голубинская д.32/2,Москва,ул Голубинская д.32/2,ул,Голубинская ,д.32/2,7552362,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,г Москва ул Голубинская д.7 кор.2,Москва,ул Голубинская д.7 кор.2,ул,Голубинская ,д.7 кор.2,7552342,муниципальный округ Ясенево,1976 +2281083,г Москва ул Голубинская д.7 кор.5,Москва,ул Голубинская д.7 кор.5,ул,Голубинская ,д.7 кор.5,7552344,муниципальный округ Ясенево,1976 +2281083,г Москва ул Голубинская д.9,Москва,ул Голубинская д.9,ул,Голубинская ,д.9,7552345,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,г Москва ул Инессы Арманд д.11,Москва,ул Инессы Арманд д.11,ул,Инессы Арманд ,д.11,7552404,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва ул Инессы Арманд д.3,Москва,ул Инессы Арманд д.3,ул,Инессы Арманд ,д.3,7552389,муниципальный округ Ясенево,1980 +2281083,"г Москва ул Инессы Арманд д.4 кор.1 п.1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,15,16,ДЕЗ п. 11,12,13,14 ЖСК Лада",Москва,"ул Инессы Арманд д.4 кор.1 п.1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,15,16,ДЕЗ п. 11,12,13,14 ЖСК Лада",ул,Инессы Арманд ,"д.4 кор.1 п.1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,15,16,ДЕЗ п. 11,12,13,14 ЖСК Лада",7559347,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,г Москва ул Инессы Арманд д.4 кор.2,Москва,ул Инессы Арманд д.4 кор.2,ул,Инессы Арманд ,д.4 кор.2,7552392,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,"г Москва ул Инессы Арманд д.4 кор.2 (п.1,2,3,4)",Москва,"ул Инессы Арманд д.4 кор.2 (п.1,2,3,4)",ул,Инессы Арманд ,"д.4 кор.2 (п.1,2,3,4)",7601164,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,г Москва ул Инессы Арманд д.7,Москва,ул Инессы Арманд д.7,ул,Инессы Арманд ,д.7,7552396,муниципальный округ Ясенево,1979 +2281083,г Москва ул Инессы Арманд д.8/17,Москва,ул Инессы Арманд д.8/17,ул,Инессы Арманд ,д.8/17,7552401,муниципальный округ Ясенево,1980 +2281083,"г Москва ул Паустовского д.3 кор.п.1,2,8,9,10,11,17,18 ДЕЗ п.3,4,5,6,7 ЖСК Телетайп п.12,13,14,15,16 ЖСК Олимп",Москва,"ул Паустовского д.3 кор.п.1,2,8,9,10,11,17,18 ДЕЗ п.3,4,5,6,7 ЖСК Телетайп п.12,13,14,15,16 ЖСК Олимп",ул,Паустовского ,"д.3 кор.п.1,2,8,9,10,11,17,18 ДЕЗ п.3,4,5,6,7 ЖСК Телетайп п.12,13,14,15,16 ЖСК Олимп",7560256,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,"г Москва ул Паустовского д.4 кор.п.1,2,8,9,10,11,17,18 ДЕЗ п.3,4,5,6,7 ЖСК Вибратор п.12,13,14,15,16 ЖСК Геостром",Москва,"ул Паустовского д.4 кор.п.1,2,8,9,10,11,17,18 ДЕЗ п.3,4,5,6,7 ЖСК Вибратор п.12,13,14,15,16 ЖСК Геостром",ул,Паустовского ,"д.4 кор.п.1,2,8,9,10,11,17,18 ДЕЗ п.3,4,5,6,7 ЖСК Вибратор п.12,13,14,15,16 ЖСК Геостром",7560277,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,г Москва ул Паустовского д.5 кор.1,Москва,ул Паустовского д.5 кор.1,ул,Паустовского ,д.5 кор.1,7552968,муниципальный округ Ясенево,1984 +2281083,"г Москва ул Паустовского д.8 кор.3 п.1,2,3,4,9,10,11,12 ДЕЗ п.5,6,7,8 Молния2",Москва,"ул Паустовского д.8 кор.3 п.1,2,3,4,9,10,11,12 ДЕЗ п.5,6,7,8 Молния2",ул,Паустовского ,"д.8 кор.3 п.1,2,3,4,9,10,11,12 ДЕЗ п.5,6,7,8 Молния2",7560298,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,г Москва ул Профсоюзная д.123А кор.25,Москва,ул Профсоюзная д.123А кор.25,ул,Профсоюзная ,д.123А кор.25,8095340,муниципальный округ Ясенево,н.д. +2281083,г Москва ул Рокотова д.1/12,Москва,ул Рокотова д.1/12,ул,Рокотова ,д.1/12,7552969,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва ул Рокотова д.2/10,Москва,ул Рокотова д.2/10,ул,Рокотова ,д.2/10,7552971,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва ул Рокотова д.3 кор.2,Москва,ул Рокотова д.3 кор.2,ул,Рокотова ,д.3 кор.2,7552974,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,"г Москва ул Рокотова д.4 кор.2 п.1,2,3 ЖСК Жасмин п.4,5,11,12,13,14 ДЕЗ п. 6,7,8,9,10 ЖСК Колизей",Москва,"ул Рокотова д.4 кор.2 п.1,2,3 ЖСК Жасмин п.4,5,11,12,13,14 ДЕЗ п. 6,7,8,9,10 ЖСК Колизей",ул,Рокотова ,"д.4 кор.2 п.1,2,3 ЖСК Жасмин п.4,5,11,12,13,14 ДЕЗ п. 6,7,8,9,10 ЖСК Колизей",7560353,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва ул Рокотова д.7 кор.2,Москва,ул Рокотова д.7 кор.2,ул,Рокотова ,д.7 кор.2,7552975,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва ул Рокотова д.8 кор.2,Москва,ул Рокотова д.8 кор.2,ул,Рокотова ,д.8 кор.2,7552980,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,"г Москва ул Рокотова д.8 кор.2, под. 5,6,7,8,9,10",Москва,"ул Рокотова д.8 кор.2, под. 5,6,7,8,9,10",ул,Рокотова ,"д.8 кор.2, под. 5,6,7,8,9,10",7605566,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва ул Рокотова д.8 кор.5,Москва,ул Рокотова д.8 кор.5,ул,Рокотова ,д.8 кор.5,7552981,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва ул Тарусская д.14 кор.1,Москва,ул Тарусская д.14 кор.1,ул,Тарусская ,д.14 кор.1,7552995,муниципальный округ Ясенево,1982 +2281083,г Москва ул Тарусская д.14 кор.2,Москва,ул Тарусская д.14 кор.2,ул,Тарусская ,д.14 кор.2,7552997,муниципальный округ Ясенево,1982 +2281083,г Москва ул Тарусская д.18 кор.1,Москва,ул Тарусская д.18 кор.1,ул,Тарусская ,д.18 кор.1,7552998,муниципальный округ Ясенево,1983 +2281083,г Москва ул Тарусская д.18 кор.2,Москва,ул Тарусская д.18 кор.2,ул,Тарусская ,д.18 кор.2,7552999,муниципальный округ Ясенево,1984 +2281083,г Москва ул Тарусская д.22 кор.1,Москва,ул Тарусская д.22 кор.1,ул,Тарусская ,д.22 кор.1,7599584,муниципальный округ Ясенево,1986 +2281083,г Москва ул Тарусская д.22 кор.2,Москва,ул Тарусская д.22 кор.2,ул,Тарусская ,д.22 кор.2,7553009,муниципальный округ Ясенево,1985 +2281083,г Москва ул Тарусская д.4,Москва,ул Тарусская д.4,ул,Тарусская ,д.4,7599725,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва ул Тарусская д.8,Москва,ул Тарусская д.8,ул,Тарусская ,д.8,7628437,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва ул Ясногорская д.13 кор.1,Москва,ул Ясногорская д.13 кор.1,ул,Ясногорская ,д.13 кор.1,7553046,муниципальный округ Ясенево,1984 +2281083,г Москва ул Ясногорская д.13 кор.2,Москва,ул Ясногорская д.13 кор.2,ул,Ясногорская ,д.13 кор.2,7553047,муниципальный округ Ясенево,1985 +2281083,г Москва ул Ясногорская д.17 кор.1,Москва,ул Ясногорская д.17 кор.1,ул,Ясногорская ,д.17 кор.1,7553048,муниципальный округ Ясенево,1987 +2281083,г Москва ул Ясногорская д.17 кор.2,Москва,ул Ясногорская д.17 кор.2,ул,Ясногорская ,д.17 кор.2,7553050,муниципальный округ Ясенево,1985 +2281083,г Москва ул Ясногорская д.21 кор.1,Москва,ул Ясногорская д.21 кор.1,ул,Ясногорская ,д.21 кор.1,7553051,муниципальный округ Ясенево,1983 +2281083,г Москва ул Ясногорская д.21 кор.2,Москва,ул Ясногорская д.21 кор.2,ул,Ясногорская ,д.21 кор.2,7553055,муниципальный округ Ясенево,1985 +2281083,г Москва ул Ясногорская д.21 кор.3,Москва,ул Ясногорская д.21 кор.3,ул,Ясногорская ,д.21 кор.3,8232876,муниципальный округ Ясенево,2012 +2281083,г Москва ул Ясногорская д.3,Москва,ул Ясногорская д.3,ул,Ясногорская ,д.3,7553044,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва ул Ясногорская д.7,Москва,ул Ясногорская д.7,ул,Ясногорская ,д.7,7553045,муниципальный округ Ясенево,1979 +2281083,г Москва ул Островитянова д.22 кор.1,Москва,ул Островитянова д.22 кор.1,ул,Островитянова ,д.22 кор.1,8350565,муниципальный округ Ясенево,н.д. +2281060,г Москва б-р Жулебинский д.1,Москва,б-р Жулебинский д.1,б-р,Жулебинский ,д.1,7670335,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1998 +2281060,г Москва б-р Жулебинский д.10/6,Москва,б-р Жулебинский д.10/6,б-р,Жулебинский ,д.10/6,7672669,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва б-р Жулебинский д.13,Москва,б-р Жулебинский д.13,б-р,Жулебинский ,д.13,7670351,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва б-р Жулебинский д.14,Москва,б-р Жулебинский д.14,б-р,Жулебинский ,д.14,7670360,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1993 +2281060,г Москва б-р Жулебинский д.15,Москва,б-р Жулебинский д.15,б-р,Жулебинский ,д.15,7670441,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва б-р Жулебинский д.18/8,Москва,б-р Жулебинский д.18/8,б-р,Жулебинский ,д.18/8,7670464,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1993 +2281060,г Москва б-р Жулебинский д.2 кор.2,Москва,б-р Жулебинский д.2 кор.2,б-р,Жулебинский ,д.2 кор.2,7672980,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1992 +2281060,г Москва б-р Жулебинский д.23,Москва,б-р Жулебинский д.23,б-р,Жулебинский ,д.23,7670480,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва б-р Жулебинский д.25,Москва,б-р Жулебинский д.25,б-р,Жулебинский ,д.25,8035489,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1999 +2281060,г Москва б-р Жулебинский д.27,Москва,б-р Жулебинский д.27,б-р,Жулебинский ,д.27,7670495,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва б-р Жулебинский д.28 кор.1,Москва,б-р Жулебинский д.28 кор.1,б-р,Жулебинский ,д.28 кор.1,7670502,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва б-р Жулебинский д.30 кор.1,Москва,б-р Жулебинский д.30 кор.1,б-р,Жулебинский ,д.30 кор.1,7670513,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва б-р Жулебинский д.31,Москва,б-р Жулебинский д.31,б-р,Жулебинский ,д.31,7670535,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва б-р Жулебинский д.36 кор.1,Москва,б-р Жулебинский д.36 кор.1,б-р,Жулебинский ,д.36 кор.1,7670546,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва б-р Жулебинский д.36 кор.2,Москва,б-р Жулебинский д.36 кор.2,б-р,Жулебинский ,д.36 кор.2,7670555,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва б-р Жулебинский д.40 кор.1,Москва,б-р Жулебинский д.40 кор.1,б-р,Жулебинский ,д.40 кор.1,7670570,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва б-р Жулебинский д.40 кор.2,Москва,б-р Жулебинский д.40 кор.2,б-р,Жулебинский ,д.40 кор.2,7670586,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1998 +2281060,г Москва б-р Жулебинский д.5,Москва,б-р Жулебинский д.5,б-р,Жулебинский ,д.5,7670341,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва б-р Жулебинский д.6/11,Москва,б-р Жулебинский д.6/11,б-р,Жулебинский ,д.6/11,7672661,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1994 +2281060,г Москва б-р Жулебинский д.9,Москва,б-р Жулебинский д.9,б-р,Жулебинский ,д.9,7670347,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1994 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.10 кор.1,Москва,б-р Самаркандский д.10 кор.1,б-р,Самаркандский ,д.10 кор.1,7598491,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.10 кор.2,Москва,б-р Самаркандский д.10 кор.2,б-р,Самаркандский ,д.10 кор.2,7598493,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.11 кор.1,Москва,б-р Самаркандский д.11 кор.1,б-р,Самаркандский ,д.11 кор.1,7598499,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1980 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.12,Москва,б-р Самаркандский д.12,б-р,Самаркандский ,д.12,7598503,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1992 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.13 кор.1,Москва,б-р Самаркандский д.13 кор.1,б-р,Самаркандский ,д.13 кор.1,7598517,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1971 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.13 кор.2,Москва,б-р Самаркандский д.13 кор.2,б-р,Самаркандский ,д.13 кор.2,7598520,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1970 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.13 кор.3,Москва,б-р Самаркандский д.13 кор.3,б-р,Самаркандский ,д.13 кор.3,7575328,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.13 кор.4,Москва,б-р Самаркандский д.13 кор.4,б-р,Самаркандский ,д.13 кор.4,7699520,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.13 кор.5,Москва,б-р Самаркандский д.13 кор.5,б-р,Самаркандский ,д.13 кор.5,7598534,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.15 кор.1,Москва,б-р Самаркандский д.15 кор.1,б-р,Самаркандский ,д.15 кор.1,7575329,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1971 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.15 кор.2,Москва,б-р Самаркандский д.15 кор.2,б-р,Самаркандский ,д.15 кор.2,7598566,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.15 кор.3,Москва,б-р Самаркандский д.15 кор.3,б-р,Самаркандский ,д.15 кор.3,7575331,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.15 кор.4,Москва,б-р Самаркандский д.15 кор.4,б-р,Самаркандский ,д.15 кор.4,7575333,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.15 кор.5,Москва,б-р Самаркандский д.15 кор.5,б-р,Самаркандский ,д.15 кор.5,7575334,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.15 кор.6,Москва,б-р Самаркандский д.15 кор.6,б-р,Самаркандский ,д.15 кор.6,7575335,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1981 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.17 кор.3,Москва,б-р Самаркандский д.17 кор.3,б-р,Самаркандский ,д.17 кор.3,7699775,муниципальный округ Выхино-Жулебино,н.д. +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.17 кор.4,Москва,б-р Самаркандский д.17 кор.4,б-р,Самаркандский ,д.17 кор.4,7598593,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1980 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.18 кор.26,Москва,б-р Самаркандский д.18 кор.26,б-р,Самаркандский ,д.18 кор.26,7598622,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.20 кор.1,Москва,б-р Самаркандский д.20 кор.1,б-р,Самаркандский ,д.20 кор.1,7596595,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.20 кор.2,Москва,б-р Самаркандский д.20 кор.2,б-р,Самаркандский ,д.20 кор.2,7596672,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.20 кор.3,Москва,б-р Самаркандский д.20 кор.3,б-р,Самаркандский ,д.20 кор.3,7596700,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.22 кор.1,Москва,б-р Самаркандский д.22 кор.1,б-р,Самаркандский ,д.22 кор.1,7577868,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.24 кор.1,Москва,б-р Самаркандский д.24 кор.1,б-р,Самаркандский ,д.24 кор.1,7577870,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.24 кор.2,Москва,б-р Самаркандский д.24 кор.2,б-р,Самаркандский ,д.24 кор.2,7577873,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.24 кор.3,Москва,б-р Самаркандский д.24 кор.3,б-р,Самаркандский ,д.24 кор.3,7577875,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.26,Москва,б-р Самаркандский д.26,б-р,Самаркандский ,д.26,7596711,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.30 кор.1,Москва,б-р Самаркандский д.30 кор.1,б-р,Самаркандский ,д.30 кор.1,7596720,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.30 кор.2,Москва,б-р Самаркандский д.30 кор.2,б-р,Самаркандский ,д.30 кор.2,7596729,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.30 кор.3,Москва,б-р Самаркандский д.30 кор.3,б-р,Самаркандский ,д.30 кор.3,7596735,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.32 кор.1,Москва,б-р Самаркандский д.32 кор.1,б-р,Самаркандский ,д.32 кор.1,7720636,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.34 кор.1,Москва,б-р Самаркандский д.34 кор.1,б-р,Самаркандский ,д.34 кор.1,7596737,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.34 кор.2,Москва,б-р Самаркандский д.34 кор.2,б-р,Самаркандский ,д.34 кор.2,7596740,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.34 кор.3,Москва,б-р Самаркандский д.34 кор.3,б-р,Самаркандский ,д.34 кор.3,7598489,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.6 кор.1,Москва,б-р Самаркандский д.6 кор.1,б-р,Самаркандский ,д.6 кор.1,7575313,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.6 кор.2,Москва,б-р Самаркандский д.6 кор.2,б-р,Самаркандский ,д.6 кор.2,7575314,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1970 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.6 кор.3,Москва,б-р Самаркандский д.6 кор.3,б-р,Самаркандский ,д.6 кор.3,7598654,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1975 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.6 кор.4,Москва,б-р Самаркандский д.6 кор.4,б-р,Самаркандский ,д.6 кор.4,7598658,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1989 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.8 кор.2,Москва,б-р Самаркандский д.8 кор.2,б-р,Самаркандский ,д.8 кор.2,7598665,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1986 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.9 кор.1,Москва,б-р Самаркандский д.9 кор.1,б-р,Самаркандский ,д.9 кор.1,7575320,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1971 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.9 кор.2,Москва,б-р Самаркандский д.9 кор.2,б-р,Самаркандский ,д.9 кор.2,7575323,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.9 кор.3,Москва,б-р Самаркандский д.9 кор.3,б-р,Самаркандский ,д.9 кор.3,7575326,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.9 кор.4,Москва,б-р Самаркандский д.9 кор.4,б-р,Самаркандский ,д.9 кор.4,7575327,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.9 кор.5,Москва,б-р Самаркандский д.9 кор.5,б-р,Самаркандский ,д.9 кор.5,7598672,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва б-р Самаркандский Квартал 134а д.№ кор.2,Москва,б-р Самаркандский Квартал 134а д.№ кор.2,б-р,Самаркандский Квартал 134а ,д.№ кор.2,7575338,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва б-р Самаркандский Квартал 134а д.№ кор.5,Москва,б-р Самаркандский Квартал 134а д.№ кор.5,б-р,Самаркандский Квартал 134а ,д.№ кор.5,7575340,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва б-р Самаркандский Квартал 137а д.№ кор.1,Москва,б-р Самаркандский Квартал 137а д.№ кор.1,б-р,Самаркандский Квартал 137а ,д.№ кор.1,7575341,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва б-р Самаркандский Квартал 137а д.№ кор.11,Москва,б-р Самаркандский Квартал 137а д.№ кор.11,б-р,Самаркандский Квартал 137а ,д.№ кор.11,7575354,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва б-р Самаркандский Квартал 137а д.№ кор.4,Москва,б-р Самаркандский Квартал 137а д.№ кор.4,б-р,Самаркандский Квартал 137а ,д.№ кор.4,7575343,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва б-р Самаркандский Квартал 137а д.№ кор.5,Москва,б-р Самаркандский Квартал 137а д.№ кор.5,б-р,Самаркандский Квартал 137а ,д.№ кор.5,7575345,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва б-р Самаркандский Квартал 137а д.№ кор.6,Москва,б-р Самаркандский Квартал 137а д.№ кор.6,б-р,Самаркандский Квартал 137а ,д.№ кор.6,7575347,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва б-р Самаркандский Квартал 137а д.№ кор.7,Москва,б-р Самаркандский Квартал 137а д.№ кор.7,б-р,Самаркандский Квартал 137а ,д.№ кор.7,7575348,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва б-р Самаркандский Квартал 137а д.№ кор.9,Москва,б-р Самаркандский Квартал 137а д.№ кор.9,б-р,Самаркандский Квартал 137а ,д.№ кор.9,7575351,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва б-р Хвалынский д.1,Москва,б-р Хвалынский д.1,б-р,Хвалынский ,д.1,7671902,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1993 +2281060,г Москва б-р Хвалынский д.2,Москва,б-р Хвалынский д.2,б-р,Хвалынский ,д.2,7720217,муниципальный округ Выхино-Жулебино,н.д. +2281060,г Москва б-р Хвалынский д.3 кор.2,Москва,б-р Хвалынский д.3 кор.2,б-р,Хвалынский ,д.3 кор.2,7671910,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1993 +2281060,г Москва б-р Хвалынский д.4 кор.2,Москва,б-р Хвалынский д.4 кор.2,б-р,Хвалынский ,д.4 кор.2,7672776,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1993 +2281060,г Москва б-р Хвалынский д.5/12,Москва,б-р Хвалынский д.5/12,б-р,Хвалынский ,д.5/12,7671920,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1993 +2281060,г Москва б-р Хвалынский д.7 кор.2,Москва,б-р Хвалынский д.7 кор.2,б-р,Хвалынский ,д.7 кор.2,7671931,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва б-р Хвалынский д.7/11 кор.1,Москва,б-р Хвалынский д.7/11 кор.1,б-р,Хвалынский ,д.7/11 кор.1,7671943,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва пер Ташкентский д.1,Москва,пер Ташкентский д.1,пер,Ташкентский ,д.1,7575407,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва пер Ташкентский д.11/14,Москва,пер Ташкентский д.11/14,пер,Ташкентский ,д.11/14,7576971,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва пер Ташкентский д.3,Москва,пер Ташкентский д.3,пер,Ташкентский ,д.3,7575410,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва пер Ташкентский д.5 кор.1,Москва,пер Ташкентский д.5 кор.1,пер,Ташкентский ,д.5 кор.1,7576824,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва пер Ташкентский д.5 кор.2,Москва,пер Ташкентский д.5 кор.2,пер,Ташкентский ,д.5 кор.2,7576837,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва пер Ташкентский д.5 кор.3,Москва,пер Ташкентский д.5 кор.3,пер,Ташкентский ,д.5 кор.3,7576854,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва пер Ташкентский д.7 кор.1,Москва,пер Ташкентский д.7 кор.1,пер,Ташкентский ,д.7 кор.1,7576903,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва пер Ташкентский д.9 кор.1,Москва,пер Ташкентский д.9 кор.1,пер,Ташкентский ,д.9 кор.1,7576922,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва пер Ташкентский д.9 кор.2,Москва,пер Ташкентский д.9 кор.2,пер,Ташкентский ,д.9 кор.2,7576929,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва пер Ташкентский д.9 кор.3,Москва,пер Ташкентский д.9 кор.3,пер,Ташкентский ,д.9 кор.3,7576939,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва пр-кт Волгоградский д.160 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.160 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.160 кор.1,7574703,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва пр-кт Волгоградский д.160 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.160 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.160 кор.2,7574712,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва пр-кт Волгоградский д.160 кор.3,Москва,пр-кт Волгоградский д.160 кор.3,пр-кт,Волгоградский ,д.160 кор.3,7574719,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1987 +2281060,г Москва пр-кт Волгоградский д.164 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.164 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.164 кор.1,7574725,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1966 +2281060,г Москва пр-кт Волгоградский д.164 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.164 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.164 кор.2,7574730,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва пр-кт Волгоградский д.164 кор.3,Москва,пр-кт Волгоградский д.164 кор.3,пр-кт,Волгоградский ,д.164 кор.3,7574737,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва пр-кт Волгоградский д.170 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.170 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.170 кор.1,7574744,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1998 +2281060,г Москва пр-кт Волгоградский д.181,Москва,пр-кт Волгоградский д.181,пр-кт,Волгоградский ,д.181,7596293,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва пр-кт Волгоградский д.183 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.183 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.183 кор.2,7707088,муниципальный округ Выхино-Жулебино,2001 +2281060,г Москва пр-кт Волгоградский д.183 кор.36,Москва,пр-кт Волгоградский д.183 кор.36,пр-кт,Волгоградский ,д.183 кор.36,7596304,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва пр-кт Волгоградский д.185 кор./19,Москва,пр-кт Волгоградский д.185 кор./19,пр-кт,Волгоградский ,д.185 кор./19,7574755,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1971 +2281060,г Москва пр-кт Волгоградский д.187 кор./16,Москва,пр-кт Волгоградский д.187 кор./16,пр-кт,Волгоградский ,д.187 кор./16,7574762,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва пр-кт Волгоградский д.191,Москва,пр-кт Волгоградский д.191,пр-кт,Волгоградский ,д.191,7574767,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1979 +2281060,г Москва пр-кт Волгоградский д.195 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.195 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.195 кор.1,7574776,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1978 +2281060,г Москва пр-кт Волгоградский д.195 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.195 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.195 кор.2,7574784,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1979 +2281060,г Москва пр-кт Волгоградский д.197,Москва,пр-кт Волгоградский д.197,пр-кт,Волгоградский ,д.197,7574793,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1979 +2281060,г Москва пр-кт Лермонтовский д.10 кор.1,Москва,пр-кт Лермонтовский д.10 кор.1,пр-кт,Лермонтовский ,д.10 кор.1,7672691,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва пр-кт Лермонтовский д.12,Москва,пр-кт Лермонтовский д.12,пр-кт,Лермонтовский ,д.12,7670926,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1994 +2281060,г Москва пр-кт Лермонтовский д.14 кор.1,Москва,пр-кт Лермонтовский д.14 кор.1,пр-кт,Лермонтовский ,д.14 кор.1,7750016,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1993 +2281060,г Москва пр-кт Лермонтовский д.16,Москва,пр-кт Лермонтовский д.16,пр-кт,Лермонтовский ,д.16,7670941,муниципальный округ Выхино-Жулебино,2008 +2281060,г Москва пр-кт Лермонтовский д.2 кор.1,Москва,пр-кт Лермонтовский д.2 кор.1,пр-кт,Лермонтовский ,д.2 кор.1,7670897,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва пр-кт Лермонтовский д.6,Москва,пр-кт Лермонтовский д.6,пр-кт,Лермонтовский ,д.6,7670911,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва пр-кт Лермонтовский д.8 кор.1,Москва,пр-кт Лермонтовский д.8 кор.1,пр-кт,Лермонтовский ,д.8 кор.1,7672678,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1992 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.58 кор.1,Москва,пр-кт Рязанский д.58 кор.1,пр-кт,Рязанский ,д.58 кор.1,7596439,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.60,Москва,пр-кт Рязанский д.60,пр-кт,Рязанский ,д.60,7596451,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1970 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.60 кор.2,Москва,пр-кт Рязанский д.60 кор.2,пр-кт,Рязанский ,д.60 кор.2,7596457,муниципальный округ Выхино-Жулебино,2000 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.60 кор.3,Москва,пр-кт Рязанский д.60 кор.3,пр-кт,Рязанский ,д.60 кор.3,7596463,муниципальный округ Выхино-Жулебино,2001 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.60 кор.4,Москва,пр-кт Рязанский д.60 кор.4,пр-кт,Рязанский ,д.60 кор.4,7574805,муниципальный округ Выхино-Жулебино,2004 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.62,Москва,пр-кт Рязанский д.62,пр-кт,Рязанский ,д.62,7596475,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1971 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.64 кор.2,Москва,пр-кт Рязанский д.64 кор.2,пр-кт,Рязанский ,д.64 кор.2,7596470,муниципальный округ Выхино-Жулебино,2000 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.68 кор.1,Москва,пр-кт Рязанский д.68 кор.1,пр-кт,Рязанский ,д.68 кор.1,7596521,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1974 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.70 кор.1,Москва,пр-кт Рязанский д.70 кор.1,пр-кт,Рязанский ,д.70 кор.1,7596531,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1974 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.70 кор.2,Москва,пр-кт Рязанский д.70 кор.2,пр-кт,Рязанский ,д.70 кор.2,7574818,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1974 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.70 кор.3,Москва,пр-кт Рязанский д.70 кор.3,пр-кт,Рязанский ,д.70 кор.3,7589766,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1975 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.72 кор.1,Москва,пр-кт Рязанский д.72 кор.1,пр-кт,Рязанский ,д.72 кор.1,7596539,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1974 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.72 кор.2,Москва,пр-кт Рязанский д.72 кор.2,пр-кт,Рязанский ,д.72 кор.2,7596551,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1975 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.74,Москва,пр-кт Рязанский д.74,пр-кт,Рязанский ,д.74,7596563,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1982 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.76 кор.2,Москва,пр-кт Рязанский д.76 кор.2,пр-кт,Рязанский ,д.76 кор.2,7596571,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1975 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.78/1,Москва,пр-кт Рязанский д.78/1,пр-кт,Рязанский ,д.78/1,7574831,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.80 кор.1,Москва,пр-кт Рязанский д.80 кор.1,пр-кт,Рязанский ,д.80 кор.1,7594724,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.80 кор.3,Москва,пр-кт Рязанский д.80 кор.3,пр-кт,Рязанский ,д.80 кор.3,7699972,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.82 кор.1,Москва,пр-кт Рязанский д.82 кор.1,пр-кт,Рязанский ,д.82 кор.1,7574843,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.82 кор.2,Москва,пр-кт Рязанский д.82 кор.2,пр-кт,Рязанский ,д.82 кор.2,7574927,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.82 кор.3,Москва,пр-кт Рязанский д.82 кор.3,пр-кт,Рязанский ,д.82 кор.3,7574936,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1970 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.82 кор.5,Москва,пр-кт Рязанский д.82 кор.5,пр-кт,Рязанский ,д.82 кор.5,7575056,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1989 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.83 кор.2 строение 2,Москва,пр-кт Рязанский д.83 кор.2 строение 2,пр-кт,Рязанский ,д.83 кор.2 строение 2,7575088,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.83/2 кор.1,Москва,пр-кт Рязанский д.83/2 кор.1,пр-кт,Рязанский ,д.83/2 кор.1,7678152,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.84 кор.2,Москва,пр-кт Рязанский д.84 кор.2,пр-кт,Рязанский ,д.84 кор.2,7596584,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1971 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.85 кор.1,Москва,пр-кт Рязанский д.85 кор.1,пр-кт,Рязанский ,д.85 кор.1,7575076,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.85 кор.2,Москва,пр-кт Рязанский д.85 кор.2,пр-кт,Рязанский ,д.85 кор.2,7575080,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.87 кор.1,Москва,пр-кт Рязанский д.87 кор.1,пр-кт,Рязанский ,д.87 кор.1,7575094,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.87 кор.2,Москва,пр-кт Рязанский д.87 кор.2,пр-кт,Рязанский ,д.87 кор.2,7699641,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.87 кор.3,Москва,пр-кт Рязанский д.87 кор.3,пр-кт,Рязанский ,д.87 кор.3,7596335,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1966 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.91 кор.1,Москва,пр-кт Рязанский д.91 кор.1,пр-кт,Рязанский ,д.91 кор.1,7575107,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.91 кор.2,Москва,пр-кт Рязанский д.91 кор.2,пр-кт,Рязанский ,д.91 кор.2,7596345,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.91 кор.3,Москва,пр-кт Рязанский д.91 кор.3,пр-кт,Рязанский ,д.91 кор.3,7575100,муниципальный округ Выхино-Жулебино,н.д. +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.91 кор.4,Москва,пр-кт Рязанский д.91 кор.4,пр-кт,Рязанский ,д.91 кор.4,7699592,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1966 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.93 кор.1,Москва,пр-кт Рязанский д.93 кор.1,пр-кт,Рязанский ,д.93 кор.1,7575116,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.95 кор.1,Москва,пр-кт Рязанский д.95 кор.1,пр-кт,Рязанский ,д.95 кор.1,7596358,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.95 кор.2,Москва,пр-кт Рязанский д.95 кор.2,пр-кт,Рязанский ,д.95 кор.2,7596384,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.95 кор.3,Москва,пр-кт Рязанский д.95 кор.3,пр-кт,Рязанский ,д.95 кор.3,7596392,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1966 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.95 кор.4,Москва,пр-кт Рязанский д.95 кор.4,пр-кт,Рязанский ,д.95 кор.4,7594772,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1966 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.97,Москва,пр-кт Рязанский д.97,пр-кт,Рязанский ,д.97,7596427,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1973 +2281060,г Москва проезд Люберецкий 1-й д.9,Москва,проезд Люберецкий 1-й д.9,проезд,Люберецкий 1-й ,д.9,7670957,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1955 +2281060,г Москва проезд Люберецкий 1-й д.9А,Москва,проезд Люберецкий 1-й д.9А,проезд,Люберецкий 1-й ,д.9А,7670968,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1960 +2281060,г Москва проезд Люберецкий 1-й д.9Б,Москва,проезд Люберецкий 1-й д.9Б,проезд,Люберецкий 1-й ,д.9Б,7670986,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1961 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.1,Москва,проезд Ферганский д.1,проезд,Ферганский ,д.1,7577111,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.10 кор.2,Москва,проезд Ферганский д.10 кор.2,проезд,Ферганский ,д.10 кор.2,7577452,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.10 кор.3,Москва,проезд Ферганский д.10 кор.3,проезд,Ферганский ,д.10 кор.3,7577453,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.11 кор.1,Москва,проезд Ферганский д.11 кор.1,проезд,Ферганский ,д.11 кор.1,7698809,муниципальный округ Выхино-Жулебино,н.д. +2281060,г Москва проезд Ферганский д.11 кор.2,Москва,проезд Ферганский д.11 кор.2,проезд,Ферганский ,д.11 кор.2,7577457,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1976 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.12,Москва,проезд Ферганский д.12,проезд,Ферганский ,д.12,7577493,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.13 кор.1,Москва,проезд Ферганский д.13 кор.1,проезд,Ферганский ,д.13 кор.1,7577499,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1976 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.14 кор.2,Москва,проезд Ферганский д.14 кор.2,проезд,Ферганский ,д.14 кор.2,7577507,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.14 кор.3,Москва,проезд Ферганский д.14 кор.3,проезд,Ферганский ,д.14 кор.3,7577515,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.15 кор./189,Москва,проезд Ферганский д.15 кор./189,проезд,Ферганский ,д.15 кор./189,7577523,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1977 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.2/32,Москва,проезд Ферганский д.2/32,проезд,Ферганский ,д.2/32,7594634,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1972 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.3 кор.1,Москва,проезд Ферганский д.3 кор.1,проезд,Ферганский ,д.3 кор.1,7577237,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1975 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.3 кор.2,Москва,проезд Ферганский д.3 кор.2,проезд,Ферганский ,д.3 кор.2,7577361,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.3 кор.3,Москва,проезд Ферганский д.3 кор.3,проезд,Ферганский ,д.3 кор.3,7577366,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1973 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.3 кор.5,Москва,проезд Ферганский д.3 кор.5,проезд,Ферганский ,д.3 кор.5,7577390,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.4,Москва,проезд Ферганский д.4,проезд,Ферганский ,д.4,7577400,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.7 кор.1,Москва,проезд Ферганский д.7 кор.1,проезд,Ферганский ,д.7 кор.1,7577406,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.7 кор.2,Москва,проезд Ферганский д.7 кор.2,проезд,Ферганский ,д.7 кор.2,7577413,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.7 кор.3,Москва,проезд Ферганский д.7 кор.3,проезд,Ферганский ,д.7 кор.3,7577417,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.7 кор.4,Москва,проезд Ферганский д.7 кор.4,проезд,Ферганский ,д.7 кор.4,7577420,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1973 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.7 кор.5,Москва,проезд Ферганский д.7 кор.5,проезд,Ферганский ,д.7 кор.5,7577428,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1983 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.7 кор.6,Москва,проезд Ферганский д.7 кор.6,проезд,Ферганский ,д.7 кор.6,7577431,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1984 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.8,Москва,проезд Ферганский д.8,проезд,Ферганский ,д.8,7577442,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.9 кор.1,Москва,проезд Ферганский д.9 кор.1,проезд,Ферганский ,д.9 кор.1,7577445,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1976 +2281060,г Москва ул Авиаконструктора Миля д.1,Москва,ул Авиаконструктора Миля д.1,ул,Авиаконструктора Миля ,д.1,7671003,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Авиаконструктора Миля д.11 кор.2,Москва,ул Авиаконструктора Миля д.11 кор.2,ул,Авиаконструктора Миля ,д.11 кор.2,7672812,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва ул Авиаконструктора Миля д.14,Москва,ул Авиаконструктора Миля д.14,ул,Авиаконструктора Миля ,д.14,7671127,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва ул Авиаконструктора Миля д.16,Москва,ул Авиаконструктора Миля д.16,ул,Авиаконструктора Миля ,д.16,7671142,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Авиаконструктора Миля д.19,Москва,ул Авиаконструктора Миля д.19,ул,Авиаконструктора Миля ,д.19,7671150,муниципальный округ Выхино-Жулебино,2002 +2281060,г Москва ул Авиаконструктора Миля д.2 кор.1,Москва,ул Авиаконструктора Миля д.2 кор.1,ул,Авиаконструктора Миля ,д.2 кор.1,7671008,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва ул Авиаконструктора Миля д.20,Москва,ул Авиаконструктора Миля д.20,ул,Авиаконструктора Миля ,д.20,7671164,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва ул Авиаконструктора Миля д.24,Москва,ул Авиаконструктора Миля д.24,ул,Авиаконструктора Миля ,д.24,7672820,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва ул Авиаконструктора Миля д.26,Москва,ул Авиаконструктора Миля д.26,ул,Авиаконструктора Миля ,д.26,7616607,муниципальный округ Выхино-Жулебино,2005 +2281060,г Москва ул Авиаконструктора Миля д.3,Москва,ул Авиаконструктора Миля д.3,ул,Авиаконструктора Миля ,д.3,7671022,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Авиаконструктора Миля д.4 кор.1,Москва,ул Авиаконструктора Миля д.4 кор.1,ул,Авиаконструктора Миля ,д.4 кор.1,7671034,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва ул Авиаконструктора Миля д.4 кор.2,Москва,ул Авиаконструктора Миля д.4 кор.2,ул,Авиаконструктора Миля ,д.4 кор.2,7671086,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва ул Авиаконструктора Миля д.7,Москва,ул Авиаконструктора Миля д.7,ул,Авиаконструктора Миля ,д.7,7671104,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Авиаконструктора Миля д.8 кор.1,Москва,ул Авиаконструктора Миля д.8 кор.1,ул,Авиаконструктора Миля ,д.8 кор.1,7671117,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва ул Академика Скрябина д.25/1 кор.2,Москва,ул Академика Скрябина д.25/1 кор.2,ул,Академика Скрябина ,д.25/1 кор.2,7574566,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1962 +2281060,г Москва ул Академика Скрябина д.25/1 кор.3,Москва,ул Академика Скрябина д.25/1 кор.3,ул,Академика Скрябина ,д.25/1 кор.3,7574581,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1963 +2281060,г Москва ул Академика Скрябина д.3 кор.1,Москва,ул Академика Скрябина д.3 кор.1,ул,Академика Скрябина ,д.3 кор.1,7596130,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Академика Скрябина д.3/7,Москва,ул Академика Скрябина д.3/7,ул,Академика Скрябина ,д.3/7,7574522,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1973 +2281060,г Москва ул Академика Скрябина д.5 кор.1,Москва,ул Академика Скрябина д.5 кор.1,ул,Академика Скрябина ,д.5 кор.1,7596163,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Академика Скрябина д.5 кор.2,Москва,ул Академика Скрябина д.5 кор.2,ул,Академика Скрябина ,д.5 кор.2,7596210,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Академика Скрябина д.7 кор.1,Москва,ул Академика Скрябина д.7 кор.1,ул,Академика Скрябина ,д.7 кор.1,7596226,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва ул Академика Скрябина д.7 кор.2,Москва,ул Академика Скрябина д.7 кор.2,ул,Академика Скрябина ,д.7 кор.2,7596284,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Вострухина д.4 кор.1,Москва,ул Вострухина д.4 кор.1,ул,Вострухина ,д.4 кор.1,7596316,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1966 +2281060,г Москва ул Вострухина д.6 кор.1,Москва,ул Вострухина д.6 кор.1,ул,Вострухина ,д.6 кор.1,7574599,муниципальный округ Выхино-Жулебино,н.д. +2281060,г Москва ул Вострухина д.6 кор.2,Москва,ул Вострухина д.6 кор.2,ул,Вострухина ,д.6 кор.2,7574611,муниципальный округ Выхино-Жулебино,н.д. +2281060,г Москва ул Вострухина д.6 кор.3,Москва,ул Вострухина д.6 кор.3,ул,Вострухина ,д.6 кор.3,7574628,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1966 +2281060,г Москва ул Вострухина д.6 кор.4,Москва,ул Вострухина д.6 кор.4,ул,Вострухина ,д.6 кор.4,7574652,муниципальный округ Выхино-Жулебино,н.д. +2281060,г Москва ул Вострухина д.6 кор.5,Москва,ул Вострухина д.6 кор.5,ул,Вострухина ,д.6 кор.5,7574696,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1966 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.11 кор.1,Москва,ул Генерала Кузнецова д.11 кор.1,ул,Генерала Кузнецова ,д.11 кор.1,7670602,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.11 кор.2,Москва,ул Генерала Кузнецова д.11 кор.2,ул,Генерала Кузнецова ,д.11 кор.2,7670612,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.12,Москва,ул Генерала Кузнецова д.12,ул,Генерала Кузнецова ,д.12,7670624,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.13 кор.1,Москва,ул Генерала Кузнецова д.13 кор.1,ул,Генерала Кузнецова ,д.13 кор.1,7670648,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.13 кор.2,Москва,ул Генерала Кузнецова д.13 кор.2,ул,Генерала Кузнецова ,д.13 кор.2,7670664,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.13 кор.3,Москва,ул Генерала Кузнецова д.13 кор.3,ул,Генерала Кузнецова ,д.13 кор.3,7670682,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.14 кор.1,Москва,ул Генерала Кузнецова д.14 кор.1,ул,Генерала Кузнецова ,д.14 кор.1,7670698,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.14 кор.2,Москва,ул Генерала Кузнецова д.14 кор.2,ул,Генерала Кузнецова ,д.14 кор.2,7670712,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.15 кор.1,Москва,ул Генерала Кузнецова д.15 кор.1,ул,Генерала Кузнецова ,д.15 кор.1,7670724,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.16 кор.1,Москва,ул Генерала Кузнецова д.16 кор.1,ул,Генерала Кузнецова ,д.16 кор.1,7670733,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.16 кор.2,Москва,ул Генерала Кузнецова д.16 кор.2,ул,Генерала Кузнецова ,д.16 кор.2,7670747,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.17,Москва,ул Генерала Кузнецова д.17,ул,Генерала Кузнецова ,д.17,7670757,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.18 кор.2,Москва,ул Генерала Кузнецова д.18 кор.2,ул,Генерала Кузнецова ,д.18 кор.2,7670773,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.20,Москва,ул Генерала Кузнецова д.20,ул,Генерала Кузнецова ,д.20,7670784,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.23,Москва,ул Генерала Кузнецова д.23,ул,Генерала Кузнецова ,д.23,7672864,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.25 кор.1,Москва,ул Генерала Кузнецова д.25 кор.1,ул,Генерала Кузнецова ,д.25 кор.1,7670794,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.26 кор.1,Москва,ул Генерала Кузнецова д.26 кор.1,ул,Генерала Кузнецова ,д.26 кор.1,7670841,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.26 кор.2,Москва,ул Генерала Кузнецова д.26 кор.2,ул,Генерала Кузнецова ,д.26 кор.2,7670855,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.26 кор.3,Москва,ул Генерала Кузнецова д.26 кор.3,ул,Генерала Кузнецова ,д.26 кор.3,7670862,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.27 кор.1,Москва,ул Генерала Кузнецова д.27 кор.1,ул,Генерала Кузнецова ,д.27 кор.1,7672983,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.27 кор.2,Москва,ул Генерала Кузнецова д.27 кор.2,ул,Генерала Кузнецова ,д.27 кор.2,7672991,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.28 кор.1,Москва,ул Генерала Кузнецова д.28 кор.1,ул,Генерала Кузнецова ,д.28 кор.1,7670879,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.32 кор.2,Москва,ул Генерала Кузнецова д.32 кор.2,ул,Генерала Кузнецова ,д.32 кор.2,7670891,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва ул Маршала Полубоярова д.10,Москва,ул Маршала Полубоярова д.10,ул,Маршала Полубоярова ,д.10,7671291,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Маршала Полубоярова д.14,Москва,ул Маршала Полубоярова д.14,ул,Маршала Полубоярова ,д.14,7671299,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Маршала Полубоярова д.2,Москва,ул Маршала Полубоярова д.2,ул,Маршала Полубоярова ,д.2,7671243,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Маршала Полубоярова д.20,Москва,ул Маршала Полубоярова д.20,ул,Маршала Полубоярова ,д.20,7672829,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва ул Маршала Полубоярова д.24 кор.1,Москва,ул Маршала Полубоярова д.24 кор.1,ул,Маршала Полубоярова ,д.24 кор.1,7672835,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва ул Маршала Полубоярова д.24 кор.2,Москва,ул Маршала Полубоярова д.24 кор.2,ул,Маршала Полубоярова ,д.24 кор.2,7672841,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1998 +2281060,г Москва ул Маршала Полубоярова д.24 кор.3,Москва,ул Маршала Полубоярова д.24 кор.3,ул,Маршала Полубоярова ,д.24 кор.3,7672845,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1999 +2281060,г Москва ул Маршала Полубоярова д.4 кор.2,Москва,ул Маршала Полубоярова д.4 кор.2,ул,Маршала Полубоярова ,д.4 кор.2,7671256,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Маршала Полубоярова д.6 кор.1,Москва,ул Маршала Полубоярова д.6 кор.1,ул,Маршала Полубоярова ,д.6 кор.1,7671268,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Маршала Полубоярова д.8,Москва,ул Маршала Полубоярова д.8,ул,Маршала Полубоярова ,д.8,7671278,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Моршанская д.2 кор.1,Москва,ул Моршанская д.2 кор.1,ул,Моршанская ,д.2 кор.1,7671170,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1993 +2281060,г Москва ул Моршанская д.3 кор.1,Москва,ул Моршанская д.3 кор.1,ул,Моршанская ,д.3 кор.1,7671228,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1993 +2281060,г Москва ул Моршанская д.4,Москва,ул Моршанская д.4,ул,Моршанская ,д.4,7671235,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1993 +2281060,г Москва ул Привольная д.1 кор.1,Москва,ул Привольная д.1 кор.1,ул,Привольная ,д.1 кор.1,7630752,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1992 +2281060,г Москва ул Привольная д.1 кор.2,Москва,ул Привольная д.1 кор.2,ул,Привольная ,д.1 кор.2,7672699,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1992 +2281060,г Москва ул Привольная д.13 кор.1,Москва,ул Привольная д.13 кор.1,ул,Привольная ,д.13 кор.1,7838498,муниципальный округ Выхино-Жулебино,н.д. +2281060,г Москва ул Привольная д.15,Москва,ул Привольная д.15,ул,Привольная ,д.15,8128729,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1992 +2281060,г Москва ул Привольная д.21,Москва,ул Привольная д.21,ул,Привольная ,д.21,7671333,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва ул Привольная д.23,Москва,ул Привольная д.23,ул,Привольная ,д.23,7671344,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва ул Привольная д.25,Москва,ул Привольная д.25,ул,Привольная ,д.25,7671351,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва ул Привольная д.27 кор.1,Москва,ул Привольная д.27 кор.1,ул,Привольная ,д.27 кор.1,7671363,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1998 +2281060,г Москва ул Привольная д.27 кор.2,Москва,ул Привольная д.27 кор.2,ул,Привольная ,д.27 кор.2,7671377,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1998 +2281060,г Москва ул Привольная д.39 кор.1,Москва,ул Привольная д.39 кор.1,ул,Привольная ,д.39 кор.1,7671392,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Привольная д.39 кор.2,Москва,ул Привольная д.39 кор.2,ул,Привольная ,д.39 кор.2,7671406,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Привольная д.39 кор.3,Москва,ул Привольная д.39 кор.3,ул,Привольная ,д.39 кор.3,7671422,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Привольная д.39 кор.4,Москва,ул Привольная д.39 кор.4,ул,Привольная ,д.39 кор.4,7671434,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Привольная д.47 кор.2,Москва,ул Привольная д.47 кор.2,ул,Привольная ,д.47 кор.2,7671451,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва ул Привольная д.49 кор.1,Москва,ул Привольная д.49 кор.1,ул,Привольная ,д.49 кор.1,7671467,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва ул Привольная д.49 кор.2,Москва,ул Привольная д.49 кор.2,ул,Привольная ,д.49 кор.2,7671483,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва ул Привольная д.5 кор.1,Москва,ул Привольная д.5 кор.1,ул,Привольная ,д.5 кор.1,7672703,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1992 +2281060,г Москва ул Привольная д.5 кор.2,Москва,ул Привольная д.5 кор.2,ул,Привольная ,д.5 кор.2,7672719,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1992 +2281060,г Москва ул Привольная д.5 кор.3,Москва,ул Привольная д.5 кор.3,ул,Привольная ,д.5 кор.3,7672725,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1992 +2281060,г Москва ул Привольная д.51 кор.2,Москва,ул Привольная д.51 кор.2,ул,Привольная ,д.51 кор.2,7671500,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва ул Привольная д.56,Москва,ул Привольная д.56,ул,Привольная ,д.56,7677479,муниципальный округ Выхино-Жулебино,2009 +2281060,г Москва ул Привольная д.57 кор.1,Москва,ул Привольная д.57 кор.1,ул,Привольная ,д.57 кор.1,7671514,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва ул Привольная д.57 кор.2,Москва,ул Привольная д.57 кор.2,ул,Привольная ,д.57 кор.2,7671537,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва ул Привольная д.61 кор.1,Москва,ул Привольная д.61 кор.1,ул,Привольная ,д.61 кор.1,7671561,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва ул Привольная д.61 кор.2,Москва,ул Привольная д.61 кор.2,ул,Привольная ,д.61 кор.2,7671580,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва ул Привольная д.61 кор.3,Москва,ул Привольная д.61 кор.3,ул,Привольная ,д.61 кор.3,7671590,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва ул Привольная д.65 кор.2,Москва,ул Привольная д.65 кор.2,ул,Привольная ,д.65 кор.2,7671597,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва ул Привольная д.65 кор.3,Москва,ул Привольная д.65 кор.3,ул,Привольная ,д.65 кор.3,7671607,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва ул Привольная д.65/32,Москва,ул Привольная д.65/32,ул,Привольная ,д.65/32,7671618,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Привольная д.71 кор.1,Москва,ул Привольная д.71 кор.1,ул,Привольная ,д.71 кор.1,7671640,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва ул Привольная д.73 кор.1,Москва,ул Привольная д.73 кор.1,ул,Привольная ,д.73 кор.1,7671653,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва ул Привольная д.73 кор.2,Москва,ул Привольная д.73 кор.2,ул,Привольная ,д.73 кор.2,7671678,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва ул Привольная д.75 кор.1,Москва,ул Привольная д.75 кор.1,ул,Привольная ,д.75 кор.1,7671695,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва ул Привольная д.77,Москва,ул Привольная д.77,ул,Привольная ,д.77,7673007,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва ул Привольная д.9 кор.1,Москва,ул Привольная д.9 кор.1,ул,Привольная ,д.9 кор.1,8130688,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1994 +2281060,г Москва ул Привольная д.9 кор.2,Москва,ул Привольная д.9 кор.2,ул,Привольная ,д.9 кор.2,7671312,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1992 +2281060,г Москва ул Привольная д.9 кор.3,Москва,ул Привольная д.9 кор.3,ул,Привольная ,д.9 кор.3,7671322,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1992 +2281060,г Москва ул Пронская д.11 кор.2,Москва,ул Пронская д.11 кор.2,ул,Пронская ,д.11 кор.2,7759301,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1993 +2281060,г Москва ул Пронская д.2,Москва,ул Пронская д.2,ул,Пронская ,д.2,7672729,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1994 +2281060,г Москва ул Пронская д.3,Москва,ул Пронская д.3,ул,Пронская ,д.3,7672734,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1994 +2281060,г Москва ул Пронская д.6 кор.1,Москва,ул Пронская д.6 кор.1,ул,Пронская ,д.6 кор.1,7672736,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1993 +2281060,г Москва ул Пронская д.6 кор.2,Москва,ул Пронская д.6 кор.2,ул,Пронская ,д.6 кор.2,7700574,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1992 +2281060,г Москва ул Пронская д.8/4,Москва,ул Пронская д.8/4,ул,Пронская ,д.8/4,7672741,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1993 +2281060,г Москва ул Пронская д.9 кор.1,Москва,ул Пронская д.9 кор.1,ул,Пронская ,д.9 кор.1,7672749,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1993 +2281060,г Москва ул Пронская д.9 кор.2,Москва,ул Пронская д.9 кор.2,ул,Пронская ,д.9 кор.2,7671712,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1992 +2281060,г Москва ул Саранская д.2,Москва,ул Саранская д.2,ул,Саранская ,д.2,7671792,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Саранская д.4/24,Москва,ул Саранская д.4/24,ул,Саранская ,д.4/24,7671802,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Саранская д.6 кор.2,Москва,ул Саранская д.6 кор.2,ул,Саранская ,д.6 кор.2,7671814,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Саранская д.7,Москва,ул Саранская д.7,ул,Саранская ,д.7,7671828,муниципальный округ Выхино-Жулебино,2007 +2281060,г Москва ул Саранская д.8,Москва,ул Саранская д.8,ул,Саранская ,д.8,7671841,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Сормовская д.10 кор.1,Москва,ул Сормовская д.10 кор.1,ул,Сормовская ,д.10 кор.1,7575361,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1974 +2281060,г Москва ул Сормовская д.10 кор.2,Москва,ул Сормовская д.10 кор.2,ул,Сормовская ,д.10 кор.2,7575364,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1974 +2281060,г Москва ул Сормовская д.17 кор.1,Москва,ул Сормовская д.17 кор.1,ул,Сормовская ,д.17 кор.1,7598677,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Сормовская д.17 кор.2,Москва,ул Сормовская д.17 кор.2,ул,Сормовская ,д.17 кор.2,7616764,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Сормовская д.17 кор.3,Москва,ул Сормовская д.17 кор.3,ул,Сормовская ,д.17 кор.3,7616765,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва ул Сормовская д.17 кор.4,Москва,ул Сормовская д.17 кор.4,ул,Сормовская ,д.17 кор.4,7616766,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва ул Сормовская д.17 кор.5,Москва,ул Сормовская д.17 кор.5,ул,Сормовская ,д.17 кор.5,7616767,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1983 +2281060,г Москва ул Сормовская д.17 кор.6,Москва,ул Сормовская д.17 кор.6,ул,Сормовская ,д.17 кор.6,7616768,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва ул Сормовская д.3 кор.1,Москва,ул Сормовская д.3 кор.1,ул,Сормовская ,д.3 кор.1,7616769,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1975 +2281060,г Москва ул Сормовская д.3 кор.2,Москва,ул Сормовская д.3 кор.2,ул,Сормовская ,д.3 кор.2,7616770,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1975 +2281060,г Москва ул Сормовская д.3 кор.3,Москва,ул Сормовская д.3 кор.3,ул,Сормовская ,д.3 кор.3,7575357,муниципальный округ Выхино-Жулебино,н.д. +2281060,г Москва ул Сормовская д.3 кор.4,Москва,ул Сормовская д.3 кор.4,ул,Сормовская ,д.3 кор.4,7616771,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1981 +2281060,г Москва ул Сормовская д.4,Москва,ул Сормовская д.4,ул,Сормовская ,д.4,7616772,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1976 +2281060,г Москва ул Сормовская д.8 кор.1,Москва,ул Сормовская д.8 кор.1,ул,Сормовская ,д.8 кор.1,7575359,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1980 +2281060,г Москва ул Сормовская д.8 кор.2,Москва,ул Сормовская д.8 кор.2,ул,Сормовская ,д.8 кор.2,7666801,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1983 +2281060,г Москва ул Тарханская д.1,Москва,ул Тарханская д.1,ул,Тарханская ,д.1,7671855,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Тарханская д.3 кор.1,Москва,ул Тарханская д.3 кор.1,ул,Тарханская ,д.3 кор.1,7671867,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Тарханская д.3 кор.2,Москва,ул Тарханская д.3 кор.2,ул,Тарханская ,д.3 кор.2,7671874,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Тарханская д.4 кор.1,Москва,ул Тарханская д.4 кор.1,ул,Тарханская ,д.4 кор.1,7672785,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Тарханская д.4 кор.2,Москва,ул Тарханская д.4 кор.2,ул,Тарханская ,д.4 кор.2,7672792,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Тарханская д.5,Москва,ул Тарханская д.5,ул,Тарханская ,д.5,7671886,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Тарханская д.6,Москва,ул Тарханская д.6,ул,Тарханская ,д.6,7672800,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.10 кор.1,Москва,ул Ташкентская д.10 кор.1,ул,Ташкентская ,д.10 кор.1,7616784,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1973 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.10 кор.2,Москва,ул Ташкентская д.10 кор.2,ул,Ташкентская ,д.10 кор.2,7575386,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1972 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.10 кор.3,Москва,ул Ташкентская д.10 кор.3,ул,Ташкентская ,д.10 кор.3,7616786,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1988 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.12/20,Москва,ул Ташкентская д.12/20,ул,Ташкентская ,д.12/20,7630695,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1972 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.14 кор.1,Москва,ул Ташкентская д.14 кор.1,ул,Ташкентская ,д.14 кор.1,7616788,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.14 кор.2,Москва,ул Ташкентская д.14 кор.2,ул,Ташкентская ,д.14 кор.2,7616789,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.14 кор.3,Москва,ул Ташкентская д.14 кор.3,ул,Ташкентская ,д.14 кор.3,7616790,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.14 кор.4,Москва,ул Ташкентская д.14 кор.4,ул,Ташкентская ,д.14 кор.4,7616791,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.14 кор.5,Москва,ул Ташкентская д.14 кор.5,ул,Ташкентская ,д.14 кор.5,7616792,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.15 кор.22,Москва,ул Ташкентская д.15 кор.22,ул,Ташкентская ,д.15 кор.22,7616793,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.16 кор.1,Москва,ул Ташкентская д.16 кор.1,ул,Ташкентская ,д.16 кор.1,7688390,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.16 кор.2,Москва,ул Ташкентская д.16 кор.2,ул,Ташкентская ,д.16 кор.2,7616794,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.17 кор.1,Москва,ул Ташкентская д.17 кор.1,ул,Ташкентская ,д.17 кор.1,7616795,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1977 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.17 кор.2,Москва,ул Ташкентская д.17 кор.2,ул,Ташкентская ,д.17 кор.2,7575387,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1970 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.17 кор.3,Москва,ул Ташкентская д.17 кор.3,ул,Ташкентская ,д.17 кор.3,7616797,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1984 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.18 кор.1,Москва,ул Ташкентская д.18 кор.1,ул,Ташкентская ,д.18 кор.1,7658149,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1972 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.18 кор.2,Москва,ул Ташкентская д.18 кор.2,ул,Ташкентская ,д.18 кор.2,7658158,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.19 кор.1,Москва,ул Ташкентская д.19 кор.1,ул,Ташкентская ,д.19 кор.1,7658174,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.19 кор.2,Москва,ул Ташкентская д.19 кор.2,ул,Ташкентская ,д.19 кор.2,7658310,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1987 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.20,Москва,ул Ташкентская д.20,ул,Ташкентская ,д.20,7646849,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.22 кор.1,Москва,ул Ташкентская д.22 кор.1,ул,Ташкентская ,д.22 кор.1,7676673,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.22 кор.2,Москва,ул Ташкентская д.22 кор.2,ул,Ташкентская ,д.22 кор.2,7658324,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.22 кор.3,Москва,ул Ташкентская д.22 кор.3,ул,Ташкентская ,д.22 кор.3,7658349,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.23 кор.1,Москва,ул Ташкентская д.23 кор.1,ул,Ташкентская ,д.23 кор.1,7658364,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1976 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.23 кор.2,Москва,ул Ташкентская д.23 кор.2,ул,Ташкентская ,д.23 кор.2,7658389,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1970 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.23 кор.4,Москва,ул Ташкентская д.23 кор.4,ул,Ташкентская ,д.23 кор.4,7658409,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1984 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.24 кор.1,Москва,ул Ташкентская д.24 кор.1,ул,Ташкентская ,д.24 кор.1,7658428,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1972 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.24 кор.2,Москва,ул Ташкентская д.24 кор.2,ул,Ташкентская ,д.24 кор.2,7658449,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.25 кор.1,Москва,ул Ташкентская д.25 кор.1,ул,Ташкентская ,д.25 кор.1,7658477,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1970 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.25 кор.3,Москва,ул Ташкентская д.25 кор.3,ул,Ташкентская ,д.25 кор.3,7577861,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1987 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.26,Москва,ул Ташкентская д.26,ул,Ташкентская ,д.26,7658488,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1970 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.27 кор.1,Москва,ул Ташкентская д.27 кор.1,ул,Ташкентская ,д.27 кор.1,7714662,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1977 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.27 кор.2,Москва,ул Ташкентская д.27 кор.2,ул,Ташкентская ,д.27 кор.2,7714932,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1970 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.27 кор.3,Москва,ул Ташкентская д.27 кор.3,ул,Ташкентская ,д.27 кор.3,7716383,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1979 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.29 кор.179,Москва,ул Ташкентская д.29 кор.179,ул,Ташкентская ,д.29 кор.179,7658555,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.3 кор.1,Москва,ул Ташкентская д.3 кор.1,ул,Ташкентская ,д.3 кор.1,7575371,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1970 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.31,Москва,ул Ташкентская д.31,ул,Ташкентская ,д.31,7575390,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1965 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.33 кор.1,Москва,ул Ташкентская д.33 кор.1,ул,Ташкентская ,д.33 кор.1,7575391,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1965 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.34 кор.3,Москва,ул Ташкентская д.34 кор.3,ул,Ташкентская ,д.34 кор.3,7575394,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1979 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.34 кор.4,Москва,ул Ташкентская д.34 кор.4,ул,Ташкентская ,д.34 кор.4,7616603,муниципальный округ Выхино-Жулебино,2003 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.34 кор.5,Москва,ул Ташкентская д.34 кор.5,ул,Ташкентская ,д.34 кор.5,7616604,муниципальный округ Выхино-Жулебино,2003 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.35,Москва,ул Ташкентская д.35,ул,Ташкентская ,д.35,7575397,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.36 кор.1,Москва,ул Ташкентская д.36 кор.1,ул,Ташкентская ,д.36 кор.1,7575400,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1966 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.36 кор.2,Москва,ул Ташкентская д.36 кор.2,ул,Ташкентская ,д.36 кор.2,7575404,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.4 кор.1,Москва,ул Ташкентская д.4 кор.1,ул,Ташкентская ,д.4 кор.1,7658529,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1974 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.4 кор.2,Москва,ул Ташкентская д.4 кор.2,ул,Ташкентская ,д.4 кор.2,7575376,муниципальный округ Выхино-Жулебино,н.д. +2281060,г Москва ул Ташкентская д.5,Москва,ул Ташкентская д.5,ул,Ташкентская ,д.5,7575379,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1970 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.7,Москва,ул Ташкентская д.7,ул,Ташкентская ,д.7,7575381,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1970 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.8,Москва,ул Ташкентская д.8,ул,Ташкентская ,д.8,7658545,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1977 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.9,Москва,ул Ташкентская д.9,ул,Ташкентская ,д.9,7575384,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1981 +2281060,г Москва ул Ферганская д.11 кор.1,Москва,ул Ферганская д.11 кор.1,ул,Ферганская ,д.11 кор.1,7658608,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1973 +2281060,г Москва ул Ферганская д.11 кор.2,Москва,ул Ферганская д.11 кор.2,ул,Ферганская ,д.11 кор.2,7699683,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1974 +2281060,г Москва ул Ферганская д.11 кор.3,Москва,ул Ферганская д.11 кор.3,ул,Ферганская ,д.11 кор.3,7577000,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1982 +2281060,г Москва ул Ферганская д.11 кор.4,Москва,ул Ферганская д.11 кор.4,ул,Ферганская ,д.11 кор.4,7658637,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1987 +2281060,г Москва ул Ферганская д.11 кор.5,Москва,ул Ферганская д.11 кор.5,ул,Ферганская ,д.11 кор.5,7658650,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1988 +2281060,г Москва ул Ферганская д.11 кор.6,Москва,ул Ферганская д.11 кор.6,ул,Ферганская ,д.11 кор.6,7658670,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Ферганская д.13 кор.1,Москва,ул Ферганская д.13 кор.1,ул,Ферганская ,д.13 кор.1,7658688,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1972 +2281060,г Москва ул Ферганская д.13 кор.2,Москва,ул Ферганская д.13 кор.2,ул,Ферганская ,д.13 кор.2,7577025,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1975 +2281060,г Москва ул Ферганская д.13 кор.3,Москва,ул Ферганская д.13 кор.3,ул,Ферганская ,д.13 кор.3,7658721,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1990 +2281060,г Москва ул Ферганская д.13 кор.5,Москва,ул Ферганская д.13 кор.5,ул,Ферганская ,д.13 кор.5,7577031,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Ферганская д.14/13,Москва,ул Ферганская д.14/13,ул,Ферганская ,д.14/13,7577051,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва ул Ферганская д.15 кор.1,Москва,ул Ферганская д.15 кор.1,ул,Ферганская ,д.15 кор.1,7658827,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1972 +2281060,г Москва ул Ферганская д.15 кор.2,Москва,ул Ферганская д.15 кор.2,ул,Ферганская ,д.15 кор.2,7699808,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1972 +2281060,г Москва ул Ферганская д.15 кор.3,Москва,ул Ферганская д.15 кор.3,ул,Ферганская ,д.15 кор.3,7658799,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1989 +2281060,г Москва ул Ферганская д.15 кор.4,Москва,ул Ферганская д.15 кор.4,ул,Ферганская ,д.15 кор.4,7577065,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Ферганская д.16 кор.1,Москва,ул Ферганская д.16 кор.1,ул,Ферганская ,д.16 кор.1,7658843,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Ферганская д.16 кор.2,Москва,ул Ферганская д.16 кор.2,ул,Ферганская ,д.16 кор.2,7658858,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1979 +2281060,г Москва ул Ферганская д.18 кор.1,Москва,ул Ферганская д.18 кор.1,ул,Ферганская ,д.18 кор.1,7658883,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Ферганская д.18 кор.2,Москва,ул Ферганская д.18 кор.2,ул,Ферганская ,д.18 кор.2,7658891,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1987 +2281060,г Москва ул Ферганская д.18 кор.3,Москва,ул Ферганская д.18 кор.3,ул,Ферганская ,д.18 кор.3,7658934,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1987 +2281060,г Москва ул Ферганская д.24,Москва,ул Ферганская д.24,ул,Ферганская ,д.24,7577864,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Ферганская д.28/7,Москва,ул Ферганская д.28/7,ул,Ферганская ,д.28/7,7577093,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1971 +2281060,г Москва ул Ферганская д.30,Москва,ул Ферганская д.30,ул,Ферганская ,д.30,7658582,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Ферганская д.9 кор.1,Москва,ул Ферганская д.9 кор.1,ул,Ферганская ,д.9 кор.1,7658946,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1973 +2281060,г Москва ул Ферганская д.9 кор.2,Москва,ул Ферганская д.9 кор.2,ул,Ферганская ,д.9 кор.2,7576991,муниципальный округ Выхино-Жулебино,н.д. +2281060,г Москва ул Ферганская д.9 кор.3,Москва,ул Ферганская д.9 кор.3,ул,Ферганская ,д.9 кор.3,7658963,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1982 +2281060,г Москва ул Ферганская д.9 кор.4,Москва,ул Ферганская д.9 кор.4,ул,Ферганская ,д.9 кор.4,7698774,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1987 +2281060,г Москва ул Ферганская д.9 кор.5,Москва,ул Ферганская д.9 кор.5,ул,Ферганская ,д.9 кор.5,7698794,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Хлобыстова д.10 кор.1,Москва,ул Хлобыстова д.10 кор.1,ул,Хлобыстова ,д.10 кор.1,7698825,муниципальный округ Выхино-Жулебино,н.д. +2281060,г Москва ул Хлобыстова д.10 кор.2,Москва,ул Хлобыстова д.10 кор.2,ул,Хлобыстова ,д.10 кор.2,7698841,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва ул Хлобыстова д.12,Москва,ул Хлобыстова д.12,ул,Хлобыстова ,д.12,7698853,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1966 +2281060,г Москва ул Хлобыстова д.12 кор.2,Москва,ул Хлобыстова д.12 кор.2,ул,Хлобыстова ,д.12 кор.2,7698869,муниципальный округ Выхино-Жулебино,2005 +2281060,г Москва ул Хлобыстова д.14 кор.1,Москва,ул Хлобыстова д.14 кор.1,ул,Хлобыстова ,д.14 кор.1,7577563,муниципальный округ Выхино-Жулебино,2012 +2281060,г Москва ул Хлобыстова д.14 кор.2,Москва,ул Хлобыстова д.14 кор.2,ул,Хлобыстова ,д.14 кор.2,7577569,муниципальный округ Выхино-Жулебино,н.д. +2281060,г Москва ул Хлобыстова д.16 кор.1,Москва,ул Хлобыстова д.16 кор.1,ул,Хлобыстова ,д.16 кор.1,7699841,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва ул Хлобыстова д.16 кор.2,Москва,ул Хлобыстова д.16 кор.2,ул,Хлобыстова ,д.16 кор.2,7698886,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1985 +2281060,г Москва ул Хлобыстова д.18 кор.1,Москва,ул Хлобыстова д.18 кор.1,ул,Хлобыстова ,д.18 кор.1,7698902,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1966 +2281060,г Москва ул Хлобыстова д.18 кор.2,Москва,ул Хлобыстова д.18 кор.2,ул,Хлобыстова ,д.18 кор.2,7698916,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва ул Хлобыстова д.20 кор.1,Москва,ул Хлобыстова д.20 кор.1,ул,Хлобыстова ,д.20 кор.1,7698937,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва ул Хлобыстова д.20 кор.2,Москва,ул Хлобыстова д.20 кор.2,ул,Хлобыстова ,д.20 кор.2,7698955,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва ул Хлобыстова д.20 кор.3,Москва,ул Хлобыстова д.20 кор.3,ул,Хлобыстова ,д.20 кор.3,7698974,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва ул Хлобыстова д.6,Москва,ул Хлобыстова д.6,ул,Хлобыстова ,д.6,7699862,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Хлобыстова д.8 кор.1,Москва,ул Хлобыстова д.8 кор.1,ул,Хлобыстова ,д.8 кор.1,7577557,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва ул Хлобыстова д.8 кор.2,Москва,ул Хлобыстова д.8 кор.2,ул,Хлобыстова ,д.8 кор.2,7698993,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1984 +2281060,г Москва ул Чугунные Ворота д.15,Москва,ул Чугунные Ворота д.15,ул,Чугунные Ворота ,д.15,7577683,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва ул Чугунные Ворота д.17,Москва,ул Чугунные Ворота д.17,ул,Чугунные Ворота ,д.17,7577687,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1966 +2281060,г Москва ул Чугунные Ворота д.19 кор.1,Москва,ул Чугунные Ворота д.19 кор.1,ул,Чугунные Ворота ,д.19 кор.1,7577694,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1966 +2281060,г Москва ул Чугунные Ворота д.19 кор.2,Москва,ул Чугунные Ворота д.19 кор.2,ул,Чугунные Ворота ,д.19 кор.2,7577695,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1965 +2281060,г Москва ул Чугунные Ворота д.21 кор.1,Москва,ул Чугунные Ворота д.21 кор.1,ул,Чугунные Ворота ,д.21 кор.1,7577707,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1966 +2281060,г Москва ул Чугунные Ворота д.21 кор.2,Москва,ул Чугунные Ворота д.21 кор.2,ул,Чугунные Ворота ,д.21 кор.2,7577713,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1964 +2281060,г Москва ул Чугунные Ворота д.21 кор.3,Москва,ул Чугунные Ворота д.21 кор.3,ул,Чугунные Ворота ,д.21 кор.3,7577718,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1964 +2281060,г Москва ул Чугунные Ворота д.21 кор.4,Москва,ул Чугунные Ворота д.21 кор.4,ул,Чугунные Ворота ,д.21 кор.4,7577745,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1975 +2281060,г Москва ул Чугунные Ворота д.23,Москва,ул Чугунные Ворота д.23,ул,Чугунные Ворота ,д.23,7577759,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1970 +2281060,г Москва ул Чугунные Ворота д.3 кор.1,Москва,ул Чугунные Ворота д.3 кор.1,ул,Чугунные Ворота ,д.3 кор.1,7577574,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1971 +2281060,г Москва ул Чугунные Ворота д.5 кор.2,Москва,ул Чугунные Ворота д.5 кор.2,ул,Чугунные Ворота ,д.5 кор.2,7577588,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1964 +2281060,г Москва ул Чугунные Ворота д.7 кор.1,Москва,ул Чугунные Ворота д.7 кор.1,ул,Чугунные Ворота ,д.7 кор.1,7577600,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1961 +2281060,г Москва ул Чугунные Ворота д.7 кор.2,Москва,ул Чугунные Ворота д.7 кор.2,ул,Чугунные Ворота ,д.7 кор.2,7577651,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1958 +2281060,г Москва ул Чугунные Ворота д.9 кор.1,Москва,ул Чугунные Ворота д.9 кор.1,ул,Чугунные Ворота ,д.9 кор.1,7577666,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1965 +2281060,г Москва ул Чугунные Ворота д.9 кор.2,Москва,ул Чугунные Ворота д.9 кор.2,ул,Чугунные Ворота ,д.9 кор.2,7577673,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1974 +2281060,г Москва ш Новорязанское д.35 кор.1,Москва,ш Новорязанское д.35 кор.1,ш,Новорязанское ,д.35 кор.1,7783429,муниципальный округ Выхино-Жулебино,н.д. +2281060,г Москва ш Новорязанское д.51,Москва,ш Новорязанское д.51,ш,Новорязанское ,д.51,7783524,муниципальный округ Выхино-Жулебино,н.д. +2281061,г Москва д.3,Москва,д.3,д.3,,д.3,8178365,муниципальный округ Капотня,1964 +2281061,г Москва кв-л Капотня 1-й д.12,Москва,кв-л Капотня 1-й д.12,кв-л,Капотня 1-й ,д.12,8179082,муниципальный округ Капотня,1959 +2281061,г Москва кв-л Капотня 1-й д.13,Москва,кв-л Капотня 1-й д.13,кв-л,Капотня 1-й ,д.13,8179084,муниципальный округ Капотня,1960 +2281061,г Москва кв-л Капотня 1-й д.2,Москва,кв-л Капотня 1-й д.2,кв-л,Капотня 1-й ,д.2,8176581,муниципальный округ Капотня,1960 +2281061,г Москва кв-л Капотня 1-й д.3,Москва,кв-л Капотня 1-й д.3,кв-л,Капотня 1-й ,д.3,8179213,муниципальный округ Капотня,1964 +2281061,г Москва кв-л Капотня 1-й д.4,Москва,кв-л Капотня 1-й д.4,кв-л,Капотня 1-й ,д.4,8179068,муниципальный округ Капотня,1957 +2281061,г Москва кв-л Капотня 1-й д.5,Москва,кв-л Капотня 1-й д.5,кв-л,Капотня 1-й ,д.5,8179070,муниципальный округ Капотня,1959 +2281061,г Москва кв-л Капотня 1-й д.6,Москва,кв-л Капотня 1-й д.6,кв-л,Капотня 1-й ,д.6,8179073,муниципальный округ Капотня,1958 +2281061,г Москва кв-л Капотня 1-й д.7,Москва,кв-л Капотня 1-й д.7,кв-л,Капотня 1-й ,д.7,8179078,муниципальный округ Капотня,1962 +2281061,г Москва кв-л Капотня 1-й д.8,Москва,кв-л Капотня 1-й д.8,кв-л,Капотня 1-й ,д.8,8179080,муниципальный округ Капотня,1960 +2281061,г Москва кв-л Капотня 2-й д.1,Москва,кв-л Капотня 2-й д.1,кв-л,Капотня 2-й ,д.1,8179086,муниципальный округ Капотня,1937 +2281061,г Москва кв-л Капотня 2-й д.10,Москва,кв-л Капотня 2-й д.10,кв-л,Капотня 2-й ,д.10,8179100,муниципальный округ Капотня,1955 +2281061,г Москва кв-л Капотня 2-й д.11,Москва,кв-л Капотня 2-й д.11,кв-л,Капотня 2-й ,д.11,8179101,муниципальный округ Капотня,1955 +2281061,г Москва кв-л Капотня 2-й д.12,Москва,кв-л Капотня 2-й д.12,кв-л,Капотня 2-й ,д.12,8179104,муниципальный округ Капотня,1956 +2281061,г Москва кв-л Капотня 2-й д.13,Москва,кв-л Капотня 2-й д.13,кв-л,Капотня 2-й ,д.13,8179106,муниципальный округ Капотня,1959 +2281061,г Москва кв-л Капотня 2-й д.14,Москва,кв-л Капотня 2-й д.14,кв-л,Капотня 2-й ,д.14,8179107,муниципальный округ Капотня,1959 +2281061,г Москва кв-л Капотня 2-й д.15,Москва,кв-л Капотня 2-й д.15,кв-л,Капотня 2-й ,д.15,8179110,муниципальный округ Капотня,1959 +2281061,г Москва кв-л Капотня 2-й д.2,Москва,кв-л Капотня 2-й д.2,кв-л,Капотня 2-й ,д.2,8179088,муниципальный округ Капотня,1939 +2281061,г Москва кв-л Капотня 2-й д.9,Москва,кв-л Капотня 2-й д.9,кв-л,Капотня 2-й ,д.9,8179097,муниципальный округ Капотня,1953 +2281061,г Москва кв-л Капотня 3-й д.1,Москва,кв-л Капотня 3-й д.1,кв-л,Капотня 3-й ,д.1,8179111,муниципальный округ Капотня,1966 +2281061,г Москва кв-л Капотня 3-й д.10,Москва,кв-л Капотня 3-й д.10,кв-л,Капотня 3-й ,д.10,8179131,муниципальный округ Капотня,1966 +2281061,г Москва кв-л Капотня 3-й д.11,Москва,кв-л Капотня 3-й д.11,кв-л,Капотня 3-й ,д.11,8179133,муниципальный округ Капотня,1966 +2281061,г Москва кв-л Капотня 3-й д.12,Москва,кв-л Капотня 3-й д.12,кв-л,Капотня 3-й ,д.12,8179134,муниципальный округ Капотня,1967 +2281061,г Москва кв-л Капотня 3-й д.13,Москва,кв-л Капотня 3-й д.13,кв-л,Капотня 3-й ,д.13,8179136,муниципальный округ Капотня,1968 +2281061,г Москва кв-л Капотня 3-й д.15,Москва,кв-л Капотня 3-й д.15,кв-л,Капотня 3-й ,д.15,8179139,муниципальный округ Капотня,1967 +2281061,г Москва кв-л Капотня 3-й д.16,Москва,кв-л Капотня 3-й д.16,кв-л,Капотня 3-й ,д.16,8179141,муниципальный округ Капотня,1967 +2281061,г Москва кв-л Капотня 3-й д.17,Москва,кв-л Капотня 3-й д.17,кв-л,Капотня 3-й ,д.17,8179146,муниципальный округ Капотня,1970 +2281061,г Москва кв-л Капотня 3-й д.18,Москва,кв-л Капотня 3-й д.18,кв-л,Капотня 3-й ,д.18,8179147,муниципальный округ Капотня,1973 +2281061,г Москва кв-л Капотня 3-й д.19,Москва,кв-л Капотня 3-й д.19,кв-л,Капотня 3-й ,д.19,8179148,муниципальный округ Капотня,1969 +2281061,г Москва кв-л Капотня 3-й д.2,Москва,кв-л Капотня 3-й д.2,кв-л,Капотня 3-й ,д.2,8179114,муниципальный округ Капотня,1965 +2281061,г Москва кв-л Капотня 3-й д.20,Москва,кв-л Капотня 3-й д.20,кв-л,Капотня 3-й ,д.20,8179150,муниципальный округ Капотня,1969 +2281061,г Москва кв-л Капотня 3-й д.21,Москва,кв-л Капотня 3-й д.21,кв-л,Капотня 3-й ,д.21,8179151,муниципальный округ Капотня,1969 +2281061,г Москва кв-л Капотня 3-й д.25,Москва,кв-л Капотня 3-й д.25,кв-л,Капотня 3-й ,д.25,8179152,муниципальный округ Капотня,1987 +2281061,г Москва кв-л Капотня 3-й д.3,Москва,кв-л Капотня 3-й д.3,кв-л,Капотня 3-й ,д.3,8179115,муниципальный округ Капотня,1965 +2281061,г Москва кв-л Капотня 3-й д.4,Москва,кв-л Капотня 3-й д.4,кв-л,Капотня 3-й ,д.4,8179117,муниципальный округ Капотня,1964 +2281061,г Москва кв-л Капотня 3-й д.5,Москва,кв-л Капотня 3-й д.5,кв-л,Капотня 3-й ,д.5,8179119,муниципальный округ Капотня,1964 +2281061,г Москва кв-л Капотня 3-й д.6,Москва,кв-л Капотня 3-й д.6,кв-л,Капотня 3-й ,д.6,8179121,муниципальный округ Капотня,1964 +2281061,г Москва кв-л Капотня 3-й д.7,Москва,кв-л Капотня 3-й д.7,кв-л,Капотня 3-й ,д.7,8179124,муниципальный округ Капотня,1964 +2281061,г Москва кв-л Капотня 3-й д.8,Москва,кв-л Капотня 3-й д.8,кв-л,Капотня 3-й ,д.8,8179126,муниципальный округ Капотня,1964 +2281061,г Москва кв-л Капотня 3-й д.9,Москва,кв-л Капотня 3-й д.9,кв-л,Капотня 3-й ,д.9,8179129,муниципальный округ Капотня,1965 +2281061,г Москва кв-л Капотня 4-й д.1,Москва,кв-л Капотня 4-й д.1,кв-л,Капотня 4-й ,д.1,8179156,муниципальный округ Капотня,1974 +2281061,г Москва кв-л Капотня 4-й д.10,Москва,кв-л Капотня 4-й д.10,кв-л,Капотня 4-й ,д.10,8262909,муниципальный округ Капотня,2009 +2281061,г Москва кв-л Капотня 4-й д.11,Москва,кв-л Капотня 4-й д.11,кв-л,Капотня 4-й ,д.11,8262913,муниципальный округ Капотня,2009 +2281061,г Москва кв-л Капотня 4-й д.12,Москва,кв-л Капотня 4-й д.12,кв-л,Капотня 4-й ,д.12,8262920,муниципальный округ Капотня,2009 +2281061,г Москва кв-л Капотня 4-й д.13,Москва,кв-л Капотня 4-й д.13,кв-л,Капотня 4-й ,д.13,8262927,муниципальный округ Капотня,2009 +2281061,г Москва кв-л Капотня 4-й д.14,Москва,кв-л Капотня 4-й д.14,кв-л,Капотня 4-й ,д.14,8262936,муниципальный округ Капотня,2009 +2281061,г Москва кв-л Капотня 4-й д.15,Москва,кв-л Капотня 4-й д.15,кв-л,Капотня 4-й ,д.15,8262944,муниципальный округ Капотня,2009 +2281061,г Москва кв-л Капотня 4-й д.16,Москва,кв-л Капотня 4-й д.16,кв-л,Капотня 4-й ,д.16,8262952,муниципальный округ Капотня,2009 +2281061,г Москва кв-л Капотня 4-й д.2,Москва,кв-л Капотня 4-й д.2,кв-л,Капотня 4-й ,д.2,8179159,муниципальный округ Капотня,1974 +2281061,г Москва кв-л Капотня 4-й д.3,Москва,кв-л Капотня 4-й д.3,кв-л,Капотня 4-й ,д.3,8179161,муниципальный округ Капотня,1974 +2281061,г Москва кв-л Капотня 4-й д.4,Москва,кв-л Капотня 4-й д.4,кв-л,Капотня 4-й ,д.4,8179163,муниципальный округ Капотня,1977 +2281061,г Москва кв-л Капотня 4-й д.6,Москва,кв-л Капотня 4-й д.6,кв-л,Капотня 4-й ,д.6,8179165,муниципальный округ Капотня,1978 +2281061,г Москва кв-л Капотня 4-й д.7,Москва,кв-л Капотня 4-й д.7,кв-л,Капотня 4-й ,д.7,8179166,муниципальный округ Капотня,1985 +2281061,г Москва кв-л Капотня 4-й д.8,Москва,кв-л Капотня 4-й д.8,кв-л,Капотня 4-й ,д.8,8179170,муниципальный округ Капотня,1991 +2281061,г Москва кв-л Капотня 4-й д.9,Москва,кв-л Капотня 4-й д.9,кв-л,Капотня 4-й ,д.9,8179173,муниципальный округ Капотня,1999 +2281061,г Москва кв-л Капотня 5-й д.1,Москва,кв-л Капотня 5-й д.1,кв-л,Капотня 5-й ,д.1,8179174,муниципальный округ Капотня,1981 +2281061,г Москва кв-л Капотня 5-й д.10,Москва,кв-л Капотня 5-й д.10,кв-л,Капотня 5-й ,д.10,8179190,муниципальный округ Капотня,1982 +2281061,г Москва кв-л Капотня 5-й д.11,Москва,кв-л Капотня 5-й д.11,кв-л,Капотня 5-й ,д.11,8179191,муниципальный округ Капотня,1982 +2281061,г Москва кв-л Капотня 5-й д.12,Москва,кв-л Капотня 5-й д.12,кв-л,Капотня 5-й ,д.12,8179193,муниципальный округ Капотня,1981 +2281061,г Москва кв-л Капотня 5-й д.13,Москва,кв-л Капотня 5-й д.13,кв-л,Капотня 5-й ,д.13,8179194,муниципальный округ Капотня,1980 +2281061,г Москва кв-л Капотня 5-й д.15,Москва,кв-л Капотня 5-й д.15,кв-л,Капотня 5-й ,д.15,8179196,муниципальный округ Капотня,1981 +2281061,г Москва кв-л Капотня 5-й д.16,Москва,кв-л Капотня 5-й д.16,кв-л,Капотня 5-й ,д.16,8179198,муниципальный округ Капотня,1981 +2281061,г Москва кв-л Капотня 5-й д.17,Москва,кв-л Капотня 5-й д.17,кв-л,Капотня 5-й ,д.17,8179200,муниципальный округ Капотня,н.д. +2281061,г Москва кв-л Капотня 5-й д.19,Москва,кв-л Капотня 5-й д.19,кв-л,Капотня 5-й ,д.19,8179201,муниципальный округ Капотня,1980 +2281061,г Москва кв-л Капотня 5-й д.2,Москва,кв-л Капотня 5-й д.2,кв-л,Капотня 5-й ,д.2,8179176,муниципальный округ Капотня,1980 +2281061,г Москва кв-л Капотня 5-й д.20,Москва,кв-л Капотня 5-й д.20,кв-л,Капотня 5-й ,д.20,8179202,муниципальный округ Капотня,1982 +2281061,г Москва кв-л Капотня 5-й д.23,Москва,кв-л Капотня 5-й д.23,кв-л,Капотня 5-й ,д.23,8179203,муниципальный округ Капотня,1980 +2281061,г Москва кв-л Капотня 5-й д.24,Москва,кв-л Капотня 5-й д.24,кв-л,Капотня 5-й ,д.24,8179205,муниципальный округ Капотня,1981 +2281061,г Москва кв-л Капотня 5-й д.25,Москва,кв-л Капотня 5-й д.25,кв-л,Капотня 5-й ,д.25,8179211,муниципальный округ Капотня,1981 +2281061,г Москва кв-л Капотня 5-й д.26,Москва,кв-л Капотня 5-й д.26,кв-л,Капотня 5-й ,д.26,8179212,муниципальный округ Капотня,1981 +2281061,г Москва кв-л Капотня 5-й д.3,Москва,кв-л Капотня 5-й д.3,кв-л,Капотня 5-й ,д.3,8179183,муниципальный округ Капотня,1980 +2281061,г Москва кв-л Капотня 5-й д.4,Москва,кв-л Капотня 5-й д.4,кв-л,Капотня 5-й ,д.4,8179185,муниципальный округ Капотня,1981 +2281061,г Москва кв-л Капотня 5-й д.5,Москва,кв-л Капотня 5-й д.5,кв-л,Капотня 5-й ,д.5,8179186,муниципальный округ Капотня,1980 +2281061,г Москва кв-л Капотня 5-й д.8,Москва,кв-л Капотня 5-й д.8,кв-л,Капотня 5-й ,д.8,8179187,муниципальный округ Капотня,1981 +2281061,г Москва кв-л Капотня 5-й д.9,Москва,кв-л Капотня 5-й д.9,кв-л,Капотня 5-й ,д.9,8179189,муниципальный округ Капотня,1982 +2281061,г Москва ул Верхние Поля д.18,Москва,ул Верхние Поля д.18,ул,Верхние Поля ,д.18,7616476,муниципальный округ Капотня,1999 +2281062,г Москва б-р Волжский д.113 кор.2,Москва,б-р Волжский д.113 кор.2,б-р,Волжский ,д.113 кор.2,7717255,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва б-р Волжский д.19,Москва,б-р Волжский д.19,б-р,Волжский ,д.19,7717262,муниципальный округ Кузьминки,1977 +2281062,г Москва б-р Волжский д.19/48,Москва,б-р Волжский д.19/48,б-р,Волжский ,д.19/48,7717266,муниципальный округ Кузьминки,1977 +2281062,г Москва б-р Волжский д.21,Москва,б-р Волжский д.21,б-р,Волжский ,д.21,8113254,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва б-р Волжский д.25 кор.1,Москва,б-р Волжский д.25 кор.1,б-р,Волжский ,д.25 кор.1,7717269,муниципальный округ Кузьминки,1998 +2281062,г Москва б-р Волжский д.25 кор.3,Москва,б-р Волжский д.25 кор.3,б-р,Волжский ,д.25 кор.3,7717511,муниципальный округ Кузьминки,1975 +2281062,г Москва б-р Волжский д.27 кор.3,Москва,б-р Волжский д.27 кор.3,б-р,Волжский ,д.27 кор.3,7717512,муниципальный округ Кузьминки,2002 +2281062,г Москва б-р Волжский д.29 кор.1,Москва,б-р Волжский д.29 кор.1,б-р,Волжский ,д.29 кор.1,7717514,муниципальный округ Кузьминки,2002 +2281062,г Москва б-р Волжский д.29 кор.2,Москва,б-р Волжский д.29 кор.2,б-р,Волжский ,д.29 кор.2,7717518,муниципальный округ Кузьминки,2000 +2281062,г Москва б-р Волжский д.29 кор.3,Москва,б-р Волжский д.29 кор.3,б-р,Волжский ,д.29 кор.3,7717519,муниципальный округ Кузьминки,1999 +2281062,г Москва б-р Волжский д.31 кор.1,Москва,б-р Волжский д.31 кор.1,б-р,Волжский ,д.31 кор.1,7717521,муниципальный округ Кузьминки,1999 +2281062,г Москва б-р Волжский д.39 кор.1,Москва,б-р Волжский д.39 кор.1,б-р,Волжский ,д.39 кор.1,8120380,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва б-р Волжский д.39 кор.2,Москва,б-р Волжский д.39 кор.2,б-р,Волжский ,д.39 кор.2,8120390,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва б-р Волжский д.39 кор.3,Москва,б-р Волжский д.39 кор.3,б-р,Волжский ,д.39 кор.3,8120484,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва б-р Волжский д.39 кор.4,Москва,б-р Волжский д.39 кор.4,б-р,Волжский ,д.39 кор.4,7717522,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва б-р Волжский д.41 кор.4,Москва,б-р Волжский д.41 кор.4,б-р,Волжский ,д.41 кор.4,7665853,муниципальный округ Кузьминки,1968 +2281062,г Москва б-р Волжский д.43,Москва,б-р Волжский д.43,б-р,Волжский ,д.43,7717525,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва б-р Волжский д.45,Москва,б-р Волжский д.45,б-р,Волжский ,д.45,7717526,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва б-р Волжский д.47,Москва,б-р Волжский д.47,б-р,Волжский ,д.47,7717529,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва б-р Есенинский д.1/26 кор.1,Москва,б-р Есенинский д.1/26 кор.1,б-р,Есенинский ,д.1/26 кор.1,7717532,муниципальный округ Кузьминки,1966 +2281062,г Москва б-р Есенинский д.1/26 кор.2,Москва,б-р Есенинский д.1/26 кор.2,б-р,Есенинский ,д.1/26 кор.2,7717533,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва б-р Есенинский д.11 кор.1,Москва,б-р Есенинский д.11 кор.1,б-р,Есенинский ,д.11 кор.1,7717535,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва б-р Есенинский д.11 кор.2,Москва,б-р Есенинский д.11 кор.2,б-р,Есенинский ,д.11 кор.2,7717542,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва б-р Есенинский д.14 кор.1,Москва,б-р Есенинский д.14 кор.1,б-р,Есенинский ,д.14 кор.1,7630789,муниципальный округ Кузьминки,2002 +2281062,г Москва б-р Есенинский д.16,Москва,б-р Есенинский д.16,б-р,Есенинский ,д.16,7631789,муниципальный округ Кузьминки,2002 +2281062,г Москва б-р Есенинский д.2/24,Москва,б-р Есенинский д.2/24,б-р,Есенинский ,д.2/24,7721777,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва б-р Есенинский д.3,Москва,б-р Есенинский д.3,б-р,Есенинский ,д.3,7717543,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва б-р Есенинский д.6 кор.2,Москва,б-р Есенинский д.6 кор.2,б-р,Есенинский ,д.6 кор.2,7717546,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва б-р Есенинский д.9 кор.3,Москва,б-р Есенинский д.9 кор.3,б-р,Есенинский ,д.9 кор.3,7717548,муниципальный округ Кузьминки,1996 +2281062,г Москва б-р Есенинский д.9 кор.4,Москва,б-р Есенинский д.9 кор.4,б-р,Есенинский ,д.9 кор.4,7717554,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва б-р Есенинский д.9 кор.5,Москва,б-р Есенинский д.9 кор.5,б-р,Есенинский ,д.9 кор.5,7717559,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва кв-л Волжский Бульвар 113 А д.~ кор.2,Москва,кв-л Волжский Бульвар 113 А д.~ кор.2,кв-л,Волжский Бульвар 113 А ,д.~ кор.2,7930310,муниципальный округ Кузьминки,1988 +2281062,г Москва кв-л Волжский Бульвар 113 А д.~ кор.8,Москва,кв-л Волжский Бульвар 113 А д.~ кор.8,кв-л,Волжский Бульвар 113 А ,д.~ кор.8,7930374,муниципальный округ Кузьминки,1988 +2281062,г Москва кв-л Волжский Бульвар 114 А д.114а кор.4,Москва,кв-л Волжский Бульвар 114 А д.114а кор.4,кв-л,Волжский Бульвар 114 А ,д.114а кор.4,7684466,муниципальный округ Кузьминки,1988 +2281062,г Москва кв-л Волжский Бульвар 114 А д.114А кор.6,Москва,кв-л Волжский Бульвар 114 А д.114А кор.6,кв-л,Волжский Бульвар 114 А ,д.114А кор.6,7781062,муниципальный округ Кузьминки,1988 +2281062,г Москва кв-л Волжский Бульвар 114 А д.~ кор.2,Москва,кв-л Волжский Бульвар 114 А д.~ кор.2,кв-л,Волжский Бульвар 114 А ,д.~ кор.2,7930404,муниципальный округ Кузьминки,1988 +2281062,г Москва кв-л Волжский Бульвар 114 А д.~ кор.3,Москва,кв-л Волжский Бульвар 114 А д.~ кор.3,кв-л,Волжский Бульвар 114 А ,д.~ кор.3,7930431,муниципальный округ Кузьминки,1988 +2281062,г Москва кв-л Волжский Бульвар 114 А д.~ кор.7,Москва,кв-л Волжский Бульвар 114 А д.~ кор.7,кв-л,Волжский Бульвар 114 А ,д.~ кор.7,7930418,муниципальный округ Кузьминки,1988 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.101 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.101 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.101 кор.1,7709824,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.101 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.101 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.101 кор.2,7709740,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.103 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.103 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.103 кор.1,7709833,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.103 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.103 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.103 кор.2,7709836,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.103 кор.3,Москва,пр-кт Волгоградский д.103 кор.3,пр-кт,Волгоградский ,д.103 кор.3,7709838,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.103 кор.5,Москва,пр-кт Волгоградский д.103 кор.5,пр-кт,Волгоградский ,д.103 кор.5,7709826,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.104 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.104 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.104 кор.1,7709844,муниципальный округ Кузьминки,2008 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.105 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.105 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.105 кор.2,7709858,муниципальный округ Кузьминки,2009 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.106 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.106 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.106 кор.1,7710277,муниципальный округ Кузьминки,2008 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.107 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.107 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.107 кор.1,8120135,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.107 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.107 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.107 кор.2,8120142,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.107 кор.3,Москва,пр-кт Волгоградский д.107 кор.3,пр-кт,Волгоградский ,д.107 кор.3,7710285,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.107 кор.4,Москва,пр-кт Волгоградский д.107 кор.4,пр-кт,Волгоградский ,д.107 кор.4,8120145,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.108 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.108 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.108 кор.2,7710290,муниципальный округ Кузьминки,1974 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.109 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.109 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.109 кор.1,8120152,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.109 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.109 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.109 кор.2,8120167,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.109 кор.3,Москва,пр-кт Волгоградский д.109 кор.3,пр-кт,Волгоградский ,д.109 кор.3,7710298,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.109 кор.4,Москва,пр-кт Волгоградский д.109 кор.4,пр-кт,Волгоградский ,д.109 кор.4,7710302,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.109 кор.5,Москва,пр-кт Волгоградский д.109 кор.5,пр-кт,Волгоградский ,д.109 кор.5,7710305,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.110 кор.3,Москва,пр-кт Волгоградский д.110 кор.3,пр-кт,Волгоградский ,д.110 кор.3,7710308,муниципальный округ Кузьминки,2004 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.111 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.111 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.111 кор.2,7710312,муниципальный округ Кузьминки,2008 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.113 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.113 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.113 кор.1,7710316,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.113 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.113 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.113 кор.2,7714710,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.113 кор.3,Москва,пр-кт Волгоградский д.113 кор.3,пр-кт,Волгоградский ,д.113 кор.3,7714722,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.113 кор.4,Москва,пр-кт Волгоградский д.113 кор.4,пр-кт,Волгоградский ,д.113 кор.4,7714741,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.115 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.115 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.115 кор.1,7714841,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.115 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.115 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.115 кор.2,7714851,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.115 кор.3,Москва,пр-кт Волгоградский д.115 кор.3,пр-кт,Волгоградский ,д.115 кор.3,7714865,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.115 кор.4,Москва,пр-кт Волгоградский д.115 кор.4,пр-кт,Волгоградский ,д.115 кор.4,7714881,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.116 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.116 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.116 кор.1,7714896,муниципальный округ Кузьминки,2004 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.117 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.117 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.117 кор.2,7714916,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.118/7 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.118/7 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.118/7 кор.1,7714928,муниципальный округ Кузьминки,1960 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.118/7 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.118/7 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.118/7 кор.2,7714939,муниципальный округ Кузьминки,1960 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.119,Москва,пр-кт Волгоградский д.119,пр-кт,Волгоградский ,д.119,7714967,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.120 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.120 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.120 кор.1,7714986,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.120 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.120 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.120 кор.2,7714993,муниципальный округ Кузьминки,1960 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.121,Москва,пр-кт Волгоградский д.121,пр-кт,Волгоградский ,д.121,7759324,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.122 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.122 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.122 кор.2,7715007,муниципальный округ Кузьминки,1975 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.123,Москва,пр-кт Волгоградский д.123,пр-кт,Волгоградский ,д.123,7759358,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.124,Москва,пр-кт Волгоградский д.124,пр-кт,Волгоградский ,д.124,7715018,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.127 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.127 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.127 кор.1,7759409,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.127 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.127 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.127 кор.2,7759438,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.127 кор.3,Москва,пр-кт Волгоградский д.127 кор.3,пр-кт,Волгоградский ,д.127 кор.3,7715022,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.128 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.128 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.128 кор.1,7715036,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.128 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.128 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.128 кор.2,7715045,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.128 кор.4,Москва,пр-кт Волгоградский д.128 кор.4,пр-кт,Волгоградский ,д.128 кор.4,7715052,муниципальный округ Кузьминки,1996 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.128 кор.5,Москва,пр-кт Волгоградский д.128 кор.5,пр-кт,Волгоградский ,д.128 кор.5,7715061,муниципальный округ Кузьминки,1996 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.129,Москва,пр-кт Волгоградский д.129,пр-кт,Волгоградский ,д.129,7759464,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.130 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.130 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.130 кор.1,7715069,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.130 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.130 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.130 кор.2,7715082,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.131 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.131 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.131 кор.1,7715092,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.131 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.131 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.131 кор.2,7759489,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.131 кор.3,Москва,пр-кт Волгоградский д.131 кор.3,пр-кт,Волгоградский ,д.131 кор.3,7759542,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.131 кор.4,Москва,пр-кт Волгоградский д.131 кор.4,пр-кт,Волгоградский ,д.131 кор.4,7715101,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.132 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.132 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.132 кор.2,7715117,муниципальный округ Кузьминки,1977 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.134,Москва,пр-кт Волгоградский д.134,пр-кт,Волгоградский ,д.134,7715190,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.135 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.135 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.135 кор.1,7759601,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.135 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.135 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.135 кор.2,7759616,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.137 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.137 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.137 кор.1,7763579,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.138 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.138 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.138 кор.1,7715203,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.138 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.138 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.138 кор.2,7715217,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.139,Москва,пр-кт Волгоградский д.139,пр-кт,Волгоградский ,д.139,7761835,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.140 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.140 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.140 кор.1,7715286,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.140 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.140 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.140 кор.2,7715298,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.141 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.141 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.141 кор.1,7761838,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.141 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.141 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.141 кор.2,7761870,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.142 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.142 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.142 кор.2,7715312,муниципальный округ Кузьминки,1972 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.143 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.143 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.143 кор.1,7761928,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.143 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.143 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.143 кор.2,7715325,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.144,Москва,пр-кт Волгоградский д.144,пр-кт,Волгоградский ,д.144,7715361,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.144 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.144 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.144 кор.1,7715341,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.145 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.145 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.145 кор.2,8113315,муниципальный округ Кузьминки,2004 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.145/8,Москва,пр-кт Волгоградский д.145/8,пр-кт,Волгоградский ,д.145/8,7715370,муниципальный округ Кузьминки,1970 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.147/5 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.147/5 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.147/5 кор.1,7715388,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.147/5 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.147/5 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.147/5 кор.2,7715396,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.148 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.148 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.148 кор.1,7715406,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.148 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.148 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.148 кор.2,7715415,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.149,Москва,пр-кт Волгоградский д.149,пр-кт,Волгоградский ,д.149,7715423,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.150 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.150 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.150 кор.1,7715437,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.150 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.150 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.150 кор.2,7715448,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.151 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.151 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.151 кор.1,7715459,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.151 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.151 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.151 кор.2,7715470,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.152 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.152 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.152 кор.2,7715489,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.153 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.153 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.153 кор.1,7762560,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.153 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.153 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.153 кор.2,7762578,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.154,Москва,пр-кт Волгоградский д.154,пр-кт,Волгоградский ,д.154,7715542,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.155 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.155 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.155 кор.1,7762612,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.155 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.155 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.155 кор.2,7762627,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.157 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.157 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.157 кор.1,7762651,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.157 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.157 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.157 кор.2,7627266,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.159 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.159 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.159 кор.1,7715620,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.159 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.159 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.159 кор.2,7762536,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.161 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.161 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.161 кор.1,7715631,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.161 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.161 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.161 кор.2,7717061,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.163,Москва,пр-кт Волгоградский д.163,пр-кт,Волгоградский ,д.163,7717067,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.163 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.163 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.163 кор.1,7717064,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.165 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.165 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.165 кор.1,7717084,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.167,Москва,пр-кт Волгоградский д.167,пр-кт,Волгоградский ,д.167,7762672,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.169,Москва,пр-кт Волгоградский д.169,пр-кт,Волгоградский ,д.169,7717090,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.171,Москва,пр-кт Волгоградский д.171,пр-кт,Волгоградский ,д.171,7717095,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.50 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.50 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.50 кор.1,8113106,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.50 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.50 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.50 кор.2,7717097,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.52 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.52 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.52 кор.1,8113143,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.52 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.52 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.52 кор.2,8113149,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.56 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.56 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.56 кор.1,8113155,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.56 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.56 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.56 кор.2,8113157,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.58 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.58 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.58 кор.1,8113165,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.58 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.58 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.58 кор.2,7717100,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.58 кор.3,Москва,пр-кт Волгоградский д.58 кор.3,пр-кт,Волгоградский ,д.58 кор.3,8113174,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.60 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.60 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.60 кор.1,7717128,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.60 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.60 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.60 кор.2,8113182,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.60 кор.4,Москва,пр-кт Волгоградский д.60 кор.4,пр-кт,Волгоградский ,д.60 кор.4,7717131,муниципальный округ Кузьминки,1996 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.64 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.64 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.64 кор.1,8113233,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.64 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.64 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.64 кор.2,8113239,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.66 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.66 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.66 кор.1,7717136,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.66 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.66 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.66 кор.2,8113245,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.68 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.68 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.68 кор.1,7717140,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.68 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.68 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.68 кор.2,8120157,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.68 кор.3,Москва,пр-кт Волгоградский д.68 кор.3,пр-кт,Волгоградский ,д.68 кор.3,7717143,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.70,Москва,пр-кт Волгоградский д.70,пр-кт,Волгоградский ,д.70,7717148,муниципальный округ Кузьминки,1996 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.72 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.72 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.72 кор.1,7717151,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.72 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.72 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.72 кор.2,8120173,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.74 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.74 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.74 кор.1,7497532,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.74 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.74 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.74 кор.2,7717154,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.74 кор.3,Москва,пр-кт Волгоградский д.74 кор.3,пр-кт,Волгоградский ,д.74 кор.3,8120180,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.76 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.76 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.76 кор.1,8120219,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.76 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.76 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.76 кор.2,8120223,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.78,Москва,пр-кт Волгоградский д.78,пр-кт,Волгоградский ,д.78,7717196,муниципальный округ Кузьминки,1986 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.78 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.78 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.78 кор.1,7717191,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.80/2 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.80/2 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.80/2 кор.1,8120272,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.80/2 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.80/2 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.80/2 кор.2,8120274,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.82/37,Москва,пр-кт Волгоградский д.82/37,пр-кт,Волгоградский ,д.82/37,7717205,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.86 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.86 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.86 кор.2,7717209,муниципальный округ Кузьминки,2006 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.88 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.88 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.88 кор.2,7717214,муниципальный округ Кузьминки,1971 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.91,Москва,пр-кт Волгоградский д.91,пр-кт,Волгоградский ,д.91,7717219,муниципальный округ Кузьминки,1875 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.93,Москва,пр-кт Волгоградский д.93,пр-кт,Волгоградский ,д.93,7717225,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.93 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.93 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.93 кор.1,7717222,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.94 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.94 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.94 кор.1,7717229,муниципальный округ Кузьминки,2009 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.95,Москва,пр-кт Волгоградский д.95,пр-кт,Волгоградский ,д.95,7931266,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.96 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.96 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.96 кор.1,7717232,муниципальный округ Кузьминки,2009 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.96 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.96 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.96 кор.2,7717235,муниципальный округ Кузьминки,2005 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.97 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.97 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.97 кор.1,7717239,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.97 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.97 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.97 кор.2,7717242,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.98 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.98 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.98 кор.2,7717244,муниципальный округ Кузьминки,1977 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.99 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.99 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.99 кор.2,7717247,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.99 кор.3,Москва,пр-кт Волгоградский д.99 кор.3,пр-кт,Волгоградский ,д.99 кор.3,7717249,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.99 кор.4,Москва,пр-кт Волгоградский д.99 кор.4,пр-кт,Волгоградский ,д.99 кор.4,7717251,муниципальный округ Кузьминки,2009 +2281062,г Москва ул Академика Скрябина д.26 кор.1,Москва,ул Академика Скрябина д.26 кор.1,ул,Академика Скрябина ,д.26 кор.1,7715227,муниципальный округ Кузьминки,1968 +2281062,г Москва ул Академика Скрябина д.26 кор.2,Москва,ул Академика Скрябина д.26 кор.2,ул,Академика Скрябина ,д.26 кор.2,7762893,муниципальный округ Кузьминки,1967 +2281062,г Москва ул Академика Скрябина д.26 кор.3,Москва,ул Академика Скрябина д.26 кор.3,ул,Академика Скрябина ,д.26 кор.3,7763006,муниципальный округ Кузьминки,1967 +2281062,г Москва ул Академика Скрябина д.26 кор.4,Москва,ул Академика Скрябина д.26 кор.4,ул,Академика Скрябина ,д.26 кор.4,7763032,муниципальный округ Кузьминки,1967 +2281062,г Москва ул Академика Скрябина д.26 кор.5,Москва,ул Академика Скрябина д.26 кор.5,ул,Академика Скрябина ,д.26 кор.5,7763058,муниципальный округ Кузьминки,1967 +2281062,г Москва ул Академика Скрябина д.28 кор.1,Москва,ул Академика Скрябина д.28 кор.1,ул,Академика Скрябина ,д.28 кор.1,7763085,муниципальный округ Кузьминки,1969 +2281062,г Москва ул Академика Скрябина д.28 кор.2,Москва,ул Академика Скрябина д.28 кор.2,ул,Академика Скрябина ,д.28 кор.2,7763142,муниципальный округ Кузьминки,1968 +2281062,г Москва ул Академика Скрябина д.30 кор.2,Москва,ул Академика Скрябина д.30 кор.2,ул,Академика Скрябина ,д.30 кор.2,7715238,муниципальный округ Кузьминки,1976 +2281062,г Москва ул Академика Скрябина д.36 кор.4,Москва,ул Академика Скрябина д.36 кор.4,ул,Академика Скрябина ,д.36 кор.4,7715248,муниципальный округ Кузьминки,1996 +2281062,г Москва ул Академика Скрябина д.38 кор.1,Москва,ул Академика Скрябина д.38 кор.1,ул,Академика Скрябина ,д.38 кор.1,7715255,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Академика Скрябина д.38 кор.2,Москва,ул Академика Скрябина д.38 кор.2,ул,Академика Скрябина ,д.38 кор.2,7715272,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.1/24 кор.1,Москва,ул Жигулевская д.1/24 кор.1,ул,Жигулевская ,д.1/24 кор.1,7718695,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.1/24 кор.2,Москва,ул Жигулевская д.1/24 кор.2,ул,Жигулевская ,д.1/24 кор.2,7718700,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.10,Москва,ул Жигулевская д.10,ул,Жигулевская ,д.10,7717561,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.12 кор.1,Москва,ул Жигулевская д.12 кор.1,ул,Жигулевская ,д.12 кор.1,7717562,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.12 кор.2,Москва,ул Жигулевская д.12 кор.2,ул,Жигулевская ,д.12 кор.2,7717563,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.12 кор.3,Москва,ул Жигулевская д.12 кор.3,ул,Жигулевская ,д.12 кор.3,7717564,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.12 кор.4,Москва,ул Жигулевская д.12 кор.4,ул,Жигулевская ,д.12 кор.4,7717566,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.12 кор.5,Москва,ул Жигулевская д.12 кор.5,ул,Жигулевская ,д.12 кор.5,7931113,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.12 кор.6,Москва,ул Жигулевская д.12 кор.6,ул,Жигулевская ,д.12 кор.6,7717567,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.14,Москва,ул Жигулевская д.14,ул,Жигулевская ,д.14,8113274,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.14 кор.2,Москва,ул Жигулевская д.14 кор.2,ул,Жигулевская ,д.14 кор.2,7659696,муниципальный округ Кузьминки,2009 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.16,Москва,ул Жигулевская д.16,ул,Жигулевская ,д.16,8113279,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.18,Москва,ул Жигулевская д.18,ул,Жигулевская ,д.18,8113286,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.20,Москва,ул Жигулевская д.20,ул,Жигулевская ,д.20,8113295,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.3,Москва,ул Жигулевская д.3,ул,Жигулевская ,д.3,7717568,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.5 кор.1,Москва,ул Жигулевская д.5 кор.1,ул,Жигулевская ,д.5 кор.1,7717581,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.5 кор.3,Москва,ул Жигулевская д.5 кор.3,ул,Жигулевская ,д.5 кор.3,7717584,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.5 кор.4,Москва,ул Жигулевская д.5 кор.4,ул,Жигулевская ,д.5 кор.4,7774520,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.5 кор.5,Москва,ул Жигулевская д.5 кор.5,ул,Жигулевская ,д.5 кор.5,7717587,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.6 кор.1,Москва,ул Жигулевская д.6 кор.1,ул,Жигулевская ,д.6 кор.1,7717589,муниципальный округ Кузьминки,2000 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.6 кор.2,Москва,ул Жигулевская д.6 кор.2,ул,Жигулевская ,д.6 кор.2,7717592,муниципальный округ Кузьминки,2005 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.6 кор.3,Москва,ул Жигулевская д.6 кор.3,ул,Жигулевская ,д.6 кор.3,8113269,муниципальный округ Кузьминки,2007 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.8,Москва,ул Жигулевская д.8,ул,Жигулевская ,д.8,7717594,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва ул Зеленоградская д.22/14,Москва,ул Зеленоградская д.22/14,ул,Зеленоградская ,д.22/14,7697765,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.13 кор.1,Москва,ул Зеленодольская д.13 кор.1,ул,Зеленодольская ,д.13 кор.1,7761993,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.13 кор.2,Москва,ул Зеленодольская д.13 кор.2,ул,Зеленодольская ,д.13 кор.2,7762022,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.15 кор.1,Москва,ул Зеленодольская д.15 кор.1,ул,Зеленодольская ,д.15 кор.1,7800131,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.15 кор.2,Москва,ул Зеленодольская д.15 кор.2,ул,Зеленодольская ,д.15 кор.2,7800136,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.17 кор.1,Москва,ул Зеленодольская д.17 кор.1,ул,Зеленодольская ,д.17 кор.1,7717597,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.17 кор.2,Москва,ул Зеленодольская д.17 кор.2,ул,Зеленодольская ,д.17 кор.2,7717600,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.17 кор.3,Москва,ул Зеленодольская д.17 кор.3,ул,Зеленодольская ,д.17 кор.3,7697731,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.17 кор.4,Москва,ул Зеленодольская д.17 кор.4,ул,Зеленодольская ,д.17 кор.4,7717602,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.17 кор.5,Москва,ул Зеленодольская д.17 кор.5,ул,Зеленодольская ,д.17 кор.5,7931128,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.21 кор.1,Москва,ул Зеленодольская д.21 кор.1,ул,Зеленодольская ,д.21 кор.1,7717606,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.24,Москва,ул Зеленодольская д.24,ул,Зеленодольская ,д.24,7718350,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.26,Москва,ул Зеленодольская д.26,ул,Зеленодольская ,д.26,7718355,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.27 кор.1,Москва,ул Зеленодольская д.27 кор.1,ул,Зеленодольская ,д.27 кор.1,7718360,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.28 кор.1,Москва,ул Зеленодольская д.28 кор.1,ул,Зеленодольская ,д.28 кор.1,7721774,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.28 кор.2,Москва,ул Зеленодольская д.28 кор.2,ул,Зеленодольская ,д.28 кор.2,7625425,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.28 кор.3,Москва,ул Зеленодольская д.28 кор.3,ул,Зеленодольская ,д.28 кор.3,7718363,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.28 кор.4,Москва,ул Зеленодольская д.28 кор.4,ул,Зеленодольская ,д.28 кор.4,7718367,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.29 кор.1,Москва,ул Зеленодольская д.29 кор.1,ул,Зеленодольская ,д.29 кор.1,7718370,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.31 кор.1,Москва,ул Зеленодольская д.31 кор.1,ул,Зеленодольская ,д.31 кор.1,7718377,муниципальный округ Кузьминки,1998 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.33 кор.1,Москва,ул Зеленодольская д.33 кор.1,ул,Зеленодольская ,д.33 кор.1,7718379,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.36 кор.1,Москва,ул Зеленодольская д.36 кор.1,ул,Зеленодольская ,д.36 кор.1,8113307,муниципальный округ Кузьминки,2004 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.36 кор.2,Москва,ул Зеленодольская д.36 кор.2,ул,Зеленодольская ,д.36 кор.2,8113372,муниципальный округ Кузьминки,2002 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.39,Москва,ул Зеленодольская д.39,ул,Зеленодольская ,д.39,7718385,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.45 кор.1,Москва,ул Зеленодольская д.45 кор.1,ул,Зеленодольская ,д.45 кор.1,7718391,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.45 кор.2,Москва,ул Зеленодольская д.45 кор.2,ул,Зеленодольская ,д.45 кор.2,7718395,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.45 кор.3,Москва,ул Зеленодольская д.45 кор.3,ул,Зеленодольская ,д.45 кор.3,7718400,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.45 кор.4,Москва,ул Зеленодольская д.45 кор.4,ул,Зеленодольская ,д.45 кор.4,7718405,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.10,Москва,ул Маршала Чуйкова д.10,ул,Маршала Чуйкова ,д.10,7718411,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.10 кор.2,Москва,ул Маршала Чуйкова д.10 кор.2,ул,Маршала Чуйкова ,д.10 кор.2,7718418,муниципальный округ Кузьминки,2006 +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.11 кор.1,Москва,ул Маршала Чуйкова д.11 кор.1,ул,Маршала Чуйкова ,д.11 кор.1,8120356,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.11 кор.2,Москва,ул Маршала Чуйкова д.11 кор.2,ул,Маршала Чуйкова ,д.11 кор.2,8120364,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.12,Москва,ул Маршала Чуйкова д.12,ул,Маршала Чуйкова ,д.12,8120323,муниципальный округ Кузьминки,2008 +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.13 кор.1,Москва,ул Маршала Чуйкова д.13 кор.1,ул,Маршала Чуйкова ,д.13 кор.1,8120359,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.13 кор.2,Москва,ул Маршала Чуйкова д.13 кор.2,ул,Маршала Чуйкова ,д.13 кор.2,8120369,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.13 кор.3,Москва,ул Маршала Чуйкова д.13 кор.3,ул,Маршала Чуйкова ,д.13 кор.3,8120372,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.18/50,Москва,ул Маршала Чуйкова д.18/50,ул,Маршала Чуйкова ,д.18/50,7721994,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.22 кор.1,Москва,ул Маршала Чуйкова д.22 кор.1,ул,Маршала Чуйкова ,д.22 кор.1,7718421,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.22 кор.2,Москва,ул Маршала Чуйкова д.22 кор.2,ул,Маршала Чуйкова ,д.22 кор.2,7718439,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.39 кор.2,Москва,ул Маршала Чуйкова д.39 кор.2,ул,Маршала Чуйкова ,д.39 кор.2,8120385,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.4,Москва,ул Маршала Чуйкова д.4,ул,Маршала Чуйкова ,д.4,8120329,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.7 кор.1,Москва,ул Маршала Чуйкова д.7 кор.1,ул,Маршала Чуйкова ,д.7 кор.1,7718450,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.7 кор.2,Москва,ул Маршала Чуйкова д.7 кор.2,ул,Маршала Чуйкова ,д.7 кор.2,7718456,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.7 кор.3,Москва,ул Маршала Чуйкова д.7 кор.3,ул,Маршала Чуйкова ,д.7 кор.3,7718476,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.7 кор.4,Москва,ул Маршала Чуйкова д.7 кор.4,ул,Маршала Чуйкова ,д.7 кор.4,7718490,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.7 кор.5,Москва,ул Маршала Чуйкова д.7 кор.5,ул,Маршала Чуйкова ,д.7 кор.5,7718509,муниципальный округ Кузьминки,1864 +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.7 кор.6,Москва,ул Маршала Чуйкова д.7 кор.6,ул,Маршала Чуйкова ,д.7 кор.6,7718523,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.9 кор.1,Москва,ул Маршала Чуйкова д.9 кор.1,ул,Маршала Чуйкова ,д.9 кор.1,8120339,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.9 кор.2,Москва,ул Маршала Чуйкова д.9 кор.2,ул,Маршала Чуйкова ,д.9 кор.2,8120340,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.9 кор.3,Москва,ул Маршала Чуйкова д.9 кор.3,ул,Маршала Чуйкова ,д.9 кор.3,8120345,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.9 кор.4,Москва,ул Маршала Чуйкова д.9 кор.4,ул,Маршала Чуйкова ,д.9 кор.4,8120351,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Окская д.10,Москва,ул Окская д.10,ул,Окская ,д.10,7718535,муниципальный округ Кузьминки,1967 +2281062,г Москва ул Окская д.12 кор.1,Москва,ул Окская д.12 кор.1,ул,Окская ,д.12 кор.1,7718543,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва ул Окская д.12 кор.2,Москва,ул Окская д.12 кор.2,ул,Окская ,д.12 кор.2,7718553,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва ул Окская д.14 кор.1,Москва,ул Окская д.14 кор.1,ул,Окская ,д.14 кор.1,7718557,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва ул Окская д.16 кор.1,Москва,ул Окская д.16 кор.1,ул,Окская ,д.16 кор.1,7718561,муниципальный округ Кузьминки,1984 +2281062,г Москва ул Окская д.16 кор.2,Москва,ул Окская д.16 кор.2,ул,Окская ,д.16 кор.2,7718567,муниципальный округ Кузьминки,1984 +2281062,г Москва ул Окская д.2,Москва,ул Окская д.2,ул,Окская ,д.2,7718573,муниципальный округ Кузьминки,1985 +2281062,г Москва ул Окская д.2/15 кор.1,Москва,ул Окская д.2/15 кор.1,ул,Окская ,д.2/15 кор.1,7659295,муниципальный округ Кузьминки,1966 +2281062,г Москва ул Окская д.20 кор.1,Москва,ул Окская д.20 кор.1,ул,Окская ,д.20 кор.1,7718578,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Окская д.20 кор.2,Москва,ул Окская д.20 кор.2,ул,Окская ,д.20 кор.2,7718593,муниципальный округ Кузьминки,1984 +2281062,г Москва ул Окская д.22/2,Москва,ул Окская д.22/2,ул,Окская ,д.22/2,7718599,муниципальный округ Кузьминки,1967 +2281062,г Москва ул Окская д.24/1 кор.1,Москва,ул Окская д.24/1 кор.1,ул,Окская ,д.24/1 кор.1,7718688,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва ул Окская д.28,Москва,ул Окская д.28,ул,Окская ,д.28,7718704,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Окская д.30 кор.2,Москва,ул Окская д.30 кор.2,ул,Окская ,д.30 кор.2,7718707,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Окская д.30 кор.3,Москва,ул Окская д.30 кор.3,ул,Окская ,д.30 кор.3,8120277,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Окская д.30 кор.4,Москва,ул Окская д.30 кор.4,ул,Окская ,д.30 кор.4,8120281,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Окская д.32,Москва,ул Окская д.32,ул,Окская ,д.32,8120283,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Окская д.34,Москва,ул Окская д.34,ул,Окская ,д.34,8120286,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Окская д.36 кор.1,Москва,ул Окская д.36 кор.1,ул,Окская ,д.36 кор.1,7718715,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Окская д.36 кор.2,Москва,ул Окская д.36 кор.2,ул,Окская ,д.36 кор.2,7718722,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Окская д.36 кор.3,Москва,ул Окская д.36 кор.3,ул,Окская ,д.36 кор.3,8120291,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Окская д.36 кор.4,Москва,ул Окская д.36 кор.4,ул,Окская ,д.36 кор.4,8120294,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Окская д.38,Москва,ул Окская д.38,ул,Окская ,д.38,8120299,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Окская д.4 кор.1,Москва,ул Окская д.4 кор.1,ул,Окская ,д.4 кор.1,7718725,муниципальный округ Кузьминки,1966 +2281062,г Москва ул Окская д.4 кор.2,Москва,ул Окская д.4 кор.2,ул,Окская ,д.4 кор.2,7718730,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва ул Окская д.4 кор.3,Москва,ул Окская д.4 кор.3,ул,Окская ,д.4 кор.3,7718739,муниципальный округ Кузьминки,1967 +2281062,г Москва ул Окская д.40,Москва,ул Окская д.40,ул,Окская ,д.40,8120303,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Окская д.6 кор.1,Москва,ул Окская д.6 кор.1,ул,Окская ,д.6 кор.1,7718771,муниципальный округ Кузьминки,1966 +2281062,г Москва ул Окская д.6 кор.2,Москва,ул Окская д.6 кор.2,ул,Окская ,д.6 кор.2,7718776,муниципальный округ Кузьминки,1966 +2281062,г Москва ул Окская д.8 кор.1,Москва,ул Окская д.8 кор.1,ул,Окская ,д.8 кор.1,7718781,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва ул Окская д.8 кор.2,Москва,ул Окская д.8 кор.2,ул,Окская ,д.8 кор.2,7718786,муниципальный округ Кузьминки,1984 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.18,Москва,ул Федора Полетаева д.18,ул,Федора Полетаева ,д.18,7621292,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.2 кор.1,Москва,ул Федора Полетаева д.2 кор.1,ул,Федора Полетаева ,д.2 кор.1,8120308,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.2 кор.2,Москва,ул Федора Полетаева д.2 кор.2,ул,Федора Полетаева ,д.2 кор.2,8120313,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.2 кор.5,Москва,ул Федора Полетаева д.2 кор.5,ул,Федора Полетаева ,д.2 кор.5,8120318,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.2 кор.6,Москва,ул Федора Полетаева д.2 кор.6,ул,Федора Полетаева ,д.2 кор.6,8120320,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.20,Москва,ул Федора Полетаева д.20,ул,Федора Полетаева ,д.20,7762050,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.24 кор.2,Москва,ул Федора Полетаева д.24 кор.2,ул,Федора Полетаева ,д.24 кор.2,7697752,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.24 кор.3,Москва,ул Федора Полетаева д.24 кор.3,ул,Федора Полетаева ,д.24 кор.3,7718866,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.24 кор.4,Москва,ул Федора Полетаева д.24 кор.4,ул,Федора Полетаева ,д.24 кор.4,8111835,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.28,Москва,ул Федора Полетаева д.28,ул,Федора Полетаева ,д.28,7762707,муниципальный округ Кузьминки,1966 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.30,Москва,ул Федора Полетаева д.30,ул,Федора Полетаева ,д.30,7762726,муниципальный округ Кузьминки,1967 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.32 кор.1,Москва,ул Федора Полетаева д.32 кор.1,ул,Федора Полетаева ,д.32 кор.1,7762748,муниципальный округ Кузьминки,1968 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.32 кор.2,Москва,ул Федора Полетаева д.32 кор.2,ул,Федора Полетаева ,д.32 кор.2,7762770,муниципальный округ Кузьминки,1966 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.32 кор.3,Москва,ул Федора Полетаева д.32 кор.3,ул,Федора Полетаева ,д.32 кор.3,7762800,муниципальный округ Кузьминки,1966 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.32 кор.4,Москва,ул Федора Полетаева д.32 кор.4,ул,Федора Полетаева ,д.32 кор.4,7762823,муниципальный округ Кузьминки,1966 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.32 кор.5,Москва,ул Федора Полетаева д.32 кор.5,ул,Федора Полетаева ,д.32 кор.5,7762855,муниципальный округ Кузьминки,1966 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.34,Москва,ул Федора Полетаева д.34,ул,Федора Полетаева ,д.34,7718875,муниципальный округ Кузьминки,1967 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.36,Москва,ул Федора Полетаева д.36,ул,Федора Полетаева ,д.36,7718882,муниципальный округ Кузьминки,1967 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.38,Москва,ул Федора Полетаева д.38,ул,Федора Полетаева ,д.38,7718885,муниципальный округ Кузьминки,1968 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.4 кор.1,Москва,ул Федора Полетаева д.4 кор.1,ул,Федора Полетаева ,д.4 кор.1,7718888,муниципальный округ Кузьминки,2001 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.40,Москва,ул Федора Полетаева д.40,ул,Федора Полетаева ,д.40,7762870,муниципальный округ Кузьминки,1967 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.8 кор.1,Москва,ул Федора Полетаева д.8 кор.1,ул,Федора Полетаева ,д.8 кор.1,7718895,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.8 кор.2,Москва,ул Федора Полетаева д.8 кор.2,ул,Федора Полетаева ,д.8 кор.2,7718898,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.8 кор.3,Москва,ул Федора Полетаева д.8 кор.3,ул,Федора Полетаева ,д.8 кор.3,7718904,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.8 кор.4,Москва,ул Федора Полетаева д.8 кор.4,ул,Федора Полетаева ,д.8 кор.4,7718909,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.8 кор.5,Москва,ул Федора Полетаева д.8 кор.5,ул,Федора Полетаева ,д.8 кор.5,7718913,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Шумилова д.1/23 кор.2,Москва,ул Шумилова д.1/23 кор.2,ул,Шумилова ,д.1/23 кор.2,7746059,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Шумилова д.10,Москва,ул Шумилова д.10,ул,Шумилова ,д.10,7762298,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Шумилова д.11,Москва,ул Шумилова д.11,ул,Шумилова ,д.11,7718933,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Шумилова д.12,Москва,ул Шумилова д.12,ул,Шумилова ,д.12,7762316,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Шумилова д.13 кор.1,Москва,ул Шумилова д.13 кор.1,ул,Шумилова ,д.13 кор.1,7718938,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Шумилова д.13 кор.2,Москва,ул Шумилова д.13 кор.2,ул,Шумилова ,д.13 кор.2,7718951,муниципальный округ Кузьминки,1966 +2281062,г Москва ул Шумилова д.14,Москва,ул Шумилова д.14,ул,Шумилова ,д.14,7762345,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Шумилова д.15/4,Москва,ул Шумилова д.15/4,ул,Шумилова ,д.15/4,7721778,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Шумилова д.16,Москва,ул Шумилова д.16,ул,Шумилова ,д.16,7762391,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Шумилова д.18,Москва,ул Шумилова д.18,ул,Шумилова ,д.18,7762419,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Шумилова д.2 кор.1,Москва,ул Шумилова д.2 кор.1,ул,Шумилова ,д.2 кор.1,7718954,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Шумилова д.20,Москва,ул Шумилова д.20,ул,Шумилова ,д.20,7718964,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Шумилова д.22,Москва,ул Шумилова д.22,ул,Шумилова ,д.22,7762442,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Шумилова д.24,Москва,ул Шумилова д.24,ул,Шумилова ,д.24,7762466,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Шумилова д.26/6,Москва,ул Шумилова д.26/6,ул,Шумилова ,д.26/6,7762497,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Шумилова д.3,Москва,ул Шумилова д.3,ул,Шумилова ,д.3,7762216,муниципальный округ Кузьминки,1966 +2281062,г Москва ул Шумилова д.5,Москва,ул Шумилова д.5,ул,Шумилова ,д.5,7718968,муниципальный округ Кузьминки,1971 +2281062,г Москва ул Шумилова д.6,Москва,ул Шумилова д.6,ул,Шумилова ,д.6,7718973,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Шумилова д.7,Москва,ул Шумилова д.7,ул,Шумилова ,д.7,7718980,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва ул Шумилова д.8,Москва,ул Шумилова д.8,ул,Шумилова ,д.8,7762254,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.100,Москва,ул Юных Ленинцев д.100,ул,Юных Ленинцев ,д.100,7720634,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.101 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.101 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.101 кор.2,7720635,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.101 кор.3,Москва,ул Юных Ленинцев д.101 кор.3,ул,Юных Ленинцев ,д.101 кор.3,7720637,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.102,Москва,ул Юных Ленинцев д.102,ул,Юных Ленинцев ,д.102,7720638,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.103 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.103 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.103 кор.1,7720639,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.103 кор.3,Москва,ул Юных Ленинцев д.103 кор.3,ул,Юных Ленинцев ,д.103 кор.3,7720640,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.105 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.105 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.105 кор.1,7720641,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.105 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.105 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.105 кор.2,7720642,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.107 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.107 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.107 кор.1,7720643,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.107 кор.3,Москва,ул Юных Ленинцев д.107 кор.3,ул,Юных Ленинцев ,д.107 кор.3,7720644,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.109 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.109 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.109 кор.1,7720645,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.109 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.109 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.109 кор.2,7720646,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.111 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.111 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.111 кор.1,7720647,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.111 кор.3,Москва,ул Юных Ленинцев д.111 кор.3,ул,Юных Ленинцев ,д.111 кор.3,7720648,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.113 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.113 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.113 кор.1,7720885,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.113 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.113 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.113 кор.2,7720887,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.113 кор.3,Москва,ул Юных Ленинцев д.113 кор.3,ул,Юных Ленинцев ,д.113 кор.3,7720888,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.113 кор.4,Москва,ул Юных Ленинцев д.113 кор.4,ул,Юных Ленинцев ,д.113 кор.4,7720889,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.113 кор.5,Москва,ул Юных Ленинцев д.113 кор.5,ул,Юных Ленинцев ,д.113 кор.5,7720890,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.117 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.117 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.117 кор.2,7720891,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.117 кор.3,Москва,ул Юных Ленинцев д.117 кор.3,ул,Юных Ленинцев ,д.117 кор.3,7720892,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.117 кор.4,Москва,ул Юных Ленинцев д.117 кор.4,ул,Юных Ленинцев ,д.117 кор.4,7720893,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.119,Москва,ул Юных Ленинцев д.119,ул,Юных Ленинцев ,д.119,7721919,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.121 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.121 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.121 кор.1,7721922,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.121 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.121 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.121 кор.2,7721926,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.121 кор.3,Москва,ул Юных Ленинцев д.121 кор.3,ул,Юных Ленинцев ,д.121 кор.3,7721933,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.121 кор.4,Москва,ул Юных Ленинцев д.121 кор.4,ул,Юных Ленинцев ,д.121 кор.4,7721937,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.121 кор.5,Москва,ул Юных Ленинцев д.121 кор.5,ул,Юных Ленинцев ,д.121 кор.5,7721938,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.123,Москва,ул Юных Ленинцев д.123,ул,Юных Ленинцев ,д.123,7721942,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.125 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.125 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.125 кор.1,7721946,муниципальный округ Кузьминки,1996 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.28/35,Москва,ул Юных Ленинцев д.28/35,ул,Юных Ленинцев ,д.28/35,8120494,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.30,Москва,ул Юных Ленинцев д.30,ул,Юных Ленинцев ,д.30,8120499,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.32,Москва,ул Юных Ленинцев д.32,ул,Юных Ленинцев ,д.32,8120507,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.34,Москва,ул Юных Ленинцев д.34,ул,Юных Ленинцев ,д.34,8120523,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.36,Москва,ул Юных Ленинцев д.36,ул,Юных Ленинцев ,д.36,8120520,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.38,Москва,ул Юных Ленинцев д.38,ул,Юных Ленинцев ,д.38,8120526,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.40 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.40 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.40 кор.1,8120527,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.40 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.40 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.40 кор.2,8120529,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.40 кор.3,Москва,ул Юных Ленинцев д.40 кор.3,ул,Юных Ленинцев ,д.40 кор.3,7721950,муниципальный округ Кузьминки,1960 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.43/33,Москва,ул Юных Ленинцев д.43/33,ул,Юных Ленинцев ,д.43/33,7721955,муниципальный округ Кузьминки,1976 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.44 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.44 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.44 кор.1,8120532,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.44 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.44 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.44 кор.2,8120533,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.44 кор.3,Москва,ул Юных Ленинцев д.44 кор.3,ул,Юных Ленинцев ,д.44 кор.3,7721961,муниципальный округ Кузьминки,1960 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.45,Москва,ул Юных Ленинцев д.45,ул,Юных Ленинцев ,д.45,7721965,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.45 кор.4,Москва,ул Юных Ленинцев д.45 кор.4,ул,Юных Ленинцев ,д.45 кор.4,8113323,муниципальный округ Кузьминки,2000 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.45 кор.5,Москва,ул Юных Ленинцев д.45 кор.5,ул,Юных Ленинцев ,д.45 кор.5,8113331,муниципальный округ Кузьминки,2002 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.46,Москва,ул Юных Ленинцев д.46,ул,Юных Ленинцев ,д.46,7721968,муниципальный округ Кузьминки,1960 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.47 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.47 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.47 кор.1,7721970,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.47 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.47 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.47 кор.2,8113300,муниципальный округ Кузьминки,1981 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.47 кор.3,Москва,ул Юных Ленинцев д.47 кор.3,ул,Юных Ленинцев ,д.47 кор.3,7721973,муниципальный округ Кузьминки,2002 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.47 кор.4,Москва,ул Юных Ленинцев д.47 кор.4,ул,Юных Ленинцев ,д.47 кор.4,7721977,муниципальный округ Кузьминки,2003 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.48,Москва,ул Юных Ленинцев д.48,ул,Юных Ленинцев ,д.48,8120545,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.49,Москва,ул Юных Ленинцев д.49,ул,Юных Ленинцев ,д.49,7931072,муниципальный округ Кузьминки,2003 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.49 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.49 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.49 кор.2,7931080,муниципальный округ Кузьминки,2003 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.49 кор.3,Москва,ул Юных Ленинцев д.49 кор.3,ул,Юных Ленинцев ,д.49 кор.3,7931099,муниципальный округ Кузьминки,2003 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.50/18,Москва,ул Юных Ленинцев д.50/18,ул,Юных Ленинцев ,д.50/18,7721993,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.51,Москва,ул Юных Ленинцев д.51,ул,Юных Ленинцев ,д.51,7721996,муниципальный округ Кузьминки,2004 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.51 кор.5,Москва,ул Юных Ленинцев д.51 кор.5,ул,Юных Ленинцев ,д.51 кор.5,7721998,муниципальный округ Кузьминки,1997 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.53 кор.4,Москва,ул Юных Ленинцев д.53 кор.4,ул,Юных Ленинцев ,д.53 кор.4,8113337,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.54 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.54 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.54 кор.2,7722001,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.55,Москва,ул Юных Ленинцев д.55,ул,Юных Ленинцев ,д.55,7722003,муниципальный округ Кузьминки,1980 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.56,Москва,ул Юных Ленинцев д.56,ул,Юных Ленинцев ,д.56,7722005,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.57 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.57 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.57 кор.1,7722008,муниципальный округ Кузьминки,2005 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.57 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.57 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.57 кор.2,7632068,муниципальный округ Кузьминки,2010 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.57 кор.4,Москва,ул Юных Ленинцев д.57 кор.4,ул,Юных Ленинцев ,д.57 кор.4,8113346,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.58,Москва,ул Юных Ленинцев д.58,ул,Юных Ленинцев ,д.58,7722010,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.59 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.59 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.59 кор.1,7722014,муниципальный округ Кузьминки,2006 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.60,Москва,ул Юных Ленинцев д.60,ул,Юных Ленинцев ,д.60,7722019,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.64,Москва,ул Юных Ленинцев д.64,ул,Юных Ленинцев ,д.64,7722020,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.65/47 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.65/47 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.65/47 кор.1,7722021,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.65/47 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.65/47 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.65/47 кор.2,7722023,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.66,Москва,ул Юных Ленинцев д.66,ул,Юных Ленинцев ,д.66,7722024,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.66 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.66 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.66 кор.2,7577409,муниципальный округ Кузьминки,2000 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.67 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.67 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.67 кор.1,7722039,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.67 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.67 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.67 кор.2,7722041,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.69,Москва,ул Юных Ленинцев д.69,ул,Юных Ленинцев ,д.69,7722043,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.70,Москва,ул Юных Ленинцев д.70,ул,Юных Ленинцев ,д.70,7722046,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.71 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.71 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.71 кор.2,7722047,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.71 кор.3,Москва,ул Юных Ленинцев д.71 кор.3,ул,Юных Ленинцев ,д.71 кор.3,7722048,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.72,Москва,ул Юных Ленинцев д.72,ул,Юных Ленинцев ,д.72,7722051,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.73 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.73 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.73 кор.2,7722053,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.73 кор.3,Москва,ул Юных Ленинцев д.73 кор.3,ул,Юных Ленинцев ,д.73 кор.3,7722056,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.74,Москва,ул Юных Ленинцев д.74,ул,Юных Ленинцев ,д.74,7722058,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.75 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.75 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.75 кор.1,7722062,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.75 кор.3,Москва,ул Юных Ленинцев д.75 кор.3,ул,Юных Ленинцев ,д.75 кор.3,7722063,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.77 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.77 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.77 кор.1,7722065,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.77 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.77 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.77 кор.2,7722066,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.77 кор.3,Москва,ул Юных Ленинцев д.77 кор.3,ул,Юных Ленинцев ,д.77 кор.3,7722069,муниципальный округ Кузьминки,1996 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.78,Москва,ул Юных Ленинцев д.78,ул,Юных Ленинцев ,д.78,7722071,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.79 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.79 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.79 кор.1,7722074,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.79 кор.3,Москва,ул Юных Ленинцев д.79 кор.3,ул,Юных Ленинцев ,д.79 кор.3,7745735,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.79 кор.4,Москва,ул Юных Ленинцев д.79 кор.4,ул,Юных Ленинцев ,д.79 кор.4,8454186,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.79 кор.5,Москва,ул Юных Ленинцев д.79 кор.5,ул,Юных Ленинцев ,д.79 кор.5,7745750,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.81,Москва,ул Юных Ленинцев д.81,ул,Юных Ленинцев ,д.81,7745768,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.82,Москва,ул Юных Ленинцев д.82,ул,Юных Ленинцев ,д.82,7745778,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.83 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.83 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.83 кор.1,7745805,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.83 кор.3,Москва,ул Юных Ленинцев д.83 кор.3,ул,Юных Ленинцев ,д.83 кор.3,7745819,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.84,Москва,ул Юных Ленинцев д.84,ул,Юных Ленинцев ,д.84,7745833,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.85 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.85 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.85 кор.1,7745844,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.85 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.85 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.85 кор.2,7745864,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.85 кор.5,Москва,ул Юных Ленинцев д.85 кор.5,ул,Юных Ленинцев ,д.85 кор.5,7745878,муниципальный округ Кузьминки,1996 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.86,Москва,ул Юных Ленинцев д.86,ул,Юных Ленинцев ,д.86,7745894,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.88,Москва,ул Юных Ленинцев д.88,ул,Юных Ленинцев ,д.88,7745911,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.90,Москва,ул Юных Ленинцев д.90,ул,Юных Ленинцев ,д.90,7745922,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.91 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.91 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.91 кор.1,7745938,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.91 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.91 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.91 кор.2,7632084,муниципальный округ Кузьминки,2003 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.92,Москва,ул Юных Ленинцев д.92,ул,Юных Ленинцев ,д.92,7745956,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.94,Москва,ул Юных Ленинцев д.94,ул,Юных Ленинцев ,д.94,7745965,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.95 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.95 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.95 кор.2,7745976,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.95/13 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.95/13 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.95/13 кор.1,7745991,муниципальный округ Кузьминки,1960 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.97 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.97 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.97 кор.1,7746004,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.97 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.97 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.97 кор.2,7746016,муниципальный округ Кузьминки,1960 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.97 кор.3,Москва,ул Юных Ленинцев д.97 кор.3,ул,Юных Ленинцев ,д.97 кор.3,7746028,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.97 кор.4,Москва,ул Юных Ленинцев д.97 кор.4,ул,Юных Ленинцев ,д.97 кор.4,7746039,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.98,Москва,ул Юных Ленинцев д.98,ул,Юных Ленинцев ,д.98,7746047,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281063,г Москва пер Золоторожский Ср. д.9,Москва,пер Золоторожский Ср. д.9,пер,Золоторожский Ср. ,д.9,7851232,муниципальный округ Лефортово,1928 +2281063,г Москва пер Золоторожский Ср. д.9/11,Москва,пер Золоторожский Ср. д.9/11,пер,Золоторожский Ср. ,д.9/11,7851249,муниципальный округ Лефортово,1921 +2281063,г Москва пер Княжекозловский д.18,Москва,пер Княжекозловский д.18,пер,Княжекозловский ,д.18,7851397,муниципальный округ Лефортово,1962 +2281063,г Москва пер Княжекозловский д.6,Москва,пер Княжекозловский д.6,пер,Княжекозловский ,д.6,7851416,муниципальный округ Лефортово,1964 +2281063,г Москва пер Княжекозловский д.8/16,Москва,пер Княжекозловский д.8/16,пер,Княжекозловский ,д.8/16,7851429,муниципальный округ Лефортово,1959 +2281063,г Москва пер Мининский д.4/6,Москва,пер Мининский д.4/6,пер,Мининский ,д.4/6,7854089,муниципальный округ Лефортово,1958 +2281063,г Москва пер Слободской д.2,Москва,пер Слободской д.2,пер,Слободской ,д.2,7854615,муниципальный округ Лефортово,1988 +2281063,г Москва пер Слободской д.6А,Москва,пер Слободской д.6А,пер,Слободской ,д.6А,7854631,муниципальный округ Лефортово,1959 +2281063,г Москва пер Солдатский д.2,Москва,пер Солдатский д.2,пер,Солдатский ,д.2,7854848,муниципальный округ Лефортово,1987 +2281063,г Москва пер Солдатский д.4,Москва,пер Солдатский д.4,пер,Солдатский ,д.4,7854886,муниципальный округ Лефортово,1987 +2281063,г Москва пер Солдатский д.8,Москва,пер Солдатский д.8,пер,Солдатский ,д.8,7854897,муниципальный округ Лефортово,1990 +2281063,г Москва пер Упорный д.5/9,Москва,пер Упорный д.5/9,пер,Упорный ,д.5/9,7858072,муниципальный округ Лефортово,1950 +2281063,г Москва пер Упорный д.6,Москва,пер Упорный д.6,пер,Упорный ,д.6,7858079,муниципальный округ Лефортово,1951 +2281063,г Москва пер Шепелюгинский д.7,Москва,пер Шепелюгинский д.7,пер,Шепелюгинский ,д.7,7858372,муниципальный округ Лефортово,1955 +2281063,г Москва пер Юрьевский д.16 кор.1,Москва,пер Юрьевский д.16 кор.1,пер,Юрьевский ,д.16 кор.1,7562194,муниципальный округ Лефортово,1982 +2281063,г Москва пер Юрьевский д.16 кор.2,Москва,пер Юрьевский д.16 кор.2,пер,Юрьевский ,д.16 кор.2,7858876,муниципальный округ Лефортово,1981 +2281063,г Москва пер Юрьевский д.20,Москва,пер Юрьевский д.20,пер,Юрьевский ,д.20,7858888,муниципальный округ Лефортово,1963 +2281063,г Москва пер Юрьевский д.22 кор.1,Москва,пер Юрьевский д.22 кор.1,пер,Юрьевский ,д.22 кор.1,7858894,муниципальный округ Лефортово,1965 +2281063,г Москва пер Юрьевский д.22 кор.2,Москва,пер Юрьевский д.22 кор.2,пер,Юрьевский ,д.22 кор.2,7631350,муниципальный округ Лефортово,1968 +2281063,г Москва пер Юрьевский д.22 кор.3,Москва,пер Юрьевский д.22 кор.3,пер,Юрьевский ,д.22 кор.3,7631472,муниципальный округ Лефортово,1965 +2281063,г Москва пл Красноказарменная д.1,Москва,пл Красноказарменная д.1,пл,Красноказарменная ,д.1,8033528,муниципальный округ Лефортово,н.д. +2281063,г Москва пл Красноказарменная д.2 строение 1,Москва,пл Красноказарменная д.2 строение 1,пл,Красноказарменная ,д.2 строение 1,8322028,муниципальный округ Лефортово,н.д. +2281063,г Москва проезд Золоторожский д.2,Москва,проезд Золоторожский д.2,проезд,Золоторожский ,д.2,7851176,муниципальный округ Лефортово,1957 +2281063,г Москва проезд Золоторожский д.2 кор.1,Москва,проезд Золоторожский д.2 кор.1,проезд,Золоторожский ,д.2 кор.1,7851200,муниципальный округ Лефортово,1957 +2281063,г Москва проезд Золоторожский д.4,Москва,проезд Золоторожский д.4,проезд,Золоторожский ,д.4,7851221,муниципальный округ Лефортово,1890 +2281063,г Москва проезд Краснокурсантский 1-й д.1/4,Москва,проезд Краснокурсантский 1-й д.1/4,проезд,Краснокурсантский 1-й ,д.1/4,8033537,муниципальный округ Лефортово,н.д. +2281063,г Москва проезд Краснокурсантский 1-й д.1/5,Москва,проезд Краснокурсантский 1-й д.1/5,проезд,Краснокурсантский 1-й ,д.1/5,7581353,муниципальный округ Лефортово,1954 +2281063,г Москва проезд Краснокурсантский 1-й д.3/5,Москва,проезд Краснокурсантский 1-й д.3/5,проезд,Краснокурсантский 1-й ,д.3/5,7852171,муниципальный округ Лефортово,н.д. +2281063,г Москва проезд Краснокурсантский 1-й д.3/5 кор.1,Москва,проезд Краснокурсантский 1-й д.3/5 кор.1,проезд,Краснокурсантский 1-й ,д.3/5 кор.1,8033543,муниципальный округ Лефортово,н.д. +2281063,г Москва проезд Краснокурсантский 1-й д.3/5 кор.10,Москва,проезд Краснокурсантский 1-й д.3/5 кор.10,проезд,Краснокурсантский 1-й ,д.3/5 кор.10,7852125,муниципальный округ Лефортово,1933 +2281063,г Москва проезд Краснокурсантский 1-й д.3/5 кор.11,Москва,проезд Краснокурсантский 1-й д.3/5 кор.11,проезд,Краснокурсантский 1-й ,д.3/5 кор.11,8033548,муниципальный округ Лефортово,н.д. +2281063,г Москва проезд Краснокурсантский 1-й д.3/5 кор.14,Москва,проезд Краснокурсантский 1-й д.3/5 кор.14,проезд,Краснокурсантский 1-й ,д.3/5 кор.14,7852136,муниципальный округ Лефортово,1959 +2281063,г Москва проезд Краснокурсантский 1-й д.3/5 кор.15,Москва,проезд Краснокурсантский 1-й д.3/5 кор.15,проезд,Краснокурсантский 1-й ,д.3/5 кор.15,7852155,муниципальный округ Лефортово,1963 +2281063,г Москва проезд Краснокурсантский 1-й д.3/5 кор.5,Москва,проезд Краснокурсантский 1-й д.3/5 кор.5,проезд,Краснокурсантский 1-й ,д.3/5 кор.5,8033546,муниципальный округ Лефортово,н.д. +2281063,г Москва проезд Краснокурсантский 1-й д.3/5 кор.9,Москва,проезд Краснокурсантский 1-й д.3/5 кор.9,проезд,Краснокурсантский 1-й ,д.3/5 кор.9,7852188,муниципальный округ Лефортово,1933 +2281063,г Москва проезд Краснокурсантский 1-й д.5/7,Москва,проезд Краснокурсантский 1-й д.5/7,проезд,Краснокурсантский 1-й ,д.5/7,7852199,муниципальный округ Лефортово,1957 +2281063,г Москва проезд Краснокурсантский 1-й д.7А,Москва,проезд Краснокурсантский 1-й д.7А,проезд,Краснокурсантский 1-й ,д.7А,7852218,муниципальный округ Лефортово,1957 +2281063,г Москва проезд Перовский д.7,Москва,проезд Перовский д.7,проезд,Перовский ,д.7,7854115,муниципальный округ Лефортово,1972 +2281063,г Москва проезд Перовский д.9,Москва,проезд Перовский д.9,проезд,Перовский ,д.9,7854137,муниципальный округ Лефортово,1972 +2281063,г Москва проезд Таможенный д.1/9,Москва,проезд Таможенный д.1/9,проезд,Таможенный ,д.1/9,7855371,муниципальный округ Лефортово,1987 +2281063,г Москва проезд Таможенный д.10,Москва,проезд Таможенный д.10,проезд,Таможенный ,д.10,7855307,муниципальный округ Лефортово,1980 +2281063,г Москва проезд Таможенный д.12,Москва,проезд Таможенный д.12,проезд,Таможенный ,д.12,8454157,муниципальный округ Лефортово,1977 +2281063,г Москва проезд Таможенный д.8 кор.2,Москва,проезд Таможенный д.8 кор.2,проезд,Таможенный ,д.8 кор.2,7855580,муниципальный округ Лефортово,1980 +2281063,г Москва проезд Танковый д.1,Москва,проезд Танковый д.1,проезд,Танковый ,д.1,7858013,муниципальный округ Лефортово,1961 +2281063,г Москва проезд Танковый д.3,Москва,проезд Танковый д.3,проезд,Танковый ,д.3,7858020,муниципальный округ Лефортово,1959 +2281063,г Москва проезд Танковый д.4 кор.11,Москва,проезд Танковый д.4 кор.11,проезд,Танковый ,д.4 кор.11,7858041,муниципальный округ Лефортово,1905 +2281063,г Москва проезд Танковый д.4А,Москва,проезд Танковый д.4А,проезд,Танковый ,д.4А,7858052,муниципальный округ Лефортово,1958 +2281063,г Москва туп Крюковский д.6,Москва,туп Крюковский д.6,туп,Крюковский ,д.6,7852299,муниципальный округ Лефортово,1975 +2281063,г Москва туп Левый д.5/7,Москва,туп Левый д.5/7,туп,Левый ,д.5/7,7852638,муниципальный округ Лефортово,1957 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.11,Москва,ул Авиамоторная д.11,ул,Авиамоторная ,д.11,7677731,муниципальный округ Лефортово,1962 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.11 кор.1,Москва,ул Авиамоторная д.11 кор.1,ул,Авиамоторная ,д.11 кор.1,7677659,муниципальный округ Лефортово,1990 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.14,Москва,ул Авиамоторная д.14,ул,Авиамоторная ,д.14,7849633,муниципальный округ Лефортово,1938 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.20/17,Москва,ул Авиамоторная д.20/17,ул,Авиамоторная ,д.20/17,7849710,муниципальный округ Лефортово,1930 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.21,Москва,ул Авиамоторная д.21,ул,Авиамоторная ,д.21,7849725,муниципальный округ Лефортово,1959 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.22/12,Москва,ул Авиамоторная д.22/12,ул,Авиамоторная ,д.22/12,7849730,муниципальный округ Лефортово,1934 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.23,Москва,ул Авиамоторная д.23,ул,Авиамоторная ,д.23,7849762,муниципальный округ Лефортово,1960 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.25,Москва,ул Авиамоторная д.25,ул,Авиамоторная ,д.25,7849785,муниципальный округ Лефортово,1958 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.27,Москва,ул Авиамоторная д.27,ул,Авиамоторная ,д.27,7849793,муниципальный округ Лефортово,1961 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.28/4,Москва,ул Авиамоторная д.28/4,ул,Авиамоторная ,д.28/4,7849800,муниципальный округ Лефортово,1930 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.28/6,Москва,ул Авиамоторная д.28/6,ул,Авиамоторная ,д.28/6,7849804,муниципальный округ Лефортово,1959 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.29,Москва,ул Авиамоторная д.29,ул,Авиамоторная ,д.29,7849813,муниципальный округ Лефортово,1956 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.3,Москва,ул Авиамоторная д.3,ул,Авиамоторная ,д.3,7849820,муниципальный округ Лефортово,1957 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.30,Москва,ул Авиамоторная д.30,ул,Авиамоторная ,д.30,7849827,муниципальный округ Лефортово,1940 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.31,Москва,ул Авиамоторная д.31,ул,Авиамоторная ,д.31,7849839,муниципальный округ Лефортово,1956 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.34 кор.1,Москва,ул Авиамоторная д.34 кор.1,ул,Авиамоторная ,д.34 кор.1,7849846,муниципальный округ Лефортово,1983 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.34 кор.2,Москва,ул Авиамоторная д.34 кор.2,ул,Авиамоторная ,д.34 кор.2,7849855,муниципальный округ Лефортово,1994 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.35,Москва,ул Авиамоторная д.35,ул,Авиамоторная ,д.35,7849861,муниципальный округ Лефортово,1957 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.37,Москва,ул Авиамоторная д.37,ул,Авиамоторная ,д.37,7849865,муниципальный округ Лефортово,1956 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.4 кор.1,Москва,ул Авиамоторная д.4 кор.1,ул,Авиамоторная ,д.4 кор.1,7781097,муниципальный округ Лефортово,2004 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.4 кор.2,Москва,ул Авиамоторная д.4 кор.2,ул,Авиамоторная ,д.4 кор.2,7784786,муниципальный округ Лефортово,н.д. +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.4 кор.3,Москва,ул Авиамоторная д.4 кор.3,ул,Авиамоторная ,д.4 кор.3,7783890,муниципальный округ Лефортово,2004 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.47,Москва,ул Авиамоторная д.47,ул,Авиамоторная ,д.47,7849873,муниципальный округ Лефортово,1929 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.49/1,Москва,ул Авиамоторная д.49/1,ул,Авиамоторная ,д.49/1,7849887,муниципальный округ Лефортово,1929 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.5,Москва,ул Авиамоторная д.5,ул,Авиамоторная ,д.5,7849897,муниципальный округ Лефортово,1960 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.51,Москва,ул Авиамоторная д.51,ул,Авиамоторная ,д.51,7849997,муниципальный округ Лефортово,1940 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.51А кор.2,Москва,ул Авиамоторная д.51А кор.2,ул,Авиамоторная ,д.51А кор.2,7850097,муниципальный округ Лефортово,1979 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.6,Москва,ул Авиамоторная д.6,ул,Авиамоторная ,д.6,8059616,муниципальный округ Лефортово,1955 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.9,Москва,ул Авиамоторная д.9,ул,Авиамоторная ,д.9,7850106,муниципальный округ Лефортово,1985 +2281063,г Москва ул Боровая д.10 кор.1,Москва,ул Боровая д.10 кор.1,ул,Боровая ,д.10 кор.1,7850115,муниципальный округ Лефортово,1973 +2281063,г Москва ул Боровая д.10 кор.2,Москва,ул Боровая д.10 кор.2,ул,Боровая ,д.10 кор.2,7850135,муниципальный округ Лефортово,1973 +2281063,г Москва ул Боровая д.12,Москва,ул Боровая д.12,ул,Боровая ,д.12,7850208,муниципальный округ Лефортово,1973 +2281063,г Москва ул Боровая д.14,Москва,ул Боровая д.14,ул,Боровая ,д.14,7850216,муниципальный округ Лефортово,1953 +2281063,г Москва ул Боровая д.16,Москва,ул Боровая д.16,ул,Боровая ,д.16,7850227,муниципальный округ Лефортово,1975 +2281063,г Москва ул Боровая д.20,Москва,ул Боровая д.20,ул,Боровая ,д.20,7850234,муниципальный округ Лефортово,1975 +2281063,г Москва ул Боровая д.4,Москва,ул Боровая д.4,ул,Боровая ,д.4,7850239,муниципальный округ Лефортово,1958 +2281063,г Москва ул Боровая д.6,Москва,ул Боровая д.6,ул,Боровая ,д.6,7850250,муниципальный округ Лефортово,1987 +2281063,г Москва ул Боровая д.8,Москва,ул Боровая д.8,ул,Боровая ,д.8,7850255,муниципальный округ Лефортово,1979 +2281063,г Москва ул Волочаевская д.1,Москва,ул Волочаевская д.1,ул,Волочаевская ,д.1,8033253,муниципальный округ Лефортово,н.д. +2281063,г Москва ул Волочаевская д.10,Москва,ул Волочаевская д.10,ул,Волочаевская ,д.10,7850267,муниципальный округ Лефортово,1974 +2281063,г Москва ул Волочаевская д.12,Москва,ул Волочаевская д.12,ул,Волочаевская ,д.12,7850273,муниципальный округ Лефортово,1974 +2281063,г Москва ул Волочаевская д.13,Москва,ул Волочаевская д.13,ул,Волочаевская ,д.13,7850285,муниципальный округ Лефортово,1984 +2281063,г Москва ул Волочаевская д.14 кор.1,Москва,ул Волочаевская д.14 кор.1,ул,Волочаевская ,д.14 кор.1,7850294,муниципальный округ Лефортово,1974 +2281063,г Москва ул Волочаевская д.14 кор.2,Москва,ул Волочаевская д.14 кор.2,ул,Волочаевская ,д.14 кор.2,7850298,муниципальный округ Лефортово,1977 +2281063,г Москва ул Волочаевская д.14 кор.3,Москва,ул Волочаевская д.14 кор.3,ул,Волочаевская ,д.14 кор.3,7850315,муниципальный округ Лефортово,1982 +2281063,г Москва ул Волочаевская д.15,Москва,ул Волочаевская д.15,ул,Волочаевская ,д.15,7850330,муниципальный округ Лефортово,1995 +2281063,г Москва ул Волочаевская д.16,Москва,ул Волочаевская д.16,ул,Волочаевская ,д.16,7850360,муниципальный округ Лефортово,1986 +2281063,г Москва ул Волочаевская д.17А,Москва,ул Волочаевская д.17А,ул,Волочаевская ,д.17А,7850377,муниципальный округ Лефортово,1930 +2281063,г Москва ул Волочаевская д.18,Москва,ул Волочаевская д.18,ул,Волочаевская ,д.18,7850395,муниципальный округ Лефортово,1983 +2281063,г Москва ул Волочаевская д.19,Москва,ул Волочаевская д.19,ул,Волочаевская ,д.19,7850409,муниципальный округ Лефортово,1983 +2281063,г Москва ул Волочаевская д.2,Москва,ул Волочаевская д.2,ул,Волочаевская ,д.2,7850427,муниципальный округ Лефортово,1970 +2281063,г Москва ул Волочаевская д.2 кор.1,Москва,ул Волочаевская д.2 кор.1,ул,Волочаевская ,д.2 кор.1,7850450,муниципальный округ Лефортово,1989 +2281063,г Москва ул Волочаевская д.20 кор.1,Москва,ул Волочаевская д.20 кор.1,ул,Волочаевская ,д.20 кор.1,7850471,муниципальный округ Лефортово,1983 +2281063,г Москва ул Волочаевская д.20 кор.2,Москва,ул Волочаевская д.20 кор.2,ул,Волочаевская ,д.20 кор.2,7850483,муниципальный округ Лефортово,1982 +2281063,г Москва ул Волочаевская д.20 кор.3,Москва,ул Волочаевская д.20 кор.3,ул,Волочаевская ,д.20 кор.3,7850494,муниципальный округ Лефортово,1982 +2281063,г Москва ул Волочаевская д.3/4,Москва,ул Волочаевская д.3/4,ул,Волочаевская ,д.3/4,8033257,муниципальный округ Лефортово,н.д. +2281063,г Москва ул Волочаевская д.4,Москва,ул Волочаевская д.4,ул,Волочаевская ,д.4,7850519,муниципальный округ Лефортово,1976 +2281063,г Москва ул Волочаевская д.40Б,Москва,ул Волочаевская д.40Б,ул,Волочаевская ,д.40Б,7850840,муниципальный округ Лефортово,1949 +2281063,г Москва ул Волочаевская д.6,Москва,ул Волочаевская д.6,ул,Волочаевская ,д.6,7850857,муниципальный округ Лефортово,1975 +2281063,г Москва ул Волочаевская д.8,Москва,ул Волочаевская д.8,ул,Волочаевская ,д.8,7850872,муниципальный округ Лефортово,1974 +2281063,г Москва ул Госпитальный Вал д.10/12,Москва,ул Госпитальный Вал д.10/12,ул,Госпитальный Вал ,д.10/12,7850883,муниципальный округ Лефортово,1966 +2281063,г Москва ул Госпитальный Вал д.16/2,Москва,ул Госпитальный Вал д.16/2,ул,Госпитальный Вал ,д.16/2,7850926,муниципальный округ Лефортово,1965 +2281063,г Москва ул Госпитальный Вал д.18/1,Москва,ул Госпитальный Вал д.18/1,ул,Госпитальный Вал ,д.18/1,7850998,муниципальный округ Лефортово,1961 +2281063,г Москва ул Госпитальный Вал д.22/2,Москва,ул Госпитальный Вал д.22/2,ул,Госпитальный Вал ,д.22/2,7851011,муниципальный округ Лефортово,1965 +2281063,г Москва ул Госпитальный Вал д.8/1,Москва,ул Госпитальный Вал д.8/1,ул,Госпитальный Вал ,д.8/1,7851023,муниципальный округ Лефортово,1969 +2281063,г Москва ул Душинская д.12/19,Москва,ул Душинская д.12/19,ул,Душинская ,д.12/19,7851031,муниципальный округ Лефортово,1961 +2281063,г Москва ул Душинская д.14,Москва,ул Душинская д.14,ул,Душинская ,д.14,7851050,муниципальный округ Лефортово,1975 +2281063,г Москва ул Душинская д.18 кор.1,Москва,ул Душинская д.18 кор.1,ул,Душинская ,д.18 кор.1,7851067,муниципальный округ Лефортово,1975 +2281063,г Москва ул Душинская д.18 кор.2,Москва,ул Душинская д.18 кор.2,ул,Душинская ,д.18 кор.2,7851100,муниципальный округ Лефортово,1958 +2281063,г Москва ул Душинская д.20,Москва,ул Душинская д.20,ул,Душинская ,д.20,7851120,муниципальный округ Лефортово,1958 +2281063,г Москва ул Душинская д.4,Москва,ул Душинская д.4,ул,Душинская ,д.4,7851134,муниципальный округ Лефортово,1958 +2281063,г Москва ул Душинская д.6,Москва,ул Душинская д.6,ул,Душинская ,д.6,7851145,муниципальный округ Лефортово,1957 +2281063,г Москва ул Кабельная 2-я д.10,Москва,ул Кабельная 2-я д.10,ул,Кабельная 2-я ,д.10,7851269,муниципальный округ Лефортово,1935 +2281063,г Москва ул Кабельная 2-я д.15,Москва,ул Кабельная 2-я д.15,ул,Кабельная 2-я ,д.15,7851308,муниципальный округ Лефортово,1950 +2281063,г Москва ул Кабельная 2-я д.4,Москва,ул Кабельная 2-я д.4,ул,Кабельная 2-я ,д.4,7851324,муниципальный округ Лефортово,1939 +2281063,г Москва ул Кабельная 2-я д.6,Москва,ул Кабельная 2-я д.6,ул,Кабельная 2-я ,д.6,7851339,муниципальный округ Лефортово,1973 +2281063,г Москва ул Кабельная 3-я д.2,Москва,ул Кабельная 3-я д.2,ул,Кабельная 3-я ,д.2,7851360,муниципальный округ Лефортово,1930 +2281063,г Москва ул Красноказарменная д.10,Москва,ул Красноказарменная д.10,ул,Красноказарменная ,д.10,7851480,муниципальный округ Лефортово,1957 +2281063,г Москва ул Красноказарменная д.12 кор.1,Москва,ул Красноказарменная д.12 кор.1,ул,Красноказарменная ,д.12 кор.1,7851530,муниципальный округ Лефортово,1931 +2281063,г Москва ул Красноказарменная д.12 кор.4,Москва,ул Красноказарменная д.12 кор.4,ул,Красноказарменная ,д.12 кор.4,7851558,муниципальный округ Лефортово,1931 +2281063,г Москва ул Красноказарменная д.16,Москва,ул Красноказарменная д.16,ул,Красноказарменная ,д.16,7851593,муниципальный округ Лефортово,1961 +2281063,г Москва ул Красноказарменная д.16Б,Москва,ул Красноказарменная д.16Б,ул,Красноказарменная ,д.16Б,7851610,муниципальный округ Лефортово,1962 +2281063,г Москва ул Красноказарменная д.19,Москва,ул Красноказарменная д.19,ул,Красноказарменная ,д.19,7851644,муниципальный округ Лефортово,1961 +2281063,г Москва ул Красноказарменная д.2 кор.1,Москва,ул Красноказарменная д.2 кор.1,ул,Красноказарменная ,д.2 кор.1,7851656,муниципальный округ Лефортово,1961 +2281063,г Москва ул Красноказарменная д.2 кор.2,Москва,ул Красноказарменная д.2 кор.2,ул,Красноказарменная ,д.2 кор.2,7851672,муниципальный округ Лефортово,1961 +2281063,г Москва ул Красноказарменная д.2 строение 1,Москва,ул Красноказарменная д.2 строение 1,ул,Красноказарменная ,д.2 строение 1,8035161,муниципальный округ Лефортово,н.д. +2281063,г Москва ул Красноказарменная д.3,Москва,ул Красноказарменная д.3,ул,Красноказарменная ,д.3,7852023,муниципальный округ Лефортово,1917 +2281063,г Москва ул Красноказарменная д.9,Москва,ул Красноказарменная д.9,ул,Красноказарменная ,д.9,7852093,муниципальный округ Лефортово,1957 +2281063,г Москва ул Крюковская д.11/17,Москва,ул Крюковская д.11/17,ул,Крюковская ,д.11/17,7852262,муниципальный округ Лефортово,1960 +2281063,г Москва ул Крюковская д.23,Москва,ул Крюковская д.23,ул,Крюковская ,д.23,7852278,муниципальный округ Лефортово,1961 +2281063,г Москва ул Лапина д.3,Москва,ул Лапина д.3,ул,Лапина ,д.3,7852319,муниципальный округ Лефортово,1960 +2281063,г Москва ул Лефортовский Вал д.11,Москва,ул Лефортовский Вал д.11,ул,Лефортовский Вал ,д.11,7853379,муниципальный округ Лефортово,1940 +2281063,г Москва ул Лефортовский Вал д.11 кор.2,Москва,ул Лефортовский Вал д.11 кор.2,ул,Лефортовский Вал ,д.11 кор.2,7853401,муниципальный округ Лефортово,1990 +2281063,г Москва ул Лефортовский Вал д.16А,Москва,ул Лефортовский Вал д.16А,ул,Лефортовский Вал ,д.16А,7853749,муниципальный округ Лефортово,1956 +2281063,г Москва ул Лефортовский Вал д.18 строение А,Москва,ул Лефортовский Вал д.18 строение А,ул,Лефортовский Вал ,д.18 строение А,7665885,муниципальный округ Лефортово,1938 +2281063,г Москва ул Лефортовский Вал д.24,Москва,ул Лефортовский Вал д.24,ул,Лефортовский Вал ,д.24,7853764,муниципальный округ Лефортово,1958 +2281063,г Москва ул Лефортовский Вал д.9 кор.1,Москва,ул Лефортовский Вал д.9 кор.1,ул,Лефортовский Вал ,д.9 кор.1,7853980,муниципальный округ Лефортово,1991 +2281063,г Москва ул Лонгиновская д.10,Москва,ул Лонгиновская д.10,ул,Лонгиновская ,д.10,7854009,муниципальный округ Лефортово,1957 +2281063,г Москва ул Лонгиновская д.4 кор.1,Москва,ул Лонгиновская д.4 кор.1,ул,Лонгиновская ,д.4 кор.1,7854023,муниципальный округ Лефортово,1961 +2281063,г Москва ул Лонгиновская д.4 кор.2,Москва,ул Лонгиновская д.4 кор.2,ул,Лонгиновская ,д.4 кор.2,7854047,муниципальный округ Лефортово,1962 +2281063,г Москва ул Лонгиновская д.8 кор.1,Москва,ул Лонгиновская д.8 кор.1,ул,Лонгиновская ,д.8 кор.1,7854071,муниципальный округ Лефортово,1961 +2281063,г Москва ул Наличная д.3,Москва,ул Наличная д.3,ул,Наличная ,д.3,7632889,муниципальный округ Лефортово,2007 +2281063,г Москва ул Наличная д.5,Москва,ул Наличная д.5,ул,Наличная ,д.5,7854094,муниципальный округ Лефортово,1988 +2281063,г Москва ул Пруд Ключики д.3,Москва,ул Пруд Ключики д.3,ул,Пруд Ключики ,д.3,7854261,муниципальный округ Лефортово,1928 +2281063,г Москва ул Пруд Ключики д.5,Москва,ул Пруд Ключики д.5,ул,Пруд Ключики ,д.5,7854275,муниципальный округ Лефортово,1929 +2281063,г Москва ул Самокатная д.3/8,Москва,ул Самокатная д.3/8,ул,Самокатная ,д.3/8,7854295,муниципальный округ Лефортово,1890 +2281063,г Москва ул Самокатная д.3/8 кор.А,Москва,ул Самокатная д.3/8 кор.А,ул,Самокатная ,д.3/8 кор.А,7854303,муниципальный округ Лефортово,1956 +2281063,г Москва ул Самокатная д.6 кор.1,Москва,ул Самокатная д.6 кор.1,ул,Самокатная ,д.6 кор.1,7854315,муниципальный округ Лефортово,1982 +2281063,г Москва ул Самокатная д.6 кор.2,Москва,ул Самокатная д.6 кор.2,ул,Самокатная ,д.6 кор.2,7854319,муниципальный округ Лефортово,1982 +2281063,г Москва ул Самокатная д.8,Москва,ул Самокатная д.8,ул,Самокатная ,д.8,7854354,муниципальный округ Лефортово,1978 +2281063,г Москва ул Синичкина 2-я д.1/2,Москва,ул Синичкина 2-я д.1/2,ул,Синичкина 2-я ,д.1/2,7854393,муниципальный округ Лефортово,н.д. +2281063,г Москва ул Синичкина 2-я д.11,Москва,ул Синичкина 2-я д.11,ул,Синичкина 2-я ,д.11,7854371,муниципальный округ Лефортово,1971 +2281063,г Москва ул Синичкина 2-я д.11 кор.1,Москва,ул Синичкина 2-я д.11 кор.1,ул,Синичкина 2-я ,д.11 кор.1,7784801,муниципальный округ Лефортово,н.д. +2281063,г Москва ул Синичкина 2-я д.13,Москва,ул Синичкина 2-я д.13,ул,Синичкина 2-я ,д.13,7854414,муниципальный округ Лефортово,1970 +2281063,г Москва ул Синичкина 2-я д.15,Москва,ул Синичкина 2-я д.15,ул,Синичкина 2-я ,д.15,7854431,муниципальный округ Лефортово,1965 +2281063,г Москва ул Синичкина 2-я д.17,Москва,ул Синичкина 2-я д.17,ул,Синичкина 2-я ,д.17,7854519,муниципальный округ Лефортово,1962 +2281063,г Москва ул Синичкина 2-я д.19,Москва,ул Синичкина 2-я д.19,ул,Синичкина 2-я ,д.19,7854533,муниципальный округ Лефортово,1959 +2281063,г Москва ул Синичкина 2-я д.22,Москва,ул Синичкина 2-я д.22,ул,Синичкина 2-я ,д.22,7632368,муниципальный округ Лефортово,1976 +2281063,г Москва ул Синичкина 2-я д.24А,Москва,ул Синичкина 2-я д.24А,ул,Синичкина 2-я ,д.24А,7854543,муниципальный округ Лефортово,1958 +2281063,г Москва ул Синичкина 2-я д.26,Москва,ул Синичкина 2-я д.26,ул,Синичкина 2-я ,д.26,7630706,муниципальный округ Лефортово,1972 +2281063,г Москва ул Синичкина 2-я д.7,Москва,ул Синичкина 2-я д.7,ул,Синичкина 2-я ,д.7,7854553,муниципальный округ Лефортово,1962 +2281063,г Москва ул Синичкина 2-я д.9,Москва,ул Синичкина 2-я д.9,ул,Синичкина 2-я ,д.9,7854565,муниципальный округ Лефортово,1965 +2281063,г Москва ул Синичкина 2-я д.9 кор.1,Москва,ул Синичкина 2-я д.9 кор.1,ул,Синичкина 2-я ,д.9 кор.1,7854598,муниципальный округ Лефортово,1980 +2281063,г Москва ул Солдатская д.10 кор.1,Москва,ул Солдатская д.10 кор.1,ул,Солдатская ,д.10 кор.1,7854646,муниципальный округ Лефортово,1986 +2281063,г Москва ул Солдатская д.10 кор.2,Москва,ул Солдатская д.10 кор.2,ул,Солдатская ,д.10 кор.2,7854655,муниципальный округ Лефортово,1986 +2281063,г Москва ул Солдатская д.12 кор.1,Москва,ул Солдатская д.12 кор.1,ул,Солдатская ,д.12 кор.1,7854702,муниципальный округ Лефортово,1986 +2281063,г Москва ул Солдатская д.3,Москва,ул Солдатская д.3,ул,Солдатская ,д.3,7854715,муниципальный округ Лефортово,1988 +2281063,г Москва ул Солдатская д.6,Москва,ул Солдатская д.6,ул,Солдатская ,д.6,7854728,муниципальный округ Лефортово,1987 +2281063,г Москва ул Солдатская д.8 кор.1,Москва,ул Солдатская д.8 кор.1,ул,Солдатская ,д.8 кор.1,7854761,муниципальный округ Лефортово,1986 +2281063,г Москва ул Солдатская д.8 кор.2,Москва,ул Солдатская д.8 кор.2,ул,Солдатская ,д.8 кор.2,7854781,муниципальный округ Лефортово,1986 +2281063,г Москва ул Сторожевая д.18,Москва,ул Сторожевая д.18,ул,Сторожевая ,д.18,7854929,муниципальный округ Лефортово,1962 +2281063,г Москва ул Сторожевая д.18А,Москва,ул Сторожевая д.18А,ул,Сторожевая ,д.18А,7854948,муниципальный округ Лефортово,1966 +2281063,г Москва ул Сторожевая д.20,Москва,ул Сторожевая д.20,ул,Сторожевая ,д.20,7854955,муниципальный округ Лефортово,1979 +2281063,г Москва ул Сторожевая д.22 кор.1,Москва,ул Сторожевая д.22 кор.1,ул,Сторожевая ,д.22 кор.1,7854976,муниципальный округ Лефортово,1970 +2281063,г Москва ул Сторожевая д.22/8,Москва,ул Сторожевая д.22/8,ул,Сторожевая ,д.22/8,7854988,муниципальный округ Лефортово,1964 +2281063,г Москва ул Сторожевая д.24,Москва,ул Сторожевая д.24,ул,Сторожевая ,д.24,7855002,муниципальный округ Лефортово,1961 +2281063,г Москва ул Сторожевая д.24А,Москва,ул Сторожевая д.24А,ул,Сторожевая ,д.24А,7855012,муниципальный округ Лефортово,1959 +2281063,г Москва ул Сторожевая д.24Б,Москва,ул Сторожевая д.24Б,ул,Сторожевая ,д.24Б,7855020,муниципальный округ Лефортово,1960 +2281063,г Москва ул Сторожевая д.24Б кор.2,Москва,ул Сторожевая д.24Б кор.2,ул,Сторожевая ,д.24Б кор.2,7855031,муниципальный округ Лефортово,1985 +2281063,г Москва ул Сторожевая д.25,Москва,ул Сторожевая д.25,ул,Сторожевая ,д.25,7855039,муниципальный округ Лефортово,1979 +2281063,г Москва ул Сторожевая д.27,Москва,ул Сторожевая д.27,ул,Сторожевая ,д.27,7855048,муниципальный округ Лефортово,1980 +2281063,г Москва ул Сторожевая д.29,Москва,ул Сторожевая д.29,ул,Сторожевая ,д.29,7855100,муниципальный округ Лефортово,1980 +2281063,г Москва ул Сторожевая д.30 кор.1,Москва,ул Сторожевая д.30 кор.1,ул,Сторожевая ,д.30 кор.1,7855105,муниципальный округ Лефортово,1965 +2281063,г Москва ул Сторожевая д.30 кор.2,Москва,ул Сторожевая д.30 кор.2,ул,Сторожевая ,д.30 кор.2,7855113,муниципальный округ Лефортово,1964 +2281063,г Москва ул Сторожевая д.30 кор.3,Москва,ул Сторожевая д.30 кор.3,ул,Сторожевая ,д.30 кор.3,7855127,муниципальный округ Лефортово,1964 +2281063,г Москва ул Сторожевая д.31,Москва,ул Сторожевая д.31,ул,Сторожевая ,д.31,7855253,муниципальный округ Лефортово,1957 +2281063,г Москва ул Сторожевая д.38,Москва,ул Сторожевая д.38,ул,Сторожевая ,д.38,7855267,муниципальный округ Лефортово,1960 +2281063,г Москва ул Сторожевая д.40,Москва,ул Сторожевая д.40,ул,Сторожевая ,д.40,7855274,муниципальный округ Лефортово,1960 +2281063,г Москва ул Сторожевая д.8/16,Москва,ул Сторожевая д.8/16,ул,Сторожевая ,д.8/16,7855290,муниципальный округ Лефортово,1960 +2281063,г Москва ул Ухтомская д.10,Москва,ул Ухтомская д.10,ул,Ухтомская ,д.10,7858119,муниципальный округ Лефортово,1961 +2281063,г Москва ул Ухтомская д.11,Москва,ул Ухтомская д.11,ул,Ухтомская ,д.11,7858126,муниципальный округ Лефортово,1957 +2281063,г Москва ул Ухтомская д.13,Москва,ул Ухтомская д.13,ул,Ухтомская ,д.13,7858133,муниципальный округ Лефортово,1959 +2281063,г Москва ул Ухтомская д.14,Москва,ул Ухтомская д.14,ул,Ухтомская ,д.14,7858154,муниципальный округ Лефортово,1958 +2281063,г Москва ул Ухтомская д.15,Москва,ул Ухтомская д.15,ул,Ухтомская ,д.15,7858165,муниципальный округ Лефортово,1959 +2281063,г Москва ул Ухтомская д.16 кор.1,Москва,ул Ухтомская д.16 кор.1,ул,Ухтомская ,д.16 кор.1,7858173,муниципальный округ Лефортово,1958 +2281063,г Москва ул Ухтомская д.16 кор.2,Москва,ул Ухтомская д.16 кор.2,ул,Ухтомская ,д.16 кор.2,7858183,муниципальный округ Лефортово,1960 +2281063,г Москва ул Ухтомская д.17,Москва,ул Ухтомская д.17,ул,Ухтомская ,д.17,7858188,муниципальный округ Лефортово,1957 +2281063,г Москва ул Ухтомская д.18,Москва,ул Ухтомская д.18,ул,Ухтомская ,д.18,7858195,муниципальный округ Лефортово,1950 +2281063,г Москва ул Ухтомская д.19,Москва,ул Ухтомская д.19,ул,Ухтомская ,д.19,7858201,муниципальный округ Лефортово,1958 +2281063,г Москва ул Ухтомская д.20,Москва,ул Ухтомская д.20,ул,Ухтомская ,д.20,7858208,муниципальный округ Лефортово,1959 +2281063,г Москва ул Ухтомская д.21,Москва,ул Ухтомская д.21,ул,Ухтомская ,д.21,7858216,муниципальный округ Лефортово,1960 +2281063,г Москва ул Ухтомская д.3,Москва,ул Ухтомская д.3,ул,Ухтомская ,д.3,7858231,муниципальный округ Лефортово,1961 +2281063,г Москва ул Ухтомская д.5,Москва,ул Ухтомская д.5,ул,Ухтомская ,д.5,7858239,муниципальный округ Лефортово,1961 +2281063,г Москва ул Ухтомская д.6,Москва,ул Ухтомская д.6,ул,Ухтомская ,д.6,7858248,муниципальный округ Лефортово,1958 +2281063,г Москва ул Ухтомская д.8,Москва,ул Ухтомская д.8,ул,Ухтомская ,д.8,7858257,муниципальный округ Лефортово,1982 +2281063,г Москва ул Ухтомская д.9,Москва,ул Ухтомская д.9,ул,Ухтомская ,д.9,7858267,муниципальный округ Лефортово,1974 +2281063,г Москва ул Шепелюгинская д.10 кор.1,Москва,ул Шепелюгинская д.10 кор.1,ул,Шепелюгинская ,д.10 кор.1,7858279,муниципальный округ Лефортово,1978 +2281063,г Москва ул Шепелюгинская д.10 кор.2,Москва,ул Шепелюгинская д.10 кор.2,ул,Шепелюгинская ,д.10 кор.2,7858287,муниципальный округ Лефортово,1978 +2281063,г Москва ул Шепелюгинская д.14,Москва,ул Шепелюгинская д.14,ул,Шепелюгинская ,д.14,7858299,муниципальный округ Лефортово,1956 +2281063,г Москва ул Шепелюгинская д.16,Москва,ул Шепелюгинская д.16,ул,Шепелюгинская ,д.16,7858308,муниципальный округ Лефортово,1976 +2281063,г Москва ул Шепелюгинская д.4,Москва,ул Шепелюгинская д.4,ул,Шепелюгинская ,д.4,7858315,муниципальный округ Лефортово,1957 +2281063,г Москва ул Шепелюгинская д.5 кор.1,Москва,ул Шепелюгинская д.5 кор.1,ул,Шепелюгинская ,д.5 кор.1,7858326,муниципальный округ Лефортово,1978 +2281063,г Москва ул Шепелюгинская д.5 кор.2,Москва,ул Шепелюгинская д.5 кор.2,ул,Шепелюгинская ,д.5 кор.2,7858336,муниципальный округ Лефортово,1978 +2281063,г Москва ул Шепелюгинская д.7/14,Москва,ул Шепелюгинская д.7/14,ул,Шепелюгинская ,д.7/14,7858342,муниципальный округ Лефортово,1973 +2281063,г Москва ул Шепелюгинская д.8,Москва,ул Шепелюгинская д.8,ул,Шепелюгинская ,д.8,7858358,муниципальный округ Лефортово,1955 +2281063,г Москва ул Энергетическая д.11,Москва,ул Энергетическая д.11,ул,Энергетическая ,д.11,7858384,муниципальный округ Лефортово,1968 +2281063,г Москва ул Энергетическая д.12 кор.1,Москва,ул Энергетическая д.12 кор.1,ул,Энергетическая ,д.12 кор.1,7858417,муниципальный округ Лефортово,1957 +2281063,г Москва ул Энергетическая д.12 кор.2,Москва,ул Энергетическая д.12 кор.2,ул,Энергетическая ,д.12 кор.2,7858425,муниципальный округ Лефортово,1958 +2281063,г Москва ул Энергетическая д.13,Москва,ул Энергетическая д.13,ул,Энергетическая ,д.13,7858429,муниципальный округ Лефортово,1968 +2281063,г Москва ул Энергетическая д.16 кор.1,Москва,ул Энергетическая д.16 кор.1,ул,Энергетическая ,д.16 кор.1,7858459,муниципальный округ Лефортово,1951 +2281063,г Москва ул Энергетическая д.16 кор.2,Москва,ул Энергетическая д.16 кор.2,ул,Энергетическая ,д.16 кор.2,7858470,муниципальный округ Лефортово,1958 +2281063,г Москва ул Энергетическая д.2,Москва,ул Энергетическая д.2,ул,Энергетическая ,д.2,7858474,муниципальный округ Лефортово,1969 +2281063,г Москва ул Энергетическая д.20,Москва,ул Энергетическая д.20,ул,Энергетическая ,д.20,7858478,муниципальный округ Лефортово,1957 +2281063,г Москва ул Энергетическая д.22,Москва,ул Энергетическая д.22,ул,Энергетическая ,д.22,7858483,муниципальный округ Лефортово,1959 +2281063,г Москва ул Энергетическая д.3,Москва,ул Энергетическая д.3,ул,Энергетическая ,д.3,7858490,муниципальный округ Лефортово,1960 +2281063,г Москва ул Энергетическая д.4,Москва,ул Энергетическая д.4,ул,Энергетическая ,д.4,7858506,муниципальный округ Лефортово,1952 +2281063,г Москва ул Энергетическая д.5,Москва,ул Энергетическая д.5,ул,Энергетическая ,д.5,7858516,муниципальный округ Лефортово,1958 +2281063,г Москва ул Энергетическая д.7,Москва,ул Энергетическая д.7,ул,Энергетическая ,д.7,7858530,муниципальный округ Лефортово,1941 +2281063,г Москва ул Энергетическая д.8 кор.1,Москва,ул Энергетическая д.8 кор.1,ул,Энергетическая ,д.8 кор.1,7858590,муниципальный округ Лефортово,1951 +2281063,г Москва ул Энергетическая д.9,Москва,ул Энергетическая д.9,ул,Энергетическая ,д.9,7858596,муниципальный округ Лефортово,1969 +2281063,г Москва ул Юрьевская д.11,Москва,ул Юрьевская д.11,ул,Юрьевская ,д.11,7858853,муниципальный округ Лефортово,1967 +2281063,г Москва ш Энтузиастов д.10/2,Москва,ш Энтузиастов д.10/2,ш,Энтузиастов ,д.10/2,7811826,муниципальный округ Лефортово,н.д. +2281063,г Москва ш Энтузиастов д.11А кор.1,Москва,ш Энтузиастов д.11А кор.1,ш,Энтузиастов ,д.11А кор.1,7858703,муниципальный округ Лефортово,2000 +2281063,г Москва ш Энтузиастов д.11А кор.2,Москва,ш Энтузиастов д.11А кор.2,ш,Энтузиастов ,д.11А кор.2,7858712,муниципальный округ Лефортово,2000 +2281063,г Москва ш Энтузиастов д.11А кор.3,Москва,ш Энтузиастов д.11А кор.3,ш,Энтузиастов ,д.11А кор.3,7858724,муниципальный округ Лефортово,2000 +2281063,г Москва ш Энтузиастов д.11А кор.4,Москва,ш Энтузиастов д.11А кор.4,ш,Энтузиастов ,д.11А кор.4,7858734,муниципальный округ Лефортово,2000 +2281063,г Москва ш Энтузиастов д.13,Москва,ш Энтузиастов д.13,ш,Энтузиастов ,д.13,7858743,муниципальный округ Лефортово,1937 +2281063,г Москва ш Энтузиастов д.15/16,Москва,ш Энтузиастов д.15/16,ш,Энтузиастов ,д.15/16,7858753,муниципальный округ Лефортово,1958 +2281063,г Москва ш Энтузиастов д.18,Москва,ш Энтузиастов д.18,ш,Энтузиастов ,д.18,7858769,муниципальный округ Лефортово,1930 +2281063,г Москва ш Энтузиастов д.20,Москва,ш Энтузиастов д.20,ш,Энтузиастов ,д.20,7858776,муниципальный округ Лефортово,1939 +2281063,г Москва ш Энтузиастов д.20А,Москва,ш Энтузиастов д.20А,ш,Энтузиастов ,д.20А,7858785,муниципальный округ Лефортово,1930 +2281063,г Москва ш Энтузиастов д.20Б,Москва,ш Энтузиастов д.20Б,ш,Энтузиастов ,д.20Б,7858794,муниципальный округ Лефортово,1930 +2281063,г Москва ш Энтузиастов д.20В,Москва,ш Энтузиастов д.20В,ш,Энтузиастов ,д.20В,7858804,муниципальный округ Лефортово,1932 +2281063,г Москва ш Энтузиастов д.22/18,Москва,ш Энтузиастов д.22/18,ш,Энтузиастов ,д.22/18,7858812,муниципальный округ Лефортово,1932 +2281063,г Москва ш Энтузиастов д.24/43,Москва,ш Энтузиастов д.24/43,ш,Энтузиастов ,д.24/43,7858820,муниципальный округ Лефортово,1940 +2281063,г Москва ш Энтузиастов д.26,Москва,ш Энтузиастов д.26,ш,Энтузиастов ,д.26,7858831,муниципальный округ Лефортово,1958 +2281064,г Москва б-р Тихорецкий д.12 кор.1,Москва,б-р Тихорецкий д.12 кор.1,б-р,Тихорецкий ,д.12 кор.1,7557866,муниципальный округ Люблино,1978 +2281064,г Москва б-р Тихорецкий д.12 кор.2,Москва,б-р Тихорецкий д.12 кор.2,б-р,Тихорецкий ,д.12 кор.2,7557870,муниципальный округ Люблино,1978 +2281064,г Москва б-р Тихорецкий д.14 кор.1,Москва,б-р Тихорецкий д.14 кор.1,б-р,Тихорецкий ,д.14 кор.1,7566780,муниципальный округ Люблино,1978 +2281064,г Москва б-р Тихорецкий д.14 кор.2,Москва,б-р Тихорецкий д.14 кор.2,б-р,Тихорецкий ,д.14 кор.2,7566783,муниципальный округ Люблино,1979 +2281064,г Москва б-р Тихорецкий д.16,Москва,б-р Тихорецкий д.16,б-р,Тихорецкий ,д.16,7566787,муниципальный округ Люблино,1977 +2281064,г Москва б-р Тихорецкий д.2 кор.1,Москва,б-р Тихорецкий д.2 кор.1,б-р,Тихорецкий ,д.2 кор.1,7566790,муниципальный округ Люблино,1978 +2281064,г Москва б-р Тихорецкий д.2 кор.2,Москва,б-р Тихорецкий д.2 кор.2,б-р,Тихорецкий ,д.2 кор.2,7566793,муниципальный округ Люблино,1978 +2281064,г Москва б-р Тихорецкий д.4 кор.1,Москва,б-р Тихорецкий д.4 кор.1,б-р,Тихорецкий ,д.4 кор.1,7566797,муниципальный округ Люблино,1977 +2281064,г Москва б-р Тихорецкий д.4 кор.2,Москва,б-р Тихорецкий д.4 кор.2,б-р,Тихорецкий ,д.4 кор.2,7566802,муниципальный округ Люблино,1977 +2281064,г Москва б-р Тихорецкий д.6,Москва,б-р Тихорецкий д.6,б-р,Тихорецкий ,д.6,7566806,муниципальный округ Люблино,1978 +2281064,г Москва пр-кт 40 лет Октября д.11,Москва,пр-кт 40 лет Октября д.11,пр-кт,40 лет Октября ,д.11,7566336,муниципальный округ Люблино,1955 +2281064,г Москва пр-кт 40 лет Октября д.12/10,Москва,пр-кт 40 лет Октября д.12/10,пр-кт,40 лет Октября ,д.12/10,7566338,муниципальный округ Люблино,1659 +2281064,г Москва пр-кт 40 лет Октября д.13,Москва,пр-кт 40 лет Октября д.13,пр-кт,40 лет Октября ,д.13,7566341,муниципальный округ Люблино,1956 +2281064,г Москва пр-кт 40 лет Октября д.14 кор.1,Москва,пр-кт 40 лет Октября д.14 кор.1,пр-кт,40 лет Октября ,д.14 кор.1,7566390,муниципальный округ Люблино,1959 +2281064,г Москва пр-кт 40 лет Октября д.14 кор.2,Москва,пр-кт 40 лет Октября д.14 кор.2,пр-кт,40 лет Октября ,д.14 кор.2,7566346,муниципальный округ Люблино,1969 +2281064,г Москва пр-кт 40 лет Октября д.15,Москва,пр-кт 40 лет Октября д.15,пр-кт,40 лет Октября ,д.15,7566355,муниципальный округ Люблино,1958 +2281064,г Москва пр-кт 40 лет Октября д.16 кор.1,Москва,пр-кт 40 лет Октября д.16 кор.1,пр-кт,40 лет Октября ,д.16 кор.1,7566359,муниципальный округ Люблино,1968 +2281064,г Москва пр-кт 40 лет Октября д.16 кор.2,Москва,пр-кт 40 лет Октября д.16 кор.2,пр-кт,40 лет Октября ,д.16 кор.2,7566363,муниципальный округ Люблино,1968 +2281064,г Москва пр-кт 40 лет Октября д.18/13,Москва,пр-кт 40 лет Октября д.18/13,пр-кт,40 лет Октября ,д.18/13,7566367,муниципальный округ Люблино,1969 +2281064,г Москва пр-кт 40 лет Октября д.19,Москва,пр-кт 40 лет Октября д.19,пр-кт,40 лет Октября ,д.19,7566308,муниципальный округ Люблино,1977 +2281064,г Москва пр-кт 40 лет Октября д.20,Москва,пр-кт 40 лет Октября д.20,пр-кт,40 лет Октября ,д.20,7566324,муниципальный округ Люблино,1974 +2281064,г Москва пр-кт 40 лет Октября д.22,Москва,пр-кт 40 лет Октября д.22,пр-кт,40 лет Октября ,д.22,7566328,муниципальный округ Люблино,1975 +2281064,г Москва пр-кт 40 лет Октября д.23 кор.1,Москва,пр-кт 40 лет Октября д.23 кор.1,пр-кт,40 лет Октября ,д.23 кор.1,7566313,муниципальный округ Люблино,1995 +2281064,г Москва пр-кт 40 лет Октября д.3,Москва,пр-кт 40 лет Октября д.3,пр-кт,40 лет Октября ,д.3,7564360,муниципальный округ Люблино,1957 +2281064,г Москва пр-кт 40 лет Октября д.4 кор.1,Москва,пр-кт 40 лет Октября д.4 кор.1,пр-кт,40 лет Октября ,д.4 кор.1,7564345,муниципальный округ Люблино,1975 +2281064,г Москва пр-кт 40 лет Октября д.4 кор.2,Москва,пр-кт 40 лет Октября д.4 кор.2,пр-кт,40 лет Октября ,д.4 кор.2,7564346,муниципальный округ Люблино,1976 +2281064,г Москва пр-кт 40 лет Октября д.40,Москва,пр-кт 40 лет Октября д.40,пр-кт,40 лет Октября ,д.40,7566317,муниципальный округ Люблино,1983 +2281064,г Москва пр-кт 40 лет Октября д.5,Москва,пр-кт 40 лет Октября д.5,пр-кт,40 лет Октября ,д.5,7564341,муниципальный округ Люблино,1960 +2281064,г Москва пр-кт 40 лет Октября д.6,Москва,пр-кт 40 лет Октября д.6,пр-кт,40 лет Октября ,д.6,7564343,муниципальный округ Люблино,1960 +2281064,г Москва пр-кт 40 лет Октября д.8,Москва,пр-кт 40 лет Октября д.8,пр-кт,40 лет Октября ,д.8,7566305,муниципальный округ Люблино,1961 +2281064,г Москва проезд Высотный д.4,Москва,проезд Высотный д.4,проезд,Высотный ,д.4,7558594,муниципальный округ Люблино,1971 +2281064,г Москва проезд Кирова д.2,Москва,проезд Кирова д.2,проезд,Кирова ,д.2,7561234,муниципальный округ Люблино,1983 +2281064,г Москва проезд Кирова д.4,Москва,проезд Кирова д.4,проезд,Кирова ,д.4,7557184,муниципальный округ Люблино,1983 +2281064,г Москва проезд Кирова д.8,Москва,проезд Кирова д.8,проезд,Кирова ,д.8,7559214,муниципальный округ Люблино,1983 +2281064,г Москва проезд Спортивный д.3,Москва,проезд Спортивный д.3,проезд,Спортивный ,д.3,7566415,муниципальный округ Люблино,1966 +2281064,г Москва проезд Спортивный д.4,Москва,проезд Спортивный д.4,проезд,Спортивный ,д.4,7566395,муниципальный округ Люблино,1959 +2281064,г Москва проезд Спортивный д.4А,Москва,проезд Спортивный д.4А,проезд,Спортивный ,д.4А,7566400,муниципальный округ Люблино,1962 +2281064,г Москва проезд Спортивный д.4Б,Москва,проезд Спортивный д.4Б,проезд,Спортивный ,д.4Б,7566404,муниципальный округ Люблино,1963 +2281064,г Москва проезд Спортивный д.6,Москва,проезд Спортивный д.6,проезд,Спортивный ,д.6,7566410,муниципальный округ Люблино,1959 +2281064,г Москва проезд Спортивный д.8,Москва,проезд Спортивный д.8,проезд,Спортивный ,д.8,7566414,муниципальный округ Люблино,1970 +2281064,г Москва проезд Ставропольский д.11,Москва,проезд Ставропольский д.11,проезд,Ставропольский ,д.11,7566585,муниципальный округ Люблино,2006 +2281064,г Москва проезд Ставропольский д.13,Москва,проезд Ставропольский д.13,проезд,Ставропольский ,д.13,7566588,муниципальный округ Люблино,2007 +2281064,г Москва проезд Ставропольский д.17,Москва,проезд Ставропольский д.17,проезд,Ставропольский ,д.17,7566592,муниципальный округ Люблино,2007 +2281064,г Москва проезд Ставропольский д.3,Москва,проезд Ставропольский д.3,проезд,Ставропольский ,д.3,7566595,муниципальный округ Люблино,2006 +2281064,г Москва проезд Ставропольский д.9,Москва,проезд Ставропольский д.9,проезд,Ставропольский ,д.9,7566598,муниципальный округ Люблино,2006 +2281064,г Москва ул Армавирская д.23/18,Москва,ул Армавирская д.23/18,ул,Армавирская ,д.23/18,7558409,муниципальный округ Люблино,1960 +2281064,г Москва ул Армавирская д.25,Москва,ул Армавирская д.25,ул,Армавирская ,д.25,7558417,муниципальный округ Люблино,1960 +2281064,г Москва ул Армавирская д.27/23,Москва,ул Армавирская д.27/23,ул,Армавирская ,д.27/23,7558420,муниципальный округ Люблино,1958 +2281064,г Москва ул Армавирская д.3,Москва,ул Армавирская д.3,ул,Армавирская ,д.3,7558338,муниципальный округ Люблино,1974 +2281064,г Москва ул Армавирская д.4 кор.2,Москва,ул Армавирская д.4 кор.2,ул,Армавирская ,д.4 кор.2,7558127,муниципальный округ Люблино,1982 +2281064,г Москва ул Армавирская д.5,Москва,ул Армавирская д.5,ул,Армавирская ,д.5,7558344,муниципальный округ Люблино,1974 +2281064,г Москва ул Армавирская д.6,Москва,ул Армавирская д.6,ул,Армавирская ,д.6,7558327,муниципальный округ Люблино,1961 +2281064,г Москва ул Армавирская д.7,Москва,ул Армавирская д.7,ул,Армавирская ,д.7,7558402,муниципальный округ Люблино,1984 +2281064,г Москва ул Армавирская д.8/23,Москва,ул Армавирская д.8/23,ул,Армавирская ,д.8/23,7558330,муниципальный округ Люблино,1957 +2281064,г Москва ул Армавирская д.9,Москва,ул Армавирская д.9,ул,Армавирская ,д.9,7558405,муниципальный округ Люблино,1984 +2281064,г Москва ул Белореченская д.1,Москва,ул Белореченская д.1,ул,Белореченская ,д.1,7558448,муниципальный округ Люблино,1981 +2281064,г Москва ул Белореченская д.10 кор.1,Москва,ул Белореченская д.10 кор.1,ул,Белореченская ,д.10 кор.1,7558494,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Белореченская д.12,Москва,ул Белореченская д.12,ул,Белореченская ,д.12,7558498,муниципальный округ Люблино,2004 +2281064,г Москва ул Белореченская д.13 кор.1,Москва,ул Белореченская д.13 кор.1,ул,Белореченская ,д.13 кор.1,7557043,муниципальный округ Люблино,1982 +2281064,г Москва ул Белореченская д.13 кор.2,Москва,ул Белореченская д.13 кор.2,ул,Белореченская ,д.13 кор.2,7558450,муниципальный округ Люблино,1982 +2281064,г Москва ул Белореченская д.15,Москва,ул Белореченская д.15,ул,Белореченская ,д.15,7558452,муниципальный округ Люблино,1981 +2281064,г Москва ул Белореченская д.17,Москва,ул Белореченская д.17,ул,Белореченская ,д.17,7558454,муниципальный округ Люблино,1981 +2281064,г Москва ул Белореченская д.19,Москва,ул Белореченская д.19,ул,Белореченская ,д.19,7558456,муниципальный округ Люблино,1981 +2281064,г Москва ул Белореченская д.21,Москва,ул Белореченская д.21,ул,Белореченская ,д.21,8059618,муниципальный округ Люблино,1981 +2281064,г Москва ул Белореченская д.23,Москва,ул Белореченская д.23,ул,Белореченская ,д.23,7558460,муниципальный округ Люблино,1981 +2281064,г Москва ул Белореченская д.25 строение 1,Москва,ул Белореченская д.25 строение 1,ул,Белореченская ,д.25 строение 1,7558461,муниципальный округ Люблино,1983 +2281064,г Москва ул Белореченская д.25 строение 2,Москва,ул Белореченская д.25 строение 2,ул,Белореченская ,д.25 строение 2,7558464,муниципальный округ Люблино,1983 +2281064,г Москва ул Белореченская д.29,Москва,ул Белореченская д.29,ул,Белореченская ,д.29,7558469,муниципальный округ Люблино,1981 +2281064,г Москва ул Белореченская д.31,Москва,ул Белореченская д.31,ул,Белореченская ,д.31,7558480,муниципальный округ Люблино,1981 +2281064,г Москва ул Белореченская д.33,Москва,ул Белореченская д.33,ул,Белореченская ,д.33,7558482,муниципальный округ Люблино,1981 +2281064,г Москва ул Белореченская д.5,Москва,ул Белореченская д.5,ул,Белореченская ,д.5,7558483,муниципальный округ Люблино,1981 +2281064,г Москва ул Белореченская д.6,Москва,ул Белореченская д.6,ул,Белореченская ,д.6,7558490,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Белореченская д.7,Москва,ул Белореченская д.7,ул,Белореченская ,д.7,7558486,муниципальный округ Люблино,1981 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.1,Москва,ул Верхние Поля д.1,ул,Верхние Поля ,д.1,7558504,муниципальный округ Люблино,1977 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.13 кор.1,Москва,ул Верхние Поля д.13 кор.1,ул,Верхние Поля ,д.13 кор.1,7558509,муниципальный округ Люблино,1965 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.13 кор.2,Москва,ул Верхние Поля д.13 кор.2,ул,Верхние Поля ,д.13 кор.2,7558510,муниципальный округ Люблино,1966 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.15 кор.1,Москва,ул Верхние Поля д.15 кор.1,ул,Верхние Поля ,д.15 кор.1,7558511,муниципальный округ Люблино,1964 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.17 кор.1,Москва,ул Верхние Поля д.17 кор.1,ул,Верхние Поля ,д.17 кор.1,7558512,муниципальный округ Люблино,1959 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.17 кор.2,Москва,ул Верхние Поля д.17 кор.2,ул,Верхние Поля ,д.17 кор.2,7558530,муниципальный округ Люблино,1938 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.19 кор.1,Москва,ул Верхние Поля д.19 кор.1,ул,Верхние Поля ,д.19 кор.1,7558516,муниципальный округ Люблино,1962 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.19 кор.2,Москва,ул Верхние Поля д.19 кор.2,ул,Верхние Поля ,д.19 кор.2,7558519,муниципальный округ Люблино,1958 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.3,Москва,ул Верхние Поля д.3,ул,Верхние Поля ,д.3,7558506,муниципальный округ Люблино,1991 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.3 кор.2,Москва,ул Верхние Поля д.3 кор.2,ул,Верхние Поля ,д.3 кор.2,7558521,муниципальный округ Люблино,1962 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.3 кор.3,Москва,ул Верхние Поля д.3 кор.3,ул,Верхние Поля ,д.3 кор.3,7558524,муниципальный округ Люблино,1967 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.31 кор.3,Москва,ул Верхние Поля д.31 кор.3,ул,Верхние Поля ,д.31 кор.3,7555622,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.33 кор.1,Москва,ул Верхние Поля д.33 кор.1,ул,Верхние Поля ,д.33 кор.1,7558550,муниципальный округ Люблино,2001 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.35 кор.1,Москва,ул Верхние Поля д.35 кор.1,ул,Верхние Поля ,д.35 кор.1,7558558,муниципальный округ Люблино,2002 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.35 кор.2,Москва,ул Верхние Поля д.35 кор.2,ул,Верхние Поля ,д.35 кор.2,7558561,муниципальный округ Люблино,2001 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.35 кор.3,Москва,ул Верхние Поля д.35 кор.3,ул,Верхние Поля ,д.35 кор.3,7558565,муниципальный округ Люблино,2001 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.35 кор.4,Москва,ул Верхние Поля д.35 кор.4,ул,Верхние Поля ,д.35 кор.4,7558569,муниципальный округ Люблино,2001 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.35 кор.5,Москва,ул Верхние Поля д.35 кор.5,ул,Верхние Поля ,д.35 кор.5,7558573,муниципальный округ Люблино,2001 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.37 кор.1,Москва,ул Верхние Поля д.37 кор.1,ул,Верхние Поля ,д.37 кор.1,7558577,муниципальный округ Люблино,2001 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.37 кор.2,Москва,ул Верхние Поля д.37 кор.2,ул,Верхние Поля ,д.37 кор.2,7558579,муниципальный округ Люблино,2001 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.45 кор.1,Москва,ул Верхние Поля д.45 кор.1,ул,Верхние Поля ,д.45 кор.1,7558580,муниципальный округ Люблино,2004 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.45 кор.2,Москва,ул Верхние Поля д.45 кор.2,ул,Верхние Поля ,д.45 кор.2,7558583,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.45 кор.4,Москва,ул Верхние Поля д.45 кор.4,ул,Верхние Поля ,д.45 кор.4,7558585,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.49 кор.1,Москва,ул Верхние Поля д.49 кор.1,ул,Верхние Поля ,д.49 кор.1,7558588,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.49 кор.2,Москва,ул Верхние Поля д.49 кор.2,ул,Верхние Поля ,д.49 кор.2,7558592,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.5 кор.1,Москва,ул Верхние Поля д.5 кор.1,ул,Верхние Поля ,д.5 кор.1,7558525,муниципальный округ Люблино,1961 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.5 кор.2,Москва,ул Верхние Поля д.5 кор.2,ул,Верхние Поля ,д.5 кор.2,7558526,муниципальный округ Люблино,1963 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.5 кор.3,Москва,ул Верхние Поля д.5 кор.3,ул,Верхние Поля ,д.5 кор.3,7558533,муниципальный округ Люблино,1961 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.7 кор.1,Москва,ул Верхние Поля д.7 кор.1,ул,Верхние Поля ,д.7 кор.1,7558528,муниципальный округ Люблино,1960 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.7 кор.2,Москва,ул Верхние Поля д.7 кор.2,ул,Верхние Поля ,д.7 кор.2,7558536,муниципальный округ Люблино,1969 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.7 кор.3,Москва,ул Верхние Поля д.7 кор.3,ул,Верхние Поля ,д.7 кор.3,7558539,муниципальный округ Люблино,1970 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.9 кор.1,Москва,ул Верхние Поля д.9 кор.1,ул,Верхние Поля ,д.9 кор.1,7558543,муниципальный округ Люблино,1999 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.9 кор.2,Москва,ул Верхние Поля д.9 кор.2,ул,Верхние Поля ,д.9 кор.2,7558546,муниципальный округ Люблино,1999 +2281064,г Москва ул Головачева д.1 кор.1,Москва,ул Головачева д.1 кор.1,ул,Головачева ,д.1 кор.1,7558598,муниципальный округ Люблино,1974 +2281064,г Москва ул Головачева д.1 кор.10,Москва,ул Головачева д.1 кор.10,ул,Головачева ,д.1 кор.10,8033279,муниципальный округ Люблино,н.д. +2281064,г Москва ул Головачева д.1 кор.11,Москва,ул Головачева д.1 кор.11,ул,Головачева ,д.1 кор.11,8033284,муниципальный округ Люблино,н.д. +2281064,г Москва ул Головачева д.1 кор.145,Москва,ул Головачева д.1 кор.145,ул,Головачева ,д.1 кор.145,8033293,муниципальный округ Люблино,н.д. +2281064,г Москва ул Головачева д.1 кор.190А,Москва,ул Головачева д.1 кор.190А,ул,Головачева ,д.1 кор.190А,8033303,муниципальный округ Люблино,н.д. +2281064,г Москва ул Головачева д.1 кор.190Б,Москва,ул Головачева д.1 кор.190Б,ул,Головачева ,д.1 кор.190Б,8033310,муниципальный округ Люблино,н.д. +2281064,г Москва ул Головачева д.1 кор.2,Москва,ул Головачева д.1 кор.2,ул,Головачева ,д.1 кор.2,7558602,муниципальный округ Люблино,1974 +2281064,г Москва ул Головачева д.11,Москва,ул Головачева д.11,ул,Головачева ,д.11,7558605,муниципальный округ Люблино,1970 +2281064,г Москва ул Головачева д.13,Москва,ул Головачева д.13,ул,Головачева ,д.13,7558608,муниципальный округ Люблино,1969 +2281064,г Москва ул Головачева д.15,Москва,ул Головачева д.15,ул,Головачева ,д.15,7558611,муниципальный округ Люблино,1969 +2281064,г Москва ул Головачева д.17,Москва,ул Головачева д.17,ул,Головачева ,д.17,7558612,муниципальный округ Люблино,1968 +2281064,г Москва ул Головачева д.23,Москва,ул Головачева д.23,ул,Головачева ,д.23,7558624,муниципальный округ Люблино,2002 +2281064,г Москва ул Головачева д.25,Москва,ул Головачева д.25,ул,Головачева ,д.25,7559210,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Головачева д.27,Москва,ул Головачева д.27,ул,Головачева ,д.27,7559211,муниципальный округ Люблино,2005 +2281064,г Москва ул Головачева д.3 кор.3,Москва,ул Головачева д.3 кор.3,ул,Головачева ,д.3 кор.3,7558613,муниципальный округ Люблино,1975 +2281064,г Москва ул Головачева д.5 кор.1,Москва,ул Головачева д.5 кор.1,ул,Головачева ,д.5 кор.1,7558616,муниципальный округ Люблино,1972 +2281064,г Москва ул Головачева д.5 кор.2,Москва,ул Головачева д.5 кор.2,ул,Головачева ,д.5 кор.2,7558617,муниципальный округ Люблино,1972 +2281064,г Москва ул Головачева д.7 кор.1,Москва,ул Головачева д.7 кор.1,ул,Головачева ,д.7 кор.1,7558620,муниципальный округ Люблино,1970 +2281064,г Москва ул Головачева д.7 кор.2,Москва,ул Головачева д.7 кор.2,ул,Головачева ,д.7 кор.2,7558623,муниципальный округ Люблино,1970 +2281064,г Москва ул Ейская д.11/31,Москва,ул Ейская д.11/31,ул,Ейская ,д.11/31,7559213,муниципальный округ Люблино,1936 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.1,Москва,ул Краснодарская д.1,ул,Краснодарская ,д.1,7559406,муниципальный округ Люблино,1958 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.10,Москва,ул Краснодарская д.10,ул,Краснодарская ,д.10,7559395,муниципальный округ Люблино,1972 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.10А,Москва,ул Краснодарская д.10А,ул,Краснодарская ,д.10А,7559400,муниципальный округ Люблино,1992 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.12,Москва,ул Краснодарская д.12,ул,Краснодарская ,д.12,7559401,муниципальный округ Люблино,1973 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.13,Москва,ул Краснодарская д.13,ул,Краснодарская ,д.13,7559414,муниципальный округ Люблино,1978 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.14,Москва,ул Краснодарская д.14,ул,Краснодарская ,д.14,7559402,муниципальный округ Люблино,1983 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.15/17,Москва,ул Краснодарская д.15/17,ул,Краснодарская ,д.15/17,7559415,муниципальный округ Люблино,1957 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.16,Москва,ул Краснодарская д.16,ул,Краснодарская ,д.16,7559254,муниципальный округ Люблино,1960 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.17,Москва,ул Краснодарская д.17,ул,Краснодарская ,д.17,7559407,муниципальный округ Люблино,1957 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.20/1,Москва,ул Краснодарская д.20/1,ул,Краснодарская ,д.20/1,7559376,муниципальный округ Люблино,1974 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.21,Москва,ул Краснодарская д.21,ул,Краснодарская ,д.21,7555562,муниципальный округ Люблино,2004 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.23,Москва,ул Краснодарская д.23,ул,Краснодарская ,д.23,7559257,муниципальный округ Люблино,1960 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.27/13,Москва,ул Краснодарская д.27/13,ул,Краснодарская ,д.27/13,7559259,муниципальный округ Люблино,1958 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.28/15,Москва,ул Краснодарская д.28/15,ул,Краснодарская ,д.28/15,7559269,муниципальный округ Люблино,1960 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.30,Москва,ул Краснодарская д.30,ул,Краснодарская ,д.30,7559282,муниципальный округ Люблино,1960 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.32,Москва,ул Краснодарская д.32,ул,Краснодарская ,д.32,7559283,муниципальный округ Люблино,1960 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.33,Москва,ул Краснодарская д.33,ул,Краснодарская ,д.33,7561175,муниципальный округ Люблино,1971 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.34,Москва,ул Краснодарская д.34,ул,Краснодарская ,д.34,7559289,муниципальный округ Люблино,1959 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.35,Москва,ул Краснодарская д.35,ул,Краснодарская ,д.35,7559261,муниципальный округ Люблино,1972 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.38/20,Москва,ул Краснодарская д.38/20,ул,Краснодарская ,д.38/20,7559275,муниципальный округ Люблино,2001 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.4/117,Москва,ул Краснодарская д.4/117,ул,Краснодарская ,д.4/117,7559384,муниципальный округ Люблино,1934 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.44/13,Москва,ул Краснодарская д.44/13,ул,Краснодарская ,д.44/13,7559263,муниципальный округ Люблино,1961 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.46,Москва,ул Краснодарская д.46,ул,Краснодарская ,д.46,7559265,муниципальный округ Люблино,1961 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.48,Москва,ул Краснодарская д.48,ул,Краснодарская ,д.48,7559280,муниципальный округ Люблино,2004 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.5/115,Москва,ул Краснодарская д.5/115,ул,Краснодарская ,д.5/115,7559410,муниципальный округ Люблино,1932 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.51 кор.2,Москва,ул Краснодарская д.51 кор.2,ул,Краснодарская ,д.51 кор.2,7559293,муниципальный округ Люблино,1975 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.51 кор.3,Москва,ул Краснодарская д.51 кор.3,ул,Краснодарская ,д.51 кор.3,7559299,муниципальный округ Люблино,1975 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.51 кор.4,Москва,ул Краснодарская д.51 кор.4,ул,Краснодарская ,д.51 кор.4,7559315,муниципальный округ Люблино,1975 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.51 кор.5,Москва,ул Краснодарская д.51 кор.5,ул,Краснодарская ,д.51 кор.5,7559325,муниципальный округ Люблино,1975 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.52,Москва,ул Краснодарская д.52,ул,Краснодарская ,д.52,7559348,муниципальный округ Люблино,1982 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.55,Москва,ул Краснодарская д.55,ул,Краснодарская ,д.55,7559337,муниципальный округ Люблино,1995 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.56,Москва,ул Краснодарская д.56,ул,Краснодарская ,д.56,7559351,муниципальный округ Люблино,1981 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.57 кор.1,Москва,ул Краснодарская д.57 кор.1,ул,Краснодарская ,д.57 кор.1,7559329,муниципальный округ Люблино,1976 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.57 кор.2,Москва,ул Краснодарская д.57 кор.2,ул,Краснодарская ,д.57 кор.2,7559330,муниципальный округ Люблино,1976 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.57 кор.3,Москва,ул Краснодарская д.57 кор.3,ул,Краснодарская ,д.57 кор.3,7559333,муниципальный округ Люблино,1977 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.58,Москва,ул Краснодарская д.58,ул,Краснодарская ,д.58,7559353,муниципальный округ Люблино,1981 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.60,Москва,ул Краснодарская д.60,ул,Краснодарская ,д.60,7559356,муниципальный округ Люблино,1981 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.65/18 кор.1,Москва,ул Краснодарская д.65/18 кор.1,ул,Краснодарская ,д.65/18 кор.1,7559340,муниципальный округ Люблино,1979 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.65/18 кор.2,Москва,ул Краснодарская д.65/18 кор.2,ул,Краснодарская ,д.65/18 кор.2,7559342,муниципальный округ Люблино,1978 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.7 кор.1,Москва,ул Краснодарская д.7 кор.1,ул,Краснодарская ,д.7 кор.1,7559411,муниципальный округ Люблино,1971 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.72 кор.3,Москва,ул Краснодарская д.72 кор.3,ул,Краснодарская ,д.72 кор.3,7559359,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.74 кор.2,Москва,ул Краснодарская д.74 кор.2,ул,Краснодарская ,д.74 кор.2,7559363,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.76,Москва,ул Краснодарская д.76,ул,Краснодарская ,д.76,7559366,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.78,Москва,ул Краснодарская д.78,ул,Краснодарская ,д.78,7559371,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.8,Москва,ул Краснодарская д.8,ул,Краснодарская ,д.8,7559390,муниципальный округ Люблино,1965 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.1 кор.1,Москва,ул Краснодонская д.1 кор.1,ул,Краснодонская ,д.1 кор.1,7561322,муниципальный округ Люблино,1988 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.10,Москва,ул Краснодонская д.10,ул,Краснодонская ,д.10,7559421,муниципальный округ Люблино,1979 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.11,Москва,ул Краснодонская д.11,ул,Краснодонская ,д.11,7559449,муниципальный округ Люблино,1957 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.12,Москва,ул Краснодонская д.12,ул,Краснодонская ,д.12,7559426,муниципальный округ Люблино,1980 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.13 кор.2,Москва,ул Краснодонская д.13 кор.2,ул,Краснодонская ,д.13 кор.2,7559453,муниципальный округ Люблино,1996 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.14 кор.1,Москва,ул Краснодонская д.14 кор.1,ул,Краснодонская ,д.14 кор.1,7559564,муниципальный округ Люблино,1958 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.14 кор.2,Москва,ул Краснодонская д.14 кор.2,ул,Краснодонская ,д.14 кор.2,7559567,муниципальный округ Люблино,1956 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.14 кор.3,Москва,ул Краснодонская д.14 кор.3,ул,Краснодонская ,д.14 кор.3,7559570,муниципальный округ Люблино,1956 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.18/18,Москва,ул Краснодонская д.18/18,ул,Краснодонская ,д.18/18,7559431,муниципальный округ Люблино,1954 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.19 кор.1,Москва,ул Краснодонская д.19 кор.1,ул,Краснодонская ,д.19 кор.1,7559433,муниципальный округ Люблино,1962 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.2 кор.1,Москва,ул Краснодонская д.2 кор.1,ул,Краснодонская ,д.2 кор.1,7560964,муниципальный округ Люблино,1988 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.2 кор.3,Москва,ул Краснодонская д.2 кор.3,ул,Краснодонская ,д.2 кор.3,7559478,муниципальный округ Люблино,1989 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.20,Москва,ул Краснодонская д.20,ул,Краснодонская ,д.20,7559436,муниципальный округ Люблино,1961 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.20 кор.2,Москва,ул Краснодонская д.20 кор.2,ул,Краснодонская ,д.20 кор.2,7559429,муниципальный округ Люблино,1975 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.21 кор.1,Москва,ул Краснодонская д.21 кор.1,ул,Краснодонская ,д.21 кор.1,7559457,муниципальный округ Люблино,2004 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.21 кор.2,Москва,ул Краснодонская д.21 кор.2,ул,Краснодонская ,д.21 кор.2,7559438,муниципальный округ Люблино,1961 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.22,Москва,ул Краснодонская д.22,ул,Краснодонская ,д.22,7559460,муниципальный округ Люблино,1979 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.23 кор.1,Москва,ул Краснодонская д.23 кор.1,ул,Краснодонская ,д.23 кор.1,7559464,муниципальный округ Люблино,2004 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.23 кор.2,Москва,ул Краснодонская д.23 кор.2,ул,Краснодонская ,д.23 кор.2,7559442,муниципальный округ Люблино,1962 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.24,Москва,ул Краснодонская д.24,ул,Краснодонская ,д.24,7559472,муниципальный округ Люблино,1987 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.25,Москва,ул Краснодонская д.25,ул,Краснодонская ,д.25,7559445,муниципальный округ Люблино,1960 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.27,Москва,ул Краснодонская д.27,ул,Краснодонская ,д.27,7559517,муниципальный округ Люблино,1974 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.3 кор.1,Москва,ул Краснодонская д.3 кор.1,ул,Краснодонская ,д.3 кор.1,7559527,муниципальный округ Люблино,1966 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.3 кор.2,Москва,ул Краснодонская д.3 кор.2,ул,Краснодонская ,д.3 кор.2,7559530,муниципальный округ Люблино,1965 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.3 кор.3,Москва,ул Краснодонская д.3 кор.3,ул,Краснодонская ,д.3 кор.3,7559538,муниципальный округ Люблино,1964 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.34,Москва,ул Краснодонская д.34,ул,Краснодонская ,д.34,7559490,муниципальный округ Люблино,1974 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.34 кор.2,Москва,ул Краснодонская д.34 кор.2,ул,Краснодонская ,д.34 кор.2,7559497,муниципальный округ Люблино,1984 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.36,Москва,ул Краснодонская д.36,ул,Краснодонская ,д.36,7559502,муниципальный округ Люблино,1971 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.39,Москва,ул Краснодонская д.39,ул,Краснодонская ,д.39,7559521,муниципальный округ Люблино,1985 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.4,Москва,ул Краснодонская д.4,ул,Краснодонская ,д.4,7559418,муниципальный округ Люблино,1967 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.42,Москва,ул Краснодонская д.42,ул,Краснодонская ,д.42,7559508,муниципальный округ Люблино,1985 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.46,Москва,ул Краснодонская д.46,ул,Краснодонская ,д.46,7559515,муниципальный округ Люблино,1986 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.49/17,Москва,ул Краснодонская д.49/17,ул,Краснодонская ,д.49/17,7559542,муниципальный округ Люблино,1961 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.5 строение 1,Москва,ул Краснодонская д.5 строение 1,ул,Краснодонская ,д.5 строение 1,7559554,муниципальный округ Люблино,1965 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.5 строение 2,Москва,ул Краснодонская д.5 строение 2,ул,Краснодонская ,д.5 строение 2,7559548,муниципальный округ Люблино,1965 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.5 строение 3,Москва,ул Краснодонская д.5 строение 3,ул,Краснодонская ,д.5 строение 3,7559559,муниципальный округ Люблино,1965 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.53,Москва,ул Краснодонская д.53,ул,Краснодонская ,д.53,7559483,муниципальный округ Люблино,1980 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.6,Москва,ул Краснодонская д.6,ул,Краснодонская ,д.6,7559416,муниципальный округ Люблино,1978 +2281064,г Москва ул Кубанская д.12 кор.3,Москва,ул Кубанская д.12 кор.3,ул,Кубанская ,д.12 кор.3,7563888,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Кубанская д.12 строение 1,Москва,ул Кубанская д.12 строение 1,ул,Кубанская ,д.12 строение 1,7563876,муниципальный округ Люблино,1938 +2281064,г Москва ул Кубанская д.12 строение 2,Москва,ул Кубанская д.12 строение 2,ул,Кубанская ,д.12 строение 2,7559572,муниципальный округ Люблино,1963 +2281064,г Москва ул Кубанская д.14 строение 1,Москва,ул Кубанская д.14 строение 1,ул,Кубанская ,д.14 строение 1,7563883,муниципальный округ Люблино,1936 +2281064,г Москва ул Кубанская д.14 строение 2,Москва,ул Кубанская д.14 строение 2,ул,Кубанская ,д.14 строение 2,7559577,муниципальный округ Люблино,1965 +2281064,г Москва ул Кубанская д.16/2,Москва,ул Кубанская д.16/2,ул,Кубанская ,д.16/2,7559583,муниципальный округ Люблино,1952 +2281064,г Москва ул Кубанская д.18/1,Москва,ул Кубанская д.18/1,ул,Кубанская ,д.18/1,7559589,муниципальный округ Люблино,1954 +2281064,г Москва ул Кубанская д.20,Москва,ул Кубанская д.20,ул,Кубанская ,д.20,7559594,муниципальный округ Люблино,1964 +2281064,г Москва ул Кубанская д.22,Москва,ул Кубанская д.22,ул,Кубанская ,д.22,7559597,муниципальный округ Люблино,1964 +2281064,г Москва ул Кубанская д.23,Москва,ул Кубанская д.23,ул,Кубанская ,д.23,7563895,муниципальный округ Люблино,1956 +2281064,г Москва ул Кубанская д.24,Москва,ул Кубанская д.24,ул,Кубанская ,д.24,7559604,муниципальный округ Люблино,1965 +2281064,г Москва ул Кубанская д.25,Москва,ул Кубанская д.25,ул,Кубанская ,д.25,7563899,муниципальный округ Люблино,1953 +2281064,г Москва ул Кубанская д.26/2,Москва,ул Кубанская д.26/2,ул,Кубанская ,д.26/2,7563867,муниципальный округ Люблино,1966 +2281064,г Москва ул Люблинская д.109 кор.2,Москва,ул Люблинская д.109 кор.2,ул,Люблинская ,д.109 кор.2,7563914,муниципальный округ Люблино,1931 +2281064,г Москва ул Люблинская д.109 кор.3,Москва,ул Люблинская д.109 кор.3,ул,Люблинская ,д.109 кор.3,7563920,муниципальный округ Люблино,1973 +2281064,г Москва ул Люблинская д.111 строение 2,Москва,ул Люблинская д.111 строение 2,ул,Люблинская ,д.111 строение 2,7563924,муниципальный округ Люблино,1963 +2281064,г Москва ул Люблинская д.111 строение 3,Москва,ул Люблинская д.111 строение 3,ул,Люблинская ,д.111 строение 3,7563926,муниципальный округ Люблино,1941 +2281064,г Москва ул Люблинская д.113 кор.2,Москва,ул Люблинская д.113 кор.2,ул,Люблинская ,д.113 кор.2,7564066,муниципальный округ Люблино,1969 +2281064,г Москва ул Люблинская д.113 кор.3,Москва,ул Люблинская д.113 кор.3,ул,Люблинская ,д.113 кор.3,7564070,муниципальный округ Люблино,1970 +2281064,г Москва ул Люблинская д.113А,Москва,ул Люблинская д.113А,ул,Люблинская ,д.113А,7564074,муниципальный округ Люблино,1969 +2281064,г Москва ул Люблинская д.119,Москва,ул Люблинская д.119,ул,Люблинская ,д.119,7564012,муниципальный округ Люблино,1934 +2281064,г Москва ул Люблинская д.121/1,Москва,ул Люблинская д.121/1,ул,Люблинская ,д.121/1,7564023,муниципальный округ Люблино,1934 +2281064,г Москва ул Люблинская д.125,Москва,ул Люблинская д.125,ул,Люблинская ,д.125,7564025,муниципальный округ Люблино,1933 +2281064,г Москва ул Люблинская д.127/1,Москва,ул Люблинская д.127/1,ул,Люблинская ,д.127/1,7564038,муниципальный округ Люблино,1932 +2281064,г Москва ул Люблинская д.129,Москва,ул Люблинская д.129,ул,Люблинская ,д.129,7564029,муниципальный округ Люблино,1940 +2281064,г Москва ул Люблинская д.129/2,Москва,ул Люблинская д.129/2,ул,Люблинская ,д.129/2,7564031,муниципальный округ Люблино,1956 +2281064,г Москва ул Люблинская д.133,Москва,ул Люблинская д.133,ул,Люблинская ,д.133,7564035,муниципальный округ Люблино,1940 +2281064,г Москва ул Люблинская д.143 кор.1,Москва,ул Люблинская д.143 кор.1,ул,Люблинская ,д.143 кор.1,7563938,муниципальный округ Люблино,1957 +2281064,г Москва ул Люблинская д.143 кор.2,Москва,ул Люблинская д.143 кор.2,ул,Люблинская ,д.143 кор.2,7563942,муниципальный округ Люблино,1958 +2281064,г Москва ул Люблинская д.145,Москва,ул Люблинская д.145,ул,Люблинская ,д.145,7563934,муниципальный округ Люблино,1957 +2281064,г Москва ул Люблинская д.147,Москва,ул Люблинская д.147,ул,Люблинская ,д.147,7564009,муниципальный округ Люблино,1973 +2281064,г Москва ул Люблинская д.50 строение 1,Москва,ул Люблинская д.50 строение 1,ул,Люблинская ,д.50 строение 1,7564039,муниципальный округ Люблино,1963 +2281064,г Москва ул Люблинская д.50 строение 2,Москва,ул Люблинская д.50 строение 2,ул,Люблинская ,д.50 строение 2,7564043,муниципальный округ Люблино,1962 +2281064,г Москва ул Люблинская д.50 строение 3,Москва,ул Люблинская д.50 строение 3,ул,Люблинская ,д.50 строение 3,7564046,муниципальный округ Люблино,1962 +2281064,г Москва ул Люблинская д.52 строение 1,Москва,ул Люблинская д.52 строение 1,ул,Люблинская ,д.52 строение 1,7564049,муниципальный округ Люблино,1962 +2281064,г Москва ул Люблинская д.52 строение 2,Москва,ул Люблинская д.52 строение 2,ул,Люблинская ,д.52 строение 2,7564055,муниципальный округ Люблино,1962 +2281064,г Москва ул Люблинская д.54 строение 2,Москва,ул Люблинская д.54 строение 2,ул,Люблинская ,д.54 строение 2,7564057,муниципальный округ Люблино,1959 +2281064,г Москва ул Люблинская д.54/3,Москва,ул Люблинская д.54/3,ул,Люблинская ,д.54/3,7564062,муниципальный округ Люблино,1957 +2281064,г Москва ул Люблинская д.59,Москва,ул Люблинская д.59,ул,Люблинская ,д.59,7563930,муниципальный округ Люблино,1988 +2281064,г Москва ул Люблинская д.61,Москва,ул Люблинская д.61,ул,Люблинская ,д.61,7561078,муниципальный округ Люблино,1988 +2281064,г Москва ул Мариупольская д.10,Москва,ул Мариупольская д.10,ул,Мариупольская ,д.10,7564095,муниципальный округ Люблино,1972 +2281064,г Москва ул Мариупольская д.2/123,Москва,ул Мариупольская д.2/123,ул,Мариупольская ,д.2/123,7564078,муниципальный округ Люблино,1932 +2281064,г Москва ул Мариупольская д.4,Москва,ул Мариупольская д.4,ул,Мариупольская ,д.4,7564085,муниципальный округ Люблино,1939 +2281064,г Москва ул Мариупольская д.5,Москва,ул Мариупольская д.5,ул,Мариупольская ,д.5,7564101,муниципальный округ Люблино,1975 +2281064,г Москва ул Мариупольская д.6,Москва,ул Мариупольская д.6,ул,Мариупольская ,д.6,7564089,муниципальный округ Люблино,1939 +2281064,г Москва ул Мариупольская д.7,Москва,ул Мариупольская д.7,ул,Мариупольская ,д.7,7564103,муниципальный округ Люблино,1974 +2281064,г Москва ул Мариупольская д.8,Москва,ул Мариупольская д.8,ул,Мариупольская ,д.8,7564109,муниципальный округ Люблино,1973 +2281064,г Москва ул Маршала Баграмяна д.1,Москва,ул Маршала Баграмяна д.1,ул,Маршала Баграмяна ,д.1,7558424,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Маршала Баграмяна д.2,Москва,ул Маршала Баграмяна д.2,ул,Маршала Баграмяна ,д.2,7558435,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Маршала Баграмяна д.3,Москва,ул Маршала Баграмяна д.3,ул,Маршала Баграмяна ,д.3,7558428,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Маршала Баграмяна д.4,Москва,ул Маршала Баграмяна д.4,ул,Маршала Баграмяна ,д.4,7555510,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Маршала Баграмяна д.7,Москва,ул Маршала Баграмяна д.7,ул,Маршала Баграмяна ,д.7,7558432,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Маршала Баграмяна д.8,Москва,ул Маршала Баграмяна д.8,ул,Маршала Баграмяна ,д.8,7558437,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Маршала Кожедуба д.10,Москва,ул Маршала Кожедуба д.10,ул,Маршала Кожедуба ,д.10,7559217,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Маршала Кожедуба д.12 кор.1,Москва,ул Маршала Кожедуба д.12 кор.1,ул,Маршала Кожедуба ,д.12 кор.1,7559218,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Маршала Кожедуба д.14,Москва,ул Маршала Кожедуба д.14,ул,Маршала Кожедуба ,д.14,7559226,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Маршала Кожедуба д.16 кор.1,Москва,ул Маршала Кожедуба д.16 кор.1,ул,Маршала Кожедуба ,д.16 кор.1,7559231,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Маршала Кожедуба д.2 кор.1,Москва,ул Маршала Кожедуба д.2 кор.1,ул,Маршала Кожедуба ,д.2 кор.1,7559236,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Маршала Кожедуба д.4,Москва,ул Маршала Кожедуба д.4,ул,Маршала Кожедуба ,д.4,7559247,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Маршала Кожедуба д.6 кор.1,Москва,ул Маршала Кожедуба д.6 кор.1,ул,Маршала Кожедуба ,д.6 кор.1,7559251,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Маршала Кожедуба д.8,Москва,ул Маршала Кожедуба д.8,ул,Маршала Кожедуба ,д.8,7559252,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Марьинский Парк д.23 кор.1,Москва,ул Марьинский Парк д.23 кор.1,ул,Марьинский Парк ,д.23 кор.1,7564139,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Марьинский Парк д.23 кор.3,Москва,ул Марьинский Парк д.23 кор.3,ул,Марьинский Парк ,д.23 кор.3,7564144,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Марьинский Парк д.25 кор.1,Москва,ул Марьинский Парк д.25 кор.1,ул,Марьинский Парк ,д.25 кор.1,7564146,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Марьинский Парк д.25 кор.2,Москва,ул Марьинский Парк д.25 кор.2,ул,Марьинский Парк ,д.25 кор.2,7564157,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Марьинский Парк д.27,Москва,ул Марьинский Парк д.27,ул,Марьинский Парк ,д.27,7564162,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Марьинский Парк д.33,Москва,ул Марьинский Парк д.33,ул,Марьинский Парк ,д.33,7555585,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Марьинский Парк д.35,Москва,ул Марьинский Парк д.35,ул,Марьинский Парк ,д.35,7555595,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Марьинский Парк д.39 кор.1,Москва,ул Марьинский Парк д.39 кор.1,ул,Марьинский Парк ,д.39 кор.1,7564130,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Марьинский Парк д.39 кор.2,Москва,ул Марьинский Парк д.39 кор.2,ул,Марьинский Парк ,д.39 кор.2,7564135,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Марьинский Парк д.41 кор.1,Москва,ул Марьинский Парк д.41 кор.1,ул,Марьинский Парк ,д.41 кор.1,7564117,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Марьинский Парк д.41 кор.2,Москва,ул Марьинский Парк д.41 кор.2,ул,Марьинский Парк ,д.41 кор.2,7564121,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Марьинский Парк д.45,Москва,ул Марьинский Парк д.45,ул,Марьинский Парк ,д.45,7564126,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.10,Москва,ул Новороссийская д.10,ул,Новороссийская ,д.10,7564174,муниципальный округ Люблино,1971 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.12,Москва,ул Новороссийская д.12,ул,Новороссийская ,д.12,7560885,муниципальный округ Люблино,1971 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.14,Москва,ул Новороссийская д.14,ул,Новороссийская ,д.14,7564179,муниципальный округ Люблино,1981 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.15,Москва,ул Новороссийская д.15,ул,Новороссийская ,д.15,7564189,муниципальный округ Люблино,1963 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.16,Москва,ул Новороссийская д.16,ул,Новороссийская ,д.16,7564183,муниципальный округ Люблино,1971 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.16 кор.2,Москва,ул Новороссийская д.16 кор.2,ул,Новороссийская ,д.16 кор.2,7564187,муниципальный округ Люблино,1981 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.17,Москва,ул Новороссийская д.17,ул,Новороссийская ,д.17,7564192,муниципальный округ Люблино,1963 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.18/37,Москва,ул Новороссийская д.18/37,ул,Новороссийская ,д.18/37,7556213,муниципальный округ Люблино,1971 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.19,Москва,ул Новороссийская д.19,ул,Новороссийская ,д.19,7564194,муниципальный округ Люблино,1971 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.21,Москва,ул Новороссийская д.21,ул,Новороссийская ,д.21,7564195,муниципальный округ Люблино,1961 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.22/31,Москва,ул Новороссийская д.22/31,ул,Новороссийская ,д.22/31,7564209,муниципальный округ Люблино,2001 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.24 кор.1,Москва,ул Новороссийская д.24 кор.1,ул,Новороссийская ,д.24 кор.1,7564212,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.24 кор.2,Москва,ул Новороссийская д.24 кор.2,ул,Новороссийская ,д.24 кор.2,7564215,муниципальный округ Люблино,2004 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.25 кор.1,Москва,ул Новороссийская д.25 кор.1,ул,Новороссийская ,д.25 кор.1,7564238,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.25 кор.3,Москва,ул Новороссийская д.25 кор.3,ул,Новороссийская ,д.25 кор.3,7564242,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.27,Москва,ул Новороссийская д.27,ул,Новороссийская ,д.27,7564244,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.28,Москва,ул Новороссийская д.28,ул,Новороссийская ,д.28,7564222,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.3,Москва,ул Новороссийская д.3,ул,Новороссийская ,д.3,7564207,муниципальный округ Люблино,2007 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.30 кор.1,Москва,ул Новороссийская д.30 кор.1,ул,Новороссийская ,д.30 кор.1,7555571,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.32,Москва,ул Новороссийская д.32,ул,Новороссийская ,д.32,7564226,муниципальный округ Люблино,2001 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.34,Москва,ул Новороссийская д.34,ул,Новороссийская ,д.34,7564231,муниципальный округ Люблино,2001 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.38,Москва,ул Новороссийская д.38,ул,Новороссийская ,д.38,7564235,муниципальный округ Люблино,2001 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.4,Москва,ул Новороссийская д.4,ул,Новороссийская ,д.4,7564167,муниципальный округ Люблино,1981 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.5 кор.1,Москва,ул Новороссийская д.5 кор.1,ул,Новороссийская ,д.5 кор.1,7564196,муниципальный округ Люблино,1962 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.5 кор.2,Москва,ул Новороссийская д.5 кор.2,ул,Новороссийская ,д.5 кор.2,7564197,муниципальный округ Люблино,1962 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.7,Москва,ул Новороссийская д.7,ул,Новороссийская ,д.7,7564200,муниципальный округ Люблино,1961 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.8,Москва,ул Новороссийская д.8,ул,Новороссийская ,д.8,7564169,муниципальный округ Люблино,1981 +2281064,г Москва ул Перерва д.72,Москва,ул Перерва д.72,ул,Перерва ,д.72,7564248,муниципальный округ Люблино,2004 +2281064,г Москва ул Перерва д.74,Москва,ул Перерва д.74,ул,Перерва ,д.74,7564251,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Совхозная д.10 кор.1,Москва,ул Совхозная д.10 кор.1,ул,Совхозная ,д.10 кор.1,7564331,муниципальный округ Люблино,2002 +2281064,г Москва ул Совхозная д.10 кор.2,Москва,ул Совхозная д.10 кор.2,ул,Совхозная ,д.10 кор.2,7564333,муниципальный округ Люблино,2002 +2281064,г Москва ул Совхозная д.12,Москва,ул Совхозная д.12,ул,Совхозная ,д.12,7564273,муниципальный округ Люблино,1973 +2281064,г Москва ул Совхозная д.14,Москва,ул Совхозная д.14,ул,Совхозная ,д.14,7564277,муниципальный округ Люблино,1968 +2281064,г Москва ул Совхозная д.16,Москва,ул Совхозная д.16,ул,Совхозная ,д.16,7564279,муниципальный округ Люблино,1970 +2281064,г Москва ул Совхозная д.16 кор.1,Москва,ул Совхозная д.16 кор.1,ул,Совхозная ,д.16 кор.1,7564283,муниципальный округ Люблино,1976 +2281064,г Москва ул Совхозная д.18 кор.1,Москва,ул Совхозная д.18 кор.1,ул,Совхозная ,д.18 кор.1,7564285,муниципальный округ Люблино,1970 +2281064,г Москва ул Совхозная д.18 кор.2,Москва,ул Совхозная д.18 кор.2,ул,Совхозная ,д.18 кор.2,7564290,муниципальный округ Люблино,1975 +2281064,г Москва ул Совхозная д.18 кор.3,Москва,ул Совхозная д.18 кор.3,ул,Совхозная ,д.18 кор.3,7564293,муниципальный округ Люблино,1975 +2281064,г Москва ул Совхозная д.18 кор.4,Москва,ул Совхозная д.18 кор.4,ул,Совхозная ,д.18 кор.4,7564297,муниципальный округ Люблино,1975 +2281064,г Москва ул Совхозная д.19,Москва,ул Совхозная д.19,ул,Совхозная ,д.19,7564338,муниципальный округ Люблино,1987 +2281064,г Москва ул Совхозная д.20,Москва,ул Совхозная д.20,ул,Совхозная ,д.20,7564300,муниципальный округ Люблино,1975 +2281064,г Москва ул Совхозная д.25/14,Москва,ул Совхозная д.25/14,ул,Совхозная ,д.25/14,7564254,муниципальный округ Люблино,1967 +2281064,г Москва ул Совхозная д.27,Москва,ул Совхозная д.27,ул,Совхозная ,д.27,7564257,муниципальный округ Люблино,1963 +2281064,г Москва ул Совхозная д.29,Москва,ул Совхозная д.29,ул,Совхозная ,д.29,7564259,муниципальный округ Люблино,1961 +2281064,г Москва ул Совхозная д.3,Москва,ул Совхозная д.3,ул,Совхозная ,д.3,7564303,муниципальный округ Люблино,1983 +2281064,г Москва ул Совхозная д.31,Москва,ул Совхозная д.31,ул,Совхозная ,д.31,7564261,муниципальный округ Люблино,1976 +2281064,г Москва ул Совхозная д.31А,Москва,ул Совхозная д.31А,ул,Совхозная ,д.31А,7564265,муниципальный округ Люблино,1959 +2281064,г Москва ул Совхозная д.37,Москва,ул Совхозная д.37,ул,Совхозная ,д.37,8113387,муниципальный округ Люблино,2007 +2281064,г Москва ул Совхозная д.4 кор.1,Москва,ул Совхозная д.4 кор.1,ул,Совхозная ,д.4 кор.1,7560617,муниципальный округ Люблино,1985 +2281064,г Москва ул Совхозная д.4 кор.2,Москва,ул Совхозная д.4 кор.2,ул,Совхозная ,д.4 кор.2,7564305,муниципальный округ Люблино,1985 +2281064,г Москва ул Совхозная д.4 кор.3,Москва,ул Совхозная д.4 кор.3,ул,Совхозная ,д.4 кор.3,7564316,муниципальный округ Люблино,1985 +2281064,г Москва ул Совхозная д.4 кор.4,Москва,ул Совхозная д.4 кор.4,ул,Совхозная ,д.4 кор.4,7564318,муниципальный округ Люблино,1989 +2281064,г Москва ул Совхозная д.41,Москва,ул Совхозная д.41,ул,Совхозная ,д.41,8113392,муниципальный округ Люблино,2007 +2281064,г Москва ул Совхозная д.49,Москва,ул Совхозная д.49,ул,Совхозная ,д.49,7564271,муниципальный округ Люблино,2009 +2281064,г Москва ул Совхозная д.53 кор.1,Москва,ул Совхозная д.53 кор.1,ул,Совхозная ,д.53 кор.1,7564266,муниципальный округ Люблино,1962 +2281064,г Москва ул Совхозная д.53 кор.2,Москва,ул Совхозная д.53 кор.2,ул,Совхозная ,д.53 кор.2,7564269,муниципальный округ Люблино,1962 +2281064,г Москва ул Совхозная д.6,Москва,ул Совхозная д.6,ул,Совхозная ,д.6,7561018,муниципальный округ Люблино,1974 +2281064,г Москва ул Совхозная д.8,Москва,ул Совхозная д.8,ул,Совхозная ,д.8,7564322,муниципальный округ Люблино,1974 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.12,Москва,ул Ставропольская д.12,ул,Ставропольская ,д.12,7566582,муниципальный округ Люблино,1954 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.14,Москва,ул Ставропольская д.14,ул,Ставропольская ,д.14,7566583,муниципальный округ Люблино,1954 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.15,Москва,ул Ставропольская д.15,ул,Ставропольская ,д.15,7566498,муниципальный округ Люблино,1957 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.15 кор.2,Москва,ул Ставропольская д.15 кор.2,ул,Ставропольская ,д.15 кор.2,7566465,муниципальный округ Люблино,1976 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.17 кор.2,Москва,ул Ставропольская д.17 кор.2,ул,Ставропольская ,д.17 кор.2,7566467,муниципальный округ Люблино,1978 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.17а,Москва,ул Ставропольская д.17а,ул,Ставропольская ,д.17а,7566442,муниципальный округ Люблино,1969 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.18,Москва,ул Ставропольская д.18,ул,Ставропольская ,д.18,7566447,муниципальный округ Люблино,1963 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.19,Москва,ул Ставропольская д.19,ул,Ставропольская ,д.19,7566454,муниципальный округ Люблино,1963 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.19А,Москва,ул Ставропольская д.19А,ул,Ставропольская ,д.19А,7566456,муниципальный округ Люблино,1958 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.2,Москва,ул Ставропольская д.2,ул,Ставропольская ,д.2,7566569,муниципальный округ Люблино,1961 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.20 кор.2,Москва,ул Ставропольская д.20 кор.2,ул,Ставропольская ,д.20 кор.2,7566472,муниципальный округ Люблино,1984 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.21А,Москва,ул Ставропольская д.21А,ул,Ставропольская ,д.21А,7566457,муниципальный округ Люблино,1963 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.22,Москва,ул Ставропольская д.22,ул,Ставропольская ,д.22,7566461,муниципальный округ Люблино,1967 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.28,Москва,ул Ставропольская д.28,ул,Ставропольская ,д.28,7566463,муниципальный округ Люблино,1964 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.28 кор.2,Москва,ул Ставропольская д.28 кор.2,ул,Ставропольская ,д.28 кор.2,7566476,муниципальный округ Люблино,1968 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.30,Москва,ул Ставропольская д.30,ул,Ставропольская ,д.30,7566501,муниципальный округ Люблино,1982 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.32,Москва,ул Ставропольская д.32,ул,Ставропольская ,д.32,7566505,муниципальный округ Люблино,1983 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.34,Москва,ул Ставропольская д.34,ул,Ставропольская ,д.34,7562858,муниципальный округ Люблино,1982 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.36,Москва,ул Ставропольская д.36,ул,Ставропольская ,д.36,7566507,муниципальный округ Люблино,1982 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.4,Москва,ул Ставропольская д.4,ул,Ставропольская ,д.4,7566572,муниципальный округ Люблино,1959 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.42,Москва,ул Ставропольская д.42,ул,Ставропольская ,д.42,7566509,муниципальный округ Люблино,1952 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.44,Москва,ул Ставропольская д.44,ул,Ставропольская ,д.44,7566513,муниципальный округ Люблино,1961 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.46,Москва,ул Ставропольская д.46,ул,Ставропольская ,д.46,7566515,муниципальный округ Люблино,1963 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.48,Москва,ул Ставропольская д.48,ул,Ставропольская ,д.48,7566517,муниципальный округ Люблино,1963 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.5,Москва,ул Ставропольская д.5,ул,Ставропольская ,д.5,7566418,муниципальный округ Люблино,1959 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.50/22,Москва,ул Ставропольская д.50/22,ул,Ставропольская ,д.50/22,7566519,муниципальный округ Люблино,1972 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.52 кор.1,Москва,ул Ставропольская д.52 кор.1,ул,Ставропольская ,д.52 кор.1,7566522,муниципальный округ Люблино,1975 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.54 кор.1,Москва,ул Ставропольская д.54 кор.1,ул,Ставропольская ,д.54 кор.1,7566524,муниципальный округ Люблино,1975 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.54 кор.2,Москва,ул Ставропольская д.54 кор.2,ул,Ставропольская ,д.54 кор.2,7566527,муниципальный округ Люблино,1975 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.56 кор.1,Москва,ул Ставропольская д.56 кор.1,ул,Ставропольская ,д.56 кор.1,7566530,муниципальный округ Люблино,1975 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.56 кор.2,Москва,ул Ставропольская д.56 кор.2,ул,Ставропольская ,д.56 кор.2,7566533,муниципальный округ Люблино,1978 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.56 кор.3,Москва,ул Ставропольская д.56 кор.3,ул,Ставропольская ,д.56 кор.3,7566535,муниципальный округ Люблино,1976 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.58 кор.1,Москва,ул Ставропольская д.58 кор.1,ул,Ставропольская ,д.58 кор.1,7566539,муниципальный округ Люблино,1976 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.58 кор.2,Москва,ул Ставропольская д.58 кор.2,ул,Ставропольская ,д.58 кор.2,7566543,муниципальный округ Люблино,1977 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.5А,Москва,ул Ставропольская д.5А,ул,Ставропольская ,д.5А,7566422,муниципальный округ Люблино,1960 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.6,Москва,ул Ставропольская д.6,ул,Ставропольская ,д.6,7566575,муниципальный округ Люблино,1964 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.60 кор.1,Москва,ул Ставропольская д.60 кор.1,ул,Ставропольская ,д.60 кор.1,7566547,муниципальный округ Люблино,1976 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.62,Москва,ул Ставропольская д.62,ул,Ставропольская ,д.62,7566549,муниципальный округ Люблино,1986 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.64 кор.1,Москва,ул Ставропольская д.64 кор.1,ул,Ставропольская ,д.64 кор.1,7566555,муниципальный округ Люблино,1986 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.64 кор.2,Москва,ул Ставропольская д.64 кор.2,ул,Ставропольская ,д.64 кор.2,7566559,муниципальный округ Люблино,1986 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.6А,Москва,ул Ставропольская д.6А,ул,Ставропольская ,д.6А,7566576,муниципальный округ Люблино,1970 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.7,Москва,ул Ставропольская д.7,ул,Ставропольская ,д.7,7566424,муниципальный округ Люблино,1960 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.70,Москва,ул Ставропольская д.70,ул,Ставропольская ,д.70,7566561,муниципальный округ Люблино,1980 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.74,Москва,ул Ставропольская д.74,ул,Ставропольская ,д.74,7566564,муниципальный округ Люблино,1980 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.76,Москва,ул Ставропольская д.76,ул,Ставропольская ,д.76,7566566,муниципальный округ Люблино,1979 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.7А,Москва,ул Ставропольская д.7А,ул,Ставропольская ,д.7А,7566428,муниципальный округ Люблино,1960 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.7Б,Москва,ул Ставропольская д.7Б,ул,Ставропольская ,д.7Б,7566434,муниципальный округ Люблино,1960 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.8,Москва,ул Ставропольская д.8,ул,Ставропольская ,д.8,7566578,муниципальный округ Люблино,1961 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.8 кор.2,Москва,ул Ставропольская д.8 кор.2,ул,Ставропольская ,д.8 кор.2,7566580,муниципальный округ Люблино,1970 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.9/10,Москва,ул Ставропольская д.9/10,ул,Ставропольская ,д.9/10,7566436,муниципальный округ Люблино,1959 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.9А,Москва,ул Ставропольская д.9А,ул,Ставропольская ,д.9А,7566439,муниципальный округ Люблино,1960 +2281064,г Москва ул Степана Шутова д.2,Москва,ул Степана Шутова д.2,ул,Степана Шутова ,д.2,7566600,муниципальный округ Люблино,1965 +2281064,г Москва ул Степана Шутова д.6 кор.1,Москва,ул Степана Шутова д.6 кор.1,ул,Степана Шутова ,д.6 кор.1,7566611,муниципальный округ Люблино,1973 +2281064,г Москва ул Степана Шутова д.6 кор.2,Москва,ул Степана Шутова д.6 кор.2,ул,Степана Шутова ,д.6 кор.2,7566601,муниципальный округ Люблино,1967 +2281064,г Москва ул Степана Шутова д.8 кор.1,Москва,ул Степана Шутова д.8 кор.1,ул,Степана Шутова ,д.8 кор.1,7566604,муниципальный округ Люблино,1963 +2281064,г Москва ул Степана Шутова д.8 кор.2,Москва,ул Степана Шутова д.8 кор.2,ул,Степана Шутова ,д.8 кор.2,7566608,муниципальный округ Люблино,1966 +2281064,г Москва ул Судакова д.11,Москва,ул Судакова д.11,ул,Судакова ,д.11,7566614,муниципальный округ Люблино,1987 +2281064,г Москва ул Судакова д.14,Москва,ул Судакова д.14,ул,Судакова ,д.14,7566660,муниципальный округ Люблино,1958 +2281064,г Москва ул Судакова д.15,Москва,ул Судакова д.15,ул,Судакова ,д.15,7566653,муниципальный округ Люблино,1984 +2281064,г Москва ул Судакова д.16/47,Москва,ул Судакова д.16/47,ул,Судакова ,д.16/47,7566649,муниципальный округ Люблино,1957 +2281064,г Москва ул Судакова д.22/10,Москва,ул Судакова д.22/10,ул,Судакова ,д.22/10,7566619,муниципальный округ Люблино,1960 +2281064,г Москва ул Судакова д.23 кор.2,Москва,ул Судакова д.23 кор.2,ул,Судакова ,д.23 кор.2,7566621,муниципальный округ Люблино,2002 +2281064,г Москва ул Судакова д.24,Москва,ул Судакова д.24,ул,Судакова ,д.24,7566627,муниципальный округ Люблино,1960 +2281064,г Москва ул Судакова д.25 кор.1,Москва,ул Судакова д.25 кор.1,ул,Судакова ,д.25 кор.1,7566631,муниципальный округ Люблино,1962 +2281064,г Москва ул Судакова д.25 кор.2,Москва,ул Судакова д.25 кор.2,ул,Судакова ,д.25 кор.2,7566634,муниципальный округ Люблино,1959 +2281064,г Москва ул Судакова д.25 кор.3,Москва,ул Судакова д.25 кор.3,ул,Судакова ,д.25 кор.3,7566626,муниципальный округ Люблино,2002 +2281064,г Москва ул Судакова д.26,Москва,ул Судакова д.26,ул,Судакова ,д.26,7566637,муниципальный округ Люблино,1959 +2281064,г Москва ул Судакова д.28,Москва,ул Судакова д.28,ул,Судакова ,д.28,7566641,муниципальный округ Люблино,1957 +2281064,г Москва ул Судакова д.3,Москва,ул Судакова д.3,ул,Судакова ,д.3,7566655,муниципальный округ Люблино,1952 +2281064,г Москва ул Судакова д.30,Москва,ул Судакова д.30,ул,Судакова ,д.30,7566645,муниципальный округ Люблино,1961 +2281064,г Москва ул Судакова д.4,Москва,ул Судакова д.4,ул,Судакова ,д.4,7566664,муниципальный округ Люблино,1955 +2281064,г Москва ул Судакова д.5,Москва,ул Судакова д.5,ул,Судакова ,д.5,7566678,муниципальный округ Люблино,1952 +2281064,г Москва ул Судакова д.6,Москва,ул Судакова д.6,ул,Судакова ,д.6,7566681,муниципальный округ Люблино,1955 +2281064,г Москва ул Судакова д.7,Москва,ул Судакова д.7,ул,Судакова ,д.7,7566685,муниципальный округ Люблино,1939 +2281064,г Москва ул Судакова д.8,Москва,ул Судакова д.8,ул,Судакова ,д.8,7566686,муниципальный округ Люблино,1958 +2281064,г Москва ул Таганрогская д.1,Москва,ул Таганрогская д.1,ул,Таганрогская ,д.1,7566746,муниципальный округ Люблино,1959 +2281064,г Москва ул Таганрогская д.10/21,Москва,ул Таганрогская д.10/21,ул,Таганрогская ,д.10/21,7566695,муниципальный округ Люблино,1964 +2281064,г Москва ул Таганрогская д.11 кор.1,Москва,ул Таганрогская д.11 кор.1,ул,Таганрогская ,д.11 кор.1,7566699,муниципальный округ Люблино,1962 +2281064,г Москва ул Таганрогская д.11 кор.2,Москва,ул Таганрогская д.11 кор.2,ул,Таганрогская ,д.11 кор.2,7566703,муниципальный округ Люблино,1969 +2281064,г Москва ул Таганрогская д.11 кор.3,Москва,ул Таганрогская д.11 кор.3,ул,Таганрогская ,д.11 кор.3,7566707,муниципальный округ Люблино,1963 +2281064,г Москва ул Таганрогская д.12,Москва,ул Таганрогская д.12,ул,Таганрогская ,д.12,7566712,муниципальный округ Люблино,1967 +2281064,г Москва ул Таганрогская д.14,Москва,ул Таганрогская д.14,ул,Таганрогская ,д.14,7566715,муниципальный округ Люблино,1967 +2281064,г Москва ул Таганрогская д.16,Москва,ул Таганрогская д.16,ул,Таганрогская ,д.16,7566720,муниципальный округ Люблино,1965 +2281064,г Москва ул Таганрогская д.17,Москва,ул Таганрогская д.17,ул,Таганрогская ,д.17,7566726,муниципальный округ Люблино,1960 +2281064,г Москва ул Таганрогская д.18/25,Москва,ул Таганрогская д.18/25,ул,Таганрогская ,д.18/25,7566723,муниципальный округ Люблино,1963 +2281064,г Москва ул Таганрогская д.19,Москва,ул Таганрогская д.19,ул,Таганрогская ,д.19,7566735,муниципальный округ Люблино,1961 +2281064,г Москва ул Таганрогская д.21,Москва,ул Таганрогская д.21,ул,Таганрогская ,д.21,7566740,муниципальный округ Люблино,1961 +2281064,г Москва ул Таганрогская д.27,Москва,ул Таганрогская д.27,ул,Таганрогская ,д.27,7566742,муниципальный округ Люблино,2002 +2281064,г Москва ул Таганрогская д.4 строение 1,Москва,ул Таганрогская д.4 строение 1,ул,Таганрогская ,д.4 строение 1,7566750,муниципальный округ Люблино,1963 +2281064,г Москва ул Таганрогская д.4 строение 2,Москва,ул Таганрогская д.4 строение 2,ул,Таганрогская ,д.4 строение 2,7566753,муниципальный округ Люблино,1963 +2281064,г Москва ул Таганрогская д.4 строение 3,Москва,ул Таганрогская д.4 строение 3,ул,Таганрогская ,д.4 строение 3,7566758,муниципальный округ Люблино,1964 +2281064,г Москва ул Таганрогская д.6 строение 1,Москва,ул Таганрогская д.6 строение 1,ул,Таганрогская ,д.6 строение 1,7566763,муниципальный округ Люблино,1963 +2281064,г Москва ул Таганрогская д.6 строение 2,Москва,ул Таганрогская д.6 строение 2,ул,Таганрогская ,д.6 строение 2,7566765,муниципальный округ Люблино,1963 +2281064,г Москва ул Таганрогская д.7,Москва,ул Таганрогская д.7,ул,Таганрогская ,д.7,7566692,муниципальный округ Люблино,1965 +2281064,г Москва ул Таганрогская д.8,Москва,ул Таганрогская д.8,ул,Таганрогская ,д.8,7566770,муниципальный округ Люблино,1963 +2281064,г Москва ул Таганрогская д.8 строение 2,Москва,ул Таганрогская д.8 строение 2,ул,Таганрогская ,д.8 строение 2,7566774,муниципальный округ Люблино,1963 +2281064,г Москва ул Таганрогская д.9,Москва,ул Таганрогская д.9,ул,Таганрогская ,д.9,7566689,муниципальный округ Люблино,1964 +2281064,г Москва ул Тихая д.33,Москва,ул Тихая д.33,ул,Тихая ,д.33,7566777,муниципальный округ Люблино,1989 +2281064,г Москва ул Тихая д.4,Москва,ул Тихая д.4,ул,Тихая ,д.4,7590940,муниципальный округ Люблино,1989 +2281064,г Москва ул Цимлянская д.14,Москва,ул Цимлянская д.14,ул,Цимлянская ,д.14,7566812,муниципальный округ Люблино,1999 +2281064,г Москва ул Цимлянская д.16,Москва,ул Цимлянская д.16,ул,Цимлянская ,д.16,7566814,муниципальный округ Люблино,1999 +2281064,г Москва ул Цимлянская д.2,Москва,ул Цимлянская д.2,ул,Цимлянская ,д.2,7566818,муниципальный округ Люблино,1999 +2281064,г Москва ул Цимлянская д.20,Москва,ул Цимлянская д.20,ул,Цимлянская ,д.20,7566821,муниципальный округ Люблино,1999 +2281064,г Москва ул Цимлянская д.24,Москва,ул Цимлянская д.24,ул,Цимлянская ,д.24,7566826,муниципальный округ Люблино,1999 +2281064,г Москва ул Цимлянская д.28,Москва,ул Цимлянская д.28,ул,Цимлянская ,д.28,7566831,муниципальный округ Люблино,1999 +2281064,г Москва ул Цимлянская д.30,Москва,ул Цимлянская д.30,ул,Цимлянская ,д.30,7566835,муниципальный округ Люблино,1999 +2281065,г Москва б-р Марьинский д.10,Москва,б-р Марьинский д.10,б-р,Марьинский ,д.10,7560526,муниципальный округ Марьино,1995 +2281065,г Москва б-р Марьинский д.11,Москва,б-р Марьинский д.11,б-р,Марьинский ,д.11,7872544,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Марьинский д.3,Москва,б-р Марьинский д.3,б-р,Марьинский ,д.3,7872582,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Марьинский д.4,Москва,б-р Марьинский д.4,б-р,Марьинский ,д.4,7872601,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Мячковский д.10 кор.1,Москва,б-р Мячковский д.10 кор.1,б-р,Мячковский ,д.10 кор.1,7872642,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Мячковский д.11,Москва,б-р Мячковский д.11,б-р,Мячковский ,д.11,7873132,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Мячковский д.14 кор.2,Москва,б-р Мячковский д.14 кор.2,б-р,Мячковский ,д.14 кор.2,7873148,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Мячковский д.16 кор.1,Москва,б-р Мячковский д.16 кор.1,б-р,Мячковский ,д.16 кор.1,7873216,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Мячковский д.18 кор.1,Москва,б-р Мячковский д.18 кор.1,б-р,Мячковский ,д.18 кор.1,7873231,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Мячковский д.19,Москва,б-р Мячковский д.19,б-р,Мячковский ,д.19,7873271,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Мячковский д.20 кор.2,Москва,б-р Мячковский д.20 кор.2,б-р,Мячковский ,д.20 кор.2,7873281,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Мячковский д.20 кор.3,Москва,б-р Мячковский д.20 кор.3,б-р,Мячковский ,д.20 кор.3,7873289,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Мячковский д.27,Москва,б-р Мячковский д.27,б-р,Мячковский ,д.27,7873297,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Мячковский д.3,Москва,б-р Мячковский д.3,б-р,Мячковский ,д.3,7873305,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Мячковский д.31/19,Москва,б-р Мячковский д.31/19,б-р,Мячковский ,д.31/19,7873325,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Мячковский д.5 кор.1,Москва,б-р Мячковский д.5 кор.1,б-р,Мячковский ,д.5 кор.1,7873338,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Мячковский д.6,Москва,б-р Мячковский д.6,б-р,Мячковский ,д.6,7873353,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Мячковский д.6 кор.1,Москва,б-р Мячковский д.6 кор.1,б-р,Мячковский ,д.6 кор.1,7873364,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Мячковский д.6 кор.2,Москва,б-р Мячковский д.6 кор.2,б-р,Мячковский ,д.6 кор.2,7873371,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Мячковский д.8,Москва,б-р Мячковский д.8,б-р,Мячковский ,д.8,7560584,муниципальный округ Марьино,1995 +2281065,г Москва б-р Мячковский д.8 кор.1,Москва,б-р Мячковский д.8 кор.1,б-р,Мячковский ,д.8 кор.1,7873382,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Мячковский д.8 кор.2,Москва,б-р Мячковский д.8 кор.2,б-р,Мячковский ,д.8 кор.2,7873411,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Мячковский д.8 кор.3,Москва,б-р Мячковский д.8 кор.3,б-р,Мячковский ,д.8 кор.3,7560588,муниципальный округ Марьино,1995 +2281065,г Москва б-р Мячковский д.8 кор.4,Москва,б-р Мячковский д.8 кор.4,б-р,Мячковский ,д.8 кор.4,7560591,муниципальный округ Марьино,1995 +2281065,г Москва б-р Мячковский д.9,Москва,б-р Мячковский д.9,б-р,Мячковский ,д.9,7873397,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.10,Москва,б-р Новочеркасский д.10,б-р,Новочеркасский ,д.10,7873692,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.11,Москва,б-р Новочеркасский д.11,б-р,Новочеркасский ,д.11,7914134,муниципальный округ Марьино,1979 +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.14,Москва,б-р Новочеркасский д.14,б-р,Новочеркасский ,д.14,7873703,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.15,Москва,б-р Новочеркасский д.15,б-р,Новочеркасский ,д.15,7914140,муниципальный округ Марьино,1979 +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.2,Москва,б-р Новочеркасский д.2,б-р,Новочеркасский ,д.2,7873723,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.20 кор.1,Москва,б-р Новочеркасский д.20 кор.1,б-р,Новочеркасский ,д.20 кор.1,7873737,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.21,Москва,б-р Новочеркасский д.21,б-р,Новочеркасский ,д.21,7914141,муниципальный округ Марьино,1981 +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.22,Москва,б-р Новочеркасский д.22,б-р,Новочеркасский ,д.22,7873748,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.25,Москва,б-р Новочеркасский д.25,б-р,Новочеркасский ,д.25,7759146,муниципальный округ Марьино,1989 +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.26,Москва,б-р Новочеркасский д.26,б-р,Новочеркасский ,д.26,7873767,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.27,Москва,б-р Новочеркасский д.27,б-р,Новочеркасский ,д.27,7759156,муниципальный округ Марьино,1988 +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.29,Москва,б-р Новочеркасский д.29,б-р,Новочеркасский ,д.29,7759162,муниципальный округ Марьино,1988 +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.3,Москва,б-р Новочеркасский д.3,б-р,Новочеркасский ,д.3,7873816,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.30,Москва,б-р Новочеркасский д.30,б-р,Новочеркасский ,д.30,7873826,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.31,Москва,б-р Новочеркасский д.31,б-р,Новочеркасский ,д.31,7873837,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.36,Москва,б-р Новочеркасский д.36,б-р,Новочеркасский ,д.36,7873851,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.4,Москва,б-р Новочеркасский д.4,б-р,Новочеркасский ,д.4,7873863,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.42,Москва,б-р Новочеркасский д.42,б-р,Новочеркасский ,д.42,7873874,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.45,Москва,б-р Новочеркасский д.45,б-р,Новочеркасский ,д.45,7873890,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.46,Москва,б-р Новочеркасский д.46,б-р,Новочеркасский ,д.46,7873900,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.49,Москва,б-р Новочеркасский д.49,б-р,Новочеркасский ,д.49,7873908,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.5,Москва,б-р Новочеркасский д.5,б-р,Новочеркасский ,д.5,7873918,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.53,Москва,б-р Новочеркасский д.53,б-р,Новочеркасский ,д.53,7873923,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.55,Москва,б-р Новочеркасский д.55,б-р,Новочеркасский ,д.55,7873933,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.8,Москва,б-р Новочеркасский д.8,б-р,Новочеркасский ,д.8,7873947,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.9,Москва,б-р Новочеркасский д.9,б-р,Новочеркасский ,д.9,7914131,муниципальный округ Марьино,1979 +2281065,г Москва б-р Перервинский д.1,Москва,б-р Перервинский д.1,б-р,Перервинский ,д.1,7875386,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Перервинский д.14 кор.1,Москва,б-р Перервинский д.14 кор.1,б-р,Перервинский ,д.14 кор.1,7616549,муниципальный округ Марьино,1999 +2281065,г Москва б-р Перервинский д.14 кор.2,Москва,б-р Перервинский д.14 кор.2,б-р,Перервинский ,д.14 кор.2,7616551,муниципальный округ Марьино,1999 +2281065,г Москва б-р Перервинский д.14 кор.3,Москва,б-р Перервинский д.14 кор.3,б-р,Перервинский ,д.14 кор.3,7616556,муниципальный округ Марьино,1999 +2281065,г Москва б-р Перервинский д.15 кор.1,Москва,б-р Перервинский д.15 кор.1,б-р,Перервинский ,д.15 кор.1,7560626,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва б-р Перервинский д.15 кор.2,Москва,б-р Перервинский д.15 кор.2,б-р,Перервинский ,д.15 кор.2,7560629,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва б-р Перервинский д.17 кор.1,Москва,б-р Перервинский д.17 кор.1,б-р,Перервинский ,д.17 кор.1,7560632,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва б-р Перервинский д.19 кор.1,Москва,б-р Перервинский д.19 кор.1,б-р,Перервинский ,д.19 кор.1,7560634,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва б-р Перервинский д.19 кор.2,Москва,б-р Перервинский д.19 кор.2,б-р,Перервинский ,д.19 кор.2,7875403,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Перервинский д.2 кор.1,Москва,б-р Перервинский д.2 кор.1,б-р,Перервинский ,д.2 кор.1,7875409,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Перервинский д.21 кор.1,Москва,б-р Перервинский д.21 кор.1,б-р,Перервинский ,д.21 кор.1,7560637,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва б-р Перервинский д.21 кор.3,Москва,б-р Перервинский д.21 кор.3,б-р,Перервинский ,д.21 кор.3,7875420,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Перервинский д.22 кор.1,Москва,б-р Перервинский д.22 кор.1,б-р,Перервинский ,д.22 кор.1,7875428,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Перервинский д.22 кор.2,Москва,б-р Перервинский д.22 кор.2,б-р,Перервинский ,д.22 кор.2,7616589,муниципальный округ Марьино,1999 +2281065,г Москва б-р Перервинский д.22 кор.3,Москва,б-р Перервинский д.22 кор.3,б-р,Перервинский ,д.22 кор.3,7616593,муниципальный округ Марьино,1999 +2281065,г Москва б-р Перервинский д.25,Москва,б-р Перервинский д.25,б-р,Перервинский ,д.25,7875440,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Перервинский д.27 кор.1,Москва,б-р Перервинский д.27 кор.1,б-р,Перервинский ,д.27 кор.1,7875603,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Перервинский д.27 кор.2,Москва,б-р Перервинский д.27 кор.2,б-р,Перервинский ,д.27 кор.2,7560640,муниципальный округ Марьино,2002 +2281065,г Москва б-р Перервинский д.3,Москва,б-р Перервинский д.3,б-р,Перервинский ,д.3,7656520,муниципальный округ Марьино,2000 +2281065,г Москва б-р Перервинский д.7 кор.1,Москва,б-р Перервинский д.7 кор.1,б-р,Перервинский ,д.7 кор.1,7616595,муниципальный округ Марьино,2000 +2281065,г Москва б-р Перервинский д.7 кор.2,Москва,б-р Перервинский д.7 кор.2,б-р,Перервинский ,д.7 кор.2,7616596,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва б-р Перервинский д.8,Москва,б-р Перервинский д.8,б-р,Перервинский ,д.8,7656525,муниципальный округ Марьино,1999 +2281065,г Москва проезд Батайский д.1,Москва,проезд Батайский д.1,проезд,Батайский ,д.1,7574685,муниципальный округ Марьино,1980 +2281065,г Москва проезд Батайский д.11,Москва,проезд Батайский д.11,проезд,Батайский ,д.11,7705603,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Батайский д.13,Москва,проезд Батайский д.13,проезд,Батайский ,д.13,7868893,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Батайский д.17,Москва,проезд Батайский д.17,проезд,Батайский ,д.17,7868963,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Батайский д.19,Москва,проезд Батайский д.19,проезд,Батайский ,д.19,7868993,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Батайский д.27,Москва,проезд Батайский д.27,проезд,Батайский ,д.27,7869022,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Батайский д.29,Москва,проезд Батайский д.29,проезд,Батайский ,д.29,7869035,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Батайский д.3,Москва,проезд Батайский д.3,проезд,Батайский ,д.3,7575784,муниципальный округ Марьино,1981 +2281065,г Москва проезд Батайский д.31,Москва,проезд Батайский д.31,проезд,Батайский ,д.31,7869047,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Батайский д.33,Москва,проезд Батайский д.33,проезд,Батайский ,д.33,7869156,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Батайский д.37,Москва,проезд Батайский д.37,проезд,Батайский ,д.37,7759187,муниципальный округ Марьино,1988 +2281065,г Москва проезд Батайский д.41,Москва,проезд Батайский д.41,проезд,Батайский ,д.41,7869228,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Батайский д.43,Москва,проезд Батайский д.43,проезд,Батайский ,д.43,7869252,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Батайский д.5,Москва,проезд Батайский д.5,проезд,Батайский ,д.5,7841349,муниципальный округ Марьино,1980 +2281065,г Москва проезд Батайский д.51,Москва,проезд Батайский д.51,проезд,Батайский ,д.51,7811149,муниципальный округ Марьино,1990 +2281065,г Москва проезд Батайский д.53,Москва,проезд Батайский д.53,проезд,Батайский ,д.53,7869264,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Батайский д.59,Москва,проезд Батайский д.59,проезд,Батайский ,д.59,7869287,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Батайский д.65,Москва,проезд Батайский д.65,проезд,Батайский ,д.65,7869304,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Батайский д.9,Москва,проезд Батайский д.9,проезд,Батайский ,д.9,7703000,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Луговой д.1/8,Москва,проезд Луговой д.1/8,проезд,Луговой ,д.1/8,7869601,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Луговой д.10 кор.1,Москва,проезд Луговой д.10 кор.1,проезд,Луговой ,д.10 кор.1,7869623,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Луговой д.10 кор.2,Москва,проезд Луговой д.10 кор.2,проезд,Луговой ,д.10 кор.2,7869639,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Луговой д.12 кор.1,Москва,проезд Луговой д.12 кор.1,проезд,Луговой ,д.12 кор.1,7869643,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Луговой д.12 кор.2,Москва,проезд Луговой д.12 кор.2,проезд,Луговой ,д.12 кор.2,7560514,муниципальный округ Марьино,1994 +2281065,г Москва проезд Луговой д.2,Москва,проезд Луговой д.2,проезд,Луговой ,д.2,7869655,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Луговой д.3,Москва,проезд Луговой д.3,проезд,Луговой ,д.3,7759196,муниципальный округ Марьино,1995 +2281065,г Москва проезд Луговой д.4 кор.1,Москва,проезд Луговой д.4 кор.1,проезд,Луговой ,д.4 кор.1,7869665,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Луговой д.4 кор.2,Москва,проезд Луговой д.4 кор.2,проезд,Луговой ,д.4 кор.2,7869672,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Луговой д.4 кор.3,Москва,проезд Луговой д.4 кор.3,проезд,Луговой ,д.4 кор.3,7869680,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Луговой д.6,Москва,проезд Луговой д.6,проезд,Луговой ,д.6,7869772,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Луговой д.7,Москва,проезд Луговой д.7,проезд,Луговой ,д.7,7869777,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Луговой д.8 кор.1,Москва,проезд Луговой д.8 кор.1,проезд,Луговой ,д.8 кор.1,7869812,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Луговой д.9 кор.1,Москва,проезд Луговой д.9 кор.1,проезд,Луговой ,д.9 кор.1,7869817,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Луговой д.9 кор.2,Москва,проезд Луговой д.9 кор.2,проезд,Луговой ,д.9 кор.2,7869822,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Белореченская д.22/66,Москва,ул Белореченская д.22/66,ул,Белореченская ,д.22/66,7616424,муниципальный округ Марьино,2000 +2281065,г Москва ул Белореченская д.24,Москва,ул Белореченская д.24,ул,Белореченская ,д.24,7869324,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Белореченская д.28 кор.1,Москва,ул Белореченская д.28 кор.1,ул,Белореченская ,д.28 кор.1,7616448,муниципальный округ Марьино,2000 +2281065,г Москва ул Белореченская д.28 кор.2,Москва,ул Белореченская д.28 кор.2,ул,Белореченская ,д.28 кор.2,7616450,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва ул Белореченская д.30,Москва,ул Белореченская д.30,ул,Белореченская ,д.30,7616453,муниципальный округ Марьино,2000 +2281065,г Москва ул Белореченская д.34 кор.1,Москва,ул Белореченская д.34 кор.1,ул,Белореченская ,д.34 кор.1,7560441,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва ул Белореченская д.34 кор.2,Москва,ул Белореченская д.34 кор.2,ул,Белореченская ,д.34 кор.2,7560462,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва ул Белореченская д.37 кор.1,Москва,ул Белореченская д.37 кор.1,ул,Белореченская ,д.37 кор.1,7560466,муниципальный округ Марьино,2002 +2281065,г Москва ул Белореченская д.37 кор.2,Москва,ул Белореченская д.37 кор.2,ул,Белореченская ,д.37 кор.2,7560472,муниципальный округ Марьино,2002 +2281065,г Москва ул Белореченская д.38 кор.1,Москва,ул Белореченская д.38 кор.1,ул,Белореченская ,д.38 кор.1,7560477,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва ул Белореченская д.38 кор.2,Москва,ул Белореченская д.38 кор.2,ул,Белореченская ,д.38 кор.2,7560482,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва ул Белореченская д.39,Москва,ул Белореченская д.39,ул,Белореченская ,д.39,7560488,муниципальный округ Марьино,2002 +2281065,г Москва ул Белореченская д.41 кор.1,Москва,ул Белореченская д.41 кор.1,ул,Белореченская ,д.41 кор.1,7869373,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Белореченская д.41 кор.2,Москва,ул Белореченская д.41 кор.2,ул,Белореченская ,д.41 кор.2,7560492,муниципальный округ Марьино,2002 +2281065,г Москва ул Белореченская д.43,Москва,ул Белореченская д.43,ул,Белореченская ,д.43,7869423,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Белореченская д.45 кор.1,Москва,ул Белореченская д.45 кор.1,ул,Белореченская ,д.45 кор.1,7560500,муниципальный округ Марьино,2002 +2281065,г Москва ул Белореченская д.49,Москва,ул Белореченская д.49,ул,Белореченская ,д.49,7869466,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.10,Москва,ул Братиславская д.10,ул,Братиславская ,д.10,7616456,муниципальный округ Марьино,1999 +2281065,г Москва ул Братиславская д.11,Москва,ул Братиславская д.11,ул,Братиславская ,д.11,7869478,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.12,Москва,ул Братиславская д.12,ул,Братиславская ,д.12,7869498,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.13 кор.1,Москва,ул Братиславская д.13 кор.1,ул,Братиславская ,д.13 кор.1,7616459,муниципальный округ Марьино,2000 +2281065,г Москва ул Братиславская д.14,Москва,ул Братиславская д.14,ул,Братиславская ,д.14,7869516,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.15 кор.1,Москва,ул Братиславская д.15 кор.1,ул,Братиславская ,д.15 кор.1,7656469,муниципальный округ Марьино,1998 +2281065,г Москва ул Братиславская д.15 кор.2,Москва,ул Братиславская д.15 кор.2,ул,Братиславская ,д.15 кор.2,7869546,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.16 кор.1,Москва,ул Братиславская д.16 кор.1,ул,Братиславская ,д.16 кор.1,7656473,муниципальный округ Марьино,1998 +2281065,г Москва ул Братиславская д.16 кор.3,Москва,ул Братиславская д.16 кор.3,ул,Братиславская ,д.16 кор.3,7869553,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.17 кор.1,Москва,ул Братиславская д.17 кор.1,ул,Братиславская ,д.17 кор.1,7869560,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.18 кор.1,Москва,ул Братиславская д.18 кор.1,ул,Братиславская ,д.18 кор.1,7869567,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.18 кор.2,Москва,ул Братиславская д.18 кор.2,ул,Братиславская ,д.18 кор.2,7869191,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.19 кор.1,Москва,ул Братиславская д.19 кор.1,ул,Братиславская ,д.19 кор.1,7869219,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.19 кор.2,Москва,ул Братиславская д.19 кор.2,ул,Братиславская ,д.19 кор.2,7869241,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.20,Москва,ул Братиславская д.20,ул,Братиславская ,д.20,7869338,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.21 кор.1,Москва,ул Братиславская д.21 кор.1,ул,Братиславская ,д.21 кор.1,7656477,муниципальный округ Марьино,1998 +2281065,г Москва ул Братиславская д.22,Москва,ул Братиславская д.22,ул,Братиславская ,д.22,7853259,муниципальный округ Марьино,1999 +2281065,г Москва ул Братиславская д.23,Москва,ул Братиславская д.23,ул,Братиславская ,д.23,7656550,муниципальный округ Марьино,1998 +2281065,г Москва ул Братиславская д.24,Москва,ул Братиславская д.24,ул,Братиславская ,д.24,7869367,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.25,Москва,ул Братиславская д.25,ул,Братиславская ,д.25,7656478,муниципальный округ Марьино,1998 +2281065,г Москва ул Братиславская д.26,Москва,ул Братиславская д.26,ул,Братиславская ,д.26,7869387,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.27 кор.1,Москва,ул Братиславская д.27 кор.1,ул,Братиславская ,д.27 кор.1,7869390,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.27 кор.2,Москва,ул Братиславская д.27 кор.2,ул,Братиславская ,д.27 кор.2,7869417,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.27 кор.3,Москва,ул Братиславская д.27 кор.3,ул,Братиславская ,д.27 кор.3,7869463,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.29 кор.1,Москва,ул Братиславская д.29 кор.1,ул,Братиславская ,д.29 кор.1,7869480,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.3,Москва,ул Братиславская д.3,ул,Братиславская ,д.3,7869501,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.30,Москва,ул Братиславская д.30,ул,Братиславская ,д.30,7829551,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.31 кор.1,Москва,ул Братиславская д.31 кор.1,ул,Братиславская ,д.31 кор.1,7869530,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.31 кор.2,Москва,ул Братиславская д.31 кор.2,ул,Братиславская ,д.31 кор.2,7869544,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.31 кор.3,Москва,ул Братиславская д.31 кор.3,ул,Братиславская ,д.31 кор.3,7616463,муниципальный округ Марьино,1999 +2281065,г Москва ул Братиславская д.33,Москва,ул Братиславская д.33,ул,Братиславская ,д.33,7840844,муниципальный округ Марьино,1998 +2281065,г Москва ул Братиславская д.34 кор.1,Москва,ул Братиславская д.34 кор.1,ул,Братиславская ,д.34 кор.1,7869551,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.34 кор.2,Москва,ул Братиславская д.34 кор.2,ул,Братиславская ,д.34 кор.2,7869559,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.5,Москва,ул Братиславская д.5,ул,Братиславская ,д.5,7869570,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.6 кор.1,Москва,ул Братиславская д.6 кор.1,ул,Братиславская ,д.6 кор.1,7869586,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.8,Москва,ул Братиславская д.8,ул,Братиславская ,д.8,7616466,муниципальный округ Марьино,1999 +2281065,г Москва ул Верхние Поля д.10,Москва,ул Верхние Поля д.10,ул,Верхние Поля ,д.10,7656489,муниципальный округ Марьино,1999 +2281065,г Москва ул Верхние Поля д.14 кор.1,Москва,ул Верхние Поля д.14 кор.1,ул,Верхние Поля ,д.14 кор.1,7616474,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва ул Верхние Поля д.16 кор.1,Москва,ул Верхние Поля д.16 кор.1,ул,Верхние Поля ,д.16 кор.1,7616501,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва ул Верхние Поля д.22 кор.1,Москва,ул Верхние Поля д.22 кор.1,ул,Верхние Поля ,д.22 кор.1,7858748,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва ул Верхние Поля д.24,Москва,ул Верхние Поля д.24,ул,Верхние Поля ,д.24,7869603,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Верхние Поля д.28,Москва,ул Верхние Поля д.28,ул,Верхние Поля ,д.28,7869617,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Верхние Поля д.34 кор.1,Москва,ул Верхние Поля д.34 кор.1,ул,Верхние Поля ,д.34 кор.1,7656483,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва ул Верхние Поля д.36 кор.1,Москва,ул Верхние Поля д.36 кор.1,ул,Верхние Поля ,д.36 кор.1,7616509,муниципальный округ Марьино,2000 +2281065,г Москва ул Верхние Поля д.36 кор.2,Москва,ул Верхние Поля д.36 кор.2,ул,Верхние Поля ,д.36 кор.2,7853007,муниципальный округ Марьино,2000 +2281065,г Москва ул Верхние Поля д.38 кор.1,Москва,ул Верхние Поля д.38 кор.1,ул,Верхние Поля ,д.38 кор.1,7555632,муниципальный округ Марьино,2002 +2281065,г Москва ул Верхние Поля д.4,Москва,ул Верхние Поля д.4,ул,Верхние Поля ,д.4,7858667,муниципальный округ Марьино,2002 +2281065,г Москва ул Верхние Поля д.40 кор.1,Москва,ул Верхние Поля д.40 кор.1,ул,Верхние Поля ,д.40 кор.1,7560507,муниципальный округ Марьино,2002 +2281065,г Москва ул Верхние Поля д.42 кор.1,Москва,ул Верхние Поля д.42 кор.1,ул,Верхние Поля ,д.42 кор.1,7560509,муниципальный округ Марьино,2002 +2281065,г Москва ул Верхние Поля д.6,Москва,ул Верхние Поля д.6,ул,Верхние Поля ,д.6,7616511,муниципальный округ Марьино,1999 +2281065,г Москва ул Верхние Поля д.8,Москва,ул Верхние Поля д.8,ул,Верхние Поля ,д.8,7616515,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва ул Донецкая д.1,Москва,ул Донецкая д.1,ул,Донецкая ,д.1,7914124,муниципальный округ Марьино,1979 +2281065,г Москва ул Донецкая д.12,Москва,ул Донецкая д.12,ул,Донецкая ,д.12,7869693,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Донецкая д.15,Москва,ул Донецкая д.15,ул,Донецкая ,д.15,7869726,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Донецкая д.18 кор.1,Москва,ул Донецкая д.18 кор.1,ул,Донецкая ,д.18 кор.1,7869745,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Донецкая д.18 кор.2,Москва,ул Донецкая д.18 кор.2,ул,Донецкая ,д.18 кор.2,7869752,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Донецкая д.18 кор.3,Москва,ул Донецкая д.18 кор.3,ул,Донецкая ,д.18 кор.3,7871998,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Донецкая д.19,Москва,ул Донецкая д.19,ул,Донецкая ,д.19,7872025,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Донецкая д.2,Москва,ул Донецкая д.2,ул,Донецкая ,д.2,7872061,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Донецкая д.20 кор.1,Москва,ул Донецкая д.20 кор.1,ул,Донецкая ,д.20 кор.1,7809877,муниципальный округ Марьино,2005 +2281065,г Москва ул Донецкая д.22,Москва,ул Донецкая д.22,ул,Донецкая ,д.22,7914127,муниципальный округ Марьино,1981 +2281065,г Москва ул Донецкая д.23,Москва,ул Донецкая д.23,ул,Донецкая ,д.23,7872124,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Донецкая д.26,Москва,ул Донецкая д.26,ул,Донецкая ,д.26,7872166,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Донецкая д.27,Москва,ул Донецкая д.27,ул,Донецкая ,д.27,7872187,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Донецкая д.29,Москва,ул Донецкая д.29,ул,Донецкая ,д.29,7872219,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Донецкая д.7,Москва,ул Донецкая д.7,ул,Донецкая ,д.7,7872251,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Донецкая д.8,Москва,ул Донецкая д.8,ул,Донецкая ,д.8,7872288,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Люблинская д.104,Москва,ул Люблинская д.104,ул,Люблинская ,д.104,7872104,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Люблинская д.108,Москва,ул Люблинская д.108,ул,Люблинская ,д.108,7872117,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Люблинская д.112,Москва,ул Люблинская д.112,ул,Люблинская ,д.112,7872137,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Люблинская д.118,Москва,ул Люблинская д.118,ул,Люблинская ,д.118,7872156,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Люблинская д.126,Москва,ул Люблинская д.126,ул,Люблинская ,д.126,7872164,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Люблинская д.157,Москва,ул Люблинская д.157,ул,Люблинская ,д.157,7872172,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Люблинская д.157 кор.2,Москва,ул Люблинская д.157 кор.2,ул,Люблинская ,д.157 кор.2,7872182,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Люблинская д.159,Москва,ул Люблинская д.159,ул,Люблинская ,д.159,7872194,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Люблинская д.159 кор.1,Москва,ул Люблинская д.159 кор.1,ул,Люблинская ,д.159 кор.1,7872237,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Люблинская д.161,Москва,ул Люблинская д.161,ул,Люблинская ,д.161,7560518,муниципальный округ Марьино,1995 +2281065,г Москва ул Люблинская д.161 кор.1,Москва,ул Люблинская д.161 кор.1,ул,Люблинская ,д.161 кор.1,7560522,муниципальный округ Марьино,1995 +2281065,г Москва ул Люблинская д.161 кор.2,Москва,ул Люблинская д.161 кор.2,ул,Люблинская ,д.161 кор.2,7872253,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Люблинская д.163/1,Москва,ул Люблинская д.163/1,ул,Люблинская ,д.163/1,7872261,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Люблинская д.165 кор.2,Москва,ул Люблинская д.165 кор.2,ул,Люблинская ,д.165 кор.2,7872276,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Люблинская д.169,Москва,ул Люблинская д.169,ул,Люблинская ,д.169,7872370,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Люблинская д.171,Москва,ул Люблинская д.171,ул,Люблинская ,д.171,7872391,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Люблинская д.175,Москва,ул Люблинская д.175,ул,Люблинская ,д.175,7872409,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Люблинская д.179/1,Москва,ул Люблинская д.179/1,ул,Люблинская ,д.179/1,7872424,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Маршала Голованова д.1,Москва,ул Маршала Голованова д.1,ул,Маршала Голованова ,д.1,7869635,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Маршала Голованова д.11,Москва,ул Маршала Голованова д.11,ул,Маршала Голованова ,д.11,7759133,муниципальный округ Марьино,1985 +2281065,г Москва ул Маршала Голованова д.12,Москва,ул Маршала Голованова д.12,ул,Маршала Голованова ,д.12,7914120,муниципальный округ Марьино,1980 +2281065,г Москва ул Маршала Голованова д.14,Москва,ул Маршала Голованова д.14,ул,Маршала Голованова ,д.14,7914122,муниципальный округ Марьино,1981 +2281065,г Москва ул Маршала Голованова д.17,Москва,ул Маршала Голованова д.17,ул,Маршала Голованова ,д.17,7869647,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Маршала Голованова д.18,Москва,ул Маршала Голованова д.18,ул,Маршала Голованова ,д.18,7841125,муниципальный округ Марьино,1980 +2281065,г Москва ул Маршала Голованова д.19,Москва,ул Маршала Голованова д.19,ул,Маршала Голованова ,д.19,7759178,муниципальный округ Марьино,1990 +2281065,г Москва ул Маршала Голованова д.2,Москва,ул Маршала Голованова д.2,ул,Маршала Голованова ,д.2,7914110,муниципальный округ Марьино,1981 +2281065,г Москва ул Маршала Голованова д.20,Москва,ул Маршала Голованова д.20,ул,Маршала Голованова ,д.20,7858834,муниципальный округ Марьино,1980 +2281065,г Москва ул Маршала Голованова д.4,Москва,ул Маршала Голованова д.4,ул,Маршала Голованова ,д.4,7914117,муниципальный округ Марьино,1980 +2281065,г Москва ул Маршала Голованова д.4А,Москва,ул Маршала Голованова д.4А,ул,Маршала Голованова ,д.4А,7914118,муниципальный округ Марьино,1981 +2281065,г Москва ул Маршала Голованова д.7,Москва,ул Маршала Голованова д.7,ул,Маршала Голованова ,д.7,7869675,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Марьинский Парк д.11,Москва,ул Марьинский Парк д.11,ул,Марьинский Парк ,д.11,7872442,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Марьинский Парк д.13,Москва,ул Марьинский Парк д.13,ул,Марьинский Парк ,д.13,7560569,муниципальный округ Марьино,2002 +2281065,г Москва ул Марьинский Парк д.15/51,Москва,ул Марьинский Парк д.15/51,ул,Марьинский Парк ,д.15/51,7560573,муниципальный округ Марьино,2002 +2281065,г Москва ул Марьинский Парк д.17 кор.1,Москва,ул Марьинский Парк д.17 кор.1,ул,Марьинский Парк ,д.17 кор.1,7872455,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Марьинский Парк д.17 кор.2,Москва,ул Марьинский Парк д.17 кор.2,ул,Марьинский Парк ,д.17 кор.2,7560577,муниципальный округ Марьино,2002 +2281065,г Москва ул Марьинский Парк д.19 кор.1,Москва,ул Марьинский Парк д.19 кор.1,ул,Марьинский Парк ,д.19 кор.1,7560581,муниципальный округ Марьино,2002 +2281065,г Москва ул Марьинский Парк д.19 кор.2,Москва,ул Марьинский Парк д.19 кор.2,ул,Марьинский Парк ,д.19 кор.2,7872470,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Марьинский Парк д.21 кор.1,Москва,ул Марьинский Парк д.21 кор.1,ул,Марьинский Парк ,д.21 кор.1,7872487,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Марьинский Парк д.21 кор.2,Москва,ул Марьинский Парк д.21 кор.2,ул,Марьинский Парк ,д.21 кор.2,7872507,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Марьинский Парк д.3 кор.1,Москва,ул Марьинский Парк д.3 кор.1,ул,Марьинский Парк ,д.3 кор.1,7560532,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва ул Марьинский Парк д.3 кор.2,Москва,ул Марьинский Парк д.3 кор.2,ул,Марьинский Парк ,д.3 кор.2,7560534,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва ул Марьинский Парк д.5 кор.1,Москва,ул Марьинский Парк д.5 кор.1,ул,Марьинский Парк ,д.5 кор.1,7560539,муниципальный округ Марьино,2002 +2281065,г Москва ул Марьинский Парк д.5 кор.2,Москва,ул Марьинский Парк д.5 кор.2,ул,Марьинский Парк ,д.5 кор.2,7560542,муниципальный округ Марьино,2002 +2281065,г Москва ул Марьинский Парк д.5 кор.3,Москва,ул Марьинский Парк д.5 кор.3,ул,Марьинский Парк ,д.5 кор.3,7560544,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва ул Марьинский Парк д.7 кор.1,Москва,ул Марьинский Парк д.7 кор.1,ул,Марьинский Парк ,д.7 кор.1,7560548,муниципальный округ Марьино,2002 +2281065,г Москва ул Марьинский Парк д.7 кор.2,Москва,ул Марьинский Парк д.7 кор.2,ул,Марьинский Парк ,д.7 кор.2,7560551,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва ул Марьинский Парк д.9 кор.1,Москва,ул Марьинский Парк д.9 кор.1,ул,Марьинский Парк ,д.9 кор.1,7560558,муниципальный округ Марьино,2002 +2281065,г Москва ул Марьинский Парк д.9 кор.2,Москва,ул Марьинский Парк д.9 кор.2,ул,Марьинский Парк ,д.9 кор.2,7560562,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.10 кор.1,Москва,ул Новомарьинская д.10 кор.1,ул,Новомарьинская ,д.10 кор.1,7873424,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.10 кор.2,Москва,ул Новомарьинская д.10 кор.2,ул,Новомарьинская ,д.10 кор.2,7873434,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.11 кор.1,Москва,ул Новомарьинская д.11 кор.1,ул,Новомарьинская ,д.11 кор.1,7873445,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.12/12 кор.1,Москва,ул Новомарьинская д.12/12 кор.1,ул,Новомарьинская ,д.12/12 кор.1,7759214,муниципальный округ Марьино,1995 +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.12/12 кор.2,Москва,ул Новомарьинская д.12/12 кор.2,ул,Новомарьинская ,д.12/12 кор.2,7873455,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.13,Москва,ул Новомарьинская д.13,ул,Новомарьинская ,д.13,7873468,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.14/15,Москва,ул Новомарьинская д.14/15,ул,Новомарьинская ,д.14/15,7873478,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.15,Москва,ул Новомарьинская д.15,ул,Новомарьинская ,д.15,7873487,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.16 кор.1,Москва,ул Новомарьинская д.16 кор.1,ул,Новомарьинская ,д.16 кор.1,7873496,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.16 кор.2,Москва,ул Новомарьинская д.16 кор.2,ул,Новомарьинская ,д.16 кор.2,7873508,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.17,Москва,ул Новомарьинская д.17,ул,Новомарьинская ,д.17,7873513,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.18,Москва,ул Новомарьинская д.18,ул,Новомарьинская ,д.18,7656513,муниципальный округ Марьино,1998 +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.28,Москва,ул Новомарьинская д.28,ул,Новомарьинская ,д.28,7656504,муниципальный округ Марьино,1998 +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.3 кор.1,Москва,ул Новомарьинская д.3 кор.1,ул,Новомарьинская ,д.3 кор.1,7560604,муниципальный округ Марьино,1995 +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.3 кор.2,Москва,ул Новомарьинская д.3 кор.2,ул,Новомарьинская ,д.3 кор.2,7873525,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.3 кор.3,Москва,ул Новомарьинская д.3 кор.3,ул,Новомарьинская ,д.3 кор.3,7560606,муниципальный округ Марьино,1995 +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.30,Москва,ул Новомарьинская д.30,ул,Новомарьинская ,д.30,7560613,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.32,Москва,ул Новомарьинская д.32,ул,Новомарьинская ,д.32,7873588,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.34,Москва,ул Новомарьинская д.34,ул,Новомарьинская ,д.34,7873636,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.36 кор.1,Москва,ул Новомарьинская д.36 кор.1,ул,Новомарьинская ,д.36 кор.1,7560615,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.36 кор.2,Москва,ул Новомарьинская д.36 кор.2,ул,Новомарьинская ,д.36 кор.2,7560619,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.38,Москва,ул Новомарьинская д.38,ул,Новомарьинская ,д.38,7560621,муниципальный округ Марьино,2002 +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.4,Москва,ул Новомарьинская д.4,ул,Новомарьинская ,д.4,7873648,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.5,Москва,ул Новомарьинская д.5,ул,Новомарьинская ,д.5,7873659,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.5 кор.1,Москва,ул Новомарьинская д.5 кор.1,ул,Новомарьинская ,д.5 кор.1,7560611,муниципальный округ Марьино,1994 +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.5 кор.2,Москва,ул Новомарьинская д.5 кор.2,ул,Новомарьинская ,д.5 кор.2,7873671,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.7 кор.1,Москва,ул Новомарьинская д.7 кор.1,ул,Новомарьинская ,д.7 кор.1,7873681,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Перерва д.10,Москва,ул Перерва д.10,ул,Перерва ,д.10,7875139,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Перерва д.12,Москва,ул Перерва д.12,ул,Перерва ,д.12,7914152,муниципальный округ Марьино,1980 +2281065,г Москва ул Перерва д.14,Москва,ул Перерва д.14,ул,Перерва ,д.14,7914160,муниципальный округ Марьино,1979 +2281065,г Москва ул Перерва д.2,Москва,ул Перерва д.2,ул,Перерва ,д.2,7914145,муниципальный округ Марьино,1980 +2281065,г Москва ул Перерва д.20,Москва,ул Перерва д.20,ул,Перерва ,д.20,7914161,муниципальный округ Марьино,1981 +2281065,г Москва ул Перерва д.24,Москва,ул Перерва д.24,ул,Перерва ,д.24,7759169,муниципальный округ Марьино,1986 +2281065,г Москва ул Перерва д.26 кор.1,Москва,ул Перерва д.26 кор.1,ул,Перерва ,д.26 кор.1,7875162,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Перерва д.26 кор.2,Москва,ул Перерва д.26 кор.2,ул,Перерва ,д.26 кор.2,7875169,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Перерва д.28,Москва,ул Перерва д.28,ул,Перерва ,д.28,7875202,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Перерва д.31,Москва,ул Перерва д.31,ул,Перерва ,д.31,7875211,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Перерва д.33,Москва,ул Перерва д.33,ул,Перерва ,д.33,7858936,муниципальный округ Марьино,1999 +2281065,г Москва ул Перерва д.34,Москва,ул Перерва д.34,ул,Перерва ,д.34,7875218,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Перерва д.38,Москва,ул Перерва д.38,ул,Перерва ,д.38,7875235,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Перерва д.4,Москва,ул Перерва д.4,ул,Перерва ,д.4,7914148,муниципальный округ Марьино,1980 +2281065,г Москва ул Перерва д.40,Москва,ул Перерва д.40,ул,Перерва ,д.40,7875263,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Перерва д.43,Москва,ул Перерва д.43,ул,Перерва ,д.43,7656539,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва ул Перерва д.45 кор.1,Москва,ул Перерва д.45 кор.1,ул,Перерва ,д.45 кор.1,7616527,муниципальный округ Марьино,1999 +2281065,г Москва ул Перерва д.49,Москва,ул Перерва д.49,ул,Перерва ,д.49,7616531,муниципальный округ Марьино,1999 +2281065,г Москва ул Перерва д.49 кор.1,Москва,ул Перерва д.49 кор.1,ул,Перерва ,д.49 кор.1,7616534,муниципальный округ Марьино,1999 +2281065,г Москва ул Перерва д.50,Москва,ул Перерва д.50,ул,Перерва ,д.50,7811159,муниципальный округ Марьино,1990 +2281065,г Москва ул Перерва д.52,Москва,ул Перерва д.52,ул,Перерва ,д.52,7560623,муниципальный округ Марьино,1996 +2281065,г Москва ул Перерва д.52 кор.1,Москва,ул Перерва д.52 кор.1,ул,Перерва ,д.52 кор.1,7875271,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Перерва д.54,Москва,ул Перерва д.54,ул,Перерва ,д.54,7875286,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Перерва д.55,Москва,ул Перерва д.55,ул,Перерва ,д.55,7875297,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Перерва д.56 кор.1,Москва,ул Перерва д.56 кор.1,ул,Перерва ,д.56 кор.1,7875303,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Перерва д.56/2,Москва,ул Перерва д.56/2,ул,Перерва ,д.56/2,7875322,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Перерва д.57,Москва,ул Перерва д.57,ул,Перерва ,д.57,7875339,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Перерва д.58,Москва,ул Перерва д.58,ул,Перерва ,д.58,7656545,муниципальный округ Марьино,2000 +2281065,г Москва ул Перерва д.59,Москва,ул Перерва д.59,ул,Перерва ,д.59,7875354,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Перерва д.6,Москва,ул Перерва д.6,ул,Перерва ,д.6,7914150,муниципальный округ Марьино,1980 +2281065,г Москва ул Перерва д.62 кор.1,Москва,ул Перерва д.62 кор.1,ул,Перерва ,д.62 кор.1,7616539,муниципальный округ Марьино,2000 +2281065,г Москва ул Перерва д.62 кор.2,Москва,ул Перерва д.62 кор.2,ул,Перерва ,д.62 кор.2,7616542,муниципальный округ Марьино,2000 +2281065,г Москва ул Перерва д.62 кор.3,Москва,ул Перерва д.62 кор.3,ул,Перерва ,д.62 кор.3,7616546,муниципальный округ Марьино,2000 +2281065,г Москва ул Перерва д.68/35,Москва,ул Перерва д.68/35,ул,Перерва ,д.68/35,7875368,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Подольская д.1,Москва,ул Подольская д.1,ул,Подольская ,д.1,7914163,муниципальный округ Марьино,1980 +2281065,г Москва ул Подольская д.11,Москва,ул Подольская д.11,ул,Подольская ,д.11,7875613,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Подольская д.13,Москва,ул Подольская д.13,ул,Подольская ,д.13,7875627,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Подольская д.17,Москва,ул Подольская д.17,ул,Подольская ,д.17,7914166,муниципальный округ Марьино,1980 +2281065,г Москва ул Подольская д.21,Москва,ул Подольская д.21,ул,Подольская ,д.21,7875644,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Подольская д.23,Москва,ул Подольская д.23,ул,Подольская ,д.23,7875657,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Подольская д.25,Москва,ул Подольская д.25,ул,Подольская ,д.25,7914168,муниципальный округ Марьино,1980 +2281065,г Москва ул Подольская д.27 кор.1,Москва,ул Подольская д.27 кор.1,ул,Подольская ,д.27 кор.1,7914170,муниципальный округ Марьино,1984 +2281065,г Москва ул Подольская д.27 кор.2,Москва,ул Подольская д.27 кор.2,ул,Подольская ,д.27 кор.2,7875675,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Подольская д.27 кор.3,Москва,ул Подольская д.27 кор.3,ул,Подольская ,д.27 кор.3,7875689,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Подольская д.27 кор.4,Москва,ул Подольская д.27 кор.4,ул,Подольская ,д.27 кор.4,7875704,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Подольская д.31,Москва,ул Подольская д.31,ул,Подольская ,д.31,7914171,муниципальный округ Марьино,1981 +2281065,г Москва ул Подольская д.33,Москва,ул Подольская д.33,ул,Подольская ,д.33,7914174,муниципальный округ Марьино,1981 +2281065,г Москва ул Подольская д.7,Москва,ул Подольская д.7,ул,Подольская ,д.7,7875715,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Подольская д.9,Москва,ул Подольская д.9,ул,Подольская ,д.9,7875722,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Поречная д.13 кор.1,Москва,ул Поречная д.13 кор.1,ул,Поречная ,д.13 кор.1,7875734,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Поречная д.13 кор.2,Москва,ул Поречная д.13 кор.2,ул,Поречная ,д.13 кор.2,7875742,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Поречная д.17/22,Москва,ул Поречная д.17/22,ул,Поречная ,д.17/22,7875760,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Поречная д.21,Москва,ул Поречная д.21,ул,Поречная ,д.21,7875766,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Поречная д.23,Москва,ул Поречная д.23,ул,Поречная ,д.23,7875776,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Поречная д.27 кор.1,Москва,ул Поречная д.27 кор.1,ул,Поречная ,д.27 кор.1,7616598,муниципальный округ Марьино,2000 +2281065,г Москва ул Поречная д.27 кор.2,Москва,ул Поречная д.27 кор.2,ул,Поречная ,д.27 кор.2,7875794,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Поречная д.3 кор.1,Москва,ул Поречная д.3 кор.1,ул,Поречная ,д.3 кор.1,7875807,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Поречная д.3 кор.2,Москва,ул Поречная д.3 кор.2,ул,Поречная ,д.3 кор.2,7875826,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Поречная д.31 кор.1,Москва,ул Поречная д.31 кор.1,ул,Поречная ,д.31 кор.1,7616601,муниципальный округ Марьино,1999 +2281065,г Москва ул Поречная д.5/14,Москва,ул Поречная д.5/14,ул,Поречная ,д.5/14,7875838,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Поречная д.9,Москва,ул Поречная д.9,ул,Поречная ,д.9,7875851,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281066,г Зеленоград ул Заводская д.12а,Зеленоград,ул Заводская д.12а,,,,7558949,муниципальный округ Некрасовка,1966 +2281066,г Зеленоград ул Заводская д.12б,Зеленоград,ул Заводская д.12б,,,,7558950,муниципальный округ Некрасовка,1967 +2281066,г Москва п Некрасовка д.15,Москва,п Некрасовка д.15,п,Некрасовка ,д.15,7646402,муниципальный округ Некрасовка,н.д. +2281066,г Москва пр-кт Защитников Москвы д.1,Москва,пр-кт Защитников Москвы д.1,пр-кт,Защитников Москвы ,д.1,7789379,муниципальный округ Некрасовка,2011 +2281066,г Москва пр-кт Защитников Москвы д.11,Москва,пр-кт Защитников Москвы д.11,пр-кт,Защитников Москвы ,д.11,7616103,муниципальный округ Некрасовка,2010 +2281066,г Москва пр-кт Защитников Москвы д.13,Москва,пр-кт Защитников Москвы д.13,пр-кт,Защитников Москвы ,д.13,7616107,муниципальный округ Некрасовка,2010 +2281066,г Москва пр-кт Защитников Москвы д.15,Москва,пр-кт Защитников Москвы д.15,пр-кт,Защитников Москвы ,д.15,7664828,муниципальный округ Некрасовка,2011 +2281066,г Москва пр-кт Защитников Москвы д.3 кор.1,Москва,пр-кт Защитников Москвы д.3 кор.1,пр-кт,Защитников Москвы ,д.3 кор.1,7615991,муниципальный округ Некрасовка,2011 +2281066,г Москва пр-кт Защитников Москвы д.5,Москва,пр-кт Защитников Москвы д.5,пр-кт,Защитников Москвы ,д.5,7616080,муниципальный округ Некрасовка,2011 +2281066,г Москва пр-кт Защитников Москвы д.7 кор.1,Москва,пр-кт Защитников Москвы д.7 кор.1,пр-кт,Защитников Москвы ,д.7 кор.1,7789464,муниципальный округ Некрасовка,2011 +2281066,г Москва пр-кт Защитников Москвы д.7 кор.2,Москва,пр-кт Защитников Москвы д.7 кор.2,пр-кт,Защитников Москвы ,д.7 кор.2,7789481,муниципальный округ Некрасовка,2011 +2281066,г Москва пр-кт Защитников Москвы д.9 кор.1,Москва,пр-кт Защитников Москвы д.9 кор.1,пр-кт,Защитников Москвы ,д.9 кор.1,7616086,муниципальный округ Некрасовка,2011 +2281066,г Москва ул Вольская 1-я д.1,Москва,ул Вольская 1-я д.1,ул,Вольская 1-я ,д.1,7615462,муниципальный округ Некрасовка,1991 +2281066,г Москва ул Вольская 1-я д.1 кор.3,Москва,ул Вольская 1-я д.1 кор.3,ул,Вольская 1-я ,д.1 кор.3,7615607,муниципальный округ Некрасовка,1995 +2281066,г Москва ул Вольская 1-я д.10,Москва,ул Вольская 1-я д.10,ул,Вольская 1-я ,д.10,7615649,муниципальный округ Некрасовка,2008 +2281066,г Москва ул Вольская 1-я д.12 кор.1,Москва,ул Вольская 1-я д.12 кор.1,ул,Вольская 1-я ,д.12 кор.1,7615669,муниципальный округ Некрасовка,2008 +2281066,г Москва ул Вольская 1-я д.13 кор.2,Москва,ул Вольская 1-я д.13 кор.2,ул,Вольская 1-я ,д.13 кор.2,7615686,муниципальный округ Некрасовка,1980 +2281066,г Москва ул Вольская 1-я д.15 кор.1,Москва,ул Вольская 1-я д.15 кор.1,ул,Вольская 1-я ,д.15 кор.1,7615703,муниципальный округ Некрасовка,2008 +2281066,г Москва ул Вольская 1-я д.15 кор.2,Москва,ул Вольская 1-я д.15 кор.2,ул,Вольская 1-я ,д.15 кор.2,7615710,муниципальный округ Некрасовка,1980 +2281066,г Москва ул Вольская 1-я д.16,Москва,ул Вольская 1-я д.16,ул,Вольская 1-я ,д.16,7615729,муниципальный округ Некрасовка,2007 +2281066,г Москва ул Вольская 1-я д.17 кор.1,Москва,ул Вольская 1-я д.17 кор.1,ул,Вольская 1-я ,д.17 кор.1,7615720,муниципальный округ Некрасовка,1982 +2281066,г Москва ул Вольская 1-я д.18 кор.1,Москва,ул Вольская 1-я д.18 кор.1,ул,Вольская 1-я ,д.18 кор.1,7615739,муниципальный округ Некрасовка,2007 +2281066,г Москва ул Вольская 1-я д.18 кор.2,Москва,ул Вольская 1-я д.18 кор.2,ул,Вольская 1-я ,д.18 кор.2,7615749,муниципальный округ Некрасовка,2007 +2281066,г Москва ул Вольская 1-я д.24 кор.1,Москва,ул Вольская 1-я д.24 кор.1,ул,Вольская 1-я ,д.24 кор.1,7615755,муниципальный округ Некрасовка,2006 +2281066,г Москва ул Вольская 1-я д.6 кор.1,Москва,ул Вольская 1-я д.6 кор.1,ул,Вольская 1-я ,д.6 кор.1,7615625,муниципальный округ Некрасовка,2006 +2281066,г Москва ул Вольская 1-я д.7 кор.1,Москва,ул Вольская 1-я д.7 кор.1,ул,Вольская 1-я ,д.7 кор.1,7615635,муниципальный округ Некрасовка,2010 +2281066,г Москва ул Вольская 2-я д.1 кор.1,Москва,ул Вольская 2-я д.1 кор.1,ул,Вольская 2-я ,д.1 кор.1,7615776,муниципальный округ Некрасовка,2010 +2281066,г Москва ул Вольская 2-я д.1 кор.2,Москва,ул Вольская 2-я д.1 кор.2,ул,Вольская 2-я ,д.1 кор.2,7615781,муниципальный округ Некрасовка,2008 +2281066,г Москва ул Вольская 2-я д.1 кор.3,Москва,ул Вольская 2-я д.1 кор.3,ул,Вольская 2-я ,д.1 кор.3,7615790,муниципальный округ Некрасовка,2008 +2281066,г Москва ул Вольская 2-я д.2,Москва,ул Вольская 2-я д.2,ул,Вольская 2-я ,д.2,7615804,муниципальный округ Некрасовка,1978 +2281066,г Москва ул Вольская 2-я д.20,Москва,ул Вольская 2-я д.20,ул,Вольская 2-я ,д.20,7615862,муниципальный округ Некрасовка,1989 +2281066,г Москва ул Вольская 2-я д.22 кор.2,Москва,ул Вольская 2-я д.22 кор.2,ул,Вольская 2-я ,д.22 кор.2,7615869,муниципальный округ Некрасовка,2008 +2281066,г Москва ул Вольская 2-я д.24,Москва,ул Вольская 2-я д.24,ул,Вольская 2-я ,д.24,7615891,муниципальный округ Некрасовка,2009 +2281066,г Москва ул Вольская 2-я д.26,Москва,ул Вольская 2-я д.26,ул,Вольская 2-я ,д.26,7615896,муниципальный округ Некрасовка,1989 +2281066,г Москва ул Вольская 2-я д.28,Москва,ул Вольская 2-я д.28,ул,Вольская 2-я ,д.28,7615910,муниципальный округ Некрасовка,1990 +2281066,г Москва ул Вольская 2-я д.3,Москва,ул Вольская 2-я д.3,ул,Вольская 2-я ,д.3,7615809,муниципальный округ Некрасовка,2010 +2281066,г Москва ул Вольская 2-я д.5 кор.2,Москва,ул Вольская 2-я д.5 кор.2,ул,Вольская 2-я ,д.5 кор.2,7615816,муниципальный округ Некрасовка,2010 +2281066,г Москва ул Вольская 2-я д.6,Москва,ул Вольская 2-я д.6,ул,Вольская 2-я ,д.6,7615846,муниципальный округ Некрасовка,2009 +2281066,г Москва ул Вольская 2-я д.7 кор.1,Москва,ул Вольская 2-я д.7 кор.1,ул,Вольская 2-я ,д.7 кор.1,7615853,муниципальный округ Некрасовка,2010 +2281066,г Москва ул Вольская 2-я д.7 кор.2,Москва,ул Вольская 2-я д.7 кор.2,ул,Вольская 2-я ,д.7 кор.2,7615821,муниципальный округ Некрасовка,н.д. +2281066,г Москва ул Некрасовская д.5,Москва,ул Некрасовская д.5,ул,Некрасовская ,д.5,7615761,муниципальный округ Некрасовка,2007 +2281066,г Москва ул Некрасовская д.7,Москва,ул Некрасовская д.7,ул,Некрасовская ,д.7,7615765,муниципальный округ Некрасовка,2007 +2281066,г Москва ул Некрасовская д.9,Москва,ул Некрасовская д.9,ул,Некрасовская ,д.9,7615770,муниципальный округ Некрасовка,2008 +2281066,г Москва ул Покровская д.31,Москва,ул Покровская д.31,ул,Покровская ,д.31,7789558,муниципальный округ Некрасовка,2012 +2281066,г Москва ул Покровская д.37,Москва,ул Покровская д.37,ул,Покровская ,д.37,7615964,муниципальный округ Некрасовка,2009 +2281066,г Москва ул Покровская д.39,Москва,ул Покровская д.39,ул,Покровская ,д.39,7615973,муниципальный округ Некрасовка,2009 +2281066,г Москва ул Покровская д.41,Москва,ул Покровская д.41,ул,Покровская ,д.41,7615985,муниципальный округ Некрасовка,2009 +2281066,г Москва ул Рождественская д.10,Москва,ул Рождественская д.10,ул,Рождественская ,д.10,7789582,муниципальный округ Некрасовка,2011 +2281066,г Москва ул Рождественская д.12,Москва,ул Рождественская д.12,ул,Рождественская ,д.12,7615917,муниципальный округ Некрасовка,2010 +2281066,г Москва ул Рождественская д.14,Москва,ул Рождественская д.14,ул,Рождественская ,д.14,7615925,муниципальный округ Некрасовка,2011 +2281066,г Москва ул Рождественская д.15,Москва,ул Рождественская д.15,ул,Рождественская ,д.15,7789602,муниципальный округ Некрасовка,2011 +2281066,г Москва ул Рождественская д.16,Москва,ул Рождественская д.16,ул,Рождественская ,д.16,7672215,муниципальный округ Некрасовка,2013 +2281066,г Москва ул Рождественская д.18,Москва,ул Рождественская д.18,ул,Рождественская ,д.18,7615931,муниципальный округ Некрасовка,2010 +2281066,г Москва ул Рождественская д.19 кор.1,Москва,ул Рождественская д.19 кор.1,ул,Рождественская ,д.19 кор.1,7789614,муниципальный округ Некрасовка,2012 +2281066,г Москва ул Рождественская д.19 кор.2,Москва,ул Рождественская д.19 кор.2,ул,Рождественская ,д.19 кор.2,7615939,муниципальный округ Некрасовка,2010 +2281066,г Москва ул Рождественская д.21 кор.1,Москва,ул Рождественская д.21 кор.1,ул,Рождественская ,д.21 кор.1,7789632,муниципальный округ Некрасовка,2012 +2281066,г Москва ул Рождественская д.21 кор.2,Москва,ул Рождественская д.21 кор.2,ул,Рождественская ,д.21 кор.2,7672227,муниципальный округ Некрасовка,2013 +2281066,г Москва ул Рождественская д.21 кор.5,Москва,ул Рождественская д.21 кор.5,ул,Рождественская ,д.21 кор.5,7615947,муниципальный округ Некрасовка,2010 +2281066,г Москва ул Рождественская д.21 кор.6,Москва,ул Рождественская д.21 кор.6,ул,Рождественская ,д.21 кор.6,7615952,муниципальный округ Некрасовка,2010 +2281066,г Москва ул Рождественская д.23/33,Москва,ул Рождественская д.23/33,ул,Рождественская ,д.23/33,7615957,муниципальный округ Некрасовка,2010 +2281066,г Москва ул Рождественская д.25,Москва,ул Рождественская д.25,ул,Рождественская ,д.25,7664787,муниципальный округ Некрасовка,2011 +2281066,г Москва ул Рождественская д.27 кор.1,Москва,ул Рождественская д.27 кор.1,ул,Рождественская ,д.27 кор.1,7655260,муниципальный округ Некрасовка,2012 +2281066,г Москва ул Рождественская д.27 кор.2,Москва,ул Рождественская д.27 кор.2,ул,Рождественская ,д.27 кор.2,7655253,муниципальный округ Некрасовка,2012 +2281066,г Москва ул Рождественская д.4,Москва,ул Рождественская д.4,ул,Рождественская ,д.4,7789668,муниципальный округ Некрасовка,2012 +2281066,г Москва ул Рождественская д.6,Москва,ул Рождественская д.6,ул,Рождественская ,д.6,7672200,муниципальный округ Некрасовка,2013 +2281066,г Москва ул Рождественская д.8,Москва,ул Рождественская д.8,ул,Рождественская ,д.8,7789674,муниципальный округ Некрасовка,2011 +2281066,г Москва ул Сочинская д.3 кор.1,Москва,ул Сочинская д.3 кор.1,ул,Сочинская ,д.3 кор.1,7655246,муниципальный округ Некрасовка,2012 +2281066,г Москва ул Сочинская д.5,Москва,ул Сочинская д.5,ул,Сочинская ,д.5,7655269,муниципальный округ Некрасовка,2012 +2281067,г Москва пер Бронницкий д.2,Москва,пер Бронницкий д.2,пер,Бронницкий ,д.2,7574383,муниципальный округ Нижегородский,1951 +2281067,г Москва пер Подъемный д.1,Москва,пер Подъемный д.1,пер,Подъемный ,д.1,7575030,муниципальный округ Нижегородский,1971 +2281067,г Москва пер Подъемный д.3,Москва,пер Подъемный д.3,пер,Подъемный ,д.3,7575038,муниципальный округ Нижегородский,1970 +2281067,г Москва пер Подъемный д.5,Москва,пер Подъемный д.5,пер,Подъемный ,д.5,7575041,муниципальный округ Нижегородский,1970 +2281067,г Москва пер Сорокин д.3,Москва,пер Сорокин д.3,пер,Сорокин ,д.3,7575199,муниципальный округ Нижегородский,1962 +2281067,г Москва пер Сорокин д.9,Москва,пер Сорокин д.9,пер,Сорокин ,д.9,7575200,муниципальный округ Нижегородский,1959 +2281067,г Москва пр-кт Рязанский д.15 кор.1,Москва,пр-кт Рязанский д.15 кор.1,пр-кт,Рязанский ,д.15 кор.1,7575071,муниципальный округ Нижегородский,1961 +2281067,г Москва пр-кт Рязанский д.15 кор.2,Москва,пр-кт Рязанский д.15 кор.2,пр-кт,Рязанский ,д.15 кор.2,7575077,муниципальный округ Нижегородский,1960 +2281067,г Москва пр-кт Рязанский д.17,Москва,пр-кт Рязанский д.17,пр-кт,Рязанский ,д.17,7575083,муниципальный округ Нижегородский,1965 +2281067,г Москва пр-кт Рязанский д.19 кор.1,Москва,пр-кт Рязанский д.19 кор.1,пр-кт,Рязанский ,д.19 кор.1,7575087,муниципальный округ Нижегородский,1964 +2281067,г Москва пр-кт Рязанский д.19 кор.2,Москва,пр-кт Рязанский д.19 кор.2,пр-кт,Рязанский ,д.19 кор.2,7575092,муниципальный округ Нижегородский,1960 +2281067,г Москва пр-кт Рязанский д.21,Москва,пр-кт Рязанский д.21,пр-кт,Рязанский ,д.21,7575097,муниципальный округ Нижегородский,1967 +2281067,г Москва пр-кт Рязанский д.23,Москва,пр-кт Рязанский д.23,пр-кт,Рязанский ,д.23,7575102,муниципальный округ Нижегородский,1971 +2281067,г Москва пр-кт Рязанский д.25,Москва,пр-кт Рязанский д.25,пр-кт,Рязанский ,д.25,7575110,муниципальный округ Нижегородский,1962 +2281067,г Москва пр-кт Рязанский д.27,Москва,пр-кт Рязанский д.27,пр-кт,Рязанский ,д.27,7575118,муниципальный округ Нижегородский,1960 +2281067,г Москва пр-кт Рязанский д.31,Москва,пр-кт Рязанский д.31,пр-кт,Рязанский ,д.31,7575122,муниципальный округ Нижегородский,1959 +2281067,г Москва пр-кт Рязанский д.33,Москва,пр-кт Рязанский д.33,пр-кт,Рязанский ,д.33,7575131,муниципальный округ Нижегородский,1957 +2281067,г Москва пр-кт Рязанский д.35,Москва,пр-кт Рязанский д.35,пр-кт,Рязанский ,д.35,7575137,муниципальный округ Нижегородский,1962 +2281067,г Москва пр-кт Рязанский д.37,Москва,пр-кт Рязанский д.37,пр-кт,Рязанский ,д.37,7575143,муниципальный округ Нижегородский,1962 +2281067,г Москва проезд Боенский д.2,Москва,проезд Боенский д.2,проезд,Боенский ,д.2,7574263,муниципальный округ Нижегородский,1969 +2281067,г Москва проезд Боенский д.4,Москва,проезд Боенский д.4,проезд,Боенский ,д.4,7574269,муниципальный округ Нижегородский,1967 +2281067,г Москва проезд Карачаровский 1-й д.17,Москва,проезд Карачаровский 1-й д.17,проезд,Карачаровский 1-й ,д.17,7572527,муниципальный округ Нижегородский,н.д. +2281067,г Москва проезд Карачаровский 2-й д.2,Москва,проезд Карачаровский 2-й д.2,проезд,Карачаровский 2-й ,д.2,7574544,муниципальный округ Нижегородский,1958 +2281067,г Москва проезд Карачаровский 2-й д.4,Москва,проезд Карачаровский 2-й д.4,проезд,Карачаровский 2-й ,д.4,7574549,муниципальный округ Нижегородский,1952 +2281067,г Москва проезд Карачаровский 2-й д.4а,Москва,проезд Карачаровский 2-й д.4а,проезд,Карачаровский 2-й ,д.4а,7574556,муниципальный округ Нижегородский,1955 +2281067,г Москва проезд Орехово-Зуевский д.10,Москва,проезд Орехово-Зуевский д.10,проезд,Орехово-Зуевский ,д.10,7574874,муниципальный округ Нижегородский,1955 +2281067,г Москва проезд Орехово-Зуевский д.14,Москва,проезд Орехово-Зуевский д.14,проезд,Орехово-Зуевский ,д.14,7574879,муниципальный округ Нижегородский,2004 +2281067,г Москва проезд Орехово-Зуевский д.18\8,Москва,проезд Орехово-Зуевский д.18\8,проезд,Орехово-Зуевский ,д.18\8,7574883,муниципальный округ Нижегородский,1957 +2281067,г Москва проезд Орехово-Зуевский д.2,Москва,проезд Орехово-Зуевский д.2,проезд,Орехово-Зуевский ,д.2,7574889,муниципальный округ Нижегородский,1960 +2281067,г Москва проезд Орехово-Зуевский д.20,Москва,проезд Орехово-Зуевский д.20,проезд,Орехово-Зуевский ,д.20,7574894,муниципальный округ Нижегородский,1956 +2281067,г Москва проезд Орехово-Зуевский д.22,Москва,проезд Орехово-Зуевский д.22,проезд,Орехово-Зуевский ,д.22,7586768,муниципальный округ Нижегородский,н.д. +2281067,г Москва проезд Орехово-Зуевский д.26,Москва,проезд Орехово-Зуевский д.26,проезд,Орехово-Зуевский ,д.26,7574899,муниципальный округ Нижегородский,1963 +2281067,г Москва проезд Орехово-Зуевский д.28,Москва,проезд Орехово-Зуевский д.28,проезд,Орехово-Зуевский ,д.28,7574902,муниципальный округ Нижегородский,1963 +2281067,г Москва проезд Орехово-Зуевский д.6,Москва,проезд Орехово-Зуевский д.6,проезд,Орехово-Зуевский ,д.6,7574907,муниципальный округ Нижегородский,1957 +2281067,г Москва проезд Орехово-Зуевский д.8,Москва,проезд Орехово-Зуевский д.8,проезд,Орехово-Зуевский ,д.8,7574911,муниципальный округ Нижегородский,1954 +2281067,г Москва ул Басовская д.2,Москва,ул Басовская д.2,ул,Басовская ,д.2,7574239,муниципальный округ Нижегородский,1958 +2281067,г Москва ул Басовская д.4,Москва,ул Басовская д.4,ул,Басовская ,д.4,7574246,муниципальный округ Нижегородский,1962 +2281067,г Москва ул Басовская д.6,Москва,ул Басовская д.6,ул,Басовская ,д.6,7574252,муниципальный округ Нижегородский,1957 +2281067,г Москва ул Басовская д.8,Москва,ул Басовская д.8,ул,Басовская ,д.8,7574256,муниципальный округ Нижегородский,1958 +2281067,г Москва ул Бронницкая д.12,Москва,ул Бронницкая д.12,ул,Бронницкая ,д.12,7574273,муниципальный округ Нижегородский,1965 +2281067,г Москва ул Бронницкая д.2/6,Москва,ул Бронницкая д.2/6,ул,Бронницкая ,д.2/6,7574277,муниципальный округ Нижегородский,1953 +2281067,г Москва ул Бронницкая д.4,Москва,ул Бронницкая д.4,ул,Бронницкая ,д.4,7574280,муниципальный округ Нижегородский,1953 +2281067,г Москва ул Бронницкая д.6,Москва,ул Бронницкая д.6,ул,Бронницкая ,д.6,7574284,муниципальный округ Нижегородский,1948 +2281067,г Москва ул Бронницкая д.6а,Москва,ул Бронницкая д.6а,ул,Бронницкая ,д.6а,7574291,муниципальный округ Нижегородский,1949 +2281067,г Москва ул Бронницкая д.8/9,Москва,ул Бронницкая д.8/9,ул,Бронницкая ,д.8/9,7574295,муниципальный округ Нижегородский,1950 +2281067,г Москва ул Бронницкая д.8\9,Москва,ул Бронницкая д.8\9,ул,Бронницкая ,д.8\9,7592788,муниципальный округ Нижегородский,н.д. +2281067,г Москва ул Бронницкая д.8\9,Москва,ул Бронницкая д.8\9,ул,Бронницкая ,д.8\9,7574376,муниципальный округ Нижегородский,1950 +2281067,г Москва ул Калитниковская Ср. д.51 кор.1,Москва,ул Калитниковская Ср. д.51 кор.1,ул,Калитниковская Ср. ,д.51 кор.1,7574391,муниципальный округ Нижегородский,1961 +2281067,г Москва ул Калитниковская Ср. д.51 кор.2,Москва,ул Калитниковская Ср. д.51 кор.2,ул,Калитниковская Ср. ,д.51 кор.2,7574395,муниципальный округ Нижегородский,1968 +2281067,г Москва ул Карачаровская 1-я д.10,Москва,ул Карачаровская 1-я д.10,ул,Карачаровская 1-я ,д.10,7574404,муниципальный округ Нижегородский,н.д. +2281067,г Москва ул Карачаровская 1-я д.17,Москва,ул Карачаровская 1-я д.17,ул,Карачаровская 1-я ,д.17,7574400,муниципальный округ Нижегородский,1962 +2281067,г Москва ул Карачаровская 2-я д.10,Москва,ул Карачаровская 2-я д.10,ул,Карачаровская 2-я ,д.10,7574422,муниципальный округ Нижегородский,1950 +2281067,г Москва ул Карачаровская 2-я д.12,Москва,ул Карачаровская 2-я д.12,ул,Карачаровская 2-я ,д.12,7574412,муниципальный округ Нижегородский,1965 +2281067,г Москва ул Карачаровская 2-я д.2а,Москва,ул Карачаровская 2-я д.2а,ул,Карачаровская 2-я ,д.2а,7574441,муниципальный округ Нижегородский,1957 +2281067,г Москва ул Карачаровская 2-я д.6\16,Москва,ул Карачаровская 2-я д.6\16,ул,Карачаровская 2-я ,д.6\16,7574451,муниципальный округ Нижегородский,1975 +2281067,г Москва ул Карачаровская 2-я д.8,Москва,ул Карачаровская 2-я д.8,ул,Карачаровская 2-я ,д.8,7574456,муниципальный округ Нижегородский,1962 +2281067,г Москва ул Карачаровская 3-я д.10 кор.2,Москва,ул Карачаровская 3-я д.10 кор.2,ул,Карачаровская 3-я ,д.10 кор.2,7574461,муниципальный округ Нижегородский,1960 +2281067,г Москва ул Карачаровская 3-я д.12 кор.1,Москва,ул Карачаровская 3-я д.12 кор.1,ул,Карачаровская 3-я ,д.12 кор.1,7574464,муниципальный округ Нижегородский,1973 +2281067,г Москва ул Карачаровская 3-я д.12 кор.2,Москва,ул Карачаровская 3-я д.12 кор.2,ул,Карачаровская 3-я ,д.12 кор.2,7574469,муниципальный округ Нижегородский,1958 +2281067,г Москва ул Карачаровская 3-я д.14 кор.1,Москва,ул Карачаровская 3-я д.14 кор.1,ул,Карачаровская 3-я ,д.14 кор.1,7574474,муниципальный округ Нижегородский,1971 +2281067,г Москва ул Карачаровская 3-я д.14 кор.2,Москва,ул Карачаровская 3-я д.14 кор.2,ул,Карачаровская 3-я ,д.14 кор.2,7574480,муниципальный округ Нижегородский,1958 +2281067,г Москва ул Карачаровская 3-я д.2 кор.1,Москва,ул Карачаровская 3-я д.2 кор.1,ул,Карачаровская 3-я ,д.2 кор.1,7574484,муниципальный округ Нижегородский,1970 +2281067,г Москва ул Карачаровская 3-я д.2 кор.2,Москва,ул Карачаровская 3-я д.2 кор.2,ул,Карачаровская 3-я ,д.2 кор.2,7574486,муниципальный округ Нижегородский,1957 +2281067,г Москва ул Карачаровская 3-я д.4 кор.1,Москва,ул Карачаровская 3-я д.4 кор.1,ул,Карачаровская 3-я ,д.4 кор.1,7574488,муниципальный округ Нижегородский,1970 +2281067,г Москва ул Карачаровская 3-я д.4 кор.2,Москва,ул Карачаровская 3-я д.4 кор.2,ул,Карачаровская 3-я ,д.4 кор.2,7574492,муниципальный округ Нижегородский,1959 +2281067,г Москва ул Карачаровская 3-я д.6 кор.1,Москва,ул Карачаровская 3-я д.6 кор.1,ул,Карачаровская 3-я ,д.6 кор.1,7574498,муниципальный округ Нижегородский,1970 +2281067,г Москва ул Карачаровская 3-я д.6 кор.2,Москва,ул Карачаровская 3-я д.6 кор.2,ул,Карачаровская 3-я ,д.6 кор.2,7574506,муниципальный округ Нижегородский,1962 +2281067,г Москва ул Карачаровская 3-я д.7,Москва,ул Карачаровская 3-я д.7,ул,Карачаровская 3-я ,д.7,7574512,муниципальный округ Нижегородский,1974 +2281067,г Москва ул Карачаровская 3-я д.8 кор.1,Москва,ул Карачаровская 3-я д.8 кор.1,ул,Карачаровская 3-я ,д.8 кор.1,7574519,муниципальный округ Нижегородский,1970 +2281067,г Москва ул Карачаровская 3-я д.8 кор.2,Москва,ул Карачаровская 3-я д.8 кор.2,ул,Карачаровская 3-я ,д.8 кор.2,7574524,муниципальный округ Нижегородский,1968 +2281067,г Москва ул Карачаровская 3-я д.9 кор.1,Москва,ул Карачаровская 3-я д.9 кор.1,ул,Карачаровская 3-я ,д.9 кор.1,7574528,муниципальный округ Нижегородский,1972 +2281067,г Москва ул Карачаровская 3-я д.9 кор.2,Москва,ул Карачаровская 3-я д.9 кор.2,ул,Карачаровская 3-я ,д.9 кор.2,7574532,муниципальный округ Нижегородский,1968 +2281067,г Москва ул Карачаровская 3-я д.9 кор.3,Москва,ул Карачаровская 3-я д.9 кор.3,ул,Карачаровская 3-я ,д.9 кор.3,7574537,муниципальный округ Нижегородский,1992 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.106 кор.1,Москва,ул Нижегородская д.106 кор.1,ул,Нижегородская ,д.106 кор.1,7574561,муниципальный округ Нижегородский,1960 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.106 кор.2,Москва,ул Нижегородская д.106 кор.2,ул,Нижегородская ,д.106 кор.2,7574565,муниципальный округ Нижегородский,1963 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.106 кор.3,Москва,ул Нижегородская д.106 кор.3,ул,Нижегородская ,д.106 кор.3,7574567,муниципальный округ Нижегородский,1966 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.49а,Москва,ул Нижегородская д.49а,ул,Нижегородская ,д.49а,7574571,муниципальный округ Нижегородский,1962 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.51а,Москва,ул Нижегородская д.51а,ул,Нижегородская ,д.51а,7574575,муниципальный округ Нижегородский,1963 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.52,Москва,ул Нижегородская д.52,ул,Нижегородская ,д.52,7574578,муниципальный округ Нижегородский,1964 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.53,Москва,ул Нижегородская д.53,ул,Нижегородская ,д.53,7574584,муниципальный округ Нижегородский,1963 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.54,Москва,ул Нижегородская д.54,ул,Нижегородская ,д.54,7574587,муниципальный округ Нижегородский,1963 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.55А,Москва,ул Нижегородская д.55А,ул,Нижегородская ,д.55А,7574589,муниципальный округ Нижегородский,1962 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.56,Москва,ул Нижегородская д.56,ул,Нижегородская ,д.56,7574595,муниципальный округ Нижегородский,1961 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.56а,Москва,ул Нижегородская д.56а,ул,Нижегородская ,д.56а,7574602,муниципальный округ Нижегородский,2005 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.58 кор.3,Москва,ул Нижегородская д.58 кор.3,ул,Нижегородская ,д.58 кор.3,7574609,муниципальный округ Нижегородский,1964 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.59,Москва,ул Нижегородская д.59,ул,Нижегородская ,д.59,7574616,муниципальный округ Нижегородский,1965 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.60,Москва,ул Нижегородская д.60,ул,Нижегородская ,д.60,7574622,муниципальный округ Нижегородский,1964 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.61,Москва,ул Нижегородская д.61,ул,Нижегородская ,д.61,7586775,муниципальный округ Нижегородский,н.д. +2281067,г Москва ул Нижегородская д.62,Москва,ул Нижегородская д.62,ул,Нижегородская ,д.62,7574629,муниципальный округ Нижегородский,1962 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.63,Москва,ул Нижегородская д.63,ул,Нижегородская ,д.63,7574634,муниципальный округ Нижегородский,1960 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.65,Москва,ул Нижегородская д.65,ул,Нижегородская ,д.65,7574638,муниципальный округ Нижегородский,1964 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.66,Москва,ул Нижегородская д.66,ул,Нижегородская ,д.66,7574643,муниципальный округ Нижегородский,1957 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.68,Москва,ул Нижегородская д.68,ул,Нижегородская ,д.68,7574650,муниципальный округ Нижегородский,1962 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.70 кор.1,Москва,ул Нижегородская д.70 кор.1,ул,Нижегородская ,д.70 кор.1,7574656,муниципальный округ Нижегородский,1983 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.70 кор.2,Москва,ул Нижегородская д.70 кор.2,ул,Нижегородская ,д.70 кор.2,7574660,муниципальный округ Нижегородский,1983 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.70 кор.3,Москва,ул Нижегородская д.70 кор.3,ул,Нижегородская ,д.70 кор.3,7574665,муниципальный округ Нижегородский,1983 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.71,Москва,ул Нижегородская д.71,ул,Нижегородская ,д.71,7574669,муниципальный округ Нижегородский,1960 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.72/2,Москва,ул Нижегородская д.72/2,ул,Нижегородская ,д.72/2,7574674,муниципальный округ Нижегородский,1973 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.73,Москва,ул Нижегородская д.73,ул,Нижегородская ,д.73,7574679,муниципальный округ Нижегородский,1960 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.75а,Москва,ул Нижегородская д.75а,ул,Нижегородская ,д.75а,7574683,муниципальный округ Нижегородский,1962 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.76 кор.2,Москва,ул Нижегородская д.76 кор.2,ул,Нижегородская ,д.76 кор.2,7574687,муниципальный округ Нижегородский,1965 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.78 кор.1,Москва,ул Нижегородская д.78 кор.1,ул,Нижегородская ,д.78 кор.1,7574692,муниципальный округ Нижегородский,1963 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.78 кор.2,Москва,ул Нижегородская д.78 кор.2,ул,Нижегородская ,д.78 кор.2,7574698,муниципальный округ Нижегородский,1961 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.80 кор.1,Москва,ул Нижегородская д.80 кор.1,ул,Нижегородская ,д.80 кор.1,7574706,муниципальный округ Нижегородский,1964 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.80 кор.3,Москва,ул Нижегородская д.80 кор.3,ул,Нижегородская ,д.80 кор.3,7574708,муниципальный округ Нижегородский,1974 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.82,Москва,ул Нижегородская д.82,ул,Нижегородская ,д.82,7574718,муниципальный округ Нижегородский,1964 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.83,Москва,ул Нижегородская д.83,ул,Нижегородская ,д.83,7574723,муниципальный округ Нижегородский,1960 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.83а,Москва,ул Нижегородская д.83а,ул,Нижегородская ,д.83а,7574736,муниципальный округ Нижегородский,1958 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.83Б,Москва,ул Нижегородская д.83Б,ул,Нижегородская ,д.83Б,7574742,муниципальный округ Нижегородский,1959 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.84,Москва,ул Нижегородская д.84,ул,Нижегородская ,д.84,7586764,муниципальный округ Нижегородский,н.д. +2281067,г Москва ул Нижегородская д.88 кор.1,Москва,ул Нижегородская д.88 кор.1,ул,Нижегородская ,д.88 кор.1,7574745,муниципальный округ Нижегородский,1962 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.88 кор.2,Москва,ул Нижегородская д.88 кор.2,ул,Нижегородская ,д.88 кор.2,7574778,муниципальный округ Нижегородский,1968 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.90 кор.1,Москва,ул Нижегородская д.90 кор.1,ул,Нижегородская ,д.90 кор.1,7574785,муниципальный округ Нижегородский,1963 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.90 кор.2,Москва,ул Нижегородская д.90 кор.2,ул,Нижегородская ,д.90 кор.2,7574761,муниципальный округ Нижегородский,1958 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.92 кор.1,Москва,ул Нижегородская д.92 кор.1,ул,Нижегородская ,д.92 кор.1,7574794,муниципальный округ Нижегородский,1965 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.92 кор.2,Москва,ул Нижегородская д.92 кор.2,ул,Нижегородская ,д.92 кор.2,7574806,муниципальный округ Нижегородский,1964 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.92 кор.3,Москва,ул Нижегородская д.92 кор.3,ул,Нижегородская ,д.92 кор.3,7574817,муниципальный округ Нижегородский,1975 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.94 кор.1,Москва,ул Нижегородская д.94 кор.1,ул,Нижегородская ,д.94 кор.1,7586772,муниципальный округ Нижегородский,н.д. +2281067,г Москва ул Нижегородская д.94 кор.2,Москва,ул Нижегородская д.94 кор.2,ул,Нижегородская ,д.94 кор.2,7574830,муниципальный округ Нижегородский,1958 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.94 кор.3,Москва,ул Нижегородская д.94 кор.3,ул,Нижегородская ,д.94 кор.3,7574840,муниципальный округ Нижегородский,1966 +2281067,г Москва ул Новохохловская д.3,Москва,ул Новохохловская д.3,ул,Новохохловская ,д.3,7574847,муниципальный округ Нижегородский,1957 +2281067,г Москва ул Новохохловская д.4,Москва,ул Новохохловская д.4,ул,Новохохловская ,д.4,7574851,муниципальный округ Нижегородский,1969 +2281067,г Москва ул Новохохловская д.5,Москва,ул Новохохловская д.5,ул,Новохохловская ,д.5,7574861,муниципальный округ Нижегородский,1959 +2281067,г Москва ул Новохохловская д.5А,Москва,ул Новохохловская д.5А,ул,Новохохловская ,д.5А,7574863,муниципальный округ Нижегородский,1963 +2281067,г Москва ул Новохохловская д.5Б,Москва,ул Новохохловская д.5Б,ул,Новохохловская ,д.5Б,7574867,муниципальный округ Нижегородский,1973 +2281067,г Москва ул Новохохловская д.7,Москва,ул Новохохловская д.7,ул,Новохохловская ,д.7,7574870,муниципальный округ Нижегородский,1958 +2281067,г Москва ул Подъемная д.10,Москва,ул Подъемная д.10,ул,Подъемная ,д.10,7574978,муниципальный округ Нижегородский,1958 +2281067,г Москва ул Подъемная д.3,Москва,ул Подъемная д.3,ул,Подъемная ,д.3,7574983,муниципальный округ Нижегородский,1964 +2281067,г Москва ул Подъемная д.4,Москва,ул Подъемная д.4,ул,Подъемная ,д.4,7574986,муниципальный округ Нижегородский,1982 +2281067,г Москва ул Подъемная д.5,Москва,ул Подъемная д.5,ул,Подъемная ,д.5,7574992,муниципальный округ Нижегородский,1964 +2281067,г Москва ул Подъемная д.6,Москва,ул Подъемная д.6,ул,Подъемная ,д.6,7574996,муниципальный округ Нижегородский,1959 +2281067,г Москва ул Подъемная д.6А,Москва,ул Подъемная д.6А,ул,Подъемная ,д.6А,7575004,муниципальный округ Нижегородский,1967 +2281067,г Москва ул Подъемная д.6Б,Москва,ул Подъемная д.6Б,ул,Подъемная ,д.6Б,7575009,муниципальный округ Нижегородский,1968 +2281067,г Москва ул Подъемная д.7,Москва,ул Подъемная д.7,ул,Подъемная ,д.7,7575017,муниципальный округ Нижегородский,1964 +2281067,г Москва ул Подъемная д.8,Москва,ул Подъемная д.8,ул,Подъемная ,д.8,7575021,муниципальный округ Нижегородский,1957 +2281067,г Москва ул Рогожский Поселок д.1,Москва,ул Рогожский Поселок д.1,ул,Рогожский Поселок ,д.1,7575051,муниципальный округ Нижегородский,1969 +2281067,г Москва ул Рогожский Поселок д.3,Москва,ул Рогожский Поселок д.3,ул,Рогожский Поселок ,д.3,7575053,муниципальный округ Нижегородский,1969 +2281067,г Москва ул Рогожский Поселок д.5,Москва,ул Рогожский Поселок д.5,ул,Рогожский Поселок ,д.5,7575060,муниципальный округ Нижегородский,1972 +2281067,г Москва ул Рогожский Поселок д.7,Москва,ул Рогожский Поселок д.7,ул,Рогожский Поселок ,д.7,7575066,муниципальный округ Нижегородский,1968 +2281067,г Москва ул Смирновская д.11,Москва,ул Смирновская д.11,ул,Смирновская ,д.11,7575159,муниципальный округ Нижегородский,1960 +2281067,г Москва ул Смирновская д.3,Москва,ул Смирновская д.3,ул,Смирновская ,д.3,7575162,муниципальный округ Нижегородский,1975 +2281067,г Москва ул Смирновская д.4А,Москва,ул Смирновская д.4А,ул,Смирновская ,д.4А,7575165,муниципальный округ Нижегородский,1962 +2281067,г Москва ул Смирновская д.4Б,Москва,ул Смирновская д.4Б,ул,Смирновская ,д.4Б,7575168,муниципальный округ Нижегородский,1980 +2281067,г Москва ул Смирновская д.5,Москва,ул Смирновская д.5,ул,Смирновская ,д.5,7575182,муниципальный округ Нижегородский,1986 +2281067,г Москва ул Смирновская д.5А,Москва,ул Смирновская д.5А,ул,Смирновская ,д.5А,7575185,муниципальный округ Нижегородский,1962 +2281067,г Москва ул Смирновская д.6,Москва,ул Смирновская д.6,ул,Смирновская ,д.6,7575189,муниципальный округ Нижегородский,1958 +2281067,г Москва ул Смирновская д.6Б,Москва,ул Смирновская д.6Б,ул,Смирновская ,д.6Б,7575190,муниципальный округ Нижегородский,1964 +2281067,г Москва ул Смирновская д.9,Москва,ул Смирновская д.9,ул,Смирновская ,д.9,7575196,муниципальный округ Нижегородский,1973 +2281067,г Москва ул Фрезерная 2-я д.6,Москва,ул Фрезерная 2-я д.6,ул,Фрезерная 2-я ,д.6,7589221,муниципальный округ Нижегородский,н.д. +2281067,г Москва ул Фрезерная 2-я д.9,Москва,ул Фрезерная 2-я д.9,ул,Фрезерная 2-я ,д.9,7586759,муниципальный округ Нижегородский,н.д. +2281067,г Москва ул Хохловка Верхн. д.15,Москва,ул Хохловка Верхн. д.15,ул,Хохловка Верхн. ,д.15,7575215,муниципальный округ Нижегородский,1965 +2281067,г Москва ул Хохловка Верхн. д.17,Москва,ул Хохловка Верхн. д.17,ул,Хохловка Верхн. ,д.17,7575217,муниципальный округ Нижегородский,1961 +2281067,г Москва ул Хохловка Верхн. д.31,Москва,ул Хохловка Верхн. д.31,ул,Хохловка Верхн. ,д.31,7575219,муниципальный округ Нижегородский,1961 +2281067,г Москва ул Хохловка Верхн. д.33,Москва,ул Хохловка Верхн. д.33,ул,Хохловка Верхн. ,д.33,7575223,муниципальный округ Нижегородский,1959 +2281067,г Москва ул Хохловка Верхн. д.39\47,Москва,ул Хохловка Верхн. д.39\47,ул,Хохловка Верхн. ,д.39\47,7575229,муниципальный округ Нижегородский,1957 +2281067,г Москва ул Хохловка Верхн. д.39\47,Москва,ул Хохловка Верхн. д.39\47,ул,Хохловка Верхн. ,д.39\47,7575228,муниципальный округ Нижегородский,1957 +2281067,г Москва ул Хохловка Верхн. д.41,Москва,ул Хохловка Верхн. д.41,ул,Хохловка Верхн. ,д.41,7575231,муниципальный округ Нижегородский,1960 +2281067,г Москва ул Хохловка Верхн. д.43,Москва,ул Хохловка Верхн. д.43,ул,Хохловка Верхн. ,д.43,7574204,муниципальный округ Нижегородский,1960 +2281067,г Москва ул Чистопольская д.1 кор.1,Москва,ул Чистопольская д.1 кор.1,ул,Чистопольская ,д.1 кор.1,7575236,муниципальный округ Нижегородский,1954 +2281067,г Москва ул Чистопольская д.1 кор.2,Москва,ул Чистопольская д.1 кор.2,ул,Чистопольская ,д.1 кор.2,7575239,муниципальный округ Нижегородский,1951 +2281067,г Москва ул Чистопольская д.2 кор.1,Москва,ул Чистопольская д.2 кор.1,ул,Чистопольская ,д.2 кор.1,7575241,муниципальный округ Нижегородский,1964 +2281067,г Москва ул Чистопольская д.2 кор.2,Москва,ул Чистопольская д.2 кор.2,ул,Чистопольская ,д.2 кор.2,7575242,муниципальный округ Нижегородский,1960 +2281067,г Москва ул Чистопольская д.2 кор.3,Москва,ул Чистопольская д.2 кор.3,ул,Чистопольская ,д.2 кор.3,7575244,муниципальный округ Нижегородский,1966 +2281067,г Москва ул Чистопольская д.3 кор.1,Москва,ул Чистопольская д.3 кор.1,ул,Чистопольская ,д.3 кор.1,7575251,муниципальный округ Нижегородский,1951 +2281067,г Москва ул Чистопольская д.3 кор.2,Москва,ул Чистопольская д.3 кор.2,ул,Чистопольская ,д.3 кор.2,7575253,муниципальный округ Нижегородский,1951 +2281067,г Москва ул Чистопольская д.4,Москва,ул Чистопольская д.4,ул,Чистопольская ,д.4,7575255,муниципальный округ Нижегородский,1960 +2281067,г Москва ул Чистопольская д.5 кор.1,Москва,ул Чистопольская д.5 кор.1,ул,Чистопольская ,д.5 кор.1,7575257,муниципальный округ Нижегородский,1951 +2281067,г Москва ул Чистопольская д.5 кор.2,Москва,ул Чистопольская д.5 кор.2,ул,Чистопольская ,д.5 кор.2,7572546,муниципальный округ Нижегородский,1936 +2281067,г Москва ул Чистопольская д.7,Москва,ул Чистопольская д.7,ул,Чистопольская ,д.7,7575261,муниципальный округ Нижегородский,1948 +2281067,г Москва ш Перовское д.10,Москва,ш Перовское д.10,ш,Перовское ,д.10,7574963,муниципальный округ Нижегородский,н.д. +2281067,г Москва ш Перовское д.10 кор.1,Москва,ш Перовское д.10 кор.1,ш,Перовское ,д.10 кор.1,7574918,муниципальный округ Нижегородский,1977 +2281067,г Москва ш Перовское д.10 кор.2,Москва,ш Перовское д.10 кор.2,ш,Перовское ,д.10 кор.2,7574925,муниципальный округ Нижегородский,1938 +2281067,г Москва ш Перовское д.12,Москва,ш Перовское д.12,ш,Перовское ,д.12,7574930,муниципальный округ Нижегородский,1964 +2281067,г Москва ш Перовское д.14,Москва,ш Перовское д.14,ш,Перовское ,д.14,7574935,муниципальный округ Нижегородский,1966 +2281067,г Москва ш Перовское д.16/2,Москва,ш Перовское д.16/2,ш,Перовское ,д.16/2,7592773,муниципальный округ Нижегородский,н.д. +2281067,г Москва ш Перовское д.16\2,Москва,ш Перовское д.16\2,ш,Перовское ,д.16\2,7574939,муниципальный округ Нижегородский,1954 +2281067,г Москва ш Перовское д.18/1 строение 1,Москва,ш Перовское д.18/1 строение 1,ш,Перовское ,д.18/1 строение 1,7574946,муниципальный округ Нижегородский,1958 +2281067,г Москва ш Перовское д.6,Москва,ш Перовское д.6,ш,Перовское ,д.6,7574951,муниципальный округ Нижегородский,2002 +2281067,г Москва ш Перовское д.6А,Москва,ш Перовское д.6А,ш,Перовское ,д.6А,7574957,муниципальный округ Нижегородский,1964 +2281067,г Москва ш Фрезер д.11,Москва,ш Фрезер д.11,ш,Фрезер ,д.11,7575203,муниципальный округ Нижегородский,1960 +2281067,г Москва ш Фрезер д.13,Москва,ш Фрезер д.13,ш,Фрезер ,д.13,7575205,муниципальный округ Нижегородский,1959 +2281067,г Москва ш Фрезер д.15,Москва,ш Фрезер д.15,ш,Фрезер ,д.15,7575208,муниципальный округ Нижегородский,1968 +2281067,г Москва ш Фрезер д.5/1,Москва,ш Фрезер д.5/1,ш,Фрезер ,д.5/1,7575264,муниципальный округ Нижегородский,1931 +2281067,г Москва ш Фрезер д.7/2,Москва,ш Фрезер д.7/2,ш,Фрезер ,д.7/2,7592800,муниципальный округ Нижегородский,н.д. +2281067,г Москва ш Фрезер д.7\2,Москва,ш Фрезер д.7\2,ш,Фрезер ,д.7\2,7575210,муниципальный округ Нижегородский,н.д. +2281067,г Москва ш Фрезер д.9,Москва,ш Фрезер д.9,ш,Фрезер ,д.9,7575213,муниципальный округ Нижегородский,1960 +2281068,г Москва ул Гурьянова д.1,Москва,ул Гурьянова д.1,ул,Гурьянова ,д.1,7709318,муниципальный округ Печатники,1973 +2281068,г Москва ул Гурьянова д.17 кор.1,Москва,ул Гурьянова д.17 кор.1,ул,Гурьянова ,д.17 кор.1,7632867,муниципальный округ Печатники,2001 +2281068,г Москва ул Гурьянова д.19 кор.1,Москва,ул Гурьянова д.19 кор.1,ул,Гурьянова ,д.19 кор.1,7709780,муниципальный округ Печатники,2001 +2281068,г Москва ул Гурьянова д.2 кор.1,Москва,ул Гурьянова д.2 кор.1,ул,Гурьянова ,д.2 кор.1,7709711,муниципальный округ Печатники,2006 +2281068,г Москва ул Гурьянова д.2 кор.2,Москва,ул Гурьянова д.2 кор.2,ул,Гурьянова ,д.2 кор.2,7632899,муниципальный округ Печатники,н.д. +2281068,г Москва ул Гурьянова д.2 кор.3,Москва,ул Гурьянова д.2 кор.3,ул,Гурьянова ,д.2 кор.3,7709760,муниципальный округ Печатники,2006 +2281068,г Москва ул Гурьянова д.2 кор.4,Москва,ул Гурьянова д.2 кор.4,ул,Гурьянова ,д.2 кор.4,7709767,муниципальный округ Печатники,2006 +2281068,г Москва ул Гурьянова д.4 кор.1,Москва,ул Гурьянова д.4 кор.1,ул,Гурьянова ,д.4 кор.1,7709772,муниципальный округ Печатники,2005 +2281068,г Москва ул Гурьянова д.4 кор.2,Москва,ул Гурьянова д.4 кор.2,ул,Гурьянова ,д.4 кор.2,7709776,муниципальный округ Печатники,2006 +2281068,г Москва ул Гурьянова д.43,Москва,ул Гурьянова д.43,ул,Гурьянова ,д.43,8136630,муниципальный округ Печатники,1974 +2281068,г Москва ул Гурьянова д.5,Москва,ул Гурьянова д.5,ул,Гурьянова ,д.5,8137677,муниципальный округ Печатники,н.д. +2281068,г Москва ул Гурьянова д.69 кор.1,Москва,ул Гурьянова д.69 кор.1,ул,Гурьянова ,д.69 кор.1,7631556,муниципальный округ Печатники,1990 +2281068,г Москва ул Гурьянова д.75,Москва,ул Гурьянова д.75,ул,Гурьянова ,д.75,7630714,муниципальный округ Печатники,1974 +2281068,г Москва ул Полбина д.23 кор.1,Москва,ул Полбина д.23 кор.1,ул,Полбина ,д.23 кор.1,8065545,муниципальный округ Печатники,1979 +2281068,г Москва ул Полбина д.23 кор.2,Москва,ул Полбина д.23 кор.2,ул,Полбина ,д.23 кор.2,7562198,муниципальный округ Печатники,1981 +2281068,г Москва ул Полбина д.9 кор.1,Москва,ул Полбина д.9 кор.1,ул,Полбина ,д.9 кор.1,7562196,муниципальный округ Печатники,1982 +2281068,г Москва ул Полбина д.9 кор.2,Москва,ул Полбина д.9 кор.2,ул,Полбина ,д.9 кор.2,7562197,муниципальный округ Печатники,1982 +2281068,г Москва ул Шоссейная д.20,Москва,ул Шоссейная д.20,ул,Шоссейная ,д.20,7562201,муниципальный округ Печатники,1975 +2281068,г Москва ул Шоссейная д.22,Москва,ул Шоссейная д.22,ул,Шоссейная ,д.22,8065556,муниципальный округ Печатники,1974 +2281069,г Москва б-р Волжский д.11,Москва,б-р Волжский д.11,б-р,Волжский ,д.11,7569825,муниципальный округ Рязанский,2006 +2281069,г Москва б-р Волжский д.13,Москва,б-р Волжский д.13,б-р,Волжский ,д.13,7636017,муниципальный округ Рязанский,1997 +2281069,г Москва б-р Волжский д.13 кор.1,Москва,б-р Волжский д.13 кор.1,б-р,Волжский ,д.13 кор.1,7636030,муниципальный округ Рязанский,1989 +2281069,г Москва б-р Волжский д.3 кор.1,Москва,б-р Волжский д.3 кор.1,б-р,Волжский ,д.3 кор.1,7569169,муниципальный округ Рязанский,2008 +2281069,г Москва б-р Волжский д.3 кор.2,Москва,б-р Волжский д.3 кор.2,б-р,Волжский ,д.3 кор.2,7569183,муниципальный округ Рязанский,2007 +2281069,г Москва б-р Волжский д.5 кор.1,Москва,б-р Волжский д.5 кор.1,б-р,Волжский ,д.5 кор.1,7569833,муниципальный округ Рязанский,2007 +2281069,г Москва пер Мещерский д.10,Москва,пер Мещерский д.10,пер,Мещерский ,д.10,7638539,муниципальный округ Рязанский,1961 +2281069,г Москва пер Мещерский д.2 кор.1,Москва,пер Мещерский д.2 кор.1,пер,Мещерский ,д.2 кор.1,7638549,муниципальный округ Рязанский,1959 +2281069,г Москва пер Мещерский д.2 кор.2,Москва,пер Мещерский д.2 кор.2,пер,Мещерский ,д.2 кор.2,7638561,муниципальный округ Рязанский,1985 +2281069,г Москва пер Мещерский д.4,Москва,пер Мещерский д.4,пер,Мещерский ,д.4,7638570,муниципальный округ Рязанский,1959 +2281069,г Москва пер Мещерский д.6,Москва,пер Мещерский д.6,пер,Мещерский ,д.6,7638588,муниципальный округ Рязанский,1959 +2281069,г Москва пер Мещерский д.6 кор.2,Москва,пер Мещерский д.6 кор.2,пер,Мещерский ,д.6 кор.2,7638598,муниципальный округ Рязанский,1998 +2281069,г Москва пер Мещерский д.8 кор.1,Москва,пер Мещерский д.8 кор.1,пер,Мещерский ,д.8 кор.1,7638671,муниципальный округ Рязанский,1960 +2281069,г Москва пер Мещерский д.8 кор.2,Москва,пер Мещерский д.8 кор.2,пер,Мещерский ,д.8 кор.2,7638685,муниципальный округ Рязанский,1959 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.32,Москва,пр-кт Рязанский д.32,пр-кт,Рязанский ,д.32,7647153,муниципальный округ Рязанский,1958 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.34,Москва,пр-кт Рязанский д.34,пр-кт,Рязанский ,д.34,7647168,муниципальный округ Рязанский,1955 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.36,Москва,пр-кт Рязанский д.36,пр-кт,Рязанский ,д.36,7647182,муниципальный округ Рязанский,н.д. +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.36,Москва,пр-кт Рязанский д.36,пр-кт,Рязанский ,д.36,7647181,муниципальный округ Рязанский,1955 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.38,Москва,пр-кт Рязанский д.38,пр-кт,Рязанский ,д.38,7647193,муниципальный округ Рязанский,1955 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.40/2,Москва,пр-кт Рязанский д.40/2,пр-кт,Рязанский ,д.40/2,7647203,муниципальный округ Рязанский,1956 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.41/2,Москва,пр-кт Рязанский д.41/2,пр-кт,Рязанский ,д.41/2,7647208,муниципальный округ Рязанский,1959 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.42/1,Москва,пр-кт Рязанский д.42/1,пр-кт,Рязанский ,д.42/1,7647212,муниципальный округ Рязанский,1963 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.44,Москва,пр-кт Рязанский д.44,пр-кт,Рязанский ,д.44,7647216,муниципальный округ Рязанский,1962 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.45 кор.1,Москва,пр-кт Рязанский д.45 кор.1,пр-кт,Рязанский ,д.45 кор.1,7647231,муниципальный округ Рязанский,1935 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.45 кор.3,Москва,пр-кт Рязанский д.45 кор.3,пр-кт,Рязанский ,д.45 кор.3,7647235,муниципальный округ Рязанский,2001 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.45 кор.4,Москва,пр-кт Рязанский д.45 кор.4,пр-кт,Рязанский ,д.45 кор.4,7647239,муниципальный округ Рязанский,2001 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.47 кор.1,Москва,пр-кт Рязанский д.47 кор.1,пр-кт,Рязанский ,д.47 кор.1,7647248,муниципальный округ Рязанский,1935 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.47 кор.2,Москва,пр-кт Рязанский д.47 кор.2,пр-кт,Рязанский ,д.47 кор.2,7647252,муниципальный округ Рязанский,1960 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.47 кор.3,Москва,пр-кт Рязанский д.47 кор.3,пр-кт,Рязанский ,д.47 кор.3,7647257,муниципальный округ Рязанский,1961 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.48,Москва,пр-кт Рязанский д.48,пр-кт,Рязанский ,д.48,7647262,муниципальный округ Рязанский,1961 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.49 кор.1,Москва,пр-кт Рязанский д.49 кор.1,пр-кт,Рязанский ,д.49 кор.1,7647266,муниципальный округ Рязанский,1960 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.49 кор.2,Москва,пр-кт Рязанский д.49 кор.2,пр-кт,Рязанский ,д.49 кор.2,7647270,муниципальный округ Рязанский,1963 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.49 кор.3,Москва,пр-кт Рязанский д.49 кор.3,пр-кт,Рязанский ,д.49 кор.3,7647274,муниципальный округ Рязанский,1963 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.49 кор.4,Москва,пр-кт Рязанский д.49 кор.4,пр-кт,Рязанский ,д.49 кор.4,7647278,муниципальный округ Рязанский,1963 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.50,Москва,пр-кт Рязанский д.50,пр-кт,Рязанский ,д.50,7647281,муниципальный округ Рязанский,1968 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.51,Москва,пр-кт Рязанский д.51,пр-кт,Рязанский ,д.51,7647284,муниципальный округ Рязанский,1961 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.52,Москва,пр-кт Рязанский д.52,пр-кт,Рязанский ,д.52,7647291,муниципальный округ Рязанский,1961 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.53,Москва,пр-кт Рязанский д.53,пр-кт,Рязанский ,д.53,7647296,муниципальный округ Рязанский,1941 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.53 кор.2,Москва,пр-кт Рязанский д.53 кор.2,пр-кт,Рязанский ,д.53 кор.2,7647299,муниципальный округ Рязанский,2002 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.54,Москва,пр-кт Рязанский д.54,пр-кт,Рязанский ,д.54,7647301,муниципальный округ Рязанский,1961 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.63,Москва,пр-кт Рязанский д.63,пр-кт,Рязанский ,д.63,7647306,муниципальный округ Рязанский,1958 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.65,Москва,пр-кт Рязанский д.65,пр-кт,Рязанский ,д.65,7647310,муниципальный округ Рязанский,1959 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.67/2,Москва,пр-кт Рязанский д.67/2,пр-кт,Рязанский ,д.67/2,7647316,муниципальный округ Рязанский,1968 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.69,Москва,пр-кт Рязанский д.69,пр-кт,Рязанский ,д.69,7647319,муниципальный округ Рязанский,1967 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.71 кор.1,Москва,пр-кт Рязанский д.71 кор.1,пр-кт,Рязанский ,д.71 кор.1,7647320,муниципальный округ Рязанский,1968 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.71 кор.2,Москва,пр-кт Рязанский д.71 кор.2,пр-кт,Рязанский ,д.71 кор.2,7647324,муниципальный округ Рязанский,1980 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.73,Москва,пр-кт Рязанский д.73,пр-кт,Рязанский ,д.73,7647327,муниципальный округ Рязанский,1967 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.77,Москва,пр-кт Рязанский д.77,пр-кт,Рязанский ,д.77,7647331,муниципальный округ Рязанский,1957 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.79,Москва,пр-кт Рязанский д.79,пр-кт,Рязанский ,д.79,7647332,муниципальный округ Рязанский,1958 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.81/1,Москва,пр-кт Рязанский д.81/1,пр-кт,Рязанский ,д.81/1,7647334,муниципальный округ Рязанский,1962 +2281069,г Москва проезд Вешняковский 1-й д.8,Москва,проезд Вешняковский 1-й д.8,проезд,Вешняковский 1-й ,д.8,7635918,муниципальный округ Рязанский,1964 +2281069,г Москва проезд Вешняковский 4-й д.5 кор.1,Москва,проезд Вешняковский 4-й д.5 кор.1,проезд,Вешняковский 4-й ,д.5 кор.1,7635934,муниципальный округ Рязанский,1966 +2281069,г Москва проезд Вешняковский 4-й д.5 кор.2,Москва,проезд Вешняковский 4-й д.5 кор.2,проезд,Вешняковский 4-й ,д.5 кор.2,7635951,муниципальный округ Рязанский,1966 +2281069,г Москва проезд Вешняковский 4-й д.5 кор.3,Москва,проезд Вешняковский 4-й д.5 кор.3,проезд,Вешняковский 4-й ,д.5 кор.3,7635975,муниципальный округ Рязанский,1966 +2281069,г Москва проезд Вешняковский 4-й д.5 кор.4,Москва,проезд Вешняковский 4-й д.5 кор.4,проезд,Вешняковский 4-й ,д.5 кор.4,7635983,муниципальный округ Рязанский,1966 +2281069,г Москва проезд Вешняковский 4-й д.7,Москва,проезд Вешняковский 4-й д.7,проезд,Вешняковский 4-й ,д.7,7635993,муниципальный округ Рязанский,1967 +2281069,г Москва проезд Вешняковский 4-й д.8,Москва,проезд Вешняковский 4-й д.8,проезд,Вешняковский 4-й ,д.8,7636004,муниципальный округ Рязанский,1967 +2281069,г Москва проезд Институтский 1-й д.14,Москва,проезд Институтский 1-й д.14,проезд,Институтский 1-й ,д.14,7637063,муниципальный округ Рязанский,1968 +2281069,г Москва проезд Институтский 1-й д.2,Москва,проезд Институтский 1-й д.2,проезд,Институтский 1-й ,д.2,7637078,муниципальный округ Рязанский,1973 +2281069,г Москва проезд Институтский 1-й д.4/2,Москва,проезд Институтский 1-й д.4/2,проезд,Институтский 1-й ,д.4/2,7637099,муниципальный округ Рязанский,1956 +2281069,г Москва проезд Институтский 1-й д.6,Москва,проезд Институтский 1-й д.6,проезд,Институтский 1-й ,д.6,7637117,муниципальный округ Рязанский,1963 +2281069,г Москва проезд Институтский 1-й д.8,Москва,проезд Институтский 1-й д.8,проезд,Институтский 1-й ,д.8,7637144,муниципальный округ Рязанский,1960 +2281069,г Москва проезд Институтский 2-й д.3,Москва,проезд Институтский 2-й д.3,проезд,Институтский 2-й ,д.3,7637161,муниципальный округ Рязанский,н.д. +2281069,г Москва проезд Институтский 2-й д.3,Москва,проезд Институтский 2-й д.3,проезд,Институтский 2-й ,д.3,7637163,муниципальный округ Рязанский,1958 +2281069,г Москва проезд Институтский 2-й д.5,Москва,проезд Институтский 2-й д.5,проезд,Институтский 2-й ,д.5,7637181,муниципальный округ Рязанский,1958 +2281069,г Москва проезд Пятигорский 2-й д.10,Москва,проезд Пятигорский 2-й д.10,проезд,Пятигорский 2-й ,д.10,7646988,муниципальный округ Рязанский,1959 +2281069,г Москва проезд Пятигорский 2-й д.2,Москва,проезд Пятигорский 2-й д.2,проезд,Пятигорский 2-й ,д.2,7647033,муниципальный округ Рязанский,1990 +2281069,г Москва ул Академика Скрябина д.10,Москва,ул Академика Скрябина д.10,ул,Академика Скрябина ,д.10,7647337,муниципальный округ Рязанский,1982 +2281069,г Москва ул Академика Скрябина д.14,Москва,ул Академика Скрябина д.14,ул,Академика Скрябина ,д.14,7647338,муниципальный округ Рязанский,1988 +2281069,г Москва ул Академика Скрябина д.16 кор.1,Москва,ул Академика Скрябина д.16 кор.1,ул,Академика Скрябина ,д.16 кор.1,7647340,муниципальный округ Рязанский,1978 +2281069,г Москва ул Академика Скрябина д.16 кор.2,Москва,ул Академика Скрябина д.16 кор.2,ул,Академика Скрябина ,д.16 кор.2,7647345,муниципальный округ Рязанский,1972 +2281069,г Москва ул Академика Скрябина д.18,Москва,ул Академика Скрябина д.18,ул,Академика Скрябина ,д.18,7647353,муниципальный округ Рязанский,1972 +2281069,г Москва ул Академика Скрябина д.20/1,Москва,ул Академика Скрябина д.20/1,ул,Академика Скрябина ,д.20/1,7647356,муниципальный округ Рязанский,1971 +2281069,г Москва ул Академика Скрябина д.4,Москва,ул Академика Скрябина д.4,ул,Академика Скрябина ,д.4,7647359,муниципальный округ Рязанский,1959 +2281069,г Москва ул Академика Скрябина д.6 кор.2,Москва,ул Академика Скрябина д.6 кор.2,ул,Академика Скрябина ,д.6 кор.2,7647364,муниципальный округ Рязанский,1989 +2281069,г Москва ул Академика Скрябина д.8 кор.1,Москва,ул Академика Скрябина д.8 кор.1,ул,Академика Скрябина ,д.8 кор.1,7647366,муниципальный округ Рязанский,1968 +2281069,г Москва ул Васильцовский Стан д.10 кор.1,Москва,ул Васильцовский Стан д.10 кор.1,ул,Васильцовский Стан ,д.10 кор.1,7571617,муниципальный округ Рязанский,2006 +2281069,г Москва ул Васильцовский Стан д.11,Москва,ул Васильцовский Стан д.11,ул,Васильцовский Стан ,д.11,7571601,муниципальный округ Рязанский,2007 +2281069,г Москва ул Васильцовский Стан д.3 кор.1,Москва,ул Васильцовский Стан д.3 кор.1,ул,Васильцовский Стан ,д.3 кор.1,7571592,муниципальный округ Рязанский,2006 +2281069,г Москва ул Васильцовский Стан д.5 кор.1,Москва,ул Васильцовский Стан д.5 кор.1,ул,Васильцовский Стан ,д.5 кор.1,7569708,муниципальный округ Рязанский,2007 +2281069,г Москва ул Васильцовский Стан д.5 кор.2,Москва,ул Васильцовский Стан д.5 кор.2,ул,Васильцовский Стан ,д.5 кор.2,7635900,муниципальный округ Рязанский,2005 +2281069,г Москва ул Васильцовский Стан д.7 кор.1,Москва,ул Васильцовский Стан д.7 кор.1,ул,Васильцовский Стан ,д.7 кор.1,7716151,муниципальный округ Рязанский,2008 +2281069,г Москва ул Васильцовский Стан д.9,Москва,ул Васильцовский Стан д.9,ул,Васильцовский Стан ,д.9,7569200,муниципальный округ Рязанский,2009 +2281069,г Москва ул Вострухина д.3,Москва,ул Вострухина д.3,ул,Вострухина ,д.3,7636046,муниципальный округ Рязанский,1966 +2281069,г Москва ул Вострухина д.7,Москва,ул Вострухина д.7,ул,Вострухина ,д.7,7561530,муниципальный округ Рязанский,1967 +2281069,г Москва ул Зарайская д.15,Москва,ул Зарайская д.15,ул,Зарайская ,д.15,7636056,муниципальный округ Рязанский,1963 +2281069,г Москва ул Зарайская д.16,Москва,ул Зарайская д.16,ул,Зарайская ,д.16,7636087,муниципальный округ Рязанский,1965 +2281069,г Москва ул Зарайская д.17,Москва,ул Зарайская д.17,ул,Зарайская ,д.17,7636100,муниципальный округ Рязанский,1965 +2281069,г Москва ул Зарайская д.19,Москва,ул Зарайская д.19,ул,Зарайская ,д.19,7636110,муниципальный округ Рязанский,1975 +2281069,г Москва ул Зарайская д.25 кор.1,Москва,ул Зарайская д.25 кор.1,ул,Зарайская ,д.25 кор.1,7636124,муниципальный округ Рязанский,1966 +2281069,г Москва ул Зарайская д.25 кор.2,Москва,ул Зарайская д.25 кор.2,ул,Зарайская ,д.25 кор.2,7636144,муниципальный округ Рязанский,1971 +2281069,г Москва ул Зарайская д.26,Москва,ул Зарайская д.26,ул,Зарайская ,д.26,7636154,муниципальный округ Рязанский,1983 +2281069,г Москва ул Зарайская д.27,Москва,ул Зарайская д.27,ул,Зарайская ,д.27,7636159,муниципальный округ Рязанский,1967 +2281069,г Москва ул Зарайская д.29,Москва,ул Зарайская д.29,ул,Зарайская ,д.29,7636166,муниципальный округ Рязанский,1967 +2281069,г Москва ул Зарайская д.31,Москва,ул Зарайская д.31,ул,Зарайская ,д.31,7636172,муниципальный округ Рязанский,1967 +2281069,г Москва ул Зарайская д.33,Москва,ул Зарайская д.33,ул,Зарайская ,д.33,7636179,муниципальный округ Рязанский,1966 +2281069,г Москва ул Зарайская д.35,Москва,ул Зарайская д.35,ул,Зарайская ,д.35,7636182,муниципальный округ Рязанский,1965 +2281069,г Москва ул Зарайская д.37,Москва,ул Зарайская д.37,ул,Зарайская ,д.37,7636189,муниципальный округ Рязанский,1965 +2281069,г Москва ул Зарайская д.39,Москва,ул Зарайская д.39,ул,Зарайская ,д.39,7636199,муниципальный округ Рязанский,1965 +2281069,г Москва ул Зарайская д.41,Москва,ул Зарайская д.41,ул,Зарайская ,д.41,7636207,муниципальный округ Рязанский,1965 +2281069,г Москва ул Зарайская д.46 кор.1,Москва,ул Зарайская д.46 кор.1,ул,Зарайская ,д.46 кор.1,7636222,муниципальный округ Рязанский,1965 +2281069,г Москва ул Зарайская д.46 кор.2,Москва,ул Зарайская д.46 кор.2,ул,Зарайская ,д.46 кор.2,7636229,муниципальный округ Рязанский,1965 +2281069,г Москва ул Зарайская д.47 кор.1,Москва,ул Зарайская д.47 кор.1,ул,Зарайская ,д.47 кор.1,7636237,муниципальный округ Рязанский,1970 +2281069,г Москва ул Зарайская д.47 кор.2,Москва,ул Зарайская д.47 кор.2,ул,Зарайская ,д.47 кор.2,7636248,муниципальный округ Рязанский,1969 +2281069,г Москва ул Зарайская д.49 кор.1,Москва,ул Зарайская д.49 кор.1,ул,Зарайская ,д.49 кор.1,7636259,муниципальный округ Рязанский,1970 +2281069,г Москва ул Зарайская д.51 кор.1,Москва,ул Зарайская д.51 кор.1,ул,Зарайская ,д.51 кор.1,7636283,муниципальный округ Рязанский,1969 +2281069,г Москва ул Зарайская д.51 кор.2,Москва,ул Зарайская д.51 кор.2,ул,Зарайская ,д.51 кор.2,7636291,муниципальный округ Рязанский,1971 +2281069,г Москва ул Зарайская д.53,Москва,ул Зарайская д.53,ул,Зарайская ,д.53,7636300,муниципальный округ Рязанский,1967 +2281069,г Москва ул Зарайская д.56,Москва,ул Зарайская д.56,ул,Зарайская ,д.56,7636307,муниципальный округ Рязанский,1977 +2281069,г Москва ул Зарайская д.58 кор.1,Москва,ул Зарайская д.58 кор.1,ул,Зарайская ,д.58 кор.1,7636314,муниципальный округ Рязанский,1951 +2281069,г Москва ул Зарайская д.58 кор.2,Москва,ул Зарайская д.58 кор.2,ул,Зарайская ,д.58 кор.2,7636321,муниципальный округ Рязанский,1970 +2281069,г Москва ул Зарайская д.60,Москва,ул Зарайская д.60,ул,Зарайская ,д.60,7636329,муниципальный округ Рязанский,1956 +2281069,г Москва ул Зарайская д.64,Москва,ул Зарайская д.64,ул,Зарайская ,д.64,7636339,муниципальный округ Рязанский,1963 +2281069,г Москва ул Зарайская д.66,Москва,ул Зарайская д.66,ул,Зарайская ,д.66,7636351,муниципальный округ Рязанский,1967 +2281069,г Москва ул Зеленодольская д.10/14,Москва,ул Зеленодольская д.10/14,ул,Зеленодольская ,д.10/14,7636359,муниципальный округ Рязанский,1970 +2281069,г Москва ул Зеленодольская д.11,Москва,ул Зеленодольская д.11,ул,Зеленодольская ,д.11,7636365,муниципальный округ Рязанский,1995 +2281069,г Москва ул Зеленодольская д.12,Москва,ул Зеленодольская д.12,ул,Зеленодольская ,д.12,7636553,муниципальный округ Рязанский,1968 +2281069,г Москва ул Зеленодольская д.14 кор.1,Москва,ул Зеленодольская д.14 кор.1,ул,Зеленодольская ,д.14 кор.1,7636565,муниципальный округ Рязанский,1969 +2281069,г Москва ул Зеленодольская д.14 кор.2,Москва,ул Зеленодольская д.14 кор.2,ул,Зеленодольская ,д.14 кор.2,7636576,муниципальный округ Рязанский,1968 +2281069,г Москва ул Зеленодольская д.16,Москва,ул Зеленодольская д.16,ул,Зеленодольская ,д.16,7636592,муниципальный округ Рязанский,1966 +2281069,г Москва ул Зеленодольская д.18 кор.1,Москва,ул Зеленодольская д.18 кор.1,ул,Зеленодольская ,д.18 кор.1,7636603,муниципальный округ Рязанский,1967 +2281069,г Москва ул Зеленодольская д.18 кор.2,Москва,ул Зеленодольская д.18 кор.2,ул,Зеленодольская ,д.18 кор.2,7636618,муниципальный округ Рязанский,1967 +2281069,г Москва ул Зеленодольская д.20/9,Москва,ул Зеленодольская д.20/9,ул,Зеленодольская ,д.20/9,7636622,муниципальный округ Рязанский,1967 +2281069,г Москва ул Зеленодольская д.3,Москва,ул Зеленодольская д.3,ул,Зеленодольская ,д.3,7636632,муниципальный округ Рязанский,1956 +2281069,г Москва ул Зеленодольская д.7 кор.1,Москва,ул Зеленодольская д.7 кор.1,ул,Зеленодольская ,д.7 кор.1,7636673,муниципальный округ Рязанский,1971 +2281069,г Москва ул Зеленодольская д.7 кор.2,Москва,ул Зеленодольская д.7 кор.2,ул,Зеленодольская ,д.7 кор.2,7636683,муниципальный округ Рязанский,1970 +2281069,г Москва ул Зеленодольская д.7 кор.3,Москва,ул Зеленодольская д.7 кор.3,ул,Зеленодольская ,д.7 кор.3,7636704,муниципальный округ Рязанский,1970 +2281069,г Москва ул Зеленодольская д.7 кор.7,Москва,ул Зеленодольская д.7 кор.7,ул,Зеленодольская ,д.7 кор.7,7636709,муниципальный округ Рязанский,1970 +2281069,г Москва ул Зеленодольская д.9 кор.1,Москва,ул Зеленодольская д.9 кор.1,ул,Зеленодольская ,д.9 кор.1,7636718,муниципальный округ Рязанский,1970 +2281069,г Москва ул Зеленодольская д.9 кор.2,Москва,ул Зеленодольская д.9 кор.2,ул,Зеленодольская ,д.9 кор.2,7636727,муниципальный округ Рязанский,1970 +2281069,г Москва ул Зеленодольская д.9 кор.3,Москва,ул Зеленодольская д.9 кор.3,ул,Зеленодольская ,д.9 кор.3,7636737,муниципальный округ Рязанский,1970 +2281069,г Москва ул Зеленодольская д.9 кор.5,Москва,ул Зеленодольская д.9 кор.5,ул,Зеленодольская ,д.9 кор.5,7636746,муниципальный округ Рязанский,1970 +2281069,г Москва ул Институтская 2-я д.1/12,Москва,ул Институтская 2-я д.1/12,ул,Институтская 2-я ,д.1/12,7636753,муниципальный округ Рязанский,1959 +2281069,г Москва ул Институтская 2-я д.2/10,Москва,ул Институтская 2-я д.2/10,ул,Институтская 2-я ,д.2/10,7636759,муниципальный округ Рязанский,1959 +2281069,г Москва ул Институтская 2-я д.3,Москва,ул Институтская 2-я д.3,ул,Институтская 2-я ,д.3,7636767,муниципальный округ Рязанский,1958 +2281069,г Москва ул Институтская 2-я д.7,Москва,ул Институтская 2-я д.7,ул,Институтская 2-я ,д.7,7636778,муниципальный округ Рязанский,1958 +2281069,г Москва ул Институтская 2-я д.7д,Москва,ул Институтская 2-я д.7д,ул,Институтская 2-я ,д.7д,7636793,муниципальный округ Рязанский,1958 +2281069,г Москва ул Институтская 3-я д.1,Москва,ул Институтская 3-я д.1,ул,Институтская 3-я ,д.1,7636808,муниципальный округ Рязанский,1959 +2281069,г Москва ул Институтская 3-я д.12,Москва,ул Институтская 3-я д.12,ул,Институтская 3-я ,д.12,7636816,муниципальный округ Рязанский,1960 +2281069,г Москва ул Институтская 3-я д.14,Москва,ул Институтская 3-я д.14,ул,Институтская 3-я ,д.14,7636843,муниципальный округ Рязанский,1961 +2281069,г Москва ул Институтская 3-я д.14а,Москва,ул Институтская 3-я д.14а,ул,Институтская 3-я ,д.14а,7636859,муниципальный округ Рязанский,1963 +2281069,г Москва ул Институтская 3-я д.15,Москва,ул Институтская 3-я д.15,ул,Институтская 3-я ,д.15,7636886,муниципальный округ Рязанский,1963 +2281069,г Москва ул Институтская 3-я д.17,Москва,ул Институтская 3-я д.17,ул,Институтская 3-я ,д.17,7641862,муниципальный округ Рязанский,н.д. +2281069,г Москва ул Институтская 3-я д.3,Москва,ул Институтская 3-я д.3,ул,Институтская 3-я ,д.3,7636903,муниципальный округ Рязанский,1958 +2281069,г Москва ул Институтская 3-я д.4,Москва,ул Институтская 3-я д.4,ул,Институтская 3-я ,д.4,7637001,муниципальный округ Рязанский,1960 +2281069,г Москва ул Институтская 3-я д.5 кор.1,Москва,ул Институтская 3-я д.5 кор.1,ул,Институтская 3-я ,д.5 кор.1,7637021,муниципальный округ Рязанский,1960 +2281069,г Москва ул Институтская 3-я д.5 кор.2,Москва,ул Институтская 3-я д.5 кор.2,ул,Институтская 3-я ,д.5 кор.2,7637038,муниципальный округ Рязанский,1977 +2281069,г Москва ул Институтская 3-я д.6,Москва,ул Институтская 3-я д.6,ул,Институтская 3-я ,д.6,7637054,муниципальный округ Рязанский,1962 +2281069,г Москва ул Коновалова д.10,Москва,ул Коновалова д.10,ул,Коновалова ,д.10,7637210,муниципальный округ Рязанский,1963 +2281069,г Москва ул Коновалова д.12,Москва,ул Коновалова д.12,ул,Коновалова ,д.12,7637233,муниципальный округ Рязанский,1962 +2281069,г Москва ул Коновалова д.16,Москва,ул Коновалова д.16,ул,Коновалова ,д.16,7637258,муниципальный округ Рязанский,1962 +2281069,г Москва ул Коновалова д.18,Москва,ул Коновалова д.18,ул,Коновалова ,д.18,7638255,муниципальный округ Рязанский,1963 +2281069,г Москва ул Коновалова д.20 кор.1,Москва,ул Коновалова д.20 кор.1,ул,Коновалова ,д.20 кор.1,7638270,муниципальный округ Рязанский,1972 +2281069,г Москва ул Коновалова д.4,Москва,ул Коновалова д.4,ул,Коновалова ,д.4,7638285,муниципальный округ Рязанский,1958 +2281069,г Москва ул Коновалова д.5,Москва,ул Коновалова д.5,ул,Коновалова ,д.5,7638296,муниципальный округ Рязанский,1969 +2281069,г Москва ул Коновалова д.7,Москва,ул Коновалова д.7,ул,Коновалова ,д.7,7638306,муниципальный округ Рязанский,1970 +2281069,г Москва ул Луховицкая д.1/55,Москва,ул Луховицкая д.1/55,ул,Луховицкая ,д.1/55,7638328,муниципальный округ Рязанский,1955 +2281069,г Москва ул Луховицкая д.2/57,Москва,ул Луховицкая д.2/57,ул,Луховицкая ,д.2/57,7638339,муниципальный округ Рязанский,1963 +2281069,г Москва ул Луховицкая д.3,Москва,ул Луховицкая д.3,ул,Луховицкая ,д.3,7638351,муниципальный округ Рязанский,1959 +2281069,г Москва ул Луховицкая д.4,Москва,ул Луховицкая д.4,ул,Луховицкая ,д.4,7638362,муниципальный округ Рязанский,1962 +2281069,г Москва ул Луховицкая д.5,Москва,ул Луховицкая д.5,ул,Луховицкая ,д.5,7638378,муниципальный округ Рязанский,1956 +2281069,г Москва ул Луховицкая д.5 кор.1,Москва,ул Луховицкая д.5 кор.1,ул,Луховицкая ,д.5 кор.1,7638382,муниципальный округ Рязанский,1957 +2281069,г Москва ул Луховицкая д.6,Москва,ул Луховицкая д.6,ул,Луховицкая ,д.6,7638402,муниципальный округ Рязанский,1962 +2281069,г Москва ул Маевок д.1 кор.1,Москва,ул Маевок д.1 кор.1,ул,Маевок ,д.1 кор.1,7638450,муниципальный округ Рязанский,1969 +2281069,г Москва ул Маевок д.1 кор.2,Москва,ул Маевок д.1 кор.2,ул,Маевок ,д.1 кор.2,7638458,муниципальный округ Рязанский,1974 +2281069,г Москва ул Маевок д.1 кор.3,Москва,ул Маевок д.1 кор.3,ул,Маевок ,д.1 кор.3,7638475,муниципальный округ Рязанский,1980 +2281069,г Москва ул Маевок д.3,Москва,ул Маевок д.3,ул,Маевок ,д.3,7638509,муниципальный округ Рязанский,1968 +2281069,г Москва ул Маевок д.5,Москва,ул Маевок д.5,ул,Маевок ,д.5,7638525,муниципальный округ Рязанский,1968 +2281069,г Москва ул Михайлова д.10,Москва,ул Михайлова д.10,ул,Михайлова ,д.10,7638694,муниципальный округ Рязанский,1962 +2281069,г Москва ул Михайлова д.11,Москва,ул Михайлова д.11,ул,Михайлова ,д.11,7638709,муниципальный округ Рязанский,1962 +2281069,г Москва ул Михайлова д.12 кор.1,Москва,ул Михайлова д.12 кор.1,ул,Михайлова ,д.12 кор.1,7638717,муниципальный округ Рязанский,1962 +2281069,г Москва ул Михайлова д.13,Москва,ул Михайлова д.13,ул,Михайлова ,д.13,7638745,муниципальный округ Рязанский,1962 +2281069,г Москва ул Михайлова д.14,Москва,ул Михайлова д.14,ул,Михайлова ,д.14,7638761,муниципальный округ Рязанский,1962 +2281069,г Москва ул Михайлова д.15 кор.1,Москва,ул Михайлова д.15 кор.1,ул,Михайлова ,д.15 кор.1,7638829,муниципальный округ Рязанский,1961 +2281069,г Москва ул Михайлова д.15 кор.2,Москва,ул Михайлова д.15 кор.2,ул,Михайлова ,д.15 кор.2,7638848,муниципальный округ Рязанский,1960 +2281069,г Москва ул Михайлова д.16,Москва,ул Михайлова д.16,ул,Михайлова ,д.16,7638865,муниципальный округ Рязанский,1962 +2281069,г Москва ул Михайлова д.17,Москва,ул Михайлова д.17,ул,Михайлова ,д.17,7638879,муниципальный округ Рязанский,1959 +2281069,г Москва ул Михайлова д.18 кор.1,Москва,ул Михайлова д.18 кор.1,ул,Михайлова ,д.18 кор.1,7638899,муниципальный округ Рязанский,1962 +2281069,г Москва ул Михайлова д.18 кор.2,Москва,ул Михайлова д.18 кор.2,ул,Михайлова ,д.18 кор.2,7638912,муниципальный округ Рязанский,1973 +2281069,г Москва ул Михайлова д.19,Москва,ул Михайлова д.19,ул,Михайлова ,д.19,7638924,муниципальный округ Рязанский,1960 +2281069,г Москва ул Михайлова д.2/6,Москва,ул Михайлова д.2/6,ул,Михайлова ,д.2/6,7638986,муниципальный округ Рязанский,1960 +2281069,г Москва ул Михайлова д.21,Москва,ул Михайлова д.21,ул,Михайлова ,д.21,7639003,муниципальный округ Рязанский,1961 +2281069,г Москва ул Михайлова д.22 кор.1,Москва,ул Михайлова д.22 кор.1,ул,Михайлова ,д.22 кор.1,7639015,муниципальный округ Рязанский,1959 +2281069,г Москва ул Михайлова д.22 кор.2,Москва,ул Михайлова д.22 кор.2,ул,Михайлова ,д.22 кор.2,7639038,муниципальный округ Рязанский,1958 +2281069,г Москва ул Михайлова д.22 кор.3,Москва,ул Михайлова д.22 кор.3,ул,Михайлова ,д.22 кор.3,7639049,муниципальный округ Рязанский,1999 +2281069,г Москва ул Михайлова д.23,Москва,ул Михайлова д.23,ул,Михайлова ,д.23,7639194,муниципальный округ Рязанский,1960 +2281069,г Москва ул Михайлова д.25,Москва,ул Михайлова д.25,ул,Михайлова ,д.25,7639205,муниципальный округ Рязанский,1958 +2281069,г Москва ул Михайлова д.26,Москва,ул Михайлова д.26,ул,Михайлова ,д.26,7639234,муниципальный округ Рязанский,1958 +2281069,г Москва ул Михайлова д.27,Москва,ул Михайлова д.27,ул,Михайлова ,д.27,7639246,муниципальный округ Рязанский,1960 +2281069,г Москва ул Михайлова д.28/7,Москва,ул Михайлова д.28/7,ул,Михайлова ,д.28/7,7639260,муниципальный округ Рязанский,1960 +2281069,г Москва ул Михайлова д.29 кор.3,Москва,ул Михайлова д.29 кор.3,ул,Михайлова ,д.29 кор.3,7639274,муниципальный округ Рязанский,1969 +2281069,г Москва ул Михайлова д.30/8,Москва,ул Михайлова д.30/8,ул,Михайлова ,д.30/8,7639290,муниципальный округ Рязанский,1968 +2281069,г Москва ул Михайлова д.32/7,Москва,ул Михайлова д.32/7,ул,Михайлова ,д.32/7,7639312,муниципальный округ Рязанский,1959 +2281069,г Москва ул Михайлова д.33 кор.1,Москва,ул Михайлова д.33 кор.1,ул,Михайлова ,д.33 кор.1,7639326,муниципальный округ Рязанский,1970 +2281069,г Москва ул Михайлова д.33 кор.3,Москва,ул Михайлова д.33 кор.3,ул,Михайлова ,д.33 кор.3,7639345,муниципальный округ Рязанский,1971 +2281069,г Москва ул Михайлова д.36/8,Москва,ул Михайлова д.36/8,ул,Михайлова ,д.36/8,7639355,муниципальный округ Рязанский,1961 +2281069,г Москва ул Михайлова д.37,Москва,ул Михайлова д.37,ул,Михайлова ,д.37,7639381,муниципальный округ Рязанский,1957 +2281069,г Москва ул Михайлова д.38,Москва,ул Михайлова д.38,ул,Михайлова ,д.38,7639395,муниципальный округ Рязанский,1966 +2281069,г Москва ул Михайлова д.39,Москва,ул Михайлова д.39,ул,Михайлова ,д.39,7639403,муниципальный округ Рязанский,1989 +2281069,г Москва ул Михайлова д.4,Москва,ул Михайлова д.4,ул,Михайлова ,д.4,7639410,муниципальный округ Рязанский,1961 +2281069,г Москва ул Михайлова д.41,Москва,ул Михайлова д.41,ул,Михайлова ,д.41,7639449,муниципальный округ Рязанский,1960 +2281069,г Москва ул Михайлова д.43,Москва,ул Михайлова д.43,ул,Михайлова ,д.43,7639473,муниципальный округ Рязанский,1957 +2281069,г Москва ул Михайлова д.45/9,Москва,ул Михайлова д.45/9,ул,Михайлова ,д.45/9,7639485,муниципальный округ Рязанский,1962 +2281069,г Москва ул Михайлова д.47/10 кор.1,Москва,ул Михайлова д.47/10 кор.1,ул,Михайлова ,д.47/10 кор.1,7639501,муниципальный округ Рязанский,1961 +2281069,г Москва ул Михайлова д.49 кор.1,Москва,ул Михайлова д.49 кор.1,ул,Михайлова ,д.49 кор.1,7639513,муниципальный округ Рязанский,1964 +2281069,г Москва ул Михайлова д.49 кор.2,Москва,ул Михайлова д.49 кор.2,ул,Михайлова ,д.49 кор.2,7639524,муниципальный округ Рязанский,1961 +2281069,г Москва ул Михайлова д.5,Москва,ул Михайлова д.5,ул,Михайлова ,д.5,7639542,муниципальный округ Рязанский,1961 +2281069,г Москва ул Михайлова д.51/1,Москва,ул Михайлова д.51/1,ул,Михайлова ,д.51/1,7639566,муниципальный округ Рязанский,1963 +2281069,г Москва ул Михайлова д.6,Москва,ул Михайлова д.6,ул,Михайлова ,д.6,7639573,муниципальный округ Рязанский,1961 +2281069,г Москва ул Михайлова д.7,Москва,ул Михайлова д.7,ул,Михайлова ,д.7,7639585,муниципальный округ Рязанский,1960 +2281069,г Москва ул Михайлова д.8,Москва,ул Михайлова д.8,ул,Михайлова ,д.8,7639596,муниципальный округ Рязанский,1965 +2281069,г Москва ул Михайлова д.9,Москва,ул Михайлова д.9,ул,Михайлова ,д.9,7639609,муниципальный округ Рязанский,1961 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.10 кор.2,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.10 кор.2,ул,Новокузьминская 1-я ,д.10 кор.2,7645488,муниципальный округ Рязанский,1970 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.14,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.14,ул,Новокузьминская 1-я ,д.14,7645501,муниципальный округ Рязанский,1969 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.15/5,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.15/5,ул,Новокузьминская 1-я ,д.15/5,7645505,муниципальный округ Рязанский,1956 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.16 кор.1,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.16 кор.1,ул,Новокузьминская 1-я ,д.16 кор.1,7645514,муниципальный округ Рязанский,1970 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.16 кор.2,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.16 кор.2,ул,Новокузьминская 1-я ,д.16 кор.2,7645520,муниципальный округ Рязанский,1970 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.17,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.17,ул,Новокузьминская 1-я ,д.17,7645527,муниципальный округ Рязанский,1955 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.20 кор.1,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.20 кор.1,ул,Новокузьминская 1-я ,д.20 кор.1,7645532,муниципальный округ Рязанский,1970 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.20 кор.2,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.20 кор.2,ул,Новокузьминская 1-я ,д.20 кор.2,7645539,муниципальный округ Рязанский,1970 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.20 кор.3,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.20 кор.3,ул,Новокузьминская 1-я ,д.20 кор.3,7645547,муниципальный округ Рязанский,1988 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.21 кор.1,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.21 кор.1,ул,Новокузьминская 1-я ,д.21 кор.1,7645551,муниципальный округ Рязанский,1972 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.21 кор.2,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.21 кор.2,ул,Новокузьминская 1-я ,д.21 кор.2,7645559,муниципальный округ Рязанский,1973 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.22 кор.1,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.22 кор.1,ул,Новокузьминская 1-я ,д.22 кор.1,7645568,муниципальный округ Рязанский,1971 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.22 кор.3,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.22 кор.3,ул,Новокузьминская 1-я ,д.22 кор.3,7645608,муниципальный округ Рязанский,1998 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.22 кор.4,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.22 кор.4,ул,Новокузьминская 1-я ,д.22 кор.4,7645615,муниципальный округ Рязанский,1998 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.23 кор.1,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.23 кор.1,ул,Новокузьминская 1-я ,д.23 кор.1,7645622,муниципальный округ Рязанский,1956 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.23 кор.2,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.23 кор.2,ул,Новокузьминская 1-я ,д.23 кор.2,7645625,муниципальный округ Рязанский,1959 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.24,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.24,ул,Новокузьминская 1-я ,д.24,7645633,муниципальный округ Рязанский,1970 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.25,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.25,ул,Новокузьминская 1-я ,д.25,7645638,муниципальный округ Рязанский,1957 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.27/12,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.27/12,ул,Новокузьминская 1-я ,д.27/12,7645641,муниципальный округ Рязанский,1956 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.3,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.3,ул,Новокузьминская 1-я ,д.3,7645651,муниципальный округ Рязанский,1959 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.4,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.4,ул,Новокузьминская 1-я ,д.4,7645659,муниципальный округ Рязанский,1965 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.6,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.6,ул,Новокузьминская 1-я ,д.6,7645668,муниципальный округ Рязанский,1965 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.7 кор.1,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.7 кор.1,ул,Новокузьминская 1-я ,д.7 кор.1,7645684,муниципальный округ Рязанский,1999 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.9,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.9,ул,Новокузьминская 1-я ,д.9,7645696,муниципальный округ Рязанский,1965 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 12-я д.2/8,Москва,ул Новокузьминская 12-я д.2/8,ул,Новокузьминская 12-я ,д.2/8,7639629,муниципальный округ Рязанский,1959 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 12-я д.4 кор.1,Москва,ул Новокузьминская 12-я д.4 кор.1,ул,Новокузьминская 12-я ,д.4 кор.1,7639687,муниципальный округ Рязанский,1956 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 12-я д.4 кор.2,Москва,ул Новокузьминская 12-я д.4 кор.2,ул,Новокузьминская 12-я ,д.4 кор.2,7639700,муниципальный округ Рязанский,1959 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 12-я д.6 кор.1,Москва,ул Новокузьминская 12-я д.6 кор.1,ул,Новокузьминская 12-я ,д.6 кор.1,7639722,муниципальный округ Рязанский,1993 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 4-я д.10,Москва,ул Новокузьминская 4-я д.10,ул,Новокузьминская 4-я ,д.10,7645706,муниципальный округ Рязанский,1972 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 4-я д.11,Москва,ул Новокузьминская 4-я д.11,ул,Новокузьминская 4-я ,д.11,7645717,муниципальный округ Рязанский,1972 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 4-я д.12,Москва,ул Новокузьминская 4-я д.12,ул,Новокузьминская 4-я ,д.12,7645728,муниципальный округ Рязанский,1989 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 4-я д.13 кор.1,Москва,ул Новокузьминская 4-я д.13 кор.1,ул,Новокузьминская 4-я ,д.13 кор.1,7645745,муниципальный округ Рязанский,1974 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 4-я д.3 кор.1,Москва,ул Новокузьминская 4-я д.3 кор.1,ул,Новокузьминская 4-я ,д.3 кор.1,7645756,муниципальный округ Рязанский,1985 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 4-я д.4,Москва,ул Новокузьминская 4-я д.4,ул,Новокузьминская 4-я ,д.4,7646002,муниципальный округ Рязанский,1972 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 4-я д.5,Москва,ул Новокузьминская 4-я д.5,ул,Новокузьминская 4-я ,д.5,7646010,муниципальный округ Рязанский,1972 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 4-я д.6,Москва,ул Новокузьминская 4-я д.6,ул,Новокузьминская 4-я ,д.6,7646017,муниципальный округ Рязанский,1986 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 4-я д.7 кор.1,Москва,ул Новокузьминская 4-я д.7 кор.1,ул,Новокузьминская 4-я ,д.7 кор.1,7646026,муниципальный округ Рязанский,1972 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 4-я д.8 кор.2,Москва,ул Новокузьминская 4-я д.8 кор.2,ул,Новокузьминская 4-я ,д.8 кор.2,7646047,муниципальный округ Рязанский,1972 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 4-я д.9 кор.1,Москва,ул Новокузьминская 4-я д.9 кор.1,ул,Новокузьминская 4-я ,д.9 кор.1,7646053,муниципальный округ Рязанский,1972 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 4-я д.9 кор.2,Москва,ул Новокузьминская 4-я д.9 кор.2,ул,Новокузьминская 4-я ,д.9 кор.2,7646058,муниципальный округ Рязанский,1973 +2281069,г Москва ул Окская д.1 кор.1,Москва,ул Окская д.1 кор.1,ул,Окская ,д.1 кор.1,8184606,муниципальный округ Рязанский,2005 +2281069,г Москва ул Окская д.3 кор.2,Москва,ул Окская д.3 кор.2,ул,Окская ,д.3 кор.2,7571633,муниципальный округ Рязанский,2006 +2281069,г Москва ул Окская д.42/1 кор.1,Москва,ул Окская д.42/1 кор.1,ул,Окская ,д.42/1 кор.1,7646067,муниципальный округ Рязанский,1965 +2281069,г Москва ул Окская д.42/1 кор.2,Москва,ул Окская д.42/1 кор.2,ул,Окская ,д.42/1 кор.2,7646078,муниципальный округ Рязанский,1965 +2281069,г Москва ул Окская д.44 кор.1,Москва,ул Окская д.44 кор.1,ул,Окская ,д.44 кор.1,7646088,муниципальный округ Рязанский,1966 +2281069,г Москва ул Окская д.44 кор.2,Москва,ул Окская д.44 кор.2,ул,Окская ,д.44 кор.2,7646095,муниципальный округ Рязанский,1965 +2281069,г Москва ул Окская д.46,Москва,ул Окская д.46,ул,Окская ,д.46,7646100,муниципальный округ Рязанский,1966 +2281069,г Москва ул Окская д.48/2,Москва,ул Окская д.48/2,ул,Окская ,д.48/2,7646111,муниципальный округ Рязанский,1965 +2281069,г Москва ул Паперника д.1,Москва,ул Паперника д.1,ул,Паперника ,д.1,7646126,муниципальный округ Рязанский,1962 +2281069,г Москва ул Паперника д.10,Москва,ул Паперника д.10,ул,Паперника ,д.10,7646131,муниципальный округ Рязанский,1967 +2281069,г Москва ул Паперника д.12,Москва,ул Паперника д.12,ул,Паперника ,д.12,7646143,муниципальный округ Рязанский,1968 +2281069,г Москва ул Паперника д.13,Москва,ул Паперника д.13,ул,Паперника ,д.13,7646151,муниципальный округ Рязанский,1963 +2281069,г Москва ул Паперника д.14,Москва,ул Паперника д.14,ул,Паперника ,д.14,7646160,муниципальный округ Рязанский,1967 +2281069,г Москва ул Паперника д.15,Москва,ул Паперника д.15,ул,Паперника ,д.15,7646168,муниципальный округ Рязанский,1961 +2281069,г Москва ул Паперника д.17,Москва,ул Паперника д.17,ул,Паперника ,д.17,7646174,муниципальный округ Рязанский,1962 +2281069,г Москва ул Паперника д.18,Москва,ул Паперника д.18,ул,Паперника ,д.18,7646180,муниципальный округ Рязанский,1967 +2281069,г Москва ул Паперника д.19,Москва,ул Паперника д.19,ул,Паперника ,д.19,7646186,муниципальный округ Рязанский,1962 +2281069,г Москва ул Паперника д.21,Москва,ул Паперника д.21,ул,Паперника ,д.21,7646194,муниципальный округ Рязанский,1962 +2281069,г Москва ул Паперника д.3,Москва,ул Паперника д.3,ул,Паперника ,д.3,7646198,муниципальный округ Рязанский,1963 +2281069,г Москва ул Паперника д.4,Москва,ул Паперника д.4,ул,Паперника ,д.4,7646204,муниципальный округ Рязанский,1968 +2281069,г Москва ул Паперника д.5,Москва,ул Паперника д.5,ул,Паперника ,д.5,7646216,муниципальный округ Рязанский,1963 +2281069,г Москва ул Паперника д.6 кор.1,Москва,ул Паперника д.6 кор.1,ул,Паперника ,д.6 кор.1,7646226,муниципальный округ Рязанский,1969 +2281069,г Москва ул Паперника д.7 кор.1,Москва,ул Паперника д.7 кор.1,ул,Паперника ,д.7 кор.1,7646244,муниципальный округ Рязанский,1968 +2281069,г Москва ул Паперника д.7 кор.2,Москва,ул Паперника д.7 кор.2,ул,Паперника ,д.7 кор.2,7646256,муниципальный округ Рязанский,1967 +2281069,г Москва ул Паперника д.8,Москва,ул Паперника д.8,ул,Паперника ,д.8,7646260,муниципальный округ Рязанский,1968 +2281069,г Москва ул Саратовская д.22,Москва,ул Саратовская д.22,ул,Саратовская ,д.22,7571645,муниципальный округ Рязанский,2007 +2281069,г Москва ул Саратовская д.24,Москва,ул Саратовская д.24,ул,Саратовская ,д.24,7571560,муниципальный округ Рязанский,2008 +2281069,г Москва ул Саратовская д.31,Москва,ул Саратовская д.31,ул,Саратовская ,д.31,7571566,муниципальный округ Рязанский,2007 +2281069,г Москва ул Федора Полетаева д.13,Москва,ул Федора Полетаева д.13,ул,Федора Полетаева ,д.13,7646295,муниципальный округ Рязанский,1992 +2281069,г Москва ул Федора Полетаева д.15 кор.1,Москва,ул Федора Полетаева д.15 кор.1,ул,Федора Полетаева ,д.15 кор.1,7646306,муниципальный округ Рязанский,1972 +2281069,г Москва ул Федора Полетаева д.15 кор.3,Москва,ул Федора Полетаева д.15 кор.3,ул,Федора Полетаева ,д.15 кор.3,7646314,муниципальный округ Рязанский,1972 +2281069,г Москва ул Федора Полетаева д.17 кор.1,Москва,ул Федора Полетаева д.17 кор.1,ул,Федора Полетаева ,д.17 кор.1,7646318,муниципальный округ Рязанский,1972 +2281069,г Москва ул Федора Полетаева д.17 кор.2,Москва,ул Федора Полетаева д.17 кор.2,ул,Федора Полетаева ,д.17 кор.2,7646326,муниципальный округ Рязанский,1972 +2281069,г Москва ул Федора Полетаева д.19 кор.1,Москва,ул Федора Полетаева д.19 кор.1,ул,Федора Полетаева ,д.19 кор.1,7646787,муниципальный округ Рязанский,1973 +2281069,г Москва ул Федора Полетаева д.19 кор.2,Москва,ул Федора Полетаева д.19 кор.2,ул,Федора Полетаева ,д.19 кор.2,7646797,муниципальный округ Рязанский,1972 +2281069,г Москва ул Федора Полетаева д.21 кор.1,Москва,ул Федора Полетаева д.21 кор.1,ул,Федора Полетаева ,д.21 кор.1,7646804,муниципальный округ Рязанский,1972 +2281069,г Москва ул Федора Полетаева д.21 кор.2,Москва,ул Федора Полетаева д.21 кор.2,ул,Федора Полетаева ,д.21 кор.2,7646816,муниципальный округ Рязанский,1972 +2281069,г Москва ул Федора Полетаева д.21 кор.3,Москва,ул Федора Полетаева д.21 кор.3,ул,Федора Полетаева ,д.21 кор.3,7646869,муниципальный округ Рязанский,1987 +2281069,г Москва ул Федора Полетаева д.25,Москва,ул Федора Полетаева д.25,ул,Федора Полетаева ,д.25,7646874,муниципальный округ Рязанский,1972 +2281069,г Москва ул Федора Полетаева д.3,Москва,ул Федора Полетаева д.3,ул,Федора Полетаева ,д.3,7646883,муниципальный округ Рязанский,1965 +2281069,г Москва ул Федора Полетаева д.5 кор.1,Москва,ул Федора Полетаева д.5 кор.1,ул,Федора Полетаева ,д.5 кор.1,7646888,муниципальный округ Рязанский,1962 +2281069,г Москва ул Федора Полетаева д.5 кор.2,Москва,ул Федора Полетаева д.5 кор.2,ул,Федора Полетаева ,д.5 кор.2,7646895,муниципальный округ Рязанский,1961 +2281069,г Москва ул Федора Полетаева д.5 кор.3,Москва,ул Федора Полетаева д.5 кор.3,ул,Федора Полетаева ,д.5 кор.3,7646901,муниципальный округ Рязанский,1962 +2281069,г Москва ул Федора Полетаева д.5 кор.4,Москва,ул Федора Полетаева д.5 кор.4,ул,Федора Полетаева ,д.5 кор.4,7646908,муниципальный округ Рязанский,1964 +2281069,г Москва ул Федора Полетаева д.7,Москва,ул Федора Полетаева д.7,ул,Федора Полетаева ,д.7,7646913,муниципальный округ Рязанский,1969 +2281069,г Москва ул Шатурская д.10,Москва,ул Шатурская д.10,ул,Шатурская ,д.10,7647367,муниципальный округ Рязанский,1966 +2281069,г Москва ул Шатурская д.39,Москва,ул Шатурская д.39,ул,Шатурская ,д.39,7647369,муниципальный округ Рязанский,1963 +2281069,г Москва ул Шатурская д.49 кор.1,Москва,ул Шатурская д.49 кор.1,ул,Шатурская ,д.49 кор.1,7647372,муниципальный округ Рязанский,1961 +2281069,г Москва ул Шатурская д.49 кор.2,Москва,ул Шатурская д.49 кор.2,ул,Шатурская ,д.49 кор.2,7647375,муниципальный округ Рязанский,1972 +2281069,г Москва ул Шатурская д.49 кор.2,Москва,ул Шатурская д.49 кор.2,ул,Шатурская ,д.49 кор.2,7647374,муниципальный округ Рязанский,н.д. +2281069,г Москва ул Шатурская д.8,Москва,ул Шатурская д.8,ул,Шатурская ,д.8,7647377,муниципальный округ Рязанский,1979 +2281069,г Москва ул Яснополянская д.3 кор.1,Москва,ул Яснополянская д.3 кор.1,ул,Яснополянская ,д.3 кор.1,7647379,муниципальный округ Рязанский,1963 +2281069,г Москва ул Яснополянская д.3 кор.2,Москва,ул Яснополянская д.3 кор.2,ул,Яснополянская ,д.3 кор.2,7647382,муниципальный округ Рязанский,1961 +2281069,г Москва ул Яснополянская д.3 кор.3,Москва,ул Яснополянская д.3 кор.3,ул,Яснополянская ,д.3 кор.3,7647383,муниципальный округ Рязанский,1961 +2281069,г Москва ул Яснополянская д.5,Москва,ул Яснополянская д.5,ул,Яснополянская ,д.5,7647389,муниципальный округ Рязанский,1962 +2281069,г Москва ул Яснополянская д.6,Москва,ул Яснополянская д.6,ул,Яснополянская ,д.6,7647390,муниципальный округ Рязанский,1959 +2281069,г Москва ул Яснополянская д.7 кор.1,Москва,ул Яснополянская д.7 кор.1,ул,Яснополянская ,д.7 кор.1,7647398,муниципальный округ Рязанский,1968 +2281069,г Москва ул Яснополянская д.7 кор.2,Москва,ул Яснополянская д.7 кор.2,ул,Яснополянская ,д.7 кор.2,7647399,муниципальный округ Рязанский,1969 +2281069,г Москва ул Яснополянская д.9/4,Москва,ул Яснополянская д.9/4,ул,Яснополянская ,д.9/4,7647405,муниципальный округ Рязанский,1965 +2281070,г Москва б-р Волжский д.12 кор.1,Москва,б-р Волжский д.12 кор.1,б-р,Волжский ,д.12 кор.1,7597971,муниципальный округ Текстильщики,1967 +2281070,г Москва б-р Волжский д.12 кор.2,Москва,б-р Волжский д.12 кор.2,б-р,Волжский ,д.12 кор.2,7597972,муниципальный округ Текстильщики,1967 +2281070,г Москва б-р Волжский д.12 кор.3,Москва,б-р Волжский д.12 кор.3,б-р,Волжский ,д.12 кор.3,7597973,муниципальный округ Текстильщики,1971 +2281070,г Москва б-р Волжский д.14,Москва,б-р Волжский д.14,б-р,Волжский ,д.14,7597980,муниципальный округ Текстильщики,1968 +2281070,г Москва б-р Волжский д.14,Москва,б-р Волжский д.14,б-р,Волжский ,д.14,7597981,муниципальный округ Текстильщики,н.д. +2281070,г Москва б-р Волжский д.16 кор.1,Москва,б-р Волжский д.16 кор.1,б-р,Волжский ,д.16 кор.1,7597986,муниципальный округ Текстильщики,1971 +2281070,г Москва б-р Волжский д.18 кор.1,Москва,б-р Волжский д.18 кор.1,б-р,Волжский ,д.18 кор.1,7598030,муниципальный округ Текстильщики,1970 +2281070,г Москва б-р Волжский д.18 кор.2,Москва,б-р Волжский д.18 кор.2,б-р,Волжский ,д.18 кор.2,7598033,муниципальный округ Текстильщики,1970 +2281070,г Москва б-р Волжский д.2/22,Москва,б-р Волжский д.2/22,б-р,Волжский ,д.2/22,7597796,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва б-р Волжский д.20,Москва,б-р Волжский д.20,б-р,Волжский ,д.20,7598036,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва б-р Волжский д.20А,Москва,б-р Волжский д.20А,б-р,Волжский ,д.20А,7598048,муниципальный округ Текстильщики,1987 +2281070,г Москва б-р Волжский д.24,Москва,б-р Волжский д.24,б-р,Волжский ,д.24,7598052,муниципальный округ Текстильщики,1960 +2281070,г Москва б-р Волжский д.26 кор.1,Москва,б-р Волжский д.26 кор.1,б-р,Волжский ,д.26 кор.1,7598055,муниципальный округ Текстильщики,1960 +2281070,г Москва б-р Волжский д.26 кор.2,Москва,б-р Волжский д.26 кор.2,б-р,Волжский ,д.26 кор.2,7598067,муниципальный округ Текстильщики,1959 +2281070,г Москва б-р Волжский д.26 кор.3,Москва,б-р Волжский д.26 кор.3,б-р,Волжский ,д.26 кор.3,7598074,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва б-р Волжский д.26 кор.4,Москва,б-р Волжский д.26 кор.4,б-р,Волжский ,д.26 кор.4,7598080,муниципальный округ Текстильщики,1960 +2281070,г Москва б-р Волжский д.28,Москва,б-р Волжский д.28,б-р,Волжский ,д.28,7598150,муниципальный округ Текстильщики,1959 +2281070,г Москва б-р Волжский д.30,Москва,б-р Волжский д.30,б-р,Волжский ,д.30,7598157,муниципальный округ Текстильщики,1959 +2281070,г Москва б-р Волжский д.32 кор.1,Москва,б-р Волжский д.32 кор.1,б-р,Волжский ,д.32 кор.1,7598163,муниципальный округ Текстильщики,1959 +2281070,г Москва б-р Волжский д.32 кор.2,Москва,б-р Волжский д.32 кор.2,б-р,Волжский ,д.32 кор.2,7598169,муниципальный округ Текстильщики,1960 +2281070,г Москва б-р Волжский д.34,Москва,б-р Волжский д.34,б-р,Волжский ,д.34,7598176,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва б-р Волжский д.36,Москва,б-р Волжский д.36,б-р,Волжский ,д.36,7598191,муниципальный округ Текстильщики,1951 +2281070,г Москва б-р Волжский д.38,Москва,б-р Волжский д.38,б-р,Волжский ,д.38,7598201,муниципальный округ Текстильщики,1960 +2281070,г Москва б-р Волжский д.4 кор.1,Москва,б-р Волжский д.4 кор.1,б-р,Волжский ,д.4 кор.1,7597805,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва б-р Волжский д.4 кор.2,Москва,б-р Волжский д.4 кор.2,б-р,Волжский ,д.4 кор.2,7597868,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва б-р Волжский д.4 кор.3,Москва,б-р Волжский д.4 кор.3,б-р,Волжский ,д.4 кор.3,7597872,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва б-р Волжский д.40,Москва,б-р Волжский д.40,б-р,Волжский ,д.40,7598205,муниципальный округ Текстильщики,1972 +2281070,г Москва б-р Волжский д.42,Москва,б-р Волжский д.42,б-р,Волжский ,д.42,7598209,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва б-р Волжский д.46 кор.1,Москва,б-р Волжский д.46 кор.1,б-р,Волжский ,д.46 кор.1,7598261,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва б-р Волжский д.46 кор.2,Москва,б-р Волжский д.46 кор.2,б-р,Волжский ,д.46 кор.2,7598266,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва б-р Волжский д.48,Москва,б-р Волжский д.48,б-р,Волжский ,д.48,7598272,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва б-р Волжский д.50 кор.2,Москва,б-р Волжский д.50 кор.2,б-р,Волжский ,д.50 кор.2,7598296,муниципальный округ Текстильщики,1972 +2281070,г Москва б-р Волжский д.50/26,Москва,б-р Волжский д.50/26,б-р,Волжский ,д.50/26,7598302,муниципальный округ Текстильщики,1959 +2281070,г Москва б-р Волжский д.6 кор.1,Москва,б-р Волжский д.6 кор.1,б-р,Волжский ,д.6 кор.1,7597884,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва б-р Волжский д.8 кор.1,Москва,б-р Волжский д.8 кор.1,б-р,Волжский ,д.8 кор.1,7597965,муниципальный округ Текстильщики,1970 +2281070,г Москва б-р Волжский д.8 кор.2,Москва,б-р Волжский д.8 кор.2,б-р,Волжский ,д.8 кор.2,7597966,муниципальный округ Текстильщики,2008 +2281070,г Москва кв-л Волжский Бульвар 95-й д.- кор.3,Москва,кв-л Волжский Бульвар 95-й д.- кор.3,кв-л,Волжский Бульвар 95-й ,д.- кор.3,7606046,муниципальный округ Текстильщики,1987 +2281070,г Москва кв-л Волжский Бульвар 95-й д.- кор.5,Москва,кв-л Волжский Бульвар 95-й д.- кор.5,кв-л,Волжский Бульвар 95-й ,д.- кор.5,7606049,муниципальный округ Текстильщики,1987 +2281070,г Москва кв-л Волжский Бульвар 95-й д.- кор.6,Москва,кв-л Волжский Бульвар 95-й д.- кор.6,кв-л,Волжский Бульвар 95-й ,д.- кор.6,7606056,муниципальный округ Текстильщики,1987 +2281070,г Москва кв-л Грайвороново 90а д.- кор.1,Москва,кв-л Грайвороново 90а д.- кор.1,кв-л,Грайвороново 90а ,д.- кор.1,7606064,муниципальный округ Текстильщики,1966 +2281070,г Москва кв-л Грайвороново 90а д.- кор.10,Москва,кв-л Грайвороново 90а д.- кор.10,кв-л,Грайвороново 90а ,д.- кор.10,7606126,муниципальный округ Текстильщики,1965 +2281070,г Москва кв-л Грайвороново 90а д.- кор.11,Москва,кв-л Грайвороново 90а д.- кор.11,кв-л,Грайвороново 90а ,д.- кор.11,7606135,муниципальный округ Текстильщики,1965 +2281070,г Москва кв-л Грайвороново 90а д.- кор.2,Москва,кв-л Грайвороново 90а д.- кор.2,кв-л,Грайвороново 90а ,д.- кор.2,7606068,муниципальный округ Текстильщики,1966 +2281070,г Москва кв-л Грайвороново 90а д.- кор.3,Москва,кв-л Грайвороново 90а д.- кор.3,кв-л,Грайвороново 90а ,д.- кор.3,7606072,муниципальный округ Текстильщики,1964 +2281070,г Москва кв-л Грайвороново 90а д.- кор.4,Москва,кв-л Грайвороново 90а д.- кор.4,кв-л,Грайвороново 90а ,д.- кор.4,7606082,муниципальный округ Текстильщики,1964 +2281070,г Москва кв-л Грайвороново 90а д.- кор.5,Москва,кв-л Грайвороново 90а д.- кор.5,кв-л,Грайвороново 90а ,д.- кор.5,7606085,муниципальный округ Текстильщики,1964 +2281070,г Москва кв-л Грайвороново 90а д.- кор.6,Москва,кв-л Грайвороново 90а д.- кор.6,кв-л,Грайвороново 90а ,д.- кор.6,7606090,муниципальный округ Текстильщики,1966 +2281070,г Москва кв-л Грайвороново 90а д.- кор.6А,Москва,кв-л Грайвороново 90а д.- кор.6А,кв-л,Грайвороново 90а ,д.- кор.6А,7606095,муниципальный округ Текстильщики,1966 +2281070,г Москва кв-л Грайвороново 90а д.- кор.7,Москва,кв-л Грайвороново 90а д.- кор.7,кв-л,Грайвороново 90а ,д.- кор.7,7606101,муниципальный округ Текстильщики,1966 +2281070,г Москва кв-л Грайвороново 90а д.- кор.8,Москва,кв-л Грайвороново 90а д.- кор.8,кв-л,Грайвороново 90а ,д.- кор.8,7606109,муниципальный округ Текстильщики,1966 +2281070,г Москва кв-л Грайвороново 90а д.- кор.9,Москва,кв-л Грайвороново 90а д.- кор.9,кв-л,Грайвороново 90а ,д.- кор.9,7606120,муниципальный округ Текстильщики,1965 +2281070,г Москва пр-кт Волгоградский д.51,Москва,пр-кт Волгоградский д.51,пр-кт,Волгоградский ,д.51,7564284,муниципальный округ Текстильщики,1960 +2281070,г Москва пр-кт Волгоградский д.53,Москва,пр-кт Волгоградский д.53,пр-кт,Волгоградский ,д.53,7564292,муниципальный округ Текстильщики,1960 +2281070,г Москва пр-кт Волгоградский д.55,Москва,пр-кт Волгоградский д.55,пр-кт,Волгоградский ,д.55,7564298,муниципальный округ Текстильщики,1959 +2281070,г Москва пр-кт Волгоградский д.57,Москва,пр-кт Волгоградский д.57,пр-кт,Волгоградский ,д.57,7564304,муниципальный округ Текстильщики,1961 +2281070,г Москва пр-кт Волгоградский д.59,Москва,пр-кт Волгоградский д.59,пр-кт,Волгоградский ,д.59,7564330,муниципальный округ Текстильщики,1964 +2281070,г Москва пр-кт Волгоградский д.61,Москва,пр-кт Волгоградский д.61,пр-кт,Волгоградский ,д.61,7564347,муниципальный округ Текстильщики,1965 +2281070,г Москва пр-кт Волгоградский д.63,Москва,пр-кт Волгоградский д.63,пр-кт,Волгоградский ,д.63,7564351,муниципальный округ Текстильщики,1960 +2281070,г Москва пр-кт Волгоградский д.69,Москва,пр-кт Волгоградский д.69,пр-кт,Волгоградский ,д.69,7564354,муниципальный округ Текстильщики,1970 +2281070,г Москва пр-кт Волгоградский д.71 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.71 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.71 кор.1,7564357,муниципальный округ Текстильщики,1971 +2281070,г Москва пр-кт Волгоградский д.71 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.71 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.71 кор.2,7564362,муниципальный округ Текстильщики,1972 +2281070,г Москва проезд Грайвороновский 1-й д.6,Москва,проезд Грайвороновский 1-й д.6,проезд,Грайвороновский 1-й ,д.6,7598482,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва проезд Саратовский 1-й д.3,Москва,проезд Саратовский 1-й д.3,проезд,Саратовский 1-й ,д.3,7600048,муниципальный округ Текстильщики,1952 +2281070,г Москва проезд Саратовский 1-й д.4,Москва,проезд Саратовский 1-й д.4,проезд,Саратовский 1-й ,д.4,7600051,муниципальный округ Текстильщики,1953 +2281070,г Москва проезд Саратовский 1-й д.5 кор.3,Москва,проезд Саратовский 1-й д.5 кор.3,проезд,Саратовский 1-й ,д.5 кор.3,8034021,муниципальный округ Текстильщики,н.д. +2281070,г Москва проезд Саратовский 1-й д.6 кор.1,Москва,проезд Саратовский 1-й д.6 кор.1,проезд,Саратовский 1-й ,д.6 кор.1,7600058,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва проезд Саратовский 1-й д.6 кор.2,Москва,проезд Саратовский 1-й д.6 кор.2,проезд,Саратовский 1-й ,д.6 кор.2,7600060,муниципальный округ Текстильщики,1955 +2281070,г Москва проезд Саратовский 1-й д.7 кор.1,Москва,проезд Саратовский 1-й д.7 кор.1,проезд,Саратовский 1-й ,д.7 кор.1,7600067,муниципальный округ Текстильщики,1963 +2281070,г Москва проезд Саратовский 1-й д.7 кор.2,Москва,проезд Саратовский 1-й д.7 кор.2,проезд,Саратовский 1-й ,д.7 кор.2,7600071,муниципальный округ Текстильщики,1963 +2281070,г Москва проезд Саратовский 1-й д.8,Москва,проезд Саратовский 1-й д.8,проезд,Саратовский 1-й ,д.8,7600076,муниципальный округ Текстильщики,1960 +2281070,г Москва проезд Саратовский 1-й д.9 кор.1,Москва,проезд Саратовский 1-й д.9 кор.1,проезд,Саратовский 1-й ,д.9 кор.1,7600084,муниципальный округ Текстильщики,1966 +2281070,г Москва проезд Саратовский 1-й д.9 кор.2,Москва,проезд Саратовский 1-й д.9 кор.2,проезд,Саратовский 1-й ,д.9 кор.2,7600088,муниципальный округ Текстильщики,1972 +2281070,г Москва проезд Саратовский 2-й д.3,Москва,проезд Саратовский 2-й д.3,проезд,Саратовский 2-й ,д.3,7600093,муниципальный округ Текстильщики,1968 +2281070,г Москва проезд Саратовский 2-й д.5,Москва,проезд Саратовский 2-й д.5,проезд,Саратовский 2-й ,д.5,7600095,муниципальный округ Текстильщики,1966 +2281070,г Москва проезд Саратовский 2-й д.6 кор.1,Москва,проезд Саратовский 2-й д.6 кор.1,проезд,Саратовский 2-й ,д.6 кор.1,7600097,муниципальный округ Текстильщики,1972 +2281070,г Москва проезд Саратовский 2-й д.6 кор.2,Москва,проезд Саратовский 2-й д.6 кор.2,проезд,Саратовский 2-й ,д.6 кор.2,7600101,муниципальный округ Текстильщики,1973 +2281070,г Москва проезд Саратовский 2-й д.8,Москва,проезд Саратовский 2-й д.8,проезд,Саратовский 2-й ,д.8,7600105,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.1,Москва,ул Артюхиной д.1,ул,Артюхиной ,д.1,7563064,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.10,Москва,ул Артюхиной д.10,ул,Артюхиной ,д.10,7563247,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.11,Москва,ул Артюхиной д.11,ул,Артюхиной ,д.11,7563274,муниципальный округ Текстильщики,1959 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.16,Москва,ул Артюхиной д.16,ул,Артюхиной ,д.16,7563613,муниципальный округ Текстильщики,1966 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.2,Москва,ул Артюхиной д.2,ул,Артюхиной ,д.2,7563147,муниципальный округ Текстильщики,1959 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.20,Москва,ул Артюхиной д.20,ул,Артюхиной ,д.20,7563617,муниципальный округ Текстильщики,1959 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.20 кор.2,Москва,ул Артюхиной д.20 кор.2,ул,Артюхиной ,д.20 кор.2,7563634,муниципальный округ Текстильщики,1978 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.20А,Москва,ул Артюхиной д.20А,ул,Артюхиной ,д.20А,7563625,муниципальный округ Текстильщики,1960 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.21А,Москва,ул Артюхиной д.21А,ул,Артюхиной ,д.21А,7563640,муниципальный округ Текстильщики,1960 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.23,Москва,ул Артюхиной д.23,ул,Артюхиной ,д.23,7563644,муниципальный округ Текстильщики,1951 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.24,Москва,ул Артюхиной д.24,ул,Артюхиной ,д.24,7563651,муниципальный округ Текстильщики,1964 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.25,Москва,ул Артюхиной д.25,ул,Артюхиной ,д.25,7563658,муниципальный округ Текстильщики,1964 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.25 кор.2,Москва,ул Артюхиной д.25 кор.2,ул,Артюхиной ,д.25 кор.2,7564203,муниципальный округ Текстильщики,1996 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.26,Москва,ул Артюхиной д.26,ул,Артюхиной ,д.26,7564208,муниципальный округ Текстильщики,1964 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.26А,Москва,ул Артюхиной д.26А,ул,Артюхиной ,д.26А,7564213,муниципальный округ Текстильщики,1960 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.27,Москва,ул Артюхиной д.27,ул,Артюхиной ,д.27,7564234,муниципальный округ Текстильщики,1966 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.27 кор.2,Москва,ул Артюхиной д.27 кор.2,ул,Артюхиной ,д.27 кор.2,7564240,муниципальный округ Текстильщики,1950 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.28,Москва,ул Артюхиной д.28,ул,Артюхиной ,д.28,7564250,муниципальный округ Текстильщики,1964 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.29/7,Москва,ул Артюхиной д.29/7,ул,Артюхиной ,д.29/7,7564255,муниципальный округ Текстильщики,1967 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.2А,Москва,ул Артюхиной д.2А,ул,Артюхиной ,д.2А,7563162,муниципальный округ Текстильщики,1960 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.3,Москва,ул Артюхиной д.3,ул,Артюхиной ,д.3,7563187,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.30,Москва,ул Артюхиной д.30,ул,Артюхиной ,д.30,7564260,муниципальный округ Текстильщики,1964 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.5,Москва,ул Артюхиной д.5,ул,Артюхиной ,д.5,7563195,муниципальный округ Текстильщики,1971 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.7/7,Москва,ул Артюхиной д.7/7,ул,Артюхиной ,д.7/7,7563206,муниципальный округ Текстильщики,1971 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.8/10,Москва,ул Артюхиной д.8/10,ул,Артюхиной ,д.8/10,7563223,муниципальный округ Текстильщики,1971 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.9,Москва,ул Артюхиной д.9,ул,Артюхиной ,д.9,7563229,муниципальный округ Текстильщики,1961 +2281070,г Москва ул Грайвороновская д.10 кор.1,Москва,ул Грайвороновская д.10 кор.1,ул,Грайвороновская ,д.10 кор.1,7598348,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Грайвороновская д.10 кор.2,Москва,ул Грайвороновская д.10 кор.2,ул,Грайвороновская ,д.10 кор.2,7598355,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Грайвороновская д.12 кор.1,Москва,ул Грайвороновская д.12 кор.1,ул,Грайвороновская ,д.12 кор.1,7598361,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Грайвороновская д.14 кор.1,Москва,ул Грайвороновская д.14 кор.1,ул,Грайвороновская ,д.14 кор.1,7598367,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Грайвороновская д.14 кор.2,Москва,ул Грайвороновская д.14 кор.2,ул,Грайвороновская ,д.14 кор.2,7598381,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Грайвороновская д.15,Москва,ул Грайвороновская д.15,ул,Грайвороновская ,д.15,7598395,муниципальный округ Текстильщики,1986 +2281070,г Москва ул Грайвороновская д.16 кор.1,Москва,ул Грайвороновская д.16 кор.1,ул,Грайвороновская ,д.16 кор.1,7598408,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Грайвороновская д.16 кор.2,Москва,ул Грайвороновская д.16 кор.2,ул,Грайвороновская ,д.16 кор.2,7598416,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Грайвороновская д.16 кор.3,Москва,ул Грайвороновская д.16 кор.3,ул,Грайвороновская ,д.16 кор.3,7598419,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Грайвороновская д.16 кор.4,Москва,ул Грайвороновская д.16 кор.4,ул,Грайвороновская ,д.16 кор.4,7598429,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Грайвороновская д.17,Москва,ул Грайвороновская д.17,ул,Грайвороновская ,д.17,7598439,муниципальный округ Текстильщики,1987 +2281070,г Москва ул Грайвороновская д.18 кор.2,Москва,ул Грайвороновская д.18 кор.2,ул,Грайвороновская ,д.18 кор.2,7598447,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Грайвороновская д.18 кор.3,Москва,ул Грайвороновская д.18 кор.3,ул,Грайвороновская ,д.18 кор.3,7598452,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Грайвороновская д.20,Москва,ул Грайвороновская д.20,ул,Грайвороновская ,д.20,7598456,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Грайвороновская д.21,Москва,ул Грайвороновская д.21,ул,Грайвороновская ,д.21,7598472,муниципальный округ Текстильщики,1987 +2281070,г Москва ул Грайвороновская д.8 кор.1,Москва,ул Грайвороновская д.8 кор.1,ул,Грайвороновская ,д.8 кор.1,7598314,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Грайвороновская д.8 кор.2,Москва,ул Грайвороновская д.8 кор.2,ул,Грайвороновская ,д.8 кор.2,7598319,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Грайвороновская д.8А,Москва,ул Грайвороновская д.8А,ул,Грайвороновская ,д.8А,7598325,муниципальный округ Текстильщики,1989 +2281070,г Москва ул Грайвороновская д.8Б,Москва,ул Грайвороновская д.8Б,ул,Грайвороновская ,д.8Б,7598344,муниципальный округ Текстильщики,1988 +2281070,г Москва ул Люблинская д.11 кор.2,Москва,ул Люблинская д.11 кор.2,ул,Люблинская ,д.11 кор.2,7599137,муниципальный округ Текстильщики,1960 +2281070,г Москва ул Люблинская д.13,Москва,ул Люблинская д.13,ул,Люблинская ,д.13,7599142,муниципальный округ Текстильщики,1961 +2281070,г Москва ул Люблинская д.17 кор.1,Москва,ул Люблинская д.17 кор.1,ул,Люблинская ,д.17 кор.1,7599172,муниципальный округ Текстильщики,1963 +2281070,г Москва ул Люблинская д.17 кор.2,Москва,ул Люблинская д.17 кор.2,ул,Люблинская ,д.17 кор.2,7599185,муниципальный округ Текстильщики,1959 +2281070,г Москва ул Люблинская д.17 кор.3,Москва,ул Люблинская д.17 кор.3,ул,Люблинская ,д.17 кор.3,7599199,муниципальный округ Текстильщики,1954 +2281070,г Москва ул Люблинская д.19,Москва,ул Люблинская д.19,ул,Люблинская ,д.19,7599207,муниципальный округ Текстильщики,1961 +2281070,г Москва ул Люблинская д.21 кор.1,Москва,ул Люблинская д.21 кор.1,ул,Люблинская ,д.21 кор.1,7599251,муниципальный округ Текстильщики,1960 +2281070,г Москва ул Люблинская д.21А,Москва,ул Люблинская д.21А,ул,Люблинская ,д.21А,7599218,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Люблинская д.23,Москва,ул Люблинская д.23,ул,Люблинская ,д.23,7599265,муниципальный округ Текстильщики,1961 +2281070,г Москва ул Люблинская д.25/1,Москва,ул Люблинская д.25/1,ул,Люблинская ,д.25/1,7599279,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Люблинская д.27/2,Москва,ул Люблинская д.27/2,ул,Люблинская ,д.27/2,7599285,муниципальный округ Текстильщики,1959 +2281070,г Москва ул Люблинская д.29,Москва,ул Люблинская д.29,ул,Люблинская ,д.29,7599295,муниципальный округ Текстильщики,1962 +2281070,г Москва ул Люблинская д.31/1,Москва,ул Люблинская д.31/1,ул,Люблинская ,д.31/1,7599336,муниципальный округ Текстильщики,1974 +2281070,г Москва ул Люблинская д.33/2 кор.1,Москва,ул Люблинская д.33/2 кор.1,ул,Люблинская ,д.33/2 кор.1,7599347,муниципальный округ Текстильщики,1966 +2281070,г Москва ул Люблинская д.33/2 кор.2,Москва,ул Люблинская д.33/2 кор.2,ул,Люблинская ,д.33/2 кор.2,7599357,муниципальный округ Текстильщики,1966 +2281070,г Москва ул Люблинская д.35 кор.1,Москва,ул Люблинская д.35 кор.1,ул,Люблинская ,д.35 кор.1,7599365,муниципальный округ Текстильщики,1965 +2281070,г Москва ул Люблинская д.35 кор.2,Москва,ул Люблинская д.35 кор.2,ул,Люблинская ,д.35 кор.2,7599453,муниципальный округ Текстильщики,1966 +2281070,г Москва ул Люблинская д.39/2,Москва,ул Люблинская д.39/2,ул,Люблинская ,д.39/2,7850451,муниципальный округ Текстильщики,1999 +2281070,г Москва ул Люблинская д.47,Москва,ул Люблинская д.47,ул,Люблинская ,д.47,7850476,муниципальный округ Текстильщики,н.д. +2281070,г Москва ул Люблинская д.5 кор.1,Москва,ул Люблинская д.5 кор.1,ул,Люблинская ,д.5 кор.1,7596528,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Люблинская д.5 кор.2,Москва,ул Люблинская д.5 кор.2,ул,Люблинская ,д.5 кор.2,7598524,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Люблинская д.5 кор.3,Москва,ул Люблинская д.5 кор.3,ул,Люблинская ,д.5 кор.3,7598531,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Люблинская д.5 кор.4,Москва,ул Люблинская д.5 кор.4,ул,Люблинская ,д.5 кор.4,7598556,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Люблинская д.5 кор.5,Москва,ул Люблинская д.5 кор.5,ул,Люблинская ,д.5 кор.5,7598564,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Люблинская д.5 кор.6,Москва,ул Люблинская д.5 кор.6,ул,Люблинская ,д.5 кор.6,7598570,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Люблинская д.5 кор.7,Москва,ул Люблинская д.5 кор.7,ул,Люблинская ,д.5 кор.7,7598575,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Люблинская д.51,Москва,ул Люблинская д.51,ул,Люблинская ,д.51,7850484,муниципальный округ Текстильщики,н.д. +2281070,г Москва ул Люблинская д.7/2 кор.1,Москва,ул Люблинская д.7/2 кор.1,ул,Люблинская ,д.7/2 кор.1,7599101,муниципальный округ Текстильщики,1952 +2281070,г Москва ул Люблинская д.7/2 кор.2,Москва,ул Люблинская д.7/2 кор.2,ул,Люблинская ,д.7/2 кор.2,7599107,муниципальный округ Текстильщики,1950 +2281070,г Москва ул Люблинская д.8,Москва,ул Люблинская д.8,ул,Люблинская ,д.8,7599113,муниципальный округ Текстильщики,1963 +2281070,г Москва ул Люблинская д.9 кор.1,Москва,ул Люблинская д.9 кор.1,ул,Люблинская ,д.9 кор.1,7599122,муниципальный округ Текстильщики,1952 +2281070,г Москва ул Люблинская д.9 кор.2,Москва,ул Люблинская д.9 кор.2,ул,Люблинская ,д.9 кор.2,7599129,муниципальный округ Текстильщики,1953 +2281070,г Москва ул Малышева д.13 кор.1,Москва,ул Малышева д.13 кор.1,ул,Малышева ,д.13 кор.1,7599555,муниципальный округ Текстильщики,1967 +2281070,г Москва ул Малышева д.13 кор.2,Москва,ул Малышева д.13 кор.2,ул,Малышева ,д.13 кор.2,7599561,муниципальный округ Текстильщики,1975 +2281070,г Москва ул Малышева д.13 кор.3,Москва,ул Малышева д.13 кор.3,ул,Малышева ,д.13 кор.3,7599609,муниципальный округ Текстильщики,2004 +2281070,г Москва ул Малышева д.17/14,Москва,ул Малышева д.17/14,ул,Малышева ,д.17/14,7581824,муниципальный округ Текстильщики,1955 +2281070,г Москва ул Малышева д.18 кор.1,Москва,ул Малышева д.18 кор.1,ул,Малышева ,д.18 кор.1,7599615,муниципальный округ Текстильщики,1966 +2281070,г Москва ул Малышева д.19,Москва,ул Малышева д.19,ул,Малышева ,д.19,7599836,муниципальный округ Текстильщики,1968 +2281070,г Москва ул Малышева д.2,Москва,ул Малышева д.2,ул,Малышева ,д.2,7599462,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Малышева д.21,Москва,ул Малышева д.21,ул,Малышева ,д.21,7599850,муниципальный округ Текстильщики,1978 +2281070,г Москва ул Малышева д.22,Москва,ул Малышева д.22,ул,Малышева ,д.22,7599859,муниципальный округ Текстильщики,2001 +2281070,г Москва ул Малышева д.24,Москва,ул Малышева д.24,ул,Малышева ,д.24,7599869,муниципальный округ Текстильщики,1974 +2281070,г Москва ул Малышева д.26 кор.2,Москва,ул Малышева д.26 кор.2,ул,Малышева ,д.26 кор.2,7599898,муниципальный округ Текстильщики,1974 +2281070,г Москва ул Малышева д.28,Москва,ул Малышева д.28,ул,Малышева ,д.28,7599908,муниципальный округ Текстильщики,1970 +2281070,г Москва ул Малышева д.3,Москва,ул Малышева д.3,ул,Малышева ,д.3,7599470,муниципальный округ Текстильщики,1973 +2281070,г Москва ул Малышева д.3 кор.2,Москва,ул Малышева д.3 кор.2,ул,Малышева ,д.3 кор.2,7599482,муниципальный округ Текстильщики,1963 +2281070,г Москва ул Малышева д.3 кор.3,Москва,ул Малышева д.3 кор.3,ул,Малышева ,д.3 кор.3,7599493,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Малышева д.30,Москва,ул Малышева д.30,ул,Малышева ,д.30,7599914,муниципальный округ Текстильщики,1972 +2281070,г Москва ул Малышева д.32,Москва,ул Малышева д.32,ул,Малышева ,д.32,7599919,муниципальный округ Текстильщики,1992 +2281070,г Москва ул Малышева д.4,Москва,ул Малышева д.4,ул,Малышева ,д.4,7599505,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Малышева д.5,Москва,ул Малышева д.5,ул,Малышева ,д.5,7599515,муниципальный округ Текстильщики,1973 +2281070,г Москва ул Малышева д.6,Москва,ул Малышева д.6,ул,Малышева ,д.6,7599533,муниципальный округ Текстильщики,1960 +2281070,г Москва ул Малышева д.7,Москва,ул Малышева д.7,ул,Малышева ,д.7,7599542,муниципальный округ Текстильщики,1960 +2281070,г Москва ул Саратовская д.1 кор.1,Москва,ул Саратовская д.1 кор.1,ул,Саратовская ,д.1 кор.1,7599931,муниципальный округ Текстильщики,1979 +2281070,г Москва ул Саратовская д.1 кор.2,Москва,ул Саратовская д.1 кор.2,ул,Саратовская ,д.1 кор.2,7599934,муниципальный округ Текстильщики,1984 +2281070,г Москва ул Саратовская д.10 кор.1,Москва,ул Саратовская д.10 кор.1,ул,Саратовская ,д.10 кор.1,7600016,муниципальный округ Текстильщики,1951 +2281070,г Москва ул Саратовская д.10 кор.2,Москва,ул Саратовская д.10 кор.2,ул,Саратовская ,д.10 кор.2,7600019,муниципальный округ Текстильщики,1951 +2281070,г Москва ул Саратовская д.11,Москва,ул Саратовская д.11,ул,Саратовская ,д.11,7600025,муниципальный округ Текстильщики,1979 +2281070,г Москва ул Саратовская д.12/2,Москва,ул Саратовская д.12/2,ул,Саратовская ,д.12/2,7600032,муниципальный округ Текстильщики,1951 +2281070,г Москва ул Саратовская д.14/1,Москва,ул Саратовская д.14/1,ул,Саратовская ,д.14/1,7600037,муниципальный округ Текстильщики,1955 +2281070,г Москва ул Саратовская д.16 кор.1,Москва,ул Саратовская д.16 кор.1,ул,Саратовская ,д.16 кор.1,7600041,муниципальный округ Текстильщики,1954 +2281070,г Москва ул Саратовская д.18/10,Москва,ул Саратовская д.18/10,ул,Саратовская ,д.18/10,7600045,муниципальный округ Текстильщики,1955 +2281070,г Москва ул Саратовская д.3,Москва,ул Саратовская д.3,ул,Саратовская ,д.3,7876673,муниципальный округ Текстильщики,н.д. +2281070,г Москва ул Саратовская д.3 кор.1,Москва,ул Саратовская д.3 кор.1,ул,Саратовская ,д.3 кор.1,7599940,муниципальный округ Текстильщики,1985 +2281070,г Москва ул Саратовская д.3 кор.2,Москва,ул Саратовская д.3 кор.2,ул,Саратовская ,д.3 кор.2,7599943,муниципальный округ Текстильщики,1973 +2281070,г Москва ул Саратовская д.4,Москва,ул Саратовская д.4,ул,Саратовская ,д.4,7599960,муниципальный округ Текстильщики,1951 +2281070,г Москва ул Саратовская д.5 кор.1,Москва,ул Саратовская д.5 кор.1,ул,Саратовская ,д.5 кор.1,7599967,муниципальный округ Текстильщики,1974 +2281070,г Москва ул Саратовская д.5 кор.2,Москва,ул Саратовская д.5 кор.2,ул,Саратовская ,д.5 кор.2,7599971,муниципальный округ Текстильщики,1974 +2281070,г Москва ул Саратовская д.6/2,Москва,ул Саратовская д.6/2,ул,Саратовская ,д.6/2,7599978,муниципальный округ Текстильщики,1951 +2281070,г Москва ул Саратовская д.7 кор.2,Москва,ул Саратовская д.7 кор.2,ул,Саратовская ,д.7 кор.2,7599989,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Саратовская д.8/1,Москва,ул Саратовская д.8/1,ул,Саратовская ,д.8/1,7599998,муниципальный округ Текстильщики,1951 +2281070,г Москва ул Саратовская д.9,Москва,ул Саратовская д.9,ул,Саратовская ,д.9,7600005,муниципальный округ Текстильщики,1966 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 1-я д.12/9,Москва,ул Текстильщиков 1-я д.12/9,ул,Текстильщиков 1-я ,д.12/9,7601496,муниципальный округ Текстильщики,1960 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 1-я д.3,Москва,ул Текстильщиков 1-я д.3,ул,Текстильщиков 1-я ,д.3,7601425,муниципальный округ Текстильщики,1960 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 1-я д.3А,Москва,ул Текстильщиков 1-я д.3А,ул,Текстильщиков 1-я ,д.3А,7601429,муниципальный округ Текстильщики,1959 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 1-я д.4,Москва,ул Текстильщиков 1-я д.4,ул,Текстильщиков 1-я ,д.4,7601469,муниципальный округ Текстильщики,1964 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 1-я д.8,Москва,ул Текстильщиков 1-я д.8,ул,Текстильщиков 1-я ,д.8,7601472,муниципальный округ Текстильщики,1972 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 1-я д.9,Москва,ул Текстильщиков 1-я д.9,ул,Текстильщиков 1-я ,д.9,7601481,муниципальный округ Текстильщики,1967 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 11-я д.10,Москва,ул Текстильщиков 11-я д.10,ул,Текстильщиков 11-я ,д.10,7602291,муниципальный округ Текстильщики,1972 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 11-я д.11,Москва,ул Текстильщиков 11-я д.11,ул,Текстильщиков 11-я ,д.11,7602297,муниципальный округ Текстильщики,1997 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 11-я д.12,Москва,ул Текстильщиков 11-я д.12,ул,Текстильщиков 11-я ,д.12,7602311,муниципальный округ Текстильщики,1973 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 11-я д.12А,Москва,ул Текстильщиков 11-я д.12А,ул,Текстильщиков 11-я ,д.12А,7602336,муниципальный округ Текстильщики,1979 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 11-я д.2,Москва,ул Текстильщиков 11-я д.2,ул,Текстильщиков 11-я ,д.2,7602214,муниципальный округ Текстильщики,1965 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 11-я д.4,Москва,ул Текстильщиков 11-я д.4,ул,Текстильщиков 11-я ,д.4,7602223,муниципальный округ Текстильщики,1961 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 11-я д.4А,Москва,ул Текстильщиков 11-я д.4А,ул,Текстильщиков 11-я ,д.4А,7602231,муниципальный округ Текстильщики,1962 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 11-я д.7,Москва,ул Текстильщиков 11-я д.7,ул,Текстильщиков 11-я ,д.7,7602239,муниципальный округ Текстильщики,1995 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 11-я д.8,Москва,ул Текстильщиков 11-я д.8,ул,Текстильщиков 11-я ,д.8,7602256,муниципальный округ Текстильщики,1974 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 11-я д.9,Москва,ул Текстильщиков 11-я д.9,ул,Текстильщиков 11-я ,д.9,7602269,муниципальный округ Текстильщики,1995 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 7-я д.1,Москва,ул Текстильщиков 7-я д.1,ул,Текстильщиков 7-я ,д.1,7601503,муниципальный округ Текстильщики,1957 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 7-я д.11,Москва,ул Текстильщиков 7-я д.11,ул,Текстильщиков 7-я ,д.11,7601848,муниципальный округ Текстильщики,1956 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 7-я д.13,Москва,ул Текстильщиков 7-я д.13,ул,Текстильщиков 7-я ,д.13,7601858,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 7-я д.13А,Москва,ул Текстильщиков 7-я д.13А,ул,Текстильщиков 7-я ,д.13А,7601867,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 7-я д.14,Москва,ул Текстильщиков 7-я д.14,ул,Текстильщиков 7-я ,д.14,7601875,муниципальный округ Текстильщики,1955 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 7-я д.16,Москва,ул Текстильщиков 7-я д.16,ул,Текстильщиков 7-я ,д.16,7601880,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 7-я д.3/1,Москва,ул Текстильщиков 7-я д.3/1,ул,Текстильщиков 7-я ,д.3/1,8065600,муниципальный округ Текстильщики,1955 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 7-я д.3А,Москва,ул Текстильщиков 7-я д.3А,ул,Текстильщиков 7-я ,д.3А,7601511,муниципальный округ Текстильщики,1957 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 7-я д.4,Москва,ул Текстильщиков 7-я д.4,ул,Текстильщиков 7-я ,д.4,7601514,муниципальный округ Текстильщики,1953 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 7-я д.5,Москва,ул Текстильщиков 7-я д.5,ул,Текстильщиков 7-я ,д.5,7601521,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 7-я д.6/19,Москва,ул Текстильщиков 7-я д.6/19,ул,Текстильщиков 7-я ,д.6/19,7601787,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 7-я д.7 кор.1,Москва,ул Текстильщиков 7-я д.7 кор.1,ул,Текстильщиков 7-я ,д.7 кор.1,7601793,муниципальный округ Текстильщики,1954 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 7-я д.7 кор.2,Москва,ул Текстильщиков 7-я д.7 кор.2,ул,Текстильщиков 7-я ,д.7 кор.2,7601809,муниципальный округ Текстильщики,1950 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 7-я д.7 кор.3,Москва,ул Текстильщиков 7-я д.7 кор.3,ул,Текстильщиков 7-я ,д.7 кор.3,7601821,муниципальный округ Текстильщики,1950 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 7-я д.7 кор.4,Москва,ул Текстильщиков 7-я д.7 кор.4,ул,Текстильщиков 7-я ,д.7 кор.4,7601830,муниципальный округ Текстильщики,1954 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 7-я д.9,Москва,ул Текстильщиков 7-я д.9,ул,Текстильщиков 7-я ,д.9,7601842,муниципальный округ Текстильщики,1956 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.1,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.1,ул,Текстильщиков 8-я ,д.1,7601890,муниципальный округ Текстильщики,1963 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.1 кор.1,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.1 кор.1,ул,Текстильщиков 8-я ,д.1 кор.1,7601931,муниципальный округ Текстильщики,1976 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.10,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.10,ул,Текстильщиков 8-я ,д.10,7602132,муниципальный округ Текстильщики,1979 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.12,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.12,ул,Текстильщиков 8-я ,д.12,7602140,муниципальный округ Текстильщики,1980 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.12 кор.2,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.12 кор.2,ул,Текстильщиков 8-я ,д.12 кор.2,7602147,муниципальный округ Текстильщики,1987 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.13 кор.1,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.13 кор.1,ул,Текстильщиков 8-я ,д.13 кор.1,7790206,муниципальный округ Текстильщики,2001 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.13 кор.2,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.13 кор.2,ул,Текстильщиков 8-я ,д.13 кор.2,7790212,муниципальный округ Текстильщики,2001 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.14,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.14,ул,Текстильщиков 8-я ,д.14,7602156,муниципальный округ Текстильщики,1980 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.15,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.15,ул,Текстильщиков 8-я ,д.15,7602166,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.16 кор.2,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.16 кор.2,ул,Текстильщиков 8-я ,д.16 кор.2,7602180,муниципальный округ Текстильщики,1950 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.18,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.18,ул,Текстильщиков 8-я ,д.18,7602190,муниципальный округ Текстильщики,1976 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.19,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.19,ул,Текстильщиков 8-я ,д.19,7602198,муниципальный округ Текстильщики,1956 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.2 кор.1,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.2 кор.1,ул,Текстильщиков 8-я ,д.2 кор.1,7601949,муниципальный округ Текстильщики,1976 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.2 кор.2,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.2 кор.2,ул,Текстильщиков 8-я ,д.2 кор.2,7601953,муниципальный округ Текстильщики,1975 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.3,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.3,ул,Текстильщиков 8-я ,д.3,7602008,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.3А,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.3А,ул,Текстильщиков 8-я ,д.3А,7602022,муниципальный округ Текстильщики,1970 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.5,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.5,ул,Текстильщиков 8-я ,д.5,7602030,муниципальный округ Текстильщики,1959 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.5 кор.3,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.5 кор.3,ул,Текстильщиков 8-я ,д.5 кор.3,7602041,муниципальный округ Текстильщики,1959 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.5А,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.5А,ул,Текстильщиков 8-я ,д.5А,7602053,муниципальный округ Текстильщики,1961 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.5В,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.5В,ул,Текстильщиков 8-я ,д.5В,7602064,муниципальный округ Текстильщики,1960 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.7,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.7,ул,Текстильщиков 8-я ,д.7,7602071,муниципальный округ Текстильщики,1959 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.7А,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.7А,ул,Текстильщиков 8-я ,д.7А,7602078,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.7Б,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.7Б,ул,Текстильщиков 8-я ,д.7Б,7602088,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.7В,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.7В,ул,Текстильщиков 8-я ,д.7В,7602095,муниципальный округ Текстильщики,1981 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.9,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.9,ул,Текстильщиков 8-я ,д.9,7602105,муниципальный округ Текстильщики,1957 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.9А,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.9А,ул,Текстильщиков 8-я ,д.9А,7602120,муниципальный округ Текстильщики,1957 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.9Б,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.9Б,ул,Текстильщиков 8-я ,д.9Б,7602127,муниципальный округ Текстильщики,1956 +2281070,г Москва ул Чистова д.10 кор.1,Москва,ул Чистова д.10 кор.1,ул,Чистова ,д.10 кор.1,7602425,муниципальный округ Текстильщики,2001 +2281070,г Москва ул Чистова д.11А,Москва,ул Чистова д.11А,ул,Чистова ,д.11А,7602432,муниципальный округ Текстильщики,1959 +2281070,г Москва ул Чистова д.12,Москва,ул Чистова д.12,ул,Чистова ,д.12,7602438,муниципальный округ Текстильщики,2001 +2281070,г Москва ул Чистова д.13А,Москва,ул Чистова д.13А,ул,Чистова ,д.13А,7602445,муниципальный округ Текстильщики,1963 +2281070,г Москва ул Чистова д.15/15,Москва,ул Чистова д.15/15,ул,Чистова ,д.15/15,7602453,муниципальный округ Текстильщики,1982 +2281070,г Москва ул Чистова д.16 кор.1,Москва,ул Чистова д.16 кор.1,ул,Чистова ,д.16 кор.1,7707026,муниципальный округ Текстильщики,2012 +2281070,г Москва ул Чистова д.16 кор.2,Москва,ул Чистова д.16 кор.2,ул,Чистова ,д.16 кор.2,7707285,муниципальный округ Текстильщики,2012 +2281070,г Москва ул Чистова д.21,Москва,ул Чистова д.21,ул,Чистова ,д.21,7602474,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Чистова д.22,Москва,ул Чистова д.22,ул,Чистова ,д.22,7571299,муниципальный округ Текстильщики,1998 +2281070,г Москва ул Чистова д.23,Москва,ул Чистова д.23,ул,Чистова ,д.23,7602488,муниципальный округ Текстильщики,1957 +2281070,г Москва ул Чистова д.24,Москва,ул Чистова д.24,ул,Чистова ,д.24,7602494,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Чистова д.25,Москва,ул Чистова д.25,ул,Чистова ,д.25,7602506,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Чистова д.26,Москва,ул Чистова д.26,ул,Чистова ,д.26,7602515,муниципальный округ Текстильщики,1959 +2281070,г Москва ул Чистова д.27,Москва,ул Чистова д.27,ул,Чистова ,д.27,7602520,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Чистова д.4,Москва,ул Чистова д.4,ул,Чистова ,д.4,7602347,муниципальный округ Текстильщики,1965 +2281070,г Москва ул Чистова д.4А,Москва,ул Чистова д.4А,ул,Чистова ,д.4А,7602353,муниципальный округ Текстильщики,1970 +2281070,г Москва ул Чистова д.5,Москва,ул Чистова д.5,ул,Чистова ,д.5,7602364,муниципальный округ Текстильщики,1962 +2281070,г Москва ул Чистова д.6,Москва,ул Чистова д.6,ул,Чистова ,д.6,7602378,муниципальный округ Текстильщики,1963 +2281070,г Москва ул Чистова д.6А,Москва,ул Чистова д.6А,ул,Чистова ,д.6А,7602384,муниципальный округ Текстильщики,1975 +2281070,г Москва ул Чистова д.8/21,Москва,ул Чистова д.8/21,ул,Чистова ,д.8/21,7602403,муниципальный округ Текстильщики,2001 +2281070,г Москва ул Чистова д.9/19,Москва,ул Чистова д.9/19,ул,Чистова ,д.9/19,7602417,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Шкулева д.17,Москва,ул Шкулева д.17,ул,Шкулева ,д.17,7602703,муниципальный округ Текстильщики,1957 +2281070,г Москва ул Шкулева д.17А,Москва,ул Шкулева д.17А,ул,Шкулева ,д.17А,7602711,муниципальный округ Текстильщики,1957 +2281070,г Москва ул Шкулева д.3,Москва,ул Шкулева д.3,ул,Шкулева ,д.3,7602530,муниципальный округ Текстильщики,1965 +2281070,г Москва ул Шкулева д.3А,Москва,ул Шкулева д.3А,ул,Шкулева ,д.3А,7602636,муниципальный округ Текстильщики,1970 +2281070,г Москва ул Шкулева д.3Б,Москва,ул Шкулева д.3Б,ул,Шкулева ,д.3Б,7602649,муниципальный округ Текстильщики,1978 +2281070,г Москва ул Шкулева д.5,Москва,ул Шкулева д.5,ул,Шкулева ,д.5,7602659,муниципальный округ Текстильщики,1963 +2281070,г Москва ул Шкулева д.5 кор.1,Москва,ул Шкулева д.5 кор.1,ул,Шкулева ,д.5 кор.1,7602668,муниципальный округ Текстильщики,2003 +2281070,г Москва ул Шкулева д.7А,Москва,ул Шкулева д.7А,ул,Шкулева ,д.7А,7602694,муниципальный округ Текстильщики,1970 +2281070,г Москва ул Шкулева д.9 кор.2,Москва,ул Шкулева д.9 кор.2,ул,Шкулева ,д.9 кор.2,7622088,муниципальный округ Текстильщики,н.д. +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.10/15 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.10/15 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.10/15 кор.1,7602784,муниципальный округ Текстильщики,1965 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.10/15 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.10/15 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.10/15 кор.2,7602793,муниципальный округ Текстильщики,1965 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.12 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.12 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.12 кор.1,7602799,муниципальный округ Текстильщики,2004 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.14/16 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.14/16 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.14/16 кор.1,7602843,муниципальный округ Текстильщики,1957 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.14/16 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.14/16 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.14/16 кор.2,7602852,муниципальный округ Текстильщики,1965 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.16,Москва,ул Юных Ленинцев д.16,ул,Юных Ленинцев ,д.16,7602867,муниципальный округ Текстильщики,1963 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.18 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.18 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.18 кор.1,7602898,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.18 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.18 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.18 кор.2,7602904,муниципальный округ Текстильщики,1979 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.20/2,Москва,ул Юных Ленинцев д.20/2,ул,Юных Ленинцев ,д.20/2,7602913,муниципальный округ Текстильщики,1959 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.22,Москва,ул Юных Ленинцев д.22,ул,Юных Ленинцев ,д.22,7602920,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.24,Москва,ул Юных Ленинцев д.24,ул,Юных Ленинцев ,д.24,7602930,муниципальный округ Текстильщики,1957 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.26,Москва,ул Юных Ленинцев д.26,ул,Юных Ленинцев ,д.26,7602937,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.27/14,Москва,ул Юных Ленинцев д.27/14,ул,Юных Ленинцев ,д.27/14,7602953,муниципальный округ Текстильщики,1959 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.29,Москва,ул Юных Ленинцев д.29,ул,Юных Ленинцев ,д.29,7602966,муниципальный округ Текстильщики,1959 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.3,Москва,ул Юных Ленинцев д.3,ул,Юных Ленинцев ,д.3,7602724,муниципальный округ Текстильщики,1972 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.33,Москва,ул Юных Ленинцев д.33,ул,Юных Ленинцев ,д.33,7602974,муниципальный округ Текстильщики,1957 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.35,Москва,ул Юных Ленинцев д.35,ул,Юных Ленинцев ,д.35,7602989,муниципальный округ Текстильщики,1967 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.37,Москва,ул Юных Ленинцев д.37,ул,Юных Ленинцев ,д.37,7602994,муниципальный округ Текстильщики,1977 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.39,Москва,ул Юных Ленинцев д.39,ул,Юных Ленинцев ,д.39,7602999,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.41,Москва,ул Юных Ленинцев д.41,ул,Юных Ленинцев ,д.41,7603006,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.5,Москва,ул Юных Ленинцев д.5,ул,Юных Ленинцев ,д.5,7602734,муниципальный округ Текстильщики,1972 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.6,Москва,ул Юных Ленинцев д.6,ул,Юных Ленинцев ,д.6,7602744,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.7,Москва,ул Юных Ленинцев д.7,ул,Юных Ленинцев ,д.7,7602754,муниципальный округ Текстильщики,1972 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.8,Москва,ул Юных Ленинцев д.8,ул,Юных Ленинцев ,д.8,7602769,муниципальный округ Текстильщики,1966 +2281071,г Москва пер Крутицкий 3-й д.11,Москва,пер Крутицкий 3-й д.11,пер,Крутицкий 3-й ,д.11,8168048,муниципальный округ Южнопортовый,н.д. +2281071,г Москва пер Крутицкий 3-й д.13,Москва,пер Крутицкий 3-й д.13,пер,Крутицкий 3-й ,д.13,7628470,муниципальный округ Южнопортовый,1985 +2281071,г Москва пер Крутицкий 3-й д.15,Москва,пер Крутицкий 3-й д.15,пер,Крутицкий 3-й ,д.15,7628392,муниципальный округ Южнопортовый,1961 +2281071,г Москва пр-кт Волгоградский д.25А,Москва,пр-кт Волгоградский д.25А,пр-кт,Волгоградский ,д.25А,8178469,муниципальный округ Южнопортовый,н.д. +2281071,г Москва пр-кт Волгоградский д.26а,Москва,пр-кт Волгоградский д.26а,пр-кт,Волгоградский ,д.26а,8159433,муниципальный округ Южнопортовый,н.д. +2281071,г Москва проезд Южнопортовый 2-й д.13,Москва,проезд Южнопортовый 2-й д.13,проезд,Южнопортовый 2-й ,д.13,7628451,муниципальный округ Южнопортовый,1990 +2281071,г Москва проезд Южнопортовый 2-й д.15,Москва,проезд Южнопортовый 2-й д.15,проезд,Южнопортовый 2-й ,д.15,7628469,муниципальный округ Южнопортовый,1990 +2281071,г Москва проезд Южнопортовый 2-й д.17 кор.2,Москва,проезд Южнопортовый 2-й д.17 кор.2,проезд,Южнопортовый 2-й ,д.17 кор.2,7627620,муниципальный округ Южнопортовый,1990 +2281071,г Москва проезд Южнопортовый 2-й д.23 кор.2,Москва,проезд Южнопортовый 2-й д.23 кор.2,проезд,Южнопортовый 2-й ,д.23 кор.2,7628472,муниципальный округ Южнопортовый,1989 +2281071,г Москва проезд Южнопортовый 2-й д.27,Москва,проезд Южнопортовый 2-й д.27,проезд,Южнопортовый 2-й ,д.27,7628453,муниципальный округ Южнопортовый,1990 +2281071,г Москва проезд Южнопортовый 2-й д.5 кор.1,Москва,проезд Южнопортовый 2-й д.5 кор.1,проезд,Южнопортовый 2-й ,д.5 кор.1,7628439,муниципальный округ Южнопортовый,1939 +2281071,г Москва проезд Южнопортовый 2-й д.7,Москва,проезд Южнопортовый 2-й д.7,проезд,Южнопортовый 2-й ,д.7,7628473,муниципальный округ Южнопортовый,1975 +2281071,г Москва проезд Южнопортовый 2-й д.9,Москва,проезд Южнопортовый 2-й д.9,проезд,Южнопортовый 2-й ,д.9,7628152,муниципальный округ Южнопортовый,1977 +2281071,г Москва ул Велозаводская д.11/1,Москва,ул Велозаводская д.11/1,ул,Велозаводская ,д.11/1,7628457,муниципальный округ Южнопортовый,1953 +2281071,г Москва ул Велозаводская д.3/2,Москва,ул Велозаводская д.3/2,ул,Велозаводская ,д.3/2,7628463,муниципальный округ Южнопортовый,1937 +2281071,г Москва ул Велозаводская д.9,Москва,ул Велозаводская д.9,ул,Велозаводская ,д.9,7628363,муниципальный округ Южнопортовый,1951 +2281071,г Москва ул Дубровская 1-я д.12,Москва,ул Дубровская 1-я д.12,ул,Дубровская 1-я ,д.12,7628466,муниципальный округ Южнопортовый,1957 +2281071,г Москва ул Дубровская 1-я д.13,Москва,ул Дубровская 1-я д.13,ул,Дубровская 1-я ,д.13,7627810,муниципальный округ Южнопортовый,1958 +2281071,г Москва ул Дубровская 1-я д.14,Москва,ул Дубровская 1-я д.14,ул,Дубровская 1-я ,д.14,7628471,муниципальный округ Южнопортовый,1958 +2281071,г Москва ул Дубровская 1-я д.18,Москва,ул Дубровская 1-я д.18,ул,Дубровская 1-я ,д.18,7628465,муниципальный округ Южнопортовый,1958 +2281071,г Москва ул Дубровская 1-я д.2,Москва,ул Дубровская 1-я д.2,ул,Дубровская 1-я ,д.2,7627455,муниципальный округ Южнопортовый,1927 +2281071,г Москва ул Дубровская 1-я д.2А,Москва,ул Дубровская 1-я д.2А,ул,Дубровская 1-я ,д.2А,7627471,муниципальный округ Южнопортовый,1928 +2281071,г Москва ул Дубровская 1-я д.2Б кор.1,Москва,ул Дубровская 1-я д.2Б кор.1,ул,Дубровская 1-я ,д.2Б кор.1,7628458,муниципальный округ Южнопортовый,1966 +2281071,г Москва ул Дубровская 1-я д.2Б кор.2,Москва,ул Дубровская 1-я д.2Б кор.2,ул,Дубровская 1-я ,д.2Б кор.2,7627522,муниципальный округ Южнопортовый,1978 +2281071,г Москва ул Дубровская 1-я д.4,Москва,ул Дубровская 1-я д.4,ул,Дубровская 1-я ,д.4,7628462,муниципальный округ Южнопортовый,1927 +2281071,г Москва ул Дубровская 1-я д.4А,Москва,ул Дубровская 1-я д.4А,ул,Дубровская 1-я ,д.4А,7628165,муниципальный округ Южнопортовый,1927 +2281071,г Москва ул Дубровская 1-я д.4Б,Москва,ул Дубровская 1-я д.4Б,ул,Дубровская 1-я ,д.4Б,7628175,муниципальный округ Южнопортовый,1927 +2281071,г Москва ул Дубровская 1-я д.6,Москва,ул Дубровская 1-я д.6,ул,Дубровская 1-я ,д.6,7628444,муниципальный округ Южнопортовый,1927 +2281071,г Москва ул Дубровская 1-я д.6А,Москва,ул Дубровская 1-я д.6А,ул,Дубровская 1-я ,д.6А,7628197,муниципальный округ Южнопортовый,1927 +2281071,г Москва ул Дубровская 1-я д.6Б,Москва,ул Дубровская 1-я д.6Б,ул,Дубровская 1-я ,д.6Б,7628202,муниципальный округ Южнопортовый,1928 +2281071,г Москва ул Дубровская 1-я д.8/12,Москва,ул Дубровская 1-я д.8/12,ул,Дубровская 1-я ,д.8/12,7628366,муниципальный округ Южнопортовый,1999 +2281071,г Москва ул Дубровская 1-я д.8А,Москва,ул Дубровская 1-я д.8А,ул,Дубровская 1-я ,д.8А,7627531,муниципальный округ Южнопортовый,1928 +2281071,г Москва ул Кожуховская 5-я д.11,Москва,ул Кожуховская 5-я д.11,ул,Кожуховская 5-я ,д.11,7627396,муниципальный округ Южнопортовый,1972 +2281071,г Москва ул Кожуховская 5-я д.12,Москва,ул Кожуховская 5-я д.12,ул,Кожуховская 5-я ,д.12,7628372,муниципальный округ Южнопортовый,1958 +2281071,г Москва ул Кожуховская 5-я д.13,Москва,ул Кожуховская 5-я д.13,ул,Кожуховская 5-я ,д.13,7627412,муниципальный округ Южнопортовый,1968 +2281071,г Москва ул Кожуховская 5-я д.14,Москва,ул Кожуховская 5-я д.14,ул,Кожуховская 5-я ,д.14,7627556,муниципальный округ Южнопортовый,1955 +2281071,г Москва ул Кожуховская 5-я д.14 кор.1,Москва,ул Кожуховская 5-я д.14 кор.1,ул,Кожуховская 5-я ,д.14 кор.1,7628459,муниципальный округ Южнопортовый,1972 +2281071,г Москва ул Кожуховская 5-я д.16,Москва,ул Кожуховская 5-я д.16,ул,Кожуховская 5-я ,д.16,7627575,муниципальный округ Южнопортовый,1973 +2281071,г Москва ул Кожуховская 5-я д.17 кор.1,Москва,ул Кожуховская 5-я д.17 кор.1,ул,Кожуховская 5-я ,д.17 кор.1,7627907,муниципальный округ Южнопортовый,1951 +2281071,г Москва ул Кожуховская 5-я д.18 кор.1,Москва,ул Кожуховская 5-я д.18 кор.1,ул,Кожуховская 5-я ,д.18 кор.1,7628374,муниципальный округ Южнопортовый,1966 +2281071,г Москва ул Кожуховская 5-я д.18 кор.2,Москва,ул Кожуховская 5-я д.18 кор.2,ул,Кожуховская 5-я ,д.18 кор.2,7628377,муниципальный округ Южнопортовый,1966 +2281071,г Москва ул Кожуховская 5-я д.19 кор.1,Москва,ул Кожуховская 5-я д.19 кор.1,ул,Кожуховская 5-я ,д.19 кор.1,7628207,муниципальный округ Южнопортовый,1961 +2281071,г Москва ул Кожуховская 5-я д.19 кор.2,Москва,ул Кожуховская 5-я д.19 кор.2,ул,Кожуховская 5-я ,д.19 кор.2,7627587,муниципальный округ Южнопортовый,1960 +2281071,г Москва ул Кожуховская 5-я д.20,Москва,ул Кожуховская 5-я д.20,ул,Кожуховская 5-я ,д.20,7628380,муниципальный округ Южнопортовый,1965 +2281071,г Москва ул Кожуховская 5-я д.21,Москва,ул Кожуховская 5-я д.21,ул,Кожуховская 5-я ,д.21,7628213,муниципальный округ Южнопортовый,1956 +2281071,г Москва ул Кожуховская 5-я д.22 кор.1,Москва,ул Кожуховская 5-я д.22 кор.1,ул,Кожуховская 5-я ,д.22 кор.1,7628381,муниципальный округ Южнопортовый,1966 +2281071,г Москва ул Кожуховская 5-я д.22 кор.2,Москва,ул Кожуховская 5-я д.22 кор.2,ул,Кожуховская 5-я ,д.22 кор.2,7627628,муниципальный округ Южнопортовый,1968 +2281071,г Москва ул Кожуховская 5-я д.24 кор.1,Москва,ул Кожуховская 5-я д.24 кор.1,ул,Кожуховская 5-я ,д.24 кор.1,7627641,муниципальный округ Южнопортовый,1952 +2281071,г Москва ул Кожуховская 5-я д.30 кор.1,Москва,ул Кожуховская 5-я д.30 кор.1,ул,Кожуховская 5-я ,д.30 кор.1,7628360,муниципальный округ Южнопортовый,1966 +2281071,г Москва ул Кожуховская 5-я д.32 кор.1,Москва,ул Кожуховская 5-я д.32 кор.1,ул,Кожуховская 5-я ,д.32 кор.1,7627647,муниципальный округ Южнопортовый,1959 +2281071,г Москва ул Кожуховская 5-я д.33,Москва,ул Кожуховская 5-я д.33,ул,Кожуховская 5-я ,д.33,7627664,муниципальный округ Южнопортовый,1962 +2281071,г Москва ул Кожуховская 5-я д.34 кор.1,Москва,ул Кожуховская 5-я д.34 кор.1,ул,Кожуховская 5-я ,д.34 кор.1,7628384,муниципальный округ Южнопортовый,1965 +2281071,г Москва ул Кожуховская 5-я д.35,Москва,ул Кожуховская 5-я д.35,ул,Кожуховская 5-я ,д.35,7628216,муниципальный округ Южнопортовый,1962 +2281071,г Москва ул Кожуховская 5-я д.9,Москва,ул Кожуховская 5-я д.9,ул,Кожуховская 5-я ,д.9,7628370,муниципальный округ Южнопортовый,1952 +2281071,г Москва ул Кожуховская 6-я д.10,Москва,ул Кожуховская 6-я д.10,ул,Кожуховская 6-я ,д.10,7627671,муниципальный округ Южнопортовый,1967 +2281071,г Москва ул Кожуховская 6-я д.11 кор.2,Москва,ул Кожуховская 6-я д.11 кор.2,ул,Кожуховская 6-я ,д.11 кор.2,8156172,муниципальный округ Южнопортовый,н.д. +2281071,г Москва ул Кожуховская 6-я д.13,Москва,ул Кожуховская 6-я д.13,ул,Кожуховская 6-я ,д.13,7627682,муниципальный округ Южнопортовый,1956 +2281071,г Москва ул Кожуховская 6-я д.15,Москва,ул Кожуховская 6-я д.15,ул,Кожуховская 6-я ,д.15,7628455,муниципальный округ Южнопортовый,1971 +2281071,г Москва ул Кожуховская 6-я д.15 кор.2,Москва,ул Кожуховская 6-я д.15 кор.2,ул,Кожуховская 6-я ,д.15 кор.2,7979307,муниципальный округ Южнопортовый,2005 +2281071,г Москва ул Кожуховская 6-я д.16,Москва,ул Кожуховская 6-я д.16,ул,Кожуховская 6-я ,д.16,7627637,муниципальный округ Южнопортовый,1963 +2281071,г Москва ул Кожуховская 6-я д.17,Москва,ул Кожуховская 6-я д.17,ул,Кожуховская 6-я ,д.17,7628438,муниципальный округ Южнопортовый,1970 +2281071,г Москва ул Кожуховская 6-я д.18 кор.1,Москва,ул Кожуховская 6-я д.18 кор.1,ул,Кожуховская 6-я ,д.18 кор.1,7628220,муниципальный округ Южнопортовый,1958 +2281071,г Москва ул Кожуховская 6-я д.19,Москва,ул Кожуховская 6-я д.19,ул,Кожуховская 6-я ,д.19,7628327,муниципальный округ Южнопортовый,1960 +2281071,г Москва ул Кожуховская 6-я д.21,Москва,ул Кожуховская 6-я д.21,ул,Кожуховская 6-я ,д.21,7628387,муниципальный округ Южнопортовый,1966 +2281071,г Москва ул Кожуховская 6-я д.23,Москва,ул Кожуховская 6-я д.23,ул,Кожуховская 6-я ,д.23,7627699,муниципальный округ Южнопортовый,1965 +2281071,г Москва ул Кожуховская 6-я д.24,Москва,ул Кожуховская 6-я д.24,ул,Кожуховская 6-я ,д.24,7628390,муниципальный округ Южнопортовый,1956 +2281071,г Москва ул Кожуховская 6-я д.25 кор.2,Москва,ул Кожуховская 6-я д.25 кор.2,ул,Кожуховская 6-я ,д.25 кор.2,7628461,муниципальный округ Южнопортовый,1961 +2281071,г Москва ул Кожуховская 6-я д.27,Москва,ул Кожуховская 6-я д.27,ул,Кожуховская 6-я ,д.27,7628368,муниципальный округ Южнопортовый,1958 +2281071,г Москва ул Кожуховская 6-я д.27 кор.2,Москва,ул Кожуховская 6-я д.27 кор.2,ул,Кожуховская 6-я ,д.27 кор.2,7627692,муниципальный округ Южнопортовый,1961 +2281071,г Москва ул Кожуховская 6-я д.29Б,Москва,ул Кожуховская 6-я д.29Б,ул,Кожуховская 6-я ,д.29Б,7628328,муниципальный округ Южнопортовый,1957 +2281071,г Москва ул Кожуховская 6-я д.3 кор.1,Москва,ул Кожуховская 6-я д.3 кор.1,ул,Кожуховская 6-я ,д.3 кор.1,7979323,муниципальный округ Южнопортовый,2003 +2281071,г Москва ул Кожуховская 6-я д.3 кор.2,Москва,ул Кожуховская 6-я д.3 кор.2,ул,Кожуховская 6-я ,д.3 кор.2,7790226,муниципальный округ Южнопортовый,1951 +2281071,г Москва ул Кожуховская 6-я д.31Б,Москва,ул Кожуховская 6-я д.31Б,ул,Кожуховская 6-я ,д.31Б,7627757,муниципальный округ Южнопортовый,1957 +2281071,г Москва ул Кожуховская 6-я д.4,Москва,ул Кожуховская 6-я д.4,ул,Кожуховская 6-я ,д.4,7628386,муниципальный округ Южнопортовый,1951 +2281071,г Москва ул Кожуховская 6-я д.5,Москва,ул Кожуховская 6-я д.5,ул,Кожуховская 6-я ,д.5,7562192,муниципальный округ Южнопортовый,1970 +2281071,г Москва ул Кожуховская 6-я д.6,Москва,ул Кожуховская 6-я д.6,ул,Кожуховская 6-я ,д.6,7627716,муниципальный округ Южнопортовый,1966 +2281071,г Москва ул Кожуховская 7-я д.10 кор.1,Москва,ул Кожуховская 7-я д.10 кор.1,ул,Кожуховская 7-я ,д.10 кор.1,7628330,муниципальный округ Южнопортовый,1955 +2281071,г Москва ул Кожуховская 7-я д.10 кор.2,Москва,ул Кожуховская 7-я д.10 кор.2,ул,Кожуховская 7-я ,д.10 кор.2,7627773,муниципальный округ Южнопортовый,1972 +2281071,г Москва ул Кожуховская 7-я д.14/1,Москва,ул Кожуховская 7-я д.14/1,ул,Кожуховская 7-я ,д.14/1,7628336,муниципальный округ Южнопортовый,1959 +2281071,г Москва ул Кожуховская 7-я д.16,Москва,ул Кожуховская 7-я д.16,ул,Кожуховская 7-я ,д.16,7628379,муниципальный округ Южнопортовый,1964 +2281071,г Москва ул Кожуховская 7-я д.20А,Москва,ул Кожуховская 7-я д.20А,ул,Кожуховская 7-я ,д.20А,7628385,муниципальный округ Южнопортовый,1959 +2281071,г Москва ул Кожуховская 7-я д.4 кор.1,Москва,ул Кожуховская 7-я д.4 кор.1,ул,Кожуховская 7-я ,д.4 кор.1,8180497,муниципальный округ Южнопортовый,2002 +2281071,г Москва ул Кожуховская 7-я д.4 кор.2,Москва,ул Кожуховская 7-я д.4 кор.2,ул,Кожуховская 7-я ,д.4 кор.2,7628371,муниципальный округ Южнопортовый,1995 +2281071,г Москва ул Кожуховская 7-я д.8 кор.1,Москва,ул Кожуховская 7-я д.8 кор.1,ул,Кожуховская 7-я ,д.8 кор.1,7628355,муниципальный округ Южнопортовый,1961 +2281071,г Москва ул Кожуховская 7-я д.8 кор.2,Москва,ул Кожуховская 7-я д.8 кор.2,ул,Кожуховская 7-я ,д.8 кор.2,7627709,муниципальный округ Южнопортовый,1961 +2281071,г Москва ул Крутицкий Вал д.3,Москва,ул Крутицкий Вал д.3,ул,Крутицкий Вал ,д.3,7628460,муниципальный округ Южнопортовый,1972 +2281071,г Москва ул Машиностроения 1-я д.2/7 кор.1,Москва,ул Машиностроения 1-я д.2/7 кор.1,ул,Машиностроения 1-я ,д.2/7 кор.1,7628395,муниципальный округ Южнопортовый,1939 +2281071,г Москва ул Машиностроения 1-я д.2/7 кор.2,Москва,ул Машиностроения 1-я д.2/7 кор.2,ул,Машиностроения 1-я ,д.2/7 кор.2,7627356,муниципальный округ Южнопортовый,1952 +2281071,г Москва ул Машиностроения 1-я д.4 кор.1,Москва,ул Машиностроения 1-я д.4 кор.1,ул,Машиностроения 1-я ,д.4 кор.1,7628338,муниципальный округ Южнопортовый,1937 +2281071,г Москва ул Машиностроения 1-я д.4 кор.2,Москва,ул Машиностроения 1-я д.4 кор.2,ул,Машиностроения 1-я ,д.4 кор.2,7628191,муниципальный округ Южнопортовый,1937 +2281071,г Москва ул Машиностроения 1-я д.4 кор.3,Москва,ул Машиностроения 1-я д.4 кор.3,ул,Машиностроения 1-я ,д.4 кор.3,7627371,муниципальный округ Южнопортовый,1951 +2281071,г Москва ул Машиностроения 1-я д.4 кор.4,Москва,ул Машиностроения 1-я д.4 кор.4,ул,Машиностроения 1-я ,д.4 кор.4,7627231,муниципальный округ Южнопортовый,1952 +2281071,г Москва ул Машиностроения 1-я д.6А,Москва,ул Машиностроения 1-я д.6А,ул,Машиностроения 1-я ,д.6А,8204116,муниципальный округ Южнопортовый,2008 +2281071,г Москва ул Машиностроения 2-я д.11,Москва,ул Машиностроения 2-я д.11,ул,Машиностроения 2-я ,д.11,7628346,муниципальный округ Южнопортовый,1997 +2281071,г Москва ул Машиностроения 2-я д.7 строение 2,Москва,ул Машиностроения 2-я д.7 строение 2,ул,Машиностроения 2-я ,д.7 строение 2,8033594,муниципальный округ Южнопортовый,н.д. +2281071,г Москва ул Машиностроения 2-я д.7 строение 3,Москва,ул Машиностроения 2-я д.7 строение 3,ул,Машиностроения 2-я ,д.7 строение 3,8033597,муниципальный округ Южнопортовый,н.д. +2281071,г Москва ул Машиностроения 2-я д.9,Москва,ул Машиностроения 2-я д.9,ул,Машиностроения 2-я ,д.9,7628396,муниципальный округ Южнопортовый,1962 +2281071,г Москва ул Машиностроения 2-я д.9а,Москва,ул Машиностроения 2-я д.9а,ул,Машиностроения 2-я ,д.9а,7562193,муниципальный округ Южнопортовый,1962 +2281071,г Москва ул Машиностроения 2-я д.9Б,Москва,ул Машиностроения 2-я д.9Б,ул,Машиностроения 2-я ,д.9Б,7627385,муниципальный округ Южнопортовый,1962 +2281071,г Москва ул Мельникова д.14,Москва,ул Мельникова д.14,ул,Мельникова ,д.14,7628209,муниципальный округ Южнопортовый,1928 +2281071,г Москва ул Мельникова д.15/10,Москва,ул Мельникова д.15/10,ул,Мельникова ,д.15/10,7627830,муниципальный округ Южнопортовый,1963 +2281071,г Москва ул Мельникова д.16,Москва,ул Мельникова д.16,ул,Мельникова ,д.16,7628224,муниципальный округ Южнопортовый,1928 +2281071,г Москва ул Мельникова д.17,Москва,ул Мельникова д.17,ул,Мельникова ,д.17,7628155,муниципальный округ Южнопортовый,1962 +2281071,г Москва ул Мельникова д.18А,Москва,ул Мельникова д.18А,ул,Мельникова ,д.18А,7628335,муниципальный округ Южнопортовый,1931 +2281071,г Москва ул Мельникова д.21,Москва,ул Мельникова д.21,ул,Мельникова ,д.21,7628339,муниципальный округ Южнопортовый,1962 +2281071,г Москва ул Мельникова д.23,Москва,ул Мельникова д.23,ул,Мельникова ,д.23,7627842,муниципальный округ Южнопортовый,1964 +2281071,г Москва ул Мельникова д.24,Москва,ул Мельникова д.24,ул,Мельникова ,д.24,7628399,муниципальный округ Южнопортовый,1960 +2281071,г Москва ул Мельникова д.25,Москва,ул Мельникова д.25,ул,Мельникова ,д.25,7628342,муниципальный округ Южнопортовый,1963 +2281071,г Москва ул Мельникова д.27,Москва,ул Мельникова д.27,ул,Мельникова ,д.27,7627849,муниципальный округ Южнопортовый,1974 +2281071,г Москва ул Новоостаповская д.10А,Москва,ул Новоостаповская д.10А,ул,Новоостаповская ,д.10А,7627836,муниципальный округ Южнопортовый,1957 +2281071,г Москва ул Новоостаповская д.12А,Москва,ул Новоостаповская д.12А,ул,Новоостаповская ,д.12А,7628344,муниципальный округ Южнопортовый,1961 +2281071,г Москва ул Новоостаповская д.4 кор.1,Москва,ул Новоостаповская д.4 кор.1,ул,Новоостаповская ,д.4 кор.1,7628402,муниципальный округ Южнопортовый,1939 +2281071,г Москва ул Новоостаповская д.4 кор.2,Москва,ул Новоостаповская д.4 кор.2,ул,Новоостаповская ,д.4 кор.2,7627869,муниципальный округ Южнопортовый,1949 +2281071,г Москва ул Новоостаповская д.6,Москва,ул Новоостаповская д.6,ул,Новоостаповская ,д.6,7628382,муниципальный округ Южнопортовый,1952 +2281071,г Москва ул Новоостаповская д.8,Москва,ул Новоостаповская д.8,ул,Новоостаповская ,д.8,7628393,муниципальный округ Южнопортовый,1959 +2281071,г Москва ул Петра Романова д.10,Москва,ул Петра Романова д.10,ул,Петра Романова ,д.10,7628167,муниципальный округ Южнопортовый,1962 +2281071,г Москва ул Петра Романова д.11,Москва,ул Петра Романова д.11,ул,Петра Романова ,д.11,7627898,муниципальный округ Южнопортовый,1950 +2281071,г Москва ул Петра Романова д.12,Москва,ул Петра Романова д.12,ул,Петра Романова ,д.12,7627873,муниципальный округ Южнопортовый,1953 +2281071,г Москва ул Петра Романова д.13,Москва,ул Петра Романова д.13,ул,Петра Романова ,д.13,7628329,муниципальный округ Южнопортовый,1951 +2281071,г Москва ул Петра Романова д.14,Москва,ул Петра Романова д.14,ул,Петра Романова ,д.14,7627893,муниципальный округ Южнопортовый,1957 +2281071,г Москва ул Петра Романова д.15,Москва,ул Петра Романова д.15,ул,Петра Романова ,д.15,7628151,муниципальный округ Южнопортовый,1950 +2281071,г Москва ул Петра Романова д.17,Москва,ул Петра Романова д.17,ул,Петра Романова ,д.17,7628147,муниципальный округ Южнопортовый,1950 +2281071,г Москва ул Петра Романова д.18 кор.1,Москва,ул Петра Романова д.18 кор.1,ул,Петра Романова ,д.18 кор.1,7628137,муниципальный округ Южнопортовый,1966 +2281071,г Москва ул Петра Романова д.19,Москва,ул Петра Романова д.19,ул,Петра Романова ,д.19,7628464,муниципальный округ Южнопортовый,1949 +2281071,г Москва ул Петра Романова д.2,Москва,ул Петра Романова д.2,ул,Петра Романова ,д.2,7628400,муниципальный округ Южнопортовый,1961 +2281071,г Москва ул Петра Романова д.2 кор.2,Москва,ул Петра Романова д.2 кор.2,ул,Петра Романова ,д.2 кор.2,7627863,муниципальный округ Южнопортовый,1960 +2281071,г Москва ул Петра Романова д.3,Москва,ул Петра Романова д.3,ул,Петра Романова ,д.3,7627878,муниципальный округ Южнопортовый,2003 +2281071,г Москва ул Петра Романова д.4,Москва,ул Петра Романова д.4,ул,Петра Романова ,д.4,7627884,муниципальный округ Южнопортовый,1958 +2281071,г Москва ул Петра Романова д.4 кор.2,Москва,ул Петра Романова д.4 кор.2,ул,Петра Романова ,д.4 кор.2,7628418,муниципальный округ Южнопортовый,1958 +2281071,г Москва ул Петра Романова д.4 кор.3,Москва,ул Петра Романова д.4 кор.3,ул,Петра Романова ,д.4 кор.3,7627886,муниципальный округ Южнопортовый,1959 +2281071,г Москва ул Петра Романова д.5,Москва,ул Петра Романова д.5,ул,Петра Романова ,д.5,7628419,муниципальный округ Южнопортовый,1960 +2281071,г Москва ул Петра Романова д.6,Москва,ул Петра Романова д.6,ул,Петра Романова ,д.6,7627848,муниципальный округ Южнопортовый,1963 +2281071,г Москва ул Петра Романова д.6 кор.2,Москва,ул Петра Романова д.6 кор.2,ул,Петра Романова ,д.6 кор.2,7627880,муниципальный округ Южнопортовый,1963 +2281071,г Москва ул Петра Романова д.8,Москва,ул Петра Романова д.8,ул,Петра Романова ,д.8,7627891,муниципальный округ Южнопортовый,1962 +2281071,г Москва ул Петра Романова д.9,Москва,ул Петра Романова д.9,ул,Петра Романова ,д.9,7628345,муниципальный округ Южнопортовый,1950 +2281071,г Москва ул Сайкина д.1 кор.1,Москва,ул Сайкина д.1 кор.1,ул,Сайкина ,д.1 кор.1,7628448,муниципальный округ Южнопортовый,1994 +2281071,г Москва ул Сайкина д.1/2,Москва,ул Сайкина д.1/2,ул,Сайкина ,д.1/2,7627816,муниципальный округ Южнопортовый,1952 +2281071,г Москва ул Сайкина д.11/2,Москва,ул Сайкина д.11/2,ул,Сайкина ,д.11/2,7628420,муниципальный округ Южнопортовый,1957 +2281071,г Москва ул Сайкина д.13,Москва,ул Сайкина д.13,ул,Сайкина ,д.13,7627793,муниципальный округ Южнопортовый,1950 +2281071,г Москва ул Сайкина д.15/7,Москва,ул Сайкина д.15/7,ул,Сайкина ,д.15/7,7627779,муниципальный округ Южнопортовый,1957 +2281071,г Москва ул Сайкина д.19,Москва,ул Сайкина д.19,ул,Сайкина ,д.19,8155930,муниципальный округ Южнопортовый,2005 +2281071,г Москва ул Сайкина д.21,Москва,ул Сайкина д.21,ул,Сайкина ,д.21,7628424,муниципальный округ Южнопортовый,1957 +2281071,г Москва ул Сайкина д.7,Москва,ул Сайкина д.7,ул,Сайкина ,д.7,7628440,муниципальный округ Южнопортовый,2001 +2281071,г Москва ул Сайкина д.9/1,Москва,ул Сайкина д.9/1,ул,Сайкина ,д.9/1,7627901,муниципальный округ Южнопортовый,1951 +2281071,г Москва ул Симоновский Вал д.11/31,Москва,ул Симоновский Вал д.11/31,ул,Симоновский Вал ,д.11/31,7628358,муниципальный округ Южнопортовый,1962 +2281071,г Москва ул Симоновский Вал д.13 кор.1,Москва,ул Симоновский Вал д.13 кор.1,ул,Симоновский Вал ,д.13 кор.1,7628357,муниципальный округ Южнопортовый,1962 +2281071,г Москва ул Симоновский Вал д.13 кор.2,Москва,ул Симоновский Вал д.13 кор.2,ул,Симоновский Вал ,д.13 кор.2,7627904,муниципальный округ Южнопортовый,1966 +2281071,г Москва ул Симоновский Вал д.15,Москва,ул Симоновский Вал д.15,ул,Симоновский Вал ,д.15,7628423,муниципальный округ Южнопортовый,1961 +2281071,г Москва ул Симоновский Вал д.17 кор.1,Москва,ул Симоновский Вал д.17 кор.1,ул,Симоновский Вал ,д.17 кор.1,7628119,муниципальный округ Южнопортовый,1962 +2281071,г Москва ул Симоновский Вал д.17 кор.2,Москва,ул Симоновский Вал д.17 кор.2,ул,Симоновский Вал ,д.17 кор.2,7628124,муниципальный округ Южнопортовый,1964 +2281071,г Москва ул Симоновский Вал д.19,Москва,ул Симоновский Вал д.19,ул,Симоновский Вал ,д.19,7628129,муниципальный округ Южнопортовый,1963 +2281071,г Москва ул Симоновский Вал д.7 кор.1,Москва,ул Симоновский Вал д.7 кор.1,ул,Симоновский Вал ,д.7 кор.1,7628376,муниципальный округ Южнопортовый,1967 +2281071,г Москва ул Симоновский Вал д.7 кор.2,Москва,ул Симоновский Вал д.7 кор.2,ул,Симоновский Вал ,д.7 кор.2,7628417,муниципальный округ Южнопортовый,1967 +2281071,г Москва ул Симоновский Вал д.9,Москва,ул Симоновский Вал д.9,ул,Симоновский Вал ,д.9,7628421,муниципальный округ Южнопортовый,1960 +2281071,г Москва ул Трофимова д.11,Москва,ул Трофимова д.11,ул,Трофимова ,д.11,7628397,муниципальный округ Южнопортовый,1958 +2281071,г Москва ул Трофимова д.13,Москва,ул Трофимова д.13,ул,Трофимова ,д.13,7628427,муниципальный округ Южнопортовый,1961 +2281071,г Москва ул Трофимова д.15,Москва,ул Трофимова д.15,ул,Трофимова ,д.15,7628425,муниципальный округ Южнопортовый,1962 +2281071,г Москва ул Трофимова д.18,Москва,ул Трофимова д.18,ул,Трофимова ,д.18,7628441,муниципальный округ Южнопортовый,1967 +2281071,г Москва ул Трофимова д.18 кор.А,Москва,ул Трофимова д.18 кор.А,ул,Трофимова ,д.18 кор.А,8156649,муниципальный округ Южнопортовый,н.д. +2281071,г Москва ул Трофимова д.18А,Москва,ул Трофимова д.18А,ул,Трофимова ,д.18А,8162280,муниципальный округ Южнопортовый,2000 +2281071,г Москва ул Трофимова д.19 кор.1,Москва,ул Трофимова д.19 кор.1,ул,Трофимова ,д.19 кор.1,7628361,муниципальный округ Южнопортовый,1961 +2281071,г Москва ул Трофимова д.19 кор.2,Москва,ул Трофимова д.19 кор.2,ул,Трофимова ,д.19 кор.2,7628157,муниципальный округ Южнопортовый,1956 +2281071,г Москва ул Трофимова д.20,Москва,ул Трофимова д.20,ул,Трофимова ,д.20,7628447,муниципальный округ Южнопортовый,1967 +2281071,г Москва ул Трофимова д.21 кор.1,Москва,ул Трофимова д.21 кор.1,ул,Трофимова ,д.21 кор.1,7627515,муниципальный округ Южнопортовый,1953 +2281071,г Москва ул Трофимова д.21 кор.2,Москва,ул Трофимова д.21 кор.2,ул,Трофимова ,д.21 кор.2,7628343,муниципальный округ Южнопортовый,1951 +2281071,г Москва ул Трофимова д.22 кор.1,Москва,ул Трофимова д.22 кор.1,ул,Трофимова ,д.22 кор.1,7627595,муниципальный округ Южнопортовый,1965 +2281071,г Москва ул Трофимова д.22 кор.2,Москва,ул Трофимова д.22 кор.2,ул,Трофимова ,д.22 кор.2,7628428,муниципальный округ Южнопортовый,1959 +2281071,г Москва ул Трофимова д.23 кор.1,Москва,ул Трофимова д.23 кор.1,ул,Трофимова ,д.23 кор.1,7628429,муниципальный округ Южнопортовый,1957 +2281071,г Москва ул Трофимова д.23 кор.2,Москва,ул Трофимова д.23 кор.2,ул,Трофимова ,д.23 кор.2,7627601,муниципальный округ Южнопортовый,1953 +2281071,г Москва ул Трофимова д.23 кор.3,Москва,ул Трофимова д.23 кор.3,ул,Трофимова ,д.23 кор.3,7628347,муниципальный округ Южнопортовый,1948 +2281071,г Москва ул Трофимова д.24 кор.1,Москва,ул Трофимова д.24 кор.1,ул,Трофимова ,д.24 кор.1,7628430,муниципальный округ Южнопортовый,1962 +2281071,г Москва ул Трофимова д.24 кор.2,Москва,ул Трофимова д.24 кор.2,ул,Трофимова ,д.24 кор.2,7628350,муниципальный округ Южнопортовый,1957 +2281071,г Москва ул Трофимова д.25 кор.1,Москва,ул Трофимова д.25 кор.1,ул,Трофимова ,д.25 кор.1,7628352,муниципальный округ Южнопортовый,1953 +2281071,г Москва ул Трофимова д.25 кор.2,Москва,ул Трофимова д.25 кор.2,ул,Трофимова ,д.25 кор.2,7627606,муниципальный округ Южнопортовый,1950 +2281071,г Москва ул Трофимова д.28 кор.1,Москва,ул Трофимова д.28 кор.1,ул,Трофимова ,д.28 кор.1,7627625,муниципальный округ Южнопортовый,1969 +2281071,г Москва ул Трофимова д.28 кор.2,Москва,ул Трофимова д.28 кор.2,ул,Трофимова ,д.28 кор.2,7628435,муниципальный округ Южнопортовый,1970 +2281071,г Москва ул Трофимова д.28 кор.3,Москва,ул Трофимова д.28 кор.3,ул,Трофимова ,д.28 кор.3,7628162,муниципальный округ Южнопортовый,1969 +2281071,г Москва ул Трофимова д.29,Москва,ул Трофимова д.29,ул,Трофимова ,д.29,7627765,муниципальный округ Южнопортовый,1958 +2281071,г Москва ул Трофимова д.31,Москва,ул Трофимова д.31,ул,Трофимова ,д.31,7628431,муниципальный округ Южнопортовый,1955 +2281071,г Москва ул Трофимова д.32 кор.1,Москва,ул Трофимова д.32 кор.1,ул,Трофимова ,д.32 кор.1,7628467,муниципальный округ Южнопортовый,1990 +2281071,г Москва ул Трофимова д.32 кор.2,Москва,ул Трофимова д.32 кор.2,ул,Трофимова ,д.32 кор.2,7627422,муниципальный округ Южнопортовый,1990 +2281071,г Москва ул Трофимова д.33,Москва,ул Трофимова д.33,ул,Трофимова ,д.33,7627033,муниципальный округ Южнопортовый,2002 +2281071,г Москва ул Трофимова д.34,Москва,ул Трофимова д.34,ул,Трофимова ,д.34,7627448,муниципальный округ Южнопортовый,1990 +2281071,г Москва ул Трофимова д.35/20,Москва,ул Трофимова д.35/20,ул,Трофимова ,д.35/20,7628432,муниципальный округ Южнопортовый,1954 +2281071,г Москва ул Трофимова д.36 кор.1,Москва,ул Трофимова д.36 кор.1,ул,Трофимова ,д.36 кор.1,7628468,муниципальный округ Южнопортовый,1990 +2281071,г Москва ул Шарикоподшипниковская д.12,Москва,ул Шарикоподшипниковская д.12,ул,Шарикоподшипниковская ,д.12,7556106,муниципальный округ Южнопортовый,2003 +2281071,г Москва ул Шарикоподшипниковская д.16,Москва,ул Шарикоподшипниковская д.16,ул,Шарикоподшипниковская ,д.16,7628442,муниципальный округ Южнопортовый,2003 +2281071,г Москва ул Шарикоподшипниковская д.18,Москва,ул Шарикоподшипниковская д.18,ул,Шарикоподшипниковская ,д.18,7627801,муниципальный округ Южнопортовый,2003 +2281071,г Москва ул Шарикоподшипниковская д.2,Москва,ул Шарикоподшипниковская д.2,ул,Шарикоподшипниковская ,д.2,7628433,муниципальный округ Южнопортовый,1958 +2281071,г Москва ул Шарикоподшипниковская д.20,Москва,ул Шарикоподшипниковская д.20,ул,Шарикоподшипниковская ,д.20,7556110,муниципальный округ Южнопортовый,2003 +2281071,г Москва ул Шарикоподшипниковская д.24,Москва,ул Шарикоподшипниковская д.24,ул,Шарикоподшипниковская ,д.24,7628443,муниципальный округ Южнопортовый,2002 +2281071,г Москва ул Шарикоподшипниковская д.26,Москва,ул Шарикоподшипниковская д.26,ул,Шарикоподшипниковская ,д.26,7628133,муниципальный округ Южнопортовый,2002 +2281071,г Москва ул Шарикоподшипниковская д.28,Москва,ул Шарикоподшипниковская д.28,ул,Шарикоподшипниковская ,д.28,7628446,муниципальный округ Южнопортовый,2002 +2281071,г Москва ул Шарикоподшипниковская д.2А,Москва,ул Шарикоподшипниковская д.2А,ул,Шарикоподшипниковская ,д.2А,7628341,муниципальный округ Южнопортовый,1959 +2281071,г Москва ул Шарикоподшипниковская д.32,Москва,ул Шарикоподшипниковская д.32,ул,Шарикоподшипниковская ,д.32,7627820,муниципальный округ Южнопортовый,1938 +2281071,г Москва ул Шарикоподшипниковская д.36/18,Москва,ул Шарикоподшипниковская д.36/18,ул,Шарикоподшипниковская ,д.36/18,7628436,муниципальный округ Южнопортовый,1956 +2281071,г Москва ул Шарикоподшипниковская д.40,Москва,ул Шарикоподшипниковская д.40,ул,Шарикоподшипниковская ,д.40,7628452,муниципальный округ Южнопортовый,1958 +2281071,г Москва ул Шарикоподшипниковская д.6/14,Москва,ул Шарикоподшипниковская д.6/14,ул,Шарикоподшипниковская ,д.6/14,7628434,муниципальный округ Южнопортовый,1939 +2281071,г Москва ул Шарикоподшипниковская д.7 кор.1,Москва,ул Шарикоподшипниковская д.7 кор.1,ул,Шарикоподшипниковская ,д.7 кор.1,7628348,муниципальный округ Южнопортовый,1957 +2281071,г Москва ул Шарикоподшипниковская д.7 кор.2,Москва,ул Шарикоподшипниковская д.7 кор.2,ул,Шарикоподшипниковская ,д.7 кор.2,7627784,муниципальный округ Южнопортовый,1959 +2281071,г Москва ул Шарикоподшипниковская д.9,Москва,ул Шарикоподшипниковская д.9,ул,Шарикоподшипниковская ,д.9,7627797,муниципальный округ Южнопортовый,1958 +2281071,г Москва ул Южнопортовая д.10,Москва,ул Южнопортовая д.10,ул,Южнопортовая ,д.10,7628456,муниципальный округ Южнопортовый,1968 +2281071,г Москва ул Южнопортовая д.12,Москва,ул Южнопортовая д.12,ул,Южнопортовая ,д.12,7628140,муниципальный округ Южнопортовый,1959 +2281071,г Москва ул Южнопортовая д.14/32,Москва,ул Южнопортовая д.14/32,ул,Южнопортовая ,д.14/32,7628143,муниципальный округ Южнопортовый,1952 +2281071,г Москва ул Южнопортовая д.16,Москва,ул Южнопортовая д.16,ул,Южнопортовая ,д.16,7628353,муниципальный округ Южнопортовый,1957 +2281071,г Москва ул Южнопортовая д.18,Москва,ул Южнопортовая д.18,ул,Южнопортовая ,д.18,7628354,муниципальный округ Южнопортовый,1951 +2281071,г Москва ул Южнопортовая д.8,Москва,ул Южнопортовая д.8,ул,Южнопортовая ,д.8,7628454,муниципальный округ Южнопортовый,1969 +2281049,г Москва б-р Гоголевский д.23 строение 1,Москва,б-р Гоголевский д.23 строение 1,б-р,Гоголевский ,д.23 строение 1,7619645,муниципальный округ Арбат,1900 +2281049,г Москва б-р Гоголевский д.25,Москва,б-р Гоголевский д.25,б-р,Гоголевский ,д.25,7619651,муниципальный округ Арбат,1905 +2281049,г Москва б-р Гоголевский д.27,Москва,б-р Гоголевский д.27,б-р,Гоголевский ,д.27,7619656,муниципальный округ Арбат,1933 +2281049,г Москва б-р Гоголевский д.29,Москва,б-р Гоголевский д.29,б-р,Гоголевский ,д.29,7774316,муниципальный округ Арбат,2006 +2281049,г Москва б-р Новинский д.1/2,Москва,б-р Новинский д.1/2,б-р,Новинский ,д.1/2,7620335,муниципальный округ Арбат,1855 +2281049,г Москва б-р Новинский д.11,Москва,б-р Новинский д.11,б-р,Новинский ,д.11,7620347,муниципальный округ Арбат,1912 +2281049,г Москва б-р Новинский д.13 строение 1,Москва,б-р Новинский д.13 строение 1,б-р,Новинский ,д.13 строение 1,7620350,муниципальный округ Арбат,1917 +2281049,г Москва б-р Новинский д.13 строение 6,Москва,б-р Новинский д.13 строение 6,б-р,Новинский ,д.13 строение 6,7620354,муниципальный округ Арбат,1890 +2281049,г Москва б-р Новинский д.7 строение 1,Москва,б-р Новинский д.7 строение 1,б-р,Новинский ,д.7 строение 1,7620341,муниципальный округ Арбат,1941 +2281049,г Москва наб Смоленская д.2,Москва,наб Смоленская д.2,наб,Смоленская ,д.2,7620431,муниципальный округ Арбат,1940 +2281049,г Москва наб Смоленская д.5/13,Москва,наб Смоленская д.5/13,наб,Смоленская ,д.5/13,7620436,муниципальный округ Арбат,1954 +2281049,г Москва пер Афанасьевский Б. д.16/8,Москва,пер Афанасьевский Б. д.16/8,пер,Афанасьевский Б. ,д.16/8,7619573,муниципальный округ Арбат,1913 +2281049,г Москва пер Афанасьевский Б. д.22,Москва,пер Афанасьевский Б. д.22,пер,Афанасьевский Б. ,д.22,7619582,муниципальный округ Арбат,1890 +2281049,г Москва пер Афанасьевский Б. д.25,Москва,пер Афанасьевский Б. д.25,пер,Афанасьевский Б. ,д.25,7619591,муниципальный округ Арбат,1970 +2281049,г Москва пер Афанасьевский Б. д.31,Москва,пер Афанасьевский Б. д.31,пер,Афанасьевский Б. ,д.31,7619599,муниципальный округ Арбат,1917 +2281049,г Москва пер Афанасьевский Б. д.33,Москва,пер Афанасьевский Б. д.33,пер,Афанасьевский Б. ,д.33,7619608,муниципальный округ Арбат,1915 +2281049,г Москва пер Афанасьевский Б. д.35/37,Москва,пер Афанасьевский Б. д.35/37,пер,Афанасьевский Б. ,д.35/37,7619615,муниципальный округ Арбат,1935 +2281049,г Москва пер Афанасьевский Б. д.39,Москва,пер Афанасьевский Б. д.39,пер,Афанасьевский Б. ,д.39,7717611,муниципальный округ Арбат,1979 +2281049,г Москва пер Афанасьевский Б. д.41 строение 2,Москва,пер Афанасьевский Б. д.41 строение 2,пер,Афанасьевский Б. ,д.41 строение 2,7619621,муниципальный округ Арбат,1910 +2281049,г Москва пер Афанасьевский М. д.1/33,Москва,пер Афанасьевский М. д.1/33,пер,Афанасьевский М. ,д.1/33,7619627,муниципальный округ Арбат,1905 +2281049,г Москва пер Афанасьевский М. д.5/15,Москва,пер Афанасьевский М. д.5/15,пер,Афанасьевский М. ,д.5/15,7619634,муниципальный округ Арбат,1905 +2281049,г Москва пер Борисоглебский д.13 строение 3,Москва,пер Борисоглебский д.13 строение 3,пер,Борисоглебский ,д.13 строение 3,8059313,муниципальный округ Арбат,2006 +2281049,г Москва пер Борисоглебский д.15 строение 1,Москва,пер Борисоглебский д.15 строение 1,пер,Борисоглебский ,д.15 строение 1,7620570,муниципальный округ Арбат,2003 +2281049,г Москва пер Глазовский д.10 строение 1,Москва,пер Глазовский д.10 строение 1,пер,Глазовский ,д.10 строение 1,7619639,муниципальный округ Арбат,1917 +2281049,г Москва пер Девятинский Б. д.3,Москва,пер Девятинский Б. д.3,пер,Девятинский Б. ,д.3,7619660,муниципальный округ Арбат,1912 +2281049,г Москва пер Денежный д.30 строение 1,Москва,пер Денежный д.30 строение 1,пер,Денежный ,д.30 строение 1,7619680,муниципальный округ Арбат,1971 +2281049,г Москва пер Денежный д.9/5,Москва,пер Денежный д.9/5,пер,Денежный ,д.9/5,7555045,муниципальный округ Арбат,н.д. +2281049,г Москва пер Каковинский М. д.1/8 строение 1,Москва,пер Каковинский М. д.1/8 строение 1,пер,Каковинский М. ,д.1/8 строение 1,7620032,муниципальный округ Арбат,1914 +2281049,г Москва пер Каковинский М. д.1/8 строение 2,Москва,пер Каковинский М. д.1/8 строение 2,пер,Каковинский М. ,д.1/8 строение 2,7620041,муниципальный округ Арбат,1914 +2281049,г Москва пер Каковинский М. д.2/6 строение 1,Москва,пер Каковинский М. д.2/6 строение 1,пер,Каковинский М. ,д.2/6 строение 1,7620055,муниципальный округ Арбат,1916 +2281049,г Москва пер Каковинский М. д.3,Москва,пер Каковинский М. д.3,пер,Каковинский М. ,д.3,7620564,муниципальный округ Арбат,1914 +2281049,г Москва пер Каковинский М. д.3 кор.1,Москва,пер Каковинский М. д.3 кор.1,пер,Каковинский М. ,д.3 кор.1,8086898,муниципальный округ Арбат,н.д. +2281049,г Москва пер Калошин д.6 строение 1,Москва,пер Калошин д.6 строение 1,пер,Калошин ,д.6 строение 1,7620066,муниципальный округ Арбат,1964 +2281049,г Москва пер Каменная Слобода д.2/1 строение 1,Москва,пер Каменная Слобода д.2/1 строение 1,пер,Каменная Слобода ,д.2/1 строение 1,7620104,муниципальный округ Арбат,1917 +2281049,г Москва пер Каменная Слобода д.2/1 строение 2,Москва,пер Каменная Слобода д.2/1 строение 2,пер,Каменная Слобода ,д.2/1 строение 2,7620127,муниципальный округ Арбат,1900 +2281049,г Москва пер Каменная Слобода д.6/2 строение 2,Москва,пер Каменная Слобода д.6/2 строение 2,пер,Каменная Слобода ,д.6/2 строение 2,7620143,муниципальный округ Арбат,1916 +2281049,г Москва пер Карманицкий д.2/5,Москва,пер Карманицкий д.2/5,пер,Карманицкий ,д.2/5,7620154,муниципальный округ Арбат,1917 +2281049,г Москва пер Карманицкий д.3,Москва,пер Карманицкий д.3,пер,Карманицкий ,д.3,7863861,муниципальный округ Арбат,1927 +2281049,г Москва пер Карманицкий д.3а строение 2,Москва,пер Карманицкий д.3а строение 2,пер,Карманицкий ,д.3а строение 2,7619460,муниципальный округ Арбат,1913 +2281049,г Москва пер Крестовоздвиженский д.4,Москва,пер Крестовоздвиженский д.4,пер,Крестовоздвиженский ,д.4,7620163,муниципальный округ Арбат,1927 +2281049,г Москва пер Кривоарбатский д.12,Москва,пер Кривоарбатский д.12,пер,Кривоарбатский ,д.12,7620184,муниципальный округ Арбат,1914 +2281049,г Москва пер Кривоарбатский д.13 строение 1,Москва,пер Кривоарбатский д.13 строение 1,пер,Кривоарбатский ,д.13 строение 1,8358281,муниципальный округ Арбат,2004 +2281049,г Москва пер Кривоарбатский д.15 строение 1,Москва,пер Кривоарбатский д.15 строение 1,пер,Кривоарбатский ,д.15 строение 1,8225065,муниципальный округ Арбат,2001 +2281049,г Москва пер Кривоарбатский д.16/22,Москва,пер Кривоарбатский д.16/22,пер,Кривоарбатский ,д.16/22,7620193,муниципальный округ Арбат,1998 +2281049,г Москва пер Кривоарбатский д.19,Москва,пер Кривоарбатский д.19,пер,Кривоарбатский ,д.19,7620197,муниципальный округ Арбат,1912 +2281049,г Москва пер Кривоарбатский д.8 строение 1,Москва,пер Кривоарбатский д.8 строение 1,пер,Кривоарбатский ,д.8 строение 1,8268129,муниципальный округ Арбат,2003 +2281049,г Москва пер Кривоарбатский д.8 строение 2,Москва,пер Кривоарбатский д.8 строение 2,пер,Кривоарбатский ,д.8 строение 2,8268136,муниципальный округ Арбат,2004 +2281049,г Москва пер Николопесковский Б. д.12,Москва,пер Николопесковский Б. д.12,пер,Николопесковский Б. ,д.12,7863868,муниципальный округ Арбат,1937 +2281049,г Москва пер Николопесковский Б. д.13 строение 1,Москва,пер Николопесковский Б. д.13 строение 1,пер,Николопесковский Б. ,д.13 строение 1,7620311,муниципальный округ Арбат,1890 +2281049,г Москва пер Николопесковский Б. д.3,Москва,пер Николопесковский Б. д.3,пер,Николопесковский Б. ,д.3,7620688,муниципальный округ Арбат,1914 +2281049,г Москва пер Николопесковский Б. д.5,Москва,пер Николопесковский Б. д.5,пер,Николопесковский Б. ,д.5,7620302,муниципальный округ Арбат,1910 +2281049,г Москва пер Николопесковский М. д.11/2 кор.1,Москва,пер Николопесковский М. д.11/2 кор.1,пер,Николопесковский М. ,д.11/2 кор.1,7717618,муниципальный округ Арбат,1914 +2281049,г Москва пер Николопесковский М. д.6,Москва,пер Николопесковский М. д.6,пер,Николопесковский М. ,д.6,7620316,муниципальный округ Арбат,1911 +2281049,г Москва пер Николопесковский М. д.9/1 строение 2,Москва,пер Николопесковский М. д.9/1 строение 2,пер,Николопесковский М. ,д.9/1 строение 2,7863871,муниципальный округ Арбат,1946 +2281049,г Москва пер Николощеповский 1-й д.20/4,Москва,пер Николощеповский 1-й д.20/4,пер,Николощеповский 1-й ,д.20/4,7620328,муниципальный округ Арбат,1931 +2281049,г Москва пер Новопесковский М. д.8,Москва,пер Новопесковский М. д.8,пер,Новопесковский М. ,д.8,7550743,муниципальный округ Арбат,2006 +2281049,г Москва пер Панфиловский д.1/16 строение 2,Москва,пер Панфиловский д.1/16 строение 2,пер,Панфиловский ,д.1/16 строение 2,7620360,муниципальный округ Арбат,1946 +2281049,г Москва пер Панфиловский д.3,Москва,пер Панфиловский д.3,пер,Панфиловский ,д.3,7620364,муниципальный округ Арбат,1947 +2281049,г Москва пер Панфиловский д.5,Москва,пер Панфиловский д.5,пер,Панфиловский ,д.5,7620371,муниципальный округ Арбат,1917 +2281049,г Москва пер Панфиловский д.6,Москва,пер Панфиловский д.6,пер,Панфиловский ,д.6,7620373,муниципальный округ Арбат,1925 +2281049,г Москва пер Плотников д.20/21,Москва,пер Плотников д.20/21,пер,Плотников ,д.20/21,7620380,муниципальный округ Арбат,1913 +2281049,г Москва пер Плотников д.21 строение 1,Москва,пер Плотников д.21 строение 1,пер,Плотников ,д.21 строение 1,7800004,муниципальный округ Арбат,2004 +2281049,г Москва пер Проточный д.11,Москва,пер Проточный д.11,пер,Проточный ,д.11,7716244,муниципальный округ Арбат,1994 +2281049,г Москва пер Проточный д.14/1 строение 1,Москва,пер Проточный д.14/1 строение 1,пер,Проточный ,д.14/1 строение 1,7620550,муниципальный округ Арбат,1917 +2281049,г Москва пер Проточный д.16/1,Москва,пер Проточный д.16/1,пер,Проточный ,д.16/1,7620398,муниципальный округ Арбат,1946 +2281049,г Москва пер Проточный д.4,Москва,пер Проточный д.4,пер,Проточный ,д.4,7620387,муниципальный округ Арбат,1917 +2281049,г Москва пер Проточный д.8/2 строение 1,Москва,пер Проточный д.8/2 строение 1,пер,Проточный ,д.8/2 строение 1,7620389,муниципальный округ Арбат,1981 +2281049,г Москва пер Прямой д.5/7 строение 1,Москва,пер Прямой д.5/7 строение 1,пер,Прямой ,д.5/7 строение 1,7620404,муниципальный округ Арбат,1949 +2281049,г Москва пер Романов д.3 кор.1,Москва,пер Романов д.3 кор.1,пер,Романов ,д.3 кор.1,7717619,муниципальный округ Арбат,1899 +2281049,г Москва пер Романов д.3 кор.6,Москва,пер Романов д.3 кор.6,пер,Романов ,д.3 кор.6,7717620,муниципальный округ Арбат,1899 +2281049,г Москва пер Романов д.3 строение 7,Москва,пер Романов д.3 строение 7,пер,Романов ,д.3 строение 7,8455026,муниципальный округ Арбат,н.д. +2281049,г Москва пер Романов д.7,Москва,пер Романов д.7,пер,Романов ,д.7,7863855,муниципальный округ Арбат,1800 +2281049,г Москва пер Серебряный д.5 строение 1,Москва,пер Серебряный д.5 строение 1,пер,Серебряный ,д.5 строение 1,7620411,муниципальный округ Арбат,1930 +2281049,г Москва пер Сивцев Вражек д.12,Москва,пер Сивцев Вражек д.12,пер,Сивцев Вражек ,д.12,7620424,муниципальный округ Арбат,1914 +2281049,г Москва пер Сивцев Вражек д.14,Москва,пер Сивцев Вражек д.14,пер,Сивцев Вражек ,д.14,8458183,муниципальный округ Арбат,н.д. +2281049,г Москва пер Сивцев Вражек д.4,Москва,пер Сивцев Вражек д.4,пер,Сивцев Вражек ,д.4,7620413,муниципальный округ Арбат,1929 +2281049,г Москва пер Сивцев Вражек д.42 строение 1,Москва,пер Сивцев Вражек д.42 строение 1,пер,Сивцев Вражек ,д.42 строение 1,7620560,муниципальный округ Арбат,1900 +2281049,г Москва пер Сивцев Вражек д.6/2,Москва,пер Сивцев Вражек д.6/2,пер,Сивцев Вражек ,д.6/2,7620420,муниципальный округ Арбат,1905 +2281049,г Москва пер Смоленский 1-й д.15,Москва,пер Смоленский 1-й д.15,пер,Смоленский 1-й ,д.15,7620461,муниципальный округ Арбат,1917 +2281049,г Москва пер Смоленский 1-й д.17,Москва,пер Смоленский 1-й д.17,пер,Смоленский 1-й ,д.17,7550744,муниципальный округ Арбат,2000 +2281049,г Москва пер Смоленский 1-й д.22/10,Москва,пер Смоленский 1-й д.22/10,пер,Смоленский 1-й ,д.22/10,7620465,муниципальный округ Арбат,1913 +2281049,г Москва пер Спасопесковский д.3/1 строение 1,Москва,пер Спасопесковский д.3/1 строение 1,пер,Спасопесковский ,д.3/1 строение 1,7620469,муниципальный округ Арбат,1929 +2281049,г Москва пер Староконюшенный д.26,Москва,пер Староконюшенный д.26,пер,Староконюшенный ,д.26,7717608,муниципальный округ Арбат,1973 +2281049,"г Москва пер Староконюшенный д.28 кор.1, 2",Москва,"пер Староконюшенный д.28 кор.1, 2",пер,Староконюшенный ,"д.28 кор.1, 2",7717609,муниципальный округ Арбат,1972 +2281049,г Москва пер Староконюшенный д.30,Москва,пер Староконюшенный д.30,пер,Староконюшенный ,д.30,7620478,муниципальный округ Арбат,1965 +2281049,г Москва пер Староконюшенный д.32,Москва,пер Староконюшенный д.32,пер,Староконюшенный ,д.32,7717610,муниципальный округ Арбат,1977 +2281049,г Москва пер Староконюшенный д.33,Москва,пер Староконюшенный д.33,пер,Староконюшенный ,д.33,7620482,муниципальный округ Арбат,1900 +2281049,г Москва пер Староконюшенный д.37,Москва,пер Староконюшенный д.37,пер,Староконюшенный ,д.37,7620487,муниципальный округ Арбат,1916 +2281049,г Москва пер Староконюшенный д.39,Москва,пер Староконюшенный д.39,пер,Староконюшенный ,д.39,7620490,муниципальный округ Арбат,1900 +2281049,г Москва пер Староконюшенный д.41 строение 1,Москва,пер Староконюшенный д.41 строение 1,пер,Староконюшенный ,д.41 строение 1,8116887,муниципальный округ Арбат,н.д. +2281049,г Москва пер Троилинский д.4/7,Москва,пер Троилинский д.4/7,пер,Троилинский ,д.4/7,7620493,муниципальный округ Арбат,1959 +2281049,г Москва пер Трубниковский д.4 строение 2,Москва,пер Трубниковский д.4 строение 2,пер,Трубниковский ,д.4 строение 2,7620499,муниципальный округ Арбат,1912 +2281049,г Москва пер Трубниковский д.4 строение 5,Москва,пер Трубниковский д.4 строение 5,пер,Трубниковский ,д.4 строение 5,7620506,муниципальный округ Арбат,1915 +2281049,г Москва пер Филипповский д.16,Москва,пер Филипповский д.16,пер,Филипповский ,д.16,7863875,муниципальный округ Арбат,1908 +2281049,г Москва пер Филипповский д.18,Москва,пер Филипповский д.18,пер,Филипповский ,д.18,7620526,муниципальный округ Арбат,1905 +2281049,г Москва пер Филипповский д.7,Москва,пер Филипповский д.7,пер,Филипповский ,д.7,7620511,муниципальный округ Арбат,1949 +2281049,г Москва пер Филипповский д.8 строение 1,Москва,пер Филипповский д.8 строение 1,пер,Филипповский ,д.8 строение 1,7550745,муниципальный округ Арбат,2002 +2281049,г Москва пер Филипповский д.9,Москва,пер Филипповский д.9,пер,Филипповский ,д.9,7620514,муниципальный округ Арбат,1890 +2281049,г Москва пер Шубинский д.7,Москва,пер Шубинский д.7,пер,Шубинский ,д.7,7620539,муниципальный округ Арбат,1914 +2281049,г Москва пл Смоленская д.13/21,Москва,пл Смоленская д.13/21,пл,Смоленская ,д.13/21,7620441,муниципальный округ Арбат,1949 +2281049,г Москва проезд Шломина д.6,Москва,проезд Шломина д.6,проезд,Шломина ,д.6,7620531,муниципальный округ Арбат,1900 +2281049,г Москва ул Арбат д.11 строение 1,Москва,ул Арбат д.11 строение 1,ул,Арбат ,д.11 строение 1,7619223,муниципальный округ Арбат,1900 +2281049,г Москва ул Арбат д.13/36 строение 2,Москва,ул Арбат д.13/36 строение 2,ул,Арбат ,д.13/36 строение 2,7619263,муниципальный округ Арбат,1912 +2281049,г Москва ул Арбат д.15,Москва,ул Арбат д.15,ул,Арбат ,д.15,7619271,муниципальный округ Арбат,1915 +2281049,г Москва ул Арбат д.17,Москва,ул Арбат д.17,ул,Арбат ,д.17,7619300,муниципальный округ Арбат,1915 +2281049,г Москва ул Арбат д.18 строение 1,Москва,ул Арбат д.18 строение 1,ул,Арбат ,д.18 строение 1,8031791,муниципальный округ Арбат,2004 +2281049,г Москва ул Арбат д.18/1 строение 2,Москва,ул Арбат д.18/1 строение 2,ул,Арбат ,д.18/1 строение 2,7619322,муниципальный округ Арбат,1913 +2281049,г Москва ул Арбат д.19 строение 1,Москва,ул Арбат д.19 строение 1,ул,Арбат ,д.19 строение 1,7619313,муниципальный округ Арбат,1915 +2281049,г Москва ул Арбат д.25/36 строение 1,Москва,ул Арбат д.25/36 строение 1,ул,Арбат ,д.25/36 строение 1,7619333,муниципальный округ Арбат,1856 +2281049,г Москва ул Арбат д.27/47,Москва,ул Арбат д.27/47,ул,Арбат ,д.27/47,7619347,муниципальный округ Арбат,1909 +2281049,г Москва ул Арбат д.30/3 строение 1,Москва,ул Арбат д.30/3 строение 1,ул,Арбат ,д.30/3 строение 1,7619362,муниципальный округ Арбат,1904 +2281049,г Москва ул Арбат д.30/3 строение 2,Москва,ул Арбат д.30/3 строение 2,ул,Арбат ,д.30/3 строение 2,7619376,муниципальный округ Арбат,1904 +2281049,г Москва ул Арбат д.30/3 строение 3,Москва,ул Арбат д.30/3 строение 3,ул,Арбат ,д.30/3 строение 3,7619390,муниципальный округ Арбат,1904 +2281049,г Москва ул Арбат д.31 строение 1,Москва,ул Арбат д.31 строение 1,ул,Арбат ,д.31 строение 1,7619405,муниципальный округ Арбат,1878 +2281049,г Москва ул Арбат д.31 строение 2,Москва,ул Арбат д.31 строение 2,ул,Арбат ,д.31 строение 2,8116679,муниципальный округ Арбат,2006 +2281049,г Москва ул Арбат д.32 строение 1,Москва,ул Арбат д.32 строение 1,ул,Арбат ,д.32 строение 1,7619416,муниципальный округ Арбат,1870 +2281049,г Москва ул Арбат д.36/2,Москва,ул Арбат д.36/2,ул,Арбат ,д.36/2,7619428,муниципальный округ Арбат,1917 +2281049,г Москва ул Арбат д.38/1 строение 2,Москва,ул Арбат д.38/1 строение 2,ул,Арбат ,д.38/1 строение 2,7619434,муниципальный округ Арбат,1917 +2281049,г Москва ул Арбат д.4 строение 1,Москва,ул Арбат д.4 строение 1,ул,Арбат ,д.4 строение 1,7619040,муниципальный округ Арбат,1870 +2281049,г Москва ул Арбат д.40 строение 1,Москва,ул Арбат д.40 строение 1,ул,Арбат ,д.40 строение 1,7619443,муниципальный округ Арбат,1909 +2281049,г Москва ул Арбат д.45/24,Москва,ул Арбат д.45/24,ул,Арбат ,д.45/24,7619470,муниципальный округ Арбат,1936 +2281049,г Москва ул Арбат д.47/23,Москва,ул Арбат д.47/23,ул,Арбат ,д.47/23,7619509,муниципальный округ Арбат,1910 +2281049,г Москва ул Арбат д.49,Москва,ул Арбат д.49,ул,Арбат ,д.49,7863778,муниципальный округ Арбат,1900 +2281049,г Москва ул Арбат д.51 строение 1,Москва,ул Арбат д.51 строение 1,ул,Арбат ,д.51 строение 1,7619521,муниципальный округ Арбат,1910 +2281049,г Москва ул Арбат д.9 строение 2,Москва,ул Арбат д.9 строение 2,ул,Арбат ,д.9 строение 2,7619208,муниципальный округ Арбат,1900 +2281049,г Москва ул Знаменка д.8/13 строение 1,Москва,ул Знаменка д.8/13 строение 1,ул,Знаменка ,д.8/13 строение 1,7619688,муниципальный округ Арбат,1912 +2281049,г Москва ул Молчановка М. д.8 строение 1,Москва,ул Молчановка М. д.8 строение 1,ул,Молчановка М. ,д.8 строение 1,8153210,муниципальный округ Арбат,1913 +2281049,г Москва ул Новый Арбат д.10,Москва,ул Новый Арбат д.10,ул,Новый Арбат ,д.10,7717614,муниципальный округ Арбат,1967 +2281049,г Москва ул Новый Арбат д.16,Москва,ул Новый Арбат д.16,ул,Новый Арбат ,д.16,7717615,муниципальный округ Арбат,1967 +2281049,г Москва ул Новый Арбат д.22,Москва,ул Новый Арбат д.22,ул,Новый Арбат ,д.22,7717616,муниципальный округ Арбат,1968 +2281049,г Москва ул Новый Арбат д.23,Москва,ул Новый Арбат д.23,ул,Новый Арбат ,д.23,7619530,муниципальный округ Арбат,1928 +2281049,г Москва ул Новый Арбат д.25,Москва,ул Новый Арбат д.25,ул,Новый Арбат ,д.25,7619536,муниципальный округ Арбат,1928 +2281049,г Москва ул Новый Арбат д.26,Москва,ул Новый Арбат д.26,ул,Новый Арбат ,д.26,7717617,муниципальный округ Арбат,1967 +2281049,г Москва ул Новый Арбат д.27,Москва,ул Новый Арбат д.27,ул,Новый Арбат ,д.27,8163346,муниципальный округ Арбат,2010 +2281049,г Москва ул Новый Арбат д.31/12,Москва,ул Новый Арбат д.31/12,ул,Новый Арбат ,д.31/12,7619545,муниципальный округ Арбат,1939 +2281049,г Москва ул Новый Арбат д.6,Москва,ул Новый Арбат д.6,ул,Новый Арбат ,д.6,7717613,муниципальный округ Арбат,1967 +2281049,г Москва ул Поварская д.8/1 строение 2,Москва,ул Поварская д.8/1 строение 2,ул,Поварская ,д.8/1 строение 2,7863858,муниципальный округ Арбат,1887 +2281049,г Москва ул Смоленская д.10 строение 1,Москва,ул Смоленская д.10 строение 1,ул,Смоленская ,д.10 строение 1,7620452,муниципальный округ Арбат,1960 +2281049,г Москва ул Смоленская д.6,Москва,ул Смоленская д.6,ул,Смоленская ,д.6,7620447,муниципальный округ Арбат,1973 +2281050,г Москва б-р Покровский д.14/5,Москва,б-р Покровский д.14/5,б-р,Покровский ,д.14/5,8104093,муниципальный округ Басманный,1927 +2281050,г Москва б-р Покровский д.14/6 строение 1,Москва,б-р Покровский д.14/6 строение 1,б-р,Покровский ,д.14/6 строение 1,8104094,муниципальный округ Басманный,1915 +2281050,г Москва б-р Покровский д.16/10 строение 1,Москва,б-р Покровский д.16/10 строение 1,б-р,Покровский ,д.16/10 строение 1,8104099,муниципальный округ Басманный,1860 +2281050,г Москва б-р Покровский д.16_18 строение 4_4А,Москва,б-р Покровский д.16_18 строение 4_4А,б-р,Покровский ,д.16_18 строение 4_4А,8104106,муниципальный округ Басманный,1860 +2281050,г Москва б-р Покровский д.18/15 строение 2,Москва,б-р Покровский д.18/15 строение 2,б-р,Покровский ,д.18/15 строение 2,8104113,муниципальный округ Басманный,1860 +2281050,г Москва б-р Покровский д.4/17 строение 10,Москва,б-р Покровский д.4/17 строение 10,б-р,Покровский ,д.4/17 строение 10,7690637,муниципальный округ Басманный,2001 +2281050,г Москва б-р Покровский д.4/17 строение 6,Москва,б-р Покровский д.4/17 строение 6,б-р,Покровский ,д.4/17 строение 6,8104117,муниципальный округ Басманный,1955 +2281050,г Москва б-р Покровский д.4/17 строение 7,Москва,б-р Покровский д.4/17 строение 7,б-р,Покровский ,д.4/17 строение 7,8104122,муниципальный округ Басманный,1893 +2281050,г Москва б-р Покровский д.8 строение 2,Москва,б-р Покровский д.8 строение 2,б-р,Покровский ,д.8 строение 2,8104128,муниципальный округ Басманный,1900 +2281050,г Москва б-р Чистопрудный д.10,Москва,б-р Чистопрудный д.10,б-р,Чистопрудный ,д.10,8090077,муниципальный округ Басманный,5 +2281050,г Москва б-р Чистопрудный д.10 строение 1,Москва,б-р Чистопрудный д.10 строение 1,б-р,Чистопрудный ,д.10 строение 1,8103938,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва б-р Чистопрудный д.11 строение 1,Москва,б-р Чистопрудный д.11 строение 1,б-р,Чистопрудный ,д.11 строение 1,8103944,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва б-р Чистопрудный д.11 строение 2,Москва,б-р Чистопрудный д.11 строение 2,б-р,Чистопрудный ,д.11 строение 2,8103950,муниципальный округ Басманный,1870 +2281050,г Москва б-р Чистопрудный д.11 строение 4,Москва,б-р Чистопрудный д.11 строение 4,б-р,Чистопрудный ,д.11 строение 4,8103955,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва б-р Чистопрудный д.112 кор.4,Москва,б-р Чистопрудный д.112 кор.4,б-р,Чистопрудный ,д.112 кор.4,8103962,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва б-р Чистопрудный д.12 кор.2,Москва,б-р Чистопрудный д.12 кор.2,б-р,Чистопрудный ,д.12 кор.2,8090125,муниципальный округ Басманный,1931 +2281050,г Москва б-р Чистопрудный д.12 кор.3,Москва,б-р Чистопрудный д.12 кор.3,б-р,Чистопрудный ,д.12 кор.3,8103960,муниципальный округ Басманный,1937 +2281050,г Москва б-р Чистопрудный д.12 кор.4,Москва,б-р Чистопрудный д.12 кор.4,б-р,Чистопрудный ,д.12 кор.4,8103967,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва б-р Чистопрудный д.12 кор.5,Москва,б-р Чистопрудный д.12 кор.5,б-р,Чистопрудный ,д.12 кор.5,8090128,муниципальный округ Басманный,1930 +2281050,г Москва б-р Чистопрудный д.12 кор.6,Москва,б-р Чистопрудный д.12 кор.6,б-р,Чистопрудный ,д.12 кор.6,8103972,муниципальный округ Басманный,1926 +2281050,г Москва б-р Чистопрудный д.13 строение 1,Москва,б-р Чистопрудный д.13 строение 1,б-р,Чистопрудный ,д.13 строение 1,8103975,муниципальный округ Басманный,1900 +2281050,г Москва б-р Чистопрудный д.13 строение 2,Москва,б-р Чистопрудный д.13 строение 2,б-р,Чистопрудный ,д.13 строение 2,8103978,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва б-р Чистопрудный д.13 строение 3,Москва,б-р Чистопрудный д.13 строение 3,б-р,Чистопрудный ,д.13 строение 3,8103982,муниципальный округ Басманный,1900 +2281050,г Москва б-р Чистопрудный д.14 строение 3,Москва,б-р Чистопрудный д.14 строение 3,б-р,Чистопрудный ,д.14 строение 3,8103987,муниципальный округ Басманный,1908 +2281050,г Москва б-р Чистопрудный д.15 строение 1,Москва,б-р Чистопрудный д.15 строение 1,б-р,Чистопрудный ,д.15 строение 1,8103990,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва б-р Чистопрудный д.15 строение 2,Москва,б-р Чистопрудный д.15 строение 2,б-р,Чистопрудный ,д.15 строение 2,8103996,муниципальный округ Басманный,1910 +2281050,г Москва б-р Чистопрудный д.1А,Москва,б-р Чистопрудный д.1А,б-р,Чистопрудный ,д.1А,8104002,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва б-р Чистопрудный д.23 строение 1,Москва,б-р Чистопрудный д.23 строение 1,б-р,Чистопрудный ,д.23 строение 1,8104009,муниципальный округ Басманный,1907 +2281050,г Москва б-р Чистопрудный д.7/2,Москва,б-р Чистопрудный д.7/2,б-р,Чистопрудный ,д.7/2,8104014,муниципальный округ Басманный,1960 +2281050,г Москва б-р Чистопрудный д.9 строение 1,Москва,б-р Чистопрудный д.9 строение 1,б-р,Чистопрудный ,д.9 строение 1,8104017,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва наб Академика Туполева д.1/7 строение 2,Москва,наб Академика Туполева д.1/7 строение 2,наб,Академика Туполева ,д.1/7 строение 2,8103747,муниципальный округ Басманный,1961 +2281050,г Москва наб Академика Туполева д.15,Москва,наб Академика Туполева д.15,наб,Академика Туполева ,д.15,7618935,муниципальный округ Басманный,2008 +2281050,г Москва наб Рубцовская д.2 кор.1,Москва,наб Рубцовская д.2 кор.1,наб,Рубцовская ,д.2 кор.1,8102881,муниципальный округ Басманный,1999 +2281050,г Москва наб Рубцовская д.2 кор.2,Москва,наб Рубцовская д.2 кор.2,наб,Рубцовская ,д.2 кор.2,8102883,муниципальный округ Басманный,1999 +2281050,г Москва наб Рубцовская д.2 кор.3,Москва,наб Рубцовская д.2 кор.3,наб,Рубцовская ,д.2 кор.3,8102888,муниципальный округ Басманный,1999 +2281050,г Москва наб Рубцовская д.2 кор.4,Москва,наб Рубцовская д.2 кор.4,наб,Рубцовская ,д.2 кор.4,8102889,муниципальный округ Басманный,1999 +2281050,г Москва наб Рубцовская д.2 кор.5,Москва,наб Рубцовская д.2 кор.5,наб,Рубцовская ,д.2 кор.5,8102891,муниципальный округ Басманный,1999 +2281050,г Москва наб Рубцовская д.4 кор.1,Москва,наб Рубцовская д.4 кор.1,наб,Рубцовская ,д.4 кор.1,8102892,муниципальный округ Басманный,2002 +2281050,г Москва наб Рубцовская д.4 кор.2,Москва,наб Рубцовская д.4 кор.2,наб,Рубцовская ,д.4 кор.2,8102893,муниципальный округ Басманный,2002 +2281050,г Москва наб Рубцовская д.4 кор.3,Москва,наб Рубцовская д.4 кор.3,наб,Рубцовская ,д.4 кор.3,8102894,муниципальный округ Басманный,2002 +2281050,г Москва наб Семеновская д.2/1 строение 1,Москва,наб Семеновская д.2/1 строение 1,наб,Семеновская ,д.2/1 строение 1,8103528,муниципальный округ Басманный,1956 +2281050,г Москва наб Семеновская д.2/1 строение 2,Москва,наб Семеновская д.2/1 строение 2,наб,Семеновская ,д.2/1 строение 2,8103539,муниципальный округ Басманный,1967 +2281050,г Москва наб Семеновская д.3/1 кор.1,Москва,наб Семеновская д.3/1 кор.1,наб,Семеновская ,д.3/1 кор.1,8103546,муниципальный округ Басманный,1951 +2281050,г Москва наб Семеновская д.3/1 кор.2,Москва,наб Семеновская д.3/1 кор.2,наб,Семеновская ,д.3/1 кор.2,8103551,муниципальный округ Басманный,1951 +2281050,г Москва наб Семеновская д.3/1 кор.2А,Москва,наб Семеновская д.3/1 кор.2А,наб,Семеновская ,д.3/1 кор.2А,8103569,муниципальный округ Басманный,1951 +2281050,г Москва наб Семеновская д.3/1 кор.3,Москва,наб Семеновская д.3/1 кор.3,наб,Семеновская ,д.3/1 кор.3,8104654,муниципальный округ Басманный,1950 +2281050,г Москва наб Семеновская д.3/1 кор.4,Москва,наб Семеновская д.3/1 кор.4,наб,Семеновская ,д.3/1 кор.4,8103574,муниципальный округ Басманный,1955 +2281050,г Москва наб Семеновская д.3/1 кор.5,Москва,наб Семеновская д.3/1 кор.5,наб,Семеновская ,д.3/1 кор.5,8103581,муниципальный округ Басманный,1955 +2281050,г Москва наб Семеновская д.3/1 кор.6,Москва,наб Семеновская д.3/1 кор.6,наб,Семеновская ,д.3/1 кор.6,8103585,муниципальный округ Басманный,1957 +2281050,г Москва наб Семеновская д.3/1 кор.7,Москва,наб Семеновская д.3/1 кор.7,наб,Семеновская ,д.3/1 кор.7,8103595,муниципальный округ Басманный,1952 +2281050,г Москва пер Аптекарский д.10/1,Москва,пер Аптекарский д.10/1,пер,Аптекарский ,д.10/1,7621222,муниципальный округ Басманный,1978 +2281050,г Москва пер Аптекарский д.13/15,Москва,пер Аптекарский д.13/15,пер,Аптекарский ,д.13/15,7621624,муниципальный округ Басманный,1958 +2281050,г Москва пер Аптекарский д.15,Москва,пер Аптекарский д.15,пер,Аптекарский ,д.15,7621633,муниципальный округ Басманный,1964 +2281050,г Москва пер Аптекарский д.3/22,Москва,пер Аптекарский д.3/22,пер,Аптекарский ,д.3/22,7620739,муниципальный округ Басманный,1928 +2281050,г Москва пер Аптекарский д.5/21,Москва,пер Аптекарский д.5/21,пер,Аптекарский ,д.5/21,7620761,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Аптекарский д.7,Москва,пер Аптекарский д.7,пер,Аптекарский ,д.7,7620782,муниципальный округ Басманный,1954 +2281050,г Москва пер Аптекарский д.8,Москва,пер Аптекарский д.8,пер,Аптекарский ,д.8,7621071,муниципальный округ Басманный,1955 +2281050,г Москва пер Аптекарский д.8/2,Москва,пер Аптекарский д.8/2,пер,Аптекарский ,д.8/2,7621089,муниципальный округ Басманный,1976 +2281050,г Москва пер Армянский д.1/8 строение 1,Москва,пер Армянский д.1/8 строение 1,пер,Армянский ,д.1/8 строение 1,8198673,муниципальный округ Басманный,1903 +2281050,"г Москва пер Армянский д.4 строение 1 А,Б",Москва,"пер Армянский д.4 строение 1 А,Б",пер,Армянский ,"д.4 строение 1 А,Б",8079312,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Армянский д.4 строение 1АБ,Москва,пер Армянский д.4 строение 1АБ,пер,Армянский ,д.4 строение 1АБ,8096736,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Армянский д.7,Москва,пер Армянский д.7,пер,Армянский ,д.7,8096739,муниципальный округ Басманный,1900 +2281050,г Москва пер Архангельский д.11/16 строение 1,Москва,пер Архангельский д.11/16 строение 1,пер,Архангельский ,д.11/16 строение 1,8096746,муниципальный округ Басманный,1928 +2281050,г Москва пер Архангельский д.11/16 строение 4,Москва,пер Архангельский д.11/16 строение 4,пер,Архангельский ,д.11/16 строение 4,8096748,муниципальный округ Басманный,1932 +2281050,г Москва пер Архангельский д.7 строение 1,Москва,пер Архангельский д.7 строение 1,пер,Архангельский ,д.7 строение 1,8096740,муниципальный округ Басманный,1912 +2281050,г Москва пер Архангельский д.8/2 строение 2,Москва,пер Архангельский д.8/2 строение 2,пер,Архангельский ,д.8/2 строение 2,8096741,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Архангельский д.8/2 строение 4,Москва,пер Архангельский д.8/2 строение 4,пер,Архангельский ,д.8/2 строение 4,8096743,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Архангельский д.8/2 строение 6,Москва,пер Архангельский д.8/2 строение 6,пер,Архангельский ,д.8/2 строение 6,8096744,муниципальный округ Басманный,1904 +2281050,г Москва пер Архангельский д.9,Москва,пер Архангельский д.9,пер,Архангельский ,д.9,8096745,муниципальный округ Басманный,1913 +2281050,г Москва пер Балакиревский д.2/26,Москва,пер Балакиревский д.2/26,пер,Балакиревский ,д.2/26,7621938,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Барашевский д.12 строение 2,Москва,пер Барашевский д.12 строение 2,пер,Барашевский ,д.12 строение 2,8096760,муниципальный округ Басманный,1860 +2281050,г Москва пер Басманный 1-й д.12,Москва,пер Басманный 1-й д.12,пер,Басманный 1-й ,д.12,8096832,муниципальный округ Басманный,1920 +2281050,г Москва пер Басманный 1-й д.4,Москва,пер Басманный 1-й д.4,пер,Басманный 1-й ,д.4,8096830,муниципальный округ Басманный,1913 +2281050,г Москва пер Бригадирский д.12,Москва,пер Бригадирский д.12,пер,Бригадирский ,д.12,8033243,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пер Бригадирский д.3/5,Москва,пер Бригадирский д.3/5,пер,Бригадирский ,д.3/5,7621971,муниципальный округ Басманный,1974 +2281050,г Москва пер Волховский д.2 строение 1,Москва,пер Волховский д.2 строение 1,пер,Волховский ,д.2 строение 1,8096843,муниципальный округ Басманный,1974 +2281050,г Москва пер Волховский д.21/23,Москва,пер Волховский д.21/23,пер,Волховский ,д.21/23,8096844,муниципальный округ Басманный,1953 +2281050,г Москва пер Гороховский д.11_13,Москва,пер Гороховский д.11_13,пер,Гороховский ,д.11_13,8096860,муниципальный округ Басманный,1972 +2281050,г Москва пер Гороховский д.15,Москва,пер Гороховский д.15,пер,Гороховский ,д.15,8096861,муниципальный округ Басманный,1956 +2281050,г Москва пер Гороховский д.16,Москва,пер Гороховский д.16,пер,Гороховский ,д.16,8096863,муниципальный округ Басманный,1915 +2281050,г Москва пер Гороховский д.18/20 строение 1,Москва,пер Гороховский д.18/20 строение 1,пер,Гороховский ,д.18/20 строение 1,8096864,муниципальный округ Басманный,1959 +2281050,г Москва пер Гороховский д.21,Москва,пер Гороховский д.21,пер,Гороховский ,д.21,7562204,муниципальный округ Басманный,1981 +2281050,г Москва пер Гороховский д.8,Москва,пер Гороховский д.8,пер,Гороховский ,д.8,8096857,муниципальный округ Басманный,1972 +2281050,г Москва пер Гороховский д.9 строение 1,Москва,пер Гороховский д.9 строение 1,пер,Гороховский ,д.9 строение 1,8096858,муниципальный округ Басманный,1957 +2281050,г Москва пер Госпитальный д.4А кор.1А строение А,Москва,пер Госпитальный д.4А кор.1А строение А,пер,Госпитальный ,д.4А кор.1А строение А,8228971,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пер Госпитальный д.4А кор.1А строение Б,Москва,пер Госпитальный д.4А кор.1А строение Б,пер,Госпитальный ,д.4А кор.1А строение Б,8229026,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пер Госпитальный д.4А строение 1А,Москва,пер Госпитальный д.4А строение 1А,пер,Госпитальный ,д.4А строение 1А,8041818,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пер Госпитальный д.4А строение 3,Москва,пер Госпитальный д.4А строение 3,пер,Госпитальный ,д.4А строение 3,8033358,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пер Госпитальный д.4А строение А,Москва,пер Госпитальный д.4А строение А,пер,Госпитальный ,д.4А строение А,8041825,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пер Госпитальный д.4А/1А/А,Москва,пер Госпитальный д.4А/1А/А,пер,Госпитальный ,д.4А/1А/А,8229001,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пер Госпитальный д.8,Москва,пер Госпитальный д.8,пер,Госпитальный ,д.8,8096898,муниципальный округ Басманный,1968 +2281050,г Москва пер Гусятников д.13/3,Москва,пер Гусятников д.13/3,пер,Гусятников ,д.13/3,8096911,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Гусятников д.3/1 строение 1,Москва,пер Гусятников д.3/1 строение 1,пер,Гусятников ,д.3/1 строение 1,8096907,муниципальный округ Басманный,1910 +2281050,г Москва пер Гусятников д.4 строение 3,Москва,пер Гусятников д.4 строение 3,пер,Гусятников ,д.4 строение 3,8096908,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Гусятников д.4 строение 4,Москва,пер Гусятников д.4 строение 4,пер,Гусятников ,д.4 строение 4,8096909,муниципальный округ Басманный,1895 +2281050,г Москва пер Гусятников д.9,Москва,пер Гусятников д.9,пер,Гусятников ,д.9,8096910,муниципальный округ Басманный,1924 +2281050,г Москва пер Девяткин д.2,Москва,пер Девяткин д.2,пер,Девяткин ,д.2,8090019,муниципальный округ Басманный,1890 +2281050,г Москва пер Девяткин д.4,Москва,пер Девяткин д.4,пер,Девяткин ,д.4,8090026,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Демидовский Б. д.10/28,Москва,пер Демидовский Б. д.10/28,пер,Демидовский Б. ,д.10/28,7621913,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Демидовский Б. д.9,Москва,пер Демидовский Б. д.9,пер,Демидовский Б. ,д.9,8096912,муниципальный округ Басманный,2007 +2281050,г Москва пер Демидовский М. д.3,Москва,пер Демидовский М. д.3,пер,Демидовский М. ,д.3,8096913,муниципальный округ Басманный,1927 +2281050,г Москва пер Денисовский д.22,Москва,пер Денисовский д.22,пер,Денисовский ,д.22,8024065,муниципальный округ Басманный,2004 +2281050,г Москва пер Денисовский д.3/5,Москва,пер Денисовский д.3/5,пер,Денисовский ,д.3/5,7621972,муниципальный округ Басманный,1959 +2281050,г Москва пер Денисовский д.8/14,Москва,пер Денисовский д.8/14,пер,Денисовский ,д.8/14,7621973,муниципальный округ Басманный,1960 +2281050,г Москва пер Денисовский д.9,Москва,пер Денисовский д.9,пер,Денисовский ,д.9,7621974,муниципальный округ Басманный,1959 +2281050,г Москва пер Дурасовский д.3 строение 1,Москва,пер Дурасовский д.3 строение 1,пер,Дурасовский ,д.3 строение 1,8096914,муниципальный округ Басманный,1900 +2281050,г Москва пер Дурасовский д.9,Москва,пер Дурасовский д.9,пер,Дурасовский ,д.9,8096915,муниципальный округ Басманный,1975 +2281050,г Москва пер Елизаветинский д.6,Москва,пер Елизаветинский д.6,пер,Елизаветинский ,д.6,8090048,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пер Елизаветинский д.6 строение 1,Москва,пер Елизаветинский д.6 строение 1,пер,Елизаветинский ,д.6 строение 1,8096916,муниципальный округ Басманный,1960 +2281050,г Москва пер Златоустинский Б. д.3/5 строение 1,Москва,пер Златоустинский Б. д.3/5 строение 1,пер,Златоустинский Б. ,д.3/5 строение 1,8090090,муниципальный округ Басманный,1924 +2281050,г Москва пер Златоустинский Б. д.3А строение 2,Москва,пер Златоустинский Б. д.3А строение 2,пер,Златоустинский Б. ,д.3А строение 2,8090089,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Златоустинский М. д.10 строение 1,Москва,пер Златоустинский М. д.10 строение 1,пер,Златоустинский М. ,д.10 строение 1,8102863,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Златоустинский М. д.8 строение 1,Москва,пер Златоустинский М. д.8 строение 1,пер,Златоустинский М. ,д.8 строение 1,8090030,муниципальный округ Басманный,1890 +2281050,г Москва пер Златоустинский М. д.8 строение 2,Москва,пер Златоустинский М. д.8 строение 2,пер,Златоустинский М. ,д.8 строение 2,8090033,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пер Ивановский М. д.11/6 строение 1,Москва,пер Ивановский М. д.11/6 строение 1,пер,Ивановский М. ,д.11/6 строение 1,8102864,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Ивановский М. д.11/6 строение 2,Москва,пер Ивановский М. д.11/6 строение 2,пер,Ивановский М. ,д.11/6 строение 2,8102865,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Ивановский М. д.6/5 строение 1,Москва,пер Ивановский М. д.6/5 строение 1,пер,Ивановский М. ,д.6/5 строение 1,8102866,муниципальный округ Басманный,1880 +2281050,г Москва пер Ирининский 2-й д.4 строение 1,Москва,пер Ирининский 2-й д.4 строение 1,пер,Ирининский 2-й ,д.4 строение 1,8102867,муниципальный округ Басманный,1957 +2281050,г Москва пер Казарменный д.10 строение 1,Москва,пер Казарменный д.10 строение 1,пер,Казарменный ,д.10 строение 1,8103492,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Казарменный д.10 строение 2,Москва,пер Казарменный д.10 строение 2,пер,Казарменный ,д.10 строение 2,8103496,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Казарменный д.3,Москва,пер Казарменный д.3,пер,Казарменный ,д.3,7550740,муниципальный округ Басманный,2009 +2281050,г Москва пер Казарменный д.3_5 строение 2,Москва,пер Казарменный д.3_5 строение 2,пер,Казарменный ,д.3_5 строение 2,8103502,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Казарменный д.4 строение 1,Москва,пер Казарменный д.4 строение 1,пер,Казарменный ,д.4 строение 1,8103507,муниципальный округ Басманный,1897 +2281050,г Москва пер Казарменный д.4 строение 2,Москва,пер Казарменный д.4 строение 2,пер,Казарменный ,д.4 строение 2,8103512,муниципальный округ Басманный,1956 +2281050,г Москва пер Казарменный д.4 строение 3,Москва,пер Казарменный д.4 строение 3,пер,Казарменный ,д.4 строение 3,8103518,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Казарменный д.6 строение 2,Москва,пер Казарменный д.6 строение 2,пер,Казарменный ,д.6 строение 2,8103522,муниципальный округ Басманный,1908 +2281050,г Москва пер Казарменный д.8 строение 1,Москва,пер Казарменный д.8 строение 1,пер,Казарменный ,д.8 строение 1,8103526,муниципальный округ Басманный,1910 +2281050,г Москва пер Казарменный д.8 строение 2,Москва,пер Казарменный д.8 строение 2,пер,Казарменный ,д.8 строение 2,8103529,муниципальный округ Басманный,1915 +2281050,г Москва пер Казарменный д.8 строение 3,Москва,пер Казарменный д.8 строение 3,пер,Казарменный ,д.8 строение 3,8103536,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Казенный Б. д.1/2 строение 1,Москва,пер Казенный Б. д.1/2 строение 1,пер,Казенный Б. ,д.1/2 строение 1,8103560,муниципальный округ Басманный,1860 +2281050,г Москва пер Казенный Б. д.10 строение 1,Москва,пер Казенный Б. д.10 строение 1,пер,Казенный Б. ,д.10 строение 1,8103565,муниципальный округ Басманный,1880 +2281050,г Москва пер Казенный Б. д.10 строение 2,Москва,пер Казенный Б. д.10 строение 2,пер,Казенный Б. ,д.10 строение 2,8103570,муниципальный округ Басманный,1880 +2281050,г Москва пер Казенный Б. д.2,Москва,пер Казенный Б. д.2,пер,Казенный Б. ,д.2,8103575,муниципальный округ Басманный,1997 +2281050,г Москва пер Казенный Б. д.4,Москва,пер Казенный Б. д.4,пер,Казенный Б. ,д.4,8103579,муниципальный округ Басманный,1972 +2281050,г Москва пер Казенный Б. д.5,Москва,пер Казенный Б. д.5,пер,Казенный Б. ,д.5,8103584,муниципальный округ Басманный,1914 +2281050,г Москва пер Казенный Б. д.5а,Москва,пер Казенный Б. д.5а,пер,Казенный Б. ,д.5а,8103590,муниципальный округ Басманный,1954 +2281050,г Москва пер Казенный Б. д.6 строение 1,Москва,пер Казенный Б. д.6 строение 1,пер,Казенный Б. ,д.6 строение 1,8103617,муниципальный округ Басманный,1971 +2281050,г Москва пер Казенный Б. д.7,Москва,пер Казенный Б. д.7,пер,Казенный Б. ,д.7,8103596,муниципальный округ Басманный,1949 +2281050,г Москва пер Казенный Б. д.8 строение 2,Москва,пер Казенный Б. д.8 строение 2,пер,Казенный Б. ,д.8 строение 2,8103605,муниципальный округ Басманный,1914 +2281050,г Москва пер Казенный М. д.10,Москва,пер Казенный М. д.10,пер,Казенный М. ,д.10,8284847,муниципальный округ Басманный,1914 +2281050,г Москва пер Казенный М. д.12 строение 1,Москва,пер Казенный М. д.12 строение 1,пер,Казенный М. ,д.12 строение 1,8285054,муниципальный округ Басманный,1914 +2281050,г Москва пер Казенный М. д.12 строение 2,Москва,пер Казенный М. д.12 строение 2,пер,Казенный М. ,д.12 строение 2,8285059,муниципальный округ Басманный,1914 +2281050,г Москва пер Казенный М. д.16,Москва,пер Казенный М. д.16,пер,Казенный М. ,д.16,8285062,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Казенный М. д.2/1 строение 2,Москва,пер Казенный М. д.2/1 строение 2,пер,Казенный М. ,д.2/1 строение 2,8103619,муниципальный округ Басманный,1870 +2281050,г Москва пер Казенный М. д.4_6 строение 1,Москва,пер Казенный М. д.4_6 строение 1,пер,Казенный М. ,д.4_6 строение 1,8103625,муниципальный округ Басманный,1958 +2281050,г Москва пер Казенный М. д.8,Москва,пер Казенный М. д.8,пер,Казенный М. ,д.8,8103629,муниципальный округ Басманный,1914 +2281050,г Москва пер Козловский Б. д.10 строение 1,Москва,пер Козловский Б. д.10 строение 1,пер,Козловский Б. ,д.10 строение 1,8090137,муниципальный округ Басманный,1957 +2281050,г Москва пер Козловский Б. д.10 строение 3,Москва,пер Козловский Б. д.10 строение 3,пер,Козловский Б. ,д.10 строение 3,8090143,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Козловский Б. д.11 строение 1,Москва,пер Козловский Б. д.11 строение 1,пер,Козловский Б. ,д.11 строение 1,8103630,муниципальный округ Басманный,1927 +2281050,г Москва пер Козловский Б. д.11 строение 2,Москва,пер Козловский Б. д.11 строение 2,пер,Козловский Б. ,д.11 строение 2,8090042,муниципальный округ Басманный,1927 +2281050,г Москва пер Козловский Б. д.12,Москва,пер Козловский Б. д.12,пер,Козловский Б. ,д.12,8090138,муниципальный округ Басманный,1912 +2281050,г Москва пер Козловский Б. д.3/2,Москва,пер Козловский Б. д.3/2,пер,Козловский Б. ,д.3/2,8244714,муниципальный округ Басманный,1904 +2281050,г Москва пер Козловский Б. д.7,Москва,пер Козловский Б. д.7,пер,Козловский Б. ,д.7,8090079,муниципальный округ Басманный,1927 +2281050,г Москва пер Козловский Б. д.8 строение 1,Москва,пер Козловский Б. д.8 строение 1,пер,Козловский Б. ,д.8 строение 1,8090144,муниципальный округ Басманный,1910 +2281050,г Москва пер Козловский М. д.10,Москва,пер Козловский М. д.10,пер,Козловский М. ,д.10,8103638,муниципальный округ Басманный,1957 +2281050,г Москва пер Козловский М. д.6,Москва,пер Козловский М. д.6,пер,Козловский М. ,д.6,8103641,муниципальный округ Басманный,1953 +2281050,г Москва пер Козловский М. д.8 строение 1,Москва,пер Козловский М. д.8 строение 1,пер,Козловский М. ,д.8 строение 1,8103646,муниципальный округ Басманный,1955 +2281050,г Москва пер Колпачный д.6 строение 4,Москва,пер Колпачный д.6 строение 4,пер,Колпачный ,д.6 строение 4,8103652,муниципальный округ Басманный,1931 +2281050,г Москва пер Колпачный д.6 строение 5,Москва,пер Колпачный д.6 строение 5,пер,Колпачный ,д.6 строение 5,8090071,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Кривоколенный д.10,Москва,пер Кривоколенный д.10,пер,Кривоколенный ,д.10,8103655,муниципальный округ Басманный,1860 +2281050,г Москва пер Кривоколенный д.10 строение 2,Москва,пер Кривоколенный д.10 строение 2,пер,Кривоколенный ,д.10 строение 2,8103659,муниципальный округ Басманный,1860 +2281050,г Москва пер Кривоколенный д.11/13 строение 1,Москва,пер Кривоколенный д.11/13 строение 1,пер,Кривоколенный ,д.11/13 строение 1,8103662,муниципальный округ Басманный,1880 +2281050,г Москва пер Кривоколенный д.14 строение 1,Москва,пер Кривоколенный д.14 строение 1,пер,Кривоколенный ,д.14 строение 1,8103668,муниципальный округ Басманный,1912 +2281050,г Москва пер Кривоколенный д.5,Москва,пер Кривоколенный д.5,пер,Кривоколенный ,д.5,8133155,муниципальный округ Басманный,2004 +2281050,г Москва пер Лефортовский д.4 строение 3,Москва,пер Лефортовский д.4 строение 3,пер,Лефортовский ,д.4 строение 3,7622010,муниципальный округ Басманный,1915 +2281050,г Москва пер Лефортовский д.5/7 строение 4,Москва,пер Лефортовский д.5/7 строение 4,пер,Лефортовский ,д.5/7 строение 4,7622012,муниципальный округ Басманный,1957 +2281050,г Москва пер Лучников д.7/4 строение 5,Москва,пер Лучников д.7/4 строение 5,пер,Лучников ,д.7/4 строение 5,8103700,муниципальный округ Басманный,1905 +2281050,г Москва пер Лучников д.7/4 строение 6,Москва,пер Лучников д.7/4 строение 6,пер,Лучников ,д.7/4 строение 6,8103702,муниципальный округ Басманный,1905 +2281050,г Москва пер Лялин д.11_13 строение 1,Москва,пер Лялин д.11_13 строение 1,пер,Лялин ,д.11_13 строение 1,8103712,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Лялин д.11_13 строение 2,Москва,пер Лялин д.11_13 строение 2,пер,Лялин ,д.11_13 строение 2,8103717,муниципальный округ Басманный,1914 +2281050,г Москва пер Лялин д.14 строение 1,Москва,пер Лялин д.14 строение 1,пер,Лялин ,д.14 строение 1,8103725,муниципальный округ Басманный,1896 +2281050,г Москва пер Лялин д.14 строение 2,Москва,пер Лялин д.14 строение 2,пер,Лялин ,д.14 строение 2,8103728,муниципальный округ Басманный,1926 +2281050,г Москва пер Лялин д.20,Москва,пер Лялин д.20,пер,Лялин ,д.20,8103733,муниципальный округ Басманный,1914 +2281050,г Москва пер Лялин д.22,Москва,пер Лялин д.22,пер,Лялин ,д.22,8103735,муниципальный округ Басманный,1914 +2281050,г Москва пер Лялин д.23/29 строение 1,Москва,пер Лялин д.23/29 строение 1,пер,Лялин ,д.23/29 строение 1,8103737,муниципальный округ Басманный,1958 +2281050,г Москва пер Лялин д.24_26 строение 2,Москва,пер Лялин д.24_26 строение 2,пер,Лялин ,д.24_26 строение 2,8103744,муниципальный округ Басманный,1956 +2281050,г Москва пер Лялин д.24_26 строение 2А,Москва,пер Лялин д.24_26 строение 2А,пер,Лялин ,д.24_26 строение 2А,8103748,муниципальный округ Басманный,1956 +2281050,г Москва пер Лялин д.5 строение 1,Москва,пер Лялин д.5 строение 1,пер,Лялин ,д.5 строение 1,8103749,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Лялин д.7/2 строение 1,Москва,пер Лялин д.7/2 строение 1,пер,Лялин ,д.7/2 строение 1,8103751,муниципальный округ Басманный,1904 +2281050,г Москва пер Лялин д.8 строение 1,Москва,пер Лялин д.8 строение 1,пер,Лялин ,д.8 строение 1,8103756,муниципальный округ Басманный,1910 +2281050,г Москва пер Лялин д.8 строение 2,Москва,пер Лялин д.8 строение 2,пер,Лялин ,д.8 строение 2,8103760,муниципальный округ Басманный,1910 +2281050,г Москва пер Лялин д.9 строение 1,Москва,пер Лялин д.9 строение 1,пер,Лялин ,д.9 строение 1,8103765,муниципальный округ Басманный,1896 +2281050,г Москва пер Лялин д.9 строение 3,Москва,пер Лялин д.9 строение 3,пер,Лялин ,д.9 строение 3,8103768,муниципальный округ Басманный,1955 +2281050,г Москва пер Налесный д.9/11,Москва,пер Налесный д.9/11,пер,Налесный ,д.9/11,7622013,муниципальный округ Басманный,1956 +2281050,г Москва пер Огородная Слобода д.10,Москва,пер Огородная Слобода д.10,пер,Огородная Слобода ,д.10,8104016,муниципальный округ Басманный,1960 +2281050,г Москва пер Огородная Слобода д.12,Москва,пер Огородная Слобода д.12,пер,Огородная Слобода ,д.12,8104023,муниципальный округ Басманный,1935 +2281050,г Москва пер Огородная Слобода д.14,Москва,пер Огородная Слобода д.14,пер,Огородная Слобода ,д.14,8104026,муниципальный округ Басманный,1937 +2281050,г Москва пер Огородная Слобода д.3,Москва,пер Огородная Слобода д.3,пер,Огородная Слобода ,д.3,7639819,муниципальный округ Басманный,1995 +2281050,г Москва пер Огородная Слобода д.3/36 строение 7,Москва,пер Огородная Слобода д.3/36 строение 7,пер,Огородная Слобода ,д.3/36 строение 7,7651236,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пер Переведеновский д.12,Москва,пер Переведеновский д.12,пер,Переведеновский ,д.12,7622023,муниципальный округ Басманный,1971 +2281050,г Москва пер Переведеновский д.16,Москва,пер Переведеновский д.16,пер,Переведеновский ,д.16,7622025,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Переведеновский д.16 строение 4,Москва,пер Переведеновский д.16 строение 4,пер,Переведеновский ,д.16 строение 4,7622027,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Переведеновский д.22,Москва,пер Переведеновский д.22,пер,Переведеновский ,д.22,7622029,муниципальный округ Басманный,1957 +2281050,г Москва пер Переведеновский д.3 строение 1,Москва,пер Переведеновский д.3 строение 1,пер,Переведеновский ,д.3 строение 1,8104028,муниципальный округ Басманный,1984 +2281050,г Москва пер Переведеновский д.4 строение 1,Москва,пер Переведеновский д.4 строение 1,пер,Переведеновский ,д.4 строение 1,8104030,муниципальный округ Басманный,1916 +2281050,г Москва пер Переведеновский д.4 строение 2,Москва,пер Переведеновский д.4 строение 2,пер,Переведеновский ,д.4 строение 2,7622030,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Переведеновский д.6 строение 3,Москва,пер Переведеновский д.6 строение 3,пер,Переведеновский ,д.6 строение 3,8104038,муниципальный округ Басманный,1955 +2281050,г Москва пер Переведеновский д.7/7,Москва,пер Переведеновский д.7/7,пер,Переведеновский ,д.7/7,7622032,муниципальный округ Басманный,1982 +2281050,г Москва пер Переведеновский д.9,Москва,пер Переведеновский д.9,пер,Переведеновский ,д.9,7622034,муниципальный округ Басманный,1984 +2281050,г Москва пер Петроверигский д.3,Москва,пер Петроверигский д.3,пер,Петроверигский ,д.3,8090072,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пер Петроверигский д.3 строение 1,Москва,пер Петроверигский д.3 строение 1,пер,Петроверигский ,д.3 строение 1,8104039,муниципальный округ Басманный,1954 +2281050,г Москва пер Петроверигский д.6_8 строение 4,Москва,пер Петроверигский д.6_8 строение 4,пер,Петроверигский ,д.6_8 строение 4,8104048,муниципальный округ Басманный,1900 +2281050,г Москва пер Плетешковский д.10,Москва,пер Плетешковский д.10,пер,Плетешковский ,д.10,7622035,муниципальный округ Басманный,1910 +2281050,г Москва пер Плетешковский д.12/16,Москва,пер Плетешковский д.12/16,пер,Плетешковский ,д.12/16,7622036,муниципальный округ Басманный,1973 +2281050,г Москва пер Плетешковский д.15,Москва,пер Плетешковский д.15,пер,Плетешковский ,д.15,7622037,муниципальный округ Басманный,1973 +2281050,г Москва пер Плетешковский д.17 строение 1,Москва,пер Плетешковский д.17 строение 1,пер,Плетешковский ,д.17 строение 1,7622039,муниципальный округ Басманный,1983 +2281050,г Москва пер Плетешковский д.18/20 кор.1,Москва,пер Плетешковский д.18/20 кор.1,пер,Плетешковский ,д.18/20 кор.1,7622042,муниципальный округ Басманный,1966 +2281050,г Москва пер Плетешковский д.18/20 кор.2,Москва,пер Плетешковский д.18/20 кор.2,пер,Плетешковский ,д.18/20 кор.2,7622043,муниципальный округ Басманный,1966 +2281050,г Москва пер Плетешковский д.3А строение 1,Москва,пер Плетешковский д.3А строение 1,пер,Плетешковский ,д.3А строение 1,7622045,муниципальный округ Басманный,1929 +2281050,г Москва пер Плетешковский д.3А строение 1А,Москва,пер Плетешковский д.3А строение 1А,пер,Плетешковский ,д.3А строение 1А,7622046,муниципальный округ Басманный,1957 +2281050,г Москва пер Плетешковский д.6 строение 1,Москва,пер Плетешковский д.6 строение 1,пер,Плетешковский ,д.6 строение 1,7622047,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Плетешковский д.7/9 строение 1,Москва,пер Плетешковский д.7/9 строение 1,пер,Плетешковский ,д.7/9 строение 1,7622048,муниципальный округ Басманный,1958 +2281050,г Москва пер Плетешковский д.8 строение 1,Москва,пер Плетешковский д.8 строение 1,пер,Плетешковский ,д.8 строение 1,7622049,муниципальный округ Басманный,1962 +2281050,г Москва пер Плетешковский д.8 строение 2,Москва,пер Плетешковский д.8 строение 2,пер,Плетешковский ,д.8 строение 2,7622051,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Подкопаевский д.11 строение 1,Москва,пер Подкопаевский д.11 строение 1,пер,Подкопаевский ,д.11 строение 1,8104052,муниципальный округ Басманный,1998 +2281050,г Москва пер Подкопаевский д.11/11 строение 2,Москва,пер Подкопаевский д.11/11 строение 2,пер,Подкопаевский ,д.11/11 строение 2,8104057,муниципальный округ Басманный,1890 +2281050,г Москва пер Подкопаевский д.8/13,Москва,пер Подкопаевский д.8/13,пер,Подкопаевский ,д.8/13,8104061,муниципальный округ Басманный,1900 +2281050,г Москва пер Подкопаевский д.9 строение 1,Москва,пер Подкопаевский д.9 строение 1,пер,Подкопаевский ,д.9 строение 1,8104064,муниципальный округ Басманный,1875 +2281050,г Москва пер Подсосенский д.12 строение 1,Москва,пер Подсосенский д.12 строение 1,пер,Подсосенский ,д.12 строение 1,8104067,муниципальный округ Басманный,1966 +2281050,г Москва пер Подсосенский д.13,Москва,пер Подсосенский д.13,пер,Подсосенский ,д.13,8104071,муниципальный округ Басманный,1927 +2281050,г Москва пер Подсосенский д.14 строение 1,Москва,пер Подсосенский д.14 строение 1,пер,Подсосенский ,д.14 строение 1,8104079,муниципальный округ Басманный,1912 +2281050,г Москва пер Подсосенский д.14 строение 2,Москва,пер Подсосенский д.14 строение 2,пер,Подсосенский ,д.14 строение 2,8104086,муниципальный округ Басманный,1912 +2281050,г Москва пер Подсосенский д.18/5 строение 1,Москва,пер Подсосенский д.18/5 строение 1,пер,Подсосенский ,д.18/5 строение 1,8104092,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Подсосенский д.19/28,Москва,пер Подсосенский д.19/28,пер,Подсосенский ,д.19/28,8104095,муниципальный округ Басманный,1909 +2281050,г Москва пер Подсосенский д.22,Москва,пер Подсосенский д.22,пер,Подсосенский ,д.22,8104100,муниципальный округ Басманный,1912 +2281050,г Москва пер Подсосенский д.24,Москва,пер Подсосенский д.24,пер,Подсосенский ,д.24,8104104,муниципальный округ Басманный,1915 +2281050,г Москва пер Подсосенский д.3,Москва,пер Подсосенский д.3,пер,Подсосенский ,д.3,7687770,муниципальный округ Басманный,2008 +2281050,г Москва пер Подсосенский д.5А,Москва,пер Подсосенский д.5А,пер,Подсосенский ,д.5А,8104110,муниципальный округ Басманный,2003 +2281050,г Москва пер Подсосенский д.6 строение 1,Москва,пер Подсосенский д.6 строение 1,пер,Подсосенский ,д.6 строение 1,8090087,муниципальный округ Басманный,1902 +2281050,г Москва пер Подсосенский д.8 строение 2,Москва,пер Подсосенский д.8 строение 2,пер,Подсосенский ,д.8 строение 2,8090056,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Подсосенский д.8 строение 3,Москва,пер Подсосенский д.8 строение 3,пер,Подсосенский ,д.8 строение 3,8090062,муниципальный округ Басманный,1955 +2281050,г Москва пер Подсосенский д.8А строение 2,Москва,пер Подсосенский д.8А строение 2,пер,Подсосенский ,д.8А строение 2,8090058,муниципальный округ Басманный,1965 +2281050,г Москва пер Подсосенский д.9,Москва,пер Подсосенский д.9,пер,Подсосенский ,д.9,8104115,муниципальный округ Басманный,1915 +2281050,г Москва пер Посланников д.11/14,Москва,пер Посланников д.11/14,пер,Посланников ,д.11/14,7622052,муниципальный округ Басманный,1969 +2281050,г Москва пер Посланников д.3 строение 5,Москва,пер Посланников д.3 строение 5,пер,Посланников ,д.3 строение 5,7622053,муниципальный округ Басманный,1999 +2281050,г Москва пер Посланников д.9 строение 2,Москва,пер Посланников д.9 строение 2,пер,Посланников ,д.9 строение 2,8057199,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Потаповский д.10,Москва,пер Потаповский д.10,пер,Потаповский ,д.10,8090073,муниципальный округ Басманный,1913 +2281050,г Москва пер Потаповский д.12,Москва,пер Потаповский д.12,пер,Потаповский ,д.12,8090075,муниципальный округ Басманный,1914 +2281050,г Москва пер Потаповский д.14,Москва,пер Потаповский д.14,пер,Потаповский ,д.14,7562190,муниципальный округ Басманный,1955 +2281050,г Москва пер Потаповский д.8/12 кор.1,Москва,пер Потаповский д.8/12 кор.1,пер,Потаповский ,д.8/12 кор.1,8090116,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Потаповский д.8/12 кор.4,Москва,пер Потаповский д.8/12 кор.4,пер,Потаповский ,д.8/12 кор.4,8090117,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Рубцов д.16 строение 1,Москва,пер Рубцов д.16 строение 1,пер,Рубцов ,д.16 строение 1,8104245,муниципальный округ Басманный,1961 +2281050,г Москва пер Рубцов д.4 строение 1,Москва,пер Рубцов д.4 строение 1,пер,Рубцов ,д.4 строение 1,8102869,муниципальный округ Басманный,1958 +2281050,г Москва пер Сверчков д.10 строение 1,Москва,пер Сверчков д.10 строение 1,пер,Сверчков ,д.10 строение 1,8102903,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Спартаковский д.24 строение 1,Москва,пер Спартаковский д.24 строение 1,пер,Спартаковский ,д.24 строение 1,8103661,муниципальный округ Басманный,1965 +2281050,г Москва пер Спартаковский д.26,Москва,пер Спартаковский д.26,пер,Спартаковский ,д.26,7622065,муниципальный округ Басманный,1982 +2281050,г Москва пер Спартаковский д.26 строение 2,Москва,пер Спартаковский д.26 строение 2,пер,Спартаковский ,д.26 строение 2,8103665,муниципальный округ Басманный,1914 +2281050,г Москва пер Спасоглинищевский Б. д.6/1,Москва,пер Спасоглинищевский Б. д.6/1,пер,Спасоглинищевский Б. ,д.6/1,8090119,муниципальный округ Басманный,1936 +2281050,г Москва пер Спасоглинищевский Б. д.8,Москва,пер Спасоглинищевский Б. д.8,пер,Спасоглинищевский Б. ,д.8,8090121,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пер Спасоглинищевский Б. д.8 строение 4,Москва,пер Спасоглинищевский Б. д.8 строение 4,пер,Спасоглинищевский Б. ,д.8 строение 4,8103673,муниципальный округ Басманный,1920 +2281050,г Москва пер Старокирочный д.14,Москва,пер Старокирочный д.14,пер,Старокирочный ,д.14,7622066,муниципальный округ Басманный,1910 +2281050,г Москва пер Старокирочный д.16/2 строение 1,Москва,пер Старокирочный д.16/2 строение 1,пер,Старокирочный ,д.16/2 строение 1,7622068,муниципальный округ Басманный,1959 +2281050,г Москва пер Старокирочный д.16/2 строение 2,Москва,пер Старокирочный д.16/2 строение 2,пер,Старокирочный ,д.16/2 строение 2,7622069,муниципальный округ Басманный,1959 +2281050,г Москва пер Старокирочный д.16/2 строение 5,Москва,пер Старокирочный д.16/2 строение 5,пер,Старокирочный ,д.16/2 строение 5,7622071,муниципальный округ Басманный,1960 +2281050,г Москва пер Старосадский д.10 строение 1,Москва,пер Старосадский д.10 строение 1,пер,Старосадский ,д.10 строение 1,8103678,муниципальный округ Басманный,1860 +2281050,г Москва пер Старосадский д.6/12 строение 1,Москва,пер Старосадский д.6/12 строение 1,пер,Старосадский ,д.6/12 строение 1,8090076,муниципальный округ Басманный,1915 +2281050,г Москва пер Старосадский д.7/10 строение 8,Москва,пер Старосадский д.7/10 строение 8,пер,Старосадский ,д.7/10 строение 8,8103684,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Старосадский д.9,Москва,пер Старосадский д.9,пер,Старосадский ,д.9,8103688,муниципальный округ Басманный,1900 +2281050,г Москва пер Сусальный Ниж. д.3,Москва,пер Сусальный Ниж. д.3,пер,Сусальный Ниж. ,д.3,8103693,муниципальный округ Басманный,1963 +2281050,г Москва пер Сыромятнический 4-й д.3/5 строение 3,Москва,пер Сыромятнический 4-й д.3/5 строение 3,пер,Сыромятнический 4-й ,д.3/5 строение 3,8103715,муниципальный округ Басманный,1927 +2281050,г Москва пер Сыромятнический 4-й д.3/5 строение 4,Москва,пер Сыромятнический 4-й д.3/5 строение 4,пер,Сыромятнический 4-й ,д.3/5 строение 4,8103719,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Сыромятнический 4-й д.3/5 строение 4А,Москва,пер Сыромятнический 4-й д.3/5 строение 4А,пер,Сыромятнический 4-й ,д.3/5 строение 4А,8103724,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пер Токмаков д.10 строение 3,Москва,пер Токмаков д.10 строение 3,пер,Токмаков ,д.10 строение 3,8103732,муниципальный округ Басманный,1965 +2281050,г Москва пер Токмаков д.12/20,Москва,пер Токмаков д.12/20,пер,Токмаков ,д.12/20,8103734,муниципальный округ Басманный,1995 +2281050,г Москва пер Токмаков д.13/15,Москва,пер Токмаков д.13/15,пер,Токмаков ,д.13/15,7622072,муниципальный округ Басманный,1972 +2281050,г Москва пер Токмаков д.16 строение 1,Москва,пер Токмаков д.16 строение 1,пер,Токмаков ,д.16 строение 1,8103736,муниципальный округ Басманный,1952 +2281050,г Москва пер Токмаков д.20/31 строение 1,Москва,пер Токмаков д.20/31 строение 1,пер,Токмаков ,д.20/31 строение 1,8103739,муниципальный округ Басманный,1958 +2281050,г Москва пер Токмаков д.3/5,Москва,пер Токмаков д.3/5,пер,Токмаков ,д.3/5,7622073,муниципальный округ Басманный,1966 +2281050,г Москва пер Токмаков д.7,Москва,пер Токмаков д.7,пер,Токмаков ,д.7,7622075,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Трехсвятительский Б. д.1,Москва,пер Трехсвятительский Б. д.1,пер,Трехсвятительский Б. ,д.1,8103745,муниципальный округ Басманный,1820 +2281050,г Москва пер Трехсвятительский М. д.8/2 строение 7,Москва,пер Трехсвятительский М. д.8/2 строение 7,пер,Трехсвятительский М. ,д.8/2 строение 7,8034094,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пер Трехсвятительский М. д.8/2 строение 8,Москва,пер Трехсвятительский М. д.8/2 строение 8,пер,Трехсвятительский М. ,д.8/2 строение 8,8034098,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пер Фурманный д.1/5,Москва,пер Фурманный д.1/5,пер,Фурманный ,д.1/5,8103790,муниципальный округ Басманный,1885 +2281050,г Москва пер Фурманный д.10,Москва,пер Фурманный д.10,пер,Фурманный ,д.10,8090154,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Фурманный д.12,Москва,пер Фурманный д.12,пер,Фурманный ,д.12,8090157,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пер Фурманный д.12 строение 1,Москва,пер Фурманный д.12 строение 1,пер,Фурманный ,д.12 строение 1,8103799,муниципальный округ Басманный,1967 +2281050,г Москва пер Фурманный д.15 строение 1,Москва,пер Фурманный д.15 строение 1,пер,Фурманный ,д.15 строение 1,8103805,муниципальный округ Басманный,1928 +2281050,г Москва пер Фурманный д.16 строение 1,Москва,пер Фурманный д.16 строение 1,пер,Фурманный ,д.16 строение 1,8090175,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Фурманный д.16 строение 3,Москва,пер Фурманный д.16 строение 3,пер,Фурманный ,д.16 строение 3,8090177,муниципальный округ Басманный,1913 +2281050,г Москва пер Фурманный д.18,Москва,пер Фурманный д.18,пер,Фурманный ,д.18,8090181,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Фурманный д.2/7 строение 1,Москва,пер Фурманный д.2/7 строение 1,пер,Фурманный ,д.2/7 строение 1,8128652,муниципальный округ Басманный,2000 +2281050,г Москва пер Фурманный д.20,Москва,пер Фурманный д.20,пер,Фурманный ,д.20,8090179,муниципальный округ Басманный,1909 +2281050,г Москва пер Фурманный д.22 строение 1,Москва,пер Фурманный д.22 строение 1,пер,Фурманный ,д.22 строение 1,8103808,муниципальный округ Басманный,1909 +2281050,г Москва пер Фурманный д.22 строение 2,Москва,пер Фурманный д.22 строение 2,пер,Фурманный ,д.22 строение 2,8090184,муниципальный округ Басманный,1910 +2281050,г Москва пер Фурманный д.24,Москва,пер Фурманный д.24,пер,Фурманный ,д.24,8103813,муниципальный округ Басманный,1914 +2281050,г Москва пер Фурманный д.3,Москва,пер Фурманный д.3,пер,Фурманный ,д.3,8103815,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Фурманный д.5,Москва,пер Фурманный д.5,пер,Фурманный ,д.5,8103817,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Фурманный д.6,Москва,пер Фурманный д.6,пер,Фурманный ,д.6,8103819,муниципальный округ Басманный,1903 +2281050,г Москва пер Фурманный д.7,Москва,пер Фурманный д.7,пер,Фурманный ,д.7,8103821,муниципальный округ Басманный,1912 +2281050,г Москва пер Фурманный д.8 строение 2,Москва,пер Фурманный д.8 строение 2,пер,Фурманный ,д.8 строение 2,8211730,муниципальный округ Басманный,2007 +2281050,г Москва пер Харитоньевский Б. д.12А,Москва,пер Харитоньевский Б. д.12А,пер,Харитоньевский Б. ,д.12А,8103824,муниципальный округ Басманный,1890 +2281050,г Москва пер Харитоньевский Б. д.13а строение 10,Москва,пер Харитоньевский Б. д.13а строение 10,пер,Харитоньевский Б. ,д.13а строение 10,8090149,муниципальный округ Басманный,1890 +2281050,г Москва пер Харитоньевский Б. д.14,Москва,пер Харитоньевский Б. д.14,пер,Харитоньевский Б. ,д.14,8103828,муниципальный округ Басманный,1908 +2281050,г Москва пер Харитоньевский Б. д.16/18,Москва,пер Харитоньевский Б. д.16/18,пер,Харитоньевский Б. ,д.16/18,8201058,муниципальный округ Басманный,2001 +2281050,г Москва пер Харитоньевский Б. д.20/2,Москва,пер Харитоньевский Б. д.20/2,пер,Харитоньевский Б. ,д.20/2,8103834,муниципальный округ Басманный,1900 +2281050,г Москва пер Харитоньевский Б. д.21 строение 2,Москва,пер Харитоньевский Б. д.21 строение 2,пер,Харитоньевский Б. ,д.21 строение 2,8177527,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пер Харитоньевский Б. д.5/7 кор.1,Москва,пер Харитоньевский Б. д.5/7 кор.1,пер,Харитоньевский Б. ,д.5/7 кор.1,7713608,муниципальный округ Басманный,1975 +2281050,г Москва пер Харитоньевский Б. д.9 строение 1,Москва,пер Харитоньевский Б. д.9 строение 1,пер,Харитоньевский Б. ,д.9 строение 1,8103838,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пер Харитоньевский М. д.7 строение 1,Москва,пер Харитоньевский М. д.7 строение 1,пер,Харитоньевский М. ,д.7 строение 1,8090129,муниципальный округ Басманный,1890 +2281050,г Москва пер Харитоньевский М. д.7 строение 2,Москва,пер Харитоньевский М. д.7 строение 2,пер,Харитоньевский М. ,д.7 строение 2,8090131,муниципальный округ Басманный,1890 +2281050,г Москва пер Харитоньевский М. д.7 строение 3,Москва,пер Харитоньевский М. д.7 строение 3,пер,Харитоньевский М. ,д.7 строение 3,8090133,муниципальный округ Басманный,1890 +2281050,г Москва пер Харитоньевский М. д.7 строение 4,Москва,пер Харитоньевский М. д.7 строение 4,пер,Харитоньевский М. ,д.7 строение 4,8090135,муниципальный округ Басманный,1890 +2281050,г Москва пер Харитоньевский М. д.8/18 строение 1,Москва,пер Харитоньевский М. д.8/18 строение 1,пер,Харитоньевский М. ,д.8/18 строение 1,8103848,муниципальный округ Басманный,1957 +2281050,г Москва пер Хитровский д.3/1 строение 1,Москва,пер Хитровский д.3/1 строение 1,пер,Хитровский ,д.3/1 строение 1,8103851,муниципальный округ Басманный,1870 +2281050,г Москва пер Хитровский д.4,Москва,пер Хитровский д.4,пер,Хитровский ,д.4,8034200,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пер Хохловский д.10 строение 7,Москва,пер Хохловский д.10 строение 7,пер,Хохловский ,д.10 строение 7,8103869,муниципальный округ Басманный,1966 +2281050,г Москва пер Хохловский д.11 строение 1,Москва,пер Хохловский д.11 строение 1,пер,Хохловский ,д.11 строение 1,8090122,муниципальный округ Басманный,1930 +2281050,г Москва пер Хохловский д.14 строение 2,Москва,пер Хохловский д.14 строение 2,пер,Хохловский ,д.14 строение 2,8090123,муниципальный округ Басманный,1914 +2281050,г Москва пер Хохловский д.15 строение 1,Москва,пер Хохловский д.15 строение 1,пер,Хохловский ,д.15 строение 1,8103871,муниципальный округ Басманный,1930 +2281050,г Москва пер Хохловский д.18 строение 1,Москва,пер Хохловский д.18 строение 1,пер,Хохловский ,д.18 строение 1,8103878,муниципальный округ Басманный,1900 +2281050,г Москва пер Хохловский д.3 строение 1,Москва,пер Хохловский д.3 строение 1,пер,Хохловский ,д.3 строение 1,8103885,муниципальный округ Басманный,1860 +2281050,г Москва пер Центросоюзный д.4,Москва,пер Центросоюзный д.4,пер,Центросоюзный ,д.4,7622078,муниципальный округ Басманный,1972 +2281050,г Москва пер Центросоюзный д.8/9,Москва,пер Центросоюзный д.8/9,пер,Центросоюзный ,д.8/9,7622082,муниципальный округ Басманный,1979 +2281050,г Москва пер Яковоапостольский д.11_13 строение 1,Москва,пер Яковоапостольский д.11_13 строение 1,пер,Яковоапостольский ,д.11_13 строение 1,8104022,муниципальный округ Басманный,1909 +2281050,г Москва пер Яковоапостольский д.15,Москва,пер Яковоапостольский д.15,пер,Яковоапостольский ,д.15,8104027,муниципальный округ Басманный,1913 +2281050,г Москва пер Яковоапостольский д.17,Москва,пер Яковоапостольский д.17,пер,Яковоапостольский ,д.17,8104033,муниципальный округ Басманный,1957 +2281050,г Москва пер Яковоапостольский д.9 строение 1,Москва,пер Яковоапостольский д.9 строение 1,пер,Яковоапостольский ,д.9 строение 1,8104036,муниципальный округ Басманный,1860 +2281050,г Москва пер Яковоапостольский д.9 строение 3,Москва,пер Яковоапостольский д.9 строение 3,пер,Яковоапостольский ,д.9 строение 3,8104041,муниципальный округ Басманный,1997 +2281050,г Москва пл Госпитальная д.3А кор.1,Москва,пл Госпитальная д.3А кор.1,пл,Госпитальная ,д.3А кор.1,8033315,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пл Госпитальная д.3А кор.2,Москва,пл Госпитальная д.3А кор.2,пл,Госпитальная ,д.3А кор.2,8033337,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пл Госпитальная д.3А строение 1,Москва,пл Госпитальная д.3А строение 1,пл,Госпитальная ,д.3А строение 1,8034654,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пл Госпитальная д.3А строение 2,Москва,пл Госпитальная д.3А строение 2,пл,Госпитальная ,д.3А строение 2,8034658,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пл Спартаковская д.1/2,Москва,пл Спартаковская д.1/2,пл,Спартаковская ,д.1/2,8103660,муниципальный округ Басманный,1959 +2281050,г Москва проезд Гольяновский д.4а,Москва,проезд Гольяновский д.4а,проезд,Гольяновский ,д.4а,8111317,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва проезд Гольяновский д.4а строение 1,Москва,проезд Гольяновский д.4а строение 1,проезд,Гольяновский ,д.4а строение 1,8096855,муниципальный округ Басманный,1960 +2281050,г Москва проезд Гольяновский д.5 строение 1,Москва,проезд Гольяновский д.5 строение 1,проезд,Гольяновский ,д.5 строение 1,8096856,муниципальный округ Басманный,1936 +2281050,г Москва проезд Елоховский д.1,Москва,проезд Елоховский д.1,проезд,Елоховский ,д.1,7621998,муниципальный округ Басманный,1900 +2281050,г Москва проезд Елоховский д.1 строение 2,Москва,проезд Елоховский д.1 строение 2,проезд,Елоховский ,д.1 строение 2,8152348,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва проезд Лубянский д.17,Москва,проезд Лубянский д.17,проезд,Лубянский ,д.17,8090091,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва проезд Лубянский д.17 строение 1,Москва,проезд Лубянский д.17 строение 1,проезд,Лубянский ,д.17 строение 1,8103694,муниципальный округ Басманный,1937 +2281050,г Москва проезд Лубянский д.19 строение 1,Москва,проезд Лубянский д.19 строение 1,проезд,Лубянский ,д.19 строение 1,8103696,муниципальный округ Басманный,1860 +2281050,г Москва проезд Сыромятнический д.7/14,Москва,проезд Сыромятнический д.7/14,проезд,Сыромятнический ,д.7/14,8103726,муниципальный округ Басманный,1961 +2281050,г Москва проезд Чешихинский д.4 строение 1,Москва,проезд Чешихинский д.4 строение 1,проезд,Чешихинский ,д.4 строение 1,8103930,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва туп Басманный д.10/12,Москва,туп Басманный д.10/12,туп,Басманный ,д.10/12,8096837,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва туп Басманный д.6а строение 2,Москва,туп Басманный д.6а строение 2,туп,Басманный ,д.6а строение 2,8096834,муниципальный округ Басманный,1933 +2281050,г Москва туп Хомутовский д.4 кор.1,Москва,туп Хомутовский д.4 кор.1,туп,Хомутовский ,д.4 кор.1,8103856,муниципальный округ Басманный,1959 +2281050,г Москва туп Хомутовский д.4 кор.2,Москва,туп Хомутовский д.4 кор.2,туп,Хомутовский ,д.4 кор.2,8103860,муниципальный округ Басманный,1959 +2281050,г Москва туп Хоромный д.6,Москва,туп Хоромный д.6,туп,Хоромный ,д.6,8177516,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Бакунинская д.10/12 строение 1,Москва,ул Бакунинская д.10/12 строение 1,ул,Бакунинская ,д.10/12 строение 1,8096749,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Бакунинская д.11 строение 3,Москва,ул Бакунинская д.11 строение 3,ул,Бакунинская ,д.11 строение 3,7621916,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Бакунинская д.17/28,Москва,ул Бакунинская д.17/28,ул,Бакунинская ,д.17/28,7621918,муниципальный округ Басманный,2000 +2281050,г Москва ул Бакунинская д.23,Москва,ул Бакунинская д.23,ул,Бакунинская ,д.23,7628411,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Бакунинская д.23 кор.41,Москва,ул Бакунинская д.23 кор.41,ул,Бакунинская ,д.23 кор.41,7667450,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Бакунинская д.23 строение 41,Москва,ул Бакунинская д.23 строение 41,ул,Бакунинская ,д.23 строение 41,7678672,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Бакунинская д.23-41,Москва,ул Бакунинская д.23-41,ул,Бакунинская ,д.23-41,7769005,муниципальный округ Басманный,1999 +2281050,г Москва ул Бакунинская д.26_30 строение 1,Москва,ул Бакунинская д.26_30 строение 1,ул,Бакунинская ,д.26_30 строение 1,8096750,муниципальный округ Басманный,1990 +2281050,г Москва ул Бакунинская д.32_36 строение 1,Москва,ул Бакунинская д.32_36 строение 1,ул,Бакунинская ,д.32_36 строение 1,8096752,муниципальный округ Басманный,1975 +2281050,г Москва ул Бакунинская д.38_42 строение 1,Москва,ул Бакунинская д.38_42 строение 1,ул,Бакунинская ,д.38_42 строение 1,8096753,муниципальный округ Басманный,1979 +2281050,г Москва ул Бакунинская д.4 строение 5,Москва,ул Бакунинская д.4 строение 5,ул,Бакунинская ,д.4 строение 5,7621928,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Бакунинская д.4/6 строение 1,Москва,ул Бакунинская д.4/6 строение 1,ул,Бакунинская ,д.4/6 строение 1,8057202,муниципальный округ Басманный,1935 +2281050,г Москва ул Бакунинская д.4/6 строение 2,Москва,ул Бакунинская д.4/6 строение 2,ул,Бакунинская ,д.4/6 строение 2,7621924,муниципальный округ Басманный,1934 +2281050,г Москва ул Бакунинская д.43/55,Москва,ул Бакунинская д.43/55,ул,Бакунинская ,д.43/55,7621920,муниципальный округ Басманный,1980 +2281050,г Москва ул Бакунинская д.44_48 строение 1,Москва,ул Бакунинская д.44_48 строение 1,ул,Бакунинская ,д.44_48 строение 1,8096754,муниципальный округ Басманный,1976 +2281050,г Москва ул Бакунинская д.49 строение 4,Москва,ул Бакунинская д.49 строение 4,ул,Бакунинская ,д.49 строение 4,7621926,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Бакунинская д.49 строение 5,Москва,ул Бакунинская д.49 строение 5,ул,Бакунинская ,д.49 строение 5,7621929,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Бакунинская д.50 строение 3,Москва,ул Бакунинская д.50 строение 3,ул,Бакунинская ,д.50 строение 3,8096755,муниципальный округ Басманный,1912 +2281050,г Москва ул Бакунинская д.58 строение 1,Москва,ул Бакунинская д.58 строение 1,ул,Бакунинская ,д.58 строение 1,8096756,муниципальный округ Басманный,1926 +2281050,г Москва ул Бакунинская д.62_68 строение 1,Москва,ул Бакунинская д.62_68 строение 1,ул,Бакунинская ,д.62_68 строение 1,8096757,муниципальный округ Басманный,1972 +2281050,г Москва ул Бакунинская д.77 строение 3,Москва,ул Бакунинская д.77 строение 3,ул,Бакунинская ,д.77 строение 3,7621932,муниципальный округ Басманный,1926 +2281050,г Москва ул Бакунинская д.8,Москва,ул Бакунинская д.8,ул,Бакунинская ,д.8,7621933,муниципальный округ Басманный,1938 +2281050,г Москва ул Бакунинская д.96/98,Москва,ул Бакунинская д.96/98,ул,Бакунинская ,д.96/98,8248185,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Бакунинская д.98А строение 11,Москва,ул Бакунинская д.98А строение 11,ул,Бакунинская ,д.98А строение 11,8096758,муниципальный округ Басманный,1926 +2281050,г Москва ул Басманная Нов. д.12 строение 2,Москва,ул Басманная Нов. д.12 строение 2,ул,Басманная Нов. ,д.12 строение 2,8096763,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Басманная Нов. д.12 строение 3,Москва,ул Басманная Нов. д.12 строение 3,ул,Басманная Нов. ,д.12 строение 3,8096765,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Басманная Нов. д.12 строение 4,Москва,ул Басманная Нов. д.12 строение 4,ул,Басманная Нов. ,д.12 строение 4,8096766,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Басманная Нов. д.14 строение 1,Москва,ул Басманная Нов. д.14 строение 1,ул,Басманная Нов. ,д.14 строение 1,8096768,муниципальный округ Басманный,1904 +2281050,г Москва ул Басманная Нов. д.14 строение 3,Москва,ул Басманная Нов. д.14 строение 3,ул,Басманная Нов. ,д.14 строение 3,8096770,муниципальный округ Басманный,1929 +2281050,г Москва ул Басманная Нов. д.16 строение 3,Москва,ул Басманная Нов. д.16 строение 3,ул,Басманная Нов. ,д.16 строение 3,8096772,муниципальный округ Басманный,1935 +2281050,г Москва ул Басманная Нов. д.16 строение 4,Москва,ул Басманная Нов. д.16 строение 4,ул,Басманная Нов. ,д.16 строение 4,8096774,муниципальный округ Басманный,1914 +2281050,г Москва ул Басманная Нов. д.20 строение 2,Москва,ул Басманная Нов. д.20 строение 2,ул,Басманная Нов. ,д.20 строение 2,8177545,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Басманная Нов. д.25/2,Москва,ул Басманная Нов. д.25/2,ул,Басманная Нов. ,д.25/2,8096780,муниципальный округ Басманный,1912 +2281050,г Москва ул Басманная Нов. д.28 строение 1,Москва,ул Басманная Нов. д.28 строение 1,ул,Басманная Нов. ,д.28 строение 1,8096782,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Басманная Нов. д.28 строение 2,Москва,ул Басманная Нов. д.28 строение 2,ул,Басманная Нов. ,д.28 строение 2,8096783,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Басманная Нов. д.31 строение 1,Москва,ул Басманная Нов. д.31 строение 1,ул,Басманная Нов. ,д.31 строение 1,8096786,муниципальный округ Басманный,1914 +2281050,г Москва ул Басманная Нов. д.31 строение 3,Москва,ул Басманная Нов. д.31 строение 3,ул,Басманная Нов. ,д.31 строение 3,8096788,муниципальный округ Басманный,1914 +2281050,г Москва ул Басманная Нов. д.4/6 строение 3,Москва,ул Басманная Нов. д.4/6 строение 3,ул,Басманная Нов. ,д.4/6 строение 3,8083984,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Басманная Нов. д.4_6 строение 3,Москва,ул Басманная Нов. д.4_6 строение 3,ул,Басманная Нов. ,д.4_6 строение 3,8096761,муниципальный округ Басманный,1932 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.10 строение 2,Москва,ул Басманная Стар. д.10 строение 2,ул,Басманная Стар. ,д.10 строение 2,8096797,муниципальный округ Басманный,1840 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.12 строение 2,Москва,ул Басманная Стар. д.12 строение 2,ул,Басманная Стар. ,д.12 строение 2,8096801,муниципальный округ Басманный,1890 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.12 строение 5,Москва,ул Басманная Стар. д.12 строение 5,ул,Басманная Стар. ,д.12 строение 5,8024070,муниципальный округ Басманный,2001 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.13 строение 1,Москва,ул Басманная Стар. д.13 строение 1,ул,Басманная Стар. ,д.13 строение 1,8096803,муниципальный округ Басманный,1906 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.14/2,Москва,ул Басманная Стар. д.14/2,ул,Басманная Стар. ,д.14/2,8096805,муниципальный округ Басманный,1954 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.15 строение 2,Москва,ул Басманная Стар. д.15 строение 2,ул,Басманная Стар. ,д.15 строение 2,8096809,муниципальный округ Басманный,1908 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.20 кор.1,Москва,ул Басманная Стар. д.20 кор.1,ул,Басманная Стар. ,д.20 кор.1,8096812,муниципальный округ Басманный,1934 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.20 кор.12,Москва,ул Басманная Стар. д.20 кор.12,ул,Басманная Стар. ,д.20 кор.12,8096819,муниципальный округ Басманный,1954 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.20 кор.2,Москва,ул Басманная Стар. д.20 кор.2,ул,Басманная Стар. ,д.20 кор.2,8096814,муниципальный округ Басманный,1927 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.20 кор.3,Москва,ул Басманная Стар. д.20 кор.3,ул,Басманная Стар. ,д.20 кор.3,8096816,муниципальный округ Басманный,1927 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.20 кор.4,Москва,ул Басманная Стар. д.20 кор.4,ул,Басманная Стар. ,д.20 кор.4,8096817,муниципальный округ Басманный,1934 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.20 кор.5,Москва,ул Басманная Стар. д.20 кор.5,ул,Басманная Стар. ,д.20 кор.5,8096818,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.21/4 строение 2,Москва,ул Басманная Стар. д.21/4 строение 2,ул,Басманная Стар. ,д.21/4 строение 2,8096821,муниципальный округ Басманный,1959 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.22 кор.А строение 3,Москва,ул Басманная Стар. д.22 кор.А строение 3,ул,Басманная Стар. ,д.22 кор.А строение 3,8057208,муниципальный округ Басманный,1935 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.22 кор.Б строение 2,Москва,ул Басманная Стар. д.22 кор.Б строение 2,ул,Басманная Стар. ,д.22 кор.Б строение 2,8096822,муниципальный округ Басманный,1935 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.24,Москва,ул Басманная Стар. д.24,ул,Басманная Стар. ,д.24,7621941,муниципальный округ Басманный,1973 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.25 строение 1,Москва,ул Басманная Стар. д.25 строение 1,ул,Басманная Стар. ,д.25 строение 1,7562202,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.25 строение 5,Москва,ул Басманная Стар. д.25 строение 5,ул,Басманная Стар. ,д.25 строение 5,8096823,муниципальный округ Басманный,1919 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.26,Москва,ул Басманная Стар. д.26,ул,Басманная Стар. ,д.26,7713526,муниципальный округ Басманный,1986 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.28/2,Москва,ул Басманная Стар. д.28/2,ул,Басманная Стар. ,д.28/2,8096824,муниципальный округ Басманный,1974 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.30/1,Москва,ул Басманная Стар. д.30/1,ул,Басманная Стар. ,д.30/1,7621943,муниципальный округ Басманный,1912 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.31,Москва,ул Басманная Стар. д.31,ул,Басманная Стар. ,д.31,8090085,муниципальный округ Басманный,1915 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.33,Москва,ул Басманная Стар. д.33,ул,Басманная Стар. ,д.33,8096827,муниципальный округ Басманный,1912 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.38/2 строение 3,Москва,ул Басманная Стар. д.38/2 строение 3,ул,Басманная Стар. ,д.38/2 строение 3,8096829,муниципальный округ Басманный,1999 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.5 строение 1,Москва,ул Басманная Стар. д.5 строение 1,ул,Басманная Стар. ,д.5 строение 1,8096790,муниципальный округ Басманный,1908 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.6 строение 2,Москва,ул Басманная Стар. д.6 строение 2,ул,Басманная Стар. ,д.6 строение 2,8096792,муниципальный округ Басманный,2005 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.9 кор.1,Москва,ул Басманная Стар. д.9 кор.1,ул,Басманная Стар. ,д.9 кор.1,8096794,муниципальный округ Басманный,1966 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.9 кор.2,Москва,ул Басманная Стар. д.9 кор.2,ул,Басманная Стар. ,д.9 кор.2,8096795,муниципальный округ Басманный,1969 +2281050,г Москва ул Бауманская д.19,Москва,ул Бауманская д.19,ул,Бауманская ,д.19,7621945,муниципальный округ Басманный,1966 +2281050,г Москва ул Бауманская д.20 строение 2,Москва,ул Бауманская д.20 строение 2,ул,Бауманская ,д.20 строение 2,7621948,муниципальный округ Басманный,1904 +2281050,г Москва ул Бауманская д.20 строение 3,Москва,ул Бауманская д.20 строение 3,ул,Бауманская ,д.20 строение 3,8079317,муниципальный округ Басманный,1903 +2281050,г Москва ул Бауманская д.23,Москва,ул Бауманская д.23,ул,Бауманская ,д.23,7621950,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Бауманская д.26,Москва,ул Бауманская д.26,ул,Бауманская ,д.26,7621952,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Бауманская д.27,Москва,ул Бауманская д.27,ул,Бауманская ,д.27,7621954,муниципальный округ Басманный,1966 +2281050,г Москва ул Бауманская д.28 строение 2,Москва,ул Бауманская д.28 строение 2,ул,Бауманская ,д.28 строение 2,7621955,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Бауманская д.33/2 строение 1,Москва,ул Бауманская д.33/2 строение 1,ул,Бауманская ,д.33/2 строение 1,8248227,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Бауманская д.33/2 строение 3,Москва,ул Бауманская д.33/2 строение 3,ул,Бауманская ,д.33/2 строение 3,7621958,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Бауманская д.33/2 строение 8,Москва,ул Бауманская д.33/2 строение 8,ул,Бауманская ,д.33/2 строение 8,8096840,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Бауманская д.34/20,Москва,ул Бауманская д.34/20,ул,Бауманская ,д.34/20,7621960,муниципальный округ Басманный,1968 +2281050,г Москва ул Бауманская д.35/1,Москва,ул Бауманская д.35/1,ул,Бауманская ,д.35/1,7621961,муниципальный округ Басманный,1902 +2281050,г Москва ул Бауманская д.38 строение 2,Москва,ул Бауманская д.38 строение 2,ул,Бауманская ,д.38 строение 2,7621962,муниципальный округ Басманный,1966 +2281050,г Москва ул Бауманская д.43 строение 2,Москва,ул Бауманская д.43 строение 2,ул,Бауманская ,д.43 строение 2,7621963,муниципальный округ Басманный,1905 +2281050,г Москва ул Бауманская д.46,Москва,ул Бауманская д.46,ул,Бауманская ,д.46,7621964,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Бауманская д.56/17 строение 1,Москва,ул Бауманская д.56/17 строение 1,ул,Бауманская ,д.56/17 строение 1,7621965,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Бауманская д.57Б кор.1,Москва,ул Бауманская д.57Б кор.1,ул,Бауманская ,д.57Б кор.1,8033241,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Бауманская д.57Б строение 1,Москва,ул Бауманская д.57Б строение 1,ул,Бауманская ,д.57Б строение 1,8035105,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Бауманская д.58А,Москва,ул Бауманская д.58А,ул,Бауманская ,д.58А,7621967,муниципальный округ Басманный,1970 +2281050,г Москва ул Бауманская д.62/66,Москва,ул Бауманская д.62/66,ул,Бауманская ,д.62/66,7621968,муниципальный округ Басманный,1977 +2281050,г Москва ул Бауманская д.66/11,Москва,ул Бауманская д.66/11,ул,Бауманская ,д.66/11,7621969,муниципальный округ Басманный,1900 +2281050,г Москва ул Бауманская д.68/8 строение 1,Москва,ул Бауманская д.68/8 строение 1,ул,Бауманская ,д.68/8 строение 1,8192957,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Воронцово Поле д.5_7 строение 8,Москва,ул Воронцово Поле д.5_7 строение 8,ул,Воронцово Поле ,д.5_7 строение 8,8096845,муниципальный округ Басманный,1935 +2281050,г Москва ул Гольяновская д.1б,Москва,ул Гольяновская д.1б,ул,Гольяновская ,д.1б,8096848,муниципальный округ Басманный,1971 +2281050,г Москва ул Гольяновская д.3а кор.3,Москва,ул Гольяновская д.3а кор.3,ул,Гольяновская ,д.3а кор.3,8096849,муниципальный округ Басманный,1950 +2281050,г Москва ул Гольяновская д.7 кор.1,Москва,ул Гольяновская д.7 кор.1,ул,Гольяновская ,д.7 кор.1,8096850,муниципальный округ Басманный,1952 +2281050,г Москва ул Гольяновская д.7 кор.2,Москва,ул Гольяновская д.7 кор.2,ул,Гольяновская ,д.7 кор.2,8096852,муниципальный округ Басманный,1952 +2281050,г Москва ул Гольяновская д.7 кор.3,Москва,ул Гольяновская д.7 кор.3,ул,Гольяновская ,д.7 кор.3,8096853,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Гольяновская д.7а кор.4,Москва,ул Гольяновская д.7а кор.4,ул,Гольяновская ,д.7а кор.4,8096854,муниципальный округ Басманный,1956 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.3,Москва,ул Госпитальный Вал д.3,ул,Госпитальный Вал ,д.3,8096866,муниципальный округ Басманный,1960 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.3 кор.1,Москва,ул Госпитальный Вал д.3 кор.1,ул,Госпитальный Вал ,д.3 кор.1,8096869,муниципальный округ Басманный,1964 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.3 кор.2,Москва,ул Госпитальный Вал д.3 кор.2,ул,Госпитальный Вал ,д.3 кор.2,8102845,муниципальный округ Басманный,1969 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.3 кор.3,Москва,ул Госпитальный Вал д.3 кор.3,ул,Госпитальный Вал ,д.3 кор.3,8096873,муниципальный округ Басманный,1969 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.3 кор.4,Москва,ул Госпитальный Вал д.3 кор.4,ул,Госпитальный Вал ,д.3 кор.4,8096874,муниципальный округ Басманный,1977 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.3 кор.5,Москва,ул Госпитальный Вал д.3 кор.5,ул,Госпитальный Вал ,д.3 кор.5,8096875,муниципальный округ Басманный,1968 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.3 кор.6,Москва,ул Госпитальный Вал д.3 кор.6,ул,Госпитальный Вал ,д.3 кор.6,8096878,муниципальный округ Басманный,1967 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.3 кор.7,Москва,ул Госпитальный Вал д.3 кор.7,ул,Госпитальный Вал ,д.3 кор.7,8096879,муниципальный округ Басманный,1973 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.3 строение 2,Москва,ул Госпитальный Вал д.3 строение 2,ул,Госпитальный Вал ,д.3 строение 2,8096870,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.5 кор.10,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 кор.10,ул,Госпитальный Вал ,д.5 кор.10,8096889,муниципальный округ Басманный,1933 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.5 кор.11,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 кор.11,ул,Госпитальный Вал ,д.5 кор.11,8096891,муниципальный округ Басманный,1951 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.5 кор.13,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 кор.13,ул,Госпитальный Вал ,д.5 кор.13,8096892,муниципальный округ Басманный,1950 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.5 кор.15,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 кор.15,ул,Госпитальный Вал ,д.5 кор.15,8096893,муниципальный округ Басманный,1950 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.5 кор.16,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 кор.16,ул,Госпитальный Вал ,д.5 кор.16,8096894,муниципальный округ Басманный,1950 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.5 кор.17,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 кор.17,ул,Госпитальный Вал ,д.5 кор.17,8096895,муниципальный округ Басманный,1950 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.5 кор.18,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 кор.18,ул,Госпитальный Вал ,д.5 кор.18,8096896,муниципальный округ Басманный,1955 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.5 строение 1,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 строение 1,ул,Госпитальный Вал ,д.5 строение 1,8096882,муниципальный округ Басманный,2000 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.5 строение 12,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 строение 12,ул,Госпитальный Вал ,д.5 строение 12,7789060,муниципальный округ Басманный,2004 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.5 строение 2,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 строение 2,ул,Госпитальный Вал ,д.5 строение 2,8096883,муниципальный округ Басманный,2002 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.5 строение 3,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 строение 3,ул,Госпитальный Вал ,д.5 строение 3,8096884,муниципальный округ Басманный,2001 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.5 строение 4,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 строение 4,ул,Госпитальный Вал ,д.5 строение 4,8096885,муниципальный округ Басманный,2002 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.5 строение 5,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 строение 5,ул,Госпитальный Вал ,д.5 строение 5,8096886,муниципальный округ Басманный,2001 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.5 строение 7,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 строение 7,ул,Госпитальный Вал ,д.5 строение 7,8096887,муниципальный округ Басманный,2003 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.5 строение 7А,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 строение 7А,ул,Госпитальный Вал ,д.5 строение 7А,8096897,муниципальный округ Басманный,2003 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.5 строение 8,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 строение 8,ул,Госпитальный Вал ,д.5 строение 8,8096888,муниципальный округ Басманный,2007 +2281050,г Москва ул Доброслободская д.10 строение 4,Москва,ул Доброслободская д.10 строение 4,ул,Доброслободская ,д.10 строение 4,7621977,муниципальный округ Басманный,1786 +2281050,г Москва ул Доброслободская д.10 строение 5,Москва,ул Доброслободская д.10 строение 5,ул,Доброслободская ,д.10 строение 5,7621979,муниципальный округ Басманный,1955 +2281050,г Москва ул Доброслободская д.11/13,Москва,ул Доброслободская д.11/13,ул,Доброслободская ,д.11/13,7621980,муниципальный округ Басманный,1957 +2281050,г Москва ул Доброслободская д.12,Москва,ул Доброслободская д.12,ул,Доброслободская ,д.12,7621981,муниципальный округ Басманный,1974 +2281050,г Москва ул Доброслободская д.14 кор.2,Москва,ул Доброслободская д.14 кор.2,ул,Доброслободская ,д.14 кор.2,7621982,муниципальный округ Басманный,1974 +2281050,г Москва ул Доброслободская д.15,Москва,ул Доброслободская д.15,ул,Доброслободская ,д.15,7621985,муниципальный округ Басманный,1994 +2281050,г Москва ул Доброслободская д.15/17,Москва,ул Доброслободская д.15/17,ул,Доброслободская ,д.15/17,7621986,муниципальный округ Басманный,1956 +2281050,г Москва ул Доброслободская д.16 кор.1,Москва,ул Доброслободская д.16 кор.1,ул,Доброслободская ,д.16 кор.1,7621987,муниципальный округ Басманный,1960 +2281050,г Москва ул Доброслободская д.16 кор.2,Москва,ул Доброслободская д.16 кор.2,ул,Доброслободская ,д.16 кор.2,7621988,муниципальный округ Басманный,1962 +2281050,г Москва ул Доброслободская д.16 кор.3,Москва,ул Доброслободская д.16 кор.3,ул,Доброслободская ,д.16 кор.3,7621991,муниципальный округ Басманный,1966 +2281050,г Москва ул Доброслободская д.4,Москва,ул Доброслободская д.4,ул,Доброслободская ,д.4,7621993,муниципальный округ Басманный,1972 +2281050,г Москва ул Доброслободская д.7/1,Москва,ул Доброслободская д.7/1,ул,Доброслободская ,д.7/1,7621994,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Доброслободская д.8,Москва,ул Доброслободская д.8,ул,Доброслободская ,д.8,7621995,муниципальный округ Басманный,1971 +2281050,г Москва ул Жуковского д.11,Москва,ул Жуковского д.11,ул,Жуковского ,д.11,8090038,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Жуковского д.19 строение 1,Москва,ул Жуковского д.19 строение 1,ул,Жуковского ,д.19 строение 1,8096923,муниципальный округ Басманный,1887 +2281050,г Москва ул Жуковского д.2,Москва,ул Жуковского д.2,ул,Жуковского ,д.2,8096917,муниципальный округ Басманный,1914 +2281050,г Москва ул Жуковского д.4 строение 1,Москва,ул Жуковского д.4 строение 1,ул,Жуковского ,д.4 строение 1,8096918,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Жуковского д.4 строение 3,Москва,ул Жуковского д.4 строение 3,ул,Жуковского ,д.4 строение 3,8096919,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Жуковского д.5,Москва,ул Жуковского д.5,ул,Жуковского ,д.5,8096920,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Жуковского д.5А,Москва,ул Жуковского д.5А,ул,Жуковского ,д.5А,8090078,муниципальный округ Басманный,1955 +2281050,г Москва ул Жуковского д.6 строение 2,Москва,ул Жуковского д.6 строение 2,ул,Жуковского ,д.6 строение 2,8096921,муниципальный округ Басманный,1998 +2281050,г Москва ул Жуковского д.7,Москва,ул Жуковского д.7,ул,Жуковского ,д.7,8090034,муниципальный округ Басманный,1915 +2281050,г Москва ул Жуковского д.9,Москва,ул Жуковского д.9,ул,Жуковского ,д.9,8096922,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Забелина д.5 строение 2,Москва,ул Забелина д.5 строение 2,ул,Забелина ,д.5 строение 2,8096924,муниципальный округ Басманный,1952 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.1/4 строение 1,Москва,ул Земляной Вал д.1/4 строение 1,ул,Земляной Вал ,д.1/4 строение 1,8096925,муниципальный округ Басманный,1932 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.1/4 строение 2,Москва,ул Земляной Вал д.1/4 строение 2,ул,Земляной Вал ,д.1/4 строение 2,8096926,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.10,Москва,ул Земляной Вал д.10,ул,Земляной Вал ,д.10,8096933,муниципальный округ Басманный,1913 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.12/7 строение 1,Москва,ул Земляной Вал д.12/7 строение 1,ул,Земляной Вал ,д.12/7 строение 1,8096934,муниципальный округ Басманный,1913 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.14/16 строение 1,Москва,ул Земляной Вал д.14/16 строение 1,ул,Земляной Вал ,д.14/16 строение 1,8096935,муниципальный округ Басманный,1936 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.18_22 строение 1,Москва,ул Земляной Вал д.18_22 строение 1,ул,Земляной Вал ,д.18_22 строение 1,8096936,муниципальный округ Басманный,1916 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.18_22 строение 2,Москва,ул Земляной Вал д.18_22 строение 2,ул,Земляной Вал ,д.18_22 строение 2,8096938,муниципальный округ Басманный,1940 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.2,Москва,ул Земляной Вал д.2,ул,Земляной Вал ,д.2,8096927,муниципальный округ Басманный,1945 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.21/2 строение 1,Москва,ул Земляной Вал д.21/2 строение 1,ул,Земляной Вал ,д.21/2 строение 1,8096947,муниципальный округ Басманный,1938 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.21/2 строение 2,Москва,ул Земляной Вал д.21/2 строение 2,ул,Земляной Вал ,д.21/2 строение 2,8096949,муниципальный округ Басманный,1890 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.21/2 строение 3,Москва,ул Земляной Вал д.21/2 строение 3,ул,Земляной Вал ,д.21/2 строение 3,8096950,муниципальный округ Басманный,1870 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.23 строение 1,Москва,ул Земляной Вал д.23 строение 1,ул,Земляной Вал ,д.23 строение 1,8096951,муниципальный округ Басманный,1938 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.24/30 строение 1,Москва,ул Земляной Вал д.24/30 строение 1,ул,Земляной Вал ,д.24/30 строение 1,8109480,муниципальный округ Басманный,1941 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.24/30 строение 1А,Москва,ул Земляной Вал д.24/30 строение 1А,ул,Земляной Вал ,д.24/30 строение 1А,8109488,муниципальный округ Басманный,1960 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.24/32,Москва,ул Земляной Вал д.24/32,ул,Земляной Вал ,д.24/32,8096952,муниципальный округ Басманный,1962 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.25,Москва,ул Земляной Вал д.25,ул,Земляной Вал ,д.25,8102856,муниципальный округ Басманный,1937 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.27 строение 1,Москва,ул Земляной Вал д.27 строение 1,ул,Земляной Вал ,д.27 строение 1,8102857,муниципальный округ Басманный,1930 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.27 строение 2,Москва,ул Земляной Вал д.27 строение 2,ул,Земляной Вал ,д.27 строение 2,8102858,муниципальный округ Басманный,1930 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.3/1 строение 6,Москва,ул Земляной Вал д.3/1 строение 6,ул,Земляной Вал ,д.3/1 строение 6,8096928,муниципальный округ Басманный,1953 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.3/1 строение 7,Москва,ул Земляной Вал д.3/1 строение 7,ул,Земляной Вал ,д.3/1 строение 7,8096929,муниципальный округ Басманный,1953 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.32,Москва,ул Земляной Вал д.32,ул,Земляной Вал ,д.32,8102859,муниципальный округ Басманный,1932 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.34 строение 3а,Москва,ул Земляной Вал д.34 строение 3а,ул,Земляной Вал ,д.34 строение 3а,8102860,муниципальный округ Басманный,1928 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.34 строение 4,Москва,ул Земляной Вал д.34 строение 4,ул,Земляной Вал ,д.34 строение 4,8102861,муниципальный округ Басманный,1928 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.38_40 строение 9,Москва,ул Земляной Вал д.38_40 строение 9,ул,Земляной Вал ,д.38_40 строение 9,8102855,муниципальный округ Басманный,1941 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.39/1 строение 1,Москва,ул Земляной Вал д.39/1 строение 1,ул,Земляной Вал ,д.39/1 строение 1,8102862,муниципальный округ Басманный,1952 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.6 строение 1,Москва,ул Земляной Вал д.6 строение 1,ул,Земляной Вал ,д.6 строение 1,8096930,муниципальный округ Басманный,1906 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.6 строение 2,Москва,ул Земляной Вал д.6 строение 2,ул,Земляной Вал ,д.6 строение 2,8096932,муниципальный округ Басманный,1880 +2281050,г Москва ул Казакова д.17/1 строение 1,Москва,ул Казакова д.17/1 строение 1,ул,Казакова ,д.17/1 строение 1,8102871,муниципальный округ Басманный,1958 +2281050,г Москва ул Казакова д.18_20 строение 1,Москва,ул Казакова д.18_20 строение 1,ул,Казакова ,д.18_20 строение 1,8102873,муниципальный округ Басманный,1958 +2281050,г Москва ул Казакова д.25,Москва,ул Казакова д.25,ул,Казакова ,д.25,8102874,муниципальный округ Басманный,1900 +2281050,г Москва ул Казакова д.27,Москва,ул Казакова д.27,ул,Казакова ,д.27,8102875,муниципальный округ Басманный,1996 +2281050,г Москва ул Казакова д.29 строение 1,Москва,ул Казакова д.29 строение 1,ул,Казакова ,д.29 строение 1,8102876,муниципальный округ Басманный,1914 +2281050,г Москва ул Казакова д.29 строение 2,Москва,ул Казакова д.29 строение 2,ул,Казакова ,д.29 строение 2,8102877,муниципальный округ Басманный,1900 +2281050,г Москва ул Казакова д.3 строение 1,Москва,ул Казакова д.3 строение 1,ул,Казакова ,д.3 строение 1,8102880,муниципальный округ Басманный,1880 +2281050,г Москва ул Казакова д.3 строение 4,Москва,ул Казакова д.3 строение 4,ул,Казакова ,д.3 строение 4,8102879,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Казакова д.8 строение 2,Москва,ул Казакова д.8 строение 2,ул,Казакова ,д.8 строение 2,8102882,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Казакова д.8 строение 6,Москва,ул Казакова д.8 строение 6,ул,Казакова ,д.8 строение 6,8102884,муниципальный округ Басманный,1914 +2281050,г Москва ул Казакова д.8А,Москва,ул Казакова д.8А,ул,Казакова ,д.8А,8102886,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Красносельская Нижн. д.34/16,Москва,ул Красносельская Нижн. д.34/16,ул,Красносельская Нижн. ,д.34/16,7622000,муниципальный округ Басманный,1878 +2281050,г Москва ул Красносельская Нижн. д.43,Москва,ул Красносельская Нижн. д.43,ул,Красносельская Нижн. ,д.43,7622001,муниципальный округ Басманный,1977 +2281050,г Москва ул Красносельская Нижн. д.44,Москва,ул Красносельская Нижн. д.44,ул,Красносельская Нижн. ,д.44,7622003,муниципальный округ Басманный,1974 +2281050,г Москва ул Красносельская Нижн. д.45/17,Москва,ул Красносельская Нижн. д.45/17,ул,Красносельская Нижн. ,д.45/17,7622005,муниципальный округ Басманный,1964 +2281050,г Москва ул Ладожская д.10/12 строение 1,Москва,ул Ладожская д.10/12 строение 1,ул,Ладожская ,д.10/12 строение 1,8103670,муниципальный округ Басманный,1986 +2281050,г Москва ул Ладожская д.13 строение 1,Москва,ул Ладожская д.13 строение 1,ул,Ладожская ,д.13 строение 1,8103674,муниципальный округ Басманный,1974 +2281050,г Москва ул Ладожская д.15 строение 1,Москва,ул Ладожская д.15 строение 1,ул,Ладожская ,д.15 строение 1,8103677,муниципальный округ Басманный,1974 +2281050,г Москва ул Ладожская д.2/37,Москва,ул Ладожская д.2/37,ул,Ладожская ,д.2/37,7622007,муниципальный округ Басманный,1961 +2281050,г Москва ул Ладожская д.7,Москва,ул Ладожская д.7,ул,Ладожская ,д.7,8103685,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Ладожская д.7А,Москва,ул Ладожская д.7А,ул,Ладожская ,д.7А,8103690,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Ладожская д.8,Москва,ул Ладожская д.8,ул,Ладожская ,д.8,7622008,муниципальный округ Басманный,1996 +2281050,г Москва ул Макаренко д.1/19,Москва,ул Макаренко д.1/19,ул,Макаренко ,д.1/19,8103771,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Макаренко д.2/21 строение 1,Москва,ул Макаренко д.2/21 строение 1,ул,Макаренко ,д.2/21 строение 1,8103776,муниципальный округ Басманный,1810 +2281050,г Москва ул Макаренко д.2/21 строение 2,Москва,ул Макаренко д.2/21 строение 2,ул,Макаренко ,д.2/21 строение 2,8103780,муниципальный округ Басманный,1905 +2281050,г Москва ул Макаренко д.2/21 строение 3,Москва,ул Макаренко д.2/21 строение 3,ул,Макаренко ,д.2/21 строение 3,8103786,муниципальный округ Басманный,1905 +2281050,г Москва ул Макаренко д.3 строение 2,Москва,ул Макаренко д.3 строение 2,ул,Макаренко ,д.3 строение 2,8057195,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Макаренко д.4 строение 2,Москва,ул Макаренко д.4 строение 2,ул,Макаренко ,д.4 строение 2,8103788,муниципальный округ Басманный,1904 +2281050,г Москва ул Макаренко д.5 строение 1А,Москва,ул Макаренко д.5 строение 1А,ул,Макаренко ,д.5 строение 1А,8103791,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Макаренко д.8,Москва,ул Макаренко д.8,ул,Макаренко ,д.8,8103796,муниципальный округ Басманный,1926 +2281050,г Москва ул Макаренко д.9 строение 1,Москва,ул Макаренко д.9 строение 1,ул,Макаренко ,д.9 строение 1,8090046,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Макаренко д.9 строение 2,Москва,ул Макаренко д.9 строение 2,ул,Макаренко ,д.9 строение 2,8103802,муниципальный округ Басманный,1956 +2281050,г Москва ул Маросейка д.10/1 строение 1,Москва,ул Маросейка д.10/1 строение 1,ул,Маросейка ,д.10/1 строение 1,8103809,муниципальный округ Басманный,1880 +2281050,г Москва ул Маросейка д.10/1 строение 3,Москва,ул Маросейка д.10/1 строение 3,ул,Маросейка ,д.10/1 строение 3,8103846,муниципальный округ Басманный,1930 +2281050,г Москва ул Маросейка д.11/4 строение 1,Москва,ул Маросейка д.11/4 строение 1,ул,Маросейка ,д.11/4 строение 1,8060854,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Маросейка д.13 строение 1,Москва,ул Маросейка д.13 строение 1,ул,Маросейка ,д.13 строение 1,8103849,муниципальный округ Басманный,1890 +2281050,г Москва ул Маросейка д.13 строение 2,Москва,ул Маросейка д.13 строение 2,ул,Маросейка ,д.13 строение 2,8103853,муниципальный округ Басманный,1893 +2281050,г Москва ул Маросейка д.13 строение 3,Москва,ул Маросейка д.13 строение 3,ул,Маросейка ,д.13 строение 3,8103858,муниципальный округ Басманный,1870 +2281050,г Москва ул Маросейка д.6/8 строение 1,Москва,ул Маросейка д.6/8 строение 1,ул,Маросейка ,д.6/8 строение 1,8103861,муниципальный округ Басманный,1830 +2281050,г Москва ул Маросейка д.9/2 строение 1,Москва,ул Маросейка д.9/2 строение 1,ул,Маросейка ,д.9/2 строение 1,8090092,муниципальный округ Басманный,1890 +2281050,г Москва ул Маросейка д.9/2 строение 7,Москва,ул Маросейка д.9/2 строение 7,ул,Маросейка ,д.9/2 строение 7,8090097,муниципальный округ Басманный,1890 +2281050,г Москва ул Маросейка д.9/2 строение 8,Москва,ул Маросейка д.9/2 строение 8,ул,Маросейка ,д.9/2 строение 8,8090100,муниципальный округ Басманный,1890 +2281050,г Москва ул Машкова д.1,Москва,ул Машкова д.1,ул,Машкова ,д.1,7935945,муниципальный округ Басманный,2002 +2281050,г Москва ул Машкова д.10 строение 1,Москва,ул Машкова д.10 строение 1,ул,Машкова ,д.10 строение 1,8103868,муниципальный округ Басманный,1897 +2281050,г Москва ул Машкова д.10 строение 2,Москва,ул Машкова д.10 строение 2,ул,Машкова ,д.10 строение 2,8103874,муниципальный округ Басманный,1907 +2281050,г Москва ул Машкова д.11 строение 1,Москва,ул Машкова д.11 строение 1,ул,Машкова ,д.11 строение 1,8090169,муниципальный округ Басманный,1885 +2281050,г Москва ул Машкова д.14,Москва,ул Машкова д.14,ул,Машкова ,д.14,8103881,муниципальный округ Басманный,1913 +2281050,г Москва ул Машкова д.16,Москва,ул Машкова д.16,ул,Машкова ,д.16,8103883,муниципальный округ Басманный,1911 +2281050,г Москва ул Машкова д.17,Москва,ул Машкова д.17,ул,Машкова ,д.17,8090187,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Машкова д.18 строение 1,Москва,ул Машкова д.18 строение 1,ул,Машкова ,д.18 строение 1,8103888,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Машкова д.2/13 строение 1,Москва,ул Машкова д.2/13 строение 1,ул,Машкова ,д.2/13 строение 1,8103891,муниципальный округ Басманный,1927 +2281050,г Москва ул Машкова д.21,Москва,ул Машкова д.21,ул,Машкова ,д.21,8090188,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Машкова д.22,Москва,ул Машкова д.22,ул,Машкова ,д.22,8090190,муниципальный округ Басманный,1890 +2281050,г Москва ул Машкова д.24,Москва,ул Машкова д.24,ул,Машкова ,д.24,8090191,муниципальный округ Басманный,1904 +2281050,г Москва ул Машкова д.26 строение 1,Москва,ул Машкова д.26 строение 1,ул,Машкова ,д.26 строение 1,8090195,муниципальный округ Басманный,1900 +2281050,г Москва ул Машкова д.26 строение 2,Москва,ул Машкова д.26 строение 2,ул,Машкова ,д.26 строение 2,8090197,муниципальный округ Басманный,1905 +2281050,г Москва ул Машкова д.28/20 строение 2,Москва,ул Машкова д.28/20 строение 2,ул,Машкова ,д.28/20 строение 2,8090193,муниципальный округ Басманный,1910 +2281050,г Москва ул Машкова д.6 строение 1,Москва,ул Машкова д.6 строение 1,ул,Машкова ,д.6 строение 1,8279064,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Машкова д.6 строение 2,Москва,ул Машкова д.6 строение 2,ул,Машкова ,д.6 строение 2,8279065,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Машкова д.9,Москва,ул Машкова д.9,ул,Машкова ,д.9,8090158,муниципальный округ Басманный,1996 +2281050,г Москва ул Мясницкая д.22 строение 1,Москва,ул Мясницкая д.22 строение 1,ул,Мясницкая ,д.22 строение 1,8103901,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Мясницкая д.24/7 строение 1,Москва,ул Мясницкая д.24/7 строение 1,ул,Мясницкая ,д.24/7 строение 1,8147577,муниципальный округ Басманный,1906 +2281050,г Москва ул Мясницкая д.24/7 строение 2,Москва,ул Мясницкая д.24/7 строение 2,ул,Мясницкая ,д.24/7 строение 2,8103906,муниципальный округ Басманный,1892 +2281050,г Москва ул Мясницкая д.30 строение 3,Москва,ул Мясницкая д.30 строение 3,ул,Мясницкая ,д.30 строение 3,8103909,муниципальный округ Басманный,1876 +2281050,г Москва ул Мясницкая д.30/1 строение 1,Москва,ул Мясницкая д.30/1 строение 1,ул,Мясницкая ,д.30/1 строение 1,8103917,муниципальный округ Басманный,1876 +2281050,г Москва ул Мясницкая д.30/1 строение 2,Москва,ул Мясницкая д.30/1 строение 2,ул,Мясницкая ,д.30/1 строение 2,8103928,муниципальный округ Басманный,1876 +2281050,г Москва ул Мясницкая д.32 строение 2,Москва,ул Мясницкая д.32 строение 2,ул,Мясницкая ,д.32 строение 2,7829573,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Мясницкая д.40А,Москва,ул Мясницкая д.40А,ул,Мясницкая ,д.40А,8103942,муниципальный округ Басманный,1949 +2281050,г Москва ул Мясницкая д.44 строение 3,Москва,ул Мясницкая д.44 строение 3,ул,Мясницкая ,д.44 строение 3,8090151,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Новая Дорога д.1,Москва,ул Новая Дорога д.1,ул,Новая Дорога ,д.1,8103948,муниципальный округ Басманный,1975 +2281050,г Москва ул Новая Дорога д.17 кор.2,Москва,ул Новая Дорога д.17 кор.2,ул,Новая Дорога ,д.17 кор.2,8103977,муниципальный округ Басманный,1964 +2281050,г Москва ул Новая Дорога д.3,Москва,ул Новая Дорога д.3,ул,Новая Дорога ,д.3,8103983,муниципальный округ Басманный,1967 +2281050,г Москва ул Новая Дорога д.5,Москва,ул Новая Дорога д.5,ул,Новая Дорога ,д.5,8103988,муниципальный округ Басманный,1966 +2281050,г Москва ул Новорязанская д.22/14,Москва,ул Новорязанская д.22/14,ул,Новорязанская ,д.22/14,8103993,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Новорязанская д.25 строение 1,Москва,ул Новорязанская д.25 строение 1,ул,Новорязанская ,д.25 строение 1,7622015,муниципальный округ Басманный,1910 +2281050,г Москва ул Новорязанская д.30,Москва,ул Новорязанская д.30,ул,Новорязанская ,д.30,8103999,муниципальный округ Басманный,1937 +2281050,г Москва ул Новорязанская д.30а,Москва,ул Новорязанская д.30а,ул,Новорязанская ,д.30а,8248304,муниципальный округ Басманный,2001 +2281050,г Москва ул Новорязанская д.31/7 строение 5,Москва,ул Новорязанская д.31/7 строение 5,ул,Новорязанская ,д.31/7 строение 5,7622017,муниципальный округ Басманный,1932 +2281050,г Москва ул Новорязанская д.31/7 строение 6,Москва,ул Новорязанская д.31/7 строение 6,ул,Новорязанская ,д.31/7 строение 6,7622018,муниципальный округ Басманный,1933 +2281050,г Москва ул Новорязанская д.32,Москва,ул Новорязанская д.32,ул,Новорязанская ,д.32,8104003,муниципальный округ Басманный,1963 +2281050,г Москва ул Новорязанская д.36,Москва,ул Новорязанская д.36,ул,Новорязанская ,д.36,8104007,муниципальный округ Басманный,1941 +2281050,г Москва ул Новорязанская д.38,Москва,ул Новорязанская д.38,ул,Новорязанская ,д.38,8104013,муниципальный округ Басманный,1928 +2281050,г Москва ул Ольховская д.16,Москва,ул Ольховская д.16,ул,Ольховская ,д.16,7622022,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Ольховская д.25а,Москва,ул Ольховская д.25а,ул,Ольховская ,д.25а,7789888,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Ольховская д.2А,Москва,ул Ольховская д.2А,ул,Ольховская ,д.2А,7622021,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Покровка д.11,Москва,ул Покровка д.11,ул,Покровка ,д.11,8104121,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Покровка д.14/2 строение 1,Москва,ул Покровка д.14/2 строение 1,ул,Покровка ,д.14/2 строение 1,8104127,муниципальный округ Басманный,1880 +2281050,г Москва ул Покровка д.15/16 строение 1,Москва,ул Покровка д.15/16 строение 1,ул,Покровка ,д.15/16 строение 1,8104132,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Покровка д.19,Москва,ул Покровка д.19,ул,Покровка ,д.19,8104138,муниципальный округ Басманный,1901 +2281050,г Москва ул Покровка д.2/1 строение 1,Москва,ул Покровка д.2/1 строение 1,ул,Покровка ,д.2/1 строение 1,8104142,муниципальный округ Басманный,1900 +2281050,г Москва ул Покровка д.2/1 строение 2,Москва,ул Покровка д.2/1 строение 2,ул,Покровка ,д.2/1 строение 2,8104148,муниципальный округ Басманный,1914 +2281050,г Москва ул Покровка д.20/1 строение 1,Москва,ул Покровка д.20/1 строение 1,ул,Покровка ,д.20/1 строение 1,8104163,муниципальный округ Басманный,1936 +2281050,г Москва ул Покровка д.21_23 строение 1,Москва,ул Покровка д.21_23 строение 1,ул,Покровка ,д.21_23 строение 1,8104169,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Покровка д.25 строение 1,Москва,ул Покровка д.25 строение 1,ул,Покровка ,д.25 строение 1,8104182,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Покровка д.25 строение 2,Москва,ул Покровка д.25 строение 2,ул,Покровка ,д.25 строение 2,8104187,муниципальный округ Басманный,1923 +2281050,г Москва ул Покровка д.27 строение 1,Москва,ул Покровка д.27 строение 1,ул,Покровка ,д.27 строение 1,8104192,муниципальный округ Басманный,1860 +2281050,г Москва ул Покровка д.29,Москва,ул Покровка д.29,ул,Покровка ,д.29,8057210,муниципальный округ Басманный,1895 +2281050,г Москва ул Покровка д.3/7 строение 1АБГ,Москва,ул Покровка д.3/7 строение 1АБГ,ул,Покровка ,д.3/7 строение 1АБГ,8104199,муниципальный округ Басманный,1875 +2281050,г Москва ул Покровка д.31 строение 1,Москва,ул Покровка д.31 строение 1,ул,Покровка ,д.31 строение 1,8104208,муниципальный округ Басманный,1910 +2281050,г Москва ул Покровка д.31 строение 1Г,Москва,ул Покровка д.31 строение 1Г,ул,Покровка ,д.31 строение 1Г,8104212,муниципальный округ Басманный,1901 +2281050,г Москва ул Покровка д.31 строение 2,Москва,ул Покровка д.31 строение 2,ул,Покровка ,д.31 строение 2,8104219,муниципальный округ Басманный,1913 +2281050,г Москва ул Покровка д.31 строение 3,Москва,ул Покровка д.31 строение 3,ул,Покровка ,д.31 строение 3,8104232,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Покровка д.33/22 строение 2,Москва,ул Покровка д.33/22 строение 2,ул,Покровка ,д.33/22 строение 2,8104242,муниципальный округ Басманный,1904 +2281050,г Москва ул Покровка д.34,Москва,ул Покровка д.34,ул,Покровка ,д.34,8104256,муниципальный округ Басманный,1897 +2281050,г Москва ул Покровка д.35/17 строение 1,Москва,ул Покровка д.35/17 строение 1,ул,Покровка ,д.35/17 строение 1,8104263,муниципальный округ Басманный,1895 +2281050,г Москва ул Покровка д.37 строение 1,Москва,ул Покровка д.37 строение 1,ул,Покровка ,д.37 строение 1,8104268,муниципальный округ Басманный,1935 +2281050,г Москва ул Покровка д.37/15 строение 4,Москва,ул Покровка д.37/15 строение 4,ул,Покровка ,д.37/15 строение 4,8104272,муниципальный округ Басманный,1927 +2281050,г Москва ул Покровка д.38 строение 1,Москва,ул Покровка д.38 строение 1,ул,Покровка ,д.38 строение 1,8104051,муниципальный округ Басманный,1902 +2281050,г Москва ул Покровка д.39,Москва,ул Покровка д.39,ул,Покровка ,д.39,7713536,муниципальный округ Басманный,1986 +2281050,г Москва ул Покровка д.4 строение 1,Москва,ул Покровка д.4 строение 1,ул,Покровка ,д.4 строение 1,8104055,муниципальный округ Басманный,1880 +2281050,г Москва ул Покровка д.40 строение 1,Москва,ул Покровка д.40 строение 1,ул,Покровка ,д.40 строение 1,8104059,муниципальный округ Басманный,1905 +2281050,г Москва ул Покровка д.41 строение 1,Москва,ул Покровка д.41 строение 1,ул,Покровка ,д.41 строение 1,8104063,муниципальный округ Басманный,1928 +2281050,г Москва ул Покровка д.41 строение 2,Москва,ул Покровка д.41 строение 2,ул,Покровка ,д.41 строение 2,8104065,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Покровка д.41 строение 3,Москва,ул Покровка д.41 строение 3,ул,Покровка ,д.41 строение 3,8090080,муниципальный округ Басманный,1928 +2281050,г Москва ул Покровка д.42 строение 6,Москва,ул Покровка д.42 строение 6,ул,Покровка ,д.42 строение 6,8104069,муниципальный округ Басманный,1913 +2281050,г Москва ул Покровка д.43 строение 6,Москва,ул Покровка д.43 строение 6,ул,Покровка ,д.43 строение 6,8104072,муниципальный округ Басманный,1904 +2281050,г Москва ул Покровка д.43 строение 7,Москва,ул Покровка д.43 строение 7,ул,Покровка ,д.43 строение 7,8104078,муниципальный округ Басманный,1890 +2281050,г Москва ул Покровка д.43А,Москва,ул Покровка д.43А,ул,Покровка ,д.43А,8090082,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Покровка д.44,Москва,ул Покровка д.44,ул,Покровка ,д.44,8104080,муниципальный округ Басманный,1910 +2281050,г Москва ул Покровка д.45 строение 4,Москва,ул Покровка д.45 строение 4,ул,Покровка ,д.45 строение 4,8104084,муниципальный округ Басманный,1906 +2281050,г Москва ул Покровка д.45 строение 5,Москва,ул Покровка д.45 строение 5,ул,Покровка ,д.45 строение 5,8104087,муниципальный округ Басманный,1906 +2281050,г Москва ул Покровка д.7/9 кор.1,Москва,ул Покровка д.7/9 кор.1,ул,Покровка ,д.7/9 кор.1,8090113,муниципальный округ Басманный,1929 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.1/33 строение 1,Москва,ул Почтовая Б. д.1/33 строение 1,ул,Почтовая Б. ,д.1/33 строение 1,8104133,муниципальный округ Басманный,1968 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.10,Москва,ул Почтовая Б. д.10,ул,Почтовая Б. ,д.10,8104228,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.16,Москва,ул Почтовая Б. д.16,ул,Почтовая Б. ,д.16,8104137,муниципальный округ Басманный,2007 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.18,Москва,ул Почтовая Б. д.18,ул,Почтовая Б. ,д.18,8090050,муниципальный округ Басманный,1926 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.10,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.10,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.10,8104143,муниципальный округ Басманный,1926 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.11,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.11,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.11,8104147,муниципальный округ Басманный,1930 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.12,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.12,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.12,8104152,муниципальный округ Басманный,1930 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.15,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.15,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.15,8104157,муниципальный округ Басманный,1926 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.16,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.16,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.16,8104164,муниципальный округ Басманный,1926 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.17,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.17,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.17,8104168,муниципальный округ Басманный,1931 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.18,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.18,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.18,8104174,муниципальный округ Басманный,1957 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.18а,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.18а,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.18а,8104179,муниципальный округ Басманный,1957 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.2,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.2,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.2,8104181,муниципальный округ Басманный,1927 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.3,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.3,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.3,8104185,муниципальный округ Басманный,1926 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.4,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.4,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.4,8104190,муниципальный округ Басманный,1926 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.5,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.5,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.5,8104193,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.6,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.6,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.6,8090052,муниципальный округ Басманный,1926 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.7,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.7,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.7,8104198,муниципальный округ Басманный,1929 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.8,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.8,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.8,8104203,муниципальный округ Басманный,1926 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.9,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.9,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.9,8104206,муниципальный округ Басманный,1926 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.9 строение 6А,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.9 строение 6А,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.9 строение 6А,8090088,муниципальный округ Басманный,1956 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.9А,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.9А,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.9А,8090053,муниципальный округ Басманный,1956 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.2/4,Москва,ул Почтовая Б. д.2/4,ул,Почтовая Б. ,д.2/4,8104211,муниципальный округ Басманный,1956 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.5,Москва,ул Почтовая Б. д.5,ул,Почтовая Б. ,д.5,8104218,муниципальный округ Басманный,2002 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.5/12 строение 1,Москва,ул Почтовая Б. д.5/12 строение 1,ул,Почтовая Б. ,д.5/12 строение 1,8104235,муниципальный округ Басманный,1976 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.5/12 строение 2,Москва,ул Почтовая Б. д.5/12 строение 2,ул,Почтовая Б. ,д.5/12 строение 2,8104239,муниципальный округ Басманный,1976 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.6 строение 1,Москва,ул Почтовая Б. д.6 строение 1,ул,Почтовая Б. ,д.6 строение 1,8104221,муниципальный округ Басманный,1968 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.61/67 строение 1,Москва,ул Почтовая Б. д.61/67 строение 1,ул,Почтовая Б. ,д.61/67 строение 1,8104226,муниципальный округ Басманный,1961 +2281050,г Москва ул Почтовая М. д.10,Москва,ул Почтовая М. д.10,ул,Почтовая М. ,д.10,8104636,муниципальный округ Басманный,1998 +2281050,г Москва ул Радио д.10 строение 9,Москва,ул Радио д.10 строение 9,ул,Радио ,д.10 строение 9,7562191,муниципальный округ Басманный,1957 +2281050,г Москва ул Садовая-Черногрязская д.11/2,Москва,ул Садовая-Черногрязская д.11/2,ул,Садовая-Черногрязская ,д.11/2,8102895,муниципальный округ Басманный,1908 +2281050,г Москва ул Садовая-Черногрязская д.13/3 строение 1,Москва,ул Садовая-Черногрязская д.13/3 строение 1,ул,Садовая-Черногрязская ,д.13/3 строение 1,8102896,муниципальный округ Басманный,1929 +2281050,г Москва ул Садовая-Черногрязская д.16_18 строение 1,Москва,ул Садовая-Черногрязская д.16_18 строение 1,ул,Садовая-Черногрязская ,д.16_18 строение 1,8102897,муниципальный округ Басманный,1941 +2281050,г Москва ул Садовая-Черногрязская д.3Б строение 1,Москва,ул Садовая-Черногрязская д.3Б строение 1,ул,Садовая-Черногрязская ,д.3Б строение 1,8102898,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Садовая-Черногрязская д.5/9,Москва,ул Садовая-Черногрязская д.5/9,ул,Садовая-Черногрязская ,д.5/9,8102902,муниципальный округ Басманный,1957 +2281050,г Москва ул Солянка д.1/2 строение 1,Москва,ул Солянка д.1/2 строение 1,ул,Солянка ,д.1/2 строение 1,8103645,муниципальный округ Басманный,1914 +2281050,г Москва ул Солянка д.1/2 строение 2,Москва,ул Солянка д.1/2 строение 2,ул,Солянка ,д.1/2 строение 2,8103653,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Спартаковская д.16 кор.2,Москва,ул Спартаковская д.16 кор.2,ул,Спартаковская ,д.16 кор.2,7622054,муниципальный округ Басманный,1973 +2281050,г Москва ул Спартаковская д.18,Москва,ул Спартаковская д.18,ул,Спартаковская ,д.18,7622055,муниципальный округ Басманный,1971 +2281050,г Москва ул Спартаковская д.19 строение 2,Москва,ул Спартаковская д.19 строение 2,ул,Спартаковская ,д.19 строение 2,7622056,муниципальный округ Басманный,1929 +2281050,г Москва ул Спартаковская д.19 строение 3,Москва,ул Спартаковская д.19 строение 3,ул,Спартаковская ,д.19 строение 3,7622058,муниципальный округ Басманный,1929 +2281050,г Москва ул Спартаковская д.19 строение 3А,Москва,ул Спартаковская д.19 строение 3А,ул,Спартаковская ,д.19 строение 3А,7622063,муниципальный округ Басманный,1955 +2281050,г Москва ул Спартаковская д.6,Москва,ул Спартаковская д.6,ул,Спартаковская ,д.6,7622064,муниципальный округ Басманный,1941 +2281050,г Москва ул Сыромятническая Ниж. д.2/3 строение 1,Москва,ул Сыромятническая Ниж. д.2/3 строение 1,ул,Сыромятническая Ниж. ,д.2/3 строение 1,8103697,муниципальный округ Басманный,1925 +2281050,г Москва ул Сыромятническая Ниж. д.5 строение 3,Москва,ул Сыромятническая Ниж. д.5 строение 3,ул,Сыромятническая Ниж. ,д.5 строение 3,8103701,муниципальный округ Басманный,1927 +2281050,г Москва ул Сыромятническая Ниж. д.5 строение 3а,Москва,ул Сыромятническая Ниж. д.5 строение 3а,ул,Сыромятническая Ниж. ,д.5 строение 3а,8103709,муниципальный округ Басманный,1957 +2281050,г Москва ул Фридриха Энгельса д.23 строение 1,Москва,ул Фридриха Энгельса д.23 строение 1,ул,Фридриха Энгельса ,д.23 строение 1,8103755,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Фридриха Энгельса д.28_30 кор.1,Москва,ул Фридриха Энгельса д.28_30 кор.1,ул,Фридриха Энгельса ,д.28_30 кор.1,8103763,муниципальный округ Басманный,1972 +2281050,г Москва ул Фридриха Энгельса д.28_30 кор.2,Москва,ул Фридриха Энгельса д.28_30 кор.2,ул,Фридриха Энгельса ,д.28_30 кор.2,8103767,муниципальный округ Басманный,1972 +2281050,г Москва ул Фридриха Энгельса д.3/5 строение 1,Москва,ул Фридриха Энгельса д.3/5 строение 1,ул,Фридриха Энгельса ,д.3/5 строение 1,7622077,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Фридриха Энгельса д.31/35,Москва,ул Фридриха Энгельса д.31/35,ул,Фридриха Энгельса ,д.31/35,8192769,муниципальный округ Басманный,1933 +2281050,г Москва ул Фридриха Энгельса д.36 строение 1,Москва,ул Фридриха Энгельса д.36 строение 1,ул,Фридриха Энгельса ,д.36 строение 1,8103769,муниципальный округ Басманный,1975 +2281050,г Москва ул Фридриха Энгельса д.37_41 кор.А,Москва,ул Фридриха Энгельса д.37_41 кор.А,ул,Фридриха Энгельса ,д.37_41 кор.А,8103774,муниципальный округ Басманный,1973 +2281050,г Москва ул Фридриха Энгельса д.43_45,Москва,ул Фридриха Энгельса д.43_45,ул,Фридриха Энгельса ,д.43_45,8103781,муниципальный округ Басманный,1974 +2281050,г Москва ул Фридриха Энгельса д.63 строение 1,Москва,ул Фридриха Энгельса д.63 строение 1,ул,Фридриха Энгельса ,д.63 строение 1,8103784,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Фридриха Энгельса д.7_21,Москва,ул Фридриха Энгельса д.7_21,ул,Фридриха Энгельса ,д.7_21,8103789,муниципальный округ Басманный,1973 +2281050,г Москва ул Чаплыгина д.1/12 строение 1,Москва,ул Чаплыгина д.1/12 строение 1,ул,Чаплыгина ,д.1/12 строение 1,8103892,муниципальный округ Басманный,1927 +2281050,г Москва ул Чаплыгина д.1/12 строение 2,Москва,ул Чаплыгина д.1/12 строение 2,ул,Чаплыгина ,д.1/12 строение 2,8103900,муниципальный округ Басманный,1927 +2281050,г Москва ул Чаплыгина д.10/11 строение 1,Москва,ул Чаплыгина д.10/11 строение 1,ул,Чаплыгина ,д.10/11 строение 1,8103905,муниципальный округ Басманный,1894 +2281050,г Москва ул Чаплыгина д.10/11 строение 3,Москва,ул Чаплыгина д.10/11 строение 3,ул,Чаплыгина ,д.10/11 строение 3,8103910,муниципальный округ Басманный,1894 +2281050,г Москва ул Чаплыгина д.15 строение 5,Москва,ул Чаплыгина д.15 строение 5,ул,Чаплыгина ,д.15 строение 5,8103913,муниципальный округ Басманный,1927 +2281050,г Москва ул Чаплыгина д.16,Москва,ул Чаплыгина д.16,ул,Чаплыгина ,д.16,8090083,муниципальный округ Басманный,1955 +2281050,г Москва ул Чаплыгина д.1А строение 1,Москва,ул Чаплыгина д.1А строение 1,ул,Чаплыгина ,д.1А строение 1,8103921,муниципальный округ Басманный,1900 +2281050,г Москва ул Чаплыгина д.8 строение 1,Москва,ул Чаплыгина д.8 строение 1,ул,Чаплыгина ,д.8 строение 1,8103925,муниципальный округ Басманный,1898 +2281051,г Москва д.21,Москва,д.21,,,д.21,8106964,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва наб Кадашевская д.36 строение 1,Москва,наб Кадашевская д.36 строение 1,наб,Кадашевская ,д.36 строение 1,8125503,муниципальный округ Замоскворечье,1908 +2281051,г Москва наб Кадашевская д.36 строение 4,Москва,наб Кадашевская д.36 строение 4,наб,Кадашевская ,д.36 строение 4,8125507,муниципальный округ Замоскворечье,1908 +2281051,г Москва наб Космодамианская д.28 строение 8,Москва,наб Космодамианская д.28 строение 8,наб,Космодамианская ,д.28 строение 8,8125576,муниципальный округ Замоскворечье,1943 +2281051,г Москва наб Космодамианская д.32/34,Москва,наб Космодамианская д.32/34,наб,Космодамианская ,д.32/34,7871628,муниципальный округ Замоскворечье,1945 +2281051,г Москва наб Космодамианская д.36,Москва,наб Космодамианская д.36,наб,Космодамианская ,д.36,8125582,муниципальный округ Замоскворечье,1944 +2281051,г Москва наб Космодамианская д.4/22 кор.А,Москва,наб Космодамианская д.4/22 кор.А,наб,Космодамианская ,д.4/22 кор.А,7870187,муниципальный округ Замоскворечье,1959 +2281051,г Москва наб Космодамианская д.4/22 кор.Б,Москва,наб Космодамианская д.4/22 кор.Б,наб,Космодамианская ,д.4/22 кор.Б,7871603,муниципальный округ Замоскворечье,1953 +2281051,г Москва наб Космодамианская д.4/22 кор.В,Москва,наб Космодамианская д.4/22 кор.В,наб,Космодамианская ,д.4/22 кор.В,7871612,муниципальный округ Замоскворечье,1962 +2281051,г Москва наб Космодамианская д.40_42 строение 3,Москва,наб Космодамианская д.40_42 строение 3,наб,Космодамианская ,д.40_42 строение 3,8125595,муниципальный округ Замоскворечье,1953 +2281051,г Москва наб Космодамианская д.46_50 строение 1(1_6),Москва,наб Космодамианская д.46_50 строение 1(1_6),наб,Космодамианская ,д.46_50 строение 1(1_6),8125602,муниципальный округ Замоскворечье,1963 +2281051,г Москва наб Космодамианская д.46_50 строение 1(7_8),Москва,наб Космодамианская д.46_50 строение 1(7_8),наб,Космодамианская ,д.46_50 строение 1(7_8),8125615,муниципальный округ Замоскворечье,1963 +2281051,г Москва наб Овчинниковская д.18/1 строение 1,Москва,наб Овчинниковская д.18/1 строение 1,наб,Овчинниковская ,д.18/1 строение 1,8125772,муниципальный округ Замоскворечье,1956 +2281051,г Москва наб Овчинниковская д.22/24 строение 1,Москва,наб Овчинниковская д.22/24 строение 1,наб,Овчинниковская ,д.22/24 строение 1,8125780,муниципальный округ Замоскворечье,1959 +2281051,г Москва наб Овчинниковская д.22/24 строение 2,Москва,наб Овчинниковская д.22/24 строение 2,наб,Овчинниковская ,д.22/24 строение 2,8125783,муниципальный округ Замоскворечье,1962 +2281051,г Москва наб Овчинниковская д.8 строение 1,Москва,наб Овчинниковская д.8 строение 1,наб,Овчинниковская ,д.8 строение 1,8125767,муниципальный округ Замоскворечье,1903 +2281051,г Москва наб Озерковская д.16/2 строение 1,Москва,наб Озерковская д.16/2 строение 1,наб,Озерковская ,д.16/2 строение 1,8125814,муниципальный округ Замоскворечье,1904 +2281051,г Москва наб Озерковская д.2/1,Москва,наб Озерковская д.2/1,наб,Озерковская ,д.2/1,8094158,муниципальный округ Замоскворечье,1969 +2281051,г Москва наб Озерковская д.26,Москва,наб Озерковская д.26,наб,Озерковская ,д.26,7836199,муниципальный округ Замоскворечье,2009 +2281051,г Москва наб Озерковская д.38_40,Москва,наб Озерковская д.38_40,наб,Озерковская ,д.38_40,8125819,муниципальный округ Замоскворечье,1956 +2281051,г Москва наб Озерковская д.44,Москва,наб Озерковская д.44,наб,Озерковская ,д.44,8125826,муниципальный округ Замоскворечье,1928 +2281051,г Москва наб Озерковская д.46,Москва,наб Озерковская д.46,наб,Озерковская ,д.46,8126275,муниципальный округ Замоскворечье,1964 +2281051,г Москва наб Озерковская д.46 строение 1,Москва,наб Озерковская д.46 строение 1,наб,Озерковская ,д.46 строение 1,8118428,муниципальный округ Замоскворечье,1964 +2281051,г Москва наб Озерковская д.48_50 строение 1,Москва,наб Озерковская д.48_50 строение 1,наб,Озерковская ,д.48_50 строение 1,8125833,муниципальный округ Замоскворечье,1929 +2281051,г Москва наб Озерковская д.48_50 строение 2,Москва,наб Озерковская д.48_50 строение 2,наб,Озерковская ,д.48_50 строение 2,8125840,муниципальный округ Замоскворечье,1929 +2281051,г Москва наб Озерковская д.48_50 строение 3,Москва,наб Озерковская д.48_50 строение 3,наб,Озерковская ,д.48_50 строение 3,8125846,муниципальный округ Замоскворечье,1956 +2281051,г Москва наб Озерковская д.52 А,Москва,наб Озерковская д.52 А,наб,Озерковская ,д.52 А,8136430,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва наб Озерковская д.8/14,Москва,наб Озерковская д.8/14,наб,Озерковская ,д.8/14,8108397,муниципальный округ Замоскворечье,1960 +2281051,г Москва пер Вишняковский д.10 кор.2,Москва,пер Вишняковский д.10 кор.2,пер,Вишняковский ,д.10 кор.2,8125375,муниципальный округ Замоскворечье,2000 +2281051,г Москва пер Вишняковский д.10 строение 1,Москва,пер Вишняковский д.10 строение 1,пер,Вишняковский ,д.10 строение 1,7877432,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва пер Вишняковский д.23,Москва,пер Вишняковский д.23,пер,Вишняковский ,д.23,8109350,муниципальный округ Замоскворечье,1960 +2281051,г Москва пер Вишняковский д.23_25,Москва,пер Вишняковский д.23_25,пер,Вишняковский ,д.23_25,8125383,муниципальный округ Замоскворечье,1930 +2281051,г Москва пер Вишняковский д.27,Москва,пер Вишняковский д.27,пер,Вишняковский ,д.27,8125387,муниципальный округ Замоскворечье,1931 +2281051,г Москва пер Вишняковский д.4,Москва,пер Вишняковский д.4,пер,Вишняковский ,д.4,8125358,муниципальный округ Замоскворечье,1998 +2281051,г Москва пер Вишняковский д.6,Москва,пер Вишняковский д.6,пер,Вишняковский ,д.6,8125365,муниципальный округ Замоскворечье,1960 +2281051,г Москва пер Голиковский д.10 строение 1,Москва,пер Голиковский д.10 строение 1,пер,Голиковский ,д.10 строение 1,8119890,муниципальный округ Замоскворечье,1927 +2281051,г Москва пер Голиковский д.10 строение 3,Москва,пер Голиковский д.10 строение 3,пер,Голиковский ,д.10 строение 3,8118218,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва пер Голиковский д.13,Москва,пер Голиковский д.13,пер,Голиковский ,д.13,8125422,муниципальный округ Замоскворечье,1923 +2281051,г Москва пер Голиковский д.5,Москва,пер Голиковский д.5,пер,Голиковский ,д.5,8125395,муниципальный округ Замоскворечье,1998 +2281051,г Москва пер Голиковский д.7А,Москва,пер Голиковский д.7А,пер,Голиковский ,д.7А,8125406,муниципальный округ Замоскворечье,1935 +2281051,г Москва пер Голиковский д.8,Москва,пер Голиковский д.8,пер,Голиковский ,д.8,8125413,муниципальный округ Замоскворечье,1994 +2281051,г Москва пер Голиковский д.№7,Москва,пер Голиковский д.№7,пер,Голиковский ,д.№7,8229521,муниципальный округ Замоскворечье,1909 +2281051,г Москва пер Климентовский д.2,Москва,пер Климентовский д.2,пер,Климентовский ,д.2,8108692,муниципальный округ Замоскворечье,2005 +2281051,г Москва пер Климентовский д.6,Москва,пер Климентовский д.6,пер,Климентовский ,д.6,8125513,муниципальный округ Замоскворечье,1912 +2281051,г Москва пер Климентовский д.9/1,Москва,пер Климентовский д.9/1,пер,Климентовский ,д.9/1,8125540,муниципальный округ Замоскворечье,1912 +2281051,г Москва пер Монетчиковский 1-й д.8,Москва,пер Монетчиковский 1-й д.8,пер,Монетчиковский 1-й ,д.8,8125631,муниципальный округ Замоскворечье,1958 +2281051,г Москва пер Монетчиковский 2-й д.2/12,Москва,пер Монетчиковский 2-й д.2/12,пер,Монетчиковский 2-й ,д.2/12,8105481,муниципальный округ Замоскворечье,1970 +2281051,г Москва пер Монетчиковский 3-й д.10/1,Москва,пер Монетчиковский 3-й д.10/1,пер,Монетчиковский 3-й ,д.10/1,8105561,муниципальный округ Замоскворечье,1912 +2281051,г Москва пер Монетчиковский 3-й д.15,Москва,пер Монетчиковский 3-й д.15,пер,Монетчиковский 3-й ,д.15,8125635,муниципальный округ Замоскворечье,1971 +2281051,г Москва пер Монетчиковский 3-й д.17,Москва,пер Монетчиковский 3-й д.17,пер,Монетчиковский 3-й ,д.17,8125641,муниципальный округ Замоскворечье,1966 +2281051,г Москва пер Монетчиковский 4-й д.9 строение 1,Москва,пер Монетчиковский 4-й д.9 строение 1,пер,Монетчиковский 4-й ,д.9 строение 1,8183614,муниципальный округ Замоскворечье,1957 +2281051,г Москва пер Монетчиковский 5-й д.13,Москва,пер Монетчиковский 5-й д.13,пер,Монетчиковский 5-й ,д.13,8125660,муниципальный округ Замоскворечье,1966 +2281051,г Москва пер Монетчиковский 5-й д.14,Москва,пер Монетчиковский 5-й д.14,пер,Монетчиковский 5-й ,д.14,8109404,муниципальный округ Замоскворечье,1958 +2281051,г Москва пер Монетчиковский 5-й д.16,Москва,пер Монетчиковский 5-й д.16,пер,Монетчиковский 5-й ,д.16,8125667,муниципальный округ Замоскворечье,1917 +2281051,г Москва пер Монетчиковский 5-й д.6 строение 1,Москва,пер Монетчиковский 5-й д.6 строение 1,пер,Монетчиковский 5-й ,д.6 строение 1,8125645,муниципальный округ Замоскворечье,1962 +2281051,г Москва пер Монетчиковский 5-й д.8/10,Москва,пер Монетчиковский 5-й д.8/10,пер,Монетчиковский 5-й ,д.8/10,8125654,муниципальный округ Замоскворечье,1958 +2281051,г Москва пер Монетчиковский 6-й д.15/17,Москва,пер Монетчиковский 6-й д.15/17,пер,Монетчиковский 6-й ,д.15/17,8105583,муниципальный округ Замоскворечье,1962 +2281051,г Москва пер Монетчиковский 6-й д.19,Москва,пер Монетчиковский 6-й д.19,пер,Монетчиковский 6-й ,д.19,8125677,муниципальный округ Замоскворечье,1997 +2281051,г Москва пер Монетчиковский 6-й д.5,Москва,пер Монетчиковский 6-й д.5,пер,Монетчиковский 6-й ,д.5,8125672,муниципальный округ Замоскворечье,1963 +2281051,г Москва пер Новокузнецкий 1-й д.10 строение 1,Москва,пер Новокузнецкий 1-й д.10 строение 1,пер,Новокузнецкий 1-й ,д.10 строение 1,8125749,муниципальный округ Замоскворечье,1912 +2281051,г Москва пер Новокузнецкий 1-й д.11,Москва,пер Новокузнецкий 1-й д.11,пер,Новокузнецкий 1-й ,д.11,8125758,муниципальный округ Замоскворечье,1913 +2281051,г Москва пер Новокузнецкий 1-й д.13,Москва,пер Новокузнецкий 1-й д.13,пер,Новокузнецкий 1-й ,д.13,8125763,муниципальный округ Замоскворечье,1952 +2281051,г Москва пер Новокузнецкий 1-й д.5/7,Москва,пер Новокузнецкий 1-й д.5/7,пер,Новокузнецкий 1-й ,д.5/7,8117310,муниципальный округ Замоскворечье,1969 +2281051,г Москва пер Овчинниковский Б. д.10,Москва,пер Овчинниковский Б. д.10,пер,Овчинниковский Б. ,д.10,8125787,муниципальный округ Замоскворечье,1911 +2281051,г Москва пер Овчинниковский Б. д.12 строение 1,Москва,пер Овчинниковский Б. д.12 строение 1,пер,Овчинниковский Б. ,д.12 строение 1,8125792,муниципальный округ Замоскворечье,1930 +2281051,г Москва пер Овчинниковский Б. д.17,Москва,пер Овчинниковский Б. д.17,пер,Овчинниковский Б. ,д.17,8125795,муниципальный округ Замоскворечье,1890 +2281051,г Москва пер Овчинниковский Б. д.20,Москва,пер Овчинниковский Б. д.20,пер,Овчинниковский Б. ,д.20,7555028,муниципальный округ Замоскворечье,2008 +2281051,г Москва пер Овчинниковский Б. д.22,Москва,пер Овчинниковский Б. д.22,пер,Овчинниковский Б. ,д.22,7555131,муниципальный округ Замоскворечье,2003 +2281051,г Москва пер Овчинниковский Б. д.24 строение 1,Москва,пер Овчинниковский Б. д.24 строение 1,пер,Овчинниковский Б. ,д.24 строение 1,8125800,муниципальный округ Замоскворечье,1900 +2281051,г Москва пер Овчинниковский Б. д.26 строение 3,Москва,пер Овчинниковский Б. д.26 строение 3,пер,Овчинниковский Б. ,д.26 строение 3,8125804,муниципальный округ Замоскворечье,1870 +2281051,г Москва пер Овчинниковский Б. д.26 строение 6,Москва,пер Овчинниковский Б. д.26 строение 6,пер,Овчинниковский Б. ,д.26 строение 6,8125810,муниципальный округ Замоскворечье,1957 +2281051,г Москва пер Озерковский д.10,Москва,пер Озерковский д.10,пер,Озерковский ,д.10,8125851,муниципальный округ Замоскворечье,1957 +2281051,г Москва пер Озерковский д.11,Москва,пер Озерковский д.11,пер,Озерковский ,д.11,8125853,муниципальный округ Замоскворечье,1958 +2281051,г Москва пер Озерковский д.4,Москва,пер Озерковский д.4,пер,Озерковский ,д.4,8108401,муниципальный округ Замоскворечье,1965 +2281051,г Москва пер Озерковский д.7 строение 1,Москва,пер Озерковский д.7 строение 1,пер,Озерковский ,д.7 строение 1,8094162,муниципальный округ Замоскворечье,1898 +2281051,г Москва пер Озерковский д.9,Москва,пер Озерковский д.9,пер,Озерковский ,д.9,8125847,муниципальный округ Замоскворечье,1907 +2281051,г Москва пер Пятницкий д.3,Москва,пер Пятницкий д.3,пер,Пятницкий ,д.3,8120510,муниципальный округ Замоскворечье,1860 +2281051,г Москва пер Раушский 2-й д.3,Москва,пер Раушский 2-й д.3,пер,Раушский 2-й ,д.3,8126076,муниципальный округ Замоскворечье,1870 +2281051,г Москва пер Руновский д.10 строение 1,Москва,пер Руновский д.10 строение 1,пер,Руновский ,д.10 строение 1,8111004,муниципальный округ Замоскворечье,2006 +2281051,г Москва пер Руновский д.11/13 строение 2,Москва,пер Руновский д.11/13 строение 2,пер,Руновский ,д.11/13 строение 2,8126092,муниципальный округ Замоскворечье,1957 +2281051,г Москва пер Руновский д.12 строение 1,Москва,пер Руновский д.12 строение 1,пер,Руновский ,д.12 строение 1,8177646,муниципальный округ Замоскворечье,1998 +2281051,г Москва пер Руновский д.5 строение 2,Москва,пер Руновский д.5 строение 2,пер,Руновский ,д.5 строение 2,8126081,муниципальный округ Замоскворечье,1910 +2281051,г Москва пер Руновский д.8 строение 1,Москва,пер Руновский д.8 строение 1,пер,Руновский ,д.8 строение 1,8126085,муниципальный округ Замоскворечье,1913 +2281051,г Москва пер Серпуховский д.7 строение 1,Москва,пер Серпуховский д.7 строение 1,пер,Серпуховский ,д.7 строение 1,8140916,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва пер Стремянный д.16_18 строение 1,Москва,пер Стремянный д.16_18 строение 1,пер,Стремянный ,д.16_18 строение 1,8126173,муниципальный округ Замоскворечье,1969 +2281051,г Москва пер Стремянный д.17/21,Москва,пер Стремянный д.17/21,пер,Стремянный ,д.17/21,8126323,муниципальный округ Замоскворечье,1968 +2281051,г Москва пер Стремянный д.21,Москва,пер Стремянный д.21,пер,Стремянный ,д.21,8106967,муниципальный округ Замоскворечье,1972 +2281051,г Москва пер Стремянный д.33,Москва,пер Стремянный д.33,пер,Стремянный ,д.33,8137990,муниципальный округ Замоскворечье,1966 +2281051,г Москва пер Стремянный д.35,Москва,пер Стремянный д.35,пер,Стремянный ,д.35,8109372,муниципальный округ Замоскворечье,1958 +2281051,г Москва пер Стремянный д.9,Москва,пер Стремянный д.9,пер,Стремянный ,д.9,8109391,муниципальный округ Замоскворечье,1978 +2281051,г Москва пер Строченовский Б. д.15 строение 1,Москва,пер Строченовский Б. д.15 строение 1,пер,Строченовский Б. ,д.15 строение 1,8126176,муниципальный округ Замоскворечье,1929 +2281051,г Москва пер Строченовский Б. д.4 строение 1,Москва,пер Строченовский Б. д.4 строение 1,пер,Строченовский Б. ,д.4 строение 1,8108412,муниципальный округ Замоскворечье,1912 +2281051,г Москва пер Татарский Б. д.20 строение 2,Москва,пер Татарский Б. д.20 строение 2,пер,Татарский Б. ,д.20 строение 2,8126182,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва пер Татарский Б. д.24,Москва,пер Татарский Б. д.24,пер,Татарский Б. ,д.24,8126185,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва пер Татарский Б. д.26,Москва,пер Татарский Б. д.26,пер,Татарский Б. ,д.26,8126186,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва пер Татарский Б. д.30,Москва,пер Татарский Б. д.30,пер,Татарский Б. ,д.30,8126190,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва пер Татарский Б. д.32,Москва,пер Татарский Б. д.32,пер,Татарский Б. ,д.32,8126191,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва пер Татарский Б. д.36,Москва,пер Татарский Б. д.36,пер,Татарский Б. ,д.36,8126192,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва пер Татарский Б. д.4,Москва,пер Татарский Б. д.4,пер,Татарский Б. ,д.4,8126178,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва пер Татарский Б. д.4 строение 1,Москва,пер Татарский Б. д.4 строение 1,пер,Татарский Б. ,д.4 строение 1,8126209,муниципальный округ Замоскворечье,1966 +2281051,г Москва пер Татарский Б. д.44,Москва,пер Татарский Б. д.44,пер,Татарский Б. ,д.44,8126193,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва пер Татарский М. д.5,Москва,пер Татарский М. д.5,пер,Татарский М. ,д.5,8126232,муниципальный округ Замоскворечье,1890 +2281051,г Москва пер Толмачевский Ст. д.17 строение 1,Москва,пер Толмачевский Ст. д.17 строение 1,пер,Толмачевский Ст. ,д.17 строение 1,8126236,муниципальный округ Замоскворечье,1917 +2281051,г Москва пер Толмачевский Ст. д.17 строение 2,Москва,пер Толмачевский Ст. д.17 строение 2,пер,Толмачевский Ст. ,д.17 строение 2,8126238,муниципальный округ Замоскворечье,1917 +2281051,г Москва пер Толмачевский Ст. д.3,Москва,пер Толмачевский Ст. д.3,пер,Толмачевский Ст. ,д.3,7854121,муниципальный округ Замоскворечье,2001 +2281051,г Москва пер Толмачевский Ст. д.7,Москва,пер Толмачевский Ст. д.7,пер,Толмачевский Ст. ,д.7,8126234,муниципальный округ Замоскворечье,1958 +2281051,г Москва пер Щипковский 1-й д.11/13,Москва,пер Щипковский 1-й д.11/13,пер,Щипковский 1-й ,д.11/13,8089955,муниципальный округ Замоскворечье,1976 +2281051,г Москва пер Щипковский 1-й д.13/15,Москва,пер Щипковский 1-й д.13/15,пер,Щипковский 1-й ,д.13/15,8126241,муниципальный округ Замоскворечье,1925 +2281051,г Москва пер Щипковский 1-й д.15 строение 1,Москва,пер Щипковский 1-й д.15 строение 1,пер,Щипковский 1-й ,д.15 строение 1,8126243,муниципальный округ Замоскворечье,1917 +2281051,г Москва пер Щипковский 1-й д.17,Москва,пер Щипковский 1-й д.17,пер,Щипковский 1-й ,д.17,8179446,муниципальный округ Замоскворечье,1956 +2281051,г Москва пер Щипковский 1-й д.25,Москва,пер Щипковский 1-й д.25,пер,Щипковский 1-й ,д.25,8109326,муниципальный округ Замоскворечье,1956 +2281051,г Москва пер Щипковский 1-й д.28,Москва,пер Щипковский 1-й д.28,пер,Щипковский 1-й ,д.28,8109414,муниципальный округ Замоскворечье,1964 +2281051,г Москва пер Щипковский 1-й д.30,Москва,пер Щипковский 1-й д.30,пер,Щипковский 1-й ,д.30,8232092,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва пер Щипковский 2-й д.11/13,Москва,пер Щипковский 2-й д.11/13,пер,Щипковский 2-й ,д.11/13,8126245,муниципальный округ Замоскворечье,1936 +2281051,г Москва пл Павелецкая д.1,Москва,пл Павелецкая д.1,пл,Павелецкая ,д.1,8125315,муниципальный округ Замоскворечье,1925 +2281051,г Москва ул Бахрушина д.1 кор.1,Москва,ул Бахрушина д.1 кор.1,ул,Бахрушина ,д.1 кор.1,8125164,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва ул Бахрушина д.1 строение 1,Москва,ул Бахрушина д.1 строение 1,ул,Бахрушина ,д.1 строение 1,8125234,муниципальный округ Замоскворечье,1933 +2281051,г Москва ул Бахрушина д.10 строение 3,Москва,ул Бахрушина д.10 строение 3,ул,Бахрушина ,д.10 строение 3,8119951,муниципальный округ Замоскворечье,1956 +2281051,г Москва ул Бахрушина д.16 кор.1,Москва,ул Бахрушина д.16 кор.1,ул,Бахрушина ,д.16 кор.1,8125177,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва ул Бахрушина д.16 строение 1,Москва,ул Бахрушина д.16 строение 1,ул,Бахрушина ,д.16 строение 1,8125246,муниципальный округ Замоскворечье,1900 +2281051,г Москва ул Бахрушина д.19 кор.1,Москва,ул Бахрушина д.19 кор.1,ул,Бахрушина ,д.19 кор.1,8125183,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва ул Бахрушина д.19 строение 1,Москва,ул Бахрушина д.19 строение 1,ул,Бахрушина ,д.19 строение 1,8125431,муниципальный округ Замоскворечье,1887 +2281051,г Москва ул Бахрушина д.2 кор.1,Москва,ул Бахрушина д.2 кор.1,ул,Бахрушина ,д.2 кор.1,8125168,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва ул Бахрушина д.2 строение 1,Москва,ул Бахрушина д.2 строение 1,ул,Бахрушина ,д.2 строение 1,8125237,муниципальный округ Замоскворечье,1907 +2281051,г Москва ул Бахрушина д.21 кор.3,Москва,ул Бахрушина д.21 кор.3,ул,Бахрушина ,д.21 кор.3,8125185,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва ул Бахрушина д.21 строение 3,Москва,ул Бахрушина д.21 строение 3,ул,Бахрушина ,д.21 строение 3,8125440,муниципальный округ Замоскворечье,1911 +2281051,г Москва ул Бахрушина д.28,Москва,ул Бахрушина д.28,ул,Бахрушина ,д.28,8089936,муниципальный округ Замоскворечье,1917 +2281051,г Москва ул Бахрушина д.4 кор.1,Москва,ул Бахрушина д.4 кор.1,ул,Бахрушина ,д.4 кор.1,8125171,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва ул Бахрушина д.4 строение 1,Москва,ул Бахрушина д.4 строение 1,ул,Бахрушина ,д.4 строение 1,8125239,муниципальный округ Замоскворечье,1967 +2281051,г Москва ул Валовая д.10,Москва,ул Валовая д.10,ул,Валовая ,д.10,8105446,муниципальный округ Замоскворечье,1906 +2281051,г Москва ул Валовая д.11/19,Москва,ул Валовая д.11/19,ул,Валовая ,д.11/19,8094153,муниципальный округ Замоскворечье,1943 +2281051,г Москва ул Валовая д.20,Москва,ул Валовая д.20,ул,Валовая ,д.20,8104585,муниципальный округ Замоскворечье,2000 +2281051,г Москва ул Валовая д.21 кор.125,Москва,ул Валовая д.21 кор.125,ул,Валовая ,д.21 кор.125,8125196,муниципальный округ Замоскворечье,1997 +2281051,г Москва ул Валовая д.29,Москва,ул Валовая д.29,ул,Валовая ,д.29,8108405,муниципальный округ Замоскворечье,1940 +2281051,г Москва ул Валовая д.2_4/44 строение 1,Москва,ул Валовая д.2_4/44 строение 1,ул,Валовая ,д.2_4/44 строение 1,8125343,муниципальный округ Замоскворечье,1952 +2281051,г Москва ул Валовая д.31,Москва,ул Валовая д.31,ул,Валовая ,д.31,8108408,муниципальный округ Замоскворечье,1940 +2281051,г Москва ул Валовая д.33,Москва,ул Валовая д.33,ул,Валовая ,д.33,8108410,муниципальный округ Замоскворечье,1940 +2281051,г Москва ул Валовая д.6,Москва,ул Валовая д.6,ул,Валовая ,д.6,8125187,муниципальный округ Замоскворечье,1953 +2281051,г Москва ул Валовая д.8/18,Москва,ул Валовая д.8/18,ул,Валовая ,д.8/18,8125192,муниципальный округ Замоскворечье,1962 +2281051,г Москва ул Дубининская д.11 строение 1,Москва,ул Дубининская д.11 строение 1,ул,Дубининская ,д.11 строение 1,8125455,муниципальный округ Замоскворечье,1959 +2281051,г Москва ул Дубининская д.11 строение 2,Москва,ул Дубининская д.11 строение 2,ул,Дубининская ,д.11 строение 2,8125459,муниципальный округ Замоскворечье,1964 +2281051,г Москва ул Дубининская д.19,Москва,ул Дубининская д.19,ул,Дубининская ,д.19,8125465,муниципальный округ Замоскворечье,1958 +2281051,г Москва ул Дубининская д.2,Москва,ул Дубининская д.2,ул,Дубининская ,д.2,8125428,муниципальный округ Замоскворечье,1968 +2281051,г Москва ул Дубининская д.20 строение 1,Москва,ул Дубининская д.20 строение 1,ул,Дубининская ,д.20 строение 1,8125471,муниципальный округ Замоскворечье,1974 +2281051,г Москва ул Дубининская д.40,Москва,ул Дубининская д.40,ул,Дубининская ,д.40,8109358,муниципальный округ Замоскворечье,2006 +2281051,г Москва ул Дубининская д.6 строение 1,Москва,ул Дубининская д.6 строение 1,ул,Дубининская ,д.6 строение 1,8125447,муниципальный округ Замоскворечье,1969 +2281051,г Москва ул Зацепа д.22,Москва,ул Зацепа д.22,ул,Зацепа ,д.22,8125479,муниципальный округ Замоскворечье,1967 +2281051,г Москва ул Зацепа д.25 строение 1,Москва,ул Зацепа д.25 строение 1,ул,Зацепа ,д.25 строение 1,8193767,муниципальный округ Замоскворечье,2003 +2281051,г Москва ул Зацепа д.32,Москва,ул Зацепа д.32,ул,Зацепа ,д.32,8125485,муниципальный округ Замоскворечье,1965 +2281051,г Москва ул Зацепский Вал д.4 строение 1,Москва,ул Зацепский Вал д.4 строение 1,ул,Зацепский Вал ,д.4 строение 1,8117740,муниципальный округ Замоскворечье,1963 +2281051,г Москва ул Зацепский Вал д.5,Москва,ул Зацепский Вал д.5,ул,Зацепский Вал ,д.5,8125491,муниципальный округ Замоскворечье,1925 +2281051,г Москва ул Зацепский Вал д.6/13 строение 1,Москва,ул Зацепский Вал д.6/13 строение 1,ул,Зацепский Вал ,д.6/13 строение 1,8125495,муниципальный округ Замоскворечье,1963 +2281051,г Москва ул Кожевническая д.1 кор.б,Москва,ул Кожевническая д.1 кор.б,ул,Кожевническая ,д.1 кор.б,8118391,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва ул Кожевническая д.17 строение 1,Москва,ул Кожевническая д.17 строение 1,ул,Кожевническая ,д.17 строение 1,8125562,муниципальный округ Замоскворечье,1925 +2281051,г Москва ул Кожевническая д.17/14 строение 2,Москва,ул Кожевническая д.17/14 строение 2,ул,Кожевническая ,д.17/14 строение 2,8125570,муниципальный округ Замоскворечье,1926 +2281051,г Москва ул Кожевническая д.1Б строение 1,Москва,ул Кожевническая д.1Б строение 1,ул,Кожевническая ,д.1Б строение 1,8120010,муниципальный округ Замоскворечье,1908 +2281051,г Москва ул Кожевническая д.5,Москва,ул Кожевническая д.5,ул,Кожевническая ,д.5,8125555,муниципальный округ Замоскворечье,1938 +2281051,г Москва ул Люсиновская д.12,Москва,ул Люсиновская д.12,ул,Люсиновская ,д.12,8108347,муниципальный округ Замоскворечье,1987 +2281051,г Москва ул Люсиновская д.2 строение 1,Москва,ул Люсиновская д.2 строение 1,ул,Люсиновская ,д.2 строение 1,8108383,муниципальный округ Замоскворечье,1987 +2281051,г Москва ул Люсиновская д.26/28 строение 6,Москва,ул Люсиновская д.26/28 строение 6,ул,Люсиновская ,д.26/28 строение 6,8132972,муниципальный округ Замоскворечье,1995 +2281051,г Москва ул Люсиновская д.29 строение 1,Москва,ул Люсиновская д.29 строение 1,ул,Люсиновская ,д.29 строение 1,8108380,муниципальный округ Замоскворечье,2002 +2281051,г Москва ул Люсиновская д.36/50,Москва,ул Люсиновская д.36/50,ул,Люсиновская ,д.36/50,8108390,муниципальный округ Замоскворечье,1961 +2281051,г Москва ул Люсиновская д.37,Москва,ул Люсиновская д.37,ул,Люсиновская ,д.37,8125624,муниципальный округ Замоскворечье,2009 +2281051,г Москва ул Люсиновская д.39 строение 2,Москва,ул Люсиновская д.39 строение 2,ул,Люсиновская ,д.39 строение 2,7863892,муниципальный округ Замоскворечье,2012 +2281051,г Москва ул Люсиновская д.4,Москва,ул Люсиновская д.4,ул,Люсиновская ,д.4,8108387,муниципальный округ Замоскворечье,1985 +2281051,г Москва ул Люсиновская д.41 строение 1,Москва,ул Люсиновская д.41 строение 1,ул,Люсиновская ,д.41 строение 1,8109262,муниципальный округ Замоскворечье,1988 +2281051,г Москва ул Люсиновская д.43,Москва,ул Люсиновская д.43,ул,Люсиновская ,д.43,8094157,муниципальный округ Замоскворечье,1990 +2281051,г Москва ул Люсиновская д.48/50,Москва,ул Люсиновская д.48/50,ул,Люсиновская ,д.48/50,8133273,муниципальный округ Замоскворечье,1959 +2281051,г Москва ул Люсиновская д.6,Москва,ул Люсиновская д.6,ул,Люсиновская ,д.6,8110997,муниципальный округ Замоскворечье,1986 +2281051,г Москва ул Новокузнецкая д.13 строение 1,Москва,ул Новокузнецкая д.13 строение 1,ул,Новокузнецкая ,д.13 строение 1,8114648,муниципальный округ Замоскворечье,1971 +2281051,г Москва ул Новокузнецкая д.18 строение 1,Москва,ул Новокузнецкая д.18 строение 1,ул,Новокузнецкая ,д.18 строение 1,8125713,муниципальный округ Замоскворечье,1962 +2281051,г Москва ул Новокузнецкая д.20/21_19 строение 5,Москва,ул Новокузнецкая д.20/21_19 строение 5,ул,Новокузнецкая ,д.20/21_19 строение 5,8125722,муниципальный округ Замоскворечье,1977 +2281051,г Москва ул Новокузнецкая д.3,Москва,ул Новокузнецкая д.3,ул,Новокузнецкая ,д.3,8125685,муниципальный округ Замоскворечье,1940 +2281051,г Москва ул Новокузнецкая д.30 строение 1,Москва,ул Новокузнецкая д.30 строение 1,ул,Новокузнецкая ,д.30 строение 1,8109368,муниципальный округ Замоскворечье,1927 +2281051,г Москва ул Новокузнецкая д.30 строение 2,Москва,ул Новокузнецкая д.30 строение 2,ул,Новокузнецкая ,д.30 строение 2,8109301,муниципальный округ Замоскворечье,1962 +2281051,г Москва ул Новокузнецкая д.30 строение 3,Москва,ул Новокузнецкая д.30 строение 3,ул,Новокузнецкая ,д.30 строение 3,8109315,муниципальный округ Замоскворечье,1929 +2281051,г Москва ул Новокузнецкая д.33 строение 1,Москва,ул Новокузнецкая д.33 строение 1,ул,Новокузнецкая ,д.33 строение 1,8125725,муниципальный округ Замоскворечье,1914 +2281051,г Москва ул Новокузнецкая д.33 строение 2,Москва,ул Новокузнецкая д.33 строение 2,ул,Новокузнецкая ,д.33 строение 2,8125733,муниципальный округ Замоскворечье,1914 +2281051,г Москва ул Новокузнецкая д.34 строение 3,Москва,ул Новокузнецкая д.34 строение 3,ул,Новокузнецкая ,д.34 строение 3,8125736,муниципальный округ Замоскворечье,1936 +2281051,г Москва ул Новокузнецкая д.35 37 строение 1,Москва,ул Новокузнецкая д.35 37 строение 1,ул,Новокузнецкая ,д.35 37 строение 1,8109499,муниципальный округ Замоскворечье,1961 +2281051,г Москва ул Новокузнецкая д.35 37 строение 2,Москва,ул Новокузнецкая д.35 37 строение 2,ул,Новокузнецкая ,д.35 37 строение 2,8109507,муниципальный округ Замоскворечье,1962 +2281051,г Москва ул Новокузнецкая д.4/12 строение 1,Москва,ул Новокузнецкая д.4/12 строение 1,ул,Новокузнецкая ,д.4/12 строение 1,8125694,муниципальный округ Замоскворечье,1935 +2281051,г Москва ул Новокузнецкая д.4/12 строение 2,Москва,ул Новокузнецкая д.4/12 строение 2,ул,Новокузнецкая ,д.4/12 строение 2,8125704,муниципальный округ Замоскворечье,1938 +2281051,г Москва ул Новокузнецкая д.43/16 строение 2,Москва,ул Новокузнецкая д.43/16 строение 2,ул,Новокузнецкая ,д.43/16 строение 2,8125741,муниципальный округ Замоскворечье,1959 +2281051,г Москва ул Новокузнецкая д.6,Москва,ул Новокузнецкая д.6,ул,Новокузнецкая ,д.6,8125707,муниципальный округ Замоскворечье,1969 +2281051,г Москва ул Ордынка Б. д.11/6 строение 2,Москва,ул Ордынка Б. д.11/6 строение 2,ул,Ордынка Б. ,д.11/6 строение 2,8125863,муниципальный округ Замоскворечье,1890 +2281051,г Москва ул Ордынка Б. д.13/9 строение 1,Москва,ул Ордынка Б. д.13/9 строение 1,ул,Ордынка Б. ,д.13/9 строение 1,8120518,муниципальный округ Замоскворечье,1908 +2281051,г Москва ул Ордынка Б. д.17 строение 1,Москва,ул Ордынка Б. д.17 строение 1,ул,Ордынка Б. ,д.17 строение 1,8125867,муниципальный округ Замоскворечье,1900 +2281051,г Москва ул Ордынка Б. д.31/12 строение 1,Москва,ул Ордынка Б. д.31/12 строение 1,ул,Ордынка Б. ,д.31/12 строение 1,8455668,муниципальный округ Замоскворечье,1923 +2281051,г Москва ул Ордынка Б. д.31/12 строение стр.1,Москва,ул Ордынка Б. д.31/12 строение стр.1,ул,Ордынка Б. ,д.31/12 строение стр.1,8454821,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва ул Ордынка Б. д.51,Москва,ул Ордынка Б. д.51,ул,Ордынка Б. ,д.51,8125868,муниципальный округ Замоскворечье,1915 +2281051,г Москва ул Ордынка Б. д.67,Москва,ул Ордынка Б. д.67,ул,Ордынка Б. ,д.67,8125100,муниципальный округ Замоскворечье,1914 +2281051,г Москва ул Ордынка Б. д.7,Москва,ул Ордынка Б. д.7,ул,Ордынка Б. ,д.7,8094166,муниципальный округ Замоскворечье,1900 +2281051,г Москва ул Ордынка Б. д.9/4 строение 1,Москва,ул Ордынка Б. д.9/4 строение 1,ул,Ордынка Б. ,д.9/4 строение 1,8125857,муниципальный округ Замоскворечье,1908 +2281051,г Москва ул Ордынка М. д.11,Москва,ул Ордынка М. д.11,ул,Ордынка М. ,д.11,8125135,муниципальный округ Замоскворечье,2001 +2281051,г Москва ул Ордынка М. д.13 строение 1,Москва,ул Ордынка М. д.13 строение 1,ул,Ордынка М. ,д.13 строение 1,8125144,муниципальный округ Замоскворечье,1917 +2281051,г Москва ул Ордынка М. д.13 строение 1А,Москва,ул Ордынка М. д.13 строение 1А,ул,Ордынка М. ,д.13 строение 1А,8125151,муниципальный округ Замоскворечье,1917 +2281051,г Москва ул Ордынка М. д.18 строение 2,Москва,ул Ордынка М. д.18 строение 2,ул,Ордынка М. ,д.18 строение 2,8125156,муниципальный округ Замоскворечье,1910 +2281051,г Москва ул Ордынка М. д.27/5.3 строение 1,Москва,ул Ордынка М. д.27/5.3 строение 1,ул,Ордынка М. ,д.27/5.3 строение 1,8125281,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва ул Ордынка М. д.27/5_3 строение 1,Москва,ул Ордынка М. д.27/5_3 строение 1,ул,Ордынка М. ,д.27/5_3 строение 1,8125304,муниципальный округ Замоскворечье,1910 +2281051,г Москва ул Ордынка М. д.27/5_3_3А строение 4,Москва,ул Ордынка М. д.27/5_3_3А строение 4,ул,Ордынка М. ,д.27/5_3_3А строение 4,8125307,муниципальный округ Замоскворечье,1932 +2281051,г Москва ул Ордынка М. д.29А,Москва,ул Ордынка М. д.29А,ул,Ордынка М. ,д.29А,8125310,муниципальный округ Замоскворечье,1917 +2281051,г Москва ул Ордынка М. д.3,Москва,ул Ордынка М. д.3,ул,Ордынка М. ,д.3,8140843,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва ул Ордынка М. д.36,Москва,ул Ордынка М. д.36,ул,Ордынка М. ,д.36,8125313,муниципальный округ Замоскворечье,1910 +2281051,г Москва ул Ордынка М. д.5/6 строение 1,Москва,ул Ордынка М. д.5/6 строение 1,ул,Ордынка М. ,д.5/6 строение 1,8125107,муниципальный округ Замоскворечье,1917 +2281051,"г Москва ул Ордынка М. д.5/6 строение 2,3",Москва,"ул Ордынка М. д.5/6 строение 2,3",ул,Ордынка М. ,"д.5/6 строение 2,3",8125122,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва ул Ордынка М. д.5/6 строение 2_3,Москва,ул Ордынка М. д.5/6 строение 2_3,ул,Ордынка М. ,д.5/6 строение 2_3,8125294,муниципальный округ Замоскворечье,1912 +2281051,г Москва ул Ордынка М. д.5/6 строение 4,Москва,ул Ордынка М. д.5/6 строение 4,ул,Ордынка М. ,д.5/6 строение 4,8125129,муниципальный округ Замоскворечье,1912 +2281051,г Москва ул Павла Андреева д.28 кор.2,Москва,ул Павла Андреева д.28 кор.2,ул,Павла Андреева ,д.28 кор.2,8133305,муниципальный округ Замоскворечье,1927 +2281051,г Москва ул Павла Андреева д.28 кор.3,Москва,ул Павла Андреева д.28 кор.3,ул,Павла Андреева ,д.28 кор.3,8125120,муниципальный округ Замоскворечье,1927 +2281051,г Москва ул Павла Андреева д.28 кор.4,Москва,ул Павла Андреева д.28 кор.4,ул,Павла Андреева ,д.28 кор.4,8125136,муниципальный округ Замоскворечье,1927 +2281051,г Москва ул Павла Андреева д.28 кор.5,Москва,ул Павла Андреева д.28 кор.5,ул,Павла Андреева ,д.28 кор.5,8133307,муниципальный округ Замоскворечье,1927 +2281051,г Москва ул Павла Андреева д.28 кор.6,Москва,ул Павла Андреева д.28 кор.6,ул,Павла Андреева ,д.28 кор.6,8108417,муниципальный округ Замоскворечье,1927 +2281051,г Москва ул Павла Андреева д.28 кор.7,Москва,ул Павла Андреева д.28 кор.7,ул,Павла Андреева ,д.28 кор.7,8133313,муниципальный округ Замоскворечье,1927 +2281051,г Москва ул Павла Андреева д.4,Москва,ул Павла Андреева д.4,ул,Павла Андреева ,д.4,8125115,муниципальный округ Замоскворечье,2001 +2281051,г Москва ул Пионерская Б. д.10_12 строение 1,Москва,ул Пионерская Б. д.10_12 строение 1,ул,Пионерская Б. ,д.10_12 строение 1,8125319,муниципальный округ Замоскворечье,1958 +2281051,г Москва ул Пионерская Б. д.15 строение 1,Москва,ул Пионерская Б. д.15 строение 1,ул,Пионерская Б. ,д.15 строение 1,8094169,муниципальный округ Замоскворечье,1976 +2281051,г Москва ул Пионерская Б. д.20,Москва,ул Пионерская Б. д.20,ул,Пионерская Б. ,д.20,8232048,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва ул Пионерская Б. д.24,Москва,ул Пионерская Б. д.24,ул,Пионерская Б. ,д.24,8125321,муниципальный округ Замоскворечье,1956 +2281051,г Москва ул Пионерская Б. д.28,Москва,ул Пионерская Б. д.28,ул,Пионерская Б. ,д.28,8094174,муниципальный округ Замоскворечье,1977 +2281051,г Москва ул Пионерская Б. д.33 кор.2,Москва,ул Пионерская Б. д.33 кор.2,ул,Пионерская Б. ,д.33 кор.2,8109295,муниципальный округ Замоскворечье,1984 +2281051,г Москва ул Пионерская Б. д.33 строение 1,Москва,ул Пионерская Б. д.33 строение 1,ул,Пионерская Б. ,д.33 строение 1,8109426,муниципальный округ Замоскворечье,1984 +2281051,г Москва ул Пионерская Б. д.37/38,Москва,ул Пионерская Б. д.37/38,ул,Пионерская Б. ,д.37/38,8105789,муниципальный округ Замоскворечье,1976 +2281051,г Москва ул Пионерская Б. д.40 строение 1,Москва,ул Пионерская Б. д.40 строение 1,ул,Пионерская Б. ,д.40 строение 1,8125322,муниципальный округ Замоскворечье,1928 +2281051,г Москва ул Пионерская Б. д.42,Москва,ул Пионерская Б. д.42,ул,Пионерская Б. ,д.42,8125324,муниципальный округ Замоскворечье,1960 +2281051,г Москва ул Пионерская Б. д.46,Москва,ул Пионерская Б. д.46,ул,Пионерская Б. ,д.46,8109248,муниципальный округ Замоскворечье,1976 +2281051,г Москва ул Пионерская М. д.21 строение 1,Москва,ул Пионерская М. д.21 строение 1,ул,Пионерская М. ,д.21 строение 1,8094179,муниципальный округ Замоскворечье,1914 +2281051,г Москва ул Пионерская М. д.23_31 строение 1,Москва,ул Пионерская М. д.23_31 строение 1,ул,Пионерская М. ,д.23_31 строение 1,8125330,муниципальный округ Замоскворечье,1959 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.10 строение 1,Москва,ул Пятницкая д.10 строение 1,ул,Пятницкая ,д.10 строение 1,8126013,муниципальный округ Замоскворечье,1905 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.17/4 строение 1,Москва,ул Пятницкая д.17/4 строение 1,ул,Пятницкая ,д.17/4 строение 1,8126015,муниципальный округ Замоскворечье,1912 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.18 строение 3,Москва,ул Пятницкая д.18 строение 3,ул,Пятницкая ,д.18 строение 3,8126018,муниципальный округ Замоскворечье,1913 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.2/38 строение 3,Москва,ул Пятницкая д.2/38 строение 3,ул,Пятницкая ,д.2/38 строение 3,8094184,муниципальный округ Замоскворечье,1914 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.20 строение 1,Москва,ул Пятницкая д.20 строение 1,ул,Пятницкая ,д.20 строение 1,8126021,муниципальный округ Замоскворечье,1900 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.20 строение 2,Москва,ул Пятницкая д.20 строение 2,ул,Пятницкая ,д.20 строение 2,8126025,муниципальный округ Замоскворечье,1900 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.28,Москва,ул Пятницкая д.28,ул,Пятницкая ,д.28,8126029,муниципальный округ Замоскворечье,1917 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.33_35 строение 2,Москва,ул Пятницкая д.33_35 строение 2,ул,Пятницкая ,д.33_35 строение 2,8126034,муниципальный округ Замоскворечье,1900 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.37 строение 1,Москва,ул Пятницкая д.37 строение 1,ул,Пятницкая ,д.37 строение 1,8241722,муниципальный округ Замоскворечье,1924 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.39,Москва,ул Пятницкая д.39,ул,Пятницкая ,д.39,8126039,муниципальный округ Замоскворечье,1968 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.43 строение 1,Москва,ул Пятницкая д.43 строение 1,ул,Пятницкая ,д.43 строение 1,8126040,муниципальный округ Замоскворечье,1913 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.43 строение 3,Москва,ул Пятницкая д.43 строение 3,ул,Пятницкая ,д.43 строение 3,8126047,муниципальный округ Замоскворечье,1913 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.47 строение 1,Москва,ул Пятницкая д.47 строение 1,ул,Пятницкая ,д.47 строение 1,8089939,муниципальный округ Замоскворечье,1963 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.48 строение 3,Москва,ул Пятницкая д.48 строение 3,ул,Пятницкая ,д.48 строение 3,7666047,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва ул Пятницкая д.5 строение 1,Москва,ул Пятницкая д.5 строение 1,ул,Пятницкая ,д.5 строение 1,8125971,муниципальный округ Замоскворечье,1880 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.53/18 строение 1,Москва,ул Пятницкая д.53/18 строение 1,ул,Пятницкая ,д.53/18 строение 1,8126054,муниципальный округ Замоскворечье,1914 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.53/18 строение 4,Москва,ул Пятницкая д.53/18 строение 4,ул,Пятницкая ,д.53/18 строение 4,8126061,муниципальный округ Замоскворечье,1931 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.54 строение 1,Москва,ул Пятницкая д.54 строение 1,ул,Пятницкая ,д.54 строение 1,8126067,муниципальный округ Замоскворечье,1908 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.57 строение 2,Москва,ул Пятницкая д.57 строение 2,ул,Пятницкая ,д.57 строение 2,8133849,муниципальный округ Замоскворечье,1903 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.59/19 строение 5,Москва,ул Пятницкая д.59/19 строение 5,ул,Пятницкая ,д.59/19 строение 5,8094187,муниципальный округ Замоскворечье,1937 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.6/1 строение 1,Москва,ул Пятницкая д.6/1 строение 1,ул,Пятницкая ,д.6/1 строение 1,8125990,муниципальный округ Замоскворечье,1860 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.62 строение 7,Москва,ул Пятницкая д.62 строение 7,ул,Пятницкая ,д.62 строение 7,8126069,муниципальный округ Замоскворечье,1900 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.65/10,Москва,ул Пятницкая д.65/10,ул,Пятницкая ,д.65/10,8120492,муниципальный округ Замоскворечье,1911 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.7 строение 2,Москва,ул Пятницкая д.7 строение 2,ул,Пятницкая ,д.7 строение 2,8125996,муниципальный округ Замоскворечье,1870 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.76,Москва,ул Пятницкая д.76,ул,Пятницкая ,д.76,8126072,муниципальный округ Замоскворечье,1931 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.8,Москва,ул Пятницкая д.8,ул,Пятницкая ,д.8,8126001,муниципальный округ Замоскворечье,1910 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.9/28 строение 1,Москва,ул Пятницкая д.9/28 строение 1,ул,Пятницкая ,д.9/28 строение 1,8126005,муниципальный округ Замоскворечье,1904 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.9/28 строение 3,Москва,ул Пятницкая д.9/28 строение 3,ул,Пятницкая ,д.9/28 строение 3,8126008,муниципальный округ Замоскворечье,1907 +2281051,г Москва ул Садовническая д.11 строение 10,Москва,ул Садовническая д.11 строение 10,ул,Садовническая ,д.11 строение 10,8126097,муниципальный округ Замоскворечье,1900 +2281051,г Москва ул Садовническая д.18,Москва,ул Садовническая д.18,ул,Садовническая ,д.18,8105590,муниципальный округ Замоскворечье,1900 +2281051,г Москва ул Садовническая д.21,Москва,ул Садовническая д.21,ул,Садовническая ,д.21,8094190,муниципальный округ Замоскворечье,1959 +2281051,г Москва ул Садовническая д.25,Москва,ул Садовническая д.25,ул,Садовническая ,д.25,8126103,муниципальный округ Замоскворечье,1927 +2281051,г Москва ул Садовническая д.27 строение 1,Москва,ул Садовническая д.27 строение 1,ул,Садовническая ,д.27 строение 1,8126108,муниципальный округ Замоскворечье,1958 +2281051,г Москва ул Садовническая д.42 строение 1,Москва,ул Садовническая д.42 строение 1,ул,Садовническая ,д.42 строение 1,8193772,муниципальный округ Замоскворечье,2004 +2281051,г Москва ул Садовническая д.47 строение 1,Москва,ул Садовническая д.47 строение 1,ул,Садовническая ,д.47 строение 1,8126002,муниципальный округ Замоскворечье,1975 +2281051,г Москва ул Садовническая д.51 строение 1,Москва,ул Садовническая д.51 строение 1,ул,Садовническая ,д.51 строение 1,8126007,муниципальный округ Замоскворечье,1937 +2281051,г Москва ул Садовническая д.58 строение 1,Москва,ул Садовническая д.58 строение 1,ул,Садовническая ,д.58 строение 1,8122439,муниципальный округ Замоскворечье,1910 +2281051,г Москва ул Садовническая д.61 строение 1,Москва,ул Садовническая д.61 строение 1,ул,Садовническая ,д.61 строение 1,8126026,муниципальный округ Замоскворечье,1905 +2281051,г Москва ул Садовническая д.61 строение 2,Москва,ул Садовническая д.61 строение 2,ул,Садовническая ,д.61 строение 2,8126036,муниципальный округ Замоскворечье,1905 +2281051,г Москва ул Садовническая д.61 строение 3,Москва,ул Садовническая д.61 строение 3,ул,Садовническая ,д.61 строение 3,8126041,муниципальный округ Замоскворечье,1905 +2281051,г Москва ул Садовническая д.66,Москва,ул Садовническая д.66,ул,Садовническая ,д.66,8126048,муниципальный округ Замоскворечье,1900 +2281051,г Москва ул Садовническая д.66 строение 1,Москва,ул Садовническая д.66 строение 1,ул,Садовническая ,д.66 строение 1,8118420,муниципальный округ Замоскворечье,1900 +2281051,г Москва ул Садовническая д.77 строение 2,Москва,ул Садовническая д.77 строение 2,ул,Садовническая ,д.77 строение 2,8126055,муниципальный округ Замоскворечье,1930 +2281051,г Москва ул Садовническая д.78 строение 1,Москва,ул Садовническая д.78 строение 1,ул,Садовническая ,д.78 строение 1,8126065,муниципальный округ Замоскворечье,1906 +2281051,г Москва ул Садовническая д.78 строение 3,Москва,ул Садовническая д.78 строение 3,ул,Садовническая ,д.78 строение 3,8126086,муниципальный округ Замоскворечье,1906 +2281051,г Москва ул Садовническая д.78 строение 4,Москва,ул Садовническая д.78 строение 4,ул,Садовническая ,д.78 строение 4,8126095,муниципальный округ Замоскворечье,1906 +2281051,г Москва ул Серпуховская Б. д.14/13 строение 2,Москва,ул Серпуховская Б. д.14/13 строение 2,ул,Серпуховская Б. ,д.14/13 строение 2,8126104,муниципальный округ Замоскворечье,1917 +2281051,г Москва ул Серпуховская Б. д.19/37 строение 2,Москва,ул Серпуховская Б. д.19/37 строение 2,ул,Серпуховская Б. ,д.19/37 строение 2,8126109,муниципальный округ Замоскворечье,1917 +2281051,г Москва ул Серпуховская Б. д.30 строение 3,Москва,ул Серпуховская Б. д.30 строение 3,ул,Серпуховская Б. ,д.30 строение 3,8126129,муниципальный округ Замоскворечье,2008 +2281051,г Москва ул Серпуховская Б. д.31 кор.1,Москва,ул Серпуховская Б. д.31 кор.1,ул,Серпуховская Б. ,д.31 кор.1,8126143,муниципальный округ Замоскворечье,1926 +2281051,г Москва ул Серпуховская Б. д.31 кор.10,Москва,ул Серпуховская Б. д.31 кор.10,ул,Серпуховская Б. ,д.31 кор.10,8126150,муниципальный округ Замоскворечье,1926 +2281051,г Москва ул Серпуховская Б. д.31 кор.2,Москва,ул Серпуховская Б. д.31 кор.2,ул,Серпуховская Б. ,д.31 кор.2,8306937,муниципальный округ Замоскворечье,1926 +2281051,г Москва ул Серпуховская Б. д.31 кор.4,Москва,ул Серпуховская Б. д.31 кор.4,ул,Серпуховская Б. ,д.31 кор.4,8109273,муниципальный округ Замоскворечье,1926 +2281051,г Москва ул Серпуховская Б. д.31 кор.6,Москва,ул Серпуховская Б. д.31 кор.6,ул,Серпуховская Б. ,д.31 кор.6,8126136,муниципальный округ Замоскворечье,1928 +2281051,г Москва ул Серпуховская Б. д.31 кор.9,Москва,ул Серпуховская Б. д.31 кор.9,ул,Серпуховская Б. ,д.31 кор.9,8126147,муниципальный округ Замоскворечье,1927 +2281051,г Москва ул Серпуховская Б. д.31 строение 1,Москва,ул Серпуховская Б. д.31 строение 1,ул,Серпуховская Б. ,д.31 строение 1,8126132,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва ул Серпуховская Б. д.31 строение 11,Москва,ул Серпуховская Б. д.31 строение 11,ул,Серпуховская Б. ,д.31 строение 11,8089945,муниципальный округ Замоскворечье,1927 +2281051,г Москва ул Серпуховская Б. д.31 строение 3,Москва,ул Серпуховская Б. д.31 строение 3,ул,Серпуховская Б. ,д.31 строение 3,8089946,муниципальный округ Замоскворечье,1926 +2281051,г Москва ул Серпуховская Б. д.34 кор.4,Москва,ул Серпуховская Б. д.34 кор.4,ул,Серпуховская Б. ,д.34 кор.4,8133293,муниципальный округ Замоскворечье,1931 +2281051,г Москва ул Серпуховская Б. д.34 кор.5,Москва,ул Серпуховская Б. д.34 кор.5,ул,Серпуховская Б. ,д.34 кор.5,8109436,муниципальный округ Замоскворечье,1931 +2281051,г Москва ул Серпуховская Б. д.34 кор.6,Москва,ул Серпуховская Б. д.34 кор.6,ул,Серпуховская Б. ,д.34 кор.6,8089950,муниципальный округ Замоскворечье,1926 +2281051,г Москва ул Серпуховская Б. д.34_36 строение 3,Москва,ул Серпуховская Б. д.34_36 строение 3,ул,Серпуховская Б. ,д.34_36 строение 3,8126153,муниципальный округ Замоскворечье,1948 +2281051,г Москва ул Серпуховская Б. д.36,Москва,ул Серпуховская Б. д.36,ул,Серпуховская Б. ,д.36,8126154,муниципальный округ Замоскворечье,2009 +2281051,г Москва ул Серпуховская Б. д.38 строение 2,Москва,ул Серпуховская Б. д.38 строение 2,ул,Серпуховская Б. ,д.38 строение 2,8126158,муниципальный округ Замоскворечье,1948 +2281051,г Москва ул Серпуховская Б. д.40 строение 1,Москва,ул Серпуховская Б. д.40 строение 1,ул,Серпуховская Б. ,д.40 строение 1,8126166,муниципальный округ Замоскворечье,1961 +2281051,г Москва ул Серпуховская Б. д.40 строение 2,Москва,ул Серпуховская Б. д.40 строение 2,ул,Серпуховская Б. ,д.40 строение 2,8126169,муниципальный округ Замоскворечье,2009 +2281051,г Москва ул Татарская Б. д.20 строение 2,Москва,ул Татарская Б. д.20 строение 2,ул,Татарская Б. ,д.20 строение 2,8126272,муниципальный округ Замоскворечье,1955 +2281051,г Москва ул Татарская Б. д.24,Москва,ул Татарская Б. д.24,ул,Татарская Б. ,д.24,8126220,муниципальный округ Замоскворечье,1914 +2281051,г Москва ул Татарская Б. д.25 27 строение 1,Москва,ул Татарская Б. д.25 27 строение 1,ул,Татарская Б. ,д.25 27 строение 1,8089952,муниципальный округ Замоскворечье,1931 +2281051,г Москва ул Татарская Б. д.26,Москва,ул Татарская Б. д.26,ул,Татарская Б. ,д.26,8126223,муниципальный округ Замоскворечье,1961 +2281051,г Москва ул Татарская Б. д.3,Москва,ул Татарская Б. д.3,ул,Татарская Б. ,д.3,8126271,муниципальный округ Замоскворечье,1911 +2281051,г Москва ул Татарская Б. д.30,Москва,ул Татарская Б. д.30,ул,Татарская Б. ,д.30,8126224,муниципальный округ Замоскворечье,1931 +2281051,г Москва ул Татарская Б. д.32,Москва,ул Татарская Б. д.32,ул,Татарская Б. ,д.32,8126226,муниципальный округ Замоскворечье,1932 +2281051,г Москва ул Татарская Б. д.36,Москва,ул Татарская Б. д.36,ул,Татарская Б. ,д.36,8126227,муниципальный округ Замоскворечье,1939 +2281051,г Москва ул Татарская Б. д.44,Москва,ул Татарская Б. д.44,ул,Татарская Б. ,д.44,8126229,муниципальный округ Замоскворечье,1927 +2281051,г Москва ул Татарская Б. д.7,Москва,ул Татарская Б. д.7,ул,Татарская Б. ,д.7,8000797,муниципальный округ Замоскворечье,2011 +2281051,г Москва ул Татарская д.1/7,Москва,ул Татарская д.1/7,ул,Татарская ,д.1/7,8126194,муниципальный округ Замоскворечье,1962 +2281051,г Москва ул Татарская д.14,Москва,ул Татарская д.14,ул,Татарская ,д.14,8126206,муниципальный округ Замоскворечье,1959 +2281051,г Москва ул Татарская д.18 строение 1,Москва,ул Татарская д.18 строение 1,ул,Татарская ,д.18 строение 1,8121538,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва ул Татарская д.3 строение 1,Москва,ул Татарская д.3 строение 1,ул,Татарская ,д.3 строение 1,8126196,муниципальный округ Замоскворечье,1883 +2281051,г Москва ул Татарская д.5 строение 1,Москва,ул Татарская д.5 строение 1,ул,Татарская ,д.5 строение 1,8126198,муниципальный округ Замоскворечье,1926 +2281051,г Москва ул Татарская д.5 строение 2,Москва,ул Татарская д.5 строение 2,ул,Татарская ,д.5 строение 2,8126200,муниципальный округ Замоскворечье,1924 +2281051,г Москва ул Татарская д.7 строение 1,Москва,ул Татарская д.7 строение 1,ул,Татарская ,д.7 строение 1,8126203,муниципальный округ Замоскворечье,1962 +2281051,г Москва ул Щипок д.13 строение 1,Москва,ул Щипок д.13 строение 1,ул,Щипок ,д.13 строение 1,8109239,муниципальный округ Замоскворечье,1927 +2281053,г Москва б-р Сретенский д.5,Москва,б-р Сретенский д.5,б-р,Сретенский ,д.5,7799216,муниципальный округ Красносельский,1937 +2281053,г Москва б-р Сретенский д.6/1 кор.2,Москва,б-р Сретенский д.6/1 кор.2,б-р,Сретенский ,д.6/1 кор.2,7713518,муниципальный округ Красносельский,1901 +2281053,г Москва пер Ананьевский д.4/2 строение 1,Москва,пер Ананьевский д.4/2 строение 1,пер,Ананьевский ,д.4/2 строение 1,7681211,муниципальный округ Красносельский,1929 +2281053,г Москва пер Ананьевский д.4/2 строение 2,Москва,пер Ананьевский д.4/2 строение 2,пер,Ананьевский ,д.4/2 строение 2,7681233,муниципальный округ Красносельский,1930 +2281053,г Москва пер Ананьевский д.5 строение 12,Москва,пер Ананьевский д.5 строение 12,пер,Ананьевский ,д.5 строение 12,7681348,муниципальный округ Красносельский,1932 +2281053,г Москва пер Ананьевский д.5 строение 4,Москва,пер Ананьевский д.5 строение 4,пер,Ананьевский ,д.5 строение 4,7681246,муниципальный округ Красносельский,1931 +2281053,г Москва пер Ананьевский д.5 строение 6,Москва,пер Ананьевский д.5 строение 6,пер,Ананьевский ,д.5 строение 6,7681261,муниципальный округ Красносельский,1932 +2281053,г Москва пер Ананьевский д.5 строение 7,Москва,пер Ананьевский д.5 строение 7,пер,Ананьевский ,д.5 строение 7,7681279,муниципальный округ Красносельский,1932 +2281053,г Москва пер Ананьевский д.5 строение 9,Москва,пер Ананьевский д.5 строение 9,пер,Ананьевский ,д.5 строение 9,7681336,муниципальный округ Красносельский,1932 +2281053,г Москва пер Астраханский д.10/36 строение 1,Москва,пер Астраханский д.10/36 строение 1,пер,Астраханский ,д.10/36 строение 1,7681358,муниципальный округ Красносельский,1990 +2281053,г Москва пер Балканский Б. д.13 кор.2,Москва,пер Балканский Б. д.13 кор.2,пер,Балканский Б. ,д.13 кор.2,7681390,муниципальный округ Красносельский,1928 +2281053,г Москва пер Балканский Б. д.13 кор.3,Москва,пер Балканский Б. д.13 кор.3,пер,Балканский Б. ,д.13 кор.3,7681416,муниципальный округ Красносельский,1928 +2281053,г Москва пер Балканский Б. д.13/47 кор.4,Москва,пер Балканский Б. д.13/47 кор.4,пер,Балканский Б. ,д.13/47 кор.4,7681425,муниципальный округ Красносельский,1928 +2281053,г Москва пер Балканский Б. д.13/47 кор.5,Москва,пер Балканский Б. д.13/47 кор.5,пер,Балканский Б. ,д.13/47 кор.5,7681440,муниципальный округ Красносельский,1928 +2281053,г Москва пер Балканский Б. д.5,Москва,пер Балканский Б. д.5,пер,Балканский Б. ,д.5,7681378,муниципальный округ Красносельский,1917 +2281053,г Москва пер Басманный 1-й д.5/20 строение 1,Москва,пер Басманный 1-й д.5/20 строение 1,пер,Басманный 1-й ,д.5/20 строение 1,8010365,муниципальный округ Красносельский,1927 +2281053,г Москва пер Басманный 1-й д.5/20 строение 2,Москва,пер Басманный 1-й д.5/20 строение 2,пер,Басманный 1-й ,д.5/20 строение 2,8010358,муниципальный округ Красносельский,1927 +2281053,г Москва пер Басманный 1-й д.5/20 строение 3,Москва,пер Басманный 1-й д.5/20 строение 3,пер,Басманный 1-й ,д.5/20 строение 3,8011252,муниципальный округ Красносельский,1927 +2281053,г Москва пер Басманный д.4,Москва,пер Басманный д.4,пер,Басманный ,д.4,7681463,муниципальный округ Красносельский,1850 +2281053,г Москва пер Басманный д.5/20 строение 1,Москва,пер Басманный д.5/20 строение 1,пер,Басманный ,д.5/20 строение 1,8010352,муниципальный округ Красносельский,н.д. +2281053,г Москва пер Басманный д.9,Москва,пер Басманный д.9,пер,Басманный ,д.9,7681487,муниципальный округ Красносельский,2007 +2281053,г Москва пер Головин М. д.5,Москва,пер Головин М. д.5,пер,Головин М. ,д.5,7798696,муниципальный округ Красносельский,2007 +2281053,г Москва пер Грохольский д.28,Москва,пер Грохольский д.28,пер,Грохольский ,д.28,8037650,муниципальный округ Красносельский,н.д. +2281053,г Москва пер Грохольский д.30 кор.1,Москва,пер Грохольский д.30 кор.1,пер,Грохольский ,д.30 кор.1,7681571,муниципальный округ Красносельский,1975 +2281053,г Москва пер Грохольский д.30 кор.2,Москва,пер Грохольский д.30 кор.2,пер,Грохольский ,д.30 кор.2,7681584,муниципальный округ Красносельский,1974 +2281053,г Москва пер Даев д.12/16,Москва,пер Даев д.12/16,пер,Даев ,д.12/16,7681641,муниципальный округ Красносельский,1965 +2281053,г Москва пер Даев д.14,Москва,пер Даев д.14,пер,Даев ,д.14,7681660,муниципальный округ Красносельский,1998 +2281053,г Москва пер Даев д.2,Москва,пер Даев д.2,пер,Даев ,д.2,7681591,муниципальный округ Красносельский,1917 +2281053,г Москва пер Даев д.22,Москва,пер Даев д.22,пер,Даев ,д.22,7681674,муниципальный округ Красносельский,1998 +2281053,г Москва пер Даев д.25/29 строение 1,Москва,пер Даев д.25/29 строение 1,пер,Даев ,д.25/29 строение 1,7681679,муниципальный округ Красносельский,1961 +2281053,г Москва пер Даев д.29а строение 3,Москва,пер Даев д.29а строение 3,пер,Даев ,д.29а строение 3,7681701,муниципальный округ Красносельский,1958 +2281053,г Москва пер Даев д.31 строение 2,Москва,пер Даев д.31 строение 2,пер,Даев ,д.31 строение 2,7681716,муниципальный округ Красносельский,1914 +2281053,г Москва пер Даев д.33,Москва,пер Даев д.33,пер,Даев ,д.33,7774326,муниципальный округ Красносельский,2005 +2281053,г Москва пер Даев д.4,Москва,пер Даев д.4,пер,Даев ,д.4,7681595,муниципальный округ Красносельский,1912 +2281053,г Москва пер Даев д.5,Москва,пер Даев д.5,пер,Даев ,д.5,8224195,муниципальный округ Красносельский,н.д. +2281053,г Москва пер Даев д.6,Москва,пер Даев д.6,пер,Даев ,д.6,7681605,муниципальный округ Красносельский,1913 +2281053,г Москва пер Даев д.8,Москва,пер Даев д.8,пер,Даев ,д.8,7681627,муниципальный округ Красносельский,1997 +2281053,г Москва пер Докучаев д.11,Москва,пер Докучаев д.11,пер,Докучаев ,д.11,7681728,муниципальный округ Красносельский,1895 +2281053,г Москва пер Докучаев д.13,Москва,пер Докучаев д.13,пер,Докучаев ,д.13,7681745,муниципальный округ Красносельский,1975 +2281053,г Москва пер Докучаев д.15,Москва,пер Докучаев д.15,пер,Докучаев ,д.15,7681834,муниципальный округ Красносельский,1974 +2281053,г Москва пер Докучаев д.17,Москва,пер Докучаев д.17,пер,Докучаев ,д.17,7681876,муниципальный округ Красносельский,1974 +2281053,г Москва пер Докучаев д.19,Москва,пер Докучаев д.19,пер,Докучаев ,д.19,7681883,муниципальный округ Красносельский,2007 +2281053,г Москва пер Живарев д.8 строение 1,Москва,пер Живарев д.8 строение 1,пер,Живарев ,д.8 строение 1,7681891,муниципальный округ Красносельский,1900 +2281053,г Москва пер Коптельский 1-й д.14,Москва,пер Коптельский 1-й д.14,пер,Коптельский 1-й ,д.14,7688414,муниципальный округ Красносельский,н.д. +2281053,г Москва пер Коптельский 1-й д.14 строение 1,Москва,пер Коптельский 1-й д.14 строение 1,пер,Коптельский 1-й ,д.14 строение 1,7688440,муниципальный округ Красносельский,1910 +2281053,г Москва пер Коптельский 1-й д.20,Москва,пер Коптельский 1-й д.20,пер,Коптельский 1-й ,д.20,7688455,муниципальный округ Красносельский,2007 +2281053,г Москва пер Коптельский 1-й д.24 строение 3,Москва,пер Коптельский 1-й д.24 строение 3,пер,Коптельский 1-й ,д.24 строение 3,7688485,муниципальный округ Красносельский,н.д. +2281053,г Москва пер Коптельский 1-й д.26 строение 1,Москва,пер Коптельский 1-й д.26 строение 1,пер,Коптельский 1-й ,д.26 строение 1,7688502,муниципальный округ Красносельский,1967 +2281053,г Москва пер Костянский д.10 кор.1,Москва,пер Костянский д.10 кор.1,пер,Костянский ,д.10 кор.1,7688530,муниципальный округ Красносельский,1963 +2281053,г Москва пер Костянский д.10 кор.2,Москва,пер Костянский д.10 кор.2,пер,Костянский ,д.10 кор.2,7688539,муниципальный округ Красносельский,1964 +2281053,г Москва пер Костянский д.10А,Москва,пер Костянский д.10А,пер,Костянский ,д.10А,7688547,муниципальный округ Красносельский,1951 +2281053,г Москва пер Костянский д.11 строение 1,Москва,пер Костянский д.11 строение 1,пер,Костянский ,д.11 строение 1,7688559,муниципальный округ Красносельский,1929 +2281053,г Москва пер Костянский д.12,Москва,пер Костянский д.12,пер,Костянский ,д.12,7688569,муниципальный округ Красносельский,1912 +2281053,г Москва пер Костянский д.14,Москва,пер Костянский д.14,пер,Костянский ,д.14,7688578,муниципальный округ Красносельский,1912 +2281053,г Москва пер Костянский д.9/10,Москва,пер Костянский д.9/10,пер,Костянский ,д.9/10,7688518,муниципальный округ Красносельский,1890 +2281053,г Москва пер Красносельский 1-й д.7/9 строение 2,Москва,пер Красносельский 1-й д.7/9 строение 2,пер,Красносельский 1-й ,д.7/9 строение 2,7786625,муниципальный округ Красносельский,1929 +2281053,г Москва пер Красносельский 2-й д.2,Москва,пер Красносельский 2-й д.2,пер,Красносельский 2-й ,д.2,7786626,муниципальный округ Красносельский,1987 +2281053,г Москва пер Красносельский 3-й д.6,Москва,пер Красносельский 3-й д.6,пер,Красносельский 3-й ,д.6,7786637,муниципальный округ Красносельский,1959 +2281053,г Москва пер Красносельский 3-й д.7,Москва,пер Красносельский 3-й д.7,пер,Красносельский 3-й ,д.7,7786641,муниципальный округ Красносельский,1957 +2281053,г Москва пер Красносельский 3-й д.8,Москва,пер Красносельский 3-й д.8,пер,Красносельский 3-й ,д.8,7786645,муниципальный округ Красносельский,1973 +2281053,г Москва пер Красносельский 4-й д.5,Москва,пер Красносельский 4-й д.5,пер,Красносельский 4-й ,д.5,7786686,муниципальный округ Красносельский,2008 +2281053,г Москва пер Красносельский 5-й д.2,Москва,пер Красносельский 5-й д.2,пер,Красносельский 5-й ,д.2,7786691,муниципальный округ Красносельский,1991 +2281053,г Москва пер Красносельский 5-й д.5,Москва,пер Красносельский 5-й д.5,пер,Красносельский 5-й ,д.5,7786693,муниципальный округ Красносельский,1967 +2281053,г Москва пер Красносельский 6-й д.3,Москва,пер Красносельский 6-й д.3,пер,Красносельский 6-й ,д.3,7786697,муниципальный округ Красносельский,1962 +2281053,г Москва пер Луков д.4,Москва,пер Луков д.4,пер,Луков ,д.4,7786727,муниципальный округ Красносельский,1903 +2281053,г Москва пер Луков д.7,Москва,пер Луков д.7,пер,Луков ,д.7,7798662,муниципальный округ Красносельский,1996 +2281053,г Москва пер Луков д.8,Москва,пер Луков д.8,пер,Луков ,д.8,7798674,муниципальный округ Красносельский,1997 +2281053,г Москва пер Милютинский д.19/4 строение 2,Москва,пер Милютинский д.19/4 строение 2,пер,Милютинский ,д.19/4 строение 2,7798739,муниципальный округ Красносельский,1926 +2281053,г Москва пер Милютинский д.20/2 строение 1,Москва,пер Милютинский д.20/2 строение 1,пер,Милютинский ,д.20/2 строение 1,7798755,муниципальный округ Красносельский,1914 +2281053,г Москва пер Милютинский д.3,Москва,пер Милютинский д.3,пер,Милютинский ,д.3,8103896,муниципальный округ Красносельский,1898 +2281053,г Москва пер Московско-Казанский д.10 строение 1,Москва,пер Московско-Казанский д.10 строение 1,пер,Московско-Казанский ,д.10 строение 1,8011964,муниципальный округ Красносельский,1956 +2281053,г Москва пер Московско-Казанский д.11/15,Москва,пер Московско-Казанский д.11/15,пер,Московско-Казанский ,д.11/15,8011341,муниципальный округ Красносельский,1958 +2281053,г Москва пер Московско-Казанский д.5/7,Москва,пер Московско-Казанский д.5/7,пер,Московско-Казанский ,д.5/7,8011349,муниципальный округ Красносельский,1957 +2281053,г Москва пер Новый 1-й д.7,Москва,пер Новый 1-й д.7,пер,Новый 1-й ,д.7,8011263,муниципальный округ Красносельский,1949 +2281053,г Москва пер Новый 2-й д.3/5,Москва,пер Новый 2-й д.3/5,пер,Новый 2-й ,д.3/5,8011267,муниципальный округ Красносельский,1957 +2281053,г Москва пер Новый 2-й д.4,Москва,пер Новый 2-й д.4,пер,Новый 2-й ,д.4,8011942,муниципальный округ Красносельский,2005 +2281053,г Москва пер Орликов д.6,Москва,пер Орликов д.6,пер,Орликов ,д.6,7798848,муниципальный округ Красносельский,1929 +2281053,г Москва пер Орликов д.8,Москва,пер Орликов д.8,пер,Орликов ,д.8,7798863,муниципальный округ Красносельский,1954 +2281053,г Москва пер Просвирин д.11,Москва,пер Просвирин д.11,пер,Просвирин ,д.11,7798914,муниципальный округ Красносельский,1911 +2281053,г Москва пер Просвирин д.13,Москва,пер Просвирин д.13,пер,Просвирин ,д.13,7798923,муниципальный округ Красносельский,1911 +2281053,г Москва пер Просвирин д.15,Москва,пер Просвирин д.15,пер,Просвирин ,д.15,7798934,муниципальный округ Красносельский,1913 +2281053,г Москва пер Просвирин д.9,Москва,пер Просвирин д.9,пер,Просвирин ,д.9,8011992,муниципальный округ Красносельский,1998 +2281053,г Москва пер Протопоповский д.38,Москва,пер Протопоповский д.38,пер,Протопоповский ,д.38,7798943,муниципальный округ Красносельский,1966 +2281053,г Москва пер Протопоповский д.40,Москва,пер Протопоповский д.40,пер,Протопоповский ,д.40,7798950,муниципальный округ Красносельский,1965 +2281053,г Москва пер Рыбников д.13/3,Москва,пер Рыбников д.13/3,пер,Рыбников ,д.13/3,7799015,муниципальный округ Красносельский,н.д. +2281053,г Москва пер Селиверстов д.1А,Москва,пер Селиверстов д.1А,пер,Селиверстов ,д.1А,7799023,муниципальный округ Красносельский,1913 +2281053,г Москва пер Селиверстов д.3,Москва,пер Селиверстов д.3,пер,Селиверстов ,д.3,7799032,муниципальный округ Красносельский,1917 +2281053,г Москва пер Скорняжный д.1,Москва,пер Скорняжный д.1,пер,Скорняжный ,д.1,7799089,муниципальный округ Красносельский,1986 +2281053,г Москва пер Скорняжный д.5 кор.1,Москва,пер Скорняжный д.5 кор.1,пер,Скорняжный ,д.5 кор.1,7799097,муниципальный округ Красносельский,1974 +2281053,г Москва пер Скорняжный д.7 кор.1,Москва,пер Скорняжный д.7 кор.1,пер,Скорняжный ,д.7 кор.1,7799102,муниципальный округ Красносельский,1960 +2281053,г Москва пер Уланский д.11А,Москва,пер Уланский д.11А,пер,Уланский ,д.11А,7799273,муниципальный округ Красносельский,1927 +2281053,г Москва пер Уланский д.14 кор.А,Москва,пер Уланский д.14 кор.А,пер,Уланский ,д.14 кор.А,7799285,муниципальный округ Красносельский,1933 +2281053,г Москва пер Уланский д.14 кор.Б,Москва,пер Уланский д.14 кор.Б,пер,Уланский ,д.14 кор.Б,7799293,муниципальный округ Красносельский,1933 +2281053,г Москва пер Уланский д.19,Москва,пер Уланский д.19,пер,Уланский ,д.19,8245050,муниципальный округ Красносельский,1912 +2281053,г Москва пер Уланский д.21 строение 1,Москва,пер Уланский д.21 строение 1,пер,Уланский ,д.21 строение 1,7799300,муниципальный округ Красносельский,н.д. +2281053,г Москва пер Уланский д.21 строение 2,Москва,пер Уланский д.21 строение 2,пер,Уланский ,д.21 строение 2,7799306,муниципальный округ Красносельский,н.д. +2281053,г Москва пл Сухаревская Б. д.14/7,Москва,пл Сухаревская Б. д.14/7,пл,Сухаревская Б. ,д.14/7,7799340,муниципальный округ Красносельский,1936 +2281053,г Москва пл Сухаревская Б. д.16/18 строение 1,Москва,пл Сухаревская Б. д.16/18 строение 1,пл,Сухаревская Б. ,д.16/18 строение 1,7799231,муниципальный округ Красносельский,1915 +2281053,г Москва пл Сухаревская Б. д.16/18 строение 2,Москва,пл Сухаревская Б. д.16/18 строение 2,пл,Сухаревская Б. ,д.16/18 строение 2,7799240,муниципальный округ Красносельский,1915 +2281053,г Москва пл Сухаревская Б. д.16/18 строение 4,Москва,пл Сухаревская Б. д.16/18 строение 4,пл,Сухаревская Б. ,д.16/18 строение 4,7799260,муниципальный округ Красносельский,1933 +2281053,г Москва туп Краснопрудный Б. д.6/21,Москва,туп Краснопрудный Б. д.6/21,туп,Краснопрудный Б. ,д.6/21,7688883,муниципальный округ Красносельский,1956 +2281053,г Москва туп Краснопрудный М. д.1 строение 1,Москва,туп Краснопрудный М. д.1 строение 1,туп,Краснопрудный М. ,д.1 строение 1,7688714,муниципальный округ Красносельский,2000 +2281053,г Москва туп Краснопрудный М. д.2,Москва,туп Краснопрудный М. д.2,туп,Краснопрудный М. ,д.2,7688866,муниципальный округ Красносельский,2004 +2281053,г Москва туп Красносельский д.5,Москва,туп Красносельский д.5,туп,Красносельский ,д.5,7786623,муниципальный округ Красносельский,1955 +2281053,г Москва ул Басманная Нов. д.15 строение 1,Москва,ул Басманная Нов. д.15 строение 1,ул,Басманная Нов. ,д.15 строение 1,7681514,муниципальный округ Красносельский,1970 +2281053,г Москва ул Басманная Нов. д.17,Москва,ул Басманная Нов. д.17,ул,Басманная Нов. ,д.17,7681518,муниципальный округ Красносельский,1969 +2281053,г Москва ул Гаврикова д.2/38,Москва,ул Гаврикова д.2/38,ул,Гаврикова ,д.2/38,7681546,муниципальный округ Красносельский,1962 +2281053,г Москва ул Гаврикова д.3/1,Москва,ул Гаврикова д.3/1,ул,Гаврикова ,д.3/1,7681557,муниципальный округ Красносельский,1929 +2281053,г Москва ул Каланчевская д.22,Москва,ул Каланчевская д.22,ул,Каланчевская ,д.22,7681028,муниципальный округ Красносельский,н.д. +2281053,г Москва ул Каланчевская д.28,Москва,ул Каланчевская д.28,ул,Каланчевская ,д.28,7681899,муниципальный округ Красносельский,1929 +2281053,г Москва ул Каланчевская д.30,Москва,ул Каланчевская д.30,ул,Каланчевская ,д.30,7682797,муниципальный округ Красносельский,1962 +2281053,г Москва ул Каланчевская д.32,Москва,ул Каланчевская д.32,ул,Каланчевская ,д.32,7688377,муниципальный округ Красносельский,1906 +2281053,г Москва ул Каланчевская д.47,Москва,ул Каланчевская д.47,ул,Каланчевская ,д.47,7688385,муниципальный округ Красносельский,1928 +2281053,г Москва ул Краснопрудная д.1,Москва,ул Краснопрудная д.1,ул,Краснопрудная ,д.1,7688594,муниципальный округ Красносельский,1961 +2281053,г Москва ул Краснопрудная д.11,Москва,ул Краснопрудная д.11,ул,Краснопрудная ,д.11,8181562,муниципальный округ Красносельский,1962 +2281053,г Москва ул Краснопрудная д.13,Москва,ул Краснопрудная д.13,ул,Краснопрудная ,д.13,7688675,муниципальный округ Красносельский,1983 +2281053,г Москва ул Краснопрудная д.22/24,Москва,ул Краснопрудная д.22/24,ул,Краснопрудная ,д.22/24,8011289,муниципальный округ Красносельский,1933 +2281053,г Москва ул Краснопрудная д.22а,Москва,ул Краснопрудная д.22а,ул,Краснопрудная ,д.22а,8011301,муниципальный округ Красносельский,1930 +2281053,г Москва ул Краснопрудная д.26,Москва,ул Краснопрудная д.26,ул,Краснопрудная ,д.26,8012000,муниципальный округ Красносельский,н.д. +2281053,г Москва ул Краснопрудная д.26/1,Москва,ул Краснопрудная д.26/1,ул,Краснопрудная ,д.26/1,8012003,муниципальный округ Красносельский,1948 +2281053,г Москва ул Краснопрудная д.3/5 строение 1,Москва,ул Краснопрудная д.3/5 строение 1,ул,Краснопрудная ,д.3/5 строение 1,7688630,муниципальный округ Красносельский,1947 +2281053,г Москва ул Краснопрудная д.30/34 строение 1,Москва,ул Краснопрудная д.30/34 строение 1,ул,Краснопрудная ,д.30/34 строение 1,7688692,муниципальный округ Красносельский,н.д. +2281053,г Москва ул Краснопрудная д.36 строение 1,Москва,ул Краснопрудная д.36 строение 1,ул,Краснопрудная ,д.36 строение 1,8011304,муниципальный округ Красносельский,1929 +2281053,г Москва ул Краснопрудная д.36 строение 2,Москва,ул Краснопрудная д.36 строение 2,ул,Краснопрудная ,д.36 строение 2,8011954,муниципальный округ Красносельский,1929 +2281053,г Москва ул Краснопрудная д.6/21,Москва,ул Краснопрудная д.6/21,ул,Краснопрудная ,д.6/21,7688702,муниципальный округ Красносельский,н.д. +2281053,г Москва ул Краснопрудная д.7/9,Москва,ул Краснопрудная д.7/9,ул,Краснопрудная ,д.7/9,7688649,муниципальный округ Красносельский,1940 +2281053,г Москва ул Красносельская Верхн. д.10 кор.1,Москва,ул Красносельская Верхн. д.10 кор.1,ул,Красносельская Верхн. ,д.10 кор.1,7689013,муниципальный округ Красносельский,1928 +2281053,г Москва ул Красносельская Верхн. д.10 кор.2,Москва,ул Красносельская Верхн. д.10 кор.2,ул,Красносельская Верхн. ,д.10 кор.2,7689031,муниципальный округ Красносельский,1961 +2281053,г Москва ул Красносельская Верхн. д.10 кор.7А,Москва,ул Красносельская Верхн. д.10 кор.7А,ул,Красносельская Верхн. ,д.10 кор.7А,7689040,муниципальный округ Красносельский,1995 +2281053,г Москва ул Красносельская Верхн. д.14Б,Москва,ул Красносельская Верхн. д.14Б,ул,Красносельская Верхн. ,д.14Б,7689056,муниципальный округ Красносельский,1963 +2281053,г Москва ул Красносельская Верхн. д.22,Москва,ул Красносельская Верхн. д.22,ул,Красносельская Верхн. ,д.22,7786608,муниципальный округ Красносельский,1965 +2281053,г Москва ул Красносельская Верхн. д.24,Москва,ул Красносельская Верхн. д.24,ул,Красносельская Верхн. ,д.24,7786610,муниципальный округ Красносельский,1965 +2281053,г Москва ул Красносельская Верхн. д.34,Москва,ул Красносельская Верхн. д.34,ул,Красносельская Верхн. ,д.34,7786615,муниципальный округ Красносельский,1960 +2281053,г Москва ул Красносельская Верхн. д.8 кор.2,Москва,ул Красносельская Верхн. д.8 кор.2,ул,Красносельская Верхн. ,д.8 кор.2,7688928,муниципальный округ Красносельский,1978 +2281053,г Москва ул Красносельская Верхн. д.8 кор.3,Москва,ул Красносельская Верхн. д.8 кор.3,ул,Красносельская Верхн. ,д.8 кор.3,7688947,муниципальный округ Красносельский,1989 +2281053,г Москва ул Красносельская Верхн. д.9,Москва,ул Красносельская Верхн. д.9,ул,Красносельская Верхн. ,д.9,7688974,муниципальный округ Красносельский,1996 +2281053,г Москва ул Красносельская М. д.10/3,Москва,ул Красносельская М. д.10/3,ул,Красносельская М. ,д.10/3,7786616,муниципальный округ Красносельский,1959 +2281053,г Москва ул Красносельская М. д.12,Москва,ул Красносельская М. д.12,ул,Красносельская М. ,д.12,7786618,муниципальный округ Красносельский,1972 +2281053,г Москва ул Красносельская Нижн. д.15 строение 1,Москва,ул Красносельская Нижн. д.15 строение 1,ул,Красносельская Нижн. ,д.15 строение 1,8011366,муниципальный округ Красносельский,1953 +2281053,г Москва ул Красносельская Нижн. д.15/17 строение 2,Москва,ул Красносельская Нижн. д.15/17 строение 2,ул,Красносельская Нижн. ,д.15/17 строение 2,8011367,муниципальный округ Красносельский,1958 +2281053,г Москва ул Красносельская Нижн. д.21,Москва,ул Красносельская Нижн. д.21,ул,Красносельская Нижн. ,д.21,7786619,муниципальный округ Красносельский,2005 +2281053,г Москва ул Красносельская Нижн. д.28 строение 1,Москва,ул Красносельская Нижн. д.28 строение 1,ул,Красносельская Нижн. ,д.28 строение 1,8011981,муниципальный округ Красносельский,1910 +2281053,г Москва ул Леснорядская 2-я д.10/12 строение 1,Москва,ул Леснорядская 2-я д.10/12 строение 1,ул,Леснорядская 2-я ,д.10/12 строение 1,8011285,муниципальный округ Красносельский,1958 +2281053,г Москва ул Леснорядская д.7,Москва,ул Леснорядская д.7,ул,Леснорядская ,д.7,8011312,муниципальный округ Красносельский,1955 +2281053,г Москва ул Леснорядская д.9/11,Москва,ул Леснорядская д.9/11,ул,Леснорядская ,д.9/11,8011339,муниципальный округ Красносельский,1961 +2281053,г Москва ул Лубянка М. д.11,Москва,ул Лубянка М. д.11,ул,Лубянка М. ,д.11,7786700,муниципальный округ Красносельский,1907 +2281053,г Москва ул Маши Порываевой д.38,Москва,ул Маши Порываевой д.38,ул,Маши Порываевой ,д.38,7798713,муниципальный округ Красносельский,1927 +2281053,г Москва ул Маши Порываевой д.38А,Москва,ул Маши Порываевой д.38А,ул,Маши Порываевой ,д.38А,7798723,муниципальный округ Красносельский,1940 +2281053,г Москва ул Мясницкая д.15,Москва,ул Мясницкая д.15,ул,Мясницкая ,д.15,7798764,муниципальный округ Красносельский,1911 +2281053,г Москва ул Мясницкая д.17 строение 2,Москва,ул Мясницкая д.17 строение 2,ул,Мясницкая ,д.17 строение 2,7798775,муниципальный округ Красносельский,1880 +2281053,г Москва ул Мясницкая д.21 строение 5,Москва,ул Мясницкая д.21 строение 5,ул,Мясницкая ,д.21 строение 5,7798791,муниципальный округ Красносельский,1912 +2281053,г Москва ул Мясницкая д.21 строение 8,Москва,ул Мясницкая д.21 строение 8,ул,Мясницкая ,д.21 строение 8,7798801,муниципальный округ Красносельский,1915 +2281053,г Москва ул Мясницкая д.35А,Москва,ул Мясницкая д.35А,ул,Мясницкая ,д.35А,7798810,муниципальный округ Красносельский,1960 +2281053,г Москва ул Мясницкая д.41 строение Д,Москва,ул Мясницкая д.41 строение Д,ул,Мясницкая ,д.41 строение Д,8034586,муниципальный округ Красносельский,н.д. +2281053,г Москва ул Мясницкая д.41 строение Е,Москва,ул Мясницкая д.41 строение Е,ул,Мясницкая ,д.41 строение Е,8034581,муниципальный округ Красносельский,н.д. +2281053,г Москва ул Новорязанская д.16/11 строение 1,Москва,ул Новорязанская д.16/11 строение 1,ул,Новорязанская ,д.16/11 строение 1,7798841,муниципальный округ Красносельский,1927 +2281053,г Москва ул Новорязанская д.2/7,Москва,ул Новорязанская д.2/7,ул,Новорязанская ,д.2/7,8011382,муниципальный округ Красносельский,1895 +2281053,г Москва ул Ольховская д.15,Москва,ул Ольховская д.15,ул,Ольховская ,д.15,8011388,муниципальный округ Красносельский,1960 +2281053,г Москва ул Ольховская д.17,Москва,ул Ольховская д.17,ул,Ольховская ,д.17,8011632,муниципальный округ Красносельский,1958 +2281053,г Москва ул Ольховская д.19,Москва,ул Ольховская д.19,ул,Ольховская ,д.19,8011640,муниципальный округ Красносельский,1984 +2281053,г Москва ул Ольховская д.21/25,Москва,ул Ольховская д.21/25,ул,Ольховская ,д.21/25,8012069,муниципальный округ Красносельский,1937 +2281053,г Москва ул Ольховская д.33,Москва,ул Ольховская д.33,ул,Ольховская ,д.33,8011704,муниципальный округ Красносельский,1955 +2281053,г Москва ул Ольховская д.45 строение 2,Москва,ул Ольховская д.45 строение 2,ул,Ольховская ,д.45 строение 2,8011717,муниципальный округ Красносельский,1956 +2281053,г Москва ул Пантелеевская д.2,Москва,ул Пантелеевская д.2,ул,Пантелеевская ,д.2,7798877,муниципальный округ Красносельский,1972 +2281053,г Москва ул Пантелеевская д.20 строение 2,Москва,ул Пантелеевская д.20 строение 2,ул,Пантелеевская ,д.20 строение 2,7798886,муниципальный округ Красносельский,н.д. +2281053,г Москва ул Пантелеевская д.24,Москва,ул Пантелеевская д.24,ул,Пантелеевская ,д.24,7798891,муниципальный округ Красносельский,н.д. +2281053,г Москва ул Русаковская д.11,Москва,ул Русаковская д.11,ул,Русаковская ,д.11,7799007,муниципальный округ Красносельский,1962 +2281053,г Москва ул Русаковская д.12 кор.1,Москва,ул Русаковская д.12 кор.1,ул,Русаковская ,д.12 кор.1,8011752,муниципальный округ Красносельский,1962 +2281053,г Москва ул Русаковская д.12 кор.2,Москва,ул Русаковская д.12 кор.2,ул,Русаковская ,д.12 кор.2,8011781,муниципальный округ Красносельский,1961 +2281053,г Москва ул Русаковская д.12 кор.3,Москва,ул Русаковская д.12 кор.3,ул,Русаковская ,д.12 кор.3,8011784,муниципальный округ Красносельский,1961 +2281053,г Москва ул Русаковская д.3,Москва,ул Русаковская д.3,ул,Русаковская ,д.3,7798959,муниципальный округ Красносельский,н.д. +2281053,г Москва ул Русаковская д.3 строение 1,Москва,ул Русаковская д.3 строение 1,ул,Русаковская ,д.3 строение 1,7798989,муниципальный округ Красносельский,1961 +2281053,г Москва ул Русаковская д.4 строение 1,Москва,ул Русаковская д.4 строение 1,ул,Русаковская ,д.4 строение 1,8011789,муниципальный округ Красносельский,1927 +2281053,г Москва ул Русаковская д.6,Москва,ул Русаковская д.6,ул,Русаковская ,д.6,8011811,муниципальный округ Красносельский,1925 +2281053,г Москва ул Русаковская д.7 строение 1,Москва,ул Русаковская д.7 строение 1,ул,Русаковская ,д.7 строение 1,8011987,муниципальный округ Красносельский,1926 +2281053,г Москва ул Русаковская д.7 строение 2,Москва,ул Русаковская д.7 строение 2,ул,Русаковская ,д.7 строение 2,8012019,муниципальный округ Красносельский,26 +2281053,г Москва ул Русаковская д.7 строение 3,Москва,ул Русаковская д.7 строение 3,ул,Русаковская ,д.7 строение 3,8012028,муниципальный округ Красносельский,1926 +2281053,г Москва ул Русаковская д.8,Москва,ул Русаковская д.8,ул,Русаковская ,д.8,8011933,муниципальный округ Красносельский,1926 +2281053,г Москва ул Русаковская д.9,Москва,ул Русаковская д.9,ул,Русаковская ,д.9,7799002,муниципальный округ Красносельский,1963 +2281053,г Москва ул Садовая-Спасская д.1/2 кор.А,Москва,ул Садовая-Спасская д.1/2 кор.А,ул,Садовая-Спасская ,д.1/2 кор.А,7799158,муниципальный округ Красносельский,1959 +2281053,г Москва ул Садовая-Спасская д.12/23 строение 2,Москва,ул Садовая-Спасская д.12/23 строение 2,ул,Садовая-Спасская ,д.12/23 строение 2,7799166,муниципальный округ Красносельский,1847 +2281053,г Москва ул Садовая-Спасская д.17/2,Москва,ул Садовая-Спасская д.17/2,ул,Садовая-Спасская ,д.17/2,7799177,муниципальный округ Красносельский,1905 +2281053,г Москва ул Садовая-Спасская д.19 кор.1,Москва,ул Садовая-Спасская д.19 кор.1,ул,Садовая-Спасская ,д.19 кор.1,7799184,муниципальный округ Красносельский,1906 +2281053,г Москва ул Садовая-Спасская д.19 кор.2,Москва,ул Садовая-Спасская д.19 кор.2,ул,Садовая-Спасская ,д.19 кор.2,7799194,муниципальный округ Красносельский,н.д. +2281053,г Москва ул Садовая-Спасская д.21/1,Москва,ул Садовая-Спасская д.21/1,ул,Садовая-Спасская ,д.21/1,7713505,муниципальный округ Красносельский,1952 +2281053,г Москва ул Садовая-Спасская д.3 кор.1,Москва,ул Садовая-Спасская д.3 кор.1,ул,Садовая-Спасская ,д.3 кор.1,8034001,муниципальный округ Красносельский,н.д. +2281053,г Москва ул Садовая-Спасская д.3 кор.2,Москва,ул Садовая-Спасская д.3 кор.2,ул,Садовая-Спасская ,д.3 кор.2,8034010,муниципальный округ Красносельский,н.д. +2281053,г Москва ул Спасская Б. д.10 кор.1,Москва,ул Спасская Б. д.10 кор.1,ул,Спасская Б. ,д.10 кор.1,7799127,муниципальный округ Красносельский,1978 +2281053,г Москва ул Спасская Б. д.27,Москва,ул Спасская Б. д.27,ул,Спасская Б. ,д.27,7799134,муниципальный округ Красносельский,1976 +2281053,г Москва ул Спасская Б. д.31,Москва,ул Спасская Б. д.31,ул,Спасская Б. ,д.31,7799141,муниципальный округ Красносельский,1976 +2281053,г Москва ул Спасская Б. д.33,Москва,ул Спасская Б. д.33,ул,Спасская Б. ,д.33,7799150,муниципальный округ Красносельский,1975 +2281053,г Москва ул Спасская Б. д.6,Москва,ул Спасская Б. д.6,ул,Спасская Б. ,д.6,8140114,муниципальный округ Красносельский,1981 +2281053,г Москва ул Спасская Б. д.8,Москва,ул Спасская Б. д.8,ул,Спасская Б. ,д.8,7799116,муниципальный округ Красносельский,1979 +2281053,г Москва ул Сретенка д.26/1,Москва,ул Сретенка д.26/1,ул,Сретенка ,д.26/1,7799208,муниципальный округ Красносельский,1913 +2281054,г Москва б-р Рождественский д.10/7 строение 1,Москва,б-р Рождественский д.10/7 строение 1,б-р,Рождественский ,д.10/7 строение 1,7812387,муниципальный округ Мещанский,1903 +2281054,г Москва б-р Рождественский д.10/7 строение 2,Москва,б-р Рождественский д.10/7 строение 2,б-р,Рождественский ,д.10/7 строение 2,7812419,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва б-р Рождественский д.11,Москва,б-р Рождественский д.11,б-р,Рождественский ,д.11,7812429,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва б-р Рождественский д.17,Москва,б-р Рождественский д.17,б-р,Рождественский ,д.17,7812443,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва б-р Рождественский д.19,Москва,б-р Рождественский д.19,б-р,Рождественский ,д.19,7812460,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва б-р Рождественский д.21 строение 2,Москва,б-р Рождественский д.21 строение 2,б-р,Рождественский ,д.21 строение 2,7812477,муниципальный округ Мещанский,1916 +2281054,г Москва б-р Рождественский д.22/23 строение 1,Москва,б-р Рождественский д.22/23 строение 1,б-р,Рождественский ,д.22/23 строение 1,7812491,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва б-р Рождественский д.23,Москва,б-р Рождественский д.23,б-р,Рождественский ,д.23,7810544,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва б-р Цветной д.16/1,Москва,б-р Цветной д.16/1,б-р,Цветной ,д.16/1,7811160,муниципальный округ Мещанский,1996 +2281054,г Москва б-р Цветной д.20/1,Москва,б-р Цветной д.20/1,б-р,Цветной ,д.20/1,7811175,муниципальный округ Мещанский,1962 +2281054,г Москва б-р Цветной д.22 строение 4,Москва,б-р Цветной д.22 строение 4,б-р,Цветной ,д.22 строение 4,7811191,муниципальный округ Мещанский,1913 +2281054,г Москва б-р Цветной д.22 строение 5,Москва,б-р Цветной д.22 строение 5,б-р,Цветной ,д.22 строение 5,7811205,муниципальный округ Мещанский,1913 +2281054,г Москва б-р Цветной д.28 строение 1,Москва,б-р Цветной д.28 строение 1,б-р,Цветной ,д.28 строение 1,7811218,муниципальный округ Мещанский,1916 +2281054,г Москва б-р Цветной д.28 строение 3,Москва,б-р Цветной д.28 строение 3,б-р,Цветной ,д.28 строение 3,7811249,муниципальный округ Мещанский,1956 +2281054,г Москва пер Астраханский д.1/15 строение 1,Москва,пер Астраханский д.1/15 строение 1,пер,Астраханский ,д.1/15 строение 1,7958080,муниципальный округ Мещанский,1916 +2281054,г Москва пер Астраханский д.5 строение 1,Москва,пер Астраханский д.5 строение 1,пер,Астраханский ,д.5 строение 1,7809928,муниципальный округ Мещанский,1976 +2281054,г Москва пер Астраханский д.5/9,Москва,пер Астраханский д.5/9,пер,Астраханский ,д.5/9,7809947,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Банный д.2 строение 1,Москва,пер Банный д.2 строение 1,пер,Банный ,д.2 строение 1,7968334,муниципальный округ Мещанский,1966 +2281054,г Москва пер Банный д.2 строение 2,Москва,пер Банный д.2 строение 2,пер,Банный ,д.2 строение 2,7811836,муниципальный округ Мещанский,1969 +2281054,г Москва пер Банный д.3,Москва,пер Банный д.3,пер,Банный ,д.3,7811888,муниципальный округ Мещанский,1999 +2281054,г Москва пер Банный д.4 строение 1,Москва,пер Банный д.4 строение 1,пер,Банный ,д.4 строение 1,7968335,муниципальный округ Мещанский,1965 +2281054,г Москва пер Банный д.4 строение 2,Москва,пер Банный д.4 строение 2,пер,Банный ,д.4 строение 2,7811915,муниципальный округ Мещанский,1965 +2281054,г Москва пер Банный д.6,Москва,пер Банный д.6,пер,Банный ,д.6,7811936,муниципальный округ Мещанский,1949 +2281054,г Москва пер Банный д.7 кор.1,Москва,пер Банный д.7 кор.1,пер,Банный ,д.7 кор.1,7968337,муниципальный округ Мещанский,1965 +2281054,г Москва пер Банный д.8,Москва,пер Банный д.8,пер,Банный ,д.8,7811950,муниципальный округ Мещанский,1957 +2281054,г Москва пер Больничный д.1,Москва,пер Больничный д.1,пер,Больничный ,д.1,7960147,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Больничный д.2,Москва,пер Больничный д.2,пер,Больничный ,д.2,7960213,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Больничный д.5,Москва,пер Больничный д.5,пер,Больничный ,д.5,8179284,муниципальный округ Мещанский,н.д. +2281054,г Москва пер Ботанический д.11,Москва,пер Ботанический д.11,пер,Ботанический ,д.11,7811966,муниципальный округ Мещанский,1972 +2281054,г Москва пер Ботанический д.12,Москва,пер Ботанический д.12,пер,Ботанический ,д.12,7839184,муниципальный округ Мещанский,1974 +2281054,г Москва пер Варсонофьевский д.4,Москва,пер Варсонофьевский д.4,пер,Варсонофьевский ,д.4,7811999,муниципальный округ Мещанский,1892 +2281054,г Москва пер Варсонофьевский д.6,Москва,пер Варсонофьевский д.6,пер,Варсонофьевский ,д.6,8056698,муниципальный округ Мещанский,2007 +2281054,г Москва пер Варсонофьевский д.8 строение 1,Москва,пер Варсонофьевский д.8 строение 1,пер,Варсонофьевский ,д.8 строение 1,7812021,муниципальный округ Мещанский,1892 +2281054,г Москва пер Варсонофьевский д.8 строение 2,Москва,пер Варсонофьевский д.8 строение 2,пер,Варсонофьевский ,д.8 строение 2,7812043,муниципальный округ Мещанский,1892 +2281054,г Москва пер Варсонофьевский д.8 строение 3,Москва,пер Варсонофьевский д.8 строение 3,пер,Варсонофьевский ,д.8 строение 3,7812071,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Варсонофьевский д.8 строение 4,Москва,пер Варсонофьевский д.8 строение 4,пер,Варсонофьевский ,д.8 строение 4,7812085,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Васнецова д.11 строение 1,Москва,пер Васнецова д.11 строение 1,пер,Васнецова ,д.11 строение 1,7812106,муниципальный округ Мещанский,1974 +2281054,г Москва пер Васнецова д.11 строение 2,Москва,пер Васнецова д.11 строение 2,пер,Васнецова ,д.11 строение 2,7812122,муниципальный округ Мещанский,1958 +2281054,г Москва пер Васнецова д.12,Москва,пер Васнецова д.12,пер,Васнецова ,д.12,7812133,муниципальный округ Мещанский,1975 +2281054,г Москва пер Васнецова д.15 строение 1,Москва,пер Васнецова д.15 строение 1,пер,Васнецова ,д.15 строение 1,7812151,муниципальный округ Мещанский,1973 +2281054,г Москва пер Васнецова д.3,Москва,пер Васнецова д.3,пер,Васнецова ,д.3,7812161,муниципальный округ Мещанский,1974 +2281054,г Москва пер Выползов д.10,Москва,пер Выползов д.10,пер,Выползов ,д.10,7960758,муниципальный округ Мещанский,1968 +2281054,г Москва пер Выползов д.6,Москва,пер Выползов д.6,пер,Выползов ,д.6,7960733,муниципальный округ Мещанский,1967 +2281054,г Москва пер Выползов д.8,Москва,пер Выползов д.8,пер,Выползов ,д.8,7960743,муниципальный округ Мещанский,1964 +2281054,г Москва пер Глинистый д.12,Москва,пер Глинистый д.12,пер,Глинистый ,д.12,7812015,муниципальный округ Мещанский,1966 +2281054,г Москва пер Глинистый д.14,Москва,пер Глинистый д.14,пер,Глинистый ,д.14,7812044,муниципальный округ Мещанский,1993 +2281054,г Москва пер Головин Б. д.10,Москва,пер Головин Б. д.10,пер,Головин Б. ,д.10,7811981,муниципальный округ Мещанский,1996 +2281054,г Москва пер Головин Б. д.11,Москва,пер Головин Б. д.11,пер,Головин Б. ,д.11,7811995,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Головин Б. д.14,Москва,пер Головин Б. д.14,пер,Головин Б. ,д.14,7812038,муниципальный округ Мещанский,1955 +2281054,г Москва пер Головин Б. д.16,Москва,пер Головин Б. д.16,пер,Головин Б. ,д.16,7812057,муниципальный округ Мещанский,1895 +2281054,г Москва пер Головин Б. д.21 строение 1,Москва,пер Головин Б. д.21 строение 1,пер,Головин Б. ,д.21 строение 1,7812079,муниципальный округ Мещанский,1956 +2281054,г Москва пер Грохольский д.10/5,Москва,пер Грохольский д.10/5,пер,Грохольский ,д.10/5,7812088,муниципальный округ Мещанский,1961 +2281054,г Москва пер Грохольский д.8/3 строение 1,Москва,пер Грохольский д.8/3 строение 1,пер,Грохольский ,д.8/3 строение 1,7812120,муниципальный округ Мещанский,1959 +2281054,г Москва пер Звонарский д.1,Москва,пер Звонарский д.1,пер,Звонарский ,д.1,7812166,муниципальный округ Мещанский,1914 +2281054,г Москва пер Звонарский д.5,Москва,пер Звонарский д.5,пер,Звонарский ,д.5,7812173,муниципальный округ Мещанский,1914 +2281054,г Москва пер Капельский д.13,Москва,пер Капельский д.13,пер,Капельский ,д.13,7961025,муниципальный округ Мещанский,1936 +2281054,г Москва пер Капельский д.3,Москва,пер Капельский д.3,пер,Капельский ,д.3,7812350,муниципальный округ Мещанский,1967 +2281054,г Москва пер Кисельный М. д.3 строение 1,Москва,пер Кисельный М. д.3 строение 1,пер,Кисельный М. ,д.3 строение 1,7812595,муниципальный округ Мещанский,1888 +2281054,г Москва пер Кисельный М. д.3 строение 2,Москва,пер Кисельный М. д.3 строение 2,пер,Кисельный М. ,д.3 строение 2,7812606,муниципальный округ Мещанский,1888 +2281054,г Москва пер Кисельный М. д.4 строение 1,Москва,пер Кисельный М. д.4 строение 1,пер,Кисельный М. ,д.4 строение 1,7812622,муниципальный округ Мещанский,1867 +2281054,г Москва пер Кисельный М. д.6 строение 1,Москва,пер Кисельный М. д.6 строение 1,пер,Кисельный М. ,д.6 строение 1,7812634,муниципальный округ Мещанский,1867 +2281054,г Москва пер Кисельный Нижн. д.3 строение 1,Москва,пер Кисельный Нижн. д.3 строение 1,пер,Кисельный Нижн. ,д.3 строение 1,7811808,муниципальный округ Мещанский,1889 +2281054,г Москва пер Колокольников д.10,Москва,пер Колокольников д.10,пер,Колокольников ,д.10,7812470,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Колокольников д.12,Москва,пер Колокольников д.12,пер,Колокольников ,д.12,7812489,муниципальный округ Мещанский,1903 +2281054,г Москва пер Колокольников д.15,Москва,пер Колокольников д.15,пер,Колокольников ,д.15,7812502,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Колокольников д.17,Москва,пер Колокольников д.17,пер,Колокольников ,д.17,7812518,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Колокольников д.19/22 строение 1,Москва,пер Колокольников д.19/22 строение 1,пер,Колокольников ,д.19/22 строение 1,7812537,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Колокольников д.24 строение 3,Москва,пер Колокольников д.24 строение 3,пер,Колокольников ,д.24 строение 3,7812551,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Колокольников д.6 строение 1,Москва,пер Колокольников д.6 строение 1,пер,Колокольников ,д.6 строение 1,7812562,муниципальный округ Мещанский,1909 +2281054,г Москва пер Колокольников д.8 строение 1,Москва,пер Колокольников д.8 строение 1,пер,Колокольников ,д.8 строение 1,7812572,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Коптельский 1-й д.9 строение 1,Москва,пер Коптельский 1-й д.9 строение 1,пер,Коптельский 1-й ,д.9 строение 1,7809830,муниципальный округ Мещанский,1928 +2281054,г Москва пер Коптельский 1-й д.9 строение 2,Москва,пер Коптельский 1-й д.9 строение 2,пер,Коптельский 1-й ,д.9 строение 2,7809846,муниципальный округ Мещанский,1931 +2281054,г Москва пер Крестовский 2-й д.12,Москва,пер Крестовский 2-й д.12,пер,Крестовский 2-й ,д.12,7809855,муниципальный округ Мещанский,1973 +2281054,г Москва пер Крестовский 2-й д.4,Москва,пер Крестовский 2-й д.4,пер,Крестовский 2-й ,д.4,7785374,муниципальный округ Мещанский,1974 +2281054,г Москва пер Крестовский 2-й д.8,Москва,пер Крестовский 2-й д.8,пер,Крестовский 2-й ,д.8,7924433,муниципальный округ Мещанский,1973 +2281054,г Москва пер Орлово-Давыдовский д.1,Москва,пер Орлово-Давыдовский д.1,пер,Орлово-Давыдовский ,д.1,7811991,муниципальный округ Мещанский,1974 +2281054,г Москва пер Орлово-Давыдовский д.2/5 строение 1,Москва,пер Орлово-Давыдовский д.2/5 строение 1,пер,Орлово-Давыдовский ,д.2/5 строение 1,7961517,муниципальный округ Мещанский,1928 +2281054,г Москва пер Орлово-Давыдовский д.2/5 строение 2,Москва,пер Орлово-Давыдовский д.2/5 строение 2,пер,Орлово-Давыдовский ,д.2/5 строение 2,7961534,муниципальный округ Мещанский,1928 +2281054,г Москва пер Орлово-Давыдовский д.2/5 строение 3,Москва,пер Орлово-Давыдовский д.2/5 строение 3,пер,Орлово-Давыдовский ,д.2/5 строение 3,7961540,муниципальный округ Мещанский,1928 +2281054,г Москва пер Орлово-Давыдовский д.3,Москва,пер Орлово-Давыдовский д.3,пер,Орлово-Давыдовский ,д.3,7812002,муниципальный округ Мещанский,1972 +2281054,г Москва пер Печатников д.10,Москва,пер Печатников д.10,пер,Печатников ,д.10,7812018,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Печатников д.11 строение 1,Москва,пер Печатников д.11 строение 1,пер,Печатников ,д.11 строение 1,7812028,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Печатников д.11 строение 2,Москва,пер Печатников д.11 строение 2,пер,Печатников ,д.11 строение 2,7812048,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Печатников д.13,Москва,пер Печатников д.13,пер,Печатников ,д.13,7812058,муниципальный округ Мещанский,1933 +2281054,г Москва пер Печатников д.15А,Москва,пер Печатников д.15А,пер,Печатников ,д.15А,7812073,муниципальный округ Мещанский,1935 +2281054,г Москва пер Печатников д.18 строение 2,Москва,пер Печатников д.18 строение 2,пер,Печатников ,д.18 строение 2,7812083,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Печатников д.19 кор.1,Москва,пер Печатников д.19 кор.1,пер,Печатников ,д.19 кор.1,7983107,муниципальный округ Мещанский,2009 +2281054,г Москва пер Печатников д.21 строение 1,Москва,пер Печатников д.21 строение 1,пер,Печатников ,д.21 строение 1,7812097,муниципальный округ Мещанский,1892 +2281054,г Москва пер Печатников д.22,Москва,пер Печатников д.22,пер,Печатников ,д.22,7812108,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Печатников д.26,Москва,пер Печатников д.26,пер,Печатников ,д.26,7812162,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Печатников д.28,Москва,пер Печатников д.28,пер,Печатников ,д.28,7812185,муниципальный округ Мещанский,1916 +2281054,г Москва пер Печатников д.3 строение 1,Москва,пер Печатников д.3 строение 1,пер,Печатников ,д.3 строение 1,8270312,муниципальный округ Мещанский,2009 +2281054,г Москва пер Печатников д.6,Москва,пер Печатников д.6,пер,Печатников ,д.6,7812194,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Печатников д.9,Москва,пер Печатников д.9,пер,Печатников ,д.9,7812506,муниципальный округ Мещанский,1955 +2281054,г Москва пер Последний д.12,Москва,пер Последний д.12,пер,Последний ,д.12,7812528,муниципальный округ Мещанский,1912 +2281054,г Москва пер Последний д.15,Москва,пер Последний д.15,пер,Последний ,д.15,7812541,муниципальный округ Мещанский,1968 +2281054,г Москва пер Последний д.20,Москва,пер Последний д.20,пер,Последний ,д.20,7812913,муниципальный округ Мещанский,1928 +2281054,г Москва пер Последний д.25 строение 1,Москва,пер Последний д.25 строение 1,пер,Последний ,д.25 строение 1,7812921,муниципальный округ Мещанский,1904 +2281054,г Москва пер Последний д.25 строение 2,Москва,пер Последний д.25 строение 2,пер,Последний ,д.25 строение 2,7812935,муниципальный округ Мещанский,1904 +2281054,г Москва пер Последний д.3,Москва,пер Последний д.3,пер,Последний ,д.3,7812946,муниципальный округ Мещанский,1996 +2281054,г Москва пер Последний д.5,Москва,пер Последний д.5,пер,Последний ,д.5,7812974,муниципальный округ Мещанский,1900 +2281054,г Москва пер Последний д.5 строение 1,Москва,пер Последний д.5 строение 1,пер,Последний ,д.5 строение 1,7856633,муниципальный округ Мещанский,н.д. +2281054,г Москва пер Протопоповский д.10,Москва,пер Протопоповский д.10,пер,Протопоповский ,д.10,8145874,муниципальный округ Мещанский,н.д. +2281054,г Москва пер Протопоповский д.14,Москва,пер Протопоповский д.14,пер,Протопоповский ,д.14,7713460,муниципальный округ Мещанский,1976 +2281054,г Москва пер Протопоповский д.16,Москва,пер Протопоповский д.16,пер,Протопоповский ,д.16,7713465,муниципальный округ Мещанский,1977 +2281054,г Москва пер Протопоповский д.17 кор.1,Москва,пер Протопоповский д.17 кор.1,пер,Протопоповский ,д.17 кор.1,7968352,муниципальный округ Мещанский,1997 +2281054,г Москва пер Протопоповский д.20,Москва,пер Протопоповский д.20,пер,Протопоповский ,д.20,7812981,муниципальный округ Мещанский,1913 +2281054,г Москва пер Протопоповский д.3,Москва,пер Протопоповский д.3,пер,Протопоповский ,д.3,7812995,муниципальный округ Мещанский,1965 +2281054,г Москва пер Протопоповский д.6,Москва,пер Протопоповский д.6,пер,Протопоповский ,д.6,7713441,муниципальный округ Мещанский,1973 +2281054,г Москва пер Протопоповский д.8,Москва,пер Протопоповский д.8,пер,Протопоповский ,д.8,7713453,муниципальный округ Мещанский,1974 +2281054,г Москва пер Пушкарев д.10,Москва,пер Пушкарев д.10,пер,Пушкарев ,д.10,7812234,муниципальный округ Мещанский,1916 +2281054,г Москва пер Пушкарев д.11,Москва,пер Пушкарев д.11,пер,Пушкарев ,д.11,7812253,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Пушкарев д.15,Москва,пер Пушкарев д.15,пер,Пушкарев ,д.15,7812263,муниципальный округ Мещанский,1957 +2281054,г Москва пер Пушкарев д.17,Москва,пер Пушкарев д.17,пер,Пушкарев ,д.17,7812276,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Пушкарев д.18 строение 1,Москва,пер Пушкарев д.18 строение 1,пер,Пушкарев ,д.18 строение 1,7812290,муниципальный округ Мещанский,1916 +2281054,г Москва пер Пушкарев д.19,Москва,пер Пушкарев д.19,пер,Пушкарев ,д.19,7812305,муниципальный округ Мещанский,1951 +2281054,г Москва пер Пушкарев д.20/17,Москва,пер Пушкарев д.20/17,пер,Пушкарев ,д.20/17,7812324,муниципальный округ Мещанский,1916 +2281054,г Москва пер Пушкарев д.21/24,Москва,пер Пушкарев д.21/24,пер,Пушкарев ,д.21/24,7812344,муниципальный округ Мещанский,1926 +2281054,г Москва пер Пушкарев д.6,Москва,пер Пушкарев д.6,пер,Пушкарев ,д.6,7812357,муниципальный округ Мещанский,1916 +2281054,г Москва пер Пушкарев д.8,Москва,пер Пушкарев д.8,пер,Пушкарев ,д.8,7812371,муниципальный округ Мещанский,1932 +2281054,г Москва пер Сергиевский Б. д.11,Москва,пер Сергиевский Б. д.11,пер,Сергиевский Б. ,д.11,7812323,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Сергиевский Б. д.15 строение 1,Москва,пер Сергиевский Б. д.15 строение 1,пер,Сергиевский Б. ,д.15 строение 1,7812337,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Сергиевский Б. д.18,Москва,пер Сергиевский Б. д.18,пер,Сергиевский Б. ,д.18,7812353,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Сергиевский Б. д.19/22 строение 1,Москва,пер Сергиевский Б. д.19/22 строение 1,пер,Сергиевский Б. ,д.19/22 строение 1,7968375,муниципальный округ Мещанский,1890 +2281054,г Москва пер Сергиевский Б. д.20,Москва,пер Сергиевский Б. д.20,пер,Сергиевский Б. ,д.20,7812369,муниципальный округ Мещанский,1826 +2281054,г Москва пер Сергиевский Б. д.5,Москва,пер Сергиевский Б. д.5,пер,Сергиевский Б. ,д.5,8123208,муниципальный округ Мещанский,2005 +2281054,г Москва пер Сергиевский Б. д.9,Москва,пер Сергиевский Б. д.9,пер,Сергиевский Б. ,д.9,7681528,муниципальный округ Мещанский,1932 +2281054,г Москва пер Сухаревский Б. д.10,Москва,пер Сухаревский Б. д.10,пер,Сухаревский Б. ,д.10,7812380,муниципальный округ Мещанский,1893 +2281054,г Москва пер Сухаревский Б. д.13 строение 1,Москва,пер Сухаревский Б. д.13 строение 1,пер,Сухаревский Б. ,д.13 строение 1,7812397,муниципальный округ Мещанский,1913 +2281054,г Москва пер Сухаревский Б. д.14,Москва,пер Сухаревский Б. д.14,пер,Сухаревский Б. ,д.14,7812433,муниципальный округ Мещанский,1968 +2281054,г Москва пер Сухаревский Б. д.15 строение 1,Москва,пер Сухаревский Б. д.15 строение 1,пер,Сухаревский Б. ,д.15 строение 1,7812454,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Сухаревский Б. д.15 строение 2,Москва,пер Сухаревский Б. д.15 строение 2,пер,Сухаревский Б. ,д.15 строение 2,7812471,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Сухаревский Б. д.16,Москва,пер Сухаревский Б. д.16,пер,Сухаревский Б. ,д.16,7812482,муниципальный округ Мещанский,1884 +2281054,г Москва пер Сухаревский Б. д.18,Москва,пер Сухаревский Б. д.18,пер,Сухаревский Б. ,д.18,7812493,муниципальный округ Мещанский,1905 +2281054,г Москва пер Сухаревский Б. д.2/24,Москва,пер Сухаревский Б. д.2/24,пер,Сухаревский Б. ,д.2/24,7812503,муниципальный округ Мещанский,1899 +2281054,г Москва пер Сухаревский Б. д.20 строение 1,Москва,пер Сухаревский Б. д.20 строение 1,пер,Сухаревский Б. ,д.20 строение 1,7812515,муниципальный округ Мещанский,1899 +2281054,г Москва пер Сухаревский Б. д.21 строение 4,Москва,пер Сухаревский Б. д.21 строение 4,пер,Сухаревский Б. ,д.21 строение 4,7811569,муниципальный округ Мещанский,1893 +2281054,г Москва пер Сухаревский Б. д.21 строение 6,Москва,пер Сухаревский Б. д.21 строение 6,пер,Сухаревский Б. ,д.21 строение 6,7811622,муниципальный округ Мещанский,1875 +2281054,г Москва пер Сухаревский Б. д.22,Москва,пер Сухаревский Б. д.22,пер,Сухаревский Б. ,д.22,7811687,муниципальный округ Мещанский,1883 +2281054,г Москва пер Сухаревский Б. д.4,Москва,пер Сухаревский Б. д.4,пер,Сухаревский Б. ,д.4,7811723,муниципальный округ Мещанский,1912 +2281054,г Москва пер Сухаревский Б. д.5 строение 3,Москва,пер Сухаревский Б. д.5 строение 3,пер,Сухаревский Б. ,д.5 строение 3,7811749,муниципальный округ Мещанский,1896 +2281054,г Москва пер Сухаревский Б. д.6/8,Москва,пер Сухаревский Б. д.6/8,пер,Сухаревский Б. ,д.6/8,7811774,муниципальный округ Мещанский,1914 +2281054,г Москва пер Сухаревский М. д.7,Москва,пер Сухаревский М. д.7,пер,Сухаревский М. ,д.7,8155279,муниципальный округ Мещанский,н.д. +2281054,г Москва пер Троицкий 2-й д.6,Москва,пер Троицкий 2-й д.6,пер,Троицкий 2-й ,д.6,7809874,муниципальный округ Мещанский,1915 +2281054,г Москва пер Троицкий 2-й д.6а строение 3,Москва,пер Троицкий 2-й д.6а строение 3,пер,Троицкий 2-й ,д.6а строение 3,7809902,муниципальный округ Мещанский,1930 +2281054,г Москва пер Яблонный д.12,Москва,пер Яблонный д.12,пер,Яблонный ,д.12,7565589,муниципальный округ Мещанский,н.д. +2281054,г Москва пл Сухаревская М. д.1 строение 1,Москва,пл Сухаревская М. д.1 строение 1,пл,Сухаревская М. ,д.1 строение 1,7812857,муниципальный округ Мещанский,1955 +2281054,г Москва пл Сухаревская М. д.2/4,Москва,пл Сухаревская М. д.2/4,пл,Сухаревская М. ,д.2/4,7812877,муниципальный округ Мещанский,1960 +2281054,г Москва пл Сухаревская М. д.3,Москва,пл Сухаревская М. д.3,пл,Сухаревская М. ,д.3,7812668,муниципальный округ Мещанский,1951 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.11,Москва,пр-кт Мира д.11,пр-кт,Мира ,д.11,7599158,муниципальный округ Мещанский,1945 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.27,Москва,пр-кт Мира д.27,пр-кт,Мира ,д.27,7961052,муниципальный округ Мещанский,1951 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.29,Москва,пр-кт Мира д.29,пр-кт,Мира ,д.29,7961126,муниципальный округ Мещанский,1906 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.31,Москва,пр-кт Мира д.31,пр-кт,Мира ,д.31,7961159,муниципальный округ Мещанский,1915 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.33 кор.1,Москва,пр-кт Мира д.33 кор.1,пр-кт,Мира ,д.33 кор.1,7968341,муниципальный округ Мещанский,1998 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.38,Москва,пр-кт Мира д.38,пр-кт,Мира ,д.38,7714285,муниципальный округ Мещанский,1952 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.44,Москва,пр-кт Мира д.44,пр-кт,Мира ,д.44,7811875,муниципальный округ Мещанский,1890 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.45,Москва,пр-кт Мира д.45,пр-кт,Мира ,д.45,7961190,муниципальный округ Мещанский,1940 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.46,Москва,пр-кт Мира д.46,пр-кт,Мира ,д.46,7811896,муниципальный округ Мещанский,1944 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.46А,Москва,пр-кт Мира д.46А,пр-кт,Мира ,д.46А,7811911,муниципальный округ Мещанский,1929 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.47 строение 1,Москва,пр-кт Мира д.47 строение 1,пр-кт,Мира ,д.47 строение 1,7961201,муниципальный округ Мещанский,1913 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.47 строение 2,Москва,пр-кт Мира д.47 строение 2,пр-кт,Мира ,д.47 строение 2,7811925,муниципальный округ Мещанский,1913 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.48 строение 6,Москва,пр-кт Мира д.48 строение 6,пр-кт,Мира ,д.48 строение 6,7811939,муниципальный округ Мещанский,1938 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.49,Москва,пр-кт Мира д.49,пр-кт,Мира ,д.49,7811953,муниципальный округ Мещанский,1953 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.51 строение 1,Москва,пр-кт Мира д.51 строение 1,пр-кт,Мира ,д.51 строение 1,7961209,муниципальный округ Мещанский,1937 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.52 строение 3,Москва,пр-кт Мира д.52 строение 3,пр-кт,Мира ,д.52 строение 3,7812031,муниципальный округ Мещанский,1900 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.52 строение 4,Москва,пр-кт Мира д.52 строение 4,пр-кт,Мира ,д.52 строение 4,7812016,муниципальный округ Мещанский,1928 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.53 строение 1,Москва,пр-кт Мира д.53 строение 1,пр-кт,Мира ,д.53 строение 1,7961224,муниципальный округ Мещанский,1907 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.54,Москва,пр-кт Мира д.54,пр-кт,Мира ,д.54,8102286,муниципальный округ Мещанский,1952 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.55 строение 1,Москва,пр-кт Мира д.55 строение 1,пр-кт,Мира ,д.55 строение 1,7961239,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.56 строение 2,Москва,пр-кт Мира д.56 строение 2,пр-кт,Мира ,д.56 строение 2,7812051,муниципальный округ Мещанский,1933 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.56 строение 3,Москва,пр-кт Мира д.56 строение 3,пр-кт,Мира ,д.56 строение 3,7812063,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.58,Москва,пр-кт Мира д.58,пр-кт,Мира ,д.58,7968344,муниципальный округ Мещанский,1967 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.68,Москва,пр-кт Мира д.68,пр-кт,Мира ,д.68,7961243,муниципальный округ Мещанский,1956 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.7 строение 1,Москва,пр-кт Мира д.7 строение 1,пр-кт,Мира ,д.7 строение 1,7812075,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.70,Москва,пр-кт Мира д.70,пр-кт,Мира ,д.70,7812087,муниципальный округ Мещанский,1944 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.70А,Москва,пр-кт Мира д.70А,пр-кт,Мира ,д.70А,7812101,муниципальный округ Мещанский,1935 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.71 строение 1,Москва,пр-кт Мира д.71 строение 1,пр-кт,Мира ,д.71 строение 1,7961253,муниципальный округ Мещанский,1938 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.73,Москва,пр-кт Мира д.73,пр-кт,Мира ,д.73,7961269,муниципальный округ Мещанский,1939 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.74,Москва,пр-кт Мира д.74,пр-кт,Мира ,д.74,7812115,муниципальный округ Мещанский,1958 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.76,Москва,пр-кт Мира д.76,пр-кт,Мира ,д.76,7812189,муниципальный округ Мещанский,1956 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.77 кор.1,Москва,пр-кт Мира д.77 кор.1,пр-кт,Мира ,д.77 кор.1,7961405,муниципальный округ Мещанский,1913 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.78,Москва,пр-кт Мира д.78,пр-кт,Мира ,д.78,7812201,муниципальный округ Мещанский,1947 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.78А,Москва,пр-кт Мира д.78А,пр-кт,Мира ,д.78А,7812220,муниципальный округ Мещанский,1936 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.79,Москва,пр-кт Мира д.79,пр-кт,Мира ,д.79,7961422,муниципальный округ Мещанский,1938 +2281054,"г Москва пр-кт Олимпийский д.10 кор.1, 2",Москва,"пр-кт Олимпийский д.10 кор.1, 2",пр-кт,Олимпийский ,"д.10 кор.1, 2",7713484,муниципальный округ Мещанский,1983 +2281054,г Москва пр-кт Олимпийский д.10 кор.3,Москва,пр-кт Олимпийский д.10 кор.3,пр-кт,Олимпийский ,д.10 кор.3,7713475,муниципальный округ Мещанский,1983 +2281054,г Москва пр-кт Олимпийский д.20,Москва,пр-кт Олимпийский д.20,пр-кт,Олимпийский ,д.20,7671854,муниципальный округ Мещанский,1985 +2281054,г Москва пр-кт Олимпийский д.22,Москва,пр-кт Олимпийский д.22,пр-кт,Олимпийский ,д.22,7961435,муниципальный округ Мещанский,1976 +2281054,г Москва пр-кт Олимпийский д.24,Москва,пр-кт Олимпийский д.24,пр-кт,Олимпийский ,д.24,7961459,муниципальный округ Мещанский,1981 +2281054,г Москва пр-кт Олимпийский д.26 строение 1,Москва,пр-кт Олимпийский д.26 строение 1,пр-кт,Олимпийский ,д.26 строение 1,7961474,муниципальный округ Мещанский,1980 +2281054,г Москва пр-кт Олимпийский д.28,Москва,пр-кт Олимпийский д.28,пр-кт,Олимпийский ,д.28,7961488,муниципальный округ Мещанский,1976 +2281054,г Москва пр-кт Олимпийский д.30,Москва,пр-кт Олимпийский д.30,пр-кт,Олимпийский ,д.30,7811899,муниципальный округ Мещанский,1977 +2281054,г Москва пр-кт Олимпийский д.30 строение 1,Москва,пр-кт Олимпийский д.30 строение 1,пр-кт,Олимпийский ,д.30 строение 1,7671457,муниципальный округ Мещанский,1977 +2281054,г Москва пр-кт Олимпийский д.32,Москва,пр-кт Олимпийский д.32,пр-кт,Олимпийский ,д.32,7671262,муниципальный округ Мещанский,1976 +2281054,г Москва ул Верземнека д.1,Москва,ул Верземнека д.1,ул,Верземнека ,д.1,7960361,муниципальный округ Мещанский,1960 +2281054,г Москва ул Верземнека д.2,Москва,ул Верземнека д.2,ул,Верземнека ,д.2,7960664,муниципальный округ Мещанский,1963 +2281054,г Москва ул Верземнека д.2А строение 1,Москва,ул Верземнека д.2А строение 1,ул,Верземнека ,д.2А строение 1,7960668,муниципальный округ Мещанский,1994 +2281054,г Москва ул Верземнека д.3,Москва,ул Верземнека д.3,ул,Верземнека ,д.3,7960675,муниципальный округ Мещанский,1957 +2281054,г Москва ул Верземнека д.5,Москва,ул Верземнека д.5,ул,Верземнека ,д.5,7960681,муниципальный округ Мещанский,1958 +2281054,г Москва ул Верземнека д.6,Москва,ул Верземнека д.6,ул,Верземнека ,д.6,7812178,муниципальный округ Мещанский,1967 +2281054,г Москва ул Верземнека д.7,Москва,ул Верземнека д.7,ул,Верземнека ,д.7,7960692,муниципальный округ Мещанский,1959 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.1 кор.1,Москва,ул Гиляровского д.1 кор.1,ул,Гиляровского ,д.1 кор.1,7812199,муниципальный округ Мещанский,1998 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.1 строение 1,Москва,ул Гиляровского д.1 строение 1,ул,Гиляровского ,д.1 строение 1,7812218,муниципальный округ Мещанский,1911 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.10 строение 2,Москва,ул Гиляровского д.10 строение 2,ул,Гиляровского ,д.10 строение 2,7812232,муниципальный округ Мещанский,1915 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.10 строение 3,Москва,ул Гиляровского д.10 строение 3,ул,Гиляровского ,д.10 строение 3,7812250,муниципальный округ Мещанский,1915 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.12,Москва,ул Гиляровского д.12,ул,Гиляровского ,д.12,7812264,муниципальный округ Мещанский,1970 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.17,Москва,ул Гиляровского д.17,ул,Гиляровского ,д.17,7812282,муниципальный округ Мещанский,1985 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.19,Москва,ул Гиляровского д.19,ул,Гиляровского ,д.19,7812293,муниципальный округ Мещанский,1913 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.3 строение 1,Москва,ул Гиляровского д.3 строение 1,ул,Гиляровского ,д.3 строение 1,7812314,муниципальный округ Мещанский,1906 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.33,Москва,ул Гиляровского д.33,ул,Гиляровского ,д.33,7960699,муниципальный округ Мещанский,1969 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.36 строение 1,Москва,ул Гиляровского д.36 строение 1,ул,Гиляровского ,д.36 строение 1,7812329,муниципальный округ Мещанский,1974 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.36 строение 1 а,Москва,ул Гиляровского д.36 строение 1 а,ул,Гиляровского ,д.36 строение 1 а,7960774,муниципальный округ Мещанский,1975 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.4 кор.1,Москва,ул Гиляровского д.4 кор.1,ул,Гиляровского ,д.4 кор.1,7812343,муниципальный округ Мещанский,1998 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.44,Москва,ул Гиляровского д.44,ул,Гиляровского ,д.44,7960805,муниципальный округ Мещанский,1916 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.45,Москва,ул Гиляровского д.45,ул,Гиляровского ,д.45,7960783,муниципальный округ Мещанский,1965 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.48,Москва,ул Гиляровского д.48,ул,Гиляровского ,д.48,7812359,муниципальный округ Мещанский,1988 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.50,Москва,ул Гиляровского д.50,ул,Гиляровского ,д.50,7558930,муниципальный округ Мещанский,2003 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.54,Москва,ул Гиляровского д.54,ул,Гиляровского ,д.54,7810648,муниципальный округ Мещанский,1967 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.56,Москва,ул Гиляровского д.56,ул,Гиляровского ,д.56,7811737,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.58,Москва,ул Гиляровского д.58,ул,Гиляровского ,д.58,7811763,муниципальный округ Мещанский,1956 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.59,Москва,ул Гиляровского д.59,ул,Гиляровского ,д.59,7960795,муниципальный округ Мещанский,1974 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.60 строение 1,Москва,ул Гиляровского д.60 строение 1,ул,Гиляровского ,д.60 строение 1,7961002,муниципальный округ Мещанский,1912 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.60 строение 2,Москва,ул Гиляровского д.60 строение 2,ул,Гиляровского ,д.60 строение 2,7961005,муниципальный округ Мещанский,1912 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.7,Москва,ул Гиляровского д.7,ул,Гиляровского ,д.7,7811988,муниципальный округ Мещанский,1999 +2281054,г Москва ул Дурова д.13/1,Москва,ул Дурова д.13/1,ул,Дурова ,д.13/1,7812130,муниципальный округ Мещанский,1938 +2281054,г Москва ул Дурова д.3/13,Москва,ул Дурова д.3/13,ул,Дурова ,д.3/13,7812144,муниципальный округ Мещанский,1958 +2281054,г Москва ул Кузнецкий Мост д.19 строение 1,Москва,ул Кузнецкий Мост д.19 строение 1,ул,Кузнецкий Мост ,д.19 строение 1,7812579,муниципальный округ Мещанский,1886 +2281054,г Москва ул Мещанская д.1 кор.3,Москва,ул Мещанская д.1 кор.3,ул,Мещанская ,д.1 кор.3,7812887,муниципальный округ Мещанский,1902 +2281054,г Москва ул Мещанская д.1/17 строение 1,Москва,ул Мещанская д.1/17 строение 1,ул,Мещанская ,д.1/17 строение 1,7813007,муниципальный округ Мещанский,1874 +2281054,г Москва ул Мещанская д.1/17 строение 2,Москва,ул Мещанская д.1/17 строение 2,ул,Мещанская ,д.1/17 строение 2,7813017,муниципальный округ Мещанский,1874 +2281054,г Москва ул Мещанская д.10,Москва,ул Мещанская д.10,ул,Мещанская ,д.10,7813027,муниципальный округ Мещанский,1901 +2281054,г Москва ул Мещанская д.12,Москва,ул Мещанская д.12,ул,Мещанская ,д.12,7811741,муниципальный округ Мещанский,1901 +2281054,г Москва ул Мещанская д.14,Москва,ул Мещанская д.14,ул,Мещанская ,д.14,7811759,муниципальный округ Мещанский,1974 +2281054,г Москва ул Мещанская д.2,Москва,ул Мещанская д.2,ул,Мещанская ,д.2,7811786,муниципальный округ Мещанский,1930 +2281054,г Москва ул Мещанская д.8,Москва,ул Мещанская д.8,ул,Мещанская ,д.8,7811771,муниципальный округ Мещанский,1961 +2281054,г Москва ул Неглинная д.16/2 строение 3,Москва,ул Неглинная д.16/2 строение 3,ул,Неглинная ,д.16/2 строение 3,7811873,муниципальный округ Мещанский,1891 +2281054,г Москва ул Неглинная д.16/2 строение 4,Москва,ул Неглинная д.16/2 строение 4,ул,Неглинная ,д.16/2 строение 4,7811859,муниципальный округ Мещанский,1913 +2281054,г Москва ул Переяславская Б. д.10,Москва,ул Переяславская Б. д.10,ул,Переяславская Б. ,д.10,7812109,муниципальный округ Мещанский,1971 +2281054,г Москва ул Переяславская Б. д.11,Москва,ул Переяславская Б. д.11,ул,Переяславская Б. ,д.11,8369347,муниципальный округ Мещанский,1969 +2281054,г Москва ул Переяславская Б. д.15,Москва,ул Переяславская Б. д.15,ул,Переяславская Б. ,д.15,7812121,муниципальный округ Мещанский,1970 +2281054,г Москва ул Переяславская Б. д.17,Москва,ул Переяславская Б. д.17,ул,Переяславская Б. ,д.17,7812138,муниципальный округ Мещанский,1973 +2281054,г Москва ул Переяславская Б. д.19,Москва,ул Переяславская Б. д.19,ул,Переяславская Б. ,д.19,7968349,муниципальный округ Мещанский,1967 +2281054,г Москва ул Переяславская Б. д.3 кор.1,Москва,ул Переяславская Б. д.3 кор.1,ул,Переяславская Б. ,д.3 кор.1,7812152,муниципальный округ Мещанский,1967 +2281054,г Москва ул Переяславская Б. д.3 кор.2,Москва,ул Переяславская Б. д.3 кор.2,ул,Переяславская Б. ,д.3 кор.2,8286071,муниципальный округ Мещанский,1967 +2281054,г Москва ул Переяславская Б. д.3 кор.3,Москва,ул Переяславская Б. д.3 кор.3,ул,Переяславская Б. ,д.3 кор.3,7812168,муниципальный округ Мещанский,1967 +2281054,г Москва ул Переяславская Б. д.5 кор.2,Москва,ул Переяславская Б. д.5 кор.2,ул,Переяславская Б. ,д.5 кор.2,7812183,муниципальный округ Мещанский,1971 +2281054,г Москва ул Переяславская Б. д.52 строение 1,Москва,ул Переяславская Б. д.52 строение 1,ул,Переяславская Б. ,д.52 строение 1,7812204,муниципальный округ Мещанский,2007 +2281054,г Москва ул Переяславская Б. д.52/55 строение 2,Москва,ул Переяславская Б. д.52/55 строение 2,ул,Переяславская Б. ,д.52/55 строение 2,7812235,муниципальный округ Мещанский,1927 +2281054,г Москва ул Переяславская Б. д.6 кор.1,Москва,ул Переяславская Б. д.6 кор.1,ул,Переяславская Б. ,д.6 кор.1,7812294,муниципальный округ Мещанский,1972 +2281054,г Москва ул Переяславская Б. д.6 кор.2,Москва,ул Переяславская Б. д.6 кор.2,ул,Переяславская Б. ,д.6 кор.2,7812310,муниципальный округ Мещанский,1972 +2281054,г Москва ул Переяславская Б. д.9,Москва,ул Переяславская Б. д.9,ул,Переяславская Б. ,д.9,8140929,муниципальный округ Мещанский,н.д. +2281054,г Москва ул Переяславская М. д.10,Москва,ул Переяславская М. д.10,ул,Переяславская М. ,д.10,7812655,муниципальный округ Мещанский,1972 +2281054,г Москва ул Переяславская Ср. д.13 строение 1,Москва,ул Переяславская Ср. д.13 строение 1,ул,Переяславская Ср. ,д.13 строение 1,7810621,муниципальный округ Мещанский,2000 +2281054,г Москва ул Переяславская Ср. д.15/19,Москва,ул Переяславская Ср. д.15/19,ул,Переяславская Ср. ,д.15/19,7810643,муниципальный округ Мещанский,1959 +2281054,г Москва ул Переяславская Ср. д.2,Москва,ул Переяславская Ср. д.2,ул,Переяславская Ср. ,д.2,7810661,муниципальный округ Мещанский,1973 +2281054,г Москва ул Садовая-Сухаревская д.13/15,Москва,ул Садовая-Сухаревская д.13/15,ул,Садовая-Сухаревская ,д.13/15,7810561,муниципальный округ Мещанский,1960 +2281054,г Москва ул Садовая-Сухаревская д.8/12 строение 3,Москва,ул Садовая-Сухаревская д.8/12 строение 3,ул,Садовая-Сухаревская ,д.8/12 строение 3,7810570,муниципальный округ Мещанский,1940 +2281054,г Москва ул Советской Армии д.2,Москва,ул Советской Армии д.2,ул,Советской Армии ,д.2,8289176,муниципальный округ Мещанский,н.д. +2281054,г Москва ул Сретенка д.27 строение 8,Москва,ул Сретенка д.27 строение 8,ул,Сретенка ,д.27 строение 8,7810685,муниципальный округ Мещанский,1906 +2281054,г Москва ул Сущевский Вал д.60 кор.1,Москва,ул Сущевский Вал д.60 кор.1,ул,Сущевский Вал ,д.60 кор.1,7961551,муниципальный округ Мещанский,1966 +2281054,г Москва ул Сущевский Вал д.60 кор.2,Москва,ул Сущевский Вал д.60 кор.2,ул,Сущевский Вал ,д.60 кор.2,7961555,муниципальный округ Мещанский,1960 +2281054,г Москва ул Сущевский Вал д.62,Москва,ул Сущевский Вал д.62,ул,Сущевский Вал ,д.62,7961558,муниципальный округ Мещанский,1963 +2281054,г Москва ул Сущевский Вал д.66,Москва,ул Сущевский Вал д.66,ул,Сущевский Вал ,д.66,7961562,муниципальный округ Мещанский,1962 +2281054,г Москва ул Трифоновская д.45,Москва,ул Трифоновская д.45,ул,Трифоновская ,д.45,7961565,муниципальный округ Мещанский,1958 +2281054,г Москва ул Трифоновская д.45А,Москва,ул Трифоновская д.45А,ул,Трифоновская ,д.45А,7961568,муниципальный округ Мещанский,1959 +2281054,г Москва ул Трифоновская д.47А,Москва,ул Трифоновская д.47А,ул,Трифоновская ,д.47А,7961571,муниципальный округ Мещанский,1958 +2281054,г Москва ул Трифоновская д.47Б,Москва,ул Трифоновская д.47Б,ул,Трифоновская ,д.47Б,7961575,муниципальный округ Мещанский,1961 +2281054,г Москва ул Трифоновская д.49,Москва,ул Трифоновская д.49,ул,Трифоновская ,д.49,7961577,муниципальный округ Мещанский,1964 +2281054,г Москва ул Трифоновская д.54 кор.1,Москва,ул Трифоновская д.54 кор.1,ул,Трифоновская ,д.54 кор.1,7961579,муниципальный округ Мещанский,1696 +2281054,г Москва ул Трифоновская д.54 кор.2,Москва,ул Трифоновская д.54 кор.2,ул,Трифоновская ,д.54 кор.2,7961580,муниципальный округ Мещанский,1969 +2281054,г Москва ул Трифоновская д.55,Москва,ул Трифоновская д.55,ул,Трифоновская ,д.55,7961582,муниципальный округ Мещанский,1963 +2281054,г Москва ул Трифоновская д.56,Москва,ул Трифоновская д.56,ул,Трифоновская ,д.56,7961584,муниципальный округ Мещанский,1973 +2281054,г Москва ул Трифоновская д.57 кор.1,Москва,ул Трифоновская д.57 кор.1,ул,Трифоновская ,д.57 кор.1,7810698,муниципальный округ Мещанский,1965 +2281054,г Москва ул Трифоновская д.57 кор.2,Москва,ул Трифоновская д.57 кор.2,ул,Трифоновская ,д.57 кор.2,7810712,муниципальный округ Мещанский,1967 +2281054,г Москва ул Трифоновская д.61 кор.1,Москва,ул Трифоновская д.61 кор.1,ул,Трифоновская ,д.61 кор.1,7961585,муниципальный округ Мещанский,2005 +2281054,г Москва ул Трифоновская д.61 кор.2,Москва,ул Трифоновская д.61 кор.2,ул,Трифоновская ,д.61 кор.2,7810722,муниципальный округ Мещанский,1967 +2281054,г Москва ул Троицкая д.10 строение 1,Москва,ул Троицкая д.10 строение 1,ул,Троицкая ,д.10 строение 1,7810992,муниципальный округ Мещанский,1974 +2281054,г Москва ул Троицкая д.6,Москва,ул Троицкая д.6,ул,Троицкая ,д.6,7811004,муниципальный округ Мещанский,1908 +2281054,г Москва ул Троицкая д.9,Москва,ул Троицкая д.9,ул,Троицкая ,д.9,7811021,муниципальный округ Мещанский,1991 +2281054,г Москва ул Трубная д.17 строение 1,Москва,ул Трубная д.17 строение 1,ул,Трубная ,д.17 строение 1,7811030,муниципальный округ Мещанский,1876 +2281054,г Москва ул Трубная д.22/1,Москва,ул Трубная д.22/1,ул,Трубная ,д.22/1,7811040,муниципальный округ Мещанский,1888 +2281054,г Москва ул Трубная д.25 строение 1,Москва,ул Трубная д.25 строение 1,ул,Трубная ,д.25 строение 1,7811057,муниципальный округ Мещанский,1925 +2281054,г Москва ул Трубная д.25 строение 2,Москва,ул Трубная д.25 строение 2,ул,Трубная ,д.25 строение 2,7811066,муниципальный округ Мещанский,1929 +2281054,г Москва ул Трубная д.26 кор.1,Москва,ул Трубная д.26 кор.1,ул,Трубная ,д.26 кор.1,7811082,муниципальный округ Мещанский,1916 +2281054,г Москва ул Трубная д.29 строение 1,Москва,ул Трубная д.29 строение 1,ул,Трубная ,д.29 строение 1,7811130,муниципальный округ Мещанский,1891 +2281054,г Москва ул Трубная д.29 строение 4,Москва,ул Трубная д.29 строение 4,ул,Трубная ,д.29 строение 4,8184325,муниципальный округ Мещанский,1997 +2281054,г Москва ул Трубная д.29 строение 5,Москва,ул Трубная д.29 строение 5,ул,Трубная ,д.29 строение 5,7811110,муниципальный округ Мещанский,1898 +2281054,г Москва ул Трубная д.33 кор.2,Москва,ул Трубная д.33 кор.2,ул,Трубная ,д.33 кор.2,8163142,муниципальный округ Мещанский,1997 +2281054,г Москва ул Трубная д.35 строение 1,Москва,ул Трубная д.35 строение 1,ул,Трубная ,д.35 строение 1,7811141,муниципальный округ Мещанский,1900 +2281054,г Москва ул Трубная д.37/6,Москва,ул Трубная д.37/6,ул,Трубная ,д.37/6,7811151,муниципальный округ Мещанский,1893 +2281054,г Москва ул Щепкина д.10,Москва,ул Щепкина д.10,ул,Щепкина ,д.10,7811237,муниципальный округ Мещанский,1973 +2281054,г Москва ул Щепкина д.12,Москва,ул Щепкина д.12,ул,Щепкина ,д.12,7811262,муниципальный округ Мещанский,1974 +2281054,г Москва ул Щепкина д.13,Москва,ул Щепкина д.13,ул,Щепкина ,д.13,7863878,муниципальный округ Мещанский,1998 +2281054,г Москва ул Щепкина д.18 кор.1,Москва,ул Щепкина д.18 кор.1,ул,Щепкина ,д.18 кор.1,7811365,муниципальный округ Мещанский,1904 +2281054,г Москва ул Щепкина д.18 кор.2,Москва,ул Щепкина д.18 кор.2,ул,Щепкина ,д.18 кор.2,7811376,муниципальный округ Мещанский,1910 +2281054,г Москва ул Щепкина д.25/20,Москва,ул Щепкина д.25/20,ул,Щепкина ,д.25/20,7811392,муниципальный округ Мещанский,1905 +2281054,г Москва ул Щепкина д.27 кор.1,Москва,ул Щепкина д.27 кор.1,ул,Щепкина ,д.27 кор.1,7811403,муниципальный округ Мещанский,1815 +2281054,г Москва ул Щепкина д.5 строение 1,Москва,ул Щепкина д.5 строение 1,ул,Щепкина ,д.5 строение 1,7811418,муниципальный округ Мещанский,1974 +2281054,г Москва ул Щепкина д.60/2 строение 1,Москва,ул Щепкина д.60/2 строение 1,ул,Щепкина ,д.60/2 строение 1,7961597,муниципальный округ Мещанский,1932 +2281054,г Москва ул Щепкина д.62,Москва,ул Щепкина д.62,ул,Щепкина ,д.62,7961599,муниципальный округ Мещанский,1913 +2281054,г Москва ул Щепкина д.64 строение 1,Москва,ул Щепкина д.64 строение 1,ул,Щепкина ,д.64 строение 1,7961600,муниципальный округ Мещанский,1969 +2281054,г Москва ул Щепкина д.64 строение 2,Москва,ул Щепкина д.64 строение 2,ул,Щепкина ,д.64 строение 2,7961602,муниципальный округ Мещанский,1969 +2281055,г Москва б-р Красногвардейский д.1,Москва,б-р Красногвардейский д.1,б-р,Красногвардейский ,д.1,8098693,муниципальный округ Пресненский,1970 +2281055,г Москва б-р Красногвардейский д.11/1,Москва,б-р Красногвардейский д.11/1,б-р,Красногвардейский ,д.11/1,8098704,муниципальный округ Пресненский,1953 +2281055,г Москва б-р Красногвардейский д.15 строение 1,Москва,б-р Красногвардейский д.15 строение 1,б-р,Красногвардейский ,д.15 строение 1,8098707,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва б-р Красногвардейский д.3 строение 1,Москва,б-р Красногвардейский д.3 строение 1,б-р,Красногвардейский ,д.3 строение 1,8098694,муниципальный округ Пресненский,1962 +2281055,г Москва б-р Красногвардейский д.3А,Москва,б-р Красногвардейский д.3А,б-р,Красногвардейский ,д.3А,8098695,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва б-р Красногвардейский д.5 кор.1,Москва,б-р Красногвардейский д.5 кор.1,б-р,Красногвардейский ,д.5 кор.1,8098697,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва б-р Красногвардейский д.5 кор.2,Москва,б-р Красногвардейский д.5 кор.2,б-р,Красногвардейский ,д.5 кор.2,8098698,муниципальный округ Пресненский,1977 +2281055,г Москва б-р Красногвардейский д.7,Москва,б-р Красногвардейский д.7,б-р,Красногвардейский ,д.7,8098700,муниципальный округ Пресненский,1950 +2281055,г Москва б-р Красногвардейский д.7А,Москва,б-р Красногвардейский д.7А,б-р,Красногвардейский ,д.7А,8098701,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва б-р Красногвардейский д.9,Москва,б-р Красногвардейский д.9,б-р,Красногвардейский ,д.9,8098702,муниципальный округ Пресненский,1957 +2281055,г Москва б-р Никитский д.15/16,Москва,б-р Никитский д.15/16,б-р,Никитский ,д.15/16,8121434,муниципальный округ Пресненский,1912 +2281055,г Москва б-р Никитский д.17,Москва,б-р Никитский д.17,б-р,Никитский ,д.17,8121431,муниципальный округ Пресненский,1971 +2281055,г Москва б-р Никитский д.25,Москва,б-р Никитский д.25,б-р,Никитский ,д.25,8121433,муниципальный округ Пресненский,1927 +2281055,г Москва б-р Никитский д.8,Москва,б-р Никитский д.8,б-р,Никитский ,д.8,8121429,муниципальный округ Пресненский,1900 +2281055,г Москва б-р Никитский д.9,Москва,б-р Никитский д.9,б-р,Никитский ,д.9,8121430,муниципальный округ Пресненский,1937 +2281055,г Москва б-р Новинский д.25 кор.1,Москва,б-р Новинский д.25 кор.1,б-р,Новинский ,д.25 кор.1,8125230,муниципальный округ Пресненский,1930 +2281055,г Москва б-р Новинский д.25 кор.10,Москва,б-р Новинский д.25 кор.10,б-р,Новинский ,д.25 кор.10,8125242,муниципальный округ Пресненский,1937 +2281055,г Москва б-р Тверской д.17 строение 1,Москва,б-р Тверской д.17 строение 1,б-р,Тверской ,д.17 строение 1,8098237,муниципальный округ Пресненский,1890 +2281055,г Москва б-р Тверской д.17 строение 4,Москва,б-р Тверской д.17 строение 4,б-р,Тверской ,д.17 строение 4,8098238,муниципальный округ Пресненский,1890 +2281055,г Москва б-р Тверской д.19,Москва,б-р Тверской д.19,б-р,Тверской ,д.19,8098240,муниципальный округ Пресненский,1890 +2281055,г Москва б-р Тверской д.20 строение 4,Москва,б-р Тверской д.20 строение 4,б-р,Тверской ,д.20 строение 4,8122244,муниципальный округ Пресненский,1928 +2281055,г Москва б-р Тверской д.3,Москва,б-р Тверской д.3,б-р,Тверской ,д.3,7717553,муниципальный округ Пресненский,1986 +2281055,г Москва б-р Тверской д.8 строение 1,Москва,б-р Тверской д.8 строение 1,б-р,Тверской ,д.8 строение 1,8122238,муниципальный округ Пресненский,1912 +2281055,г Москва б-р Тверской д.9,Москва,б-р Тверской д.9,б-р,Тверской ,д.9,8098236,муниципальный округ Пресненский,1907 +2281055,г Москва наб Краснопресненская д.2/1,Москва,наб Краснопресненская д.2/1,наб,Краснопресненская ,д.2/1,8098710,муниципальный округ Пресненский,1954 +2281055,г Москва наб Шелепихинская д.10,Москва,наб Шелепихинская д.10,наб,Шелепихинская ,д.10,8159443,муниципальный округ Пресненский,1956 +2281055,г Москва наб Шелепихинская д.12,Москва,наб Шелепихинская д.12,наб,Шелепихинская ,д.12,8159444,муниципальный округ Пресненский,1964 +2281055,г Москва наб Шелепихинская д.14,Москва,наб Шелепихинская д.14,наб,Шелепихинская ,д.14,8159445,муниципальный округ Пресненский,1962 +2281055,г Москва наб Шелепихинская д.16,Москва,наб Шелепихинская д.16,наб,Шелепихинская ,д.16,8159448,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва наб Шелепихинская д.18,Москва,наб Шелепихинская д.18,наб,Шелепихинская ,д.18,8159451,муниципальный округ Пресненский,1967 +2281055,г Москва наб Шелепихинская д.20,Москва,наб Шелепихинская д.20,наб,Шелепихинская ,д.20,8159450,муниципальный округ Пресненский,1972 +2281055,г Москва наб Шелепихинская д.22,Москва,наб Шелепихинская д.22,наб,Шелепихинская ,д.22,8159454,муниципальный округ Пресненский,1982 +2281055,г Москва наб Шелепихинская д.24,Москва,наб Шелепихинская д.24,наб,Шелепихинская ,д.24,8159456,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва наб Шелепихинская д.26,Москва,наб Шелепихинская д.26,наб,Шелепихинская ,д.26,8159461,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва наб Шелепихинская д.4 строение 1,Москва,наб Шелепихинская д.4 строение 1,наб,Шелепихинская ,д.4 строение 1,8159438,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва наб Шелепихинская д.4 строение 2,Москва,наб Шелепихинская д.4 строение 2,наб,Шелепихинская ,д.4 строение 2,8159439,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва наб Шелепихинская д.6,Москва,наб Шелепихинская д.6,наб,Шелепихинская ,д.6,8159440,муниципальный округ Пресненский,1963 +2281055,г Москва наб Шелепихинская д.8 кор.2,Москва,наб Шелепихинская д.8 кор.2,наб,Шелепихинская ,д.8 кор.2,8098423,муниципальный округ Пресненский,1970 +2281055,г Москва наб Шелепихинская д.8 строение 1,Москва,наб Шелепихинская д.8 строение 1,наб,Шелепихинская ,д.8 строение 1,8159442,муниципальный округ Пресненский,1957 +2281055,г Москва пер Богословский д.16/6 строение 1,Москва,пер Богословский д.16/6 строение 1,пер,Богословский ,д.16/6 строение 1,8098910,муниципальный округ Пресненский,1917 +2281055,г Москва пер Богословский д.3,Москва,пер Богословский д.3,пер,Богословский ,д.3,8098094,муниципальный округ Пресненский,1954 +2281055,г Москва пер Богословский д.5,Москва,пер Богословский д.5,пер,Богословский ,д.5,8098195,муниципальный округ Пресненский,1978 +2281055,г Москва пер Богословский д.7,Москва,пер Богословский д.7,пер,Богословский ,д.7,8098205,муниципальный округ Пресненский,1977 +2281055,г Москва пер Богословский д.8,Москва,пер Богословский д.8,пер,Богословский ,д.8,8098212,муниципальный округ Пресненский,1917 +2281055,г Москва пер Брюсов д.1 б строение 1,Москва,пер Брюсов д.1 б строение 1,пер,Брюсов ,д.1 б строение 1,8121195,муниципальный округ Пресненский,1892 +2281055,г Москва пер Брюсов д.17,Москва,пер Брюсов д.17,пер,Брюсов ,д.17,8121370,муниципальный округ Пресненский,1928 +2281055,г Москва пер Брюсов д.2/14 кор.2,Москва,пер Брюсов д.2/14 кор.2,пер,Брюсов ,д.2/14 кор.2,7717577,муниципальный округ Пресненский,1914 +2281055,г Москва пер Брюсов д.2/14 строение 1,Москва,пер Брюсов д.2/14 строение 1,пер,Брюсов ,д.2/14 строение 1,8121207,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва пер Брюсов д.2/14 строение 10,Москва,пер Брюсов д.2/14 строение 10,пер,Брюсов ,д.2/14 строение 10,8121381,муниципальный округ Пресненский,1917 +2281055,г Москва пер Брюсов д.2/14 строение 3,Москва,пер Брюсов д.2/14 строение 3,пер,Брюсов ,д.2/14 строение 3,8248406,муниципальный округ Пресненский,1912 +2281055,г Москва пер Брюсов д.2/14 строение 4,Москва,пер Брюсов д.2/14 строение 4,пер,Брюсов ,д.2/14 строение 4,8248413,муниципальный округ Пресненский,1914 +2281055,г Москва пер Брюсов д.2/14 строение 6,Москва,пер Брюсов д.2/14 строение 6,пер,Брюсов ,д.2/14 строение 6,8121385,муниципальный округ Пресненский,1917 +2281055,г Москва пер Брюсов д.6,Москва,пер Брюсов д.6,пер,Брюсов ,д.6,8121377,муниципальный округ Пресненский,1905 +2281055,г Москва пер Брюсов д.7,Москва,пер Брюсов д.7,пер,Брюсов ,д.7,8121374,муниципальный округ Пресненский,1935 +2281055,г Москва пер Вознесенский д.16/4,Москва,пер Вознесенский д.16/4,пер,Вознесенский ,д.16/4,8121368,муниципальный округ Пресненский,1876 +2281055,г Москва пер Вознесенский д.9 строение 1,Москва,пер Вознесенский д.9 строение 1,пер,Вознесенский ,д.9 строение 1,8121372,муниципальный округ Пресненский,1910 +2281055,г Москва пер Вознесенский д.9 строение 2,Москва,пер Вознесенский д.9 строение 2,пер,Вознесенский ,д.9 строение 2,8483219,муниципальный округ Пресненский,2002 +2281055,г Москва пер Волков д.17,Москва,пер Волков д.17,пер,Волков ,д.17,8098463,муниципальный округ Пресненский,1964 +2281055,г Москва пер Волков д.5,Москва,пер Волков д.5,пер,Волков ,д.5,8098406,муниципальный округ Пресненский,1963 +2281055,г Москва пер Волков д.7/9 строение 1,Москва,пер Волков д.7/9 строение 1,пер,Волков ,д.7/9 строение 1,8098410,муниципальный округ Пресненский,1931 +2281055,г Москва пер Волков д.7/9 строение 2,Москва,пер Волков д.7/9 строение 2,пер,Волков ,д.7/9 строение 2,8098420,муниципальный округ Пресненский,1931 +2281055,г Москва пер Волков д.7/9 строение 3,Москва,пер Волков д.7/9 строение 3,пер,Волков ,д.7/9 строение 3,8098425,муниципальный округ Пресненский,1931 +2281055,г Москва пер Волков д.9 строение 1,Москва,пер Волков д.9 строение 1,пер,Волков ,д.9 строение 1,8098454,муниципальный округ Пресненский,1963 +2281055,г Москва пер Вспольный д.10 строение 1,Москва,пер Вспольный д.10 строение 1,пер,Вспольный ,д.10 строение 1,8098469,муниципальный округ Пресненский,1964 +2281055,г Москва пер Вспольный д.14 строение 2,Москва,пер Вспольный д.14 строение 2,пер,Вспольный ,д.14 строение 2,8098480,муниципальный округ Пресненский,1912 +2281055,г Москва пер Вспольный д.16 строение 1,Москва,пер Вспольный д.16 строение 1,пер,Вспольный ,д.16 строение 1,8098486,муниципальный округ Пресненский,1963 +2281055,г Москва пер Вспольный д.16 строение 2,Москва,пер Вспольный д.16 строение 2,пер,Вспольный ,д.16 строение 2,8098490,муниципальный округ Пресненский,1965 +2281055,г Москва пер Вспольный д.17,Москва,пер Вспольный д.17,пер,Вспольный ,д.17,8098493,муниципальный округ Пресненский,1910 +2281055,г Москва пер Газетный д.1/12,Москва,пер Газетный д.1/12,пер,Газетный ,д.1/12,8121366,муниципальный округ Пресненский,1932 +2281055,г Москва пер Глубокий д.1/2,Москва,пер Глубокий д.1/2,пер,Глубокий ,д.1/2,8098507,муниципальный округ Пресненский,1954 +2281055,г Москва пер Гранатный д.10 кор.1,Москва,пер Гранатный д.10 кор.1,пер,Гранатный ,д.10 кор.1,7717572,муниципальный округ Пресненский,1978 +2281055,г Москва пер Гранатный д.11 строение 1,Москва,пер Гранатный д.11 строение 1,пер,Гранатный ,д.11 строение 1,8098522,муниципальный округ Пресненский,1910 +2281055,г Москва пер Гранатный д.11 строение 2,Москва,пер Гранатный д.11 строение 2,пер,Гранатный ,д.11 строение 2,8098528,муниципальный округ Пресненский,1924 +2281055,г Москва пер Гранатный д.11 строение 3,Москва,пер Гранатный д.11 строение 3,пер,Гранатный ,д.11 строение 3,8098538,муниципальный округ Пресненский,1910 +2281055,г Москва пер Гранатный д.2 строение 1,Москва,пер Гранатный д.2 строение 1,пер,Гранатный ,д.2 строение 1,8098512,муниципальный округ Пресненский,1893 +2281055,г Москва пер Гранатный д.2 строение 2,Москва,пер Гранатный д.2 строение 2,пер,Гранатный ,д.2 строение 2,8098519,муниципальный округ Пресненский,1893 +2281055,г Москва пер Грузинский д.10 строение 1,Москва,пер Грузинский д.10 строение 1,пер,Грузинский ,д.10 строение 1,8098839,муниципальный округ Пресненский,1962 +2281055,г Москва пер Грузинский д.12,Москва,пер Грузинский д.12,пер,Грузинский ,д.12,8098843,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва пер Грузинский д.14,Москва,пер Грузинский д.14,пер,Грузинский ,д.14,8098846,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва пер Грузинский д.16,Москва,пер Грузинский д.16,пер,Грузинский ,д.16,8098850,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва пер Грузинский д.4 кор.12,Москва,пер Грузинский д.4 кор.12,пер,Грузинский ,д.4 кор.12,7562185,муниципальный округ Пресненский,1962 +2281055,г Москва пер Грузинский д.6 строение 1,Москва,пер Грузинский д.6 строение 1,пер,Грузинский ,д.6 строение 1,8098831,муниципальный округ Пресненский,1963 +2281055,г Москва пер Грузинский д.8 строение 1,Москва,пер Грузинский д.8 строение 1,пер,Грузинский ,д.8 строение 1,8098834,муниципальный округ Пресненский,1963 +2281055,г Москва пер Девятинский Б. д.4,Москва,пер Девятинский Б. д.4,пер,Девятинский Б. ,д.4,8121365,муниципальный округ Пресненский,1935 +2281055,г Москва пер Ермолаевский д.10/7,Москва,пер Ермолаевский д.10/7,пер,Ермолаевский ,д.10/7,8098885,муниципальный округ Пресненский,1912 +2281055,г Москва пер Ермолаевский д.13 строение 4,Москва,пер Ермолаевский д.13 строение 4,пер,Ермолаевский ,д.13 строение 4,8098888,муниципальный округ Пресненский,1947 +2281055,г Москва пер Ермолаевский д.16 строение 1,Москва,пер Ермолаевский д.16 строение 1,пер,Ермолаевский ,д.16 строение 1,8098891,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва пер Ермолаевский д.18а,Москва,пер Ермолаевский д.18а,пер,Ермолаевский ,д.18а,8098894,муниципальный округ Пресненский,1956 +2281055,г Москва пер Ермолаевский д.19 строение 1,Москва,пер Ермолаевский д.19 строение 1,пер,Ермолаевский ,д.19 строение 1,8099346,муниципальный округ Пресненский,1911 +2281055,г Москва пер Ермолаевский д.21 строение 1,Москва,пер Ермолаевский д.21 строение 1,пер,Ермолаевский ,д.21 строение 1,8099347,муниципальный округ Пресненский,1956 +2281055,г Москва пер Ермолаевский д.4 строение 1,Москва,пер Ермолаевский д.4 строение 1,пер,Ермолаевский ,д.4 строение 1,8098869,муниципальный округ Пресненский,1908 +2281055,г Москва пер Ермолаевский д.6,Москва,пер Ермолаевский д.6,пер,Ермолаевский ,д.6,7717570,муниципальный округ Пресненский,1983 +2281055,г Москва пер Ермолаевский д.7 строение 1,Москва,пер Ермолаевский д.7 строение 1,пер,Ермолаевский ,д.7 строение 1,8098874,муниципальный округ Пресненский,1917 +2281055,г Москва пер Ермолаевский д.8,Москва,пер Ермолаевский д.8,пер,Ермолаевский ,д.8,7717571,муниципальный округ Пресненский,1981 +2281055,г Москва пер Ермолаевский д.9 строение 2,Москва,пер Ермолаевский д.9 строение 2,пер,Ермолаевский ,д.9 строение 2,8098878,муниципальный округ Пресненский,1947 +2281055,г Москва пер Зоологический д.4/6,Москва,пер Зоологический д.4/6,пер,Зоологический ,д.4/6,8098182,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва пер Зоологический д.8,Москва,пер Зоологический д.8,пер,Зоологический ,д.8,7717549,муниципальный округ Пресненский,1969 +2281055,г Москва пер Зоологический д.9 кор.1,Москва,пер Зоологический д.9 кор.1,пер,Зоологический ,д.9 кор.1,8098190,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва пер Калашный д.2/10,Москва,пер Калашный д.2/10,пер,Калашный ,д.2/10,8121327,муниципальный округ Пресненский,1927 +2281055,г Москва пер Калашный д.4/1 строение 1,Москва,пер Калашный д.4/1 строение 1,пер,Калашный ,д.4/1 строение 1,8121322,муниципальный округ Пресненский,1917 +2281055,г Москва пер Капранова д.4,Москва,пер Капранова д.4,пер,Капранова ,д.4,8244700,муниципальный округ Пресненский,2004 +2281055,г Москва пер Капранова д.6,Москва,пер Капранова д.6,пер,Капранова ,д.6,8121316,муниципальный округ Пресненский,1965 +2281055,г Москва пер Кисловский М. д.7 строение 1,Москва,пер Кисловский М. д.7 строение 1,пер,Кисловский М. ,д.7 строение 1,8121312,муниципальный округ Пресненский,1885 +2281055,г Москва пер Кисловский М. д.9 строение 3,Москва,пер Кисловский М. д.9 строение 3,пер,Кисловский М. ,д.9 строение 3,8121306,муниципальный округ Пресненский,1900 +2281055,г Москва пер Кисловский Нижн. д.8/2 строение 2,Москва,пер Кисловский Нижн. д.8/2 строение 2,пер,Кисловский Нижн. ,д.8/2 строение 2,8121303,муниципальный округ Пресненский,1880 +2281055,г Москва пер Кисловский Ср. д.5/6 строение 14,Москва,пер Кисловский Ср. д.5/6 строение 14,пер,Кисловский Ср. ,д.5/6 строение 14,8124725,муниципальный округ Пресненский,1928 +2281055,г Москва пер Кисловский Ср. д.5/6 строение 3,Москва,пер Кисловский Ср. д.5/6 строение 3,пер,Кисловский Ср. ,д.5/6 строение 3,8121299,муниципальный округ Пресненский,1875 +2281055,г Москва пер Кисловский Ср. д.8/6 строение 14,Москва,пер Кисловский Ср. д.8/6 строение 14,пер,Кисловский Ср. ,д.8/6 строение 14,8121290,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва пер Козихинский Б. д.1/9 строение 1,Москва,пер Козихинский Б. д.1/9 строение 1,пер,Козихинский Б. ,д.1/9 строение 1,8098261,муниципальный округ Пресненский,1965 +2281055,г Москва пер Козихинский Б. д.10 строение 1,Москва,пер Козихинский Б. д.10 строение 1,пер,Козихинский Б. ,д.10 строение 1,8098302,муниципальный округ Пресненский,1898 +2281055,г Москва пер Козихинский Б. д.12/2,Москва,пер Козихинский Б. д.12/2,пер,Козихинский Б. ,д.12/2,8098311,муниципальный округ Пресненский,1912 +2281055,г Москва пер Козихинский Б. д.12/2 строение 1,Москва,пер Козихинский Б. д.12/2 строение 1,пер,Козихинский Б. ,д.12/2 строение 1,8098313,муниципальный округ Пресненский,1912 +2281055,г Москва пер Козихинский Б. д.14 строение 2,Москва,пер Козихинский Б. д.14 строение 2,пер,Козихинский Б. ,д.14 строение 2,8423044,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва пер Козихинский Б. д.17 строение 1,Москва,пер Козихинский Б. д.17 строение 1,пер,Козихинский Б. ,д.17 строение 1,8098317,муниципальный округ Пресненский,1905 +2281055,г Москва пер Козихинский Б. д.19/6,Москва,пер Козихинский Б. д.19/6,пер,Козихинский Б. ,д.19/6,8098320,муниципальный округ Пресненский,1933 +2281055,г Москва пер Козихинский Б. д.23 строение 1,Москва,пер Козихинский Б. д.23 строение 1,пер,Козихинский Б. ,д.23 строение 1,8098327,муниципальный округ Пресненский,1911 +2281055,г Москва пер Козихинский Б. д.27 строение 1,Москва,пер Козихинский Б. д.27 строение 1,пер,Козихинский Б. ,д.27 строение 1,8098332,муниципальный округ Пресненский,1910 +2281055,г Москва пер Козихинский Б. д.31 строение 2,Москва,пер Козихинский Б. д.31 строение 2,пер,Козихинский Б. ,д.31 строение 2,8098334,муниципальный округ Пресненский,1917 +2281055,г Москва пер Козихинский Б. д.4 строение 1,Москва,пер Козихинский Б. д.4 строение 1,пер,Козихинский Б. ,д.4 строение 1,8098285,муниципальный округ Пресненский,1902 +2281055,г Москва пер Козихинский Б. д.6 строение 1,Москва,пер Козихинский Б. д.6 строение 1,пер,Козихинский Б. ,д.6 строение 1,8098288,муниципальный округ Пресненский,1900 +2281055,г Москва пер Козихинский Б. д.7 строение 1,Москва,пер Козихинский Б. д.7 строение 1,пер,Козихинский Б. ,д.7 строение 1,8098290,муниципальный округ Пресненский,1867 +2281055,г Москва пер Козихинский Б. д.8 строение 1,Москва,пер Козихинский Б. д.8 строение 1,пер,Козихинский Б. ,д.8 строение 1,8098298,муниципальный округ Пресненский,1907 +2281055,г Москва пер Козихинский М. д.10 строение 1,Москва,пер Козихинский М. д.10 строение 1,пер,Козихинский М. ,д.10 строение 1,8098342,муниципальный округ Пресненский,1903 +2281055,г Москва пер Козихинский М. д.10 строение 2,Москва,пер Козихинский М. д.10 строение 2,пер,Козихинский М. ,д.10 строение 2,8098346,муниципальный округ Пресненский,1912 +2281055,г Москва пер Козихинский М. д.12,Москва,пер Козихинский М. д.12,пер,Козихинский М. ,д.12,8098348,муниципальный округ Пресненский,1914 +2281055,г Москва пер Козихинский М. д.14,Москва,пер Козихинский М. д.14,пер,Козихинский М. ,д.14,8423022,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва пер Козихинский М. д.16/3,Москва,пер Козихинский М. д.16/3,пер,Козихинский М. ,д.16/3,8098351,муниципальный округ Пресненский,1903 +2281055,г Москва пер Козихинский М. д.3,Москва,пер Козихинский М. д.3,пер,Козихинский М. ,д.3,8232074,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва пер Козихинский М. д.4 строение 1,Москва,пер Козихинский М. д.4 строение 1,пер,Козихинский М. ,д.4 строение 1,8098338,муниципальный округ Пресненский,1905 +2281055,г Москва пер Козихинский М. д.7,Москва,пер Козихинский М. д.7,пер,Козихинский М. ,д.7,8423034,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва пер Козихинский М. д.8/18,Москва,пер Козихинский М. д.8/18,пер,Козихинский М. ,д.8/18,8375501,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва пер Кондратьевский Б. д.10,Москва,пер Кондратьевский Б. д.10,пер,Кондратьевский Б. ,д.10,8098377,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва пер Кондратьевский Б. д.10 строение 1,Москва,пер Кондратьевский Б. д.10 строение 1,пер,Кондратьевский Б. ,д.10 строение 1,8098372,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва пер Кондратьевский Б. д.12 строение 1,Москва,пер Кондратьевский Б. д.12 строение 1,пер,Кондратьевский Б. ,д.12 строение 1,8098382,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва пер Кондратьевский Б. д.14 строение 1,Москва,пер Кондратьевский Б. д.14 строение 1,пер,Кондратьевский Б. ,д.14 строение 1,8098386,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва пер Кондратьевский Б. д.4,Москва,пер Кондратьевский Б. д.4,пер,Кондратьевский Б. ,д.4,8098361,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва пер Кондратьевский Б. д.4 кор.2,Москва,пер Кондратьевский Б. д.4 кор.2,пер,Кондратьевский Б. ,д.4 кор.2,8098353,муниципальный округ Пресненский,1963 +2281055,г Москва пер Кондратьевский Б. д.4 кор.3,Москва,пер Кондратьевский Б. д.4 кор.3,пер,Кондратьевский Б. ,д.4 кор.3,8098356,муниципальный округ Пресненский,1966 +2281055,г Москва пер Кондратьевский Б. д.4 строение 1,Москва,пер Кондратьевский Б. д.4 строение 1,пер,Кондратьевский Б. ,д.4 строение 1,8098360,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва пер Кондратьевский Б. д.6,Москва,пер Кондратьевский Б. д.6,пер,Кондратьевский Б. ,д.6,8098365,муниципальный округ Пресненский,1963 +2281055,г Москва пер Кондратьевский Б. д.8 строение 1,Москва,пер Кондратьевский Б. д.8 строение 1,пер,Кондратьевский Б. ,д.8 строение 1,8098370,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва пер Кондратьевский Ср. д.10,Москва,пер Кондратьевский Ср. д.10,пер,Кондратьевский Ср. ,д.10,8098393,муниципальный округ Пресненский,1972 +2281055,г Москва пер Конюшковский Б. д.27а,Москва,пер Конюшковский Б. д.27а,пер,Конюшковский Б. ,д.27а,8121259,муниципальный округ Пресненский,1933 +2281055,г Москва пер Леонтьевский д.12,Москва,пер Леонтьевский д.12,пер,Леонтьевский ,д.12,7717555,муниципальный округ Пресненский,1902 +2281055,г Москва пер Леонтьевский д.14,Москва,пер Леонтьевский д.14,пер,Леонтьевский ,д.14,7717557,муниципальный округ Пресненский,1902 +2281055,г Москва пер Леонтьевский д.15,Москва,пер Леонтьевский д.15,пер,Леонтьевский ,д.15,7717558,муниципальный округ Пресненский,1963 +2281055,г Москва пер Леонтьевский д.2А строение 1,Москва,пер Леонтьевский д.2А строение 1,пер,Леонтьевский ,д.2А строение 1,7774333,муниципальный округ Пресненский,2005 +2281055,г Москва пер Леонтьевский д.6 строение 2,Москва,пер Леонтьевский д.6 строение 2,пер,Леонтьевский ,д.6 строение 2,8121254,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва пер Леонтьевский д.8 строение 1,Москва,пер Леонтьевский д.8 строение 1,пер,Леонтьевский ,д.8 строение 1,8121234,муниципальный округ Пресненский,1903 +2281055,г Москва пер Мерзляковский д.10,Москва,пер Мерзляковский д.10,пер,Мерзляковский ,д.10,8121396,муниципальный округ Пресненский,1917 +2281055,г Москва пер Мерзляковский д.13,Москва,пер Мерзляковский д.13,пер,Мерзляковский ,д.13,8121400,муниципальный округ Пресненский,1902 +2281055,г Москва пер Мерзляковский д.14 строение 1,Москва,пер Мерзляковский д.14 строение 1,пер,Мерзляковский ,д.14 строение 1,8121402,муниципальный округ Пресненский,1924 +2281055,г Москва пер Мерзляковский д.15,Москва,пер Мерзляковский д.15,пер,Мерзляковский ,д.15,8121404,муниципальный округ Пресненский,1900 +2281055,г Москва пер Мерзляковский д.18 строение 1,Москва,пер Мерзляковский д.18 строение 1,пер,Мерзляковский ,д.18 строение 1,8121405,муниципальный округ Пресненский,1905 +2281055,г Москва пер Мерзляковский д.5/1,Москва,пер Мерзляковский д.5/1,пер,Мерзляковский ,д.5/1,8121395,муниципальный округ Пресненский,1928 +2281055,г Москва пер Мерзляковский д.7/2,Москва,пер Мерзляковский д.7/2,пер,Мерзляковский ,д.7/2,8177556,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва пер Никитский д.7Б,Москва,пер Никитский д.7Б,пер,Никитский ,д.7Б,8125249,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва пер Нововаганьковский д.22,Москва,пер Нововаганьковский д.22,пер,Нововаганьковский ,д.22,7717552,муниципальный округ Пресненский,1979 +2281055,г Москва пер Нововаганьковский д.6,Москва,пер Нововаганьковский д.6,пер,Нововаганьковский ,д.6,8122078,муниципальный округ Пресненский,1957 +2281055,г Москва пер Новопресненский д.7,Москва,пер Новопресненский д.7,пер,Новопресненский ,д.7,7562187,муниципальный округ Пресненский,1956 +2281055,г Москва пер Новопресненский д.7 строение 2,Москва,пер Новопресненский д.7 строение 2,пер,Новопресненский ,д.7 строение 2,8098648,муниципальный округ Пресненский,1956 +2281055,г Москва пер Палашевский Б. д.1 строение 2,Москва,пер Палашевский Б. д.1 строение 2,пер,Палашевский Б. ,д.1 строение 2,8423049,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва пер Палашевский Б. д.1/14 строение 1,Москва,пер Палашевский Б. д.1/14 строение 1,пер,Палашевский Б. ,д.1/14 строение 1,8098653,муниципальный округ Пресненский,1906 +2281055,г Москва пер Палашевский Б. д.1/14 строение 5,Москва,пер Палашевский Б. д.1/14 строение 5,пер,Палашевский Б. ,д.1/14 строение 5,8098657,муниципальный округ Пресненский,1906 +2281055,г Москва пер Палашевский Б. д.12 строение 1,Москва,пер Палашевский Б. д.12 строение 1,пер,Палашевский Б. ,д.12 строение 1,8098662,муниципальный округ Пресненский,1917 +2281055,г Москва пер Палашевский Б. д.12 строение 2,Москва,пер Палашевский Б. д.12 строение 2,пер,Палашевский Б. ,д.12 строение 2,8098663,муниципальный округ Пресненский,1917 +2281055,г Москва пер Палашевский Б. д.14/7 строение 1,Москва,пер Палашевский Б. д.14/7 строение 1,пер,Палашевский Б. ,д.14/7 строение 1,8098666,муниципальный округ Пресненский,1910 +2281055,г Москва пер Палашевский Б. д.14А,Москва,пер Палашевский Б. д.14А,пер,Палашевский Б. ,д.14А,8098669,муниципальный округ Пресненский,1935 +2281055,г Москва пер Палашевский Б. д.3,Москва,пер Палашевский Б. д.3,пер,Палашевский Б. ,д.3,7717574,муниципальный округ Пресненский,1972 +2281055,г Москва пер Патриарший Б. д.10,Москва,пер Патриарший Б. д.10,пер,Патриарший Б. ,д.10,8098676,муниципальный округ Пресненский,1909 +2281055,г Москва пер Патриарший Б. д.12 строение 1,Москва,пер Патриарший Б. д.12 строение 1,пер,Патриарший Б. ,д.12 строение 1,8098678,муниципальный округ Пресненский,1911 +2281055,г Москва пер Патриарший Б. д.12 строение 2,Москва,пер Патриарший Б. д.12 строение 2,пер,Патриарший Б. ,д.12 строение 2,8098680,муниципальный округ Пресненский,1917 +2281055,г Москва пер Патриарший Б. д.4 строение 1,Москва,пер Патриарший Б. д.4 строение 1,пер,Патриарший Б. ,д.4 строение 1,8098672,муниципальный округ Пресненский,1913 +2281055,г Москва пер Патриарший Б. д.8 строение 1,Москва,пер Патриарший Б. д.8 строение 1,пер,Патриарший Б. ,д.8 строение 1,8098674,муниципальный округ Пресненский,1934 +2281055,г Москва пер Патриарший М. д.3,Москва,пер Патриарший М. д.3,пер,Патриарший М. ,д.3,8098682,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва пер Патриарший М. д.5 строение 1,Москва,пер Патриарший М. д.5 строение 1,пер,Патриарший М. ,д.5 строение 1,8098685,муниципальный округ Пресненский,1938 +2281055,г Москва пер Патриарший М. д.5 строение 2,Москва,пер Патриарший М. д.5 строение 2,пер,Патриарший М. ,д.5 строение 2,8098687,муниципальный округ Пресненский,1938 +2281055,г Москва пер Предтеченский Б. д.14,Москва,пер Предтеченский Б. д.14,пер,Предтеченский Б. ,д.14,7717551,муниципальный округ Пресненский,1990 +2281055,г Москва пер Предтеченский Б. д.21,Москва,пер Предтеченский Б. д.21,пер,Предтеченский Б. ,д.21,8122088,муниципальный округ Пресненский,1917 +2281055,г Москва пер Предтеченский Б. д.23,Москва,пер Предтеченский Б. д.23,пер,Предтеченский Б. ,д.23,8122097,муниципальный округ Пресненский,1984 +2281055,г Москва пер Предтеченский Б. д.29 строение 1,Москва,пер Предтеченский Б. д.29 строение 1,пер,Предтеченский Б. ,д.29 строение 1,8122109,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва пер Предтеченский Верхн. д.6,Москва,пер Предтеченский Верхн. д.6,пер,Предтеченский Верхн. ,д.6,8122117,муниципальный округ Пресненский,1956 +2281055,г Москва пер Предтеченский М. д.4,Москва,пер Предтеченский М. д.4,пер,Предтеченский М. ,д.4,8122128,муниципальный округ Пресненский,1957 +2281055,г Москва пер Предтеченский М. д.6,Москва,пер Предтеченский М. д.6,пер,Предтеченский М. ,д.6,8122131,муниципальный округ Пресненский,1911 +2281055,г Москва пер Пресненский д.2,Москва,пер Пресненский д.2,пер,Пресненский ,д.2,8097684,муниципальный округ Пресненский,1965 +2281055,г Москва пер Пресненский д.6 строение 1,Москва,пер Пресненский д.6 строение 1,пер,Пресненский ,д.6 строение 1,8097685,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва пер Прокудинский д.3,Москва,пер Прокудинский д.3,пер,Прокудинский ,д.3,7717545,муниципальный округ Пресненский,1981 +2281055,г Москва пер Расторгуевский д.4,Москва,пер Расторгуевский д.4,пер,Расторгуевский ,д.4,8098568,муниципальный округ Пресненский,1956 +2281055,г Москва пер Расторгуевский д.4 строение 3,Москва,пер Расторгуевский д.4 строение 3,пер,Расторгуевский ,д.4 строение 3,8097687,муниципальный округ Пресненский,1956 +2281055,г Москва пер Расторгуевский д.4 строение 5,Москва,пер Расторгуевский д.4 строение 5,пер,Расторгуевский ,д.4 строение 5,8100162,муниципальный округ Пресненский,1956 +2281055,г Москва пер Расторгуевский д.4а,Москва,пер Расторгуевский д.4а,пер,Расторгуевский ,д.4а,8097688,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва пер Расторгуевский д.4А строение 1,Москва,пер Расторгуевский д.4А строение 1,пер,Расторгуевский ,д.4А строение 1,8100216,муниципальный округ Пресненский,1956 +2281055,г Москва пер Скатертный д.11,Москва,пер Скатертный д.11,пер,Скатертный ,д.11,8098105,муниципальный округ Пресненский,1094 +2281055,г Москва пер Скатертный д.15,Москва,пер Скатертный д.15,пер,Скатертный ,д.15,8122199,муниципальный округ Пресненский,1912 +2281055,г Москва пер Скатертный д.17,Москва,пер Скатертный д.17,пер,Скатертный ,д.17,8098379,муниципальный округ Пресненский,1957 +2281055,г Москва пер Скатертный д.21,Москва,пер Скатертный д.21,пер,Скатертный ,д.21,8204815,муниципальный округ Пресненский,1925 +2281055,г Москва пер Скатертный д.22,Москва,пер Скатертный д.22,пер,Скатертный ,д.22,8122208,муниципальный округ Пресненский,1914 +2281055,г Москва пер Скатертный д.23,Москва,пер Скатертный д.23,пер,Скатертный ,д.23,8122212,муниципальный округ Пресненский,1887 +2281055,г Москва пер Скатертный д.30 строение 1,Москва,пер Скатертный д.30 строение 1,пер,Скатертный ,д.30 строение 1,8122226,муниципальный округ Пресненский,1934 +2281055,г Москва пер Скатертный д.5 строение 1,Москва,пер Скатертный д.5 строение 1,пер,Скатертный ,д.5 строение 1,8122166,муниципальный округ Пресненский,1910 +2281055,г Москва пер Скатертный д.5А,Москва,пер Скатертный д.5А,пер,Скатертный ,д.5А,8217595,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва пер Скатертный д.7,Москва,пер Скатертный д.7,пер,Скатертный ,д.7,8122171,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва пер Спиридоньевский д.10а,Москва,пер Спиридоньевский д.10а,пер,Спиридоньевский ,д.10а,8098141,муниципальный округ Пресненский,1914 +2281055,г Москва пер Спиридоньевский д.12/9,Москва,пер Спиридоньевский д.12/9,пер,Спиридоньевский ,д.12/9,8098142,муниципальный округ Пресненский,1867 +2281055,г Москва пер Спиридоньевский д.5 строение 2,Москва,пер Спиридоньевский д.5 строение 2,пер,Спиридоньевский ,д.5 строение 2,8098137,муниципальный округ Пресненский,1912 +2281055,г Москва пер Спиридоньевский д.6,Москва,пер Спиридоньевский д.6,пер,Спиридоньевский ,д.6,8098138,муниципальный округ Пресненский,1970 +2281055,г Москва пер Спиридоньевский д.7,Москва,пер Спиридоньевский д.7,пер,Спиридоньевский ,д.7,8098139,муниципальный округ Пресненский,1907 +2281055,г Москва пер Спиридоньевский д.8,Москва,пер Спиридоньевский д.8,пер,Спиридоньевский ,д.8,8098140,муниципальный округ Пресненский,1938 +2281055,г Москва пер Столовый д.4,Москва,пер Столовый д.4,пер,Столовый ,д.4,8122229,муниципальный округ Пресненский,1900 +2281055,г Москва пер Столярный д.1/11,Москва,пер Столярный д.1/11,пер,Столярный ,д.1/11,8098146,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва пер Столярный д.14,Москва,пер Столярный д.14,пер,Столярный ,д.14,8143672,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва пер Столярный д.18,Москва,пер Столярный д.18,пер,Столярный ,д.18,8098149,муниципальный округ Пресненский,1967 +2281055,г Москва пер Столярный д.2,Москва,пер Столярный д.2,пер,Столярный ,д.2,8098147,муниципальный округ Пресненский,2001 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.10,Москва,пер Стрельбищенский д.10,пер,Стрельбищенский ,д.10,8098185,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.11,Москва,пер Стрельбищенский д.11,пер,Стрельбищенский ,д.11,8098186,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.12,Москва,пер Стрельбищенский д.12,пер,Стрельбищенский ,д.12,8098187,муниципальный округ Пресненский,1962 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.13,Москва,пер Стрельбищенский д.13,пер,Стрельбищенский ,д.13,8098188,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.13а,Москва,пер Стрельбищенский д.13а,пер,Стрельбищенский ,д.13а,8098189,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.15,Москва,пер Стрельбищенский д.15,пер,Стрельбищенский ,д.15,8098191,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.17,Москва,пер Стрельбищенский д.17,пер,Стрельбищенский ,д.17,8098192,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.18а,Москва,пер Стрельбищенский д.18а,пер,Стрельбищенский ,д.18а,8098193,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.19,Москва,пер Стрельбищенский д.19,пер,Стрельбищенский ,д.19,8098194,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.19а,Москва,пер Стрельбищенский д.19а,пер,Стрельбищенский ,д.19а,8098196,муниципальный округ Пресненский,1979 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.21,Москва,пер Стрельбищенский д.21,пер,Стрельбищенский ,д.21,8098197,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.22 строение 1,Москва,пер Стрельбищенский д.22 строение 1,пер,Стрельбищенский ,д.22 строение 1,8098199,муниципальный округ Пресненский,1951 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.22а,Москва,пер Стрельбищенский д.22а,пер,Стрельбищенский ,д.22а,8098200,муниципальный округ Пресненский,1953 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.23,Москва,пер Стрельбищенский д.23,пер,Стрельбищенский ,д.23,8098201,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.23а,Москва,пер Стрельбищенский д.23а,пер,Стрельбищенский ,д.23а,8098202,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.24,Москва,пер Стрельбищенский д.24,пер,Стрельбищенский ,д.24,8098203,муниципальный округ Пресненский,1951 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.25,Москва,пер Стрельбищенский д.25,пер,Стрельбищенский ,д.25,8098204,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.25а,Москва,пер Стрельбищенский д.25а,пер,Стрельбищенский ,д.25а,8098206,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.26/9,Москва,пер Стрельбищенский д.26/9,пер,Стрельбищенский ,д.26/9,8098207,муниципальный округ Пресненский,1952 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.27,Москва,пер Стрельбищенский д.27,пер,Стрельбищенский ,д.27,8098209,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.29 строение 1,Москва,пер Стрельбищенский д.29 строение 1,пер,Стрельбищенский ,д.29 строение 1,8098210,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.29а,Москва,пер Стрельбищенский д.29а,пер,Стрельбищенский ,д.29а,8098211,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.4,Москва,пер Стрельбищенский д.4,пер,Стрельбищенский ,д.4,8098171,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.5,Москва,пер Стрельбищенский д.5,пер,Стрельбищенский ,д.5,8098172,муниципальный округ Пресненский,1970 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.5 строение 2,Москва,пер Стрельбищенский д.5 строение 2,пер,Стрельбищенский ,д.5 строение 2,8098176,муниципальный округ Пресненский,1971 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.5 строение 3,Москва,пер Стрельбищенский д.5 строение 3,пер,Стрельбищенский ,д.5 строение 3,8098178,муниципальный округ Пресненский,1973 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.7,Москва,пер Стрельбищенский д.7,пер,Стрельбищенский ,д.7,8098179,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.7а,Москва,пер Стрельбищенский д.7а,пер,Стрельбищенский ,д.7а,8098180,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.8,Москва,пер Стрельбищенский д.8,пер,Стрельбищенский ,д.8,8098181,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.9,Москва,пер Стрельбищенский д.9,пер,Стрельбищенский ,д.9,8098183,муниципальный округ Пресненский,1957 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.9а,Москва,пер Стрельбищенский д.9а,пер,Стрельбищенский ,д.9а,8098184,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва пер Студенецкий д.3,Москва,пер Студенецкий д.3,пер,Студенецкий ,д.3,8098220,муниципальный округ Пресненский,1997 +2281055,г Москва пер Студенецкий д.4,Москва,пер Студенецкий д.4,пер,Студенецкий ,д.4,8098221,муниципальный округ Пресненский,1908 +2281055,г Москва пер Студенецкий д.6,Москва,пер Студенецкий д.6,пер,Студенецкий ,д.6,8098222,муниципальный округ Пресненский,1908 +2281055,г Москва пер Сытинский д.5/10 строение 3,Москва,пер Сытинский д.5/10 строение 3,пер,Сытинский ,д.5/10 строение 3,8098229,муниципальный округ Пресненский,1917 +2281055,г Москва пер Тишинский Б. д.12,Москва,пер Тишинский Б. д.12,пер,Тишинский Б. ,д.12,8166802,муниципальный округ Пресненский,1978 +2281055,г Москва пер Тишинский Б. д.2,Москва,пер Тишинский Б. д.2,пер,Тишинский Б. ,д.2,8098268,муниципальный округ Пресненский,1982 +2281055,г Москва пер Тишинский Б. д.22,Москва,пер Тишинский Б. д.22,пер,Тишинский Б. ,д.22,8098269,муниципальный округ Пресненский,1941 +2281055,г Москва пер Тишинский Б. д.26 кор.1,Москва,пер Тишинский Б. д.26 кор.1,пер,Тишинский Б. ,д.26 кор.1,8098271,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,"г Москва пер Тишинский Б. д.26 кор.13,14",Москва,"пер Тишинский Б. д.26 кор.13,14",пер,Тишинский Б. ,"д.26 кор.13,14",8098272,муниципальный округ Пресненский,1956 +2281055,"г Москва пер Тишинский Б. д.26 кор.15,16",Москва,"пер Тишинский Б. д.26 кор.15,16",пер,Тишинский Б. ,"д.26 кор.15,16",8098274,муниципальный округ Пресненский,1957 +2281055,г Москва пер Тишинский Б. д.37,Москва,пер Тишинский Б. д.37,пер,Тишинский Б. ,д.37,7792930,муниципальный округ Пресненский,1967 +2281055,г Москва пер Тишинский Б. д.40 строение 1,Москва,пер Тишинский Б. д.40 строение 1,пер,Тишинский Б. ,д.40 строение 1,8098275,муниципальный округ Пресненский,1928 +2281055,г Москва пер Тишинский М. д.11/12,Москва,пер Тишинский М. д.11/12,пер,Тишинский М. ,д.11/12,8098276,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва пер Тишинский М. д.14/16,Москва,пер Тишинский М. д.14/16,пер,Тишинский М. ,д.14/16,8098278,муниципальный округ Пресненский,1957 +2281055,г Москва пер Тишинский М. д.19,Москва,пер Тишинский М. д.19,пер,Тишинский М. ,д.19,8098279,муниципальный округ Пресненский,1979 +2281055,г Москва пер Тишинский М. д.20,Москва,пер Тишинский М. д.20,пер,Тишинский М. ,д.20,8098280,муниципальный округ Пресненский,1913 +2281055,г Москва пер Тишинский М. д.22,Москва,пер Тишинский М. д.22,пер,Тишинский М. ,д.22,8098281,муниципальный округ Пресненский,1977 +2281055,г Москва пер Тишинский Ср. д.10,Москва,пер Тишинский Ср. д.10,пер,Тишинский Ср. ,д.10,8098283,муниципальный округ Пресненский,1904 +2281055,г Москва пер Тишинский Ср. д.16,Москва,пер Тишинский Ср. д.16,пер,Тишинский Ср. ,д.16,8098284,муниципальный округ Пресненский,1984 +2281055,г Москва пер Тишинский Ср. д.2426 строение 1,Москва,пер Тишинский Ср. д.2426 строение 1,пер,Тишинский Ср. ,д.2426 строение 1,7562188,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва пер Тишинский Ср. д.3,Москва,пер Тишинский Ср. д.3,пер,Тишинский Ср. ,д.3,8098282,муниципальный округ Пресненский,1930 +2281055,г Москва пер Трехгорный Б. д.1/26 строение 1,Москва,пер Трехгорный Б. д.1/26 строение 1,пер,Трехгорный Б. ,д.1/26 строение 1,8122253,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва пер Трехгорный Б. д.2,Москва,пер Трехгорный Б. д.2,пер,Трехгорный Б. ,д.2,8122260,муниципальный округ Пресненский,1987 +2281055,г Москва пер Трехгорный М. д.12/7 строение 3,Москва,пер Трехгорный М. д.12/7 строение 3,пер,Трехгорный М. ,д.12/7 строение 3,8122271,муниципальный округ Пресненский,1900 +2281055,г Москва пер Трехгорный М. д.8/10 строение 1,Москва,пер Трехгорный М. д.8/10 строение 1,пер,Трехгорный М. ,д.8/10 строение 1,8122265,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва пер Трехгорный Ср. д.7,Москва,пер Трехгорный Ср. д.7,пер,Трехгорный Ср. ,д.7,8122277,муниципальный округ Пресненский,1957 +2281055,г Москва пер Трехпрудный д.11/13 строение 1,Москва,пер Трехпрудный д.11/13 строение 1,пер,Трехпрудный ,д.11/13 строение 1,8240622,муниципальный округ Пресненский,1910 +2281055,г Москва пер Трехпрудный д.11/13 строение 2,Москва,пер Трехпрудный д.11/13 строение 2,пер,Трехпрудный ,д.11/13 строение 2,8240633,муниципальный округ Пресненский,1910 +2281055,г Москва пер Трехпрудный д.5,Москва,пер Трехпрудный д.5,пер,Трехпрудный ,д.5,8098300,муниципальный округ Пресненский,1910 +2281055,г Москва пер Хлебный д.10,Москва,пер Хлебный д.10,пер,Хлебный ,д.10,8122409,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва пер Хлебный д.2/3 строение 1,Москва,пер Хлебный д.2/3 строение 1,пер,Хлебный ,д.2/3 строение 1,8122368,муниципальный округ Пресненский,1913 +2281055,г Москва пер Хлебный д.2/3 строение 2,Москва,пер Хлебный д.2/3 строение 2,пер,Хлебный ,д.2/3 строение 2,8122373,муниципальный округ Пресненский,1913 +2281055,г Москва пер Хлебный д.6,Москва,пер Хлебный д.6,пер,Хлебный ,д.6,8122386,муниципальный округ Пресненский,1906 +2281055,г Москва пер Электрический д.12,Москва,пер Электрический д.12,пер,Электрический ,д.12,8097768,муниципальный округ Пресненский,1890 +2281055,г Москва пер Электрический д.6/28,Москва,пер Электрический д.6/28,пер,Электрический ,д.6/28,8097765,муниципальный округ Пресненский,1956 +2281055,г Москва пер Электрический д.8 строение 4,Москва,пер Электрический д.8 строение 4,пер,Электрический ,д.8 строение 4,8097766,муниципальный округ Пресненский,1902 +2281055,г Москва пл Кудринская д.1,Москва,пл Кудринская д.1,пл,Кудринская ,д.1,7717583,муниципальный округ Пресненский,1954 +2281055,г Москва пл Тишинская д.3,Москва,пл Тишинская д.3,пл,Тишинская ,д.3,8098249,муниципальный округ Пресненский,1890 +2281055,г Москва пл Тишинская д.6,Москва,пл Тишинская д.6,пл,Тишинская ,д.6,8232651,муниципальный округ Пресненский,1928 +2281055,г Москва пл Тишинская д.8,Москва,пл Тишинская д.8,пл,Тишинская ,д.8,8098244,муниципальный округ Пресненский,1930 +2281055,г Москва проезд Красногвардейский 1-й д.18 кор.2,Москва,проезд Красногвардейский 1-й д.18 кор.2,проезд,Красногвардейский 1-й ,д.18 кор.2,8098658,муниципальный округ Пресненский,1966 +2281055,г Москва проезд Красногвардейский 1-й д.18/1 кор.3,Москва,проезд Красногвардейский 1-й д.18/1 кор.3,проезд,Красногвардейский 1-й ,д.18/1 кор.3,8098661,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва проезд Красногвардейский 1-й д.20,Москва,проезд Красногвардейский 1-й д.20,проезд,Красногвардейский 1-й ,д.20,8098664,муниципальный округ Пресненский,1963 +2281055,г Москва проезд Красногвардейский 1-й д.20А,Москва,проезд Красногвардейский 1-й д.20А,проезд,Красногвардейский 1-й ,д.20А,8098667,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва проезд Красногвардейский 1-й д.4 кор.А строение 1,Москва,проезд Красногвардейский 1-й д.4 кор.А строение 1,проезд,Красногвардейский 1-й ,д.4 кор.А строение 1,8098646,муниципальный округ Пресненский,2000 +2281055,г Москва проезд Красногвардейский 1-й д.4 кор.Б строение 2,Москва,проезд Красногвардейский 1-й д.4 кор.Б строение 2,проезд,Красногвардейский 1-й ,д.4 кор.Б строение 2,8098650,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва проезд Красногвардейский 1-й д.6,Москва,проезд Красногвардейский 1-й д.6,проезд,Красногвардейский 1-й ,д.6,8098652,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва проезд Красногвардейский 1-й д.8,Москва,проезд Красногвардейский 1-й д.8,проезд,Красногвардейский 1-й ,д.8,8098655,муниципальный округ Пресненский,1957 +2281055,г Москва проезд Красногвардейский 2-й д.10,Москва,проезд Красногвардейский 2-й д.10,проезд,Красногвардейский 2-й ,д.10,8098688,муниципальный округ Пресненский,1962 +2281055,г Москва проезд Красногвардейский 2-й д.10А,Москва,проезд Красногвардейский 2-й д.10А,проезд,Красногвардейский 2-й ,д.10А,8098690,муниципальный округ Пресненский,1964 +2281055,г Москва проезд Красногвардейский 2-й д.2,Москва,проезд Красногвардейский 2-й д.2,проезд,Красногвардейский 2-й ,д.2,8098670,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва проезд Красногвардейский 2-й д.4,Москва,проезд Красногвардейский 2-й д.4,проезд,Красногвардейский 2-й ,д.4,8098673,муниципальный округ Пресненский,1963 +2281055,г Москва проезд Красногвардейский 2-й д.6 строение 1,Москва,проезд Красногвардейский 2-й д.6 строение 1,проезд,Красногвардейский 2-й ,д.6 строение 1,8098675,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва проезд Красногвардейский 2-й д.6А,Москва,проезд Красногвардейский 2-й д.6А,проезд,Красногвардейский 2-й ,д.6А,8098677,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва проезд Красногвардейский 2-й д.6Б,Москва,проезд Красногвардейский 2-й д.6Б,проезд,Красногвардейский 2-й ,д.6Б,8098679,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва проезд Красногвардейский 2-й д.6В,Москва,проезд Красногвардейский 2-й д.6В,проезд,Красногвардейский 2-й ,д.6В,8098681,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва проезд Красногвардейский 2-й д.8 строение 1,Москва,проезд Красногвардейский 2-й д.8 строение 1,проезд,Красногвардейский 2-й ,д.8 строение 1,8098684,муниципальный округ Пресненский,1967 +2281055,г Москва проезд Красногвардейский 2-й д.8А,Москва,проезд Красногвардейский 2-й д.8А,проезд,Красногвардейский 2-й ,д.8А,8098686,муниципальный округ Пресненский,1991 +2281055,г Москва проезд Мукомольный д.1 кор.1,Москва,проезд Мукомольный д.1 кор.1,проезд,Мукомольный ,д.1 кор.1,8157786,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва проезд Мукомольный д.1 кор.2,Москва,проезд Мукомольный д.1 кор.2,проезд,Мукомольный ,д.1 кор.2,8157795,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва проезд Мукомольный д.11,Москва,проезд Мукомольный д.11,проезд,Мукомольный ,д.11,8158113,муниципальный округ Пресненский,1964 +2281055,г Москва проезд Мукомольный д.5 кор.1,Москва,проезд Мукомольный д.5 кор.1,проезд,Мукомольный ,д.5 кор.1,8157894,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва проезд Мукомольный д.5 кор.2,Москва,проезд Мукомольный д.5 кор.2,проезд,Мукомольный ,д.5 кор.2,8157897,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва проезд Мукомольный д.7 кор.1,Москва,проезд Мукомольный д.7 кор.1,проезд,Мукомольный ,д.7 кор.1,8158079,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва проезд Мукомольный д.7 кор.2,Москва,проезд Мукомольный д.7 кор.2,проезд,Мукомольный ,д.7 кор.2,8158089,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва проезд Мукомольный д.7 кор.2,Москва,проезд Мукомольный д.7 кор.2,проезд,Мукомольный ,д.7 кор.2,8158086,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва проезд Мукомольный д.7 кор.2,Москва,проезд Мукомольный д.7 кор.2,проезд,Мукомольный ,д.7 кор.2,8158088,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва проезд Мукомольный д.9 кор.1,Москва,проезд Мукомольный д.9 кор.1,проезд,Мукомольный ,д.9 кор.1,8158099,муниципальный округ Пресненский,1970 +2281055,г Москва проезд Мукомольный д.9 кор.2,Москва,проезд Мукомольный д.9 кор.2,проезд,Мукомольный ,д.9 кор.2,8158106,муниципальный округ Пресненский,1970 +2281055,г Москва проезд Причальный д.1,Москва,проезд Причальный д.1,проезд,Причальный ,д.1,8159413,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва проезд Причальный д.3 кор.1,Москва,проезд Причальный д.3 кор.1,проезд,Причальный ,д.3 кор.1,8159423,муниципальный округ Пресненский,1967 +2281055,г Москва проезд Причальный д.3 кор.2,Москва,проезд Причальный д.3 кор.2,проезд,Причальный ,д.3 кор.2,8159426,муниципальный округ Пресненский,1966 +2281055,г Москва проезд Причальный д.3 кор.3,Москва,проезд Причальный д.3 кор.3,проезд,Причальный ,д.3 кор.3,8159428,муниципальный округ Пресненский,1966 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.1,Москва,проезд Шмитовский д.1,проезд,Шмитовский ,д.1,8098343,муниципальный округ Пресненский,1929 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.10/7,Москва,проезд Шмитовский д.10/7,проезд,Шмитовский ,д.10/7,8097739,муниципальный округ Пресненский,1929 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.11,Москва,проезд Шмитовский д.11,проезд,Шмитовский ,д.11,8097740,муниципальный округ Пресненский,1929 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.11а,Москва,проезд Шмитовский д.11а,проезд,Шмитовский ,д.11а,8097741,муниципальный округ Пресненский,1929 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.11б,Москва,проезд Шмитовский д.11б,проезд,Шмитовский ,д.11б,8097748,муниципальный округ Пресненский,1929 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.12,Москва,проезд Шмитовский д.12,проезд,Шмитовский ,д.12,8097749,муниципальный округ Пресненский,1926 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.13,Москва,проезд Шмитовский д.13,проезд,Шмитовский ,д.13,8097750,муниципальный округ Пресненский,1930 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.14,Москва,проезд Шмитовский д.14,проезд,Шмитовский ,д.14,8097751,муниципальный округ Пресненский,1929 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.15/5 строение 1,Москва,проезд Шмитовский д.15/5 строение 1,проезд,Шмитовский ,д.15/5 строение 1,8097752,муниципальный округ Пресненский,1932 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.16 строение 1,Москва,проезд Шмитовский д.16 строение 1,проезд,Шмитовский ,д.16 строение 1,8288438,муниципальный округ Пресненский,2004 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.16 строение 2,Москва,проезд Шмитовский д.16 строение 2,проезд,Шмитовский ,д.16 строение 2,8288449,муниципальный округ Пресненский,2007 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.17,Москва,проезд Шмитовский д.17,проезд,Шмитовский ,д.17,8097753,муниципальный округ Пресненский,1930 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.18,Москва,проезд Шмитовский д.18,проезд,Шмитовский ,д.18,8097754,муниципальный округ Пресненский,1962 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.19,Москва,проезд Шмитовский д.19,проезд,Шмитовский ,д.19,8097755,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.20,Москва,проезд Шмитовский д.20,проезд,Шмитовский ,д.20,7577528,муниципальный округ Пресненский,2008 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.22,Москва,проезд Шмитовский д.22,проезд,Шмитовский ,д.22,8097756,муниципальный округ Пресненский,1969 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.24,Москва,проезд Шмитовский д.24,проезд,Шмитовский ,д.24,8097757,муниципальный округ Пресненский,1968 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.28,Москва,проезд Шмитовский д.28,проезд,Шмитовский ,д.28,8097758,муниципальный округ Пресненский,1969 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.30,Москва,проезд Шмитовский д.30,проезд,Шмитовский ,д.30,8097759,муниципальный округ Пресненский,1969 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.31 строение 1,Москва,проезд Шмитовский д.31 строение 1,проезд,Шмитовский ,д.31 строение 1,8097760,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.33 строение 1,Москва,проезд Шмитовский д.33 строение 1,проезд,Шмитовский ,д.33 строение 1,8097761,муниципальный округ Пресненский,1963 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.35 строение 1,Москва,проезд Шмитовский д.35 строение 1,проезд,Шмитовский ,д.35 строение 1,8097762,муниципальный округ Пресненский,1969 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.41,Москва,проезд Шмитовский д.41,проезд,Шмитовский ,д.41,8157726,муниципальный округ Пресненский,1965 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.42,Москва,проезд Шмитовский д.42,проезд,Шмитовский ,д.42,8157741,муниципальный округ Пресненский,1969 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.43,Москва,проезд Шмитовский д.43,проезд,Шмитовский ,д.43,8157751,муниципальный округ Пресненский,1963 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.44,Москва,проезд Шмитовский д.44,проезд,Шмитовский ,д.44,8098415,муниципальный округ Пресненский,1966 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.46,Москва,проезд Шмитовский д.46,проезд,Шмитовский ,д.46,8098416,муниципальный округ Пресненский,1971 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.46 кор.1,Москва,проезд Шмитовский д.46 кор.1,проезд,Шмитовский ,д.46 кор.1,8157763,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.46 кор.2,Москва,проезд Шмитовский д.46 кор.2,проезд,Шмитовский ,д.46 кор.2,8157779,муниципальный округ Пресненский,1975 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.5,Москва,проезд Шмитовский д.5,проезд,Шмитовский ,д.5,8098344,муниципальный округ Пресненский,1926 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.6,Москва,проезд Шмитовский д.6,проезд,Шмитовский ,д.6,8282019,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.7,Москва,проезд Шмитовский д.7,проезд,Шмитовский ,д.7,8098345,муниципальный округ Пресненский,1926 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.8,Москва,проезд Шмитовский д.8,проезд,Шмитовский ,д.8,8097736,муниципальный округ Пресненский,1928 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.9/5,Москва,проезд Шмитовский д.9/5,проезд,Шмитовский ,д.9/5,8097738,муниципальный округ Пресненский,1930 +2281055,г Москва туп Сытинский д.1 строение 4,Москва,туп Сытинский д.1 строение 4,туп,Сытинский ,д.1 строение 4,8098231,муниципальный округ Пресненский,1899 +2281055,г Москва туп Сытинский д.3,Москва,туп Сытинский д.3,туп,Сытинский ,д.3,8098232,муниципальный округ Пресненский,1911 +2281055,г Москва туп Шведский д.3,Москва,туп Шведский д.3,туп,Шведский ,д.3,8267298,муниципальный округ Пресненский,2002 +2281055,г Москва ул 1905 года д.1,Москва,ул 1905 года д.1,ул,1905 года ,д.1,8098041,муниципальный округ Пресненский,1929 +2281055,г Москва ул 1905 года д.11 строение 1,Москва,ул 1905 года д.11 строение 1,ул,1905 года ,д.11 строение 1,8098049,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва ул 1905 года д.15,Москва,ул 1905 года д.15,ул,1905 года ,д.15,8098914,муниципальный округ Пресненский,2003 +2281055,г Москва ул 1905 года д.16 кор.1,Москва,ул 1905 года д.16 кор.1,ул,1905 года ,д.16 кор.1,8100127,муниципальный округ Пресненский,1962 +2281055,г Москва ул 1905 года д.16 строение 1,Москва,ул 1905 года д.16 строение 1,ул,1905 года ,д.16 строение 1,8098058,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва ул 1905 года д.17,Москва,ул 1905 года д.17,ул,1905 года ,д.17,8098074,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва ул 1905 года д.17 строение 1,Москва,ул 1905 года д.17 строение 1,ул,1905 года ,д.17 строение 1,8100135,муниципальный округ Пресненский,2003 +2281055,г Москва ул 1905 года д.19,Москва,ул 1905 года д.19,ул,1905 года ,д.19,8098075,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва ул 1905 года д.19 строение 1,Москва,ул 1905 года д.19 строение 1,ул,1905 года ,д.19 строение 1,8100140,муниципальный округ Пресненский,2002 +2281055,г Москва ул 1905 года д.21,Москва,ул 1905 года д.21,ул,1905 года ,д.21,8098077,муниципальный округ Пресненский,2001 +2281055,г Москва ул 1905 года д.23,Москва,ул 1905 года д.23,ул,1905 года ,д.23,8098078,муниципальный округ Пресненский,1999 +2281055,г Москва ул 1905 года д.25,Москва,ул 1905 года д.25,ул,1905 года ,д.25,7631144,муниципальный округ Пресненский,1965 +2281055,г Москва ул 1905 года д.3,Москва,ул 1905 года д.3,ул,1905 года ,д.3,8098042,муниципальный округ Пресненский,1981 +2281055,г Москва ул 1905 года д.4,Москва,ул 1905 года д.4,ул,1905 года ,д.4,8098043,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва ул 1905 года д.5,Москва,ул 1905 года д.5,ул,1905 года ,д.5,8098045,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва ул 1905 года д.9 строение 1,Москва,ул 1905 года д.9 строение 1,ул,1905 года ,д.9 строение 1,8098046,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва ул 1905 года д.9 строение 2,Москва,ул 1905 года д.9 строение 2,ул,1905 года ,д.9 строение 2,8098048,муниципальный округ Пресненский,961 +2281055,г Москва ул Анатолия Живова д.1,Москва,ул Анатолия Живова д.1,ул,Анатолия Живова ,д.1,8098080,муниципальный округ Пресненский,1928 +2281055,г Москва ул Анатолия Живова д.10,Москва,ул Анатолия Живова д.10,ул,Анатолия Живова ,д.10,8098903,муниципальный округ Пресненский,1929 +2281055,г Москва ул Анатолия Живова д.3,Москва,ул Анатолия Живова д.3,ул,Анатолия Живова ,д.3,8098898,муниципальный округ Пресненский,1928 +2281055,г Москва ул Анатолия Живова д.4,Москва,ул Анатолия Живова д.4,ул,Анатолия Живова ,д.4,8098084,муниципальный округ Пресненский,1928 +2281055,г Москва ул Анатолия Живова д.6,Москва,ул Анатолия Живова д.6,ул,Анатолия Живова ,д.6,8098899,муниципальный округ Пресненский,1928 +2281055,г Москва ул Анатолия Живова д.8,Москва,ул Анатолия Живова д.8,ул,Анатолия Живова ,д.8,8098901,муниципальный округ Пресненский,1929 +2281055,г Москва ул Анны Северьяновой д.1/14,Москва,ул Анны Северьяновой д.1/14,ул,Анны Северьяновой ,д.1/14,8098904,муниципальный округ Пресненский,1938 +2281055,г Москва ул Анны Северьяновой д.3 строение 3,Москва,ул Анны Северьяновой д.3 строение 3,ул,Анны Северьяновой ,д.3 строение 3,8098905,муниципальный округ Пресненский,1928 +2281055,г Москва ул Антонова-Овсеенко д.1/18 кор.2,Москва,ул Антонова-Овсеенко д.1/18 кор.2,ул,Антонова-Овсеенко ,д.1/18 кор.2,8098906,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва ул Антонова-Овсеенко д.11,Москва,ул Антонова-Овсеенко д.11,ул,Антонова-Овсеенко ,д.11,8098086,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва ул Антонова-Овсеенко д.2 строение 1,Москва,ул Антонова-Овсеенко д.2 строение 1,ул,Антонова-Овсеенко ,д.2 строение 1,8098907,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва ул Антонова-Овсеенко д.3,Москва,ул Антонова-Овсеенко д.3,ул,Антонова-Овсеенко ,д.3,8098908,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва ул Антонова-Овсеенко д.5 кор.2,Москва,ул Антонова-Овсеенко д.5 кор.2,ул,Антонова-Овсеенко ,д.5 кор.2,8098909,муниципальный округ Пресненский,1981 +2281055,г Москва ул Антонова-Овсеенко д.9,Москва,ул Антонова-Овсеенко д.9,ул,Антонова-Овсеенко ,д.9,8098085,муниципальный округ Пресненский,1962 +2281055,г Москва ул Баррикадная д.8г,Москва,ул Баррикадная д.8г,ул,Баррикадная ,д.8г,8098089,муниципальный округ Пресненский,1890 +2281055,г Москва ул Брестская 2-я д.19/18 строение 5,Москва,ул Брестская 2-я д.19/18 строение 5,ул,Брестская 2-я ,д.19/18 строение 5,8098911,муниципальный округ Пресненский,1905 +2281055,г Москва ул Брестская 2-я д.31,Москва,ул Брестская 2-я д.31,ул,Брестская 2-я ,д.31,8098214,муниципальный округ Пресненский,1962 +2281055,г Москва ул Брестская 2-я д.37 строение 1,Москва,ул Брестская 2-я д.37 строение 1,ул,Брестская 2-я ,д.37 строение 1,8098246,муниципальный округ Пресненский,1975 +2281055,г Москва ул Брестская 2-я д.39 строение 3,Москва,ул Брестская 2-я д.39 строение 3,ул,Брестская 2-я ,д.39 строение 3,8098248,муниципальный округ Пресненский,1912 +2281055,г Москва ул Брестская 2-я д.43,Москва,ул Брестская 2-я д.43,ул,Брестская 2-я ,д.43,8098252,муниципальный округ Пресненский,1910 +2281055,г Москва ул Бронная Б. д.17 строение 1,Москва,ул Бронная Б. д.17 строение 1,ул,Бронная Б. ,д.17 строение 1,8098263,муниципальный округ Пресненский,1927 +2281055,г Москва ул Бронная Б. д.19,Москва,ул Бронная Б. д.19,ул,Бронная Б. ,д.19,7717575,муниципальный округ Пресненский,1968 +2281055,г Москва ул Бронная Б. д.2/6,Москва,ул Бронная Б. д.2/6,ул,Бронная Б. ,д.2/6,8098253,муниципальный округ Пресненский,1968 +2281055,г Москва ул Бронная Б. д.5,Москва,ул Бронная Б. д.5,ул,Бронная Б. ,д.5,8098255,муниципальный округ Пресненский,1965 +2281055,г Москва ул Бронная Б. д.7,Москва,ул Бронная Б. д.7,ул,Бронная Б. ,д.7,8098260,муниципальный округ Пресненский,1826 +2281055,г Москва ул Бронная Б. д.8 строение 1,Москва,ул Бронная Б. д.8 строение 1,ул,Бронная Б. ,д.8 строение 1,8098262,муниципальный округ Пресненский,1927 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.10 кор.1,Москва,ул Бронная М. д.10 кор.1,ул,Бронная М. ,д.10 кор.1,7717586,муниципальный округ Пресненский,1890 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.10 кор.2,Москва,ул Бронная М. д.10 кор.2,ул,Бронная М. ,д.10 кор.2,7717588,муниципальный округ Пресненский,1890 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.10 строение 3,Москва,ул Бронная М. д.10 строение 3,ул,Бронная М. ,д.10 строение 3,8098270,муниципальный округ Пресненский,1890 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.12 кор.4,Москва,ул Бронная М. д.12 кор.4,ул,Бронная М. ,д.12 кор.4,7717585,муниципальный округ Пресненский,1906 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.13 строение 1,Москва,ул Бронная М. д.13 строение 1,ул,Бронная М. ,д.13 строение 1,8098273,муниципальный округ Пресненский,1927 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.16,Москва,ул Бронная М. д.16,ул,Бронная М. ,д.16,8098277,муниципальный округ Пресненский,1927 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.17,Москва,ул Бронная М. д.17,ул,Бронная М. ,д.17,7697624,муниципальный округ Пресненский,1949 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.18 строение 1,Москва,ул Бронная М. д.18 строение 1,ул,Бронная М. ,д.18 строение 1,8098287,муниципальный округ Пресненский,1877 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.19а,Москва,ул Бронная М. д.19а,ул,Бронная М. ,д.19а,8098294,муниципальный округ Пресненский,1934 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.20 строение 1,Москва,ул Бронная М. д.20 строение 1,ул,Бронная М. ,д.20 строение 1,8098305,муниципальный округ Пресненский,1914 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.20 строение 2,Москва,ул Бронная М. д.20 строение 2,ул,Бронная М. ,д.20 строение 2,8098314,муниципальный округ Пресненский,1914 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.20а,Москва,ул Бронная М. д.20а,ул,Бронная М. ,д.20а,8098318,муниципальный округ Пресненский,1914 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.21/13 строение 1,Москва,ул Бронная М. д.21/13 строение 1,ул,Бронная М. ,д.21/13 строение 1,8098321,муниципальный округ Пресненский,1928 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.21/13 строение 2,Москва,ул Бронная М. д.21/13 строение 2,ул,Бронная М. ,д.21/13 строение 2,8098331,муниципальный округ Пресненский,1928 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.22 строение 1,Москва,ул Бронная М. д.22 строение 1,ул,Бронная М. ,д.22 строение 1,8098336,муниципальный округ Пресненский,1913 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.22 строение 2,Москва,ул Бронная М. д.22 строение 2,ул,Бронная М. ,д.22 строение 2,8098340,муниципальный округ Пресненский,1913 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.25,Москва,ул Бронная М. д.25,ул,Бронная М. ,д.25,8225078,муниципальный округ Пресненский,1998 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.27/14,Москва,ул Бронная М. д.27/14,ул,Бронная М. ,д.27/14,8098347,муниципальный округ Пресненский,1900 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.31/13,Москва,ул Бронная М. д.31/13,ул,Бронная М. ,д.31/13,8098350,муниципальный округ Пресненский,1935 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.32,Москва,ул Бронная М. д.32,ул,Бронная М. ,д.32,8098355,муниципальный округ Пресненский,1912 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.34,Москва,ул Бронная М. д.34,ул,Бронная М. ,д.34,7717576,муниципальный округ Пресненский,1964 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.36,Москва,ул Бронная М. д.36,ул,Бронная М. ,д.36,8098358,муниципальный округ Пресненский,1926 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.38,Москва,ул Бронная М. д.38,ул,Бронная М. ,д.38,7717578,муниципальный округ Пресненский,1965 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.4 строение 1,Москва,ул Бронная М. д.4 строение 1,ул,Бронная М. ,д.4 строение 1,8098266,муниципальный округ Пресненский,1910 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.42/14 строение 1,Москва,ул Бронная М. д.42/14 строение 1,ул,Бронная М. ,д.42/14 строение 1,8098363,муниципальный округ Пресненский,1914 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.44,Москва,ул Бронная М. д.44,ул,Бронная М. ,д.44,8245227,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва ул Васильевская д.15/24,Москва,ул Васильевская д.15/24,ул,Васильевская ,д.15/24,7724930,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва ул Васильевская д.2 строение 1,Москва,ул Васильевская д.2 строение 1,ул,Васильевская ,д.2 строение 1,8098368,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва ул Васильевская д.2 строение 2,Москва,ул Васильевская д.2 строение 2,ул,Васильевская ,д.2 строение 2,8098371,муниципальный округ Пресненский,1957 +2281055,г Москва ул Васильевская д.3,Москва,ул Васильевская д.3,ул,Васильевская ,д.3,8098373,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва ул Васильевская д.4,Москва,ул Васильевская д.4,ул,Васильевская ,д.4,8098381,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва ул Васильевская д.5,Москва,ул Васильевская д.5,ул,Васильевская ,д.5,8098388,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва ул Васильевская д.7,Москва,ул Васильевская д.7,ул,Васильевская ,д.7,8098390,муниципальный округ Пресненский,1985 +2281055,г Москва ул Васильевская д.9,Москва,ул Васильевская д.9,ул,Васильевская ,д.9,8098399,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва ул Гашека д.11,Москва,ул Гашека д.11,ул,Гашека ,д.11,8098500,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва ул Гашека д.9,Москва,ул Гашека д.9,ул,Гашека ,д.9,7562195,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.12,Москва,ул Грузинская Б. д.12,ул,Грузинская Б. ,д.12,8098548,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.13/2 строение 1,Москва,ул Грузинская Б. д.13/2 строение 1,ул,Грузинская Б. ,д.13/2 строение 1,8098554,муниципальный округ Пресненский,1913 +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.15 строение 1,Москва,ул Грузинская Б. д.15 строение 1,ул,Грузинская Б. ,д.15 строение 1,8098560,муниципальный округ Пресненский,1902 +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.16,Москва,ул Грузинская Б. д.16,ул,Грузинская Б. ,д.16,8098564,муниципальный округ Пресненский,1972 +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.18 строение 1,Москва,ул Грузинская Б. д.18 строение 1,ул,Грузинская Б. ,д.18 строение 1,8098572,муниципальный округ Пресненский,1902 +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.20 строение 1,Москва,ул Грузинская Б. д.20 строение 1,ул,Грузинская Б. ,д.20 строение 1,8152160,муниципальный округ Пресненский,1964 +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.22 строение 1,Москва,ул Грузинская Б. д.22 строение 1,ул,Грузинская Б. ,д.22 строение 1,8098581,муниципальный округ Пресненский,1985 +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.32 строение 1,Москва,ул Грузинская Б. д.32 строение 1,ул,Грузинская Б. ,д.32 строение 1,8098587,муниципальный округ Пресненский,1902 +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.32 строение 10,Москва,ул Грузинская Б. д.32 строение 10,ул,Грузинская Б. ,д.32 строение 10,8098594,муниципальный округ Пресненский,1912 +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.36 строение 3,Москва,ул Грузинская Б. д.36 строение 3,ул,Грузинская Б. ,д.36 строение 3,8098601,муниципальный округ Пресненский,1936 +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.36а строение 5,Москва,ул Грузинская Б. д.36а строение 5,ул,Грузинская Б. ,д.36а строение 5,8098607,муниципальный округ Пресненский,1914 +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.37,Москва,ул Грузинская Б. д.37,ул,Грузинская Б. ,д.37,8098616,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.37 строение 1,Москва,ул Грузинская Б. д.37 строение 1,ул,Грузинская Б. ,д.37 строение 1,8100153,муниципальный округ Пресненский,1989 +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.37 строение 2,Москва,ул Грузинская Б. д.37 строение 2,ул,Грузинская Б. ,д.37 строение 2,7717210,муниципальный округ Пресненский,2001 +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.39,Москва,ул Грузинская Б. д.39,ул,Грузинская Б. ,д.39,8098637,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.39 строение 1,Москва,ул Грузинская Б. д.39 строение 1,ул,Грузинская Б. ,д.39 строение 1,8100163,муниципальный округ Пресненский,1983 +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.40 кор.1,Москва,ул Грузинская Б. д.40 кор.1,ул,Грузинская Б. ,д.40 кор.1,8098642,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.40 строение 1,Москва,ул Грузинская Б. д.40 строение 1,ул,Грузинская Б. ,д.40 строение 1,8098671,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.40 строение 2,Москва,ул Грузинская Б. д.40 строение 2,ул,Грузинская Б. ,д.40 строение 2,8098683,муниципальный округ Пресненский,1972 +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.42,Москва,ул Грузинская Б. д.42,ул,Грузинская Б. ,д.42,8098692,муниципальный округ Пресненский,1975 +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.56 строение 3,Москва,ул Грузинская Б. д.56 строение 3,ул,Грузинская Б. ,д.56 строение 3,8098696,муниципальный округ Пресненский,1928 +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.57 строение 1,Москва,ул Грузинская Б. д.57 строение 1,ул,Грузинская Б. ,д.57 строение 1,8098699,муниципальный округ Пресненский,1975 +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.58,Москва,ул Грузинская Б. д.58,ул,Грузинская Б. ,д.58,8098703,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.62,Москва,ул Грузинская Б. д.62,ул,Грузинская Б. ,д.62,8098706,муниципальный округ Пресненский,1964 +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.63 строение 1,Москва,ул Грузинская Б. д.63 строение 1,ул,Грузинская Б. ,д.63 строение 1,8098709,муниципальный округ Пресненский,1967 +2281055,г Москва ул Грузинская М. д.12 строение 1,Москва,ул Грузинская М. д.12 строение 1,ул,Грузинская М. ,д.12 строение 1,8098719,муниципальный округ Пресненский,1965 +2281055,г Москва ул Грузинская М. д.19/2 строение 5,Москва,ул Грузинская М. д.19/2 строение 5,ул,Грузинская М. ,д.19/2 строение 5,8098723,муниципальный округ Пресненский,1904 +2281055,г Москва ул Грузинская М. д.21 строение 2,Москва,ул Грузинская М. д.21 строение 2,ул,Грузинская М. ,д.21 строение 2,8098730,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва ул Грузинская М. д.28,Москва,ул Грузинская М. д.28,ул,Грузинская М. ,д.28,8028557,муниципальный округ Пресненский,1975 +2281055,г Москва ул Грузинская М. д.29,Москва,ул Грузинская М. д.29,ул,Грузинская М. ,д.29,8098743,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва ул Грузинская М. д.29 строение 1,Москва,ул Грузинская М. д.29 строение 1,ул,Грузинская М. ,д.29 строение 1,8098752,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва ул Грузинская М. д.29 строение 3,Москва,ул Грузинская М. д.29 строение 3,ул,Грузинская М. ,д.29 строение 3,8098761,муниципальный округ Пресненский,1956 +2281055,г Москва ул Грузинская М. д.3/9 строение 1,Москва,ул Грузинская М. д.3/9 строение 1,ул,Грузинская М. ,д.3/9 строение 1,8098712,муниципальный округ Пресненский,1965 +2281055,г Москва ул Грузинская М. д.31 строение 1,Москва,ул Грузинская М. д.31 строение 1,ул,Грузинская М. ,д.31 строение 1,8098775,муниципальный округ Пресненский,1966 +2281055,г Москва ул Грузинская М. д.33 строение 1,Москва,ул Грузинская М. д.33 строение 1,ул,Грузинская М. ,д.33 строение 1,8098783,муниципальный округ Пресненский,1966 +2281055,г Москва ул Грузинская М. д.34 строение 1,Москва,ул Грузинская М. д.34 строение 1,ул,Грузинская М. ,д.34 строение 1,8098795,муниципальный округ Пресненский,1908 +2281055,г Москва ул Грузинская М. д.35 строение 1,Москва,ул Грузинская М. д.35 строение 1,ул,Грузинская М. ,д.35 строение 1,8098798,муниципальный округ Пресненский,1966 +2281055,г Москва ул Грузинская М. д.38,Москва,ул Грузинская М. д.38,ул,Грузинская М. ,д.38,8098799,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва ул Грузинская М. д.41 строение 1,Москва,ул Грузинская М. д.41 строение 1,ул,Грузинская М. ,д.41 строение 1,8098800,муниципальный округ Пресненский,1974 +2281055,г Москва ул Грузинская М. д.43 строение 1,Москва,ул Грузинская М. д.43 строение 1,ул,Грузинская М. ,д.43 строение 1,8098802,муниципальный округ Пресненский,1955 +2281055,г Москва ул Грузинская М. д.46,Москва,ул Грузинская М. д.46,ул,Грузинская М. ,д.46,8098805,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва ул Грузинская М. д.46 строение 1,Москва,ул Грузинская М. д.46 строение 1,ул,Грузинская М. ,д.46 строение 1,8098807,муниципальный округ Пресненский,1973 +2281055,г Москва ул Грузинский Вал д.14 строение 1,Москва,ул Грузинский Вал д.14 строение 1,ул,Грузинский Вал ,д.14 строение 1,8098809,муниципальный округ Пресненский,1977 +2281055,г Москва ул Грузинский Вал д.18/15,Москва,ул Грузинский Вал д.18/15,ул,Грузинский Вал ,д.18/15,8098817,муниципальный округ Пресненский,1963 +2281055,г Москва ул Грузинский Вал д.26 строение 1,Москва,ул Грузинский Вал д.26 строение 1,ул,Грузинский Вал ,д.26 строение 1,8098822,муниципальный округ Пресненский,1926 +2281055,г Москва ул Грузинский Вал д.26 строение 2,Москва,ул Грузинский Вал д.26 строение 2,ул,Грузинский Вал ,д.26 строение 2,8098825,муниципальный округ Пресненский,1931 +2281055,г Москва ул Грузинский Вал д.26 строение 3,Москва,ул Грузинский Вал д.26 строение 3,ул,Грузинский Вал ,д.26 строение 3,8098827,муниципальный округ Пресненский,1926 +2281055,г Москва ул Грузинский Вал д.28/45,Москва,ул Грузинский Вал д.28/45,ул,Грузинский Вал ,д.28/45,8098829,муниципальный округ Пресненский,1930 +2281055,г Москва ул Декабрьская Б. д.1,Москва,ул Декабрьская Б. д.1,ул,Декабрьская Б. ,д.1,8098852,муниципальный округ Пресненский,2004 +2281055,г Москва ул Декабрьская Б. д.10,Москва,ул Декабрьская Б. д.10,ул,Декабрьская Б. ,д.10,8098867,муниципальный округ Пресненский,2004 +2281055,г Москва ул Декабрьская Б. д.4,Москва,ул Декабрьская Б. д.4,ул,Декабрьская Б. ,д.4,8098856,муниципальный округ Пресненский,2000 +2281055,г Москва ул Декабрьская Б. д.6 строение 1,Москва,ул Декабрьская Б. д.6 строение 1,ул,Декабрьская Б. ,д.6 строение 1,8098860,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва ул Декабрьская Б. д.8,Москва,ул Декабрьская Б. д.8,ул,Декабрьская Б. ,д.8,8098864,муниципальный округ Пресненский,1974 +2281055,г Москва ул Дружинниковская д.11/2,Москва,ул Дружинниковская д.11/2,ул,Дружинниковская ,д.11/2,8121364,муниципальный округ Пресненский,1938 +2281055,г Москва ул Дружинниковская д.11А,Москва,ул Дружинниковская д.11А,ул,Дружинниковская ,д.11А,8118492,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва ул Дружинниковская д.13,Москва,ул Дружинниковская д.13,ул,Дружинниковская ,д.13,8121360,муниципальный округ Пресненский,1962 +2281055,г Москва ул Заморенова д.11а,Москва,ул Заморенова д.11а,ул,Заморенова ,д.11а,8121344,муниципальный округ Пресненский,1937 +2281055,г Москва ул Заморенова д.14 кор.16,Москва,ул Заморенова д.14 кор.16,ул,Заморенова ,д.14 кор.16,8099348,муниципальный округ Пресненский,1963 +2281055,г Москва ул Заморенова д.17,Москва,ул Заморенова д.17,ул,Заморенова ,д.17,8098411,муниципальный округ Пресненский,1900 +2281055,г Москва ул Заморенова д.18 строение 1,Москва,ул Заморенова д.18 строение 1,ул,Заморенова ,д.18 строение 1,8099349,муниципальный округ Пресненский,1964 +2281055,г Москва ул Заморенова д.25/5,Москва,ул Заморенова д.25/5,ул,Заморенова ,д.25/5,8121335,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва ул Заморенова д.3,Москва,ул Заморенова д.3,ул,Заморенова ,д.3,8121170,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва ул Заморенова д.40 строение 1,Москва,ул Заморенова д.40 строение 1,ул,Заморенова ,д.40 строение 1,8099350,муниципальный округ Пресненский,1962 +2281055,г Москва ул Заморенова д.41,Москва,ул Заморенова д.41,ул,Заморенова ,д.41,8121330,муниципальный округ Пресненский,1962 +2281055,г Москва ул Заморенова д.5 строение 1,Москва,ул Заморенова д.5 строение 1,ул,Заморенова ,д.5 строение 1,8121354,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва ул Заморенова д.5 строение 2,Москва,ул Заморенова д.5 строение 2,ул,Заморенова ,д.5 строение 2,8121353,муниципальный округ Пресненский,1904 +2281055,г Москва ул Заморенова д.9 строение 1,Москва,ул Заморенова д.9 строение 1,ул,Заморенова ,д.9 строение 1,8121349,муниципальный округ Пресненский,1900 +2281055,г Москва ул Заморенова д.9 строение 2,Москва,ул Заморенова д.9 строение 2,ул,Заморенова ,д.9 строение 2,8121346,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва ул Зоологическая д.10,Москва,ул Зоологическая д.10,ул,Зоологическая ,д.10,8099390,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва ул Зоологическая д.12 строение 1,Москва,ул Зоологическая д.12 строение 1,ул,Зоологическая ,д.12 строение 1,8099392,муниципальный округ Пресненский,1972 +2281055,г Москва ул Зоологическая д.12 строение 2,Москва,ул Зоологическая д.12 строение 2,ул,Зоологическая ,д.12 строение 2,8099393,муниципальный округ Пресненский,1972 +2281055,г Москва ул Зоологическая д.18,Москва,ул Зоологическая д.18,ул,Зоологическая ,д.18,8126864,муниципальный округ Пресненский,2002 +2281055,г Москва ул Зоологическая д.2,Москва,ул Зоологическая д.2,ул,Зоологическая ,д.2,8099383,муниципальный округ Пресненский,1997 +2281055,г Москва ул Зоологическая д.22,Москва,ул Зоологическая д.22,ул,Зоологическая ,д.22,8099394,муниципальный округ Пресненский,1998 +2281055,г Москва ул Зоологическая д.26 строение 1,Москва,ул Зоологическая д.26 строение 1,ул,Зоологическая ,д.26 строение 1,8099396,муниципальный округ Пресненский,1997 +2281055,г Москва ул Зоологическая д.26 строение 2,Москва,ул Зоологическая д.26 строение 2,ул,Зоологическая ,д.26 строение 2,8099398,муниципальный округ Пресненский,1997 +2281055,г Москва ул Зоологическая д.28 кор.2,Москва,ул Зоологическая д.28 кор.2,ул,Зоологическая ,д.28 кор.2,8099400,муниципальный округ Пресненский,1998 +2281055,г Москва ул Зоологическая д.28 строение 2,Москва,ул Зоологическая д.28 строение 2,ул,Зоологическая ,д.28 строение 2,8098162,муниципальный округ Пресненский,1998 +2281055,г Москва ул Зоологическая д.3 строение 1,Москва,ул Зоологическая д.3 строение 1,ул,Зоологическая ,д.3 строение 1,8099386,муниципальный округ Пресненский,1971 +2281055,г Москва ул Зоологическая д.30 кор.2,Москва,ул Зоологическая д.30 кор.2,ул,Зоологическая ,д.30 кор.2,8098169,муниципальный округ Пресненский,2000 +2281055,г Москва ул Зоологическая д.32,Москва,ул Зоологическая д.32,ул,Зоологическая ,д.32,8098173,муниципальный округ Пресненский,1969 +2281055,г Москва ул Зоологическая д.4,Москва,ул Зоологическая д.4,ул,Зоологическая ,д.4,8099387,муниципальный округ Пресненский,1998 +2281055,г Москва ул Климашкина д.1,Москва,ул Климашкина д.1,ул,Климашкина ,д.1,8098198,муниципальный округ Пресненский,1986 +2281055,г Москва ул Климашкина д.10,Москва,ул Климашкина д.10,ул,Климашкина ,д.10,8098215,муниципальный округ Пресненский,2007 +2281055,г Москва ул Климашкина д.12,Москва,ул Климашкина д.12,ул,Климашкина ,д.12,8098218,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва ул Климашкина д.14 строение 1,Москва,ул Климашкина д.14 строение 1,ул,Климашкина ,д.14 строение 1,8098225,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва ул Климашкина д.15 строение 4,Москва,ул Климашкина д.15 строение 4,ул,Климашкина ,д.15 строение 4,8098227,муниципальный округ Пресненский,1955 +2281055,г Москва ул Климашкина д.17 строение 2,Москва,ул Климашкина д.17 строение 2,ул,Климашкина ,д.17 строение 2,8142345,муниципальный округ Пресненский,2005 +2281055,г Москва ул Климашкина д.19,Москва,ул Климашкина д.19,ул,Климашкина ,д.19,7941343,муниципальный округ Пресненский,2000 +2281055,г Москва ул Климашкина д.20,Москва,ул Климашкина д.20,ул,Климашкина ,д.20,8098233,муниципальный округ Пресненский,1928 +2281055,г Москва ул Климашкина д.21,Москва,ул Климашкина д.21,ул,Климашкина ,д.21,8098239,муниципальный округ Пресненский,1962 +2281055,г Москва ул Климашкина д.22,Москва,ул Климашкина д.22,ул,Климашкина ,д.22,8098241,муниципальный округ Пресненский,1928 +2281055,г Москва ул Климашкина д.24 строение 1,Москва,ул Климашкина д.24 строение 1,ул,Климашкина ,д.24 строение 1,8098243,муниципальный округ Пресненский,1926 +2281055,г Москва ул Климашкина д.26 строение 1,Москва,ул Климашкина д.26 строение 1,ул,Климашкина ,д.26 строение 1,8098245,муниципальный округ Пресненский,1925 +2281055,г Москва ул Климашкина д.5,Москва,ул Климашкина д.5,ул,Климашкина ,д.5,8098208,муниципальный округ Пресненский,1928 +2281055,г Москва ул Климашкина д.8 строение 1,Москва,ул Климашкина д.8 строение 1,ул,Климашкина ,д.8 строение 1,8098213,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва ул Климашкина д.9/7,Москва,ул Климашкина д.9/7,ул,Климашкина ,д.9/7,7945224,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва ул Конюшковская д.26,Москва,ул Конюшковская д.26,ул,Конюшковская ,д.26,8121280,муниципальный округ Пресненский,1935 +2281055,г Москва ул Конюшковская д.28,Москва,ул Конюшковская д.28,ул,Конюшковская ,д.28,8121275,муниципальный округ Пресненский,1937 +2281055,г Москва ул Конюшковская д.30,Москва,ул Конюшковская д.30,ул,Конюшковская ,д.30,8121268,муниципальный округ Пресненский,1938 +2281055,г Москва ул Конюшковская д.32,Москва,ул Конюшковская д.32,ул,Конюшковская ,д.32,8121261,муниципальный округ Пресненский,1900 +2281055,г Москва ул Костикова д.1,Москва,ул Костикова д.1,ул,Костикова ,д.1,8098400,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва ул Костикова д.3,Москва,ул Костикова д.3,ул,Костикова ,д.3,8098403,муниципальный округ Пресненский,1929 +2281055,г Москва ул Костикова д.5,Москва,ул Костикова д.5,ул,Костикова ,д.5,8098429,муниципальный округ Пресненский,1928 +2281055,г Москва ул Костикова д.7,Москва,ул Костикова д.7,ул,Костикова ,д.7,8098432,муниципальный округ Пресненский,19229 +2281055,г Москва ул Красина д.13 строение 1,Москва,ул Красина д.13 строение 1,ул,Красина ,д.13 строение 1,8098455,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва ул Красина д.14 строение 8,Москва,ул Красина д.14 строение 8,ул,Красина ,д.14 строение 8,8098460,муниципальный округ Пресненский,1912 +2281055,г Москва ул Красина д.17 строение 1,Москва,ул Красина д.17 строение 1,ул,Красина ,д.17 строение 1,8098466,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва ул Красина д.19 строение 1,Москва,ул Красина д.19 строение 1,ул,Красина ,д.19 строение 1,8098473,муниципальный округ Пресненский,1973 +2281055,г Москва ул Красина д.24,Москва,ул Красина д.24,ул,Красина ,д.24,7562186,муниципальный округ Пресненский,1957 +2281055,г Москва ул Красина д.24/28,Москва,ул Красина д.24/28,ул,Красина ,д.24/28,8098476,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва ул Красина д.7 строение 1,Москва,ул Красина д.7 строение 1,ул,Красина ,д.7 строение 1,8098438,муниципальный округ Пресненский,1908 +2281055,г Москва ул Красина д.7 строение 2,Москва,ул Красина д.7 строение 2,ул,Красина ,д.7 строение 2,8098442,муниципальный округ Пресненский,1908 +2281055,г Москва ул Красина д.7 строение 3,Москва,ул Красина д.7 строение 3,ул,Красина ,д.7 строение 3,8098444,муниципальный округ Пресненский,1908 +2281055,г Москва ул Красина д.9 строение 2,Москва,ул Красина д.9 строение 2,ул,Красина ,д.9 строение 2,8098450,муниципальный округ Пресненский,1908 +2281055,г Москва ул Красная Пресня д.11,Москва,ул Красная Пресня д.11,ул,Красная Пресня ,д.11,8098488,муниципальный округ Пресненский,1966 +2281055,г Москва ул Красная Пресня д.12,Москва,ул Красная Пресня д.12,ул,Красная Пресня ,д.12,8098491,муниципальный округ Пресненский,1962 +2281055,г Москва ул Красная Пресня д.14,Москва,ул Красная Пресня д.14,ул,Красная Пресня ,д.14,8098503,муниципальный округ Пресненский,1962 +2281055,г Москва ул Красная Пресня д.21,Москва,ул Красная Пресня д.21,ул,Красная Пресня ,д.21,8117221,муниципальный округ Пресненский,2002 +2281055,г Москва ул Красная Пресня д.23 кор.А,Москва,ул Красная Пресня д.23 кор.А,ул,Красная Пресня ,д.23 кор.А,8098516,муниципальный округ Пресненский,1980 +2281055,г Москва ул Красная Пресня д.23 кор.Б,Москва,ул Красная Пресня д.23 кор.Б,ул,Красная Пресня ,д.23 кор.Б,8098526,муниципальный округ Пресненский,1986 +2281055,г Москва ул Красная Пресня д.29,Москва,ул Красная Пресня д.29,ул,Красная Пресня ,д.29,8201530,муниципальный округ Пресненский,1914 +2281055,г Москва ул Красная Пресня д.32/34,Москва,ул Красная Пресня д.32/34,ул,Красная Пресня ,д.32/34,8098532,муниципальный округ Пресненский,1938 +2281055,г Москва ул Красная Пресня д.36 кор.2,Москва,ул Красная Пресня д.36 кор.2,ул,Красная Пресня ,д.36 кор.2,8098537,муниципальный округ Пресненский,2007 +2281055,г Москва ул Красная Пресня д.36 строение 1,Москва,ул Красная Пресня д.36 строение 1,ул,Красная Пресня ,д.36 строение 1,8098542,муниципальный округ Пресненский,1910 +2281055,г Москва ул Красная Пресня д.38,Москва,ул Красная Пресня д.38,ул,Красная Пресня ,д.38,8098546,муниципальный округ Пресненский,1970 +2281055,г Москва ул Красная Пресня д.8,Москва,ул Красная Пресня д.8,ул,Красная Пресня ,д.8,8098482,муниципальный округ Пресненский,1963 +2281055,г Москва ул Красная Пресня д.9,Москва,ул Красная Пресня д.9,ул,Красная Пресня ,д.9,8098485,муниципальный округ Пресненский,1943 +2281055,г Москва ул Красногвардейская 3-я д.2,Москва,ул Красногвардейская 3-я д.2,ул,Красногвардейская 3-я ,д.2,8098631,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва ул Красногвардейская 3-я д.3,Москва,ул Красногвардейская 3-я д.3,ул,Красногвардейская 3-я ,д.3,7656170,муниципальный округ Пресненский,2004 +2281055,г Москва ул Красногвардейская 3-я д.6,Москва,ул Красногвардейская 3-я д.6,ул,Красногвардейская 3-я ,д.6,8098635,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва ул Красногвардейская 3-я д.8 строение 1,Москва,ул Красногвардейская 3-я д.8 строение 1,ул,Красногвардейская 3-я ,д.8 строение 1,8098641,муниципальный округ Пресненский,1970 +2281055,г Москва ул Литвина-Седого д.10 строение 1,Москва,ул Литвина-Седого д.10 строение 1,ул,Литвина-Седого ,д.10 строение 1,8098575,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва ул Литвина-Седого д.13 строение 1,Москва,ул Литвина-Седого д.13 строение 1,ул,Литвина-Седого ,д.13 строение 1,8098577,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва ул Литвина-Седого д.2/13 строение 1,Москва,ул Литвина-Седого д.2/13 строение 1,ул,Литвина-Седого ,д.2/13 строение 1,8098551,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва ул Литвина-Седого д.2/13 строение 2,Москва,ул Литвина-Седого д.2/13 строение 2,ул,Литвина-Седого ,д.2/13 строение 2,8098553,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва ул Литвина-Седого д.2/13 строение 3,Москва,ул Литвина-Седого д.2/13 строение 3,ул,Литвина-Седого ,д.2/13 строение 3,8098558,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва ул Литвина-Седого д.3 строение 1,Москва,ул Литвина-Седого д.3 строение 1,ул,Литвина-Седого ,д.3 строение 1,8098561,муниципальный округ Пресненский,1953 +2281055,г Москва ул Литвина-Седого д.5А строение 1,Москва,ул Литвина-Седого д.5А строение 1,ул,Литвина-Седого ,д.5А строение 1,8098562,муниципальный округ Пресненский,1950 +2281055,г Москва ул Литвина-Седого д.7 строение 1,Москва,ул Литвина-Седого д.7 строение 1,ул,Литвина-Седого ,д.7 строение 1,8098566,муниципальный округ Пресненский,1951 +2281055,г Москва ул Литвина-Седого д.7А строение 1,Москва,ул Литвина-Седого д.7А строение 1,ул,Литвина-Седого ,д.7А строение 1,8098570,муниципальный округ Пресненский,1950 +2281055,г Москва ул Мантулинская д.10,Москва,ул Мантулинская д.10,ул,Мантулинская ,д.10,8098584,муниципальный округ Пресненский,1926 +2281055,г Москва ул Мантулинская д.12,Москва,ул Мантулинская д.12,ул,Мантулинская ,д.12,8098588,муниципальный округ Пресненский,1950 +2281055,г Москва ул Мантулинская д.16,Москва,ул Мантулинская д.16,ул,Мантулинская ,д.16,8098591,муниципальный округ Пресненский,1930 +2281055,г Москва ул Мантулинская д.18,Москва,ул Мантулинская д.18,ул,Мантулинская ,д.18,8098593,муниципальный округ Пресненский,1930 +2281055,г Москва ул Мантулинская д.2 строение 1,Москва,ул Мантулинская д.2 строение 1,ул,Мантулинская ,д.2 строение 1,8098580,муниципальный округ Пресненский,1970 +2281055,г Москва ул Мантулинская д.20,Москва,ул Мантулинская д.20,ул,Мантулинская ,д.20,8098596,муниципальный округ Пресненский,1929 +2281055,г Москва ул Никитская Б. д.22/2,Москва,ул Никитская Б. д.22/2,ул,Никитская Б. ,д.22/2,8121407,муниципальный округ Пресненский,1876 +2281055,г Москва ул Никитская Б. д.31 строение 1,Москва,ул Никитская Б. д.31 строение 1,ул,Никитская Б. ,д.31 строение 1,8121408,муниципальный округ Пресненский,1900 +2281055,г Москва ул Никитская Б. д.35 строение 1,Москва,ул Никитская Б. д.35 строение 1,ул,Никитская Б. ,д.35 строение 1,8121411,муниципальный округ Пресненский,1885 +2281055,г Москва ул Никитская Б. д.37 строение 1,Москва,ул Никитская Б. д.37 строение 1,ул,Никитская Б. ,д.37 строение 1,8121414,муниципальный округ Пресненский,1973 +2281055,г Москва ул Никитская Б. д.43,Москва,ул Никитская Б. д.43,ул,Никитская Б. ,д.43,7717590,муниципальный округ Пресненский,1974 +2281055,г Москва ул Никитская Б. д.52 строение 1,Москва,ул Никитская Б. д.52 строение 1,ул,Никитская Б. ,д.52 строение 1,8121418,муниципальный округ Пресненский,1925 +2281055,г Москва ул Никитская Б. д.52 строение 2,Москва,ул Никитская Б. д.52 строение 2,ул,Никитская Б. ,д.52 строение 2,8098614,муниципальный округ Пресненский,1925 +2281055,г Москва ул Никитская М. д.10,Москва,ул Никитская М. д.10,ул,Никитская М. ,д.10,8098629,муниципальный округ Пресненский,1910 +2281055,г Москва ул Никитская М. д.10 строение 2,Москва,ул Никитская М. д.10 строение 2,ул,Никитская М. ,д.10 строение 2,8136474,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва ул Никитская М. д.14,Москва,ул Никитская М. д.14,ул,Никитская М. ,д.14,8098419,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва ул Никитская М. д.14 строение 1,Москва,ул Никитская М. д.14 строение 1,ул,Никитская М. ,д.14 строение 1,8098633,муниципальный округ Пресненский,1902 +2281055,г Москва ул Никитская М. д.16/5,Москва,ул Никитская М. д.16/5,ул,Никитская М. ,д.16/5,8098638,муниципальный округ Пресненский,1938 +2281055,г Москва ул Никитская М. д.2/1 строение 1,Москва,ул Никитская М. д.2/1 строение 1,ул,Никитская М. ,д.2/1 строение 1,8098620,муниципальный округ Пресненский,1944 +2281055,г Москва ул Никитская М. д.20 строение 1,Москва,ул Никитская М. д.20 строение 1,ул,Никитская М. ,д.20 строение 1,8098643,муниципальный округ Пресненский,1902 +2281055,г Москва ул Никитская М. д.33,Москва,ул Никитская М. д.33,ул,Никитская М. ,д.33,8121422,муниципальный округ Пресненский,1900 +2281055,г Москва ул Никитская М. д.4 строение 1,Москва,ул Никитская М. д.4 строение 1,ул,Никитская М. ,д.4 строение 1,8098623,муниципальный округ Пресненский,1912 +2281055,г Москва ул Никитская М. д.8,Москва,ул Никитская М. д.8,ул,Никитская М. ,д.8,8098626,муниципальный округ Пресненский,1908 +2281055,г Москва ул Николаева д.1 строение 1,Москва,ул Николаева д.1 строение 1,ул,Николаева ,д.1 строение 1,8122046,муниципальный округ Пресненский,1963 +2281055,г Москва ул Николаева д.3,Москва,ул Николаева д.3,ул,Николаева ,д.3,8122047,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва ул Николаева д.4,Москва,ул Николаева д.4,ул,Николаева ,д.4,8122051,муниципальный округ Пресненский,1951 +2281055,г Москва ул Подвойского д.10 строение 1,Москва,ул Подвойского д.10 строение 1,ул,Подвойского ,д.10 строение 1,8098440,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва ул Подвойского д.12/15 строение 1,Москва,ул Подвойского д.12/15 строение 1,ул,Подвойского ,д.12/15 строение 1,8098448,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва ул Подвойского д.14 строение 1,Москва,ул Подвойского д.14 строение 1,ул,Подвойского ,д.14 строение 1,8098452,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва ул Подвойского д.16 строение 1,Москва,ул Подвойского д.16 строение 1,ул,Подвойского ,д.16 строение 1,8098459,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва ул Подвойского д.18 строение 1,Москва,ул Подвойского д.18 строение 1,ул,Подвойского ,д.18 строение 1,8098464,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва ул Подвойского д.20 строение 1,Москва,ул Подвойского д.20 строение 1,ул,Подвойского ,д.20 строение 1,8098468,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва ул Подвойского д.22 строение 1,Москва,ул Подвойского д.22 строение 1,ул,Подвойского ,д.22 строение 1,8098474,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва ул Подвойского д.24 строение 1,Москва,ул Подвойского д.24 строение 1,ул,Подвойского ,д.24 строение 1,8098478,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва ул Подвойского д.26,Москва,ул Подвойского д.26,ул,Подвойского ,д.26,8098483,муниципальный округ Пресненский,1972 +2281055,г Москва ул Подвойского д.4 строение 1,Москва,ул Подвойского д.4 строение 1,ул,Подвойского ,д.4 строение 1,8098689,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва ул Подвойского д.6 строение 1,Москва,ул Подвойского д.6 строение 1,ул,Подвойского ,д.6 строение 1,8098691,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва ул Подвойского д.8 строение 1,Москва,ул Подвойского д.8 строение 1,ул,Подвойского ,д.8 строение 1,8098434,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва ул Пресненский Вал д.16 кор.3,Москва,ул Пресненский Вал д.16 кор.3,ул,Пресненский Вал ,д.16 кор.3,8231986,муниципальный округ Пресненский,2008 +2281055,г Москва ул Пресненский Вал д.23,Москва,ул Пресненский Вал д.23,ул,Пресненский Вал ,д.23,8098525,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва ул Пресненский Вал д.24,Москва,ул Пресненский Вал д.24,ул,Пресненский Вал ,д.24,8224448,муниципальный округ Пресненский,1971 +2281055,г Москва ул Пресненский Вал д.26,Москва,ул Пресненский Вал д.26,ул,Пресненский Вал ,д.26,8098529,муниципальный округ Пресненский,1968 +2281055,г Москва ул Пресненский Вал д.3,Москва,ул Пресненский Вал д.3,ул,Пресненский Вал ,д.3,8098489,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва ул Пресненский Вал д.30,Москва,ул Пресненский Вал д.30,ул,Пресненский Вал ,д.30,8098534,муниципальный округ Пресненский,2007 +2281055,г Москва ул Пресненский Вал д.36,Москва,ул Пресненский Вал д.36,ул,Пресненский Вал ,д.36,8098540,муниципальный округ Пресненский,1910 +2281055,г Москва ул Пресненский Вал д.38 строение 1,Москва,ул Пресненский Вал д.38 строение 1,ул,Пресненский Вал ,д.38 строение 1,8098543,муниципальный округ Пресненский,1912 +2281055,г Москва ул Пресненский Вал д.38 строение 4,Москва,ул Пресненский Вал д.38 строение 4,ул,Пресненский Вал ,д.38 строение 4,8098545,муниципальный округ Пресненский,1956 +2281055,г Москва ул Пресненский Вал д.4/29,Москва,ул Пресненский Вал д.4/29,ул,Пресненский Вал ,д.4/29,8098492,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва ул Пресненский Вал д.40,Москва,ул Пресненский Вал д.40,ул,Пресненский Вал ,д.40,8098549,муниципальный округ Пресненский,1973 +2281055,г Москва ул Пресненский Вал д.42,Москва,ул Пресненский Вал д.42,ул,Пресненский Вал ,д.42,8200483,муниципальный округ Пресненский,1966 +2281055,г Москва ул Пресненский Вал д.5,Москва,ул Пресненский Вал д.5,ул,Пресненский Вал ,д.5,8098494,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва ул Пресненский Вал д.7 строение 1,Москва,ул Пресненский Вал д.7 строение 1,ул,Пресненский Вал ,д.7 строение 1,8098502,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва ул Пресненский Вал д.8 кор.1,Москва,ул Пресненский Вал д.8 кор.1,ул,Пресненский Вал ,д.8 кор.1,8098505,муниципальный округ Пресненский,1967 +2281055,г Москва ул Пресненский Вал д.8 кор.2,Москва,ул Пресненский Вал д.8 кор.2,ул,Пресненский Вал ,д.8 кор.2,8098510,муниципальный округ Пресненский,1966 +2281055,г Москва ул Пресненский Вал д.8 кор.3,Москва,ул Пресненский Вал д.8 кор.3,ул,Пресненский Вал ,д.8 кор.3,8098515,муниципальный округ Пресненский,1971 +2281055,г Москва ул Рочдельская д.11/5,Москва,ул Рочдельская д.11/5,ул,Рочдельская ,д.11/5,8122132,муниципальный округ Пресненский,1940 +2281055,г Москва ул Рочдельская д.12 кор.1,Москва,ул Рочдельская д.12 кор.1,ул,Рочдельская ,д.12 кор.1,8097689,муниципальный округ Пресненский,2007 +2281055,г Москва ул Рочдельская д.14/20 строение 1,Москва,ул Рочдельская д.14/20 строение 1,ул,Рочдельская ,д.14/20 строение 1,8122138,муниципальный округ Пресненский,1956 +2281055,г Москва ул Рочдельская д.14/20 строение 2,Москва,ул Рочдельская д.14/20 строение 2,ул,Рочдельская ,д.14/20 строение 2,8122147,муниципальный округ Пресненский,1957 +2281055,г Москва ул Рочдельская д.14а,Москва,ул Рочдельская д.14а,ул,Рочдельская ,д.14а,8122157,муниципальный округ Пресненский,1910 +2281055,г Москва ул Рочдельская д.26/28 строение 4,Москва,ул Рочдельская д.26/28 строение 4,ул,Рочдельская ,д.26/28 строение 4,8122162,муниципальный округ Пресненский,1957 +2281055,г Москва ул Садовая Б. д.1,Москва,ул Садовая Б. д.1,ул,Садовая Б. ,д.1,8097691,муниципальный округ Пресненский,1939 +2281055,г Москва ул Садовая Б. д.10,Москва,ул Садовая Б. д.10,ул,Садовая Б. ,д.10,8210695,муниципальный округ Пресненский,1903 +2281055,г Москва ул Садовая Б. д.3 строение 1,Москва,ул Садовая Б. д.3 строение 1,ул,Садовая Б. ,д.3 строение 1,8097776,муниципальный округ Пресненский,1939 +2281055,г Москва ул Садовая Б. д.3 строение 10,Москва,ул Садовая Б. д.3 строение 10,ул,Садовая Б. ,д.3 строение 10,8097778,муниципальный округ Пресненский,1913 +2281055,г Москва ул Садовая Б. д.3 строение 7,Москва,ул Садовая Б. д.3 строение 7,ул,Садовая Б. ,д.3 строение 7,8097777,муниципальный округ Пресненский,1902 +2281055,г Москва ул Садовая Б. д.6,Москва,ул Садовая Б. д.6,ул,Садовая Б. ,д.6,8097779,муниципальный округ Пресненский,1914 +2281055,г Москва ул Садовая-Кудринская д.14/16,Москва,ул Садовая-Кудринская д.14/16,ул,Садовая-Кудринская ,д.14/16,8098357,муниципальный округ Пресненский,1939 +2281055,г Москва ул Садовая-Кудринская д.19,Москва,ул Садовая-Кудринская д.19,ул,Садовая-Кудринская ,д.19,8097785,муниципальный округ Пресненский,1995 +2281055,г Москва ул Садовая-Кудринская д.21 строение 1,Москва,ул Садовая-Кудринская д.21 строение 1,ул,Садовая-Кудринская ,д.21 строение 1,8097787,муниципальный округ Пресненский,1928 +2281055,г Москва ул Садовая-Кудринская д.21 строение 4,Москва,ул Садовая-Кудринская д.21 строение 4,ул,Садовая-Кудринская ,д.21 строение 4,8097788,муниципальный округ Пресненский,1932 +2281055,г Москва ул Садовая-Кудринская д.21а,Москва,ул Садовая-Кудринская д.21а,ул,Садовая-Кудринская ,д.21а,8097789,муниципальный округ Пресненский,1945 +2281055,г Москва ул Садовая-Кудринская д.23 строение 1,Москва,ул Садовая-Кудринская д.23 строение 1,ул,Садовая-Кудринская ,д.23 строение 1,8097791,муниципальный округ Пресненский,1912 +2281055,г Москва ул Садовая-Кудринская д.23 строение 3,Москва,ул Садовая-Кудринская д.23 строение 3,ул,Садовая-Кудринская ,д.23 строение 3,8097792,муниципальный округ Пресненский,1912 +2281055,г Москва ул Садовая-Кудринская д.23 строение 4,Москва,ул Садовая-Кудринская д.23 строение 4,ул,Садовая-Кудринская ,д.23 строение 4,8097794,муниципальный округ Пресненский,1912 +2281055,г Москва ул Садовая-Кудринская д.23 строение 5,Москва,ул Садовая-Кудринская д.23 строение 5,ул,Садовая-Кудринская ,д.23 строение 5,8097795,муниципальный округ Пресненский,1912 +2281055,г Москва ул Садовая-Кудринская д.26/40,Москва,ул Садовая-Кудринская д.26/40,ул,Садовая-Кудринская ,д.26/40,8033996,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,"г Москва ул Садовая-Кудринская д.28,30",Москва,"ул Садовая-Кудринская д.28,30",ул,Садовая-Кудринская ,"д.28,30",8098366,муниципальный округ Пресненский,1947 +2281055,г Москва ул Садовая-Кудринская д.32,Москва,ул Садовая-Кудринская д.32,ул,Садовая-Кудринская ,д.32,8097796,муниципальный округ Пресненский,1912 +2281055,г Москва ул Садовая-Кудринская д.7,Москва,ул Садовая-Кудринская д.7,ул,Садовая-Кудринская ,д.7,8097782,муниципальный округ Пресненский,1944 +2281055,г Москва ул Садовая-Кудринская д.8,Москва,ул Садовая-Кудринская д.8,ул,Садовая-Кудринская ,д.8,8097783,муниципальный округ Пресненский,1908 +2281055,г Москва ул Садовая-Кудринская д.8..12,Москва,ул Садовая-Кудринская д.8..12,ул,Садовая-Кудринская ,д.8..12,8098374,муниципальный округ Пресненский,1949 +2281055,г Москва ул Сергея Макеева д.2 строение 1,Москва,ул Сергея Макеева д.2 строение 1,ул,Сергея Макеева ,д.2 строение 1,8097797,муниципальный округ Пресненский,1931 +2281055,г Москва ул Сергея Макеева д.4,Москва,ул Сергея Макеева д.4,ул,Сергея Макеева ,д.4,8097798,муниципальный округ Пресненский,1929 +2281055,г Москва ул Сергея Макеева д.6,Москва,ул Сергея Макеева д.6,ул,Сергея Макеева ,д.6,8097800,муниципальный округ Пресненский,1929 +2281055,г Москва ул Сергея Макеева д.8,Москва,ул Сергея Макеева д.8,ул,Сергея Макеева ,д.8,8097801,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва ул Спиридоновка д.10 строение 1,Москва,ул Спиридоновка д.10 строение 1,ул,Спиридоновка ,д.10 строение 1,8098110,муниципальный округ Пресненский,1910 +2281055,г Москва ул Спиридоновка д.12,Москва,ул Спиридоновка д.12,ул,Спиридоновка ,д.12,7717579,муниципальный округ Пресненский,1969 +2281055,г Москва ул Спиридоновка д.15,Москва,ул Спиридоновка д.15,ул,Спиридоновка ,д.15,8098111,муниципальный округ Пресненский,1965 +2281055,г Москва ул Спиридоновка д.16 строение 1,Москва,ул Спиридоновка д.16 строение 1,ул,Спиридоновка ,д.16 строение 1,8098113,муниципальный округ Пресненский,1902 +2281055,г Москва ул Спиридоновка д.16 строение 2,Москва,ул Спиридоновка д.16 строение 2,ул,Спиридоновка ,д.16 строение 2,8098115,муниципальный округ Пресненский,1902 +2281055,г Москва ул Спиридоновка д.18,Москва,ул Спиридоновка д.18,ул,Спиридоновка ,д.18,8098116,муниципальный округ Пресненский,1967 +2281055,г Москва ул Спиридоновка д.19,Москва,ул Спиридоновка д.19,ул,Спиридоновка ,д.19,7717580,муниципальный округ Пресненский,1972 +2281055,г Москва ул Спиридоновка д.21,Москва,ул Спиридоновка д.21,ул,Спиридоновка ,д.21,7717582,муниципальный округ Пресненский,1986 +2281055,г Москва ул Спиридоновка д.22/2,Москва,ул Спиридоновка д.22/2,ул,Спиридоновка ,д.22/2,8098117,муниципальный округ Пресненский,1932 +2281055,г Москва ул Спиридоновка д.24/1,Москва,ул Спиридоновка д.24/1,ул,Спиридоновка ,д.24/1,8098118,муниципальный округ Пресненский,1933 +2281055,г Москва ул Спиридоновка д.25/20 строение 1,Москва,ул Спиридоновка д.25/20 строение 1,ул,Спиридоновка ,д.25/20 строение 1,8098120,муниципальный округ Пресненский,1917 +2281055,г Москва ул Спиридоновка д.26,Москва,ул Спиридоновка д.26,ул,Спиридоновка ,д.26,8098121,муниципальный округ Пресненский,1925 +2281055,г Москва ул Спиридоновка д.27/24,Москва,ул Спиридоновка д.27/24,ул,Спиридоновка ,д.27/24,8098122,муниципальный округ Пресненский,1914 +2281055,г Москва ул Спиридоновка д.34 строение 1,Москва,ул Спиридоновка д.34 строение 1,ул,Спиридоновка ,д.34 строение 1,8098124,муниципальный округ Пресненский,1913 +2281055,г Москва ул Спиридоновка д.34 строение 2,Москва,ул Спиридоновка д.34 строение 2,ул,Спиридоновка ,д.34 строение 2,8098125,муниципальный округ Пресненский,1913 +2281055,г Москва ул Спиридоновка д.36 строение 1,Москва,ул Спиридоновка д.36 строение 1,ул,Спиридоновка ,д.36 строение 1,8098127,муниципальный округ Пресненский,1907 +2281055,г Москва ул Спиридоновка д.36 строение 2,Москва,ул Спиридоновка д.36 строение 2,ул,Спиридоновка ,д.36 строение 2,8332552,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва ул Спиридоновка д.38,Москва,ул Спиридоновка д.38,ул,Спиридоновка ,д.38,8098128,муниципальный округ Пресненский,1914 +2281055,г Москва ул Спиридоновка д.8 строение 1,Москва,ул Спиридоновка д.8 строение 1,ул,Спиридоновка ,д.8 строение 1,8098108,муниципальный округ Пресненский,1966 +2281055,г Москва ул Трехгорный Вал д.1,Москва,ул Трехгорный Вал д.1,ул,Трехгорный Вал ,д.1,8098292,муниципальный округ Пресненский,1965 +2281055,г Москва ул Трехгорный Вал д.10,Москва,ул Трехгорный Вал д.10,ул,Трехгорный Вал ,д.10,8122305,муниципальный округ Пресненский,1890 +2281055,г Москва ул Трехгорный Вал д.12 строение 1,Москва,ул Трехгорный Вал д.12 строение 1,ул,Трехгорный Вал ,д.12 строение 1,8122312,муниципальный округ Пресненский,1890 +2281055,г Москва ул Трехгорный Вал д.12 строение 2,Москва,ул Трехгорный Вал д.12 строение 2,ул,Трехгорный Вал ,д.12 строение 2,8098297,муниципальный округ Пресненский,1999 +2281055,г Москва ул Трехгорный Вал д.16,Москва,ул Трехгорный Вал д.16,ул,Трехгорный Вал ,д.16,8122318,муниципальный округ Пресненский,1965 +2281055,г Москва ул Трехгорный Вал д.18,Москва,ул Трехгорный Вал д.18,ул,Трехгорный Вал ,д.18,8122325,муниципальный округ Пресненский,1965 +2281055,г Москва ул Трехгорный Вал д.20,Москва,ул Трехгорный Вал д.20,ул,Трехгорный Вал ,д.20,8122340,муниципальный округ Пресненский,1965 +2281055,г Москва ул Трехгорный Вал д.22 строение 2,Москва,ул Трехгорный Вал д.22 строение 2,ул,Трехгорный Вал ,д.22 строение 2,8122354,муниципальный округ Пресненский,1917 +2281055,г Москва ул Трехгорный Вал д.24,Москва,ул Трехгорный Вал д.24,ул,Трехгорный Вал ,д.24,8122361,муниципальный округ Пресненский,1966 +2281055,г Москва ул Трехгорный Вал д.3,Москва,ул Трехгорный Вал д.3,ул,Трехгорный Вал ,д.3,8098293,муниципальный округ Пресненский,1964 +2281055,г Москва ул Трехгорный Вал д.4 кор.2,Москва,ул Трехгорный Вал д.4 кор.2,ул,Трехгорный Вал ,д.4 кор.2,8122285,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва ул Трехгорный Вал д.5,Москва,ул Трехгорный Вал д.5,ул,Трехгорный Вал ,д.5,8098295,муниципальный округ Пресненский,1967 +2281055,г Москва ул Трехгорный Вал д.8,Москва,ул Трехгорный Вал д.8,ул,Трехгорный Вал ,д.8,8122293,муниципальный округ Пресненский,1890 +2281055,г Москва ул Ходынская д.10 строение 1,Москва,ул Ходынская д.10 строение 1,ул,Ходынская ,д.10 строение 1,8098307,муниципальный округ Пресненский,1971 +2281055,г Москва ул Ходынская д.14 строение 1,Москва,ул Ходынская д.14 строение 1,ул,Ходынская ,д.14 строение 1,8098308,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва ул Ходынская д.16 строение 1,Москва,ул Ходынская д.16 строение 1,ул,Ходынская ,д.16 строение 1,8098310,муниципальный округ Пресненский,1962 +2281055,г Москва ул Ходынская д.6 строение 1,Москва,ул Ходынская д.6 строение 1,ул,Ходынская ,д.6 строение 1,8098303,муниципальный округ Пресненский,1963 +2281055,г Москва ул Ходынская д.8 строение 1,Москва,ул Ходынская д.8 строение 1,ул,Ходынская ,д.8 строение 1,8098304,муниципальный округ Пресненский,1963 +2281055,г Москва ул Черногрязская 2-я д.1,Москва,ул Черногрязская 2-я д.1,ул,Черногрязская 2-я ,д.1,8098322,муниципальный округ Пресненский,1970 +2281055,г Москва ул Черногрязская 2-я д.10,Москва,ул Черногрязская 2-я д.10,ул,Черногрязская 2-я ,д.10,8098329,муниципальный округ Пресненский,1957 +2281055,г Москва ул Черногрязская 2-я д.11/15,Москва,ул Черногрязская 2-я д.11/15,ул,Черногрязская 2-я ,д.11/15,8098328,муниципальный округ Пресненский,1964 +2281055,г Москва ул Черногрязская 2-я д.3 строение 1,Москва,ул Черногрязская 2-я д.3 строение 1,ул,Черногрязская 2-я ,д.3 строение 1,8098323,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва ул Черногрязская 2-я д.5 кор.1,Москва,ул Черногрязская 2-я д.5 кор.1,ул,Черногрязская 2-я ,д.5 кор.1,8098324,муниципальный округ Пресненский,1969 +2281055,г Москва ул Черногрязская 2-я д.5 строение 2,Москва,ул Черногрязская 2-я д.5 строение 2,ул,Черногрязская 2-я ,д.5 строение 2,8098325,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва ул Черногрязская 2-я д.7 кор.2,Москва,ул Черногрязская 2-я д.7 кор.2,ул,Черногрязская 2-я ,д.7 кор.2,8098326,муниципальный округ Пресненский,1968 +2281055,г Москва ул Черногрязская 2-я д.9,Москва,ул Черногрязская 2-я д.9,ул,Черногрязская 2-я ,д.9,8098330,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,"г Москва ул Юлиуса Фучика д.11,13",Москва,"ул Юлиуса Фучика д.11,13",ул,Юлиуса Фучика ,"д.11,13",8098349,муниципальный округ Пресненский,1956 +2281055,г Москва ул Юлиуса Фучика д.2/30,Москва,ул Юлиуса Фучика д.2/30,ул,Юлиуса Фучика ,д.2/30,8097769,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва ул Юлиуса Фучика д.6,Москва,ул Юлиуса Фучика д.6,ул,Юлиуса Фучика ,д.6,8097770,муниципальный округ Пресненский,1956 +2281055,г Москва ш Звенигородское д.13,Москва,ш Звенигородское д.13,ш,Звенигородское ,д.13,8099382,муниципальный округ Пресненский,1969 +2281055,г Москва ш Звенигородское д.2 строение 1,Москва,ш Звенигородское д.2 строение 1,ш,Звенигородское ,д.2 строение 1,8099370,муниципальный округ Пресненский,1977 +2281055,г Москва ш Звенигородское д.3а,Москва,ш Звенигородское д.3а,ш,Звенигородское ,д.3а,8099374,муниципальный округ Пресненский,1963 +2281055,г Москва ш Звенигородское д.7,Москва,ш Звенигородское д.7,ш,Звенигородское ,д.7,8099378,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва ш Звенигородское д.9/27 строение 1,Москва,ш Звенигородское д.9/27 строение 1,ш,Звенигородское ,д.9/27 строение 1,7988610,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва ш Шелепихинское д.1,Москва,ш Шелепихинское д.1,ш,Шелепихинское ,д.1,8158116,муниципальный округ Пресненский,1966 +2281055,г Москва ш Шелепихинское д.11 кор.1,Москва,ш Шелепихинское д.11 кор.1,ш,Шелепихинское ,д.11 кор.1,8159378,муниципальный округ Пресненский,1965 +2281055,г Москва ш Шелепихинское д.11 кор.2,Москва,ш Шелепихинское д.11 кор.2,ш,Шелепихинское ,д.11 кор.2,8159382,муниципальный округ Пресненский,1965 +2281055,г Москва ш Шелепихинское д.11 кор.3,Москва,ш Шелепихинское д.11 кор.3,ш,Шелепихинское ,д.11 кор.3,8159391,муниципальный округ Пресненский,1972 +2281055,г Москва ш Шелепихинское д.13 кор.1,Москва,ш Шелепихинское д.13 кор.1,ш,Шелепихинское ,д.13 кор.1,8159393,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва ш Шелепихинское д.13 строение 2,Москва,ш Шелепихинское д.13 строение 2,ш,Шелепихинское ,д.13 строение 2,8250375,муниципальный округ Пресненский,2002 +2281055,г Москва ш Шелепихинское д.13 строение 3,Москва,ш Шелепихинское д.13 строение 3,ш,Шелепихинское ,д.13 строение 3,8250391,муниципальный округ Пресненский,2002 +2281055,г Москва ш Шелепихинское д.13 строение 4,Москва,ш Шелепихинское д.13 строение 4,ш,Шелепихинское ,д.13 строение 4,8159396,муниципальный округ Пресненский,2004 +2281055,г Москва ш Шелепихинское д.15 строение 1,Москва,ш Шелепихинское д.15 строение 1,ш,Шелепихинское ,д.15 строение 1,8159400,муниципальный округ Пресненский,1966 +2281055,г Москва ш Шелепихинское д.17 кор.1,Москва,ш Шелепихинское д.17 кор.1,ш,Шелепихинское ,д.17 кор.1,8159403,муниципальный округ Пресненский,1951 +2281055,г Москва ш Шелепихинское д.17 кор.2,Москва,ш Шелепихинское д.17 кор.2,ш,Шелепихинское ,д.17 кор.2,8159404,муниципальный округ Пресненский,1964 +2281055,г Москва ш Шелепихинское д.17 строение 3,Москва,ш Шелепихинское д.17 строение 3,ш,Шелепихинское ,д.17 строение 3,8159406,муниципальный округ Пресненский,1971 +2281055,г Москва ш Шелепихинское д.19,Москва,ш Шелепихинское д.19,ш,Шелепихинское ,д.19,8159410,муниципальный округ Пресненский,1994 +2281055,г Москва ш Шелепихинское д.25,Москва,ш Шелепихинское д.25,ш,Шелепихинское ,д.25,8159411,муниципальный округ Пресненский,1973 +2281055,г Москва ш Шелепихинское д.3,Москва,ш Шелепихинское д.3,ш,Шелепихинское ,д.3,8158121,муниципальный округ Пресненский,1971 +2281055,г Москва ш Шелепихинское д.3 строение 2,Москва,ш Шелепихинское д.3 строение 2,ш,Шелепихинское ,д.3 строение 2,8098337,муниципальный округ Пресненский,2007 +2281055,г Москва ш Шелепихинское д.5,Москва,ш Шелепихинское д.5,ш,Шелепихинское ,д.5,8158125,муниципальный округ Пресненский,1962 +2281055,г Москва ш Шелепихинское д.7 кор.1,Москва,ш Шелепихинское д.7 кор.1,ш,Шелепихинское ,д.7 кор.1,8159368,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва ш Шелепихинское д.7 кор.2,Москва,ш Шелепихинское д.7 кор.2,ш,Шелепихинское ,д.7 кор.2,8159369,муниципальный округ Пресненский,1965 +2281055,г Москва ш Шелепихинское д.9,Москва,ш Шелепихинское д.9,ш,Шелепихинское ,д.9,8159374,муниципальный округ Пресненский,1971 +2281056,г Москва б-р Яузский д.14/8,Москва,б-р Яузский д.14/8,б-р,Яузский ,д.14/8,8202842,муниципальный округ Таганский,1927 +2281056,г Москва б-р Яузский д.3 строение 2,Москва,б-р Яузский д.3 строение 2,б-р,Яузский ,д.3 строение 2,8034559,муниципальный округ Таганский,н.д. +2281056,г Москва наб Гончарная д.3 строение 3,Москва,наб Гончарная д.3 строение 3,наб,Гончарная ,д.3 строение 3,7747736,муниципальный округ Таганский,1962 +2281056,г Москва наб Гончарная д.3 строение 5,Москва,наб Гончарная д.3 строение 5,наб,Гончарная ,д.3 строение 5,7747760,муниципальный округ Таганский,1940 +2281056,"г Москва наб Котельническая д.1/15 кор.A, Б, В, ВК",Москва,"наб Котельническая д.1/15 кор.A, Б, В, ВК",наб,Котельническая ,"д.1/15 кор.A, Б, В, ВК",7717540,муниципальный округ Таганский,1952 +2281056,г Москва наб Котельническая д.25 кор.2,Москва,наб Котельническая д.25 кор.2,наб,Котельническая ,д.25 кор.2,7749438,муниципальный округ Таганский,1939 +2281056,г Москва наб Котельническая д.33 кор.1,Москва,наб Котельническая д.33 кор.1,наб,Котельническая ,д.33 кор.1,7749456,муниципальный округ Таганский,1973 +2281056,г Москва наб Краснохолмская д.1/15,Москва,наб Краснохолмская д.1/15,наб,Краснохолмская ,д.1/15,8030365,муниципальный округ Таганский,1957 +2281056,г Москва наб Краснохолмская д.11 строение 1,Москва,наб Краснохолмская д.11 строение 1,наб,Краснохолмская ,д.11 строение 1,8030877,муниципальный округ Таганский,1951 +2281056,г Москва наб Краснохолмская д.13 строение 1,Москва,наб Краснохолмская д.13 строение 1,наб,Краснохолмская ,д.13 строение 1,8031095,муниципальный округ Таганский,1959 +2281056,г Москва наб Краснохолмская д.3,Москва,наб Краснохолмская д.3,наб,Краснохолмская ,д.3,8030391,муниципальный округ Таганский,1961 +2281056,г Москва наб Краснохолмская д.5/9,Москва,наб Краснохолмская д.5/9,наб,Краснохолмская ,д.5/9,8030456,муниципальный округ Таганский,1962 +2281056,г Москва п Воскресенское д.30,Москва,п Воскресенское д.30,п,Воскресенское ,д.30,7774070,муниципальный округ Таганский,1995 +2281056,г Москва пер Берников д.2,Москва,пер Берников д.2,пер,Берников ,д.2,7745322,муниципальный округ Таганский,1966 +2281056,г Москва пер Берников д.4,Москва,пер Берников д.4,пер,Берников ,д.4,7745679,муниципальный округ Таганский,1965 +2281056,г Москва пер Брошевский д.4,Москва,пер Брошевский д.4,пер,Брошевский ,д.4,7745804,муниципальный округ Таганский,1973 +2281056,г Москва пер Брошевский д.8,Москва,пер Брошевский д.8,пер,Брошевский ,д.8,7745824,муниципальный округ Таганский,1974 +2281056,г Москва пер Ведерников д.4/12 строение А,Москва,пер Ведерников д.4/12 строение А,пер,Ведерников ,д.4/12 строение А,7745985,муниципальный округ Таганский,1949 +2281056,г Москва пер Гжельский д.3,Москва,пер Гжельский д.3,пер,Гжельский ,д.3,7747717,муниципальный округ Таганский,1917 +2281056,г Москва пер Гончарный 1-й д.7,Москва,пер Гончарный 1-й д.7,пер,Гончарный 1-й ,д.7,7747818,муниципальный округ Таганский,1939 +2281056,г Москва пер Гончарный 2-й д.3,Москва,пер Гончарный 2-й д.3,пер,Гончарный 2-й ,д.3,7747866,муниципальный округ Таганский,1928 +2281056,г Москва пер Динамовский 2-й д.3,Москва,пер Динамовский 2-й д.3,пер,Динамовский 2-й ,д.3,8057023,муниципальный округ Таганский,1924 +2281056,г Москва пер Дровяной Б. д.18,Москва,пер Дровяной Б. д.18,пер,Дровяной Б. ,д.18,8121117,муниципальный округ Таганский,2008 +2281056,г Москва пер Дровяной Б. д.21 строение 1,Москва,пер Дровяной Б. д.21 строение 1,пер,Дровяной Б. ,д.21 строение 1,7747981,муниципальный округ Таганский,1880 +2281056,г Москва пер Дровяной Б. д.9,Москва,пер Дровяной Б. д.9,пер,Дровяной Б. ,д.9,7747964,муниципальный округ Таганский,1957 +2281056,г Москва пер Дровяной М. д.3 строение 6,Москва,пер Дровяной М. д.3 строение 6,пер,Дровяной М. ,д.3 строение 6,7747993,муниципальный округ Таганский,1904 +2281056,г Москва пер Землянский д.3,Москва,пер Землянский д.3,пер,Землянский ,д.3,7748860,муниципальный округ Таганский,1971 +2281056,г Москва пер Ковров д.1,Москва,пер Ковров д.1,пер,Ковров ,д.1,8476514,муниципальный округ Таганский,2013 +2281056,г Москва пер Ковров д.15,Москва,пер Ковров д.15,пер,Ковров ,д.15,7749366,муниципальный округ Таганский,2004 +2281056,г Москва пер Ковров д.16,Москва,пер Ковров д.16,пер,Ковров ,д.16,7749381,муниципальный округ Таганский,1969 +2281056,г Москва пер Ковров д.18,Москва,пер Ковров д.18,пер,Ковров ,д.18,7749388,муниципальный округ Таганский,1966 +2281056,г Москва пер Ковров д.20,Москва,пер Ковров д.20,пер,Ковров ,д.20,7749404,муниципальный округ Таганский,1978 +2281056,г Москва пер Ковров д.26 строение 1,Москва,пер Ковров д.26 строение 1,пер,Ковров ,д.26 строение 1,7749411,муниципальный округ Таганский,2004 +2281056,г Москва пер Ковров д.28 строение 1,Москва,пер Ковров д.28 строение 1,пер,Ковров ,д.28 строение 1,7749429,муниципальный округ Таганский,2003 +2281056,г Москва пер Ковров д.4 кор.1,Москва,пер Ковров д.4 кор.1,пер,Ковров ,д.4 кор.1,7749337,муниципальный округ Таганский,2008 +2281056,г Москва пер Ковров д.4 кор.2,Москва,пер Ковров д.4 кор.2,пер,Ковров ,д.4 кор.2,7749352,муниципальный округ Таганский,2008 +2281056,г Москва пер Котельнический 2-й д.5,Москва,пер Котельнический 2-й д.5,пер,Котельнический 2-й ,д.5,7749471,муниципальный округ Таганский,1971 +2281056,г Москва пер Котельнический 5-й д.12,Москва,пер Котельнический 5-й д.12,пер,Котельнический 5-й ,д.12,7749481,муниципальный округ Таганский,1938 +2281056,г Москва пер Крутицкий 4-й д.14,Москва,пер Крутицкий 4-й д.14,пер,Крутицкий 4-й ,д.14,8232067,муниципальный округ Таганский,н.д. +2281056,г Москва пер Лавров д.5,Москва,пер Лавров д.5,пер,Лавров ,д.5,7717537,муниципальный округ Таганский,1990 +2281056,г Москва пер Лавров д.8 строение 1,Москва,пер Лавров д.8 строение 1,пер,Лавров ,д.8 строение 1,8481059,муниципальный округ Таганский,2013 +2281056,г Москва пер Марксистский д.3,Москва,пер Марксистский д.3,пер,Марксистский ,д.3,7749685,муниципальный округ Таганский,2003 +2281056,г Москва пер Мартыновский д.2,Москва,пер Мартыновский д.2,пер,Мартыновский ,д.2,8232082,муниципальный округ Таганский,н.д. +2281056,г Москва пер Мартыновский д.8,Москва,пер Мартыновский д.8,пер,Мартыновский ,д.8,7749712,муниципальный округ Таганский,1978 +2281056,г Москва пер Маяковского д.2,Москва,пер Маяковского д.2,пер,Маяковского ,д.2,7749850,муниципальный округ Таганский,1963 +2281056,г Москва пер Маяковского д.3,Москва,пер Маяковского д.3,пер,Маяковского ,д.3,7750330,муниципальный округ Таганский,1960 +2281056,г Москва пер Наставнический д.6,Москва,пер Наставнический д.6,пер,Наставнический ,д.6,8255053,муниципальный округ Таганский,1999 +2281056,г Москва пер Наставнический д.8 кор.1,Москва,пер Наставнический д.8 кор.1,пер,Наставнический ,д.8 кор.1,7750507,муниципальный округ Таганский,1957 +2281056,г Москва пер Николоворобинский Б. д.3,Москва,пер Николоворобинский Б. д.3,пер,Николоворобинский Б. ,д.3,7620205,муниципальный округ Таганский,н.д. +2281056,г Москва пер Николоямский д.2,Москва,пер Николоямский д.2,пер,Николоямский ,д.2,7751596,муниципальный округ Таганский,1980 +2281056,г Москва пер Николоямский д.3А кор.2,Москва,пер Николоямский д.3А кор.2,пер,Николоямский ,д.3А кор.2,7751614,муниципальный округ Таганский,1969 +2281056,г Москва пер Николоямский д.3А кор.3,Москва,пер Николоямский д.3А кор.3,пер,Николоямский ,д.3А кор.3,7751650,муниципальный округ Таганский,1974 +2281056,г Москва пер Николоямский д.3А кор.4,Москва,пер Николоямский д.3А кор.4,пер,Николоямский ,д.3А кор.4,7751660,муниципальный округ Таганский,1973 +2281056,г Москва пер Николоямский д.4/6 строение 3,Москва,пер Николоямский д.4/6 строение 3,пер,Николоямский ,д.4/6 строение 3,7751717,муниципальный округ Таганский,1958 +2281056,г Москва пер Николоямский д.4/6 строение 4,Москва,пер Николоямский д.4/6 строение 4,пер,Николоямский ,д.4/6 строение 4,7751762,муниципальный округ Таганский,1958 +2281056,г Москва пер Новоспасский д.3 кор.1,Москва,пер Новоспасский д.3 кор.1,пер,Новоспасский ,д.3 кор.1,8035005,муниципальный округ Таганский,1938 +2281056,г Москва пер Новоспасский д.3 кор.2,Москва,пер Новоспасский д.3 кор.2,пер,Новоспасский ,д.3 кор.2,8046773,муниципальный округ Таганский,1953 +2281056,г Москва пер Новоспасский д.5,Москва,пер Новоспасский д.5,пер,Новоспасский ,д.5,8059617,муниципальный округ Таганский,1972 +2281056,г Москва пер Обуха д.4,Москва,пер Обуха д.4,пер,Обуха ,д.4,7752192,муниципальный округ Таганский,1964 +2281056,г Москва пер Певческий д.1/2 строение 1,Москва,пер Певческий д.1/2 строение 1,пер,Певческий ,д.1/2 строение 1,7752211,муниципальный округ Таганский,1926 +2281056,г Москва пер Певческий д.1/2 строение 2,Москва,пер Певческий д.1/2 строение 2,пер,Певческий ,д.1/2 строение 2,7753267,муниципальный округ Таганский,1917 +2281056,г Москва пер Певческий д.1/2 строение 2Б,Москва,пер Певческий д.1/2 строение 2Б,пер,Певческий ,д.1/2 строение 2Б,7753276,муниципальный округ Таганский,1917 +2281056,г Москва пер Певческий д.1/2 строение 3/3А,Москва,пер Певческий д.1/2 строение 3/3А,пер,Певческий ,д.1/2 строение 3/3А,7753297,муниципальный округ Таганский,1926 +2281056,г Москва пер Пестовский д.12,Москва,пер Пестовский д.12,пер,Пестовский ,д.12,7753336,муниципальный округ Таганский,1909 +2281056,г Москва пер Пестовский д.14,Москва,пер Пестовский д.14,пер,Пестовский ,д.14,7753344,муниципальный округ Таганский,1956 +2281056,г Москва пер Пестовский д.5,Москва,пер Пестовский д.5,пер,Пестовский ,д.5,8209976,муниципальный округ Таганский,2008 +2281056,г Москва пер Пестовский д.6,Москва,пер Пестовский д.6,пер,Пестовский ,д.6,7753306,муниципальный округ Таганский,1910 +2281056,г Москва пер Пестовский д.7,Москва,пер Пестовский д.7,пер,Пестовский ,д.7,7753316,муниципальный округ Таганский,1957 +2281056,г Москва пер Пестовский д.9,Москва,пер Пестовский д.9,пер,Пестовский ,д.9,7753326,муниципальный округ Таганский,1900 +2281056,г Москва пер Подколокольный д.16/2 строение 1,Москва,пер Подколокольный д.16/2 строение 1,пер,Подколокольный ,д.16/2 строение 1,8033910,муниципальный округ Таганский,н.д. +2281056,г Москва пер Подколокольный д.16/2 строение 2,Москва,пер Подколокольный д.16/2 строение 2,пер,Подколокольный ,д.16/2 строение 2,8033911,муниципальный округ Таганский,н.д. +2281056,г Москва пер Подколокольный д.6 строение 3,Москва,пер Подколокольный д.6 строение 3,пер,Подколокольный ,д.6 строение 3,7753353,муниципальный округ Таганский,1999 +2281056,г Москва пер Рогожский Б. д.10 кор.1,Москва,пер Рогожский Б. д.10 кор.1,пер,Рогожский Б. ,д.10 кор.1,7754365,муниципальный округ Таганский,1973 +2281056,г Москва пер Рогожский Б. д.10 кор.2,Москва,пер Рогожский Б. д.10 кор.2,пер,Рогожский Б. ,д.10 кор.2,7754402,муниципальный округ Таганский,1973 +2281056,г Москва пер Рогожский Б. д.10 кор.3,Москва,пер Рогожский Б. д.10 кор.3,пер,Рогожский Б. ,д.10 кор.3,7754502,муниципальный округ Таганский,1973 +2281056,г Москва пер Рогожский Б. д.12,Москва,пер Рогожский Б. д.12,пер,Рогожский Б. ,д.12,8192966,муниципальный округ Таганский,2006 +2281056,г Москва пер Рогожский Б. д.15,Москва,пер Рогожский Б. д.15,пер,Рогожский Б. ,д.15,7754529,муниципальный округ Таганский,1981 +2281056,г Москва пер Рогожский Б. д.5 кор.1,Москва,пер Рогожский Б. д.5 кор.1,пер,Рогожский Б. ,д.5 кор.1,7754329,муниципальный округ Таганский,1926 +2281056,г Москва пер Рогожский Б. д.5 кор.2,Москва,пер Рогожский Б. д.5 кор.2,пер,Рогожский Б. ,д.5 кор.2,7754341,муниципальный округ Таганский,1926 +2281056,г Москва пер Рогожский Б. д.7,Москва,пер Рогожский Б. д.7,пер,Рогожский Б. ,д.7,7754355,муниципальный округ Таганский,1901 +2281056,г Москва пер Рогожский М. д.11,Москва,пер Рогожский М. д.11,пер,Рогожский М. ,д.11,7754568,муниципальный округ Таганский,1912 +2281056,г Москва пер Рогожский М. д.13 строение 1,Москва,пер Рогожский М. д.13 строение 1,пер,Рогожский М. ,д.13 строение 1,7754616,муниципальный округ Таганский,1983 +2281056,г Москва пер Серебрянический д.4 строение 1,Москва,пер Серебрянический д.4 строение 1,пер,Серебрянический ,д.4 строение 1,7755375,муниципальный округ Таганский,1830 +2281056,г Москва пер Серебрянический д.9,Москва,пер Серебрянический д.9,пер,Серебрянический ,д.9,7755386,муниципальный округ Таганский,1956 +2281056,г Москва пер Сыромятнический 2-й д.10,Москва,пер Сыромятнический 2-й д.10,пер,Сыромятнический 2-й ,д.10,8435339,муниципальный округ Таганский,1999 +2281056,г Москва пер Сыромятнический 2-й д.4 строение 3,Москва,пер Сыромятнический 2-й д.4 строение 3,пер,Сыромятнический 2-й ,д.4 строение 3,7756361,муниципальный округ Таганский,1850 +2281056,г Москва пер Сыромятнический 2-й д.8,Москва,пер Сыромятнический 2-й д.8,пер,Сыромятнический 2-й ,д.8,7756375,муниципальный округ Таганский,1947 +2281056,г Москва пер Тетеринский д.12,Москва,пер Тетеринский д.12,пер,Тетеринский ,д.12,7757315,муниципальный округ Таганский,1900 +2281056,г Москва пер Тетеринский д.14 строение 2,Москва,пер Тетеринский д.14 строение 2,пер,Тетеринский ,д.14 строение 2,7757332,муниципальный округ Таганский,1960 +2281056,г Москва пер Тетеринский д.16,Москва,пер Тетеринский д.16,пер,Тетеринский ,д.16,7757340,муниципальный округ Таганский,1909 +2281056,г Москва пер Товарищеский д.13,Москва,пер Товарищеский д.13,пер,Товарищеский ,д.13,7757376,муниципальный округ Таганский,1917 +2281056,г Москва пер Товарищеский д.17 строение 1,Москва,пер Товарищеский д.17 строение 1,пер,Товарищеский ,д.17 строение 1,7757393,муниципальный округ Таганский,1917 +2281056,г Москва пер Товарищеский д.17 строение 1А,Москва,пер Товарищеский д.17 строение 1А,пер,Товарищеский ,д.17 строение 1А,7757419,муниципальный округ Таганский,1917 +2281056,г Москва пер Товарищеский д.17 строение 1БГ,Москва,пер Товарищеский д.17 строение 1БГ,пер,Товарищеский ,д.17 строение 1БГ,7757440,муниципальный округ Таганский,1917 +2281056,г Москва пер Товарищеский д.20 строение 1,Москва,пер Товарищеский д.20 строение 1,пер,Товарищеский ,д.20 строение 1,7757501,муниципальный округ Таганский,1910 +2281056,г Москва пер Товарищеский д.20 строение 2,Москва,пер Товарищеский д.20 строение 2,пер,Товарищеский ,д.20 строение 2,7757512,муниципальный округ Таганский,1910 +2281056,г Москва пер Товарищеский д.20 строение 4,Москва,пер Товарищеский д.20 строение 4,пер,Товарищеский ,д.20 строение 4,7757532,муниципальный округ Таганский,1886 +2281056,г Москва пер Товарищеский д.24 строение 7,Москва,пер Товарищеский д.24 строение 7,пер,Товарищеский ,д.24 строение 7,7757552,муниципальный округ Таганский,1926 +2281056,г Москва пер Товарищеский д.7,Москва,пер Товарищеский д.7,пер,Товарищеский ,д.7,7757363,муниципальный округ Таганский,1917 +2281056,г Москва пер Факельный Б. д.1,Москва,пер Факельный Б. д.1,пер,Факельный Б. ,д.1,7757575,муниципальный округ Таганский,1935 +2281056,г Москва пер Факельный Б. д.2/22,Москва,пер Факельный Б. д.2/22,пер,Факельный Б. ,д.2/22,8198079,муниципальный округ Таганский,1956 +2281056,г Москва пер Факельный Б. д.22,Москва,пер Факельный Б. д.22,пер,Факельный Б. ,д.22,7757650,муниципальный округ Таганский,1984 +2281056,г Москва пер Факельный Б. д.24,Москва,пер Факельный Б. д.24,пер,Факельный Б. ,д.24,7757663,муниципальный округ Таганский,1984 +2281056,г Москва пер Факельный Б. д.3,Москва,пер Факельный Б. д.3,пер,Факельный Б. ,д.3,7757587,муниципальный округ Таганский,1974 +2281056,г Москва пер Факельный Б. д.6/12,Москва,пер Факельный Б. д.6/12,пер,Факельный Б. ,д.6/12,7757600,муниципальный округ Таганский,1905 +2281056,г Москва пер Факельный Б. д.8,Москва,пер Факельный Б. д.8,пер,Факельный Б. ,д.8,7757614,муниципальный округ Таганский,1860 +2281056,г Москва пер Факельный Б. д.9/11,Москва,пер Факельный Б. д.9/11,пер,Факельный Б. ,д.9/11,7757636,муниципальный округ Таганский,1914 +2281056,г Москва пер Шелапутинский д.1,Москва,пер Шелапутинский д.1,пер,Шелапутинский ,д.1,7757830,муниципальный округ Таганский,1959 +2281056,г Москва пл Рогожская Застава д.2/1 строение 1,Москва,пл Рогожская Застава д.2/1 строение 1,пл,Рогожская Застава ,д.2/1 строение 1,7754218,муниципальный округ Таганский,1925 +2281056,г Москва пл Рогожская Застава д.2/1 строение 2,Москва,пл Рогожская Застава д.2/1 строение 2,пл,Рогожская Застава ,д.2/1 строение 2,7754252,муниципальный округ Таганский,1925 +2281056,г Москва пр-кт Волгоградский д.1 строение 1,Москва,пр-кт Волгоградский д.1 строение 1,пр-кт,Волгоградский ,д.1 строение 1,7746033,муниципальный округ Таганский,1968 +2281056,г Москва пр-кт Волгоградский д.10,Москва,пр-кт Волгоградский д.10,пр-кт,Волгоградский ,д.10,8459019,муниципальный округ Таганский,1964 +2281056,г Москва пр-кт Волгоградский д.11,Москва,пр-кт Волгоградский д.11,пр-кт,Волгоградский ,д.11,7791174,муниципальный округ Таганский,1966 +2281056,г Москва пр-кт Волгоградский д.12,Москва,пр-кт Волгоградский д.12,пр-кт,Волгоградский ,д.12,7746167,муниципальный округ Таганский,1964 +2281056,г Москва пр-кт Волгоградский д.13,Москва,пр-кт Волгоградский д.13,пр-кт,Волгоградский ,д.13,7791169,муниципальный округ Таганский,1962 +2281056,г Москва пр-кт Волгоградский д.14,Москва,пр-кт Волгоградский д.14,пр-кт,Волгоградский ,д.14,7746860,муниципальный округ Таганский,1964 +2281056,г Москва пр-кт Волгоградский д.15,Москва,пр-кт Волгоградский д.15,пр-кт,Волгоградский ,д.15,7791155,муниципальный округ Таганский,1966 +2281056,г Москва пр-кт Волгоградский д.16,Москва,пр-кт Волгоградский д.16,пр-кт,Волгоградский ,д.16,7747186,муниципальный округ Таганский,1963 +2281056,г Москва пр-кт Волгоградский д.17,Москва,пр-кт Волгоградский д.17,пр-кт,Волгоградский ,д.17,7789604,муниципальный округ Таганский,1958 +2281056,г Москва пр-кт Волгоградский д.17 строение 1,Москва,пр-кт Волгоградский д.17 строение 1,пр-кт,Волгоградский ,д.17 строение 1,7791100,муниципальный округ Таганский,1939 +2281056,г Москва пр-кт Волгоградский д.18,Москва,пр-кт Волгоградский д.18,пр-кт,Волгоградский ,д.18,7747208,муниципальный округ Таганский,1965 +2281056,г Москва пр-кт Волгоградский д.20,Москва,пр-кт Волгоградский д.20,пр-кт,Волгоградский ,д.20,7747222,муниципальный округ Таганский,1965 +2281056,г Москва пр-кт Волгоградский д.22,Москва,пр-кт Волгоградский д.22,пр-кт,Волгоградский ,д.22,7747238,муниципальный округ Таганский,1965 +2281056,г Москва пр-кт Волгоградский д.3,Москва,пр-кт Волгоградский д.3,пр-кт,Волгоградский ,д.3,7791191,муниципальный округ Таганский,1963 +2281056,г Москва пр-кт Волгоградский д.4,Москва,пр-кт Волгоградский д.4,пр-кт,Волгоградский ,д.4,7746049,муниципальный округ Таганский,1989 +2281056,г Москва пр-кт Волгоградский д.5,Москва,пр-кт Волгоградский д.5,пр-кт,Волгоградский ,д.5,7746058,муниципальный округ Таганский,1967 +2281056,г Москва пр-кт Волгоградский д.5 кор.5,Москва,пр-кт Волгоградский д.5 кор.5,пр-кт,Волгоградский ,д.5 кор.5,7762596,муниципальный округ Таганский,н.д. +2281056,г Москва пр-кт Волгоградский д.6,Москва,пр-кт Волгоградский д.6,пр-кт,Волгоградский ,д.6,7746071,муниципальный округ Таганский,1991 +2281056,г Москва пр-кт Волгоградский д.7,Москва,пр-кт Волгоградский д.7,пр-кт,Волгоградский ,д.7,7746081,муниципальный округ Таганский,1964 +2281056,г Москва пр-кт Волгоградский д.8,Москва,пр-кт Волгоградский д.8,пр-кт,Волгоградский ,д.8,7746091,муниципальный округ Таганский,1960 +2281056,г Москва пр-кт Волгоградский д.9 строение 1,Москва,пр-кт Волгоградский д.9 строение 1,пр-кт,Волгоградский ,д.9 строение 1,7746120,муниципальный округ Таганский,1966 +2281056,г Москва проезд Гончарный д.6 строение 1,Москва,проезд Гончарный д.6 строение 1,проезд,Гончарный ,д.6 строение 1,7747914,муниципальный округ Таганский,1964 +2281056,г Москва проезд Гончарный д.6 строение 1А,Москва,проезд Гончарный д.6 строение 1А,проезд,Гончарный ,д.6 строение 1А,7747932,муниципальный округ Таганский,1964 +2281056,г Москва проезд Гончарный д.8/40,Москва,проезд Гончарный д.8/40,проезд,Гончарный ,д.8/40,7747945,муниципальный округ Таганский,1989 +2281056,г Москва проезд Иерусалимский д.4,Москва,проезд Иерусалимский д.4,проезд,Иерусалимский ,д.4,7791337,муниципальный округ Таганский,1965 +2281056,г Москва проезд Китайгородский д.9,Москва,проезд Китайгородский д.9,проезд,Китайгородский ,д.9,8033506,муниципальный округ Таганский,н.д. +2281056,г Москва проезд Саринский д.2,Москва,проезд Саринский д.2,проезд,Саринский ,д.2,8059594,муниципальный округ Таганский,1945 +2281056,г Москва проезд Сибирский д.2 строение 4,Москва,проезд Сибирский д.2 строение 4,проезд,Сибирский ,д.2 строение 4,7755400,муниципальный округ Таганский,1917 +2281056,г Москва проезд Сибирский д.2/26,Москва,проезд Сибирский д.2/26,проезд,Сибирский ,д.2/26,7755409,муниципальный округ Таганский,1957 +2281056,г Москва проезд Симоновский Б. д.11,Москва,проезд Симоновский Б. д.11,проезд,Симоновский Б. ,д.11,7755422,муниципальный округ Таганский,1971 +2281056,г Москва проезд Сосинский д.8,Москва,проезд Сосинский д.8,проезд,Сосинский ,д.8,7755435,муниципальный округ Таганский,1957 +2281056,г Москва туп Крестьянский д.14/16,Москва,туп Крестьянский д.14/16,туп,Крестьянский ,д.14/16,8056968,муниципальный округ Таганский,1960 +2281056,г Москва ул Абельмановская д.11,Москва,ул Абельмановская д.11,ул,Абельмановская ,д.11,7745000,муниципальный округ Таганский,1973 +2281056,г Москва ул Абельмановская д.3,Москва,ул Абельмановская д.3,ул,Абельмановская ,д.3,7744873,муниципальный округ Таганский,1926 +2281056,г Москва ул Абельмановская д.5,Москва,ул Абельмановская д.5,ул,Абельмановская ,д.5,7744947,муниципальный округ Таганский,1926 +2281056,г Москва ул Абельмановская д.6,Москва,ул Абельмановская д.6,ул,Абельмановская ,д.6,7744966,муниципальный округ Таганский,1977 +2281056,г Москва ул Абельмановская д.7,Москва,ул Абельмановская д.7,ул,Абельмановская ,д.7,7744990,муниципальный округ Таганский,1948 +2281056,г Москва ул Александра Солженицына д.11,Москва,ул Александра Солженицына д.11,ул,Александра Солженицына ,д.11,7745025,муниципальный округ Таганский,1957 +2281056,г Москва ул Александра Солженицына д.12 строение 3,Москва,ул Александра Солженицына д.12 строение 3,ул,Александра Солженицына ,д.12 строение 3,7745050,муниципальный округ Таганский,1917 +2281056,г Москва ул Александра Солженицына д.14 кор.1,Москва,ул Александра Солженицына д.14 кор.1,ул,Александра Солженицына ,д.14 кор.1,7745077,муниципальный округ Таганский,1914 +2281056,г Москва ул Александра Солженицына д.24,Москва,ул Александра Солженицына д.24,ул,Александра Солженицына ,д.24,7745121,муниципальный округ Таганский,1959 +2281056,г Москва ул Александра Солженицына д.29/18,Москва,ул Александра Солженицына д.29/18,ул,Александра Солженицына ,д.29/18,7745152,муниципальный округ Таганский,1886 +2281056,г Москва ул Андроньевская Б. д.11/13,Москва,ул Андроньевская Б. д.11/13,ул,Андроньевская Б. ,д.11/13,7745192,муниципальный округ Таганский,1940 +2281056,г Москва ул Андроньевская Б. д.20,Москва,ул Андроньевская Б. д.20,ул,Андроньевская Б. ,д.20,7745226,муниципальный округ Таганский,1972 +2281056,г Москва ул Андроньевская Б. д.25/33,Москва,ул Андроньевская Б. д.25/33,ул,Андроньевская Б. ,д.25/33,7745249,муниципальный округ Таганский,1995 +2281056,г Москва ул Андроньевская М. д.24,Москва,ул Андроньевская М. д.24,ул,Андроньевская М. ,д.24,7745302,муниципальный округ Таганский,1962 +2281056,г Москва ул Библиотечная д.13,Москва,ул Библиотечная д.13,ул,Библиотечная ,д.13,7745734,муниципальный округ Таганский,1983 +2281056,г Москва ул Библиотечная д.15/8,Москва,ул Библиотечная д.15/8,ул,Библиотечная ,д.15/8,7745744,муниципальный округ Таганский,1928 +2281056,г Москва ул Библиотечная д.17,Москва,ул Библиотечная д.17,ул,Библиотечная ,д.17,7745756,муниципальный округ Таганский,1983 +2281056,г Москва ул Библиотечная д.2,Москва,ул Библиотечная д.2,ул,Библиотечная ,д.2,7745687,муниципальный округ Таганский,1972 +2281056,г Москва ул Библиотечная д.23,Москва,ул Библиотечная д.23,ул,Библиотечная ,д.23,7745771,муниципальный округ Таганский,1899 +2281056,г Москва ул Библиотечная д.27,Москва,ул Библиотечная д.27,ул,Библиотечная ,д.27,7745787,муниципальный округ Таганский,1985 +2281056,г Москва ул Библиотечная д.6,Москва,ул Библиотечная д.6,ул,Библиотечная ,д.6,7745725,муниципальный округ Таганский,1971 +2281056,г Москва ул Вековая д.5,Москва,ул Вековая д.5,ул,Вековая ,д.5,7745998,муниципальный округ Таганский,1975 +2281056,г Москва ул Воловья д.3,Москва,ул Воловья д.3,ул,Воловья ,д.3,7747257,муниципальный округ Таганский,1970 +2281056,г Москва ул Воронцово Поле д.16 строение 5,Москва,ул Воронцово Поле д.16 строение 5,ул,Воронцово Поле ,д.16 строение 5,7747281,муниципальный округ Таганский,1958 +2281056,г Москва ул Воронцово Поле д.18,Москва,ул Воронцово Поле д.18,ул,Воронцово Поле ,д.18,7747681,муниципальный округ Таганский,1889 +2281056,г Москва ул Воронцовская д.19Б,Москва,ул Воронцовская д.19Б,ул,Воронцовская ,д.19Б,7747696,муниципальный округ Таганский,1929 +2281056,г Москва ул Воронцовская д.22,Москва,ул Воронцовская д.22,ул,Воронцовская ,д.22,8010361,муниципальный округ Таганский,1966 +2281056,г Москва ул Воронцовская д.24/6 строение 1,Москва,ул Воронцовская д.24/6 строение 1,ул,Воронцовская ,д.24/6 строение 1,8059553,муниципальный округ Таганский,1928 +2281056,г Москва ул Воронцовская д.24/6 строение 2,Москва,ул Воронцовская д.24/6 строение 2,ул,Воронцовская ,д.24/6 строение 2,8059532,муниципальный округ Таганский,1928 +2281056,г Москва ул Воронцовская д.25 строение 3,Москва,ул Воронцовская д.25 строение 3,ул,Воронцовская ,д.25 строение 3,7747708,муниципальный округ Таганский,1929 +2281056,г Москва ул Воронцовская д.26,Москва,ул Воронцовская д.26,ул,Воронцовская ,д.26,8010377,муниципальный округ Таганский,1968 +2281056,г Москва ул Воронцовская д.27/35 строение 1,Москва,ул Воронцовская д.27/35 строение 1,ул,Воронцовская ,д.27/35 строение 1,8162251,муниципальный округ Таганский,1939 +2281056,г Москва ул Воронцовская д.30 строение 1,Москва,ул Воронцовская д.30 строение 1,ул,Воронцовская ,д.30 строение 1,8059658,муниципальный округ Таганский,1961 +2281056,г Москва ул Воронцовская д.32 строение 1,Москва,ул Воронцовская д.32 строение 1,ул,Воронцовская ,д.32 строение 1,8010656,муниципальный округ Таганский,1938 +2281056,г Москва ул Воронцовская д.34 строение 1,Москва,ул Воронцовская д.34 строение 1,ул,Воронцовская ,д.34 строение 1,8010844,муниципальный округ Таганский,1970 +2281056,г Москва ул Воронцовская д.36 строение 1,Москва,ул Воронцовская д.36 строение 1,ул,Воронцовская ,д.36 строение 1,8010928,муниципальный округ Таганский,1941 +2281056,г Москва ул Воронцовская д.40,Москва,ул Воронцовская д.40,ул,Воронцовская ,д.40,8011028,муниципальный округ Таганский,1972 +2281056,г Москва ул Воронцовская д.44,Москва,ул Воронцовская д.44,ул,Воронцовская ,д.44,8011157,муниципальный округ Таганский,1967 +2281056,г Москва ул Воронцовская д.46,Москва,ул Воронцовская д.46,ул,Воронцовская ,д.46,8011221,муниципальный округ Таганский,1968 +2281056,г Москва ул Воронцовская д.48,Москва,ул Воронцовская д.48,ул,Воронцовская ,д.48,8056625,муниципальный округ Таганский,1927 +2281056,г Москва ул Гвоздева д.5,Москва,ул Гвоздева д.5,ул,Гвоздева ,д.5,8011243,муниципальный округ Таганский,1989 +2281056,г Москва ул Гвоздева д.7/4,Москва,ул Гвоздева д.7/4,ул,Гвоздева ,д.7/4,8011292,муниципальный округ Таганский,1983 +2281056,г Москва ул Гончарная д.26 кор.1,Москва,ул Гончарная д.26 кор.1,ул,Гончарная ,д.26 кор.1,7747790,муниципальный округ Таганский,1953 +2281056,г Москва ул Гончарная д.38,Москва,ул Гончарная д.38,ул,Гончарная ,д.38,7747803,муниципальный округ Таганский,1938 +2281056,г Москва ул Гончарная д.5,Москва,ул Гончарная д.5,ул,Гончарная ,д.5,7747772,муниципальный округ Таганский,1998 +2281056,г Москва ул Динамовская д.10 строение 1,Москва,ул Динамовская д.10 строение 1,ул,Динамовская ,д.10 строение 1,8047003,муниципальный округ Таганский,1959 +2281056,г Москва ул Динамовская д.4,Москва,ул Динамовская д.4,ул,Динамовская ,д.4,8011600,муниципальный округ Таганский,1995 +2281056,г Москва ул Динамовская д.9 строение 1,Москва,ул Динамовская д.9 строение 1,ул,Динамовская ,д.9 строение 1,8011747,муниципальный округ Таганский,1923 +2281056,г Москва ул Дубровская 1-я д.1 кор.1,Москва,ул Дубровская 1-я д.1 кор.1,ул,Дубровская 1-я ,д.1 кор.1,7748011,муниципальный округ Таганский,1989 +2281056,г Москва ул Дубровская 1-я д.1 кор.2,Москва,ул Дубровская 1-я д.1 кор.2,ул,Дубровская 1-я ,д.1 кор.2,7748023,муниципальный округ Таганский,1989 +2281056,г Москва ул Дубровская 1-я д.1 кор.4,Москва,ул Дубровская 1-я д.1 кор.4,ул,Дубровская 1-я ,д.1 кор.4,7748063,муниципальный округ Таганский,2011 +2281056,г Москва ул Дубровская 1-я д.1А,Москва,ул Дубровская 1-я д.1А,ул,Дубровская 1-я ,д.1А,7748688,муниципальный округ Таганский,1927 +2281056,г Москва ул Дубровская 1-я д.3,Москва,ул Дубровская 1-я д.3,ул,Дубровская 1-я ,д.3,7748693,муниципальный округ Таганский,1927 +2281056,г Москва ул Дубровская 1-я д.5,Москва,ул Дубровская 1-я д.5,ул,Дубровская 1-я ,д.5,7748701,муниципальный округ Таганский,1928 +2281056,г Москва ул Дубровская 1-я д.5А,Москва,ул Дубровская 1-я д.5А,ул,Дубровская 1-я ,д.5А,7748711,муниципальный округ Таганский,1927 +2281056,г Москва ул Дубровская 1-я д.7/10,Москва,ул Дубровская 1-я д.7/10,ул,Дубровская 1-я ,д.7/10,7748720,муниципальный округ Таганский,1928 +2281056,г Москва ул Дубровская 2-я д.1,Москва,ул Дубровская 2-я д.1,ул,Дубровская 2-я ,д.1,7748725,муниципальный округ Таганский,1958 +2281056,г Москва ул Дубровская 2-я д.10/8,Москва,ул Дубровская 2-я д.10/8,ул,Дубровская 2-я ,д.10/8,7748755,муниципальный округ Таганский,1927 +2281056,г Москва ул Дубровская 2-я д.2,Москва,ул Дубровская 2-я д.2,ул,Дубровская 2-я ,д.2,7748731,муниципальный округ Таганский,1927 +2281056,г Москва ул Дубровская 2-я д.4,Москва,ул Дубровская 2-я д.4,ул,Дубровская 2-я ,д.4,7748736,муниципальный округ Таганский,1926 +2281056,г Москва ул Дубровская 2-я д.6,Москва,ул Дубровская 2-я д.6,ул,Дубровская 2-я ,д.6,7748746,муниципальный округ Таганский,1926 +2281056,г Москва ул Дубровская 2-я д.8,Москва,ул Дубровская 2-я д.8,ул,Дубровская 2-я ,д.8,7748752,муниципальный округ Таганский,1927 +2281056,г Москва ул Земляной Вал д.41 строение 1,Москва,ул Земляной Вал д.41 строение 1,ул,Земляной Вал ,д.41 строение 1,7748774,муниципальный округ Таганский,1965 +2281056,г Москва ул Земляной Вал д.42/20,Москва,ул Земляной Вал д.42/20,ул,Земляной Вал ,д.42/20,7748783,муниципальный округ Таганский,1952 +2281056,г Москва ул Земляной Вал д.44,Москва,ул Земляной Вал д.44,ул,Земляной Вал ,д.44,7748789,муниципальный округ Таганский,1911 +2281056,г Москва ул Земляной Вал д.46,Москва,ул Земляной Вал д.46,ул,Земляной Вал ,д.46,7748796,муниципальный округ Таганский,1950 +2281056,г Москва ул Земляной Вал д.48А,Москва,ул Земляной Вал д.48А,ул,Земляной Вал ,д.48А,7748804,муниципальный округ Таганский,1936 +2281056,г Москва ул Земляной Вал д.48Б,Москва,ул Земляной Вал д.48Б,ул,Земляной Вал ,д.48Б,7748814,муниципальный округ Таганский,1954 +2281056,г Москва ул Земляной Вал д.52/16 строение 1,Москва,ул Земляной Вал д.52/16 строение 1,ул,Земляной Вал ,д.52/16 строение 1,7748825,муниципальный округ Таганский,1939 +2281056,г Москва ул Земляной Вал д.52/16 строение 2,Москва,ул Земляной Вал д.52/16 строение 2,ул,Земляной Вал ,д.52/16 строение 2,7748835,муниципальный округ Таганский,1958 +2281056,г Москва ул Земляной Вал д.52/16 строение 3,Москва,ул Земляной Вал д.52/16 строение 3,ул,Земляной Вал ,д.52/16 строение 3,7748840,муниципальный округ Таганский,1958 +2281056,г Москва ул Земляной Вал д.61 кор.1,Москва,ул Земляной Вал д.61 кор.1,ул,Земляной Вал ,д.61 кор.1,7748848,муниципальный округ Таганский,1902 +2281056,г Москва ул Земляной Вал д.65,Москва,ул Земляной Вал д.65,ул,Земляной Вал ,д.65,7748855,муниципальный округ Таганский,1912 +2281056,г Москва ул Иерусалимская д.2,Москва,ул Иерусалимская д.2,ул,Иерусалимская ,д.2,7748872,муниципальный округ Таганский,1971 +2281056,г Москва ул Иерусалимская д.3,Москва,ул Иерусалимская д.3,ул,Иерусалимская ,д.3,7791349,муниципальный округ Таганский,1998 +2281056,г Москва ул Иерусалимская д.6,Москва,ул Иерусалимская д.6,ул,Иерусалимская ,д.6,7791343,муниципальный округ Таганский,1971 +2281056,г Москва ул Иерусалимская д.8,Москва,ул Иерусалимская д.8,ул,Иерусалимская ,д.8,7748883,муниципальный округ Таганский,1974 +2281056,г Москва ул Иерусалимская д.9,Москва,ул Иерусалимская д.9,ул,Иерусалимская ,д.9,7791362,муниципальный округ Таганский,1969 +2281056,г Москва ул Калитниковская Б. д.12,Москва,ул Калитниковская Б. д.12,ул,Калитниковская Б. ,д.12,7748922,муниципальный округ Таганский,1985 +2281056,г Москва ул Калитниковская Б. д.38,Москва,ул Калитниковская Б. д.38,ул,Калитниковская Б. ,д.38,7748927,муниципальный округ Таганский,1965 +2281056,г Москва ул Калитниковская Б. д.42/5 кор.1,Москва,ул Калитниковская Б. д.42/5 кор.1,ул,Калитниковская Б. ,д.42/5 кор.1,7748936,муниципальный округ Таганский,1956 +2281056,г Москва ул Калитниковская Б. д.42/5 кор.2,Москва,ул Калитниковская Б. д.42/5 кор.2,ул,Калитниковская Б. ,д.42/5 кор.2,7748950,муниципальный округ Таганский,1956 +2281056,г Москва ул Калитниковская Б. д.46,Москва,ул Калитниковская Б. д.46,ул,Калитниковская Б. ,д.46,7748955,муниципальный округ Таганский,1978 +2281056,г Москва ул Калитниковская М. д.1,Москва,ул Калитниковская М. д.1,ул,Калитниковская М. ,д.1,7748962,муниципальный округ Таганский,1975 +2281056,г Москва ул Калитниковская М. д.11,Москва,ул Калитниковская М. д.11,ул,Калитниковская М. ,д.11,7749007,муниципальный округ Таганский,1989 +2281056,г Москва ул Калитниковская М. д.16,Москва,ул Калитниковская М. д.16,ул,Калитниковская М. ,д.16,7749165,муниципальный округ Таганский,1970 +2281056,г Москва ул Калитниковская М. д.18,Москва,ул Калитниковская М. д.18,ул,Калитниковская М. ,д.18,7749185,муниципальный округ Таганский,1967 +2281056,г Москва ул Калитниковская М. д.2 кор.1,Москва,ул Калитниковская М. д.2 кор.1,ул,Калитниковская М. ,д.2 кор.1,7748972,муниципальный округ Таганский,1973 +2281056,г Москва ул Калитниковская М. д.2 кор.2,Москва,ул Калитниковская М. д.2 кор.2,ул,Калитниковская М. ,д.2 кор.2,7748980,муниципальный округ Таганский,1974 +2281056,г Москва ул Калитниковская М. д.20 кор.1,Москва,ул Калитниковская М. д.20 кор.1,ул,Калитниковская М. ,д.20 кор.1,7749203,муниципальный округ Таганский,1971 +2281056,г Москва ул Калитниковская М. д.20 кор.2,Москва,ул Калитниковская М. д.20 кор.2,ул,Калитниковская М. ,д.20 кор.2,7749209,муниципальный округ Таганский,1971 +2281056,г Москва ул Калитниковская М. д.22,Москва,ул Калитниковская М. д.22,ул,Калитниковская М. ,д.22,7791380,муниципальный округ Таганский,1968 +2281056,г Москва ул Калитниковская М. д.3,Москва,ул Калитниковская М. д.3,ул,Калитниковская М. ,д.3,7748987,муниципальный округ Таганский,1964 +2281056,г Москва ул Калитниковская М. д.45,Москва,ул Калитниковская М. д.45,ул,Калитниковская М. ,д.45,7749228,муниципальный округ Таганский,2003 +2281056,г Москва ул Калитниковская М. д.47А кор.1,Москва,ул Калитниковская М. д.47А кор.1,ул,Калитниковская М. ,д.47А кор.1,7749247,муниципальный округ Таганский,1966 +2281056,г Москва ул Калитниковская М. д.47А кор.2,Москва,ул Калитниковская М. д.47А кор.2,ул,Калитниковская М. ,д.47А кор.2,7749260,муниципальный округ Таганский,1966 +2281056,г Москва ул Калитниковская М. д.5,Москва,ул Калитниковская М. д.5,ул,Калитниковская М. ,д.5,7748991,муниципальный округ Таганский,1966 +2281056,г Москва ул Калитниковская М. д.7,Москва,ул Калитниковская М. д.7,ул,Калитниковская М. ,д.7,8204228,муниципальный округ Таганский,1973 +2281056,г Москва ул Калитниковская М. д.9,Москва,ул Калитниковская М. д.9,ул,Калитниковская М. ,д.9,7748999,муниципальный округ Таганский,1973 +2281056,г Москва ул Калитниковская Ср. д.10,Москва,ул Калитниковская Ср. д.10,ул,Калитниковская Ср. ,д.10,7749274,муниципальный округ Таганский,1972 +2281056,г Москва ул Калитниковская Ср. д.15,Москва,ул Калитниковская Ср. д.15,ул,Калитниковская Ср. ,д.15,7749289,муниципальный округ Таганский,2003 +2281056,г Москва ул Калитниковская Ср. д.24,Москва,ул Калитниковская Ср. д.24,ул,Калитниковская Ср. ,д.24,7749304,муниципальный округ Таганский,1957 +2281056,г Москва ул Каменщики Б. д.15,Москва,ул Каменщики Б. д.15,ул,Каменщики Б. ,д.15,8011925,муниципальный округ Таганский,1984 +2281056,г Москва ул Каменщики Б. д.17,Москва,ул Каменщики Б. д.17,ул,Каменщики Б. ,д.17,8012012,муниципальный округ Таганский,1910 +2281056,г Москва ул Каменщики Б. д.19,Москва,ул Каменщики Б. д.19,ул,Каменщики Б. ,д.19,8012151,муниципальный округ Таганский,1984 +2281056,г Москва ул Каменщики Б. д.21/8,Москва,ул Каменщики Б. д.21/8,ул,Каменщики Б. ,д.21/8,8012196,муниципальный округ Таганский,1985 +2281056,г Москва ул Каменщики Б. д.4,Москва,ул Каменщики Б. д.4,ул,Каменщики Б. ,д.4,7717534,муниципальный округ Таганский,1986 +2281056,г Москва ул Каменщики Б. д.6,Москва,ул Каменщики Б. д.6,ул,Каменщики Б. ,д.6,7717536,муниципальный округ Таганский,1977 +2281056,г Москва ул Каменщики Б. д.8,Москва,ул Каменщики Б. д.8,ул,Каменщики Б. ,д.8,8011814,муниципальный округ Таганский,2000 +2281056,г Москва ул Каменщики М. д.14,Москва,ул Каменщики М. д.14,ул,Каменщики М. ,д.14,7717538,муниципальный округ Таганский,1986 +2281056,г Москва ул Каменщики М. д.18 кор.1,Москва,ул Каменщики М. д.18 кор.1,ул,Каменщики М. ,д.18 кор.1,8056816,муниципальный округ Таганский,1962 +2281056,г Москва ул Каменщики М. д.18 кор.2,Москва,ул Каменщики М. д.18 кор.2,ул,Каменщики М. ,д.18 кор.2,8056842,муниципальный округ Таганский,1963 +2281056,г Москва ул Каменщики М. д.18 кор.3,Москва,ул Каменщики М. д.18 кор.3,ул,Каменщики М. ,д.18 кор.3,8056909,муниципальный округ Таганский,1964 +2281056,г Москва ул Каменщики М. д.18 кор.4,Москва,ул Каменщики М. д.18 кор.4,ул,Каменщики М. ,д.18 кор.4,8056931,муниципальный округ Таганский,1959 +2281056,г Москва ул Каменщики М. д.4,Москва,ул Каменщики М. д.4,ул,Каменщики М. ,д.4,8012231,муниципальный округ Таганский,1995 +2281056,г Москва ул Качалинская д.7,Москва,ул Качалинская д.7,ул,Качалинская ,д.7,7791386,муниципальный округ Таганский,1989 +2281056,г Москва ул Качалинская д.9,Москва,ул Качалинская д.9,ул,Качалинская ,д.9,7749317,муниципальный округ Таганский,1967 +2281056,г Москва ул Марксистская д.1 кор.1,Москва,ул Марксистская д.1 кор.1,ул,Марксистская ,д.1 кор.1,7749554,муниципальный округ Таганский,1987 +2281056,г Москва ул Марксистская д.14 строение 3,Москва,ул Марксистская д.14 строение 3,ул,Марксистская ,д.14 строение 3,7749638,муниципальный округ Таганский,1917 +2281056,г Москва ул Марксистская д.38,Москва,ул Марксистская д.38,ул,Марксистская ,д.38,7749674,муниципальный округ Таганский,1990 +2281056,г Москва ул Марксистская д.5,Москва,ул Марксистская д.5,ул,Марксистская ,д.5,7749564,муниципальный округ Таганский,1978 +2281056,г Москва ул Марксистская д.7,Москва,ул Марксистская д.7,ул,Марксистская ,д.7,8200417,муниципальный округ Таганский,2001 +2281056,г Москва ул Марксистская д.9,Москва,ул Марксистская д.9,ул,Марксистская ,д.9,7749579,муниципальный округ Таганский,1975 +2281056,г Москва ул Марксистская д.9 строение 3,Москва,ул Марксистская д.9 строение 3,ул,Марксистская ,д.9 строение 3,7749618,муниципальный округ Таганский,1808 +2281056,г Москва ул Международная д.13,Москва,ул Международная д.13,ул,Международная ,д.13,7750384,муниципальный округ Таганский,1955 +2281056,г Москва ул Международная д.18/30,Москва,ул Международная д.18/30,ул,Международная ,д.18/30,7750397,муниципальный округ Таганский,1968 +2281056,г Москва ул Международная д.20/19,Москва,ул Международная д.20/19,ул,Международная ,д.20/19,7750404,муниципальный округ Таганский,1969 +2281056,г Москва ул Международная д.22 строение 1,Москва,ул Международная д.22 строение 1,ул,Международная ,д.22 строение 1,7750416,муниципальный округ Таганский,2003 +2281056,г Москва ул Международная д.26,Москва,ул Международная д.26,ул,Международная ,д.26,7750423,муниципальный округ Таганский,1970 +2281056,г Москва ул Международная д.28 строение 1,Москва,ул Международная д.28 строение 1,ул,Международная ,д.28 строение 1,7750432,муниципальный округ Таганский,2004 +2281056,г Москва ул Международная д.32,Москва,ул Международная д.32,ул,Международная ,д.32,7750444,муниципальный округ Таганский,1969 +2281056,г Москва ул Международная д.34,Москва,ул Международная д.34,ул,Международная ,д.34,7750455,муниципальный округ Таганский,2004 +2281056,г Москва ул Международная д.9,Москва,ул Международная д.9,ул,Международная ,д.9,7750371,муниципальный округ Таганский,1956 +2281056,г Москва ул Народная д.11,Москва,ул Народная д.11,ул,Народная ,д.11,8034983,муниципальный округ Таганский,н.д. +2281056,г Москва ул Народная д.11 строение 1,Москва,ул Народная д.11 строение 1,ул,Народная ,д.11 строение 1,8034811,муниципальный округ Таганский,1948 +2281056,г Москва ул Народная д.12 строение 1,Москва,ул Народная д.12 строение 1,ул,Народная ,д.12 строение 1,8059478,муниципальный округ Таганский,1900 +2281056,г Москва ул Народная д.13,Москва,ул Народная д.13,ул,Народная ,д.13,8034988,муниципальный округ Таганский,1940 +2281056,г Москва ул Народная д.14 строение 1,Москва,ул Народная д.14 строение 1,ул,Народная ,д.14 строение 1,8059512,муниципальный округ Таганский,1900 +2281056,г Москва ул Народная д.9,Москва,ул Народная д.9,ул,Народная ,д.9,8034776,муниципальный округ Таганский,1969 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.10 кор.1,Москва,ул Нижегородская д.10 кор.1,ул,Нижегородская ,д.10 кор.1,7750691,муниципальный округ Таганский,1966 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.10 кор.2,Москва,ул Нижегородская д.10 кор.2,ул,Нижегородская ,д.10 кор.2,7750780,муниципальный округ Таганский,1966 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.11,Москва,ул Нижегородская д.11,ул,Нижегородская ,д.11,8476540,муниципальный округ Таганский,2013 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.11Б,Москва,ул Нижегородская д.11Б,ул,Нижегородская ,д.11Б,7750793,муниципальный округ Таганский,1964 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.11В,Москва,ул Нижегородская д.11В,ул,Нижегородская ,д.11В,7751163,муниципальный округ Таганский,1964 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.12,Москва,ул Нижегородская д.12,ул,Нижегородская ,д.12,7751175,муниципальный округ Таганский,1966 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.13А,Москва,ул Нижегородская д.13А,ул,Нижегородская ,д.13А,7751187,муниципальный округ Таганский,1961 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.14 кор.1,Москва,ул Нижегородская д.14 кор.1,ул,Нижегородская ,д.14 кор.1,7751193,муниципальный округ Таганский,1966 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.14 кор.2,Москва,ул Нижегородская д.14 кор.2,ул,Нижегородская ,д.14 кор.2,7751198,муниципальный округ Таганский,1966 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.16,Москва,ул Нижегородская д.16,ул,Нижегородская ,д.16,7751206,муниципальный округ Таганский,1967 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.17,Москва,ул Нижегородская д.17,ул,Нижегородская ,д.17,7751213,муниципальный округ Таганский,2008 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.18,Москва,ул Нижегородская д.18,ул,Нижегородская ,д.18,7751224,муниципальный округ Таганский,1961 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.1А,Москва,ул Нижегородская д.1А,ул,Нижегородская ,д.1А,7750517,муниципальный округ Таганский,1960 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.2 кор.1,Москва,ул Нижегородская д.2 кор.1,ул,Нижегородская ,д.2 кор.1,7750530,муниципальный округ Таганский,1975 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.2 кор.2,Москва,ул Нижегородская д.2 кор.2,ул,Нижегородская ,д.2 кор.2,7750542,муниципальный округ Таганский,1975 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.20,Москва,ул Нижегородская д.20,ул,Нижегородская ,д.20,7751232,муниципальный округ Таганский,1962 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.24,Москва,ул Нижегородская д.24,ул,Нижегородская ,д.24,7751241,муниципальный округ Таганский,1964 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.25,Москва,ул Нижегородская д.25,ул,Нижегородская ,д.25,7751246,муниципальный округ Таганский,2006 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.26,Москва,ул Нижегородская д.26,ул,Нижегородская ,д.26,7751297,муниципальный округ Таганский,1965 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.3,Москва,ул Нижегородская д.3,ул,Нижегородская ,д.3,7750556,муниципальный округ Таганский,1957 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.4 кор.1,Москва,ул Нижегородская д.4 кор.1,ул,Нижегородская ,д.4 кор.1,7750570,муниципальный округ Таганский,1967 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.4 кор.2,Москва,ул Нижегородская д.4 кор.2,ул,Нижегородская ,д.4 кор.2,7750580,муниципальный округ Таганский,1968 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.5,Москва,ул Нижегородская д.5,ул,Нижегородская ,д.5,7750596,муниципальный округ Таганский,1957 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.6,Москва,ул Нижегородская д.6,ул,Нижегородская ,д.6,7750618,муниципальный округ Таганский,1966 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.7,Москва,ул Нижегородская д.7,ул,Нижегородская ,д.7,7750637,муниципальный округ Таганский,2010 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.9А,Москва,ул Нижегородская д.9А,ул,Нижегородская ,д.9А,7750659,муниципальный округ Таганский,1961 +2281056,г Москва ул Николоямская д.19 строение 1,Москва,ул Николоямская д.19 строение 1,ул,Николоямская ,д.19 строение 1,7751333,муниципальный округ Таганский,1903 +2281056,г Москва ул Николоямская д.31,Москва,ул Николоямская д.31,ул,Николоямская ,д.31,7751400,муниципальный округ Таганский,1959 +2281056,г Москва ул Николоямская д.39/43 кор.1,Москва,ул Николоямская д.39/43 кор.1,ул,Николоямская ,д.39/43 кор.1,7751428,муниципальный округ Таганский,1959 +2281056,г Москва ул Николоямская д.39/43 кор.2,Москва,ул Николоямская д.39/43 кор.2,ул,Николоямская ,д.39/43 кор.2,7751469,муниципальный округ Таганский,1959 +2281056,г Москва ул Николоямская д.43 кор.3,Москва,ул Николоямская д.43 кор.3,ул,Николоямская ,д.43 кор.3,8120114,муниципальный округ Таганский,1963 +2281056,г Москва ул Николоямская д.43 кор.4,Москва,ул Николоямская д.43 кор.4,ул,Николоямская ,д.43 кор.4,8201939,муниципальный округ Таганский,1964 +2281056,г Москва ул Николоямская д.45 строение 1,Москва,ул Николоямская д.45 строение 1,ул,Николоямская ,д.45 строение 1,7751492,муниципальный округ Таганский,1926 +2281056,г Москва ул Николоямская д.45 строение 2,Москва,ул Николоямская д.45 строение 2,ул,Николоямская ,д.45 строение 2,7751548,муниципальный округ Таганский,1926 +2281056,г Москва ул Николоямская д.9,Москва,ул Николоямская д.9,ул,Николоямская ,д.9,7751311,муниципальный округ Таганский,1968 +2281056,г Москва ул Новорогожская д.10,Москва,ул Новорогожская д.10,ул,Новорогожская ,д.10,7751863,муниципальный округ Таганский,2007 +2281056,г Москва ул Новорогожская д.11 кор.2,Москва,ул Новорогожская д.11 кор.2,ул,Новорогожская ,д.11 кор.2,7751929,муниципальный округ Таганский,1972 +2281056,г Москва ул Новорогожская д.14 кор.1,Москва,ул Новорогожская д.14 кор.1,ул,Новорогожская ,д.14 кор.1,7751948,муниципальный округ Таганский,2001 +2281056,г Москва ул Новорогожская д.14 кор.2,Москва,ул Новорогожская д.14 кор.2,ул,Новорогожская ,д.14 кор.2,7751966,муниципальный округ Таганский,2005 +2281056,г Москва ул Новорогожская д.20,Москва,ул Новорогожская д.20,ул,Новорогожская ,д.20,7751978,муниципальный округ Таганский,2003 +2281056,г Москва ул Новорогожская д.22,Москва,ул Новорогожская д.22,ул,Новорогожская ,д.22,7752049,муниципальный округ Таганский,2003 +2281056,г Москва ул Новорогожская д.28,Москва,ул Новорогожская д.28,ул,Новорогожская ,д.28,7752071,муниципальный округ Таганский,2003 +2281056,г Москва ул Новорогожская д.3,Москва,ул Новорогожская д.3,ул,Новорогожская ,д.3,7751771,муниципальный округ Таганский,1958 +2281056,г Москва ул Новорогожская д.30,Москва,ул Новорогожская д.30,ул,Новорогожская ,д.30,7752092,муниципальный округ Таганский,2003 +2281056,г Москва ул Новорогожская д.36,Москва,ул Новорогожская д.36,ул,Новорогожская ,д.36,7752115,муниципальный округ Таганский,1968 +2281056,г Москва ул Новорогожская д.38,Москва,ул Новорогожская д.38,ул,Новорогожская ,д.38,7752141,муниципальный округ Таганский,2005 +2281056,г Москва ул Новорогожская д.4 строение 1,Москва,ул Новорогожская д.4 строение 1,ул,Новорогожская ,д.4 строение 1,7751794,муниципальный округ Таганский,2008 +2281056,г Москва ул Новорогожская д.40,Москва,ул Новорогожская д.40,ул,Новорогожская ,д.40,7752153,муниципальный округ Таганский,2006 +2281056,г Москва ул Новорогожская д.42,Москва,ул Новорогожская д.42,ул,Новорогожская ,д.42,7752160,муниципальный округ Таганский,2006 +2281056,г Москва ул Новорогожская д.5,Москва,ул Новорогожская д.5,ул,Новорогожская ,д.5,7751810,муниципальный округ Таганский,1961 +2281056,г Москва ул Новорогожская д.6 строение 1,Москва,ул Новорогожская д.6 строение 1,ул,Новорогожская ,д.6 строение 1,7751818,муниципальный округ Таганский,2008 +2281056,г Москва ул Новорогожская д.8,Москва,ул Новорогожская д.8,ул,Новорогожская ,д.8,7751852,муниципальный округ Таганский,2007 +2281056,г Москва ул Рабочая д.13,Москва,ул Рабочая д.13,ул,Рабочая ,д.13,7753474,муниципальный округ Таганский,1979 +2281056,г Москва ул Рабочая д.14,Москва,ул Рабочая д.14,ул,Рабочая ,д.14,7753487,муниципальный округ Таганский,1968 +2281056,г Москва ул Рабочая д.16,Москва,ул Рабочая д.16,ул,Рабочая ,д.16,7753528,муниципальный округ Таганский,2001 +2281056,г Москва ул Рабочая д.25,Москва,ул Рабочая д.25,ул,Рабочая ,д.25,7753545,муниципальный округ Таганский,1968 +2281056,г Москва ул Рабочая д.3/5,Москва,ул Рабочая д.3/5,ул,Рабочая ,д.3/5,7753360,муниципальный округ Таганский,1957 +2281056,г Москва ул Рабочая д.33,Москва,ул Рабочая д.33,ул,Рабочая ,д.33,7753557,муниципальный округ Таганский,2004 +2281056,г Москва ул Рабочая д.37,Москва,ул Рабочая д.37,ул,Рабочая ,д.37,7753578,муниципальный округ Таганский,2004 +2281056,г Москва ул Рабочая д.4,Москва,ул Рабочая д.4,ул,Рабочая ,д.4,7753365,муниципальный округ Таганский,1973 +2281056,г Москва ул Рабочая д.4А,Москва,ул Рабочая д.4А,ул,Рабочая ,д.4А,7753371,муниципальный округ Таганский,1989 +2281056,г Москва ул Рабочая д.6 кор.1,Москва,ул Рабочая д.6 кор.1,ул,Рабочая ,д.6 кор.1,7753381,муниципальный округ Таганский,2000 +2281056,г Москва ул Рабочая д.6А,Москва,ул Рабочая д.6А,ул,Рабочая ,д.6А,7753390,муниципальный округ Таганский,1959 +2281056,г Москва ул Рабочая д.8,Москва,ул Рабочая д.8,ул,Рабочая ,д.8,7753398,муниципальный округ Таганский,1962 +2281056,г Москва ул Радищевская Верхн. д.11 строение 2,Москва,ул Радищевская Верхн. д.11 строение 2,ул,Радищевская Верхн. ,д.11 строение 2,7753685,муниципальный округ Таганский,1912 +2281056,г Москва ул Радищевская Верхн. д.13/15,Москва,ул Радищевская Верхн. д.13/15,ул,Радищевская Верхн. ,д.13/15,7753782,муниципальный округ Таганский,1958 +2281056,г Москва ул Рогожский Вал д.12,Москва,ул Рогожский Вал д.12,ул,Рогожский Вал ,д.12,7754902,муниципальный округ Таганский,1971 +2281056,г Москва ул Рогожский Вал д.13 кор.2,Москва,ул Рогожский Вал д.13 кор.2,ул,Рогожский Вал ,д.13 кор.2,7754954,муниципальный округ Таганский,2010 +2281056,г Москва ул Рогожский Вал д.13 кор.8,Москва,ул Рогожский Вал д.13 кор.8,ул,Рогожский Вал ,д.13 кор.8,7755250,муниципальный округ Таганский,1963 +2281056,г Москва ул Рогожский Вал д.15,Москва,ул Рогожский Вал д.15,ул,Рогожский Вал ,д.15,7755308,муниципальный округ Таганский,1959 +2281056,г Москва ул Рогожский Вал д.17,Москва,ул Рогожский Вал д.17,ул,Рогожский Вал ,д.17,7755359,муниципальный округ Таганский,1958 +2281056,г Москва ул Рогожский Вал д.2/50,Москва,ул Рогожский Вал д.2/50,ул,Рогожский Вал ,д.2/50,7754657,муниципальный округ Таганский,1988 +2281056,г Москва ул Рогожский Вал д.3,Москва,ул Рогожский Вал д.3,ул,Рогожский Вал ,д.3,7754724,муниципальный округ Таганский,1958 +2281056,г Москва ул Рогожский Вал д.4,Москва,ул Рогожский Вал д.4,ул,Рогожский Вал ,д.4,7754745,муниципальный округ Таганский,1974 +2281056,г Москва ул Рогожский Вал д.6,Москва,ул Рогожский Вал д.6,ул,Рогожский Вал ,д.6,7754774,муниципальный округ Таганский,1971 +2281056,г Москва ул Рогожский Вал д.7,Москва,ул Рогожский Вал д.7,ул,Рогожский Вал ,д.7,7754814,муниципальный округ Таганский,1960 +2281056,г Москва ул Рогожский Вал д.8,Москва,ул Рогожский Вал д.8,ул,Рогожский Вал ,д.8,7754847,муниципальный округ Таганский,1972 +2281056,г Москва ул Сергия Радонежского д.10 кор.1,Москва,ул Сергия Радонежского д.10 кор.1,ул,Сергия Радонежского ,д.10 кор.1,7753977,муниципальный округ Таганский,1985 +2281056,г Москва ул Сергия Радонежского д.10 кор.2,Москва,ул Сергия Радонежского д.10 кор.2,ул,Сергия Радонежского ,д.10 кор.2,7754143,муниципальный округ Таганский,1985 +2281056,г Москва ул Сергия Радонежского д.12 кор.1,Москва,ул Сергия Радонежского д.12 кор.1,ул,Сергия Радонежского ,д.12 кор.1,7754174,муниципальный округ Таганский,1986 +2281056,г Москва ул Сергия Радонежского д.12 кор.2,Москва,ул Сергия Радонежского д.12 кор.2,ул,Сергия Радонежского ,д.12 кор.2,7754185,муниципальный округ Таганский,1986 +2281056,г Москва ул Сергия Радонежского д.2,Москва,ул Сергия Радонежского д.2,ул,Сергия Радонежского ,д.2,7753890,муниципальный округ Таганский,1987 +2281056,г Москва ул Сергия Радонежского д.4,Москва,ул Сергия Радонежского д.4,ул,Сергия Радонежского ,д.4,7753908,муниципальный округ Таганский,1987 +2281056,г Москва ул Сергия Радонежского д.6,Москва,ул Сергия Радонежского д.6,ул,Сергия Радонежского ,д.6,7753929,муниципальный округ Таганский,1988 +2281056,г Москва ул Сергия Радонежского д.8,Москва,ул Сергия Радонежского д.8,ул,Сергия Радонежского ,д.8,7753967,муниципальный округ Таганский,1987 +2281056,г Москва ул Станиславского д.11,Москва,ул Станиславского д.11,ул,Станиславского ,д.11,8135232,муниципальный округ Таганский,2009 +2281056,г Москва ул Станиславского д.18,Москва,ул Станиславского д.18,ул,Станиславского ,д.18,7755478,муниципальный округ Таганский,1959 +2281056,г Москва ул Станиславского д.3/9,Москва,ул Станиславского д.3/9,ул,Станиславского ,д.3/9,7755447,муниципальный округ Таганский,1956 +2281056,г Москва ул Станиславского д.8А,Москва,ул Станиславского д.8А,ул,Станиславского ,д.8А,7755460,муниципальный округ Таганский,1955 +2281056,г Москва ул Стройковская д.10,Москва,ул Стройковская д.10,ул,Стройковская ,д.10,7755544,муниципальный округ Таганский,1968 +2281056,г Москва ул Стройковская д.12 кор.1,Москва,ул Стройковская д.12 кор.1,ул,Стройковская ,д.12 кор.1,7756319,муниципальный округ Таганский,1968 +2281056,г Москва ул Стройковская д.17/1,Москва,ул Стройковская д.17/1,ул,Стройковская ,д.17/1,7791321,муниципальный округ Таганский,1964 +2281056,г Москва ул Стройковская д.19/2,Москва,ул Стройковская д.19/2,ул,Стройковская ,д.19/2,7791306,муниципальный округ Таганский,1961 +2281056,г Москва ул Стройковская д.2,Москва,ул Стройковская д.2,ул,Стройковская ,д.2,7755496,муниципальный округ Таганский,1972 +2281056,г Москва ул Стройковская д.4,Москва,ул Стройковская д.4,ул,Стройковская ,д.4,7755505,муниципальный округ Таганский,1979 +2281056,г Москва ул Стройковская д.6,Москва,ул Стройковская д.6,ул,Стройковская ,д.6,7791332,муниципальный округ Таганский,1968 +2281056,г Москва ул Стройковская д.8,Москва,ул Стройковская д.8,ул,Стройковская ,д.8,7755519,муниципальный округ Таганский,1958 +2281056,г Москва ул Сыромятническая Верхн. д.2,Москва,ул Сыромятническая Верхн. д.2,ул,Сыромятническая Верхн. ,д.2,7756348,муниципальный округ Таганский,1969 +2281056,г Москва ул Таганская д.22,Москва,ул Таганская д.22,ул,Таганская ,д.22,7756394,муниципальный округ Таганский,1956 +2281056,г Москва ул Таганская д.24 кор.5,Москва,ул Таганская д.24 кор.5,ул,Таганская ,д.24 кор.5,7756427,муниципальный округ Таганский,1931 +2281056,г Москва ул Таганская д.24 строение 4,Москва,ул Таганская д.24 строение 4,ул,Таганская ,д.24 строение 4,7756410,муниципальный округ Таганский,1917 +2281056,г Москва ул Таганская д.25,Москва,ул Таганская д.25,ул,Таганская ,д.25,7756446,муниципальный округ Таганский,1974 +2281056,г Москва ул Таганская д.26 строение 1,Москва,ул Таганская д.26 строение 1,ул,Таганская ,д.26 строение 1,7756459,муниципальный округ Таганский,2002 +2281056,г Москва ул Таганская д.27,Москва,ул Таганская д.27,ул,Таганская ,д.27,7756467,муниципальный округ Таганский,1974 +2281056,г Москва ул Таганская д.29,Москва,ул Таганская д.29,ул,Таганская ,д.29,7756497,муниципальный округ Таганский,1974 +2281056,г Москва ул Таганская д.30/2,Москва,ул Таганская д.30/2,ул,Таганская ,д.30/2,7756521,муниципальный округ Таганский,1917 +2281056,г Москва ул Таганская д.31/22,Москва,ул Таганская д.31/22,ул,Таганская ,д.31/22,7756541,муниципальный округ Таганский,1983 +2281056,г Москва ул Таганская д.36 кор.2,Москва,ул Таганская д.36 кор.2,ул,Таганская ,д.36 кор.2,8161395,муниципальный округ Таганский,2003 +2281056,г Москва ул Таганская д.44,Москва,ул Таганская д.44,ул,Таганская ,д.44,7756561,муниципальный округ Таганский,1981 +2281056,"г Москва ул Талалихина д.1 кор.1,2,3",Москва,"ул Талалихина д.1 кор.1,2,3",ул,Талалихина ,"д.1 кор.1,2,3",8203512,муниципальный округ Таганский,2002 +2281056,г Москва ул Талалихина д.16,Москва,ул Талалихина д.16,ул,Талалихина ,д.16,7757183,муниципальный округ Таганский,1971 +2281056,г Москва ул Талалихина д.18,Москва,ул Талалихина д.18,ул,Талалихина ,д.18,7757285,муниципальный округ Таганский,1974 +2281056,г Москва ул Талалихина д.2/1 кор.1,Москва,ул Талалихина д.2/1 кор.1,ул,Талалихина ,д.2/1 кор.1,7756570,муниципальный округ Таганский,1926 +2281056,г Москва ул Талалихина д.2/1 кор.4,Москва,ул Талалихина д.2/1 кор.4,ул,Талалихина ,д.2/1 кор.4,7756579,муниципальный округ Таганский,1926 +2281056,г Москва ул Талалихина д.2/1 кор.5,Москва,ул Талалихина д.2/1 кор.5,ул,Талалихина ,д.2/1 кор.5,7756592,муниципальный округ Таганский,1926 +2281056,г Москва ул Талалихина д.2/1 кор.6,Москва,ул Талалихина д.2/1 кор.6,ул,Талалихина ,д.2/1 кор.6,7756598,муниципальный округ Таганский,1926 +2281056,г Москва ул Талалихина д.3,Москва,ул Талалихина д.3,ул,Талалихина ,д.3,7756628,муниципальный округ Таганский,1978 +2281056,г Москва ул Талалихина д.31А/2,Москва,ул Талалихина д.31А/2,ул,Талалихина ,д.31А/2,7802239,муниципальный округ Таганский,1960 +2281056,г Москва ул Талалихина д.35,Москва,ул Талалихина д.35,ул,Талалихина ,д.35,7791296,муниципальный округ Таганский,1958 +2281056,г Москва ул Талалихина д.39,Москва,ул Талалихина д.39,ул,Талалихина ,д.39,7757301,муниципальный округ Таганский,1959 +2281056,г Москва ул Талалихина д.5,Москва,ул Талалихина д.5,ул,Талалихина ,д.5,7791253,муниципальный округ Таганский,1975 +2281056,г Москва ул Талалихина д.6 строение 1,Москва,ул Талалихина д.6 строение 1,ул,Талалихина ,д.6 строение 1,7757016,муниципальный округ Таганский,1905 +2281056,г Москва ул Талалихина д.6 строение 2,Москва,ул Талалихина д.6 строение 2,ул,Талалихина ,д.6 строение 2,7757046,муниципальный округ Таганский,1954 +2281056,г Москва ул Талалихина д.6-8/2 строение 3,Москва,ул Талалихина д.6-8/2 строение 3,ул,Талалихина ,д.6-8/2 строение 3,7757072,муниципальный округ Таганский,1958 +2281056,г Москва ул Талалихина д.8,Москва,ул Талалихина д.8,ул,Талалихина ,д.8,7957319,муниципальный округ Таганский,2009 +2281056,г Москва ул Трудовая д.2/21 строение 1,Москва,ул Трудовая д.2/21 строение 1,ул,Трудовая ,д.2/21 строение 1,7757563,муниципальный округ Таганский,1975 +2281056,г Москва ул Чесменская д.5,Москва,ул Чесменская д.5,ул,Чесменская ,д.5,7757679,муниципальный округ Таганский,1959 +2281056,г Москва ул Чесменская д.7,Москва,ул Чесменская д.7,ул,Чесменская ,д.7,7757701,муниципальный округ Таганский,1959 +2281056,г Москва ул Яузская д.6/8 кор.1 строение 3,Москва,ул Яузская д.6/8 кор.1 строение 3,ул,Яузская ,д.6/8 кор.1 строение 3,7757789,муниципальный округ Таганский,1965 +2281056,г Москва ул Яузская д.6/8 строение 5,Москва,ул Яузская д.6/8 строение 5,ул,Яузская ,д.6/8 строение 5,7757805,муниципальный округ Таганский,1965 +2281057,г Москва б-р Петровский д.15 строение 1,Москва,б-р Петровский д.15 строение 1,б-р,Петровский ,д.15 строение 1,7728252,муниципальный округ Тверской,1889 +2281057,г Москва б-р Петровский д.17/1,Москва,б-р Петровский д.17/1,б-р,Петровский ,д.17/1,7728256,муниципальный округ Тверской,1889 +2281057,г Москва б-р Петровский д.19/2 строение 2,Москва,б-р Петровский д.19/2 строение 2,б-р,Петровский ,д.19/2 строение 2,7728259,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва б-р Петровский д.21,Москва,б-р Петровский д.21,б-р,Петровский ,д.21,8051700,муниципальный округ Тверской,2009 +2281057,г Москва б-р Петровский д.23,Москва,б-р Петровский д.23,б-р,Петровский ,д.23,8090016,муниципальный округ Тверской,2001 +2281057,г Москва б-р Петровский д.9 строение 2,Москва,б-р Петровский д.9 строение 2,б-р,Петровский ,д.9 строение 2,7728262,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва б-р Страстной д.10 кор.1,Москва,б-р Страстной д.10 кор.1,б-р,Страстной ,д.10 кор.1,8136014,муниципальный округ Тверской,2002 +2281057,г Москва б-р Страстной д.12 строение 1,Москва,б-р Страстной д.12 строение 1,б-р,Страстной ,д.12 строение 1,7742550,муниципальный округ Тверской,1885 +2281057,г Москва б-р Страстной д.13а,Москва,б-р Страстной д.13а,б-р,Страстной ,д.13а,7742553,муниципальный округ Тверской,1930 +2281057,г Москва б-р Страстной д.4 строение 1,Москва,б-р Страстной д.4 строение 1,б-р,Страстной ,д.4 строение 1,7742558,муниципальный округ Тверской,1899 +2281057,г Москва б-р Страстной д.4 строение 3,Москва,б-р Страстной д.4 строение 3,б-р,Страстной ,д.4 строение 3,7742560,муниципальный округ Тверской,1899 +2281057,г Москва б-р Страстной д.4 строение 4,Москва,б-р Страстной д.4 строение 4,б-р,Страстной ,д.4 строение 4,7945052,муниципальный округ Тверской,1899 +2281057,г Москва б-р Страстной д.4 строение 5,Москва,б-р Страстной д.4 строение 5,б-р,Страстной ,д.4 строение 5,7742564,муниципальный округ Тверской,1899 +2281057,г Москва б-р Страстной д.4/3 строение 4,Москва,б-р Страстной д.4/3 строение 4,б-р,Страстной ,д.4/3 строение 4,7742565,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва б-р Страстной д.7 строение 1,Москва,б-р Страстной д.7 строение 1,б-р,Страстной ,д.7 строение 1,7742575,муниципальный округ Тверской,1900 +2281057,г Москва б-р Страстной д.8А,Москва,б-р Страстной д.8А,б-р,Страстной ,д.8А,7700764,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва б-р Цветной д.15 кор.2,Москва,б-р Цветной д.15 кор.2,б-р,Цветной ,д.15 кор.2,8006563,муниципальный округ Тверской,2007 +2281057,г Москва б-р Цветной д.21 строение 1,Москва,б-р Цветной д.21 строение 1,б-р,Цветной ,д.21 строение 1,7745176,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва б-р Цветной д.21 строение 6,Москва,б-р Цветной д.21 строение 6,б-р,Цветной ,д.21 строение 6,7745188,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва б-р Цветной д.23 строение 1,Москва,б-р Цветной д.23 строение 1,б-р,Цветной ,д.23 строение 1,7745209,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва б-р Цветной д.25 строение 1,Москва,б-р Цветной д.25 строение 1,б-р,Цветной ,д.25 строение 1,7745220,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва б-р Цветной д.9,Москва,б-р Цветной д.9,б-р,Цветной ,д.9,7745229,муниципальный округ Тверской,1890 +2281057,г Москва пер Благовещенский д.5,Москва,пер Благовещенский д.5,пер,Благовещенский ,д.5,7724301,муниципальный округ Тверской,1902 +2281057,г Москва пер Брюсов д.12,Москва,пер Брюсов д.12,пер,Брюсов ,д.12,7945335,муниципальный округ Тверской,1928 +2281057,г Москва пер Брюсов д.12 строение 1,Москва,пер Брюсов д.12 строение 1,пер,Брюсов ,д.12 строение 1,7724629,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пер Брюсов д.8/10 строение 2,Москва,пер Брюсов д.8/10 строение 2,пер,Брюсов ,д.8/10 строение 2,8102733,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пер Вадковский д.12,Москва,пер Вадковский д.12,пер,Вадковский ,д.12,7724879,муниципальный округ Тверской,1905 +2281057,г Москва пер Вадковский д.16,Москва,пер Вадковский д.16,пер,Вадковский ,д.16,7875288,муниципальный округ Тверской,1960 +2281057,г Москва пер Вадковский д.20 строение 1,Москва,пер Вадковский д.20 строение 1,пер,Вадковский ,д.20 строение 1,7724887,муниципальный округ Тверской,1927 +2281057,г Москва пер Вадковский д.20 строение 2,Москва,пер Вадковский д.20 строение 2,пер,Вадковский ,д.20 строение 2,7724869,муниципальный округ Тверской,1957 +2281057,г Москва пер Вадковский д.24/35 строение 1,Москва,пер Вадковский д.24/35 строение 1,пер,Вадковский ,д.24/35 строение 1,7724906,муниципальный округ Тверской,1927 +2281057,г Москва пер Вадковский д.4/6,Москва,пер Вадковский д.4/6,пер,Вадковский ,д.4/6,7724919,муниципальный округ Тверской,1960 +2281057,г Москва пер Весковский д.2,Москва,пер Весковский д.2,пер,Весковский ,д.2,7553848,муниципальный округ Тверской,1995 +2281057,г Москва пер Весковский д.4,Москва,пер Весковский д.4,пер,Весковский ,д.4,7751876,муниципальный округ Тверской,1901 +2281057,г Москва пер Волконский 2-й д.12 строение 1,Москва,пер Волконский 2-й д.12 строение 1,пер,Волконский 2-й ,д.12 строение 1,7558791,муниципальный округ Тверской,1958 +2281057,г Москва пер Волконский 2-й д.3,Москва,пер Волконский 2-й д.3,пер,Волконский 2-й ,д.3,7724937,муниципальный округ Тверской,1907 +2281057,г Москва пер Воротниковский д.10 строение 3,Москва,пер Воротниковский д.10 строение 3,пер,Воротниковский ,д.10 строение 3,7724943,муниципальный округ Тверской,1910 +2281057,г Москва пер Воротниковский д.11 строение 1,Москва,пер Воротниковский д.11 строение 1,пер,Воротниковский ,д.11 строение 1,7724952,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Воротниковский д.11 строение 2,Москва,пер Воротниковский д.11 строение 2,пер,Воротниковский ,д.11 строение 2,7724955,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Воротниковский д.2/11,Москва,пер Воротниковский д.2/11,пер,Воротниковский ,д.2/11,7713429,муниципальный округ Тверской,1969 +2281057,г Москва пер Воротниковский д.4,Москва,пер Воротниковский д.4,пер,Воротниковский ,д.4,7724960,муниципальный округ Тверской,1914 +2281057,г Москва пер Воротниковский д.5/9,Москва,пер Воротниковский д.5/9,пер,Воротниковский ,д.5/9,7724995,муниципальный округ Тверской,1933 +2281057,г Москва пер Воротниковский д.7 кор.1,Москва,пер Воротниковский д.7 кор.1,пер,Воротниковский ,д.7 кор.1,7924100,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пер Воротниковский д.7 кор.2,Москва,пер Воротниковский д.7 кор.2,пер,Воротниковский ,д.7 кор.2,7934028,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пер Воротниковский д.7 кор.3,Москва,пер Воротниковский д.7 кор.3,пер,Воротниковский ,д.7 кор.3,7934074,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пер Воротниковский д.7 кор.4,Москва,пер Воротниковский д.7 кор.4,пер,Воротниковский ,д.7 кор.4,7934098,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пер Воротниковский д.8 строение 1,Москва,пер Воротниковский д.8 строение 1,пер,Воротниковский ,д.8 строение 1,7725006,муниципальный округ Тверской,1890 +2281057,г Москва пер Глинищевский д.5/7,Москва,пер Глинищевский д.5/7,пер,Глинищевский ,д.5/7,7725020,муниципальный округ Тверской,1938 +2281057,г Москва пер Гнездниковский Б. д.10,Москва,пер Гнездниковский Б. д.10,пер,Гнездниковский Б. ,д.10,7725033,муниципальный округ Тверской,1914 +2281057,г Москва пер Гнездниковский М. д.10,Москва,пер Гнездниковский М. д.10,пер,Гнездниковский М. ,д.10,7725045,муниципальный округ Тверской,1902 +2281057,г Москва пер Гнездниковский М. д.9 строение 7,Москва,пер Гнездниковский М. д.9 строение 7,пер,Гнездниковский М. ,д.9 строение 7,7725226,муниципальный округ Тверской,1890 +2281057,г Москва пер Дегтярный д.10 строение 2,Москва,пер Дегтярный д.10 строение 2,пер,Дегтярный ,д.10 строение 2,7725294,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Дегтярный д.10 строение 3,Москва,пер Дегтярный д.10 строение 3,пер,Дегтярный ,д.10 строение 3,7725304,муниципальный округ Тверской,1910 +2281057,г Москва пер Дегтярный д.15 кор.1,Москва,пер Дегтярный д.15 кор.1,пер,Дегтярный ,д.15 кор.1,7945351,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Дегтярный д.15 кор.2,Москва,пер Дегтярный д.15 кор.2,пер,Дегтярный ,д.15 кор.2,7945356,муниципальный округ Тверской,1910 +2281057,г Москва пер Дегтярный д.15 строение 1,Москва,пер Дегтярный д.15 строение 1,пер,Дегтярный ,д.15 строение 1,7725324,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пер Дегтярный д.15 строение 2,Москва,пер Дегтярный д.15 строение 2,пер,Дегтярный ,д.15 строение 2,7725330,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пер Дегтярный д.5 строение 1,Москва,пер Дегтярный д.5 строение 1,пер,Дегтярный ,д.5 строение 1,7725364,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Дмитровский д.2 строение 1,Москва,пер Дмитровский д.2 строение 1,пер,Дмитровский ,д.2 строение 1,7725907,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Дмитровский д.4 строение 1,Москва,пер Дмитровский д.4 строение 1,пер,Дмитровский ,д.4 строение 1,7725912,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Дмитровский д.4 строение 2,Москва,пер Дмитровский д.4 строение 2,пер,Дмитровский ,д.4 строение 2,7725918,муниципальный округ Тверской,1875 +2281057,г Москва пер Дмитровский д.7,Москва,пер Дмитровский д.7,пер,Дмитровский ,д.7,8041915,муниципальный округ Тверской,2005 +2281057,г Москва пер Камергерский д.2,Москва,пер Камергерский д.2,пер,Камергерский ,д.2,7726087,муниципальный округ Тверской,1929 +2281057,г Москва пер Каретный Б. д.15,Москва,пер Каретный Б. д.15,пер,Каретный Б. ,д.15,7726125,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Каретный Б. д.17 строение 1,Москва,пер Каретный Б. д.17 строение 1,пер,Каретный Б. ,д.17 строение 1,7726307,муниципальный округ Тверской,1928 +2281057,г Москва пер Каретный Б. д.17 строение 2,Москва,пер Каретный Б. д.17 строение 2,пер,Каретный Б. ,д.17 строение 2,7726329,муниципальный округ Тверской,1928 +2281057,г Москва пер Каретный Б. д.17 строение 3,Москва,пер Каретный Б. д.17 строение 3,пер,Каретный Б. ,д.17 строение 3,7726340,муниципальный округ Тверской,1928 +2281057,г Москва пер Каретный Б. д.18 кор.1,Москва,пер Каретный Б. д.18 кор.1,пер,Каретный Б. ,д.18 кор.1,7945404,муниципальный округ Тверской,1997 +2281057,г Москва пер Каретный Б. д.18 строение 1,Москва,пер Каретный Б. д.18 строение 1,пер,Каретный Б. ,д.18 строение 1,7726347,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пер Каретный Б. д.18 строение 2,Москва,пер Каретный Б. д.18 строение 2,пер,Каретный Б. ,д.18 строение 2,7726419,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пер Каретный Б. д.18 строение 4,Москва,пер Каретный Б. д.18 строение 4,пер,Каретный Б. ,д.18 строение 4,7726355,муниципальный округ Тверской,1960 +2281057,г Москва пер Каретный Б. д.20 строение 1,Москва,пер Каретный Б. д.20 строение 1,пер,Каретный Б. ,д.20 строение 1,7726437,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Каретный Б. д.4 строение 7,Москва,пер Каретный Б. д.4 строение 7,пер,Каретный Б. ,д.4 строение 7,7798241,муниципальный округ Тверской,1957 +2281057,г Москва пер Каретный Б. д.6,Москва,пер Каретный Б. д.6,пер,Каретный Б. ,д.6,7726451,муниципальный округ Тверской,1909 +2281057,г Москва пер Каретный М. д.14 строение 1,Москва,пер Каретный М. д.14 строение 1,пер,Каретный М. ,д.14 строение 1,7726096,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Каретный М. д.5,Москва,пер Каретный М. д.5,пер,Каретный М. ,д.5,7945412,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Каретный М. д.5 строение 1,Москва,пер Каретный М. д.5 строение 1,пер,Каретный М. ,д.5 строение 1,7726105,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пер Каретный М. д.6,Москва,пер Каретный М. д.6,пер,Каретный М. ,д.6,7726112,муниципальный округ Тверской,1926 +2281057,г Москва пер Каретный М. д.9 строение 1,Москва,пер Каретный М. д.9 строение 1,пер,Каретный М. ,д.9 строение 1,7726119,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Каретный Ср. д.4,Москва,пер Каретный Ср. д.4,пер,Каретный Ср. ,д.4,7726458,муниципальный округ Тверской,1894 +2281057,г Москва пер Каретный Ср. д.6/9,Москва,пер Каретный Ср. д.6/9,пер,Каретный Ср. ,д.6/9,7726476,муниципальный округ Тверской,1969 +2281057,г Москва пер Козицкий д.1а,Москва,пер Козицкий д.1а,пер,Козицкий ,д.1а,7726490,муниципальный округ Тверской,1928 +2281057,г Москва пер Колобовский 1-й д.10 строение 1,Москва,пер Колобовский 1-й д.10 строение 1,пер,Колобовский 1-й ,д.10 строение 1,7726496,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Колобовский 1-й д.11,Москва,пер Колобовский 1-й д.11,пер,Колобовский 1-й ,д.11,7726718,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Колобовский 1-й д.13/14 строение 2,Москва,пер Колобовский 1-й д.13/14 строение 2,пер,Колобовский 1-й ,д.13/14 строение 2,7726686,муниципальный округ Тверской,1875 +2281057,г Москва пер Колобовский 1-й д.13/14 строение 3,Москва,пер Колобовский 1-й д.13/14 строение 3,пер,Колобовский 1-й ,д.13/14 строение 3,7726697,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Колобовский 1-й д.13/14 строение 4,Москва,пер Колобовский 1-й д.13/14 строение 4,пер,Колобовский 1-й ,д.13/14 строение 4,7726705,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Колобовский 1-й д.14,Москва,пер Колобовский 1-й д.14,пер,Колобовский 1-й ,д.14,7790131,муниципальный округ Тверской,2005 +2281057,г Москва пер Колобовский 1-й д.15/6 строение 1,Москва,пер Колобовский 1-й д.15/6 строение 1,пер,Колобовский 1-й ,д.15/6 строение 1,7726503,муниципальный округ Тверской,1966 +2281057,г Москва пер Колобовский 1-й д.16 строение 1,Москва,пер Колобовский 1-й д.16 строение 1,пер,Колобовский 1-й ,д.16 строение 1,7945437,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Колобовский 1-й д.16 строение 2,Москва,пер Колобовский 1-й д.16 строение 2,пер,Колобовский 1-й ,д.16 строение 2,7726514,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Колобовский 1-й д.18,Москва,пер Колобовский 1-й д.18,пер,Колобовский 1-й ,д.18,8020788,муниципальный округ Тверской,2000 +2281057,г Москва пер Колобовский 1-й д.25 строение 2,Москва,пер Колобовский 1-й д.25 строение 2,пер,Колобовский 1-й ,д.25 строение 2,7726593,муниципальный округ Тверской,1911 +2281057,г Москва пер Колобовский 1-й д.27/3 строение 2,Москва,пер Колобовский 1-й д.27/3 строение 2,пер,Колобовский 1-й ,д.27/3 строение 2,7726634,муниципальный округ Тверской,1890 +2281057,г Москва пер Колобовский 1-й д.7/10,Москва,пер Колобовский 1-й д.7/10,пер,Колобовский 1-й ,д.7/10,7726672,муниципальный округ Тверской,1875 +2281057,г Москва пер Колобовский 1-й д.8,Москва,пер Колобовский 1-й д.8,пер,Колобовский 1-й ,д.8,7726678,муниципальный округ Тверской,1928 +2281057,г Москва пер Колобовский 2-й д.11,Москва,пер Колобовский 2-й д.11,пер,Колобовский 2-й ,д.11,7726736,муниципальный округ Тверской,1913 +2281057,г Москва пер Колобовский 2-й д.12,Москва,пер Колобовский 2-й д.12,пер,Колобовский 2-й ,д.12,7726747,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Колобовский 2-й д.2,Москва,пер Колобовский 2-й д.2,пер,Колобовский 2-й ,д.2,7726754,муниципальный округ Тверской,1927 +2281057,г Москва пер Колобовский 2-й д.9/2 строение 5,Москва,пер Колобовский 2-й д.9/2 строение 5,пер,Колобовский 2-й ,д.9/2 строение 5,7726763,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Леонтьевский д.23/8 строение 3,Москва,пер Леонтьевский д.23/8 строение 3,пер,Леонтьевский ,д.23/8 строение 3,7727283,муниципальный округ Тверской,1902 +2281057,г Москва пер Лесной 2-й д.10,Москва,пер Лесной 2-й д.10,пер,Лесной 2-й ,д.10,7727405,муниципальный округ Тверской,1975 +2281057,г Москва пер Лесной 2-й д.4/6 кор.1,Москва,пер Лесной 2-й д.4/6 кор.1,пер,Лесной 2-й ,д.4/6 кор.1,7945483,муниципальный округ Тверской,1959 +2281057,г Москва пер Лесной 2-й д.4/6 кор.2,Москва,пер Лесной 2-й д.4/6 кор.2,пер,Лесной 2-й ,д.4/6 кор.2,7945487,муниципальный округ Тверской,1959 +2281057,г Москва пер Лесной 2-й д.4/6 строение 1,Москва,пер Лесной 2-й д.4/6 строение 1,пер,Лесной 2-й ,д.4/6 строение 1,7727415,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пер Лесной 2-й д.4/6 строение 2,Москва,пер Лесной 2-й д.4/6 строение 2,пер,Лесной 2-й ,д.4/6 строение 2,7727457,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пер Лесной 2-й д.8,Москва,пер Лесной 2-й д.8,пер,Лесной 2-й ,д.8,7727472,муниципальный округ Тверской,1960 +2281057,г Москва пер Лихов д.2/3 строение 1,Москва,пер Лихов д.2/3 строение 1,пер,Лихов ,д.2/3 строение 1,7727490,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Лихов д.2/3 строение 2,Москва,пер Лихов д.2/3 строение 2,пер,Лихов ,д.2/3 строение 2,7727500,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Лихов д.5,Москва,пер Лихов д.5,пер,Лихов ,д.5,7727510,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Лихов д.8,Москва,пер Лихов д.8,пер,Лихов ,д.8,7727525,муниципальный округ Тверской,1910 +2281057,г Москва пер Никоновский д.19/22,Москва,пер Никоновский д.19/22,пер,Никоновский ,д.19/22,7945519,муниципальный округ Тверской,1957 +2281057,г Москва пер Никоновский д.19/22 строение 1,Москва,пер Никоновский д.19/22 строение 1,пер,Никоновский ,д.19/22 строение 1,7727752,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пер Никоновский д.3/1,Москва,пер Никоновский д.3/1,пер,Никоновский ,д.3/1,7945528,муниципальный округ Тверской,1969 +2281057,г Москва пер Никоновский д.3/1 строение 1,Москва,пер Никоновский д.3/1 строение 1,пер,Никоновский ,д.3/1 строение 1,7727763,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пер Новолесной д.11/13,Москва,пер Новолесной д.11/13,пер,Новолесной ,д.11/13,7727845,муниципальный округ Тверской,1956 +2281057,г Москва пер Новолесной д.5,Москва,пер Новолесной д.5,пер,Новолесной ,д.5,8175866,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пер Новолесной д.7,Москва,пер Новолесной д.7,пер,Новолесной ,д.7,7727863,муниципальный округ Тверской,1958 +2281057,г Москва пер Оружейный д.13 строение 2,Москва,пер Оружейный д.13 строение 2,пер,Оружейный ,д.13 строение 2,7728061,муниципальный округ Тверской,1899 +2281057,г Москва пер Оружейный д.23,Москва,пер Оружейный д.23,пер,Оружейный ,д.23,7728065,муниципальный округ Тверской,1901 +2281057,г Москва пер Оружейный д.25 строение 1,Москва,пер Оружейный д.25 строение 1,пер,Оружейный ,д.25 строение 1,7728067,муниципальный округ Тверской,1941 +2281057,г Москва пер Оружейный д.25 строение 1А,Москва,пер Оружейный д.25 строение 1А,пер,Оружейный ,д.25 строение 1А,7728073,муниципальный округ Тверской,1953 +2281057,г Москва пер Оружейный д.25 строение 1Б,Москва,пер Оружейный д.25 строение 1Б,пер,Оружейный ,д.25 строение 1Б,7728077,муниципальный округ Тверской,1954 +2281057,г Москва пер Оружейный д.25 строение 1В,Москва,пер Оружейный д.25 строение 1В,пер,Оружейный ,д.25 строение 1В,7728080,муниципальный округ Тверской,1958 +2281057,г Москва пер Оружейный д.5,Москва,пер Оружейный д.5,пер,Оружейный ,д.5,8117238,муниципальный округ Тверской,1965 +2281057,г Москва пер Палашевский М. д.2/8,Москва,пер Палашевский М. д.2/8,пер,Палашевский М. ,д.2/8,7728095,муниципальный округ Тверской,1910 +2281057,г Москва пер Палашевский М. д.4,Москва,пер Палашевский М. д.4,пер,Палашевский М. ,д.4,8204794,муниципальный округ Тверской,1928 +2281057,г Москва пер Перуновский д.4/10,Москва,пер Перуновский д.4/10,пер,Перуновский ,д.4/10,7728116,муниципальный округ Тверской,1961 +2281057,г Москва пер Перуновский д.4/8,Москва,пер Перуновский д.4/8,пер,Перуновский ,д.4/8,7728122,муниципальный округ Тверской,1962 +2281057,г Москва пер Петровский д.1/30 строение 1,Москва,пер Петровский д.1/30 строение 1,пер,Петровский ,д.1/30 строение 1,7945047,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Петровский д.1/30 строение 2,Москва,пер Петровский д.1/30 строение 2,пер,Петровский ,д.1/30 строение 2,7945049,муниципальный округ Тверской,1900 +2281057,г Москва пер Петровский д.5 строение 1,Москва,пер Петровский д.5 строение 1,пер,Петровский ,д.5 строение 1,7728266,муниципальный округ Тверской,1888 +2281057,г Москва пер Петровский д.5 строение 2,Москва,пер Петровский д.5 строение 2,пер,Петровский ,д.5 строение 2,7728270,муниципальный округ Тверской,1882 +2281057,г Москва пер Петровский д.5 строение 3,Москва,пер Петровский д.5 строение 3,пер,Петровский ,д.5 строение 3,7728275,муниципальный округ Тверской,1882 +2281057,г Москва пер Петровский д.5 строение 4,Москва,пер Петровский д.5 строение 4,пер,Петровский ,д.5 строение 4,7672508,муниципальный округ Тверской,1998 +2281057,г Москва пер Петровский д.5 строение 7,Москва,пер Петровский д.5 строение 7,пер,Петровский ,д.5 строение 7,7728277,муниципальный округ Тверской,1888 +2281057,г Москва пер Петровский д.5 строение 8,Москва,пер Петровский д.5 строение 8,пер,Петровский ,д.5 строение 8,7728280,муниципальный округ Тверской,1882 +2281057,г Москва пер Петровский д.5 строение 9,Москва,пер Петровский д.5 строение 9,пер,Петровский ,д.5 строение 9,7728285,муниципальный округ Тверской,1888 +2281057,г Москва пер Петровский д.8 строение 1,Москва,пер Петровский д.8 строение 1,пер,Петровский ,д.8 строение 1,7728288,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Порядковый д.1,Москва,пер Порядковый д.1,пер,Порядковый ,д.1,7728292,муниципальный округ Тверской,1990 +2281057,г Москва пер Порядковый д.19 строение 1,Москва,пер Порядковый д.19 строение 1,пер,Порядковый ,д.19 строение 1,8287078,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пер Порядковый д.8,Москва,пер Порядковый д.8,пер,Порядковый ,д.8,7728294,муниципальный округ Тверской,1964 +2281057,г Москва пер Самотечный 1-й д.12 кор.1,Москва,пер Самотечный 1-й д.12 кор.1,пер,Самотечный 1-й ,д.12 кор.1,7709787,муниципальный округ Тверской,1972 +2281057,г Москва пер Самотечный 1-й д.15 строение 1,Москва,пер Самотечный 1-й д.15 строение 1,пер,Самотечный 1-й ,д.15 строение 1,7742480,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Самотечный 1-й д.15 строение 2,Москва,пер Самотечный 1-й д.15 строение 2,пер,Самотечный 1-й ,д.15 строение 2,7742482,муниципальный округ Тверской,1907 +2281057,г Москва пер Самотечный 1-й д.16,Москва,пер Самотечный 1-й д.16,пер,Самотечный 1-й ,д.16,7945368,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Самотечный 1-й д.16/2,Москва,пер Самотечный 1-й д.16/2,пер,Самотечный 1-й ,д.16/2,7742485,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пер Самотечный 1-й д.17а,Москва,пер Самотечный 1-й д.17а,пер,Самотечный 1-й ,д.17а,7742486,муниципальный округ Тверской,1935 +2281057,г Москва пер Самотечный 1-й д.18,Москва,пер Самотечный 1-й д.18,пер,Самотечный 1-й ,д.18,7742487,муниципальный округ Тверской,1986 +2281057,г Москва пер Самотечный 1-й д.2 кор.1,Москва,пер Самотечный 1-й д.2 кор.1,пер,Самотечный 1-й ,д.2 кор.1,7709785,муниципальный округ Тверской,1979 +2281057,г Москва пер Самотечный 1-й д.20/1 кор.2,Москва,пер Самотечный 1-й д.20/1 кор.2,пер,Самотечный 1-й ,д.20/1 кор.2,7558796,муниципальный округ Тверской,1960 +2281057,г Москва пер Самотечный 1-й д.22,Москва,пер Самотечный 1-й д.22,пер,Самотечный 1-й ,д.22,7742494,муниципальный округ Тверской,2006 +2281057,г Москва пер Самотечный 2-й д.1,Москва,пер Самотечный 2-й д.1,пер,Самотечный 2-й ,д.1,7558798,муниципальный округ Тверской,1956 +2281057,г Москва пер Самотечный 2-й д.2/4,Москва,пер Самотечный 2-й д.2/4,пер,Самотечный 2-й ,д.2/4,7742496,муниципальный округ Тверской,1962 +2281057,г Москва пер Самотечный 2-й д.4,Москва,пер Самотечный 2-й д.4,пер,Самотечный 2-й ,д.4,7709798,муниципальный округ Тверской,1977 +2281057,г Москва пер Самотечный 2-й д.7,Москва,пер Самотечный 2-й д.7,пер,Самотечный 2-й ,д.7,7945371,муниципальный округ Тверской,1900 +2281057,г Москва пер Самотечный 2-й д.7 строение 1,Москва,пер Самотечный 2-й д.7 строение 1,пер,Самотечный 2-й ,д.7 строение 1,7742498,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пер Самотечный 3-й д.10,Москва,пер Самотечный 3-й д.10,пер,Самотечный 3-й ,д.10,7742499,муниципальный округ Тверской,1906 +2281057,г Москва пер Самотечный 3-й д.13,Москва,пер Самотечный 3-й д.13,пер,Самотечный 3-й ,д.13,7742500,муниципальный округ Тверской,2006 +2281057,г Москва пер Самотечный 3-й д.16,Москва,пер Самотечный 3-й д.16,пер,Самотечный 3-й ,д.16,7742501,муниципальный округ Тверской,2003 +2281057,г Москва пер Самотечный 3-й д.19,Москва,пер Самотечный 3-й д.19,пер,Самотечный 3-й ,д.19,7945408,муниципальный округ Тверской,1974 +2281057,г Москва пер Самотечный 3-й д.19 строение 1,Москва,пер Самотечный 3-й д.19 строение 1,пер,Самотечный 3-й ,д.19 строение 1,7742504,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пер Самотечный 3-й д.2,Москва,пер Самотечный 3-й д.2,пер,Самотечный 3-й ,д.2,7742506,муниципальный округ Тверской,1975 +2281057,г Москва пер Самотечный 3-й д.21,Москва,пер Самотечный 3-й д.21,пер,Самотечный 3-й ,д.21,7742507,муниципальный округ Тверской,1972 +2281057,г Москва пер Самотечный 3-й д.23,Москва,пер Самотечный 3-й д.23,пер,Самотечный 3-й ,д.23,7742508,муниципальный округ Тверской,1970 +2281057,г Москва пер Самотечный 4-й д.3,Москва,пер Самотечный 4-й д.3,пер,Самотечный 4-й ,д.3,7709802,муниципальный округ Тверской,1977 +2281057,г Москва пер Старопименовский д.12/6,Москва,пер Старопименовский д.12/6,пер,Старопименовский ,д.12/6,8262856,муниципальный округ Тверской,1973 +2281057,г Москва пер Старопименовский д.14,Москва,пер Старопименовский д.14,пер,Старопименовский ,д.14,7742532,муниципальный округ Тверской,1896 +2281057,г Москва пер Старопименовский д.16,Москва,пер Старопименовский д.16,пер,Старопименовский ,д.16,7742533,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Старопименовский д.4 строение 1,Москва,пер Старопименовский д.4 строение 1,пер,Старопименовский ,д.4 строение 1,7742534,муниципальный округ Тверской,1934 +2281057,г Москва пер Старопименовский д.4 строение 2,Москва,пер Старопименовский д.4 строение 2,пер,Старопименовский ,д.4 строение 2,7742539,муниципальный округ Тверской,1936 +2281057,г Москва пер Старопименовский д.6,Москва,пер Старопименовский д.6,пер,Старопименовский ,д.6,7945460,муниципальный округ Тверской,1938 +2281057,г Москва пер Старопименовский д.6 строение 1,Москва,пер Старопименовский д.6 строение 1,пер,Старопименовский ,д.6 строение 1,7742541,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пер Старопименовский д.8,Москва,пер Старопименовский д.8,пер,Старопименовский ,д.8,7742542,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Столешников д.7 строение 2,Москва,пер Столешников д.7 строение 2,пер,Столешников ,д.7 строение 2,7742543,муниципальный округ Тверской,1853 +2281057,г Москва пер Столешников д.7 строение 4,Москва,пер Столешников д.7 строение 4,пер,Столешников ,д.7 строение 4,7742546,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Столешников д.9 строение 1,Москва,пер Столешников д.9 строение 1,пер,Столешников ,д.9 строение 1,7742549,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Столешников д.9 строение 3,Москва,пер Столешников д.9 строение 3,пер,Столешников ,д.9 строение 3,7853298,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Тверской-Ямской 1-й д.14,Москва,пер Тверской-Ямской 1-й д.14,пер,Тверской-Ямской 1-й ,д.14,7751923,муниципальный округ Тверской,1934 +2281057,г Москва пер Тверской-Ямской 1-й д.16,Москва,пер Тверской-Ямской 1-й д.16,пер,Тверской-Ямской 1-й ,д.16,7744744,муниципальный округ Тверской,1938 +2281057,г Москва пер Тихвинский д.10/12 кор.1,Москва,пер Тихвинский д.10/12 кор.1,пер,Тихвинский ,д.10/12 кор.1,7874440,муниципальный округ Тверской,1929 +2281057,г Москва пер Тихвинский д.10/12 кор.2,Москва,пер Тихвинский д.10/12 кор.2,пер,Тихвинский ,д.10/12 кор.2,7874486,муниципальный округ Тверской,1929 +2281057,г Москва пер Тихвинский д.10/12 кор.3,Москва,пер Тихвинский д.10/12 кор.3,пер,Тихвинский ,д.10/12 кор.3,7874561,муниципальный округ Тверской,1934 +2281057,г Москва пер Тихвинский д.10/12 кор.4,Москва,пер Тихвинский д.10/12 кор.4,пер,Тихвинский ,д.10/12 кор.4,7874572,муниципальный округ Тверской,1929 +2281057,г Москва пер Тихвинский д.10/12 кор.5,Москва,пер Тихвинский д.10/12 кор.5,пер,Тихвинский ,д.10/12 кор.5,7874588,муниципальный округ Тверской,1934 +2281057,г Москва пер Тихвинский д.10/12 кор.6,Москва,пер Тихвинский д.10/12 кор.6,пер,Тихвинский ,д.10/12 кор.6,7874609,муниципальный округ Тверской,1928 +2281057,г Москва пер Тихвинский д.10/12 кор.7,Москва,пер Тихвинский д.10/12 кор.7,пер,Тихвинский ,д.10/12 кор.7,7874625,муниципальный округ Тверской,1929 +2281057,г Москва пер Тихвинский д.10/12 кор.9,Москва,пер Тихвинский д.10/12 кор.9,пер,Тихвинский ,д.10/12 кор.9,7874768,муниципальный округ Тверской,1931 +2281057,г Москва пер Тихвинский д.11,Москва,пер Тихвинский д.11,пер,Тихвинский ,д.11,7875125,муниципальный округ Тверской,1907 +2281057,г Москва пер Тихвинский д.13,Москва,пер Тихвинский д.13,пер,Тихвинский ,д.13,7744837,муниципальный округ Тверской,1980 +2281057,г Москва пер Тихвинский д.5,Москва,пер Тихвинский д.5,пер,Тихвинский ,д.5,7744847,муниципальный округ Тверской,1975 +2281057,г Москва пер Тихвинский д.6,Москва,пер Тихвинский д.6,пер,Тихвинский ,д.6,7875115,муниципальный округ Тверской,1983 +2281057,г Москва пер Тихвинский д.7 строение 1,Москва,пер Тихвинский д.7 строение 1,пер,Тихвинский ,д.7 строение 1,7744867,муниципальный округ Тверской,1903 +2281057,г Москва пер Тихвинский д.7 строение 2,Москва,пер Тихвинский д.7 строение 2,пер,Тихвинский ,д.7 строение 2,7875135,муниципальный округ Тверской,1906 +2281057,г Москва пер Тихвинский д.9 строение 1,Москва,пер Тихвинский д.9 строение 1,пер,Тихвинский ,д.9 строение 1,7744884,муниципальный округ Тверской,1902 +2281057,г Москва пер Тихвинский д.9 строение 2,Москва,пер Тихвинский д.9 строение 2,пер,Тихвинский ,д.9 строение 2,7875153,муниципальный округ Тверской,1914 +2281057,г Москва пер Трехпрудный д.10/2,Москва,пер Трехпрудный д.10/2,пер,Трехпрудный ,д.10/2,7744896,муниципальный округ Тверской,1908 +2281057,г Москва пер Трехпрудный д.2а,Москва,пер Трехпрудный д.2а,пер,Трехпрудный ,д.2а,7744906,муниципальный округ Тверской,1908 +2281057,г Москва пер Трехпрудный д.6,Москва,пер Трехпрудный д.6,пер,Трехпрудный ,д.6,7744949,муниципальный округ Тверской,1925 +2281057,г Москва пер Трехпрудный д.8,Москва,пер Трехпрудный д.8,пер,Трехпрудный ,д.8,7744936,муниципальный округ Тверской,1928 +2281057,г Москва пер Угловой д.2,Москва,пер Угловой д.2,пер,Угловой ,д.2,8165985,муниципальный округ Тверской,1965 +2281057,г Москва пер Угловой д.21,Москва,пер Угловой д.21,пер,Угловой ,д.21,7744963,муниципальный округ Тверской,1964 +2281057,г Москва пер Угловой д.26,Москва,пер Угловой д.26,пер,Угловой ,д.26,7744997,муниципальный округ Тверской,1966 +2281057,г Москва пер Угловой д.27,Москва,пер Угловой д.27,пер,Угловой ,д.27,7745009,муниципальный округ Тверской,1910 +2281057,г Москва пер Угловой д.4,Москва,пер Угловой д.4,пер,Угловой ,д.4,7745026,муниципальный округ Тверской,1965 +2281057,г Москва пер Угловой д.6,Москва,пер Угловой д.6,пер,Угловой ,д.6,7745036,муниципальный округ Тверской,1984 +2281057,г Москва пер Чернышевского д.11 строение 1,Москва,пер Чернышевского д.11 строение 1,пер,Чернышевского ,д.11 строение 1,7745294,муниципальный округ Тверской,1956 +2281057,г Москва пер Чернышевского д.11 строение 2,Москва,пер Чернышевского д.11 строение 2,пер,Чернышевского ,д.11 строение 2,7745305,муниципальный округ Тверской,1956 +2281057,г Москва пер Щемиловский 2-й д.14/28,Москва,пер Щемиловский 2-й д.14/28,пер,Щемиловский 2-й ,д.14/28,7745318,муниципальный округ Тверской,1948 +2281057,г Москва пер Щемиловский 2-й д.16/20,Москва,пер Щемиловский 2-й д.16/20,пер,Щемиловский 2-й ,д.16/20,7945485,муниципальный округ Тверской,1959 +2281057,г Москва пер Щемиловский 2-й д.16/20 строение 1,Москва,пер Щемиловский 2-й д.16/20 строение 1,пер,Щемиловский 2-й ,д.16/20 строение 1,7745332,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пер Щемиловский 2-й д.4,Москва,пер Щемиловский 2-й д.4,пер,Щемиловский 2-й ,д.4,8304448,муниципальный округ Тверской,2003 +2281057,г Москва пер Щемиловский 2-й д.6,Москва,пер Щемиловский 2-й д.6,пер,Щемиловский 2-й ,д.6,7745341,муниципальный округ Тверской,1903 +2281057,г Москва пер Щемиловский 2-й д.8/10 кор.А,Москва,пер Щемиловский 2-й д.8/10 кор.А,пер,Щемиловский 2-й ,д.8/10 кор.А,7745357,муниципальный округ Тверской,1956 +2281057,г Москва пер Щемиловский 2-й д.8/10 кор.Б,Москва,пер Щемиловский 2-й д.8/10 кор.Б,пер,Щемиловский 2-й ,д.8/10 кор.Б,7745372,муниципальный округ Тверской,1958 +2281057,г Москва пл Красная д.666,Москва,пл Красная д.666,пл,Красная ,д.666,7571356,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пл Миусская д.5,Москва,пл Миусская д.5,пл,Миусская ,д.5,7727739,муниципальный округ Тверской,1960 +2281057,г Москва пл Тверская д.19,Москва,пл Тверская д.19,пл,Тверская ,д.19,7742603,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва туп Горлов д.13/15,Москва,туп Горлов д.13/15,туп,Горлов ,д.13/15,7761370,муниципальный округ Тверской,1979 +2281057,г Москва туп Семинарский д.14,Москва,туп Семинарский д.14,туп,Семинарский ,д.14,7945449,муниципальный округ Тверской,1955 +2281057,г Москва туп Семинарский д.14 строение 1,Москва,туп Семинарский д.14 строение 1,туп,Семинарский ,д.14 строение 1,7742530,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва туп Тихвинский 1-й д.5/7,Москва,туп Тихвинский 1-й д.5/7,туп,Тихвинский 1-й ,д.5/7,7744824,муниципальный округ Тверской,1959 +2281057,г Москва туп Тихвинский 1-й д.9,Москва,туп Тихвинский 1-й д.9,туп,Тихвинский 1-й ,д.9,7945462,муниципальный округ Тверской,1961 +2281057,г Москва ул Александра Невского д.1 кор.1,Москва,ул Александра Невского д.1 кор.1,ул,Александра Невского ,д.1 кор.1,7713318,муниципальный округ Тверской,1987 +2281057,г Москва ул Александра Невского д.19/25,Москва,ул Александра Невского д.19/25,ул,Александра Невского ,д.19/25,7713337,муниципальный округ Тверской,1987 +2281057,г Москва ул Александра Невского д.27,Москва,ул Александра Невского д.27,ул,Александра Невского ,д.27,7798088,муниципальный округ Тверской,2008 +2281057,г Москва ул Брестская 1-я д.33 строение 1,Москва,ул Брестская 1-я д.33 строение 1,ул,Брестская 1-я ,д.33 строение 1,7724424,муниципальный округ Тверской,1906 +2281057,г Москва ул Брестская 1-я д.33 строение 2,Москва,ул Брестская 1-я д.33 строение 2,ул,Брестская 1-я ,д.33 строение 2,7945219,муниципальный округ Тверской,1955 +2281057,г Москва ул Брестская 1-я д.33/17 строение 2,Москва,ул Брестская 1-я д.33/17 строение 2,ул,Брестская 1-я ,д.33/17 строение 2,7724443,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Брестская 1-я д.36,Москва,ул Брестская 1-я д.36,ул,Брестская 1-я ,д.36,7724502,муниципальный округ Тверской,1902 +2281057,г Москва ул Брестская 1-я д.40,Москва,ул Брестская 1-я д.40,ул,Брестская 1-я ,д.40,7724516,муниципальный округ Тверской,1902 +2281057,г Москва ул Брестская 2-я д.24/15,Москва,ул Брестская 2-я д.24/15,ул,Брестская 2-я ,д.24/15,7725186,муниципальный округ Тверской,1906 +2281057,г Москва ул Бронная Б. д.27/4,Москва,ул Бронная Б. д.27/4,ул,Бронная Б. ,д.27/4,7724606,муниципальный округ Тверской,1902 +2281057,г Москва ул Бронная Б. д.29,Москва,ул Бронная Б. д.29,ул,Бронная Б. ,д.29,7724618,муниципальный округ Тверской,1966 +2281057,г Москва ул Бутырский Вал д.28,Москва,ул Бутырский Вал д.28,ул,Бутырский Вал ,д.28,7724651,муниципальный округ Тверской,1964 +2281057,г Москва ул Бутырский Вал д.30,Москва,ул Бутырский Вал д.30,ул,Бутырский Вал ,д.30,7724686,муниципальный округ Тверской,1966 +2281057,г Москва ул Бутырский Вал д.32,Москва,ул Бутырский Вал д.32,ул,Бутырский Вал ,д.32,7724700,муниципальный округ Тверской,1966 +2281057,г Москва ул Бутырский Вал д.34,Москва,ул Бутырский Вал д.34,ул,Бутырский Вал ,д.34,7724765,муниципальный округ Тверской,1966 +2281057,г Москва ул Бутырский Вал д.48,Москва,ул Бутырский Вал д.48,ул,Бутырский Вал ,д.48,7724803,муниципальный округ Тверской,1970 +2281057,г Москва ул Бутырский Вал д.50,Москва,ул Бутырский Вал д.50,ул,Бутырский Вал ,д.50,7724824,муниципальный округ Тверской,1934 +2281057,г Москва ул Бутырский Вал д.52,Москва,ул Бутырский Вал д.52,ул,Бутырский Вал ,д.52,7724836,муниципальный округ Тверской,1965 +2281057,г Москва ул Бутырский Вал д.68,Москва,ул Бутырский Вал д.68,ул,Бутырский Вал ,д.68,7724852,муниципальный округ Тверской,1939 +2281057,г Москва ул Делегатская д.11,Москва,ул Делегатская д.11,ул,Делегатская ,д.11,7713355,муниципальный округ Тверской,1972 +2281057,г Москва ул Делегатская д.14/2,Москва,ул Делегатская д.14/2,ул,Делегатская ,д.14/2,7725377,муниципальный округ Тверской,1900 +2281057,г Москва ул Делегатская д.9 кор.1,Москва,ул Делегатская д.9 кор.1,ул,Делегатская ,д.9 кор.1,7713344,муниципальный округ Тверской,1971 +2281057,г Москва ул Дмитровка Б. д.12/1 строение 1,Москва,ул Дмитровка Б. д.12/1 строение 1,ул,Дмитровка Б. ,д.12/1 строение 1,7725385,муниципальный округ Тверской,1893 +2281057,г Москва ул Дмитровка Б. д.16 кор.1,Москва,ул Дмитровка Б. д.16 кор.1,ул,Дмитровка Б. ,д.16 кор.1,8140029,муниципальный округ Тверской,2007 +2281057,г Москва ул Дмитровка Б. д.20 строение 1,Москва,ул Дмитровка Б. д.20 строение 1,ул,Дмитровка Б. ,д.20 строение 1,7725391,муниципальный округ Тверской,1929 +2281057,г Москва ул Дмитровка Б. д.20 строение 2,Москва,ул Дмитровка Б. д.20 строение 2,ул,Дмитровка Б. ,д.20 строение 2,7725396,муниципальный округ Тверской,1912 +2281057,г Москва ул Дмитровка Б. д.21/7,Москва,ул Дмитровка Б. д.21/7,ул,Дмитровка Б. ,д.21/7,7725403,муниципальный округ Тверской,1938 +2281057,г Москва ул Дмитровка Б. д.22 строение 1,Москва,ул Дмитровка Б. д.22 строение 1,ул,Дмитровка Б. ,д.22 строение 1,7725408,муниципальный округ Тверской,1887 +2281057,г Москва ул Дмитровка Б. д.22 строение 2,Москва,ул Дмитровка Б. д.22 строение 2,ул,Дмитровка Б. ,д.22 строение 2,7725415,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Дмитровка Б. д.30/1 строение 1,Москва,ул Дмитровка Б. д.30/1 строение 1,ул,Дмитровка Б. ,д.30/1 строение 1,7725421,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Дмитровка Б. д.30/1 строение 2,Москва,ул Дмитровка Б. д.30/1 строение 2,ул,Дмитровка Б. ,д.30/1 строение 2,7725432,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Дмитровка Б. д.7/5 строение 1,Москва,ул Дмитровка Б. д.7/5 строение 1,ул,Дмитровка Б. ,д.7/5 строение 1,7725437,муниципальный округ Тверской,1914 +2281057,г Москва ул Дмитровка Б. д.7/5 строение 3,Москва,ул Дмитровка Б. д.7/5 строение 3,ул,Дмитровка Б. ,д.7/5 строение 3,7725442,муниципальный округ Тверской,1910 +2281057,г Москва ул Дмитровка Б. д.7/5 строение 4,Москва,ул Дмитровка Б. д.7/5 строение 4,ул,Дмитровка Б. ,д.7/5 строение 4,7725447,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Дмитровка М. д.23/15 строение 2,Москва,ул Дмитровка М. д.23/15 строение 2,ул,Дмитровка М. ,д.23/15 строение 2,7562184,муниципальный округ Тверской,1910 +2281057,г Москва ул Дмитровка М. д.24/2,Москва,ул Дмитровка М. д.24/2,ул,Дмитровка М. ,д.24/2,8318942,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Дмитровка М. д.29 строение 1,Москва,ул Дмитровка М. д.29 строение 1,ул,Дмитровка М. ,д.29 строение 1,7725877,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Дмитровка М. д.4,Москва,ул Дмитровка М. д.4,ул,Дмитровка М. ,д.4,7725887,муниципальный округ Тверской,1880 +2281057,г Москва ул Дмитровка М. д.8 строение 1,Москва,ул Дмитровка М. д.8 строение 1,ул,Дмитровка М. ,д.8 строение 1,7725894,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Дмитровка М. д.8 строение 4,Москва,ул Дмитровка М. д.8 строение 4,ул,Дмитровка М. ,д.8 строение 4,7725898,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Долгоруковская д.2,Москва,ул Долгоруковская д.2,ул,Долгоруковская ,д.2,7725931,муниципальный округ Тверской,1992 +2281057,г Москва ул Долгоруковская д.29,Москва,ул Долгоруковская д.29,ул,Долгоруковская ,д.29,7725942,муниципальный округ Тверской,1914 +2281057,г Москва ул Долгоруковская д.35,Москва,ул Долгоруковская д.35,ул,Долгоруковская ,д.35,7725950,муниципальный округ Тверской,1906 +2281057,г Москва ул Долгоруковская д.36 кор.2,Москва,ул Долгоруковская д.36 кор.2,ул,Долгоруковская ,д.36 кор.2,7725958,муниципальный округ Тверской,1909 +2281057,г Москва ул Долгоруковская д.38 строение 1,Москва,ул Долгоруковская д.38 строение 1,ул,Долгоруковская ,д.38 строение 1,7725970,муниципальный округ Тверской,1909 +2281057,г Москва ул Долгоруковская д.38 строение 2,Москва,ул Долгоруковская д.38 строение 2,ул,Долгоруковская ,д.38 строение 2,7726044,муниципальный округ Тверской,1909 +2281057,г Москва ул Долгоруковская д.39/6,Москва,ул Долгоруковская д.39/6,ул,Долгоруковская ,д.39/6,7752062,муниципальный округ Тверской,1951 +2281057,г Москва ул Долгоруковская д.40,Москва,ул Долгоруковская д.40,ул,Долгоруковская ,д.40,7726062,муниципальный округ Тверской,1995 +2281057,г Москва ул Долгоруковская д.5,Москва,ул Долгоруковская д.5,ул,Долгоруковская ,д.5,7726072,муниципальный округ Тверской,1930 +2281057,г Москва ул Долгоруковская д.6,Москва,ул Долгоруковская д.6,ул,Долгоруковская ,д.6,8220432,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Достоевского д.1/21 строение 1,Москва,ул Достоевского д.1/21 строение 1,ул,Достоевского ,д.1/21 строение 1,7709818,муниципальный округ Тверской,1982 +2281057,г Москва ул Достоевского д.3,Москва,ул Достоевского д.3,ул,Достоевского ,д.3,7709819,муниципальный округ Тверской,1989 +2281057,г Москва ул Каретный Ряд д.5/10,Москва,ул Каретный Ряд д.5/10,ул,Каретный Ряд ,д.5/10,7716997,муниципальный округ Тверской,1961 +2281057,г Москва ул Каретный Ряд д.5/10 строение 2,Москва,ул Каретный Ряд д.5/10 строение 2,ул,Каретный Ряд ,д.5/10 строение 2,8138009,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Краснопролетарская д.14/2,Москва,ул Краснопролетарская д.14/2,ул,Краснопролетарская ,д.14/2,7726774,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Краснопролетарская д.7,Москва,ул Краснопролетарская д.7,ул,Краснопролетарская ,д.7,8208972,муниципальный округ Тверской,1999 +2281057,г Москва ул Краснопролетарская д.8 строение 1,Москва,ул Краснопролетарская д.8 строение 1,ул,Краснопролетарская ,д.8 строение 1,7726786,муниципальный округ Тверской,1914 +2281057,г Москва ул Краснопролетарская д.8 строение 3,Москва,ул Краснопролетарская д.8 строение 3,ул,Краснопролетарская ,д.8 строение 3,7726801,муниципальный округ Тверской,1956 +2281057,г Москва ул Краснопролетарская д.9,Москва,ул Краснопролетарская д.9,ул,Краснопролетарская ,д.9,7726809,муниципальный округ Тверской,1985 +2281057,г Москва ул Лесная д.10/16,Москва,ул Лесная д.10/16,ул,Лесная ,д.10/16,7713412,муниципальный округ Тверской,1967 +2281057,г Москва ул Лесная д.35/2,Москва,ул Лесная д.35/2,ул,Лесная ,д.35/2,7727292,муниципальный округ Тверской,1934 +2281057,г Москва ул Лесная д.4 кор.1,Москва,ул Лесная д.4 кор.1,ул,Лесная ,д.4 кор.1,7713405,муниципальный округ Тверской,1991 +2281057,г Москва ул Лесная д.45,Москва,ул Лесная д.45,ул,Лесная ,д.45,7727304,муниципальный округ Тверской,1970 +2281057,г Москва ул Лесная д.61 строение 1,Москва,ул Лесная д.61 строение 1,ул,Лесная ,д.61 строение 1,7727313,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Лесная д.61 строение 2,Москва,ул Лесная д.61 строение 2,ул,Лесная ,д.61 строение 2,7727325,муниципальный округ Тверской,1935 +2281057,г Москва ул Лесная д.63 строение 1,Москва,ул Лесная д.63 строение 1,ул,Лесная ,д.63 строение 1,7727335,муниципальный округ Тверской,1958 +2281057,г Москва ул Лесная д.63/43 строение 2,Москва,ул Лесная д.63/43 строение 2,ул,Лесная ,д.63/43 строение 2,7727348,муниципальный округ Тверской,1962 +2281057,г Москва ул Лесная д.8/12,Москва,ул Лесная д.8/12,ул,Лесная ,д.8/12,7727391,муниципальный округ Тверской,1935 +2281057,г Москва ул Лесная д.8а,Москва,ул Лесная д.8а,ул,Лесная ,д.8а,7727395,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Миусская 1-я д.2 кор.1,Москва,ул Миусская 1-я д.2 кор.1,ул,Миусская 1-я ,д.2 кор.1,7713360,муниципальный округ Тверской,1986 +2281057,г Москва ул Миусская 1-я д.20 строение 5,Москва,ул Миусская 1-я д.20 строение 5,ул,Миусская 1-я ,д.20 строение 5,7752006,муниципальный округ Тверской,1945 +2281057,г Москва ул Миусская 1-я д.22 строение 4,Москва,ул Миусская 1-я д.22 строение 4,ул,Миусская 1-я ,д.22 строение 4,7751993,муниципальный округ Тверской,1930 +2281057,г Москва ул Миусская 1-я д.22/24 строение 2,Москва,ул Миусская 1-я д.22/24 строение 2,ул,Миусская 1-я ,д.22/24 строение 2,7727544,муниципальный округ Тверской,1916 +2281057,г Москва ул Миусская 1-я д.22/24 строение 3,Москва,ул Миусская 1-я д.22/24 строение 3,ул,Миусская 1-я ,д.22/24 строение 3,7727694,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Миусская 1-я д.22/24 строение 4,Москва,ул Миусская 1-я д.22/24 строение 4,ул,Миусская 1-я ,д.22/24 строение 4,7727732,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Миусская 1-я д.24/22 строение 3,Москва,ул Миусская 1-я д.24/22 строение 3,ул,Миусская 1-я ,д.24/22 строение 3,7945502,муниципальный округ Тверской,1930 +2281057,г Москва ул Миусская 1-я д.24/22 строение 4,Москва,ул Миусская 1-я д.24/22 строение 4,ул,Миусская 1-я ,д.24/22 строение 4,7945512,муниципальный округ Тверской,1930 +2281057,г Москва ул Миусская 2-я д.3/5,Москва,ул Миусская 2-я д.3/5,ул,Миусская 2-я ,д.3/5,7713380,муниципальный округ Тверской,1967 +2281057,г Москва ул Миусская 2-я д.9,Москва,ул Миусская 2-я д.9,ул,Миусская 2-я ,д.9,7713387,муниципальный округ Тверской,1968 +2281057,г Москва ул Новолесная д.1/49,Москва,ул Новолесная д.1/49,ул,Новолесная ,д.1/49,7727774,муниципальный округ Тверской,1958 +2281057,г Москва ул Новолесная д.11,Москва,ул Новолесная д.11,ул,Новолесная ,д.11,7727784,муниципальный округ Тверской,1963 +2281057,г Москва ул Новолесная д.11/13,Москва,ул Новолесная д.11/13,ул,Новолесная ,д.11/13,7727835,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Новолесная д.17/21,Москва,ул Новолесная д.17/21,ул,Новолесная ,д.17/21,7727801,муниципальный округ Тверской,1957 +2281057,г Москва ул Новолесная д.18 кор.1,Москва,ул Новолесная д.18 кор.1,ул,Новолесная ,д.18 кор.1,7645182,муниципальный округ Тверской,1966 +2281057,г Москва ул Новолесная д.18 кор.2,Москва,ул Новолесная д.18 кор.2,ул,Новолесная ,д.18 кор.2,8087844,муниципальный округ Тверской,1966 +2281057,г Москва ул Новолесная д.18 кор.3,Москва,ул Новолесная д.18 кор.3,ул,Новолесная ,д.18 кор.3,7861408,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Новолесная д.3/5,Москва,ул Новолесная д.3/5,ул,Новолесная ,д.3/5,7727810,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Новолесная д.3/5 строение 1,Москва,ул Новолесная д.3/5 строение 1,ул,Новолесная ,д.3/5 строение 1,7945544,муниципальный округ Тверской,1958 +2281057,г Москва ул Новолесная д.6а,Москва,ул Новолесная д.6а,ул,Новолесная ,д.6а,7727817,муниципальный округ Тверской,1968 +2281057,г Москва ул Новолесная д.7 кор.2,Москва,ул Новолесная д.7 кор.2,ул,Новолесная ,д.7 кор.2,8165137,муниципальный округ Тверской,1963 +2281057,г Москва ул Новолесная д.7/11,Москва,ул Новолесная д.7/11,ул,Новолесная ,д.7/11,7727826,муниципальный округ Тверской,1960 +2281057,г Москва ул Новослободская д.10 строение 1,Москва,ул Новослободская д.10 строение 1,ул,Новослободская ,д.10 строение 1,7727869,муниципальный округ Тверской,1910 +2281057,г Москва ул Новослободская д.10 строение 3,Москва,ул Новослободская д.10 строение 3,ул,Новослободская ,д.10 строение 3,7727877,муниципальный округ Тверской,1910 +2281057,г Москва ул Новослободская д.12,Москва,ул Новослободская д.12,ул,Новослободская ,д.12,7727884,муниципальный округ Тверской,1913 +2281057,г Москва ул Новослободская д.14/19 строение 8,Москва,ул Новослободская д.14/19 строение 8,ул,Новослободская ,д.14/19 строение 8,7727894,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Новослободская д.28,Москва,ул Новослободская д.28,ул,Новослободская ,д.28,7727903,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Новослободская д.31 строение 1,Москва,ул Новослободская д.31 строение 1,ул,Новослободская ,д.31 строение 1,7752036,муниципальный округ Тверской,1910 +2281057,г Москва ул Новослободская д.33,Москва,ул Новослободская д.33,ул,Новослободская ,д.33,7752045,муниципальный округ Тверской,1914 +2281057,г Москва ул Новослободская д.35,Москва,ул Новослободская д.35,ул,Новослободская ,д.35,7728045,муниципальный округ Тверской,1910 +2281057,г Москва ул Новослободская д.46,Москва,ул Новослободская д.46,ул,Новослободская ,д.46,7875175,муниципальный округ Тверской,1985 +2281057,г Москва ул Новослободская д.49/2,Москва,ул Новослободская д.49/2,ул,Новослободская ,д.49/2,7727911,муниципальный округ Тверской,1963 +2281057,г Москва ул Новослободская д.5 строение 1,Москва,ул Новослободская д.5 строение 1,ул,Новослободская ,д.5 строение 1,7752020,муниципальный округ Тверской,1906 +2281057,г Москва ул Новослободская д.5 строение 2,Москва,ул Новослободская д.5 строение 2,ул,Новослободская ,д.5 строение 2,7752031,муниципальный округ Тверской,1905 +2281057,г Москва ул Новослободская д.50/1 строение 1,Москва,ул Новослободская д.50/1 строение 1,ул,Новослободская ,д.50/1 строение 1,7875191,муниципальный округ Тверской,1954 +2281057,г Москва ул Новослободская д.50/1 строение 2,Москва,ул Новослободская д.50/1 строение 2,ул,Новослободская ,д.50/1 строение 2,7875231,муниципальный округ Тверской,1954 +2281057,г Москва ул Новослободская д.52,Москва,ул Новослободская д.52,ул,Новослободская ,д.52,7558793,муниципальный округ Тверской,1888 +2281057,г Москва ул Новослободская д.52 строение 2,Москва,ул Новослободская д.52 строение 2,ул,Новослободская ,д.52 строение 2,7727923,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Новослободская д.54 строение 2,Москва,ул Новослободская д.54 строение 2,ул,Новослободская ,д.54 строение 2,7727930,муниципальный округ Тверской,1894 +2281057,г Москва ул Новослободская д.54/56,Москва,ул Новослободская д.54/56,ул,Новослободская ,д.54/56,7875260,муниципальный округ Тверской,1950 +2281057,г Москва ул Новослободская д.57/65,Москва,ул Новослободская д.57/65,ул,Новослободская ,д.57/65,7727937,муниципальный округ Тверской,1948 +2281057,г Москва ул Новослободская д.62 кор.1,Москва,ул Новослободская д.62 кор.1,ул,Новослободская ,д.62 кор.1,7945566,муниципальный округ Тверской,1930 +2281057,г Москва ул Новослободская д.62 кор.14,Москва,ул Новослободская д.62 кор.14,ул,Новослободская ,д.62 кор.14,7978363,муниципальный округ Тверской,1954 +2281057,г Москва ул Новослободская д.62 кор.15,Москва,ул Новослободская д.62 кор.15,ул,Новослободская ,д.62 кор.15,7945571,муниципальный округ Тверской,1929 +2281057,г Москва ул Новослободская д.62 кор.16,Москва,ул Новослободская д.62 кор.16,ул,Новослободская ,д.62 кор.16,7945574,муниципальный округ Тверской,1930 +2281057,г Москва ул Новослободская д.62 кор.17,Москва,ул Новослободская д.62 кор.17,ул,Новослободская ,д.62 кор.17,7945576,муниципальный округ Тверской,1930 +2281057,г Москва ул Новослободская д.62 кор.19,Москва,ул Новослободская д.62 кор.19,ул,Новослободская ,д.62 кор.19,7945578,муниципальный округ Тверской,1931 +2281057,г Москва ул Новослободская д.62 кор.2,Москва,ул Новослободская д.62 кор.2,ул,Новослободская ,д.62 кор.2,7945514,муниципальный округ Тверской,1930 +2281057,г Москва ул Новослободская д.62 кор.20,Москва,ул Новослободская д.62 кор.20,ул,Новослободская ,д.62 кор.20,7945522,муниципальный округ Тверской,1931 +2281057,г Москва ул Новослободская д.62 кор.21,Москва,ул Новослободская д.62 кор.21,ул,Новослободская ,д.62 кор.21,7945529,муниципальный округ Тверской,1954 +2281057,г Москва ул Новослободская д.62 строение 1,Москва,ул Новослободская д.62 строение 1,ул,Новослободская ,д.62 строение 1,7727944,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Новослободская д.62 строение 15,Москва,ул Новослободская д.62 строение 15,ул,Новослободская ,д.62 строение 15,7727951,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Новослободская д.62 строение 16,Москва,ул Новослободская д.62 строение 16,ул,Новослободская ,д.62 строение 16,7727956,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Новослободская д.62 строение 17,Москва,ул Новослободская д.62 строение 17,ул,Новослободская ,д.62 строение 17,7727962,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Новослободская д.62 строение 19,Москва,ул Новослободская д.62 строение 19,ул,Новослободская ,д.62 строение 19,7727965,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Новослободская д.62 строение 2,Москва,ул Новослободская д.62 строение 2,ул,Новослободская ,д.62 строение 2,7727969,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Новослободская д.62 строение 20,Москва,ул Новослободская д.62 строение 20,ул,Новослободская ,д.62 строение 20,7727974,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Новослободская д.62 строение 21,Москва,ул Новослободская д.62 строение 21,ул,Новослободская ,д.62 строение 21,7727982,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Новослободская д.67/69,Москва,ул Новослободская д.67/69,ул,Новослободская ,д.67/69,7727984,муниципальный округ Тверской,1934 +2281057,г Москва ул Новослободская д.71,Москва,ул Новослободская д.71,ул,Новослободская ,д.71,7727989,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Новослободская д.73 кор.3,Москва,ул Новослободская д.73 кор.3,ул,Новослободская ,д.73 кор.3,7728035,муниципальный округ Тверской,1929 +2281057,г Москва ул Новослободская д.73/68 строение 2,Москва,ул Новослободская д.73/68 строение 2,ул,Новослободская ,д.73/68 строение 2,7728040,муниципальный округ Тверской,1926 +2281057,г Москва ул Новослободская д.73/68 строение 5,Москва,ул Новослободская д.73/68 строение 5,ул,Новослободская ,д.73/68 строение 5,7728044,муниципальный округ Тверской,1959 +2281057,г Москва ул Новосущевская д.12,Москва,ул Новосущевская д.12,ул,Новосущевская ,д.12,7728050,муниципальный округ Тверской,1992 +2281057,г Москва ул Новосущевская д.14,Москва,ул Новосущевская д.14,ул,Новосущевская ,д.14,7728057,муниципальный округ Тверской,1961 +2281057,г Москва ул Палиха д.2а,Москва,ул Палиха д.2а,ул,Палиха ,д.2а,7728097,муниципальный округ Тверской,1932 +2281057,г Москва ул Палиха д.7/9 кор.1,Москва,ул Палиха д.7/9 кор.1,ул,Палиха ,д.7/9 кор.1,7874801,муниципальный округ Тверской,1928 +2281057,г Москва ул Палиха д.7/9 кор.2,Москва,ул Палиха д.7/9 кор.2,ул,Палиха ,д.7/9 кор.2,7945581,муниципальный округ Тверской,1928 +2281057,г Москва ул Палиха д.7/9 кор.3,Москва,ул Палиха д.7/9 кор.3,ул,Палиха ,д.7/9 кор.3,7945584,муниципальный округ Тверской,1928 +2281057,г Москва ул Палиха д.7/9 кор.4,Москва,ул Палиха д.7/9 кор.4,ул,Палиха ,д.7/9 кор.4,7874828,муниципальный округ Тверской,1928 +2281057,г Москва ул Палиха д.7/9 кор.5,Москва,ул Палиха д.7/9 кор.5,ул,Палиха ,д.7/9 кор.5,7874840,муниципальный округ Тверской,1928 +2281057,г Москва ул Палиха д.7/9 кор.6,Москва,ул Палиха д.7/9 кор.6,ул,Палиха ,д.7/9 кор.6,7874859,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Палиха д.7/9 строение 2,Москва,ул Палиха д.7/9 строение 2,ул,Палиха ,д.7/9 строение 2,7728100,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Палиха д.7/9 строение 3,Москва,ул Палиха д.7/9 строение 3,ул,Палиха ,д.7/9 строение 3,7728114,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Петровка д.17 строение 1,Москва,ул Петровка д.17 строение 1,ул,Петровка ,д.17 строение 1,7728187,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Петровка д.17 строение 2,Москва,ул Петровка д.17 строение 2,ул,Петровка ,д.17 строение 2,7728192,муниципальный округ Тверской,1892 +2281057,г Москва ул Петровка д.17 строение 3,Москва,ул Петровка д.17 строение 3,ул,Петровка ,д.17 строение 3,7728197,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Петровка д.17 строение 4,Москва,ул Петровка д.17 строение 4,ул,Петровка ,д.17 строение 4,7728199,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Петровка д.17 строение 5,Москва,ул Петровка д.17 строение 5,ул,Петровка ,д.17 строение 5,7728203,муниципальный округ Тверской,1892 +2281057,г Москва ул Петровка д.19 строение 1,Москва,ул Петровка д.19 строение 1,ул,Петровка ,д.19 строение 1,7728207,муниципальный округ Тверской,1875 +2281057,г Москва ул Петровка д.19 строение 5,Москва,ул Петровка д.19 строение 5,ул,Петровка ,д.19 строение 5,7728211,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Петровка д.19 строение 8,Москва,ул Петровка д.19 строение 8,ул,Петровка ,д.19 строение 8,7728214,муниципальный округ Тверской,1900 +2281057,г Москва ул Петровка д.20/1,Москва,ул Петровка д.20/1,ул,Петровка ,д.20/1,7728223,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Петровка д.23/10 строение 1,Москва,ул Петровка д.23/10 строение 1,ул,Петровка ,д.23/10 строение 1,7728230,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Петровка д.24 строение 2,Москва,ул Петровка д.24 строение 2,ул,Петровка ,д.24 строение 2,7551327,муниципальный округ Тверской,1958 +2281057,г Москва ул Петровка д.24 строение 3,Москва,ул Петровка д.24 строение 3,ул,Петровка ,д.24 строение 3,7728236,муниципальный округ Тверской,1914 +2281057,г Москва ул Петровка д.26 строение 2,Москва,ул Петровка д.26 строение 2,ул,Петровка ,д.26 строение 2,7728240,муниципальный округ Тверской,1876 +2281057,г Москва ул Петровка д.26 строение 5,Москва,ул Петровка д.26 строение 5,ул,Петровка ,д.26 строение 5,7728243,муниципальный округ Тверской,1877 +2281057,г Москва ул Петровка д.28 строение 1,Москва,ул Петровка д.28 строение 1,ул,Петровка ,д.28 строение 1,7728246,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Петровка д.30/7,Москва,ул Петровка д.30/7,ул,Петровка ,д.30/7,7945496,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Петровка д.30/7 строение 1,Москва,ул Петровка д.30/7 строение 1,ул,Петровка ,д.30/7 строение 1,7728249,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Садовая-Каретная д.20 строение 1,Москва,ул Садовая-Каретная д.20 строение 1,ул,Садовая-Каретная ,д.20 строение 1,7728300,муниципальный округ Тверской,1822 +2281057,г Москва ул Садовая-Каретная д.20 строение 2,Москва,ул Садовая-Каретная д.20 строение 2,ул,Садовая-Каретная ,д.20 строение 2,7728302,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Садовая-Каретная д.24/7,Москва,ул Садовая-Каретная д.24/7,ул,Садовая-Каретная ,д.24/7,7728306,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Садовая-Каретная д.4/6 строение 1,Москва,ул Садовая-Каретная д.4/6 строение 1,ул,Садовая-Каретная ,д.4/6 строение 1,7742396,муниципальный округ Тверской,1947 +2281057,г Москва ул Садовая-Каретная д.8 строение 1,Москва,ул Садовая-Каретная д.8 строение 1,ул,Садовая-Каретная ,д.8 строение 1,7742400,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Садовая-Каретная д.8 строение 2,Москва,ул Садовая-Каретная д.8 строение 2,ул,Садовая-Каретная ,д.8 строение 2,7742404,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Садовая-Каретная д.8 строение 4,Москва,ул Садовая-Каретная д.8 строение 4,ул,Садовая-Каретная ,д.8 строение 4,7742407,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Садовая-Каретная д.8 строение 5,Москва,ул Садовая-Каретная д.8 строение 5,ул,Садовая-Каретная ,д.8 строение 5,7742411,муниципальный округ Тверской,1914 +2281057,г Москва ул Садовая-Самотечная д.11,Москва,ул Садовая-Самотечная д.11,ул,Садовая-Самотечная ,д.11,7742413,муниципальный округ Тверской,1928 +2281057,г Москва ул Садовая-Самотечная д.2/12,Москва,ул Садовая-Самотечная д.2/12,ул,Садовая-Самотечная ,д.2/12,7742416,муниципальный округ Тверской,1914 +2281057,г Москва ул Садовая-Самотечная д.4,Москва,ул Садовая-Самотечная д.4,ул,Садовая-Самотечная ,д.4,7742419,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Садовая-Самотечная д.4а,Москва,ул Садовая-Самотечная д.4а,ул,Садовая-Самотечная ,д.4а,7742428,муниципальный округ Тверской,1935 +2281057,г Москва ул Садовая-Самотечная д.5,Москва,ул Садовая-Самотечная д.5,ул,Садовая-Самотечная ,д.5,7742434,муниципальный округ Тверской,1951 +2281057,г Москва ул Садовая-Самотечная д.6 строение 1,Москва,ул Садовая-Самотечная д.6 строение 1,ул,Садовая-Самотечная ,д.6 строение 1,7742438,муниципальный округ Тверской,1898 +2281057,г Москва ул Садовая-Самотечная д.7 строение 1,Москва,ул Садовая-Самотечная д.7 строение 1,ул,Садовая-Самотечная ,д.7 строение 1,7742442,муниципальный округ Тверской,1914 +2281057,г Москва ул Садовая-Самотечная д.7 строение 2,Москва,ул Садовая-Самотечная д.7 строение 2,ул,Садовая-Самотечная ,д.7 строение 2,7742445,муниципальный округ Тверской,1914 +2281057,г Москва ул Садовая-Самотечная д.9,Москва,ул Садовая-Самотечная д.9,ул,Садовая-Самотечная ,д.9,7742448,муниципальный округ Тверской,1952 +2281057,г Москва ул Садовая-Триумфальная д.12/14,Москва,ул Садовая-Триумфальная д.12/14,ул,Садовая-Триумфальная ,д.12/14,8174875,муниципальный округ Тверской,1974 +2281057,г Москва ул Садовая-Триумфальная д.16 строение 1,Москва,ул Садовая-Триумфальная д.16 строение 1,ул,Садовая-Триумфальная ,д.16 строение 1,7742456,муниципальный округ Тверской,1891 +2281057,г Москва ул Садовая-Триумфальная д.16 строение 2,Москва,ул Садовая-Триумфальная д.16 строение 2,ул,Садовая-Триумфальная ,д.16 строение 2,7742458,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Садовая-Триумфальная д.16 строение 3,Москва,ул Садовая-Триумфальная д.16 строение 3,ул,Садовая-Триумфальная ,д.16 строение 3,7742462,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Садовая-Триумфальная д.18,Москва,ул Садовая-Триумфальная д.18,ул,Садовая-Триумфальная ,д.18,7945360,муниципальный округ Тверской,1970 +2281057,г Москва ул Садовая-Триумфальная д.18/20,Москва,ул Садовая-Триумфальная д.18/20,ул,Садовая-Триумфальная ,д.18/20,8174912,муниципальный округ Тверской,1970 +2281057,г Москва ул Садовая-Триумфальная д.36 строение 1,Москва,ул Садовая-Триумфальная д.36 строение 1,ул,Садовая-Триумфальная ,д.36 строение 1,8148013,муниципальный округ Тверской,1937 +2281057,г Москва ул Садовая-Триумфальная д.4/10,Москва,ул Садовая-Триумфальная д.4/10,ул,Садовая-Триумфальная ,д.4/10,7742464,муниципальный округ Тверской,1949 +2281057,г Москва ул Садовая-Триумфальная д.6,Москва,ул Садовая-Триумфальная д.6,ул,Садовая-Триумфальная ,д.6,7945363,муниципальный округ Тверской,1912 +2281057,г Москва ул Садовая-Триумфальная д.6 строение 1,Москва,ул Садовая-Триумфальная д.6 строение 1,ул,Садовая-Триумфальная ,д.6 строение 1,7742467,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Самотечная д.11,Москва,ул Самотечная д.11,ул,Самотечная ,д.11,7742471,муниципальный округ Тверской,1963 +2281057,г Москва ул Самотечная д.13,Москва,ул Самотечная д.13,ул,Самотечная ,д.13,7742475,муниципальный округ Тверской,1963 +2281057,г Москва ул Самотечная д.17а,Москва,ул Самотечная д.17а,ул,Самотечная ,д.17а,7742477,муниципальный округ Тверской,1956 +2281057,г Москва ул Селезневская д.13 строение 1,Москва,ул Селезневская д.13 строение 1,ул,Селезневская ,д.13 строение 1,7742511,муниципальный округ Тверской,1901 +2281057,г Москва ул Селезневская д.22,Москва,ул Селезневская д.22,ул,Селезневская ,д.22,8385512,муниципальный округ Тверской,2010 +2281057,г Москва ул Селезневская д.30 кор.1,Москва,ул Селезневская д.30 кор.1,ул,Селезневская ,д.30 кор.1,7945424,муниципальный округ Тверской,1975 +2281057,г Москва ул Селезневская д.30 кор.2,Москва,ул Селезневская д.30 кор.2,ул,Селезневская ,д.30 кор.2,7945426,муниципальный округ Тверской,1974 +2281057,г Москва ул Селезневская д.30 кор.3,Москва,ул Селезневская д.30 кор.3,ул,Селезневская ,д.30 кор.3,7945429,муниципальный округ Тверской,1973 +2281057,г Москва ул Селезневская д.30 строение 1,Москва,ул Селезневская д.30 строение 1,ул,Селезневская ,д.30 строение 1,7742514,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Селезневская д.30 строение 2,Москва,ул Селезневская д.30 строение 2,ул,Селезневская ,д.30 строение 2,7742518,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Селезневская д.30 строение 3,Москва,ул Селезневская д.30 строение 3,ул,Селезневская ,д.30 строение 3,7742520,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Селезневская д.34 кор.1,Москва,ул Селезневская д.34 кор.1,ул,Селезневская ,д.34 кор.1,7945436,муниципальный округ Тверской,1976 +2281057,г Москва ул Селезневская д.34 кор.2,Москва,ул Селезневская д.34 кор.2,ул,Селезневская ,д.34 кор.2,7945440,муниципальный округ Тверской,1977 +2281057,г Москва ул Селезневская д.34 строение 1,Москва,ул Селезневская д.34 строение 1,ул,Селезневская ,д.34 строение 1,7742523,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Селезневская д.34 строение 2,Москва,ул Селезневская д.34 строение 2,ул,Селезневская ,д.34 строение 2,7742526,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Селезневская д.4,Москва,ул Селезневская д.4,ул,Селезневская ,д.4,7742529,муниципальный округ Тверской,1997 +2281057,г Москва ул Сущевская д.13/15,Москва,ул Сущевская д.13/15,ул,Сущевская ,д.13/15,7742581,муниципальный округ Тверской,1958 +2281057,г Москва ул Сущевская д.29,Москва,ул Сущевская д.29,ул,Сущевская ,д.29,8060149,муниципальный округ Тверской,1912 +2281057,г Москва ул Сущевская д.29/31,Москва,ул Сущевская д.29/31,ул,Сущевская ,д.29/31,8057065,муниципальный округ Тверской,1912 +2281057,г Москва ул Сущевская д.31,Москва,ул Сущевская д.31,ул,Сущевская ,д.31,8060163,муниципальный округ Тверской,2001 +2281057,г Москва ул Сущевская д.9,Москва,ул Сущевская д.9,ул,Сущевская ,д.9,7742583,муниципальный округ Тверской,1910 +2281057,г Москва ул Сущевский Вал д.13/15,Москва,ул Сущевский Вал д.13/15,ул,Сущевский Вал ,д.13/15,7742577,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Тверская д.12 строение 1,Москва,ул Тверская д.12 строение 1,ул,Тверская ,д.12 строение 1,7742584,муниципальный округ Тверской,1905 +2281057,г Москва ул Тверская д.12 строение 2,Москва,ул Тверская д.12 строение 2,ул,Тверская ,д.12 строение 2,7742588,муниципальный округ Тверской,1896 +2281057,г Москва ул Тверская д.12 строение 6,Москва,ул Тверская д.12 строение 6,ул,Тверская ,д.12 строение 6,7742591,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Тверская д.12 строение 7,Москва,ул Тверская д.12 строение 7,ул,Тверская ,д.12 строение 7,7742593,муниципальный округ Тверской,1900 +2281057,г Москва ул Тверская д.12 строение 8,Москва,ул Тверская д.12 строение 8,ул,Тверская ,д.12 строение 8,7742595,муниципальный округ Тверской,1903 +2281057,г Москва ул Тверская д.12 строение 9,Москва,ул Тверская д.12 строение 9,ул,Тверская ,д.12 строение 9,7742596,муниципальный округ Тверской,1900 +2281057,г Москва ул Тверская д.15,Москва,ул Тверская д.15,ул,Тверская ,д.15,7742598,муниципальный округ Тверской,1940 +2281057,г Москва ул Тверская д.17,Москва,ул Тверская д.17,ул,Тверская ,д.17,7742600,муниципальный округ Тверской,1940 +2281057,г Москва ул Тверская д.19,Москва,ул Тверская д.19,ул,Тверская ,д.19,7945057,муниципальный округ Тверской,1945 +2281057,г Москва ул Тверская д.19а,Москва,ул Тверская д.19а,ул,Тверская ,д.19а,7742604,муниципальный округ Тверской,1950 +2281057,г Москва ул Тверская д.25/12,Москва,ул Тверская д.25/12,ул,Тверская ,д.25/12,7742605,муниципальный округ Тверской,1937 +2281057,г Москва ул Тверская д.27 строение 1,Москва,ул Тверская д.27 строение 1,ул,Тверская ,д.27 строение 1,7742606,муниципальный округ Тверской,1902 +2281057,г Москва ул Тверская д.27 строение 2,Москва,ул Тверская д.27 строение 2,ул,Тверская ,д.27 строение 2,7742607,муниципальный округ Тверской,1938 +2281057,г Москва ул Тверская д.29 строение 1,Москва,ул Тверская д.29 строение 1,ул,Тверская ,д.29 строение 1,7742609,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Тверская д.29 строение 2,Москва,ул Тверская д.29 строение 2,ул,Тверская ,д.29 строение 2,7742611,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Тверская д.30/2 строение 1,Москва,ул Тверская д.30/2 строение 1,ул,Тверская ,д.30/2 строение 1,7742613,муниципальный округ Тверской,1913 +2281057,г Москва ул Тверская д.4,Москва,ул Тверская д.4,ул,Тверская ,д.4,7742614,муниципальный округ Тверской,1938 +2281057,г Москва ул Тверская д.6 строение 1,Москва,ул Тверская д.6 строение 1,ул,Тверская ,д.6 строение 1,7742616,муниципальный округ Тверской,1940 +2281057,г Москва ул Тверская д.6 строение 3,Москва,ул Тверская д.6 строение 3,ул,Тверская ,д.6 строение 3,7742617,муниципальный округ Тверской,1930 +2281057,г Москва ул Тверская д.6 строение 5,Москва,ул Тверская д.6 строение 5,ул,Тверская ,д.6 строение 5,7742619,муниципальный округ Тверской,1930 +2281057,г Москва ул Тверская д.6 строение 6,Москва,ул Тверская д.6 строение 6,ул,Тверская ,д.6 строение 6,7742621,муниципальный округ Тверской,1891 +2281057,г Москва ул Тверская д.8 кор.1,Москва,ул Тверская д.8 кор.1,ул,Тверская ,д.8 кор.1,7945407,муниципальный округ Тверской,1943 +2281057,г Москва ул Тверская д.8 кор.2,Москва,ул Тверская д.8 кор.2,ул,Тверская ,д.8 кор.2,7742624,муниципальный округ Тверской,1955 +2281057,г Москва ул Тверская д.8 строение 1,Москва,ул Тверская д.8 строение 1,ул,Тверская ,д.8 строение 1,7742623,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Тверская д.9,Москва,ул Тверская д.9,ул,Тверская ,д.9,7742626,муниципальный округ Тверской,1950 +2281057,г Москва ул Тверская д.9а строение 5,Москва,ул Тверская д.9а строение 5,ул,Тверская ,д.9а строение 5,7742627,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 1-я д.10,Москва,ул Тверская-Ямская 1-я д.10,ул,Тверская-Ямская 1-я ,д.10,7742630,муниципальный округ Тверской,1989 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 1-я д.11,Москва,ул Тверская-Ямская 1-я д.11,ул,Тверская-Ямская 1-я ,д.11,7742632,муниципальный округ Тверской,1940 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 1-я д.12,Москва,ул Тверская-Ямская 1-я д.12,ул,Тверская-Ямская 1-я ,д.12,7945417,муниципальный округ Тверской,1943 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 1-я д.13 строение 1,Москва,ул Тверская-Ямская 1-я д.13 строение 1,ул,Тверская-Ямская 1-я ,д.13 строение 1,7742633,муниципальный округ Тверской,1943 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 1-я д.15,Москва,ул Тверская-Ямская 1-я д.15,ул,Тверская-Ямская 1-я ,д.15,7742635,муниципальный округ Тверской,1906 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 1-я д.16/23 строение 1,Москва,ул Тверская-Ямская 1-я д.16/23 строение 1,ул,Тверская-Ямская 1-я ,д.16/23 строение 1,7742637,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 1-я д.17,Москва,ул Тверская-Ямская 1-я д.17,ул,Тверская-Ямская 1-я ,д.17,7742638,муниципальный округ Тверской,1908 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 1-я д.18,Москва,ул Тверская-Ямская 1-я д.18,ул,Тверская-Ямская 1-я ,д.18,8162833,муниципальный округ Тверской,1952 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 1-я д.20,Москва,ул Тверская-Ямская 1-я д.20,ул,Тверская-Ямская 1-я ,д.20,7652030,муниципальный округ Тверской,1949 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 1-я д.24,Москва,ул Тверская-Ямская 1-я д.24,ул,Тверская-Ямская 1-я ,д.24,7742640,муниципальный округ Тверской,1985 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 1-я д.26,Москва,ул Тверская-Ямская 1-я д.26,ул,Тверская-Ямская 1-я ,д.26,7945420,муниципальный округ Тверской,1958 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 1-я д.26 строение 1,Москва,ул Тверская-Ямская 1-я д.26 строение 1,ул,Тверская-Ямская 1-я ,д.26 строение 1,7742641,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 1-я д.28,Москва,ул Тверская-Ямская 1-я д.28,ул,Тверская-Ямская 1-я ,д.28,7742643,муниципальный округ Тверской,1954 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 1-я д.36 строение 1,Москва,ул Тверская-Ямская 1-я д.36 строение 1,ул,Тверская-Ямская 1-я ,д.36 строение 1,7565631,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 1-я д.4,Москва,ул Тверская-Ямская 1-я д.4,ул,Тверская-Ямская 1-я ,д.4,7742645,муниципальный округ Тверской,1910 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 1-я д.7,Москва,ул Тверская-Ямская 1-я д.7,ул,Тверская-Ямская 1-я ,д.7,7713420,муниципальный округ Тверской,1977 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 1-я д.8,Москва,ул Тверская-Ямская 1-я д.8,ул,Тверская-Ямская 1-я ,д.8,7744291,муниципальный округ Тверской,1912 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 1-я д.9,Москва,ул Тверская-Ямская 1-я д.9,ул,Тверская-Ямская 1-я ,д.9,7744295,муниципальный округ Тверской,1933 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 2-Я д.15,Москва,ул Тверская-Ямская 2-Я д.15,ул,Тверская-Ямская 2-Я ,д.15,7744301,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 2-Я д.20/22 строение 2,Москва,ул Тверская-Ямская 2-Я д.20/22 строение 2,ул,Тверская-Ямская 2-Я ,д.20/22 строение 2,7744308,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 2-Я д.38,Москва,ул Тверская-Ямская 2-Я д.38,ул,Тверская-Ямская 2-Я ,д.38,7744328,муниципальный округ Тверской,1931 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 2-Я д.54,Москва,ул Тверская-Ямская 2-Я д.54,ул,Тверская-Ямская 2-Я ,д.54,7709779,муниципальный округ Тверской,1982 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 2-Я д.6,Москва,ул Тверская-Ямская 2-Я д.6,ул,Тверская-Ямская 2-Я ,д.6,7945428,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 2-Я д.6/7 строение 4,Москва,ул Тверская-Ямская 2-Я д.6/7 строение 4,ул,Тверская-Ямская 2-Я ,д.6/7 строение 4,7744334,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 2-Я д.6/7 строение 5,Москва,ул Тверская-Ямская 2-Я д.6/7 строение 5,ул,Тверская-Ямская 2-Я ,д.6/7 строение 5,7744340,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 3-Я д.10,Москва,ул Тверская-Ямская 3-Я д.10,ул,Тверская-Ямская 3-Я ,д.10,8020481,муниципальный округ Тверской,2010 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 3-Я д.11,Москва,ул Тверская-Ямская 3-Я д.11,ул,Тверская-Ямская 3-Я ,д.11,7744377,муниципальный округ Тверской,1908 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 3-Я д.12 строение 1,Москва,ул Тверская-Ямская 3-Я д.12 строение 1,ул,Тверская-Ямская 3-Я ,д.12 строение 1,7744388,муниципальный округ Тверской,1926 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 3-Я д.12 строение 2,Москва,ул Тверская-Ямская 3-Я д.12 строение 2,ул,Тверская-Ямская 3-Я ,д.12 строение 2,7744397,муниципальный округ Тверской,1926 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 3-Я д.12 строение 3,Москва,ул Тверская-Ямская 3-Я д.12 строение 3,ул,Тверская-Ямская 3-Я ,д.12 строение 3,7945433,муниципальный округ Тверской,1934 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 3-Я д.13,Москва,ул Тверская-Ямская 3-Я д.13,ул,Тверская-Ямская 3-Я ,д.13,7751934,муниципальный округ Тверской,1941 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 3-Я д.15,Москва,ул Тверская-Ямская 3-Я д.15,ул,Тверская-Ямская 3-Я ,д.15,7945059,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 3-Я д.21/23,Москва,ул Тверская-Ямская 3-Я д.21/23,ул,Тверская-Ямская 3-Я ,д.21/23,7744426,муниципальный округ Тверской,1934 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 3-Я д.26,Москва,ул Тверская-Ямская 3-Я д.26,ул,Тверская-Ямская 3-Я ,д.26,7744434,муниципальный округ Тверской,1933 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 3-Я д.42/8,Москва,ул Тверская-Ямская 3-Я д.42/8,ул,Тверская-Ямская 3-Я ,д.42/8,7744442,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 3-Я д.44,Москва,ул Тверская-Ямская 3-Я д.44,ул,Тверская-Ямская 3-Я ,д.44,7818772,муниципальный округ Тверской,2000 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 3-Я д.48,Москва,ул Тверская-Ямская 3-Я д.48,ул,Тверская-Ямская 3-Я ,д.48,8133216,муниципальный округ Тверской,1913 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 3-Я д.5,Москва,ул Тверская-Ямская 3-Я д.5,ул,Тверская-Ямская 3-Я ,д.5,7751867,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 3-Я д.52,Москва,ул Тверская-Ямская 3-Я д.52,ул,Тверская-Ямская 3-Я ,д.52,7744451,муниципальный округ Тверской,1988 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 3-Я д.56/6,Москва,ул Тверская-Ямская 3-Я д.56/6,ул,Тверская-Ямская 3-Я ,д.56/6,7744457,муниципальный округ Тверской,1870 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 3-Я д.7,Москва,ул Тверская-Ямская 3-Я д.7,ул,Тверская-Ямская 3-Я ,д.7,7945441,муниципальный округ Тверской,1934 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 3-Я д.8/7 строение 3,Москва,ул Тверская-Ямская 3-Я д.8/7 строение 3,ул,Тверская-Ямская 3-Я ,д.8/7 строение 3,7744460,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 4-Я д.12 строение 1,Москва,ул Тверская-Ямская 4-Я д.12 строение 1,ул,Тверская-Ямская 4-Я ,д.12 строение 1,7744467,муниципальный округ Тверской,1913 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 4-Я д.12 строение 2,Москва,ул Тверская-Ямская 4-Я д.12 строение 2,ул,Тверская-Ямская 4-Я ,д.12 строение 2,7744474,муниципальный округ Тверской,1913 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 4-Я д.13,Москва,ул Тверская-Ямская 4-Я д.13,ул,Тверская-Ямская 4-Я ,д.13,7744480,муниципальный округ Тверской,1910 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 4-Я д.2/11 строение 1,Москва,ул Тверская-Ямская 4-Я д.2/11 строение 1,ул,Тверская-Ямская 4-Я ,д.2/11 строение 1,7744693,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 4-Я д.2/11 строение 2,Москва,ул Тверская-Ямская 4-Я д.2/11 строение 2,ул,Тверская-Ямская 4-Я ,д.2/11 строение 2,7744700,муниципальный округ Тверской,1967 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 4-Я д.23,Москва,ул Тверская-Ямская 4-Я д.23,ул,Тверская-Ямская 4-Я ,д.23,7751984,муниципальный округ Тверской,1959 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 4-Я д.24,Москва,ул Тверская-Ямская 4-Я д.24,ул,Тверская-Ямская 4-Я ,д.24,7751946,муниципальный округ Тверской,1912 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 4-Я д.25,Москва,ул Тверская-Ямская 4-Я д.25,ул,Тверская-Ямская 4-Я ,д.25,7751958,муниципальный округ Тверской,1927 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 4-Я д.26/8,Москва,ул Тверская-Ямская 4-Я д.26/8,ул,Тверская-Ямская 4-Я ,д.26/8,7744709,муниципальный округ Тверской,1914 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 4-Я д.27,Москва,ул Тверская-Ямская 4-Я д.27,ул,Тверская-Ямская 4-Я ,д.27,7751912,муниципальный округ Тверской,1957 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 4-Я д.4,Москва,ул Тверская-Ямская 4-Я д.4,ул,Тверская-Ямская 4-Я ,д.4,7751884,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 4-Я д.5,Москва,ул Тверская-Ямская 4-Я д.5,ул,Тверская-Ямская 4-Я ,д.5,7751967,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 4-Я д.6/12,Москва,ул Тверская-Ямская 4-Я д.6/12,ул,Тверская-Ямская 4-Я ,д.6/12,7744727,муниципальный округ Тверской,1957 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 4-Я д.8/9,Москва,ул Тверская-Ямская 4-Я д.8/9,ул,Тверская-Ямская 4-Я ,д.8/9,7744735,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Тихвинская д.13 строение 1,Москва,ул Тихвинская д.13 строение 1,ул,Тихвинская ,д.13 строение 1,7744795,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Тихвинская д.17,Москва,ул Тихвинская д.17,ул,Тихвинская ,д.17,7744766,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Тихвинская д.17 строение 1,Москва,ул Тихвинская д.17 строение 1,ул,Тихвинская ,д.17 строение 1,7945452,муниципальный округ Тверской,1976 +2281057,г Москва ул Тихвинская д.3 кор.1,Москва,ул Тихвинская д.3 кор.1,ул,Тихвинская ,д.3 кор.1,7945456,муниципальный округ Тверской,1975 +2281057,г Москва ул Тихвинская д.39,Москва,ул Тихвинская д.39,ул,Тихвинская ,д.39,8020475,муниципальный округ Тверской,2009 +2281057,г Москва ул Тихвинская д.7,Москва,ул Тихвинская д.7,ул,Тихвинская ,д.7,7875164,муниципальный округ Тверской,1914 +2281057,г Москва ул Тихвинская д.9,Москва,ул Тихвинская д.9,ул,Тихвинская ,д.9,7744809,муниципальный округ Тверской,1982 +2281057,г Москва ул Фадеева д.10,Москва,ул Фадеева д.10,ул,Фадеева ,д.10,7745053,муниципальный округ Тверской,1890 +2281057,г Москва ул Фадеева д.5,Москва,ул Фадеева д.5,ул,Фадеева ,д.5,7745076,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Фадеева д.5 строение 19,Москва,ул Фадеева д.5 строение 19,ул,Фадеева ,д.5 строение 19,7751851,муниципальный округ Тверской,1957 +2281057,г Москва ул Фадеева д.6 строение 1,Москва,ул Фадеева д.6 строение 1,ул,Фадеева ,д.6 строение 1,7745087,муниципальный округ Тверской,1932 +2281057,г Москва ул Фадеева д.6 строение 2,Москва,ул Фадеева д.6 строение 2,ул,Фадеева ,д.6 строение 2,7745098,муниципальный округ Тверской,1936 +2281057,г Москва ул Фадеева д.6 строение 3,Москва,ул Фадеева д.6 строение 3,ул,Фадеева ,д.6 строение 3,7745112,муниципальный округ Тверской,1954 +2281057,г Москва ул Фадеева д.6 строение 4,Москва,ул Фадеева д.6 строение 4,ул,Фадеева ,д.6 строение 4,7945471,муниципальный округ Тверской,1957 +2281057,г Москва ул Фадеева д.7 строение 1,Москва,ул Фадеева д.7 строение 1,ул,Фадеева ,д.7 строение 1,7745128,муниципальный округ Тверской,1927 +2281057,г Москва ул Фадеева д.7 строение 2,Москва,ул Фадеева д.7 строение 2,ул,Фадеева ,д.7 строение 2,7745140,муниципальный округ Тверской,1929 +2281057,г Москва ул Фадеева д.7 строение 3,Москва,ул Фадеева д.7 строение 3,ул,Фадеева ,д.7 строение 3,7745157,муниципальный округ Тверской,1929 +2281057,г Москва ул Чаянова д.10 строение 1,Москва,ул Чаянова д.10 строение 1,ул,Чаянова ,д.10 строение 1,7745239,муниципальный округ Тверской,1939 +2281057,г Москва ул Чаянова д.10 строение 2,Москва,ул Чаянова д.10 строение 2,ул,Чаянова ,д.10 строение 2,7751722,муниципальный округ Тверской,1934 +2281057,г Москва ул Чаянова д.12,Москва,ул Чаянова д.12,ул,Чаянова ,д.12,7751820,муниципальный округ Тверской,1964 +2281057,г Москва ул Чаянова д.16,Москва,ул Чаянова д.16,ул,Чаянова ,д.16,7745253,муниципальный округ Тверской,1959 +2281057,г Москва ул Чаянова д.18,Москва,ул Чаянова д.18,ул,Чаянова ,д.18,7745263,муниципальный округ Тверской,1956 +2281057,г Москва ул Чаянова д.18а,Москва,ул Чаянова д.18а,ул,Чаянова ,д.18а,7745280,муниципальный округ Тверской,1959 +2281057,г Москва ул Чаянова д.20,Москва,ул Чаянова д.20,ул,Чаянова ,д.20,8159688,муниципальный округ Тверской,1970 +2281058,г Москва б-р Гоголевский д.3,Москва,б-р Гоголевский д.3,б-р,Гоголевский ,д.3,7555053,муниципальный округ Хамовники,1880 +2281058,г Москва б-р Гоголевский д.8 строение 1,Москва,б-р Гоголевский д.8 строение 1,б-р,Гоголевский ,д.8 строение 1,7555056,муниципальный округ Хамовники,1931 +2281058,г Москва б-р Гоголевский д.8 строение 2,Москва,б-р Гоголевский д.8 строение 2,б-р,Гоголевский ,д.8 строение 2,7555058,муниципальный округ Хамовники,1931 +2281058,г Москва б-р Зубовский д.13 строение 1,Москва,б-р Зубовский д.13 строение 1,б-р,Зубовский ,д.13 строение 1,8030638,муниципальный округ Хамовники,1914 +2281058,г Москва б-р Зубовский д.16/20 строение 1,Москва,б-р Зубовский д.16/20 строение 1,б-р,Зубовский ,д.16/20 строение 1,7555144,муниципальный округ Хамовники,1933 +2281058,г Москва б-р Зубовский д.25 строение 1,Москва,б-р Зубовский д.25 строение 1,б-р,Зубовский ,д.25 строение 1,8030646,муниципальный округ Хамовники,1910 +2281058,г Москва б-р Зубовский д.29,Москва,б-р Зубовский д.29,б-р,Зубовский ,д.29,8092211,муниципальный округ Хамовники,1890 +2281058,г Москва б-р Зубовский д.31/33,Москва,б-р Зубовский д.31/33,б-р,Зубовский ,д.31/33,8092458,муниципальный округ Хамовники,1945 +2281058,г Москва б-р Зубовский д.35,Москва,б-р Зубовский д.35,б-р,Зубовский ,д.35,8092536,муниципальный округ Хамовники,1910 +2281058,г Москва б-р Смоленский д.10,Москва,б-р Смоленский д.10,б-р,Смоленский ,д.10,7556029,муниципальный округ Хамовники,1905 +2281058,г Москва б-р Смоленский д.13 строение 7,Москва,б-р Смоленский д.13 строение 7,б-р,Смоленский ,д.13 строение 7,8132797,муниципальный округ Хамовники,1935 +2281058,г Москва б-р Смоленский д.13 строение 8,Москва,б-р Смоленский д.13 строение 8,б-р,Смоленский ,д.13 строение 8,8031188,муниципальный округ Хамовники,1944 +2281058,г Москва б-р Смоленский д.15,Москва,б-р Смоленский д.15,б-р,Смоленский ,д.15,8132739,муниципальный округ Хамовники,1914 +2281058,г Москва б-р Смоленский д.17 строение 1,Москва,б-р Смоленский д.17 строение 1,б-р,Смоленский ,д.17 строение 1,8117706,муниципальный округ Хамовники,1933 +2281058,г Москва б-р Смоленский д.17 строение 5,Москва,б-р Смоленский д.17 строение 5,б-р,Смоленский ,д.17 строение 5,8107362,муниципальный округ Хамовники,1820 +2281058,г Москва б-р Смоленский д.22/14,Москва,б-р Смоленский д.22/14,б-р,Смоленский ,д.22/14,7556034,муниципальный округ Хамовники,1941 +2281058,г Москва б-р Смоленский д.3/5 строение 1А,Москва,б-р Смоленский д.3/5 строение 1А,б-р,Смоленский ,д.3/5 строение 1А,8133028,муниципальный округ Хамовники,1940 +2281058,г Москва б-р Смоленский д.3/5 строение 1Б,Москва,б-р Смоленский д.3/5 строение 1Б,б-р,Смоленский ,д.3/5 строение 1Б,8133094,муниципальный округ Хамовники,1935 +2281058,г Москва б-р Смоленский д.6/8,Москва,б-р Смоленский д.6/8,б-р,Смоленский ,д.6/8,7556038,муниципальный округ Хамовники,1967 +2281058,г Москва б-р Смоленский д.7,Москва,б-р Смоленский д.7,б-р,Смоленский ,д.7,8031204,муниципальный округ Хамовники,1944 +2281058,г Москва наб Кремлевская д.1/9 строение 9,Москва,наб Кремлевская д.1/9 строение 9,наб,Кремлевская ,д.1/9 строение 9,8030783,муниципальный округ Хамовники,1913 +2281058,г Москва наб Пречистенская д.17,Москва,наб Пречистенская д.17,наб,Пречистенская ,д.17,7791208,муниципальный округ Хамовники,2008 +2281058,г Москва наб Ростовская д.5,Москва,наб Ростовская д.5,наб,Ростовская ,д.5,7716123,муниципальный округ Хамовники,1939 +2281058,г Москва наб Саввинская д.19 строение 1А,Москва,наб Саввинская д.19 строение 1А,наб,Саввинская ,д.19 строение 1А,8140072,муниципальный округ Хамовники,1953 +2281058,г Москва наб Саввинская д.19 строение 1Б,Москва,наб Саввинская д.19 строение 1Б,наб,Саввинская ,д.19 строение 1Б,8140135,муниципальный округ Хамовники,1947 +2281058,г Москва наб Саввинская д.3,Москва,наб Саввинская д.3,наб,Саввинская ,д.3,8031110,муниципальный округ Хамовники,1946 +2281058,г Москва наб Саввинская д.5,Москва,наб Саввинская д.5,наб,Саввинская ,д.5,8134938,муниципальный округ Хамовники,1895 +2281058,г Москва наб Саввинская д.7 строение 3,Москва,наб Саввинская д.7 строение 3,наб,Саввинская ,д.7 строение 3,8095914,муниципальный округ Хамовники,1999 +2281058,г Москва наб Саввинская д.9,Москва,наб Саввинская д.9,наб,Саввинская ,д.9,7661690,муниципальный округ Хамовники,2006 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.10,Москва,наб Фрунзенская д.10,наб,Фрунзенская ,д.10,8092056,муниципальный округ Хамовники,1922 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.12,Москва,наб Фрунзенская д.12,наб,Фрунзенская ,д.12,8092063,муниципальный округ Хамовники,1952 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.14,Москва,наб Фрунзенская д.14,наб,Фрунзенская ,д.14,8092068,муниципальный округ Хамовники,1959 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.16 кор.1,Москва,наб Фрунзенская д.16 кор.1,наб,Фрунзенская ,д.16 кор.1,8031255,муниципальный округ Хамовники,1960 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.16 строение 2,Москва,наб Фрунзенская д.16 строение 2,наб,Фрунзенская ,д.16 строение 2,8092084,муниципальный округ Хамовники,1960 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.18,Москва,наб Фрунзенская д.18,наб,Фрунзенская ,д.18,8031260,муниципальный округ Хамовники,1960 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.2/1,Москва,наб Фрунзенская д.2/1,наб,Фрунзенская ,д.2/1,8092032,муниципальный округ Хамовники,1931 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.24/1,Москва,наб Фрунзенская д.24/1,наб,Фрунзенская ,д.24/1,8031262,муниципальный округ Хамовники,1951 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.26,Москва,наб Фрунзенская д.26,наб,Фрунзенская ,д.26,8092092,муниципальный округ Хамовники,1940 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.28,Москва,наб Фрунзенская д.28,наб,Фрунзенская ,д.28,8244220,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.32,Москва,наб Фрунзенская д.32,наб,Фрунзенская ,д.32,8092101,муниципальный округ Хамовники,1940 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.34,Москва,наб Фрунзенская д.34,наб,Фрунзенская ,д.34,8304975,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.36/2,Москва,наб Фрунзенская д.36/2,наб,Фрунзенская ,д.36/2,8092111,муниципальный округ Хамовники,1959 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.38/1,Москва,наб Фрунзенская д.38/1,наб,Фрунзенская ,д.38/1,8091691,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.4,Москва,наб Фрунзенская д.4,наб,Фрунзенская ,д.4,8092040,муниципальный округ Хамовники,1943 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.40,Москва,наб Фрунзенская д.40,наб,Фрунзенская ,д.40,8091700,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.42,Москва,наб Фрунзенская д.42,наб,Фрунзенская ,д.42,8091707,муниципальный округ Хамовники,1957 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.44 строение 1,Москва,наб Фрунзенская д.44 строение 1,наб,Фрунзенская ,д.44 строение 1,8091714,муниципальный округ Хамовники,1943 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.44 строение 2,Москва,наб Фрунзенская д.44 строение 2,наб,Фрунзенская ,д.44 строение 2,8091716,муниципальный округ Хамовники,1959 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.46,Москва,наб Фрунзенская д.46,наб,Фрунзенская ,д.46,8031265,муниципальный округ Хамовники,1939 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.48,Москва,наб Фрунзенская д.48,наб,Фрунзенская ,д.48,8031269,муниципальный округ Хамовники,1939 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.50,Москва,наб Фрунзенская д.50,наб,Фрунзенская ,д.50,7716098,муниципальный округ Хамовники,1956 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.52,Москва,наб Фрунзенская д.52,наб,Фрунзенская ,д.52,8031272,муниципальный округ Хамовники,1939 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.54,Москва,наб Фрунзенская д.54,наб,Фрунзенская ,д.54,8031275,муниципальный округ Хамовники,1939 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.8,Москва,наб Фрунзенская д.8,наб,Фрунзенская ,д.8,8092048,муниципальный округ Хамовники,1943 +2281058,г Москва пер Афанасьевский Б. д.15 строение 1,Москва,пер Афанасьевский Б. д.15 строение 1,пер,Афанасьевский Б. ,д.15 строение 1,7553130,муниципальный округ Хамовники,1910 +2281058,г Москва пер Афанасьевский Б. д.17/7,Москва,пер Афанасьевский Б. д.17/7,пер,Афанасьевский Б. ,д.17/7,7971896,муниципальный округ Хамовники,1935 +2281058,г Москва пер Афанасьевский Б. д.3,Москва,пер Афанасьевский Б. д.3,пер,Афанасьевский Б. ,д.3,7553719,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва пер Афанасьевский Б. д.3 строение 3,Москва,пер Афанасьевский Б. д.3 строение 3,пер,Афанасьевский Б. ,д.3 строение 3,7553709,муниципальный округ Хамовники,1914 +2281058,г Москва пер Афанасьевский Б. д.4,Москва,пер Афанасьевский Б. д.4,пер,Афанасьевский Б. ,д.4,7553711,муниципальный округ Хамовники,1910 +2281058,г Москва пер Афанасьевский Б. д.5,Москва,пер Афанасьевский Б. д.5,пер,Афанасьевский Б. ,д.5,7553712,муниципальный округ Хамовники,1932 +2281058,г Москва пер Афанасьевский Б. д.6,Москва,пер Афанасьевский Б. д.6,пер,Афанасьевский Б. ,д.6,7553714,муниципальный округ Хамовники,1981 +2281058,г Москва пер Афанасьевский Б. д.7 кор.2,Москва,пер Афанасьевский Б. д.7 кор.2,пер,Афанасьевский Б. ,д.7 кор.2,8210809,муниципальный округ Хамовники,1908 +2281058,г Москва пер Афанасьевский Б. д.7 кор.3,Москва,пер Афанасьевский Б. д.7 кор.3,пер,Афанасьевский Б. ,д.7 кор.3,8210818,муниципальный округ Хамовники,1908 +2281058,г Москва пер Барыковский д.10,Москва,пер Барыковский д.10,пер,Барыковский ,д.10,7553727,муниципальный округ Хамовники,1830 +2281058,г Москва пер Барыковский д.5,Москва,пер Барыковский д.5,пер,Барыковский ,д.5,8243488,муниципальный округ Хамовники,1914 +2281058,г Москва пер Бутиковский д.18,Москва,пер Бутиковский д.18,пер,Бутиковский ,д.18,8030205,муниципальный округ Хамовники,1955 +2281058,г Москва пер Бутиковский д.3,Москва,пер Бутиковский д.3,пер,Бутиковский ,д.3,8278843,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва пер Бутиковский д.5,Москва,пер Бутиковский д.5,пер,Бутиковский ,д.5,8278666,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва пер Власьевский Б. д.10,Москва,пер Власьевский Б. д.10,пер,Власьевский Б. ,д.10,8030448,муниципальный округ Хамовники,1927 +2281058,г Москва пер Власьевский Б. д.12,Москва,пер Власьевский Б. д.12,пер,Власьевский Б. ,д.12,7717593,муниципальный округ Хамовники,1981 +2281058,г Москва пер Власьевский Б. д.14 строение 1,Москва,пер Власьевский Б. д.14 строение 1,пер,Власьевский Б. ,д.14 строение 1,8030455,муниципальный округ Хамовники,1907 +2281058,г Москва пер Власьевский Б. д.14 строение 2,Москва,пер Власьевский Б. д.14 строение 2,пер,Власьевский Б. ,д.14 строение 2,8030459,муниципальный округ Хамовники,1917 +2281058,г Москва пер Власьевский Б. д.9,Москва,пер Власьевский Б. д.9,пер,Власьевский Б. ,д.9,8154971,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва пер Власьевский М. д.3,Москва,пер Власьевский М. д.3,пер,Власьевский М. ,д.3,7555157,муниципальный округ Хамовники,1971 +2281058,г Москва пер Власьевский М. д.6,Москва,пер Власьевский М. д.6,пер,Власьевский М. ,д.6,7555159,муниципальный округ Хамовники,1966 +2281058,г Москва пер Власьевский М. д.7,Москва,пер Власьевский М. д.7,пер,Власьевский М. ,д.7,7555162,муниципальный округ Хамовники,1971 +2281058,г Москва пер Власьевский М. д.7А,Москва,пер Власьевский М. д.7А,пер,Власьевский М. ,д.7А,7555167,муниципальный округ Хамовники,1910 +2281058,г Москва пер Вражский 1-й д.4,Москва,пер Вражский 1-й д.4,пер,Вражский 1-й ,д.4,8105436,муниципальный округ Хамовники,1976 +2281058,г Москва пер Вражский 1-й д.8,Москва,пер Вражский 1-й д.8,пер,Вражский 1-й ,д.8,8110343,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва пер Вражский 2-й д.1 кор.1,Москва,пер Вражский 2-й д.1 кор.1,пер,Вражский 2-й ,д.1 кор.1,7597989,муниципальный округ Хамовники,2007 +2281058,г Москва пер Вражский 2-й д.1 кор.2,Москва,пер Вражский 2-й д.1 кор.2,пер,Вражский 2-й ,д.1 кор.2,7598001,муниципальный округ Хамовники,2007 +2281058,г Москва пер Всеволожский д.3,Москва,пер Всеволожский д.3,пер,Всеволожский ,д.3,7562189,муниципальный округ Хамовники,1914 +2281058,г Москва пер Гагаринский д.16,Москва,пер Гагаринский д.16,пер,Гагаринский ,д.16,7717595,муниципальный округ Хамовники,1983 +2281058,г Москва пер Гагаринский д.19/3,Москва,пер Гагаринский д.19/3,пер,Гагаринский ,д.19/3,8244027,муниципальный округ Хамовники,1969 +2281058,г Москва пер Гагаринский д.21,Москва,пер Гагаринский д.21,пер,Гагаринский ,д.21,8244037,муниципальный округ Хамовники,1969 +2281058,г Москва пер Гагаринский д.22/8 строение 1,Москва,пер Гагаринский д.22/8 строение 1,пер,Гагаринский ,д.22/8 строение 1,7553742,муниципальный округ Хамовники,1912 +2281058,г Москва пер Гагаринский д.23 строение 1,Москва,пер Гагаринский д.23 строение 1,пер,Гагаринский ,д.23 строение 1,7553745,муниципальный округ Хамовники,1910 +2281058,г Москва пер Гагаринский д.23 строение 2,Москва,пер Гагаринский д.23 строение 2,пер,Гагаринский ,д.23 строение 2,7553748,муниципальный округ Хамовники,1907 +2281058,г Москва пер Гагаринский д.24/7 кор.1,Москва,пер Гагаринский д.24/7 кор.1,пер,Гагаринский ,д.24/7 кор.1,7717596,муниципальный округ Хамовники,1967 +2281058,г Москва пер Гагаринский д.26,Москва,пер Гагаринский д.26,пер,Гагаринский ,д.26,7717598,муниципальный округ Хамовники,1974 +2281058,г Москва пер Гагаринский д.27,Москва,пер Гагаринский д.27,пер,Гагаринский ,д.27,7553752,муниципальный округ Хамовники,1970 +2281058,г Москва пер Гагаринский д.28,Москва,пер Гагаринский д.28,пер,Гагаринский ,д.28,7553756,муниципальный округ Хамовники,1910 +2281058,г Москва пер Гагаринский д.31,Москва,пер Гагаринский д.31,пер,Гагаринский ,д.31,7553762,муниципальный округ Хамовники,1969 +2281058,г Москва пер Гагаринский д.35,Москва,пер Гагаринский д.35,пер,Гагаринский ,д.35,7553766,муниципальный округ Хамовники,1908 +2281058,г Москва пер Гагаринский д.6,Москва,пер Гагаринский д.6,пер,Гагаринский ,д.6,7555043,муниципальный округ Хамовники,1975 +2281058,г Москва пер Гагаринский д.9/5,Москва,пер Гагаринский д.9/5,пер,Гагаринский ,д.9/5,7555044,муниципальный округ Хамовники,1910 +2281058,г Москва пер Глазовский д.5,Москва,пер Глазовский д.5,пер,Глазовский ,д.5,8215971,муниципальный округ Хамовники,1910 +2281058,г Москва пер Денежный д.22,Москва,пер Денежный д.22,пер,Денежный ,д.22,7717601,муниципальный округ Хамовники,1985 +2281058,г Москва пер Денежный д.4,Москва,пер Денежный д.4,пер,Денежный ,д.4,7555065,муниципальный округ Хамовники,1914 +2281058,г Москва пер Денежный д.7 кор.2,Москва,пер Денежный д.7 кор.2,пер,Денежный ,д.7 кор.2,8308861,муниципальный округ Хамовники,1914 +2281058,г Москва пер Денежный д.8,Москва,пер Денежный д.8,пер,Денежный ,д.8,8030482,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва пер Еропкинский д.11,Москва,пер Еропкинский д.11,пер,Еропкинский ,д.11,8030533,муниципальный округ Хамовники,1913 +2281058,г Москва пер Еропкинский д.14/13,Москва,пер Еропкинский д.14/13,пер,Еропкинский ,д.14/13,8030542,муниципальный округ Хамовники,1903 +2281058,г Москва пер Зачатьевский 1-й д.10,Москва,пер Зачатьевский 1-й д.10,пер,Зачатьевский 1-й ,д.10,8181899,муниципальный округ Хамовники,2002 +2281058,г Москва пер Зачатьевский 1-й д.13,Москва,пер Зачатьевский 1-й д.13,пер,Зачатьевский 1-й ,д.13,7553702,муниципальный округ Хамовники,1930 +2281058,г Москва пер Зачатьевский 1-й д.4,Москва,пер Зачатьевский 1-й д.4,пер,Зачатьевский 1-й ,д.4,8380408,муниципальный округ Хамовники,1998 +2281058,г Москва пер Зачатьевский 1-й д.5,Москва,пер Зачатьевский 1-й д.5,пер,Зачатьевский 1-й ,д.5,7550741,муниципальный округ Хамовники,2005 +2281058,г Москва пер Зачатьевский 1-й д.6,Москва,пер Зачатьевский 1-й д.6,пер,Зачатьевский 1-й ,д.6,8260452,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва пер Зачатьевский 1-й д.6 строение 1,Москва,пер Зачатьевский 1-й д.6 строение 1,пер,Зачатьевский 1-й ,д.6 строение 1,8147505,муниципальный округ Хамовники,2002 +2281058,г Москва пер Зачатьевский 1-й д.8 кор.1,Москва,пер Зачатьевский 1-й д.8 кор.1,пер,Зачатьевский 1-й ,д.8 кор.1,7790972,муниципальный округ Хамовники,2012 +2281058,г Москва пер Зачатьевский 2-й д.11,Москва,пер Зачатьевский 2-й д.11,пер,Зачатьевский 2-й ,д.11,7791199,муниципальный округ Хамовники,2009 +2281058,г Москва пер Земледельческий д.12,Москва,пер Земледельческий д.12,пер,Земледельческий ,д.12,8105444,муниципальный округ Хамовники,1911 +2281058,г Москва пер Земледельческий д.18,Москва,пер Земледельческий д.18,пер,Земледельческий ,д.18,8105452,муниципальный округ Хамовники,1960 +2281058,г Москва пер Земледельческий д.3,Москва,пер Земледельческий д.3,пер,Земледельческий ,д.3,8105457,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва пер Знаменский Б. д.13,Москва,пер Знаменский Б. д.13,пер,Знаменский Б. ,д.13,7700754,муниципальный округ Хамовники,2010 +2281058,г Москва пер Знаменский Б. д.15,Москва,пер Знаменский Б. д.15,пер,Знаменский Б. ,д.15,7700759,муниципальный округ Хамовники,2009 +2281058,г Москва пер Знаменский Б. д.4,Москва,пер Знаменский Б. д.4,пер,Знаменский Б. ,д.4,8243500,муниципальный округ Хамовники,1910 +2281058,г Москва пер Знаменский М. д.7/10 строение 2,Москва,пер Знаменский М. д.7/10 строение 2,пер,Знаменский М. ,д.7/10 строение 2,7555198,муниципальный округ Хамовники,1912 +2281058,г Москва пер Колымажный д.10,Москва,пер Колымажный д.10,пер,Колымажный ,д.10,8194614,муниципальный округ Хамовники,2006 +2281058,г Москва пер Коробейников д.1,Москва,пер Коробейников д.1,пер,Коробейников ,д.1,8080271,муниципальный округ Хамовники,2006 +2281058,г Москва пер Коробейников д.18,Москва,пер Коробейников д.18,пер,Коробейников ,д.18,8322282,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва пер Коробейников д.3,Москва,пер Коробейников д.3,пер,Коробейников ,д.3,8353637,муниципальный округ Хамовники,2002 +2281058,г Москва пер Кропоткинский д.11,Москва,пер Кропоткинский д.11,пер,Кропоткинский ,д.11,8030785,муниципальный округ Хамовники,1930 +2281058,г Москва пер Кропоткинский д.20,Москва,пер Кропоткинский д.20,пер,Кропоткинский ,д.20,8030793,муниципальный округ Хамовники,1959 +2281058,г Москва пер Кропоткинский д.9,Москва,пер Кропоткинский д.9,пер,Кропоткинский ,д.9,8030799,муниципальный округ Хамовники,1999 +2281058,г Москва пер Курсовой д.15,Москва,пер Курсовой д.15,пер,Курсовой ,д.15,7555150,муниципальный округ Хамовники,1930 +2281058,г Москва пер Левшинский Б. д.17/25,Москва,пер Левшинский Б. д.17/25,пер,Левшинский Б. ,д.17/25,8030819,муниципальный округ Хамовники,1933 +2281058,г Москва пер Левшинский Б. д.3,Москва,пер Левшинский Б. д.3,пер,Левшинский Б. ,д.3,7553722,муниципальный округ Хамовники,1957 +2281058,г Москва пер Левшинский Б. д.8/1 строение 2,Москва,пер Левшинский Б. д.8/1 строение 2,пер,Левшинский Б. ,д.8/1 строение 2,8030811,муниципальный округ Хамовники,1934 +2281058,г Москва пер Левшинский Б. д.8А,Москва,пер Левшинский Б. д.8А,пер,Левшинский Б. ,д.8А,7553726,муниципальный округ Хамовники,1928 +2281058,г Москва пер Левшинский М. д.1/32 строение 3,Москва,пер Левшинский М. д.1/32 строение 3,пер,Левшинский М. ,д.1/32 строение 3,8030846,муниципальный округ Хамовники,1969 +2281058,г Москва пер Левшинский М. д.1/32 строение 8,Москва,пер Левшинский М. д.1/32 строение 8,пер,Левшинский М. ,д.1/32 строение 8,7555207,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва пер Левшинский М. д.10,Москва,пер Левшинский М. д.10,пер,Левшинский М. ,д.10,7555211,муниципальный округ Хамовники,1860 +2281058,г Москва пер Левшинский М. д.12,Москва,пер Левшинский М. д.12,пер,Левшинский М. ,д.12,7555215,муниципальный округ Хамовники,1928 +2281058,г Москва пер Левшинский М. д.14/9 строение 1,Москва,пер Левшинский М. д.14/9 строение 1,пер,Левшинский М. ,д.14/9 строение 1,7555224,муниципальный округ Хамовники,1939 +2281058,г Москва пер Левшинский М. д.14/9 строение 2,Москва,пер Левшинский М. д.14/9 строение 2,пер,Левшинский М. ,д.14/9 строение 2,7555293,муниципальный округ Хамовники,1947 +2281058,г Москва пер Левшинский М. д.3,Москва,пер Левшинский М. д.3,пер,Левшинский М. ,д.3,8030849,муниципальный округ Хамовники,1896 +2281058,г Москва пер Левшинский М. д.5,Москва,пер Левшинский М. д.5,пер,Левшинский М. ,д.5,8130571,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва пер Левшинский М. д.6/8,Москва,пер Левшинский М. д.6/8,пер,Левшинский М. ,д.6/8,7555300,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва пер Левшинский М. д.7 строение 1,Москва,пер Левшинский М. д.7 строение 1,пер,Левшинский М. ,д.7 строение 1,7555302,муниципальный округ Хамовники,1911 +2281058,г Москва пер Лопухинский д.1А,Москва,пер Лопухинский д.1А,пер,Лопухинский ,д.1А,8119596,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва пер Лопухинский д.1А строение 2,Москва,пер Лопухинский д.1А строение 2,пер,Лопухинский ,д.1А строение 2,8243975,муниципальный округ Хамовники,1998 +2281058,г Москва пер Мансуровский д.10 строение 1,Москва,пер Мансуровский д.10 строение 1,пер,Мансуровский ,д.10 строение 1,7555402,муниципальный округ Хамовники,1912 +2281058,г Москва пер Мансуровский д.10 строение 2,Москва,пер Мансуровский д.10 строение 2,пер,Мансуровский ,д.10 строение 2,7555406,муниципальный округ Хамовники,1912 +2281058,г Москва пер Мансуровский д.6,Москва,пер Мансуровский д.6,пер,Мансуровский ,д.6,7555416,муниципальный округ Хамовники,1932 +2281058,г Москва пер Мансуровский д.8,Москва,пер Мансуровский д.8,пер,Мансуровский ,д.8,7555418,муниципальный округ Хамовники,1969 +2281058,г Москва пер Могильцевский М. д.4а,Москва,пер Могильцевский М. д.4а,пер,Могильцевский М. ,д.4а,7555378,муниципальный округ Хамовники,1913 +2281058,г Москва пер Могильцевский М. д.4б,Москва,пер Могильцевский М. д.4б,пер,Могильцевский М. ,д.4б,7555381,муниципальный округ Хамовники,1913 +2281058,г Москва пер Молочный д.1,Москва,пер Молочный д.1,пер,Молочный ,д.1,8147447,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва пер Молочный д.1 кор.1,Москва,пер Молочный д.1 кор.1,пер,Молочный ,д.1 кор.1,8151207,муниципальный округ Хамовники,2002 +2281058,г Москва пер Молочный д.1 кор.2,Москва,пер Молочный д.1 кор.2,пер,Молочный ,д.1 кор.2,8151210,муниципальный округ Хамовники,2002 +2281058,г Москва пер Молочный д.2,Москва,пер Молочный д.2,пер,Молочный ,д.2,7550742,муниципальный округ Хамовники,2005 +2281058,г Москва пер Нащокинский д.6,Москва,пер Нащокинский д.6,пер,Нащокинский ,д.6,7555427,муниципальный округ Хамовники,1911 +2281058,г Москва пер Неопалимовский 1-й д.10,Москва,пер Неопалимовский 1-й д.10,пер,Неопалимовский 1-й ,д.10,8105462,муниципальный округ Хамовники,1941 +2281058,г Москва пер Неопалимовский 1-й д.11/22,Москва,пер Неопалимовский 1-й д.11/22,пер,Неопалимовский 1-й ,д.11/22,8105469,муниципальный округ Хамовники,1934 +2281058,г Москва пер Неопалимовский 1-й д.14/16,Москва,пер Неопалимовский 1-й д.14/16,пер,Неопалимовский 1-й ,д.14/16,8105475,муниципальный округ Хамовники,1886 +2281058,г Москва пер Неопалимовский 1-й д.16/13,Москва,пер Неопалимовский 1-й д.16/13,пер,Неопалимовский 1-й ,д.16/13,8105482,муниципальный округ Хамовники,1925 +2281058,г Москва пер Неопалимовский 1-й д.3/10,Москва,пер Неопалимовский 1-й д.3/10,пер,Неопалимовский 1-й ,д.3/10,8105487,муниципальный округ Хамовники,1912 +2281058,г Москва пер Неопалимовский 1-й д.9/15,Москва,пер Неопалимовский 1-й д.9/15,пер,Неопалимовский 1-й ,д.9/15,8030864,муниципальный округ Хамовники,1948 +2281058,г Москва пер Неопалимовский 2-й д.11,Москва,пер Неопалимовский 2-й д.11,пер,Неопалимовский 2-й ,д.11,8105491,муниципальный округ Хамовники,1910 +2281058,г Москва пер Неопалимовский 2-й д.7,Москва,пер Неопалимовский 2-й д.7,пер,Неопалимовский 2-й ,д.7,8105493,муниципальный округ Хамовники,1916 +2281058,г Москва пер Несвижский д.10,Москва,пер Несвижский д.10,пер,Несвижский ,д.10,7716216,муниципальный округ Хамовники,1965 +2281058,г Москва пер Несвижский д.12,Москва,пер Несвижский д.12,пер,Несвижский ,д.12,7716226,муниципальный округ Хамовники,1966 +2281058,г Москва пер Несвижский д.12 кор.1,Москва,пер Несвижский д.12 кор.1,пер,Несвижский ,д.12 кор.1,7863866,муниципальный округ Хамовники,1999 +2281058,г Москва пер Несвижский д.14,Москва,пер Несвижский д.14,пер,Несвижский ,д.14,8092705,муниципальный округ Хамовники,1988 +2281058,г Москва пер Несвижский д.4,Москва,пер Несвижский д.4,пер,Несвижский ,д.4,7716173,муниципальный округ Хамовники,1966 +2281058,г Москва пер Несвижский д.6,Москва,пер Несвижский д.6,пер,Несвижский ,д.6,7716184,муниципальный округ Хамовники,1968 +2281058,г Москва пер Несвижский д.8,Москва,пер Несвижский д.8,пер,Несвижский ,д.8,7716192,муниципальный округ Хамовники,1965 +2281058,г Москва пер Новоконюшенный д.11,Москва,пер Новоконюшенный д.11,пер,Новоконюшенный ,д.11,7716139,муниципальный округ Хамовники,1972 +2281058,г Москва пер Новоконюшенный д.14,Москва,пер Новоконюшенный д.14,пер,Новоконюшенный ,д.14,8030880,муниципальный округ Хамовники,1957 +2281058,г Москва пер Новоконюшенный д.3,Москва,пер Новоконюшенный д.3,пер,Новоконюшенный ,д.3,8033764,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва пер Новоконюшенный д.9 кор.1,Москва,пер Новоконюшенный д.9 кор.1,пер,Новоконюшенный ,д.9 кор.1,7716130,муниципальный округ Хамовники,1964 +2281058,г Москва пер Оболенский д.2,Москва,пер Оболенский д.2,пер,Оболенский ,д.2,8030885,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва пер Оболенский д.3,Москва,пер Оболенский д.3,пер,Оболенский ,д.3,8092654,муниципальный округ Хамовники,1964 +2281058,г Москва пер Оболенский д.7,Москва,пер Оболенский д.7,пер,Оболенский ,д.7,7716240,муниципальный округ Хамовники,1968 +2281058,г Москва пер Оболенский д.9 кор.1,Москва,пер Оболенский д.9 кор.1,пер,Оболенский ,д.9 кор.1,8243984,муниципальный округ Хамовники,2005 +2281058,г Москва пер Оболенский д.9 кор.18,Москва,пер Оболенский д.9 кор.18,пер,Оболенский ,д.9 кор.18,8092666,муниципальный округ Хамовники,1957 +2281058,г Москва пер Оболенский д.9 кор.2,Москва,пер Оболенский д.9 кор.2,пер,Оболенский ,д.9 кор.2,8243992,муниципальный округ Хамовники,2005 +2281058,г Москва пер Оболенский д.9 кор.3,Москва,пер Оболенский д.9 кор.3,пер,Оболенский ,д.9 кор.3,8092674,муниципальный округ Хамовники,1935 +2281058,г Москва пер Оболенский д.9 кор.8,Москва,пер Оболенский д.9 кор.8,пер,Оболенский ,д.9 кор.8,8159430,муниципальный округ Хамовники,2001 +2281058,г Москва пер Оболенский д.9А,Москва,пер Оболенский д.9А,пер,Оболенский ,д.9А,8033767,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва пер Обыденский 1-й д.10,Москва,пер Обыденский 1-й д.10,пер,Обыденский 1-й ,д.10,8152653,муниципальный округ Хамовники,1999 +2281058,г Москва пер Обыденский 1-й д.12 строение 1,Москва,пер Обыденский 1-й д.12 строение 1,пер,Обыденский 1-й ,д.12 строение 1,8146989,муниципальный округ Хамовники,2002 +2281058,г Москва пер Обыденский 1-й д.5,Москва,пер Обыденский 1-й д.5,пер,Обыденский 1-й ,д.5,8374344,муниципальный округ Хамовники,2003 +2281058,г Москва пер Обыденский 1-й д.8,Москва,пер Обыденский 1-й д.8,пер,Обыденский 1-й ,д.8,8152564,муниципальный округ Хамовники,1999 +2281058,г Москва пер Обыденский 1-й д.9/12,Москва,пер Обыденский 1-й д.9/12,пер,Обыденский 1-й ,д.9/12,8030900,муниципальный округ Хамовники,1914 +2281058,г Москва пер Обыденский 2-й д.10,Москва,пер Обыденский 2-й д.10,пер,Обыденский 2-й ,д.10,7553706,муниципальный округ Хамовники,1928 +2281058,г Москва пер Обыденский 2-й д.13,Москва,пер Обыденский 2-й д.13,пер,Обыденский 2-й ,д.13,8030912,муниципальный округ Хамовники,1990 +2281058,г Москва пер Обыденский 3-й д.2,Москва,пер Обыденский 3-й д.2,пер,Обыденский 3-й ,д.2,7717216,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва пер Олсуфьевский д.2/4,Москва,пер Олсуфьевский д.2/4,пер,Олсуфьевский ,д.2/4,8030922,муниципальный округ Хамовники,1912 +2281058,г Москва пер Олсуфьевский д.6 строение 1,Москва,пер Олсуфьевский д.6 строение 1,пер,Олсуфьевский ,д.6 строение 1,8030949,муниципальный округ Хамовники,1995 +2281058,г Москва пер Плотников д.10,Москва,пер Плотников д.10,пер,Плотников ,д.10,7555464,муниципальный округ Хамовники,1890 +2281058,г Москва пер Плотников д.13,Москва,пер Плотников д.13,пер,Плотников ,д.13,7717599,муниципальный округ Хамовники,1985 +2281058,г Москва пер Плотников д.2/8,Москва,пер Плотников д.2/8,пер,Плотников ,д.2/8,7555548,муниципальный округ Хамовники,1911 +2281058,г Москва пер Плотников д.3,Москва,пер Плотников д.3,пер,Плотников ,д.3,7555549,муниципальный округ Хамовники,1830 +2281058,г Москва пер Плотников д.4/5,Москва,пер Плотников д.4/5,пер,Плотников ,д.4/5,7555554,муниципальный округ Хамовники,1890 +2281058,г Москва пер Плотников д.5,Москва,пер Плотников д.5,пер,Плотников ,д.5,7555559,муниципальный округ Хамовники,1982 +2281058,г Москва пер Плотников д.6/8,Москва,пер Плотников д.6/8,пер,Плотников ,д.6/8,7555564,муниципальный округ Хамовники,1914 +2281058,г Москва пер Пожарский д.10,Москва,пер Пожарский д.10,пер,Пожарский ,д.10,7555786,муниципальный округ Хамовники,1950 +2281058,г Москва пер Пожарский д.11,Москва,пер Пожарский д.11,пер,Пожарский ,д.11,8181907,муниципальный округ Хамовники,2000 +2281058,г Москва пер Пожарский д.7А,Москва,пер Пожарский д.7А,пер,Пожарский ,д.7А,8153209,муниципальный округ Хамовники,1989 +2281058,г Москва пер Пожарский д.8,Москва,пер Пожарский д.8,пер,Пожарский ,д.8,7555793,муниципальный округ Хамовники,1915 +2281058,г Москва пер Пожарский д.9,Москва,пер Пожарский д.9,пер,Пожарский ,д.9,8031077,муниципальный округ Хамовники,1917 +2281058,г Москва пер Померанцев д.10/12,Москва,пер Померанцев д.10/12,пер,Померанцев ,д.10/12,8031083,муниципальный округ Хамовники,1937 +2281058,г Москва пер Померанцев д.3,Москва,пер Померанцев д.3,пер,Померанцев ,д.3,8031085,муниципальный округ Хамовники,1991 +2281058,г Москва пер Померанцев д.7,Москва,пер Померанцев д.7,пер,Померанцев ,д.7,8031087,муниципальный округ Хамовники,1989 +2281058,г Москва пер Померанцев д.9,Москва,пер Померанцев д.9,пер,Померанцев ,д.9,8031092,муниципальный округ Хамовники,1988 +2281058,г Москва пер Пречистенский д.12,Москва,пер Пречистенский д.12,пер,Пречистенский ,д.12,7555887,муниципальный округ Хамовники,1870 +2281058,г Москва пер Пречистенский д.14 строение 2,Москва,пер Пречистенский д.14 строение 2,пер,Пречистенский ,д.14 строение 2,7555894,муниципальный округ Хамовники,1914 +2281058,г Москва пер Пречистенский д.16,Москва,пер Пречистенский д.16,пер,Пречистенский ,д.16,7555922,муниципальный округ Хамовники,1947 +2281058,г Москва пер Пречистенский д.18,Москва,пер Пречистенский д.18,пер,Пречистенский ,д.18,7555974,муниципальный округ Хамовники,1895 +2281058,г Москва пер Пречистенский д.20,Москва,пер Пречистенский д.20,пер,Пречистенский ,д.20,7555979,муниципальный округ Хамовники,1912 +2281058,г Москва пер Пречистенский д.22/4,Москва,пер Пречистенский д.22/4,пер,Пречистенский ,д.22/4,7555985,муниципальный округ Хамовники,1913 +2281058,г Москва пер Пречистенский д.7,Москва,пер Пречистенский д.7,пер,Пречистенский ,д.7,7555992,муниципальный округ Хамовники,1900 +2281058,г Москва пер Пуговишников д.13,Москва,пер Пуговишников д.13,пер,Пуговишников ,д.13,8092614,муниципальный округ Хамовники,1956 +2281058,г Москва пер Пуговишников д.15,Москва,пер Пуговишников д.15,пер,Пуговишников ,д.15,8092619,муниципальный округ Хамовники,1926 +2281058,г Москва пер Пуговишников д.16,Москва,пер Пуговишников д.16,пер,Пуговишников ,д.16,8092625,муниципальный округ Хамовники,1926 +2281058,г Москва пер Пуговишников д.2,Москва,пер Пуговишников д.2,пер,Пуговишников ,д.2,8092592,муниципальный округ Хамовники,1972 +2281058,г Москва пер Пуговишников д.4,Москва,пер Пуговишников д.4,пер,Пуговишников ,д.4,8092584,муниципальный округ Хамовники,1970 +2281058,г Москва пер Пуговишников д.5,Москва,пер Пуговишников д.5,пер,Пуговишников ,д.5,8092577,муниципальный округ Хамовники,1956 +2281058,г Москва пер Пуговишников д.8,Москва,пер Пуговишников д.8,пер,Пуговишников ,д.8,8092598,муниципальный округ Хамовники,1959 +2281058,г Москва пер Пуговишников д.9,Москва,пер Пуговишников д.9,пер,Пуговишников ,д.9,8092605,муниципальный округ Хамовники,1956 +2281058,г Москва пер Ростовский 4-й д.2/1 строение 1,Москва,пер Ростовский 4-й д.2/1 строение 1,пер,Ростовский 4-й ,д.2/1 строение 1,8131715,муниципальный округ Хамовники,1917 +2281058,г Москва пер Ростовский 4-й д.2/1 строение 2,Москва,пер Ростовский 4-й д.2/1 строение 2,пер,Ростовский 4-й ,д.2/1 строение 2,8131884,муниципальный округ Хамовники,1917 +2281058,г Москва пер Ростовский 7-й д.18,Москва,пер Ростовский 7-й д.18,пер,Ростовский 7-й ,д.18,8117623,муниципальный округ Хамовники,1929 +2281058,г Москва пер Ружейный д.3,Москва,пер Ружейный д.3,пер,Ружейный ,д.3,7765407,муниципальный округ Хамовники,2008 +2281058,г Москва пер Ружейный д.4 кор.1,Москва,пер Ружейный д.4 кор.1,пер,Ружейный ,д.4 кор.1,7716118,муниципальный округ Хамовники,1975 +2281058,г Москва пер Ружейный д.6 кор.1,Москва,пер Ружейный д.6 кор.1,пер,Ружейный ,д.6 кор.1,7718887,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва пер Саввинский Б. д.1,Москва,пер Саввинский Б. д.1,пер,Саввинский Б. ,д.1,8133353,муниципальный округ Хамовники,1988 +2281058,г Москва пер Саввинский Б. д.10 строение 1,Москва,пер Саввинский Б. д.10 строение 1,пер,Саввинский Б. ,д.10 строение 1,8140201,муниципальный округ Хамовники,1973 +2281058,г Москва пер Саввинский Б. д.16,Москва,пер Саввинский Б. д.16,пер,Саввинский Б. ,д.16,8031114,муниципальный округ Хамовники,1961 +2281058,г Москва пер Саввинский Б. д.19,Москва,пер Саввинский Б. д.19,пер,Саввинский Б. ,д.19,8140315,муниципальный округ Хамовники,1966 +2281058,г Москва пер Саввинский Б. д.2 кор.1,Москва,пер Саввинский Б. д.2 кор.1,пер,Саввинский Б. ,д.2 кор.1,8140634,муниципальный округ Хамовники,1974 +2281058,г Москва пер Саввинский Б. д.2 строение 1,Москва,пер Саввинский Б. д.2 строение 1,пер,Саввинский Б. ,д.2 строение 1,8140551,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва пер Саввинский Б. д.2 строение 7,Москва,пер Саввинский Б. д.2 строение 7,пер,Саввинский Б. ,д.2 строение 7,8031118,муниципальный округ Хамовники,1889 +2281058,г Москва пер Саввинский Б. д.3,Москва,пер Саввинский Б. д.3,пер,Саввинский Б. ,д.3,8031123,муниципальный округ Хамовники,2005 +2281058,г Москва пер Саввинский М. д.5,Москва,пер Саввинский М. д.5,пер,Саввинский М. ,д.5,8135265,муниципальный округ Хамовники,1967 +2281058,г Москва пер Серпов д.3/5 строение 1,Москва,пер Серпов д.3/5 строение 1,пер,Серпов ,д.3/5 строение 1,8031128,муниципальный округ Хамовники,1956 +2281058,г Москва пер Сеченовский д.7,Москва,пер Сеченовский д.7,пер,Сеченовский ,д.7,7556003,муниципальный округ Хамовники,1907 +2281058,г Москва пер Сеченовский д.8 строение 3,Москва,пер Сеченовский д.8 строение 3,пер,Сеченовский ,д.8 строение 3,8215974,муниципальный округ Хамовники,1870 +2281058,г Москва пер Сеченовский д.9,Москва,пер Сеченовский д.9,пер,Сеченовский ,д.9,8244168,муниципальный округ Хамовники,1870 +2281058,г Москва пер Сивцев Вражек д.29/16,Москва,пер Сивцев Вражек д.29/16,пер,Сивцев Вражек ,д.29/16,8031136,муниципальный округ Хамовники,1931 +2281058,г Москва пер Сивцев Вражек д.3,Москва,пер Сивцев Вражек д.3,пер,Сивцев Вражек ,д.3,7556007,муниципальный округ Хамовники,1890 +2281058,г Москва пер Сивцев Вражек д.31/13,Москва,пер Сивцев Вражек д.31/13,пер,Сивцев Вражек ,д.31/13,7556012,муниципальный округ Хамовники,1965 +2281058,г Москва пер Сивцев Вражек д.33,Москва,пер Сивцев Вражек д.33,пер,Сивцев Вражек ,д.33,7717604,муниципальный округ Хамовники,1964 +2281058,г Москва пер Сивцев Вражек д.37/16,Москва,пер Сивцев Вражек д.37/16,пер,Сивцев Вражек ,д.37/16,7717605,муниципальный округ Хамовники,1962 +2281058,г Москва пер Сивцев Вражек д.9,Москва,пер Сивцев Вражек д.9,пер,Сивцев Вражек ,д.9,7556021,муниципальный округ Хамовники,1971 +2281058,г Москва пер Староконюшенный д.19,Москва,пер Староконюшенный д.19,пер,Староконюшенный ,д.19,7717603,муниципальный округ Хамовники,1936 +2281058,г Москва пер Староконюшенный д.5/14,Москва,пер Староконюшенный д.5/14,пер,Староконюшенный ,д.5/14,7556044,муниципальный округ Хамовники,1941 +2281058,г Москва пер Тружеников 1-й д.17,Москва,пер Тружеников 1-й д.17,пер,Тружеников 1-й ,д.17,8134614,муниципальный округ Хамовники,1992 +2281058,г Москва пер Тружеников 1-й д.17А,Москва,пер Тружеников 1-й д.17А,пер,Тружеников 1-й ,д.17А,7700743,муниципальный округ Хамовники,2009 +2281058,г Москва пер Тружеников 1-й д.19/4 строение 3,Москва,пер Тружеников 1-й д.19/4 строение 3,пер,Тружеников 1-й ,д.19/4 строение 3,8134739,муниципальный округ Хамовники,1925 +2281058,г Москва пер Тружеников 2-й д.4 строение 1,Москва,пер Тружеников 2-й д.4 строение 1,пер,Тружеников 2-й ,д.4 строение 1,8134651,муниципальный округ Хамовники,1930 +2281058,г Москва пер Тружеников 2-й д.4 строение 2,Москва,пер Тружеников 2-й д.4 строение 2,пер,Тружеников 2-й ,д.4 строение 2,8134698,муниципальный округ Хамовники,1930 +2281058,г Москва пер Учебный д.2,Москва,пер Учебный д.2,пер,Учебный ,д.2,8117828,муниципальный округ Хамовники,1963 +2281058,г Москва пер Учебный д.3,Москва,пер Учебный д.3,пер,Учебный ,д.3,8031242,муниципальный округ Хамовники,1967 +2281058,г Москва пер Хилков д.5,Москва,пер Хилков д.5,пер,Хилков ,д.5,7791217,муниципальный округ Хамовники,2008 +2281058,г Москва пер Хользунова д.10,Москва,пер Хользунова д.10,пер,Хользунова ,д.10,8092699,муниципальный округ Хамовники,1970 +2281058,г Москва пер Хользунова д.6,Москва,пер Хользунова д.6,пер,Хользунова ,д.6,8092683,муниципальный округ Хамовники,1969 +2281058,г Москва пер Чистый д.10,Москва,пер Чистый д.10,пер,Чистый ,д.10,8257681,муниципальный округ Хамовники,2000 +2281058,г Москва пер Чистый д.3,Москва,пер Чистый д.3,пер,Чистый ,д.3,7556049,муниципальный округ Хамовники,1907 +2281058,г Москва пер Чистый д.5А,Москва,пер Чистый д.5А,пер,Чистый ,д.5А,7556051,муниципальный округ Хамовники,1902 +2281058,г Москва пер Чистый д.6 строение 1,Москва,пер Чистый д.6 строение 1,пер,Чистый ,д.6 строение 1,7556060,муниципальный округ Хамовники,1907 +2281058,г Москва пер Чистый д.6 строение 2,Москва,пер Чистый д.6 строение 2,пер,Чистый ,д.6 строение 2,7556061,муниципальный округ Хамовники,1914 +2281058,г Москва пер Чистый д.8 строение 1,Москва,пер Чистый д.8 строение 1,пер,Чистый ,д.8 строение 1,7556063,муниципальный округ Хамовники,1914 +2281058,г Москва пер Чистый д.8 строение 2,Москва,пер Чистый д.8 строение 2,пер,Чистый ,д.8 строение 2,7556066,муниципальный округ Хамовники,1914 +2281058,г Москва пер Языковский д.2,Москва,пер Языковский д.2,пер,Языковский ,д.2,7716233,муниципальный округ Хамовники,1968 +2281058,г Москва пер Языковский д.4а,Москва,пер Языковский д.4а,пер,Языковский ,д.4а,8031290,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва пер Языковский д.5/9 кор.4,Москва,пер Языковский д.5/9 кор.4,пер,Языковский ,д.5/9 кор.4,8092790,муниципальный округ Хамовники,1927 +2281058,г Москва пер Языковский д.5/9 кор.5,Москва,пер Языковский д.5/9 кор.5,пер,Языковский ,д.5/9 кор.5,8092796,муниципальный округ Хамовники,1926 +2281058,г Москва пер Языковский д.5/9 кор.6,Москва,пер Языковский д.5/9 кор.6,пер,Языковский ,д.5/9 кор.6,8092805,муниципальный округ Хамовники,1926 +2281058,г Москва пл Смоленская-Сенная д.23/25,Москва,пл Смоленская-Сенная д.23/25,пл,Смоленская-Сенная ,д.23/25,8031151,муниципальный округ Хамовники,1956 +2281058,г Москва пл Смоленская-Сенная д.27 строение 1,Москва,пл Смоленская-Сенная д.27 строение 1,пл,Смоленская-Сенная ,д.27 строение 1,8107345,муниципальный округ Хамовники,1944 +2281058,г Москва пл Смоленская-Сенная д.27 строение 1А,Москва,пл Смоленская-Сенная д.27 строение 1А,пл,Смоленская-Сенная ,д.27 строение 1А,8140028,муниципальный округ Хамовники,1961 +2281058,г Москва пл Смоленская-Сенная д.27 строение 7,Москва,пл Смоленская-Сенная д.27 строение 7,пл,Смоленская-Сенная ,д.27 строение 7,8031158,муниципальный округ Хамовники,1900 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.11,Москва,пр-кт Комсомольский д.11,пр-кт,Комсомольский ,д.11,7716017,муниципальный округ Хамовники,1961 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.14 кор.1,Москва,пр-кт Комсомольский д.14 кор.1,пр-кт,Комсомольский ,д.14 кор.1,8030659,муниципальный округ Хамовники,1926 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.14 кор.2,Москва,пр-кт Комсомольский д.14 кор.2,пр-кт,Комсомольский ,д.14 кор.2,8030673,муниципальный округ Хамовники,1926 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.14 кор.3,Москва,пр-кт Комсомольский д.14 кор.3,пр-кт,Комсомольский ,д.14 кор.3,8030682,муниципальный округ Хамовники,1927 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.15 строение 1,Москва,пр-кт Комсомольский д.15 строение 1,пр-кт,Комсомольский ,д.15 строение 1,8092127,муниципальный округ Хамовники,1965 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.15 строение 2,Москва,пр-кт Комсомольский д.15 строение 2,пр-кт,Комсомольский ,д.15 строение 2,8092132,муниципальный округ Хамовники,1965 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.17,Москва,пр-кт Комсомольский д.17,пр-кт,Комсомольский ,д.17,8092139,муниципальный округ Хамовники,1962 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.19,Москва,пр-кт Комсомольский д.19,пр-кт,Комсомольский ,д.19,8092146,муниципальный округ Хамовники,1962 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.21/10,Москва,пр-кт Комсомольский д.21/10,пр-кт,Комсомольский ,д.21/10,8092155,муниципальный округ Хамовники,1964 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.23/7,Москва,пр-кт Комсомольский д.23/7,пр-кт,Комсомольский ,д.23/7,8244198,муниципальный округ Хамовники,1970 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.23/7 кор.2,Москва,пр-кт Комсомольский д.23/7 кор.2,пр-кт,Комсомольский ,д.23/7 кор.2,8244211,муниципальный округ Хамовники,1968 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.25 кор.2,Москва,пр-кт Комсомольский д.25 кор.2,пр-кт,Комсомольский ,д.25 кор.2,8091653,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.25 кор.3,Москва,пр-кт Комсомольский д.25 кор.3,пр-кт,Комсомольский ,д.25 кор.3,7716026,муниципальный округ Хамовники,1963 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.25 строение 1,Москва,пр-кт Комсомольский д.25 строение 1,пр-кт,Комсомольский ,д.25 строение 1,8091643,муниципальный округ Хамовники,1960 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.25 строение 2,Москва,пр-кт Комсомольский д.25 строение 2,пр-кт,Комсомольский ,д.25 строение 2,8092195,муниципальный округ Хамовники,1961 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.27 строение 5,Москва,пр-кт Комсомольский д.27 строение 5,пр-кт,Комсомольский ,д.27 строение 5,8091661,муниципальный округ Хамовники,1961 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.27А,Москва,пр-кт Комсомольский д.27А,пр-кт,Комсомольский ,д.27А,8091667,муниципальный округ Хамовники,1963 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.29,Москва,пр-кт Комсомольский д.29,пр-кт,Комсомольский ,д.29,7716038,муниципальный округ Хамовники,1962 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.3,Москва,пр-кт Комсомольский д.3,пр-кт,Комсомольский ,д.3,8030689,муниципальный округ Хамовники,1910 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.30,Москва,пр-кт Комсомольский д.30,пр-кт,Комсомольский ,д.30,7716057,муниципальный округ Хамовники,1961 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.31,Москва,пр-кт Комсомольский д.31,пр-кт,Комсомольский ,д.31,7716061,муниципальный округ Хамовники,1962 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.32 кор.1,Москва,пр-кт Комсомольский д.32 кор.1,пр-кт,Комсомольский ,д.32 кор.1,7762159,муниципальный округ Хамовники,2002 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.32 кор.2,Москва,пр-кт Комсомольский д.32 кор.2,пр-кт,Комсомольский ,д.32 кор.2,7764146,муниципальный округ Хамовники,2006 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.33/11,Москва,пр-кт Комсомольский д.33/11,пр-кт,Комсомольский ,д.33/11,8091676,муниципальный округ Хамовники,1959 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.34,Москва,пр-кт Комсомольский д.34,пр-кт,Комсомольский ,д.34,7558815,муниципальный округ Хамовники,1961 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.35,Москва,пр-кт Комсомольский д.35,пр-кт,Комсомольский ,д.35,8091679,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.36,Москва,пр-кт Комсомольский д.36,пр-кт,Комсомольский ,д.36,8030694,муниципальный округ Хамовники,1960 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.38/16,Москва,пр-кт Комсомольский д.38/16,пр-кт,Комсомольский ,д.38/16,7558817,муниципальный округ Хамовники,1959 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.40,Москва,пр-кт Комсомольский д.40,пр-кт,Комсомольский ,д.40,7558818,муниципальный округ Хамовники,1961 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.41,Москва,пр-кт Комсомольский д.41,пр-кт,Комсомольский ,д.41,7870182,муниципальный округ Хамовники,1955 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.44,Москва,пр-кт Комсомольский д.44,пр-кт,Комсомольский ,д.44,7558819,муниципальный округ Хамовники,1960 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.45,Москва,пр-кт Комсомольский д.45,пр-кт,Комсомольский ,д.45,7716068,муниципальный округ Хамовники,1957 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.46 кор.1,Москва,пр-кт Комсомольский д.46 кор.1,пр-кт,Комсомольский ,д.46 кор.1,7558820,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.46 кор.2,Москва,пр-кт Комсомольский д.46 кор.2,пр-кт,Комсомольский ,д.46 кор.2,7558822,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.46 кор.3,Москва,пр-кт Комсомольский д.46 кор.3,пр-кт,Комсомольский ,д.46 кор.3,7558823,муниципальный округ Хамовники,1959 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.47,Москва,пр-кт Комсомольский д.47,пр-кт,Комсомольский ,д.47,7558824,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.48/22,Москва,пр-кт Комсомольский д.48/22,пр-кт,Комсомольский ,д.48/22,7558825,муниципальный округ Хамовники,1959 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.49,Москва,пр-кт Комсомольский д.49,пр-кт,Комсомольский ,д.49,7558826,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.5/2,Москва,пр-кт Комсомольский д.5/2,пр-кт,Комсомольский ,д.5/2,8092026,муниципальный округ Хамовники,1954 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.7 строение 1,Москва,пр-кт Комсомольский д.7 строение 1,пр-кт,Комсомольский ,д.7 строение 1,8092177,муниципальный округ Хамовники,1917 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.9,Москва,пр-кт Комсомольский д.9,пр-кт,Комсомольский ,д.9,7716001,муниципальный округ Хамовники,1961 +2281058,г Москва проезд Девичьего Поля д.2,Москва,проезд Девичьего Поля д.2,проезд,Девичьего Поля ,д.2,8033372,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва проезд Зубовский д.1,Москва,проезд Зубовский д.1,проезд,Зубовский ,д.1,8244017,муниципальный округ Хамовники,2000 +2281058,г Москва проезд Зубовский д.2 кор.1,Москва,проезд Зубовский д.2 кор.1,проезд,Зубовский ,д.2 кор.1,8030650,муниципальный округ Хамовники,1906 +2281058,г Москва проезд Зубовский д.2 кор.2,Москва,проезд Зубовский д.2 кор.2,проезд,Зубовский ,д.2 кор.2,8092555,муниципальный округ Хамовники,1906 +2281058,г Москва проезд Новодевичий д.10,Москва,проезд Новодевичий д.10,проезд,Новодевичий ,д.10,8105501,муниципальный округ Хамовники,1961 +2281058,г Москва проезд Новодевичий д.2,Москва,проезд Новодевичий д.2,проезд,Новодевичий ,д.2,8030875,муниципальный округ Хамовники,1961 +2281058,г Москва проезд Новодевичий д.4,Москва,проезд Новодевичий д.4,проезд,Новодевичий ,д.4,8105505,муниципальный округ Хамовники,1962 +2281058,г Москва проезд Новодевичий д.6,Москва,проезд Новодевичий д.6,проезд,Новодевичий ,д.6,8135168,муниципальный округ Хамовники,1960 +2281058,г Москва проезд Новодевичий д.8,Москва,проезд Новодевичий д.8,проезд,Новодевичий ,д.8,8138988,муниципальный округ Хамовники,1961 +2281058,г Москва ул 10-летия Октября д.9,Москва,ул 10-летия Октября д.9,ул,10-летия Октября ,д.9,8065593,муниципальный округ Хамовники,1900 +2281058,г Москва ул Бурденко д.10,Москва,ул Бурденко д.10,ул,Бурденко ,д.10,8153208,муниципальный округ Хамовники,2002 +2281058,г Москва ул Бурденко д.11 кор.А строение 2,Москва,ул Бурденко д.11 кор.А строение 2,ул,Бурденко ,д.11 кор.А строение 2,8105321,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва ул Бурденко д.11А строение 2,Москва,ул Бурденко д.11А строение 2,ул,Бурденко ,д.11А строение 2,8105393,муниципальный округ Хамовники,1959 +2281058,г Москва ул Бурденко д.14,Москва,ул Бурденко д.14,ул,Бурденко ,д.14,8105398,муниципальный округ Хамовники,1914 +2281058,г Москва ул Бурденко д.16/12,Москва,ул Бурденко д.16/12,ул,Бурденко ,д.16/12,8105404,муниципальный округ Хамовники,1922 +2281058,г Москва ул Бурденко д.8/1,Москва,ул Бурденко д.8/1,ул,Бурденко ,д.8/1,8105408,муниципальный округ Хамовники,1914 +2281058,г Москва ул Волхонка д.5/6 строение 4,Москва,ул Волхонка д.5/6 строение 4,ул,Волхонка ,д.5/6 строение 4,7553734,муниципальный округ Хамовники,1886 +2281058,г Москва ул Волхонка д.5/6 строение 9,Москва,ул Волхонка д.5/6 строение 9,ул,Волхонка ,д.5/6 строение 9,8030460,муниципальный округ Хамовники,1866 +2281058,г Москва ул Волхонка д.6,Москва,ул Волхонка д.6,ул,Волхонка ,д.6,8245394,муниципальный округ Хамовники,1912 +2281058,г Москва ул Волхонка д.7/6,Москва,ул Волхонка д.7/6,ул,Волхонка ,д.7/6,7553738,муниципальный округ Хамовники,1917 +2281058,г Москва ул Волхонка д.9 строение 1,Москва,ул Волхонка д.9 строение 1,ул,Волхонка ,д.9 строение 1,8030473,муниципальный округ Хамовники,1850 +2281058,г Москва ул Волхонка д.9 строение 2,Москва,ул Волхонка д.9 строение 2,ул,Волхонка ,д.9 строение 2,8030477,муниципальный округ Хамовники,1850 +2281058,г Москва ул Доватора д.1/28,Москва,ул Доватора д.1/28,ул,Доватора ,д.1/28,8198778,муниципальный округ Хамовники,1967 +2281058,г Москва ул Доватора д.11 кор.1,Москва,ул Доватора д.11 кор.1,ул,Доватора ,д.11 кор.1,8030496,муниципальный округ Хамовники,1929 +2281058,г Москва ул Доватора д.11 кор.2,Москва,ул Доватора д.11 кор.2,ул,Доватора ,д.11 кор.2,8030500,муниципальный округ Хамовники,1929 +2281058,г Москва ул Доватора д.12,Москва,ул Доватора д.12,ул,Доватора ,д.12,7558803,муниципальный округ Хамовники,1928 +2281058,г Москва ул Доватора д.13,Москва,ул Доватора д.13,ул,Доватора ,д.13,8030506,муниципальный округ Хамовники,1928 +2281058,г Москва ул Доватора д.14,Москва,ул Доватора д.14,ул,Доватора ,д.14,7558805,муниципальный округ Хамовники,1928 +2281058,г Москва ул Доватора д.17,Москва,ул Доватора д.17,ул,Доватора ,д.17,7558807,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва ул Доватора д.3,Москва,ул Доватора д.3,ул,Доватора ,д.3,8030509,муниципальный округ Хамовники,1931 +2281058,г Москва ул Доватора д.4/7,Москва,ул Доватора д.4/7,ул,Доватора ,д.4/7,7558801,муниципальный округ Хамовники,1926 +2281058,г Москва ул Доватора д.6/6 кор.8,Москва,ул Доватора д.6/6 кор.8,ул,Доватора ,д.6/6 кор.8,8030514,муниципальный округ Хамовники,1926 +2281058,г Москва ул Доватора д.7/8,Москва,ул Доватора д.7/8,ул,Доватора ,д.7/8,8030519,муниципальный округ Хамовники,1929 +2281058,г Москва ул Доватора д.9,Москва,ул Доватора д.9,ул,Доватора ,д.9,8030523,муниципальный округ Хамовники,1929 +2281058,г Москва ул Ефремова д.11,Москва,ул Ефремова д.11,ул,Ефремова ,д.11,7558810,муниципальный округ Хамовники,1959 +2281058,г Москва ул Ефремова д.12,Москва,ул Ефремова д.12,ул,Ефремова ,д.12,8030572,муниципальный округ Хамовники,1966 +2281058,г Москва ул Ефремова д.13 кор.1,Москва,ул Ефремова д.13 кор.1,ул,Ефремова ,д.13 кор.1,7558812,муниципальный округ Хамовники,1971 +2281058,г Москва ул Ефремова д.13 кор.2,Москва,ул Ефремова д.13 кор.2,ул,Ефремова ,д.13 кор.2,8101601,муниципальный округ Хамовники,1959 +2281058,г Москва ул Ефремова д.14,Москва,ул Ефремова д.14,ул,Ефремова ,д.14,8258409,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва ул Ефремова д.15/22,Москва,ул Ефремова д.15/22,ул,Ефремова ,д.15/22,7558813,муниципальный округ Хамовники,1959 +2281058,г Москва ул Ефремова д.16/12,Москва,ул Ефремова д.16/12,ул,Ефремова ,д.16/12,8030581,муниципальный округ Хамовники,1928 +2281058,г Москва ул Ефремова д.18,Москва,ул Ефремова д.18,ул,Ефремова ,д.18,7558811,муниципальный округ Хамовники,1929 +2281058,г Москва ул Ефремова д.20,Москва,ул Ефремова д.20,ул,Ефремова ,д.20,8030587,муниципальный округ Хамовники,1929 +2281058,г Москва ул Ефремова д.21,Москва,ул Ефремова д.21,ул,Ефремова ,д.21,8030597,муниципальный округ Хамовники,1957 +2281058,г Москва ул Ефремова д.22,Москва,ул Ефремова д.22,ул,Ефремова ,д.22,8030602,муниципальный округ Хамовники,1929 +2281058,г Москва ул Ефремова д.23,Москва,ул Ефремова д.23,ул,Ефремова ,д.23,8030608,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва ул Ефремова д.9,Москва,ул Ефремова д.9,ул,Ефремова ,д.9,7558808,муниципальный округ Хамовники,1959 +2281058,г Москва ул Знаменка д.13 строение 1,Москва,ул Знаменка д.13 строение 1,ул,Знаменка ,д.13 строение 1,7555067,муниципальный округ Хамовники,1911 +2281058,г Москва ул Знаменка д.13 строение 4,Москва,ул Знаменка д.13 строение 4,ул,Знаменка ,д.13 строение 4,7555069,муниципальный округ Хамовники,1911 +2281058,г Москва ул Знаменка д.15 строение 1,Москва,ул Знаменка д.15 строение 1,ул,Знаменка ,д.15 строение 1,7555137,муниципальный округ Хамовники,1911 +2281058,г Москва ул Зубовская д.5/36,Москва,ул Зубовская д.5/36,ул,Зубовская ,д.5/36,8030625,муниципальный округ Хамовники,1911 +2281058,г Москва ул Кооперативная д.10,Москва,ул Кооперативная д.10,ул,Кооперативная ,д.10,7558844,муниципальный округ Хамовники,1926 +2281058,г Москва ул Кооперативная д.2 кор.12,Москва,ул Кооперативная д.2 кор.12,ул,Кооперативная ,д.2 кор.12,8030703,муниципальный округ Хамовники,1926 +2281058,г Москва ул Кооперативная д.2 кор.13,Москва,ул Кооперативная д.2 кор.13,ул,Кооперативная ,д.2 кор.13,8030727,муниципальный округ Хамовники,1926 +2281058,г Москва ул Кооперативная д.2 кор.14,Москва,ул Кооперативная д.2 кор.14,ул,Кооперативная ,д.2 кор.14,8030731,муниципальный округ Хамовники,1926 +2281058,г Москва ул Кооперативная д.3 кор.4,Москва,ул Кооперативная д.3 кор.4,ул,Кооперативная ,д.3 кор.4,7558835,муниципальный округ Хамовники,1926 +2281058,г Москва ул Кооперативная д.3 кор.5,Москва,ул Кооперативная д.3 кор.5,ул,Кооперативная ,д.3 кор.5,7558836,муниципальный округ Хамовники,1926 +2281058,г Москва ул Кооперативная д.3 кор.6,Москва,ул Кооперативная д.3 кор.6,ул,Кооперативная ,д.3 кор.6,7558838,муниципальный округ Хамовники,1926 +2281058,г Москва ул Кооперативная д.4 кор.10,Москва,ул Кооперативная д.4 кор.10,ул,Кооперативная ,д.4 кор.10,8030736,муниципальный округ Хамовники,1926 +2281058,г Москва ул Кооперативная д.4 кор.11,Москва,ул Кооперативная д.4 кор.11,ул,Кооперативная ,д.4 кор.11,7558842,муниципальный округ Хамовники,1926 +2281058,г Москва ул Кооперативная д.4 кор.9,Москва,ул Кооперативная д.4 кор.9,ул,Кооперативная ,д.4 кор.9,7558839,муниципальный округ Хамовники,1926 +2281058,г Москва ул Ленивка д.1/45 строение 3,Москва,ул Ленивка д.1/45 строение 3,ул,Ленивка ,д.1/45 строение 3,7555153,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва ул Льва Толстого д.3,Москва,ул Льва Толстого д.3,ул,Льва Толстого ,д.3,8030861,муниципальный округ Хамовники,1967 +2281058,г Москва ул Льва Толстого д.7,Москва,ул Льва Толстого д.7,ул,Льва Толстого ,д.7,7716145,муниципальный округ Хамовники,1970 +2281058,г Москва ул Льва Толстого д.8 строение 3,Москва,ул Льва Толстого д.8 строение 3,ул,Льва Толстого ,д.8 строение 3,8092714,муниципальный округ Хамовники,1917 +2281058,г Москва ул Остоженка д.1/9,Москва,ул Остоженка д.1/9,ул,Остоженка ,д.1/9,7555437,муниципальный округ Хамовники,1927 +2281058,г Москва ул Остоженка д.14 строение 2,Москва,ул Остоженка д.14 строение 2,ул,Остоженка ,д.14 строение 2,7555444,муниципальный округ Хамовники,1903 +2281058,г Москва ул Остоженка д.22/1,Москва,ул Остоженка д.22/1,ул,Остоженка ,д.22/1,8030959,муниципальный округ Хамовники,1940 +2281058,г Москва ул Остоженка д.25,Москва,ул Остоженка д.25,ул,Остоженка ,д.25,8299960,муниципальный округ Хамовники,1998 +2281058,г Москва ул Остоженка д.27 кор.1,Москва,ул Остоженка д.27 кор.1,ул,Остоженка ,д.27 кор.1,8208779,муниципальный округ Хамовники,2002 +2281058,г Москва ул Остоженка д.27 кор.2,Москва,ул Остоженка д.27 кор.2,ул,Остоженка ,д.27 кор.2,8353763,муниципальный округ Хамовники,2002 +2281058,г Москва ул Остоженка д.27 кор.3,Москва,ул Остоженка д.27 кор.3,ул,Остоженка ,д.27 кор.3,8353768,муниципальный округ Хамовники,2002 +2281058,г Москва ул Остоженка д.3/14,Москва,ул Остоженка д.3/14,ул,Остоженка ,д.3/14,7555448,муниципальный округ Хамовники,1909 +2281058,г Москва ул Остоженка д.30 строение 1,Москва,ул Остоженка д.30 строение 1,ул,Остоженка ,д.30 строение 1,7558874,муниципальный округ Хамовники,1840 +2281058,г Москва ул Остоженка д.40 строение 1,Москва,ул Остоженка д.40 строение 1,ул,Остоженка ,д.40 строение 1,8030970,муниципальный округ Хамовники,1913 +2281058,г Москва ул Остоженка д.42/2 кор.1,Москва,ул Остоженка д.42/2 кор.1,ул,Остоженка ,д.42/2 кор.1,8031005,муниципальный округ Хамовники,1890 +2281058,г Москва ул Остоженка д.47,Москва,ул Остоженка д.47,ул,Остоженка ,д.47,7555451,муниципальный округ Хамовники,1917 +2281058,г Москва ул Остоженка д.5,Москва,ул Остоженка д.5,ул,Остоженка ,д.5,7555456,муниципальный округ Хамовники,1914 +2281058,г Москва ул Остоженка д.7,Москва,ул Остоженка д.7,ул,Остоженка ,д.7,7555460,муниципальный округ Хамовники,1910 +2281058,г Москва ул Остоженка д.8 строение 2,Москва,ул Остоженка д.8 строение 2,ул,Остоженка ,д.8 строение 2,8031011,муниципальный округ Хамовники,1966 +2281058,г Москва ул Пироговская Б. д.29/31,Москва,ул Пироговская Б. д.29/31,ул,Пироговская Б. ,д.29/31,8139440,муниципальный округ Хамовники,1971 +2281058,г Москва ул Пироговская Б. д.35,Москва,ул Пироговская Б. д.35,ул,Пироговская Б. ,д.35,8139740,муниципальный округ Хамовники,1915 +2281058,г Москва ул Пироговская Б. д.35 А строение 1,Москва,ул Пироговская Б. д.35 А строение 1,ул,Пироговская Б. ,д.35 А строение 1,8107398,муниципальный округ Хамовники,1960 +2281058,г Москва ул Пироговская Б. д.35А строение 2,Москва,ул Пироговская Б. д.35А строение 2,ул,Пироговская Б. ,д.35А строение 2,8137233,муниципальный округ Хамовники,1960 +2281058,г Москва ул Пироговская Б. д.37/43 кор.А,Москва,ул Пироговская Б. д.37/43 кор.А,ул,Пироговская Б. ,д.37/43 кор.А,8136408,муниципальный округ Хамовники,1938 +2281058,г Москва ул Пироговская Б. д.37/43 кор.Б,Москва,ул Пироговская Б. д.37/43 кор.Б,ул,Пироговская Б. ,д.37/43 кор.Б,8136236,муниципальный округ Хамовники,1935 +2281058,г Москва ул Пироговская Б. д.37/43 кор.В,Москва,ул Пироговская Б. д.37/43 кор.В,ул,Пироговская Б. ,д.37/43 кор.В,8136537,муниципальный округ Хамовники,1900 +2281058,г Москва ул Пироговская Б. д.5,Москва,ул Пироговская Б. д.5,ул,Пироговская Б. ,д.5,7718298,муниципальный округ Хамовники,1969 +2281058,г Москва ул Пироговская Б. д.51,Москва,ул Пироговская Б. д.51,ул,Пироговская Б. ,д.51,8033779,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва ул Пироговская Б. д.53/55,Москва,ул Пироговская Б. д.53/55,ул,Пироговская Б. ,д.53/55,8135585,муниципальный округ Хамовники,1955 +2281058,г Москва ул Пироговская М. д.11,Москва,ул Пироговская М. д.11,ул,Пироговская М. ,д.11,8031021,муниципальный округ Хамовники,1925 +2281058,г Москва ул Пироговская М. д.21,Москва,ул Пироговская М. д.21,ул,Пироговская М. ,д.21,7558828,муниципальный округ Хамовники,1961 +2281058,г Москва ул Пироговская М. д.22,Москва,ул Пироговская М. д.22,ул,Пироговская М. ,д.22,8033781,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва ул Пироговская М. д.23,Москва,ул Пироговская М. д.23,ул,Пироговская М. ,д.23,7558829,муниципальный округ Хамовники,1960 +2281058,г Москва ул Пироговская М. д.25,Москва,ул Пироговская М. д.25,ул,Пироговская М. ,д.25,7558831,муниципальный округ Хамовники,1960 +2281058,г Москва ул Пироговская М. д.27 кор.1,Москва,ул Пироговская М. д.27 кор.1,ул,Пироговская М. ,д.27 кор.1,7558832,муниципальный округ Хамовники,1974 +2281058,г Москва ул Пироговская М. д.27 кор.2,Москва,ул Пироговская М. д.27 кор.2,ул,Пироговская М. ,д.27 кор.2,7558833,муниципальный округ Хамовники,1962 +2281058,г Москва ул Пироговская М. д.6/4 кор.1,Москва,ул Пироговская М. д.6/4 кор.1,ул,Пироговская М. ,д.6/4 кор.1,8031026,муниципальный округ Хамовники,1961 +2281058,г Москва ул Пироговская М. д.6/4 кор.2,Москва,ул Пироговская М. д.6/4 кор.2,ул,Пироговская М. ,д.6/4 кор.2,8031031,муниципальный округ Хамовники,1964 +2281058,г Москва ул Пироговская М. д.9/6,Москва,ул Пироговская М. д.9/6,ул,Пироговская М. ,д.9/6,8140457,муниципальный округ Хамовники,1933 +2281058,г Москва ул Плющиха д.11 строение 5,Москва,ул Плющиха д.11 строение 5,ул,Плющиха ,д.11 строение 5,8107373,муниципальный округ Хамовники,1909 +2281058,г Москва ул Плющиха д.13,Москва,ул Плющиха д.13,ул,Плющиха ,д.13,8107366,муниципальный округ Хамовники,1937 +2281058,г Москва ул Плющиха д.16 строение 1,Москва,ул Плющиха д.16 строение 1,ул,Плющиха ,д.16 строение 1,8107383,муниципальный округ Хамовники,1917 +2281058,г Москва ул Плющиха д.16 строение 2,Москва,ул Плющиха д.16 строение 2,ул,Плющиха ,д.16 строение 2,8110973,муниципальный округ Хамовники,1917 +2281058,г Москва ул Плющиха д.18 строение 1,Москва,ул Плющиха д.18 строение 1,ул,Плющиха ,д.18 строение 1,8111156,муниципальный округ Хамовники,1957 +2281058,г Москва ул Плющиха д.20/2,Москва,ул Плющиха д.20/2,ул,Плющиха ,д.20/2,8132293,муниципальный округ Хамовники,1917 +2281058,г Москва ул Плющиха д.22,Москва,ул Плющиха д.22,ул,Плющиха ,д.22,8244182,муниципальный округ Хамовники,2000 +2281058,г Москва ул Плющиха д.26/2,Москва,ул Плющиха д.26/2,ул,Плющиха ,д.26/2,8131929,муниципальный округ Хамовники,1917 +2281058,г Москва ул Плющиха д.27,Москва,ул Плющиха д.27,ул,Плющиха ,д.27,8031041,муниципальный округ Хамовники,1979 +2281058,г Москва ул Плющиха д.30,Москва,ул Плющиха д.30,ул,Плющиха ,д.30,8031048,муниципальный округ Хамовники,1899 +2281058,г Москва ул Плющиха д.31,Москва,ул Плющиха д.31,ул,Плющиха ,д.31,8111228,муниципальный округ Хамовники,1928 +2281058,г Москва ул Плющиха д.33,Москва,ул Плющиха д.33,ул,Плющиха ,д.33,8132974,муниципальный округ Хамовники,1965 +2281058,г Москва ул Плющиха д.42,Москва,ул Плющиха д.42,ул,Плющиха ,д.42,7716156,муниципальный округ Хамовники,1970 +2281058,г Москва ул Плющиха д.43/47,Москва,ул Плющиха д.43/47,ул,Плющиха ,д.43/47,8133133,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва ул Плющиха д.44/2,Москва,ул Плющиха д.44/2,ул,Плющиха ,д.44/2,8131985,муниципальный округ Хамовники,1917 +2281058,г Москва ул Плющиха д.53/25 строение 1,Москва,ул Плющиха д.53/25 строение 1,ул,Плющиха ,д.53/25 строение 1,8031054,муниципальный округ Хамовники,1996 +2281058,г Москва ул Плющиха д.55 строение 1,Москва,ул Плющиха д.55 строение 1,ул,Плющиха ,д.55 строение 1,8064056,муниципальный округ Хамовники,1914 +2281058,г Москва ул Плющиха д.58,Москва,ул Плющиха д.58,ул,Плющиха ,д.58,8134809,муниципальный округ Хамовники,1931 +2281058,г Москва ул Плющиха д.9а,Москва,ул Плющиха д.9а,ул,Плющиха ,д.9а,8110841,муниципальный округ Хамовники,1935 +2281058,г Москва ул Погодинская д.14,Москва,ул Погодинская д.14,ул,Погодинская ,д.14,8031061,муниципальный округ Хамовники,1974 +2281058,г Москва ул Погодинская д.14/16,Москва,ул Погодинская д.14/16,ул,Погодинская ,д.14/16,8031065,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва ул Погодинская д.16,Москва,ул Погодинская д.16,ул,Погодинская ,д.16,8031070,муниципальный округ Хамовники,1929 +2281058,г Москва ул Погодинская д.20 кор.5,Москва,ул Погодинская д.20 кор.5,ул,Погодинская ,д.20 кор.5,8139123,муниципальный округ Хамовники,1925 +2281058,г Москва ул Пречистенка д.17/8,Москва,ул Пречистенка д.17/8,ул,Пречистенка ,д.17/8,7555813,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва ул Пречистенка д.17/9,Москва,ул Пречистенка д.17/9,ул,Пречистенка ,д.17/9,7555805,муниципальный округ Хамовники,1785 +2281058,г Москва ул Пречистенка д.24,Москва,ул Пречистенка д.24,ул,Пречистенка ,д.24,8031096,муниципальный округ Хамовники,1995 +2281058,г Москва ул Пречистенка д.25,Москва,ул Пречистенка д.25,ул,Пречистенка ,д.25,7555818,муниципальный округ Хамовники,1910 +2281058,г Москва ул Пречистенка д.26,Москва,ул Пречистенка д.26,ул,Пречистенка ,д.26,7555825,муниципальный округ Хамовники,1926 +2281058,г Москва ул Пречистенка д.28,Москва,ул Пречистенка д.28,ул,Пречистенка ,д.28,8031099,муниципальный округ Хамовники,1905 +2281058,г Москва ул Пречистенка д.29,Москва,ул Пречистенка д.29,ул,Пречистенка ,д.29,8031104,муниципальный округ Хамовники,1984 +2281058,г Москва ул Пречистенка д.30/2,Москва,ул Пречистенка д.30/2,ул,Пречистенка ,д.30/2,7717591,муниципальный округ Хамовники,1968 +2281058,г Москва ул Пречистенка д.31/16 строение 1,Москва,ул Пречистенка д.31/16 строение 1,ул,Пречистенка ,д.31/16 строение 1,7555830,муниципальный округ Хамовники,1930 +2281058,г Москва ул Пречистенка д.31/16 строение 2,Москва,ул Пречистенка д.31/16 строение 2,ул,Пречистенка ,д.31/16 строение 2,7555838,муниципальный округ Хамовники,1917 +2281058,г Москва ул Пречистенка д.34/18,Москва,ул Пречистенка д.34/18,ул,Пречистенка ,д.34/18,8031107,муниципальный округ Хамовники,1929 +2281058,г Москва ул Пречистенка д.8/3 строение 2,Москва,ул Пречистенка д.8/3 строение 2,ул,Пречистенка ,д.8/3 строение 2,7555845,муниципальный округ Хамовники,1916 +2281058,г Москва ул Россолимо д.6/25,Москва,ул Россолимо д.6/25,ул,Россолимо ,д.6/25,8092571,муниципальный округ Хамовники,1978 +2281058,г Москва ул Смоленская д.3,Москва,ул Смоленская д.3,ул,Смоленская ,д.3,8031139,муниципальный округ Хамовники,1961 +2281058,г Москва ул Смоленская д.7,Москва,ул Смоленская д.7,ул,Смоленская ,д.7,8031146,муниципальный округ Хамовники,1976 +2281058,г Москва ул Тимура Фрунзе д.16,Москва,ул Тимура Фрунзе д.16,ул,Тимура Фрунзе ,д.16,8031210,муниципальный округ Хамовники,1957 +2281058,г Москва ул Тимура Фрунзе д.18,Москва,ул Тимура Фрунзе д.18,ул,Тимура Фрунзе ,д.18,8031219,муниципальный округ Хамовники,1910 +2281058,г Москва ул Тимура Фрунзе д.20,Москва,ул Тимура Фрунзе д.20,ул,Тимура Фрунзе ,д.20,8031230,муниципальный округ Хамовники,1907 +2281058,г Москва ул Тимура Фрунзе д.22,Москва,ул Тимура Фрунзе д.22,ул,Тимура Фрунзе ,д.22,8031233,муниципальный округ Хамовники,1912 +2281058,г Москва ул Тимура Фрунзе д.30,Москва,ул Тимура Фрунзе д.30,ул,Тимура Фрунзе ,д.30,8092200,муниципальный округ Хамовники,1976 +2281058,г Москва ул Тимура Фрунзе д.8/5,Москва,ул Тимура Фрунзе д.8/5,ул,Тимура Фрунзе ,д.8/5,8092188,муниципальный округ Хамовники,1917 +2281058,г Москва ул Усачева д.19 кор.3,Москва,ул Усачева д.19 кор.3,ул,Усачева ,д.19 кор.3,7558848,муниципальный округ Хамовники,1966 +2281058,г Москва ул Усачева д.19А кор.1,Москва,ул Усачева д.19А кор.1,ул,Усачева ,д.19А кор.1,7558845,муниципальный округ Хамовники,1929 +2281058,г Москва ул Усачева д.19А кор.2,Москва,ул Усачева д.19А кор.2,ул,Усачева ,д.19А кор.2,7558846,муниципальный округ Хамовники,1926 +2281058,г Москва ул Усачева д.19а кор.3,Москва,ул Усачева д.19а кор.3,ул,Усачева ,д.19а кор.3,8031239,муниципальный округ Хамовники,1926 +2281058,г Москва ул Усачева д.2 строение 3,Москва,ул Усачева д.2 строение 3,ул,Усачева ,д.2 строение 3,7666734,муниципальный округ Хамовники,2008 +2281058,г Москва ул Усачева д.21,Москва,ул Усачева д.21,ул,Усачева ,д.21,8031240,муниципальный округ Хамовники,1964 +2281058,г Москва ул Усачева д.25,Москва,ул Усачева д.25,ул,Усачева ,д.25,7558860,муниципальный округ Хамовники,1969 +2281058,г Москва ул Усачева д.29 кор.1,Москва,ул Усачева д.29 кор.1,ул,Усачева ,д.29 кор.1,7558849,муниципальный округ Хамовники,1928 +2281058,г Москва ул Усачева д.29 кор.2,Москва,ул Усачева д.29 кор.2,ул,Усачева ,д.29 кор.2,7558851,муниципальный округ Хамовники,1928 +2281058,г Москва ул Усачева д.29 кор.3,Москва,ул Усачева д.29 кор.3,ул,Усачева ,д.29 кор.3,7558852,муниципальный округ Хамовники,1928 +2281058,г Москва ул Усачева д.29 кор.7,Москва,ул Усачева д.29 кор.7,ул,Усачева ,д.29 кор.7,7558854,муниципальный округ Хамовники,1928 +2281058,г Москва ул Усачева д.29 кор.8,Москва,ул Усачева д.29 кор.8,ул,Усачева ,д.29 кор.8,7558855,муниципальный округ Хамовники,1928 +2281058,г Москва ул Усачева д.29 кор.9,Москва,ул Усачева д.29 кор.9,ул,Усачева ,д.29 кор.9,7558856,муниципальный округ Хамовники,1928 +2281058,г Москва ул Усачева д.3,Москва,ул Усачева д.3,ул,Усачева ,д.3,8326202,муниципальный округ Хамовники,2004 +2281058,г Москва ул Усачева д.38,Москва,ул Усачева д.38,ул,Усачева ,д.38,7558857,муниципальный округ Хамовники,1961 +2281058,г Москва ул Усачева д.4,Москва,ул Усачева д.4,ул,Усачева ,д.4,8140417,муниципальный округ Хамовники,1974 +2281058,г Москва ул Усачева д.40,Москва,ул Усачева д.40,ул,Усачева ,д.40,7558858,муниципальный округ Хамовники,1973 +2281058,г Москва ул Усачева д.62,Москва,ул Усачева д.62,ул,Усачева ,д.62,8137064,муниципальный округ Хамовники,1930 +2281058,г Москва ул Фрунзенская 1-я д.5,Москва,ул Фрунзенская 1-я д.5,ул,Фрунзенская 1-я ,д.5,7716077,муниципальный округ Хамовники,1960 +2281058,г Москва ул Фрунзенская 1-я д.6,Москва,ул Фрунзенская 1-я д.6,ул,Фрунзенская 1-я ,д.6,8091735,муниципальный округ Хамовники,1963 +2281058,г Москва ул Фрунзенская 1-я д.8,Москва,ул Фрунзенская 1-я д.8,ул,Фрунзенская 1-я ,д.8,8092006,муниципальный округ Хамовники,1964 +2281058,г Москва ул Фрунзенская 2-я д.10 кор.1,Москва,ул Фрунзенская 2-я д.10 кор.1,ул,Фрунзенская 2-я ,д.10 кор.1,8091595,муниципальный округ Хамовники,1960 +2281058,г Москва ул Фрунзенская 2-я д.7,Москва,ул Фрунзенская 2-я д.7,ул,Фрунзенская 2-я ,д.7,8091558,муниципальный округ Хамовники,1961 +2281058,г Москва ул Фрунзенская 2-я д.8,Москва,ул Фрунзенская 2-я д.8,ул,Фрунзенская 2-я ,д.8,8423097,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва ул Фрунзенская 2-я д.9,Москва,ул Фрунзенская 2-я д.9,ул,Фрунзенская 2-я ,д.9,8091589,муниципальный округ Хамовники,1960 +2281058,г Москва ул Фрунзенская 3-я д.1,Москва,ул Фрунзенская 3-я д.1,ул,Фрунзенская 3-я ,д.1,8031245,муниципальный округ Хамовники,1953 +2281058,г Москва ул Фрунзенская 3-я д.10,Москва,ул Фрунзенская 3-я д.10,ул,Фрунзенская 3-я ,д.10,8091624,муниципальный округ Хамовники,1960 +2281058,г Москва ул Фрунзенская 3-я д.12,Москва,ул Фрунзенская 3-я д.12,ул,Фрунзенская 3-я ,д.12,8091627,муниципальный округ Хамовники,1959 +2281058,г Москва ул Фрунзенская 3-я д.13,Москва,ул Фрунзенская 3-я д.13,ул,Фрунзенская 3-я ,д.13,7558861,муниципальный округ Хамовники,1961 +2281058,г Москва ул Фрунзенская 3-я д.14/37,Москва,ул Фрунзенская 3-я д.14/37,ул,Фрунзенская 3-я ,д.14/37,8091636,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва ул Фрунзенская 3-я д.15,Москва,ул Фрунзенская 3-я д.15,ул,Фрунзенская 3-я ,д.15,7558862,муниципальный округ Хамовники,1962 +2281058,г Москва ул Фрунзенская 3-я д.16 кор.1,Москва,ул Фрунзенская 3-я д.16 кор.1,ул,Фрунзенская 3-я ,д.16 кор.1,8031248,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва ул Фрунзенская 3-я д.17,Москва,ул Фрунзенская 3-я д.17,ул,Фрунзенская 3-я ,д.17,7558863,муниципальный округ Хамовники,1962 +2281058,г Москва ул Фрунзенская 3-я д.18,Москва,ул Фрунзенская 3-я д.18,ул,Фрунзенская 3-я ,д.18,7558865,муниципальный округ Хамовники,1957 +2281058,г Москва ул Фрунзенская 3-я д.19,Москва,ул Фрунзенская 3-я д.19,ул,Фрунзенская 3-я ,д.19,8153211,муниципальный округ Хамовники,2006 +2281058,г Москва ул Фрунзенская 3-я д.20,Москва,ул Фрунзенская 3-я д.20,ул,Фрунзенская 3-я ,д.20,7558866,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва ул Фрунзенская 3-я д.26,Москва,ул Фрунзенская 3-я д.26,ул,Фрунзенская 3-я ,д.26,8031246,муниципальный округ Хамовники,1966 +2281058,г Москва ул Фрунзенская 3-я д.3,Москва,ул Фрунзенская 3-я д.3,ул,Фрунзенская 3-я ,д.3,8031247,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва ул Фрунзенская 3-я д.4,Москва,ул Фрунзенская 3-я д.4,ул,Фрунзенская 3-я ,д.4,8091600,муниципальный округ Хамовники,1956 +2281058,г Москва ул Фрунзенская 3-я д.6,Москва,ул Фрунзенская 3-я д.6,ул,Фрунзенская 3-я ,д.6,8091613,муниципальный округ Хамовники,1955 +2281058,г Москва ул Фрунзенская 3-я д.7,Москва,ул Фрунзенская 3-я д.7,ул,Фрунзенская 3-я ,д.7,7716084,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва ул Фрунзенская 3-я д.9,Москва,ул Фрунзенская 3-я д.9,ул,Фрунзенская 3-я ,д.9,8091618,муниципальный округ Хамовники,1955 +2281058,г Москва ул Хамовнический Вал д.10,Москва,ул Хамовнический Вал д.10,ул,Хамовнический Вал ,д.10,7715965,муниципальный округ Хамовники,1959 +2281058,г Москва ул Хамовнический Вал д.14,Москва,ул Хамовнический Вал д.14,ул,Хамовнический Вал ,д.14,8031278,муниципальный округ Хамовники,1959 +2281058,г Москва ул Хамовнический Вал д.16,Москва,ул Хамовнический Вал д.16,ул,Хамовнический Вал ,д.16,7558868,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва ул Хамовнический Вал д.18,Москва,ул Хамовнический Вал д.18,ул,Хамовнический Вал ,д.18,7558869,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва ул Хамовнический Вал д.2,Москва,ул Хамовнический Вал д.2,ул,Хамовнический Вал ,д.2,8031280,муниципальный округ Хамовники,1956 +2281058,г Москва ул Хамовнический Вал д.24,Москва,ул Хамовнический Вал д.24,ул,Хамовнический Вал ,д.24,7558870,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва ул Хамовнический Вал д.28,Москва,ул Хамовнический Вал д.28,ул,Хамовнический Вал ,д.28,7558872,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва ул Хамовнический Вал д.32,Москва,ул Хамовнический Вал д.32,ул,Хамовнический Вал ,д.32,7558873,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва ул Хамовнический Вал д.38,Москва,ул Хамовнический Вал д.38,ул,Хамовнический Вал ,д.38,8031283,муниципальный округ Хамовники,1962 +2281058,г Москва ул Хамовнический Вал д.4,Москва,ул Хамовнический Вал д.4,ул,Хамовнический Вал ,д.4,8031285,муниципальный округ Хамовники,1957 +2281058,г Москва ул Хамовнический Вал д.8,Москва,ул Хамовнический Вал д.8,ул,Хамовнический Вал ,д.8,7715958,муниципальный округ Хамовники,1960 +2281059,г Москва пер Бродников д.10 кор.1,Москва,пер Бродников д.10 кор.1,пер,Бродников ,д.10 кор.1,8071624,муниципальный округ Якиманка,1900 +2281059,г Москва пер Бродников д.10 кор.2,Москва,пер Бродников д.10 кор.2,пер,Бродников ,д.10 кор.2,8071627,муниципальный округ Якиманка,1933 +2281059,г Москва пер Бродников д.7,Москва,пер Бродников д.7,пер,Бродников ,д.7,8071619,муниципальный округ Якиманка,1987 +2281059,г Москва пер Голутвинский 1-й д.7,Москва,пер Голутвинский 1-й д.7,пер,Голутвинский 1-й ,д.7,8423093,муниципальный округ Якиманка,н.д. +2281059,г Москва пер Добрынинский 2-й д.5/9,Москва,пер Добрынинский 2-й д.5/9,пер,Добрынинский 2-й ,д.5/9,8071631,муниципальный округ Якиманка,1957 +2281059,г Москва пер Добрынинский 3-й д.3/5 строение 1,Москва,пер Добрынинский 3-й д.3/5 строение 1,пер,Добрынинский 3-й ,д.3/5 строение 1,8071637,муниципальный округ Якиманка,1959 +2281059,г Москва пер Добрынинский 3-й д.3/5 строение 2,Москва,пер Добрынинский 3-й д.3/5 строение 2,пер,Добрынинский 3-й ,д.3/5 строение 2,8071640,муниципальный округ Якиманка,1960 +2281059,г Москва пер Добрынинский 4-й д.2/10,Москва,пер Добрынинский 4-й д.2/10,пер,Добрынинский 4-й ,д.2/10,8071644,муниципальный округ Якиманка,1958 +2281059,г Москва пер Кадашевский 3-й д.6/13 строение 1,Москва,пер Кадашевский 3-й д.6/13 строение 1,пер,Кадашевский 3-й ,д.6/13 строение 1,8071700,муниципальный округ Якиманка,1917 +2281059,г Москва пер Казанский д.2/4,Москва,пер Казанский д.2/4,пер,Казанский ,д.2/4,8071705,муниципальный округ Якиманка,1963 +2281059,г Москва пер Казанский д.8,Москва,пер Казанский д.8,пер,Казанский ,д.8,8071707,муниципальный округ Якиманка,1960 +2281059,г Москва пер Лаврушинский д.11 кор.1,Москва,пер Лаврушинский д.11 кор.1,пер,Лаврушинский ,д.11 кор.1,7750012,муниципальный округ Якиманка,2007 +2281059,г Москва пер Лаврушинский д.17 строение 2,Москва,пер Лаврушинский д.17 строение 2,пер,Лаврушинский ,д.17 строение 2,8071714,муниципальный округ Якиманка,1935 +2281059,г Москва пер Спасоналивковский 1-й д.17 кор.1,Москва,пер Спасоналивковский 1-й д.17 кор.1,пер,Спасоналивковский 1-й ,д.17 кор.1,8071760,муниципальный округ Якиманка,1931 +2281059,г Москва пер Спасоналивковский 1-й д.17 кор.2,Москва,пер Спасоналивковский 1-й д.17 кор.2,пер,Спасоналивковский 1-й ,д.17 кор.2,8071762,муниципальный округ Якиманка,1931 +2281059,г Москва пер Спасоналивковский 1-й д.18 строение 2,Москва,пер Спасоналивковский 1-й д.18 строение 2,пер,Спасоналивковский 1-й ,д.18 строение 2,8071765,муниципальный округ Якиманка,2007 +2281059,г Москва пер Спасоналивковский 1-й д.19,Москва,пер Спасоналивковский 1-й д.19,пер,Спасоналивковский 1-й ,д.19,8071767,муниципальный округ Якиманка,1929 +2281059,г Москва пер Спасоналивковский 2-й д.16,Москва,пер Спасоналивковский 2-й д.16,пер,Спасоналивковский 2-й ,д.16,8071770,муниципальный округ Якиманка,1966 +2281059,г Москва пер Спасоналивковский 2-й д.9,Москва,пер Спасоналивковский 2-й д.9,пер,Спасоналивковский 2-й ,д.9,8071772,муниципальный округ Якиманка,1914 +2281059,г Москва пер Старомонетный д.18,Москва,пер Старомонетный д.18,пер,Старомонетный ,д.18,7820782,муниципальный округ Якиманка,2001 +2281059,г Москва пер Старомонетный д.24,Москва,пер Старомонетный д.24,пер,Старомонетный ,д.24,8071775,муниципальный округ Якиманка,1948 +2281059,г Москва пер Старомонетный д.33,Москва,пер Старомонетный д.33,пер,Старомонетный ,д.33,8071777,муниципальный округ Якиманка,1910 +2281059,г Москва пер Толмачевский Б. д.4 строение 4,Москва,пер Толмачевский Б. д.4 строение 4,пер,Толмачевский Б. ,д.4 строение 4,8071779,муниципальный округ Якиманка,1907 +2281059,г Москва пер Хвостов 2-й д.10 кор.1,Москва,пер Хвостов 2-й д.10 кор.1,пер,Хвостов 2-й ,д.10 кор.1,8071782,муниципальный округ Якиманка,1933 +2281059,г Москва пер Хвостов 2-й д.10 кор.2,Москва,пер Хвостов 2-й д.10 кор.2,пер,Хвостов 2-й ,д.10 кор.2,8071784,муниципальный округ Якиманка,1933 +2281059,г Москва пер Хвостов 2-й д.12,Москва,пер Хвостов 2-й д.12,пер,Хвостов 2-й ,д.12,8071787,муниципальный округ Якиманка,1957 +2281059,г Москва пер Хвостов 2-й д.8 строение 2,Москва,пер Хвостов 2-й д.8 строение 2,пер,Хвостов 2-й ,д.8 строение 2,8071789,муниципальный округ Якиманка,1917 +2281059,г Москва пер Щетининский д.12,Москва,пер Щетининский д.12,пер,Щетининский ,д.12,8071825,муниципальный округ Якиманка,1920 +2281059,г Москва пл Калужская д.1 кор.1,Москва,пл Калужская д.1 кор.1,пл,Калужская ,д.1 кор.1,8071708,муниципальный округ Якиманка,1985 +2281059,г Москва пр-кт Ленинский д.11 кор.1,Москва,пр-кт Ленинский д.11 кор.1,пр-кт,Ленинский ,д.11 кор.1,7717496,муниципальный округ Якиманка,1949 +2281059,г Москва пр-кт Ленинский д.11 строение 4,Москва,пр-кт Ленинский д.11 строение 4,пр-кт,Ленинский ,д.11 строение 4,8071716,муниципальный округ Якиманка,1917 +2281059,г Москва пр-кт Ленинский д.13,Москва,пр-кт Ленинский д.13,пр-кт,Ленинский ,д.13,7717530,муниципальный округ Якиманка,1939 +2281059,г Москва пр-кт Ленинский д.3,Москва,пр-кт Ленинский д.3,пр-кт,Ленинский ,д.3,8071717,муниципальный округ Якиманка,1966 +2281059,г Москва пр-кт Ленинский д.7,Москва,пр-кт Ленинский д.7,пр-кт,Ленинский ,д.7,8071715,муниципальный округ Якиманка,1942 +2281059,г Москва туп Крымский д.6 строение 2,Москва,туп Крымский д.6 строение 2,туп,Крымский ,д.6 строение 2,8071713,муниципальный округ Якиманка,1957 +2281059,г Москва ул Академика Петровского д.3,Москва,ул Академика Петровского д.3,ул,Академика Петровского ,д.3,8095197,муниципальный округ Якиманка,1968 +2281059,г Москва ул Академика Петровского д.5 строение 1,Москва,ул Академика Петровского д.5 строение 1,ул,Академика Петровского ,д.5 строение 1,8071647,муниципальный округ Якиманка,1936 +2281059,г Москва ул Донская д.16,Москва,ул Донская д.16,ул,Донская ,д.16,8071657,муниципальный округ Якиманка,1917 +2281059,г Москва ул Донская д.17,Москва,ул Донская д.17,ул,Донская ,д.17,8071661,муниципальный округ Якиманка,1962 +2281059,г Москва ул Донская д.19,Москва,ул Донская д.19,ул,Донская ,д.19,8071664,муниципальный округ Якиманка,1962 +2281059,г Москва ул Донская д.21 кор.2,Москва,ул Донская д.21 кор.2,ул,Донская ,д.21 кор.2,8071668,муниципальный округ Якиманка,1956 +2281059,г Москва ул Донская д.23,Москва,ул Донская д.23,ул,Донская ,д.23,8071670,муниципальный округ Якиманка,1963 +2281059,г Москва ул Донская д.25 строение 1,Москва,ул Донская д.25 строение 1,ул,Донская ,д.25 строение 1,8071673,муниципальный округ Якиманка,1963 +2281059,г Москва ул Донская д.27 кор.1,Москва,ул Донская д.27 кор.1,ул,Донская ,д.27 кор.1,8071675,муниципальный округ Якиманка,1917 +2281059,г Москва ул Донская д.27 кор.2,Москва,ул Донская д.27 кор.2,ул,Донская ,д.27 кор.2,8071677,муниципальный округ Якиманка,1958 +2281059,г Москва ул Донская д.3,Москва,ул Донская д.3,ул,Донская ,д.3,8071681,муниципальный округ Якиманка,1917 +2281059,г Москва ул Донская д.4 строение 1,Москва,ул Донская д.4 строение 1,ул,Донская ,д.4 строение 1,8071683,муниципальный округ Якиманка,1900 +2281059,г Москва ул Донская д.4 строение 2,Москва,ул Донская д.4 строение 2,ул,Донская ,д.4 строение 2,8071686,муниципальный округ Якиманка,1900 +2281059,г Москва ул Донская д.5,Москва,ул Донская д.5,ул,Донская ,д.5,7717495,муниципальный округ Якиманка,1975 +2281059,г Москва ул Донская д.6 строение 1,Москва,ул Донская д.6 строение 1,ул,Донская ,д.6 строение 1,8071688,муниципальный округ Якиманка,1954 +2281059,г Москва ул Донская д.6 строение 2,Москва,ул Донская д.6 строение 2,ул,Донская ,д.6 строение 2,8071691,муниципальный округ Якиманка,1952 +2281059,г Москва ул Донская д.8,Москва,ул Донская д.8,ул,Донская ,д.8,8071695,муниципальный округ Якиманка,1962 +2281059,г Москва ул Житная д.10,Москва,ул Житная д.10,ул,Житная ,д.10,8071697,муниципальный округ Якиманка,1946 +2281059,г Москва ул Крымский Вал д.4 строение 1,Москва,ул Крымский Вал д.4 строение 1,ул,Крымский Вал ,д.4 строение 1,8071710,муниципальный округ Якиманка,1943 +2281059,г Москва ул Крымский Вал д.6,Москва,ул Крымский Вал д.6,ул,Крымский Вал ,д.6,8071711,муниципальный округ Якиманка,1964 +2281059,г Москва ул Крымский Вал д.8,Москва,ул Крымский Вал д.8,ул,Крымский Вал ,д.8,8071712,муниципальный округ Якиманка,1937 +2281059,г Москва ул Мытная д.24,Москва,ул Мытная д.24,ул,Мытная ,д.24,8071718,муниципальный округ Якиманка,1967 +2281059,г Москва ул Мытная д.28 строение 3,Москва,ул Мытная д.28 строение 3,ул,Мытная ,д.28 строение 3,8071719,муниципальный округ Якиманка,1927 +2281059,г Москва ул Мытная д.44,Москва,ул Мытная д.44,ул,Мытная ,д.44,8071720,муниципальный округ Якиманка,1999 +2281059,г Москва ул Мытная д.46/2 строение 1,Москва,ул Мытная д.46/2 строение 1,ул,Мытная ,д.46/2 строение 1,8071721,муниципальный округ Якиманка,1967 +2281059,г Москва ул Мытная д.46/2 строение 3,Москва,ул Мытная д.46/2 строение 3,ул,Мытная ,д.46/2 строение 3,8071722,муниципальный округ Якиманка,1914 +2281059,г Москва ул Ордынка Б. д.34/38,Москва,ул Ордынка Б. д.34/38,ул,Ордынка Б. ,д.34/38,8071724,муниципальный округ Якиманка,1938 +2281059,г Москва ул Ордынка Б. д.68,Москва,ул Ордынка Б. д.68,ул,Ордынка Б. ,д.68,8071729,муниципальный округ Якиманка,1913 +2281059,г Москва ул Полянка Б. д.1/3,Москва,ул Полянка Б. д.1/3,ул,Полянка Б. ,д.1/3,8071732,муниципальный округ Якиманка,1940 +2281059,г Москва ул Полянка Б. д.19,Москва,ул Полянка Б. д.19,ул,Полянка Б. ,д.19,8071734,муниципальный округ Якиманка,1938 +2281059,г Москва ул Полянка Б. д.28 кор.2,Москва,ул Полянка Б. д.28 кор.2,ул,Полянка Б. ,д.28 кор.2,8071736,муниципальный округ Якиманка,1938 +2281059,г Москва ул Полянка Б. д.28 строение 1,Москва,ул Полянка Б. д.28 строение 1,ул,Полянка Б. ,д.28 строение 1,8071735,муниципальный округ Якиманка,1972 +2281059,г Москва ул Полянка Б. д.3/9,Москва,ул Полянка Б. д.3/9,ул,Полянка Б. ,д.3/9,8071737,муниципальный округ Якиманка,1940 +2281059,г Москва ул Полянка Б. д.30 строение 1,Москва,ул Полянка Б. д.30 строение 1,ул,Полянка Б. ,д.30 строение 1,8071738,муниципальный округ Якиманка,1971 +2281059,г Москва ул Полянка Б. д.33/41 строение 1,Москва,ул Полянка Б. д.33/41 строение 1,ул,Полянка Б. ,д.33/41 строение 1,8071742,муниципальный округ Якиманка,1905 +2281059,г Москва ул Полянка Б. д.4/10 строение 1,Москва,ул Полянка Б. д.4/10 строение 1,ул,Полянка Б. ,д.4/10 строение 1,8071744,муниципальный округ Якиманка,1940 +2281059,г Москва ул Полянка М. д.10 строение 1,Москва,ул Полянка М. д.10 строение 1,ул,Полянка М. ,д.10 строение 1,8071747,муниципальный округ Якиманка,1910 +2281059,г Москва ул Полянка М. д.12а,Москва,ул Полянка М. д.12а,ул,Полянка М. ,д.12а,8071749,муниципальный округ Якиманка,1997 +2281059,г Москва ул Полянка М. д.2,Москва,ул Полянка М. д.2,ул,Полянка М. ,д.2,7936229,муниципальный округ Якиманка,2007 +2281059,г Москва ул Полянка М. д.4/6,Москва,ул Полянка М. д.4/6,ул,Полянка М. ,д.4/6,8071752,муниципальный округ Якиманка,1914 +2281059,г Москва ул Полянка М. д.7 строение 5,Москва,ул Полянка М. д.7 строение 5,ул,Полянка М. ,д.7 строение 5,8071754,муниципальный округ Якиманка,1914 +2281059,г Москва ул Полянка М. д.8,Москва,ул Полянка М. д.8,ул,Полянка М. ,д.8,7717489,муниципальный округ Якиманка,1972 +2281059,г Москва ул Серафимовича д.2,Москва,ул Серафимовича д.2,ул,Серафимовича ,д.2,7717492,муниципальный округ Якиманка,1931 +2281059,г Москва ул Серафимовича д.5/16,Москва,ул Серафимовича д.5/16,ул,Серафимовича ,д.5/16,8071757,муниципальный округ Якиманка,1926 +2281059,г Москва ул Шаболовка д.10 кор.1,Москва,ул Шаболовка д.10 кор.1,ул,Шаболовка ,д.10 кор.1,8118277,муниципальный округ Якиманка,н.д. +2281059,г Москва ул Шаболовка д.15 строение 1,Москва,ул Шаболовка д.15 строение 1,ул,Шаболовка ,д.15 строение 1,8071791,муниципальный округ Якиманка,1964 +2281059,г Москва ул Шаболовка д.16 кор.1,Москва,ул Шаболовка д.16 кор.1,ул,Шаболовка ,д.16 кор.1,8071794,муниципальный округ Якиманка,1971 +2281059,г Москва ул Шаболовка д.16 кор.2,Москва,ул Шаболовка д.16 кор.2,ул,Шаболовка ,д.16 кор.2,8071796,муниципальный округ Якиманка,1972 +2281059,г Москва ул Шаболовка д.17,Москва,ул Шаболовка д.17,ул,Шаболовка ,д.17,8071798,муниципальный округ Якиманка,1978 +2281059,г Москва ул Шаболовка д.18 строение 2,Москва,ул Шаболовка д.18 строение 2,ул,Шаболовка ,д.18 строение 2,8071801,муниципальный округ Якиманка,1956 +2281059,г Москва ул Шаболовка д.19,Москва,ул Шаболовка д.19,ул,Шаболовка ,д.19,8071803,муниципальный округ Якиманка,1961 +2281059,г Москва ул Шаболовка д.20,Москва,ул Шаболовка д.20,ул,Шаболовка ,д.20,8071805,муниципальный округ Якиманка,1961 +2281059,г Москва ул Шаболовка д.22,Москва,ул Шаболовка д.22,ул,Шаболовка ,д.22,8071808,муниципальный округ Якиманка,1959 +2281059,г Москва ул Шаболовка д.23,Москва,ул Шаболовка д.23,ул,Шаболовка ,д.23,8235813,муниципальный округ Якиманка,2006 +2281059,г Москва ул Шаболовка д.24,Москва,ул Шаболовка д.24,ул,Шаболовка ,д.24,8071810,муниципальный округ Якиманка,1961 +2281059,г Москва ул Шаболовка д.25 кор.1,Москва,ул Шаболовка д.25 кор.1,ул,Шаболовка ,д.25 кор.1,8071813,муниципальный округ Якиманка,1965 +2281059,г Москва ул Шаболовка д.25 кор.2,Москва,ул Шаболовка д.25 кор.2,ул,Шаболовка ,д.25 кор.2,8071815,муниципальный округ Якиманка,1962 +2281059,г Москва ул Шаболовка д.27,Москва,ул Шаболовка д.27,ул,Шаболовка ,д.27,8071818,муниципальный округ Якиманка,1959 +2281059,г Москва ул Шаболовка д.29 кор.1,Москва,ул Шаболовка д.29 кор.1,ул,Шаболовка ,д.29 кор.1,8071820,муниципальный округ Якиманка,1890 +2281059,г Москва ул Шаболовка д.29 кор.2,Москва,ул Шаболовка д.29 кор.2,ул,Шаболовка ,д.29 кор.2,8071823,муниципальный округ Якиманка,1986 +2281059,г Москва ул Якиманка Б. д.17/2 строение 2,Москва,ул Якиманка Б. д.17/2 строение 2,ул,Якиманка Б. ,д.17/2 строение 2,8238835,муниципальный округ Якиманка,н.д. +2281059,г Москва ул Якиманка Б. д.19,Москва,ул Якиманка Б. д.19,ул,Якиманка Б. ,д.19,8071828,муниципальный округ Якиманка,1967 +2281059,г Москва ул Якиманка Б. д.22 кор.3,Москва,ул Якиманка Б. д.22 кор.3,ул,Якиманка Б. ,д.22 кор.3,7795791,муниципальный округ Якиманка,н.д. +2281059,г Москва ул Якиманка Б. д.25,Москва,ул Якиманка Б. д.25,ул,Якиманка Б. ,д.25,8071830,муниципальный округ Якиманка,1911 +2281059,г Москва ул Якиманка Б. д.26,Москва,ул Якиманка Б. д.26,ул,Якиманка Б. ,д.26,7717493,муниципальный округ Якиманка,1991 +2281059,г Москва ул Якиманка Б. д.27,Москва,ул Якиманка Б. д.27,ул,Якиманка Б. ,д.27,8071832,муниципальный округ Якиманка,1911 +2281059,г Москва ул Якиманка Б. д.32,Москва,ул Якиманка Б. д.32,ул,Якиманка Б. ,д.32,8071833,муниципальный округ Якиманка,1967 +2281059,г Москва ул Якиманка Б. д.35 строение 1,Москва,ул Якиманка Б. д.35 строение 1,ул,Якиманка Б. ,д.35 строение 1,8071834,муниципальный округ Якиманка,1900 +2281059,г Москва ул Якиманка Б. д.40 строение 7,Москва,ул Якиманка Б. д.40 строение 7,ул,Якиманка Б. ,д.40 строение 7,8071835,муниципальный округ Якиманка,1914 +2281059,г Москва ул Якиманка Б. д.52,Москва,ул Якиманка Б. д.52,ул,Якиманка Б. ,д.52,8071836,муниципальный округ Якиманка,1964 +2281059,г Москва ул Якиманка Б. д.54,Москва,ул Якиманка Б. д.54,ул,Якиманка Б. ,д.54,8071837,муниципальный округ Якиманка,1964 +2281059,г Москва ул Якиманка Б. д.56,Москва,ул Якиманка Б. д.56,ул,Якиманка Б. ,д.56,8071838,муниципальный округ Якиманка,1964 +2281059,г Москва ул Якиманка Б. д.58/2,Москва,ул Якиманка Б. д.58/2,ул,Якиманка Б. ,д.58/2,8071839,муниципальный округ Якиманка,1965 +2281059,г Москва ул Якиманка М. д.3,Москва,ул Якиманка М. д.3,ул,Якиманка М. ,д.3,8071840,муниципальный округ Якиманка,1933 +2281059,г Москва пер Брюсов д.1 б,Москва,пер Брюсов д.1 б,пер,Брюсов ,д.1 б,8121226,муниципальный округ Якиманка,н.д. +2281041,г Москва ул Воротынская д.10,Москва,ул Воротынская д.10,ул,Воротынская ,д.10,7782436,муниципальный округ Куркино,2001 +2281041,г Москва ул Воротынская д.10 кор.1,Москва,ул Воротынская д.10 кор.1,ул,Воротынская ,д.10 кор.1,7782446,муниципальный округ Куркино,2001 +2281041,г Москва ул Воротынская д.11,Москва,ул Воротынская д.11,ул,Воротынская ,д.11,7813893,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ул Воротынская д.11 кор.1,Москва,ул Воротынская д.11 кор.1,ул,Воротынская ,д.11 кор.1,7813901,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Воротынская д.11 кор.2,Москва,ул Воротынская д.11 кор.2,ул,Воротынская ,д.11 кор.2,7813912,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Воротынская д.11 кор.3,Москва,ул Воротынская д.11 кор.3,ул,Воротынская ,д.11 кор.3,7813921,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Воротынская д.12 кор.1,Москва,ул Воротынская д.12 кор.1,ул,Воротынская ,д.12 кор.1,7782460,муниципальный округ Куркино,2001 +2281041,г Москва ул Воротынская д.13/2,Москва,ул Воротынская д.13/2,ул,Воротынская ,д.13/2,7817425,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ул Воротынская д.14,Москва,ул Воротынская д.14,ул,Воротынская ,д.14,7782471,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Воротынская д.15,Москва,ул Воротынская д.15,ул,Воротынская ,д.15,7817417,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ул Воротынская д.16,Москва,ул Воротынская д.16,ул,Воротынская ,д.16,7919973,муниципальный округ Куркино,2001 +2281041,г Москва ул Воротынская д.16 кор.1,Москва,ул Воротынская д.16 кор.1,ул,Воротынская ,д.16 кор.1,7919975,муниципальный округ Куркино,2001 +2281041,г Москва ул Воротынская д.2 кор.1,Москва,ул Воротынская д.2 кор.1,ул,Воротынская ,д.2 кор.1,7795709,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Воротынская д.3,Москва,ул Воротынская д.3,ул,Воротынская ,д.3,7795721,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Воротынская д.4 кор.1,Москва,ул Воротынская д.4 кор.1,ул,Воротынская ,д.4 кор.1,7782382,муниципальный округ Куркино,2001 +2281041,г Москва ул Воротынская д.5,Москва,ул Воротынская д.5,ул,Воротынская ,д.5,7795736,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Воротынская д.6 кор.1,Москва,ул Воротынская д.6 кор.1,ул,Воротынская ,д.6 кор.1,7818012,муниципальный округ Куркино,2001 +2281041,г Москва ул Воротынская д.7,Москва,ул Воротынская д.7,ул,Воротынская ,д.7,7813693,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Воротынская д.7 кор.1,Москва,ул Воротынская д.7 кор.1,ул,Воротынская ,д.7 кор.1,7813706,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Воротынская д.7 кор.2,Москва,ул Воротынская д.7 кор.2,ул,Воротынская ,д.7 кор.2,7813717,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Воротынская д.7 кор.3,Москва,ул Воротынская д.7 кор.3,ул,Воротынская ,д.7 кор.3,7813722,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Воротынская д.7 кор.4,Москва,ул Воротынская д.7 кор.4,ул,Воротынская ,д.7 кор.4,7813734,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Воротынская д.7 кор.5,Москва,ул Воротынская д.7 кор.5,ул,Воротынская ,д.7 кор.5,7813749,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Воротынская д.8 кор.1,Москва,ул Воротынская д.8 кор.1,ул,Воротынская ,д.8 кор.1,7782419,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Воротынская д.9,Москва,ул Воротынская д.9,ул,Воротынская ,д.9,7813756,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ул Воротынская д.9 кор.1,Москва,ул Воротынская д.9 кор.1,ул,Воротынская ,д.9 кор.1,7813770,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Воротынская д.9 кор.2,Москва,ул Воротынская д.9 кор.2,ул,Воротынская ,д.9 кор.2,7813796,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Воротынская д.9 кор.3,Москва,ул Воротынская д.9 кор.3,ул,Воротынская ,д.9 кор.3,7813808,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Воротынская д.9 кор.4,Москва,ул Воротынская д.9 кор.4,ул,Воротынская ,д.9 кор.4,7813824,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Воротынская д.9 кор.5,Москва,ул Воротынская д.9 кор.5,ул,Воротынская ,д.9 кор.5,7813882,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Ландышевая д.12,Москва,ул Ландышевая д.12,ул,Ландышевая ,д.12,7796366,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Ландышевая д.12 кор.1,Москва,ул Ландышевая д.12 кор.1,ул,Ландышевая ,д.12 кор.1,7813931,муниципальный округ Куркино,2005 +2281041,г Москва ул Ландышевая д.14,Москва,ул Ландышевая д.14,ул,Ландышевая ,д.14,7816741,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Ландышевая д.14 кор.1,Москва,ул Ландышевая д.14 кор.1,ул,Ландышевая ,д.14 кор.1,7816754,муниципальный округ Куркино,2005 +2281041,г Москва ул Ландышевая д.14 кор.2,Москва,ул Ландышевая д.14 кор.2,ул,Ландышевая ,д.14 кор.2,7816778,муниципальный округ Куркино,2005 +2281041,г Москва ул Ландышевая д.14 кор.3,Москва,ул Ландышевая д.14 кор.3,ул,Ландышевая ,д.14 кор.3,7816785,муниципальный округ Куркино,2005 +2281041,г Москва ул Родионовская д.10 кор.1,Москва,ул Родионовская д.10 кор.1,ул,Родионовская ,д.10 кор.1,7817844,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ул Родионовская д.11,Москва,ул Родионовская д.11,ул,Родионовская ,д.11,7782515,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Родионовская д.12,Москва,ул Родионовская д.12,ул,Родионовская ,д.12,7817914,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ул Родионовская д.12 кор.1,Москва,ул Родионовская д.12 кор.1,ул,Родионовская ,д.12 кор.1,7817934,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ул Родионовская д.13,Москва,ул Родионовская д.13,ул,Родионовская ,д.13,7782790,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Родионовская д.13 кор.1,Москва,ул Родионовская д.13 кор.1,ул,Родионовская ,д.13 кор.1,7782821,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Родионовская д.13 кор.2,Москва,ул Родионовская д.13 кор.2,ул,Родионовская ,д.13 кор.2,7782830,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Родионовская д.13 кор.3,Москва,ул Родионовская д.13 кор.3,ул,Родионовская ,д.13 кор.3,7782869,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Родионовская д.13 кор.4,Москва,ул Родионовская д.13 кор.4,ул,Родионовская ,д.13 кор.4,7782891,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Родионовская д.13 кор.5,Москва,ул Родионовская д.13 кор.5,ул,Родионовская ,д.13 кор.5,7782902,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Родионовская д.14,Москва,ул Родионовская д.14,ул,Родионовская ,д.14,8033919,муниципальный округ Куркино,н.д. +2281041,г Москва ул Родионовская д.15,Москва,ул Родионовская д.15,ул,Родионовская ,д.15,7782934,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Родионовская д.15 кор.1,Москва,ул Родионовская д.15 кор.1,ул,Родионовская ,д.15 кор.1,7782950,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Родионовская д.15 кор.2,Москва,ул Родионовская д.15 кор.2,ул,Родионовская ,д.15 кор.2,7782959,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Родионовская д.15 кор.3,Москва,ул Родионовская д.15 кор.3,ул,Родионовская ,д.15 кор.3,7783057,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Родионовская д.15 кор.4,Москва,ул Родионовская д.15 кор.4,ул,Родионовская ,д.15 кор.4,7783093,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Родионовская д.15 кор.5,Москва,ул Родионовская д.15 кор.5,ул,Родионовская ,д.15 кор.5,7783105,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Родионовская д.15 кор.6,Москва,ул Родионовская д.15 кор.6,ул,Родионовская ,д.15 кор.6,7783141,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Родионовская д.16 кор.3,Москва,ул Родионовская д.16 кор.3,ул,Родионовская ,д.16 кор.3,7920199,муниципальный округ Куркино,1920 +2281041,г Москва ул Родионовская д.16 кор.4,Москва,ул Родионовская д.16 кор.4,ул,Родионовская ,д.16 кор.4,7920201,муниципальный округ Куркино,1984 +2281041,г Москва ул Родионовская д.16 кор.5,Москва,ул Родионовская д.16 кор.5,ул,Родионовская ,д.16 кор.5,7920202,муниципальный округ Куркино,1984 +2281041,г Москва ул Родионовская д.17,Москва,ул Родионовская д.17,ул,Родионовская ,д.17,7782521,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Родионовская д.17 кор.1,Москва,ул Родионовская д.17 кор.1,ул,Родионовская ,д.17 кор.1,7782541,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Родионовская д.17 кор.2,Москва,ул Родионовская д.17 кор.2,ул,Родионовская ,д.17 кор.2,7782551,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Родионовская д.17 кор.3,Москва,ул Родионовская д.17 кор.3,ул,Родионовская ,д.17 кор.3,7782558,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Родионовская д.17 кор.4,Москва,ул Родионовская д.17 кор.4,ул,Родионовская ,д.17 кор.4,7782577,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Родионовская д.17 кор.5,Москва,ул Родионовская д.17 кор.5,ул,Родионовская ,д.17 кор.5,7782591,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Родионовская д.17 кор.6,Москва,ул Родионовская д.17 кор.6,ул,Родионовская ,д.17 кор.6,7782777,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Родионовская д.17 кор.7,Москва,ул Родионовская д.17 кор.7,ул,Родионовская ,д.17 кор.7,7782783,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Родионовская д.2,Москва,ул Родионовская д.2,ул,Родионовская ,д.2,7817440,муниципальный округ Куркино,2005 +2281041,г Москва ул Родионовская д.2 кор.1,Москва,ул Родионовская д.2 кор.1,ул,Родионовская ,д.2 кор.1,7817457,муниципальный округ Куркино,2005 +2281041,г Москва ул Родионовская д.3,Москва,ул Родионовская д.3,ул,Родионовская ,д.3,7782477,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Родионовская д.5,Москва,ул Родионовская д.5,ул,Родионовская ,д.5,7782488,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Родионовская д.7,Москва,ул Родионовская д.7,ул,Родионовская ,д.7,7782497,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Родионовская д.9,Москва,ул Родионовская д.9,ул,Родионовская ,д.9,7782509,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.14,Москва,ул Соколово-Мещерская д.14,ул,Соколово-Мещерская ,д.14,7817943,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.14 кор.1,Москва,ул Соколово-Мещерская д.14 кор.1,ул,Соколово-Мещерская ,д.14 кор.1,7817952,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.16 кор.114,Москва,ул Соколово-Мещерская д.16 кор.114,ул,Соколово-Мещерская ,д.16 кор.114,7817984,муниципальный округ Куркино,2006 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.2,Москва,ул Соколово-Мещерская д.2,ул,Соколово-Мещерская ,д.2,7783585,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.2 кор.1,Москва,ул Соколово-Мещерская д.2 кор.1,ул,Соколово-Мещерская ,д.2 кор.1,7783594,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.25,Москва,ул Соколово-Мещерская д.25,ул,Соколово-Мещерская ,д.25,7816832,муниципальный округ Куркино,2006 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.25 кор.1,Москва,ул Соколово-Мещерская д.25 кор.1,ул,Соколово-Мещерская ,д.25 кор.1,7816846,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.25 кор.15,Москва,ул Соколово-Мещерская д.25 кор.15,ул,Соколово-Мещерская ,д.25 кор.15,7817055,муниципальный округ Куркино,2009 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.25 кор.16,Москва,ул Соколово-Мещерская д.25 кор.16,ул,Соколово-Мещерская ,д.25 кор.16,7817076,муниципальный округ Куркино,2009 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.25 кор.17,Москва,ул Соколово-Мещерская д.25 кор.17,ул,Соколово-Мещерская ,д.25 кор.17,7817004,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.25 кор.2,Москва,ул Соколово-Мещерская д.25 кор.2,ул,Соколово-Мещерская ,д.25 кор.2,7816857,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.25 кор.25,Москва,ул Соколово-Мещерская д.25 кор.25,ул,Соколово-Мещерская ,д.25 кор.25,7942619,муниципальный округ Куркино,2010 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.25 кор.26,Москва,ул Соколово-Мещерская д.25 кор.26,ул,Соколово-Мещерская ,д.25 кор.26,7817085,муниципальный округ Куркино,2010 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.25 кор.3,Москва,ул Соколово-Мещерская д.25 кор.3,ул,Соколово-Мещерская ,д.25 кор.3,7816884,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.25 кор.4,Москва,ул Соколово-Мещерская д.25 кор.4,ул,Соколово-Мещерская ,д.25 кор.4,7816905,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.25 кор.5,Москва,ул Соколово-Мещерская д.25 кор.5,ул,Соколово-Мещерская ,д.25 кор.5,7816916,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.25 кор.6,Москва,ул Соколово-Мещерская д.25 кор.6,ул,Соколово-Мещерская ,д.25 кор.6,7942630,муниципальный округ Куркино,2009 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.25 кор.7,Москва,ул Соколово-Мещерская д.25 кор.7,ул,Соколово-Мещерская ,д.25 кор.7,7817016,муниципальный округ Куркино,2009 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.25 кор.8,Москва,ул Соколово-Мещерская д.25 кор.8,ул,Соколово-Мещерская ,д.25 кор.8,7817026,муниципальный округ Куркино,2009 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.25 кор.9,Москва,ул Соколово-Мещерская д.25 кор.9,ул,Соколово-Мещерская ,д.25 кор.9,7817044,муниципальный округ Куркино,2009 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.26,Москва,ул Соколово-Мещерская д.26,ул,Соколово-Мещерская ,д.26,7783832,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.26 кор.1,Москва,ул Соколово-Мещерская д.26 кор.1,ул,Соколово-Мещерская ,д.26 кор.1,7783839,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.27 кор.3,Москва,ул Соколово-Мещерская д.27 кор.3,ул,Соколово-Мещерская ,д.27 кор.3,7816926,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.27 кор.4,Москва,ул Соколово-Мещерская д.27 кор.4,ул,Соколово-Мещерская ,д.27 кор.4,7816953,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.27 кор.5,Москва,ул Соколово-Мещерская д.27 кор.5,ул,Соколово-Мещерская ,д.27 кор.5,7816962,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.28,Москва,ул Соколово-Мещерская д.28,ул,Соколово-Мещерская ,д.28,7783854,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.29,Москва,ул Соколово-Мещерская д.29,ул,Соколово-Мещерская ,д.29,7816821,муниципальный округ Куркино,2006 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.29 кор.1,Москва,ул Соколово-Мещерская д.29 кор.1,ул,Соколово-Мещерская ,д.29 кор.1,7816980,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.29 кор.2,Москва,ул Соколово-Мещерская д.29 кор.2,ул,Соколово-Мещерская ,д.29 кор.2,7816989,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.29 кор.23,Москва,ул Соколово-Мещерская д.29 кор.23,ул,Соколово-Мещерская ,д.29 кор.23,7817094,муниципальный округ Куркино,2010 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.29 кор.3,Москва,ул Соколово-Мещерская д.29 кор.3,ул,Соколово-Мещерская ,д.29 кор.3,7816997,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.29 кор.32,Москва,ул Соколово-Мещерская д.29 кор.32,ул,Соколово-Мещерская ,д.29 кор.32,7817103,муниципальный округ Куркино,2008 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.29 кор.33,Москва,ул Соколово-Мещерская д.29 кор.33,ул,Соколово-Мещерская ,д.29 кор.33,7817113,муниципальный округ Куркино,2008 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.29 кор.34,Москва,ул Соколово-Мещерская д.29 кор.34,ул,Соколово-Мещерская ,д.29 кор.34,7817124,муниципальный округ Куркино,2008 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.29 кор.35,Москва,ул Соколово-Мещерская д.29 кор.35,ул,Соколово-Мещерская ,д.29 кор.35,7817211,муниципальный округ Куркино,2008 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.29 кор.4,Москва,ул Соколово-Мещерская д.29 кор.4,ул,Соколово-Мещерская ,д.29 кор.4,7818145,муниципальный округ Куркино,2010 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.29 кор.5,Москва,ул Соколово-Мещерская д.29 кор.5,ул,Соколово-Мещерская ,д.29 кор.5,7818153,муниципальный округ Куркино,2010 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.29 кор.7,Москва,ул Соколово-Мещерская д.29 кор.7,ул,Соколово-Мещерская ,д.29 кор.7,7818165,муниципальный округ Куркино,2010 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.29 кор.8,Москва,ул Соколово-Мещерская д.29 кор.8,ул,Соколово-Мещерская ,д.29 кор.8,7818174,муниципальный округ Куркино,2010 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.29 кор.9,Москва,ул Соколово-Мещерская д.29 кор.9,ул,Соколово-Мещерская ,д.29 кор.9,7818182,муниципальный округ Куркино,2010 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.30,Москва,ул Соколово-Мещерская д.30,ул,Соколово-Мещерская ,д.30,7783867,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.31,Москва,ул Соколово-Мещерская д.31,ул,Соколово-Мещерская ,д.31,7816805,муниципальный округ Куркино,2005 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.32,Москва,ул Соколово-Мещерская д.32,ул,Соколово-Мещерская ,д.32,7783894,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.34,Москва,ул Соколово-Мещерская д.34,ул,Соколово-Мещерская ,д.34,7783911,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.36,Москва,ул Соколово-Мещерская д.36,ул,Соколово-Мещерская ,д.36,7783923,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.4,Москва,ул Соколово-Мещерская д.4,ул,Соколово-Мещерская ,д.4,7783782,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.4 кор.2,Москва,ул Соколово-Мещерская д.4 кор.2,ул,Соколово-Мещерская ,д.4 кор.2,7783767,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.6/19,Москва,ул Соколово-Мещерская д.6/19,ул,Соколово-Мещерская ,д.6/19,7783811,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ул Соловьиная Роща д.10,Москва,ул Соловьиная Роща д.10,ул,Соловьиная Роща ,д.10,7783251,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ул Соловьиная Роща д.11,Москва,ул Соловьиная Роща д.11,ул,Соловьиная Роща ,д.11,7783259,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Соловьиная Роща д.11 кор.1,Москва,ул Соловьиная Роща д.11 кор.1,ул,Соловьиная Роща ,д.11 кор.1,7783275,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Соловьиная Роща д.12/4,Москва,ул Соловьиная Роща д.12/4,ул,Соловьиная Роща ,д.12/4,7817466,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Соловьиная Роща д.2,Москва,ул Соловьиная Роща д.2,ул,Соловьиная Роща ,д.2,7783157,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Соловьиная Роща д.3,Москва,ул Соловьиная Роща д.3,ул,Соловьиная Роща ,д.3,7782282,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Соловьиная Роща д.3 кор.1,Москва,ул Соловьиная Роща д.3 кор.1,ул,Соловьиная Роща ,д.3 кор.1,7920253,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Соловьиная Роща д.4,Москва,ул Соловьиная Роща д.4,ул,Соловьиная Роща ,д.4,7783172,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Соловьиная Роща д.6,Москва,ул Соловьиная Роща д.6,ул,Соловьиная Роща ,д.6,7783184,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Соловьиная Роща д.8,Москва,ул Соловьиная Роща д.8,ул,Соловьиная Роща ,д.8,7783194,муниципальный округ Куркино,2005 +2281041,г Москва ул Соловьиная Роща д.8 кор.2,Москва,ул Соловьиная Роща д.8 кор.2,ул,Соловьиная Роща ,д.8 кор.2,7783239,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Соловьиная Роща д.9,Москва,ул Соловьиная Роща д.9,ул,Соловьиная Роща ,д.9,7783207,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ул Соловьиная Роща д.9 кор.1,Москва,ул Соловьиная Роща д.9 кор.1,ул,Соловьиная Роща ,д.9 кор.1,7783229,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ул Юровская д.92,Москва,ул Юровская д.92,ул,Юровская ,д.92,7818020,муниципальный округ Куркино,2009 +2281041,г Москва ул Юровская д.92 кор.10,Москва,ул Юровская д.92 кор.10,ул,Юровская ,д.92 кор.10,7818030,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Юровская д.93 кор.10,Москва,ул Юровская д.93 кор.10,ул,Юровская ,д.93 кор.10,7817397,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Юровская д.93 кор.2,Москва,ул Юровская д.93 кор.2,ул,Юровская ,д.93 кор.2,7817288,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ул Юровская д.93 кор.3,Москва,ул Юровская д.93 кор.3,ул,Юровская ,д.93 кор.3,7817309,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ул Юровская д.93 кор.4,Москва,ул Юровская д.93 кор.4,ул,Юровская ,д.93 кор.4,7817322,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Юровская д.93 кор.5,Москва,ул Юровская д.93 кор.5,ул,Юровская ,д.93 кор.5,7817341,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ул Юровская д.93 кор.6,Москва,ул Юровская д.93 кор.6,ул,Юровская ,д.93 кор.6,7817353,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ул Юровская д.93 кор.7,Москва,ул Юровская д.93 кор.7,ул,Юровская ,д.93 кор.7,7817364,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ул Юровская д.93 кор.8,Москва,ул Юровская д.93 кор.8,ул,Юровская ,д.93 кор.8,7817391,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Юровская д.93 кор.9,Москва,ул Юровская д.93 кор.9,ул,Юровская ,д.93 кор.9,7817404,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ул Юровская д.94,Москва,ул Юровская д.94,ул,Юровская ,д.94,7818038,муниципальный округ Куркино,2009 +2281041,г Москва ул Юровская д.94 кор.1,Москва,ул Юровская д.94 кор.1,ул,Юровская ,д.94 кор.1,7818044,муниципальный округ Куркино,2009 +2281041,г Москва ул Юровская д.94 кор.2,Москва,ул Юровская д.94 кор.2,ул,Юровская ,д.94 кор.2,7818050,муниципальный округ Куркино,2009 +2281041,г Москва ул Юровская д.94 кор.3,Москва,ул Юровская д.94 кор.3,ул,Юровская ,д.94 кор.3,7818064,муниципальный округ Куркино,2009 +2281041,г Москва ул Юровская д.94 кор.4,Москва,ул Юровская д.94 кор.4,ул,Юровская ,д.94 кор.4,7818076,муниципальный округ Куркино,2009 +2281041,г Москва ул Юровская д.94 кор.5,Москва,ул Юровская д.94 кор.5,ул,Юровская ,д.94 кор.5,7818079,муниципальный округ Куркино,2009 +2281041,г Москва ул Юровская д.94 кор.6,Москва,ул Юровская д.94 кор.6,ул,Юровская ,д.94 кор.6,7818088,муниципальный округ Куркино,2009 +2281041,г Москва ул Юровская д.94 кор.7,Москва,ул Юровская д.94 кор.7,ул,Юровская ,д.94 кор.7,7818101,муниципальный округ Куркино,2009 +2281041,г Москва ул Юровская д.95,Москва,ул Юровская д.95,ул,Юровская ,д.95,7817223,муниципальный округ Куркино,2006 +2281041,г Москва ул Юровская д.95 кор.1,Москва,ул Юровская д.95 кор.1,ул,Юровская ,д.95 кор.1,7817239,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ул Юровская д.95 кор.2,Москва,ул Юровская д.95 кор.2,ул,Юровская ,д.95 кор.2,7817259,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ул Юровская д.95 кор.3,Москва,ул Юровская д.95 кор.3,ул,Юровская ,д.95 кор.3,7817274,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ш Куркинское д.17,Москва,ш Куркинское д.17,ш,Куркинское ,д.17,7920133,муниципальный округ Куркино,2000 +2281041,г Москва ш Куркинское д.17 кор.1,Москва,ш Куркинское д.17 кор.1,ш,Куркинское ,д.17 кор.1,7920136,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ш Куркинское д.17 кор.11,Москва,ш Куркинское д.17 кор.11,ш,Куркинское ,д.17 кор.11,7920141,муниципальный округ Куркино,2005 +2281041,г Москва ш Куркинское д.17 кор.4,Москва,ш Куркинское д.17 кор.4,ш,Куркинское ,д.17 кор.4,7920139,муниципальный округ Куркино,2005 +2281041,г Москва ш Куркинское д.17 кор.5,Москва,ш Куркинское д.17 кор.5,ш,Куркинское ,д.17 кор.5,7818109,муниципальный округ Куркино,2005 +2281041,г Москва ш Куркинское д.17 кор.6,Москва,ш Куркинское д.17 кор.6,ш,Куркинское ,д.17 кор.6,7818121,муниципальный округ Куркино,2006 +2281041,г Москва ш Куркинское д.17 кор.7,Москва,ш Куркинское д.17 кор.7,ш,Куркинское ,д.17 кор.7,7818128,муниципальный округ Куркино,2006 +2281041,г Москва ш Куркинское д.17 кор.8,Москва,ш Куркинское д.17 кор.8,ш,Куркинское ,д.17 кор.8,7817484,муниципальный округ Куркино,2005 +2281041,г Москва ш Куркинское д.17 кор.9,Москва,ш Куркинское д.17 кор.9,ш,Куркинское ,д.17 кор.9,7817830,муниципальный округ Куркино,2005 +2281041,г Москва ш Куркинское д.32,Москва,ш Куркинское д.32,ш,Куркинское ,д.32,7795763,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ш Куркинское д.34,Москва,ш Куркинское д.34,ш,Куркинское ,д.34,7795778,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ш Куркинское д.36,Москва,ш Куркинское д.36,ш,Куркинское ,д.36,7795797,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ш Куркинское д.38,Москва,ш Куркинское д.38,ш,Куркинское ,д.38,7795744,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ш Куркинское д.40,Москва,ш Куркинское д.40,ш,Куркинское ,д.40,7813947,муниципальный округ Куркино,2001 +2281041,г Москва ш Куркинское д.40 кор.1,Москва,ш Куркинское д.40 кор.1,ш,Куркинское ,д.40 кор.1,7813991,муниципальный округ Куркино,2001 +2281041,г Москва ш Куркинское д.40 кор.2,Москва,ш Куркинское д.40 кор.2,ш,Куркинское ,д.40 кор.2,7814000,муниципальный округ Куркино,2001 +2281041,г Москва ш Куркинское д.40 кор.3,Москва,ш Куркинское д.40 кор.3,ш,Куркинское ,д.40 кор.3,7814006,муниципальный округ Куркино,2001 +2281041,г Москва ш Куркинское д.40 кор.4,Москва,ш Куркинское д.40 кор.4,ш,Куркинское ,д.40 кор.4,7814011,муниципальный округ Куркино,2001 +2281041,г Москва ш Куркинское д.42,Москва,ш Куркинское д.42,ш,Куркинское ,д.42,7814020,муниципальный округ Куркино,2001 +2281041,г Москва ш Куркинское д.42 кор.1,Москва,ш Куркинское д.42 кор.1,ш,Куркинское ,д.42 кор.1,7814028,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ш Куркинское д.42 кор.2,Москва,ш Куркинское д.42 кор.2,ш,Куркинское ,д.42 кор.2,7814033,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ш Куркинское д.44,Москва,ш Куркинское д.44,ш,Куркинское ,д.44,7814035,муниципальный округ Куркино,2001 +2281041,г Москва ш Куркинское д.48,Москва,ш Куркинское д.48,ш,Куркинское ,д.48,7814038,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ш Куркинское д.48 кор.1,Москва,ш Куркинское д.48 кор.1,ш,Куркинское ,д.48 кор.1,7814042,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ш Новокуркинское д.25 кор.1,Москва,ш Новокуркинское д.25 кор.1,ш,Новокуркинское ,д.25 кор.1,7783286,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ш Новокуркинское д.25 кор.2,Москва,ш Новокуркинское д.25 кор.2,ш,Новокуркинское ,д.25 кор.2,7616699,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ш Новокуркинское д.27,Москва,ш Новокуркинское д.27,ш,Новокуркинское ,д.27,7783307,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ш Новокуркинское д.31,Москва,ш Новокуркинское д.31,ш,Новокуркинское ,д.31,7783342,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ш Новокуркинское д.33,Москва,ш Новокуркинское д.33,ш,Новокуркинское ,д.33,7783356,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ш Новокуркинское д.35,Москва,ш Новокуркинское д.35,ш,Новокуркинское ,д.35,7783375,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ш Новокуркинское д.35 кор.1,Москва,ш Новокуркинское д.35 кор.1,ш,Новокуркинское ,д.35 кор.1,7784071,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ш Новокуркинское д.35 кор.2,Москва,ш Новокуркинское д.35 кор.2,ш,Новокуркинское ,д.35 кор.2,7783437,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ш Новокуркинское д.43,Москва,ш Новокуркинское д.43,ш,Новокуркинское ,д.43,7783448,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ш Новокуркинское д.45,Москва,ш Новокуркинское д.45,ш,Новокуркинское ,д.45,7783465,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ш Новокуркинское д.47,Москва,ш Новокуркинское д.47,ш,Новокуркинское ,д.47,7783504,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ш Новокуркинское д.51,Москва,ш Новокуркинское д.51,ш,Новокуркинское ,д.51,7783574,муниципальный округ Куркино,2004 +2281042,г Москва пер Ангелов д.1,Москва,пер Ангелов д.1,пер,Ангелов ,д.1,7780303,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва пер Ангелов д.11 кор.1,Москва,пер Ангелов д.11 кор.1,пер,Ангелов ,д.11 кор.1,7780563,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва пер Ангелов д.2,Москва,пер Ангелов д.2,пер,Ангелов ,д.2,7780489,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва пер Ангелов д.3,Москва,пер Ангелов д.3,пер,Ангелов ,д.3,7780494,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва пер Ангелов д.5,Москва,пер Ангелов д.5,пер,Ангелов ,д.5,7780513,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва пер Ангелов д.6,Москва,пер Ангелов д.6,пер,Ангелов ,д.6,7595711,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва пер Ангелов д.6 кор.3,Москва,пер Ангелов д.6 кор.3,пер,Ангелов ,д.6 кор.3,7780505,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва пер Ангелов д.7,Москва,пер Ангелов д.7,пер,Ангелов ,д.7,7782916,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва пер Ангелов д.7 кор.1,Москва,пер Ангелов д.7 кор.1,пер,Ангелов ,д.7 кор.1,7780518,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва пер Ангелов д.7 кор.4,Москва,пер Ангелов д.7 кор.4,пер,Ангелов ,д.7 кор.4,7780528,муниципальный округ Митино,1994 +2281042,г Москва пер Ангелов д.8,Москва,пер Ангелов д.8,пер,Ангелов ,д.8,7780550,муниципальный округ Митино,1992 +2281042,г Москва пер Ангелов д.9,Москва,пер Ангелов д.9,пер,Ангелов ,д.9,7780557,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва пер Волоцкой д.13 кор.1,Москва,пер Волоцкой д.13 кор.1,пер,Волоцкой ,д.13 кор.1,7780809,муниципальный округ Митино,1997 +2281042,г Москва пер Волоцкой д.13 кор.2,Москва,пер Волоцкой д.13 кор.2,пер,Волоцкой ,д.13 кор.2,7780810,муниципальный округ Митино,1997 +2281042,г Москва пер Волоцкой д.7 кор.1,Москва,пер Волоцкой д.7 кор.1,пер,Волоцкой ,д.7 кор.1,7780803,муниципальный округ Митино,1996 +2281042,г Москва пер Митинский 2-й д.3,Москва,пер Митинский 2-й д.3,пер,Митинский 2-й ,д.3,7781027,муниципальный округ Митино,1995 +2281042,г Москва пер Митинский 2-й д.3 кор.1,Москва,пер Митинский 2-й д.3 кор.1,пер,Митинский 2-й ,д.3 кор.1,7781028,муниципальный округ Митино,1995 +2281042,г Москва пер Митинский 2-й д.5,Москва,пер Митинский 2-й д.5,пер,Митинский 2-й ,д.5,7781029,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва пер Митинский 3-й д.10,Москва,пер Митинский 3-й д.10,пер,Митинский 3-й ,д.10,7781049,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва пер Митинский 3-й д.2,Москва,пер Митинский 3-й д.2,пер,Митинский 3-й ,д.2,7781035,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва пер Митинский 3-й д.4,Москва,пер Митинский 3-й д.4,пер,Митинский 3-й ,д.4,7781036,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва пер Митинский 3-й д.4,Москва,пер Митинский 3-й д.4,пер,Митинский 3-й ,д.4,7781037,муниципальный округ Митино,н.д. +2281042,г Москва пер Митинский 3-й д.5,Москва,пер Митинский 3-й д.5,пер,Митинский 3-й ,д.5,7781041,муниципальный округ Митино,1994 +2281042,г Москва пер Митинский 3-й д.7,Москва,пер Митинский 3-й д.7,пер,Митинский 3-й ,д.7,7781044,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва пер Митинский 3-й д.8,Москва,пер Митинский 3-й д.8,пер,Митинский 3-й ,д.8,7781047,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва пер Уваровский д.10,Москва,пер Уваровский д.10,пер,Уваровский ,д.10,7780842,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва пер Уваровский д.10 кор.1,Москва,пер Уваровский д.10 кор.1,пер,Уваровский ,д.10 кор.1,7780847,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва пер Уваровский д.10 кор.2,Москва,пер Уваровский д.10 кор.2,пер,Уваровский ,д.10 кор.2,7780848,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва пер Уваровский д.2,Москва,пер Уваровский д.2,пер,Уваровский ,д.2,7780813,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва пер Уваровский д.2 кор.1,Москва,пер Уваровский д.2 кор.1,пер,Уваровский ,д.2 кор.1,7780818,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва пер Уваровский д.3,Москва,пер Уваровский д.3,пер,Уваровский ,д.3,7780824,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва пер Уваровский д.5,Москва,пер Уваровский д.5,пер,Уваровский ,д.5,7780831,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва пер Уваровский д.7,Москва,пер Уваровский д.7,пер,Уваровский ,д.7,7780836,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва проезд Новотушинский д.10 кор.1,Москва,проезд Новотушинский д.10 кор.1,проезд,Новотушинский ,д.10 кор.1,7780883,муниципальный округ Митино,1992 +2281042,г Москва проезд Новотушинский д.6 кор.1,Москва,проезд Новотушинский д.6 кор.1,проезд,Новотушинский ,д.6 кор.1,7780880,муниципальный округ Митино,1992 +2281042,г Москва проезд Новотушинский д.8 кор.1,Москва,проезд Новотушинский д.8 кор.1,проезд,Новотушинский ,д.8 кор.1,7780881,муниципальный округ Митино,1992 +2281042,г Москва ул Барышиха д.10,Москва,ул Барышиха д.10,ул,Барышиха ,д.10,7780656,муниципальный округ Митино,1994 +2281042,г Москва ул Барышиха д.10 кор.1,Москва,ул Барышиха д.10 кор.1,ул,Барышиха ,д.10 кор.1,7780649,муниципальный округ Митино,1995 +2281042,г Москва ул Барышиха д.12,Москва,ул Барышиха д.12,ул,Барышиха ,д.12,7780662,муниципальный округ Митино,1995 +2281042,г Москва ул Барышиха д.12 кор.1,Москва,ул Барышиха д.12 кор.1,ул,Барышиха ,д.12 кор.1,7780670,муниципальный округ Митино,1995 +2281042,г Москва ул Барышиха д.13,Москва,ул Барышиха д.13,ул,Барышиха ,д.13,7780679,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва ул Барышиха д.14 кор.2,Москва,ул Барышиха д.14 кор.2,ул,Барышиха ,д.14 кор.2,7780684,муниципальный округ Митино,2004 +2281042,г Москва ул Барышиха д.14 кор.3,Москва,ул Барышиха д.14 кор.3,ул,Барышиха ,д.14 кор.3,7780688,муниципальный округ Митино,2004 +2281042,г Москва ул Барышиха д.15,Москва,ул Барышиха д.15,ул,Барышиха ,д.15,7780694,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва ул Барышиха д.16,Москва,ул Барышиха д.16,ул,Барышиха ,д.16,7780699,муниципальный округ Митино,1997 +2281042,г Москва ул Барышиха д.17,Москва,ул Барышиха д.17,ул,Барышиха ,д.17,7780704,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва ул Барышиха д.18,Москва,ул Барышиха д.18,ул,Барышиха ,д.18,7780713,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва ул Барышиха д.19,Москва,ул Барышиха д.19,ул,Барышиха ,д.19,7780717,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва ул Барышиха д.2,Москва,ул Барышиха д.2,ул,Барышиха ,д.2,7780590,муниципальный округ Митино,1995 +2281042,г Москва ул Барышиха д.20,Москва,ул Барышиха д.20,ул,Барышиха ,д.20,7780417,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва ул Барышиха д.21,Москва,ул Барышиха д.21,ул,Барышиха ,д.21,7780724,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва ул Барышиха д.21 кор.1,Москва,ул Барышиха д.21 кор.1,ул,Барышиха ,д.21 кор.1,7780721,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Барышиха д.22 кор.1,Москва,ул Барышиха д.22 кор.1,ул,Барышиха ,д.22 кор.1,7780727,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва ул Барышиха д.22 кор.2,Москва,ул Барышиха д.22 кор.2,ул,Барышиха ,д.22 кор.2,7780730,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва ул Барышиха д.23,Москва,ул Барышиха д.23,ул,Барышиха ,д.23,7780732,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Барышиха д.25 кор.1,Москва,ул Барышиха д.25 кор.1,ул,Барышиха ,д.25 кор.1,7780736,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Барышиха д.25 кор.2,Москва,ул Барышиха д.25 кор.2,ул,Барышиха ,д.25 кор.2,7780740,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Барышиха д.25 кор.3,Москва,ул Барышиха д.25 кор.3,ул,Барышиха ,д.25 кор.3,7780745,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Барышиха д.25 кор.5,Москва,ул Барышиха д.25 кор.5,ул,Барышиха ,д.25 кор.5,7780751,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Барышиха д.26,Москва,ул Барышиха д.26,ул,Барышиха ,д.26,7780757,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва ул Барышиха д.27,Москва,ул Барышиха д.27,ул,Барышиха ,д.27,7780759,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва ул Барышиха д.28,Москва,ул Барышиха д.28,ул,Барышиха ,д.28,7780762,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва ул Барышиха д.29,Москва,ул Барышиха д.29,ул,Барышиха ,д.29,7780765,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Барышиха д.30,Москва,ул Барышиха д.30,ул,Барышиха ,д.30,7780770,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва ул Барышиха д.32 кор.1,Москва,ул Барышиха д.32 кор.1,ул,Барышиха ,д.32 кор.1,7780773,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва ул Барышиха д.33,Москва,ул Барышиха д.33,ул,Барышиха ,д.33,7780778,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва ул Барышиха д.33 кор.1,Москва,ул Барышиха д.33 кор.1,ул,Барышиха ,д.33 кор.1,7780775,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Барышиха д.34,Москва,ул Барышиха д.34,ул,Барышиха ,д.34,7780780,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва ул Барышиха д.36,Москва,ул Барышиха д.36,ул,Барышиха ,д.36,7780783,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва ул Барышиха д.38,Москва,ул Барышиха д.38,ул,Барышиха ,д.38,7780368,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва ул Барышиха д.4,Москва,ул Барышиха д.4,ул,Барышиха ,д.4,7780604,муниципальный округ Митино,1994 +2281042,г Москва ул Барышиха д.40 кор.1,Москва,ул Барышиха д.40 кор.1,ул,Барышиха ,д.40 кор.1,7780787,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва ул Барышиха д.42,Москва,ул Барышиха д.42,ул,Барышиха ,д.42,7780791,муниципальный округ Митино,1994 +2281042,г Москва ул Барышиха д.44,Москва,ул Барышиха д.44,ул,Барышиха ,д.44,7780794,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва ул Барышиха д.46,Москва,ул Барышиха д.46,ул,Барышиха ,д.46,7780799,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва ул Барышиха д.6,Москва,ул Барышиха д.6,ул,Барышиха ,д.6,7780629,муниципальный округ Митино,1995 +2281042,г Москва ул Барышиха д.8,Москва,ул Барышиха д.8,ул,Барышиха ,д.8,7780653,муниципальный округ Митино,1994 +2281042,г Москва ул Барышиха д.8 кор.1,Москва,ул Барышиха д.8 кор.1,ул,Барышиха ,д.8 кор.1,7780634,муниципальный округ Митино,1994 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.11,Москва,ул Генерала Белобородова д.11,ул,Генерала Белобородова ,д.11,8122780,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.12,Москва,ул Генерала Белобородова д.12,ул,Генерала Белобородова ,д.12,7780817,муниципальный округ Митино,1996 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.14,Москва,ул Генерала Белобородова д.14,ул,Генерала Белобородова ,д.14,7780827,муниципальный округ Митино,1996 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.14 кор.1,Москва,ул Генерала Белобородова д.14 кор.1,ул,Генерала Белобородова ,д.14 кор.1,7780820,муниципальный округ Митино,1996 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.14 кор.2,Москва,ул Генерала Белобородова д.14 кор.2,ул,Генерала Белобородова ,д.14 кор.2,7780823,муниципальный округ Митино,1997 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.15,Москва,ул Генерала Белобородова д.15,ул,Генерала Белобородова ,д.15,8105203,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.16,Москва,ул Генерала Белобородова д.16,ул,Генерала Белобородова ,д.16,7780833,муниципальный округ Митино,1996 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.16 кор.2,Москва,ул Генерала Белобородова д.16 кор.2,ул,Генерала Белобородова ,д.16 кор.2,7780830,муниципальный округ Митино,1996 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.17,Москва,ул Генерала Белобородова д.17,ул,Генерала Белобородова ,д.17,8142627,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.18,Москва,ул Генерала Белобородова д.18,ул,Генерала Белобородова ,д.18,7780835,муниципальный округ Митино,1996 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.19,Москва,ул Генерала Белобородова д.19,ул,Генерала Белобородова ,д.19,8142643,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.20,Москва,ул Генерала Белобородова д.20,ул,Генерала Белобородова ,д.20,7780840,муниципальный округ Митино,1996 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.20 кор.1,Москва,ул Генерала Белобородова д.20 кор.1,ул,Генерала Белобородова ,д.20 кор.1,7780838,муниципальный округ Митино,1996 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.21,Москва,ул Генерала Белобородова д.21,ул,Генерала Белобородова ,д.21,8063517,муниципальный округ Митино,2001 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.23,Москва,ул Генерала Белобородова д.23,ул,Генерала Белобородова ,д.23,8120141,муниципальный округ Митино,2000 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.27,Москва,ул Генерала Белобородова д.27,ул,Генерала Белобородова ,д.27,8101675,муниципальный округ Митино,2000 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.28,Москва,ул Генерала Белобородова д.28,ул,Генерала Белобородова ,д.28,7780843,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.30,Москва,ул Генерала Белобородова д.30,ул,Генерала Белобородова ,д.30,7780846,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.32,Москва,ул Генерала Белобородова д.32,ул,Генерала Белобородова ,д.32,7780850,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.35 кор.2,Москва,ул Генерала Белобородова д.35 кор.2,ул,Генерала Белобородова ,д.35 кор.2,7780852,муниципальный округ Митино,2003 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.37,Москва,ул Генерала Белобородова д.37,ул,Генерала Белобородова ,д.37,8358653,муниципальный округ Митино,2003 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.7/2,Москва,ул Генерала Белобородова д.7/2,ул,Генерала Белобородова ,д.7/2,8100885,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.9,Москва,ул Генерала Белобородова д.9,ул,Генерала Белобородова ,д.9,8122774,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.9 кор.1,Москва,ул Генерала Белобородова д.9 кор.1,ул,Генерала Белобородова ,д.9 кор.1,8122778,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва ул Дубравная д.35,Москва,ул Дубравная д.35,ул,Дубравная ,д.35,7780856,муниципальный округ Митино,1994 +2281042,г Москва ул Дубравная д.36,Москва,ул Дубравная д.36,ул,Дубравная ,д.36,7782955,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва ул Дубравная д.37,Москва,ул Дубравная д.37,ул,Дубравная ,д.37,7780857,муниципальный округ Митино,1995 +2281042,г Москва ул Дубравная д.38,Москва,ул Дубравная д.38,ул,Дубравная ,д.38,7780860,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва ул Дубравная д.40,Москва,ул Дубравная д.40,ул,Дубравная ,д.40,7780866,муниципальный округ Митино,1994 +2281042,г Москва ул Дубравная д.40 кор.1,Москва,ул Дубравная д.40 кор.1,ул,Дубравная ,д.40 кор.1,7780861,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва ул Дубравная д.40 кор.2,Москва,ул Дубравная д.40 кор.2,ул,Дубравная ,д.40 кор.2,7780863,муниципальный округ Митино,1994 +2281042,г Москва ул Дубравная д.41 кор.2,Москва,ул Дубравная д.41 кор.2,ул,Дубравная ,д.41 кор.2,7782965,муниципальный округ Митино,1995 +2281042,г Москва ул Дубравная д.46,Москва,ул Дубравная д.46,ул,Дубравная ,д.46,7780867,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Дубравная д.48 кор.1,Москва,ул Дубравная д.48 кор.1,ул,Дубравная ,д.48 кор.1,7780868,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Митинская д.10,Москва,ул Митинская д.10,ул,Митинская ,д.10,7783947,муниципальный округ Митино,2007 +2281042,г Москва ул Митинская д.10 кор.1,Москва,ул Митинская д.10 кор.1,ул,Митинская ,д.10 кор.1,7783956,муниципальный округ Митино,2007 +2281042,г Москва ул Митинская д.12,Москва,ул Митинская д.12,ул,Митинская ,д.12,7783971,муниципальный округ Митино,2005 +2281042,г Москва ул Митинская д.15,Москва,ул Митинская д.15,ул,Митинская ,д.15,7780592,муниципальный округ Митино,1996 +2281042,г Москва ул Митинская д.17 кор.3,Москва,ул Митинская д.17 кор.3,ул,Митинская ,д.17 кор.3,7713892,муниципальный округ Митино,н.д. +2281042,г Москва ул Митинская д.25,Москва,ул Митинская д.25,ул,Митинская ,д.25,7780999,муниципальный округ Митино,1994 +2281042,г Москва ул Митинская д.25 кор.2,Москва,ул Митинская д.25 кор.2,ул,Митинская ,д.25 кор.2,7781000,муниципальный округ Митино,1995 +2281042,г Москва ул Митинская д.26,Москва,ул Митинская д.26,ул,Митинская ,д.26,7781001,муниципальный округ Митино,2002 +2281042,г Москва ул Митинская д.27,Москва,ул Митинская д.27,ул,Митинская ,д.27,7672761,муниципальный округ Митино,н.д. +2281042,г Москва ул Митинская д.28 кор.1,Москва,ул Митинская д.28 кор.1,ул,Митинская ,д.28 кор.1,7781002,муниципальный округ Митино,2001 +2281042,г Москва ул Митинская д.31,Москва,ул Митинская д.31,ул,Митинская ,д.31,7781003,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва ул Митинская д.33 кор.1,Москва,ул Митинская д.33 кор.1,ул,Митинская ,д.33 кор.1,7781004,муниципальный округ Митино,1994 +2281042,г Москва ул Митинская д.33 кор.2,Москва,ул Митинская д.33 кор.2,ул,Митинская ,д.33 кор.2,7781006,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва ул Митинская д.34 кор.1,Москва,ул Митинская д.34 кор.1,ул,Митинская ,д.34 кор.1,7781007,муниципальный округ Митино,1986 +2281042,г Москва ул Митинская д.36,Москва,ул Митинская д.36,ул,Митинская ,д.36,7781008,муниципальный округ Митино,1991 +2281042,г Москва ул Митинская д.38,Москва,ул Митинская д.38,ул,Митинская ,д.38,7781010,муниципальный округ Митино,1976 +2281042,г Москва ул Митинская д.42,Москва,ул Митинская д.42,ул,Митинская ,д.42,7781011,муниципальный округ Митино,1992 +2281042,г Москва ул Митинская д.43,Москва,ул Митинская д.43,ул,Митинская ,д.43,7781012,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва ул Митинская д.45 кор.1,Москва,ул Митинская д.45 кор.1,ул,Митинская ,д.45 кор.1,7781015,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва ул Митинская д.46 кор.1,Москва,ул Митинская д.46 кор.1,ул,Митинская ,д.46 кор.1,7781016,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва ул Митинская д.47 кор.2,Москва,ул Митинская д.47 кор.2,ул,Митинская ,д.47 кор.2,7781017,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва ул Митинская д.48,Москва,ул Митинская д.48,ул,Митинская ,д.48,7778781,муниципальный округ Митино,1992 +2281042,г Москва ул Митинская д.48 кор.1,Москва,ул Митинская д.48 кор.1,ул,Митинская ,д.48 кор.1,7781018,муниципальный округ Митино,1992 +2281042,г Москва ул Митинская д.50,Москва,ул Митинская д.50,ул,Митинская ,д.50,7781019,муниципальный округ Митино,1992 +2281042,г Москва ул Митинская д.52 кор.2,Москва,ул Митинская д.52 кор.2,ул,Митинская ,д.52 кор.2,7781020,муниципальный округ Митино,1992 +2281042,г Москва ул Митинская д.53,Москва,ул Митинская д.53,ул,Митинская ,д.53,8134872,муниципальный округ Митино,н.д. +2281042,г Москва ул Митинская д.53 кор.1,Москва,ул Митинская д.53 кор.1,ул,Митинская ,д.53 кор.1,7781021,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Митинская д.57,Москва,ул Митинская д.57,ул,Митинская ,д.57,7781025,муниципальный округ Митино,1992 +2281042,г Москва ул Муравская д.15,Москва,ул Муравская д.15,ул,Муравская ,д.15,7781051,муниципальный округ Митино,2009 +2281042,г Москва ул Муравская д.17,Москва,ул Муравская д.17,ул,Муравская ,д.17,7781054,муниципальный округ Митино,2009 +2281042,г Москва ул Муравская д.32,Москва,ул Муравская д.32,ул,Муравская ,д.32,7781056,муниципальный округ Митино,2009 +2281042,г Москва ул Муравская д.34,Москва,ул Муравская д.34,ул,Муравская ,д.34,7781057,муниципальный округ Митино,2009 +2281042,г Москва ул Парковая д.14,Москва,ул Парковая д.14,ул,Парковая ,д.14,7780888,муниципальный округ Митино,1974 +2281042,г Москва ул Парковая д.18,Москва,ул Парковая д.18,ул,Парковая ,д.18,7780890,муниципальный округ Митино,1965 +2281042,г Москва ул Парковая д.29,Москва,ул Парковая д.29,ул,Парковая ,д.29,7780891,муниципальный округ Митино,1982 +2281042,г Москва ул Парковая д.3,Москва,ул Парковая д.3,ул,Парковая ,д.3,7780877,муниципальный округ Митино,1972 +2281042,г Москва ул Парковая д.30,Москва,ул Парковая д.30,ул,Парковая ,д.30,7780893,муниципальный округ Митино,1983 +2281042,г Москва ул Парковая д.31,Москва,ул Парковая д.31,ул,Парковая ,д.31,7780895,муниципальный округ Митино,1985 +2281042,г Москва ул Парковая д.7,Москва,ул Парковая д.7,ул,Парковая ,д.7,7780886,муниципальный округ Митино,1964 +2281042,г Москва ул Пенягинская д.10,Москва,ул Пенягинская д.10,ул,Пенягинская ,д.10,8042021,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Пенягинская д.10 кор.1,Москва,ул Пенягинская д.10 кор.1,ул,Пенягинская ,д.10 кор.1,8042028,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Пенягинская д.12,Москва,ул Пенягинская д.12,ул,Пенягинская ,д.12,8042032,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Пенягинская д.12 кор.1,Москва,ул Пенягинская д.12 кор.1,ул,Пенягинская ,д.12 кор.1,8064169,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Пенягинская д.16,Москва,ул Пенягинская д.16,ул,Пенягинская ,д.16,8042683,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Пенягинская д.18,Москва,ул Пенягинская д.18,ул,Пенягинская ,д.18,7780897,муниципальный округ Митино,2001 +2281042,г Москва ул Пенягинская д.2 кор.1,Москва,ул Пенягинская д.2 кор.1,ул,Пенягинская ,д.2 кор.1,8080395,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Пенягинская д.20,Москва,ул Пенягинская д.20,ул,Пенягинская ,д.20,8042695,муниципальный округ Митино,2000 +2281042,г Москва ул Пенягинская д.20 кор.1,Москва,ул Пенягинская д.20 кор.1,ул,Пенягинская ,д.20 кор.1,8042702,муниципальный округ Митино,2000 +2281042,г Москва ул Пенягинская д.22,Москва,ул Пенягинская д.22,ул,Пенягинская ,д.22,8042707,муниципальный округ Митино,2000 +2281042,г Москва ул Пенягинская д.24,Москва,ул Пенягинская д.24,ул,Пенягинская ,д.24,8109926,муниципальный округ Митино,2000 +2281042,г Москва ул Пенягинская д.26,Москва,ул Пенягинская д.26,ул,Пенягинская ,д.26,8089921,муниципальный округ Митино,2000 +2281042,г Москва ул Пенягинская д.28,Москва,ул Пенягинская д.28,ул,Пенягинская ,д.28,8042710,муниципальный округ Митино,2001 +2281042,г Москва ул Пенягинская д.4,Москва,ул Пенягинская д.4,ул,Пенягинская ,д.4,8434689,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Пенягинская д.6,Москва,ул Пенягинская д.6,ул,Пенягинская ,д.6,8111292,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Пенягинская д.8,Москва,ул Пенягинская д.8,ул,Пенягинская ,д.8,8041814,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Рословка д.10,Москва,ул Рословка д.10,ул,Рословка ,д.10,7780800,муниципальный округ Митино,2004 +2281042,г Москва ул Рословка д.10 кор.1,Москва,ул Рословка д.10 кор.1,ул,Рословка ,д.10 кор.1,8358711,муниципальный округ Митино,2004 +2281042,г Москва ул Рословка д.10 кор.2,Москва,ул Рословка д.10 кор.2,ул,Рословка ,д.10 кор.2,7780805,муниципальный округ Митино,2003 +2281042,г Москва ул Рословка д.10 кор.3,Москва,ул Рословка д.10 кор.3,ул,Рословка ,д.10 кор.3,8358720,муниципальный округ Митино,н.д. +2281042,г Москва ул Рословка д.10 кор.4,Москва,ул Рословка д.10 кор.4,ул,Рословка ,д.10 кор.4,8358734,муниципальный округ Митино,2006 +2281042,г Москва ул Рословка д.10 кор.5,Москва,ул Рословка д.10 кор.5,ул,Рословка ,д.10 кор.5,8358744,муниципальный округ Митино,н.д. +2281042,г Москва ул Рословка д.12,Москва,ул Рословка д.12,ул,Рословка ,д.12,7783107,муниципальный округ Митино,н.д. +2281042,г Москва ул Рословка д.12 кор.1,Москва,ул Рословка д.12 кор.1,ул,Рословка ,д.12 кор.1,8358749,муниципальный округ Митино,2006 +2281042,г Москва ул Рословка д.12 кор.2,Москва,ул Рословка д.12 кор.2,ул,Рословка ,д.12 кор.2,7783115,муниципальный округ Митино,н.д. +2281042,г Москва ул Рословка д.12 кор.3,Москва,ул Рословка д.12 кор.3,ул,Рословка ,д.12 кор.3,8358758,муниципальный округ Митино,2005 +2281042,г Москва ул Рословка д.4,Москва,ул Рословка д.4,ул,Рословка ,д.4,8358659,муниципальный округ Митино,2004 +2281042,г Москва ул Рословка д.6 кор.1,Москва,ул Рословка д.6 кор.1,ул,Рословка ,д.6 кор.1,7780767,муниципальный округ Митино,2003 +2281042,г Москва ул Рословка д.6 кор.2,Москва,ул Рословка д.6 кор.2,ул,Рословка ,д.6 кор.2,8358664,муниципальный округ Митино,2004 +2281042,г Москва ул Центральная (Митино) д.17,Москва,ул Центральная (Митино) д.17,ул,Центральная (Митино) ,д.17,7921568,муниципальный округ Митино,1959 +2281042,г Москва ул Центральная (Митино) д.9,Москва,ул Центральная (Митино) д.9,ул,Центральная (Митино) ,д.9,7921602,муниципальный округ Митино,1970 +2281042,г Москва ул Центральная д.19,Москва,ул Центральная д.19,ул,Центральная ,д.19,7868839,муниципальный округ Митино,1987 +2281042,г Москва ул Центральная д.2,Москва,ул Центральная д.2,ул,Центральная ,д.2,7780855,муниципальный округ Митино,1977 +2281042,г Москва ул Центральная д.6,Москва,ул Центральная д.6,ул,Центральная ,д.6,7805564,муниципальный округ Митино,1984 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.10,Москва,ш Пятницкое д.10,ш,Пятницкое ,д.10,7781298,муниципальный округ Митино,1997 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.11,Москва,ш Пятницкое д.11,ш,Пятницкое ,д.11,7781302,муниципальный округ Митино,1991 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.12 кор.1,Москва,ш Пятницкое д.12 кор.1,ш,Пятницкое ,д.12 кор.1,7781303,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.12 кор.2,Москва,ш Пятницкое д.12 кор.2,ш,Пятницкое ,д.12 кор.2,7781306,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.12 кор.3,Москва,ш Пятницкое д.12 кор.3,ш,Пятницкое ,д.12 кор.3,7781308,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.14,Москва,ш Пятницкое д.14,ш,Пятницкое ,д.14,7781312,муниципальный округ Митино,1997 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.15,Москва,ш Пятницкое д.15,ш,Пятницкое ,д.15,7783991,муниципальный округ Митино,2005 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.15 кор.1,Москва,ш Пятницкое д.15 кор.1,ш,Пятницкое ,д.15 кор.1,7784006,муниципальный округ Митино,2009 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.15 кор.3,Москва,ш Пятницкое д.15 кор.3,ш,Пятницкое ,д.15 кор.3,7784019,муниципальный округ Митино,2008 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.16,Москва,ш Пятницкое д.16,ш,Пятницкое ,д.16,7781316,муниципальный округ Митино,1997 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.16 кор.1,Москва,ш Пятницкое д.16 кор.1,ш,Пятницкое ,д.16 кор.1,7781319,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.16 кор.4,Москва,ш Пятницкое д.16 кор.4,ш,Пятницкое ,д.16 кор.4,7781327,муниципальный округ Митино,1997 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.23,Москва,ш Пятницкое д.23,ш,Пятницкое ,д.23,7583778,муниципальный округ Митино,1992 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.23 кор.1,Москва,ш Пятницкое д.23 кор.1,ш,Пятницкое ,д.23 кор.1,7781339,муниципальный округ Митино,1997 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.23 кор.2,Москва,ш Пятницкое д.23 кор.2,ш,Пятницкое ,д.23 кор.2,7781340,муниципальный округ Митино,1997 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.25,Москва,ш Пятницкое д.25,ш,Пятницкое ,д.25,7584082,муниципальный округ Митино,1991 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.25 кор.1,Москва,ш Пятницкое д.25 кор.1,ш,Пятницкое ,д.25 кор.1,7781345,муниципальный округ Митино,1991 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.31,Москва,ш Пятницкое д.31,ш,Пятницкое ,д.31,7780568,муниципальный округ Митино,1992 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.33,Москва,ш Пятницкое д.33,ш,Пятницкое ,д.33,7781356,муниципальный округ Митино,1992 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.33 кор.1,Москва,ш Пятницкое д.33 кор.1,ш,Пятницкое ,д.33 кор.1,7781359,муниципальный округ Митино,1992 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.35,Москва,ш Пятницкое д.35,ш,Пятницкое ,д.35,7781365,муниципальный округ Митино,1992 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.35 кор.1,Москва,ш Пятницкое д.35 кор.1,ш,Пятницкое ,д.35 кор.1,7781366,муниципальный округ Митино,1992 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.36,Москва,ш Пятницкое д.36,ш,Пятницкое ,д.36,7781370,муниципальный округ Митино,1996 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.36 кор.1,Москва,ш Пятницкое д.36 кор.1,ш,Пятницкое ,д.36 кор.1,7781373,муниципальный округ Митино,1996 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.36 кор.2,Москва,ш Пятницкое д.36 кор.2,ш,Пятницкое ,д.36 кор.2,7781375,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.36 кор.3,Москва,ш Пятницкое д.36 кор.3,ш,Пятницкое ,д.36 кор.3,7781376,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.37,Москва,ш Пятницкое д.37,ш,Пятницкое ,д.37,7636897,муниципальный округ Митино,н.д. +2281042,г Москва ш Пятницкое д.37 кор.1,Москва,ш Пятницкое д.37 кор.1,ш,Пятницкое ,д.37 кор.1,7781411,муниципальный округ Митино,1992 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.38,Москва,ш Пятницкое д.38,ш,Пятницкое ,д.38,7781379,муниципальный округ Митино,1996 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.38 кор.1,Москва,ш Пятницкое д.38 кор.1,ш,Пятницкое ,д.38 кор.1,7781381,муниципальный округ Митино,1996 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.40,Москва,ш Пятницкое д.40,ш,Пятницкое ,д.40,7781385,муниципальный округ Митино,1996 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.40 кор.1,Москва,ш Пятницкое д.40 кор.1,ш,Пятницкое ,д.40 кор.1,7781388,муниципальный округ Митино,1996 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.41,Москва,ш Пятницкое д.41,ш,Пятницкое ,д.41,7781391,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.41 кор.1,Москва,ш Пятницкое д.41 кор.1,ш,Пятницкое ,д.41 кор.1,7781394,муниципальный округ Митино,1992 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.42,Москва,ш Пятницкое д.42,ш,Пятницкое ,д.42,7781395,муниципальный округ Митино,1996 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.42 кор.1,Москва,ш Пятницкое д.42 кор.1,ш,Пятницкое ,д.42 кор.1,7781403,муниципальный округ Митино,1996 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.45,Москва,ш Пятницкое д.45,ш,Пятницкое ,д.45,7781405,муниципальный округ Митино,1992 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.47,Москва,ш Пятницкое д.47,ш,Пятницкое ,д.47,7682556,муниципальный округ Митино,н.д. +2281042,г Москва ш Пятницкое д.6,Москва,ш Пятницкое д.6,ш,Пятницкое ,д.6,7781032,муниципальный округ Митино,1997 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.6 кор.3,Москва,ш Пятницкое д.6 кор.3,ш,Пятницкое ,д.6 кор.3,7781286,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.6 кор.4,Москва,ш Пятницкое д.6 кор.4,ш,Пятницкое ,д.6 кор.4,7781288,муниципальный округ Митино,1997 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.7,Москва,ш Пятницкое д.7,ш,Пятницкое ,д.7,7782985,муниципальный округ Митино,1992 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.8,Москва,ш Пятницкое д.8,ш,Пятницкое ,д.8,7781290,муниципальный округ Митино,1997 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.9,Москва,ш Пятницкое д.9,ш,Пятницкое ,д.9,7781292,муниципальный округ Митино,1991 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.9 кор.1,Москва,ш Пятницкое д.9 кор.1,ш,Пятницкое ,д.9 кор.1,7781295,муниципальный округ Митино,1992 +2281043,г Москва аллея Сосновая д.2,Москва,аллея Сосновая д.2,аллея,Сосновая ,д.2,7952962,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1958 +2281043,г Москва аллея Сосновая д.4,Москва,аллея Сосновая д.4,аллея,Сосновая ,д.4,7952963,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1959 +2281043,г Москва аллея Сосновая д.4а,Москва,аллея Сосновая д.4а,аллея,Сосновая ,д.4а,7952965,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1957 +2281043,г Москва аллея Сосновая д.6,Москва,аллея Сосновая д.6,аллея,Сосновая ,д.6,7952968,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1962 +2281043,г Москва проезд Волоколамский д.1,Москва,проезд Волоколамский д.1,проезд,Волоколамский ,д.1,7964101,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1960 +2281043,г Москва проезд Волоколамский д.3 кор.1,Москва,проезд Волоколамский д.3 кор.1,проезд,Волоколамский ,д.3 кор.1,7964102,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1959 +2281043,г Москва проезд Волоколамский д.4 кор.1,Москва,проезд Волоколамский д.4 кор.1,проезд,Волоколамский ,д.4 кор.1,7964103,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1959 +2281043,г Москва проезд Волоколамский д.4 кор.2,Москва,проезд Волоколамский д.4 кор.2,проезд,Волоколамский ,д.4 кор.2,7964104,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1960 +2281043,г Москва проезд Волоколамский д.5 кор.1,Москва,проезд Волоколамский д.5 кор.1,проезд,Волоколамский ,д.5 кор.1,7964105,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1961 +2281043,г Москва проезд Волоколамский д.6 кор.1,Москва,проезд Волоколамский д.6 кор.1,проезд,Волоколамский ,д.6 кор.1,7964106,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1958 +2281043,г Москва проезд Волоколамский д.6 кор.2,Москва,проезд Волоколамский д.6 кор.2,проезд,Волоколамский ,д.6 кор.2,7964109,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1959 +2281043,г Москва проезд Врачебный д.10,Москва,проезд Врачебный д.10,проезд,Врачебный ,д.10,7952918,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1996 +2281043,г Москва проезд Врачебный д.10 кор.1,Москва,проезд Врачебный д.10 кор.1,проезд,Врачебный ,д.10 кор.1,7952919,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1968 +2281043,г Москва проезд Врачебный д.10 кор.2,Москва,проезд Врачебный д.10 кор.2,проезд,Врачебный ,д.10 кор.2,7952921,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1967 +2281043,г Москва проезд Врачебный д.11 кор.1,Москва,проезд Врачебный д.11 кор.1,проезд,Врачебный ,д.11 кор.1,7952922,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1968 +2281043,г Москва проезд Врачебный д.11 кор.2,Москва,проезд Врачебный д.11 кор.2,проезд,Врачебный ,д.11 кор.2,7952924,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1967 +2281043,г Москва проезд Врачебный д.11 кор.3,Москва,проезд Врачебный д.11 кор.3,проезд,Врачебный ,д.11 кор.3,7952925,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1968 +2281043,г Москва проезд Врачебный д.13 кор.1,Москва,проезд Врачебный д.13 кор.1,проезд,Врачебный ,д.13 кор.1,7952926,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1966 +2281043,г Москва проезд Врачебный д.13 кор.2,Москва,проезд Врачебный д.13 кор.2,проезд,Врачебный ,д.13 кор.2,7952927,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1965 +2281043,г Москва проезд Врачебный д.2,Москва,проезд Врачебный д.2,проезд,Врачебный ,д.2,7952910,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1961 +2281043,г Москва проезд Врачебный д.4,Москва,проезд Врачебный д.4,проезд,Врачебный ,д.4,7952911,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1958 +2281043,г Москва проезд Врачебный д.6 кор.1,Москва,проезд Врачебный д.6 кор.1,проезд,Врачебный ,д.6 кор.1,7952912,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1950 +2281043,г Москва проезд Врачебный д.6 кор.2,Москва,проезд Врачебный д.6 кор.2,проезд,Врачебный ,д.6 кор.2,7952914,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1967 +2281043,г Москва проезд Врачебный д.7 строение 1,Москва,проезд Врачебный д.7 строение 1,проезд,Врачебный ,д.7 строение 1,7952915,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1969 +2281043,г Москва проезд Врачебный д.8 кор.2,Москва,проезд Врачебный д.8 кор.2,проезд,Врачебный ,д.8 кор.2,7952916,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1968 +2281043,г Москва проезд Врачебный д.9,Москва,проезд Врачебный д.9,проезд,Врачебный ,д.9,7952917,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1960 +2281043,г Москва проезд Полесский д.10,Москва,проезд Полесский д.10,проезд,Полесский ,д.10,7945442,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1966 +2281043,г Москва проезд Полесский д.12,Москва,проезд Полесский д.12,проезд,Полесский ,д.12,7945446,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1963 +2281043,г Москва проезд Полесский д.2 кор.1,Москва,проезд Полесский д.2 кор.1,проезд,Полесский ,д.2 кор.1,7945427,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1973 +2281043,г Москва проезд Полесский д.4 кор.1,Москва,проезд Полесский д.4 кор.1,проезд,Полесский ,д.4 кор.1,7945430,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1967 +2281043,г Москва проезд Полесский д.4 кор.2,Москва,проезд Полесский д.4 кор.2,проезд,Полесский ,д.4 кор.2,7945431,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1968 +2281043,г Москва проезд Полесский д.6 кор.1,Москва,проезд Полесский д.6 кор.1,проезд,Полесский ,д.6 кор.1,7945434,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1966 +2281043,г Москва проезд Полесский д.6 кор.2,Москва,проезд Полесский д.6 кор.2,проезд,Полесский ,д.6 кор.2,7945435,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1967 +2281043,г Москва проезд Полесский д.8,Москва,проезд Полесский д.8,проезд,Полесский ,д.8,7945438,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1966 +2281043,г Москва проезд Стратонавтов д.10 строение 1,Москва,проезд Стратонавтов д.10 строение 1,проезд,Стратонавтов ,д.10 строение 1,7964086,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1973 +2281043,г Москва проезд Стратонавтов д.11 строение 1,Москва,проезд Стратонавтов д.11 строение 1,проезд,Стратонавтов ,д.11 строение 1,7964088,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1939 +2281043,г Москва проезд Стратонавтов д.12 кор.1,Москва,проезд Стратонавтов д.12 кор.1,проезд,Стратонавтов ,д.12 кор.1,7964089,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1972 +2281043,г Москва проезд Стратонавтов д.13 кор.1,Москва,проезд Стратонавтов д.13 кор.1,проезд,Стратонавтов ,д.13 кор.1,7964092,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1960 +2281043,г Москва проезд Стратонавтов д.13 кор.2,Москва,проезд Стратонавтов д.13 кор.2,проезд,Стратонавтов ,д.13 кор.2,7964094,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1961 +2281043,г Москва проезд Стратонавтов д.14 кор.1,Москва,проезд Стратонавтов д.14 кор.1,проезд,Стратонавтов ,д.14 кор.1,7964096,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1972 +2281043,г Москва проезд Стратонавтов д.16 кор.1,Москва,проезд Стратонавтов д.16 кор.1,проезд,Стратонавтов ,д.16 кор.1,7964098,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1973 +2281043,г Москва проезд Стратонавтов д.17,Москва,проезд Стратонавтов д.17,проезд,Стратонавтов ,д.17,7964100,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1962 +2281043,г Москва проезд Стратонавтов д.9,Москва,проезд Стратонавтов д.9,проезд,Стратонавтов ,д.9,7958508,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1957 +2281043,г Москва проезд Тушинский 1-й д.14,Москва,проезд Тушинский 1-й д.14,проезд,Тушинский 1-й ,д.14,7964134,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1975 +2281043,г Москва проезд Тушинский 1-й д.15,Москва,проезд Тушинский 1-й д.15,проезд,Тушинский 1-й ,д.15,7964135,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1938 +2281043,г Москва проезд Тушинский 1-й д.17,Москва,проезд Тушинский 1-й д.17,проезд,Тушинский 1-й ,д.17,7964137,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1995 +2281043,г Москва проезд Тушинский 1-й д.19,Москва,проезд Тушинский 1-й д.19,проезд,Тушинский 1-й ,д.19,7964139,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1940 +2281043,г Москва проезд Тушинский 1-й д.3,Москва,проезд Тушинский 1-й д.3,проезд,Тушинский 1-й ,д.3,7964124,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1972 +2281043,г Москва проезд Тушинский 1-й д.4,Москва,проезд Тушинский 1-й д.4,проезд,Тушинский 1-й ,д.4,7964125,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1979 +2281043,г Москва проезд Тушинский 1-й д.5,Москва,проезд Тушинский 1-й д.5,проезд,Тушинский 1-й ,д.5,7964127,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1972 +2281043,г Москва проезд Тушинский 1-й д.6 кор.1,Москва,проезд Тушинский 1-й д.6 кор.1,проезд,Тушинский 1-й ,д.6 кор.1,7964130,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1974 +2281043,г Москва проезд Тушинский 1-й д.7,Москва,проезд Тушинский 1-й д.7,проезд,Тушинский 1-й ,д.7,7964131,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1973 +2281043,г Москва проезд Тушинский 1-й д.8 кор.1,Москва,проезд Тушинский 1-й д.8 кор.1,проезд,Тушинский 1-й ,д.8 кор.1,7964132,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1974 +2281043,г Москва проезд Тушинский 2-й д.10,Москва,проезд Тушинский 2-й д.10,проезд,Тушинский 2-й ,д.10,7964111,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1975 +2281043,г Москва проезд Тушинский 2-й д.2,Москва,проезд Тушинский 2-й д.2,проезд,Тушинский 2-й ,д.2,7964119,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1978 +2281043,г Москва проезд Тушинский 2-й д.4,Москва,проезд Тушинский 2-й д.4,проезд,Тушинский 2-й ,д.4,7964117,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1974 +2281043,г Москва проезд Тушинский 2-й д.8,Москва,проезд Тушинский 2-й д.8,проезд,Тушинский 2-й ,д.8,7964113,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1976 +2281043,г Москва проезд Тушинский 3-й д.7,Москва,проезд Тушинский 3-й д.7,проезд,Тушинский 3-й ,д.7,7964110,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1957 +2281043,г Москва ул Вишневая д.10,Москва,ул Вишневая д.10,ул,Вишневая ,д.10,7943837,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1963 +2281043,г Москва ул Вишневая д.12,Москва,ул Вишневая д.12,ул,Вишневая ,д.12,7943850,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1935 +2281043,г Москва ул Вишневая д.14,Москва,ул Вишневая д.14,ул,Вишневая ,д.14,7943854,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1978 +2281043,г Москва ул Вишневая д.14/11,Москва,ул Вишневая д.14/11,ул,Вишневая ,д.14/11,7943862,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1934 +2281043,г Москва ул Вишневая д.18,Москва,ул Вишневая д.18,ул,Вишневая ,д.18,7943867,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1951 +2281043,г Москва ул Вишневая д.2/14,Москва,ул Вишневая д.2/14,ул,Вишневая ,д.2/14,7943820,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1955 +2281043,г Москва ул Вишневая д.4,Москва,ул Вишневая д.4,ул,Вишневая ,д.4,7943833,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1954 +2281043,г Москва ул Вишневая д.8/16,Москва,ул Вишневая д.8/16,ул,Вишневая ,д.8/16,7943844,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1940 +2281043,г Москва ул Водников д.14,Москва,ул Водников д.14,ул,Водников ,д.14,7958504,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1951 +2281043,г Москва ул Водников д.18,Москва,ул Водников д.18,ул,Водников ,д.18,7958505,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1961 +2281043,г Москва ул Водников д.20,Москва,ул Водников д.20,ул,Водников ,д.20,7958507,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1962 +2281043,г Москва ул Водников д.3,Москва,ул Водников д.3,ул,Водников ,д.3,7958497,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1974 +2281043,г Москва ул Водников д.5а,Москва,ул Водников д.5а,ул,Водников ,д.5а,7958499,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1957 +2281043,г Москва ул Водников д.7,Москва,ул Водников д.7,ул,Водников ,д.7,7958500,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1961 +2281043,г Москва ул Водников д.9,Москва,ул Водников д.9,ул,Водников ,д.9,7958503,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1937 +2281043,г Москва ул Габричевского д.1 кор.1,Москва,ул Габричевского д.1 кор.1,ул,Габричевского ,д.1 кор.1,7952928,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1961 +2281043,г Москва ул Габричевского д.1 кор.2,Москва,ул Габричевского д.1 кор.2,ул,Габричевского ,д.1 кор.2,7952929,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1964 +2281043,г Москва ул Габричевского д.10 кор.1,Москва,ул Габричевского д.10 кор.1,ул,Габричевского ,д.10 кор.1,7952943,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1974 +2281043,г Москва ул Габричевского д.10 кор.2,Москва,ул Габричевского д.10 кор.2,ул,Габричевского ,д.10 кор.2,7952951,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1967 +2281043,г Москва ул Габричевского д.10 кор.3,Москва,ул Габричевского д.10 кор.3,ул,Габричевского ,д.10 кор.3,7952956,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1970 +2281043,г Москва ул Габричевского д.10 кор.4,Москва,ул Габричевского д.10 кор.4,ул,Габричевского ,д.10 кор.4,7952960,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1970 +2281043,г Москва ул Габричевского д.3 кор.1,Москва,ул Габричевского д.3 кор.1,ул,Габричевского ,д.3 кор.1,7952930,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1962 +2281043,г Москва ул Габричевского д.3 кор.2,Москва,ул Габричевского д.3 кор.2,ул,Габричевского ,д.3 кор.2,7952932,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1968 +2281043,г Москва ул Габричевского д.4,Москва,ул Габричевского д.4,ул,Габричевского ,д.4,7952933,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1968 +2281043,г Москва ул Габричевского д.6 кор.1,Москва,ул Габричевского д.6 кор.1,ул,Габричевского ,д.6 кор.1,7952934,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1970 +2281043,г Москва ул Габричевского д.6 кор.2,Москва,ул Габричевского д.6 кор.2,ул,Габричевского ,д.6 кор.2,7952936,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1967 +2281043,г Москва ул Габричевского д.8 кор.1,Москва,ул Габричевского д.8 кор.1,ул,Габричевского ,д.8 кор.1,7952938,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1981 +2281043,г Москва ул Габричевского д.8 кор.2,Москва,ул Габричевского д.8 кор.2,ул,Габричевского ,д.8 кор.2,7952948,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1979 +2281043,г Москва ул Долгова д.1 кор.1,Москва,ул Долгова д.1 кор.1,ул,Долгова ,д.1 кор.1,7943873,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1964 +2281043,г Москва ул Долгова д.1 кор.2,Москва,ул Долгова д.1 кор.2,ул,Долгова ,д.1 кор.2,7943883,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1964 +2281043,г Москва ул Долгова д.2,Москва,ул Долгова д.2,ул,Долгова ,д.2,7943887,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1956 +2281043,г Москва ул Долгова д.5,Москва,ул Долгова д.5,ул,Долгова ,д.5,7943892,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1956 +2281043,г Москва ул Мещерякова д.2 кор.2,Москва,ул Мещерякова д.2 кор.2,ул,Мещерякова ,д.2 кор.2,7943973,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1958 +2281043,г Москва ул Мещерякова д.3,Москва,ул Мещерякова д.3,ул,Мещерякова ,д.3,7943980,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1953 +2281043,г Москва ул Мещерякова д.4 кор.1,Москва,ул Мещерякова д.4 кор.1,ул,Мещерякова ,д.4 кор.1,7943984,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1952 +2281043,г Москва ул Мещерякова д.4 кор.2,Москва,ул Мещерякова д.4 кор.2,ул,Мещерякова ,д.4 кор.2,7943987,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1952 +2281043,г Москва ул Мещерякова д.7,Москва,ул Мещерякова д.7,ул,Мещерякова ,д.7,7943993,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1937 +2281043,г Москва ул Мещерякова д.8/16,Москва,ул Мещерякова д.8/16,ул,Мещерякова ,д.8/16,7944000,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1955 +2281043,г Москва ул Мещерякова д.9,Москва,ул Мещерякова д.9,ул,Мещерякова ,д.9,7944012,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1939 +2281043,г Москва ул Набережная Б. д.1 кор.1,Москва,ул Набережная Б. д.1 кор.1,ул,Набережная Б. ,д.1 кор.1,7943096,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1957 +2281043,г Москва ул Набережная Б. д.11 кор.1,Москва,ул Набережная Б. д.11 кор.1,ул,Набережная Б. ,д.11 кор.1,7943671,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,2003 +2281043,г Москва ул Набережная Б. д.11 кор.2,Москва,ул Набережная Б. д.11 кор.2,ул,Набережная Б. ,д.11 кор.2,7943679,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,2003 +2281043,г Москва ул Набережная Б. д.11 кор.3,Москва,ул Набережная Б. д.11 кор.3,ул,Набережная Б. ,д.11 кор.3,7958558,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,2003 +2281043,г Москва ул Набережная Б. д.13,Москва,ул Набережная Б. д.13,ул,Набережная Б. ,д.13,7943695,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1953 +2281043,г Москва ул Набережная Б. д.15,Москва,ул Набережная Б. д.15,ул,Набережная Б. ,д.15,7943711,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1956 +2281043,г Москва ул Набережная Б. д.17а,Москва,ул Набережная Б. д.17а,ул,Набережная Б. ,д.17а,7943719,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1948 +2281043,г Москва ул Набережная Б. д.17б,Москва,ул Набережная Б. д.17б,ул,Набережная Б. ,д.17б,7943729,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1948 +2281043,г Москва ул Набережная Б. д.19,Москва,ул Набережная Б. д.19,ул,Набережная Б. ,д.19,7943738,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1954 +2281043,г Москва ул Набережная Б. д.19 кор.1,Москва,ул Набережная Б. д.19 кор.1,ул,Набережная Б. ,д.19 кор.1,7943754,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,2002 +2281043,г Москва ул Набережная Б. д.19 кор.2,Москва,ул Набережная Б. д.19 кор.2,ул,Набережная Б. ,д.19 кор.2,8140623,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,2004 +2281043,г Москва ул Набережная Б. д.19 кор.3,Москва,ул Набережная Б. д.19 кор.3,ул,Набережная Б. ,д.19 кор.3,8140616,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,2005 +2281043,г Москва ул Набережная Б. д.21,Москва,ул Набережная Б. д.21,ул,Набережная Б. ,д.21,7943800,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1954 +2281043,г Москва ул Набережная Б. д.25/1,Москва,ул Набережная Б. д.25/1,ул,Набережная Б. ,д.25/1,7943811,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1956 +2281043,г Москва ул Набережная Б. д.5 кор.1,Москва,ул Набережная Б. д.5 кор.1,ул,Набережная Б. ,д.5 кор.1,7943662,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1958 +2281043,г Москва ул Набережная М. д.13,Москва,ул Набережная М. д.13,ул,Набережная М. ,д.13,7943917,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1994 +2281043,г Москва ул Набережная М. д.15 кор.1,Москва,ул Набережная М. д.15 кор.1,ул,Набережная М. ,д.15 кор.1,7943946,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,2001 +2281043,г Москва ул Набережная М. д.17/22,Москва,ул Набережная М. д.17/22,ул,Набережная М. ,д.17/22,7943955,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1994 +2281043,г Москва ул Набережная М. д.3 строение 1,Москва,ул Набережная М. д.3 строение 1,ул,Набережная М. ,д.3 строение 1,7638938,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1970 +2281043,г Москва ул Набережная М. д.5 строение 1,Москва,ул Набережная М. д.5 строение 1,ул,Набережная М. ,д.5 строение 1,7945425,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1970 +2281043,г Москва ул Набережная М. д.7 строение 1,Москва,ул Набережная М. д.7 строение 1,ул,Набережная М. ,д.7 строение 1,7943909,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1969 +2281043,г Москва ул Подмосковная д.1/6,Москва,ул Подмосковная д.1/6,ул,Подмосковная ,д.1/6,7945322,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1956 +2281043,г Москва ул Подмосковная д.10,Москва,ул Подмосковная д.10,ул,Подмосковная ,д.10,7945341,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1949 +2281043,г Москва ул Подмосковная д.12,Москва,ул Подмосковная д.12,ул,Подмосковная ,д.12,7945342,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1949 +2281043,г Москва ул Подмосковная д.12а,Москва,ул Подмосковная д.12а,ул,Подмосковная ,д.12а,7945343,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1950 +2281043,г Москва ул Подмосковная д.14,Москва,ул Подмосковная д.14,ул,Подмосковная ,д.14,7945344,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1954 +2281043,г Москва ул Подмосковная д.14а,Москва,ул Подмосковная д.14а,ул,Подмосковная ,д.14а,7945345,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1952 +2281043,г Москва ул Подмосковная д.2/4,Москва,ул Подмосковная д.2/4,ул,Подмосковная ,д.2/4,7945325,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1951 +2281043,г Москва ул Подмосковная д.4,Москва,ул Подмосковная д.4,ул,Подмосковная ,д.4,7945327,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1951 +2281043,г Москва ул Подмосковная д.5,Москва,ул Подмосковная д.5,ул,Подмосковная ,д.5,7945331,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1956 +2281043,г Москва ул Подмосковная д.6,Москва,ул Подмосковная д.6,ул,Подмосковная ,д.6,7945333,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1956 +2281043,г Москва ул Подмосковная д.7,Москва,ул Подмосковная д.7,ул,Подмосковная ,д.7,7945336,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1957 +2281043,г Москва ул Подмосковная д.8,Москва,ул Подмосковная д.8,ул,Подмосковная ,д.8,7945338,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1949 +2281043,г Москва ул Подмосковная д.8а,Москва,ул Подмосковная д.8а,ул,Подмосковная ,д.8а,7945340,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1951 +2281043,г Москва ул Свободы д.1 кор.1,Москва,ул Свободы д.1 кор.1,ул,Свободы ,д.1 кор.1,7945348,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1960 +2281043,г Москва ул Свободы д.1 кор.2,Москва,ул Свободы д.1 кор.2,ул,Свободы ,д.1 кор.2,7945350,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1958 +2281043,г Москва ул Свободы д.1 кор.3,Москва,ул Свободы д.1 кор.3,ул,Свободы ,д.1 кор.3,7945352,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1963 +2281043,г Москва ул Свободы д.1 кор.4,Москва,ул Свободы д.1 кор.4,ул,Свободы ,д.1 кор.4,7945353,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1963 +2281043,г Москва ул Свободы д.11/1,Москва,ул Свободы д.11/1,ул,Свободы ,д.11/1,7945395,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1960 +2281043,г Москва ул Свободы д.12/8,Москва,ул Свободы д.12/8,ул,Свободы ,д.12/8,7945396,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1956 +2281043,г Москва ул Свободы д.13/2,Москва,ул Свободы д.13/2,ул,Свободы ,д.13/2,7945397,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1960 +2281043,г Москва ул Свободы д.14,Москва,ул Свободы д.14,ул,Свободы ,д.14,7945398,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1955 +2281043,г Москва ул Свободы д.15/10,Москва,ул Свободы д.15/10,ул,Свободы ,д.15/10,7945400,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1955 +2281043,г Москва ул Свободы д.16,Москва,ул Свободы д.16,ул,Свободы ,д.16,7945401,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1955 +2281043,г Москва ул Свободы д.17,Москва,ул Свободы д.17,ул,Свободы ,д.17,7945402,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1954 +2281043,г Москва ул Свободы д.18,Москва,ул Свободы д.18,ул,Свободы ,д.18,7945403,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1957 +2281043,г Москва ул Свободы д.19/1,Москва,ул Свободы д.19/1,ул,Свободы ,д.19/1,7945405,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1954 +2281043,г Москва ул Свободы д.2,Москва,ул Свободы д.2,ул,Свободы ,д.2,7945374,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1960 +2281043,г Москва ул Свободы д.20,Москва,ул Свободы д.20,ул,Свободы ,д.20,7945406,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1955 +2281043,г Москва ул Свободы д.23,Москва,ул Свободы д.23,ул,Свободы ,д.23,7945409,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1957 +2281043,г Москва ул Свободы д.24/9,Москва,ул Свободы д.24/9,ул,Свободы ,д.24/9,7945411,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1956 +2281043,г Москва ул Свободы д.3,Москва,ул Свободы д.3,ул,Свободы ,д.3,7945380,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1957 +2281043,г Москва ул Свободы д.4 строение 1,Москва,ул Свободы д.4 строение 1,ул,Свободы ,д.4 строение 1,7964143,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1958 +2281043,г Москва ул Свободы д.4 строение 2,Москва,ул Свободы д.4 строение 2,ул,Свободы ,д.4 строение 2,7964144,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1960 +2281043,г Москва ул Свободы д.5/5,Москва,ул Свободы д.5/5,ул,Свободы ,д.5/5,7945388,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1962 +2281043,г Москва ул Свободы д.6/3,Москва,ул Свободы д.6/3,ул,Свободы ,д.6/3,7945389,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1958 +2281043,г Москва ул Свободы д.8/4 строение 1,Москва,ул Свободы д.8/4 строение 1,ул,Свободы ,д.8/4 строение 1,7945393,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1956 +2281043,г Москва ул Свободы д.8/4 строение 2,Москва,ул Свободы д.8/4 строение 2,ул,Свободы ,д.8/4 строение 2,7945394,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1961 +2281043,г Москва ул Свободы д.9,Москва,ул Свободы д.9,ул,Свободы ,д.9,7958512,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1960 +2281043,г Москва ул Тушинская д.1,Москва,ул Тушинская д.1,ул,Тушинская ,д.1,7945413,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1958 +2281043,г Москва ул Тушинская д.10,Москва,ул Тушинская д.10,ул,Тушинская ,д.10,7945416,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1957 +2281043,г Москва ул Тушинская д.11,Москва,ул Тушинская д.11,ул,Тушинская ,д.11,7945418,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1965 +2281043,г Москва ул Тушинская д.12,Москва,ул Тушинская д.12,ул,Тушинская ,д.12,7945419,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1956 +2281043,г Москва ул Тушинская д.13,Москва,ул Тушинская д.13,ул,Тушинская ,д.13,7945421,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1981 +2281043,г Москва ул Тушинская д.6,Москва,ул Тушинская д.6,ул,Тушинская ,д.6,7945414,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1961 +2281043,г Москва ул Тушинская д.9 кор.1,Москва,ул Тушинская д.9 кор.1,ул,Тушинская ,д.9 кор.1,7945415,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1960 +2281043,г Москва ул Циолковского д.5,Москва,ул Циолковского д.5,ул,Циолковского ,д.5,7945423,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1958 +2281043,г Москва ул Циолковского д.6,Москва,ул Циолковского д.6,ул,Циолковского ,д.6,8061211,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,2001 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.100,Москва,ш Волоколамское д.100,ш,Волоколамское ,д.100,7957143,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1960 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.100 кор.1,Москва,ш Волоколамское д.100 кор.1,ш,Волоколамское ,д.100 кор.1,7957152,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1960 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.102,Москва,ш Волоколамское д.102,ш,Волоколамское ,д.102,7957162,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1958 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.102 кор.1,Москва,ш Волоколамское д.102 кор.1,ш,Волоколамское ,д.102 кор.1,7957173,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1958 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.104,Москва,ш Волоколамское д.104,ш,Волоколамское ,д.104,7957181,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1960 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.106,Москва,ш Волоколамское д.106,ш,Волоколамское ,д.106,7957193,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1958 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.108,Москва,ш Волоколамское д.108,ш,Волоколамское ,д.108,7957285,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1960 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.110,Москва,ш Волоколамское д.110,ш,Волоколамское ,д.110,7957294,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1959 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.41 кор.1,Москва,ш Волоколамское д.41 кор.1,ш,Волоколамское ,д.41 кор.1,7952969,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1973 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.43 строение 1,Москва,ш Волоколамское д.43 строение 1,ш,Волоколамское ,д.43 строение 1,7956943,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1974 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.45,Москва,ш Волоколамское д.45,ш,Волоколамское ,д.45,7956973,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1977 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.49,Москва,ш Волоколамское д.49,ш,Волоколамское ,д.49,7956984,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1972 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.54 кор.1,Москва,ш Волоколамское д.54 кор.1,ш,Волоколамское ,д.54 кор.1,7956993,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1974 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.56 кор.1,Москва,ш Волоколамское д.56 кор.1,ш,Волоколамское ,д.56 кор.1,7957004,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1975 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.58 кор.1,Москва,ш Волоколамское д.58 кор.1,ш,Волоколамское ,д.58 кор.1,7957015,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1976 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.60 кор.1,Москва,ш Волоколамское д.60 кор.1,ш,Волоколамское ,д.60 кор.1,7957036,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1977 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.84 кор.9,Москва,ш Волоколамское д.84 кор.9,ш,Волоколамское ,д.84 кор.9,7957090,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1956 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.92,Москва,ш Волоколамское д.92,ш,Волоколамское ,д.92,7957102,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1962 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.92 кор.1,Москва,ш Волоколамское д.92 кор.1,ш,Волоколамское ,д.92 кор.1,7958509,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1967 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.92 кор.2,Москва,ш Волоколамское д.92 кор.2,ш,Волоколамское ,д.92 кор.2,7957112,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1981 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.94,Москва,ш Волоколамское д.94,ш,Волоколамское ,д.94,7957119,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1962 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.96/2,Москва,ш Волоколамское д.96/2,ш,Волоколамское ,д.96/2,7957124,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1960 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.98,Москва,ш Волоколамское д.98,ш,Волоколамское ,д.98,7957133,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1961 +2281044,г Москва б-р Химкинский д.14 кор.1,Москва,б-р Химкинский д.14 кор.1,б-р,Химкинский ,д.14 кор.1,7924186,муниципальный округ Северное Тушино,1977 +2281044,г Москва б-р Химкинский д.16 кор.1,Москва,б-р Химкинский д.16 кор.1,б-р,Химкинский ,д.16 кор.1,7924188,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва б-р Химкинский д.16 кор.2,Москва,б-р Химкинский д.16 кор.2,б-р,Химкинский ,д.16 кор.2,7924190,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва б-р Химкинский д.16 кор.3,Москва,б-р Химкинский д.16 кор.3,б-р,Химкинский ,д.16 кор.3,7924193,муниципальный округ Северное Тушино,1965 +2281044,г Москва б-р Химкинский д.16 кор.4,Москва,б-р Химкинский д.16 кор.4,б-р,Химкинский ,д.16 кор.4,7924200,муниципальный округ Северное Тушино,1964 +2281044,г Москва б-р Химкинский д.16 кор.5,Москва,б-р Химкинский д.16 кор.5,б-р,Химкинский ,д.16 кор.5,7924203,муниципальный округ Северное Тушино,1964 +2281044,г Москва б-р Химкинский д.6,Москва,б-р Химкинский д.6,б-р,Химкинский ,д.6,7924177,муниципальный округ Северное Тушино,1965 +2281044,г Москва б-р Химкинский д.8,Москва,б-р Химкинский д.8,б-р,Химкинский ,д.8,7924180,муниципальный округ Северное Тушино,1965 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.10,Москва,б-р Яна Райниса д.10,б-р,Яна Райниса ,д.10,7924229,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.12,Москва,б-р Яна Райниса д.12,б-р,Яна Райниса ,д.12,7924231,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.14 кор.1,Москва,б-р Яна Райниса д.14 кор.1,б-р,Яна Райниса ,д.14 кор.1,7924233,муниципальный округ Северное Тушино,1981 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.14 кор.2,Москва,б-р Яна Райниса д.14 кор.2,б-р,Яна Райниса ,д.14 кор.2,7924238,муниципальный округ Северное Тушино,1983 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.16 кор.1,Москва,б-р Яна Райниса д.16 кор.1,б-р,Яна Райниса ,д.16 кор.1,8031764,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.16 кор.2,Москва,б-р Яна Райниса д.16 кор.2,б-р,Яна Райниса ,д.16 кор.2,7748098,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.18 кор.1,Москва,б-р Яна Райниса д.18 кор.1,б-р,Яна Райниса ,д.18 кор.1,7924242,муниципальный округ Северное Тушино,1980 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.2 кор.1,Москва,б-р Яна Райниса д.2 кор.1,б-р,Яна Райниса ,д.2 кор.1,7924207,муниципальный округ Северное Тушино,1969 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.2 кор.2,Москва,б-р Яна Райниса д.2 кор.2,б-р,Яна Райниса ,д.2 кор.2,7924208,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.2 кор.3,Москва,б-р Яна Райниса д.2 кор.3,б-р,Яна Райниса ,д.2 кор.3,7924213,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.20 кор.1,Москва,б-р Яна Райниса д.20 кор.1,б-р,Яна Райниса ,д.20 кор.1,7760030,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.20 кор.2,Москва,б-р Яна Райниса д.20 кор.2,б-р,Яна Райниса ,д.20 кор.2,7870515,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.22 кор.1,Москва,б-р Яна Райниса д.22 кор.1,б-р,Яна Райниса ,д.22 кор.1,7924247,муниципальный округ Северное Тушино,1978 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.22 кор.2,Москва,б-р Яна Райниса д.22 кор.2,б-р,Яна Райниса ,д.22 кор.2,7924253,муниципальный округ Северное Тушино,1977 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.24 кор.1,Москва,б-р Яна Райниса д.24 кор.1,б-р,Яна Райниса ,д.24 кор.1,7702029,муниципальный округ Северное Тушино,н.д. +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.24 кор.2,Москва,б-р Яна Райниса д.24 кор.2,б-р,Яна Райниса ,д.24 кор.2,7924254,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.26 кор.1,Москва,б-р Яна Райниса д.26 кор.1,б-р,Яна Райниса ,д.26 кор.1,7924257,муниципальный округ Северное Тушино,1978 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.26 кор.2,Москва,б-р Яна Райниса д.26 кор.2,б-р,Яна Райниса ,д.26 кор.2,7924269,муниципальный округ Северное Тушино,1977 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.28 кор.1,Москва,б-р Яна Райниса д.28 кор.1,б-р,Яна Райниса ,д.28 кор.1,7924273,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.28 кор.2,Москва,б-р Яна Райниса д.28 кор.2,б-р,Яна Райниса ,д.28 кор.2,7953118,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.30 кор.1,Москва,б-р Яна Райниса д.30 кор.1,б-р,Яна Райниса ,д.30 кор.1,7924275,муниципальный округ Северное Тушино,1980 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.32,Москва,б-р Яна Райниса д.32,б-р,Яна Райниса ,д.32,7924277,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.4 кор.4,Москва,б-р Яна Райниса д.4 кор.4,б-р,Яна Райниса ,д.4 кор.4,7924215,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.6 кор.1,Москва,б-р Яна Райниса д.6 кор.1,б-р,Яна Райниса ,д.6 кор.1,7924218,муниципальный округ Северное Тушино,1970 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.6 кор.2,Москва,б-р Яна Райниса д.6 кор.2,б-р,Яна Райниса ,д.6 кор.2,7924222,муниципальный округ Северное Тушино,1970 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.6 кор.3,Москва,б-р Яна Райниса д.6 кор.3,б-р,Яна Райниса ,д.6 кор.3,7924225,муниципальный округ Северное Тушино,1969 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.8,Москва,б-р Яна Райниса д.8,б-р,Яна Райниса ,д.8,7924228,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.1,Москва,ул Вилиса Лациса д.1,ул,Вилиса Лациса ,д.1,8356762,муниципальный округ Северное Тушино,2004 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.1 кор.1,Москва,ул Вилиса Лациса д.1 кор.1,ул,Вилиса Лациса ,д.1 кор.1,8053257,муниципальный округ Северное Тушино,2004 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.11 кор.3,Москва,ул Вилиса Лациса д.11 кор.3,ул,Вилиса Лациса ,д.11 кор.3,7919931,муниципальный округ Северное Тушино,1974 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.11 кор.4,Москва,ул Вилиса Лациса д.11 кор.4,ул,Вилиса Лациса ,д.11 кор.4,7919935,муниципальный округ Северное Тушино,1969 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.13 кор.1,Москва,ул Вилиса Лациса д.13 кор.1,ул,Вилиса Лациса ,д.13 кор.1,7919940,муниципальный округ Северное Тушино,1980 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.15,Москва,ул Вилиса Лациса д.15,ул,Вилиса Лациса ,д.15,7919945,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.17 кор.1,Москва,ул Вилиса Лациса д.17 кор.1,ул,Вилиса Лациса ,д.17 кор.1,7553824,муниципальный округ Северное Тушино,2008 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.17 кор.2,Москва,ул Вилиса Лациса д.17 кор.2,ул,Вилиса Лациса ,д.17 кор.2,7919947,муниципальный округ Северное Тушино,2005 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.21 кор.2,Москва,ул Вилиса Лациса д.21 кор.2,ул,Вилиса Лациса ,д.21 кор.2,8412828,муниципальный округ Северное Тушино,2005 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.21 кор.3,Москва,ул Вилиса Лациса д.21 кор.3,ул,Вилиса Лациса ,д.21 кор.3,7929137,муниципальный округ Северное Тушино,1987 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.21 кор.4,Москва,ул Вилиса Лациса д.21 кор.4,ул,Вилиса Лациса ,д.21 кор.4,8019360,муниципальный округ Северное Тушино,1987 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.23 кор.4,Москва,ул Вилиса Лациса д.23 кор.4,ул,Вилиса Лациса ,д.23 кор.4,7919952,муниципальный округ Северное Тушино,2002 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.25,Москва,ул Вилиса Лациса д.25,ул,Вилиса Лациса ,д.25,7919953,муниципальный округ Северное Тушино,1997 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.25 кор.1,Москва,ул Вилиса Лациса д.25 кор.1,ул,Вилиса Лациса ,д.25 кор.1,7919956,муниципальный округ Северное Тушино,1997 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.25 кор.2,Москва,ул Вилиса Лациса д.25 кор.2,ул,Вилиса Лациса ,д.25 кор.2,7919957,муниципальный округ Северное Тушино,1999 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.27,Москва,ул Вилиса Лациса д.27,ул,Вилиса Лациса ,д.27,7720262,муниципальный округ Северное Тушино,2005 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.27 кор.1,Москва,ул Вилиса Лациса д.27 кор.1,ул,Вилиса Лациса ,д.27 кор.1,7720263,муниципальный округ Северное Тушино,2005 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.27 кор.2,Москва,ул Вилиса Лациса д.27 кор.2,ул,Вилиса Лациса ,д.27 кор.2,7720265,муниципальный округ Северное Тушино,2005 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.27 кор.3,Москва,ул Вилиса Лациса д.27 кор.3,ул,Вилиса Лациса ,д.27 кор.3,7720267,муниципальный округ Северное Тушино,2005 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.3 кор.1,Москва,ул Вилиса Лациса д.3 кор.1,ул,Вилиса Лациса ,д.3 кор.1,8053270,муниципальный округ Северное Тушино,2004 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.31 кор.2,Москва,ул Вилиса Лациса д.31 кор.2,ул,Вилиса Лациса ,д.31 кор.2,7919959,муниципальный округ Северное Тушино,1981 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.33 кор.1,Москва,ул Вилиса Лациса д.33 кор.1,ул,Вилиса Лациса ,д.33 кор.1,8267273,муниципальный округ Северное Тушино,н.д. +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.35,Москва,ул Вилиса Лациса д.35,ул,Вилиса Лациса ,д.35,7919963,муниципальный округ Северное Тушино,1980 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.37 кор.1,Москва,ул Вилиса Лациса д.37 кор.1,ул,Вилиса Лациса ,д.37 кор.1,7919964,муниципальный округ Северное Тушино,1980 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.39,Москва,ул Вилиса Лациса д.39,ул,Вилиса Лациса ,д.39,7919967,муниципальный округ Северное Тушино,1980 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.41,Москва,ул Вилиса Лациса д.41,ул,Вилиса Лациса ,д.41,7919968,муниципальный округ Северное Тушино,1980 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.42,Москва,ул Вилиса Лациса д.42,ул,Вилиса Лациса ,д.42,7919969,муниципальный округ Северное Тушино,2000 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.43 кор.1,Москва,ул Вилиса Лациса д.43 кор.1,ул,Вилиса Лациса ,д.43 кор.1,7919972,муниципальный округ Северное Тушино,1980 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.5 кор.1,Москва,ул Вилиса Лациса д.5 кор.1,ул,Вилиса Лациса ,д.5 кор.1,7919907,муниципальный округ Северное Тушино,2002 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.7 кор.1,Москва,ул Вилиса Лациса д.7 кор.1,ул,Вилиса Лациса ,д.7 кор.1,7919911,муниципальный округ Северное Тушино,1970 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.7 кор.4,Москва,ул Вилиса Лациса д.7 кор.4,ул,Вилиса Лациса ,д.7 кор.4,7919915,муниципальный округ Северное Тушино,1979 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.9 кор.1,Москва,ул Вилиса Лациса д.9 кор.1,ул,Вилиса Лациса ,д.9 кор.1,7919921,муниципальный округ Северное Тушино,1979 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.9 кор.2,Москва,ул Вилиса Лациса д.9 кор.2,ул,Вилиса Лациса ,д.9 кор.2,7919925,муниципальный округ Северное Тушино,1979 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.9 кор.3,Москва,ул Вилиса Лациса д.9 кор.3,ул,Вилиса Лациса ,д.9 кор.3,7919927,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.1,7919981,муниципальный округ Северное Тушино,1997 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.1 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.1 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.1 кор.1,7919983,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.1 кор.2,Москва,ул Героев Панфиловцев д.1 кор.2,ул,Героев Панфиловцев ,д.1 кор.2,7919986,муниципальный округ Северное Тушино,2007 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.1 кор.3,Москва,ул Героев Панфиловцев д.1 кор.3,ул,Героев Панфиловцев ,д.1 кор.3,7919987,муниципальный округ Северное Тушино,2007 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.1 кор.5,Москва,ул Героев Панфиловцев д.1 кор.5,ул,Героев Панфиловцев ,д.1 кор.5,7919988,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.1/2,Москва,ул Героев Панфиловцев д.1/2,ул,Героев Панфиловцев ,д.1/2,8052236,муниципальный округ Северное Тушино,2000 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.11 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.11 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.11 кор.1,7920057,муниципальный округ Северное Тушино,2008 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.11 кор.2,Москва,ул Героев Панфиловцев д.11 кор.2,ул,Героев Панфиловцев ,д.11 кор.2,7920060,муниципальный округ Северное Тушино,2009 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.12 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.12 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.12 кор.1,7919994,муниципальный округ Северное Тушино,1969 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.12 кор.2,Москва,ул Героев Панфиловцев д.12 кор.2,ул,Героев Панфиловцев ,д.12 кор.2,7919995,муниципальный округ Северное Тушино,1972 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.13 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.13 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.13 кор.1,7920065,муниципальный округ Северное Тушино,1983 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.13 кор.3,Москва,ул Героев Панфиловцев д.13 кор.3,ул,Героев Панфиловцев ,д.13 кор.3,7919997,муниципальный округ Северное Тушино,2008 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.14 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.14 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.14 кор.1,7920000,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.14 кор.2,Москва,ул Героев Панфиловцев д.14 кор.2,ул,Героев Панфиловцев ,д.14 кор.2,7920002,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.15 кор.3,Москва,ул Героев Панфиловцев д.15 кор.3,ул,Героев Панфиловцев ,д.15 кор.3,7920001,муниципальный округ Северное Тушино,1969 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.15 кор.4,Москва,ул Героев Панфиловцев д.15 кор.4,ул,Героев Панфиловцев ,д.15 кор.4,7920003,муниципальный округ Северное Тушино,1975 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.16 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.16 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.16 кор.1,7924382,муниципальный округ Северное Тушино,1971 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.16 кор.2,Москва,ул Героев Панфиловцев д.16 кор.2,ул,Героев Панфиловцев ,д.16 кор.2,7920070,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.16 кор.3,Москва,ул Героев Панфиловцев д.16 кор.3,ул,Героев Панфиловцев ,д.16 кор.3,7920076,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.17 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.17 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.17 кор.1,7920078,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.17 кор.2,Москва,ул Героев Панфиловцев д.17 кор.2,ул,Героев Панфиловцев ,д.17 кор.2,7920082,муниципальный округ Северное Тушино,2005 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.18 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.18 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.18 кор.1,7920005,муниципальный округ Северное Тушино,н.д. +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.18 кор.2,Москва,ул Героев Панфиловцев д.18 кор.2,ул,Героев Панфиловцев ,д.18 кор.2,7864297,муниципальный округ Северное Тушино,н.д. +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.18 строение 1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.18 строение 1,ул,Героев Панфиловцев ,д.18 строение 1,8067746,муниципальный округ Северное Тушино,1970 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.19,Москва,ул Героев Панфиловцев д.19,ул,Героев Панфиловцев ,д.19,7920008,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.2,Москва,ул Героев Панфиловцев д.2,ул,Героев Панфиловцев ,д.2,7920021,муниципальный округ Северное Тушино,1964 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.21,Москва,ул Героев Панфиловцев д.21,ул,Героев Панфиловцев ,д.21,7920010,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.22 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.22 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.22 кор.1,7920012,муниципальный округ Северное Тушино,1980 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.22 кор.2,Москва,ул Героев Панфиловцев д.22 кор.2,ул,Героев Панфиловцев ,д.22 кор.2,7920015,муниципальный округ Северное Тушино,1982 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.22 кор.3,Москва,ул Героев Панфиловцев д.22 кор.3,ул,Героев Панфиловцев ,д.22 кор.3,7920016,муниципальный округ Северное Тушино,1981 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.22 кор.4,Москва,ул Героев Панфиловцев д.22 кор.4,ул,Героев Панфиловцев ,д.22 кор.4,7920017,муниципальный округ Северное Тушино,1980 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.23 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.23 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.23 кор.1,7920085,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.25 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.25 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.25 кор.1,7920088,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.27 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.27 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.27 кор.1,7920094,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.27 кор.2,Москва,ул Героев Панфиловцев д.27 кор.2,ул,Героев Панфиловцев ,д.27 кор.2,7920095,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.27 кор.3,Москва,ул Героев Панфиловцев д.27 кор.3,ул,Героев Панфиловцев ,д.27 кор.3,7920096,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.27 кор.4,Москва,ул Героев Панфиловцев д.27 кор.4,ул,Героев Панфиловцев ,д.27 кор.4,7920097,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.29 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.29 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.29 кор.1,7920098,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.29 кор.2,Москва,ул Героев Панфиловцев д.29 кор.2,ул,Героев Панфиловцев ,д.29 кор.2,7920099,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.3,Москва,ул Героев Панфиловцев д.3,ул,Героев Панфиловцев ,д.3,7920023,муниципальный округ Северное Тушино,1998 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.3 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.3 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.3 кор.1,7919989,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.31,Москва,ул Героев Панфиловцев д.31,ул,Героев Панфиловцев ,д.31,8034757,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.33 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.33 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.33 кор.1,7920101,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.35,Москва,ул Героев Панфиловцев д.35,ул,Героев Панфиловцев ,д.35,7924385,муниципальный округ Северное Тушино,1988 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.35 кор.3,Москва,ул Героев Панфиловцев д.35 кор.3,ул,Героев Панфиловцев ,д.35 кор.3,7920103,муниципальный округ Северное Тушино,1971 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.35 кор.4,Москва,ул Героев Панфиловцев д.35 кор.4,ул,Героев Панфиловцев ,д.35 кор.4,7920104,муниципальный округ Северное Тушино,1972 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.37 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.37 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.37 кор.1,8030415,муниципальный округ Северное Тушино,н.д. +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.37 кор.2,Москва,ул Героев Панфиловцев д.37 кор.2,ул,Героев Панфиловцев ,д.37 кор.2,8035443,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.37 кор.3,Москва,ул Героев Панфиловцев д.37 кор.3,ул,Героев Панфиловцев ,д.37 кор.3,7743186,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.37 кор.4,Москва,ул Героев Панфиловцев д.37 кор.4,ул,Героев Панфиловцев ,д.37 кор.4,7775802,муниципальный округ Северное Тушино,н.д. +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.4,Москва,ул Героев Панфиловцев д.4,ул,Героев Панфиловцев ,д.4,7920025,муниципальный округ Северное Тушино,2000 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.41 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.41 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.41 кор.1,7920105,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.41 кор.2,Москва,ул Героев Панфиловцев д.41 кор.2,ул,Героев Панфиловцев ,д.41 кор.2,7920107,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.43,Москва,ул Героев Панфиловцев д.43,ул,Героев Панфиловцев ,д.43,7920109,муниципальный округ Северное Тушино,1983 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.45 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.45 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.45 кор.1,7920111,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.45 кор.2,Москва,ул Героев Панфиловцев д.45 кор.2,ул,Героев Панфиловцев ,д.45 кор.2,7920115,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.47 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.47 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.47 кор.1,7920117,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.47 кор.2,Москва,ул Героев Панфиловцев д.47 кор.2,ул,Героев Панфиловцев ,д.47 кор.2,7920120,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.49 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.49 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.49 кор.1,7920125,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.49 кор.2,Москва,ул Героев Панфиловцев д.49 кор.2,ул,Героев Панфиловцев ,д.49 кор.2,7920129,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.5,Москва,ул Героев Панфиловцев д.5,ул,Героев Панфиловцев ,д.5,7920131,муниципальный округ Северное Тушино,2006 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.51,Москва,ул Героев Панфиловцев д.51,ул,Героев Панфиловцев ,д.51,7760666,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.6 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.6 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.6 кор.1,7920027,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.6 кор.3,Москва,ул Героев Панфиловцев д.6 кор.3,ул,Героев Панфиловцев ,д.6 кор.3,7920030,муниципальный округ Северное Тушино,1973 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.7 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.7 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.7 кор.1,7920033,муниципальный округ Северное Тушино,1980 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.7 кор.2,Москва,ул Героев Панфиловцев д.7 кор.2,ул,Героев Панфиловцев ,д.7 кор.2,7920035,муниципальный округ Северное Тушино,1979 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.7 кор.4,Москва,ул Героев Панфиловцев д.7 кор.4,ул,Героев Панфиловцев ,д.7 кор.4,7920037,муниципальный округ Северное Тушино,2006 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.7 кор.5,Москва,ул Героев Панфиловцев д.7 кор.5,ул,Героев Панфиловцев ,д.7 кор.5,7920039,муниципальный округ Северное Тушино,2007 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.7 кор.6,Москва,ул Героев Панфиловцев д.7 кор.6,ул,Героев Панфиловцев ,д.7 кор.6,7920045,муниципальный округ Северное Тушино,2006 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.8 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.8 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.8 кор.1,7920048,муниципальный округ Северное Тушино,1970 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.9 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.9 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.9 кор.1,7919991,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.9 кор.2,Москва,ул Героев Панфиловцев д.9 кор.2,ул,Героев Панфиловцев ,д.9 кор.2,7919992,муниципальный округ Северное Тушино,1971 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.9 кор.3,Москва,ул Героев Панфиловцев д.9 кор.3,ул,Героев Панфиловцев ,д.9 кор.3,7920049,муниципальный округ Северное Тушино,2006 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.9 кор.4,Москва,ул Героев Панфиловцев д.9 кор.4,ул,Героев Панфиловцев ,д.9 кор.4,7920051,муниципальный округ Северное Тушино,2006 +2281044,г Москва ул Планерная д.1 кор.1,Москва,ул Планерная д.1 кор.1,ул,Планерная ,д.1 кор.1,7920143,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Планерная д.1 кор.2,Москва,ул Планерная д.1 кор.2,ул,Планерная ,д.1 кор.2,7920145,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва ул Планерная д.1 кор.3,Москва,ул Планерная д.1 кор.3,ул,Планерная ,д.1 кор.3,7920146,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Планерная д.1 кор.4,Москва,ул Планерная д.1 кор.4,ул,Планерная ,д.1 кор.4,7920148,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Планерная д.12 кор.1,Москва,ул Планерная д.12 кор.1,ул,Планерная ,д.12 кор.1,7920171,муниципальный округ Северное Тушино,1969 +2281044,г Москва ул Планерная д.12 кор.3,Москва,ул Планерная д.12 кор.3,ул,Планерная ,д.12 кор.3,7774414,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Планерная д.12 кор.4,Москва,ул Планерная д.12 кор.4,ул,Планерная ,д.12 кор.4,7920173,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Планерная д.12 кор.5,Москва,ул Планерная д.12 кор.5,ул,Планерная ,д.12 кор.5,7920175,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Планерная д.14,Москва,ул Планерная д.14,ул,Планерная ,д.14,7920177,муниципальный округ Северное Тушино,1987 +2281044,г Москва ул Планерная д.14 кор.2,Москва,ул Планерная д.14 кор.2,ул,Планерная ,д.14 кор.2,7920179,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Планерная д.14 кор.3,Москва,ул Планерная д.14 кор.3,ул,Планерная ,д.14 кор.3,7920181,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Планерная д.14 кор.5,Москва,ул Планерная д.14 кор.5,ул,Планерная ,д.14 кор.5,7920183,муниципальный округ Северное Тушино,1978 +2281044,г Москва ул Планерная д.16 кор.1,Москва,ул Планерная д.16 кор.1,ул,Планерная ,д.16 кор.1,8065708,муниципальный округ Северное Тушино,н.д. +2281044,г Москва ул Планерная д.16 кор.2,Москва,ул Планерная д.16 кор.2,ул,Планерная ,д.16 кор.2,7920184,муниципальный округ Северное Тушино,1964 +2281044,г Москва ул Планерная д.16 кор.3,Москва,ул Планерная д.16 кор.3,ул,Планерная ,д.16 кор.3,7920186,муниципальный округ Северное Тушино,1964 +2281044,г Москва ул Планерная д.16 кор.4,Москва,ул Планерная д.16 кор.4,ул,Планерная ,д.16 кор.4,7920187,муниципальный округ Северное Тушино,1964 +2281044,г Москва ул Планерная д.16 кор.5,Москва,ул Планерная д.16 кор.5,ул,Планерная ,д.16 кор.5,7920188,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Планерная д.16 кор.6,Москва,ул Планерная д.16 кор.6,ул,Планерная ,д.16 кор.6,7920189,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Планерная д.18 кор.1,Москва,ул Планерная д.18 кор.1,ул,Планерная ,д.18 кор.1,8065693,муниципальный округ Северное Тушино,1970 +2281044,г Москва ул Планерная д.20 кор.1,Москва,ул Планерная д.20 кор.1,ул,Планерная ,д.20 кор.1,7920191,муниципальный округ Северное Тушино,1975 +2281044,г Москва ул Планерная д.22 кор.1,Москва,ул Планерная д.22 кор.1,ул,Планерная ,д.22 кор.1,7920192,муниципальный округ Северное Тушино,1975 +2281044,г Москва ул Планерная д.24,Москва,ул Планерная д.24,ул,Планерная ,д.24,7920193,муниципальный округ Северное Тушино,1989 +2281044,г Москва ул Планерная д.24 кор.1,Москва,ул Планерная д.24 кор.1,ул,Планерная ,д.24 кор.1,7920195,муниципальный округ Северное Тушино,1989 +2281044,г Москва ул Планерная д.26 кор.1,Москва,ул Планерная д.26 кор.1,ул,Планерная ,д.26 кор.1,7920196,муниципальный округ Северное Тушино,н.д. +2281044,г Москва ул Планерная д.26 строение 1,Москва,ул Планерная д.26 строение 1,ул,Планерная ,д.26 строение 1,7920198,муниципальный округ Северное Тушино,1971 +2281044,г Москва ул Планерная д.3 кор.1,Москва,ул Планерная д.3 кор.1,ул,Планерная ,д.3 кор.1,7920150,муниципальный округ Северное Тушино,1973 +2281044,г Москва ул Планерная д.3 кор.2,Москва,ул Планерная д.3 кор.2,ул,Планерная ,д.3 кор.2,7920151,муниципальный округ Северное Тушино,1981 +2281044,г Москва ул Планерная д.3 кор.3,Москва,ул Планерная д.3 кор.3,ул,Планерная ,д.3 кор.3,7920153,муниципальный округ Северное Тушино,1999 +2281044,г Москва ул Планерная д.3 кор.4,Москва,ул Планерная д.3 кор.4,ул,Планерная ,д.3 кор.4,7920155,муниципальный округ Северное Тушино,1999 +2281044,г Москва ул Планерная д.3 кор.5,Москва,ул Планерная д.3 кор.5,ул,Планерная ,д.3 кор.5,7920157,муниципальный округ Северное Тушино,2000 +2281044,г Москва ул Планерная д.3 кор.6,Москва,ул Планерная д.3 кор.6,ул,Планерная ,д.3 кор.6,7920159,муниципальный округ Северное Тушино,1998 +2281044,г Москва ул Планерная д.3 кор.7,Москва,ул Планерная д.3 кор.7,ул,Планерная ,д.3 кор.7,7920160,муниципальный округ Северное Тушино,1999 +2281044,г Москва ул Планерная д.5,Москва,ул Планерная д.5,ул,Планерная ,д.5,7920162,муниципальный округ Северное Тушино,1997 +2281044,г Москва ул Планерная д.5 кор.1,Москва,ул Планерная д.5 кор.1,ул,Планерная ,д.5 кор.1,7920163,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва ул Планерная д.5 кор.3,Москва,ул Планерная д.5 кор.3,ул,Планерная ,д.5 кор.3,7920164,муниципальный округ Северное Тушино,1980 +2281044,г Москва ул Планерная д.5 кор.4,Москва,ул Планерная д.5 кор.4,ул,Планерная ,д.5 кор.4,7920165,муниципальный округ Северное Тушино,1969 +2281044,г Москва ул Планерная д.5 кор.5,Москва,ул Планерная д.5 кор.5,ул,Планерная ,д.5 кор.5,7920166,муниципальный округ Северное Тушино,2001 +2281044,г Москва ул Планерная д.7 кор.1,Москва,ул Планерная д.7 кор.1,ул,Планерная ,д.7 кор.1,7920167,муниципальный округ Северное Тушино,1969 +2281044,г Москва ул Планерная д.7 кор.3,Москва,ул Планерная д.7 кор.3,ул,Планерная ,д.7 кор.3,7920168,муниципальный округ Северное Тушино,1970 +2281044,г Москва ул Планерная д.7 кор.4,Москва,ул Планерная д.7 кор.4,ул,Планерная ,д.7 кор.4,7920169,муниципальный округ Северное Тушино,1983 +2281044,г Москва ул Свободы д.59,Москва,ул Свободы д.59,ул,Свободы ,д.59,7920203,муниципальный округ Северное Тушино,1994 +2281044,г Москва ул Свободы д.61,Москва,ул Свободы д.61,ул,Свободы ,д.61,7920204,муниципальный округ Северное Тушино,1980 +2281044,г Москва ул Свободы д.61 кор.2,Москва,ул Свободы д.61 кор.2,ул,Свободы ,д.61 кор.2,7920205,муниципальный округ Северное Тушино,1980 +2281044,г Москва ул Свободы д.63,Москва,ул Свободы д.63,ул,Свободы ,д.63,7920209,муниципальный округ Северное Тушино,1970 +2281044,г Москва ул Свободы д.65,Москва,ул Свободы д.65,ул,Свободы ,д.65,7920207,муниципальный округ Северное Тушино,1989 +2281044,г Москва ул Свободы д.65 кор.1,Москва,ул Свободы д.65 кор.1,ул,Свободы ,д.65 кор.1,7920210,муниципальный округ Северное Тушино,1976 +2281044,г Москва ул Свободы д.67 кор.1,Москва,ул Свободы д.67 кор.1,ул,Свободы ,д.67 кор.1,7920211,муниципальный округ Северное Тушино,1965 +2281044,г Москва ул Свободы д.67 кор.2,Москва,ул Свободы д.67 кор.2,ул,Свободы ,д.67 кор.2,7920212,муниципальный округ Северное Тушино,1965 +2281044,г Москва ул Свободы д.67 кор.3,Москва,ул Свободы д.67 кор.3,ул,Свободы ,д.67 кор.3,7920213,муниципальный округ Северное Тушино,1965 +2281044,г Москва ул Свободы д.67 кор.4,Москва,ул Свободы д.67 кор.4,ул,Свободы ,д.67 кор.4,7920215,муниципальный округ Северное Тушино,1965 +2281044,г Москва ул Свободы д.69,Москва,ул Свободы д.69,ул,Свободы ,д.69,7920216,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва ул Свободы д.71,Москва,ул Свободы д.71,ул,Свободы ,д.71,7920217,муниципальный округ Северное Тушино,1987 +2281044,г Москва ул Свободы д.71 кор.1,Москва,ул Свободы д.71 кор.1,ул,Свободы ,д.71 кор.1,7920218,муниципальный округ Северное Тушино,1986 +2281044,г Москва ул Свободы д.71 кор.2,Москва,ул Свободы д.71 кор.2,ул,Свободы ,д.71 кор.2,7920219,муниципальный округ Северное Тушино,1985 +2281044,г Москва ул Свободы д.73 кор.1,Москва,ул Свободы д.73 кор.1,ул,Свободы ,д.73 кор.1,7771313,муниципальный округ Северное Тушино,1969 +2281044,г Москва ул Свободы д.75,Москва,ул Свободы д.75,ул,Свободы ,д.75,7920221,муниципальный округ Северное Тушино,1980 +2281044,г Москва ул Свободы д.75 кор.2,Москва,ул Свободы д.75 кор.2,ул,Свободы ,д.75 кор.2,7920222,муниципальный округ Северное Тушино,1980 +2281044,г Москва ул Свободы д.75 кор.3,Москва,ул Свободы д.75 кор.3,ул,Свободы ,д.75 кор.3,8057243,муниципальный округ Северное Тушино,2003 +2281044,г Москва ул Свободы д.79,Москва,ул Свободы д.79,ул,Свободы ,д.79,7920223,муниципальный округ Северное Тушино,1988 +2281044,г Москва ул Свободы д.81 кор.2,Москва,ул Свободы д.81 кор.2,ул,Свободы ,д.81 кор.2,7920229,муниципальный округ Северное Тушино,1970 +2281044,г Москва ул Свободы д.81 строение 3,Москва,ул Свободы д.81 строение 3,ул,Свободы ,д.81 строение 3,8053306,муниципальный округ Северное Тушино,1970 +2281044,г Москва ул Свободы д.81 строение 4,Москва,ул Свободы д.81 строение 4,ул,Свободы ,д.81 строение 4,7774853,муниципальный округ Северное Тушино,1971 +2281044,г Москва ул Свободы д.81 строение 5,Москва,ул Свободы д.81 строение 5,ул,Свободы ,д.81 строение 5,8053307,муниципальный округ Северное Тушино,1971 +2281044,г Москва ул Свободы д.83 кор.1,Москва,ул Свободы д.83 кор.1,ул,Свободы ,д.83 кор.1,7920231,муниципальный округ Северное Тушино,1965 +2281044,г Москва ул Свободы д.83 кор.2,Москва,ул Свободы д.83 кор.2,ул,Свободы ,д.83 кор.2,7920232,муниципальный округ Северное Тушино,1965 +2281044,г Москва ул Свободы д.83 кор.3,Москва,ул Свободы д.83 кор.3,ул,Свободы ,д.83 кор.3,7920234,муниципальный округ Северное Тушино,1965 +2281044,г Москва ул Свободы д.83 кор.4,Москва,ул Свободы д.83 кор.4,ул,Свободы ,д.83 кор.4,7920235,муниципальный округ Северное Тушино,1964 +2281044,г Москва ул Свободы д.85 кор.1,Москва,ул Свободы д.85 кор.1,ул,Свободы ,д.85 кор.1,7920236,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва ул Свободы д.85 кор.2,Москва,ул Свободы д.85 кор.2,ул,Свободы ,д.85 кор.2,7920237,муниципальный округ Северное Тушино,1980 +2281044,г Москва ул Свободы д.85 кор.3,Москва,ул Свободы д.85 кор.3,ул,Свободы ,д.85 кор.3,7920238,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва ул Свободы д.85 кор.4,Москва,ул Свободы д.85 кор.4,ул,Свободы ,д.85 кор.4,7920239,муниципальный округ Северное Тушино,1965 +2281044,г Москва ул Свободы д.87,Москва,ул Свободы д.87,ул,Свободы ,д.87,7920240,муниципальный округ Северное Тушино,1989 +2281044,г Москва ул Свободы д.89 кор.1,Москва,ул Свободы д.89 кор.1,ул,Свободы ,д.89 кор.1,7920241,муниципальный округ Северное Тушино,1964 +2281044,г Москва ул Свободы д.89 кор.2,Москва,ул Свободы д.89 кор.2,ул,Свободы ,д.89 кор.2,7920242,муниципальный округ Северное Тушино,1964 +2281044,г Москва ул Свободы д.89 кор.3,Москва,ул Свободы д.89 кор.3,ул,Свободы ,д.89 кор.3,7920243,муниципальный округ Северное Тушино,1964 +2281044,г Москва ул Свободы д.89 кор.4,Москва,ул Свободы д.89 кор.4,ул,Свободы ,д.89 кор.4,7920244,муниципальный округ Северное Тушино,1964 +2281044,г Москва ул Свободы д.91,Москва,ул Свободы д.91,ул,Свободы ,д.91,7920245,муниципальный округ Северное Тушино,1986 +2281044,г Москва ул Свободы д.91 кор.1,Москва,ул Свободы д.91 кор.1,ул,Свободы ,д.91 кор.1,7920246,муниципальный округ Северное Тушино,1985 +2281044,г Москва ул Свободы д.91 кор.2,Москва,ул Свободы д.91 кор.2,ул,Свободы ,д.91 кор.2,7920247,муниципальный округ Северное Тушино,1991 +2281044,г Москва ул Свободы д.93,Москва,ул Свободы д.93,ул,Свободы ,д.93,7920248,муниципальный округ Северное Тушино,2000 +2281044,г Москва ул Свободы д.93 кор.1,Москва,ул Свободы д.93 кор.1,ул,Свободы ,д.93 кор.1,7920249,муниципальный округ Северное Тушино,1970 +2281044,г Москва ул Свободы д.95 кор.1,Москва,ул Свободы д.95 кор.1,ул,Свободы ,д.95 кор.1,7920250,муниципальный округ Северное Тушино,н.д. +2281044,г Москва ул Свободы д.95 кор.2,Москва,ул Свободы д.95 кор.2,ул,Свободы ,д.95 кор.2,7920251,муниципальный округ Северное Тушино,1984 +2281044,г Москва ул Свободы д.95 строение 1,Москва,ул Свободы д.95 строение 1,ул,Свободы ,д.95 строение 1,8067766,муниципальный округ Северное Тушино,1971 +2281044,г Москва ул Свободы д.97 строение 1,Москва,ул Свободы д.97 строение 1,ул,Свободы ,д.97 строение 1,8053305,муниципальный округ Северное Тушино,1971 +2281044,г Москва ул Свободы д.99 кор.1,Москва,ул Свободы д.99 кор.1,ул,Свободы ,д.99 кор.1,8066562,муниципальный округ Северное Тушино,2005 +2281044,г Москва ул Туристская д.10,Москва,ул Туристская д.10,ул,Туристская ,д.10,7924017,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Туристская д.10 кор.1,Москва,ул Туристская д.10 кор.1,ул,Туристская ,д.10 кор.1,7924019,муниципальный округ Северное Тушино,2005 +2281044,г Москва ул Туристская д.13 кор.1,Москва,ул Туристская д.13 кор.1,ул,Туристская ,д.13 кор.1,7924020,муниципальный округ Северное Тушино,1971 +2281044,г Москва ул Туристская д.13 кор.2,Москва,ул Туристская д.13 кор.2,ул,Туристская ,д.13 кор.2,7924023,муниципальный округ Северное Тушино,1971 +2281044,г Москва ул Туристская д.14 кор.1,Москва,ул Туристская д.14 кор.1,ул,Туристская ,д.14 кор.1,7924024,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва ул Туристская д.14 кор.2,Москва,ул Туристская д.14 кор.2,ул,Туристская ,д.14 кор.2,7924025,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва ул Туристская д.14 кор.3,Москва,ул Туристская д.14 кор.3,ул,Туристская ,д.14 кор.3,7924027,муниципальный округ Северное Тушино,н.д. +2281044,г Москва ул Туристская д.14 кор.4,Москва,ул Туристская д.14 кор.4,ул,Туристская ,д.14 кор.4,7924029,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Туристская д.15,Москва,ул Туристская д.15,ул,Туристская ,д.15,7924030,муниципальный округ Северное Тушино,1980 +2281044,г Москва ул Туристская д.16 кор.4,Москва,ул Туристская д.16 кор.4,ул,Туристская ,д.16 кор.4,7924032,муниципальный округ Северное Тушино,2010 +2281044,г Москва ул Туристская д.17,Москва,ул Туристская д.17,ул,Туристская ,д.17,7924033,муниципальный округ Северное Тушино,1981 +2281044,г Москва ул Туристская д.18,Москва,ул Туристская д.18,ул,Туристская ,д.18,7924036,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Туристская д.19 кор.1,Москва,ул Туристская д.19 кор.1,ул,Туристская ,д.19 кор.1,7924037,муниципальный округ Северное Тушино,1969 +2281044,г Москва ул Туристская д.19 кор.2,Москва,ул Туристская д.19 кор.2,ул,Туристская ,д.19 кор.2,7924039,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва ул Туристская д.19 кор.3,Москва,ул Туристская д.19 кор.3,ул,Туристская ,д.19 кор.3,7924041,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва ул Туристская д.19 кор.4,Москва,ул Туристская д.19 кор.4,ул,Туристская ,д.19 кор.4,7924044,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва ул Туристская д.20 кор.1,Москва,ул Туристская д.20 кор.1,ул,Туристская ,д.20 кор.1,7924046,муниципальный округ Северное Тушино,1969 +2281044,г Москва ул Туристская д.20 кор.2,Москва,ул Туристская д.20 кор.2,ул,Туристская ,д.20 кор.2,7924047,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Туристская д.21,Москва,ул Туристская д.21,ул,Туристская ,д.21,7924049,муниципальный округ Северное Тушино,1979 +2281044,г Москва ул Туристская д.22 кор.1,Москва,ул Туристская д.22 кор.1,ул,Туристская ,д.22 кор.1,7924052,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва ул Туристская д.22 кор.2,Москва,ул Туристская д.22 кор.2,ул,Туристская ,д.22 кор.2,7924053,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва ул Туристская д.23,Москва,ул Туристская д.23,ул,Туристская ,д.23,7924055,муниципальный округ Северное Тушино,1969 +2281044,г Москва ул Туристская д.24 кор.1,Москва,ул Туристская д.24 кор.1,ул,Туристская ,д.24 кор.1,7924057,муниципальный округ Северное Тушино,1970 +2281044,г Москва ул Туристская д.24 кор.2,Москва,ул Туристская д.24 кор.2,ул,Туристская ,д.24 кор.2,7924058,муниципальный округ Северное Тушино,1969 +2281044,г Москва ул Туристская д.25 кор.1,Москва,ул Туристская д.25 кор.1,ул,Туристская ,д.25 кор.1,7924061,муниципальный округ Северное Тушино,1981 +2281044,г Москва ул Туристская д.25 кор.2,Москва,ул Туристская д.25 кор.2,ул,Туристская ,д.25 кор.2,7924067,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва ул Туристская д.25 кор.3,Москва,ул Туристская д.25 кор.3,ул,Туристская ,д.25 кор.3,7924070,муниципальный округ Северное Тушино,1971 +2281044,г Москва ул Туристская д.25 кор.4,Москва,ул Туристская д.25 кор.4,ул,Туристская ,д.25 кор.4,7924072,муниципальный округ Северное Тушино,1971 +2281044,г Москва ул Туристская д.27 кор.1,Москва,ул Туристская д.27 кор.1,ул,Туристская ,д.27 кор.1,7924073,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва ул Туристская д.27 кор.2,Москва,ул Туристская д.27 кор.2,ул,Туристская ,д.27 кор.2,7924075,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва ул Туристская д.29 кор.1,Москва,ул Туристская д.29 кор.1,ул,Туристская ,д.29 кор.1,7924078,муниципальный округ Северное Тушино,1979 +2281044,г Москва ул Туристская д.29 кор.2,Москва,ул Туристская д.29 кор.2,ул,Туристская ,д.29 кор.2,7924080,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва ул Туристская д.31 кор.1,Москва,ул Туристская д.31 кор.1,ул,Туристская ,д.31 кор.1,7924081,муниципальный округ Северное Тушино,1969 +2281044,г Москва ул Туристская д.31 кор.2,Москва,ул Туристская д.31 кор.2,ул,Туристская ,д.31 кор.2,7924085,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Туристская д.33,Москва,ул Туристская д.33,ул,Туристская ,д.33,7720232,муниципальный округ Северное Тушино,2004 +2281044,г Москва ул Туристская д.33 кор.1,Москва,ул Туристская д.33 кор.1,ул,Туристская ,д.33 кор.1,7720257,муниципальный округ Северное Тушино,2004 +2281044,г Москва ул Туристская д.33 кор.2,Москва,ул Туристская д.33 кор.2,ул,Туристская ,д.33 кор.2,7720259,муниципальный округ Северное Тушино,2005 +2281044,г Москва ул Туристская д.8,Москва,ул Туристская д.8,ул,Туристская ,д.8,7924015,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва ул Фомичевой д.1,Москва,ул Фомичевой д.1,ул,Фомичевой ,д.1,7924087,муниципальный округ Северное Тушино,1985 +2281044,г Москва ул Фомичевой д.10 строение 2,Москва,ул Фомичевой д.10 строение 2,ул,Фомичевой ,д.10 строение 2,7924119,муниципальный округ Северное Тушино,1970 +2281044,г Москва ул Фомичевой д.11,Москва,ул Фомичевой д.11,ул,Фомичевой ,д.11,7924122,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва ул Фомичевой д.12 кор.1,Москва,ул Фомичевой д.12 кор.1,ул,Фомичевой ,д.12 кор.1,7924137,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Фомичевой д.13,Москва,ул Фомичевой д.13,ул,Фомичевой ,д.13,7924140,муниципальный округ Северное Тушино,1982 +2281044,г Москва ул Фомичевой д.14 кор.1,Москва,ул Фомичевой д.14 кор.1,ул,Фомичевой ,д.14 кор.1,7924144,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Фомичевой д.14 кор.2,Москва,ул Фомичевой д.14 кор.2,ул,Фомичевой ,д.14 кор.2,7924148,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Фомичевой д.14 кор.3,Москва,ул Фомичевой д.14 кор.3,ул,Фомичевой ,д.14 кор.3,7924152,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Фомичевой д.16 кор.1,Москва,ул Фомичевой д.16 кор.1,ул,Фомичевой ,д.16 кор.1,7924157,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Фомичевой д.16 кор.2,Москва,ул Фомичевой д.16 кор.2,ул,Фомичевой ,д.16 кор.2,7924160,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Фомичевой д.16 кор.3,Москва,ул Фомичевой д.16 кор.3,ул,Фомичевой ,д.16 кор.3,7924166,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Фомичевой д.16 кор.5,Москва,ул Фомичевой д.16 кор.5,ул,Фомичевой ,д.16 кор.5,7924171,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Фомичевой д.16 кор.6,Москва,ул Фомичевой д.16 кор.6,ул,Фомичевой ,д.16 кор.6,8044133,муниципальный округ Северное Тушино,н.д. +2281044,г Москва ул Фомичевой д.2,Москва,ул Фомичевой д.2,ул,Фомичевой ,д.2,7924089,муниципальный округ Северное Тушино,1965 +2281044,г Москва ул Фомичевой д.3 строение 1,Москва,ул Фомичевой д.3 строение 1,ул,Фомичевой ,д.3 строение 1,7924090,муниципальный округ Северное Тушино,1971 +2281044,г Москва ул Фомичевой д.4,Москва,ул Фомичевой д.4,ул,Фомичевой ,д.4,7924095,муниципальный округ Северное Тушино,1965 +2281044,г Москва ул Фомичевой д.5 кор.2,Москва,ул Фомичевой д.5 кор.2,ул,Фомичевой ,д.5 кор.2,7924098,муниципальный округ Северное Тушино,1973 +2281044,г Москва ул Фомичевой д.6,Москва,ул Фомичевой д.6,ул,Фомичевой ,д.6,7924101,муниципальный округ Северное Тушино,1965 +2281044,г Москва ул Фомичевой д.7 кор.1,Москва,ул Фомичевой д.7 кор.1,ул,Фомичевой ,д.7 кор.1,7924105,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва ул Фомичевой д.7 кор.2,Москва,ул Фомичевой д.7 кор.2,ул,Фомичевой ,д.7 кор.2,7924110,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва ул Фомичевой д.8,Москва,ул Фомичевой д.8,ул,Фомичевой ,д.8,7924113,муниципальный округ Северное Тушино,1980 +2281044,г Москва ул Фомичевой д.8 кор.2,Москва,ул Фомичевой д.8 кор.2,ул,Фомичевой ,д.8 кор.2,8020798,муниципальный округ Северное Тушино,1970 +2281044,г Москва ул Фомичевой д.9,Москва,ул Фомичевой д.9,ул,Фомичевой ,д.9,7924115,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281045,г Москва б-р Строгинский д.12,Москва,б-р Строгинский д.12,б-р,Строгинский ,д.12,8125476,муниципальный округ Строгино,1984 +2281045,г Москва б-р Строгинский д.13 кор.3,Москва,б-р Строгинский д.13 кор.3,б-р,Строгинский ,д.13 кор.3,7568111,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва б-р Строгинский д.14 кор.1,Москва,б-р Строгинский д.14 кор.1,б-р,Строгинский ,д.14 кор.1,8125489,муниципальный округ Строгино,1981 +2281045,г Москва б-р Строгинский д.14 кор.2,Москва,б-р Строгинский д.14 кор.2,б-р,Строгинский ,д.14 кор.2,8125493,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва б-р Строгинский д.14 кор.3,Москва,б-р Строгинский д.14 кор.3,б-р,Строгинский ,д.14 кор.3,8125500,муниципальный округ Строгино,1981 +2281045,г Москва б-р Строгинский д.14 кор.4,Москва,б-р Строгинский д.14 кор.4,б-р,Строгинский ,д.14 кор.4,8125510,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва б-р Строгинский д.17 кор.1,Москва,б-р Строгинский д.17 кор.1,б-р,Строгинский ,д.17 кор.1,7568114,муниципальный округ Строгино,1981 +2281045,г Москва б-р Строгинский д.2 кор.1,Москва,б-р Строгинский д.2 кор.1,б-р,Строгинский ,д.2 кор.1,8125924,муниципальный округ Строгино,1996 +2281045,г Москва б-р Строгинский д.22,Москва,б-р Строгинский д.22,б-р,Строгинский ,д.22,8125519,муниципальный округ Строгино,1984 +2281045,г Москва б-р Строгинский д.23,Москва,б-р Строгинский д.23,б-р,Строгинский ,д.23,7568115,муниципальный округ Строгино,1982 +2281045,г Москва б-р Строгинский д.26 кор.1,Москва,б-р Строгинский д.26 кор.1,б-р,Строгинский ,д.26 кор.1,8125528,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва б-р Строгинский д.26 кор.2,Москва,б-р Строгинский д.26 кор.2,б-р,Строгинский ,д.26 кор.2,8125535,муниципальный округ Строгино,1981 +2281045,г Москва б-р Строгинский д.26 кор.3,Москва,б-р Строгинский д.26 кор.3,б-р,Строгинский ,д.26 кор.3,8125546,муниципальный округ Строгино,1981 +2281045,г Москва б-р Строгинский д.4 кор.1,Москва,б-р Строгинский д.4 кор.1,б-р,Строгинский ,д.4 кор.1,8125456,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва б-р Строгинский д.4 кор.2,Москва,б-р Строгинский д.4 кор.2,б-р,Строгинский ,д.4 кор.2,8125463,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва б-р Строгинский д.5,Москва,б-р Строгинский д.5,б-р,Строгинский ,д.5,7568061,муниципальный округ Строгино,1987 +2281045,г Москва б-р Строгинский д.7 кор.1,Москва,б-р Строгинский д.7 кор.1,б-р,Строгинский ,д.7 кор.1,7568064,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва б-р Строгинский д.7 кор.2,Москва,б-р Строгинский д.7 кор.2,б-р,Строгинский ,д.7 кор.2,7568109,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва проезд Неманский д.1 кор.3,Москва,проезд Неманский д.1 кор.3,проезд,Неманский ,д.1 кор.3,7568210,муниципальный округ Строгино,1987 +2281045,г Москва проезд Неманский д.11,Москва,проезд Неманский д.11,проезд,Неманский ,д.11,7568142,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва проезд Неманский д.13 кор.1,Москва,проезд Неманский д.13 кор.1,проезд,Неманский ,д.13 кор.1,7568146,муниципальный округ Строгино,1985 +2281045,г Москва проезд Неманский д.3,Москва,проезд Неманский д.3,проезд,Неманский ,д.3,7568211,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва проезд Неманский д.5 кор.1,Москва,проезд Неманский д.5 кор.1,проезд,Неманский ,д.5 кор.1,7568212,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва проезд Неманский д.7 кор.1,Москва,проезд Неманский д.7 кор.1,проезд,Неманский ,д.7 кор.1,7568117,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва проезд Неманский д.9,Москва,проезд Неманский д.9,проезд,Неманский ,д.9,7568121,муниципальный округ Строгино,1988 +2281045,г Москва проезд Туркменский д.20,Москва,проезд Туркменский д.20,проезд,Туркменский ,д.20,8125959,муниципальный округ Строгино,1958 +2281045,г Москва ул Исаковского д.10 кор.1,Москва,ул Исаковского д.10 кор.1,ул,Исаковского ,д.10 кор.1,7568194,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Исаковского д.12 кор.2,Москва,ул Исаковского д.12 кор.2,ул,Исаковского ,д.12 кор.2,7568195,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Исаковского д.14 кор.1,Москва,ул Исаковского д.14 кор.1,ул,Исаковского ,д.14 кор.1,7568196,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Исаковского д.14 кор.2,Москва,ул Исаковского д.14 кор.2,ул,Исаковского ,д.14 кор.2,7568197,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Исаковского д.16 кор.1,Москва,ул Исаковского д.16 кор.1,ул,Исаковского ,д.16 кор.1,7568213,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Исаковского д.18,Москва,ул Исаковского д.18,ул,Исаковского ,д.18,7568215,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Исаковского д.2 кор.1,Москва,ул Исаковского д.2 кор.1,ул,Исаковского ,д.2 кор.1,7568184,муниципальный округ Строгино,1983 +2281045,г Москва ул Исаковского д.2 кор.2,Москва,ул Исаковского д.2 кор.2,ул,Исаковского ,д.2 кор.2,7568186,муниципальный округ Строгино,1983 +2281045,г Москва ул Исаковского д.20 кор.1,Москва,ул Исаковского д.20 кор.1,ул,Исаковского ,д.20 кор.1,7568216,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Исаковского д.20 кор.2,Москва,ул Исаковского д.20 кор.2,ул,Исаковского ,д.20 кор.2,7568217,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Исаковского д.22 кор.1,Москва,ул Исаковского д.22 кор.1,ул,Исаковского ,д.22 кор.1,7568218,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Исаковского д.24 кор.1,Москва,ул Исаковского д.24 кор.1,ул,Исаковского ,д.24 кор.1,7568249,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Исаковского д.25 кор.1,Москва,ул Исаковского д.25 кор.1,ул,Исаковского ,д.25 кор.1,8125896,муниципальный округ Строгино,1985 +2281045,г Москва ул Исаковского д.25 кор.2,Москва,ул Исаковского д.25 кор.2,ул,Исаковского ,д.25 кор.2,8125902,муниципальный округ Строгино,1985 +2281045,г Москва ул Исаковского д.27 кор.1,Москва,ул Исаковского д.27 кор.1,ул,Исаковского ,д.27 кор.1,8125905,муниципальный округ Строгино,1985 +2281045,г Москва ул Исаковского д.27 кор.2,Москва,ул Исаковского д.27 кор.2,ул,Исаковского ,д.27 кор.2,8125912,муниципальный округ Строгино,1985 +2281045,г Москва ул Исаковского д.27 кор.3,Москва,ул Исаковского д.27 кор.3,ул,Исаковского ,д.27 кор.3,8125915,муниципальный округ Строгино,1985 +2281045,г Москва ул Исаковского д.28 кор.1,Москва,ул Исаковского д.28 кор.1,ул,Исаковского ,д.28 кор.1,7568251,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Исаковского д.28 кор.2,Москва,ул Исаковского д.28 кор.2,ул,Исаковского ,д.28 кор.2,7568253,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Исаковского д.29 кор.3,Москва,ул Исаковского д.29 кор.3,ул,Исаковского ,д.29 кор.3,7568255,муниципальный округ Строгино,1985 +2281045,г Москва ул Исаковского д.31,Москва,ул Исаковского д.31,ул,Исаковского ,д.31,7568256,муниципальный округ Строгино,1985 +2281045,г Москва ул Исаковского д.33 кор.1,Москва,ул Исаковского д.33 кор.1,ул,Исаковского ,д.33 кор.1,7568258,муниципальный округ Строгино,1986 +2281045,г Москва ул Исаковского д.33 кор.2,Москва,ул Исаковского д.33 кор.2,ул,Исаковского ,д.33 кор.2,7568259,муниципальный округ Строгино,1985 +2281045,г Москва ул Исаковского д.33 кор.3,Москва,ул Исаковского д.33 кор.3,ул,Исаковского ,д.33 кор.3,7568260,муниципальный округ Строгино,1985 +2281045,г Москва ул Исаковского д.33 кор.4,Москва,ул Исаковского д.33 кор.4,ул,Исаковского ,д.33 кор.4,7568261,муниципальный округ Строгино,1985 +2281045,г Москва ул Исаковского д.39 кор.1,Москва,ул Исаковского д.39 кор.1,ул,Исаковского ,д.39 кор.1,7841044,муниципальный округ Строгино,н.д. +2281045,г Москва ул Исаковского д.4 кор.2,Москва,ул Исаковского д.4 кор.2,ул,Исаковского ,д.4 кор.2,7568187,муниципальный округ Строгино,1982 +2281045,г Москва ул Исаковского д.6 кор.1,Москва,ул Исаковского д.6 кор.1,ул,Исаковского ,д.6 кор.1,7568188,муниципальный округ Строгино,1983 +2281045,г Москва ул Исаковского д.6 кор.3,Москва,ул Исаковского д.6 кор.3,ул,Исаковского ,д.6 кор.3,7568189,муниципальный округ Строгино,1998 +2281045,г Москва ул Исаковского д.8 кор.1,Москва,ул Исаковского д.8 кор.1,ул,Исаковского ,д.8 кор.1,7568190,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Исаковского д.8 кор.2,Москва,ул Исаковского д.8 кор.2,ул,Исаковского ,д.8 кор.2,7568191,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Исаковского д.8 кор.3,Москва,ул Исаковского д.8 кор.3,ул,Исаковского ,д.8 кор.3,7568193,муниципальный округ Строгино,1982 +2281045,г Москва ул Кулакова д.1 кор.2,Москва,ул Кулакова д.1 кор.2,ул,Кулакова ,д.1 кор.2,7568198,муниципальный округ Строгино,1982 +2281045,г Москва ул Кулакова д.10,Москва,ул Кулакова д.10,ул,Кулакова ,д.10,7567949,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Кулакова д.11 кор.1,Москва,ул Кулакова д.11 кор.1,ул,Кулакова ,д.11 кор.1,7567956,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Кулакова д.11 кор.2,Москва,ул Кулакова д.11 кор.2,ул,Кулакова ,д.11 кор.2,7567961,муниципальный округ Строгино,1981 +2281045,г Москва ул Кулакова д.12 кор.1,Москва,ул Кулакова д.12 кор.1,ул,Кулакова ,д.12 кор.1,7567968,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Кулакова д.15 кор.1,Москва,ул Кулакова д.15 кор.1,ул,Кулакова ,д.15 кор.1,7567987,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Кулакова д.18 кор.1,Москва,ул Кулакова д.18 кор.1,ул,Кулакова ,д.18 кор.1,7567995,муниципальный округ Строгино,1985 +2281045,г Москва ул Кулакова д.19,Москва,ул Кулакова д.19,ул,Кулакова ,д.19,7567999,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Кулакова д.2 кор.1,Москва,ул Кулакова д.2 кор.1,ул,Кулакова ,д.2 кор.1,7568199,муниципальный округ Строгино,1983 +2281045,г Москва ул Кулакова д.21,Москва,ул Кулакова д.21,ул,Кулакова ,д.21,8124554,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Кулакова д.25 кор.1,Москва,ул Кулакова д.25 кор.1,ул,Кулакова ,д.25 кор.1,8125333,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Кулакова д.27,Москва,ул Кулакова д.27,ул,Кулакова ,д.27,8125444,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Кулакова д.4 кор.1,Москва,ул Кулакова д.4 кор.1,ул,Кулакова ,д.4 кор.1,7568200,муниципальный округ Строгино,1982 +2281045,г Москва ул Кулакова д.5 кор.1,Москва,ул Кулакова д.5 кор.1,ул,Кулакова ,д.5 кор.1,7568201,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Кулакова д.5 кор.2,Москва,ул Кулакова д.5 кор.2,ул,Кулакова ,д.5 кор.2,7568202,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Кулакова д.6,Москва,ул Кулакова д.6,ул,Кулакова ,д.6,7568203,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Кулакова д.7,Москва,ул Кулакова д.7,ул,Кулакова ,д.7,7568204,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Кулакова д.8,Москва,ул Кулакова д.8,ул,Кулакова ,д.8,7568205,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Кулакова д.9,Москва,ул Кулакова д.9,ул,Кулакова ,д.9,7567931,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.10 кор.1,Москва,ул Маршала Катукова д.10 кор.1,ул,Маршала Катукова ,д.10 кор.1,7568029,муниципальный округ Строгино,1981 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.10 кор.2,Москва,ул Маршала Катукова д.10 кор.2,ул,Маршала Катукова ,д.10 кор.2,7568033,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.11 кор.2,Москва,ул Маршала Катукова д.11 кор.2,ул,Маршала Катукова ,д.11 кор.2,7568208,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.11 кор.3,Москва,ул Маршала Катукова д.11 кор.3,ул,Маршала Катукова ,д.11 кор.3,7568209,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.12 кор.1,Москва,ул Маршала Катукова д.12 кор.1,ул,Маршала Катукова ,д.12 кор.1,7568035,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.13 кор.2,Москва,ул Маршала Катукова д.13 кор.2,ул,Маршала Катукова ,д.13 кор.2,7568262,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.13 кор.2 строение подъезды 1 и 2,Москва,ул Маршала Катукова д.13 кор.2 строение подъезды 1 и 2,ул,Маршала Катукова ,д.13 кор.2 строение подъезды 1 и 2,7701589,муниципальный округ Строгино,н.д. +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.13 кор.3,Москва,ул Маршала Катукова д.13 кор.3,ул,Маршала Катукова ,д.13 кор.3,7568263,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.14 кор.1,Москва,ул Маршала Катукова д.14 кор.1,ул,Маршала Катукова ,д.14 кор.1,7568044,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.15 кор.1,Москва,ул Маршала Катукова д.15 кор.1,ул,Маршала Катукова ,д.15 кор.1,7568264,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.16 кор.2,Москва,ул Маршала Катукова д.16 кор.2,ул,Маршала Катукова ,д.16 кор.2,7568047,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.17 кор.2,Москва,ул Маршала Катукова д.17 кор.2,ул,Маршала Катукова ,д.17 кор.2,7568265,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.17 кор.3,Москва,ул Маршала Катукова д.17 кор.3,ул,Маршала Катукова ,д.17 кор.3,7568266,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.19 кор.1,Москва,ул Маршала Катукова д.19 кор.1,ул,Маршала Катукова ,д.19 кор.1,7568268,муниципальный округ Строгино,1994 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.19 кор.2,Москва,ул Маршала Катукова д.19 кор.2,ул,Маршала Катукова ,д.19 кор.2,7568270,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.2 кор.1,Москва,ул Маршала Катукова д.2 кор.1,ул,Маршала Катукова ,д.2 кор.1,7568008,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.20 кор.1,Москва,ул Маршала Катукова д.20 кор.1,ул,Маршала Катукова ,д.20 кор.1,7703372,муниципальный округ Строгино,н.д. +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.20 кор.2,Москва,ул Маршала Катукова д.20 кор.2,ул,Маршала Катукова ,д.20 кор.2,7568054,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.21 кор.1,Москва,ул Маршала Катукова д.21 кор.1,ул,Маршала Катукова ,д.21 кор.1,7568272,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.22 кор.1,Москва,ул Маршала Катукова д.22 кор.1,ул,Маршала Катукова ,д.22 кор.1,7568058,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.24 кор.1,Москва,ул Маршала Катукова д.24 кор.1,ул,Маршала Катукова ,д.24 кор.1,7610255,муниципальный округ Строгино,2011 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.24 кор.3,Москва,ул Маршала Катукова д.24 кор.3,ул,Маршала Катукова ,д.24 кор.3,7610325,муниципальный округ Строгино,2011 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.24 кор.4,Москва,ул Маршала Катукова д.24 кор.4,ул,Маршала Катукова ,д.24 кор.4,7610346,муниципальный округ Строгино,2011 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.24 кор.5,Москва,ул Маршала Катукова д.24 кор.5,ул,Маршала Катукова ,д.24 кор.5,7610369,муниципальный округ Строгино,2008 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.24 кор.6,Москва,ул Маршала Катукова д.24 кор.6,ул,Маршала Катукова ,д.24 кор.6,7610381,муниципальный округ Строгино,2008 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.25 кор.1,Москва,ул Маршала Катукова д.25 кор.1,ул,Маршала Катукова ,д.25 кор.1,7568274,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.3 кор.1,Москва,ул Маршала Катукова д.3 кор.1,ул,Маршала Катукова ,д.3 кор.1,7568206,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.4 кор.1,Москва,ул Маршала Катукова д.4 кор.1,ул,Маршала Катукова ,д.4 кор.1,7568013,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.6 кор.2,Москва,ул Маршала Катукова д.6 кор.2,ул,Маршала Катукова ,д.6 кор.2,7568020,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.9 кор.1,Москва,ул Маршала Катукова д.9 кор.1,ул,Маршала Катукова ,д.9 кор.1,7568207,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Таллинская д.11 кор.1,Москва,ул Таллинская д.11 кор.1,ул,Таллинская ,д.11 кор.1,8125919,муниципальный округ Строгино,1981 +2281045,г Москва ул Таллинская д.12,Москва,ул Таллинская д.12,ул,Таллинская ,д.12,8125648,муниципальный округ Строгино,1981 +2281045,г Москва ул Таллинская д.13 кор.2,Москва,ул Таллинская д.13 кор.2,ул,Таллинская ,д.13 кор.2,7568284,муниципальный округ Строгино,1981 +2281045,г Москва ул Таллинская д.13 кор.3,Москва,ул Таллинская д.13 кор.3,ул,Таллинская ,д.13 кор.3,8125927,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Таллинская д.13 кор.4,Москва,ул Таллинская д.13 кор.4,ул,Таллинская ,д.13 кор.4,8125556,муниципальный округ Строгино,1981 +2281045,г Москва ул Таллинская д.16 кор.1,Москва,ул Таллинская д.16 кор.1,ул,Таллинская ,д.16 кор.1,8125661,муниципальный округ Строгино,1981 +2281045,г Москва ул Таллинская д.17 кор.3,Москва,ул Таллинская д.17 кор.3,ул,Таллинская ,д.17 кор.3,8125571,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Таллинская д.17 кор.4,Москва,ул Таллинская д.17 кор.4,ул,Таллинская ,д.17 кор.4,8125579,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Таллинская д.19 кор.1,Москва,ул Таллинская д.19 кор.1,ул,Таллинская ,д.19 кор.1,8125594,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Таллинская д.20 кор.1,Москва,ул Таллинская д.20 кор.1,ул,Таллинская ,д.20 кор.1,8125671,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Таллинская д.20 кор.2,Москва,ул Таллинская д.20 кор.2,ул,Таллинская ,д.20 кор.2,8125684,муниципальный округ Строгино,1981 +2281045,г Москва ул Таллинская д.20 кор.3,Москва,ул Таллинская д.20 кор.3,ул,Таллинская ,д.20 кор.3,8125690,муниципальный округ Строгино,1981 +2281045,г Москва ул Таллинская д.24,Москва,ул Таллинская д.24,ул,Таллинская ,д.24,8125703,муниципальный округ Строгино,1981 +2281045,г Москва ул Таллинская д.26,Москва,ул Таллинская д.26,ул,Таллинская ,д.26,7568285,муниципальный округ Строгино,1995 +2281045,г Москва ул Таллинская д.3 кор.1,Москва,ул Таллинская д.3 кор.1,ул,Таллинская ,д.3 кор.1,8125916,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Таллинская д.30,Москва,ул Таллинская д.30,ул,Таллинская ,д.30,7842181,муниципальный округ Строгино,1986 +2281045,г Москва ул Таллинская д.32 кор.2,Москва,ул Таллинская д.32 кор.2,ул,Таллинская ,д.32 кор.2,8125607,муниципальный округ Строгино,1986 +2281045,г Москва ул Таллинская д.5 кор.3,Москва,ул Таллинская д.5 кор.3,ул,Таллинская ,д.5 кор.3,7568277,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Таллинская д.5 кор.4,Москва,ул Таллинская д.5 кор.4,ул,Таллинская ,д.5 кор.4,7568278,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Таллинская д.6 кор.1,Москва,ул Таллинская д.6 кор.1,ул,Таллинская ,д.6 кор.1,8125716,муниципальный округ Строгино,1981 +2281045,г Москва ул Таллинская д.8 кор.1,Москва,ул Таллинская д.8 кор.1,ул,Таллинская ,д.8 кор.1,8125724,муниципальный округ Строгино,1981 +2281045,г Москва ул Таллинская д.9 кор.3,Москва,ул Таллинская д.9 кор.3,ул,Таллинская ,д.9 кор.3,7568281,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Таллинская д.9 кор.4,Москва,ул Таллинская д.9 кор.4,ул,Таллинская ,д.9 кор.4,7568283,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Твардовского д.1,Москва,ул Твардовского д.1,ул,Твардовского ,д.1,8125738,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Твардовского д.10 строение 2,Москва,ул Твардовского д.10 строение 2,ул,Твардовского ,д.10 строение 2,7666055,муниципальный округ Строгино,н.д. +2281045,г Москва ул Твардовского д.12,Москва,ул Твардовского д.12,ул,Твардовского ,д.12,7609672,муниципальный округ Строгино,2009 +2281045,г Москва ул Твардовского д.12 кор.1,Москва,ул Твардовского д.12 кор.1,ул,Твардовского ,д.12 кор.1,7610185,муниципальный округ Строгино,2009 +2281045,г Москва ул Твардовского д.13 кор.2,Москва,ул Твардовского д.13 кор.2,ул,Твардовского ,д.13 кор.2,8125760,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Твардовского д.14,Москва,ул Твардовского д.14,ул,Твардовского ,д.14,7610400,муниципальный округ Строгино,н.д. +2281045,г Москва ул Твардовского д.15,Москва,ул Твардовского д.15,ул,Твардовского ,д.15,8125776,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Твардовского д.17 кор.1,Москва,ул Твардовского д.17 кор.1,ул,Твардовского ,д.17 кор.1,8125791,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Твардовского д.18 кор.2,Москва,ул Твардовского д.18 кор.2,ул,Твардовского ,д.18 кор.2,8125632,муниципальный округ Строгино,1986 +2281045,г Москва ул Твардовского д.18 кор.5,Москва,ул Твардовского д.18 кор.5,ул,Твардовского ,д.18 кор.5,8125639,муниципальный округ Строгино,1986 +2281045,г Москва ул Твардовского д.19 кор.1,Москва,ул Твардовского д.19 кор.1,ул,Твардовского ,д.19 кор.1,8125801,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Твардовского д.19 кор.2,Москва,ул Твардовского д.19 кор.2,ул,Твардовского ,д.19 кор.2,8125811,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Твардовского д.19 кор.3,Москва,ул Твардовского д.19 кор.3,ул,Твардовского ,д.19 кор.3,8125818,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Твардовского д.21 кор.1,Москва,ул Твардовского д.21 кор.1,ул,Твардовского ,д.21 кор.1,8125824,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Твардовского д.21 кор.2,Москва,ул Твардовского д.21 кор.2,ул,Твардовского ,д.21 кор.2,8125834,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Твардовского д.21 кор.3,Москва,ул Твардовского д.21 кор.3,ул,Твардовского ,д.21 кор.3,8125841,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Твардовского д.23,Москва,ул Твардовского д.23,ул,Твардовского ,д.23,8161776,муниципальный округ Строгино,н.д. +2281045,г Москва ул Твардовского д.25 кор.1,Москва,ул Твардовского д.25 кор.1,ул,Твардовского ,д.25 кор.1,8125849,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Твардовского д.25 кор.2,Москва,ул Твардовского д.25 кор.2,ул,Твардовского ,д.25 кор.2,8125854,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Твардовского д.29 кор.1,Москва,ул Твардовского д.29 кор.1,ул,Твардовского ,д.29 кор.1,8125861,муниципальный округ Строгино,1982 +2281045,г Москва ул Твардовского д.3 кор.1,Москва,ул Твардовского д.3 кор.1,ул,Твардовского ,д.3 кор.1,7568275,муниципальный округ Строгино,1997 +2281045,г Москва ул Твардовского д.31 кор.1,Москва,ул Твардовского д.31 кор.1,ул,Твардовского ,д.31 кор.1,8125864,муниципальный округ Строгино,1981 +2281045,г Москва ул Твардовского д.31 кор.2,Москва,ул Твардовского д.31 кор.2,ул,Твардовского ,д.31 кор.2,8125869,муниципальный округ Строгино,1981 +2281045,г Москва ул Твардовского д.4 кор.1,Москва,ул Твардовского д.4 кор.1,ул,Твардовского ,д.4 кор.1,8125931,муниципальный округ Строгино,2004 +2281045,г Москва ул Твардовского д.4 кор.2,Москва,ул Твардовского д.4 кор.2,ул,Твардовского ,д.4 кор.2,8125936,муниципальный округ Строгино,2004 +2281045,г Москва ул Твардовского д.4 кор.3,Москва,ул Твардовского д.4 кор.3,ул,Твардовского ,д.4 кор.3,8125938,муниципальный округ Строгино,2003 +2281045,г Москва ул Твардовского д.4 кор.4,Москва,ул Твардовского д.4 кор.4,ул,Твардовского ,д.4 кор.4,7568276,муниципальный округ Строгино,2003 +2281045,г Москва ул Твардовского д.5 кор.1,Москва,ул Твардовского д.5 кор.1,ул,Твардовского ,д.5 кор.1,8125874,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Твардовского д.5 кор.2,Москва,ул Твардовского д.5 кор.2,ул,Твардовского ,д.5 кор.2,8125881,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Твардовского д.5 кор.3,Москва,ул Твардовского д.5 кор.3,ул,Твардовского ,д.5 кор.3,8125883,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Твардовского д.6 кор.2,Москва,ул Твардовского д.6 кор.2,ул,Твардовского ,д.6 кор.2,8125945,муниципальный округ Строгино,1999 +2281045,г Москва ул Твардовского д.6 кор.3,Москва,ул Твардовского д.6 кор.3,ул,Твардовского ,д.6 кор.3,8125950,муниципальный округ Строгино,1999 +2281045,г Москва ул Твардовского д.6 кор.4,Москва,ул Твардовского д.6 кор.4,ул,Твардовского ,д.6 кор.4,8125953,муниципальный округ Строгино,1999 +2281045,г Москва ул Твардовского д.9 кор.1,Москва,ул Твардовского д.9 кор.1,ул,Твардовского ,д.9 кор.1,8125887,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Твардовского д.9 кор.2,Москва,ул Твардовского д.9 кор.2,ул,Твардовского ,д.9 кор.2,8125891,муниципальный округ Строгино,1983 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.1,Москва,б-р Генерала Карбышева д.1,б-р,Генерала Карбышева ,д.1,7582449,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.10 кор.2,Москва,б-р Генерала Карбышева д.10 кор.2,б-р,Генерала Карбышева ,д.10 кор.2,7557959,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.10 кор.3,Москва,б-р Генерала Карбышева д.10 кор.3,б-р,Генерала Карбышева ,д.10 кор.3,7566675,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.11 кор.1,Москва,б-р Генерала Карбышева д.11 кор.1,б-р,Генерала Карбышева ,д.11 кор.1,7582476,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.12,Москва,б-р Генерала Карбышева д.12,б-р,Генерала Карбышева ,д.12,8033475,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.12 кор.1,Москва,б-р Генерала Карбышева д.12 кор.1,б-р,Генерала Карбышева ,д.12 кор.1,8035136,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.13 кор.2,Москва,б-р Генерала Карбышева д.13 кор.2,б-р,Генерала Карбышева ,д.13 кор.2,7582478,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.14,Москва,б-р Генерала Карбышева д.14,б-р,Генерала Карбышева ,д.14,7582479,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2002 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.14 кор.2,Москва,б-р Генерала Карбышева д.14 кор.2,б-р,Генерала Карбышева ,д.14 кор.2,8033480,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.14 кор.3,Москва,б-р Генерала Карбышева д.14 кор.3,б-р,Генерала Карбышева ,д.14 кор.3,8033488,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.14 кор.4,Москва,б-р Генерала Карбышева д.14 кор.4,б-р,Генерала Карбышева ,д.14 кор.4,8033495,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2002 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.15 кор.1,Москва,б-р Генерала Карбышева д.15 кор.1,б-р,Генерала Карбышева ,д.15 кор.1,7582482,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.15 кор.2,Москва,б-р Генерала Карбышева д.15 кор.2,б-р,Генерала Карбышева ,д.15 кор.2,7582493,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1976 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.16 кор.2,Москва,б-р Генерала Карбышева д.16 кор.2,б-р,Генерала Карбышева ,д.16 кор.2,8033499,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1958 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.17 кор.1,Москва,б-р Генерала Карбышева д.17 кор.1,б-р,Генерала Карбышева ,д.17 кор.1,7582495,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.18,Москва,б-р Генерала Карбышева д.18,б-р,Генерала Карбышева ,д.18,8051296,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2002 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.18 кор.2,Москва,б-р Генерала Карбышева д.18 кор.2,б-р,Генерала Карбышева ,д.18 кор.2,7582497,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.18 кор.3,Москва,б-р Генерала Карбышева д.18 кор.3,б-р,Генерала Карбышева ,д.18 кор.3,7582499,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.18 кор.4,Москва,б-р Генерала Карбышева д.18 кор.4,б-р,Генерала Карбышева ,д.18 кор.4,7582501,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1968 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.19 кор.1,Москва,б-р Генерала Карбышева д.19 кор.1,б-р,Генерала Карбышева ,д.19 кор.1,7582502,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.19 кор.2,Москва,б-р Генерала Карбышева д.19 кор.2,б-р,Генерала Карбышева ,д.19 кор.2,7582505,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.19 кор.3,Москва,б-р Генерала Карбышева д.19 кор.3,б-р,Генерала Карбышева ,д.19 кор.3,7582508,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.19 кор.5,Москва,б-р Генерала Карбышева д.19 кор.5,б-р,Генерала Карбышева ,д.19 кор.5,7582509,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.2,Москва,б-р Генерала Карбышева д.2,б-р,Генерала Карбышева ,д.2,8033446,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.20,Москва,б-р Генерала Карбышева д.20,б-р,Генерала Карбышева ,д.20,7582512,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.22,Москва,б-р Генерала Карбышева д.22,б-р,Генерала Карбышева ,д.22,7582514,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.24 кор.1,Москва,б-р Генерала Карбышева д.24 кор.1,б-р,Генерала Карбышева ,д.24 кор.1,7583870,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.4,Москва,б-р Генерала Карбышева д.4,б-р,Генерала Карбышева ,д.4,8033450,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.5 кор.1,Москва,б-р Генерала Карбышева д.5 кор.1,б-р,Генерала Карбышева ,д.5 кор.1,7582452,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1958 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.5 кор.2,Москва,б-р Генерала Карбышева д.5 кор.2,б-р,Генерала Карбышева ,д.5 кор.2,7582453,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.5 кор.3,Москва,б-р Генерала Карбышева д.5 кор.3,б-р,Генерала Карбышева ,д.5 кор.3,7582454,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.5 кор.5,Москва,б-р Генерала Карбышева д.5 кор.5,б-р,Генерала Карбышева ,д.5 кор.5,7582455,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.5 кор.6,Москва,б-р Генерала Карбышева д.5 кор.6,б-р,Генерала Карбышева ,д.5 кор.6,7582456,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.5 кор.7,Москва,б-р Генерала Карбышева д.5 кор.7,б-р,Генерала Карбышева ,д.5 кор.7,7582458,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.6 кор.1,Москва,б-р Генерала Карбышева д.6 кор.1,б-р,Генерала Карбышева ,д.6 кор.1,8033454,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.6 кор.2,Москва,б-р Генерала Карбышева д.6 кор.2,б-р,Генерала Карбышева ,д.6 кор.2,8033456,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.6 кор.3,Москва,б-р Генерала Карбышева д.6 кор.3,б-р,Генерала Карбышева ,д.6 кор.3,8033461,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.6 кор.4,Москва,б-р Генерала Карбышева д.6 кор.4,б-р,Генерала Карбышева ,д.6 кор.4,8033463,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.7 кор.1,Москва,б-р Генерала Карбышева д.7 кор.1,б-р,Генерала Карбышева ,д.7 кор.1,7582460,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1958 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.7 кор.2,Москва,б-р Генерала Карбышева д.7 кор.2,б-р,Генерала Карбышева ,д.7 кор.2,7582461,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1958 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.7 кор.3,Москва,б-р Генерала Карбышева д.7 кор.3,б-р,Генерала Карбышева ,д.7 кор.3,7582462,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.7 кор.5,Москва,б-р Генерала Карбышева д.7 кор.5,б-р,Генерала Карбышева ,д.7 кор.5,7582463,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.7 кор.6,Москва,б-р Генерала Карбышева д.7 кор.6,б-р,Генерала Карбышева ,д.7 кор.6,7582464,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.7 кор.7,Москва,б-р Генерала Карбышева д.7 кор.7,б-р,Генерала Карбышева ,д.7 кор.7,7582465,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.8,Москва,б-р Генерала Карбышева д.8,б-р,Генерала Карбышева ,д.8,7582466,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2000 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.9,Москва,б-р Генерала Карбышева д.9,б-р,Генерала Карбышева ,д.9,8430847,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.9 кор.1,Москва,б-р Генерала Карбышева д.9 кор.1,б-р,Генерала Карбышева ,д.9 кор.1,7582475,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.10 кор.1,Москва,наб Карамышевская д.10 кор.1,наб,Карамышевская ,д.10 кор.1,7647989,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.12,Москва,наб Карамышевская д.12,наб,Карамышевская ,д.12,7647990,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.12 кор.1,Москва,наб Карамышевская д.12 кор.1,наб,Карамышевская ,д.12 кор.1,7647992,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2009 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.14,Москва,наб Карамышевская д.14,наб,Карамышевская ,д.14,7647993,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.16,Москва,наб Карамышевская д.16,наб,Карамышевская ,д.16,7647995,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.16 кор.1,Москва,наб Карамышевская д.16 кор.1,наб,Карамышевская ,д.16 кор.1,7647996,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2009 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.18 кор.1,Москва,наб Карамышевская д.18 кор.1,наб,Карамышевская ,д.18 кор.1,7647997,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.2 кор.1,Москва,наб Карамышевская д.2 кор.1,наб,Карамышевская ,д.2 кор.1,7647981,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва наб Карамышевская д.2/1,Москва,наб Карамышевская д.2/1,наб,Карамышевская ,д.2/1,8220929,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.20,Москва,наб Карамышевская д.20,наб,Карамышевская ,д.20,8221080,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.20 кор.1,Москва,наб Карамышевская д.20 кор.1,наб,Карамышевская ,д.20 кор.1,7647999,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2002 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.22 кор.1,Москва,наб Карамышевская д.22 кор.1,наб,Карамышевская ,д.22 кор.1,7648000,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.24,Москва,наб Карамышевская д.24,наб,Карамышевская ,д.24,7648002,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.26 кор.1,Москва,наб Карамышевская д.26 кор.1,наб,Карамышевская ,д.26 кор.1,7648003,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.28 кор.1,Москва,наб Карамышевская д.28 кор.1,наб,Карамышевская ,д.28 кор.1,7648004,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2009 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.32 кор.2,Москва,наб Карамышевская д.32 кор.2,наб,Карамышевская ,д.32 кор.2,7648005,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва наб Карамышевская д.32/2,Москва,наб Карамышевская д.32/2,наб,Карамышевская ,д.32/2,8221096,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.34 кор.1,Москва,наб Карамышевская д.34 кор.1,наб,Карамышевская ,д.34 кор.1,7648006,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва наб Карамышевская д.34/1,Москва,наб Карамышевская д.34/1,наб,Карамышевская ,д.34/1,8221097,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.36,Москва,наб Карамышевская д.36,наб,Карамышевская ,д.36,7648007,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.4,Москва,наб Карамышевская д.4,наб,Карамышевская ,д.4,7647982,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.4 кор.1,Москва,наб Карамышевская д.4 кор.1,наб,Карамышевская ,д.4 кор.1,7647985,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2009 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.40,Москва,наб Карамышевская д.40,наб,Карамышевская ,д.40,7648009,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.48 кор.2,Москва,наб Карамышевская д.48 кор.2,наб,Карамышевская ,д.48 кор.2,8397485,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва наб Карамышевская д.48 кор.3,Москва,наб Карамышевская д.48 кор.3,наб,Карамышевская ,д.48 кор.3,7648010,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2006 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.50,Москва,наб Карамышевская д.50,наб,Карамышевская ,д.50,7648011,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.52,Москва,наб Карамышевская д.52,наб,Карамышевская ,д.52,7648012,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.56,Москва,наб Карамышевская д.56,наб,Карамышевская ,д.56,7648013,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2001 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.58,Москва,наб Карамышевская д.58,наб,Карамышевская ,д.58,7648015,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.6,Москва,наб Карамышевская д.6,наб,Карамышевская ,д.6,7647987,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.60,Москва,наб Карамышевская д.60,наб,Карамышевская ,д.60,7648016,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.60 кор.1,Москва,наб Карамышевская д.60 кор.1,наб,Карамышевская ,д.60 кор.1,7648017,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2000 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.62,Москва,наб Карамышевская д.62,наб,Карамышевская ,д.62,7648018,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.66,Москва,наб Карамышевская д.66,наб,Карамышевская ,д.66,7648019,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.8,Москва,наб Карамышевская д.8,наб,Карамышевская ,д.8,7647988,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.10 кор.2,Москва,наб Новикова-Прибоя д.10 кор.2,наб,Новикова-Прибоя ,д.10 кор.2,8221152,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.10 кор.3,Москва,наб Новикова-Прибоя д.10 кор.3,наб,Новикова-Прибоя ,д.10 кор.3,8221154,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.11,Москва,наб Новикова-Прибоя д.11,наб,Новикова-Прибоя ,д.11,8221157,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1970 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.12 кор.1,Москва,наб Новикова-Прибоя д.12 кор.1,наб,Новикова-Прибоя ,д.12 кор.1,8221158,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.12 кор.2,Москва,наб Новикова-Прибоя д.12 кор.2,наб,Новикова-Прибоя ,д.12 кор.2,8221160,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.12 кор.3,Москва,наб Новикова-Прибоя д.12 кор.3,наб,Новикова-Прибоя ,д.12 кор.3,8221163,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.14 кор.2,Москва,наб Новикова-Прибоя д.14 кор.2,наб,Новикова-Прибоя ,д.14 кор.2,8221165,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.14 кор.3,Москва,наб Новикова-Прибоя д.14 кор.3,наб,Новикова-Прибоя ,д.14 кор.3,8221166,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.16 кор.1,Москва,наб Новикова-Прибоя д.16 кор.1,наб,Новикова-Прибоя ,д.16 кор.1,8221168,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.16 кор.2,Москва,наб Новикова-Прибоя д.16 кор.2,наб,Новикова-Прибоя ,д.16 кор.2,8221170,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.16 кор.3,Москва,наб Новикова-Прибоя д.16 кор.3,наб,Новикова-Прибоя ,д.16 кор.3,8222351,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.18 кор.1,Москва,наб Новикова-Прибоя д.18 кор.1,наб,Новикова-Прибоя ,д.18 кор.1,8222359,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.3,Москва,наб Новикова-Прибоя д.3,наб,Новикова-Прибоя ,д.3,8221119,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1969 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.3 кор.2,Москва,наб Новикова-Прибоя д.3 кор.2,наб,Новикова-Прибоя ,д.3 кор.2,8221120,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1991 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.4 кор.1,Москва,наб Новикова-Прибоя д.4 кор.1,наб,Новикова-Прибоя ,д.4 кор.1,8221121,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.4 кор.2,Москва,наб Новикова-Прибоя д.4 кор.2,наб,Новикова-Прибоя ,д.4 кор.2,8221122,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.5 кор.1,Москва,наб Новикова-Прибоя д.5 кор.1,наб,Новикова-Прибоя ,д.5 кор.1,8221124,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1970 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.5 кор.2,Москва,наб Новикова-Прибоя д.5 кор.2,наб,Новикова-Прибоя ,д.5 кор.2,8221127,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1991 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.6 кор.2,Москва,наб Новикова-Прибоя д.6 кор.2,наб,Новикова-Прибоя ,д.6 кор.2,8221128,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.6 кор.3,Москва,наб Новикова-Прибоя д.6 кор.3,наб,Новикова-Прибоя ,д.6 кор.3,8221135,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.7,Москва,наб Новикова-Прибоя д.7,наб,Новикова-Прибоя ,д.7,8221138,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1969 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.7 кор.2,Москва,наб Новикова-Прибоя д.7 кор.2,наб,Новикова-Прибоя ,д.7 кор.2,8221140,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1989 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.8 кор.1,Москва,наб Новикова-Прибоя д.8 кор.1,наб,Новикова-Прибоя ,д.8 кор.1,8221141,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.8 кор.2,Москва,наб Новикова-Прибоя д.8 кор.2,наб,Новикова-Прибоя ,д.8 кор.2,8221146,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.8 кор.3,Москва,наб Новикова-Прибоя д.8 кор.3,наб,Новикова-Прибоя ,д.8 кор.3,8221147,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.9,Москва,наб Новикова-Прибоя д.9,наб,Новикова-Прибоя ,д.9,8221149,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1970 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.9 кор.2,Москва,наб Новикова-Прибоя д.9 кор.2,наб,Новикова-Прибоя ,д.9 кор.2,8221150,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1988 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.10,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.10,пр-кт,Маршала Жукова ,д.10,7648028,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.11 кор.1,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.11 кор.1,пр-кт,Маршала Жукова ,д.11 кор.1,7648029,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1972 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.12 кор.1,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.12 кор.1,пр-кт,Маршала Жукова ,д.12 кор.1,7648031,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.12 кор.2,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.12 кор.2,пр-кт,Маршала Жукова ,д.12 кор.2,7648032,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.12 кор.3,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.12 кор.3,пр-кт,Маршала Жукова ,д.12 кор.3,7648033,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.12 кор.4,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.12 кор.4,пр-кт,Маршала Жукова ,д.12 кор.4,7648034,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.13,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.13,пр-кт,Маршала Жукова ,д.13,7659899,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1971 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.14 кор.1,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.14 кор.1,пр-кт,Маршала Жукова ,д.14 кор.1,7660117,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.14 кор.2,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.14 кор.2,пр-кт,Маршала Жукова ,д.14 кор.2,7660328,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.15 кор.1,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.15 кор.1,пр-кт,Маршала Жукова ,д.15 кор.1,7660335,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.15 кор.2,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.15 кор.2,пр-кт,Маршала Жукова ,д.15 кор.2,7660345,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1966 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.16 кор.1,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.16 кор.1,пр-кт,Маршала Жукова ,д.16 кор.1,7660351,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1970 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.16 кор.2,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.16 кор.2,пр-кт,Маршала Жукова ,д.16 кор.2,7660358,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.16 кор.3,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.16 кор.3,пр-кт,Маршала Жукова ,д.16 кор.3,7660362,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.16 кор.4,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.16 кор.4,пр-кт,Маршала Жукова ,д.16 кор.4,7660367,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.16 кор.5,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.16 кор.5,пр-кт,Маршала Жукова ,д.16 кор.5,7660419,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1970 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.16 кор.6,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.16 кор.6,пр-кт,Маршала Жукова ,д.16 кор.6,7660423,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1970 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.16 кор.7,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.16 кор.7,пр-кт,Маршала Жукова ,д.16 кор.7,7660430,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1967 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.17,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.17,пр-кт,Маршала Жукова ,д.17,7660437,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1983 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.17 кор.1,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.17 кор.1,пр-кт,Маршала Жукова ,д.17 кор.1,7660443,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.17 кор.2,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.17 кор.2,пр-кт,Маршала Жукова ,д.17 кор.2,7660447,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.17 кор.3,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.17 кор.3,пр-кт,Маршала Жукова ,д.17 кор.3,7660468,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1968 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.17 кор.4,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.17 кор.4,пр-кт,Маршала Жукова ,д.17 кор.4,7660471,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1969 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.18,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.18,пр-кт,Маршала Жукова ,д.18,7660474,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1965 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.19 кор.1,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.19 кор.1,пр-кт,Маршала Жукова ,д.19 кор.1,7660478,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1990 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.20 кор.1,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.20 кор.1,пр-кт,Маршала Жукова ,д.20 кор.1,7660484,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1965 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.20 кор.2,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.20 кор.2,пр-кт,Маршала Жукова ,д.20 кор.2,7660485,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1965 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.20 кор.3,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.20 кор.3,пр-кт,Маршала Жукова ,д.20 кор.3,7660487,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1965 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.21,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.21,пр-кт,Маршала Жукова ,д.21,7660490,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.22 кор.1,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.22 кор.1,пр-кт,Маршала Жукова ,д.22 кор.1,7660509,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.22 кор.2,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.22 кор.2,пр-кт,Маршала Жукова ,д.22 кор.2,7660511,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1965 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.22 кор.3,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.22 кор.3,пр-кт,Маршала Жукова ,д.22 кор.3,7660554,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1965 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.22 кор.4,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.22 кор.4,пр-кт,Маршала Жукова ,д.22 кор.4,7660557,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1983 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.24 кор.1,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.24 кор.1,пр-кт,Маршала Жукова ,д.24 кор.1,7660564,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.24 кор.2,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.24 кор.2,пр-кт,Маршала Жукова ,д.24 кор.2,7660572,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1965 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.24 кор.3,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.24 кор.3,пр-кт,Маршала Жукова ,д.24 кор.3,7660592,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1965 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.25 кор.1,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.25 кор.1,пр-кт,Маршала Жукова ,д.25 кор.1,7660599,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.26,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.26,пр-кт,Маршала Жукова ,д.26,7660602,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.28,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.28,пр-кт,Маршала Жукова ,д.28,8033374,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1958 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.29,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.29,пр-кт,Маршала Жукова ,д.29,7660608,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.3,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.3,пр-кт,Маршала Жукова ,д.3,7648020,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.30,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.30,пр-кт,Маршала Жукова ,д.30,8057062,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2000 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.30 кор.1,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.30 кор.1,пр-кт,Маршала Жукова ,д.30 кор.1,8033406,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.30 кор.2,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.30 кор.2,пр-кт,Маршала Жукова ,д.30 кор.2,8033415,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.30 кор.3,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.30 кор.3,пр-кт,Маршала Жукова ,д.30 кор.3,8033419,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.31,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.31,пр-кт,Маршала Жукова ,д.31,7660612,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1979 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.32,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.32,пр-кт,Маршала Жукова ,д.32,8033421,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.35 кор.1,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.35 кор.1,пр-кт,Маршала Жукова ,д.35 кор.1,7660624,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1982 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.35 кор.2,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.35 кор.2,пр-кт,Маршала Жукова ,д.35 кор.2,7660655,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.35 кор.3,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.35 кор.3,пр-кт,Маршала Жукова ,д.35 кор.3,7660662,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.35 кор.4,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.35 кор.4,пр-кт,Маршала Жукова ,д.35 кор.4,7660668,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.36,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.36,пр-кт,Маршала Жукова ,д.36,8033427,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1958 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.38,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.38,пр-кт,Маршала Жукова ,д.38,8033432,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.39 кор.1,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.39 кор.1,пр-кт,Маршала Жукова ,д.39 кор.1,7660672,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1984 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.39 кор.2,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.39 кор.2,пр-кт,Маршала Жукова ,д.39 кор.2,7660684,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.39 кор.3,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.39 кор.3,пр-кт,Маршала Жукова ,д.39 кор.3,7660760,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.39 кор.4,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.39 кор.4,пр-кт,Маршала Жукова ,д.39 кор.4,7660902,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.39 кор.6,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.39 кор.6,пр-кт,Маршала Жукова ,д.39 кор.6,7708747,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2010 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.40,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.40,пр-кт,Маршала Жукова ,д.40,8033439,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.43 кор.2,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.43 кор.2,пр-кт,Маршала Жукова ,д.43 кор.2,7749743,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2006 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.43 кор.3,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.43 кор.3,пр-кт,Маршала Жукова ,д.43 кор.3,7749765,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2005 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.43 кор.5,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.43 кор.5,пр-кт,Маршала Жукова ,д.43 кор.5,7749781,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2011 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.46,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.46,пр-кт,Маршала Жукова ,д.46,7660988,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.47,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.47,пр-кт,Маршала Жукова ,д.47,7660995,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1997 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.48,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.48,пр-кт,Маршала Жукова ,д.48,7661001,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.50,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.50,пр-кт,Маршала Жукова ,д.50,7661004,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.51,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.51,пр-кт,Маршала Жукова ,д.51,7661007,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1997 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.51 кор.2,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.51 кор.2,пр-кт,Маршала Жукова ,д.51 кор.2,7661015,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.51 кор.3,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.51 кор.3,пр-кт,Маршала Жукова ,д.51 кор.3,7661033,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.51 кор.4,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.51 кор.4,пр-кт,Маршала Жукова ,д.51 кор.4,7661055,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.54,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.54,пр-кт,Маршала Жукова ,д.54,7661073,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.55,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.55,пр-кт,Маршала Жукова ,д.55,7661080,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.56,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.56,пр-кт,Маршала Жукова ,д.56,7661087,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.57,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.57,пр-кт,Маршала Жукова ,д.57,7661096,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.58,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.58,пр-кт,Маршала Жукова ,д.58,7661104,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.62,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.62,пр-кт,Маршала Жукова ,д.62,7661674,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.64 кор.2,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.64 кор.2,пр-кт,Маршала Жукова ,д.64 кор.2,7661678,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.66,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.66,пр-кт,Маршала Жукова ,д.66,7661681,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.68 кор.1,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.68 кор.1,пр-кт,Маршала Жукова ,д.68 кор.1,7661684,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2000 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.68 кор.2,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.68 кор.2,пр-кт,Маршала Жукова ,д.68 кор.2,7661689,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2000 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.7 кор.1,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.7 кор.1,пр-кт,Маршала Жукова ,д.7 кор.1,7648021,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1957 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.70 кор.1,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.70 кор.1,пр-кт,Маршала Жукова ,д.70 кор.1,7661692,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1997 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.74 кор.1,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.74 кор.1,пр-кт,Маршала Жукова ,д.74 кор.1,7661698,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1995 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.74 кор.2,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.74 кор.2,пр-кт,Маршала Жукова ,д.74 кор.2,7661710,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.74 кор.3,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.74 кор.3,пр-кт,Маршала Жукова ,д.74 кор.3,7661718,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.74 кор.3 строение 1,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.74 кор.3 строение 1,пр-кт,Маршала Жукова ,д.74 кор.3 строение 1,7661736,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.76 кор.2,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.76 кор.2,пр-кт,Маршала Жукова ,д.76 кор.2,8441216,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2005 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.78,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.78,пр-кт,Маршала Жукова ,д.78,7661778,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2011 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.78 кор.4,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.78 кор.4,пр-кт,Маршала Жукова ,д.78 кор.4,7661788,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2011 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.78 кор.5,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.78 кор.5,пр-кт,Маршала Жукова ,д.78 кор.5,7661798,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2011 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.8 кор.1,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.8 кор.1,пр-кт,Маршала Жукова ,д.8 кор.1,7648022,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1965 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.8 кор.2,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.8 кор.2,пр-кт,Маршала Жукова ,д.8 кор.2,7648024,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.8 кор.3,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.8 кор.3,пр-кт,Маршала Жукова ,д.8 кор.3,7648026,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.9,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.9,пр-кт,Маршала Жукова ,д.9,7648027,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1985 +2281046,г Москва проезд Новохорошевский д.10,Москва,проезд Новохорошевский д.10,проезд,Новохорошевский ,д.10,8222478,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва проезд Новохорошевский д.13,Москва,проезд Новохорошевский д.13,проезд,Новохорошевский ,д.13,8222482,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1958 +2281046,г Москва проезд Новохорошевский д.14,Москва,проезд Новохорошевский д.14,проезд,Новохорошевский ,д.14,8222497,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва проезд Новохорошевский д.15,Москва,проезд Новохорошевский д.15,проезд,Новохорошевский ,д.15,8222501,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1958 +2281046,г Москва проезд Новохорошевский д.17,Москва,проезд Новохорошевский д.17,проезд,Новохорошевский ,д.17,8222506,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва проезд Новохорошевский д.18,Москва,проезд Новохорошевский д.18,проезд,Новохорошевский ,д.18,8222509,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1957 +2281046,г Москва проезд Новохорошевский д.19 кор.1,Москва,проезд Новохорошевский д.19 кор.1,проезд,Новохорошевский ,д.19 кор.1,8222512,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1958 +2281046,г Москва проезд Новохорошевский д.20,Москва,проезд Новохорошевский д.20,проезд,Новохорошевский ,д.20,8222514,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1957 +2281046,г Москва проезд Новохорошевский д.21,Москва,проезд Новохорошевский д.21,проезд,Новохорошевский ,д.21,8222516,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1958 +2281046,г Москва проезд Новохорошевский д.22 кор.1,Москва,проезд Новохорошевский д.22 кор.1,проезд,Новохорошевский ,д.22 кор.1,8222517,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва проезд Новохорошевский д.22 кор.2,Москва,проезд Новохорошевский д.22 кор.2,проезд,Новохорошевский ,д.22 кор.2,8222521,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва проезд Новохорошевский д.22 кор.3,Москва,проезд Новохорошевский д.22 кор.3,проезд,Новохорошевский ,д.22 кор.3,8222525,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва проезд Новохорошевский д.25,Москва,проезд Новохорошевский д.25,проезд,Новохорошевский ,д.25,8222527,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1995 +2281046,г Москва проезд Новохорошевский д.5,Москва,проезд Новохорошевский д.5,проезд,Новохорошевский ,д.5,8222361,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1965 +2281046,г Москва проезд Новохорошевский д.7,Москва,проезд Новохорошевский д.7,проезд,Новохорошевский ,д.7,8222370,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1958 +2281046,г Москва проезд Новохорошевский д.8,Москва,проезд Новохорошевский д.8,проезд,Новохорошевский ,д.8,8222466,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва проезд Новохорошевский д.9,Москва,проезд Новохорошевский д.9,проезд,Новохорошевский ,д.9,8222471,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва проезд Силикатный 2-й д.36А,Москва,проезд Силикатный 2-й д.36А,проезд,Силикатный 2-й ,д.36А,7556378,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1958 +2281046,г Москва ул Берзарина д.1,Москва,ул Берзарина д.1,ул,Берзарина ,д.1,7577742,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1974 +2281046,г Москва ул Берзарина д.11,Москва,ул Берзарина д.11,ул,Берзарина ,д.11,7577821,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1970 +2281046,г Москва ул Берзарина д.15,Москва,ул Берзарина д.15,ул,Берзарина ,д.15,7577823,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1973 +2281046,г Москва ул Берзарина д.17 кор.1,Москва,ул Берзарина д.17 кор.1,ул,Берзарина ,д.17 кор.1,7577827,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1987 +2281046,г Москва ул Берзарина д.17 кор.2,Москва,ул Берзарина д.17 кор.2,ул,Берзарина ,д.17 кор.2,7578922,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1987 +2281046,г Москва ул Берзарина д.19 кор.1,Москва,ул Берзарина д.19 кор.1,ул,Берзарина ,д.19 кор.1,7581029,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1993 +2281046,г Москва ул Берзарина д.21,Москва,ул Берзарина д.21,ул,Берзарина ,д.21,7581034,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2001 +2281046,г Москва ул Берзарина д.21 кор.1,Москва,ул Берзарина д.21 кор.1,ул,Берзарина ,д.21 кор.1,7581077,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1989 +2281046,г Москва ул Берзарина д.23,Москва,ул Берзарина д.23,ул,Берзарина ,д.23,7581079,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1987 +2281046,г Москва ул Берзарина д.3 кор.1,Москва,ул Берзарина д.3 кор.1,ул,Берзарина ,д.3 кор.1,7577753,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1971 +2281046,г Москва ул Берзарина д.3 кор.2,Москва,ул Берзарина д.3 кор.2,ул,Берзарина ,д.3 кор.2,7632190,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1975 +2281046,г Москва ул Берзарина д.5,Москва,ул Берзарина д.5,ул,Берзарина ,д.5,7577757,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1970 +2281046,г Москва ул Берзарина д.7 кор.1,Москва,ул Берзарина д.7 кор.1,ул,Берзарина ,д.7 кор.1,7577817,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1971 +2281046,г Москва ул Берзарина д.7 кор.2,Москва,ул Берзарина д.7 кор.2,ул,Берзарина ,д.7 кор.2,7577819,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1981 +2281046,г Москва ул Берзарина д.9,Москва,ул Берзарина д.9,ул,Берзарина ,д.9,7577820,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1971 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.1,Москва,ул Генерала Глаголева д.1,ул,Генерала Глаголева ,д.1,7581086,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.10 кор.1,Москва,ул Генерала Глаголева д.10 кор.1,ул,Генерала Глаголева ,д.10 кор.1,7581849,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.11 кор.1,Москва,ул Генерала Глаголева д.11 кор.1,ул,Генерала Глаголева ,д.11 кор.1,7581854,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.11 кор.2,Москва,ул Генерала Глаголева д.11 кор.2,ул,Генерала Глаголева ,д.11 кор.2,7581858,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1975 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.12,Москва,ул Генерала Глаголева д.12,ул,Генерала Глаголева ,д.12,7581864,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.13 кор.1,Москва,ул Генерала Глаголева д.13 кор.1,ул,Генерала Глаголева ,д.13 кор.1,7581873,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.13 кор.2,Москва,ул Генерала Глаголева д.13 кор.2,ул,Генерала Глаголева ,д.13 кор.2,7581915,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1973 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.14,Москва,ул Генерала Глаголева д.14,ул,Генерала Глаголева ,д.14,7631544,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1967 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.15,Москва,ул Генерала Глаголева д.15,ул,Генерала Глаголева ,д.15,7581918,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.16 кор.1,Москва,ул Генерала Глаголева д.16 кор.1,ул,Генерала Глаголева ,д.16 кор.1,7581921,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.16 кор.2,Москва,ул Генерала Глаголева д.16 кор.2,ул,Генерала Глаголева ,д.16 кор.2,7581943,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1976 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.17,Москва,ул Генерала Глаголева д.17,ул,Генерала Глаголева ,д.17,7581945,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.19,Москва,ул Генерала Глаголева д.19,ул,Генерала Глаголева ,д.19,8056221,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2011 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.19 кор.1,Москва,ул Генерала Глаголева д.19 кор.1,ул,Генерала Глаголева ,д.19 кор.1,7581947,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2000 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.2,Москва,ул Генерала Глаголева д.2,ул,Генерала Глаголева ,д.2,7581093,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.20,Москва,ул Генерала Глаголева д.20,ул,Генерала Глаголева ,д.20,7581954,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.22 кор.1,Москва,ул Генерала Глаголева д.22 кор.1,ул,Генерала Глаголева ,д.22 кор.1,7581958,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.23,Москва,ул Генерала Глаголева д.23,ул,Генерала Глаголева ,д.23,7581963,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1965 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.24 кор.1,Москва,ул Генерала Глаголева д.24 кор.1,ул,Генерала Глаголева ,д.24 кор.1,7581969,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.24 кор.2,Москва,ул Генерала Глаголева д.24 кор.2,ул,Генерала Глаголева ,д.24 кор.2,7581974,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.24 кор.3,Москва,ул Генерала Глаголева д.24 кор.3,ул,Генерала Глаголева ,д.24 кор.3,7581996,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.25 кор.1,Москва,ул Генерала Глаголева д.25 кор.1,ул,Генерала Глаголева ,д.25 кор.1,7582001,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1967 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.25 кор.2,Москва,ул Генерала Глаголева д.25 кор.2,ул,Генерала Глаголева ,д.25 кор.2,7582005,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1966 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.30 кор.1,Москва,ул Генерала Глаголева д.30 кор.1,ул,Генерала Глаголева ,д.30 кор.1,7582008,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1977 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.30 кор.2,Москва,ул Генерала Глаголева д.30 кор.2,ул,Генерала Глаголева ,д.30 кор.2,7582016,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1977 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.30 кор.3,Москва,ул Генерала Глаголева д.30 кор.3,ул,Генерала Глаголева ,д.30 кор.3,7582049,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1978 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.30 кор.4,Москва,ул Генерала Глаголева д.30 кор.4,ул,Генерала Глаголева ,д.30 кор.4,7582051,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1981 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.30 кор.5,Москва,ул Генерала Глаголева д.30 кор.5,ул,Генерала Глаголева ,д.30 кор.5,7582056,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1982 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.5 кор.1,Москва,ул Генерала Глаголева д.5 кор.1,ул,Генерала Глаголева ,д.5 кор.1,7581101,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.5 кор.2,Москва,ул Генерала Глаголева д.5 кор.2,ул,Генерала Глаголева ,д.5 кор.2,7581110,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.6 кор.1,Москва,ул Генерала Глаголева д.6 кор.1,ул,Генерала Глаголева ,д.6 кор.1,7581133,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.6 кор.2,Москва,ул Генерала Глаголева д.6 кор.2,ул,Генерала Глаголева ,д.6 кор.2,7581137,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.6 кор.3,Москва,ул Генерала Глаголева д.6 кор.3,ул,Генерала Глаголева ,д.6 кор.3,7581146,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.7 кор.1,Москва,ул Генерала Глаголева д.7 кор.1,ул,Генерала Глаголева ,д.7 кор.1,7581170,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.7 кор.2,Москва,ул Генерала Глаголева д.7 кор.2,ул,Генерала Глаголева ,д.7 кор.2,7581810,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.7 кор.3,Москва,ул Генерала Глаголева д.7 кор.3,ул,Генерала Глаголева ,д.7 кор.3,7581818,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.8 кор.1,Москва,ул Генерала Глаголева д.8 кор.1,ул,Генерала Глаголева ,д.8 кор.1,7581829,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.8 кор.2,Москва,ул Генерала Глаголева д.8 кор.2,ул,Генерала Глаголева ,д.8 кор.2,7581834,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.8 кор.3,Москва,ул Генерала Глаголева д.8 кор.3,ул,Генерала Глаголева ,д.8 кор.3,7581842,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.9 кор.1,Москва,ул Генерала Глаголева д.9 кор.1,ул,Генерала Глаголева ,д.9 кор.1,7581844,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.1 кор.1,Москва,ул Демьяна Бедного д.1 кор.1,ул,Демьяна Бедного ,д.1 кор.1,7633065,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.1 кор.2,Москва,ул Демьяна Бедного д.1 кор.2,ул,Демьяна Бедного ,д.1 кор.2,7633089,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.1 кор.3,Москва,ул Демьяна Бедного д.1 кор.3,ул,Демьяна Бедного ,д.1 кор.3,7633108,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.1 кор.5,Москва,ул Демьяна Бедного д.1 кор.5,ул,Демьяна Бедного ,д.1 кор.5,7633135,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.1 кор.6,Москва,ул Демьяна Бедного д.1 кор.6,ул,Демьяна Бедного ,д.1 кор.6,7633146,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.1 кор.7,Москва,ул Демьяна Бедного д.1 кор.7,ул,Демьяна Бедного ,д.1 кор.7,7633172,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.10,Москва,ул Демьяна Бедного д.10,ул,Демьяна Бедного ,д.10,7633594,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1969 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.16,Москва,ул Демьяна Бедного д.16,ул,Демьяна Бедного ,д.16,7633601,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1966 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.17 кор.1,Москва,ул Демьяна Бедного д.17 кор.1,ул,Демьяна Бедного ,д.17 кор.1,7633607,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1965 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.17 кор.3,Москва,ул Демьяна Бедного д.17 кор.3,ул,Демьяна Бедного ,д.17 кор.3,7633611,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1974 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.18 кор.2,Москва,ул Демьяна Бедного д.18 кор.2,ул,Демьяна Бедного ,д.18 кор.2,7633664,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1968 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.18 кор.3,Москва,ул Демьяна Бедного д.18 кор.3,ул,Демьяна Бедного ,д.18 кор.3,7633672,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1965 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.19 кор.1,Москва,ул Демьяна Бедного д.19 кор.1,ул,Демьяна Бедного ,д.19 кор.1,7633674,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1976 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.19 кор.2,Москва,ул Демьяна Бедного д.19 кор.2,ул,Демьяна Бедного ,д.19 кор.2,7631617,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1975 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.2 кор.1,Москва,ул Демьяна Бедного д.2 кор.1,ул,Демьяна Бедного ,д.2 кор.1,7633191,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1965 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.20 кор.1,Москва,ул Демьяна Бедного д.20 кор.1,ул,Демьяна Бедного ,д.20 кор.1,7633678,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.20 кор.2,Москва,ул Демьяна Бедного д.20 кор.2,ул,Демьяна Бедного ,д.20 кор.2,7633682,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.20 кор.3,Москва,ул Демьяна Бедного д.20 кор.3,ул,Демьяна Бедного ,д.20 кор.3,7633685,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1966 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.20 кор.4,Москва,ул Демьяна Бедного д.20 кор.4,ул,Демьяна Бедного ,д.20 кор.4,7633687,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.20 кор.5,Москва,ул Демьяна Бедного д.20 кор.5,ул,Демьяна Бедного ,д.20 кор.5,7633690,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.22 кор.1,Москва,ул Демьяна Бедного д.22 кор.1,ул,Демьяна Бедного ,д.22 кор.1,7633693,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.22 кор.3,Москва,ул Демьяна Бедного д.22 кор.3,ул,Демьяна Бедного ,д.22 кор.3,7633695,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.23 кор.1,Москва,ул Демьяна Бедного д.23 кор.1,ул,Демьяна Бедного ,д.23 кор.1,7631570,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1974 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.23 кор.2,Москва,ул Демьяна Бедного д.23 кор.2,ул,Демьяна Бедного ,д.23 кор.2,7633698,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1975 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.3 кор.1,Москва,ул Демьяна Бедного д.3 кор.1,ул,Демьяна Бедного ,д.3 кор.1,7633198,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.3 кор.2,Москва,ул Демьяна Бедного д.3 кор.2,ул,Демьяна Бедного ,д.3 кор.2,7633203,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.3 кор.3,Москва,ул Демьяна Бедного д.3 кор.3,ул,Демьяна Бедного ,д.3 кор.3,7633210,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.3 кор.4,Москва,ул Демьяна Бедного д.3 кор.4,ул,Демьяна Бедного ,д.3 кор.4,7633221,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.3 кор.5,Москва,ул Демьяна Бедного д.3 кор.5,ул,Демьяна Бедного ,д.3 кор.5,7633223,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.3 кор.6,Москва,ул Демьяна Бедного д.3 кор.6,ул,Демьяна Бедного ,д.3 кор.6,7633228,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.3 кор.7,Москва,ул Демьяна Бедного д.3 кор.7,ул,Демьяна Бедного ,д.3 кор.7,7633233,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.4,Москва,ул Демьяна Бедного д.4,ул,Демьяна Бедного ,д.4,7633270,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1979 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.4 кор.1,Москва,ул Демьяна Бедного д.4 кор.1,ул,Демьяна Бедного ,д.4 кор.1,7632272,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1981 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.4 кор.2,Москва,ул Демьяна Бедного д.4 кор.2,ул,Демьяна Бедного ,д.4 кор.2,7633305,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1999 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.6,Москва,ул Демьяна Бедного д.6,ул,Демьяна Бедного ,д.6,7633312,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1966 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.6 кор.2,Москва,ул Демьяна Бедного д.6 кор.2,ул,Демьяна Бедного ,д.6 кор.2,7633322,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1982 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.7,Москва,ул Демьяна Бедного д.7,ул,Демьяна Бедного ,д.7,7633584,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.9,Москва,ул Демьяна Бедного д.9,ул,Демьяна Бедного ,д.9,7633588,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Живописная д.12 кор.1,Москва,ул Живописная д.12 кор.1,ул,Живописная ,д.12 кор.1,7636998,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1967 +2281046,г Москва ул Живописная д.12 кор.2,Москва,ул Живописная д.12 кор.2,ул,Живописная ,д.12 кор.2,7637004,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1966 +2281046,г Москва ул Живописная д.13 кор.1,Москва,ул Живописная д.13 кор.1,ул,Живописная ,д.13 кор.1,7645951,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва ул Живописная д.13 кор.2,Москва,ул Живописная д.13 кор.2,ул,Живописная ,д.13 кор.2,7645954,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва ул Живописная д.13 кор.3,Москва,ул Живописная д.13 кор.3,ул,Живописная ,д.13 кор.3,7645959,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва ул Живописная д.15,Москва,ул Живописная д.15,ул,Живописная ,д.15,7645985,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1966 +2281046,г Москва ул Живописная д.16,Москва,ул Живописная д.16,ул,Живописная ,д.16,7647443,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва ул Живописная д.17 кор.1,Москва,ул Живописная д.17 кор.1,ул,Живописная ,д.17 кор.1,7647964,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1966 +2281046,г Москва ул Живописная д.17 кор.2,Москва,ул Живописная д.17 кор.2,ул,Живописная ,д.17 кор.2,7647967,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1976 +2281046,г Москва ул Живописная д.18 кор.1,Москва,ул Живописная д.18 кор.1,ул,Живописная ,д.18 кор.1,7647968,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Живописная д.18 кор.2,Москва,ул Живописная д.18 кор.2,ул,Живописная ,д.18 кор.2,7647969,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1978 +2281046,г Москва ул Живописная д.19,Москва,ул Живописная д.19,ул,Живописная ,д.19,7647970,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1965 +2281046,г Москва ул Живописная д.2,Москва,ул Живописная д.2,ул,Живописная ,д.2,7633709,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2002 +2281046,г Москва ул Живописная д.20,Москва,ул Живописная д.20,ул,Живописная ,д.20,7647972,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Живописная д.22,Москва,ул Живописная д.22,ул,Живописная ,д.22,7647973,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва ул Живописная д.24,Москва,ул Живописная д.24,ул,Живописная ,д.24,7647975,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1970 +2281046,г Москва ул Живописная д.3,Москва,ул Живописная д.3,ул,Живописная ,д.3,8224936,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2000 +2281046,г Москва ул Живописная д.3 кор.1,Москва,ул Живописная д.3 кор.1,ул,Живописная ,д.3 кор.1,7633710,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва ул Живописная д.3 кор.2,Москва,ул Живописная д.3 кор.2,ул,Живописная ,д.3 кор.2,7633713,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва ул Живописная д.3 кор.3,Москва,ул Живописная д.3 кор.3,ул,Живописная ,д.3 кор.3,7633715,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва ул Живописная д.4 кор.1,Москва,ул Живописная д.4 кор.1,ул,Живописная ,д.4 кор.1,7633720,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Живописная д.4 кор.2,Москва,ул Живописная д.4 кор.2,ул,Живописная ,д.4 кор.2,7633723,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Живописная д.4 кор.3,Москва,ул Живописная д.4 кор.3,ул,Живописная ,д.4 кор.3,7633725,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Живописная д.4 кор.4,Москва,ул Живописная д.4 кор.4,ул,Живописная ,д.4 кор.4,7633727,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва ул Живописная д.5 кор.1,Москва,ул Живописная д.5 кор.1,ул,Живописная ,д.5 кор.1,7633783,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Живописная д.5 кор.2,Москва,ул Живописная д.5 кор.2,ул,Живописная ,д.5 кор.2,7636820,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва ул Живописная д.5 кор.3,Москва,ул Живописная д.5 кор.3,ул,Живописная ,д.5 кор.3,7636827,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва ул Живописная д.5 кор.4,Москва,ул Живописная д.5 кор.4,ул,Живописная ,д.5 кор.4,7636836,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва ул Живописная д.5 кор.5,Москва,ул Живописная д.5 кор.5,ул,Живописная ,д.5 кор.5,7636851,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва ул Живописная д.5 кор.7,Москва,ул Живописная д.5 кор.7,ул,Живописная ,д.5 кор.7,7636865,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1980 +2281046,г Москва ул Живописная д.6 кор.1,Москва,ул Живописная д.6 кор.1,ул,Живописная ,д.6 кор.1,7636878,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1974 +2281046,г Москва ул Живописная д.6 кор.2,Москва,ул Живописная д.6 кор.2,ул,Живописная ,д.6 кор.2,7636890,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Живописная д.6 кор.3,Москва,ул Живописная д.6 кор.3,ул,Живописная ,д.6 кор.3,7636902,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1974 +2281046,г Москва ул Живописная д.7,Москва,ул Живописная д.7,ул,Живописная ,д.7,7636910,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Живописная д.8,Москва,ул Живописная д.8,ул,Живописная ,д.8,7636915,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Живописная д.9 кор.1,Москва,ул Живописная д.9 кор.1,ул,Живописная ,д.9 кор.1,7636926,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Живописная д.9 кор.2,Москва,ул Живописная д.9 кор.2,ул,Живописная ,д.9 кор.2,7636933,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва ул Живописная д.9 кор.3,Москва,ул Живописная д.9 кор.3,ул,Живописная ,д.9 кор.3,7636938,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.14 кор.1,Москва,ул Маршала Тухачевского д.14 кор.1,ул,Маршала Тухачевского ,д.14 кор.1,7662025,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2004 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.15,Москва,ул Маршала Тухачевского д.15,ул,Маршала Тухачевского ,д.15,7662619,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1974 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.16 кор.1,Москва,ул Маршала Тухачевского д.16 кор.1,ул,Маршала Тухачевского ,д.16 кор.1,7662623,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2005 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.16 кор.2,Москва,ул Маршала Тухачевского д.16 кор.2,ул,Маршала Тухачевского ,д.16 кор.2,7662628,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2004 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.17 кор.1,Москва,ул Маршала Тухачевского д.17 кор.1,ул,Маршала Тухачевского ,д.17 кор.1,7662645,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1984 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.17 кор.2,Москва,ул Маршала Тухачевского д.17 кор.2,ул,Маршала Тухачевского ,д.17 кор.2,7662650,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1983 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.19,Москва,ул Маршала Тухачевского д.19,ул,Маршала Тухачевского ,д.19,7662653,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1974 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.21 кор.1,Москва,ул Маршала Тухачевского д.21 кор.1,ул,Маршала Тухачевского ,д.21 кор.1,7662655,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1968 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.21 кор.2,Москва,ул Маршала Тухачевского д.21 кор.2,ул,Маршала Тухачевского ,д.21 кор.2,7662658,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1977 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.22 кор.1,Москва,ул Маршала Тухачевского д.22 кор.1,ул,Маршала Тухачевского ,д.22 кор.1,7630801,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.22 кор.2,Москва,ул Маршала Тухачевского д.22 кор.2,ул,Маршала Тухачевского ,д.22 кор.2,7662661,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.22 кор.3,Москва,ул Маршала Тухачевского д.22 кор.3,ул,Маршала Тухачевского ,д.22 кор.3,7662664,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1976 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.23 кор.1,Москва,ул Маршала Тухачевского д.23 кор.1,ул,Маршала Тухачевского ,д.23 кор.1,7663149,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1968 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.23 кор.2,Москва,ул Маршала Тухачевского д.23 кор.2,ул,Маршала Тухачевского ,д.23 кор.2,7663150,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1968 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.23 кор.3,Москва,ул Маршала Тухачевского д.23 кор.3,ул,Маршала Тухачевского ,д.23 кор.3,7663151,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1968 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.24 кор.1,Москва,ул Маршала Тухачевского д.24 кор.1,ул,Маршала Тухачевского ,д.24 кор.1,7631500,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.24 кор.2,Москва,ул Маршала Тухачевского д.24 кор.2,ул,Маршала Тухачевского ,д.24 кор.2,7663156,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.24 кор.3,Москва,ул Маршала Тухачевского д.24 кор.3,ул,Маршала Тухачевского ,д.24 кор.3,7663157,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1975 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.25 кор.2,Москва,ул Маршала Тухачевского д.25 кор.2,ул,Маршала Тухачевского ,д.25 кор.2,7663158,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1971 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.25 кор.3,Москва,ул Маршала Тухачевского д.25 кор.3,ул,Маршала Тухачевского ,д.25 кор.3,7663160,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1976 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.26 кор.1,Москва,ул Маршала Тухачевского д.26 кор.1,ул,Маршала Тухачевского ,д.26 кор.1,7663161,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.26 кор.2,Москва,ул Маршала Тухачевского д.26 кор.2,ул,Маршала Тухачевского ,д.26 кор.2,7631329,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.28 кор.1,Москва,ул Маршала Тухачевского д.28 кор.1,ул,Маршала Тухачевского ,д.28 кор.1,7663162,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.28 кор.2,Москва,ул Маршала Тухачевского д.28 кор.2,ул,Маршала Тухачевского ,д.28 кор.2,7631344,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.29,Москва,ул Маршала Тухачевского д.29,ул,Маршала Тухачевского ,д.29,7663165,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2000 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.32 кор.1,Москва,ул Маршала Тухачевского д.32 кор.1,ул,Маршала Тухачевского ,д.32 кор.1,7631194,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1965 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.32 кор.2,Москва,ул Маршала Тухачевского д.32 кор.2,ул,Маршала Тухачевского ,д.32 кор.2,7663170,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.33,Москва,ул Маршала Тухачевского д.33,ул,Маршала Тухачевского ,д.33,7663171,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2001 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.34,Москва,ул Маршала Тухачевского д.34,ул,Маршала Тухачевского ,д.34,7663172,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.35 кор.1,Москва,ул Маршала Тухачевского д.35 кор.1,ул,Маршала Тухачевского ,д.35 кор.1,7663174,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1999 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.37/21,Москва,ул Маршала Тухачевского д.37/21,ул,Маршала Тухачевского ,д.37/21,8051302,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2006 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.38 кор.1,Москва,ул Маршала Тухачевского д.38 кор.1,ул,Маршала Тухачевского ,д.38 кор.1,7663175,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.38 кор.2,Москва,ул Маршала Тухачевского д.38 кор.2,ул,Маршала Тухачевского ,д.38 кор.2,7663176,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.39,Москва,ул Маршала Тухачевского д.39,ул,Маршала Тухачевского ,д.39,7663179,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.40 кор.1,Москва,ул Маршала Тухачевского д.40 кор.1,ул,Маршала Тухачевского ,д.40 кор.1,7663180,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.40 кор.2,Москва,ул Маршала Тухачевского д.40 кор.2,ул,Маршала Тухачевского ,д.40 кор.2,7663183,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.41 кор.1,Москва,ул Маршала Тухачевского д.41 кор.1,ул,Маршала Тухачевского ,д.41 кор.1,7663186,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2007 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.42 кор.1,Москва,ул Маршала Тухачевского д.42 кор.1,ул,Маршала Тухачевского ,д.42 кор.1,7663188,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.42 кор.2,Москва,ул Маршала Тухачевского д.42 кор.2,ул,Маршала Тухачевского ,д.42 кор.2,7663189,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.42 кор.3,Москва,ул Маршала Тухачевского д.42 кор.3,ул,Маршала Тухачевского ,д.42 кор.3,7663190,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1975 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.44 кор.1,Москва,ул Маршала Тухачевского д.44 кор.1,ул,Маршала Тухачевского ,д.44 кор.1,7663191,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.44 кор.2,Москва,ул Маршала Тухачевского д.44 кор.2,ул,Маршала Тухачевского ,д.44 кор.2,7663193,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.44 кор.3,Москва,ул Маршала Тухачевского д.44 кор.3,ул,Маршала Тухачевского ,д.44 кор.3,7663194,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1985 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.45 кор.1,Москва,ул Маршала Тухачевского д.45 кор.1,ул,Маршала Тухачевского ,д.45 кор.1,8224769,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.47,Москва,ул Маршала Тухачевского д.47,ул,Маршала Тухачевского ,д.47,8224780,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.48,Москва,ул Маршала Тухачевского д.48,ул,Маршала Тухачевского ,д.48,8224790,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1966 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.49,Москва,ул Маршала Тухачевского д.49,ул,Маршала Тухачевского ,д.49,7708781,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2009 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.50,Москва,ул Маршала Тухачевского д.50,ул,Маршала Тухачевского ,д.50,8224797,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1966 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.50 кор.2,Москва,ул Маршала Тухачевского д.50 кор.2,ул,Маршала Тухачевского ,д.50 кор.2,8224802,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1983 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.51,Москва,ул Маршала Тухачевского д.51,ул,Маршала Тухачевского ,д.51,8224807,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2002 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.52,Москва,ул Маршала Тухачевского д.52,ул,Маршала Тухачевского ,д.52,8224815,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1965 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.54,Москва,ул Маршала Тухачевского д.54,ул,Маршала Тухачевского ,д.54,8224820,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1965 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.56 кор.1,Москва,ул Маршала Тухачевского д.56 кор.1,ул,Маршала Тухачевского ,д.56 кор.1,8224825,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1965 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.56 кор.3,Москва,ул Маршала Тухачевского д.56 кор.3,ул,Маршала Тухачевского ,д.56 кор.3,8224831,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1967 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.58,Москва,ул Маршала Тухачевского д.58,ул,Маршала Тухачевского ,д.58,8224838,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1965 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.58 кор.3,Москва,ул Маршала Тухачевского д.58 кор.3,ул,Маршала Тухачевского ,д.58 кор.3,8224844,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2001 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.60,Москва,ул Маршала Тухачевского д.60,ул,Маршала Тухачевского ,д.60,8224853,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2000 +2281046,г Москва ул Мневники д.10 кор.1,Москва,ул Мневники д.10 кор.1,ул,Мневники ,д.10 кор.1,8224867,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1979 +2281046,г Москва ул Мневники д.10 кор.2,Москва,ул Мневники д.10 кор.2,ул,Мневники ,д.10 кор.2,8224871,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1970 +2281046,г Москва ул Мневники д.10 кор.3,Москва,ул Мневники д.10 кор.3,ул,Мневники ,д.10 кор.3,8224874,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1970 +2281046,г Москва ул Мневники д.10 кор.4,Москва,ул Мневники д.10 кор.4,ул,Мневники ,д.10 кор.4,8224880,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1970 +2281046,г Москва ул Мневники д.12,Москва,ул Мневники д.12,ул,Мневники ,д.12,8224884,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1968 +2281046,г Москва ул Мневники д.13 кор.1,Москва,ул Мневники д.13 кор.1,ул,Мневники ,д.13 кор.1,8224891,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1987 +2281046,г Москва ул Мневники д.18,Москва,ул Мневники д.18,ул,Мневники ,д.18,8224896,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва ул Мневники д.9,Москва,ул Мневники д.9,ул,Мневники ,д.9,8224862,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1982 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.10 кор.1,Москва,ул Народного Ополчения д.10 кор.1,ул,Народного Ополчения ,д.10 кор.1,8033616,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.10 кор.2,Москва,ул Народного Ополчения д.10 кор.2,ул,Народного Ополчения ,д.10 кор.2,8033624,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1958 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.11,Москва,ул Народного Ополчения д.11,ул,Народного Ополчения ,д.11,7708760,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2012 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.11 кор.3,Москва,ул Народного Ополчения д.11 кор.3,ул,Народного Ополчения ,д.11 кор.3,8225237,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.11 кор.4,Москва,ул Народного Ополчения д.11 кор.4,ул,Народного Ополчения ,д.11 кор.4,8225239,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.12 кор.1,Москва,ул Народного Ополчения д.12 кор.1,ул,Народного Ополчения ,д.12 кор.1,8225242,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.12 кор.2,Москва,ул Народного Ополчения д.12 кор.2,ул,Народного Ополчения ,д.12 кор.2,8225245,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.12 кор.3,Москва,ул Народного Ополчения д.12 кор.3,ул,Народного Ополчения ,д.12 кор.3,8225246,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.12 кор.4,Москва,ул Народного Ополчения д.12 кор.4,ул,Народного Ополчения ,д.12 кор.4,8225250,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.12 кор.5,Москва,ул Народного Ополчения д.12 кор.5,ул,Народного Ополчения ,д.12 кор.5,8225251,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.12 кор.6,Москва,ул Народного Ополчения д.12 кор.6,ул,Народного Ополчения ,д.12 кор.6,8225255,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.13 кор.3,Москва,ул Народного Ополчения д.13 кор.3,ул,Народного Ополчения ,д.13 кор.3,8225258,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.13 кор.4,Москва,ул Народного Ополчения д.13 кор.4,ул,Народного Ополчения ,д.13 кор.4,8225261,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.14 кор.1,Москва,ул Народного Ополчения д.14 кор.1,ул,Народного Ополчения ,д.14 кор.1,8222757,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.14 кор.2,Москва,ул Народного Ополчения д.14 кор.2,ул,Народного Ополчения ,д.14 кор.2,8222761,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.14 кор.3,Москва,ул Народного Ополчения д.14 кор.3,ул,Народного Ополчения ,д.14 кор.3,8033653,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1958 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.14 кор.4,Москва,ул Народного Ополчения д.14 кор.4,ул,Народного Ополчения ,д.14 кор.4,8033655,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1958 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.15 кор.3,Москва,ул Народного Ополчения д.15 кор.3,ул,Народного Ополчения ,д.15 кор.3,8222772,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.15 кор.4,Москва,ул Народного Ополчения д.15 кор.4,ул,Народного Ополчения ,д.15 кор.4,8222780,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.15 кор.5,Москва,ул Народного Ополчения д.15 кор.5,ул,Народного Ополчения ,д.15 кор.5,8223622,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.15 кор.7,Москва,ул Народного Ополчения д.15 кор.7,ул,Народного Ополчения ,д.15 кор.7,8223632,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.16 кор.1,Москва,ул Народного Ополчения д.16 кор.1,ул,Народного Ополчения ,д.16 кор.1,8223944,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.16 кор.2,Москва,ул Народного Ополчения д.16 кор.2,ул,Народного Ополчения ,д.16 кор.2,8033659,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1958 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.16 кор.3,Москва,ул Народного Ополчения д.16 кор.3,ул,Народного Ополчения ,д.16 кор.3,8033664,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1958 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.18,Москва,ул Народного Ополчения д.18,ул,Народного Ополчения ,д.18,8223967,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.20 кор.1,Москва,ул Народного Ополчения д.20 кор.1,ул,Народного Ополчения ,д.20 кор.1,8223984,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1969 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.20 кор.2,Москва,ул Народного Ополчения д.20 кор.2,ул,Народного Ополчения ,д.20 кор.2,8223988,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1977 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.21 кор.1,Москва,ул Народного Ополчения д.21 кор.1,ул,Народного Ополчения ,д.21 кор.1,8223995,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1972 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.21 кор.2,Москва,ул Народного Ополчения д.21 кор.2,ул,Народного Ополчения ,д.21 кор.2,8224000,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1967 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.22 кор.2,Москва,ул Народного Ополчения д.22 кор.2,ул,Народного Ополчения ,д.22 кор.2,8224005,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1978 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.22 кор.3,Москва,ул Народного Ополчения д.22 кор.3,ул,Народного Ополчения ,д.22 кор.3,8224022,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1972 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.23 кор.1,Москва,ул Народного Ополчения д.23 кор.1,ул,Народного Ополчения ,д.23 кор.1,8224026,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1978 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.23 кор.2,Москва,ул Народного Ополчения д.23 кор.2,ул,Народного Ополчения ,д.23 кор.2,8224056,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1969 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.23 кор.3,Москва,ул Народного Ополчения д.23 кор.3,ул,Народного Ополчения ,д.23 кор.3,8224063,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1969 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.24,Москва,ул Народного Ополчения д.24,ул,Народного Ополчения ,д.24,8224071,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1970 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.25,Москва,ул Народного Ополчения д.25,ул,Народного Ополчения ,д.25,7632179,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1970 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.26 кор.2,Москва,ул Народного Ополчения д.26 кор.2,ул,Народного Ополчения ,д.26 кор.2,8224092,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1974 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.27 кор.1,Москва,ул Народного Ополчения д.27 кор.1,ул,Народного Ополчения ,д.27 кор.1,8224096,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1970 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.28 кор.1,Москва,ул Народного Ополчения д.28 кор.1,ул,Народного Ополчения ,д.28 кор.1,8224104,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1988 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.28 кор.2,Москва,ул Народного Ополчения д.28 кор.2,ул,Народного Ополчения ,д.28 кор.2,8224111,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1974 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.29 кор.1,Москва,ул Народного Ополчения д.29 кор.1,ул,Народного Ополчения ,д.29 кор.1,8224141,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1972 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.29 кор.3,Москва,ул Народного Ополчения д.29 кор.3,ул,Народного Ополчения ,д.29 кор.3,8224146,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1997 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.3,Москва,ул Народного Ополчения д.3,ул,Народного Ополчения ,д.3,8225204,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.4,Москва,ул Народного Ополчения д.4,ул,Народного Ополчения ,д.4,8225208,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.5,Москва,ул Народного Ополчения д.5,ул,Народного Ополчения ,д.5,8225211,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.5 кор.2,Москва,ул Народного Ополчения д.5 кор.2,ул,Народного Ополчения ,д.5 кор.2,8225213,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1976 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.6,Москва,ул Народного Ополчения д.6,ул,Народного Ополчения ,д.6,8225216,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.7 кор.1,Москва,ул Народного Ополчения д.7 кор.1,ул,Народного Ополчения ,д.7 кор.1,8225219,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.7 кор.3,Москва,ул Народного Ополчения д.7 кор.3,ул,Народного Ополчения ,д.7 кор.3,8225222,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1994 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.8,Москва,ул Народного Ополчения д.8,ул,Народного Ополчения ,д.8,8225224,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.9 кор.2,Москва,ул Народного Ополчения д.9 кор.2,ул,Народного Ополчения ,д.9 кор.2,8225226,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.9 кор.3,Москва,ул Народного Ополчения д.9 кор.3,ул,Народного Ополчения ,д.9 кор.3,8225229,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1939 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.9 кор.4,Москва,ул Народного Ополчения д.9 кор.4,ул,Народного Ополчения ,д.9 кор.4,8225231,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.9 кор.5,Москва,ул Народного Ополчения д.9 кор.5,ул,Народного Ополчения ,д.9 кор.5,8225233,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.9 кор.6,Москва,ул Народного Ополчения д.9 кор.6,ул,Народного Ополчения ,д.9 кор.6,8225236,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва ул Паршина д.11,Москва,ул Паршина д.11,ул,Паршина ,д.11,8224160,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1973 +2281046,г Москва ул Паршина д.13,Москва,ул Паршина д.13,ул,Паршина ,д.13,8224168,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1966 +2281046,г Москва ул Паршина д.15,Москва,ул Паршина д.15,ул,Паршина ,д.15,8224173,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1966 +2281046,г Москва ул Паршина д.17,Москва,ул Паршина д.17,ул,Паршина ,д.17,8224177,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1968 +2281046,г Москва ул Паршина д.19,Москва,ул Паршина д.19,ул,Паршина ,д.19,8224184,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1973 +2281046,г Москва ул Паршина д.21 кор.1,Москва,ул Паршина д.21 кор.1,ул,Паршина ,д.21 кор.1,8224191,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1967 +2281046,г Москва ул Паршина д.21 кор.2,Москва,ул Паршина д.21 кор.2,ул,Паршина ,д.21 кор.2,8224203,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1968 +2281046,г Москва ул Паршина д.23,Москва,ул Паршина д.23,ул,Паршина ,д.23,8224208,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1968 +2281046,г Москва ул Паршина д.25 кор.1,Москва,ул Паршина д.25 кор.1,ул,Паршина ,д.25 кор.1,8224215,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1969 +2281046,г Москва ул Паршина д.25 кор.2,Москва,ул Паршина д.25 кор.2,ул,Паршина ,д.25 кор.2,8224223,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1969 +2281046,г Москва ул Паршина д.29,Москва,ул Паршина д.29,ул,Паршина ,д.29,8224229,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1968 +2281046,г Москва ул Паршина д.31 кор.1,Москва,ул Паршина д.31 кор.1,ул,Паршина ,д.31 кор.1,8224242,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1969 +2281046,г Москва ул Паршина д.31 кор.2,Москва,ул Паршина д.31 кор.2,ул,Паршина ,д.31 кор.2,8033773,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва ул Паршина д.33,Москва,ул Паршина д.33,ул,Паршина ,д.33,8224250,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1972 +2281046,г Москва ул Паршина д.35 кор.1,Москва,ул Паршина д.35 кор.1,ул,Паршина ,д.35 кор.1,8224257,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1976 +2281046,г Москва ул Паршина д.35 кор.2,Москва,ул Паршина д.35 кор.2,ул,Паршина ,д.35 кор.2,8224269,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва ул Паршина д.37,Москва,ул Паршина д.37,ул,Паршина ,д.37,8224274,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1971 +2281046,г Москва ул Паршина д.41,Москва,ул Паршина д.41,ул,Паршина ,д.41,8224283,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1972 +2281046,г Москва ул Саляма Адиля д.1/46,Москва,ул Саляма Адиля д.1/46,ул,Саляма Адиля ,д.1/46,8224300,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва ул Саляма Адиля д.2 кор.1,Москва,ул Саляма Адиля д.2 кор.1,ул,Саляма Адиля ,д.2 кор.1,7708771,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2011 +2281046,г Москва ул Саляма Адиля д.9 кор.1,Москва,ул Саляма Адиля д.9 кор.1,ул,Саляма Адиля ,д.9 кор.1,8224309,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва ул Саляма Адиля д.9 кор.2,Москва,ул Саляма Адиля д.9 кор.2,ул,Саляма Адиля ,д.9 кор.2,8224319,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва ул Хорошевская 3-я д.5 кор.1,Москва,ул Хорошевская 3-я д.5 кор.1,ул,Хорошевская 3-я ,д.5 кор.1,7556424,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва ул Хорошевская 3-я д.5 кор.2,Москва,ул Хорошевская 3-я д.5 кор.2,ул,Хорошевская 3-я ,д.5 кор.2,7556425,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва ул Хорошевская 3-я д.7,Москва,ул Хорошевская 3-я д.7,ул,Хорошевская 3-я ,д.7,7556426,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1958 +2281047,г Москва пер Тепличный д.10,Москва,пер Тепличный д.10,пер,Тепличный ,д.10,7956063,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва пер Тепличный д.3,Москва,пер Тепличный д.3,пер,Тепличный ,д.3,7956056,муниципальный округ Щукино,1989 +2281047,г Москва пер Тепличный д.4,Москва,пер Тепличный д.4,пер,Тепличный ,д.4,7956059,муниципальный округ Щукино,2002 +2281047,г Москва пер Тепличный д.5,Москва,пер Тепличный д.5,пер,Тепличный ,д.5,7956060,муниципальный округ Щукино,1971 +2281047,г Москва пер Тепличный д.7,Москва,пер Тепличный д.7,пер,Тепличный ,д.7,7956062,муниципальный округ Щукино,1970 +2281047,г Москва проезд Волоколамский 1-й д.11 кор.1,Москва,проезд Волоколамский 1-й д.11 кор.1,проезд,Волоколамский 1-й ,д.11 кор.1,7956576,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 1-й д.11 кор.2,Москва,проезд Волоколамский 1-й д.11 кор.2,проезд,Волоколамский 1-й ,д.11 кор.2,7956578,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 1-й д.11 кор.3,Москва,проезд Волоколамский 1-й д.11 кор.3,проезд,Волоколамский 1-й ,д.11 кор.3,7956581,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 1-й д.13,Москва,проезд Волоколамский 1-й д.13,проезд,Волоколамский 1-й ,д.13,7956582,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 1-й д.15/16,Москва,проезд Волоколамский 1-й д.15/16,проезд,Волоколамский 1-й ,д.15/16,7956583,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 1-й д.2,Москва,проезд Волоколамский 1-й д.2,проезд,Волоколамский 1-й ,д.2,7956552,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 1-й д.4,Москва,проезд Волоколамский 1-й д.4,проезд,Волоколамский 1-й ,д.4,7956554,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 1-й д.5,Москва,проезд Волоколамский 1-й д.5,проезд,Волоколамский 1-й ,д.5,7956556,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 1-й д.6 кор.1,Москва,проезд Волоколамский 1-й д.6 кор.1,проезд,Волоколамский 1-й ,д.6 кор.1,7956557,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 1-й д.6 кор.2,Москва,проезд Волоколамский 1-й д.6 кор.2,проезд,Волоколамский 1-й ,д.6 кор.2,7956559,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 1-й д.7 кор.1,Москва,проезд Волоколамский 1-й д.7 кор.1,проезд,Волоколамский 1-й ,д.7 кор.1,7956561,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 1-й д.7 кор.2,Москва,проезд Волоколамский 1-й д.7 кор.2,проезд,Волоколамский 1-й ,д.7 кор.2,7956562,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 1-й д.7 кор.3,Москва,проезд Волоколамский 1-й д.7 кор.3,проезд,Волоколамский 1-й ,д.7 кор.3,7956567,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 1-й д.7 кор.4,Москва,проезд Волоколамский 1-й д.7 кор.4,проезд,Волоколамский 1-й ,д.7 кор.4,7956568,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 1-й д.8 кор.1,Москва,проезд Волоколамский 1-й д.8 кор.1,проезд,Волоколамский 1-й ,д.8 кор.1,7956569,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 1-й д.8 кор.2,Москва,проезд Волоколамский 1-й д.8 кор.2,проезд,Волоколамский 1-й ,д.8 кор.2,7956572,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 3-й д.10 кор.1,Москва,проезд Волоколамский 3-й д.10 кор.1,проезд,Волоколамский 3-й ,д.10 кор.1,7956605,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 3-й д.10 кор.2,Москва,проезд Волоколамский 3-й д.10 кор.2,проезд,Волоколамский 3-й ,д.10 кор.2,7956607,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 3-й д.12 кор.1,Москва,проезд Волоколамский 3-й д.12 кор.1,проезд,Волоколамский 3-й ,д.12 кор.1,7956609,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 3-й д.12 кор.2,Москва,проезд Волоколамский 3-й д.12 кор.2,проезд,Волоколамский 3-й ,д.12 кор.2,7956612,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 3-й д.14 кор.1,Москва,проезд Волоколамский 3-й д.14 кор.1,проезд,Волоколамский 3-й ,д.14 кор.1,7956616,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 3-й д.2,Москва,проезд Волоколамский 3-й д.2,проезд,Волоколамский 3-й ,д.2,7956595,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 3-й д.6 кор.1,Москва,проезд Волоколамский 3-й д.6 кор.1,проезд,Волоколамский 3-й ,д.6 кор.1,7956596,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 3-й д.6 кор.2,Москва,проезд Волоколамский 3-й д.6 кор.2,проезд,Волоколамский 3-й ,д.6 кор.2,7956597,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 3-й д.8 кор.1,Москва,проезд Волоколамский 3-й д.8 кор.1,проезд,Волоколамский 3-й ,д.8 кор.1,7956600,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 3-й д.8 кор.2,Москва,проезд Волоколамский 3-й д.8 кор.2,проезд,Волоколамский 3-й ,д.8 кор.2,7956601,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский Б. д.1,Москва,проезд Волоколамский Б. д.1,проезд,Волоколамский Б. ,д.1,7956628,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский Б. д.12,Москва,проезд Волоколамский Б. д.12,проезд,Волоколамский Б. ,д.12,7956630,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Авиационная д.13,Москва,ул Авиационная д.13,ул,Авиационная ,д.13,7956816,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Авиационная д.19,Москва,ул Авиационная д.19,ул,Авиационная ,д.19,7963710,муниципальный округ Щукино,1989 +2281047,г Москва ул Авиационная д.59,Москва,ул Авиационная д.59,ул,Авиационная ,д.59,7957785,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Авиационная д.59 кор.2,Москва,ул Авиационная д.59 кор.2,ул,Авиационная ,д.59 кор.2,7957786,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Авиационная д.61 кор.2,Москва,ул Авиационная д.61 кор.2,ул,Авиационная ,д.61 кор.2,7957788,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Авиационная д.63,Москва,ул Авиационная д.63,ул,Авиационная ,д.63,7957794,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Авиационная д.63 кор.2,Москва,ул Авиационная д.63 кор.2,ул,Авиационная ,д.63 кор.2,7957797,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Авиационная д.65 кор.2,Москва,ул Авиационная д.65 кор.2,ул,Авиационная ,д.65 кор.2,7957798,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Авиационная д.65 кор.3,Москва,ул Авиационная д.65 кор.3,ул,Авиационная ,д.65 кор.3,7957800,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Авиационная д.66,Москва,ул Авиационная д.66,ул,Авиационная ,д.66,7957801,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Авиационная д.67 кор.1,Москва,ул Авиационная д.67 кор.1,ул,Авиационная ,д.67 кор.1,7957802,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Авиационная д.68,Москва,ул Авиационная д.68,ул,Авиационная ,д.68,7957806,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Авиационная д.70 кор.2,Москва,ул Авиационная д.70 кор.2,ул,Авиационная ,д.70 кор.2,7957807,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Авиационная д.70 кор.3,Москва,ул Авиационная д.70 кор.3,ул,Авиационная ,д.70 кор.3,7957808,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Авиационная д.70 кор.4,Москва,ул Авиационная д.70 кор.4,ул,Авиационная ,д.70 кор.4,7957811,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Авиационная д.72 кор.1,Москва,ул Авиационная д.72 кор.1,ул,Авиационная ,д.72 кор.1,7957813,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Авиационная д.72 кор.2,Москва,ул Авиационная д.72 кор.2,ул,Авиационная ,д.72 кор.2,7957814,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Авиационная д.72 кор.3,Москва,ул Авиационная д.72 кор.3,ул,Авиационная ,д.72 кор.3,7957815,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Авиационная д.74 кор.1,Москва,ул Авиационная д.74 кор.1,ул,Авиационная ,д.74 кор.1,7957818,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Авиационная д.74 кор.2,Москва,ул Авиационная д.74 кор.2,ул,Авиационная ,д.74 кор.2,7957819,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Авиационная д.74 кор.3,Москва,ул Авиационная д.74 кор.3,ул,Авиационная ,д.74 кор.3,7957821,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Авиационная д.74 кор.4,Москва,ул Авиационная д.74 кор.4,ул,Авиационная ,д.74 кор.4,7957822,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Авиационная д.77,Москва,ул Авиационная д.77,ул,Авиационная ,д.77,7550748,муниципальный округ Щукино,2008 +2281047,г Москва ул Авиационная д.77 кор.1,Москва,ул Авиационная д.77 кор.1,ул,Авиационная ,д.77 кор.1,7550750,муниципальный округ Щукино,2009 +2281047,г Москва ул Авиационная д.79,Москва,ул Авиационная д.79,ул,Авиационная ,д.79,7550749,муниципальный округ Щукино,2001 +2281047,г Москва ул Авиационная д.79 кор.1,Москва,ул Авиационная д.79 кор.1,ул,Авиационная ,д.79 кор.1,7550751,муниципальный округ Щукино,2003 +2281047,г Москва ул Академика Бочвара д.10 А,Москва,ул Академика Бочвара д.10 А,ул,Академика Бочвара ,д.10 А,7956866,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Академика Бочвара д.10 Б,Москва,ул Академика Бочвара д.10 Б,ул,Академика Бочвара ,д.10 Б,7956867,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Академика Бочвара д.12,Москва,ул Академика Бочвара д.12,ул,Академика Бочвара ,д.12,7956870,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Академика Бочвара д.13,Москва,ул Академика Бочвара д.13,ул,Академика Бочвара ,д.13,7956873,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Академика Бочвара д.15,Москва,ул Академика Бочвара д.15,ул,Академика Бочвара ,д.15,7717087,муниципальный округ Щукино,1956 +2281047,г Москва ул Академика Бочвара д.17,Москва,ул Академика Бочвара д.17,ул,Академика Бочвара ,д.17,7956874,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Академика Бочвара д.2,Москва,ул Академика Бочвара д.2,ул,Академика Бочвара ,д.2,7957825,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Академика Бочвара д.3 кор.1,Москва,ул Академика Бочвара д.3 кор.1,ул,Академика Бочвара ,д.3 кор.1,7956821,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Академика Бочвара д.3 кор.2,Москва,ул Академика Бочвара д.3 кор.2,ул,Академика Бочвара ,д.3 кор.2,7956823,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Академика Бочвара д.5 кор.1,Москва,ул Академика Бочвара д.5 кор.1,ул,Академика Бочвара ,д.5 кор.1,7956840,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Академика Бочвара д.5 кор.2,Москва,ул Академика Бочвара д.5 кор.2,ул,Академика Бочвара ,д.5 кор.2,7956843,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Академика Бочвара д.5 кор.3,Москва,ул Академика Бочвара д.5 кор.3,ул,Академика Бочвара ,д.5 кор.3,7956847,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Академика Бочвара д.6,Москва,ул Академика Бочвара д.6,ул,Академика Бочвара ,д.6,7957827,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Академика Бочвара д.7 кор.1,Москва,ул Академика Бочвара д.7 кор.1,ул,Академика Бочвара ,д.7 кор.1,7956849,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Академика Бочвара д.7 кор.2,Москва,ул Академика Бочвара д.7 кор.2,ул,Академика Бочвара ,д.7 кор.2,7956851,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Академика Бочвара д.8,Москва,ул Академика Бочвара д.8,ул,Академика Бочвара ,д.8,7956854,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Академика Бочвара д.9,Москва,ул Академика Бочвара д.9,ул,Академика Бочвара ,д.9,7956858,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Берзарина д.10,Москва,ул Берзарина д.10,ул,Берзарина ,д.10,7955474,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Берзарина д.10 кор.2,Москва,ул Берзарина д.10 кор.2,ул,Берзарина ,д.10 кор.2,7955478,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Берзарина д.14,Москва,ул Берзарина д.14,ул,Берзарина ,д.14,7955485,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Берзарина д.16,Москва,ул Берзарина д.16,ул,Берзарина ,д.16,7955490,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Берзарина д.22,Москва,ул Берзарина д.22,ул,Берзарина ,д.22,7952526,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Берзарина д.26,Москва,ул Берзарина д.26,ул,Берзарина ,д.26,7952579,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Берзарина д.4,Москва,ул Берзарина д.4,ул,Берзарина ,д.4,7955468,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Берзарина д.6 кор.1,Москва,ул Берзарина д.6 кор.1,ул,Берзарина ,д.6 кор.1,7819579,муниципальный округ Щукино,1954 +2281047,г Москва ул Берзарина д.8,Москва,ул Берзарина д.8,ул,Берзарина ,д.8,7955472,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Гамалеи д.1,Москва,ул Гамалеи д.1,ул,Гамалеи ,д.1,7957283,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Гамалеи д.10,Москва,ул Гамалеи д.10,ул,Гамалеи ,д.10,7963787,муниципальный округ Щукино,1961 +2281047,г Москва ул Гамалеи д.11 кор.1,Москва,ул Гамалеи д.11 кор.1,ул,Гамалеи ,д.11 кор.1,7963795,муниципальный округ Щукино,1959 +2281047,г Москва ул Гамалеи д.11 кор.2,Москва,ул Гамалеи д.11 кор.2,ул,Гамалеи ,д.11 кор.2,7963798,муниципальный округ Щукино,1959 +2281047,г Москва ул Гамалеи д.19 кор.1,Москва,ул Гамалеи д.19 кор.1,ул,Гамалеи ,д.19 кор.1,7717105,муниципальный округ Щукино,1973 +2281047,г Москва ул Гамалеи д.19 кор.2,Москва,ул Гамалеи д.19 кор.2,ул,Гамалеи ,д.19 кор.2,7957286,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Гамалеи д.2,Москва,ул Гамалеи д.2,ул,Гамалеи ,д.2,7963800,муниципальный округ Щукино,1961 +2281047,г Москва ул Гамалеи д.23 кор.1,Москва,ул Гамалеи д.23 кор.1,ул,Гамалеи ,д.23 кор.1,7717109,муниципальный округ Щукино,1958 +2281047,г Москва ул Гамалеи д.23 кор.2,Москва,ул Гамалеи д.23 кор.2,ул,Гамалеи ,д.23 кор.2,7957289,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Гамалеи д.3,Москва,ул Гамалеи д.3,ул,Гамалеи ,д.3,7963801,муниципальный округ Щукино,1973 +2281047,г Москва ул Гамалеи д.4,Москва,ул Гамалеи д.4,ул,Гамалеи ,д.4,7963806,муниципальный округ Щукино,1961 +2281047,г Москва ул Гамалеи д.6,Москва,ул Гамалеи д.6,ул,Гамалеи ,д.6,7963809,муниципальный округ Щукино,1961 +2281047,г Москва ул Гамалеи д.7,Москва,ул Гамалеи д.7,ул,Гамалеи ,д.7,7963812,муниципальный округ Щукино,1959 +2281047,г Москва ул Гамалеи д.8,Москва,ул Гамалеи д.8,ул,Гамалеи ,д.8,7957284,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Гамалеи д.9,Москва,ул Гамалеи д.9,ул,Гамалеи ,д.9,7963813,муниципальный округ Щукино,1960 +2281047,г Москва ул Живописная д.30 кор.1,Москва,ул Живописная д.30 кор.1,ул,Живописная ,д.30 кор.1,7957348,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Живописная д.30 кор.2,Москва,ул Живописная д.30 кор.2,ул,Живописная ,д.30 кор.2,7957350,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Живописная д.30 кор.3,Москва,ул Живописная д.30 кор.3,ул,Живописная ,д.30 кор.3,7957371,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Живописная д.30 кор.4,Москва,ул Живописная д.30 кор.4,ул,Живописная ,д.30 кор.4,7957375,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Живописная д.32 кор.2,Москва,ул Живописная д.32 кор.2,ул,Живописная ,д.32 кор.2,7957377,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Живописная д.34 кор.1,Москва,ул Живописная д.34 кор.1,ул,Живописная ,д.34 кор.1,7957378,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Живописная д.34 кор.2,Москва,ул Живописная д.34 кор.2,ул,Живописная ,д.34 кор.2,7957382,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Живописная д.34 кор.3,Москва,ул Живописная д.34 кор.3,ул,Живописная ,д.34 кор.3,7957384,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Живописная д.34 кор.4,Москва,ул Живописная д.34 кор.4,ул,Живописная ,д.34 кор.4,7957385,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Живописная д.36 кор.1,Москва,ул Живописная д.36 кор.1,ул,Живописная ,д.36 кор.1,7957388,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Живописная д.36 кор.2,Москва,ул Живописная д.36 кор.2,ул,Живописная ,д.36 кор.2,7957389,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Живописная д.38 кор.1,Москва,ул Живописная д.38 кор.1,ул,Живописная ,д.38 кор.1,7963819,муниципальный округ Щукино,1962 +2281047,г Москва ул Живописная д.38 кор.2,Москва,ул Живописная д.38 кор.2,ул,Живописная ,д.38 кор.2,7963821,муниципальный округ Щукино,1962 +2281047,г Москва ул Живописная д.40,Москва,ул Живописная д.40,ул,Живописная ,д.40,7963824,муниципальный округ Щукино,1962 +2281047,г Москва ул Живописная д.48,Москва,ул Живописная д.48,ул,Живописная ,д.48,7957392,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Живописная д.50,Москва,ул Живописная д.50,ул,Живописная ,д.50,7957393,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Живописная д.52,Москва,ул Живописная д.52,ул,Живописная ,д.52,7957395,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Живописная д.54 кор.1,Москва,ул Живописная д.54 кор.1,ул,Живописная ,д.54 кор.1,7957400,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Живописная д.56,Москва,ул Живописная д.56,ул,Живописная ,д.56,7957403,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Живописная д.58,Москва,ул Живописная д.58,ул,Живописная ,д.58,7957404,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Ирины Левченко д.1,Москва,ул Ирины Левченко д.1,ул,Ирины Левченко ,д.1,7955949,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Ирины Левченко д.2,Москва,ул Ирины Левченко д.2,ул,Ирины Левченко ,д.2,7955956,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Ирины Левченко д.3,Москва,ул Ирины Левченко д.3,ул,Ирины Левченко ,д.3,7955959,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Ирины Левченко д.4,Москва,ул Ирины Левченко д.4,ул,Ирины Левченко ,д.4,7955965,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Ирины Левченко д.6,Москва,ул Ирины Левченко д.6,ул,Ирины Левченко ,д.6,7955969,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Ирины Левченко д.7,Москва,ул Ирины Левченко д.7,ул,Ирины Левченко ,д.7,7955971,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Максимова д.10,Москва,ул Максимова д.10,ул,Максимова ,д.10,7963827,муниципальный округ Щукино,1964 +2281047,г Москва ул Максимова д.12,Москва,ул Максимова д.12,ул,Максимова ,д.12,7963831,муниципальный округ Щукино,1961 +2281047,г Москва ул Максимова д.14,Москва,ул Максимова д.14,ул,Максимова ,д.14,7963833,муниципальный округ Щукино,1961 +2281047,г Москва ул Максимова д.16,Москва,ул Максимова д.16,ул,Максимова ,д.16,7957475,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Максимова д.6,Москва,ул Максимова д.6,ул,Максимова ,д.6,7957474,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.10 кор.1,Москва,ул Маршала Бирюзова д.10 кор.1,ул,Маршала Бирюзова ,д.10 кор.1,7952672,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.10 кор.2,Москва,ул Маршала Бирюзова д.10 кор.2,ул,Маршала Бирюзова ,д.10 кор.2,7952678,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.11,Москва,ул Маршала Бирюзова д.11,ул,Маршала Бирюзова ,д.11,7955993,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.12,Москва,ул Маршала Бирюзова д.12,ул,Маршала Бирюзова ,д.12,7954012,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.13,Москва,ул Маршала Бирюзова д.13,ул,Маршала Бирюзова ,д.13,7955996,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.14,Москва,ул Маршала Бирюзова д.14,ул,Маршала Бирюзова ,д.14,7954018,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.16,Москва,ул Маршала Бирюзова д.16,ул,Маршала Бирюзова ,д.16,7954029,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.17,Москва,ул Маршала Бирюзова д.17,ул,Маршала Бирюзова ,д.17,7954037,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.18,Москва,ул Маршала Бирюзова д.18,ул,Маршала Бирюзова ,д.18,7954044,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.19,Москва,ул Маршала Бирюзова д.19,ул,Маршала Бирюзова ,д.19,7954049,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.2,Москва,ул Маршала Бирюзова д.2,ул,Маршала Бирюзова ,д.2,7952590,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.20 кор.1,Москва,ул Маршала Бирюзова д.20 кор.1,ул,Маршала Бирюзова ,д.20 кор.1,7954110,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.20 кор.2,Москва,ул Маршала Бирюзова д.20 кор.2,ул,Маршала Бирюзова ,д.20 кор.2,7954117,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.21,Москва,ул Маршала Бирюзова д.21,ул,Маршала Бирюзова ,д.21,7954126,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.22 кор.1,Москва,ул Маршала Бирюзова д.22 кор.1,ул,Маршала Бирюзова ,д.22 кор.1,7954169,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.22 кор.2,Москва,ул Маршала Бирюзова д.22 кор.2,ул,Маршала Бирюзова ,д.22 кор.2,7954154,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.22 кор.3,Москва,ул Маршала Бирюзова д.22 кор.3,ул,Маршала Бирюзова ,д.22 кор.3,7954182,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.23,Москва,ул Маршала Бирюзова д.23,ул,Маршала Бирюзова ,д.23,7954190,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.24,Москва,ул Маршала Бирюзова д.24,ул,Маршала Бирюзова ,д.24,7954206,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.25,Москва,ул Маршала Бирюзова д.25,ул,Маршала Бирюзова ,д.25,7954214,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.26,Москва,ул Маршала Бирюзова д.26,ул,Маршала Бирюзова ,д.26,7956639,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.27,Москва,ул Маршала Бирюзова д.27,ул,Маршала Бирюзова ,д.27,7954226,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.28,Москва,ул Маршала Бирюзова д.28,ул,Маршала Бирюзова ,д.28,7956640,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.29,Москва,ул Маршала Бирюзова д.29,ул,Маршала Бирюзова ,д.29,7954246,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.3,Москва,ул Маршала Бирюзова д.3,ул,Маршала Бирюзова ,д.3,7955990,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.30,Москва,ул Маршала Бирюзова д.30,ул,Маршала Бирюзова ,д.30,7956641,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.31,Москва,ул Маршала Бирюзова д.31,ул,Маршала Бирюзова ,д.31,7550753,муниципальный округ Щукино,2006 +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.32 кор.1,Москва,ул Маршала Бирюзова д.32 кор.1,ул,Маршала Бирюзова ,д.32 кор.1,7550754,муниципальный округ Щукино,1998 +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.34,Москва,ул Маршала Бирюзова д.34,ул,Маршала Бирюзова ,д.34,7956645,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.35 кор.1,Москва,ул Маршала Бирюзова д.35 кор.1,ул,Маршала Бирюзова ,д.35 кор.1,7954258,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.35 кор.2,Москва,ул Маршала Бирюзова д.35 кор.2,ул,Маршала Бирюзова ,д.35 кор.2,7954267,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.36,Москва,ул Маршала Бирюзова д.36,ул,Маршала Бирюзова ,д.36,7963726,муниципальный округ Щукино,1973 +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.37,Москва,ул Маршала Бирюзова д.37,ул,Маршала Бирюзова ,д.37,7954270,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.38,Москва,ул Маршала Бирюзова д.38,ул,Маршала Бирюзова ,д.38,7963733,муниципальный округ Щукино,1972 +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.39,Москва,ул Маршала Бирюзова д.39,ул,Маршала Бирюзова ,д.39,7954277,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.4 кор.1,Москва,ул Маршала Бирюзова д.4 кор.1,ул,Маршала Бирюзова ,д.4 кор.1,7952596,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.4 кор.2,Москва,ул Маршала Бирюзова д.4 кор.2,ул,Маршала Бирюзова ,д.4 кор.2,7952610,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.40,Москва,ул Маршала Бирюзова д.40,ул,Маршала Бирюзова ,д.40,7963738,муниципальный округ Щукино,1971 +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.41,Москва,ул Маршала Бирюзова д.41,ул,Маршала Бирюзова ,д.41,7954280,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.43,Москва,ул Маршала Бирюзова д.43,ул,Маршала Бирюзова ,д.43,7956648,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.7,Москва,ул Маршала Бирюзова д.7,ул,Маршала Бирюзова ,д.7,7955991,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.8 кор.1,Москва,ул Маршала Бирюзова д.8 кор.1,ул,Маршала Бирюзова ,д.8 кор.1,7952648,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.8 кор.2,Москва,ул Маршала Бирюзова д.8 кор.2,ул,Маршала Бирюзова ,д.8 кор.2,7952654,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.8 кор.3,Москва,ул Маршала Бирюзова д.8 кор.3,ул,Маршала Бирюзова ,д.8 кор.3,7952658,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.8 кор.4,Москва,ул Маршала Бирюзова д.8 кор.4,ул,Маршала Бирюзова ,д.8 кор.4,7952660,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.9,Москва,ул Маршала Бирюзова д.9,ул,Маршала Бирюзова ,д.9,7955992,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Василевского д.1 кор.1,Москва,ул Маршала Василевского д.1 кор.1,ул,Маршала Василевского ,д.1 кор.1,7957491,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Василевского д.1 кор.2,Москва,ул Маршала Василевского д.1 кор.2,ул,Маршала Василевского ,д.1 кор.2,7963746,муниципальный округ Щукино,1955 +2281047,г Москва ул Маршала Василевского д.11 кор.1,Москва,ул Маршала Василевского д.11 кор.1,ул,Маршала Василевского ,д.11 кор.1,7957510,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Василевского д.13 кор.1,Москва,ул Маршала Василевского д.13 кор.1,ул,Маршала Василевского ,д.13 кор.1,7957513,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Василевского д.13 кор.3,Москва,ул Маршала Василевского д.13 кор.3,ул,Маршала Василевского ,д.13 кор.3,7550755,муниципальный округ Щукино,1997 +2281047,г Москва ул Маршала Василевского д.15,Москва,ул Маршала Василевского д.15,ул,Маршала Василевского ,д.15,7957516,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Василевского д.3 кор.1,Москва,ул Маршала Василевского д.3 кор.1,ул,Маршала Василевского ,д.3 кор.1,7963776,муниципальный округ Щукино,1950 +2281047,г Москва ул Маршала Василевского д.5 кор.1,Москва,ул Маршала Василевского д.5 кор.1,ул,Маршала Василевского ,д.5 кор.1,7963778,муниципальный округ Щукино,1954 +2281047,г Москва ул Маршала Василевского д.5 кор.1а,Москва,ул Маршала Василевского д.5 кор.1а,ул,Маршала Василевского ,д.5 кор.1а,7963782,муниципальный округ Щукино,1961 +2281047,г Москва ул Маршала Василевского д.5 кор.2,Москва,ул Маршала Василевского д.5 кор.2,ул,Маршала Василевского ,д.5 кор.2,7957495,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Василевского д.7 кор.1,Москва,ул Маршала Василевского д.7 кор.1,ул,Маршала Василевского ,д.7 кор.1,7957497,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Василевского д.7 кор.2,Москва,ул Маршала Василевского д.7 кор.2,ул,Маршала Василевского ,д.7 кор.2,7957500,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Василевского д.9 кор.2,Москва,ул Маршала Василевского д.9 кор.2,ул,Маршала Василевского ,д.9 кор.2,7957504,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Василевского д.9 кор.3,Москва,ул Маршала Василевского д.9 кор.3,ул,Маршала Василевского ,д.9 кор.3,7957505,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Василевского д.9 кор.4,Москва,ул Маршала Василевского д.9 кор.4,ул,Маршала Василевского ,д.9 кор.4,7957508,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Василевского д.9 кор.5,Москва,ул Маршала Василевского д.9 кор.5,ул,Маршала Василевского ,д.9 кор.5,8354379,муниципальный округ Щукино,1981 +2281047,г Москва ул Маршала Вершинина д.10,Москва,ул Маршала Вершинина д.10,ул,Маршала Вершинина ,д.10,7954425,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Вершинина д.3,Москва,ул Маршала Вершинина д.3,ул,Маршала Вершинина ,д.3,7954379,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Вершинина д.3 кор.2,Москва,ул Маршала Вершинина д.3 кор.2,ул,Маршала Вершинина ,д.3 кор.2,7954386,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Вершинина д.4 кор.1,Москва,ул Маршала Вершинина д.4 кор.1,ул,Маршала Вершинина ,д.4 кор.1,7954393,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Вершинина д.4 кор.2,Москва,ул Маршала Вершинина д.4 кор.2,ул,Маршала Вершинина ,д.4 кор.2,7954398,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Вершинина д.5,Москва,ул Маршала Вершинина д.5,ул,Маршала Вершинина ,д.5,7954405,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Вершинина д.6,Москва,ул Маршала Вершинина д.6,ул,Маршала Вершинина ,д.6,7954410,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Вершинина д.7,Москва,ул Маршала Вершинина д.7,ул,Маршала Вершинина ,д.7,7954418,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Вершинина д.9,Москва,ул Маршала Вершинина д.9,ул,Маршала Вершинина ,д.9,7954419,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Конева д.1,Москва,ул Маршала Конева д.1,ул,Маршала Конева ,д.1,7956658,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Конева д.12,Москва,ул Маршала Конева д.12,ул,Маршала Конева ,д.12,7954447,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Конева д.13,Москва,ул Маршала Конева д.13,ул,Маршала Конева ,д.13,7954452,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Конева д.14,Москва,ул Маршала Конева д.14,ул,Маршала Конева ,д.14,7550756,муниципальный округ Щукино,2010 +2281047,г Москва ул Маршала Конева д.16,Москва,ул Маршала Конева д.16,ул,Маршала Конева ,д.16,7954458,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Конева д.2,Москва,ул Маршала Конева д.2,ул,Маршала Конева ,д.2,7956659,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Конева д.3,Москва,ул Маршала Конева д.3,ул,Маршала Конева ,д.3,7956663,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Конева д.4 кор.1,Москва,ул Маршала Конева д.4 кор.1,ул,Маршала Конева ,д.4 кор.1,7956667,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Конева д.4 кор.2,Москва,ул Маршала Конева д.4 кор.2,ул,Маршала Конева ,д.4 кор.2,7956670,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Конева д.5,Москва,ул Маршала Конева д.5,ул,Маршала Конева ,д.5,7956672,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Конева д.7,Москва,ул Маршала Конева д.7,ул,Маршала Конева ,д.7,7954434,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Конева д.8 кор.1,Москва,ул Маршала Конева д.8 кор.1,ул,Маршала Конева ,д.8 кор.1,7956674,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Конева д.8 кор.2,Москва,ул Маршала Конева д.8 кор.2,ул,Маршала Конева ,д.8 кор.2,7956676,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Конева д.8 кор.3,Москва,ул Маршала Конева д.8 кор.3,ул,Маршала Конева ,д.8 кор.3,7956679,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Конева д.9,Москва,ул Маршала Конева д.9,ул,Маршала Конева ,д.9,7954439,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Малиновского д.1,Москва,ул Маршала Малиновского д.1,ул,Маршала Малиновского ,д.1,7956013,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Малиновского д.3,Москва,ул Маршала Малиновского д.3,ул,Маршала Малиновского ,д.3,7956018,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Малиновского д.4,Москва,ул Маршала Малиновского д.4,ул,Маршала Малиновского ,д.4,7956021,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Малиновского д.5,Москва,ул Маршала Малиновского д.5,ул,Маршала Малиновского ,д.5,7956024,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Малиновского д.6 кор.1,Москва,ул Маршала Малиновского д.6 кор.1,ул,Маршала Малиновского ,д.6 кор.1,7956026,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Малиновского д.6 кор.2,Москва,ул Маршала Малиновского д.6 кор.2,ул,Маршала Малиновского ,д.6 кор.2,7956027,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Малиновского д.8,Москва,ул Маршала Малиновского д.8,ул,Маршала Малиновского ,д.8,7956028,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Малиновского д.9,Москва,ул Маршала Малиновского д.9,ул,Маршала Малиновского ,д.9,7956032,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Мерецкова д.10,Москва,ул Маршала Мерецкова д.10,ул,Маршала Мерецкова ,д.10,7954524,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Мерецкова д.12,Москва,ул Маршала Мерецкова д.12,ул,Маршала Мерецкова ,д.12,7954529,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Мерецкова д.2,Москва,ул Маршала Мерецкова д.2,ул,Маршала Мерецкова ,д.2,7954485,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Мерецкова д.4,Москва,ул Маршала Мерецкова д.4,ул,Маршала Мерецкова ,д.4,7954494,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Мерецкова д.5,Москва,ул Маршала Мерецкова д.5,ул,Маршала Мерецкова ,д.5,7954501,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Мерецкова д.6,Москва,ул Маршала Мерецкова д.6,ул,Маршала Мерецкова ,д.6,7954510,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Мерецкова д.8,Москва,ул Маршала Мерецкова д.8,ул,Маршала Мерецкова ,д.8,7954517,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.10 кор.1,Москва,ул Маршала Новикова д.10 кор.1,ул,Маршала Новикова ,д.10 кор.1,7957744,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.10 кор.2,Москва,ул Маршала Новикова д.10 кор.2,ул,Маршала Новикова ,д.10 кор.2,7957746,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.11,Москва,ул Маршала Новикова д.11,ул,Маршала Новикова ,д.11,7957748,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.12 кор.1,Москва,ул Маршала Новикова д.12 кор.1,ул,Маршала Новикова ,д.12 кор.1,7957750,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.12 кор.2,Москва,ул Маршала Новикова д.12 кор.2,ул,Маршала Новикова ,д.12 кор.2,7550757,муниципальный округ Щукино,2000 +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.15,Москва,ул Маршала Новикова д.15,ул,Маршала Новикова ,д.15,7957756,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.16,Москва,ул Маршала Новикова д.16,ул,Маршала Новикова ,д.16,7957758,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.18,Москва,ул Маршала Новикова д.18,ул,Маршала Новикова ,д.18,7957830,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.19 кор.1,Москва,ул Маршала Новикова д.19 кор.1,ул,Маршала Новикова ,д.19 кор.1,7957761,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.19 кор.2,Москва,ул Маршала Новикова д.19 кор.2,ул,Маршала Новикова ,д.19 кор.2,7957764,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.2 кор.1,Москва,ул Маршала Новикова д.2 кор.1,ул,Маршала Новикова ,д.2 кор.1,7957728,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.2 кор.2,Москва,ул Маршала Новикова д.2 кор.2,ул,Маршала Новикова ,д.2 кор.2,7957729,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.2 кор.3,Москва,ул Маршала Новикова д.2 кор.3,ул,Маршала Новикова ,д.2 кор.3,7957730,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.20,Москва,ул Маршала Новикова д.20,ул,Маршала Новикова ,д.20,7957831,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.21,Москва,ул Маршала Новикова д.21,ул,Маршала Новикова ,д.21,7957766,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.4 кор.1,Москва,ул Маршала Новикова д.4 кор.1,ул,Маршала Новикова ,д.4 кор.1,7957732,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.4 кор.2,Москва,ул Маршала Новикова д.4 кор.2,ул,Маршала Новикова ,д.4 кор.2,7957733,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.5,Москва,ул Маршала Новикова д.5,ул,Маршала Новикова ,д.5,7963845,муниципальный округ Щукино,1947 +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.6 кор.1,Москва,ул Маршала Новикова д.6 кор.1,ул,Маршала Новикова ,д.6 кор.1,7957736,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.6 кор.2,Москва,ул Маршала Новикова д.6 кор.2,ул,Маршала Новикова ,д.6 кор.2,7957739,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.7,Москва,ул Маршала Новикова д.7,ул,Маршала Новикова ,д.7,7963847,муниципальный округ Щукино,1947 +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.8 кор.1,Москва,ул Маршала Новикова д.8 кор.1,ул,Маршала Новикова ,д.8 кор.1,7957741,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.8 кор.2,Москва,ул Маршала Новикова д.8 кор.2,ул,Маршала Новикова ,д.8 кор.2,7957742,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.8 кор.3,Москва,ул Маршала Новикова д.8 кор.3,ул,Маршала Новикова ,д.8 кор.3,7957743,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.9,Москва,ул Маршала Новикова д.9,ул,Маршала Новикова ,д.9,7963849,муниципальный округ Щукино,1950 +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.1,Москва,ул Маршала Рыбалко д.1,ул,Маршала Рыбалко ,д.1,7954534,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.10,Москва,ул Маршала Рыбалко д.10,ул,Маршала Рыбалко ,д.10,7956768,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.11,Москва,ул Маршала Рыбалко д.11,ул,Маршала Рыбалко ,д.11,7956772,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.12 кор.1,Москва,ул Маршала Рыбалко д.12 кор.1,ул,Маршала Рыбалко ,д.12 кор.1,7956773,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.12 кор.2,Москва,ул Маршала Рыбалко д.12 кор.2,ул,Маршала Рыбалко ,д.12 кор.2,7956778,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.12 кор.3,Москва,ул Маршала Рыбалко д.12 кор.3,ул,Маршала Рыбалко ,д.12 кор.3,7956781,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.13,Москва,ул Маршала Рыбалко д.13,ул,Маршала Рыбалко ,д.13,7956786,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.14 кор.2,Москва,ул Маршала Рыбалко д.14 кор.2,ул,Маршала Рыбалко ,д.14 кор.2,7956787,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.14 кор.3,Москва,ул Маршала Рыбалко д.14 кор.3,ул,Маршала Рыбалко ,д.14 кор.3,7956791,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.14 кор.4,Москва,ул Маршала Рыбалко д.14 кор.4,ул,Маршала Рыбалко ,д.14 кор.4,7956792,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.16 кор.1,Москва,ул Маршала Рыбалко д.16 кор.1,ул,Маршала Рыбалко ,д.16 кор.1,7956793,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.16 кор.2,Москва,ул Маршала Рыбалко д.16 кор.2,ул,Маршала Рыбалко ,д.16 кор.2,7956796,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.16 кор.3,Москва,ул Маршала Рыбалко д.16 кор.3,ул,Маршала Рыбалко ,д.16 кор.3,7956799,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.16 кор.4,Москва,ул Маршала Рыбалко д.16 кор.4,ул,Маршала Рыбалко ,д.16 кор.4,7956801,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.16 кор.5,Москва,ул Маршала Рыбалко д.16 кор.5,ул,Маршала Рыбалко ,д.16 кор.5,8350981,муниципальный округ Щукино,1977 +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.18 кор.2,Москва,ул Маршала Рыбалко д.18 кор.2,ул,Маршала Рыбалко ,д.18 кор.2,7956806,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.18 кор.3,Москва,ул Маршала Рыбалко д.18 кор.3,ул,Маршала Рыбалко ,д.18 кор.3,7956808,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.20,Москва,ул Маршала Рыбалко д.20,ул,Маршала Рыбалко ,д.20,7956809,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.3,Москва,ул Маршала Рыбалко д.3,ул,Маршала Рыбалко ,д.3,7954537,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.4 кор.1,Москва,ул Маршала Рыбалко д.4 кор.1,ул,Маршала Рыбалко ,д.4 кор.1,7665900,муниципальный округ Щукино,1967 +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.4 строение В,Москва,ул Маршала Рыбалко д.4 строение В,ул,Маршала Рыбалко ,д.4 строение В,7665922,муниципальный округ Щукино,1972 +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.4 строение Г,Москва,ул Маршала Рыбалко д.4 строение Г,ул,Маршала Рыбалко ,д.4 строение Г,7666004,муниципальный округ Щукино,1983 +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.5,Москва,ул Маршала Рыбалко д.5,ул,Маршала Рыбалко ,д.5,7954542,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.7,Москва,ул Маршала Рыбалко д.7,ул,Маршала Рыбалко ,д.7,7954549,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.8,Москва,ул Маршала Рыбалко д.8,ул,Маршала Рыбалко ,д.8,8033963,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.9,Москва,ул Маршала Рыбалко д.9,ул,Маршала Рыбалко ,д.9,7954556,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Соколовского д.1,Москва,ул Маршала Соколовского д.1,ул,Маршала Соколовского ,д.1,7717612,муниципальный округ Щукино,2005 +2281047,г Москва ул Маршала Соколовского д.10 кор.1,Москва,ул Маршала Соколовского д.10 кор.1,ул,Маршала Соколовского ,д.10 кор.1,7550758,муниципальный округ Щукино,1999 +2281047,г Москва ул Маршала Соколовского д.12,Москва,ул Маршала Соколовского д.12,ул,Маршала Соколовского ,д.12,7954627,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Соколовского д.13,Москва,ул Маршала Соколовского д.13,ул,Маршала Соколовского ,д.13,7954637,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Соколовского д.14,Москва,ул Маршала Соколовского д.14,ул,Маршала Соколовского ,д.14,7954644,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Соколовского д.2,Москва,ул Маршала Соколовского д.2,ул,Маршала Соколовского ,д.2,7954608,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Соколовского д.4,Москва,ул Маршала Соколовского д.4,ул,Маршала Соколовского ,д.4,7954614,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Соколовского д.5,Москва,ул Маршала Соколовского д.5,ул,Маршала Соколовского ,д.5,7550759,муниципальный округ Щукино,2007 +2281047,г Москва ул Маршала Соколовского д.6,Москва,ул Маршала Соколовского д.6,ул,Маршала Соколовского ,д.6,7954622,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.36,Москва,ул Народного Ополчения д.36,ул,Народного Ополчения ,д.36,7956039,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.37 кор.1,Москва,ул Народного Ополчения д.37 кор.1,ул,Народного Ополчения ,д.37 кор.1,7955038,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.38 кор.1,Москва,ул Народного Ополчения д.38 кор.1,ул,Народного Ополчения ,д.38 кор.1,7956040,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.39 кор.1,Москва,ул Народного Ополчения д.39 кор.1,ул,Народного Ополчения ,д.39 кор.1,7955042,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.40 кор.1,Москва,ул Народного Ополчения д.40 кор.1,ул,Народного Ополчения ,д.40 кор.1,7956041,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.41,Москва,ул Народного Ополчения д.41,ул,Народного Ополчения ,д.41,7955047,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.42 кор.1,Москва,ул Народного Ополчения д.42 кор.1,ул,Народного Ополчения ,д.42 кор.1,7956042,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.42 кор.2,Москва,ул Народного Ополчения д.42 кор.2,ул,Народного Ополчения ,д.42 кор.2,8064034,муниципальный округ Щукино,1953 +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.42 кор.3,Москва,ул Народного Ополчения д.42 кор.3,ул,Народного Ополчения ,д.42 кор.3,7956048,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.43 кор.1,Москва,ул Народного Ополчения д.43 кор.1,ул,Народного Ополчения ,д.43 кор.1,7955052,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.44 кор.1,Москва,ул Народного Ополчения д.44 кор.1,ул,Народного Ополчения ,д.44 кор.1,7956049,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.44 кор.2,Москва,ул Народного Ополчения д.44 кор.2,ул,Народного Ополчения ,д.44 кор.2,7956050,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.45,Москва,ул Народного Ополчения д.45,ул,Народного Ополчения ,д.45,7955057,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.47,Москва,ул Народного Ополчения д.47,ул,Народного Ополчения ,д.47,7955061,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.48 кор.1,Москва,ул Народного Ополчения д.48 кор.1,ул,Народного Ополчения ,д.48 кор.1,7955068,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.48 кор.2,Москва,ул Народного Ополчения д.48 кор.2,ул,Народного Ополчения ,д.48 кор.2,8033667,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.49 кор.1,Москва,ул Народного Ополчения д.49 кор.1,ул,Народного Ополчения ,д.49 кор.1,7955070,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.50 строение 9,Москва,ул Народного Ополчения д.50 строение 9,ул,Народного Ополчения ,д.50 строение 9,8033676,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.52 кор.2,Москва,ул Народного Ополчения д.52 кор.2,ул,Народного Ополчения ,д.52 кор.2,8033678,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.52 кор.3,Москва,ул Народного Ополчения д.52 кор.3,ул,Народного Ополчения ,д.52 кор.3,8033682,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.52 кор.4,Москва,ул Народного Ополчения д.52 кор.4,ул,Народного Ополчения ,д.52 кор.4,8033688,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.52 кор.5,Москва,ул Народного Ополчения д.52 кор.5,ул,Народного Ополчения ,д.52 кор.5,8033759,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.54,Москва,ул Народного Ополчения д.54,ул,Народного Ополчения ,д.54,7955076,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Новощукинская д.1,Москва,ул Новощукинская д.1,ул,Новощукинская ,д.1,7957835,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Новощукинская д.10 кор.2,Москва,ул Новощукинская д.10 кор.2,ул,Новощукинская ,д.10 кор.2,7957848,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Новощукинская д.11,Москва,ул Новощукинская д.11,ул,Новощукинская ,д.11,7957778,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Новощукинская д.12,Москва,ул Новощукинская д.12,ул,Новощукинская ,д.12,7957851,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Новощукинская д.14,Москва,ул Новощукинская д.14,ул,Новощукинская ,д.14,7957853,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Новощукинская д.16,Москва,ул Новощукинская д.16,ул,Новощукинская ,д.16,7957854,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Новощукинская д.18 кор.1,Москва,ул Новощукинская д.18 кор.1,ул,Новощукинская ,д.18 кор.1,7957856,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Новощукинская д.2,Москва,ул Новощукинская д.2,ул,Новощукинская ,д.2,7957836,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Новощукинская д.20,Москва,ул Новощукинская д.20,ул,Новощукинская ,д.20,7957860,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Новощукинская д.22,Москва,ул Новощукинская д.22,ул,Новощукинская ,д.22,7957861,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Новощукинская д.3,Москва,ул Новощукинская д.3,ул,Новощукинская ,д.3,7957837,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Новощукинская д.4,Москва,ул Новощукинская д.4,ул,Новощукинская ,д.4,7957839,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Новощукинская д.5,Москва,ул Новощукинская д.5,ул,Новощукинская ,д.5,7957841,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Новощукинская д.6,Москва,ул Новощукинская д.6,ул,Новощукинская ,д.6,7957843,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Новощукинская д.8,Москва,ул Новощукинская д.8,ул,Новощукинская ,д.8,7957846,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Новощукинская д.9,Москва,ул Новощукинская д.9,ул,Новощукинская ,д.9,7957776,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Расплетина д.1,Москва,ул Расплетина д.1,ул,Расплетина ,д.1,7955081,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Расплетина д.11,Москва,ул Расплетина д.11,ул,Расплетина ,д.11,7963855,муниципальный округ Щукино,1955 +2281047,г Москва ул Расплетина д.12 кор.2,Москва,ул Расплетина д.12 кор.2,ул,Расплетина ,д.12 кор.2,7955156,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Расплетина д.13,Москва,ул Расплетина д.13,ул,Расплетина ,д.13,7955162,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Расплетина д.14,Москва,ул Расплетина д.14,ул,Расплетина ,д.14,7550762,муниципальный округ Щукино,2000 +2281047,г Москва ул Расплетина д.15,Москва,ул Расплетина д.15,ул,Расплетина ,д.15,7963860,муниципальный округ Щукино,1957 +2281047,г Москва ул Расплетина д.17,Москва,ул Расплетина д.17,ул,Расплетина ,д.17,7955167,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Расплетина д.17 кор.2,Москва,ул Расплетина д.17 кор.2,ул,Расплетина ,д.17 кор.2,7963862,муниципальный округ Щукино,1957 +2281047,г Москва ул Расплетина д.19,Москва,ул Расплетина д.19,ул,Расплетина ,д.19,7955173,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Расплетина д.19 кор.2,Москва,ул Расплетина д.19 кор.2,ул,Расплетина ,д.19 кор.2,7955179,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Расплетина д.2,Москва,ул Расплетина д.2,ул,Расплетина ,д.2,7955083,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Расплетина д.20,Москва,ул Расплетина д.20,ул,Расплетина ,д.20,7955184,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Расплетина д.21,Москва,ул Расплетина д.21,ул,Расплетина ,д.21,7550763,муниципальный округ Щукино,2011 +2281047,г Москва ул Расплетина д.22 кор.2,Москва,ул Расплетина д.22 кор.2,ул,Расплетина ,д.22 кор.2,7550764,муниципальный округ Щукино,2006 +2281047,г Москва ул Расплетина д.28,Москва,ул Расплетина д.28,ул,Расплетина ,д.28,7955192,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Расплетина д.3 кор.2,Москва,ул Расплетина д.3 кор.2,ул,Расплетина ,д.3 кор.2,7955090,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Расплетина д.3 кор.3,Москва,ул Расплетина д.3 кор.3,ул,Расплетина ,д.3 кор.3,7955100,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Расплетина д.3 кор.4,Москва,ул Расплетина д.3 кор.4,ул,Расплетина ,д.3 кор.4,7955102,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Расплетина д.32 кор.1,Москва,ул Расплетина д.32 кор.1,ул,Расплетина ,д.32 кор.1,7955197,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Расплетина д.34,Москва,ул Расплетина д.34,ул,Расплетина ,д.34,7955202,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Расплетина д.4 кор.1,Москва,ул Расплетина д.4 кор.1,ул,Расплетина ,д.4 кор.1,7955110,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Расплетина д.4 кор.2,Москва,ул Расплетина д.4 кор.2,ул,Расплетина ,д.4 кор.2,7955116,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Расплетина д.4 кор.4,Москва,ул Расплетина д.4 кор.4,ул,Расплетина ,д.4 кор.4,7955123,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Расплетина д.6 кор.1,Москва,ул Расплетина д.6 кор.1,ул,Расплетина ,д.6 кор.1,7955132,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Расплетина д.6 кор.2,Москва,ул Расплетина д.6 кор.2,ул,Расплетина ,д.6 кор.2,7955138,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Расплетина д.7,Москва,ул Расплетина д.7,ул,Расплетина ,д.7,7963863,муниципальный округ Щукино,1956 +2281047,г Москва ул Расплетина д.8 кор.1,Москва,ул Расплетина д.8 кор.1,ул,Расплетина ,д.8 кор.1,7955142,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Расплетина д.8 кор.2,Москва,ул Расплетина д.8 кор.2,ул,Расплетина ,д.8 кор.2,7955149,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Расплетина д.9,Москва,ул Расплетина д.9,ул,Расплетина ,д.9,7955155,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Рогова д.11,Москва,ул Рогова д.11,ул,Рогова ,д.11,7963866,муниципальный округ Щукино,1963 +2281047,г Москва ул Рогова д.12,Москва,ул Рогова д.12,ул,Рогова ,д.12,7963868,муниципальный округ Щукино,1965 +2281047,г Москва ул Рогова д.12 кор.1,Москва,ул Рогова д.12 кор.1,ул,Рогова ,д.12 кор.1,7963871,муниципальный округ Щукино,1983 +2281047,г Москва ул Рогова д.12 кор.2,Москва,ул Рогова д.12 кор.2,ул,Рогова ,д.12 кор.2,7963874,муниципальный округ Щукино,1983 +2281047,г Москва ул Рогова д.13,Москва,ул Рогова д.13,ул,Рогова ,д.13,7963876,муниципальный округ Щукино,1962 +2281047,г Москва ул Рогова д.14,Москва,ул Рогова д.14,ул,Рогова ,д.14,7963878,муниципальный округ Щукино,1964 +2281047,г Москва ул Рогова д.14 кор.1,Москва,ул Рогова д.14 кор.1,ул,Рогова ,д.14 кор.1,7963880,муниципальный округ Щукино,1982 +2281047,г Москва ул Рогова д.15 кор.2,Москва,ул Рогова д.15 кор.2,ул,Рогова ,д.15 кор.2,7957782,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Рогова д.16,Москва,ул Рогова д.16,ул,Рогова ,д.16,7963961,муниципальный округ Щукино,1964 +2281047,г Москва ул Рогова д.16 кор.1,Москва,ул Рогова д.16 кор.1,ул,Рогова ,д.16 кор.1,7963965,муниципальный округ Щукино,1983 +2281047,г Москва ул Рогова д.17,Москва,ул Рогова д.17,ул,Рогова ,д.17,7963967,муниципальный округ Щукино,1962 +2281047,г Москва ул Рогова д.18,Москва,ул Рогова д.18,ул,Рогова ,д.18,7963971,муниципальный округ Щукино,1963 +2281047,г Москва ул Рогова д.18 кор.1,Москва,ул Рогова д.18 кор.1,ул,Рогова ,д.18 кор.1,7963973,муниципальный округ Щукино,1983 +2281047,г Москва ул Рогова д.19,Москва,ул Рогова д.19,ул,Рогова ,д.19,7963976,муниципальный округ Щукино,1962 +2281047,г Москва ул Рогова д.2,Москва,ул Рогова д.2,ул,Рогова ,д.2,7963978,муниципальный округ Щукино,1972 +2281047,г Москва ул Рогова д.20,Москва,ул Рогова д.20,ул,Рогова ,д.20,7963979,муниципальный округ Щукино,1963 +2281047,г Москва ул Рогова д.20 кор.1,Москва,ул Рогова д.20 кор.1,ул,Рогова ,д.20 кор.1,7963983,муниципальный округ Щукино,1984 +2281047,г Москва ул Рогова д.22,Москва,ул Рогова д.22,ул,Рогова ,д.22,7963985,муниципальный округ Щукино,1966 +2281047,г Москва ул Рогова д.24,Москва,ул Рогова д.24,ул,Рогова ,д.24,7963986,муниципальный округ Щукино,1966 +2281047,г Москва ул Рогова д.3,Москва,ул Рогова д.3,ул,Рогова ,д.3,7963988,муниципальный округ Щукино,1968 +2281047,г Москва ул Рогова д.5,Москва,ул Рогова д.5,ул,Рогова ,д.5,7963990,муниципальный округ Щукино,1968 +2281047,г Москва ул Рогова д.7,Москва,ул Рогова д.7,ул,Рогова ,д.7,7963992,муниципальный округ Щукино,1986 +2281047,г Москва ул Рогова д.7 кор.2,Москва,ул Рогова д.7 кор.2,ул,Рогова ,д.7 кор.2,7957781,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Рогова д.9,Москва,ул Рогова д.9,ул,Рогова ,д.9,7963995,муниципальный округ Щукино,1963 +2281047,г Москва ул Щукинская д.12 кор.1,Москва,ул Щукинская д.12 кор.1,ул,Щукинская ,д.12 кор.1,7963997,муниципальный округ Щукино,1989 +2281047,г Москва ул Щукинская д.2,Москва,ул Щукинская д.2,ул,Щукинская ,д.2,7791228,муниципальный округ Щукино,2008 +2281047,г Москва ул Щукинская д.8,Москва,ул Щукинская д.8,ул,Щукинская ,д.8,7963999,муниципальный округ Щукино,1988 +2281048,г Москва б-р Химкинский д.1,Москва,б-р Химкинский д.1,б-р,Химкинский ,д.1,8129571,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва б-р Химкинский д.11,Москва,б-р Химкинский д.11,б-р,Химкинский ,д.11,8129598,муниципальный округ Южное Тушино,1962 +2281048,г Москва б-р Химкинский д.13,Москва,б-р Химкинский д.13,б-р,Химкинский ,д.13,8129602,муниципальный округ Южное Тушино,1962 +2281048,г Москва б-р Химкинский д.15,Москва,б-р Химкинский д.15,б-р,Химкинский ,д.15,8129612,муниципальный округ Южное Тушино,1962 +2281048,г Москва б-р Химкинский д.15 кор.1,Москва,б-р Химкинский д.15 кор.1,б-р,Химкинский ,д.15 кор.1,8129607,муниципальный округ Южное Тушино,1982 +2281048,г Москва б-р Химкинский д.17,Москва,б-р Химкинский д.17,б-р,Химкинский ,д.17,8129619,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва б-р Химкинский д.19 кор.1,Москва,б-р Химкинский д.19 кор.1,б-р,Химкинский ,д.19 кор.1,8129629,муниципальный округ Южное Тушино,1964 +2281048,г Москва б-р Химкинский д.19 кор.2,Москва,б-р Химкинский д.19 кор.2,б-р,Химкинский ,д.19 кор.2,8129640,муниципальный округ Южное Тушино,1964 +2281048,г Москва б-р Химкинский д.21,Москва,б-р Химкинский д.21,б-р,Химкинский ,д.21,8129646,муниципальный округ Южное Тушино,1983 +2281048,г Москва б-р Химкинский д.23,Москва,б-р Химкинский д.23,б-р,Химкинский ,д.23,8129650,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281048,г Москва б-р Химкинский д.3,Москва,б-р Химкинский д.3,б-р,Химкинский ,д.3,8129574,муниципальный округ Южное Тушино,1962 +2281048,г Москва б-р Химкинский д.5,Москва,б-р Химкинский д.5,б-р,Химкинский ,д.5,8129580,муниципальный округ Южное Тушино,1961 +2281048,г Москва б-р Химкинский д.7,Москва,б-р Химкинский д.7,б-р,Химкинский ,д.7,8129588,муниципальный округ Южное Тушино,1962 +2281048,г Москва б-р Химкинский д.7 кор.1,Москва,б-р Химкинский д.7 кор.1,б-р,Химкинский ,д.7 кор.1,8129583,муниципальный округ Южное Тушино,1982 +2281048,г Москва б-р Химкинский д.9,Москва,б-р Химкинский д.9,б-р,Химкинский ,д.9,8129592,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.1,Москва,б-р Яна Райниса д.1,б-р,Яна Райниса ,д.1,8129705,муниципальный округ Южное Тушино,1985 +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.11,Москва,б-р Яна Райниса д.11,б-р,Яна Райниса ,д.11,8129726,муниципальный округ Южное Тушино,1964 +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.15,Москва,б-р Яна Райниса д.15,б-р,Яна Райниса ,д.15,8129735,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.17,Москва,б-р Яна Райниса д.17,б-р,Яна Райниса ,д.17,8129741,муниципальный округ Южное Тушино,1984 +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.17 кор.1,Москва,б-р Яна Райниса д.17 кор.1,б-р,Яна Райниса ,д.17 кор.1,8129739,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.19 кор.1,Москва,б-р Яна Райниса д.19 кор.1,б-р,Яна Райниса ,д.19 кор.1,8129743,муниципальный округ Южное Тушино,1968 +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.19 кор.2,Москва,б-р Яна Райниса д.19 кор.2,б-р,Яна Райниса ,д.19 кор.2,8129745,муниципальный округ Южное Тушино,1968 +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.21,Москва,б-р Яна Райниса д.21,б-р,Яна Райниса ,д.21,8129855,муниципальный округ Южное Тушино,1968 +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.23,Москва,б-р Яна Райниса д.23,б-р,Яна Райниса ,д.23,8129857,муниципальный округ Южное Тушино,1968 +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.25,Москва,б-р Яна Райниса д.25,б-р,Яна Райниса ,д.25,8129860,муниципальный округ Южное Тушино,1968 +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.29,Москва,б-р Яна Райниса д.29,б-р,Яна Райниса ,д.29,8129863,муниципальный округ Южное Тушино,1980 +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.3,Москва,б-р Яна Райниса д.3,б-р,Яна Райниса ,д.3,8129712,муниципальный округ Южное Тушино,1964 +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.37,Москва,б-р Яна Райниса д.37,б-р,Яна Райниса ,д.37,8129871,муниципальный округ Южное Тушино,1985 +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.37 кор.1,Москва,б-р Яна Райниса д.37 кор.1,б-р,Яна Райниса ,д.37 кор.1,8129865,муниципальный округ Южное Тушино,1985 +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.39,Москва,б-р Яна Райниса д.39,б-р,Яна Райниса ,д.39,8129882,муниципальный округ Южное Тушино,1985 +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.41 кор.2,Москва,б-р Яна Райниса д.41 кор.2,б-р,Яна Райниса ,д.41 кор.2,8129896,муниципальный округ Южное Тушино,1985 +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.43,Москва,б-р Яна Райниса д.43,б-р,Яна Райниса ,д.43,7793280,муниципальный округ Южное Тушино,н.д. +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.45 кор.1,Москва,б-р Яна Райниса д.45 кор.1,б-р,Яна Райниса ,д.45 кор.1,8129912,муниципальный округ Южное Тушино,1985 +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.45 кор.2,Москва,б-р Яна Райниса д.45 кор.2,б-р,Яна Райниса ,д.45 кор.2,7569379,муниципальный округ Южное Тушино,н.д. +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.47 кор.1,Москва,б-р Яна Райниса д.47 кор.1,б-р,Яна Райниса ,д.47 кор.1,8129920,муниципальный округ Южное Тушино,1985 +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.5,Москва,б-р Яна Райниса д.5,б-р,Яна Райниса ,д.5,8129715,муниципальный округ Южное Тушино,1964 +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.7,Москва,б-р Яна Райниса д.7,б-р,Яна Райниса ,д.7,8129722,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.7 кор.1,Москва,б-р Яна Райниса д.7 кор.1,б-р,Яна Райниса ,д.7 кор.1,8343247,муниципальный округ Южное Тушино,2000 +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.9,Москва,б-р Яна Райниса д.9,б-р,Яна Райниса ,д.9,8129724,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281048,г Москва проезд Донелайтиса д.12 кор.1,Москва,проезд Донелайтиса д.12 кор.1,проезд,Донелайтиса ,д.12 кор.1,8121953,муниципальный округ Южное Тушино,1975 +2281048,г Москва проезд Донелайтиса д.12 кор.2,Москва,проезд Донелайтиса д.12 кор.2,проезд,Донелайтиса ,д.12 кор.2,8122137,муниципальный округ Южное Тушино,1973 +2281048,г Москва проезд Донелайтиса д.14,Москва,проезд Донелайтиса д.14,проезд,Донелайтиса ,д.14,8122139,муниципальный округ Южное Тушино,1984 +2281048,г Москва проезд Донелайтиса д.14 кор.1,Москва,проезд Донелайтиса д.14 кор.1,проезд,Донелайтиса ,д.14 кор.1,8122425,муниципальный округ Южное Тушино,1974 +2281048,г Москва проезд Донелайтиса д.15,Москва,проезд Донелайтиса д.15,проезд,Донелайтиса ,д.15,8122587,муниципальный округ Южное Тушино,1985 +2281048,г Москва проезд Донелайтиса д.17,Москва,проезд Донелайтиса д.17,проезд,Донелайтиса ,д.17,8122686,муниципальный округ Южное Тушино,1985 +2281048,г Москва проезд Донелайтиса д.18,Москва,проезд Донелайтиса д.18,проезд,Донелайтиса ,д.18,8122788,муниципальный округ Южное Тушино,1980 +2281048,г Москва проезд Донелайтиса д.19,Москва,проезд Донелайтиса д.19,проезд,Донелайтиса ,д.19,8123165,муниципальный округ Южное Тушино,1985 +2281048,г Москва проезд Донелайтиса д.20,Москва,проезд Донелайтиса д.20,проезд,Донелайтиса ,д.20,8123166,муниципальный округ Южное Тушино,1989 +2281048,г Москва проезд Донелайтиса д.20 кор.1,Москва,проезд Донелайтиса д.20 кор.1,проезд,Донелайтиса ,д.20 кор.1,8125623,муниципальный округ Южное Тушино,1989 +2281048,г Москва проезд Донелайтиса д.21,Москва,проезд Донелайтиса д.21,проезд,Донелайтиса ,д.21,8123183,муниципальный округ Южное Тушино,1985 +2281048,г Москва проезд Донелайтиса д.22,Москва,проезд Донелайтиса д.22,проезд,Донелайтиса ,д.22,8123186,муниципальный округ Южное Тушино,1964 +2281048,г Москва проезд Донелайтиса д.24,Москва,проезд Донелайтиса д.24,проезд,Донелайтиса ,д.24,8123189,муниципальный округ Южное Тушино,1961 +2281048,г Москва проезд Донелайтиса д.25,Москва,проезд Донелайтиса д.25,проезд,Донелайтиса ,д.25,8123191,муниципальный округ Южное Тушино,1985 +2281048,г Москва проезд Донелайтиса д.26,Москва,проезд Донелайтиса д.26,проезд,Донелайтиса ,д.26,8123223,муниципальный округ Южное Тушино,1964 +2281048,г Москва проезд Донелайтиса д.28,Москва,проезд Донелайтиса д.28,проезд,Донелайтиса ,д.28,8123224,муниципальный округ Южное Тушино,1964 +2281048,г Москва проезд Донелайтиса д.30,Москва,проезд Донелайтиса д.30,проезд,Донелайтиса ,д.30,8123225,муниципальный округ Южное Тушино,1965 +2281048,г Москва проезд Донелайтиса д.32,Москва,проезд Донелайтиса д.32,проезд,Донелайтиса ,д.32,8123226,муниципальный округ Южное Тушино,1964 +2281048,г Москва проезд Донелайтиса д.34,Москва,проезд Донелайтиса д.34,проезд,Донелайтиса ,д.34,8123227,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281048,г Москва проезд Донелайтиса д.36,Москва,проезд Донелайтиса д.36,проезд,Донелайтиса ,д.36,8123228,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281048,г Москва проезд Донелайтиса д.38,Москва,проезд Донелайтиса д.38,проезд,Донелайтиса ,д.38,8123229,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281048,г Москва проезд Досфлота д.1,Москва,проезд Досфлота д.1,проезд,Досфлота ,д.1,8121956,муниципальный округ Южное Тушино,1976 +2281048,г Москва проезд Досфлота д.16 кор.1,Москва,проезд Досфлота д.16 кор.1,проезд,Досфлота ,д.16 кор.1,7936875,муниципальный округ Южное Тушино,н.д. +2281048,г Москва проезд Досфлота д.3,Москва,проезд Досфлота д.3,проезд,Досфлота ,д.3,8125718,муниципальный округ Южное Тушино,1976 +2281048,г Москва проезд Досфлота д.5,Москва,проезд Досфлота д.5,проезд,Досфлота ,д.5,8125727,муниципальный округ Южное Тушино,1976 +2281048,г Москва проезд Досфлота д.6,Москва,проезд Досфлота д.6,проезд,Досфлота ,д.6,8125732,муниципальный округ Южное Тушино,1990 +2281048,г Москва проезд Досфлота д.7,Москва,проезд Досфлота д.7,проезд,Досфлота ,д.7,8125735,муниципальный округ Южное Тушино,1975 +2281048,г Москва проезд Досфлота д.8 кор.1,Москва,проезд Досфлота д.8 кор.1,проезд,Досфлота ,д.8 кор.1,8125740,муниципальный округ Южное Тушино,1967 +2281048,г Москва проезд Досфлота д.8 кор.2,Москва,проезд Досфлота д.8 кор.2,проезд,Досфлота ,д.8 кор.2,8125746,муниципальный округ Южное Тушино,1967 +2281048,г Москва проезд Парусный д.1,Москва,проезд Парусный д.1,проезд,Парусный ,д.1,8130201,муниципальный округ Южное Тушино,1960 +2281048,г Москва проезд Парусный д.10,Москва,проезд Парусный д.10,проезд,Парусный ,д.10,8130215,муниципальный округ Южное Тушино,1958 +2281048,г Москва проезд Парусный д.11,Москва,проезд Парусный д.11,проезд,Парусный ,д.11,8130217,муниципальный округ Южное Тушино,1965 +2281048,г Москва проезд Парусный д.12,Москва,проезд Парусный д.12,проезд,Парусный ,д.12,8130219,муниципальный округ Южное Тушино,1960 +2281048,г Москва проезд Парусный д.13,Москва,проезд Парусный д.13,проезд,Парусный ,д.13,8130221,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва проезд Парусный д.15,Москва,проезд Парусный д.15,проезд,Парусный ,д.15,8130223,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва проезд Парусный д.3,Москва,проезд Парусный д.3,проезд,Парусный ,д.3,8130203,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281048,г Москва проезд Парусный д.4,Москва,проезд Парусный д.4,проезд,Парусный ,д.4,8130205,муниципальный округ Южное Тушино,1957 +2281048,г Москва проезд Парусный д.5,Москва,проезд Парусный д.5,проезд,Парусный ,д.5,8130207,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281048,г Москва проезд Парусный д.6,Москва,проезд Парусный д.6,проезд,Парусный ,д.6,8130210,муниципальный округ Южное Тушино,1958 +2281048,г Москва проезд Парусный д.8,Москва,проезд Парусный д.8,проезд,Парусный ,д.8,8130211,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281048,г Москва проезд Парусный д.9,Москва,проезд Парусный д.9,проезд,Парусный ,д.9,8130214,муниципальный округ Южное Тушино,1965 +2281048,г Москва проезд Походный д.11 кор.1,Москва,проезд Походный д.11 кор.1,проезд,Походный ,д.11 кор.1,8129466,муниципальный округ Южное Тушино,1974 +2281048,г Москва проезд Походный д.15 кор.1,Москва,проезд Походный д.15 кор.1,проезд,Походный ,д.15 кор.1,8129465,муниципальный округ Южное Тушино,1973 +2281048,г Москва проезд Походный д.17 кор.1,Москва,проезд Походный д.17 кор.1,проезд,Походный ,д.17 кор.1,8129463,муниципальный округ Южное Тушино,1973 +2281048,г Москва проезд Походный д.9 кор.1,Москва,проезд Походный д.9 кор.1,проезд,Походный ,д.9 кор.1,8129469,муниципальный округ Южное Тушино,1961 +2281048,г Москва проезд Походный д.9 кор.2,Москва,проезд Походный д.9 кор.2,проезд,Походный ,д.9 кор.2,8129468,муниципальный округ Южное Тушино,1973 +2281048,г Москва проезд Светлогорский д.1,Москва,проезд Светлогорский д.1,проезд,Светлогорский ,д.1,8124969,муниципальный округ Южное Тушино,1955 +2281048,г Москва проезд Светлогорский д.3,Москва,проезд Светлогорский д.3,проезд,Светлогорский ,д.3,8125066,муниципальный округ Южное Тушино,1997 +2281048,г Москва проезд Светлогорский д.5,Москва,проезд Светлогорский д.5,проезд,Светлогорский ,д.5,8125170,муниципальный округ Южное Тушино,1998 +2281048,г Москва проезд Светлогорский д.7,Москва,проезд Светлогорский д.7,проезд,Светлогорский ,д.7,8124316,муниципальный округ Южное Тушино,1997 +2281048,г Москва проезд Светлогорский д.9,Москва,проезд Светлогорский д.9,проезд,Светлогорский ,д.9,8124752,муниципальный округ Южное Тушино,2004 +2281048,г Москва проезд Строительный д.20,Москва,проезд Строительный д.20,проезд,Строительный ,д.20,8034077,муниципальный округ Южное Тушино,н.д. +2281048,г Москва проезд Цветочный д.11 строение 1,Москва,проезд Цветочный д.11 строение 1,проезд,Цветочный ,д.11 строение 1,8127449,муниципальный округ Южное Тушино,1969 +2281048,г Москва проезд Цветочный д.13,Москва,проезд Цветочный д.13,проезд,Цветочный ,д.13,8127535,муниципальный округ Южное Тушино,1961 +2281048,г Москва проезд Цветочный д.15,Москва,проезд Цветочный д.15,проезд,Цветочный ,д.15,8127588,муниципальный округ Южное Тушино,1962 +2281048,г Москва проезд Цветочный д.9 строение 1,Москва,проезд Цветочный д.9 строение 1,проезд,Цветочный ,д.9 строение 1,8127677,муниципальный округ Южное Тушино,1973 +2281048,г Москва ул Аэродромная д.1,Москва,ул Аэродромная д.1,ул,Аэродромная ,д.1,8118159,муниципальный округ Южное Тушино,1990 +2281048,г Москва ул Аэродромная д.10 кор.1,Москва,ул Аэродромная д.10 кор.1,ул,Аэродромная ,д.10 кор.1,8119971,муниципальный округ Южное Тушино,1959 +2281048,г Москва ул Аэродромная д.10 кор.2,Москва,ул Аэродромная д.10 кор.2,ул,Аэродромная ,д.10 кор.2,8120787,муниципальный округ Южное Тушино,1960 +2281048,г Москва ул Аэродромная д.11,Москва,ул Аэродромная д.11,ул,Аэродромная ,д.11,8120959,муниципальный округ Южное Тушино,1989 +2281048,г Москва ул Аэродромная д.12 кор.1,Москва,ул Аэродромная д.12 кор.1,ул,Аэродромная ,д.12 кор.1,8121939,муниципальный округ Южное Тушино,1961 +2281048,г Москва ул Аэродромная д.14,Москва,ул Аэродромная д.14,ул,Аэродромная ,д.14,8121952,муниципальный округ Южное Тушино,1962 +2281048,г Москва ул Аэродромная д.15,Москва,ул Аэродромная д.15,ул,Аэродромная ,д.15,8121985,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281048,г Москва ул Аэродромная д.15 кор.1,Москва,ул Аэродромная д.15 кор.1,ул,Аэродромная ,д.15 кор.1,8122012,муниципальный округ Южное Тушино,1999 +2281048,г Москва ул Аэродромная д.16,Москва,ул Аэродромная д.16,ул,Аэродромная ,д.16,8122096,муниципальный округ Южное Тушино,1960 +2281048,г Москва ул Аэродромная д.18,Москва,ул Аэродромная д.18,ул,Аэродромная ,д.18,8122224,муниципальный округ Южное Тушино,1961 +2281048,г Москва ул Аэродромная д.2 строение 1,Москва,ул Аэродромная д.2 строение 1,ул,Аэродромная ,д.2 строение 1,8122327,муниципальный округ Южное Тушино,1972 +2281048,г Москва ул Аэродромная д.3,Москва,ул Аэродромная д.3,ул,Аэродромная ,д.3,8122586,муниципальный округ Южное Тушино,1990 +2281048,г Москва ул Аэродромная д.4 строение 1,Москва,ул Аэродромная д.4 строение 1,ул,Аэродромная ,д.4 строение 1,8122744,муниципальный округ Южное Тушино,1975 +2281048,г Москва ул Аэродромная д.6,Москва,ул Аэродромная д.6,ул,Аэродромная ,д.6,8122869,муниципальный округ Южное Тушино,1958 +2281048,г Москва ул Аэродромная д.7,Москва,ул Аэродромная д.7,ул,Аэродромная ,д.7,8123798,муниципальный округ Южное Тушино,1989 +2281048,г Москва ул Аэродромная д.8,Москва,ул Аэродромная д.8,ул,Аэродромная ,д.8,8123851,муниципальный округ Южное Тушино,1958 +2281048,г Москва ул Василия Петушкова д.11,Москва,ул Василия Петушкова д.11,ул,Василия Петушкова ,д.11,7764609,муниципальный округ Южное Тушино,1994 +2281048,г Москва ул Василия Петушкова д.13 кор.1,Москва,ул Василия Петушкова д.13 кор.1,ул,Василия Петушкова ,д.13 кор.1,8127410,муниципальный округ Южное Тушино,1991 +2281048,г Москва ул Василия Петушкова д.15,Москва,ул Василия Петушкова д.15,ул,Василия Петушкова ,д.15,8008371,муниципальный округ Южное Тушино,1991 +2281048,г Москва ул Василия Петушкова д.17,Москва,ул Василия Петушкова д.17,ул,Василия Петушкова ,д.17,8125515,муниципальный округ Южное Тушино,1991 +2281048,г Москва ул Василия Петушкова д.19,Москва,ул Василия Петушкова д.19,ул,Василия Петушкова ,д.19,8124212,муниципальный округ Южное Тушино,1991 +2281048,г Москва ул Василия Петушкова д.20,Москва,ул Василия Петушкова д.20,ул,Василия Петушкова ,д.20,8125219,муниципальный округ Южное Тушино,1917 +2281048,г Москва ул Василия Петушкова д.20 кор.1,Москва,ул Василия Петушкова д.20 кор.1,ул,Василия Петушкова ,д.20 кор.1,8124213,муниципальный округ Южное Тушино,1950 +2281048,г Москва ул Василия Петушкова д.21 кор.2,Москва,ул Василия Петушкова д.21 кор.2,ул,Василия Петушкова ,д.21 кор.2,8240021,муниципальный округ Южное Тушино,1991 +2281048,г Москва ул Василия Петушкова д.23,Москва,ул Василия Петушкова д.23,ул,Василия Петушкова ,д.23,8129503,муниципальный округ Южное Тушино,1991 +2281048,г Москва ул Василия Петушкова д.7,Москва,ул Василия Петушкова д.7,ул,Василия Петушкова ,д.7,7881461,муниципальный округ Южное Тушино,1993 +2281048,г Москва ул Василия Петушкова д.9,Москва,ул Василия Петушкова д.9,ул,Василия Петушкова ,д.9,8125339,муниципальный округ Южное Тушино,1992 +2281048,г Москва ул Лодочная д.1 строение 1,Москва,ул Лодочная д.1 строение 1,ул,Лодочная ,д.1 строение 1,8130283,муниципальный округ Южное Тушино,1953 +2281048,г Москва ул Лодочная д.11 строение 1,Москва,ул Лодочная д.11 строение 1,ул,Лодочная ,д.11 строение 1,8130433,муниципальный округ Южное Тушино,1933 +2281048,г Москва ул Лодочная д.13 строение 1,Москва,ул Лодочная д.13 строение 1,ул,Лодочная ,д.13 строение 1,8130444,муниципальный округ Южное Тушино,1933 +2281048,г Москва ул Лодочная д.15 строение 1,Москва,ул Лодочная д.15 строение 1,ул,Лодочная ,д.15 строение 1,8130460,муниципальный округ Южное Тушино,1933 +2281048,г Москва ул Лодочная д.17,Москва,ул Лодочная д.17,ул,Лодочная ,д.17,8046288,муниципальный округ Южное Тушино,2005 +2281048,г Москва ул Лодочная д.23 строение 1,Москва,ул Лодочная д.23 строение 1,ул,Лодочная ,д.23 строение 1,8130463,муниципальный округ Южное Тушино,1959 +2281048,г Москва ул Лодочная д.25 строение 1,Москва,ул Лодочная д.25 строение 1,ул,Лодочная ,д.25 строение 1,8130481,муниципальный округ Южное Тушино,1960 +2281048,г Москва ул Лодочная д.27 строение 1,Москва,ул Лодочная д.27 строение 1,ул,Лодочная ,д.27 строение 1,8130491,муниципальный округ Южное Тушино,1960 +2281048,г Москва ул Лодочная д.29 строение 1,Москва,ул Лодочная д.29 строение 1,ул,Лодочная ,д.29 строение 1,8130496,муниципальный округ Южное Тушино,1968 +2281048,г Москва ул Лодочная д.3 строение 1,Москва,ул Лодочная д.3 строение 1,ул,Лодочная ,д.3 строение 1,8130290,муниципальный округ Южное Тушино,1953 +2281048,г Москва ул Лодочная д.31 кор.4,Москва,ул Лодочная д.31 кор.4,ул,Лодочная ,д.31 кор.4,8129934,муниципальный округ Южное Тушино,1976 +2281048,г Москва ул Лодочная д.31 строение 1,Москва,ул Лодочная д.31 строение 1,ул,Лодочная ,д.31 строение 1,8126255,муниципальный округ Южное Тушино,1965 +2281048,г Москва ул Лодочная д.31 строение 2,Москва,ул Лодочная д.31 строение 2,ул,Лодочная ,д.31 строение 2,8129706,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва ул Лодочная д.31 строение 3,Москва,ул Лодочная д.31 строение 3,ул,Лодочная ,д.31 строение 3,8129897,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва ул Лодочная д.31 строение 5,Москва,ул Лодочная д.31 строение 5,ул,Лодочная ,д.31 строение 5,8130177,муниципальный округ Южное Тушино,1967 +2281048,г Москва ул Лодочная д.33 строение 1,Москва,ул Лодочная д.33 строение 1,ул,Лодочная ,д.33 строение 1,8130499,муниципальный округ Южное Тушино,1967 +2281048,г Москва ул Лодочная д.33 строение 2,Москва,ул Лодочная д.33 строение 2,ул,Лодочная ,д.33 строение 2,8130500,муниципальный округ Южное Тушино,1967 +2281048,г Москва ул Лодочная д.35 строение 1,Москва,ул Лодочная д.35 строение 1,ул,Лодочная ,д.35 строение 1,8130501,муниципальный округ Южное Тушино,1965 +2281048,г Москва ул Лодочная д.35 строение 2,Москва,ул Лодочная д.35 строение 2,ул,Лодочная ,д.35 строение 2,8130502,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва ул Лодочная д.37 строение 1,Москва,ул Лодочная д.37 строение 1,ул,Лодочная ,д.37 строение 1,8130538,муниципальный округ Южное Тушино,1965 +2281048,г Москва ул Лодочная д.37 строение 2,Москва,ул Лодочная д.37 строение 2,ул,Лодочная ,д.37 строение 2,8130541,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва ул Лодочная д.37 строение 3,Москва,ул Лодочная д.37 строение 3,ул,Лодочная ,д.37 строение 3,8130543,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва ул Лодочная д.39 строение 1,Москва,ул Лодочная д.39 строение 1,ул,Лодочная ,д.39 строение 1,8130550,муниципальный округ Южное Тушино,1967 +2281048,г Москва ул Лодочная д.39 строение 2,Москва,ул Лодочная д.39 строение 2,ул,Лодочная ,д.39 строение 2,8130564,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва ул Лодочная д.41,Москва,ул Лодочная д.41,ул,Лодочная ,д.41,8130575,муниципальный округ Южное Тушино,1978 +2281048,г Москва ул Лодочная д.5 строение 1,Москва,ул Лодочная д.5 строение 1,ул,Лодочная ,д.5 строение 1,8130299,муниципальный округ Южное Тушино,1953 +2281048,г Москва ул Лодочная д.9,Москва,ул Лодочная д.9,ул,Лодочная ,д.9,8130427,муниципальный округ Южное Тушино,2005 +2281048,г Москва ул Лодочная д.9 кор.1,Москва,ул Лодочная д.9 кор.1,ул,Лодочная ,д.9 кор.1,8130308,муниципальный округ Южное Тушино,2004 +2281048,г Москва ул Лодочная д.9 кор.2,Москва,ул Лодочная д.9 кор.2,ул,Лодочная ,д.9 кор.2,8130328,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281048,г Москва ул Лодочная д.9 кор.3,Москва,ул Лодочная д.9 кор.3,ул,Лодочная ,д.9 кор.3,8130420,муниципальный округ Южное Тушино,2002 +2281048,г Москва ул Лодочная д.9 кор.4,Москва,ул Лодочная д.9 кор.4,ул,Лодочная ,д.9 кор.4,8130424,муниципальный округ Южное Тушино,2002 +2281048,г Москва ул Нелидовская д.12 кор.1,Москва,ул Нелидовская д.12 кор.1,ул,Нелидовская ,д.12 кор.1,8130669,муниципальный округ Южное Тушино,1960 +2281048,г Москва ул Нелидовская д.12 кор.2,Москва,ул Нелидовская д.12 кор.2,ул,Нелидовская ,д.12 кор.2,8130691,муниципальный округ Южное Тушино,1959 +2281048,г Москва ул Нелидовская д.13 кор.1,Москва,ул Нелидовская д.13 кор.1,ул,Нелидовская ,д.13 кор.1,8130702,муниципальный округ Южное Тушино,1961 +2281048,г Москва ул Нелидовская д.13 кор.2,Москва,ул Нелидовская д.13 кор.2,ул,Нелидовская ,д.13 кор.2,8130721,муниципальный округ Южное Тушино,1961 +2281048,г Москва ул Нелидовская д.15 кор.1,Москва,ул Нелидовская д.15 кор.1,ул,Нелидовская ,д.15 кор.1,8130733,муниципальный округ Южное Тушино,1961 +2281048,г Москва ул Нелидовская д.15 кор.2,Москва,ул Нелидовская д.15 кор.2,ул,Нелидовская ,д.15 кор.2,8130745,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281048,г Москва ул Нелидовская д.16,Москва,ул Нелидовская д.16,ул,Нелидовская ,д.16,8130762,муниципальный округ Южное Тушино,1958 +2281048,г Москва ул Нелидовская д.18,Москва,ул Нелидовская д.18,ул,Нелидовская ,д.18,8130767,муниципальный округ Южное Тушино,1958 +2281048,г Москва ул Нелидовская д.19,Москва,ул Нелидовская д.19,ул,Нелидовская ,д.19,8130794,муниципальный округ Южное Тушино,1984 +2281048,г Москва ул Нелидовская д.20 кор.1,Москва,ул Нелидовская д.20 кор.1,ул,Нелидовская ,д.20 кор.1,8130817,муниципальный округ Южное Тушино,1958 +2281048,г Москва ул Нелидовская д.20 кор.2,Москва,ул Нелидовская д.20 кор.2,ул,Нелидовская ,д.20 кор.2,8130831,муниципальный округ Южное Тушино,1959 +2281048,г Москва ул Нелидовская д.21,Москва,ул Нелидовская д.21,ул,Нелидовская ,д.21,8130756,муниципальный округ Южное Тушино,1957 +2281048,г Москва ул Нелидовская д.21 кор.1,Москва,ул Нелидовская д.21 кор.1,ул,Нелидовская ,д.21 кор.1,8130755,муниципальный округ Южное Тушино,1982 +2281048,г Москва ул Нелидовская д.22,Москва,ул Нелидовская д.22,ул,Нелидовская ,д.22,8130754,муниципальный округ Южное Тушино,1958 +2281048,г Москва ул Нелидовская д.23,Москва,ул Нелидовская д.23,ул,Нелидовская ,д.23,8130753,муниципальный округ Южное Тушино,1957 +2281048,г Москва ул Нелидовская д.23 кор.1,Москва,ул Нелидовская д.23 кор.1,ул,Нелидовская ,д.23 кор.1,7806311,муниципальный округ Южное Тушино,2000 +2281048,г Москва ул Нелидовская д.23 кор.2,Москва,ул Нелидовская д.23 кор.2,ул,Нелидовская ,д.23 кор.2,8016892,муниципальный округ Южное Тушино,1999 +2281048,г Москва ул Нелидовская д.25,Москва,ул Нелидовская д.25,ул,Нелидовская ,д.25,8130752,муниципальный округ Южное Тушино,1957 +2281048,г Москва ул Нелидовская д.25 кор.1,Москва,ул Нелидовская д.25 кор.1,ул,Нелидовская ,д.25 кор.1,8130751,муниципальный округ Южное Тушино,1984 +2281048,г Москва ул Нелидовская д.9 кор.1,Москва,ул Нелидовская д.9 кор.1,ул,Нелидовская ,д.9 кор.1,8130750,муниципальный округ Южное Тушино,1962 +2281048,г Москва ул Нелидовская д.9 кор.2,Москва,ул Нелидовская д.9 кор.2,ул,Нелидовская ,д.9 кор.2,8130749,муниципальный округ Южное Тушино,1962 +2281048,г Москва ул Новопоселковая д.11а,Москва,ул Новопоселковая д.11а,ул,Новопоселковая ,д.11а,8130100,муниципальный округ Южное Тушино,1959 +2281048,г Москва ул Новопоселковая д.13,Москва,ул Новопоселковая д.13,ул,Новопоселковая ,д.13,8130101,муниципальный округ Южное Тушино,1958 +2281048,г Москва ул Новопоселковая д.13а,Москва,ул Новопоселковая д.13а,ул,Новопоселковая ,д.13а,8130103,муниципальный округ Южное Тушино,1958 +2281048,г Москва ул Новопоселковая д.15,Москва,ул Новопоселковая д.15,ул,Новопоселковая ,д.15,8130104,муниципальный округ Южное Тушино,1961 +2281048,г Москва ул Новопоселковая д.15а,Москва,ул Новопоселковая д.15а,ул,Новопоселковая ,д.15а,8130105,муниципальный округ Южное Тушино,1958 +2281048,г Москва ул Новопоселковая д.17,Москва,ул Новопоселковая д.17,ул,Новопоселковая ,д.17,8130107,муниципальный округ Южное Тушино,1960 +2281048,г Москва ул Новопоселковая д.3,Москва,ул Новопоселковая д.3,ул,Новопоселковая ,д.3,8126273,муниципальный округ Южное Тушино,1959 +2281048,г Москва ул Новопоселковая д.3а,Москва,ул Новопоселковая д.3а,ул,Новопоселковая ,д.3а,8126276,муниципальный округ Южное Тушино,1959 +2281048,г Москва ул Новопоселковая д.5,Москва,ул Новопоселковая д.5,ул,Новопоселковая ,д.5,8126277,муниципальный округ Южное Тушино,1958 +2281048,г Москва ул Новопоселковая д.5а,Москва,ул Новопоселковая д.5а,ул,Новопоселковая ,д.5а,8126278,муниципальный округ Южное Тушино,1961 +2281048,г Москва ул Новопоселковая д.7,Москва,ул Новопоселковая д.7,ул,Новопоселковая ,д.7,8126279,муниципальный округ Южное Тушино,1958 +2281048,г Москва ул Новопоселковая д.7а,Москва,ул Новопоселковая д.7а,ул,Новопоселковая ,д.7а,8126280,муниципальный округ Южное Тушино,1959 +2281048,г Москва ул Новопоселковая д.7б,Москва,ул Новопоселковая д.7б,ул,Новопоселковая ,д.7б,8126282,муниципальный округ Южное Тушино,1959 +2281048,г Москва ул Новопоселковая д.9,Москва,ул Новопоселковая д.9,ул,Новопоселковая ,д.9,8130097,муниципальный округ Южное Тушино,1958 +2281048,г Москва ул Новопоселковая д.9а,Москва,ул Новопоселковая д.9а,ул,Новопоселковая ,д.9а,8130098,муниципальный округ Южное Тушино,1958 +2281048,г Москва ул Новопоселковая д.9б,Москва,ул Новопоселковая д.9б,ул,Новопоселковая ,д.9б,8130099,муниципальный округ Южное Тушино,1958 +2281048,г Москва ул Окружная д.10,Москва,ул Окружная д.10,ул,Окружная ,д.10,8130341,муниципальный округ Южное Тушино,2001 +2281048,г Москва ул Окружная д.10а,Москва,ул Окружная д.10а,ул,Окружная ,д.10а,8130342,муниципальный округ Южное Тушино,1962 +2281048,г Москва ул Окружная д.15 строение 1,Москва,ул Окружная д.15 строение 1,ул,Окружная ,д.15 строение 1,8130343,муниципальный округ Южное Тушино,1973 +2281048,г Москва ул Окружная д.19 строение 2,Москва,ул Окружная д.19 строение 2,ул,Окружная ,д.19 строение 2,8130345,муниципальный округ Южное Тушино,1971 +2281048,г Москва ул Окружная д.2,Москва,ул Окружная д.2,ул,Окружная ,д.2,8130335,муниципальный округ Южное Тушино,1948 +2281048,г Москва ул Окружная д.20,Москва,ул Окружная д.20,ул,Окружная ,д.20,8130346,муниципальный округ Южное Тушино,1962 +2281048,г Москва ул Окружная д.23,Москва,ул Окружная д.23,ул,Окружная ,д.23,8130347,муниципальный округ Южное Тушино,1959 +2281048,г Москва ул Окружная д.2а,Москва,ул Окружная д.2а,ул,Окружная ,д.2а,8130336,муниципальный округ Южное Тушино,1955 +2281048,г Москва ул Окружная д.4,Москва,ул Окружная д.4,ул,Окружная ,д.4,8130337,муниципальный округ Южное Тушино,1968 +2281048,г Москва ул Окружная д.6,Москва,ул Окружная д.6,ул,Окружная ,д.6,8130338,муниципальный округ Южное Тушино,1999 +2281048,г Москва ул Окружная д.6а,Москва,ул Окружная д.6а,ул,Окружная ,д.6а,8130339,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва ул Окружная д.8,Москва,ул Окружная д.8,ул,Окружная ,д.8,8130340,муниципальный округ Южное Тушино,1999 +2281048,г Москва ул Свободы д.28 кор.1,Москва,ул Свободы д.28 кор.1,ул,Свободы ,д.28 кор.1,8126291,муниципальный округ Южное Тушино,1965 +2281048,г Москва ул Свободы д.28 кор.2,Москва,ул Свободы д.28 кор.2,ул,Свободы ,д.28 кор.2,8126292,муниципальный округ Южное Тушино,1965 +2281048,г Москва ул Свободы д.30,Москва,ул Свободы д.30,ул,Свободы ,д.30,8126293,муниципальный округ Южное Тушино,1977 +2281048,г Москва ул Свободы д.32,Москва,ул Свободы д.32,ул,Свободы ,д.32,8126294,муниципальный округ Южное Тушино,1977 +2281048,г Москва ул Свободы д.34,Москва,ул Свободы д.34,ул,Свободы ,д.34,8126295,муниципальный округ Южное Тушино,1977 +2281048,г Москва ул Свободы д.36,Москва,ул Свободы д.36,ул,Свободы ,д.36,8126296,муниципальный округ Южное Тушино,1973 +2281048,г Москва ул Свободы д.36 кор.1,Москва,ул Свободы д.36 кор.1,ул,Свободы ,д.36 кор.1,8126297,муниципальный округ Южное Тушино,1973 +2281048,г Москва ул Свободы д.38,Москва,ул Свободы д.38,ул,Свободы ,д.38,8126298,муниципальный округ Южное Тушино,1974 +2281048,г Москва ул Свободы д.38 кор.1,Москва,ул Свободы д.38 кор.1,ул,Свободы ,д.38 кор.1,8126299,муниципальный округ Южное Тушино,1973 +2281048,г Москва ул Свободы д.40,Москва,ул Свободы д.40,ул,Свободы ,д.40,8126301,муниципальный округ Южное Тушино,н.д. +2281048,г Москва ул Свободы д.40 кор.1,Москва,ул Свободы д.40 кор.1,ул,Свободы ,д.40 кор.1,8130197,муниципальный округ Южное Тушино,1984 +2281048,г Москва ул Свободы д.42,Москва,ул Свободы д.42,ул,Свободы ,д.42,8126302,муниципальный округ Южное Тушино,1986 +2281048,г Москва ул Свободы д.43,Москва,ул Свободы д.43,ул,Свободы ,д.43,8126304,муниципальный округ Южное Тушино,1970 +2281048,г Москва ул Свободы д.44 кор.1,Москва,ул Свободы д.44 кор.1,ул,Свободы ,д.44 кор.1,8126305,муниципальный округ Южное Тушино,1989 +2281048,г Москва ул Свободы д.45 строение 1,Москва,ул Свободы д.45 строение 1,ул,Свободы ,д.45 строение 1,8126309,муниципальный округ Южное Тушино,1971 +2281048,г Москва ул Свободы д.46,Москва,ул Свободы д.46,ул,Свободы ,д.46,8126310,муниципальный округ Южное Тушино,1987 +2281048,г Москва ул Свободы д.47/2,Москва,ул Свободы д.47/2,ул,Свободы ,д.47/2,8130322,муниципальный округ Южное Тушино,1960 +2281048,г Москва ул Свободы д.48,Москва,ул Свободы д.48,ул,Свободы ,д.48,8126315,муниципальный округ Южное Тушино,1989 +2281048,г Москва ул Свободы д.49 кор.1,Москва,ул Свободы д.49 кор.1,ул,Свободы ,д.49 кор.1,8126316,муниципальный округ Южное Тушино,1959 +2281048,г Москва ул Свободы д.49 кор.2,Москва,ул Свободы д.49 кор.2,ул,Свободы ,д.49 кор.2,8126317,муниципальный округ Южное Тушино,1981 +2281048,г Москва ул Свободы д.49 кор.3,Москва,ул Свободы д.49 кор.3,ул,Свободы ,д.49 кор.3,8126318,муниципальный округ Южное Тушино,1981 +2281048,г Москва ул Свободы д.51 кор.1,Москва,ул Свободы д.51 кор.1,ул,Свободы ,д.51 кор.1,8126319,муниципальный округ Южное Тушино,1981 +2281048,г Москва ул Свободы д.53 кор.1,Москва,ул Свободы д.53 кор.1,ул,Свободы ,д.53 кор.1,8126320,муниципальный округ Южное Тушино,1961 +2281048,г Москва ул Свободы д.55,Москва,ул Свободы д.55,ул,Свободы ,д.55,8126321,муниципальный округ Южное Тушино,1962 +2281048,г Москва ул Сходненская д.11,Москва,ул Сходненская д.11,ул,Сходненская ,д.11,8129737,муниципальный округ Южное Тушино,1954 +2281048,г Москва ул Сходненская д.12,Москва,ул Сходненская д.12,ул,Сходненская ,д.12,8129747,муниципальный округ Южное Тушино,1950 +2281048,г Москва ул Сходненская д.13,Москва,ул Сходненская д.13,ул,Сходненская ,д.13,8130031,муниципальный округ Южное Тушино,1958 +2281048,г Москва ул Сходненская д.14,Москва,ул Сходненская д.14,ул,Сходненская ,д.14,8132033,муниципальный округ Южное Тушино,2011 +2281048,г Москва ул Сходненская д.15,Москва,ул Сходненская д.15,ул,Сходненская ,д.15,8130034,муниципальный округ Южное Тушино,н.д. +2281048,г Москва ул Сходненская д.16,Москва,ул Сходненская д.16,ул,Сходненская ,д.16,8132051,муниципальный округ Южное Тушино,2010 +2281048,г Москва ул Сходненская д.18а,Москва,ул Сходненская д.18а,ул,Сходненская ,д.18а,8130035,муниципальный округ Южное Тушино,1960 +2281048,г Москва ул Сходненская д.19/13,Москва,ул Сходненская д.19/13,ул,Сходненская ,д.19/13,8132055,муниципальный округ Южное Тушино,1957 +2281048,г Москва ул Сходненская д.22а,Москва,ул Сходненская д.22а,ул,Сходненская ,д.22а,8132057,муниципальный округ Южное Тушино,1959 +2281048,г Москва ул Сходненская д.23,Москва,ул Сходненская д.23,ул,Сходненская ,д.23,8132063,муниципальный округ Южное Тушино,1962 +2281048,г Москва ул Сходненская д.25,Москва,ул Сходненская д.25,ул,Сходненская ,д.25,8132094,муниципальный округ Южное Тушино,1981 +2281048,г Москва ул Сходненская д.28а,Москва,ул Сходненская д.28а,ул,Сходненская ,д.28а,8132112,муниципальный округ Южное Тушино,1959 +2281048,г Москва ул Сходненская д.31,Москва,ул Сходненская д.31,ул,Сходненская ,д.31,8132116,муниципальный округ Южное Тушино,1960 +2281048,г Москва ул Сходненская д.32,Москва,ул Сходненская д.32,ул,Сходненская ,д.32,8132117,муниципальный округ Южное Тушино,1958 +2281048,г Москва ул Сходненская д.33 кор.1,Москва,ул Сходненская д.33 кор.1,ул,Сходненская ,д.33 кор.1,8132107,муниципальный округ Южное Тушино,1961 +2281048,г Москва ул Сходненская д.33 кор.2,Москва,ул Сходненская д.33 кор.2,ул,Сходненская ,д.33 кор.2,8132104,муниципальный округ Южное Тушино,1961 +2281048,г Москва ул Сходненская д.35 кор.1,Москва,ул Сходненская д.35 кор.1,ул,Сходненская ,д.35 кор.1,7778885,муниципальный округ Южное Тушино,2001 +2281048,г Москва ул Сходненская д.36/11,Москва,ул Сходненская д.36/11,ул,Сходненская ,д.36/11,8132102,муниципальный округ Южное Тушино,1994 +2281048,г Москва ул Сходненская д.37,Москва,ул Сходненская д.37,ул,Сходненская ,д.37,8132100,муниципальный округ Южное Тушино,1964 +2281048,г Москва ул Сходненская д.42,Москва,ул Сходненская д.42,ул,Сходненская ,д.42,8132095,муниципальный округ Южное Тушино,1953 +2281048,г Москва ул Сходненская д.44/17,Москва,ул Сходненская д.44/17,ул,Сходненская ,д.44/17,8132090,муниципальный округ Южное Тушино,1955 +2281048,г Москва ул Сходненская д.46/14,Москва,ул Сходненская д.46/14,ул,Сходненская ,д.46/14,8132089,муниципальный округ Южное Тушино,1955 +2281048,г Москва ул Сходненская д.48,Москва,ул Сходненская д.48,ул,Сходненская ,д.48,8132086,муниципальный округ Южное Тушино,1954 +2281048,г Москва ул Сходненская д.4а,Москва,ул Сходненская д.4а,ул,Сходненская ,д.4а,8129732,муниципальный округ Южное Тушино,н.д. +2281048,г Москва ул Сходненская д.50,Москва,ул Сходненская д.50,ул,Сходненская ,д.50,8132079,муниципальный округ Южное Тушино,1957 +2281048,г Москва ул Сходненская д.52 кор.1,Москва,ул Сходненская д.52 кор.1,ул,Сходненская ,д.52 кор.1,8132083,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281048,г Москва ул Сходненская д.52 кор.3,Москва,ул Сходненская д.52 кор.3,ул,Сходненская ,д.52 кор.3,8132038,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281048,г Москва ул Сходненская д.6 кор.1,Москва,ул Сходненская д.6 кор.1,ул,Сходненская ,д.6 кор.1,8132029,муниципальный округ Южное Тушино,2008 +2281048,г Москва ул Туристская д.1,Москва,ул Туристская д.1,ул,Туристская ,д.1,8132004,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281048,г Москва ул Туристская д.11,Москва,ул Туристская д.11,ул,Туристская ,д.11,8127602,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281048,г Москва ул Туристская д.2 кор.1,Москва,ул Туристская д.2 кор.1,ул,Туристская ,д.2 кор.1,8129268,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва ул Туристская д.2 кор.2,Москва,ул Туристская д.2 кор.2,ул,Туристская ,д.2 кор.2,8127451,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва ул Туристская д.2 кор.3,Москва,ул Туристская д.2 кор.3,ул,Туристская ,д.2 кор.3,8129272,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва ул Туристская д.2 кор.4,Москва,ул Туристская д.2 кор.4,ул,Туристская ,д.2 кор.4,8127678,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва ул Туристская д.2 кор.5,Москва,ул Туристская д.2 кор.5,ул,Туристская ,д.2 кор.5,8018128,муниципальный округ Южное Тушино,н.д. +2281048,г Москва ул Туристская д.3,Москва,ул Туристская д.3,ул,Туристская ,д.3,8128011,муниципальный округ Южное Тушино,1962 +2281048,г Москва ул Туристская д.4 кор.1,Москва,ул Туристская д.4 кор.1,ул,Туристская ,д.4 кор.1,8128465,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва ул Туристская д.4 кор.2,Москва,ул Туристская д.4 кор.2,ул,Туристская ,д.4 кор.2,8128467,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва ул Туристская д.4 кор.3,Москва,ул Туристская д.4 кор.3,ул,Туристская ,д.4 кор.3,8129269,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва ул Туристская д.4 кор.4,Москва,ул Туристская д.4 кор.4,ул,Туристская ,д.4 кор.4,8127537,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва ул Туристская д.4 кор.5,Москва,ул Туристская д.4 кор.5,ул,Туристская ,д.4 кор.5,8127928,муниципальный округ Южное Тушино,1975 +2281048,г Москва ул Туристская д.5,Москва,ул Туристская д.5,ул,Туристская ,д.5,8128020,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281048,г Москва ул Туристская д.6 кор.1,Москва,ул Туристская д.6 кор.1,ул,Туристская ,д.6 кор.1,8128024,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва ул Туристская д.6 кор.2,Москва,ул Туристская д.6 кор.2,ул,Туристская ,д.6 кор.2,8128186,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва ул Туристская д.6 кор.3,Москва,ул Туристская д.6 кор.3,ул,Туристская ,д.6 кор.3,8128192,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва ул Туристская д.6 кор.4,Москва,ул Туристская д.6 кор.4,ул,Туристская ,д.6 кор.4,8128197,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва ул Туристская д.7,Москва,ул Туристская д.7,ул,Туристская ,д.7,8129240,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281048,г Москва ул Туристская д.9,Москва,ул Туристская д.9,ул,Туристская ,д.9,8129208,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.10 кор.1,Москва,ул Фабрициуса д.10 кор.1,ул,Фабрициуса ,д.10 кор.1,8126710,муниципальный округ Южное Тушино,1964 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.12,Москва,ул Фабрициуса д.12,ул,Фабрициуса ,д.12,8126833,муниципальный округ Южное Тушино,1962 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.14,Москва,ул Фабрициуса д.14,ул,Фабрициуса ,д.14,8126844,муниципальный округ Южное Тушино,1967 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.15 кор.1,Москва,ул Фабрициуса д.15 кор.1,ул,Фабрициуса ,д.15 кор.1,8126853,муниципальный округ Южное Тушино,1957 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.15 кор.2,Москва,ул Фабрициуса д.15 кор.2,ул,Фабрициуса ,д.15 кор.2,8126858,муниципальный округ Южное Тушино,1957 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.16,Москва,ул Фабрициуса д.16,ул,Фабрициуса ,д.16,8126865,муниципальный округ Южное Тушино,1968 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.17 кор.1,Москва,ул Фабрициуса д.17 кор.1,ул,Фабрициуса ,д.17 кор.1,8126896,муниципальный округ Южное Тушино,1957 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.18 кор.1,Москва,ул Фабрициуса д.18 кор.1,ул,Фабрициуса ,д.18 кор.1,8126901,муниципальный округ Южное Тушино,1983 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.19 кор.1,Москва,ул Фабрициуса д.19 кор.1,ул,Фабрициуса ,д.19 кор.1,8126904,муниципальный округ Южное Тушино,1958 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.19 кор.2,Москва,ул Фабрициуса д.19 кор.2,ул,Фабрициуса ,д.19 кор.2,8126906,муниципальный округ Южное Тушино,1953 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.20,Москва,ул Фабрициуса д.20,ул,Фабрициуса ,д.20,8126908,муниципальный округ Южное Тушино,1971 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.22 кор.1,Москва,ул Фабрициуса д.22 кор.1,ул,Фабрициуса ,д.22 кор.1,8126918,муниципальный округ Южное Тушино,1969 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.22 кор.2,Москва,ул Фабрициуса д.22 кор.2,ул,Фабрициуса ,д.22 кор.2,8126922,муниципальный округ Южное Тушино,1969 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.23 кор.1,Москва,ул Фабрициуса д.23 кор.1,ул,Фабрициуса ,д.23 кор.1,8126928,муниципальный округ Южное Тушино,1964 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.23 кор.2,Москва,ул Фабрициуса д.23 кор.2,ул,Фабрициуса ,д.23 кор.2,8126933,муниципальный округ Южное Тушино,1964 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.24 кор.1,Москва,ул Фабрициуса д.24 кор.1,ул,Фабрициуса ,д.24 кор.1,8126935,муниципальный округ Южное Тушино,1970 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.25 кор.1,Москва,ул Фабрициуса д.25 кор.1,ул,Фабрициуса ,д.25 кор.1,8126938,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.25 кор.2,Москва,ул Фабрициуса д.25 кор.2,ул,Фабрициуса ,д.25 кор.2,8127752,муниципальный округ Южное Тушино,1965 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.27 кор.1,Москва,ул Фабрициуса д.27 кор.1,ул,Фабрициуса ,д.27 кор.1,8127795,муниципальный округ Южное Тушино,1964 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.27 кор.2,Москва,ул Фабрициуса д.27 кор.2,ул,Фабрициуса ,д.27 кор.2,8127845,муниципальный округ Южное Тушино,1965 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.29 кор.1,Москва,ул Фабрициуса д.29 кор.1,ул,Фабрициуса ,д.29 кор.1,8127896,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.30,Москва,ул Фабрициуса д.30,ул,Фабрициуса ,д.30,8127931,муниципальный округ Южное Тушино,1984 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.33 кор.1,Москва,ул Фабрициуса д.33 кор.1,ул,Фабрициуса ,д.33 кор.1,8127985,муниципальный округ Южное Тушино,1964 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.33 кор.2,Москва,ул Фабрициуса д.33 кор.2,ул,Фабрициуса ,д.33 кор.2,8128029,муниципальный округ Южное Тушино,1964 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.33 кор.3,Москва,ул Фабрициуса д.33 кор.3,ул,Фабрициуса ,д.33 кор.3,8128091,муниципальный округ Южное Тушино,1964 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.33 кор.4,Москва,ул Фабрициуса д.33 кор.4,ул,Фабрициуса ,д.33 кор.4,8128134,муниципальный округ Южное Тушино,1965 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.33 кор.5,Москва,ул Фабрициуса д.33 кор.5,ул,Фабрициуса ,д.33 кор.5,8128166,муниципальный округ Южное Тушино,1965 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.34 кор.1,Москва,ул Фабрициуса д.34 кор.1,ул,Фабрициуса ,д.34 кор.1,8128232,муниципальный округ Южное Тушино,1959 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.34 кор.2,Москва,ул Фабрициуса д.34 кор.2,ул,Фабрициуса ,д.34 кор.2,8128267,муниципальный округ Южное Тушино,1962 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.38 кор.1,Москва,ул Фабрициуса д.38 кор.1,ул,Фабрициуса ,д.38 кор.1,8128306,муниципальный округ Южное Тушино,1958 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.38 кор.2,Москва,ул Фабрициуса д.38 кор.2,ул,Фабрициуса ,д.38 кор.2,8128343,муниципальный округ Южное Тушино,1961 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.4 кор.1,Москва,ул Фабрициуса д.4 кор.1,ул,Фабрициуса ,д.4 кор.1,8126308,муниципальный округ Южное Тушино,1973 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.40,Москва,ул Фабрициуса д.40,ул,Фабрициуса ,д.40,8128388,муниципальный округ Южное Тушино,1973 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.42,Москва,ул Фабрициуса д.42,ул,Фабрициуса ,д.42,8128440,муниципальный округ Южное Тушино,1979 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.44 кор.1,Москва,ул Фабрициуса д.44 кор.1,ул,Фабрициуса ,д.44 кор.1,8128480,муниципальный округ Южное Тушино,1969 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.44 кор.2,Москва,ул Фабрициуса д.44 кор.2,ул,Фабрициуса ,д.44 кор.2,8128522,муниципальный округ Южное Тушино,1970 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.46,Москва,ул Фабрициуса д.46,ул,Фабрициуса ,д.46,8128548,муниципальный округ Южное Тушино,1961 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.48,Москва,ул Фабрициуса д.48,ул,Фабрициуса ,д.48,8128584,муниципальный округ Южное Тушино,1961 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.50,Москва,ул Фабрициуса д.50,ул,Фабрициуса ,д.50,8128605,муниципальный округ Южное Тушино,1962 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.56 кор.1,Москва,ул Фабрициуса д.56 кор.1,ул,Фабрициуса ,д.56 кор.1,8128625,муниципальный округ Южное Тушино,1962 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.6 кор.1,Москва,ул Фабрициуса д.6 кор.1,ул,Фабрициуса ,д.6 кор.1,8126356,муниципальный округ Южное Тушино,1971 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.8 кор.1,Москва,ул Фабрициуса д.8 кор.1,ул,Фабрициуса ,д.8 кор.1,8126422,муниципальный округ Южное Тушино,1974 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.9,Москва,ул Фабрициуса д.9,ул,Фабрициуса ,д.9,8126589,муниципальный округ Южное Тушино,1978 +2281048,г Москва ул Штурвальная д.1,Москва,ул Штурвальная д.1,ул,Штурвальная ,д.1,8127937,муниципальный округ Южное Тушино,1968 +2281048,г Москва ул Штурвальная д.1 кор.2,Москва,ул Штурвальная д.1 кор.2,ул,Штурвальная ,д.1 кор.2,8128038,муниципальный округ Южное Тушино,1983 +2281048,г Москва ул Штурвальная д.10 кор.1,Москва,ул Штурвальная д.10 кор.1,ул,Штурвальная ,д.10 кор.1,8128143,муниципальный округ Южное Тушино,1981 +2281048,г Москва ул Штурвальная д.14,Москва,ул Штурвальная д.14,ул,Штурвальная ,д.14,8128222,муниципальный округ Южное Тушино,1962 +2281048,г Москва ул Штурвальная д.2,Москва,ул Штурвальная д.2,ул,Штурвальная ,д.2,8128310,муниципальный округ Южное Тушино,1968 +2281048,г Москва ул Штурвальная д.3 строение 1,Москва,ул Штурвальная д.3 строение 1,ул,Штурвальная ,д.3 строение 1,8129678,муниципальный округ Южное Тушино,1972 +2281048,г Москва ул Штурвальная д.3 строение 2,Москва,ул Штурвальная д.3 строение 2,ул,Штурвальная ,д.3 строение 2,8129681,муниципальный округ Южное Тушино,1972 +2281048,г Москва ул Штурвальная д.5 строение 1,Москва,ул Штурвальная д.5 строение 1,ул,Штурвальная ,д.5 строение 1,8129684,муниципальный округ Южное Тушино,1972 +2281048,г Москва ул Штурвальная д.5 строение 2,Москва,ул Штурвальная д.5 строение 2,ул,Штурвальная ,д.5 строение 2,8129686,муниципальный округ Южное Тушино,1973 +2281048,г Москва ул Штурвальная д.6,Москва,ул Штурвальная д.6,ул,Штурвальная ,д.6,8129689,муниципальный округ Южное Тушино,1981 +2281048,г Москва ул Штурвальная д.7 кор.1,Москва,ул Штурвальная д.7 кор.1,ул,Штурвальная ,д.7 кор.1,8129696,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281024,г Москва б-р Ракетный д.1,Москва,б-р Ракетный д.1,б-р,Ракетный ,д.1,7566923,муниципальный округ Алексеевский,1962 +2281024,г Москва б-р Ракетный д.10,Москва,б-р Ракетный д.10,б-р,Ракетный ,д.10,7566925,муниципальный округ Алексеевский,1960 +2281024,г Москва б-р Ракетный д.11 кор.1,Москва,б-р Ракетный д.11 кор.1,б-р,Ракетный ,д.11 кор.1,7567049,муниципальный округ Алексеевский,1967 +2281024,г Москва б-р Ракетный д.12,Москва,б-р Ракетный д.12,б-р,Ракетный ,д.12,7566930,муниципальный округ Алексеевский,1960 +2281024,г Москва б-р Ракетный д.13 кор.1,Москва,б-р Ракетный д.13 кор.1,б-р,Ракетный ,д.13 кор.1,7566932,муниципальный округ Алексеевский,1967 +2281024,г Москва б-р Ракетный д.15,Москва,б-р Ракетный д.15,б-р,Ракетный ,д.15,8348094,муниципальный округ Алексеевский,н.д. +2281024,г Москва б-р Ракетный д.17,Москва,б-р Ракетный д.17,б-р,Ракетный ,д.17,7566933,муниципальный округ Алексеевский,1984 +2281024,г Москва б-р Ракетный д.3,Москва,б-р Ракетный д.3,б-р,Ракетный ,д.3,7566939,муниципальный округ Алексеевский,1962 +2281024,г Москва б-р Ракетный д.5,Москва,б-р Ракетный д.5,б-р,Ракетный ,д.5,7566941,муниципальный округ Алексеевский,1962 +2281024,г Москва б-р Ракетный д.7,Москва,б-р Ракетный д.7,б-р,Ракетный ,д.7,7566944,муниципальный округ Алексеевский,1962 +2281024,г Москва б-р Ракетный д.8,Москва,б-р Ракетный д.8,б-р,Ракетный ,д.8,7566945,муниципальный округ Алексеевский,1960 +2281024,г Москва б-р Ракетный д.9 кор.1,Москва,б-р Ракетный д.9 кор.1,б-р,Ракетный ,д.9 кор.1,7567056,муниципальный округ Алексеевский,1970 +2281024,г Москва пер Графский д.10/12 кор.2,Москва,пер Графский д.10/12 кор.2,пер,Графский ,д.10/12 кор.2,7558201,муниципальный округ Алексеевский,1960 +2281024,г Москва пер Графский д.10/12 кор.3,Москва,пер Графский д.10/12 кор.3,пер,Графский ,д.10/12 кор.3,7558206,муниципальный округ Алексеевский,1953 +2281024,г Москва пер Графский д.12,Москва,пер Графский д.12,пер,Графский ,д.12,7558209,муниципальный округ Алексеевский,1968 +2281024,г Москва пер Зубарев д.17,Москва,пер Зубарев д.17,пер,Зубарев ,д.17,7558211,муниципальный округ Алексеевский,1982 +2281024,г Москва пер Кучин д.12,Москва,пер Кучин д.12,пер,Кучин ,д.12,7567051,муниципальный округ Алексеевский,1928 +2281024,г Москва пер Кучин д.14,Москва,пер Кучин д.14,пер,Кучин ,д.14,7566606,муниципальный округ Алексеевский,1957 +2281024,г Москва пер Рижский 1-й д.2 кор.1,Москва,пер Рижский 1-й д.2 кор.1,пер,Рижский 1-й ,д.2 кор.1,7566996,муниципальный округ Алексеевский,1959 +2281024,г Москва пер Рижский 1-й д.2 кор.2,Москва,пер Рижский 1-й д.2 кор.2,пер,Рижский 1-й ,д.2 кор.2,7567001,муниципальный округ Алексеевский,1960 +2281024,г Москва пер Рижский 1-й д.2 кор.3,Москва,пер Рижский 1-й д.2 кор.3,пер,Рижский 1-й ,д.2 кор.3,7567002,муниципальный округ Алексеевский,1960 +2281024,г Москва пер Рижский 1-й д.2 кор.4,Москва,пер Рижский 1-й д.2 кор.4,пер,Рижский 1-й ,д.2 кор.4,7567009,муниципальный округ Алексеевский,1961 +2281024,г Москва пер Рижский 1-й д.2 кор.7,Москва,пер Рижский 1-й д.2 кор.7,пер,Рижский 1-й ,д.2 кор.7,7567011,муниципальный округ Алексеевский,1971 +2281024,г Москва пер Рижский 1-й д.3,Москва,пер Рижский 1-й д.3,пер,Рижский 1-й ,д.3,7567014,муниципальный округ Алексеевский,1956 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.108,Москва,пр-кт Мира д.108,пр-кт,Мира ,д.108,7566656,муниципальный округ Алексеевский,1959 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.110/2,Москва,пр-кт Мира д.110/2,пр-кт,Мира ,д.110/2,7566661,муниципальный округ Алексеевский,1966 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.112,Москва,пр-кт Мира д.112,пр-кт,Мира ,д.112,7566667,муниципальный округ Алексеевский,1956 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.114,Москва,пр-кт Мира д.114,пр-кт,Мира ,д.114,8222665,муниципальный округ Алексеевский,1962 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.114 А,Москва,пр-кт Мира д.114 А,пр-кт,Мира ,д.114 А,8387449,муниципальный округ Алексеевский,н.д. +2281024,г Москва пр-кт Мира д.116,Москва,пр-кт Мира д.116,пр-кт,Мира ,д.116,7566671,муниципальный округ Алексеевский,1941 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.116А,Москва,пр-кт Мира д.116А,пр-кт,Мира ,д.116А,8249961,муниципальный округ Алексеевский,1962 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.118,Москва,пр-кт Мира д.118,пр-кт,Мира ,д.118,7566676,муниципальный округ Алексеевский,1958 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.118А,Москва,пр-кт Мира д.118А,пр-кт,Мира ,д.118А,7566680,муниципальный округ Алексеевский,1957 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.120,Москва,пр-кт Мира д.120,пр-кт,Мира ,д.120,7566684,муниципальный округ Алексеевский,1955 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.122,Москва,пр-кт Мира д.122,пр-кт,Мира ,д.122,7566687,муниципальный округ Алексеевский,1958 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.124 кор.1,Москва,пр-кт Мира д.124 кор.1,пр-кт,Мира ,д.124 кор.1,7566700,муниципальный округ Алексеевский,1934 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.124 кор.10,Москва,пр-кт Мира д.124 кор.10,пр-кт,Мира ,д.124 кор.10,7566706,муниципальный округ Алексеевский,1933 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.124 кор.11,Москва,пр-кт Мира д.124 кор.11,пр-кт,Мира ,д.124 кор.11,7566714,муниципальный округ Алексеевский,1934 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.124 кор.12,Москва,пр-кт Мира д.124 кор.12,пр-кт,Мира ,д.124 кор.12,7566744,муниципальный округ Алексеевский,1936 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.124 кор.13,Москва,пр-кт Мира д.124 кор.13,пр-кт,Мира ,д.124 кор.13,7566748,муниципальный округ Алексеевский,1936 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.124 кор.14,Москва,пр-кт Мира д.124 кор.14,пр-кт,Мира ,д.124 кор.14,7566754,муниципальный округ Алексеевский,1953 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.124 кор.15,Москва,пр-кт Мира д.124 кор.15,пр-кт,Мира ,д.124 кор.15,7566759,муниципальный округ Алексеевский,1953 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.124 кор.16,Москва,пр-кт Мира д.124 кор.16,пр-кт,Мира ,д.124 кор.16,7566764,муниципальный округ Алексеевский,1953 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.124 кор.17,Москва,пр-кт Мира д.124 кор.17,пр-кт,Мира ,д.124 кор.17,7566771,муниципальный округ Алексеевский,1955 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.124 кор.18,Москва,пр-кт Мира д.124 кор.18,пр-кт,Мира ,д.124 кор.18,7566775,муниципальный округ Алексеевский,1956 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.124 кор.19,Москва,пр-кт Мира д.124 кор.19,пр-кт,Мира ,д.124 кор.19,7566779,муниципальный округ Алексеевский,1959 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.124 кор.2,Москва,пр-кт Мира д.124 кор.2,пр-кт,Мира ,д.124 кор.2,7566785,муниципальный округ Алексеевский,1934 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.124 кор.20,Москва,пр-кт Мира д.124 кор.20,пр-кт,Мира ,д.124 кор.20,7566788,муниципальный округ Алексеевский,1959 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.124 кор.3,Москва,пр-кт Мира д.124 кор.3,пр-кт,Мира ,д.124 кор.3,7566794,муниципальный округ Алексеевский,1934 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.124 кор.4,Москва,пр-кт Мира д.124 кор.4,пр-кт,Мира ,д.124 кор.4,7566799,муниципальный округ Алексеевский,1934 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.124 кор.5,Москва,пр-кт Мира д.124 кор.5,пр-кт,Мира ,д.124 кор.5,7566807,муниципальный округ Алексеевский,1934 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.124 кор.7,Москва,пр-кт Мира д.124 кор.7,пр-кт,Мира ,д.124 кор.7,7566810,муниципальный округ Алексеевский,1934 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.124 кор.8,Москва,пр-кт Мира д.124 кор.8,пр-кт,Мира ,д.124 кор.8,7566819,муниципальный округ Алексеевский,1933 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.124 кор.9,Москва,пр-кт Мира д.124 кор.9,пр-кт,Мира ,д.124 кор.9,7566822,муниципальный округ Алексеевский,1934 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.146,Москва,пр-кт Мира д.146,пр-кт,Мира ,д.146,7566827,муниципальный округ Алексеевский,1959 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.167,Москва,пр-кт Мира д.167,пр-кт,Мира ,д.167,7582117,муниципальный округ Алексеевский,2009 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.180,Москва,пр-кт Мира д.180,пр-кт,Мира ,д.180,7566833,муниципальный округ Алексеевский,1961 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.180 кор.2,Москва,пр-кт Мира д.180 кор.2,пр-кт,Мира ,д.180 кор.2,8359433,муниципальный округ Алексеевский,н.д. +2281024,г Москва пр-кт Мира д.182,Москва,пр-кт Мира д.182,пр-кт,Мира ,д.182,7566836,муниципальный округ Алексеевский,1969 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.182 кор.2,Москва,пр-кт Мира д.182 кор.2,пр-кт,Мира ,д.182 кор.2,7566841,муниципальный округ Алексеевский,1968 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.182 кор.3,Москва,пр-кт Мира д.182 кор.3,пр-кт,Мира ,д.182 кор.3,7566847,муниципальный округ Алексеевский,1967 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.184 кор.1,Москва,пр-кт Мира д.184 кор.1,пр-кт,Мира ,д.184 кор.1,7566855,муниципальный округ Алексеевский,1957 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.184 кор.2,Москва,пр-кт Мира д.184 кор.2,пр-кт,Мира ,д.184 кор.2,7714289,муниципальный округ Алексеевский,1961 +2281024,г Москва проезд Рижский д.1/5,Москва,проезд Рижский д.1/5,проезд,Рижский ,д.1/5,7566951,муниципальный округ Алексеевский,1955 +2281024,г Москва проезд Рижский д.11,Москва,проезд Рижский д.11,проезд,Рижский ,д.11,7566947,муниципальный округ Алексеевский,1957 +2281024,г Москва проезд Рижский д.13,Москва,проезд Рижский д.13,проезд,Рижский ,д.13,7566949,муниципальный округ Алексеевский,1956 +2281024,г Москва проезд Рижский д.17,Москва,проезд Рижский д.17,проезд,Рижский ,д.17,7566952,муниципальный округ Алексеевский,1959 +2281024,г Москва проезд Рижский д.3,Москва,проезд Рижский д.3,проезд,Рижский ,д.3,7566953,муниципальный округ Алексеевский,1956 +2281024,г Москва проезд Рижский д.5,Москва,проезд Рижский д.5,проезд,Рижский ,д.5,7566981,муниципальный округ Алексеевский,1954 +2281024,г Москва проезд Рижский д.7,Москва,проезд Рижский д.7,проезд,Рижский ,д.7,7566984,муниципальный округ Алексеевский,1957 +2281024,г Москва проезд Рижский д.9,Москва,проезд Рижский д.9,проезд,Рижский ,д.9,7566988,муниципальный округ Алексеевский,1956 +2281024,г Москва ул Бориса Галушкина д.10,Москва,ул Бориса Галушкина д.10,ул,Бориса Галушкина ,д.10,7557992,муниципальный округ Алексеевский,1969 +2281024,г Москва ул Бориса Галушкина д.12,Москва,ул Бориса Галушкина д.12,ул,Бориса Галушкина ,д.12,8061965,муниципальный округ Алексеевский,1968 +2281024,г Москва ул Бориса Галушкина д.14 кор.1,Москва,ул Бориса Галушкина д.14 кор.1,ул,Бориса Галушкина ,д.14 кор.1,7558004,муниципальный округ Алексеевский,1977 +2281024,г Москва ул Бориса Галушкина д.14 кор.2,Москва,ул Бориса Галушкина д.14 кор.2,ул,Бориса Галушкина ,д.14 кор.2,7558009,муниципальный округ Алексеевский,1956 +2281024,г Москва ул Бориса Галушкина д.15,Москва,ул Бориса Галушкина д.15,ул,Бориса Галушкина ,д.15,7558016,муниципальный округ Алексеевский,1958 +2281024,г Москва ул Бориса Галушкина д.16,Москва,ул Бориса Галушкина д.16,ул,Бориса Галушкина ,д.16,7558019,муниципальный округ Алексеевский,1977 +2281024,г Москва ул Бориса Галушкина д.17,Москва,ул Бориса Галушкина д.17,ул,Бориса Галушкина ,д.17,7558022,муниципальный округ Алексеевский,1958 +2281024,г Москва ул Бориса Галушкина д.18,Москва,ул Бориса Галушкина д.18,ул,Бориса Галушкина ,д.18,7558027,муниципальный округ Алексеевский,1973 +2281024,г Москва ул Бориса Галушкина д.19 кор.1,Москва,ул Бориса Галушкина д.19 кор.1,ул,Бориса Галушкина ,д.19 кор.1,7558030,муниципальный округ Алексеевский,1977 +2281024,г Москва ул Бориса Галушкина д.19 кор.2,Москва,ул Бориса Галушкина д.19 кор.2,ул,Бориса Галушкина ,д.19 кор.2,7558035,муниципальный округ Алексеевский,1981 +2281024,г Москва ул Бориса Галушкина д.20,Москва,ул Бориса Галушкина д.20,ул,Бориса Галушкина ,д.20,7558042,муниципальный округ Алексеевский,1960 +2281024,г Москва ул Бориса Галушкина д.21,Москва,ул Бориса Галушкина д.21,ул,Бориса Галушкина ,д.21,7558046,муниципальный округ Алексеевский,1961 +2281024,г Москва ул Бориса Галушкина д.23,Москва,ул Бориса Галушкина д.23,ул,Бориса Галушкина ,д.23,7558054,муниципальный округ Алексеевский,1962 +2281024,г Москва ул Бориса Галушкина д.25,Москва,ул Бориса Галушкина д.25,ул,Бориса Галушкина ,д.25,7558059,муниципальный округ Алексеевский,1958 +2281024,г Москва ул Бориса Галушкина д.26,Москва,ул Бориса Галушкина д.26,ул,Бориса Галушкина ,д.26,7558064,муниципальный округ Алексеевский,1960 +2281024,г Москва ул Бориса Галушкина д.3 кор.1,Москва,ул Бориса Галушкина д.3 кор.1,ул,Бориса Галушкина ,д.3 кор.1,7558072,муниципальный округ Алексеевский,1984 +2281024,г Москва ул Бориса Галушкина д.3 кор.2,Москва,ул Бориса Галушкина д.3 кор.2,ул,Бориса Галушкина ,д.3 кор.2,7558077,муниципальный округ Алексеевский,1986 +2281024,г Москва ул Бориса Галушкина д.8/18,Москва,ул Бориса Галушкина д.8/18,ул,Бориса Галушкина ,д.8/18,7558082,муниципальный округ Алексеевский,1971 +2281024,г Москва ул Касаткина д.16,Москва,ул Касаткина д.16,ул,Касаткина ,д.16,7558214,муниципальный округ Алексеевский,1933 +2281024,г Москва ул Касаткина д.16Б,Москва,ул Касаткина д.16Б,ул,Касаткина ,д.16Б,7558218,муниципальный округ Алексеевский,1933 +2281024,г Москва ул Касаткина д.20,Москва,ул Касаткина д.20,ул,Касаткина ,д.20,7558220,муниципальный округ Алексеевский,1965 +2281024,г Москва ул Касаткина д.21,Москва,ул Касаткина д.21,ул,Касаткина ,д.21,7558225,муниципальный округ Алексеевский,1959 +2281024,г Москва ул Касаткина д.22,Москва,ул Касаткина д.22,ул,Касаткина ,д.22,7558228,муниципальный округ Алексеевский,1961 +2281024,г Москва ул Кибальчича д.10,Москва,ул Кибальчича д.10,ул,Кибальчича ,д.10,7558231,муниципальный округ Алексеевский,1964 +2281024,г Москва ул Кибальчича д.11 кор.1,Москва,ул Кибальчича д.11 кор.1,ул,Кибальчича ,д.11 кор.1,7558235,муниципальный округ Алексеевский,1959 +2281024,г Москва ул Кибальчича д.11 кор.2,Москва,ул Кибальчича д.11 кор.2,ул,Кибальчича ,д.11 кор.2,7558243,муниципальный округ Алексеевский,1959 +2281024,г Москва ул Кибальчича д.11 кор.3,Москва,ул Кибальчича д.11 кор.3,ул,Кибальчича ,д.11 кор.3,7558247,муниципальный округ Алексеевский,1960 +2281024,г Москва ул Кибальчича д.12 кор.1,Москва,ул Кибальчича д.12 кор.1,ул,Кибальчича ,д.12 кор.1,7558251,муниципальный округ Алексеевский,1966 +2281024,г Москва ул Кибальчича д.12 кор.2,Москва,ул Кибальчича д.12 кор.2,ул,Кибальчича ,д.12 кор.2,7558254,муниципальный округ Алексеевский,1975 +2281024,г Москва ул Кибальчича д.13,Москва,ул Кибальчича д.13,ул,Кибальчича ,д.13,7558257,муниципальный округ Алексеевский,1960 +2281024,г Москва ул Кибальчича д.14,Москва,ул Кибальчича д.14,ул,Кибальчича ,д.14,7558260,муниципальный округ Алексеевский,1959 +2281024,г Москва ул Кибальчича д.15,Москва,ул Кибальчича д.15,ул,Кибальчича ,д.15,7558263,муниципальный округ Алексеевский,1960 +2281024,г Москва ул Кибальчича д.2 кор.4,Москва,ул Кибальчича д.2 кор.4,ул,Кибальчича ,д.2 кор.4,7567047,муниципальный округ Алексеевский,1971 +2281024,г Москва ул Кибальчича д.2/1,Москва,ул Кибальчича д.2/1,ул,Кибальчича ,д.2/1,7558275,муниципальный округ Алексеевский,1976 +2281024,г Москва ул Кибальчича д.3,Москва,ул Кибальчича д.3,ул,Кибальчича ,д.3,7558268,муниципальный округ Алексеевский,1956 +2281024,г Москва ул Кибальчича д.4/6,Москва,ул Кибальчича д.4/6,ул,Кибальчича ,д.4/6,7558271,муниципальный округ Алексеевский,1956 +2281024,г Москва ул Кибальчича д.8,Москва,ул Кибальчича д.8,ул,Кибальчича ,д.8,7558307,муниципальный округ Алексеевский,1961 +2281024,г Москва ул Константинова д.1,Москва,ул Константинова д.1,ул,Константинова ,д.1,7558309,муниципальный округ Алексеевский,1965 +2281024,г Москва ул Константинова д.10 кор.1,Москва,ул Константинова д.10 кор.1,ул,Константинова ,д.10 кор.1,7558318,муниципальный округ Алексеевский,1969 +2281024,г Москва ул Константинова д.10 кор.2,Москва,ул Константинова д.10 кор.2,ул,Константинова ,д.10 кор.2,7558323,муниципальный округ Алексеевский,1967 +2281024,г Москва ул Константинова д.11,Москва,ул Константинова д.11,ул,Константинова ,д.11,7558328,муниципальный округ Алексеевский,1959 +2281024,г Москва ул Константинова д.12,Москва,ул Константинова д.12,ул,Константинова ,д.12,7558331,муниципальный округ Алексеевский,1962 +2281024,г Москва ул Константинова д.14 кор.1,Москва,ул Константинова д.14 кор.1,ул,Константинова ,д.14 кор.1,7558337,муниципальный округ Алексеевский,1964 +2281024,г Москва ул Константинова д.14 кор.2,Москва,ул Константинова д.14 кор.2,ул,Константинова ,д.14 кор.2,7558340,муниципальный округ Алексеевский,1966 +2281024,г Москва ул Константинова д.16,Москва,ул Константинова д.16,ул,Константинова ,д.16,7558342,муниципальный округ Алексеевский,1963 +2281024,г Москва ул Константинова д.18,Москва,ул Константинова д.18,ул,Константинова ,д.18,7558347,муниципальный округ Алексеевский,1962 +2281024,г Москва ул Константинова д.2,Москва,ул Константинова д.2,ул,Константинова ,д.2,7558350,муниципальный округ Алексеевский,1963 +2281024,г Москва ул Константинова д.20,Москва,ул Константинова д.20,ул,Константинова ,д.20,7558354,муниципальный округ Алексеевский,1958 +2281024,г Москва ул Константинова д.22,Москва,ул Константинова д.22,ул,Константинова ,д.22,7558359,муниципальный округ Алексеевский,1959 +2281024,г Москва ул Константинова д.24 кор.1,Москва,ул Константинова д.24 кор.1,ул,Константинова ,д.24 кор.1,7558368,муниципальный округ Алексеевский,1960 +2281024,г Москва ул Константинова д.24 кор.2,Москва,ул Константинова д.24 кор.2,ул,Константинова ,д.24 кор.2,7558374,муниципальный округ Алексеевский,1966 +2281024,г Москва ул Константинова д.26,Москва,ул Константинова д.26,ул,Константинова ,д.26,7558379,муниципальный округ Алексеевский,1962 +2281024,г Москва ул Константинова д.28,Москва,ул Константинова д.28,ул,Константинова ,д.28,7558385,муниципальный округ Алексеевский,1957 +2281024,г Москва ул Константинова д.3,Москва,ул Константинова д.3,ул,Константинова ,д.3,7558391,муниципальный округ Алексеевский,1965 +2281024,г Москва ул Константинова д.30,Москва,ул Константинова д.30,ул,Константинова ,д.30,7558400,муниципальный округ Алексеевский,1957 +2281024,г Москва ул Константинова д.32 кор.1,Москва,ул Константинова д.32 кор.1,ул,Константинова ,д.32 кор.1,7558415,муниципальный округ Алексеевский,1962 +2281024,г Москва ул Константинова д.32 кор.2,Москва,ул Константинова д.32 кор.2,ул,Константинова ,д.32 кор.2,7558422,муниципальный округ Алексеевский,1967 +2281024,г Москва ул Константинова д.34 кор.1,Москва,ул Константинова д.34 кор.1,ул,Константинова ,д.34 кор.1,7558426,муниципальный округ Алексеевский,1962 +2281024,г Москва ул Константинова д.34 кор.2,Москва,ул Константинова д.34 кор.2,ул,Константинова ,д.34 кор.2,7558429,муниципальный округ Алексеевский,1966 +2281024,г Москва ул Константинова д.4,Москва,ул Константинова д.4,ул,Константинова ,д.4,7558453,муниципальный округ Алексеевский,1959 +2281024,г Москва ул Константинова д.5,Москва,ул Константинова д.5,ул,Константинова ,д.5,7558455,муниципальный округ Алексеевский,1965 +2281024,г Москва ул Константинова д.6,Москва,ул Константинова д.6,ул,Константинова ,д.6,7558467,муниципальный округ Алексеевский,1959 +2281024,г Москва ул Константинова д.7,Москва,ул Константинова д.7,ул,Константинова ,д.7,7558471,муниципальный округ Алексеевский,1962 +2281024,г Москва ул Константинова д.8,Москва,ул Константинова д.8,ул,Константинова ,д.8,7558472,муниципальный округ Алексеевский,1959 +2281024,г Москва ул Константинова д.9,Москва,ул Константинова д.9,ул,Константинова ,д.9,7558473,муниципальный округ Алексеевский,1963 +2281024,г Москва ул Космонавтов д.10 кор.1,Москва,ул Космонавтов д.10 кор.1,ул,Космонавтов ,д.10 кор.1,7558535,муниципальный округ Алексеевский,1958 +2281024,г Москва ул Космонавтов д.10 кор.2,Москва,ул Космонавтов д.10 кор.2,ул,Космонавтов ,д.10 кор.2,7558538,муниципальный округ Алексеевский,1971 +2281024,г Москва ул Космонавтов д.10 кор.3,Москва,ул Космонавтов д.10 кор.3,ул,Космонавтов ,д.10 кор.3,8359407,муниципальный округ Алексеевский,2001 +2281024,г Москва ул Космонавтов д.12,Москва,ул Космонавтов д.12,ул,Космонавтов ,д.12,7558542,муниципальный округ Алексеевский,1965 +2281024,г Москва ул Космонавтов д.14 кор.1,Москва,ул Космонавтов д.14 кор.1,ул,Космонавтов ,д.14 кор.1,7566544,муниципальный округ Алексеевский,1960 +2281024,г Москва ул Космонавтов д.14 кор.2,Москва,ул Космонавтов д.14 кор.2,ул,Космонавтов ,д.14 кор.2,7566551,муниципальный округ Алексеевский,1963 +2281024,г Москва ул Космонавтов д.14 кор.3,Москва,ул Космонавтов д.14 кор.3,ул,Космонавтов ,д.14 кор.3,7566556,муниципальный округ Алексеевский,1958 +2281024,г Москва ул Космонавтов д.16,Москва,ул Космонавтов д.16,ул,Космонавтов ,д.16,7566563,муниципальный округ Алексеевский,1965 +2281024,г Москва ул Космонавтов д.18 кор.1,Москва,ул Космонавтов д.18 кор.1,ул,Космонавтов ,д.18 кор.1,7566567,муниципальный округ Алексеевский,1961 +2281024,г Москва ул Космонавтов д.20,Москва,ул Космонавтов д.20,ул,Космонавтов ,д.20,7566570,муниципальный округ Алексеевский,1965 +2281024,г Москва ул Космонавтов д.22,Москва,ул Космонавтов д.22,ул,Космонавтов ,д.22,7566579,муниципальный округ Алексеевский,1962 +2281024,г Москва ул Космонавтов д.24,Москва,ул Космонавтов д.24,ул,Космонавтов ,д.24,7566581,муниципальный округ Алексеевский,1962 +2281024,г Москва ул Космонавтов д.26,Москва,ул Космонавтов д.26,ул,Космонавтов ,д.26,7566584,муниципальный округ Алексеевский,1962 +2281024,г Москва ул Космонавтов д.28,Москва,ул Космонавтов д.28,ул,Космонавтов ,д.28,7566586,муниципальный округ Алексеевский,1964 +2281024,г Москва ул Космонавтов д.4,Москва,ул Космонавтов д.4,ул,Космонавтов ,д.4,7566591,муниципальный округ Алексеевский,1964 +2281024,г Москва ул Космонавтов д.6,Москва,ул Космонавтов д.6,ул,Космонавтов ,д.6,7566596,муниципальный округ Алексеевский,1961 +2281024,г Москва ул Космонавтов д.7,Москва,ул Космонавтов д.7,ул,Космонавтов ,д.7,7566599,муниципальный округ Алексеевский,1971 +2281024,г Москва ул Маломосковская д.15А,Москва,ул Маломосковская д.15А,ул,Маломосковская ,д.15А,7566610,муниципальный округ Алексеевский,1961 +2281024,г Москва ул Маломосковская д.19,Москва,ул Маломосковская д.19,ул,Маломосковская ,д.19,7566615,муниципальный округ Алексеевский,1956 +2281024,г Москва ул Маломосковская д.2 кор.1,Москва,ул Маломосковская д.2 кор.1,ул,Маломосковская ,д.2 кор.1,7566620,муниципальный округ Алексеевский,1960 +2281024,г Москва ул Маломосковская д.2 кор.2,Москва,ул Маломосковская д.2 кор.2,ул,Маломосковская ,д.2 кор.2,7566625,муниципальный округ Алексеевский,1969 +2281024,г Москва ул Маломосковская д.21 кор.1,Москва,ул Маломосковская д.21 кор.1,ул,Маломосковская ,д.21 кор.1,7571659,муниципальный округ Алексеевский,2006 +2281024,г Москва ул Маломосковская д.21 кор.2,Москва,ул Маломосковская д.21 кор.2,ул,Маломосковская ,д.21 кор.2,7571668,муниципальный округ Алексеевский,2006 +2281024,г Москва ул Маломосковская д.21 кор.3,Москва,ул Маломосковская д.21 кор.3,ул,Маломосковская ,д.21 кор.3,7571672,муниципальный округ Алексеевский,2006 +2281024,г Москва ул Маломосковская д.21 кор.4,Москва,ул Маломосковская д.21 кор.4,ул,Маломосковская ,д.21 кор.4,7571675,муниципальный округ Алексеевский,2006 +2281024,г Москва ул Маломосковская д.21 кор.5,Москва,ул Маломосковская д.21 кор.5,ул,Маломосковская ,д.21 кор.5,7571682,муниципальный округ Алексеевский,н.д. +2281024,г Москва ул Маломосковская д.27,Москва,ул Маломосковская д.27,ул,Маломосковская ,д.27,7566628,муниципальный округ Алексеевский,1964 +2281024,г Москва ул Маломосковская д.29,Москва,ул Маломосковская д.29,ул,Маломосковская ,д.29,7566632,муниципальный округ Алексеевский,1964 +2281024,г Москва ул Маломосковская д.3 кор.1,Москва,ул Маломосковская д.3 кор.1,ул,Маломосковская ,д.3 кор.1,7632292,муниципальный округ Алексеевский,1969 +2281024,г Москва ул Маломосковская д.31,Москва,ул Маломосковская д.31,ул,Маломосковская ,д.31,7566638,муниципальный округ Алексеевский,1964 +2281024,г Москва ул Маломосковская д.6,Москва,ул Маломосковская д.6,ул,Маломосковская ,д.6,7566643,муниципальный округ Алексеевский,1957 +2281024,г Москва ул Маломосковская д.6 кор.2,Москва,ул Маломосковская д.6 кор.2,ул,Маломосковская ,д.6 кор.2,7566646,муниципальный округ Алексеевский,1973 +2281024,г Москва ул Маломосковская д.8,Москва,ул Маломосковская д.8,ул,Маломосковская ,д.8,7566650,муниципальный округ Алексеевский,1969 +2281024,г Москва ул Мытищинская 3-я д.14,Москва,ул Мытищинская 3-я д.14,ул,Мытищинская 3-я ,д.14,7566858,муниципальный округ Алексеевский,1934 +2281024,г Москва ул Мытищинская 3-я д.14А,Москва,ул Мытищинская 3-я д.14А,ул,Мытищинская 3-я ,д.14А,7566861,муниципальный округ Алексеевский,1955 +2281024,г Москва ул Мытищинская 3-я д.3 кор.1,Москва,ул Мытищинская 3-я д.3 кор.1,ул,Мытищинская 3-я ,д.3 кор.1,7582211,муниципальный округ Алексеевский,2010 +2281024,г Москва ул Мытищинская 3-я д.3 кор.2,Москва,ул Мытищинская 3-я д.3 кор.2,ул,Мытищинская 3-я ,д.3 кор.2,7582217,муниципальный округ Алексеевский,2010 +2281024,г Москва ул Новоалексеевская д.11,Москва,ул Новоалексеевская д.11,ул,Новоалексеевская ,д.11,7566863,муниципальный округ Алексеевский,1975 +2281024,г Москва ул Новоалексеевская д.13 кор.1,Москва,ул Новоалексеевская д.13 кор.1,ул,Новоалексеевская ,д.13 кор.1,7566868,муниципальный округ Алексеевский,1979 +2281024,г Москва ул Новоалексеевская д.15,Москва,ул Новоалексеевская д.15,ул,Новоалексеевская ,д.15,7566870,муниципальный округ Алексеевский,1949 +2281024,г Москва ул Новоалексеевская д.17,Москва,ул Новоалексеевская д.17,ул,Новоалексеевская ,д.17,7566873,муниципальный округ Алексеевский,1956 +2281024,г Москва ул Новоалексеевская д.18 кор.1,Москва,ул Новоалексеевская д.18 кор.1,ул,Новоалексеевская ,д.18 кор.1,7566879,муниципальный округ Алексеевский,1973 +2281024,г Москва ул Новоалексеевская д.18 кор.2,Москва,ул Новоалексеевская д.18 кор.2,ул,Новоалексеевская ,д.18 кор.2,7566903,муниципальный округ Алексеевский,1948 +2281024,г Москва ул Новоалексеевская д.18 кор.3,Москва,ул Новоалексеевская д.18 кор.3,ул,Новоалексеевская ,д.18 кор.3,7566905,муниципальный округ Алексеевский,1967 +2281024,г Москва ул Новоалексеевская д.18 кор.4,Москва,ул Новоалексеевская д.18 кор.4,ул,Новоалексеевская ,д.18 кор.4,7566907,муниципальный округ Алексеевский,1956 +2281024,г Москва ул Новоалексеевская д.19 кор.1,Москва,ул Новоалексеевская д.19 кор.1,ул,Новоалексеевская ,д.19 кор.1,7566910,муниципальный округ Алексеевский,1960 +2281024,г Москва ул Новоалексеевская д.20,Москва,ул Новоалексеевская д.20,ул,Новоалексеевская ,д.20,7566913,муниципальный округ Алексеевский,1972 +2281024,г Москва ул Новоалексеевская д.23,Москва,ул Новоалексеевская д.23,ул,Новоалексеевская ,д.23,7566918,муниципальный округ Алексеевский,1963 +2281024,г Москва ул Новоалексеевская д.3а,Москва,ул Новоалексеевская д.3а,ул,Новоалексеевская ,д.3а,8143792,муниципальный округ Алексеевский,1965 +2281024,г Москва ул Новоалексеевская д.4 кор.3,Москва,ул Новоалексеевская д.4 кор.3,ул,Новоалексеевская ,д.4 кор.3,8210122,муниципальный округ Алексеевский,1966 +2281024,г Москва ул Новоалексеевская д.4 кор.4,Москва,ул Новоалексеевская д.4 кор.4,ул,Новоалексеевская ,д.4 кор.4,7566921,муниципальный округ Алексеевский,1977 +2281024,г Москва ул Новоалексеевская д.5а,Москва,ул Новоалексеевская д.5а,ул,Новоалексеевская ,д.5а,8211732,муниципальный округ Алексеевский,н.д. +2281024,г Москва ул Новоалексеевская д.7,Москва,ул Новоалексеевская д.7,ул,Новоалексеевская ,д.7,7566922,муниципальный округ Алексеевский,1965 +2281024,г Москва ул Новоалексеевская д.9,Москва,ул Новоалексеевская д.9,ул,Новоалексеевская ,д.9,7631054,муниципальный округ Алексеевский,1966 +2281024,г Москва ул Павла Корчагина д.10,Москва,ул Павла Корчагина д.10,ул,Павла Корчагина ,д.10,7558475,муниципальный округ Алексеевский,1958 +2281024,г Москва ул Павла Корчагина д.11,Москва,ул Павла Корчагина д.11,ул,Павла Корчагина ,д.11,7558477,муниципальный округ Алексеевский,1975 +2281024,г Москва ул Павла Корчагина д.13,Москва,ул Павла Корчагина д.13,ул,Павла Корчагина ,д.13,7558478,муниципальный округ Алексеевский,1975 +2281024,г Москва ул Павла Корчагина д.14,Москва,ул Павла Корчагина д.14,ул,Павла Корчагина ,д.14,7558484,муниципальный округ Алексеевский,1958 +2281024,г Москва ул Павла Корчагина д.15,Москва,ул Павла Корчагина д.15,ул,Павла Корчагина ,д.15,7558488,муниципальный округ Алексеевский,1973 +2281024,г Москва ул Павла Корчагина д.16,Москва,ул Павла Корчагина д.16,ул,Павла Корчагина ,д.16,7558499,муниципальный округ Алексеевский,1968 +2281024,г Москва ул Павла Корчагина д.2/1,Москва,ул Павла Корчагина д.2/1,ул,Павла Корчагина ,д.2/1,7558517,муниципальный округ Алексеевский,1956 +2281024,г Москва ул Павла Корчагина д.3,Москва,ул Павла Корчагина д.3,ул,Павла Корчагина ,д.3,7558520,муниципальный округ Алексеевский,1976 +2281024,г Москва ул Павла Корчагина д.4,Москва,ул Павла Корчагина д.4,ул,Павла Корчагина ,д.4,7558522,муниципальный округ Алексеевский,1970 +2281024,г Москва ул Павла Корчагина д.7,Москва,ул Павла Корчагина д.7,ул,Павла Корчагина ,д.7,7558527,муниципальный округ Алексеевский,1971 +2281024,г Москва ул Павла Корчагина д.8,Москва,ул Павла Корчагина д.8,ул,Павла Корчагина ,д.8,7558529,муниципальный округ Алексеевский,1958 +2281024,г Москва ул Павла Корчагина д.9,Москва,ул Павла Корчагина д.9,ул,Павла Корчагина ,д.9,7558531,муниципальный округ Алексеевский,1961 +2281024,г Москва ул Староалексеевская д.14 кор.1,Москва,ул Староалексеевская д.14 кор.1,ул,Староалексеевская ,д.14 кор.1,7567016,муниципальный округ Алексеевский,1979 +2281024,г Москва ул Староалексеевская д.14 кор.2,Москва,ул Староалексеевская д.14 кор.2,ул,Староалексеевская ,д.14 кор.2,7567019,муниципальный округ Алексеевский,1978 +2281024,г Москва ул Староалексеевская д.16,Москва,ул Староалексеевская д.16,ул,Староалексеевская ,д.16,7567021,муниципальный округ Алексеевский,1981 +2281024,г Москва ул Ярославская д.1/9,Москва,ул Ярославская д.1/9,ул,Ярославская ,д.1/9,7567053,муниципальный округ Алексеевский,1968 +2281024,г Москва ул Ярославская д.10 кор.3,Москва,ул Ярославская д.10 кор.3,ул,Ярославская ,д.10 кор.3,7567025,муниципальный округ Алексеевский,1955 +2281024,г Москва ул Ярославская д.14 кор.1,Москва,ул Ярославская д.14 кор.1,ул,Ярославская ,д.14 кор.1,7567027,муниципальный округ Алексеевский,1987 +2281024,г Москва ул Ярославская д.14 кор.2,Москва,ул Ярославская д.14 кор.2,ул,Ярославская ,д.14 кор.2,7567028,муниципальный округ Алексеевский,1978 +2281024,г Москва ул Ярославская д.16,Москва,ул Ярославская д.16,ул,Ярославская ,д.16,7567029,муниципальный округ Алексеевский,1958 +2281024,г Москва ул Ярославская д.17,Москва,ул Ярославская д.17,ул,Ярославская ,д.17,7567031,муниципальный округ Алексеевский,1961 +2281024,г Москва ул Ярославская д.2,Москва,ул Ярославская д.2,ул,Ярославская ,д.2,7567032,муниципальный округ Алексеевский,1964 +2281024,г Москва ул Ярославская д.21,Москва,ул Ярославская д.21,ул,Ярославская ,д.21,8065562,муниципальный округ Алексеевский,1956 +2281024,г Москва ул Ярославская д.3,Москва,ул Ярославская д.3,ул,Ярославская ,д.3,7567036,муниципальный округ Алексеевский,1960 +2281024,г Москва ул Ярославская д.4 кор.1,Москва,ул Ярославская д.4 кор.1,ул,Ярославская ,д.4 кор.1,7567039,муниципальный округ Алексеевский,1968 +2281024,г Москва ул Ярославская д.5,Москва,ул Ярославская д.5,ул,Ярославская ,д.5,7567040,муниципальный округ Алексеевский,1961 +2281024,г Москва ул Ярославская д.7,Москва,ул Ярославская д.7,ул,Ярославская ,д.7,7567042,муниципальный округ Алексеевский,1960 +2281025,г Москва проезд Путевой д.10,Москва,проезд Путевой д.10,проезд,Путевой ,д.10,7605963,муниципальный округ Алтуфьевский,1965 +2281025,г Москва проезд Путевой д.12,Москва,проезд Путевой д.12,проезд,Путевой ,д.12,7605968,муниципальный округ Алтуфьевский,1963 +2281025,г Москва проезд Путевой д.14,Москва,проезд Путевой д.14,проезд,Путевой ,д.14,7605973,муниципальный округ Алтуфьевский,1958 +2281025,г Москва проезд Путевой д.14 кор.1,Москва,проезд Путевой д.14 кор.1,проезд,Путевой ,д.14 кор.1,7605979,муниципальный округ Алтуфьевский,1988 +2281025,г Москва проезд Путевой д.16,Москва,проезд Путевой д.16,проезд,Путевой ,д.16,7605984,муниципальный округ Алтуфьевский,1960 +2281025,г Москва проезд Путевой д.18,Москва,проезд Путевой д.18,проезд,Путевой ,д.18,7605991,муниципальный округ Алтуфьевский,1960 +2281025,г Москва проезд Путевой д.2,Москва,проезд Путевой д.2,проезд,Путевой ,д.2,7605936,муниципальный округ Алтуфьевский,1969 +2281025,г Москва проезд Путевой д.20 кор.1,Москва,проезд Путевой д.20 кор.1,проезд,Путевой ,д.20 кор.1,7605998,муниципальный округ Алтуфьевский,1983 +2281025,г Москва проезд Путевой д.22,Москва,проезд Путевой д.22,проезд,Путевой ,д.22,7606194,муниципальный округ Алтуфьевский,1957 +2281025,г Москва проезд Путевой д.22а,Москва,проезд Путевой д.22а,проезд,Путевой ,д.22а,7606197,муниципальный округ Алтуфьевский,1976 +2281025,г Москва проезд Путевой д.24,Москва,проезд Путевой д.24,проезд,Путевой ,д.24,7606202,муниципальный округ Алтуфьевский,1969 +2281025,г Москва проезд Путевой д.26,Москва,проезд Путевой д.26,проезд,Путевой ,д.26,7606208,муниципальный округ Алтуфьевский,1969 +2281025,г Москва проезд Путевой д.26 кор.2,Москва,проезд Путевой д.26 кор.2,проезд,Путевой ,д.26 кор.2,7606218,муниципальный округ Алтуфьевский,2001 +2281025,г Москва проезд Путевой д.26а,Москва,проезд Путевой д.26а,проезд,Путевой ,д.26а,7606213,муниципальный округ Алтуфьевский,1969 +2281025,г Москва проезд Путевой д.28,Москва,проезд Путевой д.28,проезд,Путевой ,д.28,7606222,муниципальный округ Алтуфьевский,1969 +2281025,г Москва проезд Путевой д.30,Москва,проезд Путевой д.30,проезд,Путевой ,д.30,7606225,муниципальный округ Алтуфьевский,1969 +2281025,г Москва проезд Путевой д.32,Москва,проезд Путевой д.32,проезд,Путевой ,д.32,7606232,муниципальный округ Алтуфьевский,1969 +2281025,г Москва проезд Путевой д.34,Москва,проезд Путевой д.34,проезд,Путевой ,д.34,7606235,муниципальный округ Алтуфьевский,1969 +2281025,г Москва проезд Путевой д.36,Москва,проезд Путевой д.36,проезд,Путевой ,д.36,7606239,муниципальный округ Алтуфьевский,1970 +2281025,г Москва проезд Путевой д.38,Москва,проезд Путевой д.38,проезд,Путевой ,д.38,7606244,муниципальный округ Алтуфьевский,1969 +2281025,г Москва проезд Путевой д.38а,Москва,проезд Путевой д.38а,проезд,Путевой ,д.38а,7606247,муниципальный округ Алтуфьевский,1977 +2281025,г Москва проезд Путевой д.4,Москва,проезд Путевой д.4,проезд,Путевой ,д.4,7605951,муниципальный округ Алтуфьевский,1966 +2281025,г Москва проезд Путевой д.40 кор.1,Москва,проезд Путевой д.40 кор.1,проезд,Путевой ,д.40 кор.1,7606251,муниципальный округ Алтуфьевский,1967 +2281025,г Москва проезд Путевой д.40 кор.2,Москва,проезд Путевой д.40 кор.2,проезд,Путевой ,д.40 кор.2,7606257,муниципальный округ Алтуфьевский,1967 +2281025,г Москва проезд Путевой д.40 кор.3,Москва,проезд Путевой д.40 кор.3,проезд,Путевой ,д.40 кор.3,7606259,муниципальный округ Алтуфьевский,1982 +2281025,г Москва проезд Путевой д.42,Москва,проезд Путевой д.42,проезд,Путевой ,д.42,7606264,муниципальный округ Алтуфьевский,1970 +2281025,г Москва проезд Путевой д.44,Москва,проезд Путевой д.44,проезд,Путевой ,д.44,7606267,муниципальный округ Алтуфьевский,1968 +2281025,г Москва проезд Путевой д.50,Москва,проезд Путевой д.50,проезд,Путевой ,д.50,7606268,муниципальный округ Алтуфьевский,1958 +2281025,г Москва проезд Путевой д.6,Москва,проезд Путевой д.6,проезд,Путевой ,д.6,7605957,муниципальный округ Алтуфьевский,1968 +2281025,г Москва проезд Путевой д.8,Москва,проезд Путевой д.8,проезд,Путевой ,д.8,7605959,муниципальный округ Алтуфьевский,1968 +2281025,г Москва проезд Черского д.1,Москва,проезд Черского д.1,проезд,Черского ,д.1,7605463,муниципальный округ Алтуфьевский,1974 +2281025,г Москва проезд Черского д.11,Москва,проезд Черского д.11,проезд,Черского ,д.11,7605473,муниципальный округ Алтуфьевский,1966 +2281025,г Москва проезд Черского д.13,Москва,проезд Черского д.13,проезд,Черского ,д.13,7605474,муниципальный округ Алтуфьевский,2004 +2281025,г Москва проезд Черского д.15,Москва,проезд Черского д.15,проезд,Черского ,д.15,7605514,муниципальный округ Алтуфьевский,2010 +2281025,г Москва проезд Черского д.17,Москва,проезд Черского д.17,проезд,Черского ,д.17,7605623,муниципальный округ Алтуфьевский,1973 +2281025,г Москва проезд Черского д.21а,Москва,проезд Черского д.21а,проезд,Черского ,д.21а,7605627,муниципальный округ Алтуфьевский,1972 +2281025,г Москва проезд Черского д.27,Москва,проезд Черского д.27,проезд,Черского ,д.27,7605633,муниципальный округ Алтуфьевский,1977 +2281025,г Москва проезд Черского д.3,Москва,проезд Черского д.3,проезд,Черского ,д.3,7605464,муниципальный округ Алтуфьевский,1969 +2281025,г Москва проезд Черского д.5,Москва,проезд Черского д.5,проезд,Черского ,д.5,7605467,муниципальный округ Алтуфьевский,1970 +2281025,г Москва проезд Черского д.7,Москва,проезд Черского д.7,проезд,Черского ,д.7,7605468,муниципальный округ Алтуфьевский,1967 +2281025,г Москва проезд Черского д.9,Москва,проезд Черского д.9,проезд,Черского ,д.9,7605472,муниципальный округ Алтуфьевский,1966 +2281025,г Москва ул Бибиревская д.1,Москва,ул Бибиревская д.1,ул,Бибиревская ,д.1,7550816,муниципальный округ Алтуфьевский,1978 +2281025,г Москва ул Бибиревская д.11,Москва,ул Бибиревская д.11,ул,Бибиревская ,д.11,7550835,муниципальный округ Алтуфьевский,1987 +2281025,г Москва ул Бибиревская д.15,Москва,ул Бибиревская д.15,ул,Бибиревская ,д.15,7599422,муниципальный округ Алтуфьевский,1978 +2281025,г Москва ул Бибиревская д.17,Москва,ул Бибиревская д.17,ул,Бибиревская ,д.17,7599433,муниципальный округ Алтуфьевский,1979 +2281025,г Москва ул Бибиревская д.17в,Москва,ул Бибиревская д.17в,ул,Бибиревская ,д.17в,7599441,муниципальный округ Алтуфьевский,1978 +2281025,г Москва ул Бибиревская д.19,Москва,ул Бибиревская д.19,ул,Бибиревская ,д.19,7599448,муниципальный округ Алтуфьевский,1979 +2281025,г Москва ул Бибиревская д.3,Москва,ул Бибиревская д.3,ул,Бибиревская ,д.3,7550817,муниципальный округ Алтуфьевский,1980 +2281025,г Москва ул Бибиревская д.7 кор.1,Москва,ул Бибиревская д.7 кор.1,ул,Бибиревская ,д.7 кор.1,7550818,муниципальный округ Алтуфьевский,1987 +2281025,г Москва ул Бибиревская д.7 кор.2,Москва,ул Бибиревская д.7 кор.2,ул,Бибиревская ,д.7 кор.2,7550819,муниципальный округ Алтуфьевский,1989 +2281025,г Москва ул Бибиревская д.9,Москва,ул Бибиревская д.9,ул,Бибиревская ,д.9,7550834,муниципальный округ Алтуфьевский,1987 +2281025,г Москва ул Инженерная д.10 кор.1,Москва,ул Инженерная д.10 кор.1,ул,Инженерная ,д.10 кор.1,7603463,муниципальный округ Алтуфьевский,1957 +2281025,г Москва ул Инженерная д.10 кор.2,Москва,ул Инженерная д.10 кор.2,ул,Инженерная ,д.10 кор.2,7603467,муниципальный округ Алтуфьевский,1957 +2281025,г Москва ул Инженерная д.11,Москва,ул Инженерная д.11,ул,Инженерная ,д.11,7603471,муниципальный округ Алтуфьевский,1968 +2281025,г Москва ул Инженерная д.13,Москва,ул Инженерная д.13,ул,Инженерная ,д.13,7603473,муниципальный округ Алтуфьевский,1968 +2281025,г Москва ул Инженерная д.14 кор.1,Москва,ул Инженерная д.14 кор.1,ул,Инженерная ,д.14 кор.1,7603476,муниципальный округ Алтуфьевский,1957 +2281025,г Москва ул Инженерная д.14 кор.2,Москва,ул Инженерная д.14 кор.2,ул,Инженерная ,д.14 кор.2,7603481,муниципальный округ Алтуфьевский,1957 +2281025,г Москва ул Инженерная д.15,Москва,ул Инженерная д.15,ул,Инженерная ,д.15,7930571,муниципальный округ Алтуфьевский,1993 +2281025,г Москва ул Инженерная д.18 кор.1,Москва,ул Инженерная д.18 кор.1,ул,Инженерная ,д.18 кор.1,7603487,муниципальный округ Алтуфьевский,1959 +2281025,г Москва ул Инженерная д.18 кор.2,Москва,ул Инженерная д.18 кор.2,ул,Инженерная ,д.18 кор.2,7603490,муниципальный округ Алтуфьевский,1957 +2281025,г Москва ул Инженерная д.2,Москва,ул Инженерная д.2,ул,Инженерная ,д.2,7603434,муниципальный округ Алтуфьевский,1961 +2281025,г Москва ул Инженерная д.20 кор.1,Москва,ул Инженерная д.20 кор.1,ул,Инженерная ,д.20 кор.1,7603491,муниципальный округ Алтуфьевский,1958 +2281025,г Москва ул Инженерная д.20 кор.2,Москва,ул Инженерная д.20 кор.2,ул,Инженерная ,д.20 кор.2,7603493,муниципальный округ Алтуфьевский,1960 +2281025,г Москва ул Инженерная д.26 кор.1,Москва,ул Инженерная д.26 кор.1,ул,Инженерная ,д.26 кор.1,7603496,муниципальный округ Алтуфьевский,1963 +2281025,г Москва ул Инженерная д.26 кор.2,Москва,ул Инженерная д.26 кор.2,ул,Инженерная ,д.26 кор.2,7603498,муниципальный округ Алтуфьевский,1961 +2281025,г Москва ул Инженерная д.28,Москва,ул Инженерная д.28,ул,Инженерная ,д.28,7603502,муниципальный округ Алтуфьевский,1961 +2281025,г Москва ул Инженерная д.30,Москва,ул Инженерная д.30,ул,Инженерная ,д.30,7603503,муниципальный округ Алтуфьевский,1966 +2281025,г Москва ул Инженерная д.32,Москва,ул Инженерная д.32,ул,Инженерная ,д.32,7603506,муниципальный округ Алтуфьевский,1960 +2281025,г Москва ул Инженерная д.34 кор.1,Москва,ул Инженерная д.34 кор.1,ул,Инженерная ,д.34 кор.1,7603509,муниципальный округ Алтуфьевский,1959 +2281025,г Москва ул Инженерная д.34 кор.2,Москва,ул Инженерная д.34 кор.2,ул,Инженерная ,д.34 кор.2,7603515,муниципальный округ Алтуфьевский,1956 +2281025,г Москва ул Инженерная д.36/48,Москва,ул Инженерная д.36/48,ул,Инженерная ,д.36/48,7603519,муниципальный округ Алтуфьевский,1958 +2281025,г Москва ул Инженерная д.4,Москва,ул Инженерная д.4,ул,Инженерная ,д.4,7603439,муниципальный округ Алтуфьевский,1960 +2281025,г Москва ул Инженерная д.6,Москва,ул Инженерная д.6,ул,Инженерная ,д.6,7603447,муниципальный округ Алтуфьевский,1960 +2281025,г Москва ул Инженерная д.8,Москва,ул Инженерная д.8,ул,Инженерная ,д.8,7603454,муниципальный округ Алтуфьевский,1959 +2281025,г Москва ул Инженерная д.8А,Москва,ул Инженерная д.8А,ул,Инженерная ,д.8А,8089962,муниципальный округ Алтуфьевский,1995 +2281025,г Москва ул Инженерная д.9,Москва,ул Инженерная д.9,ул,Инженерная ,д.9,7603457,муниципальный округ Алтуфьевский,1970 +2281025,г Москва ул Инженерная д.9 кор.1,Москва,ул Инженерная д.9 кор.1,ул,Инженерная ,д.9 кор.1,7603460,муниципальный округ Алтуфьевский,1979 +2281025,г Москва ул Костромская д.10,Москва,ул Костромская д.10,ул,Костромская ,д.10,7602658,муниципальный округ Алтуфьевский,1977 +2281025,г Москва ул Костромская д.12,Москва,ул Костромская д.12,ул,Костромская ,д.12,7602663,муниципальный округ Алтуфьевский,1977 +2281025,г Москва ул Костромская д.12а,Москва,ул Костромская д.12а,ул,Костромская ,д.12а,7602678,муниципальный округ Алтуфьевский,1977 +2281025,г Москва ул Костромская д.14а,Москва,ул Костромская д.14а,ул,Костромская ,д.14а,7602686,муниципальный округ Алтуфьевский,1978 +2281025,г Москва ул Костромская д.16,Москва,ул Костромская д.16,ул,Костромская ,д.16,8203446,муниципальный округ Алтуфьевский,1978 +2281025,г Москва ул Костромская д.18,Москва,ул Костромская д.18,ул,Костромская ,д.18,7602697,муниципальный округ Алтуфьевский,1978 +2281025,г Москва ул Костромская д.20,Москва,ул Костромская д.20,ул,Костромская ,д.20,8063632,муниципальный округ Алтуфьевский,1978 +2281025,г Москва ул Костромская д.4,Москва,ул Костромская д.4,ул,Костромская ,д.4,7550832,муниципальный округ Алтуфьевский,1977 +2281025,г Москва ул Костромская д.4а,Москва,ул Костромская д.4а,ул,Костромская ,д.4а,7602629,муниципальный округ Алтуфьевский,1977 +2281025,г Москва ул Костромская д.6,Москва,ул Костромская д.6,ул,Костромская ,д.6,7602640,муниципальный округ Алтуфьевский,1977 +2281025,г Москва ул Костромская д.6 кор.2,Москва,ул Костромская д.6 кор.2,ул,Костромская ,д.6 кор.2,7602651,муниципальный округ Алтуфьевский,1998 +2281025,г Москва ул Стандартная д.1,Москва,ул Стандартная д.1,ул,Стандартная ,д.1,7550828,муниципальный округ Алтуфьевский,1962 +2281025,г Москва ул Стандартная д.15,Москва,ул Стандартная д.15,ул,Стандартная ,д.15,7603175,муниципальный округ Алтуфьевский,2008 +2281025,г Москва ул Стандартная д.15 кор.1,Москва,ул Стандартная д.15 кор.1,ул,Стандартная ,д.15 кор.1,7603178,муниципальный округ Алтуфьевский,1961 +2281025,г Москва ул Стандартная д.15 кор.2,Москва,ул Стандартная д.15 кор.2,ул,Стандартная ,д.15 кор.2,7603181,муниципальный округ Алтуфьевский,1959 +2281025,г Москва ул Стандартная д.17 кор.1,Москва,ул Стандартная д.17 кор.1,ул,Стандартная ,д.17 кор.1,7603184,муниципальный округ Алтуфьевский,1958 +2281025,г Москва ул Стандартная д.19 кор.1,Москва,ул Стандартная д.19 кор.1,ул,Стандартная ,д.19 кор.1,7603186,муниципальный округ Алтуфьевский,1958 +2281025,г Москва ул Стандартная д.19 кор.2,Москва,ул Стандартная д.19 кор.2,ул,Стандартная ,д.19 кор.2,7603188,муниципальный округ Алтуфьевский,1959 +2281025,г Москва ул Стандартная д.23 кор.1,Москва,ул Стандартная д.23 кор.1,ул,Стандартная ,д.23 кор.1,7603192,муниципальный округ Алтуфьевский,2005 +2281025,г Москва ул Стандартная д.29,Москва,ул Стандартная д.29,ул,Стандартная ,д.29,7603194,муниципальный округ Алтуфьевский,1964 +2281025,г Москва ул Стандартная д.3,Москва,ул Стандартная д.3,ул,Стандартная ,д.3,7550829,муниципальный округ Алтуфьевский,1962 +2281025,г Москва ул Стандартная д.31,Москва,ул Стандартная д.31,ул,Стандартная ,д.31,7603195,муниципальный округ Алтуфьевский,1965 +2281025,г Москва ул Стандартная д.5,Москва,ул Стандартная д.5,ул,Стандартная ,д.5,7550830,муниципальный округ Алтуфьевский,1961 +2281025,г Москва ул Стандартная д.7,Москва,ул Стандартная д.7,ул,Стандартная ,д.7,7570164,муниципальный округ Алтуфьевский,1960 +2281025,г Москва ул Стандартная д.9 кор.1,Москва,ул Стандартная д.9 кор.1,ул,Стандартная ,д.9 кор.1,7603127,муниципальный округ Алтуфьевский,1960 +2281025,г Москва ул Стандартная д.9 кор.2,Москва,ул Стандартная д.9 кор.2,ул,Стандартная ,д.9 кор.2,7603136,муниципальный округ Алтуфьевский,1960 +2281025,г Москва ш Алтуфьевское д.56,Москва,ш Алтуфьевское д.56,ш,Алтуфьевское ,д.56,7581448,муниципальный округ Алтуфьевский,1979 +2281025,г Москва ш Алтуфьевское д.58а,Москва,ш Алтуфьевское д.58а,ш,Алтуфьевское ,д.58а,7581452,муниципальный округ Алтуфьевский,1979 +2281025,г Москва ш Алтуфьевское д.58б,Москва,ш Алтуфьевское д.58б,ш,Алтуфьевское ,д.58б,7581456,муниципальный округ Алтуфьевский,1984 +2281025,г Москва ш Алтуфьевское д.60,Москва,ш Алтуфьевское д.60,ш,Алтуфьевское ,д.60,7581459,муниципальный округ Алтуфьевский,1980 +2281025,г Москва ш Алтуфьевское д.62а,Москва,ш Алтуфьевское д.62а,ш,Алтуфьевское ,д.62а,7581461,муниципальный округ Алтуфьевский,1979 +2281025,г Москва ш Алтуфьевское д.62б,Москва,ш Алтуфьевское д.62б,ш,Алтуфьевское ,д.62б,7581463,муниципальный округ Алтуфьевский,1979 +2281025,г Москва ш Алтуфьевское д.62в,Москва,ш Алтуфьевское д.62в,ш,Алтуфьевское ,д.62в,7581467,муниципальный округ Алтуфьевский,1984 +2281025,г Москва ш Алтуфьевское д.64,Москва,ш Алтуфьевское д.64,ш,Алтуфьевское ,д.64,7581469,муниципальный округ Алтуфьевский,1980 +2281025,г Москва ш Алтуфьевское д.64в,Москва,ш Алтуфьевское д.64в,ш,Алтуфьевское ,д.64в,7581474,муниципальный округ Алтуфьевский,1984 +2281025,г Москва ш Алтуфьевское д.66/2,Москва,ш Алтуфьевское д.66/2,ш,Алтуфьевское ,д.66/2,7581479,муниципальный округ Алтуфьевский,1984 +2281025,г Москва ш Алтуфьевское д.77 кор.1,Москва,ш Алтуфьевское д.77 кор.1,ш,Алтуфьевское ,д.77 кор.1,8231369,муниципальный округ Алтуфьевский,н.д. +2281025,г Москва ш Алтуфьевское д.79,Москва,ш Алтуфьевское д.79,ш,Алтуфьевское ,д.79,7581483,муниципальный округ Алтуфьевский,1968 +2281026,г Москва проезд Анадырский д.1,Москва,проезд Анадырский д.1,проезд,Анадырский ,д.1,7785614,муниципальный округ Бабушкинский,1959 +2281026,г Москва проезд Анадырский д.11,Москва,проезд Анадырский д.11,проезд,Анадырский ,д.11,7785644,муниципальный округ Бабушкинский,1956 +2281026,г Москва проезд Анадырский д.13,Москва,проезд Анадырский д.13,проезд,Анадырский ,д.13,7785658,муниципальный округ Бабушкинский,1952 +2281026,г Москва проезд Анадырский д.15/1,Москва,проезд Анадырский д.15/1,проезд,Анадырский ,д.15/1,7785685,муниципальный округ Бабушкинский,1952 +2281026,г Москва проезд Анадырский д.17/1,Москва,проезд Анадырский д.17/1,проезд,Анадырский ,д.17/1,7785693,муниципальный округ Бабушкинский,1959 +2281026,г Москва проезд Анадырский д.3,Москва,проезд Анадырский д.3,проезд,Анадырский ,д.3,7785706,муниципальный округ Бабушкинский,1960 +2281026,г Москва проезд Анадырский д.5 кор.1,Москва,проезд Анадырский д.5 кор.1,проезд,Анадырский ,д.5 кор.1,7785811,муниципальный округ Бабушкинский,1958 +2281026,г Москва проезд Анадырский д.5 кор.2,Москва,проезд Анадырский д.5 кор.2,проезд,Анадырский ,д.5 кор.2,7785835,муниципальный округ Бабушкинский,1961 +2281026,г Москва проезд Анадырский д.7,Москва,проезд Анадырский д.7,проезд,Анадырский ,д.7,7785848,муниципальный округ Бабушкинский,1948 +2281026,г Москва проезд Анадырский д.7 кор.2,Москва,проезд Анадырский д.7 кор.2,проезд,Анадырский ,д.7 кор.2,7785856,муниципальный округ Бабушкинский,1996 +2281026,г Москва проезд Анадырский д.7 кор.3,Москва,проезд Анадырский д.7 кор.3,проезд,Анадырский ,д.7 кор.3,7785870,муниципальный округ Бабушкинский,1957 +2281026,г Москва проезд Анадырский д.9,Москва,проезд Анадырский д.9,проезд,Анадырский ,д.9,7785880,муниципальный округ Бабушкинский,1960 +2281026,г Москва проезд Олонецкий д.10,Москва,проезд Олонецкий д.10,проезд,Олонецкий ,д.10,8018605,муниципальный округ Бабушкинский,1978 +2281026,г Москва проезд Олонецкий д.12,Москва,проезд Олонецкий д.12,проезд,Олонецкий ,д.12,8047290,муниципальный округ Бабушкинский,н.д. +2281026,г Москва проезд Олонецкий д.18,Москва,проезд Олонецкий д.18,проезд,Олонецкий ,д.18,8018607,муниципальный округ Бабушкинский,1980 +2281026,г Москва проезд Олонецкий д.18 кор.1,Москва,проезд Олонецкий д.18 кор.1,проезд,Олонецкий ,д.18 кор.1,8018592,муниципальный округ Бабушкинский,1999 +2281026,г Москва проезд Олонецкий д.20,Москва,проезд Олонецкий д.20,проезд,Олонецкий ,д.20,7786544,муниципальный округ Бабушкинский,1969 +2281026,г Москва проезд Олонецкий д.4,Москва,проезд Олонецкий д.4,проезд,Олонецкий ,д.4,8018602,муниципальный округ Бабушкинский,1980 +2281026,г Москва проезд Олонецкий д.8,Москва,проезд Олонецкий д.8,проезд,Олонецкий ,д.8,8018597,муниципальный округ Бабушкинский,1978 +2281026,г Москва проезд Староватутинский д.1,Москва,проезд Староватутинский д.1,проезд,Староватутинский ,д.1,7983101,муниципальный округ Бабушкинский,1972 +2281026,г Москва проезд Староватутинский д.11,Москва,проезд Староватутинский д.11,проезд,Староватутинский ,д.11,7983127,муниципальный округ Бабушкинский,1981 +2281026,г Москва проезд Староватутинский д.13,Москва,проезд Староватутинский д.13,проезд,Староватутинский ,д.13,8018614,муниципальный округ Бабушкинский,1978 +2281026,г Москва проезд Староватутинский д.15,Москва,проезд Староватутинский д.15,проезд,Староватутинский ,д.15,8018620,муниципальный округ Бабушкинский,1979 +2281026,г Москва проезд Староватутинский д.3,Москва,проезд Староватутинский д.3,проезд,Староватутинский ,д.3,7983114,муниципальный округ Бабушкинский,1970 +2281026,г Москва проезд Староватутинский д.7,Москва,проезд Староватутинский д.7,проезд,Староватутинский ,д.7,7983120,муниципальный округ Бабушкинский,1993 +2281026,г Москва проезд Чукотский д.2,Москва,проезд Чукотский д.2,проезд,Чукотский ,д.2,8020521,муниципальный округ Бабушкинский,1984 +2281026,г Москва ул Верхоянская д.10,Москва,ул Верхоянская д.10,ул,Верхоянская ,д.10,7982212,муниципальный округ Бабушкинский,1958 +2281026,г Москва ул Верхоянская д.11,Москва,ул Верхоянская д.11,ул,Верхоянская ,д.11,7982243,муниципальный округ Бабушкинский,1960 +2281026,г Москва ул Верхоянская д.12,Москва,ул Верхоянская д.12,ул,Верхоянская ,д.12,7982254,муниципальный округ Бабушкинский,1957 +2281026,г Москва ул Верхоянская д.16,Москва,ул Верхоянская д.16,ул,Верхоянская ,д.16,7982327,муниципальный округ Бабушкинский,1956 +2281026,г Москва ул Верхоянская д.18 кор.1,Москва,ул Верхоянская д.18 кор.1,ул,Верхоянская ,д.18 кор.1,7982329,муниципальный округ Бабушкинский,1962 +2281026,г Москва ул Верхоянская д.18 кор.2,Москва,ул Верхоянская д.18 кор.2,ул,Верхоянская ,д.18 кор.2,7982391,муниципальный округ Бабушкинский,1961 +2281026,г Москва ул Верхоянская д.2,Москва,ул Верхоянская д.2,ул,Верхоянская ,д.2,7981884,муниципальный округ Бабушкинский,1967 +2281026,г Москва ул Верхоянская д.4,Москва,ул Верхоянская д.4,ул,Верхоянская ,д.4,7982001,муниципальный округ Бабушкинский,1972 +2281026,г Москва ул Верхоянская д.6 кор.1,Москва,ул Верхоянская д.6 кор.1,ул,Верхоянская ,д.6 кор.1,7982018,муниципальный округ Бабушкинский,1979 +2281026,г Москва ул Верхоянская д.8,Москва,ул Верхоянская д.8,ул,Верхоянская ,д.8,7982061,муниципальный округ Бабушкинский,1971 +2281026,г Москва ул Енисейская д.10,Москва,ул Енисейская д.10,ул,Енисейская ,д.10,7983297,муниципальный округ Бабушкинский,1968 +2281026,г Москва ул Енисейская д.11,Москва,ул Енисейская д.11,ул,Енисейская ,д.11,7972041,муниципальный округ Бабушкинский,1969 +2281026,г Москва ул Енисейская д.12,Москва,ул Енисейская д.12,ул,Енисейская ,д.12,7983341,муниципальный округ Бабушкинский,1979 +2281026,г Москва ул Енисейская д.13 кор.1,Москва,ул Енисейская д.13 кор.1,ул,Енисейская ,д.13 кор.1,8018523,муниципальный округ Бабушкинский,1962 +2281026,г Москва ул Енисейская д.13 кор.2,Москва,ул Енисейская д.13 кор.2,ул,Енисейская ,д.13 кор.2,8018531,муниципальный округ Бабушкинский,1962 +2281026,г Москва ул Енисейская д.15,Москва,ул Енисейская д.15,ул,Енисейская ,д.15,8018538,муниципальный округ Бабушкинский,1962 +2281026,г Москва ул Енисейская д.16/21,Москва,ул Енисейская д.16/21,ул,Енисейская ,д.16/21,7789294,муниципальный округ Бабушкинский,1940 +2281026,г Москва ул Енисейская д.17 кор.1,Москва,ул Енисейская д.17 кор.1,ул,Енисейская ,д.17 кор.1,8018544,муниципальный округ Бабушкинский,1968 +2281026,г Москва ул Енисейская д.17 кор.2,Москва,ул Енисейская д.17 кор.2,ул,Енисейская ,д.17 кор.2,8018551,муниципальный округ Бабушкинский,1970 +2281026,г Москва ул Енисейская д.17 кор.3,Москва,ул Енисейская д.17 кор.3,ул,Енисейская ,д.17 кор.3,8018560,муниципальный округ Бабушкинский,1969 +2281026,г Москва ул Енисейская д.18/20,Москва,ул Енисейская д.18/20,ул,Енисейская ,д.18/20,7786060,муниципальный округ Бабушкинский,1961 +2281026,г Москва ул Енисейская д.19,Москва,ул Енисейская д.19,ул,Енисейская ,д.19,8018568,муниципальный округ Бабушкинский,1989 +2281026,г Москва ул Енисейская д.2,Москва,ул Енисейская д.2,ул,Енисейская ,д.2,7982769,муниципальный округ Бабушкинский,1967 +2281026,г Москва ул Енисейская д.2 кор.2,Москва,ул Енисейская д.2 кор.2,ул,Енисейская ,д.2 кор.2,7982789,муниципальный округ Бабушкинский,1993 +2281026,г Москва ул Енисейская д.20,Москва,ул Енисейская д.20,ул,Енисейская ,д.20,7786076,муниципальный округ Бабушкинский,1938 +2281026,г Москва ул Енисейская д.21,Москва,ул Енисейская д.21,ул,Енисейская ,д.21,8234271,муниципальный округ Бабушкинский,н.д. +2281026,г Москва ул Енисейская д.22,Москва,ул Енисейская д.22,ул,Енисейская ,д.22,7789514,муниципальный округ Бабушкинский,1969 +2281026,г Москва ул Енисейская д.22 кор.2,Москва,ул Енисейская д.22 кор.2,ул,Енисейская ,д.22 кор.2,7786079,муниципальный округ Бабушкинский,1949 +2281026,г Москва ул Енисейская д.24,Москва,ул Енисейская д.24,ул,Енисейская ,д.24,7558750,муниципальный округ Бабушкинский,1980 +2281026,г Москва ул Енисейская д.25,Москва,ул Енисейская д.25,ул,Енисейская ,д.25,8182711,муниципальный округ Бабушкинский,1979 +2281026,г Москва ул Енисейская д.26,Москва,ул Енисейская д.26,ул,Енисейская ,д.26,7981893,муниципальный округ Бабушкинский,1981 +2281026,г Москва ул Енисейская д.28 кор.1,Москва,ул Енисейская д.28 кор.1,ул,Енисейская ,д.28 кор.1,7982610,муниципальный округ Бабушкинский,1980 +2281026,г Москва ул Енисейская д.28 кор.2,Москва,ул Енисейская д.28 кор.2,ул,Енисейская ,д.28 кор.2,7974831,муниципальный округ Бабушкинский,1981 +2281026,г Москва ул Енисейская д.29,Москва,ул Енисейская д.29,ул,Енисейская ,д.29,8018575,муниципальный округ Бабушкинский,1978 +2281026,г Москва ул Енисейская д.3 кор.1,Москва,ул Енисейская д.3 кор.1,ул,Енисейская ,д.3 кор.1,7786066,муниципальный округ Бабушкинский,1970 +2281026,г Москва ул Енисейская д.3 кор.2,Москва,ул Енисейская д.3 кор.2,ул,Енисейская ,д.3 кор.2,7982794,муниципальный округ Бабушкинский,1963 +2281026,г Москва ул Енисейская д.30,Москва,ул Енисейская д.30,ул,Енисейская ,д.30,7982661,муниципальный округ Бабушкинский,1982 +2281026,г Москва ул Енисейская д.31 кор.1,Москва,ул Енисейская д.31 кор.1,ул,Енисейская ,д.31 кор.1,8018583,муниципальный округ Бабушкинский,1992 +2281026,г Москва ул Енисейская д.32 кор.1,Москва,ул Енисейская д.32 кор.1,ул,Енисейская ,д.32 кор.1,7982700,муниципальный округ Бабушкинский,1981 +2281026,г Москва ул Енисейская д.32 кор.2,Москва,ул Енисейская д.32 кор.2,ул,Енисейская ,д.32 кор.2,7982731,муниципальный округ Бабушкинский,1981 +2281026,г Москва ул Енисейская д.33,Москва,ул Енисейская д.33,ул,Енисейская ,д.33,8182702,муниципальный округ Бабушкинский,1978 +2281026,г Москва ул Енисейская д.34,Москва,ул Енисейская д.34,ул,Енисейская ,д.34,7982735,муниципальный округ Бабушкинский,1982 +2281026,г Москва ул Енисейская д.4,Москва,ул Енисейская д.4,ул,Енисейская ,д.4,7982810,муниципальный округ Бабушкинский,1967 +2281026,г Москва ул Енисейская д.5,Москва,ул Енисейская д.5,ул,Енисейская ,д.5,7579046,муниципальный округ Бабушкинский,2003 +2281026,г Москва ул Енисейская д.6,Москва,ул Енисейская д.6,ул,Енисейская ,д.6,7983148,муниципальный округ Бабушкинский,1967 +2281026,г Москва ул Енисейская д.8,Москва,ул Енисейская д.8,ул,Енисейская ,д.8,7983213,муниципальный округ Бабушкинский,1967 +2281026,г Москва ул Искры д.11,Москва,ул Искры д.11,ул,Искры ,д.11,7983537,муниципальный округ Бабушкинский,1962 +2281026,г Москва ул Искры д.13 кор.1,Москва,ул Искры д.13 кор.1,ул,Искры ,д.13 кор.1,7983545,муниципальный округ Бабушкинский,1971 +2281026,г Москва ул Искры д.13 кор.2,Москва,ул Искры д.13 кор.2,ул,Искры ,д.13 кор.2,7786086,муниципальный округ Бабушкинский,1948 +2281026,г Москва ул Искры д.13 кор.3,Москва,ул Искры д.13 кор.3,ул,Искры ,д.13 кор.3,7983548,муниципальный округ Бабушкинский,1968 +2281026,г Москва ул Искры д.19,Москва,ул Искры д.19,ул,Искры ,д.19,8020280,муниципальный округ Бабушкинский,1966 +2281026,г Москва ул Искры д.3,Москва,ул Искры д.3,ул,Искры ,д.3,7983520,муниципальный округ Бабушкинский,1963 +2281026,г Москва ул Искры д.7,Москва,ул Искры д.7,ул,Искры ,д.7,7983532,муниципальный округ Бабушкинский,1961 +2281026,г Москва ул Искры д.9,Москва,ул Искры д.9,ул,Искры ,д.9,8020661,муниципальный округ Бабушкинский,1977 +2281026,г Москва ул Кольская д.2 кор.5,Москва,ул Кольская д.2 кор.5,ул,Кольская ,д.2 кор.5,8319886,муниципальный округ Бабушкинский,н.д. +2281026,г Москва ул Коминтерна д.11/7,Москва,ул Коминтерна д.11/7,ул,Коминтерна ,д.11/7,7786113,муниципальный округ Бабушкинский,1968 +2281026,г Москва ул Коминтерна д.12 кор.2,Москва,ул Коминтерна д.12 кор.2,ул,Коминтерна ,д.12 кор.2,7786120,муниципальный округ Бабушкинский,1957 +2281026,г Москва ул Коминтерна д.13/4,Москва,ул Коминтерна д.13/4,ул,Коминтерна ,д.13/4,7786126,муниципальный округ Бабушкинский,1991 +2281026,г Москва ул Коминтерна д.14,Москва,ул Коминтерна д.14,ул,Коминтерна ,д.14,7786133,муниципальный округ Бабушкинский,1952 +2281026,г Москва ул Коминтерна д.14 кор.2,Москва,ул Коминтерна д.14 кор.2,ул,Коминтерна ,д.14 кор.2,7786145,муниципальный округ Бабушкинский,1953 +2281026,г Москва ул Коминтерна д.16,Москва,ул Коминтерна д.16,ул,Коминтерна ,д.16,7786153,муниципальный округ Бабушкинский,1954 +2281026,г Москва ул Коминтерна д.18/5,Москва,ул Коминтерна д.18/5,ул,Коминтерна ,д.18/5,7786166,муниципальный округ Бабушкинский,1952 +2281026,г Москва ул Коминтерна д.2 кор.1,Москва,ул Коминтерна д.2 кор.1,ул,Коминтерна ,д.2 кор.1,7786097,муниципальный округ Бабушкинский,1953 +2281026,г Москва ул Коминтерна д.2 кор.2,Москва,ул Коминтерна д.2 кор.2,ул,Коминтерна ,д.2 кор.2,7786174,муниципальный округ Бабушкинский,1962 +2281026,г Москва ул Коминтерна д.20/2,Москва,ул Коминтерна д.20/2,ул,Коминтерна ,д.20/2,7786180,муниципальный округ Бабушкинский,1953 +2281026,г Москва ул Коминтерна д.3 кор.1,Москва,ул Коминтерна д.3 кор.1,ул,Коминтерна ,д.3 кор.1,7786194,муниципальный округ Бабушкинский,1971 +2281026,г Москва ул Коминтерна д.3 кор.2,Москва,ул Коминтерна д.3 кор.2,ул,Коминтерна ,д.3 кор.2,7786203,муниципальный округ Бабушкинский,1957 +2281026,г Москва ул Коминтерна д.4,Москва,ул Коминтерна д.4,ул,Коминтерна ,д.4,7786207,муниципальный округ Бабушкинский,1952 +2281026,г Москва ул Коминтерна д.5,Москва,ул Коминтерна д.5,ул,Коминтерна ,д.5,7786214,муниципальный округ Бабушкинский,1960 +2281026,г Москва ул Коминтерна д.6,Москва,ул Коминтерна д.6,ул,Коминтерна ,д.6,7786220,муниципальный округ Бабушкинский,1954 +2281026,г Москва ул Коминтерна д.7,Москва,ул Коминтерна д.7,ул,Коминтерна ,д.7,7786106,муниципальный округ Бабушкинский,1979 +2281026,г Москва ул Коминтерна д.8,Москва,ул Коминтерна д.8,ул,Коминтерна ,д.8,7786230,муниципальный округ Бабушкинский,1969 +2281026,г Москва ул Коминтерна д.9 кор.1,Москва,ул Коминтерна д.9 кор.1,ул,Коминтерна ,д.9 кор.1,7786236,муниципальный округ Бабушкинский,1969 +2281026,г Москва ул Коминтерна д.9 кор.2,Москва,ул Коминтерна д.9 кор.2,ул,Коминтерна ,д.9 кор.2,7786245,муниципальный округ Бабушкинский,1951 +2281026,г Москва ул Ленская д.10 кор.2,Москва,ул Ленская д.10 кор.2,ул,Ленская ,д.10 кор.2,7789222,муниципальный округ Бабушкинский,1959 +2281026,г Москва ул Ленская д.10 кор.3,Москва,ул Ленская д.10 кор.3,ул,Ленская ,д.10 кор.3,7786287,муниципальный округ Бабушкинский,1958 +2281026,г Москва ул Ленская д.12,Москва,ул Ленская д.12,ул,Ленская ,д.12,7786293,муниципальный округ Бабушкинский,1953 +2281026,г Москва ул Ленская д.14,Москва,ул Ленская д.14,ул,Ленская ,д.14,7786311,муниципальный округ Бабушкинский,1975 +2281026,г Москва ул Ленская д.17,Москва,ул Ленская д.17,ул,Ленская ,д.17,8020296,муниципальный округ Бабушкинский,1963 +2281026,г Москва ул Ленская д.18,Москва,ул Ленская д.18,ул,Ленская ,д.18,7786343,муниципальный округ Бабушкинский,1960 +2281026,г Москва ул Ленская д.19,Москва,ул Ленская д.19,ул,Ленская ,д.19,8020309,муниципальный округ Бабушкинский,1966 +2281026,г Москва ул Ленская д.21,Москва,ул Ленская д.21,ул,Ленская ,д.21,8020321,муниципальный округ Бабушкинский,1967 +2281026,г Москва ул Ленская д.23,Москва,ул Ленская д.23,ул,Ленская ,д.23,8020336,муниципальный округ Бабушкинский,1983 +2281026,г Москва ул Ленская д.28,Москва,ул Ленская д.28,ул,Ленская ,д.28,8020343,муниципальный округ Бабушкинский,1989 +2281026,г Москва ул Ленская д.3,Москва,ул Ленская д.3,ул,Ленская ,д.3,7786352,муниципальный округ Бабушкинский,1953 +2281026,г Москва ул Ленская д.8 кор.1,Москва,ул Ленская д.8 кор.1,ул,Ленская ,д.8 кор.1,7786363,муниципальный округ Бабушкинский,1953 +2281026,г Москва ул Ленская д.8 кор.2,Москва,ул Ленская д.8 кор.2,ул,Ленская ,д.8 кор.2,7786369,муниципальный округ Бабушкинский,1953 +2281026,г Москва ул Ленская д.9,Москва,ул Ленская д.9,ул,Ленская ,д.9,7786373,муниципальный округ Бабушкинский,1957 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.10/1,Москва,ул Летчика Бабушкина д.10/1,ул,Летчика Бабушкина ,д.10/1,7785913,муниципальный округ Бабушкинский,1959 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.11/2 кор.1,Москва,ул Летчика Бабушкина д.11/2 кор.1,ул,Летчика Бабушкина ,д.11/2 кор.1,7785922,муниципальный округ Бабушкинский,1960 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.11/2 кор.2,Москва,ул Летчика Бабушкина д.11/2 кор.2,ул,Летчика Бабушкина ,д.11/2 кор.2,7785933,муниципальный округ Бабушкинский,1961 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.12,Москва,ул Летчика Бабушкина д.12,ул,Летчика Бабушкина ,д.12,7785947,муниципальный округ Бабушкинский,1958 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.14,Москва,ул Летчика Бабушкина д.14,ул,Летчика Бабушкина ,д.14,7786042,муниципальный округ Бабушкинский,1957 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.15,Москва,ул Летчика Бабушкина д.15,ул,Летчика Бабушкина ,д.15,7788777,муниципальный округ Бабушкинский,1975 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.16 кор.1,Москва,ул Летчика Бабушкина д.16 кор.1,ул,Летчика Бабушкина ,д.16 кор.1,7785962,муниципальный округ Бабушкинский,1958 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.16 кор.2,Москва,ул Летчика Бабушкина д.16 кор.2,ул,Летчика Бабушкина ,д.16 кор.2,7785973,муниципальный округ Бабушкинский,1958 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.17,Москва,ул Летчика Бабушкина д.17,ул,Летчика Бабушкина ,д.17,7789471,муниципальный округ Бабушкинский,1959 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.18,Москва,ул Летчика Бабушкина д.18,ул,Летчика Бабушкина ,д.18,7789499,муниципальный округ Бабушкинский,1965 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.18 кор.2,Москва,ул Летчика Бабушкина д.18 кор.2,ул,Летчика Бабушкина ,д.18 кор.2,8266868,муниципальный округ Бабушкинский,2004 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.19/1,Москва,ул Летчика Бабушкина д.19/1,ул,Летчика Бабушкина ,д.19/1,7785979,муниципальный округ Бабушкинский,1959 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.2,Москва,ул Летчика Бабушкина д.2,ул,Летчика Бабушкина ,д.2,7785990,муниципальный округ Бабушкинский,1959 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.22,Москва,ул Летчика Бабушкина д.22,ул,Летчика Бабушкина ,д.22,8328031,муниципальный округ Бабушкинский,2005 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.23,Москва,ул Летчика Бабушкина д.23,ул,Летчика Бабушкина ,д.23,7788705,муниципальный округ Бабушкинский,1959 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.24,Москва,ул Летчика Бабушкина д.24,ул,Летчика Бабушкина ,д.24,7785999,муниципальный округ Бабушкинский,1957 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.25/16,Москва,ул Летчика Бабушкина д.25/16,ул,Летчика Бабушкина ,д.25/16,7982783,муниципальный округ Бабушкинский,1964 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.27,Москва,ул Летчика Бабушкина д.27,ул,Летчика Бабушкина ,д.27,7982792,муниципальный округ Бабушкинский,1962 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.29 кор.1,Москва,ул Летчика Бабушкина д.29 кор.1,ул,Летчика Бабушкина ,д.29 кор.1,7982800,муниципальный округ Бабушкинский,1968 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.29 кор.2,Москва,ул Летчика Бабушкина д.29 кор.2,ул,Летчика Бабушкина ,д.29 кор.2,7982905,муниципальный округ Бабушкинский,1964 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.29 кор.3,Москва,ул Летчика Бабушкина д.29 кор.3,ул,Летчика Бабушкина ,д.29 кор.3,7982911,муниципальный округ Бабушкинский,1967 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.29 кор.4,Москва,ул Летчика Бабушкина д.29 кор.4,ул,Летчика Бабушкина ,д.29 кор.4,7982921,муниципальный округ Бабушкинский,1967 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.3,Москва,ул Летчика Бабушкина д.3,ул,Летчика Бабушкина ,д.3,7983553,муниципальный округ Бабушкинский,1963 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.31,Москва,ул Летчика Бабушкина д.31,ул,Летчика Бабушкина ,д.31,7982926,муниципальный округ Бабушкинский,1971 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.31 кор.2,Москва,ул Летчика Бабушкина д.31 кор.2,ул,Летчика Бабушкина ,д.31 кор.2,7982931,муниципальный округ Бабушкинский,1994 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.33 кор.1,Москва,ул Летчика Бабушкина д.33 кор.1,ул,Летчика Бабушкина ,д.33 кор.1,7982946,муниципальный округ Бабушкинский,1965 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.33 кор.2,Москва,ул Летчика Бабушкина д.33 кор.2,ул,Летчика Бабушкина ,д.33 кор.2,7982955,муниципальный округ Бабушкинский,1964 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.33 кор.3,Москва,ул Летчика Бабушкина д.33 кор.3,ул,Летчика Бабушкина ,д.33 кор.3,7982959,муниципальный округ Бабушкинский,1975 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.33 кор.4,Москва,ул Летчика Бабушкина д.33 кор.4,ул,Летчика Бабушкина ,д.33 кор.4,7982975,муниципальный округ Бабушкинский,1969 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.33 кор.5,Москва,ул Летчика Бабушкина д.33 кор.5,ул,Летчика Бабушкина ,д.33 кор.5,7982983,муниципальный округ Бабушкинский,1966 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.35 кор.1,Москва,ул Летчика Бабушкина д.35 кор.1,ул,Летчика Бабушкина ,д.35 кор.1,7982988,муниципальный округ Бабушкинский,1960 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.35 кор.2,Москва,ул Летчика Бабушкина д.35 кор.2,ул,Летчика Бабушкина ,д.35 кор.2,7982997,муниципальный округ Бабушкинский,1964 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.37 кор.1,Москва,ул Летчика Бабушкина д.37 кор.1,ул,Летчика Бабушкина ,д.37 кор.1,7786010,муниципальный округ Бабушкинский,1958 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.37 кор.2,Москва,ул Летчика Бабушкина д.37 кор.2,ул,Летчика Бабушкина ,д.37 кор.2,8018632,муниципальный округ Бабушкинский,1974 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.39 кор.1,Москва,ул Летчика Бабушкина д.39 кор.1,ул,Летчика Бабушкина ,д.39 кор.1,7992397,муниципальный округ Бабушкинский,1959 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.39 кор.2,Москва,ул Летчика Бабушкина д.39 кор.2,ул,Летчика Бабушкина ,д.39 кор.2,7992433,муниципальный округ Бабушкинский,1960 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.39 кор.3,Москва,ул Летчика Бабушкина д.39 кор.3,ул,Летчика Бабушкина ,д.39 кор.3,7992465,муниципальный округ Бабушкинский,1982 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.4,Москва,ул Летчика Бабушкина д.4,ул,Летчика Бабушкина ,д.4,7786019,муниципальный округ Бабушкинский,1961 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.41 кор.1,Москва,ул Летчика Бабушкина д.41 кор.1,ул,Летчика Бабушкина ,д.41 кор.1,7992483,муниципальный округ Бабушкинский,1961 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.41 кор.2,Москва,ул Летчика Бабушкина д.41 кор.2,ул,Летчика Бабушкина ,д.41 кор.2,7992501,муниципальный округ Бабушкинский,1960 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.43,Москва,ул Летчика Бабушкина д.43,ул,Летчика Бабушкина ,д.43,7992510,муниципальный округ Бабушкинский,1960 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.45 кор.1,Москва,ул Летчика Бабушкина д.45 кор.1,ул,Летчика Бабушкина ,д.45 кор.1,7992535,муниципальный округ Бабушкинский,1961 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.45 кор.2,Москва,ул Летчика Бабушкина д.45 кор.2,ул,Летчика Бабушкина ,д.45 кор.2,7992602,муниципальный округ Бабушкинский,1956 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.5,Москва,ул Летчика Бабушкина д.5,ул,Летчика Бабушкина ,д.5,7983557,муниципальный округ Бабушкинский,1960 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.6,Москва,ул Летчика Бабушкина д.6,ул,Летчика Бабушкина ,д.6,7786026,муниципальный округ Бабушкинский,1959 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.7,Москва,ул Летчика Бабушкина д.7,ул,Летчика Бабушкина ,д.7,7983614,муниципальный округ Бабушкинский,1966 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.8,Москва,ул Летчика Бабушкина д.8,ул,Летчика Бабушкина ,д.8,7786032,муниципальный округ Бабушкинский,1958 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.9 кор.1,Москва,ул Летчика Бабушкина д.9 кор.1,ул,Летчика Бабушкина ,д.9 кор.1,7983630,муниципальный округ Бабушкинский,1969 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.9 кор.2,Москва,ул Летчика Бабушкина д.9 кор.2,ул,Летчика Бабушкина ,д.9 кор.2,7983641,муниципальный округ Бабушкинский,1967 +2281026,г Москва ул Менжинского д.11 кор.1,Москва,ул Менжинского д.11 кор.1,ул,Менжинского ,д.11 кор.1,7786427,муниципальный округ Бабушкинский,1961 +2281026,г Москва ул Менжинского д.11 кор.2,Москва,ул Менжинского д.11 кор.2,ул,Менжинского ,д.11 кор.2,7786477,муниципальный округ Бабушкинский,1961 +2281026,г Москва ул Менжинского д.13 кор.1,Москва,ул Менжинского д.13 кор.1,ул,Менжинского ,д.13 кор.1,7789547,муниципальный округ Бабушкинский,1960 +2281026,г Москва ул Менжинского д.13 кор.2,Москва,ул Менжинского д.13 кор.2,ул,Менжинского ,д.13 кор.2,7786479,муниципальный округ Бабушкинский,1990 +2281026,г Москва ул Менжинского д.13 кор.3,Москва,ул Менжинского д.13 кор.3,ул,Менжинского ,д.13 кор.3,7786486,муниципальный округ Бабушкинский,1962 +2281026,г Москва ул Менжинского д.15 кор.1,Москва,ул Менжинского д.15 кор.1,ул,Менжинского ,д.15 кор.1,7786492,муниципальный округ Бабушкинский,1963 +2281026,г Москва ул Менжинского д.15 кор.2,Москва,ул Менжинского д.15 кор.2,ул,Менжинского ,д.15 кор.2,7786498,муниципальный округ Бабушкинский,1980 +2281026,г Москва ул Менжинского д.17 кор.1,Москва,ул Менжинского д.17 кор.1,ул,Менжинского ,д.17 кор.1,7786503,муниципальный округ Бабушкинский,1980 +2281026,г Москва ул Менжинского д.17 кор.2,Москва,ул Менжинского д.17 кор.2,ул,Менжинского ,д.17 кор.2,7789575,муниципальный округ Бабушкинский,1967 +2281026,г Москва ул Менжинского д.18,Москва,ул Менжинского д.18,ул,Менжинского ,д.18,7983005,муниципальный округ Бабушкинский,1966 +2281026,г Москва ул Менжинского д.19 кор.1,Москва,ул Менжинского д.19 кор.1,ул,Менжинского ,д.19 кор.1,7786514,муниципальный округ Бабушкинский,1963 +2281026,г Москва ул Менжинского д.19 кор.2,Москва,ул Менжинского д.19 кор.2,ул,Менжинского ,д.19 кор.2,7789591,муниципальный округ Бабушкинский,1961 +2281026,г Москва ул Менжинского д.20 кор.1,Москва,ул Менжинского д.20 кор.1,ул,Менжинского ,д.20 кор.1,7786536,муниципальный округ Бабушкинский,1963 +2281026,г Москва ул Менжинского д.21,Москва,ул Менжинского д.21,ул,Менжинского ,д.21,7786381,муниципальный округ Бабушкинский,1980 +2281026,г Москва ул Менжинского д.23 кор.1,Москва,ул Менжинского д.23 кор.1,ул,Менжинского ,д.23 кор.1,7786395,муниципальный округ Бабушкинский,1982 +2281026,г Москва ул Менжинского д.23 кор.2,Москва,ул Менжинского д.23 кор.2,ул,Менжинского ,д.23 кор.2,8018647,муниципальный округ Бабушкинский,1989 +2281026,г Москва ул Менжинского д.24 кор.1,Москва,ул Менжинского д.24 кор.1,ул,Менжинского ,д.24 кор.1,7983013,муниципальный округ Бабушкинский,1969 +2281026,г Москва ул Менжинского д.24 кор.2,Москва,ул Менжинского д.24 кор.2,ул,Менжинского ,д.24 кор.2,7983020,муниципальный округ Бабушкинский,1962 +2281026,г Москва ул Менжинского д.26 кор.1,Москва,ул Менжинского д.26 кор.1,ул,Менжинского ,д.26 кор.1,7983028,муниципальный округ Бабушкинский,1960 +2281026,г Москва ул Менжинского д.26 кор.2,Москва,ул Менжинского д.26 кор.2,ул,Менжинского ,д.26 кор.2,7983031,муниципальный округ Бабушкинский,1969 +2281026,г Москва ул Менжинского д.28 кор.1,Москва,ул Менжинского д.28 кор.1,ул,Менжинского ,д.28 кор.1,7983040,муниципальный округ Бабушкинский,1960 +2281026,г Москва ул Менжинского д.28 кор.2,Москва,ул Менжинского д.28 кор.2,ул,Менжинского ,д.28 кор.2,7983048,муниципальный округ Бабушкинский,1970 +2281026,г Москва ул Менжинского д.28 кор.3,Москва,ул Менжинского д.28 кор.3,ул,Менжинского ,д.28 кор.3,7983057,муниципальный округ Бабушкинский,1970 +2281026,г Москва ул Менжинского д.28 кор.4,Москва,ул Менжинского д.28 кор.4,ул,Менжинского ,д.28 кор.4,7983063,муниципальный округ Бабушкинский,1970 +2281026,г Москва ул Менжинского д.29,Москва,ул Менжинского д.29,ул,Менжинского ,д.29,8021954,муниципальный округ Бабушкинский,2000 +2281026,г Москва ул Менжинского д.3,Москва,ул Менжинского д.3,ул,Менжинского ,д.3,7786399,муниципальный округ Бабушкинский,1968 +2281026,г Москва ул Менжинского д.32 кор.1,Москва,ул Менжинского д.32 кор.1,ул,Менжинского ,д.32 кор.1,7983075,муниципальный округ Бабушкинский,1981 +2281026,г Москва ул Менжинского д.32 кор.2,Москва,ул Менжинского д.32 кор.2,ул,Менжинского ,д.32 кор.2,7983082,муниципальный округ Бабушкинский,1981 +2281026,г Москва ул Менжинского д.32 кор.3,Москва,ул Менжинского д.32 кор.3,ул,Менжинского ,д.32 кор.3,7983092,муниципальный округ Бабушкинский,1981 +2281026,г Москва ул Менжинского д.38 кор.1,Москва,ул Менжинского д.38 кор.1,ул,Менжинского ,д.38 кор.1,8020345,муниципальный округ Бабушкинский,1979 +2281026,г Москва ул Менжинского д.5,Москва,ул Менжинского д.5,ул,Менжинского ,д.5,7786405,муниципальный округ Бабушкинский,1961 +2281026,г Москва ул Менжинского д.7,Москва,ул Менжинского д.7,ул,Менжинского ,д.7,7786417,муниципальный округ Бабушкинский,1961 +2281026,г Москва ул Менжинского д.9,Москва,ул Менжинского д.9,ул,Менжинского ,д.9,7789531,муниципальный округ Бабушкинский,1960 +2281026,г Москва ул Осташковская д.13,Москва,ул Осташковская д.13,ул,Осташковская ,д.13,7993026,муниципальный округ Бабушкинский,1936 +2281026,г Москва ул Осташковская д.17,Москва,ул Осташковская д.17,ул,Осташковская ,д.17,7993029,муниципальный округ Бабушкинский,1937 +2281026,г Москва ул Осташковская д.19,Москва,ул Осташковская д.19,ул,Осташковская ,д.19,7993042,муниципальный округ Бабушкинский,1937 +2281026,г Москва ул Осташковская д.21,Москва,ул Осташковская д.21,ул,Осташковская ,д.21,7993044,муниципальный округ Бабушкинский,2004 +2281026,г Москва ул Осташковская д.23,Москва,ул Осташковская д.23,ул,Осташковская ,д.23,7993045,муниципальный округ Бабушкинский,1975 +2281026,г Москва ул Осташковская д.5,Москва,ул Осташковская д.5,ул,Осташковская ,д.5,7992678,муниципальный округ Бабушкинский,1953 +2281026,г Москва ул Осташковская д.7 кор.1,Москва,ул Осташковская д.7 кор.1,ул,Осташковская ,д.7 кор.1,7786557,муниципальный округ Бабушкинский,1981 +2281026,г Москва ул Осташковская д.7 кор.2,Москва,ул Осташковская д.7 кор.2,ул,Осташковская ,д.7 кор.2,7992694,муниципальный округ Бабушкинский,1964 +2281026,г Москва ул Осташковская д.7 кор.3,Москва,ул Осташковская д.7 кор.3,ул,Осташковская ,д.7 кор.3,7992739,муниципальный округ Бабушкинский,1964 +2281026,г Москва ул Осташковская д.7 кор.4,Москва,ул Осташковская д.7 кор.4,ул,Осташковская ,д.7 кор.4,7786565,муниципальный округ Бабушкинский,1981 +2281026,г Москва ул Осташковская д.7 кор.5,Москва,ул Осташковская д.7 кор.5,ул,Осташковская ,д.7 кор.5,7992747,муниципальный округ Бабушкинский,1995 +2281026,г Москва ул Осташковская д.9 кор.1,Москва,ул Осташковская д.9 кор.1,ул,Осташковская ,д.9 кор.1,7992942,муниципальный округ Бабушкинский,1937 +2281026,г Москва ул Осташковская д.9 кор.2,Москва,ул Осташковская д.9 кор.2,ул,Осташковская ,д.9 кор.2,7993018,муниципальный округ Бабушкинский,1973 +2281026,г Москва ул Осташковская д.9 кор.3,Москва,ул Осташковская д.9 кор.3,ул,Осташковская ,д.9 кор.3,7993020,муниципальный округ Бабушкинский,1961 +2281026,г Москва ул Осташковская д.9 кор.4,Москва,ул Осташковская д.9 кор.4,ул,Осташковская ,д.9 кор.4,7993024,муниципальный округ Бабушкинский,1960 +2281026,г Москва ул Печорская д.11,Москва,ул Печорская д.11,ул,Печорская ,д.11,7993047,муниципальный округ Бабушкинский,1983 +2281026,г Москва ул Печорская д.13,Москва,ул Печорская д.13,ул,Печорская ,д.13,8353777,муниципальный округ Бабушкинский,н.д. +2281026,г Москва ул Печорская д.14,Москва,ул Печорская д.14,ул,Печорская ,д.14,8020352,муниципальный округ Бабушкинский,1969 +2281026,г Москва ул Печорская д.16,Москва,ул Печорская д.16,ул,Печорская ,д.16,8020353,муниципальный округ Бабушкинский,1970 +2281026,г Москва ул Печорская д.2,Москва,ул Печорская д.2,ул,Печорская ,д.2,7789242,муниципальный округ Бабушкинский,1969 +2281026,г Москва ул Печорская д.3,Москва,ул Печорская д.3,ул,Печорская ,д.3,7786576,муниципальный округ Бабушкинский,1963 +2281026,г Москва ул Печорская д.4,Москва,ул Печорская д.4,ул,Печорская ,д.4,7789251,муниципальный округ Бабушкинский,1969 +2281026,г Москва ул Печорская д.5,Москва,ул Печорская д.5,ул,Печорская ,д.5,7786580,муниципальный округ Бабушкинский,1963 +2281026,г Москва ул Печорская д.6,Москва,ул Печорская д.6,ул,Печорская ,д.6,7789264,муниципальный округ Бабушкинский,1968 +2281026,г Москва ул Печорская д.6 кор.1,Москва,ул Печорская д.6 кор.1,ул,Печорская ,д.6 кор.1,7863880,муниципальный округ Бабушкинский,1997 +2281026,г Москва ул Печорская д.8,Москва,ул Печорская д.8,ул,Печорская ,д.8,7789278,муниципальный округ Бабушкинский,1968 +2281026,г Москва ул Печорская д.9,Москва,ул Печорская д.9,ул,Печорская ,д.9,7786584,муниципальный округ Бабушкинский,1968 +2281026,г Москва ул Радужная д.10,Москва,ул Радужная д.10,ул,Радужная ,д.10,7984146,муниципальный округ Бабушкинский,1962 +2281026,г Москва ул Радужная д.11,Москва,ул Радужная д.11,ул,Радужная ,д.11,7984148,муниципальный округ Бабушкинский,1966 +2281026,г Москва ул Радужная д.12 кор.1,Москва,ул Радужная д.12 кор.1,ул,Радужная ,д.12 кор.1,7984181,муниципальный округ Бабушкинский,1962 +2281026,г Москва ул Радужная д.12 кор.2,Москва,ул Радужная д.12 кор.2,ул,Радужная ,д.12 кор.2,7984186,муниципальный округ Бабушкинский,1963 +2281026,г Москва ул Радужная д.14 кор.1,Москва,ул Радужная д.14 кор.1,ул,Радужная ,д.14 кор.1,7984189,муниципальный округ Бабушкинский,1958 +2281026,г Москва ул Радужная д.14 кор.2,Москва,ул Радужная д.14 кор.2,ул,Радужная ,д.14 кор.2,7984194,муниципальный округ Бабушкинский,1960 +2281026,г Москва ул Радужная д.14 кор.3,Москва,ул Радужная д.14 кор.3,ул,Радужная ,д.14 кор.3,7984196,муниципальный округ Бабушкинский,1968 +2281026,г Москва ул Радужная д.15 кор.1,Москва,ул Радужная д.15 кор.1,ул,Радужная ,д.15 кор.1,7984199,муниципальный округ Бабушкинский,1957 +2281026,г Москва ул Радужная д.15 кор.2,Москва,ул Радужная д.15 кор.2,ул,Радужная ,д.15 кор.2,7984203,муниципальный округ Бабушкинский,1959 +2281026,г Москва ул Радужная д.16,Москва,ул Радужная д.16,ул,Радужная ,д.16,7984208,муниципальный округ Бабушкинский,1981 +2281026,г Москва ул Радужная д.17,Москва,ул Радужная д.17,ул,Радужная ,д.17,7984212,муниципальный округ Бабушкинский,1961 +2281026,г Москва ул Радужная д.24,Москва,ул Радужная д.24,ул,Радужная ,д.24,7984215,муниципальный округ Бабушкинский,1972 +2281026,г Москва ул Радужная д.26,Москва,ул Радужная д.26,ул,Радужная ,д.26,7984218,муниципальный округ Бабушкинский,1983 +2281026,г Москва ул Радужная д.3 кор.1,Москва,ул Радужная д.3 кор.1,ул,Радужная ,д.3 кор.1,7983656,муниципальный округ Бабушкинский,1985 +2281026,г Москва ул Радужная д.3 кор.2,Москва,ул Радужная д.3 кор.2,ул,Радужная ,д.3 кор.2,7983690,муниципальный округ Бабушкинский,1968 +2281026,г Москва ул Радужная д.4 кор.1,Москва,ул Радужная д.4 кор.1,ул,Радужная ,д.4 кор.1,7983694,муниципальный округ Бабушкинский,1960 +2281026,г Москва ул Радужная д.4 кор.2,Москва,ул Радужная д.4 кор.2,ул,Радужная ,д.4 кор.2,7983920,муниципальный округ Бабушкинский,1959 +2281026,г Москва ул Радужная д.5 кор.1,Москва,ул Радужная д.5 кор.1,ул,Радужная ,д.5 кор.1,7983991,муниципальный округ Бабушкинский,1969 +2281026,г Москва ул Радужная д.5 кор.2,Москва,ул Радужная д.5 кор.2,ул,Радужная ,д.5 кор.2,7984003,муниципальный округ Бабушкинский,1969 +2281026,г Москва ул Радужная д.6,Москва,ул Радужная д.6,ул,Радужная ,д.6,7984120,муниципальный округ Бабушкинский,1961 +2281026,г Москва ул Радужная д.8,Москва,ул Радужная д.8,ул,Радужная ,д.8,7984127,муниципальный округ Бабушкинский,1962 +2281026,г Москва ул Радужная д.9 кор.1,Москва,ул Радужная д.9 кор.1,ул,Радужная ,д.9 кор.1,7984132,муниципальный округ Бабушкинский,1964 +2281026,г Москва ул Радужная д.9 кор.2,Москва,ул Радужная д.9 кор.2,ул,Радужная ,д.9 кор.2,7984140,муниципальный округ Бабушкинский,1965 +2281026,г Москва ул Рудневой д.11,Москва,ул Рудневой д.11,ул,Рудневой ,д.11,7786586,муниципальный округ Бабушкинский,1969 +2281026,г Москва ул Рудневой д.6,Москва,ул Рудневой д.6,ул,Рудневой ,д.6,7786591,муниципальный округ Бабушкинский,1997 +2281026,г Москва ул Рудневой д.8,Москва,ул Рудневой д.8,ул,Рудневой ,д.8,7786593,муниципальный округ Бабушкинский,1966 +2281026,г Москва ул Рудневой д.9,Москва,ул Рудневой д.9,ул,Рудневой ,д.9,7786596,муниципальный округ Бабушкинский,1997 +2281026,г Москва ул Чичерина д.10 кор.1,Москва,ул Чичерина д.10 кор.1,ул,Чичерина ,д.10 кор.1,8020373,муниципальный округ Бабушкинский,1992 +2281026,г Москва ул Чичерина д.2/9,Москва,ул Чичерина д.2/9,ул,Чичерина ,д.2/9,7633819,муниципальный округ Бабушкинский,1982 +2281026,г Москва ул Чичерина д.6,Москва,ул Чичерина д.6,ул,Чичерина ,д.6,8020356,муниципальный округ Бабушкинский,1983 +2281026,г Москва ул Чичерина д.8 кор.1,Москва,ул Чичерина д.8 кор.1,ул,Чичерина ,д.8 кор.1,8020360,муниципальный округ Бабушкинский,1982 +2281026,г Москва ул Чичерина д.8 кор.2,Москва,ул Чичерина д.8 кор.2,ул,Чичерина ,д.8 кор.2,8020365,муниципальный округ Бабушкинский,1982 +2281027,г Москва проезд Шенкурский д.10,Москва,проезд Шенкурский д.10,проезд,Шенкурский ,д.10,7564430,муниципальный округ Бибирево,1980 +2281027,г Москва проезд Шенкурский д.10Б,Москва,проезд Шенкурский д.10Б,проезд,Шенкурский ,д.10Б,7564431,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва проезд Шенкурский д.10В,Москва,проезд Шенкурский д.10В,проезд,Шенкурский ,д.10В,7996247,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва проезд Шенкурский д.11,Москва,проезд Шенкурский д.11,проезд,Шенкурский ,д.11,8043564,муниципальный округ Бибирево,2007 +2281027,г Москва проезд Шенкурский д.12,Москва,проезд Шенкурский д.12,проезд,Шенкурский ,д.12,7564432,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва проезд Шенкурский д.12А,Москва,проезд Шенкурский д.12А,проезд,Шенкурский ,д.12А,7564433,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва проезд Шенкурский д.14,Москва,проезд Шенкурский д.14,проезд,Шенкурский ,д.14,7564434,муниципальный округ Бибирево,1980 +2281027,г Москва проезд Шенкурский д.2,Москва,проезд Шенкурский д.2,проезд,Шенкурский ,д.2,8474781,муниципальный округ Бибирево,н.д. +2281027,г Москва проезд Шенкурский д.4,Москва,проезд Шенкурский д.4,проезд,Шенкурский ,д.4,8474784,муниципальный округ Бибирево,н.д. +2281027,г Москва проезд Шенкурский д.6,Москва,проезд Шенкурский д.6,проезд,Шенкурский ,д.6,7564425,муниципальный округ Бибирево,1978 +2281027,г Москва проезд Шенкурский д.6Б,Москва,проезд Шенкурский д.6Б,проезд,Шенкурский ,д.6Б,7564426,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва проезд Шенкурский д.8,Москва,проезд Шенкурский д.8,проезд,Шенкурский ,д.8,7564428,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва проезд Шенкурский д.8Б,Москва,проезд Шенкурский д.8Б,проезд,Шенкурский ,д.8Б,7564429,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Белозерская д.11,Москва,ул Белозерская д.11,ул,Белозерская ,д.11,8439098,муниципальный округ Бибирево,1979 +2281027,г Москва ул Белозерская д.11А,Москва,ул Белозерская д.11А,ул,Белозерская ,д.11А,7563470,муниципальный округ Бибирево,1976 +2281027,г Москва ул Белозерская д.11Б,Москва,ул Белозерская д.11Б,ул,Белозерская ,д.11Б,7563471,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Белозерская д.17,Москва,ул Белозерская д.17,ул,Белозерская ,д.17,7595633,муниципальный округ Бибирево,н.д. +2281027,г Москва ул Белозерская д.17а,Москва,ул Белозерская д.17а,ул,Белозерская ,д.17а,8439108,муниципальный округ Бибирево,1976 +2281027,г Москва ул Белозерская д.17Б,Москва,ул Белозерская д.17Б,ул,Белозерская ,д.17Б,7563474,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Белозерская д.19,Москва,ул Белозерская д.19,ул,Белозерская ,д.19,7563534,муниципальный округ Бибирево,1980 +2281027,г Москва ул Белозерская д.1А,Москва,ул Белозерская д.1А,ул,Белозерская ,д.1А,7563444,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Белозерская д.21,Москва,ул Белозерская д.21,ул,Белозерская ,д.21,8439104,муниципальный округ Бибирево,1976 +2281027,г Москва ул Белозерская д.23,Москва,ул Белозерская д.23,ул,Белозерская ,д.23,7563542,муниципальный округ Бибирево,1976 +2281027,г Москва ул Белозерская д.3,Москва,ул Белозерская д.3,ул,Белозерская ,д.3,8112009,муниципальный округ Бибирево,1979 +2281027,г Москва ул Белозерская д.3А,Москва,ул Белозерская д.3А,ул,Белозерская ,д.3А,7563450,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Белозерская д.3Б,Москва,ул Белозерская д.3Б,ул,Белозерская ,д.3Б,7563455,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Белозерская д.5,Москва,ул Белозерская д.5,ул,Белозерская ,д.5,7563460,муниципальный округ Бибирево,1979 +2281027,г Москва ул Белозерская д.9,Москва,ул Белозерская д.9,ул,Белозерская ,д.9,8148498,муниципальный округ Бибирево,1979 +2281027,г Москва ул Белозерская д.9А,Москва,ул Белозерская д.9А,ул,Белозерская ,д.9А,7563465,муниципальный округ Бибирево,1976 +2281027,г Москва ул Белозерская д.9Б,Москва,ул Белозерская д.9Б,ул,Белозерская ,д.9Б,7563468,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Коненкова д.10,Москва,ул Коненкова д.10,ул,Коненкова ,д.10,7563859,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Коненкова д.11,Москва,ул Коненкова д.11,ул,Коненкова ,д.11,7563864,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Коненкова д.11Б,Москва,ул Коненкова д.11Б,ул,Коненкова ,д.11Б,7563873,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Коненкова д.11В,Москва,ул Коненкова д.11В,ул,Коненкова ,д.11В,7563882,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Коненкова д.12,Москва,ул Коненкова д.12,ул,Коненкова ,д.12,7563890,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Коненкова д.12А,Москва,ул Коненкова д.12А,ул,Коненкова ,д.12А,7563896,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Коненкова д.13,Москва,ул Коненкова д.13,ул,Коненкова ,д.13,7563903,муниципальный округ Бибирево,1983 +2281027,г Москва ул Коненкова д.14,Москва,ул Коненкова д.14,ул,Коненкова ,д.14,7563909,муниципальный округ Бибирево,1976 +2281027,г Москва ул Коненкова д.15,Москва,ул Коненкова д.15,ул,Коненкова ,д.15,7563913,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Коненкова д.15 кор.1,Москва,ул Коненкова д.15 кор.1,ул,Коненкова ,д.15 кор.1,7759636,муниципальный округ Бибирево,2004 +2281027,г Москва ул Коненкова д.15В,Москва,ул Коненкова д.15В,ул,Коненкова ,д.15В,7563918,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Коненкова д.16,Москва,ул Коненкова д.16,ул,Коненкова ,д.16,7563922,муниципальный округ Бибирево,1979 +2281027,г Москва ул Коненкова д.17,Москва,ул Коненкова д.17,ул,Коненкова ,д.17,7563929,муниципальный округ Бибирево,1982 +2281027,г Москва ул Коненкова д.19,Москва,ул Коненкова д.19,ул,Коненкова ,д.19,7563931,муниципальный округ Бибирево,1976 +2281027,г Москва ул Коненкова д.19А,Москва,ул Коненкова д.19А,ул,Коненкова ,д.19А,7563936,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Коненкова д.19В,Москва,ул Коненкова д.19В,ул,Коненкова ,д.19В,7563943,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Коненкова д.19Г,Москва,ул Коненкова д.19Г,ул,Коненкова ,д.19Г,7563949,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Коненкова д.21,Москва,ул Коненкова д.21,ул,Коненкова ,д.21,7563953,муниципальный округ Бибирево,1976 +2281027,г Москва ул Коненкова д.21А,Москва,ул Коненкова д.21А,ул,Коненкова ,д.21А,7563957,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Коненкова д.23Б,Москва,ул Коненкова д.23Б,ул,Коненкова ,д.23Б,7563963,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Коненкова д.23В,Москва,ул Коненкова д.23В,ул,Коненкова ,д.23В,7563966,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Коненкова д.4,Москва,ул Коненкова д.4,ул,Коненкова ,д.4,7563548,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Коненкова д.4Б,Москва,ул Коненкова д.4Б,ул,Коненкова ,д.4Б,7563551,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Коненкова д.5,Москва,ул Коненкова д.5,ул,Коненкова ,д.5,7563556,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Коненкова д.6,Москва,ул Коненкова д.6,ул,Коненкова ,д.6,7798185,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Коненкова д.6А,Москва,ул Коненкова д.6А,ул,Коненкова ,д.6А,7563559,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Коненкова д.7,Москва,ул Коненкова д.7,ул,Коненкова ,д.7,7563841,муниципальный округ Бибирево,1977 +2281027,г Москва ул Коненкова д.8,Москва,ул Коненкова д.8,ул,Коненкова ,д.8,8129485,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Коненкова д.8В,Москва,ул Коненкова д.8В,ул,Коненкова ,д.8В,7563846,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Коненкова д.9,Москва,ул Коненкова д.9,ул,Коненкова ,д.9,7563853,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.14,Москва,ул Корнейчука д.14,ул,Корнейчука ,д.14,7563972,муниципальный округ Бибирево,1976 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.16,Москва,ул Корнейчука д.16,ул,Корнейчука ,д.16,7563977,муниципальный округ Бибирево,1977 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.18,Москва,ул Корнейчука д.18,ул,Корнейчука ,д.18,7563982,муниципальный округ Бибирево,1976 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.20,Москва,ул Корнейчука д.20,ул,Корнейчука ,д.20,7996191,муниципальный округ Бибирево,2002 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.22,Москва,ул Корнейчука д.22,ул,Корнейчука ,д.22,7563989,муниципальный округ Бибирево,1976 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.24,Москва,ул Корнейчука д.24,ул,Корнейчука ,д.24,7563993,муниципальный округ Бибирево,1977 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.26,Москва,ул Корнейчука д.26,ул,Корнейчука ,д.26,7563996,муниципальный округ Бибирево,1976 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.30,Москва,ул Корнейчука д.30,ул,Корнейчука ,д.30,7564000,муниципальный округ Бибирево,1977 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.32,Москва,ул Корнейчука д.32,ул,Корнейчука ,д.32,7564004,муниципальный округ Бибирево,1977 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.33,Москва,ул Корнейчука д.33,ул,Корнейчука ,д.33,7564005,муниципальный округ Бибирево,1981 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.33А,Москва,ул Корнейчука д.33А,ул,Корнейчука ,д.33А,7564010,муниципальный округ Бибирево,1982 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.34,Москва,ул Корнейчука д.34,ул,Корнейчука ,д.34,8439099,муниципальный округ Бибирево,1978 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.36,Москва,ул Корнейчука д.36,ул,Корнейчука ,д.36,7564013,муниципальный округ Бибирево,1977 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.36А,Москва,ул Корнейчука д.36А,ул,Корнейчука ,д.36А,7564016,муниципальный округ Бибирево,1977 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.36Б,Москва,ул Корнейчука д.36Б,ул,Корнейчука ,д.36Б,7564021,муниципальный округ Бибирево,1976 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.37,Москва,ул Корнейчука д.37,ул,Корнейчука ,д.37,7564026,муниципальный округ Бибирево,1981 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.38,Москва,ул Корнейчука д.38,ул,Корнейчука ,д.38,7564030,муниципальный округ Бибирево,1977 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.38А,Москва,ул Корнейчука д.38А,ул,Корнейчука ,д.38А,7564040,муниципальный округ Бибирево,1976 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.39,Москва,ул Корнейчука д.39,ул,Корнейчука ,д.39,7564045,муниципальный округ Бибирево,1982 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.41,Москва,ул Корнейчука д.41,ул,Корнейчука ,д.41,7564047,муниципальный округ Бибирево,1982 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.41А,Москва,ул Корнейчука д.41А,ул,Корнейчука ,д.41А,7564051,муниципальный округ Бибирево,1982 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.42,Москва,ул Корнейчука д.42,ул,Корнейчука ,д.42,7564056,муниципальный округ Бибирево,1977 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.43,Москва,ул Корнейчука д.43,ул,Корнейчука ,д.43,7564059,муниципальный округ Бибирево,1981 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.44,Москва,ул Корнейчука д.44,ул,Корнейчука ,д.44,7564064,муниципальный округ Бибирево,1977 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.46,Москва,ул Корнейчука д.46,ул,Корнейчука ,д.46,7564067,муниципальный округ Бибирево,1976 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.47,Москва,ул Корнейчука д.47,ул,Корнейчука ,д.47,7564072,муниципальный округ Бибирево,1982 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.48,Москва,ул Корнейчука д.48,ул,Корнейчука ,д.48,7564076,муниципальный округ Бибирево,1976 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.48А,Москва,ул Корнейчука д.48А,ул,Корнейчука ,д.48А,7564082,муниципальный округ Бибирево,1976 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.49,Москва,ул Корнейчука д.49,ул,Корнейчука ,д.49,7564088,муниципальный округ Бибирево,1981 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.50,Москва,ул Корнейчука д.50,ул,Корнейчука ,д.50,7564092,муниципальный округ Бибирево,1976 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.51,Москва,ул Корнейчука д.51,ул,Корнейчука ,д.51,7564098,муниципальный округ Бибирево,1982 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.51Б,Москва,ул Корнейчука д.51Б,ул,Корнейчука ,д.51Б,7564105,муниципальный округ Бибирево,1981 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.52,Москва,ул Корнейчука д.52,ул,Корнейчука ,д.52,7564111,муниципальный округ Бибирево,1977 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.54,Москва,ул Корнейчука д.54,ул,Корнейчука ,д.54,7564114,муниципальный округ Бибирево,1980 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.54А,Москва,ул Корнейчука д.54А,ул,Корнейчука ,д.54А,7564120,муниципальный округ Бибирево,1980 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.55,Москва,ул Корнейчука д.55,ул,Корнейчука ,д.55,7564125,муниципальный округ Бибирево,1981 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.56,Москва,ул Корнейчука д.56,ул,Корнейчука ,д.56,7564129,муниципальный округ Бибирево,1979 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.58,Москва,ул Корнейчука д.58,ул,Корнейчука ,д.58,7564132,муниципальный округ Бибирево,1978 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.58А,Москва,ул Корнейчука д.58А,ул,Корнейчука ,д.58А,7564137,муниципальный округ Бибирево,1979 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.58В,Москва,ул Корнейчука д.58В,ул,Корнейчука ,д.58В,7564143,муниципальный округ Бибирево,1979 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.59,Москва,ул Корнейчука д.59,ул,Корнейчука ,д.59,7564147,муниципальный округ Бибирево,1982 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.59А,Москва,ул Корнейчука д.59А,ул,Корнейчука ,д.59А,7564151,муниципальный округ Бибирево,1982 +2281027,г Москва ул Лескова д.10,Москва,ул Лескова д.10,ул,Лескова ,д.10,7564214,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Лескова д.10А,Москва,ул Лескова д.10А,ул,Лескова ,д.10А,7564217,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Лескова д.10Б,Москва,ул Лескова д.10Б,ул,Лескова ,д.10Б,7564219,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Лескова д.10В,Москва,ул Лескова д.10В,ул,Лескова ,д.10В,7564221,муниципальный округ Бибирево,1984 +2281027,г Москва ул Лескова д.11А,Москва,ул Лескова д.11А,ул,Лескова ,д.11А,7564227,муниципальный округ Бибирево,1981 +2281027,г Москва ул Лескова д.12,Москва,ул Лескова д.12,ул,Лескова ,д.12,7564233,муниципальный округ Бибирево,1979 +2281027,г Москва ул Лескова д.13А,Москва,ул Лескова д.13А,ул,Лескова ,д.13А,7564236,муниципальный округ Бибирево,1982 +2281027,г Москва ул Лескова д.15,Москва,ул Лескова д.15,ул,Лескова ,д.15,7564241,муниципальный округ Бибирево,1981 +2281027,г Москва ул Лескова д.17,Москва,ул Лескова д.17,ул,Лескова ,д.17,7564245,муниципальный округ Бибирево,1981 +2281027,г Москва ул Лескова д.17А,Москва,ул Лескова д.17А,ул,Лескова ,д.17А,7564249,муниципальный округ Бибирево,1982 +2281027,г Москва ул Лескова д.19,Москва,ул Лескова д.19,ул,Лескова ,д.19,7564253,муниципальный округ Бибирево,1981 +2281027,г Москва ул Лескова д.21,Москва,ул Лескова д.21,ул,Лескова ,д.21,7564282,муниципальный округ Бибирево,1978 +2281027,г Москва ул Лескова д.23,Москва,ул Лескова д.23,ул,Лескова ,д.23,7564286,муниципальный округ Бибирево,1978 +2281027,г Москва ул Лескова д.23Б,Москва,ул Лескова д.23Б,ул,Лескова ,д.23Б,7564291,муниципальный округ Бибирево,1978 +2281027,г Москва ул Лескова д.25,Москва,ул Лескова д.25,ул,Лескова ,д.25,7564296,муниципальный округ Бибирево,1978 +2281027,г Москва ул Лескова д.25Б,Москва,ул Лескова д.25Б,ул,Лескова ,д.25Б,7564299,муниципальный округ Бибирево,1978 +2281027,г Москва ул Лескова д.26,Москва,ул Лескова д.26,ул,Лескова ,д.26,7564302,муниципальный округ Бибирево,1987 +2281027,г Москва ул Лескова д.28,Москва,ул Лескова д.28,ул,Лескова ,д.28,7564306,муниципальный округ Бибирево,1986 +2281027,г Москва ул Лескова д.3,Москва,ул Лескова д.3,ул,Лескова ,д.3,8063637,муниципальный округ Бибирево,1977 +2281027,г Москва ул Лескова д.30,Москва,ул Лескова д.30,ул,Лескова ,д.30,7564309,муниципальный округ Бибирево,1980 +2281027,г Москва ул Лескова д.30 кор.1,Москва,ул Лескова д.30 кор.1,ул,Лескова ,д.30 кор.1,7564311,муниципальный округ Бибирево,1988 +2281027,г Москва ул Лескова д.3А,Москва,ул Лескова д.3А,ул,Лескова ,д.3А,7564160,муниципальный округ Бибирево,1984 +2281027,г Москва ул Лескова д.5,Москва,ул Лескова д.5,ул,Лескова ,д.5,7564166,муниципальный округ Бибирево,1977 +2281027,г Москва ул Лескова д.6,Москва,ул Лескова д.6,ул,Лескова ,д.6,7564171,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Лескова д.6А,Москва,ул Лескова д.6А,ул,Лескова ,д.6А,7564173,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Лескова д.8,Москва,ул Лескова д.8,ул,Лескова ,д.8,8471646,муниципальный округ Бибирево,н.д. +2281027,г Москва ул Лескова д.9,Москва,ул Лескова д.9,ул,Лескова ,д.9,7564178,муниципальный округ Бибирево,1977 +2281027,г Москва ул Лескова д.9 А,Москва,ул Лескова д.9 А,ул,Лескова ,д.9 А,8065523,муниципальный округ Бибирево,1977 +2281027,г Москва ул Лескова д.9А,Москва,ул Лескова д.9А,ул,Лескова ,д.9А,7564224,муниципальный округ Бибирево,1977 +2281027,г Москва ул Лескова д.9Б,Москва,ул Лескова д.9Б,ул,Лескова ,д.9Б,7564211,муниципальный округ Бибирево,1983 +2281027,г Москва ул Мелиховская д.2,Москва,ул Мелиховская д.2,ул,Мелиховская ,д.2,7564314,муниципальный округ Бибирево,1981 +2281027,г Москва ул Мелиховская д.4,Москва,ул Мелиховская д.4,ул,Мелиховская ,д.4,7564319,муниципальный округ Бибирево,1981 +2281027,г Москва ул Мелиховская д.6,Москва,ул Мелиховская д.6,ул,Мелиховская ,д.6,7564323,муниципальный округ Бибирево,1976 +2281027,г Москва ул Мурановская д.10,Москва,ул Мурановская д.10,ул,Мурановская ,д.10,8261366,муниципальный округ Бибирево,н.д. +2281027,г Москва ул Мурановская д.11,Москва,ул Мурановская д.11,ул,Мурановская ,д.11,7564349,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Мурановская д.12А,Москва,ул Мурановская д.12А,ул,Мурановская ,д.12А,7564352,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Мурановская д.13,Москва,ул Мурановская д.13,ул,Мурановская ,д.13,7564353,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Мурановская д.13Б,Москва,ул Мурановская д.13Б,ул,Мурановская ,д.13Б,8158311,муниципальный округ Бибирево,н.д. +2281027,г Москва ул Мурановская д.15,Москва,ул Мурановская д.15,ул,Мурановская ,д.15,7564355,муниципальный округ Бибирево,1977 +2281027,г Москва ул Мурановская д.17,Москва,ул Мурановская д.17,ул,Мурановская ,д.17,7564358,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Мурановская д.17Б,Москва,ул Мурановская д.17Б,ул,Мурановская ,д.17Б,7564361,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Мурановская д.19,Москва,ул Мурановская д.19,ул,Мурановская ,д.19,7564364,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Мурановская д.19Б,Москва,ул Мурановская д.19Б,ул,Мурановская ,д.19Б,7564367,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Мурановская д.21,Москва,ул Мурановская д.21,ул,Мурановская ,д.21,7564368,муниципальный округ Бибирево,1978 +2281027,г Москва ул Мурановская д.21А,Москва,ул Мурановская д.21А,ул,Мурановская ,д.21А,7564370,муниципальный округ Бибирево,1983 +2281027,г Москва ул Мурановская д.3,Москва,ул Мурановская д.3,ул,Мурановская ,д.3,7564326,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Мурановская д.4,Москва,ул Мурановская д.4,ул,Мурановская ,д.4,7564329,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Мурановская д.4 кор.1,Москва,ул Мурановская д.4 кор.1,ул,Мурановская ,д.4 кор.1,7564332,муниципальный округ Бибирево,2000 +2281027,г Москва ул Мурановская д.6,Москва,ул Мурановская д.6,ул,Мурановская ,д.6,7564335,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Мурановская д.7,Москва,ул Мурановская д.7,ул,Мурановская ,д.7,7564339,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Мурановская д.7Б,Москва,ул Мурановская д.7Б,ул,Мурановская ,д.7Б,7564342,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Мурановская д.8,Москва,ул Мурановская д.8,ул,Мурановская ,д.8,7564344,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Мурановская д.9,Москва,ул Мурановская д.9,ул,Мурановская ,д.9,7564348,муниципальный округ Бибирево,1977 +2281027,г Москва ул Плещеева д.10,Москва,ул Плещеева д.10,ул,Плещеева ,д.10,7564380,муниципальный округ Бибирево,1981 +2281027,г Москва ул Плещеева д.11,Москва,ул Плещеева д.11,ул,Плещеева ,д.11,7564381,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Плещеева д.11В,Москва,ул Плещеева д.11В,ул,Плещеева ,д.11В,7564383,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Плещеева д.12,Москва,ул Плещеева д.12,ул,Плещеева ,д.12,7564386,муниципальный округ Бибирево,1987 +2281027,г Москва ул Плещеева д.13,Москва,ул Плещеева д.13,ул,Плещеева ,д.13,7564390,муниципальный округ Бибирево,1976 +2281027,г Москва ул Плещеева д.14,Москва,ул Плещеева д.14,ул,Плещеева ,д.14,7564392,муниципальный округ Бибирево,1981 +2281027,г Москва ул Плещеева д.14А,Москва,ул Плещеева д.14А,ул,Плещеева ,д.14А,7564393,муниципальный округ Бибирево,1981 +2281027,г Москва ул Плещеева д.15,Москва,ул Плещеева д.15,ул,Плещеева ,д.15,7564395,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Плещеева д.15б,Москва,ул Плещеева д.15б,ул,Плещеева ,д.15б,8064049,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Плещеева д.16,Москва,ул Плещеева д.16,ул,Плещеева ,д.16,7564398,муниципальный округ Бибирево,1981 +2281027,г Москва ул Плещеева д.18,Москва,ул Плещеева д.18,ул,Плещеева ,д.18,7564399,муниципальный округ Бибирево,1981 +2281027,г Москва ул Плещеева д.18 кор.2,Москва,ул Плещеева д.18 кор.2,ул,Плещеева ,д.18 кор.2,7564400,муниципальный округ Бибирево,1999 +2281027,г Москва ул Плещеева д.20,Москва,ул Плещеева д.20,ул,Плещеева ,д.20,7564403,муниципальный округ Бибирево,1987 +2281027,г Москва ул Плещеева д.22,Москва,ул Плещеева д.22,ул,Плещеева ,д.22,7564405,муниципальный округ Бибирево,1981 +2281027,г Москва ул Плещеева д.22А,Москва,ул Плещеева д.22А,ул,Плещеева ,д.22А,7564407,муниципальный округ Бибирево,1982 +2281027,г Москва ул Плещеева д.24,Москва,ул Плещеева д.24,ул,Плещеева ,д.24,7564409,муниципальный округ Бибирево,1982 +2281027,г Москва ул Плещеева д.26,Москва,ул Плещеева д.26,ул,Плещеева ,д.26,7564410,муниципальный округ Бибирево,1982 +2281027,г Москва ул Плещеева д.28,Москва,ул Плещеева д.28,ул,Плещеева ,д.28,7564412,муниципальный округ Бибирево,1981 +2281027,г Москва ул Плещеева д.3,Москва,ул Плещеева д.3,ул,Плещеева ,д.3,8129487,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Плещеева д.30,Москва,ул Плещеева д.30,ул,Плещеева ,д.30,7564413,муниципальный округ Бибирево,1981 +2281027,г Москва ул Плещеева д.5,Москва,ул Плещеева д.5,ул,Плещеева ,д.5,7564371,муниципальный округ Бибирево,1977 +2281027,г Москва ул Плещеева д.6,Москва,ул Плещеева д.6,ул,Плещеева ,д.6,7564372,муниципальный округ Бибирево,1982 +2281027,г Москва ул Плещеева д.6А,Москва,ул Плещеева д.6А,ул,Плещеева ,д.6А,7564373,муниципальный округ Бибирево,1982 +2281027,г Москва ул Плещеева д.7,Москва,ул Плещеева д.7,ул,Плещеева ,д.7,7564374,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Плещеева д.7В,Москва,ул Плещеева д.7В,ул,Плещеева ,д.7В,7564375,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Плещеева д.8,Москва,ул Плещеева д.8,ул,Плещеева ,д.8,7564378,муниципальный округ Бибирево,1981 +2281027,г Москва ул Плещеева д.9,Москва,ул Плещеева д.9,ул,Плещеева ,д.9,7564379,муниципальный округ Бибирево,1977 +2281027,г Москва ул Пришвина д.10,Москва,ул Пришвина д.10,ул,Пришвина ,д.10,7564417,муниципальный округ Бибирево,1993 +2281027,г Москва ул Пришвина д.11,Москва,ул Пришвина д.11,ул,Пришвина ,д.11,7564418,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Пришвина д.13,Москва,ул Пришвина д.13,ул,Пришвина ,д.13,7564420,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Пришвина д.13б,Москва,ул Пришвина д.13б,ул,Пришвина ,д.13б,8228016,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Пришвина д.15/1,Москва,ул Пришвина д.15/1,ул,Пришвина ,д.15/1,7564421,муниципальный округ Бибирево,1977 +2281027,г Москва ул Пришвина д.17/2,Москва,ул Пришвина д.17/2,ул,Пришвина ,д.17/2,7564423,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Пришвина д.19,Москва,ул Пришвина д.19,ул,Пришвина ,д.19,7564424,муниципальный округ Бибирево,1982 +2281027,г Москва ул Пришвина д.21,Москва,ул Пришвина д.21,ул,Пришвина ,д.21,8129484,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Пришвина д.3,Москва,ул Пришвина д.3,ул,Пришвина ,д.3,7564414,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Пришвина д.7/1,Москва,ул Пришвина д.7/1,ул,Пришвина ,д.7/1,7564415,муниципальный округ Бибирево,1976 +2281027,г Москва ул Пришвина д.9/2,Москва,ул Пришвина д.9/2,ул,Пришвина ,д.9/2,7564416,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ш Алтуфьевское д.100,Москва,ш Алтуфьевское д.100,ш,Алтуфьевское ,д.100,7563439,муниципальный округ Бибирево,1983 +2281027,г Москва ш Алтуфьевское д.102 б,Москва,ш Алтуфьевское д.102 б,ш,Алтуфьевское ,д.102 б,8144009,муниципальный округ Бибирево,1984 +2281027,г Москва ш Алтуфьевское д.102б,Москва,ш Алтуфьевское д.102б,ш,Алтуфьевское ,д.102б,8143995,муниципальный округ Бибирево,н.д. +2281027,г Москва ш Алтуфьевское д.74,Москва,ш Алтуфьевское д.74,ш,Алтуфьевское ,д.74,7563363,муниципальный округ Бибирево,1984 +2281027,г Москва ш Алтуфьевское д.78,Москва,ш Алтуфьевское д.78,ш,Алтуфьевское ,д.78,7563420,муниципальный округ Бибирево,1984 +2281027,г Москва ш Алтуфьевское д.82,Москва,ш Алтуфьевское д.82,ш,Алтуфьевское ,д.82,7563429,муниципальный округ Бибирево,1984 +2281027,г Москва ш Алтуфьевское д.86,Москва,ш Алтуфьевское д.86,ш,Алтуфьевское ,д.86,7563432,муниципальный округ Бибирево,1983 +2281027,г Москва ш Алтуфьевское д.88,Москва,ш Алтуфьевское д.88,ш,Алтуфьевское ,д.88,8143966,муниципальный округ Бибирево,1983 +2281027,г Москва ш Алтуфьевское д.92,Москва,ш Алтуфьевское д.92,ш,Алтуфьевское ,д.92,8143975,муниципальный округ Бибирево,1983 +2281027,г Москва ш Алтуфьевское д.96,Москва,ш Алтуфьевское д.96,ш,Алтуфьевское ,д.96,8143990,муниципальный округ Бибирево,1984 +2281028,г Москва пер Добролюбова д.29/16,Москва,пер Добролюбова д.29/16,пер,Добролюбова ,д.29/16,7565581,муниципальный округ Бутырский,1959 +2281028,г Москва проезд Добролюбова д.11,Москва,проезд Добролюбова д.11,проезд,Добролюбова ,д.11,7565421,муниципальный округ Бутырский,1996 +2281028,г Москва проезд Добролюбова д.5,Москва,проезд Добролюбова д.5,проезд,Добролюбова ,д.5,7565417,муниципальный округ Бутырский,1960 +2281028,г Москва проезд Добролюбова д.5А,Москва,проезд Добролюбова д.5А,проезд,Добролюбова ,д.5А,7565418,муниципальный округ Бутырский,1958 +2281028,г Москва проезд Добролюбова д.7,Москва,проезд Добролюбова д.7,проезд,Добролюбова ,д.7,7565419,муниципальный округ Бутырский,1961 +2281028,г Москва проезд Добролюбова д.9,Москва,проезд Добролюбова д.9,проезд,Добролюбова ,д.9,7565420,муниципальный округ Бутырский,1948 +2281028,г Москва проезд Огородный д.17,Москва,проезд Огородный д.17,проезд,Огородный ,д.17,7565492,муниципальный округ Бутырский,1957 +2281028,г Москва проезд Огородный д.19,Москва,проезд Огородный д.19,проезд,Огородный ,д.19,7565494,муниципальный округ Бутырский,1960 +2281028,г Москва проезд Огородный д.19А,Москва,проезд Огородный д.19А,проезд,Огородный ,д.19А,7565495,муниципальный округ Бутырский,н.д. +2281028,г Москва проезд Огородный д.21,Москва,проезд Огородный д.21,проезд,Огородный ,д.21,7565497,муниципальный округ Бутырский,1956 +2281028,г Москва проезд Огородный д.21А кор.А,Москва,проезд Огородный д.21А кор.А,проезд,Огородный ,д.21А кор.А,7565498,муниципальный округ Бутырский,1952 +2281028,г Москва проезд Огородный д.21А кор.Б,Москва,проезд Огородный д.21А кор.Б,проезд,Огородный ,д.21А кор.Б,7565500,муниципальный округ Бутырский,1952 +2281028,г Москва проезд Огородный д.23,Москва,проезд Огородный д.23,проезд,Огородный ,д.23,7565502,муниципальный округ Бутырский,1959 +2281028,г Москва ул Бутырская д.2/18,Москва,ул Бутырская д.2/18,ул,Бутырская ,д.2/18,7828776,муниципальный округ Бутырский,1969 +2281028,г Москва ул Бутырская д.4,Москва,ул Бутырская д.4,ул,Бутырская ,д.4,7565381,муниципальный округ Бутырский,1970 +2281028,г Москва ул Бутырская д.6,Москва,ул Бутырская д.6,ул,Бутырская ,д.6,7565382,муниципальный округ Бутырский,1961 +2281028,г Москва ул Бутырская д.84,Москва,ул Бутырская д.84,ул,Бутырская ,д.84,7565383,муниципальный округ Бутырский,1938 +2281028,г Москва ул Бутырская д.86,Москва,ул Бутырская д.86,ул,Бутырская ,д.86,7565384,муниципальный округ Бутырский,1949 +2281028,г Москва ул Бутырская д.86А,Москва,ул Бутырская д.86А,ул,Бутырская ,д.86А,7565385,муниципальный округ Бутырский,1948 +2281028,г Москва ул Бутырская д.86Б,Москва,ул Бутырская д.86Б,ул,Бутырская ,д.86Б,7565386,муниципальный округ Бутырский,1953 +2281028,г Москва ул Гончарова д.1/6,Москва,ул Гончарова д.1/6,ул,Гончарова ,д.1/6,7565387,муниципальный округ Бутырский,1962 +2281028,г Москва ул Гончарова д.11А,Москва,ул Гончарова д.11А,ул,Гончарова ,д.11А,7565397,муниципальный округ Бутырский,1969 +2281028,г Москва ул Гончарова д.11Б,Москва,ул Гончарова д.11Б,ул,Гончарова ,д.11Б,7565398,муниципальный округ Бутырский,1969 +2281028,г Москва ул Гончарова д.13,Москва,ул Гончарова д.13,ул,Гончарова ,д.13,7565400,муниципальный округ Бутырский,1951 +2281028,г Москва ул Гончарова д.13 кор.1,Москва,ул Гончарова д.13 кор.1,ул,Гончарова ,д.13 кор.1,7565399,муниципальный округ Бутырский,1968 +2281028,г Москва ул Гончарова д.13Б,Москва,ул Гончарова д.13Б,ул,Гончарова ,д.13Б,7565401,муниципальный округ Бутырский,1957 +2281028,г Москва ул Гончарова д.15,Москва,ул Гончарова д.15,ул,Гончарова ,д.15,7565402,муниципальный округ Бутырский,1991 +2281028,г Москва ул Гончарова д.17 кор.1,Москва,ул Гончарова д.17 кор.1,ул,Гончарова ,д.17 кор.1,7565403,муниципальный округ Бутырский,1952 +2281028,г Москва ул Гончарова д.17 кор.2,Москва,ул Гончарова д.17 кор.2,ул,Гончарова ,д.17 кор.2,7565404,муниципальный округ Бутырский,1953 +2281028,г Москва ул Гончарова д.17 кор.3,Москва,ул Гончарова д.17 кор.3,ул,Гончарова ,д.17 кор.3,7565405,муниципальный округ Бутырский,1954 +2281028,г Москва ул Гончарова д.17 кор.4,Москва,ул Гончарова д.17 кор.4,ул,Гончарова ,д.17 кор.4,7565406,муниципальный округ Бутырский,1952 +2281028,г Москва ул Гончарова д.17А кор.1,Москва,ул Гончарова д.17А кор.1,ул,Гончарова ,д.17А кор.1,7565407,муниципальный округ Бутырский,1953 +2281028,г Москва ул Гончарова д.17А кор.2,Москва,ул Гончарова д.17А кор.2,ул,Гончарова ,д.17А кор.2,7565408,муниципальный округ Бутырский,1953 +2281028,г Москва ул Гончарова д.17А кор.3,Москва,ул Гончарова д.17А кор.3,ул,Гончарова ,д.17А кор.3,7565409,муниципальный округ Бутырский,1953 +2281028,г Москва ул Гончарова д.17А кор.4,Москва,ул Гончарова д.17А кор.4,ул,Гончарова ,д.17А кор.4,7565410,муниципальный округ Бутырский,1953 +2281028,г Москва ул Гончарова д.17Б,Москва,ул Гончарова д.17Б,ул,Гончарова ,д.17Б,7565411,муниципальный округ Бутырский,1957 +2281028,г Москва ул Гончарова д.17В,Москва,ул Гончарова д.17В,ул,Гончарова ,д.17В,7565412,муниципальный округ Бутырский,1958 +2281028,г Москва ул Гончарова д.19,Москва,ул Гончарова д.19,ул,Гончарова ,д.19,7565413,муниципальный округ Бутырский,1953 +2281028,г Москва ул Гончарова д.19А,Москва,ул Гончарова д.19А,ул,Гончарова ,д.19А,7565414,муниципальный округ Бутырский,1975 +2281028,г Москва ул Гончарова д.3,Москва,ул Гончарова д.3,ул,Гончарова ,д.3,8120858,муниципальный округ Бутырский,1967 +2281028,г Москва ул Гончарова д.5,Москва,ул Гончарова д.5,ул,Гончарова ,д.5,8120540,муниципальный округ Бутырский,1967 +2281028,г Москва ул Гончарова д.5А,Москва,ул Гончарова д.5А,ул,Гончарова ,д.5А,7565388,муниципальный округ Бутырский,1971 +2281028,г Москва ул Гончарова д.6,Москва,ул Гончарова д.6,ул,Гончарова ,д.6,7565389,муниципальный округ Бутырский,1957 +2281028,г Москва ул Гончарова д.6Б,Москва,ул Гончарова д.6Б,ул,Гончарова ,д.6Б,7565393,муниципальный округ Бутырский,1952 +2281028,г Москва ул Гончарова д.7,Москва,ул Гончарова д.7,ул,Гончарова ,д.7,8120558,муниципальный округ Бутырский,1967 +2281028,г Москва ул Гончарова д.7А,Москва,ул Гончарова д.7А,ул,Гончарова ,д.7А,7565394,муниципальный округ Бутырский,1960 +2281028,г Москва ул Гончарова д.8/13,Москва,ул Гончарова д.8/13,ул,Гончарова ,д.8/13,7565395,муниципальный округ Бутырский,1954 +2281028,г Москва ул Гончарова д.9,Москва,ул Гончарова д.9,ул,Гончарова ,д.9,7565396,муниципальный округ Бутырский,1979 +2281028,г Москва ул Добролюбова д.11А,Москва,ул Добролюбова д.11А,ул,Добролюбова ,д.11А,7565423,муниципальный округ Бутырский,1960 +2281028,г Москва ул Добролюбова д.15/21,Москва,ул Добролюбова д.15/21,ул,Добролюбова ,д.15/21,7565428,муниципальный округ Бутырский,1959 +2281028,г Москва ул Добролюбова д.17,Москва,ул Добролюбова д.17,ул,Добролюбова ,д.17,7565429,муниципальный округ Бутырский,1961 +2281028,г Москва ул Добролюбова д.18,Москва,ул Добролюбова д.18,ул,Добролюбова ,д.18,7565430,муниципальный округ Бутырский,1959 +2281028,г Москва ул Добролюбова д.19,Москва,ул Добролюбова д.19,ул,Добролюбова ,д.19,7565432,муниципальный округ Бутырский,1958 +2281028,г Москва ул Добролюбова д.19А,Москва,ул Добролюбова д.19А,ул,Добролюбова ,д.19А,7565433,муниципальный округ Бутырский,1959 +2281028,г Москва ул Добролюбова д.20,Москва,ул Добролюбова д.20,ул,Добролюбова ,д.20,7565435,муниципальный округ Бутырский,1960 +2281028,г Москва ул Добролюбова д.20/25,Москва,ул Добролюбова д.20/25,ул,Добролюбова ,д.20/25,7565436,муниципальный округ Бутырский,1961 +2281028,г Москва ул Добролюбова д.21,Москва,ул Добролюбова д.21,ул,Добролюбова ,д.21,7565438,муниципальный округ Бутырский,1958 +2281028,г Москва ул Добролюбова д.21А кор.А,Москва,ул Добролюбова д.21А кор.А,ул,Добролюбова ,д.21А кор.А,7565440,муниципальный округ Бутырский,1957 +2281028,г Москва ул Добролюбова д.21А кор.Б,Москва,ул Добролюбова д.21А кор.Б,ул,Добролюбова ,д.21А кор.Б,7565441,муниципальный округ Бутырский,1958 +2281028,г Москва ул Добролюбова д.23,Москва,ул Добролюбова д.23,ул,Добролюбова ,д.23,7565442,муниципальный округ Бутырский,1958 +2281028,г Москва ул Добролюбова д.25,Москва,ул Добролюбова д.25,ул,Добролюбова ,д.25,7565443,муниципальный округ Бутырский,1959 +2281028,г Москва ул Добролюбова д.25А кор.1,Москва,ул Добролюбова д.25А кор.1,ул,Добролюбова ,д.25А кор.1,7565445,муниципальный округ Бутырский,1957 +2281028,г Москва ул Добролюбова д.25а кор.2,Москва,ул Добролюбова д.25а кор.2,ул,Добролюбова ,д.25а кор.2,7558734,муниципальный округ Бутырский,1957 +2281028,г Москва ул Добролюбова д.27,Москва,ул Добролюбова д.27,ул,Добролюбова ,д.27,7565446,муниципальный округ Бутырский,1958 +2281028,г Москва ул Добролюбова д.27А,Москва,ул Добролюбова д.27А,ул,Добролюбова ,д.27А,7565448,муниципальный округ Бутырский,1968 +2281028,г Москва ул Добролюбова д.5,Москва,ул Добролюбова д.5,ул,Добролюбова ,д.5,7565415,муниципальный округ Бутырский,н.д. +2281028,г Москва ул Милашенкова д.1,Москва,ул Милашенкова д.1,ул,Милашенкова ,д.1,8124827,муниципальный округ Бутырский,2003 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.10,Москва,ул Милашенкова д.10,ул,Милашенкова ,д.10,7565467,муниципальный округ Бутырский,1980 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.10А,Москва,ул Милашенкова д.10А,ул,Милашенкова ,д.10А,7565469,муниципальный округ Бутырский,1980 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.11 кор.1,Москва,ул Милашенкова д.11 кор.1,ул,Милашенкова ,д.11 кор.1,7565471,муниципальный округ Бутырский,1963 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.11 кор.2,Москва,ул Милашенкова д.11 кор.2,ул,Милашенкова ,д.11 кор.2,7565472,муниципальный округ Бутырский,1963 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.12,Москва,ул Милашенкова д.12,ул,Милашенкова ,д.12,7565473,муниципальный округ Бутырский,1980 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.12А,Москва,ул Милашенкова д.12А,ул,Милашенкова ,д.12А,7565475,муниципальный округ Бутырский,1982 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.12Б,Москва,ул Милашенкова д.12Б,ул,Милашенкова ,д.12Б,8120897,муниципальный округ Бутырский,2006 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.12В,Москва,ул Милашенкова д.12В,ул,Милашенкова ,д.12В,7565477,муниципальный округ Бутырский,1981 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.12Г,Москва,ул Милашенкова д.12Г,ул,Милашенкова ,д.12Г,8124745,муниципальный округ Бутырский,2002 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.12Д,Москва,ул Милашенкова д.12Д,ул,Милашенкова ,д.12Д,7565478,муниципальный округ Бутырский,1981 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.13 кор.1,Москва,ул Милашенкова д.13 кор.1,ул,Милашенкова ,д.13 кор.1,7565480,муниципальный округ Бутырский,1963 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.13 кор.2,Москва,ул Милашенкова д.13 кор.2,ул,Милашенкова ,д.13 кор.2,8120841,муниципальный округ Бутырский,1963 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.13 кор.3,Москва,ул Милашенкова д.13 кор.3,ул,Милашенкова ,д.13 кор.3,7565481,муниципальный округ Бутырский,1963 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.15,Москва,ул Милашенкова д.15,ул,Милашенкова ,д.15,7565483,муниципальный округ Бутырский,1968 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.16,Москва,ул Милашенкова д.16,ул,Милашенкова ,д.16,7565484,муниципальный округ Бутырский,1997 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.17,Москва,ул Милашенкова д.17,ул,Милашенкова ,д.17,7565486,муниципальный округ Бутырский,1966 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.18,Москва,ул Милашенкова д.18,ул,Милашенкова ,д.18,7565487,муниципальный округ Бутырский,1997 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.19,Москва,ул Милашенкова д.19,ул,Милашенкова ,д.19,7828954,муниципальный округ Бутырский,1969 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.20,Москва,ул Милашенкова д.20,ул,Милашенкова ,д.20,7565489,муниципальный округ Бутырский,1997 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.22,Москва,ул Милашенкова д.22,ул,Милашенкова ,д.22,7565490,муниципальный округ Бутырский,1997 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.3 кор.3,Москва,ул Милашенкова д.3 кор.3,ул,Милашенкова ,д.3 кор.3,7565449,муниципальный округ Бутырский,1961 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.3 кор.4,Москва,ул Милашенкова д.3 кор.4,ул,Милашенкова ,д.3 кор.4,7565451,муниципальный округ Бутырский,1961 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.5 кор.2,Москва,ул Милашенкова д.5 кор.2,ул,Милашенкова ,д.5 кор.2,7565461,муниципальный округ Бутырский,1961 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.7 кор.3,Москва,ул Милашенкова д.7 кор.3,ул,Милашенкова ,д.7 кор.3,7565462,муниципальный округ Бутырский,1961 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.8,Москва,ул Милашенкова д.8,ул,Милашенкова ,д.8,7565464,муниципальный округ Бутырский,1990 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.9 кор.1,Москва,ул Милашенкова д.9 кор.1,ул,Милашенкова ,д.9 кор.1,7565465,муниципальный округ Бутырский,1962 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.9 кор.2,Москва,ул Милашенкова д.9 кор.2,ул,Милашенкова ,д.9 кор.2,7565466,муниципальный округ Бутырский,1963 +2281028,г Москва ул Руставели д.1/2,Москва,ул Руставели д.1/2,ул,Руставели ,д.1/2,7565504,муниципальный округ Бутырский,1957 +2281028,г Москва ул Руставели д.10 кор.2,Москва,ул Руставели д.10 кор.2,ул,Руставели ,д.10 кор.2,7565544,муниципальный округ Бутырский,1953 +2281028,г Москва ул Руставели д.10 кор.3,Москва,ул Руставели д.10 кор.3,ул,Руставели ,д.10 кор.3,7565543,муниципальный округ Бутырский,1951 +2281028,г Москва ул Руставели д.10 кор.4,Москва,ул Руставели д.10 кор.4,ул,Руставели ,д.10 кор.4,7565545,муниципальный округ Бутырский,1970 +2281028,г Москва ул Руставели д.12/7 кор.А,Москва,ул Руставели д.12/7 кор.А,ул,Руставели ,д.12/7 кор.А,7565546,муниципальный округ Бутырский,1955 +2281028,г Москва ул Руставели д.12/7 кор.Б,Москва,ул Руставели д.12/7 кор.Б,ул,Руставели ,д.12/7 кор.Б,7565547,муниципальный округ Бутырский,1955 +2281028,г Москва ул Руставели д.13/12 кор.1,Москва,ул Руставели д.13/12 кор.1,ул,Руставели ,д.13/12 кор.1,7565548,муниципальный округ Бутырский,1951 +2281028,г Москва ул Руставели д.13/12 кор.2,Москва,ул Руставели д.13/12 кор.2,ул,Руставели ,д.13/12 кор.2,7565549,муниципальный округ Бутырский,1952 +2281028,г Москва ул Руставели д.15,Москва,ул Руставели д.15,ул,Руставели ,д.15,7565550,муниципальный округ Бутырский,1957 +2281028,г Москва ул Руставели д.15А,Москва,ул Руставели д.15А,ул,Руставели ,д.15А,7565551,муниципальный округ Бутырский,н.д. +2281028,г Москва ул Руставели д.15А строение 1,Москва,ул Руставели д.15А строение 1,ул,Руставели ,д.15А строение 1,7828990,муниципальный округ Бутырский,1952 +2281028,г Москва ул Руставели д.15А строение 1А,Москва,ул Руставели д.15А строение 1А,ул,Руставели ,д.15А строение 1А,7829008,муниципальный округ Бутырский,1969 +2281028,г Москва ул Руставели д.17,Москва,ул Руставели д.17,ул,Руставели ,д.17,7565552,муниципальный округ Бутырский,1956 +2281028,г Москва ул Руставели д.17А,Москва,ул Руставели д.17А,ул,Руставели ,д.17А,7565553,муниципальный округ Бутырский,1958 +2281028,г Москва ул Руставели д.19,Москва,ул Руставели д.19,ул,Руставели ,д.19,7565554,муниципальный округ Бутырский,1961 +2281028,г Москва ул Руставели д.3 кор.2,Москва,ул Руставели д.3 кор.2,ул,Руставели ,д.3 кор.2,7565505,муниципальный округ Бутырский,1947 +2281028,г Москва ул Руставели д.3 кор.3,Москва,ул Руставели д.3 кор.3,ул,Руставели ,д.3 кор.3,7565507,муниципальный округ Бутырский,1952 +2281028,г Москва ул Руставели д.3 кор.5,Москва,ул Руставели д.3 кор.5,ул,Руставели ,д.3 кор.5,7565508,муниципальный округ Бутырский,1952 +2281028,г Москва ул Руставели д.3 кор.6,Москва,ул Руставели д.3 кор.6,ул,Руставели ,д.3 кор.6,7565510,муниципальный округ Бутырский,1952 +2281028,г Москва ул Руставели д.3 кор.7,Москва,ул Руставели д.3 кор.7,ул,Руставели ,д.3 кор.7,7565511,муниципальный округ Бутырский,1952 +2281028,г Москва ул Руставели д.4 кор.1,Москва,ул Руставели д.4 кор.1,ул,Руставели ,д.4 кор.1,7565512,муниципальный округ Бутырский,1959 +2281028,г Москва ул Руставели д.4 кор.2,Москва,ул Руставели д.4 кор.2,ул,Руставели ,д.4 кор.2,7565513,муниципальный округ Бутырский,1962 +2281028,г Москва ул Руставели д.6 кор.5,Москва,ул Руставели д.6 кор.5,ул,Руставели ,д.6 кор.5,7565537,муниципальный округ Бутырский,1966 +2281028,г Москва ул Руставели д.6 кор.6,Москва,ул Руставели д.6 кор.6,ул,Руставели ,д.6 кор.6,7565538,муниципальный округ Бутырский,1966 +2281028,г Москва ул Руставели д.6А кор.1,Москва,ул Руставели д.6А кор.1,ул,Руставели ,д.6А кор.1,7565514,муниципальный округ Бутырский,1961 +2281028,г Москва ул Руставели д.6А кор.2,Москва,ул Руставели д.6А кор.2,ул,Руставели ,д.6А кор.2,7565535,муниципальный округ Бутырский,1960 +2281028,г Москва ул Руставели д.6А кор.3,Москва,ул Руставели д.6А кор.3,ул,Руставели ,д.6А кор.3,7565536,муниципальный округ Бутырский,1960 +2281028,г Москва ул Руставели д.8 кор.1,Москва,ул Руставели д.8 кор.1,ул,Руставели ,д.8 кор.1,7565539,муниципальный округ Бутырский,1971 +2281028,г Москва ул Руставели д.8 кор.2,Москва,ул Руставели д.8 кор.2,ул,Руставели ,д.8 кор.2,7565540,муниципальный округ Бутырский,1971 +2281028,г Москва ул Руставели д.8Б,Москва,ул Руставели д.8Б,ул,Руставели ,д.8Б,7565541,муниципальный округ Бутырский,1958 +2281028,г Москва ул Руставели д.9,Москва,ул Руставели д.9,ул,Руставели ,д.9,7565542,муниципальный округ Бутырский,1948 +2281028,г Москва ул Руставели д.9а кор.1,Москва,ул Руставели д.9а кор.1,ул,Руставели ,д.9а кор.1,7558738,муниципальный округ Бутырский,1956 +2281028,г Москва ул Руставели д.9а кор.2,Москва,ул Руставели д.9а кор.2,ул,Руставели ,д.9а кор.2,7558744,муниципальный округ Бутырский,1956 +2281028,г Москва ул Фонвизина д.10,Москва,ул Фонвизина д.10,ул,Фонвизина ,д.10,7565568,муниципальный округ Бутырский,1960 +2281028,г Москва ул Фонвизина д.10А,Москва,ул Фонвизина д.10А,ул,Фонвизина ,д.10А,7565570,муниципальный округ Бутырский,1966 +2281028,г Москва ул Фонвизина д.11,Москва,ул Фонвизина д.11,ул,Фонвизина ,д.11,7565571,муниципальный округ Бутырский,1961 +2281028,г Москва ул Фонвизина д.12,Москва,ул Фонвизина д.12,ул,Фонвизина ,д.12,7565573,муниципальный округ Бутырский,1960 +2281028,г Москва ул Фонвизина д.12А,Москва,ул Фонвизина д.12А,ул,Фонвизина ,д.12А,7565574,муниципальный округ Бутырский,1960 +2281028,г Москва ул Фонвизина д.13,Москва,ул Фонвизина д.13,ул,Фонвизина ,д.13,7565576,муниципальный округ Бутырский,1961 +2281028,г Москва ул Фонвизина д.14,Москва,ул Фонвизина д.14,ул,Фонвизина ,д.14,7565577,муниципальный округ Бутырский,1959 +2281028,г Москва ул Фонвизина д.15,Москва,ул Фонвизина д.15,ул,Фонвизина ,д.15,7565579,муниципальный округ Бутырский,1965 +2281028,г Москва ул Фонвизина д.2/14,Москва,ул Фонвизина д.2/14,ул,Фонвизина ,д.2/14,7565555,муниципальный округ Бутырский,1962 +2281028,г Москва ул Фонвизина д.2А,Москва,ул Фонвизина д.2А,ул,Фонвизина ,д.2А,7565556,муниципальный округ Бутырский,1960 +2281028,г Москва ул Фонвизина д.4,Москва,ул Фонвизина д.4,ул,Фонвизина ,д.4,7565557,муниципальный округ Бутырский,1959 +2281028,г Москва ул Фонвизина д.4А,Москва,ул Фонвизина д.4А,ул,Фонвизина ,д.4А,7565558,муниципальный округ Бутырский,1959 +2281028,г Москва ул Фонвизина д.4Б,Москва,ул Фонвизина д.4Б,ул,Фонвизина ,д.4Б,7565559,муниципальный округ Бутырский,1960 +2281028,г Москва ул Фонвизина д.6,Москва,ул Фонвизина д.6,ул,Фонвизина ,д.6,7565560,муниципальный округ Бутырский,1961 +2281028,г Москва ул Фонвизина д.6А,Москва,ул Фонвизина д.6А,ул,Фонвизина ,д.6А,7565561,муниципальный округ Бутырский,1968 +2281028,г Москва ул Фонвизина д.6Б,Москва,ул Фонвизина д.6Б,ул,Фонвизина ,д.6Б,7565562,муниципальный округ Бутырский,1959 +2281028,г Москва ул Фонвизина д.7,Москва,ул Фонвизина д.7,ул,Фонвизина ,д.7,7565563,муниципальный округ Бутырский,2000 +2281028,г Москва ул Фонвизина д.8,Москва,ул Фонвизина д.8,ул,Фонвизина ,д.8,7565565,муниципальный округ Бутырский,1961 +2281028,г Москва ул Фонвизина д.8Б,Москва,ул Фонвизина д.8Б,ул,Фонвизина ,д.8Б,7565567,муниципальный округ Бутырский,1965 +2281028,г Москва ул Фонвизина д.9 кор.1,Москва,ул Фонвизина д.9 кор.1,ул,Фонвизина ,д.9 кор.1,8124792,муниципальный округ Бутырский,2000 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.10А,Москва,ул Яблочкова д.10А,ул,Яблочкова ,д.10А,7565587,муниципальный округ Бутырский,1957 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.12,Москва,ул Яблочкова д.12,ул,Яблочкова ,д.12,7565591,муниципальный округ Бутырский,1969 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.15,Москва,ул Яблочкова д.15,ул,Яблочкова ,д.15,7565593,муниципальный округ Бутырский,1967 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.16,Москва,ул Яблочкова д.16,ул,Яблочкова ,д.16,7565595,муниципальный округ Бутырский,2008 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.18,Москва,ул Яблочкова д.18,ул,Яблочкова ,д.18,7565646,муниципальный округ Бутырский,2009 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.18 кор.3,Москва,ул Яблочкова д.18 кор.3,ул,Яблочкова ,д.18 кор.3,7565647,муниципальный округ Бутырский,1961 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.18 кор.4,Москва,ул Яблочкова д.18 кор.4,ул,Яблочкова ,д.18 кор.4,7565648,муниципальный округ Бутырский,1961 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.19,Москва,ул Яблочкова д.19,ул,Яблочкова ,д.19,7565649,муниципальный округ Бутырский,1967 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.20 кор.2,Москва,ул Яблочкова д.20 кор.2,ул,Яблочкова ,д.20 кор.2,7565650,муниципальный округ Бутырский,1961 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.21,Москва,ул Яблочкова д.21,ул,Яблочкова ,д.21,7828607,муниципальный округ Бутырский,1969 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.21 кор.2,Москва,ул Яблочкова д.21 кор.2,ул,Яблочкова ,д.21 кор.2,7565651,муниципальный округ Бутырский,1985 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.22 кор.1,Москва,ул Яблочкова д.22 кор.1,ул,Яблочкова ,д.22 кор.1,7565653,муниципальный округ Бутырский,1962 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.22 кор.2,Москва,ул Яблочкова д.22 кор.2,ул,Яблочкова ,д.22 кор.2,7565654,муниципальный округ Бутырский,1962 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.22 кор.3,Москва,ул Яблочкова д.22 кор.3,ул,Яблочкова ,д.22 кор.3,7565655,муниципальный округ Бутырский,1962 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.23,Москва,ул Яблочкова д.23,ул,Яблочкова ,д.23,7565656,муниципальный округ Бутырский,1967 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.23 кор.2,Москва,ул Яблочкова д.23 кор.2,ул,Яблочкова ,д.23 кор.2,7565657,муниципальный округ Бутырский,1986 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.23 кор.3,Москва,ул Яблочкова д.23 кор.3,ул,Яблочкова ,д.23 кор.3,7565658,муниципальный округ Бутырский,1988 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.24 кор.1,Москва,ул Яблочкова д.24 кор.1,ул,Яблочкова ,д.24 кор.1,7565659,муниципальный округ Бутырский,1962 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.24 кор.2,Москва,ул Яблочкова д.24 кор.2,ул,Яблочкова ,д.24 кор.2,7565660,муниципальный округ Бутырский,1962 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.25,Москва,ул Яблочкова д.25,ул,Яблочкова ,д.25,8120453,муниципальный округ Бутырский,1966 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.25 кор.3,Москва,ул Яблочкова д.25 кор.3,ул,Яблочкова ,д.25 кор.3,7565661,муниципальный округ Бутырский,1988 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.25 кор.4,Москва,ул Яблочкова д.25 кор.4,ул,Яблочкова ,д.25 кор.4,7565662,муниципальный округ Бутырский,1989 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.26 кор.1,Москва,ул Яблочкова д.26 кор.1,ул,Яблочкова ,д.26 кор.1,7565663,муниципальный округ Бутырский,1963 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.26 кор.2,Москва,ул Яблочкова д.26 кор.2,ул,Яблочкова ,д.26 кор.2,7565664,муниципальный округ Бутырский,1963 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.27 кор.2,Москва,ул Яблочкова д.27 кор.2,ул,Яблочкова ,д.27 кор.2,7565665,муниципальный округ Бутырский,1992 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.28 кор.1,Москва,ул Яблочкова д.28 кор.1,ул,Яблочкова ,д.28 кор.1,7565666,муниципальный округ Бутырский,1963 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.28 кор.2,Москва,ул Яблочкова д.28 кор.2,ул,Яблочкова ,д.28 кор.2,8120563,муниципальный округ Бутырский,1963 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.29,Москва,ул Яблочкова д.29,ул,Яблочкова ,д.29,7565667,муниципальный округ Бутырский,1967 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.29 кор.4,Москва,ул Яблочкова д.29 кор.4,ул,Яблочкова ,д.29 кор.4,7565668,муниципальный округ Бутырский,1983 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.29А,Москва,ул Яблочкова д.29А,ул,Яблочкова ,д.29А,7565669,муниципальный округ Бутырский,1981 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.29Б,Москва,ул Яблочкова д.29Б,ул,Яблочкова ,д.29Б,7565670,муниципальный округ Бутырский,1982 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.30,Москва,ул Яблочкова д.30,ул,Яблочкова ,д.30,7565671,муниципальный округ Бутырский,1968 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.30А,Москва,ул Яблочкова д.30А,ул,Яблочкова ,д.30А,7828940,муниципальный округ Бутырский,1969 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.31,Москва,ул Яблочкова д.31,ул,Яблочкова ,д.31,8120056,муниципальный округ Бутырский,1967 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.31 кор.3,Москва,ул Яблочкова д.31 кор.3,ул,Яблочкова ,д.31 кор.3,7565672,муниципальный округ Бутырский,1983 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.31 кор.4,Москва,ул Яблочкова д.31 кор.4,ул,Яблочкова ,д.31 кор.4,7565673,муниципальный округ Бутырский,1984 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.31Г,Москва,ул Яблочкова д.31Г,ул,Яблочкова ,д.31Г,7565674,муниципальный округ Бутырский,1994 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.32,Москва,ул Яблочкова д.32,ул,Яблочкова ,д.32,7565675,муниципальный округ Бутырский,1968 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.34,Москва,ул Яблочкова д.34,ул,Яблочкова ,д.34,7565676,муниципальный округ Бутырский,1971 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.35,Москва,ул Яблочкова д.35,ул,Яблочкова ,д.35,8120712,муниципальный округ Бутырский,1967 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.35А,Москва,ул Яблочкова д.35А,ул,Яблочкова ,д.35А,7565677,муниципальный округ Бутырский,1981 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.35Б,Москва,ул Яблочкова д.35Б,ул,Яблочкова ,д.35Б,7565678,муниципальный округ Бутырский,1982 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.36,Москва,ул Яблочкова д.36,ул,Яблочкова ,д.36,8120697,муниципальный округ Бутырский,1966 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.37,Москва,ул Яблочкова д.37,ул,Яблочкова ,д.37,7828922,муниципальный округ Бутырский,1969 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.37А,Москва,ул Яблочкова д.37А,ул,Яблочкова ,д.37А,7565679,муниципальный округ Бутырский,1986 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.37Б,Москва,ул Яблочкова д.37Б,ул,Яблочкова ,д.37Б,7565680,муниципальный округ Бутырский,1982 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.37В,Москва,ул Яблочкова д.37В,ул,Яблочкова ,д.37В,7565681,муниципальный округ Бутырский,1982 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.37Г,Москва,ул Яблочкова д.37Г,ул,Яблочкова ,д.37Г,7565682,муниципальный округ Бутырский,1983 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.4,Москва,ул Яблочкова д.4,ул,Яблочкова ,д.4,7565582,муниципальный округ Бутырский,1967 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.41,Москва,ул Яблочкова д.41,ул,Яблочкова ,д.41,7565683,муниципальный округ Бутырский,1966 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.41А,Москва,ул Яблочкова д.41А,ул,Яблочкова ,д.41А,7565684,муниципальный округ Бутырский,1981 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.41Б,Москва,ул Яблочкова д.41Б,ул,Яблочкова ,д.41Б,7565685,муниципальный округ Бутырский,1981 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.43,Москва,ул Яблочкова д.43,ул,Яблочкова ,д.43,7565686,муниципальный округ Бутырский,1971 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.43А,Москва,ул Яблочкова д.43А,ул,Яблочкова ,д.43А,7565688,муниципальный округ Бутырский,1981 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.43Б,Москва,ул Яблочкова д.43Б,ул,Яблочкова ,д.43Б,7565689,муниципальный округ Бутырский,1983 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.43В,Москва,ул Яблочкова д.43В,ул,Яблочкова ,д.43В,7565690,муниципальный округ Бутырский,1983 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.45,Москва,ул Яблочкова д.45,ул,Яблочкова ,д.45,7565691,муниципальный округ Бутырский,1988 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.47,Москва,ул Яблочкова д.47,ул,Яблочкова ,д.47,7565692,муниципальный округ Бутырский,1989 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.49,Москва,ул Яблочкова д.49,ул,Яблочкова ,д.49,7565693,муниципальный округ Бутырский,1994 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.6А,Москва,ул Яблочкова д.6А,ул,Яблочкова ,д.6А,7565584,муниципальный округ Бутырский,1973 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.8,Москва,ул Яблочкова д.8,ул,Яблочкова ,д.8,7565586,муниципальный округ Бутырский,1963 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.1,Москва,ул Абрамцевская д.1,ул,Абрамцевская ,д.1,7682862,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.11 кор.1,Москва,ул Абрамцевская д.11 кор.1,ул,Абрамцевская ,д.11 кор.1,8043390,муниципальный округ Лианозово,1986 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.11 кор.2,Москва,ул Абрамцевская д.11 кор.2,ул,Абрамцевская ,д.11 кор.2,8043412,муниципальный округ Лианозово,1987 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.11 кор.3,Москва,ул Абрамцевская д.11 кор.3,ул,Абрамцевская ,д.11 кор.3,8043415,муниципальный округ Лианозово,2004 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.12,Москва,ул Абрамцевская д.12,ул,Абрамцевская ,д.12,8043425,муниципальный округ Лианозово,1976 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.14,Москва,ул Абрамцевская д.14,ул,Абрамцевская ,д.14,8043432,муниципальный округ Лианозово,1978 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.14 кор.1,Москва,ул Абрамцевская д.14 кор.1,ул,Абрамцевская ,д.14 кор.1,8043455,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.16 кор.Б,Москва,ул Абрамцевская д.16 кор.Б,ул,Абрамцевская ,д.16 кор.Б,8043461,муниципальный округ Лианозово,н.д. +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.16Б,Москва,ул Абрамцевская д.16Б,ул,Абрамцевская ,д.16Б,8043459,муниципальный округ Лианозово,1976 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.18,Москва,ул Абрамцевская д.18,ул,Абрамцевская ,д.18,8043467,муниципальный округ Лианозово,1978 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.2,Москва,ул Абрамцевская д.2,ул,Абрамцевская ,д.2,8043184,муниципальный округ Лианозово,1976 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.2 кор.2,Москва,ул Абрамцевская д.2 кор.2,ул,Абрамцевская ,д.2 кор.2,8043191,муниципальный округ Лианозово,1980 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.20,Москва,ул Абрамцевская д.20,ул,Абрамцевская ,д.20,8043470,муниципальный округ Лианозово,1978 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.22,Москва,ул Абрамцевская д.22,ул,Абрамцевская ,д.22,8043476,муниципальный округ Лианозово,1978 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.24,Москва,ул Абрамцевская д.24,ул,Абрамцевская ,д.24,8043479,муниципальный округ Лианозово,1980 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.24 кор.1,Москва,ул Абрамцевская д.24 кор.1,ул,Абрамцевская ,д.24 кор.1,8043484,муниципальный округ Лианозово,1980 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.3 а,Москва,ул Абрамцевская д.3 а,ул,Абрамцевская ,д.3 а,8043195,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.3б,Москва,ул Абрамцевская д.3б,ул,Абрамцевская ,д.3б,8043199,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.4,Москва,ул Абрамцевская д.4,ул,Абрамцевская ,д.4,8043219,муниципальный округ Лианозово,1967 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.4 кор.1,Москва,ул Абрамцевская д.4 кор.1,ул,Абрамцевская ,д.4 кор.1,8043229,муниципальный округ Лианозово,1969 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.4 кор.2,Москва,ул Абрамцевская д.4 кор.2,ул,Абрамцевская ,д.4 кор.2,8043236,муниципальный округ Лианозово,1998 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.5,Москва,ул Абрамцевская д.5,ул,Абрамцевская ,д.5,8043290,муниципальный округ Лианозово,1976 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.6,Москва,ул Абрамцевская д.6,ул,Абрамцевская ,д.6,7682868,муниципальный округ Лианозово,1976 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.7,Москва,ул Абрамцевская д.7,ул,Абрамцевская ,д.7,8043316,муниципальный округ Лианозово,2005 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.8,Москва,ул Абрамцевская д.8,ул,Абрамцевская ,д.8,7663215,муниципальный округ Лианозово,1997 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.8 а,Москва,ул Абрамцевская д.8 а,ул,Абрамцевская ,д.8 а,8043310,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.9 кор.1,Москва,ул Абрамцевская д.9 кор.1,ул,Абрамцевская ,д.9 кор.1,8033188,муниципальный округ Лианозово,н.д. +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.9 кор.2,Москва,ул Абрамцевская д.9 кор.2,ул,Абрамцевская ,д.9 кор.2,8043341,муниципальный округ Лианозово,1986 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.9 кор.3,Москва,ул Абрамцевская д.9 кор.3,ул,Абрамцевская ,д.9 кор.3,8043346,муниципальный округ Лианозово,2002 +2281029,г Москва ул Белякова д.8,Москва,ул Белякова д.8,ул,Белякова ,д.8,8043584,муниципальный округ Лианозово,2009 +2281029,г Москва ул Водопьянова д.1 кор.1,Москва,ул Водопьянова д.1 кор.1,ул,Водопьянова ,д.1 кор.1,8043586,муниципальный округ Лианозово,2009 +2281029,г Москва ул Водопьянова д.1 кор.2,Москва,ул Водопьянова д.1 кор.2,ул,Водопьянова ,д.1 кор.2,8043588,муниципальный округ Лианозово,2009 +2281029,г Москва ул Водопьянова д.3 кор.1,Москва,ул Водопьянова д.3 кор.1,ул,Водопьянова ,д.3 кор.1,8043591,муниципальный округ Лианозово,2009 +2281029,г Москва ул Водопьянова д.3 кор.2,Москва,ул Водопьянова д.3 кор.2,ул,Водопьянова ,д.3 кор.2,8043595,муниципальный округ Лианозово,2009 +2281029,г Москва ул Водопьянова д.3 кор.3,Москва,ул Водопьянова д.3 кор.3,ул,Водопьянова ,д.3 кор.3,8043598,муниципальный округ Лианозово,2009 +2281029,г Москва ул Водопьянова д.5,Москва,ул Водопьянова д.5,ул,Водопьянова ,д.5,8043602,муниципальный округ Лианозово,2009 +2281029,г Москва ул Илимская д.10,Москва,ул Илимская д.10,ул,Илимская ,д.10,8044534,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ул Илимская д.12,Москва,ул Илимская д.12,ул,Илимская ,д.12,8044540,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ул Илимская д.2,Москва,ул Илимская д.2,ул,Илимская ,д.2,8043547,муниципальный округ Лианозово,1976 +2281029,г Москва ул Илимская д.2 кор.1,Москва,ул Илимская д.2 кор.1,ул,Илимская ,д.2 кор.1,8043552,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ул Илимская д.24,Москва,ул Илимская д.24,ул,Илимская ,д.24,7558777,муниципальный округ Лианозово,1958 +2281029,г Москва ул Илимская д.4,Москва,ул Илимская д.4,ул,Илимская ,д.4,8043557,муниципальный округ Лианозово,1980 +2281029,г Москва ул Илимская д.5,Москва,ул Илимская д.5,ул,Илимская ,д.5,8043560,муниципальный округ Лианозово,1963 +2281029,г Москва ул Илимская д.6,Москва,ул Илимская д.6,ул,Илимская ,д.6,8044518,муниципальный округ Лианозово,1980 +2281029,г Москва ул Илимская д.8 кор.2,Москва,ул Илимская д.8 кор.2,ул,Илимская ,д.8 кор.2,8044523,муниципальный округ Лианозово,1981 +2281029,г Москва ул Молокова д.22,Москва,ул Молокова д.22,ул,Молокова ,д.22,8043604,муниципальный округ Лианозово,2009 +2281029,г Москва ул Молокова д.24,Москва,ул Молокова д.24,ул,Молокова ,д.24,8043607,муниципальный округ Лианозово,2009 +2281029,г Москва ул Молокова д.26,Москва,ул Молокова д.26,ул,Молокова ,д.26,8043609,муниципальный округ Лианозово,2009 +2281029,г Москва ул Набережная д.11,Москва,ул Набережная д.11,ул,Набережная ,д.11,7690549,муниципальный округ Лианозово,1913 +2281029,г Москва ул Набережная д.13,Москва,ул Набережная д.13,ул,Набережная ,д.13,7690551,муниципальный округ Лианозово,1905 +2281029,г Москва ул Набережная д.15,Москва,ул Набережная д.15,ул,Набережная ,д.15,7690563,муниципальный округ Лианозово,1909 +2281029,г Москва ул Набережная д.17,Москва,ул Набережная д.17,ул,Набережная ,д.17,7690593,муниципальный округ Лианозово,1917 +2281029,г Москва ул Набережная д.4,Москва,ул Набережная д.4,ул,Набережная ,д.4,7690535,муниципальный округ Лианозово,1924 +2281029,г Москва ул Набережная д.5,Москва,ул Набережная д.5,ул,Набережная ,д.5,7690538,муниципальный округ Лианозово,1916 +2281029,г Москва ул Набережная д.6,Москва,ул Набережная д.6,ул,Набережная ,д.6,7690542,муниципальный округ Лианозово,1916 +2281029,г Москва ул Набережная д.7,Москва,ул Набережная д.7,ул,Набережная ,д.7,7690545,муниципальный округ Лианозово,1916 +2281029,г Москва ул Набережная д.8,Москва,ул Набережная д.8,ул,Набережная ,д.8,7690546,муниципальный округ Лианозово,1916 +2281029,г Москва ул Новгородская д.10,Москва,ул Новгородская д.10,ул,Новгородская ,д.10,8044571,муниципальный округ Лианозово,1978 +2281029,г Москва ул Новгородская д.10 кор.1,Москва,ул Новгородская д.10 кор.1,ул,Новгородская ,д.10 кор.1,8044574,муниципальный округ Лианозово,1978 +2281029,г Москва ул Новгородская д.11,Москва,ул Новгородская д.11,ул,Новгородская ,д.11,8044579,муниципальный округ Лианозово,1979 +2281029,г Москва ул Новгородская д.11 кор.2,Москва,ул Новгородская д.11 кор.2,ул,Новгородская ,д.11 кор.2,8044582,муниципальный округ Лианозово,1982 +2281029,г Москва ул Новгородская д.13,Москва,ул Новгородская д.13,ул,Новгородская ,д.13,8044587,муниципальный округ Лианозово,1979 +2281029,г Москва ул Новгородская д.13 кор.1,Москва,ул Новгородская д.13 кор.1,ул,Новгородская ,д.13 кор.1,8044590,муниципальный округ Лианозово,1979 +2281029,г Москва ул Новгородская д.14,Москва,ул Новгородская д.14,ул,Новгородская ,д.14,8044594,муниципальный округ Лианозово,1979 +2281029,г Москва ул Новгородская д.14 кор.2,Москва,ул Новгородская д.14 кор.2,ул,Новгородская ,д.14 кор.2,7682889,муниципальный округ Лианозово,1982 +2281029,г Москва ул Новгородская д.16,Москва,ул Новгородская д.16,ул,Новгородская ,д.16,8044598,муниципальный округ Лианозово,1979 +2281029,г Москва ул Новгородская д.16 кор.1,Москва,ул Новгородская д.16 кор.1,ул,Новгородская ,д.16 кор.1,7682899,муниципальный округ Лианозово,1979 +2281029,г Москва ул Новгородская д.19,Москва,ул Новгородская д.19,ул,Новгородская ,д.19,8228010,муниципальный округ Лианозово,1980 +2281029,г Москва ул Новгородская д.19 кор.1,Москва,ул Новгородская д.19 кор.1,ул,Новгородская ,д.19 кор.1,8044600,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ул Новгородская д.22,Москва,ул Новгородская д.22,ул,Новгородская ,д.22,8044604,муниципальный округ Лианозово,1980 +2281029,г Москва ул Новгородская д.22 кор.1,Москва,ул Новгородская д.22 кор.1,ул,Новгородская ,д.22 кор.1,8044609,муниципальный округ Лианозово,1978 +2281029,г Москва ул Новгородская д.23,Москва,ул Новгородская д.23,ул,Новгородская ,д.23,8044613,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ул Новгородская д.24,Москва,ул Новгородская д.24,ул,Новгородская ,д.24,8044616,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ул Новгородская д.26,Москва,ул Новгородская д.26,ул,Новгородская ,д.26,8044622,муниципальный округ Лианозово,1979 +2281029,г Москва ул Новгородская д.27,Москва,ул Новгородская д.27,ул,Новгородская ,д.27,8044627,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ул Новгородская д.3 кор.1,Москва,ул Новгородская д.3 кор.1,ул,Новгородская ,д.3 кор.1,8044546,муниципальный округ Лианозово,1970 +2281029,г Москва ул Новгородская д.30,Москва,ул Новгородская д.30,ул,Новгородская ,д.30,8044629,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ул Новгородская д.31,Москва,ул Новгородская д.31,ул,Новгородская ,д.31,8044631,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ул Новгородская д.33,Москва,ул Новгородская д.33,ул,Новгородская ,д.33,8044634,муниципальный округ Лианозово,1979 +2281029,г Москва ул Новгородская д.34,Москва,ул Новгородская д.34,ул,Новгородская ,д.34,8089537,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ул Новгородская д.35 кор.1,Москва,ул Новгородская д.35 кор.1,ул,Новгородская ,д.35 кор.1,8044637,муниципальный округ Лианозово,1980 +2281029,г Москва ул Новгородская д.36,Москва,ул Новгородская д.36,ул,Новгородская ,д.36,8044641,муниципальный округ Лианозово,1980 +2281029,г Москва ул Новгородская д.37,Москва,ул Новгородская д.37,ул,Новгородская ,д.37,8044643,муниципальный округ Лианозово,2006 +2281029,г Москва ул Новгородская д.38,Москва,ул Новгородская д.38,ул,Новгородская ,д.38,7682879,муниципальный округ Лианозово,2006 +2281029,г Москва ул Новгородская д.4,Москва,ул Новгородская д.4,ул,Новгородская ,д.4,8044551,муниципальный округ Лианозово,1980 +2281029,г Москва ул Новгородская д.5 кор.1,Москва,ул Новгородская д.5 кор.1,ул,Новгородская ,д.5 кор.1,8044559,муниципальный округ Лианозово,2010 +2281029,г Москва ул Новгородская д.7,Москва,ул Новгородская д.7,ул,Новгородская ,д.7,8044567,муниципальный округ Лианозово,1978 +2281029,г Москва ул Псковская д.10 кор.1,Москва,ул Псковская д.10 кор.1,ул,Псковская ,д.10 кор.1,8044581,муниципальный округ Лианозово,1982 +2281029,г Москва ул Псковская д.12 кор.1,Москва,ул Псковская д.12 кор.1,ул,Псковская ,д.12 кор.1,8044588,муниципальный округ Лианозово,1982 +2281029,г Москва ул Псковская д.12 кор.2,Москва,ул Псковская д.12 кор.2,ул,Псковская ,д.12 кор.2,8044592,муниципальный округ Лианозово,1982 +2281029,г Москва ул Псковская д.2 кор.1,Москва,ул Псковская д.2 кор.1,ул,Псковская ,д.2 кор.1,8033918,муниципальный округ Лианозово,н.д. +2281029,г Москва ул Псковская д.2 кор.2,Москва,ул Псковская д.2 кор.2,ул,Псковская ,д.2 кор.2,8044557,муниципальный округ Лианозово,1982 +2281029,г Москва ул Псковская д.4,Москва,ул Псковская д.4,ул,Псковская ,д.4,8044569,муниципальный округ Лианозово,1958 +2281029,г Москва ул Псковская д.5 кор.1,Москва,ул Псковская д.5 кор.1,ул,Псковская ,д.5 кор.1,7752521,муниципальный округ Лианозово,2007 +2281029,г Москва ул Псковская д.5 кор.3,Москва,ул Псковская д.5 кор.3,ул,Псковская ,д.5 кор.3,8044573,муниципальный округ Лианозово,2006 +2281029,г Москва ул Псковская д.5 кор.4,Москва,ул Псковская д.5 кор.4,ул,Псковская ,д.5 кор.4,7752530,муниципальный округ Лианозово,2007 +2281029,г Москва ул Псковская д.6,Москва,ул Псковская д.6,ул,Псковская ,д.6,8044575,муниципальный округ Лианозово,1986 +2281029,г Москва ул Псковская д.7 кор.1,Москва,ул Псковская д.7 кор.1,ул,Псковская ,д.7 кор.1,7752475,муниципальный округ Лианозово,2006 +2281029,г Москва ул Псковская д.9 кор.1,Москва,ул Псковская д.9 кор.1,ул,Псковская ,д.9 кор.1,7752509,муниципальный округ Лианозово,2007 +2281029,г Москва ул Псковская д.9 кор.2,Москва,ул Псковская д.9 кор.2,ул,Псковская ,д.9 кор.2,7976886,муниципальный округ Лианозово,2006 +2281029,г Москва ул Угличская д.15 кор.1,Москва,ул Угличская д.15 кор.1,ул,Угличская ,д.15 кор.1,8044612,муниципальный округ Лианозово,2000 +2281029,г Москва ул Угличская д.18,Москва,ул Угличская д.18,ул,Угличская ,д.18,8044615,муниципальный округ Лианозово,2006 +2281029,г Москва ул Угличская д.19,Москва,ул Угличская д.19,ул,Угличская ,д.19,8044621,муниципальный округ Лианозово,2006 +2281029,г Москва ул Угличская д.2,Москва,ул Угличская д.2,ул,Угличская ,д.2,8044597,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ул Угличская д.20,Москва,ул Угличская д.20,ул,Угличская ,д.20,8044626,муниципальный округ Лианозово,2006 +2281029,г Москва ул Угличская д.21,Москва,ул Угличская д.21,ул,Угличская ,д.21,8044630,муниципальный округ Лианозово,2006 +2281029,г Москва ул Угличская д.4,Москва,ул Угличская д.4,ул,Угличская ,д.4,7682834,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ул Угличская д.6,Москва,ул Угличская д.6,ул,Угличская ,д.6,8044602,муниципальный округ Лианозово,1976 +2281029,г Москва ул Угличская д.6 кор.2,Москва,ул Угличская д.6 кор.2,ул,Угличская ,д.6 кор.2,8044607,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ул Череповецкая д.10,Москва,ул Череповецкая д.10,ул,Череповецкая ,д.10,7682816,муниципальный округ Лианозово,1978 +2281029,г Москва ул Череповецкая д.11 кор.20,Москва,ул Череповецкая д.11 кор.20,ул,Череповецкая ,д.11 кор.20,8043553,муниципальный округ Лианозово,1978 +2281029,г Москва ул Череповецкая д.12,Москва,ул Череповецкая д.12,ул,Череповецкая ,д.12,7682822,муниципальный округ Лианозово,1978 +2281029,г Москва ул Череповецкая д.13,Москва,ул Череповецкая д.13,ул,Череповецкая ,д.13,8043561,муниципальный округ Лианозово,1979 +2281029,г Москва ул Череповецкая д.14,Москва,ул Череповецкая д.14,ул,Череповецкая ,д.14,8043567,муниципальный округ Лианозово,1976 +2281029,г Москва ул Череповецкая д.15,Москва,ул Череповецкая д.15,ул,Череповецкая ,д.15,8043568,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ул Череповецкая д.16,Москва,ул Череповецкая д.16,ул,Череповецкая ,д.16,8043573,муниципальный округ Лианозово,1979 +2281029,г Москва ул Череповецкая д.22,Москва,ул Череповецкая д.22,ул,Череповецкая ,д.22,8043575,муниципальный округ Лианозово,1979 +2281029,г Москва ул Череповецкая д.24,Москва,ул Череповецкая д.24,ул,Череповецкая ,д.24,8043578,муниципальный округ Лианозово,1979 +2281029,г Москва ул Череповецкая д.4,Москва,ул Череповецкая д.4,ул,Череповецкая ,д.4,8043434,муниципальный округ Лианозово,1976 +2281029,г Москва ул Череповецкая д.4 кор.1,Москва,ул Череповецкая д.4 кор.1,ул,Череповецкая ,д.4 кор.1,8043437,муниципальный округ Лианозово,1978 +2281029,г Москва ул Череповецкая д.4 кор.2,Москва,ул Череповецкая д.4 кор.2,ул,Череповецкая ,д.4 кор.2,8043444,муниципальный округ Лианозово,1978 +2281029,г Москва ул Череповецкая д.5 кор.14,Москва,ул Череповецкая д.5 кор.14,ул,Череповецкая ,д.5 кор.14,8043473,муниципальный округ Лианозово,1970 +2281029,г Москва ул Череповецкая д.6,Москва,ул Череповецкая д.6,ул,Череповецкая ,д.6,7682444,муниципальный округ Лианозово,1978 +2281029,г Москва ул Череповецкая д.6 б,Москва,ул Череповецкая д.6 б,ул,Череповецкая ,д.6 б,8043481,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ул Череповецкая д.7,Москва,ул Череповецкая д.7,ул,Череповецкая ,д.7,8043546,муниципальный округ Лианозово,1978 +2281029,г Москва ул Череповецкая д.8,Москва,ул Череповецкая д.8,ул,Череповецкая ,д.8,7682810,муниципальный округ Лианозово,1978 +2281029,г Москва ул Череповецкая д.9 кор.17,Москва,ул Череповецкая д.9 кор.17,ул,Череповецкая ,д.9 кор.17,8043550,муниципальный округ Лианозово,1978 +2281029,г Москва ш Алтуфьевское д.83,Москва,ш Алтуфьевское д.83,ш,Алтуфьевское ,д.83,8043490,муниципальный округ Лианозово,1978 +2281029,г Москва ш Алтуфьевское д.85,Москва,ш Алтуфьевское д.85,ш,Алтуфьевское ,д.85,7682842,муниципальный округ Лианозово,2011 +2281029,г Москва ш Алтуфьевское д.85А,Москва,ш Алтуфьевское д.85А,ш,Алтуфьевское ,д.85А,8043492,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ш Алтуфьевское д.87,Москва,ш Алтуфьевское д.87,ш,Алтуфьевское ,д.87,8043495,муниципальный округ Лианозово,1979 +2281029,г Москва ш Алтуфьевское д.87 кор.1,Москва,ш Алтуфьевское д.87 кор.1,ш,Алтуфьевское ,д.87 кор.1,8043501,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ш Алтуфьевское д.87 кор.3,Москва,ш Алтуфьевское д.87 кор.3,ш,Алтуфьевское ,д.87 кор.3,8043503,муниципальный округ Лианозово,1979 +2281029,г Москва ш Алтуфьевское д.89,Москва,ш Алтуфьевское д.89,ш,Алтуфьевское ,д.89,8176781,муниципальный округ Лианозово,н.д. +2281029,г Москва ш Алтуфьевское д.89А,Москва,ш Алтуфьевское д.89А,ш,Алтуфьевское ,д.89А,8043510,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ш Алтуфьевское д.91,Москва,ш Алтуфьевское д.91,ш,Алтуфьевское ,д.91,8043515,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ш Алтуфьевское д.91 кор.1,Москва,ш Алтуфьевское д.91 кор.1,ш,Алтуфьевское ,д.91 кор.1,8043517,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ш Алтуфьевское д.93,Москва,ш Алтуфьевское д.93,ш,Алтуфьевское ,д.93,8043522,муниципальный округ Лианозово,1978 +2281029,г Москва ш Алтуфьевское д.93 кор.1,Москва,ш Алтуфьевское д.93 кор.1,ш,Алтуфьевское ,д.93 кор.1,8043524,муниципальный округ Лианозово,1979 +2281029,г Москва ш Алтуфьевское д.95Б,Москва,ш Алтуфьевское д.95Б,ш,Алтуфьевское ,д.95Б,8043526,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ш Алтуфьевское д.97,Москва,ш Алтуфьевское д.97,ш,Алтуфьевское ,д.97,8043531,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ш Алтуфьевское д.97 кор.1,Москва,ш Алтуфьевское д.97 кор.1,ш,Алтуфьевское ,д.97 кор.1,8043533,муниципальный округ Лианозово,1978 +2281029,г Москва ш Алтуфьевское д.97 кор.2,Москва,ш Алтуфьевское д.97 кор.2,ш,Алтуфьевское ,д.97 кор.2,8043537,муниципальный округ Лианозово,1979 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.19 кор.2,Москва,проезд Анадырский д.19 кор.2,проезд,Анадырский ,д.19 кор.2,7564604,муниципальный округ Лосиноостровский,1956 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.21,Москва,проезд Анадырский д.21,проезд,Анадырский ,д.21,7564605,муниципальный округ Лосиноостровский,1957 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.25 кор.1,Москва,проезд Анадырский д.25 кор.1,проезд,Анадырский ,д.25 кор.1,7564607,муниципальный округ Лосиноостровский,1963 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.25 кор.2,Москва,проезд Анадырский д.25 кор.2,проезд,Анадырский ,д.25 кор.2,7564609,муниципальный округ Лосиноостровский,1962 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.27,Москва,проезд Анадырский д.27,проезд,Анадырский ,д.27,7564611,муниципальный округ Лосиноостровский,1961 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.29,Москва,проезд Анадырский д.29,проезд,Анадырский ,д.29,7564614,муниципальный округ Лосиноостровский,1963 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.31 кор.1,Москва,проезд Анадырский д.31 кор.1,проезд,Анадырский ,д.31 кор.1,7564615,муниципальный округ Лосиноостровский,1962 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.35,Москва,проезд Анадырский д.35,проезд,Анадырский ,д.35,7564616,муниципальный округ Лосиноостровский,1962 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.37,Москва,проезд Анадырский д.37,проезд,Анадырский ,д.37,7564617,муниципальный округ Лосиноостровский,1964 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.39 кор.1,Москва,проезд Анадырский д.39 кор.1,проезд,Анадырский ,д.39 кор.1,7564618,муниципальный округ Лосиноостровский,1962 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.39 кор.2,Москва,проезд Анадырский д.39 кор.2,проезд,Анадырский ,д.39 кор.2,7564619,муниципальный округ Лосиноостровский,1962 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.41,Москва,проезд Анадырский д.41,проезд,Анадырский ,д.41,7564620,муниципальный округ Лосиноостровский,1964 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.43,Москва,проезд Анадырский д.43,проезд,Анадырский ,д.43,7564622,муниципальный округ Лосиноостровский,1961 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.47 кор.1,Москва,проезд Анадырский д.47 кор.1,проезд,Анадырский ,д.47 кор.1,7564623,муниципальный округ Лосиноостровский,1969 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.47 кор.2,Москва,проезд Анадырский д.47 кор.2,проезд,Анадырский ,д.47 кор.2,7564624,муниципальный округ Лосиноостровский,1969 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.47 кор.3,Москва,проезд Анадырский д.47 кор.3,проезд,Анадырский ,д.47 кор.3,7564625,муниципальный округ Лосиноостровский,1969 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.49,Москва,проезд Анадырский д.49,проезд,Анадырский ,д.49,8019513,муниципальный округ Лосиноостровский,1969 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.57,Москва,проезд Анадырский д.57,проезд,Анадырский ,д.57,7576957,муниципальный округ Лосиноостровский,1970 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.61,Москва,проезд Анадырский д.61,проезд,Анадырский ,д.61,7564626,муниципальный округ Лосиноостровский,1971 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.63,Москва,проезд Анадырский д.63,проезд,Анадырский ,д.63,7576962,муниципальный округ Лосиноостровский,1970 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.67,Москва,проезд Анадырский д.67,проезд,Анадырский ,д.67,7628383,муниципальный округ Лосиноостровский,1970 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.69,Москва,проезд Анадырский д.69,проезд,Анадырский ,д.69,7576969,муниципальный округ Лосиноостровский,1970 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.77,Москва,проезд Анадырский д.77,проезд,Анадырский ,д.77,8233976,муниципальный округ Лосиноостровский,н.д. +2281030,г Москва проезд Осташковский д.4,Москва,проезд Осташковский д.4,проезд,Осташковский ,д.4,7564762,муниципальный округ Лосиноостровский,1983 +2281030,г Москва проезд Осташковский д.6,Москва,проезд Осташковский д.6,проезд,Осташковский ,д.6,7564763,муниципальный округ Лосиноостровский,1980 +2281030,г Москва проезд Янтарный д.1/8,Москва,проезд Янтарный д.1/8,проезд,Янтарный ,д.1/8,7564942,муниципальный округ Лосиноостровский,1961 +2281030,г Москва проезд Янтарный д.11,Москва,проезд Янтарный д.11,проезд,Янтарный ,д.11,7564946,муниципальный округ Лосиноостровский,1969 +2281030,г Москва проезд Янтарный д.15,Москва,проезд Янтарный д.15,проезд,Янтарный ,д.15,7564947,муниципальный округ Лосиноостровский,1961 +2281030,г Москва проезд Янтарный д.17,Москва,проезд Янтарный д.17,проезд,Янтарный ,д.17,7564948,муниципальный округ Лосиноостровский,1991 +2281030,г Москва проезд Янтарный д.19,Москва,проезд Янтарный д.19,проезд,Янтарный ,д.19,7564950,муниципальный округ Лосиноостровский,1956 +2281030,г Москва проезд Янтарный д.21,Москва,проезд Янтарный д.21,проезд,Янтарный ,д.21,7564953,муниципальный округ Лосиноостровский,1957 +2281030,г Москва проезд Янтарный д.25 кор.1,Москва,проезд Янтарный д.25 кор.1,проезд,Янтарный ,д.25 кор.1,7564955,муниципальный округ Лосиноостровский,1961 +2281030,г Москва проезд Янтарный д.25 кор.2,Москва,проезд Янтарный д.25 кор.2,проезд,Янтарный ,д.25 кор.2,7564956,муниципальный округ Лосиноостровский,1963 +2281030,г Москва проезд Янтарный д.27,Москва,проезд Янтарный д.27,проезд,Янтарный ,д.27,7564958,муниципальный округ Лосиноостровский,1963 +2281030,г Москва проезд Янтарный д.29,Москва,проезд Янтарный д.29,проезд,Янтарный ,д.29,7564959,муниципальный округ Лосиноостровский,1962 +2281030,г Москва проезд Янтарный д.3,Москва,проезд Янтарный д.3,проезд,Янтарный ,д.3,7564943,муниципальный округ Лосиноостровский,1967 +2281030,г Москва проезд Янтарный д.31,Москва,проезд Янтарный д.31,проезд,Янтарный ,д.31,7564960,муниципальный округ Лосиноостровский,1963 +2281030,г Москва проезд Янтарный д.33,Москва,проезд Янтарный д.33,проезд,Янтарный ,д.33,7564961,муниципальный округ Лосиноостровский,1963 +2281030,г Москва проезд Янтарный д.35/7,Москва,проезд Янтарный д.35/7,проезд,Янтарный ,д.35/7,7564962,муниципальный округ Лосиноостровский,1958 +2281030,г Москва проезд Янтарный д.5,Москва,проезд Янтарный д.5,проезд,Янтарный ,д.5,7564944,муниципальный округ Лосиноостровский,1961 +2281030,г Москва проезд Янтарный д.7,Москва,проезд Янтарный д.7,проезд,Янтарный ,д.7,7564945,муниципальный округ Лосиноостровский,1965 +2281030,г Москва проезд Янтарный д.9,Москва,проезд Янтарный д.9,проезд,Янтарный ,д.9,7119496,муниципальный округ Лосиноостровский,2007 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.12,Москва,ул Изумрудная д.12,ул,Изумрудная ,д.12,7564632,муниципальный округ Лосиноостровский,1963 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.13 кор.1,Москва,ул Изумрудная д.13 кор.1,ул,Изумрудная ,д.13 кор.1,8380842,муниципальный округ Лосиноостровский,н.д. +2281030,г Москва ул Изумрудная д.13 кор.2,Москва,ул Изумрудная д.13 кор.2,ул,Изумрудная ,д.13 кор.2,7564634,муниципальный округ Лосиноостровский,1984 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.14,Москва,ул Изумрудная д.14,ул,Изумрудная ,д.14,7564635,муниципальный округ Лосиноостровский,1970 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.16/11,Москва,ул Изумрудная д.16/11,ул,Изумрудная ,д.16/11,7564637,муниципальный округ Лосиноостровский,1962 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.2/12,Москва,ул Изумрудная д.2/12,ул,Изумрудная ,д.2/12,7564627,муниципальный округ Лосиноостровский,1961 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.20,Москва,ул Изумрудная д.20,ул,Изумрудная ,д.20,7564639,муниципальный округ Лосиноостровский,1969 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.22,Москва,ул Изумрудная д.22,ул,Изумрудная ,д.22,7564641,муниципальный округ Лосиноостровский,1967 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.24 кор.2,Москва,ул Изумрудная д.24 кор.2,ул,Изумрудная ,д.24 кор.2,7564643,муниципальный округ Лосиноостровский,1964 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.26,Москва,ул Изумрудная д.26,ул,Изумрудная ,д.26,7564645,муниципальный округ Лосиноостровский,1961 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.28 кор.1,Москва,ул Изумрудная д.28 кор.1,ул,Изумрудная ,д.28 кор.1,7564646,муниципальный округ Лосиноостровский,1960 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.28 кор.2,Москва,ул Изумрудная д.28 кор.2,ул,Изумрудная ,д.28 кор.2,7564648,муниципальный округ Лосиноостровский,1962 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.32,Москва,ул Изумрудная д.32,ул,Изумрудная ,д.32,7564650,муниципальный округ Лосиноостровский,1966 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.36,Москва,ул Изумрудная д.36,ул,Изумрудная ,д.36,7564651,муниципальный округ Лосиноостровский,1968 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.38,Москва,ул Изумрудная д.38,ул,Изумрудная ,д.38,7564653,муниципальный округ Лосиноостровский,1954 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.40,Москва,ул Изумрудная д.40,ул,Изумрудная ,д.40,7564654,муниципальный округ Лосиноостровский,1965 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.42,Москва,ул Изумрудная д.42,ул,Изумрудная ,д.42,7564656,муниципальный округ Лосиноостровский,1974 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.44,Москва,ул Изумрудная д.44,ул,Изумрудная ,д.44,7564657,муниципальный округ Лосиноостровский,1963 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.46 кор.1,Москва,ул Изумрудная д.46 кор.1,ул,Изумрудная ,д.46 кор.1,7564659,муниципальный округ Лосиноостровский,1968 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.46 кор.2,Москва,ул Изумрудная д.46 кор.2,ул,Изумрудная ,д.46 кор.2,7564661,муниципальный округ Лосиноостровский,1968 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.46 кор.3,Москва,ул Изумрудная д.46 кор.3,ул,Изумрудная ,д.46 кор.3,7564663,муниципальный округ Лосиноостровский,1965 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.48 кор.1,Москва,ул Изумрудная д.48 кор.1,ул,Изумрудная ,д.48 кор.1,7564664,муниципальный округ Лосиноостровский,1963 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.48 кор.2,Москва,ул Изумрудная д.48 кор.2,ул,Изумрудная ,д.48 кор.2,7564666,муниципальный округ Лосиноостровский,1965 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.50,Москва,ул Изумрудная д.50,ул,Изумрудная ,д.50,7564667,муниципальный округ Лосиноостровский,1973 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.52,Москва,ул Изумрудная д.52,ул,Изумрудная ,д.52,7564668,муниципальный округ Лосиноостровский,1985 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.6,Москва,ул Изумрудная д.6,ул,Изумрудная ,д.6,7564628,муниципальный округ Лосиноостровский,1962 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.63 кор.1,Москва,ул Изумрудная д.63 кор.1,ул,Изумрудная ,д.63 кор.1,7564670,муниципальный округ Лосиноостровский,1955 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.7,Москва,ул Изумрудная д.7,ул,Изумрудная ,д.7,7564629,муниципальный округ Лосиноостровский,1988 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.8,Москва,ул Изумрудная д.8,ул,Изумрудная ,д.8,7564631,муниципальный округ Лосиноостровский,1972 +2281030,г Москва ул Коминтерна д.21 кор.2,Москва,ул Коминтерна д.21 кор.2,ул,Коминтерна ,д.21 кор.2,7564671,муниципальный округ Лосиноостровский,1964 +2281030,г Москва ул Коминтерна д.22 кор.1,Москва,ул Коминтерна д.22 кор.1,ул,Коминтерна ,д.22 кор.1,7564673,муниципальный округ Лосиноостровский,1971 +2281030,г Москва ул Коминтерна д.22 кор.2,Москва,ул Коминтерна д.22 кор.2,ул,Коминтерна ,д.22 кор.2,7564675,муниципальный округ Лосиноостровский,1971 +2281030,г Москва ул Коминтерна д.26 кор.1,Москва,ул Коминтерна д.26 кор.1,ул,Коминтерна ,д.26 кор.1,7564676,муниципальный округ Лосиноостровский,1956 +2281030,г Москва ул Коминтерна д.26 кор.2,Москва,ул Коминтерна д.26 кор.2,ул,Коминтерна ,д.26 кор.2,7564677,муниципальный округ Лосиноостровский,1971 +2281030,г Москва ул Коминтерна д.28,Москва,ул Коминтерна д.28,ул,Коминтерна ,д.28,7564678,муниципальный округ Лосиноостровский,1959 +2281030,г Москва ул Коминтерна д.30,Москва,ул Коминтерна д.30,ул,Коминтерна ,д.30,7564680,муниципальный округ Лосиноостровский,1960 +2281030,г Москва ул Коминтерна д.32/5,Москва,ул Коминтерна д.32/5,ул,Коминтерна ,д.32/5,7564682,муниципальный округ Лосиноостровский,1957 +2281030,г Москва ул Коминтерна д.33 кор.2,Москва,ул Коминтерна д.33 кор.2,ул,Коминтерна ,д.33 кор.2,7564684,муниципальный округ Лосиноостровский,1973 +2281030,г Москва ул Коминтерна д.36,Москва,ул Коминтерна д.36,ул,Коминтерна ,д.36,7564685,муниципальный округ Лосиноостровский,1960 +2281030,г Москва ул Коминтерна д.40,Москва,ул Коминтерна д.40,ул,Коминтерна ,д.40,7564686,муниципальный округ Лосиноостровский,1961 +2281030,г Москва ул Коминтерна д.42,Москва,ул Коминтерна д.42,ул,Коминтерна ,д.42,7564687,муниципальный округ Лосиноостровский,1967 +2281030,г Москва ул Коминтерна д.46,Москва,ул Коминтерна д.46,ул,Коминтерна ,д.46,7564688,муниципальный округ Лосиноостровский,1966 +2281030,г Москва ул Коминтерна д.48/5,Москва,ул Коминтерна д.48/5,ул,Коминтерна ,д.48/5,7564689,муниципальный округ Лосиноостровский,1968 +2281030,г Москва ул Коминтерна д.54 кор.1,Москва,ул Коминтерна д.54 кор.1,ул,Коминтерна ,д.54 кор.1,7564690,муниципальный округ Лосиноостровский,1963 +2281030,г Москва ул Коминтерна д.54 кор.2,Москва,ул Коминтерна д.54 кор.2,ул,Коминтерна ,д.54 кор.2,7564692,муниципальный округ Лосиноостровский,1999 +2281030,г Москва ул Коминтерна д.54 кор.3,Москва,ул Коминтерна д.54 кор.3,ул,Коминтерна ,д.54 кор.3,7564693,муниципальный округ Лосиноостровский,1999 +2281030,г Москва ул Летчика Бабушкина д.32 кор.1,Москва,ул Летчика Бабушкина д.32 кор.1,ул,Летчика Бабушкина ,д.32 кор.1,7564695,муниципальный округ Лосиноостровский,1998 +2281030,г Москва ул Летчика Бабушкина д.32 кор.2,Москва,ул Летчика Бабушкина д.32 кор.2,ул,Летчика Бабушкина ,д.32 кор.2,8177792,муниципальный округ Лосиноостровский,н.д. +2281030,г Москва ул Летчика Бабушкина д.36,Москва,ул Летчика Бабушкина д.36,ул,Летчика Бабушкина ,д.36,7564697,муниципальный округ Лосиноостровский,1962 +2281030,г Москва ул Летчика Бабушкина д.38 кор.1,Москва,ул Летчика Бабушкина д.38 кор.1,ул,Летчика Бабушкина ,д.38 кор.1,7564699,муниципальный округ Лосиноостровский,1960 +2281030,г Москва ул Летчика Бабушкина д.40,Москва,ул Летчика Бабушкина д.40,ул,Летчика Бабушкина ,д.40,7564700,муниципальный округ Лосиноостровский,2004 +2281030,г Москва ул Летчика Бабушкина д.42,Москва,ул Летчика Бабушкина д.42,ул,Летчика Бабушкина ,д.42,8313333,муниципальный округ Лосиноостровский,1988 +2281030,г Москва ул Магаданская д.1,Москва,ул Магаданская д.1,ул,Магаданская ,д.1,7564702,муниципальный округ Лосиноостровский,1980 +2281030,г Москва ул Магаданская д.10,Москва,ул Магаданская д.10,ул,Магаданская ,д.10,7564710,муниципальный округ Лосиноостровский,1964 +2281030,г Москва ул Магаданская д.12,Москва,ул Магаданская д.12,ул,Магаданская ,д.12,7564712,муниципальный округ Лосиноостровский,1965 +2281030,г Москва ул Магаданская д.13,Москва,ул Магаданская д.13,ул,Магаданская ,д.13,7564713,муниципальный округ Лосиноостровский,1980 +2281030,г Москва ул Магаданская д.3,Москва,ул Магаданская д.3,ул,Магаданская ,д.3,7564704,муниципальный округ Лосиноостровский,1980 +2281030,г Москва ул Магаданская д.5,Москва,ул Магаданская д.5,ул,Магаданская ,д.5,7564705,муниципальный округ Лосиноостровский,1980 +2281030,г Москва ул Магаданская д.6,Москва,ул Магаданская д.6,ул,Магаданская ,д.6,7564707,муниципальный округ Лосиноостровский,1963 +2281030,г Москва ул Магаданская д.8,Москва,ул Магаданская д.8,ул,Магаданская ,д.8,7564708,муниципальный округ Лосиноостровский,1965 +2281030,г Москва ул Малыгина д.1,Москва,ул Малыгина д.1,ул,Малыгина ,д.1,7564714,муниципальный округ Лосиноостровский,1982 +2281030,г Москва ул Малыгина д.1 кор.2,Москва,ул Малыгина д.1 кор.2,ул,Малыгина ,д.1 кор.2,7564716,муниципальный округ Лосиноостровский,1982 +2281030,г Москва ул Малыгина д.10 кор.2,Москва,ул Малыгина д.10 кор.2,ул,Малыгина ,д.10 кор.2,7577047,муниципальный округ Лосиноостровский,1977 +2281030,г Москва ул Малыгина д.11,Москва,ул Малыгина д.11,ул,Малыгина ,д.11,7564729,муниципальный округ Лосиноостровский,1970 +2281030,г Москва ул Малыгина д.14 кор.1,Москва,ул Малыгина д.14 кор.1,ул,Малыгина ,д.14 кор.1,8430484,муниципальный округ Лосиноостровский,н.д. +2281030,г Москва ул Малыгина д.14 кор.2,Москва,ул Малыгина д.14 кор.2,ул,Малыгина ,д.14 кор.2,7577058,муниципальный округ Лосиноостровский,1978 +2281030,г Москва ул Малыгина д.18 кор.1,Москва,ул Малыгина д.18 кор.1,ул,Малыгина ,д.18 кор.1,7564731,муниципальный округ Лосиноостровский,1976 +2281030,г Москва ул Малыгина д.18 кор.2,Москва,ул Малыгина д.18 кор.2,ул,Малыгина ,д.18 кор.2,7577064,муниципальный округ Лосиноостровский,1976 +2281030,г Москва ул Малыгина д.22 кор.1,Москва,ул Малыгина д.22 кор.1,ул,Малыгина ,д.22 кор.1,7577072,муниципальный округ Лосиноостровский,1976 +2281030,г Москва ул Малыгина д.22 кор.2,Москва,ул Малыгина д.22 кор.2,ул,Малыгина ,д.22 кор.2,7577080,муниципальный округ Лосиноостровский,1976 +2281030,г Москва ул Малыгина д.3,Москва,ул Малыгина д.3,ул,Малыгина ,д.3,7564717,муниципальный округ Лосиноостровский,1980 +2281030,г Москва ул Малыгина д.3 кор.2,Москва,ул Малыгина д.3 кор.2,ул,Малыгина ,д.3 кор.2,7564718,муниципальный округ Лосиноостровский,1995 +2281030,г Москва ул Малыгина д.3 кор.3,Москва,ул Малыгина д.3 кор.3,ул,Малыгина ,д.3 кор.3,7564720,муниципальный округ Лосиноостровский,1994 +2281030,г Москва ул Малыгина д.5 кор.1,Москва,ул Малыгина д.5 кор.1,ул,Малыгина ,д.5 кор.1,7564722,муниципальный округ Лосиноостровский,1979 +2281030,г Москва ул Малыгина д.5 кор.2,Москва,ул Малыгина д.5 кор.2,ул,Малыгина ,д.5 кор.2,7564723,муниципальный округ Лосиноостровский,1979 +2281030,г Москва ул Малыгина д.6,Москва,ул Малыгина д.6,ул,Малыгина ,д.6,7577041,муниципальный округ Лосиноостровский,1976 +2281030,г Москва ул Малыгина д.8,Москва,ул Малыгина д.8,ул,Малыгина ,д.8,8380490,муниципальный округ Лосиноостровский,1985 +2281030,г Москва ул Малыгина д.9,Москва,ул Малыгина д.9,ул,Малыгина ,д.9,7645496,муниципальный округ Лосиноостровский,1976 +2281030,г Москва ул Менжинского д.10,Москва,ул Менжинского д.10,ул,Менжинского ,д.10,7564733,муниципальный округ Лосиноостровский,1960 +2281030,г Москва ул Минусинская д.1,Москва,ул Минусинская д.1,ул,Минусинская ,д.1,7564738,муниципальный округ Лосиноостровский,1967 +2281030,г Москва ул Минусинская д.10,Москва,ул Минусинская д.10,ул,Минусинская ,д.10,7564746,муниципальный округ Лосиноостровский,1965 +2281030,г Москва ул Минусинская д.12,Москва,ул Минусинская д.12,ул,Минусинская ,д.12,7564747,муниципальный округ Лосиноостровский,1962 +2281030,г Москва ул Минусинская д.14,Москва,ул Минусинская д.14,ул,Минусинская ,д.14,7564748,муниципальный округ Лосиноостровский,1964 +2281030,г Москва ул Минусинская д.16,Москва,ул Минусинская д.16,ул,Минусинская ,д.16,7564749,муниципальный округ Лосиноостровский,1972 +2281030,г Москва ул Минусинская д.3,Москва,ул Минусинская д.3,ул,Минусинская ,д.3,7564740,муниципальный округ Лосиноостровский,1967 +2281030,г Москва ул Минусинская д.4,Москва,ул Минусинская д.4,ул,Минусинская ,д.4,7564741,муниципальный округ Лосиноостровский,1971 +2281030,г Москва ул Минусинская д.6,Москва,ул Минусинская д.6,ул,Минусинская ,д.6,7564742,муниципальный округ Лосиноостровский,1971 +2281030,г Москва ул Минусинская д.8,Москва,ул Минусинская д.8,ул,Минусинская ,д.8,7564744,муниципальный округ Лосиноостровский,1972 +2281030,г Москва ул Минусинская д.9,Москва,ул Минусинская д.9,ул,Минусинская ,д.9,7564745,муниципальный округ Лосиноостровский,1963 +2281030,г Москва ул Напрудная 1-я д.11,Москва,ул Напрудная 1-я д.11,ул,Напрудная 1-я ,д.11,7564600,муниципальный округ Лосиноостровский,1974 +2281030,г Москва ул Напрудная 1-я д.34,Москва,ул Напрудная 1-я д.34,ул,Напрудная 1-я ,д.34,7564601,муниципальный округ Лосиноостровский,1961 +2281030,г Москва ул Напрудная 1-я д.5,Москва,ул Напрудная 1-я д.5,ул,Напрудная 1-я ,д.5,7564592,муниципальный округ Лосиноостровский,1974 +2281030,г Москва ул Напрудная 1-я д.7,Москва,ул Напрудная 1-я д.7,ул,Напрудная 1-я ,д.7,7564595,муниципальный округ Лосиноостровский,1974 +2281030,г Москва ул Напрудная 1-я д.9,Москва,ул Напрудная 1-я д.9,ул,Напрудная 1-я ,д.9,7564598,муниципальный округ Лосиноостровский,1974 +2281030,г Москва ул Напрудная 2-я д.15,Москва,ул Напрудная 2-я д.15,ул,Напрудная 2-я ,д.15,7564603,муниципальный округ Лосиноостровский,1974 +2281030,г Москва ул Норильская д.1,Москва,ул Норильская д.1,ул,Норильская ,д.1,7564750,муниципальный округ Лосиноостровский,1971 +2281030,г Москва ул Норильская д.3,Москва,ул Норильская д.3,ул,Норильская ,д.3,7564751,муниципальный округ Лосиноостровский,1975 +2281030,г Москва ул Норильская д.5,Москва,ул Норильская д.5,ул,Норильская ,д.5,7564753,муниципальный округ Лосиноостровский,1973 +2281030,г Москва ул Норильская д.6,Москва,ул Норильская д.6,ул,Норильская ,д.6,7564754,муниципальный округ Лосиноостровский,1987 +2281030,г Москва ул Норильская д.8,Москва,ул Норильская д.8,ул,Норильская ,д.8,7564755,муниципальный округ Лосиноостровский,1974 +2281030,г Москва ул Оборонная д.2,Москва,ул Оборонная д.2,ул,Оборонная ,д.2,7719801,муниципальный округ Лосиноостровский,1969 +2281030,г Москва ул Оборонная д.4,Москва,ул Оборонная д.4,ул,Оборонная ,д.4,7564756,муниципальный округ Лосиноостровский,1969 +2281030,г Москва ул Оборонная д.6,Москва,ул Оборонная д.6,ул,Оборонная ,д.6,8247334,муниципальный округ Лосиноостровский,н.д. +2281030,г Москва ул Оборонная д.8,Москва,ул Оборонная д.8,ул,Оборонная ,д.8,7564757,муниципальный округ Лосиноостровский,1969 +2281030,г Москва ул Осташковская д.10,Москва,ул Осташковская д.10,ул,Осташковская ,д.10,7564759,муниципальный округ Лосиноостровский,1951 +2281030,г Москва ул Осташковская д.12,Москва,ул Осташковская д.12,ул,Осташковская ,д.12,7564760,муниципальный округ Лосиноостровский,1962 +2281030,г Москва ул Осташковская д.8,Москва,ул Осташковская д.8,ул,Осташковская ,д.8,7564758,муниципальный округ Лосиноостровский,1936 +2281030,г Москва ул Стартовая д.11,Москва,ул Стартовая д.11,ул,Стартовая ,д.11,7564767,муниципальный округ Лосиноостровский,1987 +2281030,г Москва ул Стартовая д.15 кор.1,Москва,ул Стартовая д.15 кор.1,ул,Стартовая ,д.15 кор.1,7564768,муниципальный округ Лосиноостровский,1975 +2281030,г Москва ул Стартовая д.15 кор.2,Москва,ул Стартовая д.15 кор.2,ул,Стартовая ,д.15 кор.2,7564769,муниципальный округ Лосиноостровский,1975 +2281030,г Москва ул Стартовая д.17,Москва,ул Стартовая д.17,ул,Стартовая ,д.17,7564770,муниципальный округ Лосиноостровский,1975 +2281030,г Москва ул Стартовая д.19 кор.2,Москва,ул Стартовая д.19 кор.2,ул,Стартовая ,д.19 кор.2,7576904,муниципальный округ Лосиноостровский,1975 +2281030,г Москва ул Стартовая д.21,Москва,ул Стартовая д.21,ул,Стартовая ,д.21,8247104,муниципальный округ Лосиноостровский,1975 +2281030,г Москва ул Стартовая д.23 кор.1,Москва,ул Стартовая д.23 кор.1,ул,Стартовая ,д.23 кор.1,7564771,муниципальный округ Лосиноостровский,1976 +2281030,г Москва ул Стартовая д.23 кор.2,Москва,ул Стартовая д.23 кор.2,ул,Стартовая ,д.23 кор.2,7564772,муниципальный округ Лосиноостровский,1975 +2281030,г Москва ул Стартовая д.25,Москва,ул Стартовая д.25,ул,Стартовая ,д.25,7576891,муниципальный округ Лосиноостровский,1975 +2281030,г Москва ул Стартовая д.27 кор.1,Москва,ул Стартовая д.27 кор.1,ул,Стартовая ,д.27 кор.1,7576887,муниципальный округ Лосиноостровский,1975 +2281030,г Москва ул Стартовая д.27 кор.2,Москва,ул Стартовая д.27 кор.2,ул,Стартовая ,д.27 кор.2,7576879,муниципальный округ Лосиноостровский,1975 +2281030,г Москва ул Стартовая д.33,Москва,ул Стартовая д.33,ул,Стартовая ,д.33,7575868,муниципальный округ Лосиноостровский,1980 +2281030,г Москва ул Стартовая д.35,Москва,ул Стартовая д.35,ул,Стартовая ,д.35,7564773,муниципальный округ Лосиноостровский,1984 +2281030,г Москва ул Стартовая д.37 кор.1,Москва,ул Стартовая д.37 кор.1,ул,Стартовая ,д.37 кор.1,7564774,муниципальный округ Лосиноостровский,1976 +2281030,г Москва ул Стартовая д.39,Москва,ул Стартовая д.39,ул,Стартовая ,д.39,7576867,муниципальный округ Лосиноостровский,1976 +2281030,г Москва ул Стартовая д.5 кор.2,Москва,ул Стартовая д.5 кор.2,ул,Стартовая ,д.5 кор.2,7564764,муниципальный округ Лосиноостровский,1963 +2281030,г Москва ул Стартовая д.7,Москва,ул Стартовая д.7,ул,Стартовая ,д.7,7576918,муниципальный округ Лосиноостровский,1994 +2281030,г Москва ул Стартовая д.7 кор.1,Москва,ул Стартовая д.7 кор.1,ул,Стартовая ,д.7 кор.1,7564765,муниципальный округ Лосиноостровский,1997 +2281030,г Москва ул Стартовая д.9 кор.1,Москва,ул Стартовая д.9 кор.1,ул,Стартовая ,д.9 кор.1,7564766,муниципальный округ Лосиноостровский,1987 +2281030,г Москва ул Стартовая д.9 кор.2,Москва,ул Стартовая д.9 кор.2,ул,Стартовая ,д.9 кор.2,7576912,муниципальный округ Лосиноостровский,1987 +2281030,г Москва ул Таймырская д.8 кор.1,Москва,ул Таймырская д.8 кор.1,ул,Таймырская ,д.8 кор.1,7564775,муниципальный округ Лосиноостровский,1960 +2281030,г Москва ул Таймырская д.8 кор.2,Москва,ул Таймырская д.8 кор.2,ул,Таймырская ,д.8 кор.2,7564776,муниципальный округ Лосиноостровский,1960 +2281030,г Москва ул Тайнинская д.11,Москва,ул Тайнинская д.11,ул,Тайнинская ,д.11,7564905,муниципальный округ Лосиноостровский,1961 +2281030,г Москва ул Тайнинская д.12,Москва,ул Тайнинская д.12,ул,Тайнинская ,д.12,7564906,муниципальный округ Лосиноостровский,1968 +2281030,г Москва ул Тайнинская д.13,Москва,ул Тайнинская д.13,ул,Тайнинская ,д.13,7564908,муниципальный округ Лосиноостровский,1961 +2281030,г Москва ул Тайнинская д.13 кор.2,Москва,ул Тайнинская д.13 кор.2,ул,Тайнинская ,д.13 кор.2,7564909,муниципальный округ Лосиноостровский,1997 +2281030,г Москва ул Тайнинская д.14,Москва,ул Тайнинская д.14,ул,Тайнинская ,д.14,7564910,муниципальный округ Лосиноостровский,1966 +2281030,г Москва ул Тайнинская д.15 кор.1,Москва,ул Тайнинская д.15 кор.1,ул,Тайнинская ,д.15 кор.1,7564912,муниципальный округ Лосиноостровский,1998 +2281030,г Москва ул Тайнинская д.16 кор.1,Москва,ул Тайнинская д.16 кор.1,ул,Тайнинская ,д.16 кор.1,7564914,муниципальный округ Лосиноостровский,1972 +2281030,г Москва ул Тайнинская д.16 кор.2,Москва,ул Тайнинская д.16 кор.2,ул,Тайнинская ,д.16 кор.2,7564916,муниципальный округ Лосиноостровский,1971 +2281030,г Москва ул Тайнинская д.17 кор.1,Москва,ул Тайнинская д.17 кор.1,ул,Тайнинская ,д.17 кор.1,7564917,муниципальный округ Лосиноостровский,1998 +2281030,г Москва ул Тайнинская д.17 кор.2,Москва,ул Тайнинская д.17 кор.2,ул,Тайнинская ,д.17 кор.2,7564919,муниципальный округ Лосиноостровский,1998 +2281030,г Москва ул Тайнинская д.18,Москва,ул Тайнинская д.18,ул,Тайнинская ,д.18,7564920,муниципальный округ Лосиноостровский,1964 +2281030,г Москва ул Тайнинская д.20,Москва,ул Тайнинская д.20,ул,Тайнинская ,д.20,7564921,муниципальный округ Лосиноостровский,1970 +2281030,г Москва ул Тайнинская д.22,Москва,ул Тайнинская д.22,ул,Тайнинская ,д.22,7564923,муниципальный округ Лосиноостровский,1969 +2281030,г Москва ул Тайнинская д.24,Москва,ул Тайнинская д.24,ул,Тайнинская ,д.24,7564924,муниципальный округ Лосиноостровский,1970 +2281030,г Москва ул Тайнинская д.26,Москва,ул Тайнинская д.26,ул,Тайнинская ,д.26,7564927,муниципальный округ Лосиноостровский,1970 +2281030,г Москва ул Тайнинская д.3,Москва,ул Тайнинская д.3,ул,Тайнинская ,д.3,7564896,муниципальный округ Лосиноостровский,1961 +2281030,г Москва ул Тайнинская д.4,Москва,ул Тайнинская д.4,ул,Тайнинская ,д.4,7564898,муниципальный округ Лосиноостровский,1980 +2281030,г Москва ул Тайнинская д.5,Москва,ул Тайнинская д.5,ул,Тайнинская ,д.5,7564900,муниципальный округ Лосиноостровский,1961 +2281030,г Москва ул Тайнинская д.6,Москва,ул Тайнинская д.6,ул,Тайнинская ,д.6,7564902,муниципальный округ Лосиноостровский,1980 +2281030,г Москва ул Тайнинская д.7 кор.3,Москва,ул Тайнинская д.7 кор.3,ул,Тайнинская ,д.7 кор.3,8034089,муниципальный округ Лосиноостровский,н.д. +2281030,г Москва ул Тайнинская д.7 кор.4,Москва,ул Тайнинская д.7 кор.4,ул,Тайнинская ,д.7 кор.4,7770570,муниципальный округ Лосиноостровский,н.д. +2281030,г Москва ул Тайнинская д.8,Москва,ул Тайнинская д.8,ул,Тайнинская ,д.8,7564904,муниципальный округ Лосиноостровский,1980 +2281030,г Москва ул Челюскинская д.10 кор.1,Москва,ул Челюскинская д.10 кор.1,ул,Челюскинская ,д.10 кор.1,7577003,муниципальный округ Лосиноостровский,1970 +2281030,г Москва ул Челюскинская д.10 кор.2,Москва,ул Челюскинская д.10 кор.2,ул,Челюскинская ,д.10 кор.2,7577013,муниципальный округ Лосиноостровский,1970 +2281030,г Москва ул Челюскинская д.11,Москва,ул Челюскинская д.11,ул,Челюскинская ,д.11,7827321,муниципальный округ Лосиноостровский,2008 +2281030,г Москва ул Челюскинская д.12 кор.1,Москва,ул Челюскинская д.12 кор.1,ул,Челюскинская ,д.12 кор.1,8156496,муниципальный округ Лосиноостровский,1997 +2281030,г Москва ул Челюскинская д.13,Москва,ул Челюскинская д.13,ул,Челюскинская ,д.13,7831977,муниципальный округ Лосиноостровский,2008 +2281030,г Москва ул Челюскинская д.14 кор.1,Москва,ул Челюскинская д.14 кор.1,ул,Челюскинская ,д.14 кор.1,7577018,муниципальный округ Лосиноостровский,1970 +2281030,г Москва ул Челюскинская д.14 кор.2,Москва,ул Челюскинская д.14 кор.2,ул,Челюскинская ,д.14 кор.2,7577027,муниципальный округ Лосиноостровский,1970 +2281030,г Москва ул Челюскинская д.16,Москва,ул Челюскинская д.16,ул,Челюскинская ,д.16,7577035,муниципальный округ Лосиноостровский,1970 +2281030,г Москва ул Челюскинская д.2,Москва,ул Челюскинская д.2,ул,Челюскинская ,д.2,7576979,муниципальный округ Лосиноостровский,1987 +2281030,г Москва ул Челюскинская д.6 кор.1,Москва,ул Челюскинская д.6 кор.1,ул,Челюскинская ,д.6 кор.1,7564929,муниципальный округ Лосиноостровский,1970 +2281030,г Москва ул Челюскинская д.6 кор.2,Москва,ул Челюскинская д.6 кор.2,ул,Челюскинская ,д.6 кор.2,7576988,муниципальный округ Лосиноостровский,1970 +2281030,г Москва ул Челюскинская д.8,Москва,ул Челюскинская д.8,ул,Челюскинская ,д.8,7576996,муниципальный округ Лосиноостровский,1970 +2281030,г Москва ул Челюскинская д.9,Москва,ул Челюскинская д.9,ул,Челюскинская ,д.9,8323121,муниципальный округ Лосиноостровский,н.д. +2281030,г Москва ул Шушенская д.12,Москва,ул Шушенская д.12,ул,Шушенская ,д.12,7564940,муниципальный округ Лосиноостровский,1962 +2281030,г Москва ул Шушенская д.2,Москва,ул Шушенская д.2,ул,Шушенская ,д.2,7564930,муниципальный округ Лосиноостровский,1968 +2281030,г Москва ул Шушенская д.3 кор.1,Москва,ул Шушенская д.3 кор.1,ул,Шушенская ,д.3 кор.1,7564932,муниципальный округ Лосиноостровский,1963 +2281030,г Москва ул Шушенская д.3 кор.2,Москва,ул Шушенская д.3 кор.2,ул,Шушенская ,д.3 кор.2,7564934,муниципальный округ Лосиноостровский,1962 +2281030,г Москва ул Шушенская д.4,Москва,ул Шушенская д.4,ул,Шушенская ,д.4,7564936,муниципальный округ Лосиноостровский,1960 +2281030,г Москва ул Шушенская д.7,Москва,ул Шушенская д.7,ул,Шушенская ,д.7,7564937,муниципальный округ Лосиноостровский,1961 +2281030,г Москва ул Шушенская д.9,Москва,ул Шушенская д.9,ул,Шушенская ,д.9,7564939,муниципальный округ Лосиноостровский,1959 +2281031,г Москва проезд Гостиничный д.2,Москва,проезд Гостиничный д.2,проезд,Гостиничный ,д.2,8109585,муниципальный округ Марфино,1966 +2281031,г Москва проезд Гостиничный д.4,Москва,проезд Гостиничный д.4,проезд,Гостиничный ,д.4,8109592,муниципальный округ Марфино,1966 +2281031,г Москва проезд Гостиничный д.4А,Москва,проезд Гостиничный д.4А,проезд,Гостиничный ,д.4А,8109599,муниципальный округ Марфино,1970 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.1,Москва,ул Академика Комарова д.1,ул,Академика Комарова ,д.1,8105049,муниципальный округ Марфино,1974 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.10,Москва,ул Академика Комарова д.10,ул,Академика Комарова ,д.10,8108415,муниципальный округ Марфино,1965 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.11,Москва,ул Академика Комарова д.11,ул,Академика Комарова ,д.11,8108418,муниципальный округ Марфино,1969 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.11А,Москва,ул Академика Комарова д.11А,ул,Академика Комарова ,д.11А,8108424,муниципальный округ Марфино,1960 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.11Б,Москва,ул Академика Комарова д.11Б,ул,Академика Комарова ,д.11Б,8108429,муниципальный округ Марфино,1961 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.11В,Москва,ул Академика Комарова д.11В,ул,Академика Комарова ,д.11В,8108460,муниципальный округ Марфино,1959 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.12,Москва,ул Академика Комарова д.12,ул,Академика Комарова ,д.12,8108482,муниципальный округ Марфино,1965 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.13,Москва,ул Академика Комарова д.13,ул,Академика Комарова ,д.13,8108487,муниципальный округ Марфино,1970 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.13А,Москва,ул Академика Комарова д.13А,ул,Академика Комарова ,д.13А,8108493,муниципальный округ Марфино,1960 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.14,Москва,ул Академика Комарова д.14,ул,Академика Комарова ,д.14,8108501,муниципальный округ Марфино,1960 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.14А,Москва,ул Академика Комарова д.14А,ул,Академика Комарова ,д.14А,8108505,муниципальный округ Марфино,1964 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.16,Москва,ул Академика Комарова д.16,ул,Академика Комарова ,д.16,8108514,муниципальный округ Марфино,1959 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.18,Москва,ул Академика Комарова д.18,ул,Академика Комарова ,д.18,8108516,муниципальный округ Марфино,1959 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.18А,Москва,ул Академика Комарова д.18А,ул,Академика Комарова ,д.18А,8108521,муниципальный округ Марфино,1973 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.1А,Москва,ул Академика Комарова д.1А,ул,Академика Комарова ,д.1А,8105058,муниципальный округ Марфино,1963 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.1Б,Москва,ул Академика Комарова д.1Б,ул,Академика Комарова ,д.1Б,8108115,муниципальный округ Марфино,1962 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.1В,Москва,ул Академика Комарова д.1В,ул,Академика Комарова ,д.1В,8108177,муниципальный округ Марфино,1969 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.20,Москва,ул Академика Комарова д.20,ул,Академика Комарова ,д.20,8108530,муниципальный округ Марфино,1959 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.20А,Москва,ул Академика Комарова д.20А,ул,Академика Комарова ,д.20А,8108537,муниципальный округ Марфино,1963 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.22,Москва,ул Академика Комарова д.22,ул,Академика Комарова ,д.22,8108550,муниципальный округ Марфино,1959 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.3,Москва,ул Академика Комарова д.3,ул,Академика Комарова ,д.3,8108201,муниципальный округ Марфино,1975 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.3 кор.2,Москва,ул Академика Комарова д.3 кор.2,ул,Академика Комарова ,д.3 кор.2,7579045,муниципальный округ Марфино,2010 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.3А,Москва,ул Академика Комарова д.3А,ул,Академика Комарова ,д.3А,8108209,муниципальный округ Марфино,1963 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.3Б,Москва,ул Академика Комарова д.3Б,ул,Академика Комарова ,д.3Б,8108221,муниципальный округ Марфино,1962 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.5,Москва,ул Академика Комарова д.5,ул,Академика Комарова ,д.5,8108235,муниципальный округ Марфино,1968 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.5А,Москва,ул Академика Комарова д.5А,ул,Академика Комарова ,д.5А,8108250,муниципальный округ Марфино,1963 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.5Б,Москва,ул Академика Комарова д.5Б,ул,Академика Комарова ,д.5Б,8108282,муниципальный округ Марфино,1963 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.5В,Москва,ул Академика Комарова д.5В,ул,Академика Комарова ,д.5В,8108275,муниципальный округ Марфино,1973 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.6,Москва,ул Академика Комарова д.6,ул,Академика Комарова ,д.6,8108297,муниципальный округ Марфино,1963 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.7,Москва,ул Академика Комарова д.7,ул,Академика Комарова ,д.7,8108308,муниципальный округ Марфино,1970 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.7А,Москва,ул Академика Комарова д.7А,ул,Академика Комарова ,д.7А,8108326,муниципальный округ Марфино,1960 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.7Б,Москва,ул Академика Комарова д.7Б,ул,Академика Комарова ,д.7Б,8108367,муниципальный округ Марфино,1960 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.7В,Москва,ул Академика Комарова д.7В,ул,Академика Комарова ,д.7В,8108378,муниципальный округ Марфино,1960 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.8,Москва,ул Академика Комарова д.8,ул,Академика Комарова ,д.8,8108385,муниципальный округ Марфино,1960 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.9А,Москва,ул Академика Комарова д.9А,ул,Академика Комарова ,д.9А,8108403,муниципальный округ Марфино,1961 +2281031,г Москва ул Академика Королева д.14,Москва,ул Академика Королева д.14,ул,Академика Королева ,д.14,8108574,муниципальный округ Марфино,1964 +2281031,г Москва ул Академика Королева д.16,Москва,ул Академика Королева д.16,ул,Академика Королева ,д.16,8108586,муниципальный округ Марфино,1961 +2281031,г Москва ул Академика Королева д.20,Москва,ул Академика Королева д.20,ул,Академика Королева ,д.20,8108599,муниципальный округ Марфино,1961 +2281031,г Москва ул Академика Королева д.22,Москва,ул Академика Королева д.22,ул,Академика Королева ,д.22,8108612,муниципальный округ Марфино,1960 +2281031,г Москва ул Академика Королева д.26,Москва,ул Академика Королева д.26,ул,Академика Королева ,д.26,8108619,муниципальный округ Марфино,1960 +2281031,г Москва ул Академика Королева д.28 кор.1,Москва,ул Академика Королева д.28 кор.1,ул,Академика Королева ,д.28 кор.1,8108631,муниципальный округ Марфино,1960 +2281031,г Москва ул Академика Королева д.28 кор.2,Москва,ул Академика Королева д.28 кор.2,ул,Академика Королева ,д.28 кор.2,8108637,муниципальный округ Марфино,1959 +2281031,г Москва ул Академика Королева д.28 кор.3,Москва,ул Академика Королева д.28 кор.3,ул,Академика Королева ,д.28 кор.3,8108647,муниципальный округ Марфино,1958 +2281031,г Москва ул Академика Королева д.30,Москва,ул Академика Королева д.30,ул,Академика Королева ,д.30,8108661,муниципальный округ Марфино,1960 +2281031,г Москва ул Академика Королева д.32,Москва,ул Академика Королева д.32,ул,Академика Королева ,д.32,8108695,муниципальный округ Марфино,2004 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.1,Москва,ул Ботаническая д.1,ул,Ботаническая ,д.1,8108837,муниципальный округ Марфино,1965 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.10,Москва,ул Ботаническая д.10,ул,Ботаническая ,д.10,8108979,муниципальный округ Марфино,1960 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.10А,Москва,ул Ботаническая д.10А,ул,Ботаническая ,д.10А,8108991,муниципальный округ Марфино,1958 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.12,Москва,ул Ботаническая д.12,ул,Ботаническая ,д.12,8108998,муниципальный округ Марфино,1957 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.14А,Москва,ул Ботаническая д.14А,ул,Ботаническая ,д.14А,8109002,муниципальный округ Марфино,1961 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.14Б,Москва,ул Ботаническая д.14Б,ул,Ботаническая ,д.14Б,8109008,муниципальный округ Марфино,1962 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.15,Москва,ул Ботаническая д.15,ул,Ботаническая ,д.15,8109013,муниципальный округ Марфино,1957 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.16,Москва,ул Ботаническая д.16,ул,Ботаническая ,д.16,8109020,муниципальный округ Марфино,1961 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.16А,Москва,ул Ботаническая д.16А,ул,Ботаническая ,д.16А,8109024,муниципальный округ Марфино,1962 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.17,Москва,ул Ботаническая д.17,ул,Ботаническая ,д.17,8109032,муниципальный округ Марфино,1959 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.17 кор.1,Москва,ул Ботаническая д.17 кор.1,ул,Ботаническая ,д.17 кор.1,7578839,муниципальный округ Марфино,2010 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.17 кор.2,Москва,ул Ботаническая д.17 кор.2,ул,Ботаническая ,д.17 кор.2,7578929,муниципальный округ Марфино,2010 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.19,Москва,ул Ботаническая д.19,ул,Ботаническая ,д.19,8109039,муниципальный округ Марфино,1960 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.19 кор.1,Москва,ул Ботаническая д.19 кор.1,ул,Ботаническая ,д.19 кор.1,7578933,муниципальный округ Марфино,2010 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.19 кор.2,Москва,ул Ботаническая д.19 кор.2,ул,Ботаническая ,д.19 кор.2,7578940,муниципальный округ Марфино,2010 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.19А,Москва,ул Ботаническая д.19А,ул,Ботаническая ,д.19А,8109044,муниципальный округ Марфино,1974 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.19Б,Москва,ул Ботаническая д.19Б,ул,Ботаническая ,д.19Б,8109047,муниципальный округ Марфино,1975 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.23,Москва,ул Ботаническая д.23,ул,Ботаническая ,д.23,8109053,муниципальный округ Марфино,1961 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.27,Москва,ул Ботаническая д.27,ул,Ботаническая ,д.27,8109057,муниципальный округ Марфино,1959 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.3,Москва,ул Ботаническая д.3,ул,Ботаническая ,д.3,8108852,муниципальный округ Марфино,1961 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.33 кор.5,Москва,ул Ботаническая д.33 кор.5,ул,Ботаническая ,д.33 кор.5,8109064,муниципальный округ Марфино,1955 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.33 кор.6,Москва,ул Ботаническая д.33 кор.6,ул,Ботаническая ,д.33 кор.6,8109068,муниципальный округ Марфино,1958 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.33 кор.7,Москва,ул Ботаническая д.33 кор.7,ул,Ботаническая ,д.33 кор.7,8109074,муниципальный округ Марфино,1974 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.33 кор.8,Москва,ул Ботаническая д.33 кор.8,ул,Ботаническая ,д.33 кор.8,8109080,муниципальный округ Марфино,1984 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.37/2 кор.1,Москва,ул Ботаническая д.37/2 кор.1,ул,Ботаническая ,д.37/2 кор.1,8109085,муниципальный округ Марфино,1960 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.37А,Москва,ул Ботаническая д.37А,ул,Ботаническая ,д.37А,8109094,муниципальный округ Марфино,1964 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.37Б,Москва,ул Ботаническая д.37Б,ул,Ботаническая ,д.37Б,8109523,муниципальный округ Марфино,1962 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.39,Москва,ул Ботаническая д.39,ул,Ботаническая ,д.39,8109531,муниципальный округ Марфино,1961 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.5,Москва,ул Ботаническая д.5,ул,Ботаническая ,д.5,8108873,муниципальный округ Марфино,1961 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.7,Москва,ул Ботаническая д.7,ул,Ботаническая ,д.7,8108960,муниципальный округ Марфино,1961 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.8,Москва,ул Ботаническая д.8,ул,Ботаническая ,д.8,8108969,муниципальный округ Марфино,1958 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.9,Москва,ул Ботаническая д.9,ул,Ботаническая ,д.9,8108974,муниципальный округ Марфино,1961 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.1,Москва,ул Ботаническая М. д.1,ул,Ботаническая М. ,д.1,8109719,муниципальный округ Марфино,1964 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.10,Москва,ул Ботаническая М. д.10,ул,Ботаническая М. ,д.10,8109803,муниципальный округ Марфино,1959 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.11,Москва,ул Ботаническая М. д.11,ул,Ботаническая М. ,д.11,8109815,муниципальный округ Марфино,1957 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.12,Москва,ул Ботаническая М. д.12,ул,Ботаническая М. ,д.12,8109822,муниципальный округ Марфино,1958 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.13,Москва,ул Ботаническая М. д.13,ул,Ботаническая М. ,д.13,8109830,муниципальный округ Марфино,1958 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.14,Москва,ул Ботаническая М. д.14,ул,Ботаническая М. ,д.14,8109835,муниципальный округ Марфино,1959 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.15,Москва,ул Ботаническая М. д.15,ул,Ботаническая М. ,д.15,8109851,муниципальный округ Марфино,1960 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.16,Москва,ул Ботаническая М. д.16,ул,Ботаническая М. ,д.16,8109871,муниципальный округ Марфино,1958 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.17,Москва,ул Ботаническая М. д.17,ул,Ботаническая М. ,д.17,8109878,муниципальный округ Марфино,1959 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.18,Москва,ул Ботаническая М. д.18,ул,Ботаническая М. ,д.18,8109892,муниципальный округ Марфино,1958 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.19,Москва,ул Ботаническая М. д.19,ул,Ботаническая М. ,д.19,8109942,муниципальный округ Марфино,1958 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.2,Москва,ул Ботаническая М. д.2,ул,Ботаническая М. ,д.2,8109732,муниципальный округ Марфино,1961 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.20,Москва,ул Ботаническая М. д.20,ул,Ботаническая М. ,д.20,8109899,муниципальный округ Марфино,1958 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.21,Москва,ул Ботаническая М. д.21,ул,Ботаническая М. ,д.21,8109907,муниципальный округ Марфино,1958 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.22,Москва,ул Ботаническая М. д.22,ул,Ботаническая М. ,д.22,8109913,муниципальный округ Марфино,1958 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.23,Москва,ул Ботаническая М. д.23,ул,Ботаническая М. ,д.23,8109917,муниципальный округ Марфино,1958 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.24,Москва,ул Ботаническая М. д.24,ул,Ботаническая М. ,д.24,8109923,муниципальный округ Марфино,1958 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.3,Москва,ул Ботаническая М. д.3,ул,Ботаническая М. ,д.3,8109747,муниципальный округ Марфино,1963 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.4,Москва,ул Ботаническая М. д.4,ул,Ботаническая М. ,д.4,8109749,муниципальный округ Марфино,1960 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.5,Москва,ул Ботаническая М. д.5,ул,Ботаническая М. ,д.5,8109757,муниципальный округ Марфино,1961 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.6,Москва,ул Ботаническая М. д.6,ул,Ботаническая М. ,д.6,8109762,муниципальный округ Марфино,1959 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.7,Москва,ул Ботаническая М. д.7,ул,Ботаническая М. ,д.7,8109773,муниципальный округ Марфино,1959 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.8,Москва,ул Ботаническая М. д.8,ул,Ботаническая М. ,д.8,8109779,муниципальный округ Марфино,1959 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.9,Москва,ул Ботаническая М. д.9,ул,Ботаническая М. ,д.9,8109788,муниципальный округ Марфино,1958 +2281031,г Москва ул Гостиничная д.10А,Москва,ул Гостиничная д.10А,ул,Гостиничная ,д.10А,8109573,муниципальный округ Марфино,1961 +2281031,г Москва ул Гостиничная д.6,Москва,ул Гостиничная д.6,ул,Гостиничная ,д.6,8109537,муниципальный округ Марфино,1959 +2281031,г Москва ул Гостиничная д.6 кор.1,Москва,ул Гостиничная д.6 кор.1,ул,Гостиничная ,д.6 кор.1,8109542,муниципальный округ Марфино,1989 +2281031,г Москва ул Гостиничная д.7А,Москва,ул Гостиничная д.7А,ул,Гостиничная ,д.7А,8109547,муниципальный округ Марфино,1963 +2281031,г Москва ул Гостиничная д.7Б,Москва,ул Гостиничная д.7Б,ул,Гостиничная ,д.7Б,8109552,муниципальный округ Марфино,1963 +2281031,г Москва ул Гостиничная д.9Б,Москва,ул Гостиничная д.9Б,ул,Гостиничная ,д.9Б,8109558,муниципальный округ Марфино,1964 +2281031,г Москва ул Гостиничная д.9В,Москва,ул Гостиничная д.9В,ул,Гостиничная ,д.9В,8109562,муниципальный округ Марфино,1966 +2281031,г Москва ул Кашенкин Луг д.1,Москва,ул Кашенкин Луг д.1,ул,Кашенкин Луг ,д.1,8109603,муниципальный округ Марфино,1961 +2281031,г Москва ул Кашенкин Луг д.11,Москва,ул Кашенкин Луг д.11,ул,Кашенкин Луг ,д.11,8109643,муниципальный округ Марфино,1958 +2281031,г Москва ул Кашенкин Луг д.2 кор.1,Москва,ул Кашенкин Луг д.2 кор.1,ул,Кашенкин Луг ,д.2 кор.1,8109608,муниципальный округ Марфино,1941 +2281031,г Москва ул Кашенкин Луг д.3,Москва,ул Кашенкин Луг д.3,ул,Кашенкин Луг ,д.3,8109621,муниципальный округ Марфино,1959 +2281031,г Москва ул Кашенкин Луг д.5,Москва,ул Кашенкин Луг д.5,ул,Кашенкин Луг ,д.5,8109630,муниципальный округ Марфино,1958 +2281031,г Москва ул Кашенкин Луг д.6 кор.1,Москва,ул Кашенкин Луг д.6 кор.1,ул,Кашенкин Луг ,д.6 кор.1,7579022,муниципальный округ Марфино,2010 +2281031,г Москва ул Кашенкин Луг д.6 кор.2,Москва,ул Кашенкин Луг д.6 кор.2,ул,Кашенкин Луг ,д.6 кор.2,7579025,муниципальный округ Марфино,2010 +2281031,г Москва ул Кашенкин Луг д.6 кор.3,Москва,ул Кашенкин Луг д.6 кор.3,ул,Кашенкин Луг ,д.6 кор.3,7579028,муниципальный округ Марфино,2010 +2281031,г Москва ул Кашенкин Луг д.8 кор.1,Москва,ул Кашенкин Луг д.8 кор.1,ул,Кашенкин Луг ,д.8 кор.1,7579030,муниципальный округ Марфино,2010 +2281031,г Москва ул Кашенкин Луг д.8 кор.2,Москва,ул Кашенкин Луг д.8 кор.2,ул,Кашенкин Луг ,д.8 кор.2,7579033,муниципальный округ Марфино,2010 +2281031,г Москва ул Кашенкин Луг д.8 кор.3,Москва,ул Кашенкин Луг д.8 кор.3,ул,Кашенкин Луг ,д.8 кор.3,7579037,муниципальный округ Марфино,2010 +2281031,г Москва ул Кашенкин Луг д.9,Москва,ул Кашенкин Луг д.9,ул,Кашенкин Луг ,д.9,8109637,муниципальный округ Марфино,1959 +2281031,г Москва ул Комдива Орлова д.10,Москва,ул Комдива Орлова д.10,ул,Комдива Орлова ,д.10,8109709,муниципальный округ Марфино,1967 +2281031,г Москва ул Комдива Орлова д.2/37 кор.2,Москва,ул Комдива Орлова д.2/37 кор.2,ул,Комдива Орлова ,д.2/37 кор.2,8109657,муниципальный округ Марфино,1969 +2281031,г Москва ул Комдива Орлова д.2/37 кор.3,Москва,ул Комдива Орлова д.2/37 кор.3,ул,Комдива Орлова ,д.2/37 кор.3,8109671,муниципальный округ Марфино,1972 +2281031,г Москва ул Комдива Орлова д.4,Москва,ул Комдива Орлова д.4,ул,Комдива Орлова ,д.4,8109680,муниципальный округ Марфино,1958 +2281031,г Москва ул Комдива Орлова д.6,Москва,ул Комдива Орлова д.6,ул,Комдива Орлова ,д.6,8109688,муниципальный округ Марфино,1962 +2281031,г Москва ул Комдива Орлова д.8,Москва,ул Комдива Орлова д.8,ул,Комдива Орлова ,д.8,8109699,муниципальный округ Марфино,1961 +2281031,г Москва ул Марфинская Б. д.1 кор.1,Москва,ул Марфинская Б. д.1 кор.1,ул,Марфинская Б. ,д.1 кор.1,7582156,муниципальный округ Марфино,2009 +2281031,г Москва ул Марфинская Б. д.1 кор.2,Москва,ул Марфинская Б. д.1 кор.2,ул,Марфинская Б. ,д.1 кор.2,8108729,муниципальный округ Марфино,2009 +2281031,г Москва ул Марфинская Б. д.1 кор.3,Москва,ул Марфинская Б. д.1 кор.3,ул,Марфинская Б. ,д.1 кор.3,8108794,муниципальный округ Марфино,2009 +2281031,г Москва ул Марфинская Б. д.1 кор.4,Москва,ул Марфинская Б. д.1 кор.4,ул,Марфинская Б. ,д.1 кор.4,8108799,муниципальный округ Марфино,2009 +2281031,г Москва ул Марфинская Б. д.2,Москва,ул Марфинская Б. д.2,ул,Марфинская Б. ,д.2,8108821,муниципальный округ Марфино,1964 +2281031,г Москва ул Марфинская Б. д.4 кор.1,Москва,ул Марфинская Б. д.4 кор.1,ул,Марфинская Б. ,д.4 кор.1,7582168,муниципальный округ Марфино,2010 +2281031,г Москва ул Марфинская Б. д.4 кор.2,Москва,ул Марфинская Б. д.4 кор.2,ул,Марфинская Б. ,д.4 кор.2,7582173,муниципальный округ Марфино,2010 +2281031,г Москва ул Марфинская Б. д.4 кор.3,Москва,ул Марфинская Б. д.4 кор.3,ул,Марфинская Б. ,д.4 кор.3,7582178,муниципальный округ Марфино,2010 +2281031,г Москва ул Марфинская Б. д.4 кор.4,Москва,ул Марфинская Б. д.4 кор.4,ул,Марфинская Б. ,д.4 кор.4,7582183,муниципальный округ Марфино,2010 +2281031,г Москва ул Марфинская Б. д.4 кор.5,Москва,ул Марфинская Б. д.4 кор.5,ул,Марфинская Б. ,д.4 кор.5,7582188,муниципальный округ Марфино,2010 +2281031,г Москва ул Марфинская Б. д.4 кор.6,Москва,ул Марфинская Б. д.4 кор.6,ул,Марфинская Б. ,д.4 кор.6,7582194,муниципальный округ Марфино,2010 +2281031,г Москва ул Марфинская Б. д.4 кор.7,Москва,ул Марфинская Б. д.4 кор.7,ул,Марфинская Б. ,д.4 кор.7,7582201,муниципальный округ Марфино,2010 +2281031,г Москва ул Марфинская Б. д.6,Москва,ул Марфинская Б. д.6,ул,Марфинская Б. ,д.6,8108829,муниципальный округ Марфино,1963 +2281032,г Москва пер Институтский д.10,Москва,пер Институтский д.10,пер,Институтский ,д.10,7996704,муниципальный округ Марьина роща,1984 +2281032,г Москва пер Институтский д.12,Москва,пер Институтский д.12,пер,Институтский ,д.12,7996705,муниципальный округ Марьина роща,1981 +2281032,г Москва пер Лазаревский д.2,Москва,пер Лазаревский д.2,пер,Лазаревский ,д.2,7996707,муниципальный округ Марьина роща,1972 +2281032,г Москва пер Лазаревский д.4,Москва,пер Лазаревский д.4,пер,Лазаревский ,д.4,7996708,муниципальный округ Марьина роща,1978 +2281032,г Москва пер Лазаревский д.8,Москва,пер Лазаревский д.8,пер,Лазаревский ,д.8,7996709,муниципальный округ Марьина роща,1960 +2281032,г Москва пер Минаевский д.3,Москва,пер Минаевский д.3,пер,Минаевский ,д.3,7996756,муниципальный округ Марьина роща,1964 +2281032,г Москва пер Октябрьский д.13,Москва,пер Октябрьский д.13,пер,Октябрьский ,д.13,7996819,муниципальный округ Марьина роща,1974 +2281032,г Москва пер Октябрьский д.13,Москва,пер Октябрьский д.13,пер,Октябрьский ,д.13,7996820,муниципальный округ Марьина роща,н.д. +2281032,г Москва пер Октябрьский д.5,Москва,пер Октябрьский д.5,пер,Октябрьский ,д.5,8201915,муниципальный округ Марьина роща,н.д. +2281032,г Москва пер Октябрьский д.9,Москва,пер Октябрьский д.9,пер,Октябрьский ,д.9,8034121,муниципальный округ Марьина роща,2002 +2281032,г Москва проезд Марьиной Рощи 1-й д.11,Москва,проезд Марьиной Рощи 1-й д.11,проезд,Марьиной Рощи 1-й ,д.11,7996710,муниципальный округ Марьина роща,1961 +2281032,г Москва проезд Марьиной Рощи 1-й д.11,Москва,проезд Марьиной Рощи 1-й д.11,проезд,Марьиной Рощи 1-й ,д.11,7996711,муниципальный округ Марьина роща,н.д. +2281032,г Москва проезд Марьиной Рощи 1-й д.3,Москва,проезд Марьиной Рощи 1-й д.3,проезд,Марьиной Рощи 1-й ,д.3,7996712,муниципальный округ Марьина роща,1958 +2281032,г Москва проезд Марьиной Рощи 1-й д.7/9,Москва,проезд Марьиной Рощи 1-й д.7/9,проезд,Марьиной Рощи 1-й ,д.7/9,7996713,муниципальный округ Марьина роща,1959 +2281032,г Москва проезд Марьиной Рощи 17-й д.2,Москва,проезд Марьиной Рощи 17-й д.2,проезд,Марьиной Рощи 17-й ,д.2,7996714,муниципальный округ Марьина роща,1999 +2281032,г Москва проезд Марьиной Рощи 2-й д.11/15,Москва,проезд Марьиной Рощи 2-й д.11/15,проезд,Марьиной Рощи 2-й ,д.11/15,7996715,муниципальный округ Марьина роща,1959 +2281032,г Москва проезд Марьиной Рощи 2-й д.17,Москва,проезд Марьиной Рощи 2-й д.17,проезд,Марьиной Рощи 2-й ,д.17,7996716,муниципальный округ Марьина роща,1962 +2281032,г Москва проезд Марьиной Рощи 2-й д.21/23,Москва,проезд Марьиной Рощи 2-й д.21/23,проезд,Марьиной Рощи 2-й ,д.21/23,7996717,муниципальный округ Марьина роща,1959 +2281032,г Москва проезд Марьиной Рощи 3-й д.3/9,Москва,проезд Марьиной Рощи 3-й д.3/9,проезд,Марьиной Рощи 3-й ,д.3/9,7996730,муниципальный округ Марьина роща,1957 +2281032,г Москва проезд Марьиной Рощи 3-й д.5,Москва,проезд Марьиной Рощи 3-й д.5,проезд,Марьиной Рощи 3-й ,д.5,7996732,муниципальный округ Марьина роща,1976 +2281032,г Москва проезд Марьиной Рощи 4-й д.3/5,Москва,проезд Марьиной Рощи 4-й д.3/5,проезд,Марьиной Рощи 4-й ,д.3/5,7996744,муниципальный округ Марьина роща,1958 +2281032,г Москва проезд Марьиной Рощи 5-й д.3/7,Москва,проезд Марьиной Рощи 5-й д.3/7,проезд,Марьиной Рощи 5-й ,д.3/7,7996754,муниципальный округ Марьина роща,1959 +2281032,г Москва проезд Марьиной Рощи 9-й д.6А,Москва,проезд Марьиной Рощи 9-й д.6А,проезд,Марьиной Рощи 9-й ,д.6А,7996755,муниципальный округ Марьина роща,1970 +2281032,г Москва проезд Стрелецкий 1-й д.3,Москва,проезд Стрелецкий 1-й д.3,проезд,Стрелецкий 1-й ,д.3,7996859,муниципальный округ Марьина роща,1973 +2281032,г Москва проезд Стрелецкий 2-й д.10,Москва,проезд Стрелецкий 2-й д.10,проезд,Стрелецкий 2-й ,д.10,7996860,муниципальный округ Марьина роща,1969 +2281032,г Москва проезд Стрелецкий 2-й д.7,Москва,проезд Стрелецкий 2-й д.7,проезд,Стрелецкий 2-й ,д.7,7996861,муниципальный округ Марьина роща,1969 +2281032,г Москва проезд Стрелецкий 4-й д.11,Москва,проезд Стрелецкий 4-й д.11,проезд,Стрелецкий 4-й ,д.11,7996862,муниципальный округ Марьина роща,1960 +2281032,г Москва проезд Стрелецкий 4-й д.13,Москва,проезд Стрелецкий 4-й д.13,проезд,Стрелецкий 4-й ,д.13,7996863,муниципальный округ Марьина роща,1957 +2281032,г Москва проезд Стрелецкий 4-й д.4,Москва,проезд Стрелецкий 4-й д.4,проезд,Стрелецкий 4-й ,д.4,7996864,муниципальный округ Марьина роща,1973 +2281032,г Москва проезд Стрелецкий 4-й д.5,Москва,проезд Стрелецкий 4-й д.5,проезд,Стрелецкий 4-й ,д.5,7996865,муниципальный округ Марьина роща,1958 +2281032,г Москва проезд Стрелецкий 4-й д.7А,Москва,проезд Стрелецкий 4-й д.7А,проезд,Стрелецкий 4-й ,д.7А,7996866,муниципальный округ Марьина роща,1981 +2281032,г Москва ул Анненская д.1,Москва,ул Анненская д.1,ул,Анненская ,д.1,7764038,муниципальный округ Марьина роща,1960 +2281032,г Москва ул Анненская д.2,Москва,ул Анненская д.2,ул,Анненская ,д.2,7996692,муниципальный округ Марьина роща,1965 +2281032,г Москва ул Анненская д.3,Москва,ул Анненская д.3,ул,Анненская ,д.3,7996693,муниципальный округ Марьина роща,1967 +2281032,г Москва ул Анненская д.4,Москва,ул Анненская д.4,ул,Анненская ,д.4,7996694,муниципальный округ Марьина роща,1964 +2281032,г Москва ул Анненская д.5,Москва,ул Анненская д.5,ул,Анненская ,д.5,7996695,муниципальный округ Марьина роща,1961 +2281032,г Москва ул Анненская д.6,Москва,ул Анненская д.6,ул,Анненская ,д.6,7996696,муниципальный округ Марьина роща,1963 +2281032,г Москва ул Анненская д.7 кор.1,Москва,ул Анненская д.7 кор.1,ул,Анненская ,д.7 кор.1,7996697,муниципальный округ Марьина роща,1961 +2281032,г Москва ул Анненская д.7 кор.2,Москва,ул Анненская д.7 кор.2,ул,Анненская ,д.7 кор.2,7996698,муниципальный округ Марьина роща,1958 +2281032,г Москва ул Анненская д.8,Москва,ул Анненская д.8,ул,Анненская ,д.8,7996699,муниципальный округ Марьина роща,1959 +2281032,г Москва ул Анненская д.9,Москва,ул Анненская д.9,ул,Анненская ,д.9,7996700,муниципальный округ Марьина роща,1961 +2281032,г Москва ул Двинцев д.4,Москва,ул Двинцев д.4,ул,Двинцев ,д.4,7996701,муниципальный округ Марьина роща,н.д. +2281032,г Москва ул Двинцев д.4,Москва,ул Двинцев д.4,ул,Двинцев ,д.4,7996702,муниципальный округ Марьина роща,1959 +2281032,г Москва ул Двинцев д.8,Москва,ул Двинцев д.8,ул,Двинцев ,д.8,7996703,муниципальный округ Марьина роща,1971 +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 2-я д.10/14,Москва,ул Марьиной Рощи 2-я д.10/14,ул,Марьиной Рощи 2-я ,д.10/14,7996719,муниципальный округ Марьина роща,1960 +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 2-я д.12,Москва,ул Марьиной Рощи 2-я д.12,ул,Марьиной Рощи 2-я ,д.12,7713194,муниципальный округ Марьина роща,1974 +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 2-я д.14 кор.А,Москва,ул Марьиной Рощи 2-я д.14 кор.А,ул,Марьиной Рощи 2-я ,д.14 кор.А,8197708,муниципальный округ Марьина роща,н.д. +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 2-я д.16,Москва,ул Марьиной Рощи 2-я д.16,ул,Марьиной Рощи 2-я ,д.16,7996720,муниципальный округ Марьина роща,1987 +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 2-я д.20,Москва,ул Марьиной Рощи 2-я д.20,ул,Марьиной Рощи 2-я ,д.20,7996723,муниципальный округ Марьина роща,1977 +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 2-я д.22,Москва,ул Марьиной Рощи 2-я д.22,ул,Марьиной Рощи 2-я ,д.22,7996724,муниципальный округ Марьина роща,1977 +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 3-я д.17,Москва,ул Марьиной Рощи 3-я д.17,ул,Марьиной Рощи 3-я ,д.17,7996733,муниципальный округ Марьина роща,1977 +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 3-я д.19,Москва,ул Марьиной Рощи 3-я д.19,ул,Марьиной Рощи 3-я ,д.19,7996734,муниципальный округ Марьина роща,1976 +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 3-я д.22/28,Москва,ул Марьиной Рощи 3-я д.22/28,ул,Марьиной Рощи 3-я ,д.22/28,7996735,муниципальный округ Марьина роща,1958 +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 3-я д.3/7,Москва,ул Марьиной Рощи 3-я д.3/7,ул,Марьиной Рощи 3-я ,д.3/7,7996738,муниципальный округ Марьина роща,1959 +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 3-я д.30,Москва,ул Марьиной Рощи 3-я д.30,ул,Марьиной Рощи 3-я ,д.30,7996737,муниципальный округ Марьина роща,1983 +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 3-я д.30,Москва,ул Марьиной Рощи 3-я д.30,ул,Марьиной Рощи 3-я ,д.30,7996736,муниципальный округ Марьина роща,н.д. +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 3-я д.4 кор.1,Москва,ул Марьиной Рощи 3-я д.4 кор.1,ул,Марьиной Рощи 3-я ,д.4 кор.1,7996739,муниципальный округ Марьина роща,1956 +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 3-я д.4 кор.2,Москва,ул Марьиной Рощи 3-я д.4 кор.2,ул,Марьиной Рощи 3-я ,д.4 кор.2,7996740,муниципальный округ Марьина роща,1956 +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 3-я д.4 кор.3,Москва,ул Марьиной Рощи 3-я д.4 кор.3,ул,Марьиной Рощи 3-я ,д.4 кор.3,7996741,муниципальный округ Марьина роща,1956 +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 3-я д.6,Москва,ул Марьиной Рощи 3-я д.6,ул,Марьиной Рощи 3-я ,д.6,7996742,муниципальный округ Марьина роща,1957 +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 4-я д.17,Москва,ул Марьиной Рощи 4-я д.17,ул,Марьиной Рощи 4-я ,д.17,7996746,муниципальный округ Марьина роща,1976 +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 4-я д.23/25,Москва,ул Марьиной Рощи 4-я д.23/25,ул,Марьиной Рощи 4-я ,д.23/25,7996747,муниципальный округ Марьина роща,1958 +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 4-я д.4,Москва,ул Марьиной Рощи 4-я д.4,ул,Марьиной Рощи 4-я ,д.4,7996748,муниципальный округ Марьина роща,1979 +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 4-я д.4А,Москва,ул Марьиной Рощи 4-я д.4А,ул,Марьиной Рощи 4-я ,д.4А,7996749,муниципальный округ Марьина роща,1966 +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 4-я д.6,Москва,ул Марьиной Рощи 4-я д.6,ул,Марьиной Рощи 4-я ,д.6,7996750,муниципальный округ Марьина роща,1968 +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 4-я д.8,Москва,ул Марьиной Рощи 4-я д.8,ул,Марьиной Рощи 4-я ,д.8,7996751,муниципальный округ Марьина роща,1966 +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 4-я д.8А,Москва,ул Марьиной Рощи 4-я д.8А,ул,Марьиной Рощи 4-я ,д.8А,7996752,муниципальный округ Марьина роща,1965 +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 4-я д.9/11,Москва,ул Марьиной Рощи 4-я д.9/11,ул,Марьиной Рощи 4-я ,д.9/11,7996753,муниципальный округ Марьина роща,1957 +2281032,г Москва ул Новосущевская д.13/1,Москва,ул Новосущевская д.13/1,ул,Новосущевская ,д.13/1,8206580,муниципальный округ Марьина роща,н.д. +2281032,г Москва ул Новосущевская д.15 кор.1,Москва,ул Новосущевская д.15 кор.1,ул,Новосущевская ,д.15 кор.1,7996757,муниципальный округ Марьина роща,1958 +2281032,г Москва ул Новосущевская д.15 кор.2,Москва,ул Новосущевская д.15 кор.2,ул,Новосущевская ,д.15 кор.2,7996758,муниципальный округ Марьина роща,1964 +2281032,г Москва ул Новосущевская д.21,Москва,ул Новосущевская д.21,ул,Новосущевская ,д.21,7714278,муниципальный округ Марьина роща,2000 +2281032,г Москва ул Новосущевская д.9,Москва,ул Новосущевская д.9,ул,Новосущевская ,д.9,7996759,муниципальный округ Марьина роща,1983 +2281032,г Москва ул Образцова д.12,Москва,ул Образцова д.12,ул,Образцова ,д.12,7996761,муниципальный округ Марьина роща,1927 +2281032,г Москва ул Образцова д.24,Москва,ул Образцова д.24,ул,Образцова ,д.24,7996762,муниципальный округ Марьина роща,1970 +2281032,г Москва ул Образцова д.8А,Москва,ул Образцова д.8А,ул,Образцова ,д.8А,7996763,муниципальный округ Марьина роща,1971 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.1,Москва,ул Октябрьская д.1,ул,Октябрьская ,д.1,7714274,муниципальный округ Марьина роща,1974 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.105,Москва,ул Октябрьская д.105,ул,Октябрьская ,д.105,7996764,муниципальный округ Марьина роща,1980 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.105 кор.1,Москва,ул Октябрьская д.105 кор.1,ул,Октябрьская ,д.105 кор.1,7996765,муниципальный округ Марьина роща,1980 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.11,Москва,ул Октябрьская д.11,ул,Октябрьская ,д.11,7996766,муниципальный округ Марьина роща,1974 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.16А,Москва,ул Октябрьская д.16А,ул,Октябрьская ,д.16А,7996767,муниципальный округ Марьина роща,1960 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.18,Москва,ул Октябрьская д.18,ул,Октябрьская ,д.18,7996768,муниципальный округ Марьина роща,1917 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.19,Москва,ул Октябрьская д.19,ул,Октябрьская ,д.19,7996769,муниципальный округ Марьина роща,1971 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.20,Москва,ул Октябрьская д.20,ул,Октябрьская ,д.20,7996770,муниципальный округ Марьина роща,1962 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.33,Москва,ул Октябрьская д.33,ул,Октябрьская ,д.33,7996772,муниципальный округ Марьина роща,1983 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.35,Москва,ул Октябрьская д.35,ул,Октябрьская ,д.35,7996773,муниципальный округ Марьина роща,1970 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.36,Москва,ул Октябрьская д.36,ул,Октябрьская ,д.36,7996774,муниципальный округ Марьина роща,1990 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.37,Москва,ул Октябрьская д.37,ул,Октябрьская ,д.37,7996775,муниципальный округ Марьина роща,1972 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.38 кор.1,Москва,ул Октябрьская д.38 кор.1,ул,Октябрьская ,д.38 кор.1,7996776,муниципальный округ Марьина роща,1926 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.38 кор.2,Москва,ул Октябрьская д.38 кор.2,ул,Октябрьская ,д.38 кор.2,7996777,муниципальный округ Марьина роща,1926 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.38 кор.4,Москва,ул Октябрьская д.38 кор.4,ул,Октябрьская ,д.38 кор.4,7996778,муниципальный округ Марьина роща,1926 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.38 кор.5,Москва,ул Октябрьская д.38 кор.5,ул,Октябрьская ,д.38 кор.5,7996780,муниципальный округ Марьина роща,1926 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.38 кор.6,Москва,ул Октябрьская д.38 кор.6,ул,Октябрьская ,д.38 кор.6,7996781,муниципальный округ Марьина роща,1926 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.38 кор.7,Москва,ул Октябрьская д.38 кор.7,ул,Октябрьская ,д.38 кор.7,7996783,муниципальный округ Марьина роща,1926 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.4,Москва,ул Октябрьская д.4,ул,Октябрьская ,д.4,7996786,муниципальный округ Марьина роща,1929 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.40,Москва,ул Октябрьская д.40,ул,Октябрьская ,д.40,8029897,муниципальный округ Марьина роща,н.д. +2281032,г Москва ул Октябрьская д.42,Москва,ул Октябрьская д.42,ул,Октябрьская ,д.42,7996787,муниципальный округ Марьина роща,1969 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.5,Москва,ул Октябрьская д.5,ул,Октябрьская ,д.5,7996789,муниципальный округ Марьина роща,1917 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.56 кор.1,Москва,ул Октябрьская д.56 кор.1,ул,Октябрьская ,д.56 кор.1,7996790,муниципальный округ Марьина роща,1958 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.56 кор.2,Москва,ул Октябрьская д.56 кор.2,ул,Октябрьская ,д.56 кор.2,7996792,муниципальный округ Марьина роща,1958 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.60 кор.1,Москва,ул Октябрьская д.60 кор.1,ул,Октябрьская ,д.60 кор.1,7996793,муниципальный округ Марьина роща,1959 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.60 кор.2,Москва,ул Октябрьская д.60 кор.2,ул,Октябрьская ,д.60 кор.2,7996794,муниципальный округ Марьина роща,1959 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.62,Москва,ул Октябрьская д.62,ул,Октябрьская ,д.62,7996796,муниципальный округ Марьина роща,1960 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.64,Москва,ул Октябрьская д.64,ул,Октябрьская ,д.64,7996799,муниципальный округ Марьина роща,1960 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.64,Москва,ул Октябрьская д.64,ул,Октябрьская ,д.64,7996798,муниципальный округ Марьина роща,н.д. +2281032,г Москва ул Октябрьская д.66,Москва,ул Октябрьская д.66,ул,Октябрьская ,д.66,7996803,муниципальный округ Марьина роща,1960 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.68,Москва,ул Октябрьская д.68,ул,Октябрьская ,д.68,7996805,муниципальный округ Марьина роща,1961 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.69,Москва,ул Октябрьская д.69,ул,Октябрьская ,д.69,7996806,муниципальный округ Марьина роща,1935 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.7,Москва,ул Октябрьская д.7,ул,Октябрьская ,д.7,7996808,муниципальный округ Марьина роща,1917 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.89,Москва,ул Октябрьская д.89,ул,Октябрьская ,д.89,7996810,муниципальный округ Марьина роща,1970 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.9/1,Москва,ул Октябрьская д.9/1,ул,Октябрьская ,д.9/1,7996811,муниципальный округ Марьина роща,1899 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.91 кор.1,Москва,ул Октябрьская д.91 кор.1,ул,Октябрьская ,д.91 кор.1,7996813,муниципальный округ Марьина роща,1969 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.91 кор.2,Москва,ул Октябрьская д.91 кор.2,ул,Октябрьская ,д.91 кор.2,7996815,муниципальный округ Марьина роща,1974 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.91 кор.3,Москва,ул Октябрьская д.91 кор.3,ул,Октябрьская ,д.91 кор.3,7996816,муниципальный округ Марьина роща,1967 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.91 кор.4,Москва,ул Октябрьская д.91 кор.4,ул,Октябрьская ,д.91 кор.4,7996818,муниципальный округ Марьина роща,1967 +2281032,г Москва ул Полковая д.20,Москва,ул Полковая д.20,ул,Полковая ,д.20,7996821,муниципальный округ Марьина роща,2002 +2281032,г Москва ул Советской Армии д.13,Москва,ул Советской Армии д.13,ул,Советской Армии ,д.13,7996822,муниципальный округ Марьина роща,1958 +2281032,г Москва ул Советской Армии д.15,Москва,ул Советской Армии д.15,ул,Советской Армии ,д.15,7996824,муниципальный округ Марьина роща,н.д. +2281032,г Москва ул Советской Армии д.15,Москва,ул Советской Армии д.15,ул,Советской Армии ,д.15,7996823,муниципальный округ Марьина роща,1926 +2281032,г Москва ул Советской Армии д.17/52,Москва,ул Советской Армии д.17/52,ул,Советской Армии ,д.17/52,7996826,муниципальный округ Марьина роща,1980 +2281032,г Москва ул Советской Армии д.17/52,Москва,ул Советской Армии д.17/52,ул,Советской Армии ,д.17/52,7996827,муниципальный округ Марьина роща,н.д. +2281032,г Москва ул Советской Армии д.3,Москва,ул Советской Армии д.3,ул,Советской Армии ,д.3,7996828,муниципальный округ Марьина роща,1966 +2281032,г Москва ул Советской Армии д.7,Москва,ул Советской Армии д.7,ул,Советской Армии ,д.7,7996830,муниципальный округ Марьина роща,1981 +2281032,г Москва ул Стрелецкая д.10,Москва,ул Стрелецкая д.10,ул,Стрелецкая ,д.10,7996844,муниципальный округ Марьина роща,1969 +2281032,г Москва ул Стрелецкая д.13,Москва,ул Стрелецкая д.13,ул,Стрелецкая ,д.13,7996845,муниципальный округ Марьина роща,1970 +2281032,г Москва ул Стрелецкая д.14 кор.1,Москва,ул Стрелецкая д.14 кор.1,ул,Стрелецкая ,д.14 кор.1,7996846,муниципальный округ Марьина роща,1968 +2281032,г Москва ул Стрелецкая д.14 кор.2,Москва,ул Стрелецкая д.14 кор.2,ул,Стрелецкая ,д.14 кор.2,7996847,муниципальный округ Марьина роща,1972 +2281032,г Москва ул Стрелецкая д.15,Москва,ул Стрелецкая д.15,ул,Стрелецкая ,д.15,7996848,муниципальный округ Марьина роща,1956 +2281032,г Москва ул Стрелецкая д.16,Москва,ул Стрелецкая д.16,ул,Стрелецкая ,д.16,7996849,муниципальный округ Марьина роща,1965 +2281032,г Москва ул Стрелецкая д.18,Москва,ул Стрелецкая д.18,ул,Стрелецкая ,д.18,7996850,муниципальный округ Марьина роща,1984 +2281032,г Москва ул Стрелецкая д.5,Москва,ул Стрелецкая д.5,ул,Стрелецкая ,д.5,7996851,муниципальный округ Марьина роща,1977 +2281032,г Москва ул Стрелецкая д.7,Москва,ул Стрелецкая д.7,ул,Стрелецкая ,д.7,7996852,муниципальный округ Марьина роща,1959 +2281032,г Москва ул Стрелецкая д.8,Москва,ул Стрелецкая д.8,ул,Стрелецкая ,д.8,7996854,муниципальный округ Марьина роща,1971 +2281032,г Москва ул Стрелецкая д.9 кор.1,Москва,ул Стрелецкая д.9 кор.1,ул,Стрелецкая ,д.9 кор.1,7996857,муниципальный округ Марьина роща,1988 +2281032,г Москва ул Стрелецкая д.9 кор.2,Москва,ул Стрелецкая д.9 кор.2,ул,Стрелецкая ,д.9 кор.2,7996858,муниципальный округ Марьина роща,1989 +2281032,г Москва ул Сущевский Вал д.13/1,Москва,ул Сущевский Вал д.13/1,ул,Сущевский Вал ,д.13/1,7996868,муниципальный округ Марьина роща,1959 +2281032,г Москва ул Сущевский Вал д.14/22 кор.1,Москва,ул Сущевский Вал д.14/22 кор.1,ул,Сущевский Вал ,д.14/22 кор.1,7996869,муниципальный округ Марьина роща,1927 +2281032,г Москва ул Сущевский Вал д.14/22 кор.2,Москва,ул Сущевский Вал д.14/22 кор.2,ул,Сущевский Вал ,д.14/22 кор.2,7996870,муниципальный округ Марьина роща,1927 +2281032,г Москва ул Сущевский Вал д.14/22 кор.3,Москва,ул Сущевский Вал д.14/22 кор.3,ул,Сущевский Вал ,д.14/22 кор.3,7996871,муниципальный округ Марьина роща,1929 +2281032,г Москва ул Сущевский Вал д.14/22 кор.4,Москва,ул Сущевский Вал д.14/22 кор.4,ул,Сущевский Вал ,д.14/22 кор.4,7996872,муниципальный округ Марьина роща,1927 +2281032,г Москва ул Сущевский Вал д.14/22 кор.7,Москва,ул Сущевский Вал д.14/22 кор.7,ул,Сущевский Вал ,д.14/22 кор.7,7996873,муниципальный округ Марьина роща,1928 +2281032,г Москва ул Сущевский Вал д.22,Москва,ул Сущевский Вал д.22,ул,Сущевский Вал ,д.22,7996874,муниципальный округ Марьина роща,1938 +2281032,г Москва ул Сущевский Вал д.23,Москва,ул Сущевский Вал д.23,ул,Сущевский Вал ,д.23,7996875,муниципальный округ Марьина роща,1967 +2281032,г Москва ул Сущевский Вал д.3/5,Москва,ул Сущевский Вал д.3/5,ул,Сущевский Вал ,д.3/5,7996876,муниципальный округ Марьина роща,1939 +2281032,г Москва ул Сущевский Вал д.3/5А,Москва,ул Сущевский Вал д.3/5А,ул,Сущевский Вал ,д.3/5А,7996877,муниципальный округ Марьина роща,1955 +2281032,г Москва ул Сущевский Вал д.41,Москва,ул Сущевский Вал д.41,ул,Сущевский Вал ,д.41,7996878,муниципальный округ Марьина роща,1960 +2281032,г Москва ул Сущевский Вал д.55,Москва,ул Сущевский Вал д.55,ул,Сущевский Вал ,д.55,7996879,муниципальный округ Марьина роща,1958 +2281032,г Москва ул Сущевский Вал д.63,Москва,ул Сущевский Вал д.63,ул,Сущевский Вал ,д.63,7996880,муниципальный округ Марьина роща,1960 +2281032,г Москва ул Сущевский Вал д.67,Москва,ул Сущевский Вал д.67,ул,Сущевский Вал ,д.67,7996881,муниципальный округ Марьина роща,1960 +2281032,г Москва ул Сущевский Вал д.69,Москва,ул Сущевский Вал д.69,ул,Сущевский Вал ,д.69,7996882,муниципальный округ Марьина роща,1966 +2281032,г Москва ул Сущевский Вал д.71,Москва,ул Сущевский Вал д.71,ул,Сущевский Вал ,д.71,7996883,муниципальный округ Марьина роща,1966 +2281032,г Москва ул Сущевский Вал д.73,Москва,ул Сущевский Вал д.73,ул,Сущевский Вал ,д.73,7996884,муниципальный округ Марьина роща,1965 +2281032,г Москва ул Тихвинская д.12,Москва,ул Тихвинская д.12,ул,Тихвинская ,д.12,7996885,муниципальный округ Марьина роща,1982 +2281032,г Москва ул Тихвинская д.16,Москва,ул Тихвинская д.16,ул,Тихвинская ,д.16,7996886,муниципальный округ Марьина роща,1982 +2281032,г Москва ул Тихвинская д.18/5,Москва,ул Тихвинская д.18/5,ул,Тихвинская ,д.18/5,8056646,муниципальный округ Марьина роща,1978 +2281032,г Москва ул Тихвинская д.20,Москва,ул Тихвинская д.20,ул,Тихвинская ,д.20,7996887,муниципальный округ Марьина роща,1978 +2281032,г Москва ул Тихвинская д.4,Москва,ул Тихвинская д.4,ул,Тихвинская ,д.4,7714281,муниципальный округ Марьина роща,1999 +2281032,г Москва ул Трифоновская д.11,Москва,ул Трифоновская д.11,ул,Трифоновская ,д.11,7996889,муниципальный округ Марьина роща,1981 +2281032,г Москва ул Трифоновская д.12,Москва,ул Трифоновская д.12,ул,Трифоновская ,д.12,7996890,муниципальный округ Марьина роща,1993 +2281032,г Москва ул Трифоновская д.4,Москва,ул Трифоновская д.4,ул,Трифоновская ,д.4,7996891,муниципальный округ Марьина роща,1970 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.1 кор.1,Москва,ул Шереметьевская д.1 кор.1,ул,Шереметьевская ,д.1 кор.1,7996892,муниципальный округ Марьина роща,1958 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.1 кор.2,Москва,ул Шереметьевская д.1 кор.2,ул,Шереметьевская ,д.1 кор.2,7996894,муниципальный округ Марьина роща,н.д. +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.1 кор.2,Москва,ул Шереметьевская д.1 кор.2,ул,Шереметьевская ,д.1 кор.2,7996893,муниципальный округ Марьина роща,1958 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.11 кор.2,Москва,ул Шереметьевская д.11 кор.2,ул,Шереметьевская ,д.11 кор.2,7996896,муниципальный округ Марьина роща,1962 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.13 кор.1,Москва,ул Шереметьевская д.13 кор.1,ул,Шереметьевская ,д.13 кор.1,7996897,муниципальный округ Марьина роща,1962 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.13 кор.2,Москва,ул Шереметьевская д.13 кор.2,ул,Шереметьевская ,д.13 кор.2,7996898,муниципальный округ Марьина роща,1960 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.15 кор.2,Москва,ул Шереметьевская д.15 кор.2,ул,Шереметьевская ,д.15 кор.2,7996899,муниципальный округ Марьина роща,1960 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.17 кор.1,Москва,ул Шереметьевская д.17 кор.1,ул,Шереметьевская ,д.17 кор.1,7996900,муниципальный округ Марьина роща,1960 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.17 кор.2,Москва,ул Шереметьевская д.17 кор.2,ул,Шереметьевская ,д.17 кор.2,7996901,муниципальный округ Марьина роща,1962 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.19 кор.1,Москва,ул Шереметьевская д.19 кор.1,ул,Шереметьевская ,д.19 кор.1,7996903,муниципальный округ Марьина роща,1981 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.19 кор.2,Москва,ул Шереметьевская д.19 кор.2,ул,Шереметьевская ,д.19 кор.2,7996904,муниципальный округ Марьина роща,1983 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.25,Москва,ул Шереметьевская д.25,ул,Шереметьевская ,д.25,7996905,муниципальный округ Марьина роща,1971 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.27,Москва,ул Шереметьевская д.27,ул,Шереметьевская ,д.27,7996906,муниципальный округ Марьина роща,1998 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.31 кор.1,Москва,ул Шереметьевская д.31 кор.1,ул,Шереметьевская ,д.31 кор.1,7996907,муниципальный округ Марьина роща,1963 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.31 кор.2,Москва,ул Шереметьевская д.31 кор.2,ул,Шереметьевская ,д.31 кор.2,7996909,муниципальный округ Марьина роща,1963 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.35,Москва,ул Шереметьевская д.35,ул,Шереметьевская ,д.35,7996910,муниципальный округ Марьина роща,1987 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.37,Москва,ул Шереметьевская д.37,ул,Шереметьевская ,д.37,7996911,муниципальный округ Марьина роща,1970 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.37 кор.1,Москва,ул Шереметьевская д.37 кор.1,ул,Шереметьевская ,д.37 кор.1,7996913,муниципальный округ Марьина роща,2001 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.37 кор.1,Москва,ул Шереметьевская д.37 кор.1,ул,Шереметьевская ,д.37 кор.1,7996912,муниципальный округ Марьина роща,н.д. +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.37 кор.2,Москва,ул Шереметьевская д.37 кор.2,ул,Шереметьевская ,д.37 кор.2,7996914,муниципальный округ Марьина роща,2002 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.39 кор.2,Москва,ул Шереметьевская д.39 кор.2,ул,Шереметьевская ,д.39 кор.2,7996915,муниципальный округ Марьина роща,1963 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.41,Москва,ул Шереметьевская д.41,ул,Шереметьевская ,д.41,7996916,муниципальный округ Марьина роща,1962 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.43,Москва,ул Шереметьевская д.43,ул,Шереметьевская ,д.43,7996917,муниципальный округ Марьина роща,1970 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.45,Москва,ул Шереметьевская д.45,ул,Шереметьевская ,д.45,7996918,муниципальный округ Марьина роща,1970 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.5 кор.1,Москва,ул Шереметьевская д.5 кор.1,ул,Шереметьевская ,д.5 кор.1,7996919,муниципальный округ Марьина роща,1962 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.5 кор.2,Москва,ул Шереметьевская д.5 кор.2,ул,Шереметьевская ,д.5 кор.2,7996921,муниципальный округ Марьина роща,1958 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.5 кор.2,Москва,ул Шереметьевская д.5 кор.2,ул,Шереметьевская ,д.5 кор.2,7996920,муниципальный округ Марьина роща,н.д. +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.7 кор.2,Москва,ул Шереметьевская д.7 кор.2,ул,Шереметьевская ,д.7 кор.2,7996922,муниципальный округ Марьина роща,1959 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.9 кор.1,Москва,ул Шереметьевская д.9 кор.1,ул,Шереметьевская ,д.9 кор.1,7996923,муниципальный округ Марьина роща,1959 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.9 кор.2,Москва,ул Шереметьевская д.9 кор.2,ул,Шереметьевская ,д.9 кор.2,7996924,муниципальный округ Марьина роща,1961 +2281032,г Москва ул Ямская 1-я д.10,Москва,ул Ямская 1-я д.10,ул,Ямская 1-я ,д.10,7996925,муниципальный округ Марьина роща,1975 +2281032,г Москва ул Ямская 1-я д.15/17,Москва,ул Ямская 1-я д.15/17,ул,Ямская 1-я ,д.15/17,7996926,муниципальный округ Марьина роща,1958 +2281032,г Москва ул Ямская 1-я д.3/7,Москва,ул Ямская 1-я д.3/7,ул,Ямская 1-я ,д.3/7,7996927,муниципальный округ Марьина роща,1959 +2281032,г Москва ул Ямская 2-я д.7,Москва,ул Ямская 2-я д.7,ул,Ямская 2-я ,д.7,7996928,муниципальный округ Марьина роща,1956 +2281032,г Москва ш Старомарьинское д.11,Москва,ш Старомарьинское д.11,ш,Старомарьинское ,д.11,7996831,муниципальный округ Марьина роща,1971 +2281032,г Москва ш Старомарьинское д.14,Москва,ш Старомарьинское д.14,ш,Старомарьинское ,д.14,8258270,муниципальный округ Марьина роща,2002 +2281032,г Москва ш Старомарьинское д.15,Москва,ш Старомарьинское д.15,ш,Старомарьинское ,д.15,7996832,муниципальный округ Марьина роща,1956 +2281032,г Москва ш Старомарьинское д.16,Москва,ш Старомарьинское д.16,ш,Старомарьинское ,д.16,7996833,муниципальный округ Марьина роща,1962 +2281032,г Москва ш Старомарьинское д.17,Москва,ш Старомарьинское д.17,ш,Старомарьинское ,д.17,7996834,муниципальный округ Марьина роща,1976 +2281032,г Москва ш Старомарьинское д.18,Москва,ш Старомарьинское д.18,ш,Старомарьинское ,д.18,7996835,муниципальный округ Марьина роща,1999 +2281032,г Москва ш Старомарьинское д.2/10,Москва,ш Старомарьинское д.2/10,ш,Старомарьинское ,д.2/10,7996837,муниципальный округ Марьина роща,1970 +2281032,г Москва ш Старомарьинское д.20,Москва,ш Старомарьинское д.20,ш,Старомарьинское ,д.20,7996836,муниципальный округ Марьина роща,1962 +2281032,г Москва ш Старомарьинское д.22,Москва,ш Старомарьинское д.22,ш,Старомарьинское ,д.22,7996838,муниципальный округ Марьина роща,1984 +2281032,г Москва ш Старомарьинское д.23,Москва,ш Старомарьинское д.23,ш,Старомарьинское ,д.23,7996839,муниципальный округ Марьина роща,1997 +2281032,г Москва ш Старомарьинское д.3,Москва,ш Старомарьинское д.3,ш,Старомарьинское ,д.3,7996841,муниципальный округ Марьина роща,1966 +2281032,г Москва ш Старомарьинское д.6,Москва,ш Старомарьинское д.6,ш,Старомарьинское ,д.6,7996842,муниципальный округ Марьина роща,1957 +2281032,г Москва ш Старомарьинское д.6 кор.1,Москва,ш Старомарьинское д.6 кор.1,ш,Старомарьинское ,д.6 кор.1,7996843,муниципальный округ Марьина роща,1997 +2281033,г Москва б-р Звездный д.1,Москва,б-р Звездный д.1,б-р,Звездный ,д.1,8162385,муниципальный округ Останкинский,1959 +2281033,г Москва б-р Звездный д.10,Москва,б-р Звездный д.10,б-р,Звездный ,д.10,8162395,муниципальный округ Останкинский,1961 +2281033,г Москва б-р Звездный д.12 кор.1,Москва,б-р Звездный д.12 кор.1,б-р,Звездный ,д.12 кор.1,8162404,муниципальный округ Останкинский,1960 +2281033,г Москва б-р Звездный д.12 кор.2,Москва,б-р Звездный д.12 кор.2,б-р,Звездный ,д.12 кор.2,8162414,муниципальный округ Останкинский,1959 +2281033,г Москва б-р Звездный д.14,Москва,б-р Звездный д.14,б-р,Звездный ,д.14,8162421,муниципальный округ Останкинский,1960 +2281033,г Москва б-р Звездный д.16/2,Москва,б-р Звездный д.16/2,б-р,Звездный ,д.16/2,8162428,муниципальный округ Останкинский,1960 +2281033,г Москва б-р Звездный д.18/1,Москва,б-р Звездный д.18/1,б-р,Звездный ,д.18/1,8162439,муниципальный округ Останкинский,1959 +2281033,г Москва б-р Звездный д.2,Москва,б-р Звездный д.2,б-р,Звездный ,д.2,8162443,муниципальный округ Останкинский,1960 +2281033,г Москва б-р Звездный д.20,Москва,б-р Звездный д.20,б-р,Звездный ,д.20,8162450,муниципальный округ Останкинский,1959 +2281033,г Москва б-р Звездный д.22 кор.1,Москва,б-р Звездный д.22 кор.1,б-р,Звездный ,д.22 кор.1,8162457,муниципальный округ Останкинский,1960 +2281033,г Москва б-р Звездный д.22 кор.2,Москва,б-р Звездный д.22 кор.2,б-р,Звездный ,д.22 кор.2,8162462,муниципальный округ Останкинский,1959 +2281033,г Москва б-р Звездный д.25,Москва,б-р Звездный д.25,б-р,Звездный ,д.25,8162466,муниципальный округ Останкинский,1978 +2281033,г Москва б-р Звездный д.26 кор.1,Москва,б-р Звездный д.26 кор.1,б-р,Звездный ,д.26 кор.1,8162472,муниципальный округ Останкинский,1959 +2281033,г Москва б-р Звездный д.26 кор.2,Москва,б-р Звездный д.26 кор.2,б-р,Звездный ,д.26 кор.2,8162479,муниципальный округ Останкинский,1960 +2281033,г Москва б-р Звездный д.28,Москва,б-р Звездный д.28,б-р,Звездный ,д.28,8162486,муниципальный округ Останкинский,1959 +2281033,г Москва б-р Звездный д.3,Москва,б-р Звездный д.3,б-р,Звездный ,д.3,8162497,муниципальный округ Останкинский,1958 +2281033,г Москва б-р Звездный д.30 кор.1,Москва,б-р Звездный д.30 кор.1,б-р,Звездный ,д.30 кор.1,8162504,муниципальный округ Останкинский,1960 +2281033,г Москва б-р Звездный д.30 кор.2,Москва,б-р Звездный д.30 кор.2,б-р,Звездный ,д.30 кор.2,8162512,муниципальный округ Останкинский,1959 +2281033,г Москва б-р Звездный д.34 кор.1,Москва,б-р Звездный д.34 кор.1,б-р,Звездный ,д.34 кор.1,8162526,муниципальный округ Останкинский,1961 +2281033,г Москва б-р Звездный д.34 кор.2,Москва,б-р Звездный д.34 кор.2,б-р,Звездный ,д.34 кор.2,8162530,муниципальный округ Останкинский,1960 +2281033,г Москва б-р Звездный д.36,Москва,б-р Звездный д.36,б-р,Звездный ,д.36,8162540,муниципальный округ Останкинский,1961 +2281033,г Москва б-р Звездный д.38 кор.1,Москва,б-р Звездный д.38 кор.1,б-р,Звездный ,д.38 кор.1,8162544,муниципальный округ Останкинский,1961 +2281033,г Москва б-р Звездный д.38 кор.2,Москва,б-р Звездный д.38 кор.2,б-р,Звездный ,д.38 кор.2,8162549,муниципальный округ Останкинский,1961 +2281033,г Москва б-р Звездный д.4,Москва,б-р Звездный д.4,б-р,Звездный ,д.4,7616725,муниципальный округ Останкинский,1960 +2281033,г Москва б-р Звездный д.42 кор.1,Москва,б-р Звездный д.42 кор.1,б-р,Звездный ,д.42 кор.1,8162557,муниципальный округ Останкинский,1961 +2281033,г Москва б-р Звездный д.42 кор.2,Москва,б-р Звездный д.42 кор.2,б-р,Звездный ,д.42 кор.2,8162566,муниципальный округ Останкинский,1961 +2281033,г Москва б-р Звездный д.5,Москва,б-р Звездный д.5,б-р,Звездный ,д.5,8163064,муниципальный округ Останкинский,1964 +2281033,г Москва б-р Звездный д.5 кор.2,Москва,б-р Звездный д.5 кор.2,б-р,Звездный ,д.5 кор.2,8163069,муниципальный округ Останкинский,1969 +2281033,г Москва б-р Звездный д.5 кор.3,Москва,б-р Звездный д.5 кор.3,б-р,Звездный ,д.5 кор.3,8150284,муниципальный округ Останкинский,1969 +2281033,г Москва б-р Звездный д.6,Москва,б-р Звездный д.6,б-р,Звездный ,д.6,8163074,муниципальный округ Останкинский,1959 +2281033,г Москва б-р Звездный д.8 кор.1,Москва,б-р Звездный д.8 кор.1,б-р,Звездный ,д.8 кор.1,8163080,муниципальный округ Останкинский,1960 +2281033,г Москва б-р Звездный д.8 кор.2,Москва,б-р Звездный д.8 кор.2,б-р,Звездный ,д.8 кор.2,8163084,муниципальный округ Останкинский,1959 +2281033,г Москва пер Останкинский 5-й д.11,Москва,пер Останкинский 5-й д.11,пер,Останкинский 5-й ,д.11,8162630,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва пер Останкинский 5-й д.11А,Москва,пер Останкинский 5-й д.11А,пер,Останкинский 5-й ,д.11А,8162633,муниципальный округ Останкинский,1961 +2281033,г Москва пр-кт Мира д.101А,Москва,пр-кт Мира д.101А,пр-кт,Мира ,д.101А,8163000,муниципальный округ Останкинский,1951 +2281033,г Москва пр-кт Мира д.101Б,Москва,пр-кт Мира д.101Б,пр-кт,Мира ,д.101Б,8163010,муниципальный округ Останкинский,1951 +2281033,г Москва пр-кт Мира д.103,Москва,пр-кт Мира д.103,пр-кт,Мира ,д.103,7877842,муниципальный округ Останкинский,1955 +2281033,г Москва пр-кт Мира д.81,Москва,пр-кт Мира д.81,пр-кт,Мира ,д.81,8163017,муниципальный округ Останкинский,1956 +2281033,г Москва пр-кт Мира д.85,Москва,пр-кт Мира д.85,пр-кт,Мира ,д.85,8163020,муниципальный округ Останкинский,1956 +2281033,г Москва пр-кт Мира д.89,Москва,пр-кт Мира д.89,пр-кт,Мира ,д.89,8163027,муниципальный округ Останкинский,1958 +2281033,г Москва пр-кт Мира д.91 кор.1,Москва,пр-кт Мира д.91 кор.1,пр-кт,Мира ,д.91 кор.1,8163032,муниципальный округ Останкинский,1969 +2281033,г Москва пр-кт Мира д.91 кор.2,Москва,пр-кт Мира д.91 кор.2,пр-кт,Мира ,д.91 кор.2,8163039,муниципальный округ Останкинский,1970 +2281033,г Москва пр-кт Мира д.91 кор.3,Москва,пр-кт Мира д.91 кор.3,пр-кт,Мира ,д.91 кор.3,8163044,муниципальный округ Останкинский,1973 +2281033,г Москва пр-кт Мира д.97,Москва,пр-кт Мира д.97,пр-кт,Мира ,д.97,8162683,муниципальный округ Останкинский,1966 +2281033,г Москва пр-кт Мира д.99,Москва,пр-кт Мира д.99,пр-кт,Мира ,д.99,7802335,муниципальный округ Останкинский,1957 +2281033,г Москва проезд Мурманский д.16,Москва,проезд Мурманский д.16,проезд,Мурманский ,д.16,8162699,муниципальный округ Останкинский,1959 +2281033,г Москва проезд Мурманский д.18,Москва,проезд Мурманский д.18,проезд,Мурманский ,д.18,8162713,муниципальный округ Останкинский,1959 +2281033,г Москва проезд Мурманский д.20,Москва,проезд Мурманский д.20,проезд,Мурманский ,д.20,8162717,муниципальный округ Останкинский,1960 +2281033,г Москва проезд Мурманский д.22,Москва,проезд Мурманский д.22,проезд,Мурманский ,д.22,8162725,муниципальный округ Останкинский,1960 +2281033,г Москва проезд Мурманский д.6,Москва,проезд Мурманский д.6,проезд,Мурманский ,д.6,8162733,муниципальный округ Останкинский,1965 +2281033,г Москва проезд Ольминского д.3,Москва,проезд Ольминского д.3,проезд,Ольминского ,д.3,8162834,муниципальный округ Останкинский,1958 +2281033,г Москва проезд Прудовой д.10,Москва,проезд Прудовой д.10,проезд,Прудовой ,д.10,8162639,муниципальный округ Останкинский,1958 +2281033,г Москва ул Академика Королева д.1,Москва,ул Академика Королева д.1,ул,Академика Королева ,д.1,8163149,муниципальный округ Останкинский,1958 +2281033,г Москва ул Академика Королева д.10,Москва,ул Академика Королева д.10,ул,Академика Королева ,д.10,7550752,муниципальный округ Останкинский,2009 +2281033,г Москва ул Академика Королева д.11,Москва,ул Академика Королева д.11,ул,Академика Королева ,д.11,8163154,муниципальный округ Останкинский,1961 +2281033,г Москва ул Академика Королева д.3,Москва,ул Академика Королева д.3,ул,Академика Королева ,д.3,8163161,муниципальный округ Останкинский,1958 +2281033,г Москва ул Академика Королева д.4 кор.1,Москва,ул Академика Королева д.4 кор.1,ул,Академика Королева ,д.4 кор.1,8179234,муниципальный округ Останкинский,н.д. +2281033,г Москва ул Академика Королева д.4 кор.2,Москва,ул Академика Королева д.4 кор.2,ул,Академика Королева ,д.4 кор.2,8163165,муниципальный округ Останкинский,1989 +2281033,г Москва ул Академика Королева д.5,Москва,ул Академика Королева д.5,ул,Академика Королева ,д.5,8163171,муниципальный округ Останкинский,1959 +2281033,г Москва ул Академика Королева д.7 кор.1,Москва,ул Академика Королева д.7 кор.1,ул,Академика Королева ,д.7 кор.1,8163177,муниципальный округ Останкинский,1965 +2281033,г Москва ул Академика Королева д.7 кор.2,Москва,ул Академика Королева д.7 кор.2,ул,Академика Королева ,д.7 кор.2,8163184,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Академика Королева д.7 кор.3,Москва,ул Академика Королева д.7 кор.3,ул,Академика Королева ,д.7 кор.3,8163190,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Академика Королева д.7 кор.4,Москва,ул Академика Королева д.7 кор.4,ул,Академика Королева ,д.7 кор.4,8163193,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Академика Королева д.8 кор.2,Москва,ул Академика Королева д.8 кор.2,ул,Академика Королева ,д.8 кор.2,8163198,муниципальный округ Останкинский,1990 +2281033,г Москва ул Академика Королева д.9 кор.1,Москва,ул Академика Королева д.9 кор.1,ул,Академика Королева ,д.9 кор.1,8163202,муниципальный округ Останкинский,1960 +2281033,г Москва ул Академика Королева д.9 кор.2,Москва,ул Академика Королева д.9 кор.2,ул,Академика Королева ,д.9 кор.2,8162886,муниципальный округ Останкинский,1966 +2281033,г Москва ул Академика Королева д.9 кор.3,Москва,ул Академика Королева д.9 кор.3,ул,Академика Королева ,д.9 кор.3,8162893,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Академика Королева д.9 кор.4,Москва,ул Академика Королева д.9 кор.4,ул,Академика Королева ,д.9 кор.4,8162899,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Академика Королева д.9 кор.5,Москва,ул Академика Королева д.9 кор.5,ул,Академика Королева ,д.9 кор.5,8162906,муниципальный округ Останкинский,1986 +2281033,г Москва ул Аргуновская д.10 кор.1,Москва,ул Аргуновская д.10 кор.1,ул,Аргуновская ,д.10 кор.1,7961426,муниципальный округ Останкинский,1973 +2281033,г Москва ул Аргуновская д.10 кор.2,Москва,ул Аргуновская д.10 кор.2,ул,Аргуновская ,д.10 кор.2,7961554,муниципальный округ Останкинский,1982 +2281033,г Москва ул Аргуновская д.12,Москва,ул Аргуновская д.12,ул,Аргуновская ,д.12,7965859,муниципальный округ Останкинский,1978 +2281033,г Москва ул Аргуновская д.14,Москва,ул Аргуновская д.14,ул,Аргуновская ,д.14,7966322,муниципальный округ Останкинский,1972 +2281033,г Москва ул Аргуновская д.16,Москва,ул Аргуновская д.16,ул,Аргуновская ,д.16,7966370,муниципальный округ Останкинский,1972 +2281033,г Москва ул Аргуновская д.16 кор.2,Москва,ул Аргуновская д.16 кор.2,ул,Аргуновская ,д.16 кор.2,7966433,муниципальный округ Останкинский,1981 +2281033,г Москва ул Аргуновская д.18,Москва,ул Аргуновская д.18,ул,Аргуновская ,д.18,7968373,муниципальный округ Останкинский,1966 +2281033,г Москва ул Аргуновская д.4,Москва,ул Аргуновская д.4,ул,Аргуновская ,д.4,7694471,муниципальный округ Останкинский,1971 +2281033,г Москва ул Аргуновская д.6 кор.1,Москва,ул Аргуновская д.6 кор.1,ул,Аргуновская ,д.6 кор.1,7961077,муниципальный округ Останкинский,1966 +2281033,г Москва ул Аргуновская д.6 кор.2,Москва,ул Аргуновская д.6 кор.2,ул,Аргуновская ,д.6 кор.2,7961102,муниципальный округ Останкинский,1983 +2281033,г Москва ул Аргуновская д.8,Москва,ул Аргуновская д.8,ул,Аргуновская ,д.8,7961140,муниципальный округ Останкинский,1972 +2281033,г Москва ул Бочкова д.11,Москва,ул Бочкова д.11,ул,Бочкова ,д.11,7992743,муниципальный округ Останкинский,1963 +2281033,г Москва ул Бочкова д.3,Москва,ул Бочкова д.3,ул,Бочкова ,д.3,7978029,муниципальный округ Останкинский,1974 +2281033,г Москва ул Бочкова д.5,Москва,ул Бочкова д.5,ул,Бочкова ,д.5,7982617,муниципальный округ Останкинский,1960 +2281033,г Москва ул Бочкова д.6 кор.1,Москва,ул Бочкова д.6 кор.1,ул,Бочкова ,д.6 кор.1,7982750,муниципальный округ Останкинский,1961 +2281033,г Москва ул Бочкова д.6 кор.2,Москва,ул Бочкова д.6 кор.2,ул,Бочкова ,д.6 кор.2,7982886,муниципальный округ Останкинский,1983 +2281033,г Москва ул Бочкова д.7,Москва,ул Бочкова д.7,ул,Бочкова ,д.7,7983639,муниципальный округ Останкинский,1960 +2281033,г Москва ул Бочкова д.8,Москва,ул Бочкова д.8,ул,Бочкова ,д.8,7983737,муниципальный округ Останкинский,1956 +2281033,г Москва ул Бочкова д.9,Москва,ул Бочкова д.9,ул,Бочкова ,д.9,7991520,муниципальный округ Останкинский,1963 +2281033,г Москва ул Годовикова д.1 кор.1,Москва,ул Годовикова д.1 кор.1,ул,Годовикова ,д.1 кор.1,8025804,муниципальный округ Останкинский,1960 +2281033,г Москва ул Годовикова д.1 кор.2,Москва,ул Годовикова д.1 кор.2,ул,Годовикова ,д.1 кор.2,8026257,муниципальный округ Останкинский,1969 +2281033,г Москва ул Годовикова д.10 кор.1,Москва,ул Годовикова д.10 кор.1,ул,Годовикова ,д.10 кор.1,8162269,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Годовикова д.10 кор.2,Москва,ул Годовикова д.10 кор.2,ул,Годовикова ,д.10 кор.2,8162296,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Годовикова д.12 кор.1,Москва,ул Годовикова д.12 кор.1,ул,Годовикова ,д.12 кор.1,8162307,муниципальный округ Останкинский,1963 +2281033,г Москва ул Годовикова д.12 кор.2,Москва,ул Годовикова д.12 кор.2,ул,Годовикова ,д.12 кор.2,8162314,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Годовикова д.14,Москва,ул Годовикова д.14,ул,Годовикова ,д.14,8162322,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Годовикова д.16,Москва,ул Годовикова д.16,ул,Годовикова ,д.16,8162339,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Годовикова д.2,Москва,ул Годовикова д.2,ул,Годовикова ,д.2,8029208,муниципальный округ Останкинский,1960 +2281033,г Москва ул Годовикова д.3,Москва,ул Годовикова д.3,ул,Годовикова ,д.3,8029296,муниципальный округ Останкинский,1972 +2281033,г Москва ул Годовикова д.5,Москва,ул Годовикова д.5,ул,Годовикова ,д.5,8162348,муниципальный округ Останкинский,1931 +2281033,г Москва ул Годовикова д.6,Москва,ул Годовикова д.6,ул,Годовикова ,д.6,8162365,муниципальный округ Останкинский,1958 +2281033,г Москва ул Годовикова д.7,Москва,ул Годовикова д.7,ул,Годовикова ,д.7,8162375,муниципальный округ Останкинский,1934 +2281033,г Москва ул Калибровская д.11,Москва,ул Калибровская д.11,ул,Калибровская ,д.11,8163090,муниципальный округ Останкинский,1967 +2281033,г Москва ул Калибровская д.20А,Москва,ул Калибровская д.20А,ул,Калибровская ,д.20А,8163094,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Калибровская д.22А,Москва,ул Калибровская д.22А,ул,Калибровская ,д.22А,8163100,муниципальный округ Останкинский,1959 +2281033,г Москва ул Калибровская д.22Б,Москва,ул Калибровская д.22Б,ул,Калибровская ,д.22Б,8163105,муниципальный округ Останкинский,1961 +2281033,г Москва ул Калибровская д.24А,Москва,ул Калибровская д.24А,ул,Калибровская ,д.24А,8163108,муниципальный округ Останкинский,1960 +2281033,г Москва ул Кондратюка д.1,Москва,ул Кондратюка д.1,ул,Кондратюка ,д.1,8163112,муниципальный округ Останкинский,1958 +2281033,г Москва ул Кондратюка д.10,Москва,ул Кондратюка д.10,ул,Кондратюка ,д.10,8163116,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Кондратюка д.12,Москва,ул Кондратюка д.12,ул,Кондратюка ,д.12,8163124,муниципальный округ Останкинский,1963 +2281033,г Москва ул Кондратюка д.14,Москва,ул Кондратюка д.14,ул,Кондратюка ,д.14,8163130,муниципальный округ Останкинский,1960 +2281033,г Москва ул Кондратюка д.2,Москва,ул Кондратюка д.2,ул,Кондратюка ,д.2,8163132,муниципальный округ Останкинский,1958 +2281033,г Москва ул Кондратюка д.4,Москва,ул Кондратюка д.4,ул,Кондратюка ,д.4,8163136,муниципальный округ Останкинский,1961 +2281033,г Москва ул Кондратюка д.6,Москва,ул Кондратюка д.6,ул,Кондратюка ,д.6,8163139,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Кондратюка д.8,Москва,ул Кондратюка д.8,ул,Кондратюка ,д.8,8163144,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Марьинская Б. д.1,Москва,ул Марьинская Б. д.1,ул,Марьинская Б. ,д.1,8162912,муниципальный округ Останкинский,1967 +2281033,г Москва ул Марьинская Б. д.10,Москва,ул Марьинская Б. д.10,ул,Марьинская Б. ,д.10,8162918,муниципальный округ Останкинский,1963 +2281033,г Москва ул Марьинская Б. д.11 кор.1,Москва,ул Марьинская Б. д.11 кор.1,ул,Марьинская Б. ,д.11 кор.1,8162923,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Марьинская Б. д.11 кор.2,Москва,ул Марьинская Б. д.11 кор.2,ул,Марьинская Б. ,д.11 кор.2,8162927,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Марьинская Б. д.13,Москва,ул Марьинская Б. д.13,ул,Марьинская Б. ,д.13,8162933,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Марьинская Б. д.15,Москва,ул Марьинская Б. д.15,ул,Марьинская Б. ,д.15,8162937,муниципальный округ Останкинский,1963 +2281033,г Москва ул Марьинская Б. д.15 кор.2,Москва,ул Марьинская Б. д.15 кор.2,ул,Марьинская Б. ,д.15 кор.2,8162941,муниципальный округ Останкинский,1985 +2281033,г Москва ул Марьинская Б. д.17,Москва,ул Марьинская Б. д.17,ул,Марьинская Б. ,д.17,8162946,муниципальный округ Останкинский,1963 +2281033,г Москва ул Марьинская Б. д.19,Москва,ул Марьинская Б. д.19,ул,Марьинская Б. ,д.19,8162948,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Марьинская Б. д.2,Москва,ул Марьинская Б. д.2,ул,Марьинская Б. ,д.2,8162953,муниципальный округ Останкинский,1961 +2281033,г Москва ул Марьинская Б. д.23,Москва,ул Марьинская Б. д.23,ул,Марьинская Б. ,д.23,8162958,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Марьинская Б. д.3,Москва,ул Марьинская Б. д.3,ул,Марьинская Б. ,д.3,8162962,муниципальный округ Останкинский,1959 +2281033,г Москва ул Марьинская Б. д.5,Москва,ул Марьинская Б. д.5,ул,Марьинская Б. ,д.5,8162970,муниципальный округ Останкинский,1965 +2281033,г Москва ул Марьинская Б. д.7 кор.1,Москва,ул Марьинская Б. д.7 кор.1,ул,Марьинская Б. ,д.7 кор.1,8162977,муниципальный округ Останкинский,1958 +2281033,г Москва ул Марьинская Б. д.7 кор.2,Москва,ул Марьинская Б. д.7 кор.2,ул,Марьинская Б. ,д.7 кор.2,8162986,муниципальный округ Останкинский,1958 +2281033,г Москва ул Марьинская Б. д.8,Москва,ул Марьинская Б. д.8,ул,Марьинская Б. ,д.8,8162991,муниципальный округ Останкинский,1963 +2281033,г Москва ул Новоостанкинская 2-я д.12,Москва,ул Новоостанкинская 2-я д.12,ул,Новоостанкинская 2-я ,д.12,7553909,муниципальный округ Останкинский,2007 +2281033,г Москва ул Новоостанкинская 2-я д.13,Москва,ул Новоостанкинская 2-я д.13,ул,Новоостанкинская 2-я ,д.13,8162753,муниципальный округ Останкинский,1971 +2281033,г Москва ул Новоостанкинская 2-я д.15,Москва,ул Новоостанкинская 2-я д.15,ул,Новоостанкинская 2-я ,д.15,8162762,муниципальный округ Останкинский,1970 +2281033,г Москва ул Новоостанкинская 2-я д.17,Москва,ул Новоостанкинская 2-я д.17,ул,Новоостанкинская 2-я ,д.17,8162768,муниципальный округ Останкинский,1968 +2281033,г Москва ул Новоостанкинская 2-я д.19,Москва,ул Новоостанкинская 2-я д.19,ул,Новоостанкинская 2-я ,д.19,8162775,муниципальный округ Останкинский,1969 +2281033,г Москва ул Новоостанкинская 2-я д.2,Москва,ул Новоостанкинская 2-я д.2,ул,Новоостанкинская 2-я ,д.2,8162781,муниципальный округ Останкинский,1969 +2281033,г Москва ул Новоостанкинская 2-я д.21,Москва,ул Новоостанкинская 2-я д.21,ул,Новоостанкинская 2-я ,д.21,8162786,муниципальный округ Останкинский,1967 +2281033,г Москва ул Новоостанкинская 2-я д.23,Москва,ул Новоостанкинская 2-я д.23,ул,Новоостанкинская 2-я ,д.23,8162794,муниципальный округ Останкинский,1966 +2281033,г Москва ул Новоостанкинская 2-я д.25,Москва,ул Новоостанкинская 2-я д.25,ул,Новоостанкинская 2-я ,д.25,8162799,муниципальный округ Останкинский,1966 +2281033,г Москва ул Новоостанкинская 2-я д.27,Москва,ул Новоостанкинская 2-я д.27,ул,Новоостанкинская 2-я ,д.27,8162805,муниципальный округ Останкинский,1965 +2281033,г Москва ул Новоостанкинская 2-я д.6,Москва,ул Новоостанкинская 2-я д.6,ул,Новоостанкинская 2-я ,д.6,7553906,муниципальный округ Останкинский,2006 +2281033,г Москва ул Новоостанкинская 3-я д.15,Москва,ул Новоостанкинская 3-я д.15,ул,Новоостанкинская 3-я ,д.15,8162810,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Новоостанкинская 3-я д.19,Москва,ул Новоостанкинская 3-я д.19,ул,Новоостанкинская 3-я ,д.19,8162813,муниципальный округ Останкинский,1963 +2281033,г Москва ул Новоостанкинская 3-я д.2,Москва,ул Новоостанкинская 3-я д.2,ул,Новоостанкинская 3-я ,д.2,8162818,муниципальный округ Останкинский,1978 +2281033,г Москва ул Новоостанкинская 3-я д.21,Москва,ул Новоостанкинская 3-я д.21,ул,Новоостанкинская 3-я ,д.21,8162824,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Новоостанкинская 3-я д.23,Москва,ул Новоостанкинская 3-я д.23,ул,Новоостанкинская 3-я ,д.23,8162829,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Новоостанкинская 3-я д.4,Москва,ул Новоостанкинская 3-я д.4,ул,Новоостанкинская 3-я ,д.4,8162832,муниципальный округ Останкинский,1978 +2281033,г Москва ул Останкинская 1-я д.13/1,Москва,ул Останкинская 1-я д.13/1,ул,Останкинская 1-я ,д.13/1,8162844,муниципальный округ Останкинский,1965 +2281033,г Москва ул Останкинская 1-я д.14/7,Москва,ул Останкинская 1-я д.14/7,ул,Останкинская 1-я ,д.14/7,8162850,муниципальный округ Останкинский,1955 +2281033,г Москва ул Останкинская 1-я д.19/1,Москва,ул Останкинская 1-я д.19/1,ул,Останкинская 1-я ,д.19/1,8162857,муниципальный округ Останкинский,1960 +2281033,г Москва ул Останкинская 1-я д.21,Москва,ул Останкинская 1-я д.21,ул,Останкинская 1-я ,д.21,8162860,муниципальный округ Останкинский,1958 +2281033,г Москва ул Останкинская 1-я д.21А,Москва,ул Останкинская 1-я д.21А,ул,Останкинская 1-я ,д.21А,8162865,муниципальный округ Останкинский,1963 +2281033,г Москва ул Останкинская 1-я д.25,Москва,ул Останкинская 1-я д.25,ул,Останкинская 1-я ,д.25,8162867,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Останкинская 1-я д.37/39,Москва,ул Останкинская 1-я д.37/39,ул,Останкинская 1-я ,д.37/39,8162580,муниципальный округ Останкинский,1957 +2281033,г Москва ул Останкинская 1-я д.37/41,Москва,ул Останкинская 1-я д.37/41,ул,Останкинская 1-я ,д.37/41,8162586,муниципальный округ Останкинский,1961 +2281033,г Москва ул Останкинская 1-я д.41/9,Москва,ул Останкинская 1-я д.41/9,ул,Останкинская 1-я ,д.41/9,8162592,муниципальный округ Останкинский,1961 +2281033,г Москва ул Останкинская 2-я д.10,Москва,ул Останкинская 2-я д.10,ул,Останкинская 2-я ,д.10,8162598,муниципальный округ Останкинский,1982 +2281033,г Москва ул Останкинская 2-я д.2,Москва,ул Останкинская 2-я д.2,ул,Останкинская 2-я ,д.2,8162603,муниципальный округ Останкинский,1981 +2281033,г Москва ул Останкинская 2-я д.4,Москва,ул Останкинская 2-я д.4,ул,Останкинская 2-я ,д.4,8162607,муниципальный округ Останкинский,1981 +2281033,г Москва ул Останкинская 2-я д.8,Москва,ул Останкинская 2-я д.8,ул,Останкинская 2-я ,д.8,8162617,муниципальный округ Останкинский,1982 +2281033,г Москва ул Хованская д.6,Москва,ул Хованская д.6,ул,Хованская ,д.6,8289615,муниципальный округ Останкинский,2002 +2281033,г Москва ул Цандера д.10,Москва,ул Цандера д.10,ул,Цандера ,д.10,8162642,муниципальный округ Останкинский,1961 +2281033,г Москва ул Цандера д.11,Москва,ул Цандера д.11,ул,Цандера ,д.11,8120949,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Цандера д.12,Москва,ул Цандера д.12,ул,Цандера ,д.12,8120762,муниципальный округ Останкинский,1963 +2281033,г Москва ул Цандера д.4 кор.1,Москва,ул Цандера д.4 кор.1,ул,Цандера ,д.4 кор.1,8162648,муниципальный округ Останкинский,1959 +2281033,г Москва ул Цандера д.4 кор.2,Москва,ул Цандера д.4 кор.2,ул,Цандера ,д.4 кор.2,8162653,муниципальный округ Останкинский,1968 +2281033,г Москва ул Цандера д.7,Москва,ул Цандера д.7,ул,Цандера ,д.7,8162658,муниципальный округ Останкинский,1972 +2281034,г Москва аллея Березовая д.10/1,Москва,аллея Березовая д.10/1,аллея,Березовая ,д.10/1,8148210,муниципальный округ Отрадное,1952 +2281034,г Москва аллея Березовая д.12,Москва,аллея Березовая д.12,аллея,Березовая ,д.12,8148211,муниципальный округ Отрадное,1959 +2281034,г Москва аллея Березовая д.14,Москва,аллея Березовая д.14,аллея,Березовая ,д.14,8148212,муниципальный округ Отрадное,1962 +2281034,г Москва аллея Березовая д.5,Москва,аллея Березовая д.5,аллея,Березовая ,д.5,8148214,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281034,г Москва аллея Березовая д.7,Москва,аллея Березовая д.7,аллея,Березовая ,д.7,8148215,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281034,г Москва аллея Березовая д.7В,Москва,аллея Березовая д.7В,аллея,Березовая ,д.7В,8148216,муниципальный округ Отрадное,1978 +2281034,г Москва аллея Березовая д.9,Москва,аллея Березовая д.9,аллея,Березовая ,д.9,8148217,муниципальный округ Отрадное,1980 +2281034,г Москва б-р Северный д.1,Москва,б-р Северный д.1,б-р,Северный ,д.1,8148455,муниципальный округ Отрадное,1977 +2281034,г Москва б-р Северный д.12,Москва,б-р Северный д.12,б-р,Северный ,д.12,8148470,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва б-р Северный д.12Б,Москва,б-р Северный д.12Б,б-р,Северный ,д.12Б,8148471,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва б-р Северный д.12В,Москва,б-р Северный д.12В,б-р,Северный ,д.12В,8148472,муниципальный округ Отрадное,1976 +2281034,г Москва б-р Северный д.13,Москва,б-р Северный д.13,б-р,Северный ,д.13,8148473,муниципальный округ Отрадное,н.д. +2281034,г Москва б-р Северный д.13,Москва,б-р Северный д.13,б-р,Северный ,д.13,8148474,муниципальный округ Отрадное,1977 +2281034,г Москва б-р Северный д.14,Москва,б-р Северный д.14,б-р,Северный ,д.14,8148475,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва б-р Северный д.15,Москва,б-р Северный д.15,б-р,Северный ,д.15,8140874,муниципальный округ Отрадное,н.д. +2281034,г Москва б-р Северный д.17,Москва,б-р Северный д.17,б-р,Северный ,д.17,8148477,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва б-р Северный д.19,Москва,б-р Северный д.19,б-р,Северный ,д.19,8148478,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва б-р Северный д.19А,Москва,б-р Северный д.19А,б-р,Северный ,д.19А,8148479,муниципальный округ Отрадное,1974 +2281034,г Москва б-р Северный д.19Б,Москва,б-р Северный д.19Б,б-р,Северный ,д.19Б,8148480,муниципальный округ Отрадное,1974 +2281034,г Москва б-р Северный д.2,Москва,б-р Северный д.2,б-р,Северный ,д.2,8148456,муниципальный округ Отрадное,1976 +2281034,г Москва б-р Северный д.21,Москва,б-р Северный д.21,б-р,Северный ,д.21,8148481,муниципальный округ Отрадное,1980 +2281034,г Москва б-р Северный д.21А,Москва,б-р Северный д.21А,б-р,Северный ,д.21А,8487428,муниципальный округ Отрадное,н.д. +2281034,г Москва б-р Северный д.2а,Москва,б-р Северный д.2а,б-р,Северный ,д.2а,7747094,муниципальный округ Отрадное,1976 +2281034,г Москва б-р Северный д.3,Москва,б-р Северный д.3,б-р,Северный ,д.3,8148457,муниципальный округ Отрадное,1977 +2281034,г Москва б-р Северный д.3 кор.1,Москва,б-р Северный д.3 кор.1,б-р,Северный ,д.3 кор.1,8148458,муниципальный округ Отрадное,2003 +2281034,г Москва б-р Северный д.3 кор.2,Москва,б-р Северный д.3 кор.2,б-р,Северный ,д.3 кор.2,8148459,муниципальный округ Отрадное,2003 +2281034,г Москва б-р Северный д.4,Москва,б-р Северный д.4,б-р,Северный ,д.4,8148461,муниципальный округ Отрадное,1976 +2281034,г Москва б-р Северный д.5А,Москва,б-р Северный д.5А,б-р,Северный ,д.5А,8148462,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва б-р Северный д.6,Москва,б-р Северный д.6,б-р,Северный ,д.6,8148463,муниципальный округ Отрадное,1978 +2281034,г Москва б-р Северный д.6А,Москва,б-р Северный д.6А,б-р,Северный ,д.6А,8148465,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва б-р Северный д.7,Москва,б-р Северный д.7,б-р,Северный ,д.7,8148466,муниципальный округ Отрадное,1977 +2281034,г Москва б-р Северный д.7А,Москва,б-р Северный д.7А,б-р,Северный ,д.7А,8148467,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва б-р Северный д.8,Москва,б-р Северный д.8,б-р,Северный ,д.8,8148468,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва б-р Северный д.9,Москва,б-р Северный д.9,б-р,Северный ,д.9,8148469,муниципальный округ Отрадное,1977 +2281034,г Москва проезд Высоковольтный д.1 кор.1,Москва,проезд Высоковольтный д.1 кор.1,проезд,Высоковольтный ,д.1 кор.1,7707837,муниципальный округ Отрадное,2010 +2281034,г Москва проезд Высоковольтный д.1 кор.2,Москва,проезд Высоковольтный д.1 кор.2,проезд,Высоковольтный ,д.1 кор.2,7708692,муниципальный округ Отрадное,2010 +2281034,г Москва проезд Высоковольтный д.1 кор.3,Москва,проезд Высоковольтный д.1 кор.3,проезд,Высоковольтный ,д.1 кор.3,7708704,муниципальный округ Отрадное,2009 +2281034,г Москва проезд Высоковольтный д.1 кор.4,Москва,проезд Высоковольтный д.1 кор.4,проезд,Высоковольтный ,д.1 кор.4,7708713,муниципальный округ Отрадное,2009 +2281034,г Москва проезд Высоковольтный д.1 кор.5,Москва,проезд Высоковольтный д.1 кор.5,проезд,Высоковольтный ,д.1 кор.5,7708722,муниципальный округ Отрадное,2009 +2281034,г Москва проезд Высоковольтный д.1 кор.6,Москва,проезд Высоковольтный д.1 кор.6,проезд,Высоковольтный ,д.1 кор.6,7708730,муниципальный округ Отрадное,2008 +2281034,г Москва проезд Высоковольтный д.1 кор.7,Москва,проезд Высоковольтный д.1 кор.7,проезд,Высоковольтный ,д.1 кор.7,7708791,муниципальный округ Отрадное,2010 +2281034,г Москва проезд Высоковольтный д.1 кор.8,Москва,проезд Высоковольтный д.1 кор.8,проезд,Высоковольтный ,д.1 кор.8,7708796,муниципальный округ Отрадное,2011 +2281034,г Москва проезд Отрадный д.10,Москва,проезд Отрадный д.10,проезд,Отрадный ,д.10,8148428,муниципальный округ Отрадное,1962 +2281034,г Москва проезд Отрадный д.11,Москва,проезд Отрадный д.11,проезд,Отрадный ,д.11,8148429,муниципальный округ Отрадное,1968 +2281034,г Москва проезд Отрадный д.2а,Москва,проезд Отрадный д.2а,проезд,Отрадный ,д.2а,7746903,муниципальный округ Отрадное,1960 +2281034,г Москва проезд Отрадный д.3,Москва,проезд Отрадный д.3,проезд,Отрадный ,д.3,8425790,муниципальный округ Отрадное,2007 +2281034,г Москва проезд Отрадный д.3А,Москва,проезд Отрадный д.3А,проезд,Отрадный ,д.3А,8148422,муниципальный округ Отрадное,1965 +2281034,г Москва проезд Отрадный д.4,Москва,проезд Отрадный д.4,проезд,Отрадный ,д.4,7746918,муниципальный округ Отрадное,1960 +2281034,г Москва проезд Отрадный д.5,Москва,проезд Отрадный д.5,проезд,Отрадный ,д.5,8380135,муниципальный округ Отрадное,2004 +2281034,г Москва проезд Отрадный д.6,Москва,проезд Отрадный д.6,проезд,Отрадный ,д.6,8148423,муниципальный округ Отрадное,1959 +2281034,г Москва проезд Отрадный д.8,Москва,проезд Отрадный д.8,проезд,Отрадный ,д.8,8148424,муниципальный округ Отрадное,1959 +2281034,г Москва проезд Отрадный д.9 кор.2,Москва,проезд Отрадный д.9 кор.2,проезд,Отрадный ,д.9 кор.2,8148426,муниципальный округ Отрадное,1967 +2281034,г Москва проезд Юрловский д.1,Москва,проезд Юрловский д.1,проезд,Юрловский ,д.1,8148490,муниципальный округ Отрадное,1980 +2281034,г Москва проезд Юрловский д.11,Москва,проезд Юрловский д.11,проезд,Юрловский ,д.11,8148491,муниципальный округ Отрадное,1995 +2281034,г Москва проезд Юрловский д.13А,Москва,проезд Юрловский д.13А,проезд,Юрловский ,д.13А,8148492,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва проезд Юрловский д.14 кор.1,Москва,проезд Юрловский д.14 кор.1,проезд,Юрловский ,д.14 кор.1,7582333,муниципальный округ Отрадное,2011 +2281034,г Москва проезд Юрловский д.14 кор.2,Москва,проезд Юрловский д.14 кор.2,проезд,Юрловский ,д.14 кор.2,7592243,муниципальный округ Отрадное,2011 +2281034,г Москва проезд Юрловский д.14 кор.3,Москва,проезд Юрловский д.14 кор.3,проезд,Юрловский ,д.14 кор.3,7592250,муниципальный округ Отрадное,2011 +2281034,г Москва проезд Юрловский д.14 кор.4,Москва,проезд Юрловский д.14 кор.4,проезд,Юрловский ,д.14 кор.4,7592262,муниципальный округ Отрадное,2011 +2281034,г Москва проезд Юрловский д.17,Москва,проезд Юрловский д.17,проезд,Юрловский ,д.17,8148493,муниципальный округ Отрадное,1974 +2281034,г Москва проезд Юрловский д.19,Москва,проезд Юрловский д.19,проезд,Юрловский ,д.19,8148494,муниципальный округ Отрадное,1974 +2281034,г Москва проезд Юрловский д.21,Москва,проезд Юрловский д.21,проезд,Юрловский ,д.21,8035434,муниципальный округ Отрадное,н.д. +2281034,г Москва проезд Юрловский д.25,Москва,проезд Юрловский д.25,проезд,Юрловский ,д.25,8148495,муниципальный округ Отрадное,1974 +2281034,г Москва проезд Юрловский д.27,Москва,проезд Юрловский д.27,проезд,Юрловский ,д.27,8148777,муниципальный округ Отрадное,1974 +2281034,г Москва проезд Юрловский д.27А,Москва,проезд Юрловский д.27А,проезд,Юрловский ,д.27А,8148165,муниципальный округ Отрадное,н.д. +2281034,г Москва проезд Юрловский д.27А кор.10,Москва,проезд Юрловский д.27А кор.10,проезд,Юрловский ,д.27А кор.10,8148372,муниципальный округ Отрадное,1974 +2281034,г Москва проезд Юрловский д.7,Москва,проезд Юрловский д.7,проезд,Юрловский ,д.7,8148166,муниципальный округ Отрадное,1974 +2281034,г Москва проезд Юрловский д.7А,Москва,проезд Юрловский д.7А,проезд,Юрловский ,д.7А,8148167,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва проезд Юрловский д.9,Москва,проезд Юрловский д.9,проезд,Юрловский ,д.9,8148168,муниципальный округ Отрадное,1974 +2281034,г Москва проезд Якушкина д.1,Москва,проезд Якушкина д.1,проезд,Якушкина ,д.1,8148169,муниципальный округ Отрадное,1982 +2281034,г Москва проезд Якушкина д.2,Москва,проезд Якушкина д.2,проезд,Якушкина ,д.2,8148170,муниципальный округ Отрадное,1982 +2281034,г Москва проезд Якушкина д.3,Москва,проезд Якушкина д.3,проезд,Якушкина ,д.3,7747120,муниципальный округ Отрадное,1978 +2281034,г Москва проезд Якушкина д.5,Москва,проезд Якушкина д.5,проезд,Якушкина ,д.5,8148176,муниципальный округ Отрадное,1978 +2281034,г Москва проезд Якушкина д.6,Москва,проезд Якушкина д.6,проезд,Якушкина ,д.6,8148178,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281034,г Москва проезд Якушкина д.6А,Москва,проезд Якушкина д.6А,проезд,Якушкина ,д.6А,8148179,муниципальный округ Отрадное,1980 +2281034,г Москва проезд Якушкина д.6Б,Москва,проезд Якушкина д.6Б,проезд,Якушкина ,д.6Б,8148180,муниципальный округ Отрадное,1980 +2281034,г Москва проезд Якушкина д.8,Москва,проезд Якушкина д.8,проезд,Якушкина ,д.8,8148181,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.10,Москва,ул Бестужевых д.10,ул,Бестужевых ,д.10,7746789,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.12,Москва,ул Бестужевых д.12,ул,Бестужевых ,д.12,8148220,муниципальный округ Отрадное,1976 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.12А,Москва,ул Бестужевых д.12А,ул,Бестужевых ,д.12А,8148221,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.12Б,Москва,ул Бестужевых д.12Б,ул,Бестужевых ,д.12Б,8148222,муниципальный округ Отрадное,1976 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.12Г,Москва,ул Бестужевых д.12Г,ул,Бестужевых ,д.12Г,8148223,муниципальный округ Отрадное,1976 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.13,Москва,ул Бестужевых д.13,ул,Бестужевых ,д.13,8148225,муниципальный округ Отрадное,1976 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.13Б,Москва,ул Бестужевых д.13Б,ул,Бестужевых ,д.13Б,8148226,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.13В,Москва,ул Бестужевых д.13В,ул,Бестужевых ,д.13В,8148227,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.14,Москва,ул Бестужевых д.14,ул,Бестужевых ,д.14,8148228,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.16,Москва,ул Бестужевых д.16,ул,Бестужевых ,д.16,8148229,муниципальный округ Отрадное,1981 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.17,Москва,ул Бестужевых д.17,ул,Бестужевых ,д.17,8148231,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.17А,Москва,ул Бестужевых д.17А,ул,Бестужевых ,д.17А,8148232,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.17Б,Москва,ул Бестужевых д.17Б,ул,Бестужевых ,д.17Б,8148233,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.1А,Москва,ул Бестужевых д.1А,ул,Бестужевых ,д.1А,8148218,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.1Б,Москва,ул Бестужевых д.1Б,ул,Бестужевых ,д.1Б,8148219,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.21,Москва,ул Бестужевых д.21,ул,Бестужевых ,д.21,8148234,муниципальный округ Отрадное,1976 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.21Б,Москва,ул Бестужевых д.21Б,ул,Бестужевых ,д.21Б,8148235,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.21В,Москва,ул Бестужевых д.21В,ул,Бестужевых ,д.21В,8148236,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.25,Москва,ул Бестужевых д.25,ул,Бестужевых ,д.25,8148237,муниципальный округ Отрадное,1976 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.25А,Москва,ул Бестужевых д.25А,ул,Бестужевых ,д.25А,8148238,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.25В,Москва,ул Бестужевых д.25В,ул,Бестужевых ,д.25В,8148239,муниципальный округ Отрадное,1995 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.27,Москва,ул Бестужевых д.27,ул,Бестужевых ,д.27,8148240,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.27А,Москва,ул Бестужевых д.27А,ул,Бестужевых ,д.27А,8148241,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.3,Москва,ул Бестужевых д.3,ул,Бестужевых ,д.3,8148242,муниципальный округ Отрадное,1977 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.3А,Москва,ул Бестужевых д.3А,ул,Бестужевых ,д.3А,8148243,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.3Б,Москва,ул Бестужевых д.3Б,ул,Бестужевых ,д.3Б,8148244,муниципальный округ Отрадное,1976 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.4,Москва,ул Бестужевых д.4,ул,Бестужевых ,д.4,8148246,муниципальный округ Отрадное,1976 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.4А,Москва,ул Бестужевых д.4А,ул,Бестужевых ,д.4А,8148247,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.6,Москва,ул Бестужевых д.6,ул,Бестужевых ,д.6,8148248,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.7,Москва,ул Бестужевых д.7,ул,Бестужевых ,д.7,8148249,муниципальный округ Отрадное,1977 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.7Б,Москва,ул Бестужевых д.7Б,ул,Бестужевых ,д.7Б,8148250,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.7В,Москва,ул Бестужевых д.7В,ул,Бестужевых ,д.7В,8148252,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.8,Москва,ул Бестужевых д.8,ул,Бестужевых ,д.8,7746768,муниципальный округ Отрадное,1976 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.8А,Москва,ул Бестужевых д.8А,ул,Бестужевых ,д.8А,8148253,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.8Б,Москва,ул Бестужевых д.8Б,ул,Бестужевых ,д.8Б,8148254,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.9,Москва,ул Бестужевых д.9,ул,Бестужевых ,д.9,8148255,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.9А,Москва,ул Бестужевых д.9А,ул,Бестужевых ,д.9А,8148256,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Декабристов д.1,Москва,ул Декабристов д.1,ул,Декабристов ,д.1,8148265,муниципальный округ Отрадное,1976 +2281034,г Москва ул Декабристов д.10 кор.2,Москва,ул Декабристов д.10 кор.2,ул,Декабристов ,д.10 кор.2,7746848,муниципальный округ Отрадное,1991 +2281034,г Москва ул Декабристов д.10 кор.3,Москва,ул Декабристов д.10 кор.3,ул,Декабристов ,д.10 кор.3,8322404,муниципальный округ Отрадное,1989 +2281034,г Москва ул Декабристов д.11,Москва,ул Декабристов д.11,ул,Декабристов ,д.11,8148267,муниципальный округ Отрадное,1976 +2281034,г Москва ул Декабристов д.2 кор.1,Москва,ул Декабристов д.2 кор.1,ул,Декабристов ,д.2 кор.1,8148269,муниципальный округ Отрадное,1989 +2281034,г Москва ул Декабристов д.2 кор.2,Москва,ул Декабристов д.2 кор.2,ул,Декабристов ,д.2 кор.2,7746809,муниципальный округ Отрадное,1990 +2281034,г Москва ул Декабристов д.2 кор.3,Москва,ул Декабристов д.2 кор.3,ул,Декабристов ,д.2 кор.3,8148272,муниципальный округ Отрадное,1989 +2281034,г Москва ул Декабристов д.20 кор.1,Москва,ул Декабристов д.20 кор.1,ул,Декабристов ,д.20 кор.1,8148273,муниципальный округ Отрадное,1989 +2281034,г Москва ул Декабристов д.20 кор.2,Москва,ул Декабристов д.20 кор.2,ул,Декабристов ,д.20 кор.2,8148275,муниципальный округ Отрадное,1990 +2281034,г Москва ул Декабристов д.20 кор.3,Москва,ул Декабристов д.20 кор.3,ул,Декабристов ,д.20 кор.3,7958540,муниципальный округ Отрадное,н.д. +2281034,г Москва ул Декабристов д.21,Москва,ул Декабристов д.21,ул,Декабристов ,д.21,8148279,муниципальный округ Отрадное,1976 +2281034,г Москва ул Декабристов д.21А,Москва,ул Декабристов д.21А,ул,Декабристов ,д.21А,8148281,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Декабристов д.22,Москва,ул Декабристов д.22,ул,Декабристов ,д.22,8148282,муниципальный округ Отрадное,1982 +2281034,г Москва ул Декабристов д.24А,Москва,ул Декабристов д.24А,ул,Декабристов ,д.24А,8148283,муниципальный округ Отрадное,1978 +2281034,г Москва ул Декабристов д.26,Москва,ул Декабристов д.26,ул,Декабристов ,д.26,8148284,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281034,г Москва ул Декабристов д.28 кор.2,Москва,ул Декабристов д.28 кор.2,ул,Декабристов ,д.28 кор.2,8148285,муниципальный округ Отрадное,1989 +2281034,г Москва ул Декабристов д.29,Москва,ул Декабристов д.29,ул,Декабристов ,д.29,8148287,муниципальный округ Отрадное,1976 +2281034,г Москва ул Декабристов д.29А,Москва,ул Декабристов д.29А,ул,Декабристов ,д.29А,8148289,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Декабристов д.32,Москва,ул Декабристов д.32,ул,Декабристов ,д.32,8148290,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281034,г Москва ул Декабристов д.34,Москва,ул Декабристов д.34,ул,Декабристов ,д.34,8148291,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281034,г Москва ул Декабристов д.35,Москва,ул Декабристов д.35,ул,Декабристов ,д.35,8148293,муниципальный округ Отрадное,1976 +2281034,г Москва ул Декабристов д.35А,Москва,ул Декабристов д.35А,ул,Декабристов ,д.35А,8148294,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Декабристов д.36,Москва,ул Декабристов д.36,ул,Декабристов ,д.36,8148295,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281034,г Москва ул Декабристов д.36 кор.1,Москва,ул Декабристов д.36 кор.1,ул,Декабристов ,д.36 кор.1,8148296,муниципальный округ Отрадное,1978 +2281034,г Москва ул Декабристов д.36Б,Москва,ул Декабристов д.36Б,ул,Декабристов ,д.36Б,8148297,муниципальный округ Отрадное,1978 +2281034,г Москва ул Декабристов д.38,Москва,ул Декабристов д.38,ул,Декабристов ,д.38,8148299,муниципальный округ Отрадное,1991 +2281034,г Москва ул Декабристов д.4 кор.1,Москва,ул Декабристов д.4 кор.1,ул,Декабристов ,д.4 кор.1,8148300,муниципальный округ Отрадное,1989 +2281034,г Москва ул Декабристов д.4 кор.3,Москва,ул Декабристов д.4 кор.3,ул,Декабристов ,д.4 кор.3,7746838,муниципальный округ Отрадное,1989 +2281034,г Москва ул Декабристов д.43,Москва,ул Декабристов д.43,ул,Декабристов ,д.43,7746859,муниципальный округ Отрадное,1976 +2281034,г Москва ул Декабристов д.6 кор.1,Москва,ул Декабристов д.6 кор.1,ул,Декабристов ,д.6 кор.1,8148301,муниципальный округ Отрадное,1984 +2281034,г Москва ул Декабристов д.6 кор.2,Москва,ул Декабристов д.6 кор.2,ул,Декабристов ,д.6 кор.2,8148302,муниципальный округ Отрадное,1984 +2281034,г Москва ул Декабристов д.8 кор.1,Москва,ул Декабристов д.8 кор.1,ул,Декабристов ,д.8 кор.1,8148303,муниципальный округ Отрадное,1984 +2281034,г Москва ул Каргопольская д.10,Москва,ул Каргопольская д.10,ул,Каргопольская ,д.10,8159693,муниципальный округ Отрадное,н.д. +2281034,г Москва ул Каргопольская д.11 кор.1,Москва,ул Каргопольская д.11 кор.1,ул,Каргопольская ,д.11 кор.1,8401635,муниципальный округ Отрадное,1989 +2281034,г Москва ул Каргопольская д.11 кор.2,Москва,ул Каргопольская д.11 кор.2,ул,Каргопольская ,д.11 кор.2,8148304,муниципальный округ Отрадное,1989 +2281034,г Москва ул Каргопольская д.12,Москва,ул Каргопольская д.12,ул,Каргопольская ,д.12,8148305,муниципальный округ Отрадное,1983 +2281034,г Москва ул Каргопольская д.13 кор.1,Москва,ул Каргопольская д.13 кор.1,ул,Каргопольская ,д.13 кор.1,8148307,муниципальный округ Отрадное,1983 +2281034,г Москва ул Каргопольская д.14 кор.1,Москва,ул Каргопольская д.14 кор.1,ул,Каргопольская ,д.14 кор.1,8148308,муниципальный округ Отрадное,1983 +2281034,г Москва ул Каргопольская д.16 кор.2,Москва,ул Каргопольская д.16 кор.2,ул,Каргопольская ,д.16 кор.2,8148309,муниципальный округ Отрадное,1983 +2281034,г Москва ул Каргопольская д.17,Москва,ул Каргопольская д.17,ул,Каргопольская ,д.17,8148310,муниципальный округ Отрадное,1983 +2281034,г Москва ул Каргопольская д.18,Москва,ул Каргопольская д.18,ул,Каргопольская ,д.18,8148311,муниципальный округ Отрадное,1984 +2281034,г Москва ул Каргопольская д.2,Москва,ул Каргопольская д.2,ул,Каргопольская ,д.2,8449218,муниципальный округ Отрадное,н.д. +2281034,г Москва ул Каргопольская д.4,Москва,ул Каргопольская д.4,ул,Каргопольская ,д.4,8244389,муниципальный округ Отрадное,1994 +2281034,г Москва ул Каргопольская д.6,Москва,ул Каргопольская д.6,ул,Каргопольская ,д.6,8379816,муниципальный округ Отрадное,1989 +2281034,г Москва ул Мусоргского д.1,Москва,ул Мусоргского д.1,ул,Мусоргского ,д.1,7746867,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Мусоргского д.11,Москва,ул Мусоргского д.11,ул,Мусоргского ,д.11,8148382,муниципальный округ Отрадное,1974 +2281034,г Москва ул Мусоргского д.11Б,Москва,ул Мусоргского д.11Б,ул,Мусоргского ,д.11Б,8148384,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Мусоргского д.15,Москва,ул Мусоргского д.15,ул,Мусоргского ,д.15,8148385,муниципальный округ Отрадное,1980 +2281034,г Москва ул Мусоргского д.1А,Москва,ул Мусоргского д.1А,ул,Мусоргского ,д.1А,8148379,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Мусоргского д.5 кор.1,Москва,ул Мусоргского д.5 кор.1,ул,Мусоргского ,д.5 кор.1,8148380,муниципальный округ Отрадное,1995 +2281034,г Москва ул Мусоргского д.5 кор.2,Москва,ул Мусоргского д.5 кор.2,ул,Мусоргского ,д.5 кор.2,7746874,муниципальный округ Отрадное,1994 +2281034,г Москва ул Мусоргского д.5 кор.3,Москва,ул Мусоргского д.5 кор.3,ул,Мусоргского ,д.5 кор.3,7746881,муниципальный округ Отрадное,1994 +2281034,г Москва ул Мусоргского д.7,Москва,ул Мусоргского д.7,ул,Мусоргского ,д.7,7746888,муниципальный округ Отрадное,1995 +2281034,г Москва ул Мусоргского д.9,Москва,ул Мусоргского д.9,ул,Мусоргского ,д.9,8148381,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Олонецкая д.15,Москва,ул Олонецкая д.15,ул,Олонецкая ,д.15,8148386,муниципальный округ Отрадное,1978 +2281034,г Москва ул Олонецкая д.15Б,Москва,ул Олонецкая д.15Б,ул,Олонецкая ,д.15Б,8148388,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281034,г Москва ул Олонецкая д.17,Москва,ул Олонецкая д.17,ул,Олонецкая ,д.17,8148390,муниципальный округ Отрадное,1980 +2281034,г Москва ул Олонецкая д.17А,Москва,ул Олонецкая д.17А,ул,Олонецкая ,д.17А,8148391,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281034,г Москва ул Олонецкая д.21,Москва,ул Олонецкая д.21,ул,Олонецкая ,д.21,8148393,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281034,г Москва ул Олонецкая д.23,Москва,ул Олонецкая д.23,ул,Олонецкая ,д.23,8148394,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281034,г Москва ул Олонецкая д.25,Москва,ул Олонецкая д.25,ул,Олонецкая ,д.25,8148396,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281034,г Москва ул Олонецкая д.27,Москва,ул Олонецкая д.27,ул,Олонецкая ,д.27,8148397,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281034,г Москва ул Отрадная д.1,Москва,ул Отрадная д.1,ул,Отрадная ,д.1,7746928,муниципальный округ Отрадное,1983 +2281034,г Москва ул Отрадная д.10,Москва,ул Отрадная д.10,ул,Отрадная ,д.10,8126899,муниципальный округ Отрадное,2000 +2281034,г Москва ул Отрадная д.11,Москва,ул Отрадная д.11,ул,Отрадная ,д.11,8148409,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281034,г Москва ул Отрадная д.12,Москва,ул Отрадная д.12,ул,Отрадная ,д.12,8462292,муниципальный округ Отрадное,н.д. +2281034,г Москва ул Отрадная д.13,Москва,ул Отрадная д.13,ул,Отрадная ,д.13,8148410,муниципальный округ Отрадное,1980 +2281034,г Москва ул Отрадная д.13А,Москва,ул Отрадная д.13А,ул,Отрадная ,д.13А,8148411,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281034,г Москва ул Отрадная д.14,Москва,ул Отрадная д.14,ул,Отрадная ,д.14,8148412,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281034,г Москва ул Отрадная д.14А,Москва,ул Отрадная д.14А,ул,Отрадная ,д.14А,8148414,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281034,г Москва ул Отрадная д.15,Москва,ул Отрадная д.15,ул,Отрадная ,д.15,8148415,муниципальный округ Отрадное,1978 +2281034,г Москва ул Отрадная д.15Б,Москва,ул Отрадная д.15Б,ул,Отрадная ,д.15Б,8148416,муниципальный округ Отрадное,1978 +2281034,г Москва ул Отрадная д.16А,Москва,ул Отрадная д.16А,ул,Отрадная ,д.16А,8148417,муниципальный округ Отрадное,1978 +2281034,г Москва ул Отрадная д.18,Москва,ул Отрадная д.18,ул,Отрадная ,д.18,8148418,муниципальный округ Отрадное,1978 +2281034,г Москва ул Отрадная д.18А,Москва,ул Отрадная д.18А,ул,Отрадная ,д.18А,8148420,муниципальный округ Отрадное,1978 +2281034,г Москва ул Отрадная д.18В,Москва,ул Отрадная д.18В,ул,Отрадная ,д.18В,8148421,муниципальный округ Отрадное,1978 +2281034,г Москва ул Отрадная д.2,Москва,ул Отрадная д.2,ул,Отрадная ,д.2,8148400,муниципальный округ Отрадное,1995 +2281034,г Москва ул Отрадная д.3,Москва,ул Отрадная д.3,ул,Отрадная ,д.3,8148401,муниципальный округ Отрадное,1982 +2281034,г Москва ул Отрадная д.3Б,Москва,ул Отрадная д.3Б,ул,Отрадная ,д.3Б,8148403,муниципальный округ Отрадное,1982 +2281034,г Москва ул Отрадная д.5,Москва,ул Отрадная д.5,ул,Отрадная ,д.5,8148405,муниципальный округ Отрадное,1982 +2281034,г Москва ул Отрадная д.7,Москва,ул Отрадная д.7,ул,Отрадная ,д.7,8148406,муниципальный округ Отрадное,1984 +2281034,г Москва ул Отрадная д.9,Москва,ул Отрадная д.9,ул,Отрадная ,д.9,8148408,муниципальный округ Отрадное,1982 +2281034,г Москва ул Пестеля д.1,Москва,ул Пестеля д.1,ул,Пестеля ,д.1,8148430,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Пестеля д.11,Москва,ул Пестеля д.11,ул,Пестеля ,д.11,8148439,муниципальный округ Отрадное,1997 +2281034,г Москва ул Пестеля д.2,Москва,ул Пестеля д.2,ул,Пестеля ,д.2,8148431,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Пестеля д.2А,Москва,ул Пестеля д.2А,ул,Пестеля ,д.2А,8148432,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Пестеля д.3,Москва,ул Пестеля д.3,ул,Пестеля ,д.3,8148433,муниципальный округ Отрадное,1977 +2281034,г Москва ул Пестеля д.3А,Москва,ул Пестеля д.3А,ул,Пестеля ,д.3А,8148434,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Пестеля д.4,Москва,ул Пестеля д.4,ул,Пестеля ,д.4,7746938,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Пестеля д.4а,Москва,ул Пестеля д.4а,ул,Пестеля ,д.4а,7746958,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Пестеля д.4Б,Москва,ул Пестеля д.4Б,ул,Пестеля ,д.4Б,8148435,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Пестеля д.4в,Москва,ул Пестеля д.4в,ул,Пестеля ,д.4в,7746989,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Пестеля д.6,Москва,ул Пестеля д.6,ул,Пестеля ,д.6,7747001,муниципальный округ Отрадное,1994 +2281034,г Москва ул Пестеля д.6Б,Москва,ул Пестеля д.6Б,ул,Пестеля ,д.6Б,8148436,муниципальный округ Отрадное,1994 +2281034,г Москва ул Пестеля д.7,Москва,ул Пестеля д.7,ул,Пестеля ,д.7,8148437,муниципальный округ Отрадное,1977 +2281034,г Москва ул Пестеля д.8,Москва,ул Пестеля д.8,ул,Пестеля ,д.8,7747010,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Пестеля д.8а,Москва,ул Пестеля д.8а,ул,Пестеля ,д.8а,7747020,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Пестеля д.8б,Москва,ул Пестеля д.8б,ул,Пестеля ,д.8б,7747035,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Пестеля д.8в,Москва,ул Пестеля д.8в,ул,Пестеля ,д.8в,7747060,муниципальный округ Отрадное,н.д. +2281034,г Москва ул Пестеля д.9,Москва,ул Пестеля д.9,ул,Пестеля ,д.9,8148438,муниципальный округ Отрадное,1976 +2281034,г Москва ул Римского-Корсакова д.1,Москва,ул Римского-Корсакова д.1,ул,Римского-Корсакова ,д.1,8148440,муниципальный округ Отрадное,1994 +2281034,г Москва ул Римского-Корсакова д.10,Москва,ул Римского-Корсакова д.10,ул,Римского-Корсакова ,д.10,8148445,муниципальный округ Отрадное,1985 +2281034,г Москва ул Римского-Корсакова д.12,Москва,ул Римского-Корсакова д.12,ул,Римского-Корсакова ,д.12,8148446,муниципальный округ Отрадное,1986 +2281034,г Москва ул Римского-Корсакова д.14,Москва,ул Римского-Корсакова д.14,ул,Римского-Корсакова ,д.14,8148447,муниципальный округ Отрадное,1989 +2281034,г Москва ул Римского-Корсакова д.16,Москва,ул Римского-Корсакова д.16,ул,Римского-Корсакова ,д.16,7747069,муниципальный округ Отрадное,1989 +2281034,г Москва ул Римского-Корсакова д.18,Москва,ул Римского-Корсакова д.18,ул,Римского-Корсакова ,д.18,7747081,муниципальный округ Отрадное,1995 +2281034,г Москва ул Римского-Корсакова д.2,Москва,ул Римского-Корсакова д.2,ул,Римского-Корсакова ,д.2,8148441,муниципальный округ Отрадное,1995 +2281034,г Москва ул Римского-Корсакова д.22,Москва,ул Римского-Корсакова д.22,ул,Римского-Корсакова ,д.22,8148448,муниципальный округ Отрадное,1980 +2281034,г Москва ул Римского-Корсакова д.4,Москва,ул Римского-Корсакова д.4,ул,Римского-Корсакова ,д.4,8148442,муниципальный округ Отрадное,1989 +2281034,г Москва ул Римского-Корсакова д.6,Москва,ул Римского-Корсакова д.6,ул,Римского-Корсакова ,д.6,8148443,муниципальный округ Отрадное,1988 +2281034,г Москва ул Римского-Корсакова д.8,Москва,ул Римского-Корсакова д.8,ул,Римского-Корсакова ,д.8,8148444,муниципальный округ Отрадное,1993 +2281034,г Москва ул Санникова д.1,Москва,ул Санникова д.1,ул,Санникова ,д.1,8378933,муниципальный округ Отрадное,1984 +2281034,г Москва ул Санникова д.11 кор.1,Москва,ул Санникова д.11 кор.1,ул,Санникова ,д.11 кор.1,8148451,муниципальный округ Отрадное,1983 +2281034,г Москва ул Санникова д.13,Москва,ул Санникова д.13,ул,Санникова ,д.13,8148452,муниципальный округ Отрадное,1983 +2281034,г Москва ул Санникова д.15 кор.2,Москва,ул Санникова д.15 кор.2,ул,Санникова ,д.15 кор.2,8148453,муниципальный округ Отрадное,1983 +2281034,г Москва ул Санникова д.17,Москва,ул Санникова д.17,ул,Санникова ,д.17,8148454,муниципальный округ Отрадное,1984 +2281034,г Москва ул Санникова д.3 кор.1,Москва,ул Санникова д.3 кор.1,ул,Санникова ,д.3 кор.1,8378948,муниципальный округ Отрадное,1984 +2281034,г Москва ул Санникова д.3 кор.2,Москва,ул Санникова д.3 кор.2,ул,Санникова ,д.3 кор.2,8148449,муниципальный округ Отрадное,1983 +2281034,г Москва ул Санникова д.7,Москва,ул Санникова д.7,ул,Санникова ,д.7,8385309,муниципальный округ Отрадное,1983 +2281034,г Москва ул Санникова д.9 кор.1,Москва,ул Санникова д.9 кор.1,ул,Санникова ,д.9 кор.1,8385320,муниципальный округ Отрадное,1983 +2281034,г Москва ул Санникова д.9 кор.2,Москва,ул Санникова д.9 кор.2,ул,Санникова ,д.9 кор.2,8148450,муниципальный округ Отрадное,1986 +2281034,г Москва ул Хачатуряна д.12 кор.1,Москва,ул Хачатуряна д.12 кор.1,ул,Хачатуряна ,д.12 кор.1,8148486,муниципальный округ Отрадное,2001 +2281034,г Москва ул Хачатуряна д.12 кор.2,Москва,ул Хачатуряна д.12 кор.2,ул,Хачатуряна ,д.12 кор.2,8449238,муниципальный округ Отрадное,н.д. +2281034,г Москва ул Хачатуряна д.16,Москва,ул Хачатуряна д.16,ул,Хачатуряна ,д.16,8148487,муниципальный округ Отрадное,1983 +2281034,г Москва ул Хачатуряна д.18,Москва,ул Хачатуряна д.18,ул,Хачатуряна ,д.18,8148488,муниципальный округ Отрадное,1982 +2281034,г Москва ул Хачатуряна д.2,Москва,ул Хачатуряна д.2,ул,Хачатуряна ,д.2,8148482,муниципальный округ Отрадное,1978 +2281034,г Москва ул Хачатуряна д.20,Москва,ул Хачатуряна д.20,ул,Хачатуряна ,д.20,8148489,муниципальный округ Отрадное,1983 +2281034,г Москва ул Хачатуряна д.22Б,Москва,ул Хачатуряна д.22Б,ул,Хачатуряна ,д.22Б,8142462,муниципальный округ Отрадное,1996 +2281034,г Москва ул Хачатуряна д.4,Москва,ул Хачатуряна д.4,ул,Хачатуряна ,д.4,8148483,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281034,г Москва ул Хачатуряна д.6,Москва,ул Хачатуряна д.6,ул,Хачатуряна ,д.6,8148484,муниципальный округ Отрадное,1991 +2281034,г Москва ул Хачатуряна д.7,Москва,ул Хачатуряна д.7,ул,Хачатуряна ,д.7,8148485,муниципальный округ Отрадное,1984 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.10,Москва,ш Алтуфьевское д.10,ш,Алтуфьевское ,д.10,8148182,муниципальный округ Отрадное,1978 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.11,Москва,ш Алтуфьевское д.11,ш,Алтуфьевское ,д.11,8148183,муниципальный округ Отрадное,1980 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.11 кор.2,Москва,ш Алтуфьевское д.11 кор.2,ш,Алтуфьевское ,д.11 кор.2,8148184,муниципальный округ Отрадное,1983 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.11 кор.3,Москва,ш Алтуфьевское д.11 кор.3,ш,Алтуфьевское ,д.11 кор.3,8148185,муниципальный округ Отрадное,1983 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.12,Москва,ш Алтуфьевское д.12,ш,Алтуфьевское ,д.12,8148188,муниципальный округ Отрадное,1978 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.13 кор.1,Москва,ш Алтуфьевское д.13 кор.1,ш,Алтуфьевское ,д.13 кор.1,7665818,муниципальный округ Отрадное,1980 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.13 кор.2,Москва,ш Алтуфьевское д.13 кор.2,ш,Алтуфьевское ,д.13 кор.2,7665825,муниципальный округ Отрадное,1980 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.13 кор.3,Москва,ш Алтуфьевское д.13 кор.3,ш,Алтуфьевское ,д.13 кор.3,8148189,муниципальный округ Отрадное,1980 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.14,Москва,ш Алтуфьевское д.14,ш,Алтуфьевское ,д.14,8148190,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.18,Москва,ш Алтуфьевское д.18,ш,Алтуфьевское ,д.18,8148191,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.18в,Москва,ш Алтуфьевское д.18в,ш,Алтуфьевское ,д.18в,8384843,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.18Г,Москва,ш Алтуфьевское д.18Г,ш,Алтуфьевское ,д.18Г,8148192,муниципальный округ Отрадное,1980 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.20А,Москва,ш Алтуфьевское д.20А,ш,Алтуфьевское ,д.20А,8148193,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.20Б,Москва,ш Алтуфьевское д.20Б,ш,Алтуфьевское ,д.20Б,8148194,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.22А,Москва,ш Алтуфьевское д.22А,ш,Алтуфьевское ,д.22А,8148196,муниципальный округ Отрадное,1974 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.24,Москва,ш Алтуфьевское д.24,ш,Алтуфьевское ,д.24,8148197,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.26А,Москва,ш Алтуфьевское д.26А,ш,Алтуфьевское ,д.26А,8148198,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.26Б,Москва,ш Алтуфьевское д.26Б,ш,Алтуфьевское ,д.26Б,8148199,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.26в,Москва,ш Алтуфьевское д.26в,ш,Алтуфьевское ,д.26в,7744718,муниципальный округ Отрадное,1980 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.28А,Москва,ш Алтуфьевское д.28А,ш,Алтуфьевское ,д.28А,8148201,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.30,Москва,ш Алтуфьевское д.30,ш,Алтуфьевское ,д.30,8485630,муниципальный округ Отрадное,н.д. +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.30В,Москва,ш Алтуфьевское д.30В,ш,Алтуфьевское ,д.30В,8148202,муниципальный округ Отрадное,1974 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.34 кор.2,Москва,ш Алтуфьевское д.34 кор.2,ш,Алтуфьевское ,д.34 кор.2,8148203,муниципальный округ Отрадное,1996 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.40,Москва,ш Алтуфьевское д.40,ш,Алтуфьевское ,д.40,8148204,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.40Б,Москва,ш Алтуфьевское д.40Б,ш,Алтуфьевское ,д.40Б,8148205,муниципальный округ Отрадное,1980 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.40Г,Москва,ш Алтуфьевское д.40Г,ш,Алтуфьевское ,д.40Г,8148206,муниципальный округ Отрадное,1992 +2281034,"г Москва ш Алтуфьевское д.42,42а",Москва,"ш Алтуфьевское д.42,42а",ш,Алтуфьевское ,"д.42,42а",8386311,муниципальный округ Отрадное,н.д. +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.42Г,Москва,ш Алтуфьевское д.42Г,ш,Алтуфьевское ,д.42Г,8252916,муниципальный округ Отрадное,2001 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.7,Москва,ш Алтуфьевское д.7,ш,Алтуфьевское ,д.7,7665811,муниципальный округ Отрадное,1980 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.8А,Москва,ш Алтуфьевское д.8А,ш,Алтуфьевское ,д.8А,8148208,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.129,Москва,пр-кт Мира д.129,пр-кт,Мира ,д.129,7566878,муниципальный округ Ростокино,1959 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.131,Москва,пр-кт Мира д.131,пр-кт,Мира ,д.131,7567544,муниципальный округ Ростокино,1961 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.131 кор.1,Москва,пр-кт Мира д.131 кор.1,пр-кт,Мира ,д.131 кор.1,7566897,муниципальный округ Ростокино,1965 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.131 кор.2,Москва,пр-кт Мира д.131 кор.2,пр-кт,Мира ,д.131 кор.2,7566909,муниципальный округ Ростокино,1966 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.133,Москва,пр-кт Мира д.133,пр-кт,Мира ,д.133,7566954,муниципальный округ Ростокино,1971 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.135,Москва,пр-кт Мира д.135,пр-кт,Мира ,д.135,7566974,муниципальный округ Ростокино,1967 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.135А,Москва,пр-кт Мира д.135А,пр-кт,Мира ,д.135А,7567553,муниципальный округ Ростокино,1962 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.163,Москва,пр-кт Мира д.163,пр-кт,Мира ,д.163,7566978,муниципальный округ Ростокино,1978 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.163 кор.1,Москва,пр-кт Мира д.163 кор.1,пр-кт,Мира ,д.163 кор.1,7566980,муниципальный округ Ростокино,1984 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.165,Москва,пр-кт Мира д.165,пр-кт,Мира ,д.165,7567558,муниципальный округ Ростокино,1977 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.169,Москва,пр-кт Мира д.169,пр-кт,Мира ,д.169,7566986,муниципальный округ Ростокино,1963 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.171,Москва,пр-кт Мира д.171,пр-кт,Мира ,д.171,7567565,муниципальный округ Ростокино,1965 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.173,Москва,пр-кт Мира д.173,пр-кт,Мира ,д.173,7566994,муниципальный округ Ростокино,1963 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.175,Москва,пр-кт Мира д.175,пр-кт,Мира ,д.175,7567000,муниципальный округ Ростокино,1963 +2281035,"г Москва пр-кт Мира д.177 кор.1,2,3",Москва,"пр-кт Мира д.177 кор.1,2,3",пр-кт,Мира ,"д.177 кор.1,2,3",7567575,муниципальный округ Ростокино,1957 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.179,Москва,пр-кт Мира д.179,пр-кт,Мира ,д.179,7567584,муниципальный округ Ростокино,1962 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.179А,Москва,пр-кт Мира д.179А,пр-кт,Мира ,д.179А,7567591,муниципальный округ Ростокино,1962 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.181,Москва,пр-кт Мира д.181,пр-кт,Мира ,д.181,7567004,муниципальный округ Ростокино,1962 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.183,Москва,пр-кт Мира д.183,пр-кт,Мира ,д.183,7567593,муниципальный округ Ростокино,1963 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.185 кор.1,Москва,пр-кт Мира д.185 кор.1,пр-кт,Мира ,д.185 кор.1,7567006,муниципальный округ Ростокино,1965 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.185 кор.2,Москва,пр-кт Мира д.185 кор.2,пр-кт,Мира ,д.185 кор.2,7567010,муниципальный округ Ростокино,1965 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.188,Москва,пр-кт Мира д.188,пр-кт,Мира ,д.188,7567595,муниципальный округ Ростокино,1965 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.188А,Москва,пр-кт Мира д.188А,пр-кт,Мира ,д.188А,7567600,муниципальный округ Ростокино,1961 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.190,Москва,пр-кт Мира д.190,пр-кт,Мира ,д.190,8155269,муниципальный округ Ростокино,н.д. +2281035,г Москва пр-кт Мира д.198 кор.2,Москва,пр-кт Мира д.198 кор.2,пр-кт,Мира ,д.198 кор.2,7567603,муниципальный округ Ростокино,1986 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.200,Москва,пр-кт Мира д.200,пр-кт,Мира ,д.200,8156550,муниципальный округ Ростокино,1964 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.202А,Москва,пр-кт Мира д.202А,пр-кт,Мира ,д.202А,7567606,муниципальный округ Ростокино,1962 +2281035,г Москва проезд Будайский д.1,Москва,проезд Будайский д.1,проезд,Будайский ,д.1,7567485,муниципальный округ Ростокино,1954 +2281035,г Москва проезд Будайский д.2,Москва,проезд Будайский д.2,проезд,Будайский ,д.2,7567489,муниципальный округ Ростокино,1967 +2281035,г Москва проезд Будайский д.3,Москва,проезд Будайский д.3,проезд,Будайский ,д.3,7567496,муниципальный округ Ростокино,1975 +2281035,г Москва проезд Будайский д.4,Москва,проезд Будайский д.4,проезд,Будайский ,д.4,7567500,муниципальный округ Ростокино,1962 +2281035,г Москва проезд Будайский д.6 кор.1,Москва,проезд Будайский д.6 кор.1,проезд,Будайский ,д.6 кор.1,7567506,муниципальный округ Ростокино,1964 +2281035,г Москва проезд Будайский д.6 кор.2,Москва,проезд Будайский д.6 кор.2,проезд,Будайский ,д.6 кор.2,7567512,муниципальный округ Ростокино,1964 +2281035,г Москва проезд Будайский д.7 кор.1,Москва,проезд Будайский д.7 кор.1,проезд,Будайский ,д.7 кор.1,7567519,муниципальный округ Ростокино,1955 +2281035,г Москва проезд Будайский д.7 кор.2,Москва,проезд Будайский д.7 кор.2,проезд,Будайский ,д.7 кор.2,7567525,муниципальный округ Ростокино,1955 +2281035,г Москва проезд Будайский д.9,Москва,проезд Будайский д.9,проезд,Будайский ,д.9,7567529,муниципальный округ Ростокино,2004 +2281035,г Москва проезд Кадомцева д.11 кор.1,Москва,проезд Кадомцева д.11 кор.1,проезд,Кадомцева ,д.11 кор.1,7567635,муниципальный округ Ростокино,1957 +2281035,г Москва проезд Кадомцева д.11 кор.2,Москва,проезд Кадомцева д.11 кор.2,проезд,Кадомцева ,д.11 кор.2,7567642,муниципальный округ Ростокино,1961 +2281035,г Москва проезд Кадомцева д.13,Москва,проезд Кадомцева д.13,проезд,Кадомцева ,д.13,7567097,муниципальный округ Ростокино,1959 +2281035,г Москва проезд Кадомцева д.15,Москва,проезд Кадомцева д.15,проезд,Кадомцева ,д.15,7567453,муниципальный округ Ростокино,1959 +2281035,г Москва проезд Кадомцева д.17,Москва,проезд Кадомцева д.17,проезд,Кадомцева ,д.17,7567644,муниципальный округ Ростокино,1966 +2281035,г Москва проезд Кадомцева д.19,Москва,проезд Кадомцева д.19,проезд,Кадомцева ,д.19,7567648,муниципальный округ Ростокино,1966 +2281035,г Москва проезд Кадомцева д.21,Москва,проезд Кадомцева д.21,проезд,Кадомцева ,д.21,7567651,муниципальный округ Ростокино,1966 +2281035,г Москва проезд Кадомцева д.23,Москва,проезд Кадомцева д.23,проезд,Кадомцева ,д.23,8199804,муниципальный округ Ростокино,2013 +2281035,г Москва проезд Кадомцева д.3,Москва,проезд Кадомцева д.3,проезд,Кадомцева ,д.3,7567611,муниципальный округ Ростокино,1964 +2281035,г Москва проезд Кадомцева д.5 кор.1,Москва,проезд Кадомцева д.5 кор.1,проезд,Кадомцева ,д.5 кор.1,7567615,муниципальный округ Ростокино,1966 +2281035,г Москва проезд Кадомцева д.5 кор.2,Москва,проезд Кадомцева д.5 кор.2,проезд,Кадомцева ,д.5 кор.2,7567621,муниципальный округ Ростокино,1971 +2281035,г Москва проезд Кадомцева д.7,Москва,проезд Кадомцева д.7,проезд,Кадомцева ,д.7,7567626,муниципальный округ Ростокино,1966 +2281035,г Москва проезд Кадомцева д.9,Москва,проезд Кадомцева д.9,проезд,Кадомцева ,д.9,7567632,муниципальный округ Ростокино,1958 +2281035,г Москва проезд Сельскохозяйственный 1-й д.3,Москва,проезд Сельскохозяйственный 1-й д.3,проезд,Сельскохозяйственный 1-й ,д.3,7567457,муниципальный округ Ростокино,1960 +2281035,г Москва проезд Сельскохозяйственный 1-й д.5,Москва,проезд Сельскохозяйственный 1-й д.5,проезд,Сельскохозяйственный 1-й ,д.5,7568040,муниципальный округ Ростокино,1964 +2281035,г Москва ул Бажова д.1,Москва,ул Бажова д.1,ул,Бажова ,д.1,7567656,муниципальный округ Ростокино,1968 +2281035,г Москва ул Бажова д.11 кор.1,Москва,ул Бажова д.11 кор.1,ул,Бажова ,д.11 кор.1,7567940,муниципальный округ Ростокино,1950 +2281035,г Москва ул Бажова д.11 кор.3,Москва,ул Бажова д.11 кор.3,ул,Бажова ,д.11 кор.3,7567944,муниципальный округ Ростокино,1950 +2281035,г Москва ул Бажова д.13 кор.1,Москва,ул Бажова д.13 кор.1,ул,Бажова ,д.13 кор.1,7567947,муниципальный округ Ростокино,1950 +2281035,г Москва ул Бажова д.13 кор.2,Москва,ул Бажова д.13 кор.2,ул,Бажова ,д.13 кор.2,7567954,муниципальный округ Ростокино,1975 +2281035,г Москва ул Бажова д.15 кор.2,Москва,ул Бажова д.15 кор.2,ул,Бажова ,д.15 кор.2,8142756,муниципальный округ Ростокино,1968 +2281035,г Москва ул Бажова д.16,Москва,ул Бажова д.16,ул,Бажова ,д.16,7567958,муниципальный округ Ростокино,1950 +2281035,г Москва ул Бажова д.2,Москва,ул Бажова д.2,ул,Бажова ,д.2,7567919,муниципальный округ Ростокино,1961 +2281035,г Москва ул Бажова д.20,Москва,ул Бажова д.20,ул,Бажова ,д.20,7567965,муниципальный округ Ростокино,1973 +2281035,г Москва ул Бажова д.26,Москва,ул Бажова д.26,ул,Бажова ,д.26,7567976,муниципальный округ Ростокино,1973 +2281035,г Москва ул Бажова д.3,Москва,ул Бажова д.3,ул,Бажова ,д.3,7567922,муниципальный округ Ростокино,1956 +2281035,г Москва ул Бажова д.4,Москва,ул Бажова д.4,ул,Бажова ,д.4,7567924,муниципальный округ Ростокино,1960 +2281035,г Москва ул Бажова д.5,Москва,ул Бажова д.5,ул,Бажова ,д.5,7567927,муниципальный округ Ростокино,1957 +2281035,г Москва ул Бажова д.6,Москва,ул Бажова д.6,ул,Бажова ,д.6,7567929,муниципальный округ Ростокино,1954 +2281035,г Москва ул Бажова д.7,Москва,ул Бажова д.7,ул,Бажова ,д.7,7567934,муниципальный округ Ростокино,1957 +2281035,г Москва ул Бажова д.8,Москва,ул Бажова д.8,ул,Бажова ,д.8,7789133,муниципальный округ Ростокино,2006 +2281035,г Москва ул Бажова д.9,Москва,ул Бажова д.9,ул,Бажова ,д.9,7567937,муниципальный округ Ростокино,1957 +2281035,г Москва ул Будайская д.11,Москва,ул Будайская д.11,ул,Будайская ,д.11,7567478,муниципальный округ Ростокино,1960 +2281035,г Москва ул Будайская д.13,Москва,ул Будайская д.13,ул,Будайская ,д.13,7567480,муниципальный округ Ростокино,1965 +2281035,г Москва ул Будайская д.9,Москва,ул Будайская д.9,ул,Будайская ,д.9,8059630,муниципальный округ Ростокино,1955 +2281035,г Москва ул Вильгельма Пика д.4А,Москва,ул Вильгельма Пика д.4А,ул,Вильгельма Пика ,д.4А,7567983,муниципальный округ Ростокино,1955 +2281035,г Москва ул Докукина д.11 кор.1,Москва,ул Докукина д.11 кор.1,ул,Докукина ,д.11 кор.1,7568003,муниципальный округ Ростокино,1958 +2281035,г Москва ул Докукина д.11 кор.2,Москва,ул Докукина д.11 кор.2,ул,Докукина ,д.11 кор.2,7568007,муниципальный округ Ростокино,1962 +2281035,г Москва ул Докукина д.3 кор.1,Москва,ул Докукина д.3 кор.1,ул,Докукина ,д.3 кор.1,7567013,муниципальный округ Ростокино,1967 +2281035,г Москва ул Докукина д.3 кор.2,Москва,ул Докукина д.3 кор.2,ул,Докукина ,д.3 кор.2,7567061,муниципальный округ Ростокино,1958 +2281035,г Москва ул Докукина д.5 кор.1,Москва,ул Докукина д.5 кор.1,ул,Докукина ,д.5 кор.1,7567064,муниципальный округ Ростокино,1978 +2281035,г Москва ул Докукина д.7 кор.1,Москва,ул Докукина д.7 кор.1,ул,Докукина ,д.7 кор.1,7567990,муниципальный округ Ростокино,1957 +2281035,г Москва ул Докукина д.9 кор.1,Москва,ул Докукина д.9 кор.1,ул,Докукина ,д.9 кор.1,7567996,муниципальный округ Ростокино,1956 +2281035,г Москва ул Докукина д.9 кор.2,Москва,ул Докукина д.9 кор.2,ул,Докукина ,д.9 кор.2,7567067,муниципальный округ Ростокино,1966 +2281035,г Москва ул Малахитовая д.1,Москва,ул Малахитовая д.1,ул,Малахитовая ,д.1,7568141,муниципальный округ Ростокино,1963 +2281035,г Москва ул Малахитовая д.10 кор.1,Москва,ул Малахитовая д.10 кор.1,ул,Малахитовая ,д.10 кор.1,7568163,муниципальный округ Ростокино,1970 +2281035,г Москва ул Малахитовая д.10 кор.2,Москва,ул Малахитовая д.10 кор.2,ул,Малахитовая ,д.10 кор.2,7568164,муниципальный округ Ростокино,1970 +2281035,г Москва ул Малахитовая д.12 кор.1,Москва,ул Малахитовая д.12 кор.1,ул,Малахитовая ,д.12 кор.1,7568166,муниципальный округ Ростокино,1966 +2281035,г Москва ул Малахитовая д.12 кор.2,Москва,ул Малахитовая д.12 кор.2,ул,Малахитовая ,д.12 кор.2,7568168,муниципальный округ Ростокино,1965 +2281035,г Москва ул Малахитовая д.13 кор.1,Москва,ул Малахитовая д.13 кор.1,ул,Малахитовая ,д.13 кор.1,7568172,муниципальный округ Ростокино,1970 +2281035,г Москва ул Малахитовая д.13 кор.2,Москва,ул Малахитовая д.13 кор.2,ул,Малахитовая ,д.13 кор.2,7568173,муниципальный округ Ростокино,1962 +2281035,г Москва ул Малахитовая д.13 кор.3,Москва,ул Малахитовая д.13 кор.3,ул,Малахитовая ,д.13 кор.3,7568175,муниципальный округ Ростокино,1963 +2281035,г Москва ул Малахитовая д.14,Москва,ул Малахитовая д.14,ул,Малахитовая ,д.14,7568176,муниципальный округ Ростокино,1971 +2281035,г Москва ул Малахитовая д.17,Москва,ул Малахитовая д.17,ул,Малахитовая ,д.17,7568177,муниципальный округ Ростокино,1967 +2281035,г Москва ул Малахитовая д.19,Москва,ул Малахитовая д.19,ул,Малахитовая ,д.19,7568178,муниципальный округ Ростокино,1960 +2281035,г Москва ул Малахитовая д.21,Москва,ул Малахитовая д.21,ул,Малахитовая ,д.21,7568179,муниципальный округ Ростокино,1960 +2281035,г Москва ул Малахитовая д.23,Москва,ул Малахитовая д.23,ул,Малахитовая ,д.23,7568180,муниципальный округ Ростокино,1969 +2281035,г Москва ул Малахитовая д.5,Москва,ул Малахитовая д.5,ул,Малахитовая ,д.5,7568147,муниципальный округ Ростокино,1961 +2281035,г Москва ул Малахитовая д.6 кор.1,Москва,ул Малахитовая д.6 кор.1,ул,Малахитовая ,д.6 кор.1,7568149,муниципальный округ Ростокино,1970 +2281035,г Москва ул Малахитовая д.6 кор.2,Москва,ул Малахитовая д.6 кор.2,ул,Малахитовая ,д.6 кор.2,7568150,муниципальный округ Ростокино,1970 +2281035,г Москва ул Малахитовая д.8 кор.1,Москва,ул Малахитовая д.8 кор.1,ул,Малахитовая ,д.8 кор.1,7568156,муниципальный округ Ростокино,1969 +2281035,г Москва ул Малахитовая д.8 кор.2,Москва,ул Малахитовая д.8 кор.2,ул,Малахитовая ,д.8 кор.2,7568159,муниципальный округ Ростокино,1969 +2281035,г Москва ул Малахитовая д.8 кор.3,Москва,ул Малахитовая д.8 кор.3,ул,Малахитовая ,д.8 кор.3,7568160,муниципальный округ Ростокино,1975 +2281035,г Москва ул Малахитовая д.9,Москва,ул Малахитовая д.9,ул,Малахитовая ,д.9,7568161,муниципальный округ Ростокино,1960 +2281035,г Москва ул Ростокинская д.10,Москва,ул Ростокинская д.10,ул,Ростокинская ,д.10,7568034,муниципальный округ Ростокино,1968 +2281035,г Москва ул Ростокинская д.5 кор.1,Москва,ул Ростокинская д.5 кор.1,ул,Ростокинская ,д.5 кор.1,7568015,муниципальный округ Ростокино,1968 +2281035,г Москва ул Ростокинская д.5 кор.2,Москва,ул Ростокинская д.5 кор.2,ул,Ростокинская ,д.5 кор.2,7568025,муниципальный округ Ростокино,1965 +2281035,г Москва ул Ростокинская д.6,Москва,ул Ростокинская д.6,ул,Ростокинская ,д.6,8065524,муниципальный округ Ростокино,1954 +2281035,г Москва ул Ростокинская д.8,Москва,ул Ростокинская д.8,ул,Ростокинская ,д.8,7568031,муниципальный округ Ростокино,1952 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.11 кор.1,Москва,ул Сельскохозяйственная д.11 кор.1,ул,Сельскохозяйственная ,д.11 кор.1,7568065,муниципальный округ Ростокино,1957 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.11 кор.2,Москва,ул Сельскохозяйственная д.11 кор.2,ул,Сельскохозяйственная ,д.11 кор.2,7568067,муниципальный округ Ростокино,1956 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.11 кор.3,Москва,ул Сельскохозяйственная д.11 кор.3,ул,Сельскохозяйственная ,д.11 кор.3,7568068,муниципальный округ Ростокино,1956 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.11 кор.4,Москва,ул Сельскохозяйственная д.11 кор.4,ул,Сельскохозяйственная ,д.11 кор.4,7568072,муниципальный округ Ростокино,1957 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.13 кор.1,Москва,ул Сельскохозяйственная д.13 кор.1,ул,Сельскохозяйственная ,д.13 кор.1,7568076,муниципальный округ Ростокино,1954 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.13 кор.2,Москва,ул Сельскохозяйственная д.13 кор.2,ул,Сельскохозяйственная ,д.13 кор.2,7568081,муниципальный округ Ростокино,1954 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.13 кор.3,Москва,ул Сельскохозяйственная д.13 кор.3,ул,Сельскохозяйственная ,д.13 кор.3,7568086,муниципальный округ Ростокино,1958 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.13 кор.4,Москва,ул Сельскохозяйственная д.13 кор.4,ул,Сельскохозяйственная ,д.13 кор.4,7568092,муниципальный округ Ростокино,1958 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.13 кор.5,Москва,ул Сельскохозяйственная д.13 кор.5,ул,Сельскохозяйственная ,д.13 кор.5,7568096,муниципальный округ Ростокино,1958 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.14 кор.1,Москва,ул Сельскохозяйственная д.14 кор.1,ул,Сельскохозяйственная ,д.14 кор.1,7568099,муниципальный округ Ростокино,1979 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.14 кор.2,Москва,ул Сельскохозяйственная д.14 кор.2,ул,Сельскохозяйственная ,д.14 кор.2,7568101,муниципальный округ Ростокино,1961 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.16 кор.1,Москва,ул Сельскохозяйственная д.16 кор.1,ул,Сельскохозяйственная ,д.16 кор.1,7759633,муниципальный округ Ростокино,2008 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.18 кор.1,Москва,ул Сельскохозяйственная д.18 кор.1,ул,Сельскохозяйственная ,д.18 кор.1,7568103,муниципальный округ Ростокино,1930 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.18 кор.2,Москва,ул Сельскохозяйственная д.18 кор.2,ул,Сельскохозяйственная ,д.18 кор.2,7568105,муниципальный округ Ростокино,1966 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.18 кор.3,Москва,ул Сельскохозяйственная д.18 кор.3,ул,Сельскохозяйственная ,д.18 кор.3,7568107,муниципальный округ Ростокино,1992 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.18 кор.4,Москва,ул Сельскохозяйственная д.18 кор.4,ул,Сельскохозяйственная ,д.18 кор.4,7568108,муниципальный округ Ростокино,1992 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.19,Москва,ул Сельскохозяйственная д.19,ул,Сельскохозяйственная ,д.19,7568110,муниципальный округ Ростокино,1970 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.2,Москва,ул Сельскохозяйственная д.2,ул,Сельскохозяйственная ,д.2,7568046,муниципальный округ Ростокино,1965 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.20 кор.2,Москва,ул Сельскохозяйственная д.20 кор.2,ул,Сельскохозяйственная ,д.20 кор.2,7568113,муниципальный округ Ростокино,1974 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.22 кор.1,Москва,ул Сельскохозяйственная д.22 кор.1,ул,Сельскохозяйственная ,д.22 кор.1,7568116,муниципальный округ Ростокино,1979 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.26,Москва,ул Сельскохозяйственная д.26,ул,Сельскохозяйственная ,д.26,7568120,муниципальный округ Ростокино,1975 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.28,Москва,ул Сельскохозяйственная д.28,ул,Сельскохозяйственная ,д.28,7568123,муниципальный округ Ростокино,1928 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.7/1,Москва,ул Сельскохозяйственная д.7/1,ул,Сельскохозяйственная ,д.7/1,7568056,муниципальный округ Ростокино,1962 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.9,Москва,ул Сельскохозяйственная д.9,ул,Сельскохозяйственная ,д.9,7568060,муниципальный округ Ростокино,1951 +2281035,г Москва ул Сергея Эйзенштейна д.2,Москва,ул Сергея Эйзенштейна д.2,ул,Сергея Эйзенштейна ,д.2,7567462,муниципальный округ Ростокино,1961 +2281035,г Москва ул Сергея Эйзенштейна д.6,Москва,ул Сергея Эйзенштейна д.6,ул,Сергея Эйзенштейна ,д.6,7568127,муниципальный округ Ростокино,1958 +2281035,г Москва ул Сергея Эйзенштейна д.6 кор.2 строение 1,Москва,ул Сергея Эйзенштейна д.6 кор.2 строение 1,ул,Сергея Эйзенштейна ,д.6 кор.2 строение 1,7568132,муниципальный округ Ростокино,1960 +2281035,г Москва ул Сергея Эйзенштейна д.6 кор.2 строение 2,Москва,ул Сергея Эйзенштейна д.6 кор.2 строение 2,ул,Сергея Эйзенштейна ,д.6 кор.2 строение 2,7568137,муниципальный округ Ростокино,1960 +2281035,г Москва ул Сергея Эйзенштейна д.6 кор.3,Москва,ул Сергея Эйзенштейна д.6 кор.3,ул,Сергея Эйзенштейна ,д.6 кор.3,7567470,муниципальный округ Ростокино,1960 +2281036,г Москва проезд Берингов д.1,Москва,проезд Берингов д.1,проезд,Берингов ,д.1,7701990,муниципальный округ Свиблово,1987 +2281036,г Москва проезд Берингов д.3,Москва,проезд Берингов д.3,проезд,Берингов ,д.3,7701995,муниципальный округ Свиблово,1986 +2281036,г Москва проезд Берингов д.4,Москва,проезд Берингов д.4,проезд,Берингов ,д.4,7702002,муниципальный округ Свиблово,1969 +2281036,г Москва проезд Берингов д.5,Москва,проезд Берингов д.5,проезд,Берингов ,д.5,7702012,муниципальный округ Свиблово,1986 +2281036,г Москва проезд Берингов д.6 кор.1,Москва,проезд Берингов д.6 кор.1,проезд,Берингов ,д.6 кор.1,7702017,муниципальный округ Свиблово,1969 +2281036,г Москва проезд Берингов д.6 кор.2,Москва,проезд Берингов д.6 кор.2,проезд,Берингов ,д.6 кор.2,7702025,муниципальный округ Свиблово,1969 +2281036,г Москва проезд Ботанический 1-й д.1,Москва,проезд Ботанический 1-й д.1,проезд,Ботанический 1-й ,д.1,8477466,муниципальный округ Свиблово,1961 +2281036,г Москва проезд Ботанический 1-й д.3,Москва,проезд Ботанический 1-й д.3,проезд,Ботанический 1-й ,д.3,7700533,муниципальный округ Свиблово,1961 +2281036,г Москва проезд Ботанический 1-й д.3А,Москва,проезд Ботанический 1-й д.3А,проезд,Ботанический 1-й ,д.3А,7700549,муниципальный округ Свиблово,1965 +2281036,г Москва проезд Ботанический 1-й д.5,Москва,проезд Ботанический 1-й д.5,проезд,Ботанический 1-й ,д.5,7700559,муниципальный округ Свиблово,2004 +2281036,г Москва проезд Ботанический 2-й д.6,Москва,проезд Ботанический 2-й д.6,проезд,Ботанический 2-й ,д.6,7700610,муниципальный округ Свиблово,1961 +2281036,г Москва проезд Игарский д.13,Москва,проезд Игарский д.13,проезд,Игарский ,д.13,7702277,муниципальный округ Свиблово,2001 +2281036,г Москва проезд Игарский д.17,Москва,проезд Игарский д.17,проезд,Игарский ,д.17,7702615,муниципальный округ Свиблово,1997 +2281036,г Москва проезд Игарский д.19,Москва,проезд Игарский д.19,проезд,Игарский ,д.19,7702629,муниципальный округ Свиблово,2002 +2281036,г Москва проезд Игарский д.8,Москва,проезд Игарский д.8,проезд,Игарский ,д.8,7702636,муниципальный округ Свиблово,2006 +2281036,г Москва проезд Лазоревый д.10,Москва,проезд Лазоревый д.10,проезд,Лазоревый ,д.10,7702896,муниципальный округ Свиблово,1976 +2281036,г Москва проезд Лазоревый д.12,Москва,проезд Лазоревый д.12,проезд,Лазоревый ,д.12,7702900,муниципальный округ Свиблово,1961 +2281036,г Москва проезд Лазоревый д.13,Москва,проезд Лазоревый д.13,проезд,Лазоревый ,д.13,7702907,муниципальный округ Свиблово,1961 +2281036,г Москва проезд Лазоревый д.14,Москва,проезд Лазоревый д.14,проезд,Лазоревый ,д.14,7702910,муниципальный округ Свиблово,1967 +2281036,г Москва проезд Лазоревый д.16,Москва,проезд Лазоревый д.16,проезд,Лазоревый ,д.16,7702961,муниципальный округ Свиблово,1966 +2281036,г Москва проезд Лазоревый д.18,Москва,проезд Лазоревый д.18,проезд,Лазоревый ,д.18,7702963,муниципальный округ Свиблово,1966 +2281036,г Москва проезд Лазоревый д.2,Москва,проезд Лазоревый д.2,проезд,Лазоревый ,д.2,7702688,муниципальный округ Свиблово,н.д. +2281036,г Москва проезд Лазоревый д.20,Москва,проезд Лазоревый д.20,проезд,Лазоревый ,д.20,7702967,муниципальный округ Свиблово,1966 +2281036,г Москва проезд Лазоревый д.22,Москва,проезд Лазоревый д.22,проезд,Лазоревый ,д.22,7702968,муниципальный округ Свиблово,1976 +2281036,г Москва проезд Лазоревый д.24,Москва,проезд Лазоревый д.24,проезд,Лазоревый ,д.24,7702972,муниципальный округ Свиблово,1973 +2281036,г Москва проезд Лазоревый д.26,Москва,проезд Лазоревый д.26,проезд,Лазоревый ,д.26,7702974,муниципальный округ Свиблово,1984 +2281036,г Москва проезд Лазоревый д.4,Москва,проезд Лазоревый д.4,проезд,Лазоревый ,д.4,7702695,муниципальный округ Свиблово,1970 +2281036,г Москва проезд Лазоревый д.6,Москва,проезд Лазоревый д.6,проезд,Лазоревый ,д.6,7702882,муниципальный округ Свиблово,1970 +2281036,г Москва проезд Лазоревый д.8,Москва,проезд Лазоревый д.8,проезд,Лазоревый ,д.8,7702891,муниципальный округ Свиблово,1970 +2281036,г Москва проезд Нансена д.10 кор.1,Москва,проезд Нансена д.10 кор.1,проезд,Нансена ,д.10 кор.1,8477463,муниципальный округ Свиблово,1965 +2281036,г Москва проезд Нансена д.10 кор.2,Москва,проезд Нансена д.10 кор.2,проезд,Нансена ,д.10 кор.2,8477465,муниципальный округ Свиблово,1963 +2281036,г Москва проезд Нансена д.10 кор.3,Москва,проезд Нансена д.10 кор.3,проезд,Нансена ,д.10 кор.3,7703102,муниципальный округ Свиблово,1963 +2281036,г Москва проезд Нансена д.12 кор.1,Москва,проезд Нансена д.12 кор.1,проезд,Нансена ,д.12 кор.1,7703105,муниципальный округ Свиблово,1963 +2281036,г Москва проезд Нансена д.12 кор.2,Москва,проезд Нансена д.12 кор.2,проезд,Нансена ,д.12 кор.2,7703110,муниципальный округ Свиблово,1961 +2281036,г Москва проезд Нансена д.12 кор.3,Москва,проезд Нансена д.12 кор.3,проезд,Нансена ,д.12 кор.3,7703114,муниципальный округ Свиблово,1961 +2281036,г Москва проезд Нансена д.2 кор.1,Москва,проезд Нансена д.2 кор.1,проезд,Нансена ,д.2 кор.1,7770980,муниципальный округ Свиблово,1959 +2281036,г Москва проезд Нансена д.2 кор.2,Москва,проезд Нансена д.2 кор.2,проезд,Нансена ,д.2 кор.2,7771325,муниципальный округ Свиблово,1956 +2281036,г Москва проезд Нансена д.3,Москва,проезд Нансена д.3,проезд,Нансена ,д.3,7703041,муниципальный округ Свиблово,1999 +2281036,г Москва проезд Нансена д.4,Москва,проезд Нансена д.4,проезд,Нансена ,д.4,7703061,муниципальный округ Свиблово,1958 +2281036,г Москва проезд Нансена д.4 кор.2,Москва,проезд Нансена д.4 кор.2,проезд,Нансена ,д.4 кор.2,7703071,муниципальный округ Свиблово,1990 +2281036,г Москва проезд Нансена д.5,Москва,проезд Нансена д.5,проезд,Нансена ,д.5,7703068,муниципальный округ Свиблово,2000 +2281036,г Москва проезд Нансена д.6 кор.1,Москва,проезд Нансена д.6 кор.1,проезд,Нансена ,д.6 кор.1,7703081,муниципальный округ Свиблово,1966 +2281036,г Москва проезд Нансена д.6 кор.2,Москва,проезд Нансена д.6 кор.2,проезд,Нансена ,д.6 кор.2,7703086,муниципальный округ Свиблово,1968 +2281036,г Москва проезд Нансена д.6 кор.3,Москва,проезд Нансена д.6 кор.3,проезд,Нансена ,д.6 кор.3,7703098,муниципальный округ Свиблово,2004 +2281036,г Москва проезд Русанова д.11 кор.1,Москва,проезд Русанова д.11 кор.1,проезд,Русанова ,д.11 кор.1,8477416,муниципальный округ Свиблово,1963 +2281036,г Москва проезд Русанова д.11 кор.2,Москва,проезд Русанова д.11 кор.2,проезд,Русанова ,д.11 кор.2,8477420,муниципальный округ Свиблово,1963 +2281036,г Москва проезд Русанова д.13 кор.1,Москва,проезд Русанова д.13 кор.1,проезд,Русанова ,д.13 кор.1,8477421,муниципальный округ Свиблово,1963 +2281036,г Москва проезд Русанова д.21 кор.1,Москва,проезд Русанова д.21 кор.1,проезд,Русанова ,д.21 кор.1,8477424,муниципальный округ Свиблово,1963 +2281036,г Москва проезд Русанова д.21 кор.2,Москва,проезд Русанова д.21 кор.2,проезд,Русанова ,д.21 кор.2,8477426,муниципальный округ Свиблово,1963 +2281036,г Москва проезд Русанова д.27 кор.1,Москва,проезд Русанова д.27 кор.1,проезд,Русанова ,д.27 кор.1,7703130,муниципальный округ Свиблово,1963 +2281036,г Москва проезд Русанова д.27 кор.2,Москва,проезд Русанова д.27 кор.2,проезд,Русанова ,д.27 кор.2,7703135,муниципальный округ Свиблово,1963 +2281036,г Москва проезд Русанова д.29 кор.1,Москва,проезд Русанова д.29 кор.1,проезд,Русанова ,д.29 кор.1,7703142,муниципальный округ Свиблово,1963 +2281036,г Москва проезд Русанова д.29 кор.2,Москва,проезд Русанова д.29 кор.2,проезд,Русанова ,д.29 кор.2,7703150,муниципальный округ Свиблово,1963 +2281036,г Москва проезд Русанова д.31 кор.1,Москва,проезд Русанова д.31 кор.1,проезд,Русанова ,д.31 кор.1,7703156,муниципальный округ Свиблово,1963 +2281036,г Москва проезд Русанова д.33 кор.1,Москва,проезд Русанова д.33 кор.1,проезд,Русанова ,д.33 кор.1,7703159,муниципальный округ Свиблово,1963 +2281036,г Москва проезд Русанова д.33 кор.2,Москва,проезд Русанова д.33 кор.2,проезд,Русанова ,д.33 кор.2,7703164,муниципальный округ Свиблово,1963 +2281036,г Москва проезд Русанова д.35,Москва,проезд Русанова д.35,проезд,Русанова ,д.35,7703176,муниципальный округ Свиблово,1964 +2281036,г Москва проезд Русанова д.5,Москва,проезд Русанова д.5,проезд,Русанова ,д.5,7703452,муниципальный округ Свиблово,2009 +2281036,г Москва проезд Русанова д.9,Москва,проезд Русанова д.9,проезд,Русанова ,д.9,7789692,муниципальный округ Свиблово,2012 +2281036,г Москва проезд Серебрякова д.1/2,Москва,проезд Серебрякова д.1/2,проезд,Серебрякова ,д.1/2,7703290,муниципальный округ Свиблово,1969 +2281036,г Москва проезд Серебрякова д.3,Москва,проезд Серебрякова д.3,проезд,Серебрякова ,д.3,8477432,муниципальный округ Свиблово,1974 +2281036,г Москва проезд Серебрякова д.5,Москва,проезд Серебрякова д.5,проезд,Серебрякова ,д.5,8477435,муниципальный округ Свиблово,1974 +2281036,г Москва проезд Серебрякова д.7,Москва,проезд Серебрякова д.7,проезд,Серебрякова ,д.7,8477436,муниципальный округ Свиблово,1967 +2281036,г Москва проезд Серебрякова д.9 кор.1,Москва,проезд Серебрякова д.9 кор.1,проезд,Серебрякова ,д.9 кор.1,8477438,муниципальный округ Свиблово,1969 +2281036,г Москва проезд Серебрякова д.9 кор.2,Москва,проезд Серебрякова д.9 кор.2,проезд,Серебрякова ,д.9 кор.2,8477439,муниципальный округ Свиблово,1967 +2281036,г Москва проезд Серебрякова д.9 кор.3,Москва,проезд Серебрякова д.9 кор.3,проезд,Серебрякова ,д.9 кор.3,8477440,муниципальный округ Свиблово,1967 +2281036,г Москва проезд Тенистый д.10,Москва,проезд Тенистый д.10,проезд,Тенистый ,д.10,8477451,муниципальный округ Свиблово,1959 +2281036,г Москва проезд Тенистый д.12,Москва,проезд Тенистый д.12,проезд,Тенистый ,д.12,7703430,муниципальный округ Свиблово,1971 +2281036,г Москва проезд Тенистый д.14,Москва,проезд Тенистый д.14,проезд,Тенистый ,д.14,7703432,муниципальный округ Свиблово,1971 +2281036,г Москва проезд Тенистый д.2 кор.1,Москва,проезд Тенистый д.2 кор.1,проезд,Тенистый ,д.2 кор.1,8477450,муниципальный округ Свиблово,2006 +2281036,г Москва проезд Тенистый д.6,Москва,проезд Тенистый д.6,проезд,Тенистый ,д.6,7703426,муниципальный округ Свиблово,1960 +2281036,г Москва проезд Тенистый д.8,Москва,проезд Тенистый д.8,проезд,Тенистый ,д.8,7703428,муниципальный округ Свиблово,1969 +2281036,г Москва ул Амундсена д.1 кор.1,Москва,ул Амундсена д.1 кор.1,ул,Амундсена ,д.1 кор.1,7700139,муниципальный округ Свиблово,1954 +2281036,г Москва ул Амундсена д.1 кор.2,Москва,ул Амундсена д.1 кор.2,ул,Амундсена ,д.1 кор.2,7700153,муниципальный округ Свиблово,1955 +2281036,г Москва ул Амундсена д.10,Москва,ул Амундсена д.10,ул,Амундсена ,д.10,7700640,муниципальный округ Свиблово,1960 +2281036,г Москва ул Амундсена д.11,Москва,ул Амундсена д.11,ул,Амундсена ,д.11,7701685,муниципальный округ Свиблово,1967 +2281036,г Москва ул Амундсена д.11 кор.1,Москва,ул Амундсена д.11 кор.1,ул,Амундсена ,д.11 кор.1,7701704,муниципальный округ Свиблово,1958 +2281036,г Москва ул Амундсена д.11 кор.2,Москва,ул Амундсена д.11 кор.2,ул,Амундсена ,д.11 кор.2,7701726,муниципальный округ Свиблово,1959 +2281036,г Москва ул Амундсена д.12,Москва,ул Амундсена д.12,ул,Амундсена ,д.12,7701815,муниципальный округ Свиблово,1966 +2281036,г Москва ул Амундсена д.13 кор.1,Москва,ул Амундсена д.13 кор.1,ул,Амундсена ,д.13 кор.1,7701825,муниципальный округ Свиблово,1961 +2281036,г Москва ул Амундсена д.13 кор.2,Москва,ул Амундсена д.13 кор.2,ул,Амундсена ,д.13 кор.2,7701843,муниципальный округ Свиблово,1962 +2281036,г Москва ул Амундсена д.14,Москва,ул Амундсена д.14,ул,Амундсена ,д.14,7701857,муниципальный округ Свиблово,1962 +2281036,г Москва ул Амундсена д.15 кор.1,Москва,ул Амундсена д.15 кор.1,ул,Амундсена ,д.15 кор.1,7701864,муниципальный округ Свиблово,1956 +2281036,г Москва ул Амундсена д.15 кор.2,Москва,ул Амундсена д.15 кор.2,ул,Амундсена ,д.15 кор.2,7701891,муниципальный округ Свиблово,1955 +2281036,г Москва ул Амундсена д.15 кор.3,Москва,ул Амундсена д.15 кор.3,ул,Амундсена ,д.15 кор.3,7701917,муниципальный округ Свиблово,1960 +2281036,г Москва ул Амундсена д.16 кор.1,Москва,ул Амундсена д.16 кор.1,ул,Амундсена ,д.16 кор.1,7701926,муниципальный округ Свиблово,1970 +2281036,г Москва ул Амундсена д.16 кор.2,Москва,ул Амундсена д.16 кор.2,ул,Амундсена ,д.16 кор.2,7701935,муниципальный округ Свиблово,1971 +2281036,г Москва ул Амундсена д.17 кор.1,Москва,ул Амундсена д.17 кор.1,ул,Амундсена ,д.17 кор.1,7701944,муниципальный округ Свиблово,1960 +2281036,г Москва ул Амундсена д.17 кор.2,Москва,ул Амундсена д.17 кор.2,ул,Амундсена ,д.17 кор.2,7701948,муниципальный округ Свиблово,1999 +2281036,г Москва ул Амундсена д.19,Москва,ул Амундсена д.19,ул,Амундсена ,д.19,7701985,муниципальный округ Свиблово,1962 +2281036,г Москва ул Амундсена д.3 кор.1,Москва,ул Амундсена д.3 кор.1,ул,Амундсена ,д.3 кор.1,7700161,муниципальный округ Свиблово,1958 +2281036,г Москва ул Амундсена д.3 кор.2,Москва,ул Амундсена д.3 кор.2,ул,Амундсена ,д.3 кор.2,7700168,муниципальный округ Свиблово,1953 +2281036,г Москва ул Амундсена д.3 кор.3,Москва,ул Амундсена д.3 кор.3,ул,Амундсена ,д.3 кор.3,7700433,муниципальный округ Свиблово,1953 +2281036,г Москва ул Амундсена д.5,Москва,ул Амундсена д.5,ул,Амундсена ,д.5,8477401,муниципальный округ Свиблово,1987 +2281036,г Москва ул Амундсена д.6 кор.1,Москва,ул Амундсена д.6 кор.1,ул,Амундсена ,д.6 кор.1,7700441,муниципальный округ Свиблово,1971 +2281036,г Москва ул Амундсена д.6 кор.2,Москва,ул Амундсена д.6 кор.2,ул,Амундсена ,д.6 кор.2,7700500,муниципальный округ Свиблово,1971 +2281036,г Москва ул Амундсена д.7,Москва,ул Амундсена д.7,ул,Амундсена ,д.7,7700624,муниципальный округ Свиблово,1984 +2281036,г Москва ул Амундсена д.8,Москва,ул Амундсена д.8,ул,Амундсена ,д.8,7700635,муниципальный округ Свиблово,1966 +2281036,г Москва ул Вересковая д.1 кор.1,Москва,ул Вересковая д.1 кор.1,ул,Вересковая ,д.1 кор.1,8477405,муниципальный округ Свиблово,206 +2281036,г Москва ул Вересковая д.1 кор.2,Москва,ул Вересковая д.1 кор.2,ул,Вересковая ,д.1 кор.2,7702037,муниципальный округ Свиблово,2004 +2281036,г Москва ул Вересковая д.12 кор.1,Москва,ул Вересковая д.12 кор.1,ул,Вересковая ,д.12 кор.1,7702054,муниципальный округ Свиблово,1952 +2281036,г Москва ул Вересковая д.12 кор.2,Москва,ул Вересковая д.12 кор.2,ул,Вересковая ,д.12 кор.2,7702059,муниципальный округ Свиблово,1953 +2281036,г Москва ул Вересковая д.13,Москва,ул Вересковая д.13,ул,Вересковая ,д.13,8477409,муниципальный округ Свиблово,1987 +2281036,г Москва ул Вересковая д.14,Москва,ул Вересковая д.14,ул,Вересковая ,д.14,7702065,муниципальный округ Свиблово,1953 +2281036,г Москва ул Вересковая д.16,Москва,ул Вересковая д.16,ул,Вересковая ,д.16,7702076,муниципальный округ Свиблово,1955 +2281036,г Москва ул Вересковая д.18,Москва,ул Вересковая д.18,ул,Вересковая ,д.18,7702205,муниципальный округ Свиблово,1953 +2281036,г Москва ул Вересковая д.4,Москва,ул Вересковая д.4,ул,Вересковая ,д.4,8477406,муниципальный округ Свиблово,1950 +2281036,г Москва ул Вересковая д.7,Москва,ул Вересковая д.7,ул,Вересковая ,д.7,7702048,муниципальный округ Свиблово,1948 +2281036,г Москва ул Вересковая д.9,Москва,ул Вересковая д.9,ул,Вересковая ,д.9,8477408,муниципальный округ Свиблово,1999 +2281036,г Москва ул Ивовая д.4,Москва,ул Ивовая д.4,ул,Ивовая ,д.4,7702220,муниципальный округ Свиблово,1963 +2281036,г Москва ул Ивовая д.5,Москва,ул Ивовая д.5,ул,Ивовая ,д.5,7702225,муниципальный округ Свиблово,1955 +2281036,г Москва ул Ивовая д.6 кор.1,Москва,ул Ивовая д.6 кор.1,ул,Ивовая ,д.6 кор.1,7702230,муниципальный округ Свиблово,2008 +2281036,г Москва ул Ивовая д.6 кор.2,Москва,ул Ивовая д.6 кор.2,ул,Ивовая ,д.6 кор.2,7702237,муниципальный округ Свиблово,2008 +2281036,г Москва ул Ивовая д.7,Москва,ул Ивовая д.7,ул,Ивовая ,д.7,7702245,муниципальный округ Свиблово,1957 +2281036,г Москва ул Ивовая д.9,Москва,ул Ивовая д.9,ул,Ивовая ,д.9,7702261,муниципальный округ Свиблово,1966 +2281036,г Москва ул Кольская д.11,Москва,ул Кольская д.11,ул,Кольская ,д.11,7702658,муниципальный округ Свиблово,1958 +2281036,г Москва ул Кольская д.13,Москва,ул Кольская д.13,ул,Кольская ,д.13,8477414,муниципальный округ Свиблово,1956 +2281036,г Москва ул Кольская д.9,Москва,ул Кольская д.9,ул,Кольская ,д.9,7702649,муниципальный округ Свиблово,1960 +2281036,г Москва ул Седова д.10 кор.2,Москва,ул Седова д.10 кор.2,ул,Седова ,д.10 кор.2,7703248,муниципальный округ Свиблово,1964 +2281036,г Москва ул Седова д.13 кор.1,Москва,ул Седова д.13 кор.1,ул,Седова ,д.13 кор.1,7703268,муниципальный округ Свиблово,1968 +2281036,г Москва ул Седова д.13 кор.2,Москва,ул Седова д.13 кор.2,ул,Седова ,д.13 кор.2,7767377,муниципальный округ Свиблово,н.д. +2281036,г Москва ул Седова д.15 кор.1,Москва,ул Седова д.15 кор.1,ул,Седова ,д.15 кор.1,7703275,муниципальный округ Свиблово,1964 +2281036,г Москва ул Седова д.15 кор.2,Москва,ул Седова д.15 кор.2,ул,Седова ,д.15 кор.2,7703277,муниципальный округ Свиблово,1968 +2281036,г Москва ул Седова д.17 кор.1,Москва,ул Седова д.17 кор.1,ул,Седова ,д.17 кор.1,7703279,муниципальный округ Свиблово,1968 +2281036,г Москва ул Седова д.17 кор.2,Москва,ул Седова д.17 кор.2,ул,Седова ,д.17 кор.2,7703284,муниципальный округ Свиблово,1967 +2281036,г Москва ул Седова д.2 кор.1,Москва,ул Седова д.2 кор.1,ул,Седова ,д.2 кор.1,7703178,муниципальный округ Свиблово,2003 +2281036,г Москва ул Седова д.2 кор.2,Москва,ул Седова д.2 кор.2,ул,Седова ,д.2 кор.2,7703188,муниципальный округ Свиблово,1963 +2281036,г Москва ул Седова д.3,Москва,ул Седова д.3,ул,Седова ,д.3,8477429,муниципальный округ Свиблово,1965 +2281036,г Москва ул Седова д.4 кор.2,Москва,ул Седова д.4 кор.2,ул,Седова ,д.4 кор.2,7703192,муниципальный округ Свиблово,1963 +2281036,г Москва ул Седова д.5 кор.1,Москва,ул Седова д.5 кор.1,ул,Седова ,д.5 кор.1,7703198,муниципальный округ Свиблово,1966 +2281036,г Москва ул Седова д.5 кор.2,Москва,ул Седова д.5 кор.2,ул,Седова ,д.5 кор.2,7703203,муниципальный округ Свиблово,1964 +2281036,г Москва ул Седова д.6 кор.2,Москва,ул Седова д.6 кор.2,ул,Седова ,д.6 кор.2,7703208,муниципальный округ Свиблово,1963 +2281036,г Москва ул Седова д.7 кор.1,Москва,ул Седова д.7 кор.1,ул,Седова ,д.7 кор.1,7703213,муниципальный округ Свиблово,1965 +2281036,г Москва ул Седова д.7 кор.2,Москва,ул Седова д.7 кор.2,ул,Седова ,д.7 кор.2,7703220,муниципальный округ Свиблово,1964 +2281036,г Москва ул Седова д.8 кор.1,Москва,ул Седова д.8 кор.1,ул,Седова ,д.8 кор.1,7703223,муниципальный округ Свиблово,2002 +2281036,г Москва ул Седова д.8 кор.2,Москва,ул Седова д.8 кор.2,ул,Седова ,д.8 кор.2,7703228,муниципальный округ Свиблово,1963 +2281036,г Москва ул Седова д.9 кор.1,Москва,ул Седова д.9 кор.1,ул,Седова ,д.9 кор.1,7703236,муниципальный округ Свиблово,1958 +2281036,г Москва ул Седова д.9 кор.2,Москва,ул Седова д.9 кор.2,ул,Седова ,д.9 кор.2,7703245,муниципальный округ Свиблово,1964 +2281036,г Москва ул Снежная д.1,Москва,ул Снежная д.1,ул,Снежная ,д.1,7703294,муниципальный округ Свиблово,1964 +2281036,г Москва ул Снежная д.11,Москва,ул Снежная д.11,ул,Снежная ,д.11,7703326,муниципальный округ Свиблово,1964 +2281036,г Москва ул Снежная д.12,Москва,ул Снежная д.12,ул,Снежная ,д.12,8477443,муниципальный округ Свиблово,1966 +2281036,г Москва ул Снежная д.14 кор.1,Москва,ул Снежная д.14 кор.1,ул,Снежная ,д.14 кор.1,7703333,муниципальный округ Свиблово,1967 +2281036,г Москва ул Снежная д.14 кор.2,Москва,ул Снежная д.14 кор.2,ул,Снежная ,д.14 кор.2,8477444,муниципальный округ Свиблово,1966 +2281036,г Москва ул Снежная д.14 кор.3,Москва,ул Снежная д.14 кор.3,ул,Снежная ,д.14 кор.3,7703337,муниципальный округ Свиблово,1966 +2281036,г Москва ул Снежная д.17 кор.1,Москва,ул Снежная д.17 кор.1,ул,Снежная ,д.17 кор.1,7703350,муниципальный округ Свиблово,1962 +2281036,г Москва ул Снежная д.17 кор.2,Москва,ул Снежная д.17 кор.2,ул,Снежная ,д.17 кор.2,7703353,муниципальный округ Свиблово,2004 +2281036,г Москва ул Снежная д.19,Москва,ул Снежная д.19,ул,Снежная ,д.19,7703361,муниципальный округ Свиблово,2005 +2281036,г Москва ул Снежная д.19 кор.1,Москва,ул Снежная д.19 кор.1,ул,Снежная ,д.19 кор.1,7703364,муниципальный округ Свиблово,1963 +2281036,г Москва ул Снежная д.19 кор.2,Москва,ул Снежная д.19 кор.2,ул,Снежная ,д.19 кор.2,7703370,муниципальный округ Свиблово,2008 +2281036,г Москва ул Снежная д.21 кор.1,Москва,ул Снежная д.21 кор.1,ул,Снежная ,д.21 кор.1,8477445,муниципальный округ Свиблово,1964 +2281036,г Москва ул Снежная д.23,Москва,ул Снежная д.23,ул,Снежная ,д.23,7955768,муниципальный округ Свиблово,н.д. +2281036,г Москва ул Снежная д.27 кор.2,Москва,ул Снежная д.27 кор.2,ул,Снежная ,д.27 кор.2,7703421,муниципальный округ Свиблово,1989 +2281036,г Москва ул Снежная д.3А,Москва,ул Снежная д.3А,ул,Снежная ,д.3А,7703298,муниципальный округ Свиблово,1964 +2281036,г Москва ул Снежная д.4,Москва,ул Снежная д.4,ул,Снежная ,д.4,7703302,муниципальный округ Свиблово,1967 +2281036,г Москва ул Снежная д.5,Москва,ул Снежная д.5,ул,Снежная ,д.5,8477441,муниципальный округ Свиблово,1964 +2281036,г Москва ул Снежная д.6,Москва,ул Снежная д.6,ул,Снежная ,д.6,7703311,муниципальный округ Свиблово,1967 +2281036,г Москва ул Снежная д.7,Москва,ул Снежная д.7,ул,Снежная ,д.7,8477442,муниципальный округ Свиблово,1964 +2281036,г Москва ул Снежная д.8,Москва,ул Снежная д.8,ул,Снежная ,д.8,7703317,муниципальный округ Свиблово,1967 +2281036,г Москва ул Снежная д.9,Москва,ул Снежная д.9,ул,Снежная ,д.9,7703320,муниципальный округ Свиблово,н.д. +2281036,г Москва ул Уржумская д.1 кор.1,Москва,ул Уржумская д.1 кор.1,ул,Уржумская ,д.1 кор.1,7703435,муниципальный округ Свиблово,1971 +2281036,г Москва ул Уржумская д.1 кор.2,Москва,ул Уржумская д.1 кор.2,ул,Уржумская ,д.1 кор.2,7703437,муниципальный округ Свиблово,1971 +2281036,г Москва ул Уржумская д.3 кор.1,Москва,ул Уржумская д.3 кор.1,ул,Уржумская ,д.3 кор.1,7703439,муниципальный округ Свиблово,1970 +2281036,г Москва ул Уржумская д.3 кор.2,Москва,ул Уржумская д.3 кор.2,ул,Уржумская ,д.3 кор.2,7703441,муниципальный округ Свиблово,1970 +2281036,г Москва ул Уржумская д.3 кор.3,Москва,ул Уржумская д.3 кор.3,ул,Уржумская ,д.3 кор.3,7703444,муниципальный округ Свиблово,1971 +2281036,г Москва ул Уржумская д.3 кор.4,Москва,ул Уржумская д.3 кор.4,ул,Уржумская ,д.3 кор.4,7703446,муниципальный округ Свиблово,1971 +2281036,г Москва ул Уржумская д.5 кор.1,Москва,ул Уржумская д.5 кор.1,ул,Уржумская ,д.5 кор.1,7703447,муниципальный округ Свиблово,1971 +2281036,г Москва ул Уржумская д.5 кор.2,Москва,ул Уржумская д.5 кор.2,ул,Уржумская ,д.5 кор.2,7703449,муниципальный округ Свиблово,1971 +2281037,г Москва проезд Заревый д.1 кор.1,Москва,проезд Заревый д.1 кор.1,проезд,Заревый ,д.1 кор.1,8115642,муниципальный округ Северное Медведково,2011 +2281037,г Москва проезд Заревый д.10,Москва,проезд Заревый д.10,проезд,Заревый ,д.10,8115643,муниципальный округ Северное Медведково,1988 +2281037,г Москва проезд Заревый д.11,Москва,проезд Заревый д.11,проезд,Заревый ,д.11,8115644,муниципальный округ Северное Медведково,1966 +2281037,г Москва проезд Заревый д.12,Москва,проезд Заревый д.12,проезд,Заревый ,д.12,7558476,муниципальный округ Северное Медведково,1987 +2281037,г Москва проезд Заревый д.13,Москва,проезд Заревый д.13,проезд,Заревый ,д.13,8115646,муниципальный округ Северное Медведково,1966 +2281037,г Москва проезд Заревый д.14 кор.12,Москва,проезд Заревый д.14 кор.12,проезд,Заревый ,д.14 кор.12,8115647,муниципальный округ Северное Медведково,1987 +2281037,г Москва проезд Заревый д.15,Москва,проезд Заревый д.15,проезд,Заревый ,д.15,8115649,муниципальный округ Северное Медведково,1966 +2281037,г Москва проезд Заревый д.15 кор.2,Москва,проезд Заревый д.15 кор.2,проезд,Заревый ,д.15 кор.2,8115652,муниципальный округ Северное Медведково,2002 +2281037,г Москва проезд Заревый д.17,Москва,проезд Заревый д.17,проезд,Заревый ,д.17,8115654,муниципальный округ Северное Медведково,1966 +2281037,г Москва проезд Заревый д.19,Москва,проезд Заревый д.19,проезд,Заревый ,д.19,8115655,муниципальный округ Северное Медведково,1966 +2281037,г Москва проезд Заревый д.4,Москва,проезд Заревый д.4,проезд,Заревый ,д.4,8115656,муниципальный округ Северное Медведково,1983 +2281037,г Москва проезд Заревый д.5 кор.1,Москва,проезд Заревый д.5 кор.1,проезд,Заревый ,д.5 кор.1,8115658,муниципальный округ Северное Медведково,1968 +2281037,г Москва проезд Заревый д.5 кор.3,Москва,проезд Заревый д.5 кор.3,проезд,Заревый ,д.5 кор.3,8115663,муниципальный округ Северное Медведково,1971 +2281037,г Москва проезд Заревый д.6,Москва,проезд Заревый д.6,проезд,Заревый ,д.6,8115665,муниципальный округ Северное Медведково,1983 +2281037,г Москва проезд Заревый д.7,Москва,проезд Заревый д.7,проезд,Заревый ,д.7,8115666,муниципальный округ Северное Медведково,1966 +2281037,г Москва проезд Заревый д.8 кор.1,Москва,проезд Заревый д.8 кор.1,проезд,Заревый ,д.8 кор.1,8115667,муниципальный округ Северное Медведково,1983 +2281037,г Москва проезд Заревый д.9,Москва,проезд Заревый д.9,проезд,Заревый ,д.9,8115668,муниципальный округ Северное Медведково,1966 +2281037,г Москва проезд Студеный д.1 кор.1,Москва,проезд Студеный д.1 кор.1,проезд,Студеный ,д.1 кор.1,8115718,муниципальный округ Северное Медведково,1990 +2281037,г Москва проезд Студеный д.10,Москва,проезд Студеный д.10,проезд,Студеный ,д.10,8115720,муниципальный округ Северное Медведково,1968 +2281037,г Москва проезд Студеный д.11,Москва,проезд Студеный д.11,проезд,Студеный ,д.11,8115722,муниципальный округ Северное Медведково,1975 +2281037,г Москва проезд Студеный д.12,Москва,проезд Студеный д.12,проезд,Студеный ,д.12,8115723,муниципальный округ Северное Медведково,2006 +2281037,г Москва проезд Студеный д.13,Москва,проезд Студеный д.13,проезд,Студеный ,д.13,8115724,муниципальный округ Северное Медведково,1975 +2281037,г Москва проезд Студеный д.14,Москва,проезд Студеный д.14,проезд,Студеный ,д.14,8115725,муниципальный округ Северное Медведково,2006 +2281037,г Москва проезд Студеный д.15,Москва,проезд Студеный д.15,проезд,Студеный ,д.15,8115726,муниципальный округ Северное Медведково,1975 +2281037,г Москва проезд Студеный д.18,Москва,проезд Студеный д.18,проезд,Студеный ,д.18,8115727,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва проезд Студеный д.19,Москва,проезд Студеный д.19,проезд,Студеный ,д.19,8115728,муниципальный округ Северное Медведково,1981 +2281037,г Москва проезд Студеный д.2 кор.1,Москва,проезд Студеный д.2 кор.1,проезд,Студеный ,д.2 кор.1,8115729,муниципальный округ Северное Медведково,2005 +2281037,г Москва проезд Студеный д.20,Москва,проезд Студеный д.20,проезд,Студеный ,д.20,8115730,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва проезд Студеный д.22,Москва,проезд Студеный д.22,проезд,Студеный ,д.22,8115732,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва проезд Студеный д.22 кор.2,Москва,проезд Студеный д.22 кор.2,проезд,Студеный ,д.22 кор.2,8115733,муниципальный округ Северное Медведково,1973 +2281037,г Москва проезд Студеный д.24,Москва,проезд Студеный д.24,проезд,Студеный ,д.24,8115734,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва проезд Студеный д.26,Москва,проезд Студеный д.26,проезд,Студеный ,д.26,8115735,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва проезд Студеный д.26 кор.2,Москва,проезд Студеный д.26 кор.2,проезд,Студеный ,д.26 кор.2,8115736,муниципальный округ Северное Медведково,1973 +2281037,г Москва проезд Студеный д.28,Москва,проезд Студеный д.28,проезд,Студеный ,д.28,8115737,муниципальный округ Северное Медведково,1971 +2281037,г Москва проезд Студеный д.3,Москва,проезд Студеный д.3,проезд,Студеный ,д.3,8115738,муниципальный округ Северное Медведково,1976 +2281037,г Москва проезд Студеный д.30,Москва,проезд Студеный д.30,проезд,Студеный ,д.30,8115739,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва проезд Студеный д.32 кор.2,Москва,проезд Студеный д.32 кор.2,проезд,Студеный ,д.32 кор.2,8115740,муниципальный округ Северное Медведково,1974 +2281037,г Москва проезд Студеный д.34 кор.1,Москва,проезд Студеный д.34 кор.1,проезд,Студеный ,д.34 кор.1,8115742,муниципальный округ Северное Медведково,1973 +2281037,г Москва проезд Студеный д.36,Москва,проезд Студеный д.36,проезд,Студеный ,д.36,8115743,муниципальный округ Северное Медведково,1973 +2281037,г Москва проезд Студеный д.38 кор.1,Москва,проезд Студеный д.38 кор.1,проезд,Студеный ,д.38 кор.1,8115744,муниципальный округ Северное Медведково,1973 +2281037,г Москва проезд Студеный д.4 кор.1,Москва,проезд Студеный д.4 кор.1,проезд,Студеный ,д.4 кор.1,8115745,муниципальный округ Северное Медведково,2006 +2281037,г Москва проезд Студеный д.4 кор.2,Москва,проезд Студеный д.4 кор.2,проезд,Студеный ,д.4 кор.2,8115746,муниципальный округ Северное Медведково,1999 +2281037,г Москва проезд Студеный д.4 кор.4,Москва,проезд Студеный д.4 кор.4,проезд,Студеный ,д.4 кор.4,8115747,муниципальный округ Северное Медведково,1980 +2281037,г Москва проезд Студеный д.4 кор.5,Москва,проезд Студеный д.4 кор.5,проезд,Студеный ,д.4 кор.5,8115748,муниципальный округ Северное Медведково,1997 +2281037,г Москва проезд Студеный д.4 кор.6,Москва,проезд Студеный д.4 кор.6,проезд,Студеный ,д.4 кор.6,8115749,муниципальный округ Северное Медведково,1999 +2281037,г Москва проезд Студеный д.5,Москва,проезд Студеный д.5,проезд,Студеный ,д.5,8115750,муниципальный округ Северное Медведково,1976 +2281037,г Москва проезд Студеный д.6 кор.3,Москва,проезд Студеный д.6 кор.3,проезд,Студеный ,д.6 кор.3,8115751,муниципальный округ Северное Медведково,1980 +2281037,г Москва проезд Студеный д.7,Москва,проезд Студеный д.7,проезд,Студеный ,д.7,8115752,муниципальный округ Северное Медведково,1976 +2281037,г Москва проезд Студеный д.8,Москва,проезд Студеный д.8,проезд,Студеный ,д.8,8115753,муниципальный округ Северное Медведково,1968 +2281037,г Москва проезд Студеный д.9,Москва,проезд Студеный д.9,проезд,Студеный ,д.9,8115754,муниципальный округ Северное Медведково,2006 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.17,Москва,проезд Шокальского д.17,проезд,Шокальского ,д.17,8180396,муниципальный округ Северное Медведково,н.д. +2281037,г Москва проезд Шокальского д.18 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.18 кор.1,проезд,Шокальского ,д.18 кор.1,8115813,муниципальный округ Северное Медведково,1976 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.18 кор.2,Москва,проезд Шокальского д.18 кор.2,проезд,Шокальского ,д.18 кор.2,8115814,муниципальный округ Северное Медведково,1983 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.18Б,Москва,проезд Шокальского д.18Б,проезд,Шокальского ,д.18Б,8161987,муниципальный округ Северное Медведково,н.д. +2281037,г Москва проезд Шокальского д.19,Москва,проезд Шокальского д.19,проезд,Шокальского ,д.19,8115815,муниципальный округ Северное Медведково,1970 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.20,Москва,проезд Шокальского д.20,проезд,Шокальского ,д.20,8115816,муниципальный округ Северное Медведково,1996 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.21,Москва,проезд Шокальского д.21,проезд,Шокальского ,д.21,8115817,муниципальный округ Северное Медведково,2007 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.22 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.22 кор.1,проезд,Шокальского ,д.22 кор.1,8115818,муниципальный округ Северное Медведково,1977 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.23,Москва,проезд Шокальского д.23,проезд,Шокальского ,д.23,8115819,муниципальный округ Северное Медведково,1966 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.24,Москва,проезд Шокальского д.24,проезд,Шокальского ,д.24,8137615,муниципальный округ Северное Медведково,н.д. +2281037,г Москва проезд Шокальского д.25,Москва,проезд Шокальского д.25,проезд,Шокальского ,д.25,8115820,муниципальный округ Северное Медведково,2007 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.26,Москва,проезд Шокальского д.26,проезд,Шокальского ,д.26,8115821,муниципальный округ Северное Медведково,1988 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.27 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.27 кор.1,проезд,Шокальского ,д.27 кор.1,8115822,муниципальный округ Северное Медведково,1970 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.27 кор.2,Москва,проезд Шокальского д.27 кор.2,проезд,Шокальского ,д.27 кор.2,8115823,муниципальный округ Северное Медведково,1965 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.28,Москва,проезд Шокальского д.28,проезд,Шокальского ,д.28,8115824,муниципальный округ Северное Медведково,1980 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.28А,Москва,проезд Шокальского д.28А,проезд,Шокальского ,д.28А,8115825,муниципальный округ Северное Медведково,1983 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.29 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.29 кор.1,проезд,Шокальского ,д.29 кор.1,8211065,муниципальный округ Северное Медведково,н.д. +2281037,г Москва проезд Шокальского д.29 кор.2,Москва,проезд Шокальского д.29 кор.2,проезд,Шокальского ,д.29 кор.2,8115826,муниципальный округ Северное Медведково,2008 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.29 кор.5,Москва,проезд Шокальского д.29 кор.5,проезд,Шокальского ,д.29 кор.5,8115827,муниципальный округ Северное Медведково,2008 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.30 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.30 кор.1,проезд,Шокальского ,д.30 кор.1,8115828,муниципальный округ Северное Медведково,1977 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.31 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.31 кор.1,проезд,Шокальского ,д.31 кор.1,8115829,муниципальный округ Северное Медведково,2006 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.31 кор.2,Москва,проезд Шокальского д.31 кор.2,проезд,Шокальского ,д.31 кор.2,8231430,муниципальный округ Северное Медведково,1967 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.31 кор.3,Москва,проезд Шокальского д.31 кор.3,проезд,Шокальского ,д.31 кор.3,7630674,муниципальный округ Северное Медведково,1967 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.32,Москва,проезд Шокальского д.32,проезд,Шокальского ,д.32,7558789,муниципальный округ Северное Медведково,1979 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.33,Москва,проезд Шокальского д.33,проезд,Шокальского ,д.33,8115830,муниципальный округ Северное Медведково,1966 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.34,Москва,проезд Шокальского д.34,проезд,Шокальского ,д.34,8115831,муниципальный округ Северное Медведково,1977 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.35,Москва,проезд Шокальского д.35,проезд,Шокальского ,д.35,8115832,муниципальный округ Северное Медведково,2002 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.35 кор.2,Москва,проезд Шокальского д.35 кор.2,проезд,Шокальского ,д.35 кор.2,8115833,муниципальный округ Северное Медведково,1966 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.36 кор.2,Москва,проезд Шокальского д.36 кор.2,проезд,Шокальского ,д.36 кор.2,8115834,муниципальный округ Северное Медведково,1977 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.37 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.37 кор.1,проезд,Шокальского ,д.37 кор.1,8193961,муниципальный округ Северное Медведково,1970 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.37 кор.2,Москва,проезд Шокальского д.37 кор.2,проезд,Шокальского ,д.37 кор.2,8115835,муниципальный округ Северное Медведково,1966 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.37 кор.3,Москва,проезд Шокальского д.37 кор.3,проезд,Шокальского ,д.37 кор.3,8115836,муниципальный округ Северное Медведково,1966 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.39 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.39 кор.1,проезд,Шокальского ,д.39 кор.1,8115837,муниципальный округ Северное Медведково,2006 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.39 кор.2,Москва,проезд Шокальского д.39 кор.2,проезд,Шокальского ,д.39 кор.2,8115839,муниципальный округ Северное Медведково,2007 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.41,Москва,проезд Шокальского д.41,проезд,Шокальского ,д.41,8115840,муниципальный округ Северное Медведково,2007 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.41 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.41 кор.1,проезд,Шокальского ,д.41 кор.1,8115841,муниципальный округ Северное Медведково,2007 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.41 кор.2,Москва,проезд Шокальского д.41 кор.2,проезд,Шокальского ,д.41 кор.2,8115842,муниципальный округ Северное Медведково,1966 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.45 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.45 кор.1,проезд,Шокальского ,д.45 кор.1,8115843,муниципальный округ Северное Медведково,1970 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.45 кор.2,Москва,проезд Шокальского д.45 кор.2,проезд,Шокальского ,д.45 кор.2,8115844,муниципальный округ Северное Медведково,1966 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.47 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.47 кор.1,проезд,Шокальского ,д.47 кор.1,8115847,муниципальный округ Северное Медведково,2008 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.49 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.49 кор.1,проезд,Шокальского ,д.49 кор.1,8115848,муниципальный округ Северное Медведково,2008 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.49 кор.2,Москва,проезд Шокальского д.49 кор.2,проезд,Шокальского ,д.49 кор.2,8115849,муниципальный округ Северное Медведково,2010 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.53,Москва,проезд Шокальского д.53,проезд,Шокальского ,д.53,8115850,муниципальный округ Северное Медведково,1966 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.55 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.55 кор.1,проезд,Шокальского ,д.55 кор.1,8260239,муниципальный округ Северное Медведково,1971 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.55 кор.2,Москва,проезд Шокальского д.55 кор.2,проезд,Шокальского ,д.55 кор.2,8065570,муниципальный округ Северное Медведково,1985 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.57 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.57 кор.1,проезд,Шокальского ,д.57 кор.1,8115851,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.57 кор.2,Москва,проезд Шокальского д.57 кор.2,проезд,Шокальского ,д.57 кор.2,8201131,муниципальный округ Северное Медведково,н.д. +2281037,г Москва проезд Шокальского д.59 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.59 кор.1,проезд,Шокальского ,д.59 кор.1,8115853,муниципальный округ Северное Медведково,1968 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.59 кор.2,Москва,проезд Шокальского д.59 кор.2,проезд,Шокальского ,д.59 кор.2,8115854,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.61 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.61 кор.1,проезд,Шокальского ,д.61 кор.1,8115855,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.61 кор.2,Москва,проезд Шокальского д.61 кор.2,проезд,Шокальского ,д.61 кор.2,8115856,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.63,Москва,проезд Шокальского д.63,проезд,Шокальского ,д.63,8115858,муниципальный округ Северное Медведково,1968 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.63 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.63 кор.1,проезд,Шокальского ,д.63 кор.1,8115859,муниципальный округ Северное Медведково,1970 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.65 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.65 кор.1,проезд,Шокальского ,д.65 кор.1,8115860,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.65 кор.2,Москва,проезд Шокальского д.65 кор.2,проезд,Шокальского ,д.65 кор.2,8115862,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.67 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.67 кор.1,проезд,Шокальского ,д.67 кор.1,8115864,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.67 кор.2,Москва,проезд Шокальского д.67 кор.2,проезд,Шокальского ,д.67 кор.2,8115865,муниципальный округ Северное Медведково,1971 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.69,Москва,проезд Шокальского д.69,проезд,Шокальского ,д.69,8115866,муниципальный округ Северное Медведково,1970 +2281037,г Москва ул Грекова д.1,Москва,ул Грекова д.1,ул,Грекова ,д.1,7594639,муниципальный округ Северное Медведково,1984 +2281037,г Москва ул Грекова д.10,Москва,ул Грекова д.10,ул,Грекова ,д.10,8115608,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва ул Грекова д.11,Москва,ул Грекова д.11,ул,Грекова ,д.11,8115611,муниципальный округ Северное Медведково,2004 +2281037,г Москва ул Грекова д.18 кор.2,Москва,ул Грекова д.18 кор.2,ул,Грекова ,д.18 кор.2,8115612,муниципальный округ Северное Медведково,1968 +2281037,г Москва ул Грекова д.18 кор.3,Москва,ул Грекова д.18 кор.3,ул,Грекова ,д.18 кор.3,8115622,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва ул Грекова д.18 кор.4,Москва,ул Грекова д.18 кор.4,ул,Грекова ,д.18 кор.4,8115625,муниципальный округ Северное Медведково,1996 +2281037,г Москва ул Грекова д.2,Москва,ул Грекова д.2,ул,Грекова ,д.2,8115626,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва ул Грекова д.3 кор.2,Москва,ул Грекова д.3 кор.2,ул,Грекова ,д.3 кор.2,8115629,муниципальный округ Северное Медведково,1991 +2281037,г Москва ул Грекова д.3 кор.3,Москва,ул Грекова д.3 кор.3,ул,Грекова ,д.3 кор.3,8115631,муниципальный округ Северное Медведково,1991 +2281037,г Москва ул Грекова д.4,Москва,ул Грекова д.4,ул,Грекова ,д.4,8115633,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва ул Грекова д.5,Москва,ул Грекова д.5,ул,Грекова ,д.5,8115635,муниципальный округ Северное Медведково,2002 +2281037,г Москва ул Грекова д.7,Москва,ул Грекова д.7,ул,Грекова ,д.7,8115636,муниципальный округ Северное Медведково,2003 +2281037,г Москва ул Грекова д.8,Москва,ул Грекова д.8,ул,Грекова ,д.8,8115637,муниципальный округ Северное Медведково,1972 +2281037,г Москва ул Грекова д.9,Москва,ул Грекова д.9,ул,Грекова ,д.9,8115640,муниципальный округ Северное Медведково,2003 +2281037,г Москва ул Молодцова д.2 кор.1,Москва,ул Молодцова д.2 кор.1,ул,Молодцова ,д.2 кор.1,8115671,муниципальный округ Северное Медведково,2008 +2281037,г Москва ул Молодцова д.2 кор.2,Москва,ул Молодцова д.2 кор.2,ул,Молодцова ,д.2 кор.2,8115672,муниципальный округ Северное Медведково,2009 +2281037,г Москва ул Молодцова д.2 кор.4,Москва,ул Молодцова д.2 кор.4,ул,Молодцова ,д.2 кор.4,8115673,муниципальный округ Северное Медведково,1984 +2281037,г Москва ул Молодцова д.2А,Москва,ул Молодцова д.2А,ул,Молодцова ,д.2А,8115674,муниципальный округ Северное Медведково,1980 +2281037,г Москва ул Молодцова д.4,Москва,ул Молодцова д.4,ул,Молодцова ,д.4,8115676,муниципальный округ Северное Медведково,1966 +2281037,г Москва ул Молодцова д.6,Москва,ул Молодцова д.6,ул,Молодцова ,д.6,8115677,муниципальный округ Северное Медведково,2009 +2281037,г Москва ул Молодцова д.8 кор.2,Москва,ул Молодцова д.8 кор.2,ул,Молодцова ,д.8 кор.2,8115678,муниципальный округ Северное Медведково,1965 +2281037,г Москва ул Осташковская д.26,Москва,ул Осташковская д.26,ул,Осташковская ,д.26,8115679,муниципальный округ Северное Медведково,1983 +2281037,г Москва ул Осташковская д.28,Москва,ул Осташковская д.28,ул,Осташковская ,д.28,8115680,муниципальный округ Северное Медведково,1983 +2281037,г Москва ул Осташковская д.30,Москва,ул Осташковская д.30,ул,Осташковская ,д.30,8115681,муниципальный округ Северное Медведково,1983 +2281037,г Москва ул Полярная д.20,Москва,ул Полярная д.20,ул,Полярная ,д.20,8115683,муниципальный округ Северное Медведково,1970 +2281037,г Москва ул Полярная д.20 кор.1,Москва,ул Полярная д.20 кор.1,ул,Полярная ,д.20 кор.1,8115684,муниципальный округ Северное Медведково,2009 +2281037,г Москва ул Полярная д.22 кор.1,Москва,ул Полярная д.22 кор.1,ул,Полярная ,д.22 кор.1,8115686,муниципальный округ Северное Медведково,1966 +2281037,г Москва ул Полярная д.22 кор.2,Москва,ул Полярная д.22 кор.2,ул,Полярная ,д.22 кор.2,8115687,муниципальный округ Северное Медведково,1966 +2281037,г Москва ул Полярная д.22 кор.3,Москва,ул Полярная д.22 кор.3,ул,Полярная ,д.22 кор.3,8115690,муниципальный округ Северное Медведково,2005 +2281037,г Москва ул Полярная д.22 кор.4,Москва,ул Полярная д.22 кор.4,ул,Полярная ,д.22 кор.4,8115691,муниципальный округ Северное Медведково,2006 +2281037,г Москва ул Полярная д.26 кор.1,Москва,ул Полярная д.26 кор.1,ул,Полярная ,д.26 кор.1,8115692,муниципальный округ Северное Медведково,1972 +2281037,г Москва ул Полярная д.26 кор.2,Москва,ул Полярная д.26 кор.2,ул,Полярная ,д.26 кор.2,8115693,муниципальный округ Северное Медведково,1970 +2281037,г Москва ул Полярная д.30 кор.1,Москва,ул Полярная д.30 кор.1,ул,Полярная ,д.30 кор.1,8115694,муниципальный округ Северное Медведково,1966 +2281037,г Москва ул Полярная д.30 кор.2,Москва,ул Полярная д.30 кор.2,ул,Полярная ,д.30 кор.2,8115695,муниципальный округ Северное Медведково,1970 +2281037,г Москва ул Полярная д.30 кор.3,Москва,ул Полярная д.30 кор.3,ул,Полярная ,д.30 кор.3,8115696,муниципальный округ Северное Медведково,2005 +2281037,г Москва ул Полярная д.32,Москва,ул Полярная д.32,ул,Полярная ,д.32,8115697,муниципальный округ Северное Медведково,1998 +2281037,г Москва ул Полярная д.32 кор.2,Москва,ул Полярная д.32 кор.2,ул,Полярная ,д.32 кор.2,8115698,муниципальный округ Северное Медведково,2006 +2281037,г Москва ул Полярная д.32 кор.3,Москва,ул Полярная д.32 кор.3,ул,Полярная ,д.32 кор.3,8115699,муниципальный округ Северное Медведково,2006 +2281037,г Москва ул Полярная д.34 кор.1,Москва,ул Полярная д.34 кор.1,ул,Полярная ,д.34 кор.1,8115701,муниципальный округ Северное Медведково,1967 +2281037,г Москва ул Полярная д.34 кор.2,Москва,ул Полярная д.34 кор.2,ул,Полярная ,д.34 кор.2,8115702,муниципальный округ Северное Медведково,2005 +2281037,г Москва ул Полярная д.36,Москва,ул Полярная д.36,ул,Полярная ,д.36,8115703,муниципальный округ Северное Медведково,1967 +2281037,г Москва ул Полярная д.40,Москва,ул Полярная д.40,ул,Полярная ,д.40,8115704,муниципальный округ Северное Медведково,1967 +2281037,г Москва ул Полярная д.40 кор.1,Москва,ул Полярная д.40 кор.1,ул,Полярная ,д.40 кор.1,8115705,муниципальный округ Северное Медведково,2003 +2281037,г Москва ул Полярная д.42,Москва,ул Полярная д.42,ул,Полярная ,д.42,8115706,муниципальный округ Северное Медведково,1967 +2281037,г Москва ул Полярная д.42 кор.1,Москва,ул Полярная д.42 кор.1,ул,Полярная ,д.42 кор.1,8270236,муниципальный округ Северное Медведково,н.д. +2281037,г Москва ул Полярная д.46,Москва,ул Полярная д.46,ул,Полярная ,д.46,7831862,муниципальный округ Северное Медведково,1967 +2281037,г Москва ул Полярная д.50,Москва,ул Полярная д.50,ул,Полярная ,д.50,8115707,муниципальный округ Северное Медведково,1970 +2281037,г Москва ул Полярная д.52 кор.1,Москва,ул Полярная д.52 кор.1,ул,Полярная ,д.52 кор.1,8115708,муниципальный округ Северное Медведково,2001 +2281037,г Москва ул Полярная д.52 кор.2,Москва,ул Полярная д.52 кор.2,ул,Полярная ,д.52 кор.2,8115709,муниципальный округ Северное Медведково,1968 +2281037,г Москва ул Полярная д.52 кор.3,Москва,ул Полярная д.52 кор.3,ул,Полярная ,д.52 кор.3,8115710,муниципальный округ Северное Медведково,1968 +2281037,г Москва ул Полярная д.52 кор.4,Москва,ул Полярная д.52 кор.4,ул,Полярная ,д.52 кор.4,8115711,муниципальный округ Северное Медведково,1968 +2281037,г Москва ул Полярная д.52 кор.5,Москва,ул Полярная д.52 кор.5,ул,Полярная ,д.52 кор.5,8115712,муниципальный округ Северное Медведково,2000 +2281037,г Москва ул Полярная д.54 кор.1,Москва,ул Полярная д.54 кор.1,ул,Полярная ,д.54 кор.1,8115713,муниципальный округ Северное Медведково,2002 +2281037,г Москва ул Полярная д.54 кор.2,Москва,ул Полярная д.54 кор.2,ул,Полярная ,д.54 кор.2,8115714,муниципальный округ Северное Медведково,2002 +2281037,г Москва ул Полярная д.54 кор.4,Москва,ул Полярная д.54 кор.4,ул,Полярная ,д.54 кор.4,8176739,муниципальный округ Северное Медведково,н.д. +2281037,г Москва ул Полярная д.56 кор.2,Москва,ул Полярная д.56 кор.2,ул,Полярная ,д.56 кор.2,8115715,муниципальный округ Северное Медведково,1979 +2281037,г Москва ул Северодвинская д.19,Москва,ул Северодвинская д.19,ул,Северодвинская ,д.19,8115717,муниципальный округ Северное Медведково,1983 +2281037,г Москва ул Северодвинская д.9,Москва,ул Северодвинская д.9,ул,Северодвинская ,д.9,8194565,муниципальный округ Северное Медведково,н.д. +2281037,г Москва ул Сухонская д.11,Москва,ул Сухонская д.11,ул,Сухонская ,д.11,8115755,муниципальный округ Северное Медведково,1984 +2281037,г Москва ул Сухонская д.11А,Москва,ул Сухонская д.11А,ул,Сухонская ,д.11А,8115756,муниципальный округ Северное Медведково,1984 +2281037,г Москва ул Сухонская д.15,Москва,ул Сухонская д.15,ул,Сухонская ,д.15,8115757,муниципальный округ Северное Медведково,1980 +2281037,г Москва ул Сухонская д.9,Москва,ул Сухонская д.9,ул,Сухонская ,д.9,8115758,муниципальный округ Северное Медведково,1988 +2281037,г Москва ул Тихомирова д.1,Москва,ул Тихомирова д.1,ул,Тихомирова ,д.1,8115759,муниципальный округ Северное Медведково,2003 +2281037,г Москва ул Тихомирова д.1 кор.2,Москва,ул Тихомирова д.1 кор.2,ул,Тихомирова ,д.1 кор.2,8115760,муниципальный округ Северное Медведково,2003 +2281037,г Москва ул Тихомирова д.11 кор.1,Москва,ул Тихомирова д.11 кор.1,ул,Тихомирова ,д.11 кор.1,8115761,муниципальный округ Северное Медведково,1970 +2281037,г Москва ул Тихомирова д.11 кор.2,Москва,ул Тихомирова д.11 кор.2,ул,Тихомирова ,д.11 кор.2,8115762,муниципальный округ Северное Медведково,1970 +2281037,г Москва ул Тихомирова д.12 кор.1,Москва,ул Тихомирова д.12 кор.1,ул,Тихомирова ,д.12 кор.1,8115763,муниципальный округ Северное Медведково,2010 +2281037,г Москва ул Тихомирова д.12 кор.2,Москва,ул Тихомирова д.12 кор.2,ул,Тихомирова ,д.12 кор.2,8115764,муниципальный округ Северное Медведково,2010 +2281037,г Москва ул Тихомирова д.15 кор.1,Москва,ул Тихомирова д.15 кор.1,ул,Тихомирова ,д.15 кор.1,8115765,муниципальный округ Северное Медведково,1970 +2281037,г Москва ул Тихомирова д.15 кор.2,Москва,ул Тихомирова д.15 кор.2,ул,Тихомирова ,д.15 кор.2,8115766,муниципальный округ Северное Медведково,1966 +2281037,г Москва ул Тихомирова д.2,Москва,ул Тихомирова д.2,ул,Тихомирова ,д.2,8115767,муниципальный округ Северное Медведково,1997 +2281037,г Москва ул Тихомирова д.3,Москва,ул Тихомирова д.3,ул,Тихомирова ,д.3,8115768,муниципальный округ Северное Медведково,2003 +2281037,г Москва ул Тихомирова д.5,Москва,ул Тихомирова д.5,ул,Тихомирова ,д.5,8115769,муниципальный округ Северное Медведково,2004 +2281037,г Москва ул Тихомирова д.7,Москва,ул Тихомирова д.7,ул,Тихомирова ,д.7,8115770,муниципальный округ Северное Медведково,2004 +2281037,г Москва ул Широкая д.1 кор.1,Москва,ул Широкая д.1 кор.1,ул,Широкая ,д.1 кор.1,8115771,муниципальный округ Северное Медведково,1968 +2281037,г Москва ул Широкая д.1 кор.2,Москва,ул Широкая д.1 кор.2,ул,Широкая ,д.1 кор.2,8115772,муниципальный округ Северное Медведково,1968 +2281037,г Москва ул Широкая д.1 кор.4,Москва,ул Широкая д.1 кор.4,ул,Широкая ,д.1 кор.4,8184540,муниципальный округ Северное Медведково,н.д. +2281037,г Москва ул Широкая д.1 кор.5,Москва,ул Широкая д.1 кор.5,ул,Широкая ,д.1 кор.5,8115773,муниципальный округ Северное Медведково,1980 +2281037,г Москва ул Широкая д.10 кор.1,Москва,ул Широкая д.10 кор.1,ул,Широкая ,д.10 кор.1,8115774,муниципальный округ Северное Медведково,1966 +2281037,г Москва ул Широкая д.11,Москва,ул Широкая д.11,ул,Широкая ,д.11,8115775,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва ул Широкая д.13 кор.1,Москва,ул Широкая д.13 кор.1,ул,Широкая ,д.13 кор.1,8115776,муниципальный округ Северное Медведково,1968 +2281037,г Москва ул Широкая д.13 кор.2,Москва,ул Широкая д.13 кор.2,ул,Широкая ,д.13 кор.2,8115777,муниципальный округ Северное Медведково,1980 +2281037,г Москва ул Широкая д.15 кор.1,Москва,ул Широкая д.15 кор.1,ул,Широкая ,д.15 кор.1,8115778,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва ул Широкая д.15 кор.2,Москва,ул Широкая д.15 кор.2,ул,Широкая ,д.15 кор.2,8115779,муниципальный округ Северное Медведково,1980 +2281037,г Москва ул Широкая д.16,Москва,ул Широкая д.16,ул,Широкая ,д.16,8115780,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва ул Широкая д.17 кор.1,Москва,ул Широкая д.17 кор.1,ул,Широкая ,д.17 кор.1,8115781,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва ул Широкая д.17 кор.2,Москва,ул Широкая д.17 кор.2,ул,Широкая ,д.17 кор.2,8115782,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва ул Широкая д.17 кор.3,Москва,ул Широкая д.17 кор.3,ул,Широкая ,д.17 кор.3,8115783,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва ул Широкая д.17 кор.4,Москва,ул Широкая д.17 кор.4,ул,Широкая ,д.17 кор.4,8115784,муниципальный округ Северное Медведково,1997 +2281037,г Москва ул Широкая д.17 кор.6,Москва,ул Широкая д.17 кор.6,ул,Широкая ,д.17 кор.6,8115785,муниципальный округ Северное Медведково,2010 +2281037,г Москва ул Широкая д.18,Москва,ул Широкая д.18,ул,Широкая ,д.18,8115786,муниципальный округ Северное Медведково,1968 +2281037,г Москва ул Широкая д.19 кор.1,Москва,ул Широкая д.19 кор.1,ул,Широкая ,д.19 кор.1,8115787,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва ул Широкая д.19 кор.2,Москва,ул Широкая д.19 кор.2,ул,Широкая ,д.19 кор.2,8115788,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва ул Широкая д.19 кор.3,Москва,ул Широкая д.19 кор.3,ул,Широкая ,д.19 кор.3,8115789,муниципальный округ Северное Медведково,1972 +2281037,г Москва ул Широкая д.2 кор.1,Москва,ул Широкая д.2 кор.1,ул,Широкая ,д.2 кор.1,8115790,муниципальный округ Северное Медведково,1970 +2281037,г Москва ул Широкая д.2 кор.2,Москва,ул Широкая д.2 кор.2,ул,Широкая ,д.2 кор.2,8115791,муниципальный округ Северное Медведково,2005 +2281037,г Москва ул Широкая д.20,Москва,ул Широкая д.20,ул,Широкая ,д.20,8115792,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва ул Широкая д.21,Москва,ул Широкая д.21,ул,Широкая ,д.21,8115793,муниципальный округ Северное Медведково,1973 +2281037,г Москва ул Широкая д.21 кор.2,Москва,ул Широкая д.21 кор.2,ул,Широкая ,д.21 кор.2,7562203,муниципальный округ Северное Медведково,н.д. +2281037,г Москва ул Широкая д.22,Москва,ул Широкая д.22,ул,Широкая ,д.22,8115794,муниципальный округ Северное Медведково,1968 +2281037,г Москва ул Широкая д.23 кор.1,Москва,ул Широкая д.23 кор.1,ул,Широкая ,д.23 кор.1,8115795,муниципальный округ Северное Медведково,1974 +2281037,г Москва ул Широкая д.23 кор.2,Москва,ул Широкая д.23 кор.2,ул,Широкая ,д.23 кор.2,8115796,муниципальный округ Северное Медведково,1973 +2281037,г Москва ул Широкая д.24,Москва,ул Широкая д.24,ул,Широкая ,д.24,8115797,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва ул Широкая д.25 кор.24,Москва,ул Широкая д.25 кор.24,ул,Широкая ,д.25 кор.24,8115798,муниципальный округ Северное Медведково,1983 +2281037,г Москва ул Широкая д.3 кор.1,Москва,ул Широкая д.3 кор.1,ул,Широкая ,д.3 кор.1,7573102,муниципальный округ Северное Медведково,н.д. +2281037,г Москва ул Широкая д.3 кор.2,Москва,ул Широкая д.3 кор.2,ул,Широкая ,д.3 кор.2,8184702,муниципальный округ Северное Медведково,н.д. +2281037,г Москва ул Широкая д.3 кор.3,Москва,ул Широкая д.3 кор.3,ул,Широкая ,д.3 кор.3,8228245,муниципальный округ Северное Медведково,н.д. +2281037,г Москва ул Широкая д.3 кор.4,Москва,ул Широкая д.3 кор.4,ул,Широкая ,д.3 кор.4,8115799,муниципальный округ Северное Медведково,1997 +2281037,г Москва ул Широкая д.4 кор.1,Москва,ул Широкая д.4 кор.1,ул,Широкая ,д.4 кор.1,8115800,муниципальный округ Северное Медведково,1967 +2281037,г Москва ул Широкая д.4 кор.2,Москва,ул Широкая д.4 кор.2,ул,Широкая ,д.4 кор.2,8115801,муниципальный округ Северное Медведково,1965 +2281037,г Москва ул Широкая д.5 кор.1,Москва,ул Широкая д.5 кор.1,ул,Широкая ,д.5 кор.1,8115802,муниципальный округ Северное Медведково,1970 +2281037,г Москва ул Широкая д.5 кор.2,Москва,ул Широкая д.5 кор.2,ул,Широкая ,д.5 кор.2,8115803,муниципальный округ Северное Медведково,1970 +2281037,г Москва ул Широкая д.5 кор.4,Москва,ул Широкая д.5 кор.4,ул,Широкая ,д.5 кор.4,8115804,муниципальный округ Северное Медведково,1997 +2281037,г Москва ул Широкая д.6 кор.4,Москва,ул Широкая д.6 кор.4,ул,Широкая ,д.6 кор.4,8115805,муниципальный округ Северное Медведково,1998 +2281037,г Москва ул Широкая д.7 кор.1,Москва,ул Широкая д.7 кор.1,ул,Широкая ,д.7 кор.1,8115806,муниципальный округ Северное Медведково,2000 +2281037,г Москва ул Широкая д.7 кор.2,Москва,ул Широкая д.7 кор.2,ул,Широкая ,д.7 кор.2,8115807,муниципальный округ Северное Медведково,2000 +2281037,г Москва ул Широкая д.7 кор.7,Москва,ул Широкая д.7 кор.7,ул,Широкая ,д.7 кор.7,8115808,муниципальный округ Северное Медведково,1971 +2281037,г Москва ул Широкая д.8 кор.1,Москва,ул Широкая д.8 кор.1,ул,Широкая ,д.8 кор.1,8115809,муниципальный округ Северное Медведково,1966 +2281037,г Москва ул Широкая д.8 кор.2,Москва,ул Широкая д.8 кор.2,ул,Широкая ,д.8 кор.2,8115810,муниципальный округ Северное Медведково,1965 +2281037,г Москва ул Широкая д.9 кор.1,Москва,ул Широкая д.9 кор.1,ул,Широкая ,д.9 кор.1,8115811,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва ул Широкая д.9 кор.2,Москва,ул Широкая д.9 кор.2,ул,Широкая ,д.9 кор.2,8115812,муниципальный округ Северное Медведково,2008 +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.1,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.1,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.1,7671760,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.10,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.10,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.10,7681694,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.100,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.100,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.100,8157591,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.101,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.101,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.101,8157607,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.102,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.102,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.102,8158005,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.103,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.103,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.103,8158012,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.104,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.104,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.104,8158017,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.105,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.105,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.105,8158022,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.107,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.107,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.107,8158028,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.108,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.108,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.108,8158029,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.109,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.109,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.109,8158055,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.11,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.11,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.11,7681755,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.110,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.110,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.110,8158059,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.111,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.111,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.111,8158937,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.112,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.112,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.112,8158946,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.113,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.113,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.113,8158951,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.114,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.114,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.114,8158975,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.115,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.115,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.115,8158982,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.116,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.116,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.116,8158990,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.118,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.118,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.118,8158998,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.119,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.119,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.119,8159010,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.12,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.12,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.12,7681945,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.13,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.13,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.13,7682016,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.14,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.14,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.14,7682104,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.15,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.15,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.15,7746099,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.16,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.16,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.16,7746140,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.17,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.17,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.17,7746177,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.18,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.18,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.18,7746220,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.19,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.19,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.19,7746240,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.20,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.20,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.20,7746264,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.22,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.22,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.22,7746319,муниципальный округ Северный,2008 +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.23,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.23,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.23,7746332,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.24,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.24,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.24,7746345,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.25,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.25,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.25,7746358,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.26,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.26,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.26,7746381,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.27,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.27,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.27,7746401,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.29,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.29,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.29,7746417,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.30,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.30,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.30,7681567,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.32,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.32,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.32,7746434,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.34,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.34,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.34,7746442,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.35,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.35,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.35,7746572,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.36,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.36,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.36,7746585,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.38,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.38,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.38,7746604,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.39,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.39,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.39,7746615,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.4,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.4,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.4,7671807,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.40,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.40,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.40,7746630,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.42,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.42,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.42,7746645,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.43,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.43,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.43,7746662,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.44,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.44,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.44,7746681,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.45,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.45,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.45,7746065,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.46,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.46,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.46,7746702,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.47,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.47,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.47,7746954,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.48,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.48,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.48,7746968,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.49,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.49,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.49,7746983,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.5,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.5,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.5,7671860,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.50,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.50,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.50,7747321,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.51,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.51,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.51,7747347,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.52,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.52,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.52,7747388,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.54,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.54,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.54,7747400,муниципальный округ Северный,2007 +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.55,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.55,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.55,7747414,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.56,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.56,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.56,7747568,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.57,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.57,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.57,7747589,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.58,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.58,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.58,7747603,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.59,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.59,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.59,7747654,муниципальный округ Северный,2005 +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.6,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.6,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.6,7672114,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.60,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.60,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.60,7747635,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.62,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.62,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.62,7747722,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.63,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.63,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.63,7747985,муниципальный округ Северный,2007 +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.65,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.65,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.65,7748010,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.66,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.66,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.66,7748036,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.67,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.67,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.67,7748052,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.68,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.68,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.68,7764467,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.69,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.69,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.69,7764480,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.7,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.7,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.7,7672177,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.70,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.70,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.70,7764490,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.71,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.71,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.71,7764508,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.72,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.72,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.72,7764527,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.73,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.73,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.73,7764539,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.74,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.74,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.74,7764563,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.75,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.75,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.75,7764580,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.76,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.76,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.76,7764592,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.77,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.77,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.77,7764605,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.78,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.78,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.78,7764621,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.79,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.79,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.79,7764632,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.8,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.8,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.8,7672264,муниципальный округ Северный,2004 +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.80,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.80,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.80,7764642,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.81,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.81,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.81,7813389,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.83,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.83,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.83,7813408,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.84,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.84,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.84,7813421,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.85,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.85,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.85,7813435,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.86,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.86,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.86,7813509,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.87,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.87,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.87,7813492,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.89,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.89,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.89,7813518,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.9,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.9,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.9,7681611,муниципальный округ Северный,2006 +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.90,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.90,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.90,7813532,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.91,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.91,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.91,7813549,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.92,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.92,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.92,7813561,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.93,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.93,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.93,8156154,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.94,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.94,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.94,8156324,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.95,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.95,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.95,8157470,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.96,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.96,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.96,8157500,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.97,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.97,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.97,8157516,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.98,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.98,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.98,8157546,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.99,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.99,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.99,8157573,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.10,Москва,линия Северная 1-я д.10,линия,Северная 1-я ,д.10,8035641,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.11,Москва,линия Северная 1-я д.11,линия,Северная 1-я ,д.11,8035647,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.12,Москва,линия Северная 1-я д.12,линия,Северная 1-я ,д.12,8035645,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.13,Москва,линия Северная 1-я д.13,линия,Северная 1-я ,д.13,8035650,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.14,Москва,линия Северная 1-я д.14,линия,Северная 1-я ,д.14,8035643,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.15,Москва,линия Северная 1-я д.15,линия,Северная 1-я ,д.15,8039376,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.17,Москва,линия Северная 1-я д.17,линия,Северная 1-я ,д.17,8039380,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.19,Москва,линия Северная 1-я д.19,линия,Северная 1-я ,д.19,8039383,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.2,Москва,линия Северная 1-я д.2,линия,Северная 1-я ,д.2,8035633,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.20,Москва,линия Северная 1-я д.20,линия,Северная 1-я ,д.20,8039387,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.21,Москва,линия Северная 1-я д.21,линия,Северная 1-я ,д.21,8039390,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.22,Москва,линия Северная 1-я д.22,линия,Северная 1-я ,д.22,8039391,муниципальный округ Северный,1954 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.23,Москва,линия Северная 1-я д.23,линия,Северная 1-я ,д.23,8039397,муниципальный округ Северный,1959 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.24,Москва,линия Северная 1-я д.24,линия,Северная 1-я ,д.24,8039400,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.25,Москва,линия Северная 1-я д.25,линия,Северная 1-я ,д.25,8039403,муниципальный округ Северный,1959 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.26,Москва,линия Северная 1-я д.26,линия,Северная 1-я ,д.26,8039405,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.28,Москва,линия Северная 1-я д.28,линия,Северная 1-я ,д.28,8039408,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.30,Москва,линия Северная 1-я д.30,линия,Северная 1-я ,д.30,8039410,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.32,Москва,линия Северная 1-я д.32,линия,Северная 1-я ,д.32,8039412,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.34,Москва,линия Северная 1-я д.34,линия,Северная 1-я ,д.34,8039413,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.36,Москва,линия Северная 1-я д.36,линия,Северная 1-я ,д.36,8039414,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.4,Москва,линия Северная 1-я д.4,линия,Северная 1-я ,д.4,8035635,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.6,Москва,линия Северная 1-я д.6,линия,Северная 1-я ,д.6,8035637,муниципальный округ Северный,1958 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.8,Москва,линия Северная 1-я д.8,линия,Северная 1-я ,д.8,8035639,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.1,Москва,линия Северная 2-я д.1,линия,Северная 2-я ,д.1,8182192,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.10,Москва,линия Северная 2-я д.10,линия,Северная 2-я ,д.10,8182202,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.11,Москва,линия Северная 2-я д.11,линия,Северная 2-я ,д.11,8182201,муниципальный округ Северный,1953 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.12,Москва,линия Северная 2-я д.12,линия,Северная 2-я ,д.12,8182203,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.13,Москва,линия Северная 2-я д.13,линия,Северная 2-я ,д.13,8182205,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.14,Москва,линия Северная 2-я д.14,линия,Северная 2-я ,д.14,8182206,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.15,Москва,линия Северная 2-я д.15,линия,Северная 2-я ,д.15,8182207,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.16,Москва,линия Северная 2-я д.16,линия,Северная 2-я ,д.16,8182209,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.17,Москва,линия Северная 2-я д.17,линия,Северная 2-я ,д.17,8182210,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.19,Москва,линия Северная 2-я д.19,линия,Северная 2-я ,д.19,8182211,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.2,Москва,линия Северная 2-я д.2,линия,Северная 2-я ,д.2,8182193,муниципальный округ Северный,1959 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.21,Москва,линия Северная 2-я д.21,линия,Северная 2-я ,д.21,8182212,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.23,Москва,линия Северная 2-я д.23,линия,Северная 2-я ,д.23,8182213,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.25,Москва,линия Северная 2-я д.25,линия,Северная 2-я ,д.25,8182214,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.29,Москва,линия Северная 2-я д.29,линия,Северная 2-я ,д.29,8182215,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.3,Москва,линия Северная 2-я д.3,линия,Северная 2-я ,д.3,8182194,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.31,Москва,линия Северная 2-я д.31,линия,Северная 2-я ,д.31,8182217,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.33,Москва,линия Северная 2-я д.33,линия,Северная 2-я ,д.33,8182218,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.4,Москва,линия Северная 2-я д.4,линия,Северная 2-я ,д.4,8182195,муниципальный округ Северный,1959 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.5,Москва,линия Северная 2-я д.5,линия,Северная 2-я ,д.5,8182197,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.6,Москва,линия Северная 2-я д.6,линия,Северная 2-я ,д.6,8182198,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.8,Москва,линия Северная 2-я д.8,линия,Северная 2-я ,д.8,8182199,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.9,Москва,линия Северная 2-я д.9,линия,Северная 2-я ,д.9,8182200,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 3-я д.10,Москва,линия Северная 3-я д.10,линия,Северная 3-я ,д.10,8182224,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 3-я д.11,Москва,линия Северная 3-я д.11,линия,Северная 3-я ,д.11,8182225,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 3-я д.12,Москва,линия Северная 3-я д.12,линия,Северная 3-я ,д.12,8182226,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 3-я д.13,Москва,линия Северная 3-я д.13,линия,Северная 3-я ,д.13,8182227,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 3-я д.14,Москва,линия Северная 3-я д.14,линия,Северная 3-я ,д.14,8182228,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 3-я д.16,Москва,линия Северная 3-я д.16,линия,Северная 3-я ,д.16,8182229,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 3-я д.5,Москва,линия Северная 3-я д.5,линия,Северная 3-я ,д.5,8182219,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 3-я д.7,Москва,линия Северная 3-я д.7,линия,Северная 3-я ,д.7,8182220,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 3-я д.8,Москва,линия Северная 3-я д.8,линия,Северная 3-я ,д.8,8182221,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 3-я д.9,Москва,линия Северная 3-я д.9,линия,Северная 3-я ,д.9,8182223,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 4-я д.1,Москва,линия Северная 4-я д.1,линия,Северная 4-я ,д.1,8182231,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 4-я д.10,Москва,линия Северная 4-я д.10,линия,Северная 4-я ,д.10,8182240,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 4-я д.11,Москва,линия Северная 4-я д.11,линия,Северная 4-я ,д.11,8182242,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 4-я д.12,Москва,линия Северная 4-я д.12,линия,Северная 4-я ,д.12,8182243,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 4-я д.13,Москва,линия Северная 4-я д.13,линия,Северная 4-я ,д.13,8182244,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 4-я д.14,Москва,линия Северная 4-я д.14,линия,Северная 4-я ,д.14,8182245,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 4-я д.15,Москва,линия Северная 4-я д.15,линия,Северная 4-я ,д.15,8182246,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 4-я д.16,Москва,линия Северная 4-я д.16,линия,Северная 4-я ,д.16,8182247,муниципальный округ Северный,1958 +2281038,г Москва линия Северная 4-я д.18,Москва,линия Северная 4-я д.18,линия,Северная 4-я ,д.18,8182248,муниципальный округ Северный,1958 +2281038,г Москва линия Северная 4-я д.2,Москва,линия Северная 4-я д.2,линия,Северная 4-я ,д.2,8182232,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 4-я д.3,Москва,линия Северная 4-я д.3,линия,Северная 4-я ,д.3,8182233,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 4-я д.4,Москва,линия Северная 4-я д.4,линия,Северная 4-я ,д.4,8182234,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 4-я д.5,Москва,линия Северная 4-я д.5,линия,Северная 4-я ,д.5,8182235,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 4-я д.6,Москва,линия Северная 4-я д.6,линия,Северная 4-я ,д.6,8182236,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 4-я д.7,Москва,линия Северная 4-я д.7,линия,Северная 4-я ,д.7,8182237,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 4-я д.8,Москва,линия Северная 4-я д.8,линия,Северная 4-я ,д.8,8182238,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 4-я д.9,Москва,линия Северная 4-я д.9,линия,Северная 4-я ,д.9,8182239,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.1,Москва,линия Северная 5-я д.1,линия,Северная 5-я ,д.1,8182682,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.10,Москва,линия Северная 5-я д.10,линия,Северная 5-я ,д.10,8182728,муниципальный округ Северный,1959 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.11,Москва,линия Северная 5-я д.11,линия,Северная 5-я ,д.11,8182732,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.12,Москва,линия Северная 5-я д.12,линия,Северная 5-я ,д.12,8182734,муниципальный округ Северный,1959 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.13,Москва,линия Северная 5-я д.13,линия,Северная 5-я ,д.13,8182737,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.14,Москва,линия Северная 5-я д.14,линия,Северная 5-я ,д.14,8182740,муниципальный округ Северный,1959 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.15,Москва,линия Северная 5-я д.15,линия,Северная 5-я ,д.15,8182742,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.16,Москва,линия Северная 5-я д.16,линия,Северная 5-я ,д.16,8182748,муниципальный округ Северный,1958 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.17,Москва,линия Северная 5-я д.17,линия,Северная 5-я ,д.17,8182769,муниципальный округ Северный,1957 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.18,Москва,линия Северная 5-я д.18,линия,Северная 5-я ,д.18,8195036,муниципальный округ Северный,1959 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.19,Москва,линия Северная 5-я д.19,линия,Северная 5-я ,д.19,8244277,муниципальный округ Северный,1957 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.21,Москва,линия Северная 5-я д.21,линия,Северная 5-я ,д.21,8244280,муниципальный округ Северный,1957 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.23,Москва,линия Северная 5-я д.23,линия,Северная 5-я ,д.23,8244289,муниципальный округ Северный,1955 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.25,Москва,линия Северная 5-я д.25,линия,Северная 5-я ,д.25,8244295,муниципальный округ Северный,1955 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.27,Москва,линия Северная 5-я д.27,линия,Северная 5-я ,д.27,8244299,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.29,Москва,линия Северная 5-я д.29,линия,Северная 5-я ,д.29,8195026,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.3,Москва,линия Северная 5-я д.3,линия,Северная 5-я ,д.3,8182708,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.4,Москва,линия Северная 5-я д.4,линия,Северная 5-я ,д.4,8182712,муниципальный округ Северный,1957 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.5,Москва,линия Северная 5-я д.5,линия,Северная 5-я ,д.5,8182714,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.6,Москва,линия Северная 5-я д.6,линия,Северная 5-я ,д.6,8182717,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.7,Москва,линия Северная 5-я д.7,линия,Северная 5-я ,д.7,8182719,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.8,Москва,линия Северная 5-я д.8,линия,Северная 5-я ,д.8,8182722,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.9,Москва,линия Северная 5-я д.9,линия,Северная 5-я ,д.9,8182725,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 6-я д.3,Москва,линия Северная 6-я д.3,линия,Северная 6-я ,д.3,8195018,муниципальный округ Северный,1953 +2281038,г Москва линия Северная 6-я д.5,Москва,линия Северная 6-я д.5,линия,Северная 6-я ,д.5,8229458,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 6-я д.7,Москва,линия Северная 6-я д.7,линия,Северная 6-я ,д.7,8229461,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 6-я д.9,Москва,линия Северная 6-я д.9,линия,Северная 6-я ,д.9,8229462,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 7-я д.1,Москва,линия Северная 7-я д.1,линия,Северная 7-я ,д.1,8195019,муниципальный округ Северный,1960 +2281038,г Москва линия Северная 7-я д.10,Москва,линия Северная 7-я д.10,линия,Северная 7-я ,д.10,8229481,муниципальный округ Северный,1959 +2281038,г Москва линия Северная 7-я д.11,Москва,линия Северная 7-я д.11,линия,Северная 7-я ,д.11,8229484,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 7-я д.12,Москва,линия Северная 7-я д.12,линия,Северная 7-я ,д.12,8229487,муниципальный округ Северный,1958 +2281038,г Москва линия Северная 7-я д.15,Москва,линия Северная 7-я д.15,линия,Северная 7-я ,д.15,8229488,муниципальный округ Северный,1958 +2281038,г Москва линия Северная 7-я д.17,Москва,линия Северная 7-я д.17,линия,Северная 7-я ,д.17,8229496,муниципальный округ Северный,1958 +2281038,г Москва линия Северная 7-я д.3,Москва,линия Северная 7-я д.3,линия,Северная 7-я ,д.3,8229464,муниципальный округ Северный,1959 +2281038,г Москва линия Северная 7-я д.4,Москва,линия Северная 7-я д.4,линия,Северная 7-я ,д.4,8229465,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 7-я д.5,Москва,линия Северная 7-я д.5,линия,Северная 7-я ,д.5,8229470,муниципальный округ Северный,1959 +2281038,г Москва линия Северная 7-я д.6,Москва,линия Северная 7-я д.6,линия,Северная 7-я ,д.6,8229473,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 7-я д.7,Москва,линия Северная 7-я д.7,линия,Северная 7-я ,д.7,8229476,муниципальный округ Северный,1960 +2281038,г Москва линия Северная 7-я д.8,Москва,линия Северная 7-я д.8,линия,Северная 7-я ,д.8,8229479,муниципальный округ Северный,1958 +2281038,г Москва линия Северная 7-я д.9,Москва,линия Северная 7-я д.9,линия,Северная 7-я ,д.9,8229480,муниципальный округ Северный,1958 +2281038,г Москва линия Северная 8-я д.1,Москва,линия Северная 8-я д.1,линия,Северная 8-я ,д.1,8232732,муниципальный округ Северный,1959 +2281038,г Москва линия Северная 8-я д.11,Москва,линия Северная 8-я д.11,линия,Северная 8-я ,д.11,8232772,муниципальный округ Северный,1959 +2281038,г Москва линия Северная 8-я д.13,Москва,линия Северная 8-я д.13,линия,Северная 8-я ,д.13,8232777,муниципальный округ Северный,1958 +2281038,г Москва линия Северная 8-я д.15,Москва,линия Северная 8-я д.15,линия,Северная 8-я ,д.15,8232786,муниципальный округ Северный,1958 +2281038,г Москва линия Северная 8-я д.3,Москва,линия Северная 8-я д.3,линия,Северная 8-я ,д.3,8232740,муниципальный округ Северный,1959 +2281038,г Москва линия Северная 8-я д.5,Москва,линия Северная 8-я д.5,линия,Северная 8-я ,д.5,8232750,муниципальный округ Северный,1959 +2281038,г Москва линия Северная 8-я д.7,Москва,линия Северная 8-я д.7,линия,Северная 8-я ,д.7,8232756,муниципальный округ Северный,1959 +2281038,г Москва линия Северная 8-я д.9,Москва,линия Северная 8-я д.9,линия,Северная 8-я ,д.9,8232766,муниципальный округ Северный,1959 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.1,Москва,линия Северная 9-я д.1,линия,Северная 9-я ,д.1,7671559,муниципальный округ Северный,1964 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.1 кор.1,Москва,линия Северная 9-я д.1 кор.1,линия,Северная 9-я ,д.1 кор.1,7671588,муниципальный округ Северный,1995 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.1 кор.3,Москва,линия Северная 9-я д.1 кор.3,линия,Северная 9-я ,д.1 кор.3,7671598,муниципальный округ Северный,2008 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.10,Москва,линия Северная 9-я д.10,линия,Северная 9-я ,д.10,8232804,муниципальный округ Северный,1958 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.11,Москва,линия Северная 9-я д.11,линия,Северная 9-я ,д.11,7671682,муниципальный округ Северный,1975 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.11 кор.1,Москва,линия Северная 9-я д.11 кор.1,линия,Северная 9-я ,д.11 кор.1,7671708,муниципальный округ Северный,1979 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.12,Москва,линия Северная 9-я д.12,линия,Северная 9-я ,д.12,8244316,муниципальный округ Северный,1958 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.13,Москва,линия Северная 9-я д.13,линия,Северная 9-я ,д.13,7671755,муниципальный округ Северный,1982 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.14,Москва,линия Северная 9-я д.14,линия,Северная 9-я ,д.14,8232806,муниципальный округ Северный,1958 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.15,Москва,линия Северная 9-я д.15,линия,Северная 9-я ,д.15,7671778,муниципальный округ Северный,1987 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.16,Москва,линия Северная 9-я д.16,линия,Северная 9-я ,д.16,8232810,муниципальный округ Северный,1958 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.165Д кор.2,Москва,линия Северная 9-я д.165Д кор.2,линия,Северная 9-я ,д.165Д кор.2,7672235,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.165Д кор.4,Москва,линия Северная 9-я д.165Д кор.4,линия,Северная 9-я ,д.165Д кор.4,7672251,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.17,Москва,линия Северная 9-я д.17,линия,Северная 9-я ,д.17,7671806,муниципальный округ Северный,2004 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.18,Москва,линия Северная 9-я д.18,линия,Северная 9-я ,д.18,8232815,муниципальный округ Северный,1958 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.2,Москва,линия Северная 9-я д.2,линия,Северная 9-я ,д.2,8232791,муниципальный округ Северный,1960 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.21,Москва,линия Северная 9-я д.21,линия,Северная 9-я ,д.21,7671881,муниципальный округ Северный,1983 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.23 кор.1,Москва,линия Северная 9-я д.23 кор.1,линия,Северная 9-я ,д.23 кор.1,7672054,муниципальный округ Северный,2009 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.23 кор.2,Москва,линия Северная 9-я д.23 кор.2,линия,Северная 9-я ,д.23 кор.2,7672085,муниципальный округ Северный,2008 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.23 кор.3,Москва,линия Северная 9-я д.23 кор.3,линия,Северная 9-я ,д.23 кор.3,7672103,муниципальный округ Северный,2009 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.25 кор.1,Москва,линия Северная 9-я д.25 кор.1,линия,Северная 9-я ,д.25 кор.1,7672118,муниципальный округ Северный,2007 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.25 кор.2,Москва,линия Северная 9-я д.25 кор.2,линия,Северная 9-я ,д.25 кор.2,7672131,муниципальный округ Северный,2007 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.25 кор.3,Москва,линия Северная 9-я д.25 кор.3,линия,Северная 9-я ,д.25 кор.3,7672148,муниципальный округ Северный,2009 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.3,Москва,линия Северная 9-я д.3,линия,Северная 9-я ,д.3,7671830,муниципальный округ Северный,1964 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.4,Москва,линия Северная 9-я д.4,линия,Северная 9-я ,д.4,8232794,муниципальный округ Северный,1960 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.6,Москва,линия Северная 9-я д.6,линия,Северная 9-я ,д.6,8232796,муниципальный округ Северный,1959 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.7,Москва,линия Северная 9-я д.7,линия,Северная 9-я ,д.7,7671619,муниципальный округ Северный,1971 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.8,Москва,линия Северная 9-я д.8,линия,Северная 9-я ,д.8,8232799,муниципальный округ Северный,1958 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.9,Москва,линия Северная 9-я д.9,линия,Северная 9-я ,д.9,7671661,муниципальный округ Северный,1973 +2281038,г Москва ш Дмитровское д.165Д кор.1,Москва,ш Дмитровское д.165Д кор.1,ш,Дмитровское ,д.165Д кор.1,7672221,муниципальный округ Северный,2007 +2281038,г Москва ш Дмитровское д.165Д кор.2,Москва,ш Дмитровское д.165Д кор.2,ш,Дмитровское ,д.165Д кор.2,7672293,муниципальный округ Северный,2007 +2281038,г Москва ш Дмитровское д.165Д кор.4,Москва,ш Дмитровское д.165Д кор.4,ш,Дмитровское ,д.165Д кор.4,7672267,муниципальный округ Северный,2008 +2281038,г Москва ш Дмитровское д.165Д кор.5,Москва,ш Дмитровское д.165Д кор.5,ш,Дмитровское ,д.165Д кор.5,7672302,муниципальный округ Северный,2008 +2281038,г Москва ш Дмитровское д.165Д кор.6,Москва,ш Дмитровское д.165Д кор.6,ш,Дмитровское ,д.165Д кор.6,7672307,муниципальный округ Северный,2008 +2281038,г Москва ш Дмитровское д.165Е кор.1,Москва,ш Дмитровское д.165Е кор.1,ш,Дмитровское ,д.165Е кор.1,7672317,муниципальный округ Северный,2009 +2281038,г Москва ш Дмитровское д.165Е кор.10,Москва,ш Дмитровское д.165Е кор.10,ш,Дмитровское ,д.165Е кор.10,7672398,муниципальный округ Северный,2008 +2281038,г Москва ш Дмитровское д.165Е кор.11,Москва,ш Дмитровское д.165Е кор.11,ш,Дмитровское ,д.165Е кор.11,7672406,муниципальный округ Северный,2008 +2281038,г Москва ш Дмитровское д.165Е кор.12,Москва,ш Дмитровское д.165Е кор.12,ш,Дмитровское ,д.165Е кор.12,7672424,муниципальный округ Северный,2008 +2281038,г Москва ш Дмитровское д.165Е кор.14,Москва,ш Дмитровское д.165Е кор.14,ш,Дмитровское ,д.165Е кор.14,7672437,муниципальный округ Северный,2008 +2281038,г Москва ш Дмитровское д.165Е кор.3,Москва,ш Дмитровское д.165Е кор.3,ш,Дмитровское ,д.165Е кор.3,7672347,муниципальный округ Северный,2008 +2281038,г Москва ш Дмитровское д.165Е кор.5,Москва,ш Дмитровское д.165Е кор.5,ш,Дмитровское ,д.165Е кор.5,7672356,муниципальный округ Северный,2008 +2281038,г Москва ш Дмитровское д.165Е кор.6,Москва,ш Дмитровское д.165Е кор.6,ш,Дмитровское ,д.165Е кор.6,7672370,муниципальный округ Северный,2008 +2281038,г Москва ш Дмитровское д.165Е кор.7,Москва,ш Дмитровское д.165Е кор.7,ш,Дмитровское ,д.165Е кор.7,7672382,муниципальный округ Северный,2009 +2281038,г Москва ш Дмитровское д.165Е кор.9,Москва,ш Дмитровское д.165Е кор.9,ш,Дмитровское ,д.165Е кор.9,7672386,муниципальный округ Северный,2008 +2281038,г Москва ш Дмитровское д.172,Москва,ш Дмитровское д.172,ш,Дмитровское ,д.172,8246602,муниципальный округ Северный,1898 +2281038,г Москва ш Челобитьевское д.10 кор.1,Москва,ш Челобитьевское д.10 кор.1,ш,Челобитьевское ,д.10 кор.1,7982096,муниципальный округ Северный,2006 +2281038,г Москва ш Челобитьевское д.10 кор.2,Москва,ш Челобитьевское д.10 кор.2,ш,Челобитьевское ,д.10 кор.2,7982108,муниципальный округ Северный,2006 +2281038,г Москва ш Челобитьевское д.10 кор.3,Москва,ш Челобитьевское д.10 кор.3,ш,Челобитьевское ,д.10 кор.3,7982121,муниципальный округ Северный,2006 +2281038,г Москва ш Челобитьевское д.12 кор.1,Москва,ш Челобитьевское д.12 кор.1,ш,Челобитьевское ,д.12 кор.1,7982128,муниципальный округ Северный,2007 +2281038,г Москва ш Челобитьевское д.12 кор.2,Москва,ш Челобитьевское д.12 кор.2,ш,Челобитьевское ,д.12 кор.2,7982141,муниципальный округ Северный,2007 +2281038,г Москва ш Челобитьевское д.12 кор.3,Москва,ш Челобитьевское д.12 кор.3,ш,Челобитьевское ,д.12 кор.3,7982144,муниципальный округ Северный,2007 +2281038,г Москва ш Челобитьевское д.12 кор.4,Москва,ш Челобитьевское д.12 кор.4,ш,Челобитьевское ,д.12 кор.4,7982150,муниципальный округ Северный,2007 +2281038,г Москва ш Челобитьевское д.12 кор.5,Москва,ш Челобитьевское д.12 кор.5,ш,Челобитьевское ,д.12 кор.5,7982162,муниципальный округ Северный,2007 +2281038,г Москва ш Челобитьевское д.12 кор.6,Москва,ш Челобитьевское д.12 кор.6,ш,Челобитьевское ,д.12 кор.6,7982167,муниципальный округ Северный,2007 +2281038,г Москва ш Челобитьевское д.14 кор.1,Москва,ш Челобитьевское д.14 кор.1,ш,Челобитьевское ,д.14 кор.1,7982172,муниципальный округ Северный,2007 +2281038,г Москва ш Челобитьевское д.14 кор.2,Москва,ш Челобитьевское д.14 кор.2,ш,Челобитьевское ,д.14 кор.2,7982234,муниципальный округ Северный,2007 +2281038,г Москва ш Челобитьевское д.14 кор.3,Москва,ш Челобитьевское д.14 кор.3,ш,Челобитьевское ,д.14 кор.3,7982240,муниципальный округ Северный,2007 +2281038,г Москва ш Челобитьевское д.14 кор.4,Москва,ш Челобитьевское д.14 кор.4,ш,Челобитьевское ,д.14 кор.4,7982253,муниципальный округ Северный,2007 +2281038,г Москва ш Челобитьевское д.14 кор.5,Москва,ш Челобитьевское д.14 кор.5,ш,Челобитьевское ,д.14 кор.5,7982259,муниципальный округ Северный,2007 +2281038,г Москва ш Челобитьевское д.2 кор.1,Москва,ш Челобитьевское д.2 кор.1,ш,Челобитьевское ,д.2 кор.1,7982088,муниципальный округ Северный,2007 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.10,Москва,проезд Дежнева д.10,проезд,Дежнева ,д.10,8062984,муниципальный округ Южное Медведково,н.д. +2281039,г Москва проезд Дежнева д.12 кор.1,Москва,проезд Дежнева д.12 кор.1,проезд,Дежнева ,д.12 кор.1,7934168,муниципальный округ Южное Медведково,1964 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.14,Москва,проезд Дежнева д.14,проезд,Дежнева ,д.14,8339847,муниципальный округ Южное Медведково,н.д. +2281039,г Москва проезд Дежнева д.15,Москва,проезд Дежнева д.15,проезд,Дежнева ,д.15,8075686,муниципальный округ Южное Медведково,1978 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.17 кор.1,Москва,проезд Дежнева д.17 кор.1,проезд,Дежнева ,д.17 кор.1,8075687,муниципальный округ Южное Медведково,1978 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.18,Москва,проезд Дежнева д.18,проезд,Дежнева ,д.18,8063642,муниципальный округ Южное Медведково,1965 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.19 кор.1,Москва,проезд Дежнева д.19 кор.1,проезд,Дежнева ,д.19 кор.1,8075688,муниципальный округ Южное Медведково,1978 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.19 кор.2,Москва,проезд Дежнева д.19 кор.2,проезд,Дежнева ,д.19 кор.2,8075689,муниципальный округ Южное Медведково,1977 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.2,Москва,проезд Дежнева д.2,проезд,Дежнева ,д.2,7594156,муниципальный округ Южное Медведково,1965 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.2 кор.а,Москва,проезд Дежнева д.2 кор.а,проезд,Дежнева ,д.2 кор.а,7594162,муниципальный округ Южное Медведково,н.д. +2281039,г Москва проезд Дежнева д.20,Москва,проезд Дежнева д.20,проезд,Дежнева ,д.20,7643086,муниципальный округ Южное Медведково,1964 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.22 кор.1,Москва,проезд Дежнева д.22 кор.1,проезд,Дежнева ,д.22 кор.1,8075690,муниципальный округ Южное Медведково,1963 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.22 кор.2,Москва,проезд Дежнева д.22 кор.2,проезд,Дежнева ,д.22 кор.2,8075691,муниципальный округ Южное Медведково,1963 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.22 кор.3,Москва,проезд Дежнева д.22 кор.3,проезд,Дежнева ,д.22 кор.3,7752460,муниципальный округ Южное Медведково,1963 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.22 кор.4,Москва,проезд Дежнева д.22 кор.4,проезд,Дежнева ,д.22 кор.4,8075692,муниципальный округ Южное Медведково,2008 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.24,Москва,проезд Дежнева д.24,проезд,Дежнева ,д.24,7951440,муниципальный округ Южное Медведково,н.д. +2281039,г Москва проезд Дежнева д.25 кор.1,Москва,проезд Дежнева д.25 кор.1,проезд,Дежнева ,д.25 кор.1,8075693,муниципальный округ Южное Медведково,1982 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.25 кор.2,Москва,проезд Дежнева д.25 кор.2,проезд,Дежнева ,д.25 кор.2,8075694,муниципальный округ Южное Медведково,1983 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.25 кор.3,Москва,проезд Дежнева д.25 кор.3,проезд,Дежнева ,д.25 кор.3,8075695,муниципальный округ Южное Медведково,1983 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.26 кор.1,Москва,проезд Дежнева д.26 кор.1,проезд,Дежнева ,д.26 кор.1,8075696,муниципальный округ Южное Медведково,1963 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.26 кор.2,Москва,проезд Дежнева д.26 кор.2,проезд,Дежнева ,д.26 кор.2,8075697,муниципальный округ Южное Медведково,1963 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.26 кор.3,Москва,проезд Дежнева д.26 кор.3,проезд,Дежнева ,д.26 кор.3,8075698,муниципальный округ Южное Медведково,1963 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.27 кор.1,Москва,проезд Дежнева д.27 кор.1,проезд,Дежнева ,д.27 кор.1,8075699,муниципальный округ Южное Медведково,1990 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.27 кор.2,Москва,проезд Дежнева д.27 кор.2,проезд,Дежнева ,д.27 кор.2,8075700,муниципальный округ Южное Медведково,1981 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.27 кор.3,Москва,проезд Дежнева д.27 кор.3,проезд,Дежнева ,д.27 кор.3,8075701,муниципальный округ Южное Медведково,1984 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.28,Москва,проезд Дежнева д.28,проезд,Дежнева ,д.28,8075702,муниципальный округ Южное Медведково,1963 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.29 кор.1,Москва,проезд Дежнева д.29 кор.1,проезд,Дежнева ,д.29 кор.1,8075705,муниципальный округ Южное Медведково,1990 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.2а,Москва,проезд Дежнева д.2а,проезд,Дежнева ,д.2а,8076861,муниципальный округ Южное Медведково,1978 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.30 кор.1,Москва,проезд Дежнева д.30 кор.1,проезд,Дежнева ,д.30 кор.1,8075706,муниципальный округ Южное Медведково,1963 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.30 кор.2,Москва,проезд Дежнева д.30 кор.2,проезд,Дежнева ,д.30 кор.2,8075707,муниципальный округ Южное Медведково,1963 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.30 кор.3,Москва,проезд Дежнева д.30 кор.3,проезд,Дежнева ,д.30 кор.3,7752467,муниципальный округ Южное Медведково,1964 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.32,Москва,проезд Дежнева д.32,проезд,Дежнева ,д.32,8075710,муниципальный округ Южное Медведково,1963 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.34,Москва,проезд Дежнева д.34,проезд,Дежнева ,д.34,8075714,муниципальный округ Южное Медведково,1991 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.36,Москва,проезд Дежнева д.36,проезд,Дежнева ,д.36,8075717,муниципальный округ Южное Медведково,1979 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.38,Москва,проезд Дежнева д.38,проезд,Дежнева ,д.38,7752477,муниципальный округ Южное Медведково,1980 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.38 кор.А,Москва,проезд Дежнева д.38 кор.А,проезд,Дежнева ,д.38 кор.А,7752485,муниципальный округ Южное Медведково,1991 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.5 кор.1,Москва,проезд Дежнева д.5 кор.1,проезд,Дежнева ,д.5 кор.1,7594163,муниципальный округ Южное Медведково,1977 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.6 кор.1,Москва,проезд Дежнева д.6 кор.1,проезд,Дежнева ,д.6 кор.1,7594166,муниципальный округ Южное Медведково,1965 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.8,Москва,проезд Дежнева д.8,проезд,Дежнева ,д.8,7934068,муниципальный округ Южное Медведково,1964 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.9 кор.2,Москва,проезд Дежнева д.9 кор.2,проезд,Дежнева ,д.9 кор.2,7934105,муниципальный округ Южное Медведково,1977 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.9 кор.3,Москва,проезд Дежнева д.9 кор.3,проезд,Дежнева ,д.9 кор.3,7934127,муниципальный округ Южное Медведково,1977 +2281039,г Москва проезд Шокальского д.1,Москва,проезд Шокальского д.1,проезд,Шокальского ,д.1,8076608,муниципальный округ Южное Медведково,1965 +2281039,г Москва проезд Шокальского д.1 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.1 кор.1,проезд,Шокальского ,д.1 кор.1,8076607,муниципальный округ Южное Медведково,2006 +2281039,г Москва проезд Шокальского д.10,Москва,проезд Шокальского д.10,проезд,Шокальского ,д.10,8076616,муниципальный округ Южное Медведково,1978 +2281039,г Москва проезд Шокальского д.11,Москва,проезд Шокальского д.11,проезд,Шокальского ,д.11,8076618,муниципальный округ Южное Медведково,2004 +2281039,г Москва проезд Шокальского д.12,Москва,проезд Шокальского д.12,проезд,Шокальского ,д.12,8076619,муниципальный округ Южное Медведково,1977 +2281039,г Москва проезд Шокальского д.12б,Москва,проезд Шокальского д.12б,проезд,Шокальского ,д.12б,8082867,муниципальный округ Южное Медведково,1978 +2281039,г Москва проезд Шокальского д.13,Москва,проезд Шокальского д.13,проезд,Шокальского ,д.13,8076620,муниципальный округ Южное Медведково,2005 +2281039,г Москва проезд Шокальского д.13 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.13 кор.1,проезд,Шокальского ,д.13 кор.1,7668206,муниципальный округ Южное Медведково,2004 +2281039,г Москва проезд Шокальского д.15,Москва,проезд Шокальского д.15,проезд,Шокальского ,д.15,8076621,муниципальный округ Южное Медведково,1966 +2281039,г Москва проезд Шокальского д.2,Москва,проезд Шокальского д.2,проезд,Шокальского ,д.2,7558779,муниципальный округ Южное Медведково,1978 +2281039,г Москва проезд Шокальского д.3 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.3 кор.1,проезд,Шокальского ,д.3 кор.1,7951396,муниципальный округ Южное Медведково,н.д. +2281039,г Москва проезд Шокальского д.3 кор.2,Москва,проезд Шокальского д.3 кор.2,проезд,Шокальского ,д.3 кор.2,8076609,муниципальный округ Южное Медведково,2006 +2281039,г Москва проезд Шокальского д.4,Москва,проезд Шокальского д.4,проезд,Шокальского ,д.4,8076611,муниципальный округ Южное Медведково,1976 +2281039,г Москва проезд Шокальского д.5,Москва,проезд Шокальского д.5,проезд,Шокальского ,д.5,8076613,муниципальный округ Южное Медведково,2005 +2281039,г Москва проезд Шокальского д.6а,Москва,проезд Шокальского д.6а,проезд,Шокальского ,д.6а,8082864,муниципальный округ Южное Медведково,1978 +2281039,г Москва проезд Шокальского д.7 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.7 кор.1,проезд,Шокальского ,д.7 кор.1,8076615,муниципальный округ Южное Медведково,2005 +2281039,г Москва проезд Ясный д.1,Москва,проезд Ясный д.1,проезд,Ясный ,д.1,8076623,муниципальный округ Южное Медведково,1978 +2281039,г Москва проезд Ясный д.11,Москва,проезд Ясный д.11,проезд,Ясный ,д.11,8076640,муниципальный округ Южное Медведково,1978 +2281039,г Москва проезд Ясный д.12 кор.1,Москва,проезд Ясный д.12 кор.1,проезд,Ясный ,д.12 кор.1,8076641,муниципальный округ Южное Медведково,1964 +2281039,г Москва проезд Ясный д.12 кор.2,Москва,проезд Ясный д.12 кор.2,проезд,Ясный ,д.12 кор.2,8076642,муниципальный округ Южное Медведково,1964 +2281039,г Москва проезд Ясный д.12 кор.3,Москва,проезд Ясный д.12 кор.3,проезд,Ясный ,д.12 кор.3,8076644,муниципальный округ Южное Медведково,1965 +2281039,г Москва проезд Ясный д.13,Москва,проезд Ясный д.13,проезд,Ясный ,д.13,8076646,муниципальный округ Южное Медведково,1979 +2281039,г Москва проезд Ясный д.13а,Москва,проезд Ясный д.13а,проезд,Ясный ,д.13а,8082873,муниципальный округ Южное Медведково,1979 +2281039,г Москва проезд Ясный д.14,Москва,проезд Ясный д.14,проезд,Ясный ,д.14,8076649,муниципальный округ Южное Медведково,1964 +2281039,г Москва проезд Ясный д.14 кор.1,Москва,проезд Ясный д.14 кор.1,проезд,Ясный ,д.14 кор.1,8076647,муниципальный округ Южное Медведково,2003 +2281039,г Москва проезд Ясный д.15,Москва,проезд Ясный д.15,проезд,Ясный ,д.15,8076650,муниципальный округ Южное Медведково,1978 +2281039,г Москва проезд Ясный д.15 А,Москва,проезд Ясный д.15 А,проезд,Ясный ,д.15 А,7747966,муниципальный округ Южное Медведково,1992 +2281039,г Москва проезд Ясный д.15б,Москва,проезд Ясный д.15б,проезд,Ясный ,д.15б,8082877,муниципальный округ Южное Медведково,1992 +2281039,г Москва проезд Ясный д.16 кор.1,Москва,проезд Ясный д.16 кор.1,проезд,Ясный ,д.16 кор.1,8076652,муниципальный округ Южное Медведково,1964 +2281039,г Москва проезд Ясный д.16 кор.2,Москва,проезд Ясный д.16 кор.2,проезд,Ясный ,д.16 кор.2,8076656,муниципальный округ Южное Медведково,1964 +2281039,г Москва проезд Ясный д.18,Москва,проезд Ясный д.18,проезд,Ясный ,д.18,8076659,муниципальный округ Южное Медведково,1964 +2281039,г Москва проезд Ясный д.19,Москва,проезд Ясный д.19,проезд,Ясный ,д.19,8076661,муниципальный округ Южное Медведково,1979 +2281039,г Москва проезд Ясный д.2 кор.1,Москва,проезд Ясный д.2 кор.1,проезд,Ясный ,д.2 кор.1,8076624,муниципальный округ Южное Медведково,1963 +2281039,г Москва проезд Ясный д.2 кор.2,Москва,проезд Ясный д.2 кор.2,проезд,Ясный ,д.2 кор.2,8076626,муниципальный округ Южное Медведково,1963 +2281039,г Москва проезд Ясный д.20 кор.1,Москва,проезд Ясный д.20 кор.1,проезд,Ясный ,д.20 кор.1,8076663,муниципальный округ Южное Медведково,1964 +2281039,г Москва проезд Ясный д.20 кор.2,Москва,проезд Ясный д.20 кор.2,проезд,Ясный ,д.20 кор.2,8076665,муниципальный округ Южное Медведково,1965 +2281039,г Москва проезд Ясный д.22,Москва,проезд Ясный д.22,проезд,Ясный ,д.22,8076666,муниципальный округ Южное Медведково,1964 +2281039,г Москва проезд Ясный д.24 кор.1,Москва,проезд Ясный д.24 кор.1,проезд,Ясный ,д.24 кор.1,8076667,муниципальный округ Южное Медведково,1964 +2281039,г Москва проезд Ясный д.24 кор.2,Москва,проезд Ясный д.24 кор.2,проезд,Ясный ,д.24 кор.2,8076669,муниципальный округ Южное Медведково,1964 +2281039,г Москва проезд Ясный д.26,Москва,проезд Ясный д.26,проезд,Ясный ,д.26,7752507,муниципальный округ Южное Медведково,1973 +2281039,г Москва проезд Ясный д.26 кор.3,Москва,проезд Ясный д.26 кор.3,проезд,Ясный ,д.26 кор.3,8076670,муниципальный округ Южное Медведково,1984 +2281039,г Москва проезд Ясный д.28,Москва,проезд Ясный д.28,проезд,Ясный ,д.28,8076672,муниципальный округ Южное Медведково,1966 +2281039,г Москва проезд Ясный д.30 кор.1,Москва,проезд Ясный д.30 кор.1,проезд,Ясный ,д.30 кор.1,7752515,муниципальный округ Южное Медведково,1966 +2281039,г Москва проезд Ясный д.30 кор.2,Москва,проезд Ясный д.30 кор.2,проезд,Ясный ,д.30 кор.2,7752519,муниципальный округ Южное Медведково,1966 +2281039,г Москва проезд Ясный д.32,Москва,проезд Ясный д.32,проезд,Ясный ,д.32,8076673,муниципальный округ Южное Медведково,1964 +2281039,г Москва проезд Ясный д.34 кор.1,Москва,проезд Ясный д.34 кор.1,проезд,Ясный ,д.34 кор.1,8076675,муниципальный округ Южное Медведково,1966 +2281039,г Москва проезд Ясный д.34 кор.2,Москва,проезд Ясный д.34 кор.2,проезд,Ясный ,д.34 кор.2,8076676,муниципальный округ Южное Медведково,1966 +2281039,г Москва проезд Ясный д.4 кор.1,Москва,проезд Ясный д.4 кор.1,проезд,Ясный ,д.4 кор.1,7752492,муниципальный округ Южное Медведково,1965 +2281039,г Москва проезд Ясный д.4 кор.2,Москва,проезд Ясный д.4 кор.2,проезд,Ясный ,д.4 кор.2,7752499,муниципальный округ Южное Медведково,1966 +2281039,г Москва проезд Ясный д.4 кор.3,Москва,проезд Ясный д.4 кор.3,проезд,Ясный ,д.4 кор.3,8076627,муниципальный округ Южное Медведково,2008 +2281039,г Москва проезд Ясный д.5,Москва,проезд Ясный д.5,проезд,Ясный ,д.5,8076628,муниципальный округ Южное Медведково,1979 +2281039,г Москва проезд Ясный д.5а,Москва,проезд Ясный д.5а,проезд,Ясный ,д.5а,7558790,муниципальный округ Южное Медведково,1979 +2281039,г Москва проезд Ясный д.7,Москва,проезд Ясный д.7,проезд,Ясный ,д.7,8076631,муниципальный округ Южное Медведково,1979 +2281039,г Москва проезд Ясный д.8 кор.1,Москва,проезд Ясный д.8 кор.1,проезд,Ясный ,д.8 кор.1,8076633,муниципальный округ Южное Медведково,1964 +2281039,г Москва проезд Ясный д.8 кор.2,Москва,проезд Ясный д.8 кор.2,проезд,Ясный ,д.8 кор.2,8192977,муниципальный округ Южное Медведково,2012 +2281039,г Москва проезд Ясный д.8 кор.3,Москва,проезд Ясный д.8 кор.3,проезд,Ясный ,д.8 кор.3,8192983,муниципальный округ Южное Медведково,2012 +2281039,г Москва проезд Ясный д.8 кор.4,Москва,проезд Ясный д.8 кор.4,проезд,Ясный ,д.8 кор.4,8076636,муниципальный округ Южное Медведково,1965 +2281039,г Москва проезд Ясный д.9,Москва,проезд Ясный д.9,проезд,Ясный ,д.9,8076637,муниципальный округ Южное Медведково,1978 +2281039,г Москва проезд Ясный д.9а,Москва,проезд Ясный д.9а,проезд,Ясный ,д.9а,8082869,муниципальный округ Южное Медведково,1979 +2281039,г Москва ул Заповедная д.10,Москва,ул Заповедная д.10,ул,Заповедная ,д.10,7660105,муниципальный округ Южное Медведково,н.д. +2281039,г Москва ул Заповедная д.14,Москва,ул Заповедная д.14,ул,Заповедная ,д.14,7666892,муниципальный округ Южное Медведково,1982 +2281039,г Москва ул Заповедная д.14 кор.1,Москва,ул Заповедная д.14 кор.1,ул,Заповедная ,д.14 кор.1,8075750,муниципальный округ Южное Медведково,1982 +2281039,г Москва ул Заповедная д.16 кор.1,Москва,ул Заповедная д.16 кор.1,ул,Заповедная ,д.16 кор.1,7574483,муниципальный округ Южное Медведково,2010 +2281039,г Москва ул Заповедная д.16 кор.2,Москва,ул Заповедная д.16 кор.2,ул,Заповедная ,д.16 кор.2,7574523,муниципальный округ Южное Медведково,2011 +2281039,г Москва ул Заповедная д.16 кор.3,Москва,ул Заповедная д.16 кор.3,ул,Заповедная ,д.16 кор.3,7574516,муниципальный округ Южное Медведково,2010 +2281039,г Москва ул Заповедная д.18 кор.1,Москва,ул Заповедная д.18 кор.1,ул,Заповедная ,д.18 кор.1,7574477,муниципальный округ Южное Медведково,2010 +2281039,г Москва ул Заповедная д.18 кор.2,Москва,ул Заповедная д.18 кор.2,ул,Заповедная ,д.18 кор.2,7574487,муниципальный округ Южное Медведково,2010 +2281039,г Москва ул Заповедная д.18 кор.3,Москва,ул Заповедная д.18 кор.3,ул,Заповедная ,д.18 кор.3,7574504,муниципальный округ Южное Медведково,2009 +2281039,г Москва ул Заповедная д.18 кор.4,Москва,ул Заповедная д.18 кор.4,ул,Заповедная ,д.18 кор.4,7574494,муниципальный округ Южное Медведково,2009 +2281039,г Москва ул Заповедная д.2,Москва,ул Заповедная д.2,ул,Заповедная ,д.2,8075729,муниципальный округ Южное Медведково,1983 +2281039,г Москва ул Заповедная д.20,Москва,ул Заповедная д.20,ул,Заповедная ,д.20,8075753,муниципальный округ Южное Медведково,1979 +2281039,г Москва ул Заповедная д.24,Москва,ул Заповедная д.24,ул,Заповедная ,д.24,8075757,муниципальный округ Южное Медведково,1979 +2281039,г Москва ул Заповедная д.28,Москва,ул Заповедная д.28,ул,Заповедная ,д.28,8075769,муниципальный округ Южное Медведково,1979 +2281039,г Москва ул Заповедная д.4,Москва,ул Заповедная д.4,ул,Заповедная ,д.4,8075732,муниципальный округ Южное Медведково,1983 +2281039,г Москва ул Заповедная д.6,Москва,ул Заповедная д.6,ул,Заповедная ,д.6,8075738,муниципальный округ Южное Медведково,1982 +2281039,г Москва ул Заповедная д.8,Москва,ул Заповедная д.8,ул,Заповедная ,д.8,8075746,муниципальный округ Южное Медведково,1983 +2281039,г Москва ул Заповедная д.8 кор.1,Москва,ул Заповедная д.8 кор.1,ул,Заповедная ,д.8 кор.1,8075742,муниципальный округ Южное Медведково,1982 +2281039,г Москва ул Молодцова д.15 кор.1,Москва,ул Молодцова д.15 кор.1,ул,Молодцова ,д.15 кор.1,8075818,муниципальный округ Южное Медведково,1965 +2281039,г Москва ул Молодцова д.15 кор.2,Москва,ул Молодцова д.15 кор.2,ул,Молодцова ,д.15 кор.2,8192942,муниципальный округ Южное Медведково,2012 +2281039,г Москва ул Молодцова д.17 кор.1,Москва,ул Молодцова д.17 кор.1,ул,Молодцова ,д.17 кор.1,8075819,муниципальный округ Южное Медведково,1963 +2281039,г Москва ул Молодцова д.19 кор.1,Москва,ул Молодцова д.19 кор.1,ул,Молодцова ,д.19 кор.1,8075820,муниципальный округ Южное Медведково,1965 +2281039,г Москва ул Молодцова д.19 кор.2,Москва,ул Молодцова д.19 кор.2,ул,Молодцова ,д.19 кор.2,8075821,муниципальный округ Южное Медведково,2009 +2281039,г Москва ул Молодцова д.1в,Москва,ул Молодцова д.1в,ул,Молодцова ,д.1в,8075789,муниципальный округ Южное Медведково,1981 +2281039,г Москва ул Молодцова д.23 кор.1,Москва,ул Молодцова д.23 кор.1,ул,Молодцова ,д.23 кор.1,8075822,муниципальный округ Южное Медведково,1965 +2281039,г Москва ул Молодцова д.23 кор.2,Москва,ул Молодцова д.23 кор.2,ул,Молодцова ,д.23 кор.2,8075823,муниципальный округ Южное Медведково,2010 +2281039,г Москва ул Молодцова д.25 кор.1,Москва,ул Молодцова д.25 кор.1,ул,Молодцова ,д.25 кор.1,8075824,муниципальный округ Южное Медведково,1964 +2281039,г Москва ул Молодцова д.25 кор.2,Москва,ул Молодцова д.25 кор.2,ул,Молодцова ,д.25 кор.2,8075825,муниципальный округ Южное Медведково,2010 +2281039,г Москва ул Молодцова д.27 кор.1,Москва,ул Молодцова д.27 кор.1,ул,Молодцова ,д.27 кор.1,8075826,муниципальный округ Южное Медведково,1965 +2281039,г Москва ул Молодцова д.27 кор.2,Москва,ул Молодцова д.27 кор.2,ул,Молодцова ,д.27 кор.2,8075827,муниципальный округ Южное Медведково,2007 +2281039,г Москва ул Молодцова д.27 кор.3,Москва,ул Молодцова д.27 кор.3,ул,Молодцова ,д.27 кор.3,8075829,муниципальный округ Южное Медведково,2008 +2281039,г Москва ул Молодцова д.29 кор.2,Москва,ул Молодцова д.29 кор.2,ул,Молодцова ,д.29 кор.2,8075830,муниципальный округ Южное Медведково,2008 +2281039,г Москва ул Молодцова д.3,Москва,ул Молодцова д.3,ул,Молодцова ,д.3,8075814,муниципальный округ Южное Медведково,2002 +2281039,г Москва ул Молодцова д.31 кор.1,Москва,ул Молодцова д.31 кор.1,ул,Молодцова ,д.31 кор.1,8075831,муниципальный округ Южное Медведково,1966 +2281039,г Москва ул Молодцова д.31 кор.2,Москва,ул Молодцова д.31 кор.2,ул,Молодцова ,д.31 кор.2,8075832,муниципальный округ Южное Медведково,1964 +2281039,г Москва ул Молодцова д.31 кор.3,Москва,ул Молодцова д.31 кор.3,ул,Молодцова ,д.31 кор.3,8075833,муниципальный округ Южное Медведково,1964 +2281039,г Москва ул Молодцова д.33 кор.1,Москва,ул Молодцова д.33 кор.1,ул,Молодцова ,д.33 кор.1,8075834,муниципальный округ Южное Медведково,1964 +2281039,г Москва ул Молодцова д.33 кор.2,Москва,ул Молодцова д.33 кор.2,ул,Молодцова ,д.33 кор.2,8075835,муниципальный округ Южное Медведково,1964 +2281039,г Москва ул Молодцова д.33 кор.3,Москва,ул Молодцова д.33 кор.3,ул,Молодцова ,д.33 кор.3,8075836,муниципальный округ Южное Медведково,1964 +2281039,г Москва ул Молодцова д.5,Москва,ул Молодцова д.5,ул,Молодцова ,д.5,8075816,муниципальный округ Южное Медведково,1966 +2281039,г Москва ул Молодцова д.9,Москва,ул Молодцова д.9,ул,Молодцова ,д.9,8075817,муниципальный округ Южное Медведково,2002 +2281039,г Москва ул Полярная д.1,Москва,ул Полярная д.1,ул,Полярная ,д.1,7752432,муниципальный округ Южное Медведково,1972 +2281039,г Москва ул Полярная д.10,Москва,ул Полярная д.10,ул,Полярная ,д.10,8075853,муниципальный округ Южное Медведково,1966 +2281039,г Москва ул Полярная д.11 кор.2,Москва,ул Полярная д.11 кор.2,ул,Полярная ,д.11 кор.2,8075854,муниципальный округ Южное Медведково,2003 +2281039,г Москва ул Полярная д.12,Москва,ул Полярная д.12,ул,Полярная ,д.12,8075855,муниципальный округ Южное Медведково,2004 +2281039,г Москва ул Полярная д.13 кор.1,Москва,ул Полярная д.13 кор.1,ул,Полярная ,д.13 кор.1,8075858,муниципальный округ Южное Медведково,1965 +2281039,г Москва ул Полярная д.13 кор.2,Москва,ул Полярная д.13 кор.2,ул,Полярная ,д.13 кор.2,8075859,муниципальный округ Южное Медведково,1963 +2281039,г Москва ул Полярная д.13 кор.3,Москва,ул Полярная д.13 кор.3,ул,Полярная ,д.13 кор.3,7752439,муниципальный округ Южное Медведково,1965 +2281039,г Москва ул Полярная д.13 кор.4,Москва,ул Полярная д.13 кор.4,ул,Полярная ,д.13 кор.4,8075860,муниципальный округ Южное Медведково,1963 +2281039,г Москва ул Полярная д.14,Москва,ул Полярная д.14,ул,Полярная ,д.14,7752447,муниципальный округ Южное Медведково,1970 +2281039,г Москва ул Полярная д.14 кор.1,Москва,ул Полярная д.14 кор.1,ул,Полярная ,д.14 кор.1,8075861,муниципальный округ Южное Медведково,2004 +2281039,г Москва ул Полярная д.15 кор.1,Москва,ул Полярная д.15 кор.1,ул,Полярная ,д.15 кор.1,8075862,муниципальный округ Южное Медведково,1974 +2281039,г Москва ул Полярная д.15 кор.2,Москва,ул Полярная д.15 кор.2,ул,Полярная ,д.15 кор.2,8075863,муниципальный округ Южное Медведково,1963 +2281039,г Москва ул Полярная д.15 кор.3,Москва,ул Полярная д.15 кор.3,ул,Полярная ,д.15 кор.3,8075864,муниципальный округ Южное Медведково,2003 +2281039,г Москва ул Полярная д.16 кор.1,Москва,ул Полярная д.16 кор.1,ул,Полярная ,д.16 кор.1,8075865,муниципальный округ Южное Медведково,1965 +2281039,г Москва ул Полярная д.16 кор.2,Москва,ул Полярная д.16 кор.2,ул,Полярная ,д.16 кор.2,8075866,муниципальный округ Южное Медведково,2005 +2281039,г Москва ул Полярная д.17 кор.1,Москва,ул Полярная д.17 кор.1,ул,Полярная ,д.17 кор.1,8075867,муниципальный округ Южное Медведково,1965 +2281039,г Москва ул Полярная д.17 кор.2,Москва,ул Полярная д.17 кор.2,ул,Полярная ,д.17 кор.2,8192928,муниципальный округ Южное Медведково,2012 +2281039,г Москва ул Полярная д.18,Москва,ул Полярная д.18,ул,Полярная ,д.18,8075868,муниципальный округ Южное Медведково,1973 +2281039,г Москва ул Полярная д.19,Москва,ул Полярная д.19,ул,Полярная ,д.19,8075870,муниципальный округ Южное Медведково,1971 +2281039,г Москва ул Полярная д.2,Москва,ул Полярная д.2,ул,Полярная ,д.2,8075840,муниципальный округ Южное Медведково,1971 +2281039,г Москва ул Полярная д.2 кор.1,Москва,ул Полярная д.2 кор.1,ул,Полярная ,д.2 кор.1,8075841,муниципальный округ Южное Медведково,2006 +2281039,г Москва ул Полярная д.3 кор.1,Москва,ул Полярная д.3 кор.1,ул,Полярная ,д.3 кор.1,8075842,муниципальный округ Южное Медведково,1965 +2281039,г Москва ул Полярная д.3 кор.2,Москва,ул Полярная д.3 кор.2,ул,Полярная ,д.3 кор.2,8075844,муниципальный округ Южное Медведково,1963 +2281039,г Москва ул Полярная д.4 кор.1,Москва,ул Полярная д.4 кор.1,ул,Полярная ,д.4 кор.1,8075845,муниципальный округ Южное Медведково,1965 +2281039,г Москва ул Полярная д.4 кор.2,Москва,ул Полярная д.4 кор.2,ул,Полярная ,д.4 кор.2,8075846,муниципальный округ Южное Медведково,2008 +2281039,г Москва ул Полярная д.5 кор.1,Москва,ул Полярная д.5 кор.1,ул,Полярная ,д.5 кор.1,8075847,муниципальный округ Южное Медведково,1981 +2281039,г Москва ул Полярная д.5 кор.2,Москва,ул Полярная д.5 кор.2,ул,Полярная ,д.5 кор.2,8075848,муниципальный округ Южное Медведково,1962 +2281039,г Москва ул Полярная д.6 кор.1,Москва,ул Полярная д.6 кор.1,ул,Полярная ,д.6 кор.1,8075850,муниципальный округ Южное Медведково,1970 +2281039,г Москва ул Полярная д.7 кор.1,Москва,ул Полярная д.7 кор.1,ул,Полярная ,д.7 кор.1,8075851,муниципальный округ Южное Медведково,1965 +2281039,г Москва ул Полярная д.8,Москва,ул Полярная д.8,ул,Полярная ,д.8,7747942,муниципальный округ Южное Медведково,2006 +2281039,г Москва ул Полярная д.9 кор.1,Москва,ул Полярная д.9 кор.1,ул,Полярная ,д.9 кор.1,8075852,муниципальный округ Южное Медведково,1963 +2281039,г Москва ул Полярная д.9 кор.2,Москва,ул Полярная д.9 кор.2,ул,Полярная ,д.9 кор.2,8192917,муниципальный округ Южное Медведково,2012 +2281039,г Москва ул Сухонская д.1,Москва,ул Сухонская д.1,ул,Сухонская ,д.1,8075875,муниципальный округ Южное Медведково,1978 +2281039,г Москва ул Сухонская д.1 а,Москва,ул Сухонская д.1 а,ул,Сухонская ,д.1 а,8075871,муниципальный округ Южное Медведково,н.д. +2281039,г Москва ул Сухонская д.1а,Москва,ул Сухонская д.1а,ул,Сухонская ,д.1а,8075873,муниципальный округ Южное Медведково,1978 +2281039,г Москва ул Сухонская д.5,Москва,ул Сухонская д.5,ул,Сухонская ,д.5,8076604,муниципальный округ Южное Медведково,1981 +2281039,г Москва ул Сухонская д.5а,Москва,ул Сухонская д.5а,ул,Сухонская ,д.5а,8076603,муниципальный округ Южное Медведково,1980 +2281039,г Москва ул Сухонская д.7,Москва,ул Сухонская д.7,ул,Сухонская ,д.7,8076606,муниципальный округ Южное Медведково,1988 +2281039,г Москва ул Сухонская д.7а,Москва,ул Сухонская д.7а,ул,Сухонская ,д.7а,8082857,муниципальный округ Южное Медведково,1989 +2281040,г Москва проезд Хибинский д.14,Москва,проезд Хибинский д.14,проезд,Хибинский ,д.14,7763322,муниципальный округ Ярославский,1974 +2281040,г Москва проезд Хибинский д.26,Москва,проезд Хибинский д.26,проезд,Хибинский ,д.26,7763326,муниципальный округ Ярославский,1959 +2281040,г Москва проезд Хибинский д.28,Москва,проезд Хибинский д.28,проезд,Хибинский ,д.28,7763334,муниципальный округ Ярославский,1960 +2281040,г Москва проезд Хибинский д.30 кор.1,Москва,проезд Хибинский д.30 кор.1,проезд,Хибинский ,д.30 кор.1,7718783,муниципальный округ Ярославский,1976 +2281040,г Москва проезд Хибинский д.30 кор.2,Москва,проезд Хибинский д.30 кор.2,проезд,Хибинский ,д.30 кор.2,7718787,муниципальный округ Ярославский,1974 +2281040,г Москва проезд Хибинский д.32,Москва,проезд Хибинский д.32,проезд,Хибинский ,д.32,7718791,муниципальный округ Ярославский,1952 +2281040,г Москва проезд Югорский д.16/13,Москва,проезд Югорский д.16/13,проезд,Югорский ,д.16/13,7763650,муниципальный округ Ярославский,1954 +2281040,г Москва проезд Югорский д.18/14,Москва,проезд Югорский д.18/14,проезд,Югорский ,д.18/14,7763664,муниципальный округ Ярославский,1953 +2281040,г Москва проезд Югорский д.22 кор.2,Москва,проезд Югорский д.22 кор.2,проезд,Югорский ,д.22 кор.2,7763675,муниципальный округ Ярославский,1959 +2281040,г Москва проезд Югорский д.27,Москва,проезд Югорский д.27,проезд,Югорский ,д.27,8148496,муниципальный округ Ярославский,н.д. +2281040,г Москва проезд Югорский д.6,Москва,проезд Югорский д.6,проезд,Югорский ,д.6,7763642,муниципальный округ Ярославский,1988 +2281040,г Москва ул Вешних Вод д.2,Москва,ул Вешних Вод д.2,ул,Вешних Вод ,д.2,7762167,муниципальный округ Ярославский,1985 +2281040,г Москва ул Вешних Вод д.2 кор.1,Москва,ул Вешних Вод д.2 кор.1,ул,Вешних Вод ,д.2 кор.1,7762174,муниципальный округ Ярославский,1996 +2281040,г Москва ул Вешних Вод д.2 кор.2,Москва,ул Вешних Вод д.2 кор.2,ул,Вешних Вод ,д.2 кор.2,7762251,муниципальный округ Ярославский,2000 +2281040,г Москва ул Вешних Вод д.2 кор.3,Москва,ул Вешних Вод д.2 кор.3,ул,Вешних Вод ,д.2 кор.3,7762281,муниципальный округ Ярославский,1965 +2281040,г Москва ул Вешних Вод д.2 кор.4,Москва,ул Вешних Вод д.2 кор.4,ул,Вешних Вод ,д.2 кор.4,7762292,муниципальный округ Ярославский,1963 +2281040,г Москва ул Вешних Вод д.2 кор.5,Москва,ул Вешних Вод д.2 кор.5,ул,Вешних Вод ,д.2 кор.5,7762304,муниципальный округ Ярославский,1994 +2281040,г Москва ул Вешних Вод д.2 кор.6,Москва,ул Вешних Вод д.2 кор.6,ул,Вешних Вод ,д.2 кор.6,7762319,муниципальный округ Ярославский,2002 +2281040,г Москва ул Вешних Вод д.4 кор.1,Москва,ул Вешних Вод д.4 кор.1,ул,Вешних Вод ,д.4 кор.1,7718559,муниципальный округ Ярославский,1974 +2281040,г Москва ул Вешних Вод д.6 кор.1,Москва,ул Вешних Вод д.6 кор.1,ул,Вешних Вод ,д.6 кор.1,7718568,муниципальный округ Ярославский,1975 +2281040,г Москва ул Вешних Вод д.6 кор.2,Москва,ул Вешних Вод д.6 кор.2,ул,Вешних Вод ,д.6 кор.2,7762332,муниципальный округ Ярославский,1984 +2281040,г Москва ул Вешних Вод д.8 кор.1,Москва,ул Вешних Вод д.8 кор.1,ул,Вешних Вод ,д.8 кор.1,7718574,муниципальный округ Ярославский,1970 +2281040,г Москва ул Вешних Вод д.8 кор.2,Москва,ул Вешних Вод д.8 кор.2,ул,Вешних Вод ,д.8 кор.2,7762349,муниципальный округ Ярославский,1980 +2281040,г Москва ул Вешних Вод д.8 кор.3,Москва,ул Вешних Вод д.8 кор.3,ул,Вешних Вод ,д.8 кор.3,7762362,муниципальный округ Ярославский,1980 +2281040,г Москва ул Дудинка д.1,Москва,ул Дудинка д.1,ул,Дудинка ,д.1,7762371,муниципальный округ Ярославский,1965 +2281040,г Москва ул Дудинка д.2 кор.1,Москва,ул Дудинка д.2 кор.1,ул,Дудинка ,д.2 кор.1,8270481,муниципальный округ Ярославский,н.д. +2281040,г Москва ул Егора Абакумова д.10 кор.1,Москва,ул Егора Абакумова д.10 кор.1,ул,Егора Абакумова ,д.10 кор.1,7762103,муниципальный округ Ярославский,1956 +2281040,г Москва ул Егора Абакумова д.10 кор.2,Москва,ул Егора Абакумова д.10 кор.2,ул,Егора Абакумова ,д.10 кор.2,7762117,муниципальный округ Ярославский,1960 +2281040,г Москва ул Егора Абакумова д.11,Москва,ул Егора Абакумова д.11,ул,Егора Абакумова ,д.11,7762133,муниципальный округ Ярославский,1957 +2281040,г Москва ул Егора Абакумова д.12,Москва,ул Егора Абакумова д.12,ул,Егора Абакумова ,д.12,7762147,муниципальный округ Ярославский,1954 +2281040,г Москва ул Егора Абакумова д.2,Москва,ул Егора Абакумова д.2,ул,Егора Абакумова ,д.2,7761955,муниципальный округ Ярославский,1969 +2281040,г Москва ул Егора Абакумова д.3,Москва,ул Егора Абакумова д.3,ул,Егора Абакумова ,д.3,7761995,муниципальный округ Ярославский,1938 +2281040,г Москва ул Егора Абакумова д.4,Москва,ул Егора Абакумова д.4,ул,Егора Абакумова ,д.4,7762032,муниципальный округ Ярославский,1962 +2281040,г Москва ул Егора Абакумова д.5,Москва,ул Егора Абакумова д.5,ул,Егора Абакумова ,д.5,7762038,муниципальный округ Ярославский,1963 +2281040,г Москва ул Егора Абакумова д.6,Москва,ул Егора Абакумова д.6,ул,Егора Абакумова ,д.6,7762053,муниципальный округ Ярославский,1962 +2281040,г Москва ул Егора Абакумова д.7,Москва,ул Егора Абакумова д.7,ул,Егора Абакумова ,д.7,7762068,муниципальный округ Ярославский,1960 +2281040,г Москва ул Егора Абакумова д.8,Москва,ул Егора Абакумова д.8,ул,Егора Абакумова ,д.8,7762076,муниципальный округ Ярославский,1962 +2281040,г Москва ул Егора Абакумова д.9,Москва,ул Егора Абакумова д.9,ул,Егора Абакумова ,д.9,7762089,муниципальный округ Ярославский,1958 +2281040,г Москва ул Лосевская д.1 кор.1,Москва,ул Лосевская д.1 кор.1,ул,Лосевская ,д.1 кор.1,7963436,муниципальный округ Ярославский,1975 +2281040,г Москва ул Лосевская д.1 кор.2,Москва,ул Лосевская д.1 кор.2,ул,Лосевская ,д.1 кор.2,7762381,муниципальный округ Ярославский,1976 +2281040,г Москва ул Лосевская д.1 кор.3,Москва,ул Лосевская д.1 кор.3,ул,Лосевская ,д.1 кор.3,7762389,муниципальный округ Ярославский,1976 +2281040,г Москва ул Лосевская д.1 кор.4,Москва,ул Лосевская д.1 кор.4,ул,Лосевская ,д.1 кор.4,7762397,муниципальный округ Ярославский,1975 +2281040,г Москва ул Лосевская д.12,Москва,ул Лосевская д.12,ул,Лосевская ,д.12,7762542,муниципальный округ Ярославский,1960 +2281040,г Москва ул Лосевская д.14,Москва,ул Лосевская д.14,ул,Лосевская ,д.14,7762552,муниципальный округ Ярославский,1960 +2281040,г Москва ул Лосевская д.20,Москва,ул Лосевская д.20,ул,Лосевская ,д.20,7762562,муниципальный округ Ярославский,1963 +2281040,г Москва ул Лосевская д.22,Москва,ул Лосевская д.22,ул,Лосевская ,д.22,7762573,муниципальный округ Ярославский,1971 +2281040,г Москва ул Лосевская д.3,Москва,ул Лосевская д.3,ул,Лосевская ,д.3,7762491,муниципальный округ Ярославский,1957 +2281040,г Москва ул Лосевская д.5,Москва,ул Лосевская д.5,ул,Лосевская ,д.5,7752394,муниципальный округ Ярославский,1974 +2281040,г Москва ул Лосевская д.6,Москва,ул Лосевская д.6,ул,Лосевская ,д.6,7762505,муниципальный округ Ярославский,1976 +2281040,г Москва ул Лосевская д.7 кор.1,Москва,ул Лосевская д.7 кор.1,ул,Лосевская ,д.7 кор.1,7762515,муниципальный округ Ярославский,1990 +2281040,г Москва ул Лосевская д.7 кор.2,Москва,ул Лосевская д.7 кор.2,ул,Лосевская ,д.7 кор.2,7762527,муниципальный округ Ярославский,1990 +2281040,г Москва ул Палехская д.11,Москва,ул Палехская д.11,ул,Палехская ,д.11,7762687,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ул Палехская д.11 кор.2,Москва,ул Палехская д.11 кор.2,ул,Палехская ,д.11 кор.2,7762699,муниципальный округ Ярославский,1987 +2281040,г Москва ул Палехская д.12,Москва,ул Палехская д.12,ул,Палехская ,д.12,7718585,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ул Палехская д.122 кор.1,Москва,ул Палехская д.122 кор.1,ул,Палехская ,д.122 кор.1,7762904,муниципальный округ Ярославский,1962 +2281040,г Москва ул Палехская д.122 кор.2,Москва,ул Палехская д.122 кор.2,ул,Палехская ,д.122 кор.2,7763041,муниципальный округ Ярославский,1962 +2281040,г Москва ул Палехская д.124 кор.1,Москва,ул Палехская д.124 кор.1,ул,Палехская ,д.124 кор.1,7763062,муниципальный округ Ярославский,1958 +2281040,г Москва ул Палехская д.124 кор.2,Москва,ул Палехская д.124 кор.2,ул,Палехская ,д.124 кор.2,7763077,муниципальный округ Ярославский,1958 +2281040,г Москва ул Палехская д.128 кор.2,Москва,ул Палехская д.128 кор.2,ул,Палехская ,д.128 кор.2,7763089,муниципальный округ Ярославский,1958 +2281040,г Москва ул Палехская д.13,Москва,ул Палехская д.13,ул,Палехская ,д.13,7762709,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ул Палехская д.131,Москва,ул Палехская д.131,ул,Палехская ,д.131,7763115,муниципальный округ Ярославский,1976 +2281040,г Москва ул Палехская д.143,Москва,ул Палехская д.143,ул,Палехская ,д.143,7763139,муниципальный округ Ярославский,1940 +2281040,г Москва ул Палехская д.147,Москва,ул Палехская д.147,ул,Палехская ,д.147,7763200,муниципальный округ Ярославский,1938 +2281040,г Москва ул Палехская д.147 кор.1,Москва,ул Палехская д.147 кор.1,ул,Палехская ,д.147 кор.1,7763221,муниципальный округ Ярославский,1984 +2281040,г Москва ул Палехская д.15,Москва,ул Палехская д.15,ул,Палехская ,д.15,7762743,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ул Палехская д.17,Москва,ул Палехская д.17,ул,Палехская ,д.17,7762875,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ул Палехская д.19 кор.1,Москва,ул Палехская д.19 кор.1,ул,Палехская ,д.19 кор.1,7762882,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ул Палехская д.19 кор.2,Москва,ул Палехская д.19 кор.2,ул,Палехская ,д.19 кор.2,7718595,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ул Палехская д.21,Москва,ул Палехская д.21,ул,Палехская ,д.21,7718603,муниципальный округ Ярославский,1988 +2281040,г Москва ул Палехская д.5,Москва,ул Палехская д.5,ул,Палехская ,д.5,7762606,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ул Палехская д.5 кор.2,Москва,ул Палехская д.5 кор.2,ул,Палехская ,д.5 кор.2,7718612,муниципальный округ Ярославский,2003 +2281040,г Москва ул Палехская д.6,Москва,ул Палехская д.6,ул,Палехская ,д.6,7718673,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ул Палехская д.7,Москва,ул Палехская д.7,ул,Палехская ,д.7,7762655,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ул Палехская д.9 кор.1,Москва,ул Палехская д.9 кор.1,ул,Палехская ,д.9 кор.1,7762666,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ул Палехская д.9 кор.2,Москва,ул Палехская д.9 кор.2,ул,Палехская ,д.9 кор.2,7762675,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ул Палехская д.9 кор.3,Москва,ул Палехская д.9 кор.3,ул,Палехская ,д.9 кор.3,8102816,муниципальный округ Ярославский,1989 +2281040,г Москва ул Проходчиков д.1,Москва,ул Проходчиков д.1,ул,Проходчиков ,д.1,7763259,муниципальный округ Ярославский,1974 +2281040,г Москва ул Проходчиков д.10 кор.1,Москва,ул Проходчиков д.10 кор.1,ул,Проходчиков ,д.10 кор.1,7718708,муниципальный округ Ярославский,1981 +2281040,г Москва ул Проходчиков д.10 кор.2,Москва,ул Проходчиков д.10 кор.2,ул,Проходчиков ,д.10 кор.2,7718720,муниципальный округ Ярославский,1981 +2281040,г Москва ул Проходчиков д.16,Москва,ул Проходчиков д.16,ул,Проходчиков ,д.16,7718726,муниципальный округ Ярославский,1982 +2281040,г Москва ул Проходчиков д.17,Москва,ул Проходчиков д.17,ул,Проходчиков ,д.17,7718731,муниципальный округ Ярославский,1980 +2281040,г Москва ул Проходчиков д.3,Москва,ул Проходчиков д.3,ул,Проходчиков ,д.3,7763234,муниципальный округ Ярославский,1961 +2281040,г Москва ул Проходчиков д.4,Москва,ул Проходчиков д.4,ул,Проходчиков ,д.4,8178916,муниципальный округ Ярославский,1981 +2281040,г Москва ул Проходчиков д.5,Москва,ул Проходчиков д.5,ул,Проходчиков ,д.5,7763267,муниципальный округ Ярославский,1974 +2281040,г Москва ул Проходчиков д.7 кор.1,Москва,ул Проходчиков д.7 кор.1,ул,Проходчиков ,д.7 кор.1,7763273,муниципальный округ Ярославский,1939 +2281040,г Москва ул Проходчиков д.7 кор.2,Москва,ул Проходчиков д.7 кор.2,ул,Проходчиков ,д.7 кор.2,7763279,муниципальный округ Ярославский,1950 +2281040,г Москва ул Проходчиков д.7 кор.3,Москва,ул Проходчиков д.7 кор.3,ул,Проходчиков ,д.7 кор.3,7763287,муниципальный округ Ярославский,1951 +2281040,г Москва ул Проходчиков д.8,Москва,ул Проходчиков д.8,ул,Проходчиков ,д.8,7718740,муниципальный округ Ярославский,1981 +2281040,г Москва ул Ротерта д.1,Москва,ул Ротерта д.1,ул,Ротерта ,д.1,7763293,муниципальный округ Ярославский,1981 +2281040,г Москва ул Ротерта д.10 кор.1,Москва,ул Ротерта д.10 кор.1,ул,Ротерта ,д.10 кор.1,7718748,муниципальный округ Ярославский,1981 +2281040,г Москва ул Ротерта д.10 кор.2,Москва,ул Ротерта д.10 кор.2,ул,Ротерта ,д.10 кор.2,7718751,муниципальный округ Ярославский,1981 +2281040,г Москва ул Ротерта д.10 кор.3,Москва,ул Ротерта д.10 кор.3,ул,Ротерта ,д.10 кор.3,8229722,муниципальный округ Ярославский,1980 +2281040,г Москва ул Ротерта д.10 кор.4,Москва,ул Ротерта д.10 кор.4,ул,Ротерта ,д.10 кор.4,8134199,муниципальный округ Ярославский,н.д. +2281040,г Москва ул Ротерта д.10 кор.5,Москва,ул Ротерта д.10 кор.5,ул,Ротерта ,д.10 кор.5,7718758,муниципальный округ Ярославский,1980 +2281040,г Москва ул Ротерта д.11,Москва,ул Ротерта д.11,ул,Ротерта ,д.11,7718775,муниципальный округ Ярославский,1980 +2281040,г Москва ул Ротерта д.3,Москва,ул Ротерта д.3,ул,Ротерта ,д.3,7718763,муниципальный округ Ярославский,1981 +2281040,г Москва ул Ротерта д.7,Москва,ул Ротерта д.7,ул,Ротерта ,д.7,7718766,муниципальный округ Ярославский,1981 +2281040,г Москва ул Ротерта д.9,Москва,ул Ротерта д.9,ул,Ротерта ,д.9,7718769,муниципальный округ Ярославский,1981 +2281040,г Москва ул Федоскинская д.1,Москва,ул Федоскинская д.1,ул,Федоскинская ,д.1,8156615,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ул Федоскинская д.2,Москва,ул Федоскинская д.2,ул,Федоскинская ,д.2,7763299,муниципальный округ Ярославский,1964 +2281040,г Москва ул Федоскинская д.3,Москва,ул Федоскинская д.3,ул,Федоскинская ,д.3,8025121,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ул Федоскинская д.5,Москва,ул Федоскинская д.5,ул,Федоскинская ,д.5,7763303,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ул Федоскинская д.6,Москва,ул Федоскинская д.6,ул,Федоскинская ,д.6,7763306,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ул Федоскинская д.7,Москва,ул Федоскинская д.7,ул,Федоскинская ,д.7,8182087,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ул Федоскинская д.9 кор.1,Москва,ул Федоскинская д.9 кор.1,ул,Федоскинская ,д.9 кор.1,7763310,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ул Федоскинская д.9 кор.2,Москва,ул Федоскинская д.9 кор.2,ул,Федоскинская ,д.9 кор.2,7763314,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ул Федоскинская д.9 кор.3,Москва,ул Федоскинская д.9 кор.3,ул,Федоскинская ,д.9 кор.3,8102818,муниципальный округ Ярославский,1989 +2281040,г Москва ул Федоскинская д.д.7,Москва,ул Федоскинская д.д.7,ул,Федоскинская ,д.д.7,8182085,муниципальный округ Ярославский,н.д. +2281040,г Москва ул Холмогорская д.1,Москва,ул Холмогорская д.1,ул,Холмогорская ,д.1,7763350,муниципальный округ Ярославский,1963 +2281040,г Москва ул Холмогорская д.2 кор.1,Москва,ул Холмогорская д.2 кор.1,ул,Холмогорская ,д.2 кор.1,7763356,муниципальный округ Ярославский,1979 +2281040,г Москва ул Холмогорская д.2 кор.2,Москва,ул Холмогорская д.2 кор.2,ул,Холмогорская ,д.2 кор.2,8096516,муниципальный округ Ярославский,1979 +2281040,г Москва ул Холмогорская д.3,Москва,ул Холмогорская д.3,ул,Холмогорская ,д.3,7763362,муниципальный округ Ярославский,1970 +2281040,г Москва ул Холмогорская д.6 кор.1,Москва,ул Холмогорская д.6 кор.1,ул,Холмогорская ,д.6 кор.1,7763376,муниципальный округ Ярославский,1979 +2281040,г Москва ул Холмогорская д.6 кор.2,Москва,ул Холмогорская д.6 кор.2,ул,Холмогорская ,д.6 кор.2,7763384,муниципальный округ Ярославский,1979 +2281040,г Москва ул Холмогорская д.7,Москва,ул Холмогорская д.7,ул,Холмогорская ,д.7,7763393,муниципальный округ Ярославский,1969 +2281040,г Москва ул Холмогорская д.8,Москва,ул Холмогорская д.8,ул,Холмогорская ,д.8,7763403,муниципальный округ Ярославский,1979 +2281040,г Москва ш Ярославское д.1 кор.1 строение 2,Москва,ш Ярославское д.1 кор.1 строение 2,ш,Ярославское ,д.1 кор.1 строение 2,7752340,муниципальный округ Ярославский,н.д. +2281040,г Москва ш Ярославское д.10 кор.1,Москва,ш Ярославское д.10 кор.1,ш,Ярославское ,д.10 кор.1,7752132,муниципальный округ Ярославский,1970 +2281040,г Москва ш Ярославское д.107,Москва,ш Ярославское д.107,ш,Ярославское ,д.107,7764013,муниципальный округ Ярославский,1948 +2281040,г Москва ш Ярославское д.107А,Москва,ш Ярославское д.107А,ш,Ярославское ,д.107А,7764073,муниципальный округ Ярославский,1943 +2281040,г Москва ш Ярославское д.109 кор.1,Москва,ш Ярославское д.109 кор.1,ш,Ярославское ,д.109 кор.1,7764084,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ш Ярославское д.109 кор.2,Москва,ш Ярославское д.109 кор.2,ш,Ярославское ,д.109 кор.2,7764091,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ш Ярославское д.109 кор.3,Москва,ш Ярославское д.109 кор.3,ш,Ярославское ,д.109 кор.3,7764094,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ш Ярославское д.111 кор.2,Москва,ш Ярославское д.111 кор.2,ш,Ярославское ,д.111 кор.2,7920018,муниципальный округ Ярославский,н.д. +2281040,г Москва ш Ярославское д.111 кор.3,Москва,ш Ярославское д.111 кор.3,ш,Ярославское ,д.111 кор.3,7764105,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ш Ярославское д.114 кор.1,Москва,ш Ярославское д.114 кор.1,ш,Ярославское ,д.114 кор.1,8065479,муниципальный округ Ярославский,1980 +2281040,г Москва ш Ярославское д.114 кор.2,Москва,ш Ярославское д.114 кор.2,ш,Ярославское ,д.114 кор.2,8065503,муниципальный округ Ярославский,1980 +2281040,г Москва ш Ярославское д.116 кор.1,Москва,ш Ярославское д.116 кор.1,ш,Ярославское ,д.116 кор.1,7558587,муниципальный округ Ярославский,1980 +2281040,г Москва ш Ярославское д.117,Москва,ш Ярославское д.117,ш,Ярославское ,д.117,7764111,муниципальный округ Ярославский,1978 +2281040,г Москва ш Ярославское д.118 кор.1,Москва,ш Ярославское д.118 кор.1,ш,Ярославское ,д.118 кор.1,7761937,муниципальный округ Ярославский,1980 +2281040,г Москва ш Ярославское д.118 кор.2,Москва,ш Ярославское д.118 кор.2,ш,Ярославское ,д.118 кор.2,7764124,муниципальный округ Ярославский,1980 +2281040,г Москва ш Ярославское д.118 кор.3,Москва,ш Ярославское д.118 кор.3,ш,Ярославское ,д.118 кор.3,7764133,муниципальный округ Ярославский,1980 +2281040,г Москва ш Ярославское д.119,Москва,ш Ярославское д.119,ш,Ярославское ,д.119,7764160,муниципальный округ Ярославский,1982 +2281040,г Москва ш Ярославское д.12 кор.1,Москва,ш Ярославское д.12 кор.1,ш,Ярославское ,д.12 кор.1,8122176,муниципальный округ Ярославский,1971 +2281040,г Москва ш Ярославское д.12 кор.2,Москва,ш Ярославское д.12 кор.2,ш,Ярославское ,д.12 кор.2,7763728,муниципальный округ Ярославский,1993 +2281040,г Москва ш Ярославское д.120 кор.1,Москва,ш Ярославское д.120 кор.1,ш,Ярославское ,д.120 кор.1,7718808,муниципальный округ Ярославский,1980 +2281040,г Москва ш Ярославское д.121,Москва,ш Ярославское д.121,ш,Ярославское ,д.121,7764167,муниципальный округ Ярославский,1961 +2281040,г Москва ш Ярославское д.121Б,Москва,ш Ярославское д.121Б,ш,Ярославское ,д.121Б,7764176,муниципальный округ Ярославский,1960 +2281040,г Москва ш Ярославское д.121В,Москва,ш Ярославское д.121В,ш,Ярославское ,д.121В,7764193,муниципальный округ Ярославский,1960 +2281040,г Москва ш Ярославское д.122 кор.1,Москва,ш Ярославское д.122 кор.1,ш,Ярославское ,д.122 кор.1,7764202,муниципальный округ Ярославский,2004 +2281040,г Москва ш Ярославское д.123,Москва,ш Ярославское д.123,ш,Ярославское ,д.123,7764212,муниципальный округ Ярославский,1958 +2281040,г Москва ш Ярославское д.123А,Москва,ш Ярославское д.123А,ш,Ярославское ,д.123А,7764223,муниципальный округ Ярославский,1958 +2281040,г Москва ш Ярославское д.124,Москва,ш Ярославское д.124,ш,Ярославское ,д.124,7582031,муниципальный округ Ярославский,2007 +2281040,г Москва ш Ярославское д.125,Москва,ш Ярославское д.125,ш,Ярославское ,д.125,7764240,муниципальный округ Ярославский,1970 +2281040,г Москва ш Ярославское д.126,Москва,ш Ярославское д.126,ш,Ярославское ,д.126,7764258,муниципальный округ Ярославский,1938 +2281040,г Москва ш Ярославское д.127,Москва,ш Ярославское д.127,ш,Ярославское ,д.127,7764275,муниципальный округ Ярославский,1970 +2281040,г Москва ш Ярославское д.128,Москва,ш Ярославское д.128,ш,Ярославское ,д.128,7764281,муниципальный округ Ярославский,1938 +2281040,г Москва ш Ярославское д.129,Москва,ш Ярославское д.129,ш,Ярославское ,д.129,7764291,муниципальный округ Ярославский,1970 +2281040,г Москва ш Ярославское д.130 кор.1,Москва,ш Ярославское д.130 кор.1,ш,Ярославское ,д.130 кор.1,7764304,муниципальный округ Ярославский,1938 +2281040,г Москва ш Ярославское д.130 кор.2,Москва,ш Ярославское д.130 кор.2,ш,Ярославское ,д.130 кор.2,7764314,муниципальный округ Ярославский,1938 +2281040,г Москва ш Ярославское д.131,Москва,ш Ярославское д.131,ш,Ярославское ,д.131,7764328,муниципальный округ Ярославский,1970 +2281040,г Москва ш Ярославское д.132,Москва,ш Ярославское д.132,ш,Ярославское ,д.132,7764335,муниципальный округ Ярославский,1958 +2281040,г Москва ш Ярославское д.133,Москва,ш Ярославское д.133,ш,Ярославское ,д.133,7764342,муниципальный округ Ярославский,1970 +2281040,г Москва ш Ярославское д.134,Москва,ш Ярославское д.134,ш,Ярославское ,д.134,7764348,муниципальный округ Ярославский,1951 +2281040,г Москва ш Ярославское д.135,Москва,ш Ярославское д.135,ш,Ярославское ,д.135,7764354,муниципальный округ Ярославский,1966 +2281040,г Москва ш Ярославское д.138,Москва,ш Ярославское д.138,ш,Ярославское ,д.138,7764359,муниципальный округ Ярославский,1951 +2281040,г Москва ш Ярославское д.140,Москва,ш Ярославское д.140,ш,Ярославское ,д.140,7764365,муниципальный округ Ярославский,1961 +2281040,г Москва ш Ярославское д.142,Москва,ш Ярославское д.142,ш,Ярославское ,д.142,7764372,муниципальный округ Ярославский,1973 +2281040,г Москва ш Ярославское д.144,Москва,ш Ярославское д.144,ш,Ярославское ,д.144,7764380,муниципальный округ Ярославский,1990 +2281040,г Москва ш Ярославское д.16,Москва,ш Ярославское д.16,ш,Ярославское ,д.16,7763804,муниципальный округ Ярославский,1971 +2281040,г Москва ш Ярославское д.18,Москва,ш Ярославское д.18,ш,Ярославское ,д.18,7763864,муниципальный округ Ярославский,1971 +2281040,г Москва ш Ярославское д.18 кор.2,Москва,ш Ярославское д.18 кор.2,ш,Ярославское ,д.18 кор.2,7763880,муниципальный округ Ярославский,1992 +2281040,г Москва ш Ярославское д.2 кор.2,Москва,ш Ярославское д.2 кор.2,ш,Ярославское ,д.2 кор.2,7763688,муниципальный округ Ярославский,1991 +2281040,г Москва ш Ярославское д.20 кор.1,Москва,ш Ярославское д.20 кор.1,ш,Ярославское ,д.20 кор.1,8130905,муниципальный округ Ярославский,н.д. +2281040,г Москва ш Ярославское д.22 кор.2,Москва,ш Ярославское д.22 кор.2,ш,Ярославское ,д.22 кор.2,7763904,муниципальный округ Ярославский,1992 +2281040,г Москва ш Ярославское д.22 кор.3,Москва,ш Ярославское д.22 кор.3,ш,Ярославское ,д.22 кор.3,7763922,муниципальный округ Ярославский,1992 +2281040,г Москва ш Ярославское д.24 кор.1,Москва,ш Ярославское д.24 кор.1,ш,Ярославское ,д.24 кор.1,7763930,муниципальный округ Ярославский,1971 +2281040,г Москва ш Ярославское д.24 кор.2,Москва,ш Ярославское д.24 кор.2,ш,Ярославское ,д.24 кор.2,7763943,муниципальный округ Ярославский,1980 +2281040,г Москва ш Ярославское д.26 кор.3,Москва,ш Ярославское д.26 кор.3,ш,Ярославское ,д.26 кор.3,8303567,муниципальный округ Ярославский,2007 +2281040,г Москва ш Ярославское д.26А,Москва,ш Ярославское д.26А,ш,Ярославское ,д.26А,8043006,муниципальный округ Ярославский,2004 +2281040,г Москва ш Ярославское д.28,Москва,ш Ярославское д.28,ш,Ярославское ,д.28,7763949,муниципальный округ Ярославский,1996 +2281040,г Москва ш Ярославское д.30,Москва,ш Ярославское д.30,ш,Ярославское ,д.30,8034544,муниципальный округ Ярославский,н.д. +2281040,г Москва ш Ярославское д.34,Москва,ш Ярославское д.34,ш,Ярославское ,д.34,7763991,муниципальный округ Ярославский,1988 +2281040,г Москва ш Ярославское д.4 кор.1,Москва,ш Ярославское д.4 кор.1,ш,Ярославское ,д.4 кор.1,7763701,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ш Ярославское д.4 кор.2,Москва,ш Ярославское д.4 кор.2,ш,Ярославское ,д.4 кор.2,7763713,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ш Ярославское д.4 кор.3,Москва,ш Ярославское д.4 кор.3,ш,Ярославское ,д.4 кор.3,8107370,муниципальный округ Ярославский,1973 +2281040,г Москва ш Ярославское д.4 кор.4,Москва,ш Ярославское д.4 кор.4,ш,Ярославское ,д.4 кор.4,8107371,муниципальный округ Ярославский,1973 +2281040,г Москва ш Ярославское д.57,Москва,ш Ярославское д.57,ш,Ярославское ,д.57,7721505,муниципальный округ Ярославский,1975 +2281040,г Москва ш Ярославское д.59,Москва,ш Ярославское д.59,ш,Ярославское ,д.59,7721495,муниципальный округ Ярославский,1975 +2281040,г Москва ш Ярославское д.6 кор.1,Москва,ш Ярославское д.6 кор.1,ш,Ярославское ,д.6 кор.1,7752310,муниципальный округ Ярославский,1970 +2281040,г Москва ш Ярославское д.6 кор.2,Москва,ш Ярославское д.6 кор.2,ш,Ярославское ,д.6 кор.2,7721510,муниципальный округ Ярославский,1971 +2281040,г Москва ш Ярославское д.61,Москва,ш Ярославское д.61,ш,Ярославское ,д.61,7763997,муниципальный округ Ярославский,1975 +2281040,г Москва ш Ярославское д.63,Москва,ш Ярославское д.63,ш,Ярославское ,д.63,7764005,муниципальный округ Ярославский,1976 +2281040,г Москва ш Ярославское д.67,Москва,ш Ярославское д.67,ш,Ярославское ,д.67,7721506,муниципальный округ Ярославский,1977 +2281040,г Москва ш Ярославское д.8 кор.2,Москва,ш Ярославское д.8 кор.2,ш,Ярославское ,д.8 кор.2,8250316,муниципальный округ Ярославский,н.д. +2281040,г Москва проезд Юрловский д.27 Б,Москва,проезд Юрловский д.27 Б,проезд,Юрловский ,д.27 Б,8065547,муниципальный округ Ярославский,1974 +2281008,г Москва аллея Петровско-Разумовская д.16,Москва,аллея Петровско-Разумовская д.16,аллея,Петровско-Разумовская ,д.16,8200620,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва аллея Петровско-Разумовская д.18,Москва,аллея Петровско-Разумовская д.18,аллея,Петровско-Разумовская ,д.18,7631211,муниципальный округ Аэропорт,1939 +2281008,г Москва аллея Петровско-Разумовская д.20,Москва,аллея Петровско-Разумовская д.20,аллея,Петровско-Разумовская ,д.20,8257769,муниципальный округ Аэропорт,1996 +2281008,г Москва аллея Петровско-Разумовская д.6,Москва,аллея Петровско-Разумовская д.6,аллея,Петровско-Разумовская ,д.6,8200610,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва аллея Петровско-Разумовская д.8,Москва,аллея Петровско-Разумовская д.8,аллея,Петровско-Разумовская ,д.8,8200615,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва пер Авиационный д.4,Москва,пер Авиационный д.4,пер,Авиационный ,д.4,7855713,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва пер Авиационный д.8,Москва,пер Авиационный д.8,пер,Авиационный ,д.8,8199795,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва пер Балтийский 1-й д.4,Москва,пер Балтийский 1-й д.4,пер,Балтийский 1-й ,д.4,7823264,муниципальный округ Аэропорт,1940 +2281008,г Москва пер Балтийский 2-й д.1/18 кор.А,Москва,пер Балтийский 2-й д.1/18 кор.А,пер,Балтийский 2-й ,д.1/18 кор.А,7823294,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва пер Балтийский 2-й д.1/18 кор.Б,Москва,пер Балтийский 2-й д.1/18 кор.Б,пер,Балтийский 2-й ,д.1/18 кор.Б,7823306,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва пер Балтийский 2-й д.2,Москва,пер Балтийский 2-й д.2,пер,Балтийский 2-й ,д.2,7823316,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва пер Балтийский 2-й д.4,Москва,пер Балтийский 2-й д.4,пер,Балтийский 2-й ,д.4,8199787,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва пер Балтийский 2-й д.4 кор.А,Москва,пер Балтийский 2-й д.4 кор.А,пер,Балтийский 2-й ,д.4 кор.А,7823332,муниципальный округ Аэропорт,1963 +2281008,г Москва пер Балтийский 2-й д.5,Москва,пер Балтийский 2-й д.5,пер,Балтийский 2-й ,д.5,7823349,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва пер Балтийский 2-й д.6,Москва,пер Балтийский 2-й д.6,пер,Балтийский 2-й ,д.6,8229483,муниципальный округ Аэропорт,1962 +2281008,г Москва пер Балтийский 3-й д.4 кор.1,Москва,пер Балтийский 3-й д.4 кор.1,пер,Балтийский 3-й ,д.4 кор.1,8259464,муниципальный округ Аэропорт,1957 +2281008,г Москва пер Балтийский 3-й д.4 кор.3,Москва,пер Балтийский 3-й д.4 кор.3,пер,Балтийский 3-й ,д.4 кор.3,7572951,муниципальный округ Аэропорт,1961 +2281008,г Москва пер Балтийский 3-й д.4 кор.4,Москва,пер Балтийский 3-й д.4 кор.4,пер,Балтийский 3-й ,д.4 кор.4,7572953,муниципальный округ Аэропорт,1964 +2281008,г Москва пер Балтийский 3-й д.6 кор.2,Москва,пер Балтийский 3-й д.6 кор.2,пер,Балтийский 3-й ,д.6 кор.2,8259470,муниципальный округ Аэропорт,1999 +2281008,г Москва пер Балтийский 3-й д.6 кор.3,Москва,пер Балтийский 3-й д.6 кор.3,пер,Балтийский 3-й ,д.6 кор.3,8259477,муниципальный округ Аэропорт,1998 +2281008,г Москва пер Эльдорадовский д.3,Москва,пер Эльдорадовский д.3,пер,Эльдорадовский ,д.3,8201016,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва пер Эльдорадовский д.4,Москва,пер Эльдорадовский д.4,пер,Эльдорадовский ,д.4,8201008,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва пер Эльдорадовский д.5,Москва,пер Эльдорадовский д.5,пер,Эльдорадовский ,д.5,7631195,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва пер Эльдорадовский д.7,Москва,пер Эльдорадовский д.7,пер,Эльдорадовский ,д.7,7631201,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.44,Москва,пр-кт Ленинградский д.44,пр-кт,Ленинградский ,д.44,8259493,муниципальный округ Аэропорт,1937 +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.48 кор.2,Москва,пр-кт Ленинградский д.48 кор.2,пр-кт,Ленинградский ,д.48 кор.2,8259498,муниципальный округ Аэропорт,1958 +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.48/2 строение 1,Москва,пр-кт Ленинградский д.48/2 строение 1,пр-кт,Ленинградский ,д.48/2 строение 1,7631150,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.50,Москва,пр-кт Ленинградский д.50,пр-кт,Ленинградский ,д.50,8200582,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.54/1,Москва,пр-кт Ленинградский д.54/1,пр-кт,Ленинградский ,д.54/1,7855730,муниципальный округ Аэропорт,1963 +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.54А,Москва,пр-кт Ленинградский д.54А,пр-кт,Ленинградский ,д.54А,8199910,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.56,Москва,пр-кт Ленинградский д.56,пр-кт,Ленинградский ,д.56,7855752,муниципальный округ Аэропорт,1938 +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.58,Москва,пр-кт Ленинградский д.58,пр-кт,Ленинградский ,д.58,7855762,муниципальный округ Аэропорт,1940 +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.60 кор.1,Москва,пр-кт Ленинградский д.60 кор.1,пр-кт,Ленинградский ,д.60 кор.1,8199917,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.60 кор.2,Москва,пр-кт Ленинградский д.60 кор.2,пр-кт,Ленинградский ,д.60 кор.2,8200007,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.60А,Москва,пр-кт Ленинградский д.60А,пр-кт,Ленинградский ,д.60А,8200011,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.62,Москва,пр-кт Ленинградский д.62,пр-кт,Ленинградский ,д.62,7855771,муниципальный округ Аэропорт,1938 +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.66,Москва,пр-кт Ленинградский д.66,пр-кт,Ленинградский ,д.66,8240411,муниципальный округ Аэропорт,1945 +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.74 кор.1,Москва,пр-кт Ленинградский д.74 кор.1,пр-кт,Ленинградский ,д.74 кор.1,8229486,муниципальный округ Аэропорт,1961 +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.74 кор.2,Москва,пр-кт Ленинградский д.74 кор.2,пр-кт,Ленинградский ,д.74 кор.2,8229489,муниципальный округ Аэропорт,1958 +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.74 кор.3,Москва,пр-кт Ленинградский д.74 кор.3,пр-кт,Ленинградский ,д.74 кор.3,8229491,муниципальный округ Аэропорт,1958 +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.74 кор.4,Москва,пр-кт Ленинградский д.74 кор.4,пр-кт,Ленинградский ,д.74 кор.4,8229493,муниципальный округ Аэропорт,1961 +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.74 кор.5,Москва,пр-кт Ленинградский д.74 кор.5,пр-кт,Ленинградский ,д.74 кор.5,7823360,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.74 кор.6,Москва,пр-кт Ленинградский д.74 кор.6,пр-кт,Ленинградский ,д.74 кор.6,7832500,муниципальный округ Аэропорт,1956 +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.76 кор.1,Москва,пр-кт Ленинградский д.76 кор.1,пр-кт,Ленинградский ,д.76 кор.1,8215720,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.76 кор.2,Москва,пр-кт Ленинградский д.76 кор.2,пр-кт,Ленинградский ,д.76 кор.2,8215759,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.76 кор.3,Москва,пр-кт Ленинградский д.76 кор.3,пр-кт,Ленинградский ,д.76 кор.3,8215764,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.76 кор.4,Москва,пр-кт Ленинградский д.76 кор.4,пр-кт,Ленинградский ,д.76 кор.4,8215767,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.78 кор.1,Москва,пр-кт Ленинградский д.78 кор.1,пр-кт,Ленинградский ,д.78 кор.1,7832559,муниципальный округ Аэропорт,1960 +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.78 кор.2,Москва,пр-кт Ленинградский д.78 кор.2,пр-кт,Ленинградский ,д.78 кор.2,7832576,муниципальный округ Аэропорт,1960 +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.78 кор.3,Москва,пр-кт Ленинградский д.78 кор.3,пр-кт,Ленинградский ,д.78 кор.3,7832583,муниципальный округ Аэропорт,1958 +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.78 кор.4,Москва,пр-кт Ленинградский д.78 кор.4,пр-кт,Ленинградский ,д.78 кор.4,8200016,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.78 кор.5,Москва,пр-кт Ленинградский д.78 кор.5,пр-кт,Ленинградский ,д.78 кор.5,7832591,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва проезд Амбулаторный 1-й д.2/6,Москва,проезд Амбулаторный 1-й д.2/6,проезд,Амбулаторный 1-й ,д.2/6,7823147,муниципальный округ Аэропорт,1968 +2281008,г Москва проезд Амбулаторный 1-й д.5 кор.1,Москва,проезд Амбулаторный 1-й д.5 кор.1,проезд,Амбулаторный 1-й ,д.5 кор.1,7572888,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва проезд Амбулаторный 1-й д.5 кор.2,Москва,проезд Амбулаторный 1-й д.5 кор.2,проезд,Амбулаторный 1-й ,д.5 кор.2,7572914,муниципальный округ Аэропорт,1962 +2281008,г Москва проезд Амбулаторный 1-й д.7 кор.3,Москва,проезд Амбулаторный 1-й д.7 кор.3,проезд,Амбулаторный 1-й ,д.7 кор.3,7572941,муниципальный округ Аэропорт,1974 +2281008,г Москва проезд Амбулаторный 1-й д.7 кор.А,Москва,проезд Амбулаторный 1-й д.7 кор.А,проезд,Амбулаторный 1-й ,д.7 кор.А,7572928,муниципальный округ Аэропорт,1958 +2281008,г Москва проезд Амбулаторный 1-й д.7 кор.Б,Москва,проезд Амбулаторный 1-й д.7 кор.Б,проезд,Амбулаторный 1-й ,д.7 кор.Б,7572935,муниципальный округ Аэропорт,1958 +2281008,г Москва проезд Амбулаторный 2-й д.11,Москва,проезд Амбулаторный 2-й д.11,проезд,Амбулаторный 2-й ,д.11,7572942,муниципальный округ Аэропорт,1961 +2281008,г Москва проезд Амбулаторный 2-й д.13,Москва,проезд Амбулаторный 2-й д.13,проезд,Амбулаторный 2-й ,д.13,7572943,муниципальный округ Аэропорт,1961 +2281008,г Москва проезд Амбулаторный 2-й д.15,Москва,проезд Амбулаторный 2-й д.15,проезд,Амбулаторный 2-й ,д.15,7572944,муниципальный округ Аэропорт,1962 +2281008,г Москва проезд Амбулаторный 2-й д.17,Москва,проезд Амбулаторный 2-й д.17,проезд,Амбулаторный 2-й ,д.17,7572945,муниципальный округ Аэропорт,1963 +2281008,г Москва проезд Амбулаторный 2-й д.19,Москва,проезд Амбулаторный 2-й д.19,проезд,Амбулаторный 2-й ,д.19,7572947,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва проезд Амбулаторный 2-й д.21/8,Москва,проезд Амбулаторный 2-й д.21/8,проезд,Амбулаторный 2-й ,д.21/8,7572948,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва проезд Зыковский Нов. д.3,Москва,проезд Зыковский Нов. д.3,проезд,Зыковский Нов. ,д.3,8252850,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва проезд Зыковский Нов. д.5,Москва,проезд Зыковский Нов. д.5,проезд,Зыковский Нов. ,д.5,8252855,муниципальный округ Аэропорт,1961 +2281008,г Москва проезд Зыковский Стар. д.3,Москва,проезд Зыковский Стар. д.3,проезд,Зыковский Стар. ,д.3,8201020,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва проезд Зыковский Стар. д.4,Москва,проезд Зыковский Стар. д.4,проезд,Зыковский Стар. ,д.4,8201026,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва проезд Зыковский Стар. д.5,Москва,проезд Зыковский Стар. д.5,проезд,Зыковский Стар. ,д.5,7855782,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва проезд Зыковский Стар. д.6 кор.1,Москва,проезд Зыковский Стар. д.6 кор.1,проезд,Зыковский Стар. ,д.6 кор.1,8201039,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва проезд Зыковский Стар. д.6 кор.2,Москва,проезд Зыковский Стар. д.6 кор.2,проезд,Зыковский Стар. ,д.6 кор.2,8201042,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва проезд Коптевский Б. д.10 кор.1,Москва,проезд Коптевский Б. д.10 кор.1,проезд,Коптевский Б. ,д.10 кор.1,7572960,муниципальный округ Аэропорт,1973 +2281008,г Москва проезд Коптевский Б. д.12 кор.1,Москва,проезд Коптевский Б. д.12 кор.1,проезд,Коптевский Б. ,д.12 кор.1,7572961,муниципальный округ Аэропорт,1958 +2281008,г Москва проезд Коптевский Б. д.12 кор.2,Москва,проезд Коптевский Б. д.12 кор.2,проезд,Коптевский Б. ,д.12 кор.2,7572962,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва проезд Коптевский Б. д.14 кор.1,Москва,проезд Коптевский Б. д.14 кор.1,проезд,Коптевский Б. ,д.14 кор.1,7572964,муниципальный округ Аэропорт,1958 +2281008,г Москва проезд Коптевский Б. д.14 кор.2,Москва,проезд Коптевский Б. д.14 кор.2,проезд,Коптевский Б. ,д.14 кор.2,7572965,муниципальный округ Аэропорт,1958 +2281008,г Москва проезд Коптевский Б. д.14 кор.3,Москва,проезд Коптевский Б. д.14 кор.3,проезд,Коптевский Б. ,д.14 кор.3,7572966,муниципальный округ Аэропорт,1958 +2281008,г Москва проезд Коптевский Б. д.14 кор.4,Москва,проезд Коптевский Б. д.14 кор.4,проезд,Коптевский Б. ,д.14 кор.4,7574143,муниципальный округ Аэропорт,1960 +2281008,г Москва проезд Коптевский Б. д.4,Москва,проезд Коптевский Б. д.4,проезд,Коптевский Б. ,д.4,7572958,муниципальный округ Аэропорт,1960 +2281008,г Москва проезд Коптевский Б. д.8,Москва,проезд Коптевский Б. д.8,проезд,Коптевский Б. ,д.8,7572959,муниципальный округ Аэропорт,1979 +2281008,г Москва проезд Коптевский Б. д.9,Москва,проезд Коптевский Б. д.9,проезд,Коптевский Б. ,д.9,8201051,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва проезд Коптевский М. д.4/6,Москва,проезд Коптевский М. д.4/6,проезд,Коптевский М. ,д.4/6,7574146,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва проезд Коптевский М. д.6 кор.1,Москва,проезд Коптевский М. д.6 кор.1,проезд,Коптевский М. ,д.6 кор.1,7574189,муниципальный округ Аэропорт,1969 +2281008,г Москва проезд Коптевский М. д.6 кор.2,Москва,проезд Коптевский М. д.6 кор.2,проезд,Коптевский М. ,д.6 кор.2,7574186,муниципальный округ Аэропорт,1970 +2281008,г Москва проезд Коптевский М. д.7,Москва,проезд Коптевский М. д.7,проезд,Коптевский М. ,д.7,7574192,муниципальный округ Аэропорт,1963 +2281008,г Москва проезд Кочновский д.4 кор.1,Москва,проезд Кочновский д.4 кор.1,проезд,Кочновский ,д.4 кор.1,8020445,муниципальный округ Аэропорт,2008 +2281008,г Москва проезд Кочновский д.4 кор.2,Москва,проезд Кочновский д.4 кор.2,проезд,Кочновский ,д.4 кор.2,8210423,муниципальный округ Аэропорт,2008 +2281008,г Москва проезд Шебашевский д.4,Москва,проезд Шебашевский д.4,проезд,Шебашевский ,д.4,7575064,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва проезд Шебашевский д.4 кор.1,Москва,проезд Шебашевский д.4 кор.1,проезд,Шебашевский ,д.4 кор.1,7575072,муниципальный округ Аэропорт,1951 +2281008,г Москва проезд Шебашевский д.4 кор.2,Москва,проезд Шебашевский д.4 кор.2,проезд,Шебашевский ,д.4 кор.2,7575123,муниципальный округ Аэропорт,1951 +2281008,г Москва проезд Шебашевский д.5,Москва,проезд Шебашевский д.5,проезд,Шебашевский ,д.5,7575127,муниципальный округ Аэропорт,1961 +2281008,г Москва проезд Шебашевский д.6,Москва,проезд Шебашевский д.6,проезд,Шебашевский ,д.6,7575134,муниципальный округ Аэропорт,1949 +2281008,г Москва проезд Шебашевский д.7,Москва,проезд Шебашевский д.7,проезд,Шебашевский ,д.7,7575138,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва проезд Шебашевский д.8 кор.1,Москва,проезд Шебашевский д.8 кор.1,проезд,Шебашевский ,д.8 кор.1,7575144,муниципальный округ Аэропорт,1952 +2281008,г Москва проезд Шебашевский д.8 кор.2,Москва,проезд Шебашевский д.8 кор.2,проезд,Шебашевский ,д.8 кор.2,7575150,муниципальный округ Аэропорт,1958 +2281008,г Москва ул 8 Марта 4-я д.4 кор.1,Москва,ул 8 Марта 4-я д.4 кор.1,ул,8 Марта 4-я ,д.4 кор.1,8200472,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул 8 Марта 4-я д.4 кор.2,Москва,ул 8 Марта 4-я д.4 кор.2,ул,8 Марта 4-я ,д.4 кор.2,8200490,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул 8 Марта 4-я д.5,Москва,ул 8 Марта 4-я д.5,ул,8 Марта 4-я ,д.5,7574206,муниципальный округ Аэропорт,1936 +2281008,г Москва ул 8 Марта д.11,Москва,ул 8 Марта д.11,ул,8 Марта ,д.11,8200054,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул 8 Марта д.13,Москва,ул 8 Марта д.13,ул,8 Марта ,д.13,8200500,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул 8 Марта д.15,Москва,ул 8 Марта д.15,ул,8 Марта ,д.15,7574198,муниципальный округ Аэропорт,1953 +2281008,г Москва ул 8 Марта д.15 кор.А,Москва,ул 8 Марта д.15 кор.А,ул,8 Марта ,д.15 кор.А,7574202,муниципальный округ Аэропорт,1953 +2281008,г Москва ул 8 Марта д.7/5,Москва,ул 8 Марта д.7/5,ул,8 Марта ,д.7/5,8200494,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул 8 Марта д.9,Москва,ул 8 Марта д.9,ул,8 Марта ,д.9,8257830,муниципальный округ Аэропорт,1979 +2281008,г Москва ул Академика Ильюшина д.1 кор.1,Москва,ул Академика Ильюшина д.1 кор.1,ул,Академика Ильюшина ,д.1 кор.1,7839964,муниципальный округ Аэропорт,1963 +2281008,г Москва ул Академика Ильюшина д.10,Москва,ул Академика Ильюшина д.10,ул,Академика Ильюшина ,д.10,7575184,муниципальный округ Аэропорт,1961 +2281008,г Москва ул Академика Ильюшина д.12,Москва,ул Академика Ильюшина д.12,ул,Академика Ильюшина ,д.12,7840050,муниципальный округ Аэропорт,1961 +2281008,г Москва ул Академика Ильюшина д.14,Москва,ул Академика Ильюшина д.14,ул,Академика Ильюшина ,д.14,7575186,муниципальный округ Аэропорт,1961 +2281008,г Москва ул Академика Ильюшина д.16,Москва,ул Академика Ильюшина д.16,ул,Академика Ильюшина ,д.16,7575188,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва ул Академика Ильюшина д.3,Москва,ул Академика Ильюшина д.3,ул,Академика Ильюшина ,д.3,8199867,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Академика Ильюшина д.4 кор.1,Москва,ул Академика Ильюшина д.4 кор.1,ул,Академика Ильюшина ,д.4 кор.1,7839979,муниципальный округ Аэропорт,1957 +2281008,г Москва ул Академика Ильюшина д.4 кор.2,Москва,ул Академика Ильюшина д.4 кор.2,ул,Академика Ильюшина ,д.4 кор.2,7839992,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва ул Академика Ильюшина д.5,Москва,ул Академика Ильюшина д.5,ул,Академика Ильюшина ,д.5,7840019,муниципальный округ Аэропорт,1960 +2281008,г Москва ул Академика Ильюшина д.6,Москва,ул Академика Ильюшина д.6,ул,Академика Ильюшина ,д.6,7840039,муниципальный округ Аэропорт,1956 +2281008,г Москва ул Асеева д.2,Москва,ул Асеева д.2,ул,Асеева ,д.2,7572954,муниципальный округ Аэропорт,1962 +2281008,г Москва ул Асеева д.6,Москва,ул Асеева д.6,ул,Асеева ,д.6,7572955,муниципальный округ Аэропорт,1964 +2281008,г Москва ул Асеева д.8,Москва,ул Асеева д.8,ул,Асеева ,д.8,7572957,муниципальный округ Аэропорт,1962 +2281008,г Москва ул Аэропортовская 1-я д.6,Москва,ул Аэропортовская 1-я д.6,ул,Аэропортовская 1-я ,д.6,8199777,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Балтийская д.10,Москва,ул Балтийская д.10,ул,Балтийская ,д.10,7823230,муниципальный округ Аэропорт,1961 +2281008,г Москва ул Балтийская д.4,Москва,ул Балтийская д.4,ул,Балтийская ,д.4,8229478,муниципальный округ Аэропорт,1960 +2281008,г Москва ул Балтийская д.6 кор.1,Москва,ул Балтийская д.6 кор.1,ул,Балтийская ,д.6 кор.1,7823246,муниципальный округ Аэропорт,1960 +2281008,г Москва ул Балтийская д.6 кор.2,Москва,ул Балтийская д.6 кор.2,ул,Балтийская ,д.6 кор.2,7823254,муниципальный округ Аэропорт,1961 +2281008,г Москва ул Балтийская д.6 кор.3,Москва,ул Балтийская д.6 кор.3,ул,Балтийская ,д.6 кор.3,7823257,муниципальный округ Аэропорт,1960 +2281008,г Москва ул Башиловка Нов. д.3,Москва,ул Башиловка Нов. д.3,ул,Башиловка Нов. ,д.3,8200602,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Коккинаки д.1,Москва,ул Коккинаки д.1,ул,Коккинаки ,д.1,7574210,муниципальный округ Аэропорт,1962 +2281008,г Москва ул Коккинаки д.2,Москва,ул Коккинаки д.2,ул,Коккинаки ,д.2,7574214,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва ул Коккинаки д.8,Москва,ул Коккинаки д.8,ул,Коккинаки ,д.8,7574216,муниципальный округ Аэропорт,1938 +2281008,г Москва ул Константина Симонова д.4,Москва,ул Константина Симонова д.4,ул,Константина Симонова ,д.4,7637714,муниципальный округ Аэропорт,1965 +2281008,г Москва ул Константина Симонова д.5 кор.1,Москва,ул Константина Симонова д.5 кор.1,ул,Константина Симонова ,д.5 кор.1,7855533,муниципальный округ Аэропорт,1962 +2281008,г Москва ул Константина Симонова д.5 кор.2,Москва,ул Константина Симонова д.5 кор.2,ул,Константина Симонова ,д.5 кор.2,7855551,муниципальный округ Аэропорт,1961 +2281008,г Москва ул Константина Симонова д.5 кор.3,Москва,ул Константина Симонова д.5 кор.3,ул,Константина Симонова ,д.5 кор.3,7855577,муниципальный округ Аэропорт,1961 +2281008,г Москва ул Константина Симонова д.6,Москва,ул Константина Симонова д.6,ул,Константина Симонова ,д.6,8257721,муниципальный округ Аэропорт,1974 +2281008,г Москва ул Константина Симонова д.7,Москва,ул Константина Симонова д.7,ул,Константина Симонова ,д.7,7855606,муниципальный округ Аэропорт,1964 +2281008,г Москва ул Константина Симонова д.8 кор.1,Москва,ул Константина Симонова д.8 кор.1,ул,Константина Симонова ,д.8 кор.1,8438957,муниципальный округ Аэропорт,1963 +2281008,г Москва ул Константина Симонова д.8 кор.2,Москва,ул Константина Симонова д.8 кор.2,ул,Константина Симонова ,д.8 кор.2,8200513,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Красноармейская д.10 кор.1,Москва,ул Красноармейская д.10 кор.1,ул,Красноармейская ,д.10 кор.1,8258314,муниципальный округ Аэропорт,1958 +2281008,г Москва ул Красноармейская д.10 кор.2,Москва,ул Красноармейская д.10 кор.2,ул,Красноармейская ,д.10 кор.2,7631133,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Красноармейская д.12,Москва,ул Красноармейская д.12,ул,Красноармейская ,д.12,8258010,муниципальный округ Аэропорт,1957 +2281008,г Москва ул Красноармейская д.13,Москва,ул Красноармейская д.13,ул,Красноармейская ,д.13,7855617,муниципальный округ Аэропорт,1964 +2281008,г Москва ул Красноармейская д.14,Москва,ул Красноармейская д.14,ул,Красноармейская ,д.14,7811271,муниципальный округ Аэропорт,1957 +2281008,г Москва ул Красноармейская д.16,Москва,ул Красноармейская д.16,ул,Красноармейская ,д.16,7631136,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Красноармейская д.2 кор.1,Москва,ул Красноармейская д.2 кор.1,ул,Красноармейская ,д.2 кор.1,8200520,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Красноармейская д.2 кор.2,Москва,ул Красноармейская д.2 кор.2,ул,Красноармейская ,д.2 кор.2,8033514,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Красноармейская д.20,Москва,ул Красноармейская д.20,ул,Красноармейская ,д.20,8200552,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Красноармейская д.22,Москва,ул Красноармейская д.22,ул,Красноармейская ,д.22,8200554,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Красноармейская д.24,Москва,ул Красноармейская д.24,ул,Красноармейская ,д.24,8199861,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Красноармейская д.26 кор.1,Москва,ул Красноармейская д.26 кор.1,ул,Красноармейская ,д.26 кор.1,7855642,муниципальный округ Аэропорт,1956 +2281008,г Москва ул Красноармейская д.26 кор.2,Москва,ул Красноармейская д.26 кор.2,ул,Красноармейская ,д.26 кор.2,7855652,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва ул Красноармейская д.28,Москва,ул Красноармейская д.28,ул,Красноармейская ,д.28,7855665,муниципальный округ Аэропорт,1981 +2281008,г Москва ул Красноармейская д.30,Москва,ул Красноармейская д.30,ул,Красноармейская ,д.30,8199876,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Красноармейская д.32,Москва,ул Красноармейская д.32,ул,Красноармейская ,д.32,7855686,муниципальный округ Аэропорт,1960 +2281008,г Москва ул Красноармейская д.36,Москва,ул Красноармейская д.36,ул,Красноармейская ,д.36,7855694,муниципальный округ Аэропорт,1960 +2281008,г Москва ул Красноармейская д.38,Москва,ул Красноармейская д.38,ул,Красноармейская ,д.38,8199882,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Красноармейская д.5,Москва,ул Красноармейская д.5,ул,Красноармейская ,д.5,8259422,муниципальный округ Аэропорт,1961 +2281008,г Москва ул Красноармейская д.6 кор.1,Москва,ул Красноармейская д.6 кор.1,ул,Красноармейская ,д.6 кор.1,8200526,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Красноармейская д.6 кор.2,Москва,ул Красноармейская д.6 кор.2,ул,Красноармейская ,д.6 кор.2,8200530,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Красноармейская д.7,Москва,ул Красноармейская д.7,ул,Красноармейская ,д.7,8200535,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Красноармейская д.8 кор.1,Москва,ул Красноармейская д.8 кор.1,ул,Красноармейская ,д.8 кор.1,8200537,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Красноармейская д.8 кор.2,Москва,ул Красноармейская д.8 кор.2,ул,Красноармейская ,д.8 кор.2,8200541,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Красноармейская д.8 кор.3,Москва,ул Красноармейская д.8 кор.3,ул,Красноармейская ,д.8 кор.3,8200546,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Красноармейская д.9,Москва,ул Красноармейская д.9,ул,Красноармейская ,д.9,8200547,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Лизы Чайкиной д.4 кор.1,Москва,ул Лизы Чайкиной д.4 кор.1,ул,Лизы Чайкиной ,д.4 кор.1,8199993,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Лизы Чайкиной д.4 кор.2,Москва,ул Лизы Чайкиной д.4 кор.2,ул,Лизы Чайкиной ,д.4 кор.2,7714192,муниципальный округ Аэропорт,1978 +2281008,г Москва ул Лизы Чайкиной д.6,Москва,ул Лизы Чайкиной д.6,ул,Лизы Чайкиной ,д.6,8199999,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Масловка Верхн. д.11,Москва,ул Масловка Верхн. д.11,ул,Масловка Верхн. ,д.11,8252609,муниципальный округ Аэропорт,1964 +2281008,г Москва ул Масловка Верхн. д.21,Москва,ул Масловка Верхн. д.21,ул,Масловка Верхн. ,д.21,8257806,муниципальный округ Аэропорт,1957 +2281008,г Москва ул Масловка Верхн. д.27 кор.1,Москва,ул Масловка Верхн. д.27 кор.1,ул,Масловка Верхн. ,д.27 кор.1,8252613,муниципальный округ Аэропорт,1961 +2281008,г Москва ул Масловка Верхн. д.27 кор.2,Москва,ул Масловка Верхн. д.27 кор.2,ул,Масловка Верхн. ,д.27 кор.2,7631121,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Масловка Верхн. д.29,Москва,ул Масловка Верхн. д.29,ул,Масловка Верхн. ,д.29,7631126,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Масловка Верхн. д.7,Москва,ул Масловка Верхн. д.7,ул,Масловка Верхн. ,д.7,8200593,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Масловка Нижн. д.19,Москва,ул Масловка Нижн. д.19,ул,Масловка Нижн. ,д.19,8200598,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Пилота Нестерова д.11,Москва,ул Пилота Нестерова д.11,ул,Пилота Нестерова ,д.11,7631207,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Пилота Нестерова д.7 кор.19,Москва,ул Пилота Нестерова д.7 кор.19,ул,Пилота Нестерова ,д.7 кор.19,8200625,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Пилота Нестерова д.9 кор.20,Москва,ул Пилота Нестерова д.9 кор.20,ул,Пилота Нестерова ,д.9 кор.20,7631205,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.11,Москва,ул Планетная д.11,ул,Планетная ,д.11,8252529,муниципальный округ Аэропорт,1975 +2281008,г Москва ул Планетная д.12,Москва,ул Планетная д.12,ул,Планетная ,д.12,7631140,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.13,Москва,ул Планетная д.13,ул,Планетная ,д.13,8200660,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.14,Москва,ул Планетная д.14,ул,Планетная ,д.14,8200665,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.15,Москва,ул Планетная д.15,ул,Планетная ,д.15,8200943,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.16,Москва,ул Планетная д.16,ул,Планетная ,д.16,8199951,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.17,Москва,ул Планетная д.17,ул,Планетная ,д.17,8200950,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.18,Москва,ул Планетная д.18,ул,Планетная ,д.18,8200954,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.2/12,Москва,ул Планетная д.2/12,ул,Планетная ,д.2/12,7631147,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.20,Москва,ул Планетная д.20,ул,Планетная ,д.20,8200960,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.21,Москва,ул Планетная д.21,ул,Планетная ,д.21,8200974,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.22,Москва,ул Планетная д.22,ул,Планетная ,д.22,8200981,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.24,Москва,ул Планетная д.24,ул,Планетная ,д.24,8200987,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.25,Москва,ул Планетная д.25,ул,Планетная ,д.25,8200991,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.26,Москва,ул Планетная д.26,ул,Планетная ,д.26,7553808,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.27,Москва,ул Планетная д.27,ул,Планетная ,д.27,8200994,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.29,Москва,ул Планетная д.29,ул,Планетная ,д.29,7855788,муниципальный округ Аэропорт,1961 +2281008,г Москва ул Планетная д.29 кор.1,Москва,ул Планетная д.29 кор.1,ул,Планетная ,д.29 кор.1,7855798,муниципальный округ Аэропорт,1961 +2281008,г Москва ул Планетная д.29 кор.2,Москва,ул Планетная д.29 кор.2,ул,Планетная ,д.29 кор.2,7855808,муниципальный округ Аэропорт,1974 +2281008,г Москва ул Планетная д.3 кор.2,Москва,ул Планетная д.3 кор.2,ул,Планетная ,д.3 кор.2,8033907,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.31,Москва,ул Планетная д.31,ул,Планетная ,д.31,7855814,муниципальный округ Аэропорт,1956 +2281008,г Москва ул Планетная д.33,Москва,ул Планетная д.33,ул,Планетная ,д.33,7855820,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва ул Планетная д.35,Москва,ул Планетная д.35,ул,Планетная ,д.35,8252543,муниципальный округ Аэропорт,1956 +2281008,г Москва ул Планетная д.38,Москва,ул Планетная д.38,ул,Планетная ,д.38,7574219,муниципальный округ Аэропорт,1962 +2281008,г Москва ул Планетная д.4,Москва,ул Планетная д.4,ул,Планетная ,д.4,8200633,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.40,Москва,ул Планетная д.40,ул,Планетная ,д.40,7574249,муниципальный округ Аэропорт,1960 +2281008,г Москва ул Планетная д.41,Москва,ул Планетная д.41,ул,Планетная ,д.41,7855828,муниципальный округ Аэропорт,1960 +2281008,г Москва ул Планетная д.42,Москва,ул Планетная д.42,ул,Планетная ,д.42,7574286,муниципальный округ Аэропорт,1960 +2281008,г Москва ул Планетная д.43,Москва,ул Планетная д.43,ул,Планетная ,д.43,8199974,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.47 кор.1,Москва,ул Планетная д.47 кор.1,ул,Планетная ,д.47 кор.1,7855837,муниципальный округ Аэропорт,1974 +2281008,г Москва ул Планетная д.47 кор.2,Москва,ул Планетная д.47 кор.2,ул,Планетная ,д.47 кор.2,8199979,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.49,Москва,ул Планетная д.49,ул,Планетная ,д.49,8199986,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.5,Москва,ул Планетная д.5,ул,Планетная ,д.5,8200642,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.6,Москва,ул Планетная д.6,ул,Планетная ,д.6,8200646,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.7,Москва,ул Планетная д.7,ул,Планетная ,д.7,8200649,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.8,Москва,ул Планетная д.8,ул,Планетная ,д.8,8200653,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.9,Москва,ул Планетная д.9,ул,Планетная ,д.9,8252504,муниципальный округ Аэропорт,1958 +2281008,г Москва ул Самеда Вургуна д.1,Москва,ул Самеда Вургуна д.1,ул,Самеда Вургуна ,д.1,7832600,муниципальный округ Аэропорт,1960 +2281008,г Москва ул Самеда Вургуна д.11,Москва,ул Самеда Вургуна д.11,ул,Самеда Вургуна ,д.11,7832605,муниципальный округ Аэропорт,1961 +2281008,г Москва ул Самеда Вургуна д.5,Москва,ул Самеда Вургуна д.5,ул,Самеда Вургуна ,д.5,8257822,муниципальный округ Аэропорт,1953 +2281008,г Москва ул Самеда Вургуна д.7,Москва,ул Самеда Вургуна д.7,ул,Самеда Вургуна ,д.7,8229497,муниципальный округ Аэропорт,1962 +2281008,г Москва ул Серегина д.3,Москва,ул Серегина д.3,ул,Серегина ,д.3,8201005,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Степана Супруна д.12 кор.1,Москва,ул Степана Супруна д.12 кор.1,ул,Степана Супруна ,д.12 кор.1,8257756,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва ул Степана Супруна д.12 кор.2,Москва,ул Степана Супруна д.12 кор.2,ул,Степана Супруна ,д.12 кор.2,8257763,муниципальный округ Аэропорт,1969 +2281008,г Москва ул Степана Супруна д.12 кор.3,Москва,ул Степана Супруна д.12 кор.3,ул,Степана Супруна ,д.12 кор.3,7631190,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Степана Супруна д.3,Москва,ул Степана Супруна д.3,ул,Степана Супруна ,д.3,7640832,муниципальный округ Аэропорт,1974 +2281008,г Москва ул Степана Супруна д.4,Москва,ул Степана Супруна д.4,ул,Степана Супруна ,д.4,7631186,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Усиевича д.10 кор.А,Москва,ул Усиевича д.10 кор.А,ул,Усиевича ,д.10 кор.А,7574299,муниципальный округ Аэропорт,1963 +2281008,г Москва ул Усиевича д.16,Москва,ул Усиевича д.16,ул,Усиевича ,д.16,8229498,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва ул Усиевича д.18,Москва,ул Усиевича д.18,ул,Усиевича ,д.18,7832611,муниципальный округ Аэропорт,1975 +2281008,г Москва ул Усиевича д.2,Москва,ул Усиевича д.2,ул,Усиевича ,д.2,8257792,муниципальный округ Аэропорт,1960 +2281008,г Москва ул Усиевича д.21,Москва,ул Усиевича д.21,ул,Усиевича ,д.21,8200024,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Усиевича д.23,Москва,ул Усиевича д.23,ул,Усиевича ,д.23,7839848,муниципальный округ Аэропорт,1961 +2281008,г Москва ул Усиевича д.25 кор.1,Москва,ул Усиевича д.25 кор.1,ул,Усиевича ,д.25 кор.1,8200033,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Усиевича д.25 кор.2,Москва,ул Усиевича д.25 кор.2,ул,Усиевича ,д.25 кор.2,7832619,муниципальный округ Аэропорт,1973 +2281008,г Москва ул Усиевича д.25 кор.3,Москва,ул Усиевича д.25 кор.3,ул,Усиевича ,д.25 кор.3,8229499,муниципальный округ Аэропорт,1973 +2281008,г Москва ул Усиевича д.27 кор.1,Москва,ул Усиевича д.27 кор.1,ул,Усиевича ,д.27 кор.1,8316691,муниципальный округ Аэропорт,2005 +2281008,г Москва ул Усиевича д.27 кор.2,Москва,ул Усиевича д.27 кор.2,ул,Усиевича ,д.27 кор.2,7823126,муниципальный округ Аэропорт,2004 +2281008,г Москва ул Усиевича д.29 кор.2,Москва,ул Усиевича д.29 кор.2,ул,Усиевича ,д.29 кор.2,7839872,муниципальный округ Аэропорт,2003 +2281008,г Москва ул Усиевича д.3,Москва,ул Усиевича д.3,ул,Усиевича ,д.3,8115285,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Усиевича д.4,Москва,ул Усиевича д.4,ул,Усиевича ,д.4,7574294,муниципальный округ Аэропорт,1964 +2281008,г Москва ул Усиевича д.5,Москва,ул Усиевича д.5,ул,Усиевича ,д.5,8248344,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Усиевича д.7,Москва,ул Усиевича д.7,ул,Усиевича ,д.7,8244604,муниципальный округ Аэропорт,1966 +2281008,г Москва ул Часовая д.10,Москва,ул Часовая д.10,ул,Часовая ,д.10,7574346,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва ул Часовая д.12,Москва,ул Часовая д.12,ул,Часовая ,д.12,7574350,муниципальный округ Аэропорт,1963 +2281008,г Москва ул Часовая д.14,Москва,ул Часовая д.14,ул,Часовая ,д.14,7574511,муниципальный округ Аэропорт,1962 +2281008,г Москва ул Часовая д.15,Москва,ул Часовая д.15,ул,Часовая ,д.15,7839898,муниципальный округ Аэропорт,1957 +2281008,г Москва ул Часовая д.17,Москва,ул Часовая д.17,ул,Часовая ,д.17,8474595,муниципальный округ Аэропорт,1950 +2281008,г Москва ул Часовая д.18,Москва,ул Часовая д.18,ул,Часовая ,д.18,7574521,муниципальный округ Аэропорт,1983 +2281008,г Москва ул Часовая д.19 кор.3,Москва,ул Часовая д.19 кор.3,ул,Часовая ,д.19 кор.3,7827602,муниципальный округ Аэропорт,2008 +2281008,г Москва ул Часовая д.19/8,Москва,ул Часовая д.19/8,ул,Часовая ,д.19/8,8474597,муниципальный округ Аэропорт,1952 +2281008,г Москва ул Часовая д.19А,Москва,ул Часовая д.19А,ул,Часовая ,д.19А,8229501,муниципальный округ Аэропорт,1962 +2281008,г Москва ул Часовая д.21А,Москва,ул Часовая д.21А,ул,Часовая ,д.21А,8229502,муниципальный округ Аэропорт,1962 +2281008,г Москва ул Часовая д.23 кор.1,Москва,ул Часовая д.23 кор.1,ул,Часовая ,д.23 кор.1,7827779,муниципальный округ Аэропорт,2008 +2281008,г Москва ул Часовая д.25 кор.2,Москва,ул Часовая д.25 кор.2,ул,Часовая ,д.25 кор.2,8177343,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Часовая д.26,Москва,ул Часовая д.26,ул,Часовая ,д.26,7839910,муниципальный округ Аэропорт,1960 +2281008,г Москва ул Часовая д.4 кор.1,Москва,ул Часовая д.4 кор.1,ул,Часовая ,д.4 кор.1,7574304,муниципальный округ Аэропорт,1962 +2281008,г Москва ул Часовая д.4 кор.2,Москва,ул Часовая д.4 кор.2,ул,Часовая ,д.4 кор.2,7574313,муниципальный округ Аэропорт,1978 +2281008,г Москва ул Часовая д.5,Москва,ул Часовая д.5,ул,Часовая ,д.5,8229500,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва ул Часовая д.5 кор.А,Москва,ул Часовая д.5 кор.А,ул,Часовая ,д.5 кор.А,7574317,муниципальный округ Аэропорт,1960 +2281008,г Москва ул Часовая д.6 кор.1,Москва,ул Часовая д.6 кор.1,ул,Часовая ,д.6 кор.1,7574321,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва ул Часовая д.6 кор.2,Москва,ул Часовая д.6 кор.2,ул,Часовая ,д.6 кор.2,7574326,муниципальный округ Аэропорт,1958 +2281008,г Москва ул Часовая д.7 кор.1,Москва,ул Часовая д.7 кор.1,ул,Часовая ,д.7 кор.1,7574329,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва ул Часовая д.7 кор.2,Москва,ул Часовая д.7 кор.2,ул,Часовая ,д.7 кор.2,7574333,муниципальный округ Аэропорт,1962 +2281008,г Москва ул Часовая д.8,Москва,ул Часовая д.8,ул,Часовая ,д.8,7574338,муниципальный округ Аэропорт,1960 +2281008,г Москва ул Часовая д.9,Москва,ул Часовая д.9,ул,Часовая ,д.9,7574342,муниципальный округ Аэропорт,1961 +2281008,г Москва ул Черняховского д.11 кор.1,Москва,ул Черняховского д.11 кор.1,ул,Черняховского ,д.11 кор.1,7574614,муниципальный округ Аэропорт,1962 +2281008,г Москва ул Черняховского д.11 кор.2,Москва,ул Черняховского д.11 кор.2,ул,Черняховского ,д.11 кор.2,7574854,муниципальный округ Аэропорт,1963 +2281008,г Москва ул Черняховского д.12,Москва,ул Черняховского д.12,ул,Черняховского ,д.12,8200045,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Черняховского д.13,Москва,ул Черняховского д.13,ул,Черняховского ,д.13,7574849,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва ул Черняховского д.14,Москва,ул Черняховского д.14,ул,Черняховского ,д.14,7574887,муниципальный округ Аэропорт,1958 +2281008,г Москва ул Черняховского д.15 кор.1,Москва,ул Черняховского д.15 кор.1,ул,Черняховского ,д.15 кор.1,7575001,муниципальный округ Аэропорт,1958 +2281008,г Москва ул Черняховского д.15 кор.2,Москва,ул Черняховского д.15 кор.2,ул,Черняховского ,д.15 кор.2,7575008,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва ул Черняховского д.15 кор.4,Москва,ул Черняховского д.15 кор.4,ул,Черняховского ,д.15 кор.4,7575018,муниципальный округ Аэропорт,1960 +2281008,г Москва ул Черняховского д.17 кор.1,Москва,ул Черняховского д.17 кор.1,ул,Черняховского ,д.17 кор.1,7575024,муниципальный округ Аэропорт,1958 +2281008,г Москва ул Черняховского д.17 кор.2,Москва,ул Черняховского д.17 кор.2,ул,Черняховского ,д.17 кор.2,7575028,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва ул Черняховского д.17 кор.3,Москва,ул Черняховского д.17 кор.3,ул,Черняховского ,д.17 кор.3,7575033,муниципальный округ Аэропорт,1960 +2281008,г Москва ул Черняховского д.17 кор.4,Москва,ул Черняховского д.17 кор.4,ул,Черняховского ,д.17 кор.4,7575043,муниципальный округ Аэропорт,1960 +2281008,г Москва ул Черняховского д.6,Москва,ул Черняховского д.6,ул,Черняховского ,д.6,8200042,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Черняховского д.7,Москва,ул Черняховского д.7,ул,Черняховского ,д.7,7574536,муниципальный округ Аэропорт,1961 +2281008,г Москва ул Черняховского д.8,Москва,ул Черняховского д.8,ул,Черняховского ,д.8,7823173,муниципальный округ Аэропорт,1958 +2281008,г Москва ул Черняховского д.8А,Москва,ул Черняховского д.8А,ул,Черняховского ,д.8А,8229503,муниципальный округ Аэропорт,1971 +2281008,г Москва ул Черняховского д.9 кор.1,Москва,ул Черняховского д.9 кор.1,ул,Черняховского ,д.9 кор.1,7574559,муниципальный округ Аэропорт,1972 +2281008,г Москва ул Черняховского д.9 кор.2,Москва,ул Черняховского д.9 кор.2,ул,Черняховского ,д.9 кор.2,7574572,муниципальный округ Аэропорт,1972 +2281008,г Москва ул Черняховского д.9 кор.3,Москва,ул Черняховского д.9 кор.3,ул,Черняховского ,д.9 кор.3,7574580,муниципальный округ Аэропорт,1973 +2281008,г Москва ул Черняховского д.9 кор.4,Москва,ул Черняховского д.9 кор.4,ул,Черняховского ,д.9 кор.4,7574586,муниципальный округ Аэропорт,1975 +2281009,г Москва аллея Беговая д.3,Москва,аллея Беговая д.3,аллея,Беговая ,д.3,8041984,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва аллея Беговая д.5,Москва,аллея Беговая д.5,аллея,Беговая ,д.5,8041986,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва аллея Беговая д.5 кор.2,Москва,аллея Беговая д.5 кор.2,аллея,Беговая ,д.5 кор.2,8042309,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва аллея Беговая д.5 кор.3,Москва,аллея Беговая д.5 кор.3,аллея,Беговая ,д.5 кор.3,8042298,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва аллея Беговая д.7 кор.2,Москва,аллея Беговая д.7 кор.2,аллея,Беговая ,д.7 кор.2,8042129,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва аллея Беговая д.9,Москва,аллея Беговая д.9,аллея,Беговая ,д.9,8042121,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва аллея Скаковая д.9,Москва,аллея Скаковая д.9,аллея,Скаковая ,д.9,8042138,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пер Расковой д.17,Москва,пер Расковой д.17,пер,Расковой ,д.17,8041765,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пер Расковой д.19/23,Москва,пер Расковой д.19/23,пер,Расковой ,д.19/23,8041766,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пер Расковой д.24,Москва,пер Расковой д.24,пер,Расковой ,д.24,8041922,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пр-кт Ленинградский д.1,Москва,пр-кт Ленинградский д.1,пр-кт,Ленинградский ,д.1,8042059,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пр-кт Ленинградский д.10,Москва,пр-кт Ленинградский д.10,пр-кт,Ленинградский ,д.10,8041853,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пр-кт Ленинградский д.11 строение 2,Москва,пр-кт Ленинградский д.11 строение 2,пр-кт,Ленинградский ,д.11 строение 2,8042095,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пр-кт Ленинградский д.12,Москва,пр-кт Ленинградский д.12,пр-кт,Ленинградский ,д.12,8041852,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пр-кт Ленинградский д.13 строение 1,Москва,пр-кт Ленинградский д.13 строение 1,пр-кт,Ленинградский ,д.13 строение 1,8042145,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пр-кт Ленинградский д.13 строение 1а,Москва,пр-кт Ленинградский д.13 строение 1а,пр-кт,Ленинградский ,д.13 строение 1а,8042161,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пр-кт Ленинградский д.14 строение 1,Москва,пр-кт Ленинградский д.14 строение 1,пр-кт,Ленинградский ,д.14 строение 1,8041832,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пр-кт Ленинградский д.14 строение 4,Москва,пр-кт Ленинградский д.14 строение 4,пр-кт,Ленинградский ,д.14 строение 4,8041841,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пр-кт Ленинградский д.14 строение 5,Москва,пр-кт Ленинградский д.14 строение 5,пр-кт,Ленинградский ,д.14 строение 5,8041835,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пр-кт Ленинградский д.18,Москва,пр-кт Ленинградский д.18,пр-кт,Ленинградский ,д.18,8041845,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пр-кт Ленинградский д.19,Москва,пр-кт Ленинградский д.19,пр-кт,Ленинградский ,д.19,8042030,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пр-кт Ленинградский д.2,Москва,пр-кт Ленинградский д.2,пр-кт,Ленинградский ,д.2,8041848,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пр-кт Ленинградский д.26 кор.1,Москва,пр-кт Ленинградский д.26 кор.1,пр-кт,Ленинградский ,д.26 кор.1,8041793,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пр-кт Ленинградский д.26 кор.2,Москва,пр-кт Ленинградский д.26 кор.2,пр-кт,Ленинградский ,д.26 кор.2,8041791,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пр-кт Ленинградский д.27,Москва,пр-кт Ленинградский д.27,пр-кт,Ленинградский ,д.27,8042004,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пр-кт Ленинградский д.28,Москва,пр-кт Ленинградский д.28,пр-кт,Ленинградский ,д.28,8041798,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пр-кт Ленинградский д.33 кор.а,Москва,пр-кт Ленинградский д.33 кор.а,пр-кт,Ленинградский ,д.33 кор.а,8042357,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пр-кт Ленинградский д.35,Москва,пр-кт Ленинградский д.35,пр-кт,Ленинградский ,д.35,8042332,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пр-кт Ленинградский д.4/2,Москва,пр-кт Ленинградский д.4/2,пр-кт,Ленинградский ,д.4/2,8041847,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пр-кт Ленинградский д.5 строение 2,Москва,пр-кт Ленинградский д.5 строение 2,пр-кт,Ленинградский ,д.5 строение 2,8042015,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пр-кт Ленинградский д.5 строение 3,Москва,пр-кт Ленинградский д.5 строение 3,пр-кт,Ленинградский ,д.5 строение 3,8042008,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пр-кт Ленинградский д.9,Москва,пр-кт Ленинградский д.9,пр-кт,Ленинградский ,д.9,8042087,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва проезд Беговой д.7,Москва,проезд Беговой д.7,проезд,Беговой ,д.7,8041739,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва проезд Беговой д.8,Москва,проезд Беговой д.8,проезд,Беговой ,д.8,8041522,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Беговая д.11,Москва,ул Беговая д.11,ул,Беговая ,д.11,8041729,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Беговая д.13,Москва,ул Беговая д.13,ул,Беговая ,д.13,8041544,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Беговая д.34,Москва,ул Беговая д.34,ул,Беговая ,д.34,8042321,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Беговая д.6 кор.3,Москва,ул Беговая д.6 кор.3,ул,Беговая ,д.6 кор.3,7631105,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Верхняя д.1,Москва,ул Верхняя д.1,ул,Верхняя ,д.1,8042182,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Верхняя д.14/16,Москва,ул Верхняя д.14/16,ул,Верхняя ,д.14/16,8042232,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Верхняя д.18,Москва,ул Верхняя д.18,ул,Верхняя ,д.18,8042208,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Верхняя д.3 кор.1,Москва,ул Верхняя д.3 кор.1,ул,Верхняя ,д.3 кор.1,8042190,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Верхняя д.3 кор.2,Москва,ул Верхняя д.3 кор.2,ул,Верхняя ,д.3 кор.2,8042198,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Масловка Нижн. д.5,Москва,ул Масловка Нижн. д.5,ул,Масловка Нижн. ,д.5,8041975,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Масловка Нижн. д.5 кор.1,Москва,ул Масловка Нижн. д.5 кор.1,ул,Масловка Нижн. ,д.5 кор.1,8041961,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Масловка Нижн. д.5 кор.2,Москва,ул Масловка Нижн. д.5 кор.2,ул,Масловка Нижн. ,д.5 кор.2,8041968,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Масловка Нижн. д.5 кор.3,Москва,ул Масловка Нижн. д.5 кор.3,ул,Масловка Нижн. ,д.5 кор.3,8041965,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Нижняя д.11,Москва,ул Нижняя д.11,ул,Нижняя ,д.11,8042039,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Нижняя д.3,Москва,ул Нижняя д.3,ул,Нижняя ,д.3,8042046,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Нижняя д.4,Москва,ул Нижняя д.4,ул,Нижняя ,д.4,8042217,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Нижняя д.5,Москва,ул Нижняя д.5,ул,Нижняя ,д.5,8042052,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Нижняя д.6,Москва,ул Нижняя д.6,ул,Нижняя ,д.6,8042225,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Нижняя д.7,Москва,ул Нижняя д.7,ул,Нижняя ,д.7,8042056,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Правды д.1,Москва,ул Правды д.1,ул,Правды ,д.1,8041867,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Правды д.1/2,Москва,ул Правды д.1/2,ул,Правды ,д.1/2,8041757,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Правды д.11,Москва,ул Правды д.11,ул,Правды ,д.11,8041950,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Правды д.17/19,Москва,ул Правды д.17/19,ул,Правды ,д.17/19,8041878,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Правды д.2 строение а,Москва,ул Правды д.2 строение а,ул,Правды ,д.2 строение а,8041801,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Правды д.3/1,Москва,ул Правды д.3/1,ул,Правды ,д.3/1,8041751,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Правды д.33 строение 3,Москва,ул Правды д.33 строение 3,ул,Правды ,д.33 строение 3,8041980,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Правды д.4,Москва,ул Правды д.4,ул,Правды ,д.4,8041767,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Правды д.5,Москва,ул Правды д.5,ул,Правды ,д.5,8041868,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Правды д.6/34,Москва,ул Правды д.6/34,ул,Правды ,д.6/34,8041860,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Правды д.7/9,Москва,ул Правды д.7/9,ул,Правды ,д.7/9,8041953,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Расковой д.10,Москва,ул Расковой д.10,ул,Расковой ,д.10,8041779,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Расковой д.12,Москва,ул Расковой д.12,ул,Расковой ,д.12,8041774,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Расковой д.14,Москва,ул Расковой д.14,ул,Расковой ,д.14,8041857,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Расковой д.16/18,Москва,ул Расковой д.16/18,ул,Расковой ,д.16/18,8041957,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Расковой д.16/26 кор.1,Москва,ул Расковой д.16/26 кор.1,ул,Расковой ,д.16/26 кор.1,8041891,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Расковой д.16/26 кор.2,Москва,ул Расковой д.16/26 кор.2,ул,Расковой ,д.16/26 кор.2,8041884,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Расковой д.16/26 кор.3,Москва,ул Расковой д.16/26 кор.3,ул,Расковой ,д.16/26 кор.3,8041887,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Расковой д.22 кор.1,Москва,ул Расковой д.22 кор.1,ул,Расковой ,д.22 кор.1,8041871,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Расковой д.22 кор.2,Москва,ул Расковой д.22 кор.2,ул,Расковой ,д.22 кор.2,8041873,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Расковой д.22 строение а,Москва,ул Расковой д.22 строение а,ул,Расковой ,д.22 строение а,8041935,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Расковой д.24 строение а,Москва,ул Расковой д.24 строение а,ул,Расковой ,д.24 строение а,8041875,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Расковой д.26/29,Москва,ул Расковой д.26/29,ул,Расковой ,д.26/29,8041940,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Расковой д.8,Москва,ул Расковой д.8,ул,Расковой ,д.8,8041771,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Скаковая д.13 кор.1,Москва,ул Скаковая д.13 кор.1,ул,Скаковая ,д.13 кор.1,8042242,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Скаковая д.13 кор.2,Москва,ул Скаковая д.13 кор.2,ул,Скаковая ,д.13 кор.2,8042257,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Скаковая д.14,Москва,ул Скаковая д.14,ул,Скаковая ,д.14,8041993,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Скаковая д.15 кор.1,Москва,ул Скаковая д.15 кор.1,ул,Скаковая ,д.15 кор.1,8042267,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Скаковая д.15 кор.2,Москва,ул Скаковая д.15 кор.2,ул,Скаковая ,д.15 кор.2,8042252,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Скаковая д.18 кор.2,Москва,ул Скаковая д.18 кор.2,ул,Скаковая ,д.18 кор.2,8042001,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Скаковая д.18 строение а,Москва,ул Скаковая д.18 строение а,ул,Скаковая ,д.18 строение а,8041997,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Скаковая д.34 кор.1,Москва,ул Скаковая д.34 кор.1,ул,Скаковая ,д.34 кор.1,8042020,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Скаковая д.34 кор.2,Москва,ул Скаковая д.34 кор.2,ул,Скаковая ,д.34 кор.2,8042025,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Скаковая д.34 кор.3,Москва,ул Скаковая д.34 кор.3,ул,Скаковая ,д.34 кор.3,8042276,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Скаковая д.34 кор.4,Москва,ул Скаковая д.34 кор.4,ул,Скаковая ,д.34 кор.4,7630824,муниципальный округ Беговой,1977 +2281009,г Москва ул Скаковая д.4/1 кор.1,Москва,ул Скаковая д.4/1 кор.1,ул,Скаковая ,д.4/1 кор.1,8042076,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Скаковая д.4/1 кор.2,Москва,ул Скаковая д.4/1 кор.2,ул,Скаковая ,д.4/1 кор.2,8042065,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Скаковая д.5,Москва,ул Скаковая д.5,ул,Скаковая ,д.5,8373738,муниципальный округ Беговой,1994 +2281009,г Москва ул Скаковая д.7/21 строение а,Москва,ул Скаковая д.7/21 строение а,ул,Скаковая ,д.7/21 строение а,8042035,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Ямского Поля 1-я д.24,Москва,ул Ямского Поля 1-я д.24,ул,Ямского Поля 1-я ,д.24,8041806,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Ямского Поля 3-я д.13,Москва,ул Ямского Поля 3-я д.13,ул,Ямского Поля 3-я ,д.13,8041862,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Ямского Поля 3-я д.17,Москва,ул Ямского Поля 3-я д.17,ул,Ямского Поля 3-я ,д.17,8041866,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Ямского Поля 5-я д.23/25 кор.1,Москва,ул Ямского Поля 5-я д.23/25 кор.1,ул,Ямского Поля 5-я ,д.23/25 кор.1,8041879,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Ямского Поля 5-я д.23/25 кор.2,Москва,ул Ямского Поля 5-я д.23/25 кор.2,ул,Ямского Поля 5-я ,д.23/25 кор.2,8041881,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Ямского Поля 5-я д.27,Москва,ул Ямского Поля 5-я д.27,ул,Ямского Поля 5-я ,д.27,8041946,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.10 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.10 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.10 кор.1,7929247,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.10 кор.2,Москва,б-р Бескудниковский д.10 кор.2,б-р,Бескудниковский ,д.10 кор.2,7929249,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.10 кор.3,Москва,б-р Бескудниковский д.10 кор.3,б-р,Бескудниковский ,д.10 кор.3,7929251,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.10 кор.4,Москва,б-р Бескудниковский д.10 кор.4,б-р,Бескудниковский ,д.10 кор.4,7929254,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.10 кор.5,Москва,б-р Бескудниковский д.10 кор.5,б-р,Бескудниковский ,д.10 кор.5,7875685,муниципальный округ Бескудниковский,2002 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.11 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.11 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.11 кор.1,7650380,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.11 кор.2,Москва,б-р Бескудниковский д.11 кор.2,б-р,Бескудниковский ,д.11 кор.2,7929333,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.11 кор.3,Москва,б-р Бескудниковский д.11 кор.3,б-р,Бескудниковский ,д.11 кор.3,7651740,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.13/10,Москва,б-р Бескудниковский д.13/10,б-р,Бескудниковский ,д.13/10,7929340,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.15 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.15 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.15 кор.1,7875737,муниципальный округ Бескудниковский,1980 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.16 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.16 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.16 кор.1,7875756,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.16 кор.2,Москва,б-р Бескудниковский д.16 кор.2,б-р,Бескудниковский ,д.16 кор.2,7875769,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.16 кор.3,Москва,б-р Бескудниковский д.16 кор.3,б-р,Бескудниковский ,д.16 кор.3,7929256,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.16 кор.4,Москва,б-р Бескудниковский д.16 кор.4,б-р,Бескудниковский ,д.16 кор.4,7929259,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.17 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.17 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.17 кор.1,7929320,муниципальный округ Бескудниковский,2010 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.19 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.19 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.19 кор.1,7929315,муниципальный округ Бескудниковский,2010 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.19 кор.2,Москва,б-р Бескудниковский д.19 кор.2,б-р,Бескудниковский ,д.19 кор.2,7929318,муниципальный округ Бескудниковский,2010 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.2 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.2 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.2 кор.1,7875788,муниципальный округ Бескудниковский,1999 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.2 кор.2,Москва,б-р Бескудниковский д.2 кор.2,б-р,Бескудниковский ,д.2 кор.2,7921714,муниципальный округ Бескудниковский,1999 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.2 кор.3,Москва,б-р Бескудниковский д.2 кор.3,б-р,Бескудниковский ,д.2 кор.3,7651762,муниципальный округ Бескудниковский,1998 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.20 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.20 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.20 кор.1,7929262,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.20 кор.2,Москва,б-р Бескудниковский д.20 кор.2,б-р,Бескудниковский ,д.20 кор.2,7929263,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.20 кор.3,Москва,б-р Бескудниковский д.20 кор.3,б-р,Бескудниковский ,д.20 кор.3,7929265,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.20 кор.4,Москва,б-р Бескудниковский д.20 кор.4,б-р,Бескудниковский ,д.20 кор.4,7929266,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.20 кор.5,Москва,б-р Бескудниковский д.20 кор.5,б-р,Бескудниковский ,д.20 кор.5,7875810,муниципальный округ Бескудниковский,2005 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.21 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.21 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.21 кор.1,7929327,муниципальный округ Бескудниковский,2010 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.21 кор.2,Москва,б-р Бескудниковский д.21 кор.2,б-р,Бескудниковский ,д.21 кор.2,7929329,муниципальный округ Бескудниковский,2010 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.22,Москва,б-р Бескудниковский д.22,б-р,Бескудниковский ,д.22,7875834,муниципальный округ Бескудниковский,2003 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.23 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.23 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.23 кор.1,7929269,муниципальный округ Бескудниковский,1992 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.24 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.24 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.24 кор.1,7651777,муниципальный округ Бескудниковский,2004 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.28 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.28 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.28 кор.1,7929271,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.28 кор.2,Москва,б-р Бескудниковский д.28 кор.2,б-р,Бескудниковский ,д.28 кор.2,7929275,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.28 кор.3,Москва,б-р Бескудниковский д.28 кор.3,б-р,Бескудниковский ,д.28 кор.3,7929279,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.28 кор.4,Москва,б-р Бескудниковский д.28 кор.4,б-р,Бескудниковский ,д.28 кор.4,7929281,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.28 кор.5,Москва,б-р Бескудниковский д.28 кор.5,б-р,Бескудниковский ,д.28 кор.5,7875854,муниципальный округ Бескудниковский,2007 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.29 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.29 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.29 кор.1,7875868,муниципальный округ Бескудниковский,1988 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.3 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.3 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.3 кор.1,7651766,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.30 кор.2,Москва,б-р Бескудниковский д.30 кор.2,б-р,Бескудниковский ,д.30 кор.2,7929282,муниципальный округ Бескудниковский,2006 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.30 кор.3,Москва,б-р Бескудниковский д.30 кор.3,б-р,Бескудниковский ,д.30 кор.3,7651787,муниципальный округ Бескудниковский,2005 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.30 кор.4,Москва,б-р Бескудниковский д.30 кор.4,б-р,Бескудниковский ,д.30 кор.4,7929284,муниципальный округ Бескудниковский,2005 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.32 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.32 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.32 кор.1,7929287,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.32 кор.2,Москва,б-р Бескудниковский д.32 кор.2,б-р,Бескудниковский ,д.32 кор.2,7929289,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.32 кор.3,Москва,б-р Бескудниковский д.32 кор.3,б-р,Бескудниковский ,д.32 кор.3,7929291,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.32 кор.4,Москва,б-р Бескудниковский д.32 кор.4,б-р,Бескудниковский ,д.32 кор.4,7929293,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.32 кор.5,Москва,б-р Бескудниковский д.32 кор.5,б-р,Бескудниковский ,д.32 кор.5,7875888,муниципальный округ Бескудниковский,2007 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.32 кор.6,Москва,б-р Бескудниковский д.32 кор.6,б-р,Бескудниковский ,д.32 кор.6,7875900,муниципальный округ Бескудниковский,2006 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.36 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.36 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.36 кор.1,7875963,муниципальный округ Бескудниковский,1978 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.36 кор.2,Москва,б-р Бескудниковский д.36 кор.2,б-р,Бескудниковский ,д.36 кор.2,7875980,муниципальный округ Бескудниковский,1978 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.36 кор.3,Москва,б-р Бескудниковский д.36 кор.3,б-р,Бескудниковский ,д.36 кор.3,7919164,муниципальный округ Бескудниковский,1978 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.36 кор.4,Москва,б-р Бескудниковский д.36 кор.4,б-р,Бескудниковский ,д.36 кор.4,7919412,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.38 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.38 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.38 кор.1,7929294,муниципальный округ Бескудниковский,2008 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.39,Москва,б-р Бескудниковский д.39,б-р,Бескудниковский ,д.39,7929367,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.4,Москва,б-р Бескудниковский д.4,б-р,Бескудниковский ,д.4,7929243,муниципальный округ Бескудниковский,1997 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.40 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.40 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.40 кор.1,7929297,муниципальный округ Бескудниковский,1966 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.40 кор.2,Москва,б-р Бескудниковский д.40 кор.2,б-р,Бескудниковский ,д.40 кор.2,7929301,муниципальный округ Бескудниковский,1967 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.40 кор.3,Москва,б-р Бескудниковский д.40 кор.3,б-р,Бескудниковский ,д.40 кор.3,7929303,муниципальный округ Бескудниковский,1967 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.44,Москва,б-р Бескудниковский д.44,б-р,Бескудниковский ,д.44,7929342,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.45,Москва,б-р Бескудниковский д.45,б-р,Бескудниковский ,д.45,7651794,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.46 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.46 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.46 кор.1,7929344,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.46 кор.2,Москва,б-р Бескудниковский д.46 кор.2,б-р,Бескудниковский ,д.46 кор.2,7919415,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.46 кор.3,Москва,б-р Бескудниковский д.46 кор.3,б-р,Бескудниковский ,д.46 кор.3,7919441,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.46 строение 7,Москва,б-р Бескудниковский д.46 строение 7,б-р,Бескудниковский ,д.46 строение 7,7651837,муниципальный округ Бескудниковский,н.д. +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.47,Москва,б-р Бескудниковский д.47,б-р,Бескудниковский ,д.47,7651802,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.48 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.48 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.48 кор.1,7929345,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.48 кор.3,Москва,б-р Бескудниковский д.48 кор.3,б-р,Бескудниковский ,д.48 кор.3,7921216,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.48 кор.4,Москва,б-р Бескудниковский д.48 кор.4,б-р,Бескудниковский ,д.48 кор.4,7929347,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.48 кор.5,Москва,б-р Бескудниковский д.48 кор.5,б-р,Бескудниковский ,д.48 кор.5,7929349,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.48 кор.6,Москва,б-р Бескудниковский д.48 кор.6,б-р,Бескудниковский ,д.48 кор.6,7651806,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.48 кор.7,Москва,б-р Бескудниковский д.48 кор.7,б-р,Бескудниковский ,д.48 кор.7,7651860,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.49,Москва,б-р Бескудниковский д.49,б-р,Бескудниковский ,д.49,7921225,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.5 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.5 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.5 кор.1,7651873,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.50,Москва,б-р Бескудниковский д.50,б-р,Бескудниковский ,д.50,7929359,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.51,Москва,б-р Бескудниковский д.51,б-р,Бескудниковский ,д.51,7929362,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.52,Москва,б-р Бескудниковский д.52,б-р,Бескудниковский ,д.52,7929365,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.54,Москва,б-р Бескудниковский д.54,б-р,Бескудниковский ,д.54,7651882,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.55 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.55 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.55 кор.1,7921233,муниципальный округ Бескудниковский,1969 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.55 кор.2,Москва,б-р Бескудниковский д.55 кор.2,б-р,Бескудниковский ,д.55 кор.2,7921238,муниципальный округ Бескудниковский,1968 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.55 кор.3,Москва,б-р Бескудниковский д.55 кор.3,б-р,Бескудниковский ,д.55 кор.3,7921248,муниципальный округ Бескудниковский,1968 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.56 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.56 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.56 кор.1,7929306,муниципальный округ Бескудниковский,2008 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.57 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.57 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.57 кор.1,7921253,муниципальный округ Бескудниковский,1968 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.57 кор.2,Москва,б-р Бескудниковский д.57 кор.2,б-р,Бескудниковский ,д.57 кор.2,7921254,муниципальный округ Бескудниковский,1968 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.57 кор.3,Москва,б-р Бескудниковский д.57 кор.3,б-р,Бескудниковский ,д.57 кор.3,7921259,муниципальный округ Бескудниковский,1969 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.58 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.58 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.58 кор.1,7929307,муниципальный округ Бескудниковский,2008 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.58 кор.2,Москва,б-р Бескудниковский д.58 кор.2,б-р,Бескудниковский ,д.58 кор.2,7929309,муниципальный округ Бескудниковский,2009 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.58 кор.3,Москва,б-р Бескудниковский д.58 кор.3,б-р,Бескудниковский ,д.58 кор.3,7929311,муниципальный округ Бескудниковский,2008 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.6 кор.2,Москва,б-р Бескудниковский д.6 кор.2,б-р,Бескудниковский ,д.6 кор.2,7921261,муниципальный округ Бескудниковский,2002 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.6 кор.3,Москва,б-р Бескудниковский д.6 кор.3,б-р,Бескудниковский ,д.6 кор.3,7921263,муниципальный округ Бескудниковский,2001 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.6 кор.4,Москва,б-р Бескудниковский д.6 кор.4,б-р,Бескудниковский ,д.6 кор.4,7929244,муниципальный округ Бескудниковский,2001 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.7 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.7 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.7 кор.1,7929330,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.7 кор.2,Москва,б-р Бескудниковский д.7 кор.2,б-р,Бескудниковский ,д.7 кор.2,7651893,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.7 кор.3,Москва,б-р Бескудниковский д.7 кор.3,б-р,Бескудниковский ,д.7 кор.3,7651904,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва пер Бескудниковский д.6,Москва,пер Бескудниковский д.6,пер,Бескудниковский ,д.6,7929573,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва пер Бескудниковский д.8,Москва,пер Бескудниковский д.8,пер,Бескудниковский ,д.8,7929574,муниципальный округ Бескудниковский,1963 +2281010,г Москва пер Рогачевский д.4 кор.1,Москва,пер Рогачевский д.4 кор.1,пер,Рогачевский ,д.4 кор.1,7929585,муниципальный округ Бескудниковский,2010 +2281010,г Москва проезд Бескудниковский д.2 кор.1,Москва,проезд Бескудниковский д.2 кор.1,проезд,Бескудниковский ,д.2 кор.1,7921274,муниципальный округ Бескудниковский,2007 +2281010,г Москва проезд Бескудниковский д.2 кор.2,Москва,проезд Бескудниковский д.2 кор.2,проезд,Бескудниковский ,д.2 кор.2,7921277,муниципальный округ Бескудниковский,2007 +2281010,г Москва проезд Бескудниковский д.4 кор.1,Москва,проезд Бескудниковский д.4 кор.1,проезд,Бескудниковский ,д.4 кор.1,7929372,муниципальный округ Бескудниковский,2007 +2281010,г Москва проезд Бескудниковский д.4 кор.2,Москва,проезд Бескудниковский д.4 кор.2,проезд,Бескудниковский ,д.4 кор.2,7929375,муниципальный округ Бескудниковский,2007 +2281010,г Москва ул 800-летия Москвы д.16 кор.1,Москва,ул 800-летия Москвы д.16 кор.1,ул,800-летия Москвы ,д.16 кор.1,7929389,муниципальный округ Бескудниковский,1967 +2281010,г Москва ул 800-летия Москвы д.4 кор.1,Москва,ул 800-летия Москвы д.4 кор.1,ул,800-летия Москвы ,д.4 кор.1,7921308,муниципальный округ Бескудниковский,1985 +2281010,г Москва ул 800-летия Москвы д.4 кор.2,Москва,ул 800-летия Москвы д.4 кор.2,ул,800-летия Москвы ,д.4 кор.2,7662103,муниципальный округ Бескудниковский,1985 +2281010,г Москва ул Дубнинская д.1,Москва,ул Дубнинская д.1,ул,Дубнинская ,д.1,7921500,муниципальный округ Бескудниковский,1966 +2281010,г Москва ул Дубнинская д.27 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.27 кор.1,ул,Дубнинская ,д.27 кор.1,7929213,муниципальный округ Бескудниковский,2002 +2281010,г Москва ул Дубнинская д.27 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.27 кор.2,ул,Дубнинская ,д.27 кор.2,7929216,муниципальный округ Бескудниковский,2003 +2281010,г Москва ул Дубнинская д.29 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.29 кор.1,ул,Дубнинская ,д.29 кор.1,7652101,муниципальный округ Бескудниковский,2002 +2281010,г Москва ул Дубнинская д.3,Москва,ул Дубнинская д.3,ул,Дубнинская ,д.3,7921504,муниципальный округ Бескудниковский,1997 +2281010,г Москва ул Дубнинская д.35,Москва,ул Дубнинская д.35,ул,Дубнинская ,д.35,7652108,муниципальный округ Бескудниковский,2004 +2281010,г Москва ул Дубнинская д.37 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.37 кор.1,ул,Дубнинская ,д.37 кор.1,7929220,муниципальный округ Бескудниковский,2004 +2281010,г Москва ул Дубнинская д.37 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.37 кор.2,ул,Дубнинская ,д.37 кор.2,7929221,муниципальный округ Бескудниковский,2005 +2281010,г Москва ул Дубнинская д.39,Москва,ул Дубнинская д.39,ул,Дубнинская ,д.39,7921513,муниципальный округ Бескудниковский,2004 +2281010,г Москва ул Дубнинская д.43,Москва,ул Дубнинская д.43,ул,Дубнинская ,д.43,7921518,муниципальный округ Бескудниковский,2005 +2281010,г Москва ул Дубнинская д.45 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.45 кор.1,ул,Дубнинская ,д.45 кор.1,7652120,муниципальный округ Бескудниковский,2005 +2281010,г Москва ул Дубнинская д.47 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.47 кор.1,ул,Дубнинская ,д.47 кор.1,7929224,муниципальный округ Бескудниковский,2005 +2281010,г Москва ул Дубнинская д.5 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.5 кор.1,ул,Дубнинская ,д.5 кор.1,7923731,муниципальный округ Бескудниковский,1999 +2281010,г Москва ул Дубнинская д.5 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.5 кор.2,ул,Дубнинская ,д.5 кор.2,7923732,муниципальный округ Бескудниковский,1999 +2281010,г Москва ул Дубнинская д.53 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.53 кор.1,ул,Дубнинская ,д.53 кор.1,7921520,муниципальный округ Бескудниковский,2007 +2281010,г Москва ул Дубнинская д.53 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.53 кор.2,ул,Дубнинская ,д.53 кор.2,7921530,муниципальный округ Бескудниковский,2006 +2281010,г Москва ул Дубнинская д.53 кор.3,Москва,ул Дубнинская д.53 кор.3,ул,Дубнинская ,д.53 кор.3,7921535,муниципальный округ Бескудниковский,2006 +2281010,г Москва ул Дубнинская д.61,Москва,ул Дубнинская д.61,ул,Дубнинская ,д.61,7929233,муниципальный округ Бескудниковский,1972 +2281010,г Москва ул Дубнинская д.69 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.69 кор.1,ул,Дубнинская ,д.69 кор.1,7921539,муниципальный округ Бескудниковский,1979 +2281010,г Москва ул Дубнинская д.69 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.69 кор.2,ул,Дубнинская ,д.69 кор.2,7929235,муниципальный округ Бескудниковский,1987 +2281010,г Москва ул Дубнинская д.69 кор.3,Москва,ул Дубнинская д.69 кор.3,ул,Дубнинская ,д.69 кор.3,7929236,муниципальный округ Бескудниковский,1976 +2281010,г Москва ул Селигерская д.12 кор.2,Москва,ул Селигерская д.12 кор.2,ул,Селигерская ,д.12 кор.2,7929506,муниципальный округ Бескудниковский,2011 +2281010,г Москва ул Селигерская д.14,Москва,ул Селигерская д.14,ул,Селигерская ,д.14,7929510,муниципальный округ Бескудниковский,1973 +2281010,г Москва ул Селигерская д.18 кор.1,Москва,ул Селигерская д.18 кор.1,ул,Селигерская ,д.18 кор.1,7929514,муниципальный округ Бескудниковский,2010 +2281010,г Москва ул Селигерская д.18 кор.2,Москва,ул Селигерская д.18 кор.2,ул,Селигерская ,д.18 кор.2,7929517,муниципальный округ Бескудниковский,2010 +2281010,г Москва ул Селигерская д.18 кор.3,Москва,ул Селигерская д.18 кор.3,ул,Селигерская ,д.18 кор.3,7929520,муниципальный округ Бескудниковский,2010 +2281010,г Москва ул Селигерская д.18 кор.4,Москва,ул Селигерская д.18 кор.4,ул,Селигерская ,д.18 кор.4,7929522,муниципальный округ Бескудниковский,2010 +2281010,г Москва ул Селигерская д.2,Москва,ул Селигерская д.2,ул,Селигерская ,д.2,7652140,муниципальный округ Бескудниковский,1966 +2281010,г Москва ул Селигерская д.22 кор.2,Москва,ул Селигерская д.22 кор.2,ул,Селигерская ,д.22 кор.2,7921607,муниципальный округ Бескудниковский,1972 +2281010,г Москва ул Селигерская д.28,Москва,ул Селигерская д.28,ул,Селигерская ,д.28,7631079,муниципальный округ Бескудниковский,1970 +2281010,г Москва ул Селигерская д.32,Москва,ул Селигерская д.32,ул,Селигерская ,д.32,7929526,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва ул Селигерская д.34,Москва,ул Селигерская д.34,ул,Селигерская ,д.34,7929511,муниципальный округ Бескудниковский,1971 +2281010,г Москва ул Селигерская д.36,Москва,ул Селигерская д.36,ул,Селигерская ,д.36,7921619,муниципальный округ Бескудниковский,1970 +2281010,г Москва ул Селигерская д.4,Москва,ул Селигерская д.4,ул,Селигерская ,д.4,7929525,муниципальный округ Бескудниковский,1978 +2281010,г Москва ул Селигерская д.6,Москва,ул Селигерская д.6,ул,Селигерская ,д.6,7652149,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.101,Москва,ш Дмитровское д.101,ш,Дмитровское ,д.101,7929411,муниципальный округ Бескудниковский,1968 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.103,Москва,ш Дмитровское д.103,ш,Дмитровское ,д.103,7929413,муниципальный округ Бескудниковский,1968 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.105 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.105 кор.1,ш,Дмитровское ,д.105 кор.1,7929414,муниципальный округ Бескудниковский,1967 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.105 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.105 кор.2,ш,Дмитровское ,д.105 кор.2,7929416,муниципальный округ Бескудниковский,1967 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.105 кор.3,Москва,ш Дмитровское д.105 кор.3,ш,Дмитровское ,д.105 кор.3,7921319,муниципальный округ Бескудниковский,1966 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.105 кор.3,Москва,ш Дмитровское д.105 кор.3,ш,Дмитровское ,д.105 кор.3,7921318,муниципальный округ Бескудниковский,н.д. +2281010,г Москва ш Дмитровское д.64 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.64 кор.1,ш,Дмитровское ,д.64 кор.1,7929394,муниципальный округ Бескудниковский,1984 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.64 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.64 кор.2,ш,Дмитровское ,д.64 кор.2,7921375,муниципальный округ Бескудниковский,1966 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.64 кор.3,Москва,ш Дмитровское д.64 кор.3,ш,Дмитровское ,д.64 кор.3,7929396,муниципальный округ Бескудниковский,1984 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.64 кор.4,Москва,ш Дмитровское д.64 кор.4,ш,Дмитровское ,д.64 кор.4,7921377,муниципальный округ Бескудниковский,1997 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.64 кор.5,Москва,ш Дмитровское д.64 кор.5,ш,Дмитровское ,д.64 кор.5,7929397,муниципальный округ Бескудниковский,1998 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.66,Москва,ш Дмитровское д.66,ш,Дмитровское ,д.66,7652037,муниципальный округ Бескудниковский,1969 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.68,Москва,ш Дмитровское д.68,ш,Дмитровское ,д.68,7652046,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.70 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.70 кор.1,ш,Дмитровское ,д.70 кор.1,7652059,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.70 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.70 кор.2,ш,Дмитровское ,д.70 кор.2,7652066,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.74 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.74 кор.1,ш,Дмитровское ,д.74 кор.1,7929462,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.74 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.74 кор.2,ш,Дмитровское ,д.74 кор.2,7929463,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.74 кор.3,Москва,ш Дмитровское д.74 кор.3,ш,Дмитровское ,д.74 кор.3,7929465,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.76 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.76 кор.1,ш,Дмитровское ,д.76 кор.1,7631074,муниципальный округ Бескудниковский,1969 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.89 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.89 кор.1,ш,Дмитровское ,д.89 кор.1,7929469,муниципальный округ Бескудниковский,1985 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.89 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.89 кор.2,ш,Дмитровское ,д.89 кор.2,7929471,муниципальный округ Бескудниковский,1984 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.89 кор.3,Москва,ш Дмитровское д.89 кор.3,ш,Дмитровское ,д.89 кор.3,7921381,муниципальный округ Бескудниковский,н.д. +2281010,г Москва ш Дмитровское д.89 кор.3,Москва,ш Дмитровское д.89 кор.3,ш,Дмитровское ,д.89 кор.3,7921382,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.89 кор.4,Москва,ш Дмитровское д.89 кор.4,ш,Дмитровское ,д.89 кор.4,7921392,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.94 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.94 кор.1,ш,Дмитровское ,д.94 кор.1,7921401,муниципальный округ Бескудниковский,2008 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.95 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.95 кор.1,ш,Дмитровское ,д.95 кор.1,7921411,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.95 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.95 кор.2,ш,Дмитровское ,д.95 кор.2,7929473,муниципальный округ Бескудниковский,1984 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.96 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.96 кор.1,ш,Дмитровское ,д.96 кор.1,7929400,муниципальный округ Бескудниковский,2008 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.96 кор.3,Москва,ш Дмитровское д.96 кор.3,ш,Дмитровское ,д.96 кор.3,7929402,муниципальный округ Бескудниковский,2009 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.96 кор.4,Москва,ш Дмитровское д.96 кор.4,ш,Дмитровское ,д.96 кор.4,7929403,муниципальный округ Бескудниковский,2008 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.96 кор.5,Москва,ш Дмитровское д.96 кор.5,ш,Дмитровское ,д.96 кор.5,7929405,муниципальный округ Бескудниковский,2008 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.97 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.97 кор.1,ш,Дмитровское ,д.97 кор.1,7929475,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.99 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.99 кор.1,ш,Дмитровское ,д.99 кор.1,7652088,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.99 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.99 кор.2,ш,Дмитровское ,д.99 кор.2,7921483,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва ш Коровинское д.2/38,Москва,ш Коровинское д.2/38,ш,Коровинское ,д.2/38,7929482,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва ш Коровинское д.4 кор.1,Москва,ш Коровинское д.4 кор.1,ш,Коровинское ,д.4 кор.1,7929483,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва ш Коровинское д.4 кор.2,Москва,ш Коровинское д.4 кор.2,ш,Коровинское ,д.4 кор.2,7929485,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва ш Коровинское д.4 кор.3,Москва,ш Коровинское д.4 кор.3,ш,Коровинское ,д.4 кор.3,7652125,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва ш Коровинское д.4 кор.4,Москва,ш Коровинское д.4 кор.4,ш,Коровинское ,д.4 кор.4,7929486,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва ш Коровинское д.6,Москва,ш Коровинское д.6,ш,Коровинское ,д.6,7652130,муниципальный округ Бескудниковский,1966 +2281010,г Москва ш Коровинское д.6 кор.1,Москва,ш Коровинское д.6 кор.1,ш,Коровинское ,д.6 кор.1,7929479,муниципальный округ Бескудниковский,1987 +2281010,г Москва ш Коровинское д.6 кор.2,Москва,ш Коровинское д.6 кор.2,ш,Коровинское ,д.6 кор.2,7921567,муниципальный округ Бескудниковский,1990 +2281010,г Москва ш Коровинское д.6 кор.3,Москва,ш Коровинское д.6 кор.3,ш,Коровинское ,д.6 кор.3,7921573,муниципальный округ Бескудниковский,1990 +2281010,г Москва ш Коровинское д.8 кор.1,Москва,ш Коровинское д.8 кор.1,ш,Коровинское ,д.8 кор.1,7929495,муниципальный округ Бескудниковский,1966 +2281010,г Москва ш Коровинское д.8 кор.2,Москва,ш Коровинское д.8 кор.2,ш,Коровинское ,д.8 кор.2,7929496,муниципальный округ Бескудниковский,1966 +2281010,г Москва ш Коровинское д.8 кор.3,Москва,ш Коровинское д.8 кор.3,ш,Коровинское ,д.8 кор.3,7929498,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва ш Коровинское д.8 кор.4,Москва,ш Коровинское д.8 кор.4,ш,Коровинское ,д.8 кор.4,7929501,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281011,г Москва пер Вокзальный д.10,Москва,пер Вокзальный д.10,пер,Вокзальный ,д.10,7841104,муниципальный округ Войковский,1972 +2281011,г Москва пер Вокзальный д.3,Москва,пер Вокзальный д.3,пер,Вокзальный ,д.3,7841038,муниципальный округ Войковский,1960 +2281011,г Москва пер Вокзальный д.3 кор.1,Москва,пер Вокзальный д.3 кор.1,пер,Вокзальный ,д.3 кор.1,7841042,муниципальный округ Войковский,1971 +2281011,г Москва пер Вокзальный д.4,Москва,пер Вокзальный д.4,пер,Вокзальный ,д.4,7841051,муниципальный округ Войковский,1959 +2281011,г Москва пер Вокзальный д.5,Москва,пер Вокзальный д.5,пер,Вокзальный ,д.5,7841056,муниципальный округ Войковский,1939 +2281011,г Москва пер Вокзальный д.6 кор.1,Москва,пер Вокзальный д.6 кор.1,пер,Вокзальный ,д.6 кор.1,7841065,муниципальный округ Войковский,1936 +2281011,г Москва пер Вокзальный д.6 кор.2,Москва,пер Вокзальный д.6 кор.2,пер,Вокзальный ,д.6 кор.2,7841067,муниципальный округ Войковский,1936 +2281011,г Москва пер Вокзальный д.7 кор.1,Москва,пер Вокзальный д.7 кор.1,пер,Вокзальный ,д.7 кор.1,7841071,муниципальный округ Войковский,1958 +2281011,г Москва пер Вокзальный д.7 кор.2,Москва,пер Вокзальный д.7 кор.2,пер,Вокзальный ,д.7 кор.2,7841075,муниципальный округ Войковский,1971 +2281011,г Москва пер Вокзальный д.8 кор.1,Москва,пер Вокзальный д.8 кор.1,пер,Вокзальный ,д.8 кор.1,7841085,муниципальный округ Войковский,1972 +2281011,г Москва пер Вокзальный д.8 кор.2,Москва,пер Вокзальный д.8 кор.2,пер,Вокзальный ,д.8 кор.2,7841086,муниципальный округ Войковский,1975 +2281011,г Москва пер Вокзальный д.9,Москва,пер Вокзальный д.9,пер,Вокзальный ,д.9,7841100,муниципальный округ Войковский,1972 +2281011,г Москва пер Новоподмосковный 1-й д.2/1,Москва,пер Новоподмосковный 1-й д.2/1,пер,Новоподмосковный 1-й ,д.2/1,7840670,муниципальный округ Войковский,1953 +2281011,г Москва пер Новоподмосковный 1-й д.4,Москва,пер Новоподмосковный 1-й д.4,пер,Новоподмосковный 1-й ,д.4,8132396,муниципальный округ Войковский,1954 +2281011,г Москва пер Новоподмосковный 2-й д.10 кор.1,Москва,пер Новоподмосковный 2-й д.10 кор.1,пер,Новоподмосковный 2-й ,д.10 кор.1,7871591,муниципальный округ Войковский,1958 +2281011,г Москва пер Новоподмосковный 2-й д.10 кор.2,Москва,пер Новоподмосковный 2-й д.10 кор.2,пер,Новоподмосковный 2-й ,д.10 кор.2,7840766,муниципальный округ Войковский,1958 +2281011,г Москва пер Новоподмосковный 2-й д.3А,Москва,пер Новоподмосковный 2-й д.3А,пер,Новоподмосковный 2-й ,д.3А,7840679,муниципальный округ Войковский,1960 +2281011,г Москва пер Новоподмосковный 2-й д.4,Москва,пер Новоподмосковный 2-й д.4,пер,Новоподмосковный 2-й ,д.4,7840696,муниципальный округ Войковский,1975 +2281011,г Москва пер Новоподмосковный 2-й д.5,Москва,пер Новоподмосковный 2-й д.5,пер,Новоподмосковный 2-й ,д.5,7840715,муниципальный округ Войковский,1956 +2281011,г Москва пер Новоподмосковный 2-й д.6,Москва,пер Новоподмосковный 2-й д.6,пер,Новоподмосковный 2-й ,д.6,7840725,муниципальный округ Войковский,1974 +2281011,г Москва пер Новоподмосковный 2-й д.8,Москва,пер Новоподмосковный 2-й д.8,пер,Новоподмосковный 2-й ,д.8,7840728,муниципальный округ Войковский,1974 +2281011,г Москва пер Новоподмосковный 3-й д.3 кор.3,Москва,пер Новоподмосковный 3-й д.3 кор.3,пер,Новоподмосковный 3-й ,д.3 кор.3,7840775,муниципальный округ Войковский,1962 +2281011,г Москва пер Новоподмосковный 3-й д.4 кор.4,Москва,пер Новоподмосковный 3-й д.4 кор.4,пер,Новоподмосковный 3-й ,д.4 кор.4,7840777,муниципальный округ Войковский,1956 +2281011,г Москва пер Новоподмосковный 3-й д.6,Москва,пер Новоподмосковный 3-й д.6,пер,Новоподмосковный 3-й ,д.6,7840913,муниципальный округ Войковский,1974 +2281011,г Москва пер Новоподмосковный 3-й д.8 кор.1,Москва,пер Новоподмосковный 3-й д.8 кор.1,пер,Новоподмосковный 3-й ,д.8 кор.1,7840921,муниципальный округ Войковский,1976 +2281011,г Москва пер Новоподмосковный 4-й д.3,Москва,пер Новоподмосковный 4-й д.3,пер,Новоподмосковный 4-й ,д.3,7840936,муниципальный округ Войковский,1939 +2281011,г Москва пер Новоподмосковный 5-й д.4 кор.1,Москва,пер Новоподмосковный 5-й д.4 кор.1,пер,Новоподмосковный 5-й ,д.4 кор.1,8159223,муниципальный округ Войковский,1980 +2281011,г Москва пер Новоподмосковный 5-й д.4 кор.2,Москва,пер Новоподмосковный 5-й д.4 кор.2,пер,Новоподмосковный 5-й ,д.4 кор.2,7632876,муниципальный округ Войковский,1982 +2281011,г Москва пер Новоподмосковный 6-й д.10,Москва,пер Новоподмосковный 6-й д.10,пер,Новоподмосковный 6-й ,д.10,7841268,муниципальный округ Войковский,1955 +2281011,г Москва пер Новоподмосковный 6-й д.12,Москва,пер Новоподмосковный 6-й д.12,пер,Новоподмосковный 6-й ,д.12,7841272,муниципальный округ Войковский,2003 +2281011,г Москва пер Новоподмосковный 6-й д.4,Москва,пер Новоподмосковный 6-й д.4,пер,Новоподмосковный 6-й ,д.4,7841238,муниципальный округ Войковский,1954 +2281011,г Москва пер Новоподмосковный 6-й д.6,Москва,пер Новоподмосковный 6-й д.6,пер,Новоподмосковный 6-й ,д.6,7841245,муниципальный округ Войковский,1954 +2281011,г Москва пер Новоподмосковный 6-й д.7 кор.1,Москва,пер Новоподмосковный 6-й д.7 кор.1,пер,Новоподмосковный 6-й ,д.7 кор.1,7841257,муниципальный округ Войковский,1957 +2281011,г Москва пер Новоподмосковный 6-й д.8 кор.1,Москва,пер Новоподмосковный 6-й д.8 кор.1,пер,Новоподмосковный 6-й ,д.8 кор.1,7841263,муниципальный округ Войковский,1953 +2281011,г Москва проезд Войковский 1-й д.10,Москва,проезд Войковский 1-й д.10,проезд,Войковский 1-й ,д.10,7830959,муниципальный округ Войковский,1951 +2281011,г Москва проезд Войковский 1-й д.12,Москва,проезд Войковский 1-й д.12,проезд,Войковский 1-й ,д.12,7830976,муниципальный округ Войковский,1951 +2281011,г Москва проезд Войковский 1-й д.14,Москва,проезд Войковский 1-й д.14,проезд,Войковский 1-й ,д.14,7830989,муниципальный округ Войковский,1951 +2281011,г Москва проезд Войковский 1-й д.14 Б,Москва,проезд Войковский 1-й д.14 Б,проезд,Войковский 1-й ,д.14 Б,7831002,муниципальный округ Войковский,1962 +2281011,г Москва проезд Войковский 1-й д.14 В,Москва,проезд Войковский 1-й д.14 В,проезд,Войковский 1-й ,д.14 В,7831047,муниципальный округ Войковский,1962 +2281011,г Москва проезд Войковский 1-й д.16 кор.1,Москва,проезд Войковский 1-й д.16 кор.1,проезд,Войковский 1-й ,д.16 кор.1,7831068,муниципальный округ Войковский,1957 +2281011,г Москва проезд Войковский 1-й д.16 кор.2,Москва,проезд Войковский 1-й д.16 кор.2,проезд,Войковский 1-й ,д.16 кор.2,7831085,муниципальный округ Войковский,1950 +2281011,г Москва проезд Войковский 1-й д.16 кор.3,Москва,проезд Войковский 1-й д.16 кор.3,проезд,Войковский 1-й ,д.16 кор.3,7831093,муниципальный округ Войковский,1949 +2281011,г Москва проезд Войковский 1-й д.16 кор.А,Москва,проезд Войковский 1-й д.16 кор.А,проезд,Войковский 1-й ,д.16 кор.А,7831109,муниципальный округ Войковский,1950 +2281011,г Москва проезд Войковский 1-й д.4 кор.1,Москва,проезд Войковский 1-й д.4 кор.1,проезд,Войковский 1-й ,д.4 кор.1,7830812,муниципальный округ Войковский,1983 +2281011,г Москва проезд Войковский 1-й д.4 кор.2,Москва,проезд Войковский 1-й д.4 кор.2,проезд,Войковский 1-й ,д.4 кор.2,7830849,муниципальный округ Войковский,1971 +2281011,г Москва проезд Войковский 1-й д.6 кор.1,Москва,проезд Войковский 1-й д.6 кор.1,проезд,Войковский 1-й ,д.6 кор.1,7830858,муниципальный округ Войковский,1950 +2281011,г Москва проезд Войковский 1-й д.6 кор.2,Москва,проезд Войковский 1-й д.6 кор.2,проезд,Войковский 1-й ,д.6 кор.2,7830943,муниципальный округ Войковский,1949 +2281011,г Москва проезд Войковский 2-й д.1,Москва,проезд Войковский 2-й д.1,проезд,Войковский 2-й ,д.1,7831986,муниципальный округ Войковский,1965 +2281011,г Москва проезд Войковский 2-й д.2,Москва,проезд Войковский 2-й д.2,проезд,Войковский 2-й ,д.2,7832012,муниципальный округ Войковский,1959 +2281011,г Москва проезд Войковский 2-й д.3,Москва,проезд Войковский 2-й д.3,проезд,Войковский 2-й ,д.3,7832018,муниципальный округ Войковский,1959 +2281011,г Москва проезд Войковский 2-й д.5,Москва,проезд Войковский 2-й д.5,проезд,Войковский 2-й ,д.5,7832027,муниципальный округ Войковский,1962 +2281011,г Москва проезд Войковский 2-й д.7 кор.1,Москва,проезд Войковский 2-й д.7 кор.1,проезд,Войковский 2-й ,д.7 кор.1,7832036,муниципальный округ Войковский,1962 +2281011,г Москва проезд Войковский 2-й д.7 кор.2,Москва,проезд Войковский 2-й д.7 кор.2,проезд,Войковский 2-й ,д.7 кор.2,7832047,муниципальный округ Войковский,1963 +2281011,г Москва проезд Войковский 2-й д.8,Москва,проезд Войковский 2-й д.8,проезд,Войковский 2-й ,д.8,7832055,муниципальный округ Войковский,1967 +2281011,г Москва проезд Войковский 4-й д.10,Москва,проезд Войковский 4-й д.10,проезд,Войковский 4-й ,д.10,8159237,муниципальный округ Войковский,1970 +2281011,г Москва проезд Войковский 4-й д.3,Москва,проезд Войковский 4-й д.3,проезд,Войковский 4-й ,д.3,7832364,муниципальный округ Войковский,1958 +2281011,г Москва проезд Войковский 4-й д.4,Москва,проезд Войковский 4-й д.4,проезд,Войковский 4-й ,д.4,7832370,муниципальный округ Войковский,1965 +2281011,г Москва проезд Войковский 4-й д.5,Москва,проезд Войковский 4-й д.5,проезд,Войковский 4-й ,д.5,7832382,муниципальный округ Войковский,1957 +2281011,г Москва проезд Войковский 4-й д.6 кор.2,Москва,проезд Войковский 4-й д.6 кор.2,проезд,Войковский 4-й ,д.6 кор.2,7838855,муниципальный округ Войковский,2003 +2281011,г Москва проезд Войковский 4-й д.6А,Москва,проезд Войковский 4-й д.6А,проезд,Войковский 4-й ,д.6А,7838841,муниципальный округ Войковский,1999 +2281011,г Москва проезд Войковский 4-й д.8,Москва,проезд Войковский 4-й д.8,проезд,Войковский 4-й ,д.8,7838863,муниципальный округ Войковский,1959 +2281011,г Москва проезд Войковский 4-й д.9,Москва,проезд Войковский 4-й д.9,проезд,Войковский 4-й ,д.9,7838883,муниципальный округ Войковский,1963 +2281011,г Москва проезд Войковский 5-й д.10,Москва,проезд Войковский 5-й д.10,проезд,Войковский 5-й ,д.10,7838990,муниципальный округ Войковский,1957 +2281011,г Москва проезд Войковский 5-й д.14,Москва,проезд Войковский 5-й д.14,проезд,Войковский 5-й ,д.14,7839012,муниципальный округ Войковский,1959 +2281011,г Москва проезд Войковский 5-й д.16,Москва,проезд Войковский 5-й д.16,проезд,Войковский 5-й ,д.16,7839021,муниципальный округ Войковский,1971 +2281011,г Москва проезд Войковский 5-й д.16 кор.2,Москва,проезд Войковский 5-й д.16 кор.2,проезд,Войковский 5-й ,д.16 кор.2,7827572,муниципальный округ Войковский,2006 +2281011,г Москва проезд Войковский 5-й д.2,Москва,проезд Войковский 5-й д.2,проезд,Войковский 5-й ,д.2,7838894,муниципальный округ Войковский,1950 +2281011,г Москва проезд Войковский 5-й д.4,Москва,проезд Войковский 5-й д.4,проезд,Войковский 5-й ,д.4,7838941,муниципальный округ Войковский,1969 +2281011,г Москва проезд Войковский 5-й д.6,Москва,проезд Войковский 5-й д.6,проезд,Войковский 5-й ,д.6,7838957,муниципальный округ Войковский,1952 +2281011,г Москва проезд Войковский 5-й д.8,Москва,проезд Войковский 5-й д.8,проезд,Войковский 5-й ,д.8,7838978,муниципальный округ Войковский,1958 +2281011,г Москва проезд Войковский 5-й д.8 кор.1,Москва,проезд Войковский 5-й д.8 кор.1,проезд,Войковский 5-й ,д.8 кор.1,8181505,муниципальный округ Войковский,н.д. +2281011,г Москва проезд Старопетровский д.10Б,Москва,проезд Старопетровский д.10Б,проезд,Старопетровский ,д.10Б,7840959,муниципальный округ Войковский,2001 +2281011,г Москва проезд Старопетровский д.12,Москва,проезд Старопетровский д.12,проезд,Старопетровский ,д.12,7840972,муниципальный округ Войковский,2003 +2281011,г Москва проезд Старопетровский д.12 кор.1,Москва,проезд Старопетровский д.12 кор.1,проезд,Старопетровский ,д.12 кор.1,7841023,муниципальный округ Войковский,2005 +2281011,г Москва проезд Старопетровский д.12 кор.2,Москва,проезд Старопетровский д.12 кор.2,проезд,Старопетровский ,д.12 кор.2,7841029,муниципальный округ Войковский,2004 +2281011,г Москва проезд Старопетровский д.12 кор.3,Москва,проезд Старопетровский д.12 кор.3,проезд,Старопетровский ,д.12 кор.3,7840983,муниципальный округ Войковский,1932 +2281011,г Москва проезд Старопетровский д.12 кор.4,Москва,проезд Старопетровский д.12 кор.4,проезд,Старопетровский ,д.12 кор.4,7553822,муниципальный округ Войковский,2008 +2281011,г Москва проезд Старопетровский д.12 кор.5,Москва,проезд Старопетровский д.12 кор.5,проезд,Старопетровский ,д.12 кор.5,7553823,муниципальный округ Войковский,2007 +2281011,г Москва проезд Старопетровский д.12 кор.6,Москва,проезд Старопетровский д.12 кор.6,проезд,Старопетровский ,д.12 кор.6,7840993,муниципальный округ Войковский,1935 +2281011,г Москва проезд Старопетровский д.12 кор.7,Москва,проезд Старопетровский д.12 кор.7,проезд,Старопетровский ,д.12 кор.7,7841001,муниципальный округ Войковский,1958 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.11,Москва,ул Адмирала Макарова д.11,ул,Адмирала Макарова ,д.11,7821386,муниципальный округ Войковский,1962 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.12,Москва,ул Адмирала Макарова д.12,ул,Адмирала Макарова ,д.12,7821399,муниципальный округ Войковский,1959 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.13,Москва,ул Адмирала Макарова д.13,ул,Адмирала Макарова ,д.13,7821423,муниципальный округ Войковский,1958 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.14,Москва,ул Адмирала Макарова д.14,ул,Адмирала Макарова ,д.14,7821457,муниципальный округ Войковский,1969 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.17 кор.1,Москва,ул Адмирала Макарова д.17 кор.1,ул,Адмирала Макарова ,д.17 кор.1,7839247,муниципальный округ Войковский,1960 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.17 кор.2,Москва,ул Адмирала Макарова д.17 кор.2,ул,Адмирала Макарова ,д.17 кор.2,7839308,муниципальный округ Войковский,1961 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.19 кор.1,Москва,ул Адмирала Макарова д.19 кор.1,ул,Адмирала Макарова ,д.19 кор.1,7821478,муниципальный округ Войковский,1965 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.19 кор.2,Москва,ул Адмирала Макарова д.19 кор.2,ул,Адмирала Макарова ,д.19 кор.2,7821490,муниципальный округ Войковский,1968 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.21,Москва,ул Адмирала Макарова д.21,ул,Адмирала Макарова ,д.21,7821499,муниципальный округ Войковский,1965 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.3,Москва,ул Адмирала Макарова д.3,ул,Адмирала Макарова ,д.3,7839224,муниципальный округ Войковский,1964 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.31,Москва,ул Адмирала Макарова д.31,ул,Адмирала Макарова ,д.31,7839470,муниципальный округ Войковский,1964 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.33,Москва,ул Адмирала Макарова д.33,ул,Адмирала Макарова ,д.33,7839500,муниципальный округ Войковский,1963 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.35,Москва,ул Адмирала Макарова д.35,ул,Адмирала Макарова ,д.35,7839527,муниципальный округ Войковский,1963 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.37 кор.1,Москва,ул Адмирала Макарова д.37 кор.1,ул,Адмирала Макарова ,д.37 кор.1,7839537,муниципальный округ Войковский,1961 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.37 кор.2,Москва,ул Адмирала Макарова д.37 кор.2,ул,Адмирала Макарова ,д.37 кор.2,7839554,муниципальный округ Войковский,1967 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.39,Москва,ул Адмирала Макарова д.39,ул,Адмирала Макарова ,д.39,7839565,муниципальный округ Войковский,1958 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.41 кор.2,Москва,ул Адмирала Макарова д.41 кор.2,ул,Адмирала Макарова ,д.41 кор.2,7839585,муниципальный округ Войковский,1956 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.43,Москва,ул Адмирала Макарова д.43,ул,Адмирала Макарова ,д.43,7839612,муниципальный округ Войковский,1973 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.45,Москва,ул Адмирала Макарова д.45,ул,Адмирала Макарова ,д.45,7839626,муниципальный округ Войковский,1977 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.5,Москва,ул Адмирала Макарова д.5,ул,Адмирала Макарова ,д.5,7839236,муниципальный округ Войковский,1966 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.7,Москва,ул Адмирала Макарова д.7,ул,Адмирала Макарова ,д.7,7839338,муниципальный округ Войковский,1966 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.9,Москва,ул Адмирала Макарова д.9,ул,Адмирала Макарова ,д.9,7821355,муниципальный округ Войковский,1960 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.9а,Москва,ул Адмирала Макарова д.9а,ул,Адмирала Макарова ,д.9а,7821375,муниципальный округ Войковский,1968 +2281011,г Москва ул Выборгская д.10,Москва,ул Выборгская д.10,ул,Выборгская ,д.10,7839669,муниципальный округ Войковский,1965 +2281011,г Москва ул Выборгская д.4 кор.1,Москва,ул Выборгская д.4 кор.1,ул,Выборгская ,д.4 кор.1,7713690,муниципальный округ Войковский,1989 +2281011,г Москва ул Выборгская д.8,Москва,ул Выборгская д.8,ул,Выборгская ,д.8,7839638,муниципальный округ Войковский,1965 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.10,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.10,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.10,7840553,муниципальный округ Войковский,1975 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.11 кор.А,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.11 кор.А,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.11 кор.А,8159205,муниципальный округ Войковский,2004 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.11/15,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.11/15,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.11/15,8159212,муниципальный округ Войковский,1976 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.14/10,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.14/10,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.14/10,7840560,муниципальный округ Войковский,1976 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.16 кор.1,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.16 кор.1,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.16 кор.1,8159203,муниципальный округ Войковский,1975 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.16 кор.2,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.16 кор.2,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.16 кор.2,7840566,муниципальный округ Войковский,1975 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.17/2,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.17/2,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.17/2,7840575,муниципальный округ Войковский,1753 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.18 кор.1,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.18 кор.1,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.18 кор.1,7871658,муниципальный округ Войковский,1958 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.18 кор.2,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.18 кор.2,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.18 кор.2,7840590,муниципальный округ Войковский,1980 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.20,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.20,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.20,7840597,муниципальный округ Войковский,1975 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.22 кор.1,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.22 кор.1,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.22 кор.1,7840614,муниципальный округ Войковский,1973 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.22 кор.2,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.22 кор.2,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.22 кор.2,7840625,муниципальный округ Войковский,1974 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.24А,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.24А,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.24А,7840635,муниципальный округ Войковский,1959 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.4 кор.1,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.4 кор.1,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.4 кор.1,7840473,муниципальный округ Войковский,1958 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.4 кор.2,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.4 кор.2,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.4 кор.2,7871667,муниципальный округ Войковский,1958 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.4 кор.3,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.4 кор.3,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.4 кор.3,7871676,муниципальный округ Войковский,1958 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.6,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.6,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.6,7840481,муниципальный округ Войковский,1958 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.7 кор.1,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.7 кор.1,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.7 кор.1,8159147,муниципальный округ Войковский,1975 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.7 кор.2,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.7 кор.2,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.7 кор.2,8159184,муниципальный округ Войковский,1979 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.7 кор.3,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.7 кор.3,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.7 кор.3,8159189,муниципальный округ Войковский,1975 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.7 кор.4,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.7 кор.4,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.7 кор.4,8159199,муниципальный округ Войковский,1973 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.9 кор.1,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.9 кор.1,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.9 кор.1,7840527,муниципальный округ Войковский,1964 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.9 кор.2,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.9 кор.2,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.9 кор.2,7840510,муниципальный округ Войковский,1963 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.9 кор.3,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.9 кор.3,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.9 кор.3,7840493,муниципальный округ Войковский,1965 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.9 кор.4,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.9 кор.4,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.9 кор.4,7840532,муниципальный округ Войковский,1965 +2281011,г Москва ул Клары Цеткин д.11 кор.1,Москва,ул Клары Цеткин д.11 кор.1,ул,Клары Цеткин ,д.11 кор.1,7840354,муниципальный округ Войковский,1974 +2281011,г Москва ул Клары Цеткин д.11 кор.2,Москва,ул Клары Цеткин д.11 кор.2,ул,Клары Цеткин ,д.11 кор.2,7840376,муниципальный округ Войковский,1973 +2281011,г Москва ул Клары Цеткин д.13,Москва,ул Клары Цеткин д.13,ул,Клары Цеткин ,д.13,7840388,муниципальный округ Войковский,1959 +2281011,г Москва ул Клары Цеткин д.17,Москва,ул Клары Цеткин д.17,ул,Клары Цеткин ,д.17,7840397,муниципальный округ Войковский,1969 +2281011,г Москва ул Клары Цеткин д.19,Москва,ул Клары Цеткин д.19,ул,Клары Цеткин ,д.19,7840404,муниципальный округ Войковский,1969 +2281011,г Москва ул Клары Цеткин д.25 кор.2,Москва,ул Клары Цеткин д.25 кор.2,ул,Клары Цеткин ,д.25 кор.2,7840418,муниципальный округ Войковский,1989 +2281011,г Москва ул Клары Цеткин д.29,Москва,ул Клары Цеткин д.29,ул,Клары Цеткин ,д.29,7840426,муниципальный округ Войковский,1994 +2281011,г Москва ул Клары Цеткин д.3,Москва,ул Клары Цеткин д.3,ул,Клары Цеткин ,д.3,7840263,муниципальный округ Войковский,1958 +2281011,г Москва ул Клары Цеткин д.31,Москва,ул Клары Цеткин д.31,ул,Клары Цеткин ,д.31,7840442,муниципальный округ Войковский,1970 +2281011,г Москва ул Клары Цеткин д.5,Москва,ул Клары Цеткин д.5,ул,Клары Цеткин ,д.5,7840276,муниципальный округ Войковский,1973 +2281011,г Москва ул Клары Цеткин д.5 кор.3,Москва,ул Клары Цеткин д.5 кор.3,ул,Клары Цеткин ,д.5 кор.3,7840308,муниципальный округ Войковский,1958 +2281011,г Москва ул Клары Цеткин д.7 кор.1,Москва,ул Клары Цеткин д.7 кор.1,ул,Клары Цеткин ,д.7 кор.1,7840320,муниципальный округ Войковский,1958 +2281011,г Москва ул Клары Цеткин д.9 кор.1,Москва,ул Клары Цеткин д.9 кор.1,ул,Клары Цеткин ,д.9 кор.1,7840330,муниципальный округ Войковский,1971 +2281011,г Москва ул Клары Цеткин д.9 кор.2,Москва,ул Клары Цеткин д.9 кор.2,ул,Клары Цеткин ,д.9 кор.2,7840338,муниципальный округ Войковский,1971 +2281011,г Москва ул Космонавта Волкова д.11,Москва,ул Космонавта Волкова д.11,ул,Космонавта Волкова ,д.11,8159230,муниципальный округ Войковский,1971 +2281011,г Москва ул Космонавта Волкова д.13 кор.2,Москва,ул Космонавта Волкова д.13 кор.2,ул,Космонавта Волкова ,д.13 кор.2,7841180,муниципальный округ Войковский,1959 +2281011,г Москва ул Космонавта Волкова д.15 кор.1,Москва,ул Космонавта Волкова д.15 кор.1,ул,Космонавта Волкова ,д.15 кор.1,7841184,муниципальный округ Войковский,1955 +2281011,г Москва ул Космонавта Волкова д.15 кор.2,Москва,ул Космонавта Волкова д.15 кор.2,ул,Космонавта Волкова ,д.15 кор.2,7841190,муниципальный округ Войковский,1960 +2281011,г Москва ул Космонавта Волкова д.15 кор.3,Москва,ул Космонавта Волкова д.15 кор.3,ул,Космонавта Волкова ,д.15 кор.3,7841198,муниципальный округ Войковский,1962 +2281011,г Москва ул Космонавта Волкова д.17 кор.1,Москва,ул Космонавта Волкова д.17 кор.1,ул,Космонавта Волкова ,д.17 кор.1,7841202,муниципальный округ Войковский,1961 +2281011,г Москва ул Космонавта Волкова д.17 кор.2,Москва,ул Космонавта Волкова д.17 кор.2,ул,Космонавта Волкова ,д.17 кор.2,7841205,муниципальный округ Войковский,1962 +2281011,г Москва ул Космонавта Волкова д.19,Москва,ул Космонавта Волкова д.19,ул,Космонавта Волкова ,д.19,7841209,муниципальный округ Войковский,1961 +2281011,г Москва ул Космонавта Волкова д.21 кор.1,Москва,ул Космонавта Волкова д.21 кор.1,ул,Космонавта Волкова ,д.21 кор.1,7841214,муниципальный округ Войковский,1960 +2281011,г Москва ул Космонавта Волкова д.21 кор.2,Москва,ул Космонавта Волкова д.21 кор.2,ул,Космонавта Волкова ,д.21 кор.2,7841226,муниципальный округ Войковский,1960 +2281011,г Москва ул Космонавта Волкова д.3,Москва,ул Космонавта Волкова д.3,ул,Космонавта Волкова ,д.3,7841121,муниципальный округ Войковский,1954 +2281011,г Москва ул Космонавта Волкова д.5 кор.1,Москва,ул Космонавта Волкова д.5 кор.1,ул,Космонавта Волкова ,д.5 кор.1,7841149,муниципальный округ Войковский,1955 +2281011,г Москва ул Космонавта Волкова д.5 кор.2,Москва,ул Космонавта Волкова д.5 кор.2,ул,Космонавта Волкова ,д.5 кор.2,7841155,муниципальный округ Войковский,1980 +2281011,г Москва ул Космонавта Волкова д.7,Москва,ул Космонавта Волкова д.7,ул,Космонавта Волкова ,д.7,7841164,муниципальный округ Войковский,1953 +2281011,г Москва ул Космонавта Волкова д.9/2,Москва,ул Космонавта Волкова д.9/2,ул,Космонавта Волкова ,д.9/2,7841290,муниципальный округ Войковский,1961 +2281011,г Москва ул Нарвская д.1,Москва,ул Нарвская д.1,ул,Нарвская ,д.1,7840043,муниципальный округ Войковский,1965 +2281011,г Москва ул Нарвская д.11 кор.1,Москва,ул Нарвская д.11 кор.1,ул,Нарвская ,д.11 кор.1,7840122,муниципальный округ Войковский,1971 +2281011,г Москва ул Нарвская д.11 кор.2,Москва,ул Нарвская д.11 кор.2,ул,Нарвская ,д.11 кор.2,7840126,муниципальный округ Войковский,1971 +2281011,г Москва ул Нарвская д.11 кор.3,Москва,ул Нарвская д.11 кор.3,ул,Нарвская ,д.11 кор.3,7840142,муниципальный округ Войковский,1971 +2281011,г Москва ул Нарвская д.11 кор.4,Москва,ул Нарвская д.11 кор.4,ул,Нарвская ,д.11 кор.4,7840155,муниципальный округ Войковский,1979 +2281011,г Москва ул Нарвская д.11 кор.5,Москва,ул Нарвская д.11 кор.5,ул,Нарвская ,д.11 кор.5,7840175,муниципальный округ Войковский,1979 +2281011,г Москва ул Нарвская д.13,Москва,ул Нарвская д.13,ул,Нарвская ,д.13,7871561,муниципальный округ Войковский,1957 +2281011,г Москва ул Нарвская д.15 кор.1,Москва,ул Нарвская д.15 кор.1,ул,Нарвская ,д.15 кор.1,7840185,муниципальный округ Войковский,1965 +2281011,г Москва ул Нарвская д.15 кор.2,Москва,ул Нарвская д.15 кор.2,ул,Нарвская ,д.15 кор.2,7840198,муниципальный округ Войковский,1965 +2281011,г Москва ул Нарвская д.15 кор.3,Москва,ул Нарвская д.15 кор.3,ул,Нарвская ,д.15 кор.3,7840211,муниципальный округ Войковский,1964 +2281011,г Москва ул Нарвская д.1А кор.1,Москва,ул Нарвская д.1А кор.1,ул,Нарвская ,д.1А кор.1,7582229,муниципальный округ Войковский,н.д. +2281011,г Москва ул Нарвская д.1А кор.2,Москва,ул Нарвская д.1А кор.2,ул,Нарвская ,д.1А кор.2,7582237,муниципальный округ Войковский,н.д. +2281011,г Москва ул Нарвская д.1А кор.3,Москва,ул Нарвская д.1А кор.3,ул,Нарвская ,д.1А кор.3,7582242,муниципальный округ Войковский,н.д. +2281011,г Москва ул Нарвская д.3,Москва,ул Нарвская д.3,ул,Нарвская ,д.3,7840056,муниципальный округ Войковский,1966 +2281011,г Москва ул Нарвская д.4,Москва,ул Нарвская д.4,ул,Нарвская ,д.4,7840067,муниципальный округ Войковский,1961 +2281011,г Москва ул Нарвская д.5,Москва,ул Нарвская д.5,ул,Нарвская ,д.5,7840078,муниципальный округ Войковский,1967 +2281011,г Москва ул Нарвская д.6,Москва,ул Нарвская д.6,ул,Нарвская ,д.6,8132376,муниципальный округ Войковский,н.д. +2281011,г Москва ул Нарвская д.7,Москва,ул Нарвская д.7,ул,Нарвская ,д.7,7840099,муниципальный округ Войковский,1967 +2281011,г Москва ул Нарвская д.9,Москва,ул Нарвская д.9,ул,Нарвская ,д.9,7840107,муниципальный округ Войковский,1968 +2281011,г Москва ул Радиаторская 1-я д.1,Москва,ул Радиаторская 1-я д.1,ул,Радиаторская 1-я ,д.1,7831308,муниципальный округ Войковский,1971 +2281011,г Москва ул Радиаторская 1-я д.11,Москва,ул Радиаторская 1-я д.11,ул,Радиаторская 1-я ,д.11,7831975,муниципальный округ Войковский,1963 +2281011,г Москва ул Радиаторская 1-я д.3,Москва,ул Радиаторская 1-я д.3,ул,Радиаторская 1-я ,д.3,7831846,муниципальный округ Войковский,1971 +2281011,г Москва ул Радиаторская 1-я д.7,Москва,ул Радиаторская 1-я д.7,ул,Радиаторская 1-я ,д.7,7831955,муниципальный округ Войковский,1959 +2281011,г Москва ул Радиаторская 1-я д.9,Москва,ул Радиаторская 1-я д.9,ул,Радиаторская 1-я ,д.9,7831969,муниципальный округ Войковский,1960 +2281011,г Москва ул Радиаторская 2-я д.10,Москва,ул Радиаторская 2-я д.10,ул,Радиаторская 2-я ,д.10,7832108,муниципальный округ Войковский,1963 +2281011,г Москва ул Радиаторская 2-я д.12,Москва,ул Радиаторская 2-я д.12,ул,Радиаторская 2-я ,д.12,7832124,муниципальный округ Войковский,1963 +2281011,г Москва ул Радиаторская 2-я д.2,Москва,ул Радиаторская 2-я д.2,ул,Радиаторская 2-я ,д.2,7832065,муниципальный округ Войковский,1964 +2281011,г Москва ул Радиаторская 2-я д.6,Москва,ул Радиаторская 2-я д.6,ул,Радиаторская 2-я ,д.6,7832082,муниципальный округ Войковский,1959 +2281011,г Москва ул Радиаторская 2-я д.8,Москва,ул Радиаторская 2-я д.8,ул,Радиаторская 2-я ,д.8,7832096,муниципальный округ Войковский,1962 +2281011,г Москва ул Радиаторская 3-я д.10,Москва,ул Радиаторская 3-я д.10,ул,Радиаторская 3-я ,д.10,7832215,муниципальный округ Войковский,1974 +2281011,г Москва ул Радиаторская 3-я д.11,Москва,ул Радиаторская 3-я д.11,ул,Радиаторская 3-я ,д.11,7832226,муниципальный округ Войковский,1970 +2281011,г Москва ул Радиаторская 3-я д.13,Москва,ул Радиаторская 3-я д.13,ул,Радиаторская 3-я ,д.13,7832313,муниципальный округ Войковский,1968 +2281011,г Москва ул Радиаторская 3-я д.2,Москва,ул Радиаторская 3-я д.2,ул,Радиаторская 3-я ,д.2,7832142,муниципальный округ Войковский,1960 +2281011,г Москва ул Радиаторская 3-я д.3,Москва,ул Радиаторская 3-я д.3,ул,Радиаторская 3-я ,д.3,7832151,муниципальный округ Войковский,1965 +2281011,г Москва ул Радиаторская 3-я д.4,Москва,ул Радиаторская 3-я д.4,ул,Радиаторская 3-я ,д.4,7832166,муниципальный округ Войковский,1962 +2281011,г Москва ул Радиаторская 3-я д.5 кор.1,Москва,ул Радиаторская 3-я д.5 кор.1,ул,Радиаторская 3-я ,д.5 кор.1,7832180,муниципальный округ Войковский,1968 +2281011,г Москва ул Радиаторская 3-я д.5 кор.2,Москва,ул Радиаторская 3-я д.5 кор.2,ул,Радиаторская 3-я ,д.5 кор.2,7832184,муниципальный округ Войковский,1996 +2281011,г Москва ул Радиаторская 3-я д.5 кор.3,Москва,ул Радиаторская 3-я д.5 кор.3,ул,Радиаторская 3-я ,д.5 кор.3,7871577,муниципальный округ Войковский,1996 +2281011,г Москва ул Радиаторская 3-я д.8,Москва,ул Радиаторская 3-я д.8,ул,Радиаторская 3-я ,д.8,7832199,муниципальный округ Войковский,1979 +2281011,г Москва ул Радиаторская 3-я д.9,Москва,ул Радиаторская 3-я д.9,ул,Радиаторская 3-я ,д.9,8159235,муниципальный округ Войковский,1971 +2281011,г Москва ш Головинское д.4,Москва,ш Головинское д.4,ш,Головинское ,д.4,7821311,муниципальный округ Войковский,1961 +2281011,г Москва ш Головинское д.6,Москва,ш Головинское д.6,ш,Головинское ,д.6,7821332,муниципальный округ Войковский,1960 +2281011,г Москва ш Головинское д.8,Москва,ш Головинское д.8,ш,Головинское ,д.8,7839701,муниципальный округ Войковский,1953 +2281011,г Москва ш Головинское д.8 кор.3,Москва,ш Головинское д.8 кор.3,ш,Головинское ,д.8 кор.3,7821320,муниципальный округ Войковский,1980 +2281011,г Москва ш Головинское д.8А,Москва,ш Головинское д.8А,ш,Головинское ,д.8А,7821344,муниципальный округ Войковский,1962 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.13 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.13 кор.1,ш,Ленинградское ,д.13 кор.1,7839146,муниципальный округ Войковский,1958 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.13 кор.2,Москва,ш Ленинградское д.13 кор.2,ш,Ленинградское ,д.13 кор.2,8159246,муниципальный округ Войковский,1960 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.15,Москва,ш Ленинградское д.15,ш,Ленинградское ,д.15,7839155,муниципальный округ Войковский,1957 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.17/1,Москва,ш Ленинградское д.17/1,ш,Ленинградское ,д.17/1,7871534,муниципальный округ Войковский,1940 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.19,Москва,ш Ленинградское д.19,ш,Ленинградское ,д.19,7839197,муниципальный округ Войковский,1940 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.20/1,Москва,ш Ленинградское д.20/1,ш,Ленинградское ,д.20/1,7784426,муниципальный округ Войковский,1963 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.21,Москва,ш Ленинградское д.21,ш,Ленинградское ,д.21,7839206,муниципальный округ Войковский,1939 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.22,Москва,ш Ленинградское д.22,ш,Ленинградское ,д.22,7784403,муниципальный округ Войковский,1963 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.24 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.24 кор.1,ш,Ленинградское ,д.24 кор.1,7784439,муниципальный округ Войковский,1963 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.24 кор.2,Москва,ш Ленинградское д.24 кор.2,ш,Ленинградское ,д.24 кор.2,7814515,муниципальный округ Войковский,1963 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.26 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.26 кор.1,ш,Ленинградское ,д.26 кор.1,7814520,муниципальный округ Войковский,1958 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.26 кор.2,Москва,ш Ленинградское д.26 кор.2,ш,Ленинградское ,д.26 кор.2,7814556,муниципальный округ Войковский,1959 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.26 кор.3,Москва,ш Ленинградское д.26 кор.3,ш,Ленинградское ,д.26 кор.3,7819310,муниципальный округ Войковский,1952 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.28 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.28 кор.1,ш,Ленинградское ,д.28 кор.1,7819319,муниципальный округ Войковский,1961 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.28 кор.2,Москва,ш Ленинградское д.28 кор.2,ш,Ленинградское ,д.28 кор.2,7819330,муниципальный округ Войковский,1954 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.29,Москва,ш Ленинградское д.29,ш,Ленинградское ,д.29,7821508,муниципальный округ Войковский,1972 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.31,Москва,ш Ленинградское д.31,ш,Ленинградское ,д.31,7821518,муниципальный округ Войковский,1973 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.32,Москва,ш Ленинградское д.32,ш,Ленинградское ,д.32,7819339,муниципальный округ Войковский,1956 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.33,Москва,ш Ленинградское д.33,ш,Ленинградское ,д.33,7821527,муниципальный округ Войковский,1973 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.34 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.34 кор.1,ш,Ленинградское ,д.34 кор.1,7819346,муниципальный округ Войковский,1958 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.34 кор.2,Москва,ш Ленинградское д.34 кор.2,ш,Ленинградское ,д.34 кор.2,7819385,муниципальный округ Войковский,1956 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.35,Москва,ш Ленинградское д.35,ш,Ленинградское ,д.35,7821535,муниципальный округ Войковский,1973 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.36 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.36 кор.1,ш,Ленинградское ,д.36 кор.1,7819394,муниципальный округ Войковский,1959 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.36 кор.2,Москва,ш Ленинградское д.36 кор.2,ш,Ленинградское ,д.36 кор.2,7819410,муниципальный округ Войковский,1957 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.37 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.37 кор.1,ш,Ленинградское ,д.37 кор.1,8020462,муниципальный округ Войковский,2007 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.38 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.38 кор.1,ш,Ленинградское ,д.38 кор.1,7819401,муниципальный округ Войковский,1958 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.38 кор.2,Москва,ш Ленинградское д.38 кор.2,ш,Ленинградское ,д.38 кор.2,7819418,муниципальный округ Войковский,1957 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.40,Москва,ш Ленинградское д.40,ш,Ленинградское ,д.40,7821197,муниципальный округ Войковский,1963 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.41 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.41 кор.1,ш,Ленинградское ,д.41 кор.1,7825357,муниципальный округ Войковский,1935 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.41 кор.2,Москва,ш Ленинградское д.41 кор.2,ш,Ленинградское ,д.41 кор.2,7825362,муниципальный округ Войковский,1936 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.42,Москва,ш Ленинградское д.42,ш,Ленинградское ,д.42,7821213,муниципальный округ Войковский,1963 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.44,Москва,ш Ленинградское д.44,ш,Ленинградское ,д.44,7821226,муниципальный округ Войковский,1963 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.46,Москва,ш Ленинградское д.46,ш,Ленинградское ,д.46,7839728,муниципальный округ Войковский,1958 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.48 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.48 кор.1,ш,Ленинградское ,д.48 кор.1,7821236,муниципальный округ Войковский,1963 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.48 кор.2,Москва,ш Ленинградское д.48 кор.2,ш,Ленинградское ,д.48 кор.2,7821254,муниципальный округ Войковский,1963 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.48 кор.3,Москва,ш Ленинградское д.48 кор.3,ш,Ленинградское ,д.48 кор.3,7821275,муниципальный округ Войковский,1963 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.50,Москва,ш Ленинградское д.50,ш,Ленинградское ,д.50,7821287,муниципальный округ Войковский,1960 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.52,Москва,ш Ленинградское д.52,ш,Ленинградское ,д.52,7839753,муниципальный округ Войковский,1964 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.56,Москва,ш Ленинградское д.56,ш,Ленинградское ,д.56,7839794,муниципальный округ Войковский,1969 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.8 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.8 кор.1,ш,Ленинградское ,д.8 кор.1,7840660,муниципальный округ Войковский,1953 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.8 кор.2,Москва,ш Ленинградское д.8 кор.2,ш,Ленинградское ,д.8 кор.2,7871543,муниципальный округ Войковский,1939 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.8 кор.3,Москва,ш Ленинградское д.8 кор.3,ш,Ленинградское ,д.8 кор.3,7871549,муниципальный округ Войковский,1953 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.9 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.9 кор.1,ш,Ленинградское ,д.9 кор.1,7839055,муниципальный округ Войковский,1967 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.9 кор.2,Москва,ш Ленинградское д.9 кор.2,ш,Ленинградское ,д.9 кор.2,7839072,муниципальный округ Войковский,1965 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.9 кор.3,Москва,ш Ленинградское д.9 кор.3,ш,Ленинградское ,д.9 кор.3,7839085,муниципальный округ Войковский,1966 +2281012,г Москва б-р Бескудниковский д.8 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.8 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.8 кор.1,7769577,муниципальный округ Восточное Дегунино,2000 +2281012,г Москва б-р Бескудниковский д.8 кор.2,Москва,б-р Бескудниковский д.8 кор.2,б-р,Бескудниковский ,д.8 кор.2,7769594,муниципальный округ Восточное Дегунино,2000 +2281012,г Москва б-р Бескудниковский д.8 кор.3,Москва,б-р Бескудниковский д.8 кор.3,б-р,Бескудниковский ,д.8 кор.3,7769597,муниципальный округ Восточное Дегунино,2000 +2281012,г Москва б-р Бескудниковский д.8 кор.4,Москва,б-р Бескудниковский д.8 кор.4,б-р,Бескудниковский ,д.8 кор.4,7769607,муниципальный округ Восточное Дегунино,2000 +2281012,г Москва проезд Керамический д.45 кор.1,Москва,проезд Керамический д.45 кор.1,проезд,Керамический ,д.45 кор.1,7770427,муниципальный округ Восточное Дегунино,1994 +2281012,г Москва проезд Керамический д.47 кор.1,Москва,проезд Керамический д.47 кор.1,проезд,Керамический ,д.47 кор.1,7770437,муниципальный округ Восточное Дегунино,1994 +2281012,г Москва проезд Керамический д.49 кор.1,Москва,проезд Керамический д.49 кор.1,проезд,Керамический ,д.49 кор.1,7770449,муниципальный округ Восточное Дегунино,1994 +2281012,г Москва проезд Керамический д.51 кор.1,Москва,проезд Керамический д.51 кор.1,проезд,Керамический ,д.51 кор.1,7770454,муниципальный округ Восточное Дегунино,1991 +2281012,г Москва проезд Керамический д.51 кор.2,Москва,проезд Керамический д.51 кор.2,проезд,Керамический ,д.51 кор.2,7770467,муниципальный округ Восточное Дегунино,1991 +2281012,г Москва проезд Керамический д.53 кор.1,Москва,проезд Керамический д.53 кор.1,проезд,Керамический ,д.53 кор.1,7770475,муниципальный округ Восточное Дегунино,1994 +2281012,г Москва проезд Керамический д.55 кор.1,Москва,проезд Керамический д.55 кор.1,проезд,Керамический ,д.55 кор.1,7770482,муниципальный округ Восточное Дегунино,1994 +2281012,г Москва проезд Керамический д.57 кор.1,Москва,проезд Керамический д.57 кор.1,проезд,Керамический ,д.57 кор.1,7770490,муниципальный округ Восточное Дегунино,1994 +2281012,г Москва проезд Керамический д.61 кор.1,Москва,проезд Керамический д.61 кор.1,проезд,Керамический ,д.61 кор.1,7770494,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва проезд Керамический д.61 кор.2,Москва,проезд Керамический д.61 кор.2,проезд,Керамический ,д.61 кор.2,7770502,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва проезд Керамический д.63 кор.1,Москва,проезд Керамический д.63 кор.1,проезд,Керамический ,д.63 кор.1,7770512,муниципальный округ Восточное Дегунино,1980 +2281012,г Москва проезд Керамический д.63 кор.2,Москва,проезд Керамический д.63 кор.2,проезд,Керамический ,д.63 кор.2,7770520,муниципальный округ Восточное Дегунино,1980 +2281012,г Москва проезд Керамический д.65 кор.1,Москва,проезд Керамический д.65 кор.1,проезд,Керамический ,д.65 кор.1,7770531,муниципальный округ Восточное Дегунино,1980 +2281012,г Москва проезд Керамический д.65 кор.2,Москва,проезд Керамический д.65 кор.2,проезд,Керамический ,д.65 кор.2,7770540,муниципальный округ Восточное Дегунино,1980 +2281012,г Москва проезд Керамический д.67 кор.1,Москва,проезд Керамический д.67 кор.1,проезд,Керамический ,д.67 кор.1,7770545,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва проезд Керамический д.67 кор.2,Москва,проезд Керамический д.67 кор.2,проезд,Керамический ,д.67 кор.2,7770556,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва проезд Керамический д.69 кор.1,Москва,проезд Керамический д.69 кор.1,проезд,Керамический ,д.69 кор.1,7770561,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва проезд Керамический д.71 кор.1,Москва,проезд Керамический д.71 кор.1,проезд,Керамический ,д.71 кор.1,7770567,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва проезд Керамический д.73 кор.1,Москва,проезд Керамический д.73 кор.1,проезд,Керамический ,д.73 кор.1,7770575,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва проезд Керамический д.75 кор.1,Москва,проезд Керамический д.75 кор.1,проезд,Керамический ,д.75 кор.1,7770581,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва проезд Керамический д.77 кор.1,Москва,проезд Керамический д.77 кор.1,проезд,Керамический ,д.77 кор.1,7770586,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва проезд Керамический д.77 кор.2,Москва,проезд Керамический д.77 кор.2,проезд,Керамический ,д.77 кор.2,7770591,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.1 кор.1,Москва,ул 800-летия Москвы д.1 кор.1,ул,800-летия Москвы ,д.1 кор.1,7770601,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.1 кор.4,Москва,ул 800-летия Москвы д.1 кор.4,ул,800-летия Москвы ,д.1 кор.4,7770608,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.11,Москва,ул 800-летия Москвы д.11,ул,800-летия Москвы ,д.11,7770648,муниципальный округ Восточное Дегунино,1974 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.11 кор.1,Москва,ул 800-летия Москвы д.11 кор.1,ул,800-летия Москвы ,д.11 кор.1,7770658,муниципальный округ Восточное Дегунино,1974 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.11 кор.10,Москва,ул 800-летия Москвы д.11 кор.10,ул,800-летия Москвы ,д.11 кор.10,7770711,муниципальный округ Восточное Дегунино,1974 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.11 кор.2,Москва,ул 800-летия Москвы д.11 кор.2,ул,800-летия Москвы ,д.11 кор.2,7770666,муниципальный округ Восточное Дегунино,1974 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.11 кор.3,Москва,ул 800-летия Москвы д.11 кор.3,ул,800-летия Москвы ,д.11 кор.3,7770675,муниципальный округ Восточное Дегунино,1974 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.11 кор.4,Москва,ул 800-летия Москвы д.11 кор.4,ул,800-летия Москвы ,д.11 кор.4,7770684,муниципальный округ Восточное Дегунино,1974 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.11 кор.5,Москва,ул 800-летия Москвы д.11 кор.5,ул,800-летия Москвы ,д.11 кор.5,7770689,муниципальный округ Восточное Дегунино,н.д. +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.11 кор.6,Москва,ул 800-летия Москвы д.11 кор.6,ул,800-летия Москвы ,д.11 кор.6,7770696,муниципальный округ Восточное Дегунино,1974 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.11 кор.7,Москва,ул 800-летия Москвы д.11 кор.7,ул,800-летия Москвы ,д.11 кор.7,7770700,муниципальный округ Восточное Дегунино,1973 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.11 кор.8,Москва,ул 800-летия Москвы д.11 кор.8,ул,800-летия Москвы ,д.11 кор.8,7770704,муниципальный округ Восточное Дегунино,1973 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.14,Москва,ул 800-летия Москвы д.14,ул,800-летия Москвы ,д.14,7770715,муниципальный округ Восточное Дегунино,1984 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.16,Москва,ул 800-летия Москвы д.16,ул,800-летия Москвы ,д.16,7770720,муниципальный округ Восточное Дегунино,1980 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.18,Москва,ул 800-летия Москвы д.18,ул,800-летия Москвы ,д.18,7770724,муниципальный округ Восточное Дегунино,1984 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.20,Москва,ул 800-летия Москвы д.20,ул,800-летия Москвы ,д.20,7770731,муниципальный округ Восточное Дегунино,1980 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.24,Москва,ул 800-летия Москвы д.24,ул,800-летия Москвы ,д.24,7770736,муниципальный округ Восточное Дегунино,1992 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.26 кор.1,Москва,ул 800-летия Москвы д.26 кор.1,ул,800-летия Москвы ,д.26 кор.1,7770748,муниципальный округ Восточное Дегунино,1991 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.26 кор.2,Москва,ул 800-летия Москвы д.26 кор.2,ул,800-летия Москвы ,д.26 кор.2,7770754,муниципальный округ Восточное Дегунино,1991 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.3 кор.1,Москва,ул 800-летия Москвы д.3 кор.1,ул,800-летия Москвы ,д.3 кор.1,7770619,муниципальный округ Восточное Дегунино,1978 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.32,Москва,ул 800-летия Москвы д.32,ул,800-летия Москвы ,д.32,8165191,муниципальный округ Восточное Дегунино,1991 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.5 кор.1,Москва,ул 800-летия Москвы д.5 кор.1,ул,800-летия Москвы ,д.5 кор.1,8146840,муниципальный округ Восточное Дегунино,1978 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.5 кор.3,Москва,ул 800-летия Москвы д.5 кор.3,ул,800-летия Москвы ,д.5 кор.3,8094196,муниципальный округ Восточное Дегунино,н.д. +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.7 кор.1,Москва,ул 800-летия Москвы д.7 кор.1,ул,800-летия Москвы ,д.7 кор.1,7771070,муниципальный округ Восточное Дегунино,1972 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.9,Москва,ул 800-летия Москвы д.9,ул,800-летия Москвы ,д.9,7770644,муниципальный округ Восточное Дегунино,1974 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.10 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.10 кор.1,ул,Дубнинская ,д.10 кор.1,7769720,муниципальный округ Восточное Дегунино,1973 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.10 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.10 кор.2,ул,Дубнинская ,д.10 кор.2,7769724,муниципальный округ Восточное Дегунино,1971 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.10 кор.3,Москва,ул Дубнинская д.10 кор.3,ул,Дубнинская ,д.10 кор.3,7769731,муниципальный округ Восточное Дегунино,1971 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.10 кор.4,Москва,ул Дубнинская д.10 кор.4,ул,Дубнинская ,д.10 кор.4,7769739,муниципальный округ Восточное Дегунино,1972 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.10 кор.5,Москва,ул Дубнинская д.10 кор.5,ул,Дубнинская ,д.10 кор.5,7769745,муниципальный округ Восточное Дегунино,1971 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.12 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.12 кор.2,ул,Дубнинская ,д.12 кор.2,7769751,муниципальный округ Восточное Дегунино,1971 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.12 кор.4,Москва,ул Дубнинская д.12 кор.4,ул,Дубнинская ,д.12 кор.4,7769759,муниципальный округ Восточное Дегунино,1971 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.13,Москва,ул Дубнинская д.13,ул,Дубнинская ,д.13,7769764,муниципальный округ Восточное Дегунино,2000 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.14 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.14 кор.1,ул,Дубнинская ,д.14 кор.1,7769777,муниципальный округ Восточное Дегунино,1971 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.14 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.14 кор.2,ул,Дубнинская ,д.14 кор.2,7769783,муниципальный округ Восточное Дегунино,1972 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.14 кор.3,Москва,ул Дубнинская д.14 кор.3,ул,Дубнинская ,д.14 кор.3,7769791,муниципальный округ Восточное Дегунино,1972 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.14 кор.4,Москва,ул Дубнинская д.14 кор.4,ул,Дубнинская ,д.14 кор.4,7769800,муниципальный округ Восточное Дегунино,1972 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.15 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.15 кор.1,ул,Дубнинская ,д.15 кор.1,7769808,муниципальный округ Восточное Дегунино,2001 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.15 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.15 кор.2,ул,Дубнинская ,д.15 кор.2,7769815,муниципальный округ Восточное Дегунино,2001 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.16 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.16 кор.1,ул,Дубнинская ,д.16 кор.1,7771164,муниципальный округ Восточное Дегунино,1972 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.16 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.16 кор.2,ул,Дубнинская ,д.16 кор.2,7769853,муниципальный округ Восточное Дегунино,1971 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.16 кор.3,Москва,ул Дубнинская д.16 кор.3,ул,Дубнинская ,д.16 кор.3,7769864,муниципальный округ Восточное Дегунино,1971 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.16 кор.4,Москва,ул Дубнинская д.16 кор.4,ул,Дубнинская ,д.16 кор.4,7769874,муниципальный округ Восточное Дегунино,1972 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.16 кор.6,Москва,ул Дубнинская д.16 кор.6,ул,Дубнинская ,д.16 кор.6,7769880,муниципальный округ Восточное Дегунино,1971 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.17 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.17 кор.1,ул,Дубнинская ,д.17 кор.1,7769889,муниципальный округ Восточное Дегунино,2001 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.17 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.17 кор.2,ул,Дубнинская ,д.17 кор.2,7769897,муниципальный округ Восточное Дегунино,2001 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.18 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.18 кор.1,ул,Дубнинская ,д.18 кор.1,7769903,муниципальный округ Восточное Дегунино,1973 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.2 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.2 кор.1,ул,Дубнинская ,д.2 кор.1,7770772,муниципальный округ Восточное Дегунино,1973 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.2 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.2 кор.2,ул,Дубнинская ,д.2 кор.2,7769620,муниципальный округ Восточное Дегунино,1972 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.2 кор.3,Москва,ул Дубнинская д.2 кор.3,ул,Дубнинская ,д.2 кор.3,7769628,муниципальный округ Восточное Дегунино,1972 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.2 кор.4,Москва,ул Дубнинская д.2 кор.4,ул,Дубнинская ,д.2 кор.4,7770777,муниципальный округ Восточное Дегунино,1972 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.2 кор.6,Москва,ул Дубнинская д.2 кор.6,ул,Дубнинская ,д.2 кор.6,7769638,муниципальный округ Восточное Дегунино,1999 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.2 кор.7,Москва,ул Дубнинская д.2 кор.7,ул,Дубнинская ,д.2 кор.7,7769643,муниципальный округ Восточное Дегунино,1999 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.20 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.20 кор.1,ул,Дубнинская ,д.20 кор.1,7769958,муниципальный округ Восточное Дегунино,1973 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.20 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.20 кор.2,ул,Дубнинская ,д.20 кор.2,7769966,муниципальный округ Восточное Дегунино,1975 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.20 кор.3,Москва,ул Дубнинская д.20 кор.3,ул,Дубнинская ,д.20 кор.3,7769973,муниципальный округ Восточное Дегунино,1978 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.20 кор.4,Москва,ул Дубнинская д.20 кор.4,ул,Дубнинская ,д.20 кор.4,7769983,муниципальный округ Восточное Дегунино,1978 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.22 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.22 кор.1,ул,Дубнинская ,д.22 кор.1,7769992,муниципальный округ Восточное Дегунино,1978 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.22 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.22 кор.2,ул,Дубнинская ,д.22 кор.2,7770001,муниципальный округ Восточное Дегунино,1978 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.22 кор.3,Москва,ул Дубнинская д.22 кор.3,ул,Дубнинская ,д.22 кор.3,7770012,муниципальный округ Восточное Дегунино,1978 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.24 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.24 кор.1,ул,Дубнинская ,д.24 кор.1,7770024,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.24 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.24 кор.2,ул,Дубнинская ,д.24 кор.2,7770036,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.24 кор.3,Москва,ул Дубнинская д.24 кор.3,ул,Дубнинская ,д.24 кор.3,7770046,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.24 кор.4,Москва,ул Дубнинская д.24 кор.4,ул,Дубнинская ,д.24 кор.4,7770058,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.24 кор.5,Москва,ул Дубнинская д.24 кор.5,ул,Дубнинская ,д.24 кор.5,7770066,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.26 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.26 кор.1,ул,Дубнинская ,д.26 кор.1,7770073,муниципальный округ Восточное Дегунино,1997 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.26 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.26 кор.2,ул,Дубнинская ,д.26 кор.2,7770080,муниципальный округ Восточное Дегунино,1978 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.26 кор.3,Москва,ул Дубнинская д.26 кор.3,ул,Дубнинская ,д.26 кор.3,7770090,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.26 кор.4,Москва,ул Дубнинская д.26 кор.4,ул,Дубнинская ,д.26 кор.4,7770093,муниципальный округ Восточное Дегунино,1978 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.26 кор.5,Москва,ул Дубнинская д.26 кор.5,ул,Дубнинская ,д.26 кор.5,7770099,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.28 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.28 кор.1,ул,Дубнинская ,д.28 кор.1,7770109,муниципальный округ Восточное Дегунино,1978 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.28 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.28 кор.2,ул,Дубнинская ,д.28 кор.2,8131632,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.28 кор.3,Москва,ул Дубнинская д.28 кор.3,ул,Дубнинская ,д.28 кор.3,8164836,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.30 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.30 кор.1,ул,Дубнинская ,д.30 кор.1,7770125,муниципальный округ Восточное Дегунино,1985 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.30 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.30 кор.2,ул,Дубнинская ,д.30 кор.2,7770132,муниципальный округ Восточное Дегунино,1973 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.30 строение Б,Москва,ул Дубнинская д.30 строение Б,ул,Дубнинская ,д.30 строение Б,7770117,муниципальный округ Восточное Дегунино,1991 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.32 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.32 кор.1,ул,Дубнинская ,д.32 кор.1,7770142,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.32 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.32 кор.2,ул,Дубнинская ,д.32 кор.2,7770148,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.32 кор.3,Москва,ул Дубнинская д.32 кор.3,ул,Дубнинская ,д.32 кор.3,7770160,муниципальный округ Восточное Дегунино,1977 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.32 кор.4,Москва,ул Дубнинская д.32 кор.4,ул,Дубнинская ,д.32 кор.4,7770169,муниципальный округ Восточное Дегунино,1977 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.32 кор.5,Москва,ул Дубнинская д.32 кор.5,ул,Дубнинская ,д.32 кор.5,7770182,муниципальный округ Восточное Дегунино,2000 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.32 кор.6,Москва,ул Дубнинская д.32 кор.6,ул,Дубнинская ,д.32 кор.6,7770190,муниципальный округ Восточное Дегунино,2000 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.32 кор.7,Москва,ул Дубнинская д.32 кор.7,ул,Дубнинская ,д.32 кор.7,7770203,муниципальный округ Восточное Дегунино,2004 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.32 кор.8,Москва,ул Дубнинская д.32 кор.8,ул,Дубнинская ,д.32 кор.8,7770208,муниципальный округ Восточное Дегунино,2004 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.32 кор.9,Москва,ул Дубнинская д.32 кор.9,ул,Дубнинская ,д.32 кор.9,7770217,муниципальный округ Восточное Дегунино,2004 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.34,Москва,ул Дубнинская д.34,ул,Дубнинская ,д.34,7770225,муниципальный округ Восточное Дегунино,1977 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.36 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.36 кор.1,ул,Дубнинская ,д.36 кор.1,7770229,муниципальный округ Восточное Дегунино,1978 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.36 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.36 кор.2,ул,Дубнинская ,д.36 кор.2,7770239,муниципальный округ Восточное Дегунино,н.д. +2281012,г Москва ул Дубнинская д.36 кор.3,Москва,ул Дубнинская д.36 кор.3,ул,Дубнинская ,д.36 кор.3,7770250,муниципальный округ Восточное Дегунино,1978 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.36 кор.4,Москва,ул Дубнинская д.36 кор.4,ул,Дубнинская ,д.36 кор.4,7770304,муниципальный округ Восточное Дегунино,1978 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.38 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.38 кор.1,ул,Дубнинская ,д.38 кор.1,7770310,муниципальный округ Восточное Дегунино,1976 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.4 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.4 кор.1,ул,Дубнинская ,д.4 кор.1,8156654,муниципальный округ Восточное Дегунино,1971 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.4 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.4 кор.2,ул,Дубнинская ,д.4 кор.2,7769646,муниципальный округ Восточное Дегунино,1972 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.4 кор.3,Москва,ул Дубнинская д.4 кор.3,ул,Дубнинская ,д.4 кор.3,7769665,муниципальный округ Восточное Дегунино,1972 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.4 кор.4,Москва,ул Дубнинская д.4 кор.4,ул,Дубнинская ,д.4 кор.4,7769671,муниципальный округ Восточное Дегунино,1972 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.40А кор.1,Москва,ул Дубнинская д.40А кор.1,ул,Дубнинская ,д.40А кор.1,8196367,муниципальный округ Восточное Дегунино,2006 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.40А кор.2,Москва,ул Дубнинская д.40А кор.2,ул,Дубнинская ,д.40А кор.2,8196372,муниципальный округ Восточное Дегунино,2006 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.40А кор.3,Москва,ул Дубнинская д.40А кор.3,ул,Дубнинская ,д.40А кор.3,8196376,муниципальный округ Восточное Дегунино,2006 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.40А кор.4,Москва,ул Дубнинская д.40А кор.4,ул,Дубнинская ,д.40А кор.4,8196381,муниципальный округ Восточное Дегунино,2006 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.42 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.42 кор.1,ул,Дубнинская ,д.42 кор.1,7770321,муниципальный округ Восточное Дегунино,1980 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.42 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.42 кор.2,ул,Дубнинская ,д.42 кор.2,7770327,муниципальный округ Восточное Дегунино,н.д. +2281012,г Москва ул Дубнинская д.44 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.44 кор.1,ул,Дубнинская ,д.44 кор.1,8141964,муниципальный округ Восточное Дегунино,н.д. +2281012,г Москва ул Дубнинская д.44 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.44 кор.2,ул,Дубнинская ,д.44 кор.2,8141973,муниципальный округ Восточное Дегунино,н.д. +2281012,г Москва ул Дубнинская д.46,Москва,ул Дубнинская д.46,ул,Дубнинская ,д.46,7770335,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.46 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.46 кор.1,ул,Дубнинская ,д.46 кор.1,7770341,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.48 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.48 кор.1,ул,Дубнинская ,д.48 кор.1,7770355,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.48 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.48 кор.2,ул,Дубнинская ,д.48 кор.2,7770368,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.50,Москва,ул Дубнинская д.50,ул,Дубнинская ,д.50,7770376,муниципальный округ Восточное Дегунино,1990 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.6 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.6 кор.2,ул,Дубнинская ,д.6 кор.2,7921545,муниципальный округ Восточное Дегунино,н.д. +2281012,г Москва ул Дубнинская д.6 кор.3,Москва,ул Дубнинская д.6 кор.3,ул,Дубнинская ,д.6 кор.3,7769675,муниципальный округ Восточное Дегунино,1971 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.73 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.73 кор.1,ул,Дубнинская ,д.73 кор.1,7770381,муниципальный округ Восточное Дегунино,1977 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.73 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.73 кор.2,ул,Дубнинская ,д.73 кор.2,7770390,муниципальный округ Восточное Дегунино,1978 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.73 кор.3,Москва,ул Дубнинская д.73 кор.3,ул,Дубнинская ,д.73 кор.3,7770399,муниципальный округ Восточное Дегунино,1977 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.73 кор.4,Москва,ул Дубнинская д.73 кор.4,ул,Дубнинская ,д.73 кор.4,7770411,муниципальный округ Восточное Дегунино,1977 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.73 кор.6,Москва,ул Дубнинская д.73 кор.6,ул,Дубнинская ,д.73 кор.6,7770417,муниципальный округ Восточное Дегунино,1977 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.8 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.8 кор.1,ул,Дубнинская ,д.8 кор.1,7769708,муниципальный округ Восточное Дегунино,1971 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.13/2 кор.1,Москва,б-р Кронштадтский д.13/2 кор.1,б-р,Кронштадтский ,д.13/2 кор.1,8022345,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.13/2 кор.2,Москва,б-р Кронштадтский д.13/2 кор.2,б-р,Кронштадтский ,д.13/2 кор.2,8022353,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.15 кор.1,Москва,б-р Кронштадтский д.15 кор.1,б-р,Кронштадтский ,д.15 кор.1,8022357,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.15 кор.2,Москва,б-р Кронштадтский д.15 кор.2,б-р,Кронштадтский ,д.15 кор.2,8022364,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.17 кор.1,Москва,б-р Кронштадтский д.17 кор.1,б-р,Кронштадтский ,д.17 кор.1,8022374,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.17 кор.2,Москва,б-р Кронштадтский д.17 кор.2,б-р,Кронштадтский ,д.17 кор.2,8022382,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.17 кор.3,Москва,б-р Кронштадтский д.17 кор.3,б-р,Кронштадтский ,д.17 кор.3,8022420,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.19 кор.1,Москва,б-р Кронштадтский д.19 кор.1,б-р,Кронштадтский ,д.19 кор.1,8022429,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.19 кор.2,Москва,б-р Кронштадтский д.19 кор.2,б-р,Кронштадтский ,д.19 кор.2,8022459,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.19 кор.3,Москва,б-р Кронштадтский д.19 кор.3,б-р,Кронштадтский ,д.19 кор.3,8022467,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.21,Москва,б-р Кронштадтский д.21,б-р,Кронштадтский ,д.21,8022474,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.23 кор.1,Москва,б-р Кронштадтский д.23 кор.1,б-р,Кронштадтский ,д.23 кор.1,8022482,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.23 кор.2,Москва,б-р Кронштадтский д.23 кор.2,б-р,Кронштадтский ,д.23 кор.2,8022488,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.24 кор.1,Москва,б-р Кронштадтский д.24 кор.1,б-р,Кронштадтский ,д.24 кор.1,8017872,муниципальный округ Головинский,н.д. +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.24 кор.2,Москва,б-р Кронштадтский д.24 кор.2,б-р,Кронштадтский ,д.24 кор.2,8023770,муниципальный округ Головинский,1976 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.24 кор.3,Москва,б-р Кронштадтский д.24 кор.3,б-р,Кронштадтский ,д.24 кор.3,8023775,муниципальный округ Головинский,1977 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.25,Москва,б-р Кронштадтский д.25,б-р,Кронштадтский ,д.25,8022514,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.26,Москва,б-р Кронштадтский д.26,б-р,Кронштадтский ,д.26,8023781,муниципальный округ Головинский,1975 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.27,Москва,б-р Кронштадтский д.27,б-р,Кронштадтский ,д.27,8022523,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.28,Москва,б-р Кронштадтский д.28,б-р,Кронштадтский ,д.28,8023788,муниципальный округ Головинский,1976 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.29,Москва,б-р Кронштадтский д.29,б-р,Кронштадтский ,д.29,8022536,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.30 кор.1,Москва,б-р Кронштадтский д.30 кор.1,б-р,Кронштадтский ,д.30 кор.1,8023793,муниципальный округ Головинский,1974 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.30 кор.2,Москва,б-р Кронштадтский д.30 кор.2,б-р,Кронштадтский ,д.30 кор.2,8017775,муниципальный округ Головинский,1974 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.30 кор.3,Москва,б-р Кронштадтский д.30 кор.3,б-р,Кронштадтский ,д.30 кор.3,8017940,муниципальный округ Головинский,н.д. +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.30 кор.4,Москва,б-р Кронштадтский д.30 кор.4,б-р,Кронштадтский ,д.30 кор.4,8023799,муниципальный округ Головинский,1984 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.31,Москва,б-р Кронштадтский д.31,б-р,Кронштадтский ,д.31,8022545,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.34 кор.1,Москва,б-р Кронштадтский д.34 кор.1,б-р,Кронштадтский ,д.34 кор.1,8022185,муниципальный округ Головинский,1958 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.34 кор.2,Москва,б-р Кронштадтский д.34 кор.2,б-р,Кронштадтский ,д.34 кор.2,8022198,муниципальный округ Головинский,1960 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.35 кор.А,Москва,б-р Кронштадтский д.35 кор.А,б-р,Кронштадтский ,д.35 кор.А,8022573,муниципальный округ Головинский,1952 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.36,Москва,б-р Кронштадтский д.36,б-р,Кронштадтский ,д.36,8022204,муниципальный округ Головинский,1960 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.37 кор.1,Москва,б-р Кронштадтский д.37 кор.1,б-р,Кронштадтский ,д.37 кор.1,8022577,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.37 кор.2,Москва,б-р Кронштадтский д.37 кор.2,б-р,Кронштадтский ,д.37 кор.2,8022581,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.37 кор.3,Москва,б-р Кронштадтский д.37 кор.3,б-р,Кронштадтский ,д.37 кор.3,8022586,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.37 кор.4,Москва,б-р Кронштадтский д.37 кор.4,б-р,Кронштадтский ,д.37 кор.4,8022601,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.39 кор.1,Москва,б-р Кронштадтский д.39 кор.1,б-р,Кронштадтский ,д.39 кор.1,8022621,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.39 кор.2,Москва,б-р Кронштадтский д.39 кор.2,б-р,Кронштадтский ,д.39 кор.2,8022634,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.41,Москва,б-р Кронштадтский д.41,б-р,Кронштадтский ,д.41,8022645,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.43 кор.1,Москва,б-р Кронштадтский д.43 кор.1,б-р,Кронштадтский ,д.43 кор.1,8022659,муниципальный округ Головинский,1974 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.43 кор.2,Москва,б-р Кронштадтский д.43 кор.2,б-р,Кронштадтский ,д.43 кор.2,8022670,муниципальный округ Головинский,1972 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.43 кор.3,Москва,б-р Кронштадтский д.43 кор.3,б-р,Кронштадтский ,д.43 кор.3,8022683,муниципальный округ Головинский,1972 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.45 кор.1,Москва,б-р Кронштадтский д.45 кор.1,б-р,Кронштадтский ,д.45 кор.1,8022692,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.45 кор.2,Москва,б-р Кронштадтский д.45 кор.2,б-р,Кронштадтский ,д.45 кор.2,8022704,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.45 кор.3,Москва,б-р Кронштадтский д.45 кор.3,б-р,Кронштадтский ,д.45 кор.3,8022935,муниципальный округ Головинский,1969 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.49,Москва,б-р Кронштадтский д.49,б-р,Кронштадтский ,д.49,8022938,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.51,Москва,б-р Кронштадтский д.51,б-р,Кронштадтский ,д.51,8022947,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.53,Москва,б-р Кронштадтский д.53,б-р,Кронштадтский ,д.53,8022948,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.55,Москва,б-р Кронштадтский д.55,б-р,Кронштадтский ,д.55,8022952,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.57,Москва,б-р Кронштадтский д.57,б-р,Кронштадтский ,д.57,8022953,муниципальный округ Головинский,1974 +2281013,г Москва наб Лихоборская д.2 кор.2,Москва,наб Лихоборская д.2 кор.2,наб,Лихоборская ,д.2 кор.2,8022210,муниципальный округ Головинский,1959 +2281013,г Москва наб Лихоборская д.4 кор.1,Москва,наб Лихоборская д.4 кор.1,наб,Лихоборская ,д.4 кор.1,8022218,муниципальный округ Головинский,1960 +2281013,г Москва наб Лихоборская д.4 кор.2,Москва,наб Лихоборская д.4 кор.2,наб,Лихоборская ,д.4 кор.2,8041648,муниципальный округ Головинский,1960 +2281013,г Москва пер Лихачевский 1-й д.4 кор.1,Москва,пер Лихачевский 1-й д.4 кор.1,пер,Лихачевский 1-й ,д.4 кор.1,8023685,муниципальный округ Головинский,1931 +2281013,г Москва пер Лихачевский 1-й д.4 кор.2,Москва,пер Лихачевский 1-й д.4 кор.2,пер,Лихачевский 1-й ,д.4 кор.2,8023591,муниципальный округ Головинский,1931 +2281013,г Москва пер Лихачевский 1-й д.4 кор.2А,Москва,пер Лихачевский 1-й д.4 кор.2А,пер,Лихачевский 1-й ,д.4 кор.2А,8019016,муниципальный округ Головинский,1962 +2281013,г Москва пер Лихачевский 1-й д.4 кор.3,Москва,пер Лихачевский 1-й д.4 кор.3,пер,Лихачевский 1-й ,д.4 кор.3,8022002,муниципальный округ Головинский,1962 +2281013,г Москва пер Лихачевский 1-й д.4 кор.А,Москва,пер Лихачевский 1-й д.4 кор.А,пер,Лихачевский 1-й ,д.4 кор.А,8022022,муниципальный округ Головинский,1959 +2281013,г Москва пер Лихачевский 1-й д.6,Москва,пер Лихачевский 1-й д.6,пер,Лихачевский 1-й ,д.6,8022036,муниципальный округ Головинский,1958 +2281013,г Москва пер Лихачевский 1-й д.8,Москва,пер Лихачевский 1-й д.8,пер,Лихачевский 1-й ,д.8,8023688,муниципальный округ Головинский,1970 +2281013,г Москва пер Лихачевский 2-й д.2,Москва,пер Лихачевский 2-й д.2,пер,Лихачевский 2-й ,д.2,8022060,муниципальный округ Головинский,1960 +2281013,г Москва пер Лихачевский 2-й д.2 кор.А,Москва,пер Лихачевский 2-й д.2 кор.А,пер,Лихачевский 2-й ,д.2 кор.А,8022046,муниципальный округ Головинский,1961 +2281013,г Москва пер Лихачевский 2-й д.4,Москва,пер Лихачевский 2-й д.4,пер,Лихачевский 2-й ,д.4,8022055,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва пер Лихачевский 3-й д.1 кор.1,Москва,пер Лихачевский 3-й д.1 кор.1,пер,Лихачевский 3-й ,д.1 кор.1,8023690,муниципальный округ Головинский,1976 +2281013,г Москва пер Лихачевский 3-й д.1 кор.2,Москва,пер Лихачевский 3-й д.1 кор.2,пер,Лихачевский 3-й ,д.1 кор.2,8023695,муниципальный округ Головинский,1979 +2281013,г Москва пер Лихачевский 3-й д.2 кор.1,Москва,пер Лихачевский 3-й д.2 кор.1,пер,Лихачевский 3-й ,д.2 кор.1,8023700,муниципальный округ Головинский,1982 +2281013,г Москва пер Лихачевский 3-й д.2 кор.2,Москва,пер Лихачевский 3-й д.2 кор.2,пер,Лихачевский 3-й ,д.2 кор.2,8023703,муниципальный округ Головинский,1983 +2281013,г Москва пер Лихачевский 3-й д.2 кор.3,Москва,пер Лихачевский 3-й д.2 кор.3,пер,Лихачевский 3-й ,д.2 кор.3,8023708,муниципальный округ Головинский,1985 +2281013,г Москва пер Лихачевский 3-й д.3 кор.1,Москва,пер Лихачевский 3-й д.3 кор.1,пер,Лихачевский 3-й ,д.3 кор.1,8023712,муниципальный округ Головинский,1986 +2281013,г Москва пер Лихачевский 3-й д.3 кор.2,Москва,пер Лихачевский 3-й д.3 кор.2,пер,Лихачевский 3-й ,д.3 кор.2,8023713,муниципальный округ Головинский,1986 +2281013,г Москва пер Лихачевский 3-й д.3 кор.3,Москва,пер Лихачевский 3-й д.3 кор.3,пер,Лихачевский 3-й ,д.3 кор.3,8023717,муниципальный округ Головинский,1985 +2281013,г Москва пер Лихачевский 3-й д.3 кор.4,Москва,пер Лихачевский 3-й д.3 кор.4,пер,Лихачевский 3-й ,д.3 кор.4,8023723,муниципальный округ Головинский,1986 +2281013,г Москва пер Лихачевский 3-й д.5,Москва,пер Лихачевский 3-й д.5,пер,Лихачевский 3-й ,д.5,8023725,муниципальный округ Головинский,1985 +2281013,г Москва пер Лихачевский 3-й д.7 кор.1,Москва,пер Лихачевский 3-й д.7 кор.1,пер,Лихачевский 3-й ,д.7 кор.1,8023730,муниципальный округ Головинский,1984 +2281013,г Москва пер Лихачевский 3-й д.7 кор.2,Москва,пер Лихачевский 3-й д.7 кор.2,пер,Лихачевский 3-й ,д.7 кор.2,8023737,муниципальный округ Головинский,1984 +2281013,г Москва пер Лихачевский 3-й д.7 кор.3,Москва,пер Лихачевский 3-й д.7 кор.3,пер,Лихачевский 3-й ,д.7 кор.3,8023742,муниципальный округ Головинский,1984 +2281013,г Москва пер Лихачевский 3-й д.7 кор.4,Москва,пер Лихачевский 3-й д.7 кор.4,пер,Лихачевский 3-й ,д.7 кор.4,8028483,муниципальный округ Головинский,2002 +2281013,г Москва пер Лихачевский 3-й д.9 кор.1,Москва,пер Лихачевский 3-й д.9 кор.1,пер,Лихачевский 3-й ,д.9 кор.1,8022072,муниципальный округ Головинский,1948 +2281013,г Москва пер Лихачевский 3-й д.9 кор.2,Москва,пер Лихачевский 3-й д.9 кор.2,пер,Лихачевский 3-й ,д.9 кор.2,8023749,муниципальный округ Головинский,1972 +2281013,г Москва проезд Конаковский д.12 кор.1,Москва,проезд Конаковский д.12 кор.1,проезд,Конаковский ,д.12 кор.1,8017664,муниципальный округ Головинский,1984 +2281013,г Москва проезд Конаковский д.12 кор.2,Москва,проезд Конаковский д.12 кор.2,проезд,Конаковский ,д.12 кор.2,8017666,муниципальный округ Головинский,1984 +2281013,г Москва проезд Конаковский д.13,Москва,проезд Конаковский д.13,проезд,Конаковский ,д.13,8017668,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва проезд Конаковский д.13А,Москва,проезд Конаковский д.13А,проезд,Конаковский ,д.13А,8132149,муниципальный округ Головинский,н.д. +2281013,г Москва проезд Конаковский д.15,Москва,проезд Конаковский д.15,проезд,Конаковский ,д.15,8017671,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва проезд Конаковский д.19/30,Москва,проезд Конаковский д.19/30,проезд,Конаковский ,д.19/30,8019218,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва проезд Конаковский д.2/5,Москва,проезд Конаковский д.2/5,проезд,Конаковский ,д.2/5,8019179,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва проезд Конаковский д.3,Москва,проезд Конаковский д.3,проезд,Конаковский ,д.3,8019183,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва проезд Конаковский д.4 кор.1,Москва,проезд Конаковский д.4 кор.1,проезд,Конаковский ,д.4 кор.1,8019187,муниципальный округ Головинский,1969 +2281013,г Москва проезд Конаковский д.4 кор.2,Москва,проезд Конаковский д.4 кор.2,проезд,Конаковский ,д.4 кор.2,8017645,муниципальный округ Головинский,1988 +2281013,г Москва проезд Конаковский д.6 кор.1,Москва,проезд Конаковский д.6 кор.1,проезд,Конаковский ,д.6 кор.1,8017650,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва проезд Конаковский д.6 кор.2,Москва,проезд Конаковский д.6 кор.2,проезд,Конаковский ,д.6 кор.2,8019192,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва проезд Конаковский д.7,Москва,проезд Конаковский д.7,проезд,Конаковский ,д.7,8019198,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва проезд Конаковский д.8 кор.1,Москва,проезд Конаковский д.8 кор.1,проезд,Конаковский ,д.8 кор.1,8017655,муниципальный округ Головинский,1985 +2281013,г Москва проезд Конаковский д.8 кор.2,Москва,проезд Конаковский д.8 кор.2,проезд,Конаковский ,д.8 кор.2,8017661,муниципальный округ Головинский,1987 +2281013,г Москва проезд Конаковский д.9,Москва,проезд Конаковский д.9,проезд,Конаковский ,д.9,8019204,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва проезд Солнечногорский д.11,Москва,проезд Солнечногорский д.11,проезд,Солнечногорский ,д.11,8023900,муниципальный округ Головинский,1979 +2281013,г Москва проезд Солнечногорский д.3 кор.1,Москва,проезд Солнечногорский д.3 кор.1,проезд,Солнечногорский ,д.3 кор.1,8023463,муниципальный округ Головинский,1958 +2281013,г Москва проезд Солнечногорский д.3 кор.3,Москва,проезд Солнечногорский д.3 кор.3,проезд,Солнечногорский ,д.3 кор.3,8023469,муниципальный округ Головинский,1963 +2281013,г Москва проезд Солнечногорский д.5 кор.1,Москва,проезд Солнечногорский д.5 кор.1,проезд,Солнечногорский ,д.5 кор.1,8023477,муниципальный округ Головинский,1962 +2281013,г Москва ул Авангардная д.10,Москва,ул Авангардная д.10,ул,Авангардная ,д.10,8018945,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва ул Авангардная д.11,Москва,ул Авангардная д.11,ул,Авангардная ,д.11,8018972,муниципальный округ Головинский,1982 +2281013,г Москва ул Авангардная д.12,Москва,ул Авангардная д.12,ул,Авангардная ,д.12,8017643,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва ул Авангардная д.13,Москва,ул Авангардная д.13,ул,Авангардная ,д.13,8019025,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва ул Авангардная д.14,Москва,ул Авангардная д.14,ул,Авангардная ,д.14,8022267,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Авангардная д.14 кор.А,Москва,ул Авангардная д.14 кор.А,ул,Авангардная ,д.14 кор.А,8022298,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Авангардная д.14 кор.Б,Москва,ул Авангардная д.14 кор.Б,ул,Авангардная ,д.14 кор.Б,8022305,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Авангардная д.15,Москва,ул Авангардная д.15,ул,Авангардная ,д.15,8019150,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Авангардная д.16,Москва,ул Авангардная д.16,ул,Авангардная ,д.16,8022308,муниципальный округ Головинский,1969 +2281013,г Москва ул Авангардная д.17,Москва,ул Авангардная д.17,ул,Авангардная ,д.17,8019158,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва ул Авангардная д.18,Москва,ул Авангардная д.18,ул,Авангардная ,д.18,8022312,муниципальный округ Головинский,1969 +2281013,г Москва ул Авангардная д.19/30,Москва,ул Авангардная д.19/30,ул,Авангардная ,д.19/30,8019165,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва ул Авангардная д.20,Москва,ул Авангардная д.20,ул,Авангардная ,д.20,8022321,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва ул Авангардная д.22/32 кор.1,Москва,ул Авангардная д.22/32 кор.1,ул,Авангардная ,д.22/32 кор.1,8022330,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Авангардная д.22/32 кор.2,Москва,ул Авангардная д.22/32 кор.2,ул,Авангардная ,д.22/32 кор.2,8022338,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва ул Авангардная д.4,Москва,ул Авангардная д.4,ул,Авангардная ,д.4,8022205,муниципальный округ Головинский,1977 +2281013,г Москва ул Авангардная д.6 кор.1,Москва,ул Авангардная д.6 кор.1,ул,Авангардная ,д.6 кор.1,8017768,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Авангардная д.6 кор.2,Москва,ул Авангардная д.6 кор.2,ул,Авангардная ,д.6 кор.2,8022211,муниципальный округ Головинский,1964 +2281013,г Москва ул Авангардная д.6 кор.3,Москва,ул Авангардная д.6 кор.3,ул,Авангардная ,д.6 кор.3,8022245,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Авангардная д.8 кор.1,Москва,ул Авангардная д.8 кор.1,ул,Авангардная ,д.8 кор.1,8022251,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва ул Авангардная д.8 кор.2,Москва,ул Авангардная д.8 кор.2,ул,Авангардная ,д.8 кор.2,8022257,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Авангардная д.8 кор.3,Москва,ул Авангардная д.8 кор.3,ул,Авангардная ,д.8 кор.3,8022262,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва ул Авангардная д.9 кор.1,Москва,ул Авангардная д.9 кор.1,ул,Авангардная ,д.9 кор.1,8019008,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Авангардная д.9 кор.2,Москва,ул Авангардная д.9 кор.2,ул,Авангардная ,д.9 кор.2,8017638,муниципальный округ Головинский,1980 +2281013,г Москва ул Автомоторная д.3 кор.1,Москва,ул Автомоторная д.3 кор.1,ул,Автомоторная ,д.3 кор.1,7665787,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва ул Автомоторная д.3 кор.2,Москва,ул Автомоторная д.3 кор.2,ул,Автомоторная ,д.3 кор.2,7665798,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва ул Зеленоградская д.3,Москва,ул Зеленоградская д.3,ул,Зеленоградская ,д.3,8018925,муниципальный округ Головинский,1977 +2281013,г Москва ул Зеленоградская д.7,Москва,ул Зеленоградская д.7,ул,Зеленоградская ,д.7,8023762,муниципальный округ Головинский,1970 +2281013,г Москва ул Лавочкина д.10,Москва,ул Лавочкина д.10,ул,Лавочкина ,д.10,8022966,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва ул Лавочкина д.12,Москва,ул Лавочкина д.12,ул,Лавочкина ,д.12,8022970,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва ул Лавочкина д.14,Москва,ул Лавочкина д.14,ул,Лавочкина ,д.14,8023156,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва ул Лавочкина д.16 кор.1,Москва,ул Лавочкина д.16 кор.1,ул,Лавочкина ,д.16 кор.1,8023163,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва ул Лавочкина д.16 кор.2,Москва,ул Лавочкина д.16 кор.2,ул,Лавочкина ,д.16 кор.2,8023171,муниципальный округ Головинский,1974 +2281013,г Москва ул Лавочкина д.18,Москва,ул Лавочкина д.18,ул,Лавочкина ,д.18,8023176,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Лавочкина д.20,Москва,ул Лавочкина д.20,ул,Лавочкина ,д.20,8023184,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Лавочкина д.22,Москва,ул Лавочкина д.22,ул,Лавочкина ,д.22,8023194,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Лавочкина д.24,Москва,ул Лавочкина д.24,ул,Лавочкина ,д.24,8023203,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Лавочкина д.26,Москва,ул Лавочкина д.26,ул,Лавочкина ,д.26,8023209,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Лавочкина д.28/42,Москва,ул Лавочкина д.28/42,ул,Лавочкина ,д.28/42,8023217,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Лавочкина д.4,Москва,ул Лавочкина д.4,ул,Лавочкина ,д.4,8022955,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Лавочкина д.6 кор.1,Москва,ул Лавочкина д.6 кор.1,ул,Лавочкина ,д.6 кор.1,8022959,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва ул Лавочкина д.6 кор.2,Москва,ул Лавочкина д.6 кор.2,ул,Лавочкина ,д.6 кор.2,8022960,муниципальный округ Головинский,1969 +2281013,г Москва ул Лавочкина д.8,Москва,ул Лавочкина д.8,ул,Лавочкина ,д.8,8022962,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва ул Михалковская д.40,Москва,ул Михалковская д.40,ул,Михалковская ,д.40,8022299,муниципальный округ Головинский,1917 +2281013,г Москва ул Михалковская д.42,Москва,ул Михалковская д.42,ул,Михалковская ,д.42,8132352,муниципальный округ Головинский,н.д. +2281013,г Москва ул Михалковская д.44,Москва,ул Михалковская д.44,ул,Михалковская ,д.44,8132355,муниципальный округ Головинский,н.д. +2281013,г Москва ул Михалковская д.46 кор.1,Москва,ул Михалковская д.46 кор.1,ул,Михалковская ,д.46 кор.1,8132364,муниципальный округ Головинский,н.д. +2281013,г Москва ул Михалковская д.46 кор.3,Москва,ул Михалковская д.46 кор.3,ул,Михалковская ,д.46 кор.3,8022306,муниципальный округ Головинский,1917 +2281013,г Москва ул Онежская д.1/2,Москва,ул Онежская д.1/2,ул,Онежская ,д.1/2,8022314,муниципальный округ Головинский,1960 +2281013,г Москва ул Онежская д.11/11,Москва,ул Онежская д.11/11,ул,Онежская ,д.11/11,8022318,муниципальный округ Головинский,1954 +2281013,г Москва ул Онежская д.12,Москва,ул Онежская д.12,ул,Онежская ,д.12,8023611,муниципальный округ Головинский,1975 +2281013,г Москва ул Онежская д.12 кор.1,Москва,ул Онежская д.12 кор.1,ул,Онежская ,д.12 кор.1,8022324,муниципальный округ Головинский,1958 +2281013,г Москва ул Онежская д.12 кор.2,Москва,ул Онежская д.12 кор.2,ул,Онежская ,д.12 кор.2,8023802,муниципальный округ Головинский,1973 +2281013,г Москва ул Онежская д.13,Москва,ул Онежская д.13,ул,Онежская ,д.13,8022329,муниципальный округ Головинский,1955 +2281013,г Москва ул Онежская д.13 кор.1,Москва,ул Онежская д.13 кор.1,ул,Онежская ,д.13 кор.1,8023805,муниципальный округ Головинский,2002 +2281013,г Москва ул Онежская д.14 кор.2,Москва,ул Онежская д.14 кор.2,ул,Онежская ,д.14 кор.2,8022335,муниципальный округ Головинский,1960 +2281013,г Москва ул Онежская д.15,Москва,ул Онежская д.15,ул,Онежская ,д.15,8022340,муниципальный округ Головинский,1955 +2281013,г Москва ул Онежская д.15 кор.Б,Москва,ул Онежская д.15 кор.Б,ул,Онежская ,д.15 кор.Б,8023616,муниципальный округ Головинский,1975 +2281013,г Москва ул Онежская д.16 кор.4,Москва,ул Онежская д.16 кор.4,ул,Онежская ,д.16 кор.4,8022346,муниципальный округ Головинский,1960 +2281013,г Москва ул Онежская д.17,Москва,ул Онежская д.17,ул,Онежская ,д.17,8023810,муниципальный округ Головинский,2002 +2281013,г Москва ул Онежская д.17 кор.4,Москва,ул Онежская д.17 кор.4,ул,Онежская ,д.17 кор.4,8023813,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Онежская д.17 кор.5,Москва,ул Онежская д.17 кор.5,ул,Онежская ,д.17 кор.5,8023818,муниципальный округ Головинский,1961 +2281013,г Москва ул Онежская д.18,Москва,ул Онежская д.18,ул,Онежская ,д.18,8023621,муниципальный округ Головинский,1973 +2281013,г Москва ул Онежская д.18 кор.1,Москва,ул Онежская д.18 кор.1,ул,Онежская ,д.18 кор.1,8023829,муниципальный округ Головинский,2000 +2281013,г Москва ул Онежская д.18 кор.3,Москва,ул Онежская д.18 кор.3,ул,Онежская ,д.18 кор.3,8023833,муниципальный округ Головинский,2000 +2281013,г Москва ул Онежская д.19/38,Москва,ул Онежская д.19/38,ул,Онежская ,д.19/38,8022396,муниципальный округ Головинский,1950 +2281013,г Москва ул Онежская д.2,Москва,ул Онежская д.2,ул,Онежская ,д.2,8023875,муниципальный округ Головинский,1974 +2281013,г Москва ул Онежская д.2 кор.1,Москва,ул Онежская д.2 кор.1,ул,Онежская ,д.2 кор.1,8023843,муниципальный округ Головинский,1979 +2281013,г Москва ул Онежская д.2 кор.3,Москва,ул Онежская д.2 кор.3,ул,Онежская ,д.2 кор.3,8023848,муниципальный округ Головинский,1993 +2281013,г Москва ул Онежская д.20,Москва,ул Онежская д.20,ул,Онежская ,д.20,8023838,муниципальный округ Головинский,1988 +2281013,г Москва ул Онежская д.22,Москва,ул Онежская д.22,ул,Онежская ,д.22,8022999,муниципальный округ Головинский,1988 +2281013,г Москва ул Онежская д.23,Москва,ул Онежская д.23,ул,Онежская ,д.23,8018987,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Онежская д.25,Москва,ул Онежская д.25,ул,Онежская ,д.25,8022012,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Онежская д.27,Москва,ул Онежская д.27,ул,Онежская ,д.27,8022056,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Онежская д.28/1,Москва,ул Онежская д.28/1,ул,Онежская ,д.28/1,8023854,муниципальный округ Головинский,1971 +2281013,г Москва ул Онежская д.29,Москва,ул Онежская д.29,ул,Онежская ,д.29,8022070,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Онежская д.30,Москва,ул Онежская д.30,ул,Онежская ,д.30,8023859,муниципальный округ Головинский,1971 +2281013,г Москва ул Онежская д.31,Москва,ул Онежская д.31,ул,Онежская ,д.31,8022088,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва ул Онежская д.32/72,Москва,ул Онежская д.32/72,ул,Онежская ,д.32/72,8023864,муниципальный округ Головинский,1971 +2281013,г Москва ул Онежская д.33,Москва,ул Онежская д.33,ул,Онежская ,д.33,8022103,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва ул Онежская д.34 кор.1,Москва,ул Онежская д.34 кор.1,ул,Онежская ,д.34 кор.1,8023872,муниципальный округ Головинский,1978 +2281013,г Москва ул Онежская д.34 кор.2,Москва,ул Онежская д.34 кор.2,ул,Онежская ,д.34 кор.2,7954822,муниципальный округ Головинский,1978 +2281013,г Москва ул Онежская д.35 кор.1,Москва,ул Онежская д.35 кор.1,ул,Онежская ,д.35 кор.1,8022114,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва ул Онежская д.35 кор.2,Москва,ул Онежская д.35 кор.2,ул,Онежская ,д.35 кор.2,8022125,муниципальный округ Головинский,1964 +2281013,г Москва ул Онежская д.35 кор.3,Москва,ул Онежская д.35 кор.3,ул,Онежская ,д.35 кор.3,8022136,муниципальный округ Головинский,1964 +2281013,г Москва ул Онежская д.35 кор.4,Москва,ул Онежская д.35 кор.4,ул,Онежская ,д.35 кор.4,8022150,муниципальный округ Головинский,1964 +2281013,г Москва ул Онежская д.36,Москва,ул Онежская д.36,ул,Онежская ,д.36,8022410,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Онежская д.37,Москва,ул Онежская д.37,ул,Онежская ,д.37,8017687,муниципальный округ Головинский,1964 +2281013,г Москва ул Онежская д.38 кор.1,Москва,ул Онежская д.38 кор.1,ул,Онежская ,д.38 кор.1,8022419,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва ул Онежская д.38 кор.2,Москва,ул Онежская д.38 кор.2,ул,Онежская ,д.38 кор.2,8022518,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Онежская д.38 кор.3,Москва,ул Онежская д.38 кор.3,ул,Онежская ,д.38 кор.3,8022525,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Онежская д.39,Москва,ул Онежская д.39,ул,Онежская ,д.39,8022159,муниципальный округ Головинский,1964 +2281013,г Москва ул Онежская д.40,Москва,ул Онежская д.40,ул,Онежская ,д.40,8022532,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Онежская д.41,Москва,ул Онежская д.41,ул,Онежская ,д.41,8022184,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва ул Онежская д.42/36,Москва,ул Онежская д.42/36,ул,Онежская ,д.42/36,8022549,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Онежская д.43/70,Москва,ул Онежская д.43/70,ул,Онежская ,д.43/70,8022197,муниципальный округ Головинский,1964 +2281013,г Москва ул Онежская д.5,Москва,ул Онежская д.5,ул,Онежская ,д.5,8132435,муниципальный округ Головинский,н.д. +2281013,г Москва ул Онежская д.5 кор.А,Москва,ул Онежская д.5 кор.А,ул,Онежская ,д.5 кор.А,8022560,муниципальный округ Головинский,1959 +2281013,г Москва ул Онежская д.6,Москва,ул Онежская д.6,ул,Онежская ,д.6,8022578,муниципальный округ Головинский,1962 +2281013,г Москва ул Онежская д.9/4,Москва,ул Онежская д.9/4,ул,Онежская ,д.9/4,8023595,муниципальный округ Головинский,1937 +2281013,г Москва ул Онежская д.9/4 кор.А,Москва,ул Онежская д.9/4 кор.А,ул,Онежская ,д.9/4 кор.А,8022569,муниципальный округ Головинский,1956 +2281013,г Москва ул Онежская д.9/4 кор.Б,Москва,ул Онежская д.9/4 кор.Б,ул,Онежская ,д.9/4 кор.Б,8022575,муниципальный округ Головинский,1956 +2281013,г Москва ул Пулковская д.1/60,Москва,ул Пулковская д.1/60,ул,Пулковская ,д.1/60,8019299,муниципальный округ Головинский,1973 +2281013,г Москва ул Пулковская д.11,Москва,ул Пулковская д.11,ул,Пулковская ,д.11,8019351,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Пулковская д.13,Москва,ул Пулковская д.13,ул,Пулковская ,д.13,8019361,муниципальный округ Головинский,1960 +2281013,г Москва ул Пулковская д.15 кор.1,Москва,ул Пулковская д.15 кор.1,ул,Пулковская ,д.15 кор.1,8019368,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Пулковская д.15 кор.2,Москва,ул Пулковская д.15 кор.2,ул,Пулковская ,д.15 кор.2,8017696,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва ул Пулковская д.17,Москва,ул Пулковская д.17,ул,Пулковская ,д.17,8017700,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Пулковская д.19 кор.1,Москва,ул Пулковская д.19 кор.1,ул,Пулковская ,д.19 кор.1,8019374,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Пулковская д.19 кор.2,Москва,ул Пулковская д.19 кор.2,ул,Пулковская ,д.19 кор.2,8017704,муниципальный округ Головинский,1972 +2281013,г Москва ул Пулковская д.19 кор.3,Москва,ул Пулковская д.19 кор.3,ул,Пулковская ,д.19 кор.3,8019380,муниципальный округ Головинский,1972 +2281013,г Москва ул Пулковская д.21/7,Москва,ул Пулковская д.21/7,ул,Пулковская ,д.21/7,8017706,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Пулковская д.3 кор.1,Москва,ул Пулковская д.3 кор.1,ул,Пулковская ,д.3 кор.1,8017690,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва ул Пулковская д.3 кор.2,Москва,ул Пулковская д.3 кор.2,ул,Пулковская ,д.3 кор.2,8019310,муниципальный округ Головинский,1962 +2281013,г Москва ул Пулковская д.3 кор.3,Москва,ул Пулковская д.3 кор.3,ул,Пулковская ,д.3 кор.3,8017693,муниципальный округ Головинский,1958 +2281013,г Москва ул Пулковская д.4 кор.1,Москва,ул Пулковская д.4 кор.1,ул,Пулковская ,д.4 кор.1,8328756,муниципальный округ Головинский,2002 +2281013,г Москва ул Пулковская д.4 кор.2,Москва,ул Пулковская д.4 кор.2,ул,Пулковская ,д.4 кор.2,8328769,муниципальный округ Головинский,2001 +2281013,г Москва ул Пулковская д.4 кор.3,Москва,ул Пулковская д.4 кор.3,ул,Пулковская ,д.4 кор.3,8328773,муниципальный округ Головинский,2002 +2281013,г Москва ул Пулковская д.7,Москва,ул Пулковская д.7,ул,Пулковская ,д.7,8019317,муниципальный округ Головинский,1970 +2281013,г Москва ул Пулковская д.9,Москва,ул Пулковская д.9,ул,Пулковская ,д.9,8019341,муниципальный округ Головинский,1962 +2281013,г Москва ул Сенежская д.4,Москва,ул Сенежская д.4,ул,Сенежская ,д.4,8023881,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва ул Сенежская д.5,Москва,ул Сенежская д.5,ул,Сенежская ,д.5,8022584,муниципальный округ Головинский,1955 +2281013,г Москва ул Смольная д.11,Москва,ул Смольная д.11,ул,Смольная ,д.11,8023167,муниципальный округ Головинский,1969 +2281013,г Москва ул Смольная д.15,Москва,ул Смольная д.15,ул,Смольная ,д.15,8023173,муниципальный округ Головинский,1969 +2281013,г Москва ул Смольная д.17,Москва,ул Смольная д.17,ул,Смольная ,д.17,8023178,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва ул Смольная д.19 кор.1,Москва,ул Смольная д.19 кор.1,ул,Смольная ,д.19 кор.1,8023189,муниципальный округ Головинский,1964 +2281013,г Москва ул Смольная д.19 кор.2,Москва,ул Смольная д.19 кор.2,ул,Смольная ,д.19 кор.2,8023197,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва ул Смольная д.19 кор.3,Москва,ул Смольная д.19 кор.3,ул,Смольная ,д.19 кор.3,8023205,муниципальный округ Головинский,1969 +2281013,г Москва ул Смольная д.19 кор.4,Москва,ул Смольная д.19 кор.4,ул,Смольная ,д.19 кор.4,8023215,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Смольная д.19 кор.5,Москва,ул Смольная д.19 кор.5,ул,Смольная ,д.19 кор.5,8023218,муниципальный округ Головинский,1984 +2281013,г Москва ул Смольная д.21 кор.1,Москва,ул Смольная д.21 кор.1,ул,Смольная ,д.21 кор.1,8023227,муниципальный округ Головинский,1964 +2281013,г Москва ул Смольная д.21 кор.2,Москва,ул Смольная д.21 кор.2,ул,Смольная ,д.21 кор.2,8023231,муниципальный округ Головинский,1964 +2281013,г Москва ул Смольная д.21 кор.3,Москва,ул Смольная д.21 кор.3,ул,Смольная ,д.21 кор.3,8023241,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Смольная д.23 кор.1,Москва,ул Смольная д.23 кор.1,ул,Смольная ,д.23 кор.1,8023246,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва ул Смольная д.23 кор.2,Москва,ул Смольная д.23 кор.2,ул,Смольная ,д.23 кор.2,8023249,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Смольная д.3,Москва,ул Смольная д.3,ул,Смольная ,д.3,8023092,муниципальный округ Головинский,1970 +2281013,г Москва ул Смольная д.5,Москва,ул Смольная д.5,ул,Смольная ,д.5,8023102,муниципальный округ Головинский,1972 +2281013,г Москва ул Смольная д.7,Москва,ул Смольная д.7,ул,Смольная ,д.7,8023110,муниципальный округ Головинский,1970 +2281013,г Москва ул Смольная д.9,Москва,ул Смольная д.9,ул,Смольная ,д.9,8023160,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.10,Москва,ул Солнечногорская д.10,ул,Солнечногорская ,д.10,7751200,муниципальный округ Головинский,1958 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.11,Москва,ул Солнечногорская д.11,ул,Солнечногорская ,д.11,8023886,муниципальный округ Головинский,1971 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.12,Москва,ул Солнечногорская д.12,ул,Солнечногорская ,д.12,8022599,муниципальный округ Головинский,1960 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.13,Москва,ул Солнечногорская д.13,ул,Солнечногорская ,д.13,8023891,муниципальный округ Головинский,1969 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.14 кор.1,Москва,ул Солнечногорская д.14 кор.1,ул,Солнечногорская ,д.14 кор.1,8023893,муниципальный округ Головинский,1975 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.14 кор.2,Москва,ул Солнечногорская д.14 кор.2,ул,Солнечногорская ,д.14 кор.2,8023895,муниципальный округ Головинский,1983 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.15 кор.1,Москва,ул Солнечногорская д.15 кор.1,ул,Солнечногорская ,д.15 кор.1,8022610,муниципальный округ Головинский,1961 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.15 кор.2,Москва,ул Солнечногорская д.15 кор.2,ул,Солнечногорская ,д.15 кор.2,8022588,муниципальный округ Головинский,1961 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.16 кор.1,Москва,ул Солнечногорская д.16 кор.1,ул,Солнечногорская ,д.16 кор.1,8022620,муниципальный округ Головинский,1964 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.17,Москва,ул Солнечногорская д.17,ул,Солнечногорская ,д.17,8022631,муниципальный округ Головинский,1962 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.19,Москва,ул Солнечногорская д.19,ул,Солнечногорская ,д.19,8022641,муниципальный округ Головинский,1964 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.21,Москва,ул Солнечногорская д.21,ул,Солнечногорская ,д.21,8022650,муниципальный округ Головинский,1963 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.22,Москва,ул Солнечногорская д.22,ул,Солнечногорская ,д.22,8023898,муниципальный округ Головинский,1978 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.22 кор.2,Москва,ул Солнечногорская д.22 кор.2,ул,Солнечногорская ,д.22 кор.2,8023451,муниципальный округ Головинский,1959 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.23 кор.1,Москва,ул Солнечногорская д.23 кор.1,ул,Солнечногорская ,д.23 кор.1,8023602,муниципальный округ Головинский,1963 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.23 кор.2,Москва,ул Солнечногорская д.23 кор.2,ул,Солнечногорская ,д.23 кор.2,8023607,муниципальный округ Головинский,1963 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.24,Москва,ул Солнечногорская д.24,ул,Солнечногорская ,д.24,8022658,муниципальный округ Головинский,1969 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.24 кор.3,Москва,ул Солнечногорская д.24 кор.3,ул,Солнечногорская ,д.24 кор.3,8022669,муниципальный округ Головинский,1951 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.3,Москва,ул Солнечногорская д.3,ул,Солнечногорская ,д.3,7954796,муниципальный округ Головинский,1963 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.5 кор.1,Москва,ул Солнечногорская д.5 кор.1,ул,Солнечногорская ,д.5 кор.1,8023584,муниципальный округ Головинский,1956 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.6 кор.1,Москва,ул Солнечногорская д.6 кор.1,ул,Солнечногорская ,д.6 кор.1,8022680,муниципальный округ Головинский,1960 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.6 кор.2,Москва,ул Солнечногорская д.6 кор.2,ул,Солнечногорская ,д.6 кор.2,8022874,муниципальный округ Головинский,1946 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.8,Москва,ул Солнечногорская д.8,ул,Солнечногорская ,д.8,8023445,муниципальный округ Головинский,1959 +2281013,г Москва ул Фестивальная д.38,Москва,ул Фестивальная д.38,ул,Фестивальная ,д.38,8023482,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Фестивальная д.40,Москва,ул Фестивальная д.40,ул,Фестивальная ,д.40,8023488,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва ул Фестивальная д.44,Москва,ул Фестивальная д.44,ул,Фестивальная ,д.44,8023674,муниципальный округ Головинский,1969 +2281013,г Москва ул Фестивальная д.46 кор.1,Москва,ул Фестивальная д.46 кор.1,ул,Фестивальная ,д.46 кор.1,8023681,муниципальный округ Головинский,1969 +2281013,г Москва ул Фестивальная д.46 кор.2,Москва,ул Фестивальная д.46 кор.2,ул,Фестивальная ,д.46 кор.2,8023901,муниципальный округ Головинский,1984 +2281013,г Москва ул Фестивальная д.46 кор.3,Москва,ул Фестивальная д.46 кор.3,ул,Фестивальная ,д.46 кор.3,8023904,муниципальный округ Головинский,1984 +2281013,г Москва ул Фестивальная д.48,Москва,ул Фестивальная д.48,ул,Фестивальная ,д.48,8023458,муниципальный округ Головинский,1972 +2281013,г Москва ул Фестивальная д.48 кор.2,Москва,ул Фестивальная д.48 кор.2,ул,Фестивальная ,д.48 кор.2,8029518,муниципальный округ Головинский,2003 +2281013,г Москва ул Флотская д.14,Москва,ул Флотская д.14,ул,Флотская ,д.14,8017710,муниципальный округ Головинский,1998 +2281013,г Москва ул Флотская д.16,Москва,ул Флотская д.16,ул,Флотская ,д.16,8019391,муниципальный округ Головинский,1971 +2281013,г Москва ул Флотская д.18,Москва,ул Флотская д.18,ул,Флотская ,д.18,8017712,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва ул Флотская д.20,Москва,ул Флотская д.20,ул,Флотская ,д.20,8019396,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Флотская д.21,Москва,ул Флотская д.21,ул,Флотская ,д.21,8023462,муниципальный округ Головинский,1974 +2281013,г Москва ул Флотская д.22,Москва,ул Флотская д.22,ул,Флотская ,д.22,8017715,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Флотская д.23,Москва,ул Флотская д.23,ул,Флотская ,д.23,8023470,муниципальный округ Головинский,1974 +2281013,г Москва ул Флотская д.23 кор.1,Москва,ул Флотская д.23 кор.1,ул,Флотская ,д.23 кор.1,8023525,муниципальный округ Головинский,2001 +2281013,г Москва ул Флотская д.24,Москва,ул Флотская д.24,ул,Флотская ,д.24,8019402,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Флотская д.26,Москва,ул Флотская д.26,ул,Флотская ,д.26,8017719,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Флотская д.27,Москва,ул Флотская д.27,ул,Флотская ,д.27,8023476,муниципальный округ Головинский,1974 +2281013,г Москва ул Флотская д.28 кор.1,Москва,ул Флотская д.28 кор.1,ул,Флотская ,д.28 кор.1,8019412,муниципальный округ Головинский,1970 +2281013,г Москва ул Флотская д.28 кор.2,Москва,ул Флотская д.28 кор.2,ул,Флотская ,д.28 кор.2,8017724,муниципальный округ Головинский,1969 +2281013,г Москва ул Флотская д.29 кор.1,Москва,ул Флотская д.29 кор.1,ул,Флотская ,д.29 кор.1,8023483,муниципальный округ Головинский,1970 +2281013,г Москва ул Флотская д.29 кор.2,Москва,ул Флотская д.29 кор.2,ул,Флотская ,д.29 кор.2,8023486,муниципальный округ Головинский,1971 +2281013,г Москва ул Флотская д.29 кор.3,Москва,ул Флотская д.29 кор.3,ул,Флотская ,д.29 кор.3,8023493,муниципальный округ Головинский,1969 +2281013,г Москва ул Флотская д.31,Москва,ул Флотская д.31,ул,Флотская ,д.31,8023500,муниципальный округ Головинский,1971 +2281013,г Москва ул Флотская д.33,Москва,ул Флотская д.33,ул,Флотская ,д.33,8023496,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва ул Флотская д.34 кор.1,Москва,ул Флотская д.34 кор.1,ул,Флотская ,д.34 кор.1,8023252,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва ул Флотская д.34 кор.2,Москва,ул Флотская д.34 кор.2,ул,Флотская ,д.34 кор.2,8023257,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Флотская д.34 кор.3,Москва,ул Флотская д.34 кор.3,ул,Флотская ,д.34 кор.3,8023262,муниципальный округ Головинский,1985 +2281013,г Москва ул Флотская д.35,Москва,ул Флотская д.35,ул,Флотская ,д.35,8023506,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва ул Флотская д.36,Москва,ул Флотская д.36,ул,Флотская ,д.36,8023267,муниципальный округ Головинский,1985 +2281013,г Москва ул Флотская д.37,Москва,ул Флотская д.37,ул,Флотская ,д.37,8023511,муниципальный округ Головинский,1969 +2281013,г Москва ул Флотская д.4,Москва,ул Флотская д.4,ул,Флотская ,д.4,8019383,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва ул Флотская д.44,Москва,ул Флотская д.44,ул,Флотская ,д.44,8023272,муниципальный округ Головинский,1969 +2281013,г Москва ул Флотская д.46,Москва,ул Флотская д.46,ул,Флотская ,д.46,8023276,муниципальный округ Головинский,1969 +2281013,г Москва ул Флотская д.48 кор.1,Москва,ул Флотская д.48 кор.1,ул,Флотская ,д.48 кор.1,8023285,муниципальный округ Головинский,1971 +2281013,г Москва ул Флотская д.48 кор.2,Москва,ул Флотская д.48 кор.2,ул,Флотская ,д.48 кор.2,8023289,муниципальный округ Головинский,1972 +2281013,г Москва ул Флотская д.50,Москва,ул Флотская д.50,ул,Флотская ,д.50,8023292,муниципальный округ Головинский,1976 +2281013,г Москва ул Флотская д.52 кор.1,Москва,ул Флотская д.52 кор.1,ул,Флотская ,д.52 кор.1,8023297,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Флотская д.52 кор.2,Москва,ул Флотская д.52 кор.2,ул,Флотская ,д.52 кор.2,8023307,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Флотская д.52 кор.3,Москва,ул Флотская д.52 кор.3,ул,Флотская ,д.52 кор.3,8023311,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Флотская д.52 кор.4,Москва,ул Флотская д.52 кор.4,ул,Флотская ,д.52 кор.4,8023318,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Флотская д.54,Москва,ул Флотская д.54,ул,Флотская ,д.54,8023319,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Флотская д.56,Москва,ул Флотская д.56,ул,Флотская ,д.56,8023323,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Флотская д.58 кор.1,Москва,ул Флотская д.58 кор.1,ул,Флотская ,д.58 кор.1,8023327,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Флотская д.6/21,Москва,ул Флотская д.6/21,ул,Флотская ,д.6/21,8019386,муниципальный округ Головинский,1984 +2281013,г Москва ул Флотская д.66 кор.1,Москва,ул Флотская д.66 кор.1,ул,Флотская ,д.66 кор.1,8023331,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва ул Флотская д.66 кор.2,Москва,ул Флотская д.66 кор.2,ул,Флотская ,д.66 кор.2,8023335,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва ул Флотская д.66 кор.3,Москва,ул Флотская д.66 кор.3,ул,Флотская ,д.66 кор.3,8023339,муниципальный округ Головинский,1964 +2281013,г Москва ул Флотская д.68,Москва,ул Флотская д.68,ул,Флотская ,д.68,8023304,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва ул Флотская д.72А,Москва,ул Флотская д.72А,ул,Флотская ,д.72А,8029696,муниципальный округ Головинский,1972 +2281013,г Москва ул Флотская д.74,Москва,ул Флотская д.74,ул,Флотская ,д.74,8023515,муниципальный округ Головинский,1988 +2281013,г Москва ул Флотская д.76,Москва,ул Флотская д.76,ул,Флотская ,д.76,8023522,муниципальный округ Головинский,1988 +2281013,г Москва ул Флотская д.78,Москва,ул Флотская д.78,ул,Флотская ,д.78,8018836,муниципальный округ Головинский,2001 +2281013,г Москва ул Флотская д.78 кор.1,Москва,ул Флотская д.78 кор.1,ул,Флотская ,д.78 кор.1,8023531,муниципальный округ Головинский,2002 +2281013,г Москва ул Флотская д.80/7,Москва,ул Флотская д.80/7,ул,Флотская ,д.80/7,8023552,муниципальный округ Головинский,1956 +2281013,г Москва ул Флотская д.82/6,Москва,ул Флотская д.82/6,ул,Флотская ,д.82/6,8023554,муниципальный округ Головинский,1957 +2281013,г Москва ул Флотская д.90,Москва,ул Флотская д.90,ул,Флотская ,д.90,8023559,муниципальный округ Головинский,1960 +2281013,г Москва ул Флотская д.92,Москва,ул Флотская д.92,ул,Флотская ,д.92,8023564,муниципальный округ Головинский,1960 +2281013,г Москва ул Флотская д.94,Москва,ул Флотская д.94,ул,Флотская ,д.94,8023568,муниципальный округ Головинский,1963 +2281013,г Москва ул Флотская д.96,Москва,ул Флотская д.96,ул,Флотская ,д.96,8023571,муниципальный округ Головинский,1962 +2281013,г Москва ул Флотская д.98,Москва,ул Флотская д.98,ул,Флотская ,д.98,8023578,муниципальный округ Головинский,1962 +2281013,г Москва ш Ленинградское д.62 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.62 кор.1,ш,Ленинградское ,д.62 кор.1,8019224,муниципальный округ Головинский,1963 +2281013,г Москва ш Ленинградское д.62 кор.2,Москва,ш Ленинградское д.62 кор.2,ш,Ленинградское ,д.62 кор.2,8019231,муниципальный округ Головинский,1961 +2281013,г Москва ш Ленинградское д.64 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.64 кор.1,ш,Ленинградское ,д.64 кор.1,8017675,муниципальный округ Головинский,1981 +2281013,г Москва ш Ленинградское д.66,Москва,ш Ленинградское д.66,ш,Ленинградское ,д.66,8019239,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ш Ленинградское д.70,Москва,ш Ленинградское д.70,ш,Ленинградское ,д.70,8019248,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ш Ленинградское д.72,Москва,ш Ленинградское д.72,ш,Ленинградское ,д.72,8017677,муниципальный округ Головинский,1975 +2281013,г Москва ш Ленинградское д.74,Москва,ш Ленинградское д.74,ш,Ленинградское ,д.74,8019259,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ш Ленинградское д.78,Москва,ш Ленинградское д.78,ш,Ленинградское ,д.78,8019265,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва ш Ленинградское д.80,Москва,ш Ленинградское д.80,ш,Ленинградское ,д.80,8017680,муниципальный округ Головинский,1976 +2281013,г Москва ш Ленинградское д.82,Москва,ш Ленинградское д.82,ш,Ленинградское ,д.82,8019278,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ш Ленинградское д.86,Москва,ш Ленинградское д.86,ш,Ленинградское ,д.86,8019284,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва ш Ленинградское д.88,Москва,ш Ленинградское д.88,ш,Ленинградское ,д.88,8017685,муниципальный округ Головинский,1975 +2281014,г Москва б-р Карельский д.14/16,Москва,б-р Карельский д.14/16,б-р,Карельский ,д.14/16,7637497,муниципальный округ Дмитровский,1962 +2281014,г Москва б-р Карельский д.18,Москва,б-р Карельский д.18,б-р,Карельский ,д.18,7637511,муниципальный округ Дмитровский,1962 +2281014,г Москва б-р Карельский д.18А,Москва,б-р Карельский д.18А,б-р,Карельский ,д.18А,7637530,муниципальный округ Дмитровский,1963 +2281014,г Москва б-р Карельский д.2 кор.2,Москва,б-р Карельский д.2 кор.2,б-р,Карельский ,д.2 кор.2,7637424,муниципальный округ Дмитровский,1980 +2281014,г Москва б-р Карельский д.21 кор.1,Москва,б-р Карельский д.21 кор.1,б-р,Карельский ,д.21 кор.1,7637540,муниципальный округ Дмитровский,1975 +2281014,г Москва б-р Карельский д.21 кор.2,Москва,б-р Карельский д.21 кор.2,б-р,Карельский ,д.21 кор.2,7646819,муниципальный округ Дмитровский,1977 +2281014,г Москва б-р Карельский д.23 кор.1,Москва,б-р Карельский д.23 кор.1,б-р,Карельский ,д.23 кор.1,7647378,муниципальный округ Дмитровский,1964 +2281014,г Москва б-р Карельский д.23 кор.2,Москва,б-р Карельский д.23 кор.2,б-р,Карельский ,д.23 кор.2,7647385,муниципальный округ Дмитровский,1964 +2281014,г Москва б-р Карельский д.3 кор.3,Москва,б-р Карельский д.3 кор.3,б-р,Карельский ,д.3 кор.3,7637437,муниципальный округ Дмитровский,1960 +2281014,г Москва б-р Карельский д.3 кор.4,Москва,б-р Карельский д.3 кор.4,б-р,Карельский ,д.3 кор.4,7637445,муниципальный округ Дмитровский,1961 +2281014,г Москва б-р Карельский д.4 кор.2,Москва,б-р Карельский д.4 кор.2,б-р,Карельский ,д.4 кор.2,8059602,муниципальный округ Дмитровский,1980 +2281014,г Москва б-р Карельский д.4 кор.4,Москва,б-р Карельский д.4 кор.4,б-р,Карельский ,д.4 кор.4,7637469,муниципальный округ Дмитровский,1980 +2281014,г Москва б-р Карельский д.5,Москва,б-р Карельский д.5,б-р,Карельский ,д.5,7637476,муниципальный округ Дмитровский,1987 +2281014,г Москва б-р Карельский д.8 кор.1,Москва,б-р Карельский д.8 кор.1,б-р,Карельский ,д.8 кор.1,7637488,муниципальный округ Дмитровский,1979 +2281014,г Москва ул 800-летия Москвы д.2 кор.1,Москва,ул 800-летия Москвы д.2 кор.1,ул,800-летия Москвы ,д.2 кор.1,7621237,муниципальный округ Дмитровский,1979 +2281014,г Москва ул 800-летия Москвы д.2 кор.2,Москва,ул 800-летия Москвы д.2 кор.2,ул,800-летия Москвы ,д.2 кор.2,7621247,муниципальный округ Дмитровский,1979 +2281014,г Москва ул Ангарская д.37/18,Москва,ул Ангарская д.37/18,ул,Ангарская ,д.37/18,7621213,муниципальный округ Дмитровский,1967 +2281014,г Москва ул Ангарская д.39,Москва,ул Ангарская д.39,ул,Ангарская ,д.39,7621262,муниципальный округ Дмитровский,1967 +2281014,г Москва ул Ангарская д.41,Москва,ул Ангарская д.41,ул,Ангарская ,д.41,7621269,муниципальный округ Дмитровский,1967 +2281014,г Москва ул Ангарская д.43,Москва,ул Ангарская д.43,ул,Ангарская ,д.43,7621274,муниципальный округ Дмитровский,1966 +2281014,г Москва ул Ангарская д.45 кор.1,Москва,ул Ангарская д.45 кор.1,ул,Ангарская ,д.45 кор.1,7582929,муниципальный округ Дмитровский,2010 +2281014,г Москва ул Ангарская д.45 кор.2,Москва,ул Ангарская д.45 кор.2,ул,Ангарская ,д.45 кор.2,7621280,муниципальный округ Дмитровский,2008 +2281014,г Москва ул Ангарская д.45 кор.3,Москва,ул Ангарская д.45 кор.3,ул,Ангарская ,д.45 кор.3,7621288,муниципальный округ Дмитровский,2008 +2281014,г Москва ул Ангарская д.45 кор.4,Москва,ул Ангарская д.45 кор.4,ул,Ангарская ,д.45 кор.4,7621295,муниципальный округ Дмитровский,1968 +2281014,г Москва ул Ангарская д.45 кор.5,Москва,ул Ангарская д.45 кор.5,ул,Ангарская ,д.45 кор.5,7621300,муниципальный округ Дмитровский,1983 +2281014,г Москва ул Ангарская д.45 кор.6,Москва,ул Ангарская д.45 кор.6,ул,Ангарская ,д.45 кор.6,7621304,муниципальный округ Дмитровский,1983 +2281014,г Москва ул Ангарская д.47,Москва,ул Ангарская д.47,ул,Ангарская ,д.47,7621311,муниципальный округ Дмитровский,1967 +2281014,г Москва ул Ангарская д.49 кор.4,Москва,ул Ангарская д.49 кор.4,ул,Ангарская ,д.49 кор.4,7621334,муниципальный округ Дмитровский,1968 +2281014,г Москва ул Ангарская д.49 кор.5,Москва,ул Ангарская д.49 кор.5,ул,Ангарская ,д.49 кор.5,7621320,муниципальный округ Дмитровский,1983 +2281014,г Москва ул Ангарская д.51,Москва,ул Ангарская д.51,ул,Ангарская ,д.51,7621341,муниципальный округ Дмитровский,1967 +2281014,г Москва ул Ангарская д.51 кор.2,Москва,ул Ангарская д.51 кор.2,ул,Ангарская ,д.51 кор.2,7621347,муниципальный округ Дмитровский,2009 +2281014,г Москва ул Ангарская д.53 кор.1,Москва,ул Ангарская д.53 кор.1,ул,Ангарская ,д.53 кор.1,7621354,муниципальный округ Дмитровский,2007 +2281014,г Москва ул Ангарская д.55,Москва,ул Ангарская д.55,ул,Ангарская ,д.55,7621359,муниципальный округ Дмитровский,1967 +2281014,г Москва ул Ангарская д.57 кор.3,Москва,ул Ангарская д.57 кор.3,ул,Ангарская ,д.57 кор.3,7621363,муниципальный округ Дмитровский,1968 +2281014,г Москва ул Ангарская д.57 кор.4,Москва,ул Ангарская д.57 кор.4,ул,Ангарская ,д.57 кор.4,7621370,муниципальный округ Дмитровский,2007 +2281014,г Москва ул Ангарская д.59,Москва,ул Ангарская д.59,ул,Ангарская ,д.59,7621373,муниципальный округ Дмитровский,1979 +2281014,г Москва ул Ангарская д.59 кор.1,Москва,ул Ангарская д.59 кор.1,ул,Ангарская ,д.59 кор.1,7621377,муниципальный округ Дмитровский,1979 +2281014,г Москва ул Ангарская д.61,Москва,ул Ангарская д.61,ул,Ангарская ,д.61,7621379,муниципальный округ Дмитровский,1967 +2281014,г Москва ул Ангарская д.65,Москва,ул Ангарская д.65,ул,Ангарская ,д.65,7621384,муниципальный округ Дмитровский,1967 +2281014,г Москва ул Ангарская д.67 кор.1,Москва,ул Ангарская д.67 кор.1,ул,Ангарская ,д.67 кор.1,7621387,муниципальный округ Дмитровский,1968 +2281014,г Москва ул Ангарская д.67 кор.3,Москва,ул Ангарская д.67 кор.3,ул,Ангарская ,д.67 кор.3,7621391,муниципальный округ Дмитровский,2007 +2281014,г Москва ул Ангарская д.69,Москва,ул Ангарская д.69,ул,Ангарская ,д.69,7621396,муниципальный округ Дмитровский,1968 +2281014,г Москва ул Вагоноремонтная д.11,Москва,ул Вагоноремонтная д.11,ул,Вагоноремонтная ,д.11,7621424,муниципальный округ Дмитровский,1964 +2281014,г Москва ул Вагоноремонтная д.13,Москва,ул Вагоноремонтная д.13,ул,Вагоноремонтная ,д.13,7621430,муниципальный округ Дмитровский,1963 +2281014,г Москва ул Вагоноремонтная д.17,Москва,ул Вагоноремонтная д.17,ул,Вагоноремонтная ,д.17,7621441,муниципальный округ Дмитровский,1964 +2281014,г Москва ул Вагоноремонтная д.19,Москва,ул Вагоноремонтная д.19,ул,Вагоноремонтная ,д.19,7621449,муниципальный округ Дмитровский,1964 +2281014,г Москва ул Вагоноремонтная д.5 кор.1,Москва,ул Вагоноремонтная д.5 кор.1,ул,Вагоноремонтная ,д.5 кор.1,7621399,муниципальный округ Дмитровский,1981 +2281014,г Москва ул Вагоноремонтная д.5 кор.2,Москва,ул Вагоноремонтная д.5 кор.2,ул,Вагоноремонтная ,д.5 кор.2,7621404,муниципальный округ Дмитровский,1980 +2281014,г Москва ул Вагоноремонтная д.5А,Москва,ул Вагоноремонтная д.5А,ул,Вагоноремонтная ,д.5А,7621407,муниципальный округ Дмитровский,1996 +2281014,г Москва ул Вагоноремонтная д.9/25,Москва,ул Вагоноремонтная д.9/25,ул,Вагоноремонтная ,д.9/25,7621411,муниципальный округ Дмитровский,1965 +2281014,г Москва ул Долгопрудная д.10,Москва,ул Долгопрудная д.10,ул,Долгопрудная ,д.10,7637318,муниципальный округ Дмитровский,1996 +2281014,г Москва ул Долгопрудная д.11,Москва,ул Долгопрудная д.11,ул,Долгопрудная ,д.11,7637329,муниципальный округ Дмитровский,1969 +2281014,г Москва ул Долгопрудная д.12,Москва,ул Долгопрудная д.12,ул,Долгопрудная ,д.12,7637337,муниципальный округ Дмитровский,1962 +2281014,г Москва ул Долгопрудная д.13 кор.1,Москва,ул Долгопрудная д.13 кор.1,ул,Долгопрудная ,д.13 кор.1,7637348,муниципальный округ Дмитровский,1970 +2281014,г Москва ул Долгопрудная д.13 кор.2,Москва,ул Долгопрудная д.13 кор.2,ул,Долгопрудная ,д.13 кор.2,7637357,муниципальный округ Дмитровский,1969 +2281014,г Москва ул Долгопрудная д.13А,Москва,ул Долгопрудная д.13А,ул,Долгопрудная ,д.13А,7637368,муниципальный округ Дмитровский,1969 +2281014,г Москва ул Долгопрудная д.3,Москва,ул Долгопрудная д.3,ул,Долгопрудная ,д.3,7627819,муниципальный округ Дмитровский,1961 +2281014,г Москва ул Долгопрудная д.5,Москва,ул Долгопрудная д.5,ул,Долгопрудная ,д.5,7627828,муниципальный округ Дмитровский,1963 +2281014,г Москва ул Долгопрудная д.6 кор.1,Москва,ул Долгопрудная д.6 кор.1,ул,Долгопрудная ,д.6 кор.1,7627835,муниципальный округ Дмитровский,1964 +2281014,г Москва ул Долгопрудная д.6 кор.2,Москва,ул Долгопрудная д.6 кор.2,ул,Долгопрудная ,д.6 кор.2,7627841,муниципальный округ Дмитровский,1960 +2281014,г Москва ул Долгопрудная д.7,Москва,ул Долгопрудная д.7,ул,Долгопрудная ,д.7,7627845,муниципальный округ Дмитровский,1962 +2281014,г Москва ул Долгопрудная д.8 кор.1,Москва,ул Долгопрудная д.8 кор.1,ул,Долгопрудная ,д.8 кор.1,7637282,муниципальный округ Дмитровский,1960 +2281014,г Москва ул Долгопрудная д.8 кор.2,Москва,ул Долгопрудная д.8 кор.2,ул,Долгопрудная ,д.8 кор.2,7637292,муниципальный округ Дмитровский,1961 +2281014,г Москва ул Долгопрудная д.9,Москва,ул Долгопрудная д.9,ул,Долгопрудная ,д.9,7637302,муниципальный округ Дмитровский,1962 +2281014,г Москва ул Икшинская д.10,Москва,ул Икшинская д.10,ул,Икшинская ,д.10,7637415,муниципальный округ Дмитровский,1963 +2281014,г Москва ул Икшинская д.4,Москва,ул Икшинская д.4,ул,Икшинская ,д.4,7637380,муниципальный округ Дмитровский,1961 +2281014,г Москва ул Икшинская д.6,Москва,ул Икшинская д.6,ул,Икшинская ,д.6,7637394,муниципальный округ Дмитровский,1959 +2281014,г Москва ул Икшинская д.8,Москва,ул Икшинская д.8,ул,Икшинская ,д.8,7637406,муниципальный округ Дмитровский,1962 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.10 кор.1,Москва,ул Клязьминская д.10 кор.1,ул,Клязьминская ,д.10 кор.1,7647431,муниципальный округ Дмитровский,1967 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.11 кор.1,Москва,ул Клязьминская д.11 кор.1,ул,Клязьминская ,д.11 кор.1,7647436,муниципальный округ Дмитровский,2004 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.11 кор.2,Москва,ул Клязьминская д.11 кор.2,ул,Клязьминская ,д.11 кор.2,7647437,муниципальный округ Дмитровский,2000 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.13,Москва,ул Клязьминская д.13,ул,Клязьминская ,д.13,7647438,муниципальный округ Дмитровский,1984 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.17,Москва,ул Клязьминская д.17,ул,Клязьминская ,д.17,7647439,муниципальный округ Дмитровский,1984 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.19,Москва,ул Клязьминская д.19,ул,Клязьминская ,д.19,7647440,муниципальный округ Дмитровский,1984 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.21 кор.1,Москва,ул Клязьминская д.21 кор.1,ул,Клязьминская ,д.21 кор.1,7647442,муниципальный округ Дмитровский,1984 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.26,Москва,ул Клязьминская д.26,ул,Клязьминская ,д.26,7647444,муниципальный округ Дмитровский,1961 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.28,Москва,ул Клязьминская д.28,ул,Клязьминская ,д.28,7647446,муниципальный округ Дмитровский,1962 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.29 кор.1,Москва,ул Клязьминская д.29 кор.1,ул,Клязьминская ,д.29 кор.1,7647448,муниципальный округ Дмитровский,1983 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.30 кор.1,Москва,ул Клязьминская д.30 кор.1,ул,Клязьминская ,д.30 кор.1,7647450,муниципальный округ Дмитровский,1961 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.30 кор.2,Москва,ул Клязьминская д.30 кор.2,ул,Клязьминская ,д.30 кор.2,7647452,муниципальный округ Дмитровский,1962 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.30 кор.3,Москва,ул Клязьминская д.30 кор.3,ул,Клязьминская ,д.30 кор.3,7647454,муниципальный округ Дмитровский,1961 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.32 кор.2,Москва,ул Клязьминская д.32 кор.2,ул,Клязьминская ,д.32 кор.2,7647455,муниципальный округ Дмитровский,1980 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.32 кор.3,Москва,ул Клязьминская д.32 кор.3,ул,Клязьминская ,д.32 кор.3,7647457,муниципальный округ Дмитровский,1981 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.4,Москва,ул Клязьминская д.4,ул,Клязьминская ,д.4,7647392,муниципальный округ Дмитровский,1967 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.6 кор.1,Москва,ул Клязьминская д.6 кор.1,ул,Клязьминская ,д.6 кор.1,7647395,муниципальный округ Дмитровский,1967 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.6 кор.2,Москва,ул Клязьминская д.6 кор.2,ул,Клязьминская ,д.6 кор.2,7647413,муниципальный округ Дмитровский,1967 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.7 кор.2,Москва,ул Клязьминская д.7 кор.2,ул,Клязьминская ,д.7 кор.2,7647401,муниципальный округ Дмитровский,1982 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.8,Москва,ул Клязьминская д.8,ул,Клязьминская ,д.8,7647407,муниципальный округ Дмитровский,1967 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.8 кор.1,Москва,ул Клязьминская д.8 кор.1,ул,Клязьминская ,д.8 кор.1,8145960,муниципальный округ Дмитровский,2005 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.8 кор.2,Москва,ул Клязьминская д.8 кор.2,ул,Клязьминская ,д.8 кор.2,8145974,муниципальный округ Дмитровский,н.д. +2281014,г Москва ул Клязьминская д.8 кор.Б,Москва,ул Клязьминская д.8 кор.Б,ул,Клязьминская ,д.8 кор.Б,7647411,муниципальный округ Дмитровский,1968 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.9 кор.2,Москва,ул Клязьминская д.9 кор.2,ул,Клязьминская ,д.9 кор.2,7647418,муниципальный округ Дмитровский,1982 +2281014,г Москва ул Лобненская д.12 кор.1,Москва,ул Лобненская д.12 кор.1,ул,Лобненская ,д.12 кор.1,7647555,муниципальный округ Дмитровский,1982 +2281014,г Москва ул Лобненская д.12 кор.2,Москва,ул Лобненская д.12 кор.2,ул,Лобненская ,д.12 кор.2,7647557,муниципальный округ Дмитровский,1982 +2281014,г Москва ул Лобненская д.12 кор.3,Москва,ул Лобненская д.12 кор.3,ул,Лобненская ,д.12 кор.3,7647561,муниципальный округ Дмитровский,1982 +2281014,г Москва ул Лобненская д.12 кор.4,Москва,ул Лобненская д.12 кор.4,ул,Лобненская ,д.12 кор.4,7647566,муниципальный округ Дмитровский,1982 +2281014,г Москва ул Лобненская д.15 кор.1,Москва,ул Лобненская д.15 кор.1,ул,Лобненская ,д.15 кор.1,7647567,муниципальный округ Дмитровский,1982 +2281014,г Москва ул Лобненская д.15 кор.2,Москва,ул Лобненская д.15 кор.2,ул,Лобненская ,д.15 кор.2,7647571,муниципальный округ Дмитровский,1982 +2281014,г Москва ул Лобненская д.2,Москва,ул Лобненская д.2,ул,Лобненская ,д.2,7647520,муниципальный округ Дмитровский,1969 +2281014,г Москва ул Лобненская д.3,Москва,ул Лобненская д.3,ул,Лобненская ,д.3,7647521,муниципальный округ Дмитровский,1994 +2281014,г Москва ул Лобненская д.4,Москва,ул Лобненская д.4,ул,Лобненская ,д.4,7647524,муниципальный округ Дмитровский,1971 +2281014,г Москва ул Лобненская д.5,Москва,ул Лобненская д.5,ул,Лобненская ,д.5,7647525,муниципальный округ Дмитровский,1963 +2281014,г Москва ул Лобненская д.6,Москва,ул Лобненская д.6,ул,Лобненская ,д.6,7647529,муниципальный округ Дмитровский,1968 +2281014,г Москва ул Лобненская д.6A,Москва,ул Лобненская д.6A,ул,Лобненская ,д.6A,7647533,муниципальный округ Дмитровский,1969 +2281014,г Москва ул Лобненская д.7,Москва,ул Лобненская д.7,ул,Лобненская ,д.7,7647539,муниципальный округ Дмитровский,1962 +2281014,г Москва ул Лобненская д.8,Москва,ул Лобненская д.8,ул,Лобненская ,д.8,7647542,муниципальный округ Дмитровский,1969 +2281014,г Москва ул Лобненская д.9,Москва,ул Лобненская д.9,ул,Лобненская ,д.9,7647544,муниципальный округ Дмитровский,1969 +2281014,г Москва ул Лобненская д.9A,Москва,ул Лобненская д.9A,ул,Лобненская ,д.9A,7647548,муниципальный округ Дмитровский,1962 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.10 кор.1,Москва,ул Софьи Ковалевской д.10 кор.1,ул,Софьи Ковалевской ,д.10 кор.1,7647611,муниципальный округ Дмитровский,1968 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.10 кор.2,Москва,ул Софьи Ковалевской д.10 кор.2,ул,Софьи Ковалевской ,д.10 кор.2,7647613,муниципальный округ Дмитровский,1968 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.10 кор.3,Москва,ул Софьи Ковалевской д.10 кор.3,ул,Софьи Ковалевской ,д.10 кор.3,7647614,муниципальный округ Дмитровский,1969 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.12 кор.1,Москва,ул Софьи Ковалевской д.12 кор.1,ул,Софьи Ковалевской ,д.12 кор.1,7647615,муниципальный округ Дмитровский,2000 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.12 кор.2,Москва,ул Софьи Ковалевской д.12 кор.2,ул,Софьи Ковалевской ,д.12 кор.2,7647618,муниципальный округ Дмитровский,2000 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.12 кор.3,Москва,ул Софьи Ковалевской д.12 кор.3,ул,Софьи Ковалевской ,д.12 кор.3,7647617,муниципальный округ Дмитровский,2001 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.14,Москва,ул Софьи Ковалевской д.14,ул,Софьи Ковалевской ,д.14,7647621,муниципальный округ Дмитровский,1968 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.16,Москва,ул Софьи Ковалевской д.16,ул,Софьи Ковалевской ,д.16,7647622,муниципальный округ Дмитровский,1968 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.18,Москва,ул Софьи Ковалевской д.18,ул,Софьи Ковалевской ,д.18,7647623,муниципальный округ Дмитровский,1968 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.2,Москва,ул Софьи Ковалевской д.2,ул,Софьи Ковалевской ,д.2,7647576,муниципальный округ Дмитровский,1970 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.2 кор.1,Москва,ул Софьи Ковалевской д.2 кор.1,ул,Софьи Ковалевской ,д.2 кор.1,7647575,муниципальный округ Дмитровский,1971 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.2 кор.2,Москва,ул Софьи Ковалевской д.2 кор.2,ул,Софьи Ковалевской ,д.2 кор.2,7647579,муниципальный округ Дмитровский,1970 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.2 кор.3,Москва,ул Софьи Ковалевской д.2 кор.3,ул,Софьи Ковалевской ,д.2 кор.3,7647581,муниципальный округ Дмитровский,1971 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.2 кор.4,Москва,ул Софьи Ковалевской д.2 кор.4,ул,Софьи Ковалевской ,д.2 кор.4,7647586,муниципальный округ Дмитровский,1974 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.2 кор.5,Москва,ул Софьи Ковалевской д.2 кор.5,ул,Софьи Ковалевской ,д.2 кор.5,7647587,муниципальный округ Дмитровский,1974 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.2 кор.A,Москва,ул Софьи Ковалевской д.2 кор.A,ул,Софьи Ковалевской ,д.2 кор.A,7647592,муниципальный округ Дмитровский,1970 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.4,Москва,ул Софьи Ковалевской д.4,ул,Софьи Ковалевской ,д.4,7647594,муниципальный округ Дмитровский,1970 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.4 кор.2,Москва,ул Софьи Ковалевской д.4 кор.2,ул,Софьи Ковалевской ,д.4 кор.2,7647597,муниципальный округ Дмитровский,1980 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.4 кор.3,Москва,ул Софьи Ковалевской д.4 кор.3,ул,Софьи Ковалевской ,д.4 кор.3,7647600,муниципальный округ Дмитровский,1980 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.4 кор.4,Москва,ул Софьи Ковалевской д.4 кор.4,ул,Софьи Ковалевской ,д.4 кор.4,7647604,муниципальный округ Дмитровский,1980 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.4 кор.A,Москва,ул Софьи Ковалевской д.4 кор.A,ул,Софьи Ковалевской ,д.4 кор.A,7647605,муниципальный округ Дмитровский,1970 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.6,Москва,ул Софьи Ковалевской д.6,ул,Софьи Ковалевской ,д.6,7647607,муниципальный округ Дмитровский,1968 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.8,Москва,ул Софьи Ковалевской д.8,ул,Софьи Ковалевской ,д.8,7647610,муниципальный округ Дмитровский,1968 +2281014,г Москва ул Учинская д.1,Москва,ул Учинская д.1,ул,Учинская ,д.1,7647625,муниципальный округ Дмитровский,1968 +2281014,г Москва ул Учинская д.1 кор.A,Москва,ул Учинская д.1 кор.A,ул,Учинская ,д.1 кор.A,7647626,муниципальный округ Дмитровский,1968 +2281014,г Москва ул Учинская д.11,Москва,ул Учинская д.11,ул,Учинская ,д.11,7647632,муниципальный округ Дмитровский,1973 +2281014,г Москва ул Учинская д.3 кор.1,Москва,ул Учинская д.3 кор.1,ул,Учинская ,д.3 кор.1,7647628,муниципальный округ Дмитровский,2007 +2281014,г Москва ул Учинская д.7,Москва,ул Учинская д.7,ул,Учинская ,д.7,7647630,муниципальный округ Дмитровский,2002 +2281014,г Москва ул Яхромская д.1 кор.2,Москва,ул Яхромская д.1 кор.2,ул,Яхромская ,д.1 кор.2,7647640,муниципальный округ Дмитровский,2000 +2281014,г Москва ул Яхромская д.1 кор.A,Москва,ул Яхромская д.1 кор.A,ул,Яхромская ,д.1 кор.A,7647643,муниципальный округ Дмитровский,1969 +2281014,г Москва ул Яхромская д.14/5,Москва,ул Яхромская д.14/5,ул,Яхромская ,д.14/5,7647704,муниципальный округ Дмитровский,1955 +2281014,г Москва ул Яхромская д.15/5,Москва,ул Яхромская д.15/5,ул,Яхромская ,д.15/5,7647681,муниципальный округ Дмитровский,н.д. +2281014,г Москва ул Яхромская д.2,Москва,ул Яхромская д.2,ул,Яхромская ,д.2,7647646,муниципальный округ Дмитровский,1958 +2281014,г Москва ул Яхромская д.3 кор.2,Москва,ул Яхромская д.3 кор.2,ул,Яхромская ,д.3 кор.2,7647650,муниципальный округ Дмитровский,1974 +2281014,г Москва ул Яхромская д.3 кор.3,Москва,ул Яхромская д.3 кор.3,ул,Яхромская ,д.3 кор.3,7647655,муниципальный округ Дмитровский,1974 +2281014,г Москва ул Яхромская д.3 кор.4,Москва,ул Яхромская д.3 кор.4,ул,Яхромская ,д.3 кор.4,7647658,муниципальный округ Дмитровский,1974 +2281014,г Москва ул Яхромская д.4,Москва,ул Яхромская д.4,ул,Яхромская ,д.4,7647660,муниципальный округ Дмитровский,1995 +2281014,г Москва ул Яхромская д.4 кор.2,Москва,ул Яхромская д.4 кор.2,ул,Яхромская ,д.4 кор.2,7647663,муниципальный округ Дмитровский,1999 +2281014,г Москва ул Яхромская д.6,Москва,ул Яхромская д.6,ул,Яхромская ,д.6,7647665,муниципальный округ Дмитровский,1997 +2281014,г Москва ул Яхромская д.8,Москва,ул Яхромская д.8,ул,Яхромская ,д.8,7647667,муниципальный округ Дмитровский,1997 +2281014,г Москва ул Яхромская д.9 кор.1,Москва,ул Яхромская д.9 кор.1,ул,Яхромская ,д.9 кор.1,7647670,муниципальный округ Дмитровский,1995 +2281014,г Москва ул Яхромская д.9 кор.2,Москва,ул Яхромская д.9 кор.2,ул,Яхромская ,д.9 кор.2,7647676,муниципальный округ Дмитровский,1995 +2281014,г Москва ул Яхромская д.9 кор.3,Москва,ул Яхромская д.9 кор.3,ул,Яхромская ,д.9 кор.3,7647677,муниципальный округ Дмитровский,1995 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.109 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.109 кор.1,ш,Дмитровское ,д.109 кор.1,7621495,муниципальный округ Дмитровский,1968 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.111 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.111 кор.1,ш,Дмитровское ,д.111 кор.1,7621545,муниципальный округ Дмитровский,1957 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.113 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.113 кор.1,ш,Дмитровское ,д.113 кор.1,7621553,муниципальный округ Дмитровский,1957 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.115 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.115 кор.1,ш,Дмитровское ,д.115 кор.1,7621560,муниципальный округ Дмитровский,1959 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.117 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.117 кор.1,ш,Дмитровское ,д.117 кор.1,7621565,муниципальный округ Дмитровский,1959 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.119 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.119 кор.1,ш,Дмитровское ,д.119 кор.1,7627650,муниципальный округ Дмитровский,1959 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.121 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.121 кор.1,ш,Дмитровское ,д.121 кор.1,7627656,муниципальный округ Дмитровский,1959 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.123 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.123 кор.1,ш,Дмитровское ,д.123 кор.1,7627666,муниципальный округ Дмитровский,1961 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.125 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.125 кор.1,ш,Дмитровское ,д.125 кор.1,7627670,муниципальный округ Дмитровский,1962 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.125 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.125 кор.2,ш,Дмитровское ,д.125 кор.2,7627684,муниципальный округ Дмитровский,1938 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.127 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.127 кор.1,ш,Дмитровское ,д.127 кор.1,7627691,муниципальный округ Дмитровский,1961 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.127 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.127 кор.2,ш,Дмитровское ,д.127 кор.2,7627695,муниципальный округ Дмитровский,1936 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.129 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.129 кор.1,ш,Дмитровское ,д.129 кор.1,7627701,муниципальный округ Дмитровский,1958 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.129 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.129 кор.2,ш,Дмитровское ,д.129 кор.2,7627707,муниципальный округ Дмитровский,1938 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.131 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.131 кор.1,ш,Дмитровское ,д.131 кор.1,7627717,муниципальный округ Дмитровский,1970 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.131 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.131 кор.2,ш,Дмитровское ,д.131 кор.2,7627722,муниципальный округ Дмитровский,1970 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.135 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.135 кор.1,ш,Дмитровское ,д.135 кор.1,7627730,муниципальный округ Дмитровский,1970 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.137 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.137 кор.1,ш,Дмитровское ,д.137 кор.1,7627734,муниципальный округ Дмитровский,1973 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.139,Москва,ш Дмитровское д.139,ш,Дмитровское ,д.139,7627747,муниципальный округ Дмитровский,1993 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.141 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.141 кор.1,ш,Дмитровское ,д.141 кор.1,7627755,муниципальный округ Дмитровский,1958 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.143 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.143 кор.1,ш,Дмитровское ,д.143 кор.1,7627766,муниципальный округ Дмитровский,1958 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.147 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.147 кор.2,ш,Дмитровское ,д.147 кор.2,7627772,муниципальный округ Дмитровский,1981 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.149,Москва,ш Дмитровское д.149,ш,Дмитровское ,д.149,7627776,муниципальный округ Дмитровский,1988 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.151 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.151 кор.2,ш,Дмитровское ,д.151 кор.2,7627780,муниципальный округ Дмитровский,1960 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.151 кор.3,Москва,ш Дмитровское д.151 кор.3,ш,Дмитровское ,д.151 кор.3,7627787,муниципальный округ Дмитровский,1999 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.151 кор.4,Москва,ш Дмитровское д.151 кор.4,ш,Дмитровское ,д.151 кор.4,7627794,муниципальный округ Дмитровский,2003 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.153,Москва,ш Дмитровское д.153,ш,Дмитровское ,д.153,7627798,муниципальный округ Дмитровский,1981 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.155 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.155 кор.1,ш,Дмитровское ,д.155 кор.1,7627800,муниципальный округ Дмитровский,1969 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.155 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.155 кор.2,ш,Дмитровское ,д.155 кор.2,7627809,муниципальный округ Дмитровский,1971 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.155 кор.3,Москва,ш Дмитровское д.155 кор.3,ш,Дмитровское ,д.155 кор.3,7627814,муниципальный округ Дмитровский,1973 +2281014,г Москва ш Коровинское д.14 кор.1,Москва,ш Коровинское д.14 кор.1,ш,Коровинское ,д.14 кор.1,7647459,муниципальный округ Дмитровский,1980 +2281014,г Москва ш Коровинское д.16,Москва,ш Коровинское д.16,ш,Коровинское ,д.16,7647460,муниципальный округ Дмитровский,1979 +2281014,г Москва ш Коровинское д.20 кор.1,Москва,ш Коровинское д.20 кор.1,ш,Коровинское ,д.20 кор.1,7647461,муниципальный округ Дмитровский,1967 +2281014,г Москва ш Коровинское д.20 кор.2,Москва,ш Коровинское д.20 кор.2,ш,Коровинское ,д.20 кор.2,7647464,муниципальный округ Дмитровский,1966 +2281014,г Москва ш Коровинское д.22,Москва,ш Коровинское д.22,ш,Коровинское ,д.22,7647466,муниципальный округ Дмитровский,1967 +2281014,г Москва ш Коровинское д.22 кор.1,Москва,ш Коровинское д.22 кор.1,ш,Коровинское ,д.22 кор.1,7647467,муниципальный округ Дмитровский,1974 +2281014,г Москва ш Коровинское д.24 кор.1,Москва,ш Коровинское д.24 кор.1,ш,Коровинское ,д.24 кор.1,7649616,муниципальный округ Дмитровский,1967 +2281014,г Москва ш Коровинское д.24 кор.2,Москва,ш Коровинское д.24 кор.2,ш,Коровинское ,д.24 кор.2,7647500,муниципальный округ Дмитровский,1966 +2281014,г Москва ш Коровинское д.26/2,Москва,ш Коровинское д.26/2,ш,Коровинское ,д.26/2,7647504,муниципальный округ Дмитровский,1967 +2281014,г Москва ш Коровинское д.30,Москва,ш Коровинское д.30,ш,Коровинское ,д.30,7647506,муниципальный округ Дмитровский,1982 +2281014,г Москва ш Коровинское д.34,Москва,ш Коровинское д.34,ш,Коровинское ,д.34,7647511,муниципальный округ Дмитровский,1982 +2281014,г Москва ш Коровинское д.36 кор.1,Москва,ш Коровинское д.36 кор.1,ш,Коровинское ,д.36 кор.1,7647513,муниципальный округ Дмитровский,1982 +2281015,г Москва ул Ангарская д.26 кор.3,Москва,ул Ангарская д.26 кор.3,ул,Ангарская ,д.26 кор.3,8007588,муниципальный округ Западное Дегунино,2001 +2281015,г Москва ул Ангарская д.31,Москва,ул Ангарская д.31,ул,Ангарская ,д.31,8007956,муниципальный округ Западное Дегунино,1967 +2281015,г Москва ул Базовская д.22А,Москва,ул Базовская д.22А,ул,Базовская ,д.22А,8008258,муниципальный округ Западное Дегунино,1961 +2281015,г Москва ул Базовская д.24Д,Москва,ул Базовская д.24Д,ул,Базовская ,д.24Д,8008380,муниципальный округ Западное Дегунино,2002 +2281015,г Москва ул Бусиновская Горка д.1 кор.1,Москва,ул Бусиновская Горка д.1 кор.1,ул,Бусиновская Горка ,д.1 кор.1,8132472,муниципальный округ Западное Дегунино,н.д. +2281015,г Москва ул Бусиновская Горка д.1 кор.2,Москва,ул Бусиновская Горка д.1 кор.2,ул,Бусиновская Горка ,д.1 кор.2,8132475,муниципальный округ Западное Дегунино,н.д. +2281015,г Москва ул Бусиновская Горка д.11 кор.1,Москва,ул Бусиновская Горка д.11 кор.1,ул,Бусиновская Горка ,д.11 кор.1,8132513,муниципальный округ Западное Дегунино,н.д. +2281015,г Москва ул Бусиновская Горка д.11 кор.2,Москва,ул Бусиновская Горка д.11 кор.2,ул,Бусиновская Горка ,д.11 кор.2,8132516,муниципальный округ Западное Дегунино,н.д. +2281015,г Москва ул Бусиновская Горка д.11 кор.3,Москва,ул Бусиновская Горка д.11 кор.3,ул,Бусиновская Горка ,д.11 кор.3,8132519,муниципальный округ Западное Дегунино,н.д. +2281015,г Москва ул Бусиновская Горка д.13,Москва,ул Бусиновская Горка д.13,ул,Бусиновская Горка ,д.13,8198345,муниципальный округ Западное Дегунино,1982 +2281015,г Москва ул Дегунинская д.13,Москва,ул Дегунинская д.13,ул,Дегунинская ,д.13,7994655,муниципальный округ Западное Дегунино,1976 +2281015,г Москва ул Дегунинская д.13 кор.1,Москва,ул Дегунинская д.13 кор.1,ул,Дегунинская ,д.13 кор.1,7994657,муниципальный округ Западное Дегунино,1978 +2281015,г Москва ул Дегунинская д.13 кор.2,Москва,ул Дегунинская д.13 кор.2,ул,Дегунинская ,д.13 кор.2,7994659,муниципальный округ Западное Дегунино,1978 +2281015,г Москва ул Дегунинская д.14,Москва,ул Дегунинская д.14,ул,Дегунинская ,д.14,7994660,муниципальный округ Западное Дегунино,1967 +2281015,г Москва ул Дегунинская д.15,Москва,ул Дегунинская д.15,ул,Дегунинская ,д.15,7994662,муниципальный округ Западное Дегунино,1975 +2281015,г Москва ул Дегунинская д.16,Москва,ул Дегунинская д.16,ул,Дегунинская ,д.16,7994665,муниципальный округ Западное Дегунино,1967 +2281015,г Москва ул Дегунинская д.17,Москва,ул Дегунинская д.17,ул,Дегунинская ,д.17,7994667,муниципальный округ Западное Дегунино,1979 +2281015,г Москва ул Дегунинская д.19 кор.1,Москва,ул Дегунинская д.19 кор.1,ул,Дегунинская ,д.19 кор.1,7994671,муниципальный округ Западное Дегунино,2000 +2281015,г Москва ул Дегунинская д.22,Москва,ул Дегунинская д.22,ул,Дегунинская ,д.22,7961674,муниципальный округ Западное Дегунино,1967 +2281015,г Москва ул Дегунинская д.23 кор.1,Москва,ул Дегунинская д.23 кор.1,ул,Дегунинская ,д.23 кор.1,7994681,муниципальный округ Западное Дегунино,2005 +2281015,г Москва ул Дегунинская д.26,Москва,ул Дегунинская д.26,ул,Дегунинская ,д.26,7994686,муниципальный округ Западное Дегунино,1967 +2281015,г Москва ул Дегунинская д.3,Москва,ул Дегунинская д.3,ул,Дегунинская ,д.3,7994611,муниципальный округ Западное Дегунино,1979 +2281015,г Москва ул Дегунинская д.3 кор.2,Москва,ул Дегунинская д.3 кор.2,ул,Дегунинская ,д.3 кор.2,7994633,муниципальный округ Западное Дегунино,2006 +2281015,г Москва ул Дегунинская д.3 кор.3,Москва,ул Дегунинская д.3 кор.3,ул,Дегунинская ,д.3 кор.3,7994640,муниципальный округ Западное Дегунино,2007 +2281015,г Москва ул Дегунинская д.3 кор.4,Москва,ул Дегунинская д.3 кор.4,ул,Дегунинская ,д.3 кор.4,7994644,муниципальный округ Западное Дегунино,2007 +2281015,г Москва ул Дегунинская д.30,Москва,ул Дегунинская д.30,ул,Дегунинская ,д.30,7994689,муниципальный округ Западное Дегунино,1967 +2281015,г Москва ул Дегунинская д.32,Москва,ул Дегунинская д.32,ул,Дегунинская ,д.32,7994697,муниципальный округ Западное Дегунино,1967 +2281015,г Москва ул Дегунинская д.5,Москва,ул Дегунинская д.5,ул,Дегунинская ,д.5,7994646,муниципальный округ Западное Дегунино,1978 +2281015,г Москва ул Дегунинская д.6,Москва,ул Дегунинская д.6,ул,Дегунинская ,д.6,7994648,муниципальный округ Западное Дегунино,1968 +2281015,г Москва ул Дегунинская д.8,Москва,ул Дегунинская д.8,ул,Дегунинская ,д.8,7994652,муниципальный округ Западное Дегунино,1968 +2281015,г Москва ул Ивана Сусанина д.10,Москва,ул Ивана Сусанина д.10,ул,Ивана Сусанина ,д.10,7995251,муниципальный округ Западное Дегунино,2001 +2281015,г Москва ул Ивана Сусанина д.2 кор.1,Москва,ул Ивана Сусанина д.2 кор.1,ул,Ивана Сусанина ,д.2 кор.1,7995222,муниципальный округ Западное Дегунино,1982 +2281015,г Москва ул Ивана Сусанина д.4 кор.1,Москва,ул Ивана Сусанина д.4 кор.1,ул,Ивана Сусанина ,д.4 кор.1,7995227,муниципальный округ Западное Дегунино,1968 +2281015,г Москва ул Ивана Сусанина д.4 кор.2,Москва,ул Ивана Сусанина д.4 кор.2,ул,Ивана Сусанина ,д.4 кор.2,7995230,муниципальный округ Западное Дегунино,1968 +2281015,г Москва ул Ивана Сусанина д.4 кор.3,Москва,ул Ивана Сусанина д.4 кор.3,ул,Ивана Сусанина ,д.4 кор.3,7995231,муниципальный округ Западное Дегунино,1968 +2281015,г Москва ул Ивана Сусанина д.4 кор.4,Москва,ул Ивана Сусанина д.4 кор.4,ул,Ивана Сусанина ,д.4 кор.4,7995233,муниципальный округ Западное Дегунино,1967 +2281015,г Москва ул Ивана Сусанина д.4 кор.5,Москва,ул Ивана Сусанина д.4 кор.5,ул,Ивана Сусанина ,д.4 кор.5,7995236,муниципальный округ Западное Дегунино,2006 +2281015,г Москва ул Ивана Сусанина д.4 кор.6,Москва,ул Ивана Сусанина д.4 кор.6,ул,Ивана Сусанина ,д.4 кор.6,7995239,муниципальный округ Западное Дегунино,2006 +2281015,г Москва ул Ивана Сусанина д.4 кор.7,Москва,ул Ивана Сусанина д.4 кор.7,ул,Ивана Сусанина ,д.4 кор.7,7995240,муниципальный округ Западное Дегунино,2007 +2281015,г Москва ул Ивана Сусанина д.6 кор.1,Москва,ул Ивана Сусанина д.6 кор.1,ул,Ивана Сусанина ,д.6 кор.1,7995242,муниципальный округ Западное Дегунино,2004 +2281015,г Москва ул Ивана Сусанина д.6 кор.2,Москва,ул Ивана Сусанина д.6 кор.2,ул,Ивана Сусанина ,д.6 кор.2,7995244,муниципальный округ Западное Дегунино,2004 +2281015,г Москва ул Ивана Сусанина д.6 кор.3,Москва,ул Ивана Сусанина д.6 кор.3,ул,Ивана Сусанина ,д.6 кор.3,7995247,муниципальный округ Западное Дегунино,2005 +2281015,г Москва ул Ивана Сусанина д.6 кор.4,Москва,ул Ивана Сусанина д.6 кор.4,ул,Ивана Сусанина ,д.6 кор.4,7995248,муниципальный округ Западное Дегунино,2005 +2281015,г Москва ул Ивана Сусанина д.8 кор.1,Москва,ул Ивана Сусанина д.8 кор.1,ул,Ивана Сусанина ,д.8 кор.1,7995249,муниципальный округ Западное Дегунино,2005 +2281015,г Москва ул Краснополянская д.6 кор.1,Москва,ул Краснополянская д.6 кор.1,ул,Краснополянская ,д.6 кор.1,8132463,муниципальный округ Западное Дегунино,н.д. +2281015,г Москва ул Краснополянская д.6 кор.2,Москва,ул Краснополянская д.6 кор.2,ул,Краснополянская ,д.6 кор.2,8132521,муниципальный округ Западное Дегунино,н.д. +2281015,г Москва ул Краснополянская д.8,Москва,ул Краснополянская д.8,ул,Краснополянская ,д.8,8132522,муниципальный округ Западное Дегунино,н.д. +2281015,г Москва ул Маршала Федоренко д.10 кор.1,Москва,ул Маршала Федоренко д.10 кор.1,ул,Маршала Федоренко ,д.10 кор.1,8132544,муниципальный округ Западное Дегунино,н.д. +2281015,г Москва ул Маршала Федоренко д.10 кор.2,Москва,ул Маршала Федоренко д.10 кор.2,ул,Маршала Федоренко ,д.10 кор.2,8132546,муниципальный округ Западное Дегунино,н.д. +2281015,г Москва ул Маршала Федоренко д.14 кор.1,Москва,ул Маршала Федоренко д.14 кор.1,ул,Маршала Федоренко ,д.14 кор.1,8132548,муниципальный округ Западное Дегунино,н.д. +2281015,г Москва ул Маршала Федоренко д.14 кор.2,Москва,ул Маршала Федоренко д.14 кор.2,ул,Маршала Федоренко ,д.14 кор.2,8132551,муниципальный округ Западное Дегунино,1982 +2281015,г Москва ул Маршала Федоренко д.14 кор.3,Москва,ул Маршала Федоренко д.14 кор.3,ул,Маршала Федоренко ,д.14 кор.3,8198361,муниципальный округ Западное Дегунино,1982 +2281015,г Москва ул Маршала Федоренко д.14 кор.4,Москва,ул Маршала Федоренко д.14 кор.4,ул,Маршала Федоренко ,д.14 кор.4,8198367,муниципальный округ Западное Дегунино,1982 +2281015,г Москва ул Маршала Федоренко д.16/2 кор.1,Москва,ул Маршала Федоренко д.16/2 кор.1,ул,Маршала Федоренко ,д.16/2 кор.1,8132565,муниципальный округ Западное Дегунино,н.д. +2281015,г Москва ул Маршала Федоренко д.16/2 кор.2,Москва,ул Маршала Федоренко д.16/2 кор.2,ул,Маршала Федоренко ,д.16/2 кор.2,8132571,муниципальный округ Западное Дегунино,н.д. +2281015,г Москва ул Маршала Федоренко д.2 кор.1,Москва,ул Маршала Федоренко д.2 кор.1,ул,Маршала Федоренко ,д.2 кор.1,8132525,муниципальный округ Западное Дегунино,н.д. +2281015,г Москва ул Маршала Федоренко д.2 кор.2,Москва,ул Маршала Федоренко д.2 кор.2,ул,Маршала Федоренко ,д.2 кор.2,8132528,муниципальный округ Западное Дегунино,н.д. +2281015,г Москва ул Маршала Федоренко д.2 кор.3,Москва,ул Маршала Федоренко д.2 кор.3,ул,Маршала Федоренко ,д.2 кор.3,8132531,муниципальный округ Западное Дегунино,н.д. +2281015,г Москва ул Маршала Федоренко д.4 кор.1,Москва,ул Маршала Федоренко д.4 кор.1,ул,Маршала Федоренко ,д.4 кор.1,7630354,муниципальный округ Западное Дегунино,1982 +2281015,г Москва ул Маршала Федоренко д.4 кор.2,Москва,ул Маршала Федоренко д.4 кор.2,ул,Маршала Федоренко ,д.4 кор.2,7630367,муниципальный округ Западное Дегунино,1982 +2281015,г Москва ул Маршала Федоренко д.8 кор.1,Москва,ул Маршала Федоренко д.8 кор.1,ул,Маршала Федоренко ,д.8 кор.1,8132533,муниципальный округ Западное Дегунино,н.д. +2281015,г Москва ул Маршала Федоренко д.8 кор.2,Москва,ул Маршала Федоренко д.8 кор.2,ул,Маршала Федоренко ,д.8 кор.2,8132535,муниципальный округ Западное Дегунино,н.д. +2281015,г Москва ул Маршала Федоренко д.8 кор.3,Москва,ул Маршала Федоренко д.8 кор.3,ул,Маршала Федоренко ,д.8 кор.3,8132541,муниципальный округ Западное Дегунино,н.д. +2281015,г Москва ул Маршала Федоренко д.8 кор.4,Москва,ул Маршала Федоренко д.8 кор.4,ул,Маршала Федоренко ,д.8 кор.4,8132543,муниципальный округ Западное Дегунино,н.д. +2281015,г Москва ул Талдомская д.11 кор.1,Москва,ул Талдомская д.11 кор.1,ул,Талдомская ,д.11 кор.1,8009104,муниципальный округ Западное Дегунино,2003 +2281015,г Москва ул Талдомская д.11 кор.2,Москва,ул Талдомская д.11 кор.2,ул,Талдомская ,д.11 кор.2,8009208,муниципальный округ Западное Дегунино,2003 +2281015,г Москва ул Талдомская д.11 кор.3,Москва,ул Талдомская д.11 кор.3,ул,Талдомская ,д.11 кор.3,8009424,муниципальный округ Западное Дегунино,н.д. +2281015,г Москва ул Талдомская д.15,Москва,ул Талдомская д.15,ул,Талдомская ,д.15,8009391,муниципальный округ Западное Дегунино,1697 +2281015,г Москва ш Коровинское д.1 кор.1,Москва,ш Коровинское д.1 кор.1,ш,Коровинское ,д.1 кор.1,7995269,муниципальный округ Западное Дегунино,1967 +2281015,г Москва ш Коровинское д.1 кор.2,Москва,ш Коровинское д.1 кор.2,ш,Коровинское ,д.1 кор.2,7995275,муниципальный округ Западное Дегунино,2009 +2281015,г Москва ш Коровинское д.11 кор.1,Москва,ш Коровинское д.11 кор.1,ш,Коровинское ,д.11 кор.1,7995307,муниципальный округ Западное Дегунино,1967 +2281015,г Москва ш Коровинское д.11 кор.2,Москва,ш Коровинское д.11 кор.2,ш,Коровинское ,д.11 кор.2,7995310,муниципальный округ Западное Дегунино,2007 +2281015,г Москва ш Коровинское д.11 кор.3,Москва,ш Коровинское д.11 кор.3,ш,Коровинское ,д.11 кор.3,8200655,муниципальный округ Западное Дегунино,н.д. +2281015,г Москва ш Коровинское д.13 кор.1,Москва,ш Коровинское д.13 кор.1,ш,Коровинское ,д.13 кор.1,7995313,муниципальный округ Западное Дегунино,1967 +2281015,г Москва ш Коровинское д.13 кор.2,Москва,ш Коровинское д.13 кор.2,ш,Коровинское ,д.13 кор.2,7995315,муниципальный округ Западное Дегунино,2006 +2281015,г Москва ш Коровинское д.15 кор.1,Москва,ш Коровинское д.15 кор.1,ш,Коровинское ,д.15 кор.1,7995331,муниципальный округ Западное Дегунино,1967 +2281015,г Москва ш Коровинское д.15 кор.2,Москва,ш Коровинское д.15 кор.2,ш,Коровинское ,д.15 кор.2,7995333,муниципальный округ Западное Дегунино,2006 +2281015,г Москва ш Коровинское д.17,Москва,ш Коровинское д.17,ш,Коровинское ,д.17,7995335,муниципальный округ Западное Дегунино,1967 +2281015,г Москва ш Коровинское д.21 кор.1,Москва,ш Коровинское д.21 кор.1,ш,Коровинское ,д.21 кор.1,8008519,муниципальный округ Западное Дегунино,1967 +2281015,г Москва ш Коровинское д.23 кор.1,Москва,ш Коровинское д.23 кор.1,ш,Коровинское ,д.23 кор.1,8008701,муниципальный округ Западное Дегунино,1967 +2281015,г Москва ш Коровинское д.3 кор.1,Москва,ш Коровинское д.3 кор.1,ш,Коровинское ,д.3 кор.1,7995280,муниципальный округ Западное Дегунино,1967 +2281015,г Москва ш Коровинское д.3 кор.2,Москва,ш Коровинское д.3 кор.2,ш,Коровинское ,д.3 кор.2,7995284,муниципальный округ Западное Дегунино,2009 +2281015,г Москва ш Коровинское д.3А кор.1,Москва,ш Коровинское д.3А кор.1,ш,Коровинское ,д.3А кор.1,7706599,муниципальный округ Западное Дегунино,2009 +2281015,г Москва ш Коровинское д.5 кор.1,Москва,ш Коровинское д.5 кор.1,ш,Коровинское ,д.5 кор.1,7995290,муниципальный округ Западное Дегунино,1967 +2281015,г Москва ш Коровинское д.5 кор.2,Москва,ш Коровинское д.5 кор.2,ш,Коровинское ,д.5 кор.2,7995294,муниципальный округ Западное Дегунино,2008 +2281015,г Москва ш Коровинское д.7 кор.1,Москва,ш Коровинское д.7 кор.1,ш,Коровинское ,д.7 кор.1,7995296,муниципальный округ Западное Дегунино,1967 +2281015,г Москва ш Коровинское д.7 кор.3,Москва,ш Коровинское д.7 кор.3,ш,Коровинское ,д.7 кор.3,7995300,муниципальный округ Западное Дегунино,2008 +2281015,г Москва ш Коровинское д.9 кор.1,Москва,ш Коровинское д.9 кор.1,ш,Коровинское ,д.9 кор.1,7995302,муниципальный округ Западное Дегунино,1967 +2281015,г Москва ш Коровинское д.9 кор.2,Москва,ш Коровинское д.9 кор.2,ш,Коровинское ,д.9 кор.2,7995305,муниципальный округ Западное Дегунино,2007 +2281016,г Москва б-р Коптевский д.10,Москва,б-р Коптевский д.10,б-р,Коптевский ,д.10,8152665,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва б-р Коптевский д.11,Москва,б-р Коптевский д.11,б-р,Коптевский ,д.11,8100391,муниципальный округ Коптево,1966 +2281016,г Москва б-р Коптевский д.11А,Москва,б-р Коптевский д.11А,б-р,Коптевский ,д.11А,8100397,муниципальный округ Коптево,1974 +2281016,г Москва б-р Коптевский д.13,Москва,б-р Коптевский д.13,б-р,Коптевский ,д.13,7837141,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва б-р Коптевский д.15,Москва,б-р Коптевский д.15,б-р,Коптевский ,д.15,8100406,муниципальный округ Коптево,1961 +2281016,г Москва б-р Коптевский д.15А,Москва,б-р Коптевский д.15А,б-р,Коптевский ,д.15А,8100414,муниципальный округ Коптево,1996 +2281016,г Москва б-р Коптевский д.16 кор.1,Москва,б-р Коптевский д.16 кор.1,б-р,Коптевский ,д.16 кор.1,8152674,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва б-р Коптевский д.16 кор.2,Москва,б-р Коптевский д.16 кор.2,б-р,Коптевский ,д.16 кор.2,8152682,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва б-р Коптевский д.16 кор.3,Москва,б-р Коптевский д.16 кор.3,б-р,Коптевский ,д.16 кор.3,8152685,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва б-р Коптевский д.17,Москва,б-р Коптевский д.17,б-р,Коптевский ,д.17,8100421,муниципальный округ Коптево,1963 +2281016,г Москва б-р Коптевский д.18,Москва,б-р Коптевский д.18,б-р,Коптевский ,д.18,8152584,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва б-р Коптевский д.19,Москва,б-р Коптевский д.19,б-р,Коптевский ,д.19,8100427,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва б-р Коптевский д.21,Москва,б-р Коптевский д.21,б-р,Коптевский ,д.21,8100436,муниципальный округ Коптево,1969 +2281016,г Москва б-р Коптевский д.3,Москва,б-р Коптевский д.3,б-р,Коптевский ,д.3,7837134,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва б-р Коптевский д.4,Москва,б-р Коптевский д.4,б-р,Коптевский ,д.4,8152559,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва б-р Коптевский д.6,Москва,б-р Коптевский д.6,б-р,Коптевский ,д.6,8152560,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.10,Москва,б-р Матроса Железняка д.10,б-р,Матроса Железняка ,д.10,7835721,муниципальный округ Коптево,1957 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.11,Москва,б-р Матроса Железняка д.11,б-р,Матроса Железняка ,д.11,7835736,муниципальный округ Коптево,1957 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.11А,Москва,б-р Матроса Железняка д.11А,б-р,Матроса Железняка ,д.11А,8100471,муниципальный округ Коптево,1967 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.13,Москва,б-р Матроса Железняка д.13,б-р,Матроса Железняка ,д.13,7835763,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.13А,Москва,б-р Матроса Железняка д.13А,б-р,Матроса Железняка ,д.13А,8100481,муниципальный округ Коптево,1967 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.14,Москва,б-р Матроса Железняка д.14,б-р,Матроса Железняка ,д.14,7835797,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.15/9,Москва,б-р Матроса Железняка д.15/9,б-р,Матроса Железняка ,д.15/9,8100490,муниципальный округ Коптево,1967 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.16/7,Москва,б-р Матроса Железняка д.16/7,б-р,Матроса Железняка ,д.16/7,7835819,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.17/14,Москва,б-р Матроса Железняка д.17/14,б-р,Матроса Железняка ,д.17/14,8117814,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.18/12,Москва,б-р Матроса Железняка д.18/12,б-р,Матроса Железняка ,д.18/12,8117824,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.19,Москва,б-р Матроса Железняка д.19,б-р,Матроса Железняка ,д.19,8117836,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.20 кор.1,Москва,б-р Матроса Железняка д.20 кор.1,б-р,Матроса Железняка ,д.20 кор.1,8117851,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.20 кор.2,Москва,б-р Матроса Железняка д.20 кор.2,б-р,Матроса Железняка ,д.20 кор.2,8151819,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.21,Москва,б-р Матроса Железняка д.21,б-р,Матроса Железняка ,д.21,8151822,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.22 кор.1,Москва,б-р Матроса Железняка д.22 кор.1,б-р,Матроса Железняка ,д.22 кор.1,8151827,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.23 кор.1,Москва,б-р Матроса Железняка д.23 кор.1,б-р,Матроса Железняка ,д.23 кор.1,8151831,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.23 кор.2,Москва,б-р Матроса Железняка д.23 кор.2,б-р,Матроса Железняка ,д.23 кор.2,8151837,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.24 кор.1,Москва,б-р Матроса Железняка д.24 кор.1,б-р,Матроса Железняка ,д.24 кор.1,8151855,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.24 кор.2,Москва,б-р Матроса Железняка д.24 кор.2,б-р,Матроса Железняка ,д.24 кор.2,8151859,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.26/11,Москва,б-р Матроса Железняка д.26/11,б-р,Матроса Железняка ,д.26/11,8151889,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.27,Москва,б-р Матроса Железняка д.27,б-р,Матроса Железняка ,д.27,7835840,муниципальный округ Коптево,1971 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.28,Москва,б-р Матроса Железняка д.28,б-р,Матроса Железняка ,д.28,7835854,муниципальный округ Коптево,1999 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.29,Москва,б-р Матроса Железняка д.29,б-р,Матроса Железняка ,д.29,7835872,муниципальный округ Коптево,1961 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.3,Москва,б-р Матроса Железняка д.3,б-р,Матроса Железняка ,д.3,7630686,муниципальный округ Коптево,1977 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.3 кор.1,Москва,б-р Матроса Железняка д.3 кор.1,б-р,Матроса Железняка ,д.3 кор.1,7835603,муниципальный округ Коптево,1982 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.30 кор.1,Москва,б-р Матроса Железняка д.30 кор.1,б-р,Матроса Железняка ,д.30 кор.1,8100498,муниципальный округ Коптево,1998 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.30 кор.2,Москва,б-р Матроса Железняка д.30 кор.2,б-р,Матроса Железняка ,д.30 кор.2,8100506,муниципальный округ Коптево,1998 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.31 кор.1,Москва,б-р Матроса Железняка д.31 кор.1,б-р,Матроса Железняка ,д.31 кор.1,8100513,муниципальный округ Коптево,2004 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.31 кор.2,Москва,б-р Матроса Железняка д.31 кор.2,б-р,Матроса Железняка ,д.31 кор.2,7835908,муниципальный округ Коптево,2004 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.31 кор.3,Москва,б-р Матроса Железняка д.31 кор.3,б-р,Матроса Железняка ,д.31 кор.3,7835954,муниципальный округ Коптево,2004 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.33 кор.1,Москва,б-р Матроса Железняка д.33 кор.1,б-р,Матроса Железняка ,д.33 кор.1,7835969,муниципальный округ Коптево,2003 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.34,Москва,б-р Матроса Железняка д.34,б-р,Матроса Железняка ,д.34,7835981,муниципальный округ Коптево,2000 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.35,Москва,б-р Матроса Железняка д.35,б-р,Матроса Железняка ,д.35,7631583,муниципальный округ Коптево,1966 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.36,Москва,б-р Матроса Железняка д.36,б-р,Матроса Железняка ,д.36,7835998,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.5,Москва,б-р Матроса Железняка д.5,б-р,Матроса Железняка ,д.5,7835653,муниципальный округ Коптево,1952 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.6,Москва,б-р Матроса Железняка д.6,б-р,Матроса Железняка ,д.6,7835669,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.7/20,Москва,б-р Матроса Железняка д.7/20,б-р,Матроса Железняка ,д.7/20,7835689,муниципальный округ Коптево,1966 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.8,Москва,б-р Матроса Железняка д.8,б-р,Матроса Железняка ,д.8,8100526,муниципальный округ Коптево,1958 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.9,Москва,б-р Матроса Железняка д.9,б-р,Матроса Железняка ,д.9,7835707,муниципальный округ Коптево,1967 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.9А,Москва,б-р Матроса Железняка д.9А,б-р,Матроса Железняка ,д.9А,8100550,муниципальный округ Коптево,1971 +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.13/25,Москва,пер Михалковский 3-й д.13/25,пер,Михалковский 3-й ,д.13/25,8152609,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.14 кор.1,Москва,пер Михалковский 3-й д.14 кор.1,пер,Михалковский 3-й ,д.14 кор.1,7837429,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.14 кор.2,Москва,пер Михалковский 3-й д.14 кор.2,пер,Михалковский 3-й ,д.14 кор.2,7837439,муниципальный округ Коптево,1957 +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.15,Москва,пер Михалковский 3-й д.15,пер,Михалковский 3-й ,д.15,8132372,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.15 кор.1,Москва,пер Михалковский 3-й д.15 кор.1,пер,Михалковский 3-й ,д.15 кор.1,8152614,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.15 кор.3,Москва,пер Михалковский 3-й д.15 кор.3,пер,Михалковский 3-й ,д.15 кор.3,8152618,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.15 кор.4,Москва,пер Михалковский 3-й д.15 кор.4,пер,Михалковский 3-й ,д.15 кор.4,8152622,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.16 кор.1,Москва,пер Михалковский 3-й д.16 кор.1,пер,Михалковский 3-й ,д.16 кор.1,7837450,муниципальный округ Коптево,2002 +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.17,Москва,пер Михалковский 3-й д.17,пер,Михалковский 3-й ,д.17,8152626,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.19,Москва,пер Михалковский 3-й д.19,пер,Михалковский 3-й ,д.19,8152630,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.20 кор.1,Москва,пер Михалковский 3-й д.20 кор.1,пер,Михалковский 3-й ,д.20 кор.1,7620365,муниципальный округ Коптево,1966 +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.20 кор.2,Москва,пер Михалковский 3-й д.20 кор.2,пер,Михалковский 3-й ,д.20 кор.2,7839036,муниципальный округ Коптево,1966 +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.20 кор.3,Москва,пер Михалковский 3-й д.20 кор.3,пер,Михалковский 3-й ,д.20 кор.3,7839054,муниципальный округ Коптево,1966 +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.21,Москва,пер Михалковский 3-й д.21,пер,Михалковский 3-й ,д.21,8152635,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.24,Москва,пер Михалковский 3-й д.24,пер,Михалковский 3-й ,д.24,7837457,муниципальный округ Коптево,2003 +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.3,Москва,пер Михалковский 3-й д.3,пер,Михалковский 3-й ,д.3,8152591,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.4А,Москва,пер Михалковский 3-й д.4А,пер,Михалковский 3-й ,д.4А,7837387,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.5,Москва,пер Михалковский 3-й д.5,пер,Михалковский 3-й ,д.5,8152596,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.6,Москва,пер Михалковский 3-й д.6,пер,Михалковский 3-й ,д.6,7837392,муниципальный округ Коптево,1965 +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.7,Москва,пер Михалковский 3-й д.7,пер,Михалковский 3-й ,д.7,8152602,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.8 кор.1,Москва,пер Михалковский 3-й д.8 кор.1,пер,Михалковский 3-й ,д.8 кор.1,7837402,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.8 кор.2,Москва,пер Михалковский 3-й д.8 кор.2,пер,Михалковский 3-й ,д.8 кор.2,7837412,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.9,Москва,пер Михалковский 3-й д.9,пер,Михалковский 3-й ,д.9,8152605,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва пер Новоподмосковный 8-й д.3,Москва,пер Новоподмосковный 8-й д.3,пер,Новоподмосковный 8-й ,д.3,7838719,муниципальный округ Коптево,1965 +2281016,г Москва пер Новоподмосковный 8-й д.4,Москва,пер Новоподмосковный 8-й д.4,пер,Новоподмосковный 8-й ,д.4,7838734,муниципальный округ Коптево,1964 +2281016,г Москва пер Новоподмосковный 8-й д.5А кор.8,Москва,пер Новоподмосковный 8-й д.5А кор.8,пер,Новоподмосковный 8-й ,д.5А кор.8,7838756,муниципальный округ Коптево,1965 +2281016,г Москва пер Старокоптевский д.2,Москва,пер Старокоптевский д.2,пер,Старокоптевский ,д.2,8152639,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва пер Старокоптевский д.3,Москва,пер Старокоптевский д.3,пер,Старокоптевский ,д.3,8152643,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 1-й д.10,Москва,проезд Новомихалковский 1-й д.10,проезд,Новомихалковский 1-й ,д.10,8022424,муниципальный округ Коптево,1963 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 1-й д.12,Москва,проезд Новомихалковский 1-й д.12,проезд,Новомихалковский 1-й ,д.12,8022433,муниципальный округ Коптево,1963 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 1-й д.14,Москва,проезд Новомихалковский 1-й д.14,проезд,Новомихалковский 1-й ,д.14,8100625,муниципальный округ Коптево,1963 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 1-й д.2,Москва,проезд Новомихалковский 1-й д.2,проезд,Новомихалковский 1-й ,д.2,8022402,муниципальный округ Коптево,1969 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 1-й д.2 кор.1,Москва,проезд Новомихалковский 1-й д.2 кор.1,проезд,Новомихалковский 1-й ,д.2 кор.1,8144691,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 1-й д.4,Москва,проезд Новомихалковский 1-й д.4,проезд,Новомихалковский 1-й ,д.4,8022404,муниципальный округ Коптево,1963 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 1-й д.6,Москва,проезд Новомихалковский 1-й д.6,проезд,Новомихалковский 1-й ,д.6,8022414,муниципальный округ Коптево,1963 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 1-й д.8,Москва,проезд Новомихалковский 1-й д.8,проезд,Новомихалковский 1-й ,д.8,8022418,муниципальный округ Коптево,1963 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 3-й д.1,Москва,проезд Новомихалковский 3-й д.1,проезд,Новомихалковский 3-й ,д.1,8022439,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 3-й д.10,Москва,проезд Новомихалковский 3-й д.10,проезд,Новомихалковский 3-й ,д.10,8100636,муниципальный округ Коптево,1957 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 3-й д.11,Москва,проезд Новомихалковский 3-й д.11,проезд,Новомихалковский 3-й ,д.11,8022487,муниципальный округ Коптево,1967 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 3-й д.12,Москва,проезд Новомихалковский 3-й д.12,проезд,Новомихалковский 3-й ,д.12,8022491,муниципальный округ Коптево,1957 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 3-й д.13,Москва,проезд Новомихалковский 3-й д.13,проезд,Новомихалковский 3-й ,д.13,8100645,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 3-й д.14,Москва,проезд Новомихалковский 3-й д.14,проезд,Новомихалковский 3-й ,д.14,8022493,муниципальный округ Коптево,1957 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 3-й д.15 кор.1,Москва,проезд Новомихалковский 3-й д.15 кор.1,проезд,Новомихалковский 3-й ,д.15 кор.1,7662037,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 3-й д.16,Москва,проезд Новомихалковский 3-й д.16,проезд,Новомихалковский 3-й ,д.16,8022496,муниципальный округ Коптево,1956 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 3-й д.17,Москва,проезд Новомихалковский 3-й д.17,проезд,Новомихалковский 3-й ,д.17,8022365,муниципальный округ Коптево,1964 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 3-й д.17а,Москва,проезд Новомихалковский 3-й д.17а,проезд,Новомихалковский 3-й ,д.17а,8022363,муниципальный округ Коптево,1965 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 3-й д.18,Москва,проезд Новомихалковский 3-й д.18,проезд,Новомихалковский 3-й ,д.18,8022500,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 3-й д.2/5,Москва,проезд Новомихалковский 3-й д.2/5,проезд,Новомихалковский 3-й ,д.2/5,8022440,муниципальный округ Коптево,1957 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 3-й д.20,Москва,проезд Новомихалковский 3-й д.20,проезд,Новомихалковский 3-й ,д.20,8022502,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 3-й д.3,Москва,проезд Новомихалковский 3-й д.3,проезд,Новомихалковский 3-й ,д.3,8022445,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 3-й д.4,Москва,проезд Новомихалковский 3-й д.4,проезд,Новомихалковский 3-й ,д.4,8022449,муниципальный округ Коптево,1958 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 3-й д.5,Москва,проезд Новомихалковский 3-й д.5,проезд,Новомихалковский 3-й ,д.5,8022454,муниципальный округ Коптево,1958 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 3-й д.6,Москва,проезд Новомихалковский 3-й д.6,проезд,Новомихалковский 3-й ,д.6,8022458,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 3-й д.7,Москва,проезд Новомихалковский 3-й д.7,проезд,Новомихалковский 3-й ,д.7,8022462,муниципальный округ Коптево,1958 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 3-й д.7А,Москва,проезд Новомихалковский 3-й д.7А,проезд,Новомихалковский 3-й ,д.7А,8022468,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 3-й д.8,Москва,проезд Новомихалковский 3-й д.8,проезд,Новомихалковский 3-й ,д.8,8022476,муниципальный округ Коптево,1957 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 3-й д.8 кор.1,Москва,проезд Новомихалковский 3-й д.8 кор.1,проезд,Новомихалковский 3-й ,д.8 кор.1,8100650,муниципальный округ Коптево,1980 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 3-й д.9,Москва,проезд Новомихалковский 3-й д.9,проезд,Новомихалковский 3-й ,д.9,8022484,муниципальный округ Коптево,1964 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 4-й д.10А,Москва,проезд Новомихалковский 4-й д.10А,проезд,Новомихалковский 4-й ,д.10А,8022539,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 4-й д.12,Москва,проезд Новомихалковский 4-й д.12,проезд,Новомихалковский 4-й ,д.12,8100655,муниципальный округ Коптево,1963 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 4-й д.12А,Москва,проезд Новомихалковский 4-й д.12А,проезд,Новомихалковский 4-й ,д.12А,8022544,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 4-й д.13,Москва,проезд Новомихалковский 4-й д.13,проезд,Новомихалковский 4-й ,д.13,8022356,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 4-й д.15,Москва,проезд Новомихалковский 4-й д.15,проезд,Новомихалковский 4-й ,д.15,8022352,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 4-й д.1А,Москва,проезд Новомихалковский 4-й д.1А,проезд,Новомихалковский 4-й ,д.1А,8022506,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 4-й д.3,Москва,проезд Новомихалковский 4-й д.3,проезд,Новомихалковский 4-й ,д.3,8022508,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 4-й д.6,Москва,проезд Новомихалковский 4-й д.6,проезд,Новомихалковский 4-й ,д.6,8022513,муниципальный округ Коптево,1970 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 4-й д.7,Москва,проезд Новомихалковский 4-й д.7,проезд,Новомихалковский 4-й ,д.7,8022519,муниципальный округ Коптево,1958 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 4-й д.7А,Москва,проезд Новомихалковский 4-й д.7А,проезд,Новомихалковский 4-й ,д.7А,8022524,муниципальный округ Коптево,1967 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 4-й д.8,Москва,проезд Новомихалковский 4-й д.8,проезд,Новомихалковский 4-й ,д.8,8100664,муниципальный округ Коптево,1964 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 4-й д.8А,Москва,проезд Новомихалковский 4-й д.8А,проезд,Новомихалковский 4-й ,д.8А,8022531,муниципальный округ Коптево,1963 +2281016,г Москва проезд Соболевский д.20А,Москва,проезд Соболевский д.20А,проезд,Соболевский ,д.20А,7838936,муниципальный округ Коптево,2002 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.16,Москва,проезд Черепановых д.16,проезд,Черепановых ,д.16,8152127,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва проезд Черепановых д.20,Москва,проезд Черепановых д.20,проезд,Черепановых ,д.20,7838950,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.22,Москва,проезд Черепановых д.22,проезд,Черепановых ,д.22,7838964,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.30,Москва,проезд Черепановых д.30,проезд,Черепановых ,д.30,8022344,муниципальный округ Коптево,1997 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.32,Москва,проезд Черепановых д.32,проезд,Черепановых ,д.32,8022339,муниципальный округ Коптево,1997 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.36,Москва,проезд Черепановых д.36,проезд,Черепановых ,д.36,8022337,муниципальный округ Коптево,1997 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.38 кор.1,Москва,проезд Черепановых д.38 кор.1,проезд,Черепановых ,д.38 кор.1,8022334,муниципальный округ Коптево,1999 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.40а,Москва,проезд Черепановых д.40а,проезд,Черепановых ,д.40а,8022124,муниципальный округ Коптево,1958 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.40а строение 1,Москва,проезд Черепановых д.40а строение 1,проезд,Черепановых ,д.40а строение 1,8022327,муниципальный округ Коптево,1929 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.44,Москва,проезд Черепановых д.44,проезд,Черепановых ,д.44,8022044,муниципальный округ Коптево,1967 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.46а,Москва,проезд Черепановых д.46а,проезд,Черепановых ,д.46а,8022016,муниципальный округ Коптево,1939 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.46б,Москва,проезд Черепановых д.46б,проезд,Черепановых ,д.46б,8021991,муниципальный округ Коптево,1988 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.48,Москва,проезд Черепановых д.48,проезд,Черепановых ,д.48,8021982,муниципальный округ Коптево,1930 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.50,Москва,проезд Черепановых д.50,проезд,Черепановых ,д.50,8021977,муниципальный округ Коптево,1934 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.50а,Москва,проезд Черепановых д.50а,проезд,Черепановых ,д.50а,8021959,муниципальный округ Коптево,1958 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.52,Москва,проезд Черепановых д.52,проезд,Черепановых ,д.52,8021952,муниципальный округ Коптево,1937 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.52а,Москва,проезд Черепановых д.52а,проезд,Черепановых ,д.52а,8021921,муниципальный округ Коптево,1949 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.56,Москва,проезд Черепановых д.56,проезд,Черепановых ,д.56,8021910,муниципальный округ Коптево,1937 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.56 кор.1,Москва,проезд Черепановых д.56 кор.1,проезд,Черепановых ,д.56 кор.1,8021893,муниципальный округ Коптево,1977 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.58,Москва,проезд Черепановых д.58,проезд,Черепановых ,д.58,8021884,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.64 кор.1,Москва,проезд Черепановых д.64 кор.1,проезд,Черепановых ,д.64 кор.1,8019211,муниципальный округ Коптево,1967 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.64 кор.2,Москва,проезд Черепановых д.64 кор.2,проезд,Черепановых ,д.64 кор.2,8132502,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва проезд Черепановых д.66,Москва,проезд Черепановых д.66,проезд,Черепановых ,д.66,8019180,муниципальный округ Коптево,1971 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.68,Москва,проезд Черепановых д.68,проезд,Черепановых ,д.68,8084375,муниципальный округ Коптево,1974 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.70,Москва,проезд Черепановых д.70,проезд,Черепановых ,д.70,8019169,муниципальный округ Коптево,1968 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.72,Москва,проезд Черепановых д.72,проезд,Черепановых ,д.72,8100611,муниципальный округ Коптево,1967 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.72 кор.1,Москва,проезд Черепановых д.72 кор.1,проезд,Черепановых ,д.72 кор.1,8019118,муниципальный округ Коптево,1981 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.74,Москва,проезд Черепановых д.74,проезд,Черепановых ,д.74,8019144,муниципальный округ Коптево,1968 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.10/13,Москва,ул Академическая Б. д.10/13,ул,Академическая Б. ,д.10/13,7839577,муниципальный округ Коптево,1961 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.12/18 кор.1,Москва,ул Академическая Б. д.12/18 кор.1,ул,Академическая Б. ,д.12/18 кор.1,7839598,муниципальный округ Коптево,1961 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.12/18 кор.2,Москва,ул Академическая Б. д.12/18 кор.2,ул,Академическая Б. ,д.12/18 кор.2,7839621,муниципальный округ Коптево,1963 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.14,Москва,ул Академическая Б. д.14,ул,Академическая Б. ,д.14,8100104,муниципальный округ Коптево,1965 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.15 кор.1,Москва,ул Академическая Б. д.15 кор.1,ул,Академическая Б. ,д.15 кор.1,7827509,муниципальный округ Коптево,2000 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.15 кор.5,Москва,ул Академическая Б. д.15 кор.5,ул,Академическая Б. ,д.15 кор.5,7839641,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.17,Москва,ул Академическая Б. д.17,ул,Академическая Б. ,д.17,7839675,муниципальный округ Коптево,1968 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.18,Москва,ул Академическая Б. д.18,ул,Академическая Б. ,д.18,7839696,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.18 Б,Москва,ул Академическая Б. д.18 Б,ул,Академическая Б. ,д.18 Б,8100287,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.18 кор.2,Москва,ул Академическая Б. д.18 кор.2,ул,Академическая Б. ,д.18 кор.2,8100109,муниципальный округ Коптево,1963 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.18А,Москва,ул Академическая Б. д.18А,ул,Академическая Б. ,д.18А,7839783,муниципальный округ Коптево,1961 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.20,Москва,ул Академическая Б. д.20,ул,Академическая Б. ,д.20,7839816,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.20А,Москва,ул Академическая Б. д.20А,ул,Академическая Б. ,д.20А,7839891,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.20Б,Москва,ул Академическая Б. д.20Б,ул,Академическая Б. ,д.20Б,7839909,муниципальный округ Коптево,1976 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.21,Москва,ул Академическая Б. д.21,ул,Академическая Б. ,д.21,7831789,муниципальный округ Коптево,1958 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.21А,Москва,ул Академическая Б. д.21А,ул,Академическая Б. ,д.21А,7834736,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.22,Москва,ул Академическая Б. д.22,ул,Академическая Б. ,д.22,8100130,муниципальный округ Коптево,1968 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.22Б,Москва,ул Академическая Б. д.22Б,ул,Академическая Б. ,д.22Б,7839933,муниципальный округ Коптево,1988 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.23,Москва,ул Академическая Б. д.23,ул,Академическая Б. ,д.23,7834864,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.23А,Москва,ул Академическая Б. д.23А,ул,Академическая Б. ,д.23А,8100295,муниципальный округ Коптево,1968 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.24 кор.1,Москва,ул Академическая Б. д.24 кор.1,ул,Академическая Б. ,д.24 кор.1,8100138,муниципальный округ Коптево,1968 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.24 кор.2,Москва,ул Академическая Б. д.24 кор.2,ул,Академическая Б. ,д.24 кор.2,8100147,муниципальный округ Коптево,1966 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.24 кор.3,Москва,ул Академическая Б. д.24 кор.3,ул,Академическая Б. ,д.24 кор.3,7827529,муниципальный округ Коптево,2002 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.24А,Москва,ул Академическая Б. д.24А,ул,Академическая Б. ,д.24А,8100316,муниципальный округ Коптево,1965 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.25,Москва,ул Академическая Б. д.25,ул,Академическая Б. ,д.25,7835284,муниципальный округ Коптево,1957 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.25А,Москва,ул Академическая Б. д.25А,ул,Академическая Б. ,д.25А,8100325,муниципальный округ Коптево,1969 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.27,Москва,ул Академическая Б. д.27,ул,Академическая Б. ,д.27,7835300,муниципальный округ Коптево,1958 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.29,Москва,ул Академическая Б. д.29,ул,Академическая Б. ,д.29,7835312,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.29А,Москва,ул Академическая Б. д.29А,ул,Академическая Б. ,д.29А,7835348,муниципальный округ Коптево,1958 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.29Б,Москва,ул Академическая Б. д.29Б,ул,Академическая Б. ,д.29Б,8100337,муниципальный округ Коптево,1968 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.31 кор.1,Москва,ул Академическая Б. д.31 кор.1,ул,Академическая Б. ,д.31 кор.1,7835464,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.35,Москва,ул Академическая Б. д.35,ул,Академическая Б. ,д.35,8151741,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,"г Москва ул Академическая Б. д.35 ""А""",Москва,"ул Академическая Б. д.35 ""А""",ул,Академическая Б. ,"д.35 ""А""",8151750,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,"г Москва ул Академическая Б. д.35 ""Б""",Москва,"ул Академическая Б. д.35 ""Б""",ул,Академическая Б. ,"д.35 ""Б""",8151767,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.35В,Москва,ул Академическая Б. д.35В,ул,Академическая Б. ,д.35В,8100349,муниципальный округ Коптево,1961 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.37,Москва,ул Академическая Б. д.37,ул,Академическая Б. ,д.37,8151774,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.37 кор.2,Москва,ул Академическая Б. д.37 кор.2,ул,Академическая Б. ,д.37 кор.2,8100165,муниципальный округ Коптево,1998 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.39 кор.3,Москва,ул Академическая Б. д.39 кор.3,ул,Академическая Б. ,д.39 кор.3,8151780,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.39А,Москва,ул Академическая Б. д.39А,ул,Академическая Б. ,д.39А,8151785,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.39Б,Москва,ул Академическая Б. д.39Б,ул,Академическая Б. ,д.39Б,8151788,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.39В,Москва,ул Академическая Б. д.39В,ул,Академическая Б. ,д.39В,8151794,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.4,Москва,ул Академическая Б. д.4,ул,Академическая Б. ,д.4,7840062,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.43 кор.2,Москва,ул Академическая Б. д.43 кор.2,ул,Академическая Б. ,д.43 кор.2,7835483,муниципальный округ Коптево,2003 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.45 кор.1,Москва,ул Академическая Б. д.45 кор.1,ул,Академическая Б. ,д.45 кор.1,8136261,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.47 кор.1,Москва,ул Академическая Б. д.47 кор.1,ул,Академическая Б. ,д.47 кор.1,8136255,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.47 кор.2,Москва,ул Академическая Б. д.47 кор.2,ул,Академическая Б. ,д.47 кор.2,7835521,муниципальный округ Коптево,2002 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.49 кор.1,Москва,ул Академическая Б. д.49 кор.1,ул,Академическая Б. ,д.49 кор.1,8136249,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.49 кор.2,Москва,ул Академическая Б. д.49 кор.2,ул,Академическая Б. ,д.49 кор.2,7835538,муниципальный округ Коптево,2000 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.53,Москва,ул Академическая Б. д.53,ул,Академическая Б. ,д.53,7957367,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.53А,Москва,ул Академическая Б. д.53А,ул,Академическая Б. ,д.53А,8022548,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.55,Москва,ул Академическая Б. д.55,ул,Академическая Б. ,д.55,8022551,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.57,Москва,ул Академическая Б. д.57,ул,Академическая Б. ,д.57,8022556,муниципальный округ Коптево,1958 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.57А,Москва,ул Академическая Б. д.57А,ул,Академическая Б. ,д.57А,8022559,муниципальный округ Коптево,1994 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.59/1,Москва,ул Академическая Б. д.59/1,ул,Академическая Б. ,д.59/1,8022764,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.59/1 кор.А,Москва,ул Академическая Б. д.59/1 кор.А,ул,Академическая Б. ,д.59/1 кор.А,8045609,муниципальный округ Коптево,1956 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.59/1 кор.Б,Москва,ул Академическая Б. д.59/1 кор.Б,ул,Академическая Б. ,д.59/1 кор.Б,8045615,муниципальный округ Коптево,1957 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.6 кор.1,Москва,ул Академическая Б. д.6 кор.1,ул,Академическая Б. ,д.6 кор.1,7840091,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.6 кор.2,Москва,ул Академическая Б. д.6 кор.2,ул,Академическая Б. ,д.6 кор.2,7840108,муниципальный округ Коптево,1965 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.63,Москва,ул Академическая Б. д.63,ул,Академическая Б. ,д.63,8145637,муниципальный округ Коптево,2006 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.65,Москва,ул Академическая Б. д.65,ул,Академическая Б. ,д.65,8022783,муниципальный округ Коптево,1969 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.67,Москва,ул Академическая Б. д.67,ул,Академическая Б. ,д.67,8145670,муниципальный округ Коптево,2006 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.71,Москва,ул Академическая Б. д.71,ул,Академическая Б. ,д.71,8100012,муниципальный округ Коптево,1970 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.73 кор.1,Москва,ул Академическая Б. д.73 кор.1,ул,Академическая Б. ,д.73 кор.1,8022802,муниципальный округ Коптево,1967 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.73 кор.2,Москва,ул Академическая Б. д.73 кор.2,ул,Академическая Б. ,д.73 кор.2,8100043,муниципальный округ Коптево,1967 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.73 кор.3,Москва,ул Академическая Б. д.73 кор.3,ул,Академическая Б. ,д.73 кор.3,8022812,муниципальный округ Коптево,2008 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.73 кор.4,Москва,ул Академическая Б. д.73 кор.4,ул,Академическая Б. ,д.73 кор.4,8100054,муниципальный округ Коптево,1968 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.75 кор.1,Москва,ул Академическая Б. д.75 кор.1,ул,Академическая Б. ,д.75 кор.1,8100172,муниципальный округ Коптево,1970 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.75 кор.2,Москва,ул Академическая Б. д.75 кор.2,ул,Академическая Б. ,д.75 кор.2,8022793,муниципальный округ Коптево,2009 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.77 кор.1,Москва,ул Академическая Б. д.77 кор.1,ул,Академическая Б. ,д.77 кор.1,8022822,муниципальный округ Коптево,1969 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.77 кор.2,Москва,ул Академическая Б. д.77 кор.2,ул,Академическая Б. ,д.77 кор.2,8022840,муниципальный округ Коптево,2009 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.77 кор.3,Москва,ул Академическая Б. д.77 кор.3,ул,Академическая Б. ,д.77 кор.3,8100065,муниципальный округ Коптево,1968 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.77 кор.4,Москва,ул Академическая Б. д.77 кор.4,ул,Академическая Б. ,д.77 кор.4,8022849,муниципальный округ Коптево,1968 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.79 кор.1,Москва,ул Академическая Б. д.79 кор.1,ул,Академическая Б. ,д.79 кор.1,8022862,муниципальный округ Коптево,1970 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.79 кор.2,Москва,ул Академическая Б. д.79 кор.2,ул,Академическая Б. ,д.79 кор.2,8022872,муниципальный округ Коптево,1976 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.79 кор.3,Москва,ул Академическая Б. д.79 кор.3,ул,Академическая Б. ,д.79 кор.3,8022879,муниципальный округ Коптево,2004 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.79 кор.4,Москва,ул Академическая Б. д.79 кор.4,ул,Академическая Б. ,д.79 кор.4,8022892,муниципальный округ Коптево,2004 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.8 кор.1,Москва,ул Академическая Б. д.8 кор.1,ул,Академическая Б. ,д.8 кор.1,7840136,муниципальный округ Коптево,1957 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.8 кор.2,Москва,ул Академическая Б. д.8 кор.2,ул,Академическая Б. ,д.8 кор.2,7840164,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.83,Москва,ул Академическая Б. д.83,ул,Академическая Б. ,д.83,8022899,муниципальный округ Коптево,1968 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.9 кор.1,Москва,ул Академическая Б. д.9 кор.1,ул,Академическая Б. ,д.9 кор.1,7827488,муниципальный округ Коптево,2001 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.9/20,Москва,ул Академическая Б. д.9/20,ул,Академическая Б. ,д.9/20,7840200,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва ул Генерала Рычагова д.11,Москва,ул Генерала Рычагова д.11,ул,Генерала Рычагова ,д.11,8021848,муниципальный округ Коптево,1963 +2281016,г Москва ул Генерала Рычагова д.12,Москва,ул Генерала Рычагова д.12,ул,Генерала Рычагова ,д.12,8022918,муниципальный округ Коптево,1965 +2281016,г Москва ул Генерала Рычагова д.13,Москва,ул Генерала Рычагова д.13,ул,Генерала Рычагова ,д.13,8021838,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва ул Генерала Рычагова д.14,Москва,ул Генерала Рычагова д.14,ул,Генерала Рычагова ,д.14,8022920,муниципальный округ Коптево,1964 +2281016,г Москва ул Генерала Рычагова д.15,Москва,ул Генерала Рычагова д.15,ул,Генерала Рычагова ,д.15,8021827,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва ул Генерала Рычагова д.16,Москва,ул Генерала Рычагова д.16,ул,Генерала Рычагова ,д.16,8022922,муниципальный округ Коптево,1961 +2281016,г Москва ул Генерала Рычагова д.17,Москва,ул Генерала Рычагова д.17,ул,Генерала Рычагова ,д.17,8021819,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва ул Генерала Рычагова д.18,Москва,ул Генерала Рычагова д.18,ул,Генерала Рычагова ,д.18,8022924,муниципальный округ Коптево,1961 +2281016,г Москва ул Генерала Рычагова д.19,Москва,ул Генерала Рычагова д.19,ул,Генерала Рычагова ,д.19,8021807,муниципальный округ Коптево,1958 +2281016,г Москва ул Генерала Рычагова д.20,Москва,ул Генерала Рычагова д.20,ул,Генерала Рычагова ,д.20,8022927,муниципальный округ Коптево,1961 +2281016,г Москва ул Генерала Рычагова д.21,Москва,ул Генерала Рычагова д.21,ул,Генерала Рычагова ,д.21,8065532,муниципальный округ Коптево,1958 +2281016,г Москва ул Генерала Рычагова д.22,Москва,ул Генерала Рычагова д.22,ул,Генерала Рычагова ,д.22,8019190,муниципальный округ Коптево,1961 +2281016,г Москва ул Генерала Рычагова д.23/11,Москва,ул Генерала Рычагова д.23/11,ул,Генерала Рычагова ,д.23/11,8021799,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва ул Генерала Рычагова д.24,Москва,ул Генерала Рычагова д.24,ул,Генерала Рычагова ,д.24,8022930,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва ул Генерала Рычагова д.26,Москва,ул Генерала Рычагова д.26,ул,Генерала Рычагова ,д.26,8022932,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва ул Генерала Рычагова д.28/9,Москва,ул Генерала Рычагова д.28/9,ул,Генерала Рычагова ,д.28/9,8022934,муниципальный округ Коптево,1961 +2281016,г Москва ул Генерала Рычагова д.3 кор.1,Москва,ул Генерала Рычагова д.3 кор.1,ул,Генерала Рычагова ,д.3 кор.1,8021873,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва ул Генерала Рычагова д.3 кор.2,Москва,ул Генерала Рычагова д.3 кор.2,ул,Генерала Рычагова ,д.3 кор.2,8021857,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва ул Генерала Рычагова д.4,Москва,ул Генерала Рычагова д.4,ул,Генерала Рычагова ,д.4,8022915,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва ул Генерала Рычагова д.6,Москва,ул Генерала Рычагова д.6,ул,Генерала Рычагова ,д.6,8022917,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва ул Генерала Рычагова д.9,Москва,ул Генерала Рычагова д.9,ул,Генерала Рычагова ,д.9,8021853,муниципальный округ Коптево,1964 +2281016,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.25/34,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.25/34,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.25/34,7837280,муниципальный округ Коптево,1950 +2281016,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.27,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.27,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.27,7827536,муниципальный округ Коптево,2001 +2281016,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.29,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.29,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.29,7827550,муниципальный округ Коптево,2001 +2281016,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.34А,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.34А,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.34А,7849780,муниципальный округ Коптево,1975 +2281016,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.34Б,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.34Б,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.34Б,7849787,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.35/1,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.35/1,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.35/1,8100224,муниципальный округ Коптево,1956 +2281016,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.36,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.36,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.36,8179308,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.36А,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.36А,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.36А,8100251,муниципальный округ Коптево,1956 +2281016,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.36Б,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.36Б,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.36Б,8100266,муниципальный округ Коптево,1973 +2281016,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.37/2,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.37/2,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.37/2,7837289,муниципальный округ Коптево,1958 +2281016,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.38,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.38,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.38,7849794,муниципальный округ Коптево,1997 +2281016,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.39,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.39,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.39,7837299,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.40,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.40,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.40,7849801,муниципальный округ Коптево,1972 +2281016,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.42,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.42,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.42,7849808,муниципальный округ Коптево,1993 +2281016,г Москва ул Клары Цеткин д.18 кор.1,Москва,ул Клары Цеткин д.18 кор.1,ул,Клары Цеткин ,д.18 кор.1,7827560,муниципальный округ Коптево,2006 +2281016,г Москва ул Коптевская д.10,Москва,ул Коптевская д.10,ул,Коптевская ,д.10,7836322,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва ул Коптевская д.16 кор.1,Москва,ул Коптевская д.16 кор.1,ул,Коптевская ,д.16 кор.1,7836337,муниципальный округ Коптево,1964 +2281016,г Москва ул Коптевская д.16 кор.2,Москва,ул Коптевская д.16 кор.2,ул,Коптевская ,д.16 кор.2,7836358,муниципальный округ Коптево,1966 +2281016,г Москва ул Коптевская д.16 кор.3,Москва,ул Коптевская д.16 кор.3,ул,Коптевская ,д.16 кор.3,8152578,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Коптевская д.18,Москва,ул Коптевская д.18,ул,Коптевская ,д.18,7836378,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва ул Коптевская д.18а кор.1,Москва,ул Коптевская д.18а кор.1,ул,Коптевская ,д.18а кор.1,7836402,муниципальный округ Коптево,1954 +2281016,г Москва ул Коптевская д.18а кор.2,Москва,ул Коптевская д.18а кор.2,ул,Коптевская ,д.18а кор.2,7836424,муниципальный округ Коптево,1953 +2281016,г Москва ул Коптевская д.18а кор.3,Москва,ул Коптевская д.18а кор.3,ул,Коптевская ,д.18а кор.3,7836573,муниципальный округ Коптево,1953 +2281016,г Москва ул Коптевская д.18Б,Москва,ул Коптевская д.18Б,ул,Коптевская ,д.18Б,8100366,муниципальный округ Коптево,1966 +2281016,г Москва ул Коптевская д.18В кор.2,Москва,ул Коптевская д.18В кор.2,ул,Коптевская ,д.18В кор.2,8100377,муниципальный округ Коптево,1971 +2281016,г Москва ул Коптевская д.20 кор.1,Москва,ул Коптевская д.20 кор.1,ул,Коптевская ,д.20 кор.1,7836609,муниципальный округ Коптево,1955 +2281016,г Москва ул Коптевская д.20 кор.2,Москва,ул Коптевская д.20 кор.2,ул,Коптевская ,д.20 кор.2,7836656,муниципальный округ Коптево,1955 +2281016,г Москва ул Коптевская д.20 строение 3,Москва,ул Коптевская д.20 строение 3,ул,Коптевская ,д.20 строение 3,8152430,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Коптевская д.22,Москва,ул Коптевская д.22,ул,Коптевская ,д.22,7836674,муниципальный округ Коптево,1954 +2281016,г Москва ул Коптевская д.26 кор.1,Москва,ул Коптевская д.26 кор.1,ул,Коптевская ,д.26 кор.1,8152119,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Коптевская д.26 кор.2,Москва,ул Коптевская д.26 кор.2,ул,Коптевская ,д.26 кор.2,8152411,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Коптевская д.26 кор.3,Москва,ул Коптевская д.26 кор.3,ул,Коптевская ,д.26 кор.3,8152437,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Коптевская д.26 кор.4,Москва,ул Коптевская д.26 кор.4,ул,Коптевская ,д.26 кор.4,8152457,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Коптевская д.26 кор.5,Москва,ул Коптевская д.26 кор.5,ул,Коптевская ,д.26 кор.5,8152461,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Коптевская д.26 кор.6,Москва,ул Коптевская д.26 кор.6,ул,Коптевская ,д.26 кор.6,8152468,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Коптевская д.28 кор.1,Москва,ул Коптевская д.28 кор.1,ул,Коптевская ,д.28 кор.1,8152472,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Коптевская д.28 кор.2,Москва,ул Коптевская д.28 кор.2,ул,Коптевская ,д.28 кор.2,8152477,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Коптевская д.28 кор.3,Москва,ул Коптевская д.28 кор.3,ул,Коптевская ,д.28 кор.3,8152480,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Коптевская д.30,Москва,ул Коптевская д.30,ул,Коптевская ,д.30,7836698,муниципальный округ Коптево,1957 +2281016,г Москва ул Коптевская д.32,Москва,ул Коптевская д.32,ул,Коптевская ,д.32,7836715,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва ул Коптевская д.32А,Москва,ул Коптевская д.32А,ул,Коптевская ,д.32А,7836741,муниципальный округ Коптево,2004 +2281016,г Москва ул Коптевская д.34,Москва,ул Коптевская д.34,ул,Коптевская ,д.34,7837070,муниципальный округ Коптево,1957 +2281016,г Москва ул Коптевская д.34 кор.1,Москва,ул Коптевская д.34 кор.1,ул,Коптевская ,д.34 кор.1,7836758,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва ул Коптевская д.34 кор.2,Москва,ул Коптевская д.34 кор.2,ул,Коптевская ,д.34 кор.2,7836779,муниципальный округ Коптево,1961 +2281016,г Москва ул Коптевская д.36,Москва,ул Коптевская д.36,ул,Коптевская ,д.36,7837077,муниципальный округ Коптево,1963 +2281016,г Москва ул Коптевская д.75,Москва,ул Коптевская д.75,ул,Коптевская ,д.75,8152485,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Коптевская д.77,Москва,ул Коптевская д.77,ул,Коптевская ,д.77,8152489,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Коптевская д.79/1,Москва,ул Коптевская д.79/1,ул,Коптевская ,д.79/1,8152494,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Коптевская д.8,Москва,ул Коптевская д.8,ул,Коптевская ,д.8,7836300,муниципальный округ Коптево,1961 +2281016,г Москва ул Коптевская д.81/2,Москва,ул Коптевская д.81/2,ул,Коптевская ,д.81/2,8152498,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Коптевская д.83 кор.1,Москва,ул Коптевская д.83 кор.1,ул,Коптевская ,д.83 кор.1,8152505,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Коптевская д.83 кор.2,Москва,ул Коптевская д.83 кор.2,ул,Коптевская ,д.83 кор.2,8152509,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Коптевская д.85,Москва,ул Коптевская д.85,ул,Коптевская ,д.85,7837090,муниципальный округ Коптево,1961 +2281016,г Москва ул Коптевская д.87,Москва,ул Коптевская д.87,ул,Коптевская ,д.87,7837102,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва ул Коптевская д.89 кор.10,Москва,ул Коптевская д.89 кор.10,ул,Коптевская ,д.89 кор.10,8152519,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Коптевская д.89 кор.5,Москва,ул Коптевская д.89 кор.5,ул,Коптевская ,д.89 кор.5,7837113,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва ул Коптевская д.89 кор.8,Москва,ул Коптевская д.89 кор.8,ул,Коптевская ,д.89 кор.8,8152514,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Космонавта Волкова д.25/2,Москва,ул Космонавта Волкова д.25/2,ул,Космонавта Волкова ,д.25/2,7849736,муниципальный округ Коптево,1958 +2281016,г Москва ул Космонавта Волкова д.27,Москва,ул Космонавта Волкова д.27,ул,Космонавта Волкова ,д.27,7849748,муниципальный округ Коптево,1956 +2281016,г Москва ул Космонавта Волкова д.29,Москва,ул Космонавта Волкова д.29,ул,Космонавта Волкова ,д.29,7849756,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва ул Космонавта Волкова д.29 кор.1,Москва,ул Космонавта Волкова д.29 кор.1,ул,Космонавта Волкова ,д.29 кор.1,8100442,муниципальный округ Коптево,1998 +2281016,г Москва ул Космонавта Волкова д.31 кор.1,Москва,ул Космонавта Волкова д.31 кор.1,ул,Космонавта Волкова ,д.31 кор.1,7721880,муниципальный округ Коптево,1982 +2281016,г Москва ул Космонавта Волкова д.33,Москва,ул Космонавта Волкова д.33,ул,Космонавта Волкова ,д.33,7849766,муниципальный округ Коптево,1966 +2281016,г Москва ул Лихоборские Бугры д.10 кор.1,Москва,ул Лихоборские Бугры д.10 кор.1,ул,Лихоборские Бугры ,д.10 кор.1,8022910,муниципальный округ Коптево,2009 +2281016,г Москва ул Лихоборские Бугры д.11,Москва,ул Лихоборские Бугры д.11,ул,Лихоборские Бугры ,д.11,7954752,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва ул Лихоборские Бугры д.12,Москва,ул Лихоборские Бугры д.12,ул,Лихоборские Бугры ,д.12,7954791,муниципальный округ Коптево,2011 +2281016,г Москва ул Лихоборские Бугры д.14,Москва,ул Лихоборские Бугры д.14,ул,Лихоборские Бугры ,д.14,8022913,муниципальный округ Коптево,1968 +2281016,г Москва ул Лихоборские Бугры д.3,Москва,ул Лихоборские Бугры д.3,ул,Лихоборские Бугры ,д.3,8100453,муниципальный округ Коптево,2004 +2281016,г Москва ул Лихоборские Бугры д.4 кор.1,Москва,ул Лихоборские Бугры д.4 кор.1,ул,Лихоборские Бугры ,д.4 кор.1,8022907,муниципальный округ Коптево,2008 +2281016,г Москва ул Лихоборские Бугры д.5,Москва,ул Лихоборские Бугры д.5,ул,Лихоборские Бугры ,д.5,8100464,муниципальный округ Коптево,2004 +2281016,г Москва ул Лихоборские Бугры д.6,Москва,ул Лихоборские Бугры д.6,ул,Лихоборские Бугры ,д.6,8100069,муниципальный округ Коптево,1967 +2281016,г Москва ул Лихоборские Бугры д.8,Москва,ул Лихоборские Бугры д.8,ул,Лихоборские Бугры ,д.8,8100074,муниципальный округ Коптево,1967 +2281016,г Москва ул Лихоборские Бугры д.9 кор.1,Москва,ул Лихоборские Бугры д.9 кор.1,ул,Лихоборские Бугры ,д.9 кор.1,7954768,муниципальный округ Коптево,1963 +2281016,г Москва ул Лихоборские Бугры д.9 кор.2,Москва,ул Лихоборские Бугры д.9 кор.2,ул,Лихоборские Бугры ,д.9 кор.2,7954784,муниципальный округ Коптево,1963 +2281016,г Москва ул Михалковская д.1/51,Москва,ул Михалковская д.1/51,ул,Михалковская ,д.1/51,8133802,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Михалковская д.12,Москва,ул Михалковская д.12,ул,Михалковская ,д.12,8022943,муниципальный округ Коптево,1972 +2281016,г Москва ул Михалковская д.13,Москва,ул Михалковская д.13,ул,Михалковская ,д.13,7837339,муниципальный округ Коптево,1967 +2281016,г Москва ул Михалковская д.13 кор.1,Москва,ул Михалковская д.13 кор.1,ул,Михалковская ,д.13 кор.1,7839006,муниципальный округ Коптево,1966 +2281016,г Москва ул Михалковская д.15,Москва,ул Михалковская д.15,ул,Михалковская ,д.15,7837355,муниципальный округ Коптево,1968 +2281016,г Москва ул Михалковская д.15 кор.1,Москва,ул Михалковская д.15 кор.1,ул,Михалковская ,д.15 кор.1,7837348,муниципальный округ Коптево,2002 +2281016,г Москва ул Михалковская д.16/1,Москва,ул Михалковская д.16/1,ул,Михалковская ,д.16/1,8100561,муниципальный округ Коптево,1970 +2281016,г Москва ул Михалковская д.17,Москва,ул Михалковская д.17,ул,Михалковская ,д.17,7837361,муниципальный округ Коптево,1964 +2281016,г Москва ул Михалковская д.2,Москва,ул Михалковская д.2,ул,Михалковская ,д.2,8022936,муниципальный округ Коптево,1970 +2281016,г Москва ул Михалковская д.20,Москва,ул Михалковская д.20,ул,Михалковская ,д.20,8021794,муниципальный округ Коптево,1968 +2281016,г Москва ул Михалковская д.24,Москва,ул Михалковская д.24,ул,Михалковская ,д.24,8021791,муниципальный округ Коптево,1969 +2281016,г Москва ул Михалковская д.26 кор.1,Москва,ул Михалковская д.26 кор.1,ул,Михалковская ,д.26 кор.1,8021785,муниципальный округ Коптево,1997 +2281016,г Москва ул Михалковская д.26 кор.2,Москва,ул Михалковская д.26 кор.2,ул,Михалковская ,д.26 кор.2,8021776,муниципальный округ Коптево,1997 +2281016,г Москва ул Михалковская д.28,Москва,ул Михалковская д.28,ул,Михалковская ,д.28,8019164,муниципальный округ Коптево,1970 +2281016,г Москва ул Михалковская д.5,Москва,ул Михалковская д.5,ул,Михалковская ,д.5,7837320,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва ул Михалковская д.6,Москва,ул Михалковская д.6,ул,Михалковская ,д.6,8022937,муниципальный округ Коптево,1970 +2281016,г Москва ул Михалковская д.8,Москва,ул Михалковская д.8,ул,Михалковская ,д.8,8022941,муниципальный округ Коптево,1970 +2281016,г Москва ул Михалковская д.9,Москва,ул Михалковская д.9,ул,Михалковская ,д.9,7837331,муниципальный округ Коптево,1968 +2281016,г Москва ул Новопетровская д.1 кор.4,Москва,ул Новопетровская д.1 кор.4,ул,Новопетровская ,д.1 кор.4,7837560,муниципальный округ Коптево,1965 +2281016,г Москва ул Новопетровская д.10,Москва,ул Новопетровская д.10,ул,Новопетровская ,д.10,7837584,муниципальный округ Коптево,1974 +2281016,г Москва ул Новопетровская д.10А,Москва,ул Новопетровская д.10А,ул,Новопетровская ,д.10А,7837595,муниципальный округ Коптево,1963 +2281016,г Москва ул Новопетровская д.14,Москва,ул Новопетровская д.14,ул,Новопетровская ,д.14,7837604,муниципальный округ Коптево,1977 +2281016,г Москва ул Новопетровская д.16,Москва,ул Новопетровская д.16,ул,Новопетровская ,д.16,7837613,муниципальный округ Коптево,1967 +2281016,г Москва ул Новопетровская д.16А,Москва,ул Новопетровская д.16А,ул,Новопетровская ,д.16А,7837626,муниципальный округ Коптево,1969 +2281016,г Москва ул Новопетровская д.18,Москва,ул Новопетровская д.18,ул,Новопетровская ,д.18,7837639,муниципальный округ Коптево,1965 +2281016,г Москва ул Новопетровская д.3,Москва,ул Новопетровская д.3,ул,Новопетровская ,д.3,7837575,муниципальный округ Коптево,1987 +2281016,г Москва ул Приорова д.1,Москва,ул Приорова д.1,ул,Приорова ,д.1,7849819,муниципальный округ Коптево,1965 +2281016,г Москва ул Приорова д.11,Москва,ул Приорова д.11,ул,Приорова ,д.11,7849828,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва ул Приорова д.14,Москва,ул Приорова д.14,ул,Приорова ,д.14,7849834,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва ул Приорова д.14А,Москва,ул Приорова д.14А,ул,Приорова ,д.14А,7849845,муниципальный округ Коптево,1965 +2281016,г Москва ул Приорова д.16 кор.1,Москва,ул Приорова д.16 кор.1,ул,Приорова ,д.16 кор.1,7849854,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва ул Приорова д.16 кор.2,Москва,ул Приорова д.16 кор.2,ул,Приорова ,д.16 кор.2,7849863,муниципальный округ Коптево,1964 +2281016,г Москва ул Приорова д.16 кор.3,Москва,ул Приорова д.16 кор.3,ул,Приорова ,д.16 кор.3,7849875,муниципальный округ Коптево,1963 +2281016,г Москва ул Приорова д.2,Москва,ул Приорова д.2,ул,Приорова ,д.2,7849890,муниципальный округ Коптево,1965 +2281016,г Москва ул Приорова д.22,Москва,ул Приорова д.22,ул,Приорова ,д.22,8100568,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва ул Приорова д.28А,Москва,ул Приорова д.28А,ул,Приорова ,д.28А,7849903,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва ул Приорова д.2А,Москва,ул Приорова д.2А,ул,Приорова ,д.2А,8100591,муниципальный округ Коптево,1967 +2281016,г Москва ул Приорова д.3,Москва,ул Приорова д.3,ул,Приорова ,д.3,7849907,муниципальный округ Коптево,1965 +2281016,г Москва ул Приорова д.30,Москва,ул Приорова д.30,ул,Приорова ,д.30,7849918,муниципальный округ Коптево,1994 +2281016,г Москва ул Приорова д.38,Москва,ул Приорова д.38,ул,Приорова ,д.38,7838788,муниципальный округ Коптево,1964 +2281016,г Москва ул Приорова д.38а,Москва,ул Приорова д.38а,ул,Приорова ,д.38а,7838897,муниципальный округ Коптево,1971 +2281016,г Москва ул Приорова д.4,Москва,ул Приорова д.4,ул,Приорова ,д.4,8100596,муниципальный округ Коптево,1965 +2281016,г Москва ул Приорова д.40,Москва,ул Приорова д.40,ул,Приорова ,д.40,7838913,муниципальный округ Коптево,1958 +2281016,г Москва ул Приорова д.40 кор.2,Москва,ул Приорова д.40 кор.2,ул,Приорова ,д.40 кор.2,8100598,муниципальный округ Коптево,1972 +2281016,г Москва ул Приорова д.42,Москва,ул Приорова д.42,ул,Приорова ,д.42,7838926,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва ул Приорова д.5,Москва,ул Приорова д.5,ул,Приорова ,д.5,7849928,муниципальный округ Коптево,1965 +2281016,г Москва ул Приорова д.6,Москва,ул Приорова д.6,ул,Приорова ,д.6,8100605,муниципальный округ Коптево,1965 +2281017,г Москва проезд Валдайский д.10 кор.1,Москва,проезд Валдайский д.10 кор.1,проезд,Валдайский ,д.10 кор.1,7859346,муниципальный округ Левобережный,2008 +2281017,г Москва проезд Валдайский д.11,Москва,проезд Валдайский д.11,проезд,Валдайский ,д.11,7859352,муниципальный округ Левобережный,1963 +2281017,г Москва проезд Валдайский д.12,Москва,проезд Валдайский д.12,проезд,Валдайский ,д.12,7859371,муниципальный округ Левобережный,1973 +2281017,г Москва проезд Валдайский д.13,Москва,проезд Валдайский д.13,проезд,Валдайский ,д.13,7859381,муниципальный округ Левобережный,1962 +2281017,г Москва проезд Валдайский д.13а кор.1,Москва,проезд Валдайский д.13а кор.1,проезд,Валдайский ,д.13а кор.1,7859404,муниципальный округ Левобережный,2005 +2281017,г Москва проезд Валдайский д.15,Москва,проезд Валдайский д.15,проезд,Валдайский ,д.15,7859428,муниципальный округ Левобережный,1964 +2281017,г Москва проезд Валдайский д.17,Москва,проезд Валдайский д.17,проезд,Валдайский ,д.17,7859436,муниципальный округ Левобережный,1963 +2281017,г Москва проезд Валдайский д.17а кор.1,Москва,проезд Валдайский д.17а кор.1,проезд,Валдайский ,д.17а кор.1,7859419,муниципальный округ Левобережный,2005 +2281017,г Москва проезд Валдайский д.21,Москва,проезд Валдайский д.21,проезд,Валдайский ,д.21,7859448,муниципальный округ Левобережный,1995 +2281017,г Москва проезд Валдайский д.22,Москва,проезд Валдайский д.22,проезд,Валдайский ,д.22,7859461,муниципальный округ Левобережный,1970 +2281017,г Москва проезд Валдайский д.4,Москва,проезд Валдайский д.4,проезд,Валдайский ,д.4,7859324,муниципальный округ Левобережный,1973 +2281017,г Москва проезд Валдайский д.6,Москва,проезд Валдайский д.6,проезд,Валдайский ,д.6,7859332,муниципальный округ Левобережный,1973 +2281017,г Москва проезд Валдайский д.7,Москва,проезд Валдайский д.7,проезд,Валдайский ,д.7,7859336,муниципальный округ Левобережный,1963 +2281017,г Москва проезд Валдайский д.9а кор.1,Москва,проезд Валдайский д.9а кор.1,проезд,Валдайский ,д.9а кор.1,7859392,муниципальный округ Левобережный,2005 +2281017,г Москва проезд Прибрежный д.1,Москва,проезд Прибрежный д.1,проезд,Прибрежный ,д.1,7859882,муниципальный округ Левобережный,1977 +2281017,г Москва проезд Прибрежный д.10 кор.1,Москва,проезд Прибрежный д.10 кор.1,проезд,Прибрежный ,д.10 кор.1,7859956,муниципальный округ Левобережный,1971 +2281017,г Москва проезд Прибрежный д.3,Москва,проезд Прибрежный д.3,проезд,Прибрежный ,д.3,7859893,муниципальный округ Левобережный,1977 +2281017,г Москва проезд Прибрежный д.4,Москва,проезд Прибрежный д.4,проезд,Прибрежный ,д.4,7859907,муниципальный округ Левобережный,1980 +2281017,г Москва проезд Прибрежный д.5,Москва,проезд Прибрежный д.5,проезд,Прибрежный ,д.5,7859922,муниципальный округ Левобережный,1976 +2281017,г Москва проезд Прибрежный д.7,Москва,проезд Прибрежный д.7,проезд,Прибрежный ,д.7,7859934,муниципальный округ Левобережный,1974 +2281017,г Москва проезд Прибрежный д.8,Москва,проезд Прибрежный д.8,проезд,Прибрежный ,д.8,7859946,муниципальный округ Левобережный,1964 +2281017,г Москва ул Беломорская д.1,Москва,ул Беломорская д.1,ул,Беломорская ,д.1,7859003,муниципальный округ Левобережный,1996 +2281017,г Москва ул Беломорская д.10 кор.2,Москва,ул Беломорская д.10 кор.2,ул,Беломорская ,д.10 кор.2,7859133,муниципальный округ Левобережный,1979 +2281017,г Москва ул Беломорская д.10 кор.3,Москва,ул Беломорская д.10 кор.3,ул,Беломорская ,д.10 кор.3,7859143,муниципальный округ Левобережный,1963 +2281017,г Москва ул Беломорская д.10 кор.4,Москва,ул Беломорская д.10 кор.4,ул,Беломорская ,д.10 кор.4,7859152,муниципальный округ Левобережный,1962 +2281017,г Москва ул Беломорская д.11,Москва,ул Беломорская д.11,ул,Беломорская ,д.11,7859159,муниципальный округ Левобережный,1963 +2281017,г Москва ул Беломорская д.11 кор.2,Москва,ул Беломорская д.11 кор.2,ул,Беломорская ,д.11 кор.2,7859191,муниципальный округ Левобережный,2006 +2281017,г Москва ул Беломорская д.12,Москва,ул Беломорская д.12,ул,Беломорская ,д.12,7859202,муниципальный округ Левобережный,1963 +2281017,г Москва ул Беломорская д.12 кор.1,Москва,ул Беломорская д.12 кор.1,ул,Беломорская ,д.12 кор.1,7859205,муниципальный округ Левобережный,2009 +2281017,г Москва ул Беломорская д.13 кор.1,Москва,ул Беломорская д.13 кор.1,ул,Беломорская ,д.13 кор.1,7859208,муниципальный округ Левобережный,2009 +2281017,г Москва ул Беломорская д.13 кор.2,Москва,ул Беломорская д.13 кор.2,ул,Беломорская ,д.13 кор.2,7859226,муниципальный округ Левобережный,2006 +2281017,г Москва ул Беломорская д.14 кор.1,Москва,ул Беломорская д.14 кор.1,ул,Беломорская ,д.14 кор.1,7859234,муниципальный округ Левобережный,2009 +2281017,г Москва ул Беломорская д.14 кор.2,Москва,ул Беломорская д.14 кор.2,ул,Беломорская ,д.14 кор.2,7859248,муниципальный округ Левобережный,1964 +2281017,г Москва ул Беломорская д.16,Москва,ул Беломорская д.16,ул,Беломорская ,д.16,7859252,муниципальный округ Левобережный,1973 +2281017,г Москва ул Беломорская д.18 кор.1,Москва,ул Беломорская д.18 кор.1,ул,Беломорская ,д.18 кор.1,7859261,муниципальный округ Левобережный,1963 +2281017,г Москва ул Беломорская д.18 кор.2,Москва,ул Беломорская д.18 кор.2,ул,Беломорская ,д.18 кор.2,7859268,муниципальный округ Левобережный,1963 +2281017,г Москва ул Беломорская д.18 кор.3,Москва,ул Беломорская д.18 кор.3,ул,Беломорская ,д.18 кор.3,7859277,муниципальный округ Левобережный,1963 +2281017,г Москва ул Беломорская д.18 кор.4,Москва,ул Беломорская д.18 кор.4,ул,Беломорская ,д.18 кор.4,7859284,муниципальный округ Левобережный,1963 +2281017,г Москва ул Беломорская д.20 кор.1,Москва,ул Беломорская д.20 кор.1,ул,Беломорская ,д.20 кор.1,7859296,муниципальный округ Левобережный,2008 +2281017,г Москва ул Беломорская д.20 кор.2,Москва,ул Беломорская д.20 кор.2,ул,Беломорская ,д.20 кор.2,7859297,муниципальный округ Левобережный,2008 +2281017,г Москва ул Беломорская д.20 кор.3,Москва,ул Беломорская д.20 кор.3,ул,Беломорская ,д.20 кор.3,7859305,муниципальный округ Левобережный,2009 +2281017,г Москва ул Беломорская д.24 кор.3,Москва,ул Беломорская д.24 кор.3,ул,Беломорская ,д.24 кор.3,7859314,муниципальный округ Левобережный,2010 +2281017,г Москва ул Беломорская д.26,Москва,ул Беломорская д.26,ул,Беломорская ,д.26,7859318,муниципальный округ Левобережный,1982 +2281017,г Москва ул Беломорская д.3 кор.1,Москва,ул Беломорская д.3 кор.1,ул,Беломорская ,д.3 кор.1,7859026,муниципальный округ Левобережный,1974 +2281017,г Москва ул Беломорская д.4,Москва,ул Беломорская д.4,ул,Беломорская ,д.4,7859046,муниципальный округ Левобережный,1965 +2281017,г Москва ул Беломорская д.5 кор.1,Москва,ул Беломорская д.5 кор.1,ул,Беломорская ,д.5 кор.1,7859058,муниципальный округ Левобережный,1972 +2281017,г Москва ул Беломорская д.5 кор.2,Москва,ул Беломорская д.5 кор.2,ул,Беломорская ,д.5 кор.2,7859066,муниципальный округ Левобережный,1974 +2281017,г Москва ул Беломорская д.5 кор.3,Москва,ул Беломорская д.5 кор.3,ул,Беломорская ,д.5 кор.3,7859078,муниципальный округ Левобережный,1974 +2281017,г Москва ул Беломорская д.7 кор.1,Москва,ул Беломорская д.7 кор.1,ул,Беломорская ,д.7 кор.1,7859086,муниципальный округ Левобережный,1962 +2281017,г Москва ул Беломорская д.7 кор.2,Москва,ул Беломорская д.7 кор.2,ул,Беломорская ,д.7 кор.2,7859105,муниципальный округ Левобережный,1962 +2281017,г Москва ул Беломорская д.7 кор.3,Москва,ул Беломорская д.7 кор.3,ул,Беломорская ,д.7 кор.3,7859116,муниципальный округ Левобережный,1962 +2281017,г Москва ул Беломорская д.8,Москва,ул Беломорская д.8,ул,Беломорская ,д.8,7859124,муниципальный округ Левобережный,1965 +2281017,г Москва ул Беломорская д.9,Москва,ул Беломорская д.9,ул,Беломорская ,д.9,7859128,муниципальный округ Левобережный,1963 +2281017,г Москва ул Смольная д.29,Москва,ул Смольная д.29,ул,Смольная ,д.29,7859979,муниципальный округ Левобережный,1966 +2281017,г Москва ул Смольная д.31,Москва,ул Смольная д.31,ул,Смольная ,д.31,7859989,муниципальный округ Левобережный,1966 +2281017,г Москва ул Смольная д.33,Москва,ул Смольная д.33,ул,Смольная ,д.33,7860008,муниципальный округ Левобережный,1966 +2281017,г Москва ул Смольная д.39,Москва,ул Смольная д.39,ул,Смольная ,д.39,7860022,муниципальный округ Левобережный,1963 +2281017,г Москва ул Смольная д.41,Москва,ул Смольная д.41,ул,Смольная ,д.41,7860029,муниципальный округ Левобережный,1963 +2281017,г Москва ул Смольная д.43,Москва,ул Смольная д.43,ул,Смольная ,д.43,7860037,муниципальный округ Левобережный,1963 +2281017,г Москва ул Смольная д.45,Москва,ул Смольная д.45,ул,Смольная ,д.45,7860067,муниципальный округ Левобережный,1963 +2281017,г Москва ул Смольная д.47,Москва,ул Смольная д.47,ул,Смольная ,д.47,7860074,муниципальный округ Левобережный,1963 +2281017,г Москва ул Смольная д.51 кор.1,Москва,ул Смольная д.51 кор.1,ул,Смольная ,д.51 кор.1,7860083,муниципальный округ Левобережный,2006 +2281017,г Москва ул Смольная д.51 кор.2,Москва,ул Смольная д.51 кор.2,ул,Смольная ,д.51 кор.2,7860092,муниципальный округ Левобережный,2007 +2281017,г Москва ул Смольная д.51 кор.3,Москва,ул Смольная д.51 кор.3,ул,Смольная ,д.51 кор.3,7860110,муниципальный округ Левобережный,2007 +2281017,г Москва ул Смольная д.63,Москва,ул Смольная д.63,ул,Смольная ,д.63,7860121,муниципальный округ Левобережный,1981 +2281017,г Москва ул Смольная д.65,Москва,ул Смольная д.65,ул,Смольная ,д.65,7860130,муниципальный округ Левобережный,1974 +2281017,г Москва ул Смольная д.67,Москва,ул Смольная д.67,ул,Смольная ,д.67,7860144,муниципальный округ Левобережный,1964 +2281017,г Москва ул Смольная д.67 кор.2,Москва,ул Смольная д.67 кор.2,ул,Смольная ,д.67 кор.2,7860161,муниципальный округ Левобережный,1987 +2281017,г Москва ул Смольная д.67 кор.3,Москва,ул Смольная д.67 кор.3,ул,Смольная ,д.67 кор.3,7860170,муниципальный округ Левобережный,1986 +2281017,г Москва ул Смольная д.69,Москва,ул Смольная д.69,ул,Смольная ,д.69,7860183,муниципальный округ Левобережный,1963 +2281017,г Москва ул Смольная д.71,Москва,ул Смольная д.71,ул,Смольная ,д.71,7860195,муниципальный округ Левобережный,1963 +2281017,г Москва ул Смольная д.73,Москва,ул Смольная д.73,ул,Смольная ,д.73,7860208,муниципальный округ Левобережный,1979 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.11,Москва,ул Фестивальная д.11,ул,Фестивальная ,д.11,7860272,муниципальный округ Левобережный,1965 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.13 кор.1,Москва,ул Фестивальная д.13 кор.1,ул,Фестивальная ,д.13 кор.1,7860295,муниципальный округ Левобережный,1970 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.13 кор.2,Москва,ул Фестивальная д.13 кор.2,ул,Фестивальная ,д.13 кор.2,7860311,муниципальный округ Левобережный,1967 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.13 кор.3,Москва,ул Фестивальная д.13 кор.3,ул,Фестивальная ,д.13 кор.3,7860355,муниципальный округ Левобережный,1967 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.15 кор.1,Москва,ул Фестивальная д.15 кор.1,ул,Фестивальная ,д.15 кор.1,7860363,муниципальный округ Левобережный,1966 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.15 кор.2,Москва,ул Фестивальная д.15 кор.2,ул,Фестивальная ,д.15 кор.2,7860376,муниципальный округ Левобережный,1966 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.15 кор.3,Москва,ул Фестивальная д.15 кор.3,ул,Фестивальная ,д.15 кор.3,7860386,муниципальный округ Левобережный,1964 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.15 кор.4,Москва,ул Фестивальная д.15 кор.4,ул,Фестивальная ,д.15 кор.4,7860402,муниципальный округ Левобережный,1963 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.17,Москва,ул Фестивальная д.17,ул,Фестивальная ,д.17,7860416,муниципальный округ Левобережный,1964 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.17 кор.1,Москва,ул Фестивальная д.17 кор.1,ул,Фестивальная ,д.17 кор.1,7860438,муниципальный округ Левобережный,2004 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.19,Москва,ул Фестивальная д.19,ул,Фестивальная ,д.19,7860457,муниципальный округ Левобережный,1965 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.21,Москва,ул Фестивальная д.21,ул,Фестивальная ,д.21,7860481,муниципальный округ Левобережный,1964 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.23,Москва,ул Фестивальная д.23,ул,Фестивальная ,д.23,7860493,муниципальный округ Левобережный,1965 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.25,Москва,ул Фестивальная д.25,ул,Фестивальная ,д.25,7860512,муниципальный округ Левобережный,1965 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.27,Москва,ул Фестивальная д.27,ул,Фестивальная ,д.27,7860522,муниципальный округ Левобережный,1965 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.29,Москва,ул Фестивальная д.29,ул,Фестивальная ,д.29,7860529,муниципальный округ Левобережный,1963 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.3,Москва,ул Фестивальная д.3,ул,Фестивальная ,д.3,7860218,муниципальный округ Левобережный,1964 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.31,Москва,ул Фестивальная д.31,ул,Фестивальная ,д.31,7860563,муниципальный округ Левобережный,1964 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.33,Москва,ул Фестивальная д.33,ул,Фестивальная ,д.33,7860568,муниципальный округ Левобережный,1964 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.35,Москва,ул Фестивальная д.35,ул,Фестивальная ,д.35,7860580,муниципальный округ Левобережный,1963 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.37,Москва,ул Фестивальная д.37,ул,Фестивальная ,д.37,7860592,муниципальный округ Левобережный,1965 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.39 кор.1,Москва,ул Фестивальная д.39 кор.1,ул,Фестивальная ,д.39 кор.1,7860595,муниципальный округ Левобережный,1982 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.4,Москва,ул Фестивальная д.4,ул,Фестивальная ,д.4,7860228,муниципальный округ Левобережный,1997 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.41 кор.2,Москва,ул Фестивальная д.41 кор.2,ул,Фестивальная ,д.41 кор.2,7860606,муниципальный округ Левобережный,2010 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.41 кор.3,Москва,ул Фестивальная д.41 кор.3,ул,Фестивальная ,д.41 кор.3,7860614,муниципальный округ Левобережный,2010 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.5,Москва,ул Фестивальная д.5,ул,Фестивальная ,д.5,7860238,муниципальный округ Левобережный,1964 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.7,Москва,ул Фестивальная д.7,ул,Фестивальная ,д.7,7860251,муниципальный округ Левобережный,1964 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.9,Москва,ул Фестивальная д.9,ул,Фестивальная ,д.9,7860257,муниципальный округ Левобережный,1975 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.100,Москва,ш Ленинградское д.100,ш,Ленинградское ,д.100,7859674,муниципальный округ Левобережный,1965 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.102,Москва,ш Ленинградское д.102,ш,Ленинградское ,д.102,7859682,муниципальный округ Левобережный,1963 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.104,Москва,ш Ленинградское д.104,ш,Ленинградское ,д.104,7859701,муниципальный округ Левобережный,1968 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.108 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.108 кор.1,ш,Ленинградское ,д.108 кор.1,7859708,муниципальный округ Левобережный,2007 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.108 кор.2,Москва,ш Ленинградское д.108 кор.2,ш,Ленинградское ,д.108 кор.2,7859736,муниципальный округ Левобережный,2007 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.108 кор.3,Москва,ш Ленинградское д.108 кор.3,ш,Ленинградское ,д.108 кор.3,7859752,муниципальный округ Левобережный,2007 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.110/2,Москва,ш Ленинградское д.110/2,ш,Ленинградское ,д.110/2,7859758,муниципальный округ Левобережный,1965 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.112/1 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.112/1 кор.1,ш,Ленинградское ,д.112/1 кор.1,7859769,муниципальный округ Левобережный,1966 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.112/1 кор.2,Москва,ш Ленинградское д.112/1 кор.2,ш,Ленинградское ,д.112/1 кор.2,7859775,муниципальный округ Левобережный,1966 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.112/1 кор.3,Москва,ш Ленинградское д.112/1 кор.3,ш,Ленинградское ,д.112/1 кор.3,7859788,муниципальный округ Левобережный,1965 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.112/1 кор.4,Москва,ш Ленинградское д.112/1 кор.4,ш,Ленинградское ,д.112/1 кор.4,7859796,муниципальный округ Левобережный,1966 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.114,Москва,ш Ленинградское д.114,ш,Ленинградское ,д.114,8244041,муниципальный округ Левобережный,1970 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.116,Москва,ш Ленинградское д.116,ш,Ленинградское ,д.116,8089569,муниципальный округ Левобережный,1970 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.118/1,Москва,ш Ленинградское д.118/1,ш,Ленинградское ,д.118/1,7859807,муниципальный округ Левобережный,2009 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.120 кор.3,Москва,ш Ленинградское д.120 кор.3,ш,Ленинградское ,д.120 кор.3,7827470,муниципальный округ Левобережный,2010 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.122,Москва,ш Ленинградское д.122,ш,Ленинградское ,д.122,8089414,муниципальный округ Левобережный,1970 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.124 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.124 кор.1,ш,Ленинградское ,д.124 кор.1,7859838,муниципальный округ Левобережный,2008 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.124 кор.3,Москва,ш Ленинградское д.124 кор.3,ш,Ленинградское ,д.124 кор.3,7827300,муниципальный округ Левобережный,2007 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.128 кор.2,Москва,ш Ленинградское д.128 кор.2,ш,Ленинградское ,д.128 кор.2,7827359,муниципальный округ Левобережный,2010 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.130 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.130 кор.1,ш,Ленинградское ,д.130 кор.1,7827442,муниципальный округ Левобережный,2007 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.130 кор.2,Москва,ш Ленинградское д.130 кор.2,ш,Ленинградское ,д.130 кор.2,7859848,муниципальный округ Левобережный,2007 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.130 кор.3,Москва,ш Ленинградское д.130 кор.3,ш,Ленинградское ,д.130 кор.3,7827454,муниципальный округ Левобережный,2007 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.132,Москва,ш Ленинградское д.132,ш,Ленинградское ,д.132,7859862,муниципальный округ Левобережный,1978 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.134,Москва,ш Ленинградское д.134,ш,Ленинградское ,д.134,7859871,муниципальный округ Левобережный,1978 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.92 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.92 кор.1,ш,Ленинградское ,д.92 кор.1,7859486,муниципальный округ Левобережный,1964 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.94,Москва,ш Ленинградское д.94,ш,Ленинградское ,д.94,8022349,муниципальный округ Левобережный,1939 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.94 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.94 кор.1,ш,Ленинградское ,д.94 кор.1,7859513,муниципальный округ Левобережный,н.д. +2281017,г Москва ш Ленинградское д.94 кор.2,Москва,ш Ленинградское д.94 кор.2,ш,Ленинградское ,д.94 кор.2,7859536,муниципальный округ Левобережный,1949 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.94 кор.3,Москва,ш Ленинградское д.94 кор.3,ш,Ленинградское ,д.94 кор.3,7859548,муниципальный округ Левобережный,1954 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.96 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.96 кор.1,ш,Ленинградское ,д.96 кор.1,7859561,муниципальный округ Левобережный,1961 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.96 кор.2,Москва,ш Ленинградское д.96 кор.2,ш,Ленинградское ,д.96 кор.2,7859575,муниципальный округ Левобережный,1959 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.96 кор.3,Москва,ш Ленинградское д.96 кор.3,ш,Ленинградское ,д.96 кор.3,7859586,муниципальный округ Левобережный,1962 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.96 кор.4,Москва,ш Ленинградское д.96 кор.4,ш,Ленинградское ,д.96 кор.4,7859595,муниципальный округ Левобережный,1961 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.96 кор.5,Москва,ш Ленинградское д.96 кор.5,ш,Ленинградское ,д.96 кор.5,7859607,муниципальный округ Левобережный,1962 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.98 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.98 кор.1,ш,Ленинградское ,д.98 кор.1,7859617,муниципальный округ Левобережный,1960 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.98 кор.2,Москва,ш Ленинградское д.98 кор.2,ш,Ленинградское ,д.98 кор.2,7859635,муниципальный округ Левобережный,1960 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.98 кор.3,Москва,ш Ленинградское д.98 кор.3,ш,Ленинградское ,д.98 кор.3,7859647,муниципальный округ Левобережный,1961 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.98 кор.4,Москва,ш Ленинградское д.98 кор.4,ш,Ленинградское ,д.98 кор.4,7859653,муниципальный округ Левобережный,1960 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.98 кор.5,Москва,ш Ленинградское д.98 кор.5,ш,Ленинградское ,д.98 кор.5,7859660,муниципальный округ Левобережный,1961 +2281019,г Москва пер Вятский 4-й д.14,Москва,пер Вятский 4-й д.14,пер,Вятский 4-й ,д.14,7822889,муниципальный округ Савеловский,1956 +2281019,г Москва пер Вятский 4-й д.20,Москва,пер Вятский 4-й д.20,пер,Вятский 4-й ,д.20,7553500,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва пер Вятский 4-й д.21,Москва,пер Вятский 4-й д.21,пер,Вятский 4-й ,д.21,7553502,муниципальный округ Савеловский,1965 +2281019,г Москва пер Вятский 4-й д.22,Москва,пер Вятский 4-й д.22,пер,Вятский 4-й ,д.22,7822890,муниципальный округ Савеловский,1957 +2281019,г Москва пер Вятский 4-й д.22 строение б,Москва,пер Вятский 4-й д.22 строение б,пер,Вятский 4-й ,д.22 строение б,7553504,муниципальный округ Савеловский,1965 +2281019,г Москва пер Вятский 4-й д.23,Москва,пер Вятский 4-й д.23,пер,Вятский 4-й ,д.23,7822893,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва пер Вятский 4-й д.24 кор.1,Москва,пер Вятский 4-й д.24 кор.1,пер,Вятский 4-й ,д.24 кор.1,7822894,муниципальный округ Савеловский,1962 +2281019,г Москва пер Вятский 4-й д.24 кор.2,Москва,пер Вятский 4-й д.24 кор.2,пер,Вятский 4-й ,д.24 кор.2,7822895,муниципальный округ Савеловский,1961 +2281019,г Москва пер Вятский 4-й д.24 кор.3,Москва,пер Вятский 4-й д.24 кор.3,пер,Вятский 4-й ,д.24 кор.3,7822896,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва пер Вятский 4-й д.33/47,Москва,пер Вятский 4-й д.33/47,пер,Вятский 4-й ,д.33/47,7553515,муниципальный округ Савеловский,1960 +2281019,г Москва пер Вятский 4-й д.35,Москва,пер Вятский 4-й д.35,пер,Вятский 4-й ,д.35,7822898,муниципальный округ Савеловский,1962 +2281019,г Москва пер Вятский 4-й д.35,Москва,пер Вятский 4-й д.35,пер,Вятский 4-й ,д.35,7822897,муниципальный округ Савеловский,н.д. +2281019,г Москва пер Вятский 4-й д.37,Москва,пер Вятский 4-й д.37,пер,Вятский 4-й ,д.37,7553520,муниципальный округ Савеловский,1966 +2281019,г Москва пер Мирской д.16 кор.1,Москва,пер Мирской д.16 кор.1,пер,Мирской ,д.16 кор.1,7822937,муниципальный округ Савеловский,1961 +2281019,г Москва пер Мирской д.16 кор.2,Москва,пер Мирской д.16 кор.2,пер,Мирской ,д.16 кор.2,7822940,муниципальный округ Савеловский,1969 +2281019,г Москва пер Мирской д.3,Москва,пер Мирской д.3,пер,Мирской ,д.3,7822941,муниципальный округ Савеловский,1962 +2281019,г Москва пер Мирской д.4,Москва,пер Мирской д.4,пер,Мирской ,д.4,7822943,муниципальный округ Савеловский,1964 +2281019,г Москва пер Мирской д.5,Москва,пер Мирской д.5,пер,Мирской ,д.5,7553779,муниципальный округ Савеловский,1960 +2281019,г Москва пер Мирской д.8 кор.1,Москва,пер Мирской д.8 кор.1,пер,Мирской ,д.8 кор.1,7822944,муниципальный округ Савеловский,1962 +2281019,г Москва пер Мирской д.8 кор.2,Москва,пер Мирской д.8 кор.2,пер,Мирской ,д.8 кор.2,7822946,муниципальный округ Савеловский,1962 +2281019,г Москва пер Мирской д.8 кор.3,Москва,пер Мирской д.8 кор.3,пер,Мирской ,д.8 кор.3,7822948,муниципальный округ Савеловский,1964 +2281019,г Москва пер Хуторской 1-й д.2,Москва,пер Хуторской 1-й д.2,пер,Хуторской 1-й ,д.2,7823384,муниципальный округ Савеловский,н.д. +2281019,г Москва пер Хуторской 1-й д.2,Москва,пер Хуторской 1-й д.2,пер,Хуторской 1-й ,д.2,7823385,муниципальный округ Савеловский,1969 +2281019,г Москва пер Хуторской 1-й д.4,Москва,пер Хуторской 1-й д.4,пер,Хуторской 1-й ,д.4,7823372,муниципальный округ Савеловский,1969 +2281019,г Москва пер Хуторской 1-й д.4,Москва,пер Хуторской 1-й д.4,пер,Хуторской 1-й ,д.4,7823371,муниципальный округ Савеловский,н.д. +2281019,г Москва пер Хуторской 2-й д.4/13,Москва,пер Хуторской 2-й д.4/13,пер,Хуторской 2-й ,д.4/13,7558732,муниципальный округ Савеловский,1958 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.10,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.10,проезд,Петровско-Разумовский ,д.10,7553784,муниципальный округ Савеловский,1967 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.11А,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.11А,проезд,Петровско-Разумовский ,д.11А,7823044,муниципальный округ Савеловский,1961 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.12,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.12,проезд,Петровско-Разумовский ,д.12,7823048,муниципальный округ Савеловский,1967 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.12,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.12,проезд,Петровско-Разумовский ,д.12,7823049,муниципальный округ Савеловский,н.д. +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.13 кор.1,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.13 кор.1,проезд,Петровско-Разумовский ,д.13 кор.1,7823076,муниципальный округ Савеловский,1961 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.13 кор.2,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.13 кор.2,проезд,Петровско-Разумовский ,д.13 кор.2,7823083,муниципальный округ Савеловский,1965 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.14,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.14,проезд,Петровско-Разумовский ,д.14,7823086,муниципальный округ Савеловский,1969 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.16,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.16,проезд,Петровско-Разумовский ,д.16,7823087,муниципальный округ Савеловский,1961 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.16 кор.2,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.16 кор.2,проезд,Петровско-Разумовский ,д.16 кор.2,7553785,муниципальный округ Савеловский,1956 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.17,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.17,проезд,Петровско-Разумовский ,д.17,7823089,муниципальный округ Савеловский,1991 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.17А,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.17А,проезд,Петровско-Разумовский ,д.17А,7823092,муниципальный округ Савеловский,1956 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.18,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.18,проезд,Петровско-Разумовский ,д.18,7553787,муниципальный округ Савеловский,1965 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.18А,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.18А,проезд,Петровско-Разумовский ,д.18А,7823094,муниципальный округ Савеловский,1957 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.2,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.2,проезд,Петровско-Разумовский ,д.2,7823030,муниципальный округ Савеловский,1971 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.20,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.20,проезд,Петровско-Разумовский ,д.20,7823097,муниципальный округ Савеловский,1961 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.22 кор.11,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.22 кор.11,проезд,Петровско-Разумовский ,д.22 кор.11,7823108,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.22 кор.6,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.22 кор.6,проезд,Петровско-Разумовский ,д.22 кор.6,7823099,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.22 кор.8,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.22 кор.8,проезд,Петровско-Разумовский ,д.22 кор.8,7823102,муниципальный округ Савеловский,1962 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.24 кор.1,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.24 кор.1,проезд,Петровско-Разумовский ,д.24 кор.1,7553789,муниципальный округ Савеловский,1954 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.24 кор.15,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.24 кор.15,проезд,Петровско-Разумовский ,д.24 кор.15,7823141,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.24 кор.17,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.24 кор.17,проезд,Петровско-Разумовский ,д.24 кор.17,7553790,муниципальный округ Савеловский,1960 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.24 кор.18,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.24 кор.18,проезд,Петровско-Разумовский ,д.24 кор.18,7823145,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.24 кор.19,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.24 кор.19,проезд,Петровско-Разумовский ,д.24 кор.19,7823148,муниципальный округ Савеловский,1958 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.24 кор.2,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.24 кор.2,проезд,Петровско-Разумовский ,д.24 кор.2,7823110,муниципальный округ Савеловский,н.д. +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.24 кор.2,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.24 кор.2,проезд,Петровско-Разумовский ,д.24 кор.2,7823111,муниципальный округ Савеловский,1961 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.24 кор.3,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.24 кор.3,проезд,Петровско-Разумовский ,д.24 кор.3,7823122,муниципальный округ Савеловский,1962 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.24 кор.4,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.24 кор.4,проезд,Петровско-Разумовский ,д.24 кор.4,7823135,муниципальный округ Савеловский,1988 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.24 кор.5,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.24 кор.5,проезд,Петровско-Разумовский ,д.24 кор.5,7823138,муниципальный округ Савеловский,1972 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.25 кор.1,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.25 кор.1,проезд,Петровско-Разумовский ,д.25 кор.1,7823152,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.25 кор.1,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.25 кор.1,проезд,Петровско-Разумовский ,д.25 кор.1,7823153,муниципальный округ Савеловский,н.д. +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.25 кор.2,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.25 кор.2,проезд,Петровско-Разумовский ,д.25 кор.2,7823221,муниципальный округ Савеловский,1984 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.25 кор.3,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.25 кор.3,проезд,Петровско-Разумовский ,д.25 кор.3,7823222,муниципальный округ Савеловский,1970 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.25а строение 1,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.25а строение 1,проезд,Петровско-Разумовский ,д.25а строение 1,7558692,муниципальный округ Савеловский,1972 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.3/1,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.3/1,проезд,Петровско-Разумовский ,д.3/1,7553791,муниципальный округ Савеловский,1965 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.4,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.4,проезд,Петровско-Разумовский ,д.4,7553792,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.4 строение а,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.4 строение а,проезд,Петровско-Разумовский ,д.4 строение а,7553793,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.5,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.5,проезд,Петровско-Разумовский ,д.5,7823032,муниципальный округ Савеловский,1983 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.7,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.7,проезд,Петровско-Разумовский ,д.7,7823033,муниципальный округ Савеловский,н.д. +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.7,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.7,проезд,Петровско-Разумовский ,д.7,7823034,муниципальный округ Савеловский,1980 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.8,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.8,проезд,Петровско-Разумовский ,д.8,7553794,муниципальный округ Савеловский,1964 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.8 строение а,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.8 строение а,проезд,Петровско-Разумовский ,д.8 строение а,7553795,муниципальный округ Савеловский,1964 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.9 строение 1,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.9 строение 1,проезд,Петровско-Разумовский ,д.9 строение 1,7553797,муниципальный округ Савеловский,1971 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский Стар. д.3,Москва,проезд Петровско-Разумовский Стар. д.3,проезд,Петровско-Разумовский Стар. ,д.3,7823228,муниципальный округ Савеловский,1962 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский Стар. д.6 кор.1,Москва,проезд Петровско-Разумовский Стар. д.6 кор.1,проезд,Петровско-Разумовский Стар. ,д.6 кор.1,7823258,муниципальный округ Савеловский,1969 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский Стар. д.6 кор.2,Москва,проезд Петровско-Разумовский Стар. д.6 кор.2,проезд,Петровско-Разумовский Стар. ,д.6 кор.2,7823259,муниципальный округ Савеловский,1967 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский Стар. д.6 кор.3,Москва,проезд Петровско-Разумовский Стар. д.6 кор.3,проезд,Петровско-Разумовский Стар. ,д.6 кор.3,7823261,муниципальный округ Савеловский,1964 +2281019,г Москва проезд Старо-Петровско-Разумовский д.15/17,Москва,проезд Старо-Петровско-Разумовский д.15/17,проезд,Старо-Петровско-Разумовский ,д.15/17,7823517,муниципальный округ Савеловский,1960 +2281019,г Москва проезд Старо-Петровско-Разумовский д.5/13,Москва,проезд Старо-Петровско-Разумовский д.5/13,проезд,Старо-Петровско-Разумовский ,д.5/13,7823516,муниципальный округ Савеловский,1961 +2281019,г Москва ул 8 Марта д.2/10 кор.1,Москва,ул 8 Марта д.2/10 кор.1,ул,8 Марта ,д.2/10 кор.1,7822851,муниципальный округ Савеловский,1962 +2281019,г Москва ул 8 Марта д.2/10 кор.2,Москва,ул 8 Марта д.2/10 кор.2,ул,8 Марта ,д.2/10 кор.2,7822852,муниципальный округ Савеловский,1966 +2281019,г Москва ул 8 Марта д.2/10 кор.3,Москва,ул 8 Марта д.2/10 кор.3,ул,8 Марта ,д.2/10 кор.3,7822854,муниципальный округ Савеловский,н.д. +2281019,г Москва ул 8 Марта д.2/10 кор.3,Москва,ул 8 Марта д.2/10 кор.3,ул,8 Марта ,д.2/10 кор.3,7822853,муниципальный округ Савеловский,1968 +2281019,г Москва ул 8 Марта д.6,Москва,ул 8 Марта д.6,ул,8 Марта ,д.6,7822863,муниципальный округ Савеловский,1954 +2281019,г Москва ул 8 Марта д.8 кор.1,Москва,ул 8 Марта д.8 кор.1,ул,8 Марта ,д.8 кор.1,7822864,муниципальный округ Савеловский,1965 +2281019,г Москва ул 8 Марта д.8 кор.2,Москва,ул 8 Марта д.8 кор.2,ул,8 Марта ,д.8 кор.2,7553495,муниципальный округ Савеловский,1972 +2281019,г Москва ул Башиловская д.1 кор.1,Москва,ул Башиловская д.1 кор.1,ул,Башиловская ,д.1 кор.1,7553372,муниципальный округ Савеловский,1971 +2281019,г Москва ул Башиловская д.1 кор.2,Москва,ул Башиловская д.1 кор.2,ул,Башиловская ,д.1 кор.2,7822505,муниципальный округ Савеловский,1974 +2281019,г Москва ул Башиловская д.10,Москва,ул Башиловская д.10,ул,Башиловская ,д.10,7553412,муниципальный округ Савеловский,1962 +2281019,г Москва ул Башиловская д.11,Москва,ул Башиловская д.11,ул,Башиловская ,д.11,7553414,муниципальный округ Савеловский,1956 +2281019,г Москва ул Башиловская д.13,Москва,ул Башиловская д.13,ул,Башиловская ,д.13,7553416,муниципальный округ Савеловский,1959 +2281019,г Москва ул Башиловская д.14 кор.1,Москва,ул Башиловская д.14 кор.1,ул,Башиловская ,д.14 кор.1,7553448,муниципальный округ Савеловский,1961 +2281019,г Москва ул Башиловская д.14 кор.2,Москва,ул Башиловская д.14 кор.2,ул,Башиловская ,д.14 кор.2,7553453,муниципальный округ Савеловский,1961 +2281019,г Москва ул Башиловская д.15,Москва,ул Башиловская д.15,ул,Башиловская ,д.15,7553456,муниципальный округ Савеловский,1936 +2281019,г Москва ул Башиловская д.17,Москва,ул Башиловская д.17,ул,Башиловская ,д.17,7553457,муниципальный округ Савеловский,1947 +2281019,г Москва ул Башиловская д.19,Москва,ул Башиловская д.19,ул,Башиловская ,д.19,7822597,муниципальный округ Савеловский,1968 +2281019,г Москва ул Башиловская д.21,Москва,ул Башиловская д.21,ул,Башиловская ,д.21,7822615,муниципальный округ Савеловский,1968 +2281019,г Москва ул Башиловская д.23 кор.1,Москва,ул Башиловская д.23 кор.1,ул,Башиловская ,д.23 кор.1,7822619,муниципальный округ Савеловский,1965 +2281019,г Москва ул Башиловская д.23 кор.2,Москва,ул Башиловская д.23 кор.2,ул,Башиловская ,д.23 кор.2,7822635,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва ул Башиловская д.23 кор.3,Москва,ул Башиловская д.23 кор.3,ул,Башиловская ,д.23 кор.3,7822646,муниципальный округ Савеловский,1965 +2281019,г Москва ул Башиловская д.23 кор.4,Москва,ул Башиловская д.23 кор.4,ул,Башиловская ,д.23 кор.4,7822654,муниципальный округ Савеловский,1973 +2281019,г Москва ул Башиловская д.25,Москва,ул Башиловская д.25,ул,Башиловская ,д.25,7822660,муниципальный округ Савеловский,1985 +2281019,г Москва ул Башиловская д.26,Москва,ул Башиловская д.26,ул,Башиловская ,д.26,7822662,муниципальный округ Савеловский,1955 +2281019,г Москва ул Башиловская д.27,Москва,ул Башиловская д.27,ул,Башиловская ,д.27,7822665,муниципальный округ Савеловский,1964 +2281019,г Москва ул Башиловская д.28,Москва,ул Башиловская д.28,ул,Башиловская ,д.28,7822668,муниципальный округ Савеловский,1971 +2281019,г Москва ул Башиловская д.29,Москва,ул Башиловская д.29,ул,Башиловская ,д.29,7822674,муниципальный округ Савеловский,1971 +2281019,г Москва ул Башиловская д.3 кор.1,Москва,ул Башиловская д.3 кор.1,ул,Башиловская ,д.3 кор.1,7553384,муниципальный округ Савеловский,1972 +2281019,г Москва ул Башиловская д.3 кор.2,Москва,ул Башиловская д.3 кор.2,ул,Башиловская ,д.3 кор.2,7553460,муниципальный округ Савеловский,1972 +2281019,г Москва ул Башиловская д.30,Москва,ул Башиловская д.30,ул,Башиловская ,д.30,7822675,муниципальный округ Савеловский,1956 +2281019,г Москва ул Башиловская д.32,Москва,ул Башиловская д.32,ул,Башиловская ,д.32,7822676,муниципальный округ Савеловский,1971 +2281019,г Москва ул Башиловская д.6,Москва,ул Башиловская д.6,ул,Башиловская ,д.6,7553461,муниципальный округ Савеловский,1966 +2281019,г Москва ул Башиловская д.7,Москва,ул Башиловская д.7,ул,Башиловская ,д.7,7822586,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва ул Башиловская д.8,Москва,ул Башиловская д.8,ул,Башиловская ,д.8,7553464,муниципальный округ Савеловский,1966 +2281019,г Москва ул Башиловская д.9,Москва,ул Башиловская д.9,ул,Башиловская ,д.9,7553466,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва ул Бебеля 1-я д.3,Москва,ул Бебеля 1-я д.3,ул,Бебеля 1-я ,д.3,7553470,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва ул Бебеля 1-я д.3 строение а,Москва,ул Бебеля 1-я д.3 строение а,ул,Бебеля 1-я ,д.3 строение а,7553473,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва ул Бебеля 1-я д.7,Москва,ул Бебеля 1-я д.7,ул,Бебеля 1-я ,д.7,7553475,муниципальный округ Савеловский,1964 +2281019,г Москва ул Бебеля 1-я д.7 строение а,Москва,ул Бебеля 1-я д.7 строение а,ул,Бебеля 1-я ,д.7 строение а,7553480,муниципальный округ Савеловский,1964 +2281019,г Москва ул Бебеля 2-я д.26,Москва,ул Бебеля 2-я д.26,ул,Бебеля 2-я ,д.26,7822713,муниципальный округ Савеловский,1959 +2281019,г Москва ул Бебеля 2-я д.38 кор.1,Москва,ул Бебеля 2-я д.38 кор.1,ул,Бебеля 2-я ,д.38 кор.1,7822730,муниципальный округ Савеловский,1960 +2281019,г Москва ул Бебеля 2-я д.38 кор.1,Москва,ул Бебеля 2-я д.38 кор.1,ул,Бебеля 2-я ,д.38 кор.1,7822731,муниципальный округ Савеловский,н.д. +2281019,г Москва ул Бебеля 2-я д.38 кор.2,Москва,ул Бебеля 2-я д.38 кор.2,ул,Бебеля 2-я ,д.38 кор.2,7822734,муниципальный округ Савеловский,1957 +2281019,г Москва ул Бебеля 2-я д.38 кор.3,Москва,ул Бебеля 2-я д.38 кор.3,ул,Бебеля 2-я ,д.38 кор.3,7822737,муниципальный округ Савеловский,1973 +2281019,г Москва ул Бебеля 3-я д.34,Москва,ул Бебеля 3-я д.34,ул,Бебеля 3-я ,д.34,7553483,муниципальный округ Савеловский,1960 +2281019,г Москва ул Бутырская д.11,Москва,ул Бутырская д.11,ул,Бутырская ,д.11,7774882,муниципальный округ Савеловский,н.д. +2281019,г Москва ул Бутырская д.15,Москва,ул Бутырская д.15,ул,Бутырская ,д.15,7822776,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва ул Бутырская д.17А,Москва,ул Бутырская д.17А,ул,Бутырская ,д.17А,7822777,муниципальный округ Савеловский,1999 +2281019,г Москва ул Бутырская д.19,Москва,ул Бутырская д.19,ул,Бутырская ,д.19,7822780,муниципальный округ Савеловский,1999 +2281019,г Москва ул Бутырская д.21,Москва,ул Бутырская д.21,ул,Бутырская ,д.21,7822783,муниципальный округ Савеловский,1998 +2281019,г Москва ул Бутырская д.2\18,Москва,ул Бутырская д.2\18,ул,Бутырская ,д.2\18,7553857,муниципальный округ Савеловский,н.д. +2281019,г Москва ул Бутырская д.3,Москва,ул Бутырская д.3,ул,Бутырская ,д.3,7822752,муниципальный округ Савеловский,1960 +2281019,г Москва ул Бутырская д.5,Москва,ул Бутырская д.5,ул,Бутырская ,д.5,7822753,муниципальный округ Савеловский,1961 +2281019,г Москва ул Бутырская д.53 кор.1,Москва,ул Бутырская д.53 кор.1,ул,Бутырская ,д.53 кор.1,7822788,муниципальный округ Савеловский,1962 +2281019,г Москва ул Бутырская д.53 кор.2,Москва,ул Бутырская д.53 кор.2,ул,Бутырская ,д.53 кор.2,7822789,муниципальный округ Савеловский,1960 +2281019,г Москва ул Бутырская д.53 кор.3,Москва,ул Бутырская д.53 кор.3,ул,Бутырская ,д.53 кор.3,7822801,муниципальный округ Савеловский,2004 +2281019,г Москва ул Бутырская д.65/68,Москва,ул Бутырская д.65/68,ул,Бутырская ,д.65/68,7822808,муниципальный округ Савеловский,1980 +2281019,г Москва ул Бутырская д.7,Москва,ул Бутырская д.7,ул,Бутырская ,д.7,7822755,муниципальный округ Савеловский,1967 +2281019,г Москва ул Бутырская д.79,Москва,ул Бутырская д.79,ул,Бутырская ,д.79,7822812,муниципальный округ Савеловский,1980 +2281019,г Москва ул Бутырская д.79,Москва,ул Бутырская д.79,ул,Бутырская ,д.79,7822811,муниципальный округ Савеловский,н.д. +2281019,г Москва ул Бутырская д.89,Москва,ул Бутырская д.89,ул,Бутырская ,д.89,7822825,муниципальный округ Савеловский,1980 +2281019,г Москва ул Бутырская д.89 кор.2,Москва,ул Бутырская д.89 кор.2,ул,Бутырская ,д.89 кор.2,7822826,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва ул Бутырская д.9 кор.1,Москва,ул Бутырская д.9 кор.1,ул,Бутырская ,д.9 кор.1,7822763,муниципальный округ Савеловский,1966 +2281019,г Москва ул Бутырская д.9 кор.1,Москва,ул Бутырская д.9 кор.1,ул,Бутырская ,д.9 кор.1,7822762,муниципальный округ Савеловский,н.д. +2281019,г Москва ул Бутырская д.9 кор.2,Москва,ул Бутырская д.9 кор.2,ул,Бутырская ,д.9 кор.2,7822773,муниципальный округ Савеловский,1968 +2281019,г Москва ул Бутырская д.91,Москва,ул Бутырская д.91,ул,Бутырская ,д.91,7822829,муниципальный округ Савеловский,1965 +2281019,г Москва ул Бутырская д.93,Москва,ул Бутырская д.93,ул,Бутырская ,д.93,7553486,муниципальный округ Савеловский,1962 +2281019,г Москва ул Бутырская д.95,Москва,ул Бутырская д.95,ул,Бутырская ,д.95,7553491,муниципальный округ Савеловский,1962 +2281019,г Москва ул Бутырская д.97,Москва,ул Бутырская д.97,ул,Бутырская ,д.97,7822841,муниципальный округ Савеловский,1964 +2281019,г Москва ул Вятская д.1,Москва,ул Вятская д.1,ул,Вятская ,д.1,7822883,муниципальный округ Савеловский,1965 +2281019,г Москва ул Вятская д.16,Москва,ул Вятская д.16,ул,Вятская ,д.16,7822884,муниципальный округ Савеловский,1982 +2281019,г Москва ул Вятская д.3,Москва,ул Вятская д.3,ул,Вятская ,д.3,7822876,муниципальный округ Савеловский,1980 +2281019,г Москва ул Вятская д.51,Москва,ул Вятская д.51,ул,Вятская ,д.51,7822886,муниципальный округ Савеловский,1982 +2281019,г Москва ул Вятская д.53,Москва,ул Вятская д.53,ул,Вятская ,д.53,7553499,муниципальный округ Савеловский,1960 +2281019,г Москва ул Квесисская 2-я д.11,Москва,ул Квесисская 2-я д.11,ул,Квесисская 2-я ,д.11,7553526,муниципальный округ Савеловский,1965 +2281019,г Москва ул Квесисская 2-я д.13,Москва,ул Квесисская 2-я д.13,ул,Квесисская 2-я ,д.13,7553527,муниципальный округ Савеловский,1964 +2281019,г Москва ул Квесисская 2-я д.15,Москва,ул Квесисская 2-я д.15,ул,Квесисская 2-я ,д.15,7553534,муниципальный округ Савеловский,1962 +2281019,г Москва ул Квесисская 2-я д.18,Москва,ул Квесисская 2-я д.18,ул,Квесисская 2-я ,д.18,7822904,муниципальный округ Савеловский,1980 +2281019,г Москва ул Квесисская 2-я д.21,Москва,ул Квесисская 2-я д.21,ул,Квесисская 2-я ,д.21,7553535,муниципальный округ Савеловский,1960 +2281019,г Москва ул Квесисская 2-я д.22,Москва,ул Квесисская 2-я д.22,ул,Квесисская 2-я ,д.22,7822907,муниципальный округ Савеловский,1995 +2281019,г Москва ул Квесисская 2-я д.23,Москва,ул Квесисская 2-я д.23,ул,Квесисская 2-я ,д.23,7553538,муниципальный округ Савеловский,1977 +2281019,г Москва ул Квесисская 2-я д.24 кор.1,Москва,ул Квесисская 2-я д.24 кор.1,ул,Квесисская 2-я ,д.24 кор.1,7822908,муниципальный округ Савеловский,1994 +2281019,г Москва ул Квесисская 2-я д.24 кор.2,Москва,ул Квесисская 2-я д.24 кор.2,ул,Квесисская 2-я ,д.24 кор.2,7822910,муниципальный округ Савеловский,1979 +2281019,г Москва ул Квесисская 2-я д.25,Москва,ул Квесисская 2-я д.25,ул,Квесисская 2-я ,д.25,7822911,муниципальный округ Савеловский,1979 +2281019,г Москва ул Квесисская 2-я д.9,Москва,ул Квесисская 2-я д.9,ул,Квесисская 2-я ,д.9,7553539,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва ул Масловка Верхн. д.10,Москва,ул Масловка Верхн. д.10,ул,Масловка Верхн. ,д.10,7822915,муниципальный округ Савеловский,1970 +2281019,г Москва ул Масловка Верхн. д.12,Москва,ул Масловка Верхн. д.12,ул,Масловка Верхн. ,д.12,7553541,муниципальный округ Савеловский,1961 +2281019,г Москва ул Масловка Верхн. д.16,Москва,ул Масловка Верхн. д.16,ул,Масловка Верхн. ,д.16,7620489,муниципальный округ Савеловский,1976 +2281019,г Москва ул Масловка Верхн. д.2,Москва,ул Масловка Верхн. д.2,ул,Масловка Верхн. ,д.2,7553547,муниципальный округ Савеловский,1965 +2281019,г Москва ул Масловка Верхн. д.20,Москва,ул Масловка Верхн. д.20,ул,Масловка Верхн. ,д.20,7553554,муниципальный округ Савеловский,1938 +2281019,г Москва ул Масловка Верхн. д.22,Москва,ул Масловка Верхн. д.22,ул,Масловка Верхн. ,д.22,7822916,муниципальный округ Савеловский,1976 +2281019,г Москва ул Масловка Верхн. д.24,Москва,ул Масловка Верхн. д.24,ул,Масловка Верхн. ,д.24,7822918,муниципальный округ Савеловский,1960 +2281019,г Москва ул Масловка Верхн. д.28,Москва,ул Масловка Верхн. д.28,ул,Масловка Верхн. ,д.28,8202795,муниципальный округ Савеловский,2009 +2281019,г Москва ул Масловка Верхн. д.28 кор.2,Москва,ул Масловка Верхн. д.28 кор.2,ул,Масловка Верхн. ,д.28 кор.2,7823510,муниципальный округ Савеловский,н.д. +2281019,г Москва ул Масловка Верхн. д.28 кор.2,Москва,ул Масловка Верхн. д.28 кор.2,ул,Масловка Верхн. ,д.28 кор.2,7823511,муниципальный округ Савеловский,1967 +2281019,г Москва ул Масловка Верхн. д.4,Москва,ул Масловка Верхн. д.4,ул,Масловка Верхн. ,д.4,7553557,муниципальный округ Савеловский,1965 +2281019,г Москва ул Масловка Верхн. д.6,Москва,ул Масловка Верхн. д.6,ул,Масловка Верхн. ,д.6,7553560,муниципальный округ Савеловский,1964 +2281019,г Москва ул Масловка Верхн. д.8,Москва,ул Масловка Верхн. д.8,ул,Масловка Верхн. ,д.8,7553563,муниципальный округ Савеловский,1962 +2281019,г Москва ул Масловка Нижн. д.14,Москва,ул Масловка Нижн. д.14,ул,Масловка Нижн. ,д.14,7553568,муниципальный округ Савеловский,1966 +2281019,г Москва ул Масловка Нижн. д.18,Москва,ул Масловка Нижн. д.18,ул,Масловка Нижн. ,д.18,7553569,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва ул Масловка Нижн. д.20,Москва,ул Масловка Нижн. д.20,ул,Масловка Нижн. ,д.20,7553570,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва ул Масловка Нижн. д.6 кор.1,Москва,ул Масловка Нижн. д.6 кор.1,ул,Масловка Нижн. ,д.6 кор.1,7822928,муниципальный округ Савеловский,1967 +2281019,г Москва ул Масловка Нижн. д.6 кор.2,Москва,ул Масловка Нижн. д.6 кор.2,ул,Масловка Нижн. ,д.6 кор.2,7553777,муниципальный округ Савеловский,1971 +2281019,г Москва ул Масловка Нижн. д.8,Москва,ул Масловка Нижн. д.8,ул,Масловка Нижн. ,д.8,7822929,муниципальный округ Савеловский,1971 +2281019,г Москва ул Масловка Нижн. д.8,Москва,ул Масловка Нижн. д.8,ул,Масловка Нижн. ,д.8,7822930,муниципальный округ Савеловский,н.д. +2281019,г Москва ул Мишина д.12,Москва,ул Мишина д.12,ул,Мишина ,д.12,7822994,муниципальный округ Савеловский,1972 +2281019,г Москва ул Мишина д.16,Москва,ул Мишина д.16,ул,Мишина ,д.16,7553782,муниципальный округ Савеловский,1977 +2281019,г Москва ул Мишина д.22,Москва,ул Мишина д.22,ул,Мишина ,д.22,7553783,муниципальный округ Савеловский,1984 +2281019,г Москва ул Мишина д.23,Москва,ул Мишина д.23,ул,Мишина ,д.23,7822996,муниципальный округ Савеловский,н.д. +2281019,г Москва ул Мишина д.23,Москва,ул Мишина д.23,ул,Мишина ,д.23,7822997,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва ул Мишина д.27,Москва,ул Мишина д.27,ул,Мишина ,д.27,7823003,муниципальный округ Савеловский,1965 +2281019,г Москва ул Мишина д.28,Москва,ул Мишина д.28,ул,Мишина ,д.28,7823016,муниципальный округ Савеловский,1962 +2281019,г Москва ул Мишина д.29,Москва,ул Мишина д.29,ул,Мишина ,д.29,7823017,муниципальный округ Савеловский,1964 +2281019,г Москва ул Мишина д.32,Москва,ул Мишина д.32,ул,Мишина ,д.32,7823019,муниципальный округ Савеловский,1972 +2281019,г Москва ул Мишина д.34 кор.1,Москва,ул Мишина д.34 кор.1,ул,Мишина ,д.34 кор.1,7823020,муниципальный округ Савеловский,1974 +2281019,г Москва ул Мишина д.34 кор.2,Москва,ул Мишина д.34 кор.2,ул,Мишина ,д.34 кор.2,7823021,муниципальный округ Савеловский,1974 +2281019,г Москва ул Мишина д.38,Москва,ул Мишина д.38,ул,Мишина ,д.38,7823022,муниципальный округ Савеловский,1974 +2281019,г Москва ул Мишина д.39,Москва,ул Мишина д.39,ул,Мишина ,д.39,7823024,муниципальный округ Савеловский,1974 +2281019,г Москва ул Мишина д.4,Москва,ул Мишина д.4,ул,Мишина ,д.4,7822950,муниципальный округ Савеловский,1971 +2281019,г Москва ул Мишина д.4,Москва,ул Мишина д.4,ул,Мишина ,д.4,7822951,муниципальный округ Савеловский,н.д. +2281019,г Москва ул Мишина д.42,Москва,ул Мишина д.42,ул,Мишина ,д.42,7823026,муниципальный округ Савеловский,1961 +2281019,г Москва ул Писцовая д.13,Москва,ул Писцовая д.13,ул,Писцовая ,д.13,7823279,муниципальный округ Савеловский,1971 +2281019,г Москва ул Писцовая д.14,Москва,ул Писцовая д.14,ул,Писцовая ,д.14,7553798,муниципальный округ Савеловский,1934 +2281019,г Москва ул Писцовая д.15,Москва,ул Писцовая д.15,ул,Писцовая ,д.15,7823281,муниципальный округ Савеловский,1975 +2281019,г Москва ул Писцовая д.16 кор.1,Москва,ул Писцовая д.16 кор.1,ул,Писцовая ,д.16 кор.1,7823282,муниципальный округ Савеловский,1973 +2281019,г Москва ул Писцовая д.16 кор.2,Москва,ул Писцовая д.16 кор.2,ул,Писцовая ,д.16 кор.2,7558698,муниципальный округ Савеловский,1931 +2281019,г Москва ул Писцовая д.16 кор.3,Москва,ул Писцовая д.16 кор.3,ул,Писцовая ,д.16 кор.3,7553799,муниципальный округ Савеловский,1931 +2281019,г Москва ул Писцовая д.16 кор.4,Москва,ул Писцовая д.16 кор.4,ул,Писцовая ,д.16 кор.4,7823283,муниципальный округ Савеловский,1987 +2281019,г Москва ул Писцовая д.16 кор.6,Москва,ул Писцовая д.16 кор.6,ул,Писцовая ,д.16 кор.6,7558711,муниципальный округ Савеловский,1955 +2281019,г Москва ул Писцовая д.9/11,Москва,ул Писцовая д.9/11,ул,Писцовая ,д.9/11,7823277,муниципальный округ Савеловский,1974 +2281019,г Москва ул Полтавская д.16 кор.1,Москва,ул Полтавская д.16 кор.1,ул,Полтавская ,д.16 кор.1,7823290,муниципальный округ Савеловский,1936 +2281019,г Москва ул Полтавская д.16 кор.2,Москва,ул Полтавская д.16 кор.2,ул,Полтавская ,д.16 кор.2,7823292,муниципальный округ Савеловский,1951 +2281019,г Москва ул Полтавская д.18,Москва,ул Полтавская д.18,ул,Полтавская ,д.18,7823295,муниципальный округ Савеловский,1962 +2281019,г Москва ул Полтавская д.2,Москва,ул Полтавская д.2,ул,Полтавская ,д.2,7823285,муниципальный округ Савеловский,1974 +2281019,г Москва ул Полтавская д.33,Москва,ул Полтавская д.33,ул,Полтавская ,д.33,7823300,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва ул Полтавская д.35,Москва,ул Полтавская д.35,ул,Полтавская ,д.35,7823302,муниципальный округ Савеловский,1997 +2281019,г Москва ул Полтавская д.39/41,Москва,ул Полтавская д.39/41,ул,Полтавская ,д.39/41,7823307,муниципальный округ Савеловский,1987 +2281019,г Москва ул Полтавская д.4,Москва,ул Полтавская д.4,ул,Полтавская ,д.4,7823288,муниципальный округ Савеловский,1969 +2281019,г Москва ул Полтавская д.47 кор.1,Москва,ул Полтавская д.47 кор.1,ул,Полтавская ,д.47 кор.1,7823308,муниципальный округ Савеловский,1987 +2281019,г Москва ул Полтавская д.6,Москва,ул Полтавская д.6,ул,Полтавская ,д.6,7823289,муниципальный округ Савеловский,1969 +2281019,г Москва ул Хуторская 1-я д.10 кор.2,Москва,ул Хуторская 1-я д.10 кор.2,ул,Хуторская 1-я ,д.10 кор.2,7823331,муниципальный округ Савеловский,1960 +2281019,г Москва ул Хуторская 1-я д.10 кор.3,Москва,ул Хуторская 1-я д.10 кор.3,ул,Хуторская 1-я ,д.10 кор.3,7823333,муниципальный округ Савеловский,1961 +2281019,г Москва ул Хуторская 1-я д.14,Москва,ул Хуторская 1-я д.14,ул,Хуторская 1-я ,д.14,7823334,муниципальный округ Савеловский,1980 +2281019,г Москва ул Хуторская 1-я д.16/26 кор.1,Москва,ул Хуторская 1-я д.16/26 кор.1,ул,Хуторская 1-я ,д.16/26 кор.1,7823335,муниципальный округ Савеловский,1961 +2281019,г Москва ул Хуторская 1-я д.16/26 кор.2,Москва,ул Хуторская 1-я д.16/26 кор.2,ул,Хуторская 1-я ,д.16/26 кор.2,7823336,муниципальный округ Савеловский,1980 +2281019,г Москва ул Хуторская 1-я д.16/26 кор.3,Москва,ул Хуторская 1-я д.16/26 кор.3,ул,Хуторская 1-я ,д.16/26 кор.3,7823338,муниципальный округ Савеловский,1980 +2281019,г Москва ул Хуторская 1-я д.16/26 кор.4,Москва,ул Хуторская 1-я д.16/26 кор.4,ул,Хуторская 1-я ,д.16/26 кор.4,7823341,муниципальный округ Савеловский,1961 +2281019,г Москва ул Хуторская 1-я д.16/26 кор.5,Москва,ул Хуторская 1-я д.16/26 кор.5,ул,Хуторская 1-я ,д.16/26 кор.5,7823342,муниципальный округ Савеловский,1968 +2281019,г Москва ул Хуторская 1-я д.16/26 кор.6,Москва,ул Хуторская 1-я д.16/26 кор.6,ул,Хуторская 1-я ,д.16/26 кор.6,7823344,муниципальный округ Савеловский,1961 +2281019,г Москва ул Хуторская 1-я д.2 кор.1,Москва,ул Хуторская 1-я д.2 кор.1,ул,Хуторская 1-я ,д.2 кор.1,7823313,муниципальный округ Савеловский,1975 +2281019,г Москва ул Хуторская 1-я д.2 кор.2,Москва,ул Хуторская 1-я д.2 кор.2,ул,Хуторская 1-я ,д.2 кор.2,7823314,муниципальный округ Савеловский,1975 +2281019,г Москва ул Хуторская 1-я д.2 кор.3,Москва,ул Хуторская 1-я д.2 кор.3,ул,Хуторская 1-я ,д.2 кор.3,7823315,муниципальный округ Савеловский,1975 +2281019,г Москва ул Хуторская 1-я д.4 кор.1,Москва,ул Хуторская 1-я д.4 кор.1,ул,Хуторская 1-я ,д.4 кор.1,7553800,муниципальный округ Савеловский,1959 +2281019,г Москва ул Хуторская 1-я д.5,Москва,ул Хуторская 1-я д.5,ул,Хуторская 1-я ,д.5,7823317,муниципальный округ Савеловский,1976 +2281019,г Москва ул Хуторская 1-я д.5А,Москва,ул Хуторская 1-я д.5А,ул,Хуторская 1-я ,д.5А,7823321,муниципальный округ Савеловский,1975 +2281019,г Москва ул Хуторская 1-я д.7,Москва,ул Хуторская 1-я д.7,ул,Хуторская 1-я ,д.7,7823322,муниципальный округ Савеловский,1984 +2281019,г Москва ул Хуторская 1-я д.8 кор.1,Москва,ул Хуторская 1-я д.8 кор.1,ул,Хуторская 1-я ,д.8 кор.1,7823325,муниципальный округ Савеловский,1976 +2281019,г Москва ул Хуторская 1-я д.8 кор.2,Москва,ул Хуторская 1-я д.8 кор.2,ул,Хуторская 1-я ,д.8 кор.2,7823328,муниципальный округ Савеловский,1960 +2281019,г Москва ул Хуторская 1-я д.8 кор.3,Москва,ул Хуторская 1-я д.8 кор.3,ул,Хуторская 1-я ,д.8 кор.3,7558728,муниципальный округ Савеловский,1960 +2281019,г Москва ул Хуторская 2-я д.11,Москва,ул Хуторская 2-я д.11,ул,Хуторская 2-я ,д.11,7823356,муниципальный округ Савеловский,1971 +2281019,г Москва ул Хуторская 2-я д.18 кор.1,Москва,ул Хуторская 2-я д.18 кор.1,ул,Хуторская 2-я ,д.18 кор.1,7823357,муниципальный округ Савеловский,1998 +2281019,г Москва ул Хуторская 2-я д.18 кор.2,Москва,ул Хуторская 2-я д.18 кор.2,ул,Хуторская 2-я ,д.18 кор.2,7823359,муниципальный округ Савеловский,1998 +2281019,г Москва ул Хуторская 2-я д.19 кор.1,Москва,ул Хуторская 2-я д.19 кор.1,ул,Хуторская 2-я ,д.19 кор.1,7823363,муниципальный округ Савеловский,1964 +2281019,г Москва ул Хуторская 2-я д.19 кор.2,Москва,ул Хуторская 2-я д.19 кор.2,ул,Хуторская 2-я ,д.19 кор.2,7823362,муниципальный округ Савеловский,1970 +2281019,г Москва ул Хуторская 2-я д.20,Москва,ул Хуторская 2-я д.20,ул,Хуторская 2-я ,д.20,7823364,муниципальный округ Савеловский,1969 +2281019,г Москва ул Хуторская 2-я д.22,Москва,ул Хуторская 2-я д.22,ул,Хуторская 2-я ,д.22,7823366,муниципальный округ Савеловский,1970 +2281019,г Москва ул Хуторская 2-я д.27,Москва,ул Хуторская 2-я д.27,ул,Хуторская 2-я ,д.27,7823370,муниципальный округ Савеловский,1970 +2281019,г Москва ул Хуторская 2-я д.6/14 кор.1,Москва,ул Хуторская 2-я д.6/14 кор.1,ул,Хуторская 2-я ,д.6/14 кор.1,7823346,муниципальный округ Савеловский,1997 +2281019,г Москва ул Хуторская 2-я д.6/14 кор.2,Москва,ул Хуторская 2-я д.6/14 кор.2,ул,Хуторская 2-я ,д.6/14 кор.2,7823348,муниципальный округ Савеловский,1966 +2281019,г Москва ул Хуторская 2-я д.6/14 кор.3,Москва,ул Хуторская 2-я д.6/14 кор.3,ул,Хуторская 2-я ,д.6/14 кор.3,7823351,муниципальный округ Савеловский,1998 +2281019,г Москва ул Хуторская 2-я д.9,Москва,ул Хуторская 2-я д.9,ул,Хуторская 2-я ,д.9,7823352,муниципальный округ Савеловский,1972 +2281019,г Москва ул Юннатов д.14,Москва,ул Юннатов д.14,ул,Юннатов ,д.14,7823389,муниципальный округ Савеловский,1968 +2281019,г Москва ул Юннатов д.14А,Москва,ул Юннатов д.14А,ул,Юннатов ,д.14А,7823391,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва ул Юннатов д.15 кор.1,Москва,ул Юннатов д.15 кор.1,ул,Юннатов ,д.15 кор.1,7823392,муниципальный округ Савеловский,1962 +2281019,г Москва ул Юннатов д.15 кор.2,Москва,ул Юннатов д.15 кор.2,ул,Юннатов ,д.15 кор.2,7823393,муниципальный округ Савеловский,1960 +2281019,г Москва ул Юннатов д.17 кор.1,Москва,ул Юннатов д.17 кор.1,ул,Юннатов ,д.17 кор.1,7823396,муниципальный округ Савеловский,1961 +2281019,г Москва ул Юннатов д.17 кор.2,Москва,ул Юннатов д.17 кор.2,ул,Юннатов ,д.17 кор.2,7823395,муниципальный округ Савеловский,1959 +2281019,г Москва ул Юннатов д.17 кор.3,Москва,ул Юннатов д.17 кор.3,ул,Юннатов ,д.17 кор.3,7823397,муниципальный округ Савеловский,1962 +2281019,г Москва ул Юннатов д.17 кор.4,Москва,ул Юннатов д.17 кор.4,ул,Юннатов ,д.17 кор.4,7823398,муниципальный округ Савеловский,1962 +2281019,г Москва ул Юннатов д.6 кор.1,Москва,ул Юннатов д.6 кор.1,ул,Юннатов ,д.6 кор.1,7553801,муниципальный округ Савеловский,1958 +2281019,г Москва ул Юннатов д.6 кор.2,Москва,ул Юннатов д.6 кор.2,ул,Юннатов ,д.6 кор.2,7553803,муниципальный округ Савеловский,1957 +2281019,г Москва ул Юннатов д.7,Москва,ул Юннатов д.7,ул,Юннатов ,д.7,7823388,муниципальный округ Савеловский,1970 +2281019,г Москва ул Юннатов д.8 строение а,Москва,ул Юннатов д.8 строение а,ул,Юннатов ,д.8 строение а,7553805,муниципальный округ Савеловский,1961 +2281020,г Москва пер Песчаный д.10 кор.1,Москва,пер Песчаный д.10 кор.1,пер,Песчаный ,д.10 кор.1,7793364,муниципальный округ Сокол,1966 +2281020,г Москва пер Песчаный д.10 кор.2,Москва,пер Песчаный д.10 кор.2,пер,Песчаный ,д.10 кор.2,7793366,муниципальный округ Сокол,1967 +2281020,г Москва пер Песчаный д.12,Москва,пер Песчаный д.12,пер,Песчаный ,д.12,7793371,муниципальный округ Сокол,1966 +2281020,г Москва пер Песчаный д.14 кор.1,Москва,пер Песчаный д.14 кор.1,пер,Песчаный ,д.14 кор.1,7793373,муниципальный округ Сокол,1965 +2281020,г Москва пер Песчаный д.14 кор.2,Москва,пер Песчаный д.14 кор.2,пер,Песчаный ,д.14 кор.2,7793375,муниципальный округ Сокол,1965 +2281020,г Москва пер Песчаный д.14 кор.3,Москва,пер Песчаный д.14 кор.3,пер,Песчаный ,д.14 кор.3,7793379,муниципальный округ Сокол,1965 +2281020,г Москва пер Песчаный д.14 кор.4,Москва,пер Песчаный д.14 кор.4,пер,Песчаный ,д.14 кор.4,7793385,муниципальный округ Сокол,1966 +2281020,г Москва пер Песчаный д.16,Москва,пер Песчаный д.16,пер,Песчаный ,д.16,7793388,муниципальный округ Сокол,1967 +2281020,г Москва пер Песчаный д.18 кор.1,Москва,пер Песчаный д.18 кор.1,пер,Песчаный ,д.18 кор.1,7793402,муниципальный округ Сокол,1964 +2281020,г Москва пер Песчаный д.18 кор.2,Москва,пер Песчаный д.18 кор.2,пер,Песчаный ,д.18 кор.2,7793408,муниципальный округ Сокол,1965 +2281020,г Москва пер Песчаный д.2/11,Москва,пер Песчаный д.2/11,пер,Песчаный ,д.2/11,7793355,муниципальный округ Сокол,1968 +2281020,г Москва пер Песчаный д.20 кор.1,Москва,пер Песчаный д.20 кор.1,пер,Песчаный ,д.20 кор.1,7793410,муниципальный округ Сокол,1965 +2281020,г Москва пер Песчаный д.20 кор.2,Москва,пер Песчаный д.20 кор.2,пер,Песчаный ,д.20 кор.2,7793415,муниципальный округ Сокол,1966 +2281020,г Москва пер Песчаный д.4,Москва,пер Песчаный д.4,пер,Песчаный ,д.4,7793358,муниципальный округ Сокол,1971 +2281020,г Москва пер Песчаный д.8,Москва,пер Песчаный д.8,пер,Песчаный ,д.8,7793362,муниципальный округ Сокол,1966 +2281020,г Москва пер Песчаный М. д.2,Москва,пер Песчаный М. д.2,пер,Песчаный М. ,д.2,7555395,муниципальный округ Сокол,1961 +2281020,г Москва пер Песчаный М. д.4,Москва,пер Песчаный М. д.4,пер,Песчаный М. ,д.4,7555407,муниципальный округ Сокол,1971 +2281020,г Москва пер Песчаный М. д.6,Москва,пер Песчаный М. д.6,пер,Песчаный М. ,д.6,7555424,муниципальный округ Сокол,1964 +2281020,г Москва пер Песчаный М. д.8,Москва,пер Песчаный М. д.8,пер,Песчаный М. ,д.8,7555433,муниципальный округ Сокол,1964 +2281020,г Москва пер Факультетский д.3,Москва,пер Факультетский д.3,пер,Факультетский ,д.3,8461341,муниципальный округ Сокол,1959 +2281020,г Москва пер Факультетский д.4,Москва,пер Факультетский д.4,пер,Факультетский ,д.4,7793466,муниципальный округ Сокол,1954 +2281020,г Москва пер Факультетский д.6,Москва,пер Факультетский д.6,пер,Факультетский ,д.6,8446202,муниципальный округ Сокол,2005 +2281020,г Москва пер Факультетский д.7,Москва,пер Факультетский д.7,пер,Факультетский ,д.7,7793467,муниципальный округ Сокол,1971 +2281020,г Москва пер Факультетский д.8,Москва,пер Факультетский д.8,пер,Факультетский ,д.8,7793471,муниципальный округ Сокол,1953 +2281020,г Москва пер Чапаевский д.10/2,Москва,пер Чапаевский д.10/2,пер,Чапаевский ,д.10/2,8034525,муниципальный округ Сокол,н.д. +2281020,г Москва пер Чапаевский д.12 кор.1,Москва,пер Чапаевский д.12 кор.1,пер,Чапаевский ,д.12 кор.1,7793498,муниципальный округ Сокол,1950 +2281020,г Москва пер Чапаевский д.12 кор.2,Москва,пер Чапаевский д.12 кор.2,пер,Чапаевский ,д.12 кор.2,7793505,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва пер Чапаевский д.12 кор.3,Москва,пер Чапаевский д.12 кор.3,пер,Чапаевский ,д.12 кор.3,7793507,муниципальный округ Сокол,1949 +2281020,г Москва пер Чапаевский д.12 кор.4,Москва,пер Чапаевский д.12 кор.4,пер,Чапаевский ,д.12 кор.4,7793500,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва пер Чапаевский д.16,Москва,пер Чапаевский д.16,пер,Чапаевский ,д.16,7793509,муниципальный округ Сокол,1953 +2281020,г Москва пер Чапаевский д.18/1,Москва,пер Чапаевский д.18/1,пер,Чапаевский ,д.18/1,7793513,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва пер Чапаевский д.8,Москва,пер Чапаевский д.8,пер,Чапаевский ,д.8,7793496,муниципальный округ Сокол,1953 +2281020,г Москва пр-кт Ленинградский д.65,Москва,пр-кт Ленинградский д.65,пр-кт,Ленинградский ,д.65,7553485,муниципальный округ Сокол,1935 +2281020,г Москва пр-кт Ленинградский д.67 кор.1,Москва,пр-кт Ленинградский д.67 кор.1,пр-кт,Ленинградский ,д.67 кор.1,7553488,муниципальный округ Сокол,1939 +2281020,г Москва пр-кт Ленинградский д.69 строение 1,Москва,пр-кт Ленинградский д.69 строение 1,пр-кт,Ленинградский ,д.69 строение 1,7555266,муниципальный округ Сокол,1940 +2281020,г Москва пр-кт Ленинградский д.69 строение 2,Москва,пр-кт Ленинградский д.69 строение 2,пр-кт,Ленинградский ,д.69 строение 2,7555272,муниципальный округ Сокол,1953 +2281020,г Москва пр-кт Ленинградский д.71 кор.Б,Москва,пр-кт Ленинградский д.71 кор.Б,пр-кт,Ленинградский ,д.71 кор.Б,7555285,муниципальный округ Сокол,1953 +2281020,г Москва пр-кт Ленинградский д.71 кор.В,Москва,пр-кт Ленинградский д.71 кор.В,пр-кт,Ленинградский ,д.71 кор.В,7555295,муниципальный округ Сокол,1953 +2281020,г Москва пр-кт Ленинградский д.71 кор.Г,Москва,пр-кт Ленинградский д.71 кор.Г,пр-кт,Ленинградский ,д.71 кор.Г,7555304,муниципальный округ Сокол,1953 +2281020,г Москва пр-кт Ленинградский д.71 кор.Д,Москва,пр-кт Ленинградский д.71 кор.Д,пр-кт,Ленинградский ,д.71 кор.Д,7555313,муниципальный округ Сокол,1955 +2281020,г Москва пр-кт Ленинградский д.75 кор.1,Москва,пр-кт Ленинградский д.75 кор.1,пр-кт,Ленинградский ,д.75 кор.1,7555325,муниципальный округ Сокол,1938 +2281020,г Москва пр-кт Ленинградский д.75 кор.1А,Москва,пр-кт Ленинградский д.75 кор.1А,пр-кт,Ленинградский ,д.75 кор.1А,7555351,муниципальный округ Сокол,1957 +2281020,г Москва пр-кт Ленинградский д.75 кор.1Б,Москва,пр-кт Ленинградский д.75 кор.1Б,пр-кт,Ленинградский ,д.75 кор.1Б,7555354,муниципальный округ Сокол,1953 +2281020,г Москва пр-кт Ленинградский д.75 кор.Б,Москва,пр-кт Ленинградский д.75 кор.Б,пр-кт,Ленинградский ,д.75 кор.Б,7555330,муниципальный округ Сокол,1958 +2281020,г Москва пр-кт Ленинградский д.77 кор.1,Москва,пр-кт Ленинградский д.77 кор.1,пр-кт,Ленинградский ,д.77 кор.1,7555359,муниципальный округ Сокол,1961 +2281020,г Москва пр-кт Ленинградский д.77 кор.2,Москва,пр-кт Ленинградский д.77 кор.2,пр-кт,Ленинградский ,д.77 кор.2,7555366,муниципальный округ Сокол,1962 +2281020,г Москва пр-кт Ленинградский д.77 кор.3,Москва,пр-кт Ленинградский д.77 кор.3,пр-кт,Ленинградский ,д.77 кор.3,7555372,муниципальный округ Сокол,1960 +2281020,г Москва пр-кт Ленинградский д.77 кор.4,Москва,пр-кт Ленинградский д.77 кор.4,пр-кт,Ленинградский ,д.77 кор.4,7555375,муниципальный округ Сокол,1958 +2281020,г Москва проезд Светлый д.10 кор.1,Москва,проезд Светлый д.10 кор.1,проезд,Светлый ,д.10 кор.1,7793461,муниципальный округ Сокол,1957 +2281020,г Москва проезд Светлый д.10 кор.2,Москва,проезд Светлый д.10 кор.2,проезд,Светлый ,д.10 кор.2,7793462,муниципальный округ Сокол,1957 +2281020,г Москва проезд Светлый д.10 кор.3,Москва,проезд Светлый д.10 кор.3,проезд,Светлый ,д.10 кор.3,7793464,муниципальный округ Сокол,1957 +2281020,г Москва проезд Светлый д.10 кор.4,Москва,проезд Светлый д.10 кор.4,проезд,Светлый ,д.10 кор.4,7793465,муниципальный округ Сокол,1958 +2281020,г Москва проезд Светлый д.4 кор.1,Москва,проезд Светлый д.4 кор.1,проезд,Светлый ,д.4 кор.1,7793442,муниципальный округ Сокол,1957 +2281020,г Москва проезд Светлый д.4 кор.2,Москва,проезд Светлый д.4 кор.2,проезд,Светлый ,д.4 кор.2,7793443,муниципальный округ Сокол,1957 +2281020,г Москва проезд Светлый д.4 кор.3,Москва,проезд Светлый д.4 кор.3,проезд,Светлый ,д.4 кор.3,7793444,муниципальный округ Сокол,1958 +2281020,г Москва проезд Светлый д.4 кор.4,Москва,проезд Светлый д.4 кор.4,проезд,Светлый ,д.4 кор.4,7793446,муниципальный округ Сокол,1959 +2281020,г Москва проезд Светлый д.6 кор.1,Москва,проезд Светлый д.6 кор.1,проезд,Светлый ,д.6 кор.1,7793447,муниципальный округ Сокол,1957 +2281020,г Москва проезд Светлый д.6 кор.2,Москва,проезд Светлый д.6 кор.2,проезд,Светлый ,д.6 кор.2,7793448,муниципальный округ Сокол,1957 +2281020,г Москва проезд Светлый д.6 кор.3,Москва,проезд Светлый д.6 кор.3,проезд,Светлый ,д.6 кор.3,7793450,муниципальный округ Сокол,1959 +2281020,г Москва проезд Светлый д.6 кор.4,Москва,проезд Светлый д.6 кор.4,проезд,Светлый ,д.6 кор.4,7793452,муниципальный округ Сокол,1960 +2281020,г Москва проезд Светлый д.8к1,Москва,проезд Светлый д.8к1,проезд,Светлый ,д.8к1,7793453,муниципальный округ Сокол,1957 +2281020,г Москва проезд Светлый д.8к2,Москва,проезд Светлый д.8к2,проезд,Светлый ,д.8к2,7793454,муниципальный округ Сокол,1957 +2281020,г Москва проезд Светлый д.8к3,Москва,проезд Светлый д.8к3,проезд,Светлый ,д.8к3,7793456,муниципальный округ Сокол,1958 +2281020,г Москва ул Алабяна д.10 кор.1,Москва,ул Алабяна д.10 кор.1,ул,Алабяна ,д.10 кор.1,7552697,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Алабяна д.10 кор.2,Москва,ул Алабяна д.10 кор.2,ул,Алабяна ,д.10 кор.2,7552698,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Алабяна д.10 кор.3,Москва,ул Алабяна д.10 кор.3,ул,Алабяна ,д.10 кор.3,7552700,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Алабяна д.10 кор.4,Москва,ул Алабяна д.10 кор.4,ул,Алабяна ,д.10 кор.4,7552701,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Алабяна д.10 кор.5,Москва,ул Алабяна д.10 кор.5,ул,Алабяна ,д.10 кор.5,7552702,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Алабяна д.10 кор.6,Москва,ул Алабяна д.10 кор.6,ул,Алабяна ,д.10 кор.6,7552706,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Алабяна д.11,Москва,ул Алабяна д.11,ул,Алабяна ,д.11,7552708,муниципальный округ Сокол,1970 +2281020,г Москва ул Алабяна д.12 кор.1,Москва,ул Алабяна д.12 кор.1,ул,Алабяна ,д.12 кор.1,7552709,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Алабяна д.12 кор.2,Москва,ул Алабяна д.12 кор.2,ул,Алабяна ,д.12 кор.2,7552710,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Алабяна д.12 кор.3,Москва,ул Алабяна д.12 кор.3,ул,Алабяна ,д.12 кор.3,7552711,муниципальный округ Сокол,1952 +2281020,г Москва ул Алабяна д.12 кор.4,Москва,ул Алабяна д.12 кор.4,ул,Алабяна ,д.12 кор.4,7552713,муниципальный округ Сокол,1953 +2281020,г Москва ул Алабяна д.13 кор.1,Москва,ул Алабяна д.13 кор.1,ул,Алабяна ,д.13 кор.1,7791242,муниципальный округ Сокол,2007 +2281020,г Москва ул Алабяна д.13 кор.2,Москва,ул Алабяна д.13 кор.2,ул,Алабяна ,д.13 кор.2,8314796,муниципальный округ Сокол,2008 +2281020,г Москва ул Алабяна д.15,Москва,ул Алабяна д.15,ул,Алабяна ,д.15,7552714,муниципальный округ Сокол,1971 +2281020,г Москва ул Алабяна д.17 кор.1,Москва,ул Алабяна д.17 кор.1,ул,Алабяна ,д.17 кор.1,7552715,муниципальный округ Сокол,1964 +2281020,г Москва ул Алабяна д.17 кор.2,Москва,ул Алабяна д.17 кор.2,ул,Алабяна ,д.17 кор.2,7552716,муниципальный округ Сокол,1964 +2281020,г Москва ул Алабяна д.19 кор.1,Москва,ул Алабяна д.19 кор.1,ул,Алабяна ,д.19 кор.1,7552717,муниципальный округ Сокол,1963 +2281020,г Москва ул Алабяна д.19 кор.2,Москва,ул Алабяна д.19 кор.2,ул,Алабяна ,д.19 кор.2,7552718,муниципальный округ Сокол,1963 +2281020,г Москва ул Алабяна д.21 кор.1,Москва,ул Алабяна д.21 кор.1,ул,Алабяна ,д.21 кор.1,7552719,муниципальный округ Сокол,1966 +2281020,г Москва ул Алабяна д.21 кор.2,Москва,ул Алабяна д.21 кор.2,ул,Алабяна ,д.21 кор.2,7552720,муниципальный округ Сокол,1966 +2281020,г Москва ул Алабяна д.3 кор.1,Москва,ул Алабяна д.3 кор.1,ул,Алабяна ,д.3 кор.1,7552693,муниципальный округ Сокол,1958 +2281020,г Москва ул Алабяна д.3 кор.2,Москва,ул Алабяна д.3 кор.2,ул,Алабяна ,д.3 кор.2,7552694,муниципальный округ Сокол,1958 +2281020,г Москва ул Алабяна д.3 кор.3,Москва,ул Алабяна д.3 кор.3,ул,Алабяна ,д.3 кор.3,7552695,муниципальный округ Сокол,1962 +2281020,г Москва ул Алабяна д.5,Москва,ул Алабяна д.5,ул,Алабяна ,д.5,7552696,муниципальный округ Сокол,1958 +2281020,г Москва ул Врубеля д.10,Москва,ул Врубеля д.10,ул,Врубеля ,д.10,7552747,муниципальный округ Сокол,1964 +2281020,г Москва ул Врубеля д.13,Москва,ул Врубеля д.13,ул,Врубеля ,д.13,7552748,муниципальный округ Сокол,1973 +2281020,г Москва ул Дубосековская д.11,Москва,ул Дубосековская д.11,ул,Дубосековская ,д.11,7552751,муниципальный округ Сокол,1954 +2281020,г Москва ул Дубосековская д.7,Москва,ул Дубосековская д.7,ул,Дубосековская ,д.7,7552750,муниципальный округ Сокол,1957 +2281020,г Москва ул Зорге д.28,Москва,ул Зорге д.28,ул,Зорге ,д.28,7552754,муниципальный округ Сокол,1967 +2281020,г Москва ул Зорге д.32,Москва,ул Зорге д.32,ул,Зорге ,д.32,7552755,муниципальный округ Сокол,1967 +2281020,г Москва ул Зорге д.34,Москва,ул Зорге д.34,ул,Зорге ,д.34,7777960,муниципальный округ Сокол,1985 +2281020,г Москва ул Зорге д.36,Москва,ул Зорге д.36,ул,Зорге ,д.36,7552756,муниципальный округ Сокол,1963 +2281020,г Москва ул Зорге д.38,Москва,ул Зорге д.38,ул,Зорге ,д.38,7552757,муниципальный округ Сокол,н.д. +2281020,г Москва ул Константина Царева д.14,Москва,ул Константина Царева д.14,ул,Константина Царева ,д.14,7793486,муниципальный округ Сокол,1961 +2281020,г Москва ул Константина Царева д.18,Москва,ул Константина Царева д.18,ул,Константина Царева ,д.18,7793489,муниципальный округ Сокол,1965 +2281020,г Москва ул Константина Царева д.4,Москва,ул Константина Царева д.4,ул,Константина Царева ,д.4,7793473,муниципальный округ Сокол,1962 +2281020,г Москва ул Константина Царева д.6,Москва,ул Константина Царева д.6,ул,Константина Царева ,д.6,7793477,муниципальный округ Сокол,1959 +2281020,г Москва ул Куусинена д.12,Москва,ул Куусинена д.12,ул,Куусинена ,д.12,7552758,муниципальный округ Сокол,1961 +2281020,г Москва ул Куусинена д.23 кор.2,Москва,ул Куусинена д.23 кор.2,ул,Куусинена ,д.23 кор.2,8438666,муниципальный округ Сокол,2001 +2281020,г Москва ул Куусинена д.25,Москва,ул Куусинена д.25,ул,Куусинена ,д.25,7552759,муниципальный округ Сокол,1952 +2281020,г Москва ул Луиджи Лонго д.4,Москва,ул Луиджи Лонго д.4,ул,Луиджи Лонго ,д.4,8033581,муниципальный округ Сокол,н.д. +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.11/6,Москва,ул Новопесчаная д.11/6,ул,Новопесчаная ,д.11/6,7555807,муниципальный округ Сокол,1949 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.13 кор.1,Москва,ул Новопесчаная д.13 кор.1,ул,Новопесчаная ,д.13 кор.1,7555823,муниципальный округ Сокол,1950 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.13 кор.2,Москва,ул Новопесчаная д.13 кор.2,ул,Новопесчаная ,д.13 кор.2,7555834,муниципальный округ Сокол,1950 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.13 кор.3,Москва,ул Новопесчаная д.13 кор.3,ул,Новопесчаная ,д.13 кор.3,7555841,муниципальный округ Сокол,1950 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.13 кор.4,Москва,ул Новопесчаная д.13 кор.4,ул,Новопесчаная ,д.13 кор.4,7555854,муниципальный округ Сокол,1950 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.14,Москва,ул Новопесчаная д.14,ул,Новопесчаная ,д.14,7780942,муниципальный округ Сокол,1955 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.16 кор.1,Москва,ул Новопесчаная д.16 кор.1,ул,Новопесчаная ,д.16 кор.1,8034819,муниципальный округ Сокол,1952 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.16 кор.2,Москва,ул Новопесчаная д.16 кор.2,ул,Новопесчаная ,д.16 кор.2,8034841,муниципальный округ Сокол,1952 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.17 кор.1,Москва,ул Новопесчаная д.17 кор.1,ул,Новопесчаная ,д.17 кор.1,8034854,муниципальный округ Сокол,1950 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.17 кор.2,Москва,ул Новопесчаная д.17 кор.2,ул,Новопесчаная ,д.17 кор.2,8034875,муниципальный округ Сокол,1950 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.17 кор.3,Москва,ул Новопесчаная д.17 кор.3,ул,Новопесчаная ,д.17 кор.3,8034889,муниципальный округ Сокол,1950 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.17 кор.4,Москва,ул Новопесчаная д.17 кор.4,ул,Новопесчаная ,д.17 кор.4,8034903,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.18,Москва,ул Новопесчаная д.18,ул,Новопесчаная ,д.18,8034919,муниципальный округ Сокол,1953 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.19 кор.1,Москва,ул Новопесчаная д.19 кор.1,ул,Новопесчаная ,д.19 кор.1,8034935,муниципальный округ Сокол,1948 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.19 кор.2,Москва,ул Новопесчаная д.19 кор.2,ул,Новопесчаная ,д.19 кор.2,8034953,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.19 кор.3,Москва,ул Новопесчаная д.19 кор.3,ул,Новопесчаная ,д.19 кор.3,8034964,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.19 кор.4,Москва,ул Новопесчаная д.19 кор.4,ул,Новопесчаная ,д.19 кор.4,8034970,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.2 кор.А,Москва,ул Новопесчаная д.2 кор.А,ул,Новопесчаная ,д.2 кор.А,7555458,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.20/10 кор.1,Москва,ул Новопесчаная д.20/10 кор.1,ул,Новопесчаная ,д.20/10 кор.1,8034984,муниципальный округ Сокол,1952 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.20/10 кор.2,Москва,ул Новопесчаная д.20/10 кор.2,ул,Новопесчаная ,д.20/10 кор.2,8035009,муниципальный округ Сокол,1952 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.21 кор.1,Москва,ул Новопесчаная д.21 кор.1,ул,Новопесчаная ,д.21 кор.1,8035021,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.21 кор.2,Москва,ул Новопесчаная д.21 кор.2,ул,Новопесчаная ,д.21 кор.2,8035028,муниципальный округ Сокол,1949 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.22,Москва,ул Новопесчаная д.22,ул,Новопесчаная ,д.22,8035033,муниципальный округ Сокол,1952 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.23 кор.1,Москва,ул Новопесчаная д.23 кор.1,ул,Новопесчаная ,д.23 кор.1,8035034,муниципальный округ Сокол,1953 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.23 кор.2,Москва,ул Новопесчаная д.23 кор.2,ул,Новопесчаная ,д.23 кор.2,8035038,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.23 кор.3,Москва,ул Новопесчаная д.23 кор.3,ул,Новопесчаная ,д.23 кор.3,8035047,муниципальный округ Сокол,1952 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.23 кор.4,Москва,ул Новопесчаная д.23 кор.4,ул,Новопесчаная ,д.23 кор.4,8035051,муниципальный округ Сокол,1952 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.23 кор.5,Москва,ул Новопесчаная д.23 кор.5,ул,Новопесчаная ,д.23 кор.5,8035055,муниципальный округ Сокол,1952 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.23 кор.6,Москва,ул Новопесчаная д.23 кор.6,ул,Новопесчаная ,д.23 кор.6,8035061,муниципальный округ Сокол,1950 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.23 кор.7,Москва,ул Новопесчаная д.23 кор.7,ул,Новопесчаная ,д.23 кор.7,8035066,муниципальный округ Сокол,1952 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.24,Москва,ул Новопесчаная д.24,ул,Новопесчаная ,д.24,8035076,муниципальный округ Сокол,1953 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.25 кор.2,Москва,ул Новопесчаная д.25 кор.2,ул,Новопесчаная ,д.25 кор.2,8435945,муниципальный округ Сокол,2001 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.25/23,Москва,ул Новопесчаная д.25/23,ул,Новопесчаная ,д.25/23,8035083,муниципальный округ Сокол,1954 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.26,Москва,ул Новопесчаная д.26,ул,Новопесчаная ,д.26,7777906,муниципальный округ Сокол,1953 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.2А,Москва,ул Новопесчаная д.2А,ул,Новопесчаная ,д.2А,8034973,муниципальный округ Сокол,н.д. +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.4 кор.1,Москва,ул Новопесчаная д.4 кор.1,ул,Новопесчаная ,д.4 кор.1,7555463,муниципальный округ Сокол,1949 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.4 кор.2,Москва,ул Новопесчаная д.4 кор.2,ул,Новопесчаная ,д.4 кор.2,7555472,муниципальный округ Сокол,1949 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.5,Москва,ул Новопесчаная д.5,ул,Новопесчаная ,д.5,7555478,муниципальный округ Сокол,1945 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.6 кор.1,Москва,ул Новопесчаная д.6 кор.1,ул,Новопесчаная ,д.6 кор.1,7555492,муниципальный округ Сокол,1950 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.6 кор.2,Москва,ул Новопесчаная д.6 кор.2,ул,Новопесчаная ,д.6 кор.2,7555504,муниципальный округ Сокол,1950 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.6к1,Москва,ул Новопесчаная д.6к1,ул,Новопесчаная ,д.6к1,7793215,муниципальный округ Сокол,н.д. +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.6к2,Москва,ул Новопесчаная д.6к2,ул,Новопесчаная ,д.6к2,7793220,муниципальный округ Сокол,н.д. +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.7,Москва,ул Новопесчаная д.7,ул,Новопесчаная ,д.7,7555726,муниципальный округ Сокол,1949 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.8 кор.1,Москва,ул Новопесчаная д.8 кор.1,ул,Новопесчаная ,д.8 кор.1,7555734,муниципальный округ Сокол,1950 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.8 кор.2,Москва,ул Новопесчаная д.8 кор.2,ул,Новопесчаная ,д.8 кор.2,7555743,муниципальный округ Сокол,1950 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.8 кор.3,Москва,ул Новопесчаная д.8 кор.3,ул,Новопесчаная ,д.8 кор.3,7555757,муниципальный округ Сокол,1949 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.8к1,Москва,ул Новопесчаная д.8к1,ул,Новопесчаная ,д.8к1,7793226,муниципальный округ Сокол,н.д. +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.8к2,Москва,ул Новопесчаная д.8к2,ул,Новопесчаная ,д.8к2,7793229,муниципальный округ Сокол,н.д. +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.8к3,Москва,ул Новопесчаная д.8к3,ул,Новопесчаная ,д.8к3,7793231,муниципальный округ Сокол,н.д. +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.9,Москва,ул Новопесчаная д.9,ул,Новопесчаная ,д.9,7555778,муниципальный округ Сокол,1949 +2281020,г Москва ул Панфилова д.10,Москва,ул Панфилова д.10,ул,Панфилова ,д.10,7793251,муниципальный округ Сокол,1960 +2281020,г Москва ул Панфилова д.12,Москва,ул Панфилова д.12,ул,Панфилова ,д.12,7793253,муниципальный округ Сокол,1956 +2281020,г Москва ул Панфилова д.14,Москва,ул Панфилова д.14,ул,Панфилова ,д.14,7793258,муниципальный округ Сокол,1960 +2281020,г Москва ул Панфилова д.2 кор.1,Москва,ул Панфилова д.2 кор.1,ул,Панфилова ,д.2 кор.1,8035091,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Панфилова д.2 кор.2,Москва,ул Панфилова д.2 кор.2,ул,Панфилова ,д.2 кор.2,8035102,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Панфилова д.2 кор.3,Москва,ул Панфилова д.2 кор.3,ул,Панфилова ,д.2 кор.3,8035121,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Панфилова д.2 кор.4,Москва,ул Панфилова д.2 кор.4,ул,Панфилова ,д.2 кор.4,8035126,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Панфилова д.4 кор.1,Москва,ул Панфилова д.4 кор.1,ул,Панфилова ,д.4 кор.1,8035131,муниципальный округ Сокол,1952 +2281020,г Москва ул Панфилова д.4 кор.2,Москва,ул Панфилова д.4 кор.2,ул,Панфилова ,д.4 кор.2,8035137,муниципальный округ Сокол,1952 +2281020,г Москва ул Панфилова д.4 кор.3,Москва,ул Панфилова д.4 кор.3,ул,Панфилова ,д.4 кор.3,8035143,муниципальный округ Сокол,1952 +2281020,г Москва ул Панфилова д.8,Москва,ул Панфилова д.8,ул,Панфилова ,д.8,7793244,муниципальный округ Сокол,1942 +2281020,г Москва ул Песчаная 2-я д.2 кор.1,Москва,ул Песчаная 2-я д.2 кор.1,ул,Песчаная 2-я ,д.2 кор.1,7793263,муниципальный округ Сокол,1950 +2281020,г Москва ул Песчаная 2-я д.2 кор.2,Москва,ул Песчаная 2-я д.2 кор.2,ул,Песчаная 2-я ,д.2 кор.2,7793265,муниципальный округ Сокол,1950 +2281020,г Москва ул Песчаная 2-я д.2 кор.3,Москва,ул Песчаная 2-я д.2 кор.3,ул,Песчаная 2-я ,д.2 кор.3,7793268,муниципальный округ Сокол,1950 +2281020,г Москва ул Песчаная 2-я д.2 кор.4,Москва,ул Песчаная 2-я д.2 кор.4,ул,Песчаная 2-я ,д.2 кор.4,7793270,муниципальный округ Сокол,1950 +2281020,г Москва ул Песчаная 2-я д.3,Москва,ул Песчаная 2-я д.3,ул,Песчаная 2-я ,д.3,7793275,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Песчаная 2-я д.4,Москва,ул Песчаная 2-я д.4,ул,Песчаная 2-я ,д.4,7793277,муниципальный округ Сокол,1953 +2281020,г Москва ул Песчаная 2-я д.5,Москва,ул Песчаная 2-я д.5,ул,Песчаная 2-я ,д.5,7793281,муниципальный округ Сокол,1949 +2281020,г Москва ул Песчаная 2-я д.6 кор.1,Москва,ул Песчаная 2-я д.6 кор.1,ул,Песчаная 2-я ,д.6 кор.1,7793283,муниципальный округ Сокол,1950 +2281020,г Москва ул Песчаная 2-я д.6 кор.2,Москва,ул Песчаная 2-я д.6 кор.2,ул,Песчаная 2-я ,д.6 кор.2,7793292,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Песчаная 2-я д.6 кор.3,Москва,ул Песчаная 2-я д.6 кор.3,ул,Песчаная 2-я ,д.6 кор.3,7793282,муниципальный округ Сокол,1984 +2281020,г Москва ул Песчаная 2-я д.6 кор.4,Москва,ул Песчаная 2-я д.6 кор.4,ул,Песчаная 2-я ,д.6 кор.4,7793294,муниципальный округ Сокол,1950 +2281020,г Москва ул Песчаная 2-я д.6 кор.5,Москва,ул Песчаная 2-я д.6 кор.5,ул,Песчаная 2-я ,д.6 кор.5,7793296,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Песчаная 2-я д.8,Москва,ул Песчаная 2-я д.8,ул,Песчаная 2-я ,д.8,7793302,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Песчаная 3-я д.3,Москва,ул Песчаная 3-я д.3,ул,Песчаная 3-я ,д.3,7793317,муниципальный округ Сокол,1950 +2281020,г Москва ул Песчаная 3-я д.5 кор.1,Москва,ул Песчаная 3-я д.5 кор.1,ул,Песчаная 3-я ,д.5 кор.1,7793319,муниципальный округ Сокол,1952 +2281020,г Москва ул Песчаная 3-я д.5 кор.2,Москва,ул Песчаная 3-я д.5 кор.2,ул,Песчаная 3-я ,д.5 кор.2,7793322,муниципальный округ Сокол,1954 +2281020,г Москва ул Песчаная 3-я д.5 кор.3,Москва,ул Песчаная 3-я д.5 кор.3,ул,Песчаная 3-я ,д.5 кор.3,7793325,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Песчаная 3-я д.5 кор.4,Москва,ул Песчаная 3-я д.5 кор.4,ул,Песчаная 3-я ,д.5 кор.4,7793329,муниципальный округ Сокол,1952 +2281020,г Москва ул Песчаная д.10,Москва,ул Песчаная д.10,ул,Песчаная ,д.10,7793341,муниципальный округ Сокол,1949 +2281020,г Москва ул Песчаная д.12,Москва,ул Песчаная д.12,ул,Песчаная ,д.12,7793346,муниципальный округ Сокол,1968 +2281020,г Москва ул Песчаная д.13,Москва,ул Песчаная д.13,ул,Песчаная ,д.13,7793347,муниципальный округ Сокол,1969 +2281020,г Москва ул Песчаная д.15,Москва,ул Песчаная д.15,ул,Песчаная ,д.15,7793354,муниципальный округ Сокол,1969 +2281020,г Москва ул Песчаная д.4,Москва,ул Песчаная д.4,ул,Песчаная ,д.4,7793333,муниципальный округ Сокол,1967 +2281020,г Москва ул Песчаная д.6,Москва,ул Песчаная д.6,ул,Песчаная ,д.6,7793334,муниципальный округ Сокол,1966 +2281020,г Москва ул Песчаная д.8,Москва,ул Песчаная д.8,ул,Песчаная ,д.8,7793338,муниципальный округ Сокол,1968 +2281020,г Москва ул Сальвадора Альенде д.1,Москва,ул Сальвадора Альенде д.1,ул,Сальвадора Альенде ,д.1,7793422,муниципальный округ Сокол,1953 +2281020,г Москва ул Сальвадора Альенде д.3,Москва,ул Сальвадора Альенде д.3,ул,Сальвадора Альенде ,д.3,7793426,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Сальвадора Альенде д.4 кор.1,Москва,ул Сальвадора Альенде д.4 кор.1,ул,Сальвадора Альенде ,д.4 кор.1,7793429,муниципальный округ Сокол,1957 +2281020,г Москва ул Сальвадора Альенде д.4 кор.2,Москва,ул Сальвадора Альенде д.4 кор.2,ул,Сальвадора Альенде ,д.4 кор.2,7793432,муниципальный округ Сокол,1967 +2281020,г Москва ул Сальвадора Альенде д.5,Москва,ул Сальвадора Альенде д.5,ул,Сальвадора Альенде ,д.5,7793435,муниципальный округ Сокол,1960 +2281020,г Москва ул Сальвадора Альенде д.7,Москва,ул Сальвадора Альенде д.7,ул,Сальвадора Альенде ,д.7,7793440,муниципальный округ Сокол,1953 +2281020,г Москва ш Волоколамское д.1 кор.А,Москва,ш Волоколамское д.1 кор.А,ш,Волоколамское ,д.1 кор.А,7552725,муниципальный округ Сокол,1955 +2281020,г Москва ш Волоколамское д.1 кор.Б,Москва,ш Волоколамское д.1 кор.Б,ш,Волоколамское ,д.1 кор.Б,7552726,муниципальный округ Сокол,1955 +2281020,г Москва ш Волоколамское д.10,Москва,ш Волоколамское д.10,ш,Волоколамское ,д.10,7552738,муниципальный округ Сокол,1957 +2281020,г Москва ш Волоколамское д.13,Москва,ш Волоколамское д.13,ш,Волоколамское ,д.13,7552739,муниципальный округ Сокол,1957 +2281020,г Москва ш Волоколамское д.14,Москва,ш Волоколамское д.14,ш,Волоколамское ,д.14,7552740,муниципальный округ Сокол,1958 +2281020,г Москва ш Волоколамское д.15/22,Москва,ш Волоколамское д.15/22,ш,Волоколамское ,д.15/22,7552741,муниципальный округ Сокол,1956 +2281020,г Москва ш Волоколамское д.16,Москва,ш Волоколамское д.16,ш,Волоколамское ,д.16,7552742,муниципальный округ Сокол,1962 +2281020,г Москва ш Волоколамское д.16Б кор.2,Москва,ш Волоколамское д.16Б кор.2,ш,Волоколамское ,д.16Б кор.2,7552743,муниципальный округ Сокол,1960 +2281020,г Москва ш Волоколамское д.16Б кор.3,Москва,ш Волоколамское д.16Б кор.3,ш,Волоколамское ,д.16Б кор.3,7552744,муниципальный округ Сокол,1961 +2281020,г Москва ш Волоколамское д.18,Москва,ш Волоколамское д.18,ш,Волоколамское ,д.18,7552745,муниципальный округ Сокол,1962 +2281020,г Москва ш Волоколамское д.20/2,Москва,ш Волоколамское д.20/2,ш,Волоколамское ,д.20/2,7552746,муниципальный округ Сокол,1962 +2281020,г Москва ш Волоколамское д.3,Москва,ш Волоколамское д.3,ш,Волоколамское ,д.3,7552728,муниципальный округ Сокол,1938 +2281020,г Москва ш Волоколамское д.6,Москва,ш Волоколамское д.6,ш,Волоколамское ,д.6,7552729,муниципальный округ Сокол,1959 +2281020,г Москва ш Волоколамское д.7,Москва,ш Волоколамское д.7,ш,Волоколамское ,д.7,7552730,муниципальный округ Сокол,1934 +2281020,г Москва ш Волоколамское д.7 кор.А,Москва,ш Волоколамское д.7 кор.А,ш,Волоколамское ,д.7 кор.А,7552731,муниципальный округ Сокол,1934 +2281020,г Москва ш Волоколамское д.7 кор.Б,Москва,ш Волоколамское д.7 кор.Б,ш,Волоколамское ,д.7 кор.Б,7552732,муниципальный округ Сокол,1966 +2281020,г Москва ш Волоколамское д.8,Москва,ш Волоколамское д.8,ш,Волоколамское ,д.8,7552737,муниципальный округ Сокол,1955 +2281020,г Москва ш Ленинградское д.3 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.3 кор.1,ш,Ленинградское ,д.3 кор.1,7555382,муниципальный округ Сокол,1967 +2281020,г Москва ш Ленинградское д.3 строение 1,Москва,ш Ленинградское д.3 строение 1,ш,Ленинградское ,д.3 строение 1,7555387,муниципальный округ Сокол,1959 +2281021,г Москва проезд Астрадамский д.1,Москва,проезд Астрадамский д.1,проезд,Астрадамский ,д.1,7584459,муниципальный округ Тимирязевский,1964 +2281021,г Москва проезд Астрадамский д.3,Москва,проезд Астрадамский д.3,проезд,Астрадамский ,д.3,7584463,муниципальный округ Тимирязевский,1966 +2281021,г Москва проезд Астрадамский д.4А кор.1,Москва,проезд Астрадамский д.4А кор.1,проезд,Астрадамский ,д.4А кор.1,8166324,муниципальный округ Тимирязевский,н.д. +2281021,г Москва проезд Астрадамский д.4А кор.2,Москва,проезд Астрадамский д.4А кор.2,проезд,Астрадамский ,д.4А кор.2,8166330,муниципальный округ Тимирязевский,н.д. +2281021,г Москва проезд Дмитровский д.14,Москва,проезд Дмитровский д.14,проезд,Дмитровский ,д.14,7880207,муниципальный округ Тимирязевский,1970 +2281021,г Москва проезд Дмитровский д.16,Москва,проезд Дмитровский д.16,проезд,Дмитровский ,д.16,7585413,муниципальный округ Тимирязевский,1974 +2281021,г Москва проезд Дмитровский д.16 кор.1,Москва,проезд Дмитровский д.16 кор.1,проезд,Дмитровский ,д.16 кор.1,7880133,муниципальный округ Тимирязевский,н.д. +2281021,г Москва проезд Дмитровский д.16 кор.2,Москва,проезд Дмитровский д.16 кор.2,проезд,Дмитровский ,д.16 кор.2,7927931,муниципальный округ Тимирязевский,1982 +2281021,г Москва проезд Дмитровский д.18,Москва,проезд Дмитровский д.18,проезд,Дмитровский ,д.18,7585417,муниципальный округ Тимирязевский,1974 +2281021,г Москва проезд Дмитровский д.20 кор.1,Москва,проезд Дмитровский д.20 кор.1,проезд,Дмитровский ,д.20 кор.1,7880151,муниципальный округ Тимирязевский,1989 +2281021,г Москва проезд Дмитровский д.20 кор.2,Москва,проезд Дмитровский д.20 кор.2,проезд,Дмитровский ,д.20 кор.2,7880160,муниципальный округ Тимирязевский,1990 +2281021,г Москва проезд Дмитровский д.4 кор.4,Москва,проезд Дмитровский д.4 кор.4,проезд,Дмитровский ,д.4 кор.4,7585402,муниципальный округ Тимирязевский,1936 +2281021,г Москва проезд Дмитровский д.4 строение 1,Москва,проезд Дмитровский д.4 строение 1,проезд,Дмитровский ,д.4 строение 1,7631282,муниципальный округ Тимирязевский,н.д. +2281021,г Москва проезд Дмитровский д.4 строение 3,Москва,проезд Дмитровский д.4 строение 3,проезд,Дмитровский ,д.4 строение 3,7631302,муниципальный округ Тимирязевский,н.д. +2281021,г Москва проезд Дмитровский д.6 кор.1,Москва,проезд Дмитровский д.6 кор.1,проезд,Дмитровский ,д.6 кор.1,7631311,муниципальный округ Тимирязевский,н.д. +2281021,г Москва проезд Дмитровский д.6 кор.2,Москва,проезд Дмитровский д.6 кор.2,проезд,Дмитровский ,д.6 кор.2,7631304,муниципальный округ Тимирязевский,н.д. +2281021,г Москва проезд Дмитровский д.8,Москва,проезд Дмитровский д.8,проезд,Дмитровский ,д.8,7585407,муниципальный округ Тимирязевский,1953 +2281021,г Москва проезд Красностуденческий д.1,Москва,проезд Красностуденческий д.1,проезд,Красностуденческий ,д.1,7645689,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва проезд Красностуденческий д.13,Москва,проезд Красностуденческий д.13,проезд,Красностуденческий ,д.13,7880725,муниципальный округ Тимирязевский,1966 +2281021,г Москва проезд Красностуденческий д.17,Москва,проезд Красностуденческий д.17,проезд,Красностуденческий ,д.17,7880749,муниципальный округ Тимирязевский,1966 +2281021,г Москва проезд Красностуденческий д.19,Москва,проезд Красностуденческий д.19,проезд,Красностуденческий ,д.19,7645698,муниципальный округ Тимирязевский,1965 +2281021,г Москва проезд Красностуденческий д.2,Москва,проезд Красностуденческий д.2,проезд,Красностуденческий ,д.2,7645690,муниципальный округ Тимирязевский,1979 +2281021,г Москва проезд Красностуденческий д.21,Москва,проезд Красностуденческий д.21,проезд,Красностуденческий ,д.21,7645699,муниципальный округ Тимирязевский,1965 +2281021,г Москва проезд Красностуденческий д.23,Москва,проезд Красностуденческий д.23,проезд,Красностуденческий ,д.23,7645701,муниципальный округ Тимирязевский,1966 +2281021,г Москва проезд Красностуденческий д.3,Москва,проезд Красностуденческий д.3,проезд,Красностуденческий ,д.3,7880772,муниципальный округ Тимирязевский,1966 +2281021,г Москва проезд Красностуденческий д.4,Москва,проезд Красностуденческий д.4,проезд,Красностуденческий ,д.4,7645691,муниципальный округ Тимирязевский,1985 +2281021,г Москва проезд Красностуденческий д.5,Москва,проезд Красностуденческий д.5,проезд,Красностуденческий ,д.5,7880780,муниципальный округ Тимирязевский,1966 +2281021,г Москва проезд Красностуденческий д.9,Москва,проезд Красностуденческий д.9,проезд,Красностуденческий ,д.9,7645694,муниципальный округ Тимирязевский,1933 +2281021,г Москва проезд Линейный д.1,Москва,проезд Линейный д.1,проезд,Линейный ,д.1,7645703,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва проезд Линейный д.3,Москва,проезд Линейный д.3,проезд,Линейный ,д.3,7645705,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва проезд Линейный д.6,Москва,проезд Линейный д.6,проезд,Линейный ,д.6,7645709,муниципальный округ Тимирязевский,1957 +2281021,г Москва проезд Линейный д.6А,Москва,проезд Линейный д.6А,проезд,Линейный ,д.6А,7645708,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва проезд Линейный д.8,Москва,проезд Линейный д.8,проезд,Линейный ,д.8,7645712,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва проезд Локомотивный д.11/10,Москва,проезд Локомотивный д.11/10,проезд,Локомотивный ,д.11/10,7645755,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва проезд Локомотивный д.13,Москва,проезд Локомотивный д.13,проезд,Локомотивный ,д.13,7645757,муниципальный округ Тимирязевский,1963 +2281021,г Москва проезд Локомотивный д.15,Москва,проезд Локомотивный д.15,проезд,Локомотивный ,д.15,7645763,муниципальный округ Тимирязевский,1963 +2281021,г Москва проезд Локомотивный д.15 кор.2,Москва,проезд Локомотивный д.15 кор.2,проезд,Локомотивный ,д.15 кор.2,7645761,муниципальный округ Тимирязевский,1987 +2281021,г Москва проезд Локомотивный д.19,Москва,проезд Локомотивный д.19,проезд,Локомотивный ,д.19,7645765,муниципальный округ Тимирязевский,н.д. +2281021,г Москва проезд Локомотивный д.19а,Москва,проезд Локомотивный д.19а,проезд,Локомотивный ,д.19а,7781048,муниципальный округ Тимирязевский,1948 +2281021,г Москва проезд Локомотивный д.23,Москва,проезд Локомотивный д.23,проезд,Локомотивный ,д.23,7781050,муниципальный округ Тимирязевский,1962 +2281021,г Москва проезд Локомотивный д.29,Москва,проезд Локомотивный д.29,проезд,Локомотивный ,д.29,7645766,муниципальный округ Тимирязевский,1958 +2281021,г Москва проезд Локомотивный д.3,Москва,проезд Локомотивный д.3,проезд,Локомотивный ,д.3,7645738,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва проезд Локомотивный д.31,Москва,проезд Локомотивный д.31,проезд,Локомотивный ,д.31,7645768,муниципальный округ Тимирязевский,1957 +2281021,г Москва проезд Локомотивный д.5,Москва,проезд Локомотивный д.5,проезд,Локомотивный ,д.5,7645741,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва проезд Локомотивный д.7,Москва,проезд Локомотивный д.7,проезд,Локомотивный ,д.7,7645744,муниципальный округ Тимирязевский,1957 +2281021,г Москва проезд Локомотивный д.9,Москва,проезд Локомотивный д.9,проезд,Локомотивный ,д.9,7645753,муниципальный округ Тимирязевский,1962 +2281021,г Москва проезд Локомотивный д.9А,Москва,проезд Локомотивный д.9А,проезд,Локомотивный ,д.9А,7645749,муниципальный округ Тимирязевский,1968 +2281021,г Москва проезд Нижнелихоборский 3-й д.11,Москва,проезд Нижнелихоборский 3-й д.11,проезд,Нижнелихоборский 3-й ,д.11,7645821,муниципальный округ Тимирязевский,1957 +2281021,г Москва проезд Нижнелихоборский 3-й д.13 кор.1,Москва,проезд Нижнелихоборский 3-й д.13 кор.1,проезд,Нижнелихоборский 3-й ,д.13 кор.1,7645824,муниципальный округ Тимирязевский,1966 +2281021,г Москва проезд Нижнелихоборский 3-й д.13 кор.2,Москва,проезд Нижнелихоборский 3-й д.13 кор.2,проезд,Нижнелихоборский 3-й ,д.13 кор.2,7781053,муниципальный округ Тимирязевский,1966 +2281021,г Москва проезд Нижнелихоборский 3-й д.14,Москва,проезд Нижнелихоборский 3-й д.14,проезд,Нижнелихоборский 3-й ,д.14,7645828,муниципальный округ Тимирязевский,1957 +2281021,г Москва проезд Нижнелихоборский 3-й д.15/27,Москва,проезд Нижнелихоборский 3-й д.15/27,проезд,Нижнелихоборский 3-й ,д.15/27,7645830,муниципальный округ Тимирязевский,1957 +2281021,г Москва проезд Нижнелихоборский 3-й д.16 кор.1,Москва,проезд Нижнелихоборский 3-й д.16 кор.1,проезд,Нижнелихоборский 3-й ,д.16 кор.1,7781055,муниципальный округ Тимирязевский,1979 +2281021,г Москва проезд Нижнелихоборский 3-й д.16/25,Москва,проезд Нижнелихоборский 3-й д.16/25,проезд,Нижнелихоборский 3-й ,д.16/25,7645833,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва проезд Нижнелихоборский 3-й д.2/1,Москва,проезд Нижнелихоборский 3-й д.2/1,проезд,Нижнелихоборский 3-й ,д.2/1,7645806,муниципальный округ Тимирязевский,1975 +2281021,г Москва проезд Нижнелихоборский 3-й д.4,Москва,проезд Нижнелихоборский 3-й д.4,проезд,Нижнелихоборский 3-й ,д.4,7645810,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва проезд Нижнелихоборский 3-й д.4А,Москва,проезд Нижнелихоборский 3-й д.4А,проезд,Нижнелихоборский 3-й ,д.4А,7645807,муниципальный округ Тимирязевский,1963 +2281021,г Москва проезд Нижнелихоборский 3-й д.6,Москва,проезд Нижнелихоборский 3-й д.6,проезд,Нижнелихоборский 3-й ,д.6,7645813,муниципальный округ Тимирязевский,1971 +2281021,г Москва проезд Нижнелихоборский 3-й д.8,Москва,проезд Нижнелихоборский 3-й д.8,проезд,Нижнелихоборский 3-й ,д.8,7645818,муниципальный округ Тимирязевский,1962 +2281021,г Москва проезд Нижнелихоборский 3-й д.8А,Москва,проезд Нижнелихоборский 3-й д.8А,проезд,Нижнелихоборский 3-й ,д.8А,7645816,муниципальный округ Тимирязевский,1963 +2281021,г Москва проезд Соломенной Сторожки д.10,Москва,проезд Соломенной Сторожки д.10,проезд,Соломенной Сторожки ,д.10,7645854,муниципальный округ Тимирязевский,1957 +2281021,г Москва проезд Соломенной Сторожки д.10А,Москва,проезд Соломенной Сторожки д.10А,проезд,Соломенной Сторожки ,д.10А,7645851,муниципальный округ Тимирязевский,1967 +2281021,г Москва проезд Соломенной Сторожки д.12 а,Москва,проезд Соломенной Сторожки д.12 а,проезд,Соломенной Сторожки ,д.12 а,7880193,муниципальный округ Тимирязевский,1966 +2281021,г Москва проезд Соломенной Сторожки д.3,Москва,проезд Соломенной Сторожки д.3,проезд,Соломенной Сторожки ,д.3,7645841,муниципальный округ Тимирязевский,1963 +2281021,г Москва проезд Соломенной Сторожки д.3А,Москва,проезд Соломенной Сторожки д.3А,проезд,Соломенной Сторожки ,д.3А,7645839,муниципальный округ Тимирязевский,н.д. +2281021,г Москва проезд Соломенной Сторожки д.5,Москва,проезд Соломенной Сторожки д.5,проезд,Соломенной Сторожки ,д.5,7645847,муниципальный округ Тимирязевский,1964 +2281021,г Москва проезд Соломенной Сторожки д.5А,Москва,проезд Соломенной Сторожки д.5А,проезд,Соломенной Сторожки ,д.5А,7645843,муниципальный округ Тимирязевский,1975 +2281021,г Москва проезд Соломенной Сторожки д.6,Москва,проезд Соломенной Сторожки д.6,проезд,Соломенной Сторожки ,д.6,7880181,муниципальный округ Тимирязевский,1959 +2281021,г Москва проезд Соломенной Сторожки д.8,Москва,проезд Соломенной Сторожки д.8,проезд,Соломенной Сторожки ,д.8,7645848,муниципальный округ Тимирязевский,1958 +2281021,г Москва туп Чуксин д.2,Москва,туп Чуксин д.2,туп,Чуксин ,д.2,7645905,муниципальный округ Тимирязевский,1958 +2281021,г Москва туп Чуксин д.3,Москва,туп Чуксин д.3,туп,Чуксин ,д.3,7645906,муниципальный округ Тимирязевский,1958 +2281021,г Москва туп Чуксин д.4,Москва,туп Чуксин д.4,туп,Чуксин ,д.4,7645908,муниципальный округ Тимирязевский,1958 +2281021,г Москва туп Чуксин д.5,Москва,туп Чуксин д.5,туп,Чуксин ,д.5,7645910,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва туп Чуксин д.7,Москва,туп Чуксин д.7,туп,Чуксин ,д.7,7645920,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва ул Астрадамская д.1 кор.1,Москва,ул Астрадамская д.1 кор.1,ул,Астрадамская ,д.1 кор.1,7584378,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва ул Астрадамская д.1 кор.2,Москва,ул Астрадамская д.1 кор.2,ул,Астрадамская ,д.1 кор.2,7584383,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ул Астрадамская д.1 кор.3,Москва,ул Астрадамская д.1 кор.3,ул,Астрадамская ,д.1 кор.3,7584385,муниципальный округ Тимирязевский,1959 +2281021,г Москва ул Астрадамская д.11 кор.1,Москва,ул Астрадамская д.11 кор.1,ул,Астрадамская ,д.11 кор.1,7877932,муниципальный округ Тимирязевский,1958 +2281021,г Москва ул Астрадамская д.11 кор.2,Москва,ул Астрадамская д.11 кор.2,ул,Астрадамская ,д.11 кор.2,7584442,муниципальный округ Тимирязевский,1959 +2281021,г Москва ул Астрадамская д.11 кор.3,Москва,ул Астрадамская д.11 кор.3,ул,Астрадамская ,д.11 кор.3,7877931,муниципальный округ Тимирязевский,1959 +2281021,г Москва ул Астрадамская д.11 кор.4,Москва,ул Астрадамская д.11 кор.4,ул,Астрадамская ,д.11 кор.4,7584444,муниципальный округ Тимирязевский,1957 +2281021,г Москва ул Астрадамская д.13,Москва,ул Астрадамская д.13,ул,Астрадамская ,д.13,7584446,муниципальный округ Тимирязевский,1958 +2281021,г Москва ул Астрадамская д.15,Москва,ул Астрадамская д.15,ул,Астрадамская ,д.15,7584456,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ул Астрадамская д.15А,Москва,ул Астрадамская д.15А,ул,Астрадамская ,д.15А,7584451,муниципальный округ Тимирязевский,1962 +2281021,г Москва ул Астрадамская д.15Б,Москва,ул Астрадамская д.15Б,ул,Астрадамская ,д.15Б,7584454,муниципальный округ Тимирязевский,1963 +2281021,г Москва ул Астрадамская д.3,Москва,ул Астрадамская д.3,ул,Астрадамская ,д.3,7584391,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ул Астрадамская д.4,Москва,ул Астрадамская д.4,ул,Астрадамская ,д.4,7877928,муниципальный округ Тимирязевский,1968 +2281021,г Москва ул Астрадамская д.5,Москва,ул Астрадамская д.5,ул,Астрадамская ,д.5,7584407,муниципальный округ Тимирязевский,1967 +2281021,г Москва ул Астрадамская д.5А,Москва,ул Астрадамская д.5А,ул,Астрадамская ,д.5А,7584399,муниципальный округ Тимирязевский,1965 +2281021,г Москва ул Астрадамская д.6,Москва,ул Астрадамская д.6,ул,Астрадамская ,д.6,7584409,муниципальный округ Тимирязевский,1968 +2281021,г Москва ул Астрадамская д.6 кор.1,Москва,ул Астрадамская д.6 кор.1,ул,Астрадамская ,д.6 кор.1,7880973,муниципальный округ Тимирязевский,1982 +2281021,г Москва ул Астрадамская д.7А,Москва,ул Астрадамская д.7А,ул,Астрадамская ,д.7А,7584416,муниципальный округ Тимирязевский,1963 +2281021,г Москва ул Астрадамская д.7Б,Москва,ул Астрадамская д.7Б,ул,Астрадамская ,д.7Б,7584420,муниципальный округ Тимирязевский,1964 +2281021,г Москва ул Астрадамская д.9 б,Москва,ул Астрадамская д.9 б,ул,Астрадамская ,д.9 б,7877935,муниципальный округ Тимирязевский,1963 +2281021,г Москва ул Астрадамская д.9 кор.1,Москва,ул Астрадамская д.9 кор.1,ул,Астрадамская ,д.9 кор.1,7584436,муниципальный округ Тимирязевский,1966 +2281021,г Москва ул Астрадамская д.9 кор.2,Москва,ул Астрадамская д.9 кор.2,ул,Астрадамская ,д.9 кор.2,7584438,муниципальный округ Тимирязевский,1966 +2281021,г Москва ул Всеволода Вишневского д.10,Москва,ул Всеволода Вишневского д.10,ул,Всеволода Вишневского ,д.10,7584485,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва ул Всеволода Вишневского д.11,Москва,ул Всеволода Вишневского д.11,ул,Всеволода Вишневского ,д.11,7584482,муниципальный округ Тимирязевский,1962 +2281021,г Москва ул Всеволода Вишневского д.8,Москва,ул Всеволода Вишневского д.8,ул,Всеволода Вишневского ,д.8,7584484,муниципальный округ Тимирязевский,1963 +2281021,г Москва ул Всеволода Вишневского д.9,Москва,ул Всеволода Вишневского д.9,ул,Всеволода Вишневского ,д.9,7877926,муниципальный округ Тимирязевский,1964 +2281021,г Москва ул Всеволода Вишневского д.9 кор.1,Москва,ул Всеволода Вишневского д.9 кор.1,ул,Всеволода Вишневского ,д.9 кор.1,7584474,муниципальный округ Тимирязевский,1963 +2281021,г Москва ул Всеволода Вишневского д.9 кор.2,Москва,ул Всеволода Вишневского д.9 кор.2,ул,Всеволода Вишневского ,д.9 кор.2,7584478,муниципальный округ Тимирязевский,1962 +2281021,г Москва ул Вучетича д.11 кор.1,Москва,ул Вучетича д.11 кор.1,ул,Вучетича ,д.11 кор.1,7584525,муниципальный округ Тимирязевский,1958 +2281021,г Москва ул Вучетича д.11 кор.2,Москва,ул Вучетича д.11 кор.2,ул,Вучетича ,д.11 кор.2,7584529,муниципальный округ Тимирязевский,1958 +2281021,г Москва ул Вучетича д.13,Москва,ул Вучетича д.13,ул,Вучетича ,д.13,7584532,муниципальный округ Тимирязевский,1966 +2281021,г Москва ул Вучетича д.15 кор.1,Москва,ул Вучетича д.15 кор.1,ул,Вучетича ,д.15 кор.1,7877939,муниципальный округ Тимирязевский,1957 +2281021,г Москва ул Вучетича д.16,Москва,ул Вучетича д.16,ул,Вучетича ,д.16,7584547,муниципальный округ Тимирязевский,1966 +2281021,г Москва ул Вучетича д.16 кор.1,Москва,ул Вучетича д.16 кор.1,ул,Вучетича ,д.16 кор.1,7877942,муниципальный округ Тимирязевский,1981 +2281021,г Москва ул Вучетича д.17 кор.1,Москва,ул Вучетича д.17 кор.1,ул,Вучетича ,д.17 кор.1,7585060,муниципальный округ Тимирязевский,1957 +2281021,г Москва ул Вучетича д.18 кор.1,Москва,ул Вучетича д.18 кор.1,ул,Вучетича ,д.18 кор.1,7585334,муниципальный округ Тимирязевский,н.д. +2281021,г Москва ул Вучетича д.19,Москва,ул Вучетича д.19,ул,Вучетича ,д.19,7880984,муниципальный округ Тимирязевский,1967 +2281021,г Москва ул Вучетича д.22,Москва,ул Вучетича д.22,ул,Вучетича ,д.22,7585347,муниципальный округ Тимирязевский,1968 +2281021,г Москва ул Вучетича д.24,Москва,ул Вучетича д.24,ул,Вучетича ,д.24,7585352,муниципальный округ Тимирязевский,1959 +2281021,г Москва ул Вучетича д.26,Москва,ул Вучетича д.26,ул,Вучетича ,д.26,7585356,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва ул Вучетича д.28 кор.1,Москва,ул Вучетича д.28 кор.1,ул,Вучетича ,д.28 кор.1,7585367,муниципальный округ Тимирязевский,н.д. +2281021,г Москва ул Вучетича д.28 кор.2,Москва,ул Вучетича д.28 кор.2,ул,Вучетича ,д.28 кор.2,7585373,муниципальный округ Тимирязевский,1959 +2281021,г Москва ул Вучетича д.28 кор.3,Москва,ул Вучетича д.28 кор.3,ул,Вучетича ,д.28 кор.3,7585383,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва ул Вучетича д.28 кор.4,Москва,ул Вучетича д.28 кор.4,ул,Вучетича ,д.28 кор.4,7585386,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва ул Вучетича д.28 кор.5,Москва,ул Вучетича д.28 кор.5,ул,Вучетича ,д.28 кор.5,7585396,муниципальный округ Тимирязевский,1967 +2281021,г Москва ул Вучетича д.4,Москва,ул Вучетича д.4,ул,Вучетича ,д.4,7584501,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва ул Вучетича д.5,Москва,ул Вучетича д.5,ул,Вучетича ,д.5,7584504,муниципальный округ Тимирязевский,1970 +2281021,г Москва ул Вучетича д.7,Москва,ул Вучетича д.7,ул,Вучетича ,д.7,7584511,муниципальный округ Тимирязевский,1959 +2281021,г Москва ул Вучетича д.8,Москва,ул Вучетича д.8,ул,Вучетича ,д.8,7877938,муниципальный округ Тимирязевский,1966 +2281021,г Москва ул Вучетича д.9 кор.1,Москва,ул Вучетича д.9 кор.1,ул,Вучетича ,д.9 кор.1,7584517,муниципальный округ Тимирязевский,1959 +2281021,г Москва ул Вучетича д.9 кор.2,Москва,ул Вучетича д.9 кор.2,ул,Вучетича ,д.9 кор.2,7584521,муниципальный округ Тимирязевский,1959 +2281021,г Москва ул Дубки д.1,Москва,ул Дубки д.1,ул,Дубки ,д.1,7645318,муниципальный округ Тимирязевский,1965 +2281021,г Москва ул Дубки д.11,Москва,ул Дубки д.11,ул,Дубки ,д.11,7880083,муниципальный округ Тимирязевский,1965 +2281021,г Москва ул Дубки д.13,Москва,ул Дубки д.13,ул,Дубки ,д.13,7880107,муниципальный округ Тимирязевский,1966 +2281021,г Москва ул Дубки д.2А,Москва,ул Дубки д.2А,ул,Дубки ,д.2А,7645325,муниципальный округ Тимирязевский,1973 +2281021,г Москва ул Дубки д.3,Москва,ул Дубки д.3,ул,Дубки ,д.3,7645321,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва ул Дубки д.4,Москва,ул Дубки д.4,ул,Дубки ,д.4,7645330,муниципальный округ Тимирязевский,1971 +2281021,г Москва ул Дубки д.4А,Москва,ул Дубки д.4А,ул,Дубки ,д.4А,7645329,муниципальный округ Тимирязевский,1972 +2281021,г Москва ул Дубки д.7,Москва,ул Дубки д.7,ул,Дубки ,д.7,7645332,муниципальный округ Тимирязевский,1967 +2281021,г Москва ул Ивановская д.14 кор.1,Москва,ул Ивановская д.14 кор.1,ул,Ивановская ,д.14 кор.1,7645376,муниципальный округ Тимирязевский,1963 +2281021,г Москва ул Ивановская д.14 кор.2,Москва,ул Ивановская д.14 кор.2,ул,Ивановская ,д.14 кор.2,7645377,муниципальный округ Тимирязевский,1963 +2281021,г Москва ул Ивановская д.16,Москва,ул Ивановская д.16,ул,Ивановская ,д.16,7645381,муниципальный округ Тимирязевский,1967 +2281021,г Москва ул Ивановская д.18,Москва,ул Ивановская д.18,ул,Ивановская ,д.18,7645628,муниципальный округ Тимирязевский,1959 +2281021,г Москва ул Ивановская д.20,Москва,ул Ивановская д.20,ул,Ивановская ,д.20,7645630,муниципальный округ Тимирязевский,1967 +2281021,г Москва ул Ивановская д.22,Москва,ул Ивановская д.22,ул,Ивановская ,д.22,7645631,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ул Ивановская д.26,Москва,ул Ивановская д.26,ул,Ивановская ,д.26,7645635,муниципальный округ Тимирязевский,1967 +2281021,г Москва ул Ивановская д.32,Москва,ул Ивановская д.32,ул,Ивановская ,д.32,7645644,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва ул Ивановская д.34,Москва,ул Ивановская д.34,ул,Ивановская ,д.34,7880840,муниципальный округ Тимирязевский,1982 +2281021,г Москва ул Ивановская д.36,Москва,ул Ивановская д.36,ул,Ивановская ,д.36,7645647,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва ул Костякова д.10,Москва,ул Костякова д.10,ул,Костякова ,д.10,7645665,муниципальный округ Тимирязевский,1939 +2281021,г Москва ул Костякова д.11,Москва,ул Костякова д.11,ул,Костякова ,д.11,7645674,муниципальный округ Тимирязевский,1962 +2281021,г Москва ул Костякова д.11 кор.1,Москва,ул Костякова д.11 кор.1,ул,Костякова ,д.11 кор.1,7645670,муниципальный округ Тимирязевский,1970 +2281021,г Москва ул Костякова д.13,Москва,ул Костякова д.13,ул,Костякова ,д.13,7645679,муниципальный округ Тимирязевский,1962 +2281021,г Москва ул Костякова д.15,Москва,ул Костякова д.15,ул,Костякова ,д.15,7645680,муниципальный округ Тимирязевский,1965 +2281021,г Москва ул Костякова д.17 кор.1,Москва,ул Костякова д.17 кор.1,ул,Костякова ,д.17 кор.1,7645682,муниципальный округ Тимирязевский,1965 +2281021,г Москва ул Костякова д.17 кор.2,Москва,ул Костякова д.17 кор.2,ул,Костякова ,д.17 кор.2,7645685,муниципальный округ Тимирязевский,1965 +2281021,г Москва ул Костякова д.2/6,Москва,ул Костякова д.2/6,ул,Костякова ,д.2/6,7645648,муниципальный округ Тимирязевский,1966 +2281021,г Москва ул Костякова д.5,Москва,ул Костякова д.5,ул,Костякова ,д.5,7645653,муниципальный округ Тимирязевский,1959 +2281021,г Москва ул Костякова д.6 кор.5,Москва,ул Костякова д.6 кор.5,ул,Костякова ,д.6 кор.5,7880959,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ул Костякова д.7/7,Москва,ул Костякова д.7/7,ул,Костякова ,д.7/7,7645654,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва ул Костякова д.8,Москва,ул Костякова д.8,ул,Костякова ,д.8,7645661,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ул Костякова д.9,Москва,ул Костякова д.9,ул,Костякова ,д.9,7645662,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва ул Линии Октябрьской Железной Дороги д.10,Москва,ул Линии Октябрьской Железной Дороги д.10,ул,Линии Октябрьской Железной Дороги ,д.10,7645726,муниципальный округ Тимирязевский,н.д. +2281021,г Москва ул Линии Октябрьской Железной Дороги д.10,Москва,ул Линии Октябрьской Железной Дороги д.10,ул,Линии Октябрьской Железной Дороги ,д.10,7645727,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва ул Линии Октябрьской Железной Дороги д.10А,Москва,ул Линии Октябрьской Железной Дороги д.10А,ул,Линии Октябрьской Железной Дороги ,д.10А,7645725,муниципальный округ Тимирязевский,1965 +2281021,г Москва ул Линии Октябрьской Железной Дороги д.12,Москва,ул Линии Октябрьской Железной Дороги д.12,ул,Линии Октябрьской Железной Дороги ,д.12,7645733,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва ул Линии Октябрьской Железной Дороги д.4,Москва,ул Линии Октябрьской Железной Дороги д.4,ул,Линии Октябрьской Железной Дороги ,д.4,7781052,муниципальный округ Тимирязевский,1963 +2281021,г Москва ул Линии Октябрьской Железной Дороги д.4А,Москва,ул Линии Октябрьской Железной Дороги д.4А,ул,Линии Октябрьской Железной Дороги ,д.4А,7645714,муниципальный округ Тимирязевский,1963 +2281021,г Москва ул Линии Октябрьской Железной Дороги д.6,Москва,ул Линии Октябрьской Железной Дороги д.6,ул,Линии Октябрьской Железной Дороги ,д.6,7645720,муниципальный округ Тимирязевский,1964 +2281021,г Москва ул Линии Октябрьской Железной Дороги д.6А,Москва,ул Линии Октябрьской Железной Дороги д.6А,ул,Линии Октябрьской Железной Дороги ,д.6А,7645719,муниципальный округ Тимирязевский,1966 +2281021,г Москва ул Немчинова д.1/25,Москва,ул Немчинова д.1/25,ул,Немчинова ,д.1/25,7645774,муниципальный округ Тимирязевский,1993 +2281021,г Москва ул Немчинова д.10,Москва,ул Немчинова д.10,ул,Немчинова ,д.10,7880868,муниципальный округ Тимирязевский,1971 +2281021,г Москва ул Немчинова д.12,Москва,ул Немчинова д.12,ул,Немчинова ,д.12,7645782,муниципальный округ Тимирязевский,1936 +2281021,г Москва ул Немчинова д.2,Москва,ул Немчинова д.2,ул,Немчинова ,д.2,7645779,муниципальный округ Тимирязевский,1964 +2281021,г Москва ул Немчинова д.4,Москва,ул Немчинова д.4,ул,Немчинова ,д.4,7880858,муниципальный округ Тимирязевский,1967 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.10 кор.12,Москва,ул Тимирязевская д.10 кор.12,ул,Тимирязевская ,д.10 кор.12,7880229,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.11,Москва,ул Тимирязевская д.11,ул,Тимирязевская ,д.11,7645871,муниципальный округ Тимирязевский,1989 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.11 кор.1,Москва,ул Тимирязевская д.11 кор.1,ул,Тимирязевская ,д.11 кор.1,7645869,муниципальный округ Тимирязевский,1989 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.12,Москва,ул Тимирязевская д.12,ул,Тимирязевская ,д.12,7645872,муниципальный округ Тимирязевский,1966 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.13,Москва,ул Тимирязевская д.13,ул,Тимирязевская ,д.13,7880246,муниципальный округ Тимирязевский,1967 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.14,Москва,ул Тимирязевская д.14,ул,Тимирязевская ,д.14,7880255,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.15,Москва,ул Тимирязевская д.15,ул,Тимирязевская ,д.15,7645873,муниципальный округ Тимирязевский,1967 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.16,Москва,ул Тимирязевская д.16,ул,Тимирязевская ,д.16,7645875,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.17 А,Москва,ул Тимирязевская д.17 А,ул,Тимирязевская ,д.17 А,7880806,муниципальный округ Тимирязевский,1966 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.17 кор.1,Москва,ул Тимирязевская д.17 кор.1,ул,Тимирязевская ,д.17 кор.1,7645876,муниципальный округ Тимирязевский,1988 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.18 кор.1,Москва,ул Тимирязевская д.18 кор.1,ул,Тимирязевская ,д.18 кор.1,7645878,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.18 кор.2,Москва,ул Тимирязевская д.18 кор.2,ул,Тимирязевская ,д.18 кор.2,7645879,муниципальный округ Тимирязевский,1963 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.19,Москва,ул Тимирязевская д.19,ул,Тимирязевская ,д.19,7880811,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.20 кор.1,Москва,ул Тимирязевская д.20 кор.1,ул,Тимирязевская ,д.20 кор.1,7645882,муниципальный округ Тимирязевский,1962 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.20 кор.2,Москва,ул Тимирязевская д.20 кор.2,ул,Тимирязевская ,д.20 кор.2,7645884,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.25,Москва,ул Тимирязевская д.25,ул,Тимирязевская ,д.25,7880264,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.25 кор.2,Москва,ул Тимирязевская д.25 кор.2,ул,Тимирязевская ,д.25 кор.2,7645885,муниципальный округ Тимирязевский,1974 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.30 кор.1,Москва,ул Тимирязевская д.30 кор.1,ул,Тимирязевская ,д.30 кор.1,7645886,муниципальный округ Тимирязевский,1965 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.30 кор.2,Москва,ул Тимирязевская д.30 кор.2,ул,Тимирязевская ,д.30 кор.2,7645891,муниципальный округ Тимирязевский,1964 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.32 кор.1,Москва,ул Тимирязевская д.32 кор.1,ул,Тимирязевская ,д.32 кор.1,7645892,муниципальный округ Тимирязевский,1965 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.32 кор.2,Москва,ул Тимирязевская д.32 кор.2,ул,Тимирязевская ,д.32 кор.2,7645893,муниципальный округ Тимирязевский,1964 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.34 кор.1,Москва,ул Тимирязевская д.34 кор.1,ул,Тимирязевская ,д.34 кор.1,7645894,муниципальный округ Тимирязевский,1965 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.34 кор.2,Москва,ул Тимирязевская д.34 кор.2,ул,Тимирязевская ,д.34 кор.2,7645898,муниципальный округ Тимирязевский,1964 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.38/25,Москва,ул Тимирязевская д.38/25,ул,Тимирязевская ,д.38/25,7645901,муниципальный округ Тимирязевский,1965 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.4/12,Москва,ул Тимирязевская д.4/12,ул,Тимирязевская ,д.4/12,7645862,муниципальный округ Тимирязевский,1958 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.6,Москва,ул Тимирязевская д.6,ул,Тимирязевская ,д.6,7645863,муниципальный округ Тимирязевский,1963 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.7,Москва,ул Тимирязевская д.7,ул,Тимирязевская ,д.7,7631362,муниципальный округ Тимирязевский,н.д. +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.8,Москва,ул Тимирязевская д.8,ул,Тимирязевская ,д.8,7645867,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.9,Москва,ул Тимирязевская д.9,ул,Тимирязевская ,д.9,7645868,муниципальный округ Тимирязевский,1969 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.1 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.1 кор.1,ш,Дмитровское ,д.1 кор.1,7631339,муниципальный округ Тимирязевский,н.д. +2281021,г Москва ш Дмитровское д.13 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.13 кор.2,ш,Дмитровское ,д.13 кор.2,7585432,муниципальный округ Тимирязевский,1963 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.13 кор.3,Москва,ш Дмитровское д.13 кор.3,ш,Дмитровское ,д.13 кор.3,7585441,муниципальный округ Тимирязевский,1963 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.13 кор.4,Москва,ш Дмитровское д.13 кор.4,ш,Дмитровское ,д.13 кор.4,7585447,муниципальный округ Тимирязевский,1963 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.13 кор.5,Москва,ш Дмитровское д.13 кор.5,ш,Дмитровское ,д.13 кор.5,7585451,муниципальный округ Тимирязевский,1962 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.15 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.15 кор.1,ш,Дмитровское ,д.15 кор.1,7585460,муниципальный округ Тимирязевский,1962 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.15 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.15 кор.2,ш,Дмитровское ,д.15 кор.2,7585462,муниципальный округ Тимирязевский,1963 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.17 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.17 кор.1,ш,Дмитровское ,д.17 кор.1,7585467,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.17 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.17 кор.2,ш,Дмитровское ,д.17 кор.2,7585473,муниципальный округ Тимирязевский,1962 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.19 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.19 кор.1,ш,Дмитровское ,д.19 кор.1,7585480,муниципальный округ Тимирязевский,1959 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.19 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.19 кор.2,ш,Дмитровское ,д.19 кор.2,7585485,муниципальный округ Тимирязевский,1962 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.21 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.21 кор.1,ш,Дмитровское ,д.21 кор.1,7585490,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.21 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.21 кор.2,ш,Дмитровское ,д.21 кор.2,7585498,муниципальный округ Тимирязевский,1962 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.23 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.23 кор.1,ш,Дмитровское ,д.23 кор.1,7585500,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.25,Москва,ш Дмитровское д.25,ш,Дмитровское ,д.25,7585505,муниципальный округ Тимирязевский,1957 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.27 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.27 кор.2,ш,Дмитровское ,д.27 кор.2,7585511,муниципальный округ Тимирязевский,1970 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.27 кор.3,Москва,ш Дмитровское д.27 кор.3,ш,Дмитровское ,д.27 кор.3,7585515,муниципальный округ Тимирязевский,1971 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.27 кор.4,Москва,ш Дмитровское д.27 кор.4,ш,Дмитровское ,д.27 кор.4,7585516,муниципальный округ Тимирязевский,1994 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.28,Москва,ш Дмитровское д.28,ш,Дмитровское ,д.28,7588315,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.29 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.29 кор.1,ш,Дмитровское ,д.29 кор.1,7880620,муниципальный округ Тимирязевский,1970 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.3 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.3 кор.1,ш,Дмитровское ,д.3 кор.1,7631347,муниципальный округ Тимирязевский,н.д. +2281021,г Москва ш Дмитровское д.3 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.3 кор.2,ш,Дмитровское ,д.3 кор.2,7585424,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.30 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.30 кор.1,ш,Дмитровское ,д.30 кор.1,7588462,муниципальный округ Тимирязевский,1962 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.31,Москва,ш Дмитровское д.31,ш,Дмитровское ,д.31,7880632,муниципальный округ Тимирязевский,1970 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.32 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.32 кор.1,ш,Дмитровское ,д.32 кор.1,7588468,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.32 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.32 кор.2,ш,Дмитровское ,д.32 кор.2,7588473,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.32 кор.3,Москва,ш Дмитровское д.32 кор.3,ш,Дмитровское ,д.32 кор.3,7588475,муниципальный округ Тимирязевский,1958 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.33 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.33 кор.1,ш,Дмитровское ,д.33 кор.1,7588478,муниципальный округ Тимирязевский,1971 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.33 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.33 кор.2,ш,Дмитровское ,д.33 кор.2,7588482,муниципальный округ Тимирязевский,1974 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.33 кор.4,Москва,ш Дмитровское д.33 кор.4,ш,Дмитровское ,д.33 кор.4,7588490,муниципальный округ Тимирязевский,1990 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.33 кор.5,Москва,ш Дмитровское д.33 кор.5,ш,Дмитровское ,д.33 кор.5,7588492,муниципальный округ Тимирязевский,1992 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.33 кор.6,Москва,ш Дмитровское д.33 кор.6,ш,Дмитровское ,д.33 кор.6,7880647,муниципальный округ Тимирязевский,1994 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.33 кор.7,Москва,ш Дмитровское д.33 кор.7,ш,Дмитровское ,д.33 кор.7,7880661,муниципальный округ Тимирязевский,1994 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.34 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.34 кор.1,ш,Дмитровское ,д.34 кор.1,7588496,муниципальный округ Тимирязевский,1968 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.35 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.35 кор.1,ш,Дмитровское ,д.35 кор.1,7588512,муниципальный округ Тимирязевский,1971 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.36 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.36 кор.1,ш,Дмитровское ,д.36 кор.1,7588525,муниципальный округ Тимирязевский,1957 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.36 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.36 кор.2,ш,Дмитровское ,д.36 кор.2,7588529,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.37 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.37 кор.1,ш,Дмитровское ,д.37 кор.1,7880667,муниципальный округ Тимирязевский,1970 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.38 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.38 кор.1,ш,Дмитровское ,д.38 кор.1,7588534,муниципальный округ Тимирязевский,1957 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.39 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.39 кор.1,ш,Дмитровское ,д.39 кор.1,7588536,муниципальный округ Тимирязевский,1969 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.39 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.39 кор.2,ш,Дмитровское ,д.39 кор.2,7880676,муниципальный округ Тимирязевский,1970 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.40 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.40 кор.1,ш,Дмитровское ,д.40 кор.1,7645105,муниципальный округ Тимирязевский,1958 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.41 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.41 кор.1,ш,Дмитровское ,д.41 кор.1,7645134,муниципальный округ Тимирязевский,1969 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.41 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.41 кор.2,ш,Дмитровское ,д.41 кор.2,7645172,муниципальный округ Тимирязевский,1974 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.42,Москва,ш Дмитровское д.42,ш,Дмитровское ,д.42,7645181,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.43 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.43 кор.1,ш,Дмитровское ,д.43 кор.1,7645188,муниципальный округ Тимирязевский,1970 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.44 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.44 кор.1,ш,Дмитровское ,д.44 кор.1,7645199,муниципальный округ Тимирязевский,1957 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.44 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.44 кор.2,ш,Дмитровское ,д.44 кор.2,7645212,муниципальный округ Тимирязевский,1972 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.44 кор.3,Москва,ш Дмитровское д.44 кор.3,ш,Дмитровское ,д.44 кор.3,7645225,муниципальный округ Тимирязевский,1957 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.45 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.45 кор.1,ш,Дмитровское ,д.45 кор.1,7645232,муниципальный округ Тимирязевский,1970 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.45 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.45 кор.2,ш,Дмитровское ,д.45 кор.2,7880692,муниципальный округ Тимирязевский,1974 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.45 кор.3,Москва,ш Дмитровское д.45 кор.3,ш,Дмитровское ,д.45 кор.3,7880700,муниципальный округ Тимирязевский,1974 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.46 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.46 кор.1,ш,Дмитровское ,д.46 кор.1,7645235,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.48 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.48 кор.1,ш,Дмитровское ,д.48 кор.1,7645238,муниципальный округ Тимирязевский,1959 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.48 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.48 кор.2,ш,Дмитровское ,д.48 кор.2,7645269,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.5 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.5 кор.1,ш,Дмитровское ,д.5 кор.1,7631354,муниципальный округ Тимирязевский,н.д. +2281021,г Москва ш Дмитровское д.50 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.50 кор.1,ш,Дмитровское ,д.50 кор.1,7645270,муниципальный округ Тимирязевский,1963 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.51 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.51 кор.1,ш,Дмитровское ,д.51 кор.1,7769807,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.51 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.51 кор.2,ш,Дмитровское ,д.51 кор.2,7645277,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.52 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.52 кор.1,ш,Дмитровское ,д.52 кор.1,7781040,муниципальный округ Тимирязевский,1959 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.52 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.52 кор.2,ш,Дмитровское ,д.52 кор.2,7645282,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.54 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.54 кор.2,ш,Дмитровское ,д.54 кор.2,7781042,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.55 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.55 кор.1,ш,Дмитровское ,д.55 кор.1,7645294,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.55 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.55 кор.2,ш,Дмитровское ,д.55 кор.2,7645296,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.57 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.57 кор.1,ш,Дмитровское ,д.57 кор.1,7645299,муниципальный округ Тимирязевский,1959 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.57 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.57 кор.2,ш,Дмитровское ,д.57 кор.2,7781046,муниципальный округ Тимирязевский,1969 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.59 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.59 кор.1,ш,Дмитровское ,д.59 кор.1,7645300,муниципальный округ Тимирязевский,1956 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.61 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.61 кор.1,ш,Дмитровское ,д.61 кор.1,7645303,муниципальный округ Тимирязевский,1963 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.63 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.63 кор.1,ш,Дмитровское ,д.63 кор.1,7645306,муниципальный округ Тимирязевский,1966 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.63 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.63 кор.2,ш,Дмитровское ,д.63 кор.2,7781045,муниципальный округ Тимирязевский,1976 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.65 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.65 кор.1,ш,Дмитровское ,д.65 кор.1,7645307,муниципальный округ Тимирязевский,1966 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.65 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.65 кор.2,ш,Дмитровское ,д.65 кор.2,7645312,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.7 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.7 кор.1,ш,Дмитровское ,д.7 кор.1,7585425,муниципальный округ Тимирязевский,1938 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.7 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.7 кор.2,ш,Дмитровское ,д.7 кор.2,7585428,муниципальный округ Тимирязевский,1941 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.10 кор.1,Москва,ул Дыбенко д.10 кор.1,ул,Дыбенко ,д.10 кор.1,7926608,муниципальный округ Ховрино,2003 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.12,Москва,ул Дыбенко д.12,ул,Дыбенко ,д.12,8132260,муниципальный округ Ховрино,1965 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.14 кор.1,Москва,ул Дыбенко д.14 кор.1,ул,Дыбенко ,д.14 кор.1,7827226,муниципальный округ Ховрино,2004 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.14 кор.2,Москва,ул Дыбенко д.14 кор.2,ул,Дыбенко ,д.14 кор.2,7827262,муниципальный округ Ховрино,2005 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.14 кор.3,Москва,ул Дыбенко д.14 кор.3,ул,Дыбенко ,д.14 кор.3,7926626,муниципальный округ Ховрино,1965 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.16 кор.1,Москва,ул Дыбенко д.16 кор.1,ул,Дыбенко ,д.16 кор.1,7827280,муниципальный округ Ховрино,2005 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.18 кор.1,Москва,ул Дыбенко д.18 кор.1,ул,Дыбенко ,д.18 кор.1,7926646,муниципальный округ Ховрино,2005 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.2,Москва,ул Дыбенко д.2,ул,Дыбенко ,д.2,8132243,муниципальный округ Ховрино,2002 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.2 кор.1,Москва,ул Дыбенко д.2 кор.1,ул,Дыбенко ,д.2 кор.1,7926394,муниципальный округ Ховрино,2002 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.20,Москва,ул Дыбенко д.20,ул,Дыбенко ,д.20,8132265,муниципальный округ Ховрино,1965 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.22 кор.1,Москва,ул Дыбенко д.22 кор.1,ул,Дыбенко ,д.22 кор.1,8132271,муниципальный округ Ховрино,2004 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.22 кор.2,Москва,ул Дыбенко д.22 кор.2,ул,Дыбенко ,д.22 кор.2,8132286,муниципальный округ Ховрино,2005 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.22 кор.3,Москва,ул Дыбенко д.22 кор.3,ул,Дыбенко ,д.22 кор.3,8132275,муниципальный округ Ховрино,2004 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.26 кор.1,Москва,ул Дыбенко д.26 кор.1,ул,Дыбенко ,д.26 кор.1,8132292,муниципальный округ Ховрино,2006 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.26 кор.3,Москва,ул Дыбенко д.26 кор.3,ул,Дыбенко ,д.26 кор.3,8132279,муниципальный округ Ховрино,2004 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.28,Москва,ул Дыбенко д.28,ул,Дыбенко ,д.28,7926693,муниципальный округ Ховрино,1965 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.30 кор.1,Москва,ул Дыбенко д.30 кор.1,ул,Дыбенко ,д.30 кор.1,7926706,муниципальный округ Ховрино,1965 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.30 кор.2,Москва,ул Дыбенко д.30 кор.2,ул,Дыбенко ,д.30 кор.2,8132295,муниципальный округ Ховрино,2006 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.32 кор.1,Москва,ул Дыбенко д.32 кор.1,ул,Дыбенко ,д.32 кор.1,8132302,муниципальный округ Ховрино,2006 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.34,Москва,ул Дыбенко д.34,ул,Дыбенко ,д.34,8132333,муниципальный округ Ховрино,1965 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.36 кор.1,Москва,ул Дыбенко д.36 кор.1,ул,Дыбенко ,д.36 кор.1,8132308,муниципальный округ Ховрино,2007 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.36 кор.3,Москва,ул Дыбенко д.36 кор.3,ул,Дыбенко ,д.36 кор.3,8132314,муниципальный округ Ховрино,2006 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.36 кор.4,Москва,ул Дыбенко д.36 кор.4,ул,Дыбенко ,д.36 кор.4,8132322,муниципальный округ Ховрино,2006 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.38 кор.1,Москва,ул Дыбенко д.38 кор.1,ул,Дыбенко ,д.38 кор.1,7827289,муниципальный округ Ховрино,2010 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.4,Москва,ул Дыбенко д.4,ул,Дыбенко ,д.4,8132249,муниципальный округ Ховрино,1965 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.42,Москва,ул Дыбенко д.42,ул,Дыбенко ,д.42,7926785,муниципальный округ Ховрино,1966 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.44,Москва,ул Дыбенко д.44,ул,Дыбенко ,д.44,7926767,муниципальный округ Ховрино,1975 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.6 кор.1,Москва,ул Дыбенко д.6 кор.1,ул,Дыбенко ,д.6 кор.1,7926536,муниципальный округ Ховрино,2003 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.6 кор.2,Москва,ул Дыбенко д.6 кор.2,ул,Дыбенко ,д.6 кор.2,7926583,муниципальный округ Ховрино,2003 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.6 кор.3,Москва,ул Дыбенко д.6 кор.3,ул,Дыбенко ,д.6 кор.3,8132251,муниципальный округ Ховрино,1965 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.17,Москва,ул Зеленоградская д.17,ул,Зеленоградская ,д.17,7926804,муниципальный округ Ховрино,1996 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.17 кор.1,Москва,ул Зеленоградская д.17 кор.1,ул,Зеленоградская ,д.17 кор.1,7926823,муниципальный округ Ховрино,1995 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.17 кор.3,Москва,ул Зеленоградская д.17 кор.3,ул,Зеленоградская ,д.17 кор.3,7926835,муниципальный округ Ховрино,2000 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.17 кор.4,Москва,ул Зеленоградская д.17 кор.4,ул,Зеленоградская ,д.17 кор.4,7926942,муниципальный округ Ховрино,2000 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.17 кор.5,Москва,ул Зеленоградская д.17 кор.5,ул,Зеленоградская ,д.17 кор.5,7926955,муниципальный округ Ховрино,1999 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.19 кор.1,Москва,ул Зеленоградская д.19 кор.1,ул,Зеленоградская ,д.19 кор.1,7926966,муниципальный округ Ховрино,2001 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.21,Москва,ул Зеленоградская д.21,ул,Зеленоградская ,д.21,7926973,муниципальный округ Ховрино,2001 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.21 кор.1,Москва,ул Зеленоградская д.21 кор.1,ул,Зеленоградская ,д.21 кор.1,7926991,муниципальный округ Ховрино,2001 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.21 кор.2,Москва,ул Зеленоградская д.21 кор.2,ул,Зеленоградская ,д.21 кор.2,7927000,муниципальный округ Ховрино,2004 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.21 кор.3,Москва,ул Зеленоградская д.21 кор.3,ул,Зеленоградская ,д.21 кор.3,7927010,муниципальный округ Ховрино,1966 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.23,Москва,ул Зеленоградская д.23,ул,Зеленоградская ,д.23,7927021,муниципальный округ Ховрино,2002 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.23 кор.1,Москва,ул Зеленоградская д.23 кор.1,ул,Зеленоградская ,д.23 кор.1,7927067,муниципальный округ Ховрино,2002 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.23 кор.3,Москва,ул Зеленоградская д.23 кор.3,ул,Зеленоградская ,д.23 кор.3,7927077,муниципальный округ Ховрино,1966 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.23 кор.А,Москва,ул Зеленоградская д.23 кор.А,ул,Зеленоградская ,д.23 кор.А,7927040,муниципальный округ Ховрино,н.д. +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.23А,Москва,ул Зеленоградская д.23А,ул,Зеленоградская ,д.23А,7927222,муниципальный округ Ховрино,1974 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.25 кор.1,Москва,ул Зеленоградская д.25 кор.1,ул,Зеленоградская ,д.25 кор.1,7927257,муниципальный округ Ховрино,2005 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.25 кор.2,Москва,ул Зеленоградская д.25 кор.2,ул,Зеленоградская ,д.25 кор.2,7927277,муниципальный округ Ховрино,1967 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.25 кор.4,Москва,ул Зеленоградская д.25 кор.4,ул,Зеленоградская ,д.25 кор.4,7927289,муниципальный округ Ховрино,2004 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.25А,Москва,ул Зеленоградская д.25А,ул,Зеленоградская ,д.25А,7927238,муниципальный округ Ховрино,1974 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.27 кор.2,Москва,ул Зеленоградская д.27 кор.2,ул,Зеленоградская ,д.27 кор.2,7927366,муниципальный округ Ховрино,2004 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.27 кор.4,Москва,ул Зеленоградская д.27 кор.4,ул,Зеленоградская ,д.27 кор.4,7927380,муниципальный округ Ховрино,1966 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.27А,Москва,ул Зеленоградская д.27А,ул,Зеленоградская ,д.27А,7927339,муниципальный округ Ховрино,1974 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.29,Москва,ул Зеленоградская д.29,ул,Зеленоградская ,д.29,7927388,муниципальный округ Ховрино,1966 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.31 кор.1,Москва,ул Зеленоградская д.31 кор.1,ул,Зеленоградская ,д.31 кор.1,7927400,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.31 кор.2,Москва,ул Зеленоградская д.31 кор.2,ул,Зеленоградская ,д.31 кор.2,7927411,муниципальный округ Ховрино,1971 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.31 кор.3,Москва,ул Зеленоградская д.31 кор.3,ул,Зеленоградская ,д.31 кор.3,7927417,муниципальный округ Ховрино,1974 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.31 кор.4,Москва,ул Зеленоградская д.31 кор.4,ул,Зеленоградская ,д.31 кор.4,8132344,муниципальный округ Ховрино,1967 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.31 кор.5,Москва,ул Зеленоградская д.31 кор.5,ул,Зеленоградская ,д.31 кор.5,7927429,муниципальный округ Ховрино,1966 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.33 кор.1,Москва,ул Зеленоградская д.33 кор.1,ул,Зеленоградская ,д.33 кор.1,7927443,муниципальный округ Ховрино,1986 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.33 кор.2,Москва,ул Зеленоградская д.33 кор.2,ул,Зеленоградская ,д.33 кор.2,7927455,муниципальный округ Ховрино,1969 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.33 кор.3,Москва,ул Зеленоградская д.33 кор.3,ул,Зеленоградская ,д.33 кор.3,7927465,муниципальный округ Ховрино,1966 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.33 кор.6,Москва,ул Зеленоградская д.33 кор.6,ул,Зеленоградская ,д.33 кор.6,8132350,муниципальный округ Ховрино,1965 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.33 кор.7,Москва,ул Зеленоградская д.33 кор.7,ул,Зеленоградская ,д.33 кор.7,7927496,муниципальный округ Ховрино,2002 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.35 кор.1,Москва,ул Зеленоградская д.35 кор.1,ул,Зеленоградская ,д.35 кор.1,7927510,муниципальный округ Ховрино,1985 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.35 кор.2,Москва,ул Зеленоградская д.35 кор.2,ул,Зеленоградская ,д.35 кор.2,7927528,муниципальный округ Ховрино,1982 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.35 кор.4,Москва,ул Зеленоградская д.35 кор.4,ул,Зеленоградская ,д.35 кор.4,8132390,муниципальный округ Ховрино,1965 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.35 кор.5,Москва,ул Зеленоградская д.35 кор.5,ул,Зеленоградская ,д.35 кор.5,8132328,муниципальный округ Ховрино,2006 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.37,Москва,ул Зеленоградская д.37,ул,Зеленоградская ,д.37,7927541,муниципальный округ Ховрино,1966 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.39 кор.1,Москва,ул Зеленоградская д.39 кор.1,ул,Зеленоградская ,д.39 кор.1,7927556,муниципальный округ Ховрино,2008 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.43,Москва,ул Зеленоградская д.43,ул,Зеленоградская ,д.43,7927574,муниципальный округ Ховрино,1965 +2281022,г Москва ул Клинская д.10 кор.1,Москва,ул Клинская д.10 кор.1,ул,Клинская ,д.10 кор.1,7927679,муниципальный округ Ховрино,2007 +2281022,г Москва ул Клинская д.10 кор.2,Москва,ул Клинская д.10 кор.2,ул,Клинская ,д.10 кор.2,7927690,муниципальный округ Ховрино,2000 +2281022,г Москва ул Клинская д.10 кор.3,Москва,ул Клинская д.10 кор.3,ул,Клинская ,д.10 кор.3,7927705,муниципальный округ Ховрино,1967 +2281022,г Москва ул Клинская д.10 кор.4,Москва,ул Клинская д.10 кор.4,ул,Клинская ,д.10 кор.4,7927720,муниципальный округ Ховрино,2007 +2281022,г Москва ул Клинская д.11,Москва,ул Клинская д.11,ул,Клинская ,д.11,7927730,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Клинская д.12,Москва,ул Клинская д.12,ул,Клинская ,д.12,7927742,муниципальный округ Ховрино,1978 +2281022,г Москва ул Клинская д.14 кор.1,Москва,ул Клинская д.14 кор.1,ул,Клинская ,д.14 кор.1,7927775,муниципальный округ Ховрино,2007 +2281022,г Москва ул Клинская д.14 кор.2,Москва,ул Клинская д.14 кор.2,ул,Клинская ,д.14 кор.2,7927762,муниципальный округ Ховрино,2007 +2281022,г Москва ул Клинская д.15,Москва,ул Клинская д.15,ул,Клинская ,д.15,7927784,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Клинская д.16 кор.1,Москва,ул Клинская д.16 кор.1,ул,Клинская ,д.16 кор.1,7927804,муниципальный округ Ховрино,2009 +2281022,г Москва ул Клинская д.17,Москва,ул Клинская д.17,ул,Клинская ,д.17,7927815,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Клинская д.18 кор.1,Москва,ул Клинская д.18 кор.1,ул,Клинская ,д.18 кор.1,7927827,муниципальный округ Ховрино,2006 +2281022,г Москва ул Клинская д.18 кор.2,Москва,ул Клинская д.18 кор.2,ул,Клинская ,д.18 кор.2,7927844,муниципальный округ Ховрино,2005 +2281022,г Москва ул Клинская д.19,Москва,ул Клинская д.19,ул,Клинская ,д.19,7927852,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Клинская д.21,Москва,ул Клинская д.21,ул,Клинская ,д.21,7927908,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Клинская д.3,Москва,ул Клинская д.3,ул,Клинская ,д.3,7927593,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Клинская д.3 кор.1,Москва,ул Клинская д.3 кор.1,ул,Клинская ,д.3 кор.1,7810416,муниципальный округ Ховрино,2004 +2281022,г Москва ул Клинская д.4 кор.1,Москва,ул Клинская д.4 кор.1,ул,Клинская ,д.4 кор.1,7927610,муниципальный округ Ховрино,1978 +2281022,г Москва ул Клинская д.4 кор.3,Москва,ул Клинская д.4 кор.3,ул,Клинская ,д.4 кор.3,7927624,муниципальный округ Ховрино,1999 +2281022,г Москва ул Клинская д.5,Москва,ул Клинская д.5,ул,Клинская ,д.5,7927638,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Клинская д.9,Москва,ул Клинская д.9,ул,Клинская ,д.9,7927656,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Лавочкина д.34,Москва,ул Лавочкина д.34,ул,Лавочкина ,д.34,7931169,муниципальный округ Ховрино,н.д. +2281022,г Москва ул Лавочкина д.34 кор.1,Москва,ул Лавочкина д.34 кор.1,ул,Лавочкина ,д.34 кор.1,7931181,муниципальный округ Ховрино,н.д. +2281022,г Москва ул Лавочкина д.42,Москва,ул Лавочкина д.42,ул,Лавочкина ,д.42,7713615,муниципальный округ Ховрино,1977 +2281022,г Москва ул Лавочкина д.44 кор.1,Москва,ул Лавочкина д.44 кор.1,ул,Лавочкина ,д.44 кор.1,7631279,муниципальный округ Ховрино,н.д. +2281022,г Москва ул Лавочкина д.44 кор.2,Москва,ул Лавочкина д.44 кор.2,ул,Лавочкина ,д.44 кор.2,7927921,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Лавочкина д.44 кор.3,Москва,ул Лавочкина д.44 кор.3,ул,Лавочкина ,д.44 кор.3,7927951,муниципальный округ Ховрино,1999 +2281022,г Москва ул Лавочкина д.46 кор.1,Москва,ул Лавочкина д.46 кор.1,ул,Лавочкина ,д.46 кор.1,7927962,муниципальный округ Ховрино,1967 +2281022,г Москва ул Лавочкина д.46 кор.2,Москва,ул Лавочкина д.46 кор.2,ул,Лавочкина ,д.46 кор.2,7927976,муниципальный округ Ховрино,1975 +2281022,г Москва ул Лавочкина д.48 кор.1,Москва,ул Лавочкина д.48 кор.1,ул,Лавочкина ,д.48 кор.1,7927989,муниципальный округ Ховрино,1967 +2281022,г Москва ул Лавочкина д.48 кор.2,Москва,ул Лавочкина д.48 кор.2,ул,Лавочкина ,д.48 кор.2,7928000,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Лавочкина д.48 кор.3,Москва,ул Лавочкина д.48 кор.3,ул,Лавочкина ,д.48 кор.3,7928008,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Лавочкина д.50 кор.1,Москва,ул Лавочкина д.50 кор.1,ул,Лавочкина ,д.50 кор.1,7928018,муниципальный округ Ховрино,1967 +2281022,г Москва ул Лавочкина д.50 кор.2,Москва,ул Лавочкина д.50 кор.2,ул,Лавочкина ,д.50 кор.2,7713625,муниципальный округ Ховрино,1975 +2281022,г Москва ул Лавочкина д.52,Москва,ул Лавочкина д.52,ул,Лавочкина ,д.52,7928031,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Лавочкина д.54 кор.1,Москва,ул Лавочкина д.54 кор.1,ул,Лавочкина ,д.54 кор.1,7928054,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Лавочкина д.54 кор.2,Москва,ул Лавочкина д.54 кор.2,ул,Лавочкина ,д.54 кор.2,7713642,муниципальный округ Ховрино,1975 +2281022,г Москва ул Лавочкина д.56/23,Москва,ул Лавочкина д.56/23,ул,Лавочкина ,д.56/23,7928069,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Левобережная д.4 кор.1,Москва,ул Левобережная д.4 кор.1,ул,Левобережная ,д.4 кор.1,7928083,муниципальный округ Ховрино,2000 +2281022,г Москва ул Ляпидевского д.10,Москва,ул Ляпидевского д.10,ул,Ляпидевского ,д.10,7826792,муниципальный округ Ховрино,2002 +2281022,г Москва ул Ляпидевского д.10 кор.1,Москва,ул Ляпидевского д.10 кор.1,ул,Ляпидевского ,д.10 кор.1,7826847,муниципальный округ Ховрино,2002 +2281022,г Москва ул Ляпидевского д.10 кор.3,Москва,ул Ляпидевского д.10 кор.3,ул,Ляпидевского ,д.10 кор.3,7928211,муниципальный округ Ховрино,2000 +2281022,г Москва ул Ляпидевского д.14,Москва,ул Ляпидевского д.14,ул,Ляпидевского ,д.14,7928233,муниципальный округ Ховрино,1974 +2281022,г Москва ул Ляпидевского д.16,Москва,ул Ляпидевского д.16,ул,Ляпидевского ,д.16,7826921,муниципальный округ Ховрино,2002 +2281022,г Москва ул Ляпидевского д.16 кор.1,Москва,ул Ляпидевского д.16 кор.1,ул,Ляпидевского ,д.16 кор.1,7928261,муниципальный округ Ховрино,2002 +2281022,г Москва ул Ляпидевского д.18,Москва,ул Ляпидевского д.18,ул,Ляпидевского ,д.18,7928279,муниципальный округ Ховрино,1974 +2281022,г Москва ул Ляпидевского д.2,Москва,ул Ляпидевского д.2,ул,Ляпидевского ,д.2,7928094,муниципальный округ Ховрино,1998 +2281022,г Москва ул Ляпидевского д.2 кор.1,Москва,ул Ляпидевского д.2 кор.1,ул,Ляпидевского ,д.2 кор.1,7928106,муниципальный округ Ховрино,1998 +2281022,г Москва ул Ляпидевского д.22,Москва,ул Ляпидевского д.22,ул,Ляпидевского ,д.22,7928289,муниципальный округ Ховрино,2006 +2281022,г Москва ул Ляпидевского д.4,Москва,ул Ляпидевского д.4,ул,Ляпидевского ,д.4,7928118,муниципальный округ Ховрино,1967 +2281022,г Москва ул Ляпидевского д.6 кор.1,Москва,ул Ляпидевского д.6 кор.1,ул,Ляпидевского ,д.6 кор.1,7928144,муниципальный округ Ховрино,1975 +2281022,г Москва ул Ляпидевского д.6 кор.2,Москва,ул Ляпидевского д.6 кор.2,ул,Ляпидевского ,д.6 кор.2,7928155,муниципальный округ Ховрино,1967 +2281022,г Москва ул Ляпидевского д.6 кор.3,Москва,ул Ляпидевского д.6 кор.3,ул,Ляпидевского ,д.6 кор.3,7928168,муниципальный округ Ховрино,2000 +2281022,г Москва ул Ляпидевского д.8 кор.1,Москва,ул Ляпидевского д.8 кор.1,ул,Ляпидевского ,д.8 кор.1,7928188,муниципальный округ Ховрино,1973 +2281022,г Москва ул Ляпидевского д.8 кор.2,Москва,ул Ляпидевского д.8 кор.2,ул,Ляпидевского ,д.8 кор.2,7928198,муниципальный округ Ховрино,1967 +2281022,г Москва ул Онежская д.45/19,Москва,ул Онежская д.45/19,ул,Онежская ,д.45/19,7628331,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Онежская д.47,Москва,ул Онежская д.47,ул,Онежская ,д.47,7928304,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Онежская д.49,Москва,ул Онежская д.49,ул,Онежская ,д.49,7928320,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Онежская д.51 кор.1,Москва,ул Онежская д.51 кор.1,ул,Онежская ,д.51 кор.1,7928335,муниципальный округ Ховрино,2009 +2281022,г Москва ул Онежская д.53 кор.1,Москва,ул Онежская д.53 кор.1,ул,Онежская ,д.53 кор.1,7928349,муниципальный округ Ховрино,1967 +2281022,г Москва ул Онежская д.53 кор.3,Москва,ул Онежская д.53 кор.3,ул,Онежская ,д.53 кор.3,7928359,муниципальный округ Ховрино,1976 +2281022,г Москва ул Онежская д.53 кор.4,Москва,ул Онежская д.53 кор.4,ул,Онежская ,д.53 кор.4,7928374,муниципальный округ Ховрино,1978 +2281022,г Москва ул Онежская д.57/34,Москва,ул Онежская д.57/34,ул,Онежская ,д.57/34,7928455,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.1,Москва,ул Петрозаводская д.1,ул,Петрозаводская ,д.1,7928466,муниципальный округ Ховрино,1983 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.10,Москва,ул Петрозаводская д.10,ул,Петрозаводская ,д.10,7928678,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.11 кор.1,Москва,ул Петрозаводская д.11 кор.1,ул,Петрозаводская ,д.11 кор.1,7631227,муниципальный округ Ховрино,н.д. +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.11 кор.2,Москва,ул Петрозаводская д.11 кор.2,ул,Петрозаводская ,д.11 кор.2,7928687,муниципальный округ Ховрино,1973 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.11 кор.3,Москва,ул Петрозаводская д.11 кор.3,ул,Петрозаводская ,д.11 кор.3,7928701,муниципальный округ Ховрино,1983 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.12,Москва,ул Петрозаводская д.12,ул,Петрозаводская ,д.12,7928709,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.12 кор.1,Москва,ул Петрозаводская д.12 кор.1,ул,Петрозаводская ,д.12 кор.1,7827098,муниципальный округ Ховрино,2005 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.13 кор.1,Москва,ул Петрозаводская д.13 кор.1,ул,Петрозаводская ,д.13 кор.1,7631234,муниципальный округ Ховрино,н.д. +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.13 кор.2,Москва,ул Петрозаводская д.13 кор.2,ул,Петрозаводская ,д.13 кор.2,7631238,муниципальный округ Ховрино,н.д. +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.15 кор.1,Москва,ул Петрозаводская д.15 кор.1,ул,Петрозаводская ,д.15 кор.1,7928720,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.15 кор.2,Москва,ул Петрозаводская д.15 кор.2,ул,Петрозаводская ,д.15 кор.2,7928741,муниципальный округ Ховрино,1969 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.15 кор.3,Москва,ул Петрозаводская д.15 кор.3,ул,Петрозаводская ,д.15 кор.3,7928754,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.15 кор.4,Москва,ул Петрозаводская д.15 кор.4,ул,Петрозаводская ,д.15 кор.4,7631241,муниципальный округ Ховрино,н.д. +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.15 кор.5,Москва,ул Петрозаводская д.15 кор.5,ул,Петрозаводская ,д.15 кор.5,8103980,муниципальный округ Ховрино,н.д. +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.16,Москва,ул Петрозаводская д.16,ул,Петрозаводская ,д.16,7954841,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.17 кор.1,Москва,ул Петрозаводская д.17 кор.1,ул,Петрозаводская ,д.17 кор.1,7928769,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.17 кор.2,Москва,ул Петрозаводская д.17 кор.2,ул,Петрозаводская ,д.17 кор.2,7928783,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.18,Москва,ул Петрозаводская д.18,ул,Петрозаводская ,д.18,7928792,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.18 кор.1,Москва,ул Петрозаводская д.18 кор.1,ул,Петрозаводская ,д.18 кор.1,7827103,муниципальный округ Ховрино,2005 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.19 кор.1,Москва,ул Петрозаводская д.19 кор.1,ул,Петрозаводская ,д.19 кор.1,7928802,муниципальный округ Ховрино,1983 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.19 кор.2,Москва,ул Петрозаводская д.19 кор.2,ул,Петрозаводская ,д.19 кор.2,7631244,муниципальный округ Ховрино,н.д. +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.21,Москва,ул Петрозаводская д.21,ул,Петрозаводская ,д.21,7928808,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.22,Москва,ул Петрозаводская д.22,ул,Петрозаводская ,д.22,7928819,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.22 кор.1,Москва,ул Петрозаводская д.22 кор.1,ул,Петрозаводская ,д.22 кор.1,7827112,муниципальный округ Ховрино,2003 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.22 кор.5,Москва,ул Петрозаводская д.22 кор.5,ул,Петрозаводская ,д.22 кор.5,7929369,муниципальный округ Ховрино,н.д. +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.24 кор.1,Москва,ул Петрозаводская д.24 кор.1,ул,Петрозаводская ,д.24 кор.1,8132354,муниципальный округ Ховрино,н.д. +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.24 кор.2,Москва,ул Петрозаводская д.24 кор.2,ул,Петрозаводская ,д.24 кор.2,7827138,муниципальный округ Ховрино,2009 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.28 кор.1,Москва,ул Петрозаводская д.28 кор.1,ул,Петрозаводская ,д.28 кор.1,7827127,муниципальный округ Ховрино,2004 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.28 кор.2,Москва,ул Петрозаводская д.28 кор.2,ул,Петрозаводская ,д.28 кор.2,7928823,муниципальный округ Ховрино,1966 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.28 кор.3,Москва,ул Петрозаводская д.28 кор.3,ул,Петрозаводская ,д.28 кор.3,7928834,муниципальный округ Ховрино,2002 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.28 кор.4,Москва,ул Петрозаводская д.28 кор.4,ул,Петрозаводская ,д.28 кор.4,7928842,муниципальный округ Ховрино,2002 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.28 кор.5,Москва,ул Петрозаводская д.28 кор.5,ул,Петрозаводская ,д.28 кор.5,8132363,муниципальный округ Ховрино,1966 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.3,Москва,ул Петрозаводская д.3,ул,Петрозаводская ,д.3,7928477,муниципальный округ Ховрино,2003 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.3 кор.1,Москва,ул Петрозаводская д.3 кор.1,ул,Петрозаводская ,д.3 кор.1,7928492,муниципальный округ Ховрино,1969 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.3 кор.2,Москва,ул Петрозаводская д.3 кор.2,ул,Петрозаводская ,д.3 кор.2,7928505,муниципальный округ Ховрино,1986 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.30,Москва,ул Петрозаводская д.30,ул,Петрозаводская ,д.30,7928849,муниципальный округ Ховрино,1966 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.32 кор.2,Москва,ул Петрозаводская д.32 кор.2,ул,Петрозаводская ,д.32 кор.2,8132378,муниципальный округ Ховрино,1966 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.36,Москва,ул Петрозаводская д.36,ул,Петрозаводская ,д.36,7928852,муниципальный округ Ховрино,1999 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.4,Москва,ул Петрозаводская д.4,ул,Петрозаводская ,д.4,7928547,муниципальный округ Ховрино,1980 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.5 кор.1,Москва,ул Петрозаводская д.5 кор.1,ул,Петрозаводская ,д.5 кор.1,7631270,муниципальный округ Ховрино,н.д. +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.5 кор.2,Москва,ул Петрозаводская д.5 кор.2,ул,Петрозаводская ,д.5 кор.2,7631255,муниципальный округ Ховрино,н.д. +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.5 кор.3,Москва,ул Петрозаводская д.5 кор.3,ул,Петрозаводская ,д.5 кор.3,7631274,муниципальный округ Ховрино,н.д. +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.5 кор.4,Москва,ул Петрозаводская д.5 кор.4,ул,Петрозаводская ,д.5 кор.4,7928567,муниципальный округ Ховрино,1970 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.6,Москва,ул Петрозаводская д.6,ул,Петрозаводская ,д.6,7928583,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.7 кор.1,Москва,ул Петрозаводская д.7 кор.1,ул,Петрозаводская ,д.7 кор.1,7928598,муниципальный округ Ховрино,1988 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.8,Москва,ул Петрозаводская д.8,ул,Петрозаводская ,д.8,7827071,муниципальный округ Ховрино,2002 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.9 кор.1,Москва,ул Петрозаводская д.9 кор.1,ул,Петрозаводская ,д.9 кор.1,7928609,муниципальный округ Ховрино,1970 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.9 кор.2,Москва,ул Петрозаводская д.9 кор.2,ул,Петрозаводская ,д.9 кор.2,7928627,муниципальный округ Ховрино,1972 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.9 кор.3,Москва,ул Петрозаводская д.9 кор.3,ул,Петрозаводская ,д.9 кор.3,7928642,муниципальный округ Ховрино,1970 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.9 кор.4,Москва,ул Петрозаводская д.9 кор.4,ул,Петрозаводская ,д.9 кор.4,7928654,муниципальный округ Ховрино,1970 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.14 кор.1,Москва,ул Фестивальная д.14 кор.1,ул,Фестивальная ,д.14 кор.1,7928857,муниципальный округ Ховрино,1967 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.18,Москва,ул Фестивальная д.18,ул,Фестивальная ,д.18,7928873,муниципальный округ Ховрино,1972 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.20,Москва,ул Фестивальная д.20,ул,Фестивальная ,д.20,7928884,муниципальный округ Ховрино,1973 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.20 кор.2,Москва,ул Фестивальная д.20 кор.2,ул,Фестивальная ,д.20 кор.2,7826964,муниципальный округ Ховрино,2006 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.22 кор.1,Москва,ул Фестивальная д.22 кор.1,ул,Фестивальная ,д.22 кор.1,7826937,муниципальный округ Ховрино,2003 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.22 кор.2,Москва,ул Фестивальная д.22 кор.2,ул,Фестивальная ,д.22 кор.2,7826952,муниципальный округ Ховрино,2003 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.22 кор.4,Москва,ул Фестивальная д.22 кор.4,ул,Фестивальная ,д.22 кор.4,7826984,муниципальный округ Ховрино,2001 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.22 кор.5,Москва,ул Фестивальная д.22 кор.5,ул,Фестивальная ,д.22 кор.5,7929425,муниципальный округ Ховрино,1974 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.22 кор.7,Москва,ул Фестивальная д.22 кор.7,ул,Фестивальная ,д.22 кор.7,7826997,муниципальный округ Ховрино,2001 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.22 кор.8,Москва,ул Фестивальная д.22 кор.8,ул,Фестивальная ,д.22 кор.8,7751179,муниципальный округ Ховрино,2002 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.24,Москва,ул Фестивальная д.24,ул,Фестивальная ,д.24,7929381,муниципальный округ Ховрино,1967 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.24 кор.2,Москва,ул Фестивальная д.24 кор.2,ул,Фестивальная ,д.24 кор.2,7751207,муниципальный округ Ховрино,н.д. +2281022,г Москва ул Фестивальная д.24А,Москва,ул Фестивальная д.24А,ул,Фестивальная ,д.24А,7697601,муниципальный округ Ховрино,2002 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.28,Москва,ул Фестивальная д.28,ул,Фестивальная ,д.28,7929431,муниципальный округ Ховрино,1976 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.30,Москва,ул Фестивальная д.30,ул,Фестивальная ,д.30,7929436,муниципальный округ Ховрино,1975 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.30 кор.2,Москва,ул Фестивальная д.30 кор.2,ул,Фестивальная ,д.30 кор.2,7929444,муниципальный округ Ховрино,2009 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.32 кор.1,Москва,ул Фестивальная д.32 кор.1,ул,Фестивальная ,д.32 кор.1,7929449,муниципальный округ Ховрино,2009 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.47,Москва,ул Фестивальная д.47,ул,Фестивальная ,д.47,7827017,муниципальный округ Ховрино,2004 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.51 кор.1,Москва,ул Фестивальная д.51 кор.1,ул,Фестивальная ,д.51 кор.1,7929456,муниципальный округ Ховрино,2003 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.53 кор.2,Москва,ул Фестивальная д.53 кор.2,ул,Фестивальная ,д.53 кор.2,7929461,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.53 кор.4,Москва,ул Фестивальная д.53 кор.4,ул,Фестивальная ,д.53 кор.4,7929472,муниципальный округ Ховрино,1969 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.53 кор.5,Москва,ул Фестивальная д.53 кор.5,ул,Фестивальная ,д.53 кор.5,7929478,муниципальный округ Ховрино,1986 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.53 кор.6,Москва,ул Фестивальная д.53 кор.6,ул,Фестивальная ,д.53 кор.6,7631215,муниципальный округ Ховрино,н.д. +2281022,г Москва ул Фестивальная д.55,Москва,ул Фестивальная д.55,ул,Фестивальная ,д.55,7929484,муниципальный округ Ховрино,1970 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.57,Москва,ул Фестивальная д.57,ул,Фестивальная ,д.57,7929493,муниципальный округ Ховрино,1969 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.59 кор.1,Москва,ул Фестивальная д.59 кор.1,ул,Фестивальная ,д.59 кор.1,7631264,муниципальный округ Ховрино,н.д. +2281022,г Москва ул Фестивальная д.59 кор.2,Москва,ул Фестивальная д.59 кор.2,ул,Фестивальная ,д.59 кор.2,7929504,муниципальный округ Ховрино,1969 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.59 кор.3,Москва,ул Фестивальная д.59 кор.3,ул,Фестивальная ,д.59 кор.3,7929519,муниципальный округ Ховрино,1969 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.59 кор.4,Москва,ул Фестивальная д.59 кор.4,ул,Фестивальная ,д.59 кор.4,7929527,муниципальный округ Ховрино,1970 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.61,Москва,ул Фестивальная д.61,ул,Фестивальная ,д.61,7631245,муниципальный округ Ховрино,н.д. +2281022,г Москва ул Фестивальная д.63 кор.1,Москва,ул Фестивальная д.63 кор.1,ул,Фестивальная ,д.63 кор.1,7631246,муниципальный округ Ховрино,н.д. +2281022,г Москва ул Фестивальная д.63 кор.2,Москва,ул Фестивальная д.63 кор.2,ул,Фестивальная ,д.63 кор.2,7929536,муниципальный округ Ховрино,1992 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.63 кор.3,Москва,ул Фестивальная д.63 кор.3,ул,Фестивальная ,д.63 кор.3,7929545,муниципальный округ Ховрино,2003 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.65,Москва,ул Фестивальная д.65,ул,Фестивальная ,д.65,7631251,муниципальный округ Ховрино,н.д. +2281022,г Москва ул Фестивальная д.67,Москва,ул Фестивальная д.67,ул,Фестивальная ,д.67,7631259,муниципальный округ Ховрино,н.д. +2281022,г Москва ул Фестивальная д.73 кор.1,Москва,ул Фестивальная д.73 кор.1,ул,Фестивальная ,д.73 кор.1,7827031,муниципальный округ Ховрино,2001 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.73 кор.2,Москва,ул Фестивальная д.73 кор.2,ул,Фестивальная ,д.73 кор.2,7827041,муниципальный округ Ховрино,2001 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.73 кор.3,Москва,ул Фестивальная д.73 кор.3,ул,Фестивальная ,д.73 кор.3,7827050,муниципальный округ Ховрино,2001 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.75,Москва,ул Фестивальная д.75,ул,Фестивальная ,д.75,7929555,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Флотская д.13 кор.1,Москва,ул Флотская д.13 кор.1,ул,Флотская ,д.13 кор.1,7929568,муниципальный округ Ховрино,1976 +2281022,г Москва ул Флотская д.13 кор.2,Москва,ул Флотская д.13 кор.2,ул,Флотская ,д.13 кор.2,7929577,муниципальный округ Ховрино,1967 +2281022,г Москва ул Флотская д.13 кор.3,Москва,ул Флотская д.13 кор.3,ул,Флотская ,д.13 кор.3,7929586,муниципальный округ Ховрино,1975 +2281022,г Москва ул Флотская д.13 кор.4,Москва,ул Флотская д.13 кор.4,ул,Флотская ,д.13 кор.4,7929593,муниципальный округ Ховрино,1975 +2281022,г Москва ул Флотская д.13 кор.5,Москва,ул Флотская д.13 кор.5,ул,Флотская ,д.13 кор.5,7929602,муниципальный округ Ховрино,1967 +2281022,г Москва ул Флотская д.17 кор.1,Москва,ул Флотская д.17 кор.1,ул,Флотская ,д.17 кор.1,7929608,муниципальный округ Ховрино,1977 +2281022,г Москва ул Флотская д.17 кор.2,Москва,ул Флотская д.17 кор.2,ул,Флотская ,д.17 кор.2,7929614,муниципальный округ Ховрино,1976 +2281022,г Москва ул Флотская д.9 кор.1,Москва,ул Флотская д.9 кор.1,ул,Флотская ,д.9 кор.1,7929561,муниципальный округ Ховрино,1998 +2281023,г Москва б-р Ходынский д.11,Москва,б-р Ходынский д.11,б-р,Ходынский ,д.11,7827859,муниципальный округ Хорошевский,2004 +2281023,г Москва б-р Ходынский д.13,Москва,б-р Ходынский д.13,б-р,Ходынский ,д.13,7827875,муниципальный округ Хорошевский,2004 +2281023,г Москва б-р Ходынский д.15,Москва,б-р Ходынский д.15,б-р,Ходынский ,д.15,7827891,муниципальный округ Хорошевский,2004 +2281023,г Москва б-р Ходынский д.19,Москва,б-р Ходынский д.19,б-р,Ходынский ,д.19,7827934,муниципальный округ Хорошевский,2005 +2281023,г Москва б-р Ходынский д.5 кор.1,Москва,б-р Ходынский д.5 кор.1,б-р,Ходынский ,д.5 кор.1,7827790,муниципальный округ Хорошевский,2006 +2281023,г Москва б-р Ходынский д.5 кор.2,Москва,б-р Ходынский д.5 кор.2,б-р,Ходынский ,д.5 кор.2,7827810,муниципальный округ Хорошевский,2006 +2281023,г Москва б-р Ходынский д.5 кор.3,Москва,б-р Ходынский д.5 кор.3,б-р,Ходынский ,д.5 кор.3,7827825,муниципальный округ Хорошевский,2006 +2281023,г Москва б-р Ходынский д.5 кор.4,Москва,б-р Ходынский д.5 кор.4,б-р,Ходынский ,д.5 кор.4,7827841,муниципальный округ Хорошевский,2006 +2281023,г Москва б-р Ходынский д.9,Москва,б-р Ходынский д.9,б-р,Ходынский ,д.9,8196429,муниципальный округ Хорошевский,2005 +2281023,г Москва пер Магистральный д.5,Москва,пер Магистральный д.5,пер,Магистральный ,д.5,8128004,муниципальный округ Хорошевский,1958 +2281023,г Москва пер Магистральный д.5А,Москва,пер Магистральный д.5А,пер,Магистральный ,д.5А,8128017,муниципальный округ Хорошевский,1958 +2281023,г Москва пер Магистральный д.7 кор.1,Москва,пер Магистральный д.7 кор.1,пер,Магистральный ,д.7 кор.1,8128026,муниципальный округ Хорошевский,1958 +2281023,г Москва пер Магистральный д.7 кор.2,Москва,пер Магистральный д.7 кор.2,пер,Магистральный ,д.7 кор.2,8128046,муниципальный округ Хорошевский,1962 +2281023,г Москва пер Чапаевский д.3,Москва,пер Чапаевский д.3,пер,Чапаевский ,д.3,7550747,муниципальный округ Хорошевский,2006 +2281023,г Москва пер Чапаевский д.5 кор.1,Москва,пер Чапаевский д.5 кор.1,пер,Чапаевский ,д.5 кор.1,8091218,муниципальный округ Хорошевский,1974 +2281023,г Москва пер Чапаевский д.5 кор.2,Москва,пер Чапаевский д.5 кор.2,пер,Чапаевский ,д.5 кор.2,8091221,муниципальный округ Хорошевский,1974 +2281023,г Москва пр-кт Ленинградский д.43 кор.1,Москва,пр-кт Ленинградский д.43 кор.1,пр-кт,Ленинградский ,д.43 кор.1,8091113,муниципальный округ Хорошевский,1965 +2281023,г Москва пр-кт Ленинградский д.43 кор.2,Москва,пр-кт Ленинградский д.43 кор.2,пр-кт,Ленинградский ,д.43 кор.2,8091141,муниципальный округ Хорошевский,1966 +2281023,г Москва пр-кт Ленинградский д.45 кор.1,Москва,пр-кт Ленинградский д.45 кор.1,пр-кт,Ленинградский ,д.45 кор.1,8091148,муниципальный округ Хорошевский,1959 +2281023,г Москва пр-кт Ленинградский д.45 кор.2,Москва,пр-кт Ленинградский д.45 кор.2,пр-кт,Ленинградский ,д.45 кор.2,8091152,муниципальный округ Хорошевский,1961 +2281023,г Москва пр-кт Ленинградский д.45 кор.3,Москва,пр-кт Ленинградский д.45 кор.3,пр-кт,Ленинградский ,д.45 кор.3,8091156,муниципальный округ Хорошевский,1960 +2281023,г Москва пр-кт Ленинградский д.45 кор.4,Москва,пр-кт Ленинградский д.45 кор.4,пр-кт,Ленинградский ,д.45 кор.4,8091161,муниципальный округ Хорошевский,1965 +2281023,г Москва пр-кт Ленинградский д.45 кор.5,Москва,пр-кт Ленинградский д.45 кор.5,пр-кт,Ленинградский ,д.45 кор.5,8091164,муниципальный округ Хорошевский,1965 +2281023,г Москва пр-кт Ленинградский д.57,Москва,пр-кт Ленинградский д.57,пр-кт,Ленинградский ,д.57,8091167,муниципальный округ Хорошевский,1920 +2281023,г Москва пр-кт Ленинградский д.59,Москва,пр-кт Ленинградский д.59,пр-кт,Ленинградский ,д.59,8091174,муниципальный округ Хорошевский,1951 +2281023,г Москва проезд Аэропорта д.11,Москва,проезд Аэропорта д.11,проезд,Аэропорта ,д.11,8090762,муниципальный округ Хорошевский,1953 +2281023,г Москва проезд Аэропорта д.11а,Москва,проезд Аэропорта д.11а,проезд,Аэропорта ,д.11а,8090766,муниципальный округ Хорошевский,1954 +2281023,г Москва проезд Аэропорта д.11б,Москва,проезд Аэропорта д.11б,проезд,Аэропорта ,д.11б,8090769,муниципальный округ Хорошевский,1955 +2281023,г Москва проезд Аэропорта д.3,Москва,проезд Аэропорта д.3,проезд,Аэропорта ,д.3,8090759,муниципальный округ Хорошевский,1959 +2281023,г Москва проезд Аэропорта д.6,Москва,проезд Аэропорта д.6,проезд,Аэропорта ,д.6,8090761,муниципальный округ Хорошевский,1958 +2281023,г Москва проезд Березовой Рощи д.10,Москва,проезд Березовой Рощи д.10,проезд,Березовой Рощи ,д.10,7828085,муниципальный округ Хорошевский,2006 +2281023,г Москва проезд Березовой Рощи д.12,Москва,проезд Березовой Рощи д.12,проезд,Березовой Рощи ,д.12,7828103,муниципальный округ Хорошевский,2008 +2281023,г Москва проезд Березовой Рощи д.3 кор.1,Москва,проезд Березовой Рощи д.3 кор.1,проезд,Березовой Рощи ,д.3 кор.1,8131926,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва проезд Березовой Рощи д.3 кор.2,Москва,проезд Березовой Рощи д.3 кор.2,проезд,Березовой Рощи ,д.3 кор.2,8132069,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва проезд Березовой Рощи д.4,Москва,проезд Березовой Рощи д.4,проезд,Березовой Рощи ,д.4,7828044,муниципальный округ Хорошевский,2006 +2281023,г Москва проезд Березовой Рощи д.6,Москва,проезд Березовой Рощи д.6,проезд,Березовой Рощи ,д.6,7828056,муниципальный округ Хорошевский,2006 +2281023,г Москва проезд Березовой Рощи д.8,Москва,проезд Березовой Рощи д.8,проезд,Березовой Рощи ,д.8,7828070,муниципальный округ Хорошевский,2008 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 1-й д.10 кор.1,Москва,проезд Хорошевский 1-й д.10 кор.1,проезд,Хорошевский 1-й ,д.10 кор.1,8127519,муниципальный округ Хорошевский,1950 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 1-й д.10 кор.2,Москва,проезд Хорошевский 1-й д.10 кор.2,проезд,Хорошевский 1-й ,д.10 кор.2,8127532,муниципальный округ Хорошевский,1944 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 1-й д.12 кор.1,Москва,проезд Хорошевский 1-й д.12 кор.1,проезд,Хорошевский 1-й ,д.12 кор.1,8127565,муниципальный округ Хорошевский,1949 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 1-й д.12 кор.2,Москва,проезд Хорошевский 1-й д.12 кор.2,проезд,Хорошевский 1-й ,д.12 кор.2,8127586,муниципальный округ Хорошевский,1949 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 1-й д.12 кор.3,Москва,проезд Хорошевский 1-й д.12 кор.3,проезд,Хорошевский 1-й ,д.12 кор.3,8127617,муниципальный округ Хорошевский,1949 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 1-й д.14 кор.1,Москва,проезд Хорошевский 1-й д.14 кор.1,проезд,Хорошевский 1-й ,д.14 кор.1,8127767,муниципальный округ Хорошевский,1949 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 1-й д.14 кор.2,Москва,проезд Хорошевский 1-й д.14 кор.2,проезд,Хорошевский 1-й ,д.14 кор.2,8127775,муниципальный округ Хорошевский,1949 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 1-й д.14 кор.3,Москва,проезд Хорошевский 1-й д.14 кор.3,проезд,Хорошевский 1-й ,д.14 кор.3,8127782,муниципальный округ Хорошевский,1949 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 1-й д.16 кор.1,Москва,проезд Хорошевский 1-й д.16 кор.1,проезд,Хорошевский 1-й ,д.16 кор.1,8127787,муниципальный округ Хорошевский,1952 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 1-й д.16 кор.2,Москва,проезд Хорошевский 1-й д.16 кор.2,проезд,Хорошевский 1-й ,д.16 кор.2,8127794,муниципальный округ Хорошевский,1952 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 1-й д.2 кор.17,Москва,проезд Хорошевский 1-й д.2 кор.17,проезд,Хорошевский 1-й ,д.2 кор.17,8127803,муниципальный округ Хорошевский,1951 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 1-й д.4 кор.1,Москва,проезд Хорошевский 1-й д.4 кор.1,проезд,Хорошевский 1-й ,д.4 кор.1,8127816,муниципальный округ Хорошевский,1951 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 1-й д.4 кор.2,Москва,проезд Хорошевский 1-й д.4 кор.2,проезд,Хорошевский 1-й ,д.4 кор.2,8127824,муниципальный округ Хорошевский,1951 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 1-й д.4 кор.3,Москва,проезд Хорошевский 1-й д.4 кор.3,проезд,Хорошевский 1-й ,д.4 кор.3,8127828,муниципальный округ Хорошевский,1951 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 1-й д.6,Москва,проезд Хорошевский 1-й д.6,проезд,Хорошевский 1-й ,д.6,8127840,муниципальный округ Хорошевский,1951 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 2-й д.3,Москва,проезд Хорошевский 2-й д.3,проезд,Хорошевский 2-й ,д.3,8132440,муниципальный округ Хорошевский,1960 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 2-й д.7А,Москва,проезд Хорошевский 2-й д.7А,проезд,Хорошевский 2-й ,д.7А,8128065,муниципальный округ Хорошевский,1959 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 2-й д.7Б,Москва,проезд Хорошевский 2-й д.7Б,проезд,Хорошевский 2-й ,д.7Б,8128072,муниципальный округ Хорошевский,1960 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 3-й д.10,Москва,проезд Хорошевский 3-й д.10,проезд,Хорошевский 3-й ,д.10,8132445,муниципальный округ Хорошевский,1956 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 3-й д.4,Москва,проезд Хорошевский 3-й д.4,проезд,Хорошевский 3-й ,д.4,8128084,муниципальный округ Хорошевский,2002 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 3-й д.5 кор.1,Москва,проезд Хорошевский 3-й д.5 кор.1,проезд,Хорошевский 3-й ,д.5 кор.1,8220884,муниципальный округ Хорошевский,1960 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 3-й д.5 кор.2,Москва,проезд Хорошевский 3-й д.5 кор.2,проезд,Хорошевский 3-й ,д.5 кор.2,8220887,муниципальный округ Хорошевский,1960 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 3-й д.7,Москва,проезд Хорошевский 3-й д.7,проезд,Хорошевский 3-й ,д.7,8220892,муниципальный округ Хорошевский,1958 +2281023,г Москва туп Хорошевский д.7,Москва,туп Хорошевский д.7,туп,Хорошевский ,д.7,7797397,муниципальный округ Хорошевский,1963 +2281023,г Москва ул Авиаконструктора Микояна д.14 кор.1,Москва,ул Авиаконструктора Микояна д.14 кор.1,ул,Авиаконструктора Микояна ,д.14 кор.1,7828145,муниципальный округ Хорошевский,2006 +2281023,г Москва ул Авиаконструктора Микояна д.14 кор.2,Москва,ул Авиаконструктора Микояна д.14 кор.2,ул,Авиаконструктора Микояна ,д.14 кор.2,7828162,муниципальный округ Хорошевский,2006 +2281023,г Москва ул Викторенко д.12,Москва,ул Викторенко д.12,ул,Викторенко ,д.12,8090782,муниципальный округ Хорошевский,1959 +2281023,г Москва ул Викторенко д.12/1,Москва,ул Викторенко д.12/1,ул,Викторенко ,д.12/1,8090789,муниципальный округ Хорошевский,1959 +2281023,г Москва ул Викторенко д.14,Москва,ул Викторенко д.14,ул,Викторенко ,д.14,8090794,муниципальный округ Хорошевский,1957 +2281023,г Москва ул Викторенко д.2/1,Москва,ул Викторенко д.2/1,ул,Викторенко ,д.2/1,8090772,муниципальный округ Хорошевский,1955 +2281023,г Москва ул Викторенко д.3,Москва,ул Викторенко д.3,ул,Викторенко ,д.3,8090774,муниципальный округ Хорошевский,1959 +2281023,г Москва ул Викторенко д.4 кор.1,Москва,ул Викторенко д.4 кор.1,ул,Викторенко ,д.4 кор.1,7828123,муниципальный округ Хорошевский,2006 +2281023,г Москва ул Викторенко д.8а,Москва,ул Викторенко д.8а,ул,Викторенко ,д.8а,8090777,муниципальный округ Хорошевский,1958 +2281023,г Москва ул Гризодубовой д.1 кор.1,Москва,ул Гризодубовой д.1 кор.1,ул,Гризодубовой ,д.1 кор.1,8090800,муниципальный округ Хорошевский,2006 +2281023,г Москва ул Гризодубовой д.1 кор.2,Москва,ул Гризодубовой д.1 кор.2,ул,Гризодубовой ,д.1 кор.2,8090803,муниципальный округ Хорошевский,2006 +2281023,г Москва ул Гризодубовой д.1 кор.3,Москва,ул Гризодубовой д.1 кор.3,ул,Гризодубовой ,д.1 кор.3,8090821,муниципальный округ Хорошевский,2006 +2281023,г Москва ул Гризодубовой д.1 кор.4,Москва,ул Гризодубовой д.1 кор.4,ул,Гризодубовой ,д.1 кор.4,8090838,муниципальный округ Хорошевский,2006 +2281023,г Москва ул Гризодубовой д.1 кор.5,Москва,ул Гризодубовой д.1 кор.5,ул,Гризодубовой ,д.1 кор.5,8090845,муниципальный округ Хорошевский,2006 +2281023,г Москва ул Гризодубовой д.2,Москва,ул Гризодубовой д.2,ул,Гризодубовой ,д.2,7827952,муниципальный округ Хорошевский,2007 +2281023,г Москва ул Гризодубовой д.4 кор.1,Москва,ул Гризодубовой д.4 кор.1,ул,Гризодубовой ,д.4 кор.1,8196437,муниципальный округ Хорошевский,2004 +2281023,г Москва ул Гризодубовой д.4 кор.2,Москва,ул Гризодубовой д.4 кор.2,ул,Гризодубовой ,д.4 кор.2,8033369,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва ул Гризодубовой д.4 кор.3,Москва,ул Гризодубовой д.4 кор.3,ул,Гризодубовой ,д.4 кор.3,7828179,муниципальный округ Хорошевский,2004 +2281023,г Москва ул Гризодубовой д.4 кор.4,Москва,ул Гризодубовой д.4 кор.4,ул,Гризодубовой ,д.4 кор.4,7828196,муниципальный округ Хорошевский,2006 +2281023,г Москва ул Зорге д.14 кор.1,Москва,ул Зорге д.14 кор.1,ул,Зорге ,д.14 кор.1,8090872,муниципальный округ Хорошевский,1955 +2281023,г Москва ул Зорге д.14 кор.2,Москва,ул Зорге д.14 кор.2,ул,Зорге ,д.14 кор.2,8090875,муниципальный округ Хорошевский,1955 +2281023,г Москва ул Зорге д.14 кор.3,Москва,ул Зорге д.14 кор.3,ул,Зорге ,д.14 кор.3,8090880,муниципальный округ Хорошевский,1955 +2281023,г Москва ул Зорге д.16,Москва,ул Зорге д.16,ул,Зорге ,д.16,8151728,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва ул Зорге д.18 кор.1,Москва,ул Зорге д.18 кор.1,ул,Зорге ,д.18 кор.1,8090883,муниципальный округ Хорошевский,1955 +2281023,г Москва ул Зорге д.18 кор.2,Москва,ул Зорге д.18 кор.2,ул,Зорге ,д.18 кор.2,8090888,муниципальный округ Хорошевский,1955 +2281023,г Москва ул Зорге д.18 кор.3,Москва,ул Зорге д.18 кор.3,ул,Зорге ,д.18 кор.3,8090892,муниципальный округ Хорошевский,1954 +2281023,г Москва ул Зорге д.2,Москва,ул Зорге д.2,ул,Зорге ,д.2,8132138,муниципальный округ Хорошевский,1958 +2281023,г Москва ул Зорге д.20,Москва,ул Зорге д.20,ул,Зорге ,д.20,8138977,муниципальный округ Хорошевский,1956 +2281023,г Москва ул Зорге д.6 кор.1,Москва,ул Зорге д.6 кор.1,ул,Зорге ,д.6 кор.1,8090852,муниципальный округ Хорошевский,1956 +2281023,г Москва ул Зорге д.6 кор.2,Москва,ул Зорге д.6 кор.2,ул,Зорге ,д.6 кор.2,8090861,муниципальный округ Хорошевский,1957 +2281023,г Москва ул Зорге д.6 кор.3,Москва,ул Зорге д.6 кор.3,ул,Зорге ,д.6 кор.3,8090866,муниципальный округ Хорошевский,1957 +2281023,г Москва ул Куусинена д.1,Москва,ул Куусинена д.1,ул,Куусинена ,д.1,8132153,муниципальный округ Хорошевский,1958 +2281023,г Москва ул Куусинена д.11 кор.1,Москва,ул Куусинена д.11 кор.1,ул,Куусинена ,д.11 кор.1,8090972,муниципальный округ Хорошевский,1956 +2281023,г Москва ул Куусинена д.11 кор.2,Москва,ул Куусинена д.11 кор.2,ул,Куусинена ,д.11 кор.2,8090977,муниципальный округ Хорошевский,1956 +2281023,г Москва ул Куусинена д.11 кор.3,Москва,ул Куусинена д.11 кор.3,ул,Куусинена ,д.11 кор.3,8090982,муниципальный округ Хорошевский,1955 +2281023,г Москва ул Куусинена д.15 кор.1,Москва,ул Куусинена д.15 кор.1,ул,Куусинена ,д.15 кор.1,8090991,муниципальный округ Хорошевский,1955 +2281023,г Москва ул Куусинена д.15 кор.2,Москва,ул Куусинена д.15 кор.2,ул,Куусинена ,д.15 кор.2,8091001,муниципальный округ Хорошевский,1955 +2281023,г Москва ул Куусинена д.15 кор.3,Москва,ул Куусинена д.15 кор.3,ул,Куусинена ,д.15 кор.3,8091006,муниципальный округ Хорошевский,1955 +2281023,г Москва ул Куусинена д.17 кор.1,Москва,ул Куусинена д.17 кор.1,ул,Куусинена ,д.17 кор.1,8132338,муниципальный округ Хорошевский,1955 +2281023,г Москва ул Куусинена д.17 кор.2,Москва,ул Куусинена д.17 кор.2,ул,Куусинена ,д.17 кор.2,8132343,муниципальный округ Хорошевский,1955 +2281023,г Москва ул Куусинена д.17 кор.3,Москва,ул Куусинена д.17 кор.3,ул,Куусинена ,д.17 кор.3,8132346,муниципальный округ Хорошевский,1955 +2281023,г Москва ул Куусинена д.19 кор.1,Москва,ул Куусинена д.19 кор.1,ул,Куусинена ,д.19 кор.1,8091014,муниципальный округ Хорошевский,1955 +2281023,г Москва ул Куусинена д.19 кор.2,Москва,ул Куусинена д.19 кор.2,ул,Куусинена ,д.19 кор.2,8091020,муниципальный округ Хорошевский,1955 +2281023,г Москва ул Куусинена д.19 кор.3,Москва,ул Куусинена д.19 кор.3,ул,Куусинена ,д.19 кор.3,8091086,муниципальный округ Хорошевский,1955 +2281023,г Москва ул Куусинена д.2 кор.1,Москва,ул Куусинена д.2 кор.1,ул,Куусинена ,д.2 кор.1,8132160,муниципальный округ Хорошевский,1961 +2281023,г Москва ул Куусинена д.2 кор.2,Москва,ул Куусинена д.2 кор.2,ул,Куусинена ,д.2 кор.2,8132174,муниципальный округ Хорошевский,1958 +2281023,г Москва ул Куусинена д.21А,Москва,ул Куусинена д.21А,ул,Куусинена ,д.21А,8464270,муниципальный округ Хорошевский,1999 +2281023,г Москва ул Куусинена д.4 кор.1,Москва,ул Куусинена д.4 кор.1,ул,Куусинена ,д.4 кор.1,8132226,муниципальный округ Хорошевский,1957 +2281023,г Москва ул Куусинена д.4 кор.2,Москва,ул Куусинена д.4 кор.2,ул,Куусинена ,д.4 кор.2,8132235,муниципальный округ Хорошевский,1958 +2281023,г Москва ул Куусинена д.4 кор.3,Москва,ул Куусинена д.4 кор.3,ул,Куусинена ,д.4 кор.3,8090901,муниципальный округ Хорошевский,1958 +2281023,г Москва ул Куусинена д.4А кор.1,Москва,ул Куусинена д.4А кор.1,ул,Куусинена ,д.4А кор.1,8132238,муниципальный округ Хорошевский,1960 +2281023,г Москва ул Куусинена д.4А кор.2,Москва,ул Куусинена д.4А кор.2,ул,Куусинена ,д.4А кор.2,8132244,муниципальный округ Хорошевский,1959 +2281023,г Москва ул Куусинена д.4А кор.3,Москва,ул Куусинена д.4А кор.3,ул,Куусинена ,д.4А кор.3,8132248,муниципальный округ Хорошевский,1973 +2281023,г Москва ул Куусинена д.4А кор.4,Москва,ул Куусинена д.4А кор.4,ул,Куусинена ,д.4А кор.4,8132262,муниципальный округ Хорошевский,1973 +2281023,г Москва ул Куусинена д.4А кор.5,Москва,ул Куусинена д.4А кор.5,ул,Куусинена ,д.4А кор.5,8132264,муниципальный округ Хорошевский,1975 +2281023,г Москва ул Куусинена д.6 кор.1,Москва,ул Куусинена д.6 кор.1,ул,Куусинена ,д.6 кор.1,8132268,муниципальный округ Хорошевский,1957 +2281023,г Москва ул Куусинена д.6 кор.10,Москва,ул Куусинена д.6 кор.10,ул,Куусинена ,д.6 кор.10,8132291,муниципальный округ Хорошевский,1966 +2281023,г Москва ул Куусинена д.6 кор.11,Москва,ул Куусинена д.6 кор.11,ул,Куусинена ,д.6 кор.11,8090931,муниципальный округ Хорошевский,1967 +2281023,г Москва ул Куусинена д.6 кор.12,Москва,ул Куусинена д.6 кор.12,ул,Куусинена ,д.6 кор.12,8132305,муниципальный округ Хорошевский,1966 +2281023,г Москва ул Куусинена д.6 кор.13,Москва,ул Куусинена д.6 кор.13,ул,Куусинена ,д.6 кор.13,8090935,муниципальный округ Хорошевский,1968 +2281023,г Москва ул Куусинена д.6 кор.2,Москва,ул Куусинена д.6 кор.2,ул,Куусинена ,д.6 кор.2,8132270,муниципальный округ Хорошевский,1956 +2281023,г Москва ул Куусинена д.6 кор.3,Москва,ул Куусинена д.6 кор.3,ул,Куусинена ,д.6 кор.3,8132272,муниципальный округ Хорошевский,1956 +2281023,г Москва ул Куусинена д.6 кор.4,Москва,ул Куусинена д.6 кор.4,ул,Куусинена ,д.6 кор.4,8132276,муниципальный округ Хорошевский,1958 +2281023,г Москва ул Куусинена д.6 кор.5,Москва,ул Куусинена д.6 кор.5,ул,Куусинена ,д.6 кор.5,8132278,муниципальный округ Хорошевский,1958 +2281023,г Москва ул Куусинена д.6 кор.6,Москва,ул Куусинена д.6 кор.6,ул,Куусинена ,д.6 кор.6,8132280,муниципальный округ Хорошевский,1958 +2281023,г Москва ул Куусинена д.6 кор.7,Москва,ул Куусинена д.6 кор.7,ул,Куусинена ,д.6 кор.7,8132284,муниципальный округ Хорошевский,1958 +2281023,г Москва ул Куусинена д.6 кор.8,Москва,ул Куусинена д.6 кор.8,ул,Куусинена ,д.6 кор.8,8132307,муниципальный округ Хорошевский,1965 +2281023,г Москва ул Куусинена д.6 кор.9,Москва,ул Куусинена д.6 кор.9,ул,Куусинена ,д.6 кор.9,8132288,муниципальный округ Хорошевский,1965 +2281023,г Москва ул Куусинена д.6А кор.1,Москва,ул Куусинена д.6А кор.1,ул,Куусинена ,д.6А кор.1,8132310,муниципальный округ Хорошевский,1970 +2281023,г Москва ул Куусинена д.6А строение 3,Москва,ул Куусинена д.6А строение 3,ул,Куусинена ,д.6А строение 3,8033557,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва ул Куусинена д.7 кор.1,Москва,ул Куусинена д.7 кор.1,ул,Куусинена ,д.7 кор.1,8090945,муниципальный округ Хорошевский,1956 +2281023,г Москва ул Куусинена д.7 кор.2,Москва,ул Куусинена д.7 кор.2,ул,Куусинена ,д.7 кор.2,8090952,муниципальный округ Хорошевский,1957 +2281023,г Москва ул Куусинена д.7 кор.3,Москва,ул Куусинена д.7 кор.3,ул,Куусинена ,д.7 кор.3,8090958,муниципальный округ Хорошевский,1956 +2281023,г Москва ул Магистральная 1-я д.22 кор.1,Москва,ул Магистральная 1-я д.22 кор.1,ул,Магистральная 1-я ,д.22 кор.1,8127946,муниципальный округ Хорошевский,1956 +2281023,г Москва ул Магистральная 1-я д.22 кор.2,Москва,ул Магистральная 1-я д.22 кор.2,ул,Магистральная 1-я ,д.22 кор.2,8127956,муниципальный округ Хорошевский,1959 +2281023,г Москва ул Магистральная 5-я д.10,Москва,ул Магистральная 5-я д.10,ул,Магистральная 5-я ,д.10,8127962,муниципальный округ Хорошевский,1958 +2281023,г Москва ул Магистральная 5-я д.14 кор.2,Москва,ул Магистральная 5-я д.14 кор.2,ул,Магистральная 5-я ,д.14 кор.2,8127970,муниципальный округ Хорошевский,1958 +2281023,г Москва ул Магистральная 5-я д.16,Москва,ул Магистральная 5-я д.16,ул,Магистральная 5-я ,д.16,8127979,муниципальный округ Хорошевский,1958 +2281023,г Москва ул Магистральная 5-я д.18,Москва,ул Магистральная 5-я д.18,ул,Магистральная 5-я ,д.18,8127986,муниципальный округ Хорошевский,1968 +2281023,г Москва ул Магистральная 5-я д.20,Москва,ул Магистральная 5-я д.20,ул,Магистральная 5-я ,д.20,8127989,муниципальный округ Хорошевский,1989 +2281023,г Москва ул Магистральная 5-я д.8,Москва,ул Магистральная 5-я д.8,ул,Магистральная 5-я ,д.8,8127998,муниципальный округ Хорошевский,1957 +2281023,г Москва ул Острякова д.11,Москва,ул Острякова д.11,ул,Острякова ,д.11,8091195,муниципальный округ Хорошевский,1974 +2281023,г Москва ул Острякова д.5,Москва,ул Острякова д.5,ул,Острякова ,д.5,8091178,муниципальный округ Хорошевский,1975 +2281023,г Москва ул Острякова д.6,Москва,ул Острякова д.6,ул,Острякова ,д.6,8091183,муниципальный округ Хорошевский,1954 +2281023,г Москва ул Острякова д.8,Москва,ул Острякова д.8,ул,Острякова ,д.8,8091187,муниципальный округ Хорошевский,1952 +2281023,г Москва ул Острякова д.9,Москва,ул Острякова д.9,ул,Острякова ,д.9,8091193,муниципальный округ Хорошевский,1987 +2281023,г Москва ул Поликарпова д.19 кор.2,Москва,ул Поликарпова д.19 кор.2,ул,Поликарпова ,д.19 кор.2,8091197,муниципальный округ Хорошевский,1978 +2281023,г Москва ул Поликарпова д.21 кор.4,Москва,ул Поликарпова д.21 кор.4,ул,Поликарпова ,д.21 кор.4,8127458,муниципальный округ Хорошевский,1968 +2281023,г Москва ул Поликарпова д.23,Москва,ул Поликарпова д.23,ул,Поликарпова ,д.23,8127495,муниципальный округ Хорошевский,1973 +2281023,г Москва ул Поликарпова д.25,Москва,ул Поликарпова д.25,ул,Поликарпова ,д.25,8127510,муниципальный округ Хорошевский,1976 +2281023,г Москва ул Полины Осипенко д.10 кор.1,Москва,ул Полины Осипенко д.10 кор.1,ул,Полины Осипенко ,д.10 кор.1,7828135,муниципальный округ Хорошевский,2008 +2281023,г Москва ул Полины Осипенко д.22 кор.4,Москва,ул Полины Осипенко д.22 кор.4,ул,Полины Осипенко ,д.22 кор.4,8033914,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва ш Хорошевское д.1,Москва,ш Хорошевское д.1,ш,Хорошевское ,д.1,8128093,муниципальный округ Хорошевский,1956 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.11,Москва,ш Хорошевское д.11,ш,Хорошевское ,д.11,8091202,муниципальный округ Хорошевский,1988 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.12,Москва,ш Хорошевское д.12,ш,Хорошевское ,д.12,8091210,муниципальный округ Хорошевский,2010 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.13 кор.3,Москва,ш Хорошевское д.13 кор.3,ш,Хорошевское ,д.13 кор.3,8128102,муниципальный округ Хорошевский,1955 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.13А кор.1,Москва,ш Хорошевское д.13А кор.1,ш,Хорошевское ,д.13А кор.1,8128105,муниципальный округ Хорошевский,1952 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.13А кор.2,Москва,ш Хорошевское д.13А кор.2,ш,Хорошевское ,д.13А кор.2,8128116,муниципальный округ Хорошевский,1952 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.13А кор.3,Москва,ш Хорошевское д.13А кор.3,ш,Хорошевское ,д.13А кор.3,8128130,муниципальный округ Хорошевский,1952 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.16 кор.1,Москва,ш Хорошевское д.16 кор.1,ш,Хорошевское ,д.16 кор.1,7859418,муниципальный округ Хорошевский,2008 +2281023,"г Москва ш Хорошевское д.16 кор.1,2",Москва,"ш Хорошевское д.16 кор.1,2",ш,Хорошевское ,"д.16 кор.1,2",7550766,муниципальный округ Хорошевский,2007 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.16 кор.2,Москва,ш Хорошевское д.16 кор.2,ш,Хорошевское ,д.16 кор.2,7859437,муниципальный округ Хорошевский,2008 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.17,Москва,ш Хорошевское д.17,ш,Хорошевское ,д.17,8128138,муниципальный округ Хорошевский,1988 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.19,Москва,ш Хорошевское д.19,ш,Хорошевское ,д.19,8091215,муниципальный округ Хорошевский,1988 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.21А,Москва,ш Хорошевское д.21А,ш,Хорошевское ,д.21А,8132493,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва ш Хорошевское д.22,Москва,ш Хорошевское д.22,ш,Хорошевское ,д.22,8127847,муниципальный округ Хорошевский,1979 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.23 кор.1,Москва,ш Хорошевское д.23 кор.1,ш,Хорошевское ,д.23 кор.1,8128147,муниципальный округ Хорошевский,1950 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.23 кор.2,Москва,ш Хорошевское д.23 кор.2,ш,Хорошевское ,д.23 кор.2,8128156,муниципальный округ Хорошевский,1956 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.24,Москва,ш Хорошевское д.24,ш,Хорошевское ,д.24,8091217,муниципальный округ Хорошевский,1979 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.32 кор.2,Москва,ш Хорошевское д.32 кор.2,ш,Хорошевское ,д.32 кор.2,8127852,муниципальный округ Хорошевский,1956 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.34,Москва,ш Хорошевское д.34,ш,Хорошевское ,д.34,8132498,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва ш Хорошевское д.36А,Москва,ш Хорошевское д.36А,ш,Хорошевское ,д.36А,8127859,муниципальный округ Хорошевский,1965 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.36Б,Москва,ш Хорошевское д.36Б,ш,Хорошевское ,д.36Б,8127865,муниципальный округ Хорошевский,1973 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.38 кор.139,Москва,ш Хорошевское д.38 кор.139,ш,Хорошевское ,д.38 кор.139,8034509,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва ш Хорошевское д.39 кор.1,Москва,ш Хорошевское д.39 кор.1,ш,Хорошевское ,д.39 кор.1,8128161,муниципальный округ Хорошевский,1967 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.39 кор.2,Москва,ш Хорошевское д.39 кор.2,ш,Хорошевское ,д.39 кор.2,8128170,муниципальный округ Хорошевский,1968 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.40А,Москва,ш Хорошевское д.40А,ш,Хорошевское ,д.40А,8034518,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва ш Хорошевское д.40А строение 1,Москва,ш Хорошевское д.40А строение 1,ш,Хорошевское ,д.40А строение 1,8457185,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва ш Хорошевское д.41Г,Москва,ш Хорошевское д.41Г,ш,Хорошевское ,д.41Г,8128179,муниципальный округ Хорошевский,1960 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.41Е,Москва,ш Хорошевское д.41Е,ш,Хорошевское ,д.41Е,8128201,муниципальный округ Хорошевский,1964 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.43А,Москва,ш Хорошевское д.43А,ш,Хорошевское ,д.43А,8128209,муниципальный округ Хорошевский,1961 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.43Б,Москва,ш Хорошевское д.43Б,ш,Хорошевское ,д.43Б,8128218,муниципальный округ Хорошевский,1961 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.43В,Москва,ш Хорошевское д.43В,ш,Хорошевское ,д.43В,8128227,муниципальный округ Хорошевский,1962 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.46,Москва,ш Хорошевское д.46,ш,Хорошевское ,д.46,7797411,муниципальный округ Хорошевский,1987 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.48,Москва,ш Хорошевское д.48,ш,Хорошевское ,д.48,7797425,муниципальный округ Хорошевский,1988 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.50 кор.1,Москва,ш Хорошевское д.50 кор.1,ш,Хорошевское ,д.50 кор.1,7797434,муниципальный округ Хорошевский,1985 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.50 кор.2,Москва,ш Хорошевское д.50 кор.2,ш,Хорошевское ,д.50 кор.2,7797446,муниципальный округ Хорошевский,1989 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.50 кор.3,Москва,ш Хорошевское д.50 кор.3,ш,Хорошевское ,д.50 кор.3,7797456,муниципальный округ Хорошевский,1989 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.52 кор.1,Москва,ш Хорошевское д.52 кор.1,ш,Хорошевское ,д.52 кор.1,7797465,муниципальный округ Хорошевский,1986 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.52 кор.2,Москва,ш Хорошевское д.52 кор.2,ш,Хорошевское ,д.52 кор.2,7797481,муниципальный округ Хорошевский,1985 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.56,Москва,ш Хорошевское д.56,ш,Хорошевское ,д.56,7797495,муниципальный округ Хорошевский,1983 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.58,Москва,ш Хорошевское д.58,ш,Хорошевское ,д.58,7797510,муниципальный округ Хорошевский,1990 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.60,Москва,ш Хорошевское д.60,ш,Хорошевское ,д.60,7797522,муниципальный округ Хорошевский,1983 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.62,Москва,ш Хорошевское д.62,ш,Хорошевское ,д.62,7797533,муниципальный округ Хорошевский,1983 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.64 кор.1,Москва,ш Хорошевское д.64 кор.1,ш,Хорошевское ,д.64 кор.1,7797545,муниципальный округ Хорошевский,1982 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.64 кор.2,Москва,ш Хорошевское д.64 кор.2,ш,Хорошевское ,д.64 кор.2,7797672,муниципальный округ Хорошевский,1989 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.66,Москва,ш Хорошевское д.66,ш,Хорошевское ,д.66,7797683,муниципальный округ Хорошевский,1986 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.68,Москва,ш Хорошевское д.68,ш,Хорошевское ,д.68,8132490,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва ш Хорошевское д.68 кор.1,Москва,ш Хорошевское д.68 кор.1,ш,Хорошевское ,д.68 кор.1,7797697,муниципальный округ Хорошевский,1985 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.68 кор.5,Москва,ш Хорошевское д.68 кор.5,ш,Хорошевское ,д.68 кор.5,7797711,муниципальный округ Хорошевский,1964 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.7 строение 1,Москва,ш Хорошевское д.7 строение 1,ш,Хорошевское ,д.7 строение 1,8128236,муниципальный округ Хорошевский,1957 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.7 строение 2,Москва,ш Хорошевское д.7 строение 2,ш,Хорошевское ,д.7 строение 2,8128244,муниципальный округ Хорошевский,1957 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.70 кор.1,Москва,ш Хорошевское д.70 кор.1,ш,Хорошевское ,д.70 кор.1,7797728,муниципальный округ Хорошевский,1986 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.70 кор.3,Москва,ш Хорошевское д.70 кор.3,ш,Хорошевское ,д.70 кор.3,7797740,муниципальный округ Хорошевский,1964 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.72 кор.1,Москва,ш Хорошевское д.72 кор.1,ш,Хорошевское ,д.72 кор.1,7798394,муниципальный округ Хорошевский,1985 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.72 кор.3,Москва,ш Хорошевское д.72 кор.3,ш,Хорошевское ,д.72 кор.3,7798403,муниципальный округ Хорошевский,1964 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.72 кор.4,Москва,ш Хорошевское д.72 кор.4,ш,Хорошевское ,д.72 кор.4,7798411,муниципальный округ Хорошевский,1964 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.74 кор.3,Москва,ш Хорошевское д.74 кор.3,ш,Хорошевское ,д.74 кор.3,7798423,муниципальный округ Хорошевский,1964 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.76 кор.4,Москва,ш Хорошевское д.76 кор.4,ш,Хорошевское ,д.76 кор.4,7798431,муниципальный округ Хорошевский,1964 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.76 кор.5,Москва,ш Хорошевское д.76 кор.5,ш,Хорошевское ,д.76 кор.5,7798446,муниципальный округ Хорошевский,1964 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.78,Москва,ш Хорошевское д.78,ш,Хорошевское ,д.78,8132483,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва ш Хорошевское д.80,Москва,ш Хорошевское д.80,ш,Хорошевское ,д.80,8132450,муниципальный округ Хорошевский,1994 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.82 кор.1,Москва,ш Хорошевское д.82 кор.1,ш,Хорошевское ,д.82 кор.1,8132452,муниципальный округ Хорошевский,1948 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.82 кор.10,Москва,ш Хорошевское д.82 кор.10,ш,Хорошевское ,д.82 кор.10,8132462,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва ш Хорошевское д.82 кор.11,Москва,ш Хорошевское д.82 кор.11,ш,Хорошевское ,д.82 кор.11,8132464,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва ш Хорошевское д.82 кор.2,Москва,ш Хорошевское д.82 кор.2,ш,Хорошевское ,д.82 кор.2,8132455,муниципальный округ Хорошевский,1959 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.82 кор.7,Москва,ш Хорошевское д.82 кор.7,ш,Хорошевское ,д.82 кор.7,8132457,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва ш Хорошевское д.82 кор.8,Москва,ш Хорошевское д.82 кор.8,ш,Хорошевское ,д.82 кор.8,8132459,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва ш Хорошевское д.82 кор.9,Москва,ш Хорошевское д.82 кор.9,ш,Хорошевское ,д.82 кор.9,8132461,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва ш Хорошевское д.84 кор.1,Москва,ш Хорошевское д.84 кор.1,ш,Хорошевское ,д.84 кор.1,8132467,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва ш Хорошевское д.84 кор.2,Москва,ш Хорошевское д.84 кор.2,ш,Хорошевское ,д.84 кор.2,8132470,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва ш Хорошевское д.84 кор.4,Москва,ш Хорошевское д.84 кор.4,ш,Хорошевское ,д.84 кор.4,8132474,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва ш Хорошевское д.88,Москва,ш Хорошевское д.88,ш,Хорошевское ,д.88,8132476,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва ш Хорошевское д.9,Москва,ш Хорошевское д.9,ш,Хорошевское ,д.9,8132495,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва ш Хорошевское д.90,Москва,ш Хорошевское д.90,ш,Хорошевское ,д.90,8132478,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва ш Хорошевское д.92,Москва,ш Хорошевское д.92,ш,Хорошевское ,д.92,8132481,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281005,г Зеленоград д.1401,Зеленоград,д.1401,,,,7578698,муниципальный округ Крюково,1989 +2281005,г Зеленоград д.1402,Зеленоград,д.1402,,,,7595873,муниципальный округ Крюково,1989 +2281005,г Зеленоград д.1403,Зеленоград,д.1403,,,,7595939,муниципальный округ Крюково,1989 +2281005,г Зеленоград д.1407,Зеленоград,д.1407,,,,7595981,муниципальный округ Крюково,1989 +2281005,г Зеленоград д.1408,Зеленоград,д.1408,,,,7595999,муниципальный округ Крюково,1989 +2281005,г Зеленоград д.1409,Зеленоград,д.1409,,,,7596024,муниципальный округ Крюково,1990 +2281005,г Зеленоград д.1412,Зеленоград,д.1412,,,,7596037,муниципальный округ Крюково,1989 +2281005,г Зеленоград д.1414,Зеленоград,д.1414,,,,7596057,муниципальный округ Крюково,1989 +2281005,г Зеленоград д.1416,Зеленоград,д.1416,,,,7596067,муниципальный округ Крюково,1989 +2281005,г Зеленоград д.1417,Зеленоград,д.1417,,,,7596083,муниципальный округ Крюково,1989 +2281005,г Зеленоград д.1418,Зеленоград,д.1418,,,,7596091,муниципальный округ Крюково,1989 +2281005,г Зеленоград д.1419,Зеленоград,д.1419,,,,7596093,муниципальный округ Крюково,1990 +2281005,г Зеленоград д.1420,Зеленоград,д.1420,,,,7596101,муниципальный округ Крюково,1990 +2281005,г Зеленоград д.1422,Зеленоград,д.1422,,,,7596129,муниципальный округ Крюково,1990 +2281005,г Зеленоград д.1423,Зеленоград,д.1423,,,,7596169,муниципальный округ Крюково,1990 +2281005,г Зеленоград д.1424,Зеленоград,д.1424,,,,7596175,муниципальный округ Крюково,1990 +2281005,г Зеленоград д.1425,Зеленоград,д.1425,,,,7596184,муниципальный округ Крюково,1990 +2281005,г Зеленоград д.1428,Зеленоград,д.1428,,,,7596191,муниципальный округ Крюково,1990 +2281005,г Зеленоград д.1429,Зеленоград,д.1429,,,,7596218,муниципальный округ Крюково,1990 +2281005,г Зеленоград д.1430,Зеленоград,д.1430,,,,7596228,муниципальный округ Крюково,1991 +2281005,г Зеленоград д.1431,Зеленоград,д.1431,,,,7596255,муниципальный округ Крюково,1990 +2281005,г Зеленоград д.1432,Зеленоград,д.1432,,,,7596260,муниципальный округ Крюково,1990 +2281005,г Зеленоград д.1435,Зеленоград,д.1435,,,,7596267,муниципальный округ Крюково,1990 +2281005,г Зеленоград д.1436,Зеленоград,д.1436,,,,7596271,муниципальный округ Крюково,1990 +2281005,г Зеленоград д.1437,Зеленоград,д.1437,,,,7596274,муниципальный округ Крюково,1991 +2281005,г Зеленоград д.1438,Зеленоград,д.1438,,,,7596276,муниципальный округ Крюково,1991 +2281005,г Зеленоград д.1441,Зеленоград,д.1441,,,,7596280,муниципальный округ Крюково,1989 +2281005,г Зеленоград д.1443,Зеленоград,д.1443,,,,7596291,муниципальный округ Крюково,1989 +2281005,г Зеленоград д.1445,Зеленоград,д.1445,,,,7946273,муниципальный округ Крюково,1991 +2281005,г Зеленоград д.1448,Зеленоград,д.1448,,,,7597744,муниципальный округ Крюково,1990 +2281005,г Зеленоград д.1449,Зеленоград,д.1449,,,,7597747,муниципальный округ Крюково,1990 +2281005,г Зеленоград д.1450,Зеленоград,д.1450,,,,7596307,муниципальный округ Крюково,1991 +2281005,г Зеленоград д.1451,Зеленоград,д.1451,,,,7597751,муниципальный округ Крюково,1991 +2281005,г Зеленоград д.1454,Зеленоград,д.1454,,,,7596314,муниципальный округ Крюково,1990 +2281005,г Зеленоград д.1455,Зеленоград,д.1455,,,,7596324,муниципальный округ Крюково,1990 +2281005,г Зеленоград д.1456,Зеленоград,д.1456,,,,7597761,муниципальный округ Крюково,1990 +2281005,г Зеленоград д.1458,Зеленоград,д.1458,,,,7597765,муниципальный округ Крюково,1991 +2281005,г Зеленоград д.1459,Зеленоград,д.1459,,,,7597771,муниципальный округ Крюково,1991 +2281005,г Зеленоград д.1462,Зеленоград,д.1462,,,,7597774,муниципальный округ Крюково,1993 +2281005,г Зеленоград д.1466,Зеленоград,д.1466,,,,7596319,муниципальный округ Крюково,1991 +2281005,г Зеленоград д.1471,Зеленоград,д.1471,,,,7596325,муниципальный округ Крюково,1993 +2281005,г Зеленоград д.1501,Зеленоград,д.1501,,,,7558955,муниципальный округ Крюково,1992 +2281005,г Зеленоград д.1504,Зеленоград,д.1504,,,,7598373,муниципальный округ Крюково,1992 +2281005,г Зеленоград д.1505,Зеленоград,д.1505,,,,7558956,муниципальный округ Крюково,1992 +2281005,г Зеленоград д.1506,Зеленоград,д.1506,,,,7558957,муниципальный округ Крюково,1991 +2281005,г Зеленоград д.1507,Зеленоград,д.1507,,,,7598377,муниципальный округ Крюково,1991 +2281005,г Зеленоград д.1509,Зеленоград,д.1509,,,,7558958,муниципальный округ Крюково,1992 +2281005,г Зеленоград д.1512,Зеленоград,д.1512,,,,7558959,муниципальный округ Крюково,1992 +2281005,г Зеленоград д.1517,Зеленоград,д.1517,,,,7598383,муниципальный округ Крюково,1993 +2281005,г Зеленоград д.1518,Зеленоград,д.1518,,,,7598385,муниципальный округ Крюково,1993 +2281005,г Зеленоград д.1519,Зеленоград,д.1519,,,,7558960,муниципальный округ Крюково,1993 +2281005,г Зеленоград д.1520,Зеленоград,д.1520,,,,7558961,муниципальный округ Крюково,1993 +2281005,г Зеленоград д.1521,Зеленоград,д.1521,,,,7558965,муниципальный округ Крюково,1993 +2281005,г Зеленоград д.1522,Зеленоград,д.1522,,,,7558966,муниципальный округ Крюково,1993 +2281005,г Зеленоград д.1524,Зеленоград,д.1524,,,,7598387,муниципальный округ Крюково,1994 +2281005,г Зеленоград д.1535,Зеленоград,д.1535,,,,7598388,муниципальный округ Крюково,1994 +2281005,г Зеленоград д.1537,Зеленоград,д.1537,,,,7598394,муниципальный округ Крюково,1993 +2281005,г Зеленоград д.1538,Зеленоград,д.1538,,,,7558962,муниципальный округ Крюково,1993 +2281005,г Зеленоград д.1539,Зеленоград,д.1539,,,,7866967,муниципальный округ Крюково,1993 +2281005,г Зеленоград д.1540,Зеленоград,д.1540,,,,7867225,муниципальный округ Крюково,1993 +2281005,г Зеленоград д.1542,Зеленоград,д.1542,,,,7598396,муниципальный округ Крюково,1994 +2281005,г Зеленоград д.1544,Зеленоград,д.1544,,,,7598399,муниципальный округ Крюково,1994 +2281005,г Зеленоград д.1546,Зеленоград,д.1546,,,,7598402,муниципальный округ Крюково,1994 +2281005,г Зеленоград д.1551,Зеленоград,д.1551,,,,7558963,муниципальный округ Крюково,1992 +2281005,г Зеленоград д.1552,Зеленоград,д.1552,,,,7558967,муниципальный округ Крюково,1992 +2281005,г Зеленоград д.1553,Зеленоград,д.1553,,,,7558943,муниципальный округ Крюково,1992 +2281005,г Зеленоград д.1554,Зеленоград,д.1554,,,,7558964,муниципальный округ Крюково,1992 +2281005,г Зеленоград д.1557,Зеленоград,д.1557,,,,7598404,муниципальный округ Крюково,1992 +2281005,г Зеленоград д.1559,Зеленоград,д.1559,,,,7598405,муниципальный округ Крюково,1992 +2281005,г Зеленоград д.1560,Зеленоград,д.1560,,,,7598411,муниципальный округ Крюково,1993 +2281005,г Зеленоград д.1561,Зеленоград,д.1561,,,,7558968,муниципальный округ Крюково,1992 +2281005,г Зеленоград д.1562,Зеленоград,д.1562,,,,7558969,муниципальный округ Крюково,1992 +2281005,г Зеленоград д.1601,Зеленоград,д.1601,,,,7558909,муниципальный округ Крюково,1993 +2281005,г Зеленоград д.1602,Зеленоград,д.1602,,,,7558910,муниципальный округ Крюково,1993 +2281005,г Зеленоград д.1603,Зеленоград,д.1603,,,,7558912,муниципальный округ Крюково,1994 +2281005,г Зеленоград д.1605,Зеленоград,д.1605,,,,7598690,муниципальный округ Крюково,1993 +2281005,г Зеленоград д.1606,Зеленоград,д.1606,,,,7558913,муниципальный округ Крюково,1993 +2281005,г Зеленоград д.1607,Зеленоград,д.1607,,,,7558914,муниципальный округ Крюково,1994 +2281005,г Зеленоград д.1613,Зеленоград,д.1613,,,,7558915,муниципальный округ Крюково,1994 +2281005,г Зеленоград д.1614,Зеленоград,д.1614,,,,7558944,муниципальный округ Крюково,1994 +2281005,г Зеленоград д.1615,Зеленоград,д.1615,,,,7558917,муниципальный округ Крюково,1994 +2281005,г Зеленоград д.1616 кор.1616,Зеленоград,д.1616 кор.1616,,,,7937324,муниципальный округ Крюково,н.д. +2281005,г Зеленоград д.1619,Зеленоград,д.1619,,,,7558916,муниципальный округ Крюково,1994 +2281005,г Зеленоград д.1620,Зеленоград,д.1620,,,,7558923,муниципальный округ Крюково,1994 +2281005,г Зеленоград д.1621,Зеленоград,д.1621,,,,7558918,муниципальный округ Крюково,1994 +2281005,г Зеленоград д.1622,Зеленоград,д.1622,,,,7558919,муниципальный округ Крюково,1994 +2281005,г Зеленоград д.1623,Зеленоград,д.1623,,,,7558920,муниципальный округ Крюково,1994 +2281005,г Зеленоград д.1624,Зеленоград,д.1624,,,,7598697,муниципальный округ Крюково,1994 +2281005,г Зеленоград д.1625,Зеленоград,д.1625,,,,7598699,муниципальный округ Крюково,1994 +2281005,г Зеленоград д.1626,Зеленоград,д.1626,,,,7558921,муниципальный округ Крюково,1994 +2281005,г Зеленоград д.1640,Зеленоград,д.1640,,,,7558924,муниципальный округ Крюково,1997 +2281005,г Зеленоград д.1643,Зеленоград,д.1643,,,,7558925,муниципальный округ Крюково,1997 +2281005,г Зеленоград д.1645,Зеленоград,д.1645,,,,7558927,муниципальный округ Крюково,1997 +2281005,г Зеленоград д.1649,Зеленоград,д.1649,,,,7598701,муниципальный округ Крюково,1997 +2281005,г Зеленоград д.1801 кор.1801а,Зеленоград,д.1801 кор.1801а,,,,7558929,муниципальный округ Крюково,1999 +2281005,г Зеленоград д.1801 кор.1801б,Зеленоград,д.1801 кор.1801б,,,,7558932,муниципальный округ Крюково,1999 +2281005,г Зеленоград д.1803,Зеленоград,д.1803,,,,7720303,муниципальный округ Крюково,2004 +2281005,г Зеленоград д.1804 кор.1804а,Зеленоград,д.1804 кор.1804а,,,,7558945,муниципальный округ Крюково,2001 +2281005,г Зеленоград д.1804 кор.1804б,Зеленоград,д.1804 кор.1804б,,,,7558933,муниципальный округ Крюково,2001 +2281005,г Зеленоград д.1805,Зеленоград,д.1805,,,,7558946,муниципальный округ Крюково,1997 +2281005,г Зеленоград д.1806,Зеленоград,д.1806,,,,7558934,муниципальный округ Крюково,1970 +2281005,г Зеленоград д.1807,Зеленоград,д.1807,,,,7558935,муниципальный округ Крюково,1971 +2281005,г Зеленоград д.1808,Зеленоград,д.1808,,,,7558936,муниципальный округ Крюково,1965 +2281005,г Зеленоград д.1809,Зеленоград,д.1809,,,,7558947,муниципальный округ Крюково,1964 +2281005,г Зеленоград д.1810,Зеленоград,д.1810,,,,7558948,муниципальный округ Крюково,1972 +2281005,г Зеленоград д.1811,Зеленоград,д.1811,,,,7598707,муниципальный округ Крюково,1997 +2281005,г Зеленоград д.1812,Зеленоград,д.1812,,,,7558937,муниципальный округ Крюково,1996 +2281005,г Зеленоград д.1815,Зеленоград,д.1815,,,,7558938,муниципальный округ Крюково,1996 +2281005,г Зеленоград д.1818,Зеленоград,д.1818,,,,7598710,муниципальный округ Крюково,1996 +2281005,г Зеленоград д.1820,Зеленоград,д.1820,,,,7558939,муниципальный округ Крюково,1996 +2281005,г Зеленоград д.1821,Зеленоград,д.1821,,,,7598712,муниципальный округ Крюково,1997 +2281005,г Зеленоград д.1822,Зеленоград,д.1822,,,,7558940,муниципальный округ Крюково,1997 +2281005,г Зеленоград д.1823,Зеленоград,д.1823,,,,7558941,муниципальный округ Крюково,1997 +2281005,г Зеленоград д.1824,Зеленоград,д.1824,,,,7598715,муниципальный округ Крюково,1996 +2281005,г Зеленоград д.1925,Зеленоград,д.1925,,,,7598936,муниципальный округ Крюково,1988 +2281005,г Зеленоград д.2003,Зеленоград,д.2003,,,,7598723,муниципальный округ Крюково,2008 +2281005,г Зеленоград д.2005,Зеленоград,д.2005,,,,7598727,муниципальный округ Крюково,2007 +2281005,г Зеленоград д.2008,Зеленоград,д.2008,,,,7598730,муниципальный округ Крюково,2008 +2281005,г Зеленоград д.2010,Зеленоград,д.2010,,,,7598731,муниципальный округ Крюково,2006 +2281005,г Зеленоград д.2013,Зеленоград,д.2013,,,,7598733,муниципальный округ Крюково,2008 +2281005,г Зеленоград д.2014,Зеленоград,д.2014,,,,7598736,муниципальный округ Крюково,2008 +2281005,г Зеленоград д.2016,Зеленоград,д.2016,,,,7598739,муниципальный округ Крюково,2006 +2281005,г Зеленоград д.2018,Зеленоград,д.2018,,,,7598745,муниципальный округ Крюково,2006 +2281005,г Зеленоград д.2019,Зеленоград,д.2019,,,,7598747,муниципальный округ Крюково,2008 +2281005,г Зеленоград д.2022,Зеленоград,д.2022,,,,7598750,муниципальный округ Крюково,2010 +2281005,г Зеленоград д.2022 кор.2024,Зеленоград,д.2022 кор.2024,,,,7598751,муниципальный округ Крюково,н.д. +2281005,г Зеленоград д.2024,Зеленоград,д.2024,,,,7598752,муниципальный округ Крюково,2006 +2281005,г Зеленоград д.2027,Зеленоград,д.2027,,,,7598755,муниципальный округ Крюково,2010 +2281005,г Зеленоград д.2028,Зеленоград,д.2028,,,,7598757,муниципальный округ Крюково,2007 +2281005,г Зеленоград д.2033,Зеленоград,д.2033,,,,7598758,муниципальный округ Крюково,2008 +2281005,г Зеленоград д.2034,Зеленоград,д.2034,,,,7598760,муниципальный округ Крюково,2008 +2281005,г Зеленоград д.2037 кор.2037,Зеленоград,д.2037 кор.2037,,,,8368568,муниципальный округ Крюково,2013 +2281005,г Зеленоград д.2039,Зеленоград,д.2039,,,,8368613,муниципальный округ Крюково,2013 +2281005,г Зеленоград д.2040,Зеленоград,д.2040,,,,8368632,муниципальный округ Крюково,2013 +2281005,г Зеленоград д.2043,Зеленоград,д.2043,,,,7598762,муниципальный округ Крюково,2007 +2281005,г Зеленоград п Малино д.1,Зеленоград,п Малино д.1,,,,7933513,муниципальный округ Крюково,2009 +2281005,г Зеленоград п Малино д.11,Зеленоград,п Малино д.11,,,,7933564,муниципальный округ Крюково,2009 +2281005,г Зеленоград п Малино д.13,Зеленоград,п Малино д.13,,,,7933557,муниципальный округ Крюково,2009 +2281005,г Зеленоград п Малино д.15,Зеленоград,п Малино д.15,,,,7933569,муниципальный округ Крюково,2009 +2281005,г Зеленоград п Малино д.17,Зеленоград,п Малино д.17,,,,7933576,муниципальный округ Крюково,2009 +2281005,г Зеленоград п Малино д.19,Зеленоград,п Малино д.19,,,,7933586,муниципальный округ Крюково,2009 +2281005,г Зеленоград п Малино д.21,Зеленоград,п Малино д.21,,,,7933598,муниципальный округ Крюково,2009 +2281005,г Зеленоград п Малино д.23,Зеленоград,п Малино д.23,,,,7933605,муниципальный округ Крюково,2009 +2281005,г Зеленоград п Малино д.3,Зеленоград,п Малино д.3,,,,7933532,муниципальный округ Крюково,2009 +2281005,г Зеленоград п Малино д.5,Зеленоград,п Малино д.5,,,,7933543,муниципальный округ Крюково,2009 +2281005,г Зеленоград п Малино д.9,Зеленоград,п Малино д.9,,,,7933553,муниципальный округ Крюково,2009 +2281005,г Зеленоград ул 1 Мая д.2,Зеленоград,ул 1 Мая д.2,,,,7603388,муниципальный округ Крюково,1978 +2281005,г Зеленоград ул 1 Мая д.4,Зеленоград,ул 1 Мая д.4,,,,7603393,муниципальный округ Крюково,1975 +2281005,г Зеленоград ул 2 Пятилетка д.2,Зеленоград,ул 2 Пятилетка д.2,,,,7603400,муниципальный округ Крюково,1974 +2281005,г Зеленоград ул 2 Пятилетка д.4,Зеленоград,ул 2 Пятилетка д.4,,,,7558954,муниципальный округ Крюково,1978 +2281005,г Зеленоград ул Заводская д.10,Зеленоград,ул Заводская д.10,,,,7603373,муниципальный округ Крюково,1961 +2281005,г Зеленоград ул Заводская д.14,Зеленоград,ул Заводская д.14,,,,7603376,муниципальный округ Крюково,1965 +2281005,г Зеленоград ул Заводская д.14а,Зеленоград,ул Заводская д.14а,,,,7603378,муниципальный округ Крюково,1969 +2281005,г Зеленоград ул Заводская д.16,Зеленоград,ул Заводская д.16,,,,7603379,муниципальный округ Крюково,1962 +2281005,г Зеленоград ул Заводская д.2,Зеленоград,ул Заводская д.2,,,,7603359,муниципальный округ Крюково,1969 +2281005,г Зеленоград ул Заводская д.4,Зеленоград,ул Заводская д.4,,,,7603361,муниципальный округ Крюково,1962 +2281005,г Зеленоград ул Заводская д.4а,Зеленоград,ул Заводская д.4а,,,,7603365,муниципальный округ Крюково,1966 +2281005,г Зеленоград ул Заводская д.6,Зеленоград,ул Заводская д.6,,,,7603369,муниципальный округ Крюково,1964 +2281005,г Зеленоград ул Заводская д.6а,Зеленоград,ул Заводская д.6а,,,,7603370,муниципальный округ Крюково,1967 +2281005,г Зеленоград ул Заводская д.8,Зеленоград,ул Заводская д.8,,,,7603372,муниципальный округ Крюково,1963 +2281005,г Зеленоград ул Крупской д.10,Зеленоград,ул Крупской д.10,,,,7603387,муниципальный округ Крюково,1985 +2281005,г Зеленоград ул Крупской д.2,Зеленоград,ул Крупской д.2,,,,7603384,муниципальный округ Крюково,1971 +2281005,г Зеленоград ул Крупской д.6,Зеленоград,ул Крупской д.6,,,,7558951,муниципальный округ Крюково,1976 +2281005,г Зеленоград ул Ленина д.1,Зеленоград,ул Ленина д.1,,,,7603414,муниципальный округ Крюково,1966 +2281005,г Зеленоград ул Советская д.2,Зеленоград,ул Советская д.2,,,,7603409,муниципальный округ Крюково,1973 +2281005,г Зеленоград ул Советская д.4,Зеленоград,ул Советская д.4,,,,7558952,муниципальный округ Крюково,1974 +2281005,г Зеленоград ул Советская д.6,Зеленоград,ул Советская д.6,,,,7558953,муниципальный округ Крюково,1975 +2281006,г Зеленоград аллея Березовая д.1,Зеленоград,аллея Березовая д.1,,,,7581216,муниципальный округ Матушкино,1967 +2281006,г Зеленоград аллея Березовая д.2,Зеленоград,аллея Березовая д.2,,,,7581242,муниципальный округ Матушкино,1967 +2281006,г Зеленоград аллея Березовая д.3,Зеленоград,аллея Березовая д.3,,,,7581262,муниципальный округ Матушкино,1967 +2281006,г Зеленоград аллея Березовая д.6,Зеленоград,аллея Березовая д.6,,,,7581270,муниципальный округ Матушкино,2002 +2281006,г Зеленоград аллея Березовая д.6А,Зеленоград,аллея Березовая д.6А,,,,7581276,муниципальный округ Матушкино,2000 +2281006,г Зеленоград аллея Березовая д.8,Зеленоград,аллея Березовая д.8,,,,7581283,муниципальный округ Матушкино,1983 +2281006,г Зеленоград аллея Березовая д.9,Зеленоград,аллея Березовая д.9,,,,7581286,муниципальный округ Матушкино,1997 +2281006,г Зеленоград д.105,Зеленоград,д.105,,,,7555318,муниципальный округ Матушкино,2001 +2281006,г Зеленоград д.106,Зеленоград,д.106,,,,7555475,муниципальный округ Матушкино,2001 +2281006,г Зеленоград д.107А,Зеленоград,д.107А,,,,7555495,муниципальный округ Матушкино,1996 +2281006,г Зеленоград д.107б,Зеленоград,д.107б,,,,7558897,муниципальный округ Матушкино,1996 +2281006,г Зеленоград д.107в,Зеленоград,д.107в,,,,7558899,муниципальный округ Матушкино,1997 +2281006,г Зеленоград д.107Г,Зеленоград,д.107Г,,,,7555509,муниципальный округ Матушкино,1997 +2281006,г Зеленоград д.109,Зеленоград,д.109,,,,7555611,муниципальный округ Матушкино,2003 +2281006,г Зеленоград д.117,Зеленоград,д.117,,,,7558534,муниципальный округ Матушкино,2006 +2281006,г Зеленоград д.118,Зеленоград,д.118,,,,7558547,муниципальный округ Матушкино,2006 +2281006,г Зеленоград д.119,Зеленоград,д.119,,,,7558552,муниципальный округ Матушкино,2005 +2281006,г Зеленоград д.120,Зеленоград,д.120,,,,7558559,муниципальный округ Матушкино,2005 +2281006,г Зеленоград д.125,Зеленоград,д.125,,,,7558901,муниципальный округ Матушкино,2009 +2281006,г Зеленоград д.126,Зеленоград,д.126,,,,7555639,муниципальный округ Матушкино,2009 +2281006,г Зеленоград д.127,Зеленоград,д.127,,,,7558902,муниципальный округ Матушкино,2009 +2281006,г Зеленоград д.128,Зеленоград,д.128,,,,7555675,муниципальный округ Матушкино,2009 +2281006,г Зеленоград д.129,Зеленоград,д.129,,,,7558903,муниципальный округ Матушкино,2009 +2281006,г Зеленоград д.130а,Зеленоград,д.130а,,,,7558904,муниципальный округ Матушкино,2009 +2281006,г Зеленоград д.130Б,Зеленоград,д.130Б,,,,7555692,муниципальный округ Матушкино,2009 +2281006,г Зеленоград д.138,Зеленоград,д.138,,,,7555701,муниципальный округ Матушкино,2002 +2281006,г Зеленоград д.139,Зеленоград,д.139,,,,7555712,муниципальный округ Матушкино,2002 +2281006,г Зеленоград д.141,Зеленоград,д.141,,,,7555723,муниципальный округ Матушкино,2003 +2281006,г Зеленоград д.145,Зеленоград,д.145,,,,7555732,муниципальный округ Матушкино,1961 +2281006,г Зеленоград д.146,Зеленоград,д.146,,,,7556657,муниципальный округ Матушкино,1961 +2281006,г Зеленоград д.147,Зеленоград,д.147,,,,7556659,муниципальный округ Матушкино,1961 +2281006,г Зеленоград д.148,Зеленоград,д.148,,,,7556661,муниципальный округ Матушкино,1962 +2281006,г Зеленоград д.153,Зеленоград,д.153,,,,7556663,муниципальный округ Матушкино,1964 +2281006,г Зеленоград д.158,Зеленоград,д.158,,,,7556667,муниципальный округ Матушкино,1972 +2281006,г Зеленоград д.160,Зеленоград,д.160,,,,7556672,муниципальный округ Матушкино,1972 +2281006,г Зеленоград д.161 (им.В.Путина),Зеленоград,д.161 (им.В.Путина),,,,7551337,муниципальный округ Матушкино,1972 +2281006,г Зеленоград д.162,Зеленоград,д.162,,,,7556651,муниципальный округ Матушкино,1997 +2281006,г Зеленоград д.164,Зеленоград,д.164,,,,7556736,муниципальный округ Матушкино,1971 +2281006,г Зеленоград д.165,Зеленоград,д.165,,,,7556740,муниципальный округ Матушкино,1974 +2281006,г Зеленоград д.166,Зеленоград,д.166,,,,7556746,муниципальный округ Матушкино,1971 +2281006,г Зеленоград д.200А,Зеленоград,д.200А,,,,7556758,муниципальный округ Матушкино,1970 +2281006,г Зеленоград д.200Б,Зеленоград,д.200Б,,,,7556761,муниципальный округ Матушкино,1970 +2281006,г Зеленоград д.200В,Зеленоград,д.200В,,,,7556767,муниципальный округ Матушкино,1970 +2281006,г Зеленоград д.200Г,Зеленоград,д.200Г,,,,7556773,муниципальный округ Матушкино,1970 +2281006,г Зеленоград д.219,Зеленоград,д.219,,,,7558564,муниципальный округ Матушкино,1999 +2281006,г Зеленоград д.231,Зеленоград,д.231,,,,7556784,муниципальный округ Матушкино,1965 +2281006,г Зеленоград д.232,Зеленоград,д.232,,,,7556798,муниципальный округ Матушкино,1965 +2281006,г Зеленоград д.234,Зеленоград,д.234,,,,7556802,муниципальный округ Матушкино,1997 +2281006,г Зеленоград д.235,Зеленоград,д.235,,,,7556806,муниципальный округ Матушкино,1996 +2281006,г Зеленоград д.236,Зеленоград,д.236,,,,7556808,муниципальный округ Матушкино,1997 +2281006,г Зеленоград д.237,Зеленоград,д.237,,,,7556809,муниципальный округ Матушкино,1997 +2281006,г Зеленоград д.238,Зеленоград,д.238,,,,7556815,муниципальный округ Матушкино,2000 +2281006,г Зеленоград д.239,Зеленоград,д.239,,,,7556818,муниципальный округ Матушкино,2002 +2281006,г Зеленоград д.240,Зеленоград,д.240,,,,7558567,муниципальный округ Матушкино,2002 +2281006,г Зеленоград д.241,Зеленоград,д.241,,,,7558572,муниципальный округ Матушкино,2007 +2281006,г Зеленоград д.247,Зеленоград,д.247,,,,7556824,муниципальный округ Матушкино,2003 +2281006,г Зеленоград д.248,Зеленоград,д.248,,,,7556826,муниципальный округ Матушкино,2002 +2281006,г Зеленоград д.249,Зеленоград,д.249,,,,7558576,муниципальный округ Матушкино,2007 +2281006,г Зеленоград д.250,Зеленоград,д.250,,,,7558578,муниципальный округ Матушкино,2006 +2281006,г Зеленоград д.251,Зеленоград,д.251,,,,7558582,муниципальный округ Матушкино,2006 +2281006,г Зеленоград д.301А,Зеленоград,д.301А,,,,7556831,муниципальный округ Матушкино,н.д. +2281006,г Зеленоград д.309,Зеленоград,д.309,,,,7558586,муниципальный округ Матушкино,2004 +2281006,г Зеленоград д.311,Зеленоград,д.311,,,,7558591,муниципальный округ Матушкино,2005 +2281006,г Зеленоград д.313,Зеленоград,д.313,,,,7558593,муниципальный округ Матушкино,2005 +2281006,г Зеленоград д.315,Зеленоград,д.315,,,,7558597,муниципальный округ Матушкино,2005 +2281006,г Зеленоград д.316,Зеленоград,д.316,,,,7558599,муниципальный округ Матушкино,2005 +2281006,г Зеленоград д.320,Зеленоград,д.320,,,,7558603,муниципальный округ Матушкино,2006 +2281006,г Зеленоград д.349,Зеленоград,д.349,,,,7557649,муниципальный округ Матушкино,1965 +2281006,г Зеленоград д.362,Зеленоград,д.362,,,,7558606,муниципальный округ Матушкино,1997 +2281006,г Зеленоград д.366,Зеленоград,д.366,,,,7558609,муниципальный округ Матушкино,1996 +2281006,г Зеленоград д.401,Зеленоград,д.401,,,,7556860,муниципальный округ Матушкино,1972 +2281006,г Зеленоград д.402,Зеленоград,д.402,,,,7556872,муниципальный округ Матушкино,1971 +2281006,г Зеленоград д.403,Зеленоград,д.403,,,,7556902,муниципальный округ Матушкино,1967 +2281006,г Зеленоград д.405,Зеленоград,д.405,,,,7556906,муниципальный округ Матушкино,1967 +2281006,г Зеленоград д.406,Зеленоград,д.406,,,,7556908,муниципальный округ Матушкино,1970 +2281006,г Зеленоград д.407,Зеленоград,д.407,,,,7556913,муниципальный округ Матушкино,1970 +2281006,г Зеленоград д.409,Зеленоград,д.409,,,,7556920,муниципальный округ Матушкино,1966 +2281006,г Зеленоград д.410,Зеленоград,д.410,,,,7556946,муниципальный округ Матушкино,1966 +2281006,г Зеленоград д.414,Зеленоград,д.414,,,,8040493,муниципальный округ Матушкино,2007 +2281006,г Зеленоград д.415,Зеленоград,д.415,,,,7556949,муниципальный округ Матушкино,1966 +2281006,г Зеленоград д.416,Зеленоград,д.416,,,,7556950,муниципальный округ Матушкино,1966 +2281006,г Зеленоград д.417,Зеленоград,д.417,,,,7558610,муниципальный округ Матушкино,2006 +2281006,г Зеленоград д.418,Зеленоград,д.418,,,,8040504,муниципальный округ Матушкино,2007 +2281006,г Зеленоград д.419,Зеленоград,д.419,,,,7556960,муниципальный округ Матушкино,2007 +2281006,г Зеленоград д.422,Зеленоград,д.422,,,,7556963,муниципальный округ Матушкино,2007 +2281006,г Зеленоград д.423,Зеленоград,д.423,,,,7556966,муниципальный округ Матушкино,1965 +2281006,г Зеленоград д.424,Зеленоград,д.424,,,,7556968,муниципальный округ Матушкино,1965 +2281006,г Зеленоград д.424А,Зеленоград,д.424А,,,,7556970,муниципальный округ Матушкино,1969 +2281006,г Зеленоград д.424Б,Зеленоград,д.424Б,,,,7556977,муниципальный округ Матушкино,1969 +2281006,г Зеленоград д.424В,Зеленоград,д.424В,,,,7556980,муниципальный округ Матушкино,1969 +2281006,г Зеленоград д.425,Зеленоград,д.425,,,,7556981,муниципальный округ Матушкино,1965 +2281006,г Зеленоград д.426,Зеленоград,д.426,,,,7556985,муниципальный округ Матушкино,1966 +2281006,г Зеленоград д.427,Зеленоград,д.427,,,,7556987,муниципальный округ Матушкино,1966 +2281006,г Зеленоград д.428,Зеленоград,д.428,,,,7556988,муниципальный округ Матушкино,1966 +2281006,г Зеленоград д.429,Зеленоград,д.429,,,,7557017,муниципальный округ Матушкино,1966 +2281006,г Зеленоград д.431,Зеленоград,д.431,,,,7557029,муниципальный округ Матушкино,1966 +2281006,г Зеленоград д.432,Зеленоград,д.432,,,,7561400,муниципальный округ Матушкино,1966 +2281006,г Зеленоград д.433,Зеленоград,д.433,,,,7557032,муниципальный округ Матушкино,1967 +2281006,г Зеленоград д.435,Зеленоград,д.435,,,,7557034,муниципальный округ Матушкино,1971 +2281006,г Зеленоград д.436,Зеленоград,д.436,,,,7557479,муниципальный округ Матушкино,1971 +2281006,г Зеленоград д.438,Зеленоград,д.438,,,,7557486,муниципальный округ Матушкино,1972 +2281006,г Зеленоград д.439,Зеленоград,д.439,,,,7557494,муниципальный округ Матушкино,1971 +2281006,г Зеленоград д.440,Зеленоград,д.440,,,,7557501,муниципальный округ Матушкино,1968 +2281006,г Зеленоград д.441,Зеленоград,д.441,,,,7557823,муниципальный округ Матушкино,1966 +2281006,г Зеленоград д.442,Зеленоград,д.442,,,,7557840,муниципальный округ Матушкино,1966 +2281006,г Зеленоград д.445,Зеленоград,д.445,,,,7557847,муниципальный округ Матушкино,1969 +2281006,г Зеленоград д.446,Зеленоград,д.446,,,,7557852,муниципальный округ Матушкино,1966 +2281006,г Зеленоград д.447,Зеленоград,д.447,,,,7557860,муниципальный округ Матушкино,1966 +2281006,г Зеленоград д.448,Зеленоград,д.448,,,,7557864,муниципальный округ Матушкино,1968 +2281006,г Зеленоград д.449,Зеленоград,д.449,,,,7557874,муниципальный округ Матушкино,1967 +2281006,г Зеленоград д.450,Зеленоград,д.450,,,,7557877,муниципальный округ Матушкино,1967 +2281006,г Зеленоград д.451,Зеленоград,д.451,,,,7557883,муниципальный округ Матушкино,1967 +2281006,г Зеленоград д.452,Зеленоград,д.452,,,,7557890,муниципальный округ Матушкино,1996 +2281006,г Зеленоград д.453,Зеленоград,д.453,,,,7557894,муниципальный округ Матушкино,1996 +2281006,г Зеленоград д.454,Зеленоград,д.454,,,,7557896,муниципальный округ Матушкино,1999 +2281006,г Зеленоград д.455,Зеленоград,д.455,,,,7557901,муниципальный округ Матушкино,1999 +2281006,г Зеленоград д.456,Зеленоград,д.456,,,,7557905,муниципальный округ Матушкино,1997 +2281006,г Зеленоград д.457,Зеленоград,д.457,,,,7557908,муниципальный округ Матушкино,2000 +2281006,г Зеленоград д.458,Зеленоград,д.458,,,,7557910,муниципальный округ Матушкино,2000 +2281006,г Зеленоград д.469,Зеленоград,д.469,,,,7557913,муниципальный округ Матушкино,2000 +2281006,г Зеленоград д.703,Зеленоград,д.703,,,,7568901,муниципальный округ Матушкино,1967 +2281006,г Зеленоград пл Юности д.3,Зеленоград,пл Юности д.3,,,,7571812,муниципальный округ Матушкино,1969 +2281006,г Зеленоград пл Юности д.4,Зеленоград,пл Юности д.4,,,,7571816,муниципальный округ Матушкино,1968 +2281006,г Зеленоград пл Юности д.5,Зеленоград,пл Юности д.5,,,,7571818,муниципальный округ Матушкино,1969 +2281052,г Зеленоград д.301 кор.А,Зеленоград,д.301 кор.А,,,,7555392,муниципальный округ Савелки,1966 +2281052,г Зеленоград д.301 кор.Б,Зеленоград,д.301 кор.Б,,,,7555404,муниципальный округ Савелки,1966 +2281052,г Зеленоград д.302 кор.А,Зеленоград,д.302 кор.А,,,,7555689,муниципальный округ Савелки,1967 +2281052,г Зеленоград д.302 кор.Б,Зеленоград,д.302 кор.Б,,,,7555699,муниципальный округ Савелки,1966 +2281052,г Зеленоград д.303,Зеленоград,д.303,,,,7555717,муниципальный округ Савелки,2003 +2281052,г Зеленоград д.306,Зеленоград,д.306,,,,7555727,муниципальный округ Савелки,1965 +2281052,г Зеленоград д.307,Зеленоград,д.307,,,,7555751,муниципальный округ Савелки,1965 +2281052,г Зеленоград д.308,Зеленоград,д.308,,,,7557604,муниципальный округ Савелки,1965 +2281052,г Зеленоград д.329,Зеленоград,д.329,,,,7557606,муниципальный округ Савелки,1966 +2281052,г Зеленоград д.330,Зеленоград,д.330,,,,7557609,муниципальный округ Савелки,2009 +2281052,г Зеленоград д.331,Зеленоград,д.331,,,,7557612,муниципальный округ Савелки,2009 +2281052,г Зеленоград д.333,Зеленоград,д.333,,,,7557615,муниципальный округ Савелки,1966 +2281052,г Зеленоград д.334,Зеленоград,д.334,,,,7557616,муниципальный округ Савелки,1996 +2281052,г Зеленоград д.337,Зеленоград,д.337,,,,7557620,муниципальный округ Савелки,2009 +2281052,г Зеленоград д.338,Зеленоград,д.338,,,,7557622,муниципальный округ Савелки,2008 +2281052,г Зеленоград д.338 кор.А,Зеленоград,д.338 кор.А,,,,7557627,муниципальный округ Савелки,1966 +2281052,г Зеленоград д.338 кор.Б,Зеленоград,д.338 кор.Б,,,,7557630,муниципальный округ Савелки,1966 +2281052,г Зеленоград д.339 кор.А,Зеленоград,д.339 кор.А,,,,7557632,муниципальный округ Савелки,1966 +2281052,г Зеленоград д.339 кор.Б,Зеленоград,д.339 кор.Б,,,,7557633,муниципальный округ Савелки,1966 +2281052,г Зеленоград д.340,Зеленоград,д.340,,,,7557638,муниципальный округ Савелки,2009 +2281052,г Зеленоград д.345,Зеленоград,д.345,,,,7557641,муниципальный округ Савелки,1965 +2281052,г Зеленоград д.346,Зеленоград,д.346,,,,7557643,муниципальный округ Савелки,1965 +2281052,г Зеленоград д.347,Зеленоград,д.347,,,,7557644,муниципальный округ Савелки,1966 +2281052,г Зеленоград д.348,Зеленоград,д.348,,,,7557648,муниципальный округ Савелки,1965 +2281052,г Зеленоград д.350,Зеленоград,д.350,,,,7557653,муниципальный округ Савелки,1965 +2281052,г Зеленоград д.351,Зеленоград,д.351,,,,7557654,муниципальный округ Савелки,1966 +2281052,г Зеленоград д.352,Зеленоград,д.352,,,,7557656,муниципальный округ Савелки,1966 +2281052,г Зеленоград д.356,Зеленоград,д.356,,,,7557664,муниципальный округ Савелки,2000 +2281052,г Зеленоград д.357,Зеленоград,д.357,,,,7557667,муниципальный округ Савелки,2000 +2281052,г Зеленоград д.358,Зеленоград,д.358,,,,7557668,муниципальный округ Савелки,2001 +2281052,г Зеленоград д.360,Зеленоград,д.360,,,,7557673,муниципальный округ Савелки,1968 +2281052,г Зеленоград д.361,Зеленоград,д.361,,,,7557677,муниципальный округ Савелки,1997 +2281052,г Зеленоград д.363,Зеленоград,д.363,,,,7557680,муниципальный округ Савелки,1997 +2281052,г Зеленоград д.364,Зеленоград,д.364,,,,7557687,муниципальный округ Савелки,1997 +2281052,г Зеленоград д.365,Зеленоград,д.365,,,,7557697,муниципальный округ Савелки,1997 +2281052,г Зеленоград д.501,Зеленоград,д.501,,,,7557706,муниципальный округ Савелки,1971 +2281052,г Зеленоград д.503,Зеленоград,д.503,,,,7557712,муниципальный округ Савелки,1968 +2281052,г Зеленоград д.504,Зеленоград,д.504,,,,7557715,муниципальный округ Савелки,1968 +2281052,г Зеленоград д.505,Зеленоград,д.505,,,,7557764,муниципальный округ Савелки,1968 +2281052,г Зеленоград д.506,Зеленоград,д.506,,,,7568822,муниципальный округ Савелки,1968 +2281052,г Зеленоград д.508,Зеленоград,д.508,,,,7568827,муниципальный округ Савелки,1970 +2281052,г Зеленоград д.510,Зеленоград,д.510,,,,7568831,муниципальный округ Савелки,1970 +2281052,г Зеленоград д.511,Зеленоград,д.511,,,,7568834,муниципальный округ Савелки,1970 +2281052,г Зеленоград д.512,Зеленоград,д.512,,,,7568837,муниципальный округ Савелки,1969 +2281052,г Зеленоград д.513,Зеленоград,д.513,,,,7568842,муниципальный округ Савелки,1969 +2281052,г Зеленоград д.515,Зеленоград,д.515,,,,7568845,муниципальный округ Савелки,1969 +2281052,г Зеленоград д.516,Зеленоград,д.516,,,,7568847,муниципальный округ Савелки,1969 +2281052,г Зеленоград д.518,Зеленоград,д.518,,,,7568848,муниципальный округ Савелки,1969 +2281052,г Зеленоград д.519,Зеленоград,д.519,,,,7568850,муниципальный округ Савелки,1970 +2281052,г Зеленоград д.520,Зеленоград,д.520,,,,7568852,муниципальный округ Савелки,1969 +2281052,г Зеленоград д.521,Зеленоград,д.521,,,,7568855,муниципальный округ Савелки,1969 +2281052,г Зеленоград д.522,Зеленоград,д.522,,,,7726592,муниципальный округ Савелки,1992 +2281052,г Зеленоград д.523,Зеленоград,д.523,,,,7726766,муниципальный округ Савелки,1992 +2281052,г Зеленоград д.524,Зеленоград,д.524,,,,7745354,муниципальный округ Савелки,1992 +2281052,г Зеленоград д.525,Зеленоград,д.525,,,,7746892,муниципальный округ Савелки,н.д. +2281052,г Зеленоград д.526,Зеленоград,д.526,,,,7747142,муниципальный округ Савелки,1994 +2281052,г Зеленоград д.527,Зеленоград,д.527,,,,7747416,муниципальный округ Савелки,1996 +2281052,г Зеленоград д.530,Зеленоград,д.530,,,,7748024,муниципальный округ Савелки,2000 +2281052,г Зеленоград д.531,Зеленоград,д.531,,,,7786416,муниципальный округ Савелки,2002 +2281052,г Зеленоград д.533,Зеленоград,д.533,,,,7859725,муниципальный округ Савелки,2006 +2281052,г Зеленоград д.601,Зеленоград,д.601,,,,7558906,муниципальный округ Савелки,1979 +2281052,г Зеленоград д.602,Зеленоград,д.602,,,,7568857,муниципальный округ Савелки,1967 +2281052,г Зеленоград д.604,Зеленоград,д.604,,,,7568858,муниципальный округ Савелки,2002 +2281052,г Зеленоград д.605,Зеленоград,д.605,,,,7568859,муниципальный округ Савелки,2001 +2281052,г Зеленоград д.606,Зеленоград,д.606,,,,7568860,муниципальный округ Савелки,2003 +2281052,г Зеленоград д.607,Зеленоград,д.607,,,,7568863,муниципальный округ Савелки,1979 +2281052,г Зеленоград д.608,Зеленоград,д.608,,,,7568866,муниципальный округ Савелки,1969 +2281052,г Зеленоград д.611,Зеленоград,д.611,,,,7568868,муниципальный округ Савелки,2003 +2281052,г Зеленоград д.612,Зеленоград,д.612,,,,7568870,муниципальный округ Савелки,1979 +2281052,г Зеленоград д.613,Зеленоград,д.613,,,,7568874,муниципальный округ Савелки,1969 +2281052,г Зеленоград д.614,Зеленоград,д.614,,,,7568878,муниципальный округ Савелки,2008 +2281052,г Зеленоград д.615,Зеленоград,д.615,,,,7568880,муниципальный округ Савелки,2008 +2281052,г Зеленоград д.616,Зеленоград,д.616,,,,7568882,муниципальный округ Савелки,2008 +2281052,г Зеленоград д.618,Зеленоград,д.618,,,,7568883,муниципальный округ Савелки,1968 +2281052,г Зеленоград д.622,Зеленоград,д.622,,,,7568886,муниципальный округ Савелки,1996 +2281052,г Зеленоград д.623,Зеленоград,д.623,,,,7568891,муниципальный округ Савелки,1996 +2281052,г Зеленоград д.624,Зеленоград,д.624,,,,7568894,муниципальный округ Савелки,2001 +2281052,г Зеленоград д.627,Зеленоград,д.627,,,,7558907,муниципальный округ Савелки,2000 +2281052,г Зеленоград д.701,Зеленоград,д.701,,,,7568896,муниципальный округ Савелки,1967 +2281052,г Зеленоград д.702,Зеленоград,д.702,,,,7568900,муниципальный округ Савелки,1967 +2281052,г Зеленоград д.704,Зеленоград,д.704,,,,7568902,муниципальный округ Савелки,1967 +2281052,г Зеленоград д.705,Зеленоград,д.705,,,,7568963,муниципальный округ Савелки,1968 +2281052,г Зеленоград д.706,Зеленоград,д.706,,,,7568965,муниципальный округ Савелки,1968 +2281052,г Зеленоград д.707,Зеленоград,д.707,,,,7568972,муниципальный округ Савелки,1967 +2281052,г Зеленоград д.708,Зеленоград,д.708,,,,7568980,муниципальный округ Савелки,1967 +2281052,г Зеленоград д.709,Зеленоград,д.709,,,,7568986,муниципальный округ Савелки,1967 +2281052,г Зеленоград д.710,Зеленоград,д.710,,,,7568990,муниципальный округ Савелки,1967 +2281007,г Зеленоград д.1001,Зеленоград,д.1001,,,,7721799,муниципальный округ Силино,1979 +2281007,г Зеленоград д.1002,Зеленоград,д.1002,,,,7721800,муниципальный округ Силино,1979 +2281007,г Зеленоград д.1003,Зеленоград,д.1003,,,,7721801,муниципальный округ Силино,1978 +2281007,г Зеленоград д.1004,Зеленоград,д.1004,,,,7721803,муниципальный округ Силино,1976 +2281007,г Зеленоград д.1005,Зеленоград,д.1005,,,,7721808,муниципальный округ Силино,1978 +2281007,г Зеленоград д.1006,Зеленоград,д.1006,,,,7721809,муниципальный округ Силино,1977 +2281007,г Зеленоград д.1007,Зеленоград,д.1007,,,,7721810,муниципальный округ Силино,1977 +2281007,г Зеленоград д.1012,Зеленоград,д.1012,,,,7721811,муниципальный округ Силино,1980 +2281007,г Зеленоград д.1013,Зеленоград,д.1013,,,,7721814,муниципальный округ Силино,1981 +2281007,г Зеленоград д.1014,Зеленоград,д.1014,,,,7721815,муниципальный округ Силино,1981 +2281007,г Зеленоград д.1015,Зеленоград,д.1015,,,,7721816,муниципальный округ Силино,1980 +2281007,г Зеленоград д.1101,Зеленоград,д.1101,,,,7721818,муниципальный округ Силино,1985 +2281007,г Зеленоград д.1102,Зеленоград,д.1102,,,,7721820,муниципальный округ Силино,1985 +2281007,г Зеленоград д.1103,Зеленоград,д.1103,,,,7721821,муниципальный округ Силино,1986 +2281007,г Зеленоград д.1106,Зеленоград,д.1106,,,,7721822,муниципальный округ Силино,1986 +2281007,г Зеленоград д.1107,Зеленоград,д.1107,,,,7721823,муниципальный округ Силино,1987 +2281007,г Зеленоград д.1108,Зеленоград,д.1108,,,,7721824,муниципальный округ Силино,1987 +2281007,г Зеленоград д.1110,Зеленоград,д.1110,,,,7721825,муниципальный округ Силино,1989 +2281007,г Зеленоград д.1111,Зеленоград,д.1111,,,,7721827,муниципальный округ Силино,1988 +2281007,г Зеленоград д.1113,Зеленоград,д.1113,,,,7721829,муниципальный округ Силино,1988 +2281007,г Зеленоград д.1114,Зеленоград,д.1114,,,,7721832,муниципальный округ Силино,1987 +2281007,г Зеленоград д.1116,Зеленоград,д.1116,,,,7721833,муниципальный округ Силино,1987 +2281007,г Зеленоград д.1118,Зеленоград,д.1118,,,,7721835,муниципальный округ Силино,1986 +2281007,г Зеленоград д.1121,Зеленоград,д.1121,,,,7721840,муниципальный округ Силино,1991 +2281007,г Зеленоград д.1126,Зеленоград,д.1126,,,,7721841,муниципальный округ Силино,1991 +2281007,г Зеленоград д.1129,Зеленоград,д.1129,,,,7721842,муниципальный округ Силино,1989 +2281007,г Зеленоград д.1131,Зеленоград,д.1131,,,,7721843,муниципальный округ Силино,1993 +2281007,г Зеленоград д.1132,Зеленоград,д.1132,,,,7721844,муниципальный округ Силино,1991 +2281007,г Зеленоград д.1133,Зеленоград,д.1133,,,,7721845,муниципальный округ Силино,1991 +2281007,г Зеленоград д.1136,Зеленоград,д.1136,,,,7721847,муниципальный округ Силино,1991 +2281007,г Зеленоград д.1201,Зеленоград,д.1201,,,,7721848,муниципальный округ Силино,1984 +2281007,г Зеленоград д.1202,Зеленоград,д.1202,,,,7721849,муниципальный округ Силино,1984 +2281007,г Зеленоград д.1203,Зеленоград,д.1203,,,,7721850,муниципальный округ Силино,1984 +2281007,г Зеленоград д.1204,Зеленоград,д.1204,,,,7721851,муниципальный округ Силино,1983 +2281007,г Зеленоград д.1205,Зеленоград,д.1205,,,,7721852,муниципальный округ Силино,1982 +2281007,г Зеленоград д.1206,Зеленоград,д.1206,,,,7721853,муниципальный округ Силино,1982 +2281007,г Зеленоград д.1207,Зеленоград,д.1207,,,,7721854,муниципальный округ Силино,1982 +2281007,г Зеленоград д.1208,Зеленоград,д.1208,,,,7721855,муниципальный округ Силино,1982 +2281007,г Зеленоград д.1209,Зеленоград,д.1209,,,,7721856,муниципальный округ Силино,1981 +2281007,г Зеленоград д.1210,Зеленоград,д.1210,,,,7721857,муниципальный округ Силино,1983 +2281007,г Зеленоград д.1211,Зеленоград,д.1211,,,,7721858,муниципальный округ Силино,1983 +2281007,г Зеленоград д.1212,Зеленоград,д.1212,,,,7721859,муниципальный округ Силино,1982 +2281007,г Зеленоград д.1213,Зеленоград,д.1213,,,,7721860,муниципальный округ Силино,1984 +2281007,г Зеленоград ул Болдов Ручей д.1130,Зеленоград,ул Болдов Ручей д.1130,,,,8113888,муниципальный округ Силино,н.д. +2281007,г Зеленоград ул Гоголя д.11А,Зеленоград,ул Гоголя д.11А,,,,7720237,муниципальный округ Силино,1967 +2281007,г Зеленоград ул Гоголя д.11Б,Зеленоград,ул Гоголя д.11Б,,,,7721720,муниципальный округ Силино,1969 +2281007,г Зеленоград ул Гоголя д.11В,Зеленоград,ул Гоголя д.11В,,,,7721725,муниципальный округ Силино,1970 +2281007,г Зеленоград ул Филаретовская д.1143,Зеленоград,ул Филаретовская д.1143,,,,7856622,муниципальный округ Силино,2001 +2281124,г Зеленоград д.801,Зеленоград,д.801,,,,7727617,муниципальный округ Старое Крюково,1973 +2281124,г Зеленоград д.802,Зеленоград,д.802,,,,7727831,муниципальный округ Старое Крюково,1973 +2281124,г Зеленоград д.803,Зеленоград,д.803,,,,7727896,муниципальный округ Старое Крюково,1972 +2281124,г Зеленоград д.807,Зеленоград,д.807,,,,7727950,муниципальный округ Старое Крюково,1973 +2281124,г Зеленоград д.808,Зеленоград,д.808,,,,7742552,муниципальный округ Старое Крюково,1974 +2281124,г Зеленоград д.810,Зеленоград,д.810,,,,7742566,муниципальный округ Старое Крюково,1973 +2281124,г Зеленоград д.811,Зеленоград,д.811,,,,7742576,муниципальный округ Старое Крюково,1273 +2281124,г Зеленоград д.812,Зеленоград,д.812,,,,7742589,муниципальный округ Старое Крюково,1973 +2281124,г Зеленоград д.813,Зеленоград,д.813,,,,7742602,муниципальный округ Старое Крюково,1973 +2281124,г Зеленоград д.815,Зеленоград,д.815,,,,7742610,муниципальный округ Старое Крюково,1974 +2281124,г Зеленоград д.820,Зеленоград,д.820,,,,7558970,муниципальный округ Старое Крюково,1966 +2281124,г Зеленоград д.824,Зеленоград,д.824,,,,7558971,муниципальный округ Старое Крюково,1966 +2281124,г Зеленоград д.826,Зеленоград,д.826,,,,7558972,муниципальный округ Старое Крюково,2007 +2281124,г Зеленоград д.828,Зеленоград,д.828,,,,7558973,муниципальный округ Старое Крюково,2007 +2281124,г Зеленоград д.828А,Зеленоград,д.828А,,,,7742620,муниципальный округ Старое Крюково,1997 +2281124,г Зеленоград д.828Б,Зеленоград,д.828Б,,,,7742634,муниципальный округ Старое Крюково,1997 +2281124,г Зеленоград д.830,Зеленоград,д.830,,,,7558974,муниципальный округ Старое Крюково,2007 +2281124,г Зеленоград д.831,Зеленоград,д.831,,,,7742644,муниципальный округ Старое Крюково,1966 +2281124,г Зеленоград д.832,Зеленоград,д.832,,,,7742649,муниципальный округ Старое Крюково,1967 +2281124,г Зеленоград д.833,Зеленоград,д.833,,,,7742656,муниципальный округ Старое Крюково,1968 +2281124,г Зеленоград д.834А,Зеленоград,д.834А,,,,7742661,муниципальный округ Старое Крюково,1968 +2281124,г Зеленоград д.834Б,Зеленоград,д.834Б,,,,7742663,муниципальный округ Старое Крюково,1969 +2281124,г Зеленоград д.834В,Зеленоград,д.834В,,,,7742669,муниципальный округ Старое Крюково,1969 +2281124,г Зеленоград д.837,Зеленоград,д.837,,,,7742676,муниципальный округ Старое Крюково,1967 +2281124,г Зеленоград д.839,Зеленоград,д.839,,,,7742685,муниципальный округ Старое Крюково,1999 +2281124,г Зеленоград д.840,Зеленоград,д.840,,,,7558975,муниципальный округ Старое Крюково,2001 +2281124,г Зеленоград д.841,Зеленоград,д.841,,,,7558976,муниципальный округ Старое Крюково,2004 +2281124,г Зеленоград д.842,Зеленоград,д.842,,,,7742694,муниципальный округ Старое Крюково,2008 +2281124,г Зеленоград д.847,Зеленоград,д.847,,,,7742701,муниципальный округ Старое Крюково,2012 +2281124,г Зеленоград д.854,Зеленоград,д.854,,,,7558977,муниципальный округ Старое Крюково,1966 +2281124,г Зеленоград д.856,Зеленоград,д.856,,,,7742704,муниципальный округ Старое Крюково,1992 +2281124,г Зеленоград д.901,Зеленоград,д.901,,,,7728019,муниципальный округ Старое Крюково,1974 +2281124,г Зеленоград д.902,Зеленоград,д.902,,,,7728062,муниципальный округ Старое Крюково,1974 +2281124,г Зеленоград д.902А,Зеленоград,д.902А,,,,7728090,муниципальный округ Старое Крюково,1977 +2281124,г Зеленоград д.903,Зеленоград,д.903,,,,7742250,муниципальный округ Старое Крюково,1974 +2281124,г Зеленоград д.904,Зеленоград,д.904,,,,7742266,муниципальный округ Старое Крюково,1974 +2281124,г Зеленоград д.905,Зеленоград,д.905,,,,7742392,муниципальный округ Старое Крюково,1974 +2281124,г Зеленоград д.906,Зеленоград,д.906,,,,7742412,муниципальный округ Старое Крюково,1974 +2281124,г Зеленоград д.908,Зеленоград,д.908,,,,7742420,муниципальный округ Старое Крюково,1974 +2281124,г Зеленоград д.909,Зеленоград,д.909,,,,7742436,муниципальный округ Старое Крюково,1975 +2281124,г Зеленоград д.913,Зеленоград,д.913,,,,7742453,муниципальный округ Старое Крюково,1974 +2281124,г Зеленоград д.914,Зеленоград,д.914,,,,7742469,муниципальный округ Старое Крюково,1976 +2281124,г Зеленоград д.915,Зеленоград,д.915,,,,7742484,муниципальный округ Старое Крюково,1976 +2281124,г Зеленоград д.916,Зеленоград,д.916,,,,7742490,муниципальный округ Старое Крюково,1976 +2281124,г Зеленоград д.917,Зеленоград,д.917,,,,7742495,муниципальный округ Старое Крюково,1975 +2281124,г Зеленоград д.918,Зеленоград,д.918,,,,7742503,муниципальный округ Старое Крюково,1975 +2281124,г Зеленоград д.919,Зеленоград,д.919,,,,7742512,муниципальный округ Старое Крюково,1975 +2281124,г Зеленоград д.920,Зеленоград,д.920,,,,7742528,муниципальный округ Старое Крюково,1975 +2281124,г Зеленоград д.921,Зеленоград,д.921,,,,7742536,муниципальный округ Старое Крюково,1975 +2281124,г Зеленоград д.922,Зеленоград,д.922,,,,7742545,муниципальный округ Старое Крюково,1975 +2281124,г Зеленоград д.923,Зеленоград,д.923,,,,7558978,муниципальный округ Старое Крюково,1975 +2281124,г Зеленоград д.924,Зеленоград,д.924,,,,7742556,муниципальный округ Старое Крюково,1975 +2281124,г Зеленоград д.925,Зеленоград,д.925,,,,7742561,муниципальный округ Старое Крюково,1967 +2281124,г Зеленоград д.926,Зеленоград,д.926,,,,7742563,муниципальный округ Старое Крюково,1967 +2281124,г Зеленоград д.927,Зеленоград,д.927,,,,7742567,муниципальный округ Старое Крюково,1967 +2281124,г Зеленоград д.929,Зеленоград,д.929,,,,7742571,муниципальный округ Старое Крюково,1976 +2281124,г Зеленоград д.930,Зеленоград,д.930,,,,8020831,муниципальный округ Старое Крюково,1985 +2281124,г Зеленоград д.931,Зеленоград,д.931,,,,7742573,муниципальный округ Старое Крюково,1977 +2281124,г Зеленоград д.933,Зеленоград,д.933,,,,7742579,муниципальный округ Старое Крюково,1977 +2281124,г Зеленоград д.1616,Зеленоград,д.1616,,,,7867245,муниципальный округ Старое Крюково,1994 +2281124,г Зеленоград д.1639,Зеленоград,д.1639,,,,7922969,муниципальный округ Старое Крюково,н.д. +2281124,г Зеленоград п Крюково д.1457,Зеленоград,п Крюково д.1457,,,,7869184,муниципальный округ Старое Крюково,1991 +2281109,г Москва п Толстопальцево ул Ленина д.51 кор.1,Москва,п Толстопальцево ул Ленина д.51 кор.1,п,Толстопальцево ул Ленина ,д.51 кор.1,7719210,муниципальный округ Внуково,2009 +2281109,г Москва п Толстопальцево ул Ленина д.51 кор.2,Москва,п Толстопальцево ул Ленина д.51 кор.2,п,Толстопальцево ул Ленина ,д.51 кор.2,7719228,муниципальный округ Внуково,2009 +2281109,г Москва п Толстопальцево ул Осипенко д.8 строение 3,Москва,п Толстопальцево ул Осипенко д.8 строение 3,п,Толстопальцево ул Осипенко ,д.8 строение 3,8012472,муниципальный округ Внуково,н.д. +2281109,г Москва ул Аэрофлотская д.1/7,Москва,ул Аэрофлотская д.1/7,ул,Аэрофлотская ,д.1/7,7705320,муниципальный округ Внуково,1962 +2281109,г Москва ул Аэрофлотская д.10/13,Москва,ул Аэрофлотская д.10/13,ул,Аэрофлотская ,д.10/13,7705501,муниципальный округ Внуково,1961 +2281109,г Москва ул Аэрофлотская д.2/5,Москва,ул Аэрофлотская д.2/5,ул,Аэрофлотская ,д.2/5,7711597,муниципальный округ Внуково,1962 +2281109,г Москва ул Аэрофлотская д.3,Москва,ул Аэрофлотская д.3,ул,Аэрофлотская ,д.3,7671626,муниципальный округ Внуково,1961 +2281109,г Москва ул Аэрофлотская д.5,Москва,ул Аэрофлотская д.5,ул,Аэрофлотская ,д.5,7711614,муниципальный округ Внуково,1951 +2281109,г Москва ул Аэрофлотская д.6,Москва,ул Аэрофлотская д.6,ул,Аэрофлотская ,д.6,7711619,муниципальный округ Внуково,1963 +2281109,г Москва ул Аэрофлотская д.7/11,Москва,ул Аэрофлотская д.7/11,ул,Аэрофлотская ,д.7/11,7711626,муниципальный округ Внуково,1962 +2281109,г Москва ул Базовая д.2 кор.1,Москва,ул Базовая д.2 кор.1,ул,Базовая ,д.2 кор.1,7711657,муниципальный округ Внуково,2009 +2281109,г Москва ул Базовая д.2 кор.2,Москва,ул Базовая д.2 кор.2,ул,Базовая ,д.2 кор.2,7711673,муниципальный округ Внуково,2009 +2281109,г Москва ул Внуковская Б. д.1,Москва,ул Внуковская Б. д.1,ул,Внуковская Б. ,д.1,7716846,муниципальный округ Внуково,1974 +2281109,г Москва ул Внуковская Б. д.14,Москва,ул Внуковская Б. д.14,ул,Внуковская Б. ,д.14,7716896,муниципальный округ Внуково,1941 +2281109,г Москва ул Внуковская Б. д.15,Москва,ул Внуковская Б. д.15,ул,Внуковская Б. ,д.15,7716901,муниципальный округ Внуково,1966 +2281109,г Москва ул Внуковская Б. д.16,Москва,ул Внуковская Б. д.16,ул,Внуковская Б. ,д.16,7716906,муниципальный округ Внуково,1940 +2281109,г Москва ул Внуковская Б. д.17,Москва,ул Внуковская Б. д.17,ул,Внуковская Б. ,д.17,7716917,муниципальный округ Внуково,1965 +2281109,г Москва ул Внуковская Б. д.18,Москва,ул Внуковская Б. д.18,ул,Внуковская Б. ,д.18,7716920,муниципальный округ Внуково,1941 +2281109,г Москва ул Внуковская Б. д.19/8,Москва,ул Внуковская Б. д.19/8,ул,Внуковская Б. ,д.19/8,7716928,муниципальный округ Внуково,1967 +2281109,г Москва ул Внуковская Б. д.23,Москва,ул Внуковская Б. д.23,ул,Внуковская Б. ,д.23,7716932,муниципальный округ Внуково,1954 +2281109,г Москва ул Внуковская Б. д.24,Москва,ул Внуковская Б. д.24,ул,Внуковская Б. ,д.24,7726960,муниципальный округ Внуково,1939 +2281109,г Москва ул Внуковская Б. д.25,Москва,ул Внуковская Б. д.25,ул,Внуковская Б. ,д.25,7716939,муниципальный округ Внуково,1955 +2281109,г Москва ул Внуковская Б. д.26,Москва,ул Внуковская Б. д.26,ул,Внуковская Б. ,д.26,7726985,муниципальный округ Внуково,1939 +2281109,г Москва ул Внуковская Б. д.27,Москва,ул Внуковская Б. д.27,ул,Внуковская Б. ,д.27,7716942,муниципальный округ Внуково,1955 +2281109,г Москва ул Внуковская Б. д.3,Москва,ул Внуковская Б. д.3,ул,Внуковская Б. ,д.3,7716867,муниципальный округ Внуково,1972 +2281109,г Москва ул Внуковская Б. д.33,Москва,ул Внуковская Б. д.33,ул,Внуковская Б. ,д.33,7726999,муниципальный округ Внуково,1939 +2281109,г Москва ул Внуковская Б. д.35,Москва,ул Внуковская Б. д.35,ул,Внуковская Б. ,д.35,7716945,муниципальный округ Внуково,1939 +2281109,г Москва ул Внуковская Б. д.40,Москва,ул Внуковская Б. д.40,ул,Внуковская Б. ,д.40,7716949,муниципальный округ Внуково,1954 +2281109,г Москва ул Внуковская Б. д.42,Москва,ул Внуковская Б. д.42,ул,Внуковская Б. ,д.42,7727027,муниципальный округ Внуково,1958 +2281109,г Москва ул Внуковская Б. д.49,Москва,ул Внуковская Б. д.49,ул,Внуковская Б. ,д.49,7716953,муниципальный округ Внуково,1950 +2281109,г Москва ул Внуковская Б. д.5,Москва,ул Внуковская Б. д.5,ул,Внуковская Б. ,д.5,7716873,муниципальный округ Внуково,1968 +2281109,г Москва ул Внуковская Б. д.51,Москва,ул Внуковская Б. д.51,ул,Внуковская Б. ,д.51,7716960,муниципальный округ Внуково,1958 +2281109,г Москва ул Внуковская Б. д.7,Москва,ул Внуковская Б. д.7,ул,Внуковская Б. ,д.7,7716883,муниципальный округ Внуково,1964 +2281109,г Москва ул Внуковская Б. д.9,Москва,ул Внуковская Б. д.9,ул,Внуковская Б. ,д.9,7716890,муниципальный округ Внуково,1964 +2281109,г Москва ул Изваринская д.1,Москва,ул Изваринская д.1,ул,Изваринская ,д.1,7711730,муниципальный округ Внуково,2006 +2281109,г Москва ул Изваринская д.2,Москва,ул Изваринская д.2,ул,Изваринская ,д.2,7711740,муниципальный округ Внуково,1986 +2281109,г Москва ул Изваринская д.3,Москва,ул Изваринская д.3,ул,Изваринская ,д.3,7711751,муниципальный округ Внуково,1986 +2281109,г Москва ул Изваринская д.3 кор.1,Москва,ул Изваринская д.3 кор.1,ул,Изваринская ,д.3 кор.1,7711766,муниципальный округ Внуково,1989 +2281109,г Москва ул Изваринская д.3 кор.3,Москва,ул Изваринская д.3 кор.3,ул,Изваринская ,д.3 кор.3,7711785,муниципальный округ Внуково,1989 +2281109,г Москва ул Изваринская д.4,Москва,ул Изваринская д.4,ул,Изваринская ,д.4,7711867,муниципальный округ Внуково,1987 +2281109,г Москва ул Интернациональная д.12,Москва,ул Интернациональная д.12,ул,Интернациональная ,д.12,7715876,муниципальный округ Внуково,2009 +2281109,г Москва ул Интернациональная д.2,Москва,ул Интернациональная д.2,ул,Интернациональная ,д.2,7711881,муниципальный округ Внуково,1997 +2281109,г Москва ул Интернациональная д.2 кор.1,Москва,ул Интернациональная д.2 кор.1,ул,Интернациональная ,д.2 кор.1,7711944,муниципальный округ Внуково,1997 +2281109,г Москва ул Интернациональная д.4,Москва,ул Интернациональная д.4,ул,Интернациональная ,д.4,7711993,муниципальный округ Внуково,1996 +2281109,г Москва ул Интернациональная д.8,Москва,ул Интернациональная д.8,ул,Интернациональная ,д.8,7715865,муниципальный округ Внуково,1996 +2281109,г Москва ул Листопадная д.1/3,Москва,ул Листопадная д.1/3,ул,Листопадная ,д.1/3,7726253,муниципальный округ Внуково,1951 +2281109,г Москва ул Листопадная д.3,Москва,ул Листопадная д.3,ул,Листопадная ,д.3,7726309,муниципальный округ Внуково,1951 +2281109,г Москва ул Листопадная д.4,Москва,ул Листопадная д.4,ул,Листопадная ,д.4,7715889,муниципальный округ Внуково,1939 +2281109,г Москва ул Листопадная д.5/2,Москва,ул Листопадная д.5/2,ул,Листопадная ,д.5/2,7726336,муниципальный округ Внуково,1951 +2281109,г Москва ул Листопадная д.6,Москва,ул Листопадная д.6,ул,Листопадная ,д.6,7715899,муниципальный округ Внуково,1939 +2281109,г Москва ул Плотинная д.1 кор.1,Москва,ул Плотинная д.1 кор.1,ул,Плотинная ,д.1 кор.1,7715909,муниципальный округ Внуково,2009 +2281109,г Москва ул Рассказовская д.20,Москва,ул Рассказовская д.20,ул,Рассказовская ,д.20,7716976,муниципальный округ Внуково,1972 +2281109,г Москва ул Рассказовская д.22,Москва,ул Рассказовская д.22,ул,Рассказовская ,д.22,7716977,муниципальный округ Внуково,1972 +2281109,г Москва ул Рассказовская д.24,Москва,ул Рассказовская д.24,ул,Рассказовская ,д.24,7716978,муниципальный округ Внуково,1972 +2281109,г Москва ул Рассказовская д.26,Москва,ул Рассказовская д.26,ул,Рассказовская ,д.26,7716979,муниципальный округ Внуково,1972 +2281109,г Москва ул Рассказовская д.28,Москва,ул Рассказовская д.28,ул,Рассказовская ,д.28,7716980,муниципальный округ Внуково,1972 +2281109,г Москва ул Рассказовская д.30,Москва,ул Рассказовская д.30,ул,Рассказовская ,д.30,7716983,муниципальный округ Внуково,1972 +2281109,г Москва ул Рейсовая 1-я д.1/21,Москва,ул Рейсовая 1-я д.1/21,ул,Рейсовая 1-я ,д.1/21,7716419,муниципальный округ Внуково,1953 +2281109,г Москва ул Рейсовая 1-я д.3/12,Москва,ул Рейсовая 1-я д.3/12,ул,Рейсовая 1-я ,д.3/12,7716582,муниципальный округ Внуково,1941 +2281109,г Москва ул Рейсовая 1-я д.5,Москва,ул Рейсовая 1-я д.5,ул,Рейсовая 1-я ,д.5,7716593,муниципальный округ Внуково,1958 +2281109,г Москва ул Рейсовая 1-я д.7,Москва,ул Рейсовая 1-я д.7,ул,Рейсовая 1-я ,д.7,7716833,муниципальный округ Внуково,1958 +2281109,г Москва ул Рейсовая 2-я д.10/20,Москва,ул Рейсовая 2-я д.10/20,ул,Рейсовая 2-я ,д.10/20,7718358,муниципальный округ Внуково,1941 +2281109,г Москва ул Рейсовая 2-я д.12,Москва,ул Рейсовая 2-я д.12,ул,Рейсовая 2-я ,д.12,7716005,муниципальный округ Внуково,1957 +2281109,г Москва ул Рейсовая 2-я д.14,Москва,ул Рейсовая 2-я д.14,ул,Рейсовая 2-я ,д.14,7716623,муниципальный округ Внуково,1957 +2281109,г Москва ул Рейсовая 2-я д.15,Москва,ул Рейсовая 2-я д.15,ул,Рейсовая 2-я ,д.15,7726655,муниципальный округ Внуково,1939 +2281109,г Москва ул Рейсовая 2-я д.17,Москва,ул Рейсовая 2-я д.17,ул,Рейсовая 2-я ,д.17,7716636,муниципальный округ Внуково,1940 +2281109,г Москва ул Рейсовая 2-я д.23,Москва,ул Рейсовая 2-я д.23,ул,Рейсовая 2-я ,д.23,7726730,муниципальный округ Внуково,1948 +2281109,г Москва ул Рейсовая 2-я д.25,Москва,ул Рейсовая 2-я д.25,ул,Рейсовая 2-я ,д.25,7716651,муниципальный округ Внуково,1979 +2281109,г Москва ул Рейсовая 2-я д.25а,Москва,ул Рейсовая 2-я д.25а,ул,Рейсовая 2-я ,д.25а,7716668,муниципальный округ Внуково,1979 +2281109,г Москва ул Рейсовая 2-я д.25б,Москва,ул Рейсовая 2-я д.25б,ул,Рейсовая 2-я ,д.25б,7716775,муниципальный округ Внуково,1984 +2281109,г Москва ул Рейсовая 2-я д.8/29,Москва,ул Рейсовая 2-я д.8/29,ул,Рейсовая 2-я ,д.8/29,7716610,муниципальный округ Внуково,1956 +2281109,г Москва ул Рейсовая 3-я д.1,Москва,ул Рейсовая 3-я д.1,ул,Рейсовая 3-я ,д.1,7716781,муниципальный округ Внуково,1950 +2281109,г Москва ул Рейсовая 3-я д.11,Москва,ул Рейсовая 3-я д.11,ул,Рейсовая 3-я ,д.11,7726931,муниципальный округ Внуково,1950 +2281109,г Москва ул Рейсовая 3-я д.13,Москва,ул Рейсовая 3-я д.13,ул,Рейсовая 3-я ,д.13,7716821,муниципальный округ Внуково,1950 +2281109,г Москва ул Рейсовая 3-я д.14,Москва,ул Рейсовая 3-я д.14,ул,Рейсовая 3-я ,д.14,7726944,муниципальный округ Внуково,1940 +2281109,г Москва ул Рейсовая 3-я д.15/20,Москва,ул Рейсовая 3-я д.15/20,ул,Рейсовая 3-я ,д.15/20,7716825,муниципальный округ Внуково,1957 +2281109,г Москва ул Рейсовая 3-я д.16,Москва,ул Рейсовая 3-я д.16,ул,Рейсовая 3-я ,д.16,7716828,муниципальный округ Внуково,1939 +2281109,г Москва ул Рейсовая 3-я д.3,Москва,ул Рейсовая 3-я д.3,ул,Рейсовая 3-я ,д.3,7716793,муниципальный округ Внуково,1950 +2281109,г Москва ул Рейсовая 3-я д.5,Москва,ул Рейсовая 3-я д.5,ул,Рейсовая 3-я ,д.5,7716802,муниципальный округ Внуково,1950 +2281109,г Москва ул Рейсовая 3-я д.6,Москва,ул Рейсовая 3-я д.6,ул,Рейсовая 3-я ,д.6,7726755,муниципальный округ Внуково,1939 +2281109,г Москва ул Рейсовая 3-я д.7,Москва,ул Рейсовая 3-я д.7,ул,Рейсовая 3-я ,д.7,7716814,муниципальный округ Внуково,1950 +2281109,г Москва ул Рейсовая 3-я д.8,Москва,ул Рейсовая 3-я д.8,ул,Рейсовая 3-я ,д.8,7726893,муниципальный округ Внуково,1940 +2281109,г Москва ул Рейсовая 3-я д.9,Москва,ул Рейсовая 3-я д.9,ул,Рейсовая 3-я ,д.9,7726908,муниципальный округ Внуково,1950 +2281109,г Москва ул Спортивная д.1/9,Москва,ул Спортивная д.1/9,ул,Спортивная ,д.1/9,7716986,муниципальный округ Внуково,1958 +2281109,г Москва ул Спортивная д.10,Москва,ул Спортивная д.10,ул,Спортивная ,д.10,7726397,муниципальный округ Внуково,1940 +2281109,г Москва ул Спортивная д.11,Москва,ул Спортивная д.11,ул,Спортивная ,д.11,7718278,муниципальный округ Внуково,1940 +2281109,г Москва ул Спортивная д.14,Москва,ул Спортивная д.14,ул,Спортивная ,д.14,7718282,муниципальный округ Внуково,1939 +2281109,г Москва ул Спортивная д.18/20,Москва,ул Спортивная д.18/20,ул,Спортивная ,д.18/20,7726456,муниципальный округ Внуково,1940 +2281109,г Москва ул Спортивная д.2/11,Москва,ул Спортивная д.2/11,ул,Спортивная ,д.2/11,7718205,муниципальный округ Внуково,1960 +2281109,г Москва ул Спортивная д.3,Москва,ул Спортивная д.3,ул,Спортивная ,д.3,7718238,муниципальный округ Внуково,1958 +2281109,г Москва ул Спортивная д.3б,Москва,ул Спортивная д.3б,ул,Спортивная ,д.3б,7718244,муниципальный округ Внуково,1960 +2281109,г Москва ул Спортивная д.4,Москва,ул Спортивная д.4,ул,Спортивная ,д.4,7718250,муниципальный округ Внуково,1960 +2281109,г Москва ул Спортивная д.4а,Москва,ул Спортивная д.4а,ул,Спортивная ,д.4а,7718259,муниципальный округ Внуково,1960 +2281109,г Москва ул Спортивная д.4б,Москва,ул Спортивная д.4б,ул,Спортивная ,д.4б,7718264,муниципальный округ Внуково,1961 +2281109,г Москва ул Спортивная д.5/16,Москва,ул Спортивная д.5/16,ул,Спортивная ,д.5/16,7718268,муниципальный округ Внуково,1959 +2281109,г Москва ул Спортивная д.6/18,Москва,ул Спортивная д.6/18,ул,Спортивная ,д.6/18,7718272,муниципальный округ Внуково,1959 +2281109,г Москва ул Спортивная д.9,Москва,ул Спортивная д.9,ул,Спортивная ,д.9,7718276,муниципальный округ Внуково,1959 +2281109,г Москва ул Центральная д.11,Москва,ул Центральная д.11,ул,Центральная ,д.11,7718299,муниципальный округ Внуково,1965 +2281109,г Москва ул Центральная д.13,Москва,ул Центральная д.13,ул,Центральная ,д.13,7718305,муниципальный округ Внуково,1964 +2281109,г Москва ул Центральная д.15,Москва,ул Центральная д.15,ул,Центральная ,д.15,7718310,муниципальный округ Внуково,1964 +2281109,г Москва ул Центральная д.17,Москва,ул Центральная д.17,ул,Центральная ,д.17,7718313,муниципальный округ Внуково,1964 +2281109,г Москва ул Центральная д.5а,Москва,ул Центральная д.5а,ул,Центральная ,д.5а,7718290,муниципальный округ Внуково,1968 +2281109,г Москва ул Центральная д.9,Москва,ул Центральная д.9,ул,Центральная ,д.9,7718294,муниципальный округ Внуково,1964 +2281109,г Москва ш Боровское д.47,Москва,ш Боровское д.47,ш,Боровское ,д.47,7651877,муниципальный округ Внуково,н.д. +2281110,г Москва б-р Украинский д.11,Москва,б-р Украинский д.11,б-р,Украинский ,д.11,7716705,муниципальный округ Дорогомилово,1968 +2281110,г Москва б-р Украинский д.13,Москва,б-р Украинский д.13,б-р,Украинский ,д.13,7716714,муниципальный округ Дорогомилово,1968 +2281110,г Москва б-р Украинский д.3,Москва,б-р Украинский д.3,б-р,Украинский ,д.3,7847806,муниципальный округ Дорогомилово,1974 +2281110,г Москва б-р Украинский д.333,Москва,б-р Украинский д.333,б-р,Украинский ,д.333,8268652,муниципальный округ Дорогомилово,1974 +2281110,г Москва б-р Украинский д.5,Москва,б-р Украинский д.5,б-р,Украинский ,д.5,7716694,муниципальный округ Дорогомилово,1975 +2281110,г Москва б-р Украинский д.7,Москва,б-р Украинский д.7,б-р,Украинский ,д.7,7716699,муниципальный округ Дорогомилово,1976 +2281110,г Москва б-р Украинский д.8 кор.2,Москва,б-р Украинский д.8 кор.2,б-р,Украинский ,д.8 кор.2,7847814,муниципальный округ Дорогомилово,1962 +2281110,г Москва б-р Украинский д.8 строение 1,Москва,б-р Украинский д.8 строение 1,б-р,Украинский ,д.8 строение 1,7847810,муниципальный округ Дорогомилово,1980 +2281110,г Москва наб Бережковская д.10,Москва,наб Бережковская д.10,наб,Бережковская ,д.10,7822022,муниципальный округ Дорогомилово,1961 +2281110,г Москва наб Бережковская д.12,Москва,наб Бережковская д.12,наб,Бережковская ,д.12,7822050,муниципальный округ Дорогомилово,1943 +2281110,г Москва наб Бережковская д.14,Москва,наб Бережковская д.14,наб,Бережковская ,д.14,7822069,муниципальный округ Дорогомилово,н.д. +2281110,г Москва наб Бережковская д.4,Москва,наб Бережковская д.4,наб,Бережковская ,д.4,8244715,муниципальный округ Дорогомилово,1962 +2281110,г Москва наб Бережковская д.8,Москва,наб Бережковская д.8,наб,Бережковская ,д.8,7822003,муниципальный округ Дорогомилово,1966 +2281110,г Москва наб Тараса Шевченко д.1,Москва,наб Тараса Шевченко д.1,наб,Тараса Шевченко ,д.1,7847803,муниципальный округ Дорогомилово,1938 +2281110,г Москва наб Тараса Шевченко д.15,Москва,наб Тараса Шевченко д.15,наб,Тараса Шевченко ,д.15,7716687,муниципальный округ Дорогомилово,1966 +2281110,г Москва наб Тараса Шевченко д.3,Москва,наб Тараса Шевченко д.3,наб,Тараса Шевченко ,д.3,7847800,муниципальный округ Дорогомилово,1957 +2281110,г Москва наб Тараса Шевченко д.3 кор.2,Москва,наб Тараса Шевченко д.3 кор.2,наб,Тараса Шевченко ,д.3 кор.2,8266584,муниципальный округ Дорогомилово,1967 +2281110,г Москва наб Тараса Шевченко д.3 кор.3,Москва,наб Тараса Шевченко д.3 кор.3,наб,Тараса Шевченко ,д.3 кор.3,7716678,муниципальный округ Дорогомилово,1973 +2281110,г Москва наб Тараса Шевченко д.5,Москва,наб Тараса Шевченко д.5,наб,Тараса Шевченко ,д.5,7847808,муниципальный округ Дорогомилово,1955 +2281110,г Москва пер Дохтуровский д.2,Москва,пер Дохтуровский д.2,пер,Дохтуровский ,д.2,7821464,муниципальный округ Дорогомилово,1959 +2281110,г Москва пер Дохтуровский д.4,Москва,пер Дохтуровский д.4,пер,Дохтуровский ,д.4,7821484,муниципальный округ Дорогомилово,1961 +2281110,г Москва пер Дохтуровский д.6,Москва,пер Дохтуровский д.6,пер,Дохтуровский ,д.6,8158518,муниципальный округ Дорогомилово,2007 +2281110,г Москва пер Кутузовский д.3,Москва,пер Кутузовский д.3,пер,Кутузовский ,д.3,7846100,муниципальный округ Дорогомилово,1958 +2281110,г Москва пер Можайский д.3,Москва,пер Можайский д.3,пер,Можайский ,д.3,7821614,муниципальный округ Дорогомилово,1929 +2281110,г Москва пер Можайский д.5,Москва,пер Можайский д.5,пер,Можайский ,д.5,7821736,муниципальный округ Дорогомилово,1934 +2281110,г Москва пл Победы д.1 кор.А,Москва,пл Победы д.1 кор.А,пл,Победы ,д.1 кор.А,7847628,муниципальный округ Дорогомилово,1957 +2281110,г Москва пл Победы д.1 кор.Б,Москва,пл Победы д.1 кор.Б,пл,Победы ,д.1 кор.Б,7847633,муниципальный округ Дорогомилово,1956 +2281110,г Москва пл Победы д.1 кор.Д,Москва,пл Победы д.1 кор.Д,пл,Победы ,д.1 кор.Д,7847645,муниципальный округ Дорогомилово,1958 +2281110,г Москва пл Победы д.1 кор.Е,Москва,пл Победы д.1 кор.Е,пл,Победы ,д.1 кор.Е,7847649,муниципальный округ Дорогомилово,1958 +2281110,г Москва пл Победы д.2 кор.1,Москва,пл Победы д.2 кор.1,пл,Победы ,д.2 кор.1,7847741,муниципальный округ Дорогомилово,1958 +2281110,г Москва пл Победы д.2 кор.2,Москва,пл Победы д.2 кор.2,пл,Победы ,д.2 кор.2,7847694,муниципальный округ Дорогомилово,1955 +2281110,г Москва пл Победы д.2 кор.3,Москва,пл Победы д.2 кор.3,пл,Победы ,д.2 кор.3,7800045,муниципальный округ Дорогомилово,2002 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.1/7,Москва,пр-кт Кутузовский д.1/7,пр-кт,Кутузовский ,д.1/7,7716314,муниципальный округ Дорогомилово,1940 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.10,Москва,пр-кт Кутузовский д.10,пр-кт,Кутузовский ,д.10,7822100,муниципальный округ Дорогомилово,1956 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.11,Москва,пр-кт Кутузовский д.11,пр-кт,Кутузовский ,д.11,7971032,муниципальный округ Дорогомилово,2005 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.14,Москва,пр-кт Кутузовский д.14,пр-кт,Кутузовский ,д.14,7822108,муниципальный округ Дорогомилово,1957 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.15,Москва,пр-кт Кутузовский д.15,пр-кт,Кутузовский ,д.15,7847792,муниципальный округ Дорогомилово,1962 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.17,Москва,пр-кт Кутузовский д.17,пр-кт,Кутузовский ,д.17,7847795,муниципальный округ Дорогомилово,1963 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.18,Москва,пр-кт Кутузовский д.18,пр-кт,Кутузовский ,д.18,7822126,муниципальный округ Дорогомилово,1951 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.19,Москва,пр-кт Кутузовский д.19,пр-кт,Кутузовский ,д.19,7846101,муниципальный округ Дорогомилово,1941 +2281110,"г Москва пр-кт Кутузовский д.2 кор.1А, 1Б",Москва,"пр-кт Кутузовский д.2 кор.1А, 1Б",пр-кт,Кутузовский ,"д.2 кор.1А, 1Б",7716461,муниципальный округ Дорогомилово,1955 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.21,Москва,пр-кт Кутузовский д.21,пр-кт,Кутузовский ,д.21,7846103,муниципальный округ Дорогомилово,1953 +2281110,"г Москва пр-кт Кутузовский д.22 кор.1, 2",Москва,"пр-кт Кутузовский д.22 кор.1, 2",пр-кт,Кутузовский ,"д.22 кор.1, 2",7716631,муниципальный округ Дорогомилово,1938 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.23 кор.1,Москва,пр-кт Кутузовский д.23 кор.1,пр-кт,Кутузовский ,д.23 кор.1,7846104,муниципальный округ Дорогомилово,1946 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.23 кор.2,Москва,пр-кт Кутузовский д.23 кор.2,пр-кт,Кутузовский ,д.23 кор.2,7846105,муниципальный округ Дорогомилово,1969 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.24,Москва,пр-кт Кутузовский д.24,пр-кт,Кутузовский ,д.24,7716638,муниципальный округ Дорогомилово,1944 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.25,Москва,пр-кт Кутузовский д.25,пр-кт,Кутузовский ,д.25,7846106,муниципальный округ Дорогомилово,1952 +2281110,"г Москва пр-кт Кутузовский д.26 кор.1, 2, 3",Москва,"пр-кт Кутузовский д.26 кор.1, 2, 3",пр-кт,Кутузовский ,"д.26 кор.1, 2, 3",7716647,муниципальный округ Дорогомилово,1944 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.27,Москва,пр-кт Кутузовский д.27,пр-кт,Кутузовский ,д.27,7846107,муниципальный округ Дорогомилово,1952 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.29,Москва,пр-кт Кутузовский д.29,пр-кт,Кутузовский ,д.29,7846108,муниципальный округ Дорогомилово,1931 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.3,Москва,пр-кт Кутузовский д.3,пр-кт,Кутузовский ,д.3,7716428,муниципальный округ Дорогомилово,1975 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.30/32,Москва,пр-кт Кутузовский д.30/32,пр-кт,Кутузовский ,д.30/32,7716657,муниципальный округ Дорогомилово,1953 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.31,Москва,пр-кт Кутузовский д.31,пр-кт,Кутузовский ,д.31,7846110,муниципальный округ Дорогомилово,1937 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.33,Москва,пр-кт Кутузовский д.33,пр-кт,Кутузовский ,д.33,7716666,муниципальный округ Дорогомилово,1937 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.35,Москва,пр-кт Кутузовский д.35,пр-кт,Кутузовский ,д.35,7846111,муниципальный округ Дорогомилово,1940 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.35 кор.2,Москва,пр-кт Кутузовский д.35 кор.2,пр-кт,Кутузовский ,д.35 кор.2,7846112,муниципальный округ Дорогомилово,1956 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.4/2,Москва,пр-кт Кутузовский д.4/2,пр-кт,Кутузовский ,д.4/2,7822081,муниципальный округ Дорогомилово,1957 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.41,Москва,пр-кт Кутузовский д.41,пр-кт,Кутузовский ,д.41,7847613,муниципальный округ Дорогомилово,1948 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.43,Москва,пр-кт Кутузовский д.43,пр-кт,Кутузовский ,д.43,7847619,муниципальный округ Дорогомилово,1939 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.45,Москва,пр-кт Кутузовский д.45,пр-кт,Кутузовский ,д.45,7847623,муниципальный округ Дорогомилово,1938 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.5/3,Москва,пр-кт Кутузовский д.5/3,пр-кт,Кутузовский ,д.5/3,7847782,муниципальный округ Дорогомилово,1959 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.5/3 кор.2,Москва,пр-кт Кутузовский д.5/3 кор.2,пр-кт,Кутузовский ,д.5/3 кор.2,8289345,муниципальный округ Дорогомилово,н.д. +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.8,Москва,пр-кт Кутузовский д.8,пр-кт,Кутузовский ,д.8,7822086,муниципальный округ Дорогомилово,1960 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.9 кор.1,Москва,пр-кт Кутузовский д.9 кор.1,пр-кт,Кутузовский ,д.9 кор.1,7847788,муниципальный округ Дорогомилово,1960 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.9 кор.2,Москва,пр-кт Кутузовский д.9 кор.2,пр-кт,Кутузовский ,д.9 кор.2,7847786,муниципальный округ Дорогомилово,1926 +2281110,г Москва проезд Кутузовский д.4,Москва,проезд Кутузовский д.4,проезд,Кутузовский ,д.4,7847733,муниципальный округ Дорогомилово,1936 +2281110,г Москва проезд Кутузовский д.4 кор.1А,Москва,проезд Кутузовский д.4 кор.1А,проезд,Кутузовский ,д.4 кор.1А,7847734,муниципальный округ Дорогомилово,1974 +2281110,г Москва проезд Кутузовский д.4 кор.2,Москва,проезд Кутузовский д.4 кор.2,проезд,Кутузовский ,д.4 кор.2,7847737,муниципальный округ Дорогомилово,1952 +2281110,г Москва проезд Кутузовский д.4 кор.3,Москва,проезд Кутузовский д.4 кор.3,проезд,Кутузовский ,д.4 кор.3,7847740,муниципальный округ Дорогомилово,1936 +2281110,г Москва проезд Кутузовский д.6,Москва,проезд Кутузовский д.6,проезд,Кутузовский ,д.6,7847744,муниципальный округ Дорогомилово,1936 +2281110,г Москва проезд Резервный д.2,Москва,проезд Резервный д.2,проезд,Резервный ,д.2,7821763,муниципальный округ Дорогомилово,1961 +2281110,г Москва проезд Резервный д.4,Москва,проезд Резервный д.4,проезд,Резервный ,д.4,8158501,муниципальный округ Дорогомилово,2007 +2281110,г Москва ул 1812 года д.1,Москва,ул 1812 года д.1,ул,1812 года ,д.1,7847597,муниципальный округ Дорогомилово,1957 +2281110,г Москва ул 1812 года д.10 кор.1,Москва,ул 1812 года д.10 кор.1,ул,1812 года ,д.10 кор.1,7847703,муниципальный округ Дорогомилово,1960 +2281110,г Москва ул 1812 года д.10 кор.2,Москва,ул 1812 года д.10 кор.2,ул,1812 года ,д.10 кор.2,7847708,муниципальный округ Дорогомилово,1966 +2281110,г Москва ул 1812 года д.12,Москва,ул 1812 года д.12,ул,1812 года ,д.12,7847709,муниципальный округ Дорогомилово,1963 +2281110,г Москва ул 1812 года д.12 строение 1,Москва,ул 1812 года д.12 строение 1,ул,1812 года ,д.12 строение 1,7847722,муниципальный округ Дорогомилово,н.д. +2281110,г Москва ул 1812 года д.2,Москва,ул 1812 года д.2,ул,1812 года ,д.2,7847598,муниципальный округ Дорогомилово,1954 +2281110,г Москва ул 1812 года д.3,Москва,ул 1812 года д.3,ул,1812 года ,д.3,7847599,муниципальный округ Дорогомилово,1957 +2281110,г Москва ул 1812 года д.4/45 кор.2,Москва,ул 1812 года д.4/45 кор.2,ул,1812 года ,д.4/45 кор.2,7847601,муниципальный округ Дорогомилово,1971 +2281110,г Москва ул 1812 года д.7,Москва,ул 1812 года д.7,ул,1812 года ,д.7,7847678,муниципальный округ Дорогомилово,1948 +2281110,г Москва ул 1812 года д.8 кор.1,Москва,ул 1812 года д.8 кор.1,ул,1812 года ,д.8 кор.1,7847683,муниципальный округ Дорогомилово,1960 +2281110,г Москва ул 1812 года д.8 кор.2,Москва,ул 1812 года д.8 кор.2,ул,1812 года ,д.8 кор.2,7847695,муниципальный округ Дорогомилово,1968 +2281110,г Москва ул 1812 года д.9,Москва,ул 1812 года д.9,ул,1812 года ,д.9,7847702,муниципальный округ Дорогомилово,1957 +2281110,г Москва ул Брянская д.12,Москва,ул Брянская д.12,ул,Брянская ,д.12,8297813,муниципальный округ Дорогомилово,1965 +2281110,г Москва ул Брянская д.4,Москва,ул Брянская д.4,ул,Брянская ,д.4,8417560,муниципальный округ Дорогомилово,1968 +2281110,г Москва ул Брянская д.5 кор.2,Москва,ул Брянская д.5 кор.2,ул,Брянская ,д.5 кор.2,7846098,муниципальный округ Дорогомилово,1959 +2281110,г Москва ул Брянская д.8,Москва,ул Брянская д.8,ул,Брянская ,д.8,7716722,муниципальный округ Дорогомилово,1972 +2281110,г Москва ул Генерала Ермолова д.10/6,Москва,ул Генерала Ермолова д.10/6,ул,Генерала Ермолова ,д.10/6,7847712,муниципальный округ Дорогомилово,1958 +2281110,г Москва ул Генерала Ермолова д.12 строение 1,Москва,ул Генерала Ермолова д.12 строение 1,ул,Генерала Ермолова ,д.12 строение 1,7861495,муниципальный округ Дорогомилово,1967 +2281110,г Москва ул Генерала Ермолова д.14,Москва,ул Генерала Ермолова д.14,ул,Генерала Ермолова ,д.14,7847723,муниципальный округ Дорогомилово,1967 +2281110,г Москва ул Генерала Ермолова д.2,Москва,ул Генерала Ермолова д.2,ул,Генерала Ермолова ,д.2,7847604,муниципальный округ Дорогомилово,1957 +2281110,г Москва ул Генерала Ермолова д.4,Москва,ул Генерала Ермолова д.4,ул,Генерала Ермолова ,д.4,7847609,муниципальный округ Дорогомилово,1958 +2281110,г Москва ул Генерала Ермолова д.6,Москва,ул Генерала Ермолова д.6,ул,Генерала Ермолова ,д.6,7847715,муниципальный округ Дорогомилово,1957 +2281110,г Москва ул Дениса Давыдова д.3,Москва,ул Дениса Давыдова д.3,ул,Дениса Давыдова ,д.3,7847730,муниципальный округ Дорогомилово,1957 +2281110,г Москва ул Дениса Давыдова д.7,Москва,ул Дениса Давыдова д.7,ул,Дениса Давыдова ,д.7,7847729,муниципальный округ Дорогомилово,1957 +2281110,г Москва ул Дорогомиловская Б. д.1,Москва,ул Дорогомиловская Б. д.1,ул,Дорогомиловская Б. ,д.1,7846091,муниципальный округ Дорогомилово,1939 +2281110,г Москва ул Дорогомиловская Б. д.11,Москва,ул Дорогомиловская Б. д.11,ул,Дорогомиловская Б. ,д.11,7846097,муниципальный округ Дорогомилово,1941 +2281110,г Москва ул Дорогомиловская Б. д.14 кор.1,Москва,ул Дорогомиловская Б. д.14 кор.1,ул,Дорогомиловская Б. ,д.14 кор.1,7847773,муниципальный округ Дорогомилово,1965 +2281110,г Москва ул Дорогомиловская Б. д.14 кор.2,Москва,ул Дорогомиловская Б. д.14 кор.2,ул,Дорогомиловская Б. ,д.14 кор.2,7847777,муниципальный округ Дорогомилово,1965 +2281110,г Москва ул Дорогомиловская Б. д.16,Москва,ул Дорогомиловская Б. д.16,ул,Дорогомиловская Б. ,д.16,7847780,муниципальный округ Дорогомилово,1962 +2281110,г Москва ул Дорогомиловская Б. д.4,Москва,ул Дорогомиловская Б. д.4,ул,Дорогомиловская Б. ,д.4,7847764,муниципальный округ Дорогомилово,1955 +2281110,г Москва ул Дорогомиловская Б. д.5,Москва,ул Дорогомиловская Б. д.5,ул,Дорогомиловская Б. ,д.5,7846092,муниципальный округ Дорогомилово,1939 +2281110,г Москва ул Дорогомиловская Б. д.5 кор.2,Москва,ул Дорогомиловская Б. д.5 кор.2,ул,Дорогомиловская Б. ,д.5 кор.2,7846094,муниципальный округ Дорогомилово,1914 +2281110,г Москва ул Дорогомиловская Б. д.6,Москва,ул Дорогомиловская Б. д.6,ул,Дорогомиловская Б. ,д.6,7847767,муниципальный округ Дорогомилово,1933 +2281110,г Москва ул Дорогомиловская Б. д.7,Москва,ул Дорогомиловская Б. д.7,ул,Дорогомиловская Б. ,д.7,7846095,муниципальный округ Дорогомилово,1940 +2281110,г Москва ул Дорогомиловская Б. д.8,Москва,ул Дорогомиловская Б. д.8,ул,Дорогомиловская Б. ,д.8,7847774,муниципальный округ Дорогомилово,1979 +2281110,г Москва ул Дорогомиловская Б. д.9,Москва,ул Дорогомиловская Б. д.9,ул,Дорогомиловская Б. ,д.9,7846096,муниципальный округ Дорогомилово,1954 +2281110,г Москва ул Дунаевского д.4,Москва,ул Дунаевского д.4,ул,Дунаевского ,д.4,7846099,муниципальный округ Дорогомилово,1931 +2281110,г Москва ул Дунаевского д.7,Москва,ул Дунаевского д.7,ул,Дунаевского ,д.7,7919954,муниципальный округ Дорогомилово,1996 +2281110,г Москва ул Дунаевского д.8 кор.1,Москва,ул Дунаевского д.8 кор.1,ул,Дунаевского ,д.8 кор.1,7821498,муниципальный округ Дорогомилово,1928 +2281110,г Москва ул Дунаевского д.8 кор.2,Москва,ул Дунаевского д.8 кор.2,ул,Дунаевского ,д.8 кор.2,7821528,муниципальный округ Дорогомилово,1932 +2281110,г Москва ул Киевская д.16,Москва,ул Киевская д.16,ул,Киевская ,д.16,7821539,муниципальный округ Дорогомилово,1935 +2281110,г Москва ул Киевская д.18,Москва,ул Киевская д.18,ул,Киевская ,д.18,7821551,муниципальный округ Дорогомилово,1938 +2281110,г Москва ул Киевская д.20,Москва,ул Киевская д.20,ул,Киевская ,д.20,7821562,муниципальный округ Дорогомилово,1956 +2281110,г Москва ул Киевская д.22,Москва,ул Киевская д.22,ул,Киевская ,д.22,7821581,муниципальный округ Дорогомилово,1954 +2281110,г Москва ул Киевская д.24,Москва,ул Киевская д.24,ул,Киевская ,д.24,7821591,муниципальный округ Дорогомилово,1957 +2281110,г Москва ул Можайский Вал д.1,Москва,ул Можайский Вал д.1,ул,Можайский Вал ,д.1,7847366,муниципальный округ Дорогомилово,1958 +2281110,г Москва ул Можайский Вал д.4,Москва,ул Можайский Вал д.4,ул,Можайский Вал ,д.4,7847379,муниципальный округ Дорогомилово,1966 +2281110,г Москва ул Можайский Вал д.6,Москва,ул Можайский Вал д.6,ул,Можайский Вал ,д.6,7847395,муниципальный округ Дорогомилово,1954 +2281110,г Москва ул Платовская д.4,Москва,ул Платовская д.4,ул,Платовская ,д.4,7847408,муниципальный округ Дорогомилово,1955 +2281110,г Москва ул Поклонная д.10,Москва,ул Поклонная д.10,ул,Поклонная ,д.10,7847672,муниципальный округ Дорогомилово,1967 +2281110,г Москва ул Поклонная д.12,Москва,ул Поклонная д.12,ул,Поклонная ,д.12,7847675,муниципальный округ Дорогомилово,1967 +2281110,г Москва ул Поклонная д.2 кор.2,Москва,ул Поклонная д.2 кор.2,ул,Поклонная ,д.2 кор.2,7847655,муниципальный округ Дорогомилово,1962 +2281110,г Москва ул Поклонная д.4,Москва,ул Поклонная д.4,ул,Поклонная ,д.4,7847662,муниципальный округ Дорогомилово,1958 +2281110,г Москва ул Поклонная д.6,Москва,ул Поклонная д.6,ул,Поклонная ,д.6,7847664,муниципальный округ Дорогомилово,1967 +2281110,г Москва ул Поклонная д.8,Москва,ул Поклонная д.8,ул,Поклонная ,д.8,7847669,муниципальный округ Дорогомилово,1962 +2281110,г Москва ул Раевского д.3,Москва,ул Раевского д.3,ул,Раевского ,д.3,7847432,муниципальный округ Дорогомилово,1958 +2281110,г Москва ул Студенческая д.11,Москва,ул Студенческая д.11,ул,Студенческая ,д.11,7821774,муниципальный округ Дорогомилово,1957 +2281110,г Москва ул Студенческая д.12,Москва,ул Студенческая д.12,ул,Студенческая ,д.12,7847445,муниципальный округ Дорогомилово,1967 +2281110,г Москва ул Студенческая д.13,Москва,ул Студенческая д.13,ул,Студенческая ,д.13,7821792,муниципальный округ Дорогомилово,1973 +2281110,г Москва ул Студенческая д.15,Москва,ул Студенческая д.15,ул,Студенческая ,д.15,7821803,муниципальный округ Дорогомилово,1950 +2281110,г Москва ул Студенческая д.16,Москва,ул Студенческая д.16,ул,Студенческая ,д.16,7847460,муниципальный округ Дорогомилово,1960 +2281110,г Москва ул Студенческая д.17,Москва,ул Студенческая д.17,ул,Студенческая ,д.17,7821818,муниципальный округ Дорогомилово,1971 +2281110,г Москва ул Студенческая д.18,Москва,ул Студенческая д.18,ул,Студенческая ,д.18,7847471,муниципальный округ Дорогомилово,1985 +2281110,г Москва ул Студенческая д.19 кор.1,Москва,ул Студенческая д.19 кор.1,ул,Студенческая ,д.19 кор.1,7821837,муниципальный округ Дорогомилово,1929 +2281110,г Москва ул Студенческая д.19 кор.2,Москва,ул Студенческая д.19 кор.2,ул,Студенческая ,д.19 кор.2,7821856,муниципальный округ Дорогомилово,1929 +2281110,г Москва ул Студенческая д.19 кор.3,Москва,ул Студенческая д.19 кор.3,ул,Студенческая ,д.19 кор.3,7821868,муниципальный округ Дорогомилово,1929 +2281110,г Москва ул Студенческая д.19 кор.4,Москва,ул Студенческая д.19 кор.4,ул,Студенческая ,д.19 кор.4,7821880,муниципальный округ Дорогомилово,1929 +2281110,г Москва ул Студенческая д.20,Москва,ул Студенческая д.20,ул,Студенческая ,д.20,8431884,муниципальный округ Дорогомилово,2008 +2281110,г Москва ул Студенческая д.20 кор.1,Москва,ул Студенческая д.20 кор.1,ул,Студенческая ,д.20 кор.1,8431870,муниципальный округ Дорогомилово,2008 +2281110,г Москва ул Студенческая д.21,Москва,ул Студенческая д.21,ул,Студенческая ,д.21,7821895,муниципальный округ Дорогомилово,1967 +2281110,г Москва ул Студенческая д.22 кор.1,Москва,ул Студенческая д.22 кор.1,ул,Студенческая ,д.22 кор.1,7847491,муниципальный округ Дорогомилово,1927 +2281110,г Москва ул Студенческая д.22 кор.2,Москва,ул Студенческая д.22 кор.2,ул,Студенческая ,д.22 кор.2,7847508,муниципальный округ Дорогомилово,1928 +2281110,г Москва ул Студенческая д.22 кор.3,Москва,ул Студенческая д.22 кор.3,ул,Студенческая ,д.22 кор.3,7847529,муниципальный округ Дорогомилово,1928 +2281110,г Москва ул Студенческая д.23,Москва,ул Студенческая д.23,ул,Студенческая ,д.23,7821915,муниципальный округ Дорогомилово,1961 +2281110,г Москва ул Студенческая д.26,Москва,ул Студенческая д.26,ул,Студенческая ,д.26,7847538,муниципальный округ Дорогомилово,1936 +2281110,г Москва ул Студенческая д.28 кор.1,Москва,ул Студенческая д.28 кор.1,ул,Студенческая ,д.28 кор.1,7847551,муниципальный округ Дорогомилово,1931 +2281110,г Москва ул Студенческая д.28 кор.2,Москва,ул Студенческая д.28 кор.2,ул,Студенческая ,д.28 кор.2,7847560,муниципальный округ Дорогомилово,1931 +2281110,г Москва ул Студенческая д.28 кор.3,Москва,ул Студенческая д.28 кор.3,ул,Студенческая ,д.28 кор.3,7847569,муниципальный округ Дорогомилово,1930 +2281110,г Москва ул Студенческая д.30 кор.1,Москва,ул Студенческая д.30 кор.1,ул,Студенческая ,д.30 кор.1,7847572,муниципальный округ Дорогомилово,1931 +2281110,г Москва ул Студенческая д.30 кор.2,Москва,ул Студенческая д.30 кор.2,ул,Студенческая ,д.30 кор.2,7847576,муниципальный округ Дорогомилово,1956 +2281110,г Москва ул Студенческая д.31,Москва,ул Студенческая д.31,ул,Студенческая ,д.31,7821931,муниципальный округ Дорогомилово,1937 +2281110,г Москва ул Студенческая д.32,Москва,ул Студенческая д.32,ул,Студенческая ,д.32,7847586,муниципальный округ Дорогомилово,1936 +2281110,г Москва ул Студенческая д.34,Москва,ул Студенческая д.34,ул,Студенческая ,д.34,7847590,муниципальный округ Дорогомилово,1936 +2281110,г Москва ул Студенческая д.35,Москва,ул Студенческая д.35,ул,Студенческая ,д.35,7821953,муниципальный округ Дорогомилово,1936 +2281110,г Москва ул Студенческая д.38,Москва,ул Студенческая д.38,ул,Студенческая ,д.38,7847591,муниципальный округ Дорогомилово,1952 +2281110,г Москва ул Студенческая д.39,Москва,ул Студенческая д.39,ул,Студенческая ,д.39,7821978,муниципальный округ Дорогомилово,1936 +2281110,г Москва ул Студенческая д.42,Москва,ул Студенческая д.42,ул,Студенческая ,д.42,7847594,муниципальный округ Дорогомилово,1936 +2281110,г Москва ул Студенческая д.44/28,Москва,ул Студенческая д.44/28,ул,Студенческая ,д.44/28,7847596,муниципальный округ Дорогомилово,1958 +2281111,г Москва б-р Осенний д.10 кор.1,Москва,б-р Осенний д.10 кор.1,б-р,Осенний ,д.10 кор.1,8410504,муниципальный округ Крылатское,н.д. +2281111,г Москва б-р Осенний д.10 кор.2,Москва,б-р Осенний д.10 кор.2,б-р,Осенний ,д.10 кор.2,7554240,муниципальный округ Крылатское,1984 +2281111,г Москва б-р Осенний д.12 кор.11,Москва,б-р Осенний д.12 кор.11,б-р,Осенний ,д.12 кор.11,7554254,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва б-р Осенний д.12 кор.3,Москва,б-р Осенний д.12 кор.3,б-р,Осенний ,д.12 кор.3,8359470,муниципальный округ Крылатское,н.д. +2281111,г Москва б-р Осенний д.12 кор.4,Москва,б-р Осенний д.12 кор.4,б-р,Осенний ,д.12 кор.4,8423641,муниципальный округ Крылатское,н.д. +2281111,г Москва б-р Осенний д.12 кор.5,Москва,б-р Осенний д.12 кор.5,б-р,Осенний ,д.12 кор.5,8009162,муниципальный округ Крылатское,н.д. +2281111,г Москва б-р Осенний д.12 кор.7,Москва,б-р Осенний д.12 кор.7,б-р,Осенний ,д.12 кор.7,7554243,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва б-р Осенний д.12 кор.9,Москва,б-р Осенний д.12 кор.9,б-р,Осенний ,д.12 кор.9,7554249,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва б-р Осенний д.15,Москва,б-р Осенний д.15,б-р,Осенний ,д.15,7554256,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва б-р Осенний д.16 кор.1,Москва,б-р Осенний д.16 кор.1,б-р,Осенний ,д.16 кор.1,7554260,муниципальный округ Крылатское,1984 +2281111,г Москва б-р Осенний д.16 кор.2,Москва,б-р Осенний д.16 кор.2,б-р,Осенний ,д.16 кор.2,7554265,муниципальный округ Крылатское,1984 +2281111,г Москва б-р Осенний д.17,Москва,б-р Осенний д.17,б-р,Осенний ,д.17,7964142,муниципальный округ Крылатское,2001 +2281111,г Москва б-р Осенний д.18 кор.1,Москва,б-р Осенний д.18 кор.1,б-р,Осенний ,д.18 кор.1,7554270,муниципальный округ Крылатское,1984 +2281111,г Москва б-р Осенний д.18 кор.2,Москва,б-р Осенний д.18 кор.2,б-р,Осенний ,д.18 кор.2,7554275,муниципальный округ Крылатское,1984 +2281111,г Москва б-р Осенний д.2,Москва,б-р Осенний д.2,б-р,Осенний ,д.2,7554207,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва б-р Осенний д.20 кор.1,Москва,б-р Осенний д.20 кор.1,б-р,Осенний ,д.20 кор.1,7554278,муниципальный округ Крылатское,1984 +2281111,г Москва б-р Осенний д.20 кор.2,Москва,б-р Осенний д.20 кор.2,б-р,Осенний ,д.20 кор.2,7554282,муниципальный округ Крылатское,1984 +2281111,г Москва б-р Осенний д.3,Москва,б-р Осенний д.3,б-р,Осенний ,д.3,7942469,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва б-р Осенний д.5 кор.1,Москва,б-р Осенний д.5 кор.1,б-р,Осенний ,д.5 кор.1,8243715,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва б-р Осенний д.5 кор.2,Москва,б-р Осенний д.5 кор.2,б-р,Осенний ,д.5 кор.2,7554215,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва б-р Осенний д.5 кор.3,Москва,б-р Осенний д.5 кор.3,б-р,Осенний ,д.5 кор.3,7554222,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва б-р Осенний д.6,Москва,б-р Осенний д.6,б-р,Осенний ,д.6,7616878,муниципальный округ Крылатское,1984 +2281111,г Москва б-р Осенний д.7 кор.2,Москва,б-р Осенний д.7 кор.2,б-р,Осенний ,д.7 кор.2,7554226,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва б-р Осенний д.8 кор.1,Москва,б-р Осенний д.8 кор.1,б-р,Осенний ,д.8 кор.1,7554231,муниципальный округ Крылатское,1984 +2281111,г Москва б-р Осенний д.8 кор.2,Москва,б-р Осенний д.8 кор.2,б-р,Осенний ,д.8 кор.2,7554236,муниципальный округ Крылатское,1984 +2281111,г Москва ул Крылатская д.29 кор.2,Москва,ул Крылатская д.29 кор.2,ул,Крылатская ,д.29 кор.2,7554085,муниципальный округ Крылатское,1986 +2281111,г Москва ул Крылатская д.45 кор.1,Москва,ул Крылатская д.45 кор.1,ул,Крылатская ,д.45 кор.1,7838489,муниципальный округ Крылатское,2006 +2281111,г Москва ул Крылатская д.45 кор.2,Москва,ул Крылатская д.45 кор.2,ул,Крылатская ,д.45 кор.2,7790678,муниципальный округ Крылатское,2006 +2281111,г Москва ул Крылатская д.45 кор.3,Москва,ул Крылатская д.45 кор.3,ул,Крылатская ,д.45 кор.3,7860668,муниципальный округ Крылатское,2006 +2281111,г Москва ул Крылатская д.45 кор.4,Москва,ул Крылатская д.45 кор.4,ул,Крылатская ,д.45 кор.4,8214989,муниципальный округ Крылатское,2006 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.21,Москва,ул Крылатские Холмы д.21,ул,Крылатские Холмы ,д.21,7554097,муниципальный округ Крылатское,1984 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.24 кор.2,Москва,ул Крылатские Холмы д.24 кор.2,ул,Крылатские Холмы ,д.24 кор.2,7554103,муниципальный округ Крылатское,1989 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.26 кор.1,Москва,ул Крылатские Холмы д.26 кор.1,ул,Крылатские Холмы ,д.26 кор.1,7554105,муниципальный округ Крылатское,1988 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.26 кор.3,Москва,ул Крылатские Холмы д.26 кор.3,ул,Крылатские Холмы ,д.26 кор.3,7554108,муниципальный округ Крылатское,1988 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.27 кор.2,Москва,ул Крылатские Холмы д.27 кор.2,ул,Крылатские Холмы ,д.27 кор.2,7554113,муниципальный округ Крылатское,1984 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.27 кор.3,Москва,ул Крылатские Холмы д.27 кор.3,ул,Крылатские Холмы ,д.27 кор.3,7554117,муниципальный округ Крылатское,1984 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.28,Москва,ул Крылатские Холмы д.28,ул,Крылатские Холмы ,д.28,8352061,муниципальный округ Крылатское,н.д. +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.3 кор.2,Москва,ул Крылатские Холмы д.3 кор.2,ул,Крылатские Холмы ,д.3 кор.2,8095571,муниципальный округ Крылатское,2001 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.30 кор.3,Москва,ул Крылатские Холмы д.30 кор.3,ул,Крылатские Холмы ,д.30 кор.3,7554119,муниципальный округ Крылатское,1986 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.30 кор.4,Москва,ул Крылатские Холмы д.30 кор.4,ул,Крылатские Холмы ,д.30 кор.4,7554121,муниципальный округ Крылатское,1986 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.30 кор.5,Москва,ул Крылатские Холмы д.30 кор.5,ул,Крылатские Холмы ,д.30 кор.5,7554124,муниципальный округ Крылатское,1986 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.30 кор.7,Москва,ул Крылатские Холмы д.30 кор.7,ул,Крылатские Холмы ,д.30 кор.7,7554127,муниципальный округ Крылатское,1996 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.30 кор.8,Москва,ул Крылатские Холмы д.30 кор.8,ул,Крылатские Холмы ,д.30 кор.8,7554131,муниципальный округ Крылатское,1997 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.31,Москва,ул Крылатские Холмы д.31,ул,Крылатские Холмы ,д.31,7554133,муниципальный округ Крылатское,1984 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.32 кор.1,Москва,ул Крылатские Холмы д.32 кор.1,ул,Крылатские Холмы ,д.32 кор.1,7554134,муниципальный округ Крылатское,1988 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.32 кор.2,Москва,ул Крылатские Холмы д.32 кор.2,ул,Крылатские Холмы ,д.32 кор.2,8222291,муниципальный округ Крылатское,н.д. +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.32 кор.3,Москва,ул Крылатские Холмы д.32 кор.3,ул,Крылатские Холмы ,д.32 кор.3,7554136,муниципальный округ Крылатское,1988 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.33 кор.1,Москва,ул Крылатские Холмы д.33 кор.1,ул,Крылатские Холмы ,д.33 кор.1,7569018,муниципальный округ Крылатское,2007 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.33 кор.3,Москва,ул Крылатские Холмы д.33 кор.3,ул,Крылатские Холмы ,д.33 кор.3,7569034,муниципальный округ Крылатское,2004 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.35 кор.1,Москва,ул Крылатские Холмы д.35 кор.1,ул,Крылатские Холмы ,д.35 кор.1,7554146,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.35 кор.2,Москва,ул Крылатские Холмы д.35 кор.2,ул,Крылатские Холмы ,д.35 кор.2,7554152,муниципальный округ Крылатское,1984 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.35 кор.3,Москва,ул Крылатские Холмы д.35 кор.3,ул,Крылатские Холмы ,д.35 кор.3,7554157,муниципальный округ Крылатское,1984 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.35 кор.4,Москва,ул Крылатские Холмы д.35 кор.4,ул,Крылатские Холмы ,д.35 кор.4,7647808,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.36 кор.1,Москва,ул Крылатские Холмы д.36 кор.1,ул,Крылатские Холмы ,д.36 кор.1,7554160,муниципальный округ Крылатское,1988 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.36 кор.3,Москва,ул Крылатские Холмы д.36 кор.3,ул,Крылатские Холмы ,д.36 кор.3,7554164,муниципальный округ Крылатское,1986 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.39 кор.1,Москва,ул Крылатские Холмы д.39 кор.1,ул,Крылатские Холмы ,д.39 кор.1,7554169,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.39 кор.2,Москва,ул Крылатские Холмы д.39 кор.2,ул,Крылатские Холмы ,д.39 кор.2,7554174,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.41 кор.1,Москва,ул Крылатские Холмы д.41 кор.1,ул,Крылатские Холмы ,д.41 кор.1,7554176,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.41 кор.2,Москва,ул Крылатские Холмы д.41 кор.2,ул,Крылатские Холмы ,д.41 кор.2,7554181,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.7 кор.2,Москва,ул Крылатские Холмы д.7 кор.2,ул,Крылатские Холмы ,д.7 кор.2,7862879,муниципальный округ Крылатское,1997 +2281111,г Москва ул Осенняя д.14,Москва,ул Осенняя д.14,ул,Осенняя ,д.14,8167136,муниципальный округ Крылатское,1999 +2281111,г Москва ул Осенняя д.16,Москва,ул Осенняя д.16,ул,Осенняя ,д.16,8244047,муниципальный округ Крылатское,1999 +2281111,г Москва ул Осенняя д.18,Москва,ул Осенняя д.18,ул,Осенняя ,д.18,8233330,муниципальный округ Крылатское,2001 +2281111,г Москва ул Осенняя д.22,Москва,ул Осенняя д.22,ул,Осенняя ,д.22,7554290,муниципальный округ Крылатское,1986 +2281111,г Москва ул Осенняя д.26,Москва,ул Осенняя д.26,ул,Осенняя ,д.26,7967917,муниципальный округ Крылатское,1986 +2281111,г Москва ул Осенняя д.30,Москва,ул Осенняя д.30,ул,Осенняя ,д.30,7554294,муниципальный округ Крылатское,1986 +2281111,г Москва ул Осенняя д.8 кор.2,Москва,ул Осенняя д.8 кор.2,ул,Осенняя ,д.8 кор.2,7554287,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва ш Рублевское д.28 кор.1,Москва,ш Рублевское д.28 кор.1,ш,Рублевское ,д.28 кор.1,7554327,муниципальный округ Крылатское,1987 +2281111,г Москва ш Рублевское д.28 кор.3,Москва,ш Рублевское д.28 кор.3,ш,Рублевское ,д.28 кор.3,7554332,муниципальный округ Крылатское,1987 +2281111,г Москва ш Рублевское д.30 кор.1,Москва,ш Рублевское д.30 кор.1,ш,Рублевское ,д.30 кор.1,7554345,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва ш Рублевское д.30 кор.2,Москва,ш Рублевское д.30 кор.2,ш,Рублевское ,д.30 кор.2,7554349,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва ш Рублевское д.32,Москва,ш Рублевское д.32,ш,Рублевское ,д.32,7554357,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва ш Рублевское д.34 кор.1,Москва,ш Рублевское д.34 кор.1,ш,Рублевское ,д.34 кор.1,7554361,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва ш Рублевское д.34 кор.2,Москва,ш Рублевское д.34 кор.2,ш,Рублевское ,д.34 кор.2,7554367,муниципальный округ Крылатское,1989 +2281111,г Москва ш Рублевское д.36 кор.1,Москва,ш Рублевское д.36 кор.1,ш,Рублевское ,д.36 кор.1,7554373,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва ш Рублевское д.36 кор.2,Москва,ш Рублевское д.36 кор.2,ш,Рублевское ,д.36 кор.2,7554379,муниципальный округ Крылатское,1989 +2281111,г Москва ш Рублевское д.38 кор.1,Москва,ш Рублевское д.38 кор.1,ш,Рублевское ,д.38 кор.1,7554383,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва ш Рублевское д.40 кор.1,Москва,ш Рублевское д.40 кор.1,ш,Рублевское ,д.40 кор.1,7554386,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва ш Рублевское д.40 кор.3,Москва,ш Рублевское д.40 кор.3,ш,Рублевское ,д.40 кор.3,7554388,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва ш Рублевское д.44 кор.1,Москва,ш Рублевское д.44 кор.1,ш,Рублевское ,д.44 кор.1,7554391,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва ш Рублевское д.44 кор.2,Москва,ш Рублевское д.44 кор.2,ш,Рублевское ,д.44 кор.2,7554398,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва ш Рублевское д.48/1,Москва,ш Рублевское д.48/1,ш,Рублевское ,д.48/1,7626719,муниципальный округ Крылатское,н.д. +2281111,г Москва ш Рублевское д.50,Москва,ш Рублевское д.50,ш,Рублевское ,д.50,7554403,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва ш Рублевское д.52,Москва,ш Рублевское д.52,ш,Рублевское ,д.52,8282495,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва ш Рублевское д.68 строение 2,Москва,ш Рублевское д.68 строение 2,ш,Рублевское ,д.68 строение 2,8033955,муниципальный округ Крылатское,н.д. +2281111,г Москва ш Рублевское д.68/2 строение 26,Москва,ш Рублевское д.68/2 строение 26,ш,Рублевское ,д.68/2 строение 26,8456931,муниципальный округ Крылатское,н.д. +2281112,г Москва п Рублево ул Набережная д.11,Москва,п Рублево ул Набережная д.11,п,Рублево ул Набережная ,д.11,8049621,муниципальный округ Кунцево,1913 +2281112,г Москва п Рублево ул Набережная д.13,Москва,п Рублево ул Набережная д.13,п,Рублево ул Набережная ,д.13,8049629,муниципальный округ Кунцево,1905 +2281112,г Москва п Рублево ул Набережная д.15,Москва,п Рублево ул Набережная д.15,п,Рублево ул Набережная ,д.15,8049633,муниципальный округ Кунцево,1909 +2281112,г Москва п Рублево ул Набережная д.17,Москва,п Рублево ул Набережная д.17,п,Рублево ул Набережная ,д.17,8049635,муниципальный округ Кунцево,1917 +2281112,г Москва п Рублево ул Набережная д.4,Москва,п Рублево ул Набережная д.4,п,Рублево ул Набережная ,д.4,8049570,муниципальный округ Кунцево,1924 +2281112,г Москва п Рублево ул Набережная д.5,Москва,п Рублево ул Набережная д.5,п,Рублево ул Набережная ,д.5,8049590,муниципальный округ Кунцево,1916 +2281112,г Москва п Рублево ул Набережная д.6,Москва,п Рублево ул Набережная д.6,п,Рублево ул Набережная ,д.6,8049595,муниципальный округ Кунцево,1916 +2281112,г Москва п Рублево ул Набережная д.7,Москва,п Рублево ул Набережная д.7,п,Рублево ул Набережная ,д.7,8049599,муниципальный округ Кунцево,1916 +2281112,г Москва п Рублево ул Набережная д.8,Москва,п Рублево ул Набережная д.8,п,Рублево ул Набережная ,д.8,8049609,муниципальный округ Кунцево,1916 +2281112,г Москва п Рублево ул Набережная д.9,Москва,п Рублево ул Набережная д.9,п,Рублево ул Набережная ,д.9,7924001,муниципальный округ Кунцево,1916 +2281112,г Москва п Рублево ул Советская д.11,Москва,п Рублево ул Советская д.11,п,Рублево ул Советская ,д.11,8049531,муниципальный округ Кунцево,1979 +2281112,г Москва п Рублево ул Советская д.13,Москва,п Рублево ул Советская д.13,п,Рублево ул Советская ,д.13,8049550,муниципальный округ Кунцево,1978 +2281112,г Москва п Рублево ул Советская д.15,Москва,п Рублево ул Советская д.15,п,Рублево ул Советская ,д.15,8049561,муниципальный округ Кунцево,1977 +2281112,г Москва п Рублево ул Советская д.4,Москва,п Рублево ул Советская д.4,п,Рублево ул Советская ,д.4,8049493,муниципальный округ Кунцево,н.д. +2281112,г Москва п Рублево ул Советская д.7,Москва,п Рублево ул Советская д.7,п,Рублево ул Советская ,д.7,8049516,муниципальный округ Кунцево,1968 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.10,Москва,ул Академика Павлова д.10,ул,Академика Павлова ,д.10,7693158,муниципальный округ Кунцево,1969 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.11 кор.1,Москва,ул Академика Павлова д.11 кор.1,ул,Академика Павлова ,д.11 кор.1,7693167,муниципальный округ Кунцево,1968 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.11 кор.2,Москва,ул Академика Павлова д.11 кор.2,ул,Академика Павлова ,д.11 кор.2,7693195,муниципальный округ Кунцево,1968 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.12 кор.1,Москва,ул Академика Павлова д.12 кор.1,ул,Академика Павлова ,д.12 кор.1,7693216,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.12 кор.2,Москва,ул Академика Павлова д.12 кор.2,ул,Академика Павлова ,д.12 кор.2,7693232,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.13,Москва,ул Академика Павлова д.13,ул,Академика Павлова ,д.13,7693242,муниципальный округ Кунцево,1971 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.14,Москва,ул Академика Павлова д.14,ул,Академика Павлова ,д.14,7693253,муниципальный округ Кунцево,1962 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.16,Москва,ул Академика Павлова д.16,ул,Академика Павлова ,д.16,7693263,муниципальный округ Кунцево,1961 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.21 кор.1,Москва,ул Академика Павлова д.21 кор.1,ул,Академика Павлова ,д.21 кор.1,7693269,муниципальный округ Кунцево,1971 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.21 кор.2,Москва,ул Академика Павлова д.21 кор.2,ул,Академика Павлова ,д.21 кор.2,7693278,муниципальный округ Кунцево,1972 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.23,Москва,ул Академика Павлова д.23,ул,Академика Павлова ,д.23,7693289,муниципальный округ Кунцево,1980 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.26,Москва,ул Академика Павлова д.26,ул,Академика Павлова ,д.26,7693301,муниципальный округ Кунцево,1974 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.27 кор.1,Москва,ул Академика Павлова д.27 кор.1,ул,Академика Павлова ,д.27 кор.1,7693313,муниципальный округ Кунцево,1973 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.27 кор.2,Москва,ул Академика Павлова д.27 кор.2,ул,Академика Павлова ,д.27 кор.2,7693324,муниципальный округ Кунцево,1973 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.27 кор.3,Москва,ул Академика Павлова д.27 кор.3,ул,Академика Павлова ,д.27 кор.3,7693344,муниципальный округ Кунцево,1974 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.27 кор.4,Москва,ул Академика Павлова д.27 кор.4,ул,Академика Павлова ,д.27 кор.4,7693397,муниципальный округ Кунцево,1974 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.28,Москва,ул Академика Павлова д.28,ул,Академика Павлова ,д.28,7693406,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.30,Москва,ул Академика Павлова д.30,ул,Академика Павлова ,д.30,7693414,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.32,Москва,ул Академика Павлова д.32,ул,Академика Павлова ,д.32,7693421,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.36 кор.1,Москва,ул Академика Павлова д.36 кор.1,ул,Академика Павлова ,д.36 кор.1,7693432,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.36 кор.2,Москва,ул Академика Павлова д.36 кор.2,ул,Академика Павлова ,д.36 кор.2,7693441,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.38,Москва,ул Академика Павлова д.38,ул,Академика Павлова ,д.38,7693450,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.40 кор.2,Москва,ул Академика Павлова д.40 кор.2,ул,Академика Павлова ,д.40 кор.2,7693456,муниципальный округ Кунцево,1974 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.42,Москва,ул Академика Павлова д.42,ул,Академика Павлова ,д.42,7693469,муниципальный округ Кунцево,1966 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.44,Москва,ул Академика Павлова д.44,ул,Академика Павлова ,д.44,7693474,муниципальный округ Кунцево,1966 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.48,Москва,ул Академика Павлова д.48,ул,Академика Павлова ,д.48,7693480,муниципальный округ Кунцево,1966 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.5 кор.2,Москва,ул Академика Павлова д.5 кор.2,ул,Академика Павлова ,д.5 кор.2,7693094,муниципальный округ Кунцево,1955 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.50,Москва,ул Академика Павлова д.50,ул,Академика Павлова ,д.50,8223787,муниципальный округ Кунцево,н.д. +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.54,Москва,ул Академика Павлова д.54,ул,Академика Павлова ,д.54,7693486,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.56,Москва,ул Академика Павлова д.56,ул,Академика Павлова ,д.56,7693496,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.6/36,Москва,ул Академика Павлова д.6/36,ул,Академика Павлова ,д.6/36,7693102,муниципальный округ Кунцево,1966 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.8 кор.1,Москва,ул Академика Павлова д.8 кор.1,ул,Академика Павлова ,д.8 кор.1,7693116,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.8 кор.2,Москва,ул Академика Павлова д.8 кор.2,ул,Академика Павлова ,д.8 кор.2,7693128,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.9 кор.1,Москва,ул Академика Павлова д.9 кор.1,ул,Академика Павлова ,д.9 кор.1,7693142,муниципальный округ Кунцево,1957 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.10 кор.1,Москва,ул Бобруйская д.10 кор.1,ул,Бобруйская ,д.10 кор.1,7683191,муниципальный округ Кунцево,2007 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.10 кор.3,Москва,ул Бобруйская д.10 кор.3,ул,Бобруйская ,д.10 кор.3,7683202,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.12,Москва,ул Бобруйская д.12,ул,Бобруйская ,д.12,7683214,муниципальный округ Кунцево,2004 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.14 кор.1,Москва,ул Бобруйская д.14 кор.1,ул,Бобруйская ,д.14 кор.1,7683225,муниципальный округ Кунцево,2001 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.14 кор.2,Москва,ул Бобруйская д.14 кор.2,ул,Бобруйская ,д.14 кор.2,7683233,муниципальный округ Кунцево,1973 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.16,Москва,ул Бобруйская д.16,ул,Бобруйская ,д.16,7683240,муниципальный округ Кунцево,1965 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.18 кор.1,Москва,ул Бобруйская д.18 кор.1,ул,Бобруйская ,д.18 кор.1,7683253,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.18 кор.2,Москва,ул Бобруйская д.18 кор.2,ул,Бобруйская ,д.18 кор.2,7683277,муниципальный округ Кунцево,1965 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.18 кор.3,Москва,ул Бобруйская д.18 кор.3,ул,Бобруйская ,д.18 кор.3,7683285,муниципальный округ Кунцево,1966 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.2,Москва,ул Бобруйская д.2,ул,Бобруйская ,д.2,7683117,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.20,Москва,ул Бобруйская д.20,ул,Бобруйская ,д.20,7683298,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.22 кор.2,Москва,ул Бобруйская д.22 кор.2,ул,Бобруйская ,д.22 кор.2,7555248,муниципальный округ Кунцево,1971 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.24,Москва,ул Бобруйская д.24,ул,Бобруйская ,д.24,7683306,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.26 кор.1,Москва,ул Бобруйская д.26 кор.1,ул,Бобруйская ,д.26 кор.1,7683355,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.26 кор.2,Москва,ул Бобруйская д.26 кор.2,ул,Бобруйская ,д.26 кор.2,7683370,муниципальный округ Кунцево,1965 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.28,Москва,ул Бобруйская д.28,ул,Бобруйская ,д.28,7683385,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.3,Москва,ул Бобруйская д.3,ул,Бобруйская ,д.3,7683130,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.32,Москва,ул Бобруйская д.32,ул,Бобруйская ,д.32,7683394,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.34,Москва,ул Бобруйская д.34,ул,Бобруйская ,д.34,7683403,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.4 кор.1,Москва,ул Бобруйская д.4 кор.1,ул,Бобруйская ,д.4 кор.1,7683139,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.4 кор.2,Москва,ул Бобруйская д.4 кор.2,ул,Бобруйская ,д.4 кор.2,7683151,муниципальный округ Кунцево,1965 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.6,Москва,ул Бобруйская д.6,ул,Бобруйская ,д.6,7683165,муниципальный округ Кунцево,1962 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.6 кор.2,Москва,ул Бобруйская д.6 кор.2,ул,Бобруйская ,д.6 кор.2,7683174,муниципальный округ Кунцево,2003 +2281112,г Москва ул Боженко д.10 кор.1,Москва,ул Боженко д.10 кор.1,ул,Боженко ,д.10 кор.1,7683481,муниципальный округ Кунцево,1954 +2281112,г Москва ул Боженко д.10 кор.2,Москва,ул Боженко д.10 кор.2,ул,Боженко ,д.10 кор.2,7683484,муниципальный округ Кунцево,1954 +2281112,г Москва ул Боженко д.10 кор.3,Москва,ул Боженко д.10 кор.3,ул,Боженко ,д.10 кор.3,7683491,муниципальный округ Кунцево,1954 +2281112,г Москва ул Боженко д.11 кор.2,Москва,ул Боженко д.11 кор.2,ул,Боженко ,д.11 кор.2,7683497,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Боженко д.11/55,Москва,ул Боженко д.11/55,ул,Боженко ,д.11/55,7683502,муниципальный округ Кунцево,1959 +2281112,г Москва ул Боженко д.12 кор.1,Москва,ул Боженко д.12 кор.1,ул,Боженко ,д.12 кор.1,7683510,муниципальный округ Кунцево,1954 +2281112,г Москва ул Боженко д.12 кор.2,Москва,ул Боженко д.12 кор.2,ул,Боженко ,д.12 кор.2,7683520,муниципальный округ Кунцево,1954 +2281112,г Москва ул Боженко д.14 кор.1,Москва,ул Боженко д.14 кор.1,ул,Боженко ,д.14 кор.1,7683524,муниципальный округ Кунцево,1955 +2281112,г Москва ул Боженко д.14 кор.2,Москва,ул Боженко д.14 кор.2,ул,Боженко ,д.14 кор.2,7683529,муниципальный округ Кунцево,1956 +2281112,г Москва ул Боженко д.14 кор.3,Москва,ул Боженко д.14 кор.3,ул,Боженко ,д.14 кор.3,7683533,муниципальный округ Кунцево,1955 +2281112,г Москва ул Боженко д.14 кор.4,Москва,ул Боженко д.14 кор.4,ул,Боженко ,д.14 кор.4,7683542,муниципальный округ Кунцево,1955 +2281112,г Москва ул Боженко д.4,Москва,ул Боженко д.4,ул,Боженко ,д.4,7683422,муниципальный округ Кунцево,1987 +2281112,г Москва ул Боженко д.5 кор.1,Москва,ул Боженко д.5 кор.1,ул,Боженко ,д.5 кор.1,7683429,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Боженко д.7 кор.1,Москва,ул Боженко д.7 кор.1,ул,Боженко ,д.7 кор.1,7683436,муниципальный округ Кунцево,1961 +2281112,г Москва ул Боженко д.7 кор.2,Москва,ул Боженко д.7 кор.2,ул,Боженко ,д.7 кор.2,7683440,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Боженко д.7 кор.3,Москва,ул Боженко д.7 кор.3,ул,Боженко ,д.7 кор.3,7683446,муниципальный округ Кунцево,1962 +2281112,г Москва ул Боженко д.8/4,Москва,ул Боженко д.8/4,ул,Боженко ,д.8/4,7683456,муниципальный округ Кунцево,1979 +2281112,г Москва ул Боженко д.9,Москва,ул Боженко д.9,ул,Боженко ,д.9,7683472,муниципальный округ Кунцево,1958 +2281112,г Москва ул Василия Ботылева д.11,Москва,ул Василия Ботылева д.11,ул,Василия Ботылева ,д.11,7683572,муниципальный округ Кунцево,1909 +2281112,г Москва ул Василия Ботылева д.13,Москва,ул Василия Ботылева д.13,ул,Василия Ботылева ,д.13,7683575,муниципальный округ Кунцево,1909 +2281112,г Москва ул Василия Ботылева д.14,Москва,ул Василия Ботылева д.14,ул,Василия Ботылева ,д.14,7683578,муниципальный округ Кунцево,1990 +2281112,г Москва ул Василия Ботылева д.15,Москва,ул Василия Ботылева д.15,ул,Василия Ботылева ,д.15,7683582,муниципальный округ Кунцево,1909 +2281112,г Москва ул Василия Ботылева д.19,Москва,ул Василия Ботылева д.19,ул,Василия Ботылева ,д.19,7683584,муниципальный округ Кунцево,1909 +2281112,г Москва ул Василия Ботылева д.2,Москва,ул Василия Ботылева д.2,ул,Василия Ботылева ,д.2,7683554,муниципальный округ Кунцево,1949 +2281112,г Москва ул Василия Ботылева д.21,Москва,ул Василия Ботылева д.21,ул,Василия Ботылева ,д.21,7924003,муниципальный округ Кунцево,1916 +2281112,г Москва ул Василия Ботылева д.23,Москва,ул Василия Ботылева д.23,ул,Василия Ботылева ,д.23,7683589,муниципальный округ Кунцево,1909 +2281112,г Москва ул Василия Ботылева д.33,Москва,ул Василия Ботылева д.33,ул,Василия Ботылева ,д.33,7683596,муниципальный округ Кунцево,1936 +2281112,г Москва ул Василия Ботылева д.37,Москва,ул Василия Ботылева д.37,ул,Василия Ботылева ,д.37,7683602,муниципальный округ Кунцево,1937 +2281112,г Москва ул Василия Ботылева д.4,Москва,ул Василия Ботылева д.4,ул,Василия Ботылева ,д.4,7683561,муниципальный округ Кунцево,1953 +2281112,г Москва ул Василия Ботылева д.6,Москва,ул Василия Ботылева д.6,ул,Василия Ботылева ,д.6,7683563,муниципальный округ Кунцево,1950 +2281112,г Москва ул Василия Ботылева д.8,Москва,ул Василия Ботылева д.8,ул,Василия Ботылева ,д.8,7683567,муниципальный округ Кунцево,1955 +2281112,г Москва ул Екатерины Будановой д.1/12,Москва,ул Екатерины Будановой д.1/12,ул,Екатерины Будановой ,д.1/12,7684939,муниципальный округ Кунцево,1961 +2281112,г Москва ул Екатерины Будановой д.10 кор.1,Москва,ул Екатерины Будановой д.10 кор.1,ул,Екатерины Будановой ,д.10 кор.1,7685307,муниципальный округ Кунцево,1955 +2281112,г Москва ул Екатерины Будановой д.10 кор.2,Москва,ул Екатерины Будановой д.10 кор.2,ул,Екатерины Будановой ,д.10 кор.2,7685351,муниципальный округ Кунцево,1955 +2281112,г Москва ул Екатерины Будановой д.12,Москва,ул Екатерины Будановой д.12,ул,Екатерины Будановой ,д.12,7685380,муниципальный округ Кунцево,1955 +2281112,г Москва ул Екатерины Будановой д.20 кор.1,Москва,ул Екатерины Будановой д.20 кор.1,ул,Екатерины Будановой ,д.20 кор.1,7685390,муниципальный округ Кунцево,2002 +2281112,г Москва ул Екатерины Будановой д.22,Москва,ул Екатерины Будановой д.22,ул,Екатерины Будановой ,д.22,7685407,муниципальный округ Кунцево,1965 +2281112,г Москва ул Екатерины Будановой д.3,Москва,ул Екатерины Будановой д.3,ул,Екатерины Будановой ,д.3,7684942,муниципальный округ Кунцево,1962 +2281112,г Москва ул Екатерины Будановой д.4 кор.1,Москва,ул Екатерины Будановой д.4 кор.1,ул,Екатерины Будановой ,д.4 кор.1,7684946,муниципальный округ Кунцево,1954 +2281112,г Москва ул Екатерины Будановой д.4 кор.2,Москва,ул Екатерины Будановой д.4 кор.2,ул,Екатерины Будановой ,д.4 кор.2,7685279,муниципальный округ Кунцево,1954 +2281112,г Москва ул Екатерины Будановой д.5,Москва,ул Екатерины Будановой д.5,ул,Екатерины Будановой ,д.5,7968048,муниципальный округ Кунцево,2010 +2281112,г Москва ул Екатерины Будановой д.6,Москва,ул Екатерины Будановой д.6,ул,Екатерины Будановой ,д.6,7685291,муниципальный округ Кунцево,1954 +2281112,г Москва ул Екатерины Будановой д.8 кор.1,Москва,ул Екатерины Будановой д.8 кор.1,ул,Екатерины Будановой ,д.8 кор.1,7685298,муниципальный округ Кунцево,1955 +2281112,г Москва ул Екатерины Будановой д.8 кор.2,Москва,ул Екатерины Будановой д.8 кор.2,ул,Екатерины Будановой ,д.8 кор.2,7555255,муниципальный округ Кунцево,2004 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.1 кор.1,Москва,ул Ельнинская д.1 кор.1,ул,Ельнинская ,д.1 кор.1,7685456,муниципальный округ Кунцево,1998 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.1 кор.2,Москва,ул Ельнинская д.1 кор.2,ул,Ельнинская ,д.1 кор.2,7685486,муниципальный округ Кунцево,1998 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.11 кор.1,Москва,ул Ельнинская д.11 кор.1,ул,Ельнинская ,д.11 кор.1,7685612,муниципальный округ Кунцево,1966 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.11 кор.2,Москва,ул Ельнинская д.11 кор.2,ул,Ельнинская ,д.11 кор.2,7685617,муниципальный округ Кунцево,1975 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.12 кор.1,Москва,ул Ельнинская д.12 кор.1,ул,Ельнинская ,д.12 кор.1,7685625,муниципальный округ Кунцево,1962 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.12 кор.2,Москва,ул Ельнинская д.12 кор.2,ул,Ельнинская ,д.12 кор.2,7685634,муниципальный округ Кунцево,1962 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.14 кор.1,Москва,ул Ельнинская д.14 кор.1,ул,Ельнинская ,д.14 кор.1,7685643,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.14 кор.2,Москва,ул Ельнинская д.14 кор.2,ул,Ельнинская ,д.14 кор.2,7685650,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.14 кор.3,Москва,ул Ельнинская д.14 кор.3,ул,Ельнинская ,д.14 кор.3,7685668,муниципальный округ Кунцево,1961 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.15,Москва,ул Ельнинская д.15,ул,Ельнинская ,д.15,7685675,муниципальный округ Кунцево,1975 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.15 кор.2,Москва,ул Ельнинская д.15 кор.2,ул,Ельнинская ,д.15 кор.2,8193259,муниципальный округ Кунцево,2005 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.15 кор.3,Москва,ул Ельнинская д.15 кор.3,ул,Ельнинская ,д.15 кор.3,8193262,муниципальный округ Кунцево,2006 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.17,Москва,ул Ельнинская д.17,ул,Ельнинская ,д.17,7685688,муниципальный округ Кунцево,1966 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.18,Москва,ул Ельнинская д.18,ул,Ельнинская ,д.18,8230772,муниципальный округ Кунцево,н.д. +2281112,г Москва ул Ельнинская д.18 кор.1,Москва,ул Ельнинская д.18 кор.1,ул,Ельнинская ,д.18 кор.1,8230922,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.18 кор.2,Москва,ул Ельнинская д.18 кор.2,ул,Ельнинская ,д.18 кор.2,7685698,муниципальный округ Кунцево,1961 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.19,Москва,ул Ельнинская д.19,ул,Ельнинская ,д.19,7685710,муниципальный округ Кунцево,1965 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.20 кор.1,Москва,ул Ельнинская д.20 кор.1,ул,Ельнинская ,д.20 кор.1,7685718,муниципальный округ Кунцево,2006 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.20 кор.2,Москва,ул Ельнинская д.20 кор.2,ул,Ельнинская ,д.20 кор.2,7685729,муниципальный округ Кунцево,2006 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.22 кор.1,Москва,ул Ельнинская д.22 кор.1,ул,Ельнинская ,д.22 кор.1,7685751,муниципальный округ Кунцево,1962 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.22 кор.2,Москва,ул Ельнинская д.22 кор.2,ул,Ельнинская ,д.22 кор.2,7685758,муниципальный округ Кунцево,1962 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.26,Москва,ул Ельнинская д.26,ул,Ельнинская ,д.26,7685769,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.3,Москва,ул Ельнинская д.3,ул,Ельнинская ,д.3,7685500,муниципальный округ Кунцево,1968 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.4,Москва,ул Ельнинская д.4,ул,Ельнинская ,д.4,7685518,муниципальный округ Кунцево,1962 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.5,Москва,ул Ельнинская д.5,ул,Ельнинская ,д.5,7685546,муниципальный округ Кунцево,1976 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.6,Москва,ул Ельнинская д.6,ул,Ельнинская ,д.6,7685557,муниципальный округ Кунцево,1962 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.7,Москва,ул Ельнинская д.7,ул,Ельнинская ,д.7,7685578,муниципальный округ Кунцево,1966 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.8,Москва,ул Ельнинская д.8,ул,Ельнинская ,д.8,7685594,муниципальный округ Кунцево,2008 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.9,Москва,ул Ельнинская д.9,ул,Ельнинская ,д.9,7685607,муниципальный округ Кунцево,1966 +2281112,г Москва ул Ивана Франко д.18 кор.1,Москва,ул Ивана Франко д.18 кор.1,ул,Ивана Франко ,д.18 кор.1,7685788,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Ивана Франко д.18 кор.2,Москва,ул Ивана Франко д.18 кор.2,ул,Ивана Франко ,д.18 кор.2,7685796,муниципальный округ Кунцево,1965 +2281112,г Москва ул Ивана Франко д.20,Москва,ул Ивана Франко д.20,ул,Ивана Франко ,д.20,7685805,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Ивана Франко д.22 кор.1,Москва,ул Ивана Франко д.22 кор.1,ул,Ивана Франко ,д.22 кор.1,7685816,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Ивана Франко д.22 кор.2,Москва,ул Ивана Франко д.22 кор.2,ул,Ивана Франко ,д.22 кор.2,7685829,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Ивана Франко д.22 кор.3,Москва,ул Ивана Франко д.22 кор.3,ул,Ивана Франко ,д.22 кор.3,7685835,муниципальный округ Кунцево,1958 +2281112,г Москва ул Ивана Франко д.22 кор.4,Москва,ул Ивана Франко д.22 кор.4,ул,Ивана Франко ,д.22 кор.4,7685842,муниципальный округ Кунцево,1958 +2281112,г Москва ул Ивана Франко д.26 кор.1,Москва,ул Ивана Франко д.26 кор.1,ул,Ивана Франко ,д.26 кор.1,7685852,муниципальный округ Кунцево,1958 +2281112,г Москва ул Ивана Франко д.26 кор.2,Москва,ул Ивана Франко д.26 кор.2,ул,Ивана Франко ,д.26 кор.2,7685864,муниципальный округ Кунцево,1961 +2281112,г Москва ул Ивана Франко д.30 кор.1,Москва,ул Ивана Франко д.30 кор.1,ул,Ивана Франко ,д.30 кор.1,7685873,муниципальный округ Кунцево,1961 +2281112,г Москва ул Ивана Франко д.30 кор.2,Москва,ул Ивана Франко д.30 кор.2,ул,Ивана Франко ,д.30 кор.2,7685884,муниципальный округ Кунцево,1961 +2281112,г Москва ул Ивана Франко д.32 кор.1,Москва,ул Ивана Франко д.32 кор.1,ул,Ивана Франко ,д.32 кор.1,7685902,муниципальный округ Кунцево,1983 +2281112,г Москва ул Ивана Франко д.32 кор.2,Москва,ул Ивана Франко д.32 кор.2,ул,Ивана Франко ,д.32 кор.2,7685913,муниципальный округ Кунцево,1958 +2281112,г Москва ул Ивана Франко д.32 кор.3,Москва,ул Ивана Франко д.32 кор.3,ул,Ивана Франко ,д.32 кор.3,7685927,муниципальный округ Кунцево,1958 +2281112,г Москва ул Ивана Франко д.34,Москва,ул Ивана Франко д.34,ул,Ивана Франко ,д.34,7685935,муниципальный округ Кунцево,1966 +2281112,г Москва ул Ивана Франко д.36,Москва,ул Ивана Франко д.36,ул,Ивана Франко ,д.36,7685947,муниципальный округ Кунцево,1967 +2281112,г Москва ул Ивана Франко д.38 кор.1,Москва,ул Ивана Франко д.38 кор.1,ул,Ивана Франко ,д.38 кор.1,7685963,муниципальный округ Кунцево,1983 +2281112,г Москва ул Ивана Франко д.40 кор.1,Москва,ул Ивана Франко д.40 кор.1,ул,Ивана Франко ,д.40 кор.1,7685981,муниципальный округ Кунцево,1983 +2281112,г Москва ул Ивана Франко д.42/2,Москва,ул Ивана Франко д.42/2,ул,Ивана Франко ,д.42/2,7555262,муниципальный округ Кунцево,1984 +2281112,г Москва ул Истринская д.10 кор.1,Москва,ул Истринская д.10 кор.1,ул,Истринская ,д.10 кор.1,7686092,муниципальный округ Кунцево,1968 +2281112,г Москва ул Истринская д.10 кор.2,Москва,ул Истринская д.10 кор.2,ул,Истринская ,д.10 кор.2,7686153,муниципальный округ Кунцево,1985 +2281112,г Москва ул Истринская д.3 кор.1,Москва,ул Истринская д.3 кор.1,ул,Истринская ,д.3 кор.1,7685999,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Истринская д.3 кор.2,Москва,ул Истринская д.3 кор.2,ул,Истринская ,д.3 кор.2,7686013,муниципальный округ Кунцево,н.д. +2281112,г Москва ул Истринская д.3 кор.3,Москва,ул Истринская д.3 кор.3,ул,Истринская ,д.3 кор.3,7686027,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Истринская д.4,Москва,ул Истринская д.4,ул,Истринская ,д.4,7995038,муниципальный округ Кунцево,2011 +2281112,г Москва ул Истринская д.5 кор.1,Москва,ул Истринская д.5 кор.1,ул,Истринская ,д.5 кор.1,7686042,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Истринская д.5 кор.2,Москва,ул Истринская д.5 кор.2,ул,Истринская ,д.5 кор.2,7686051,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Истринская д.6,Москва,ул Истринская д.6,ул,Истринская ,д.6,7686069,муниципальный округ Кунцево,2006 +2281112,г Москва ул Истринская д.8 кор.1,Москва,ул Истринская д.8 кор.1,ул,Истринская ,д.8 кор.1,7686080,муниципальный округ Кунцево,2004 +2281112,г Москва ул Истринская д.8 кор.3,Москва,ул Истринская д.8 кор.3,ул,Истринская ,д.8 кор.3,7995116,муниципальный округ Кунцево,2007 +2281112,г Москва ул Коцюбинского д.1,Москва,ул Коцюбинского д.1,ул,Коцюбинского ,д.1,7687292,муниципальный округ Кунцево,1961 +2281112,г Москва ул Коцюбинского д.10,Москва,ул Коцюбинского д.10,ул,Коцюбинского ,д.10,7687387,муниципальный округ Кунцево,2006 +2281112,г Москва ул Коцюбинского д.3 кор.1,Москва,ул Коцюбинского д.3 кор.1,ул,Коцюбинского ,д.3 кор.1,7687302,муниципальный округ Кунцево,1953 +2281112,г Москва ул Коцюбинского д.3 кор.2,Москва,ул Коцюбинского д.3 кор.2,ул,Коцюбинского ,д.3 кор.2,7687309,муниципальный округ Кунцево,1958 +2281112,г Москва ул Коцюбинского д.5 кор.1,Москва,ул Коцюбинского д.5 кор.1,ул,Коцюбинского ,д.5 кор.1,7687319,муниципальный округ Кунцево,1954 +2281112,г Москва ул Коцюбинского д.5 кор.2,Москва,ул Коцюбинского д.5 кор.2,ул,Коцюбинского ,д.5 кор.2,7687328,муниципальный округ Кунцево,1954 +2281112,г Москва ул Коцюбинского д.6 кор.1,Москва,ул Коцюбинского д.6 кор.1,ул,Коцюбинского ,д.6 кор.1,7687337,муниципальный округ Кунцево,1959 +2281112,г Москва ул Коцюбинского д.6 кор.2,Москва,ул Коцюбинского д.6 кор.2,ул,Коцюбинского ,д.6 кор.2,7687346,муниципальный округ Кунцево,1959 +2281112,г Москва ул Коцюбинского д.7 кор.1,Москва,ул Коцюбинского д.7 кор.1,ул,Коцюбинского ,д.7 кор.1,7687355,муниципальный округ Кунцево,1955 +2281112,г Москва ул Коцюбинского д.7 кор.2,Москва,ул Коцюбинского д.7 кор.2,ул,Коцюбинского ,д.7 кор.2,7687361,муниципальный округ Кунцево,1956 +2281112,г Москва ул Коцюбинского д.8 кор.1,Москва,ул Коцюбинского д.8 кор.1,ул,Коцюбинского ,д.8 кор.1,7687369,муниципальный округ Кунцево,1952 +2281112,г Москва ул Коцюбинского д.9 кор.1,Москва,ул Коцюбинского д.9 кор.1,ул,Коцюбинского ,д.9 кор.1,7687376,муниципальный округ Кунцево,1959 +2281112,г Москва ул Коцюбинского д.9 кор.2,Москва,ул Коцюбинского д.9 кор.2,ул,Коцюбинского ,д.9 кор.2,7687380,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Кунцевская д.1/5,Москва,ул Кунцевская д.1/5,ул,Кунцевская ,д.1/5,7687394,муниципальный округ Кунцево,1982 +2281112,г Москва ул Кунцевская д.11 кор.1,Москва,ул Кунцевская д.11 кор.1,ул,Кунцевская ,д.11 кор.1,7687444,муниципальный округ Кунцево,1957 +2281112,г Москва ул Кунцевская д.13,Москва,ул Кунцевская д.13,ул,Кунцевская ,д.13,7687461,муниципальный округ Кунцево,1953 +2281112,г Москва ул Кунцевская д.13/6,Москва,ул Кунцевская д.13/6,ул,Кунцевская ,д.13/6,7687470,муниципальный округ Кунцево,1987 +2281112,г Москва ул Кунцевская д.15,Москва,ул Кунцевская д.15,ул,Кунцевская ,д.15,7687476,муниципальный округ Кунцево,1956 +2281112,г Москва ул Кунцевская д.17,Москва,ул Кунцевская д.17,ул,Кунцевская ,д.17,7555267,муниципальный округ Кунцево,2006 +2281112,г Москва ул Кунцевская д.19 кор.3,Москва,ул Кунцевская д.19 кор.3,ул,Кунцевская ,д.19 кор.3,7687485,муниципальный округ Кунцево,1978 +2281112,г Москва ул Кунцевская д.2 кор.7,Москва,ул Кунцевская д.2 кор.7,ул,Кунцевская ,д.2 кор.7,7555273,муниципальный округ Кунцево,1982 +2281112,г Москва ул Кунцевская д.4 кор.1,Москва,ул Кунцевская д.4 кор.1,ул,Кунцевская ,д.4 кор.1,7555278,муниципальный округ Кунцево,1984 +2281112,г Москва ул Кунцевская д.4 кор.2,Москва,ул Кунцевская д.4 кор.2,ул,Кунцевская ,д.4 кор.2,7555282,муниципальный округ Кунцево,1981 +2281112,г Москва ул Кунцевская д.6,Москва,ул Кунцевская д.6,ул,Кунцевская ,д.6,8180625,муниципальный округ Кунцево,2008 +2281112,г Москва ул Кунцевская д.7 кор.1,Москва,ул Кунцевская д.7 кор.1,ул,Кунцевская ,д.7 кор.1,7687403,муниципальный округ Кунцево,1952 +2281112,г Москва ул Кунцевская д.7 кор.2,Москва,ул Кунцевская д.7 кор.2,ул,Кунцевская ,д.7 кор.2,7687408,муниципальный округ Кунцево,1952 +2281112,г Москва ул Кунцевская д.8 кор.1,Москва,ул Кунцевская д.8 кор.1,ул,Кунцевская ,д.8 кор.1,7687422,муниципальный округ Кунцево,1981 +2281112,г Москва ул Кунцевская д.8 кор.2,Москва,ул Кунцевская д.8 кор.2,ул,Кунцевская ,д.8 кор.2,7555284,муниципальный округ Кунцево,1981 +2281112,г Москва ул Кунцевская д.9 кор.1,Москва,ул Кунцевская д.9 кор.1,ул,Кунцевская ,д.9 кор.1,7687431,муниципальный округ Кунцево,1953 +2281112,г Москва ул Кунцевская д.9 кор.2,Москва,ул Кунцевская д.9 кор.2,ул,Кунцевская ,д.9 кор.2,7687438,муниципальный округ Кунцево,1953 +2281112,г Москва ул Леси Украинки д.12/11,Москва,ул Леси Украинки д.12/11,ул,Леси Украинки ,д.12/11,7687518,муниципальный округ Кунцево,1958 +2281112,г Москва ул Леси Украинки д.3,Москва,ул Леси Украинки д.3,ул,Леси Украинки ,д.3,7687497,муниципальный округ Кунцево,1977 +2281112,г Москва ул Леси Украинки д.4 кор.1,Москва,ул Леси Украинки д.4 кор.1,ул,Леси Украинки ,д.4 кор.1,7687506,муниципальный округ Кунцево,1976 +2281112,г Москва ул Леси Украинки д.6 кор.2,Москва,ул Леси Украинки д.6 кор.2,ул,Леси Украинки ,д.6 кор.2,7687514,муниципальный округ Кунцево,1958 +2281112,г Москва ул Маршала Тимошенко д.10,Москва,ул Маршала Тимошенко д.10,ул,Маршала Тимошенко ,д.10,7687703,муниципальный округ Кунцево,1957 +2281112,г Москва ул Маршала Тимошенко д.24,Москва,ул Маршала Тимошенко д.24,ул,Маршала Тимошенко ,д.24,7687715,муниципальный округ Кунцево,1973 +2281112,г Москва ул Маршала Тимошенко д.26,Москва,ул Маршала Тимошенко д.26,ул,Маршала Тимошенко ,д.26,7687799,муниципальный округ Кунцево,1972 +2281112,г Москва ул Маршала Тимошенко д.28,Москва,ул Маршала Тимошенко д.28,ул,Маршала Тимошенко ,д.28,7687821,муниципальный округ Кунцево,1972 +2281112,г Москва ул Маршала Тимошенко д.34,Москва,ул Маршала Тимошенко д.34,ул,Маршала Тимошенко ,д.34,8102260,муниципальный округ Кунцево,1976 +2281112,г Москва ул Маршала Тимошенко д.36,Москва,ул Маршала Тимошенко д.36,ул,Маршала Тимошенко ,д.36,8102273,муниципальный округ Кунцево,1974 +2281112,г Москва ул Маршала Тимошенко д.38,Москва,ул Маршала Тимошенко д.38,ул,Маршала Тимошенко ,д.38,7687837,муниципальный округ Кунцево,1979 +2281112,г Москва ул Маршала Тимошенко д.4,Москва,ул Маршала Тимошенко д.4,ул,Маршала Тимошенко ,д.4,7687556,муниципальный округ Кунцево,1955 +2281112,г Москва ул Маршала Тимошенко д.40,Москва,ул Маршала Тимошенко д.40,ул,Маршала Тимошенко ,д.40,7687853,муниципальный округ Кунцево,1975 +2281112,г Москва ул Маршала Тимошенко д.44,Москва,ул Маршала Тимошенко д.44,ул,Маршала Тимошенко ,д.44,7687865,муниципальный округ Кунцево,1979 +2281112,г Москва ул Маршала Тимошенко д.46,Москва,ул Маршала Тимошенко д.46,ул,Маршала Тимошенко ,д.46,7555288,муниципальный округ Кунцево,1979 +2281112,г Москва ул Маршала Тимошенко д.6,Москва,ул Маршала Тимошенко д.6,ул,Маршала Тимошенко ,д.6,7687565,муниципальный округ Кунцево,1956 +2281112,г Москва ул Маршала Тимошенко д.7,Москва,ул Маршала Тимошенко д.7,ул,Маршала Тимошенко ,д.7,7687579,муниципальный округ Кунцево,1970 +2281112,г Москва ул Маршала Тимошенко д.9,Москва,ул Маршала Тимошенко д.9,ул,Маршала Тимошенко ,д.9,7687648,муниципальный округ Кунцево,1970 +2281112,г Москва ул Молдавская д.16 кор.1,Москва,ул Молдавская д.16 кор.1,ул,Молдавская ,д.16 кор.1,7688052,муниципальный округ Кунцево,1969 +2281112,г Москва ул Молдавская д.2 кор.2,Москва,ул Молдавская д.2 кор.2,ул,Молдавская ,д.2 кор.2,7687886,муниципальный округ Кунцево,1971 +2281112,г Москва ул Молдавская д.2/1,Москва,ул Молдавская д.2/1,ул,Молдавская ,д.2/1,7687921,муниципальный округ Кунцево,1971 +2281112,г Москва ул Молдавская д.6,Москва,ул Молдавская д.6,ул,Молдавская ,д.6,7687938,муниципальный округ Кунцево,1970 +2281112,г Москва ул Молдавская д.8,Москва,ул Молдавская д.8,ул,Молдавская ,д.8,7688033,муниципальный округ Кунцево,1970 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.1 кор.1,Москва,ул Молодогвардейская д.1 кор.1,ул,Молодогвардейская ,д.1 кор.1,7688083,муниципальный округ Кунцево,1970 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.1 кор.2,Москва,ул Молодогвардейская д.1 кор.2,ул,Молодогвардейская ,д.1 кор.2,7688093,муниципальный округ Кунцево,1970 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.11 кор.1,Москва,ул Молодогвардейская д.11 кор.1,ул,Молодогвардейская ,д.11 кор.1,7666026,муниципальный округ Кунцево,1973 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.15,Москва,ул Молодогвардейская д.15,ул,Молодогвардейская ,д.15,8202056,муниципальный округ Кунцево,н.д. +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.18,Москва,ул Молодогвардейская д.18,ул,Молодогвардейская ,д.18,7746960,муниципальный округ Кунцево,2005 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.18 кор.2,Москва,ул Молодогвардейская д.18 кор.2,ул,Молодогвардейская ,д.18 кор.2,7688120,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.19,Москва,ул Молодогвардейская д.19,ул,Молодогвардейская ,д.19,7688133,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.2,Москва,ул Молодогвардейская д.2,ул,Молодогвардейская ,д.2,7715511,муниципальный округ Кунцево,1981 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.2 кор.2,Москва,ул Молодогвардейская д.2 кор.2,ул,Молодогвардейская ,д.2 кор.2,8294523,муниципальный округ Кунцево,н.д. +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.2 кор.3,Москва,ул Молодогвардейская д.2 кор.3,ул,Молодогвардейская ,д.2 кор.3,8219542,муниципальный округ Кунцево,1999 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.21 кор.1,Москва,ул Молодогвардейская д.21 кор.1,ул,Молодогвардейская ,д.21 кор.1,7688144,муниципальный округ Кунцево,1959 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.22 кор.1,Москва,ул Молодогвардейская д.22 кор.1,ул,Молодогвардейская ,д.22 кор.1,7688157,муниципальный округ Кунцево,1965 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.22 кор.2,Москва,ул Молодогвардейская д.22 кор.2,ул,Молодогвардейская ,д.22 кор.2,7688172,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.22 кор.3,Москва,ул Молодогвардейская д.22 кор.3,ул,Молодогвардейская ,д.22 кор.3,7688187,муниципальный округ Кунцево,1965 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.23 кор.1,Москва,ул Молодогвардейская д.23 кор.1,ул,Молодогвардейская ,д.23 кор.1,7688205,муниципальный округ Кунцево,1957 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.24 кор.3,Москва,ул Молодогвардейская д.24 кор.3,ул,Молодогвардейская ,д.24 кор.3,7688229,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.24 кор.4,Москва,ул Молодогвардейская д.24 кор.4,ул,Молодогвардейская ,д.24 кор.4,7688274,муниципальный округ Кунцево,1965 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.24 кор.5,Москва,ул Молодогвардейская д.24 кор.5,ул,Молодогвардейская ,д.24 кор.5,7688291,муниципальный округ Кунцево,1965 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.25 кор.1,Москва,ул Молодогвардейская д.25 кор.1,ул,Молодогвардейская ,д.25 кор.1,7688299,муниципальный округ Кунцево,1956 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.25 кор.2,Москва,ул Молодогвардейская д.25 кор.2,ул,Молодогвардейская ,д.25 кор.2,7688314,муниципальный округ Кунцево,1951 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.26 кор.1,Москва,ул Молодогвардейская д.26 кор.1,ул,Молодогвардейская ,д.26 кор.1,7555291,муниципальный округ Кунцево,1966 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.27 кор.1,Москва,ул Молодогвардейская д.27 кор.1,ул,Молодогвардейская ,д.27 кор.1,7688323,муниципальный округ Кунцево,1956 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.27 кор.2,Москва,ул Молодогвардейская д.27 кор.2,ул,Молодогвардейская ,д.27 кор.2,7688331,муниципальный округ Кунцево,1951 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.28,Москва,ул Молодогвардейская д.28,ул,Молодогвардейская ,д.28,7688341,муниципальный округ Кунцево,1965 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.29 кор.1,Москва,ул Молодогвардейская д.29 кор.1,ул,Молодогвардейская ,д.29 кор.1,7688353,муниципальный округ Кунцево,1952 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.3,Москва,ул Молодогвардейская д.3,ул,Молодогвардейская ,д.3,7688096,муниципальный округ Кунцево,1970 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.30 кор.1,Москва,ул Молодогвардейская д.30 кор.1,ул,Молодогвардейская ,д.30 кор.1,7688366,муниципальный округ Кунцево,1965 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.31 кор.1,Москва,ул Молодогвардейская д.31 кор.1,ул,Молодогвардейская ,д.31 кор.1,7688382,муниципальный округ Кунцево,1955 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.31 кор.2,Москва,ул Молодогвардейская д.31 кор.2,ул,Молодогвардейская ,д.31 кор.2,7688393,муниципальный округ Кунцево,1952 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.33 кор.1,Москва,ул Молодогвардейская д.33 кор.1,ул,Молодогвардейская ,д.33 кор.1,7688404,муниципальный округ Кунцево,1959 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.33 кор.2,Москва,ул Молодогвардейская д.33 кор.2,ул,Молодогвардейская ,д.33 кор.2,7688447,муниципальный округ Кунцево,1952 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.34,Москва,ул Молодогвардейская д.34,ул,Молодогвардейская ,д.34,7688475,муниципальный округ Кунцево,2010 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.35 кор.1,Москва,ул Молодогвардейская д.35 кор.1,ул,Молодогвардейская ,д.35 кор.1,7688493,муниципальный округ Кунцево,1959 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.35 кор.2,Москва,ул Молодогвардейская д.35 кор.2,ул,Молодогвардейская ,д.35 кор.2,7688542,муниципальный округ Кунцево,1952 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.36 кор.4,Москва,ул Молодогвардейская д.36 кор.4,ул,Молодогвардейская ,д.36 кор.4,7688554,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.36 кор.5,Москва,ул Молодогвардейская д.36 кор.5,ул,Молодогвардейская ,д.36 кор.5,7688566,муниципальный округ Кунцево,1965 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.36 кор.6,Москва,ул Молодогвардейская д.36 кор.6,ул,Молодогвардейская ,д.36 кор.6,7688587,муниципальный округ Кунцево,1974 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.37 кор.1,Москва,ул Молодогвардейская д.37 кор.1,ул,Молодогвардейская ,д.37 кор.1,7688601,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.38 кор.1,Москва,ул Молодогвардейская д.38 кор.1,ул,Молодогвардейская ,д.38 кор.1,7688614,муниципальный округ Кунцево,1965 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.39 кор.1,Москва,ул Молодогвардейская д.39 кор.1,ул,Молодогвардейская ,д.39 кор.1,7688627,муниципальный округ Кунцево,1959 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.4,Москва,ул Молодогвардейская д.4,ул,Молодогвардейская ,д.4,7715519,муниципальный округ Кунцево,1977 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.41/2 кор.1,Москва,ул Молодогвардейская д.41/2 кор.1,ул,Молодогвардейская ,д.41/2 кор.1,7688643,муниципальный округ Кунцево,1959 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.43,Москва,ул Молодогвардейская д.43,ул,Молодогвардейская ,д.43,7688660,муниципальный округ Кунцево,1957 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.45,Москва,ул Молодогвардейская д.45,ул,Молодогвардейская ,д.45,7688676,муниципальный округ Кунцево,1956 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.46 кор.3,Москва,ул Молодогвардейская д.46 кор.3,ул,Молодогвардейская ,д.46 кор.3,7558684,муниципальный округ Кунцево,1954 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.47 кор.1,Москва,ул Молодогвардейская д.47 кор.1,ул,Молодогвардейская ,д.47 кор.1,7688701,муниципальный округ Кунцево,1959 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.47 кор.3,Москва,ул Молодогвардейская д.47 кор.3,ул,Молодогвардейская ,д.47 кор.3,7688717,муниципальный округ Кунцево,1971 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.48,Москва,ул Молодогвардейская д.48,ул,Молодогвардейская ,д.48,7688739,муниципальный округ Кунцево,1958 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.49,Москва,ул Молодогвардейская д.49,ул,Молодогвардейская ,д.49,7688752,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.5,Москва,ул Молодогвардейская д.5,ул,Молодогвардейская ,д.5,7688106,муниципальный округ Кунцево,1969 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.50,Москва,ул Молодогвардейская д.50,ул,Молодогвардейская ,д.50,7555297,муниципальный округ Кунцево,1968 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.51,Москва,ул Молодогвардейская д.51,ул,Молодогвардейская ,д.51,7688764,муниципальный округ Кунцево,1961 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.53/16,Москва,ул Молодогвардейская д.53/16,ул,Молодогвардейская ,д.53/16,7688782,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.55,Москва,ул Молодогвардейская д.55,ул,Молодогвардейская ,д.55,7688790,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.6,Москва,ул Молодогвардейская д.6,ул,Молодогвардейская ,д.6,7715528,муниципальный округ Кунцево,1976 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.8,Москва,ул Молодогвардейская д.8,ул,Молодогвардейская ,д.8,7715536,муниципальный округ Кунцево,1975 +2281112,г Москва ул Москворецкая д.11,Москва,ул Москворецкая д.11,ул,Москворецкая ,д.11,7690530,муниципальный округ Кунцево,1957 +2281112,г Москва ул Москворецкая д.9,Москва,ул Москворецкая д.9,ул,Москворецкая ,д.9,7690526,муниципальный округ Кунцево,1957 +2281112,г Москва ул Новолучанская д.5,Москва,ул Новолучанская д.5,ул,Новолучанская ,д.5,7690600,муниципальный округ Кунцево,1994 +2281112,г Москва ул Новолучанская д.7 кор.1,Москва,ул Новолучанская д.7 кор.1,ул,Новолучанская ,д.7 кор.1,7923980,муниципальный округ Кунцево,2002 +2281112,г Москва ул Новорублевская 2-я д.1,Москва,ул Новорублевская 2-я д.1,ул,Новорублевская 2-я ,д.1,7682850,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Новорублевская 2-я д.15 кор.1,Москва,ул Новорублевская 2-я д.15 кор.1,ул,Новорублевская 2-я ,д.15 кор.1,7683102,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Новорублевская 2-я д.15 кор.2,Москва,ул Новорублевская 2-я д.15 кор.2,ул,Новорублевская 2-я ,д.15 кор.2,7683109,муниципальный округ Кунцево,1966 +2281112,г Москва ул Новорублевская 2-я д.3,Москва,ул Новорублевская 2-я д.3,ул,Новорублевская 2-я ,д.3,7682877,муниципальный округ Кунцево,1962 +2281112,г Москва ул Новорублевская 2-я д.4,Москва,ул Новорублевская 2-я д.4,ул,Новорублевская 2-я ,д.4,7923991,муниципальный округ Кунцево,1974 +2281112,г Москва ул Новорублевская 2-я д.5,Москва,ул Новорублевская 2-я д.5,ул,Новорублевская 2-я ,д.5,7682893,муниципальный округ Кунцево,1961 +2281112,г Москва ул Новорублевская 2-я д.6,Москва,ул Новорублевская 2-я д.6,ул,Новорублевская 2-я ,д.6,7682903,муниципальный округ Кунцево,1970 +2281112,г Москва ул Новорублевская 2-я д.7,Москва,ул Новорублевская 2-я д.7,ул,Новорублевская 2-я ,д.7,7682920,муниципальный округ Кунцево,1962 +2281112,г Москва ул Новорублевская 2-я д.8,Москва,ул Новорублевская 2-я д.8,ул,Новорублевская 2-я ,д.8,7682925,муниципальный округ Кунцево,1970 +2281112,г Москва ул Новорублевская 2-я д.9,Москва,ул Новорублевская 2-я д.9,ул,Новорублевская 2-я ,д.9,7683084,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Новорублевская д.11,Москва,ул Новорублевская д.11,ул,Новорублевская ,д.11,7690638,муниципальный округ Кунцево,1961 +2281112,г Москва ул Новорублевская д.13,Москва,ул Новорублевская д.13,ул,Новорублевская ,д.13,7690646,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Новорублевская д.2,Москва,ул Новорублевская д.2,ул,Новорублевская ,д.2,7690608,муниципальный округ Кунцево,1959 +2281112,г Москва ул Новорублевская д.3,Москва,ул Новорублевская д.3,ул,Новорублевская ,д.3,7690611,муниципальный округ Кунцево,1953 +2281112,г Москва ул Новорублевская д.4,Москва,ул Новорублевская д.4,ул,Новорублевская ,д.4,7690616,муниципальный округ Кунцево,1958 +2281112,г Москва ул Новорублевская д.5,Москва,ул Новорублевская д.5,ул,Новорублевская ,д.5,7690619,муниципальный округ Кунцево,1958 +2281112,г Москва ул Новорублевская д.6,Москва,ул Новорублевская д.6,ул,Новорублевская ,д.6,7690622,муниципальный округ Кунцево,1959 +2281112,г Москва ул Новорублевская д.7,Москва,ул Новорублевская д.7,ул,Новорублевская ,д.7,7690628,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Новорублевская д.9,Москва,ул Новорублевская д.9,ул,Новорублевская ,д.9,7690632,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Оршанская д.11,Москва,ул Оршанская д.11,ул,Оршанская ,д.11,7639283,муниципальный округ Кунцево,1996 +2281112,г Москва ул Оршанская д.13,Москва,ул Оршанская д.13,ул,Оршанская ,д.13,8397126,муниципальный округ Кунцево,н.д. +2281112,г Москва ул Оршанская д.2/21,Москва,ул Оршанская д.2/21,ул,Оршанская ,д.2/21,8210353,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Оршанская д.4,Москва,ул Оршанская д.4,ул,Оршанская ,д.4,7690711,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Оршанская д.8/4,Москва,ул Оршанская д.8/4,ул,Оршанская ,д.8/4,7690717,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Оршанская д.9,Москва,ул Оршанская д.9,ул,Оршанская ,д.9,7690721,муниципальный округ Кунцево,1995 +2281112,г Москва ул Партизанская д.13 кор.1,Москва,ул Партизанская д.13 кор.1,ул,Партизанская ,д.13 кор.1,7690731,муниципальный округ Кунцево,1959 +2281112,г Москва ул Партизанская д.13 кор.2,Москва,ул Партизанская д.13 кор.2,ул,Партизанская ,д.13 кор.2,7690735,муниципальный округ Кунцево,1958 +2281112,г Москва ул Партизанская д.15,Москва,ул Партизанская д.15,ул,Партизанская ,д.15,7690742,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Партизанская д.18 кор.2,Москва,ул Партизанская д.18 кор.2,ул,Партизанская ,д.18 кор.2,7690746,муниципальный округ Кунцево,1952 +2281112,г Москва ул Партизанская д.20,Москва,ул Партизанская д.20,ул,Партизанская ,д.20,7690750,муниципальный округ Кунцево,1959 +2281112,г Москва ул Партизанская д.21,Москва,ул Партизанская д.21,ул,Партизанская ,д.21,7819786,муниципальный округ Кунцево,1954 +2281112,г Москва ул Партизанская д.24,Москва,ул Партизанская д.24,ул,Партизанская ,д.24,7690754,муниципальный округ Кунцево,2008 +2281112,г Москва ул Партизанская д.24 кор.2,Москва,ул Партизанская д.24 кор.2,ул,Партизанская ,д.24 кор.2,7690757,муниципальный округ Кунцево,2009 +2281112,г Москва ул Партизанская д.28,Москва,ул Партизанская д.28,ул,Партизанская ,д.28,7690760,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Партизанская д.30,Москва,ул Партизанская д.30,ул,Партизанская ,д.30,7690762,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Партизанская д.31/17,Москва,ул Партизанская д.31/17,ул,Партизанская ,д.31/17,7690766,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Партизанская д.33 кор.1,Москва,ул Партизанская д.33 кор.1,ул,Партизанская ,д.33 кор.1,7690769,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Партизанская д.33 кор.2,Москва,ул Партизанская д.33 кор.2,ул,Партизанская ,д.33 кор.2,7690772,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Партизанская д.35 кор.1,Москва,ул Партизанская д.35 кор.1,ул,Партизанская ,д.35 кор.1,7690775,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Партизанская д.35 кор.2,Москва,ул Партизанская д.35 кор.2,ул,Партизанская ,д.35 кор.2,7690780,муниципальный округ Кунцево,1962 +2281112,г Москва ул Партизанская д.36,Москва,ул Партизанская д.36,ул,Партизанская ,д.36,7555303,муниципальный округ Кунцево,1999 +2281112,г Москва ул Партизанская д.37,Москва,ул Партизанская д.37,ул,Партизанская ,д.37,7555234,муниципальный округ Кунцево,1966 +2281112,г Москва ул Партизанская д.40,Москва,ул Партизанская д.40,ул,Партизанская ,д.40,7690782,муниципальный округ Кунцево,1999 +2281112,г Москва ул Партизанская д.41,Москва,ул Партизанская д.41,ул,Партизанская ,д.41,7555307,муниципальный округ Кунцево,1968 +2281112,г Москва ул Партизанская д.43,Москва,ул Партизанская д.43,ул,Партизанская ,д.43,7690785,муниципальный округ Кунцево,1967 +2281112,г Москва ул Партизанская д.47,Москва,ул Партизанская д.47,ул,Партизанская ,д.47,7555314,муниципальный округ Кунцево,1969 +2281112,г Москва ул Партизанская д.49 кор.1,Москва,ул Партизанская д.49 кор.1,ул,Партизанская ,д.49 кор.1,7690788,муниципальный округ Кунцево,1961 +2281112,г Москва ул Партизанская д.49 кор.2,Москва,ул Партизанская д.49 кор.2,ул,Партизанская ,д.49 кор.2,7690790,муниципальный округ Кунцево,1962 +2281112,г Москва ул Партизанская д.49 кор.3,Москва,ул Партизанская д.49 кор.3,ул,Партизанская ,д.49 кор.3,7690792,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Партизанская д.51 кор.1,Москва,ул Партизанская д.51 кор.1,ул,Партизанская ,д.51 кор.1,7690794,муниципальный округ Кунцево,1962 +2281112,г Москва ул Партизанская д.51 кор.2,Москва,ул Партизанская д.51 кор.2,ул,Партизанская ,д.51 кор.2,7690797,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Партизанская д.53,Москва,ул Партизанская д.53,ул,Партизанская ,д.53,7690799,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Партизанская д.9 кор.1,Москва,ул Партизанская д.9 кор.1,ул,Партизанская ,д.9 кор.1,7690724,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Партизанская д.9 кор.2,Москва,ул Партизанская д.9 кор.2,ул,Партизанская ,д.9 кор.2,7690727,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Полоцкая д.10 кор.2,Москва,ул Полоцкая д.10 кор.2,ул,Полоцкая ,д.10 кор.2,7690815,муниципальный округ Кунцево,1954 +2281112,г Москва ул Полоцкая д.14/15,Москва,ул Полоцкая д.14/15,ул,Полоцкая ,д.14/15,7690817,муниципальный округ Кунцево,1971 +2281112,г Москва ул Полоцкая д.16/14,Москва,ул Полоцкая д.16/14,ул,Полоцкая ,д.16/14,7691874,муниципальный округ Кунцево,1972 +2281112,г Москва ул Полоцкая д.2,Москва,ул Полоцкая д.2,ул,Полоцкая ,д.2,7690801,муниципальный округ Кунцево,1962 +2281112,г Москва ул Полоцкая д.23/17,Москва,ул Полоцкая д.23/17,ул,Полоцкая ,д.23/17,7690819,муниципальный округ Кунцево,1955 +2281112,г Москва ул Полоцкая д.25 кор.1,Москва,ул Полоцкая д.25 кор.1,ул,Полоцкая ,д.25 кор.1,7690823,муниципальный округ Кунцево,2005 +2281112,г Москва ул Полоцкая д.25 кор.2,Москва,ул Полоцкая д.25 кор.2,ул,Полоцкая ,д.25 кор.2,7690827,муниципальный округ Кунцево,2006 +2281112,г Москва ул Полоцкая д.27,Москва,ул Полоцкая д.27,ул,Полоцкая ,д.27,7690828,муниципальный округ Кунцево,1969 +2281112,г Москва ул Полоцкая д.29 кор.1,Москва,ул Полоцкая д.29 кор.1,ул,Полоцкая ,д.29 кор.1,7690832,муниципальный округ Кунцево,1969 +2281112,г Москва ул Полоцкая д.29 кор.2,Москва,ул Полоцкая д.29 кор.2,ул,Полоцкая ,д.29 кор.2,7690834,муниципальный округ Кунцево,1969 +2281112,г Москва ул Полоцкая д.3,Москва,ул Полоцкая д.3,ул,Полоцкая ,д.3,8220088,муниципальный округ Кунцево,2002 +2281112,г Москва ул Полоцкая д.31,Москва,ул Полоцкая д.31,ул,Полоцкая ,д.31,8165814,муниципальный округ Кунцево,2002 +2281112,г Москва ул Полоцкая д.4,Москва,ул Полоцкая д.4,ул,Полоцкая ,д.4,7690804,муниципальный округ Кунцево,1953 +2281112,г Москва ул Полоцкая д.5/2,Москва,ул Полоцкая д.5/2,ул,Полоцкая ,д.5/2,7690806,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Полоцкая д.6 кор.1,Москва,ул Полоцкая д.6 кор.1,ул,Полоцкая ,д.6 кор.1,7690808,муниципальный округ Кунцево,1955 +2281112,г Москва ул Полоцкая д.6 кор.2,Москва,ул Полоцкая д.6 кор.2,ул,Полоцкая ,д.6 кор.2,7690810,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Полоцкая д.8,Москва,ул Полоцкая д.8,ул,Полоцкая ,д.8,7690812,муниципальный округ Кунцево,1954 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.1,Москва,ул Ярцевская д.1,ул,Ярцевская ,д.1,7692686,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.11 кор.1,Москва,ул Ярцевская д.11 кор.1,ул,Ярцевская ,д.11 кор.1,7692758,муниципальный округ Кунцево,1976 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.11 кор.2,Москва,ул Ярцевская д.11 кор.2,ул,Ярцевская ,д.11 кор.2,7692765,муниципальный округ Кунцево,1961 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.11 кор.3,Москва,ул Ярцевская д.11 кор.3,ул,Ярцевская ,д.11 кор.3,8353719,муниципальный округ Кунцево,н.д. +2281112,г Москва ул Ярцевская д.13,Москва,ул Ярцевская д.13,ул,Ярцевская ,д.13,7692778,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.14,Москва,ул Ярцевская д.14,ул,Ярцевская ,д.14,8255590,муниципальный округ Кунцево,2013 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.15,Москва,ул Ярцевская д.15,ул,Ярцевская ,д.15,7692786,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.2,Москва,ул Ярцевская д.2,ул,Ярцевская ,д.2,7692698,муниципальный округ Кунцево,1958 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.23,Москва,ул Ярцевская д.23,ул,Ярцевская ,д.23,7692792,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.24 кор.1,Москва,ул Ярцевская д.24 кор.1,ул,Ярцевская ,д.24 кор.1,7692802,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.25,Москва,ул Ярцевская д.25,ул,Ярцевская ,д.25,7692817,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.26,Москва,ул Ярцевская д.26,ул,Ярцевская ,д.26,7692848,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.27 кор.1,Москва,ул Ярцевская д.27 кор.1,ул,Ярцевская ,д.27 кор.1,7666737,муниципальный округ Кунцево,2009 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.27 кор.2,Москва,ул Ярцевская д.27 кор.2,ул,Ярцевская ,д.27 кор.2,7692857,муниципальный округ Кунцево,2005 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.27 кор.3,Москва,ул Ярцевская д.27 кор.3,ул,Ярцевская ,д.27 кор.3,7692874,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.27 кор.4,Москва,ул Ярцевская д.27 кор.4,ул,Ярцевская ,д.27 кор.4,7692882,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.27 кор.5,Москва,ул Ярцевская д.27 кор.5,ул,Ярцевская ,д.27 кор.5,7692891,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.27 кор.6,Москва,ул Ярцевская д.27 кор.6,ул,Ярцевская ,д.27 кор.6,7692906,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.27 кор.7,Москва,ул Ярцевская д.27 кор.7,ул,Ярцевская ,д.27 кор.7,7692915,муниципальный округ Кунцево,2005 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.27 кор.8,Москва,ул Ярцевская д.27 кор.8,ул,Ярцевская ,д.27 кор.8,7677705,муниципальный округ Кунцево,2007 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.27 кор.9,Москва,ул Ярцевская д.27 кор.9,ул,Ярцевская ,д.27 кор.9,7677710,муниципальный округ Кунцево,2007 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.28,Москва,ул Ярцевская д.28,ул,Ярцевская ,д.28,7692930,муниципальный округ Кунцево,2009 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.29 кор.1,Москва,ул Ярцевская д.29 кор.1,ул,Ярцевская ,д.29 кор.1,7692945,муниципальный округ Кунцево,1972 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.29 кор.2,Москва,ул Ярцевская д.29 кор.2,ул,Ярцевская ,д.29 кор.2,7692955,муниципальный округ Кунцево,1975 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.29 кор.3,Москва,ул Ярцевская д.29 кор.3,ул,Ярцевская ,д.29 кор.3,7692994,муниципальный округ Кунцево,1974 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.3,Москва,ул Ярцевская д.3,ул,Ярцевская ,д.3,7692706,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.31 кор.1,Москва,ул Ярцевская д.31 кор.1,ул,Ярцевская ,д.31 кор.1,7693002,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.31 кор.2,Москва,ул Ярцевская д.31 кор.2,ул,Ярцевская ,д.31 кор.2,7693020,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.31 кор.3,Москва,ул Ярцевская д.31 кор.3,ул,Ярцевская ,д.31 кор.3,7693030,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.31 кор.4,Москва,ул Ярцевская д.31 кор.4,ул,Ярцевская ,д.31 кор.4,7693040,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.31 кор.5,Москва,ул Ярцевская д.31 кор.5,ул,Ярцевская ,д.31 кор.5,7693048,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.31 кор.6,Москва,ул Ярцевская д.31 кор.6,ул,Ярцевская ,д.31 кор.6,7693059,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.32,Москва,ул Ярцевская д.32,ул,Ярцевская ,д.32,7882230,муниципальный округ Кунцево,2012 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.34 кор.2,Москва,ул Ярцевская д.34 кор.2,ул,Ярцевская ,д.34 кор.2,7693067,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.34 кор.3,Москва,ул Ярцевская д.34 кор.3,ул,Ярцевская ,д.34 кор.3,7693075,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.34 кор.4,Москва,ул Ярцевская д.34 кор.4,ул,Ярцевская ,д.34 кор.4,7693082,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.4,Москва,ул Ярцевская д.4,ул,Ярцевская ,д.4,7692720,муниципальный округ Кунцево,1959 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.4 кор.2,Москва,ул Ярцевская д.4 кор.2,ул,Ярцевская ,д.4 кор.2,7555341,муниципальный округ Кунцево,2002 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.5,Москва,ул Ярцевская д.5,ул,Ярцевская ,д.5,7692724,муниципальный округ Кунцево,1961 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.6,Москва,ул Ярцевская д.6,ул,Ярцевская ,д.6,7692736,муниципальный округ Кунцево,1954 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.7,Москва,ул Ярцевская д.7,ул,Ярцевская ,д.7,7692742,муниципальный округ Кунцево,1958 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.9 кор.1,Москва,ул Ярцевская д.9 кор.1,ул,Ярцевская ,д.9 кор.1,7692754,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ш Обводное д.1,Москва,ш Обводное д.1,ш,Обводное ,д.1,7690654,муниципальный округ Кунцево,1951 +2281112,г Москва ш Обводное д.10,Москва,ш Обводное д.10,ш,Обводное ,д.10,7690707,муниципальный округ Кунцево,1968 +2281112,г Москва ш Обводное д.2,Москва,ш Обводное д.2,ш,Обводное ,д.2,7690659,муниципальный округ Кунцево,1949 +2281112,г Москва ш Обводное д.3,Москва,ш Обводное д.3,ш,Обводное ,д.3,7690665,муниципальный округ Кунцево,1956 +2281112,г Москва ш Обводное д.4,Москва,ш Обводное д.4,ш,Обводное ,д.4,7690673,муниципальный округ Кунцево,1962 +2281112,г Москва ш Обводное д.5,Москва,ш Обводное д.5,ш,Обводное ,д.5,7690682,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ш Обводное д.6,Москва,ш Обводное д.6,ш,Обводное ,д.6,7690687,муниципальный округ Кунцево,1966 +2281112,г Москва ш Обводное д.7,Москва,ш Обводное д.7,ш,Обводное ,д.7,7690693,муниципальный округ Кунцево,1965 +2281112,г Москва ш Обводное д.8,Москва,ш Обводное д.8,ш,Обводное ,д.8,7690697,муниципальный округ Кунцево,1966 +2281112,г Москва ш Обводное д.9,Москва,ш Обводное д.9,ш,Обводное ,д.9,7690703,муниципальный округ Кунцево,1968 +2281112,г Москва ш Рублевское д.101 кор.1,Москва,ш Рублевское д.101 кор.1,ш,Рублевское ,д.101 кор.1,7692301,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ш Рублевское д.101 кор.2,Москва,ш Рублевское д.101 кор.2,ш,Рублевское ,д.101 кор.2,7692310,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ш Рублевское д.101 кор.3,Москва,ш Рублевское д.101 кор.3,ш,Рублевское ,д.101 кор.3,7692333,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ш Рублевское д.103,Москва,ш Рублевское д.103,ш,Рублевское ,д.103,7692346,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ш Рублевское д.105,Москва,ш Рублевское д.105,ш,Рублевское ,д.105,7692356,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ш Рублевское д.107,Москва,ш Рублевское д.107,ш,Рублевское ,д.107,8217730,муниципальный округ Кунцево,н.д. +2281112,г Москва ш Рублевское д.109,Москва,ш Рублевское д.109,ш,Рублевское ,д.109,7677767,муниципальный округ Кунцево,2009 +2281112,г Москва ш Рублевское д.109 кор.1,Москва,ш Рублевское д.109 кор.1,ш,Рублевское ,д.109 кор.1,7692366,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ш Рублевское д.109 кор.2,Москва,ш Рублевское д.109 кор.2,ш,Рублевское ,д.109 кор.2,7692375,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ш Рублевское д.109 кор.3,Москва,ш Рублевское д.109 кор.3,ш,Рублевское ,д.109 кор.3,7692389,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ш Рублевское д.109 кор.4,Москва,ш Рублевское д.109 кор.4,ш,Рублевское ,д.109 кор.4,7692396,муниципальный округ Кунцево,1965 +2281112,г Москва ш Рублевское д.109 кор.5,Москва,ш Рублевское д.109 кор.5,ш,Рублевское ,д.109 кор.5,7692412,муниципальный округ Кунцево,1982 +2281112,г Москва ш Рублевское д.109 кор.6,Москва,ш Рублевское д.109 кор.6,ш,Рублевское ,д.109 кор.6,7692423,муниципальный округ Кунцево,1980 +2281112,г Москва ш Рублевское д.111,Москва,ш Рублевское д.111,ш,Рублевское ,д.111,7692434,муниципальный округ Кунцево,1966 +2281112,г Москва ш Рублевское д.12 кор.1,Москва,ш Рублевское д.12 кор.1,ш,Рублевское ,д.12 кор.1,7691885,муниципальный округ Кунцево,1990 +2281112,г Москва ш Рублевское д.127,Москва,ш Рублевское д.127,ш,Рублевское ,д.127,7555334,муниципальный округ Кунцево,1971 +2281112,г Москва ш Рублевское д.14 кор.1,Москва,ш Рублевское д.14 кор.1,ш,Рублевское ,д.14 кор.1,7715545,муниципальный округ Кунцево,1989 +2281112,г Москва ш Рублевское д.14 кор.3,Москва,ш Рублевское д.14 кор.3,ш,Рублевское ,д.14 кор.3,7691900,муниципальный округ Кунцево,1993 +2281112,г Москва ш Рублевское д.151 кор.4,Москва,ш Рублевское д.151 кор.4,ш,Рублевское ,д.151 кор.4,7692440,муниципальный округ Кунцево,2002 +2281112,г Москва ш Рублевское д.151 кор.5,Москва,ш Рублевское д.151 кор.5,ш,Рублевское ,д.151 кор.5,7692458,муниципальный округ Кунцево,2000 +2281112,г Москва ш Рублевское д.151 кор.6,Москва,ш Рублевское д.151 кор.6,ш,Рублевское ,д.151 кор.6,7692472,муниципальный округ Кунцево,2000 +2281112,г Москва ш Рублевское д.16 кор.1,Москва,ш Рублевское д.16 кор.1,ш,Рублевское ,д.16 кор.1,7691905,муниципальный округ Кунцево,1990 +2281112,г Москва ш Рублевское д.16 кор.2,Москва,ш Рублевское д.16 кор.2,ш,Рублевское ,д.16 кор.2,7691911,муниципальный округ Кунцево,1995 +2281112,г Москва ш Рублевское д.16 кор.3,Москва,ш Рублевское д.16 кор.3,ш,Рублевское ,д.16 кор.3,7691918,муниципальный округ Кунцево,1996 +2281112,г Москва ш Рублевское д.18 кор.1,Москва,ш Рублевское д.18 кор.1,ш,Рублевское ,д.18 кор.1,7555328,муниципальный округ Кунцево,1991 +2281112,г Москва ш Рублевское д.18 кор.3,Москва,ш Рублевское д.18 кор.3,ш,Рублевское ,д.18 кор.3,7691932,муниципальный округ Кунцево,1997 +2281112,г Москва ш Рублевское д.20 кор.1,Москва,ш Рублевское д.20 кор.1,ш,Рублевское ,д.20 кор.1,8033928,муниципальный округ Кунцево,н.д. +2281112,г Москва ш Рублевское д.20 кор.3,Москва,ш Рублевское д.20 кор.3,ш,Рублевское ,д.20 кор.3,7691944,муниципальный округ Кунцево,1999 +2281112,г Москва ш Рублевское д.22 кор.1,Москва,ш Рублевское д.22 кор.1,ш,Рублевское ,д.22 кор.1,7691951,муниципальный округ Кунцево,1994 +2281112,г Москва ш Рублевское д.24 кор.1,Москва,ш Рублевское д.24 кор.1,ш,Рублевское ,д.24 кор.1,7691972,муниципальный округ Кунцево,1988 +2281112,г Москва ш Рублевское д.24 кор.2,Москва,ш Рублевское д.24 кор.2,ш,Рублевское ,д.24 кор.2,7691962,муниципальный округ Кунцево,1991 +2281112,г Москва ш Рублевское д.26 кор.4,Москва,ш Рублевское д.26 кор.4,ш,Рублевское ,д.26 кор.4,7923076,муниципальный округ Кунцево,2001 +2281112,г Москва ш Рублевское д.79,Москва,ш Рублевское д.79,ш,Рублевское ,д.79,7691980,муниципальный округ Кунцево,2008 +2281112,г Москва ш Рублевское д.81 кор.1,Москва,ш Рублевское д.81 кор.1,ш,Рублевское ,д.81 кор.1,7691988,муниципальный округ Кунцево,2009 +2281112,г Москва ш Рублевское д.81 кор.2,Москва,ш Рублевское д.81 кор.2,ш,Рублевское ,д.81 кор.2,7691999,муниципальный округ Кунцево,2009 +2281112,г Москва ш Рублевское д.81 кор.3,Москва,ш Рублевское д.81 кор.3,ш,Рублевское ,д.81 кор.3,7692015,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ш Рублевское д.83 кор.4,Москва,ш Рублевское д.83 кор.4,ш,Рублевское ,д.83 кор.4,7692028,муниципальный округ Кунцево,1988 +2281112,г Москва ш Рублевское д.83 кор.5,Москва,ш Рублевское д.83 кор.5,ш,Рублевское ,д.83 кор.5,7692042,муниципальный округ Кунцево,1988 +2281112,г Москва ш Рублевское д.85,Москва,ш Рублевское д.85,ш,Рублевское ,д.85,7692059,муниципальный округ Кунцево,2009 +2281112,г Москва ш Рублевское д.85 кор.3,Москва,ш Рублевское д.85 кор.3,ш,Рублевское ,д.85 кор.3,7692071,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ш Рублевское д.89,Москва,ш Рублевское д.89,ш,Рублевское ,д.89,7692089,муниципальный округ Кунцево,2009 +2281112,г Москва ш Рублевское д.89 кор.3,Москва,ш Рублевское д.89 кор.3,ш,Рублевское ,д.89 кор.3,8230724,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ш Рублевское д.91 кор.4,Москва,ш Рублевское д.91 кор.4,ш,Рублевское ,д.91 кор.4,7692107,муниципальный округ Кунцево,1988 +2281112,г Москва ш Рублевское д.93 кор.1,Москва,ш Рублевское д.93 кор.1,ш,Рублевское ,д.93 кор.1,7692121,муниципальный округ Кунцево,2011 +2281112,г Москва ш Рублевское д.93 кор.2,Москва,ш Рублевское д.93 кор.2,ш,Рублевское ,д.93 кор.2,7692135,муниципальный округ Кунцево,2011 +2281112,г Москва ш Рублевское д.93/3,Москва,ш Рублевское д.93/3,ш,Рублевское ,д.93/3,7692208,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ш Рублевское д.97 кор.1,Москва,ш Рублевское д.97 кор.1,ш,Рублевское ,д.97 кор.1,8244990,муниципальный округ Кунцево,2012 +2281112,г Москва ш Рублевское д.97 кор.2,Москва,ш Рублевское д.97 кор.2,ш,Рублевское ,д.97 кор.2,7692229,муниципальный округ Кунцево,2011 +2281112,г Москва ш Рублевское д.97/3,Москва,ш Рублевское д.97/3,ш,Рублевское ,д.97/3,7692256,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ш Рублевское д.99 кор.4,Москва,ш Рублевское д.99 кор.4,ш,Рублевское ,д.99 кор.4,7692277,муниципальный округ Кунцево,1988 +2281112,г Москва ш Рублевское д.99 кор.5,Москва,ш Рублевское д.99 кор.5,ш,Рублевское ,д.99 кор.5,7692294,муниципальный округ Кунцево,1984 +2281113,г Москва пер Петра Алексеева 1-й д.2,Москва,пер Петра Алексеева 1-й д.2,пер,Петра Алексеева 1-й ,д.2,7916844,муниципальный округ Можайский,1953 +2281113,г Москва пер Петра Алексеева 1-й д.3,Москва,пер Петра Алексеева 1-й д.3,пер,Петра Алексеева 1-й ,д.3,7916869,муниципальный округ Можайский,1928 +2281113,г Москва пер Петра Алексеева 1-й д.5,Москва,пер Петра Алексеева 1-й д.5,пер,Петра Алексеева 1-й ,д.5,7916881,муниципальный округ Можайский,1958 +2281113,г Москва пер Петра Алексеева 2-й д.1,Москва,пер Петра Алексеева 2-й д.1,пер,Петра Алексеева 2-й ,д.1,7916897,муниципальный округ Можайский,1927 +2281113,г Москва проезд Загорского д.11,Москва,проезд Загорского д.11,проезд,Загорского ,д.11,8224094,муниципальный округ Можайский,1999 +2281113,г Москва проезд Загорского д.3,Москва,проезд Загорского д.3,проезд,Загорского ,д.3,7946667,муниципальный округ Можайский,1987 +2281113,г Москва проезд Загорского д.5,Москва,проезд Загорского д.5,проезд,Загорского ,д.5,7946666,муниципальный округ Можайский,1980 +2281113,г Москва проезд Загорского д.7 кор.1,Москва,проезд Загорского д.7 кор.1,проезд,Загорского ,д.7 кор.1,7946665,муниципальный округ Можайский,1982 +2281113,г Москва проезд Загорского д.7 кор.2,Москва,проезд Загорского д.7 кор.2,проезд,Загорского ,д.7 кор.2,7946664,муниципальный округ Можайский,1984 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.1,Москва,ул Багрицкого д.1,ул,Багрицкого ,д.1,7916928,муниципальный округ Можайский,1970 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.10 кор.1,Москва,ул Багрицкого д.10 кор.1,ул,Багрицкого ,д.10 кор.1,7917763,муниципальный округ Можайский,1964 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.10 кор.2,Москва,ул Багрицкого д.10 кор.2,ул,Багрицкого ,д.10 кор.2,7917779,муниципальный округ Можайский,1973 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.12,Москва,ул Багрицкого д.12,ул,Багрицкого ,д.12,7917804,муниципальный округ Можайский,1963 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.16 кор.1,Москва,ул Багрицкого д.16 кор.1,ул,Багрицкого ,д.16 кор.1,7917822,муниципальный округ Можайский,1961 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.16 кор.2,Москва,ул Багрицкого д.16 кор.2,ул,Багрицкого ,д.16 кор.2,7917838,муниципальный округ Можайский,1959 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.22,Москва,ул Багрицкого д.22,ул,Багрицкого ,д.22,7917856,муниципальный округ Можайский,1969 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.24 кор.1,Москва,ул Багрицкого д.24 кор.1,ул,Багрицкого ,д.24 кор.1,7917866,муниципальный округ Можайский,1976 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.24 кор.2,Москва,ул Багрицкого д.24 кор.2,ул,Багрицкого ,д.24 кор.2,7917880,муниципальный округ Можайский,1976 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.26,Москва,ул Багрицкого д.26,ул,Багрицкого ,д.26,7917892,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.28,Москва,ул Багрицкого д.28,ул,Багрицкого ,д.28,7917906,муниципальный округ Можайский,1963 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.3 кор.1,Москва,ул Багрицкого д.3 кор.1,ул,Багрицкого ,д.3 кор.1,7916968,муниципальный округ Можайский,1970 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.30,Москва,ул Багрицкого д.30,ул,Багрицкого ,д.30,7917918,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.32,Москва,ул Багрицкого д.32,ул,Багрицкого ,д.32,7917933,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.45,Москва,ул Багрицкого д.45,ул,Багрицкого ,д.45,7917949,муниципальный округ Можайский,1960 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.5,Москва,ул Багрицкого д.5,ул,Багрицкого ,д.5,7917068,муниципальный округ Можайский,1971 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.51,Москва,ул Багрицкого д.51,ул,Багрицкого ,д.51,7917973,муниципальный округ Можайский,1968 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.51 кор.2,Москва,ул Багрицкого д.51 кор.2,ул,Багрицкого ,д.51 кор.2,7917994,муниципальный округ Можайский,1979 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.53,Москва,ул Багрицкого д.53,ул,Багрицкого ,д.53,7918006,муниципальный округ Можайский,1968 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.6 кор.1,Москва,ул Багрицкого д.6 кор.1,ул,Багрицкого ,д.6 кор.1,7917587,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.6 кор.2,Москва,ул Багрицкого д.6 кор.2,ул,Багрицкого ,д.6 кор.2,7917678,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.6 кор.3,Москва,ул Багрицкого д.6 кор.3,ул,Багрицкого ,д.6 кор.3,7917716,муниципальный округ Можайский,1962 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.61,Москва,ул Багрицкого д.61,ул,Багрицкого ,д.61,7918019,муниципальный округ Можайский,1960 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.8,Москва,ул Багрицкого д.8,ул,Багрицкого ,д.8,7917734,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Барвихинская д.10,Москва,ул Барвихинская д.10,ул,Барвихинская ,д.10,7918110,муниципальный округ Можайский,1973 +2281113,г Москва ул Барвихинская д.16 кор.2,Москва,ул Барвихинская д.16 кор.2,ул,Барвихинская ,д.16 кор.2,7918129,муниципальный округ Можайский,1974 +2281113,г Москва ул Барвихинская д.18,Москва,ул Барвихинская д.18,ул,Барвихинская ,д.18,7918145,муниципальный округ Можайский,1972 +2281113,г Москва ул Барвихинская д.20,Москва,ул Барвихинская д.20,ул,Барвихинская ,д.20,7918159,муниципальный округ Можайский,1972 +2281113,г Москва ул Барвихинская д.22,Москва,ул Барвихинская д.22,ул,Барвихинская ,д.22,7918171,муниципальный округ Можайский,1972 +2281113,г Москва ул Барвихинская д.24,Москва,ул Барвихинская д.24,ул,Барвихинская ,д.24,7918204,муниципальный округ Можайский,1972 +2281113,г Москва ул Барвихинская д.4 кор.1,Москва,ул Барвихинская д.4 кор.1,ул,Барвихинская ,д.4 кор.1,7918048,муниципальный округ Можайский,1982 +2281113,г Москва ул Барвихинская д.4 кор.2,Москва,ул Барвихинская д.4 кор.2,ул,Барвихинская ,д.4 кор.2,7918071,муниципальный округ Можайский,1982 +2281113,г Москва ул Барвихинская д.8 кор.2,Москва,ул Барвихинская д.8 кор.2,ул,Барвихинская ,д.8 кор.2,7918092,муниципальный округ Можайский,1976 +2281113,г Москва ул Беловежская д.1,Москва,ул Беловежская д.1,ул,Беловежская ,д.1,7918223,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Беловежская д.11,Москва,ул Беловежская д.11,ул,Беловежская ,д.11,7918256,муниципальный округ Можайский,2010 +2281113,г Москва ул Беловежская д.13,Москва,ул Беловежская д.13,ул,Беловежская ,д.13,7918268,муниципальный округ Можайский,2010 +2281113,г Москва ул Беловежская д.15,Москва,ул Беловежская д.15,ул,Беловежская ,д.15,7918277,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Беловежская д.15 кор.3,Москва,ул Беловежская д.15 кор.3,ул,Беловежская ,д.15 кор.3,7918303,муниципальный округ Можайский,2009 +2281113,г Москва ул Беловежская д.17,Москва,ул Беловежская д.17,ул,Беловежская ,д.17,7918347,муниципальный округ Можайский,1968 +2281113,г Москва ул Беловежская д.17 кор.2,Москва,ул Беловежская д.17 кор.2,ул,Беловежская ,д.17 кор.2,7553818,муниципальный округ Можайский,2006 +2281113,г Москва ул Беловежская д.19,Москва,ул Беловежская д.19,ул,Беловежская ,д.19,7918364,муниципальный округ Можайский,1968 +2281113,г Москва ул Беловежская д.21,Москва,ул Беловежская д.21,ул,Беловежская ,д.21,7918383,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Беловежская д.21 кор.2,Москва,ул Беловежская д.21 кор.2,ул,Беловежская ,д.21 кор.2,7918401,муниципальный округ Можайский,2010 +2281113,г Москва ул Беловежская д.3,Москва,ул Беловежская д.3,ул,Беловежская ,д.3,7918240,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Беловежская д.37 кор.1,Москва,ул Беловежская д.37 кор.1,ул,Беловежская ,д.37 кор.1,7918419,муниципальный округ Можайский,2009 +2281113,г Москва ул Беловежская д.39 кор.1,Москва,ул Беловежская д.39 кор.1,ул,Беловежская ,д.39 кор.1,7918436,муниципальный округ Можайский,1988 +2281113,г Москва ул Беловежская д.39 кор.2,Москва,ул Беловежская д.39 кор.2,ул,Беловежская ,д.39 кор.2,7918500,муниципальный округ Можайский,1979 +2281113,г Москва ул Беловежская д.39 кор.3,Москва,ул Беловежская д.39 кор.3,ул,Беловежская ,д.39 кор.3,7918512,муниципальный округ Можайский,1979 +2281113,г Москва ул Беловежская д.39 кор.4,Москва,ул Беловежская д.39 кор.4,ул,Беловежская ,д.39 кор.4,7918527,муниципальный округ Можайский,1979 +2281113,г Москва ул Беловежская д.39 кор.5,Москва,ул Беловежская д.39 кор.5,ул,Беловежская ,д.39 кор.5,8204647,муниципальный округ Можайский,н.д. +2281113,г Москва ул Беловежская д.39 кор.6,Москва,ул Беловежская д.39 кор.6,ул,Беловежская ,д.39 кор.6,8481206,муниципальный округ Можайский,н.д. +2281113,г Москва ул Беловежская д.39 кор.7,Москва,ул Беловежская д.39 кор.7,ул,Беловежская ,д.39 кор.7,7918539,муниципальный округ Можайский,2006 +2281113,г Москва ул Беловежская д.41,Москва,ул Беловежская д.41,ул,Беловежская ,д.41,7918625,муниципальный округ Можайский,2005 +2281113,г Москва ул Беловежская д.47,Москва,ул Беловежская д.47,ул,Беловежская ,д.47,7918670,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Беловежская д.49,Москва,ул Беловежская д.49,ул,Беловежская ,д.49,7918680,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Беловежская д.53 кор.2,Москва,ул Беловежская д.53 кор.2,ул,Беловежская ,д.53 кор.2,7946092,муниципальный округ Можайский,1984 +2281113,г Москва ул Беловежская д.55,Москва,ул Беловежская д.55,ул,Беловежская ,д.55,7946094,муниципальный округ Можайский,2009 +2281113,г Москва ул Беловежская д.57,Москва,ул Беловежская д.57,ул,Беловежская ,д.57,7946098,муниципальный округ Можайский,2009 +2281113,г Москва ул Беловежская д.61,Москва,ул Беловежская д.61,ул,Беловежская ,д.61,7946101,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Беловежская д.71,Москва,ул Беловежская д.71,ул,Беловежская ,д.71,7946103,муниципальный округ Можайский,2008 +2281113,г Москва ул Беловежская д.73,Москва,ул Беловежская д.73,ул,Беловежская ,д.73,7946107,муниципальный округ Можайский,2008 +2281113,г Москва ул Беловежская д.75,Москва,ул Беловежская д.75,ул,Беловежская ,д.75,7946110,муниципальный округ Можайский,2007 +2281113,г Москва ул Беловежская д.77,Москва,ул Беловежская д.77,ул,Беловежская ,д.77,7946112,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Беловежская д.81,Москва,ул Беловежская д.81,ул,Беловежская ,д.81,7946114,муниципальный округ Можайский,2008 +2281113,г Москва ул Беловежская д.83,Москва,ул Беловежская д.83,ул,Беловежская ,д.83,7946116,муниципальный округ Можайский,2008 +2281113,г Москва ул Беловежская д.85,Москва,ул Беловежская д.85,ул,Беловежская ,д.85,7946119,муниципальный округ Можайский,2008 +2281113,г Москва ул Беловежская д.95,Москва,ул Беловежская д.95,ул,Беловежская ,д.95,7946122,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Беловежская д.Дом 39 кор.5,Москва,ул Беловежская д.Дом 39 кор.5,ул,Беловежская ,д.Дом 39 кор.5,8217157,муниципальный округ Можайский,н.д. +2281113,г Москва ул Верейская д.21,Москва,ул Верейская д.21,ул,Верейская ,д.21,7946127,муниципальный округ Можайский,1939 +2281113,г Москва ул Верейская д.23,Москва,ул Верейская д.23,ул,Верейская ,д.23,7946129,муниципальный округ Можайский,1939 +2281113,г Москва ул Вересаева д.10,Москва,ул Вересаева д.10,ул,Вересаева ,д.10,7946138,муниципальный округ Можайский,2000 +2281113,г Москва ул Вересаева д.12,Москва,ул Вересаева д.12,ул,Вересаева ,д.12,7946142,муниципальный округ Можайский,1993 +2281113,г Москва ул Вересаева д.13,Москва,ул Вересаева д.13,ул,Вересаева ,д.13,8073156,муниципальный округ Можайский,1999 +2281113,г Москва ул Вересаева д.14,Москва,ул Вересаева д.14,ул,Вересаева ,д.14,7946146,муниципальный округ Можайский,1988 +2281113,г Москва ул Вересаева д.16,Москва,ул Вересаева д.16,ул,Вересаева ,д.16,7946154,муниципальный округ Можайский,1989 +2281113,г Москва ул Вересаева д.17,Москва,ул Вересаева д.17,ул,Вересаева ,д.17,7715503,муниципальный округ Можайский,1990 +2281113,г Москва ул Вересаева д.18,Москва,ул Вересаева д.18,ул,Вересаева ,д.18,7946159,муниципальный округ Можайский,1991 +2281113,г Москва ул Вересаева д.6,Москва,ул Вересаева д.6,ул,Вересаева ,д.6,8113937,муниципальный округ Можайский,1995 +2281113,г Москва ул Вересаева д.8,Москва,ул Вересаева д.8,ул,Вересаева ,д.8,7946134,муниципальный округ Можайский,1986 +2281113,г Москва ул Витебская д.10 кор.1,Москва,ул Витебская д.10 кор.1,ул,Витебская ,д.10 кор.1,7946179,муниципальный округ Можайский,1974 +2281113,г Москва ул Витебская д.12,Москва,ул Витебская д.12,ул,Витебская ,д.12,7946182,муниципальный округ Можайский,1971 +2281113,г Москва ул Витебская д.3 кор.1,Москва,ул Витебская д.3 кор.1,ул,Витебская ,д.3 кор.1,7946162,муниципальный округ Можайский,1984 +2281113,г Москва ул Витебская д.4,Москва,ул Витебская д.4,ул,Витебская ,д.4,7946165,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Витебская д.5,Москва,ул Витебская д.5,ул,Витебская ,д.5,7946168,муниципальный округ Можайский,1995 +2281113,г Москва ул Витебская д.6,Москва,ул Витебская д.6,ул,Витебская ,д.6,7946169,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Витебская д.8 кор.1,Москва,ул Витебская д.8 кор.1,ул,Витебская ,д.8 кор.1,7946172,муниципальный округ Можайский,1973 +2281113,г Москва ул Витебская д.8 кор.2,Москва,ул Витебская д.8 кор.2,ул,Витебская ,д.8 кор.2,7946175,муниципальный округ Можайский,1978 +2281113,г Москва ул Вяземская д.1 кор.1,Москва,ул Вяземская д.1 кор.1,ул,Вяземская ,д.1 кор.1,7946184,муниципальный округ Можайский,1961 +2281113,г Москва ул Вяземская д.1 кор.2,Москва,ул Вяземская д.1 кор.2,ул,Вяземская ,д.1 кор.2,7946188,муниципальный округ Можайский,1960 +2281113,г Москва ул Вяземская д.1 кор.3,Москва,ул Вяземская д.1 кор.3,ул,Вяземская ,д.1 кор.3,7946190,муниципальный округ Можайский,1962 +2281113,г Москва ул Вяземская д.11 кор.1,Москва,ул Вяземская д.11 кор.1,ул,Вяземская ,д.11 кор.1,7946218,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Вяземская д.12 кор.1,Москва,ул Вяземская д.12 кор.1,ул,Вяземская ,д.12 кор.1,7952966,муниципальный округ Можайский,2011 +2281113,г Москва ул Вяземская д.13,Москва,ул Вяземская д.13,ул,Вяземская ,д.13,7946222,муниципальный округ Можайский,1968 +2281113,г Москва ул Вяземская д.14,Москва,ул Вяземская д.14,ул,Вяземская ,д.14,7946225,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Вяземская д.15,Москва,ул Вяземская д.15,ул,Вяземская ,д.15,7946228,муниципальный округ Можайский,1969 +2281113,г Москва ул Вяземская д.24,Москва,ул Вяземская д.24,ул,Вяземская ,д.24,7946233,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Вяземская д.3 кор.1,Москва,ул Вяземская д.3 кор.1,ул,Вяземская ,д.3 кор.1,7946193,муниципальный округ Можайский,1962 +2281113,г Москва ул Вяземская д.3 кор.2,Москва,ул Вяземская д.3 кор.2,ул,Вяземская ,д.3 кор.2,7946195,муниципальный округ Можайский,1962 +2281113,г Москва ул Вяземская д.3 кор.3,Москва,ул Вяземская д.3 кор.3,ул,Вяземская ,д.3 кор.3,7946198,муниципальный округ Можайский,1962 +2281113,г Москва ул Вяземская д.5,Москва,ул Вяземская д.5,ул,Вяземская ,д.5,7946201,муниципальный округ Можайский,1974 +2281113,г Москва ул Вяземская д.9 кор.1,Москва,ул Вяземская д.9 кор.1,ул,Вяземская ,д.9 кор.1,7946206,муниципальный округ Можайский,1968 +2281113,г Москва ул Вяземская д.9 кор.2,Москва,ул Вяземская д.9 кор.2,ул,Вяземская ,д.9 кор.2,7946212,муниципальный округ Можайский,1969 +2281113,г Москва ул Гвардейская д.1,Москва,ул Гвардейская д.1,ул,Гвардейская ,д.1,7946236,муниципальный округ Можайский,1968 +2281113,г Москва ул Гвардейская д.10,Москва,ул Гвардейская д.10,ул,Гвардейская ,д.10,7946291,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Гвардейская д.11,Москва,ул Гвардейская д.11,ул,Гвардейская ,д.11,7946296,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Гвардейская д.12,Москва,ул Гвардейская д.12,ул,Гвардейская ,д.12,7946301,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Гвардейская д.13,Москва,ул Гвардейская д.13,ул,Гвардейская ,д.13,7946305,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Гвардейская д.14,Москва,ул Гвардейская д.14,ул,Гвардейская ,д.14,7946308,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Гвардейская д.15 кор.1,Москва,ул Гвардейская д.15 кор.1,ул,Гвардейская ,д.15 кор.1,7946355,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Гвардейская д.16,Москва,ул Гвардейская д.16,ул,Гвардейская ,д.16,7946357,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Гвардейская д.17 кор.1,Москва,ул Гвардейская д.17 кор.1,ул,Гвардейская ,д.17 кор.1,7946358,муниципальный округ Можайский,1957 +2281113,г Москва ул Гвардейская д.17 кор.2,Москва,ул Гвардейская д.17 кор.2,ул,Гвардейская ,д.17 кор.2,7946359,муниципальный округ Можайский,1955 +2281113,г Москва ул Гвардейская д.3 кор.1,Москва,ул Гвардейская д.3 кор.1,ул,Гвардейская ,д.3 кор.1,7946240,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Гвардейская д.3 кор.2,Москва,ул Гвардейская д.3 кор.2,ул,Гвардейская ,д.3 кор.2,7946243,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Гвардейская д.4,Москва,ул Гвардейская д.4,ул,Гвардейская ,д.4,7946247,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Гвардейская д.5 кор.1,Москва,ул Гвардейская д.5 кор.1,ул,Гвардейская ,д.5 кор.1,7946252,муниципальный округ Можайский,1964 +2281113,г Москва ул Гвардейская д.5 кор.2,Москва,ул Гвардейская д.5 кор.2,ул,Гвардейская ,д.5 кор.2,7946257,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Гвардейская д.6,Москва,ул Гвардейская д.6,ул,Гвардейская ,д.6,7946262,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Гвардейская д.7 кор.1,Москва,ул Гвардейская д.7 кор.1,ул,Гвардейская ,д.7 кор.1,7946267,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Гвардейская д.7 кор.2,Москва,ул Гвардейская д.7 кор.2,ул,Гвардейская ,д.7 кор.2,7946275,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Гвардейская д.8,Москва,ул Гвардейская д.8,ул,Гвардейская ,д.8,7946279,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Гвардейская д.9 кор.1,Москва,ул Гвардейская д.9 кор.1,ул,Гвардейская ,д.9 кор.1,7946283,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Гвардейская д.9 кор.2,Москва,ул Гвардейская д.9 кор.2,ул,Гвардейская ,д.9 кор.2,7946286,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Гжатская д.14,Москва,ул Гжатская д.14,ул,Гжатская ,д.14,7946364,муниципальный округ Можайский,1933 +2281113,г Москва ул Гжатская д.16,Москва,ул Гжатская д.16,ул,Гжатская ,д.16,7946365,муниципальный округ Можайский,1929 +2281113,г Москва ул Гжатская д.2,Москва,ул Гжатская д.2,ул,Гжатская ,д.2,7880152,муниципальный округ Можайский,2008 +2281113,г Москва ул Гжатская д.4 кор.1,Москва,ул Гжатская д.4 кор.1,ул,Гжатская ,д.4 кор.1,7946360,муниципальный округ Можайский,1961 +2281113,г Москва ул Гжатская д.4 кор.2,Москва,ул Гжатская д.4 кор.2,ул,Гжатская ,д.4 кор.2,7946361,муниципальный округ Можайский,1961 +2281113,г Москва ул Гжатская д.8,Москва,ул Гжатская д.8,ул,Гжатская ,д.8,7946362,муниципальный округ Можайский,1957 +2281113,г Москва ул Говорова д.1,Москва,ул Говорова д.1,ул,Говорова ,д.1,7946372,муниципальный округ Можайский,1972 +2281113,г Москва ул Говорова д.10 кор.2,Москва,ул Говорова д.10 кор.2,ул,Говорова ,д.10 кор.2,7946393,муниципальный округ Можайский,1973 +2281113,г Москва ул Говорова д.11 кор.1,Москва,ул Говорова д.11 кор.1,ул,Говорова ,д.11 кор.1,7946394,муниципальный округ Можайский,1972 +2281113,г Москва ул Говорова д.12,Москва,ул Говорова д.12,ул,Говорова ,д.12,7946395,муниципальный округ Можайский,1959 +2281113,г Москва ул Говорова д.13,Москва,ул Говорова д.13,ул,Говорова ,д.13,7946396,муниципальный округ Можайский,1975 +2281113,г Москва ул Говорова д.14 кор.2,Москва,ул Говорова д.14 кор.2,ул,Говорова ,д.14 кор.2,7946399,муниципальный округ Можайский,1934 +2281113,г Москва ул Говорова д.14 кор.3,Москва,ул Говорова д.14 кор.3,ул,Говорова ,д.14 кор.3,7946402,муниципальный округ Можайский,1934 +2281113,г Москва ул Говорова д.14 кор.4,Москва,ул Говорова д.14 кор.4,ул,Говорова ,д.14 кор.4,7946405,муниципальный округ Можайский,1934 +2281113,г Москва ул Говорова д.14 кор.5,Москва,ул Говорова д.14 кор.5,ул,Говорова ,д.14 кор.5,7946407,муниципальный округ Можайский,1934 +2281113,г Москва ул Говорова д.15,Москва,ул Говорова д.15,ул,Говорова ,д.15,7946409,муниципальный округ Можайский,1972 +2281113,г Москва ул Говорова д.16 кор.1,Москва,ул Говорова д.16 кор.1,ул,Говорова ,д.16 кор.1,7946410,муниципальный округ Можайский,1933 +2281113,г Москва ул Говорова д.16 кор.2,Москва,ул Говорова д.16 кор.2,ул,Говорова ,д.16 кор.2,7946412,муниципальный округ Можайский,1933 +2281113,г Москва ул Говорова д.16 кор.3,Москва,ул Говорова д.16 кор.3,ул,Говорова ,д.16 кор.3,7946414,муниципальный округ Можайский,1933 +2281113,г Москва ул Говорова д.16 кор.4,Москва,ул Говорова д.16 кор.4,ул,Говорова ,д.16 кор.4,7946416,муниципальный округ Можайский,1933 +2281113,г Москва ул Говорова д.16 кор.5,Москва,ул Говорова д.16 кор.5,ул,Говорова ,д.16 кор.5,7946419,муниципальный округ Можайский,1935 +2281113,г Москва ул Говорова д.3,Москва,ул Говорова д.3,ул,Говорова ,д.3,7946374,муниципальный округ Можайский,1972 +2281113,г Москва ул Говорова д.5,Москва,ул Говорова д.5,ул,Говорова ,д.5,7946375,муниципальный округ Можайский,1972 +2281113,г Москва ул Говорова д.8 кор.1,Москва,ул Говорова д.8 кор.1,ул,Говорова ,д.8 кор.1,7558662,муниципальный округ Можайский,1954 +2281113,г Москва ул Говорова д.8 кор.2,Москва,ул Говорова д.8 кор.2,ул,Говорова ,д.8 кор.2,7946382,муниципальный округ Можайский,1998 +2281113,г Москва ул Говорова д.8 кор.3,Москва,ул Говорова д.8 кор.3,ул,Говорова ,д.8 кор.3,7946383,муниципальный округ Можайский,1953 +2281113,г Москва ул Говорова д.9,Москва,ул Говорова д.9,ул,Говорова ,д.9,7946385,муниципальный округ Можайский,1975 +2281113,г Москва ул Горбунова д.10 кор.2,Москва,ул Горбунова д.10 кор.2,ул,Горбунова ,д.10 кор.2,7946437,муниципальный округ Можайский,1981 +2281113,г Москва ул Горбунова д.11 кор.1,Москва,ул Горбунова д.11 кор.1,ул,Горбунова ,д.11 кор.1,7946440,муниципальный округ Можайский,1962 +2281113,г Москва ул Горбунова д.11 кор.2,Москва,ул Горбунова д.11 кор.2,ул,Горбунова ,д.11 кор.2,7946443,муниципальный округ Можайский,1963 +2281113,г Москва ул Горбунова д.11 кор.3,Москва,ул Горбунова д.11 кор.3,ул,Горбунова ,д.11 кор.3,7946445,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Горбунова д.11 кор.4,Москва,ул Горбунова д.11 кор.4,ул,Горбунова ,д.11 кор.4,7946451,муниципальный округ Можайский,1974 +2281113,г Москва ул Горбунова д.17 кор.1,Москва,ул Горбунова д.17 кор.1,ул,Горбунова ,д.17 кор.1,7946452,муниципальный округ Можайский,1990 +2281113,г Москва ул Горбунова д.17 кор.2,Москва,ул Горбунова д.17 кор.2,ул,Горбунова ,д.17 кор.2,7946454,муниципальный округ Можайский,1993 +2281113,г Москва ул Горбунова д.19 кор.1,Москва,ул Горбунова д.19 кор.1,ул,Горбунова ,д.19 кор.1,7946457,муниципальный округ Можайский,2004 +2281113,г Москва ул Горбунова д.9 кор.1,Москва,ул Горбунова д.9 кор.1,ул,Горбунова ,д.9 кор.1,7946423,муниципальный округ Можайский,1959 +2281113,г Москва ул Горбунова д.9 кор.2,Москва,ул Горбунова д.9 кор.2,ул,Горбунова ,д.9 кор.2,7946425,муниципальный округ Можайский,1961 +2281113,г Москва ул Горбунова д.9 кор.3,Москва,ул Горбунова д.9 кор.3,ул,Горбунова ,д.9 кор.3,7946427,муниципальный округ Можайский,1961 +2281113,г Москва ул Горбунова д.9 кор.4,Москва,ул Горбунова д.9 кор.4,ул,Горбунова ,д.9 кор.4,7946434,муниципальный округ Можайский,1979 +2281113,г Москва ул Гришина д.1,Москва,ул Гришина д.1,ул,Гришина ,д.1,7946459,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Гришина д.10 кор.2,Москва,ул Гришина д.10 кор.2,ул,Гришина ,д.10 кор.2,7946476,муниципальный округ Можайский,1975 +2281113,г Москва ул Гришина д.10 кор.3,Москва,ул Гришина д.10 кор.3,ул,Гришина ,д.10 кор.3,7946477,муниципальный округ Можайский,1985 +2281113,г Москва ул Гришина д.12 кор.1,Москва,ул Гришина д.12 кор.1,ул,Гришина ,д.12 кор.1,7946479,муниципальный округ Можайский,1972 +2281113,г Москва ул Гришина д.12 кор.2,Москва,ул Гришина д.12 кор.2,ул,Гришина ,д.12 кор.2,7946481,муниципальный округ Можайский,1989 +2281113,г Москва ул Гришина д.13,Москва,ул Гришина д.13,ул,Гришина ,д.13,7946484,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Гришина д.14,Москва,ул Гришина д.14,ул,Гришина ,д.14,7946486,муниципальный округ Можайский,1973 +2281113,г Москва ул Гришина д.15,Москва,ул Гришина д.15,ул,Гришина ,д.15,7946489,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Гришина д.17,Москва,ул Гришина д.17,ул,Гришина ,д.17,7946491,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Гришина д.18 кор.1,Москва,ул Гришина д.18 кор.1,ул,Гришина ,д.18 кор.1,7946494,муниципальный округ Можайский,1954 +2281113,г Москва ул Гришина д.18 кор.2,Москва,ул Гришина д.18 кор.2,ул,Гришина ,д.18 кор.2,7946497,муниципальный округ Можайский,1977 +2281113,г Москва ул Гришина д.2 кор.1,Москва,ул Гришина д.2 кор.1,ул,Гришина ,д.2 кор.1,7946462,муниципальный округ Можайский,2004 +2281113,г Москва ул Гришина д.2 кор.2,Москва,ул Гришина д.2 кор.2,ул,Гришина ,д.2 кор.2,7946464,муниципальный округ Можайский,2004 +2281113,г Москва ул Гришина д.20,Москва,ул Гришина д.20,ул,Гришина ,д.20,7946528,муниципальный округ Можайский,1985 +2281113,г Москва ул Гришина д.21 кор.1,Москва,ул Гришина д.21 кор.1,ул,Гришина ,д.21 кор.1,7946530,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Гришина д.21 кор.2,Москва,ул Гришина д.21 кор.2,ул,Гришина ,д.21 кор.2,7946532,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Гришина д.21 кор.3,Москва,ул Гришина д.21 кор.3,ул,Гришина ,д.21 кор.3,7946536,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Гришина д.21 кор.4,Москва,ул Гришина д.21 кор.4,ул,Гришина ,д.21 кор.4,7946540,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Гришина д.23 кор.1,Москва,ул Гришина д.23 кор.1,ул,Гришина ,д.23 кор.1,7946543,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Гришина д.23 кор.2,Москва,ул Гришина д.23 кор.2,ул,Гришина ,д.23 кор.2,7946544,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Гришина д.23 кор.3,Москва,ул Гришина д.23 кор.3,ул,Гришина ,д.23 кор.3,7946547,муниципальный округ Можайский,1964 +2281113,г Москва ул Гришина д.23 кор.4,Москва,ул Гришина д.23 кор.4,ул,Гришина ,д.23 кор.4,7946550,муниципальный округ Можайский,1964 +2281113,г Москва ул Гришина д.23 кор.5,Москва,ул Гришина д.23 кор.5,ул,Гришина ,д.23 кор.5,7946553,муниципальный округ Можайский,1976 +2281113,г Москва ул Гришина д.23 кор.6,Москва,ул Гришина д.23 кор.6,ул,Гришина ,д.23 кор.6,7946555,муниципальный округ Можайский,1982 +2281113,г Москва ул Гришина д.24 кор.1,Москва,ул Гришина д.24 кор.1,ул,Гришина ,д.24 кор.1,7946557,муниципальный округ Можайский,1954 +2281113,г Москва ул Гришина д.24 кор.2,Москва,ул Гришина д.24 кор.2,ул,Гришина ,д.24 кор.2,7946560,муниципальный округ Можайский,1953 +2281113,г Москва ул Гришина д.25,Москва,ул Гришина д.25,ул,Гришина ,д.25,7946561,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Гришина д.3,Москва,ул Гришина д.3,ул,Гришина ,д.3,7946466,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Гришина д.5,Москва,ул Гришина д.5,ул,Гришина ,д.5,7946468,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Гришина д.7,Москва,ул Гришина д.7,ул,Гришина ,д.7,7946470,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Гришина д.8 кор.1,Москва,ул Гришина д.8 кор.1,ул,Гришина ,д.8 кор.1,7946471,муниципальный округ Можайский,1973 +2281113,г Москва ул Гришина д.9,Москва,ул Гришина д.9,ул,Гришина ,д.9,7946474,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Гродненская д.10,Москва,ул Гродненская д.10,ул,Гродненская ,д.10,7946591,муниципальный округ Можайский,1977 +2281113,г Москва ул Гродненская д.4 кор.1,Москва,ул Гродненская д.4 кор.1,ул,Гродненская ,д.4 кор.1,7946563,муниципальный округ Можайский,1969 +2281113,г Москва ул Гродненская д.4 кор.2,Москва,ул Гродненская д.4 кор.2,ул,Гродненская ,д.4 кор.2,7946566,муниципальный округ Можайский,1969 +2281113,г Москва ул Гродненская д.6,Москва,ул Гродненская д.6,ул,Гродненская ,д.6,7946579,муниципальный округ Можайский,1961 +2281113,г Москва ул Гродненская д.7,Москва,ул Гродненская д.7,ул,Гродненская ,д.7,7946585,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Гродненская д.8,Москва,ул Гродненская д.8,ул,Гродненская ,д.8,7946586,муниципальный округ Можайский,1975 +2281113,г Москва ул Гродненская д.9,Москва,ул Гродненская д.9,ул,Гродненская ,д.9,7946588,муниципальный округ Можайский,1961 +2281113,г Москва ул Дорогобужская д.11,Москва,ул Дорогобужская д.11,ул,Дорогобужская ,д.11,7946604,муниципальный округ Можайский,1991 +2281113,г Москва ул Дорогобужская д.3,Москва,ул Дорогобужская д.3,ул,Дорогобужская ,д.3,7946596,муниципальный округ Можайский,1955 +2281113,г Москва ул Дорогобужская д.7 кор.1,Москва,ул Дорогобужская д.7 кор.1,ул,Дорогобужская ,д.7 кор.1,7946599,муниципальный округ Можайский,1992 +2281113,г Москва ул Дорогобужская д.9 кор.1,Москва,ул Дорогобужская д.9 кор.1,ул,Дорогобужская ,д.9 кор.1,7946601,муниципальный округ Можайский,1991 +2281113,г Москва ул Запорожская д.2,Москва,ул Запорожская д.2,ул,Запорожская ,д.2,7946662,муниципальный округ Можайский,1961 +2281113,г Москва ул Запорожская д.4,Москва,ул Запорожская д.4,ул,Запорожская ,д.4,7946661,муниципальный округ Можайский,1957 +2281113,г Москва ул Запорожская д.5,Москва,ул Запорожская д.5,ул,Запорожская ,д.5,7946660,муниципальный округ Можайский,1959 +2281113,г Москва ул Запорожская д.8,Москва,ул Запорожская д.8,ул,Запорожская ,д.8,7946659,муниципальный округ Можайский,1957 +2281113,г Москва ул Козлова д.34,Москва,ул Козлова д.34,ул,Козлова ,д.34,7666744,муниципальный округ Можайский,2008 +2281113,г Москва ул Красных Зорь д.19,Москва,ул Красных Зорь д.19,ул,Красных Зорь ,д.19,7946657,муниципальный округ Можайский,1969 +2281113,г Москва ул Красных Зорь д.21,Москва,ул Красных Зорь д.21,ул,Красных Зорь ,д.21,7946656,муниципальный округ Можайский,1970 +2281113,г Москва ул Красных Зорь д.23,Москва,ул Красных Зорь д.23,ул,Красных Зорь ,д.23,7946655,муниципальный округ Можайский,1968 +2281113,г Москва ул Красных Зорь д.25,Москва,ул Красных Зорь д.25,ул,Красных Зорь ,д.25,7946654,муниципальный округ Можайский,1968 +2281113,г Москва ул Красных Зорь д.27,Москва,ул Красных Зорь д.27,ул,Красных Зорь ,д.27,7946653,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Красных Зорь д.29,Москва,ул Красных Зорь д.29,ул,Красных Зорь ,д.29,7946650,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Красных Зорь д.31,Москва,ул Красных Зорь д.31,ул,Красных Зорь ,д.31,7946651,муниципальный округ Можайский,1969 +2281113,г Москва ул Красных Зорь д.33,Москва,ул Красных Зорь д.33,ул,Красных Зорь ,д.33,7946649,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Красных Зорь д.33а,Москва,ул Красных Зорь д.33а,ул,Красных Зорь ,д.33а,7946647,муниципальный округ Можайский,1939 +2281113,г Москва ул Красных Зорь д.35,Москва,ул Красных Зорь д.35,ул,Красных Зорь ,д.35,7946646,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Красных Зорь д.37,Москва,ул Красных Зорь д.37,ул,Красных Зорь ,д.37,7946645,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Красных Зорь д.41,Москва,ул Красных Зорь д.41,ул,Красных Зорь ,д.41,7946644,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Красных Зорь д.43,Москва,ул Красных Зорь д.43,ул,Красных Зорь ,д.43,7946643,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Красных Зорь д.45,Москва,ул Красных Зорь д.45,ул,Красных Зорь ,д.45,7946642,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Красных Зорь д.47,Москва,ул Красных Зорь д.47,ул,Красных Зорь ,д.47,7946641,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Красных Зорь д.49,Москва,ул Красных Зорь д.49,ул,Красных Зорь ,д.49,7946640,муниципальный округ Можайский,1968 +2281113,г Москва ул Красных Зорь д.51,Москва,ул Красных Зорь д.51,ул,Красных Зорь ,д.51,7946639,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Красных Зорь д.53,Москва,ул Красных Зорь д.53,ул,Красных Зорь ,д.53,7946638,муниципальный округ Можайский,1968 +2281113,г Москва ул Красных Зорь д.55,Москва,ул Красных Зорь д.55,ул,Красных Зорь ,д.55,7946635,муниципальный округ Можайский,1969 +2281113,г Москва ул Красных Зорь д.57,Москва,ул Красных Зорь д.57,ул,Красных Зорь ,д.57,7946634,муниципальный округ Можайский,1968 +2281113,г Москва ул Красных Зорь д.59,Москва,ул Красных Зорь д.59,ул,Красных Зорь ,д.59,7946632,муниципальный округ Можайский,1968 +2281113,г Москва ул Кубинка д.10,Москва,ул Кубинка д.10,ул,Кубинка ,д.10,7946623,муниципальный округ Можайский,1962 +2281113,г Москва ул Кубинка д.12 кор.1,Москва,ул Кубинка д.12 кор.1,ул,Кубинка ,д.12 кор.1,7946622,муниципальный округ Можайский,1963 +2281113,г Москва ул Кубинка д.12 кор.2,Москва,ул Кубинка д.12 кор.2,ул,Кубинка ,д.12 кор.2,7946621,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Кубинка д.12 кор.3,Москва,ул Кубинка д.12 кор.3,ул,Кубинка ,д.12 кор.3,7946620,муниципальный округ Можайский,1964 +2281113,г Москва ул Кубинка д.12 кор.4,Москва,ул Кубинка д.12 кор.4,ул,Кубинка ,д.12 кор.4,7946619,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Кубинка д.13,Москва,ул Кубинка д.13,ул,Кубинка ,д.13,7946617,муниципальный округ Можайский,1960 +2281113,г Москва ул Кубинка д.14,Москва,ул Кубинка д.14,ул,Кубинка ,д.14,7946616,муниципальный округ Можайский,1958 +2281113,г Москва ул Кубинка д.15 кор.1,Москва,ул Кубинка д.15 кор.1,ул,Кубинка ,д.15 кор.1,7946614,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Кубинка д.15 кор.2,Москва,ул Кубинка д.15 кор.2,ул,Кубинка ,д.15 кор.2,7946613,муниципальный округ Можайский,1971 +2281113,г Москва ул Кубинка д.15 кор.3,Москва,ул Кубинка д.15 кор.3,ул,Кубинка ,д.15 кор.3,7946612,муниципальный округ Можайский,1975 +2281113,г Москва ул Кубинка д.16 кор.1,Москва,ул Кубинка д.16 кор.1,ул,Кубинка ,д.16 кор.1,7946611,муниципальный округ Можайский,1937 +2281113,г Москва ул Кубинка д.16 кор.2,Москва,ул Кубинка д.16 кор.2,ул,Кубинка ,д.16 кор.2,7946610,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Кубинка д.16 кор.3,Москва,ул Кубинка д.16 кор.3,ул,Кубинка ,д.16 кор.3,7946609,муниципальный округ Можайский,1968 +2281113,г Москва ул Кубинка д.17,Москва,ул Кубинка д.17,ул,Кубинка ,д.17,7946608,муниципальный округ Можайский,1961 +2281113,г Москва ул Кубинка д.18 кор.1,Москва,ул Кубинка д.18 кор.1,ул,Кубинка ,д.18 кор.1,7946606,муниципальный округ Можайский,1947 +2281113,г Москва ул Кубинка д.18 кор.2,Москва,ул Кубинка д.18 кор.2,ул,Кубинка ,д.18 кор.2,7946605,муниципальный округ Можайский,1961 +2281113,г Москва ул Кубинка д.18 кор.3,Москва,ул Кубинка д.18 кор.3,ул,Кубинка ,д.18 кор.3,7946602,муниципальный округ Можайский,1968 +2281113,г Москва ул Кубинка д.18 кор.4,Москва,ул Кубинка д.18 кор.4,ул,Кубинка ,д.18 кор.4,7946600,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Кубинка д.18 кор.5,Москва,ул Кубинка д.18 кор.5,ул,Кубинка ,д.18 кор.5,7946597,муниципальный округ Можайский,1969 +2281113,г Москва ул Кубинка д.22 кор.1,Москва,ул Кубинка д.22 кор.1,ул,Кубинка ,д.22 кор.1,7946593,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Кубинка д.22 кор.2,Москва,ул Кубинка д.22 кор.2,ул,Кубинка ,д.22 кор.2,7946590,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Кубинка д.3 кор.1,Москва,ул Кубинка д.3 кор.1,ул,Кубинка ,д.3 кор.1,7946631,муниципальный округ Можайский,1958 +2281113,г Москва ул Кубинка д.3 кор.2,Москва,ул Кубинка д.3 кор.2,ул,Кубинка ,д.3 кор.2,7946630,муниципальный округ Можайский,1959 +2281113,г Москва ул Кубинка д.4,Москва,ул Кубинка д.4,ул,Кубинка ,д.4,7946628,муниципальный округ Можайский,1961 +2281113,г Москва ул Кубинка д.5 кор.1,Москва,ул Кубинка д.5 кор.1,ул,Кубинка ,д.5 кор.1,7946627,муниципальный округ Можайский,1958 +2281113,г Москва ул Кубинка д.5 кор.2,Москва,ул Кубинка д.5 кор.2,ул,Кубинка ,д.5 кор.2,7946626,муниципальный округ Можайский,1968 +2281113,г Москва ул Кубинка д.6,Москва,ул Кубинка д.6,ул,Кубинка ,д.6,7946625,муниципальный округ Можайский,1958 +2281113,г Москва ул Кубинка д.8,Москва,ул Кубинка д.8,ул,Кубинка ,д.8,7946624,муниципальный округ Можайский,1961 +2281113,г Москва ул Кутузова д.1,Москва,ул Кутузова д.1,ул,Кутузова ,д.1,7946582,муниципальный округ Можайский,1974 +2281113,г Москва ул Кутузова д.11,Москва,ул Кутузова д.11,ул,Кутузова ,д.11,7946565,муниципальный округ Можайский,1973 +2281113,г Москва ул Кутузова д.11 кор.2,Москва,ул Кутузова д.11 кор.2,ул,Кутузова ,д.11 кор.2,7863851,муниципальный округ Можайский,2002 +2281113,г Москва ул Кутузова д.11 кор.3,Москва,ул Кутузова д.11 кор.3,ул,Кутузова ,д.11 кор.3,7863789,муниципальный округ Можайский,2002 +2281113,г Москва ул Кутузова д.2,Москва,ул Кутузова д.2,ул,Кутузова ,д.2,7946580,муниципальный округ Можайский,1999 +2281113,г Москва ул Кутузова д.3,Москва,ул Кутузова д.3,ул,Кутузова ,д.3,7946578,муниципальный округ Можайский,1974 +2281113,г Москва ул Кутузова д.5,Москва,ул Кутузова д.5,ул,Кутузова ,д.5,7946576,муниципальный округ Можайский,1973 +2281113,г Москва ул Кутузова д.6,Москва,ул Кутузова д.6,ул,Кутузова ,д.6,7946574,муниципальный округ Можайский,1997 +2281113,г Москва ул Кутузова д.7,Москва,ул Кутузова д.7,ул,Кутузова ,д.7,7946571,муниципальный округ Можайский,1973 +2281113,г Москва ул Кутузова д.8,Москва,ул Кутузова д.8,ул,Кутузова ,д.8,7946569,муниципальный округ Можайский,2004 +2281113,г Москва ул Кутузова д.9,Москва,ул Кутузова д.9,ул,Кутузова ,д.9,7946568,муниципальный округ Можайский,1973 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.10,Москва,ул Маршала Неделина д.10,ул,Маршала Неделина ,д.10,7946548,муниципальный округ Можайский,1964 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.12,Москва,ул Маршала Неделина д.12,ул,Маршала Неделина ,д.12,7946546,муниципальный округ Можайский,1964 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.14 кор.1,Москва,ул Маршала Неделина д.14 кор.1,ул,Маршала Неделина ,д.14 кор.1,7946541,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.14 кор.2,Москва,ул Маршала Неделина д.14 кор.2,ул,Маршала Неделина ,д.14 кор.2,7946539,муниципальный округ Можайский,1964 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.16 кор.2,Москва,ул Маршала Неделина д.16 кор.2,ул,Маршала Неделина ,д.16 кор.2,7946534,муниципальный округ Можайский,1962 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.16 кор.3,Москва,ул Маршала Неделина д.16 кор.3,ул,Маршала Неделина ,д.16 кор.3,7946531,муниципальный округ Можайский,1962 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.18,Москва,ул Маршала Неделина д.18,ул,Маршала Неделина ,д.18,7946529,муниципальный округ Можайский,1964 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.2,Москва,ул Маршала Неделина д.2,ул,Маршала Неделина ,д.2,7946558,муниципальный округ Можайский,1964 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.20,Москва,ул Маршала Неделина д.20,ул,Маршала Неделина ,д.20,7946527,муниципальный округ Можайский,1964 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.22,Москва,ул Маршала Неделина д.22,ул,Маршала Неделина ,д.22,7946526,муниципальный округ Можайский,1964 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.24,Москва,ул Маршала Неделина д.24,ул,Маршала Неделина ,д.24,7946524,муниципальный округ Можайский,1964 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.28,Москва,ул Маршала Неделина д.28,ул,Маршала Неделина ,д.28,7946523,муниципальный округ Можайский,1952 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.30 кор.1,Москва,ул Маршала Неделина д.30 кор.1,ул,Маршала Неделина ,д.30 кор.1,7946520,муниципальный округ Можайский,1953 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.30 кор.2,Москва,ул Маршала Неделина д.30 кор.2,ул,Маршала Неделина ,д.30 кор.2,7946517,муниципальный округ Можайский,1950 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.30 кор.3,Москва,ул Маршала Неделина д.30 кор.3,ул,Маршала Неделина ,д.30 кор.3,8064039,муниципальный округ Можайский,1953 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.30 кор.4,Москва,ул Маршала Неделина д.30 кор.4,ул,Маршала Неделина ,д.30 кор.4,7946515,муниципальный округ Можайский,1974 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.32 кор.1,Москва,ул Маршала Неделина д.32 кор.1,ул,Маршала Неделина ,д.32 кор.1,7946512,муниципальный округ Можайский,1968 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.32 кор.2,Москва,ул Маршала Неделина д.32 кор.2,ул,Маршала Неделина ,д.32 кор.2,7946508,муниципальный округ Можайский,1974 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.34 кор.1,Москва,ул Маршала Неделина д.34 кор.1,ул,Маршала Неделина ,д.34 кор.1,7946505,муниципальный округ Можайский,1960 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.34 кор.2,Москва,ул Маршала Неделина д.34 кор.2,ул,Маршала Неделина ,д.34 кор.2,7946504,муниципальный округ Можайский,1957 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.34 кор.3,Москва,ул Маршала Неделина д.34 кор.3,ул,Маршала Неделина ,д.34 кор.3,7946501,муниципальный округ Можайский,1957 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.4,Москва,ул Маршала Неделина д.4,ул,Маршала Неделина ,д.4,7946556,муниципальный округ Можайский,1978 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.40,Москва,ул Маршала Неделина д.40,ул,Маршала Неделина ,д.40,7946499,муниципальный округ Можайский,1956 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.6,Москва,ул Маршала Неделина д.6,ул,Маршала Неделина ,д.6,7946554,муниципальный округ Можайский,1971 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.8,Москва,ул Маршала Неделина д.8,ул,Маршала Неделина ,д.8,7946549,муниципальный округ Можайский,1959 +2281113,г Москва ул Петра Алексеева д.10,Москва,ул Петра Алексеева д.10,ул,Петра Алексеева ,д.10,7946312,муниципальный округ Можайский,1928 +2281113,г Москва ул Петра Алексеева д.3,Москва,ул Петра Алексеева д.3,ул,Петра Алексеева ,д.3,7946316,муниципальный округ Можайский,1928 +2281113,г Москва ул Петра Алексеева д.5,Москва,ул Петра Алексеева д.5,ул,Петра Алексеева ,д.5,7946314,муниципальный округ Можайский,1958 +2281113,г Москва ул Ращупкина д.10,Москва,ул Ращупкина д.10,ул,Ращупкина ,д.10,7946292,муниципальный округ Можайский,1970 +2281113,г Москва ул Ращупкина д.12 кор.1,Москва,ул Ращупкина д.12 кор.1,ул,Ращупкина ,д.12 кор.1,7946288,муниципальный округ Можайский,1970 +2281113,г Москва ул Ращупкина д.14 кор.2,Москва,ул Ращупкина д.14 кор.2,ул,Ращупкина ,д.14 кор.2,7946282,муниципальный округ Можайский,1970 +2281113,г Москва ул Ращупкина д.16,Москва,ул Ращупкина д.16,ул,Ращупкина ,д.16,7946278,муниципальный округ Можайский,1970 +2281113,г Москва ул Ращупкина д.4,Москва,ул Ращупкина д.4,ул,Ращупкина ,д.4,7946309,муниципальный округ Можайский,1968 +2281113,г Москва ул Ращупкина д.6,Москва,ул Ращупкина д.6,ул,Ращупкина ,д.6,7946306,муниципальный округ Можайский,1968 +2281113,г Москва ул Ращупкина д.7,Москва,ул Ращупкина д.7,ул,Ращупкина ,д.7,7946302,муниципальный округ Можайский,1970 +2281113,г Москва ул Ращупкина д.8,Москва,ул Ращупкина д.8,ул,Ращупкина ,д.8,7946300,муниципальный округ Можайский,1968 +2281113,г Москва ул Ращупкина д.9,Москва,ул Ращупкина д.9,ул,Ращупкина ,д.9,7946297,муниципальный округ Можайский,1969 +2281113,г Москва ул Рябиновая д.6,Москва,ул Рябиновая д.6,ул,Рябиновая ,д.6,8158083,муниципальный округ Можайский,1975 +2281113,г Москва ул Рябиновая д.8 кор.1,Москва,ул Рябиновая д.8 кор.1,ул,Рябиновая ,д.8 кор.1,7946272,муниципальный округ Можайский,1975 +2281113,г Москва ул Сафоновская д.17,Москва,ул Сафоновская д.17,ул,Сафоновская ,д.17,7946266,муниципальный округ Можайский,1961 +2281113,г Москва ул Толбухина д.11 кор.1,Москва,ул Толбухина д.11 кор.1,ул,Толбухина ,д.11 кор.1,7946117,муниципальный округ Можайский,1932 +2281113,г Москва ул Толбухина д.11 кор.2,Москва,ул Толбухина д.11 кор.2,ул,Толбухина ,д.11 кор.2,8083634,муниципальный округ Можайский,н.д. +2281113,г Москва ул Толбухина д.12 кор.1,Москва,ул Толбухина д.12 кор.1,ул,Толбухина ,д.12 кор.1,7946113,муниципальный округ Можайский,1959 +2281113,г Москва ул Толбухина д.12 кор.2,Москва,ул Толбухина д.12 кор.2,ул,Толбухина ,д.12 кор.2,7946111,муниципальный округ Можайский,1959 +2281113,г Москва ул Толбухина д.13 кор.4,Москва,ул Толбухина д.13 кор.4,ул,Толбухина ,д.13 кор.4,7946109,муниципальный округ Можайский,1970 +2281113,г Москва ул Толбухина д.13 кор.5,Москва,ул Толбухина д.13 кор.5,ул,Толбухина ,д.13 кор.5,7946106,муниципальный округ Можайский,1970 +2281113,г Москва ул Толбухина д.13 кор.7,Москва,ул Толбухина д.13 кор.7,ул,Толбухина ,д.13 кор.7,7946099,муниципальный округ Можайский,1970 +2281113,г Москва ул Толбухина д.14,Москва,ул Толбухина д.14,ул,Толбухина ,д.14,7946096,муниципальный округ Можайский,1968 +2281113,г Москва ул Толбухина д.2 кор.1,Москва,ул Толбухина д.2 кор.1,ул,Толбухина ,д.2 кор.1,7946173,муниципальный округ Можайский,1959 +2281113,г Москва ул Толбухина д.2 кор.2,Москва,ул Толбухина д.2 кор.2,ул,Толбухина ,д.2 кор.2,7946171,муниципальный округ Можайский,1959 +2281113,г Москва ул Толбухина д.4 кор.1,Москва,ул Толбухина д.4 кор.1,ул,Толбухина ,д.4 кор.1,7946167,муниципальный округ Можайский,1959 +2281113,г Москва ул Толбухина д.4 кор.2,Москва,ул Толбухина д.4 кор.2,ул,Толбухина ,д.4 кор.2,7946166,муниципальный округ Можайский,1959 +2281113,г Москва ул Толбухина д.5 кор.1,Москва,ул Толбухина д.5 кор.1,ул,Толбухина ,д.5 кор.1,7946164,муниципальный округ Можайский,1955 +2281113,г Москва ул Толбухина д.5 кор.2,Москва,ул Толбухина д.5 кор.2,ул,Толбухина ,д.5 кор.2,7946160,муниципальный округ Можайский,1956 +2281113,г Москва ул Толбухина д.5 кор.3,Москва,ул Толбухина д.5 кор.3,ул,Толбухина ,д.5 кор.3,7946156,муниципальный округ Можайский,1958 +2281113,г Москва ул Толбухина д.6 кор.1,Москва,ул Толбухина д.6 кор.1,ул,Толбухина ,д.6 кор.1,7946151,муниципальный округ Можайский,1975 +2281113,г Москва ул Толбухина д.6 кор.2,Москва,ул Толбухина д.6 кор.2,ул,Толбухина ,д.6 кор.2,7946145,муниципальный округ Можайский,1977 +2281113,г Москва ул Толбухина д.7 кор.1,Москва,ул Толбухина д.7 кор.1,ул,Толбухина ,д.7 кор.1,7946140,муниципальный округ Можайский,1952 +2281113,г Москва ул Толбухина д.8 кор.1,Москва,ул Толбухина д.8 кор.1,ул,Толбухина ,д.8 кор.1,7946135,муниципальный округ Можайский,1953 +2281113,г Москва ул Толбухина д.8 кор.2,Москва,ул Толбухина д.8 кор.2,ул,Толбухина ,д.8 кор.2,7946131,муниципальный округ Можайский,1957 +2281113,г Москва ул Толбухина д.8 кор.5,Москва,ул Толбухина д.8 кор.5,ул,Толбухина ,д.8 кор.5,7946128,муниципальный округ Можайский,1958 +2281113,г Москва ул Толбухина д.9 кор.1,Москва,ул Толбухина д.9 кор.1,ул,Толбухина ,д.9 кор.1,7946125,муниципальный округ Можайский,1935 +2281113,г Москва ул Толбухина д.9 кор.2,Москва,ул Толбухина д.9 кор.2,ул,Толбухина ,д.9 кор.2,7946120,муниципальный округ Можайский,1938 +2281113,г Москва ш Можайское д.10,Москва,ш Можайское д.10,ш,Можайское ,д.10,7946490,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ш Можайское д.11,Москва,ш Можайское д.11,ш,Можайское ,д.11,7946487,муниципальный округ Можайский,1957 +2281113,г Москва ш Можайское д.12,Москва,ш Можайское д.12,ш,Можайское ,д.12,7946485,муниципальный округ Можайский,1962 +2281113,г Москва ш Можайское д.15,Москва,ш Можайское д.15,ш,Можайское ,д.15,7946482,муниципальный округ Можайский,1991 +2281113,г Москва ш Можайское д.16,Москва,ш Можайское д.16,ш,Можайское ,д.16,7946480,муниципальный округ Можайский,1971 +2281113,г Москва ш Можайское д.17,Москва,ш Можайское д.17,ш,Можайское ,д.17,7946478,муниципальный округ Можайский,1982 +2281113,г Москва ш Можайское д.18 кор.1,Москва,ш Можайское д.18 кор.1,ш,Можайское ,д.18 кор.1,7946475,муниципальный округ Можайский,1970 +2281113,г Москва ш Можайское д.19,Москва,ш Можайское д.19,ш,Можайское ,д.19,7946473,муниципальный округ Можайский,1961 +2281113,г Москва ш Можайское д.20 кор.1,Москва,ш Можайское д.20 кор.1,ш,Можайское ,д.20 кор.1,7946469,муниципальный округ Можайский,1964 +2281113,г Москва ш Можайское д.20 кор.2,Москва,ш Можайское д.20 кор.2,ш,Можайское ,д.20 кор.2,7946465,муниципальный округ Можайский,1963 +2281113,г Москва ш Можайское д.21,Москва,ш Можайское д.21,ш,Можайское ,д.21,7946463,муниципальный округ Можайский,1995 +2281113,г Москва ш Можайское д.21 кор.2,Москва,ш Можайское д.21 кор.2,ш,Можайское ,д.21 кор.2,7946460,муниципальный округ Можайский,1960 +2281113,г Москва ш Можайское д.22,Москва,ш Можайское д.22,ш,Можайское ,д.22,7946458,муниципальный округ Можайский,1964 +2281113,"г Москва ш Можайское д.22 кор.1,2",Москва,"ш Можайское д.22 кор.1,2",ш,Можайское ,"д.22 кор.1,2",8085269,муниципальный округ Можайский,2009 +2281113,г Москва ш Можайское д.24,Москва,ш Можайское д.24,ш,Можайское ,д.24,7946455,муниципальный округ Можайский,1964 +2281113,г Москва ш Можайское д.26,Москва,ш Можайское д.26,ш,Можайское ,д.26,7946453,муниципальный округ Можайский,1969 +2281113,г Москва ш Можайское д.27,Москва,ш Можайское д.27,ш,Можайское ,д.27,7946450,муниципальный округ Можайский,1964 +2281113,г Москва ш Можайское д.28,Москва,ш Можайское д.28,ш,Можайское ,д.28,7946446,муниципальный округ Можайский,1962 +2281113,г Москва ш Можайское д.29,Москва,ш Можайское д.29,ш,Можайское ,д.29,7946444,муниципальный округ Можайский,1980 +2281113,г Москва ш Можайское д.3 кор.1,Москва,ш Можайское д.3 кор.1,ш,Можайское ,д.3 кор.1,7946498,муниципальный округ Можайский,1958 +2281113,г Москва ш Можайское д.30,Москва,ш Можайское д.30,ш,Можайское ,д.30,7946442,муниципальный округ Можайский,1962 +2281113,г Москва ш Можайское д.31 кор.1,Москва,ш Можайское д.31 кор.1,ш,Можайское ,д.31 кор.1,7946439,муниципальный округ Можайский,1980 +2281113,г Москва ш Можайское д.32,Москва,ш Можайское д.32,ш,Можайское ,д.32,7946436,муниципальный округ Можайский,1979 +2281113,г Москва ш Можайское д.33,Москва,ш Можайское д.33,ш,Можайское ,д.33,7946435,муниципальный округ Можайский,1980 +2281113,г Москва ш Можайское д.34 кор.1,Москва,ш Можайское д.34 кор.1,ш,Можайское ,д.34 кор.1,7946433,муниципальный округ Можайский,1974 +2281113,г Москва ш Можайское д.34 кор.2,Москва,ш Можайское д.34 кор.2,ш,Можайское ,д.34 кор.2,7946431,муниципальный округ Можайский,1974 +2281113,г Москва ш Можайское д.34 кор.3,Москва,ш Можайское д.34 кор.3,ш,Можайское ,д.34 кор.3,7946430,муниципальный округ Можайский,1974 +2281113,г Москва ш Можайское д.36,Москва,ш Можайское д.36,ш,Можайское ,д.36,8294571,муниципальный округ Можайский,н.д. +2281113,г Москва ш Можайское д.37,Москва,ш Можайское д.37,ш,Можайское ,д.37,7946429,муниципальный округ Можайский,1983 +2281113,г Москва ш Можайское д.38 кор.2,Москва,ш Можайское д.38 кор.2,ш,Можайское ,д.38 кор.2,7946428,муниципальный округ Можайский,1964 +2281113,г Москва ш Можайское д.38 кор.3,Москва,ш Можайское д.38 кор.3,ш,Можайское ,д.38 кор.3,7946426,муниципальный округ Можайский,1964 +2281113,г Москва ш Можайское д.38 кор.4,Москва,ш Можайское д.38 кор.4,ш,Можайское ,д.38 кор.4,7946422,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ш Можайское д.4 кор.1,Москва,ш Можайское д.4 кор.1,ш,Можайское ,д.4 кор.1,7946495,муниципальный округ Можайский,1974 +2281113,г Москва ш Можайское д.40,Москва,ш Можайское д.40,ш,Можайское ,д.40,7946420,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ш Можайское д.41 кор.1,Москва,ш Можайское д.41 кор.1,ш,Можайское ,д.41 кор.1,7946418,муниципальный округ Можайский,1984 +2281113,г Москва ш Можайское д.42,Москва,ш Можайское д.42,ш,Можайское ,д.42,7946413,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ш Можайское д.44,Москва,ш Можайское д.44,ш,Можайское ,д.44,7946411,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ш Можайское д.45 кор.1,Москва,ш Можайское д.45 кор.1,ш,Можайское ,д.45 кор.1,8000458,муниципальный округ Можайский,2006 +2281113,г Москва ш Можайское д.45 кор.3,Москва,ш Можайское д.45 кор.3,ш,Можайское ,д.45 кор.3,7946408,муниципальный округ Можайский,1962 +2281113,г Москва ш Можайское д.45 кор.4,Москва,ш Можайское д.45 кор.4,ш,Можайское ,д.45 кор.4,7946406,муниципальный округ Можайский,1964 +2281113,г Москва ш Можайское д.45 строение 1,Москва,ш Можайское д.45 строение 1,ш,Можайское ,д.45 строение 1,8029343,муниципальный округ Можайский,н.д. +2281113,г Москва ш Можайское д.46,Москва,ш Можайское д.46,ш,Можайское ,д.46,7946403,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ш Можайское д.48,Москва,ш Можайское д.48,ш,Можайское ,д.48,7946400,муниципальный округ Можайский,1959 +2281113,г Москва ш Можайское д.6 кор.1,Москва,ш Можайское д.6 кор.1,ш,Можайское ,д.6 кор.1,8001972,муниципальный округ Можайский,2009 +2281113,г Москва ш Можайское д.9,Москва,ш Можайское д.9,ш,Можайское ,д.9,7946492,муниципальный округ Можайский,1945 +2281113,г Москва ш Сколковское д.10,Москва,ш Сколковское д.10,ш,Сколковское ,д.10,7946232,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ш Сколковское д.11,Москва,ш Сколковское д.11,ш,Сколковское ,д.11,7946227,муниципальный округ Можайский,1974 +2281113,г Москва ш Сколковское д.13,Москва,ш Сколковское д.13,ш,Сколковское ,д.13,8083542,муниципальный округ Можайский,н.д. +2281113,г Москва ш Сколковское д.14,Москва,ш Сколковское д.14,ш,Сколковское ,д.14,7946224,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ш Сколковское д.16,Москва,ш Сколковское д.16,ш,Сколковское ,д.16,7946221,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ш Сколковское д.18,Москва,ш Сколковское д.18,ш,Сколковское ,д.18,7946215,муниципальный округ Можайский,2005 +2281113,г Москва ш Сколковское д.2,Москва,ш Сколковское д.2,ш,Сколковское ,д.2,7946260,муниципальный округ Можайский,1969 +2281113,г Москва ш Сколковское д.20,Москва,ш Сколковское д.20,ш,Сколковское ,д.20,7946208,муниципальный округ Можайский,1984 +2281113,г Москва ш Сколковское д.22 кор.1,Москва,ш Сколковское д.22 кор.1,ш,Сколковское ,д.22 кор.1,7946204,муниципальный округ Можайский,1955 +2281113,г Москва ш Сколковское д.22 кор.2,Москва,ш Сколковское д.22 кор.2,ш,Сколковское ,д.22 кор.2,7852378,муниципальный округ Можайский,1983 +2281113,г Москва ш Сколковское д.24,Москва,ш Сколковское д.24,ш,Сколковское ,д.24,7946199,муниципальный округ Можайский,1960 +2281113,г Москва ш Сколковское д.26 кор.1,Москва,ш Сколковское д.26 кор.1,ш,Сколковское ,д.26 кор.1,7946197,муниципальный округ Можайский,1960 +2281113,г Москва ш Сколковское д.26 кор.2,Москва,ш Сколковское д.26 кор.2,ш,Сколковское ,д.26 кор.2,7946194,муниципальный округ Можайский,1983 +2281113,г Москва ш Сколковское д.30,Москва,ш Сколковское д.30,ш,Сколковское ,д.30,7946191,муниципальный округ Можайский,2007 +2281113,г Москва ш Сколковское д.32 кор.1,Москва,ш Сколковское д.32 кор.1,ш,Сколковское ,д.32 кор.1,7946187,муниципальный округ Можайский,2007 +2281113,г Москва ш Сколковское д.32 кор.2,Москва,ш Сколковское д.32 кор.2,ш,Сколковское ,д.32 кор.2,7946183,муниципальный округ Можайский,2007 +2281113,г Москва ш Сколковское д.32 кор.3,Москва,ш Сколковское д.32 кор.3,ш,Сколковское ,д.32 кор.3,7946180,муниципальный округ Можайский,2007 +2281113,г Москва ш Сколковское д.36,Москва,ш Сколковское д.36,ш,Сколковское ,д.36,7946177,муниципальный округ Можайский,1989 +2281113,г Москва ш Сколковское д.4,Москва,ш Сколковское д.4,ш,Сколковское ,д.4,7946253,муниципальный округ Можайский,1969 +2281113,г Москва ш Сколковское д.7,Москва,ш Сколковское д.7,ш,Сколковское ,д.7,7946248,муниципальный округ Можайский,1960 +2281113,г Москва ш Сколковское д.8,Москва,ш Сколковское д.8,ш,Сколковское ,д.8,7946244,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ш Сколковское д.9 кор.1,Москва,ш Сколковское д.9 кор.1,ш,Сколковское ,д.9 кор.1,7946238,муниципальный округ Можайский,1978 +2281114,г Москва аллея Чоботовская 2-я д.3,Москва,аллея Чоботовская 2-я д.3,аллея,Чоботовская 2-я ,д.3,7653577,муниципальный округ Ново-Переделкино,1935 +2281114,г Москва аллея Чоботовская 4-я д.32,Москва,аллея Чоботовская 4-я д.32,аллея,Чоботовская 4-я ,д.32,7653589,муниципальный округ Ново-Переделкино,1965 +2281114,г Москва аллея Чоботовская 4-я д.37,Москва,аллея Чоботовская 4-я д.37,аллея,Чоботовская 4-я ,д.37,7653603,муниципальный округ Ново-Переделкино,1965 +2281114,г Москва аллея Чоботовская 7-я д.3,Москва,аллея Чоботовская 7-я д.3,аллея,Чоботовская 7-я ,д.3,7653581,муниципальный округ Ново-Переделкино,1965 +2281114,г Москва ул Лазенки 6-я д.10,Москва,ул Лазенки 6-я д.10,ул,Лазенки 6-я ,д.10,7653674,муниципальный округ Ново-Переделкино,1985 +2281114,г Москва ул Лазенки 6-я д.28,Москва,ул Лазенки 6-я д.28,ул,Лазенки 6-я ,д.28,7653689,муниципальный округ Ново-Переделкино,1957 +2281114,г Москва ул Лазенки 6-я д.3,Москва,ул Лазенки 6-я д.3,ул,Лазенки 6-я ,д.3,7653611,муниципальный округ Ново-Переделкино,1955 +2281114,г Москва ул Лазенки 6-я д.30,Москва,ул Лазенки 6-я д.30,ул,Лазенки 6-я ,д.30,7653693,муниципальный округ Ново-Переделкино,1978 +2281114,г Москва ул Лазенки 6-я д.32,Москва,ул Лазенки 6-я д.32,ул,Лазенки 6-я ,д.32,7653885,муниципальный округ Ново-Переделкино,1970 +2281114,г Москва ул Лазенки 6-я д.34,Москва,ул Лазенки 6-я д.34,ул,Лазенки 6-я ,д.34,7653866,муниципальный округ Ново-Переделкино,1970 +2281114,г Москва ул Лазенки 6-я д.36,Москва,ул Лазенки 6-я д.36,ул,Лазенки 6-я ,д.36,7653846,муниципальный округ Ново-Переделкино,1974 +2281114,г Москва ул Лазенки 6-я д.4,Москва,ул Лазенки 6-я д.4,ул,Лазенки 6-я ,д.4,7653617,муниципальный округ Ново-Переделкино,1963 +2281114,г Москва ул Лазенки 6-я д.5,Москва,ул Лазенки 6-я д.5,ул,Лазенки 6-я ,д.5,7653627,муниципальный округ Ново-Переделкино,1957 +2281114,г Москва ул Лазенки 6-я д.6,Москва,ул Лазенки 6-я д.6,ул,Лазенки 6-я ,д.6,7653636,муниципальный округ Ново-Переделкино,1960 +2281114,г Москва ул Лазенки 6-я д.7,Москва,ул Лазенки 6-я д.7,ул,Лазенки 6-я ,д.7,7653645,муниципальный округ Ново-Переделкино,1955 +2281114,г Москва ул Лазенки 6-я д.8,Москва,ул Лазенки 6-я д.8,ул,Лазенки 6-я ,д.8,7653661,муниципальный округ Ново-Переделкино,1969 +2281114,г Москва ул Лазенки 6-я д.9,Москва,ул Лазенки 6-я д.9,ул,Лазенки 6-я ,д.9,7653666,муниципальный округ Ново-Переделкино,1956 +2281114,г Москва ул Лазенки 7-я д.10,Москва,ул Лазенки 7-я д.10,ул,Лазенки 7-я ,д.10,7653787,муниципальный округ Ново-Переделкино,1953 +2281114,г Москва ул Лазенки 7-я д.16,Москва,ул Лазенки 7-я д.16,ул,Лазенки 7-я ,д.16,7653776,муниципальный округ Ново-Переделкино,1966 +2281114,г Москва ул Лазенки 7-я д.2,Москва,ул Лазенки 7-я д.2,ул,Лазенки 7-я ,д.2,7653834,муниципальный округ Ново-Переделкино,1953 +2281114,г Москва ул Лазенки 7-я д.22,Москва,ул Лазенки 7-я д.22,ул,Лазенки 7-я ,д.22,7653764,муниципальный округ Ново-Переделкино,1964 +2281114,г Москва ул Лазенки 7-я д.24,Москва,ул Лазенки 7-я д.24,ул,Лазенки 7-я ,д.24,7653753,муниципальный округ Ново-Переделкино,1959 +2281114,г Москва ул Лазенки 7-я д.26,Москва,ул Лазенки 7-я д.26,ул,Лазенки 7-я ,д.26,7653741,муниципальный округ Ново-Переделкино,1935 +2281114,г Москва ул Лазенки 7-я д.4,Москва,ул Лазенки 7-я д.4,ул,Лазенки 7-я ,д.4,7653825,муниципальный округ Ново-Переделкино,1935 +2281114,г Москва ул Лазенки 7-я д.6,Москва,ул Лазенки 7-я д.6,ул,Лазенки 7-я ,д.6,7653813,муниципальный округ Ново-Переделкино,1953 +2281114,г Москва ул Лазенки 7-я д.8,Москва,ул Лазенки 7-я д.8,ул,Лазенки 7-я ,д.8,7653801,муниципальный округ Ново-Переделкино,1930 +2281114,г Москва ул Лукино 1-я д.9,Москва,ул Лукино 1-я д.9,ул,Лукино 1-я ,д.9,7653538,муниципальный округ Ново-Переделкино,1963 +2281114,г Москва ул Лукинская д.1,Москва,ул Лукинская д.1,ул,Лукинская ,д.1,7651996,муниципальный округ Ново-Переделкино,1990 +2281114,г Москва ул Лукинская д.10,Москва,ул Лукинская д.10,ул,Лукинская ,д.10,7571688,муниципальный округ Ново-Переделкино,2010 +2281114,г Москва ул Лукинская д.11,Москва,ул Лукинская д.11,ул,Лукинская ,д.11,7652114,муниципальный округ Ново-Переделкино,1991 +2281114,г Москва ул Лукинская д.14,Москва,ул Лукинская д.14,ул,Лукинская ,д.14,7614890,муниципальный округ Ново-Переделкино,2006 +2281114,г Москва ул Лукинская д.14 кор.1,Москва,ул Лукинская д.14 кор.1,ул,Лукинская ,д.14 кор.1,7571715,муниципальный округ Ново-Переделкино,2007 +2281114,г Москва ул Лукинская д.16,Москва,ул Лукинская д.16,ул,Лукинская ,д.16,7614900,муниципальный округ Ново-Переделкино,2006 +2281114,г Москва ул Лукинская д.16 кор.1,Москва,ул Лукинская д.16 кор.1,ул,Лукинская ,д.16 кор.1,7571729,муниципальный округ Ново-Переделкино,2007 +2281114,г Москва ул Лукинская д.18,Москва,ул Лукинская д.18,ул,Лукинская ,д.18,7614908,муниципальный округ Ново-Переделкино,2006 +2281114,г Москва ул Лукинская д.18 кор.1,Москва,ул Лукинская д.18 кор.1,ул,Лукинская ,д.18 кор.1,7571722,муниципальный округ Ново-Переделкино,2007 +2281114,г Москва ул Лукинская д.3,Москва,ул Лукинская д.3,ул,Лукинская ,д.3,7652020,муниципальный округ Ново-Переделкино,1991 +2281114,г Москва ул Лукинская д.3 кор.1,Москва,ул Лукинская д.3 кор.1,ул,Лукинская ,д.3 кор.1,7652034,муниципальный округ Ново-Переделкино,1991 +2281114,г Москва ул Лукинская д.4,Москва,ул Лукинская д.4,ул,Лукинская ,д.4,7571709,муниципальный округ Ново-Переделкино,2009 +2281114,г Москва ул Лукинская д.5,Москва,ул Лукинская д.5,ул,Лукинская ,д.5,7652055,муниципальный округ Ново-Переделкино,1991 +2281114,г Москва ул Лукинская д.6,Москва,ул Лукинская д.6,ул,Лукинская ,д.6,7571701,муниципальный округ Ново-Переделкино,2009 +2281114,г Москва ул Лукинская д.7,Москва,ул Лукинская д.7,ул,Лукинская ,д.7,7652076,муниципальный округ Ново-Переделкино,1990 +2281114,г Москва ул Лукинская д.8,Москва,ул Лукинская д.8,ул,Лукинская ,д.8,7571694,муниципальный округ Ново-Переделкино,2009 +2281114,г Москва ул Лукинская д.8 кор.1,Москва,ул Лукинская д.8 кор.1,ул,Лукинская ,д.8 кор.1,8207279,муниципальный округ Ново-Переделкино,2013 +2281114,г Москва ул Лукинская д.8 кор.3,Москва,ул Лукинская д.8 кор.3,ул,Лукинская ,д.8 кор.3,8207282,муниципальный округ Ново-Переделкино,2012 +2281114,г Москва ул Лукинская д.9,Москва,ул Лукинская д.9,ул,Лукинская ,д.9,7652077,муниципальный округ Ново-Переделкино,1990 +2281114,г Москва ул Новоорловская д.10,Москва,ул Новоорловская д.10,ул,Новоорловская ,д.10,7652160,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Новоорловская д.10 кор.1,Москва,ул Новоорловская д.10 кор.1,ул,Новоорловская ,д.10 кор.1,7652167,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Новоорловская д.12,Москва,ул Новоорловская д.12,ул,Новоорловская ,д.12,7652174,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Новоорловская д.14,Москва,ул Новоорловская д.14,ул,Новоорловская ,д.14,7652183,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Новоорловская д.16,Москва,ул Новоорловская д.16,ул,Новоорловская ,д.16,7652191,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Новоорловская д.6,Москва,ул Новоорловская д.6,ул,Новоорловская ,д.6,7652134,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Новоорловская д.8,Москва,ул Новоорловская д.8,ул,Новоорловская ,д.8,7652697,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Новоорловская д.8 кор.1,Москва,ул Новоорловская д.8 кор.1,ул,Новоорловская ,д.8 кор.1,7652147,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Новоорловская д.8 кор.2,Москва,ул Новоорловская д.8 кор.2,ул,Новоорловская ,д.8 кор.2,7652155,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Новопеределкинская д.10,Москва,ул Новопеределкинская д.10,ул,Новопеределкинская ,д.10,7653279,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Новопеределкинская д.10 кор.1,Москва,ул Новопеределкинская д.10 кор.1,ул,Новопеределкинская ,д.10 кор.1,7653294,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Новопеределкинская д.11,Москва,ул Новопеределкинская д.11,ул,Новопеределкинская ,д.11,7653309,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Новопеределкинская д.12 кор.1,Москва,ул Новопеределкинская д.12 кор.1,ул,Новопеределкинская ,д.12 кор.1,7653322,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Новопеределкинская д.13,Москва,ул Новопеределкинская д.13,ул,Новопеределкинская ,д.13,7653338,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Новопеределкинская д.14,Москва,ул Новопеределкинская д.14,ул,Новопеределкинская ,д.14,7653353,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Новопеределкинская д.14 кор.1,Москва,ул Новопеределкинская д.14 кор.1,ул,Новопеределкинская ,д.14 кор.1,7653336,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Новопеределкинская д.15,Москва,ул Новопеределкинская д.15,ул,Новопеределкинская ,д.15,7653321,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Новопеределкинская д.16,Москва,ул Новопеределкинская д.16,ул,Новопеределкинская ,д.16,7653262,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Новопеределкинская д.4,Москва,ул Новопеределкинская д.4,ул,Новопеределкинская ,д.4,7652339,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Новопеределкинская д.6,Москва,ул Новопеределкинская д.6,ул,Новопеределкинская ,д.6,7653237,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Новопеределкинская д.7,Москва,ул Новопеределкинская д.7,ул,Новопеределкинская ,д.7,7653250,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Новопеределкинская д.8,Москва,ул Новопеределкинская д.8,ул,Новопеределкинская ,д.8,7653258,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Новопеределкинская д.9,Москва,ул Новопеределкинская д.9,ул,Новопеределкинская ,д.9,7653270,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Приречная д.5,Москва,ул Приречная д.5,ул,Приречная ,д.5,7653213,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Скульптора Мухиной д.1,Москва,ул Скульптора Мухиной д.1,ул,Скульптора Мухиной ,д.1,7652527,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ул Скульптора Мухиной д.10,Москва,ул Скульптора Мухиной д.10,ул,Скульптора Мухиной ,д.10,7652110,муниципальный округ Ново-Переделкино,1990 +2281114,г Москва ул Скульптора Мухиной д.10 кор.2,Москва,ул Скульптора Мухиной д.10 кор.2,ул,Скульптора Мухиной ,д.10 кор.2,7652106,муниципальный округ Ново-Переделкино,1991 +2281114,г Москва ул Скульптора Мухиной д.10 кор.3,Москва,ул Скульптора Мухиной д.10 кор.3,ул,Скульптора Мухиной ,д.10 кор.3,7652092,муниципальный округ Ново-Переделкино,1991 +2281114,г Москва ул Скульптора Мухиной д.12,Москва,ул Скульптора Мухиной д.12,ул,Скульптора Мухиной ,д.12,7652069,муниципальный округ Ново-Переделкино,1991 +2281114,г Москва ул Скульптора Мухиной д.12 кор.1,Москва,ул Скульптора Мухиной д.12 кор.1,ул,Скульптора Мухиной ,д.12 кор.1,7652054,муниципальный округ Ново-Переделкино,1990 +2281114,г Москва ул Скульптора Мухиной д.12 кор.2,Москва,ул Скульптора Мухиной д.12 кор.2,ул,Скульптора Мухиной ,д.12 кор.2,7652026,муниципальный округ Ново-Переделкино,1991 +2281114,г Москва ул Скульптора Мухиной д.3,Москва,ул Скульптора Мухиной д.3,ул,Скульптора Мухиной ,д.3,7652514,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ул Скульптора Мухиной д.3 кор.1,Москва,ул Скульптора Мухиной д.3 кор.1,ул,Скульптора Мухиной ,д.3 кор.1,7652419,муниципальный округ Ново-Переделкино,1990 +2281114,г Москва ул Скульптора Мухиной д.5,Москва,ул Скульптора Мухиной д.5,ул,Скульптора Мухиной ,д.5,7652405,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ул Скульптора Мухиной д.5 кор.1,Москва,ул Скульптора Мухиной д.5 кор.1,ул,Скульптора Мухиной ,д.5 кор.1,7652399,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ул Скульптора Мухиной д.6 кор.1,Москва,ул Скульптора Мухиной д.6 кор.1,ул,Скульптора Мухиной ,д.6 кор.1,7652387,муниципальный округ Ново-Переделкино,1992 +2281114,г Москва ул Скульптора Мухиной д.7,Москва,ул Скульптора Мухиной д.7,ул,Скульптора Мухиной ,д.7,7652250,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ул Скульптора Мухиной д.7 кор.1,Москва,ул Скульптора Мухиной д.7 кор.1,ул,Скульптора Мухиной ,д.7 кор.1,7652244,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ул Скульптора Мухиной д.7 кор.2,Москва,ул Скульптора Мухиной д.7 кор.2,ул,Скульптора Мухиной ,д.7 кор.2,7652222,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ул Скульптора Мухиной д.7 кор.3,Москва,ул Скульптора Мухиной д.7 кор.3,ул,Скульптора Мухиной ,д.7 кор.3,7652296,муниципальный округ Ново-Переделкино,1991 +2281114,г Москва ул Скульптора Мухиной д.8,Москва,ул Скульптора Мухиной д.8,ул,Скульптора Мухиной ,д.8,7652129,муниципальный округ Ново-Переделкино,1991 +2281114,г Москва ул Скульптора Мухиной д.8 кор.2,Москва,ул Скульптора Мухиной д.8 кор.2,ул,Скульптора Мухиной ,д.8 кор.2,7652121,муниципальный округ Ново-Переделкино,1991 +2281114,г Москва ул Чоботовская д.1,Москва,ул Чоботовская д.1,ул,Чоботовская ,д.1,7653484,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ул Чоботовская д.11,Москва,ул Чоботовская д.11,ул,Чоботовская ,д.11,7653535,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ул Чоботовская д.13,Москва,ул Чоботовская д.13,ул,Чоботовская ,д.13,7653542,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ул Чоботовская д.15,Москва,ул Чоботовская д.15,ул,Чоботовская ,д.15,7653556,муниципальный округ Ново-Переделкино,1992 +2281114,г Москва ул Чоботовская д.17,Москва,ул Чоботовская д.17,ул,Чоботовская ,д.17,7653567,муниципальный округ Ново-Переделкино,1992 +2281114,г Москва ул Чоботовская д.3,Москва,ул Чоботовская д.3,ул,Чоботовская ,д.3,7653499,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ул Шолохова д.10,Москва,ул Шолохова д.10,ул,Шолохова ,д.10,7650731,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Шолохова д.11,Москва,ул Шолохова д.11,ул,Шолохова ,д.11,7650718,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ул Шолохова д.13,Москва,ул Шолохова д.13,ул,Шолохова ,д.13,7650708,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ул Шолохова д.14,Москва,ул Шолохова д.14,ул,Шолохова ,д.14,7650692,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ул Шолохова д.15,Москва,ул Шолохова д.15,ул,Шолохова ,д.15,7650679,муниципальный округ Ново-Переделкино,1991 +2281114,г Москва ул Шолохова д.17,Москва,ул Шолохова д.17,ул,Шолохова ,д.17,7650665,муниципальный округ Ново-Переделкино,1991 +2281114,г Москва ул Шолохова д.2,Москва,ул Шолохова д.2,ул,Шолохова ,д.2,7650981,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Шолохова д.24,Москва,ул Шолохова д.24,ул,Шолохова ,д.24,7650652,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ул Шолохова д.26,Москва,ул Шолохова д.26,ул,Шолохова ,д.26,7650639,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ул Шолохова д.28,Москва,ул Шолохова д.28,ул,Шолохова ,д.28,7650362,муниципальный округ Ново-Переделкино,1991 +2281114,г Москва ул Шолохова д.28 кор.1,Москва,ул Шолохова д.28 кор.1,ул,Шолохова ,д.28 кор.1,7650313,муниципальный округ Ново-Переделкино,1992 +2281114,г Москва ул Шолохова д.30,Москва,ул Шолохова д.30,ул,Шолохова ,д.30,7650175,муниципальный округ Ново-Переделкино,2005 +2281114,г Москва ул Шолохова д.4 кор.1,Москва,ул Шолохова д.4 кор.1,ул,Шолохова ,д.4 кор.1,7650969,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Шолохова д.6,Москва,ул Шолохова д.6,ул,Шолохова ,д.6,7650952,муниципальный округ Ново-Переделкино,14 +2281114,г Москва ул Шолохова д.7,Москва,ул Шолохова д.7,ул,Шолохова ,д.7,7650934,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ул Шолохова д.8 кор.1,Москва,ул Шолохова д.8 кор.1,ул,Шолохова ,д.8 кор.1,7650914,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ш Боровское д.19,Москва,ш Боровское д.19,ш,Боровское ,д.19,7646687,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ш Боровское д.21,Москва,ш Боровское д.21,ш,Боровское ,д.21,7650163,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ш Боровское д.23,Москва,ш Боровское д.23,ш,Боровское ,д.23,7650327,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ш Боровское д.25,Москва,ш Боровское д.25,ш,Боровское ,д.25,7650376,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ш Боровское д.29,Москва,ш Боровское д.29,ш,Боровское ,д.29,7650419,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ш Боровское д.29 кор.1,Москва,ш Боровское д.29 кор.1,ш,Боровское ,д.29 кор.1,7650444,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ш Боровское д.30,Москва,ш Боровское д.30,ш,Боровское ,д.30,7650484,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ш Боровское д.32,Москва,ш Боровское д.32,ш,Боровское ,д.32,7650520,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ш Боровское д.33,Москва,ш Боровское д.33,ш,Боровское ,д.33,7650559,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ш Боровское д.33 кор.1,Москва,ш Боровское д.33 кор.1,ш,Боровское ,д.33 кор.1,7650595,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ш Боровское д.34,Москва,ш Боровское д.34,ш,Боровское ,д.34,7650661,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ш Боровское д.36,Москва,ш Боровское д.36,ш,Боровское ,д.36,7650627,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ш Боровское д.37,Москва,ш Боровское д.37,ш,Боровское ,д.37,7650698,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ш Боровское д.37 кор.3,Москва,ш Боровское д.37 кор.3,ш,Боровское ,д.37 кор.3,7650849,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ш Боровское д.39,Москва,ш Боровское д.39,ш,Боровское ,д.39,7650884,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ш Боровское д.40,Москва,ш Боровское д.40,ш,Боровское ,д.40,7650926,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ш Боровское д.41,Москва,ш Боровское д.41,ш,Боровское ,д.41,7650965,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ш Боровское д.43 кор.1,Москва,ш Боровское д.43 кор.1,ш,Боровское ,д.43 кор.1,7650999,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ш Боровское д.44,Москва,ш Боровское д.44,ш,Боровское ,д.44,7651034,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ш Боровское д.44 кор.1,Москва,ш Боровское д.44 кор.1,ш,Боровское ,д.44 кор.1,7651055,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ш Боровское д.45,Москва,ш Боровское д.45,ш,Боровское ,д.45,7651081,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ш Боровское д.46,Москва,ш Боровское д.46,ш,Боровское ,д.46,7651119,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ш Боровское д.48,Москва,ш Боровское д.48,ш,Боровское ,д.48,7651902,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ш Боровское д.54,Москва,ш Боровское д.54,ш,Боровское ,д.54,7651915,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ш Боровское д.56,Москва,ш Боровское д.56,ш,Боровское ,д.56,7651931,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ш Боровское д.58,Москва,ш Боровское д.58,ш,Боровское ,д.58,7651941,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ш Боровское д.58 кор.1,Москва,ш Боровское д.58 кор.1,ш,Боровское ,д.58 кор.1,7651962,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281115,г Москва пер Очаковский 1-й д.10,Москва,пер Очаковский 1-й д.10,пер,Очаковский 1-й ,д.10,7717299,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1956 +2281115,г Москва пер Очаковский 1-й д.3,Москва,пер Очаковский 1-й д.3,пер,Очаковский 1-й ,д.3,7794435,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2001 +2281115,г Москва пер Очаковский 1-й д.4,Москва,пер Очаковский 1-й д.4,пер,Очаковский 1-й ,д.4,7717303,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1961 +2281115,г Москва пер Очаковский 2-й д.7,Москва,пер Очаковский 2-й д.7,пер,Очаковский 2-й ,д.7,7717305,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1957 +2281115,г Москва пер Очаковский 4-й д.3,Москва,пер Очаковский 4-й д.3,пер,Очаковский 4-й ,д.3,7717307,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1958 +2281115,г Москва пер Очаковский 4-й д.4,Москва,пер Очаковский 4-й д.4,пер,Очаковский 4-й ,д.4,7717309,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1995 +2281115,г Москва пр-кт Мичуринский д.80,Москва,пр-кт Мичуринский д.80,пр-кт,Мичуринский ,д.80,8117223,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2004 +2281115,г Москва проезд Проектируемый 1980-й д.3,Москва,проезд Проектируемый 1980-й д.3,проезд,Проектируемый 1980-й ,д.3,7717369,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1966 +2281115,г Москва проезд Проектируемый 1980-й д.5,Москва,проезд Проектируемый 1980-й д.5,проезд,Проектируемый 1980-й ,д.5,7717371,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1965 +2281115,г Москва проезд Проектируемый 1980-й д.7 кор.1,Москва,проезд Проектируемый 1980-й д.7 кор.1,проезд,Проектируемый 1980-й ,д.7 кор.1,7717372,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1965 +2281115,г Москва проезд Проектируемый 1980-й д.7 кор.2,Москва,проезд Проектируемый 1980-й д.7 кор.2,проезд,Проектируемый 1980-й ,д.7 кор.2,7717373,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1965 +2281115,г Москва проезд Проектируемый 1980-й д.7 кор.3,Москва,проезд Проектируемый 1980-й д.7 кор.3,проезд,Проектируемый 1980-й ,д.7 кор.3,7717375,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1965 +2281115,г Москва проезд Проектируемый 1980-й д.7 кор.4,Москва,проезд Проектируемый 1980-й д.7 кор.4,проезд,Проектируемый 1980-й ,д.7 кор.4,7717376,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1964 +2281115,г Москва ул Веерная д.1 кор.1,Москва,ул Веерная д.1 кор.1,ул,Веерная ,д.1 кор.1,7716507,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1995 +2281115,г Москва ул Веерная д.1 кор.2,Москва,ул Веерная д.1 кор.2,ул,Веерная ,д.1 кор.2,7716523,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1995 +2281115,г Москва ул Веерная д.1 кор.4,Москва,ул Веерная д.1 кор.4,ул,Веерная ,д.1 кор.4,7716549,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1995 +2281115,г Москва ул Веерная д.1 кор.5,Москва,ул Веерная д.1 кор.5,ул,Веерная ,д.1 кор.5,7716572,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1995 +2281115,г Москва ул Веерная д.1 кор.7,Москва,ул Веерная д.1 кор.7,ул,Веерная ,д.1 кор.7,7716589,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2005 +2281115,г Москва ул Веерная д.10,Москва,ул Веерная д.10,ул,Веерная ,д.10,7716599,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1966 +2281115,г Москва ул Веерная д.12 кор.2,Москва,ул Веерная д.12 кор.2,ул,Веерная ,д.12 кор.2,7716630,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1966 +2281115,г Москва ул Веерная д.12А,Москва,ул Веерная д.12А,ул,Веерная ,д.12А,7716637,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1970 +2281115,г Москва ул Веерная д.14 кор.2,Москва,ул Веерная д.14 кор.2,ул,Веерная ,д.14 кор.2,7716649,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1966 +2281115,г Москва ул Веерная д.14А,Москва,ул Веерная д.14А,ул,Веерная ,д.14А,7716692,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1969 +2281115,г Москва ул Веерная д.16 кор.2,Москва,ул Веерная д.16 кор.2,ул,Веерная ,д.16 кор.2,7716700,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1966 +2281115,г Москва ул Веерная д.16А,Москва,ул Веерная д.16А,ул,Веерная ,д.16А,7716710,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1970 +2281115,г Москва ул Веерная д.18А,Москва,ул Веерная д.18А,ул,Веерная ,д.18А,7716726,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1970 +2281115,г Москва ул Веерная д.2,Москва,ул Веерная д.2,ул,Веерная ,д.2,7994569,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2004 +2281115,г Москва ул Веерная д.20,Москва,ул Веерная д.20,ул,Веерная ,д.20,7716738,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1998 +2281115,г Москва ул Веерная д.22 кор.1,Москва,ул Веерная д.22 кор.1,ул,Веерная ,д.22 кор.1,8037560,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2003 +2281115,г Москва ул Веерная д.22 кор.2,Москва,ул Веерная д.22 кор.2,ул,Веерная ,д.22 кор.2,8037574,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2003 +2281115,г Москва ул Веерная д.26 кор.1,Москва,ул Веерная д.26 кор.1,ул,Веерная ,д.26 кор.1,7716744,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1975 +2281115,г Москва ул Веерная д.26 кор.2,Москва,ул Веерная д.26 кор.2,ул,Веерная ,д.26 кор.2,7716754,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1966 +2281115,г Москва ул Веерная д.28 кор.1,Москва,ул Веерная д.28 кор.1,ул,Веерная ,д.28 кор.1,7716766,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1975 +2281115,г Москва ул Веерная д.28 кор.2,Москва,ул Веерная д.28 кор.2,ул,Веерная ,д.28 кор.2,7819490,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1967 +2281115,г Москва ул Веерная д.3 кор.1,Москва,ул Веерная д.3 кор.1,ул,Веерная ,д.3 кор.1,7716771,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1967 +2281115,г Москва ул Веерная д.3 кор.2,Москва,ул Веерная д.3 кор.2,ул,Веерная ,д.3 кор.2,7716783,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1967 +2281115,г Москва ул Веерная д.3 кор.3,Москва,ул Веерная д.3 кор.3,ул,Веерная ,д.3 кор.3,7716790,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1968 +2281115,г Москва ул Веерная д.3 кор.4,Москва,ул Веерная д.3 кор.4,ул,Веерная ,д.3 кор.4,7716799,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1968 +2281115,г Москва ул Веерная д.3 кор.5,Москва,ул Веерная д.3 кор.5,ул,Веерная ,д.3 кор.5,7716829,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1968 +2281115,г Москва ул Веерная д.3 кор.6,Москва,ул Веерная д.3 кор.6,ул,Веерная ,д.3 кор.6,7716809,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1968 +2281115,г Москва ул Веерная д.30,Москва,ул Веерная д.30,ул,Веерная ,д.30,7716851,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1981 +2281115,г Москва ул Веерная д.30 кор.2,Москва,ул Веерная д.30 кор.2,ул,Веерная ,д.30 кор.2,7716859,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1997 +2281115,г Москва ул Веерная д.30 кор.4,Москва,ул Веерная д.30 кор.4,ул,Веерная ,д.30 кор.4,7716880,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1997 +2281115,г Москва ул Веерная д.30 кор.6,Москва,ул Веерная д.30 кор.6,ул,Веерная ,д.30 кор.6,8037591,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2003 +2281115,г Москва ул Веерная д.32 кор.1,Москва,ул Веерная д.32 кор.1,ул,Веерная ,д.32 кор.1,7716925,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1994 +2281115,г Москва ул Веерная д.32 кор.2,Москва,ул Веерная д.32 кор.2,ул,Веерная ,д.32 кор.2,7716930,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1967 +2281115,г Москва ул Веерная д.32 кор.3,Москва,ул Веерная д.32 кор.3,ул,Веерная ,д.32 кор.3,7716934,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1967 +2281115,г Москва ул Веерная д.34 кор.2,Москва,ул Веерная д.34 кор.2,ул,Веерная ,д.34 кор.2,7716941,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1966 +2281115,г Москва ул Веерная д.36 кор.2,Москва,ул Веерная д.36 кор.2,ул,Веерная ,д.36 кор.2,7716946,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1966 +2281115,г Москва ул Веерная д.4 кор.1,Москва,ул Веерная д.4 кор.1,ул,Веерная ,д.4 кор.1,7716950,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2003 +2281115,г Москва ул Веерная д.4 кор.2,Москва,ул Веерная д.4 кор.2,ул,Веерная ,д.4 кор.2,7994854,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2007 +2281115,г Москва ул Веерная д.40 кор.1,Москва,ул Веерная д.40 кор.1,ул,Веерная ,д.40 кор.1,7716956,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ул Веерная д.40 кор.2,Москва,ул Веерная д.40 кор.2,ул,Веерная ,д.40 кор.2,7716964,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1970 +2281115,г Москва ул Веерная д.40 кор.3,Москва,ул Веерная д.40 кор.3,ул,Веерная ,д.40 кор.3,7716967,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ул Веерная д.40 кор.4,Москва,ул Веерная д.40 кор.4,ул,Веерная ,д.40 кор.4,7716970,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ул Веерная д.40 кор.5,Москва,ул Веерная д.40 кор.5,ул,Веерная ,д.40 кор.5,7716975,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1973 +2281115,г Москва ул Веерная д.42 кор.1,Москва,ул Веерная д.42 кор.1,ул,Веерная ,д.42 кор.1,7717000,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1974 +2281115,г Москва ул Веерная д.42 кор.2,Москва,ул Веерная д.42 кор.2,ул,Веерная ,д.42 кор.2,7717006,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1974 +2281115,г Москва ул Веерная д.44 кор.1,Москва,ул Веерная д.44 кор.1,ул,Веерная ,д.44 кор.1,7717007,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1973 +2281115,г Москва ул Веерная д.46,Москва,ул Веерная д.46,ул,Веерная ,д.46,7717010,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1974 +2281115,г Москва ул Веерная д.46 кор.1,Москва,ул Веерная д.46 кор.1,ул,Веерная ,д.46 кор.1,7717011,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2006 +2281115,г Москва ул Веерная д.5 кор.1,Москва,ул Веерная д.5 кор.1,ул,Веерная ,д.5 кор.1,8333402,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ул Веерная д.7 кор.1,Москва,ул Веерная д.7 кор.1,ул,Веерная ,д.7 кор.1,7717013,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1972 +2281115,г Москва ул Веерная д.7 кор.2,Москва,ул Веерная д.7 кор.2,ул,Веерная ,д.7 кор.2,7717015,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ул Веерная д.8,Москва,ул Веерная д.8,ул,Веерная ,д.8,7717017,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1967 +2281115,г Москва ул Колесовой Елены д.2,Москва,ул Колесовой Елены д.2,ул,Колесовой Елены ,д.2,7717019,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1969 +2281115,г Москва ул Колесовой Елены д.3,Москва,ул Колесовой Елены д.3,ул,Колесовой Елены ,д.3,7717021,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1960 +2281115,г Москва ул Колесовой Елены д.4,Москва,ул Колесовой Елены д.4,ул,Колесовой Елены ,д.4,7717023,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1968 +2281115,г Москва ул Колесовой Елены д.4 кор.1,Москва,ул Колесовой Елены д.4 кор.1,ул,Колесовой Елены ,д.4 кор.1,7717027,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1976 +2281115,г Москва ул Колесовой Елены д.5,Москва,ул Колесовой Елены д.5,ул,Колесовой Елены ,д.5,7717033,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1960 +2281115,г Москва ул Марии Поливановой д.11,Москва,ул Марии Поливановой д.11,ул,Марии Поливановой ,д.11,7717037,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1962 +2281115,г Москва ул Марии Поливановой д.11А,Москва,ул Марии Поливановой д.11А,ул,Марии Поливановой ,д.11А,7717040,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1969 +2281115,г Москва ул Марии Поливановой д.13,Москва,ул Марии Поливановой д.13,ул,Марии Поливановой ,д.13,7717042,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1962 +2281115,г Москва ул Марии Поливановой д.2/19,Москва,ул Марии Поливановой д.2/19,ул,Марии Поливановой ,д.2/19,7717043,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1963 +2281115,г Москва ул Марии Поливановой д.4,Москва,ул Марии Поливановой д.4,ул,Марии Поливановой ,д.4,7717048,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1961 +2281115,г Москва ул Марии Поливановой д.6,Москва,ул Марии Поливановой д.6,ул,Марии Поливановой ,д.6,7717050,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1974 +2281115,г Москва ул Марии Поливановой д.9А,Москва,ул Марии Поливановой д.9А,ул,Марии Поливановой ,д.9А,7717052,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1967 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.1,Москва,ул Матвеевская д.1,ул,Матвеевская ,д.1,7717053,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1968 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.1 кор.1,Москва,ул Матвеевская д.1 кор.1,ул,Матвеевская ,д.1 кор.1,7717055,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1975 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.10 кор.2,Москва,ул Матвеевская д.10 кор.2,ул,Матвеевская ,д.10 кор.2,7717057,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1967 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.10 кор.3,Москва,ул Матвеевская д.10 кор.3,ул,Матвеевская ,д.10 кор.3,7717059,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1967 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.10 кор.4,Москва,ул Матвеевская д.10 кор.4,ул,Матвеевская ,д.10 кор.4,7717062,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1968 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.10 кор.5,Москва,ул Матвеевская д.10 кор.5,ул,Матвеевская ,д.10 кор.5,7717080,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1968 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.16,Москва,ул Матвеевская д.16,ул,Матвеевская ,д.16,7717082,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1973 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.16 кор.1,Москва,ул Матвеевская д.16 кор.1,ул,Матвеевская ,д.16 кор.1,7717086,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2005 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.18 кор.1,Москва,ул Матвеевская д.18 кор.1,ул,Матвеевская ,д.18 кор.1,7717088,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1972 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.18 кор.2,Москва,ул Матвеевская д.18 кор.2,ул,Матвеевская ,д.18 кор.2,7717092,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1972 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.20 кор.1,Москва,ул Матвеевская д.20 кор.1,ул,Матвеевская ,д.20 кор.1,7717094,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1968 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.24,Москва,ул Матвеевская д.24,ул,Матвеевская ,д.24,7717096,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1967 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.26,Москва,ул Матвеевская д.26,ул,Матвеевская ,д.26,7717098,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1967 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.28,Москва,ул Матвеевская д.28,ул,Матвеевская ,д.28,7717099,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1968 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.28 кор.1,Москва,ул Матвеевская д.28 кор.1,ул,Матвеевская ,д.28 кор.1,7717101,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1972 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.3,Москва,ул Матвеевская д.3,ул,Матвеевская ,д.3,7717104,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1969 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.3 кор.1,Москва,ул Матвеевская д.3 кор.1,ул,Матвеевская ,д.3 кор.1,7717107,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1993 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.30,Москва,ул Матвеевская д.30,ул,Матвеевская ,д.30,7717110,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1968 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.32 кор.2,Москва,ул Матвеевская д.32 кор.2,ул,Матвеевская ,д.32 кор.2,7717111,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1967 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.34 кор.3,Москва,ул Матвеевская д.34 кор.3,ул,Матвеевская ,д.34 кор.3,7717113,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1974 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.36,Москва,ул Матвеевская д.36,ул,Матвеевская ,д.36,8398273,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2004 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.36 кор.1,Москва,ул Матвеевская д.36 кор.1,ул,Матвеевская ,д.36 кор.1,7717114,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1975 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.36 кор.2,Москва,ул Матвеевская д.36 кор.2,ул,Матвеевская ,д.36 кор.2,7717116,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.38,Москва,ул Матвеевская д.38,ул,Матвеевская ,д.38,7717117,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.4 кор.1,Москва,ул Матвеевская д.4 кор.1,ул,Матвеевская ,д.4 кор.1,7717119,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1972 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.4 кор.2,Москва,ул Матвеевская д.4 кор.2,ул,Матвеевская ,д.4 кор.2,7717120,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.42 кор.1,Москва,ул Матвеевская д.42 кор.1,ул,Матвеевская ,д.42 кор.1,7717121,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1970 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.42 кор.2,Москва,ул Матвеевская д.42 кор.2,ул,Матвеевская ,д.42 кор.2,7717122,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1969 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.42 кор.3,Москва,ул Матвеевская д.42 кор.3,ул,Матвеевская ,д.42 кор.3,7717124,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1970 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.42 кор.4,Москва,ул Матвеевская д.42 кор.4,ул,Матвеевская ,д.42 кор.4,7717126,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1970 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.42 кор.5,Москва,ул Матвеевская д.42 кор.5,ул,Матвеевская ,д.42 кор.5,7717127,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1974 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.5,Москва,ул Матвеевская д.5,ул,Матвеевская ,д.5,7717130,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1969 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.6,Москва,ул Матвеевская д.6,ул,Матвеевская ,д.6,7717133,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.7,Москва,ул Матвеевская д.7,ул,Матвеевская ,д.7,7717135,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1982 +2281115,г Москва ул Наташи Ковшовой д.1,Москва,ул Наташи Ковшовой д.1,ул,Наташи Ковшовой ,д.1,7717137,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1962 +2281115,г Москва ул Наташи Ковшовой д.11,Москва,ул Наташи Ковшовой д.11,ул,Наташи Ковшовой ,д.11,7923038,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2005 +2281115,г Москва ул Наташи Ковшовой д.15,Москва,ул Наташи Ковшовой д.15,ул,Наташи Ковшовой ,д.15,7717139,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2001 +2281115,г Москва ул Наташи Ковшовой д.17,Москва,ул Наташи Ковшовой д.17,ул,Наташи Ковшовой ,д.17,7717141,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2002 +2281115,г Москва ул Наташи Ковшовой д.21,Москва,ул Наташи Ковшовой д.21,ул,Наташи Ковшовой ,д.21,7720332,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2006 +2281115,г Москва ул Наташи Ковшовой д.23,Москва,ул Наташи Ковшовой д.23,ул,Наташи Ковшовой ,д.23,7556244,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2007 +2281115,г Москва ул Наташи Ковшовой д.25,Москва,ул Наташи Ковшовой д.25,ул,Наташи Ковшовой ,д.25,7556248,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2008 +2281115,г Москва ул Наташи Ковшовой д.27,Москва,ул Наташи Ковшовой д.27,ул,Наташи Ковшовой ,д.27,7720333,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2006 +2281115,г Москва ул Наташи Ковшовой д.29,Москва,ул Наташи Ковшовой д.29,ул,Наташи Ковшовой ,д.29,7720334,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2006 +2281115,г Москва ул Наташи Ковшовой д.3,Москва,ул Наташи Ковшовой д.3,ул,Наташи Ковшовой ,д.3,7717142,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1963 +2281115,г Москва ул Наташи Ковшовой д.5/2,Москва,ул Наташи Ковшовой д.5/2,ул,Наташи Ковшовой ,д.5/2,7717147,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1957 +2281115,г Москва ул Наташи Ковшовой д.7/1,Москва,ул Наташи Ковшовой д.7/1,ул,Наташи Ковшовой ,д.7/1,7717150,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1957 +2281115,г Москва ул Нежинская д.10,Москва,ул Нежинская д.10,ул,Нежинская ,д.10,7717167,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,н.д. +2281115,г Москва ул Нежинская д.13,Москва,ул Нежинская д.13,ул,Нежинская ,д.13,7717152,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1972 +2281115,г Москва ул Нежинская д.13 кор.1,Москва,ул Нежинская д.13 кор.1,ул,Нежинская ,д.13 кор.1,7717153,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1981 +2281115,г Москва ул Нежинская д.14 кор.1,Москва,ул Нежинская д.14 кор.1,ул,Нежинская ,д.14 кор.1,8315218,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1995 +2281115,г Москва ул Нежинская д.14 кор.2,Москва,ул Нежинская д.14 кор.2,ул,Нежинская ,д.14 кор.2,8413958,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,н.д. +2281115,г Москва ул Нежинская д.14 кор.5,Москва,ул Нежинская д.14 кор.5,ул,Нежинская ,д.14 кор.5,8315229,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1995 +2281115,г Москва ул Нежинская д.14 кор.6,Москва,ул Нежинская д.14 кор.6,ул,Нежинская ,д.14 кор.6,8315234,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1995 +2281115,г Москва ул Нежинская д.15 кор.1,Москва,ул Нежинская д.15 кор.1,ул,Нежинская ,д.15 кор.1,7717155,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1969 +2281115,г Москва ул Нежинская д.15 кор.2,Москва,ул Нежинская д.15 кор.2,ул,Нежинская ,д.15 кор.2,7717156,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1969 +2281115,г Москва ул Нежинская д.15 кор.3,Москва,ул Нежинская д.15 кор.3,ул,Нежинская ,д.15 кор.3,7717158,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1970 +2281115,г Москва ул Нежинская д.15 кор.4,Москва,ул Нежинская д.15 кор.4,ул,Нежинская ,д.15 кор.4,7717159,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1974 +2281115,г Москва ул Нежинская д.19 кор.1,Москва,ул Нежинская д.19 кор.1,ул,Нежинская ,д.19 кор.1,7717160,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ул Нежинская д.19 кор.2,Москва,ул Нежинская д.19 кор.2,ул,Нежинская ,д.19 кор.2,7717162,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1970 +2281115,г Москва ул Нежинская д.21,Москва,ул Нежинская д.21,ул,Нежинская ,д.21,7717163,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ул Нежинская д.23 кор.1,Москва,ул Нежинская д.23 кор.1,ул,Нежинская ,д.23 кор.1,7717164,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1974 +2281115,г Москва ул Нежинская д.25,Москва,ул Нежинская д.25,ул,Нежинская ,д.25,7717165,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1974 +2281115,г Москва ул Нежинская д.8 кор.1,Москва,ул Нежинская д.8 кор.1,ул,Нежинская ,д.8 кор.1,7806958,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2005 +2281115,г Москва ул Нежинская д.8 кор.2,Москва,ул Нежинская д.8 кор.2,ул,Нежинская ,д.8 кор.2,7806969,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2006 +2281115,г Москва ул Нежинская д.8 кор.3,Москва,ул Нежинская д.8 кор.3,ул,Нежинская ,д.8 кор.3,7806980,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2005 +2281115,г Москва ул Нежинская д.8 кор.4,Москва,ул Нежинская д.8 кор.4,ул,Нежинская ,д.8 кор.4,7806989,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2005 +2281115,г Москва ул Нежинская д.8 кор.Корпус 1;2;3;4,Москва,ул Нежинская д.8 кор.Корпус 1;2;3;4,ул,Нежинская ,д.8 кор.Корпус 1;2;3;4,7802847,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,н.д. +2281115,г Москва ул Нежинская д.9,Москва,ул Нежинская д.9,ул,Нежинская ,д.9,7995425,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2002 +2281115,г Москва ул Нежинская д.9 кор.1,Москва,ул Нежинская д.9 кор.1,ул,Нежинская ,д.9 кор.1,7996311,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2002 +2281115,г Москва ул Озерная д.10,Москва,ул Озерная д.10,ул,Озерная ,д.10,7717169,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1955 +2281115,г Москва ул Озерная д.11,Москва,ул Озерная д.11,ул,Озерная ,д.11,7717170,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1982 +2281115,г Москва ул Озерная д.12,Москва,ул Озерная д.12,ул,Озерная ,д.12,7717173,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1955 +2281115,г Москва ул Озерная д.13,Москва,ул Озерная д.13,ул,Озерная ,д.13,7717175,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1982 +2281115,г Москва ул Озерная д.14,Москва,ул Озерная д.14,ул,Озерная ,д.14,7717178,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1955 +2281115,г Москва ул Озерная д.15,Москва,ул Озерная д.15,ул,Озерная ,д.15,7717179,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1977 +2281115,г Москва ул Озерная д.17,Москва,ул Озерная д.17,ул,Озерная ,д.17,7717181,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1976 +2281115,г Москва ул Озерная д.19 кор.1,Москва,ул Озерная д.19 кор.1,ул,Озерная ,д.19 кор.1,7717182,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1973 +2281115,г Москва ул Озерная д.19 кор.2,Москва,ул Озерная д.19 кор.2,ул,Озерная ,д.19 кор.2,7717185,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1977 +2281115,г Москва ул Озерная д.2 кор.1,Москва,ул Озерная д.2 кор.1,ул,Озерная ,д.2 кор.1,7582251,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,н.д. +2281115,г Москва ул Озерная д.2 кор.2,Москва,ул Озерная д.2 кор.2,ул,Озерная ,д.2 кор.2,7582262,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,н.д. +2281115,г Москва ул Озерная д.2 кор.3,Москва,ул Озерная д.2 кор.3,ул,Озерная ,д.2 кор.3,7582269,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,н.д. +2281115,г Москва ул Озерная д.2/12,Москва,ул Озерная д.2/12,ул,Озерная ,д.2/12,7717187,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1955 +2281115,г Москва ул Озерная д.20,Москва,ул Озерная д.20,ул,Озерная ,д.20,7717189,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1963 +2281115,г Москва ул Озерная д.21 кор.1,Москва,ул Озерная д.21 кор.1,ул,Озерная ,д.21 кор.1,7717192,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1977 +2281115,г Москва ул Озерная д.22,Москва,ул Озерная д.22,ул,Озерная ,д.22,7717193,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1961 +2281115,г Москва ул Озерная д.23 кор.1,Москва,ул Озерная д.23 кор.1,ул,Озерная ,д.23 кор.1,7717198,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1978 +2281115,г Москва ул Озерная д.23 кор.2,Москва,ул Озерная д.23 кор.2,ул,Озерная ,д.23 кор.2,7709638,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1978 +2281115,г Москва ул Озерная д.24,Москва,ул Озерная д.24,ул,Озерная ,д.24,7717200,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1960 +2281115,г Москва ул Озерная д.25,Москва,ул Озерная д.25,ул,Озерная ,д.25,7717201,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1973 +2281115,г Москва ул Озерная д.26,Москва,ул Озерная д.26,ул,Озерная ,д.26,7717203,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1968 +2281115,г Москва ул Озерная д.27,Москва,ул Озерная д.27,ул,Озерная ,д.27,7717204,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1974 +2281115,г Москва ул Озерная д.28,Москва,ул Озерная д.28,ул,Озерная ,д.28,7717206,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1964 +2281115,г Москва ул Озерная д.29 кор.1,Москва,ул Озерная д.29 кор.1,ул,Озерная ,д.29 кор.1,7717207,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1974 +2281115,г Москва ул Озерная д.29 кор.3,Москва,ул Озерная д.29 кор.3,ул,Озерная ,д.29 кор.3,7717208,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1980 +2281115,г Москва ул Озерная д.30 кор.1,Москва,ул Озерная д.30 кор.1,ул,Озерная ,д.30 кор.1,7717211,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1964 +2281115,г Москва ул Озерная д.30 кор.2,Москва,ул Озерная д.30 кор.2,ул,Озерная ,д.30 кор.2,7717212,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1965 +2281115,г Москва ул Озерная д.31,Москва,ул Озерная д.31,ул,Озерная ,д.31,7717213,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1982 +2281115,г Москва ул Озерная д.31 кор.1,Москва,ул Озерная д.31 кор.1,ул,Озерная ,д.31 кор.1,7717215,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1975 +2281115,г Москва ул Озерная д.31 кор.2,Москва,ул Озерная д.31 кор.2,ул,Озерная ,д.31 кор.2,7717217,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1976 +2281115,г Москва ул Озерная д.31 кор.3,Москва,ул Озерная д.31 кор.3,ул,Озерная ,д.31 кор.3,7717220,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1976 +2281115,г Москва ул Озерная д.32 кор.1,Москва,ул Озерная д.32 кор.1,ул,Озерная ,д.32 кор.1,7717221,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1964 +2281115,г Москва ул Озерная д.32 кор.2,Москва,ул Озерная д.32 кор.2,ул,Озерная ,д.32 кор.2,7717223,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1964 +2281115,г Москва ул Озерная д.32 кор.3,Москва,ул Озерная д.32 кор.3,ул,Озерная ,д.32 кор.3,7717224,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1964 +2281115,г Москва ул Озерная д.34 кор.1,Москва,ул Озерная д.34 кор.1,ул,Озерная ,д.34 кор.1,7717226,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1964 +2281115,г Москва ул Озерная д.34 кор.2,Москва,ул Озерная д.34 кор.2,ул,Озерная ,д.34 кор.2,7717228,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1963 +2281115,г Москва ул Озерная д.34 кор.3,Москва,ул Озерная д.34 кор.3,ул,Озерная ,д.34 кор.3,7717231,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1963 +2281115,г Москва ул Озерная д.36,Москва,ул Озерная д.36,ул,Озерная ,д.36,7717233,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1967 +2281115,г Москва ул Озерная д.38,Москва,ул Озерная д.38,ул,Озерная ,д.38,7717234,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1966 +2281115,г Москва ул Озерная д.4 кор.1,Москва,ул Озерная д.4 кор.1,ул,Озерная ,д.4 кор.1,7582271,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,н.д. +2281115,г Москва ул Озерная д.4 кор.2,Москва,ул Озерная д.4 кор.2,ул,Озерная ,д.4 кор.2,7582275,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,н.д. +2281115,г Москва ул Озерная д.4/9,Москва,ул Озерная д.4/9,ул,Озерная ,д.4/9,7717237,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1954 +2281115,г Москва ул Озерная д.40,Москва,ул Озерная д.40,ул,Озерная ,д.40,7717240,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ул Озерная д.6,Москва,ул Озерная д.6,ул,Озерная ,д.6,7717241,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1965 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.1,Москва,ул Очаковская Б. д.1,ул,Очаковская Б. ,д.1,7582312,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,н.д. +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.11,Москва,ул Очаковская Б. д.11,ул,Очаковская Б. ,д.11,7717243,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1954 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.14,Москва,ул Очаковская Б. д.14,ул,Очаковская Б. ,д.14,7717245,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1960 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.15,Москва,ул Очаковская Б. д.15,ул,Очаковская Б. ,д.15,7717246,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1975 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.16,Москва,ул Очаковская Б. д.16,ул,Очаковская Б. ,д.16,7717248,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1958 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.17,Москва,ул Очаковская Б. д.17,ул,Очаковская Б. ,д.17,7717250,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.19,Москва,ул Очаковская Б. д.19,ул,Очаковская Б. ,д.19,7717252,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.20,Москва,ул Очаковская Б. д.20,ул,Очаковская Б. ,д.20,7717253,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1956 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.21,Москва,ул Очаковская Б. д.21,ул,Очаковская Б. ,д.21,7717256,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.22,Москва,ул Очаковская Б. д.22,ул,Очаковская Б. ,д.22,7717257,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1956 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.23/8,Москва,ул Очаковская Б. д.23/8,ул,Очаковская Б. ,д.23/8,7717259,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1956 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.24,Москва,ул Очаковская Б. д.24,ул,Очаковская Б. ,д.24,7717260,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1995 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.26,Москва,ул Очаковская Б. д.26,ул,Очаковская Б. ,д.26,7923062,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2005 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.27,Москва,ул Очаковская Б. д.27,ул,Очаковская Б. ,д.27,7717265,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1958 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.28,Москва,ул Очаковская Б. д.28,ул,Очаковская Б. ,д.28,8033080,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2003 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.29,Москва,ул Очаковская Б. д.29,ул,Очаковская Б. ,д.29,7717267,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1956 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.3,Москва,ул Очаковская Б. д.3,ул,Очаковская Б. ,д.3,7582318,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,н.д. +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.30,Москва,ул Очаковская Б. д.30,ул,Очаковская Б. ,д.30,7918710,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1954 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.32,Москва,ул Очаковская Б. д.32,ул,Очаковская Б. ,д.32,7919859,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2003 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.33,Москва,ул Очаковская Б. д.33,ул,Очаковская Б. ,д.33,7717279,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1958 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.34,Москва,ул Очаковская Б. д.34,ул,Очаковская Б. ,д.34,7717281,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1961 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.36,Москва,ул Очаковская Б. д.36,ул,Очаковская Б. ,д.36,7717282,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1956 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.37,Москва,ул Очаковская Б. д.37,ул,Очаковская Б. ,д.37,7717284,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1966 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.40,Москва,ул Очаковская Б. д.40,ул,Очаковская Б. ,д.40,7720325,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2004 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.41,Москва,ул Очаковская Б. д.41,ул,Очаковская Б. ,д.41,7717287,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1968 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.42,Москва,ул Очаковская Б. д.42,ул,Очаковская Б. ,д.42,7720329,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2004 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.42 кор.1,Москва,ул Очаковская Б. д.42 кор.1,ул,Очаковская Б. ,д.42 кор.1,7720331,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2005 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.43,Москва,ул Очаковская Б. д.43,ул,Очаковская Б. ,д.43,7717289,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1964 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.45 кор.1,Москва,ул Очаковская Б. д.45 кор.1,ул,Очаковская Б. ,д.45 кор.1,7717291,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1965 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.45 кор.2,Москва,ул Очаковская Б. д.45 кор.2,ул,Очаковская Б. ,д.45 кор.2,7717293,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1969 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.47,Москва,ул Очаковская Б. д.47,ул,Очаковская Б. ,д.47,7717295,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.5,Москва,ул Очаковская Б. д.5,ул,Очаковская Б. ,д.5,7582323,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,н.д. +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.9,Москва,ул Очаковская Б. д.9,ул,Очаковская Б. ,д.9,7717298,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1957 +2281115,г Москва ул Пржевальского д.10,Москва,ул Пржевальского д.10,ул,Пржевальского ,д.10,7717360,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1960 +2281115,г Москва ул Пржевальского д.10А,Москва,ул Пржевальского д.10А,ул,Пржевальского ,д.10А,7717362,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1960 +2281115,г Москва ул Пржевальского д.12,Москва,ул Пржевальского д.12,ул,Пржевальского ,д.12,7717363,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1960 +2281115,г Москва ул Пржевальского д.14/16,Москва,ул Пржевальского д.14/16,ул,Пржевальского ,д.14/16,7717365,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1961 +2281115,г Москва ул Пржевальского д.2,Москва,ул Пржевальского д.2,ул,Пржевальского ,д.2,7861060,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2003 +2281115,г Москва ул Пржевальского д.5,Москва,ул Пржевальского д.5,ул,Пржевальского ,д.5,7717366,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1998 +2281115,г Москва ул Пржевальского д.9,Москва,ул Пржевальского д.9,ул,Пржевальского ,д.9,7717368,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ул Рябиновая д.42,Москва,ул Рябиновая д.42,ул,Рябиновая ,д.42,8033972,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,н.д. +2281115,г Москва ул Староволынская д.12 кор.1,Москва,ул Староволынская д.12 кор.1,ул,Староволынская ,д.12 кор.1,7863884,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1992 +2281115,г Москва ул Староволынская д.12 кор.2,Москва,ул Староволынская д.12 кор.2,ул,Староволынская ,д.12 кор.2,7769821,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2008 +2281115,г Москва ул Староволынская д.12 кор.3,Москва,ул Староволынская д.12 кор.3,ул,Староволынская ,д.12 кор.3,7770085,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2010 +2281115,г Москва ул Староволынская д.15 кор.1,Москва,ул Староволынская д.15 кор.1,ул,Староволынская ,д.15 кор.1,7866957,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2006 +2281115,г Москва ул Староволынская д.15 кор.2,Москва,ул Староволынская д.15 кор.2,ул,Староволынская ,д.15 кор.2,7863885,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2006 +2281115,г Москва ул Староволынская д.15 кор.3,Москва,ул Староволынская д.15 кор.3,ул,Староволынская ,д.15 кор.3,7928887,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2006 +2281115,г Москва ул Староволынская д.15 кор.4,Москва,ул Староволынская д.15 кор.4,ул,Староволынская ,д.15 кор.4,7930552,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2006 +2281115,г Москва ул Староволынская д.15 кор.5,Москва,ул Староволынская д.15 кор.5,ул,Староволынская ,д.15 кор.5,7930569,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2006 +2281115,г Москва ул Староволынская д.15 кор.6,Москва,ул Староволынская д.15 кор.6,ул,Староволынская ,д.15 кор.6,7930584,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2006 +2281115,г Москва ш Аминьевское д.1,Москва,ш Аминьевское д.1,ш,Аминьевское ,д.1,7716105,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1983 +2281115,г Москва ш Аминьевское д.13,Москва,ш Аминьевское д.13,ш,Аминьевское ,д.13,8059623,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1973 +2281115,г Москва ш Аминьевское д.15,Москва,ш Аминьевское д.15,ш,Аминьевское ,д.15,8059591,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1976 +2281115,г Москва ш Аминьевское д.17,Москва,ш Аминьевское д.17,ш,Аминьевское ,д.17,8059596,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1976 +2281115,г Москва ш Аминьевское д.3,Москва,ш Аминьевское д.3,ш,Аминьевское ,д.3,7716263,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,19983 +2281115,г Москва ш Очаковское д.11 кор.1,Москва,ш Очаковское д.11 кор.1,ш,Очаковское ,д.11 кор.1,7717310,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ш Очаковское д.13 кор.1,Москва,ш Очаковское д.13 кор.1,ш,Очаковское ,д.13 кор.1,7717312,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ш Очаковское д.13 кор.2,Москва,ш Очаковское д.13 кор.2,ш,Очаковское ,д.13 кор.2,7717313,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1970 +2281115,г Москва ш Очаковское д.15 кор.1,Москва,ш Очаковское д.15 кор.1,ш,Очаковское ,д.15 кор.1,7717315,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ш Очаковское д.15 кор.2,Москва,ш Очаковское д.15 кор.2,ш,Очаковское ,д.15 кор.2,7717316,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1970 +2281115,г Москва ш Очаковское д.17 кор.1,Москва,ш Очаковское д.17 кор.1,ш,Очаковское ,д.17 кор.1,7717317,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ш Очаковское д.17 кор.2,Москва,ш Очаковское д.17 кор.2,ш,Очаковское ,д.17 кор.2,7717318,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1970 +2281115,г Москва ш Очаковское д.19 кор.1,Москва,ш Очаковское д.19 кор.1,ш,Очаковское ,д.19 кор.1,7717320,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1970 +2281115,г Москва ш Очаковское д.19 кор.2,Москва,ш Очаковское д.19 кор.2,ш,Очаковское ,д.19 кор.2,7717321,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1970 +2281115,г Москва ш Очаковское д.2 кор.1,Москва,ш Очаковское д.2 кор.1,ш,Очаковское ,д.2 кор.1,7717323,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1962 +2281115,г Москва ш Очаковское д.2 кор.2,Москва,ш Очаковское д.2 кор.2,ш,Очаковское ,д.2 кор.2,7717324,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1966 +2281115,г Москва ш Очаковское д.2 кор.3,Москва,ш Очаковское д.2 кор.3,ш,Очаковское ,д.2 кор.3,7717326,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1968 +2281115,г Москва ш Очаковское д.2 кор.4,Москва,ш Очаковское д.2 кор.4,ш,Очаковское ,д.2 кор.4,7717328,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1970 +2281115,г Москва ш Очаковское д.21 кор.1,Москва,ш Очаковское д.21 кор.1,ш,Очаковское ,д.21 кор.1,7717329,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ш Очаковское д.21 кор.2,Москва,ш Очаковское д.21 кор.2,ш,Очаковское ,д.21 кор.2,7717332,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1978 +2281115,г Москва ш Очаковское д.4 кор.1,Москва,ш Очаковское д.4 кор.1,ш,Очаковское ,д.4 кор.1,7717333,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1966 +2281115,г Москва ш Очаковское д.4 кор.2,Москва,ш Очаковское д.4 кор.2,ш,Очаковское ,д.4 кор.2,7717336,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1969 +2281115,г Москва ш Очаковское д.4 кор.3,Москва,ш Очаковское д.4 кор.3,ш,Очаковское ,д.4 кор.3,7717337,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1968 +2281115,г Москва ш Очаковское д.4 кор.4,Москва,ш Очаковское д.4 кор.4,ш,Очаковское ,д.4 кор.4,7717340,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1968 +2281115,г Москва ш Очаковское д.4 кор.5,Москва,ш Очаковское д.4 кор.5,ш,Очаковское ,д.4 кор.5,7717341,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ш Очаковское д.6 кор.1,Москва,ш Очаковское д.6 кор.1,ш,Очаковское ,д.6 кор.1,7666035,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ш Очаковское д.6 кор.2,Москва,ш Очаковское д.6 кор.2,ш,Очаковское ,д.6 кор.2,7717343,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1969 +2281115,г Москва ш Очаковское д.6 кор.3,Москва,ш Очаковское д.6 кор.3,ш,Очаковское ,д.6 кор.3,7717344,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1968 +2281115,г Москва ш Очаковское д.6 кор.4,Москва,ш Очаковское д.6 кор.4,ш,Очаковское ,д.6 кор.4,7717347,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1998 +2281115,г Москва ш Очаковское д.8 кор.1,Москва,ш Очаковское д.8 кор.1,ш,Очаковское ,д.8 кор.1,7717349,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1970 +2281115,г Москва ш Очаковское д.8 кор.2,Москва,ш Очаковское д.8 кор.2,ш,Очаковское ,д.8 кор.2,7717351,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ш Очаковское д.8 кор.3,Москва,ш Очаковское д.8 кор.3,ш,Очаковское ,д.8 кор.3,7717354,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1976 +2281115,г Москва ш Очаковское д.8 кор.4,Москва,ш Очаковское д.8 кор.4,ш,Очаковское ,д.8 кор.4,7717355,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1978 +2281115,г Москва ш Очаковское д.8 кор.6,Москва,ш Очаковское д.8 кор.6,ш,Очаковское ,д.8 кор.6,7717357,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2009 +2281115,г Москва ш Очаковское д.8 кор.7,Москва,ш Очаковское д.8 кор.7,ш,Очаковское ,д.8 кор.7,7717359,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2009 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.20,Москва,пр-кт Вернадского д.20,пр-кт,Вернадского ,д.20,7671668,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.22,Москва,пр-кт Вернадского д.22,пр-кт,Вернадского ,д.22,7671753,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.24,Москва,пр-кт Вернадского д.24,пр-кт,Вернадского ,д.24,7671769,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.24а,Москва,пр-кт Вернадского д.24а,пр-кт,Вернадского ,д.24а,8198788,муниципальный округ Проспект Вернадского,1969 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.26,Москва,пр-кт Вернадского д.26,пр-кт,Вернадского ,д.26,7671847,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.32/70,Москва,пр-кт Вернадского д.32/70,пр-кт,Вернадского ,д.32/70,7671859,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.32/71,Москва,пр-кт Вернадского д.32/71,пр-кт,Вернадского ,д.32/71,7672044,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.37 кор.1А,Москва,пр-кт Вернадского д.37 кор.1А,пр-кт,Вернадского ,д.37 кор.1А,8132254,муниципальный округ Проспект Вернадского,н.д. +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.38а,Москва,пр-кт Вернадского д.38а,пр-кт,Вернадского ,д.38а,7672229,муниципальный округ Проспект Вернадского,1969 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.42 кор.1,Москва,пр-кт Вернадского д.42 кор.1,пр-кт,Вернадского ,д.42 кор.1,7672238,муниципальный округ Проспект Вернадского,2010 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.42 кор.2,Москва,пр-кт Вернадского д.42 кор.2,пр-кт,Вернадского ,д.42 кор.2,7672250,муниципальный округ Проспект Вернадского,2008 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.45,Москва,пр-кт Вернадского д.45,пр-кт,Вернадского ,д.45,7672258,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.47,Москва,пр-кт Вернадского д.47,пр-кт,Вернадского ,д.47,7672297,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.49,Москва,пр-кт Вернадского д.49,пр-кт,Вернадского ,д.49,7672318,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.50,Москва,пр-кт Вернадского д.50,пр-кт,Вернадского ,д.50,7672325,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.50А,Москва,пр-кт Вернадского д.50А,пр-кт,Вернадского ,д.50А,8193693,муниципальный округ Проспект Вернадского,1969 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.58,Москва,пр-кт Вернадского д.58,пр-кт,Вернадского ,д.58,7672331,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.59,Москва,пр-кт Вернадского д.59,пр-кт,Вернадского ,д.59,7672343,муниципальный округ Проспект Вернадского,1969 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.59а,Москва,пр-кт Вернадского д.59а,пр-кт,Вернадского ,д.59а,7672371,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.64,Москва,пр-кт Вернадского д.64,пр-кт,Вернадского ,д.64,7672384,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.64А,Москва,пр-кт Вернадского д.64А,пр-кт,Вернадского ,д.64А,8065506,муниципальный округ Проспект Вернадского,1969 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.66,Москва,пр-кт Вернадского д.66,пр-кт,Вернадского ,д.66,7672389,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.67,Москва,пр-кт Вернадского д.67,пр-кт,Вернадского ,д.67,7672395,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.68,Москва,пр-кт Вернадского д.68,пр-кт,Вернадского ,д.68,7672403,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.69,Москва,пр-кт Вернадского д.69,пр-кт,Вернадского ,д.69,7672408,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.69 кор.1,Москва,пр-кт Вернадского д.69 кор.1,пр-кт,Вернадского ,д.69 кор.1,7692471,муниципальный округ Проспект Вернадского,н.д. +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.70,Москва,пр-кт Вернадского д.70,пр-кт,Вернадского ,д.70,7672413,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.70а,Москва,пр-кт Вернадского д.70а,пр-кт,Вернадского ,д.70а,8198784,муниципальный округ Проспект Вернадского,1969 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.71,Москва,пр-кт Вернадского д.71,пр-кт,Вернадского ,д.71,7672421,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.72,Москва,пр-кт Вернадского д.72,пр-кт,Вернадского ,д.72,7672430,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.73,Москва,пр-кт Вернадского д.73,пр-кт,Вернадского ,д.73,7672434,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.74/50,Москва,пр-кт Вернадского д.74/50,пр-кт,Вернадского ,д.74/50,7672442,муниципальный округ Проспект Вернадского,н.д. +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.75,Москва,пр-кт Вернадского д.75,пр-кт,Вернадского ,д.75,7672447,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.77,Москва,пр-кт Вернадского д.77,пр-кт,Вернадского ,д.77,7672453,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.79,Москва,пр-кт Вернадского д.79,пр-кт,Вернадского ,д.79,7672476,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.81,Москва,пр-кт Вернадского д.81,пр-кт,Вернадского ,д.81,7672483,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.83,Москва,пр-кт Вернадского д.83,пр-кт,Вернадского ,д.83,7672487,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.85,Москва,пр-кт Вернадского д.85,пр-кт,Вернадского ,д.85,7672490,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Ленинский д.102,Москва,пр-кт Ленинский д.102,пр-кт,Ленинский ,д.102,7675105,муниципальный округ Проспект Вернадского,1967 +2281116,г Москва пр-кт Ленинский д.106 кор.1,Москва,пр-кт Ленинский д.106 кор.1,пр-кт,Ленинский ,д.106 кор.1,7962195,муниципальный округ Проспект Вернадского,2003 +2281116,г Москва пр-кт Ленинский д.110 кор.1,Москва,пр-кт Ленинский д.110 кор.1,пр-кт,Ленинский ,д.110 кор.1,7675112,муниципальный округ Проспект Вернадского,1967 +2281116,г Москва пр-кт Ленинский д.110 кор.3,Москва,пр-кт Ленинский д.110 кор.3,пр-кт,Ленинский ,д.110 кор.3,7675122,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва пр-кт Ленинский д.110 кор.4,Москва,пр-кт Ленинский д.110 кор.4,пр-кт,Ленинский ,д.110 кор.4,7675124,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва пр-кт Ленинский д.114,Москва,пр-кт Ленинский д.114,пр-кт,Ленинский ,д.114,8163258,муниципальный округ Проспект Вернадского,2009 +2281116,г Москва пр-кт Ленинский д.116 кор.1,Москва,пр-кт Ленинский д.116 кор.1,пр-кт,Ленинский ,д.116 кор.1,8037679,муниципальный округ Проспект Вернадского,1998 +2281116,г Москва пр-кт Ленинский д.122,Москва,пр-кт Ленинский д.122,пр-кт,Ленинский ,д.122,7675130,муниципальный округ Проспект Вернадского,1967 +2281116,г Москва пр-кт Ленинский д.128 кор.1,Москва,пр-кт Ленинский д.128 кор.1,пр-кт,Ленинский ,д.128 кор.1,7832562,муниципальный округ Проспект Вернадского,2001 +2281116,г Москва пр-кт Ленинский д.130 кор.1,Москва,пр-кт Ленинский д.130 кор.1,пр-кт,Ленинский ,д.130 кор.1,7675135,муниципальный округ Проспект Вернадского,1970 +2281116,г Москва пр-кт Ленинский д.130 кор.2,Москва,пр-кт Ленинский д.130 кор.2,пр-кт,Ленинский ,д.130 кор.2,7675146,муниципальный округ Проспект Вернадского,1972 +2281116,г Москва пр-кт Ленинский д.134,Москва,пр-кт Ленинский д.134,пр-кт,Ленинский ,д.134,7675150,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Ленинский д.136,Москва,пр-кт Ленинский д.136,пр-кт,Ленинский ,д.136,7675153,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Ленинский д.138,Москва,пр-кт Ленинский д.138,пр-кт,Ленинский ,д.138,7675162,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Ленинский д.92 кор.1,Москва,пр-кт Ленинский д.92 кор.1,пр-кт,Ленинский ,д.92 кор.1,8031257,муниципальный округ Проспект Вернадского,2006 +2281116,г Москва пр-кт Ленинский д.94а,Москва,пр-кт Ленинский д.94а,пр-кт,Ленинский ,д.94а,7675093,муниципальный округ Проспект Вернадского,1967 +2281116,г Москва пр-кт Ленинский д.98 кор.1,Москва,пр-кт Ленинский д.98 кор.1,пр-кт,Ленинский ,д.98 кор.1,8033204,муниципальный округ Проспект Вернадского,2002 +2281116,г Москва пр-кт Ленинский д.98 кор.корп. 1,Москва,пр-кт Ленинский д.98 кор.корп. 1,пр-кт,Ленинский ,д.98 кор.корп. 1,8031162,муниципальный округ Проспект Вернадского,н.д. +2281116,г Москва ул Коштоянца д.1/83,Москва,ул Коштоянца д.1/83,ул,Коштоянца ,д.1/83,7673518,муниципальный округ Проспект Вернадского,1966 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.10,Москва,ул Коштоянца д.10,ул,Коштоянца ,д.10,7709363,муниципальный округ Проспект Вернадского,1984 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.11,Москва,ул Коштоянца д.11,ул,Коштоянца ,д.11,7673612,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.12,Москва,ул Коштоянца д.12,ул,Коштоянца ,д.12,8143232,муниципальный округ Проспект Вернадского,2004 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.13,Москва,ул Коштоянца д.13,ул,Коштоянца ,д.13,7673618,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.15,Москва,ул Коштоянца д.15,ул,Коштоянца ,д.15,7673624,муниципальный округ Проспект Вернадского,1966 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.17,Москва,ул Коштоянца д.17,ул,Коштоянца ,д.17,7673656,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.19,Москва,ул Коштоянца д.19,ул,Коштоянца ,д.19,7673671,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.1а,Москва,ул Коштоянца д.1а,ул,Коштоянца ,д.1а,7673547,муниципальный округ Проспект Вернадского,1965 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.2,Москва,ул Коштоянца д.2,ул,Коштоянца ,д.2,7709336,муниципальный округ Проспект Вернадского,1981 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.21,Москва,ул Коштоянца д.21,ул,Коштоянца ,д.21,7673682,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.21а,Москва,ул Коштоянца д.21а,ул,Коштоянца ,д.21а,7673691,муниципальный округ Проспект Вернадского,1966 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.23,Москва,ул Коштоянца д.23,ул,Коштоянца ,д.23,7673704,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.25,Москва,ул Коштоянца д.25,ул,Коштоянца ,д.25,7673713,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.27,Москва,ул Коштоянца д.27,ул,Коштоянца ,д.27,7673734,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.29,Москва,ул Коштоянца д.29,ул,Коштоянца ,д.29,7673743,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.3,Москва,ул Коштоянца д.3,ул,Коштоянца ,д.3,7673563,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.31,Москва,ул Коштоянца д.31,ул,Коштоянца ,д.31,7673755,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.33,Москва,ул Коштоянца д.33,ул,Коштоянца ,д.33,7673763,муниципальный округ Проспект Вернадского,1966 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.35,Москва,ул Коштоянца д.35,ул,Коштоянца ,д.35,7673772,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.37,Москва,ул Коштоянца д.37,ул,Коштоянца ,д.37,7673779,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.39,Москва,ул Коштоянца д.39,ул,Коштоянца ,д.39,7675079,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.41,Москва,ул Коштоянца д.41,ул,Коштоянца ,д.41,7675086,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.5,Москва,ул Коштоянца д.5,ул,Коштоянца ,д.5,7673586,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.6,Москва,ул Коштоянца д.6,ул,Коштоянца ,д.6,7709354,муниципальный округ Проспект Вернадского,1987 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.7,Москва,ул Коштоянца д.7,ул,Коштоянца ,д.7,7673598,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.9,Москва,ул Коштоянца д.9,ул,Коштоянца ,д.9,7673607,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Кравченко д.11,Москва,ул Кравченко д.11,ул,Кравченко ,д.11,7673497,муниципальный округ Проспект Вернадского,1999 +2281116,г Москва ул Кравченко д.9,Москва,ул Кравченко д.9,ул,Кравченко ,д.9,7673490,муниципальный округ Проспект Вернадского,1999 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.10,Москва,ул Лобачевского д.10,ул,Лобачевского ,д.10,7675193,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.12,Москва,ул Лобачевского д.12,ул,Лобачевского ,д.12,7675205,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.16,Москва,ул Лобачевского д.16,ул,Лобачевского ,д.16,7675212,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.18,Москва,ул Лобачевского д.18,ул,Лобачевского ,д.18,7675284,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.2,Москва,ул Лобачевского д.2,ул,Лобачевского ,д.2,7675172,муниципальный округ Проспект Вернадского,1976 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.22,Москва,ул Лобачевского д.22,ул,Лобачевского ,д.22,8205118,муниципальный округ Проспект Вернадского,1964 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.24,Москва,ул Лобачевского д.24,ул,Лобачевского ,д.24,7675351,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.26,Москва,ул Лобачевского д.26,ул,Лобачевского ,д.26,7675392,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.28,Москва,ул Лобачевского д.28,ул,Лобачевского ,д.28,7675400,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.32,Москва,ул Лобачевского д.32,ул,Лобачевского ,д.32,7675407,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.34,Москва,ул Лобачевского д.34,ул,Лобачевского ,д.34,7675416,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.36,Москва,ул Лобачевского д.36,ул,Лобачевского ,д.36,7675420,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.4 кор.1,Москва,ул Лобачевского д.4 кор.1,ул,Лобачевского ,д.4 кор.1,7675179,муниципальный округ Проспект Вернадского,2007 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.40,Москва,ул Лобачевского д.40,ул,Лобачевского ,д.40,7675428,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.41,Москва,ул Лобачевского д.41,ул,Лобачевского ,д.41,7579050,муниципальный округ Проспект Вернадского,н.д. +2281116,г Москва ул Лобачевского д.43,Москва,ул Лобачевского д.43,ул,Лобачевского ,д.43,7579054,муниципальный округ Проспект Вернадского,н.д. +2281116,г Москва ул Лобачевского д.44,Москва,ул Лобачевского д.44,ул,Лобачевского ,д.44,7675436,муниципальный округ Проспект Вернадского,1964 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.44а,Москва,ул Лобачевского д.44а,ул,Лобачевского ,д.44а,7675440,муниципальный округ Проспект Вернадского,1964 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.45,Москва,ул Лобачевского д.45,ул,Лобачевского ,д.45,7582144,муниципальный округ Проспект Вернадского,н.д. +2281116,г Москва ул Лобачевского д.46,Москва,ул Лобачевского д.46,ул,Лобачевского ,д.46,7675448,муниципальный округ Проспект Вернадского,1964 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.48/87,Москва,ул Лобачевского д.48/87,ул,Лобачевского ,д.48/87,7675461,муниципальный округ Проспект Вернадского,1964 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.60,Москва,ул Лобачевского д.60,ул,Лобачевского ,д.60,7675472,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.62,Москва,ул Лобачевского д.62,ул,Лобачевского ,д.62,7675480,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.64,Москва,ул Лобачевского д.64,ул,Лобачевского ,д.64,7675493,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.68,Москва,ул Лобачевского д.68,ул,Лобачевского ,д.68,7675498,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.68а,Москва,ул Лобачевского д.68а,ул,Лобачевского ,д.68а,7675509,муниципальный округ Проспект Вернадского,1972 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.70,Москва,ул Лобачевского д.70,ул,Лобачевского ,д.70,7675531,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.74,Москва,ул Лобачевского д.74,ул,Лобачевского ,д.74,7675544,муниципальный округ Проспект Вернадского,1970 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.76,Москва,ул Лобачевского д.76,ул,Лобачевского ,д.76,7675594,муниципальный округ Проспект Вернадского,1969 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.78,Москва,ул Лобачевского д.78,ул,Лобачевского ,д.78,7675601,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.8,Москва,ул Лобачевского д.8,ул,Лобачевского ,д.8,7675184,муниципальный округ Проспект Вернадского,2008 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.80,Москва,ул Лобачевского д.80,ул,Лобачевского ,д.80,7675609,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.82,Москва,ул Лобачевского д.82,ул,Лобачевского ,д.82,7675612,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.84,Москва,ул Лобачевского д.84,ул,Лобачевского ,д.84,7675616,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.86,Москва,ул Лобачевского д.86,ул,Лобачевского ,д.86,7675624,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.92 кор.1,Москва,ул Лобачевского д.92 кор.1,ул,Лобачевского ,д.92 кор.1,7675632,муниципальный округ Проспект Вернадского,2000 +2281116,г Москва ул Удальцова д.1 кор.1,Москва,ул Удальцова д.1 кор.1,ул,Удальцова ,д.1 кор.1,8042045,муниципальный округ Проспект Вернадского,2007 +2281116,г Москва ул Удальцова д.10,Москва,ул Удальцова д.10,ул,Удальцова ,д.10,7672866,муниципальный округ Проспект Вернадского,1966 +2281116,г Москва ул Удальцова д.14,Москва,ул Удальцова д.14,ул,Удальцова ,д.14,7672869,муниципальный округ Проспект Вернадского,1966 +2281116,г Москва ул Удальцова д.16,Москва,ул Удальцова д.16,ул,Удальцова ,д.16,7672871,муниципальный округ Проспект Вернадского,1966 +2281116,г Москва ул Удальцова д.17 кор.1,Москва,ул Удальцова д.17 кор.1,ул,Удальцова ,д.17 кор.1,8034170,муниципальный округ Проспект Вернадского,2005 +2281116,г Москва ул Удальцова д.17 кор.2,Москва,ул Удальцова д.17 кор.2,ул,Удальцова ,д.17 кор.2,7672880,муниципальный округ Проспект Вернадского,2006 +2281116,г Москва ул Удальцова д.19 кор.1,Москва,ул Удальцова д.19 кор.1,ул,Удальцова ,д.19 кор.1,8182083,муниципальный округ Проспект Вернадского,н.д. +2281116,г Москва ул Удальцова д.19 кор.2,Москва,ул Удальцова д.19 кор.2,ул,Удальцова ,д.19 кор.2,7672885,муниципальный округ Проспект Вернадского,2001 +2281116,г Москва ул Удальцова д.22,Москва,ул Удальцова д.22,ул,Удальцова ,д.22,7707270,муниципальный округ Проспект Вернадского,1978 +2281116,г Москва ул Удальцова д.23,Москва,ул Удальцова д.23,ул,Удальцова ,д.23,8049780,муниципальный округ Проспект Вернадского,2004 +2281116,г Москва ул Удальцова д.24,Москва,ул Удальцова д.24,ул,Удальцова ,д.24,7707280,муниципальный округ Проспект Вернадского,1978 +2281116,г Москва ул Удальцова д.26,Москва,ул Удальцова д.26,ул,Удальцова ,д.26,7707289,муниципальный округ Проспект Вернадского,1979 +2281116,г Москва ул Удальцова д.27,Москва,ул Удальцова д.27,ул,Удальцова ,д.27,8034980,муниципальный округ Проспект Вернадского,2004 +2281116,г Москва ул Удальцова д.28,Москва,ул Удальцова д.28,ул,Удальцова ,д.28,7707301,муниципальный округ Проспект Вернадского,1980 +2281116,г Москва ул Удальцова д.3 кор.10,Москва,ул Удальцова д.3 кор.10,ул,Удальцова ,д.3 кор.10,7672543,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Удальцова д.3 кор.11,Москва,ул Удальцова д.3 кор.11,ул,Удальцова ,д.3 кор.11,7672549,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Удальцова д.3 кор.12,Москва,ул Удальцова д.3 кор.12,ул,Удальцова ,д.3 кор.12,7672555,муниципальный округ Проспект Вернадского,1974 +2281116,г Москва ул Удальцова д.3 кор.13,Москва,ул Удальцова д.3 кор.13,ул,Удальцова ,д.3 кор.13,7672557,муниципальный округ Проспект Вернадского,1973 +2281116,г Москва ул Удальцова д.3 кор.14,Москва,ул Удальцова д.3 кор.14,ул,Удальцова ,д.3 кор.14,7672851,муниципальный округ Проспект Вернадского,2004 +2281116,г Москва ул Удальцова д.3 кор.2,Москва,ул Удальцова д.3 кор.2,ул,Удальцова ,д.3 кор.2,7672496,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Удальцова д.3 кор.3,Москва,ул Удальцова д.3 кор.3,ул,Удальцова ,д.3 кор.3,7672505,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Удальцова д.3 кор.4,Москва,ул Удальцова д.3 кор.4,ул,Удальцова ,д.3 кор.4,7672509,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Удальцова д.3 кор.5,Москва,ул Удальцова д.3 кор.5,ул,Удальцова ,д.3 кор.5,7672515,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Удальцова д.3 кор.6,Москва,ул Удальцова д.3 кор.6,ул,Удальцова ,д.3 кор.6,7672522,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Удальцова д.3 кор.7,Москва,ул Удальцова д.3 кор.7,ул,Удальцова ,д.3 кор.7,7672532,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Удальцова д.3 кор.8,Москва,ул Удальцова д.3 кор.8,ул,Удальцова ,д.3 кор.8,7672536,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Удальцова д.3 кор.9,Москва,ул Удальцова д.3 кор.9,ул,Удальцова ,д.3 кор.9,7672542,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Удальцова д.30,Москва,ул Удальцова д.30,ул,Удальцова ,д.30,7707310,муниципальный округ Проспект Вернадского,1988 +2281116,г Москва ул Удальцова д.32,Москва,ул Удальцова д.32,ул,Удальцова ,д.32,7707315,муниципальный округ Проспект Вернадского,1989 +2281116,г Москва ул Удальцова д.33,Москва,ул Удальцова д.33,ул,Удальцова ,д.33,7672892,муниципальный округ Проспект Вернадского,1961 +2281116,г Москва ул Удальцова д.35,Москва,ул Удальцова д.35,ул,Удальцова ,д.35,7673076,муниципальный округ Проспект Вернадского,1961 +2281116,г Москва ул Удальцова д.37,Москва,ул Удальцова д.37,ул,Удальцова ,д.37,7673103,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Удальцова д.39,Москва,ул Удальцова д.39,ул,Удальцова ,д.39,7673138,муниципальный округ Проспект Вернадского,1961 +2281116,г Москва ул Удальцова д.4,Москва,ул Удальцова д.4,ул,Удальцова ,д.4,8198954,муниципальный округ Проспект Вернадского,1967 +2281116,г Москва ул Удальцова д.41,Москва,ул Удальцова д.41,ул,Удальцова ,д.41,7673337,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Удальцова д.43,Москва,ул Удальцова д.43,ул,Удальцова ,д.43,7673418,муниципальный округ Проспект Вернадского,1961 +2281116,г Москва ул Удальцова д.44,Москва,ул Удальцова д.44,ул,Удальцова ,д.44,7709282,муниципальный округ Проспект Вернадского,1998 +2281116,г Москва ул Удальцова д.45,Москва,ул Удальцова д.45,ул,Удальцова ,д.45,7673429,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Удальцова д.46,Москва,ул Удальцова д.46,ул,Удальцова ,д.46,7709018,муниципальный округ Проспект Вернадского,1998 +2281116,г Москва ул Удальцова д.47,Москва,ул Удальцова д.47,ул,Удальцова ,д.47,7673434,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Удальцова д.48,Москва,ул Удальцова д.48,ул,Удальцова ,д.48,7707449,муниципальный округ Проспект Вернадского,1998 +2281116,г Москва ул Удальцова д.49,Москва,ул Удальцова д.49,ул,Удальцова ,д.49,7673440,муниципальный округ Проспект Вернадского,1961 +2281116,г Москва ул Удальцова д.5 кор.1,Москва,ул Удальцова д.5 кор.1,ул,Удальцова ,д.5 кор.1,8042386,муниципальный округ Проспект Вернадского,1999 +2281116,г Москва ул Удальцова д.5 кор.2,Москва,ул Удальцова д.5 кор.2,ул,Удальцова ,д.5 кор.2,7672853,муниципальный округ Проспект Вернадского,2003 +2281116,г Москва ул Удальцова д.5 кор.3,Москва,ул Удальцова д.5 кор.3,ул,Удальцова ,д.5 кор.3,8049992,муниципальный округ Проспект Вернадского,н.д. +2281116,г Москва ул Удальцова д.50,Москва,ул Удальцова д.50,ул,Удальцова ,д.50,7709056,муниципальный округ Проспект Вернадского,1998 +2281116,г Москва ул Удальцова д.51,Москва,ул Удальцова д.51,ул,Удальцова ,д.51,7673447,муниципальный округ Проспект Вернадского,1961 +2281116,г Москва ул Удальцова д.52,Москва,ул Удальцова д.52,ул,Удальцова ,д.52,7709062,муниципальный округ Проспект Вернадского,1998 +2281116,г Москва ул Удальцова д.53,Москва,ул Удальцова д.53,ул,Удальцова ,д.53,7673453,муниципальный округ Проспект Вернадского,1961 +2281116,г Москва ул Удальцова д.55,Москва,ул Удальцова д.55,ул,Удальцова ,д.55,7673455,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Удальцова д.57,Москва,ул Удальцова д.57,ул,Удальцова ,д.57,7673464,муниципальный округ Проспект Вернадского,1961 +2281116,г Москва ул Удальцова д.59,Москва,ул Удальцова д.59,ул,Удальцова ,д.59,7673466,муниципальный округ Проспект Вернадского,1961 +2281116,г Москва ул Удальцова д.6,Москва,ул Удальцова д.6,ул,Удальцова ,д.6,7672856,муниципальный округ Проспект Вернадского,1969 +2281116,г Москва ул Удальцова д.61,Москва,ул Удальцова д.61,ул,Удальцова ,д.61,7673470,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Удальцова д.63,Москва,ул Удальцова д.63,ул,Удальцова ,д.63,7673474,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Удальцова д.65,Москва,ул Удальцова д.65,ул,Удальцова ,д.65,8038938,муниципальный округ Проспект Вернадского,2006 +2281116,г Москва ул Удальцова д.65а,Москва,ул Удальцова д.65а,ул,Удальцова ,д.65а,7673481,муниципальный округ Проспект Вернадского,1966 +2281116,г Москва ул Удальцова д.65Б,Москва,ул Удальцова д.65Б,ул,Удальцова ,д.65Б,7606404,муниципальный округ Проспект Вернадского,н.д. +2281116,г Москва ул Удальцова д.69,Москва,ул Удальцова д.69,ул,Удальцова ,д.69,7709643,муниципальный округ Проспект Вернадского,2006 +2281116,г Москва ул Удальцова д.7 кор.2,Москва,ул Удальцова д.7 кор.2,ул,Удальцова ,д.7 кор.2,7672860,муниципальный округ Проспект Вернадского,2002 +2281116,г Москва ул Удальцова д.77,Москва,ул Удальцова д.77,ул,Удальцова ,д.77,7709647,муниципальный округ Проспект Вернадского,2005 +2281116,г Москва ул Удальцова д.79,Москва,ул Удальцова д.79,ул,Удальцова ,д.79,8136585,муниципальный округ Проспект Вернадского,2004 +2281116,г Москва ул Удальцова д.81,Москва,ул Удальцова д.81,ул,Удальцова ,д.81,8136659,муниципальный округ Проспект Вернадского,2004 +2281116,г Москва ул Удальцова д.85 кор.1,Москва,ул Удальцова д.85 кор.1,ул,Удальцова ,д.85 кор.1,7709090,муниципальный округ Проспект Вернадского,1995 +2281116,г Москва ул Удальцова д.85 кор.4,Москва,ул Удальцова д.85 кор.4,ул,Удальцова ,д.85 кор.4,7709100,муниципальный округ Проспект Вернадского,2001 +2281000,г Москва пер Мосфильмовский 2-й д.1,Москва,пер Мосфильмовский 2-й д.1,пер,Мосфильмовский 2-й ,д.1,7724274,муниципальный округ Раменки,1966 +2281000,г Москва пер Мосфильмовский 2-й д.10,Москва,пер Мосфильмовский 2-й д.10,пер,Мосфильмовский 2-й ,д.10,7724270,муниципальный округ Раменки,1966 +2281000,г Москва пер Мосфильмовский 2-й д.12,Москва,пер Мосфильмовский 2-й д.12,пер,Мосфильмовский 2-й ,д.12,7724266,муниципальный округ Раменки,1971 +2281000,г Москва пер Мосфильмовский 2-й д.14,Москва,пер Мосфильмовский 2-й д.14,пер,Мосфильмовский 2-й ,д.14,7724262,муниципальный округ Раменки,1968 +2281000,г Москва пер Мосфильмовский 2-й д.18,Москва,пер Мосфильмовский 2-й д.18,пер,Мосфильмовский 2-й ,д.18,7724268,муниципальный округ Раменки,1967 +2281000,г Москва пер Мосфильмовский 2-й д.21,Москва,пер Мосфильмовский 2-й д.21,пер,Мосфильмовский 2-й ,д.21,7724261,муниципальный округ Раменки,1970 +2281000,г Москва пер Мосфильмовский 2-й д.22,Москва,пер Мосфильмовский 2-й д.22,пер,Мосфильмовский 2-й ,д.22,7724259,муниципальный округ Раменки,1967 +2281000,г Москва пер Мосфильмовский 2-й д.24,Москва,пер Мосфильмовский 2-й д.24,пер,Мосфильмовский 2-й ,д.24,7724258,муниципальный округ Раменки,1966 +2281000,г Москва пер Мосфильмовский 2-й д.3,Москва,пер Мосфильмовский 2-й д.3,пер,Мосфильмовский 2-й ,д.3,7724312,муниципальный округ Раменки,1966 +2281000,г Москва пер Мосфильмовский 2-й д.4,Москва,пер Мосфильмовский 2-й д.4,пер,Мосфильмовский 2-й ,д.4,7724310,муниципальный округ Раменки,1963 +2281000,г Москва пер Мосфильмовский 2-й д.6,Москва,пер Мосфильмовский 2-й д.6,пер,Мосфильмовский 2-й ,д.6,7724308,муниципальный округ Раменки,1965 +2281000,г Москва пр-кт Ломоносовский д.25 кор.1,Москва,пр-кт Ломоносовский д.25 кор.1,пр-кт,Ломоносовский ,д.25 кор.1,7666724,муниципальный округ Раменки,2010 +2281000,г Москва пр-кт Ломоносовский д.25 кор.2,Москва,пр-кт Ломоносовский д.25 кор.2,пр-кт,Ломоносовский ,д.25 кор.2,7666725,муниципальный округ Раменки,2010 +2281000,г Москва пр-кт Ломоносовский д.25 кор.3,Москва,пр-кт Ломоносовский д.25 кор.3,пр-кт,Ломоносовский ,д.25 кор.3,7666727,муниципальный округ Раменки,2011 +2281000,г Москва пр-кт Ломоносовский д.29 кор.1,Москва,пр-кт Ломоносовский д.29 кор.1,пр-кт,Ломоносовский ,д.29 кор.1,7666710,муниципальный округ Раменки,2008 +2281000,г Москва пр-кт Ломоносовский д.29 кор.2,Москва,пр-кт Ломоносовский д.29 кор.2,пр-кт,Ломоносовский ,д.29 кор.2,7666711,муниципальный округ Раменки,2006 +2281000,г Москва пр-кт Ломоносовский д.29 кор.3,Москва,пр-кт Ломоносовский д.29 кор.3,пр-кт,Ломоносовский ,д.29 кор.3,7666713,муниципальный округ Раменки,2008 +2281000,г Москва пр-кт Ломоносовский д.33 кор.1,Москва,пр-кт Ломоносовский д.33 кор.1,пр-кт,Ломоносовский ,д.33 кор.1,7723573,муниципальный округ Раменки,1962 +2281000,г Москва пр-кт Ломоносовский д.33 кор.2,Москва,пр-кт Ломоносовский д.33 кор.2,пр-кт,Ломоносовский ,д.33 кор.2,8159120,муниципальный округ Раменки,1961 +2281000,г Москва пр-кт Ломоносовский д.34,Москва,пр-кт Ломоносовский д.34,пр-кт,Ломоносовский ,д.34,7723574,муниципальный округ Раменки,1961 +2281000,г Москва пр-кт Ломоносовский д.34А,Москва,пр-кт Ломоносовский д.34А,пр-кт,Ломоносовский ,д.34А,7716762,муниципальный округ Раменки,1964 +2281000,г Москва пр-кт Ломоносовский д.34Б,Москва,пр-кт Ломоносовский д.34Б,пр-кт,Ломоносовский ,д.34Б,7716767,муниципальный округ Раменки,1964 +2281000,г Москва пр-кт Ломоносовский д.35,Москва,пр-кт Ломоносовский д.35,пр-кт,Ломоносовский ,д.35,7723577,муниципальный округ Раменки,1960 +2281000,г Москва пр-кт Ломоносовский д.39,Москва,пр-кт Ломоносовский д.39,пр-кт,Ломоносовский ,д.39,7723578,муниципальный округ Раменки,1965 +2281000,г Москва пр-кт Ломоносовский д.41,Москва,пр-кт Ломоносовский д.41,пр-кт,Ломоносовский ,д.41,7723589,муниципальный округ Раменки,1965 +2281000,г Москва пр-кт Ломоносовский д.41 кор.1,Москва,пр-кт Ломоносовский д.41 кор.1,пр-кт,Ломоносовский ,д.41 кор.1,7666718,муниципальный округ Раменки,2006 +2281000,г Москва пр-кт Ломоносовский д.41 кор.2,Москва,пр-кт Ломоносовский д.41 кор.2,пр-кт,Ломоносовский ,д.41 кор.2,7666720,муниципальный округ Раменки,2006 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.10 кор.1,Москва,пр-кт Мичуринский д.10 кор.1,пр-кт,Мичуринский ,д.10 кор.1,7723594,муниципальный округ Раменки,1963 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.11 кор.1,Москва,пр-кт Мичуринский д.11 кор.1,пр-кт,Мичуринский ,д.11 кор.1,8093383,муниципальный округ Раменки,2002 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.11 кор.2,Москва,пр-кт Мичуринский д.11 кор.2,пр-кт,Мичуринский ,д.11 кор.2,8096724,муниципальный округ Раменки,2002 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.11 кор.3,Москва,пр-кт Мичуринский д.11 кор.3,пр-кт,Мичуринский ,д.11 кор.3,8101602,муниципальный округ Раменки,2002 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.11 кор.4,Москва,пр-кт Мичуринский д.11 кор.4,пр-кт,Мичуринский ,д.11 кор.4,8101695,муниципальный округ Раменки,2002 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.12 кор.1,Москва,пр-кт Мичуринский д.12 кор.1,пр-кт,Мичуринский ,д.12 кор.1,8156816,муниципальный округ Раменки,н.д. +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.13,Москва,пр-кт Мичуринский д.13,пр-кт,Мичуринский ,д.13,7723596,муниципальный округ Раменки,2005 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.13 кор.1,Москва,пр-кт Мичуринский д.13 кор.1,пр-кт,Мичуринский ,д.13 кор.1,7723600,муниципальный округ Раменки,2006 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.13 кор.2,Москва,пр-кт Мичуринский д.13 кор.2,пр-кт,Мичуринский ,д.13 кор.2,7723601,муниципальный округ Раменки,2007 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.13 кор.3,Москва,пр-кт Мичуринский д.13 кор.3,пр-кт,Мичуринский ,д.13 кор.3,7723602,муниципальный округ Раменки,2007 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.15,Москва,пр-кт Мичуринский д.15,пр-кт,Мичуринский ,д.15,7723320,муниципальный округ Раменки,2002 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.16,Москва,пр-кт Мичуринский д.16,пр-кт,Мичуринский ,д.16,7555009,муниципальный округ Раменки,2010 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.17,Москва,пр-кт Мичуринский д.17,пр-кт,Мичуринский ,д.17,7723624,муниципальный округ Раменки,2002 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.19 кор.1,Москва,пр-кт Мичуринский д.19 кор.1,пр-кт,Мичуринский ,д.19 кор.1,7986815,муниципальный округ Раменки,2001 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.19 кор.2,Москва,пр-кт Мичуринский д.19 кор.2,пр-кт,Мичуринский ,д.19 кор.2,7987017,муниципальный округ Раменки,2001 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.19 кор.3,Москва,пр-кт Мичуринский д.19 кор.3,пр-кт,Мичуринский ,д.19 кор.3,7987045,муниципальный округ Раменки,2001 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.20,Москва,пр-кт Мичуринский д.20,пр-кт,Мичуринский ,д.20,7723667,муниципальный округ Раменки,1962 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.21 кор.1,Москва,пр-кт Мичуринский д.21 кор.1,пр-кт,Мичуринский ,д.21 кор.1,7723623,муниципальный округ Раменки,2000 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.21 кор.3,Москва,пр-кт Мичуринский д.21 кор.3,пр-кт,Мичуринский ,д.21 кор.3,7723621,муниципальный округ Раменки,2000 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.24,Москва,пр-кт Мичуринский д.24,пр-кт,Мичуринский ,д.24,7723620,муниципальный округ Раменки,1962 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.25 кор.1,Москва,пр-кт Мичуринский д.25 кор.1,пр-кт,Мичуринский ,д.25 кор.1,7718767,муниципальный округ Раменки,1994 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.25 кор.2,Москва,пр-кт Мичуринский д.25 кор.2,пр-кт,Мичуринский ,д.25 кор.2,8126003,муниципальный округ Раменки,1994 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.25 кор.3,Москва,пр-кт Мичуринский д.25 кор.3,пр-кт,Мичуринский ,д.25 кор.3,7723686,муниципальный округ Раменки,1994 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.25 кор.4,Москва,пр-кт Мичуринский д.25 кор.4,пр-кт,Мичуринский ,д.25 кор.4,7723685,муниципальный округ Раменки,1994 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.27 кор.3,Москва,пр-кт Мичуринский д.27 кор.3,пр-кт,Мичуринский ,д.27 кор.3,7645549,муниципальный округ Раменки,н.д. +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.29,Москва,пр-кт Мичуринский д.29,пр-кт,Мичуринский ,д.29,7915570,муниципальный округ Раменки,н.д. +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.29 кор.1,Москва,пр-кт Мичуринский д.29 кор.1,пр-кт,Мичуринский ,д.29 кор.1,7723683,муниципальный округ Раменки,1995 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.29 кор.2,Москва,пр-кт Мичуринский д.29 кор.2,пр-кт,Мичуринский ,д.29 кор.2,7723681,муниципальный округ Раменки,1995 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.29 кор.4,Москва,пр-кт Мичуринский д.29 кор.4,пр-кт,Мичуринский ,д.29 кор.4,7723699,муниципальный округ Раменки,1997 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.3,Москва,пр-кт Мичуринский д.3,пр-кт,Мичуринский ,д.3,7666681,муниципальный округ Раменки,2008 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.31 кор.1,Москва,пр-кт Мичуринский д.31 кор.1,пр-кт,Мичуринский ,д.31 кор.1,7723705,муниципальный округ Раменки,1990 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.31 кор.2,Москва,пр-кт Мичуринский д.31 кор.2,пр-кт,Мичуринский ,д.31 кор.2,7723728,муниципальный округ Раменки,1990 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.31 кор.3,Москва,пр-кт Мичуринский д.31 кор.3,пр-кт,Мичуринский ,д.31 кор.3,7723742,муниципальный округ Раменки,1990 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.31 кор.4,Москва,пр-кт Мичуринский д.31 кор.4,пр-кт,Мичуринский ,д.31 кор.4,7723741,муниципальный округ Раменки,1992 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.37,Москва,пр-кт Мичуринский д.37,пр-кт,Мичуринский ,д.37,7723740,муниципальный округ Раменки,1992 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.38,Москва,пр-кт Мичуринский д.38,пр-кт,Мичуринский ,д.38,7723739,муниципальный округ Раменки,1972 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.39,Москва,пр-кт Мичуринский д.39,пр-кт,Мичуринский ,д.39,7812461,муниципальный округ Раменки,2009 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.44 кор.1,Москва,пр-кт Мичуринский д.44 кор.1,пр-кт,Мичуринский ,д.44 кор.1,7723753,муниципальный округ Раменки,1979 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.44 кор.2,Москва,пр-кт Мичуринский д.44 кор.2,пр-кт,Мичуринский ,д.44 кор.2,7723755,муниципальный округ Раменки,1979 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.46,Москва,пр-кт Мичуринский д.46,пр-кт,Мичуринский ,д.46,7723756,муниципальный округ Раменки,1970 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.48,Москва,пр-кт Мичуринский д.48,пр-кт,Мичуринский ,д.48,7723757,муниципальный округ Раменки,1971 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.5,Москва,пр-кт Мичуринский д.5,пр-кт,Мичуринский ,д.5,7666684,муниципальный округ Раменки,2004 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.50,Москва,пр-кт Мичуринский д.50,пр-кт,Мичуринский ,д.50,7723759,муниципальный округ Раменки,1971 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.52,Москва,пр-кт Мичуринский д.52,пр-кт,Мичуринский ,д.52,7723783,муниципальный округ Раменки,1971 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.54 кор.1,Москва,пр-кт Мичуринский д.54 кор.1,пр-кт,Мичуринский ,д.54 кор.1,7723782,муниципальный округ Раменки,1974 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.54 кор.2,Москва,пр-кт Мичуринский д.54 кор.2,пр-кт,Мичуринский ,д.54 кор.2,7723781,муниципальный округ Раменки,1973 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.54 кор.3,Москва,пр-кт Мичуринский д.54 кор.3,пр-кт,Мичуринский ,д.54 кор.3,7723780,муниципальный округ Раменки,1973 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.54 кор.4,Москва,пр-кт Мичуринский д.54 кор.4,пр-кт,Мичуринский ,д.54 кор.4,7723779,муниципальный округ Раменки,1959 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.54 кор.5,Москва,пр-кт Мичуринский д.54 кор.5,пр-кт,Мичуринский ,д.54 кор.5,7723804,муниципальный округ Раменки,1958 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.58,Москва,пр-кт Мичуринский д.58,пр-кт,Мичуринский ,д.58,7723801,муниципальный округ Раменки,1980 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.6 кор.1,Москва,пр-кт Мичуринский д.6 кор.1,пр-кт,Мичуринский ,д.6 кор.1,7616875,муниципальный округ Раменки,2003 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.6 кор.2,Москва,пр-кт Мичуринский д.6 кор.2,пр-кт,Мичуринский ,д.6 кор.2,7656432,муниципальный округ Раменки,2008 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.7,Москва,пр-кт Мичуринский д.7,пр-кт,Мичуринский ,д.7,7666705,муниципальный округ Раменки,2005 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.7 кор.1,Москва,пр-кт Мичуринский д.7 кор.1,пр-кт,Мичуринский ,д.7 кор.1,7666708,муниципальный округ Раменки,2005 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.8 кор.1,Москва,пр-кт Мичуринский д.8 кор.1,пр-кт,Мичуринский ,д.8 кор.1,7723799,муниципальный округ Раменки,1961 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.8 кор.2,Москва,пр-кт Мичуринский д.8 кор.2,пр-кт,Мичуринский ,д.8 кор.2,7723798,муниципальный округ Раменки,1961 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.9,Москва,пр-кт Мичуринский д.9,пр-кт,Мичуринский ,д.9,7723797,муниципальный округ Раменки,1998 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.9 кор.2,Москва,пр-кт Мичуринский д.9 кор.2,пр-кт,Мичуринский ,д.9 кор.2,8181734,муниципальный округ Раменки,2000 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.9 кор.4,Москва,пр-кт Мичуринский д.9 кор.4,пр-кт,Мичуринский ,д.9 кор.4,7723796,муниципальный округ Раменки,2000 +2281000,г Москва пр-кт Университетский д.16,Москва,пр-кт Университетский д.16,пр-кт,Университетский ,д.16,7836238,муниципальный округ Раменки,2007 +2281000,г Москва пр-кт Университетский д.21 кор.1,Москва,пр-кт Университетский д.21 кор.1,пр-кт,Университетский ,д.21 кор.1,7724821,муниципальный округ Раменки,1959 +2281000,г Москва пр-кт Университетский д.21 кор.2,Москва,пр-кт Университетский д.21 кор.2,пр-кт,Университетский ,д.21 кор.2,7724807,муниципальный округ Раменки,1959 +2281000,г Москва пр-кт Университетский д.21 кор.3,Москва,пр-кт Университетский д.21 кор.3,пр-кт,Университетский ,д.21 кор.3,7724819,муниципальный округ Раменки,1959 +2281000,г Москва пр-кт Университетский д.21 кор.4,Москва,пр-кт Университетский д.21 кор.4,пр-кт,Университетский ,д.21 кор.4,7724805,муниципальный округ Раменки,1960 +2281000,г Москва пр-кт Университетский д.23 кор.1,Москва,пр-кт Университетский д.23 кор.1,пр-кт,Университетский ,д.23 кор.1,7724804,муниципальный округ Раменки,1962 +2281000,г Москва пр-кт Университетский д.23 кор.2,Москва,пр-кт Университетский д.23 кор.2,пр-кт,Университетский ,д.23 кор.2,7724802,муниципальный округ Раменки,1961 +2281000,г Москва пр-кт Университетский д.23 кор.3,Москва,пр-кт Университетский д.23 кор.3,пр-кт,Университетский ,д.23 кор.3,7724798,муниципальный округ Раменки,1961 +2281000,г Москва пр-кт Университетский д.23 кор.4,Москва,пр-кт Университетский д.23 кор.4,пр-кт,Университетский ,д.23 кор.4,7724796,муниципальный округ Раменки,1960 +2281000,г Москва проезд Сетуньский 1-й д.10,Москва,проезд Сетуньский 1-й д.10,проезд,Сетуньский 1-й ,д.10,7724632,муниципальный округ Раменки,1973 +2281000,г Москва проезд Сетуньский 1-й д.12,Москва,проезд Сетуньский 1-й д.12,проезд,Сетуньский 1-й ,д.12,7724633,муниципальный округ Раменки,1972 +2281000,г Москва проезд Сетуньский 1-й д.16/2,Москва,проезд Сетуньский 1-й д.16/2,проезд,Сетуньский 1-й ,д.16/2,7724677,муниципальный округ Раменки,1998 +2281000,г Москва проезд Сетуньский 2-й д.11,Москва,проезд Сетуньский 2-й д.11,проезд,Сетуньский 2-й ,д.11,7724694,муниципальный округ Раменки,1975 +2281000,г Москва проезд Сетуньский 2-й д.13,Москва,проезд Сетуньский 2-й д.13,проезд,Сетуньский 2-й ,д.13,7724693,муниципальный округ Раменки,1965 +2281000,г Москва проезд Сетуньский 2-й д.13 кор.2,Москва,проезд Сетуньский 2-й д.13 кор.2,проезд,Сетуньский 2-й ,д.13 кор.2,8374145,муниципальный округ Раменки,н.д. +2281000,г Москва проезд Сетуньский 2-й д.15,Москва,проезд Сетуньский 2-й д.15,проезд,Сетуньский 2-й ,д.15,7724692,муниципальный округ Раменки,1965 +2281000,г Москва проезд Сетуньский 2-й д.17,Москва,проезд Сетуньский 2-й д.17,проезд,Сетуньский 2-й ,д.17,7724691,муниципальный округ Раменки,1965 +2281000,г Москва проезд Сетуньский 2-й д.19,Москва,проезд Сетуньский 2-й д.19,проезд,Сетуньский 2-й ,д.19,7724690,муниципальный округ Раменки,1967 +2281000,г Москва проезд Сетуньский 2-й д.4,Москва,проезд Сетуньский 2-й д.4,проезд,Сетуньский 2-й ,д.4,7724688,муниципальный округ Раменки,1965 +2281000,г Москва проезд Сетуньский 3-й д.1,Москва,проезд Сетуньский 3-й д.1,проезд,Сетуньский 3-й ,д.1,7724752,муниципальный округ Раменки,1966 +2281000,г Москва проезд Сетуньский 3-й д.3,Москва,проезд Сетуньский 3-й д.3,проезд,Сетуньский 3-й ,д.3,7724751,муниципальный округ Раменки,1967 +2281000,г Москва проезд Сетуньский 3-й д.4,Москва,проезд Сетуньский 3-й д.4,проезд,Сетуньский 3-й ,д.4,7724747,муниципальный округ Раменки,1971 +2281000,г Москва проезд Сетуньский 3-й д.6,Москва,проезд Сетуньский 3-й д.6,проезд,Сетуньский 3-й ,д.6,7724745,муниципальный округ Раменки,1967 +2281000,г Москва проезд Сетуньский 3-й д.8,Москва,проезд Сетуньский 3-й д.8,проезд,Сетуньский 3-й ,д.8,7724742,муниципальный округ Раменки,1965 +2281000,г Москва ул Винницкая д.11,Москва,ул Винницкая д.11,ул,Винницкая ,д.11,7723347,муниципальный округ Раменки,1970 +2281000,г Москва ул Винницкая д.13,Москва,ул Винницкая д.13,ул,Винницкая ,д.13,7723368,муниципальный округ Раменки,1971 +2281000,г Москва ул Винницкая д.15,Москва,ул Винницкая д.15,ул,Винницкая ,д.15,7723381,муниципальный округ Раменки,1970 +2281000,г Москва ул Винницкая д.15 кор.1,Москва,ул Винницкая д.15 кор.1,ул,Винницкая ,д.15 кор.1,7723388,муниципальный округ Раменки,1980 +2281000,г Москва ул Винницкая д.17,Москва,ул Винницкая д.17,ул,Винницкая ,д.17,7723392,муниципальный округ Раменки,1970 +2281000,г Москва ул Винницкая д.19,Москва,ул Винницкая д.19,ул,Винницкая ,д.19,7723400,муниципальный округ Раменки,1971 +2281000,г Москва ул Винницкая д.21,Москва,ул Винницкая д.21,ул,Винницкая ,д.21,7723407,муниципальный округ Раменки,1980 +2281000,г Москва ул Винницкая д.23,Москва,ул Винницкая д.23,ул,Винницкая ,д.23,7709373,муниципальный округ Раменки,1980 +2281000,г Москва ул Винницкая д.3,Москва,ул Винницкая д.3,ул,Винницкая ,д.3,7723414,муниципальный округ Раменки,1970 +2281000,г Москва ул Винницкая д.5,Москва,ул Винницкая д.5,ул,Винницкая ,д.5,7723421,муниципальный округ Раменки,1970 +2281000,г Москва ул Винницкая д.7,Москва,ул Винницкая д.7,ул,Винницкая ,д.7,7723426,муниципальный округ Раменки,1971 +2281000,г Москва ул Винницкая д.9,Москва,ул Винницкая д.9,ул,Винницкая ,д.9,7723435,муниципальный округ Раменки,1970 +2281000,г Москва ул Винницкая д.9 кор.1,Москва,ул Винницкая д.9 кор.1,ул,Винницкая ,д.9 кор.1,7723441,муниципальный округ Раменки,1980 +2281000,г Москва ул Довженко д.12 кор.1,Москва,ул Довженко д.12 кор.1,ул,Довженко ,д.12 кор.1,7723447,муниципальный округ Раменки,1981 +2281000,г Москва ул Довженко д.12 кор.2,Москва,ул Довженко д.12 кор.2,ул,Довженко ,д.12 кор.2,7723453,муниципальный округ Раменки,1980 +2281000,г Москва ул Довженко д.12 кор.3,Москва,ул Довженко д.12 кор.3,ул,Довженко ,д.12 кор.3,7723461,муниципальный округ Раменки,1983 +2281000,г Москва ул Довженко д.6,Москва,ул Довженко д.6,ул,Довженко ,д.6,7723469,муниципальный округ Раменки,1976 +2281000,г Москва ул Довженко д.8 кор.1,Москва,ул Довженко д.8 кор.1,ул,Довженко ,д.8 кор.1,7723481,муниципальный округ Раменки,1981 +2281000,г Москва ул Довженко д.8 кор.2,Москва,ул Довженко д.8 кор.2,ул,Довженко ,д.8 кор.2,7723486,муниципальный округ Раменки,1981 +2281000,г Москва ул Довженко д.8 кор.3,Москва,ул Довженко д.8 кор.3,ул,Довженко ,д.8 кор.3,7723492,муниципальный округ Раменки,1981 +2281000,г Москва ул Дружбы д.10/32,Москва,ул Дружбы д.10/32,ул,Дружбы ,д.10/32,7723509,муниципальный округ Раменки,1961 +2281000,г Москва ул Дружбы д.2/19,Москва,ул Дружбы д.2/19,ул,Дружбы ,д.2/19,7723504,муниципальный округ Раменки,1960 +2281000,г Москва ул Дружбы д.4,Москва,ул Дружбы д.4,ул,Дружбы ,д.4,7774264,муниципальный округ Раменки,2007 +2281000,г Москва ул Косыгина д.19 кор.1,Москва,ул Косыгина д.19 кор.1,ул,Косыгина ,д.19 кор.1,8222966,муниципальный округ Раменки,2004 +2281000,г Москва ул Лобачевского д.100,Москва,ул Лобачевского д.100,ул,Лобачевского ,д.100,7723520,муниципальный округ Раменки,1981 +2281000,г Москва ул Лобачевского д.100 кор.1,Москва,ул Лобачевского д.100 кор.1,ул,Лобачевского ,д.100 кор.1,7723526,муниципальный округ Раменки,1981 +2281000,г Москва ул Лобачевского д.100 кор.2,Москва,ул Лобачевского д.100 кор.2,ул,Лобачевского ,д.100 кор.2,7723529,муниципальный округ Раменки,1981 +2281000,г Москва ул Лобачевского д.100 кор.3,Москва,ул Лобачевского д.100 кор.3,ул,Лобачевского ,д.100 кор.3,7723534,муниципальный округ Раменки,1981 +2281000,г Москва ул Лобачевского д.100 кор.4,Москва,ул Лобачевского д.100 кор.4,ул,Лобачевского ,д.100 кор.4,7723539,муниципальный округ Раменки,1983 +2281000,г Москва ул Лобачевского д.106,Москва,ул Лобачевского д.106,ул,Лобачевского ,д.106,7723545,муниципальный округ Раменки,1959 +2281000,г Москва ул Лобачевского д.94,Москва,ул Лобачевского д.94,ул,Лобачевского ,д.94,7723558,муниципальный округ Раменки,1986 +2281000,г Москва ул Лобачевского д.96,Москва,ул Лобачевского д.96,ул,Лобачевского ,д.96,7723560,муниципальный округ Раменки,1984 +2281000,г Москва ул Лобачевского д.98,Москва,ул Лобачевского д.98,ул,Лобачевского ,д.98,7723562,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Лобачевского д.98 кор.3,Москва,ул Лобачевского д.98 кор.3,ул,Лобачевского ,д.98 кор.3,7616882,муниципальный округ Раменки,2009 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.10,Москва,ул Мосфильмовская д.10,ул,Мосфильмовская ,д.10,7716732,муниципальный округ Раменки,1964 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.11 кор.1,Москва,ул Мосфильмовская д.11 кор.1,ул,Мосфильмовская ,д.11 кор.1,7723829,муниципальный округ Раменки,1972 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.11 кор.2,Москва,ул Мосфильмовская д.11 кор.2,ул,Мосфильмовская ,д.11 кор.2,7723827,муниципальный округ Раменки,1972 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.11 кор.3,Москва,ул Мосфильмовская д.11 кор.3,ул,Мосфильмовская ,д.11 кор.3,7723826,муниципальный округ Раменки,1973 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.11 кор.4,Москва,ул Мосфильмовская д.11 кор.4,ул,Мосфильмовская ,д.11 кор.4,7723825,муниципальный округ Раменки,1972 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.12,Москва,ул Мосфильмовская д.12,ул,Мосфильмовская ,д.12,7723855,муниципальный округ Раменки,1966 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.13,Москва,ул Мосфильмовская д.13,ул,Мосфильмовская ,д.13,7723824,муниципальный округ Раменки,1972 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.14,Москва,ул Мосфильмовская д.14,ул,Мосфильмовская ,д.14,7723854,муниципальный округ Раменки,1963 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.15,Москва,ул Мосфильмовская д.15,ул,Мосфильмовская ,д.15,7723823,муниципальный округ Раменки,1972 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.16,Москва,ул Мосфильмовская д.16,ул,Мосфильмовская ,д.16,7723853,муниципальный округ Раменки,1964 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.17/25,Москва,ул Мосфильмовская д.17/25,ул,Мосфильмовская ,д.17/25,7723878,муниципальный округ Раменки,1961 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.18,Москва,ул Мосфильмовская д.18,ул,Мосфильмовская ,д.18,7723850,муниципальный округ Раменки,1963 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.19 кор.1,Москва,ул Мосфильмовская д.19 кор.1,ул,Мосфильмовская ,д.19 кор.1,7723849,муниципальный округ Раменки,1960 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.19 кор.2,Москва,ул Мосфильмовская д.19 кор.2,ул,Мосфильмовская ,д.19 кор.2,7723848,муниципальный округ Раменки,1960 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.2,Москва,ул Мосфильмовская д.2,ул,Мосфильмовская ,д.2,7751579,муниципальный округ Раменки,1958 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.20 кор.2,Москва,ул Мосфильмовская д.20 кор.2,ул,Мосфильмовская ,д.20 кор.2,7723913,муниципальный округ Раменки,1960 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.22,Москва,ул Мосфильмовская д.22,ул,Мосфильмовская ,д.22,7723911,муниципальный округ Раменки,1963 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.23,Москва,ул Мосфильмовская д.23,ул,Мосфильмовская ,д.23,7723910,муниципальный округ Раменки,1959 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.24,Москва,ул Мосфильмовская д.24,ул,Мосфильмовская ,д.24,7723908,муниципальный округ Раменки,1962 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.25,Москва,ул Мосфильмовская д.25,ул,Мосфильмовская ,д.25,7723906,муниципальный округ Раменки,1959 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.26,Москва,ул Мосфильмовская д.26,ул,Мосфильмовская ,д.26,7723905,муниципальный округ Раменки,1960 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.27,Москва,ул Мосфильмовская д.27,ул,Мосфильмовская ,д.27,7723904,муниципальный округ Раменки,1958 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.28,Москва,ул Мосфильмовская д.28,ул,Мосфильмовская ,д.28,7724125,муниципальный округ Раменки,1958 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.29,Москва,ул Мосфильмовская д.29,ул,Мосфильмовская ,д.29,7724124,муниципальный округ Раменки,1959 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.30,Москва,ул Мосфильмовская д.30,ул,Мосфильмовская ,д.30,7724123,муниципальный округ Раменки,1959 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.31,Москва,ул Мосфильмовская д.31,ул,Мосфильмовская ,д.31,7724122,муниципальный округ Раменки,1959 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.32,Москва,ул Мосфильмовская д.32,ул,Мосфильмовская ,д.32,7724119,муниципальный округ Раменки,1959 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.33,Москва,ул Мосфильмовская д.33,ул,Мосфильмовская ,д.33,7724117,муниципальный округ Раменки,н.д. +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.34,Москва,ул Мосфильмовская д.34,ул,Мосфильмовская ,д.34,7724115,муниципальный округ Раменки,1962 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.36,Москва,ул Мосфильмовская д.36,ул,Мосфильмовская ,д.36,7724110,муниципальный округ Раменки,1962 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.37 кор.1,Москва,ул Мосфильмовская д.37 кор.1,ул,Мосфильмовская ,д.37 кор.1,7724190,муниципальный округ Раменки,1960 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.37 кор.2,Москва,ул Мосфильмовская д.37 кор.2,ул,Мосфильмовская ,д.37 кор.2,7724189,муниципальный округ Раменки,1960 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.39 кор.1,Москва,ул Мосфильмовская д.39 кор.1,ул,Мосфильмовская ,д.39 кор.1,7724188,муниципальный округ Раменки,1960 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.39 кор.2,Москва,ул Мосфильмовская д.39 кор.2,ул,Мосфильмовская ,д.39 кор.2,7724187,муниципальный округ Раменки,1960 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.39 кор.3,Москва,ул Мосфильмовская д.39 кор.3,ул,Мосфильмовская ,д.39 кор.3,7724181,муниципальный округ Раменки,1960 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.41,Москва,ул Мосфильмовская д.41,ул,Мосфильмовская ,д.41,7724180,муниципальный округ Раменки,1967 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.41 кор.1,Москва,ул Мосфильмовская д.41 кор.1,ул,Мосфильмовская ,д.41 кор.1,7724176,муниципальный округ Раменки,1982 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.4А,Москва,ул Мосфильмовская д.4А,ул,Мосфильмовская ,д.4А,7724173,муниципальный округ Раменки,1966 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.6,Москва,ул Мосфильмовская д.6,ул,Мосфильмовская ,д.6,7724222,муниципальный округ Раменки,1958 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.70,Москва,ул Мосфильмовская д.70,ул,Мосфильмовская ,д.70,7550760,муниципальный округ Раменки,2005 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.74,Москва,ул Мосфильмовская д.74,ул,Мосфильмовская ,д.74,7724220,муниципальный округ Раменки,1972 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.76,Москва,ул Мосфильмовская д.76,ул,Мосфильмовская ,д.76,7724218,муниципальный округ Раменки,1972 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.78,Москва,ул Мосфильмовская д.78,ул,Мосфильмовская ,д.78,7724217,муниципальный округ Раменки,1972 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.8,Москва,ул Мосфильмовская д.8,ул,Мосфильмовская ,д.8,8051167,муниципальный округ Раменки,2011 +2281000,г Москва ул Пудовкина д.17,Москва,ул Пудовкина д.17,ул,Пудовкина ,д.17,7724334,муниципальный округ Раменки,1964 +2281000,г Москва ул Пудовкина д.19,Москва,ул Пудовкина д.19,ул,Пудовкина ,д.19,7724331,муниципальный округ Раменки,1963 +2281000,г Москва ул Пудовкина д.3,Москва,ул Пудовкина д.3,ул,Пудовкина ,д.3,7724337,муниципальный округ Раменки,1961 +2281000,г Москва ул Пудовкина д.5,Москва,ул Пудовкина д.5,ул,Пудовкина ,д.5,7724336,муниципальный округ Раменки,1962 +2281000,г Москва ул Пудовкина д.6 кор.1,Москва,ул Пудовкина д.6 кор.1,ул,Пудовкина ,д.6 кор.1,7716741,муниципальный округ Раменки,1966 +2281000,г Москва ул Пудовкина д.6 кор.2,Москва,ул Пудовкина д.6 кор.2,ул,Пудовкина ,д.6 кор.2,7716747,муниципальный округ Раменки,1967 +2281000,г Москва ул Пудовкина д.6 кор.3,Москва,ул Пудовкина д.6 кор.3,ул,Пудовкина ,д.6 кор.3,7716753,муниципальный округ Раменки,1967 +2281000,г Москва ул Пырьева д.10,Москва,ул Пырьева д.10,ул,Пырьева ,д.10,7724380,муниципальный округ Раменки,1966 +2281000,г Москва ул Пырьева д.12,Москва,ул Пырьева д.12,ул,Пырьева ,д.12,7724381,муниципальный округ Раменки,1969 +2281000,г Москва ул Пырьева д.14,Москва,ул Пырьева д.14,ул,Пырьева ,д.14,7724385,муниципальный округ Раменки,1965 +2281000,г Москва ул Пырьева д.16,Москва,ул Пырьева д.16,ул,Пырьева ,д.16,7724387,муниципальный округ Раменки,1966 +2281000,г Москва ул Пырьева д.18,Москва,ул Пырьева д.18,ул,Пырьева ,д.18,7724390,муниципальный округ Раменки,1966 +2281000,г Москва ул Пырьева д.2,Москва,ул Пырьева д.2,ул,Пырьева ,д.2,8244420,муниципальный округ Раменки,2006 +2281000,г Москва ул Пырьева д.20,Москва,ул Пырьева д.20,ул,Пырьева ,д.20,7724401,муниципальный округ Раменки,1966 +2281000,г Москва ул Пырьева д.22,Москва,ул Пырьева д.22,ул,Пырьева ,д.22,7724395,муниципальный округ Раменки,н.д. +2281000,г Москва ул Пырьева д.24,Москва,ул Пырьева д.24,ул,Пырьева ,д.24,7724396,муниципальный округ Раменки,1974 +2281000,г Москва ул Пырьева д.26 кор.1,Москва,ул Пырьева д.26 кор.1,ул,Пырьева ,д.26 кор.1,7724491,муниципальный округ Раменки,1993 +2281000,г Москва ул Пырьева д.26 кор.2,Москва,ул Пырьева д.26 кор.2,ул,Пырьева ,д.26 кор.2,8039192,муниципальный округ Раменки,н.д. +2281000,г Москва ул Пырьева д.4 кор.1,Москва,ул Пырьева д.4 кор.1,ул,Пырьева ,д.4 кор.1,7724494,муниципальный округ Раменки,1955 +2281000,г Москва ул Пырьева д.4 кор.2,Москва,ул Пырьева д.4 кор.2,ул,Пырьева ,д.4 кор.2,7724481,муниципальный округ Раменки,1973 +2281000,г Москва ул Пырьева д.4 кор.3,Москва,ул Пырьева д.4 кор.3,ул,Пырьева ,д.4 кор.3,7724483,муниципальный округ Раменки,1955 +2281000,г Москва ул Пырьева д.4А,Москва,ул Пырьева д.4А,ул,Пырьева ,д.4А,7724485,муниципальный округ Раменки,1965 +2281000,г Москва ул Пырьева д.5 кор.2Б,Москва,ул Пырьева д.5 кор.2Б,ул,Пырьева ,д.5 кор.2Б,7724479,муниципальный округ Раменки,1950 +2281000,г Москва ул Пырьева д.5А,Москва,ул Пырьева д.5А,ул,Пырьева ,д.5А,7724478,муниципальный округ Раменки,1957 +2281000,г Москва ул Пырьева д.7,Москва,ул Пырьева д.7,ул,Пырьева ,д.7,7724477,муниципальный округ Раменки,1971 +2281000,г Москва ул Пырьева д.7А,Москва,ул Пырьева д.7А,ул,Пырьева ,д.7А,7724475,муниципальный округ Раменки,1973 +2281000,г Москва ул Пырьева д.8,Москва,ул Пырьева д.8,ул,Пырьева ,д.8,7724474,муниципальный округ Раменки,1965 +2281000,г Москва ул Пырьева д.9,Москва,ул Пырьева д.9,ул,Пырьева ,д.9,7724471,муниципальный округ Раменки,1969 +2281000,г Москва ул Пырьева д.9 кор.1,Москва,ул Пырьева д.9 кор.1,ул,Пырьева ,д.9 кор.1,8266119,муниципальный округ Раменки,2005 +2281000,г Москва ул Пырьева д.9 кор.2,Москва,ул Пырьева д.9 кор.2,ул,Пырьева ,д.9 кор.2,8201107,муниципальный округ Раменки,2006 +2281000,г Москва ул Пырьева д.9 кор.3,Москва,ул Пырьева д.9 кор.3,ул,Пырьева ,д.9 кор.3,8201095,муниципальный округ Раменки,2005 +2281000,г Москва ул Раменки д.11 кор.1,Москва,ул Раменки д.11 кор.1,ул,Раменки ,д.11 кор.1,7724591,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Раменки д.11 кор.2,Москва,ул Раменки д.11 кор.2,ул,Раменки ,д.11 кор.2,7724593,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Раменки д.11 кор.3,Москва,ул Раменки д.11 кор.3,ул,Раменки ,д.11 кор.3,8101998,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Раменки д.12,Москва,ул Раменки д.12,ул,Раменки ,д.12,7724594,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Раменки д.14 кор.1,Москва,ул Раменки д.14 кор.1,ул,Раменки ,д.14 кор.1,7724592,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Раменки д.14 кор.2,Москва,ул Раменки д.14 кор.2,ул,Раменки ,д.14 кор.2,7724590,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Раменки д.16,Москва,ул Раменки д.16,ул,Раменки ,д.16,7724588,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Раменки д.18,Москва,ул Раменки д.18,ул,Раменки ,д.18,7724589,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Раменки д.20,Москва,ул Раменки д.20,ул,Раменки ,д.20,8031303,муниципальный округ Раменки,н.д. +2281000,г Москва ул Раменки д.21,Москва,ул Раменки д.21,ул,Раменки ,д.21,7724585,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Раменки д.25 кор.1,Москва,ул Раменки д.25 кор.1,ул,Раменки ,д.25 кор.1,7724583,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Раменки д.25 кор.2,Москва,ул Раменки д.25 кор.2,ул,Раменки ,д.25 кор.2,7724587,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Раменки д.25 кор.4,Москва,ул Раменки д.25 кор.4,ул,Раменки ,д.25 кор.4,7724584,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Раменки д.31,Москва,ул Раменки д.31,ул,Раменки ,д.31,8101473,муниципальный округ Раменки,2001 +2281000,г Москва ул Раменки д.6 кор.1,Москва,ул Раменки д.6 кор.1,ул,Раменки ,д.6 кор.1,7724647,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Раменки д.6 кор.2,Москва,ул Раменки д.6 кор.2,ул,Раменки ,д.6 кор.2,7724645,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Раменки д.7 кор.1,Москва,ул Раменки д.7 кор.1,ул,Раменки ,д.7 кор.1,7724643,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Раменки д.7 кор.2,Москва,ул Раменки д.7 кор.2,ул,Раменки ,д.7 кор.2,7724642,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Раменки д.7 кор.3,Москва,ул Раменки д.7 кор.3,ул,Раменки ,д.7 кор.3,7724639,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Раменки д.8 кор.1,Москва,ул Раменки д.8 кор.1,ул,Раменки ,д.8 кор.1,7631099,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Раменки д.8 кор.2,Москва,ул Раменки д.8 кор.2,ул,Раменки ,д.8 кор.2,7724638,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Раменки д.9 кор.1,Москва,ул Раменки д.9 кор.1,ул,Раменки ,д.9 кор.1,7724660,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Раменки д.9 кор.2,Москва,ул Раменки д.9 кор.2,ул,Раменки ,д.9 кор.2,7724636,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Раменки д.9 кор.3,Москва,ул Раменки д.9 кор.3,ул,Раменки ,д.9 кор.3,7724634,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Раменки д.9 кор.4,Москва,ул Раменки д.9 кор.4,ул,Раменки ,д.9 кор.4,8434638,муниципальный округ Раменки,н.д. +2281000,г Москва ул Столетова д.10,Москва,ул Столетова д.10,ул,Столетова ,д.10,7724736,муниципальный округ Раменки,1973 +2281000,г Москва ул Столетова д.11,Москва,ул Столетова д.11,ул,Столетова ,д.11,7553886,муниципальный округ Раменки,2010 +2281000,г Москва ул Столетова д.15,Москва,ул Столетова д.15,ул,Столетова ,д.15,7553887,муниципальный округ Раменки,2012 +2281000,г Москва ул Столетова д.17,Москва,ул Столетова д.17,ул,Столетова ,д.17,7790185,муниципальный округ Раменки,2010 +2281000,г Москва ул Столетова д.4,Москва,ул Столетова д.4,ул,Столетова ,д.4,7724740,муниципальный округ Раменки,1966 +2281000,г Москва ул Столетова д.6,Москва,ул Столетова д.6,ул,Столетова ,д.6,7724739,муниципальный округ Раменки,1966 +2281000,г Москва ул Столетова д.7,Москва,ул Столетова д.7,ул,Столетова ,д.7,7790157,муниципальный округ Раменки,2010 +2281000,г Москва ул Столетова д.8,Москва,ул Столетова д.8,ул,Столетова ,д.8,7724737,муниципальный округ Раменки,2007 +2281000,г Москва ул Столетова д.9,Москва,ул Столетова д.9,ул,Столетова ,д.9,7553884,муниципальный округ Раменки,2010 +2281000,г Москва ул Удальцова д.87 кор.4,Москва,ул Удальцова д.87 кор.4,ул,Удальцова ,д.87 кор.4,7724733,муниципальный округ Раменки,2000 +2281000,г Москва ул Удальцова д.87 кор.5,Москва,ул Удальцова д.87 кор.5,ул,Удальцова ,д.87 кор.5,7724735,муниципальный округ Раменки,2000 +2281000,г Москва ул Удальцова д.89,Москва,ул Удальцова д.89,ул,Удальцова ,д.89,8127687,муниципальный округ Раменки,н.д. +2281000,г Москва ул Удальцова д.89 кор.1,Москва,ул Удальцова д.89 кор.1,ул,Удальцова ,д.89 кор.1,7724816,муниципальный округ Раменки,1981 +2281000,г Москва ул Удальцова д.89 кор.2,Москва,ул Удальцова д.89 кор.2,ул,Удальцова ,д.89 кор.2,7724815,муниципальный округ Раменки,1981 +2281000,г Москва ул Удальцова д.89 кор.3,Москва,ул Удальцова д.89 кор.3,ул,Удальцова ,д.89 кор.3,7724812,муниципальный округ Раменки,1981 +2281000,г Москва ул Улофа Пальме д.1,Москва,ул Улофа Пальме д.1,ул,Улофа Пальме ,д.1,7593647,муниципальный округ Раменки,2000 +2281000,г Москва ул Улофа Пальме д.3,Москва,ул Улофа Пальме д.3,ул,Улофа Пальме ,д.3,7724832,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Улофа Пальме д.7,Москва,ул Улофа Пальме д.7,ул,Улофа Пальме ,д.7,8155114,муниципальный округ Раменки,2006 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.1,Москва,пр-кт Солнцевский д.1,пр-кт,Солнцевский ,д.1,7805867,муниципальный округ Солнцево,1989 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.10,Москва,пр-кт Солнцевский д.10,пр-кт,Солнцевский ,д.10,7823624,муниципальный округ Солнцево,2005 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.11,Москва,пр-кт Солнцевский д.11,пр-кт,Солнцевский ,д.11,7823627,муниципальный округ Солнцево,1982 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.12,Москва,пр-кт Солнцевский д.12,пр-кт,Солнцевский ,д.12,7823678,муниципальный округ Солнцево,2006 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.13 кор.1,Москва,пр-кт Солнцевский д.13 кор.1,пр-кт,Солнцевский ,д.13 кор.1,7823629,муниципальный округ Солнцево,1988 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.14,Москва,пр-кт Солнцевский д.14,пр-кт,Солнцевский ,д.14,7823630,муниципальный округ Солнцево,2006 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.15,Москва,пр-кт Солнцевский д.15,пр-кт,Солнцевский ,д.15,7823689,муниципальный округ Солнцево,1988 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.17 кор.1,Москва,пр-кт Солнцевский д.17 кор.1,пр-кт,Солнцевский ,д.17 кор.1,7823634,муниципальный округ Солнцево,1987 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.19,Москва,пр-кт Солнцевский д.19,пр-кт,Солнцевский ,д.19,7823636,муниципальный округ Солнцево,1987 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.19 кор.1,Москва,пр-кт Солнцевский д.19 кор.1,пр-кт,Солнцевский ,д.19 кор.1,7823638,муниципальный округ Солнцево,1987 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.19 кор.2,Москва,пр-кт Солнцевский д.19 кор.2,пр-кт,Солнцевский ,д.19 кор.2,7823641,муниципальный округ Солнцево,1988 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.2,Москва,пр-кт Солнцевский д.2,пр-кт,Солнцевский ,д.2,7823600,муниципальный округ Солнцево,1967 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.23,Москва,пр-кт Солнцевский д.23,пр-кт,Солнцевский ,д.23,7823643,муниципальный округ Солнцево,1987 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.23 кор.1,Москва,пр-кт Солнцевский д.23 кор.1,пр-кт,Солнцевский ,д.23 кор.1,7823645,муниципальный округ Солнцево,1987 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.23 кор.2,Москва,пр-кт Солнцевский д.23 кор.2,пр-кт,Солнцевский ,д.23 кор.2,7823684,муниципальный округ Солнцево,1987 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.24,Москва,пр-кт Солнцевский д.24,пр-кт,Солнцевский ,д.24,7823647,муниципальный округ Солнцево,1970 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.24 кор.1,Москва,пр-кт Солнцевский д.24 кор.1,пр-кт,Солнцевский ,д.24 кор.1,7823649,муниципальный округ Солнцево,1969 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.25/2,Москва,пр-кт Солнцевский д.25/2,пр-кт,Солнцевский ,д.25/2,7558688,муниципальный округ Солнцево,1987 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.26,Москва,пр-кт Солнцевский д.26,пр-кт,Солнцевский ,д.26,7823650,муниципальный округ Солнцево,1970 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.26 кор.1,Москва,пр-кт Солнцевский д.26 кор.1,пр-кт,Солнцевский ,д.26 кор.1,7823685,муниципальный округ Солнцево,1967 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.28,Москва,пр-кт Солнцевский д.28,пр-кт,Солнцевский ,д.28,7823657,муниципальный округ Солнцево,1972 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.30,Москва,пр-кт Солнцевский д.30,пр-кт,Солнцевский ,д.30,7823662,муниципальный округ Солнцево,1972 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.32,Москва,пр-кт Солнцевский д.32,пр-кт,Солнцевский ,д.32,7823666,муниципальный округ Солнцево,1972 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.34,Москва,пр-кт Солнцевский д.34,пр-кт,Солнцевский ,д.34,7823672,муниципальный округ Солнцево,1973 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.4,Москва,пр-кт Солнцевский д.4,пр-кт,Солнцевский ,д.4,7800102,муниципальный округ Солнцево,2005 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.5,Москва,пр-кт Солнцевский д.5,пр-кт,Солнцевский ,д.5,7823602,муниципальный округ Солнцево,1979 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.5 кор.1,Москва,пр-кт Солнцевский д.5 кор.1,пр-кт,Солнцевский ,д.5 кор.1,7823603,муниципальный округ Солнцево,1977 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.5 кор.2,Москва,пр-кт Солнцевский д.5 кор.2,пр-кт,Солнцевский ,д.5 кор.2,7823606,муниципальный округ Солнцево,1978 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.6,Москва,пр-кт Солнцевский д.6,пр-кт,Солнцевский ,д.6,7823609,муниципальный округ Солнцево,2005 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.6 кор.1,Москва,пр-кт Солнцевский д.6 кор.1,пр-кт,Солнцевский ,д.6 кор.1,7863759,муниципальный округ Солнцево,2009 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.7,Москва,пр-кт Солнцевский д.7,пр-кт,Солнцевский ,д.7,7823610,муниципальный округ Солнцево,1981 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.7 кор.1,Москва,пр-кт Солнцевский д.7 кор.1,пр-кт,Солнцевский ,д.7 кор.1,7823613,муниципальный округ Солнцево,1981 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.7 кор.2,Москва,пр-кт Солнцевский д.7 кор.2,пр-кт,Солнцевский ,д.7 кор.2,7823616,муниципальный округ Солнцево,1983 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.9,Москва,пр-кт Солнцевский д.9,пр-кт,Солнцевский ,д.9,7823619,муниципальный округ Солнцево,1984 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.9 кор.1,Москва,пр-кт Солнцевский д.9 кор.1,пр-кт,Солнцевский ,д.9 кор.1,7823621,муниципальный округ Солнцево,1981 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.9 кор.2,Москва,пр-кт Солнцевский д.9 кор.2,пр-кт,Солнцевский ,д.9 кор.2,7823623,муниципальный округ Солнцево,1975 +2281001,г Москва проезд Боровский д.1,Москва,проезд Боровский д.1,проезд,Боровский ,д.1,7823415,муниципальный округ Солнцево,1964 +2281001,г Москва проезд Боровский д.10,Москва,проезд Боровский д.10,проезд,Боровский ,д.10,7823455,муниципальный округ Солнцево,1962 +2281001,г Москва проезд Боровский д.11,Москва,проезд Боровский д.11,проезд,Боровский ,д.11,7823457,муниципальный округ Солнцево,1963 +2281001,г Москва проезд Боровский д.12,Москва,проезд Боровский д.12,проезд,Боровский ,д.12,7823461,муниципальный округ Солнцево,1962 +2281001,г Москва проезд Боровский д.14,Москва,проезд Боровский д.14,проезд,Боровский ,д.14,7823466,муниципальный округ Солнцево,1963 +2281001,г Москва проезд Боровский д.16,Москва,проезд Боровский д.16,проезд,Боровский ,д.16,7823469,муниципальный округ Солнцево,1965 +2281001,г Москва проезд Боровский д.18,Москва,проезд Боровский д.18,проезд,Боровский ,д.18,7823480,муниципальный округ Солнцево,1966 +2281001,г Москва проезд Боровский д.2,Москва,проезд Боровский д.2,проезд,Боровский ,д.2,7823423,муниципальный округ Солнцево,1982 +2281001,г Москва проезд Боровский д.20,Москва,проезд Боровский д.20,проезд,Боровский ,д.20,7823485,муниципальный округ Солнцево,1967 +2281001,г Москва проезд Боровский д.22,Москва,проезд Боровский д.22,проезд,Боровский ,д.22,7823489,муниципальный округ Солнцево,1966 +2281001,г Москва проезд Боровский д.24,Москва,проезд Боровский д.24,проезд,Боровский ,д.24,7823491,муниципальный округ Солнцево,1978 +2281001,г Москва проезд Боровский д.3,Москва,проезд Боровский д.3,проезд,Боровский ,д.3,7823430,муниципальный округ Солнцево,1964 +2281001,г Москва проезд Боровский д.4,Москва,проезд Боровский д.4,проезд,Боровский ,д.4,7823432,муниципальный округ Солнцево,1962 +2281001,г Москва проезд Боровский д.5,Москва,проезд Боровский д.5,проезд,Боровский ,д.5,7823439,муниципальный округ Солнцево,1966 +2281001,г Москва проезд Боровский д.6,Москва,проезд Боровский д.6,проезд,Боровский ,д.6,7823473,муниципальный округ Солнцево,1962 +2281001,г Москва проезд Боровский д.7,Москва,проезд Боровский д.7,проезд,Боровский ,д.7,7823442,муниципальный округ Солнцево,1963 +2281001,г Москва проезд Боровский д.8,Москва,проезд Боровский д.8,проезд,Боровский ,д.8,7823444,муниципальный округ Солнцево,1963 +2281001,г Москва проезд Боровский д.9,Москва,проезд Боровский д.9,проезд,Боровский ,д.9,7823450,муниципальный округ Солнцево,1963 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.1,Москва,ул 50 лет Октября д.1,ул,50 лет Октября ,д.1,7823251,муниципальный округ Солнцево,1973 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.1 кор.1,Москва,ул 50 лет Октября д.1 кор.1,ул,50 лет Октября ,д.1 кор.1,7823252,муниципальный округ Солнцево,1973 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.11,Москва,ул 50 лет Октября д.11,ул,50 лет Октября ,д.11,7823417,муниципальный округ Солнцево,1969 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.15,Москва,ул 50 лет Октября д.15,ул,50 лет Октября ,д.15,7823437,муниципальный округ Солнцево,1969 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.17,Москва,ул 50 лет Октября д.17,ул,50 лет Октября ,д.17,7823443,муниципальный округ Солнцево,1969 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.19,Москва,ул 50 лет Октября д.19,ул,50 лет Октября ,д.19,7823448,муниципальный округ Солнцево,1968 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.19 кор.1,Москва,ул 50 лет Октября д.19 кор.1,ул,50 лет Октября ,д.19 кор.1,7823456,муниципальный округ Солнцево,1968 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.19 кор.2,Москва,ул 50 лет Октября д.19 кор.2,ул,50 лет Октября ,д.19 кор.2,7823463,муниципальный округ Солнцево,1969 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.2 кор.1,Москва,ул 50 лет Октября д.2 кор.1,ул,50 лет Октября ,д.2 кор.1,7819312,муниципальный округ Солнцево,1972 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.2 кор.2,Москва,ул 50 лет Октября д.2 кор.2,ул,50 лет Октября ,д.2 кор.2,7950388,муниципальный округ Солнцево,1978 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.2 кор.3,Москва,ул 50 лет Октября д.2 кор.3,ул,50 лет Октября ,д.2 кор.3,7823304,муниципальный округ Солнцево,2005 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.21,Москва,ул 50 лет Октября д.21,ул,50 лет Октября ,д.21,7823478,муниципальный округ Солнцево,1969 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.23,Москва,ул 50 лет Октября д.23,ул,50 лет Октября ,д.23,7823488,муниципальный округ Солнцево,1969 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.23 кор.1,Москва,ул 50 лет Октября д.23 кор.1,ул,50 лет Октября ,д.23 кор.1,7823490,муниципальный округ Солнцево,1969 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.23 кор.2,Москва,ул 50 лет Октября д.23 кор.2,ул,50 лет Октября ,д.23 кор.2,7823496,муниципальный округ Солнцево,1968 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.25,Москва,ул 50 лет Октября д.25,ул,50 лет Октября ,д.25,7823499,муниципальный округ Солнцево,1969 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.27,Москва,ул 50 лет Октября д.27,ул,50 лет Октября ,д.27,7823503,муниципальный округ Солнцево,1972 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.27 кор.1,Москва,ул 50 лет Октября д.27 кор.1,ул,50 лет Октября ,д.27 кор.1,7823508,муниципальный округ Солнцево,1969 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.27 кор.2,Москва,ул 50 лет Октября д.27 кор.2,ул,50 лет Октября ,д.27 кор.2,7823512,муниципальный округ Солнцево,1969 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.29,Москва,ул 50 лет Октября д.29,ул,50 лет Октября ,д.29,7823515,муниципальный округ Солнцево,1974 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.3,Москва,ул 50 лет Октября д.3,ул,50 лет Октября ,д.3,7823324,муниципальный округ Солнцево,1970 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.5,Москва,ул 50 лет Октября д.5,ул,50 лет Октября ,д.5,7823337,муниципальный округ Солнцево,1969 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.5 кор.2,Москва,ул 50 лет Октября д.5 кор.2,ул,50 лет Октября ,д.5 кор.2,7823355,муниципальный округ Солнцево,1973 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.5 кор.3,Москва,ул 50 лет Октября д.5 кор.3,ул,50 лет Октября ,д.5 кор.3,7823380,муниципальный округ Солнцево,1975 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.6 кор.2,Москва,ул 50 лет Октября д.6 кор.2,ул,50 лет Октября ,д.6 кор.2,8065585,муниципальный округ Солнцево,1969 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.7,Москва,ул 50 лет Октября д.7,ул,50 лет Октября ,д.7,7823387,муниципальный округ Солнцево,1971 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.9,Москва,ул 50 лет Октября д.9,ул,50 лет Октября ,д.9,7823399,муниципальный округ Солнцево,2005 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.9 кор.1,Москва,ул 50 лет Октября д.9 кор.1,ул,50 лет Октября ,д.9 кор.1,7823405,муниципальный округ Солнцево,2006 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.9 кор.2,Москва,ул 50 лет Октября д.9 кор.2,ул,50 лет Октября ,д.9 кор.2,7823407,муниципальный округ Солнцево,2006 +2281001,г Москва ул Авиаторов д.10,Москва,ул Авиаторов д.10,ул,Авиаторов ,д.10,7814267,муниципальный округ Солнцево,1986 +2281001,г Москва ул Авиаторов д.11 кор.1,Москва,ул Авиаторов д.11 кор.1,ул,Авиаторов ,д.11 кор.1,7819444,муниципальный округ Солнцево,1984 +2281001,г Москва ул Авиаторов д.12,Москва,ул Авиаторов д.12,ул,Авиаторов ,д.12,7814270,муниципальный округ Солнцево,1987 +2281001,г Москва ул Авиаторов д.14,Москва,ул Авиаторов д.14,ул,Авиаторов ,д.14,7814276,муниципальный округ Солнцево,1987 +2281001,г Москва ул Авиаторов д.16,Москва,ул Авиаторов д.16,ул,Авиаторов ,д.16,7814279,муниципальный округ Солнцево,1986 +2281001,г Москва ул Авиаторов д.18,Москва,ул Авиаторов д.18,ул,Авиаторов ,д.18,7814285,муниципальный округ Солнцево,1987 +2281001,г Москва ул Авиаторов д.2,Москва,ул Авиаторов д.2,ул,Авиаторов ,д.2,7814200,муниципальный округ Солнцево,1987 +2281001,г Москва ул Авиаторов д.20,Москва,ул Авиаторов д.20,ул,Авиаторов ,д.20,7769011,муниципальный округ Солнцево,1987 +2281001,г Москва ул Авиаторов д.30,Москва,ул Авиаторов д.30,ул,Авиаторов ,д.30,7814287,муниципальный округ Солнцево,2003 +2281001,г Москва ул Авиаторов д.4,Москва,ул Авиаторов д.4,ул,Авиаторов ,д.4,7814212,муниципальный округ Солнцево,1986 +2281001,г Москва ул Авиаторов д.6,Москва,ул Авиаторов д.6,ул,Авиаторов ,д.6,7814228,муниципальный округ Солнцево,1985 +2281001,г Москва ул Авиаторов д.6 кор.1,Москва,ул Авиаторов д.6 кор.1,ул,Авиаторов ,д.6 кор.1,7814236,муниципальный округ Солнцево,1985 +2281001,г Москва ул Авиаторов д.6 кор.2,Москва,ул Авиаторов д.6 кор.2,ул,Авиаторов ,д.6 кор.2,7814243,муниципальный округ Солнцево,1984 +2281001,г Москва ул Авиаторов д.7,Москва,ул Авиаторов д.7,ул,Авиаторов ,д.7,8059585,муниципальный округ Солнцево,1984 +2281001,г Москва ул Авиаторов д.8,Москва,ул Авиаторов д.8,ул,Авиаторов ,д.8,7814247,муниципальный округ Солнцево,1987 +2281001,г Москва ул Авиаторов д.8 кор.1,Москва,ул Авиаторов д.8 кор.1,ул,Авиаторов ,д.8 кор.1,7814254,муниципальный округ Солнцево,1989 +2281001,г Москва ул Авиаторов д.9 кор.1,Москва,ул Авиаторов д.9 кор.1,ул,Авиаторов ,д.9 кор.1,7814261,муниципальный округ Солнцево,2006 +2281001,г Москва ул Авиаторов д.9 кор.2,Москва,ул Авиаторов д.9 кор.2,ул,Авиаторов ,д.9 кор.2,7814262,муниципальный округ Солнцево,2006 +2281001,г Москва ул Богданова д.10,Москва,ул Богданова д.10,ул,Богданова ,д.10,7814307,муниципальный округ Солнцево,1969 +2281001,г Москва ул Богданова д.10 кор.1,Москва,ул Богданова д.10 кор.1,ул,Богданова ,д.10 кор.1,7814309,муниципальный округ Солнцево,2002 +2281001,г Москва ул Богданова д.10 кор.2,Москва,ул Богданова д.10 кор.2,ул,Богданова ,д.10 кор.2,7814311,муниципальный округ Солнцево,2003 +2281001,г Москва ул Богданова д.12,Москва,ул Богданова д.12,ул,Богданова ,д.12,7814313,муниципальный округ Солнцево,1970 +2281001,г Москва ул Богданова д.12 кор.1,Москва,ул Богданова д.12 кор.1,ул,Богданова ,д.12 кор.1,7814315,муниципальный округ Солнцево,2001 +2281001,г Москва ул Богданова д.14,Москва,ул Богданова д.14,ул,Богданова ,д.14,7814317,муниципальный округ Солнцево,1969 +2281001,г Москва ул Богданова д.14 кор.1,Москва,ул Богданова д.14 кор.1,ул,Богданова ,д.14 кор.1,7814318,муниципальный округ Солнцево,2001 +2281001,г Москва ул Богданова д.16,Москва,ул Богданова д.16,ул,Богданова ,д.16,7814321,муниципальный округ Солнцево,1969 +2281001,г Москва ул Богданова д.2,Москва,ул Богданова д.2,ул,Богданова ,д.2,7814298,муниципальный округ Солнцево,1972 +2281001,г Москва ул Богданова д.2 кор.1,Москва,ул Богданова д.2 кор.1,ул,Богданова ,д.2 кор.1,7810205,муниципальный округ Солнцево,2007 +2281001,г Москва ул Богданова д.24,Москва,ул Богданова д.24,ул,Богданова ,д.24,7814322,муниципальный округ Солнцево,1968 +2281001,г Москва ул Богданова д.26 кор.2,Москва,ул Богданова д.26 кор.2,ул,Богданова ,д.26 кор.2,7814324,муниципальный округ Солнцево,1964 +2281001,г Москва ул Богданова д.26 кор.3,Москва,ул Богданова д.26 кор.3,ул,Богданова ,д.26 кор.3,7814326,муниципальный округ Солнцево,1965 +2281001,г Москва ул Богданова д.32,Москва,ул Богданова д.32,ул,Богданова ,д.32,7814328,муниципальный округ Солнцево,1975 +2281001,г Москва ул Богданова д.4,Москва,ул Богданова д.4,ул,Богданова ,д.4,7814301,муниципальный округ Солнцево,1972 +2281001,г Москва ул Богданова д.42,Москва,ул Богданова д.42,ул,Богданова ,д.42,7814330,муниципальный округ Солнцево,1981 +2281001,г Москва ул Богданова д.48,Москва,ул Богданова д.48,ул,Богданова ,д.48,7814331,муниципальный округ Солнцево,1984 +2281001,г Москва ул Богданова д.48 кор.1,Москва,ул Богданова д.48 кор.1,ул,Богданова ,д.48 кор.1,7814333,муниципальный округ Солнцево,1984 +2281001,г Москва ул Богданова д.48 кор.2,Москва,ул Богданова д.48 кор.2,ул,Богданова ,д.48 кор.2,7814335,муниципальный округ Солнцево,1984 +2281001,г Москва ул Богданова д.52 кор.2,Москва,ул Богданова д.52 кор.2,ул,Богданова ,д.52 кор.2,7814337,муниципальный округ Солнцево,1994 +2281001,г Москва ул Богданова д.54,Москва,ул Богданова д.54,ул,Богданова ,д.54,7814338,муниципальный округ Солнцево,1983 +2281001,г Москва ул Богданова д.58,Москва,ул Богданова д.58,ул,Богданова ,д.58,7814340,муниципальный округ Солнцево,1985 +2281001,г Москва ул Богданова д.6,Москва,ул Богданова д.6,ул,Богданова ,д.6,7814302,муниципальный округ Солнцево,1971 +2281001,г Москва ул Богданова д.6 кор.1,Москва,ул Богданова д.6 кор.1,ул,Богданова ,д.6 кор.1,7810192,муниципальный округ Солнцево,2007 +2281001,г Москва ул Богданова д.8,Москва,ул Богданова д.8,ул,Богданова ,д.8,7814304,муниципальный округ Солнцево,1970 +2281001,г Москва ул Волынская д.10,Москва,ул Волынская д.10,ул,Волынская ,д.10,7822807,муниципальный округ Солнцево,2003 +2281001,г Москва ул Волынская д.12,Москва,ул Волынская д.12,ул,Волынская ,д.12,7814353,муниципальный округ Солнцево,2003 +2281001,г Москва ул Волынская д.12 кор.1,Москва,ул Волынская д.12 кор.1,ул,Волынская ,д.12 кор.1,7814355,муниципальный округ Солнцево,2003 +2281001,г Москва ул Волынская д.3,Москва,ул Волынская д.3,ул,Волынская ,д.3,7814341,муниципальный округ Солнцево,1998 +2281001,г Москва ул Волынская д.4,Москва,ул Волынская д.4,ул,Волынская ,д.4,7814343,муниципальный округ Солнцево,1987 +2281001,г Москва ул Волынская д.8,Москва,ул Волынская д.8,ул,Волынская ,д.8,7814345,муниципальный округ Солнцево,1991 +2281001,г Москва ул Волынская д.9,Москва,ул Волынская д.9,ул,Волынская ,д.9,7814347,муниципальный округ Солнцево,2008 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.1,Москва,ул Главмосстроя д.1,ул,Главмосстроя ,д.1,7814372,муниципальный округ Солнцево,1965 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.1 кор.1,Москва,ул Главмосстроя д.1 кор.1,ул,Главмосстроя ,д.1 кор.1,7814374,муниципальный округ Солнцево,1966 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.1 кор.2,Москва,ул Главмосстроя д.1 кор.2,ул,Главмосстроя ,д.1 кор.2,7814376,муниципальный округ Солнцево,1966 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.10,Москва,ул Главмосстроя д.10,ул,Главмосстроя ,д.10,7814428,муниципальный округ Солнцево,2008 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.10а,Москва,ул Главмосстроя д.10а,ул,Главмосстроя ,д.10а,7814430,муниципальный округ Солнцево,1968 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.12,Москва,ул Главмосстроя д.12,ул,Главмосстроя ,д.12,7814432,муниципальный округ Солнцево,2008 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.14,Москва,ул Главмосстроя д.14,ул,Главмосстроя ,д.14,7814433,муниципальный округ Солнцево,2009 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.16а,Москва,ул Главмосстроя д.16а,ул,Главмосстроя ,д.16а,7814494,муниципальный округ Солнцево,1968 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.18,Москва,ул Главмосстроя д.18,ул,Главмосстроя ,д.18,7810118,муниципальный округ Солнцево,2008 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.20,Москва,ул Главмосстроя д.20,ул,Главмосстроя ,д.20,7810178,муниципальный округ Солнцево,2008 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.22 кор.1,Москва,ул Главмосстроя д.22 кор.1,ул,Главмосстроя ,д.22 кор.1,7814436,муниципальный округ Солнцево,2008 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.3,Москва,ул Главмосстроя д.3,ул,Главмосстроя ,д.3,7824012,муниципальный округ Солнцево,1965 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.3 кор.1,Москва,ул Главмосстроя д.3 кор.1,ул,Главмосстроя ,д.3 кор.1,7824029,муниципальный округ Солнцево,1965 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.3 кор.2,Москва,ул Главмосстроя д.3 кор.2,ул,Главмосстроя ,д.3 кор.2,7824034,муниципальный округ Солнцево,1965 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.3 кор.3,Москва,ул Главмосстроя д.3 кор.3,ул,Главмосстроя ,д.3 кор.3,7824025,муниципальный округ Солнцево,1965 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.4 кор.1,Москва,ул Главмосстроя д.4 кор.1,ул,Главмосстроя ,д.4 кор.1,7852878,муниципальный округ Солнцево,2007 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.4 кор.2,Москва,ул Главмосстроя д.4 кор.2,ул,Главмосстроя ,д.4 кор.2,7814377,муниципальный округ Солнцево,2007 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.6,Москва,ул Главмосстроя д.6,ул,Главмосстроя ,д.6,7814379,муниципальный округ Солнцево,2007 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.6а,Москва,ул Главмосстроя д.6а,ул,Главмосстроя ,д.6а,7814381,муниципальный округ Солнцево,1971 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.7,Москва,ул Главмосстроя д.7,ул,Главмосстроя ,д.7,7659670,муниципальный округ Солнцево,2011 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.7 кор.3,Москва,ул Главмосстроя д.7 кор.3,ул,Главмосстроя ,д.7 кор.3,7814417,муниципальный округ Солнцево,1964 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.7 кор.4,Москва,ул Главмосстроя д.7 кор.4,ул,Главмосстроя ,д.7 кор.4,7814419,муниципальный округ Солнцево,1964 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.8,Москва,ул Главмосстроя д.8,ул,Главмосстроя ,д.8,7814421,муниципальный округ Солнцево,2007 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.9,Москва,ул Главмосстроя д.9,ул,Главмосстроя ,д.9,7814424,муниципальный округ Солнцево,2006 +2281001,г Москва ул Домостроительная д.3,Москва,ул Домостроительная д.3,ул,Домостроительная ,д.3,7814439,муниципальный округ Солнцево,1968 +2281001,г Москва ул Княжеская д.28 кор.1,Москва,ул Княжеская д.28 кор.1,ул,Княжеская ,д.28 кор.1,7814441,муниципальный округ Солнцево,2009 +2281001,г Москва ул Княжеская д.28 кор.2,Москва,ул Княжеская д.28 кор.2,ул,Княжеская ,д.28 кор.2,7814443,муниципальный округ Солнцево,2009 +2281001,г Москва ул Княжеская д.28 кор.3,Москва,ул Княжеская д.28 кор.3,ул,Княжеская ,д.28 кор.3,7814448,муниципальный округ Солнцево,2009 +2281001,г Москва ул Княжеская д.28 кор.4,Москва,ул Княжеская д.28 кор.4,ул,Княжеская ,д.28 кор.4,7814450,муниципальный округ Солнцево,2009 +2281001,г Москва ул Матросова д.1,Москва,ул Матросова д.1,ул,Матросова ,д.1,7814454,муниципальный округ Солнцево,1953 +2281001,г Москва ул Матросова д.21,Москва,ул Матросова д.21,ул,Матросова ,д.21,7814470,муниципальный округ Солнцево,1963 +2281001,г Москва ул Матросова д.23,Москва,ул Матросова д.23,ул,Матросова ,д.23,7814474,муниципальный округ Солнцево,1964 +2281001,г Москва ул Матросова д.25,Москва,ул Матросова д.25,ул,Матросова ,д.25,7814476,муниципальный округ Солнцево,1964 +2281001,г Москва ул Матросова д.27,Москва,ул Матросова д.27,ул,Матросова ,д.27,7814478,муниципальный округ Солнцево,1965 +2281001,г Москва ул Матросова д.29,Москва,ул Матросова д.29,ул,Матросова ,д.29,7814480,муниципальный округ Солнцево,1965 +2281001,г Москва ул Матросова д.3,Москва,ул Матросова д.3,ул,Матросова ,д.3,7814456,муниципальный округ Солнцево,1954 +2281001,г Москва ул Матросова д.5,Москва,ул Матросова д.5,ул,Матросова ,д.5,7814459,муниципальный округ Солнцево,1955 +2281001,г Москва ул Матросова д.6,Москва,ул Матросова д.6,ул,Матросова ,д.6,7814462,муниципальный округ Солнцево,1958 +2281001,г Москва ул Матросова д.7 кор.1,Москва,ул Матросова д.7 кор.1,ул,Матросова ,д.7 кор.1,7814464,муниципальный округ Солнцево,1959 +2281001,г Москва ул Матросова д.7 кор.2,Москва,ул Матросова д.7 кор.2,ул,Матросова ,д.7 кор.2,7814466,муниципальный округ Солнцево,1960 +2281001,г Москва ул Матросова д.7 кор.3,Москва,ул Матросова д.7 кор.3,ул,Матросова ,д.7 кор.3,7814468,муниципальный округ Солнцево,1959 +2281001,г Москва ул Матросова д.7 кор.4,Москва,ул Матросова д.7 кор.4,ул,Матросова ,д.7 кор.4,7819474,муниципальный округ Солнцево,1954 +2281001,г Москва ул Наро-Фоминская д.10,Москва,ул Наро-Фоминская д.10,ул,Наро-Фоминская ,д.10,7814488,муниципальный округ Солнцево,1961 +2281001,г Москва ул Наро-Фоминская д.11,Москва,ул Наро-Фоминская д.11,ул,Наро-Фоминская ,д.11,7814489,муниципальный округ Солнцево,1961 +2281001,г Москва ул Наро-Фоминская д.13,Москва,ул Наро-Фоминская д.13,ул,Наро-Фоминская ,д.13,7814491,муниципальный округ Солнцево,1961 +2281001,г Москва ул Наро-Фоминская д.15,Москва,ул Наро-Фоминская д.15,ул,Наро-Фоминская ,д.15,7814492,муниципальный округ Солнцево,1960 +2281001,г Москва ул Наро-Фоминская д.2,Москва,ул Наро-Фоминская д.2,ул,Наро-Фоминская ,д.2,7812565,муниципальный округ Солнцево,1979 +2281001,г Москва ул Наро-Фоминская д.3,Москва,ул Наро-Фоминская д.3,ул,Наро-Фоминская ,д.3,7814482,муниципальный округ Солнцево,1961 +2281001,г Москва ул Наро-Фоминская д.5,Москва,ул Наро-Фоминская д.5,ул,Наро-Фоминская ,д.5,7814483,муниципальный округ Солнцево,1961 +2281001,г Москва ул Наро-Фоминская д.7,Москва,ул Наро-Фоминская д.7,ул,Наро-Фоминская ,д.7,7814485,муниципальный округ Солнцево,1961 +2281001,г Москва ул Наро-Фоминская д.9,Москва,ул Наро-Фоминская д.9,ул,Наро-Фоминская ,д.9,7814486,муниципальный округ Солнцево,1961 +2281001,г Москва ул Попутная д.1,Москва,ул Попутная д.1,ул,Попутная ,д.1,7819036,муниципальный округ Солнцево,1961 +2281001,г Москва ул Попутная д.1 кор.1,Москва,ул Попутная д.1 кор.1,ул,Попутная ,д.1 кор.1,7819047,муниципальный округ Солнцево,1975 +2281001,г Москва ул Попутная д.1 кор.2,Москва,ул Попутная д.1 кор.2,ул,Попутная ,д.1 кор.2,7819054,муниципальный округ Солнцево,1969 +2281001,г Москва ул Попутная д.1 кор.3,Москва,ул Попутная д.1 кор.3,ул,Попутная ,д.1 кор.3,7819061,муниципальный округ Солнцево,1970 +2281001,г Москва ул Попутная д.2,Москва,ул Попутная д.2,ул,Попутная ,д.2,7819074,муниципальный округ Солнцево,1960 +2281001,г Москва ул Попутная д.3,Москва,ул Попутная д.3,ул,Попутная ,д.3,7819085,муниципальный округ Солнцево,1966 +2281001,г Москва ул Попутная д.3 кор.1,Москва,ул Попутная д.3 кор.1,ул,Попутная ,д.3 кор.1,7819091,муниципальный округ Солнцево,1965 +2281001,г Москва ул Попутная д.4,Москва,ул Попутная д.4,ул,Попутная ,д.4,7819106,муниципальный округ Солнцево,1960 +2281001,г Москва ул Попутная д.5,Москва,ул Попутная д.5,ул,Попутная ,д.5,7819114,муниципальный округ Солнцево,1973 +2281001,г Москва ул Производственная д.1,Москва,ул Производственная д.1,ул,Производственная ,д.1,7819251,муниципальный округ Солнцево,1978 +2281001,г Москва ул Производственная д.1 кор.1,Москва,ул Производственная д.1 кор.1,ул,Производственная ,д.1 кор.1,7819290,муниципальный округ Солнцево,1978 +2281001,г Москва ул Производственная д.1 кор.2,Москва,ул Производственная д.1 кор.2,ул,Производственная ,д.1 кор.2,7819300,муниципальный округ Солнцево,1996 +2281001,г Москва ул Производственная д.2,Москва,ул Производственная д.2,ул,Производственная ,д.2,7819307,муниципальный округ Солнцево,2006 +2281001,г Москва ул Производственная д.2 кор.1,Москва,ул Производственная д.2 кор.1,ул,Производственная ,д.2 кор.1,7819320,муниципальный округ Солнцево,2004 +2281001,г Москва ул Производственная д.3,Москва,ул Производственная д.3,ул,Производственная ,д.3,7819338,муниципальный округ Солнцево,1985 +2281001,г Москва ул Производственная д.4,Москва,ул Производственная д.4,ул,Производственная ,д.4,7819350,муниципальный округ Солнцево,2005 +2281001,г Москва ул Производственная д.4 кор.2,Москва,ул Производственная д.4 кор.2,ул,Производственная ,д.4 кор.2,7819368,муниципальный округ Солнцево,2004 +2281001,г Москва ул Производственная д.4 кор.3,Москва,ул Производственная д.4 кор.3,ул,Производственная ,д.4 кор.3,7819396,муниципальный округ Солнцево,2005 +2281001,г Москва ул Производственная д.5,Москва,ул Производственная д.5,ул,Производственная ,д.5,7819417,муниципальный округ Солнцево,1995 +2281001,г Москва ул Производственная д.7,Москва,ул Производственная д.7,ул,Производственная ,д.7,7819438,муниципальный округ Солнцево,1996 +2281001,г Москва ул Родниковая д.10,Москва,ул Родниковая д.10,ул,Родниковая ,д.10,7819682,муниципальный округ Солнцево,1966 +2281001,г Москва ул Родниковая д.12,Москва,ул Родниковая д.12,ул,Родниковая ,д.12,7819698,муниципальный округ Солнцево,1966 +2281001,г Москва ул Родниковая д.14,Москва,ул Родниковая д.14,ул,Родниковая ,д.14,7819711,муниципальный округ Солнцево,1972 +2281001,г Москва ул Родниковая д.16,Москва,ул Родниковая д.16,ул,Родниковая ,д.16,7819722,муниципальный округ Солнцево,1977 +2281001,г Москва ул Родниковая д.16 кор.2,Москва,ул Родниковая д.16 кор.2,ул,Родниковая ,д.16 кор.2,7819735,муниципальный округ Солнцево,1979 +2281001,г Москва ул Родниковая д.16 кор.3,Москва,ул Родниковая д.16 кор.3,ул,Родниковая ,д.16 кор.3,7819759,муниципальный округ Солнцево,1979 +2281001,г Москва ул Родниковая д.16 кор.4,Москва,ул Родниковая д.16 кор.4,ул,Родниковая ,д.16 кор.4,7819768,муниципальный округ Солнцево,1979 +2281001,г Москва ул Родниковая д.18,Москва,ул Родниковая д.18,ул,Родниковая ,д.18,7819797,муниципальный округ Солнцево,1979 +2281001,г Москва ул Родниковая д.18 кор.1,Москва,ул Родниковая д.18 кор.1,ул,Родниковая ,д.18 кор.1,7824086,муниципальный округ Солнцево,1979 +2281001,г Москва ул Родниковая д.20,Москва,ул Родниковая д.20,ул,Родниковая ,д.20,7819830,муниципальный округ Солнцево,1986 +2281001,г Москва ул Родниковая д.4,Москва,ул Родниковая д.4,ул,Родниковая ,д.4,7819536,муниципальный округ Солнцево,1965 +2281001,г Москва ул Родниковая д.4 кор.1,Москва,ул Родниковая д.4 кор.1,ул,Родниковая ,д.4 кор.1,7819575,муниципальный округ Солнцево,1966 +2281001,г Москва ул Родниковая д.4 кор.2,Москва,ул Родниковая д.4 кор.2,ул,Родниковая ,д.4 кор.2,7819602,муниципальный округ Солнцево,1967 +2281001,г Москва ул Родниковая д.4 кор.3,Москва,ул Родниковая д.4 кор.3,ул,Родниковая ,д.4 кор.3,7819615,муниципальный округ Солнцево,1967 +2281001,г Москва ул Родниковая д.4 кор.5,Москва,ул Родниковая д.4 кор.5,ул,Родниковая ,д.4 кор.5,7819630,муниципальный округ Солнцево,1989 +2281001,г Москва ул Родниковая д.4 кор.6,Москва,ул Родниковая д.4 кор.6,ул,Родниковая ,д.4 кор.6,7819643,муниципальный округ Солнцево,1997 +2281001,г Москва ул Родниковая д.6,Москва,ул Родниковая д.6,ул,Родниковая ,д.6,7819660,муниципальный округ Солнцево,1966 +2281001,г Москва ул Родниковая д.8,Москва,ул Родниковая д.8,ул,Родниковая ,д.8,7819670,муниципальный округ Солнцево,1966 +2281001,г Москва ул Щорса д.10,Москва,ул Щорса д.10,ул,Щорса ,д.10,7821996,муниципальный округ Солнцево,1987 +2281001,г Москва ул Щорса д.2,Москва,ул Щорса д.2,ул,Щорса ,д.2,7817708,муниципальный округ Солнцево,1988 +2281001,г Москва ул Щорса д.3,Москва,ул Щорса д.3,ул,Щорса ,д.3,7821435,муниципальный округ Солнцево,1987 +2281001,г Москва ул Щорса д.4,Москва,ул Щорса д.4,ул,Щорса ,д.4,7821761,муниципальный округ Солнцево,1986 +2281001,г Москва ул Щорса д.4 кор.1,Москва,ул Щорса д.4 кор.1,ул,Щорса ,д.4 кор.1,7821825,муниципальный округ Солнцево,1987 +2281001,г Москва ул Щорса д.4 кор.2,Москва,ул Щорса д.4 кор.2,ул,Щорса ,д.4 кор.2,7821894,муниципальный округ Солнцево,1987 +2281001,г Москва ул Щорса д.8,Москва,ул Щорса д.8,ул,Щорса ,д.8,7821926,муниципальный округ Солнцево,1987 +2281001,г Москва ул Щорса д.8 кор.1,Москва,ул Щорса д.8 кор.1,ул,Щорса ,д.8 кор.1,7821962,муниципальный округ Солнцево,1989 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.101 кор.8,Москва,пр-кт Вернадского д.101 кор.8,пр-кт,Вернадского ,д.101 кор.8,7677810,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1995 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.105 кор.2,Москва,пр-кт Вернадского д.105 кор.2,пр-кт,Вернадского ,д.105 кор.2,7677812,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1976 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.105 кор.4,Москва,пр-кт Вернадского д.105 кор.4,пр-кт,Вернадского ,д.105 кор.4,7991679,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2008 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.109,Москва,пр-кт Вернадского д.109,пр-кт,Вернадского ,д.109,7677816,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1975 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.111,Москва,пр-кт Вернадского д.111,пр-кт,Вернадского ,д.111,7632388,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1968 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.113,Москва,пр-кт Вернадского д.113,пр-кт,Вернадского ,д.113,7631223,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1970 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.117,Москва,пр-кт Вернадского д.117,пр-кт,Вернадского ,д.117,8101430,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1968 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.119,Москва,пр-кт Вернадского д.119,пр-кт,Вернадского ,д.119,8197130,муниципальный округ Тропарево-Никулино,н.д. +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.123,Москва,пр-кт Вернадского д.123,пр-кт,Вернадского ,д.123,7677820,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1968 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.125,Москва,пр-кт Вернадского д.125,пр-кт,Вернадского ,д.125,8083989,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1972 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.125 кор.1,Москва,пр-кт Вернадского д.125 кор.1,пр-кт,Вернадского ,д.125 кор.1,7677823,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2002 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.127,Москва,пр-кт Вернадского д.127,пр-кт,Вернадского ,д.127,7677827,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1978 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.89,Москва,пр-кт Вернадского д.89,пр-кт,Вернадского ,д.89,7677829,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1981 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.89 кор.2,Москва,пр-кт Вернадского д.89 кор.2,пр-кт,Вернадского ,д.89 кор.2,7677836,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1969 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.89 кор.4,Москва,пр-кт Вернадского д.89 кор.4,пр-кт,Вернадского ,д.89 кор.4,7677837,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1972 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.89 кор.5,Москва,пр-кт Вернадского д.89 кор.5,пр-кт,Вернадского ,д.89 кор.5,7677839,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1972 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.91 кор.1,Москва,пр-кт Вернадского д.91 кор.1,пр-кт,Вернадского ,д.91 кор.1,8159072,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1969 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.91 кор.2,Москва,пр-кт Вернадского д.91 кор.2,пр-кт,Вернадского ,д.91 кор.2,7677843,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1968 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.91 кор.3,Москва,пр-кт Вернадского д.91 кор.3,пр-кт,Вернадского ,д.91 кор.3,7631049,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1976 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.92,Москва,пр-кт Вернадского д.92,пр-кт,Вернадского ,д.92,8045412,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2003 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.92 кор.1,Москва,пр-кт Вернадского д.92 кор.1,пр-кт,Вернадского ,д.92 кор.1,7999903,муниципальный округ Тропарево-Никулино,н.д. +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.93,Москва,пр-кт Вернадского д.93,пр-кт,Вернадского ,д.93,8117737,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1971 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.93 кор.1,Москва,пр-кт Вернадского д.93 кор.1,пр-кт,Вернадского ,д.93 кор.1,7677850,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1980 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.94 кор.1,Москва,пр-кт Вернадского д.94 кор.1,пр-кт,Вернадского ,д.94 кор.1,7756218,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2006 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.94 кор.2,Москва,пр-кт Вернадского д.94 кор.2,пр-кт,Вернадского ,д.94 кор.2,7756240,муниципальный округ Тропарево-Никулино,н.д. +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.94 кор.2,Москва,пр-кт Вернадского д.94 кор.2,пр-кт,Вернадского ,д.94 кор.2,7756241,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2006 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.94 кор.3,Москва,пр-кт Вернадского д.94 кор.3,пр-кт,Вернадского ,д.94 кор.3,7756329,муниципальный округ Тропарево-Никулино,н.д. +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.94 кор.3,Москва,пр-кт Вернадского д.94 кор.3,пр-кт,Вернадского ,д.94 кор.3,7756330,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2009 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.94 кор.4,Москва,пр-кт Вернадского д.94 кор.4,пр-кт,Вернадского ,д.94 кор.4,7756353,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2010 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.94 кор.4,Москва,пр-кт Вернадского д.94 кор.4,пр-кт,Вернадского ,д.94 кор.4,7756352,муниципальный округ Тропарево-Никулино,н.д. +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.94 кор.5,Москва,пр-кт Вернадского д.94 кор.5,пр-кт,Вернадского ,д.94 кор.5,7756372,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2012 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.95 кор.1,Москва,пр-кт Вернадского д.95 кор.1,пр-кт,Вернадского ,д.95 кор.1,7677851,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1969 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.95 кор.2,Москва,пр-кт Вернадского д.95 кор.2,пр-кт,Вернадского ,д.95 кор.2,8101664,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1968 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.95 кор.3,Москва,пр-кт Вернадского д.95 кор.3,пр-кт,Вернадского ,д.95 кор.3,8083401,муниципальный округ Тропарево-Никулино,н.д. +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.97,Москва,пр-кт Вернадского д.97,пр-кт,Вернадского ,д.97,7677852,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1979 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.97 кор.1,Москва,пр-кт Вернадского д.97 кор.1,пр-кт,Вернадского ,д.97 кор.1,7631232,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1972 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.97 кор.3,Москва,пр-кт Вернадского д.97 кор.3,пр-кт,Вернадского ,д.97 кор.3,8117214,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2004 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.99 кор.1,Москва,пр-кт Вернадского д.99 кор.1,пр-кт,Вернадского ,д.99 кор.1,7971231,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1968 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.99 кор.3,Москва,пр-кт Вернадского д.99 кор.3,пр-кт,Вернадского ,д.99 кор.3,7677853,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1978 +2281002,г Москва пр-кт Ленинский д.144 кор.2,Москва,пр-кт Ленинский д.144 кор.2,пр-кт,Ленинский ,д.144 кор.2,7677803,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1972 +2281002,г Москва пр-кт Ленинский д.144 кор.3,Москва,пр-кт Ленинский д.144 кор.3,пр-кт,Ленинский ,д.144 кор.3,7677802,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1972 +2281002,г Москва пр-кт Ленинский д.144 кор.4,Москва,пр-кт Ленинский д.144 кор.4,пр-кт,Ленинский ,д.144 кор.4,7677800,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1973 +2281002,г Москва пр-кт Ленинский д.144 кор.5,Москва,пр-кт Ленинский д.144 кор.5,пр-кт,Ленинский ,д.144 кор.5,7677795,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1973 +2281002,г Москва пр-кт Ленинский д.150,Москва,пр-кт Ленинский д.150,пр-кт,Ленинский ,д.150,7677792,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1973 +2281002,г Москва пр-кт Ленинский д.152 кор.2,Москва,пр-кт Ленинский д.152 кор.2,пр-кт,Ленинский ,д.152 кор.2,7677785,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1968 +2281002,г Москва пр-кт Ленинский д.154,Москва,пр-кт Ленинский д.154,пр-кт,Ленинский ,д.154,7930757,муниципальный округ Тропарево-Никулино,н.д. +2281002,г Москва пр-кт Ленинский д.156,Москва,пр-кт Ленинский д.156,пр-кт,Ленинский ,д.156,7677780,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1977 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.1 кор.1,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.1 кор.1,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.1 кор.1,7674164,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1968 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.1 кор.2,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.1 кор.2,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.1 кор.2,7674170,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1968 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.1 кор.3,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.1 кор.3,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.1 кор.3,7674221,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1968 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.10,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.10,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.10,7676477,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1980 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.10 кор.1,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.10 кор.1,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.10 кор.1,7676483,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1970 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.10 кор.2,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.10 кор.2,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.10 кор.2,7854555,муниципальный округ Тропарево-Никулино,н.д. +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.10 кор.2.,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.10 кор.2.,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.10 кор.2.,8160356,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1971 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.10 кор.6,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.10 кор.6,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.10 кор.6,7676489,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1972 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.12 кор.1,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.12 кор.1,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.12 кор.1,7676511,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1971 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.12 кор.3,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.12 кор.3,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.12 кор.3,7676521,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1971 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.12 кор.4,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.12 кор.4,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.12 кор.4,7676527,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1971 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.12 кор.5,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.12 кор.5,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.12 кор.5,8083435,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1971 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.12 кор.6,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.12 кор.6,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.12 кор.6,7676713,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1985 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.14,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.14,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.14,7676918,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1984 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.2 кор.1,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.2 кор.1,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.2 кор.1,8083906,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1971 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.2 кор.2,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.2 кор.2,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.2 кор.2,7675431,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1971 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.3 кор.1,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.3 кор.1,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.3 кор.1,7675395,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1969 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.3 кор.3,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.3 кор.3,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.3 кор.3,8101529,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1972 +2281002,"г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.3 кор.3 строение а,в",Москва,"ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.3 кор.3 строение а,в",ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,"д.3 кор.3 строение а,в",7675470,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1971 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.4 кор.1,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.4 кор.1,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.4 кор.1,7675505,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1971 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.4 кор.3,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.4 кор.3,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.4 кор.3,7675588,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1970 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.4 кор.4,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.4 кор.4,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.4 кор.4,7675596,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1970 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.6,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.6,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.6,7675607,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1979 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.6 кор.1,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.6 кор.1,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.6 кор.1,7675614,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1971 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.6 кор.2,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.6 кор.2,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.6 кор.2,7675633,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1971 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.7 кор.1,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.7 кор.1,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.7 кор.1,7676381,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1970 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.7 кор.2,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.7 кор.2,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.7 кор.2,7676392,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1970 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.7 кор.3,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.7 кор.3,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.7 кор.3,7676398,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1970 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.7 кор.4,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.7 кор.4,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.7 кор.4,7676407,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1970 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.7 кор.5,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.7 кор.5,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.7 кор.5,7676414,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1970 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.7 кор.6,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.7 кор.6,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.7 кор.6,7676423,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1973 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.8 кор.1,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.8 кор.1,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.8 кор.1,7676431,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1972 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.8 кор.3,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.8 кор.3,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.8 кор.3,7676439,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1971 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.8 кор.4,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.8 кор.4,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.8 кор.4,7631529,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1970 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.8 кор.5,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.8 кор.5,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.8 кор.5,7676465,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1972 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.8 кор.6,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.8 кор.6,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.8 кор.6,8083982,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1972 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.8 кор.7,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.8 кор.7,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.8 кор.7,8085773,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1972 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.11,Москва,ул Академика Анохина д.11,ул,Академика Анохина ,д.11,7706871,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1999 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.11 кор.1,Москва,ул Академика Анохина д.11 кор.1,ул,Академика Анохина ,д.11 кор.1,7706877,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2000 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.12 кор.1,Москва,ул Академика Анохина д.12 кор.1,ул,Академика Анохина ,д.12 кор.1,7677817,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1982 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.12 кор.2,Москва,ул Академика Анохина д.12 кор.2,ул,Академика Анохина ,д.12 кор.2,7677818,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1982 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.12 кор.3,Москва,ул Академика Анохина д.12 кор.3,ул,Академика Анохина ,д.12 кор.3,7677819,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1982 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.12 кор.4,Москва,ул Академика Анохина д.12 кор.4,ул,Академика Анохина ,д.12 кор.4,7677821,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1982 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.13,Москва,ул Академика Анохина д.13,ул,Академика Анохина ,д.13,7706882,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1999 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.19,Москва,ул Академика Анохина д.19,ул,Академика Анохина ,д.19,8033196,муниципальный округ Тропарево-Никулино,н.д. +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.19 кор.2,Москва,ул Академика Анохина д.19 кор.2,ул,Академика Анохина ,д.19 кор.2,7672565,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2006 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.2 кор.1,Москва,ул Академика Анохина д.2 кор.1,ул,Академика Анохина ,д.2 кор.1,7714275,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2003 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.2 кор.2,Москва,ул Академика Анохина д.2 кор.2,ул,Академика Анохина ,д.2 кор.2,7717070,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2003 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.2 кор.3,Москва,ул Академика Анохина д.2 кор.3,ул,Академика Анохина ,д.2 кор.3,7717073,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2001 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.2 кор.4,Москва,ул Академика Анохина д.2 кор.4,ул,Академика Анохина ,д.2 кор.4,7717076,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2002 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.2 кор.6,Москва,ул Академика Анохина д.2 кор.6,ул,Академика Анохина ,д.2 кор.6,7726808,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2003 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.26 кор.1,Москва,ул Академика Анохина д.26 кор.1,ул,Академика Анохина ,д.26 кор.1,8036951,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1984 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.26 кор.2,Москва,ул Академика Анохина д.26 кор.2,ул,Академика Анохина ,д.26 кор.2,8037036,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1984 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.26 кор.3,Москва,ул Академика Анохина д.26 кор.3,ул,Академика Анохина ,д.26 кор.3,7677822,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1989 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.26 кор.4,Москва,ул Академика Анохина д.26 кор.4,ул,Академика Анохина ,д.26 кор.4,8037746,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1989 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.30 кор.1,Москва,ул Академика Анохина д.30 кор.1,ул,Академика Анохина ,д.30 кор.1,7677828,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1982 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.30 кор.2,Москва,ул Академика Анохина д.30 кор.2,ул,Академика Анохина ,д.30 кор.2,7677831,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1982 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.30 кор.3,Москва,ул Академика Анохина д.30 кор.3,ул,Академика Анохина ,д.30 кор.3,7677833,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1982 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.30 кор.4,Москва,ул Академика Анохина д.30 кор.4,ул,Академика Анохина ,д.30 кор.4,8037415,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1982 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.34 кор.1,Москва,ул Академика Анохина д.34 кор.1,ул,Академика Анохина ,д.34 кор.1,8037814,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1984 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.34 кор.2,Москва,ул Академика Анохина д.34 кор.2,ул,Академика Анохина ,д.34 кор.2,8037830,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1983 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.38 кор.1,Москва,ул Академика Анохина д.38 кор.1,ул,Академика Анохина ,д.38 кор.1,7677834,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1982 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.38 кор.2,Москва,ул Академика Анохина д.38 кор.2,ул,Академика Анохина ,д.38 кор.2,7677835,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1982 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.38 кор.3,Москва,ул Академика Анохина д.38 кор.3,ул,Академика Анохина ,д.38 кор.3,7677841,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1982 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.38 кор.4,Москва,ул Академика Анохина д.38 кор.4,ул,Академика Анохина ,д.38 кор.4,8037444,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1982 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.4 кор.1,Москва,ул Академика Анохина д.4 кор.1,ул,Академика Анохина ,д.4 кор.1,7676616,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2004 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.4 кор.2,Москва,ул Академика Анохина д.4 кор.2,ул,Академика Анохина ,д.4 кор.2,7717085,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2001 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.4 кор.3,Москва,ул Академика Анохина д.4 кор.3,ул,Академика Анохина ,д.4 кор.3,7717089,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2002 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.42 кор.1,Москва,ул Академика Анохина д.42 кор.1,ул,Академика Анохина ,д.42 кор.1,7677842,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1984 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.42 кор.2,Москва,ул Академика Анохина д.42 кор.2,ул,Академика Анохина ,д.42 кор.2,7677844,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1985 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.44,Москва,ул Академика Анохина д.44,ул,Академика Анохина ,д.44,7677845,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1985 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.46 кор.1,Москва,ул Академика Анохина д.46 кор.1,ул,Академика Анохина ,д.46 кор.1,8037454,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1992 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.46 кор.2,Москва,ул Академика Анохина д.46 кор.2,ул,Академика Анохина ,д.46 кор.2,8037470,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1992 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.46 кор.3,Москва,ул Академика Анохина д.46 кор.3,ул,Академика Анохина ,д.46 кор.3,7677846,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2003 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.5 кор.1,Москва,ул Академика Анохина д.5 кор.1,ул,Академика Анохина ,д.5 кор.1,8060321,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2002 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.5 кор.2,Москва,ул Академика Анохина д.5 кор.2,ул,Академика Анохина ,д.5 кор.2,8060326,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2002 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.5 кор.3,Москва,ул Академика Анохина д.5 кор.3,ул,Академика Анохина ,д.5 кор.3,8060333,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2002 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.5 кор.4,Москва,ул Академика Анохина д.5 кор.4,ул,Академика Анохина ,д.5 кор.4,8060342,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2002 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.50,Москва,ул Академика Анохина д.50,ул,Академика Анохина ,д.50,8037483,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1998 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.54,Москва,ул Академика Анохина д.54,ул,Академика Анохина ,д.54,8037490,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1999 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.58 кор.1,Москва,ул Академика Анохина д.58 кор.1,ул,Академика Анохина ,д.58 кор.1,8033202,муниципальный округ Тропарево-Никулино,н.д. +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.58 кор.2,Москва,ул Академика Анохина д.58 кор.2,ул,Академика Анохина ,д.58 кор.2,8033209,муниципальный округ Тропарево-Никулино,н.д. +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.6 кор.1,Москва,ул Академика Анохина д.6 кор.1,ул,Академика Анохина ,д.6 кор.1,7677277,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1982 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.6 кор.2,Москва,ул Академика Анохина д.6 кор.2,ул,Академика Анохина ,д.6 кор.2,7677281,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1982 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.6 кор.3,Москва,ул Академика Анохина д.6 кор.3,ул,Академика Анохина ,д.6 кор.3,7677807,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1982 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.6 кор.4,Москва,ул Академика Анохина д.6 кор.4,ул,Академика Анохина ,д.6 кор.4,7677809,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1982 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.6 кор.5,Москва,ул Академика Анохина д.6 кор.5,ул,Академика Анохина ,д.6 кор.5,7677811,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1998 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.6 кор.5 строение м,Москва,ул Академика Анохина д.6 кор.5 строение м,ул,Академика Анохина ,д.6 кор.5 строение м,7677814,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1998 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.60,Москва,ул Академика Анохина д.60,ул,Академика Анохина ,д.60,7779101,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2007 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.62,Москва,ул Академика Анохина д.62,ул,Академика Анохина ,д.62,8037503,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2001 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.64,Москва,ул Академика Анохина д.64,ул,Академика Анохина ,д.64,8037545,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2001 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.7,Москва,ул Академика Анохина д.7,ул,Академика Анохина ,д.7,8060355,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2002 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.9,Москва,ул Академика Анохина д.9,ул,Академика Анохина ,д.9,7706859,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1999 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.9 кор.1,Москва,ул Академика Анохина д.9 кор.1,ул,Академика Анохина ,д.9 кор.1,7706865,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2000 +2281002,г Москва ул Коштоянца д.20 кор.1,Москва,ул Коштоянца д.20 кор.1,ул,Коштоянца ,д.20 кор.1,8139910,муниципальный округ Тропарево-Никулино,н.д. +2281002,г Москва ул Коштоянца д.20 кор.2,Москва,ул Коштоянца д.20 кор.2,ул,Коштоянца ,д.20 кор.2,8139928,муниципальный округ Тропарево-Никулино,н.д. +2281002,г Москва ул Коштоянца д.20 кор.3,Москва,ул Коштоянца д.20 кор.3,ул,Коштоянца ,д.20 кор.3,8139945,муниципальный округ Тропарево-Никулино,н.д. +2281002,г Москва ул Коштоянца д.20 кор.4,Москва,ул Коштоянца д.20 кор.4,ул,Коштоянца ,д.20 кор.4,8139953,муниципальный округ Тропарево-Никулино,н.д. +2281002,г Москва ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.1 кор.1,Москва,ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.1 кор.1,ул,Мичуринский проспект.Олимпийская деревня ,д.1 кор.1,7666794,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2012 +2281002,г Москва ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.10,Москва,ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.10,ул,Мичуринский проспект.Олимпийская деревня ,д.10,7709435,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1979 +2281002,г Москва ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.11,Москва,ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.11,ул,Мичуринский проспект.Олимпийская деревня ,д.11,7709452,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1979 +2281002,г Москва ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.12,Москва,ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.12,ул,Мичуринский проспект.Олимпийская деревня ,д.12,7709456,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1979 +2281002,г Москва ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.13,Москва,ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.13,ул,Мичуринский проспект.Олимпийская деревня ,д.13,7709466,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1979 +2281002,г Москва ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.14,Москва,ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.14,ул,Мичуринский проспект.Олимпийская деревня ,д.14,7709475,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1979 +2281002,г Москва ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.15,Москва,ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.15,ул,Мичуринский проспект.Олимпийская деревня ,д.15,7709483,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1978 +2281002,г Москва ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.16,Москва,ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.16,ул,Мичуринский проспект.Олимпийская деревня ,д.16,7709495,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1978 +2281002,г Москва ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.17,Москва,ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.17,ул,Мичуринский проспект.Олимпийская деревня ,д.17,7709503,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1978 +2281002,г Москва ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.18,Москва,ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.18,ул,Мичуринский проспект.Олимпийская деревня ,д.18,7709513,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1978 +2281002,г Москва ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.19,Москва,ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.19,ул,Мичуринский проспект.Олимпийская деревня ,д.19,7709598,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1978 +2281002,г Москва ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.19 кор.1,Москва,ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.19 кор.1,ул,Мичуринский проспект.Олимпийская деревня ,д.19 кор.1,7986698,муниципальный округ Тропарево-Никулино,н.д. +2281002,г Москва ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.20,Москва,ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.20,ул,Мичуринский проспект.Олимпийская деревня ,д.20,7709601,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1978 +2281002,г Москва ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.21,Москва,ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.21,ул,Мичуринский проспект.Олимпийская деревня ,д.21,7709605,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1978 +2281002,г Москва ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.22,Москва,ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.22,ул,Мичуринский проспект.Олимпийская деревня ,д.22,7709615,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1978 +2281002,г Москва ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.25,Москва,ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.25,ул,Мичуринский проспект.Олимпийская деревня ,д.25,7709619,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1996 +2281002,г Москва ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.5,Москва,ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.5,ул,Мичуринский проспект.Олимпийская деревня ,д.5,7709381,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1979 +2281002,г Москва ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.6,Москва,ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.6,ул,Мичуринский проспект.Олимпийская деревня ,д.6,7709386,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1979 +2281002,г Москва ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.7,Москва,ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.7,ул,Мичуринский проспект.Олимпийская деревня ,д.7,7709406,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1979 +2281002,г Москва ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.8,Москва,ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.8,ул,Мичуринский проспект.Олимпийская деревня ,д.8,7709414,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1979 +2281002,г Москва ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.80,Москва,ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.80,ул,Мичуринский проспект.Олимпийская деревня ,д.80,8033361,муниципальный округ Тропарево-Никулино,н.д. +2281002,г Москва ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.9,Москва,ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.9,ул,Мичуринский проспект.Олимпийская деревня ,д.9,7709421,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1979 +2281002,г Москва ул Никулинская д.11,Москва,ул Никулинская д.11,ул,Никулинская ,д.11,7677743,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1993 +2281002,г Москва ул Никулинская д.12 кор.1,Москва,ул Никулинская д.12 кор.1,ул,Никулинская ,д.12 кор.1,7677740,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2006 +2281002,г Москва ул Никулинская д.12 кор.2,Москва,ул Никулинская д.12 кор.2,ул,Никулинская ,д.12 кор.2,7677738,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2004 +2281002,г Москва ул Никулинская д.15 кор.2,Москва,ул Никулинская д.15 кор.2,ул,Никулинская ,д.15 кор.2,7677728,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1993 +2281002,г Москва ул Никулинская д.15 кор.3,Москва,ул Никулинская д.15 кор.3,ул,Никулинская ,д.15 кор.3,7677725,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1993 +2281002,г Москва ул Никулинская д.19,Москва,ул Никулинская д.19,ул,Никулинская ,д.19,7677716,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1993 +2281002,г Москва ул Никулинская д.23 кор.1,Москва,ул Никулинская д.23 кор.1,ул,Никулинская ,д.23 кор.1,7855022,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1993 +2281002,г Москва ул Никулинская д.23 кор.2,Москва,ул Никулинская д.23 кор.2,ул,Никулинская ,д.23 кор.2,7675644,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1993 +2281002,г Москва ул Никулинская д.23 кор.3,Москва,ул Никулинская д.23 кор.3,ул,Никулинская ,д.23 кор.3,7631292,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1993 +2281002,г Москва ул Никулинская д.31,Москва,ул Никулинская д.31,ул,Никулинская ,д.31,8101359,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1996 +2281002,г Москва ул Никулинская д.5 кор.1,Москва,ул Никулинская д.5 кор.1,ул,Никулинская ,д.5 кор.1,7952887,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2008 +2281002,г Москва ул Никулинская д.5 кор.2,Москва,ул Никулинская д.5 кор.2,ул,Никулинская ,д.5 кор.2,7952886,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2007 +2281002,г Москва ул Никулинская д.6 кор.1,Москва,ул Никулинская д.6 кор.1,ул,Никулинская ,д.6 кор.1,7677774,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2002 +2281002,г Москва ул Никулинская д.6 кор.2,Москва,ул Никулинская д.6 кор.2,ул,Никулинская ,д.6 кор.2,7677771,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2002 +2281002,г Москва ул Никулинская д.6 кор.3,Москва,ул Никулинская д.6 кор.3,ул,Никулинская ,д.6 кор.3,7677765,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2003 +2281002,г Москва ул Никулинская д.9,Москва,ул Никулинская д.9,ул,Никулинская ,д.9,7677748,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1993 +2281002,г Москва ул Покрышкина д.1 кор.1,Москва,ул Покрышкина д.1 кор.1,ул,Покрышкина ,д.1 кор.1,7821960,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2009 +2281002,г Москва ул Покрышкина д.11,Москва,ул Покрышкина д.11,ул,Покрышкина ,д.11,7707684,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2001 +2281002,г Москва ул Покрышкина д.3,Москва,ул Покрышкина д.3,ул,Покрышкина ,д.3,7822001,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2009 +2281002,г Москва ул Покрышкина д.8,Москва,ул Покрышкина д.8,ул,Покрышкина ,д.8,7977692,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2009 +2281002,г Москва ул Покрышкина д.9,Москва,ул Покрышкина д.9,ул,Покрышкина ,д.9,7778178,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2001 +2281003,г Москва б-р Филевский д.1,Москва,б-р Филевский д.1,б-р,Филевский ,д.1,7742422,муниципальный округ Филевский парк,1982 +2281003,г Москва б-р Филевский д.11,Москва,б-р Филевский д.11,б-р,Филевский ,д.11,7742450,муниципальный округ Филевский парк,1984 +2281003,г Москва б-р Филевский д.12,Москва,б-р Филевский д.12,б-р,Филевский ,д.12,7742452,муниципальный округ Филевский парк,1981 +2281003,г Москва б-р Филевский д.13 кор.1,Москва,б-р Филевский д.13 кор.1,б-р,Филевский ,д.13 кор.1,7742457,муниципальный округ Филевский парк,1981 +2281003,г Москва б-р Филевский д.14,Москва,б-р Филевский д.14,б-р,Филевский ,д.14,7742459,муниципальный округ Филевский парк,1981 +2281003,г Москва б-р Филевский д.15,Москва,б-р Филевский д.15,б-р,Филевский ,д.15,7742463,муниципальный округ Филевский парк,1981 +2281003,г Москва б-р Филевский д.16,Москва,б-р Филевский д.16,б-р,Филевский ,д.16,7742465,муниципальный округ Филевский парк,1982 +2281003,г Москва б-р Филевский д.17,Москва,б-р Филевский д.17,б-р,Филевский ,д.17,7742468,муниципальный округ Филевский парк,1982 +2281003,г Москва б-р Филевский д.19,Москва,б-р Филевский д.19,б-р,Филевский ,д.19,7742472,муниципальный округ Филевский парк,1982 +2281003,г Москва б-р Филевский д.2,Москва,б-р Филевский д.2,б-р,Филевский ,д.2,7742424,муниципальный округ Филевский парк,1982 +2281003,г Москва б-р Филевский д.20,Москва,б-р Филевский д.20,б-р,Филевский ,д.20,7742476,муниципальный округ Филевский парк,1982 +2281003,г Москва б-р Филевский д.21,Москва,б-р Филевский д.21,б-р,Филевский ,д.21,8018635,муниципальный округ Филевский парк,1982 +2281003,г Москва б-р Филевский д.22,Москва,б-р Филевский д.22,б-р,Филевский ,д.22,7742478,муниципальный округ Филевский парк,1982 +2281003,г Москва б-р Филевский д.23,Москва,б-р Филевский д.23,б-р,Филевский ,д.23,7727714,муниципальный округ Филевский парк,1982 +2281003,г Москва б-р Филевский д.24 кор.1,Москва,б-р Филевский д.24 кор.1,б-р,Филевский ,д.24 кор.1,7931482,муниципальный округ Филевский парк,2009 +2281003,г Москва б-р Филевский д.24 кор.2,Москва,б-р Филевский д.24 кор.2,б-р,Филевский ,д.24 кор.2,7931496,муниципальный округ Филевский парк,2009 +2281003,г Москва б-р Филевский д.24 кор.3,Москва,б-р Филевский д.24 кор.3,б-р,Филевский ,д.24 кор.3,7931507,муниципальный округ Филевский парк,2009 +2281003,г Москва б-р Филевский д.3,Москва,б-р Филевский д.3,б-р,Филевский ,д.3,7742425,муниципальный округ Филевский парк,1981 +2281003,г Москва б-р Филевский д.34,Москва,б-р Филевский д.34,б-р,Филевский ,д.34,8013935,муниципальный округ Филевский парк,1999 +2281003,г Москва б-р Филевский д.35,Москва,б-р Филевский д.35,б-р,Филевский ,д.35,8037210,муниципальный округ Филевский парк,1999 +2281003,г Москва б-р Филевский д.36,Москва,б-р Филевский д.36,б-р,Филевский ,д.36,7727718,муниципальный округ Филевский парк,1999 +2281003,г Москва б-р Филевский д.37,Москва,б-р Филевский д.37,б-р,Филевский ,д.37,8044193,муниципальный округ Филевский парк,1999 +2281003,г Москва б-р Филевский д.39,Москва,б-р Филевский д.39,б-р,Филевский ,д.39,7727729,муниципальный округ Филевский парк,1999 +2281003,г Москва б-р Филевский д.4,Москва,б-р Филевский д.4,б-р,Филевский ,д.4,7742429,муниципальный округ Филевский парк,1982 +2281003,г Москва б-р Филевский д.40,Москва,б-р Филевский д.40,б-р,Филевский ,д.40,7727737,муниципальный округ Филевский парк,1997 +2281003,г Москва б-р Филевский д.41,Москва,б-р Филевский д.41,б-р,Филевский ,д.41,7727743,муниципальный округ Филевский парк,1998 +2281003,г Москва б-р Филевский д.5,Москва,б-р Филевский д.5,б-р,Филевский ,д.5,7742433,муниципальный округ Филевский парк,1981 +2281003,г Москва б-р Филевский д.7 кор.1,Москва,б-р Филевский д.7 кор.1,б-р,Филевский ,д.7 кор.1,7742437,муниципальный округ Филевский парк,1984 +2281003,г Москва б-р Филевский д.7 кор.2,Москва,б-р Филевский д.7 кор.2,б-р,Филевский ,д.7 кор.2,7742439,муниципальный округ Филевский парк,2002 +2281003,г Москва б-р Филевский д.8 кор.1,Москва,б-р Филевский д.8 кор.1,б-р,Филевский ,д.8 кор.1,7742443,муниципальный округ Филевский парк,1981 +2281003,г Москва б-р Филевский д.9,Москва,б-р Филевский д.9,б-р,Филевский ,д.9,7742446,муниципальный округ Филевский парк,1984 +2281003,г Москва проезд Багратионовский д.1 строение 1,Москва,проезд Багратионовский д.1 строение 1,проезд,Багратионовский ,д.1 строение 1,7727586,муниципальный округ Филевский парк,1958 +2281003,г Москва проезд Багратионовский д.1 строение 2,Москва,проезд Багратионовский д.1 строение 2,проезд,Багратионовский ,д.1 строение 2,7727595,муниципальный округ Филевский парк,1957 +2281003,г Москва проезд Багратионовский д.1 строение 3,Москва,проезд Багратионовский д.1 строение 3,проезд,Багратионовский ,д.1 строение 3,7727606,муниципальный округ Филевский парк,1962 +2281003,г Москва проезд Багратионовский д.14,Москва,проезд Багратионовский д.14,проезд,Багратионовский ,д.14,7727646,муниципальный округ Филевский парк,1973 +2281003,г Москва проезд Багратионовский д.3,Москва,проезд Багратионовский д.3,проезд,Багратионовский ,д.3,7727616,муниципальный округ Филевский парк,1959 +2281003,г Москва проезд Багратионовский д.4,Москва,проезд Багратионовский д.4,проезд,Багратионовский ,д.4,7727624,муниципальный округ Филевский парк,1967 +2281003,г Москва проезд Багратионовский д.6 кор.2,Москва,проезд Багратионовский д.6 кор.2,проезд,Багратионовский ,д.6 кор.2,7727630,муниципальный округ Филевский парк,1975 +2281003,г Москва проезд Багратионовский д.8 кор.1,Москва,проезд Багратионовский д.8 кор.1,проезд,Багратионовский ,д.8 кор.1,7727634,муниципальный округ Филевский парк,1963 +2281003,г Москва проезд Багратионовский д.8 кор.2,Москва,проезд Багратионовский д.8 кор.2,проезд,Багратионовский ,д.8 кор.2,7727640,муниципальный округ Филевский парк,1961 +2281003,г Москва проезд Береговой д.7,Москва,проезд Береговой д.7,проезд,Береговой ,д.7,7931514,муниципальный округ Филевский парк,2008 +2281003,г Москва проезд Береговой д.7 кор.1,Москва,проезд Береговой д.7 кор.1,проезд,Береговой ,д.7 кор.1,7727783,муниципальный округ Филевский парк,1953 +2281003,г Москва проезд Береговой д.9 кор.1,Москва,проезд Береговой д.9 кор.1,проезд,Береговой ,д.9 кор.1,7727790,муниципальный округ Филевский парк,1958 +2281003,г Москва проезд Береговой д.9 кор.5,Москва,проезд Береговой д.9 кор.5,проезд,Береговой ,д.9 кор.5,7727799,муниципальный округ Филевский парк,1980 +2281003,г Москва проезд Физкультурный д.3 кор.1,Москва,проезд Физкультурный д.3 кор.1,проезд,Физкультурный ,д.3 кор.1,7727806,муниципальный округ Филевский парк,1958 +2281003,г Москва проезд Физкультурный д.3 кор.2,Москва,проезд Физкультурный д.3 кор.2,проезд,Физкультурный ,д.3 кор.2,7727818,муниципальный округ Филевский парк,1973 +2281003,г Москва проезд Физкультурный д.5,Москва,проезд Физкультурный д.5,проезд,Физкультурный ,д.5,7727830,муниципальный округ Филевский парк,1957 +2281003,г Москва ул Алябьева д.1,Москва,ул Алябьева д.1,ул,Алябьева ,д.1,7727367,муниципальный округ Филевский парк,1961 +2281003,г Москва ул Алябьева д.4 кор.2,Москва,ул Алябьева д.4 кор.2,ул,Алябьева ,д.4 кор.2,7727372,муниципальный округ Филевский парк,1963 +2281003,г Москва ул Алябьева д.6,Москва,ул Алябьева д.6,ул,Алябьева ,д.6,7727380,муниципальный округ Филевский парк,1957 +2281003,г Москва ул Алябьева д.8,Москва,ул Алябьева д.8,ул,Алябьева ,д.8,7727385,муниципальный округ Филевский парк,1958 +2281003,г Москва ул Барклая д.11,Москва,ул Барклая д.11,ул,Барклая ,д.11,7727708,муниципальный округ Филевский парк,1962 +2281003,г Москва ул Барклая д.12,Москва,ул Барклая д.12,ул,Барклая ,д.12,7727716,муниципальный округ Филевский парк,1961 +2281003,г Москва ул Барклая д.14,Москва,ул Барклая д.14,ул,Барклая ,д.14,7931578,муниципальный округ Филевский парк,2002 +2281003,г Москва ул Барклая д.15 кор.1,Москва,ул Барклая д.15 кор.1,ул,Барклая ,д.15 кор.1,7727722,муниципальный округ Филевский парк,1956 +2281003,г Москва ул Барклая д.15 кор.2,Москва,ул Барклая д.15 кор.2,ул,Барклая ,д.15 кор.2,7727735,муниципальный округ Филевский парк,1956 +2281003,г Москва ул Барклая д.16 кор.1,Москва,ул Барклая д.16 кор.1,ул,Барклая ,д.16 кор.1,7727744,муниципальный округ Филевский парк,1966 +2281003,г Москва ул Барклая д.16 кор.2,Москва,ул Барклая д.16 кор.2,ул,Барклая ,д.16 кор.2,7727749,муниципальный округ Филевский парк,1964 +2281003,г Москва ул Барклая д.16 кор.3,Москва,ул Барклая д.16 кор.3,ул,Барклая ,д.16 кор.3,7727761,муниципальный округ Филевский парк,1965 +2281003,г Москва ул Барклая д.16 кор.4,Москва,ул Барклая д.16 кор.4,ул,Барклая ,д.16 кор.4,7727768,муниципальный округ Филевский парк,1965 +2281003,г Москва ул Барклая д.17,Москва,ул Барклая д.17,ул,Барклая ,д.17,7727773,муниципальный округ Филевский парк,1954 +2281003,г Москва ул Барклая д.3,Москва,ул Барклая д.3,ул,Барклая ,д.3,7727652,муниципальный округ Филевский парк,1973 +2281003,г Москва ул Барклая д.5 кор.1,Москва,ул Барклая д.5 кор.1,ул,Барклая ,д.5 кор.1,7727657,муниципальный округ Филевский парк,1953 +2281003,г Москва ул Барклая д.5 кор.2,Москва,ул Барклая д.5 кор.2,ул,Барклая ,д.5 кор.2,7727666,муниципальный округ Филевский парк,1953 +2281003,г Москва ул Барклая д.5 кор.3,Москва,ул Барклая д.5 кор.3,ул,Барклая ,д.5 кор.3,7727672,муниципальный округ Филевский парк,1954 +2281003,г Москва ул Барклая д.5 кор.4,Москва,ул Барклая д.5 кор.4,ул,Барклая ,д.5 кор.4,7727682,муниципальный округ Филевский парк,1954 +2281003,г Москва ул Барклая д.5 кор.5,Москва,ул Барклая д.5 кор.5,ул,Барклая ,д.5 кор.5,7727693,муниципальный округ Филевский парк,1954 +2281003,г Москва ул Барклая д.7 кор.1,Москва,ул Барклая д.7 кор.1,ул,Барклая ,д.7 кор.1,7727697,муниципальный округ Филевский парк,1959 +2281003,г Москва ул Барклая д.7/1 кор.2,Москва,ул Барклая д.7/1 кор.2,ул,Барклая ,д.7/1 кор.2,7727701,муниципальный округ Филевский парк,1963 +2281003,г Москва ул Василисы Кожиной д.10,Москва,ул Василисы Кожиной д.10,ул,Василисы Кожиной ,д.10,7727822,муниципальный округ Филевский парк,1970 +2281003,г Москва ул Василисы Кожиной д.12,Москва,ул Василисы Кожиной д.12,ул,Василисы Кожиной ,д.12,7727815,муниципальный округ Филевский парк,1970 +2281003,г Москва ул Василисы Кожиной д.14 кор.1,Москва,ул Василисы Кожиной д.14 кор.1,ул,Василисы Кожиной ,д.14 кор.1,7727807,муниципальный округ Филевский парк,1995 +2281003,г Москва ул Василисы Кожиной д.14 кор.2,Москва,ул Василисы Кожиной д.14 кор.2,ул,Василисы Кожиной ,д.14 кор.2,7727800,муниципальный округ Филевский парк,1995 +2281003,г Москва ул Василисы Кожиной д.14 кор.3,Москва,ул Василисы Кожиной д.14 кор.3,ул,Василисы Кожиной ,д.14 кор.3,7727789,муниципальный округ Филевский парк,1995 +2281003,г Москва ул Василисы Кожиной д.14 кор.6,Москва,ул Василисы Кожиной д.14 кор.6,ул,Василисы Кожиной ,д.14 кор.6,7727780,муниципальный округ Филевский парк,1998 +2281003,г Москва ул Василисы Кожиной д.14 кор.7,Москва,ул Василисы Кожиной д.14 кор.7,ул,Василисы Кожиной ,д.14 кор.7,7727772,муниципальный округ Филевский парк,1998 +2281003,г Москва ул Василисы Кожиной д.16 кор.1,Москва,ул Василисы Кожиной д.16 кор.1,ул,Василисы Кожиной ,д.16 кор.1,7727764,муниципальный округ Филевский парк,1961 +2281003,г Москва ул Василисы Кожиной д.16 кор.2,Москва,ул Василисы Кожиной д.16 кор.2,ул,Василисы Кожиной ,д.16 кор.2,7727756,муниципальный округ Филевский парк,1963 +2281003,г Москва ул Василисы Кожиной д.16 кор.3,Москва,ул Василисы Кожиной д.16 кор.3,ул,Василисы Кожиной ,д.16 кор.3,7727746,муниципальный округ Филевский парк,1975 +2281003,г Москва ул Василисы Кожиной д.18,Москва,ул Василисы Кожиной д.18,ул,Василисы Кожиной ,д.18,7727731,муниципальный округ Филевский парк,1958 +2281003,г Москва ул Василисы Кожиной д.20 строение 1,Москва,ул Василисы Кожиной д.20 строение 1,ул,Василисы Кожиной ,д.20 строение 1,7727719,муниципальный округ Филевский парк,1956 +2281003,г Москва ул Василисы Кожиной д.22,Москва,ул Василисы Кожиной д.22,ул,Василисы Кожиной ,д.22,7727713,муниципальный округ Филевский парк,1959 +2281003,г Москва ул Василисы Кожиной д.24 кор.1,Москва,ул Василисы Кожиной д.24 кор.1,ул,Василисы Кожиной ,д.24 кор.1,7727704,муниципальный округ Филевский парк,1961 +2281003,г Москва ул Василисы Кожиной д.24 кор.2,Москва,ул Василисы Кожиной д.24 кор.2,ул,Василисы Кожиной ,д.24 кор.2,7727698,муниципальный округ Филевский парк,1961 +2281003,г Москва ул Василисы Кожиной д.26,Москва,ул Василисы Кожиной д.26,ул,Василисы Кожиной ,д.26,7727687,муниципальный округ Филевский парк,1960 +2281003,г Москва ул Василисы Кожиной д.4,Москва,ул Василисы Кожиной д.4,ул,Василисы Кожиной ,д.4,7727808,муниципальный округ Филевский парк,1967 +2281003,г Москва ул Василисы Кожиной д.6 кор.1,Москва,ул Василисы Кожиной д.6 кор.1,ул,Василисы Кожиной ,д.6 кор.1,7727816,муниципальный округ Филевский парк,1970 +2281003,г Москва ул Василисы Кожиной д.6 кор.2,Москва,ул Василисы Кожиной д.6 кор.2,ул,Василисы Кожиной ,д.6 кор.2,7727823,муниципальный округ Филевский парк,1972 +2281003,г Москва ул Василисы Кожиной д.8 кор.1,Москва,ул Василисы Кожиной д.8 кор.1,ул,Василисы Кожиной ,д.8 кор.1,7727832,муниципальный округ Филевский парк,1961 +2281003,г Москва ул Василисы Кожиной д.8 кор.2,Москва,ул Василисы Кожиной д.8 кор.2,ул,Василисы Кожиной ,д.8 кор.2,7727836,муниципальный округ Филевский парк,1969 +2281003,г Москва ул Василисы Кожиной д.8 кор.3,Москва,ул Василисы Кожиной д.8 кор.3,ул,Василисы Кожиной ,д.8 кор.3,7727833,муниципальный округ Филевский парк,1970 +2281003,г Москва ул Заречная д.1 строение 1,Москва,ул Заречная д.1 строение 1,ул,Заречная ,д.1 строение 1,7727628,муниципальный округ Филевский парк,1989 +2281003,г Москва ул Заречная д.1 строение 2,Москва,ул Заречная д.1 строение 2,ул,Заречная ,д.1 строение 2,7727621,муниципальный округ Филевский парк,1989 +2281003,г Москва ул Заречная д.3,Москва,ул Заречная д.3,ул,Заречная ,д.3,7727607,муниципальный округ Филевский парк,1958 +2281003,г Москва ул Заречная д.5 кор.1,Москва,ул Заречная д.5 кор.1,ул,Заречная ,д.5 кор.1,7727111,муниципальный округ Филевский парк,1957 +2281003,г Москва ул Заречная д.5 кор.2,Москва,ул Заречная д.5 кор.2,ул,Заречная ,д.5 кор.2,7727135,муниципальный округ Филевский парк,1957 +2281003,г Москва ул Заречная д.7,Москва,ул Заречная д.7,ул,Заречная ,д.7,7727151,муниципальный округ Филевский парк,1988 +2281003,г Москва ул Кастанаевская д.11,Москва,ул Кастанаевская д.11,ул,Кастанаевская ,д.11,7727234,муниципальный округ Филевский парк,1971 +2281003,г Москва ул Кастанаевская д.12 кор.1,Москва,ул Кастанаевская д.12 кор.1,ул,Кастанаевская ,д.12 кор.1,7727247,муниципальный округ Филевский парк,2001 +2281003,г Москва ул Кастанаевская д.16 кор.1,Москва,ул Кастанаевская д.16 кор.1,ул,Кастанаевская ,д.16 кор.1,7727260,муниципальный округ Филевский парк,1988 +2281003,г Москва ул Кастанаевская д.17,Москва,ул Кастанаевская д.17,ул,Кастанаевская ,д.17,8037417,муниципальный округ Филевский парк,2002 +2281003,г Москва ул Кастанаевская д.18,Москва,ул Кастанаевская д.18,ул,Кастанаевская ,д.18,8144339,муниципальный округ Филевский парк,2013 +2281003,г Москва ул Кастанаевская д.21,Москва,ул Кастанаевская д.21,ул,Кастанаевская ,д.21,7727265,муниципальный округ Филевский парк,1959 +2281003,г Москва ул Кастанаевская д.21 кор.3,Москва,ул Кастанаевская д.21 кор.3,ул,Кастанаевская ,д.21 кор.3,7727275,муниципальный округ Филевский парк,1958 +2281003,г Москва ул Кастанаевская д.24,Москва,ул Кастанаевская д.24,ул,Кастанаевская ,д.24,7999518,муниципальный округ Филевский парк,2007 +2281003,г Москва ул Кастанаевская д.26,Москва,ул Кастанаевская д.26,ул,Кастанаевская ,д.26,7727281,муниципальный округ Филевский парк,1957 +2281003,г Москва ул Кастанаевская д.3,Москва,ул Кастанаевская д.3,ул,Кастанаевская ,д.3,7727159,муниципальный округ Филевский парк,1962 +2281003,г Москва ул Кастанаевская д.30 кор.1,Москва,ул Кастанаевская д.30 кор.1,ул,Кастанаевская ,д.30 кор.1,7727289,муниципальный округ Филевский парк,1959 +2281003,г Москва ул Кастанаевская д.30 кор.2,Москва,ул Кастанаевская д.30 кор.2,ул,Кастанаевская ,д.30 кор.2,7727300,муниципальный округ Филевский парк,1959 +2281003,г Москва ул Кастанаевская д.4,Москва,ул Кастанаевская д.4,ул,Кастанаевская ,д.4,7727165,муниципальный округ Филевский парк,1961 +2281003,г Москва ул Кастанаевская д.5,Москва,ул Кастанаевская д.5,ул,Кастанаевская ,д.5,7727175,муниципальный округ Филевский парк,1968 +2281003,г Москва ул Кастанаевская д.6,Москва,ул Кастанаевская д.6,ул,Кастанаевская ,д.6,7727188,муниципальный округ Филевский парк,1963 +2281003,г Москва ул Кастанаевская д.7,Москва,ул Кастанаевская д.7,ул,Кастанаевская ,д.7,7727195,муниципальный округ Филевский парк,1975 +2281003,г Москва ул Кастанаевская д.8,Москва,ул Кастанаевская д.8,ул,Кастанаевская ,д.8,7727208,муниципальный округ Филевский парк,1962 +2281003,г Москва ул Кастанаевская д.9 кор.1,Москва,ул Кастанаевская д.9 кор.1,ул,Кастанаевская ,д.9 кор.1,7727216,муниципальный округ Филевский парк,1997 +2281003,г Москва ул Кастанаевская д.9 кор.2,Москва,ул Кастанаевская д.9 кор.2,ул,Кастанаевская ,д.9 кор.2,7727225,муниципальный округ Филевский парк,1976 +2281003,г Москва ул Минская д.10 кор.1,Москва,ул Минская д.10 кор.1,ул,Минская ,д.10 кор.1,7691870,муниципальный округ Филевский парк,1960 +2281003,г Москва ул Минская д.12,Москва,ул Минская д.12,ул,Минская ,д.12,7727360,муниципальный округ Филевский парк,1960 +2281003,г Москва ул Минская д.12 кор.1,Москва,ул Минская д.12 кор.1,ул,Минская ,д.12 кор.1,7691875,муниципальный округ Филевский парк,н.д. +2281003,г Москва ул Минская д.13,Москва,ул Минская д.13,ул,Минская ,д.13,7689863,муниципальный округ Филевский парк,н.д. +2281003,г Москва ул Минская д.13 кор.1,Москва,ул Минская д.13 кор.1,ул,Минская ,д.13 кор.1,7689864,муниципальный округ Филевский парк,н.д. +2281003,г Москва ул Минская д.14 кор.1,Москва,ул Минская д.14 кор.1,ул,Минская ,д.14 кор.1,7727410,муниципальный округ Филевский парк,1959 +2281003,г Москва ул Минская д.16 кор.1,Москва,ул Минская д.16 кор.1,ул,Минская ,д.16 кор.1,7727426,муниципальный округ Филевский парк,1959 +2281003,г Москва ул Минская д.18 кор.1,Москва,ул Минская д.18 кор.1,ул,Минская ,д.18 кор.1,7727443,муниципальный округ Филевский парк,1953 +2281003,г Москва ул Минская д.20,Москва,ул Минская д.20,ул,Минская ,д.20,7727460,муниципальный округ Филевский парк,1959 +2281003,г Москва ул Минская д.22,Москва,ул Минская д.22,ул,Минская ,д.22,7727475,муниципальный округ Филевский парк,1959 +2281003,г Москва ул Минская д.4 кор.1,Москва,ул Минская д.4 кор.1,ул,Минская ,д.4 кор.1,7727309,муниципальный округ Филевский парк,1960 +2281003,г Москва ул Минская д.6 кор.1,Москва,ул Минская д.6 кор.1,ул,Минская ,д.6 кор.1,7727322,муниципальный округ Филевский парк,1960 +2281003,г Москва ул Минская д.6 кор.2,Москва,ул Минская д.6 кор.2,ул,Минская ,д.6 кор.2,7727331,муниципальный округ Филевский парк,1960 +2281003,г Москва ул Минская д.8 кор.1,Москва,ул Минская д.8 кор.1,ул,Минская ,д.8 кор.1,7727340,муниципальный округ Филевский парк,1960 +2281003,г Москва ул Минская д.8 кор.2,Москва,ул Минская д.8 кор.2,ул,Минская ,д.8 кор.2,7727350,муниципальный округ Филевский парк,1959 +2281003,г Москва ул Новозаводская д.17 кор.2,Москва,ул Новозаводская д.17 кор.2,ул,Новозаводская ,д.17 кор.2,7727667,муниципальный округ Филевский парк,1956 +2281003,г Москва ул Новозаводская д.2,Москва,ул Новозаводская д.2,ул,Новозаводская ,д.2,7727491,муниципальный округ Филевский парк,1955 +2281003,г Москва ул Новозаводская д.2 кор.1,Москва,ул Новозаводская д.2 кор.1,ул,Новозаводская ,д.2 кор.1,7727497,муниципальный округ Филевский парк,1959 +2281003,г Москва ул Новозаводская д.2 кор.2,Москва,ул Новозаводская д.2 кор.2,ул,Новозаводская ,д.2 кор.2,7727506,муниципальный округ Филевский парк,1952 +2281003,г Москва ул Новозаводская д.2 кор.3,Москва,ул Новозаводская д.2 кор.3,ул,Новозаводская ,д.2 кор.3,7727517,муниципальный округ Филевский парк,1952 +2281003,г Москва ул Новозаводская д.2 кор.4,Москва,ул Новозаводская д.2 кор.4,ул,Новозаводская ,д.2 кор.4,7727533,муниципальный округ Филевский парк,1960 +2281003,г Москва ул Новозаводская д.2 кор.5,Москва,ул Новозаводская д.2 кор.5,ул,Новозаводская ,д.2 кор.5,7727568,муниципальный округ Филевский парк,1961 +2281003,г Москва ул Новозаводская д.2 кор.6 7,Москва,ул Новозаводская д.2 кор.6 7,ул,Новозаводская ,д.2 кор.6 7,7727578,муниципальный округ Филевский парк,1961 +2281003,г Москва ул Новозаводская д.2 кор.8,Москва,ул Новозаводская д.2 кор.8,ул,Новозаводская ,д.2 кор.8,7727623,муниципальный округ Филевский парк,1959 +2281003,г Москва ул Новозаводская д.2 кор.8а,Москва,ул Новозаводская д.2 кор.8а,ул,Новозаводская ,д.2 кор.8а,7727631,муниципальный округ Филевский парк,1977 +2281003,г Москва ул Новозаводская д.2 кор.9,Москва,ул Новозаводская д.2 кор.9,ул,Новозаводская ,д.2 кор.9,7727638,муниципальный округ Филевский парк,1967 +2281003,г Москва ул Новозаводская д.21,Москва,ул Новозаводская д.21,ул,Новозаводская ,д.21,7727677,муниципальный округ Филевский парк,1956 +2281003,г Москва ул Новозаводская д.8,Москва,ул Новозаводская д.8,ул,Новозаводская ,д.8,7931529,муниципальный округ Филевский парк,2011 +2281003,г Москва ул Новозаводская д.8 кор.3,Москва,ул Новозаводская д.8 кор.3,ул,Новозаводская ,д.8 кор.3,7727643,муниципальный округ Филевский парк,2003 +2281003,г Москва ул Новозаводская д.8 кор.4,Москва,ул Новозаводская д.8 кор.4,ул,Новозаводская ,д.8 кор.4,7931566,муниципальный округ Филевский парк,2003 +2281003,г Москва ул Новозаводская д.8/8 кор.5,Москва,ул Новозаводская д.8/8 кор.5,ул,Новозаводская ,д.8/8 кор.5,7727653,муниципальный округ Филевский парк,1929 +2281003,г Москва ул Новозаводская д.8/8 кор.6,Москва,ул Новозаводская д.8/8 кор.6,ул,Новозаводская ,д.8/8 кор.6,7727659,муниципальный округ Филевский парк,1930 +2281003,г Москва ул Олеко Дундича д.13 кор.1,Москва,ул Олеко Дундича д.13 кор.1,ул,Олеко Дундича ,д.13 кор.1,7727705,муниципальный округ Филевский парк,19888 +2281003,г Москва ул Олеко Дундича д.13 кор.2,Москва,ул Олеко Дундича д.13 кор.2,ул,Олеко Дундича ,д.13 кор.2,7727750,муниципальный округ Филевский парк,1988 +2281003,г Москва ул Олеко Дундича д.19/15,Москва,ул Олеко Дундича д.19/15,ул,Олеко Дундича ,д.19/15,7727762,муниципальный округ Филевский парк,1950 +2281003,г Москва ул Олеко Дундича д.21 кор.1,Москва,ул Олеко Дундича д.21 кор.1,ул,Олеко Дундича ,д.21 кор.1,7727767,муниципальный округ Филевский парк,1950 +2281003,г Москва ул Олеко Дундича д.21 кор.2,Москва,ул Олеко Дундича д.21 кор.2,ул,Олеко Дундича ,д.21 кор.2,7727775,муниципальный округ Филевский парк,1950 +2281003,г Москва ул Олеко Дундича д.21 кор.3,Москва,ул Олеко Дундича д.21 кор.3,ул,Олеко Дундича ,д.21 кор.3,7727782,муниципальный округ Филевский парк,1953 +2281003,г Москва ул Олеко Дундича д.25,Москва,ул Олеко Дундича д.25,ул,Олеко Дундича ,д.25,7727788,муниципальный округ Филевский парк,1954 +2281003,г Москва ул Олеко Дундича д.27,Москва,ул Олеко Дундича д.27,ул,Олеко Дундича ,д.27,7727798,муниципальный округ Филевский парк,1961 +2281003,г Москва ул Олеко Дундича д.3,Москва,ул Олеко Дундича д.3,ул,Олеко Дундича ,д.3,7727685,муниципальный округ Филевский парк,1958 +2281003,г Москва ул Олеко Дундича д.5,Москва,ул Олеко Дундича д.5,ул,Олеко Дундича ,д.5,7727695,муниципальный округ Филевский парк,1956 +2281003,г Москва ул Олеко Дундича д.7,Москва,ул Олеко Дундича д.7,ул,Олеко Дундича ,д.7,7727700,муниципальный округ Филевский парк,2002 +2281003,г Москва ул Сеславинская д.10,Москва,ул Сеславинская д.10,ул,Сеславинская ,д.10,7742251,муниципальный округ Филевский парк,1981 +2281003,г Москва ул Сеславинская д.12 кор.2,Москва,ул Сеславинская д.12 кор.2,ул,Сеславинская ,д.12 кор.2,7742254,муниципальный округ Филевский парк,1979 +2281003,г Москва ул Сеславинская д.16 кор.1,Москва,ул Сеславинская д.16 кор.1,ул,Сеславинская ,д.16 кор.1,7742257,муниципальный округ Филевский парк,1963 +2281003,г Москва ул Сеславинская д.16 кор.2,Москва,ул Сеславинская д.16 кор.2,ул,Сеславинская ,д.16 кор.2,7742258,муниципальный округ Филевский парк,1977 +2281003,г Москва ул Сеславинская д.2,Москва,ул Сеславинская д.2,ул,Сеславинская ,д.2,7742237,муниципальный округ Филевский парк,1963 +2281003,г Москва ул Сеславинская д.24,Москва,ул Сеславинская д.24,ул,Сеславинская ,д.24,7742261,муниципальный округ Филевский парк,1965 +2281003,г Москва ул Сеславинская д.32,Москва,ул Сеславинская д.32,ул,Сеславинская ,д.32,7742263,муниципальный округ Филевский парк,1964 +2281003,г Москва ул Сеславинская д.32 кор.2,Москва,ул Сеславинская д.32 кор.2,ул,Сеславинская ,д.32 кор.2,7742264,муниципальный округ Филевский парк,1977 +2281003,г Москва ул Сеславинская д.38,Москва,ул Сеславинская д.38,ул,Сеславинская ,д.38,7742265,муниципальный округ Филевский парк,1960 +2281003,г Москва ул Сеславинская д.4,Москва,ул Сеславинская д.4,ул,Сеславинская ,д.4,7742241,муниципальный округ Филевский парк,1962 +2281003,г Москва ул Сеславинская д.40,Москва,ул Сеславинская д.40,ул,Сеславинская ,д.40,7742267,муниципальный округ Филевский парк,1957 +2281003,г Москва ул Сеславинская д.42,Москва,ул Сеславинская д.42,ул,Сеславинская ,д.42,7742269,муниципальный округ Филевский парк,1959 +2281003,г Москва ул Сеславинская д.6,Москва,ул Сеславинская д.6,ул,Сеславинская ,д.6,7742243,муниципальный округ Филевский парк,1964 +2281003,г Москва ул Сеславинская д.8,Москва,ул Сеславинская д.8,ул,Сеславинская ,д.8,7742249,муниципальный округ Филевский парк,1964 +2281003,г Москва ул Тучковская д.11,Москва,ул Тучковская д.11,ул,Тучковская ,д.11,7742398,муниципальный округ Филевский парк,1964 +2281003,г Москва ул Тучковская д.13,Москва,ул Тучковская д.13,ул,Тучковская ,д.13,7742402,муниципальный округ Филевский парк,1963 +2281003,г Москва ул Тучковская д.2,Москва,ул Тучковская д.2,ул,Тучковская ,д.2,7742273,муниципальный округ Филевский парк,1975 +2281003,г Москва ул Тучковская д.4,Москва,ул Тучковская д.4,ул,Тучковская ,д.4,7742385,муниципальный округ Филевский парк,1972 +2281003,г Москва ул Тучковская д.6,Москва,ул Тучковская д.6,ул,Тучковская ,д.6,7742387,муниципальный округ Филевский парк,1973 +2281003,г Москва ул Тучковская д.7,Москва,ул Тучковская д.7,ул,Тучковская ,д.7,7742389,муниципальный округ Филевский парк,1961 +2281003,г Москва ул Тучковская д.9,Москва,ул Тучковская д.9,ул,Тучковская ,д.9,7742395,муниципальный округ Филевский парк,1965 +2281003,г Москва ул Филевская 2-я д.10,Москва,ул Филевская 2-я д.10,ул,Филевская 2-я ,д.10,7727193,муниципальный округ Филевский парк,1974 +2281003,г Москва ул Филевская 2-я д.14,Москва,ул Филевская 2-я д.14,ул,Филевская 2-я ,д.14,7727213,муниципальный округ Филевский парк,1988 +2281003,г Москва ул Филевская 2-я д.3,Москва,ул Филевская 2-я д.3,ул,Филевская 2-я ,д.3,7727070,муниципальный округ Филевский парк,1958 +2281003,г Москва ул Филевская 2-я д.4,Москва,ул Филевская 2-я д.4,ул,Филевская 2-я ,д.4,7727093,муниципальный округ Филевский парк,1967 +2281003,г Москва ул Филевская 2-я д.5 кор.1,Москва,ул Филевская 2-я д.5 кор.1,ул,Филевская 2-я ,д.5 кор.1,7727117,муниципальный округ Филевский парк,1957 +2281003,г Москва ул Филевская 2-я д.5 кор.2,Москва,ул Филевская 2-я д.5 кор.2,ул,Филевская 2-я ,д.5 кор.2,7727137,муниципальный округ Филевский парк,1974 +2281003,г Москва ул Филевская 2-я д.5 кор.3,Москва,ул Филевская 2-я д.5 кор.3,ул,Филевская 2-я ,д.5 кор.3,7727156,муниципальный округ Филевский парк,1974 +2281003,г Москва ул Филевская 2-я д.6 кор.4,Москва,ул Филевская 2-я д.6 кор.4,ул,Филевская 2-я ,д.6 кор.4,8183499,муниципальный округ Филевский парк,2006 +2281003,г Москва ул Филевская 2-я д.7 кор.1,Москва,ул Филевская 2-я д.7 кор.1,ул,Филевская 2-я ,д.7 кор.1,7727161,муниципальный округ Филевский парк,1998 +2281003,г Москва ул Филевская 2-я д.7 кор.6,Москва,ул Филевская 2-я д.7 кор.6,ул,Филевская 2-я ,д.7 кор.6,7727169,муниципальный округ Филевский парк,1953 +2281003,г Москва ул Филевская 2-я д.7 кор.7,Москва,ул Филевская 2-я д.7 кор.7,ул,Филевская 2-я ,д.7 кор.7,7727180,муниципальный округ Филевский парк,1953 +2281003,г Москва ул Филевская 3-я д.10,Москва,ул Филевская 3-я д.10,ул,Филевская 3-я ,д.10,7727357,муниципальный округ Филевский парк,1962 +2281003,г Москва ул Филевская 3-я д.4,Москва,ул Филевская 3-я д.4,ул,Филевская 3-я ,д.4,7727290,муниципальный округ Филевский парк,1965 +2281003,г Москва ул Филевская 3-я д.5,Москва,ул Филевская 3-я д.5,ул,Филевская 3-я ,д.5,7727306,муниципальный округ Филевский парк,2004 +2281003,г Москва ул Филевская 3-я д.6 кор.1,Москва,ул Филевская 3-я д.6 кор.1,ул,Филевская 3-я ,д.6 кор.1,7727315,муниципальный округ Филевский парк,1964 +2281003,г Москва ул Филевская 3-я д.7 кор.1,Москва,ул Филевская 3-я д.7 кор.1,ул,Филевская 3-я ,д.7 кор.1,7727328,муниципальный округ Филевский парк,1958 +2281003,г Москва ул Филевская 3-я д.7 кор.2,Москва,ул Филевская 3-я д.7 кор.2,ул,Филевская 3-я ,д.7 кор.2,7560170,муниципальный округ Филевский парк,1963 +2281003,г Москва ул Филевская 3-я д.8 кор.1,Москва,ул Филевская 3-я д.8 кор.1,ул,Филевская 3-я ,д.8 кор.1,7727338,муниципальный округ Филевский парк,1961 +2281003,г Москва ул Филевская 3-я д.8 кор.2,Москва,ул Филевская 3-я д.8 кор.2,ул,Филевская 3-я ,д.8 кор.2,7727349,муниципальный округ Филевский парк,2007 +2281003,г Москва ул Филевская 3-я д.8 кор.4,Москва,ул Филевская 3-я д.8 кор.4,ул,Филевская 3-я ,д.8 кор.4,7727353,муниципальный округ Филевский парк,2007 +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.13,Москва,ул Филевская Б. д.13,ул,Филевская Б. ,д.13,7727413,муниципальный округ Филевский парк,1957 +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.16,Москва,ул Филевская Б. д.16,ул,Филевская Б. ,д.16,7663331,муниципальный округ Филевский парк,2007 +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.16 кор.1,Москва,ул Филевская Б. д.16 кор.1,ул,Филевская Б. ,д.16 кор.1,7663332,муниципальный округ Филевский парк,2007 +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.17,Москва,ул Филевская Б. д.17,ул,Филевская Б. ,д.17,7727424,муниципальный округ Филевский парк,1958 +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.19/18 кор.1,Москва,ул Филевская Б. д.19/18 кор.1,ул,Филевская Б. ,д.19/18 кор.1,7727436,муниципальный округ Филевский парк,1956 +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.19/18 кор.2,Москва,ул Филевская Б. д.19/18 кор.2,ул,Филевская Б. ,д.19/18 кор.2,7727444,муниципальный округ Филевский парк,1940 +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.21 кор.1,Москва,ул Филевская Б. д.21 кор.1,ул,Филевская Б. ,д.21 кор.1,7727454,муниципальный округ Филевский парк,1953 +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.21 кор.2,Москва,ул Филевская Б. д.21 кор.2,ул,Филевская Б. ,д.21 кор.2,7727464,муниципальный округ Филевский парк,1953 +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.21 кор.4,Москва,ул Филевская Б. д.21 кор.4,ул,Филевская Б. ,д.21 кор.4,7727473,муниципальный округ Филевский парк,1953 +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.21/19 кор.3,Москва,ул Филевская Б. д.21/19 кор.3,ул,Филевская Б. ,д.21/19 кор.3,7727486,муниципальный округ Филевский парк,1953 +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.23 кор.1,Москва,ул Филевская Б. д.23 кор.1,ул,Филевская Б. ,д.23 кор.1,7727494,муниципальный округ Филевский парк,1989 +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.23 кор.2,Москва,ул Филевская Б. д.23 кор.2,ул,Филевская Б. ,д.23 кор.2,7727503,муниципальный округ Филевский парк,1989 +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.23 кор.3,Москва,ул Филевская Б. д.23 кор.3,ул,Филевская Б. ,д.23 кор.3,7727512,муниципальный округ Филевский парк,1989 +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.23 кор.4,Москва,ул Филевская Б. д.23 кор.4,ул,Филевская Б. ,д.23 кор.4,7727522,муниципальный округ Филевский парк,1991 +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.23 кор.6,Москва,ул Филевская Б. д.23 кор.6,ул,Филевская Б. ,д.23 кор.6,7727535,муниципальный округ Филевский парк,2001 +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.26,Москва,ул Филевская Б. д.26,ул,Филевская Б. ,д.26,8035148,муниципальный округ Филевский парк,н.д. +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.26 кор.ДОС1,Москва,ул Филевская Б. д.26 кор.ДОС1,ул,Филевская Б. ,д.26 кор.ДОС1,8250415,муниципальный округ Филевский парк,н.д. +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.26 кор.ДОС2,Москва,ул Филевская Б. д.26 кор.ДОС2,ул,Филевская Б. ,д.26 кор.ДОС2,8250419,муниципальный округ Филевский парк,н.д. +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.26 кор.ДОС3,Москва,ул Филевская Б. д.26 кор.ДОС3,ул,Филевская Б. ,д.26 кор.ДОС3,8250421,муниципальный округ Филевский парк,н.д. +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.26 кор.ДОС4,Москва,ул Филевская Б. д.26 кор.ДОС4,ул,Филевская Б. ,д.26 кор.ДОС4,8250424,муниципальный округ Филевский парк,н.д. +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.26 кор.ДОС5,Москва,ул Филевская Б. д.26 кор.ДОС5,ул,Филевская Б. ,д.26 кор.ДОС5,8250427,муниципальный округ Филевский парк,н.д. +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.26 кор.ДОС6,Москва,ул Филевская Б. д.26 кор.ДОС6,ул,Филевская Б. ,д.26 кор.ДОС6,8250429,муниципальный округ Филевский парк,н.д. +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.26 кор.ДОС7,Москва,ул Филевская Б. д.26 кор.ДОС7,ул,Филевская Б. ,д.26 кор.ДОС7,8250432,муниципальный округ Филевский парк,н.д. +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.27 кор.1,Москва,ул Филевская Б. д.27 кор.1,ул,Филевская Б. ,д.27 кор.1,7727555,муниципальный округ Филевский парк,1958 +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.27 кор.2,Москва,ул Филевская Б. д.27 кор.2,ул,Филевская Б. ,д.27 кор.2,7727560,муниципальный округ Филевский парк,1958 +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.27 кор.3,Москва,ул Филевская Б. д.27 кор.3,ул,Филевская Б. ,д.27 кор.3,7727566,муниципальный округ Филевский парк,1957 +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.28 кор.3,Москва,ул Филевская Б. д.28 кор.3,ул,Филевская Б. ,д.28 кор.3,8034154,муниципальный округ Филевский парк,н.д. +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.31,Москва,ул Филевская Б. д.31,ул,Филевская Б. ,д.31,7727572,муниципальный округ Филевский парк,1958 +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.35,Москва,ул Филевская Б. д.35,ул,Филевская Б. ,д.35,7727583,муниципальный округ Филевский парк,1969 +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.8 кор.1,Москва,ул Филевская Б. д.8 кор.1,ул,Филевская Б. ,д.8 кор.1,7727393,муниципальный округ Филевский парк,1959 +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.8 кор.2,Москва,ул Филевская Б. д.8 кор.2,ул,Филевская Б. ,д.8 кор.2,7727406,муниципальный округ Филевский парк,1957 +2281004,г Москва б-р Славянский д.1,Москва,б-р Славянский д.1,б-р,Славянский ,д.1,7692783,муниципальный округ Фили-Давыдково,1969 +2281004,г Москва б-р Славянский д.11 кор.1,Москва,б-р Славянский д.11 кор.1,б-р,Славянский ,д.11 кор.1,7692883,муниципальный округ Фили-Давыдково,1970 +2281004,г Москва б-р Славянский д.13 кор.1,Москва,б-р Славянский д.13 кор.1,б-р,Славянский ,д.13 кор.1,7692894,муниципальный округ Фили-Давыдково,1971 +2281004,г Москва б-р Славянский д.15,Москва,б-р Славянский д.15,б-р,Славянский ,д.15,7692909,муниципальный округ Фили-Давыдково,1971 +2281004,г Москва б-р Славянский д.3,Москва,б-р Славянский д.3,б-р,Славянский ,д.3,7692790,муниципальный округ Фили-Давыдково,1970 +2281004,г Москва б-р Славянский д.5 кор.1,Москва,б-р Славянский д.5 кор.1,б-р,Славянский ,д.5 кор.1,7692801,муниципальный округ Фили-Давыдково,1971 +2281004,г Москва б-р Славянский д.5 кор.2,Москва,б-р Славянский д.5 кор.2,б-р,Славянский ,д.5 кор.2,7692812,муниципальный округ Фили-Давыдково,1966 +2281004,г Москва б-р Славянский д.5 кор.4,Москва,б-р Славянский д.5 кор.4,б-р,Славянский ,д.5 кор.4,7692829,муниципальный округ Фили-Давыдково,1966 +2281004,г Москва б-р Славянский д.7 кор.1,Москва,б-р Славянский д.7 кор.1,б-р,Славянский ,д.7 кор.1,7692838,муниципальный округ Фили-Давыдково,1970 +2281004,г Москва б-р Славянский д.9 кор.1,Москва,б-р Славянский д.9 кор.1,б-р,Славянский ,д.9 кор.1,7692845,муниципальный округ Фили-Давыдково,1971 +2281004,г Москва б-р Славянский д.9 кор.3,Москва,б-р Славянский д.9 кор.3,б-р,Славянский ,д.9 кор.3,7692853,муниципальный округ Фили-Давыдково,1966 +2281004,г Москва б-р Славянский д.9 кор.4,Москва,б-р Славянский д.9 кор.4,б-р,Славянский ,д.9 кор.4,7692869,муниципальный округ Фили-Давыдково,1966 +2281004,г Москва пр-кт Кутузовский д.59,Москва,пр-кт Кутузовский д.59,пр-кт,Кутузовский ,д.59,7692415,муниципальный округ Фили-Давыдково,1961 +2281004,г Москва пр-кт Кутузовский д.61,Москва,пр-кт Кутузовский д.61,пр-кт,Кутузовский ,д.61,7692428,муниципальный округ Фили-Давыдково,1961 +2281004,г Москва пр-кт Кутузовский д.63,Москва,пр-кт Кутузовский д.63,пр-кт,Кутузовский ,д.63,7692435,муниципальный округ Фили-Давыдково,1958 +2281004,г Москва пр-кт Кутузовский д.65,Москва,пр-кт Кутузовский д.65,пр-кт,Кутузовский ,д.65,7692444,муниципальный округ Фили-Давыдково,1961 +2281004,г Москва пр-кт Кутузовский д.67 кор.1,Москва,пр-кт Кутузовский д.67 кор.1,пр-кт,Кутузовский ,д.67 кор.1,7692452,муниципальный округ Фили-Давыдково,1962 +2281004,г Москва пр-кт Кутузовский д.67 кор.2,Москва,пр-кт Кутузовский д.67 кор.2,пр-кт,Кутузовский ,д.67 кор.2,7692463,муниципальный округ Фили-Давыдково,1960 +2281004,г Москва пр-кт Кутузовский д.69 кор.1,Москва,пр-кт Кутузовский д.69 кор.1,пр-кт,Кутузовский ,д.69 кор.1,7692476,муниципальный округ Фили-Давыдково,1961 +2281004,г Москва пр-кт Кутузовский д.69 кор.2,Москва,пр-кт Кутузовский д.69 кор.2,пр-кт,Кутузовский ,д.69 кор.2,7692484,муниципальный округ Фили-Давыдково,1960 +2281004,г Москва пр-кт Кутузовский д.69 кор.3,Москва,пр-кт Кутузовский д.69 кор.3,пр-кт,Кутузовский ,д.69 кор.3,7692490,муниципальный округ Фили-Давыдково,1961 +2281004,г Москва пр-кт Кутузовский д.69 кор.4,Москва,пр-кт Кутузовский д.69 кор.4,пр-кт,Кутузовский ,д.69 кор.4,7692504,муниципальный округ Фили-Давыдково,1958 +2281004,г Москва пр-кт Кутузовский д.69 кор.5,Москва,пр-кт Кутузовский д.69 кор.5,пр-кт,Кутузовский ,д.69 кор.5,7692521,муниципальный округ Фили-Давыдково,1960 +2281004,г Москва пр-кт Кутузовский д.71,Москва,пр-кт Кутузовский д.71,пр-кт,Кутузовский ,д.71,7692532,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва пр-кт Кутузовский д.76 кор.1,Москва,пр-кт Кутузовский д.76 кор.1,пр-кт,Кутузовский ,д.76 кор.1,7692547,муниципальный округ Фили-Давыдково,1960 +2281004,г Москва пр-кт Кутузовский д.78,Москва,пр-кт Кутузовский д.78,пр-кт,Кутузовский ,д.78,7692552,муниципальный округ Фили-Давыдково,1960 +2281004,г Москва пр-кт Кутузовский д.82,Москва,пр-кт Кутузовский д.82,пр-кт,Кутузовский ,д.82,7692564,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва пр-кт Кутузовский д.84,Москва,пр-кт Кутузовский д.84,пр-кт,Кутузовский ,д.84,7692574,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва пр-кт Кутузовский д.86,Москва,пр-кт Кутузовский д.86,пр-кт,Кутузовский ,д.86,7692575,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва проезд Пинский д.3,Москва,проезд Пинский д.3,проезд,Пинский ,д.3,7692609,муниципальный округ Фили-Давыдково,1967 +2281004,г Москва проезд Пинский д.4 кор.1,Москва,проезд Пинский д.4 кор.1,проезд,Пинский ,д.4 кор.1,7692616,муниципальный округ Фили-Давыдково,1967 +2281004,г Москва проезд Пинский д.5,Москва,проезд Пинский д.5,проезд,Пинский ,д.5,7692622,муниципальный округ Фили-Давыдково,1974 +2281004,г Москва ул Алексея Свиридова д.1,Москва,ул Алексея Свиридова д.1,ул,Алексея Свиридова ,д.1,7686592,муниципальный округ Фили-Давыдково,1958 +2281004,г Москва ул Алексея Свиридова д.13 кор.1,Москва,ул Алексея Свиридова д.13 кор.1,ул,Алексея Свиридова ,д.13 кор.1,7686667,муниципальный округ Фили-Давыдково,1957 +2281004,г Москва ул Алексея Свиридова д.13 кор.2,Москва,ул Алексея Свиридова д.13 кор.2,ул,Алексея Свиридова ,д.13 кор.2,7686751,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Алексея Свиридова д.15 кор.2,Москва,ул Алексея Свиридова д.15 кор.2,ул,Алексея Свиридова ,д.15 кор.2,7686772,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Алексея Свиридова д.3,Москва,ул Алексея Свиридова д.3,ул,Алексея Свиридова ,д.3,7686625,муниципальный округ Фили-Давыдково,1961 +2281004,г Москва ул Алексея Свиридова д.5 кор.1,Москва,ул Алексея Свиридова д.5 кор.1,ул,Алексея Свиридова ,д.5 кор.1,7686647,муниципальный округ Фили-Давыдково,1960 +2281004,г Москва ул Артамонова д.1,Москва,ул Артамонова д.1,ул,Артамонова ,д.1,7686469,муниципальный округ Фили-Давыдково,1968 +2281004,г Москва ул Артамонова д.10,Москва,ул Артамонова д.10,ул,Артамонова ,д.10,7687371,муниципальный округ Фили-Давыдково,1967 +2281004,г Москва ул Артамонова д.11 кор.2,Москва,ул Артамонова д.11 кор.2,ул,Артамонова ,д.11 кор.2,7687375,муниципальный округ Фили-Давыдково,1973 +2281004,г Москва ул Артамонова д.12 кор.1,Москва,ул Артамонова д.12 кор.1,ул,Артамонова ,д.12 кор.1,7687395,муниципальный округ Фили-Давыдково,1966 +2281004,г Москва ул Артамонова д.12 кор.2,Москва,ул Артамонова д.12 кор.2,ул,Артамонова ,д.12 кор.2,7687429,муниципальный округ Фили-Давыдково,1971 +2281004,г Москва ул Артамонова д.13,Москва,ул Артамонова д.13,ул,Артамонова ,д.13,7687570,муниципальный округ Фили-Давыдково,1962 +2281004,г Москва ул Артамонова д.13 кор.1,Москва,ул Артамонова д.13 кор.1,ул,Артамонова ,д.13 кор.1,7687583,муниципальный округ Фили-Давыдково,1961 +2281004,г Москва ул Артамонова д.13 кор.2,Москва,ул Артамонова д.13 кор.2,ул,Артамонова ,д.13 кор.2,7687605,муниципальный округ Фили-Давыдково,1962 +2281004,г Москва ул Артамонова д.14 кор.1,Москва,ул Артамонова д.14 кор.1,ул,Артамонова ,д.14 кор.1,7687620,муниципальный округ Фили-Давыдково,1966 +2281004,г Москва ул Артамонова д.14 кор.2,Москва,ул Артамонова д.14 кор.2,ул,Артамонова ,д.14 кор.2,7687650,муниципальный округ Фили-Давыдково,1966 +2281004,г Москва ул Артамонова д.16 кор.1,Москва,ул Артамонова д.16 кор.1,ул,Артамонова ,д.16 кор.1,7687666,муниципальный округ Фили-Давыдково,1981 +2281004,г Москва ул Артамонова д.18 кор.1,Москва,ул Артамонова д.18 кор.1,ул,Артамонова ,д.18 кор.1,7687675,муниципальный округ Фили-Давыдково,1965 +2281004,г Москва ул Артамонова д.18 кор.2,Москва,ул Артамонова д.18 кор.2,ул,Артамонова ,д.18 кор.2,7687707,муниципальный округ Фили-Давыдково,1965 +2281004,г Москва ул Артамонова д.20,Москва,ул Артамонова д.20,ул,Артамонова ,д.20,7687720,муниципальный округ Фили-Давыдково,1964 +2281004,г Москва ул Артамонова д.3,Москва,ул Артамонова д.3,ул,Артамонова ,д.3,7687277,муниципальный округ Фили-Давыдково,1968 +2281004,г Москва ул Артамонова д.4 кор.1,Москва,ул Артамонова д.4 кор.1,ул,Артамонова ,д.4 кор.1,8033215,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Артамонова д.4 кор.2,Москва,ул Артамонова д.4 кор.2,ул,Артамонова ,д.4 кор.2,8033220,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Артамонова д.5,Москва,ул Артамонова д.5,ул,Артамонова ,д.5,7687317,муниципальный округ Фили-Давыдково,1968 +2281004,г Москва ул Артамонова д.7,Москва,ул Артамонова д.7,ул,Артамонова ,д.7,7555346,муниципальный округ Фили-Давыдково,1980 +2281004,г Москва ул Артамонова д.7 кор.1,Москва,ул Артамонова д.7 кор.1,ул,Артамонова ,д.7 кор.1,7687331,муниципальный округ Фили-Давыдково,1967 +2281004,г Москва ул Артамонова д.7 кор.2,Москва,ул Артамонова д.7 кор.2,ул,Артамонова ,д.7 кор.2,7687353,муниципальный округ Фили-Давыдково,1972 +2281004,г Москва ул Артамонова д.8 кор.1,Москва,ул Артамонова д.8 кор.1,ул,Артамонова ,д.8 кор.1,8033225,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Артамонова д.8 кор.2,Москва,ул Артамонова д.8 кор.2,ул,Артамонова ,д.8 кор.2,8033229,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Артамонова д.9 кор.1,Москва,ул Артамонова д.9 кор.1,ул,Артамонова ,д.9 кор.1,7687360,муниципальный округ Фили-Давыдково,1967 +2281004,г Москва ул Артамонова д.9 кор.2,Москва,ул Артамонова д.9 кор.2,ул,Артамонова ,д.9 кор.2,7687365,муниципальный округ Фили-Давыдково,1959 +2281004,г Москва ул Ватутина д.10 кор.1,Москва,ул Ватутина д.10 кор.1,ул,Ватутина ,д.10 кор.1,7688941,муниципальный округ Фили-Давыдково,1959 +2281004,г Москва ул Ватутина д.11,Москва,ул Ватутина д.11,ул,Ватутина ,д.11,8315192,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Ватутина д.12 кор.1,Москва,ул Ватутина д.12 кор.1,ул,Ватутина ,д.12 кор.1,7688945,муниципальный округ Фили-Давыдково,1961 +2281004,г Москва ул Ватутина д.12 кор.2,Москва,ул Ватутина д.12 кор.2,ул,Ватутина ,д.12 кор.2,7688954,муниципальный округ Фили-Давыдково,1961 +2281004,г Москва ул Ватутина д.13 кор.1,Москва,ул Ватутина д.13 кор.1,ул,Ватутина ,д.13 кор.1,7688961,муниципальный округ Фили-Давыдково,1953 +2281004,г Москва ул Ватутина д.13 кор.2,Москва,ул Ватутина д.13 кор.2,ул,Ватутина ,д.13 кор.2,7689009,муниципальный округ Фили-Давыдково,1962 +2281004,г Москва ул Ватутина д.13 кор.3,Москва,ул Ватутина д.13 кор.3,ул,Ватутина ,д.13 кор.3,7689015,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Ватутина д.14 кор.1,Москва,ул Ватутина д.14 кор.1,ул,Ватутина ,д.14 кор.1,7689028,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Ватутина д.14 кор.2,Москва,ул Ватутина д.14 кор.2,ул,Ватутина ,д.14 кор.2,7689052,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Ватутина д.14 кор.3,Москва,ул Ватутина д.14 кор.3,ул,Ватутина ,д.14 кор.3,7689062,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Ватутина д.18 кор.1,Москва,ул Ватутина д.18 кор.1,ул,Ватутина ,д.18 кор.1,7689073,муниципальный округ Фили-Давыдково,1953 +2281004,г Москва ул Ватутина д.18 кор.2,Москва,ул Ватутина д.18 кор.2,ул,Ватутина ,д.18 кор.2,7579039,муниципальный округ Фили-Давыдково,2003 +2281004,г Москва ул Ватутина д.2 кор.1,Москва,ул Ватутина д.2 кор.1,ул,Ватутина ,д.2 кор.1,7688645,муниципальный округ Фили-Давыдково,1961 +2281004,г Москва ул Ватутина д.2 кор.2,Москва,ул Ватутина д.2 кор.2,ул,Ватутина ,д.2 кор.2,7688667,муниципальный округ Фили-Давыдково,1961 +2281004,г Москва ул Ватутина д.3 кор.1,Москва,ул Ватутина д.3 кор.1,ул,Ватутина ,д.3 кор.1,7688742,муниципальный округ Фили-Давыдково,1959 +2281004,г Москва ул Ватутина д.3 кор.2,Москва,ул Ватутина д.3 кор.2,ул,Ватутина ,д.3 кор.2,7688770,муниципальный округ Фили-Давыдково,1960 +2281004,г Москва ул Ватутина д.4 кор.1,Москва,ул Ватутина д.4 кор.1,ул,Ватутина ,д.4 кор.1,7688794,муниципальный округ Фили-Давыдково,1961 +2281004,г Москва ул Ватутина д.4 кор.2,Москва,ул Ватутина д.4 кор.2,ул,Ватутина ,д.4 кор.2,7688805,муниципальный округ Фили-Давыдково,1961 +2281004,г Москва ул Ватутина д.5 кор.1,Москва,ул Ватутина д.5 кор.1,ул,Ватутина ,д.5 кор.1,7688824,муниципальный округ Фили-Давыдково,1961 +2281004,г Москва ул Ватутина д.5 кор.2,Москва,ул Ватутина д.5 кор.2,ул,Ватутина ,д.5 кор.2,7688900,муниципальный округ Фили-Давыдково,1959 +2281004,г Москва ул Ватутина д.5 кор.5,Москва,ул Ватутина д.5 кор.5,ул,Ватутина ,д.5 кор.5,7688858,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Ватутина д.6 кор.1,Москва,ул Ватутина д.6 кор.1,ул,Ватутина ,д.6 кор.1,7688910,муниципальный округ Фили-Давыдково,1959 +2281004,г Москва ул Ватутина д.7 кор.1,Москва,ул Ватутина д.7 кор.1,ул,Ватутина ,д.7 кор.1,7688919,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Ватутина д.7 кор.2,Москва,ул Ватутина д.7 кор.2,ул,Ватутина ,д.7 кор.2,7688922,муниципальный округ Фили-Давыдково,2005 +2281004,г Москва ул Ватутина д.7 кор.3,Москва,ул Ватутина д.7 кор.3,ул,Ватутина ,д.7 кор.3,7688935,муниципальный округ Фили-Давыдково,1973 +2281004,г Москва ул Ватутина д.9,Москва,ул Ватутина д.9,ул,Ватутина ,д.9,8343361,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Герасима Курина д.12 кор.1,Москва,ул Герасима Курина д.12 кор.1,ул,Герасима Курина ,д.12 кор.1,7689193,муниципальный округ Фили-Давыдково,1969 +2281004,г Москва ул Герасима Курина д.12 кор.3,Москва,ул Герасима Курина д.12 кор.3,ул,Герасима Курина ,д.12 кор.3,7689202,муниципальный округ Фили-Давыдково,1959 +2281004,г Москва ул Герасима Курина д.14 кор.3,Москва,ул Герасима Курина д.14 кор.3,ул,Герасима Курина ,д.14 кор.3,7555373,муниципальный округ Фили-Давыдково,1995 +2281004,г Москва ул Герасима Курина д.16,Москва,ул Герасима Курина д.16,ул,Герасима Курина ,д.16,7919461,муниципальный округ Фили-Давыдково,2004 +2281004,г Москва ул Герасима Курина д.18,Москва,ул Герасима Курина д.18,ул,Герасима Курина ,д.18,7919478,муниципальный округ Фили-Давыдково,2004 +2281004,г Москва ул Герасима Курина д.2,Москва,ул Герасима Курина д.2,ул,Герасима Курина ,д.2,7689086,муниципальный округ Фили-Давыдково,1959 +2281004,г Москва ул Герасима Курина д.20,Москва,ул Герасима Курина д.20,ул,Герасима Курина ,д.20,7919479,муниципальный округ Фили-Давыдково,2004 +2281004,г Москва ул Герасима Курина д.22,Москва,ул Герасима Курина д.22,ул,Герасима Курина ,д.22,7919483,муниципальный округ Фили-Давыдково,2005 +2281004,г Москва ул Герасима Курина д.38 кор.1,Москва,ул Герасима Курина д.38 кор.1,ул,Герасима Курина ,д.38 кор.1,7689213,муниципальный округ Фили-Давыдково,1960 +2281004,г Москва ул Герасима Курина д.4 кор.1,Москва,ул Герасима Курина д.4 кор.1,ул,Герасима Курина ,д.4 кор.1,7689094,муниципальный округ Фили-Давыдково,1959 +2281004,г Москва ул Герасима Курина д.4 кор.3,Москва,ул Герасима Курина д.4 кор.3,ул,Герасима Курина ,д.4 кор.3,7689121,муниципальный округ Фили-Давыдково,1959 +2281004,г Москва ул Герасима Курина д.4 кор.4,Москва,ул Герасима Курина д.4 кор.4,ул,Герасима Курина ,д.4 кор.4,7689133,муниципальный округ Фили-Давыдково,1959 +2281004,г Москва ул Герасима Курина д.6 кор.2,Москва,ул Герасима Курина д.6 кор.2,ул,Герасима Курина ,д.6 кор.2,7689146,муниципальный округ Фили-Давыдково,1958 +2281004,г Москва ул Герасима Курина д.8 кор.1,Москва,ул Герасима Курина д.8 кор.1,ул,Герасима Курина ,д.8 кор.1,7689162,муниципальный округ Фили-Давыдково,1959 +2281004,г Москва ул Герасима Курина д.8 кор.2,Москва,ул Герасима Курина д.8 кор.2,ул,Герасима Курина ,д.8 кор.2,7689171,муниципальный округ Фили-Давыдково,1959 +2281004,г Москва ул Герасима Курина д.8 кор.3,Москва,ул Герасима Курина д.8 кор.3,ул,Герасима Курина ,д.8 кор.3,7689183,муниципальный округ Фили-Давыдково,1959 +2281004,г Москва ул Герасима Курина д.8 кор.4,Москва,ул Герасима Курина д.8 кор.4,ул,Герасима Курина ,д.8 кор.4,7689189,муниципальный округ Фили-Давыдково,1969 +2281004,г Москва ул Давыдковская д.10 кор.1,Москва,ул Давыдковская д.10 кор.1,ул,Давыдковская ,д.10 кор.1,7689305,муниципальный округ Фили-Давыдково,1966 +2281004,г Москва ул Давыдковская д.10 кор.2,Москва,ул Давыдковская д.10 кор.2,ул,Давыдковская ,д.10 кор.2,7689318,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Давыдковская д.10 кор.3,Москва,ул Давыдковская д.10 кор.3,ул,Давыдковская ,д.10 кор.3,7689320,муниципальный округ Фили-Давыдково,1966 +2281004,г Москва ул Давыдковская д.10 кор.4,Москва,ул Давыдковская д.10 кор.4,ул,Давыдковская ,д.10 кор.4,7689328,муниципальный округ Фили-Давыдково,1966 +2281004,г Москва ул Давыдковская д.10 кор.5,Москва,ул Давыдковская д.10 кор.5,ул,Давыдковская ,д.10 кор.5,7689338,муниципальный округ Фили-Давыдково,1971 +2281004,г Москва ул Давыдковская д.10 кор.6,Москва,ул Давыдковская д.10 кор.6,ул,Давыдковская ,д.10 кор.6,7689344,муниципальный округ Фили-Давыдково,1971 +2281004,г Москва ул Давыдковская д.12 кор.1,Москва,ул Давыдковская д.12 кор.1,ул,Давыдковская ,д.12 кор.1,7689350,муниципальный округ Фили-Давыдково,1966 +2281004,г Москва ул Давыдковская д.12 кор.2,Москва,ул Давыдковская д.12 кор.2,ул,Давыдковская ,д.12 кор.2,7689354,муниципальный округ Фили-Давыдково,1966 +2281004,г Москва ул Давыдковская д.12 кор.4,Москва,ул Давыдковская д.12 кор.4,ул,Давыдковская ,д.12 кор.4,7689358,муниципальный округ Фили-Давыдково,1966 +2281004,г Москва ул Давыдковская д.12 кор.5,Москва,ул Давыдковская д.12 кор.5,ул,Давыдковская ,д.12 кор.5,7689364,муниципальный округ Фили-Давыдково,1966 +2281004,г Москва ул Давыдковская д.14 кор.2,Москва,ул Давыдковская д.14 кор.2,ул,Давыдковская ,д.14 кор.2,7709550,муниципальный округ Фили-Давыдково,1971 +2281004,г Москва ул Давыдковская д.2 кор.1,Москва,ул Давыдковская д.2 кор.1,ул,Давыдковская ,д.2 кор.1,7689220,муниципальный округ Фили-Давыдково,1967 +2281004,г Москва ул Давыдковская д.2 кор.7,Москва,ул Давыдковская д.2 кор.7,ул,Давыдковская ,д.2 кор.7,7689227,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Давыдковская д.4 кор.1,Москва,ул Давыдковская д.4 кор.1,ул,Давыдковская ,д.4 кор.1,7689240,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Давыдковская д.4 кор.2,Москва,ул Давыдковская д.4 кор.2,ул,Давыдковская ,д.4 кор.2,7689250,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Давыдковская д.4 кор.3,Москва,ул Давыдковская д.4 кор.3,ул,Давыдковская ,д.4 кор.3,7689269,муниципальный округ Фили-Давыдково,1966 +2281004,г Москва ул Давыдковская д.5,Москва,ул Давыдковская д.5,ул,Давыдковская ,д.5,7716304,муниципальный округ Фили-Давыдково,1984 +2281004,г Москва ул Давыдковская д.6,Москва,ул Давыдковская д.6,ул,Давыдковская ,д.6,7689286,муниципальный округ Фили-Давыдково,1989 +2281004,г Москва ул Звенигородская д.12,Москва,ул Звенигородская д.12,ул,Звенигородская ,д.12,7715552,муниципальный округ Фили-Давыдково,1974 +2281004,г Москва ул Звенигородская д.14,Москва,ул Звенигородская д.14,ул,Звенигородская ,д.14,8094137,муниципальный округ Фили-Давыдково,1971 +2281004,г Москва ул Звенигородская д.16 кор.2,Москва,ул Звенигородская д.16 кор.2,ул,Звенигородская ,д.16 кор.2,8251995,муниципальный округ Фили-Давыдково,2001 +2281004,г Москва ул Ивана Франко д.8 кор.2,Москва,ул Ивана Франко д.8 кор.2,ул,Ивана Франко ,д.8 кор.2,7689378,муниципальный округ Фили-Давыдково,1996 +2281004,г Москва ул Инициативная д.10 кор.1,Москва,ул Инициативная д.10 кор.1,ул,Инициативная ,д.10 кор.1,7555401,муниципальный округ Фили-Давыдково,1972 +2281004,г Москва ул Инициативная д.12 кор.1,Москва,ул Инициативная д.12 кор.1,ул,Инициативная ,д.12 кор.1,7689425,муниципальный округ Фили-Давыдково,1973 +2281004,г Москва ул Инициативная д.14 кор.1,Москва,ул Инициативная д.14 кор.1,ул,Инициативная ,д.14 кор.1,7689430,муниципальный округ Фили-Давыдково,1958 +2281004,г Москва ул Инициативная д.14 кор.2,Москва,ул Инициативная д.14 кор.2,ул,Инициативная ,д.14 кор.2,7689434,муниципальный округ Фили-Давыдково,1958 +2281004,г Москва ул Инициативная д.16 кор.1,Москва,ул Инициативная д.16 кор.1,ул,Инициативная ,д.16 кор.1,7689436,муниципальный округ Фили-Давыдково,1958 +2281004,г Москва ул Инициативная д.16 кор.2,Москва,ул Инициативная д.16 кор.2,ул,Инициативная ,д.16 кор.2,7689442,муниципальный округ Фили-Давыдково,1960 +2281004,г Москва ул Инициативная д.16 кор.3,Москва,ул Инициативная д.16 кор.3,ул,Инициативная ,д.16 кор.3,7555409,муниципальный округ Фили-Давыдково,1967 +2281004,г Москва ул Инициативная д.16 кор.4,Москва,ул Инициативная д.16 кор.4,ул,Инициативная ,д.16 кор.4,7689447,муниципальный округ Фили-Давыдково,1963 +2281004,г Москва ул Инициативная д.16 кор.5,Москва,ул Инициативная д.16 кор.5,ул,Инициативная ,д.16 кор.5,7689450,муниципальный округ Фили-Давыдково,1966 +2281004,г Москва ул Инициативная д.18,Москва,ул Инициативная д.18,ул,Инициативная ,д.18,7689455,муниципальный округ Фили-Давыдково,1962 +2281004,г Москва ул Инициативная д.2 кор.1,Москва,ул Инициативная д.2 кор.1,ул,Инициативная ,д.2 кор.1,7689385,муниципальный округ Фили-Давыдково,1973 +2281004,г Москва ул Инициативная д.5 кор.1,Москва,ул Инициативная д.5 кор.1,ул,Инициативная ,д.5 кор.1,7689388,муниципальный округ Фили-Давыдково,1982 +2281004,г Москва ул Инициативная д.5 кор.2,Москва,ул Инициативная д.5 кор.2,ул,Инициативная ,д.5 кор.2,7689392,муниципальный округ Фили-Давыдково,1981 +2281004,г Москва ул Инициативная д.6 кор.1,Москва,ул Инициативная д.6 кор.1,ул,Инициативная ,д.6 кор.1,7689396,муниципальный округ Фили-Давыдково,1973 +2281004,г Москва ул Инициативная д.6 кор.2,Москва,ул Инициативная д.6 кор.2,ул,Инициативная ,д.6 кор.2,7689399,муниципальный округ Фили-Давыдково,1972 +2281004,г Москва ул Инициативная д.7 кор.2,Москва,ул Инициативная д.7 кор.2,ул,Инициативная ,д.7 кор.2,7689408,муниципальный округ Фили-Давыдково,1982 +2281004,г Москва ул Инициативная д.7 кор.3,Москва,ул Инициативная д.7 кор.3,ул,Инициативная ,д.7 кор.3,7689412,муниципальный округ Фили-Давыдково,2006 +2281004,г Москва ул Инициативная д.8 кор.1,Москва,ул Инициативная д.8 кор.1,ул,Инициативная ,д.8 кор.1,7555390,муниципальный округ Фили-Давыдково,1974 +2281004,г Москва ул Инициативная д.8 кор.2,Москва,ул Инициативная д.8 кор.2,ул,Инициативная ,д.8 кор.2,7689414,муниципальный округ Фили-Давыдково,1973 +2281004,г Москва ул Инициативная д.9 кор.1,Москва,ул Инициативная д.9 кор.1,ул,Инициативная ,д.9 кор.1,7689416,муниципальный округ Фили-Давыдково,1983 +2281004,г Москва ул Инициативная д.9 кор.2,Москва,ул Инициативная д.9 кор.2,ул,Инициативная ,д.9 кор.2,7689421,муниципальный округ Фили-Давыдково,1983 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.23 кор.1,Москва,ул Кастанаевская д.23 кор.1,ул,Кастанаевская ,д.23 кор.1,7689472,муниципальный округ Фили-Давыдково,1958 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.23 кор.2,Москва,ул Кастанаевская д.23 кор.2,ул,Кастанаевская ,д.23 кор.2,7689482,муниципальный округ Фили-Давыдково,1958 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.23 кор.3,Москва,ул Кастанаевская д.23 кор.3,ул,Кастанаевская ,д.23 кор.3,7689499,муниципальный округ Фили-Давыдково,1959 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.23 кор.4,Москва,ул Кастанаевская д.23 кор.4,ул,Кастанаевская ,д.23 кор.4,7689503,муниципальный округ Фили-Давыдково,1958 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.27 кор.1,Москва,ул Кастанаевская д.27 кор.1,ул,Кастанаевская ,д.27 кор.1,7689513,муниципальный округ Фили-Давыдково,1960 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.27 кор.2,Москва,ул Кастанаевская д.27 кор.2,ул,Кастанаевская ,д.27 кор.2,7689547,муниципальный округ Фили-Давыдково,1958 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.27 кор.3,Москва,ул Кастанаевская д.27 кор.3,ул,Кастанаевская ,д.27 кор.3,7689552,муниципальный округ Фили-Давыдково,1958 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.27 кор.5,Москва,ул Кастанаевская д.27 кор.5,ул,Кастанаевская ,д.27 кор.5,7689556,муниципальный округ Фили-Давыдково,1960 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.31 кор.1,Москва,ул Кастанаевская д.31 кор.1,ул,Кастанаевская ,д.31 кор.1,7689563,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.31 кор.2,Москва,ул Кастанаевская д.31 кор.2,ул,Кастанаевская ,д.31 кор.2,7689566,муниципальный округ Фили-Давыдково,1960 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.31 кор.3,Москва,ул Кастанаевская д.31 кор.3,ул,Кастанаевская ,д.31 кор.3,7689571,муниципальный округ Фили-Давыдково,1960 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.32 кор.1,Москва,ул Кастанаевская д.32 кор.1,ул,Кастанаевская ,д.32 кор.1,7689573,муниципальный округ Фили-Давыдково,1961 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.32 кор.2,Москва,ул Кастанаевская д.32 кор.2,ул,Кастанаевская ,д.32 кор.2,7689577,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.33,Москва,ул Кастанаевская д.33,ул,Кастанаевская ,д.33,7555419,муниципальный округ Фили-Давыдково,1965 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.35 кор.1,Москва,ул Кастанаевская д.35 кор.1,ул,Кастанаевская ,д.35 кор.1,7555434,муниципальный округ Фили-Давыдково,1965 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.35 кор.2,Москва,ул Кастанаевская д.35 кор.2,ул,Кастанаевская ,д.35 кор.2,7689580,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.36 кор.1,Москва,ул Кастанаевская д.36 кор.1,ул,Кастанаевская ,д.36 кор.1,7689581,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.36 кор.2,Москва,ул Кастанаевская д.36 кор.2,ул,Кастанаевская ,д.36 кор.2,7689588,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.36 кор.3,Москва,ул Кастанаевская д.36 кор.3,ул,Кастанаевская ,д.36 кор.3,7689593,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.37 кор.1,Москва,ул Кастанаевская д.37 кор.1,ул,Кастанаевская ,д.37 кор.1,7689601,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.39,Москва,ул Кастанаевская д.39,ул,Кастанаевская ,д.39,7689606,муниципальный округ Фили-Давыдково,2007 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.40 кор.1,Москва,ул Кастанаевская д.40 кор.1,ул,Кастанаевская ,д.40 кор.1,7689610,муниципальный округ Фили-Давыдково,1961 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.40 кор.2,Москва,ул Кастанаевская д.40 кор.2,ул,Кастанаевская ,д.40 кор.2,7689618,муниципальный округ Фили-Давыдково,1961 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.41,Москва,ул Кастанаевская д.41,ул,Кастанаевская ,д.41,7681936,муниципальный округ Фили-Давыдково,2008 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.41 кор.2,Москва,ул Кастанаевская д.41 кор.2,ул,Кастанаевская ,д.41 кор.2,7978064,муниципальный округ Фили-Давыдково,2012 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.42 кор.1,Москва,ул Кастанаевская д.42 кор.1,ул,Кастанаевская ,д.42 кор.1,7689629,муниципальный округ Фили-Давыдково,1969 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.42 кор.2,Москва,ул Кастанаевская д.42 кор.2,ул,Кастанаевская ,д.42 кор.2,7689638,муниципальный округ Фили-Давыдково,1970 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.43 кор.2,Москва,ул Кастанаевская д.43 кор.2,ул,Кастанаевская ,д.43 кор.2,7876959,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.43 кор.4,Москва,ул Кастанаевская д.43 кор.4,ул,Кастанаевская ,д.43 кор.4,7978077,муниципальный округ Фили-Давыдково,2012 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.43 кор.5,Москва,ул Кастанаевская д.43 кор.5,ул,Кастанаевская ,д.43 кор.5,7689643,муниципальный округ Фили-Давыдково,1985 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.44,Москва,ул Кастанаевская д.44,ул,Кастанаевская ,д.44,7555439,муниципальный округ Фили-Давыдково,1966 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.45 кор.1,Москва,ул Кастанаевская д.45 кор.1,ул,Кастанаевская ,д.45 кор.1,7689655,муниципальный округ Фили-Давыдково,2008 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.45 кор.2,Москва,ул Кастанаевская д.45 кор.2,ул,Кастанаевская ,д.45 кор.2,7978081,муниципальный округ Фили-Давыдково,2012 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.46 кор.1,Москва,ул Кастанаевская д.46 кор.1,ул,Кастанаевская ,д.46 кор.1,7689663,муниципальный округ Фили-Давыдково,1965 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.48 кор.1,Москва,ул Кастанаевская д.48 кор.1,ул,Кастанаевская ,д.48 кор.1,7689665,муниципальный округ Фили-Давыдково,1965 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.50,Москва,ул Кастанаевская д.50,ул,Кастанаевская ,д.50,7555449,муниципальный округ Фили-Давыдково,1965 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.52,Москва,ул Кастанаевская д.52,ул,Кастанаевская ,д.52,7770191,муниципальный округ Фили-Давыдково,1981 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.53,Москва,ул Кастанаевская д.53,ул,Кастанаевская ,д.53,7919492,муниципальный округ Фили-Давыдково,2004 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.54 кор.1,Москва,ул Кастанаевская д.54 кор.1,ул,Кастанаевская ,д.54 кор.1,7689673,муниципальный округ Фили-Давыдково,1981 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.55 кор.1,Москва,ул Кастанаевская д.55 кор.1,ул,Кастанаевская ,д.55 кор.1,7689675,муниципальный округ Фили-Давыдково,1961 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.56,Москва,ул Кастанаевская д.56,ул,Кастанаевская ,д.56,7689681,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.57 кор.1,Москва,ул Кастанаевская д.57 кор.1,ул,Кастанаевская ,д.57 кор.1,7689686,муниципальный округ Фили-Давыдково,1961 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.57 кор.2,Москва,ул Кастанаевская д.57 кор.2,ул,Кастанаевская ,д.57 кор.2,7689689,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.57 кор.3,Москва,ул Кастанаевская д.57 кор.3,ул,Кастанаевская ,д.57 кор.3,7689712,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.58,Москва,ул Кастанаевская д.58,ул,Кастанаевская ,д.58,8230517,муниципальный округ Фили-Давыдково,1994 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.60,Москва,ул Кастанаевская д.60,ул,Кастанаевская ,д.60,7689716,муниципальный округ Фили-Давыдково,1979 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.61 кор.1,Москва,ул Кастанаевская д.61 кор.1,ул,Кастанаевская ,д.61 кор.1,7689720,муниципальный округ Фили-Давыдково,1962 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.61 кор.2,Москва,ул Кастанаевская д.61 кор.2,ул,Кастанаевская ,д.61 кор.2,7689724,муниципальный округ Фили-Давыдково,19781962 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.62,Москва,ул Кастанаевская д.62,ул,Кастанаевская ,д.62,7689726,муниципальный округ Фили-Давыдково,1980 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.63 кор.1,Москва,ул Кастанаевская д.63 кор.1,ул,Кастанаевская ,д.63 кор.1,7689732,муниципальный округ Фили-Давыдково,1961 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.63 кор.2,Москва,ул Кастанаевская д.63 кор.2,ул,Кастанаевская ,д.63 кор.2,7689735,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Клочкова д.2 кор.1,Москва,ул Клочкова д.2 кор.1,ул,Клочкова ,д.2 кор.1,7689741,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Клочкова д.4,Москва,ул Клочкова д.4,ул,Клочкова ,д.4,7689752,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Клочкова д.6 кор.1,Москва,ул Клочкова д.6 кор.1,ул,Клочкова ,д.6 кор.1,7689762,муниципальный округ Фили-Давыдково,1966 +2281004,г Москва ул Клочкова д.8 кор.1,Москва,ул Клочкова д.8 кор.1,ул,Клочкова ,д.8 кор.1,7689770,муниципальный округ Фили-Давыдково,1965 +2281004,г Москва ул Кременчугская д.22 кор.1,Москва,ул Кременчугская д.22 кор.1,ул,Кременчугская ,д.22 кор.1,7689812,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.3 кор.2,Москва,ул Кременчугская д.3 кор.2,ул,Кременчугская ,д.3 кор.2,7689773,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.3 кор.3,Москва,ул Кременчугская д.3 кор.3,ул,Кременчугская ,д.3 кор.3,7689779,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.3 кор.4,Москва,ул Кременчугская д.3 кор.4,ул,Кременчугская ,д.3 кор.4,7689791,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.34 кор.1,Москва,ул Кременчугская д.34 кор.1,ул,Кременчугская ,д.34 кор.1,7689814,муниципальный округ Фили-Давыдково,1963 +2281004,г Москва ул Кременчугская д.34 кор.2,Москва,ул Кременчугская д.34 кор.2,ул,Кременчугская ,д.34 кор.2,7689815,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.36,Москва,ул Кременчугская д.36,ул,Кременчугская ,д.36,7689816,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.38 кор.1,Москва,ул Кременчугская д.38 кор.1,ул,Кременчугская ,д.38 кор.1,7689818,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.38 кор.2,Москва,ул Кременчугская д.38 кор.2,ул,Кременчугская ,д.38 кор.2,7689819,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.4,Москва,ул Кременчугская д.4,ул,Кременчугская ,д.4,7689794,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.4 кор.2,Москва,ул Кременчугская д.4 кор.2,ул,Кременчугская ,д.4 кор.2,7689796,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.4 кор.3,Москва,ул Кременчугская д.4 кор.3,ул,Кременчугская ,д.4 кор.3,7689797,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.4 кор.4,Москва,ул Кременчугская д.4 кор.4,ул,Кременчугская ,д.4 кор.4,7689799,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.40 кор.1,Москва,ул Кременчугская д.40 кор.1,ул,Кременчугская ,д.40 кор.1,7689821,муниципальный округ Фили-Давыдково,1963 +2281004,г Москва ул Кременчугская д.40 кор.2,Москва,ул Кременчугская д.40 кор.2,ул,Кременчугская ,д.40 кор.2,7689822,муниципальный округ Фили-Давыдково,1962 +2281004,г Москва ул Кременчугская д.42 кор.1,Москва,ул Кременчугская д.42 кор.1,ул,Кременчугская ,д.42 кор.1,7689823,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.42 кор.2,Москва,ул Кременчугская д.42 кор.2,ул,Кременчугская ,д.42 кор.2,7689825,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.44 кор.1,Москва,ул Кременчугская д.44 кор.1,ул,Кременчугская ,д.44 кор.1,7689826,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.44 кор.2,Москва,ул Кременчугская д.44 кор.2,ул,Кременчугская ,д.44 кор.2,7689828,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.44 кор.3,Москва,ул Кременчугская д.44 кор.3,ул,Кременчугская ,д.44 кор.3,7689829,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.44 кор.4,Москва,ул Кременчугская д.44 кор.4,ул,Кременчугская ,д.44 кор.4,7689830,муниципальный округ Фили-Давыдково,1960 +2281004,г Москва ул Кременчугская д.5 кор.1,Москва,ул Кременчугская д.5 кор.1,ул,Кременчугская ,д.5 кор.1,7689801,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.5 кор.3,Москва,ул Кременчугская д.5 кор.3,ул,Кременчугская ,д.5 кор.3,7689802,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.6 кор.1,Москва,ул Кременчугская д.6 кор.1,ул,Кременчугская ,д.6 кор.1,7689803,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.7 кор.2,Москва,ул Кременчугская д.7 кор.2,ул,Кременчугская ,д.7 кор.2,7689804,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.7 кор.3,Москва,ул Кременчугская д.7 кор.3,ул,Кременчугская ,д.7 кор.3,7689807,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.8 кор.1,Москва,ул Кременчугская д.8 кор.1,ул,Кременчугская ,д.8 кор.1,7689808,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.9,Москва,ул Кременчугская д.9,ул,Кременчугская ,д.9,7689809,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Минская д.15 кор.1,Москва,ул Минская д.15 кор.1,ул,Минская ,д.15 кор.1,7689866,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Минская д.15 кор.2,Москва,ул Минская д.15 кор.2,ул,Минская ,д.15 кор.2,7691645,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Минская д.17,Москва,ул Минская д.17,ул,Минская ,д.17,7691635,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Минская д.17 кор.3,Москва,ул Минская д.17 кор.3,ул,Минская ,д.17 кор.3,7695588,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Минская д.3 кор.1,Москва,ул Минская д.3 кор.1,ул,Минская ,д.3 кор.1,7689856,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Минская д.7 кор.1,Москва,ул Минская д.7 кор.1,ул,Минская ,д.7 кор.1,7689858,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Минская д.9 кор.1,Москва,ул Минская д.9 кор.1,ул,Минская ,д.9 кор.1,7689860,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Олеко Дундича д.29 кор.1,Москва,ул Олеко Дундича д.29 кор.1,ул,Олеко Дундича ,д.29 кор.1,7689920,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Олеко Дундича д.31 кор.1,Москва,ул Олеко Дундича д.31 кор.1,ул,Олеко Дундича ,д.31 кор.1,7691664,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Олеко Дундича д.32,Москва,ул Олеко Дундича д.32,ул,Олеко Дундича ,д.32,7691675,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Олеко Дундича д.33 кор.1,Москва,ул Олеко Дундича д.33 кор.1,ул,Олеко Дундича ,д.33 кор.1,7691682,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Олеко Дундича д.34,Москва,ул Олеко Дундича д.34,ул,Олеко Дундича ,д.34,7691689,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Олеко Дундича д.35 кор.1,Москва,ул Олеко Дундича д.35 кор.1,ул,Олеко Дундича ,д.35 кор.1,7691705,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Олеко Дундича д.35 кор.2,Москва,ул Олеко Дундича д.35 кор.2,ул,Олеко Дундича ,д.35 кор.2,7691714,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Олеко Дундича д.37 кор.1,Москва,ул Олеко Дундича д.37 кор.1,ул,Олеко Дундича ,д.37 кор.1,7691720,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Олеко Дундича д.39 кор.1,Москва,ул Олеко Дундича д.39 кор.1,ул,Олеко Дундича ,д.39 кор.1,7691724,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Олеко Дундича д.39 кор.2,Москва,ул Олеко Дундича д.39 кор.2,ул,Олеко Дундича ,д.39 кор.2,7691731,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Олеко Дундича д.45 кор.1,Москва,ул Олеко Дундича д.45 кор.1,ул,Олеко Дундича ,д.45 кор.1,7691743,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Олеко Дундича д.45 кор.2,Москва,ул Олеко Дундича д.45 кор.2,ул,Олеко Дундича ,д.45 кор.2,7691744,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Олеко Дундича д.47 кор.1,Москва,ул Олеко Дундича д.47 кор.1,ул,Олеко Дундича ,д.47 кор.1,7718672,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Пивченкова д.1 кор.1,Москва,ул Пивченкова д.1 кор.1,ул,Пивченкова ,д.1 кор.1,7689921,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Пивченкова д.1 кор.2,Москва,ул Пивченкова д.1 кор.2,ул,Пивченкова ,д.1 кор.2,7691750,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Пивченкова д.1 кор.3,Москва,ул Пивченкова д.1 кор.3,ул,Пивченкова ,д.1 кор.3,7691777,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Пивченкова д.10 кор.1,Москва,ул Пивченкова д.10 кор.1,ул,Пивченкова ,д.10 кор.1,7718860,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Пивченкова д.12 кор.1,Москва,ул Пивченкова д.12 кор.1,ул,Пивченкова ,д.12 кор.1,7691881,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Пивченкова д.14 кор.1,Москва,ул Пивченкова д.14 кор.1,ул,Пивченкова ,д.14 кор.1,7691895,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Пивченкова д.2,Москва,ул Пивченкова д.2,ул,Пивченкова ,д.2,7691797,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Пивченкова д.3 кор.1,Москва,ул Пивченкова д.3 кор.1,ул,Пивченкова ,д.3 кор.1,7691805,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Пивченкова д.3 кор.2,Москва,ул Пивченкова д.3 кор.2,ул,Пивченкова ,д.3 кор.2,7555457,муниципальный округ Фили-Давыдково,1965 +2281004,г Москва ул Пивченкова д.3 кор.3,Москва,ул Пивченкова д.3 кор.3,ул,Пивченкова ,д.3 кор.3,7691811,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Пивченкова д.4 кор.1,Москва,ул Пивченкова д.4 кор.1,ул,Пивченкова ,д.4 кор.1,7691816,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Пивченкова д.5 кор.1,Москва,ул Пивченкова д.5 кор.1,ул,Пивченкова ,д.5 кор.1,7691827,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Пивченкова д.6,Москва,ул Пивченкова д.6,ул,Пивченкова ,д.6,7691835,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Пивченкова д.7,Москва,ул Пивченкова д.7,ул,Пивченкова ,д.7,7691846,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Пивченкова д.8 кор.1,Москва,ул Пивченкова д.8 кор.1,ул,Пивченкова ,д.8 кор.1,7691854,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Полосухина д.1 строение 28,Москва,ул Полосухина д.1 строение 28,ул,Полосухина ,д.1 строение 28,7691997,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Тарутинская д.1,Москва,ул Тарутинская д.1,ул,Тарутинская ,д.1,7919489,муниципальный округ Фили-Давыдково,2004 +2281004,г Москва ул Тарутинская д.4 кор.1,Москва,ул Тарутинская д.4 кор.1,ул,Тарутинская ,д.4 кор.1,7692927,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Тарутинская д.4 кор.2,Москва,ул Тарутинская д.4 кор.2,ул,Тарутинская ,д.4 кор.2,7692944,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Тарутинская д.8 кор.1,Москва,ул Тарутинская д.8 кор.1,ул,Тарутинская ,д.8 кор.1,7688789,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.37 кор.1,Москва,ул Филевская Б. д.37 кор.1,ул,Филевская Б. ,д.37 кор.1,7687800,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.37 кор.2,Москва,ул Филевская Б. д.37 кор.2,ул,Филевская Б. ,д.37 кор.2,7687819,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.39 кор.2,Москва,ул Филевская Б. д.39 кор.2,ул,Филевская Б. ,д.39 кор.2,7687867,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.41 кор.1,Москва,ул Филевская Б. д.41 кор.1,ул,Филевская Б. ,д.41 кор.1,7687882,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.41 кор.2,Москва,ул Филевская Б. д.41 кор.2,ул,Филевская Б. ,д.41 кор.2,7687885,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.41 кор.3,Москва,ул Филевская Б. д.41 кор.3,ул,Филевская Б. ,д.41 кор.3,7687899,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.41 кор.4,Москва,ул Филевская Б. д.41 кор.4,ул,Филевская Б. ,д.41 кор.4,7687922,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.41 кор.5,Москва,ул Филевская Б. д.41 кор.5,ул,Филевская Б. ,д.41 кор.5,7687947,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.41 строение 5,Москва,ул Филевская Б. д.41 строение 5,ул,Филевская Б. ,д.41 строение 5,7687937,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.43 кор.1,Москва,ул Филевская Б. д.43 кор.1,ул,Филевская Б. ,д.43 кор.1,7687963,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.45 кор.1,Москва,ул Филевская Б. д.45 кор.1,ул,Филевская Б. ,д.45 кор.1,7687978,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.45 кор.2,Москва,ул Филевская Б. д.45 кор.2,ул,Филевская Б. ,д.45 кор.2,7687986,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.47 кор.1,Москва,ул Филевская Б. д.47 кор.1,ул,Филевская Б. ,д.47 кор.1,7687999,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.49 кор.1,Москва,ул Филевская Б. д.49 кор.1,ул,Филевская Б. ,д.49 кор.1,7688008,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.49 кор.2,Москва,ул Филевская Б. д.49 кор.2,ул,Филевская Б. ,д.49 кор.2,7688039,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.51 кор.1,Москва,ул Филевская Б. д.51 кор.1,ул,Филевская Б. ,д.51 кор.1,7688046,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.51 кор.2,Москва,ул Филевская Б. д.51 кор.2,ул,Филевская Б. ,д.51 кор.2,7688056,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.53 кор.1,Москва,ул Филевская Б. д.53 кор.1,ул,Филевская Б. ,д.53 кор.1,7688125,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.53 кор.2,Москва,ул Филевская Б. д.53 кор.2,ул,Филевская Б. ,д.53 кор.2,7688164,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.55 кор.1,Москва,ул Филевская Б. д.55 кор.1,ул,Филевская Б. ,д.55 кор.1,7688177,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.55 кор.2,Москва,ул Филевская Б. д.55 кор.2,ул,Филевская Б. ,д.55 кор.2,7688196,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.57 кор.1,Москва,ул Филевская Б. д.57 кор.1,ул,Филевская Б. ,д.57 кор.1,7715491,муниципальный округ Фили-Давыдково,1975 +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.59 кор.1,Москва,ул Филевская Б. д.59 кор.1,ул,Филевская Б. ,д.59 кор.1,7688236,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.59 кор.2,Москва,ул Филевская Б. д.59 кор.2,ул,Филевская Б. ,д.59 кор.2,7688275,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.63 кор.1,Москва,ул Филевская Б. д.63 кор.1,ул,Филевская Б. ,д.63 кор.1,7688289,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.69 кор.1,Москва,ул Филевская Б. д.69 кор.1,ул,Филевская Б. ,д.69 кор.1,7688326,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.69 кор.2,Москва,ул Филевская Б. д.69 кор.2,ул,Филевская Б. ,д.69 кор.2,7688370,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.10 кор.1,Москва,ул Филевская М. д.10 кор.1,ул,Филевская М. ,д.10 кор.1,7689882,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.10 кор.2,Москва,ул Филевская М. д.10 кор.2,ул,Филевская М. ,д.10 кор.2,7689885,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.12 кор.1,Москва,ул Филевская М. д.12 кор.1,ул,Филевская М. ,д.12 кор.1,7689886,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.12 кор.2 строение 2,Москва,ул Филевская М. д.12 кор.2 строение 2,ул,Филевская М. ,д.12 кор.2 строение 2,7689888,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.12 кор.3,Москва,ул Филевская М. д.12 кор.3,ул,Филевская М. ,д.12 кор.3,7689887,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.14 кор.1,Москва,ул Филевская М. д.14 кор.1,ул,Филевская М. ,д.14 кор.1,7689892,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.14 кор.2,Москва,ул Филевская М. д.14 кор.2,ул,Филевская М. ,д.14 кор.2,7689896,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.16 кор.1,Москва,ул Филевская М. д.16 кор.1,ул,Филевская М. ,д.16 кор.1,7689897,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.18 кор.1,Москва,ул Филевская М. д.18 кор.1,ул,Филевская М. ,д.18 кор.1,7689900,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.18 кор.2,Москва,ул Филевская М. д.18 кор.2,ул,Филевская М. ,д.18 кор.2,7689901,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.18 кор.3,Москва,ул Филевская М. д.18 кор.3,ул,Филевская М. ,д.18 кор.3,7689903,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.2 кор.1,Москва,ул Филевская М. д.2 кор.1,ул,Филевская М. ,д.2 кор.1,7689870,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.20,Москва,ул Филевская М. д.20,ул,Филевская М. ,д.20,7689904,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.22,Москва,ул Филевская М. д.22,ул,Филевская М. ,д.22,7689905,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.24 кор.1,Москва,ул Филевская М. д.24 кор.1,ул,Филевская М. ,д.24 кор.1,7689906,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.24 кор.2,Москва,ул Филевская М. д.24 кор.2,ул,Филевская М. ,д.24 кор.2,7689908,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.24 кор.3,Москва,ул Филевская М. д.24 кор.3,ул,Филевская М. ,д.24 кор.3,7689909,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.26 кор.1,Москва,ул Филевская М. д.26 кор.1,ул,Филевская М. ,д.26 кор.1,7689911,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.30 кор.1,Москва,ул Филевская М. д.30 кор.1,ул,Филевская М. ,д.30 кор.1,7689912,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.32 кор.1,Москва,ул Филевская М. д.32 кор.1,ул,Филевская М. ,д.32 кор.1,7689915,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.36,Москва,ул Филевская М. д.36,ул,Филевская М. ,д.36,7715363,муниципальный округ Фили-Давыдково,1972 +2281004,г Москва ул Филевская М. д.38,Москва,ул Филевская М. д.38,ул,Филевская М. ,д.38,7715374,муниципальный округ Фили-Давыдково,1973 +2281004,г Москва ул Филевская М. д.4 кор.1,Москва,ул Филевская М. д.4 кор.1,ул,Филевская М. ,д.4 кор.1,7719577,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.4 кор.2,Москва,ул Филевская М. д.4 кор.2,ул,Филевская М. ,д.4 кор.2,7689872,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.40,Москва,ул Филевская М. д.40,ул,Филевская М. ,д.40,7715383,муниципальный округ Фили-Давыдково,1973 +2281004,г Москва ул Филевская М. д.40 кор.1,Москва,ул Филевская М. д.40 кор.1,ул,Филевская М. ,д.40 кор.1,7677758,муниципальный округ Фили-Давыдково,2011 +2281004,г Москва ул Филевская М. д.42,Москва,ул Филевская М. д.42,ул,Филевская М. ,д.42,7715398,муниципальный округ Фили-Давыдково,1972 +2281004,г Москва ул Филевская М. д.44,Москва,ул Филевская М. д.44,ул,Филевская М. ,д.44,7715404,муниципальный округ Фили-Давыдково,1974 +2281004,г Москва ул Филевская М. д.48,Москва,ул Филевская М. д.48,ул,Филевская М. ,д.48,7715411,муниципальный округ Фили-Давыдково,1971 +2281004,г Москва ул Филевская М. д.50,Москва,ул Филевская М. д.50,ул,Филевская М. ,д.50,7715416,муниципальный округ Фили-Давыдково,1971 +2281004,г Москва ул Филевская М. д.54,Москва,ул Филевская М. д.54,ул,Филевская М. ,д.54,7715424,муниципальный округ Фили-Давыдково,1971 +2281004,г Москва ул Филевская М. д.56,Москва,ул Филевская М. д.56,ул,Филевская М. ,д.56,7715430,муниципальный округ Фили-Давыдково,1970 +2281004,г Москва ул Филевская М. д.58,Москва,ул Филевская М. д.58,ул,Филевская М. ,д.58,7715436,муниципальный округ Фили-Давыдково,1970 +2281004,г Москва ул Филевская М. д.6 кор.1,Москва,ул Филевская М. д.6 кор.1,ул,Филевская М. ,д.6 кор.1,7689874,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.6 кор.2,Москва,ул Филевская М. д.6 кор.2,ул,Филевская М. ,д.6 кор.2,7689875,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.60,Москва,ул Филевская М. д.60,ул,Филевская М. ,д.60,7715447,муниципальный округ Фили-Давыдково,1970 +2281004,г Москва ул Филевская М. д.62,Москва,ул Филевская М. д.62,ул,Филевская М. ,д.62,7715452,муниципальный округ Фили-Давыдково,1969 +2281004,г Москва ул Филевская М. д.64,Москва,ул Филевская М. д.64,ул,Филевская М. ,д.64,7715460,муниципальный округ Фили-Давыдково,1970 +2281004,г Москва ул Филевская М. д.66,Москва,ул Филевская М. д.66,ул,Филевская М. ,д.66,7715466,муниципальный округ Фили-Давыдково,1970 +2281004,г Москва ул Филевская М. д.68,Москва,ул Филевская М. д.68,ул,Филевская М. ,д.68,7715473,муниципальный округ Фили-Давыдково,1970 +2281004,г Москва ул Филевская М. д.8 кор.1,Москва,ул Филевская М. д.8 кор.1,ул,Филевская М. ,д.8 кор.1,7689876,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.8 кор.2,Москва,ул Филевская М. д.8 кор.2,ул,Филевская М. ,д.8 кор.2,7689877,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.8 кор.3,Москва,ул Филевская М. д.8 кор.3,ул,Филевская М. ,д.8 кор.3,7689879,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.8 кор.4,Москва,ул Филевская М. д.8 кор.4,ул,Филевская М. ,д.8 кор.4,7689881,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ш Аминьевское д.10,Москва,ш Аминьевское д.10,ш,Аминьевское ,д.10,7686786,муниципальный округ Фили-Давыдково,1969 +2281004,г Москва ш Аминьевское д.12,Москва,ш Аминьевское д.12,ш,Аминьевское ,д.12,7686799,муниципальный округ Фили-Давыдково,1972 +2281004,г Москва ш Аминьевское д.14 кор.1,Москва,ш Аминьевское д.14 кор.1,ш,Аминьевское ,д.14 кор.1,7686812,муниципальный округ Фили-Давыдково,1972 +2281004,г Москва ш Аминьевское д.14 кор.2,Москва,ш Аминьевское д.14 кор.2,ш,Аминьевское ,д.14 кор.2,7686824,муниципальный округ Фили-Давыдково,1963 +2281004,г Москва ш Аминьевское д.14 кор.3,Москва,ш Аминьевское д.14 кор.3,ш,Аминьевское ,д.14 кор.3,7686869,муниципальный округ Фили-Давыдково,1963 +2281004,г Москва ш Аминьевское д.16,Москва,ш Аминьевское д.16,ш,Аминьевское ,д.16,7686906,муниципальный округ Фили-Давыдково,1970 +2281004,г Москва ш Аминьевское д.18 кор.1,Москва,ш Аминьевское д.18 кор.1,ш,Аминьевское ,д.18 кор.1,7686996,муниципальный округ Фили-Давыдково,1964 +2281004,г Москва ш Аминьевское д.18 кор.2,Москва,ш Аминьевское д.18 кор.2,ш,Аминьевское ,д.18 кор.2,7687015,муниципальный округ Фили-Давыдково,1963 +2281004,г Москва ш Аминьевское д.18 кор.3,Москва,ш Аминьевское д.18 кор.3,ш,Аминьевское ,д.18 кор.3,7687009,муниципальный округ Фили-Давыдково,1964 +2281004,г Москва ш Аминьевское д.22,Москва,ш Аминьевское д.22,ш,Аминьевское ,д.22,7687026,муниципальный округ Фили-Давыдково,1966 +2281004,г Москва ш Аминьевское д.24,Москва,ш Аминьевское д.24,ш,Аминьевское ,д.24,7687035,муниципальный округ Фили-Давыдково,1961 +2281004,г Москва ш Аминьевское д.26,Москва,ш Аминьевское д.26,ш,Аминьевское ,д.26,7687047,муниципальный округ Фили-Давыдково,1971 +2281004,г Москва ш Аминьевское д.28 кор.1,Москва,ш Аминьевское д.28 кор.1,ш,Аминьевское ,д.28 кор.1,7687065,муниципальный округ Фили-Давыдково,1960 +2281004,г Москва ш Аминьевское д.28 кор.2,Москва,ш Аминьевское д.28 кор.2,ш,Аминьевское ,д.28 кор.2,7687079,муниципальный округ Фили-Давыдково,1960 +2281004,г Москва ш Аминьевское д.28 кор.3,Москва,ш Аминьевское д.28 кор.3,ш,Аминьевское ,д.28 кор.3,7687194,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ш Аминьевское д.30,Москва,ш Аминьевское д.30,ш,Аминьевское ,д.30,7687213,муниципальный округ Фили-Давыдково,1965 +2281004,г Москва ш Аминьевское д.32,Москва,ш Аминьевское д.32,ш,Аминьевское ,д.32,7687245,муниципальный округ Фили-Давыдково,1974 +2281004,г Москва ш Аминьевское д.34,Москва,ш Аминьевское д.34,ш,Аминьевское ,д.34,7687237,муниципальный округ Фили-Давыдково,1963 +2281004,г Москва ш Аминьевское д.36,Москва,ш Аминьевское д.36,ш,Аминьевское ,д.36,7687252,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ш Рублевское д.11,Москва,ш Рублевское д.11,ш,Рублевское ,д.11,7692682,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ш Рублевское д.11 кор.2,Москва,ш Рублевское д.11 кор.2,ш,Рублевское ,д.11 кор.2,8160886,муниципальный округ Фили-Давыдково,2000 +2281004,г Москва ш Рублевское д.15,Москва,ш Рублевское д.15,ш,Рублевское ,д.15,7692746,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ш Рублевское д.17,Москва,ш Рублевское д.17,ш,Рублевское ,д.17,7692768,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ш Рублевское д.3,Москва,ш Рублевское д.3,ш,Рублевское ,д.3,7692646,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ш Рублевское д.5 кор.1,Москва,ш Рублевское д.5 кор.1,ш,Рублевское ,д.5 кор.1,7692657,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ш Рублевское д.5 кор.2,Москва,ш Рублевское д.5 кор.2,ш,Рублевское ,д.5 кор.2,7692988,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ш Рублевское д.7 кор.2,Москва,ш Рублевское д.7 кор.2,ш,Рублевское ,д.7 кор.2,7693004,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ш Рублевское д.9 кор.1,Москва,ш Рублевское д.9 кор.1,ш,Рублевское ,д.9 кор.1,7692672,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281093,г Москва аллея Яузская д.4,Москва,аллея Яузская д.4,аллея,Яузская ,д.4,7569937,муниципальный округ Богородское,1960 +2281093,г Москва аллея Яузская д.6,Москва,аллея Яузская д.6,аллея,Яузская ,д.6,7570108,муниципальный округ Богородское,1958 +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.1 кор.1,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.1 кор.1,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.1 кор.1,7683760,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.10,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.10,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.10,7569440,муниципальный округ Богородское,1960 +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.11,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.11,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.11,7683761,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.12,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.12,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.12,7569442,муниципальный округ Богородское,1960 +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.13,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.13,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.13,7683763,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.14,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.14,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.14,7569445,муниципальный округ Богородское,1960 +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.17,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.17,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.17,7683766,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.18,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.18,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.18,7569448,муниципальный округ Богородское,1960 +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.19/16,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.19/16,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.19/16,7683768,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.2/3,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.2/3,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.2/3,7569425,муниципальный округ Богородское,1961 +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.20/18,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.20/18,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.20/18,7569599,муниципальный округ Богородское,1961 +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.21/21,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.21/21,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.21/21,7683773,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.22/23,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.22/23,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.22/23,7569451,муниципальный округ Богородское,1960 +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.23,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.23,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.23,7683775,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.25,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.25,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.25,7683777,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.27/20,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.27/20,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.27/20,7683784,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.28/14,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.28/14,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.28/14,7569457,муниципальный округ Богородское,1964 +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.29/13,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.29/13,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.29/13,7683785,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.3,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.3,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.3,7569582,муниципальный округ Богородское,1960 +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.30,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.30,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.30,7569608,муниципальный округ Богородское,1966 +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.32,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.32,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.32,7569613,муниципальный округ Богородское,1967 +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.36/1,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.36/1,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.36/1,7569621,муниципальный округ Богородское,1969 +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.38,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.38,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.38,7569630,муниципальный округ Богородское,1968 +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.4,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.4,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.4,7569427,муниципальный округ Богородское,1961 +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.40,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.40,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.40,8481480,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.42,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.42,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.42,7569638,муниципальный округ Богородское,1969 +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.6 кор.1,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.6 кор.1,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.6 кор.1,7717029,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.7 кор.1,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.7 кор.1,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.7 кор.1,7683790,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.7 кор.2,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.7 кор.2,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.7 кор.2,7683791,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.7 кор.3,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.7 кор.3,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.7 кор.3,7683793,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.7 кор.4,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.7 кор.4,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.7 кор.4,7683795,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.8 кор.1,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.8 кор.1,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.8 кор.1,7683797,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.8 кор.2,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.8 кор.2,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.8 кор.2,7569430,муниципальный округ Богородское,1965 +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.8 кор.3,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.8 кор.3,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.8 кор.3,7569591,муниципальный округ Богородское,1963 +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.8 кор.4,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.8 кор.4,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.8 кор.4,7569436,муниципальный округ Богородское,1961 +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.9,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.9,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.9,7683799,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва пер Алымов д.13,Москва,пер Алымов д.13,пер,Алымов ,д.13,7662689,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва пер Алымов д.17,Москва,пер Алымов д.17,пер,Алымов ,д.17,7675621,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва пер Алымов д.17 кор.1,Москва,пер Алымов д.17 кор.1,пер,Алымов ,д.17 кор.1,7675658,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва пер Алымов д.17 кор.2,Москва,пер Алымов д.17 кор.2,пер,Алымов ,д.17 кор.2,7675679,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва пер Алымов д.4,Москва,пер Алымов д.4,пер,Алымов ,д.4,7558644,муниципальный округ Богородское,1999 +2281093,г Москва проезд Погонный д.11,Москва,проезд Погонный д.11,проезд,Погонный ,д.11,7567448,муниципальный округ Богородское,1998 +2281093,г Москва проезд Погонный д.14,Москва,проезд Погонный д.14,проезд,Погонный ,д.14,7567467,муниципальный округ Богородское,2009 +2281093,г Москва проезд Погонный д.23 кор.1,Москва,проезд Погонный д.23 кор.1,проезд,Погонный ,д.23 кор.1,7567533,муниципальный округ Богородское,1969 +2281093,г Москва проезд Погонный д.23 кор.2,Москва,проезд Погонный д.23 кор.2,проезд,Погонный ,д.23 кор.2,7567554,муниципальный округ Богородское,1970 +2281093,г Москва проезд Погонный д.23 кор.3,Москва,проезд Погонный д.23 кор.3,проезд,Погонный ,д.23 кор.3,7567582,муниципальный округ Богородское,1969 +2281093,г Москва проезд Погонный д.23 кор.4,Москва,проезд Погонный д.23 кор.4,проезд,Погонный ,д.23 кор.4,7567596,муниципальный округ Богородское,1974 +2281093,г Москва проезд Погонный д.25,Москва,проезд Погонный д.25,проезд,Погонный ,д.25,7567614,муниципальный округ Богородское,1969 +2281093,г Москва проезд Погонный д.3 кор.4,Москва,проезд Погонный д.3 кор.4,проезд,Погонный ,д.3 кор.4,7567183,муниципальный округ Богородское,1998 +2281093,г Москва проезд Погонный д.33,Москва,проезд Погонный д.33,проезд,Погонный ,д.33,7567645,муниципальный округ Богородское,1972 +2281093,г Москва проезд Погонный д.3А,Москва,проезд Погонный д.3А,проезд,Погонный ,д.3А,8122652,муниципальный округ Богородское,2012 +2281093,г Москва проезд Погонный д.4,Москва,проезд Погонный д.4,проезд,Погонный ,д.4,7567197,муниципальный округ Богородское,1965 +2281093,г Москва проезд Погонный д.48,Москва,проезд Погонный д.48,проезд,Погонный ,д.48,7567742,муниципальный округ Богородское,1964 +2281093,г Москва проезд Погонный д.5 кор.1,Москва,проезд Погонный д.5 кор.1,проезд,Погонный ,д.5 кор.1,7567203,муниципальный округ Богородское,1988 +2281093,г Москва проезд Погонный д.5 кор.2,Москва,проезд Погонный д.5 кор.2,проезд,Погонный ,д.5 кор.2,7567206,муниципальный округ Богородское,1987 +2281093,г Москва проезд Погонный д.5 кор.3,Москва,проезд Погонный д.5 кор.3,проезд,Погонный ,д.5 кор.3,7567209,муниципальный округ Богородское,1983 +2281093,г Москва проезд Погонный д.5 кор.4,Москва,проезд Погонный д.5 кор.4,проезд,Погонный ,д.5 кор.4,7567215,муниципальный округ Богородское,1985 +2281093,г Москва проезд Погонный д.5 кор.5,Москва,проезд Погонный д.5 кор.5,проезд,Погонный ,д.5 кор.5,7567222,муниципальный округ Богородское,1986 +2281093,г Москва проезд Погонный д.50,Москва,проезд Погонный д.50,проезд,Погонный ,д.50,7567831,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва проезд Погонный д.50 кор.1,Москва,проезд Погонный д.50 кор.1,проезд,Погонный ,д.50 кор.1,7567854,муниципальный округ Богородское,1966 +2281093,г Москва проезд Погонный д.52,Москва,проезд Погонный д.52,проезд,Погонный ,д.52,7567862,муниципальный округ Богородское,1964 +2281093,г Москва проезд Погонный д.7 кор.1,Москва,проезд Погонный д.7 кор.1,проезд,Погонный ,д.7 кор.1,7567343,муниципальный округ Богородское,1993 +2281093,г Москва проезд Погонный д.7 кор.2,Москва,проезд Погонный д.7 кор.2,проезд,Погонный ,д.7 кор.2,7567355,муниципальный округ Богородское,1996 +2281093,г Москва проезд Погонный д.7 кор.3,Москва,проезд Погонный д.7 кор.3,проезд,Погонный ,д.7 кор.3,7567364,муниципальный округ Богородское,1996 +2281093,г Москва проезд Погонный д.9,Москва,проезд Погонный д.9,проезд,Погонный ,д.9,7567404,муниципальный округ Богородское,1974 +2281093,г Москва проезд Подбельского 3-й д.14 кор.2,Москва,проезд Подбельского 3-й д.14 кор.2,проезд,Подбельского 3-й ,д.14 кор.2,7569308,муниципальный округ Богородское,1962 +2281093,г Москва проезд Подбельского 3-й д.14 кор.3,Москва,проезд Подбельского 3-й д.14 кор.3,проезд,Подбельского 3-й ,д.14 кор.3,7569310,муниципальный округ Богородское,1960 +2281093,г Москва проезд Подбельского 3-й д.16,Москва,проезд Подбельского 3-й д.16,проезд,Подбельского 3-й ,д.16,7569314,муниципальный округ Богородское,1958 +2281093,г Москва проезд Подбельского 3-й д.16а,Москва,проезд Подбельского 3-й д.16а,проезд,Подбельского 3-й ,д.16а,7568991,муниципальный округ Богородское,1958 +2281093,г Москва проезд Подбельского 3-й д.16Б,Москва,проезд Подбельского 3-й д.16Б,проезд,Подбельского 3-й ,д.16Б,7569316,муниципальный округ Богородское,1960 +2281093,г Москва проезд Подбельского 3-й д.18,Москва,проезд Подбельского 3-й д.18,проезд,Подбельского 3-й ,д.18,7569370,муниципальный округ Богородское,1958 +2281093,г Москва проезд Подбельского 3-й д.18А,Москва,проезд Подбельского 3-й д.18А,проезд,Подбельского 3-й ,д.18А,7569372,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва проезд Подбельского 3-й д.18Б,Москва,проезд Подбельского 3-й д.18Б,проезд,Подбельского 3-й ,д.18Б,7569375,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва проезд Подбельского 3-й д.22,Москва,проезд Подбельского 3-й д.22,проезд,Подбельского 3-й ,д.22,7569241,муниципальный округ Богородское,1955 +2281093,г Москва проезд Подбельского 3-й д.24,Москва,проезд Подбельского 3-й д.24,проезд,Подбельского 3-й ,д.24,8033908,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва проезд Подбельского 4-й д.2 кор.1,Москва,проезд Подбельского 4-й д.2 кор.1,проезд,Подбельского 4-й ,д.2 кор.1,7569378,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва проезд Подбельского 4-й д.4 кор.2,Москва,проезд Подбельского 4-й д.4 кор.2,проезд,Подбельского 4-й ,д.4 кор.2,7569380,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва проезд Подбельского 4-й д.6,Москва,проезд Подбельского 4-й д.6,проезд,Подбельского 4-й ,д.6,7569385,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва проезд Подбельского 5-й д.10/6,Москва,проезд Подбельского 5-й д.10/6,проезд,Подбельского 5-й ,д.10/6,7569552,муниципальный округ Богородское,1939 +2281093,г Москва проезд Подбельского 5-й д.4,Москва,проезд Подбельского 5-й д.4,проезд,Подбельского 5-й ,д.4,7569329,муниципальный округ Богородское,1939 +2281093,г Москва проезд Подбельского 5-й д.4А кор.1,Москва,проезд Подбельского 5-й д.4А кор.1,проезд,Подбельского 5-й ,д.4А кор.1,7569388,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва проезд Подбельского 5-й д.4А кор.10,Москва,проезд Подбельского 5-й д.4А кор.10,проезд,Подбельского 5-й ,д.4А кор.10,7569408,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва проезд Подбельского 5-й д.4А кор.2,Москва,проезд Подбельского 5-й д.4А кор.2,проезд,Подбельского 5-й ,д.4А кор.2,7569393,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва проезд Подбельского 5-й д.4А кор.3,Москва,проезд Подбельского 5-й д.4А кор.3,проезд,Подбельского 5-й ,д.4А кор.3,7569396,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва проезд Подбельского 5-й д.4А кор.4,Москва,проезд Подбельского 5-й д.4А кор.4,проезд,Подбельского 5-й ,д.4А кор.4,7569399,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва проезд Подбельского 5-й д.4А кор.5,Москва,проезд Подбельского 5-й д.4А кор.5,проезд,Подбельского 5-й ,д.4А кор.5,7569403,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва проезд Подбельского 5-й д.6,Москва,проезд Подбельского 5-й д.6,проезд,Подбельского 5-й ,д.6,7569341,муниципальный округ Богородское,1939 +2281093,г Москва проезд Подбельского 5-й д.6а,Москва,проезд Подбельского 5-й д.6а,проезд,Подбельского 5-й ,д.6а,7569354,муниципальный округ Богородское,1939 +2281093,г Москва проезд Подбельского 5-й д.8,Москва,проезд Подбельского 5-й д.8,проезд,Подбельского 5-й ,д.8,7569538,муниципальный округ Богородское,1939 +2281093,г Москва проезд Подбельского 5-й д.8а,Москва,проезд Подбельского 5-й д.8а,проезд,Подбельского 5-й ,д.8а,7569547,муниципальный округ Богородское,1939 +2281093,г Москва проезд Подбельского 6-й д.10,Москва,проезд Подбельского 6-й д.10,проезд,Подбельского 6-й ,д.10,7569573,муниципальный округ Богородское,1939 +2281093,г Москва проезд Подбельского 6-й д.10а,Москва,проезд Подбельского 6-й д.10а,проезд,Подбельского 6-й ,д.10а,7569580,муниципальный округ Богородское,1939 +2281093,г Москва проезд Подбельского 6-й д.8,Москва,проезд Подбельского 6-й д.8,проезд,Подбельского 6-й ,д.8,7569561,муниципальный округ Богородское,1939 +2281093,г Москва ул Богатырская 3-я д.14,Москва,ул Богатырская 3-я д.14,ул,Богатырская 3-я ,д.14,7654137,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Богатырская 3-я д.21,Москва,ул Богатырская 3-я д.21,ул,Богатырская 3-я ,д.21,7654147,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Богатырская 3-я д.3,Москва,ул Богатырская 3-я д.3,ул,Богатырская 3-я ,д.3,7558668,муниципальный округ Богородское,2007 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.10 кор.1,Москва,ул Бойцовая д.10 кор.1,ул,Бойцовая ,д.10 кор.1,7558272,муниципальный округ Богородское,1961 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.10 кор.2,Москва,ул Бойцовая д.10 кор.2,ул,Бойцовая ,д.10 кор.2,7558553,муниципальный округ Богородское,1961 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.10 кор.3,Москва,ул Бойцовая д.10 кор.3,ул,Бойцовая ,д.10 кор.3,7558596,муниципальный округ Богородское,1961 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.10 кор.4,Москва,ул Бойцовая д.10 кор.4,ул,Бойцовая ,д.10 кор.4,7675803,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.10 кор.6,Москва,ул Бойцовая д.10 кор.6,ул,Бойцовая ,д.10 кор.6,7558614,муниципальный округ Богородское,1961 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.10 кор.7,Москва,ул Бойцовая д.10 кор.7,ул,Бойцовая ,д.10 кор.7,7675817,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.10 кор.8,Москва,ул Бойцовая д.10 кор.8,ул,Бойцовая ,д.10 кор.8,7675884,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.10 кор.9,Москва,ул Бойцовая д.10 кор.9,ул,Бойцовая ,д.10 кор.9,7675908,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.11,Москва,ул Бойцовая д.11,ул,Бойцовая ,д.11,7675923,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.13 кор.1,Москва,ул Бойцовая д.13 кор.1,ул,Бойцовая ,д.13 кор.1,7675942,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.13 кор.2,Москва,ул Бойцовая д.13 кор.2,ул,Бойцовая ,д.13 кор.2,7676016,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.14 кор.1,Москва,ул Бойцовая д.14 кор.1,ул,Бойцовая ,д.14 кор.1,7676038,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.14 кор.10,Москва,ул Бойцовая д.14 кор.10,ул,Бойцовая ,д.14 кор.10,7676518,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.14 кор.2,Москва,ул Бойцовая д.14 кор.2,ул,Бойцовая ,д.14 кор.2,7558632,муниципальный округ Богородское,1961 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.14 кор.3,Москва,ул Бойцовая д.14 кор.3,ул,Бойцовая ,д.14 кор.3,7676094,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.14 кор.4,Москва,ул Бойцовая д.14 кор.4,ул,Бойцовая ,д.14 кор.4,7558637,муниципальный округ Богородское,1961 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.14 кор.6,Москва,ул Бойцовая д.14 кор.6,ул,Бойцовая ,д.14 кор.6,7676121,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.14 кор.7,Москва,ул Бойцовая д.14 кор.7,ул,Бойцовая ,д.14 кор.7,7676135,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.14 кор.8,Москва,ул Бойцовая д.14 кор.8,ул,Бойцовая ,д.14 кор.8,7676145,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.15,Москва,ул Бойцовая д.15,ул,Бойцовая ,д.15,7682421,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.17 кор.1,Москва,ул Бойцовая д.17 кор.1,ул,Бойцовая ,д.17 кор.1,7676530,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.17 кор.2,Москва,ул Бойцовая д.17 кор.2,ул,Бойцовая ,д.17 кор.2,7676609,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.17 кор.3,Москва,ул Бойцовая д.17 кор.3,ул,Бойцовая ,д.17 кор.3,7676662,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.18 кор.10,Москва,ул Бойцовая д.18 кор.10,ул,Бойцовая ,д.18 кор.10,7556813,муниципальный округ Богородское,1960 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.18 кор.11,Москва,ул Бойцовая д.18 кор.11,ул,Бойцовая ,д.18 кор.11,7557030,муниципальный округ Богородское,1960 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.18 кор.12,Москва,ул Бойцовая д.18 кор.12,ул,Бойцовая ,д.18 кор.12,7557040,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.18 кор.13,Москва,ул Бойцовая д.18 кор.13,ул,Бойцовая ,д.18 кор.13,7557041,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.18 кор.14,Москва,ул Бойцовая д.18 кор.14,ул,Бойцовая ,д.18 кор.14,7557145,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.18 кор.2,Москва,ул Бойцовая д.18 кор.2,ул,Бойцовая ,д.18 кор.2,7556323,муниципальный округ Богородское,1962 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.18 кор.4,Москва,ул Бойцовая д.18 кор.4,ул,Бойцовая ,д.18 кор.4,7557150,муниципальный округ Богородское,1959 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.18 кор.5,Москва,ул Бойцовая д.18 кор.5,ул,Бойцовая ,д.18 кор.5,7557153,муниципальный округ Богородское,1959 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.18 кор.8,Москва,ул Бойцовая д.18 кор.8,ул,Бойцовая ,д.18 кор.8,7557158,муниципальный округ Богородское,1960 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.18 кор.9,Москва,ул Бойцовая д.18 кор.9,ул,Бойцовая ,д.18 кор.9,7557161,муниципальный округ Богородское,1960 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.18 строение 14,Москва,ул Бойцовая д.18 строение 14,ул,Бойцовая ,д.18 строение 14,7557059,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.19,Москва,ул Бойцовая д.19,ул,Бойцовая ,д.19,7676681,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.2/30,Москва,ул Бойцовая д.2/30,ул,Бойцовая ,д.2/30,7556218,муниципальный округ Богородское,1965 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.21 кор.2,Москва,ул Бойцовая д.21 кор.2,ул,Бойцовая ,д.21 кор.2,7676692,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.22 кор.1,Москва,ул Бойцовая д.22 кор.1,ул,Бойцовая ,д.22 кор.1,7557162,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.22 кор.2,Москва,ул Бойцовая д.22 кор.2,ул,Бойцовая ,д.22 кор.2,7557168,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.22 кор.4,Москва,ул Бойцовая д.22 кор.4,ул,Бойцовая ,д.22 кор.4,7556335,муниципальный округ Богородское,1960 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.22 кор.5,Москва,ул Бойцовая д.22 кор.5,ул,Бойцовая ,д.22 кор.5,7557170,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.23,Москва,ул Бойцовая д.23,ул,Бойцовая ,д.23,7557174,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.24 кор.1,Москва,ул Бойцовая д.24 кор.1,ул,Бойцовая ,д.24 кор.1,7557215,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.24 кор.2,Москва,ул Бойцовая д.24 кор.2,ул,Бойцовая ,д.24 кор.2,7556341,муниципальный округ Богородское,1959 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.24 кор.3,Москва,ул Бойцовая д.24 кор.3,ул,Бойцовая ,д.24 кор.3,7557217,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.24 кор.4,Москва,ул Бойцовая д.24 кор.4,ул,Бойцовая ,д.24 кор.4,7557219,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.29,Москва,ул Бойцовая д.29,ул,Бойцовая ,д.29,7557222,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.4/37 кор.2,Москва,ул Бойцовая д.4/37 кор.2,ул,Бойцовая ,д.4/37 кор.2,7556976,муниципальный округ Богородское,1959 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.4/37 кор.3,Москва,ул Бойцовая д.4/37 кор.3,ул,Бойцовая ,д.4/37 кор.3,7560216,муниципальный округ Богородское,1958 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.4/37 кор.4,Москва,ул Бойцовая д.4/37 кор.4,ул,Бойцовая ,д.4/37 кор.4,7560345,муниципальный округ Богородское,1958 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.4/37 кор.5,Москва,ул Бойцовая д.4/37 кор.5,ул,Бойцовая ,д.4/37 кор.5,7560411,муниципальный округ Богородское,1958 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.6 кор.1,Москва,ул Бойцовая д.6 кор.1,ул,Бойцовая ,д.6 кор.1,7560443,муниципальный округ Богородское,1960 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.6 кор.2,Москва,ул Бойцовая д.6 кор.2,ул,Бойцовая ,д.6 кор.2,7560485,муниципальный округ Богородское,1961 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.6 кор.3,Москва,ул Бойцовая д.6 кор.3,ул,Бойцовая ,д.6 кор.3,7560627,муниципальный округ Богородское,1961 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.6 кор.4,Москва,ул Бойцовая д.6 кор.4,ул,Бойцовая ,д.6 кор.4,7560649,муниципальный округ Богородское,1960 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.6 кор.6,Москва,ул Бойцовая д.6 кор.6,ул,Бойцовая ,д.6 кор.6,7560703,муниципальный округ Богородское,1960 +2281093,г Москва ул Глебовская д.1,Москва,ул Глебовская д.1,ул,Глебовская ,д.1,7676718,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Глебовская д.10,Москва,ул Глебовская д.10,ул,Глебовская ,д.10,7676725,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Глебовская д.10А,Москва,ул Глебовская д.10А,ул,Глебовская ,д.10А,7676745,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Глебовская д.11,Москва,ул Глебовская д.11,ул,Глебовская ,д.11,7676752,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Глебовская д.12,Москва,ул Глебовская д.12,ул,Глебовская ,д.12,7676771,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Глебовская д.16,Москва,ул Глебовская д.16,ул,Глебовская ,д.16,7676776,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Глебовская д.2,Москва,ул Глебовская д.2,ул,Глебовская ,д.2,7676781,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Глебовская д.3 кор.1,Москва,ул Глебовская д.3 кор.1,ул,Глебовская ,д.3 кор.1,7676786,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Глебовская д.3 кор.2,Москва,ул Глебовская д.3 кор.2,ул,Глебовская ,д.3 кор.2,7676798,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Глебовская д.4,Москва,ул Глебовская д.4,ул,Глебовская ,д.4,7676809,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Глебовская д.5,Москва,ул Глебовская д.5,ул,Глебовская ,д.5,7676830,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Глебовская д.6,Москва,ул Глебовская д.6,ул,Глебовская ,д.6,7676840,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Глебовская д.7,Москва,ул Глебовская д.7,ул,Глебовская ,д.7,7676856,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Глебовская д.8А кор.1,Москва,ул Глебовская д.8А кор.1,ул,Глебовская ,д.8А кор.1,7676866,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Глебовская д.8а кор.2,Москва,ул Глебовская д.8а кор.2,ул,Глебовская ,д.8а кор.2,7560235,муниципальный округ Богородское,1960 +2281093,г Москва ул Глебовская д.9,Москва,ул Глебовская д.9,ул,Глебовская ,д.9,7676876,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Гражданская 1-я д.101,Москва,ул Гражданская 1-я д.101,ул,Гражданская 1-я ,д.101,7676883,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Гражданская 1-я д.95,Москва,ул Гражданская 1-я д.95,ул,Гражданская 1-я ,д.95,7676900,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Гражданская 1-я д.97,Москва,ул Гражданская 1-я д.97,ул,Гражданская 1-я ,д.97,7676910,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Гражданская 1-я д.99 кор.1,Москва,ул Гражданская 1-я д.99 кор.1,ул,Гражданская 1-я ,д.99 кор.1,7676917,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Гражданская 1-я д.99 кор.2,Москва,ул Гражданская 1-я д.99 кор.2,ул,Гражданская 1-я ,д.99 кор.2,7676921,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Гражданская 3-я д.2,Москва,ул Гражданская 3-я д.2,ул,Гражданская 3-я ,д.2,7560813,муниципальный округ Богородское,1969 +2281093,г Москва ул Гражданская 3-я д.3,Москва,ул Гражданская 3-я д.3,ул,Гражданская 3-я ,д.3,7585785,муниципальный округ Богородское,1991 +2281093,г Москва ул Гражданская 3-я д.4,Москва,ул Гражданская 3-я д.4,ул,Гражданская 3-я ,д.4,7588159,муниципальный округ Богородское,1969 +2281093,г Москва ул Гражданская 3-я д.52,Москва,ул Гражданская 3-я д.52,ул,Гражданская 3-я ,д.52,7676926,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Гражданская 3-я д.54,Москва,ул Гражданская 3-я д.54,ул,Гражданская 3-я ,д.54,7676928,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Гражданская 3-я д.54А,Москва,ул Гражданская 3-я д.54А,ул,Гражданская 3-я ,д.54А,7676931,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Гражданская 3-я д.58,Москва,ул Гражданская 3-я д.58,ул,Гражданская 3-я ,д.58,7676940,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Гражданская 3-я д.58А,Москва,ул Гражданская 3-я д.58А,ул,Гражданская 3-я ,д.58А,7676948,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Гражданская 3-я д.6,Москва,ул Гражданская 3-я д.6,ул,Гражданская 3-я ,д.6,7588193,муниципальный округ Богородское,1968 +2281093,г Москва ул Гражданская 3-я д.70,Москва,ул Гражданская 3-я д.70,ул,Гражданская 3-я ,д.70,7676958,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Гражданская 4-я д.32,Москва,ул Гражданская 4-я д.32,ул,Гражданская 4-я ,д.32,7676966,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Гражданская 4-я д.34 кор.1,Москва,ул Гражданская 4-я д.34 кор.1,ул,Гражданская 4-я ,д.34 кор.1,7676977,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Гражданская 4-я д.34 кор.2,Москва,ул Гражданская 4-я д.34 кор.2,ул,Гражданская 4-я ,д.34 кор.2,7676988,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Гражданская 4-я д.34 кор.3,Москва,ул Гражданская 4-я д.34 кор.3,ул,Гражданская 4-я ,д.34 кор.3,7558727,муниципальный округ Богородское,1965 +2281093,г Москва ул Гражданская 4-я д.35,Москва,ул Гражданская 4-я д.35,ул,Гражданская 4-я ,д.35,7676995,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Гражданская 4-я д.36,Москва,ул Гражданская 4-я д.36,ул,Гражданская 4-я ,д.36,8037613,муниципальный округ Богородское,2008 +2281093,г Москва ул Гражданская 4-я д.37 кор.1,Москва,ул Гражданская 4-я д.37 кор.1,ул,Гражданская 4-я ,д.37 кор.1,7588267,муниципальный округ Богородское,1959 +2281093,г Москва ул Гражданская 4-я д.37 кор.2,Москва,ул Гражданская 4-я д.37 кор.2,ул,Гражданская 4-я ,д.37 кор.2,7588324,муниципальный округ Богородское,1959 +2281093,г Москва ул Гражданская 4-я д.39 кор.1,Москва,ул Гражданская 4-я д.39 кор.1,ул,Гражданская 4-я ,д.39 кор.1,7588374,муниципальный округ Богородское,1959 +2281093,г Москва ул Гражданская 4-я д.39 кор.2,Москва,ул Гражданская 4-я д.39 кор.2,ул,Гражданская 4-я ,д.39 кор.2,7589223,муниципальный округ Богородское,1958 +2281093,г Москва ул Гражданская 4-я д.39 кор.3,Москва,ул Гражданская 4-я д.39 кор.3,ул,Гражданская 4-я ,д.39 кор.3,7589353,муниципальный округ Богородское,1958 +2281093,г Москва ул Гражданская 4-я д.39 кор.4,Москва,ул Гражданская 4-я д.39 кор.4,ул,Гражданская 4-я ,д.39 кор.4,7589378,муниципальный округ Богородское,1958 +2281093,г Москва ул Гражданская 4-я д.39 кор.5,Москва,ул Гражданская 4-я д.39 кор.5,ул,Гражданская 4-я ,д.39 кор.5,7589393,муниципальный округ Богородское,1958 +2281093,г Москва ул Гражданская 4-я д.39 кор.6,Москва,ул Гражданская 4-я д.39 кор.6,ул,Гражданская 4-я ,д.39 кор.6,7589404,муниципальный округ Богородское,1958 +2281093,г Москва ул Гражданская 4-я д.43 кор.1,Москва,ул Гражданская 4-я д.43 кор.1,ул,Гражданская 4-я ,д.43 кор.1,7596561,муниципальный округ Богородское,1959 +2281093,г Москва ул Гражданская 4-я д.43 кор.2,Москва,ул Гражданская 4-я д.43 кор.2,ул,Гражданская 4-я ,д.43 кор.2,7596592,муниципальный округ Богородское,1959 +2281093,г Москва ул Гражданская 4-я д.43 кор.3,Москва,ул Гражданская 4-я д.43 кор.3,ул,Гражданская 4-я ,д.43 кор.3,7596651,муниципальный округ Богородское,1959 +2281093,г Москва ул Гражданская 4-я д.43 кор.4,Москва,ул Гражданская 4-я д.43 кор.4,ул,Гражданская 4-я ,д.43 кор.4,7603223,муниципальный округ Богородское,1958 +2281093,г Москва ул Гражданская 4-я д.43 кор.5,Москва,ул Гражданская 4-я д.43 кор.5,ул,Гражданская 4-я ,д.43 кор.5,7603301,муниципальный округ Богородское,1963 +2281093,г Москва ул Гражданская 4-я д.43 кор.6,Москва,ул Гражданская 4-я д.43 кор.6,ул,Гражданская 4-я ,д.43 кор.6,7603386,муниципальный округ Богородское,1958 +2281093,г Москва ул Гражданская 4-я д.43 кор.7,Москва,ул Гражданская 4-я д.43 кор.7,ул,Гражданская 4-я ,д.43 кор.7,7708050,муниципальный округ Богородское,1959 +2281093,г Москва ул Детская д.14,Москва,ул Детская д.14,ул,Детская ,д.14,7677000,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Детская д.19,Москва,ул Детская д.19,ул,Детская ,д.19,8321502,муниципальный округ Богородское,2006 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.1 кор.1,Москва,ул Ивантеевская д.1 кор.1,ул,Ивантеевская ,д.1 кор.1,7560377,муниципальный округ Богородское,1950 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.1 кор.2,Москва,ул Ивантеевская д.1 кор.2,ул,Ивантеевская ,д.1 кор.2,7560474,муниципальный округ Богородское,1958 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.1 кор.3,Москва,ул Ивантеевская д.1 кор.3,ул,Ивантеевская ,д.1 кор.3,7561733,муниципальный округ Богородское,1961 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.1 кор.4,Москва,ул Ивантеевская д.1 кор.4,ул,Ивантеевская ,д.1 кор.4,7561782,муниципальный округ Богородское,1960 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.1 кор.5,Москва,ул Ивантеевская д.1 кор.5,ул,Ивантеевская ,д.1 кор.5,7561818,муниципальный округ Богородское,1971 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.1 кор.6,Москва,ул Ивантеевская д.1 кор.6,ул,Ивантеевская ,д.1 кор.6,7561834,муниципальный округ Богородское,1968 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.10,Москва,ул Ивантеевская д.10,ул,Ивантеевская ,д.10,7563500,муниципальный округ Богородское,1968 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.11,Москва,ул Ивантеевская д.11,ул,Ивантеевская ,д.11,7557228,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.11Б,Москва,ул Ивантеевская д.11Б,ул,Ивантеевская ,д.11Б,7557230,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.13,Москва,ул Ивантеевская д.13,ул,Ивантеевская ,д.13,7557244,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.15 кор.1,Москва,ул Ивантеевская д.15 кор.1,ул,Ивантеевская ,д.15 кор.1,7557994,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.15 кор.2,Москва,ул Ивантеевская д.15 кор.2,ул,Ивантеевская ,д.15 кор.2,7558045,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.16/18,Москва,ул Ивантеевская д.16/18,ул,Ивантеевская ,д.16/18,7558055,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.17 кор.1,Москва,ул Ивантеевская д.17 кор.1,ул,Ивантеевская ,д.17 кор.1,7563543,муниципальный округ Богородское,1958 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.17 кор.2,Москва,ул Ивантеевская д.17 кор.2,ул,Ивантеевская ,д.17 кор.2,7563564,муниципальный округ Богородское,1957 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.19,Москва,ул Ивантеевская д.19,ул,Ивантеевская ,д.19,7558066,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.2,Москва,ул Ивантеевская д.2,ул,Ивантеевская ,д.2,7561925,муниципальный округ Богородское,1976 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.2 кор.1,Москва,ул Ивантеевская д.2 кор.1,ул,Ивантеевская ,д.2 кор.1,7562139,муниципальный округ Богородское,1949 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.2 кор.2,Москва,ул Ивантеевская д.2 кор.2,ул,Ивантеевская ,д.2 кор.2,7562145,муниципальный округ Богородское,1950 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.2 кор.3,Москва,ул Ивантеевская д.2 кор.3,ул,Ивантеевская ,д.2 кор.3,7562147,муниципальный округ Богородское,1950 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.2 кор.4,Москва,ул Ивантеевская д.2 кор.4,ул,Ивантеевская ,д.2 кор.4,7562148,муниципальный округ Богородское,1960 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.20,Москва,ул Ивантеевская д.20,ул,Ивантеевская ,д.20,7558074,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.21,Москва,ул Ивантеевская д.21,ул,Ивантеевская ,д.21,7558081,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.23,Москва,ул Ивантеевская д.23,ул,Ивантеевская ,д.23,7558093,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.28 кор.1,Москва,ул Ивантеевская д.28 кор.1,ул,Ивантеевская ,д.28 кор.1,7558100,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.28 кор.2,Москва,ул Ивантеевская д.28 кор.2,ул,Ивантеевская ,д.28 кор.2,7558103,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.28 кор.3,Москва,ул Ивантеевская д.28 кор.3,ул,Ивантеевская ,д.28 кор.3,7558107,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.28 кор.4,Москва,ул Ивантеевская д.28 кор.4,ул,Ивантеевская ,д.28 кор.4,7563580,муниципальный округ Богородское,1963 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.28 кор.5,Москва,ул Ивантеевская д.28 кор.5,ул,Ивантеевская ,д.28 кор.5,7563596,муниципальный округ Богородское,1962 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.2а,Москва,ул Ивантеевская д.2а,ул,Ивантеевская ,д.2а,7562006,муниципальный округ Богородское,1958 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.2б,Москва,ул Ивантеевская д.2б,ул,Ивантеевская ,д.2б,7562138,муниципальный округ Богородское,1960 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.3 кор.1,Москва,ул Ивантеевская д.3 кор.1,ул,Ивантеевская ,д.3 кор.1,7562149,муниципальный округ Богородское,2001 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.3 кор.2,Москва,ул Ивантеевская д.3 кор.2,ул,Ивантеевская ,д.3 кор.2,7562738,муниципальный округ Богородское,1957 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.3 кор.3,Москва,ул Ивантеевская д.3 кор.3,ул,Ивантеевская ,д.3 кор.3,7562804,муниципальный округ Богородское,1964 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.3 кор.4,Москва,ул Ивантеевская д.3 кор.4,ул,Ивантеевская ,д.3 кор.4,7562889,муниципальный округ Богородское,1963 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.3 кор.5,Москва,ул Ивантеевская д.3 кор.5,ул,Ивантеевская ,д.3 кор.5,7562963,муниципальный округ Богородское,1962 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.30 кор.1,Москва,ул Ивантеевская д.30 кор.1,ул,Ивантеевская ,д.30 кор.1,7558109,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.30 кор.2,Москва,ул Ивантеевская д.30 кор.2,ул,Ивантеевская ,д.30 кор.2,7558112,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.32 кор.1,Москва,ул Ивантеевская д.32 кор.1,ул,Ивантеевская ,д.32 кор.1,7558118,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.32 кор.2,Москва,ул Ивантеевская д.32 кор.2,ул,Ивантеевская ,д.32 кор.2,7558124,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.32 кор.3,Москва,ул Ивантеевская д.32 кор.3,ул,Ивантеевская ,д.32 кор.3,7558129,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.4 кор.1,Москва,ул Ивантеевская д.4 кор.1,ул,Ивантеевская ,д.4 кор.1,7562982,муниципальный округ Богородское,1971 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.4 кор.2,Москва,ул Ивантеевская д.4 кор.2,ул,Ивантеевская ,д.4 кор.2,7563029,муниципальный округ Богородское,1969 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.5 кор.1,Москва,ул Ивантеевская д.5 кор.1,ул,Ивантеевская ,д.5 кор.1,7563060,муниципальный округ Богородское,2010 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.5 кор.2,Москва,ул Ивантеевская д.5 кор.2,ул,Ивантеевская ,д.5 кор.2,7563106,муниципальный округ Богородское,2010 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.6,Москва,ул Ивантеевская д.6,ул,Ивантеевская ,д.6,7563156,муниципальный округ Богородское,1966 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.7/20,Москва,ул Ивантеевская д.7/20,ул,Ивантеевская ,д.7/20,7563191,муниципальный округ Богородское,1954 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.8,Москва,ул Ивантеевская д.8,ул,Ивантеевская ,д.8,7563356,муниципальный округ Богородское,1968 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.9,Москва,ул Ивантеевская д.9,ул,Ивантеевская ,д.9,7563399,муниципальный округ Богородское,1999 +2281093,г Москва ул Игральная д.1 кор.1,Москва,ул Игральная д.1 кор.1,ул,Игральная ,д.1 кор.1,7708718,муниципальный округ Богородское,1964 +2281093,г Москва ул Игральная д.1 кор.2,Москва,ул Игральная д.1 кор.2,ул,Игральная ,д.1 кор.2,7564158,муниципальный округ Богородское,1964 +2281093,г Москва ул Игральная д.1 кор.3,Москва,ул Игральная д.1 кор.3,ул,Игральная ,д.1 кор.3,7709445,муниципальный округ Богородское,1964 +2281093,г Москва ул Игральная д.1 кор.4,Москва,ул Игральная д.1 кор.4,ул,Игральная ,д.1 кор.4,7709688,муниципальный округ Богородское,1964 +2281093,г Москва ул Игральная д.3,Москва,ул Игральная д.3,ул,Игральная ,д.3,7709701,муниципальный округ Богородское,1987 +2281093,г Москва ул Игральная д.4,Москва,ул Игральная д.4,ул,Игральная ,д.4,7752106,муниципальный округ Богородское,1964 +2281093,г Москва ул Игральная д.5,Москва,ул Игральная д.5,ул,Игральная ,д.5,7783691,муниципальный округ Богородское,1970 +2281093,г Москва ул Игральная д.6 кор.1,Москва,ул Игральная д.6 кор.1,ул,Игральная ,д.6 кор.1,7783927,муниципальный округ Богородское,1965 +2281093,г Москва ул Краснобогатырская д.11,Москва,ул Краснобогатырская д.11,ул,Краснобогатырская ,д.11,7564198,муниципальный округ Богородское,2006 +2281093,г Москва ул Краснобогатырская д.19 кор.1,Москва,ул Краснобогатырская д.19 кор.1,ул,Краснобогатырская ,д.19 кор.1,7564223,муниципальный округ Богородское,1977 +2281093,г Москва ул Краснобогатырская д.19 кор.2,Москва,ул Краснобогатырская д.19 кор.2,ул,Краснобогатырская ,д.19 кор.2,7564246,муниципальный округ Богородское,1978 +2281093,г Москва ул Краснобогатырская д.19 кор.3,Москва,ул Краснобогатырская д.19 кор.3,ул,Краснобогатырская ,д.19 кор.3,7564262,муниципальный округ Богородское,1977 +2281093,г Москва ул Краснобогатырская д.21,Москва,ул Краснобогатырская д.21,ул,Краснобогатырская ,д.21,7564274,муниципальный округ Богородское,1974 +2281093,г Москва ул Краснобогатырская д.23,Москва,ул Краснобогатырская д.23,ул,Краснобогатырская ,д.23,7564289,муниципальный округ Богородское,1975 +2281093,г Москва ул Краснобогатырская д.25,Москва,ул Краснобогатырская д.25,ул,Краснобогатырская ,д.25,7564307,муниципальный округ Богородское,1975 +2281093,г Москва ул Краснобогатырская д.27,Москва,ул Краснобогатырская д.27,ул,Краснобогатырская ,д.27,7564324,муниципальный округ Богородское,1975 +2281093,г Москва ул Краснобогатырская д.29,Москва,ул Краснобогатырская д.29,ул,Краснобогатырская ,д.29,7564337,муниципальный округ Богородское,1975 +2281093,г Москва ул Краснобогатырская д.31 кор.1,Москва,ул Краснобогатырская д.31 кор.1,ул,Краснобогатырская ,д.31 кор.1,8197721,муниципальный округ Богородское,1976 +2281093,г Москва ул Краснобогатырская д.31 кор.2,Москва,ул Краснобогатырская д.31 кор.2,ул,Краснобогатырская ,д.31 кор.2,8197722,муниципальный округ Богородское,1977 +2281093,г Москва ул Краснобогатырская д.75 кор.1,Москва,ул Краснобогатырская д.75 кор.1,ул,Краснобогатырская ,д.75 кор.1,7677023,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Краснобогатырская д.75 кор.2,Москва,ул Краснобогатырская д.75 кор.2,ул,Краснобогатырская ,д.75 кор.2,7677030,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Краснобогатырская д.77,Москва,ул Краснобогатырская д.77,ул,Краснобогатырская ,д.77,7677037,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Краснобогатырская д.79,Москва,ул Краснобогатырская д.79,ул,Краснобогатырская ,д.79,7677038,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Краснобогатырская д.9,Москва,ул Краснобогатырская д.9,ул,Краснобогатырская ,д.9,7564181,муниципальный округ Богородское,2007 +2281093,г Москва ул Кузнецовская д.7,Москва,ул Кузнецовская д.7,ул,Кузнецовская ,д.7,7654157,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Лосиноостровская д.12/14,Москва,ул Лосиноостровская д.12/14,ул,Лосиноостровская ,д.12/14,7564365,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Миллионная д.1,Москва,ул Миллионная д.1,ул,Миллионная ,д.1,7566800,муниципальный округ Богородское,2009 +2281093,г Москва ул Миллионная д.11 кор.2,Москва,ул Миллионная д.11 кор.2,ул,Миллионная ,д.11 кор.2,7566872,муниципальный округ Богородское,1982 +2281093,г Москва ул Миллионная д.13 кор.1,Москва,ул Миллионная д.13 кор.1,ул,Миллионная ,д.13 кор.1,7566899,муниципальный округ Богородское,1971 +2281093,г Москва ул Миллионная д.14,Москва,ул Миллионная д.14,ул,Миллионная ,д.14,7566917,муниципальный округ Богородское,1974 +2281093,г Москва ул Миллионная д.15 кор.1,Москва,ул Миллионная д.15 кор.1,ул,Миллионная ,д.15 кор.1,7566937,муниципальный округ Богородское,1929 +2281093,г Москва ул Миллионная д.15 кор.2,Москва,ул Миллионная д.15 кор.2,ул,Миллионная ,д.15 кор.2,7566962,муниципальный округ Богородское,1931 +2281093,г Москва ул Миллионная д.15 кор.3,Москва,ул Миллионная д.15 кор.3,ул,Миллионная ,д.15 кор.3,7566969,муниципальный округ Богородское,1926 +2281093,г Москва ул Миллионная д.8 кор.1,Москва,ул Миллионная д.8 кор.1,ул,Миллионная ,д.8 кор.1,7566852,муниципальный округ Богородское,1968 +2281093,г Москва ул Миллионная д.8 кор.2,Москва,ул Миллионная д.8 кор.2,ул,Миллионная ,д.8 кор.2,7654173,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Миллионная д.8 кор.3,Москва,ул Миллионная д.8 кор.3,ул,Миллионная ,д.8 кор.3,7654180,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Мясниковская 1-я д.18,Москва,ул Мясниковская 1-я д.18,ул,Мясниковская 1-я ,д.18,7567026,муниципальный округ Богородское,1967 +2281093,г Москва ул Наримановская д.23,Москва,ул Наримановская д.23,ул,Наримановская ,д.23,7567060,муниципальный округ Богородское,1966 +2281093,г Москва ул Наримановская д.25 кор.3,Москва,ул Наримановская д.25 кор.3,ул,Наримановская ,д.25 кор.3,7567070,муниципальный округ Богородское,1966 +2281093,г Москва ул Наримановская д.26 кор.3,Москва,ул Наримановская д.26 кор.3,ул,Наримановская ,д.26 кор.3,7567074,муниципальный округ Богородское,1979 +2281093,г Москва ул Наримановская д.8,Москва,ул Наримановская д.8,ул,Наримановская ,д.8,7567034,муниципальный округ Богородское,2008 +2281093,г Москва ул Прогонная 2-я д.10,Москва,ул Прогонная 2-я д.10,ул,Прогонная 2-я ,д.10,7677116,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Просторная д.5,Москва,ул Просторная д.5,ул,Просторная ,д.5,7677124,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Просторная д.9,Москва,ул Просторная д.9,ул,Просторная ,д.9,7677129,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Черкизовская М. д.64,Москва,ул Черкизовская М. д.64,ул,Черкизовская М. ,д.64,7677391,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Черкизовская М. д.66,Москва,ул Черкизовская М. д.66,ул,Черкизовская М. ,д.66,7677422,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.1 кор.10,Москва,ш Открытое д.1 кор.10,ш,Открытое ,д.1 кор.10,7677056,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.1 кор.11,Москва,ш Открытое д.1 кор.11,ш,Открытое ,д.1 кор.11,7677057,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.1 кор.12,Москва,ш Открытое д.1 кор.12,ш,Открытое ,д.1 кор.12,7677064,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.1 кор.2,Москва,ш Открытое д.1 кор.2,ш,Открытое ,д.1 кор.2,7677066,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.1 кор.3,Москва,ш Открытое д.1 кор.3,ш,Открытое ,д.1 кор.3,7677069,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.1 кор.4,Москва,ш Открытое д.1 кор.4,ш,Открытое ,д.1 кор.4,7677084,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.1 кор.5,Москва,ш Открытое д.1 кор.5,ш,Открытое ,д.1 кор.5,7677080,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.1 кор.7,Москва,ш Открытое д.1 кор.7,ш,Открытое ,д.1 кор.7,7677090,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.1 кор.8,Москва,ш Открытое д.1 кор.8,ш,Открытое ,д.1 кор.8,7677097,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.1 кор.9,Москва,ш Открытое д.1 кор.9,ш,Открытое ,д.1 кор.9,7677107,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.3 кор.1,Москва,ш Открытое д.3 кор.1,ш,Открытое ,д.3 кор.1,7569106,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.3 кор.10,Москва,ш Открытое д.3 кор.10,ш,Открытое ,д.3 кор.10,7569133,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.3 кор.11,Москва,ш Открытое д.3 кор.11,ш,Открытое ,д.3 кор.11,7569135,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.3 кор.12,Москва,ш Открытое д.3 кор.12,ш,Открытое ,д.3 кор.12,7569137,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.3 кор.13,Москва,ш Открытое д.3 кор.13,ш,Открытое ,д.3 кор.13,7569140,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.3 кор.4,Москва,ш Открытое д.3 кор.4,ш,Открытое ,д.3 кор.4,7569109,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.3 кор.5,Москва,ш Открытое д.3 кор.5,ш,Открытое ,д.3 кор.5,7569111,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.3 кор.6,Москва,ш Открытое д.3 кор.6,ш,Открытое ,д.3 кор.6,7569114,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.3 кор.7,Москва,ш Открытое д.3 кор.7,ш,Открытое ,д.3 кор.7,7569128,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.3 кор.9,Москва,ш Открытое д.3 кор.9,ш,Открытое ,д.3 кор.9,7569130,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.5 кор.1,Москва,ш Открытое д.5 кор.1,ш,Открытое ,д.5 кор.1,7569143,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.5 кор.10,Москва,ш Открытое д.5 кор.10,ш,Открытое ,д.5 кор.10,7569181,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.5 кор.11,Москва,ш Открытое д.5 кор.11,ш,Открытое ,д.5 кор.11,7569185,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.5 кор.12,Москва,ш Открытое д.5 кор.12,ш,Открытое ,д.5 кор.12,7569189,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.5 кор.13,Москва,ш Открытое д.5 кор.13,ш,Открытое ,д.5 кор.13,7569219,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.5 кор.2,Москва,ш Открытое д.5 кор.2,ш,Открытое ,д.5 кор.2,7569147,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.5 кор.3,Москва,ш Открытое д.5 кор.3,ш,Открытое ,д.5 кор.3,7569215,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.5 кор.4,Москва,ш Открытое д.5 кор.4,ш,Открытое ,д.5 кор.4,7569153,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.5 кор.5,Москва,ш Открытое д.5 кор.5,ш,Открытое ,д.5 кор.5,7569158,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.5 кор.6,Москва,ш Открытое д.5 кор.6,ш,Открытое ,д.5 кор.6,7569160,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.5 кор.7,Москва,ш Открытое д.5 кор.7,ш,Открытое ,д.5 кор.7,7569162,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.5 кор.8,Москва,ш Открытое д.5 кор.8,ш,Открытое ,д.5 кор.8,7569167,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.5 кор.9,Москва,ш Открытое д.5 кор.9,ш,Открытое ,д.5 кор.9,7569177,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.6 кор.1,Москва,ш Открытое д.6 кор.1,ш,Открытое ,д.6 кор.1,7569221,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.6 кор.10,Москва,ш Открытое д.6 кор.10,ш,Открытое ,д.6 кор.10,7567152,муниципальный округ Богородское,1967 +2281093,г Москва ш Открытое д.6 кор.11,Москва,ш Открытое д.6 кор.11,ш,Открытое ,д.6 кор.11,7567164,муниципальный округ Богородское,1967 +2281093,г Москва ш Открытое д.6 кор.13,Москва,ш Открытое д.6 кор.13,ш,Открытое ,д.6 кор.13,7567173,муниципальный округ Богородское,1973 +2281093,г Москва ш Открытое д.6 кор.2,Москва,ш Открытое д.6 кор.2,ш,Открытое ,д.6 кор.2,7569225,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.6 кор.3,Москва,ш Открытое д.6 кор.3,ш,Открытое ,д.6 кор.3,7569226,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.6 кор.4,Москва,ш Открытое д.6 кор.4,ш,Открытое ,д.6 кор.4,7569229,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.6 кор.5,Москва,ш Открытое д.6 кор.5,ш,Открытое ,д.6 кор.5,7569230,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.6 кор.6,Москва,ш Открытое д.6 кор.6,ш,Открытое ,д.6 кор.6,7567100,муниципальный округ Богородское,1962 +2281093,г Москва ш Открытое д.6 кор.7,Москва,ш Открытое д.6 кор.7,ш,Открытое ,д.6 кор.7,7569232,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.6 кор.8,Москва,ш Открытое д.6 кор.8,ш,Открытое ,д.6 кор.8,7567118,муниципальный округ Богородское,1962 +2281093,г Москва ш Открытое д.6 кор.9,Москва,ш Открытое д.6 кор.9,ш,Открытое ,д.6 кор.9,7558657,муниципальный округ Богородское,1962 +2281094,г Москва аллея 1 Маевки д.11 кор.1,Москва,аллея 1 Маевки д.11 кор.1,аллея,1 Маевки ,д.11 кор.1,7585688,муниципальный округ Вешняки,1960 +2281094,г Москва аллея 1 Маевки д.11 кор.2,Москва,аллея 1 Маевки д.11 кор.2,аллея,1 Маевки ,д.11 кор.2,7585696,муниципальный округ Вешняки,1959 +2281094,г Москва аллея 1 Маевки д.13 кор.1,Москва,аллея 1 Маевки д.13 кор.1,аллея,1 Маевки ,д.13 кор.1,7585705,муниципальный округ Вешняки,1956 +2281094,г Москва аллея 1 Маевки д.13 кор.2,Москва,аллея 1 Маевки д.13 кор.2,аллея,1 Маевки ,д.13 кор.2,7585711,муниципальный округ Вешняки,1958 +2281094,г Москва аллея Жемчуговой д.1 кор.1,Москва,аллея Жемчуговой д.1 кор.1,аллея,Жемчуговой ,д.1 кор.1,7578153,муниципальный округ Вешняки,1973 +2281094,г Москва аллея Жемчуговой д.1 кор.2,Москва,аллея Жемчуговой д.1 кор.2,аллея,Жемчуговой ,д.1 кор.2,7578166,муниципальный округ Вешняки,1973 +2281094,г Москва аллея Жемчуговой д.3 кор.1,Москва,аллея Жемчуговой д.3 кор.1,аллея,Жемчуговой ,д.3 кор.1,7578177,муниципальный округ Вешняки,1973 +2281094,г Москва аллея Жемчуговой д.3 кор.2,Москва,аллея Жемчуговой д.3 кор.2,аллея,Жемчуговой ,д.3 кор.2,7578181,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва аллея Жемчуговой д.3 кор.3,Москва,аллея Жемчуговой д.3 кор.3,аллея,Жемчуговой ,д.3 кор.3,7578185,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва аллея Жемчуговой д.5 кор.1,Москва,аллея Жемчуговой д.5 кор.1,аллея,Жемчуговой ,д.5 кор.1,7778318,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва аллея Жемчуговой д.5 кор.4,Москва,аллея Жемчуговой д.5 кор.4,аллея,Жемчуговой ,д.5 кор.4,7578194,муниципальный округ Вешняки,2000 +2281094,г Москва аллея Жемчуговой д.5 кор.5,Москва,аллея Жемчуговой д.5 кор.5,аллея,Жемчуговой ,д.5 кор.5,7578206,муниципальный округ Вешняки,2000 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.1 кор.2,Москва,ул Вешняковская д.1 кор.2,ул,Вешняковская ,д.1 кор.2,7781114,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.1 кор.3,Москва,ул Вешняковская д.1 кор.3,ул,Вешняковская ,д.1 кор.3,7781119,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.11 кор.1,Москва,ул Вешняковская д.11 кор.1,ул,Вешняковская ,д.11 кор.1,7779939,муниципальный округ Вешняки,1973 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.11 кор.2,Москва,ул Вешняковская д.11 кор.2,ул,Вешняковская ,д.11 кор.2,7779856,муниципальный округ Вешняки,1973 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.12 кор.1,Москва,ул Вешняковская д.12 кор.1,ул,Вешняковская ,д.12 кор.1,7577483,муниципальный округ Вешняки,1989 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.12 кор.2,Москва,ул Вешняковская д.12 кор.2,ул,Вешняковская ,д.12 кор.2,7577505,муниципальный округ Вешняки,1990 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.12 кор.3,Москва,ул Вешняковская д.12 кор.3,ул,Вешняковская ,д.12 кор.3,7577516,муниципальный округ Вешняки,1990 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.13,Москва,ул Вешняковская д.13,ул,Вешняковская ,д.13,7779811,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.14 кор.1,Москва,ул Вешняковская д.14 кор.1,ул,Вешняковская ,д.14 кор.1,7577527,муниципальный округ Вешняки,1990 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.14 кор.2,Москва,ул Вешняковская д.14 кор.2,ул,Вешняковская ,д.14 кор.2,7577535,муниципальный округ Вешняки,1989 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.15 кор.1,Москва,ул Вешняковская д.15 кор.1,ул,Вешняковская ,д.15 кор.1,7779709,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.15 кор.2,Москва,ул Вешняковская д.15 кор.2,ул,Вешняковская ,д.15 кор.2,7779656,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.15 кор.3,Москва,ул Вешняковская д.15 кор.3,ул,Вешняковская ,д.15 кор.3,7779452,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.19,Москва,ул Вешняковская д.19,ул,Вешняковская ,д.19,7576055,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.2,Москва,ул Вешняковская д.2,ул,Вешняковская ,д.2,7781113,муниципальный округ Вешняки,1987 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.21/26,Москва,ул Вешняковская д.21/26,ул,Вешняковская ,д.21/26,7779103,муниципальный округ Вешняки,1973 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.22 кор.1,Москва,ул Вешняковская д.22 кор.1,ул,Вешняковская ,д.22 кор.1,7778618,муниципальный округ Вешняки,1983 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.22 кор.2,Москва,ул Вешняковская д.22 кор.2,ул,Вешняковская ,д.22 кор.2,7577556,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.24 кор.1,Москва,ул Вешняковская д.24 кор.1,ул,Вешняковская ,д.24 кор.1,7988353,муниципальный округ Вешняки,н.д. +2281094,г Москва ул Вешняковская д.27 кор.1,Москва,ул Вешняковская д.27 кор.1,ул,Вешняковская ,д.27 кор.1,7577560,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.27 кор.3,Москва,ул Вешняковская д.27 кор.3,ул,Вешняковская ,д.27 кор.3,7577567,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.27 кор.4,Москва,ул Вешняковская д.27 кор.4,ул,Вешняковская ,д.27 кор.4,7577576,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.27 кор.5,Москва,ул Вешняковская д.27 кор.5,ул,Вешняковская ,д.27 кор.5,7577623,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.28/21 кор.1,Москва,ул Вешняковская д.28/21 кор.1,ул,Вешняковская ,д.28/21 кор.1,7577665,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.28/21 кор.2,Москва,ул Вешняковская д.28/21 кор.2,ул,Вешняковская ,д.28/21 кор.2,7577675,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.3,Москва,ул Вешняковская д.3,ул,Вешняковская ,д.3,7758258,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.31 кор.2,Москва,ул Вешняковская д.31 кор.2,ул,Вешняковская ,д.31 кор.2,7577802,муниципальный округ Вешняки,1975 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.35/26,Москва,ул Вешняковская д.35/26,ул,Вешняковская ,д.35/26,7690433,муниципальный округ Вешняки,н.д. +2281094,г Москва ул Вешняковская д.37,Москва,ул Вешняковская д.37,ул,Вешняковская ,д.37,8368250,муниципальный округ Вешняки,1974 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.39,Москва,ул Вешняковская д.39,ул,Вешняковская ,д.39,7778443,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.4 кор.3,Москва,ул Вешняковская д.4 кор.3,ул,Вешняковская ,д.4 кор.3,7719002,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.41 кор.1,Москва,ул Вешняковская д.41 кор.1,ул,Вешняковская ,д.41 кор.1,7577804,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.41 кор.2,Москва,ул Вешняковская д.41 кор.2,ул,Вешняковская ,д.41 кор.2,7577807,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.5 кор.1,Москва,ул Вешняковская д.5 кор.1,ул,Вешняковская ,д.5 кор.1,7781110,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.5 кор.3,Москва,ул Вешняковская д.5 кор.3,ул,Вешняковская ,д.5 кор.3,7781031,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.5 кор.4,Москва,ул Вешняковская д.5 кор.4,ул,Вешняковская ,д.5 кор.4,7781023,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.5 кор.5,Москва,ул Вешняковская д.5 кор.5,ул,Вешняковская ,д.5 кор.5,7780502,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.6 кор.1,Москва,ул Вешняковская д.6 кор.1,ул,Вешняковская ,д.6 кор.1,7576862,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.6 кор.2,Москва,ул Вешняковская д.6 кор.2,ул,Вешняковская ,д.6 кор.2,7577492,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.6 кор.3,Москва,ул Вешняковская д.6 кор.3,ул,Вешняковская ,д.6 кор.3,7631612,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.6 кор.5,Москва,ул Вешняковская д.6 кор.5,ул,Вешняковская ,д.6 кор.5,7780268,муниципальный округ Вешняки,1973 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.8 кор.1,Москва,ул Вешняковская д.8 кор.1,ул,Вешняковская ,д.8 кор.1,8063610,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.8 кор.2,Москва,ул Вешняковская д.8 кор.2,ул,Вешняковская ,д.8 кор.2,8063616,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Кетчерская д.10,Москва,ул Кетчерская д.10,ул,Кетчерская ,д.10,7578237,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Кетчерская д.12,Москва,ул Кетчерская д.12,ул,Кетчерская ,д.12,7578244,муниципальный округ Вешняки,1978 +2281094,г Москва ул Кетчерская д.16 кор.2,Москва,ул Кетчерская д.16 кор.2,ул,Кетчерская ,д.16 кор.2,7578389,муниципальный округ Вешняки,н.д. +2281094,г Москва ул Кетчерская д.2 кор.2,Москва,ул Кетчерская д.2 кор.2,ул,Кетчерская ,д.2 кор.2,7778133,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Кетчерская д.2 кор.3,Москва,ул Кетчерская д.2 кор.3,ул,Кетчерская ,д.2 кор.3,7578218,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Кетчерская д.2 кор.4,Москва,ул Кетчерская д.2 кор.4,ул,Кетчерская ,д.2 кор.4,8156966,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Кетчерская д.2 кор.5,Москва,ул Кетчерская д.2 кор.5,ул,Кетчерская ,д.2 кор.5,7578226,муниципальный округ Вешняки,1994 +2281094,г Москва ул Кетчерская д.6 кор.1,Москва,ул Кетчерская д.6 кор.1,ул,Кетчерская ,д.6 кор.1,7778017,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Кетчерская д.6 кор.2,Москва,ул Кетчерская д.6 кор.2,ул,Кетчерская ,д.6 кор.2,7814415,муниципальный округ Вешняки,н.д. +2281094,г Москва ул Кетчерская д.8 кор.1,Москва,ул Кетчерская д.8 кор.1,ул,Кетчерская ,д.8 кор.1,7777673,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Кетчерская д.8 кор.2,Москва,ул Кетчерская д.8 кор.2,ул,Кетчерская ,д.8 кор.2,7777928,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Кетчерская д.8 кор.3,Москва,ул Кетчерская д.8 кор.3,ул,Кетчерская ,д.8 кор.3,7578234,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Косинская д.10,Москва,ул Косинская д.10,ул,Косинская ,д.10,7578274,муниципальный округ Вешняки,1996 +2281094,г Москва ул Косинская д.14 кор.1,Москва,ул Косинская д.14 кор.1,ул,Косинская ,д.14 кор.1,7578277,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Косинская д.14 кор.2,Москва,ул Косинская д.14 кор.2,ул,Косинская ,д.14 кор.2,7578279,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Косинская д.14 кор.3,Москва,ул Косинская д.14 кор.3,ул,Косинская ,д.14 кор.3,7578286,муниципальный округ Вешняки,1973 +2281094,г Москва ул Косинская д.14 кор.4,Москва,ул Косинская д.14 кор.4,ул,Косинская ,д.14 кор.4,7578303,муниципальный округ Вешняки,1996 +2281094,г Москва ул Косинская д.16 кор.2,Москва,ул Косинская д.16 кор.2,ул,Косинская ,д.16 кор.2,7595105,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Косинская д.16 кор.4,Москва,ул Косинская д.16 кор.4,ул,Косинская ,д.16 кор.4,7578399,муниципальный округ Вешняки,1973 +2281094,г Москва ул Косинская д.160а кор.4,Москва,ул Косинская д.160а кор.4,ул,Косинская ,д.160а кор.4,7585152,муниципальный округ Вешняки,н.д. +2281094,г Москва ул Косинская д.18 кор.1,Москва,ул Косинская д.18 кор.1,ул,Косинская ,д.18 кор.1,7578412,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Косинская д.18 кор.2,Москва,ул Косинская д.18 кор.2,ул,Косинская ,д.18 кор.2,7578418,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Косинская д.20/17 кор.1,Москва,ул Косинская д.20/17 кор.1,ул,Косинская ,д.20/17 кор.1,7578466,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Косинская д.22,Москва,ул Косинская д.22,ул,Косинская ,д.22,7578478,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Косинская д.24 кор.1,Москва,ул Косинская д.24 кор.1,ул,Косинская ,д.24 кор.1,7578490,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Косинская д.24 кор.2,Москва,ул Косинская д.24 кор.2,ул,Косинская ,д.24 кор.2,7777612,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Косинская д.24 кор.3,Москва,ул Косинская д.24 кор.3,ул,Косинская ,д.24 кор.3,7578692,муниципальный округ Вешняки,1981 +2281094,г Москва ул Косинская д.26 кор.1,Москва,ул Косинская д.26 кор.1,ул,Косинская ,д.26 кор.1,7578702,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Косинская д.28 кор.1,Москва,ул Косинская д.28 кор.1,ул,Косинская ,д.28 кор.1,7578713,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Косинская д.28 кор.2,Москва,ул Косинская д.28 кор.2,ул,Косинская ,д.28 кор.2,7578717,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Косинская д.28 кор.3,Москва,ул Косинская д.28 кор.3,ул,Косинская ,д.28 кор.3,7578724,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Косинская д.4 кор.1,Москва,ул Косинская д.4 кор.1,ул,Косинская ,д.4 кор.1,7578255,муниципальный округ Вешняки,1982 +2281094,г Москва ул Косинская д.4 кор.2,Москва,ул Косинская д.4 кор.2,ул,Косинская ,д.4 кор.2,7578262,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Косинская д.6 кор.1,Москва,ул Косинская д.6 кор.1,ул,Косинская ,д.6 кор.1,7690089,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Красный Казанец д.1 кор.1,Москва,ул Красный Казанец д.1 кор.1,ул,Красный Казанец ,д.1 кор.1,7777449,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Красный Казанец д.1 кор.2,Москва,ул Красный Казанец д.1 кор.2,ул,Красный Казанец ,д.1 кор.2,7578730,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Красный Казанец д.13,Москва,ул Красный Казанец д.13,ул,Красный Казанец ,д.13,7578771,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Красный Казанец д.15 кор.1,Москва,ул Красный Казанец д.15 кор.1,ул,Красный Казанец ,д.15 кор.1,7578775,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Красный Казанец д.15 кор.2,Москва,ул Красный Казанец д.15 кор.2,ул,Красный Казанец ,д.15 кор.2,7578780,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Красный Казанец д.17,Москва,ул Красный Казанец д.17,ул,Красный Казанец ,д.17,7578784,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Красный Казанец д.19 кор.1,Москва,ул Красный Казанец д.19 кор.1,ул,Красный Казанец ,д.19 кор.1,7578789,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Красный Казанец д.3 кор.1,Москва,ул Красный Казанец д.3 кор.1,ул,Красный Казанец ,д.3 кор.1,7578736,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Красный Казанец д.3 кор.2,Москва,ул Красный Казанец д.3 кор.2,ул,Красный Казанец ,д.3 кор.2,7578745,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Красный Казанец д.3 кор.3,Москва,ул Красный Казанец д.3 кор.3,ул,Красный Казанец ,д.3 кор.3,7578752,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Красный Казанец д.3 кор.4,Москва,ул Красный Казанец д.3 кор.4,ул,Красный Казанец ,д.3 кор.4,7578757,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Красный Казанец д.3 кор.5,Москва,ул Красный Казанец д.3 кор.5,ул,Красный Казанец ,д.3 кор.5,7578762,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Красный Казанец д.3 кор.7,Москва,ул Красный Казанец д.3 кор.7,ул,Красный Казанец ,д.3 кор.7,7578764,муниципальный округ Вешняки,2004 +2281094,г Москва ул Красный Казанец д.5,Москва,ул Красный Казанец д.5,ул,Красный Казанец ,д.5,7578767,муниципальный округ Вешняки,1983 +2281094,г Москва ул Красный Казанец д.7,Москва,ул Красный Казанец д.7,ул,Красный Казанец ,д.7,7777305,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.10 кор.1,Москва,ул Молдагуловой д.10 кор.1,ул,Молдагуловой ,д.10 кор.1,7578827,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.10 кор.2,Москва,ул Молдагуловой д.10 кор.2,ул,Молдагуловой ,д.10 кор.2,7578832,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.10 кор.4,Москва,ул Молдагуловой д.10 кор.4,ул,Молдагуловой ,д.10 кор.4,7578838,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.11 кор.1,Москва,ул Молдагуловой д.11 кор.1,ул,Молдагуловой ,д.11 кор.1,7585521,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.11 кор.2,Москва,ул Молдагуловой д.11 кор.2,ул,Молдагуловой ,д.11 кор.2,7585527,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.12 кор.1,Москва,ул Молдагуловой д.12 кор.1,ул,Молдагуловой ,д.12 кор.1,7585534,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.12 кор.2,Москва,ул Молдагуловой д.12 кор.2,ул,Молдагуловой ,д.12 кор.2,7585543,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.12 кор.3,Москва,ул Молдагуловой д.12 кор.3,ул,Молдагуловой ,д.12 кор.3,7585549,муниципальный округ Вешняки,1982 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.15 кор.1,Москва,ул Молдагуловой д.15 кор.1,ул,Молдагуловой ,д.15 кор.1,7585562,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.16 кор.1,Москва,ул Молдагуловой д.16 кор.1,ул,Молдагуловой ,д.16 кор.1,7585567,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.16 кор.2,Москва,ул Молдагуловой д.16 кор.2,ул,Молдагуловой ,д.16 кор.2,7585571,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.16 кор.3,Москва,ул Молдагуловой д.16 кор.3,ул,Молдагуловой ,д.16 кор.3,7585577,муниципальный округ Вешняки,1997 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.18 кор.1,Москва,ул Молдагуловой д.18 кор.1,ул,Молдагуловой ,д.18 кор.1,7585583,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.18 кор.2,Москва,ул Молдагуловой д.18 кор.2,ул,Молдагуловой ,д.18 кор.2,7585586,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.2 кор.1,Москва,ул Молдагуловой д.2 кор.1,ул,Молдагуловой ,д.2 кор.1,7578793,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.22 кор.1,Москва,ул Молдагуловой д.22 кор.1,ул,Молдагуловой ,д.22 кор.1,7585589,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.22 кор.2,Москва,ул Молдагуловой д.22 кор.2,ул,Молдагуловой ,д.22 кор.2,7585592,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.22 кор.3,Москва,ул Молдагуловой д.22 кор.3,ул,Молдагуловой ,д.22 кор.3,7585599,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.28 кор.1,Москва,ул Молдагуловой д.28 кор.1,ул,Молдагуловой ,д.28 кор.1,7585604,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.28 кор.2,Москва,ул Молдагуловой д.28 кор.2,ул,Молдагуловой ,д.28 кор.2,7585608,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.28 кор.3,Москва,ул Молдагуловой д.28 кор.3,ул,Молдагуловой ,д.28 кор.3,7585613,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.3 кор.1,Москва,ул Молдагуловой д.3 кор.1,ул,Молдагуловой ,д.3 кор.1,7578804,муниципальный округ Вешняки,1984 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.3 кор.2,Москва,ул Молдагуловой д.3 кор.2,ул,Молдагуловой ,д.3 кор.2,7578807,муниципальный округ Вешняки,1984 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.3 кор.3,Москва,ул Молдагуловой д.3 кор.3,ул,Молдагуловой ,д.3 кор.3,7578810,муниципальный округ Вешняки,1991 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.30,Москва,ул Молдагуловой д.30,ул,Молдагуловой ,д.30,7585618,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.32,Москва,ул Молдагуловой д.32,ул,Молдагуловой ,д.32,7585625,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.6,Москва,ул Молдагуловой д.6,ул,Молдагуловой ,д.6,7578813,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.8 кор.1,Москва,ул Молдагуловой д.8 кор.1,ул,Молдагуловой ,д.8 кор.1,7778088,муниципальный округ Вешняки,н.д. +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.8 кор.2,Москва,ул Молдагуловой д.8 кор.2,ул,Молдагуловой ,д.8 кор.2,7578819,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.9,Москва,ул Молдагуловой д.9,ул,Молдагуловой ,д.9,7578822,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Реутовская д.10 кор.1,Москва,ул Реутовская д.10 кор.1,ул,Реутовская ,д.10 кор.1,7585759,муниципальный округ Вешняки,1976 +2281094,г Москва ул Реутовская д.12 кор.1,Москва,ул Реутовская д.12 кор.1,ул,Реутовская ,д.12 кор.1,7784106,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Реутовская д.12 кор.2,Москва,ул Реутовская д.12 кор.2,ул,Реутовская ,д.12 кор.2,7784041,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Реутовская д.14,Москва,ул Реутовская д.14,ул,Реутовская ,д.14,7783931,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Реутовская д.16,Москва,ул Реутовская д.16,ул,Реутовская ,д.16,7783760,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Реутовская д.2,Москва,ул Реутовская д.2,ул,Реутовская ,д.2,7585721,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Реутовская д.2/1,Москва,ул Реутовская д.2/1,ул,Реутовская ,д.2/1,7585733,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Реутовская д.22 кор.1,Москва,ул Реутовская д.22 кор.1,ул,Реутовская ,д.22 кор.1,7781081,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Реутовская д.22 кор.2,Москва,ул Реутовская д.22 кор.2,ул,Реутовская ,д.22 кор.2,7585763,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Реутовская д.24,Москва,ул Реутовская д.24,ул,Реутовская ,д.24,7783650,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Реутовская д.4,Москва,ул Реутовская д.4,ул,Реутовская ,д.4,7585738,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Реутовская д.6 кор.1,Москва,ул Реутовская д.6 кор.1,ул,Реутовская ,д.6 кор.1,7585744,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Реутовская д.6 кор.2,Москва,ул Реутовская д.6 кор.2,ул,Реутовская ,д.6 кор.2,7585751,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Реутовская д.8 кор.3,Москва,ул Реутовская д.8 кор.3,ул,Реутовская ,д.8 кор.3,7585755,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Снайперская д.10 кор.1,Москва,ул Снайперская д.10 кор.1,ул,Снайперская ,д.10 кор.1,7585841,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Снайперская д.10 кор.2,Москва,ул Снайперская д.10 кор.2,ул,Снайперская ,д.10 кор.2,7585860,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Снайперская д.11,Москва,ул Снайперская д.11,ул,Снайперская ,д.11,7585864,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Снайперская д.12,Москва,ул Снайперская д.12,ул,Снайперская ,д.12,7585868,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Снайперская д.13,Москва,ул Снайперская д.13,ул,Снайперская ,д.13,7585872,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Снайперская д.14/9,Москва,ул Снайперская д.14/9,ул,Снайперская ,д.14/9,7585881,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Снайперская д.15,Москва,ул Снайперская д.15,ул,Снайперская ,д.15,7585886,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Снайперская д.2 кор.1,Москва,ул Снайперская д.2 кор.1,ул,Снайперская ,д.2 кор.1,7585771,муниципальный округ Вешняки,2000 +2281094,г Москва ул Снайперская д.2 кор.2,Москва,ул Снайперская д.2 кор.2,ул,Снайперская ,д.2 кор.2,7585775,муниципальный округ Вешняки,2000 +2281094,г Москва ул Снайперская д.3,Москва,ул Снайперская д.3,ул,Снайперская ,д.3,7585781,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Снайперская д.4,Москва,ул Снайперская д.4,ул,Снайперская ,д.4,7585783,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Снайперская д.5,Москва,ул Снайперская д.5,ул,Снайперская ,д.5,7585790,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Снайперская д.6 кор.1,Москва,ул Снайперская д.6 кор.1,ул,Снайперская ,д.6 кор.1,7585824,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Снайперская д.6 кор.2,Москва,ул Снайперская д.6 кор.2,ул,Снайперская ,д.6 кор.2,7585830,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Снайперская д.7,Москва,ул Снайперская д.7,ул,Снайперская ,д.7,7585836,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Старый Гай д.1 кор.1,Москва,ул Старый Гай д.1 кор.1,ул,Старый Гай ,д.1 кор.1,7585893,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Старый Гай д.1 кор.2,Москва,ул Старый Гай д.1 кор.2,ул,Старый Гай ,д.1 кор.2,7585900,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Старый Гай д.1 кор.4,Москва,ул Старый Гай д.1 кор.4,ул,Старый Гай ,д.1 кор.4,7585908,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Старый Гай д.1 кор.5,Москва,ул Старый Гай д.1 кор.5,ул,Старый Гай ,д.1 кор.5,7585915,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Старый Гай д.10,Москва,ул Старый Гай д.10,ул,Старый Гай ,д.10,7783502,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Старый Гай д.12,Москва,ул Старый Гай д.12,ул,Старый Гай ,д.12,7783391,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Старый Гай д.14,Москва,ул Старый Гай д.14,ул,Старый Гай ,д.14,7783263,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Старый Гай д.2 кор.1,Москва,ул Старый Гай д.2 кор.1,ул,Старый Гай ,д.2 кор.1,7585923,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Старый Гай д.2 кор.2,Москва,ул Старый Гай д.2 кор.2,ул,Старый Гай ,д.2 кор.2,7585938,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Старый Гай д.2 кор.3,Москва,ул Старый Гай д.2 кор.3,ул,Старый Гай ,д.2 кор.3,7585946,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Старый Гай д.2 кор.4,Москва,ул Старый Гай д.2 кор.4,ул,Старый Гай ,д.2 кор.4,7585951,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Старый Гай д.4 кор.1,Москва,ул Старый Гай д.4 кор.1,ул,Старый Гай ,д.4 кор.1,7585956,муниципальный округ Вешняки,1976 +2281094,г Москва ул Старый Гай д.4 кор.2,Москва,ул Старый Гай д.4 кор.2,ул,Старый Гай ,д.4 кор.2,7585960,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Старый Гай д.6,Москва,ул Старый Гай д.6,ул,Старый Гай ,д.6,7585963,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281095,г Москва б-р Измайловский д.48,Москва,б-р Измайловский д.48,б-р,Измайловский ,д.48,7746946,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва б-р Измайловский д.63/12 кор.1,Москва,б-р Измайловский д.63/12 кор.1,б-р,Измайловский ,д.63/12 кор.1,7559709,муниципальный округ Восточное Измайлово,1959 +2281095,г Москва б-р Измайловский д.63/12 кор.2,Москва,б-р Измайловский д.63/12 кор.2,б-р,Измайловский ,д.63/12 кор.2,7559790,муниципальный округ Восточное Измайлово,1964 +2281095,г Москва б-р Измайловский д.63/12 кор.3,Москва,б-р Измайловский д.63/12 кор.3,б-р,Измайловский ,д.63/12 кор.3,7559791,муниципальный округ Восточное Измайлово,1964 +2281095,г Москва б-р Измайловский д.67 кор.1,Москва,б-р Измайловский д.67 кор.1,б-р,Измайловский ,д.67 кор.1,7559796,муниципальный округ Восточное Измайлово,1966 +2281095,г Москва б-р Измайловский д.67 кор.2,Москва,б-р Измайловский д.67 кор.2,б-р,Измайловский ,д.67 кор.2,7559800,муниципальный округ Восточное Измайлово,1966 +2281095,г Москва б-р Измайловский д.71/25 кор.1,Москва,б-р Измайловский д.71/25 кор.1,б-р,Измайловский ,д.71/25 кор.1,7559804,муниципальный округ Восточное Измайлово,1961 +2281095,г Москва б-р Измайловский д.71/25 кор.2,Москва,б-р Измайловский д.71/25 кор.2,б-р,Измайловский ,д.71/25 кор.2,7559809,муниципальный округ Восточное Измайлово,1961 +2281095,г Москва б-р Измайловский д.71/25 кор.3,Москва,б-р Измайловский д.71/25 кор.3,б-р,Измайловский ,д.71/25 кор.3,7559815,муниципальный округ Восточное Измайлово,1961 +2281095,г Москва б-р Измайловский д.73,Москва,б-р Измайловский д.73,б-р,Измайловский ,д.73,7559822,муниципальный округ Восточное Измайлово,1967 +2281095,г Москва б-р Измайловский д.75,Москва,б-р Измайловский д.75,б-р,Измайловский ,д.75,7559829,муниципальный округ Восточное Измайлово,1967 +2281095,г Москва б-р Измайловский д.77,Москва,б-р Измайловский д.77,б-р,Измайловский ,д.77,7559838,муниципальный округ Восточное Измайлово,1967 +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.34 кор.1,Москва,б-р Сиреневый д.34 кор.1,б-р,Сиреневый ,д.34 кор.1,7559840,муниципальный округ Восточное Измайлово,1960 +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.34 кор.2,Москва,б-р Сиреневый д.34 кор.2,б-р,Сиреневый ,д.34 кор.2,7559846,муниципальный округ Восточное Измайлово,1960 +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.36,Москва,б-р Сиреневый д.36,б-р,Сиреневый ,д.36,7560127,муниципальный округ Восточное Измайлово,1969 +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.38,Москва,б-р Сиреневый д.38,б-р,Сиреневый ,д.38,7559849,муниципальный округ Восточное Измайлово,1960 +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.40 кор.1,Москва,б-р Сиреневый д.40 кор.1,б-р,Сиреневый ,д.40 кор.1,7559852,муниципальный округ Восточное Измайлово,1960 +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.40 кор.2,Москва,б-р Сиреневый д.40 кор.2,б-р,Сиреневый ,д.40 кор.2,7559860,муниципальный округ Восточное Измайлово,1960 +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.42/22 кор.1,Москва,б-р Сиреневый д.42/22 кор.1,б-р,Сиреневый ,д.42/22 кор.1,7559868,муниципальный округ Восточное Измайлово,1962 +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.42/22 кор.2,Москва,б-р Сиреневый д.42/22 кор.2,б-р,Сиреневый ,д.42/22 кор.2,7559876,муниципальный округ Восточное Измайлово,1962 +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.42/22 кор.3,Москва,б-р Сиреневый д.42/22 кор.3,б-р,Сиреневый ,д.42/22 кор.3,7559886,муниципальный округ Восточное Измайлово,1962 +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.44,Москва,б-р Сиреневый д.44,б-р,Сиреневый ,д.44,7559890,муниципальный округ Восточное Измайлово,1966 +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.44 кор.1,Москва,б-р Сиреневый д.44 кор.1,б-р,Сиреневый ,д.44 кор.1,7831944,муниципальный округ Восточное Измайлово,2007 +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.46/35 кор.1,Москва,б-р Сиреневый д.46/35 кор.1,б-р,Сиреневый ,д.46/35 кор.1,7559899,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.46/35 кор.2,Москва,б-р Сиреневый д.46/35 кор.2,б-р,Сиреневый ,д.46/35 кор.2,7559902,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.46/35 кор.3,Москва,б-р Сиреневый д.46/35 кор.3,б-р,Сиреневый ,д.46/35 кор.3,7559908,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.46/35 кор.4,Москва,б-р Сиреневый д.46/35 кор.4,б-р,Сиреневый ,д.46/35 кор.4,7559910,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.50,Москва,б-р Сиреневый д.50,б-р,Сиреневый ,д.50,7560129,муниципальный округ Восточное Измайлово,1973 +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.52,Москва,б-р Сиреневый д.52,б-р,Сиреневый ,д.52,7560131,муниципальный округ Восточное Измайлово,1967 +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.54,Москва,б-р Сиреневый д.54,б-р,Сиреневый ,д.54,7560136,муниципальный округ Восточное Измайлово,1967 +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.56,Москва,б-р Сиреневый д.56,б-р,Сиреневый ,д.56,7560141,муниципальный округ Восточное Измайлово,1967 +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.58,Москва,б-р Сиреневый д.58,б-р,Сиреневый ,д.58,7560144,муниципальный округ Восточное Измайлово,1968 +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.60,Москва,б-р Сиреневый д.60,б-р,Сиреневый ,д.60,7560149,муниципальный округ Восточное Измайлово,1698 +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.62,Москва,б-р Сиреневый д.62,б-р,Сиреневый ,д.62,7560154,муниципальный округ Восточное Измайлово,1968 +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.64/31,Москва,б-р Сиреневый д.64/31,б-р,Сиреневый ,д.64/31,7560160,муниципальный округ Восточное Измайлово,1973 +2281095,г Москва пр-кт Измайловский д.113,Москва,пр-кт Измайловский д.113,пр-кт,Измайловский ,д.113,7561660,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва пр-кт Измайловский д.115А,Москва,пр-кт Измайловский д.115А,пр-кт,Измайловский ,д.115А,7632331,муниципальный округ Восточное Измайлово,1972 +2281095,г Москва пр-кт Измайловский д.117/1,Москва,пр-кт Измайловский д.117/1,пр-кт,Измайловский ,д.117/1,7561664,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва пр-кт Измайловский д.119,Москва,пр-кт Измайловский д.119,пр-кт,Измайловский ,д.119,7561667,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва пр-кт Измайловский д.123/1 кор.1,Москва,пр-кт Измайловский д.123/1 кор.1,пр-кт,Измайловский ,д.123/1 кор.1,7559844,муниципальный округ Восточное Измайлово,1962 +2281095,г Москва пр-кт Измайловский д.83,Москва,пр-кт Измайловский д.83,пр-кт,Измайловский ,д.83,7561601,муниципальный округ Восточное Измайлово,1963 +2281095,г Москва пр-кт Измайловский д.85,Москва,пр-кт Измайловский д.85,пр-кт,Измайловский ,д.85,7561607,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва пр-кт Измайловский д.87,Москва,пр-кт Измайловский д.87,пр-кт,Измайловский ,д.87,7561615,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва пр-кт Измайловский д.91 кор.1,Москва,пр-кт Измайловский д.91 кор.1,пр-кт,Измайловский ,д.91 кор.1,7561621,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва пр-кт Измайловский д.91 кор.2,Москва,пр-кт Измайловский д.91 кор.2,пр-кт,Измайловский ,д.91 кор.2,7561632,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва пр-кт Измайловский д.91 кор.3,Москва,пр-кт Измайловский д.91 кор.3,пр-кт,Измайловский ,д.91 кор.3,7561637,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва пр-кт Измайловский д.93 кор.1,Москва,пр-кт Измайловский д.93 кор.1,пр-кт,Измайловский ,д.93 кор.1,7561645,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва пр-кт Измайловский д.93 кор.2,Москва,пр-кт Измайловский д.93 кор.2,пр-кт,Измайловский ,д.93 кор.2,7561652,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва пр-кт Измайловский д.93 кор.3,Москва,пр-кт Измайловский д.93 кор.3,пр-кт,Измайловский ,д.93 кор.3,7561657,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 11-я д.1/89 кор.1,Москва,ул Парковая 11-я д.1/89 кор.1,ул,Парковая 11-я ,д.1/89 кор.1,7561744,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 11-я д.1/89 кор.2,Москва,ул Парковая 11-я д.1/89 кор.2,ул,Парковая 11-я ,д.1/89 кор.2,7561748,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 11-я д.10,Москва,ул Парковая 11-я д.10,ул,Парковая 11-я ,д.10,7561772,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 11-я д.14,Москва,ул Парковая 11-я д.14,ул,Парковая 11-я ,д.14,7561774,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 11-я д.34,Москва,ул Парковая 11-я д.34,ул,Парковая 11-я ,д.34,7559488,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 11-я д.38,Москва,ул Парковая 11-я д.38,ул,Парковая 11-я ,д.38,7559511,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 11-я д.6,Москва,ул Парковая 11-я д.6,ул,Парковая 11-я ,д.6,7561754,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 11-я д.8,Москва,ул Парковая 11-я д.8,ул,Парковая 11-я ,д.8,7561758,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 11-я д.9/35,Москва,ул Парковая 11-я д.9/35,ул,Парковая 11-я ,д.9/35,7561761,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 13-я д.14,Москва,ул Парковая 13-я д.14,ул,Парковая 13-я ,д.14,7559850,муниципальный округ Восточное Измайлово,1965 +2281095,г Москва ул Парковая 13-я д.14 кор.2,Москва,ул Парковая 13-я д.14 кор.2,ул,Парковая 13-я ,д.14 кор.2,7559858,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 13-я д.16 кор.1,Москва,ул Парковая 13-я д.16 кор.1,ул,Парковая 13-я ,д.16 кор.1,7559853,муниципальный округ Восточное Измайлово,1961 +2281095,г Москва ул Парковая 13-я д.16 кор.2,Москва,ул Парковая 13-я д.16 кор.2,ул,Парковая 13-я ,д.16 кор.2,7559870,муниципальный округ Восточное Измайлово,1961 +2281095,г Москва ул Парковая 13-я д.16 кор.3,Москва,ул Парковая 13-я д.16 кор.3,ул,Парковая 13-я ,д.16 кор.3,7559875,муниципальный округ Восточное Измайлово,1962 +2281095,г Москва ул Парковая 13-я д.16 кор.4,Москва,ул Парковая 13-я д.16 кор.4,ул,Парковая 13-я ,д.16 кор.4,7559881,муниципальный округ Восточное Измайлово,1962 +2281095,г Москва ул Парковая 13-я д.16 кор.5,Москва,ул Парковая 13-я д.16 кор.5,ул,Парковая 13-я ,д.16 кор.5,7559888,муниципальный округ Восточное Измайлово,1962 +2281095,г Москва ул Парковая 13-я д.16 кор.6,Москва,ул Парковая 13-я д.16 кор.6,ул,Парковая 13-я ,д.16 кор.6,7559893,муниципальный округ Восточное Измайлово,1965 +2281095,г Москва ул Парковая 13-я д.17,Москва,ул Парковая 13-я д.17,ул,Парковая 13-я ,д.17,7559525,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 13-я д.19,Москва,ул Парковая 13-я д.19,ул,Парковая 13-я ,д.19,7559532,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 13-я д.20 кор.1,Москва,ул Парковая 13-я д.20 кор.1,ул,Парковая 13-я ,д.20 кор.1,7559541,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 13-я д.20 кор.2,Москва,ул Парковая 13-я д.20 кор.2,ул,Парковая 13-я ,д.20 кор.2,7559550,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 13-я д.20 кор.3,Москва,ул Парковая 13-я д.20 кор.3,ул,Парковая 13-я ,д.20 кор.3,7559557,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 13-я д.20 кор.4,Москва,ул Парковая 13-я д.20 кор.4,ул,Парковая 13-я ,д.20 кор.4,7559563,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 13-я д.21,Москва,ул Парковая 13-я д.21,ул,Парковая 13-я ,д.21,7559575,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 13-я д.22 кор.4,Москва,ул Парковая 13-я д.22 кор.4,ул,Парковая 13-я ,д.22 кор.4,7559587,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 14-я д.3,Москва,ул Парковая 14-я д.3,ул,Парковая 14-я ,д.3,7561780,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 14-я д.3А,Москва,ул Парковая 14-я д.3А,ул,Парковая 14-я ,д.3А,7561791,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 14-я д.4,Москва,ул Парковая 14-я д.4,ул,Парковая 14-я ,д.4,7559901,муниципальный округ Восточное Измайлово,1953 +2281095,г Москва ул Парковая 14-я д.5,Москва,ул Парковая 14-я д.5,ул,Парковая 14-я ,д.5,7561799,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 15-я д.1/123 кор.2,Москва,ул Парковая 15-я д.1/123 кор.2,ул,Парковая 15-я ,д.1/123 кор.2,7559906,муниципальный округ Восточное Измайлово,1963 +2281095,г Москва ул Парковая 15-я д.16 кор.2,Москва,ул Парковая 15-я д.16 кор.2,ул,Парковая 15-я ,д.16 кор.2,8284471,муниципальный округ Восточное Измайлово,1962 +2281095,г Москва ул Парковая 15-я д.20,Москва,ул Парковая 15-я д.20,ул,Парковая 15-я ,д.20,7559911,муниципальный округ Восточное Измайлово,1974 +2281095,г Москва ул Парковая 15-я д.24 кор.1,Москва,ул Парковая 15-я д.24 кор.1,ул,Парковая 15-я ,д.24 кор.1,7559915,муниципальный округ Восточное Измайлово,1968 +2281095,г Москва ул Парковая 15-я д.24 кор.2,Москва,ул Парковая 15-я д.24 кор.2,ул,Парковая 15-я ,д.24 кор.2,7559919,муниципальный округ Восточное Измайлово,1971 +2281095,г Москва ул Парковая 15-я д.26 кор.1,Москва,ул Парковая 15-я д.26 кор.1,ул,Парковая 15-я ,д.26 кор.1,7559923,муниципальный округ Восточное Измайлово,1968 +2281095,г Москва ул Парковая 15-я д.26 кор.2,Москва,ул Парковая 15-я д.26 кор.2,ул,Парковая 15-я ,д.26 кор.2,7559928,муниципальный округ Восточное Измайлово,1968 +2281095,г Москва ул Парковая 15-я д.26 кор.3,Москва,ул Парковая 15-я д.26 кор.3,ул,Парковая 15-я ,д.26 кор.3,7559939,муниципальный округ Восточное Измайлово,1970 +2281095,г Москва ул Парковая 15-я д.26 кор.4,Москва,ул Парковая 15-я д.26 кор.4,ул,Парковая 15-я ,д.26 кор.4,7559946,муниципальный округ Восточное Измайлово,1973 +2281095,г Москва ул Парковая 15-я д.28,Москва,ул Парковая 15-я д.28,ул,Парковая 15-я ,д.28,7559952,муниципальный округ Восточное Измайлово,1989 +2281095,г Москва ул Парковая 15-я д.29 кор.1,Москва,ул Парковая 15-я д.29 кор.1,ул,Парковая 15-я ,д.29 кор.1,7559994,муниципальный округ Восточное Измайлово,1961 +2281095,г Москва ул Парковая 15-я д.29 кор.2,Москва,ул Парковая 15-я д.29 кор.2,ул,Парковая 15-я ,д.29 кор.2,7559999,муниципальный округ Восточное Измайлово,1961 +2281095,г Москва ул Парковая 15-я д.29 кор.3,Москва,ул Парковая 15-я д.29 кор.3,ул,Парковая 15-я ,д.29 кор.3,7560003,муниципальный округ Восточное Измайлово,1961 +2281095,г Москва ул Парковая 15-я д.29 кор.4,Москва,ул Парковая 15-я д.29 кор.4,ул,Парковая 15-я ,д.29 кор.4,7560007,муниципальный округ Восточное Измайлово,1962 +2281095,г Москва ул Парковая 15-я д.29 кор.5,Москва,ул Парковая 15-я д.29 кор.5,ул,Парковая 15-я ,д.29 кор.5,7560011,муниципальный округ Восточное Измайлово,1962 +2281095,г Москва ул Парковая 15-я д.33 кор.1,Москва,ул Парковая 15-я д.33 кор.1,ул,Парковая 15-я ,д.33 кор.1,7559595,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 15-я д.33 кор.2,Москва,ул Парковая 15-я д.33 кор.2,ул,Парковая 15-я ,д.33 кор.2,7559616,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 15-я д.33 кор.3,Москва,ул Парковая 15-я д.33 кор.3,ул,Парковая 15-я ,д.33 кор.3,7559818,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 15-я д.33 кор.4,Москва,ул Парковая 15-я д.33 кор.4,ул,Парковая 15-я ,д.33 кор.4,7559833,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 16-я д.19 кор.1,Москва,ул Парковая 16-я д.19 кор.1,ул,Парковая 16-я ,д.19 кор.1,7560028,муниципальный округ Восточное Измайлово,1969 +2281095,г Москва ул Парковая 16-я д.19 кор.2,Москва,ул Парковая 16-я д.19 кор.2,ул,Парковая 16-я ,д.19 кор.2,7560033,муниципальный округ Восточное Измайлово,1970 +2281095,г Москва ул Парковая 16-я д.19 кор.3,Москва,ул Парковая 16-я д.19 кор.3,ул,Парковая 16-я ,д.19 кор.3,7560036,муниципальный округ Восточное Измайлово,1972 +2281095,г Москва ул Парковая 16-я д.2,Москва,ул Парковая 16-я д.2,ул,Парковая 16-я ,д.2,7560018,муниципальный округ Восточное Измайлово,1963 +2281095,г Москва ул Парковая 16-я д.2 кор.1,Москва,ул Парковая 16-я д.2 кор.1,ул,Парковая 16-я ,д.2 кор.1,7560023,муниципальный округ Восточное Измайлово,1972 +2281095,г Москва ул Парковая 16-я д.21 кор.2,Москва,ул Парковая 16-я д.21 кор.2,ул,Парковая 16-я ,д.21 кор.2,7560039,муниципальный округ Восточное Измайлово,1966 +2281095,г Москва ул Парковая 16-я д.23,Москва,ул Парковая 16-я д.23,ул,Парковая 16-я ,д.23,7560044,муниципальный округ Восточное Измайлово,1967 +2281095,г Москва ул Парковая 16-я д.25 кор.1,Москва,ул Парковая 16-я д.25 кор.1,ул,Парковая 16-я ,д.25 кор.1,7560052,муниципальный округ Восточное Измайлово,1966 +2281095,г Москва ул Парковая 16-я д.25 кор.2,Москва,ул Парковая 16-я д.25 кор.2,ул,Парковая 16-я ,д.25 кор.2,7560056,муниципальный округ Восточное Измайлово,1965 +2281095,г Москва ул Парковая 16-я д.27,Москва,ул Парковая 16-я д.27,ул,Парковая 16-я ,д.27,7560071,муниципальный округ Восточное Измайлово,1967 +2281095,г Москва ул Парковая 16-я д.29 кор.1,Москва,ул Парковая 16-я д.29 кор.1,ул,Парковая 16-я ,д.29 кор.1,7560059,муниципальный округ Восточное Измайлово,1966 +2281095,г Москва ул Парковая 16-я д.29 кор.2,Москва,ул Парковая 16-я д.29 кор.2,ул,Парковая 16-я ,д.29 кор.2,7560067,муниципальный округ Восточное Измайлово,1966 +2281095,г Москва ул Парковая 16-я д.7,Москва,ул Парковая 16-я д.7,ул,Парковая 16-я ,д.7,7665780,муниципальный округ Восточное Измайлово,1953 +2281095,г Москва ул Парковая 9-я д.14А,Москва,ул Парковая 9-я д.14А,ул,Парковая 9-я ,д.14А,7561711,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 9-я д.16 кор.1,Москва,ул Парковая 9-я д.16 кор.1,ул,Парковая 9-я ,д.16 кор.1,7561725,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 9-я д.16 кор.2,Москва,ул Парковая 9-я д.16 кор.2,ул,Парковая 9-я ,д.16 кор.2,7561730,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 9-я д.18,Москва,ул Парковая 9-я д.18,ул,Парковая 9-я ,д.18,7561737,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 9-я д.2,Москва,ул Парковая 9-я д.2,ул,Парковая 9-я ,д.2,7561674,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 9-я д.4,Москва,ул Парковая 9-я д.4,ул,Парковая 9-я ,д.4,7561677,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 9-я д.6,Москва,ул Парковая 9-я д.6,ул,Парковая 9-я ,д.6,7561686,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 9-я д.6 кор.1,Москва,ул Парковая 9-я д.6 кор.1,ул,Парковая 9-я ,д.6 кор.1,7561696,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 9-я д.8,Москва,ул Парковая 9-я д.8,ул,Парковая 9-я ,д.8,7561703,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Верхн. д.63 кор.1,Москва,ул Первомайская Верхн. д.63 кор.1,ул,Первомайская Верхн. ,д.63 кор.1,7559913,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Верхн. д.63 кор.2,Москва,ул Первомайская Верхн. д.63 кор.2,ул,Первомайская Верхн. ,д.63 кор.2,7559918,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Верхн. д.65 кор.1,Москва,ул Первомайская Верхн. д.65 кор.1,ул,Первомайская Верхн. ,д.65 кор.1,7559922,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Верхн. д.65 кор.2,Москва,ул Первомайская Верхн. д.65 кор.2,ул,Первомайская Верхн. ,д.65 кор.2,7559927,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Верхн. д.69 кор.1,Москва,ул Первомайская Верхн. д.69 кор.1,ул,Первомайская Верхн. ,д.69 кор.1,7559934,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Верхн. д.69 кор.2,Москва,ул Первомайская Верхн. д.69 кор.2,ул,Первомайская Верхн. ,д.69 кор.2,7559936,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Верхн. д.71 кор.1,Москва,ул Первомайская Верхн. д.71 кор.1,ул,Первомайская Верхн. ,д.71 кор.1,7559942,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Верхн. д.71 кор.2,Москва,ул Первомайская Верхн. д.71 кор.2,ул,Первомайская Верхн. ,д.71 кор.2,7559948,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская д.100,Москва,ул Первомайская д.100,ул,Первомайская ,д.100,7561432,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская д.106,Москва,ул Первомайская д.106,ул,Первомайская ,д.106,7561436,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская д.110,Москва,ул Первомайская д.110,ул,Первомайская ,д.110,7560090,муниципальный округ Восточное Измайлово,1985 +2281095,г Москва ул Первомайская д.116,Москва,ул Первомайская д.116,ул,Первомайская ,д.116,7560094,муниципальный округ Восточное Измайлово,1985 +2281095,г Москва ул Первомайская д.128/9,Москва,ул Первомайская д.128/9,ул,Первомайская ,д.128/9,7560111,муниципальный округ Восточное Измайлово,1953 +2281095,г Москва ул Первомайская д.128а,Москва,ул Первомайская д.128а,ул,Первомайская ,д.128а,7560104,муниципальный округ Восточное Измайлово,1953 +2281095,г Москва ул Первомайская д.74,Москва,ул Первомайская д.74,ул,Первомайская ,д.74,7560365,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская д.76,Москва,ул Первомайская д.76,ул,Первомайская ,д.76,7560596,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская д.80,Москва,ул Первомайская д.80,ул,Первомайская ,д.80,7560605,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская д.82,Москва,ул Первомайская д.82,ул,Первомайская ,д.82,7560616,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская д.86/18,Москва,ул Первомайская д.86/18,ул,Первомайская ,д.86/18,7560625,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская д.88,Москва,ул Первомайская д.88,ул,Первомайская ,д.88,7561021,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская д.92,Москва,ул Первомайская д.92,ул,Первомайская ,д.92,7561025,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская д.94,Москва,ул Первомайская д.94,ул,Первомайская ,д.94,7561047,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Нижн. д.23,Москва,ул Первомайская Нижн. д.23,ул,Первомайская Нижн. ,д.23,7561443,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Нижн. д.24,Москва,ул Первомайская Нижн. д.24,ул,Первомайская Нижн. ,д.24,7561448,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Нижн. д.25,Москва,ул Первомайская Нижн. д.25,ул,Первомайская Нижн. ,д.25,7561452,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Нижн. д.29,Москва,ул Первомайская Нижн. д.29,ул,Первомайская Нижн. ,д.29,7561459,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Нижн. д.33,Москва,ул Первомайская Нижн. д.33,ул,Первомайская Нижн. ,д.33,7561464,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Нижн. д.41,Москва,ул Первомайская Нижн. д.41,ул,Первомайская Нижн. ,д.41,7561472,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Нижн. д.42,Москва,ул Первомайская Нижн. д.42,ул,Первомайская Нижн. ,д.42,7561482,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Нижн. д.44,Москва,ул Первомайская Нижн. д.44,ул,Первомайская Нижн. ,д.44,7561493,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Нижн. д.45,Москва,ул Первомайская Нижн. д.45,ул,Первомайская Нижн. ,д.45,7561508,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Нижн. д.46Б,Москва,ул Первомайская Нижн. д.46Б,ул,Первомайская Нижн. ,д.46Б,7561514,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Нижн. д.48/8,Москва,ул Первомайская Нижн. д.48/8,ул,Первомайская Нижн. ,д.48/8,7561521,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Нижн. д.48/9,Москва,ул Первомайская Нижн. д.48/9,ул,Первомайская Нижн. ,д.48/9,7561547,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Нижн. д.53,Москва,ул Первомайская Нижн. д.53,ул,Первомайская Нижн. ,д.53,7561565,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Нижн. д.54,Москва,ул Первомайская Нижн. д.54,ул,Первомайская Нижн. ,д.54,7561585,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Нижн. д.56/7,Москва,ул Первомайская Нижн. д.56/7,ул,Первомайская Нижн. ,д.56/7,7561592,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Нижн. д.59,Москва,ул Первомайская Нижн. д.59,ул,Первомайская Нижн. ,д.59,7655644,муниципальный округ Восточное Измайлово,1984 +2281095,г Москва ул Первомайская Нижн. д.62,Москва,ул Первомайская Нижн. д.62,ул,Первомайская Нижн. ,д.62,8064044,муниципальный округ Восточное Измайлово,1952 +2281095,г Москва ул Первомайская Нижн. д.62 кор.1,Москва,ул Первомайская Нижн. д.62 кор.1,ул,Первомайская Нижн. ,д.62 кор.1,7560082,муниципальный округ Восточное Измайлово,1988 +2281095,г Москва ул Первомайская Нижн. д.64,Москва,ул Первомайская Нижн. д.64,ул,Первомайская Нижн. ,д.64,7560088,муниципальный округ Восточное Измайлово,1953 +2281095,г Москва ул Первомайская Ср. д.31,Москва,ул Первомайская Ср. д.31,ул,Первомайская Ср. ,д.31,8432022,муниципальный округ Восточное Измайлово,1959 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.1,Москва,п Восточный ул Главная д.1,п,Восточный ул Главная ,д.1,7575955,муниципальный округ Восточный,1937 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.10,Москва,п Восточный ул Главная д.10,п,Восточный ул Главная ,д.10,7576008,муниципальный округ Восточный,1959 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.11,Москва,п Восточный ул Главная д.11,п,Восточный ул Главная ,д.11,7576012,муниципальный округ Восточный,1955 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.12,Москва,п Восточный ул Главная д.12,п,Восточный ул Главная ,д.12,7576013,муниципальный округ Восточный,1956 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.15,Москва,п Восточный ул Главная д.15,п,Восточный ул Главная ,д.15,7576018,муниципальный округ Восточный,1967 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.15А,Москва,п Восточный ул Главная д.15А,п,Восточный ул Главная ,д.15А,7576022,муниципальный округ Восточный,1964 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.16,Москва,п Восточный ул Главная д.16,п,Восточный ул Главная ,д.16,7576025,муниципальный округ Восточный,1958 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.17,Москва,п Восточный ул Главная д.17,п,Восточный ул Главная ,д.17,7576028,муниципальный округ Восточный,1969 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.18,Москва,п Восточный ул Главная д.18,п,Восточный ул Главная ,д.18,7576031,муниципальный округ Восточный,1960 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.19,Москва,п Восточный ул Главная д.19,п,Восточный ул Главная ,д.19,7576045,муниципальный округ Восточный,1972 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.19А,Москва,п Восточный ул Главная д.19А,п,Восточный ул Главная ,д.19А,7576071,муниципальный округ Восточный,1974 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.2,Москва,п Восточный ул Главная д.2,п,Восточный ул Главная ,д.2,7575969,муниципальный округ Восточный,1937 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.20,Москва,п Восточный ул Главная д.20,п,Восточный ул Главная ,д.20,7576072,муниципальный округ Восточный,1959 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.21,Москва,п Восточный ул Главная д.21,п,Восточный ул Главная ,д.21,7576083,муниципальный округ Восточный,1974 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.22,Москва,п Восточный ул Главная д.22,п,Восточный ул Главная ,д.22,7576087,муниципальный округ Восточный,1960 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.23,Москва,п Восточный ул Главная д.23,п,Восточный ул Главная ,д.23,7576093,муниципальный округ Восточный,1977 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.24,Москва,п Восточный ул Главная д.24,п,Восточный ул Главная ,д.24,7576096,муниципальный округ Восточный,1961 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.25,Москва,п Восточный ул Главная д.25,п,Восточный ул Главная ,д.25,7576100,муниципальный округ Восточный,1979 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.27,Москва,п Восточный ул Главная д.27,п,Восточный ул Главная ,д.27,7576103,муниципальный округ Восточный,1981 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.3,Москва,п Восточный ул Главная д.3,п,Восточный ул Главная ,д.3,7575971,муниципальный округ Восточный,1937 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.4,Москва,п Восточный ул Главная д.4,п,Восточный ул Главная ,д.4,7575976,муниципальный округ Восточный,1937 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.5,Москва,п Восточный ул Главная д.5,п,Восточный ул Главная ,д.5,7575980,муниципальный округ Восточный,1937 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.6,Москва,п Восточный ул Главная д.6,п,Восточный ул Главная ,д.6,7575982,муниципальный округ Восточный,1937 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.7,Москва,п Восточный ул Главная д.7,п,Восточный ул Главная ,д.7,7575987,муниципальный округ Восточный,1955 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.8,Москва,п Восточный ул Главная д.8,п,Восточный ул Главная ,д.8,7575991,муниципальный округ Восточный,1958 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.9,Москва,п Восточный ул Главная д.9,п,Восточный ул Главная ,д.9,7576005,муниципальный округ Восточный,1955 +2281096,г Москва п Восточный ул Западная д.5,Москва,п Восточный ул Западная д.5,п,Восточный ул Западная ,д.5,7599811,муниципальный округ Восточный,1949 +2281096,г Москва пгт Акулово д.10,Москва,пгт Акулово д.10,пгт,Акулово ,д.10,8250095,муниципальный округ Восточный,1993 +2281096,г Москва пгт Акулово д.11,Москва,пгт Акулово д.11,пгт,Акулово ,д.11,8250101,муниципальный округ Восточный,1993 +2281096,г Москва пгт Акулово д.13,Москва,пгт Акулово д.13,пгт,Акулово ,д.13,8250104,муниципальный округ Восточный,1993 +2281096,г Москва пгт Акулово д.14,Москва,пгт Акулово д.14,пгт,Акулово ,д.14,8250106,муниципальный округ Восточный,1993 +2281096,г Москва пгт Акулово д.15,Москва,пгт Акулово д.15,пгт,Акулово ,д.15,8250115,муниципальный округ Восточный,1993 +2281096,г Москва пгт Акулово д.16,Москва,пгт Акулово д.16,пгт,Акулово ,д.16,8250120,муниципальный округ Восточный,1993 +2281096,г Москва пгт Акулово д.22,Москва,пгт Акулово д.22,пгт,Акулово ,д.22,8250125,муниципальный округ Восточный,1993 +2281096,г Москва пгт Акулово д.24,Москва,пгт Акулово д.24,пгт,Акулово ,д.24,8250131,муниципальный округ Восточный,1993 +2281096,г Москва пгт Акулово д.33,Москва,пгт Акулово д.33,пгт,Акулово ,д.33,8250134,муниципальный округ Восточный,1993 +2281096,г Москва пгт Акулово д.4,Москва,пгт Акулово д.4,пгт,Акулово ,д.4,8250066,муниципальный округ Восточный,1993 +2281096,г Москва пгт Акулово д.6,Москва,пгт Акулово д.6,пгт,Акулово ,д.6,8250079,муниципальный округ Восточный,1993 +2281096,г Москва пгт Акулово д.7,Москва,пгт Акулово д.7,пгт,Акулово ,д.7,8250084,муниципальный округ Восточный,1993 +2281096,г Москва пгт Акулово д.9,Москва,пгт Акулово д.9,пгт,Акулово ,д.9,8250091,муниципальный округ Восточный,1993 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.1,Москва,ул 9 Мая д.1,ул,9 Мая ,д.1,7599469,муниципальный округ Восточный,1937 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.11,Москва,ул 9 Мая д.11,ул,9 Мая ,д.11,7599693,муниципальный округ Восточный,1956 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.12,Москва,ул 9 Мая д.12,ул,9 Мая ,д.12,7599698,муниципальный округ Восточный,1957 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.14,Москва,ул 9 Мая д.14,ул,9 Мая ,д.14,7599832,муниципальный округ Восточный,1957 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.14А,Москва,ул 9 Мая д.14А,ул,9 Мая ,д.14А,7599704,муниципальный округ Восточный,1964 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.15,Москва,ул 9 Мая д.15,ул,9 Мая ,д.15,7599713,муниципальный округ Восточный,1958 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.16А,Москва,ул 9 Мая д.16А,ул,9 Мая ,д.16А,7599720,муниципальный округ Восточный,1962 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.17,Москва,ул 9 Мая д.17,ул,9 Мая ,д.17,7599724,муниципальный округ Восточный,1959 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.18,Москва,ул 9 Мая д.18,ул,9 Мая ,д.18,7599728,муниципальный округ Восточный,1961 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.18А,Москва,ул 9 Мая д.18А,ул,9 Мая ,д.18А,7599735,муниципальный округ Восточный,1962 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.19,Москва,ул 9 Мая д.19,ул,9 Мая ,д.19,7599742,муниципальный округ Восточный,1960 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.20,Москва,ул 9 Мая д.20,ул,9 Мая ,д.20,7599744,муниципальный округ Восточный,1962 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.20А,Москва,ул 9 Мая д.20А,ул,9 Мая ,д.20А,7599748,муниципальный округ Восточный,1963 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.21,Москва,ул 9 Мая д.21,ул,9 Мая ,д.21,7599755,муниципальный округ Восточный,1960 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.22,Москва,ул 9 Мая д.22,ул,9 Мая ,д.22,7599767,муниципальный округ Восточный,1964 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.22А,Москва,ул 9 Мая д.22А,ул,9 Мая ,д.22А,7599772,муниципальный округ Восточный,1963 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.23,Москва,ул 9 Мая д.23,ул,9 Мая ,д.23,7599779,муниципальный округ Восточный,1994 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.24,Москва,ул 9 Мая д.24,ул,9 Мая ,д.24,7599785,муниципальный округ Восточный,1962 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.24А,Москва,ул 9 Мая д.24А,ул,9 Мая ,д.24А,7599790,муниципальный округ Восточный,1963 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.26,Москва,ул 9 Мая д.26,ул,9 Мая ,д.26,7599796,муниципальный округ Восточный,1985 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.28,Москва,ул 9 Мая д.28,ул,9 Мая ,д.28,7599802,муниципальный округ Восточный,1989 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.4,Москва,ул 9 Мая д.4,ул,9 Мая ,д.4,7599512,муниципальный округ Восточный,1948 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.5,Москва,ул 9 Мая д.5,ул,9 Мая ,д.5,7599522,муниципальный округ Восточный,1944 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.6,Москва,ул 9 Мая д.6,ул,9 Мая ,д.6,7599528,муниципальный округ Восточный,1947 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.7,Москва,ул 9 Мая д.7,ул,9 Мая ,д.7,7599536,муниципальный округ Восточный,1951 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.7А,Москва,ул 9 Мая д.7А,ул,9 Мая ,д.7А,7599546,муниципальный округ Восточный,1957 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.9,Москва,ул 9 Мая д.9,ул,9 Мая ,д.9,7599556,муниципальный округ Восточный,1960 +2281097,г Москва проезд Черницынский д.10 кор.1,Москва,проезд Черницынский д.10 кор.1,проезд,Черницынский ,д.10 кор.1,7559854,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва проезд Черницынский д.10 кор.2,Москва,проезд Черницынский д.10 кор.2,проезд,Черницынский ,д.10 кор.2,7559859,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва проезд Черницынский д.12 кор.1,Москва,проезд Черницынский д.12 кор.1,проезд,Черницынский ,д.12 кор.1,7559266,муниципальный округ Гольяново,1970 +2281097,г Москва проезд Черницынский д.4,Москва,проезд Черницынский д.4,проезд,Черницынский ,д.4,7558781,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва проезд Черницынский д.6 кор.1,Москва,проезд Черницынский д.6 кор.1,проезд,Черницынский ,д.6 кор.1,7558782,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва проезд Черницынский д.6 кор.2,Москва,проезд Черницынский д.6 кор.2,проезд,Черницынский ,д.6 кор.2,7558784,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва проезд Черницынский д.8,Москва,проезд Черницынский д.8,проезд,Черницынский ,д.8,7558786,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва проезд Черницынский д.8 строение 1,Москва,проезд Черницынский д.8 строение 1,проезд,Черницынский ,д.8 строение 1,7558788,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва ул Алтайская д.10,Москва,ул Алтайская д.10,ул,Алтайская ,д.10,7557079,муниципальный округ Гольяново,1949 +2281097,г Москва ул Алтайская д.11,Москва,ул Алтайская д.11,ул,Алтайская ,д.11,7557088,муниципальный округ Гольяново,1978 +2281097,г Москва ул Алтайская д.14,Москва,ул Алтайская д.14,ул,Алтайская ,д.14,7557089,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ул Алтайская д.15,Москва,ул Алтайская д.15,ул,Алтайская ,д.15,7557094,муниципальный округ Гольяново,1978 +2281097,г Москва ул Алтайская д.16,Москва,ул Алтайская д.16,ул,Алтайская ,д.16,7557100,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Алтайская д.17 кор.1,Москва,ул Алтайская д.17 кор.1,ул,Алтайская ,д.17 кор.1,7557104,муниципальный округ Гольяново,1980 +2281097,г Москва ул Алтайская д.17 кор.2,Москва,ул Алтайская д.17 кор.2,ул,Алтайская ,д.17 кор.2,7582137,муниципальный округ Гольяново,1980 +2281097,г Москва ул Алтайская д.18,Москва,ул Алтайская д.18,ул,Алтайская ,д.18,7557108,муниципальный округ Гольяново,1970 +2281097,г Москва ул Алтайская д.19,Москва,ул Алтайская д.19,ул,Алтайская ,д.19,7557112,муниципальный округ Гольяново,1977 +2281097,г Москва ул Алтайская д.2,Москва,ул Алтайская д.2,ул,Алтайская ,д.2,7556922,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Алтайская д.20,Москва,ул Алтайская д.20,ул,Алтайская ,д.20,7557120,муниципальный округ Гольяново,2003 +2281097,г Москва ул Алтайская д.21,Москва,ул Алтайская д.21,ул,Алтайская ,д.21,7582148,муниципальный округ Гольяново,2004 +2281097,г Москва ул Алтайская д.22,Москва,ул Алтайская д.22,ул,Алтайская ,д.22,7557122,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ул Алтайская д.24,Москва,ул Алтайская д.24,ул,Алтайская ,д.24,7557131,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ул Алтайская д.25,Москва,ул Алтайская д.25,ул,Алтайская ,д.25,7582172,муниципальный округ Гольяново,1973 +2281097,г Москва ул Алтайская д.26,Москва,ул Алтайская д.26,ул,Алтайская ,д.26,7557143,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ул Алтайская д.27,Москва,ул Алтайская д.27,ул,Алтайская ,д.27,7720073,муниципальный округ Гольяново,1973 +2281097,г Москва ул Алтайская д.29,Москва,ул Алтайская д.29,ул,Алтайская ,д.29,7557147,муниципальный округ Гольяново,1973 +2281097,г Москва ул Алтайская д.31,Москва,ул Алтайская д.31,ул,Алтайская ,д.31,7578282,муниципальный округ Гольяново,н.д. +2281097,г Москва ул Алтайская д.32,Москва,ул Алтайская д.32,ул,Алтайская ,д.32,7557151,муниципальный округ Гольяново,1979 +2281097,г Москва ул Алтайская д.33/7,Москва,ул Алтайская д.33/7,ул,Алтайская ,д.33/7,7582185,муниципальный округ Гольяново,1990 +2281097,г Москва ул Алтайская д.34,Москва,ул Алтайская д.34,ул,Алтайская ,д.34,7582192,муниципальный округ Гольяново,1981 +2281097,г Москва ул Алтайская д.4,Москва,ул Алтайская д.4,ул,Алтайская ,д.4,7582086,муниципальный округ Гольяново,1995 +2281097,г Москва ул Алтайская д.5,Москва,ул Алтайская д.5,ул,Алтайская ,д.5,7557056,муниципальный округ Гольяново,1980 +2281097,г Москва ул Алтайская д.6,Москва,ул Алтайская д.6,ул,Алтайская ,д.6,7557061,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Алтайская д.7,Москва,ул Алтайская д.7,ул,Алтайская ,д.7,7557069,муниципальный округ Гольяново,1979 +2281097,г Москва ул Алтайская д.8,Москва,ул Алтайская д.8,ул,Алтайская ,д.8,7557071,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Алтайская д.9 кор.1,Москва,ул Алтайская д.9 кор.1,ул,Алтайская ,д.9 кор.1,7557075,муниципальный округ Гольяново,1978 +2281097,г Москва ул Алтайская д.9 кор.2,Москва,ул Алтайская д.9 кор.2,ул,Алтайская ,д.9 кор.2,7798363,муниципальный округ Гольяново,н.д. +2281097,г Москва ул Амурская д.10,Москва,ул Амурская д.10,ул,Амурская ,д.10,7557166,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Амурская д.14,Москва,ул Амурская д.14,ул,Амурская ,д.14,7557169,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Амурская д.16 кор.1,Москва,ул Амурская д.16 кор.1,ул,Амурская ,д.16 кор.1,7557175,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Амурская д.19,Москва,ул Амурская д.19,ул,Амурская ,д.19,7557177,муниципальный округ Гольяново,1958 +2281097,г Москва ул Амурская д.20,Москва,ул Амурская д.20,ул,Амурская ,д.20,7557179,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Амурская д.21 кор.1,Москва,ул Амурская д.21 кор.1,ул,Амурская ,д.21 кор.1,7557182,муниципальный округ Гольяново,1959 +2281097,г Москва ул Амурская д.21 кор.2,Москва,ул Амурская д.21 кор.2,ул,Амурская ,д.21 кор.2,7557186,муниципальный округ Гольяново,1961 +2281097,г Москва ул Амурская д.21 кор.3,Москва,ул Амурская д.21 кор.3,ул,Амурская ,д.21 кор.3,7557187,муниципальный округ Гольяново,1964 +2281097,г Москва ул Амурская д.22 кор.1,Москва,ул Амурская д.22 кор.1,ул,Амурская ,д.22 кор.1,7557188,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Амурская д.23 кор.1,Москва,ул Амурская д.23 кор.1,ул,Амурская ,д.23 кор.1,7557190,муниципальный округ Гольяново,1964 +2281097,г Москва ул Амурская д.23 кор.2,Москва,ул Амурская д.23 кор.2,ул,Амурская ,д.23 кор.2,7557192,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Амурская д.23 кор.3,Москва,ул Амурская д.23 кор.3,ул,Амурская ,д.23 кор.3,7557193,муниципальный округ Гольяново,1962 +2281097,г Москва ул Амурская д.25 кор.1,Москва,ул Амурская д.25 кор.1,ул,Амурская ,д.25 кор.1,7557195,муниципальный округ Гольяново,1961 +2281097,г Москва ул Амурская д.25 кор.3,Москва,ул Амурская д.25 кор.3,ул,Амурская ,д.25 кор.3,7559869,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Амурская д.26,Москва,ул Амурская д.26,ул,Амурская ,д.26,7557196,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Амурская д.27,Москва,ул Амурская д.27,ул,Амурская ,д.27,7557200,муниципальный округ Гольяново,1963 +2281097,г Москва ул Амурская д.28,Москва,ул Амурская д.28,ул,Амурская ,д.28,7557207,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Амурская д.29,Москва,ул Амурская д.29,ул,Амурская ,д.29,7557210,муниципальный округ Гольяново,1962 +2281097,г Москва ул Амурская д.30,Москва,ул Амурская д.30,ул,Амурская ,д.30,7557216,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Амурская д.31,Москва,ул Амурская д.31,ул,Амурская ,д.31,7557220,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Амурская д.32,Москва,ул Амурская д.32,ул,Амурская ,д.32,7557223,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Амурская д.34,Москва,ул Амурская д.34,ул,Амурская ,д.34,7557229,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Амурская д.40,Москва,ул Амурская д.40,ул,Амурская ,д.40,7557232,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Амурская д.42,Москва,ул Амурская д.42,ул,Амурская ,д.42,7557233,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Амурская д.44 кор.1,Москва,ул Амурская д.44 кор.1,ул,Амурская ,д.44 кор.1,7557235,муниципальный округ Гольяново,1978 +2281097,г Москва ул Амурская д.44 кор.2,Москва,ул Амурская д.44 кор.2,ул,Амурская ,д.44 кор.2,7557236,муниципальный округ Гольяново,2009 +2281097,г Москва ул Амурская д.46,Москва,ул Амурская д.46,ул,Амурская ,д.46,7557238,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Амурская д.48,Москва,ул Амурская д.48,ул,Амурская ,д.48,7557242,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Амурская д.50 кор.1,Москва,ул Амурская д.50 кор.1,ул,Амурская ,д.50 кор.1,7557248,муниципальный округ Гольяново,1980 +2281097,г Москва ул Амурская д.52,Москва,ул Амурская д.52,ул,Амурская ,д.52,7557253,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Амурская д.52 кор.1,Москва,ул Амурская д.52 кор.1,ул,Амурская ,д.52 кор.1,7557256,муниципальный округ Гольяново,1999 +2281097,г Москва ул Амурская д.62 кор.1,Москва,ул Амурская д.62 кор.1,ул,Амурская ,д.62 кор.1,7582921,муниципальный округ Гольяново,2011 +2281097,г Москва ул Амурская д.64,Москва,ул Амурская д.64,ул,Амурская ,д.64,7557258,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Амурская д.66,Москва,ул Амурская д.66,ул,Амурская ,д.66,7557262,муниципальный округ Гольяново,1964 +2281097,г Москва ул Амурская д.68,Москва,ул Амурская д.68,ул,Амурская ,д.68,7557267,муниципальный округ Гольяново,1960 +2281097,г Москва ул Амурская д.70,Москва,ул Амурская д.70,ул,Амурская ,д.70,7557271,муниципальный округ Гольяново,1963 +2281097,г Москва ул Амурская д.74,Москва,ул Амурская д.74,ул,Амурская ,д.74,7557275,муниципальный округ Гольяново,1961 +2281097,г Москва ул Амурская д.76,Москва,ул Амурская д.76,ул,Амурская ,д.76,7582919,муниципальный округ Гольяново,2012 +2281097,г Москва ул Амурская д.8,Москва,ул Амурская д.8,ул,Амурская ,д.8,7557159,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Байкальская д.12 кор.1,Москва,ул Байкальская д.12 кор.1,ул,Байкальская ,д.12 кор.1,7557290,муниципальный округ Гольяново,1990 +2281097,г Москва ул Байкальская д.12 кор.2,Москва,ул Байкальская д.12 кор.2,ул,Байкальская ,д.12 кор.2,7557566,муниципальный округ Гольяново,1990 +2281097,г Москва ул Байкальская д.14 кор.1,Москва,ул Байкальская д.14 кор.1,ул,Байкальская ,д.14 кор.1,7557569,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Байкальская д.14 кор.2,Москва,ул Байкальская д.14 кор.2,ул,Байкальская ,д.14 кор.2,7557573,муниципальный округ Гольяново,1976 +2281097,г Москва ул Байкальская д.15,Москва,ул Байкальская д.15,ул,Байкальская ,д.15,7557575,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Байкальская д.16 кор.1,Москва,ул Байкальская д.16 кор.1,ул,Байкальская ,д.16 кор.1,7557578,муниципальный округ Гольяново,1962 +2281097,г Москва ул Байкальская д.16 кор.2,Москва,ул Байкальская д.16 кор.2,ул,Байкальская ,д.16 кор.2,7557579,муниципальный округ Гольяново,1960 +2281097,г Москва ул Байкальская д.16 кор.3,Москва,ул Байкальская д.16 кор.3,ул,Байкальская ,д.16 кор.3,7557586,муниципальный округ Гольяново,1959 +2281097,г Москва ул Байкальская д.16 кор.4,Москва,ул Байкальская д.16 кор.4,ул,Байкальская ,д.16 кор.4,7557582,муниципальный округ Гольяново,1957 +2281097,г Москва ул Байкальская д.17 кор.1,Москва,ул Байкальская д.17 кор.1,ул,Байкальская ,д.17 кор.1,7557596,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Байкальская д.17 кор.2,Москва,ул Байкальская д.17 кор.2,ул,Байкальская ,д.17 кор.2,7557600,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Байкальская д.17 кор.3,Москва,ул Байкальская д.17 кор.3,ул,Байкальская ,д.17 кор.3,7557598,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Байкальская д.17 кор.4,Москва,ул Байкальская д.17 кор.4,ул,Байкальская ,д.17 кор.4,7557623,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Байкальская д.18 кор.2,Москва,ул Байкальская д.18 кор.2,ул,Байкальская ,д.18 кор.2,7557628,муниципальный округ Гольяново,2005 +2281097,г Москва ул Байкальская д.18 кор.3,Москва,ул Байкальская д.18 кор.3,ул,Байкальская ,д.18 кор.3,7557640,муниципальный округ Гольяново,2005 +2281097,г Москва ул Байкальская д.18 кор.4,Москва,ул Байкальская д.18 кор.4,ул,Байкальская ,д.18 кор.4,7557634,муниципальный округ Гольяново,2008 +2281097,г Москва ул Байкальская д.23,Москва,ул Байкальская д.23,ул,Байкальская ,д.23,7557651,муниципальный округ Гольяново,1972 +2281097,г Москва ул Байкальская д.25 кор.1,Москва,ул Байкальская д.25 кор.1,ул,Байкальская ,д.25 кор.1,7557662,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Байкальская д.25 кор.2,Москва,ул Байкальская д.25 кор.2,ул,Байкальская ,д.25 кор.2,7559895,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Байкальская д.25 кор.3,Москва,ул Байкальская д.25 кор.3,ул,Байкальская ,д.25 кор.3,7559900,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Байкальская д.25 кор.4,Москва,ул Байкальская д.25 кор.4,ул,Байкальская ,д.25 кор.4,7559907,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Байкальская д.26/10,Москва,ул Байкальская д.26/10,ул,Байкальская ,д.26/10,7559909,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Байкальская д.27,Москва,ул Байкальская д.27,ул,Байкальская ,д.27,7557713,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Байкальская д.29,Москва,ул Байкальская д.29,ул,Байкальская ,д.29,7557705,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Байкальская д.30 кор.1,Москва,ул Байкальская д.30 кор.1,ул,Байкальская ,д.30 кор.1,7557709,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Байкальская д.30 кор.2,Москва,ул Байкальская д.30 кор.2,ул,Байкальская ,д.30 кор.2,7582200,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Байкальская д.30 кор.3,Москва,ул Байкальская д.30 кор.3,ул,Байкальская ,д.30 кор.3,7582206,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Байкальская д.30 кор.4,Москва,ул Байкальская д.30 кор.4,ул,Байкальская ,д.30 кор.4,7557737,муниципальный округ Гольяново,1964 +2281097,г Москва ул Байкальская д.31,Москва,ул Байкальская д.31,ул,Байкальская ,д.31,7557740,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Байкальская д.32,Москва,ул Байкальская д.32,ул,Байкальская ,д.32,7582214,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Байкальская д.33 кор.1,Москва,ул Байкальская д.33 кор.1,ул,Байкальская ,д.33 кор.1,7582219,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Байкальская д.33 кор.2,Москва,ул Байкальская д.33 кор.2,ул,Байкальская ,д.33 кор.2,7582236,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Байкальская д.33 кор.3,Москва,ул Байкальская д.33 кор.3,ул,Байкальская ,д.33 кор.3,7582243,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Байкальская д.33 кор.4,Москва,ул Байкальская д.33 кор.4,ул,Байкальская ,д.33 кор.4,7557741,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Байкальская д.34,Москва,ул Байкальская д.34,ул,Байкальская ,д.34,7582376,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Байкальская д.35,Москва,ул Байкальская д.35,ул,Байкальская ,д.35,7557745,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ул Байкальская д.36,Москва,ул Байкальская д.36,ул,Байкальская ,д.36,7582381,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Байкальская д.37,Москва,ул Байкальская д.37,ул,Байкальская ,д.37,7557749,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва ул Байкальская д.38 кор.1,Москва,ул Байкальская д.38 кор.1,ул,Байкальская ,д.38 кор.1,7582384,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Байкальская д.38 кор.2,Москва,ул Байкальская д.38 кор.2,ул,Байкальская ,д.38 кор.2,7557759,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Байкальская д.38 кор.3,Москва,ул Байкальская д.38 кор.3,ул,Байкальская ,д.38 кор.3,7604097,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Байкальская д.38 кор.4,Москва,ул Байкальская д.38 кор.4,ул,Байкальская ,д.38 кор.4,7557755,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ул Байкальская д.39,Москва,ул Байкальская д.39,ул,Байкальская ,д.39,7557766,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва ул Байкальская д.40/17,Москва,ул Байкальская д.40/17,ул,Байкальская ,д.40/17,7557772,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Байкальская д.41 кор.1,Москва,ул Байкальская д.41 кор.1,ул,Байкальская ,д.41 кор.1,7582387,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Байкальская д.41 кор.2,Москва,ул Байкальская д.41 кор.2,ул,Байкальская ,д.41 кор.2,7557776,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Байкальская д.41 кор.3,Москва,ул Байкальская д.41 кор.3,ул,Байкальская ,д.41 кор.3,7557806,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Байкальская д.41 кор.4,Москва,ул Байкальская д.41 кор.4,ул,Байкальская ,д.41 кор.4,7557844,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Байкальская д.42 кор.2,Москва,ул Байкальская д.42 кор.2,ул,Байкальская ,д.42 кор.2,7578507,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ул Байкальская д.42/14 кор.1,Москва,ул Байкальская д.42/14 кор.1,ул,Байкальская ,д.42/14 кор.1,7720150,муниципальный округ Гольяново,н.д. +2281097,г Москва ул Байкальская д.43,Москва,ул Байкальская д.43,ул,Байкальская ,д.43,7557833,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ул Байкальская д.44 кор.1,Москва,ул Байкальская д.44 кор.1,ул,Байкальская ,д.44 кор.1,7557854,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ул Байкальская д.44 кор.2,Москва,ул Байкальская д.44 кор.2,ул,Байкальская ,д.44 кор.2,7557858,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Байкальская д.44 кор.3,Москва,ул Байкальская д.44 кор.3,ул,Байкальская ,д.44 кор.3,7557872,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Байкальская д.44 кор.4,Москва,ул Байкальская д.44 кор.4,ул,Байкальская ,д.44 кор.4,7557865,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Байкальская д.45,Москва,ул Байкальская д.45,ул,Байкальская ,д.45,7557888,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва ул Байкальская д.46 кор.1,Москва,ул Байкальская д.46 кор.1,ул,Байкальская ,д.46 кор.1,7557881,муниципальный округ Гольяново,1970 +2281097,г Москва ул Байкальская д.47,Москва,ул Байкальская д.47,ул,Байкальская ,д.47,7557898,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ул Байкальская д.48 кор.1,Москва,ул Байкальская д.48 кор.1,ул,Байкальская ,д.48 кор.1,7557907,муниципальный округ Гольяново,1972 +2281097,г Москва ул Байкальская д.48 кор.2,Москва,ул Байкальская д.48 кор.2,ул,Байкальская ,д.48 кор.2,7557911,муниципальный округ Гольяново,1973 +2281097,г Москва ул Байкальская д.51 кор.1,Москва,ул Байкальская д.51 кор.1,ул,Байкальская ,д.51 кор.1,7557921,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва ул Байкальская д.51 кор.2,Москва,ул Байкальская д.51 кор.2,ул,Байкальская ,д.51 кор.2,7557924,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ул Байкальская д.51 кор.3,Москва,ул Байкальская д.51 кор.3,ул,Байкальская ,д.51 кор.3,7557926,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ул Байкальская д.51 кор.4,Москва,ул Байкальская д.51 кор.4,ул,Байкальская ,д.51 кор.4,7557929,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ул Байкальская д.7 кор.1,Москва,ул Байкальская д.7 кор.1,ул,Байкальская ,д.7 кор.1,8033234,муниципальный округ Гольяново,н.д. +2281097,г Москва ул Байкальская д.7 строение 1,Москва,ул Байкальская д.7 строение 1,ул,Байкальская ,д.7 строение 1,8035153,муниципальный округ Гольяново,н.д. +2281097,г Москва ул Бирюсинка д.10,Москва,ул Бирюсинка д.10,ул,Бирюсинка ,д.10,7582926,муниципальный округ Гольяново,2011 +2281097,г Москва ул Бирюсинка д.11/38,Москва,ул Бирюсинка д.11/38,ул,Бирюсинка ,д.11/38,7557931,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Бирюсинка д.13 кор.1,Москва,ул Бирюсинка д.13 кор.1,ул,Бирюсинка ,д.13 кор.1,7557937,муниципальный округ Гольяново,1964 +2281097,г Москва ул Бирюсинка д.13 кор.2,Москва,ул Бирюсинка д.13 кор.2,ул,Бирюсинка ,д.13 кор.2,7559917,муниципальный округ Гольяново,1964 +2281097,г Москва ул Бирюсинка д.15 кор.1,Москва,ул Бирюсинка д.15 кор.1,ул,Бирюсинка ,д.15 кор.1,7557940,муниципальный округ Гольяново,1964 +2281097,г Москва ул Бирюсинка д.15 кор.2,Москва,ул Бирюсинка д.15 кор.2,ул,Бирюсинка ,д.15 кор.2,7557944,муниципальный округ Гольяново,1964 +2281097,г Москва ул Иркутская д.12/14,Москва,ул Иркутская д.12/14,ул,Иркутская ,д.12/14,7557949,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва ул Иркутская д.16,Москва,ул Иркутская д.16,ул,Иркутская ,д.16,7557952,муниципальный округ Гольяново,1974 +2281097,г Москва ул Камчатская д.11,Москва,ул Камчатская д.11,ул,Камчатская ,д.11,7720036,муниципальный округ Гольяново,1990 +2281097,г Москва ул Камчатская д.19,Москва,ул Камчатская д.19,ул,Камчатская ,д.19,7582420,муниципальный округ Гольяново,1990 +2281097,г Москва ул Камчатская д.2,Москва,ул Камчатская д.2,ул,Камчатская ,д.2,7557956,муниципальный округ Гольяново,25 +2281097,г Москва ул Камчатская д.21,Москва,ул Камчатская д.21,ул,Камчатская ,д.21,7720048,муниципальный округ Гольяново,1990 +2281097,г Москва ул Камчатская д.3,Москва,ул Камчатская д.3,ул,Камчатская ,д.3,7582389,муниципальный округ Гольяново,1985 +2281097,г Москва ул Камчатская д.4,Москва,ул Камчатская д.4,ул,Камчатская ,д.4,7557960,муниципальный округ Гольяново,1972 +2281097,г Москва ул Камчатская д.4 кор.1,Москва,ул Камчатская д.4 кор.1,ул,Камчатская ,д.4 кор.1,7582391,муниципальный округ Гольяново,2007 +2281097,г Москва ул Камчатская д.4 кор.2,Москва,ул Камчатская д.4 кор.2,ул,Камчатская ,д.4 кор.2,7582396,муниципальный округ Гольяново,2008 +2281097,г Москва ул Камчатская д.5,Москва,ул Камчатская д.5,ул,Камчатская ,д.5,7582400,муниципальный округ Гольяново,1984 +2281097,г Москва ул Камчатская д.6 кор.1,Москва,ул Камчатская д.6 кор.1,ул,Камчатская ,д.6 кор.1,7557966,муниципальный округ Гольяново,1971 +2281097,г Москва ул Камчатская д.6 кор.2,Москва,ул Камчатская д.6 кор.2,ул,Камчатская ,д.6 кор.2,7557970,муниципальный округ Гольяново,1972 +2281097,г Москва ул Камчатская д.7,Москва,ул Камчатская д.7,ул,Камчатская ,д.7,7582404,муниципальный округ Гольяново,1989 +2281097,г Москва ул Камчатская д.8 кор.1,Москва,ул Камчатская д.8 кор.1,ул,Камчатская ,д.8 кор.1,7582407,муниципальный округ Гольяново,1973 +2281097,г Москва ул Камчатская д.8 кор.2,Москва,ул Камчатская д.8 кор.2,ул,Камчатская ,д.8 кор.2,7720053,муниципальный округ Гольяново,1973 +2281097,г Москва ул Красноярская д.1,Москва,ул Красноярская д.1,ул,Красноярская ,д.1,7582423,муниципальный округ Гольяново,1980 +2281097,г Москва ул Красноярская д.11,Москва,ул Красноярская д.11,ул,Красноярская ,д.11,7557979,муниципальный округ Гольяново,1979 +2281097,г Москва ул Красноярская д.13,Москва,ул Красноярская д.13,ул,Красноярская ,д.13,7557982,муниципальный округ Гольяново,1974 +2281097,г Москва ул Красноярская д.15,Москва,ул Красноярская д.15,ул,Красноярская ,д.15,7557984,муниципальный округ Гольяново,1980 +2281097,г Москва ул Красноярская д.17,Москва,ул Красноярская д.17,ул,Красноярская ,д.17,7557987,муниципальный округ Гольяново,1974 +2281097,г Москва ул Красноярская д.3 кор.1,Москва,ул Красноярская д.3 кор.1,ул,Красноярская ,д.3 кор.1,7557974,муниципальный округ Гольяново,1979 +2281097,г Москва ул Красноярская д.3 кор.2,Москва,ул Красноярская д.3 кор.2,ул,Красноярская ,д.3 кор.2,7582445,муниципальный округ Гольяново,1979 +2281097,г Москва ул Красноярская д.5/36,Москва,ул Красноярская д.5/36,ул,Красноярская ,д.5/36,7582446,муниципальный округ Гольяново,1982 +2281097,г Москва ул Красноярская д.9,Москва,ул Красноярская д.9,ул,Красноярская ,д.9,7557976,муниципальный округ Гольяново,1974 +2281097,г Москва ул Курганская д.10,Москва,ул Курганская д.10,ул,Курганская ,д.10,7583432,муниципальный округ Гольяново,1990 +2281097,г Москва ул Курганская д.12,Москва,ул Курганская д.12,ул,Курганская ,д.12,7583437,муниципальный округ Гольяново,1990 +2281097,г Москва ул Курганская д.2,Москва,ул Курганская д.2,ул,Курганская ,д.2,7604430,муниципальный округ Гольяново,1990 +2281097,г Москва ул Курганская д.3,Москва,ул Курганская д.3,ул,Курганская ,д.3,7582447,муниципальный округ Гольяново,2006 +2281097,г Москва ул Курганская д.4,Москва,ул Курганская д.4,ул,Курганская ,д.4,7583427,муниципальный округ Гольяново,1990 +2281097,г Москва ул Курганская д.6,Москва,ул Курганская д.6,ул,Курганская ,д.6,7583430,муниципальный округ Гольяново,1990 +2281097,г Москва ул Новосибирская д.1 кор.1,Москва,ул Новосибирская д.1 кор.1,ул,Новосибирская ,д.1 кор.1,8064534,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ул Новосибирская д.1 кор.2,Москва,ул Новосибирская д.1 кор.2,ул,Новосибирская ,д.1 кор.2,8064550,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва ул Новосибирская д.11,Москва,ул Новосибирская д.11,ул,Новосибирская ,д.11,7558676,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва ул Новосибирская д.3,Москва,ул Новосибирская д.3,ул,Новосибирская ,д.3,7557989,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва ул Новосибирская д.4,Москва,ул Новосибирская д.4,ул,Новосибирская ,д.4,7557993,муниципальный округ Гольяново,1976 +2281097,г Москва ул Новосибирская д.5 кор.1,Москва,ул Новосибирская д.5 кор.1,ул,Новосибирская ,д.5 кор.1,7557999,муниципальный округ Гольяново,1978 +2281097,г Москва ул Новосибирская д.5 кор.2,Москва,ул Новосибирская д.5 кор.2,ул,Новосибирская ,д.5 кор.2,7558653,муниципальный округ Гольяново,1981 +2281097,г Москва ул Новосибирская д.6 кор.1,Москва,ул Новосибирская д.6 кор.1,ул,Новосибирская ,д.6 кор.1,7558658,муниципальный округ Гольяново,1976 +2281097,г Москва ул Новосибирская д.6 кор.2,Москва,ул Новосибирская д.6 кор.2,ул,Новосибирская ,д.6 кор.2,7558660,муниципальный округ Гольяново,1976 +2281097,г Москва ул Новосибирская д.7,Москва,ул Новосибирская д.7,ул,Новосибирская ,д.7,7558663,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ул Новосибирская д.8,Москва,ул Новосибирская д.8,ул,Новосибирская ,д.8,7558666,муниципальный округ Гольяново,1976 +2281097,г Москва ул Новосибирская д.9 кор.1,Москва,ул Новосибирская д.9 кор.1,ул,Новосибирская ,д.9 кор.1,7558671,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Новосибирская д.9 кор.2,Москва,ул Новосибирская д.9 кор.2,ул,Новосибирская ,д.9 кор.2,7558674,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Сахалинская д.10/17,Москва,ул Сахалинская д.10/17,ул,Сахалинская ,д.10/17,7583448,муниципальный округ Гольяново,1989 +2281097,г Москва ул Сахалинская д.11,Москва,ул Сахалинская д.11,ул,Сахалинская ,д.11,7558699,муниципальный округ Гольяново,1970 +2281097,г Москва ул Сахалинская д.13/6 кор.1,Москва,ул Сахалинская д.13/6 кор.1,ул,Сахалинская ,д.13/6 кор.1,7558700,муниципальный округ Гольяново,1972 +2281097,г Москва ул Сахалинская д.15/15,Москва,ул Сахалинская д.15/15,ул,Сахалинская ,д.15/15,7720042,муниципальный округ Гольяново,1989 +2281097,г Москва ул Сахалинская д.4,Москва,ул Сахалинская д.4,ул,Сахалинская ,д.4,7558679,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва ул Сахалинская д.5 кор.1,Москва,ул Сахалинская д.5 кор.1,ул,Сахалинская ,д.5 кор.1,7583440,муниципальный округ Гольяново,1970 +2281097,г Москва ул Сахалинская д.5 кор.2,Москва,ул Сахалинская д.5 кор.2,ул,Сахалинская ,д.5 кор.2,7558682,муниципальный округ Гольяново,1971 +2281097,г Москва ул Сахалинская д.6 кор.1,Москва,ул Сахалинская д.6 кор.1,ул,Сахалинская ,д.6 кор.1,7558697,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва ул Сахалинская д.6 кор.2,Москва,ул Сахалинская д.6 кор.2,ул,Сахалинская ,д.6 кор.2,7583445,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва ул Сахалинская д.7 кор.1,Москва,ул Сахалинская д.7 кор.1,ул,Сахалинская ,д.7 кор.1,7558693,муниципальный округ Гольяново,1979 +2281097,г Москва ул Сахалинская д.7 кор.2,Москва,ул Сахалинская д.7 кор.2,ул,Сахалинская ,д.7 кор.2,7558695,муниципальный округ Гольяново,1971 +2281097,г Москва ул Уральская д.1,Москва,ул Уральская д.1,ул,Уральская ,д.1,7558703,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Уральская д.1 кор.1,Москва,ул Уральская д.1 кор.1,ул,Уральская ,д.1 кор.1,7582927,муниципальный округ Гольяново,2010 +2281097,г Москва ул Уральская д.11,Москва,ул Уральская д.11,ул,Уральская ,д.11,7558709,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва ул Уральская д.12/21,Москва,ул Уральская д.12/21,ул,Уральская ,д.12/21,7558710,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ул Уральская д.13,Москва,ул Уральская д.13,ул,Уральская ,д.13,7558714,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва ул Уральская д.15,Москва,ул Уральская д.15,ул,Уральская ,д.15,7558715,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Уральская д.17,Москва,ул Уральская д.17,ул,Уральская ,д.17,7558729,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва ул Уральская д.19 кор.1,Москва,ул Уральская д.19 кор.1,ул,Уральская ,д.19 кор.1,7558733,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва ул Уральская д.19 кор.3,Москва,ул Уральская д.19 кор.3,ул,Уральская ,д.19 кор.3,7558737,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ул Уральская д.19 кор.4,Москва,ул Уральская д.19 кор.4,ул,Уральская ,д.19 кор.4,7558739,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ул Уральская д.23 кор.1,Москва,ул Уральская д.23 кор.1,ул,Уральская ,д.23 кор.1,7583452,муниципальный округ Гольяново,1984 +2281097,г Москва ул Уральская д.23 кор.2,Москва,ул Уральская д.23 кор.2,ул,Уральская ,д.23 кор.2,7583455,муниципальный округ Гольяново,1985 +2281097,г Москва ул Уральская д.23 кор.3,Москва,ул Уральская д.23 кор.3,ул,Уральская ,д.23 кор.3,7583460,муниципальный округ Гольяново,1984 +2281097,г Москва ул Уральская д.23 кор.4,Москва,ул Уральская д.23 кор.4,ул,Уральская ,д.23 кор.4,7583465,муниципальный округ Гольяново,1984 +2281097,г Москва ул Уральская д.3,Москва,ул Уральская д.3,ул,Уральская ,д.3,7720094,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Уральская д.4,Москва,ул Уральская д.4,ул,Уральская ,д.4,7559926,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ул Уральская д.5,Москва,ул Уральская д.5,ул,Уральская ,д.5,7558706,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Уральская д.6 кор.1,Москва,ул Уральская д.6 кор.1,ул,Уральская ,д.6 кор.1,8034790,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ул Уральская д.6 кор.2,Москва,ул Уральская д.6 кор.2,ул,Уральская ,д.6 кор.2,7720117,муниципальный округ Гольяново,н.д. +2281097,г Москва ул Уральская д.6 кор.3,Москва,ул Уральская д.6 кор.3,ул,Уральская ,д.6 кор.3,7720139,муниципальный округ Гольяново,н.д. +2281097,г Москва ул Уральская д.6 кор.4,Москва,ул Уральская д.6 кор.4,ул,Уральская ,д.6 кор.4,7720146,муниципальный округ Гольяново,н.д. +2281097,г Москва ул Уральская д.6 кор.5,Москва,ул Уральская д.6 кор.5,ул,Уральская ,д.6 кор.5,7720114,муниципальный округ Гольяново,н.д. +2281097,г Москва ул Уральская д.6 кор.7,Москва,ул Уральская д.6 кор.7,ул,Уральская ,д.6 кор.7,7720112,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ул Уральская д.7,Москва,ул Уральская д.7,ул,Уральская ,д.7,7558707,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Уральская д.8,Москва,ул Уральская д.8,ул,Уральская ,д.8,7559929,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Уссурийская д.1 кор.1,Москва,ул Уссурийская д.1 кор.1,ул,Уссурийская ,д.1 кор.1,7558740,муниципальный округ Гольяново,1976 +2281097,г Москва ул Уссурийская д.1 кор.2,Москва,ул Уссурийская д.1 кор.2,ул,Уссурийская ,д.1 кор.2,7558741,муниципальный округ Гольяново,1970 +2281097,г Москва ул Уссурийская д.1 кор.3,Москва,ул Уссурийская д.1 кор.3,ул,Уссурийская ,д.1 кор.3,7558745,муниципальный округ Гольяново,1973 +2281097,г Москва ул Уссурийская д.10,Москва,ул Уссурийская д.10,ул,Уссурийская ,д.10,7558756,муниципальный округ Гольяново,1978 +2281097,г Москва ул Уссурийская д.11 кор.2,Москва,ул Уссурийская д.11 кор.2,ул,Уссурийская ,д.11 кор.2,7583477,муниципальный округ Гольяново,1972 +2281097,г Москва ул Уссурийская д.14,Москва,ул Уссурийская д.14,ул,Уссурийская ,д.14,7558757,муниципальный округ Гольяново,1979 +2281097,г Москва ул Уссурийская д.16,Москва,ул Уссурийская д.16,ул,Уссурийская ,д.16,7558759,муниципальный округ Гольяново,1979 +2281097,г Москва ул Уссурийская д.3 кор.1,Москва,ул Уссурийская д.3 кор.1,ул,Уссурийская ,д.3 кор.1,7558743,муниципальный округ Гольяново,1978 +2281097,г Москва ул Уссурийская д.4,Москва,ул Уссурийская д.4,ул,Уссурийская ,д.4,7558747,муниципальный округ Гольяново,1978 +2281097,г Москва ул Уссурийская д.5,Москва,ул Уссурийская д.5,ул,Уссурийская ,д.5,7558748,муниципальный округ Гольяново,1973 +2281097,г Москва ул Уссурийская д.5 кор.1,Москва,ул Уссурийская д.5 кор.1,ул,Уссурийская ,д.5 кор.1,7558749,муниципальный округ Гольяново,1970 +2281097,г Москва ул Уссурийская д.5 кор.2,Москва,ул Уссурийская д.5 кор.2,ул,Уссурийская ,д.5 кор.2,7583469,муниципальный округ Гольяново,1971 +2281097,г Москва ул Уссурийская д.5 кор.3,Москва,ул Уссурийская д.5 кор.3,ул,Уссурийская ,д.5 кор.3,7558753,муниципальный округ Гольяново,1972 +2281097,г Москва ул Уссурийская д.7,Москва,ул Уссурийская д.7,ул,Уссурийская ,д.7,7558752,муниципальный округ Гольяново,1978 +2281097,г Москва ул Уссурийская д.8,Москва,ул Уссурийская д.8,ул,Уссурийская ,д.8,7583473,муниципальный округ Гольяново,1977 +2281097,г Москва ул Уссурийская д.9,Москва,ул Уссурийская д.9,ул,Уссурийская ,д.9,7558755,муниципальный округ Гольяново,1978 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.1,Москва,ул Хабаровская д.1,ул,Хабаровская ,д.1,7558760,муниципальный округ Гольяново,1976 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.10/30,Москва,ул Хабаровская д.10/30,ул,Хабаровская ,д.10/30,7558765,муниципальный округ Гольяново,1980 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.11/28,Москва,ул Хабаровская д.11/28,ул,Хабаровская ,д.11/28,7558766,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.12/23,Москва,ул Хабаровская д.12/23,ул,Хабаровская ,д.12/23,7558767,муниципальный округ Гольяново,1974 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.14 кор.1,Москва,ул Хабаровская д.14 кор.1,ул,Хабаровская ,д.14 кор.1,7558768,муниципальный округ Гольяново,1977 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.14 кор.2,Москва,ул Хабаровская д.14 кор.2,ул,Хабаровская ,д.14 кор.2,7720061,муниципальный округ Гольяново,1973 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.16,Москва,ул Хабаровская д.16,ул,Хабаровская ,д.16,7558769,муниципальный округ Гольяново,1976 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.17/13,Москва,ул Хабаровская д.17/13,ул,Хабаровская ,д.17/13,7583502,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.18 кор.1,Москва,ул Хабаровская д.18 кор.1,ул,Хабаровская ,д.18 кор.1,7558771,муниципальный округ Гольяново,1973 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.18 кор.2,Москва,ул Хабаровская д.18 кор.2,ул,Хабаровская ,д.18 кор.2,7583523,муниципальный округ Гольяново,1973 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.19 кор.1,Москва,ул Хабаровская д.19 кор.1,ул,Хабаровская ,д.19 кор.1,7583529,муниципальный округ Гольяново,1970 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.19 кор.2,Москва,ул Хабаровская д.19 кор.2,ул,Хабаровская ,д.19 кор.2,7583534,муниципальный округ Гольяново,1971 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.19 кор.3,Москва,ул Хабаровская д.19 кор.3,ул,Хабаровская ,д.19 кор.3,7583538,муниципальный округ Гольяново,1970 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.2,Москва,ул Хабаровская д.2,ул,Хабаровская ,д.2,7583484,муниципальный округ Гольяново,1990 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.2,Москва,ул Хабаровская д.2,ул,Хабаровская ,д.2,7583483,муниципальный округ Гольяново,1990 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.20,Москва,ул Хабаровская д.20,ул,Хабаровская ,д.20,7558770,муниципальный округ Гольяново,1972 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.21,Москва,ул Хабаровская д.21,ул,Хабаровская ,д.21,7558772,муниципальный округ Гольяново,1970 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.22 кор.1,Москва,ул Хабаровская д.22 кор.1,ул,Хабаровская ,д.22 кор.1,7558773,муниципальный округ Гольяново,1972 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.22 кор.3,Москва,ул Хабаровская д.22 кор.3,ул,Хабаровская ,д.22 кор.3,7558774,муниципальный округ Гольяново,1973 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.23 кор.1,Москва,ул Хабаровская д.23 кор.1,ул,Хабаровская ,д.23 кор.1,7583542,муниципальный округ Гольяново,1970 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.23 кор.2,Москва,ул Хабаровская д.23 кор.2,ул,Хабаровская ,д.23 кор.2,7583548,муниципальный округ Гольяново,1970 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.23 кор.3,Москва,ул Хабаровская д.23 кор.3,ул,Хабаровская ,д.23 кор.3,7583555,муниципальный округ Гольяново,1970 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.24,Москва,ул Хабаровская д.24,ул,Хабаровская ,д.24,7555016,муниципальный округ Гольяново,1972 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.25,Москва,ул Хабаровская д.25,ул,Хабаровская ,д.25,7558775,муниципальный округ Гольяново,1971 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.27,Москва,ул Хабаровская д.27,ул,Хабаровская ,д.27,7558776,муниципальный округ Гольяново,1973 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.29/25,Москва,ул Хабаровская д.29/25,ул,Хабаровская ,д.29/25,7583558,муниципальный округ Гольяново,1990 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.3,Москва,ул Хабаровская д.3,ул,Хабаровская ,д.3,7558761,муниципальный округ Гольяново,1976 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.4,Москва,ул Хабаровская д.4,ул,Хабаровская ,д.4,7583488,муниципальный округ Гольяново,1986 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.5,Москва,ул Хабаровская д.5,ул,Хабаровская ,д.5,7558762,муниципальный округ Гольяново,1979 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.6 кор.1,Москва,ул Хабаровская д.6 кор.1,ул,Хабаровская ,д.6 кор.1,7583492,муниципальный округ Гольяново,1978 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.6 кор.2,Москва,ул Хабаровская д.6 кор.2,ул,Хабаровская ,д.6 кор.2,7583496,муниципальный округ Гольяново,1980 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.7/50,Москва,ул Хабаровская д.7/50,ул,Хабаровская ,д.7/50,7558763,муниципальный округ Гольяново,1973 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.8,Москва,ул Хабаровская д.8,ул,Хабаровская ,д.8,7583501,муниципальный округ Гольяново,1978 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.9,Москва,ул Хабаровская д.9,ул,Хабаровская ,д.9,7558764,муниципальный округ Гольяново,1971 +2281097,г Москва ул Чусовская д.10 кор.1,Москва,ул Чусовская д.10 кор.1,ул,Чусовская ,д.10 кор.1,8064493,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Чусовская д.10 кор.2,Москва,ул Чусовская д.10 кор.2,ул,Чусовская ,д.10 кор.2,8064510,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Чусовская д.11 кор.1,Москва,ул Чусовская д.11 кор.1,ул,Чусовская ,д.11 кор.1,7559377,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Чусовская д.11 кор.2,Москва,ул Чусовская д.11 кор.2,ул,Чусовская ,д.11 кор.2,7583591,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Чусовская д.11 кор.4,Москва,ул Чусовская д.11 кор.4,ул,Чусовская ,д.11 кор.4,7720032,муниципальный округ Гольяново,1970 +2281097,г Москва ул Чусовская д.11 кор.5,Москва,ул Чусовская д.11 кор.5,ул,Чусовская ,д.11 кор.5,7559393,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Чусовская д.11 кор.6,Москва,ул Чусовская д.11 кор.6,ул,Чусовская ,д.11 кор.6,7583598,муниципальный округ Гольяново,1964 +2281097,г Москва ул Чусовская д.11 кор.7,Москва,ул Чусовская д.11 кор.7,ул,Чусовская ,д.11 кор.7,7583607,муниципальный округ Гольяново,1964 +2281097,г Москва ул Чусовская д.11 кор.8,Москва,ул Чусовская д.11 кор.8,ул,Чусовская ,д.11 кор.8,7583613,муниципальный округ Гольяново,1964 +2281097,г Москва ул Чусовская д.13,Москва,ул Чусовская д.13,ул,Чусовская ,д.13,7559409,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Чусовская д.15,Москва,ул Чусовская д.15,ул,Чусовская ,д.15,7583614,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Чусовская д.2,Москва,ул Чусовская д.2,ул,Чусовская ,д.2,7559281,муниципальный округ Гольяново,1970 +2281097,г Москва ул Чусовская д.4 кор.1,Москва,ул Чусовская д.4 кор.1,ул,Чусовская ,д.4 кор.1,7559332,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Чусовская д.4 кор.2,Москва,ул Чусовская д.4 кор.2,ул,Чусовская ,д.4 кор.2,7559339,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Чусовская д.4 кор.3,Москва,ул Чусовская д.4 кор.3,ул,Чусовская ,д.4 кор.3,7559943,муниципальный округ Гольяново,1952 +2281097,г Москва ул Чусовская д.5,Москва,ул Чусовская д.5,ул,Чусовская ,д.5,7559345,муниципальный округ Гольяново,1971 +2281097,г Москва ул Чусовская д.5 кор.2,Москва,ул Чусовская д.5 кор.2,ул,Чусовская ,д.5 кор.2,7583564,муниципальный округ Гольяново,1999 +2281097,г Москва ул Чусовская д.6 кор.1,Москва,ул Чусовская д.6 кор.1,ул,Чусовская ,д.6 кор.1,7559357,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ул Чусовская д.6 кор.2,Москва,ул Чусовская д.6 кор.2,ул,Чусовская ,д.6 кор.2,7559951,муниципальный округ Гольяново,1978 +2281097,г Москва ул Чусовская д.6 кор.3,Москва,ул Чусовская д.6 кор.3,ул,Чусовская ,д.6 кор.3,8064520,муниципальный округ Гольяново,1984 +2281097,г Москва ул Чусовская д.7,Москва,ул Чусовская д.7,ул,Чусовская ,д.7,7559361,муниципальный округ Гольяново,70 +2281097,г Москва ул Чусовская д.8,Москва,ул Чусовская д.8,ул,Чусовская ,д.8,7559367,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ш Щелковское д.11,Москва,ш Щелковское д.11,ш,Щелковское ,д.11,7559447,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ш Щелковское д.13 кор.1,Москва,ш Щелковское д.13 кор.1,ш,Щелковское ,д.13 кор.1,7720024,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ш Щелковское д.15,Москва,ш Щелковское д.15,ш,Щелковское ,д.15,7559623,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ш Щелковское д.17 кор.1,Москва,ш Щелковское д.17 кор.1,ш,Щелковское ,д.17 кор.1,7559455,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ш Щелковское д.19,Москва,ш Щелковское д.19,ш,Щелковское ,д.19,7559465,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ш Щелковское д.21 кор.1,Москва,ш Щелковское д.21 кор.1,ш,Щелковское ,д.21 кор.1,7559459,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ш Щелковское д.21 кор.2,Москва,ш Щелковское д.21 кор.2,ш,Щелковское ,д.21 кор.2,7559477,муниципальный округ Гольяново,1990 +2281097,г Москва ш Щелковское д.25/15,Москва,ш Щелковское д.25/15,ш,Щелковское ,д.25/15,7559486,муниципальный округ Гольяново,1994 +2281097,г Москва ш Щелковское д.27,Москва,ш Щелковское д.27,ш,Щелковское ,д.27,7559501,муниципальный округ Гольяново,1995 +2281097,г Москва ш Щелковское д.31,Москва,ш Щелковское д.31,ш,Щелковское ,д.31,7559506,муниципальный округ Гольяново,1962 +2281097,г Москва ш Щелковское д.33,Москва,ш Щелковское д.33,ш,Щелковское ,д.33,7559512,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ш Щелковское д.35 кор.1,Москва,ш Щелковское д.35 кор.1,ш,Щелковское ,д.35 кор.1,7559519,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ш Щелковское д.35 кор.2,Москва,ш Щелковское д.35 кор.2,ш,Щелковское ,д.35 кор.2,7559526,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ш Щелковское д.37,Москва,ш Щелковское д.37,ш,Щелковское ,д.37,7559529,муниципальный округ Гольяново,1964 +2281097,г Москва ш Щелковское д.39,Москва,ш Щелковское д.39,ш,Щелковское ,д.39,7559535,муниципальный округ Гольяново,1964 +2281097,г Москва ш Щелковское д.41,Москва,ш Щелковское д.41,ш,Щелковское ,д.41,7559544,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ш Щелковское д.43 кор.1,Москва,ш Щелковское д.43 кор.1,ш,Щелковское ,д.43 кор.1,7559552,муниципальный округ Гольяново,1964 +2281097,г Москва ш Щелковское д.43 кор.2,Москва,ш Щелковское д.43 кор.2,ш,Щелковское ,д.43 кор.2,7559555,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ш Щелковское д.45,Москва,ш Щелковское д.45,ш,Щелковское ,д.45,7559560,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ш Щелковское д.47 кор.1,Москва,ш Щелковское д.47 кор.1,ш,Щелковское ,д.47 кор.1,7559630,муниципальный округ Гольяново,1964 +2281097,г Москва ш Щелковское д.47 кор.2,Москва,ш Щелковское д.47 кор.2,ш,Щелковское ,д.47 кор.2,7559569,муниципальный округ Гольяново,1964 +2281097,г Москва ш Щелковское д.49,Москва,ш Щелковское д.49,ш,Щелковское ,д.49,7559965,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ш Щелковское д.51,Москва,ш Щелковское д.51,ш,Щелковское ,д.51,7559573,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ш Щелковское д.53,Москва,ш Щелковское д.53,ш,Щелковское ,д.53,7559591,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ш Щелковское д.55,Москва,ш Щелковское д.55,ш,Щелковское ,д.55,7559598,муниципальный округ Гольяново,1964 +2281097,г Москва ш Щелковское д.57 кор.1,Москва,ш Щелковское д.57 кор.1,ш,Щелковское ,д.57 кор.1,7559602,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ш Щелковское д.57 кор.2,Москва,ш Щелковское д.57 кор.2,ш,Щелковское ,д.57 кор.2,7559638,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ш Щелковское д.59,Москва,ш Щелковское д.59,ш,Щелковское ,д.59,7559654,муниципальный округ Гольяново,2009 +2281097,г Москва ш Щелковское д.61,Москва,ш Щелковское д.61,ш,Щелковское ,д.61,7582923,муниципальный округ Гольяново,2010 +2281097,г Москва ш Щелковское д.63,Москва,ш Щелковское д.63,ш,Щелковское ,д.63,7559673,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ш Щелковское д.69,Москва,ш Щелковское д.69,ш,Щелковское ,д.69,7559678,муниципальный округ Гольяново,н.д. +2281097,г Москва ш Щелковское д.69 кор.1,Москва,ш Щелковское д.69 кор.1,ш,Щелковское ,д.69 кор.1,7582925,муниципальный округ Гольяново,2010 +2281097,г Москва ш Щелковское д.71 кор.1,Москва,ш Щелковское д.71 кор.1,ш,Щелковское ,д.71 кор.1,7559683,муниципальный округ Гольяново,1963 +2281097,г Москва ш Щелковское д.73,Москва,ш Щелковское д.73,ш,Щелковское ,д.73,7559687,муниципальный округ Гольяново,1963 +2281097,г Москва ш Щелковское д.77 кор.1,Москва,ш Щелковское д.77 кор.1,ш,Щелковское ,д.77 кор.1,7559690,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ш Щелковское д.77 кор.3,Москва,ш Щелковское д.77 кор.3,ш,Щелковское ,д.77 кор.3,7583836,муниципальный округ Гольяново,1980 +2281097,г Москва ш Щелковское д.77 кор.4,Москва,ш Щелковское д.77 кор.4,ш,Щелковское ,д.77 кор.4,7559693,муниципальный округ Гольяново,1979 +2281097,г Москва ш Щелковское д.79 кор.1,Москва,ш Щелковское д.79 кор.1,ш,Щелковское ,д.79 кор.1,7559753,муниципальный округ Гольяново,1971 +2281097,г Москва ш Щелковское д.79 кор.2,Москва,ш Щелковское д.79 кор.2,ш,Щелковское ,д.79 кор.2,7559761,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ш Щелковское д.81,Москва,ш Щелковское д.81,ш,Щелковское ,д.81,7559766,муниципальный округ Гольяново,1973 +2281097,г Москва ш Щелковское д.85 кор.1,Москва,ш Щелковское д.85 кор.1,ш,Щелковское ,д.85 кор.1,7559769,муниципальный округ Гольяново,1970 +2281097,г Москва ш Щелковское д.85 кор.2,Москва,ш Щелковское д.85 кор.2,ш,Щелковское ,д.85 кор.2,8064585,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва ш Щелковское д.85 кор.3,Москва,ш Щелковское д.85 кор.3,ш,Щелковское ,д.85 кор.3,7559772,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва ш Щелковское д.85 кор.4,Москва,ш Щелковское д.85 кор.4,ш,Щелковское ,д.85 кор.4,7559794,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва ш Щелковское д.85 кор.5,Москва,ш Щелковское д.85 кор.5,ш,Щелковское ,д.85 кор.5,7559799,муниципальный округ Гольяново,1985 +2281097,г Москва ш Щелковское д.87 кор.1,Москва,ш Щелковское д.87 кор.1,ш,Щелковское ,д.87 кор.1,7630381,муниципальный округ Гольяново,1970 +2281097,г Москва ш Щелковское д.89/2,Москва,ш Щелковское д.89/2,ш,Щелковское ,д.89/2,7559803,муниципальный округ Гольяново,1978 +2281097,г Москва ш Щелковское д.9,Москва,ш Щелковское д.9,ш,Щелковское ,д.9,7559413,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ш Щелковское д.91 кор.1,Москва,ш Щелковское д.91 кор.1,ш,Щелковское ,д.91 кор.1,7559808,муниципальный округ Гольяново,1977 +2281097,г Москва ш Щелковское д.91 кор.2,Москва,ш Щелковское д.91 кор.2,ш,Щелковское ,д.91 кор.2,7559819,муниципальный округ Гольяново,1976 +2281097,г Москва ш Щелковское д.91 кор.3,Москва,ш Щелковское д.91 кор.3,ш,Щелковское ,д.91 кор.3,7559825,муниципальный округ Гольяново,1976 +2281097,г Москва ш Щелковское д.93,Москва,ш Щелковское д.93,ш,Щелковское ,д.93,7559831,муниципальный округ Гольяново,2001 +2281097,г Москва ш Щелковское д.95,Москва,ш Щелковское д.95,ш,Щелковское ,д.95,7583850,муниципальный округ Гольяново,1992 +2281097,г Москва ш Щелковское д.95 кор.1,Москва,ш Щелковское д.95 кор.1,ш,Щелковское ,д.95 кор.1,7720153,муниципальный округ Гольяново,2001 +2281097,г Москва ш Щелковское д.97,Москва,ш Щелковское д.97,ш,Щелковское ,д.97,7559836,муниципальный округ Гольяново,1996 +2281098,г Москва пр-кт Зеленый д.101,Москва,пр-кт Зеленый д.101,пр-кт,Зеленый ,д.101,7988576,муниципальный округ Ивановское,1960 +2281098,г Москва пр-кт Зеленый д.103,Москва,пр-кт Зеленый д.103,пр-кт,Зеленый ,д.103,7989094,муниципальный округ Ивановское,1960 +2281098,г Москва пр-кт Зеленый д.105,Москва,пр-кт Зеленый д.105,пр-кт,Зеленый ,д.105,7989110,муниципальный округ Ивановское,1960 +2281098,г Москва пр-кт Зеленый д.89 кор.1,Москва,пр-кт Зеленый д.89 кор.1,пр-кт,Зеленый ,д.89 кор.1,7989124,муниципальный округ Ивановское,1960 +2281098,г Москва пр-кт Зеленый д.89 кор.2,Москва,пр-кт Зеленый д.89 кор.2,пр-кт,Зеленый ,д.89 кор.2,7989133,муниципальный округ Ивановское,1960 +2281098,г Москва пр-кт Зеленый д.93,Москва,пр-кт Зеленый д.93,пр-кт,Зеленый ,д.93,7989147,муниципальный округ Ивановское,1960 +2281098,г Москва пр-кт Зеленый д.95,Москва,пр-кт Зеленый д.95,пр-кт,Зеленый ,д.95,7989169,муниципальный округ Ивановское,1960 +2281098,г Москва пр-кт Зеленый д.97,Москва,пр-кт Зеленый д.97,пр-кт,Зеленый ,д.97,7989180,муниципальный округ Ивановское,1960 +2281098,г Москва пр-кт Свободный д.1 кор.1,Москва,пр-кт Свободный д.1 кор.1,пр-кт,Свободный ,д.1 кор.1,7585753,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва пр-кт Свободный д.11 кор.1,Москва,пр-кт Свободный д.11 кор.1,пр-кт,Свободный ,д.11 кор.1,7585897,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва пр-кт Свободный д.11 кор.2,Москва,пр-кт Свободный д.11 кор.2,пр-кт,Свободный ,д.11 кор.2,7585902,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва пр-кт Свободный д.11 кор.3,Москва,пр-кт Свободный д.11 кор.3,пр-кт,Свободный ,д.11 кор.3,7585904,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва пр-кт Свободный д.11 кор.4,Москва,пр-кт Свободный д.11 кор.4,пр-кт,Свободный ,д.11 кор.4,7585919,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва пр-кт Свободный д.11 кор.5,Москва,пр-кт Свободный д.11 кор.5,пр-кт,Свободный ,д.11 кор.5,8288272,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва пр-кт Свободный д.19,Москва,пр-кт Свободный д.19,пр-кт,Свободный ,д.19,7991072,муниципальный округ Ивановское,1998 +2281098,г Москва пр-кт Свободный д.5/2,Москва,пр-кт Свободный д.5/2,пр-кт,Свободный ,д.5/2,7585922,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва пр-кт Свободный д.7 кор.1,Москва,пр-кт Свободный д.7 кор.1,пр-кт,Свободный ,д.7 кор.1,7585925,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва пр-кт Свободный д.7 кор.2,Москва,пр-кт Свободный д.7 кор.2,пр-кт,Свободный ,д.7 кор.2,7585927,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва пр-кт Свободный д.9 кор.2,Москва,пр-кт Свободный д.9 кор.2,пр-кт,Свободный ,д.9 кор.2,7585930,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва пр-кт Свободный д.9 кор.3,Москва,пр-кт Свободный д.9 кор.3,пр-кт,Свободный ,д.9 кор.3,7585932,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва пр-кт Свободный д.9 кор.4,Москва,пр-кт Свободный д.9 кор.4,пр-кт,Свободный ,д.9 кор.4,7585933,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва пр-кт Федеративный д.37,Москва,пр-кт Федеративный д.37,пр-кт,Федеративный ,д.37,7991217,муниципальный округ Ивановское,1960 +2281098,г Москва пр-кт Федеративный д.39,Москва,пр-кт Федеративный д.39,пр-кт,Федеративный ,д.39,7991222,муниципальный округ Ивановское,1963 +2281098,г Москва пр-кт Федеративный д.41,Москва,пр-кт Федеративный д.41,пр-кт,Федеративный ,д.41,7991229,муниципальный округ Ивановское,1961 +2281098,г Москва пр-кт Федеративный д.43,Москва,пр-кт Федеративный д.43,пр-кт,Федеративный ,д.43,7991232,муниципальный округ Ивановское,1960 +2281098,г Москва пр-кт Федеративный д.48 кор.1,Москва,пр-кт Федеративный д.48 кор.1,пр-кт,Федеративный ,д.48 кор.1,7991237,муниципальный округ Ивановское,1960 +2281098,г Москва пр-кт Федеративный д.48 кор.2,Москва,пр-кт Федеративный д.48 кор.2,пр-кт,Федеративный ,д.48 кор.2,7991241,муниципальный округ Ивановское,1960 +2281098,г Москва пр-кт Федеративный д.50,Москва,пр-кт Федеративный д.50,пр-кт,Федеративный ,д.50,7991243,муниципальный округ Ивановское,1962 +2281098,г Москва пр-кт Федеративный д.52,Москва,пр-кт Федеративный д.52,пр-кт,Федеративный ,д.52,7991250,муниципальный округ Ивановское,1961 +2281098,г Москва пр-кт Федеративный д.54,Москва,пр-кт Федеративный д.54,пр-кт,Федеративный ,д.54,7991255,муниципальный округ Ивановское,1960 +2281098,г Москва проезд Купавенский Б. д.10,Москва,проезд Купавенский Б. д.10,проезд,Купавенский Б. ,д.10,8224447,муниципальный округ Ивановское,1975 +2281098,г Москва проезд Купавенский Б. д.12,Москва,проезд Купавенский Б. д.12,проезд,Купавенский Б. ,д.12,7989191,муниципальный округ Ивановское,1975 +2281098,г Москва проезд Купавенский Б. д.2,Москва,проезд Купавенский Б. д.2,проезд,Купавенский Б. ,д.2,8224176,муниципальный округ Ивановское,1978 +2281098,г Москва проезд Купавенский Б. д.4,Москва,проезд Купавенский Б. д.4,проезд,Купавенский Б. ,д.4,8224248,муниципальный округ Ивановское,1979 +2281098,г Москва проезд Купавенский Б. д.6,Москва,проезд Купавенский Б. д.6,проезд,Купавенский Б. ,д.6,8224324,муниципальный округ Ивановское,1975 +2281098,г Москва проезд Купавенский Б. д.8,Москва,проезд Купавенский Б. д.8,проезд,Купавенский Б. ,д.8,8224374,муниципальный округ Ивановское,1975 +2281098,г Москва проезд Купавенский М. д.1,Москва,проезд Купавенский М. д.1,проезд,Купавенский М. ,д.1,8224468,муниципальный округ Ивановское,1978 +2281098,г Москва проезд Купавенский М. д.5 кор.1,Москва,проезд Купавенский М. д.5 кор.1,проезд,Купавенский М. ,д.5 кор.1,7989205,муниципальный округ Ивановское,1976 +2281098,г Москва проезд Купавенский М. д.5 кор.2,Москва,проезд Купавенский М. д.5 кор.2,проезд,Купавенский М. ,д.5 кор.2,7989210,муниципальный округ Ивановское,1978 +2281098,г Москва проезд Купавенский М. д.7,Москва,проезд Купавенский М. д.7,проезд,Купавенский М. ,д.7,8226645,муниципальный округ Ивановское,1979 +2281098,г Москва проезд Напольный д.1,Москва,проезд Напольный д.1,проезд,Напольный ,д.1,7991419,муниципальный округ Ивановское,1960 +2281098,г Москва проезд Напольный д.12,Москва,проезд Напольный д.12,проезд,Напольный ,д.12,7990747,муниципальный округ Ивановское,1974 +2281098,г Москва проезд Напольный д.14,Москва,проезд Напольный д.14,проезд,Напольный ,д.14,7990759,муниципальный округ Ивановское,1969 +2281098,г Москва проезд Напольный д.16,Москва,проезд Напольный д.16,проезд,Напольный ,д.16,7990777,муниципальный округ Ивановское,1968 +2281098,г Москва проезд Напольный д.18,Москва,проезд Напольный д.18,проезд,Напольный ,д.18,7990782,муниципальный округ Ивановское,1969 +2281098,г Москва проезд Саперный д.14 кор.1,Москва,проезд Саперный д.14 кор.1,проезд,Саперный ,д.14 кор.1,7990977,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва проезд Саперный д.14 кор.2,Москва,проезд Саперный д.14 кор.2,проезд,Саперный ,д.14 кор.2,7990996,муниципальный округ Ивановское,1967 +2281098,г Москва проезд Саперный д.14 кор.3,Москва,проезд Саперный д.14 кор.3,проезд,Саперный ,д.14 кор.3,7991013,муниципальный округ Ивановское,1966 +2281098,г Москва проезд Саперный д.15,Москва,проезд Саперный д.15,проезд,Саперный ,д.15,7991034,муниципальный округ Ивановское,1981 +2281098,г Москва ул Магнитогорская д.11,Москва,ул Магнитогорская д.11,ул,Магнитогорская ,д.11,8226666,муниципальный округ Ивановское,1976 +2281098,г Москва ул Магнитогорская д.13,Москва,ул Магнитогорская д.13,ул,Магнитогорская ,д.13,7989219,муниципальный округ Ивановское,1977 +2281098,г Москва ул Магнитогорская д.17,Москва,ул Магнитогорская д.17,ул,Магнитогорская ,д.17,8226677,муниципальный округ Ивановское,1976 +2281098,г Москва ул Магнитогорская д.19,Москва,ул Магнитогорская д.19,ул,Магнитогорская ,д.19,8226683,муниципальный округ Ивановское,1979 +2281098,г Москва ул Магнитогорская д.21,Москва,ул Магнитогорская д.21,ул,Магнитогорская ,д.21,7585727,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Магнитогорская д.23,Москва,ул Магнитогорская д.23,ул,Магнитогорская ,д.23,8226694,муниципальный округ Ивановское,1977 +2281098,г Москва ул Магнитогорская д.25,Москва,ул Магнитогорская д.25,ул,Магнитогорская ,д.25,8226704,муниципальный округ Ивановское,1976 +2281098,г Москва ул Магнитогорская д.27,Москва,ул Магнитогорская д.27,ул,Магнитогорская ,д.27,7585729,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Магнитогорская д.3,Москва,ул Магнитогорская д.3,ул,Магнитогорская ,д.3,8226650,муниципальный округ Ивановское,1976 +2281098,г Москва ул Магнитогорская д.5,Москва,ул Магнитогорская д.5,ул,Магнитогорская ,д.5,7585731,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Магнитогорская д.7,Москва,ул Магнитогорская д.7,ул,Магнитогорская ,д.7,8226656,муниципальный округ Ивановское,1983 +2281098,г Москва ул Молостовых д.1 кор.1,Москва,ул Молостовых д.1 кор.1,ул,Молостовых ,д.1 кор.1,7989223,муниципальный округ Ивановское,1972 +2281098,г Москва ул Молостовых д.1 кор.2,Москва,ул Молостовых д.1 кор.2,ул,Молостовых ,д.1 кор.2,7989249,муниципальный округ Ивановское,1972 +2281098,г Москва ул Молостовых д.1 кор.3,Москва,ул Молостовых д.1 кор.3,ул,Молостовых ,д.1 кор.3,7991347,муниципальный округ Ивановское,1972 +2281098,г Москва ул Молостовых д.1 кор.4,Москва,ул Молостовых д.1 кор.4,ул,Молостовых ,д.1 кор.4,7989257,муниципальный округ Ивановское,1972 +2281098,г Москва ул Молостовых д.10 кор.1,Москва,ул Молостовых д.10 кор.1,ул,Молостовых ,д.10 кор.1,7585936,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Молостовых д.10 кор.2,Москва,ул Молостовых д.10 кор.2,ул,Молостовых ,д.10 кор.2,7585939,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Молостовых д.10 кор.3,Москва,ул Молостовых д.10 кор.3,ул,Молостовых ,д.10 кор.3,7585941,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Молостовых д.11 кор.1,Москва,ул Молостовых д.11 кор.1,ул,Молостовых ,д.11 кор.1,7989266,муниципальный округ Ивановское,1969 +2281098,г Москва ул Молостовых д.11 кор.2,Москва,ул Молостовых д.11 кор.2,ул,Молостовых ,д.11 кор.2,7991356,муниципальный округ Ивановское,1971 +2281098,г Москва ул Молостовых д.11 кор.3,Москва,ул Молостовых д.11 кор.3,ул,Молостовых ,д.11 кор.3,7989271,муниципальный округ Ивановское,1969 +2281098,г Москва ул Молостовых д.11 кор.4,Москва,ул Молостовых д.11 кор.4,ул,Молостовых ,д.11 кор.4,7989286,муниципальный округ Ивановское,1969 +2281098,г Москва ул Молостовых д.11 кор.5,Москва,ул Молостовых д.11 кор.5,ул,Молостовых ,д.11 кор.5,7989295,муниципальный округ Ивановское,1968 +2281098,г Москва ул Молостовых д.11 кор.6,Москва,ул Молостовых д.11 кор.6,ул,Молостовых ,д.11 кор.6,7991362,муниципальный округ Ивановское,1971 +2281098,г Москва ул Молостовых д.12,Москва,ул Молостовых д.12,ул,Молостовых ,д.12,7989307,муниципальный округ Ивановское,1969 +2281098,г Москва ул Молостовых д.13 кор.1,Москва,ул Молостовых д.13 кор.1,ул,Молостовых ,д.13 кор.1,7989314,муниципальный округ Ивановское,1973 +2281098,г Москва ул Молостовых д.13 кор.2,Москва,ул Молостовых д.13 кор.2,ул,Молостовых ,д.13 кор.2,7989320,муниципальный округ Ивановское,1968 +2281098,г Москва ул Молостовых д.13 кор.3,Москва,ул Молостовых д.13 кор.3,ул,Молостовых ,д.13 кор.3,7989334,муниципальный округ Ивановское,1969 +2281098,г Москва ул Молостовых д.13 кор.4,Москва,ул Молостовых д.13 кор.4,ул,Молостовых ,д.13 кор.4,7989348,муниципальный округ Ивановское,1970 +2281098,г Москва ул Молостовых д.14 кор.1,Москва,ул Молостовых д.14 кор.1,ул,Молостовых ,д.14 кор.1,7989362,муниципальный округ Ивановское,1968 +2281098,г Москва ул Молостовых д.14 кор.2,Москва,ул Молостовых д.14 кор.2,ул,Молостовых ,д.14 кор.2,7989384,муниципальный округ Ивановское,1968 +2281098,г Москва ул Молостовых д.14 кор.3,Москва,ул Молостовых д.14 кор.3,ул,Молостовых ,д.14 кор.3,7990420,муниципальный округ Ивановское,1968 +2281098,г Москва ул Молостовых д.14 кор.4,Москва,ул Молостовых д.14 кор.4,ул,Молостовых ,д.14 кор.4,7990429,муниципальный округ Ивановское,1973 +2281098,г Москва ул Молостовых д.14 кор.5,Москва,ул Молостовых д.14 кор.5,ул,Молостовых ,д.14 кор.5,7990433,муниципальный округ Ивановское,1972 +2281098,г Москва ул Молостовых д.14 кор.6,Москва,ул Молостовых д.14 кор.6,ул,Молостовых ,д.14 кор.6,7990440,муниципальный округ Ивановское,1973 +2281098,г Москва ул Молостовых д.15 кор.1,Москва,ул Молостовых д.15 кор.1,ул,Молостовых ,д.15 кор.1,7990443,муниципальный округ Ивановское,1970 +2281098,г Москва ул Молостовых д.15 кор.2,Москва,ул Молостовых д.15 кор.2,ул,Молостовых ,д.15 кор.2,7990448,муниципальный округ Ивановское,1968 +2281098,г Москва ул Молостовых д.15 кор.3,Москва,ул Молостовых д.15 кор.3,ул,Молостовых ,д.15 кор.3,7990454,муниципальный округ Ивановское,1970 +2281098,г Москва ул Молостовых д.15 кор.4,Москва,ул Молостовых д.15 кор.4,ул,Молостовых ,д.15 кор.4,7990461,муниципальный округ Ивановское,1969 +2281098,г Москва ул Молостовых д.15 кор.5,Москва,ул Молостовых д.15 кор.5,ул,Молостовых ,д.15 кор.5,7990464,муниципальный округ Ивановское,1968 +2281098,г Москва ул Молостовых д.16 кор.1,Москва,ул Молостовых д.16 кор.1,ул,Молостовых ,д.16 кор.1,7990478,муниципальный округ Ивановское,1973 +2281098,г Москва ул Молостовых д.16 кор.2,Москва,ул Молостовых д.16 кор.2,ул,Молостовых ,д.16 кор.2,7990486,муниципальный округ Ивановское,1970 +2281098,г Москва ул Молостовых д.16 кор.3,Москва,ул Молостовых д.16 кор.3,ул,Молостовых ,д.16 кор.3,7990493,муниципальный округ Ивановское,1970 +2281098,г Москва ул Молостовых д.17 кор.1,Москва,ул Молостовых д.17 кор.1,ул,Молостовых ,д.17 кор.1,7990509,муниципальный округ Ивановское,1974 +2281098,г Москва ул Молостовых д.17 кор.2,Москва,ул Молостовых д.17 кор.2,ул,Молостовых ,д.17 кор.2,7990651,муниципальный округ Ивановское,1972 +2281098,г Москва ул Молостовых д.19 кор.1,Москва,ул Молостовых д.19 кор.1,ул,Молостовых ,д.19 кор.1,7990661,муниципальный округ Ивановское,1970 +2281098,г Москва ул Молостовых д.19 кор.2,Москва,ул Молостовых д.19 кор.2,ул,Молостовых ,д.19 кор.2,7990670,муниципальный округ Ивановское,1969 +2281098,г Москва ул Молостовых д.19 кор.3,Москва,ул Молостовых д.19 кор.3,ул,Молостовых ,д.19 кор.3,7990675,муниципальный округ Ивановское,1973 +2281098,г Москва ул Молостовых д.19 кор.4,Москва,ул Молостовых д.19 кор.4,ул,Молостовых ,д.19 кор.4,7990683,муниципальный округ Ивановское,1972 +2281098,г Москва ул Молостовых д.2 кор.1,Москва,ул Молостовых д.2 кор.1,ул,Молостовых ,д.2 кор.1,7585942,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Молостовых д.2 кор.2,Москва,ул Молостовых д.2 кор.2,ул,Молостовых ,д.2 кор.2,7585945,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Молостовых д.21/34,Москва,ул Молостовых д.21/34,ул,Молостовых ,д.21/34,7990690,муниципальный округ Ивановское,1973 +2281098,г Москва ул Молостовых д.3 кор.1,Москва,ул Молостовых д.3 кор.1,ул,Молостовых ,д.3 кор.1,7990697,муниципальный округ Ивановское,1972 +2281098,г Москва ул Молостовых д.4 кор.2,Москва,ул Молостовых д.4 кор.2,ул,Молостовых ,д.4 кор.2,7585948,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Молостовых д.4 кор.3,Москва,ул Молостовых д.4 кор.3,ул,Молостовых ,д.4 кор.3,7585950,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Молостовых д.4 кор.4,Москва,ул Молостовых д.4 кор.4,ул,Молостовых ,д.4 кор.4,7585737,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Молостовых д.5,Москва,ул Молостовых д.5,ул,Молостовых ,д.5,7990705,муниципальный округ Ивановское,1974 +2281098,г Москва ул Молостовых д.6 кор.1,Москва,ул Молостовых д.6 кор.1,ул,Молостовых ,д.6 кор.1,7990711,муниципальный округ Ивановское,1973 +2281098,г Москва ул Молостовых д.6 кор.2,Москва,ул Молостовых д.6 кор.2,ул,Молостовых ,д.6 кор.2,7585953,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Молостовых д.6 кор.3,Москва,ул Молостовых д.6 кор.3,ул,Молостовых ,д.6 кор.3,7585955,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Молостовых д.6 кор.4,Москва,ул Молостовых д.6 кор.4,ул,Молостовых ,д.6 кор.4,7585957,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Молостовых д.8 кор.1,Москва,ул Молостовых д.8 кор.1,ул,Молостовых ,д.8 кор.1,7585739,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Молостовых д.8 кор.2,Москва,ул Молостовых д.8 кор.2,ул,Молостовых ,д.8 кор.2,7585743,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Молостовых д.8 кор.3,Москва,ул Молостовых д.8 кор.3,ул,Молостовых ,д.8 кор.3,7585747,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Молостовых д.8 кор.4,Москва,ул Молостовых д.8 кор.4,ул,Молостовых ,д.8 кор.4,7585750,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Молостовых д.9 кор.1,Москва,ул Молостовых д.9 кор.1,ул,Молостовых ,д.9 кор.1,7990724,муниципальный округ Ивановское,1972 +2281098,г Москва ул Молостовых д.9 кор.2,Москва,ул Молостовых д.9 кор.2,ул,Молостовых ,д.9 кор.2,7990734,муниципальный округ Ивановское,1997 +2281098,г Москва ул Саянская д.1/3,Москва,ул Саянская д.1/3,ул,Саянская ,д.1/3,7585662,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Саянская д.10,Москва,ул Саянская д.10,ул,Саянская ,д.10,7585959,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Саянская д.11 кор.1,Москва,ул Саянская д.11 кор.1,ул,Саянская ,д.11 кор.1,7585691,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Саянская д.11 кор.2,Москва,ул Саянская д.11 кор.2,ул,Саянская ,д.11 кор.2,7585695,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Саянская д.13 кор.1,Москва,ул Саянская д.13 кор.1,ул,Саянская ,д.13 кор.1,7585701,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Саянская д.13 кор.2,Москва,ул Саянская д.13 кор.2,ул,Саянская ,д.13 кор.2,7585704,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Саянская д.13 кор.3,Москва,ул Саянская д.13 кор.3,ул,Саянская ,д.13 кор.3,7585710,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Саянская д.14,Москва,ул Саянская д.14,ул,Саянская ,д.14,7585961,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Саянская д.15 кор.1,Москва,ул Саянская д.15 кор.1,ул,Саянская ,д.15 кор.1,7585716,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Саянская д.15 кор.2,Москва,ул Саянская д.15 кор.2,ул,Саянская ,д.15 кор.2,7585720,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Саянская д.15 кор.3,Москва,ул Саянская д.15 кор.3,ул,Саянская ,д.15 кор.3,7585683,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Саянская д.16 кор.1,Москва,ул Саянская д.16 кор.1,ул,Саянская ,д.16 кор.1,7585964,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Саянская д.16 кор.2,Москва,ул Саянская д.16 кор.2,ул,Саянская ,д.16 кор.2,7585965,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Саянская д.20,Москва,ул Саянская д.20,ул,Саянская ,д.20,7585966,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Саянская д.3 кор.1,Москва,ул Саянская д.3 кор.1,ул,Саянская ,д.3 кор.1,7991059,муниципальный округ Ивановское,1973 +2281098,г Москва ул Саянская д.3 кор.2,Москва,ул Саянская д.3 кор.2,ул,Саянская ,д.3 кор.2,7585669,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Саянская д.4,Москва,ул Саянская д.4,ул,Саянская ,д.4,7585968,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Саянская д.5 кор.1,Москва,ул Саянская д.5 кор.1,ул,Саянская ,д.5 кор.1,7759213,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Саянская д.5 кор.2,Москва,ул Саянская д.5 кор.2,ул,Саянская ,д.5 кор.2,7585672,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Саянская д.6,Москва,ул Саянская д.6,ул,Саянская ,д.6,7585972,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Саянская д.7 кор.1,Москва,ул Саянская д.7 кор.1,ул,Саянская ,д.7 кор.1,7585675,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Саянская д.8,Москва,ул Саянская д.8,ул,Саянская ,д.8,7585973,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Сталеваров д.10 кор.1,Москва,ул Сталеваров д.10 кор.1,ул,Сталеваров ,д.10 кор.1,7991370,муниципальный округ Ивановское,1972 +2281098,г Москва ул Сталеваров д.10 кор.2,Москва,ул Сталеваров д.10 кор.2,ул,Сталеваров ,д.10 кор.2,7991381,муниципальный округ Ивановское,1973 +2281098,г Москва ул Сталеваров д.10 кор.3,Москва,ул Сталеваров д.10 кор.3,ул,Сталеваров ,д.10 кор.3,7991086,муниципальный округ Ивановское,2002 +2281098,г Москва ул Сталеваров д.12 кор.1,Москва,ул Сталеваров д.12 кор.1,ул,Сталеваров ,д.12 кор.1,7991386,муниципальный округ Ивановское,1974 +2281098,г Москва ул Сталеваров д.12 кор.2,Москва,ул Сталеваров д.12 кор.2,ул,Сталеваров ,д.12 кор.2,7991396,муниципальный округ Ивановское,1973 +2281098,г Москва ул Сталеваров д.14 кор.1,Москва,ул Сталеваров д.14 кор.1,ул,Сталеваров ,д.14 кор.1,7991093,муниципальный округ Ивановское,1978 +2281098,г Москва ул Сталеваров д.14 кор.2,Москва,ул Сталеваров д.14 кор.2,ул,Сталеваров ,д.14 кор.2,7991107,муниципальный округ Ивановское,1977 +2281098,г Москва ул Сталеваров д.14 кор.3,Москва,ул Сталеваров д.14 кор.3,ул,Сталеваров ,д.14 кор.3,7991118,муниципальный округ Ивановское,1973 +2281098,г Москва ул Сталеваров д.14 кор.4,Москва,ул Сталеваров д.14 кор.4,ул,Сталеваров ,д.14 кор.4,7991408,муниципальный округ Ивановское,1970 +2281098,г Москва ул Сталеваров д.14 кор.5,Москва,ул Сталеваров д.14 кор.5,ул,Сталеваров ,д.14 кор.5,7991129,муниципальный округ Ивановское,2000 +2281098,г Москва ул Сталеваров д.16,Москва,ул Сталеваров д.16,ул,Сталеваров ,д.16,7991137,муниципальный округ Ивановское,1978 +2281098,г Москва ул Сталеваров д.18 кор.1,Москва,ул Сталеваров д.18 кор.1,ул,Сталеваров ,д.18 кор.1,7991145,муниципальный округ Ивановское,1972 +2281098,г Москва ул Сталеваров д.18 кор.2,Москва,ул Сталеваров д.18 кор.2,ул,Сталеваров ,д.18 кор.2,7991415,муниципальный округ Ивановское,1975 +2281098,г Москва ул Сталеваров д.20,Москва,ул Сталеваров д.20,ул,Сталеваров ,д.20,7991150,муниципальный округ Ивановское,1975 +2281098,г Москва ул Сталеваров д.22 кор.1,Москва,ул Сталеваров д.22 кор.1,ул,Сталеваров ,д.22 кор.1,7991160,муниципальный округ Ивановское,1972 +2281098,г Москва ул Сталеваров д.22 кор.2,Москва,ул Сталеваров д.22 кор.2,ул,Сталеваров ,д.22 кор.2,7991171,муниципальный округ Ивановское,1975 +2281098,г Москва ул Сталеваров д.24,Москва,ул Сталеваров д.24,ул,Сталеваров ,д.24,7991179,муниципальный округ Ивановское,1977 +2281098,г Москва ул Сталеваров д.26 кор.1,Москва,ул Сталеваров д.26 кор.1,ул,Сталеваров ,д.26 кор.1,7991192,муниципальный округ Ивановское,1971 +2281098,г Москва ул Сталеваров д.26 кор.2,Москва,ул Сталеваров д.26 кор.2,ул,Сталеваров ,д.26 кор.2,7991198,муниципальный округ Ивановское,1975 +2281098,г Москва ул Сталеваров д.32,Москва,ул Сталеваров д.32,ул,Сталеваров ,д.32,7991207,муниципальный округ Ивановское,1973 +2281098,г Москва ул Сталеваров д.4 кор.2,Москва,ул Сталеваров д.4 кор.2,ул,Сталеваров ,д.4 кор.2,7585758,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Сталеваров д.4 кор.3,Москва,ул Сталеваров д.4 кор.3,ул,Сталеваров ,д.4 кор.3,7991213,муниципальный округ Ивановское,1973 +2281098,г Москва ул Сталеваров д.8/22 кор.1,Москва,ул Сталеваров д.8/22 кор.1,ул,Сталеваров ,д.8/22 кор.1,7585976,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Сталеваров д.8/22 кор.2,Москва,ул Сталеваров д.8/22 кор.2,ул,Сталеваров ,д.8/22 кор.2,7585977,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Сталеваров д.8/22 кор.3,Москва,ул Сталеваров д.8/22 кор.3,ул,Сталеваров ,д.8/22 кор.3,7585979,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Сталеваров д.8/22 кор.4,Москва,ул Сталеваров д.8/22 кор.4,ул,Сталеваров ,д.8/22 кор.4,7585981,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Челябинская д.10 кор.1,Москва,ул Челябинская д.10 кор.1,ул,Челябинская ,д.10 кор.1,8226814,муниципальный округ Ивановское,1976 +2281098,г Москва ул Челябинская д.10 кор.2,Москва,ул Челябинская д.10 кор.2,ул,Челябинская ,д.10 кор.2,8226827,муниципальный округ Ивановское,1978 +2281098,г Москва ул Челябинская д.11 кор.3,Москва,ул Челябинская д.11 кор.3,ул,Челябинская ,д.11 кор.3,7991262,муниципальный округ Ивановское,1978 +2281098,г Москва ул Челябинская д.11 кор.4,Москва,ул Челябинская д.11 кор.4,ул,Челябинская ,д.11 кор.4,7991267,муниципальный округ Ивановское,1978 +2281098,г Москва ул Челябинская д.12 кор.1,Москва,ул Челябинская д.12 кор.1,ул,Челябинская ,д.12 кор.1,7991272,муниципальный округ Ивановское,1976 +2281098,г Москва ул Челябинская д.12 кор.2,Москва,ул Челябинская д.12 кор.2,ул,Челябинская ,д.12 кор.2,7991276,муниципальный округ Ивановское,1976 +2281098,г Москва ул Челябинская д.13,Москва,ул Челябинская д.13,ул,Челябинская ,д.13,8208248,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Челябинская д.14,Москва,ул Челябинская д.14,ул,Челябинская ,д.14,8226865,муниципальный округ Ивановское,1977 +2281098,г Москва ул Челябинская д.17,Москва,ул Челябинская д.17,ул,Челябинская ,д.17,7991283,муниципальный округ Ивановское,2005 +2281098,г Москва ул Челябинская д.18 кор.1,Москва,ул Челябинская д.18 кор.1,ул,Челябинская ,д.18 кор.1,7991293,муниципальный округ Ивановское,1976 +2281098,г Москва ул Челябинская д.18 кор.2,Москва,ул Челябинская д.18 кор.2,ул,Челябинская ,д.18 кор.2,8226873,муниципальный округ Ивановское,1976 +2281098,г Москва ул Челябинская д.19 кор.1,Москва,ул Челябинская д.19 кор.1,ул,Челябинская ,д.19 кор.1,8226879,муниципальный округ Ивановское,1977 +2281098,г Москва ул Челябинская д.19 кор.2,Москва,ул Челябинская д.19 кор.2,ул,Челябинская ,д.19 кор.2,8226887,муниципальный округ Ивановское,1977 +2281098,г Москва ул Челябинская д.19 кор.3,Москва,ул Челябинская д.19 кор.3,ул,Челябинская ,д.19 кор.3,7991296,муниципальный округ Ивановское,1978 +2281098,г Москва ул Челябинская д.19 кор.4,Москва,ул Челябинская д.19 кор.4,ул,Челябинская ,д.19 кор.4,8226894,муниципальный округ Ивановское,1978 +2281098,г Москва ул Челябинская д.2,Москва,ул Челябинская д.2,ул,Челябинская ,д.2,8226782,муниципальный округ Ивановское,1978 +2281098,г Москва ул Челябинская д.21,Москва,ул Челябинская д.21,ул,Челябинская ,д.21,8226905,муниципальный округ Ивановское,1976 +2281098,г Москва ул Челябинская д.22 кор.1,Москва,ул Челябинская д.22 кор.1,ул,Челябинская ,д.22 кор.1,8226908,муниципальный округ Ивановское,1978 +2281098,г Москва ул Челябинская д.22 кор.2,Москва,ул Челябинская д.22 кор.2,ул,Челябинская ,д.22 кор.2,8226917,муниципальный округ Ивановское,1978 +2281098,г Москва ул Челябинская д.23 кор.1,Москва,ул Челябинская д.23 кор.1,ул,Челябинская ,д.23 кор.1,7585762,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Челябинская д.23 кор.2,Москва,ул Челябинская д.23 кор.2,ул,Челябинская ,д.23 кор.2,7585764,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Челябинская д.24 кор.1,Москва,ул Челябинская д.24 кор.1,ул,Челябинская ,д.24 кор.1,8226921,муниципальный округ Ивановское,1977 +2281098,г Москва ул Челябинская д.24 кор.2,Москва,ул Челябинская д.24 кор.2,ул,Челябинская ,д.24 кор.2,8226928,муниципальный округ Ивановское,1977 +2281098,г Москва ул Челябинская д.24 кор.3,Москва,ул Челябинская д.24 кор.3,ул,Челябинская ,д.24 кор.3,7585768,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Челябинская д.25,Москва,ул Челябинская д.25,ул,Челябинская ,д.25,8226932,муниципальный округ Ивановское,1977 +2281098,г Москва ул Челябинская д.27 кор.1,Москва,ул Челябинская д.27 кор.1,ул,Челябинская ,д.27 кор.1,8226935,муниципальный округ Ивановское,1976 +2281098,г Москва ул Челябинская д.27 кор.2,Москва,ул Челябинская д.27 кор.2,ул,Челябинская ,д.27 кор.2,8226944,муниципальный округ Ивановское,1977 +2281098,г Москва ул Челябинская д.29,Москва,ул Челябинская д.29,ул,Челябинская ,д.29,7991299,муниципальный округ Ивановское,1977 +2281098,г Москва ул Челябинская д.3,Москва,ул Челябинская д.3,ул,Челябинская ,д.3,8226789,муниципальный округ Ивановское,1977 +2281098,г Москва ул Челябинская д.4 кор.1,Москва,ул Челябинская д.4 кор.1,ул,Челябинская ,д.4 кор.1,7991302,муниципальный округ Ивановское,1975 +2281098,г Москва ул Челябинская д.4 кор.2,Москва,ул Челябинская д.4 кор.2,ул,Челябинская ,д.4 кор.2,8226798,муниципальный округ Ивановское,1975 +2281098,г Москва ул Челябинская д.6,Москва,ул Челябинская д.6,ул,Челябинская ,д.6,8226807,муниципальный округ Ивановское,1975 +2281098,г Москва ул Чечулина д.11 кор.1,Москва,ул Чечулина д.11 кор.1,ул,Чечулина ,д.11 кор.1,7780341,муниципальный округ Ивановское,2006 +2281098,г Москва ул Чечулина д.11 кор.2,Москва,ул Чечулина д.11 кор.2,ул,Чечулина ,д.11 кор.2,7780347,муниципальный округ Ивановское,2004 +2281098,г Москва ул Чечулина д.14,Москва,ул Чечулина д.14,ул,Чечулина ,д.14,8226738,муниципальный округ Ивановское,1978 +2281098,г Москва ул Чечулина д.16,Москва,ул Чечулина д.16,ул,Чечулина ,д.16,8226743,муниципальный округ Ивановское,1979 +2281098,г Москва ул Чечулина д.18,Москва,ул Чечулина д.18,ул,Чечулина ,д.18,7585773,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Чечулина д.2,Москва,ул Чечулина д.2,ул,Чечулина ,д.2,8226723,муниципальный округ Ивановское,1987 +2281098,г Москва ул Чечулина д.22,Москва,ул Чечулина д.22,ул,Чечулина ,д.22,8226749,муниципальный округ Ивановское,1978 +2281098,г Москва ул Чечулина д.26,Москва,ул Чечулина д.26,ул,Чечулина ,д.26,8226756,муниципальный округ Ивановское,1977 +2281098,г Москва ул Чечулина д.6,Москва,ул Чечулина д.6,ул,Чечулина ,д.6,7585777,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ш Энтузиастов д.100 кор.1,Москва,ш Энтузиастов д.100 кор.1,ш,Энтузиастов ,д.100 кор.1,7585813,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ш Энтузиастов д.100 кор.2,Москва,ш Энтузиастов д.100 кор.2,ш,Энтузиастов ,д.100 кор.2,7991309,муниципальный округ Ивановское,1972 +2281098,г Москва ш Энтузиастов д.100 кор.3,Москва,ш Энтузиастов д.100 кор.3,ш,Энтузиастов ,д.100 кор.3,7991316,муниципальный округ Ивановское,1972 +2281098,г Москва ш Энтузиастов д.100 кор.6,Москва,ш Энтузиастов д.100 кор.6,ш,Энтузиастов ,д.100 кор.6,7991323,муниципальный округ Ивановское,1972 +2281098,г Москва ш Энтузиастов д.100 кор.7,Москва,ш Энтузиастов д.100 кор.7,ш,Энтузиастов ,д.100 кор.7,7991327,муниципальный округ Ивановское,1973 +2281098,г Москва ш Энтузиастов д.94 кор.1,Москва,ш Энтузиастов д.94 кор.1,ш,Энтузиастов ,д.94 кор.1,7585845,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ш Энтузиастов д.94 кор.2,Москва,ш Энтузиастов д.94 кор.2,ш,Энтузиастов ,д.94 кор.2,7991333,муниципальный округ Ивановское,1973 +2281098,г Москва ш Энтузиастов д.94 кор.3,Москва,ш Энтузиастов д.94 кор.3,ш,Энтузиастов ,д.94 кор.3,7585847,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ш Энтузиастов д.94 кор.4,Москва,ш Энтузиастов д.94 кор.4,ш,Энтузиастов ,д.94 кор.4,7585862,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ш Энтузиастов д.96 кор.1,Москва,ш Энтузиастов д.96 кор.1,ш,Энтузиастов ,д.96 кор.1,7585853,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ш Энтузиастов д.96 кор.2,Москва,ш Энтузиастов д.96 кор.2,ш,Энтузиастов ,д.96 кор.2,7585816,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ш Энтузиастов д.96 кор.3,Москва,ш Энтузиастов д.96 кор.3,ш,Энтузиастов ,д.96 кор.3,7585819,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ш Энтузиастов д.96 кор.4,Москва,ш Энтузиастов д.96 кор.4,ш,Энтузиастов ,д.96 кор.4,8191872,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ш Энтузиастов д.98 кор.1,Москва,ш Энтузиастов д.98 кор.1,ш,Энтузиастов ,д.98 кор.1,7991337,муниципальный округ Ивановское,1972 +2281098,г Москва ш Энтузиастов д.98 кор.2,Москва,ш Энтузиастов д.98 кор.2,ш,Энтузиастов ,д.98 кор.2,7585822,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ш Энтузиастов д.98 кор.3,Москва,ш Энтузиастов д.98 кор.3,ш,Энтузиастов ,д.98 кор.3,7585827,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ш Энтузиастов д.98 кор.4,Москва,ш Энтузиастов д.98 кор.4,ш,Энтузиастов ,д.98 кор.4,7991344,муниципальный округ Ивановское,1973 +2281098,г Москва ш Энтузиастов д.98 кор.5,Москва,ш Энтузиастов д.98 кор.5,ш,Энтузиастов ,д.98 кор.5,7585829,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ш Энтузиастов д.98 кор.6,Москва,ш Энтузиастов д.98 кор.6,ш,Энтузиастов ,д.98 кор.6,7585833,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ш Энтузиастов д.98 кор.7,Москва,ш Энтузиастов д.98 кор.7,ш,Энтузиастов ,д.98 кор.7,7585837,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ш Энтузиастов д.98 кор.8,Москва,ш Энтузиастов д.98 кор.8,ш,Энтузиастов ,д.98 кор.8,7585840,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281099,г Москва б-р Измайловский д.1/28,Москва,б-р Измайловский д.1/28,б-р,Измайловский ,д.1/28,7554411,муниципальный округ Измайлово,1957 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.10,Москва,б-р Измайловский д.10,б-р,Измайловский ,д.10,7575075,муниципальный округ Измайлово,1952 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.11/31,Москва,б-р Измайловский д.11/31,б-р,Измайловский ,д.11/31,7554422,муниципальный округ Измайлово,1955 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.12,Москва,б-р Измайловский д.12,б-р,Измайловский ,д.12,7575078,муниципальный округ Измайлово,1953 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.14/36,Москва,б-р Измайловский д.14/36,б-р,Измайловский ,д.14/36,7560417,муниципальный округ Измайлово,1950 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.15,Москва,б-р Измайловский д.15,б-р,Измайловский ,д.15,7560423,муниципальный округ Измайлово,1951 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.16,Москва,б-р Измайловский д.16,б-р,Измайловский ,д.16,7560426,муниципальный округ Измайлово,1973 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.18,Москва,б-р Измайловский д.18,б-р,Измайловский ,д.18,7560430,муниципальный округ Измайлово,1977 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.20/34,Москва,б-р Измайловский д.20/34,б-р,Измайловский ,д.20/34,7560433,муниципальный округ Измайлово,1949 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.22,Москва,б-р Измайловский д.22,б-р,Измайловский ,д.22,7560435,муниципальный округ Измайлово,1950 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.22а,Москва,б-р Измайловский д.22а,б-р,Измайловский ,д.22а,7560438,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.24,Москва,б-р Измайловский д.24,б-р,Измайловский ,д.24,7560453,муниципальный округ Измайлово,1950 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.3,Москва,б-р Измайловский д.3,б-р,Измайловский ,д.3,7554414,муниципальный округ Измайлово,1956 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.30,Москва,б-р Измайловский д.30,б-р,Измайловский ,д.30,7560454,муниципальный округ Измайлово,1954 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.31,Москва,б-р Измайловский д.31,б-р,Измайловский ,д.31,7560457,муниципальный округ Измайлово,1953 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.32,Москва,б-р Измайловский д.32,б-р,Измайловский ,д.32,7560461,муниципальный округ Измайлово,1989 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.32/23,Москва,б-р Измайловский д.32/23,б-р,Измайловский ,д.32/23,7560469,муниципальный округ Измайлово,1972 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.34,Москва,б-р Измайловский д.34,б-р,Измайловский ,д.34,7765102,муниципальный округ Измайлово,1989 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.37,Москва,б-р Измайловский д.37,б-р,Измайловский ,д.37,7560478,муниципальный округ Измайлово,1953 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.38,Москва,б-р Измайловский д.38,б-р,Измайловский ,д.38,7560483,муниципальный округ Измайлово,1955 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.4,Москва,б-р Измайловский д.4,б-р,Измайловский ,д.4,7575069,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.40,Москва,б-р Измайловский д.40,б-р,Измайловский ,д.40,7560486,муниципальный округ Измайлово,2000 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.59а,Москва,б-р Измайловский д.59а,б-р,Измайловский ,д.59а,7560489,муниципальный округ Измайлово,1951 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.9,Москва,б-р Измайловский д.9,б-р,Измайловский ,д.9,7554417,муниципальный округ Измайлово,1956 +2281099,г Москва б-р Сиреневый д.12 кор.1,Москва,б-р Сиреневый д.12 кор.1,б-р,Сиреневый ,д.12 кор.1,7554534,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва б-р Сиреневый д.12 кор.2,Москва,б-р Сиреневый д.12 кор.2,б-р,Сиреневый ,д.12 кор.2,7554535,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва б-р Сиреневый д.14 кор.1,Москва,б-р Сиреневый д.14 кор.1,б-р,Сиреневый ,д.14 кор.1,7554538,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва б-р Сиреневый д.14 кор.2,Москва,б-р Сиреневый д.14 кор.2,б-р,Сиреневый ,д.14 кор.2,7554541,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва б-р Сиреневый д.14 кор.3,Москва,б-р Сиреневый д.14 кор.3,б-р,Сиреневый ,д.14 кор.3,7554544,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва б-р Сиреневый д.16 кор.1,Москва,б-р Сиреневый д.16 кор.1,б-р,Сиреневый ,д.16 кор.1,7554547,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва б-р Сиреневый д.16 кор.2,Москва,б-р Сиреневый д.16 кор.2,б-р,Сиреневый ,д.16 кор.2,7554549,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва б-р Сиреневый д.28,Москва,б-р Сиреневый д.28,б-р,Сиреневый ,д.28,7560528,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва б-р Сиреневый д.32,Москва,б-р Сиреневый д.32,б-р,Сиреневый ,д.32,7560530,муниципальный округ Измайлово,1963 +2281099,г Москва б-р Сиреневый д.4 кор.3,Москва,б-р Сиреневый д.4 кор.3,б-р,Сиреневый ,д.4 кор.3,7554531,муниципальный округ Измайлово,1999 +2281099,г Москва б-р Сиреневый д.4/23,Москва,б-р Сиреневый д.4/23,б-р,Сиреневый ,д.4/23,7554527,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва пл Измайловская д.1,Москва,пл Измайловская д.1,пл,Измайловская ,д.1,7554753,муниципальный округ Измайлово,1964 +2281099,г Москва пл Измайловская д.11,Москва,пл Измайловская д.11,пл,Измайловская ,д.11,7554791,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва пл Измайловская д.13,Москва,пл Измайловская д.13,пл,Измайловская ,д.13,7554794,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва пл Измайловская д.13а,Москва,пл Измайловская д.13а,пл,Измайловская ,д.13а,7554799,муниципальный округ Измайлово,1964 +2281099,г Москва пл Измайловская д.2,Москва,пл Измайловская д.2,пл,Измайловская ,д.2,7554756,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва пл Измайловская д.3,Москва,пл Измайловская д.3,пл,Измайловская ,д.3,7554758,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва пл Измайловская д.4,Москва,пл Измайловская д.4,пл,Измайловская ,д.4,7554761,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва пл Измайловская д.4 кор.1,Москва,пл Измайловская д.4 кор.1,пл,Измайловская ,д.4 кор.1,7554762,муниципальный округ Измайлово,1974 +2281099,г Москва пл Измайловская д.5 кор.1,Москва,пл Измайловская д.5 кор.1,пл,Измайловская ,д.5 кор.1,7554765,муниципальный округ Измайлово,1949 +2281099,г Москва пл Измайловская д.6,Москва,пл Измайловская д.6,пл,Измайловская ,д.6,7554782,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва пл Измайловская д.8,Москва,пл Измайловская д.8,пл,Измайловская ,д.8,7575063,муниципальный округ Измайлово,1963 +2281099,г Москва пл Измайловская д.9 кор.1,Москва,пл Измайловская д.9 кор.1,пл,Измайловская ,д.9 кор.1,7554788,муниципальный округ Измайлово,1954 +2281099,г Москва пр-кт Измайловский д.47,Москва,пр-кт Измайловский д.47,пр-кт,Измайловский ,д.47,7554805,муниципальный округ Измайлово,1951 +2281099,г Москва пр-кт Измайловский д.49,Москва,пр-кт Измайловский д.49,пр-кт,Измайловский ,д.49,7554817,муниципальный округ Измайлово,1950 +2281099,г Москва пр-кт Измайловский д.55,Москва,пр-кт Измайловский д.55,пр-кт,Измайловский ,д.55,7554819,муниципальный округ Измайлово,1969 +2281099,г Москва пр-кт Измайловский д.57,Москва,пр-кт Измайловский д.57,пр-кт,Измайловский ,д.57,7574782,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва пр-кт Измайловский д.59,Москва,пр-кт Измайловский д.59,пр-кт,Измайловский ,д.59,7560495,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва пр-кт Измайловский д.61,Москва,пр-кт Измайловский д.61,пр-кт,Измайловский ,д.61,7560497,муниципальный округ Измайлово,1972 +2281099,г Москва пр-кт Измайловский д.63,Москва,пр-кт Измайловский д.63,пр-кт,Измайловский ,д.63,7560499,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва пр-кт Измайловский д.65,Москва,пр-кт Измайловский д.65,пр-кт,Измайловский ,д.65,7560503,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва пр-кт Измайловский д.67,Москва,пр-кт Измайловский д.67,пр-кт,Измайловский ,д.67,7560505,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва пр-кт Измайловский д.77 кор.2,Москва,пр-кт Измайловский д.77 кор.2,пр-кт,Измайловский ,д.77 кор.2,7560517,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва проезд Заводской д.10,Москва,проезд Заводской д.10,проезд,Заводской ,д.10,7575052,муниципальный округ Измайлово,1950 +2281099,г Москва проезд Заводской д.11,Москва,проезд Заводской д.11,проезд,Заводской ,д.11,7560400,муниципальный округ Измайлово,1950 +2281099,г Москва проезд Заводской д.13,Москва,проезд Заводской д.13,проезд,Заводской ,д.13,7560406,муниципальный округ Измайлово,н.д. +2281099,г Москва проезд Заводской д.15,Москва,проезд Заводской д.15,проезд,Заводской ,д.15,7560413,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва проезд Заводской д.20,Москва,проезд Заводской д.20,проезд,Заводской ,д.20,7575058,муниципальный округ Измайлово,1965 +2281099,г Москва проезд Заводской д.3,Москва,проезд Заводской д.3,проезд,Заводской ,д.3,7560395,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.13,Москва,проезд Измайловский д.13,проезд,Измайловский ,д.13,7554720,муниципальный округ Измайлово,1993 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.14 кор.1,Москва,проезд Измайловский д.14 кор.1,проезд,Измайловский ,д.14 кор.1,7554707,муниципальный округ Измайлово,1967 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.14 кор.2,Москва,проезд Измайловский д.14 кор.2,проезд,Измайловский ,д.14 кор.2,7554711,муниципальный округ Измайлово,1967 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.14 кор.3,Москва,проезд Измайловский д.14 кор.3,проезд,Измайловский ,д.14 кор.3,7554715,муниципальный округ Измайлово,1968 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.15,Москва,проезд Измайловский д.15,проезд,Измайловский ,д.15,7554717,муниципальный округ Измайлово,1999 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.16 кор.1,Москва,проезд Измайловский д.16 кор.1,проезд,Измайловский ,д.16 кор.1,7554723,муниципальный округ Измайлово,1968 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.16 кор.2,Москва,проезд Измайловский д.16 кор.2,проезд,Измайловский ,д.16 кор.2,7554725,муниципальный округ Измайлово,1968 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.18 кор.1,Москва,проезд Измайловский д.18 кор.1,проезд,Измайловский ,д.18 кор.1,7554727,муниципальный округ Измайлово,1966 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.18 кор.2,Москва,проезд Измайловский д.18 кор.2,проезд,Измайловский ,д.18 кор.2,7554732,муниципальный округ Измайлово,1966 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.20 кор.1,Москва,проезд Измайловский д.20 кор.1,проезд,Измайловский ,д.20 кор.1,7554733,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.20 кор.2,Москва,проезд Измайловский д.20 кор.2,проезд,Измайловский ,д.20 кор.2,7554735,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.20 кор.3,Москва,проезд Измайловский д.20 кор.3,проезд,Измайловский ,д.20 кор.3,7554737,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.22 кор.1,Москва,проезд Измайловский д.22 кор.1,проезд,Измайловский ,д.22 кор.1,7554739,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.22 кор.2,Москва,проезд Измайловский д.22 кор.2,проезд,Измайловский ,д.22 кор.2,7554741,муниципальный округ Измайлово,1971 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.22 кор.3,Москва,проезд Измайловский д.22 кор.3,проезд,Измайловский ,д.22 кор.3,7554743,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.24 кор.1,Москва,проезд Измайловский д.24 кор.1,проезд,Измайловский ,д.24 кор.1,7554744,муниципальный округ Измайлово,1971 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.26,Москва,проезд Измайловский д.26,проезд,Измайловский ,д.26,7554747,муниципальный округ Измайлово,1970 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.3 кор.1,Москва,проезд Измайловский д.3 кор.1,проезд,Измайловский ,д.3 кор.1,7554644,муниципальный округ Измайлово,1973 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.3 кор.2,Москва,проезд Измайловский д.3 кор.2,проезд,Измайловский ,д.3 кор.2,7554648,муниципальный округ Измайлово,1973 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.4,Москва,проезд Измайловский д.4,проезд,Измайловский ,д.4,7554650,муниципальный округ Измайлово,1953 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.5 кор.1,Москва,проезд Измайловский д.5 кор.1,проезд,Измайловский ,д.5 кор.1,7554656,муниципальный округ Измайлово,1973 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.5 кор.2,Москва,проезд Измайловский д.5 кор.2,проезд,Измайловский ,д.5 кор.2,7554657,муниципальный округ Измайлово,1973 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.6,Москва,проезд Измайловский д.6,проезд,Измайловский ,д.6,7554659,муниципальный округ Измайлово,1947 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.6 кор.1,Москва,проезд Измайловский д.6 кор.1,проезд,Измайловский ,д.6 кор.1,7554662,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.6 кор.3,Москва,проезд Измайловский д.6 кор.3,проезд,Измайловский ,д.6 кор.3,7554666,муниципальный округ Измайлово,1950 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.7 кор.1,Москва,проезд Измайловский д.7 кор.1,проезд,Измайловский ,д.7 кор.1,7554672,муниципальный округ Измайлово,1973 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.7 кор.2,Москва,проезд Измайловский д.7 кор.2,проезд,Измайловский ,д.7 кор.2,7554677,муниципальный округ Измайлово,1973 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.9 кор.1,Москва,проезд Измайловский д.9 кор.1,проезд,Измайловский ,д.9 кор.1,7554686,муниципальный округ Измайлово,1973 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.9 кор.2,Москва,проезд Измайловский д.9 кор.2,проезд,Измайловский ,д.9 кор.2,7554691,муниципальный округ Измайлово,1973 +2281099,г Москва проезд Окружной д.34 кор.1,Москва,проезд Окружной д.34 кор.1,проезд,Окружной ,д.34 кор.1,7579290,муниципальный округ Измайлово,1982 +2281099,г Москва проезд Окружной д.34 кор.2,Москва,проезд Окружной д.34 кор.2,проезд,Окружной ,д.34 кор.2,7579291,муниципальный округ Измайлово,1985 +2281099,г Москва проезд Окружной д.34 кор.3,Москва,проезд Окружной д.34 кор.3,проезд,Окружной ,д.34 кор.3,7579292,муниципальный округ Измайлово,1967 +2281099,г Москва проезд Окружной д.34 кор.4,Москва,проезд Окружной д.34 кор.4,проезд,Окружной ,д.34 кор.4,7579293,муниципальный округ Измайлово,1966 +2281099,г Москва ул Никитинская д.1 кор.1,Москва,ул Никитинская д.1 кор.1,ул,Никитинская ,д.1 кор.1,7554556,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва ул Никитинская д.1 кор.2,Москва,ул Никитинская д.1 кор.2,ул,Никитинская ,д.1 кор.2,7554561,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва ул Никитинская д.1 кор.3,Москва,ул Никитинская д.1 кор.3,ул,Никитинская ,д.1 кор.3,7554565,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва ул Никитинская д.11,Москва,ул Никитинская д.11,ул,Никитинская ,д.11,7554592,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва ул Никитинская д.12,Москва,ул Никитинская д.12,ул,Никитинская ,д.12,7554597,муниципальный округ Измайлово,1967 +2281099,г Москва ул Никитинская д.15 кор.1,Москва,ул Никитинская д.15 кор.1,ул,Никитинская ,д.15 кор.1,7554604,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва ул Никитинская д.15 кор.2,Москва,ул Никитинская д.15 кор.2,ул,Никитинская ,д.15 кор.2,7554611,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Никитинская д.15 кор.3,Москва,ул Никитинская д.15 кор.3,ул,Никитинская ,д.15 кор.3,7554618,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Никитинская д.17 кор.2,Москва,ул Никитинская д.17 кор.2,ул,Никитинская ,д.17 кор.2,7554621,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Никитинская д.17 кор.3,Москва,ул Никитинская д.17 кор.3,ул,Никитинская ,д.17 кор.3,7560521,муниципальный округ Измайлово,1971 +2281099,г Москва ул Никитинская д.19 кор.1,Москва,ул Никитинская д.19 кор.1,ул,Никитинская ,д.19 кор.1,7554626,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва ул Никитинская д.19 кор.2,Москва,ул Никитинская д.19 кор.2,ул,Никитинская ,д.19 кор.2,7554630,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва ул Никитинская д.19 кор.3,Москва,ул Никитинская д.19 кор.3,ул,Никитинская ,д.19 кор.3,7554634,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва ул Никитинская д.2,Москва,ул Никитинская д.2,ул,Никитинская ,д.2,7554567,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Никитинская д.21 кор.1,Москва,ул Никитинская д.21 кор.1,ул,Никитинская ,д.21 кор.1,7560524,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Никитинская д.21 кор.2,Москва,ул Никитинская д.21 кор.2,ул,Никитинская ,д.21 кор.2,7554636,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Никитинская д.21 кор.3,Москва,ул Никитинская д.21 кор.3,ул,Никитинская ,д.21 кор.3,7554639,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Никитинская д.4,Москва,ул Никитинская д.4,ул,Никитинская ,д.4,7554571,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Никитинская д.5,Москва,ул Никитинская д.5,ул,Никитинская ,д.5,7554573,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва ул Никитинская д.6,Москва,ул Никитинская д.6,ул,Никитинская ,д.6,7554575,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Никитинская д.8 кор.1,Москва,ул Никитинская д.8 кор.1,ул,Никитинская ,д.8 кор.1,7554579,муниципальный округ Измайлово,1965 +2281099,г Москва ул Никитинская д.8 кор.2,Москва,ул Никитинская д.8 кор.2,ул,Никитинская ,д.8 кор.2,7554585,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва ул Никитинская д.9,Москва,ул Никитинская д.9,ул,Никитинская ,д.9,7554588,муниципальный округ Измайлово,1967 +2281099,г Москва ул Парковая 1-я д.1/51,Москва,ул Парковая 1-я д.1/51,ул,Парковая 1-я ,д.1/51,7554843,муниципальный округ Измайлово,1950 +2281099,г Москва ул Парковая 1-я д.11,Москва,ул Парковая 1-я д.11,ул,Парковая 1-я ,д.11,7554870,муниципальный округ Измайлово,1964 +2281099,г Москва ул Парковая 1-я д.14,Москва,ул Парковая 1-я д.14,ул,Парковая 1-я ,д.14,7554875,муниципальный округ Измайлово,1957 +2281099,г Москва ул Парковая 1-я д.4,Москва,ул Парковая 1-я д.4,ул,Парковая 1-я ,д.4,7554847,муниципальный округ Измайлово,1965 +2281099,г Москва ул Парковая 1-я д.5/7,Москва,ул Парковая 1-я д.5/7,ул,Парковая 1-я ,д.5/7,7554852,муниципальный округ Измайлово,1954 +2281099,г Москва ул Парковая 1-я д.7а кор.2,Москва,ул Парковая 1-я д.7а кор.2,ул,Парковая 1-я ,д.7а кор.2,7554858,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 1-я д.8,Москва,ул Парковая 1-я д.8,ул,Парковая 1-я ,д.8,7554862,муниципальный округ Измайлово,1968 +2281099,г Москва ул Парковая 1-я д.9 кор.2,Москва,ул Парковая 1-я д.9 кор.2,ул,Парковая 1-я ,д.9 кор.2,7554866,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва ул Парковая 1-я д.9 кор.3,Москва,ул Парковая 1-я д.9 кор.3,ул,Парковая 1-я ,д.9 кор.3,8246392,муниципальный округ Измайлово,н.д. +2281099,г Москва ул Парковая 10-я д.15,Москва,ул Парковая 10-я д.15,ул,Парковая 10-я ,д.15,7566291,муниципальный округ Измайлово,1983 +2281099,г Москва ул Парковая 10-я д.17,Москва,ул Парковая 10-я д.17,ул,Парковая 10-я ,д.17,7566293,муниципальный округ Измайлово,1985 +2281099,г Москва ул Парковая 10-я д.4,Москва,ул Парковая 10-я д.4,ул,Парковая 10-я ,д.4,7566288,муниципальный округ Измайлово,1968 +2281099,г Москва ул Парковая 10-я д.6,Москва,ул Парковая 10-я д.6,ул,Парковая 10-я ,д.6,7566289,муниципальный округ Измайлово,1974 +2281099,г Москва ул Парковая 11-я д.19,Москва,ул Парковая 11-я д.19,ул,Парковая 11-я ,д.19,7566297,муниципальный округ Измайлово,1967 +2281099,г Москва ул Парковая 11-я д.21,Москва,ул Парковая 11-я д.21,ул,Парковая 11-я ,д.21,7566301,муниципальный округ Измайлово,1972 +2281099,г Москва ул Парковая 11-я д.25,Москва,ул Парковая 11-я д.25,ул,Парковая 11-я ,д.25,7566304,муниципальный округ Измайлово,2001 +2281099,г Москва ул Парковая 11-я д.29,Москва,ул Парковая 11-я д.29,ул,Парковая 11-я ,д.29,7566309,муниципальный округ Измайлово,1982 +2281099,г Москва ул Парковая 11-я д.31,Москва,ул Парковая 11-я д.31,ул,Парковая 11-я ,д.31,7566310,муниципальный округ Измайлово,1957 +2281099,г Москва ул Парковая 11-я д.37 кор.1,Москва,ул Парковая 11-я д.37 кор.1,ул,Парковая 11-я ,д.37 кор.1,7566314,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Парковая 11-я д.37 кор.2,Москва,ул Парковая 11-я д.37 кор.2,ул,Парковая 11-я ,д.37 кор.2,7566316,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 11-я д.37 кор.3,Москва,ул Парковая 11-я д.37 кор.3,ул,Парковая 11-я ,д.37 кор.3,7566320,муниципальный округ Измайлово,1963 +2281099,г Москва ул Парковая 11-я д.39 кор.1,Москва,ул Парковая 11-я д.39 кор.1,ул,Парковая 11-я ,д.39 кор.1,7566321,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва ул Парковая 11-я д.39 кор.2,Москва,ул Парковая 11-я д.39 кор.2,ул,Парковая 11-я ,д.39 кор.2,7566323,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 11-я д.41 кор.1,Москва,ул Парковая 11-я д.41 кор.1,ул,Парковая 11-я ,д.41 кор.1,7566325,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва ул Парковая 11-я д.41 кор.2,Москва,ул Парковая 11-я д.41 кор.2,ул,Парковая 11-я ,д.41 кор.2,7566326,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва ул Парковая 2-я д.11,Москва,ул Парковая 2-я д.11,ул,Парковая 2-я ,д.11,7554883,муниципальный округ Измайлово,1952 +2281099,г Москва ул Парковая 2-я д.12,Москва,ул Парковая 2-я д.12,ул,Парковая 2-я ,д.12,7560555,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Парковая 2-я д.13,Москва,ул Парковая 2-я д.13,ул,Парковая 2-я ,д.13,7554890,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва ул Парковая 2-я д.16,Москва,ул Парковая 2-я д.16,ул,Парковая 2-я ,д.16,7560560,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва ул Парковая 2-я д.18,Москва,ул Парковая 2-я д.18,ул,Парковая 2-я ,д.18,7560566,муниципальный округ Измайлово,1951 +2281099,г Москва ул Парковая 2-я д.28,Москва,ул Парковая 2-я д.28,ул,Парковая 2-я ,д.28,7574910,муниципальный округ Измайлово,1969 +2281099,г Москва ул Парковая 2-я д.4,Москва,ул Парковая 2-я д.4,ул,Парковая 2-я ,д.4,7560547,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва ул Парковая 2-я д.6/8,Москва,ул Парковая 2-я д.6/8,ул,Парковая 2-я ,д.6/8,7560552,муниципальный округ Измайлово,1950 +2281099,г Москва ул Парковая 2-я д.9,Москва,ул Парковая 2-я д.9,ул,Парковая 2-я ,д.9,7554882,муниципальный округ Измайлово,1966 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.10,Москва,ул Парковая 3-я д.10,ул,Парковая 3-я ,д.10,7574934,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.12,Москва,ул Парковая 3-я д.12,ул,Парковая 3-я ,д.12,7575152,муниципальный округ Измайлово,2003 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.14 кор.1,Москва,ул Парковая 3-я д.14 кор.1,ул,Парковая 3-я ,д.14 кор.1,7561777,муниципальный округ Измайлово,1966 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.14 кор.2,Москва,ул Парковая 3-я д.14 кор.2,ул,Парковая 3-я ,д.14 кор.2,7574940,муниципальный округ Измайлово,1966 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.20,Москва,ул Парковая 3-я д.20,ул,Парковая 3-я ,д.20,7561781,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.22,Москва,ул Парковая 3-я д.22,ул,Парковая 3-я ,д.22,7561785,муниципальный округ Измайлово,1969 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.25,Москва,ул Парковая 3-я д.25,ул,Парковая 3-я ,д.25,7574945,муниципальный округ Измайлово,1969 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.26/2,Москва,ул Парковая 3-я д.26/2,ул,Парковая 3-я ,д.26/2,7561792,муниципальный округ Измайлово,1956 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.27,Москва,ул Парковая 3-я д.27,ул,Парковая 3-я ,д.27,7574954,муниципальный округ Измайлово,1971 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.30,Москва,ул Парковая 3-я д.30,ул,Парковая 3-я ,д.30,7554291,муниципальный округ Измайлово,1957 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.31/16,Москва,ул Парковая 3-я д.31/16,ул,Парковая 3-я ,д.31/16,7561794,муниципальный округ Измайлово,1956 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.33,Москва,ул Парковая 3-я д.33,ул,Парковая 3-я ,д.33,7561804,муниципальный округ Измайлово,1956 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.34,Москва,ул Парковая 3-я д.34,ул,Парковая 3-я ,д.34,7554293,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.35,Москва,ул Парковая 3-я д.35,ул,Парковая 3-я ,д.35,7554296,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.36 кор.1,Москва,ул Парковая 3-я д.36 кор.1,ул,Парковая 3-я ,д.36 кор.1,7554297,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.36 кор.2,Москва,ул Парковая 3-я д.36 кор.2,ул,Парковая 3-я ,д.36 кор.2,7554300,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.36 кор.3,Москва,ул Парковая 3-я д.36 кор.3,ул,Парковая 3-я ,д.36 кор.3,7554304,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.36 кор.4,Москва,ул Парковая 3-я д.36 кор.4,ул,Парковая 3-я ,д.36 кор.4,7554307,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.37,Москва,ул Парковая 3-я д.37,ул,Парковая 3-я ,д.37,7554311,муниципальный округ Измайлово,1060 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.38,Москва,ул Парковая 3-я д.38,ул,Парковая 3-я ,д.38,7554315,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.38 кор.1,Москва,ул Парковая 3-я д.38 кор.1,ул,Парковая 3-я ,д.38 кор.1,7554318,муниципальный округ Измайлово,1976 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.39 кор.1,Москва,ул Парковая 3-я д.39 кор.1,ул,Парковая 3-я ,д.39 кор.1,7561808,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.39 кор.2,Москва,ул Парковая 3-я д.39 кор.2,ул,Парковая 3-я ,д.39 кор.2,7554322,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.39 кор.3,Москва,ул Парковая 3-я д.39 кор.3,ул,Парковая 3-я ,д.39 кор.3,7554329,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.39 кор.4,Москва,ул Парковая 3-я д.39 кор.4,ул,Парковая 3-я ,д.39 кор.4,7554343,муниципальный округ Измайлово,1963 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.39 кор.5,Москва,ул Парковая 3-я д.39 кор.5,ул,Парковая 3-я ,д.39 кор.5,7554347,муниципальный округ Измайлово,1967 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.4,Москва,ул Парковая 3-я д.4,ул,Парковая 3-я ,д.4,7574915,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.6,Москва,ул Парковая 3-я д.6,ул,Парковая 3-я ,д.6,7574921,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.8/19,Москва,ул Парковая 3-я д.8/19,ул,Парковая 3-я ,д.8/19,7574929,муниципальный округ Измайлово,1964 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.9,Москва,ул Парковая 3-я д.9,ул,Парковая 3-я ,д.9,7561768,муниципальный округ Измайлово,1969 +2281099,г Москва ул Парковая 4-я д.10,Москва,ул Парковая 4-я д.10,ул,Парковая 4-я ,д.10,7561812,муниципальный округ Измайлово,1952 +2281099,г Москва ул Парковая 4-я д.11,Москва,ул Парковая 4-я д.11,ул,Парковая 4-я ,д.11,8246345,муниципальный округ Измайлово,н.д. +2281099,г Москва ул Парковая 4-я д.12 кор.1,Москва,ул Парковая 4-я д.12 кор.1,ул,Парковая 4-я ,д.12 кор.1,7574980,муниципальный округ Измайлово,1963 +2281099,г Москва ул Парковая 4-я д.12 кор.2,Москва,ул Парковая 4-я д.12 кор.2,ул,Парковая 4-я ,д.12 кор.2,7574984,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 4-я д.13,Москва,ул Парковая 4-я д.13,ул,Парковая 4-я ,д.13,7574988,муниципальный округ Измайлово,2001 +2281099,г Москва ул Парковая 4-я д.15,Москва,ул Парковая 4-я д.15,ул,Парковая 4-я ,д.15,7575005,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва ул Парковая 4-я д.17,Москва,ул Парковая 4-я д.17,ул,Парковая 4-я ,д.17,7575014,муниципальный округ Измайлово,1951 +2281099,г Москва ул Парковая 4-я д.23,Москва,ул Парковая 4-я д.23,ул,Парковая 4-я ,д.23,7575019,муниципальный округ Измайлово,1950 +2281099,г Москва ул Парковая 4-я д.23 кор.2,Москва,ул Парковая 4-я д.23 кор.2,ул,Парковая 4-я ,д.23 кор.2,7575025,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва ул Парковая 4-я д.24,Москва,ул Парковая 4-я д.24,ул,Парковая 4-я ,д.24,7561816,муниципальный округ Измайлово,1950 +2281099,г Москва ул Парковая 4-я д.24а,Москва,ул Парковая 4-я д.24а,ул,Парковая 4-я ,д.24а,7561821,муниципальный округ Измайлово,1951 +2281099,г Москва ул Парковая 4-я д.25,Москва,ул Парковая 4-я д.25,ул,Парковая 4-я ,д.25,7575029,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 4-я д.5,Москва,ул Парковая 4-я д.5,ул,Парковая 4-я ,д.5,7574961,муниципальный округ Измайлово,1950 +2281099,г Москва ул Парковая 4-я д.8,Москва,ул Парковая 4-я д.8,ул,Парковая 4-я ,д.8,7574967,муниципальный округ Измайлово,1963 +2281099,г Москва ул Парковая 4-я д.9/21,Москва,ул Парковая 4-я д.9/21,ул,Парковая 4-я ,д.9/21,7574973,муниципальный округ Измайлово,1953 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.10,Москва,ул Парковая 5-я д.10,ул,Парковая 5-я ,д.10,7719933,муниципальный округ Измайлово,1970 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.11,Москва,ул Парковая 5-я д.11,ул,Парковая 5-я ,д.11,7575034,муниципальный округ Измайлово,1957 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.23,Москва,ул Парковая 5-я д.23,ул,Парковая 5-я ,д.23,7575044,муниципальный округ Измайлово,1987 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.25,Москва,ул Парковая 5-я д.25,ул,Парковая 5-я ,д.25,7575049,муниципальный округ Измайлово,1956 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.26,Москва,ул Парковая 5-я д.26,ул,Парковая 5-я ,д.26,7561835,муниципальный округ Измайлово,1965 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.28,Москва,ул Парковая 5-я д.28,ул,Парковая 5-я ,д.28,7561837,муниципальный округ Измайлово,1963 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.30б,Москва,ул Парковая 5-я д.30б,ул,Парковая 5-я ,д.30б,7561839,муниципальный округ Измайлово,1956 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.32,Москва,ул Парковая 5-я д.32,ул,Парковая 5-я ,д.32,7561841,муниципальный округ Измайлово,1951 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.33,Москва,ул Парковая 5-я д.33,ул,Парковая 5-я ,д.33,7554353,муниципальный округ Измайлово,1957 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.34,Москва,ул Парковая 5-я д.34,ул,Парковая 5-я ,д.34,7561850,муниципальный округ Измайлово,1950 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.37,Москва,ул Парковая 5-я д.37,ул,Парковая 5-я ,д.37,7554358,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.38,Москва,ул Парковая 5-я д.38,ул,Парковая 5-я ,д.38,7561857,муниципальный округ Измайлово,1951 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.39 кор.1,Москва,ул Парковая 5-я д.39 кор.1,ул,Парковая 5-я ,д.39 кор.1,7554364,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.39 кор.2,Москва,ул Парковая 5-я д.39 кор.2,ул,Парковая 5-я ,д.39 кор.2,7554368,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.39 кор.3,Москва,ул Парковая 5-я д.39 кор.3,ул,Парковая 5-я ,д.39 кор.3,7554394,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.39 кор.4,Москва,ул Парковая 5-я д.39 кор.4,ул,Парковая 5-я ,д.39 кор.4,7554399,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.40 кор.1,Москва,ул Парковая 5-я д.40 кор.1,ул,Парковая 5-я ,д.40 кор.1,7561860,муниципальный округ Измайлово,1967 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.40 строение 1,Москва,ул Парковая 5-я д.40 строение 1,ул,Парковая 5-я ,д.40 строение 1,7554404,муниципальный округ Измайлово,1957 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.41,Москва,ул Парковая 5-я д.41,ул,Парковая 5-я ,д.41,7554406,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.42,Москва,ул Парковая 5-я д.42,ул,Парковая 5-я ,д.42,7561866,муниципальный округ Измайлово,1951 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.46а,Москва,ул Парковая 5-я д.46а,ул,Парковая 5-я ,д.46а,7561869,муниципальный округ Измайлово,1957 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.48,Москва,ул Парковая 5-я д.48,ул,Парковая 5-я ,д.48,7561872,муниципальный округ Измайлово,1955 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.48 кор.1,Москва,ул Парковая 5-я д.48 кор.1,ул,Парковая 5-я ,д.48 кор.1,7561878,муниципальный округ Измайлово,1956 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.48 кор.2,Москва,ул Парковая 5-я д.48 кор.2,ул,Парковая 5-я ,д.48 кор.2,7561882,муниципальный округ Измайлово,1957 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.5 кор.1,Москва,ул Парковая 5-я д.5 кор.1,ул,Парковая 5-я ,д.5 кор.1,7561825,муниципальный округ Измайлово,1950 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.5 кор.2,Москва,ул Парковая 5-я д.5 кор.2,ул,Парковая 5-я ,д.5 кор.2,7561828,муниципальный округ Измайлово,1963 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.5 кор.3,Москва,ул Парковая 5-я д.5 кор.3,ул,Парковая 5-я ,д.5 кор.3,7561832,муниципальный округ Измайлово,1964 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.50,Москва,ул Парковая 5-я д.50,ул,Парковая 5-я ,д.50,7561887,муниципальный округ Измайлово,1957 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.50а,Москва,ул Парковая 5-я д.50а,ул,Парковая 5-я ,д.50а,7561891,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.52,Москва,ул Парковая 5-я д.52,ул,Парковая 5-я ,д.52,7561894,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.6,Москва,ул Парковая 5-я д.6,ул,Парковая 5-я ,д.6,7566331,муниципальный округ Измайлово,2008 +2281099,г Москва ул Парковая 6-я д.15а,Москва,ул Парковая 6-я д.15а,ул,Парковая 6-я ,д.15а,7561944,муниципальный округ Измайлово,1949 +2281099,г Москва ул Парковая 6-я д.19,Москва,ул Парковая 6-я д.19,ул,Парковая 6-я ,д.19,7561948,муниципальный округ Измайлово,1954 +2281099,г Москва ул Парковая 6-я д.20/53,Москва,ул Парковая 6-я д.20/53,ул,Парковая 6-я ,д.20/53,7561950,муниципальный округ Измайлово,1951 +2281099,г Москва ул Парковая 6-я д.22,Москва,ул Парковая 6-я д.22,ул,Парковая 6-я ,д.22,7561952,муниципальный округ Измайлово,1950 +2281099,г Москва ул Парковая 6-я д.24,Москва,ул Парковая 6-я д.24,ул,Парковая 6-я ,д.24,7561953,муниципальный округ Измайлово,1950 +2281099,г Москва ул Парковая 6-я д.25,Москва,ул Парковая 6-я д.25,ул,Парковая 6-я ,д.25,7561955,муниципальный округ Измайлово,1953 +2281099,г Москва ул Парковая 6-я д.26,Москва,ул Парковая 6-я д.26,ул,Парковая 6-я ,д.26,7561973,муниципальный округ Измайлово,1951 +2281099,г Москва ул Парковая 6-я д.27,Москва,ул Парковая 6-я д.27,ул,Парковая 6-я ,д.27,7561988,муниципальный округ Измайлово,1972 +2281099,г Москва ул Парковая 6-я д.28,Москва,ул Парковая 6-я д.28,ул,Парковая 6-я ,д.28,7561992,муниципальный округ Измайлово,1951 +2281099,г Москва ул Парковая 6-я д.29а,Москва,ул Парковая 6-я д.29а,ул,Парковая 6-я ,д.29а,7561996,муниципальный округ Измайлово,1953 +2281099,г Москва ул Парковая 6-я д.29б,Москва,ул Парковая 6-я д.29б,ул,Парковая 6-я ,д.29б,8246671,муниципальный округ Измайлово,н.д. +2281099,г Москва ул Парковая 6-я д.30,Москва,ул Парковая 6-я д.30,ул,Парковая 6-я ,д.30,7562000,муниципальный округ Измайлово,1951 +2281099,г Москва ул Парковая 6-я д.32,Москва,ул Парковая 6-я д.32,ул,Парковая 6-я ,д.32,7562003,муниципальный округ Измайлово,1951 +2281099,г Москва ул Парковая 6-я д.5,Москва,ул Парковая 6-я д.5,ул,Парковая 6-я ,д.5,7566334,муниципальный округ Измайлово,2008 +2281099,г Москва ул Парковая 6-я д.6,Москва,ул Парковая 6-я д.6,ул,Парковая 6-я ,д.6,7561941,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 6-я д.8,Москва,ул Парковая 6-я д.8,ул,Парковая 6-я ,д.8,7561943,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.1,Москва,ул Парковая 7-я д.1,ул,Парковая 7-я ,д.1,7562008,муниципальный округ Измайлово,1966 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.10,Москва,ул Парковая 7-я д.10,ул,Парковая 7-я ,д.10,7562033,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.12/28,Москва,ул Парковая 7-я д.12/28,ул,Парковая 7-я ,д.12/28,7562034,муниципальный округ Измайлово,1950 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.15 кор.1,Москва,ул Парковая 7-я д.15 кор.1,ул,Парковая 7-я ,д.15 кор.1,7562062,муниципальный округ Измайлово,1983 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.15 кор.2,Москва,ул Парковая 7-я д.15 кор.2,ул,Парковая 7-я ,д.15 кор.2,7562067,муниципальный округ Измайлово,1982 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.16 кор.1,Москва,ул Парковая 7-я д.16 кор.1,ул,Парковая 7-я ,д.16 кор.1,7562071,муниципальный округ Измайлово,1982 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.16 кор.2,Москва,ул Парковая 7-я д.16 кор.2,ул,Парковая 7-я ,д.16 кор.2,7562075,муниципальный округ Измайлово,1982 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.19,Москва,ул Парковая 7-я д.19,ул,Парковая 7-я ,д.19,7562077,муниципальный округ Измайлово,1955 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.2 кор.1,Москва,ул Парковая 7-я д.2 кор.1,ул,Парковая 7-я ,д.2 кор.1,7562013,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.2 кор.2,Москва,ул Парковая 7-я д.2 кор.2,ул,Парковая 7-я ,д.2 кор.2,7562016,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.2 кор.4,Москва,ул Парковая 7-я д.2 кор.4,ул,Парковая 7-я ,д.2 кор.4,7562019,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.21,Москва,ул Парковая 7-я д.21,ул,Парковая 7-я ,д.21,7562081,муниципальный округ Измайлово,1955 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.21а,Москва,ул Парковая 7-я д.21а,ул,Парковая 7-я ,д.21а,7562084,муниципальный округ Измайлово,1955 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.23,Москва,ул Парковая 7-я д.23,ул,Парковая 7-я ,д.23,7566219,муниципальный округ Измайлово,1956 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.23а,Москва,ул Парковая 7-я д.23а,ул,Парковая 7-я ,д.23а,7566221,муниципальный округ Измайлово,1956 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.25,Москва,ул Парковая 7-я д.25,ул,Парковая 7-я ,д.25,7566222,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.25а,Москва,ул Парковая 7-я д.25а,ул,Парковая 7-я ,д.25а,7566223,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.27,Москва,ул Парковая 7-я д.27,ул,Парковая 7-я ,д.27,7566225,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.28,Москва,ул Парковая 7-я д.28,ул,Парковая 7-я ,д.28,7566227,муниципальный округ Измайлово,1957 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.30/24,Москва,ул Парковая 7-я д.30/24,ул,Парковая 7-я ,д.30/24,7566229,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.5,Москва,ул Парковая 7-я д.5,ул,Парковая 7-я ,д.5,7562024,муниципальный округ Измайлово,1957 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.5 кор.1,Москва,ул Парковая 7-я д.5 кор.1,ул,Парковая 7-я ,д.5 кор.1,7562026,муниципальный округ Измайлово,1974 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.7,Москва,ул Парковая 7-я д.7,ул,Парковая 7-я ,д.7,7562030,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.8а,Москва,ул Парковая 7-я д.8а,ул,Парковая 7-я ,д.8а,7562032,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва ул Парковая 8-я д.13,Москва,ул Парковая 8-я д.13,ул,Парковая 8-я ,д.13,7566230,муниципальный округ Измайлово,1982 +2281099,г Москва ул Парковая 8-я д.25,Москва,ул Парковая 8-я д.25,ул,Парковая 8-я ,д.25,7566234,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва ул Парковая 8-я д.26,Москва,ул Парковая 8-я д.26,ул,Парковая 8-я ,д.26,8251566,муниципальный округ Измайлово,1949 +2281099,г Москва ул Парковая 8-я д.30,Москва,ул Парковая 8-я д.30,ул,Парковая 8-я ,д.30,7566235,муниципальный округ Измайлово,1979 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.1 кор.2,Москва,ул Парковая 9-я д.1 кор.2,ул,Парковая 9-я ,д.1 кор.2,7566236,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.11а,Москва,ул Парковая 9-я д.11а,ул,Парковая 9-я ,д.11а,7566240,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.15/68,Москва,ул Парковая 9-я д.15/68,ул,Парковая 9-я ,д.15/68,7566241,муниципальный округ Измайлово,1957 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.21 кор.1,Москва,ул Парковая 9-я д.21 кор.1,ул,Парковая 9-я ,д.21 кор.1,7566243,муниципальный округ Измайлово,1964 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.21 кор.2,Москва,ул Парковая 9-я д.21 кор.2,ул,Парковая 9-я ,д.21 кор.2,7566245,муниципальный округ Измайлово,1965 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.23,Москва,ул Парковая 9-я д.23,ул,Парковая 9-я ,д.23,7566246,муниципальный округ Измайлово,1964 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.25,Москва,ул Парковая 9-я д.25,ул,Парковая 9-я ,д.25,7566251,муниципальный округ Измайлово,1963 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.26 кор.1,Москва,ул Парковая 9-я д.26 кор.1,ул,Парковая 9-я ,д.26 кор.1,7566253,муниципальный округ Измайлово,1953 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.26 кор.2,Москва,ул Парковая 9-я д.26 кор.2,ул,Парковая 9-я ,д.26 кор.2,7566256,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.30,Москва,ул Парковая 9-я д.30,ул,Парковая 9-я ,д.30,7566258,муниципальный округ Измайлово,1964 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.32,Москва,ул Парковая 9-я д.32,ул,Парковая 9-я ,д.32,7566260,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.41,Москва,ул Парковая 9-я д.41,ул,Парковая 9-я ,д.41,7566267,муниципальный округ Измайлово,1954 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.41а,Москва,ул Парковая 9-я д.41а,ул,Парковая 9-я ,д.41а,7566268,муниципальный округ Измайлово,1956 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.42,Москва,ул Парковая 9-я д.42,ул,Парковая 9-я ,д.42,7566270,муниципальный округ Измайлово,1985 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.43/26,Москва,ул Парковая 9-я д.43/26,ул,Парковая 9-я ,д.43/26,7566273,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.5 кор.2,Москва,ул Парковая 9-я д.5 кор.2,ул,Парковая 9-я ,д.5 кор.2,7566237,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.50 кор.1,Москва,ул Парковая 9-я д.50 кор.1,ул,Парковая 9-я ,д.50 кор.1,7566275,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.50 кор.2,Москва,ул Парковая 9-я д.50 кор.2,ул,Парковая 9-я ,д.50 кор.2,7566278,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.52 кор.1,Москва,ул Парковая 9-я д.52 кор.1,ул,Парковая 9-я ,д.52 кор.1,7566281,муниципальный округ Измайлово,1963 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.52 кор.2,Москва,ул Парковая 9-я д.52 кор.2,ул,Парковая 9-я ,д.52 кор.2,7566283,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.52 кор.3,Москва,ул Парковая 9-я д.52 кор.3,ул,Парковая 9-я ,д.52 кор.3,7566284,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.54 кор.1,Москва,ул Парковая 9-я д.54 кор.1,ул,Парковая 9-я ,д.54 кор.1,7566285,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.54 кор.2,Москва,ул Парковая 9-я д.54 кор.2,ул,Парковая 9-я ,д.54 кор.2,7566287,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.9а,Москва,ул Парковая 9-я д.9а,ул,Парковая 9-я ,д.9а,7566238,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Первомайская Верхн. д.12,Москва,ул Первомайская Верхн. д.12,ул,Первомайская Верхн. ,д.12,7560284,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Первомайская Верхн. д.14,Москва,ул Первомайская Верхн. д.14,ул,Первомайская Верхн. ,д.14,7560290,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва ул Первомайская Верхн. д.16,Москва,ул Первомайская Верхн. д.16,ул,Первомайская Верхн. ,д.16,7560296,муниципальный округ Измайлово,1951 +2281099,г Москва ул Первомайская Верхн. д.19,Москва,ул Первомайская Верхн. д.19,ул,Первомайская Верхн. ,д.19,7554501,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Первомайская Верхн. д.2/32,Москва,ул Первомайская Верхн. д.2/32,ул,Первомайская Верхн. ,д.2/32,7554428,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва ул Первомайская Верхн. д.20,Москва,ул Первомайская Верхн. д.20,ул,Первомайская Верхн. ,д.20,7560299,муниципальный округ Измайлово,1983 +2281099,г Москва ул Первомайская Верхн. д.21,Москва,ул Первомайская Верхн. д.21,ул,Первомайская Верхн. ,д.21,7554503,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Первомайская Верхн. д.24/17,Москва,ул Первомайская Верхн. д.24/17,ул,Первомайская Верхн. ,д.24/17,7560306,муниципальный округ Измайлово,1951 +2281099,г Москва ул Первомайская Верхн. д.25,Москва,ул Первомайская Верхн. д.25,ул,Первомайская Верхн. ,д.25,7554522,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Первомайская Верхн. д.27,Москва,ул Первомайская Верхн. д.27,ул,Первомайская Верхн. ,д.27,7554524,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Первомайская Верхн. д.35,Москва,ул Первомайская Верхн. д.35,ул,Первомайская Верхн. ,д.35,7560310,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва ул Первомайская Верхн. д.44,Москва,ул Первомайская Верхн. д.44,ул,Первомайская Верхн. ,д.44,7560315,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва ул Первомайская Верхн. д.46/33,Москва,ул Первомайская Верхн. д.46/33,ул,Первомайская Верхн. ,д.46/33,7560327,муниципальный округ Измайлово,1957 +2281099,г Москва ул Первомайская Верхн. д.55,Москва,ул Первомайская Верхн. д.55,ул,Первомайская Верхн. ,д.55,7560333,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва ул Первомайская Верхн. д.59/35 кор.1,Москва,ул Первомайская Верхн. д.59/35 кор.1,ул,Первомайская Верхн. ,д.59/35 кор.1,7560341,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Первомайская Верхн. д.59/35 кор.2,Москва,ул Первомайская Верхн. д.59/35 кор.2,ул,Первомайская Верхн. ,д.59/35 кор.2,7560344,муниципальный округ Измайлово,1965 +2281099,г Москва ул Первомайская Верхн. д.59/35 кор.3,Москва,ул Первомайская Верхн. д.59/35 кор.3,ул,Первомайская Верхн. ,д.59/35 кор.3,7560349,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Первомайская Верхн. д.6 кор.3,Москва,ул Первомайская Верхн. д.6 кор.3,ул,Первомайская Верхн. ,д.6 кор.3,7554433,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва ул Первомайская Верхн. д.6 кор.5,Москва,ул Первомайская Верхн. д.6 кор.5,ул,Первомайская Верхн. ,д.6 кор.5,7554470,муниципальный округ Измайлово,1957 +2281099,г Москва ул Первомайская д.1,Москва,ул Первомайская д.1,ул,Первомайская ,д.1,7560124,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва ул Первомайская д.10 кор.1,Москва,ул Первомайская д.10 кор.1,ул,Первомайская ,д.10 кор.1,7555223,муниципальный округ Измайлово,1980 +2281099,г Москва ул Первомайская д.14,Москва,ул Первомайская д.14,ул,Первомайская ,д.14,7555239,муниципальный округ Измайлово,1963 +2281099,г Москва ул Первомайская д.16,Москва,ул Первомайская д.16,ул,Первомайская ,д.16,7555243,муниципальный округ Измайлово,1949 +2281099,г Москва ул Первомайская д.17,Москва,ул Первомайская д.17,ул,Первомайская ,д.17,7555247,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва ул Первомайская д.18,Москва,ул Первомайская д.18,ул,Первомайская ,д.18,7555252,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва ул Первомайская д.19,Москва,ул Первомайская д.19,ул,Первомайская ,д.19,7555260,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва ул Первомайская д.24,Москва,ул Первомайская д.24,ул,Первомайская ,д.24,7555264,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва ул Первомайская д.25/26,Москва,ул Первомайская д.25/26,ул,Первомайская ,д.25/26,7560130,муниципальный округ Измайлово,1951 +2281099,г Москва ул Первомайская д.26,Москва,ул Первомайская д.26,ул,Первомайская ,д.26,7560140,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Первомайская д.28/24,Москва,ул Первомайская д.28/24,ул,Первомайская ,д.28/24,7575086,муниципальный округ Измайлово,1955 +2281099,г Москва ул Первомайская д.3,Москва,ул Первомайская д.3,ул,Первомайская ,д.3,7554896,муниципальный округ Измайлово,1956 +2281099,г Москва ул Первомайская д.3 кор.1,Москва,ул Первомайская д.3 кор.1,ул,Первомайская ,д.3 кор.1,7554901,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Первомайская д.30,Москва,ул Первомайская д.30,ул,Первомайская ,д.30,7575091,муниципальный округ Измайлово,1953 +2281099,г Москва ул Первомайская д.32/23,Москва,ул Первомайская д.32/23,ул,Первомайская ,д.32/23,7575096,муниципальный округ Измайлово,1957 +2281099,г Москва ул Первомайская д.34/16,Москва,ул Первомайская д.34/16,ул,Первомайская ,д.34/16,7575101,муниципальный округ Измайлово,1966 +2281099,г Москва ул Первомайская д.35/18,Москва,ул Первомайская д.35/18,ул,Первомайская ,д.35/18,7560143,муниципальный округ Измайлово,1955 +2281099,г Москва ул Первомайская д.37,Москва,ул Первомайская д.37,ул,Первомайская ,д.37,7575106,муниципальный округ Измайлово,1950 +2281099,г Москва ул Первомайская д.38,Москва,ул Первомайская д.38,ул,Первомайская ,д.38,7575109,муниципальный округ Измайлово,1965 +2281099,г Москва ул Первомайская д.39,Москва,ул Первомайская д.39,ул,Первомайская ,д.39,7575115,муниципальный округ Измайлово,1970 +2281099,г Москва ул Первомайская д.4,Москва,ул Первомайская д.4,ул,Первомайская ,д.4,7554906,муниципальный округ Измайлово,1953 +2281099,г Москва ул Первомайская д.40/19,Москва,ул Первомайская д.40/19,ул,Первомайская ,д.40/19,7575120,муниципальный округ Измайлово,1964 +2281099,г Москва ул Первомайская д.42.,Москва,ул Первомайская д.42.,ул,Первомайская ,д.42.,7867323,муниципальный округ Измайлово,2009 +2281099,г Москва ул Первомайская д.43,Москва,ул Первомайская д.43,ул,Первомайская ,д.43,7575129,муниципальный округ Измайлово,1963 +2281099,г Москва ул Первомайская д.46/33,Москва,ул Первомайская д.46/33,ул,Первомайская ,д.46/33,7560320,муниципальный округ Измайлово,н.д. +2281099,г Москва ул Первомайская д.47/19,Москва,ул Первомайская д.47/19,ул,Первомайская ,д.47/19,7575151,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва ул Первомайская д.49,Москва,ул Первомайская д.49,ул,Первомайская ,д.49,7560152,муниципальный округ Измайлово,1954 +2281099,г Москва ул Первомайская д.5,Москва,ул Первомайская д.5,ул,Первомайская ,д.5,7554912,муниципальный округ Измайлово,1956 +2281099,г Москва ул Первомайская д.5 кор.1,Москва,ул Первомайская д.5 кор.1,ул,Первомайская ,д.5 кор.1,7554918,муниципальный округ Измайлово,1966 +2281099,г Москва ул Первомайская д.51/23,Москва,ул Первомайская д.51/23,ул,Первомайская ,д.51/23,7560161,муниципальный округ Измайлово,1970 +2281099,г Москва ул Первомайская д.57,Москва,ул Первомайская д.57,ул,Первомайская ,д.57,7560167,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва ул Первомайская д.58б,Москва,ул Первомайская д.58б,ул,Первомайская ,д.58б,7560172,муниципальный округ Измайлово,н.д. +2281099,г Москва ул Первомайская д.61/8,Москва,ул Первомайская д.61/8,ул,Первомайская ,д.61/8,7560174,муниципальный округ Измайлово,1955 +2281099,г Москва ул Первомайская д.64,Москва,ул Первомайская д.64,ул,Первомайская ,д.64,7560179,муниципальный округ Измайлово,1964 +2281099,г Москва ул Первомайская д.66,Москва,ул Первомайская д.66,ул,Первомайская ,д.66,7560184,муниципальный округ Измайлово,1973 +2281099,г Москва ул Первомайская д.69,Москва,ул Первомайская д.69,ул,Первомайская ,д.69,7560189,муниципальный округ Измайлово,1954 +2281099,г Москва ул Первомайская д.7,Москва,ул Первомайская д.7,ул,Первомайская ,д.7,7554922,муниципальный округ Измайлово,1956 +2281099,г Москва ул Первомайская д.7 кор.1,Москва,ул Первомайская д.7 кор.1,ул,Первомайская ,д.7 кор.1,7554923,муниципальный округ Измайлово,1964 +2281099,г Москва ул Первомайская д.73,Москва,ул Первомайская д.73,ул,Первомайская ,д.73,7560192,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва ул Первомайская д.77,Москва,ул Первомайская д.77,ул,Первомайская ,д.77,7560195,муниципальный округ Измайлово,1963 +2281099,г Москва ул Первомайская д.8,Москва,ул Первомайская д.8,ул,Первомайская ,д.8,7554928,муниципальный округ Измайлово,1963 +2281099,г Москва ул Первомайская д.81,Москва,ул Первомайская д.81,ул,Первомайская ,д.81,7560198,муниципальный округ Измайлово,1966 +2281099,г Москва ул Первомайская д.85,Москва,ул Первомайская д.85,ул,Первомайская ,д.85,7560203,муниципальный округ Измайлово,1969 +2281099,г Москва ул Первомайская д.87,Москва,ул Первомайская д.87,ул,Первомайская ,д.87,7560206,муниципальный округ Измайлово,1954 +2281099,г Москва ул Первомайская д.89,Москва,ул Первомайская д.89,ул,Первомайская ,д.89,7560210,муниципальный округ Измайлово,1965 +2281099,г Москва ул Первомайская д.9,Москва,ул Первомайская д.9,ул,Первомайская ,д.9,7555213,муниципальный округ Измайлово,1965 +2281099,г Москва ул Первомайская Нижн. д.11,Москва,ул Первомайская Нижн. д.11,ул,Первомайская Нижн. ,д.11,7560363,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Первомайская Нижн. д.12а,Москва,ул Первомайская Нижн. д.12а,ул,Первомайская Нижн. ,д.12а,7560369,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва ул Первомайская Нижн. д.16,Москва,ул Первомайская Нижн. д.16,ул,Первомайская Нижн. ,д.16,7560374,муниципальный округ Измайлово,1977 +2281099,г Москва ул Первомайская Нижн. д.2,Москва,ул Первомайская Нижн. д.2,ул,Первомайская Нижн. ,д.2,7560355,муниципальный округ Измайлово,2007 +2281099,г Москва ул Первомайская Нижн. д.7,Москва,ул Первомайская Нижн. д.7,ул,Первомайская Нижн. ,д.7,7560359,муниципальный округ Измайлово,2007 +2281099,г Москва ул Первомайская Ср. д.10,Москва,ул Первомайская Ср. д.10,ул,Первомайская Ср. ,д.10,7560264,муниципальный округ Измайлово,1973 +2281099,г Москва ул Первомайская Ср. д.12,Москва,ул Первомайская Ср. д.12,ул,Первомайская Ср. ,д.12,7560273,муниципальный округ Измайлово,1950 +2281099,г Москва ул Первомайская Ср. д.14,Москва,ул Первомайская Ср. д.14,ул,Первомайская Ср. ,д.14,7560279,муниципальный округ Измайлово,1980 +2281099,г Москва ул Прядильная 1-я д.11,Москва,ул Прядильная 1-я д.11,ул,Прядильная 1-я ,д.11,7554173,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва ул Прядильная 1-я д.12,Москва,ул Прядильная 1-я д.12,ул,Прядильная 1-я ,д.12,7574882,муниципальный округ Измайлово,1977 +2281099,г Москва ул Прядильная 1-я д.14,Москва,ул Прядильная 1-я д.14,ул,Прядильная 1-я ,д.14,7560537,муниципальный округ Измайлово,1950 +2281099,г Москва ул Прядильная 1-я д.3,Москва,ул Прядильная 1-я д.3,ул,Прядильная 1-я ,д.3,7574813,муниципальный округ Измайлово,1972 +2281099,г Москва ул Прядильная 1-я д.6,Москва,ул Прядильная 1-я д.6,ул,Прядильная 1-я ,д.6,7554162,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Прядильная 1-я д.7,Москва,ул Прядильная 1-я д.7,ул,Прядильная 1-я ,д.7,7574826,муниципальный округ Измайлово,1956 +2281099,г Москва ул Прядильная 1-я д.7А,Москва,ул Прядильная 1-я д.7А,ул,Прядильная 1-я ,д.7А,7574855,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Прядильная 1-я д.8,Москва,ул Прядильная 1-я д.8,ул,Прядильная 1-я ,д.8,7554167,муниципальный округ Измайлово,1967 +2281099,г Москва ул Прядильная 1-я д.9,Москва,ул Прядильная 1-я д.9,ул,Прядильная 1-я ,д.9,7574873,муниципальный округ Измайлово,1956 +2281099,г Москва ул Прядильная 2-я д.3 кор.1,Москва,ул Прядильная 2-я д.3 кор.1,ул,Прядильная 2-я ,д.3 кор.1,7554138,муниципальный округ Измайлово,1957 +2281099,г Москва ул Прядильная 2-я д.3 кор.2,Москва,ул Прядильная 2-я д.3 кор.2,ул,Прядильная 2-я ,д.3 кор.2,7554145,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва ул Прядильная 2-я д.4,Москва,ул Прядильная 2-я д.4,ул,Прядильная 2-я ,д.4,7574886,муниципальный округ Измайлово,1965 +2281099,г Москва ул Прядильная 2-я д.5,Москва,ул Прядильная 2-я д.5,ул,Прядильная 2-я ,д.5,7554150,муниципальный округ Измайлово,1968 +2281099,г Москва ул Прядильная 2-я д.6,Москва,ул Прядильная 2-я д.6,ул,Прядильная 2-я ,д.6,7574895,муниципальный округ Измайлово,1968 +2281099,г Москва ул Прядильная 2-я д.7а,Москва,ул Прядильная 2-я д.7а,ул,Прядильная 2-я ,д.7а,7554156,муниципальный округ Измайлово,1957 +2281099,г Москва ул Прядильная 2-я д.8,Москва,ул Прядильная 2-я д.8,ул,Прядильная 2-я ,д.8,7560572,муниципальный округ Измайлово,1925 +2281099,г Москва ул Прядильная 2-я д.9,Москва,ул Прядильная 2-я д.9,ул,Прядильная 2-я ,д.9,7554158,муниципальный округ Измайлово,1930 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.1,Москва,ул Прядильная 3-я д.1,ул,Прядильная 3-я ,д.1,7554175,муниципальный округ Измайлово,1964 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.10,Москва,ул Прядильная 3-я д.10,ул,Прядильная 3-я ,д.10,7554201,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.11,Москва,ул Прядильная 3-я д.11,ул,Прядильная 3-я ,д.11,7554208,муниципальный округ Измайлово,1963 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.13 кор.1,Москва,ул Прядильная 3-я д.13 кор.1,ул,Прядильная 3-я ,д.13 кор.1,7554227,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.13 кор.2,Москва,ул Прядильная 3-я д.13 кор.2,ул,Прядильная 3-я ,д.13 кор.2,7554232,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.13 кор.3,Москва,ул Прядильная 3-я д.13 кор.3,ул,Прядильная 3-я ,д.13 кор.3,7554238,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.14 кор.1,Москва,ул Прядильная 3-я д.14 кор.1,ул,Прядильная 3-я ,д.14 кор.1,7554241,муниципальный округ Измайлово,1964 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.14 кор.2,Москва,ул Прядильная 3-я д.14 кор.2,ул,Прядильная 3-я ,д.14 кор.2,7554244,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.14 кор.3,Москва,ул Прядильная 3-я д.14 кор.3,ул,Прядильная 3-я ,д.14 кор.3,7554248,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.15,Москва,ул Прядильная 3-я д.15,ул,Прядильная 3-я ,д.15,7554252,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.16,Москва,ул Прядильная 3-я д.16,ул,Прядильная 3-я ,д.16,7554267,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.17,Москва,ул Прядильная 3-я д.17,ул,Прядильная 3-я ,д.17,7554273,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.18,Москва,ул Прядильная 3-я д.18,ул,Прядильная 3-я ,д.18,7554277,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.18а,Москва,ул Прядильная 3-я д.18а,ул,Прядильная 3-я ,д.18а,7554280,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.20,Москва,ул Прядильная 3-я д.20,ул,Прядильная 3-я ,д.20,7554284,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.3,Москва,ул Прядильная 3-я д.3,ул,Прядильная 3-я ,д.3,7554178,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.4 кор.1,Москва,ул Прядильная 3-я д.4 кор.1,ул,Прядильная 3-я ,д.4 кор.1,7554180,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.4 кор.2,Москва,ул Прядильная 3-я д.4 кор.2,ул,Прядильная 3-я ,д.4 кор.2,7554184,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.4 кор.3,Москва,ул Прядильная 3-я д.4 кор.3,ул,Прядильная 3-я ,д.4 кор.3,7554187,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.5,Москва,ул Прядильная 3-я д.5,ул,Прядильная 3-я ,д.5,7554188,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.6,Москва,ул Прядильная 3-я д.6,ул,Прядильная 3-я ,д.6,7554189,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.7,Москва,ул Прядильная 3-я д.7,ул,Прядильная 3-я ,д.7,7554191,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.8,Москва,ул Прядильная 3-я д.8,ул,Прядильная 3-я ,д.8,7554192,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва ул Советская д.11,Москва,ул Советская д.11,ул,Советская ,д.11,7692489,муниципальный округ Измайлово,1979 +2281099,г Москва ул Советская д.13,Москва,ул Советская д.13,ул,Советская ,д.13,7692499,муниципальный округ Измайлово,1978 +2281099,г Москва ул Советская д.15,Москва,ул Советская д.15,ул,Советская ,д.15,7692508,муниципальный округ Измайлово,1977 +2281099,г Москва ул Советская д.7,Москва,ул Советская д.7,ул,Советская ,д.7,7692481,муниципальный округ Измайлово,1968 +2281100,г Москва ул Дмитриевского д.1,Москва,ул Дмитриевского д.1,ул,Дмитриевского ,д.1,7578720,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2006 +2281100,г Москва ул Дмитриевского д.11,Москва,ул Дмитриевского д.11,ул,Дмитриевского ,д.11,7578848,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2005 +2281100,г Москва ул Дмитриевского д.17,Москва,ул Дмитриевского д.17,ул,Дмитриевского ,д.17,7578852,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2006 +2281100,г Москва ул Дмитриевского д.23,Москва,ул Дмитриевского д.23,ул,Дмитриевского ,д.23,7578854,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2006 +2281100,г Москва ул Дмитриевского д.23 кор.1,Москва,ул Дмитриевского д.23 кор.1,ул,Дмитриевского ,д.23 кор.1,7581645,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2005 +2281100,г Москва ул Дмитриевского д.3,Москва,ул Дмитриевского д.3,ул,Дмитриевского ,д.3,7578837,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2006 +2281100,г Москва ул Дмитриевского д.7,Москва,ул Дмитриевского д.7,ул,Дмитриевского ,д.7,7578842,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2006 +2281100,г Москва ул Дмитриевского д.9,Москва,ул Дмитриевского д.9,ул,Дмитриевского ,д.9,7578844,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2005 +2281100,г Москва ул Златоустовская д.29,Москва,ул Златоустовская д.29,ул,Златоустовская ,д.29,7584341,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Златоустовская д.56,Москва,ул Златоустовская д.56,ул,Златоустовская ,д.56,7584355,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Златоустовская д.66,Москва,ул Златоустовская д.66,ул,Златоустовская ,д.66,7584361,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Камова д.1,Москва,ул Камова д.1,ул,Камова ,д.1,7584429,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Камова д.22 кор.1,Москва,ул Камова д.22 кор.1,ул,Камова ,д.22 кор.1,7584433,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Камова д.22 кор.2,Москва,ул Камова д.22 кор.2,ул,Камова ,д.22 кор.2,7584439,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Камова д.24 кор.1,Москва,ул Камова д.24 кор.1,ул,Камова ,д.24 кор.1,7584453,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Камова д.24 кор.2,Москва,ул Камова д.24 кор.2,ул,Камова ,д.24 кор.2,7584447,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Камова д.24 кор.3,Москва,ул Камова д.24 кор.3,ул,Камова ,д.24 кор.3,7584467,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Камова д.24 кор.4,Москва,ул Камова д.24 кор.4,ул,Камова ,д.24 кор.4,7584472,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Камова д.24 кор.5,Москва,ул Камова д.24 кор.5,ул,Камова ,д.24 кор.5,7584476,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Камова д.26,Москва,ул Камова д.26,ул,Камова ,д.26,7584481,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Камова д.28,Москва,ул Камова д.28,ул,Камова ,д.28,7584802,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Камова д.3,Москва,ул Камова д.3,ул,Камова ,д.3,7584810,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Камова д.33,Москва,ул Камова д.33,ул,Камова ,д.33,7584815,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Камова д.37 строение 1,Москва,ул Камова д.37 строение 1,ул,Камова ,д.37 строение 1,7584843,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Камова д.4,Москва,ул Камова д.4,ул,Камова ,д.4,7584852,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Камова д.5,Москва,ул Камова д.5,ул,Камова ,д.5,7584888,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Камова д.5а,Москва,ул Камова д.5а,ул,Камова ,д.5а,7584894,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Камова д.6,Москва,ул Камова д.6,ул,Камова ,д.6,7584898,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Камова д.7,Москва,ул Камова д.7,ул,Камова ,д.7,7584933,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Каскадная д.20 кор.1,Москва,ул Каскадная д.20 кор.1,ул,Каскадная ,д.20 кор.1,7584937,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Каскадная д.20 кор.2,Москва,ул Каскадная д.20 кор.2,ул,Каскадная ,д.20 кор.2,7585009,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Каскадная д.20 кор.3,Москва,ул Каскадная д.20 кор.3,ул,Каскадная ,д.20 кор.3,7585014,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Косинская Б. д.12,Москва,ул Косинская Б. д.12,ул,Косинская Б. ,д.12,7585023,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Косинская Б. д.16 кор.1,Москва,ул Косинская Б. д.16 кор.1,ул,Косинская Б. ,д.16 кор.1,7585030,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Косинская Б. д.16 кор.2,Москва,ул Косинская Б. д.16 кор.2,ул,Косинская Б. ,д.16 кор.2,7585038,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Косинская Б. д.160а кор.1,Москва,ул Косинская Б. д.160а кор.1,ул,Косинская Б. ,д.160а кор.1,7585040,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Косинская Б. д.160а кор.2,Москва,ул Косинская Б. д.160а кор.2,ул,Косинская Б. ,д.160а кор.2,7585051,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Косинская Б. д.160а кор.3,Москва,ул Косинская Б. д.160а кор.3,ул,Косинская Б. ,д.160а кор.3,7585141,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Косинская Б. д.160а кор.5,Москва,ул Косинская Б. д.160а кор.5,ул,Косинская Б. ,д.160а кор.5,7585369,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Косинская Б. д.160а кор.6,Москва,ул Косинская Б. д.160а кор.6,ул,Косинская Б. ,д.160а кор.6,7585387,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Косинская Б. д.160а кор.7,Москва,ул Косинская Б. д.160а кор.7,ул,Косинская Б. ,д.160а кор.7,7585403,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Косинская Б. д.20 кор.2,Москва,ул Косинская Б. д.20 кор.2,ул,Косинская Б. ,д.20 кор.2,7585412,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Косинская Б. д.24,Москва,ул Косинская Б. д.24,ул,Косинская Б. ,д.24,7585429,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Косинская Б. д.28а,Москва,ул Косинская Б. д.28а,ул,Косинская Б. ,д.28а,7585437,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Косинская Б. д.32,Москва,ул Косинская Б. д.32,ул,Косинская Б. ,д.32,7585457,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Косинская Б. д.50,Москва,ул Косинская Б. д.50,ул,Косинская Б. ,д.50,7585591,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Косинская Б. д.56,Москва,ул Косинская Б. д.56,ул,Косинская Б. ,д.56,7585655,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Красносолнечная д.10,Москва,ул Красносолнечная д.10,ул,Красносолнечная ,д.10,7585684,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Красносолнечная д.12,Москва,ул Красносолнечная д.12,ул,Красносолнечная ,д.12,7585715,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Красносолнечная д.31,Москва,ул Красносолнечная д.31,ул,Красносолнечная ,д.31,7585735,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Красносолнечная д.40 кор.1,Москва,ул Красносолнечная д.40 кор.1,ул,Красносолнечная ,д.40 кор.1,7585745,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Красносолнечная д.40 кор.2,Москва,ул Красносолнечная д.40 кор.2,ул,Красносолнечная ,д.40 кор.2,7585761,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Красносолнечная д.40 кор.3,Москва,ул Красносолнечная д.40 кор.3,ул,Красносолнечная ,д.40 кор.3,7585770,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лениногорская д.13,Москва,ул Лениногорская д.13,ул,Лениногорская ,д.13,7585792,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лениногорская д.21,Москва,ул Лениногорская д.21,ул,Лениногорская ,д.21,7585795,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лениногорская д.30,Москва,ул Лениногорская д.30,ул,Лениногорская ,д.30,7585799,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лениногорская д.5,Москва,ул Лениногорская д.5,ул,Лениногорская ,д.5,7585802,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лениногорская д.7,Москва,ул Лениногорская д.7,ул,Лениногорская ,д.7,7585808,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лухмановская д.1,Москва,ул Лухмановская д.1,ул,Лухмановская ,д.1,7555709,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2004 +2281100,г Москва ул Лухмановская д.11,Москва,ул Лухмановская д.11,ул,Лухмановская ,д.11,7585882,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лухмановская д.13,Москва,ул Лухмановская д.13,ул,Лухмановская ,д.13,7585885,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лухмановская д.15,Москва,ул Лухмановская д.15,ул,Лухмановская ,д.15,7585888,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лухмановская д.15 кор.1,Москва,ул Лухмановская д.15 кор.1,ул,Лухмановская ,д.15 кор.1,7578908,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2007 +2281100,г Москва ул Лухмановская д.15 кор.2,Москва,ул Лухмановская д.15 кор.2,ул,Лухмановская ,д.15 кор.2,7578912,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2007 +2281100,г Москва ул Лухмановская д.15 кор.3,Москва,ул Лухмановская д.15 кор.3,ул,Лухмановская ,д.15 кор.3,7578918,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2007 +2281100,г Москва ул Лухмановская д.15 кор.4,Москва,ул Лухмановская д.15 кор.4,ул,Лухмановская ,д.15 кор.4,7578924,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2007 +2281100,г Москва ул Лухмановская д.17,Москва,ул Лухмановская д.17,ул,Лухмановская ,д.17,7587163,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лухмановская д.17 кор.1,Москва,ул Лухмановская д.17 кор.1,ул,Лухмановская ,д.17 кор.1,7581545,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2007 +2281100,г Москва ул Лухмановская д.18,Москва,ул Лухмановская д.18,ул,Лухмановская ,д.18,7587274,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лухмановская д.20,Москва,ул Лухмановская д.20,ул,Лухмановская ,д.20,7587284,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лухмановская д.22,Москва,ул Лухмановская д.22,ул,Лухмановская ,д.22,7587290,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лухмановская д.24,Москва,ул Лухмановская д.24,ул,Лухмановская ,д.24,7587294,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лухмановская д.27,Москва,ул Лухмановская д.27,ул,Лухмановская ,д.27,7587296,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лухмановская д.28,Москва,ул Лухмановская д.28,ул,Лухмановская ,д.28,7587306,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лухмановская д.29,Москва,ул Лухмановская д.29,ул,Лухмановская ,д.29,7587314,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лухмановская д.30,Москва,ул Лухмановская д.30,ул,Лухмановская ,д.30,7587320,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лухмановская д.32,Москва,ул Лухмановская д.32,ул,Лухмановская ,д.32,7587329,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лухмановская д.33,Москва,ул Лухмановская д.33,ул,Лухмановская ,д.33,7587334,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лухмановская д.34,Москва,ул Лухмановская д.34,ул,Лухмановская ,д.34,7587341,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лухмановская д.35,Москва,ул Лухмановская д.35,ул,Лухмановская ,д.35,7587347,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лухмановская д.5,Москва,ул Лухмановская д.5,ул,Лухмановская ,д.5,7587353,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лыткаринская д.8,Москва,ул Лыткаринская д.8,ул,Лыткаринская ,д.8,7585873,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Михельсона д.20,Москва,ул Михельсона д.20,ул,Михельсона ,д.20,7587565,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Михельсона д.35,Москва,ул Михельсона д.35,ул,Михельсона ,д.35,7587572,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Михельсона д.42,Москва,ул Михельсона д.42,ул,Михельсона ,д.42,7587578,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Михельсона д.47,Москва,ул Михельсона д.47,ул,Михельсона ,д.47,7587581,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Михельсона д.58,Москва,ул Михельсона д.58,ул,Михельсона ,д.58,7587587,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Михельсона д.61,Москва,ул Михельсона д.61,ул,Михельсона ,д.61,7587594,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.11,Москва,ул Муромская д.11,ул,Муромская ,д.11,7587663,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.13,Москва,ул Муромская д.13,ул,Муромская ,д.13,7587713,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.14,Москва,ул Муромская д.14,ул,Муромская ,д.14,7587867,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.15,Москва,ул Муромская д.15,ул,Муромская ,д.15,7587871,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.19,Москва,ул Муромская д.19,ул,Муромская ,д.19,7587906,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.21,Москва,ул Муромская д.21,ул,Муромская ,д.21,7587909,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.23,Москва,ул Муромская д.23,ул,Муромская ,д.23,7587914,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.27,Москва,ул Муромская д.27,ул,Муромская ,д.27,7587922,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.29,Москва,ул Муромская д.29,ул,Муромская ,д.29,7587926,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.3,Москва,ул Муромская д.3,ул,Муромская ,д.3,7587934,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.31,Москва,ул Муромская д.31,ул,Муромская ,д.31,7587941,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.32,Москва,ул Муромская д.32,ул,Муромская ,д.32,7587948,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.33,Москва,ул Муромская д.33,ул,Муромская ,д.33,7587955,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.37,Москва,ул Муромская д.37,ул,Муромская ,д.37,7587964,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.39,Москва,ул Муромская д.39,ул,Муромская ,д.39,7587972,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.43,Москва,ул Муромская д.43,ул,Муромская ,д.43,7588051,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.45,Москва,ул Муромская д.45,ул,Муромская ,д.45,7588180,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.47,Москва,ул Муромская д.47,ул,Муромская ,д.47,7588224,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.49,Москва,ул Муромская д.49,ул,Муромская ,д.49,7588231,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.5,Москва,ул Муромская д.5,ул,Муромская ,д.5,7588234,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.51,Москва,ул Муромская д.51,ул,Муромская ,д.51,7588237,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.55,Москва,ул Муромская д.55,ул,Муромская ,д.55,7588240,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.57,Москва,ул Муромская д.57,ул,Муромская ,д.57,7588245,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.59,Москва,ул Муромская д.59,ул,Муромская ,д.59,7588252,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.7,Москва,ул Муромская д.7,ул,Муромская ,д.7,7588262,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Наташи Качуевской д.4,Москва,ул Наташи Качуевской д.4,ул,Наташи Качуевской ,д.4,7581564,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2006 +2281100,г Москва ул Оранжерейная д.10,Москва,ул Оранжерейная д.10,ул,Оранжерейная ,д.10,7588725,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оранжерейная д.12,Москва,ул Оранжерейная д.12,ул,Оранжерейная ,д.12,7588732,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оранжерейная д.14,Москва,ул Оранжерейная д.14,ул,Оранжерейная ,д.14,7588739,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оранжерейная д.16,Москва,ул Оранжерейная д.16,ул,Оранжерейная ,д.16,7588744,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оранжерейная д.18,Москва,ул Оранжерейная д.18,ул,Оранжерейная ,д.18,7588750,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оранжерейная д.21,Москва,ул Оранжерейная д.21,ул,Оранжерейная ,д.21,7588777,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оранжерейная д.6,Москва,ул Оранжерейная д.6,ул,Оранжерейная ,д.6,7588781,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оранжерейная д.8,Москва,ул Оранжерейная д.8,ул,Оранжерейная ,д.8,7588790,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.1,Москва,ул Оренбургская д.1,ул,Оренбургская ,д.1,7588809,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.12 кор.1,Москва,ул Оренбургская д.12 кор.1,ул,Оренбургская ,д.12 кор.1,7588889,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.12 кор.2,Москва,ул Оренбургская д.12 кор.2,ул,Оренбургская ,д.12 кор.2,7588896,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.13 кор.1,Москва,ул Оренбургская д.13 кор.1,ул,Оренбургская ,д.13 кор.1,7588935,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.13 кор.2,Москва,ул Оренбургская д.13 кор.2,ул,Оренбургская ,д.13 кор.2,7588971,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.14,Москва,ул Оренбургская д.14,ул,Оренбургская ,д.14,7590998,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.16,Москва,ул Оренбургская д.16,ул,Оренбургская ,д.16,7591003,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.17,Москва,ул Оренбургская д.17,ул,Оренбургская ,д.17,7591004,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.20 кор.1,Москва,ул Оренбургская д.20 кор.1,ул,Оренбургская ,д.20 кор.1,7591007,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.20 кор.2,Москва,ул Оренбургская д.20 кор.2,ул,Оренбургская ,д.20 кор.2,7591012,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.22,Москва,ул Оренбургская д.22,ул,Оренбургская ,д.22,7591014,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.24 кор.1,Москва,ул Оренбургская д.24 кор.1,ул,Оренбургская ,д.24 кор.1,7591016,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.24 кор.2,Москва,ул Оренбургская д.24 кор.2,ул,Оренбургская ,д.24 кор.2,7591017,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.26 кор.1,Москва,ул Оренбургская д.26 кор.1,ул,Оренбургская ,д.26 кор.1,7591019,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.26 кор.2,Москва,ул Оренбургская д.26 кор.2,ул,Оренбургская ,д.26 кор.2,7591021,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.4,Москва,ул Оренбургская д.4,ул,Оренбургская ,д.4,7591024,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.5 кор.1,Москва,ул Оренбургская д.5 кор.1,ул,Оренбургская ,д.5 кор.1,7591029,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.5 кор.2,Москва,ул Оренбургская д.5 кор.2,ул,Оренбургская ,д.5 кор.2,7591031,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.5 кор.3,Москва,ул Оренбургская д.5 кор.3,ул,Оренбургская ,д.5 кор.3,7591033,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.5 кор.4,Москва,ул Оренбургская д.5 кор.4,ул,Оренбургская ,д.5 кор.4,7591036,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.6 кор.1,Москва,ул Оренбургская д.6 кор.1,ул,Оренбургская ,д.6 кор.1,7591040,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.6 кор.2,Москва,ул Оренбургская д.6 кор.2,ул,Оренбургская ,д.6 кор.2,7591042,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.6 кор.3,Москва,ул Оренбургская д.6 кор.3,ул,Оренбургская ,д.6 кор.3,7591045,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.7 кор.1,Москва,ул Оренбургская д.7 кор.1,ул,Оренбургская ,д.7 кор.1,7591047,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.7 кор.2,Москва,ул Оренбургская д.7 кор.2,ул,Оренбургская ,д.7 кор.2,7591051,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.7 кор.3,Москва,ул Оренбургская д.7 кор.3,ул,Оренбургская ,д.7 кор.3,7591052,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.7 кор.4,Москва,ул Оренбургская д.7 кор.4,ул,Оренбургская ,д.7 кор.4,7591055,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.8 кор.1,Москва,ул Оренбургская д.8 кор.1,ул,Оренбургская ,д.8 кор.1,7591058,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.8 кор.2,Москва,ул Оренбургская д.8 кор.2,ул,Оренбургская ,д.8 кор.2,7591059,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.8 кор.3,Москва,ул Оренбургская д.8 кор.3,ул,Оренбургская ,д.8 кор.3,7591063,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.9 кор.1,Москва,ул Оренбургская д.9 кор.1,ул,Оренбургская ,д.9 кор.1,7591070,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.9 кор.2,Москва,ул Оренбургская д.9 кор.2,ул,Оренбургская ,д.9 кор.2,7591076,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.9 кор.3,Москва,ул Оренбургская д.9 кор.3,ул,Оренбургская ,д.9 кор.3,7591089,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Поселковая д.47,Москва,ул Поселковая д.47,ул,Поселковая ,д.47,7585878,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Розы Люксембург д.17,Москва,ул Розы Люксембург д.17,ул,Розы Люксембург ,д.17,7591266,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Розы Люксембург д.26,Москва,ул Розы Люксембург д.26,ул,Розы Люксембург ,д.26,7591278,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Розы Люксембург д.29,Москва,ул Розы Люксембург д.29,ул,Розы Люксембург ,д.29,7591284,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Розы Люксембург д.37 строение А,Москва,ул Розы Люксембург д.37 строение А,ул,Розы Люксембург ,д.37 строение А,7591296,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Розы Люксембург д.45,Москва,ул Розы Люксембург д.45,ул,Розы Люксембург ,д.45,7591304,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Рудневка д.1,Москва,ул Рудневка д.1,ул,Рудневка ,д.1,7591383,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Рудневка д.11,Москва,ул Рудневка д.11,ул,Рудневка ,д.11,7591506,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Рудневка д.12,Москва,ул Рудневка д.12,ул,Рудневка ,д.12,7555851,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2004 +2281100,г Москва ул Рудневка д.14,Москва,ул Рудневка д.14,ул,Рудневка ,д.14,7555871,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2005 +2281100,г Москва ул Рудневка д.15,Москва,ул Рудневка д.15,ул,Рудневка ,д.15,7591537,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Рудневка д.16,Москва,ул Рудневка д.16,ул,Рудневка ,д.16,7555888,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2004 +2281100,г Москва ул Рудневка д.17,Москва,ул Рудневка д.17,ул,Рудневка ,д.17,7591539,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Рудневка д.18,Москва,ул Рудневка д.18,ул,Рудневка ,д.18,7555923,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2004 +2281100,г Москва ул Рудневка д.2,Москва,ул Рудневка д.2,ул,Рудневка ,д.2,7555844,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2005 +2281100,г Москва ул Рудневка д.21,Москва,ул Рудневка д.21,ул,Рудневка ,д.21,7591540,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Рудневка д.22,Москва,ул Рудневка д.22,ул,Рудневка ,д.22,7591542,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Рудневка д.23,Москва,ул Рудневка д.23,ул,Рудневка ,д.23,7591543,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Рудневка д.24,Москва,ул Рудневка д.24,ул,Рудневка ,д.24,7555931,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2004 +2281100,г Москва ул Рудневка д.25,Москва,ул Рудневка д.25,ул,Рудневка ,д.25,7591544,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Рудневка д.3,Москва,ул Рудневка д.3,ул,Рудневка ,д.3,7591547,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Рудневка д.33,Москва,ул Рудневка д.33,ул,Рудневка ,д.33,7591548,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Рудневка д.35,Москва,ул Рудневка д.35,ул,Рудневка ,д.35,7591549,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Рудневка д.39,Москва,ул Рудневка д.39,ул,Рудневка ,д.39,7591554,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Рудневка д.4,Москва,ул Рудневка д.4,ул,Рудневка ,д.4,7591555,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Рудневка д.41,Москва,ул Рудневка д.41,ул,Рудневка ,д.41,7591557,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Рудневка д.43,Москва,ул Рудневка д.43,ул,Рудневка ,д.43,7591560,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Рудневка д.7,Москва,ул Рудневка д.7,ул,Рудневка ,д.7,7591562,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Рудневка д.9,Москва,ул Рудневка д.9,ул,Рудневка ,д.9,7591567,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Святоозерская д.11,Москва,ул Святоозерская д.11,ул,Святоозерская ,д.11,7592688,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Святоозерская д.13,Москва,ул Святоозерская д.13,ул,Святоозерская ,д.13,7592706,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Святоозерская д.14,Москва,ул Святоозерская д.14,ул,Святоозерская ,д.14,7578946,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2005 +2281100,г Москва ул Святоозерская д.15,Москва,ул Святоозерская д.15,ул,Святоозерская ,д.15,7592718,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Святоозерская д.16,Москва,ул Святоозерская д.16,ул,Святоозерская ,д.16,7578951,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2005 +2281100,г Москва ул Святоозерская д.18,Москва,ул Святоозерская д.18,ул,Святоозерская ,д.18,7578954,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2005 +2281100,г Москва ул Святоозерская д.2,Москва,ул Святоозерская д.2,ул,Святоозерская ,д.2,7578944,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2006 +2281100,г Москва ул Святоозерская д.21,Москва,ул Святоозерская д.21,ул,Святоозерская ,д.21,7592778,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Святоозерская д.22,Москва,ул Святоозерская д.22,ул,Святоозерская ,д.22,7581524,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2005 +2281100,г Москва ул Святоозерская д.23,Москва,ул Святоозерская д.23,ул,Святоозерская ,д.23,7592786,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Святоозерская д.24,Москва,ул Святоозерская д.24,ул,Святоозерская ,д.24,7581533,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2005 +2281100,г Москва ул Святоозерская д.26,Москва,ул Святоозерская д.26,ул,Святоозерская ,д.26,7581627,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2005 +2281100,г Москва ул Святоозерская д.3,Москва,ул Святоозерская д.3,ул,Святоозерская ,д.3,7592793,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Святоозерская д.32,Москва,ул Святоозерская д.32,ул,Святоозерская ,д.32,7581632,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2006 +2281100,г Москва ул Святоозерская д.34,Москва,ул Святоозерская д.34,ул,Святоозерская ,д.34,7581640,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2005 +2281100,г Москва ул Святоозерская д.4,Москва,ул Святоозерская д.4,ул,Святоозерская ,д.4,7581617,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2006 +2281100,г Москва ул Святоозерская д.5,Москва,ул Святоозерская д.5,ул,Святоозерская ,д.5,7592822,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Святоозерская д.8,Москва,ул Святоозерская д.8,ул,Святоозерская ,д.8,7581624,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2006 +2281100,г Москва ул Святоозерская д.9,Москва,ул Святоозерская д.9,ул,Святоозерская ,д.9,7555787,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2004 +2281100,г Москва ул Татьяны Макаровой д.10,Москва,ул Татьяны Макаровой д.10,ул,Татьяны Макаровой ,д.10,7581611,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2006 +2281100,г Москва ул Татьяны Макаровой д.3,Москва,ул Татьяны Макаровой д.3,ул,Татьяны Макаровой ,д.3,7581578,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2006 +2281100,г Москва ул Татьяны Макаровой д.4,Москва,ул Татьяны Макаровой д.4,ул,Татьяны Макаровой ,д.4,7581585,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2006 +2281100,г Москва ул Татьяны Макаровой д.6,Москва,ул Татьяны Макаровой д.6,ул,Татьяны Макаровой ,д.6,7581594,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2005 +2281100,г Москва ул Татьяны Макаровой д.8,Москва,ул Татьяны Макаровой д.8,ул,Татьяны Макаровой ,д.8,7581600,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2006 +2281100,г Москва ул Третьего Интернационала д.10б,Москва,ул Третьего Интернационала д.10б,ул,Третьего Интернационала ,д.10б,7584368,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Третьего Интернационала д.10в,Москва,ул Третьего Интернационала д.10в,ул,Третьего Интернационала ,д.10в,7584373,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Третьего Интернационала д.17,Москва,ул Третьего Интернационала д.17,ул,Третьего Интернационала ,д.17,7584377,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Третьего Интернационала д.20,Москва,ул Третьего Интернационала д.20,ул,Третьего Интернационала ,д.20,7584413,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Третьего Интернационала д.25,Москва,ул Третьего Интернационала д.25,ул,Третьего Интернационала ,д.25,7584415,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Чебоксарская д.18,Москва,ул Чебоксарская д.18,ул,Чебоксарская ,д.18,7592875,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Чебоксарская д.18а,Москва,ул Чебоксарская д.18а,ул,Чебоксарская ,д.18а,7592877,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Чебоксарская д.28,Москва,ул Чебоксарская д.28,ул,Чебоксарская ,д.28,7592880,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Чебоксарская д.33,Москва,ул Чебоксарская д.33,ул,Чебоксарская ,д.33,7592884,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Чебоксарская д.39,Москва,ул Чебоксарская д.39,ул,Чебоксарская ,д.39,7592887,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Черное Озеро д.1,Москва,ул Черное Озеро д.1,ул,Черное Озеро ,д.1,7592935,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Черное Озеро д.10,Москва,ул Черное Озеро д.10,ул,Черное Озеро ,д.10,7592950,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Черное Озеро д.12,Москва,ул Черное Озеро д.12,ул,Черное Озеро ,д.12,7592953,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Черное Озеро д.14,Москва,ул Черное Озеро д.14,ул,Черное Озеро ,д.14,7592955,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Черное Озеро д.2,Москва,ул Черное Озеро д.2,ул,Черное Озеро ,д.2,7592960,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Черное Озеро д.7 кор.1,Москва,ул Черное Озеро д.7 кор.1,ул,Черное Озеро ,д.7 кор.1,7592965,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Черное Озеро д.7 кор.2,Москва,ул Черное Озеро д.7 кор.2,ул,Черное Озеро ,д.7 кор.2,7592969,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Черное Озеро д.7 кор.3,Москва,ул Черное Озеро д.7 кор.3,ул,Черное Озеро ,д.7 кор.3,7592984,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Черное Озеро д.8,Москва,ул Черное Озеро д.8,ул,Черное Озеро ,д.8,7592995,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Черное Озеро д.9,Москва,ул Черное Озеро д.9,ул,Черное Озеро ,д.9,7593002,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.1,Москва,ул Николая Химушина д.1,ул,Николая Химушина ,д.1,7628321,муниципальный округ Метрогородок,1973 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.11 кор.1,Москва,ул Николая Химушина д.11 кор.1,ул,Николая Химушина ,д.11 кор.1,7914446,муниципальный округ Метрогородок,1961 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.11 кор.2,Москва,ул Николая Химушина д.11 кор.2,ул,Николая Химушина ,д.11 кор.2,7914447,муниципальный округ Метрогородок,1961 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.11 кор.3,Москва,ул Николая Химушина д.11 кор.3,ул,Николая Химушина ,д.11 кор.3,7914472,муниципальный округ Метрогородок,1960 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.13 кор.1,Москва,ул Николая Химушина д.13 кор.1,ул,Николая Химушина ,д.13 кор.1,7914449,муниципальный округ Метрогородок,1958 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.13 кор.2,Москва,ул Николая Химушина д.13 кор.2,ул,Николая Химушина ,д.13 кор.2,7914450,муниципальный округ Метрогородок,1959 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.13 кор.3,Москва,ул Николая Химушина д.13 кор.3,ул,Николая Химушина ,д.13 кор.3,7914452,муниципальный округ Метрогородок,1986 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.13 кор.5,Москва,ул Николая Химушина д.13 кор.5,ул,Николая Химушина ,д.13 кор.5,7914453,муниципальный округ Метрогородок,1959 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.15 кор.1,Москва,ул Николая Химушина д.15 кор.1,ул,Николая Химушина ,д.15 кор.1,7914455,муниципальный округ Метрогородок,1960 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.15 кор.2,Москва,ул Николая Химушина д.15 кор.2,ул,Николая Химушина ,д.15 кор.2,7914473,муниципальный округ Метрогородок,1962 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.15 кор.3,Москва,ул Николая Химушина д.15 кор.3,ул,Николая Химушина ,д.15 кор.3,7914456,муниципальный округ Метрогородок,1962 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.17 кор.1,Москва,ул Николая Химушина д.17 кор.1,ул,Николая Химушина ,д.17 кор.1,7914458,муниципальный округ Метрогородок,1961 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.17 кор.2,Москва,ул Николая Химушина д.17 кор.2,ул,Николая Химушина ,д.17 кор.2,7914459,муниципальный округ Метрогородок,1961 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.19 кор.1,Москва,ул Николая Химушина д.19 кор.1,ул,Николая Химушина ,д.19 кор.1,7914462,муниципальный округ Метрогородок,1960 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.19 кор.2,Москва,ул Николая Химушина д.19 кор.2,ул,Николая Химушина ,д.19 кор.2,7914461,муниципальный округ Метрогородок,1961 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.19 кор.3,Москва,ул Николая Химушина д.19 кор.3,ул,Николая Химушина ,д.19 кор.3,7914463,муниципальный округ Метрогородок,1961 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.21 кор.1,Москва,ул Николая Химушина д.21 кор.1,ул,Николая Химушина ,д.21 кор.1,7914464,муниципальный округ Метрогородок,1959 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.21 кор.2,Москва,ул Николая Химушина д.21 кор.2,ул,Николая Химушина ,д.21 кор.2,7914465,муниципальный округ Метрогородок,1960 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.23,Москва,ул Николая Химушина д.23,ул,Николая Химушина ,д.23,7914467,муниципальный округ Метрогородок,1997 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.3 кор.1,Москва,ул Николая Химушина д.3 кор.1,ул,Николая Химушина ,д.3 кор.1,7914437,муниципальный округ Метрогородок,1971 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.5 кор.1,Москва,ул Николая Химушина д.5 кор.1,ул,Николая Химушина ,д.5 кор.1,7914438,муниципальный округ Метрогородок,1962 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.5 кор.2,Москва,ул Николая Химушина д.5 кор.2,ул,Николая Химушина ,д.5 кор.2,7914440,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.7 кор.1,Москва,ул Николая Химушина д.7 кор.1,ул,Николая Химушина ,д.7 кор.1,7914441,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.7 кор.2,Москва,ул Николая Химушина д.7 кор.2,ул,Николая Химушина ,д.7 кор.2,7914443,муниципальный округ Метрогородок,1962 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.9 кор.1,Москва,ул Николая Химушина д.9 кор.1,ул,Николая Химушина ,д.9 кор.1,7645927,муниципальный округ Метрогородок,н.д. +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.9 кор.2,Москва,ул Николая Химушина д.9 кор.2,ул,Николая Химушина ,д.9 кор.2,7914444,муниципальный округ Метрогородок,1960 +2281103,г Москва ш Открытое д.17 кор.1,Москва,ш Открытое д.17 кор.1,ш,Открытое ,д.17 кор.1,7913930,муниципальный округ Метрогородок,1976 +2281103,г Москва ш Открытое д.17 кор.10,Москва,ш Открытое д.17 кор.10,ш,Открытое ,д.17 кор.10,7719559,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.17 кор.11,Москва,ш Открытое д.17 кор.11,ш,Открытое ,д.17 кор.11,7913961,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.17 кор.12,Москва,ш Открытое д.17 кор.12,ш,Открытое ,д.17 кор.12,7719563,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.17 кор.13,Москва,ш Открытое д.17 кор.13,ш,Открытое ,д.17 кор.13,7558123,муниципальный округ Метрогородок,1966 +2281103,г Москва ш Открытое д.17 кор.2,Москва,ш Открытое д.17 кор.2,ш,Открытое ,д.17 кор.2,7913938,муниципальный округ Метрогородок,н.д. +2281103,г Москва ш Открытое д.17 кор.3,Москва,ш Открытое д.17 кор.3,ш,Открытое ,д.17 кор.3,7572335,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.17 кор.4,Москва,ш Открытое д.17 кор.4,ш,Открытое ,д.17 кор.4,7913941,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.17 кор.5,Москва,ш Открытое д.17 кор.5,ш,Открытое ,д.17 кор.5,7913948,муниципальный округ Метрогородок,н.д. +2281103,г Москва ш Открытое д.17 кор.6,Москва,ш Открытое д.17 кор.6,ш,Открытое ,д.17 кор.6,7913953,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.17 кор.7,Москва,ш Открытое д.17 кор.7,ш,Открытое ,д.17 кор.7,7913956,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.17 кор.8,Москва,ш Открытое д.17 кор.8,ш,Открытое ,д.17 кор.8,7719517,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.17 кор.9,Москва,ш Открытое д.17 кор.9,ш,Открытое ,д.17 кор.9,7719545,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.19 кор.1,Москва,ш Открытое д.19 кор.1,ш,Открытое ,д.19 кор.1,7719571,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.19 кор.2,Москва,ш Открытое д.19 кор.2,ш,Открытое ,д.19 кор.2,7914132,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.19 кор.3,Москва,ш Открытое д.19 кор.3,ш,Открытое ,д.19 кор.3,7914138,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.19 кор.4,Москва,ш Открытое д.19 кор.4,ш,Открытое ,д.19 кор.4,7914144,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.19 кор.5,Москва,ш Открытое д.19 кор.5,ш,Открытое ,д.19 кор.5,7719574,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.21 кор.1,Москва,ш Открытое д.21 кор.1,ш,Открытое ,д.21 кор.1,7719583,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.21 кор.10,Москва,ш Открытое д.21 кор.10,ш,Открытое ,д.21 кор.10,7914182,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.21 кор.11,Москва,ш Открытое д.21 кор.11,ш,Открытое ,д.21 кор.11,7914184,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.21 кор.12,Москва,ш Открытое д.21 кор.12,ш,Открытое ,д.21 кор.12,7914185,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.21 кор.13,Москва,ш Открытое д.21 кор.13,ш,Открытое ,д.21 кор.13,7719610,муниципальный округ Метрогородок,1967 +2281103,г Москва ш Открытое д.21 кор.14,Москва,ш Открытое д.21 кор.14,ш,Открытое ,д.21 кор.14,7914188,муниципальный округ Метрогородок,1969 +2281103,г Москва ш Открытое д.21 кор.2,Москва,ш Открытое д.21 кор.2,ш,Открытое ,д.21 кор.2,7914154,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.21 кор.3,Москва,ш Открытое д.21 кор.3,ш,Открытое ,д.21 кор.3,7914158,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.21 кор.4,Москва,ш Открытое д.21 кор.4,ш,Открытое ,д.21 кор.4,7914164,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.21 кор.5,Москва,ш Открытое д.21 кор.5,ш,Открытое ,д.21 кор.5,7914169,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.21 кор.6,Москва,ш Открытое д.21 кор.6,ш,Открытое ,д.21 кор.6,7723259,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.21 кор.7,Москва,ш Открытое д.21 кор.7,ш,Открытое ,д.21 кор.7,7719590,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.21 кор.8,Москва,ш Открытое д.21 кор.8,ш,Открытое ,д.21 кор.8,7719595,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.21 кор.9,Москва,ш Открытое д.21 кор.9,ш,Открытое ,д.21 кор.9,7719601,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.21 строение 10,Москва,ш Открытое д.21 строение 10,ш,Открытое ,д.21 строение 10,7914172,муниципальный округ Метрогородок,н.д. +2281103,г Москва ш Открытое д.22,Москва,ш Открытое д.22,ш,Открытое ,д.22,7914190,муниципальный округ Метрогородок,1989 +2281103,г Москва ш Открытое д.23 кор.1,Москва,ш Открытое д.23 кор.1,ш,Открытое ,д.23 кор.1,7914193,муниципальный округ Метрогородок,2004 +2281103,г Москва ш Открытое д.23 кор.2,Москва,ш Открытое д.23 кор.2,ш,Открытое ,д.23 кор.2,7719616,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.23 кор.3,Москва,ш Открытое д.23 кор.3,ш,Открытое ,д.23 кор.3,7719550,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.23 кор.4,Москва,ш Открытое д.23 кор.4,ш,Открытое ,д.23 кор.4,7914197,муниципальный округ Метрогородок,2005 +2281103,г Москва ш Открытое д.23 кор.5,Москва,ш Открытое д.23 кор.5,ш,Открытое ,д.23 кор.5,7914201,муниципальный округ Метрогородок,2005 +2281103,г Москва ш Открытое д.23 кор.6,Москва,ш Открытое д.23 кор.6,ш,Открытое ,д.23 кор.6,7719570,муниципальный округ Метрогородок,1967 +2281103,г Москва ш Открытое д.23 кор.7,Москва,ш Открытое д.23 кор.7,ш,Открытое ,д.23 кор.7,7719597,муниципальный округ Метрогородок,1977 +2281103,г Москва ш Открытое д.24 кор.1,Москва,ш Открытое д.24 кор.1,ш,Открытое ,д.24 кор.1,7914208,муниципальный округ Метрогородок,2011 +2281103,г Москва ш Открытое д.24 кор.11,Москва,ш Открытое д.24 кор.11,ш,Открытое ,д.24 кор.11,7914237,муниципальный округ Метрогородок,1989 +2281103,г Москва ш Открытое д.24 кор.12,Москва,ш Открытое д.24 кор.12,ш,Открытое ,д.24 кор.12,7914240,муниципальный округ Метрогородок,1986 +2281103,г Москва ш Открытое д.24 кор.13,Москва,ш Открытое д.24 кор.13,ш,Открытое ,д.24 кор.13,7914241,муниципальный округ Метрогородок,1986 +2281103,г Москва ш Открытое д.24 кор.14,Москва,ш Открытое д.24 кор.14,ш,Открытое ,д.24 кор.14,7914247,муниципальный округ Метрогородок,1985 +2281103,г Москва ш Открытое д.24 кор.2,Москва,ш Открытое д.24 кор.2,ш,Открытое ,д.24 кор.2,7914210,муниципальный округ Метрогородок,1972 +2281103,г Москва ш Открытое д.24 кор.3,Москва,ш Открытое д.24 кор.3,ш,Открытое ,д.24 кор.3,7914215,муниципальный округ Метрогородок,1998 +2281103,г Москва ш Открытое д.24 кор.36,Москва,ш Открытое д.24 кор.36,ш,Открытое ,д.24 кор.36,7914248,муниципальный округ Метрогородок,1959 +2281103,г Москва ш Открытое д.24 кор.37,Москва,ш Открытое д.24 кор.37,ш,Открытое ,д.24 кор.37,7914252,муниципальный округ Метрогородок,1960 +2281103,г Москва ш Открытое д.24 кор.41,Москва,ш Открытое д.24 кор.41,ш,Открытое ,д.24 кор.41,7914257,муниципальный округ Метрогородок,1960 +2281103,г Москва ш Открытое д.24 кор.42,Москва,ш Открытое д.24 кор.42,ш,Открытое ,д.24 кор.42,7914259,муниципальный округ Метрогородок,1973 +2281103,г Москва ш Открытое д.24 кор.5а,Москва,ш Открытое д.24 кор.5а,ш,Открытое ,д.24 кор.5а,7914205,муниципальный округ Метрогородок,1959 +2281103,г Москва ш Открытое д.24 кор.5б,Москва,ш Открытое д.24 кор.5б,ш,Открытое ,д.24 кор.5б,7914220,муниципальный округ Метрогородок,1960 +2281103,г Москва ш Открытое д.24 кор.5в,Москва,ш Открытое д.24 кор.5в,ш,Открытое ,д.24 кор.5в,7914225,муниципальный округ Метрогородок,1962 +2281103,г Москва ш Открытое д.24 кор.5г,Москва,ш Открытое д.24 кор.5г,ш,Открытое ,д.24 кор.5г,7914229,муниципальный округ Метрогородок,1962 +2281103,г Москва ш Открытое д.25 кор.1,Москва,ш Открытое д.25 кор.1,ш,Открытое ,д.25 кор.1,7914361,муниципальный округ Метрогородок,1966 +2281103,г Москва ш Открытое д.25 кор.10,Москва,ш Открытое д.25 кор.10,ш,Открытое ,д.25 кор.10,7719620,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.25 кор.11,Москва,ш Открытое д.25 кор.11,ш,Открытое ,д.25 кор.11,7719629,муниципальный округ Метрогородок,1965 +2281103,г Москва ш Открытое д.25 кор.12,Москва,ш Открытое д.25 кор.12,ш,Открытое ,д.25 кор.12,7719633,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.25 кор.13,Москва,ш Открытое д.25 кор.13,ш,Открытое ,д.25 кор.13,7719642,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.25 кор.14,Москва,ш Открытое д.25 кор.14,ш,Открытое ,д.25 кор.14,7719646,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.25 кор.15,Москва,ш Открытое д.25 кор.15,ш,Открытое ,д.25 кор.15,7914370,муниципальный округ Метрогородок,1965 +2281103,г Москва ш Открытое д.25 кор.16,Москва,ш Открытое д.25 кор.16,ш,Открытое ,д.25 кор.16,7914371,муниципальный округ Метрогородок,1968 +2281103,г Москва ш Открытое д.25 кор.2,Москва,ш Открытое д.25 кор.2,ш,Открытое ,д.25 кор.2,7719604,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.25 кор.3,Москва,ш Открытое д.25 кор.3,ш,Открытое ,д.25 кор.3,7914362,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.25 кор.4,Москва,ш Открытое д.25 кор.4,ш,Открытое ,д.25 кор.4,7914363,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.25 кор.5,Москва,ш Открытое д.25 кор.5,ш,Открытое ,д.25 кор.5,7914365,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.25 кор.6,Москва,ш Открытое д.25 кор.6,ш,Открытое ,д.25 кор.6,7914367,муниципальный округ Метрогородок,1965 +2281103,г Москва ш Открытое д.25 кор.7,Москва,ш Открытое д.25 кор.7,ш,Открытое ,д.25 кор.7,7914368,муниципальный округ Метрогородок,1965 +2281103,г Москва ш Открытое д.25 кор.8,Москва,ш Открытое д.25 кор.8,ш,Открытое ,д.25 кор.8,7914369,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.25 кор.9,Москва,ш Открытое д.25 кор.9,ш,Открытое ,д.25 кор.9,7719609,муниципальный округ Метрогородок,1965 +2281103,г Москва ш Открытое д.26 кор.1,Москва,ш Открытое д.26 кор.1,ш,Открытое ,д.26 кор.1,7914372,муниципальный округ Метрогородок,1961 +2281103,г Москва ш Открытое д.26 кор.10,Москва,ш Открытое д.26 кор.10,ш,Открытое ,д.26 кор.10,7914379,муниципальный округ Метрогородок,1997 +2281103,г Москва ш Открытое д.26 кор.12,Москва,ш Открытое д.26 кор.12,ш,Открытое ,д.26 кор.12,7914381,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.26 кор.12 а,Москва,ш Открытое д.26 кор.12 а,ш,Открытое ,д.26 кор.12 а,7914384,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.26 кор.2,Москва,ш Открытое д.26 кор.2,ш,Открытое ,д.26 кор.2,7914373,муниципальный округ Метрогородок,1962 +2281103,г Москва ш Открытое д.26 кор.4,Москва,ш Открытое д.26 кор.4,ш,Открытое ,д.26 кор.4,7914374,муниципальный округ Метрогородок,1961 +2281103,г Москва ш Открытое д.26 кор.5,Москва,ш Открытое д.26 кор.5,ш,Открытое ,д.26 кор.5,7914375,муниципальный округ Метрогородок,1961 +2281103,г Москва ш Открытое д.26 кор.9,Москва,ш Открытое д.26 кор.9,ш,Открытое ,д.26 кор.9,7914377,муниципальный округ Метрогородок,1997 +2281103,г Москва ш Открытое д.27 кор.1,Москва,ш Открытое д.27 кор.1,ш,Открытое ,д.27 кор.1,7914387,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.27 кор.2,Москва,ш Открытое д.27 кор.2,ш,Открытое ,д.27 кор.2,7719651,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.27 кор.3,Москва,ш Открытое д.27 кор.3,ш,Открытое ,д.27 кор.3,7914388,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.27 кор.4,Москва,ш Открытое д.27 кор.4,ш,Открытое ,д.27 кор.4,7719657,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.27 кор.5,Москва,ш Открытое д.27 кор.5,ш,Открытое ,д.27 кор.5,7914389,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.27 кор.6,Москва,ш Открытое д.27 кор.6,ш,Открытое ,д.27 кор.6,7719665,муниципальный округ Метрогородок,1965 +2281103,г Москва ш Открытое д.27 кор.7,Москва,ш Открытое д.27 кор.7,ш,Открытое ,д.27 кор.7,7914391,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.27 кор.8,Москва,ш Открытое д.27 кор.8,ш,Открытое ,д.27 кор.8,7914393,муниципальный округ Метрогородок,1965 +2281103,г Москва ш Открытое д.27 кор.9,Москва,ш Открытое д.27 кор.9,ш,Открытое ,д.27 кор.9,7914394,муниципальный округ Метрогородок,1970 +2281103,г Москва ш Открытое д.28 кор.1,Москва,ш Открытое д.28 кор.1,ш,Открытое ,д.28 кор.1,7914396,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.28 кор.10,Москва,ш Открытое д.28 кор.10,ш,Открытое ,д.28 кор.10,7914417,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.28 кор.11,Москва,ш Открытое д.28 кор.11,ш,Открытое ,д.28 кор.11,7914419,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.28 кор.2,Москва,ш Открытое д.28 кор.2,ш,Открытое ,д.28 кор.2,7914399,муниципальный округ Метрогородок,1965 +2281103,г Москва ш Открытое д.28 кор.3,Москва,ш Открытое д.28 кор.3,ш,Открытое ,д.28 кор.3,7914401,муниципальный округ Метрогородок,1965 +2281103,г Москва ш Открытое д.28 кор.4,Москва,ш Открытое д.28 кор.4,ш,Открытое ,д.28 кор.4,7914405,муниципальный округ Метрогородок,1965 +2281103,г Москва ш Открытое д.28 кор.6,Москва,ш Открытое д.28 кор.6,ш,Открытое ,д.28 кор.6,7914407,муниципальный округ Метрогородок,1966 +2281103,г Москва ш Открытое д.28 кор.6а,Москва,ш Открытое д.28 кор.6а,ш,Открытое ,д.28 кор.6а,7914410,муниципальный округ Метрогородок,1966 +2281103,г Москва ш Открытое д.28 кор.7,Москва,ш Открытое д.28 кор.7,ш,Открытое ,д.28 кор.7,7914411,муниципальный округ Метрогородок,1965 +2281103,г Москва ш Открытое д.28 кор.8,Москва,ш Открытое д.28 кор.8,ш,Открытое ,д.28 кор.8,7914413,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.28 кор.9,Москва,ш Открытое д.28 кор.9,ш,Открытое ,д.28 кор.9,7914415,муниципальный округ Метрогородок,1965 +2281103,г Москва ш Открытое д.29 кор.1,Москва,ш Открытое д.29 кор.1,ш,Открытое ,д.29 кор.1,7914420,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.29 кор.10,Москва,ш Открытое д.29 кор.10,ш,Открытое ,д.29 кор.10,7914430,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.29 кор.11,Москва,ш Открытое д.29 кор.11,ш,Открытое ,д.29 кор.11,7719641,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.29 кор.2,Москва,ш Открытое д.29 кор.2,ш,Открытое ,д.29 кор.2,7914421,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.29 кор.3,Москва,ш Открытое д.29 кор.3,ш,Открытое ,д.29 кор.3,7914422,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.29 кор.4,Москва,ш Открытое д.29 кор.4,ш,Открытое ,д.29 кор.4,7914424,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.29 кор.5,Москва,ш Открытое д.29 кор.5,ш,Открытое ,д.29 кор.5,7914425,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.29 кор.6,Москва,ш Открытое д.29 кор.6,ш,Открытое ,д.29 кор.6,7914427,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.29 кор.7,Москва,ш Открытое д.29 кор.7,ш,Открытое ,д.29 кор.7,7914428,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.29 кор.8,Москва,ш Открытое д.29 кор.8,ш,Открытое ,д.29 кор.8,7719650,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.29 кор.9,Москва,ш Открытое д.29 кор.9,ш,Открытое ,д.29 кор.9,7719644,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.22,Москва,пр-кт Зеленый д.22,пр-кт,Зеленый ,д.22,7555597,муниципальный округ Новогиреево,2006 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.26,Москва,пр-кт Зеленый д.26,пр-кт,Зеленый ,д.26,7915763,муниципальный округ Новогиреево,н.д. +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.40 кор.1,Москва,пр-кт Зеленый д.40 кор.1,пр-кт,Зеленый ,д.40 кор.1,7555603,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.40 кор.2,Москва,пр-кт Зеленый д.40 кор.2,пр-кт,Зеленый ,д.40 кор.2,7555607,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.42,Москва,пр-кт Зеленый д.42,пр-кт,Зеленый ,д.42,7555614,муниципальный округ Новогиреево,1996 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.44,Москва,пр-кт Зеленый д.44,пр-кт,Зеленый ,д.44,7555620,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.48 кор.1,Москва,пр-кт Зеленый д.48 кор.1,пр-кт,Зеленый ,д.48 кор.1,7555623,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.48 кор.2,Москва,пр-кт Зеленый д.48 кор.2,пр-кт,Зеленый ,д.48 кор.2,7555630,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.50,Москва,пр-кт Зеленый д.50,пр-кт,Зеленый ,д.50,7555636,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.52 кор.1,Москва,пр-кт Зеленый д.52 кор.1,пр-кт,Зеленый ,д.52 кор.1,7555640,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.56,Москва,пр-кт Зеленый д.56,пр-кт,Зеленый ,д.56,7555646,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.60/35,Москва,пр-кт Зеленый д.60/35,пр-кт,Зеленый ,д.60/35,7555653,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.62 кор.1,Москва,пр-кт Зеленый д.62 кор.1,пр-кт,Зеленый ,д.62 кор.1,7555657,муниципальный округ Новогиреево,1970 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.62 кор.2,Москва,пр-кт Зеленый д.62 кор.2,пр-кт,Зеленый ,д.62 кор.2,7555662,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.62 кор.3,Москва,пр-кт Зеленый д.62 кор.3,пр-кт,Зеленый ,д.62 кор.3,7555670,муниципальный округ Новогиреево,1981 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.63,Москва,пр-кт Зеленый д.63,пр-кт,Зеленый ,д.63,8125974,муниципальный округ Новогиреево,1963 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.64,Москва,пр-кт Зеленый д.64,пр-кт,Зеленый ,д.64,7555676,муниципальный округ Новогиреево,1967 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.66 кор.1,Москва,пр-кт Зеленый д.66 кор.1,пр-кт,Зеленый ,д.66 кор.1,7555681,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.66 кор.2,Москва,пр-кт Зеленый д.66 кор.2,пр-кт,Зеленый ,д.66 кор.2,7555686,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.68 кор.1,Москва,пр-кт Зеленый д.68 кор.1,пр-кт,Зеленый ,д.68 кор.1,7555695,муниципальный округ Новогиреево,1971 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.68 кор.2,Москва,пр-кт Зеленый д.68 кор.2,пр-кт,Зеленый ,д.68 кор.2,7555697,муниципальный округ Новогиреево,1971 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.69 кор.2,Москва,пр-кт Зеленый д.69 кор.2,пр-кт,Зеленый ,д.69 кор.2,7555702,муниципальный округ Новогиреево,1964 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.70 кор.1,Москва,пр-кт Зеленый д.70 кор.1,пр-кт,Зеленый ,д.70 кор.1,7555713,муниципальный округ Новогиреево,1970 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.70 кор.2,Москва,пр-кт Зеленый д.70 кор.2,пр-кт,Зеленый ,д.70 кор.2,7555721,муниципальный округ Новогиреево,1970 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.71 кор.2,Москва,пр-кт Зеленый д.71 кор.2,пр-кт,Зеленый ,д.71 кор.2,7555725,муниципальный округ Новогиреево,1962 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.74,Москва,пр-кт Зеленый д.74,пр-кт,Зеленый ,д.74,7555730,муниципальный округ Новогиреево,1971 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.76,Москва,пр-кт Зеленый д.76,пр-кт,Зеленый ,д.76,7555738,муниципальный округ Новогиреево,1974 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.77 кор.1,Москва,пр-кт Зеленый д.77 кор.1,пр-кт,Зеленый ,д.77 кор.1,7555741,муниципальный округ Новогиреево,1967 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.77 кор.2,Москва,пр-кт Зеленый д.77 кор.2,пр-кт,Зеленый ,д.77 кор.2,7555750,муниципальный округ Новогиреево,1965 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.83 кор.2,Москва,пр-кт Зеленый д.83 кор.2,пр-кт,Зеленый ,д.83 кор.2,7555756,муниципальный округ Новогиреево,1961 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.83 кор.3,Москва,пр-кт Зеленый д.83 кор.3,пр-кт,Зеленый ,д.83 кор.3,7555761,муниципальный округ Новогиреево,1964 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.83 кор.4,Москва,пр-кт Зеленый д.83 кор.4,пр-кт,Зеленый ,д.83 кор.4,7555765,муниципальный округ Новогиреево,1984 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.85,Москва,пр-кт Зеленый д.85,пр-кт,Зеленый ,д.85,7555770,муниципальный округ Новогиреево,1963 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.87 кор.1,Москва,пр-кт Зеленый д.87 кор.1,пр-кт,Зеленый ,д.87 кор.1,7555774,муниципальный округ Новогиреево,1966 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.87 кор.2,Москва,пр-кт Зеленый д.87 кор.2,пр-кт,Зеленый ,д.87 кор.2,7555780,муниципальный округ Новогиреево,1967 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.10 кор.1,Москва,пр-кт Свободный д.10 кор.1,пр-кт,Свободный ,д.10 кор.1,7562171,муниципальный округ Новогиреево,1972 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.10 кор.2,Москва,пр-кт Свободный д.10 кор.2,пр-кт,Свободный ,д.10 кор.2,7562172,муниципальный округ Новогиреево,1961 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.12/23,Москва,пр-кт Свободный д.12/23,пр-кт,Свободный ,д.12/23,7562173,муниципальный округ Новогиреево,1965 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.14,Москва,пр-кт Свободный д.14,пр-кт,Свободный ,д.14,7562174,муниципальный округ Новогиреево,1990 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.16,Москва,пр-кт Свободный д.16,пр-кт,Свободный ,д.16,7562175,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.18,Москва,пр-кт Свободный д.18,пр-кт,Свободный ,д.18,7562176,муниципальный округ Новогиреево,1970 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.20,Москва,пр-кт Свободный д.20,пр-кт,Свободный ,д.20,7562177,муниципальный округ Новогиреево,1993 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.21/2,Москва,пр-кт Свободный д.21/2,пр-кт,Свободный ,д.21/2,7562178,муниципальный округ Новогиреево,1985 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.22,Москва,пр-кт Свободный д.22,пр-кт,Свободный ,д.22,7562179,муниципальный округ Новогиреево,1975 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.24,Москва,пр-кт Свободный д.24,пр-кт,Свободный ,д.24,7562180,муниципальный округ Новогиреево,1974 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.25 кор.1,Москва,пр-кт Свободный д.25 кор.1,пр-кт,Свободный ,д.25 кор.1,7562181,муниципальный округ Новогиреево,1961 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.25 кор.2,Москва,пр-кт Свободный д.25 кор.2,пр-кт,Свободный ,д.25 кор.2,7562182,муниципальный округ Новогиреево,1965 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.26,Москва,пр-кт Свободный д.26,пр-кт,Свободный ,д.26,7562183,муниципальный округ Новогиреево,1975 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.27,Москва,пр-кт Свободный д.27,пр-кт,Свободный ,д.27,7563410,муниципальный округ Новогиреево,1959 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.28,Москва,пр-кт Свободный д.28,пр-кт,Свободный ,д.28,7563411,муниципальный округ Новогиреево,1976 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.30,Москва,пр-кт Свободный д.30,пр-кт,Свободный ,д.30,7563413,муниципальный округ Новогиреево,1975 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.32,Москва,пр-кт Свободный д.32,пр-кт,Свободный ,д.32,7563414,муниципальный округ Новогиреево,1976 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.37 кор.2,Москва,пр-кт Свободный д.37 кор.2,пр-кт,Свободный ,д.37 кор.2,7346169,муниципальный округ Новогиреево,1983 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.37/18,Москва,пр-кт Свободный д.37/18,пр-кт,Свободный ,д.37/18,7563431,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.39 кор.1,Москва,пр-кт Свободный д.39 кор.1,пр-кт,Свободный ,д.39 кор.1,7563434,муниципальный округ Новогиреево,1971 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.39 кор.2,Москва,пр-кт Свободный д.39 кор.2,пр-кт,Свободный ,д.39 кор.2,7563436,муниципальный округ Новогиреево,1960 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.6 кор.1,Москва,пр-кт Свободный д.6 кор.1,пр-кт,Свободный ,д.6 кор.1,7562168,муниципальный округ Новогиреево,1960 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.6 кор.2,Москва,пр-кт Свободный д.6 кор.2,пр-кт,Свободный ,д.6 кор.2,7562169,муниципальный округ Новогиреево,1958 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.6 кор.3,Москва,пр-кт Свободный д.6 кор.3,пр-кт,Свободный ,д.6 кор.3,7562170,муниципальный округ Новогиреево,1957 +2281101,г Москва пр-кт Союзный д.10,Москва,пр-кт Союзный д.10,пр-кт,Союзный ,д.10,7563461,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва пр-кт Союзный д.12 кор.1,Москва,пр-кт Союзный д.12 кор.1,пр-кт,Союзный ,д.12 кор.1,7563463,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва пр-кт Союзный д.12 кор.2,Москва,пр-кт Союзный д.12 кор.2,пр-кт,Союзный ,д.12 кор.2,7563466,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва пр-кт Союзный д.13 кор.2,Москва,пр-кт Союзный д.13 кор.2,пр-кт,Союзный ,д.13 кор.2,7563476,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва пр-кт Союзный д.14/9,Москва,пр-кт Союзный д.14/9,пр-кт,Союзный ,д.14/9,7563478,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва пр-кт Союзный д.15 кор.1,Москва,пр-кт Союзный д.15 кор.1,пр-кт,Союзный ,д.15 кор.1,7563480,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва пр-кт Союзный д.15 кор.2,Москва,пр-кт Союзный д.15 кор.2,пр-кт,Союзный ,д.15 кор.2,7563483,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва пр-кт Союзный д.20 кор.1,Москва,пр-кт Союзный д.20 кор.1,пр-кт,Союзный ,д.20 кор.1,7563490,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва пр-кт Союзный д.20 кор.2,Москва,пр-кт Союзный д.20 кор.2,пр-кт,Союзный ,д.20 кор.2,7563532,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва пр-кт Союзный д.20 кор.3,Москва,пр-кт Союзный д.20 кор.3,пр-кт,Союзный ,д.20 кор.3,7563536,муниципальный округ Новогиреево,1967 +2281101,г Москва пр-кт Союзный д.20 кор.4,Москва,пр-кт Союзный д.20 кор.4,пр-кт,Союзный ,д.20 кор.4,7563540,муниципальный округ Новогиреево,1967 +2281101,г Москва пр-кт Союзный д.24,Москва,пр-кт Союзный д.24,пр-кт,Союзный ,д.24,7563549,муниципальный округ Новогиреево,1972 +2281101,г Москва пр-кт Союзный д.6 кор.1,Москва,пр-кт Союзный д.6 кор.1,пр-кт,Союзный ,д.6 кор.1,7563440,муниципальный округ Новогиреево,1967 +2281101,г Москва пр-кт Союзный д.6 кор.2,Москва,пр-кт Союзный д.6 кор.2,пр-кт,Союзный ,д.6 кор.2,7563441,муниципальный округ Новогиреево,1967 +2281101,г Москва пр-кт Союзный д.6 кор.3,Москва,пр-кт Союзный д.6 кор.3,пр-кт,Союзный ,д.6 кор.3,7563443,муниципальный округ Новогиреево,1967 +2281101,г Москва пр-кт Союзный д.6 кор.4,Москва,пр-кт Союзный д.6 кор.4,пр-кт,Союзный ,д.6 кор.4,7563446,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва пр-кт Союзный д.8 кор.1,Москва,пр-кт Союзный д.8 кор.1,пр-кт,Союзный ,д.8 кор.1,7563449,муниципальный округ Новогиреево,1967 +2281101,г Москва пр-кт Союзный д.8 кор.2,Москва,пр-кт Союзный д.8 кор.2,пр-кт,Союзный ,д.8 кор.2,7563451,муниципальный округ Новогиреево,1967 +2281101,г Москва пр-кт Союзный д.9 кор.1,Москва,пр-кт Союзный д.9 кор.1,пр-кт,Союзный ,д.9 кор.1,7563454,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва пр-кт Союзный д.9 кор.2,Москва,пр-кт Союзный д.9 кор.2,пр-кт,Союзный ,д.9 кор.2,7563457,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.18 кор.1,Москва,пр-кт Федеративный д.18 кор.1,пр-кт,Федеративный ,д.18 кор.1,8126045,муниципальный округ Новогиреево,1961 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.18 кор.2,Москва,пр-кт Федеративный д.18 кор.2,пр-кт,Федеративный ,д.18 кор.2,8126049,муниципальный округ Новогиреево,1961 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.20,Москва,пр-кт Федеративный д.20,пр-кт,Федеративный ,д.20,8126060,муниципальный округ Новогиреево,1959 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.21 кор.1,Москва,пр-кт Федеративный д.21 кор.1,пр-кт,Федеративный ,д.21 кор.1,7563601,муниципальный округ Новогиреево,1966 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.21 кор.2,Москва,пр-кт Федеративный д.21 кор.2,пр-кт,Федеративный ,д.21 кор.2,7563603,муниципальный округ Новогиреево,1976 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.22 кор.1,Москва,пр-кт Федеративный д.22 кор.1,пр-кт,Федеративный ,д.22 кор.1,7563605,муниципальный округ Новогиреево,1960 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.22 кор.2,Москва,пр-кт Федеративный д.22 кор.2,пр-кт,Федеративный ,д.22 кор.2,8126071,муниципальный округ Новогиреево,1967 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.22 кор.3,Москва,пр-кт Федеративный д.22 кор.3,пр-кт,Федеративный ,д.22 кор.3,8126075,муниципальный округ Новогиреево,1962 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.24,Москва,пр-кт Федеративный д.24,пр-кт,Федеративный ,д.24,7563607,муниципальный округ Новогиреево,2002 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.24 кор.1,Москва,пр-кт Федеративный д.24 кор.1,пр-кт,Федеративный ,д.24 кор.1,7563854,муниципальный округ Новогиреево,2004 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.28,Москва,пр-кт Федеративный д.28,пр-кт,Федеративный ,д.28,7563857,муниципальный округ Новогиреево,1996 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.28А,Москва,пр-кт Федеративный д.28А,пр-кт,Федеративный ,д.28А,7563860,муниципальный округ Новогиреево,1970 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.33,Москва,пр-кт Федеративный д.33,пр-кт,Федеративный ,д.33,7563865,муниципальный округ Новогиреево,1970 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.34 кор.2,Москва,пр-кт Федеративный д.34 кор.2,пр-кт,Федеративный ,д.34 кор.2,7563870,муниципальный округ Новогиреево,1967 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.35,Москва,пр-кт Федеративный д.35,пр-кт,Федеративный ,д.35,7563874,муниципальный округ Новогиреево,1964 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.38 кор.1,Москва,пр-кт Федеративный д.38 кор.1,пр-кт,Федеративный ,д.38 кор.1,7563879,муниципальный округ Новогиреево,1970 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.40 кор.1,Москва,пр-кт Федеративный д.40 кор.1,пр-кт,Федеративный ,д.40 кор.1,7563884,муниципальный округ Новогиреево,1970 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.40 кор.2,Москва,пр-кт Федеративный д.40 кор.2,пр-кт,Федеративный ,д.40 кор.2,7563891,муниципальный округ Новогиреево,1970 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.42 кор.1,Москва,пр-кт Федеративный д.42 кор.1,пр-кт,Федеративный ,д.42 кор.1,7563897,муниципальный округ Новогиреево,1970 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.42 кор.2,Москва,пр-кт Федеративный д.42 кор.2,пр-кт,Федеративный ,д.42 кор.2,7563900,муниципальный округ Новогиреево,1970 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.44,Москва,пр-кт Федеративный д.44,пр-кт,Федеративный ,д.44,7563907,муниципальный округ Новогиреево,1963 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.46 кор.1,Москва,пр-кт Федеративный д.46 кор.1,пр-кт,Федеративный ,д.46 кор.1,7563910,муниципальный округ Новогиреево,1963 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.46 кор.2,Москва,пр-кт Федеративный д.46 кор.2,пр-кт,Федеративный ,д.46 кор.2,7563912,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва проезд Напольный д.6,Москва,проезд Напольный д.6,проезд,Напольный ,д.6,7559534,муниципальный округ Новогиреево,1984 +2281101,г Москва проезд Саперный д.10,Москва,проезд Саперный д.10,проезд,Саперный ,д.10,7562163,муниципальный округ Новогиреево,1960 +2281101,г Москва проезд Саперный д.11,Москва,проезд Саперный д.11,проезд,Саперный ,д.11,7562164,муниципальный округ Новогиреево,1979 +2281101,г Москва проезд Саперный д.12 кор.1,Москва,проезд Саперный д.12 кор.1,проезд,Саперный ,д.12 кор.1,7562165,муниципальный округ Новогиреево,1973 +2281101,г Москва проезд Саперный д.12 кор.2,Москва,проезд Саперный д.12 кор.2,проезд,Саперный ,д.12 кор.2,7562166,муниципальный округ Новогиреево,1959 +2281101,г Москва проезд Саперный д.13,Москва,проезд Саперный д.13,проезд,Саперный ,д.13,7562167,муниципальный округ Новогиреево,1995 +2281101,г Москва проезд Саперный д.2/23,Москва,проезд Саперный д.2/23,проезд,Саперный ,д.2/23,7559864,муниципальный округ Новогиреево,1965 +2281101,г Москва проезд Саперный д.4,Москва,проезд Саперный д.4,проезд,Саперный ,д.4,7559867,муниципальный округ Новогиреево,1967 +2281101,г Москва проезд Саперный д.6 кор.2,Москва,проезд Саперный д.6 кор.2,проезд,Саперный ,д.6 кор.2,7559871,муниципальный округ Новогиреево,1960 +2281101,г Москва проезд Саперный д.8 кор.1,Москва,проезд Саперный д.8 кор.1,проезд,Саперный ,д.8 кор.1,7559874,муниципальный округ Новогиреево,1959 +2281101,г Москва проезд Саперный д.8 кор.2,Москва,проезд Саперный д.8 кор.2,проезд,Саперный ,д.8 кор.2,7562160,муниципальный округ Новогиреево,1966 +2281101,г Москва проезд Саперный д.8 кор.3,Москва,проезд Саперный д.8 кор.3,проезд,Саперный ,д.8 кор.3,7562161,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва проезд Саперный д.9,Москва,проезд Саперный д.9,проезд,Саперный ,д.9,7562162,муниципальный округ Новогиреево,1984 +2281101,г Москва ул Алексея Дикого д.16А,Москва,ул Алексея Дикого д.16А,ул,Алексея Дикого ,д.16А,7553593,муниципальный округ Новогиреево,1972 +2281101,г Москва ул Алексея Дикого д.18,Москва,ул Алексея Дикого д.18,ул,Алексея Дикого ,д.18,7553600,муниципальный округ Новогиреево,1983 +2281101,г Москва ул Алексея Дикого д.20,Москва,ул Алексея Дикого д.20,ул,Алексея Дикого ,д.20,7553672,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва ул Алексея Дикого д.5 кор.1,Москва,ул Алексея Дикого д.5 кор.1,ул,Алексея Дикого ,д.5 кор.1,7553576,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва ул Алексея Дикого д.5 кор.2,Москва,ул Алексея Дикого д.5 кор.2,ул,Алексея Дикого ,д.5 кор.2,7553579,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва ул Алексея Дикого д.7 кор.1,Москва,ул Алексея Дикого д.7 кор.1,ул,Алексея Дикого ,д.7 кор.1,7553583,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва ул Алексея Дикого д.7 кор.2,Москва,ул Алексея Дикого д.7 кор.2,ул,Алексея Дикого ,д.7 кор.2,7553585,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва ул Алексея Дикого д.7 кор.3,Москва,ул Алексея Дикого д.7 кор.3,ул,Алексея Дикого ,д.7 кор.3,7553586,муниципальный округ Новогиреево,1984 +2281101,г Москва ул Братская д.15 кор.1,Москва,ул Братская д.15 кор.1,ул,Братская ,д.15 кор.1,7554330,муниципальный округ Новогиреево,1967 +2281101,г Москва ул Братская д.15 кор.2,Москва,ул Братская д.15 кор.2,ул,Братская ,д.15 кор.2,7554333,муниципальный округ Новогиреево,1965 +2281101,г Москва ул Братская д.15 кор.3,Москва,ул Братская д.15 кор.3,ул,Братская ,д.15 кор.3,7554337,муниципальный округ Новогиреево,1965 +2281101,г Москва ул Братская д.17 кор.1,Москва,ул Братская д.17 кор.1,ул,Братская ,д.17 кор.1,7554342,муниципальный округ Новогиреево,1967 +2281101,г Москва ул Братская д.17 кор.2,Москва,ул Братская д.17 кор.2,ул,Братская ,д.17 кор.2,7554346,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва ул Братская д.19 кор.1,Москва,ул Братская д.19 кор.1,ул,Братская ,д.19 кор.1,7554581,муниципальный округ Новогиреево,1967 +2281101,г Москва ул Братская д.19 кор.2,Москва,ул Братская д.19 кор.2,ул,Братская ,д.19 кор.2,7554586,муниципальный округ Новогиреево,1965 +2281101,г Москва ул Братская д.19 кор.3,Москва,ул Братская д.19 кор.3,ул,Братская ,д.19 кор.3,7554594,муниципальный округ Новогиреево,1965 +2281101,г Москва ул Братская д.21 кор.1,Москва,ул Братская д.21 кор.1,ул,Братская ,д.21 кор.1,7554598,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва ул Братская д.21 кор.2,Москва,ул Братская д.21 кор.2,ул,Братская ,д.21 кор.2,7554608,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва ул Братская д.23 кор.2,Москва,ул Братская д.23 кор.2,ул,Братская ,д.23 кор.2,7554613,муниципальный округ Новогиреево,1966 +2281101,г Москва ул Братская д.23 кор.3,Москва,ул Братская д.23 кор.3,ул,Братская ,д.23 кор.3,7554617,муниципальный округ Новогиреево,1966 +2281101,г Москва ул Братская д.25 кор.1,Москва,ул Братская д.25 кор.1,ул,Братская ,д.25 кор.1,7554623,муниципальный округ Новогиреево,1970 +2281101,г Москва ул Братская д.25 кор.2,Москва,ул Братская д.25 кор.2,ул,Братская ,д.25 кор.2,7554627,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва ул Братская д.27 кор.1,Москва,ул Братская д.27 кор.1,ул,Братская ,д.27 кор.1,7554629,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва ул Братская д.27 кор.2,Москва,ул Братская д.27 кор.2,ул,Братская ,д.27 кор.2,7554632,муниципальный округ Новогиреево,1966 +2281101,г Москва ул Братская д.27 кор.3,Москва,ул Братская д.27 кор.3,ул,Братская ,д.27 кор.3,7554635,муниципальный округ Новогиреево,1966 +2281101,г Москва ул Владимирская 2-я д.45,Москва,ул Владимирская 2-я д.45,ул,Владимирская 2-я ,д.45,7553675,муниципальный округ Новогиреево,2006 +2281101,г Москва ул Владимирская 2-я д.47 кор.1,Москва,ул Владимирская 2-я д.47 кор.1,ул,Владимирская 2-я ,д.47 кор.1,7553681,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва ул Владимирская 2-я д.47 кор.2,Москва,ул Владимирская 2-я д.47 кор.2,ул,Владимирская 2-я ,д.47 кор.2,7554299,муниципальный округ Новогиреево,1970 +2281101,г Москва ул Владимирская 2-я д.56,Москва,ул Владимирская 2-я д.56,ул,Владимирская 2-я ,д.56,7554306,муниципальный округ Новогиреево,1961 +2281101,г Москва ул Владимирская 2-я д.57,Москва,ул Владимирская 2-я д.57,ул,Владимирская 2-я ,д.57,7554310,муниципальный округ Новогиреево,1963 +2281101,г Москва ул Владимирская 2-я д.58,Москва,ул Владимирская 2-я д.58,ул,Владимирская 2-я ,д.58,7554314,муниципальный округ Новогиреево,1981 +2281101,г Москва ул Владимирская 2-я д.59/39,Москва,ул Владимирская 2-я д.59/39,ул,Владимирская 2-я ,д.59/39,7554321,муниципальный округ Новогиреево,1967 +2281101,г Москва ул Коренная д.10,Москва,ул Коренная д.10,ул,Коренная ,д.10,7555802,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва ул Коренная д.8 кор.1,Москва,ул Коренная д.8 кор.1,ул,Коренная ,д.8 кор.1,7555785,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва ул Коренная д.8 кор.2,Москва,ул Коренная д.8 кор.2,ул,Коренная ,д.8 кор.2,7555796,муниципальный округ Новогиреево,1982 +2281101,г Москва ул Кусковская д.16,Москва,ул Кусковская д.16,ул,Кусковская ,д.16,7555859,муниципальный округ Новогиреево,1937 +2281101,г Москва ул Кусковская д.17,Москва,ул Кусковская д.17,ул,Кусковская ,д.17,7555864,муниципальный округ Новогиреево,2002 +2281101,г Москва ул Кусковская д.17 кор.1,Москва,ул Кусковская д.17 кор.1,ул,Кусковская ,д.17 кор.1,7555872,муниципальный округ Новогиреево,2004 +2281101,г Москва ул Кусковская д.19 кор.1,Москва,ул Кусковская д.19 кор.1,ул,Кусковская ,д.19 кор.1,7555879,муниципальный округ Новогиреево,2004 +2281101,г Москва ул Кусковская д.19 кор.2,Москва,ул Кусковская д.19 кор.2,ул,Кусковская ,д.19 кор.2,7555882,муниципальный округ Новогиреево,1965 +2281101,г Москва ул Кусковская д.21 кор.1,Москва,ул Кусковская д.21 кор.1,ул,Кусковская ,д.21 кор.1,7555890,муниципальный округ Новогиреево,1965 +2281101,г Москва ул Кусковская д.21 кор.2,Москва,ул Кусковская д.21 кор.2,ул,Кусковская ,д.21 кор.2,7555897,муниципальный округ Новогиреево,1966 +2281101,г Москва ул Кусковская д.21 кор.3,Москва,ул Кусковская д.21 кор.3,ул,Кусковская ,д.21 кор.3,7555900,муниципальный округ Новогиреево,1965 +2281101,г Москва ул Кусковская д.23 кор.1,Москва,ул Кусковская д.23 кор.1,ул,Кусковская ,д.23 кор.1,7555906,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва ул Кусковская д.23 кор.2,Москва,ул Кусковская д.23 кор.2,ул,Кусковская ,д.23 кор.2,7555909,муниципальный округ Новогиреево,1962 +2281101,г Москва ул Кусковская д.23 кор.3,Москва,ул Кусковская д.23 кор.3,ул,Кусковская ,д.23 кор.3,7555913,муниципальный округ Новогиреево,1963 +2281101,г Москва ул Кусковская д.23 кор.4,Москва,ул Кусковская д.23 кор.4,ул,Кусковская ,д.23 кор.4,7555915,муниципальный округ Новогиреево,1964 +2281101,г Москва ул Кусковская д.23 кор.5,Москва,ул Кусковская д.23 кор.5,ул,Кусковская ,д.23 кор.5,7555920,муниципальный округ Новогиреево,1964 +2281101,г Москва ул Кусковская д.25 кор.1,Москва,ул Кусковская д.25 кор.1,ул,Кусковская ,д.25 кор.1,7555932,муниципальный округ Новогиреево,1972 +2281101,г Москва ул Кусковская д.25 кор.2,Москва,ул Кусковская д.25 кор.2,ул,Кусковская ,д.25 кор.2,7555936,муниципальный округ Новогиреево,1963 +2281101,г Москва ул Кусковская д.27 кор.1,Москва,ул Кусковская д.27 кор.1,ул,Кусковская ,д.27 кор.1,7556260,муниципальный округ Новогиреево,1966 +2281101,г Москва ул Кусковская д.27 кор.2,Москва,ул Кусковская д.27 кор.2,ул,Кусковская ,д.27 кор.2,7556262,муниципальный округ Новогиреево,1967 +2281101,г Москва ул Кусковская д.29 кор.1,Москва,ул Кусковская д.29 кор.1,ул,Кусковская ,д.29 кор.1,7556265,муниципальный округ Новогиреево,1965 +2281101,г Москва ул Кусковская д.29 кор.2,Москва,ул Кусковская д.29 кор.2,ул,Кусковская ,д.29 кор.2,7556268,муниципальный округ Новогиреево,1967 +2281101,г Москва ул Кусковская д.31 кор.1,Москва,ул Кусковская д.31 кор.1,ул,Кусковская ,д.31 кор.1,7556270,муниципальный округ Новогиреево,1967 +2281101,г Москва ул Кусковская д.31 кор.2,Москва,ул Кусковская д.31 кор.2,ул,Кусковская ,д.31 кор.2,7556273,муниципальный округ Новогиреево,1966 +2281101,г Москва ул Кусковская д.33,Москва,ул Кусковская д.33,ул,Кусковская ,д.33,7556274,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва ул Кусковская д.35 кор.1,Москва,ул Кусковская д.35 кор.1,ул,Кусковская ,д.35 кор.1,7556275,муниципальный округ Новогиреево,1963 +2281101,г Москва ул Кусковская д.35 кор.2,Москва,ул Кусковская д.35 кор.2,ул,Кусковская ,д.35 кор.2,7556277,муниципальный округ Новогиреево,1966 +2281101,г Москва ул Кусковская д.37/60,Москва,ул Кусковская д.37/60,ул,Кусковская ,д.37/60,7556278,муниципальный округ Новогиреево,1965 +2281101,г Москва ул Кусковская д.41,Москва,ул Кусковская д.41,ул,Кусковская ,д.41,7556279,муниципальный округ Новогиреево,1966 +2281101,г Москва ул Кусковская д.43 кор.1,Москва,ул Кусковская д.43 кор.1,ул,Кусковская ,д.43 кор.1,7556281,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва ул Кусковская д.43 кор.2,Москва,ул Кусковская д.43 кор.2,ул,Кусковская ,д.43 кор.2,7556282,муниципальный округ Новогиреево,1973 +2281101,г Москва ул Кусковская д.47,Москва,ул Кусковская д.47,ул,Кусковская ,д.47,7556285,муниципальный округ Новогиреево,1977 +2281101,г Москва ул Мартеновская д.18,Москва,ул Мартеновская д.18,ул,Мартеновская ,д.18,8125978,муниципальный округ Новогиреево,1959 +2281101,г Москва ул Мартеновская д.19,Москва,ул Мартеновская д.19,ул,Мартеновская ,д.19,7559466,муниципальный округ Новогиреево,1962 +2281101,г Москва ул Мартеновская д.20,Москва,ул Мартеновская д.20,ул,Мартеновская ,д.20,8125981,муниципальный округ Новогиреево,1958 +2281101,г Москва ул Мартеновская д.22 кор.1,Москва,ул Мартеновская д.22 кор.1,ул,Мартеновская ,д.22 кор.1,8125985,муниципальный округ Новогиреево,1960 +2281101,г Москва ул Мартеновская д.22 кор.2,Москва,ул Мартеновская д.22 кор.2,ул,Мартеновская ,д.22 кор.2,8125995,муниципальный округ Новогиреево,1964 +2281101,г Москва ул Мартеновская д.23,Москва,ул Мартеновская д.23,ул,Мартеновская ,д.23,8126000,муниципальный округ Новогиреево,1963 +2281101,г Москва ул Мартеновская д.24,Москва,ул Мартеновская д.24,ул,Мартеновская ,д.24,7559471,муниципальный округ Новогиреево,1955 +2281101,г Москва ул Мартеновская д.27,Москва,ул Мартеновская д.27,ул,Мартеновская ,д.27,7559474,муниципальный округ Новогиреево,1959 +2281101,г Москва ул Мартеновская д.31,Москва,ул Мартеновская д.31,ул,Мартеновская ,д.31,7559487,муниципальный округ Новогиреево,1983 +2281101,г Москва ул Мартеновская д.33,Москва,ул Мартеновская д.33,ул,Мартеновская ,д.33,7559493,муниципальный округ Новогиреево,1981 +2281101,г Москва ул Мартеновская д.39 кор.1,Москва,ул Мартеновская д.39 кор.1,ул,Мартеновская ,д.39 кор.1,7559499,муниципальный округ Новогиреево,1981 +2281101,г Москва ул Мартеновская д.39 кор.2,Москва,ул Мартеновская д.39 кор.2,ул,Мартеновская ,д.39 кор.2,7559500,муниципальный округ Новогиреево,1977 +2281101,г Москва ул Мартеновская д.41,Москва,ул Мартеновская д.41,ул,Мартеновская ,д.41,7559504,муниципальный округ Новогиреево,1981 +2281101,г Москва ул Новогиреевская д.41,Москва,ул Новогиреевская д.41,ул,Новогиреевская ,д.41,7559539,муниципальный округ Новогиреево,2004 +2281101,г Москва ул Новогиреевская д.44/28,Москва,ул Новогиреевская д.44/28,ул,Новогиреевская ,д.44/28,7559543,муниципальный округ Новогиреево,1974 +2281101,г Москва ул Новогиреевская д.46,Москва,ул Новогиреевская д.46,ул,Новогиреевская ,д.46,7559546,муниципальный округ Новогиреево,1961 +2281101,г Москва ул Новогиреевская д.48,Москва,ул Новогиреевская д.48,ул,Новогиреевская ,д.48,7559553,муниципальный округ Новогиреево,1959 +2281101,г Москва ул Новогиреевская д.50/9,Москва,ул Новогиреевская д.50/9,ул,Новогиреевская ,д.50/9,7559556,муниципальный округ Новогиреево,1974 +2281101,г Москва ул Новогиреевская д.52,Москва,ул Новогиреевская д.52,ул,Новогиреевская ,д.52,8126004,муниципальный округ Новогиреево,1957 +2281101,г Москва ул Новогиреевская д.54,Москва,ул Новогиреевская д.54,ул,Новогиреевская ,д.54,7559561,муниципальный округ Новогиреево,1990 +2281101,г Москва ул Перовская д.46 кор.1,Москва,ул Перовская д.46 кор.1,ул,Перовская ,д.46 кор.1,7559721,муниципальный округ Новогиреево,1957 +2281101,г Москва ул Перовская д.46 кор.2,Москва,ул Перовская д.46 кор.2,ул,Перовская ,д.46 кор.2,7559727,муниципальный округ Новогиреево,1966 +2281101,г Москва ул Перовская д.46 кор.3,Москва,ул Перовская д.46 кор.3,ул,Перовская ,д.46 кор.3,7559731,муниципальный округ Новогиреево,1964 +2281101,г Москва ул Перовская д.46 кор.4,Москва,ул Перовская д.46 кор.4,ул,Перовская ,д.46 кор.4,7559736,муниципальный округ Новогиреево,1965 +2281101,г Москва ул Перовская д.46 кор.5,Москва,ул Перовская д.46 кор.5,ул,Перовская ,д.46 кор.5,7559740,муниципальный округ Новогиреево,1962 +2281101,г Москва ул Перовская д.48,Москва,ул Перовская д.48,ул,Перовская ,д.48,7559747,муниципальный округ Новогиреево,1955 +2281101,г Москва ул Перовская д.49/53,Москва,ул Перовская д.49/53,ул,Перовская ,д.49/53,7559750,муниципальный округ Новогиреево,1954 +2281101,г Москва ул Перовская д.50 кор.1,Москва,ул Перовская д.50 кор.1,ул,Перовская ,д.50 кор.1,7559754,муниципальный округ Новогиреево,1992 +2281101,г Москва ул Перовская д.50 кор.4,Москва,ул Перовская д.50 кор.4,ул,Перовская ,д.50 кор.4,7559756,муниципальный округ Новогиреево,1970 +2281101,г Москва ул Перовская д.50 кор.5,Москва,ул Перовская д.50 кор.5,ул,Перовская ,д.50 кор.5,7559760,муниципальный округ Новогиреево,1971 +2281101,г Москва ул Перовская д.51,Москва,ул Перовская д.51,ул,Перовская ,д.51,7559763,муниципальный округ Новогиреево,1960 +2281101,г Москва ул Перовская д.53,Москва,ул Перовская д.53,ул,Перовская ,д.53,7559767,муниципальный округ Новогиреево,1965 +2281101,г Москва ул Перовская д.54/54,Москва,ул Перовская д.54/54,ул,Перовская ,д.54/54,7559768,муниципальный округ Новогиреево,1955 +2281101,г Москва ул Перовская д.55,Москва,ул Перовская д.55,ул,Перовская ,д.55,7559771,муниципальный округ Новогиреево,1970 +2281101,г Москва ул Перовская д.56/55,Москва,ул Перовская д.56/55,ул,Перовская ,д.56/55,7559773,муниципальный округ Новогиреево,1959 +2281101,г Москва ул Перовская д.57,Москва,ул Перовская д.57,ул,Перовская ,д.57,7559775,муниципальный округ Новогиреево,1957 +2281101,г Москва ул Перовская д.58,Москва,ул Перовская д.58,ул,Перовская ,д.58,7559776,муниципальный округ Новогиреево,1971 +2281101,г Москва ул Перовская д.59,Москва,ул Перовская д.59,ул,Перовская ,д.59,7559778,муниципальный округ Новогиреево,1959 +2281101,г Москва ул Перовская д.60 кор.1,Москва,ул Перовская д.60 кор.1,ул,Перовская ,д.60 кор.1,7559824,муниципальный округ Новогиреево,1978 +2281101,г Москва ул Перовская д.60 кор.2,Москва,ул Перовская д.60 кор.2,ул,Перовская ,д.60 кор.2,7559827,муниципальный округ Новогиреево,1977 +2281101,г Москва ул Перовская д.62,Москва,ул Перовская д.62,ул,Перовская ,д.62,7559834,муниципальный округ Новогиреево,1977 +2281101,г Москва ул Перовская д.66 кор.5,Москва,ул Перовская д.66 кор.5,ул,Перовская ,д.66 кор.5,8454309,муниципальный округ Новогиреево,2013 +2281101,г Москва ул Перовская д.66 кор.6,Москва,ул Перовская д.66 кор.6,ул,Перовская ,д.66 кор.6,8302696,муниципальный округ Новогиреево,2013 +2281101,г Москва ул Перовская д.73/43,Москва,ул Перовская д.73/43,ул,Перовская ,д.73/43,7559839,муниципальный округ Новогиреево,1981 +2281101,г Москва ул Перовская д.75,Москва,ул Перовская д.75,ул,Перовская ,д.75,7559843,муниципальный округ Новогиреево,1983 +2281101,г Москва ул Полимерная д.3,Москва,ул Полимерная д.3,ул,Полимерная ,д.3,7559851,муниципальный округ Новогиреево,1972 +2281101,г Москва ул Полимерная д.5,Москва,ул Полимерная д.5,ул,Полимерная ,д.5,7559856,муниципальный округ Новогиреево,1974 +2281101,г Москва ул Полимерная д.7,Москва,ул Полимерная д.7,ул,Полимерная ,д.7,7559861,муниципальный округ Новогиреево,1973 +2281101,г Москва ул Утренняя д.10 кор.1,Москва,ул Утренняя д.10 кор.1,ул,Утренняя ,д.10 кор.1,7563575,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва ул Утренняя д.10 кор.2,Москва,ул Утренняя д.10 кор.2,ул,Утренняя ,д.10 кор.2,7563578,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва ул Утренняя д.14 кор.1,Москва,ул Утренняя д.14 кор.1,ул,Утренняя ,д.14 кор.1,7563581,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва ул Утренняя д.14 кор.2,Москва,ул Утренняя д.14 кор.2,ул,Утренняя ,д.14 кор.2,7563584,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва ул Утренняя д.14 кор.3,Москва,ул Утренняя д.14 кор.3,ул,Утренняя ,д.14 кор.3,7563586,муниципальный округ Новогиреево,1967 +2281101,г Москва ул Утренняя д.16 кор.1,Москва,ул Утренняя д.16 кор.1,ул,Утренняя ,д.16 кор.1,8126028,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва ул Утренняя д.16 кор.2,Москва,ул Утренняя д.16 кор.2,ул,Утренняя ,д.16 кор.2,7563589,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва ул Утренняя д.18 кор.1,Москва,ул Утренняя д.18 кор.1,ул,Утренняя ,д.18 кор.1,7563591,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва ул Утренняя д.18 кор.2,Москва,ул Утренняя д.18 кор.2,ул,Утренняя ,д.18 кор.2,7563592,муниципальный округ Новогиреево,1970 +2281101,г Москва ул Утренняя д.2/51,Москва,ул Утренняя д.2/51,ул,Утренняя ,д.2/51,7563562,муниципальный округ Новогиреево,1966 +2281101,г Москва ул Утренняя д.20,Москва,ул Утренняя д.20,ул,Утренняя ,д.20,8126033,муниципальный округ Новогиреево,1967 +2281101,г Москва ул Утренняя д.22 кор.1,Москва,ул Утренняя д.22 кор.1,ул,Утренняя ,д.22 кор.1,7563593,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва ул Утренняя д.22 кор.2,Москва,ул Утренняя д.22 кор.2,ул,Утренняя ,д.22 кор.2,7563595,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва ул Утренняя д.3,Москва,ул Утренняя д.3,ул,Утренняя ,д.3,7563563,муниципальный округ Новогиреево,1965 +2281101,г Москва ул Утренняя д.4,Москва,ул Утренняя д.4,ул,Утренняя ,д.4,7563567,муниципальный округ Новогиреево,1965 +2281101,г Москва ул Утренняя д.6,Москва,ул Утренняя д.6,ул,Утренняя ,д.6,7563568,муниципальный округ Новогиреево,1966 +2281101,г Москва ул Утренняя д.7,Москва,ул Утренняя д.7,ул,Утренняя ,д.7,7563571,муниципальный округ Новогиреево,1966 +2281101,г Москва ул Утренняя д.8,Москва,ул Утренняя д.8,ул,Утренняя ,д.8,7563572,муниципальный округ Новогиреево,1966 +2281101,г Москва ул Фрязевская д.11 кор.1,Москва,ул Фрязевская д.11 кор.1,ул,Фрязевская ,д.11 кор.1,7564440,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва ул Фрязевская д.11 кор.4,Москва,ул Фрязевская д.11 кор.4,ул,Фрязевская ,д.11 кор.4,7564441,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва ул Фрязевская д.11 кор.5,Москва,ул Фрязевская д.11 кор.5,ул,Фрязевская ,д.11 кор.5,7564442,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва ул Фрязевская д.13,Москва,ул Фрязевская д.13,ул,Фрязевская ,д.13,7564443,муниципальный округ Новогиреево,1971 +2281101,г Москва ул Фрязевская д.15 кор.1,Москва,ул Фрязевская д.15 кор.1,ул,Фрязевская ,д.15 кор.1,7564444,муниципальный округ Новогиреево,1970 +2281101,г Москва ул Фрязевская д.15 кор.2,Москва,ул Фрязевская д.15 кор.2,ул,Фрязевская ,д.15 кор.2,7564445,муниципальный округ Новогиреево,1970 +2281101,г Москва ул Фрязевская д.15 кор.3,Москва,ул Фрязевская д.15 кор.3,ул,Фрязевская ,д.15 кор.3,7564446,муниципальный округ Новогиреево,1971 +2281101,г Москва ул Фрязевская д.15 кор.4,Москва,ул Фрязевская д.15 кор.4,ул,Фрязевская ,д.15 кор.4,7564447,муниципальный округ Новогиреево,1971 +2281101,г Москва ул Фрязевская д.15 кор.5,Москва,ул Фрязевская д.15 кор.5,ул,Фрязевская ,д.15 кор.5,7564448,муниципальный округ Новогиреево,1971 +2281101,г Москва ул Фрязевская д.15 кор.6,Москва,ул Фрязевская д.15 кор.6,ул,Фрязевская ,д.15 кор.6,7564449,муниципальный округ Новогиреево,1972 +2281101,г Москва ул Фрязевская д.3 кор.1,Москва,ул Фрязевская д.3 кор.1,ул,Фрязевская ,д.3 кор.1,7564382,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва ул Фрязевская д.3 кор.2,Москва,ул Фрязевская д.3 кор.2,ул,Фрязевская ,д.3 кор.2,7564384,муниципальный округ Новогиреево,1980 +2281101,г Москва ул Фрязевская д.9 кор.1,Москва,ул Фрязевская д.9 кор.1,ул,Фрязевская ,д.9 кор.1,7564385,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва ул Фрязевская д.9 кор.2,Москва,ул Фрязевская д.9 кор.2,ул,Фрязевская ,д.9 кор.2,7564387,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва ул Фрязевская д.9 кор.3,Москва,ул Фрязевская д.9 кор.3,ул,Фрязевская ,д.9 кор.3,7564401,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281102,г Москва ул Городецкая д.10,Москва,ул Городецкая д.10,ул,Городецкая ,д.10,7554869,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Городецкая д.11,Москва,ул Городецкая д.11,ул,Городецкая ,д.11,7554873,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Городецкая д.12/17 кор.1,Москва,ул Городецкая д.12/17 кор.1,ул,Городецкая ,д.12/17 кор.1,7554877,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Городецкая д.12/17 кор.2,Москва,ул Городецкая д.12/17 кор.2,ул,Городецкая ,д.12/17 кор.2,7554880,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Городецкая д.13/19 кор.1,Москва,ул Городецкая д.13/19 кор.1,ул,Городецкая ,д.13/19 кор.1,7554884,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Городецкая д.13/19 кор.2,Москва,ул Городецкая д.13/19 кор.2,ул,Городецкая ,д.13/19 кор.2,7554887,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Городецкая д.3,Москва,ул Городецкая д.3,ул,Городецкая ,д.3,7554840,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Городецкая д.8 кор.1,Москва,ул Городецкая д.8 кор.1,ул,Городецкая ,д.8 кор.1,7554846,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Городецкая д.8 кор.3,Москва,ул Городецкая д.8 кор.3,ул,Городецкая ,д.8 кор.3,7554851,муниципальный округ Новокосино,1989 +2281102,г Москва ул Городецкая д.9 кор.1,Москва,ул Городецкая д.9 кор.1,ул,Городецкая ,д.9 кор.1,7554861,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Городецкая д.9 кор.2,Москва,ул Городецкая д.9 кор.2,ул,Городецкая ,д.9 кор.2,7554859,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Городецкая д.9 кор.3,Москва,ул Городецкая д.9 кор.3,ул,Городецкая ,д.9 кор.3,7554865,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Николая Старостина д.11,Москва,ул Николая Старостина д.11,ул,Николая Старостина ,д.11,7554816,муниципальный округ Новокосино,2000 +2281102,г Москва ул Николая Старостина д.13,Москва,ул Николая Старостина д.13,ул,Николая Старостина ,д.13,7554824,муниципальный округ Новокосино,1996 +2281102,г Москва ул Николая Старостина д.15,Москва,ул Николая Старостина д.15,ул,Николая Старостина ,д.15,7554830,муниципальный округ Новокосино,1996 +2281102,г Москва ул Николая Старостина д.7,Москва,ул Николая Старостина д.7,ул,Николая Старостина ,д.7,7554800,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Николая Старостина д.9,Москва,ул Николая Старостина д.9,ул,Николая Старостина ,д.9,7554814,муниципальный округ Новокосино,2000 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.10 кор.1,Москва,ул Новокосинская д.10 кор.1,ул,Новокосинская ,д.10 кор.1,7559014,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.10 кор.2,Москва,ул Новокосинская д.10 кор.2,ул,Новокосинская ,д.10 кор.2,7559015,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.10 кор.3,Москва,ул Новокосинская д.10 кор.3,ул,Новокосинская ,д.10 кор.3,7559016,муниципальный округ Новокосино,1996 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.11 кор.1,Москва,ул Новокосинская д.11 кор.1,ул,Новокосинская ,д.11 кор.1,7559017,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.11 кор.2,Москва,ул Новокосинская д.11 кор.2,ул,Новокосинская ,д.11 кор.2,7559018,муниципальный округ Новокосино,1998 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.12 кор.1,Москва,ул Новокосинская д.12 кор.1,ул,Новокосинская ,д.12 кор.1,7559019,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.12 кор.2,Москва,ул Новокосинская д.12 кор.2,ул,Новокосинская ,д.12 кор.2,7559020,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.12 кор.3,Москва,ул Новокосинская д.12 кор.3,ул,Новокосинская ,д.12 кор.3,7559022,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.12 кор.4,Москва,ул Новокосинская д.12 кор.4,ул,Новокосинская ,д.12 кор.4,7559023,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.12 кор.5,Москва,ул Новокосинская д.12 кор.5,ул,Новокосинская ,д.12 кор.5,7559024,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.12 кор.6,Москва,ул Новокосинская д.12 кор.6,ул,Новокосинская ,д.12 кор.6,7559025,муниципальный округ Новокосино,1996 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.13 кор.1,Москва,ул Новокосинская д.13 кор.1,ул,Новокосинская ,д.13 кор.1,7559026,муниципальный округ Новокосино,1996 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.13 кор.2,Москва,ул Новокосинская д.13 кор.2,ул,Новокосинская ,д.13 кор.2,7559027,муниципальный округ Новокосино,2001 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.13 кор.3,Москва,ул Новокосинская д.13 кор.3,ул,Новокосинская ,д.13 кор.3,7559028,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.13 кор.4,Москва,ул Новокосинская д.13 кор.4,ул,Новокосинская ,д.13 кор.4,7559029,муниципальный округ Новокосино,1996 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.14 кор.1,Москва,ул Новокосинская д.14 кор.1,ул,Новокосинская ,д.14 кор.1,7559030,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.14 кор.2,Москва,ул Новокосинская д.14 кор.2,ул,Новокосинская ,д.14 кор.2,7559031,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.14 кор.3,Москва,ул Новокосинская д.14 кор.3,ул,Новокосинская ,д.14 кор.3,7559032,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.14 кор.4,Москва,ул Новокосинская д.14 кор.4,ул,Новокосинская ,д.14 кор.4,7559033,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.14 кор.5,Москва,ул Новокосинская д.14 кор.5,ул,Новокосинская ,д.14 кор.5,7559034,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.14 кор.6,Москва,ул Новокосинская д.14 кор.6,ул,Новокосинская ,д.14 кор.6,7559035,муниципальный округ Новокосино,1996 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.14 кор.7,Москва,ул Новокосинская д.14 кор.7,ул,Новокосинская ,д.14 кор.7,7559036,муниципальный округ Новокосино,2004 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.15 кор.1,Москва,ул Новокосинская д.15 кор.1,ул,Новокосинская ,д.15 кор.1,7559037,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.15 кор.2,Москва,ул Новокосинская д.15 кор.2,ул,Новокосинская ,д.15 кор.2,7559038,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.15 кор.3,Москва,ул Новокосинская д.15 кор.3,ул,Новокосинская ,д.15 кор.3,7559039,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.15 кор.4,Москва,ул Новокосинская д.15 кор.4,ул,Новокосинская ,д.15 кор.4,7559040,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.15 кор.5,Москва,ул Новокосинская д.15 кор.5,ул,Новокосинская ,д.15 кор.5,7559041,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.15 кор.7,Москва,ул Новокосинская д.15 кор.7,ул,Новокосинская ,д.15 кор.7,7559043,муниципальный округ Новокосино,2000 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.17 кор.1,Москва,ул Новокосинская д.17 кор.1,ул,Новокосинская ,д.17 кор.1,7559044,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.17 кор.2,Москва,ул Новокосинская д.17 кор.2,ул,Новокосинская ,д.17 кор.2,7559045,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.17 кор.3,Москва,ул Новокосинская д.17 кор.3,ул,Новокосинская ,д.17 кор.3,7559046,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.17 кор.4,Москва,ул Новокосинская д.17 кор.4,ул,Новокосинская ,д.17 кор.4,7559047,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.17 кор.5,Москва,ул Новокосинская д.17 кор.5,ул,Новокосинская ,д.17 кор.5,7559048,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.17 кор.6,Москва,ул Новокосинская д.17 кор.6,ул,Новокосинская ,д.17 кор.6,7559049,муниципальный округ Новокосино,1995 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.17 кор.7,Москва,ул Новокосинская д.17 кор.7,ул,Новокосинская ,д.17 кор.7,7559050,муниципальный округ Новокосино,1998 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.19,Москва,ул Новокосинская д.19,ул,Новокосинская ,д.19,7559051,муниципальный округ Новокосино,1995 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.20 кор.1,Москва,ул Новокосинская д.20 кор.1,ул,Новокосинская ,д.20 кор.1,7559052,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.20 кор.2,Москва,ул Новокосинская д.20 кор.2,ул,Новокосинская ,д.20 кор.2,7559215,муниципальный округ Новокосино,1996 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.20 кор.3,Москва,ул Новокосинская д.20 кор.3,ул,Новокосинская ,д.20 кор.3,7559216,муниципальный округ Новокосино,1996 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.20 кор.4,Москва,ул Новокосинская д.20 кор.4,ул,Новокосинская ,д.20 кор.4,7559219,муниципальный округ Новокосино,1996 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.21,Москва,ул Новокосинская д.21,ул,Новокосинская ,д.21,7559221,муниципальный округ Новокосино,1995 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.24 кор.1,Москва,ул Новокосинская д.24 кор.1,ул,Новокосинская ,д.24 кор.1,7559222,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.24 кор.2,Москва,ул Новокосинская д.24 кор.2,ул,Новокосинская ,д.24 кор.2,7559223,муниципальный округ Новокосино,1992 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.24 кор.3,Москва,ул Новокосинская д.24 кор.3,ул,Новокосинская ,д.24 кор.3,7559224,муниципальный округ Новокосино,1992 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.27,Москва,ул Новокосинская д.27,ул,Новокосинская ,д.27,7559419,муниципальный округ Новокосино,1990 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.28,Москва,ул Новокосинская д.28,ул,Новокосинская ,д.28,7559227,муниципальный округ Новокосино,1990 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.34,Москва,ул Новокосинская д.34,ул,Новокосинская ,д.34,7559228,муниципальный округ Новокосино,1990 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.37,Москва,ул Новокосинская д.37,ул,Новокосинская ,д.37,7559229,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.38 кор.2,Москва,ул Новокосинская д.38 кор.2,ул,Новокосинская ,д.38 кор.2,7559230,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.39,Москва,ул Новокосинская д.39,ул,Новокосинская ,д.39,7559232,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.40,Москва,ул Новокосинская д.40,ул,Новокосинская ,д.40,7559233,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.43,Москва,ул Новокосинская д.43,ул,Новокосинская ,д.43,7559234,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.44,Москва,ул Новокосинская д.44,ул,Новокосинская ,д.44,7559420,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.45,Москва,ул Новокосинская д.45,ул,Новокосинская ,д.45,7559235,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.46 кор.1,Москва,ул Новокосинская д.46 кор.1,ул,Новокосинская ,д.46 кор.1,7559237,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.46 кор.2,Москва,ул Новокосинская д.46 кор.2,ул,Новокосинская ,д.46 кор.2,7559238,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.47,Москва,ул Новокосинская д.47,ул,Новокосинская ,д.47,7559239,муниципальный округ Новокосино,1988 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.51 кор.1,Москва,ул Новокосинская д.51 кор.1,ул,Новокосинская ,д.51 кор.1,7559242,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.51 кор.2,Москва,ул Новокосинская д.51 кор.2,ул,Новокосинская ,д.51 кор.2,7559244,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.51 кор.3,Москва,ул Новокосинская д.51 кор.3,ул,Новокосинская ,д.51 кор.3,7559246,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.6 кор.1,Москва,ул Новокосинская д.6 кор.1,ул,Новокосинская ,д.6 кор.1,7559006,муниципальный округ Новокосино,1996 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.6 кор.2,Москва,ул Новокосинская д.6 кор.2,ул,Новокосинская ,д.6 кор.2,7559008,муниципальный округ Новокосино,1996 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.7,Москва,ул Новокосинская д.7,ул,Новокосинская ,д.7,7559009,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.8 кор.1,Москва,ул Новокосинская д.8 кор.1,ул,Новокосинская ,д.8 кор.1,7559010,муниципальный округ Новокосино,1996 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.8 кор.2,Москва,ул Новокосинская д.8 кор.2,ул,Новокосинская ,д.8 кор.2,7559011,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.9 кор.1,Москва,ул Новокосинская д.9 кор.1,ул,Новокосинская ,д.9 кор.1,7559255,муниципальный округ Новокосино,197 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.9 кор.2,Москва,ул Новокосинская д.9 кор.2,ул,Новокосинская ,д.9 кор.2,7559012,муниципальный округ Новокосино,1998 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.9 кор.3,Москва,ул Новокосинская д.9 кор.3,ул,Новокосинская ,д.9 кор.3,7559013,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Салтыковская д.11 кор.1,Москва,ул Салтыковская д.11 кор.1,ул,Салтыковская ,д.11 кор.1,7558987,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Салтыковская д.11 кор.2,Москва,ул Салтыковская д.11 кор.2,ул,Салтыковская ,д.11 кор.2,7558988,муниципальный округ Новокосино,1996 +2281102,г Москва ул Салтыковская д.15 кор.1,Москва,ул Салтыковская д.15 кор.1,ул,Салтыковская ,д.15 кор.1,7558989,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Салтыковская д.15 кор.2,Москва,ул Салтыковская д.15 кор.2,ул,Салтыковская ,д.15 кор.2,7558990,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Салтыковская д.21,Москва,ул Салтыковская д.21,ул,Салтыковская ,д.21,7558991,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Салтыковская д.23 кор.1,Москва,ул Салтыковская д.23 кор.1,ул,Салтыковская ,д.23 кор.1,7558992,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Салтыковская д.23 кор.2,Москва,ул Салтыковская д.23 кор.2,ул,Салтыковская ,д.23 кор.2,7558993,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Салтыковская д.29 кор.1,Москва,ул Салтыковская д.29 кор.1,ул,Салтыковская ,д.29 кор.1,7558994,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Салтыковская д.29 кор.2,Москва,ул Салтыковская д.29 кор.2,ул,Салтыковская ,д.29 кор.2,7558997,муниципальный округ Новокосино,187 +2281102,г Москва ул Салтыковская д.29 кор.3,Москва,ул Салтыковская д.29 кор.3,ул,Салтыковская ,д.29 кор.3,7558996,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Салтыковская д.3/17,Москва,ул Салтыковская д.3/17,ул,Салтыковская ,д.3/17,7558980,муниципальный округ Новокосино,1996 +2281102,г Москва ул Салтыковская д.33 кор.1,Москва,ул Салтыковская д.33 кор.1,ул,Салтыковская ,д.33 кор.1,7558998,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Салтыковская д.33 кор.2,Москва,ул Салтыковская д.33 кор.2,ул,Салтыковская ,д.33 кор.2,7558999,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Салтыковская д.37 кор.2,Москва,ул Салтыковская д.37 кор.2,ул,Салтыковская ,д.37 кор.2,7559002,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Салтыковская д.39,Москва,ул Салтыковская д.39,ул,Салтыковская ,д.39,7559003,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Салтыковская д.41,Москва,ул Салтыковская д.41,ул,Салтыковская ,д.41,7559004,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Салтыковская д.43,Москва,ул Салтыковская д.43,ул,Салтыковская ,д.43,7559005,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Салтыковская д.5 кор.1,Москва,ул Салтыковская д.5 кор.1,ул,Салтыковская ,д.5 кор.1,7558981,муниципальный округ Новокосино,1996 +2281102,г Москва ул Салтыковская д.5 кор.2,Москва,ул Салтыковская д.5 кор.2,ул,Салтыковская ,д.5 кор.2,7558982,муниципальный округ Новокосино,1996 +2281102,г Москва ул Салтыковская д.7 кор.1,Москва,ул Салтыковская д.7 кор.1,ул,Салтыковская ,д.7 кор.1,7558983,муниципальный округ Новокосино,1998 +2281102,г Москва ул Салтыковская д.7 кор.2,Москва,ул Салтыковская д.7 кор.2,ул,Салтыковская ,д.7 кор.2,7558984,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Салтыковская д.7 кор.3,Москва,ул Салтыковская д.7 кор.3,ул,Салтыковская ,д.7 кор.3,7558985,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Суздальская д.10 кор.1,Москва,ул Суздальская д.10 кор.1,ул,Суздальская ,д.10 кор.1,7559285,муниципальный округ Новокосино,1996 +2281102,г Москва ул Суздальская д.10 кор.2,Москва,ул Суздальская д.10 кор.2,ул,Суздальская ,д.10 кор.2,7559287,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Суздальская д.10 кор.3,Москва,ул Суздальская д.10 кор.3,ул,Суздальская ,д.10 кор.3,7559288,муниципальный округ Новокосино,1996 +2281102,г Москва ул Суздальская д.10 кор.4,Москва,ул Суздальская д.10 кор.4,ул,Суздальская ,д.10 кор.4,7559290,муниципальный округ Новокосино,1996 +2281102,г Москва ул Суздальская д.12 кор.1,Москва,ул Суздальская д.12 кор.1,ул,Суздальская ,д.12 кор.1,7559291,муниципальный округ Новокосино,1991 +2281102,г Москва ул Суздальская д.12 кор.2,Москва,ул Суздальская д.12 кор.2,ул,Суздальская ,д.12 кор.2,7559292,муниципальный округ Новокосино,1995 +2281102,г Москва ул Суздальская д.12 кор.3,Москва,ул Суздальская д.12 кор.3,ул,Суздальская ,д.12 кор.3,7559294,муниципальный округ Новокосино,1995 +2281102,г Москва ул Суздальская д.12 кор.4,Москва,ул Суздальская д.12 кор.4,ул,Суздальская ,д.12 кор.4,7559295,муниципальный округ Новокосино,1995 +2281102,г Москва ул Суздальская д.12 кор.5,Москва,ул Суздальская д.12 кор.5,ул,Суздальская ,д.12 кор.5,7559296,муниципальный округ Новокосино,2995 +2281102,г Москва ул Суздальская д.14 кор.1,Москва,ул Суздальская д.14 кор.1,ул,Суздальская ,д.14 кор.1,7559297,муниципальный округ Новокосино,1992 +2281102,г Москва ул Суздальская д.14 кор.2,Москва,ул Суздальская д.14 кор.2,ул,Суздальская ,д.14 кор.2,7559298,муниципальный округ Новокосино,1988 +2281102,г Москва ул Суздальская д.14 кор.3,Москва,ул Суздальская д.14 кор.3,ул,Суздальская ,д.14 кор.3,7559300,муниципальный округ Новокосино,1988 +2281102,г Москва ул Суздальская д.14 кор.4,Москва,ул Суздальская д.14 кор.4,ул,Суздальская ,д.14 кор.4,7559301,муниципальный округ Новокосино,1995 +2281102,г Москва ул Суздальская д.16 кор.3,Москва,ул Суздальская д.16 кор.3,ул,Суздальская ,д.16 кор.3,7847952,муниципальный округ Новокосино,н.д. +2281102,г Москва ул Суздальская д.18 кор.1,Москва,ул Суздальская д.18 кор.1,ул,Суздальская ,д.18 кор.1,7559303,муниципальный округ Новокосино,1990 +2281102,г Москва ул Суздальская д.18 кор.2,Москва,ул Суздальская д.18 кор.2,ул,Суздальская ,д.18 кор.2,7559304,муниципальный округ Новокосино,1990 +2281102,г Москва ул Суздальская д.18 кор.3,Москва,ул Суздальская д.18 кор.3,ул,Суздальская ,д.18 кор.3,7559305,муниципальный округ Новокосино,1990 +2281102,г Москва ул Суздальская д.18 кор.4,Москва,ул Суздальская д.18 кор.4,ул,Суздальская ,д.18 кор.4,7559306,муниципальный округ Новокосино,1990 +2281102,г Москва ул Суздальская д.18 кор.5,Москва,ул Суздальская д.18 кор.5,ул,Суздальская ,д.18 кор.5,7559307,муниципальный округ Новокосино,1990 +2281102,г Москва ул Суздальская д.18 кор.6,Москва,ул Суздальская д.18 кор.6,ул,Суздальская ,д.18 кор.6,7559309,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Суздальская д.18 кор.7,Москва,ул Суздальская д.18 кор.7,ул,Суздальская ,д.18 кор.7,7559311,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Суздальская д.2/3,Москва,ул Суздальская д.2/3,ул,Суздальская ,д.2/3,7559267,муниципальный округ Новокосино,1998 +2281102,г Москва ул Суздальская д.20 кор.1,Москва,ул Суздальская д.20 кор.1,ул,Суздальская ,д.20 кор.1,7922471,муниципальный округ Новокосино,1991 +2281102,г Москва ул Суздальская д.20 кор.2,Москва,ул Суздальская д.20 кор.2,ул,Суздальская ,д.20 кор.2,7564612,муниципальный округ Новокосино,1991 +2281102,г Москва ул Суздальская д.20 кор.3,Москва,ул Суздальская д.20 кор.3,ул,Суздальская ,д.20 кор.3,7564778,муниципальный округ Новокосино,1991 +2281102,г Москва ул Суздальская д.20 кор.4,Москва,ул Суздальская д.20 кор.4,ул,Суздальская ,д.20 кор.4,7559312,муниципальный округ Новокосино,1991 +2281102,г Москва ул Суздальская д.20 кор.5,Москва,ул Суздальская д.20 кор.5,ул,Суздальская ,д.20 кор.5,7559313,муниципальный округ Новокосино,1992 +2281102,г Москва ул Суздальская д.20 кор.6,Москва,ул Суздальская д.20 кор.6,ул,Суздальская ,д.20 кор.6,7559318,муниципальный округ Новокосино,1995 +2281102,г Москва ул Суздальская д.22 кор.1,Москва,ул Суздальская д.22 кор.1,ул,Суздальская ,д.22 кор.1,7559320,муниципальный округ Новокосино,1992 +2281102,г Москва ул Суздальская д.22 кор.2,Москва,ул Суздальская д.22 кор.2,ул,Суздальская ,д.22 кор.2,7559321,муниципальный округ Новокосино,1992 +2281102,г Москва ул Суздальская д.22 кор.3,Москва,ул Суздальская д.22 кор.3,ул,Суздальская ,д.22 кор.3,7559322,муниципальный округ Новокосино,1992 +2281102,г Москва ул Суздальская д.24 кор.1,Москва,ул Суздальская д.24 кор.1,ул,Суздальская ,д.24 кор.1,7559323,муниципальный округ Новокосино,1992 +2281102,г Москва ул Суздальская д.24 кор.2,Москва,ул Суздальская д.24 кор.2,ул,Суздальская ,д.24 кор.2,7559324,муниципальный округ Новокосино,1992 +2281102,г Москва ул Суздальская д.24 кор.3,Москва,ул Суздальская д.24 кор.3,ул,Суздальская ,д.24 кор.3,7559326,муниципальный округ Новокосино,1992 +2281102,г Москва ул Суздальская д.26 кор.2,Москва,ул Суздальская д.26 кор.2,ул,Суздальская ,д.26 кор.2,7559369,муниципальный округ Новокосино,1991 +2281102,г Москва ул Суздальская д.26 кор.3,Москва,ул Суздальская д.26 кор.3,ул,Суздальская ,д.26 кор.3,7559370,муниципальный округ Новокосино,1991 +2281102,г Москва ул Суздальская д.28,Москва,ул Суздальская д.28,ул,Суздальская ,д.28,7559372,муниципальный округ Новокосино,1990 +2281102,г Москва ул Суздальская д.34 кор.1,Москва,ул Суздальская д.34 кор.1,ул,Суздальская ,д.34 кор.1,7559373,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Суздальская д.34 кор.2,Москва,ул Суздальская д.34 кор.2,ул,Суздальская ,д.34 кор.2,7559374,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Суздальская д.36 кор.1,Москва,ул Суздальская д.36 кор.1,ул,Суздальская ,д.36 кор.1,7559375,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Суздальская д.36 кор.2,Москва,ул Суздальская д.36 кор.2,ул,Суздальская ,д.36 кор.2,7559378,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Суздальская д.38 кор.1,Москва,ул Суздальская д.38 кор.1,ул,Суздальская ,д.38 кор.1,7559380,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Суздальская д.38 кор.2,Москва,ул Суздальская д.38 кор.2,ул,Суздальская ,д.38 кор.2,7559381,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Суздальская д.4,Москва,ул Суздальская д.4,ул,Суздальская ,д.4,7559268,муниципальный округ Новокосино,2000 +2281102,г Москва ул Суздальская д.40 кор.1,Москва,ул Суздальская д.40 кор.1,ул,Суздальская ,д.40 кор.1,7559382,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Суздальская д.40 кор.2,Москва,ул Суздальская д.40 кор.2,ул,Суздальская ,д.40 кор.2,7559383,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Суздальская д.42 кор.1,Москва,ул Суздальская д.42 кор.1,ул,Суздальская ,д.42 кор.1,7559385,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Суздальская д.42 кор.2,Москва,ул Суздальская д.42 кор.2,ул,Суздальская ,д.42 кор.2,7559386,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Суздальская д.42 кор.3,Москва,ул Суздальская д.42 кор.3,ул,Суздальская ,д.42 кор.3,7559388,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Суздальская д.6 кор.1,Москва,ул Суздальская д.6 кор.1,ул,Суздальская ,д.6 кор.1,7559270,муниципальный округ Новокосино,1998 +2281102,г Москва ул Суздальская д.6 кор.2,Москва,ул Суздальская д.6 кор.2,ул,Суздальская ,д.6 кор.2,7559271,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Суздальская д.6 кор.3,Москва,ул Суздальская д.6 кор.3,ул,Суздальская ,д.6 кор.3,7559272,муниципальный округ Новокосино,2000 +2281102,г Москва ул Суздальская д.8 кор.1,Москва,ул Суздальская д.8 кор.1,ул,Суздальская ,д.8 кор.1,7559273,муниципальный округ Новокосино,1998 +2281102,г Москва ул Суздальская д.8 кор.2,Москва,ул Суздальская д.8 кор.2,ул,Суздальская ,д.8 кор.2,7559274,муниципальный округ Новокосино,1998 +2281102,г Москва ул Суздальская д.8 кор.3,Москва,ул Суздальская д.8 кор.3,ул,Суздальская ,д.8 кор.3,7559277,муниципальный округ Новокосино,1998 +2281102,г Москва ул Суздальская д.8 кор.4,Москва,ул Суздальская д.8 кор.4,ул,Суздальская ,д.8 кор.4,7559279,муниципальный округ Новокосино,1996 +2281102,г Москва ул Суздальская д.8 кор.4,Москва,ул Суздальская д.8 кор.4,ул,Суздальская ,д.8 кор.4,7559278,муниципальный округ Новокосино,н.д. +2281104,г Москва пр-кт Зеленый д.17,Москва,пр-кт Зеленый д.17,пр-кт,Зеленый ,д.17,7680870,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва пр-кт Зеленый д.2 кор.1,Москва,пр-кт Зеленый д.2 кор.1,пр-кт,Зеленый ,д.2 кор.1,7680878,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва пр-кт Зеленый д.4 кор.1,Москва,пр-кт Зеленый д.4 кор.1,пр-кт,Зеленый ,д.4 кор.1,7680891,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва пр-кт Зеленый д.4 кор.2,Москва,пр-кт Зеленый д.4 кор.2,пр-кт,Зеленый ,д.4 кор.2,7680898,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва пр-кт Зеленый д.6 кор.1,Москва,пр-кт Зеленый д.6 кор.1,пр-кт,Зеленый ,д.6 кор.1,7680902,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва пр-кт Зеленый д.6 кор.2,Москва,пр-кт Зеленый д.6 кор.2,пр-кт,Зеленый ,д.6 кор.2,7680910,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва пр-кт Зеленый д.6 кор.3,Москва,пр-кт Зеленый д.6 кор.3,пр-кт,Зеленый ,д.6 кор.3,7680918,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва пр-кт Зеленый д.8,Москва,пр-кт Зеленый д.8,пр-кт,Зеленый ,д.8,7680925,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Аносова д.11,Москва,ул Аносова д.11,ул,Аносова ,д.11,7561203,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Аносова д.13,Москва,ул Аносова д.13,ул,Аносова ,д.13,7561207,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Аносова д.3 кор.1,Москва,ул Аносова д.3 кор.1,ул,Аносова ,д.3 кор.1,7558457,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Аносова д.3 кор.2,Москва,ул Аносова д.3 кор.2,ул,Аносова ,д.3 кор.2,7558551,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Аносова д.5,Москва,ул Аносова д.5,ул,Аносова ,д.5,7558566,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Аносова д.7,Москва,ул Аносова д.7,ул,Аносова ,д.7,7561192,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Аносова д.9,Москва,ул Аносова д.9,ул,Аносова ,д.9,7561198,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Братская д.1/45,Москва,ул Братская д.1/45,ул,Братская ,д.1/45,7677459,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Братская д.3,Москва,ул Братская д.3,ул,Братская ,д.3,7677468,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Братская д.4,Москва,ул Братская д.4,ул,Братская ,д.4,7677478,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Братская д.5,Москва,ул Братская д.5,ул,Братская ,д.5,7677482,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Братская д.6,Москва,ул Братская д.6,ул,Братская ,д.6,7677487,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Братская д.7,Москва,ул Братская д.7,ул,Братская ,д.7,7677493,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Братская д.8/16,Москва,ул Братская д.8/16,ул,Братская ,д.8/16,7677501,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Братская д.9,Москва,ул Братская д.9,ул,Братская ,д.9,7677510,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.10,Москва,ул Владимирская 1-я д.10,ул,Владимирская 1-я ,д.10,7561246,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.11,Москва,ул Владимирская 1-я д.11,ул,Владимирская 1-я ,д.11,7677519,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.15 кор.1,Москва,ул Владимирская 1-я д.15 кор.1,ул,Владимирская 1-я ,д.15 кор.1,7677522,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.15 кор.2,Москва,ул Владимирская 1-я д.15 кор.2,ул,Владимирская 1-я ,д.15 кор.2,7677524,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.15 кор.3,Москва,ул Владимирская 1-я д.15 кор.3,ул,Владимирская 1-я ,д.15 кор.3,7677528,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.17,Москва,ул Владимирская 1-я д.17,ул,Владимирская 1-я ,д.17,7677543,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.17А,Москва,ул Владимирская 1-я д.17А,ул,Владимирская 1-я ,д.17А,7677548,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.19/1,Москва,ул Владимирская 1-я д.19/1,ул,Владимирская 1-я ,д.19/1,7677553,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.21,Москва,ул Владимирская 1-я д.21,ул,Владимирская 1-я ,д.21,7677559,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.23 кор.1,Москва,ул Владимирская 1-я д.23 кор.1,ул,Владимирская 1-я ,д.23 кор.1,7677566,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.23 кор.2,Москва,ул Владимирская 1-я д.23 кор.2,ул,Владимирская 1-я ,д.23 кор.2,7677576,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.23 кор.3,Москва,ул Владимирская 1-я д.23 кор.3,ул,Владимирская 1-я ,д.23 кор.3,7677578,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.25 кор.1,Москва,ул Владимирская 1-я д.25 кор.1,ул,Владимирская 1-я ,д.25 кор.1,7677633,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.25 кор.2,Москва,ул Владимирская 1-я д.25 кор.2,ул,Владимирская 1-я ,д.25 кор.2,7677641,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.25 кор.3,Москва,ул Владимирская 1-я д.25 кор.3,ул,Владимирская 1-я ,д.25 кор.3,7677645,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.27 кор.1,Москва,ул Владимирская 1-я д.27 кор.1,ул,Владимирская 1-я ,д.27 кор.1,7677651,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.27 кор.2,Москва,ул Владимирская 1-я д.27 кор.2,ул,Владимирская 1-я ,д.27 кор.2,7677656,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.29 кор.1,Москва,ул Владимирская 1-я д.29 кор.1,ул,Владимирская 1-я ,д.29 кор.1,7677664,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.3,Москва,ул Владимирская 1-я д.3,ул,Владимирская 1-я ,д.3,7677671,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.3 кор.3,Москва,ул Владимирская 1-я д.3 кор.3,ул,Владимирская 1-я ,д.3 кор.3,7561212,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.31,Москва,ул Владимирская 1-я д.31,ул,Владимирская 1-я ,д.31,7677677,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.33,Москва,ул Владимирская 1-я д.33,ул,Владимирская 1-я ,д.33,7677693,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.33 кор.1,Москва,ул Владимирская 1-я д.33 кор.1,ул,Владимирская 1-я ,д.33 кор.1,7677714,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.33 кор.2,Москва,ул Владимирская 1-я д.33 кор.2,ул,Владимирская 1-я ,д.33 кор.2,7677717,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.35 кор.1,Москва,ул Владимирская 1-я д.35 кор.1,ул,Владимирская 1-я ,д.35 кор.1,7677723,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.35 кор.2,Москва,ул Владимирская 1-я д.35 кор.2,ул,Владимирская 1-я ,д.35 кор.2,7677726,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.37/15,Москва,ул Владимирская 1-я д.37/15,ул,Владимирская 1-я ,д.37/15,7677729,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.39/12,Москва,ул Владимирская 1-я д.39/12,ул,Владимирская 1-я ,д.39/12,7677733,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.4,Москва,ул Владимирская 1-я д.4,ул,Владимирская 1-я ,д.4,7561216,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.41,Москва,ул Владимирская 1-я д.41,ул,Владимирская 1-я ,д.41,7677737,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.43,Москва,ул Владимирская 1-я д.43,ул,Владимирская 1-я ,д.43,7677742,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.47,Москва,ул Владимирская 1-я д.47,ул,Владимирская 1-я ,д.47,7677745,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.6,Москва,ул Владимирская 1-я д.6,ул,Владимирская 1-я ,д.6,7561221,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.7,Москва,ул Владимирская 1-я д.7,ул,Владимирская 1-я ,д.7,7561228,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.8,Москва,ул Владимирская 1-я д.8,ул,Владимирская 1-я ,д.8,7561233,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.9,Москва,ул Владимирская 1-я д.9,ул,Владимирская 1-я ,д.9,7677749,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.9А,Москва,ул Владимирская 1-я д.9А,ул,Владимирская 1-я ,д.9А,7561239,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.10,Москва,ул Владимирская 2-я д.10,ул,Владимирская 2-я ,д.10,7677752,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.11,Москва,ул Владимирская 2-я д.11,ул,Владимирская 2-я ,д.11,7677754,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.11Д,Москва,ул Владимирская 2-я д.11Д,ул,Владимирская 2-я ,д.11Д,7677756,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.12 кор.1,Москва,ул Владимирская 2-я д.12 кор.1,ул,Владимирская 2-я ,д.12 кор.1,7677764,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.12 кор.2,Москва,ул Владимирская 2-я д.12 кор.2,ул,Владимирская 2-я ,д.12 кор.2,7677766,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.12 кор.3,Москва,ул Владимирская 2-я д.12 кор.3,ул,Владимирская 2-я ,д.12 кор.3,7677770,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.13,Москва,ул Владимирская 2-я д.13,ул,Владимирская 2-я ,д.13,7677773,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.13Б,Москва,ул Владимирская 2-я д.13Б,ул,Владимирская 2-я ,д.13Б,7677776,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.15 кор.1,Москва,ул Владимирская 2-я д.15 кор.1,ул,Владимирская 2-я ,д.15 кор.1,7677779,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.15 кор.2,Москва,ул Владимирская 2-я д.15 кор.2,ул,Владимирская 2-я ,д.15 кор.2,7677782,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.15 кор.3,Москва,ул Владимирская 2-я д.15 кор.3,ул,Владимирская 2-я ,д.15 кор.3,7677783,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.15 кор.4,Москва,ул Владимирская 2-я д.15 кор.4,ул,Владимирская 2-я ,д.15 кор.4,7677786,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.16 кор.1,Москва,ул Владимирская 2-я д.16 кор.1,ул,Владимирская 2-я ,д.16 кор.1,7677790,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.16 кор.2,Москва,ул Владимирская 2-я д.16 кор.2,ул,Владимирская 2-я ,д.16 кор.2,7677794,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.16 кор.3,Москва,ул Владимирская 2-я д.16 кор.3,ул,Владимирская 2-я ,д.16 кор.3,7677799,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.16 кор.4,Москва,ул Владимирская 2-я д.16 кор.4,ул,Владимирская 2-я ,д.16 кор.4,7677801,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.17,Москва,ул Владимирская 2-я д.17,ул,Владимирская 2-я ,д.17,7680264,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.21/9,Москва,ул Владимирская 2-я д.21/9,ул,Владимирская 2-я ,д.21/9,7680275,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.22,Москва,ул Владимирская 2-я д.22,ул,Владимирская 2-я ,д.22,7680285,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.26 кор.1,Москва,ул Владимирская 2-я д.26 кор.1,ул,Владимирская 2-я ,д.26 кор.1,7680299,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.26 кор.2,Москва,ул Владимирская 2-я д.26 кор.2,ул,Владимирская 2-я ,д.26 кор.2,7680309,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.28 кор.1,Москва,ул Владимирская 2-я д.28 кор.1,ул,Владимирская 2-я ,д.28 кор.1,7680325,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.28 кор.2,Москва,ул Владимирская 2-я д.28 кор.2,ул,Владимирская 2-я ,д.28 кор.2,7680334,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.28 кор.3,Москва,ул Владимирская 2-я д.28 кор.3,ул,Владимирская 2-я ,д.28 кор.3,7680352,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.3,Москва,ул Владимирская 2-я д.3,ул,Владимирская 2-я ,д.3,7682433,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.30 кор.1,Москва,ул Владимирская 2-я д.30 кор.1,ул,Владимирская 2-я ,д.30 кор.1,7680364,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.30 кор.2,Москва,ул Владимирская 2-я д.30 кор.2,ул,Владимирская 2-я ,д.30 кор.2,7680374,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.32 кор.1,Москва,ул Владимирская 2-я д.32 кор.1,ул,Владимирская 2-я ,д.32 кор.1,7680386,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.32 кор.2,Москва,ул Владимирская 2-я д.32 кор.2,ул,Владимирская 2-я ,д.32 кор.2,7680398,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.32 кор.3,Москва,ул Владимирская 2-я д.32 кор.3,ул,Владимирская 2-я ,д.32 кор.3,7680411,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.34,Москва,ул Владимирская 2-я д.34,ул,Владимирская 2-я ,д.34,7680420,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.36,Москва,ул Владимирская 2-я д.36,ул,Владимирская 2-я ,д.36,7680430,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.38/18,Москва,ул Владимирская 2-я д.38/18,ул,Владимирская 2-я ,д.38/18,7680448,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.40,Москва,ул Владимирская 2-я д.40,ул,Владимирская 2-я ,д.40,7680468,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.42,Москва,ул Владимирская 2-я д.42,ул,Владимирская 2-я ,д.42,7680481,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.44/10,Москва,ул Владимирская 2-я д.44/10,ул,Владимирская 2-я ,д.44/10,7680494,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.46 кор.1,Москва,ул Владимирская 2-я д.46 кор.1,ул,Владимирская 2-я ,д.46 кор.1,7680506,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.46 кор.2,Москва,ул Владимирская 2-я д.46 кор.2,ул,Владимирская 2-я ,д.46 кор.2,7680516,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.46 кор.3,Москва,ул Владимирская 2-я д.46 кор.3,ул,Владимирская 2-я ,д.46 кор.3,7680536,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.5,Москва,ул Владимирская 2-я д.5,ул,Владимирская 2-я ,д.5,7680548,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.50 кор.1,Москва,ул Владимирская 2-я д.50 кор.1,ул,Владимирская 2-я ,д.50 кор.1,7680557,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.50 кор.2,Москва,ул Владимирская 2-я д.50 кор.2,ул,Владимирская 2-я ,д.50 кор.2,7680563,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.50 кор.3,Москва,ул Владимирская 2-я д.50 кор.3,ул,Владимирская 2-я ,д.50 кор.3,7680576,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.52 кор.1,Москва,ул Владимирская 2-я д.52 кор.1,ул,Владимирская 2-я ,д.52 кор.1,7680592,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.52 кор.2,Москва,ул Владимирская 2-я д.52 кор.2,ул,Владимирская 2-я ,д.52 кор.2,7680599,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.6 кор.1,Москва,ул Владимирская 2-я д.6 кор.1,ул,Владимирская 2-я ,д.6 кор.1,7680606,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.7,Москва,ул Владимирская 2-я д.7,ул,Владимирская 2-я ,д.7,7680614,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.8 кор.2,Москва,ул Владимирская 2-я д.8 кор.2,ул,Владимирская 2-я ,д.8 кор.2,7680617,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.9,Москва,ул Владимирская 2-я д.9,ул,Владимирская 2-я ,д.9,7680630,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.9А,Москва,ул Владимирская 2-я д.9А,ул,Владимирская 2-я ,д.9А,7680636,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.9Б,Москва,ул Владимирская 2-я д.9Б,ул,Владимирская 2-я ,д.9Б,7680642,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.9Г,Москва,ул Владимирская 2-я д.9Г,ул,Владимирская 2-я ,д.9Г,7680651,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.9Д,Москва,ул Владимирская 2-я д.9Д,ул,Владимирская 2-я ,д.9Д,7680658,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 3-я д.10,Москва,ул Владимирская 3-я д.10,ул,Владимирская 3-я ,д.10,7680672,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 3-я д.10А,Москва,ул Владимирская 3-я д.10А,ул,Владимирская 3-я ,д.10А,7680677,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 3-я д.11,Москва,ул Владимирская 3-я д.11,ул,Владимирская 3-я ,д.11,7680683,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 3-я д.12 кор.1,Москва,ул Владимирская 3-я д.12 кор.1,ул,Владимирская 3-я ,д.12 кор.1,7680689,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 3-я д.12 кор.2,Москва,ул Владимирская 3-я д.12 кор.2,ул,Владимирская 3-я ,д.12 кор.2,7680699,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 3-я д.16,Москва,ул Владимирская 3-я д.16,ул,Владимирская 3-я ,д.16,7680704,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 3-я д.18,Москва,ул Владимирская 3-я д.18,ул,Владимирская 3-я ,д.18,7680708,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 3-я д.20,Москва,ул Владимирская 3-я д.20,ул,Владимирская 3-я ,д.20,7680713,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 3-я д.3 кор.1,Москва,ул Владимирская 3-я д.3 кор.1,ул,Владимирская 3-я ,д.3 кор.1,7680719,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 3-я д.3 кор.2,Москва,ул Владимирская 3-я д.3 кор.2,ул,Владимирская 3-я ,д.3 кор.2,7680731,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 3-я д.3 кор.3,Москва,ул Владимирская 3-я д.3 кор.3,ул,Владимирская 3-я ,д.3 кор.3,7680740,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 3-я д.4,Москва,ул Владимирская 3-я д.4,ул,Владимирская 3-я ,д.4,7680751,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 3-я д.4А,Москва,ул Владимирская 3-я д.4А,ул,Владимирская 3-я ,д.4А,7680757,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 3-я д.6,Москва,ул Владимирская 3-я д.6,ул,Владимирская 3-я ,д.6,7680761,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 3-я д.8 кор.1,Москва,ул Владимирская 3-я д.8 кор.1,ул,Владимирская 3-я ,д.8 кор.1,7680770,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 3-я д.8 кор.2,Москва,ул Владимирская 3-я д.8 кор.2,ул,Владимирская 3-я ,д.8 кор.2,7680778,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 3-я д.9 кор.1,Москва,ул Владимирская 3-я д.9 кор.1,ул,Владимирская 3-я ,д.9 кор.1,7680784,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 3-я д.9 кор.2,Москва,ул Владимирская 3-я д.9 кор.2,ул,Владимирская 3-я ,д.9 кор.2,7680795,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 3-я д.9 кор.3,Москва,ул Владимирская 3-я д.9 кор.3,ул,Владимирская 3-я ,д.9 кор.3,7680803,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 3-я д.9 кор.4,Москва,ул Владимирская 3-я д.9 кор.4,ул,Владимирская 3-я ,д.9 кор.4,7680852,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Лазо д.10,Москва,ул Лазо д.10,ул,Лазо ,д.10,7680943,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Лазо д.14 кор.1,Москва,ул Лазо д.14 кор.1,ул,Лазо ,д.14 кор.1,7680949,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Лазо д.14 кор.2,Москва,ул Лазо д.14 кор.2,ул,Лазо ,д.14 кор.2,7680960,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Лазо д.16 кор.1,Москва,ул Лазо д.16 кор.1,ул,Лазо ,д.16 кор.1,7680968,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Лазо д.16 кор.2,Москва,ул Лазо д.16 кор.2,ул,Лазо ,д.16 кор.2,7680974,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Лазо д.18 кор.1,Москва,ул Лазо д.18 кор.1,ул,Лазо ,д.18 кор.1,7680980,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Лазо д.18 кор.2,Москва,ул Лазо д.18 кор.2,ул,Лазо ,д.18 кор.2,7680989,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Лазо д.4 кор.1,Москва,ул Лазо д.4 кор.1,ул,Лазо ,д.4 кор.1,7680995,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Лазо д.4 кор.2,Москва,ул Лазо д.4 кор.2,ул,Лазо ,д.4 кор.2,7681000,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Лазо д.6,Москва,ул Лазо д.6,ул,Лазо ,д.6,7681006,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Лазо д.8 кор.1,Москва,ул Лазо д.8 кор.1,ул,Лазо ,д.8 кор.1,7681013,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Лазо д.8 кор.2,Москва,ул Лазо д.8 кор.2,ул,Лазо ,д.8 кор.2,7681022,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Лазо д.8 кор.3,Москва,ул Лазо д.8 кор.3,ул,Лазо ,д.8 кор.3,7681026,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Металлургов д.11,Москва,ул Металлургов д.11,ул,Металлургов ,д.11,7681039,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Металлургов д.13 кор.1,Москва,ул Металлургов д.13 кор.1,ул,Металлургов ,д.13 кор.1,7681042,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Металлургов д.13 кор.2,Москва,ул Металлургов д.13 кор.2,ул,Металлургов ,д.13 кор.2,7681049,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Металлургов д.17,Москва,ул Металлургов д.17,ул,Металлургов ,д.17,7681055,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Металлургов д.17А,Москва,ул Металлургов д.17А,ул,Металлургов ,д.17А,7681061,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Металлургов д.19,Москва,ул Металлургов д.19,ул,Металлургов ,д.19,7681067,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Металлургов д.2,Москва,ул Металлургов д.2,ул,Металлургов ,д.2,7681075,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Металлургов д.27,Москва,ул Металлургов д.27,ул,Металлургов ,д.27,7681082,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Металлургов д.27А,Москва,ул Металлургов д.27А,ул,Металлургов ,д.27А,7681089,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Металлургов д.29,Москва,ул Металлургов д.29,ул,Металлургов ,д.29,7681100,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Металлургов д.3,Москва,ул Металлургов д.3,ул,Металлургов ,д.3,7681102,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Металлургов д.33,Москва,ул Металлургов д.33,ул,Металлургов ,д.33,7681109,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Металлургов д.37Б,Москва,ул Металлургов д.37Б,ул,Металлургов ,д.37Б,7681113,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Металлургов д.38,Москва,ул Металлургов д.38,ул,Металлургов ,д.38,7610411,муниципальный округ Перово,1967 +2281104,г Москва ул Металлургов д.4,Москва,ул Металлургов д.4,ул,Металлургов ,д.4,7681120,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Металлургов д.5,Москва,ул Металлургов д.5,ул,Металлургов ,д.5,7681121,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Металлургов д.6,Москва,ул Металлургов д.6,ул,Металлургов ,д.6,7681128,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Металлургов д.7/18,Москва,ул Металлургов д.7/18,ул,Металлургов ,д.7/18,7681136,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Металлургов д.8/20,Москва,ул Металлургов д.8/20,ул,Металлургов ,д.8/20,7681146,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Новогиреевская д.10 кор.1,Москва,ул Новогиреевская д.10 кор.1,ул,Новогиреевская ,д.10 кор.1,7681196,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Новогиреевская д.10 кор.2,Москва,ул Новогиреевская д.10 кор.2,ул,Новогиреевская ,д.10 кор.2,7681205,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Новогиреевская д.10 кор.3,Москва,ул Новогиреевская д.10 кор.3,ул,Новогиреевская ,д.10 кор.3,7681229,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Новогиреевская д.12 кор.1,Москва,ул Новогиреевская д.12 кор.1,ул,Новогиреевская ,д.12 кор.1,7681253,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Новогиреевская д.12 кор.2,Москва,ул Новогиреевская д.12 кор.2,ул,Новогиреевская ,д.12 кор.2,7681268,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Новогиреевская д.12 кор.3,Москва,ул Новогиреевская д.12 кор.3,ул,Новогиреевская ,д.12 кор.3,7649763,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Новогиреевская д.14 кор.1,Москва,ул Новогиреевская д.14 кор.1,ул,Новогиреевская ,д.14 кор.1,7681283,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Новогиреевская д.14 кор.2,Москва,ул Новогиреевская д.14 кор.2,ул,Новогиреевская ,д.14 кор.2,7681289,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Новогиреевская д.14 кор.3,Москва,ул Новогиреевская д.14 кор.3,ул,Новогиреевская ,д.14 кор.3,7681300,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Новогиреевская д.16 кор.1,Москва,ул Новогиреевская д.16 кор.1,ул,Новогиреевская ,д.16 кор.1,7681306,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Новогиреевская д.16 кор.2,Москва,ул Новогиреевская д.16 кор.2,ул,Новогиреевская ,д.16 кор.2,7681311,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Новогиреевская д.16 кор.3,Москва,ул Новогиреевская д.16 кор.3,ул,Новогиреевская ,д.16 кор.3,7681318,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Новогиреевская д.18/31,Москва,ул Новогиреевская д.18/31,ул,Новогиреевская ,д.18/31,7681330,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Новогиреевская д.30,Москва,ул Новогиреевская д.30,ул,Новогиреевская ,д.30,7559056,муниципальный округ Перово,2002 +2281104,г Москва ул Новогиреевская д.4 кор.1,Москва,ул Новогиреевская д.4 кор.1,ул,Новогиреевская ,д.4 кор.1,7681337,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Новогиреевская д.4 кор.2,Москва,ул Новогиреевская д.4 кор.2,ул,Новогиреевская ,д.4 кор.2,7681350,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Новогиреевская д.8 кор.1,Москва,ул Новогиреевская д.8 кор.1,ул,Новогиреевская ,д.8 кор.1,7681367,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Новогиреевская д.8 кор.2,Москва,ул Новогиреевская д.8 кор.2,ул,Новогиреевская ,д.8 кор.2,7681392,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Новогиреевская д.8 кор.3,Москва,ул Новогиреевская д.8 кор.3,ул,Новогиреевская ,д.8 кор.3,7681397,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Новогиреевская д.9,Москва,ул Новогиреевская д.9,ул,Новогиреевская ,д.9,7681414,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.22 кор.1,Москва,ул Перовская д.22 кор.1,ул,Перовская ,д.22 кор.1,7681353,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.22 кор.2,Москва,ул Перовская д.22 кор.2,ул,Перовская ,д.22 кор.2,7559021,муниципальный округ Перово,2002 +2281104,г Москва ул Перовская д.22 кор.4,Москва,ул Перовская д.22 кор.4,ул,Перовская ,д.22 кор.4,7681364,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.23,Москва,ул Перовская д.23,ул,Перовская ,д.23,7681374,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.24Б,Москва,ул Перовская д.24Б,ул,Перовская ,д.24Б,7681391,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.25,Москва,ул Перовская д.25,ул,Перовская ,д.25,7681400,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.26 кор.1,Москва,ул Перовская д.26 кор.1,ул,Перовская ,д.26 кор.1,7681418,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.26 кор.2,Москва,ул Перовская д.26 кор.2,ул,Перовская ,д.26 кор.2,7681430,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.26 кор.3,Москва,ул Перовская д.26 кор.3,ул,Перовская ,д.26 кор.3,7681449,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.28,Москва,ул Перовская д.28,ул,Перовская ,д.28,7681460,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.29 кор.1,Москва,ул Перовская д.29 кор.1,ул,Перовская ,д.29 кор.1,7681481,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.29 кор.2,Москва,ул Перовская д.29 кор.2,ул,Перовская ,д.29 кор.2,7681491,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.30/2,Москва,ул Перовская д.30/2,ул,Перовская ,д.30/2,7681499,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.33 кор.1,Москва,ул Перовская д.33 кор.1,ул,Перовская ,д.33 кор.1,7681513,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.33 кор.2,Москва,ул Перовская д.33 кор.2,ул,Перовская ,д.33 кор.2,7681519,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.34 кор.1,Москва,ул Перовская д.34 кор.1,ул,Перовская ,д.34 кор.1,7681533,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.36 кор.1,Москва,ул Перовская д.36 кор.1,ул,Перовская ,д.36 кор.1,7681544,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.36 кор.2,Москва,ул Перовская д.36 кор.2,ул,Перовская ,д.36 кор.2,7681556,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.36 кор.3,Москва,ул Перовская д.36 кор.3,ул,Перовская ,д.36 кор.3,7681585,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.36 кор.4,Москва,ул Перовская д.36 кор.4,ул,Перовская ,д.36 кор.4,7681634,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.38 кор.1,Москва,ул Перовская д.38 кор.1,ул,Перовская ,д.38 кор.1,7681653,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.38 кор.2,Москва,ул Перовская д.38 кор.2,ул,Перовская ,д.38 кор.2,7681690,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.38 кор.3,Москва,ул Перовская д.38 кор.3,ул,Перовская ,д.38 кор.3,7681720,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.38 кор.4,Москва,ул Перовская д.38 кор.4,ул,Перовская ,д.38 кор.4,7681748,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.39 кор.2,Москва,ул Перовская д.39 кор.2,ул,Перовская ,д.39 кор.2,7681783,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.40 кор.1,Москва,ул Перовская д.40 кор.1,ул,Перовская ,д.40 кор.1,7681815,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.40 кор.2,Москва,ул Перовская д.40 кор.2,ул,Перовская ,д.40 кор.2,7681832,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.40 кор.3,Москва,ул Перовская д.40 кор.3,ул,Перовская ,д.40 кор.3,7681846,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.40 кор.4,Москва,ул Перовская д.40 кор.4,ул,Перовская ,д.40 кор.4,7681860,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.42 кор.1,Москва,ул Перовская д.42 кор.1,ул,Перовская ,д.42 кор.1,7681877,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.42 кор.2,Москва,ул Перовская д.42 кор.2,ул,Перовская ,д.42 кор.2,7681903,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.42 кор.3,Москва,ул Перовская д.42 кор.3,ул,Перовская ,д.42 кор.3,7681915,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.43,Москва,ул Перовская д.43,ул,Перовская ,д.43,7681924,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.44 кор.1,Москва,ул Перовская д.44 кор.1,ул,Перовская ,д.44 кор.1,7681934,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.44 кор.2,Москва,ул Перовская д.44 кор.2,ул,Перовская ,д.44 кор.2,7681939,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.45,Москва,ул Перовская д.45,ул,Перовская ,д.45,7681930,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Плеханова д.19/18,Москва,ул Плеханова д.19/18,ул,Плеханова ,д.19/18,7681451,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Плеханова д.21,Москва,ул Плеханова д.21,ул,Плеханова ,д.21,7681458,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Плеханова д.23 кор.1,Москва,ул Плеханова д.23 кор.1,ул,Плеханова ,д.23 кор.1,7681473,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Плеханова д.23 кор.3,Москва,ул Плеханова д.23 кор.3,ул,Плеханова ,д.23 кор.3,7681479,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Плеханова д.24 кор.1,Москва,ул Плеханова д.24 кор.1,ул,Плеханова ,д.24 кор.1,7681493,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Плеханова д.25,Москва,ул Плеханова д.25,ул,Плеханова ,д.25,7918779,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Плеханова д.25 кор.1,Москва,ул Плеханова д.25 кор.1,ул,Плеханова ,д.25 кор.1,7681503,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Плеханова д.25 кор.2,Москва,ул Плеханова д.25 кор.2,ул,Плеханова ,д.25 кор.2,7681527,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Плеханова д.25 кор.3,Москва,ул Плеханова д.25 кор.3,ул,Плеханова ,д.25 кор.3,7681539,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Плеханова д.25 кор.4,Москва,ул Плеханова д.25 кор.4,ул,Плеханова ,д.25 кор.4,7681559,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Плеханова д.25 кор.5,Москва,ул Плеханова д.25 кор.5,ул,Плеханова ,д.25 кор.5,7681576,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Плеханова д.25 кор.6,Москва,ул Плеханова д.25 кор.6,ул,Плеханова ,д.25 кор.6,7570727,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Плеханова д.27 кор.1,Москва,ул Плеханова д.27 кор.1,ул,Плеханова ,д.27 кор.1,7681598,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Плеханова д.27 кор.2,Москва,ул Плеханова д.27 кор.2,ул,Плеханова ,д.27 кор.2,7681629,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Плеханова д.29 кор.1,Москва,ул Плеханова д.29 кор.1,ул,Плеханова ,д.29 кор.1,7681650,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Плеханова д.29 кор.2,Москва,ул Плеханова д.29 кор.2,ул,Плеханова ,д.29 кор.2,7681672,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Плеханова д.31 кор.1,Москва,ул Плеханова д.31 кор.1,ул,Плеханова ,д.31 кор.1,7681698,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Плеханова д.31 кор.2,Москва,ул Плеханова д.31 кор.2,ул,Плеханова ,д.31 кор.2,7681712,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Плеханова д.33,Москва,ул Плеханова д.33,ул,Плеханова ,д.33,7681731,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Плеханова д.35,Москва,ул Плеханова д.35,ул,Плеханова ,д.35,7681743,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Плеханова д.62,Москва,ул Плеханова д.62,ул,Плеханова ,д.62,7866874,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ш Энтузиастов д.60 кор.1,Москва,ш Энтузиастов д.60 кор.1,ш,Энтузиастов ,д.60 кор.1,7681756,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ш Энтузиастов д.66/1,Москва,ш Энтузиастов д.66/1,ш,Энтузиастов ,д.66/1,7681769,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ш Энтузиастов д.68,Москва,ш Энтузиастов д.68,ш,Энтузиастов ,д.68,7681779,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ш Энтузиастов д.70,Москва,ш Энтузиастов д.70,ш,Энтузиастов ,д.70,7681790,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ш Энтузиастов д.74/2,Москва,ш Энтузиастов д.74/2,ш,Энтузиастов ,д.74/2,7681806,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ш Энтузиастов д.76/1,Москва,ш Энтузиастов д.76/1,ш,Энтузиастов ,д.76/1,8059821,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ш Энтузиастов д.78 кор.1,Москва,ш Энтузиастов д.78 кор.1,ш,Энтузиастов ,д.78 кор.1,7681812,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ш Энтузиастов д.78 кор.2,Москва,ш Энтузиастов д.78 кор.2,ш,Энтузиастов ,д.78 кор.2,7681825,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ш Энтузиастов д.80 кор.1,Москва,ш Энтузиастов д.80 кор.1,ш,Энтузиастов ,д.80 кор.1,7681830,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ш Энтузиастов д.80 кор.2,Москва,ш Энтузиастов д.80 кор.2,ш,Энтузиастов ,д.80 кор.2,7681839,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ш Энтузиастов д.82/2 кор.1,Москва,ш Энтузиастов д.82/2 кор.1,ш,Энтузиастов ,д.82/2 кор.1,7681847,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ш Энтузиастов д.82/2 кор.2,Москва,ш Энтузиастов д.82/2 кор.2,ш,Энтузиастов ,д.82/2 кор.2,7681855,муниципальный округ Перово,н.д. +2281108,г Москва пер Зборовский 1-й д.11,Москва,пер Зборовский 1-й д.11,пер,Зборовский 1-й ,д.11,7676799,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва пер Зборовский 1-й д.13,Москва,пер Зборовский 1-й д.13,пер,Зборовский 1-й ,д.13,7676826,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва пер Зборовский 1-й д.15,Москва,пер Зборовский 1-й д.15,пер,Зборовский 1-й ,д.15,7676855,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва пер Зборовский 1-й д.17,Москва,пер Зборовский 1-й д.17,пер,Зборовский 1-й ,д.17,7676868,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва пер Зельев д.3,Москва,пер Зельев д.3,пер,Зельев ,д.3,7755323,муниципальный округ Преображенское,1987 +2281108,г Москва пер Зельев д.9,Москва,пер Зельев д.9,пер,Зельев ,д.9,7755314,муниципальный округ Преображенское,1980 +2281108,г Москва пер Электрозаводский 1-й д.3,Москва,пер Электрозаводский 1-й д.3,пер,Электрозаводский 1-й ,д.3,7677206,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва пер Электрозаводский 1-й д.4,Москва,пер Электрозаводский 1-й д.4,пер,Электрозаводский 1-й ,д.4,7677217,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Атарбекова д.4а,Москва,ул Атарбекова д.4а,ул,Атарбекова ,д.4а,7675697,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Богородский Вал д.4,Москва,ул Богородский Вал д.4,ул,Богородский Вал ,д.4,7675724,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Богородский Вал д.6 кор.1,Москва,ул Богородский Вал д.6 кор.1,ул,Богородский Вал ,д.6 кор.1,7675778,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Богородский Вал д.6 кор.2,Москва,ул Богородский Вал д.6 кор.2,ул,Богородский Вал ,д.6 кор.2,7675790,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Буженинова д.22,Москва,ул Буженинова д.22,ул,Буженинова ,д.22,7676679,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Буженинова д.26/6,Москва,ул Буженинова д.26/6,ул,Буженинова ,д.26/6,7676700,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Бухвостова 2-я д.1,Москва,ул Бухвостова 2-я д.1,ул,Бухвостова 2-я ,д.1,7676723,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Бухвостова 2-я д.7,Москва,ул Бухвостова 2-я д.7,ул,Бухвостова 2-я ,д.7,7676742,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Девятая Рота д.14,Москва,ул Девятая Рота д.14,ул,Девятая Рота ,д.14,7676765,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Девятая Рота д.15,Москва,ул Девятая Рота д.15,ул,Девятая Рота ,д.15,7676773,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Девятая Рота д.17,Москва,ул Девятая Рота д.17,ул,Девятая Рота ,д.17,7676782,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Девятая Рота д.2 кор.1,Москва,ул Девятая Рота д.2 кор.1,ул,Девятая Рота ,д.2 кор.1,7676785,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Девятая Рота д.2 кор.2,Москва,ул Девятая Рота д.2 кор.2,ул,Девятая Рота ,д.2 кор.2,7555484,муниципальный округ Преображенское,1983 +2281108,г Москва ул Девятая Рота д.25,Москва,ул Девятая Рота д.25,ул,Девятая Рота ,д.25,7556103,муниципальный округ Преображенское,1979 +2281108,г Москва ул Девятая Рота д.27,Москва,ул Девятая Рота д.27,ул,Девятая Рота ,д.27,7556116,муниципальный округ Преображенское,1967 +2281108,г Москва ул Знаменская д.19,Москва,ул Знаменская д.19,ул,Знаменская ,д.19,7755335,муниципальный округ Преображенское,1970 +2281108,г Москва ул Знаменская д.21,Москва,ул Знаменская д.21,ул,Знаменская ,д.21,7755353,муниципальный округ Преображенское,1972 +2281108,г Москва ул Знаменская д.35,Москва,ул Знаменская д.35,ул,Знаменская ,д.35,7755371,муниципальный округ Преображенское,1964 +2281108,г Москва ул Знаменская д.37,Москва,ул Знаменская д.37,ул,Знаменская ,д.37,7755601,муниципальный округ Преображенское,1965 +2281108,г Москва ул Знаменская д.38 кор.1,Москва,ул Знаменская д.38 кор.1,ул,Знаменская ,д.38 кор.1,7755619,муниципальный округ Преображенское,1972 +2281108,г Москва ул Знаменская д.38 кор.2,Москва,ул Знаменская д.38 кор.2,ул,Знаменская ,д.38 кор.2,7755634,муниципальный округ Преображенское,1973 +2281108,г Москва ул Знаменская д.39,Москва,ул Знаменская д.39,ул,Знаменская ,д.39,7755659,муниципальный округ Преображенское,1966 +2281108,г Москва ул Знаменская д.5,Москва,ул Знаменская д.5,ул,Знаменская ,д.5,7755689,муниципальный округ Преображенское,1977 +2281108,г Москва ул Знаменская д.53,Москва,ул Знаменская д.53,ул,Знаменская ,д.53,7755703,муниципальный округ Преображенское,1967 +2281108,г Москва ул Знаменская д.8,Москва,ул Знаменская д.8,ул,Знаменская ,д.8,7755726,муниципальный округ Преображенское,1981 +2281108,г Москва ул Потешная д.10,Москва,ул Потешная д.10,ул,Потешная ,д.10,7676880,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Потешная д.12,Москва,ул Потешная д.12,ул,Потешная ,д.12,7676885,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Потешная д.14,Москва,ул Потешная д.14,ул,Потешная ,д.14,7676897,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Потешная д.16,Москва,ул Потешная д.16,ул,Потешная ,д.16,7676906,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Потешная д.2,Москва,ул Потешная д.2,ул,Потешная ,д.2,7554582,муниципальный округ Преображенское,1959 +2281108,г Москва ул Потешная д.8,Москва,ул Потешная д.8,ул,Потешная ,д.8,7676915,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Преображенская д.2,Москва,ул Преображенская д.2,ул,Преображенская ,д.2,7676983,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Преображенская д.2 кор.1,Москва,ул Преображенская д.2 кор.1,ул,Преображенская ,д.2 кор.1,8143629,муниципальный округ Преображенское,2002 +2281108,г Москва ул Преображенская д.5/7,Москва,ул Преображенская д.5/7,ул,Преображенская ,д.5/7,7676999,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Преображенская д.6,Москва,ул Преображенская д.6,ул,Преображенская ,д.6,7677012,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Преображенский Вал д.14,Москва,ул Преображенский Вал д.14,ул,Преображенский Вал ,д.14,7556136,муниципальный округ Преображенское,1962 +2281108,г Москва ул Преображенский Вал д.16,Москва,ул Преображенский Вал д.16,ул,Преображенский Вал ,д.16,7676925,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Преображенский Вал д.24 кор.1,Москва,ул Преображенский Вал д.24 кор.1,ул,Преображенский Вал ,д.24 кор.1,7676934,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Преображенский Вал д.24 кор.3,Москва,ул Преображенский Вал д.24 кор.3,ул,Преображенский Вал ,д.24 кор.3,7676946,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Преображенский Вал д.24 кор.6,Москва,ул Преображенский Вал д.24 кор.6,ул,Преображенский Вал ,д.24 кор.6,7676959,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Преображенский Вал д.26,Москва,ул Преображенский Вал д.26,ул,Преображенский Вал ,д.26,7676969,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Преображенский Вал д.4,Москва,ул Преображенский Вал д.4,ул,Преображенский Вал ,д.4,7555496,муниципальный округ Преображенское,1979 +2281108,г Москва ул Просторная д.10 кор.1,Москва,ул Просторная д.10 кор.1,ул,Просторная ,д.10 кор.1,7754465,муниципальный округ Преображенское,1964 +2281108,г Москва ул Просторная д.10 кор.2,Москва,ул Просторная д.10 кор.2,ул,Просторная ,д.10 кор.2,7754497,муниципальный округ Преображенское,1965 +2281108,г Москва ул Просторная д.10 кор.3,Москва,ул Просторная д.10 кор.3,ул,Просторная ,д.10 кор.3,7754527,муниципальный округ Преображенское,1966 +2281108,г Москва ул Просторная д.10 кор.4,Москва,ул Просторная д.10 кор.4,ул,Просторная ,д.10 кор.4,7754571,муниципальный округ Преображенское,1966 +2281108,г Москва ул Просторная д.12 кор.1,Москва,ул Просторная д.12 кор.1,ул,Просторная ,д.12 кор.1,7754637,муниципальный округ Преображенское,1968 +2281108,г Москва ул Просторная д.12 кор.2,Москва,ул Просторная д.12 кор.2,ул,Просторная ,д.12 кор.2,7754688,муниципальный округ Преображенское,1970 +2281108,г Москва ул Просторная д.12 кор.3,Москва,ул Просторная д.12 кор.3,ул,Просторная ,д.12 кор.3,7754806,муниципальный округ Преображенское,1969 +2281108,г Москва ул Просторная д.14 кор.1,Москва,ул Просторная д.14 кор.1,ул,Просторная ,д.14 кор.1,7752481,муниципальный округ Преображенское,1971 +2281108,г Москва ул Просторная д.14 кор.2,Москва,ул Просторная д.14 кор.2,ул,Просторная ,д.14 кор.2,7754828,муниципальный округ Преображенское,1969 +2281108,г Москва ул Просторная д.14 кор.3,Москва,ул Просторная д.14 кор.3,ул,Просторная ,д.14 кор.3,7555531,муниципальный округ Преображенское,1998 +2281108,г Москва ул Просторная д.2,Москва,ул Просторная д.2,ул,Просторная ,д.2,7752502,муниципальный округ Преображенское,1970 +2281108,г Москва ул Просторная д.4,Москва,ул Просторная д.4,ул,Просторная ,д.4,7752513,муниципальный округ Преображенское,1970 +2281108,г Москва ул Просторная д.6,Москва,ул Просторная д.6,ул,Просторная ,д.6,7754371,муниципальный округ Преображенское,1971 +2281108,г Москва ул Просторная д.8,Москва,ул Просторная д.8,ул,Просторная ,д.8,7754448,муниципальный округ Преображенское,1972 +2281108,г Москва ул Пугачевская 2-я д.10 кор.1,Москва,ул Пугачевская 2-я д.10 кор.1,ул,Пугачевская 2-я ,д.10 кор.1,7770184,муниципальный округ Преображенское,1970 +2281108,г Москва ул Пугачевская 2-я д.10 кор.2,Москва,ул Пугачевская 2-я д.10 кор.2,ул,Пугачевская 2-я ,д.10 кор.2,7770179,муниципальный округ Преображенское,1967 +2281108,г Москва ул Пугачевская 2-я д.12 кор.1,Москва,ул Пугачевская 2-я д.12 кор.1,ул,Пугачевская 2-я ,д.12 кор.1,7770375,муниципальный округ Преображенское,1969 +2281108,г Москва ул Пугачевская 2-я д.12 кор.2,Москва,ул Пугачевская 2-я д.12 кор.2,ул,Пугачевская 2-я ,д.12 кор.2,7770400,муниципальный округ Преображенское,1968 +2281108,г Москва ул Пугачевская 2-я д.14 кор.1,Москва,ул Пугачевская 2-я д.14 кор.1,ул,Пугачевская 2-я ,д.14 кор.1,7770406,муниципальный округ Преображенское,1978 +2281108,г Москва ул Пугачевская 2-я д.14 кор.2,Москва,ул Пугачевская 2-я д.14 кор.2,ул,Пугачевская 2-я ,д.14 кор.2,7770429,муниципальный округ Преображенское,1967 +2281108,г Москва ул Пугачевская 2-я д.14 кор.3,Москва,ул Пугачевская 2-я д.14 кор.3,ул,Пугачевская 2-я ,д.14 кор.3,7770435,муниципальный округ Преображенское,1967 +2281108,г Москва ул Пугачевская 2-я д.14 кор.4,Москва,ул Пугачевская 2-я д.14 кор.4,ул,Пугачевская 2-я ,д.14 кор.4,7770453,муниципальный округ Преображенское,1967 +2281108,г Москва ул Пугачевская 2-я д.3 кор.1,Москва,ул Пугачевская 2-я д.3 кор.1,ул,Пугачевская 2-я ,д.3 кор.1,7770198,муниципальный округ Преображенское,1968 +2281108,г Москва ул Пугачевская 2-я д.4 кор.1,Москва,ул Пугачевская 2-я д.4 кор.1,ул,Пугачевская 2-я ,д.4 кор.1,7555524,муниципальный округ Преображенское,1965 +2281108,г Москва ул Пугачевская 2-я д.4 кор.2,Москва,ул Пугачевская 2-я д.4 кор.2,ул,Пугачевская 2-я ,д.4 кор.2,7556170,муниципальный округ Преображенское,1965 +2281108,г Москва ул Пугачевская 2-я д.5 кор.1,Москва,ул Пугачевская 2-я д.5 кор.1,ул,Пугачевская 2-я ,д.5 кор.1,7770205,муниципальный округ Преображенское,1967 +2281108,г Москва ул Пугачевская 2-я д.6 кор.1,Москва,ул Пугачевская 2-я д.6 кор.1,ул,Пугачевская 2-я ,д.6 кор.1,7555568,муниципальный округ Преображенское,1965 +2281108,г Москва ул Пугачевская 2-я д.6 кор.2,Москва,ул Пугачевская 2-я д.6 кор.2,ул,Пугачевская 2-я ,д.6 кор.2,7555583,муниципальный округ Преображенское,1985 +2281108,г Москва ул Пугачевская 2-я д.7 кор.1,Москва,ул Пугачевская 2-я д.7 кор.1,ул,Пугачевская 2-я ,д.7 кор.1,7769726,муниципальный округ Преображенское,1971 +2281108,г Москва ул Пугачевская 2-я д.8 кор.1,Москва,ул Пугачевская 2-я д.8 кор.1,ул,Пугачевская 2-я ,д.8 кор.1,7769974,муниципальный округ Преображенское,1966 +2281108,г Москва ул Пугачевская 2-я д.8 кор.2,Москва,ул Пугачевская 2-я д.8 кор.2,ул,Пугачевская 2-я ,д.8 кор.2,7770345,муниципальный округ Преображенское,1967 +2281108,г Москва ул Пугачевская 2-я д.8 кор.3,Москва,ул Пугачевская 2-я д.8 кор.3,ул,Пугачевская 2-я ,д.8 кор.3,7770049,муниципальный округ Преображенское,1967 +2281108,г Москва ул Пугачевская 2-я д.8 кор.4,Москва,ул Пугачевская 2-я д.8 кор.4,ул,Пугачевская 2-я ,д.8 кор.4,7770083,муниципальный округ Преображенское,1966 +2281108,г Москва ул Пугачевская 2-я д.8 кор.5,Москва,ул Пугачевская 2-я д.8 кор.5,ул,Пугачевская 2-я ,д.8 кор.5,7770352,муниципальный округ Преображенское,1968 +2281108,г Москва ул Пугачевская 2-я д.9 кор.1,Москва,ул Пугачевская 2-я д.9 кор.1,ул,Пугачевская 2-я ,д.9 кор.1,7770102,муниципальный округ Преображенское,1968 +2281108,г Москва ул Семеновская М. д.15/17 кор.1,Москва,ул Семеновская М. д.15/17 кор.1,ул,Семеновская М. ,д.15/17 кор.1,7677031,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Семеновская М. д.15/17 кор.2,Москва,ул Семеновская М. д.15/17 кор.2,ул,Семеновская М. ,д.15/17 кор.2,7677039,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Семеновская М. д.15/17 кор.3,Москва,ул Семеновская М. д.15/17 кор.3,ул,Семеновская М. ,д.15/17 кор.3,7677051,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Семеновская М. д.15/17 кор.4,Москва,ул Семеновская М. д.15/17 кор.4,ул,Семеновская М. ,д.15/17 кор.4,7677063,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Семеновская М. д.15/17 кор.5,Москва,ул Семеновская М. д.15/17 кор.5,ул,Семеновская М. ,д.15/17 кор.5,7677067,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Семеновская М. д.15/17 кор.6,Москва,ул Семеновская М. д.15/17 кор.6,ул,Семеновская М. ,д.15/17 кор.6,7677082,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Страховская д.28,Москва,ул Страховская д.28,ул,Страховская ,д.28,7556161,муниципальный округ Преображенское,1959 +2281108,г Москва ул Суворовская д.10А,Москва,ул Суворовская д.10А,ул,Суворовская ,д.10А,7620159,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Суворовская д.2/1 кор.1,Москва,ул Суворовская д.2/1 кор.1,ул,Суворовская ,д.2/1 кор.1,7677099,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Суворовская д.2/1 кор.3,Москва,ул Суворовская д.2/1 кор.3,ул,Суворовская ,д.2/1 кор.3,7677113,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Суворовская д.2/1 кор.4,Москва,ул Суворовская д.2/1 кор.4,ул,Суворовская ,д.2/1 кор.4,7677121,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Суворовская д.20,Москва,ул Суворовская д.20,ул,Суворовская ,д.20,7555538,муниципальный округ Преображенское,1978 +2281108,г Москва ул Суворовская д.22,Москва,ул Суворовская д.22,ул,Суворовская ,д.22,7554005,муниципальный округ Преображенское,1970 +2281108,г Москва ул Суворовская д.24,Москва,ул Суворовская д.24,ул,Суворовская ,д.24,7555480,муниципальный округ Преображенское,1961 +2281108,г Москва ул Суворовская д.33,Москва,ул Суворовская д.33,ул,Суворовская ,д.33,7677128,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Суворовская д.6,Москва,ул Суворовская д.6,ул,Суворовская ,д.6,8091559,муниципальный округ Преображенское,1940 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.10 кор.1,Москва,ул Халтуринская д.10 кор.1,ул,Халтуринская ,д.10 кор.1,7754846,муниципальный округ Преображенское,1970 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.10 кор.2,Москва,ул Халтуринская д.10 кор.2,ул,Халтуринская ,д.10 кор.2,7754879,муниципальный округ Преображенское,1970 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.11,Москва,ул Халтуринская д.11,ул,Халтуринская ,д.11,7754909,муниципальный округ Преображенское,1972 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.12 кор.1,Москва,ул Халтуринская д.12 кор.1,ул,Халтуринская ,д.12 кор.1,7754980,муниципальный округ Преображенское,1970 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.13,Москва,ул Халтуринская д.13,ул,Халтуринская ,д.13,7754991,муниципальный округ Преображенское,1971 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.14 кор.1,Москва,ул Халтуринская д.14 кор.1,ул,Халтуринская ,д.14 кор.1,7755017,муниципальный округ Преображенское,1970 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.14 кор.2,Москва,ул Халтуринская д.14 кор.2,ул,Халтуринская ,д.14 кор.2,7755029,муниципальный округ Преображенское,1970 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.14 кор.3,Москва,ул Халтуринская д.14 кор.3,ул,Халтуринская ,д.14 кор.3,7755045,муниципальный округ Преображенское,1971 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.14 кор.5,Москва,ул Халтуринская д.14 кор.5,ул,Халтуринская ,д.14 кор.5,7755066,муниципальный округ Преображенское,1971 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.15,Москва,ул Халтуринская д.15,ул,Халтуринская ,д.15,7755083,муниципальный округ Преображенское,1969 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.17,Москва,ул Халтуринская д.17,ул,Халтуринская ,д.17,7755124,муниципальный округ Преображенское,1970 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.18,Москва,ул Халтуринская д.18,ул,Халтуринская ,д.18,7755138,муниципальный округ Преображенское,1972 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.19,Москва,ул Халтуринская д.19,ул,Халтуринская ,д.19,7755185,муниципальный округ Преображенское,1968 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.2,Москва,ул Халтуринская д.2,ул,Халтуринская ,д.2,7556151,муниципальный округ Преображенское,1971 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.20,Москва,ул Халтуринская д.20,ул,Халтуринская ,д.20,7556193,муниципальный округ Преображенское,1995 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.4 кор.2,Москва,ул Халтуринская д.4 кор.2,ул,Халтуринская ,д.4 кор.2,7556183,муниципальный округ Преображенское,1970 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.7А кор.1,Москва,ул Халтуринская д.7А кор.1,ул,Халтуринская ,д.7А кор.1,7555474,муниципальный округ Преображенское,1960 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.7А кор.2,Москва,ул Халтуринская д.7А кор.2,ул,Халтуринская ,д.7А кор.2,7555466,муниципальный округ Преображенское,1962 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.7А кор.3,Москва,ул Халтуринская д.7А кор.3,ул,Халтуринская ,д.7А кор.3,7555461,муниципальный округ Преображенское,1961 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.7А кор.4,Москва,ул Халтуринская д.7А кор.4,ул,Халтуринская ,д.7А кор.4,7555454,муниципальный округ Преображенское,1964 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.7А кор.5,Москва,ул Халтуринская д.7А кор.5,ул,Халтуринская ,д.7А кор.5,7555445,муниципальный округ Преображенское,1964 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.9 кор.1,Москва,ул Халтуринская д.9 кор.1,ул,Халтуринская ,д.9 кор.1,7555388,муниципальный округ Преображенское,1964 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.9 кор.2,Москва,ул Халтуринская д.9 кор.2,ул,Халтуринская ,д.9 кор.2,7556146,муниципальный округ Преображенское,1968 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.9 кор.3,Москва,ул Халтуринская д.9 кор.3,ул,Халтуринская ,д.9 кор.3,7556187,муниципальный округ Преображенское,1968 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.9 кор.4,Москва,ул Халтуринская д.9 кор.4,ул,Халтуринская ,д.9 кор.4,7556176,муниципальный округ Преображенское,1971 +2281108,г Москва ул Хромова д.38,Москва,ул Хромова д.38,ул,Хромова ,д.38,7555326,муниципальный округ Преображенское,1999 +2281108,г Москва ул Хромова д.7 кор.1,Москва,ул Хромова д.7 кор.1,ул,Хромова ,д.7 кор.1,7755213,муниципальный округ Преображенское,1984 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.1 кор.1,Москва,ул Черкизовская Б. д.1 кор.1,ул,Черкизовская Б. ,д.1 кор.1,7677148,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.1 кор.2,Москва,ул Черкизовская Б. д.1 кор.2,ул,Черкизовская Б. ,д.1 кор.2,7556742,муниципальный округ Преображенское,1964 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.10 кор.1,Москва,ул Черкизовская Б. д.10 кор.1,ул,Черкизовская Б. ,д.10 кор.1,7556683,муниципальный округ Преображенское,1966 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.10 кор.2,Москва,ул Черкизовская Б. д.10 кор.2,ул,Черкизовская Б. ,д.10 кор.2,7631086,муниципальный округ Преображенское,1964 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.11,Москва,ул Черкизовская Б. д.11,ул,Черкизовская Б. ,д.11,7556721,муниципальный округ Преображенское,1965 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.11А,Москва,ул Черкизовская Б. д.11А,ул,Черкизовская Б. ,д.11А,7556723,муниципальный округ Преображенское,1980 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.12 кор.1,Москва,ул Черкизовская Б. д.12 кор.1,ул,Черкизовская Б. ,д.12 кор.1,7556686,муниципальный округ Преображенское,1968 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.12 кор.2,Москва,ул Черкизовская Б. д.12 кор.2,ул,Черкизовская Б. ,д.12 кор.2,7771194,муниципальный округ Преображенское,1965 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.14 кор.1,Москва,ул Черкизовская Б. д.14 кор.1,ул,Черкизовская Б. ,д.14 кор.1,7771248,муниципальный округ Преображенское,1967 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.14 кор.2,Москва,ул Черкизовская Б. д.14 кор.2,ул,Черкизовская Б. ,д.14 кор.2,7556724,муниципальный округ Преображенское,1965 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.16/2,Москва,ул Черкизовская Б. д.16/2,ул,Черкизовская Б. ,д.16/2,7556688,муниципальный округ Преображенское,1969 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.18/1,Москва,ул Черкизовская Б. д.18/1,ул,Черкизовская Б. ,д.18/1,7771251,муниципальный округ Преображенское,1968 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.2 кор.1,Москва,ул Черкизовская Б. д.2 кор.1,ул,Черкизовская Б. ,д.2 кор.1,7556664,муниципальный округ Преображенское,1961 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.2 кор.2,Москва,ул Черкизовская Б. д.2 кор.2,ул,Черкизовская Б. ,д.2 кор.2,7556668,муниципальный округ Преображенское,1964 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.2 кор.3,Москва,ул Черкизовская Б. д.2 кор.3,ул,Черкизовская Б. ,д.2 кор.3,7556670,муниципальный округ Преображенское,1968 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.20 кор.1,Москва,ул Черкизовская Б. д.20 кор.1,ул,Черкизовская Б. ,д.20 кор.1,7714268,муниципальный округ Преображенское,1981 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.20 кор.2,Москва,ул Черкизовская Б. д.20 кор.2,ул,Черкизовская Б. ,д.20 кор.2,7771342,муниципальный округ Преображенское,1982 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.20 кор.3,Москва,ул Черкизовская Б. д.20 кор.3,ул,Черкизовская Б. ,д.20 кор.3,7771347,муниципальный округ Преображенское,1972 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.20 кор.4,Москва,ул Черкизовская Б. д.20 кор.4,ул,Черкизовская Б. ,д.20 кор.4,7771357,муниципальный округ Преображенское,1973 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.20 кор.5,Москва,ул Черкизовская Б. д.20 кор.5,ул,Черкизовская Б. ,д.20 кор.5,7771361,муниципальный округ Преображенское,1986 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.20 кор.6,Москва,ул Черкизовская Б. д.20 кор.6,ул,Черкизовская Б. ,д.20 кор.6,7771366,муниципальный округ Преображенское,1992 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.22 кор.1,Москва,ул Черкизовская Б. д.22 кор.1,ул,Черкизовская Б. ,д.22 кор.1,7772058,муниципальный округ Преображенское,1974 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.22 кор.2,Москва,ул Черкизовская Б. д.22 кор.2,ул,Черкизовская Б. ,д.22 кор.2,7772061,муниципальный округ Преображенское,1966 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.22 кор.3,Москва,ул Черкизовская Б. д.22 кор.3,ул,Черкизовская Б. ,д.22 кор.3,7772066,муниципальный округ Преображенское,1972 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.22 кор.4,Москва,ул Черкизовская Б. д.22 кор.4,ул,Черкизовская Б. ,д.22 кор.4,7772069,муниципальный округ Преображенское,1966 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.22 кор.5,Москва,ул Черкизовская Б. д.22 кор.5,ул,Черкизовская Б. ,д.22 кор.5,7772072,муниципальный округ Преображенское,1967 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.22 кор.6,Москва,ул Черкизовская Б. д.22 кор.6,ул,Черкизовская Б. ,д.22 кор.6,7772074,муниципальный округ Преображенское,1978 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.22 кор.7,Москва,ул Черкизовская Б. д.22 кор.7,ул,Черкизовская Б. ,д.22 кор.7,7772075,муниципальный округ Преображенское,1988 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.24 кор.1,Москва,ул Черкизовская Б. д.24 кор.1,ул,Черкизовская Б. ,д.24 кор.1,7771385,муниципальный округ Преображенское,1968 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.24 кор.2,Москва,ул Черкизовская Б. д.24 кор.2,ул,Черкизовская Б. ,д.24 кор.2,7771389,муниципальный округ Преображенское,1966 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.24 кор.3,Москва,ул Черкизовская Б. д.24 кор.3,ул,Черкизовская Б. ,д.24 кор.3,7771395,муниципальный округ Преображенское,1966 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.24 кор.4,Москва,ул Черкизовская Б. д.24 кор.4,ул,Черкизовская Б. ,д.24 кор.4,7771397,муниципальный округ Преображенское,1981 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.26 кор.1,Москва,ул Черкизовская Б. д.26 кор.1,ул,Черкизовская Б. ,д.26 кор.1,7771951,муниципальный округ Преображенское,1973 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.26 кор.2,Москва,ул Черкизовская Б. д.26 кор.2,ул,Черкизовская Б. ,д.26 кор.2,7771989,муниципальный округ Преображенское,1965 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.26 кор.3,Москва,ул Черкизовская Б. д.26 кор.3,ул,Черкизовская Б. ,д.26 кор.3,7772022,муниципальный округ Преображенское,1964 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.26 кор.4,Москва,ул Черкизовская Б. д.26 кор.4,ул,Черкизовская Б. ,д.26 кор.4,7772032,муниципальный округ Преображенское,1965 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.26 кор.5,Москва,ул Черкизовская Б. д.26 кор.5,ул,Черкизовская Б. ,д.26 кор.5,7772038,муниципальный округ Преображенское,1974 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.26 кор.6,Москва,ул Черкизовская Б. д.26 кор.6,ул,Черкизовская Б. ,д.26 кор.6,7772044,муниципальный округ Преображенское,1959 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.28 кор.1,Москва,ул Черкизовская Б. д.28 кор.1,ул,Черкизовская Б. ,д.28 кор.1,7771372,муниципальный округ Преображенское,1964 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.28 кор.2,Москва,ул Черкизовская Б. д.28 кор.2,ул,Черкизовская Б. ,д.28 кор.2,7771376,муниципальный округ Преображенское,1963 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.28 кор.3,Москва,ул Черкизовская Б. д.28 кор.3,ул,Черкизовская Б. ,д.28 кор.3,7771378,муниципальный округ Преображенское,1963 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.3 кор.1,Москва,ул Черкизовская Б. д.3 кор.1,ул,Черкизовская Б. ,д.3 кор.1,7677158,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.3 кор.2,Москва,ул Черкизовская Б. д.3 кор.2,ул,Черкизовская Б. ,д.3 кор.2,7677172,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.3 кор.5,Москва,ул Черкизовская Б. д.3 кор.5,ул,Черкизовская Б. ,д.3 кор.5,7631605,муниципальный округ Преображенское,1963 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.3 кор.6,Москва,ул Черкизовская Б. д.3 кор.6,ул,Черкизовская Б. ,д.3 кор.6,7631598,муниципальный округ Преображенское,1963 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.3 кор.7,Москва,ул Черкизовская Б. д.3 кор.7,ул,Черкизовская Б. ,д.3 кор.7,7630650,муниципальный округ Преображенское,1963 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.30 кор.1,Москва,ул Черкизовская Б. д.30 кор.1,ул,Черкизовская Б. ,д.30 кор.1,7771885,муниципальный округ Преображенское,1973 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.30 кор.2,Москва,ул Черкизовская Б. д.30 кор.2,ул,Черкизовская Б. ,д.30 кор.2,7771892,муниципальный округ Преображенское,1965 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.30 кор.3,Москва,ул Черкизовская Б. д.30 кор.3,ул,Черкизовская Б. ,д.30 кор.3,7771902,муниципальный округ Преображенское,1964 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.30 кор.4,Москва,ул Черкизовская Б. д.30 кор.4,ул,Черкизовская Б. ,д.30 кор.4,7771909,муниципальный округ Преображенское,1968 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.30 кор.5,Москва,ул Черкизовская Б. д.30 кор.5,ул,Черкизовская Б. ,д.30 кор.5,7771916,муниципальный округ Преображенское,1967 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.32 кор.1,Москва,ул Черкизовская Б. д.32 кор.1,ул,Черкизовская Б. ,д.32 кор.1,7771923,муниципальный округ Преображенское,1968 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.32 кор.2,Москва,ул Черкизовская Б. д.32 кор.2,ул,Черкизовская Б. ,д.32 кор.2,7771925,муниципальный округ Преображенское,1966 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.32 кор.3,Москва,ул Черкизовская Б. д.32 кор.3,ул,Черкизовская Б. ,д.32 кор.3,7771931,муниципальный округ Преображенское,1971 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.32 кор.4,Москва,ул Черкизовская Б. д.32 кор.4,ул,Черкизовская Б. ,д.32 кор.4,7771937,муниципальный округ Преображенское,1968 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.32 кор.5,Москва,ул Черкизовская Б. д.32 кор.5,ул,Черкизовская Б. ,д.32 кор.5,7771943,муниципальный округ Преображенское,1969 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.4 кор.1,Москва,ул Черкизовская Б. д.4 кор.1,ул,Черкизовская Б. ,д.4 кор.1,7556674,муниципальный округ Преображенское,1964 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.4 кор.2,Москва,ул Черкизовская Б. д.4 кор.2,ул,Черкизовская Б. ,д.4 кор.2,7556677,муниципальный округ Преображенское,1967 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.4 кор.3,Москва,ул Черкизовская Б. д.4 кор.3,ул,Черкизовская Б. ,д.4 кор.3,7556731,муниципальный округ Преображенское,1965 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.4 кор.4,Москва,ул Черкизовская Б. д.4 кор.4,ул,Черкизовская Б. ,д.4 кор.4,7771168,муниципальный округ Преображенское,1965 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.5 кор.1,Москва,ул Черкизовская Б. д.5 кор.1,ул,Черкизовская Б. ,д.5 кор.1,7556745,муниципальный округ Преображенское,1965 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.5 кор.2,Москва,ул Черкизовская Б. д.5 кор.2,ул,Черкизовская Б. ,д.5 кор.2,7556211,муниципальный округ Преображенское,1962 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.5 кор.3,Москва,ул Черкизовская Б. д.5 кор.3,ул,Черкизовская Б. ,д.5 кор.3,7556217,муниципальный округ Преображенское,1962 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.5 кор.4,Москва,ул Черкизовская Б. д.5 кор.4,ул,Черкизовская Б. ,д.5 кор.4,7556222,муниципальный округ Преображенское,1962 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.5 кор.5,Москва,ул Черкизовская Б. д.5 кор.5,ул,Черкизовская Б. ,д.5 кор.5,7556226,муниципальный округ Преображенское,1962 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.5 кор.6,Москва,ул Черкизовская Б. д.5 кор.6,ул,Черкизовская Б. ,д.5 кор.6,7632110,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.5 кор.8,Москва,ул Черкизовская Б. д.5 кор.8,ул,Черкизовская Б. ,д.5 кор.8,7632470,муниципальный округ Преображенское,1965 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.5А,Москва,ул Черкизовская Б. д.5А,ул,Черкизовская Б. ,д.5А,7556693,муниципальный округ Преображенское,1975 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.6 кор.1,Москва,ул Черкизовская Б. д.6 кор.1,ул,Черкизовская Б. ,д.6 кор.1,7556679,муниципальный округ Преображенское,1966 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.6 кор.2,Москва,ул Черкизовская Б. д.6 кор.2,ул,Черкизовская Б. ,д.6 кор.2,7556730,муниципальный округ Преображенское,1964 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.6 кор.3,Москва,ул Черкизовская Б. д.6 кор.3,ул,Черкизовская Б. ,д.6 кор.3,7631096,муниципальный округ Преображенское,1964 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.6 кор.4,Москва,ул Черкизовская Б. д.6 кор.4,ул,Черкизовская Б. ,д.6 кор.4,7556734,муниципальный округ Преображенское,1964 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.6 кор.5,Москва,ул Черкизовская Б. д.6 кор.5,ул,Черкизовская Б. ,д.6 кор.5,7556726,муниципальный округ Преображенское,1964 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.6 кор.6,Москва,ул Черкизовская Б. д.6 кор.6,ул,Черкизовская Б. ,д.6 кор.6,7771175,муниципальный округ Преображенское,1966 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.6 кор.7,Москва,ул Черкизовская Б. д.6 кор.7,ул,Черкизовская Б. ,д.6 кор.7,7771182,муниципальный округ Преображенское,1966 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.6 кор.8,Москва,ул Черкизовская Б. д.6 кор.8,ул,Черкизовская Б. ,д.6 кор.8,7771187,муниципальный округ Преображенское,1966 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.8 кор.1,Москва,ул Черкизовская Б. д.8 кор.1,ул,Черкизовская Б. ,д.8 кор.1,7556681,муниципальный округ Преображенское,1967 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.8 кор.2,Москва,ул Черкизовская Б. д.8 кор.2,ул,Черкизовская Б. ,д.8 кор.2,7556728,муниципальный округ Преображенское,1964 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.8 кор.3,Москва,ул Черкизовская Б. д.8 кор.3,ул,Черкизовская Б. ,д.8 кор.3,7556725,муниципальный округ Преображенское,1965 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.9 кор.1,Москва,ул Черкизовская Б. д.9 кор.1,ул,Черкизовская Б. ,д.9 кор.1,7556738,муниципальный округ Преображенское,1965 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.9 кор.2,Москва,ул Черкизовская Б. д.9 кор.2,ул,Черкизовская Б. ,д.9 кор.2,7556650,муниципальный округ Преображенское,1962 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.9 кор.3,Москва,ул Черкизовская Б. д.9 кор.3,ул,Черкизовская Б. ,д.9 кор.3,7556653,муниципальный округ Преображенское,1962 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.9 кор.4,Москва,ул Черкизовская Б. д.9 кор.4,ул,Черкизовская Б. ,д.9 кор.4,7556658,муниципальный округ Преображенское,1963 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.9 кор.5,Москва,ул Черкизовская Б. д.9 кор.5,ул,Черкизовская Б. ,д.9 кор.5,7556660,муниципальный округ Преображенское,1969 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.9 кор.6,Москва,ул Черкизовская Б. д.9 кор.6,ул,Черкизовская Б. ,д.9 кор.6,7556706,муниципальный округ Преображенское,1978 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.9А,Москва,ул Черкизовская Б. д.9А,ул,Черкизовская Б. ,д.9А,7556697,муниципальный округ Преображенское,1976 +2281108,г Москва ул Черкизовская М. д.12,Москва,ул Черкизовская М. д.12,ул,Черкизовская М. ,д.12,7556691,муниципальный округ Преображенское,1959 +2281108,г Москва ул Черкизовская М. д.22,Москва,ул Черкизовская М. д.22,ул,Черкизовская М. ,д.22,8260652,муниципальный округ Преображенское,2006 +2281108,г Москва ул Черкизовская М. д.7,Москва,ул Черкизовская М. д.7,ул,Черкизовская М. ,д.7,8034534,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Электрозаводская д.12А,Москва,ул Электрозаводская д.12А,ул,Электрозаводская ,д.12А,7677183,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Электрозаводская д.32,Москва,ул Электрозаводская д.32,ул,Электрозаводская ,д.32,7677195,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ш Открытое д.2 кор.1,Москва,ш Открытое д.2 кор.1,ш,Открытое ,д.2 кор.1,7755774,муниципальный округ Преображенское,1957 +2281108,г Москва ш Открытое д.2 кор.10,Москва,ш Открытое д.2 кор.10,ш,Открытое ,д.2 кор.10,7755742,муниципальный округ Преображенское,1960 +2281108,г Москва ш Открытое д.2 кор.2,Москва,ш Открытое д.2 кор.2,ш,Открытое ,д.2 кор.2,7755877,муниципальный округ Преображенское,1959 +2281108,г Москва ш Открытое д.2 кор.3,Москва,ш Открытое д.2 кор.3,ш,Открытое ,д.2 кор.3,7755903,муниципальный округ Преображенское,1958 +2281108,г Москва ш Открытое д.2 кор.4,Москва,ш Открытое д.2 кор.4,ш,Открытое ,д.2 кор.4,7755975,муниципальный округ Преображенское,1958 +2281108,г Москва ш Открытое д.2 кор.5,Москва,ш Открытое д.2 кор.5,ш,Открытое ,д.2 кор.5,7755993,муниципальный округ Преображенское,1957 +2281108,г Москва ш Открытое д.2 кор.6,Москва,ш Открытое д.2 кор.6,ш,Открытое ,д.2 кор.6,7756061,муниципальный округ Преображенское,1958 +2281108,г Москва ш Открытое д.2 кор.7,Москва,ш Открытое д.2 кор.7,ш,Открытое ,д.2 кор.7,7701972,муниципальный округ Преображенское,1959 +2281108,г Москва ш Открытое д.2 кор.8,Москва,ш Открытое д.2 кор.8,ш,Открытое ,д.2 кор.8,7756075,муниципальный округ Преображенское,1959 +2281108,г Москва ш Открытое д.2 кор.9,Москва,ш Открытое д.2 кор.9,ш,Открытое ,д.2 кор.9,7756097,муниципальный округ Преображенское,1958 +2281108,г Москва ш Открытое д.2 кор.9А,Москва,ш Открытое д.2 кор.9А,ш,Открытое ,д.2 кор.9А,7756106,муниципальный округ Преображенское,1959 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.1 кор.1,Москва,б-р Сиреневый д.1 кор.1,б-р,Сиреневый ,д.1 кор.1,8042286,муниципальный округ Северное Измайлово,1970 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.1 кор.2,Москва,б-р Сиреневый д.1 кор.2,б-р,Сиреневый ,д.1 кор.2,8042289,муниципальный округ Северное Измайлово,1970 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.1 кор.3,Москва,б-р Сиреневый д.1 кор.3,б-р,Сиреневый ,д.1 кор.3,8042292,муниципальный округ Северное Измайлово,1970 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.1 кор.4,Москва,б-р Сиреневый д.1 кор.4,б-р,Сиреневый ,д.1 кор.4,8042293,муниципальный округ Северное Измайлово,1970 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.1 кор.5,Москва,б-р Сиреневый д.1 кор.5,б-р,Сиреневый ,д.1 кор.5,8042295,муниципальный округ Северное Измайлово,1970 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.11 кор.1,Москва,б-р Сиреневый д.11 кор.1,б-р,Сиреневый ,д.11 кор.1,8042300,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.11 кор.2,Москва,б-р Сиреневый д.11 кор.2,б-р,Сиреневый ,д.11 кор.2,8042303,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.11 кор.3,Москва,б-р Сиреневый д.11 кор.3,б-р,Сиреневый ,д.11 кор.3,8042308,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.23,Москва,б-р Сиреневый д.23,б-р,Сиреневый ,д.23,8042312,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.25,Москва,б-р Сиреневый д.25,б-р,Сиреневый ,д.25,8042316,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.27 кор.1,Москва,б-р Сиреневый д.27 кор.1,б-р,Сиреневый ,д.27 кор.1,8042322,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.27 кор.2,Москва,б-р Сиреневый д.27 кор.2,б-р,Сиреневый ,д.27 кор.2,8042326,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.27 кор.3,Москва,б-р Сиреневый д.27 кор.3,б-р,Сиреневый ,д.27 кор.3,8042329,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.29 кор.1,Москва,б-р Сиреневый д.29 кор.1,б-р,Сиреневый ,д.29 кор.1,8042334,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.29 кор.2,Москва,б-р Сиреневый д.29 кор.2,б-р,Сиреневый ,д.29 кор.2,8042336,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.29/45 кор.3,Москва,б-р Сиреневый д.29/45 кор.3,б-р,Сиреневый ,д.29/45 кор.3,8042342,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.3 кор.1,Москва,б-р Сиреневый д.3 кор.1,б-р,Сиреневый ,д.3 кор.1,8042346,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.3 кор.2,Москва,б-р Сиреневый д.3 кор.2,б-р,Сиреневый ,д.3 кор.2,8042348,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.3 кор.3,Москва,б-р Сиреневый д.3 кор.3,б-р,Сиреневый ,д.3 кор.3,8042350,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.3 кор.4,Москва,б-р Сиреневый д.3 кор.4,б-р,Сиреневый ,д.3 кор.4,8042354,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.3 кор.5,Москва,б-р Сиреневый д.3 кор.5,б-р,Сиреневый ,д.3 кор.5,8042355,муниципальный округ Северное Измайлово,1967 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.3 кор.6,Москва,б-р Сиреневый д.3 кор.6,б-р,Сиреневый ,д.3 кор.6,8042359,муниципальный округ Северное Измайлово,1969 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.37/40 строение 1,Москва,б-р Сиреневый д.37/40 строение 1,б-р,Сиреневый ,д.37/40 строение 1,7631509,муниципальный округ Северное Измайлово,1970 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.39,Москва,б-р Сиреневый д.39,б-р,Сиреневый ,д.39,7630726,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.41,Москва,б-р Сиреневый д.41,б-р,Сиреневый ,д.41,8042362,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.43,Москва,б-р Сиреневый д.43,б-р,Сиреневый ,д.43,8042365,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.43А,Москва,б-р Сиреневый д.43А,б-р,Сиреневый ,д.43А,7630796,муниципальный округ Северное Измайлово,1964 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.45,Москва,б-р Сиреневый д.45,б-р,Сиреневый ,д.45,7631487,муниципальный округ Северное Измайлово,1965 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.47,Москва,б-р Сиреневый д.47,б-р,Сиреневый ,д.47,8247726,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.51,Москва,б-р Сиреневый д.51,б-р,Сиреневый ,д.51,8042369,муниципальный округ Северное Измайлово,2007 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.53,Москва,б-р Сиреневый д.53,б-р,Сиреневый ,д.53,8042372,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.57,Москва,б-р Сиреневый д.57,б-р,Сиреневый ,д.57,8042375,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.59,Москва,б-р Сиреневый д.59,б-р,Сиреневый ,д.59,8042377,муниципальный округ Северное Измайлово,2007 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.63,Москва,б-р Сиреневый д.63,б-р,Сиреневый ,д.63,8042385,муниципальный округ Северное Измайлово,1972 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.65 кор.1,Москва,б-р Сиреневый д.65 кор.1,б-р,Сиреневый ,д.65 кор.1,8042387,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.65 кор.2,Москва,б-р Сиреневый д.65 кор.2,б-р,Сиреневый ,д.65 кор.2,8042394,муниципальный округ Северное Измайлово,1965 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.65 кор.3,Москва,б-р Сиреневый д.65 кор.3,б-р,Сиреневый ,д.65 кор.3,8042395,муниципальный округ Северное Измайлово,1965 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.65 кор.4,Москва,б-р Сиреневый д.65 кор.4,б-р,Сиреневый ,д.65 кор.4,8042397,муниципальный округ Северное Измайлово,1965 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.65 кор.5,Москва,б-р Сиреневый д.65 кор.5,б-р,Сиреневый ,д.65 кор.5,8042398,муниципальный округ Северное Измайлово,1965 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.67 кор.1,Москва,б-р Сиреневый д.67 кор.1,б-р,Сиреневый ,д.67 кор.1,8042403,муниципальный округ Северное Измайлово,1968 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.67 кор.2,Москва,б-р Сиреневый д.67 кор.2,б-р,Сиреневый ,д.67 кор.2,8042406,муниципальный округ Северное Измайлово,1967 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.69 кор.2,Москва,б-р Сиреневый д.69 кор.2,б-р,Сиреневый ,д.69 кор.2,8042408,муниципальный округ Северное Измайлово,1965 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.69 кор.3,Москва,б-р Сиреневый д.69 кор.3,б-р,Сиреневый ,д.69 кор.3,8042413,муниципальный округ Северное Измайлово,1965 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.69 кор.4,Москва,б-р Сиреневый д.69 кор.4,б-р,Сиреневый ,д.69 кор.4,8042418,муниципальный округ Северное Измайлово,1965 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.69 кор.5,Москва,б-р Сиреневый д.69 кор.5,б-р,Сиреневый ,д.69 кор.5,8042421,муниципальный округ Северное Измайлово,1965 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.7,Москва,б-р Сиреневый д.7,б-р,Сиреневый ,д.7,8042423,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.71 кор.1,Москва,б-р Сиреневый д.71 кор.1,б-р,Сиреневый ,д.71 кор.1,8042427,муниципальный округ Северное Измайлово,168 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.71 кор.2,Москва,б-р Сиреневый д.71 кор.2,б-р,Сиреневый ,д.71 кор.2,8042428,муниципальный округ Северное Измайлово,1967 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.73 кор.1,Москва,б-р Сиреневый д.73 кор.1,б-р,Сиреневый ,д.73 кор.1,8042432,муниципальный округ Северное Измайлово,1969 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.73 кор.2,Москва,б-р Сиреневый д.73 кор.2,б-р,Сиреневый ,д.73 кор.2,8042437,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.75 кор.33,Москва,б-р Сиреневый д.75 кор.33,б-р,Сиреневый ,д.75 кор.33,8042441,муниципальный округ Северное Измайлово,н.д. +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.75/33,Москва,б-р Сиреневый д.75/33,б-р,Сиреневый ,д.75/33,8042446,муниципальный округ Северное Измайлово,н.д. +2281105,г Москва проезд Щелковский д.1,Москва,проезд Щелковский д.1,проезд,Щелковский ,д.1,8042299,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва проезд Щелковский д.11 кор.1,Москва,проезд Щелковский д.11 кор.1,проезд,Щелковский ,д.11 кор.1,8042311,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва проезд Щелковский д.11 кор.2,Москва,проезд Щелковский д.11 кор.2,проезд,Щелковский ,д.11 кор.2,8042319,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва проезд Щелковский д.15,Москва,проезд Щелковский д.15,проезд,Щелковский ,д.15,7559452,муниципальный округ Северное Измайлово,н.д. +2281105,г Москва проезд Щелковский д.15 кор.1,Москва,проезд Щелковский д.15 кор.1,проезд,Щелковский ,д.15 кор.1,8042331,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва проезд Щелковский д.15 кор.2,Москва,проезд Щелковский д.15 кор.2,проезд,Щелковский ,д.15 кор.2,8042340,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва проезд Щелковский д.2,Москва,проезд Щелковский д.2,проезд,Щелковский ,д.2,7578860,муниципальный округ Северное Измайлово,2006 +2281105,г Москва проезд Щелковский д.3 кор.1,Москва,проезд Щелковский д.3 кор.1,проезд,Щелковский ,д.3 кор.1,8042351,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва проезд Щелковский д.3 кор.2,Москва,проезд Щелковский д.3 кор.2,проезд,Щелковский ,д.3 кор.2,8042360,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва проезд Щелковский д.3 кор.3,Москва,проезд Щелковский д.3 кор.3,проезд,Щелковский ,д.3 кор.3,8042370,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва проезд Щелковский д.4,Москва,проезд Щелковский д.4,проезд,Щелковский ,д.4,7578864,муниципальный округ Северное Измайлово,2006 +2281105,г Москва проезд Щелковский д.47 кор.1,Москва,проезд Щелковский д.47 кор.1,проезд,Щелковский ,д.47 кор.1,7559578,муниципальный округ Северное Измайлово,н.д. +2281105,г Москва проезд Щелковский д.7 кор.1,Москва,проезд Щелковский д.7 кор.1,проезд,Щелковский ,д.7 кор.1,8042379,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва проезд Щелковский д.7 кор.2,Москва,проезд Щелковский д.7 кор.2,проезд,Щелковский ,д.7 кор.2,8042391,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Константина Федина д.1 кор.1,Москва,ул Константина Федина д.1 кор.1,ул,Константина Федина ,д.1 кор.1,7832120,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва ул Константина Федина д.1 кор.2,Москва,ул Константина Федина д.1 кор.2,ул,Константина Федина ,д.1 кор.2,7832104,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва ул Константина Федина д.10,Москва,ул Константина Федина д.10,ул,Константина Федина ,д.10,8041037,муниципальный округ Северное Измайлово,1958 +2281105,г Москва ул Константина Федина д.12,Москва,ул Константина Федина д.12,ул,Константина Федина ,д.12,8041046,муниципальный округ Северное Измайлово,1958 +2281105,г Москва ул Константина Федина д.13,Москва,ул Константина Федина д.13,ул,Константина Федина ,д.13,8041049,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Константина Федина д.15,Москва,ул Константина Федина д.15,ул,Константина Федина ,д.15,8041052,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Константина Федина д.17,Москва,ул Константина Федина д.17,ул,Константина Федина ,д.17,8041054,муниципальный округ Северное Измайлово,н.д. +2281105,г Москва ул Константина Федина д.19,Москва,ул Константина Федина д.19,ул,Константина Федина ,д.19,8041056,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Константина Федина д.2 кор.1,Москва,ул Константина Федина д.2 кор.1,ул,Константина Федина ,д.2 кор.1,8041059,муниципальный округ Северное Измайлово,н.д. +2281105,г Москва ул Константина Федина д.2 кор.2,Москва,ул Константина Федина д.2 кор.2,ул,Константина Федина ,д.2 кор.2,8041060,муниципальный округ Северное Измайлово,1967 +2281105,г Москва ул Константина Федина д.3,Москва,ул Константина Федина д.3,ул,Константина Федина ,д.3,8041063,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Константина Федина д.4,Москва,ул Константина Федина д.4,ул,Константина Федина ,д.4,8041066,муниципальный округ Северное Измайлово,1958 +2281105,г Москва ул Константина Федина д.5,Москва,ул Константина Федина д.5,ул,Константина Федина ,д.5,8041069,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ул Константина Федина д.6,Москва,ул Константина Федина д.6,ул,Константина Федина ,д.6,8041075,муниципальный округ Северное Измайлово,1958 +2281105,г Москва ул Константина Федина д.7,Москва,ул Константина Федина д.7,ул,Константина Федина ,д.7,8041079,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Константина Федина д.8,Москва,ул Константина Федина д.8,ул,Константина Федина ,д.8,8041083,муниципальный округ Северное Измайлово,1958 +2281105,г Москва ул Константина Федина д.9,Москва,ул Константина Федина д.9,ул,Константина Федина ,д.9,8041086,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Никитинская д.14 кор.1,Москва,ул Никитинская д.14 кор.1,ул,Никитинская ,д.14 кор.1,8041160,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Никитинская д.14 кор.2,Москва,ул Никитинская д.14 кор.2,ул,Никитинская ,д.14 кор.2,8041173,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Никитинская д.16 кор.1,Москва,ул Никитинская д.16 кор.1,ул,Никитинская ,д.16 кор.1,8041192,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Никитинская д.16 кор.2,Москва,ул Никитинская д.16 кор.2,ул,Никитинская ,д.16 кор.2,8041226,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Никитинская д.16 кор.3,Москва,ул Никитинская д.16 кор.3,ул,Никитинская ,д.16 кор.3,8041241,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Никитинская д.18,Москва,ул Никитинская д.18,ул,Никитинская ,д.18,8041247,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Никитинская д.20,Москва,ул Никитинская д.20,ул,Никитинская ,д.20,7949455,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Никитинская д.22,Москва,ул Никитинская д.22,ул,Никитинская ,д.22,8041269,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Никитинская д.24,Москва,ул Никитинская д.24,ул,Никитинская ,д.24,8041284,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Никитинская д.25 кор.1,Москва,ул Никитинская д.25 кор.1,ул,Никитинская ,д.25 кор.1,8041295,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Никитинская д.25 кор.2,Москва,ул Никитинская д.25 кор.2,ул,Никитинская ,д.25 кор.2,8041302,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Никитинская д.26 кор.1,Москва,ул Никитинская д.26 кор.1,ул,Никитинская ,д.26 кор.1,8041312,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Никитинская д.26 кор.2,Москва,ул Никитинская д.26 кор.2,ул,Никитинская ,д.26 кор.2,8041322,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Никитинская д.27 кор.1,Москва,ул Никитинская д.27 кор.1,ул,Никитинская ,д.27 кор.1,8041328,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Никитинская д.27 кор.2,Москва,ул Никитинская д.27 кор.2,ул,Никитинская ,д.27 кор.2,8041339,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Никитинская д.27 кор.3,Москва,ул Никитинская д.27 кор.3,ул,Никитинская ,д.27 кор.3,8041350,муниципальный округ Северное Измайлово,1973 +2281105,г Москва ул Никитинская д.29,Москва,ул Никитинская д.29,ул,Никитинская ,д.29,8041356,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Никитинская д.31,Москва,ул Никитинская д.31,ул,Никитинская ,д.31,8041380,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Никитинская д.31 кор.1,Москва,ул Никитинская д.31 кор.1,ул,Никитинская ,д.31 кор.1,8041387,муниципальный округ Северное Измайлово,1980 +2281105,г Москва ул Никитинская д.33,Москва,ул Никитинская д.33,ул,Никитинская ,д.33,8041397,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Никитинская д.35 кор.1,Москва,ул Никитинская д.35 кор.1,ул,Никитинская ,д.35 кор.1,8041405,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Никитинская д.35 кор.2,Москва,ул Никитинская д.35 кор.2,ул,Никитинская ,д.35 кор.2,8041413,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Никитинская д.37,Москва,ул Никитинская д.37,ул,Никитинская ,д.37,8041422,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 11-я д.42 кор.1,Москва,ул Парковая 11-я д.42 кор.1,ул,Парковая 11-я ,д.42 кор.1,8041256,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Парковая 11-я д.42 кор.2,Москва,ул Парковая 11-я д.42 кор.2,ул,Парковая 11-я ,д.42 кор.2,8041259,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Парковая 11-я д.44 кор.2,Москва,ул Парковая 11-я д.44 кор.2,ул,Парковая 11-я ,д.44 кор.2,8041265,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Парковая 11-я д.48 кор.1,Москва,ул Парковая 11-я д.48 кор.1,ул,Парковая 11-я ,д.48 кор.1,8041270,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва ул Парковая 11-я д.48 кор.2,Москва,ул Парковая 11-я д.48 кор.2,ул,Парковая 11-я ,д.48 кор.2,8041275,муниципальный округ Северное Измайлово,1965 +2281105,г Москва ул Парковая 11-я д.48 кор.3,Москва,ул Парковая 11-я д.48 кор.3,ул,Парковая 11-я ,д.48 кор.3,8041281,муниципальный округ Северное Измайлово,1971 +2281105,г Москва ул Парковая 11-я д.52 кор.5,Москва,ул Парковая 11-я д.52 кор.5,ул,Парковая 11-я ,д.52 кор.5,8041286,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ул Парковая 11-я д.53,Москва,ул Парковая 11-я д.53,ул,Парковая 11-я ,д.53,8041289,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва ул Парковая 11-я д.54 кор.1,Москва,ул Парковая 11-я д.54 кор.1,ул,Парковая 11-я ,д.54 кор.1,8041296,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Парковая 11-я д.54 кор.2,Москва,ул Парковая 11-я д.54 кор.2,ул,Парковая 11-я ,д.54 кор.2,8041300,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Парковая 11-я д.54 кор.3,Москва,ул Парковая 11-я д.54 кор.3,ул,Парковая 11-я ,д.54 кор.3,8041301,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Парковая 11-я д.57 кор.1,Москва,ул Парковая 11-я д.57 кор.1,ул,Парковая 11-я ,д.57 кор.1,8041307,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Парковая 11-я д.57 кор.2,Москва,ул Парковая 11-я д.57 кор.2,ул,Парковая 11-я ,д.57 кор.2,8041310,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Парковая 11-я д.57 кор.3,Москва,ул Парковая 11-я д.57 кор.3,ул,Парковая 11-я ,д.57 кор.3,8041316,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Парковая 11-я д.57 кор.4,Москва,ул Парковая 11-я д.57 кор.4,ул,Парковая 11-я ,д.57 кор.4,8041317,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Парковая 13-я д.24/51,Москва,ул Парковая 13-я д.24/51,ул,Парковая 13-я ,д.24/51,8041329,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва ул Парковая 13-я д.25 кор.1,Москва,ул Парковая 13-я д.25 кор.1,ул,Парковая 13-я ,д.25 кор.1,8268102,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Парковая 13-я д.25 кор.2,Москва,ул Парковая 13-я д.25 кор.2,ул,Парковая 13-я ,д.25 кор.2,8268099,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Парковая 13-я д.26,Москва,ул Парковая 13-я д.26,ул,Парковая 13-я ,д.26,8041332,муниципальный округ Северное Измайлово,2002 +2281105,г Москва ул Парковая 13-я д.26 кор.3,Москва,ул Парковая 13-я д.26 кор.3,ул,Парковая 13-я ,д.26 кор.3,7631046,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва ул Парковая 13-я д.27 кор.1,Москва,ул Парковая 13-я д.27 кор.1,ул,Парковая 13-я ,д.27 кор.1,7688909,муниципальный округ Северное Измайлово,1964 +2281105,г Москва ул Парковая 13-я д.30 кор.1,Москва,ул Парковая 13-я д.30 кор.1,ул,Парковая 13-я ,д.30 кор.1,8150940,муниципальный округ Северное Измайлово,2005 +2281105,г Москва ул Парковая 13-я д.31 кор.1,Москва,ул Парковая 13-я д.31 кор.1,ул,Парковая 13-я ,д.31 кор.1,7631480,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва ул Парковая 13-я д.31 кор.2,Москва,ул Парковая 13-я д.31 кор.2,ул,Парковая 13-я ,д.31 кор.2,8041512,муниципальный округ Северное Измайлово,1965 +2281105,г Москва ул Парковая 13-я д.31 кор.3,Москва,ул Парковая 13-я д.31 кор.3,ул,Парковая 13-я ,д.31 кор.3,8041525,муниципальный округ Северное Измайлово,1971 +2281105,г Москва ул Парковая 13-я д.32,Москва,ул Парковая 13-я д.32,ул,Парковая 13-я ,д.32,7631561,муниципальный округ Северное Измайлово,1964 +2281105,г Москва ул Парковая 13-я д.34 кор.1,Москва,ул Парковая 13-я д.34 кор.1,ул,Парковая 13-я ,д.34 кор.1,7632321,муниципальный округ Северное Измайлово,3610 +2281105,г Москва ул Парковая 13-я д.34 кор.2,Москва,ул Парковая 13-я д.34 кор.2,ул,Парковая 13-я ,д.34 кор.2,7632444,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва ул Парковая 13-я д.35 кор.1,Москва,ул Парковая 13-я д.35 кор.1,ул,Парковая 13-я ,д.35 кор.1,8041530,муниципальный округ Северное Измайлово,н.д. +2281105,г Москва ул Парковая 13-я д.35 кор.5,Москва,ул Парковая 13-я д.35 кор.5,ул,Парковая 13-я ,д.35 кор.5,8041542,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ул Парковая 13-я д.36,Москва,ул Парковая 13-я д.36,ул,Парковая 13-я ,д.36,8041549,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ул Парковая 13-я д.37 кор.1,Москва,ул Парковая 13-я д.37 кор.1,ул,Парковая 13-я ,д.37 кор.1,8041557,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Парковая 13-я д.37 кор.2,Москва,ул Парковая 13-я д.37 кор.2,ул,Парковая 13-я ,д.37 кор.2,8041566,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ул Парковая 13-я д.37 кор.3,Москва,ул Парковая 13-я д.37 кор.3,ул,Парковая 13-я ,д.37 кор.3,8041573,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Парковая 13-я д.38 кор.2,Москва,ул Парковая 13-я д.38 кор.2,ул,Парковая 13-я ,д.38 кор.2,7581345,муниципальный округ Северное Измайлово,2005 +2281105,г Москва ул Парковая 13-я д.40,Москва,ул Парковая 13-я д.40,ул,Парковая 13-я ,д.40,7581332,муниципальный округ Северное Измайлово,2005 +2281105,г Москва ул Парковая 13-я д.42,Москва,ул Парковая 13-я д.42,ул,Парковая 13-я ,д.42,7832009,муниципальный округ Северное Измайлово,2004 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.36/63 кор.2,Москва,ул Парковая 15-я д.36/63 кор.2,ул,Парковая 15-я ,д.36/63 кор.2,8041465,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.38,Москва,ул Парковая 15-я д.38,ул,Парковая 15-я ,д.38,8041476,муниципальный округ Северное Измайлово,1989 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.39,Москва,ул Парковая 15-я д.39,ул,Парковая 15-я ,д.39,8041484,муниципальный округ Северное Измайлово,2002 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.39 кор.3,Москва,ул Парковая 15-я д.39 кор.3,ул,Парковая 15-я ,д.39 кор.3,8041498,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.40 кор.1,Москва,ул Парковая 15-я д.40 кор.1,ул,Парковая 15-я ,д.40 кор.1,8041513,муниципальный округ Северное Измайлово,1965 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.40 кор.2,Москва,ул Парковая 15-я д.40 кор.2,ул,Парковая 15-я ,д.40 кор.2,8041528,муниципальный округ Северное Измайлово,1965 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.40 кор.3,Москва,ул Парковая 15-я д.40 кор.3,ул,Парковая 15-я ,д.40 кор.3,8041537,муниципальный округ Северное Измайлово,1971 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.40 кор.4,Москва,ул Парковая 15-я д.40 кор.4,ул,Парковая 15-я ,д.40 кор.4,8041548,муниципальный округ Северное Измайлово,1971 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.40 кор.5,Москва,ул Парковая 15-я д.40 кор.5,ул,Парковая 15-я ,д.40 кор.5,8041562,муниципальный округ Северное Измайлово,1971 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.41 кор.1,Москва,ул Парковая 15-я д.41 кор.1,ул,Парковая 15-я ,д.41 кор.1,8041578,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.41А,Москва,ул Парковая 15-я д.41А,ул,Парковая 15-я ,д.41А,8041613,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.42 кор.1,Москва,ул Парковая 15-я д.42 кор.1,ул,Парковая 15-я ,д.42 кор.1,8041627,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.42 кор.10,Москва,ул Парковая 15-я д.42 кор.10,ул,Парковая 15-я ,д.42 кор.10,8041650,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.42 кор.2,Москва,ул Парковая 15-я д.42 кор.2,ул,Парковая 15-я ,д.42 кор.2,8041637,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.42 кор.3,Москва,ул Парковая 15-я д.42 кор.3,ул,Парковая 15-я ,д.42 кор.3,8041658,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.42 кор.4,Москва,ул Парковая 15-я д.42 кор.4,ул,Парковая 15-я ,д.42 кор.4,8041676,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.42 кор.5,Москва,ул Парковая 15-я д.42 кор.5,ул,Парковая 15-я ,д.42 кор.5,8041683,муниципальный округ Северное Измайлово,н.д. +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.42 кор.6,Москва,ул Парковая 15-я д.42 кор.6,ул,Парковая 15-я ,д.42 кор.6,8041690,муниципальный округ Северное Измайлово,1964 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.42 кор.7,Москва,ул Парковая 15-я д.42 кор.7,ул,Парковая 15-я ,д.42 кор.7,8041702,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.42 кор.8,Москва,ул Парковая 15-я д.42 кор.8,ул,Парковая 15-я ,д.42 кор.8,8041709,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.42 кор.9,Москва,ул Парковая 15-я д.42 кор.9,ул,Парковая 15-я ,д.42 кор.9,8042005,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.44 кор.1,Москва,ул Парковая 15-я д.44 кор.1,ул,Парковая 15-я ,д.44 кор.1,8042026,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.45,Москва,ул Парковая 15-я д.45,ул,Парковая 15-я ,д.45,8042034,муниципальный округ Северное Измайлово,2003 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.46 кор.1,Москва,ул Парковая 15-я д.46 кор.1,ул,Парковая 15-я ,д.46 кор.1,8042044,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.46 кор.10,Москва,ул Парковая 15-я д.46 кор.10,ул,Парковая 15-я ,д.46 кор.10,8042049,муниципальный округ Северное Измайлово,1964 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.46 кор.2,Москва,ул Парковая 15-я д.46 кор.2,ул,Парковая 15-я ,д.46 кор.2,8042057,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.46 кор.3,Москва,ул Парковая 15-я д.46 кор.3,ул,Парковая 15-я ,д.46 кор.3,8042064,муниципальный округ Северное Измайлово,1964 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.46 кор.4,Москва,ул Парковая 15-я д.46 кор.4,ул,Парковая 15-я ,д.46 кор.4,8042072,муниципальный округ Северное Измайлово,1964 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.46 кор.6,Москва,ул Парковая 15-я д.46 кор.6,ул,Парковая 15-я ,д.46 кор.6,8042085,муниципальный округ Северное Измайлово,1964 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.46 кор.7,Москва,ул Парковая 15-я д.46 кор.7,ул,Парковая 15-я ,д.46 кор.7,8042091,муниципальный округ Северное Измайлово,1964 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.46 кор.8,Москва,ул Парковая 15-я д.46 кор.8,ул,Парковая 15-я ,д.46 кор.8,8042105,муниципальный округ Северное Измайлово,1964 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.46 кор.9,Москва,ул Парковая 15-я д.46 кор.9,ул,Парковая 15-я ,д.46 кор.9,8042118,муниципальный округ Северное Измайлово,1964 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.47 кор.1,Москва,ул Парковая 15-я д.47 кор.1,ул,Парковая 15-я ,д.47 кор.1,8331778,муниципальный округ Северное Измайлово,н.д. +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.47 кор.3,Москва,ул Парковая 15-я д.47 кор.3,ул,Парковая 15-я ,д.47 кор.3,8042136,муниципальный округ Северное Измайлово,1971 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.47 кор.4,Москва,ул Парковая 15-я д.47 кор.4,ул,Парковая 15-я ,д.47 кор.4,8042151,муниципальный округ Северное Измайлово,1971 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.47 кор.5,Москва,ул Парковая 15-я д.47 кор.5,ул,Парковая 15-я ,д.47 кор.5,8042160,муниципальный округ Северное Измайлово,1971 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.48,Москва,ул Парковая 15-я д.48,ул,Парковая 15-я ,д.48,8042170,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.48 кор.1,Москва,ул Парковая 15-я д.48 кор.1,ул,Парковая 15-я ,д.48 кор.1,8042180,муниципальный округ Северное Измайлово,1977 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.48 кор.2,Москва,ул Парковая 15-я д.48 кор.2,ул,Парковая 15-я ,д.48 кор.2,8042191,муниципальный округ Северное Измайлово,1976 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.49,Москва,ул Парковая 15-я д.49,ул,Парковая 15-я ,д.49,8042197,муниципальный округ Северное Измайлово,2004 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.50,Москва,ул Парковая 15-я д.50,ул,Парковая 15-я ,д.50,8042211,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.52 кор.1,Москва,ул Парковая 15-я д.52 кор.1,ул,Парковая 15-я ,д.52 кор.1,8042220,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.52 кор.2,Москва,ул Парковая 15-я д.52 кор.2,ул,Парковая 15-я ,д.52 кор.2,8042223,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.54,Москва,ул Парковая 15-я д.54,ул,Парковая 15-я ,д.54,8042234,муниципальный округ Северное Измайлово,1978 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.56,Москва,ул Парковая 15-я д.56,ул,Парковая 15-я ,д.56,8042244,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.58,Москва,ул Парковая 15-я д.58,ул,Парковая 15-я ,д.58,8042263,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.60,Москва,ул Парковая 15-я д.60,ул,Парковая 15-я ,д.60,8042279,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ул Парковая 16-я д.35,Москва,ул Парковая 16-я д.35,ул,Парковая 16-я ,д.35,8041604,муниципальный округ Северное Измайлово,1967 +2281105,г Москва ул Парковая 16-я д.37,Москва,ул Парковая 16-я д.37,ул,Парковая 16-я ,д.37,8041609,муниципальный округ Северное Измайлово,1971 +2281105,г Москва ул Парковая 16-я д.37 кор.1,Москва,ул Парковая 16-я д.37 кор.1,ул,Парковая 16-я ,д.37 кор.1,8041614,муниципальный округ Северное Измайлово,1987 +2281105,г Москва ул Парковая 16-я д.39,Москва,ул Парковая 16-я д.39,ул,Парковая 16-я ,д.39,8226950,муниципальный округ Северное Измайлово,1967 +2281105,г Москва ул Парковая 16-я д.43 кор.1,Москва,ул Парковая 16-я д.43 кор.1,ул,Парковая 16-я ,д.43 кор.1,8041619,муниципальный округ Северное Измайлово,1967 +2281105,г Москва ул Парковая 16-я д.43 кор.2,Москва,ул Парковая 16-я д.43 кор.2,ул,Парковая 16-я ,д.43 кор.2,8041622,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва ул Парковая 16-я д.45,Москва,ул Парковая 16-я д.45,ул,Парковая 16-я ,д.45,8226961,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва ул Парковая 16-я д.49 кор.1,Москва,ул Парковая 16-я д.49 кор.1,ул,Парковая 16-я ,д.49 кор.1,8226968,муниципальный округ Северное Измайлово,1967 +2281105,г Москва ул Парковая 16-я д.49 кор.2,Москва,ул Парковая 16-я д.49 кор.2,ул,Парковая 16-я ,д.49 кор.2,8041626,муниципальный округ Северное Измайлово,1967 +2281105,г Москва ул Парковая 16-я д.51,Москва,ул Парковая 16-я д.51,ул,Парковая 16-я ,д.51,8226971,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва ул Парковая 16-я д.55 кор.1,Москва,ул Парковая 16-я д.55 кор.1,ул,Парковая 16-я ,д.55 кор.1,8226975,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва ул Парковая 16-я д.55 кор.2,Москва,ул Парковая 16-я д.55 кор.2,ул,Парковая 16-я ,д.55 кор.2,8226980,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.40,Москва,ул Парковая 3-я д.40,ул,Парковая 3-я ,д.40,8041645,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.42 кор.1,Москва,ул Парковая 3-я д.42 кор.1,ул,Парковая 3-я ,д.42 кор.1,8041647,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.42 кор.2,Москва,ул Парковая 3-я д.42 кор.2,ул,Парковая 3-я ,д.42 кор.2,8041652,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.42 кор.3,Москва,ул Парковая 3-я д.42 кор.3,ул,Парковая 3-я ,д.42 кор.3,8041655,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.44 кор.1,Москва,ул Парковая 3-я д.44 кор.1,ул,Парковая 3-я ,д.44 кор.1,8041657,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.44 кор.2,Москва,ул Парковая 3-я д.44 кор.2,ул,Парковая 3-я ,д.44 кор.2,8041665,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.46 кор.1,Москва,ул Парковая 3-я д.46 кор.1,ул,Парковая 3-я ,д.46 кор.1,8041667,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.46 кор.2,Москва,ул Парковая 3-я д.46 кор.2,ул,Парковая 3-я ,д.46 кор.2,8041670,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.46 кор.3,Москва,ул Парковая 3-я д.46 кор.3,ул,Парковая 3-я ,д.46 кор.3,8041675,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.46 кор.4,Москва,ул Парковая 3-я д.46 кор.4,ул,Парковая 3-я ,д.46 кор.4,8041678,муниципальный округ Северное Измайлово,1964 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.46 кор.5,Москва,ул Парковая 3-я д.46 кор.5,ул,Парковая 3-я ,д.46 кор.5,8041682,муниципальный округ Северное Измайлово,1964 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.46 кор.6,Москва,ул Парковая 3-я д.46 кор.6,ул,Парковая 3-я ,д.46 кор.6,8041684,муниципальный округ Северное Измайлово,1964 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.48 кор.2,Москва,ул Парковая 3-я д.48 кор.2,ул,Парковая 3-я ,д.48 кор.2,8041688,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.50 кор.1,Москва,ул Парковая 3-я д.50 кор.1,ул,Парковая 3-я ,д.50 кор.1,8041694,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.50 кор.2,Москва,ул Парковая 3-я д.50 кор.2,ул,Парковая 3-я ,д.50 кор.2,8041695,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.50 кор.3,Москва,ул Парковая 3-я д.50 кор.3,ул,Парковая 3-я ,д.50 кор.3,8041697,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.52 кор.1,Москва,ул Парковая 3-я д.52 кор.1,ул,Парковая 3-я ,д.52 кор.1,8041701,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.52 кор.2,Москва,ул Парковая 3-я д.52 кор.2,ул,Парковая 3-я ,д.52 кор.2,8041703,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.54 кор.1,Москва,ул Парковая 3-я д.54 кор.1,ул,Парковая 3-я ,д.54 кор.1,8041706,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.54 кор.2,Москва,ул Парковая 3-я д.54 кор.2,ул,Парковая 3-я ,д.54 кор.2,8041708,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.59,Москва,ул Парковая 3-я д.59,ул,Парковая 3-я ,д.59,7578869,муниципальный округ Северное Измайлово,2006 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.61,Москва,ул Парковая 3-я д.61,ул,Парковая 3-я ,д.61,7578881,муниципальный округ Северное Измайлово,2006 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.63,Москва,ул Парковая 3-я д.63,ул,Парковая 3-я ,д.63,7578876,муниципальный округ Северное Измайлово,2006 +2281105,г Москва ул Парковая 5-я д.43,Москва,ул Парковая 5-я д.43,ул,Парковая 5-я ,д.43,8041722,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ул Парковая 5-я д.45 кор.1,Москва,ул Парковая 5-я д.45 кор.1,ул,Парковая 5-я ,д.45 кор.1,8042070,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 5-я д.45 кор.2,Москва,ул Парковая 5-я д.45 кор.2,ул,Парковая 5-я ,д.45 кор.2,8042071,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ул Парковая 5-я д.47 кор.1,Москва,ул Парковая 5-я д.47 кор.1,ул,Парковая 5-я ,д.47 кор.1,8042074,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 5-я д.47 кор.2,Москва,ул Парковая 5-я д.47 кор.2,ул,Парковая 5-я ,д.47 кор.2,8042078,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 5-я д.47 кор.3,Москва,ул Парковая 5-я д.47 кор.3,ул,Парковая 5-я ,д.47 кор.3,8042081,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 5-я д.54 кор.1,Москва,ул Парковая 5-я д.54 кор.1,ул,Парковая 5-я ,д.54 кор.1,8042084,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ул Парковая 5-я д.54 кор.3,Москва,ул Парковая 5-я д.54 кор.3,ул,Парковая 5-я ,д.54 кор.3,8042086,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ул Парковая 5-я д.55 кор.1,Москва,ул Парковая 5-я д.55 кор.1,ул,Парковая 5-я ,д.55 кор.1,8042092,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 5-я д.55 кор.2,Москва,ул Парковая 5-я д.55 кор.2,ул,Парковая 5-я ,д.55 кор.2,8042094,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 5-я д.55 кор.3,Москва,ул Парковая 5-я д.55 кор.3,ул,Парковая 5-я ,д.55 кор.3,8042102,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 5-я д.56 кор.1,Москва,ул Парковая 5-я д.56 кор.1,ул,Парковая 5-я ,д.56 кор.1,8042107,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 5-я д.56 кор.2,Москва,ул Парковая 5-я д.56 кор.2,ул,Парковая 5-я ,д.56 кор.2,8042117,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 5-я д.56 кор.3,Москва,ул Парковая 5-я д.56 кор.3,ул,Парковая 5-я ,д.56 кор.3,8042120,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ул Парковая 5-я д.56 кор.4,Москва,ул Парковая 5-я д.56 кор.4,ул,Парковая 5-я ,д.56 кор.4,8042123,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ул Парковая 5-я д.56 кор.5,Москва,ул Парковая 5-я д.56 кор.5,ул,Парковая 5-я ,д.56 кор.5,8042130,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ул Парковая 5-я д.56 кор.6,Москва,ул Парковая 5-я д.56 кор.6,ул,Парковая 5-я ,д.56 кор.6,8042134,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ул Парковая 5-я д.57 кор.1,Москва,ул Парковая 5-я д.57 кор.1,ул,Парковая 5-я ,д.57 кор.1,8042140,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 5-я д.57 кор.2,Москва,ул Парковая 5-я д.57 кор.2,ул,Парковая 5-я ,д.57 кор.2,8042143,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 5-я д.62 кор.1,Москва,ул Парковая 5-я д.62 кор.1,ул,Парковая 5-я ,д.62 кор.1,8042147,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Парковая 5-я д.62 кор.2,Москва,ул Парковая 5-я д.62 кор.2,ул,Парковая 5-я ,д.62 кор.2,8042150,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Парковая 7-я д.31 кор.1,Москва,ул Парковая 7-я д.31 кор.1,ул,Парковая 7-я ,д.31 кор.1,8042157,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ул Парковая 7-я д.31 кор.2,Москва,ул Парковая 7-я д.31 кор.2,ул,Парковая 7-я ,д.31 кор.2,8042162,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ул Парковая 7-я д.31 кор.3,Москва,ул Парковая 7-я д.31 кор.3,ул,Парковая 7-я ,д.31 кор.3,8042165,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ул Парковая 7-я д.31 кор.4,Москва,ул Парковая 7-я д.31 кор.4,ул,Парковая 7-я ,д.31 кор.4,8042167,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ул Парковая 7-я д.31 кор.5,Москва,ул Парковая 7-я д.31 кор.5,ул,Парковая 7-я ,д.31 кор.5,8042171,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ул Парковая 7-я д.33 кор.1,Москва,ул Парковая 7-я д.33 кор.1,ул,Парковая 7-я ,д.33 кор.1,8042175,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ул Парковая 7-я д.33 кор.2,Москва,ул Парковая 7-я д.33 кор.2,ул,Парковая 7-я ,д.33 кор.2,8042179,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ул Парковая 7-я д.33 кор.5,Москва,ул Парковая 7-я д.33 кор.5,ул,Парковая 7-я ,д.33 кор.5,8042181,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.47 кор.1,Москва,ул Парковая 9-я д.47 кор.1,ул,Парковая 9-я ,д.47 кор.1,8042185,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.47 кор.2,Москва,ул Парковая 9-я д.47 кор.2,ул,Парковая 9-я ,д.47 кор.2,8042189,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.49 кор.1,Москва,ул Парковая 9-я д.49 кор.1,ул,Парковая 9-я ,д.49 кор.1,8042192,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.49 кор.2,Москва,ул Парковая 9-я д.49 кор.2,ул,Парковая 9-я ,д.49 кор.2,7832156,муниципальный округ Северное Измайлово,н.д. +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.55,Москва,ул Парковая 9-я д.55,ул,Парковая 9-я ,д.55,8042196,муниципальный округ Северное Измайлово,1974 +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.57 кор.1,Москва,ул Парковая 9-я д.57 кор.1,ул,Парковая 9-я ,д.57 кор.1,8042202,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.57 кор.2,Москва,ул Парковая 9-я д.57 кор.2,ул,Парковая 9-я ,д.57 кор.2,8042205,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.57 кор.3,Москва,ул Парковая 9-я д.57 кор.3,ул,Парковая 9-я ,д.57 кор.3,8042212,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.57 кор.3А,Москва,ул Парковая 9-я д.57 кор.3А,ул,Парковая 9-я ,д.57 кор.3А,8042216,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.57 кор.4,Москва,ул Парковая 9-я д.57 кор.4,ул,Парковая 9-я ,д.57 кор.4,8042222,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.57 кор.5,Москва,ул Парковая 9-я д.57 кор.5,ул,Парковая 9-я ,д.57 кор.5,8042226,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.61 кор.1,Москва,ул Парковая 9-я д.61 кор.1,ул,Парковая 9-я ,д.61 кор.1,8042231,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.61 кор.2,Москва,ул Парковая 9-я д.61 кор.2,ул,Парковая 9-я ,д.61 кор.2,8042233,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.61 кор.3,Москва,ул Парковая 9-я д.61 кор.3,ул,Парковая 9-я ,д.61 кор.3,8042239,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.61 кор.4,Москва,ул Парковая 9-я д.61 кор.4,ул,Парковая 9-я ,д.61 кор.4,8042243,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.61 кор.5,Москва,ул Парковая 9-я д.61 кор.5,ул,Парковая 9-я ,д.61 кор.5,8042247,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.61 кор.6,Москва,ул Парковая 9-я д.61 кор.6,ул,Парковая 9-я ,д.61 кор.6,8042250,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.66 кор.1,Москва,ул Парковая 9-я д.66 кор.1,ул,Парковая 9-я ,д.66 кор.1,8042254,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.66 кор.2,Москва,ул Парковая 9-я д.66 кор.2,ул,Парковая 9-я ,д.66 кор.2,8042255,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.68 кор.2,Москва,ул Парковая 9-я д.68 кор.2,ул,Парковая 9-я ,д.68 кор.2,8042260,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.68 кор.3,Москва,ул Парковая 9-я д.68 кор.3,ул,Парковая 9-я ,д.68 кор.3,8042268,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.70 кор.1,Москва,ул Парковая 9-я д.70 кор.1,ул,Парковая 9-я ,д.70 кор.1,8042273,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.70 кор.2,Москва,ул Парковая 9-я д.70 кор.2,ул,Парковая 9-я ,д.70 кор.2,8042275,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ш Щелковское д.10,Москва,ш Щелковское д.10,ш,Щелковское ,д.10,8042410,муниципальный округ Северное Измайлово,1970 +2281105,г Москва ш Щелковское д.12 кор.1,Москва,ш Щелковское д.12 кор.1,ш,Щелковское ,д.12 кор.1,8042426,муниципальный округ Северное Измайлово,1969 +2281105,г Москва ш Щелковское д.12 кор.2,Москва,ш Щелковское д.12 кор.2,ш,Щелковское ,д.12 кор.2,8042436,муниципальный округ Северное Измайлово,1971 +2281105,г Москва ш Щелковское д.12 кор.24 строение 1,Москва,ш Щелковское д.12 кор.24 строение 1,ш,Щелковское ,д.12 кор.24 строение 1,8042494,муниципальный округ Северное Измайлово,н.д. +2281105,г Москва ш Щелковское д.12 кор.3,Москва,ш Щелковское д.12 кор.3,ш,Щелковское ,д.12 кор.3,8042451,муниципальный округ Северное Измайлово,1971 +2281105,г Москва ш Щелковское д.14,Москва,ш Щелковское д.14,ш,Щелковское ,д.14,8042457,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ш Щелковское д.18,Москва,ш Щелковское д.18,ш,Щелковское ,д.18,8042465,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ш Щелковское д.18 кор.1,Москва,ш Щелковское д.18 кор.1,ш,Щелковское ,д.18 кор.1,8200154,муниципальный округ Северное Измайлово,н.д. +2281105,г Москва ш Щелковское д.20,Москва,ш Щелковское д.20,ш,Щелковское ,д.20,8042469,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ш Щелковское д.24,Москва,ш Щелковское д.24,ш,Щелковское ,д.24,8042480,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ш Щелковское д.26 кор.1,Москва,ш Щелковское д.26 кор.1,ш,Щелковское ,д.26 кор.1,8042503,муниципальный округ Северное Измайлово,2000 +2281105,г Москва ш Щелковское д.26 кор.2,Москва,ш Щелковское д.26 кор.2,ш,Щелковское ,д.26 кор.2,8042508,муниципальный округ Северное Измайлово,2000 +2281105,г Москва ш Щелковское д.26 кор.3,Москва,ш Щелковское д.26 кор.3,ш,Щелковское ,д.26 кор.3,8042515,муниципальный округ Северное Измайлово,2000 +2281105,г Москва ш Щелковское д.28/56,Москва,ш Щелковское д.28/56,ш,Щелковское ,д.28/56,8042524,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ш Щелковское д.32,Москва,ш Щелковское д.32,ш,Щелковское ,д.32,7620522,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва ш Щелковское д.36/59,Москва,ш Щелковское д.36/59,ш,Щелковское ,д.36/59,8042543,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ш Щелковское д.38/66,Москва,ш Щелковское д.38/66,ш,Щелковское ,д.38/66,8042566,муниципальный округ Северное Измайлово,н.д. +2281105,г Москва ш Щелковское д.4,Москва,ш Щелковское д.4,ш,Щелковское ,д.4,8042572,муниципальный округ Северное Измайлово,1970 +2281105,г Москва ш Щелковское д.42,Москва,ш Щелковское д.42,ш,Щелковское ,д.42,8042585,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ш Щелковское д.44 кор.1,Москва,ш Щелковское д.44 кор.1,ш,Щелковское ,д.44 кор.1,8042589,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ш Щелковское д.44 кор.2,Москва,ш Щелковское д.44 кор.2,ш,Щелковское ,д.44 кор.2,8042600,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ш Щелковское д.44 кор.3,Москва,ш Щелковское д.44 кор.3,ш,Щелковское ,д.44 кор.3,8042608,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ш Щелковское д.44 кор.4,Москва,ш Щелковское д.44 кор.4,ш,Щелковское ,д.44 кор.4,8042614,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ш Щелковское д.46,Москва,ш Щелковское д.46,ш,Щелковское ,д.46,8042621,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ш Щелковское д.50,Москва,ш Щелковское д.50,ш,Щелковское ,д.50,8042625,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ш Щелковское д.52 кор.2,Москва,ш Щелковское д.52 кор.2,ш,Щелковское ,д.52 кор.2,8042637,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ш Щелковское д.54,Москва,ш Щелковское д.54,ш,Щелковское ,д.54,8042646,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ш Щелковское д.56/72,Москва,ш Щелковское д.56/72,ш,Щелковское ,д.56/72,8042654,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ш Щелковское д.58 кор.1,Москва,ш Щелковское д.58 кор.1,ш,Щелковское ,д.58 кор.1,8042676,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ш Щелковское д.58 кор.2,Москва,ш Щелковское д.58 кор.2,ш,Щелковское ,д.58 кор.2,8042688,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ш Щелковское д.6,Москва,ш Щелковское д.6,ш,Щелковское ,д.6,8042697,муниципальный округ Северное Измайлово,1970 +2281105,г Москва ш Щелковское д.60,Москва,ш Щелковское д.60,ш,Щелковское ,д.60,8042712,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ш Щелковское д.62/59,Москва,ш Щелковское д.62/59,ш,Щелковское ,д.62/59,8042703,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ш Щелковское д.8,Москва,ш Щелковское д.8,ш,Щелковское ,д.8,8042708,муниципальный округ Северное Измайлово,1970 +2281105,г Москва ш Щелковское д.82 кор.1,Москва,ш Щелковское д.82 кор.1,ш,Щелковское ,д.82 кор.1,7831911,муниципальный округ Северное Измайлово,2004 +2281105,г Москва ш Щелковское д.84,Москва,ш Щелковское д.84,ш,Щелковское ,д.84,8042742,муниципальный округ Северное Измайлово,1972 +2281105,г Москва ш Щелковское д.86,Москва,ш Щелковское д.86,ш,Щелковское ,д.86,8042747,муниципальный округ Северное Измайлово,1973 +2281105,г Москва ш Щелковское д.88 кор.2,Москва,ш Щелковское д.88 кор.2,ш,Щелковское ,д.88 кор.2,8042748,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва ш Щелковское д.88 кор.3,Москва,ш Щелковское д.88 кор.3,ш,Щелковское ,д.88 кор.3,8042756,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва ш Щелковское д.90,Москва,ш Щелковское д.90,ш,Щелковское ,д.90,8042760,муниципальный округ Северное Измайлово,1967 +2281105,г Москва ш Щелковское д.92 кор.1,Москва,ш Щелковское д.92 кор.1,ш,Щелковское ,д.92 кор.1,8042766,муниципальный округ Северное Измайлово,1965 +2281105,г Москва ш Щелковское д.92 кор.2,Москва,ш Щелковское д.92 кор.2,ш,Щелковское ,д.92 кор.2,7600365,муниципальный округ Северное Измайлово,1967 +2281105,г Москва ш Щелковское д.92 кор.3,Москва,ш Щелковское д.92 кор.3,ш,Щелковское ,д.92 кор.3,8042795,муниципальный округ Северное Измайлово,1965 +2281105,г Москва ш Щелковское д.92 кор.4,Москва,ш Щелковское д.92 кор.4,ш,Щелковское ,д.92 кор.4,8042798,муниципальный округ Северное Измайлово,1965 +2281105,г Москва ш Щелковское д.92 кор.5,Москва,ш Щелковское д.92 кор.5,ш,Щелковское ,д.92 кор.5,8042802,муниципальный округ Северное Измайлово,1964 +2281105,г Москва ш Щелковское д.92 кор.6,Москва,ш Щелковское д.92 кор.6,ш,Щелковское ,д.92 кор.6,8042806,муниципальный округ Северное Измайлово,1964 +2281105,г Москва ш Щелковское д.92 кор.7,Москва,ш Щелковское д.92 кор.7,ш,Щелковское ,д.92 кор.7,8042810,муниципальный округ Северное Измайлово,1965 +2281105,г Москва ш Щелковское д.92 кор.8,Москва,ш Щелковское д.92 кор.8,ш,Щелковское ,д.92 кор.8,8042813,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва ш Щелковское д.94,Москва,ш Щелковское д.94,ш,Щелковское ,д.94,8226986,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва ш Щелковское д.96,Москва,ш Щелковское д.96,ш,Щелковское ,д.96,8226991,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва ш Щелковское д.98/57,Москва,ш Щелковское д.98/57,ш,Щелковское ,д.98/57,8226994,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281106,г Москва пер Вольный д.6,Москва,пер Вольный д.6,пер,Вольный ,д.6,7579253,муниципальный округ Соколиная гора,1956 +2281106,г Москва пер Кирпичный 1-й д.14,Москва,пер Кирпичный 1-й д.14,пер,Кирпичный 1-й ,д.14,7579276,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва пер Кирпичный 1-й д.15,Москва,пер Кирпичный 1-й д.15,пер,Кирпичный 1-й ,д.15,7579277,муниципальный округ Соколиная гора,1956 +2281106,г Москва пер Кирпичный 1-й д.17,Москва,пер Кирпичный 1-й д.17,пер,Кирпичный 1-й ,д.17,7579279,муниципальный округ Соколиная гора,1957 +2281106,г Москва пер Кирпичный 1-й д.19,Москва,пер Кирпичный 1-й д.19,пер,Кирпичный 1-й ,д.19,7579280,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва пер Кирпичный 1-й д.22,Москва,пер Кирпичный 1-й д.22,пер,Кирпичный 1-й ,д.22,7579281,муниципальный округ Соколиная гора,1955 +2281106,г Москва пер Кирпичный 1-й д.26,Москва,пер Кирпичный 1-й д.26,пер,Кирпичный 1-й ,д.26,7579282,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва пер Мажоров д.4,Москва,пер Мажоров д.4,пер,Мажоров ,д.4,7579287,муниципальный округ Соколиная гора,1927 +2281106,г Москва пер Мажоров д.8,Москва,пер Мажоров д.8,пер,Мажоров ,д.8,7579288,муниципальный округ Соколиная гора,1911 +2281106,г Москва пер Медовый д.12,Москва,пер Медовый д.12,пер,Медовый ,д.12,7579286,муниципальный округ Соколиная гора,1932 +2281106,г Москва пер Медовый д.6,Москва,пер Медовый д.6,пер,Медовый ,д.6,7579284,муниципальный округ Соколиная гора,1932 +2281106,г Москва пер Медовый д.8,Москва,пер Медовый д.8,пер,Медовый ,д.8,7579285,муниципальный округ Соколиная гора,1928 +2281106,г Москва пер Семеновский д.18,Москва,пер Семеновский д.18,пер,Семеновский ,д.18,7579302,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва пер Семеновский д.18А,Москва,пер Семеновский д.18А,пер,Семеновский ,д.18А,7579303,муниципальный округ Соколиная гора,1963 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.1 / 1,Москва,пр-кт Буденного д.1 / 1,пр-кт,Буденного ,д.1 / 1,7579196,муниципальный округ Соколиная гора,1968 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.1/1,Москва,пр-кт Буденного д.1/1,пр-кт,Буденного ,д.1/1,7579179,муниципальный округ Соколиная гора,н.д. +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.1/1 кор.1,Москва,пр-кт Буденного д.1/1 кор.1,пр-кт,Буденного ,д.1/1 кор.1,7579197,муниципальный округ Соколиная гора,1970 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.1/1 кор.2,Москва,пр-кт Буденного д.1/1 кор.2,пр-кт,Буденного ,д.1/1 кор.2,7579198,муниципальный округ Соколиная гора,1971 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.11,Москва,пр-кт Буденного д.11,пр-кт,Буденного ,д.11,7579199,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.15/2,Москва,пр-кт Буденного д.15/2,пр-кт,Буденного ,д.15/2,7579200,муниципальный округ Соколиная гора,1965 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.17,Москва,пр-кт Буденного д.17,пр-кт,Буденного ,д.17,7579201,муниципальный округ Соколиная гора,1934 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.17 кор.1,Москва,пр-кт Буденного д.17 кор.1,пр-кт,Буденного ,д.17 кор.1,7579202,муниципальный округ Соколиная гора,1941 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.19,Москва,пр-кт Буденного д.19,пр-кт,Буденного ,д.19,7579203,муниципальный округ Соколиная гора,1937 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.20 кор.1,Москва,пр-кт Буденного д.20 кор.1,пр-кт,Буденного ,д.20 кор.1,7579204,муниципальный округ Соколиная гора,1962 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.20 кор.2,Москва,пр-кт Буденного д.20 кор.2,пр-кт,Буденного ,д.20 кор.2,7579205,муниципальный округ Соколиная гора,1962 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.20 кор.3,Москва,пр-кт Буденного д.20 кор.3,пр-кт,Буденного ,д.20 кор.3,7579206,муниципальный округ Соколиная гора,1973 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.20 кор.4,Москва,пр-кт Буденного д.20 кор.4,пр-кт,Буденного ,д.20 кор.4,7579207,муниципальный округ Соколиная гора,1972 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.22 кор.1,Москва,пр-кт Буденного д.22 кор.1,пр-кт,Буденного ,д.22 кор.1,7579208,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.22 кор.2,Москва,пр-кт Буденного д.22 кор.2,пр-кт,Буденного ,д.22 кор.2,7579209,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.22 кор.3,Москва,пр-кт Буденного д.22 кор.3,пр-кт,Буденного ,д.22 кор.3,7579210,муниципальный округ Соколиная гора,1963 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.23,Москва,пр-кт Буденного д.23,пр-кт,Буденного ,д.23,7579211,муниципальный округ Соколиная гора,1936 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.24 кор.1,Москва,пр-кт Буденного д.24 кор.1,пр-кт,Буденного ,д.24 кор.1,7579212,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.24 кор.2,Москва,пр-кт Буденного д.24 кор.2,пр-кт,Буденного ,д.24 кор.2,7579213,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.24 кор.3,Москва,пр-кт Буденного д.24 кор.3,пр-кт,Буденного ,д.24 кор.3,7579214,муниципальный округ Соколиная гора,1969 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.25,Москва,пр-кт Буденного д.25,пр-кт,Буденного ,д.25,7579215,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.26 кор.1,Москва,пр-кт Буденного д.26 кор.1,пр-кт,Буденного ,д.26 кор.1,7571871,муниципальный округ Соколиная гора,2009 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.26 кор.2,Москва,пр-кт Буденного д.26 кор.2,пр-кт,Буденного ,д.26 кор.2,7571897,муниципальный округ Соколиная гора,2010 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.27,Москва,пр-кт Буденного д.27,пр-кт,Буденного ,д.27,7579216,муниципальный округ Соколиная гора,1957 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.27 кор.2,Москва,пр-кт Буденного д.27 кор.2,пр-кт,Буденного ,д.27 кор.2,7579217,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.27 кор.3,Москва,пр-кт Буденного д.27 кор.3,пр-кт,Буденного ,д.27 кор.3,7579218,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.27 кор.4,Москва,пр-кт Буденного д.27 кор.4,пр-кт,Буденного ,д.27 кор.4,7579219,муниципальный округ Соколиная гора,1962 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.27 кор.5,Москва,пр-кт Буденного д.27 кор.5,пр-кт,Буденного ,д.27 кор.5,7579220,муниципальный округ Соколиная гора,1968 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.28,Москва,пр-кт Буденного д.28,пр-кт,Буденного ,д.28,7579221,муниципальный округ Соколиная гора,1983 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.28 кор.1,Москва,пр-кт Буденного д.28 кор.1,пр-кт,Буденного ,д.28 кор.1,7579222,муниципальный округ Соколиная гора,1962 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.28 кор.2,Москва,пр-кт Буденного д.28 кор.2,пр-кт,Буденного ,д.28 кор.2,7579223,муниципальный округ Соколиная гора,1962 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.29/1,Москва,пр-кт Буденного д.29/1,пр-кт,Буденного ,д.29/1,7579224,муниципальный округ Соколиная гора,1957 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.30/8,Москва,пр-кт Буденного д.30/8,пр-кт,Буденного ,д.30/8,7558485,муниципальный округ Соколиная гора,1956 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.37 кор.1,Москва,пр-кт Буденного д.37 кор.1,пр-кт,Буденного ,д.37 кор.1,7579225,муниципальный округ Соколиная гора,1963 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.37 кор.2,Москва,пр-кт Буденного д.37 кор.2,пр-кт,Буденного ,д.37 кор.2,7579226,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.37 кор.3,Москва,пр-кт Буденного д.37 кор.3,пр-кт,Буденного ,д.37 кор.3,7579227,муниципальный округ Соколиная гора,1966 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.39 кор.1,Москва,пр-кт Буденного д.39 кор.1,пр-кт,Буденного ,д.39 кор.1,7579228,муниципальный округ Соколиная гора,1962 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.39 кор.2,Москва,пр-кт Буденного д.39 кор.2,пр-кт,Буденного ,д.39 кор.2,7579229,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.39 кор.3,Москва,пр-кт Буденного д.39 кор.3,пр-кт,Буденного ,д.39 кор.3,7579230,муниципальный округ Соколиная гора,1963 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.41/17,Москва,пр-кт Буденного д.41/17,пр-кт,Буденного ,д.41/17,7579231,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.43,Москва,пр-кт Буденного д.43,пр-кт,Буденного ,д.43,7558496,муниципальный округ Соколиная гора,1948 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.47,Москва,пр-кт Буденного д.47,пр-кт,Буденного ,д.47,7558507,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.47А,Москва,пр-кт Буденного д.47А,пр-кт,Буденного ,д.47А,7558513,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.49,Москва,пр-кт Буденного д.49,пр-кт,Буденного ,д.49,7558584,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва проезд Окружной д.11 кор.5,Москва,проезд Окружной д.11 кор.5,проезд,Окружной ,д.11 кор.5,7653190,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва проезд Окружной д.11 кор.6,Москва,проезд Окружной д.11 кор.6,проезд,Окружной ,д.11 кор.6,7653229,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва проезд Окружной д.11 кор.7,Москва,проезд Окружной д.11 кор.7,проезд,Окружной ,д.11 кор.7,7653238,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва проезд Окружной д.12,Москва,проезд Окружной д.12,проезд,Окружной ,д.12,7654127,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва проезд Окружной д.13,Москва,проезд Окружной д.13,проезд,Окружной ,д.13,7654143,муниципальный округ Соколиная гора,1957 +2281106,г Москва проезд Окружной д.14 кор.1,Москва,проезд Окружной д.14 кор.1,проезд,Окружной ,д.14 кор.1,7654152,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва проезд Окружной д.14 кор.2,Москва,проезд Окружной д.14 кор.2,проезд,Окружной ,д.14 кор.2,7654158,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва проезд Окружной д.15,Москва,проезд Окружной д.15,проезд,Окружной ,д.15,7654164,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва проезд Окружной д.15 кор.1,Москва,проезд Окружной д.15 кор.1,проезд,Окружной ,д.15 кор.1,7654178,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва проезд Окружной д.17,Москва,проезд Окружной д.17,проезд,Окружной ,д.17,7654188,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва проезд Окружной д.22/64,Москва,проезд Окружной д.22/64,проезд,Окружной ,д.22/64,7654216,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва проезд Окружной д.23,Москва,проезд Окружной д.23,проезд,Окружной ,д.23,7654226,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва проезд Окружной д.24,Москва,проезд Окружной д.24,проезд,Окружной ,д.24,7654239,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва проезд Окружной д.30,Москва,проезд Окружной д.30,проезд,Окружной ,д.30,7579289,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва проезд Окружной д.35,Москва,проезд Окружной д.35,проезд,Окружной ,д.35,7579294,муниципальный округ Соколиная гора,1963 +2281106,г Москва проезд Окружной д.36,Москва,проезд Окружной д.36,проезд,Окружной ,д.36,7579295,муниципальный округ Соколиная гора,1962 +2281106,г Москва проезд Энтузиастов д.19А,Москва,проезд Энтузиастов д.19А,проезд,Энтузиастов ,д.19А,7558075,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва проезд Энтузиастов д.19Б,Москва,проезд Энтузиастов д.19Б,проезд,Энтузиастов ,д.19Б,7558088,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Бориса Жигуленкова д.1/20,Москва,ул Бориса Жигуленкова д.1/20,ул,Бориса Жигуленкова ,д.1/20,7579182,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва ул Бориса Жигуленкова д.10,Москва,ул Бориса Жигуленкова д.10,ул,Бориса Жигуленкова ,д.10,7579186,муниципальный округ Соколиная гора,1974 +2281106,г Москва ул Бориса Жигуленкова д.12,Москва,ул Бориса Жигуленкова д.12,ул,Бориса Жигуленкова ,д.12,7579187,муниципальный округ Соколиная гора,1976 +2281106,г Москва ул Бориса Жигуленкова д.15,Москва,ул Бориса Жигуленкова д.15,ул,Бориса Жигуленкова ,д.15,7579188,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва ул Бориса Жигуленкова д.19,Москва,ул Бориса Жигуленкова д.19,ул,Бориса Жигуленкова ,д.19,7579189,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Бориса Жигуленкова д.2,Москва,ул Бориса Жигуленкова д.2,ул,Бориса Жигуленкова ,д.2,7579183,муниципальный округ Соколиная гора,1986 +2281106,г Москва ул Бориса Жигуленкова д.25 кор.1,Москва,ул Бориса Жигуленкова д.25 кор.1,ул,Бориса Жигуленкова ,д.25 кор.1,7579190,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Бориса Жигуленкова д.25 кор.2,Москва,ул Бориса Жигуленкова д.25 кор.2,ул,Бориса Жигуленкова ,д.25 кор.2,7579192,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Бориса Жигуленкова д.25 кор.3,Москва,ул Бориса Жигуленкова д.25 кор.3,ул,Бориса Жигуленкова ,д.25 кор.3,7579193,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва ул Бориса Жигуленкова д.25 кор.4,Москва,ул Бориса Жигуленкова д.25 кор.4,ул,Бориса Жигуленкова ,д.25 кор.4,7579194,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Бориса Жигуленкова д.27,Москва,ул Бориса Жигуленкова д.27,ул,Бориса Жигуленкова ,д.27,7579195,муниципальный округ Соколиная гора,2002 +2281106,г Москва ул Бориса Жигуленкова д.4,Москва,ул Бориса Жигуленкова д.4,ул,Бориса Жигуленкова ,д.4,7579184,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Бориса Жигуленкова д.6,Москва,ул Бориса Жигуленкова д.6,ул,Бориса Жигуленкова ,д.6,7579185,муниципальный округ Соколиная гора,1957 +2281106,г Москва ул Борисовская д.10А,Москва,ул Борисовская д.10А,ул,Борисовская ,д.10А,7652430,муниципальный округ Соколиная гора,1950 +2281106,г Москва ул Борисовская д.12,Москва,ул Борисовская д.12,ул,Борисовская ,д.12,7652448,муниципальный округ Соколиная гора,1956 +2281106,г Москва ул Борисовская д.16,Москва,ул Борисовская д.16,ул,Борисовская ,д.16,7652462,муниципальный округ Соколиная гора,1934 +2281106,г Москва ул Борисовская д.18,Москва,ул Борисовская д.18,ул,Борисовская ,д.18,7652486,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Борисовская д.2/31,Москва,ул Борисовская д.2/31,ул,Борисовская ,д.2/31,7652343,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Борисовская д.21,Москва,ул Борисовская д.21,ул,Борисовская ,д.21,7652505,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Борисовская д.25А,Москва,ул Борисовская д.25А,ул,Борисовская ,д.25А,7652525,муниципальный округ Соколиная гора,1954 +2281106,г Москва ул Борисовская д.27,Москва,ул Борисовская д.27,ул,Борисовская ,д.27,7652541,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Борисовская д.29,Москва,ул Борисовская д.29,ул,Борисовская ,д.29,7652555,муниципальный округ Соколиная гора,1956 +2281106,г Москва ул Борисовская д.33,Москва,ул Борисовская д.33,ул,Борисовская ,д.33,7558011,муниципальный округ Соколиная гора,1973 +2281106,г Москва ул Борисовская д.35,Москва,ул Борисовская д.35,ул,Борисовская ,д.35,7652570,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ул Борисовская д.37,Москва,ул Борисовская д.37,ул,Борисовская ,д.37,7558033,муниципальный округ Соколиная гора,1969 +2281106,г Москва ул Борисовская д.7,Москва,ул Борисовская д.7,ул,Борисовская ,д.7,7652382,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Борисовская д.8А,Москва,ул Борисовская д.8А,ул,Борисовская ,д.8А,7652413,муниципальный округ Соколиная гора,1956 +2281106,г Москва ул Буракова д.1 кор.1,Москва,ул Буракова д.1 кор.1,ул,Буракова ,д.1 кор.1,7579232,муниципальный округ Соколиная гора,1962 +2281106,г Москва ул Буракова д.1 кор.2,Москва,ул Буракова д.1 кор.2,ул,Буракова ,д.1 кор.2,7579233,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ул Буракова д.11,Москва,ул Буракова д.11,ул,Буракова ,д.11,7579241,муниципальный округ Соколиная гора,1966 +2281106,г Москва ул Буракова д.11 кор.1,Москва,ул Буракова д.11 кор.1,ул,Буракова ,д.11 кор.1,7579242,муниципальный округ Соколиная гора,1974 +2281106,г Москва ул Буракова д.13,Москва,ул Буракова д.13,ул,Буракова ,д.13,7579243,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Буракова д.15/1,Москва,ул Буракова д.15/1,ул,Буракова ,д.15/1,7579244,муниципальный округ Соколиная гора,1963 +2281106,г Москва ул Буракова д.17 кор.2,Москва,ул Буракова д.17 кор.2,ул,Буракова ,д.17 кор.2,7558631,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва ул Буракова д.19,Москва,ул Буракова д.19,ул,Буракова ,д.19,7920072,муниципальный округ Соколиная гора,1993 +2281106,г Москва ул Буракова д.21,Москва,ул Буракова д.21,ул,Буракова ,д.21,7558641,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Буракова д.23,Москва,ул Буракова д.23,ул,Буракова ,д.23,7558643,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Буракова д.23А,Москва,ул Буракова д.23А,ул,Буракова ,д.23А,7558650,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва ул Буракова д.25А,Москва,ул Буракова д.25А,ул,Буракова ,д.25А,7558800,муниципальный округ Соколиная гора,1949 +2281106,г Москва ул Буракова д.3 кор.1,Москва,ул Буракова д.3 кор.1,ул,Буракова ,д.3 кор.1,7579234,муниципальный округ Соколиная гора,1962 +2281106,г Москва ул Буракова д.3 кор.2,Москва,ул Буракова д.3 кор.2,ул,Буракова ,д.3 кор.2,7579235,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ул Буракова д.5 кор.1,Москва,ул Буракова д.5 кор.1,ул,Буракова ,д.5 кор.1,7579236,муниципальный округ Соколиная гора,1965 +2281106,г Москва ул Буракова д.5 кор.2,Москва,ул Буракова д.5 кор.2,ул,Буракова ,д.5 кор.2,7579237,муниципальный округ Соколиная гора,1965 +2281106,г Москва ул Буракова д.7 кор.1,Москва,ул Буракова д.7 кор.1,ул,Буракова ,д.7 кор.1,7579238,муниципальный округ Соколиная гора,1964 +2281106,г Москва ул Буракова д.7 кор.2,Москва,ул Буракова д.7 кор.2,ул,Буракова ,д.7 кор.2,7579239,муниципальный округ Соколиная гора,1963 +2281106,г Москва ул Буракова д.9,Москва,ул Буракова д.9,ул,Буракова ,д.9,7579240,муниципальный округ Соколиная гора,1967 +2281106,г Москва ул Вельяминовская д.6,Москва,ул Вельяминовская д.6,ул,Вельяминовская ,д.6,7579245,муниципальный округ Соколиная гора,1978 +2281106,г Москва ул Вольная д.1,Москва,ул Вольная д.1,ул,Вольная ,д.1,7579247,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ул Вольная д.22,Москва,ул Вольная д.22,ул,Вольная ,д.22,7579252,муниципальный округ Соколиная гора,1964 +2281106,г Москва ул Вольная д.3,Москва,ул Вольная д.3,ул,Вольная ,д.3,7579248,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ул Вольная д.4,Москва,ул Вольная д.4,ул,Вольная ,д.4,7579249,муниципальный округ Соколиная гора,1967 +2281106,г Москва ул Вольная д.5,Москва,ул Вольная д.5,ул,Вольная ,д.5,7579250,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ул Вольная д.5 кор.1,Москва,ул Вольная д.5 кор.1,ул,Вольная ,д.5 кор.1,7579251,муниципальный округ Соколиная гора,1966 +2281106,г Москва ул Гаражная д.3,Москва,ул Гаражная д.3,ул,Гаражная ,д.3,7558802,муниципальный округ Соколиная гора,1963 +2281106,г Москва ул Гаражная д.3А,Москва,ул Гаражная д.3А,ул,Гаражная ,д.3А,7558804,муниципальный округ Соколиная гора,1963 +2281106,г Москва ул Гаражная д.5,Москва,ул Гаражная д.5,ул,Гаражная ,д.5,7558809,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Зверинецкая д.12,Москва,ул Зверинецкая д.12,ул,Зверинецкая ,д.12,7579255,муниципальный округ Соколиная гора,1962 +2281106,г Москва ул Зверинецкая д.14,Москва,ул Зверинецкая д.14,ул,Зверинецкая ,д.14,7579256,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ул Зверинецкая д.22,Москва,ул Зверинецкая д.22,ул,Зверинецкая ,д.22,7652582,муниципальный округ Соколиная гора,1962 +2281106,г Москва ул Зверинецкая д.23/8,Москва,ул Зверинецкая д.23/8,ул,Зверинецкая ,д.23/8,7652602,муниципальный округ Соколиная гора,1971 +2281106,г Москва ул Зверинецкая д.30/6,Москва,ул Зверинецкая д.30/6,ул,Зверинецкая ,д.30/6,7652633,муниципальный округ Соколиная гора,1957 +2281106,г Москва ул Зверинецкая д.32,Москва,ул Зверинецкая д.32,ул,Зверинецкая ,д.32,7652657,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Зверинецкая д.33,Москва,ул Зверинецкая д.33,ул,Зверинецкая ,д.33,7652673,муниципальный округ Соколиная гора,1971 +2281106,г Москва ул Зверинецкая д.34,Москва,ул Зверинецкая д.34,ул,Зверинецкая ,д.34,7652708,муниципальный округ Соколиная гора,1957 +2281106,г Москва ул Зверинецкая д.6,Москва,ул Зверинецкая д.6,ул,Зверинецкая ,д.6,7579254,муниципальный округ Соколиная гора,1963 +2281106,г Москва ул Ибрагимова д.16,Москва,ул Ибрагимова д.16,ул,Ибрагимова ,д.16,7652752,муниципальный округ Соколиная гора,1976 +2281106,г Москва ул Ибрагимова д.2,Москва,ул Ибрагимова д.2,ул,Ибрагимова ,д.2,7652728,муниципальный округ Соколиная гора,1968 +2281106,г Москва ул Ибрагимова д.5 кор.1,Москва,ул Ибрагимова д.5 кор.1,ул,Ибрагимова ,д.5 кор.1,7579257,муниципальный округ Соколиная гора,1973 +2281106,г Москва ул Ибрагимова д.5А,Москва,ул Ибрагимова д.5А,ул,Ибрагимова ,д.5А,7579258,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ул Кирпичная д.12,Москва,ул Кирпичная д.12,ул,Кирпичная ,д.12,7579274,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ул Кирпичная д.14,Москва,ул Кирпичная д.14,ул,Кирпичная ,д.14,7579275,муниципальный округ Соколиная гора,1974 +2281106,г Москва ул Кирпичная д.47,Москва,ул Кирпичная д.47,ул,Кирпичная ,д.47,7652879,муниципальный округ Соколиная гора,1964 +2281106,г Москва ул Кирпичная д.49,Москва,ул Кирпичная д.49,ул,Кирпичная ,д.49,7652884,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ул Кирпичная д.50,Москва,ул Кирпичная д.50,ул,Кирпичная ,д.50,7652890,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Кирпичная д.51,Москва,ул Кирпичная д.51,ул,Кирпичная ,д.51,7652897,муниципальный округ Соколиная гора,1965 +2281106,г Москва ул Кирпичная д.8,Москва,ул Кирпичная д.8,ул,Кирпичная ,д.8,7579272,муниципальный округ Соколиная гора,1971 +2281106,г Москва ул Лечебная д.1/36,Москва,ул Лечебная д.1/36,ул,Лечебная ,д.1/36,7652905,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Лечебная д.14,Москва,ул Лечебная д.14,ул,Лечебная ,д.14,7652933,муниципальный округ Соколиная гора,1962 +2281106,г Москва ул Лечебная д.16,Москва,ул Лечебная д.16,ул,Лечебная ,д.16,7652943,муниципальный округ Соколиная гора,1966 +2281106,г Москва ул Лечебная д.17,Москва,ул Лечебная д.17,ул,Лечебная ,д.17,7652949,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва ул Лечебная д.18,Москва,ул Лечебная д.18,ул,Лечебная ,д.18,7652975,муниципальный округ Соколиная гора,1964 +2281106,г Москва ул Лечебная д.19,Москва,ул Лечебная д.19,ул,Лечебная ,д.19,7653078,муниципальный округ Соколиная гора,1957 +2281106,г Москва ул Лечебная д.3,Москва,ул Лечебная д.3,ул,Лечебная ,д.3,7652913,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва ул Лечебная д.5,Москва,ул Лечебная д.5,ул,Лечебная ,д.5,7652919,муниципальный округ Соколиная гора,1957 +2281106,г Москва ул Лечебная д.7/23,Москва,ул Лечебная д.7/23,ул,Лечебная ,д.7/23,7652926,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва ул Мироновская д.10,Москва,ул Мироновская д.10,ул,Мироновская ,д.10,7653007,муниципальный округ Соколиная гора,1969 +2281106,г Москва ул Мироновская д.18,Москва,ул Мироновская д.18,ул,Мироновская ,д.18,7653019,муниципальный округ Соколиная гора,н.д. +2281106,г Москва ул Мироновская д.18,Москва,ул Мироновская д.18,ул,Мироновская ,д.18,7653018,муниципальный округ Соколиная гора,1998 +2281106,г Москва ул Мироновская д.24,Москва,ул Мироновская д.24,ул,Мироновская ,д.24,7653095,муниципальный округ Соколиная гора,1973 +2281106,г Москва ул Мироновская д.25,Москва,ул Мироновская д.25,ул,Мироновская ,д.25,8020513,муниципальный округ Соколиная гора,2010 +2281106,г Москва ул Мироновская д.26,Москва,ул Мироновская д.26,ул,Мироновская ,д.26,7653123,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ул Мироновская д.28,Москва,ул Мироновская д.28,ул,Мироновская ,д.28,7653126,муниципальный округ Соколиная гора,1964 +2281106,г Москва ул Мироновская д.40,Москва,ул Мироновская д.40,ул,Мироновская ,д.40,7653137,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Мироновская д.44,Москва,ул Мироновская д.44,ул,Мироновская ,д.44,7653158,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Мироновская д.44А,Москва,ул Мироновская д.44А,ул,Мироновская ,д.44А,7653160,муниципальный округ Соколиная гора,1956 +2281106,г Москва ул Мироновская д.46,Москва,ул Мироновская д.46,ул,Мироновская ,д.46,8302678,муниципальный округ Соколиная гора,2012 +2281106,г Москва ул Мироновская д.9,Москва,ул Мироновская д.9,ул,Мироновская ,д.9,7653002,муниципальный округ Соколиная гора,1955 +2281106,г Москва ул Мироновская д.9/28,Москва,ул Мироновская д.9/28,ул,Мироновская ,д.9/28,7653015,муниципальный округ Соколиная гора,1971 +2281106,г Москва ул Семеновская Б. д.21,Москва,ул Семеновская Б. д.21,ул,Семеновская Б. ,д.21,7579296,муниципальный округ Соколиная гора,1963 +2281106,г Москва ул Семеновская Б. д.27 кор.1,Москва,ул Семеновская Б. д.27 кор.1,ул,Семеновская Б. ,д.27 кор.1,7579297,муниципальный округ Соколиная гора,1968 +2281106,г Москва ул Семеновская Б. д.27 кор.2,Москва,ул Семеновская Б. д.27 кор.2,ул,Семеновская Б. ,д.27 кор.2,7579298,муниципальный округ Соколиная гора,1971 +2281106,г Москва ул Семеновская Б. д.29/2,Москва,ул Семеновская Б. д.29/2,ул,Семеновская Б. ,д.29/2,7579299,муниципальный округ Соколиная гора,1963 +2281106,г Москва ул Семеновская Б. д.31 кор.1,Москва,ул Семеновская Б. д.31 кор.1,ул,Семеновская Б. ,д.31 кор.1,7579300,муниципальный округ Соколиная гора,1931 +2281106,г Москва ул Семеновская Б. д.31 кор.2,Москва,ул Семеновская Б. д.31 кор.2,ул,Семеновская Б. ,д.31 кор.2,7579301,муниципальный округ Соколиная гора,1931 +2281106,г Москва ул Семеновский Вал д.10 кор.1,Москва,ул Семеновский Вал д.10 кор.1,ул,Семеновский Вал ,д.10 кор.1,7558816,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ул Семеновский Вал д.10 кор.2,Москва,ул Семеновский Вал д.10 кор.2,ул,Семеновский Вал ,д.10 кор.2,7558821,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ул Семеновский Вал д.10 кор.3,Москва,ул Семеновский Вал д.10 кор.3,ул,Семеновский Вал ,д.10 кор.3,7558827,муниципальный округ Соколиная гора,1962 +2281106,г Москва ул Семеновский Вал д.10 кор.4,Москва,ул Семеновский Вал д.10 кор.4,ул,Семеновский Вал ,д.10 кор.4,7558830,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Семеновский Вал д.10 кор.5,Москва,ул Семеновский Вал д.10 кор.5,ул,Семеновский Вал ,д.10 кор.5,7558834,муниципальный округ Соколиная гора,1946 +2281106,г Москва ул Семеновский Вал д.12,Москва,ул Семеновский Вал д.12,ул,Семеновский Вал ,д.12,7558837,муниципальный округ Соколиная гора,1964 +2281106,г Москва ул Семеновский Вал д.6,Москва,ул Семеновский Вал д.6,ул,Семеновский Вал ,д.6,7558814,муниципальный округ Соколиная гора,1971 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 10-я д.12,Москва,ул Соколиной Горы 10-я д.12,ул,Соколиной Горы 10-я ,д.12,7579354,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 10-я д.20,Москва,ул Соколиной Горы 10-я д.20,ул,Соколиной Горы 10-я ,д.20,7560148,муниципальный округ Соколиная гора,1971 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 10-я д.26А,Москва,ул Соколиной Горы 10-я д.26А,ул,Соколиной Горы 10-я ,д.26А,7579355,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 10-я д.28,Москва,ул Соколиной Горы 10-я д.28,ул,Соколиной Горы 10-я ,д.28,7560158,муниципальный округ Соколиная гора,1971 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 10-я д.6 кор.1,Москва,ул Соколиной Горы 10-я д.6 кор.1,ул,Соколиной Горы 10-я ,д.6 кор.1,7579350,муниципальный округ Соколиная гора,1994 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 10-я д.8 кор.2,Москва,ул Соколиной Горы 10-я д.8 кор.2,ул,Соколиной Горы 10-я ,д.8 кор.2,7579352,муниципальный округ Соколиная гора,1990 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 3-я д.1,Москва,ул Соколиной Горы 3-я д.1,ул,Соколиной Горы 3-я ,д.1,7557729,муниципальный округ Соколиная гора,1998 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 3-я д.12,Москва,ул Соколиной Горы 3-я д.12,ул,Соколиной Горы 3-я ,д.12,7557799,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 3-я д.12А,Москва,ул Соколиной Горы 3-я д.12А,ул,Соколиной Горы 3-я ,д.12А,7557843,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 3-я д.14,Москва,ул Соколиной Горы 3-я д.14,ул,Соколиной Горы 3-я ,д.14,7557919,муниципальный округ Соколиная гора,1962 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 3-я д.17,Москва,ул Соколиной Горы 3-я д.17,ул,Соколиной Горы 3-я ,д.17,7557932,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 3-я д.19,Москва,ул Соколиной Горы 3-я д.19,ул,Соколиной Горы 3-я ,д.19,7557948,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 3-я д.19А,Москва,ул Соколиной Горы 3-я д.19А,ул,Соколиной Горы 3-я ,д.19А,7557964,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 3-я д.19Б,Москва,ул Соколиной Горы 3-я д.19Б,ул,Соколиной Горы 3-я ,д.19Б,7557977,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 3-я д.21,Москва,ул Соколиной Горы 3-я д.21,ул,Соколиной Горы 3-я ,д.21,7557983,муниципальный округ Соколиная гора,1957 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.12,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.12,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.12,7558167,муниципальный округ Соколиная гора,1951 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.16 кор.1,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.16 кор.1,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.16 кор.1,7558181,муниципальный округ Соколиная гора,1955 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.16 кор.2,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.16 кор.2,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.16 кор.2,7558195,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.18 кор.1,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.18 кор.1,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.18 кор.1,7558219,муниципальный округ Соколиная гора,1995 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.18 кор.2,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.18 кор.2,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.18 кор.2,7558232,муниципальный округ Соколиная гора,1995 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.19,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.19,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.19,7579304,муниципальный округ Соколиная гора,1966 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.19 кор.1,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.19 кор.1,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.19 кор.1,7579305,муниципальный округ Соколиная гора,1974 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.19 кор.2,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.19 кор.2,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.19 кор.2,7579307,муниципальный округ Соколиная гора,1973 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.20 кор.1,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.20 кор.1,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.20 кор.1,7558249,муниципальный округ Соколиная гора,1965 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.20 кор.2,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.20 кор.2,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.20 кор.2,7558312,муниципальный округ Соколиная гора,1962 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.21 кор.1,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.21 кор.1,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.21 кор.1,7579308,муниципальный округ Соколиная гора,1954 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.21 кор.2,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.21 кор.2,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.21 кор.2,7579309,муниципальный округ Соколиная гора,1956 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.21 кор.3,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.21 кор.3,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.21 кор.3,7579310,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.21 кор.4,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.21 кор.4,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.21 кор.4,7579311,муниципальный округ Соколиная гора,1965 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.21 кор.5,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.21 кор.5,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.21 кор.5,7579312,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.23 кор.1,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.23 кор.1,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.23 кор.1,7579313,муниципальный округ Соколиная гора,1963 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.23 кор.2,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.23 кор.2,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.23 кор.2,7579314,муниципальный округ Соколиная гора,1962 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.23 кор.3,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.23 кор.3,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.23 кор.3,7579316,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.25 кор.1,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.25 кор.1,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.25 кор.1,7579317,муниципальный округ Соколиная гора,1967 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.25 кор.2,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.25 кор.2,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.25 кор.2,7579319,муниципальный округ Соколиная гора,1967 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.25 кор.3,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.25 кор.3,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.25 кор.3,7579320,муниципальный округ Соколиная гора,1974 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.25 кор.4,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.25 кор.4,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.25 кор.4,7579321,муниципальный округ Соколиная гора,1975 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.25 кор.5,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.25 кор.5,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.25 кор.5,7579322,муниципальный округ Соколиная гора,2002 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.27,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.27,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.27,7579323,муниципальный округ Соколиная гора,1982 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.27 кор.1,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.27 кор.1,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.27 кор.1,7579324,муниципальный округ Соколиная гора,1952 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.27 кор.2,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.27 кор.2,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.27 кор.2,7579325,муниципальный округ Соколиная гора,1953 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.27 кор.3,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.27 кор.3,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.27 кор.3,7579326,муниципальный округ Соколиная гора,1957 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.4,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.4,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.4,7558126,муниципальный округ Соколиная гора,1957 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.6 кор.1,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.6 кор.1,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.6 кор.1,7558143,муниципальный округ Соколиная гора,1981 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.6 кор.2,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.6 кор.2,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.6 кор.2,7558151,муниципальный округ Соколиная гора,1981 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 8-я д.13,Москва,ул Соколиной Горы 8-я д.13,ул,Соколиной Горы 8-я ,д.13,7579334,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 8-я д.18 кор.1,Москва,ул Соколиной Горы 8-я д.18 кор.1,ул,Соколиной Горы 8-я ,д.18 кор.1,7579335,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 8-я д.18 кор.2,Москва,ул Соколиной Горы 8-я д.18 кор.2,ул,Соколиной Горы 8-я ,д.18 кор.2,7579336,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 8-я д.20,Москва,ул Соколиной Горы 8-я д.20,ул,Соколиной Горы 8-я ,д.20,7579337,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 8-я д.20 кор.1,Москва,ул Соколиной Горы 8-я д.20 кор.1,ул,Соколиной Горы 8-я ,д.20 кор.1,7579338,муниципальный округ Соколиная гора,2002 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 8-я д.24 кор.1,Москва,ул Соколиной Горы 8-я д.24 кор.1,ул,Соколиной Горы 8-я ,д.24 кор.1,7579339,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 8-я д.24 кор.2,Москва,ул Соколиной Горы 8-я д.24 кор.2,ул,Соколиной Горы 8-я ,д.24 кор.2,7579341,муниципальный округ Соколиная гора,1956 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 8-я д.3,Москва,ул Соколиной Горы 8-я д.3,ул,Соколиной Горы 8-я ,д.3,7579328,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 8-я д.4,Москва,ул Соколиной Горы 8-я д.4,ул,Соколиной Горы 8-я ,д.4,7579329,муниципальный округ Соколиная гора,1968 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 8-я д.4 кор.1,Москва,ул Соколиной Горы 8-я д.4 кор.1,ул,Соколиной Горы 8-я ,д.4 кор.1,7579330,муниципальный округ Соколиная гора,1973 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 8-я д.6,Москва,ул Соколиной Горы 8-я д.6,ул,Соколиной Горы 8-я ,д.6,7579331,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 8-я д.8,Москва,ул Соколиной Горы 8-я д.8,ул,Соколиной Горы 8-я ,д.8,7579332,муниципальный округ Соколиная гора,1969 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 8-я д.8 кор.1,Москва,ул Соколиной Горы 8-я д.8 кор.1,ул,Соколиной Горы 8-я ,д.8 кор.1,7579333,муниципальный округ Соколиная гора,1969 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 8-я д.8 кор.2,Москва,ул Соколиной Горы 8-я д.8 кор.2,ул,Соколиной Горы 8-я ,д.8 кор.2,7579035,муниципальный округ Соколиная гора,2007 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 9-я д.1,Москва,ул Соколиной Горы 9-я д.1,ул,Соколиной Горы 9-я ,д.1,7579343,муниципальный округ Соколиная гора,1964 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 9-я д.13,Москва,ул Соколиной Горы 9-я д.13,ул,Соколиной Горы 9-я ,д.13,7579345,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 9-я д.15,Москва,ул Соколиной Горы 9-я д.15,ул,Соколиной Горы 9-я ,д.15,7579346,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 9-я д.17,Москва,ул Соколиной Горы 9-я д.17,ул,Соколиной Горы 9-я ,д.17,7579347,муниципальный округ Соколиная гора,1970 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 9-я д.19,Москва,ул Соколиной Горы 9-я д.19,ул,Соколиной Горы 9-я ,д.19,7579348,муниципальный округ Соколиная гора,1971 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 9-я д.21,Москва,ул Соколиной Горы 9-я д.21,ул,Соколиной Горы 9-я ,д.21,7579349,муниципальный округ Соколиная гора,1970 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 9-я д.3,Москва,ул Соколиной Горы 9-я д.3,ул,Соколиной Горы 9-я ,д.3,7579344,муниципальный округ Соколиная гора,1967 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 9-я д.9,Москва,ул Соколиной Горы 9-я д.9,ул,Соколиной Горы 9-я ,д.9,7579357,муниципальный округ Соколиная гора,1932 +2281106,г Москва ул Ткацкая д.28/14,Москва,ул Ткацкая д.28/14,ул,Ткацкая ,д.28/14,7654255,муниципальный округ Соколиная гора,1970 +2281106,г Москва ул Ткацкая д.32,Москва,ул Ткацкая д.32,ул,Ткацкая ,д.32,7654263,муниципальный округ Соколиная гора,1962 +2281106,г Москва ул Ткацкая д.33,Москва,ул Ткацкая д.33,ул,Ткацкая ,д.33,7654268,муниципальный округ Соколиная гора,1954 +2281106,г Москва ул Ткацкая д.34/5,Москва,ул Ткацкая д.34/5,ул,Ткацкая ,д.34/5,7654273,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ул Ткацкая д.37,Москва,ул Ткацкая д.37,ул,Ткацкая ,д.37,7654283,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Ткацкая д.43,Москва,ул Ткацкая д.43,ул,Ткацкая ,д.43,7654288,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ул Ткацкая д.44,Москва,ул Ткацкая д.44,ул,Ткацкая ,д.44,7654294,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва ул Ткацкая д.45,Москва,ул Ткацкая д.45,ул,Ткацкая ,д.45,7654299,муниципальный округ Соколиная гора,1962 +2281106,г Москва ул Ткацкая д.48,Москва,ул Ткацкая д.48,ул,Ткацкая ,д.48,7654304,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Ткацкая д.49,Москва,ул Ткацкая д.49,ул,Ткацкая ,д.49,7654308,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Уткина д.37,Москва,ул Уткина д.37,ул,Уткина ,д.37,7558840,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Уткина д.38,Москва,ул Уткина д.38,ул,Уткина ,д.38,7558841,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Уткина д.39,Москва,ул Уткина д.39,ул,Уткина ,д.39,7558843,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Уткина д.39А,Москва,ул Уткина д.39А,ул,Уткина ,д.39А,7558847,муниципальный округ Соколиная гора,1962 +2281106,г Москва ул Уткина д.41А,Москва,ул Уткина д.41А,ул,Уткина ,д.41А,7558850,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Уткина д.41Б,Москва,ул Уткина д.41Б,ул,Уткина ,д.41Б,7558853,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва ул Уткина д.44,Москва,ул Уткина д.44,ул,Уткина ,д.44,7558859,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Уткина д.44А,Москва,ул Уткина д.44А,ул,Уткина ,д.44А,7558864,муниципальный округ Соколиная гора,1956 +2281106,г Москва ул Уткина д.45,Москва,ул Уткина д.45,ул,Уткина ,д.45,7558867,муниципальный округ Соколиная гора,1966 +2281106,г Москва ул Уткина д.45А,Москва,ул Уткина д.45А,ул,Уткина ,д.45А,7558871,муниципальный округ Соколиная гора,1972 +2281106,г Москва ул Фортунатовская д.10,Москва,ул Фортунатовская д.10,ул,Фортунатовская ,д.10,8020509,муниципальный округ Соколиная гора,2010 +2281106,г Москва ул Фортунатовская д.11,Москва,ул Фортунатовская д.11,ул,Фортунатовская ,д.11,7654319,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Фортунатовская д.12,Москва,ул Фортунатовская д.12,ул,Фортунатовская ,д.12,7654321,муниципальный округ Соколиная гора,1963 +2281106,г Москва ул Фортунатовская д.15,Москва,ул Фортунатовская д.15,ул,Фортунатовская ,д.15,7654329,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ул Фортунатовская д.16,Москва,ул Фортунатовская д.16,ул,Фортунатовская ,д.16,7654330,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Фортунатовская д.17,Москва,ул Фортунатовская д.17,ул,Фортунатовская ,д.17,7654332,муниципальный округ Соколиная гора,1973 +2281106,г Москва ул Фортунатовская д.18,Москва,ул Фортунатовская д.18,ул,Фортунатовская ,д.18,7654340,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Фортунатовская д.19,Москва,ул Фортунатовская д.19,ул,Фортунатовская ,д.19,7654342,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Фортунатовская д.25,Москва,ул Фортунатовская д.25,ул,Фортунатовская ,д.25,7654344,муниципальный округ Соколиная гора,1967 +2281106,г Москва ул Фортунатовская д.26,Москва,ул Фортунатовская д.26,ул,Фортунатовская ,д.26,7654346,муниципальный округ Соколиная гора,1956 +2281106,г Москва ул Фортунатовская д.27А,Москва,ул Фортунатовская д.27А,ул,Фортунатовская ,д.27А,7654347,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва ул Фортунатовская д.31/35,Москва,ул Фортунатовская д.31/35,ул,Фортунатовская ,д.31/35,7654350,муниципальный округ Соколиная гора,1957 +2281106,г Москва ул Фортунатовская д.31А,Москва,ул Фортунатовская д.31А,ул,Фортунатовская ,д.31А,7654348,муниципальный округ Соколиная гора,1962 +2281106,г Москва ул Фортунатовская д.33/44,Москва,ул Фортунатовская д.33/44,ул,Фортунатовская ,д.33/44,7654352,муниципальный округ Соколиная гора,1956 +2281106,г Москва ул Фортунатовская д.8,Москва,ул Фортунатовская д.8,ул,Фортунатовская ,д.8,7654311,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Фортунатовская д.9,Москва,ул Фортунатовская д.9,ул,Фортунатовская ,д.9,7654318,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ул Щербаковская д.11,Москва,ул Щербаковская д.11,ул,Щербаковская ,д.11,7579362,муниципальный округ Соколиная гора,1966 +2281106,г Москва ул Щербаковская д.16,Москва,ул Щербаковская д.16,ул,Щербаковская ,д.16,7579364,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Щербаковская д.20,Москва,ул Щербаковская д.20,ул,Щербаковская ,д.20,7579365,муниципальный округ Соколиная гора,1957 +2281106,г Москва ул Щербаковская д.26,Москва,ул Щербаковская д.26,ул,Щербаковская ,д.26,7579366,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Щербаковская д.32/7,Москва,ул Щербаковская д.32/7,ул,Щербаковская ,д.32/7,7579367,муниципальный округ Соколиная гора,1965 +2281106,г Москва ул Щербаковская д.35,Москва,ул Щербаковская д.35,ул,Щербаковская ,д.35,7579370,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Щербаковская д.40,Москва,ул Щербаковская д.40,ул,Щербаковская ,д.40,7654361,муниципальный округ Соколиная гора,1955 +2281106,г Москва ул Щербаковская д.44А,Москва,ул Щербаковская д.44А,ул,Щербаковская ,д.44А,7579371,муниципальный округ Соколиная гора,1956 +2281106,г Москва ул Щербаковская д.46,Москва,ул Щербаковская д.46,ул,Щербаковская ,д.46,7654363,муниципальный округ Соколиная гора,1970 +2281106,г Москва ул Щербаковская д.48,Москва,ул Щербаковская д.48,ул,Щербаковская ,д.48,7654367,муниципальный округ Соколиная гора,1969 +2281106,г Москва ул Щербаковская д.5,Москва,ул Щербаковская д.5,ул,Щербаковская ,д.5,7570093,муниципальный округ Соколиная гора,1967 +2281106,г Москва ул Щербаковская д.50,Москва,ул Щербаковская д.50,ул,Щербаковская ,д.50,7558098,муниципальный округ Соколиная гора,1955 +2281106,г Москва ул Щербаковская д.54,Москва,ул Щербаковская д.54,ул,Щербаковская ,д.54,7654368,муниципальный округ Соколиная гора,1953 +2281106,г Москва ул Щербаковская д.55,Москва,ул Щербаковская д.55,ул,Щербаковская ,д.55,7654370,муниципальный округ Соколиная гора,1998 +2281106,г Москва ул Щербаковская д.57/20,Москва,ул Щербаковская д.57/20,ул,Щербаковская ,д.57/20,7654373,муниципальный округ Соколиная гора,1955 +2281106,г Москва ул Щербаковская д.58,Москва,ул Щербаковская д.58,ул,Щербаковская ,д.58,7654374,муниципальный округ Соколиная гора,1939 +2281106,г Москва ул Щербаковская д.58А,Москва,ул Щербаковская д.58А,ул,Щербаковская ,д.58А,7654376,муниципальный округ Соколиная гора,1955 +2281106,г Москва ул Щербаковская д.7,Москва,ул Щербаковская д.7,ул,Щербаковская ,д.7,7579358,муниципальный округ Соколиная гора,1967 +2281106,г Москва ул Щербаковская д.8,Москва,ул Щербаковская д.8,ул,Щербаковская ,д.8,7579360,муниципальный округ Соколиная гора,1966 +2281106,г Москва ул Щербаковская д.9,Москва,ул Щербаковская д.9,ул,Щербаковская ,д.9,7579361,муниципальный округ Соколиная гора,1970 +2281106,г Москва ш Измайловское д.11,Москва,ш Измайловское д.11,ш,Измайловское ,д.11,7579260,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ш Измайловское д.13,Москва,ш Измайловское д.13,ш,Измайловское ,д.13,7579261,муниципальный округ Соколиная гора,1965 +2281106,г Москва ш Измайловское д.15,Москва,ш Измайловское д.15,ш,Измайловское ,д.15,7579262,муниципальный округ Соколиная гора,1962 +2281106,г Москва ш Измайловское д.15 кор.1,Москва,ш Измайловское д.15 кор.1,ш,Измайловское ,д.15 кор.1,7579263,муниципальный округ Соколиная гора,1964 +2281106,г Москва ш Измайловское д.15 кор.2,Москва,ш Измайловское д.15 кор.2,ш,Измайловское ,д.15 кор.2,7579264,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ш Измайловское д.17,Москва,ш Измайловское д.17,ш,Измайловское ,д.17,7579265,муниципальный округ Соколиная гора,1970 +2281106,г Москва ш Измайловское д.19,Москва,ш Измайловское д.19,ш,Измайловское ,д.19,7579266,муниципальный округ Соколиная гора,1970 +2281106,г Москва ш Измайловское д.22,Москва,ш Измайловское д.22,ш,Измайловское ,д.22,7579267,муниципальный округ Соколиная гора,1972 +2281106,г Москва ш Измайловское д.24 кор.1,Москва,ш Измайловское д.24 кор.1,ш,Измайловское ,д.24 кор.1,7620648,муниципальный округ Соколиная гора,1995 +2281106,г Москва ш Измайловское д.24 кор.2,Москва,ш Измайловское д.24 кор.2,ш,Измайловское ,д.24 кор.2,7620791,муниципальный округ Соколиная гора,1995 +2281106,г Москва ш Измайловское д.24 кор.3,Москва,ш Измайловское д.24 кор.3,ш,Измайловское ,д.24 кор.3,7579268,муниципальный округ Соколиная гора,1995 +2281106,г Москва ш Измайловское д.25,Москва,ш Измайловское д.25,ш,Измайловское ,д.25,7579269,муниципальный округ Соколиная гора,1970 +2281106,г Москва ш Измайловское д.27,Москва,ш Измайловское д.27,ш,Измайловское ,д.27,7579270,муниципальный округ Соколиная гора,1970 +2281106,г Москва ш Измайловское д.29,Москва,ш Измайловское д.29,ш,Измайловское ,д.29,7579271,муниципальный округ Соколиная гора,1965 +2281106,г Москва ш Измайловское д.33,Москва,ш Измайловское д.33,ш,Измайловское ,д.33,7652781,муниципальный округ Соколиная гора,1970 +2281106,г Москва ш Измайловское д.45,Москва,ш Измайловское д.45,ш,Измайловское ,д.45,7652798,муниципальный округ Соколиная гора,1969 +2281106,г Москва ш Измайловское д.47,Москва,ш Измайловское д.47,ш,Измайловское ,д.47,7652804,муниципальный округ Соколиная гора,1977 +2281106,г Москва ш Измайловское д.55,Москва,ш Измайловское д.55,ш,Измайловское ,д.55,7652811,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ш Измайловское д.57,Москва,ш Измайловское д.57,ш,Измайловское ,д.57,7652822,муниципальный округ Соколиная гора,1957 +2281106,г Москва ш Измайловское д.6,Москва,ш Измайловское д.6,ш,Измайловское ,д.6,7579259,муниципальный округ Соколиная гора,1980 +2281106,г Москва ш Измайловское д.62,Москва,ш Измайловское д.62,ш,Измайловское ,д.62,7652849,муниципальный округ Соколиная гора,1962 +2281106,г Москва ш Энтузиастов д.23А,Москва,ш Энтузиастов д.23А,ш,Энтузиастов ,д.23А,7558052,муниципальный округ Соколиная гора,1929 +2281107,г Москва пер Колодезный д.2 кор.1,Москва,пер Колодезный д.2 кор.1,пер,Колодезный ,д.2 кор.1,7630481,муниципальный округ Сокольники,1930 +2281107,г Москва пер Колодезный д.2 кор.2,Москва,пер Колодезный д.2 кор.2,пер,Колодезный ,д.2 кор.2,7630490,муниципальный округ Сокольники,1930 +2281107,г Москва пер Матросский Б. д.1,Москва,пер Матросский Б. д.1,пер,Матросский Б. ,д.1,7636940,муниципальный округ Сокольники,1958 +2281107,г Москва пер Песочный д.2,Москва,пер Песочный д.2,пер,Песочный ,д.2,7631442,муниципальный округ Сокольники,1982 +2281107,г Москва пер Песочный д.3,Москва,пер Песочный д.3,пер,Песочный ,д.3,7644127,муниципальный округ Сокольники,1953 +2281107,"г Москва пер Полевой 2-й д.2 кор.1,2",Москва,"пер Полевой 2-й д.2 кор.1,2",пер,Полевой 2-й ,"д.2 кор.1,2",7644117,муниципальный округ Сокольники,1979 +2281107,г Москва пер Полевой 2-й д.4,Москва,пер Полевой 2-й д.4,пер,Полевой 2-й ,д.4,7714250,муниципальный округ Сокольники,1980 +2281107,г Москва пер Старослободский д.2,Москва,пер Старослободский д.2,пер,Старослободский ,д.2,7631846,муниципальный округ Сокольники,1959 +2281107,г Москва пер Старослободский д.2 кор.А,Москва,пер Старослободский д.2 кор.А,пер,Старослободский ,д.2 кор.А,7631857,муниципальный округ Сокольники,1982 +2281107,г Москва пер Старослободский д.4,Москва,пер Старослободский д.4,пер,Старослободский ,д.4,7631868,муниципальный округ Сокольники,1959 +2281107,г Москва пер Старослободский д.4 кор.А,Москва,пер Старослободский д.4 кор.А,пер,Старослободский ,д.4 кор.А,7631881,муниципальный округ Сокольники,1976 +2281107,г Москва пер Старослободский д.6,Москва,пер Старослободский д.6,пер,Старослободский ,д.6,7631890,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва пл Сокольническая д.4,Москва,пл Сокольническая д.4,пл,Сокольническая ,д.4,7631668,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва пл Сокольническая д.9,Москва,пл Сокольническая д.9,пл,Сокольническая ,д.9,7631677,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва проезд Попов д.1 кор.1,Москва,проезд Попов д.1 кор.1,проезд,Попов ,д.1 кор.1,8060341,муниципальный округ Сокольники,2006 +2281107,г Москва проезд Попов д.1 кор.2,Москва,проезд Попов д.1 кор.2,проезд,Попов ,д.1 кор.2,8060350,муниципальный округ Сокольники,2006 +2281107,г Москва проезд Попов д.4,Москва,проезд Попов д.4,проезд,Попов ,д.4,7666741,муниципальный округ Сокольники,2009 +2281107,г Москва просек Поперечный д.17,Москва,просек Поперечный д.17,просек,Поперечный ,д.17,8033915,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Бабаевская д.1/8 строение 1,Москва,ул Бабаевская д.1/8 строение 1,ул,Бабаевская ,д.1/8 строение 1,7595850,муниципальный округ Сокольники,1895 +2281107,г Москва ул Бабаевская д.1/8 строение 1,Москва,ул Бабаевская д.1/8 строение 1,ул,Бабаевская ,д.1/8 строение 1,7595851,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Бабаевская д.1/8 строение 3,Москва,ул Бабаевская д.1/8 строение 3,ул,Бабаевская ,д.1/8 строение 3,7623953,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Барболина д.4,Москва,ул Барболина д.4,ул,Барболина ,д.4,7636680,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Барболина д.6,Москва,ул Барболина д.6,ул,Барболина ,д.6,7636855,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Барболина д.8,Москва,ул Барболина д.8,ул,Барболина ,д.8,7636959,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Боевская 1-я д.1 кор.1,Москва,ул Боевская 1-я д.1 кор.1,ул,Боевская 1-я ,д.1 кор.1,7623986,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Боевская 1-я д.1 кор.2,Москва,ул Боевская 1-я д.1 кор.2,ул,Боевская 1-я ,д.1 кор.2,7624085,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Боевская 1-я д.1/8 строение 1,Москва,ул Боевская 1-я д.1/8 строение 1,ул,Боевская 1-я ,д.1/8 строение 1,7624960,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Боевская 1-я д.2/12 строение 3,Москва,ул Боевская 1-я д.2/12 строение 3,ул,Боевская 1-я ,д.2/12 строение 3,7624104,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Боевская 1-я д.2/12 строение 4,Москва,ул Боевская 1-я д.2/12 строение 4,ул,Боевская 1-я ,д.2/12 строение 4,7624125,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Боевская 2-я д.6,Москва,ул Боевская 2-я д.6,ул,Боевская 2-я ,д.6,7625486,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Гастелло д.10,Москва,ул Гастелло д.10,ул,Гастелло ,д.10,7645012,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Гастелло д.12,Москва,ул Гастелло д.12,ул,Гастелло ,д.12,7637009,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Гастелло д.14,Москва,ул Гастелло д.14,ул,Гастелло ,д.14,7637036,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Гастелло д.37,Москва,ул Гастелло д.37,ул,Гастелло ,д.37,7625670,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Гастелло д.39,Москва,ул Гастелло д.39,ул,Гастелло ,д.39,7625689,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Гастелло д.4,Москва,ул Гастелло д.4,ул,Гастелло ,д.4,7625502,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Гастелло д.41,Москва,ул Гастелло д.41,ул,Гастелло ,д.41,7637059,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Гастелло д.6,Москва,ул Гастелло д.6,ул,Гастелло ,д.6,7625517,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Гастелло д.8,Москва,ул Гастелло д.8,ул,Гастелло ,д.8,7636985,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Егерская д.1,Москва,ул Егерская д.1,ул,Егерская ,д.1,7636871,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Егерская д.10,Москва,ул Егерская д.10,ул,Егерская ,д.10,7629796,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Егерская д.12,Москва,ул Егерская д.12,ул,Егерская ,д.12,7637084,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Егерская д.3,Москва,ул Егерская д.3,ул,Егерская ,д.3,7636898,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Егерская д.5 кор.1,Москва,ул Егерская д.5 кор.1,ул,Егерская ,д.5 кор.1,7627335,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Егерская д.5 кор.2,Москва,ул Егерская д.5 кор.2,ул,Егерская ,д.5 кор.2,7629737,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Жебрунова д.1,Москва,ул Жебрунова д.1,ул,Жебрунова ,д.1,7630094,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Жебрунова д.2,Москва,ул Жебрунова д.2,ул,Жебрунова ,д.2,7630106,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Жебрунова д.4,Москва,ул Жебрунова д.4,ул,Жебрунова ,д.4,7630123,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Жебрунова д.5,Москва,ул Жебрунова д.5,ул,Жебрунова ,д.5,7637126,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Колодезная д.5,Москва,ул Колодезная д.5,ул,Колодезная ,д.5,7630172,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Колодезная д.7 кор.1,Москва,ул Колодезная д.7 кор.1,ул,Колодезная ,д.7 кор.1,7630192,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Колодезная д.7 кор.2,Москва,ул Колодезная д.7 кор.2,ул,Колодезная ,д.7 кор.2,7630201,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Колодезная д.7 кор.3,Москва,ул Колодезная д.7 кор.3,ул,Колодезная ,д.7 кор.3,7630315,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Колодезная д.7 кор.4,Москва,ул Колодезная д.7 кор.4,ул,Колодезная ,д.7 кор.4,7630342,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Колодезная д.7 кор.5,Москва,ул Колодезная д.7 кор.5,ул,Колодезная ,д.7 кор.5,7637168,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Колодезная д.7 кор.6,Москва,ул Колодезная д.7 кор.6,ул,Колодезная ,д.7 кор.6,7630418,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Колодезная д.7 кор.7,Москва,ул Колодезная д.7 кор.7,ул,Колодезная ,д.7 кор.7,7630435,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Колодезная д.7 кор.8,Москва,ул Колодезная д.7 кор.8,ул,Колодезная ,д.7 кор.8,7630464,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Короленко д.1 кор.1,Москва,ул Короленко д.1 кор.1,ул,Короленко ,д.1 кор.1,7630500,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Короленко д.1 кор.10,Москва,ул Короленко д.1 кор.10,ул,Короленко ,д.1 кор.10,7630602,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Короленко д.1 кор.11,Москва,ул Короленко д.1 кор.11,ул,Короленко ,д.1 кор.11,7630617,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Короленко д.1 кор.12,Москва,ул Короленко д.1 кор.12,ул,Короленко ,д.1 кор.12,7630628,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Короленко д.1 кор.2,Москва,ул Короленко д.1 кор.2,ул,Короленко ,д.1 кор.2,7630542,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Короленко д.1 кор.5,Москва,ул Короленко д.1 кор.5,ул,Короленко ,д.1 кор.5,7630554,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Короленко д.1 кор.6,Москва,ул Короленко д.1 кор.6,ул,Короленко ,д.1 кор.6,7630564,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Короленко д.1 кор.7,Москва,ул Короленко д.1 кор.7,ул,Короленко ,д.1 кор.7,7630572,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Короленко д.1 кор.8,Москва,ул Короленко д.1 кор.8,ул,Короленко ,д.1 кор.8,7630586,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Короленко д.1 кор.9,Москва,ул Короленко д.1 кор.9,ул,Короленко ,д.1 кор.9,7630596,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Короленко д.10,Москва,ул Короленко д.10,ул,Короленко ,д.10,7630865,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Короленко д.2 кор.1,Москва,ул Короленко д.2 кор.1,ул,Короленко ,д.2 кор.1,7630717,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Короленко д.2/23 кор.4,Москва,ул Короленко д.2/23 кор.4,ул,Короленко ,д.2/23 кор.4,7630734,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Короленко д.2/23 кор.5,Москва,ул Короленко д.2/23 кор.5,ул,Короленко ,д.2/23 кор.5,7630747,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Короленко д.2/23 кор.6,Москва,ул Короленко д.2/23 кор.6,ул,Короленко ,д.2/23 кор.6,7644044,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Короленко д.4/14,Москва,ул Короленко д.4/14,ул,Короленко ,д.4/14,7630756,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Короленко д.5,Москва,ул Короленко д.5,ул,Короленко ,д.5,7630784,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Короленко д.6 кор.А,Москва,ул Короленко д.6 кор.А,ул,Короленко ,д.6 кор.А,7630799,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Короленко д.6 кор.Б,Москва,ул Короленко д.6 кор.Б,ул,Короленко ,д.6 кор.Б,7630809,муниципальный округ Сокольники,1917 +2281107,г Москва ул Короленко д.7 кор.1,Москва,ул Короленко д.7 кор.1,ул,Короленко ,д.7 кор.1,7630817,муниципальный округ Сокольники,1926 +2281107,г Москва ул Короленко д.7 кор.2,Москва,ул Короленко д.7 кор.2,ул,Короленко ,д.7 кор.2,7630827,муниципальный округ Сокольники,1926 +2281107,г Москва ул Короленко д.7 кор.3,Москва,ул Короленко д.7 кор.3,ул,Короленко ,д.7 кор.3,7630832,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Короленко д.9 кор.1,Москва,ул Короленко д.9 кор.1,ул,Короленко ,д.9 кор.1,7630843,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Короленко д.9 кор.2,Москва,ул Короленко д.9 кор.2,ул,Короленко ,д.9 кор.2,7630853,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Лобачика д.23 кор.1,Москва,ул Лобачика д.23 кор.1,ул,Лобачика ,д.23 кор.1,7630871,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Лобачика д.23 кор.2,Москва,ул Лобачика д.23 кор.2,ул,Лобачика ,д.23 кор.2,7630879,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Маленковская д.10,Москва,ул Маленковская д.10,ул,Маленковская ,д.10,7630903,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Маленковская д.12,Москва,ул Маленковская д.12,ул,Маленковская ,д.12,7630910,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Маленковская д.13/12,Москва,ул Маленковская д.13/12,ул,Маленковская ,д.13/12,7630923,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Маленковская д.14 кор.2,Москва,ул Маленковская д.14 кор.2,ул,Маленковская ,д.14 кор.2,7644054,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Маленковская д.16,Москва,ул Маленковская д.16,ул,Маленковская ,д.16,7630929,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Маленковская д.28,Москва,ул Маленковская д.28,ул,Маленковская ,д.28,7644067,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Маленковская д.3,Москва,ул Маленковская д.3,ул,Маленковская ,д.3,8280705,муниципальный округ Сокольники,1997 +2281107,г Москва ул Маленковская д.7,Москва,ул Маленковская д.7,ул,Маленковская ,д.7,7630885,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Маленковская д.9/11,Москва,ул Маленковская д.9/11,ул,Маленковская ,д.9/11,7630893,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Матросская Тишина д.16,Москва,ул Матросская Тишина д.16,ул,Матросская Тишина ,д.16,7630949,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Матросская Тишина д.16 кор.А,Москва,ул Матросская Тишина д.16 кор.А,ул,Матросская Тишина ,д.16 кор.А,7630943,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Матросская Тишина д.19 кор.2,Москва,ул Матросская Тишина д.19 кор.2,ул,Матросская Тишина ,д.19 кор.2,7631030,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Матросская Тишина д.19 кор.3,Москва,ул Матросская Тишина д.19 кор.3,ул,Матросская Тишина ,д.19 кор.3,7631033,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Матросская Тишина д.23/7 кор.1,Москва,ул Матросская Тишина д.23/7 кор.1,ул,Матросская Тишина ,д.23/7 кор.1,7631040,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Олений Вал д.23 кор.2,Москва,ул Олений Вал д.23 кор.2,ул,Олений Вал ,д.23 кор.2,7631052,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Олений Вал д.24 кор.1,Москва,ул Олений Вал д.24 кор.1,ул,Олений Вал ,д.24 кор.1,7631047,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Олений Вал д.24 кор.2,Москва,ул Олений Вал д.24 кор.2,ул,Олений Вал ,д.24 кор.2,7631061,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Олений Вал д.24 кор.3,Москва,ул Олений Вал д.24 кор.3,ул,Олений Вал ,д.24 кор.3,7631073,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Остроумовская Б. д.11 кор.1,Москва,ул Остроумовская Б. д.11 кор.1,ул,Остроумовская Б. ,д.11 кор.1,7644075,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Остроумовская Б. д.11 кор.2,Москва,ул Остроумовская Б. д.11 кор.2,ул,Остроумовская Б. ,д.11 кор.2,7631085,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Остроумовская Б. д.11 кор.3,Москва,ул Остроумовская Б. д.11 кор.3,ул,Остроумовская Б. ,д.11 кор.3,7631091,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Остроумовская Б. д.15,Москва,ул Остроумовская Б. д.15,ул,Остроумовская Б. ,д.15,7631098,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Остроумовская Б. д.17,Москва,ул Остроумовская Б. д.17,ул,Остроумовская Б. ,д.17,7631102,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Остроумовская Б. д.21,Москва,ул Остроумовская Б. д.21,ул,Остроумовская Б. ,д.21,7631111,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Остроумовская Б. д.23/2,Москва,ул Остроумовская Б. д.23/2,ул,Остроумовская Б. ,д.23/2,7631169,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Остроумовская М. д.1,Москва,ул Остроумовская М. д.1,ул,Остроумовская М. ,д.1,7631176,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Остроумовская М. д.1 кор.А,Москва,ул Остроумовская М. д.1 кор.А,ул,Остроумовская М. ,д.1 кор.А,7631180,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Остроумовская М. д.1 кор.Б,Москва,ул Остроумовская М. д.1 кор.Б,ул,Остроумовская М. ,д.1 кор.Б,7631365,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Остроумовская М. д.1/10,Москва,ул Остроумовская М. д.1/10,ул,Остроумовская М. ,д.1/10,7631376,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Остроумовская М. д.1/3,Москва,ул Остроумовская М. д.1/3,ул,Остроумовская М. ,д.1/3,7644088,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Остроумовская М. д.1Г,Москва,ул Остроумовская М. д.1Г,ул,Остроумовская М. ,д.1Г,7644079,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Охотничья д.10/12 кор.1,Москва,ул Охотничья д.10/12 кор.1,ул,Охотничья ,д.10/12 кор.1,7631402,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Охотничья д.10/12 кор.2,Москва,ул Охотничья д.10/12 кор.2,ул,Охотничья ,д.10/12 кор.2,7644092,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Охотничья д.10/12 кор.3,Москва,ул Охотничья д.10/12 кор.3,ул,Охотничья ,д.10/12 кор.3,7631408,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Охотничья д.10/12 кор.4,Москва,ул Охотничья д.10/12 кор.4,ул,Охотничья ,д.10/12 кор.4,7644099,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Охотничья д.10/12 кор.5,Москва,ул Охотничья д.10/12 кор.5,ул,Охотничья ,д.10/12 кор.5,7631415,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Охотничья д.10/12 кор.6,Москва,ул Охотничья д.10/12 кор.6,ул,Охотничья ,д.10/12 кор.6,7631433,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Охотничья д.3,Москва,ул Охотничья д.3,ул,Охотничья ,д.3,7631386,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Охотничья д.6,Москва,ул Охотничья д.6,ул,Охотничья ,д.6,7631394,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Русаковская д.18/20,Москва,ул Русаковская д.18/20,ул,Русаковская ,д.18/20,7631465,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Русаковская д.22,Москва,ул Русаковская д.22,ул,Русаковская ,д.22,7631473,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Русаковская д.28,Москва,ул Русаковская д.28,ул,Русаковская ,д.28,7644133,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Русаковская д.29,Москва,ул Русаковская д.29,ул,Русаковская ,д.29,7631495,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Русаковская д.31,Москва,ул Русаковская д.31,ул,Русаковская ,д.31,7550765,муниципальный округ Сокольники,2009 +2281107,г Москва ул Рыбинская 2-я д.12,Москва,ул Рыбинская 2-я д.12,ул,Рыбинская 2-я ,д.12,7631512,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Рыбинская 3-я д.1,Москва,ул Рыбинская 3-я д.1,ул,Рыбинская 3-я ,д.1,7631520,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Рыбинская 3-я д.12,Москва,ул Рыбинская 3-я д.12,ул,Рыбинская 3-я ,д.12,7631531,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Рыбинская 3-я д.19,Москва,ул Рыбинская 3-я д.19,ул,Рыбинская 3-я ,д.19,7631541,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Рыбинская 3-я д.21 кор.1,Москва,ул Рыбинская 3-я д.21 кор.1,ул,Рыбинская 3-я ,д.21 кор.1,7644139,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Рыбинская 3-я д.21 кор.3,Москва,ул Рыбинская 3-я д.21 кор.3,ул,Рыбинская 3-я ,д.21 кор.3,7631618,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Рыбинская 3-я д.26 строение 1,Москва,ул Рыбинская 3-я д.26 строение 1,ул,Рыбинская 3-я ,д.26 строение 1,7644150,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Рыбинская 3-я д.26 строение 2,Москва,ул Рыбинская 3-я д.26 строение 2,ул,Рыбинская 3-я ,д.26 строение 2,7644163,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Рыбинская 3-я д.28,Москва,ул Рыбинская 3-я д.28,ул,Рыбинская 3-я ,д.28,7631625,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Рыбинская 3-я д.30,Москва,ул Рыбинская 3-я д.30,ул,Рыбинская 3-я ,д.30,7644290,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольническая 2-я д.1,Москва,ул Сокольническая 2-я д.1,ул,Сокольническая 2-я ,д.1,7644304,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольническая 2-я д.2,Москва,ул Сокольническая 2-я д.2,ул,Сокольническая 2-я ,д.2,7644316,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольническая 2-я д.4,Москва,ул Сокольническая 2-я д.4,ул,Сокольническая 2-я ,д.4,7644330,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольническая 2-я д.6,Москва,ул Сокольническая 2-я д.6,ул,Сокольническая 2-я ,д.6,7645023,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольническая 2-я д.8,Москва,ул Сокольническая 2-я д.8,ул,Сокольническая 2-я ,д.8,7644352,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольническая 3-я д.1,Москва,ул Сокольническая 3-я д.1,ул,Сокольническая 3-я ,д.1,7644368,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольническая 3-я д.2,Москва,ул Сокольническая 3-я д.2,ул,Сокольническая 3-я ,д.2,7644383,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольническая 3-я д.4,Москва,ул Сокольническая 3-я д.4,ул,Сокольническая 3-я ,д.4,7636822,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольническая 3-я д.7,Москва,ул Сокольническая 3-я д.7,ул,Сокольническая 3-я ,д.7,7644398,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольническая 4-я д.1 кор.1,Москва,ул Сокольническая 4-я д.1 кор.1,ул,Сокольническая 4-я ,д.1 кор.1,7631643,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольническая 4-я д.2,Москва,ул Сокольническая 4-я д.2,ул,Сокольническая 4-я ,д.2,7631648,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольническая 4-я д.3,Москва,ул Сокольническая 4-я д.3,ул,Сокольническая 4-я ,д.3,7636835,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольническая 4-я д.4,Москва,ул Сокольническая 4-я д.4,ул,Сокольническая 4-я ,д.4,7644426,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольническая 5-я д.1,Москва,ул Сокольническая 5-я д.1,ул,Сокольническая 5-я ,д.1,7644445,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольническая Слободка д.10,Москва,ул Сокольническая Слободка д.10,ул,Сокольническая Слободка ,д.10,7631706,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольническая Слободка д.14/18,Москва,ул Сокольническая Слободка д.14/18,ул,Сокольническая Слободка ,д.14/18,7631719,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольническая Слободка д.16,Москва,ул Сокольническая Слободка д.16,ул,Сокольническая Слободка ,д.16,7631727,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольническая Слободка д.16 кор.А,Москва,ул Сокольническая Слободка д.16 кор.А,ул,Сокольническая Слободка ,д.16 кор.А,7631744,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольническая Слободка д.3,Москва,ул Сокольническая Слободка д.3,ул,Сокольническая Слободка ,д.3,8285714,муниципальный округ Сокольники,2005 +2281107,г Москва ул Сокольнический Вал д.2,Москва,ул Сокольнический Вал д.2,ул,Сокольнический Вал ,д.2,7644454,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольнический Вал д.22,Москва,ул Сокольнический Вал д.22,ул,Сокольнический Вал ,д.22,7631767,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольнический Вал д.24 кор.1,Москва,ул Сокольнический Вал д.24 кор.1,ул,Сокольнический Вал ,д.24 кор.1,7645224,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольнический Вал д.24 кор.2,Москва,ул Сокольнический Вал д.24 кор.2,ул,Сокольнический Вал ,д.24 кор.2,7631792,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольнический Вал д.38,Москва,ул Сокольнический Вал д.38,ул,Сокольнический Вал ,д.38,7631803,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольнический Вал д.4,Москва,ул Сокольнический Вал д.4,ул,Сокольнический Вал ,д.4,7644896,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольнический Вал д.40,Москва,ул Сокольнический Вал д.40,ул,Сокольнический Вал ,д.40,7645237,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольнический Вал д.46,Москва,ул Сокольнический Вал д.46,ул,Сокольнический Вал ,д.46,7631820,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,"г Москва ул Сокольнический Вал д.50 строение 1,2",Москва,"ул Сокольнический Вал д.50 строение 1,2",ул,Сокольнический Вал ,"д.50 строение 1,2",7644945,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,"г Москва ул Сокольнический Вал д.50 строение 3,4",Москва,"ул Сокольнический Вал д.50 строение 3,4",ул,Сокольнический Вал ,"д.50 строение 3,4",7644999,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольнический Вал д.6 кор.1,Москва,ул Сокольнический Вал д.6 кор.1,ул,Сокольнический Вал ,д.6 кор.1,7644903,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольнический Вал д.6 кор.2,Москва,ул Сокольнический Вал д.6 кор.2,ул,Сокольнический Вал ,д.6 кор.2,7644917,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольнический Вал д.8,Москва,ул Сокольнический Вал д.8,ул,Сокольнический Вал ,д.8,7645109,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Старослободская д.14,Москва,ул Старослободская д.14,ул,Старослободская ,д.14,7645249,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Старослободская д.23,Москва,ул Старослободская д.23,ул,Старослободская ,д.23,7631833,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Стромынка д.1,Москва,ул Стромынка д.1,ул,Стромынка ,д.1,7631899,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Стромынка д.13,Москва,ул Стромынка д.13,ул,Стромынка ,д.13,7631936,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Стромынка д.14 кор.1,Москва,ул Стромынка д.14 кор.1,ул,Стромынка ,д.14 кор.1,7631976,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Стромынка д.14 кор.2,Москва,ул Стромынка д.14 кор.2,ул,Стромынка ,д.14 кор.2,7632318,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Стромынка д.15,Москва,ул Стромынка д.15,ул,Стромынка ,д.15,7632538,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Стромынка д.16,Москва,ул Стромынка д.16,ул,Стромынка ,д.16,7632549,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Стромынка д.19 кор.1,Москва,ул Стромынка д.19 кор.1,ул,Стромынка ,д.19 кор.1,7632567,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Стромынка д.21 кор.1,Москва,ул Стромынка д.21 кор.1,ул,Стромынка ,д.21 кор.1,7632590,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Стромынка д.23/16,Москва,ул Стромынка д.23/16,ул,Стромынка ,д.23/16,7632600,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Стромынка д.5,Москва,ул Стромынка д.5,ул,Стромынка ,д.5,7631916,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Шумкина д.1/26,Москва,ул Шумкина д.1/26,ул,Шумкина ,д.1/26,7632613,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Шумкина д.11,Москва,ул Шумкина д.11,ул,Шумкина ,д.11,7636584,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Шумкина д.11 кор.а,Москва,ул Шумкина д.11 кор.а,ул,Шумкина ,д.11 кор.а,8476228,муниципальный округ Сокольники,2007 +2281107,г Москва ул Шумкина д.13,Москва,ул Шумкина д.13,ул,Шумкина ,д.13,7636640,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Шумкина д.15,Москва,ул Шумкина д.15,ул,Шумкина ,д.15,7645262,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Шумкина д.17/16,Москва,ул Шумкина д.17/16,ул,Шумкина ,д.17/16,7636663,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Шумкина д.3 кор.1,Москва,ул Шумкина д.3 кор.1,ул,Шумкина ,д.3 кор.1,7644926,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Шумкина д.3 кор.2,Москва,ул Шумкина д.3 кор.2,ул,Шумкина ,д.3 кор.2,7632635,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Шумкина д.5,Москва,ул Шумкина д.5,ул,Шумкина ,д.5,7636521,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Шумкина д.7,Москва,ул Шумкина д.7,ул,Шумкина ,д.7,7636537,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Шумкина д.9,Москва,ул Шумкина д.9,ул,Шумкина ,д.9,7636569,муниципальный округ Сокольники,н.д. diff --git a/лр1-2/.ipynb_checkpoints/scores2-checkpoint.csv b/лр1-2/.ipynb_checkpoints/scores2-checkpoint.csv new file mode 100644 index 0000000..a0cd073 --- /dev/null +++ b/лр1-2/.ipynb_checkpoints/scores2-checkpoint.csv @@ -0,0 +1,61 @@ +id,catps,mstat,soc,econ,eng,polth,mstat2,phist,law,phil,polsoc,ptheo,preg,compp,game,wpol,male +М141БПЛТЛ024,7,9,8,8,9,8,10,8,7,9,9,7,8,8,6,10,1 +М141БПЛТЛ031,8,10,10,10,10,10,10,9,9,10,10,9,8,8,9,10,1 +М141БПЛТЛ075,9,9,9,10,9,10,9,8,9,10,9,9,8,8,7,9,1 +М141БПЛТЛ017,9,9,8,8,9,9,10,6,9,9,9,8,8,8,8,9,0 +М141БПЛТЛ069,10,10,10,10,10,10,9,8,8,10,9,7,6,5,8,10,1 +М141БПЛТЛ072,10,9,8,10,9,8,9,8,8,10,9,7,8,8,9,9,0 +М141БПЛТЛ020,8,7,7,6,9,10,8,8,7,7,9,7,8,6,8,9,1 +М141БПЛТЛ026,7,10,8,7,10,7,9,8,8,8,8,8,8,7,7,8,0 +М141БПЛТЛ073,7,9,8,8,9,8,9,8,8,9,9,7,7,6,10,9,1 +М141БПЛТЛ078,6,6,9,5,6,10,7,6,8,6,9,6,8,8,6,7,0 +М141БПЛТЛ060,7,8,7,7,9,8,8,5,7,5,8,5,7,8,7,9,1 +М141БПЛТЛ040,6,9,8,6,9,7,8,6,9,5,8,5,8,5,7,10,0 +М141БПЛТЛ065,9,9,8,4,8,8,7,9,8,5,10,9,8,8,6,9,1 +М141БПЛТЛ053,6,7,7,5,9,8,7,8,8,6,8,7,8,6,9,9,0 +М141БПЛТЛ015,6,9,7,6,9,7,9,4,7,7,7,6,7,7,10,7,0 +М141БПЛТЛ021,8,9,8,8,9,8,8,7,7,7,6,6,8,6,7,8,0 +М141БПЛТЛ018,7,7,9,7,9,7,8,6,6,7,8,7,7,7,7,8,0 +М141БПЛТЛ039,9,8,9,8,8,8,6,8,7,6,9,6,7,8,4,9,1 +М141БПЛТЛ036,8,10,7,8,8,6,9,4,8,8,7,6,7,6,7,8,1 +М141БПЛТЛ049,6,7,6,6,8,6,8,4,8,5,9,6,8,5,6,8,0 +06114043,8,8,10,5,8,8,8,10,7,7,9,,7,8,7,8,1 +М141БПЛТЛ048,8,6,8,6,9,6,4,4,6,4,8,4,6,7,7,8,0 +М141БПЛТЛ034,6,9,7,6,9,6,8,6,7,6,6,5,8,5,8,9,0 +М141БПЛТЛ045,5,8,8,7,8,6,7,6,7,7,8,6,8,6,5,8,0 +М141БПЛТЛ033,5,9,8,7,9,7,9,7,7,8,8,7,8,5,7,8,0 +М141БПЛТЛ083,5,5,6,5,8,7,6,5,7,5,7,5,7,5,4,7,0 +М141БПЛТЛ008,10,8,8,9,8,10,9,8,9,10,9,8,5,5,10,4,1 +М141БПЛТЛ001,6,7,7,4,10,7,7,6,8,6,8,4,6,6,4,8,0 +М141БПЛТЛ038,7,9,6,4,9,6,7,6,7,4,8,4,5,4,9,7,1 +М141БПЛТЛ052,7,7,7,7,8,6,6,6,8,6,7,5,8,6,5,7,1 +М141БПЛТЛ011,7,6,8,6,9,6,6,5,6,6,7,6,8,6,5,8,0 +М141БПЛТЛ004,7,7,6,6,8,6,6,5,5,5,6,5,7,5,8,8,0 +М141БПЛТЛ010,6,6,7,6,9,7,7,6,7,5,8,6,8,6,5,8,1 +М141БПЛТЛ071,6,9,7,7,9,6,8,4,6,7,7,6,5,,5,7,0 +М141БПЛТЛ035,5,6,7,6,8,5,5,4,6,6,7,5,8,7,6,7,0 +М141БПЛТЛ030,7,6,6,6,7,6,6,4,8,5,5,5,8,5,7,9,1 +М141БПЛТЛ070,5,5,6,4,8,6,5,5,6,4,5,6,8,5,6,7,0 +М141БПЛТЛ051,8,9,8,6,8,7,6,7,6,6,6,5,4,4,5,5,1 +М141БПЛТЛ046,5,7,7,4,7,5,8,5,7,5,7,5,8,4,5,7,0 +М141БПЛТЛ047,5,8,6,4,7,5,9,5,6,4,6,4,7,4,8,8,0 +М141БПЛТЛ063,5,5,6,4,8,4,4,4,5,4,5,4,7,5,8,8,0 +М141БПЛТЛ029,6,8,8,7,9,5,6,7,6,5,8,5,7,4,5,7,0 +М141БПЛТЛ064,7,8,6,7,6,6,8,4,6,4,4,4,6,5,4,7,0 +М141БПЛТЛ076,7,7,8,6,8,6,6,6,8,6,8,5,7,4,4,6,0 +М141БПЛТЛ062,7,7,7,6,9,6,6,5,6,5,6,4,5,5,4,6,0 +М141БПЛТЛ074,5,6,7,4,7,6,5,6,6,6,8,6,6,6,8,8,1 +130232038,6,7,6,5,8,4,8,4,8,4,5,5,6,4,5,6,0 +М141БПЛТЛ023,7,9,6,8,9,6,9,4,7,7,7,6,4,4,7,5,1 +М141БПЛТЛ054,7,8,6,4,8,6,4,4,6,4,8,4,4,4,4,8,1 +М141БПЛТЛ012,6,6,7,4,10,6,5,4,7,5,7,4,5,4,4,8,1 +М141БПЛТЛ006,6,5,6,5,8,5,5,5,6,4,7,5,7,5,6,8,0 +М141БПЛТЛ055,6,5,6,4,7,7,4,8,5,4,6,4,6,5,4,5,1 +М141БПЛТЛ007,6,7,7,6,7,6,7,4,5,5,6,5,4,5,4,7,1 +М141БПЛТЛ050,8,6,6,6,8,4,5,4,5,5,6,4,5,4,6,6,0 +М141БПЛТЛ066,7,10,7,7,9,5,8,4,6,5,6,4,6,4,5,6,0 +М141БПЛТЛ043,5,5,6,5,8,5,6,5,6,4,5,4,5,,4,6,0 +М141БПЛТЛ084,6,7,8,4,8,5,5,,8,4,4,4,4,4,6,7,1 +М141БПЛТЛ005,5,7,5,5,7,4,7,4,5,4,5,5,4,4,4,8,1 +М141БПЛТЛ044,4,5,7,4,6,4,4,5,4,4,4,4,6,,5,5,1 +13051038,5,4,4,4,9,5,5,5,5,4,4,,7,4,4,4,1 diff --git a/лр1-2/0_Instruction-Anaconda.pdf b/лр1-2/0_Instruction-Anaconda.pdf new file mode 100644 index 0000000..7efb9fd Binary files /dev/null and b/лр1-2/0_Instruction-Anaconda.pdf differ diff --git a/лр1-2/0_Instruction_Jupyter_Notebook.pdf b/лр1-2/0_Instruction_Jupyter_Notebook.pdf new file mode 100644 index 0000000..b1aeec8 Binary files /dev/null and b/лр1-2/0_Instruction_Jupyter_Notebook.pdf differ diff --git a/лр1-2/1_intro-to-jupyter.ipynb b/лр1-2/1_intro-to-jupyter.ipynb new file mode 100644 index 0000000..324817c --- /dev/null +++ b/лр1-2/1_intro-to-jupyter.ipynb @@ -0,0 +1,266 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Знакомство с Jupyter Notebook" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Jupyter Notebook чем-то похож на текстовый редактор: есть меню, панель инструментов и поле для работы (ячейки). Ячейки могут содержать как код, так и текст (неразмеченный и размеченный). Комментарии в ячейках с кодом должны начинаться со знака `#`. \n", + "\n", + "Пример ячейки с кодом:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "3 0.2\n" + ] + } + ], + "source": [ + "A = 3 # создаем переменную A и присваиваем ей значение 3\n", + "B = 0.2 \n", + "\n", + "# комментарий 1\n", + "# комментарий 2\n", + "\n", + "print(A, B) # выводим на экран значения переменных A и B" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "По умолчанию тип ячейки *Code*, это можно увидеть на панели под меню. Чтобы изменить тип ячейки нужно нажать на стрелочку вниз и выбрать нужный вариант. Всего вариантов четыре: *Code*, *Markdown*, *RawNBConvert* и *Heading*.\n", + "\n", + "* *Code*: ячейка с кодом Python\n", + "* *Markdown*: ячейка с размеченным текстом, язык разметки Markdown\n", + "* *RawNBConvert*: неразмеченный (сырой) текст, без курсива/полужирного шрифта\n", + "* *Heading*: устарел, раньше использовался для заголовков, сейчас их нужно создавать в режиме *Markdown*" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Пример ячейки с неразмеченным текстом:" + ] + }, + { + "cell_type": "raw", + "metadata": {}, + "source": [ + "This is the raw text." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Пример ячейки с размеченным текстом (язык разметки Markdown, почитать про него можно [здесь](http://jupyter-notebook.readthedocs.io/en/latest/examples/Notebook/Working%20With%20Markdown%20Cells.html) и [здесь](http://nestacms.com/docs/creating-content/markdown-cheat-sheet)) — см. ниже." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Что можно делать с помощью Markdown?" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Выделять заголовки разных уровней:\n", + "\n", + "# Заголовок 1\n", + "## Заголовок 2\n", + "### Заголовок 3\n", + "\n", + "Выделять части текста с помощью *курсива* или **полужирного начертания**. Или просто зачеркивать.\n", + "\n", + "Добавлять списки разного вида. Ненумерованный список:\n", + "\n", + "* пункт 1 \n", + "* пункт 2\n", + "\n", + "Нумерованный список:\n", + "\n", + "1. Во-первых, ...\n", + "2. Во-вторых, ...\n", + "\n", + "Для тех, кто знаком с LaTeX: можно красиво оформлять формулы, используя синтаксис, принятый в $\\LaTeX{}$ (наличие установленного на компьютере LaTeX не требуется, текст компилируется в самом Jupyter Notebook):\n", + "\n", + "$P(A|B) = \\dfrac{P(A \\cap B)}{P(B)}$" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Еще можно добавлять ссылки. Либо текст ссылки и саму ссылку:" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "[Jupyter](http://jupyter.org/)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Либо просто ссылку как есть:" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "И, конечно, можно добавлять картинки!" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Так: \n", + " \n", + "![title](test.png) " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Или так (синтаксис, как в html, кто знаком):" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "\"Test" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "*Примечание:* часть с *alt* нужна для того, чтобы в случае, если картинки с таким названием нет, выводился какой-то альтернативный текст вместо нее. Например:" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "\"Test" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Горячие клавиши" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В Jupyter Notebook есть свои горячие клавиши, которые позволяют добавлять или удалять ячейки, менять их тип и так далее. Чтобы работать в режиме горячих клавиш, нужно выйти из редактирования ячейки (нажать на *Esc*), а потом набрать нужную комбинацию клавиш. Чтобы вернуться в режим редактирования ячейки, можно кликнуть на нее два раза или, выбрав ее, нажать *Enter*. Все полезные комбинации клавиш можно найти в меню (*Help - Keyboard Shortcuts*) или нажав *Esc*, а потом *H* или *P*." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Другие интересные вещи про Jupyter Notebook (и другие среды) можно почитать в обзоре — файл *Jupyter and Others.ipynb*." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Если потерялись" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "И наконец: как найти, куда Jupyter сохраняет ноутбуки — файлы с расширением `.ipynb`. Можно импортировать библиотеку *os* и узнать текущую рабочую папку (*current working directory*) — в ней будут лежать ноутбуки." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "'C:\\\\Users\\\\usr07668'" + ] + }, + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "import os\n", + "os.getcwd()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3 (ipykernel)", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.12.4" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 4 +} diff --git a/лр1-2/2_python-variables.ipynb b/лр1-2/2_python-variables.ipynb new file mode 100644 index 0000000..a96a26c --- /dev/null +++ b/лр1-2/2_python-variables.ipynb @@ -0,0 +1,1065 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Python как калькулятор, переменные и типы переменных" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Python как калькулятор" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Привычные арифметические действия (сложение, вычитание, умножение, деление) в Python выглядят так же, как и в обычных калькуляторах:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "3" + ] + }, + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "1 + 2 # сложение" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "-1" + ] + }, + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "2 * 4 - 9 # умножение и вычитание" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "11.5" + ] + }, + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "23 / 2 # деление" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Однако с делением все не так просто: Python 3 всегда будет выдавать результат в виде числа с плавающей точкой (*float*), даже тогда, когда ожидается целочисленный ответ. Например:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "3.0" + ] + }, + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "6 / 2 # не 3" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Получился дробный результат, где дробная часть равна 0. Как быть, если нужен ответ в виде целого числа? Можно воспользоваться целочисленным делением." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "3" + ] + }, + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "6 // 2 # теперь 3" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Тут важно помнить, что при использовании оператора `//` дробная часть всегда будет просто отбрасываться – никакого округления происходить не будет." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "1" + ] + }, + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "6 // 4 # от 1.5 осталось 1" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В Python 2 обычное деление (с помощью `/`) было целочисленным. Для того чтобы получить привычные результаты деления, нужно было либо импортировать обычное деление из модуля `__future__`, который позволяет использовать функционал более новых версий Python (см. [здесь](http://rextester.com/VMMS70343)), либо использовать другие хитрости, например, делить число с плавающей точкой на целое (см. [здесь](http://rextester.com/YJZV11974)).\n", + "\n", + "*Примечание:* для того, чтобы сравнивать исполнение одного и того же кода в Python 3 и Python 2 совсем необязательно устанавливать обе версии на компьютер. Можно воспользоваться онлайн-компиляторами (например, http://rextester.com: выбирать Python или Python 3) и запускать код прямо в браузере. Речь идет, конечно, о небольших фрагментах кода. Полноценно работать в них, не устанавливая Python, будет неудобно. Но для нескольких строк для сравнения как раз. " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Что еще можно делать с числами? Возводить в степень и извлекать из них корень. При расчетах на калькуляторе и в R для возведения числа в степень мы обычно используем символ `^`. Попробуем! " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "1" + ] + }, + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "2 ^ 3 # ой" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Получилось что-то неожиданное. В Python оператор `^` используется для побитного сложения по модулю два. Для возведения числа в степень потребуется `**` (кстати, в R тоже для возведения в степень можно использовать двойную звездочку): " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "8" + ] + }, + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "2 ** 3 # как нужно" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Теперь попробуем извлечь квадратный корень из числа с помощью привычного `sqrt`." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "ename": "NameError", + "evalue": "name 'sqrt' is not defined", + "output_type": "error", + "traceback": [ + "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m", + "\u001b[0;31mNameError\u001b[0m Traceback (most recent call last)", + "\u001b[0;32m\u001b[0m in \u001b[0;36m\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 1\u001b[0;31m \u001b[0msqrt\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;36m9\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m \u001b[0;31m# не получается!\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m", + "\u001b[0;31mNameError\u001b[0m: name 'sqrt' is not defined" + ] + } + ], + "source": [ + "sqrt(9) # не получается!" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Python пишет, что не знает, что такое `sqrt`. В каких случаях Python может такое писать? Например, если мы опечатались в названии функции (Python не понимает, что мы от него хотим) или если мы пытаемся обратиться к функции, которая не является базовой (Python не знает, откуда ее брать). В нашем случае у нас вторая проблема. Функция для вычисления квадратного корня из числа хранится в специальном модуле `math`. Этот модуль стандартный, дополнительно устанавливать его не нужно. Но для того, чтобы воспользоваться этой функцией, нужно сначала импортировать модуль, а потом вызвать из него функцию `sqrt` (для тех, кто работал в R -- процедура, аналогичная `library()`." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import math # импортируем модуль math" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "3.0" + ] + }, + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "math.sqrt(9) # теперь все работает" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Если из `math` нам нужна только одна функция `sqrt` , можно извлечь только ее, и тогда прописывать название модуля перед функцией не понадобится: " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "4.0" + ] + }, + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "from math import sqrt\n", + "sqrt(16) # так тоже работает" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В `math` есть много полезных функций для вычислений. Чтобы посмотреть, какие функции там есть, после импортирования всего модуля через `import math` можно набрать `math.` и нажать на *Tab* (табуляция, кнопка над *Caps Lock*). Помимо квадратного корня этот модуль поможет вычислить логарифм (натуральный и не только), синус, косинус и так далее." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "0.6931471805599453" + ] + }, + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "math.log(2) # натуральный логарифм" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 14, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "2.0" + ] + }, + "execution_count": 14, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "math.log10(100) # десятичный логарифм (логарифм по основанию 10)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "0.0" + ] + }, + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "math.sin(0) # синус" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "А еще из `math` можно импортировать константы $\\pi$ и $e$:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "from math import pi, exp # можно сразу несколько - перечислить через запятую" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 17, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "3.141592653589793" + ] + }, + "execution_count": 17, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "pi" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 18, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "2.718281828459045" + ] + }, + "execution_count": 18, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "exp(1)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "С чем еще можно столкнуться, выполняя вычисления в Python? С такими вещами:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 19, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "4.1513310942010236e-32" + ] + }, + "execution_count": 19, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "1 / 18 ** 25" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Результат выше – компьютерная форма экспоненциальной записи числа. Возможно, тот, кто считал что-то на научных или инженерных калькуляторах, уже сталкивался с такой записью. Здесь `e-32` – это $10^{-32}$, а вся запись означает $4.1513310942010236 \\cdot 10^{-32}$, то есть примерно $4.15 \\cdot 10^{-32}$. Если бы число было очень большим, `e` стояло бы в положительной степени. \n", + "\n", + "Такая компьютерная форма записи числа отчасти помогает понять, почему дробные числа называются числами с плавающей точкой (*float*). Возьмем число попроще, например, $12.34$. Его можно записать как $12.34$, как $1.234 \\cdot 10$, как $123.4 \\cdot 10^{-1}$, $1234 \\cdot 10^{-2}$ и так далее. Точка, отделяющая дробную часть от целой, будет \"плавать\", однако само число при этом меняться не будет, будут меняться только множители ‒ разные степени десятки." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "С числами с плавающей точкой связана еще одна сложность — округление. На первый взгляд, все хорошо:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "13" + ] + }, + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "round(12.6) # округлим до целого" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 21, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "12.5" + ] + }, + "execution_count": 21, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "round(12.53, 1) # округлим до первого знака после запятой" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "С другой стороны, могут возникнуть странности: " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "2" + ] + }, + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "round(2.50) # не 3" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 23, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "3.52" + ] + }, + "execution_count": 23, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "round(3.525, 2) # не 3.53" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Эти странности связаны с тем, что число, которое мы видим (например, 3.525), не совпадает с тем, которое хранится в компьютере, потому что оно при сохранении преобразовывается и превращается из точного 3.525 в такое:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 24, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "Decimal('3.524999999999999911182158029987476766109466552734375')" + ] + }, + "execution_count": 24, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "from decimal import Decimal\n", + "Decimal(3.525)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "И такое число будет законно округляться до 3.52 по правилам арифметического округления. Не то чтобы это очень важная информация, которую нужно всегда иметь в виду, но знать про нее полезно, просто чтобы не пугаться и не удивляться неожиданным результатам." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Переменные" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Переменные в программировании похожи на переменные в математике. Кроме того, их можно рассматривать как хранилища значений – «коробки», в которые мы что-то кладем. Python, в отличие от некоторых языков программирования (C, C++, Java), сам распознает что мы «кладем в коробку»: число, целое число, текст, список чисел... Поэтому при создании переменной нам не нужно указывать ее тип." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 25, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "x = 2\n", + "y = 3" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 26, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "2\n", + "3\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(x)\n", + "print(y)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Значения переменных мы можем обновлять – изменить значение и сохранить в переменную с тем же названием. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 27, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "x = x + 1 # возьмем значение x, увеличим на 1 и сохраним изменения в переменной x" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 28, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "y = y * 2 # возьмем значение y, увеличим в 2 раза и сохраним изменения" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 29, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "3 6\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(x, y)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Рассмотрим такую задачу. Пришла весна и решили мы заняться бегом по такой схеме: каждый день мы пробегаем столько, сколько в сумме за два предыдущих дня. При этом первые два дня мы морально готовимся: топчемся на месте и символически проходим по одному метру (полшага назад и полшага вперед). Если мы будем записывать все пройденные нами расстояния в ряд, мы получим последовательность из [чисел Фибоначчи](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A7%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%B0_%D0%A4%D0%B8%D0%B1%D0%BE%D0%BD%D0%B0%D1%87%D1%87%D0%B8). Давайте напишем код, который будет считать, сколько метров мы будем пробегать в следующий день." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Сначала создадим переменные, в которые сохраним данные по первым двум дням." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 30, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "b = 1 # день 1 - готовимся бегать, \"бежим\" 1 метр \n", + "i = 1 # номер дня, когда начинаем бегать\n", + "bnext = 1 # день 2 - готовимся бегать, \"бежим\" 1 метр\n", + "i = i + 1 # перешли ко второму дню, увеличили i на 1" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 31, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "3 2\n" + ] + } + ], + "source": [ + "res = b + bnext # в следующий день пробегаем столько же, сколько за два предыдущих\n", + "i = i + 1 # перешли к следующему дню, увеличили i на 1\n", + "b = bnext # значение b нам уже не нужно, сдвигаемся к следующему дню - записываем bnext\n", + "bnext = res # запомнили полученное значение res\n", + "print(i, bnext) # выводим на экран номер дня и расстояние, которое нужно пробежать" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Теперь можно прогонять предыдущую ячейку много раз (через *Ctrl + Enter*) и получать результат по каждому дню. Например, на 20 день мы будем пробегать уже нормальное расстояние — 6765 метров, почти 7 километров. Конечно, прогонять одну и ту ячейку много раз неудобно и странно, но о том, как считать числа Фибоначчи более рационально, мы поговорим, когда будем разбирать циклы.\n", + "\n", + "**Важно:** если бы не разбили наш код на части (на две ячейки), ничего бы при повторном запуске ячейки не произошло — переменным *b*, *bnext* и *i* заново присваивались бы значения 1, и движения вперед бы не происходило." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Типы переменных и преобразование типов" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Типы переменных (не путать с data types):\n", + "\n", + "* числовой c плавающей точкой (*float*)\n", + "* целочисленный (*integer*)\n", + "* строковый или текстовый (*string*)\n", + "* логический (*boolean*): только два значения True и False\n", + "\n", + "*Примечание:* в R вместо *float* был numeric, вместо *string* – *character*, вместо *boolean* – *logical*." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Посмотрим, как определить тип переменной:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 32, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "float" + ] + }, + "execution_count": 32, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "x = 2.34\n", + "type(x)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 33, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "int" + ] + }, + "execution_count": 33, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "y = 2\n", + "type(y)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 34, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "str" + ] + }, + "execution_count": 34, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "r = 'hello'\n", + "type(r)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 36, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "bool" + ] + }, + "execution_count": 36, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "l = True\n", + "type(l)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Иногда требуется преобразовать тип переменной, например, из числа с плавающей точкой сделать целое число. Зачем это бывает нужно? Для удобства и для более корректной выдачи результатов. Например, у нас есть база данных по респондентам, в которой указан их год рождения, и мы хотим добавить столбец с возрастом респондентов (числом полных лет). Из-за того, что кто-то ввел год в виде 1993.0, возраст при вычислениях тоже получится числом с плавающей точкой — 25.0. Так как мы знаем, что возраст всегда будет целым, чтобы дробная часть не смущала, можно привести все значения к целочисленному типу. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 37, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "25" + ] + }, + "execution_count": 37, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "int(25.0) # int - от integer" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Вообще функции для изменения типа переменных называются так же, как и сами типы или их сокращенные названия." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 38, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "23.0" + ] + }, + "execution_count": 38, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "float(23)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 39, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "'2'" + ] + }, + "execution_count": 39, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "str(2) # str - от string" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 40, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "23" + ] + }, + "execution_count": 40, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "int(\"23\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Однако, если преобразование невозможно, Python выдаст ошибку (а точнее, исключение):" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 41, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "ename": "ValueError", + "evalue": "could not convert string to float: '23,56'", + "output_type": "error", + "traceback": [ + "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m", + "\u001b[0;31mValueError\u001b[0m Traceback (most recent call last)", + "\u001b[0;32m\u001b[0m in \u001b[0;36m\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 1\u001b[0;31m \u001b[0mfloat\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m'23,56'\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m", + "\u001b[0;31mValueError\u001b[0m: could not convert string to float: '23,56'" + ] + } + ], + "source": [ + "float('23,56')" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Так как запятая не воспринимается как десятичный разделитель в Python (в качестве разделителя используется точка), превратить строку '23,56' в число не получится, нужно будет сначала заменить запятую на точку. Как работать со строками, мы обсудим позже, но если интересно, можно сделать следующее: создать любую строковую переменную, а потом после ее названия поставить точку и нажать *Tab*. Так же, как и в случае с модулем *math*, выпадет список всех возможных методов, которые можно применять к строке. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 42, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "words = \"political science\"" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 43, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "'Political science'" + ] + }, + "execution_count": 43, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "words.capitalize() # например, метод capitalize" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 44, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Help on built-in function capitalize:\n", + "\n", + "capitalize(...) method of builtins.str instance\n", + " S.capitalize() -> str\n", + " \n", + " Return a capitalized version of S, i.e. make the first character\n", + " have upper case and the rest lower case.\n", + "\n" + ] + } + ], + "source": [ + "help(words.capitalize) # информация по нему" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3 (ipykernel)", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.12.4" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 4 +} diff --git a/лр1-2/3_seminar1.ipynb b/лр1-2/3_seminar1.ipynb new file mode 100644 index 0000000..32c5d21 --- /dev/null +++ b/лр1-2/3_seminar1.ipynb @@ -0,0 +1,198 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "\n", + "## Семинар 1\n", + "\n", + "*Примечание: под программой в заданиях подразумевается просто блок работающего кода, который выполняет нужную задачу.* " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 0 (вычислительное)\n", + "\n", + "Посчитайте:\n", + "\n", + "* $log(25)$, $log(exp(3))$, $log_{10}1000$\n", + "* $\\pi^3$, $123^4$ \n", + "* $\\sqrt{459}$" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 1 (стартовое)\n", + "\n", + "В переменных `a` и `b` хранятся некоторые числа. Напишите код, который бы менял значения переменных местами. Создавать новые переменные можно. \n", + "\n", + "**Пример:**" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# до\n", + "a = 2\n", + "b = 5" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "5\n", + "2\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# после\n", + "print(a)\n", + "print(b)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 2 (арифметическое)\n", + "\n", + "В переменных `a`, `b`, `c` хранятся какие-то числа. Напишите программу, которая считает их среднее арифметическое." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 3 (экономическое)\n", + "\n", + "Напишите программу, которая логарифмирует значение ВВП, которое хранится в переменной `gdp` и округляет результат до второго знака после запятой." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 3 (финансовое)\n", + "\n", + "В переменной `salary` хранится значение заработной платы респондента в рублях (можете сами присвоить `salary` какое-нибудь значение).\n", + "\n", + "Напишите программу, которая выражает заработную плату респондента в тысячах рублей и\n", + "\n", + "a) просто выводит результат перевода в тысячи на экран;\n", + "\n", + "б) просто сохраняет результат в переменную `salary_th`;\n", + "\n", + "в) сохраняет результат в переменную `salary_th` и выводит результат на экран." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 4 (политологическое)\n", + "\n", + "В переменной `fh` хранится значение индекса политической свободы Freedom House, а в переменной `p`\n", + "значение индекса Polity IV. Напишите программу, которая будет считать индекс Freedom:\n", + "\n", + "$Freedom = 0.4 \\cdot Freedom House + 0.6 \\cdot Polity IV$." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 5 (налоговое)\n", + "\n", + "Напишите программу, которая запрашивает у пользователя с клавиатуры\n", + "изначальное значение заработной платы в рублях и выводит на экран сообщение: \n", + "\n", + " Ваша заработная плата с учетом подоходного налога: n рублей.\n", + "\n", + "где `n` ‒ значение заработной платы с учетом подоходного налога (налоговая ставка 13%).\n", + "\n", + "Подсказка: для ввода информации с клавиатуры используйте функцию `input()`. Не забудьте учесть, что результат, который вводится через `input()` является строкой, а не числом. Примеры использования `input()` и более подробное знакомство с вводом-выводом в Python – см. [здесь](https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/Py-programming-3/blob/master/06-04/lecture-input-output.ipynb)." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 6 (весеннее)\n", + "\n", + "С приходом весны питон решил каждый день выползать погреться на солнышко. Однако он знал, что солнце весной довольно активное, и поэтому разработал такую схему: в первый день он греется одну минуту, а в каждый последующий день увеличивает время пребывания на солнце на 3 минуты. Напишите код, который позволит вычислять, сколько минут питон будет тратить на солнечные ванны в некоторый выбранный день.\n", + "\n", + "*Внимание:* ваш код должен выводить номер дня и число минут. Использовать циклы нельзя, в задании предполагается многократный запуск ячеек с кодом." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 7 (цифровое)\n", + "\n", + "Питон выполз на улицу погулять и решил поиграть: просил прохожих назвать какую-нибудь цифру (т.е. ввести ее с клавиатуры) и приписывал эту цифру к цифре, которую назвал предыдущий прохожий. Напишите код, который позволит определить, какое число получится после опроса 4 прохожих, если известно, что первый прохожий назвал цифру 5. \n", + "Задача не подразумевает использование циклов; запускать код несколько раз / копировать ячейки можно.\n", + "\n", + "*Пример-пояснение:* первый назвал цифру 5, второй ‒ цифру 6, третий ‒ 3. Получили число 563.\n", + "\n", + "*Подсказка:* для склеивания строк (такая операция называется конкатенацией) в Python используется `+`:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "password\n" + ] + } + ], + "source": [ + "a = \"pass\"\n", + "b = \"word\"\n", + "\n", + "print(a + b)" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.6.5" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2 +} diff --git a/лр1-2/3_solutions1.ipynb b/лр1-2/3_solutions1.ipynb new file mode 100644 index 0000000..de4a5ed --- /dev/null +++ b/лр1-2/3_solutions1.ipynb @@ -0,0 +1,600 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "\n", + "## Семинар 1\n", + "\n", + "*Примечание: под программой в заданиях подразумевается просто блок работающего кода, который выполняет нужную задачу.* " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 0 (вычислительное)\n", + "\n", + "Посчитайте:\n", + "\n", + "* $log(25)$, $log(exp(3))$, $log_{10}1000$\n", + "* $\\pi^3$, $123^4$ \n", + "* $\\sqrt{459}$" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import math" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "3.2188758248682006" + ] + }, + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "math.log(25)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "3.0" + ] + }, + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "math.log(math.exp(3))" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "3.0" + ] + }, + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "math.log10(1000)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "31.006276680299816" + ] + }, + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "math.pi ** 3" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "228886641" + ] + }, + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "123 ** 4" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "21.42428528562855" + ] + }, + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "math.sqrt(459)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 1 (стартовое)\n", + "\n", + "В переменных `a` и `b` хранятся некоторые числа. Напишите код, который бы менял значения переменных местами. Создавать новые переменные можно. \n", + "\n", + "**Пример:**" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# до\n", + "a = 2\n", + "b = 5" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "5\n", + "2\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# после\n", + "print(a)\n", + "print(b)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "5\n", + "2\n" + ] + } + ], + "source": [ + "c = a\n", + "a = b\n", + "b = c\n", + "\n", + "print(a)\n", + "print(b)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 2 (арифметическое)\n", + "\n", + "В переменных `a`, `b`, `c` хранятся какие-то числа. Напишите программу, которая считает их среднее арифметическое." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "40.0" + ] + }, + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "a = 45\n", + "b = 55\n", + "c = 20\n", + "\n", + "mean_abc = (a + b + c) / 3\n", + "mean_abc" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 3 (экономическое)\n", + "\n", + "Напишите программу, которая логарифмирует значение ВВП, которое хранится в переменной `gdp` и округляет результат до второго знака после запятой." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "17.03\n" + ] + } + ], + "source": [ + "gdp = 25010698\n", + "\n", + "res = round(math.log(gdp), 2)\n", + "print(res)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 4 (финансовое)\n", + "\n", + "В переменной `salary` хранится значение заработной платы респондента в рублях (можете сами присвоить `salary` какое-нибудь значение).\n", + "\n", + "Напишите программу, которая выражает заработную плату респондента в тысячах рублей и\n", + "\n", + "a) просто выводит результат перевода в тысячи на экран;\n", + "\n", + "б) просто сохраняет результат в переменную `salary_th`;\n", + "\n", + "в) сохраняет результат в переменную `salary_th` и выводит результат на экран." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "salary = 35000" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 14, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "35.0\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# a\n", + "print(salary / 1000)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# b\n", + "salary_th = salary / 1000" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "35.0\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# c\n", + "salary_th = salary / 1000\n", + "print(salary_th)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 5 (политологическое)\n", + "\n", + "В переменной `fh` хранится значение индекса политической свободы Freedom House, а в переменной `p`\n", + "значение индекса Polity IV. Напишите программу, которая будет считать индекс Freedom:\n", + "\n", + "$Freedom = 0.4 \\cdot Freedom House + 0.6 \\cdot Polity IV$." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 17, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "3.0" + ] + }, + "execution_count": 17, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "fh = 4.5\n", + "p = 2\n", + "\n", + "freedom = 0.4 * fh + 0.6 * p\n", + "freedom" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 6 (налоговое)\n", + "\n", + "Напишите программу, которая запрашивает у пользователя с клавиатуры\n", + "изначальное значение заработной платы в рублях и выводит на экран сообщение: \n", + "\n", + " Ваша заработная плата с учетом подоходного налога: n рублей.\n", + "\n", + "где `n` ‒ значение заработной платы с учетом подоходного налога (налоговая ставка 13%).\n", + "\n", + "Подсказка: для ввода информации с клавиатуры используйте функцию `input()`. Не забудьте учесть, что результат, который вводится через `input()` является строкой, а не числом. Примеры использования `input()` и более подробное знакомство с вводом-выводом в Python – см. [здесь](https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/Py-programming-3/blob/master/06-04/lecture-input-output.ipynb)." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 18, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Введите значение заработной платы: 23000\n" + ] + } + ], + "source": [ + "n = input(\"Введите значение заработной платы: \")" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 21, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Ваша заработная плата с учетом подоходного налога: 20010 рублей.\n" + ] + } + ], + "source": [ + "decrease = int(n) * 0.13\n", + "final = int(n) - decrease\n", + "print(\"Ваша заработная плата с учетом подоходного налога: %i рублей.\" % final)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 7 (весеннее)\n", + "\n", + "С приходом весны питон решил каждый день выползать погреться на солнышко. Однако он знал, что солнце весной довольно активное, и поэтому разработал такую схему: в первый день он греется одну минуту, а в каждый последующий день увеличивает время пребывания на солнце на 3 минуты. Напишите код, который позволит вычислять, сколько минут питон будет тратить на солнечные ванны в некоторый выбранный день.\n", + "\n", + "*Внимание:* ваш код должен выводить номер дня и число минут. Использовать циклы нельзя, в задании предполагается многократный запуск ячеек с кодом." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# начальные значения\n", + "\n", + "d = 1\n", + "i = 1" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 25, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "4 10\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# ячейка запускается несколько раз\n", + "\n", + "dnext = d + 3 # следующий день\n", + "i = i + 1 # номер дня\n", + "print(i, dnext)\n", + "\n", + "d = dnext" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 8 (цифровое)\n", + "\n", + "Питон выполз на улицу погулять и решил поиграть: просил прохожих назвать какую-нибудь цифру (т.е. ввести ее с клавиатуры) и приписывал эту цифру к цифре, которую назвал предыдущий прохожий. Напишите код, который позволит определить, какое число получится после опроса 4 прохожих, если известно, что первый прохожий назвал цифру 5. \n", + "Задача не подразумевает использование циклов; запускать код несколько раз / копировать ячейки можно.\n", + "\n", + "*Пример-пояснение:* первый назвал цифру 5, второй ‒ цифру 6, третий ‒ 3. Получили число 563.\n", + "\n", + "*Подсказка:* для склеивания строк (такая операция называется конкатенацией) в Python используется `+`:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 26, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "password\n" + ] + } + ], + "source": [ + "a = \"pass\"\n", + "b = \"word\"\n", + "\n", + "print(a + b)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 28, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Назовите цифру: 6\n" + ] + } + ], + "source": [ + "n0 = '5'\n", + "n = input(\"Назовите цифру: \")\n", + "n0 = n0 + n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 29, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Назовите цифру: 3\n" + ] + } + ], + "source": [ + "n = input(\"Назовите цифру: \")\n", + "n0 = n0 + n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 30, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "563\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(n0)" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.6.5" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2 +} diff --git a/лр1-2/4_python-lists.ipynb b/лр1-2/4_python-lists.ipynb new file mode 100644 index 0000000..2af1f76 --- /dev/null +++ b/лр1-2/4_python-lists.ipynb @@ -0,0 +1,1430 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Списки и цикл `for`" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Знакомство со списками" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Создадим список значений возраста респондентов, список `age`:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[23, 25, 32, 48, 19]" + ] + }, + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "age = [23, 25, 32, 48, 19] # возраст\n", + "age" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Элементы списка перечисляются в квадратных скобках через запятую. \n", + "\n", + "Можем создать список имен `name`, полностью состоящий из строк:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "name = [\"Анна\", \"Виктор\", \"Дмитрий\", \"Алёна\", \"Павел\"] # имена" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "А можем создать смешанный список ‒ список, состоящий из элементов разных типов. Представим, что не очень сознательный исследователь закодировал пропущенные значения в списке текстом, написал \"нет ответа\":" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "mix = [23, 25, \"нет ответа\", 32, \"нет ответа\"] # все вместе" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Элементы разных типов спокойно уживаются в списке: Python не меняет тип элементов. Все элементы, которые являются строками, останутся строками, числа ‒ числами, а сам список будет обычным списком:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "list" + ] + }, + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "type(mix)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "*Для тех, кто работал в R:* векторы в R очень похожи на списки в Python. Но есть важное отличие. В R, вектор, содержащий как числа, так и строки, превратился бы в текстовый вектор ‒ вектор типа `character`. Например, `mix` в R выглядел бы так:\n", + "\n", + " \"23\", \"25\", \"нет ответа\", \"32\", \"нет ответа\"" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "У списка всегда есть длина ‒ количество элементов в нем. Длина определяется с помощью функции `len()`. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "5" + ] + }, + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "len(age) # пять элементов" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "*Для тех, кто привык к R:* просто `len`, не `length`!" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Если список пустой, то, как несложно догадаться, его длина равна нулю:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "0" + ] + }, + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "empty = []\n", + "len(empty)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Раз список состоит из элементов, к ним можно обратиться по отдельности. Главное, нужно помнить, что нумерация в Python начинается с нуля, а не с единицы. Существует несколько обоснований, почему это так, с одним из них мы познакомимся чуть позже, когда будем обсуждать срезы (*slices)*." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "23" + ] + }, + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "age[0] # первый элемент age" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Порядковый номер элемента в списке называется индексом. Далее, чтобы не путаться, будем разделять термины: порядковые числительные останутся для обозначения номера элемента в нашем обычном понимании, а индексы ‒ для обозначения номера элемента в Python. Например, если нас будет интересовать элемент 25 из списка `age`, мы можем сказать, что нас интересует второй элемент или элемент с индексом 1:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[23, 25, 32, 48, 19]\n", + "25\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(age)\n", + "print(age[1])" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Если элемента с интересующим нас индексом в списке нет, Python выдаст ошибку, а точнее, исключение, `IndexError`." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "ename": "IndexError", + "evalue": "list index out of range", + "output_type": "error", + "traceback": [ + "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m", + "\u001b[0;31mIndexError\u001b[0m Traceback (most recent call last)", + "\u001b[0;32m\u001b[0m in \u001b[0;36m\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 1\u001b[0;31m \u001b[0mage\u001b[0m\u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0;36m7\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m", + "\u001b[0;31mIndexError\u001b[0m: list index out of range" + ] + } + ], + "source": [ + "age[7]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "А как обратиться к последнему элементу списка, да так, чтобы код работал и в случае, когда мы изменим длину списка? Давайте подумаем. Длина списка `age`, как мы уже убедились, равна 5, но нумерация самих элементов начинается с нуля. Поэтому: " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "19" + ] + }, + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "age[len(age)-1] # последний элемент - 19" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Конечно, в том, что нумерация элементов в списке начинается с нуля, есть некоторое неудобство ‒ индекс последнего элемента не совпадает с длиной списка. Но, на самом деле, обращаться к последнему элементу списка можно и по-другому: считать элементы с конца!" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "19" + ] + }, + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "age[-1] # последний элемент - он же первый с конца" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Отрицательные индексы элементов в Python ‒ абсолютно нормальная вещь. Можем так же получить второй элемент с конца:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "48" + ] + }, + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "age[-2]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Изменение и добавление элементов" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Список ‒ изменяемый объект в Python. Элементы списка можно заменять, внося изменения прямо в нужный список (не создавая при этом новый):" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[32, 25, 32, 48, 19]" + ] + }, + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "age[0] = 32 # заменили первый элемент на 32\n", + "age" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "А еще можно дописывать элементы в конец списка. Для этого существует два метода: `.append()` и `.extend()`. Метод `.append()` используется для присоединения одного элемента, `.extend()` ‒ для добавления целого списка. Для примера создадим список `nums`:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 14, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "nums = [1, 5, 8, 9]" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[1, 5, 8, 9, 10]" + ] + }, + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "nums.append(10) # добавили 10\n", + "nums" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[1, 5, 8, 9, 10, 12, 13]" + ] + }, + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "nums.extend([12, 13]) # добавили 12 и 13\n", + "nums" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Приписывать значения можно и к пустому списку. Это нам пригодится, когда мы будем создавать новые списки на основе старых, используя циклы и списковые включения." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 17, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[6, 8]" + ] + }, + "execution_count": 17, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "L = []\n", + "L.append(6)\n", + "L.append(8)\n", + "L" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Методы `.append()` и `.extend()` приписывают значения только в конец списка. Для добавления элементов в любое другое место существует метод `.insert()`, и мы поговорим о нем чуть позже." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Важно:** если поменять местами `.append()` и `.extend()`, код либо не будет работать (случай 1), либо будет работать не так, как хочется (случай 2)." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 18, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "ename": "TypeError", + "evalue": "'int' object is not iterable", + "output_type": "error", + "traceback": [ + "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m", + "\u001b[0;31mTypeError\u001b[0m Traceback (most recent call last)", + "\u001b[0;32m\u001b[0m in \u001b[0;36m\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 1\u001b[0;31m \u001b[0mnums\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mextend\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;36m6\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m \u001b[0;31m# случай 1: один элемент не добавится\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m", + "\u001b[0;31mTypeError\u001b[0m: 'int' object is not iterable" + ] + } + ], + "source": [ + "nums.extend(6) # случай 1: один элемент не добавится" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 19, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[1, 5, 8, 9, 10, 12, 13, [2, 4]]" + ] + }, + "execution_count": 19, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "nums.append([2, 4]) # случай 2: добавится целый список, прямо в квадратных скобках\n", + "nums" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Сразу отметим **важную деталь:** при работе со списками не нужно лишний раз ставить квадратные скобки. Да, они используются для создания списков, но если объект уже является списком, еще одни скобки будут неуместны. Другими словами, объекты `age` и `[age]` ‒ совершенно разные вещи!" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[32, 25, 32, 48, 19]\n", + "[[32, 25, 32, 48, 19]]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(age)\n", + "print([age])" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Здесь `[age]` ‒ это список списков. Такой объект тоже иногда бывает полезен, но просто так создавать его не нужно. Из объекта `[age]` выбрать элемент с индексом 2 уже не получится:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 21, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "ename": "IndexError", + "evalue": "list index out of range", + "output_type": "error", + "traceback": [ + "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m", + "\u001b[0;31mIndexError\u001b[0m Traceback (most recent call last)", + "\u001b[0;32m\u001b[0m in \u001b[0;36m\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 1\u001b[0;31m \u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0mage\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m\u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0;36m2\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m", + "\u001b[0;31mIndexError\u001b[0m: list index out of range" + ] + } + ], + "source": [ + "[age][2]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Придется сначала доставать первый (и единственный) элемент из `[age]`, а потом внутри него выбирать элемент с индексом 2." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "32" + ] + }, + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "[age][0][2]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Другой способ добавлять элементы в список ‒ склеивать их, то есть использовать операцию, которая называется *конкатенацией*. В этом смысле списки очень похожи на строки, и для их конкатенации тоже используется знак `+`:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 23, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[1, 2, 3, 9, 10]" + ] + }, + "execution_count": 23, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "[1, 2, 3] + [9, 10]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Запись через `+` кажется очень интуитивной и заманчивой, но не стоит ей часто пользоваться, особенно, когда списки большие и когда списков много. При такой конкатенации списков происходит создание нового списка, который \"склеивается\" из отдельных частей, чего не происходит при использовании `extend`: там элементы просто дописываются в уже существующий список. Поэтому приписывание одного списка в конец другого быстрее и эффективнее делать именно через `extend`." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Для примера сравним результаты. Создадим три списка, объединим их двумя способами и зафиксируем время, за которое это объединение произойдет. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "l1 = [1, 2, 3]\n", + "l2 = [2, 6, 7]\n", + "l3 = [0, 3, 6]" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "CPU times: user 0 ns, sys: 0 ns, total: 0 ns\n", + "Wall time: 16 µs\n" + ] + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "[1, 2, 3, 2, 6, 7, 0, 3, 6]" + ] + }, + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "%%time\n", + "\n", + "# % time - одно из магических слов Jupyter (magic)\n", + "# замеряет время исполнения ячейки с кодом\n", + "\n", + "l1 + l2 + l3" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "CPU times: user 0 ns, sys: 0 ns, total: 0 ns\n", + "Wall time: 20.7 µs\n" + ] + } + ], + "source": [ + "%%time\n", + "\n", + "l1.extend(l2)\n", + "l1.extend(l3)\n", + "l1" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Кажется, что разница совсем небольшая, но не стоит забывать, что этот пример игрушечный, три списка из трех однозначных чисел." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Срезы (slices)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Мы уже познакомились с тем, как выбирать отдельные элементы из списка, однако мы еще не обсудили, как выбирать несколько элементов подряд. Такие части списков называются срезами (*slices*). Индексы элементов, которые должны войти в срез, указываются в квадратных скобках, через двоеточие (`начало` : `конец`)." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 27, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[32, 25, 32, 48, 19]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(age) " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 28, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[25, 32]" + ] + }, + "execution_count": 28, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "age[1:3] # левый конец включается, а правый нет" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Важно:** правый конец не включается в срез! В срез выше вошли элементы с индексами 1 и 2, элемент с индексом 3 включен не был." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Если мы хотим задать только начало или конец среза, один из индексов легко можно опустить: " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 29, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[25, 32, 48, 19]\n", + "[48, 19]\n", + "[32, 25]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(age[1:])\n", + "print(age[3:])\n", + "print(age[:2])" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Тут мы подходим к тому, [почему](http://python-history.blogspot.ru/2013/10/why-python-uses-0-based-indexing.html) нумерация элементов в Python начинается с нуля. В частности, для удобных срезов. Если нам нужны первые два элемента списка, нам не нужно долго думать и сдвигать номера элементов на единицу, достаточно просто написать, например, `age[:2]`. " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Можно ли сделать срез, который будет включать в себя весь список? Легко!" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 30, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[32, 25, 32, 48, 19]" + ] + }, + "execution_count": 30, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "age[:] # опускаем все индексы" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Получить пустой срез тоже дело нехитрое: нужно, чтобы индексы начала и конца совпадали." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 31, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[]" + ] + }, + "execution_count": 31, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "age[2:2] # пустой срез" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "А теперь **вопрос**. У нас есть такой срез:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 32, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[32, 25]" + ] + }, + "execution_count": 32, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "age[:2]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Какой срез к нему нужно добавить, чтобы получить целый список `age`?" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 33, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[32, 25, 32, 48, 19]" + ] + }, + "execution_count": 33, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "age[:2] + age[2:] # срез 2:" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "И это будет верно для любого индекса $k$, не только двойки." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Изменять элементы списка необязательно по одному, можно задействовать срезы." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 34, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[32, 25, 32, 48, 19]\n", + "[32, 25, 26, 48, 19]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(age)\n", + "\n", + "age[1:3] = [25, 26] # заменим 1 и 2 элементы \n", + "print(age)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Длина списка, на который мы заменяем срез, не обязательно должна совпадать с длиной среза. Можно взять список с большим числом элементов, тогда исходный список расширится, а можно с меньшим ‒ список сузится. Замены остальных элементов при этом не произойдет, новый срез просто \"вклинится\" в середину списка." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 35, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[32, 18, 32, 45, 48, 19]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "age[1:3] = [18, 32, 45]\n", + "print(age)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 36, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[32, 18, 45, 48, 19]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "age[1:3] = [18]\n", + "print(age)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Изменение списков" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "На данный момент мы достаточно хорошо познакомились со списками. Но списки не так просты, как кажется. Давайте попробуем сделать следующее: скопировать один список в другой путем присваивания." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 37, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[1, 8, 9, 4]\n", + "[1, 8, 9, 4]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "l1 = [1, 8, 9, 4]\n", + "l2 = l1 # сохранили список l1 в l2\n", + "\n", + "print(l1)\n", + "print(l2)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Пока все ожидаемо. Теперь изменим элемент списка `l2` с индексом 3:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 38, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[1, 8, 9, 5]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "l2[3] = 5\n", + "print(l2)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "А теперь посмотрим на список `l1`." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 39, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[1, 8, 9, 5]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(l1)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Несмотря на то, что список `l1` мы не трогали, он изменился точно так же, как и список `l2`! Что произошло? На самом деле, когда мы записали `l2 = l1`, мы скопировали не сам список, а ссылку на него. Другими словами, проводя аналогию с папкой и ярлыком, вместо того, чтобы создать новую папку `l2` с элементами, такими же, как в `l1`, мы создали ярлык `l2`, который сам по себе ничего не представляет, а просто ссылается на папку `l1`. \n", + "\n", + "Так как же тогда копировать списки? Во-первых, у списков есть метод `copy()`. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 40, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[1, 8, 9, 4]\n", + "[1, 8, 9, 100]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# дубль два\n", + "l1 = [1, 8, 9, 4]\n", + "l2 = l1.copy()\n", + "\n", + "# теперь делаем что угодно\n", + "\n", + "l2[3] = 100\n", + "\n", + "print(l1)\n", + "print(l2) # все нормально" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Во-вторых, можно сделать срез и \"срезать\" весь список:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 41, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[1, 8, 9, 4]\n", + "[1, 8, 9, 100]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# дубль три\n", + "\n", + "l1 = [1, 8, 9, 4]\n", + "l2 = l1[:] # полный срез\n", + "\n", + "# теперь делаем что угодно\n", + "\n", + "l2[3] = 100\n", + "\n", + "print(l1)\n", + "print(l2) # все нормально" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Цикл for\n", + "\n", + "Раз есть списки, хочется научиться пробегаться по их элементам. Например, выводить на экран не весь список `age` сразу, а постепенно, каждый элемент с новой строчки. Для этого есть циклы. Рассмотрим цикл *for*." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 42, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "32\n", + "18\n", + "45\n", + "48\n", + "19\n" + ] + } + ], + "source": [ + "for i in age:\n", + " print(i)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Как устроен цикл выше? Кодом выше мы доносим до Python мысль: пробегайся по всем элементам списка `age` (`for i in age`) и выводи каждый элемент на экран (`print(i)`). Вообще любой цикл *for* имеет такую структуру: сначала указывается, по каким значениям нужно пробегаться, а потом, что нужно делать. Действия, которые нужно выполнить в цикле, указываются после двоеточия в *for* ‒ эта часть назвается *телом* цикла. \n", + "\n", + "Буквы в конструкции *for* могут быть любые, совсем необязательно брать букву *i*. Python сам поймет, что мы имеем в виду, запуская цикл. Давайте, используя цикл, создадим новый список." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 43, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[2, 6, 10, 18]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "list1 = [1, 3, 5, 9]\n", + "list2 = [] # новый список\n", + "for l in list1:\n", + " list2.append(l * 2) # добавляем в него значения из l1, умноженные на 2\n", + "print(list2)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Конечно, циклы нужны не только для того, чтобы работать со списками. С помощью циклом можно решить любую задачу, которая требует повторения одинаковых действий. Вспомним задачу с семинара про питона, который греется на солнышке и каждый день увеличивает время пребывания на солнце. Тогда мы решали эту задачу, перезапуская ячейку с кодом несколько раз. Теперь воспользуемся циклом." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 44, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "1 1\n", + "2 4\n", + "3 7\n", + "4 10\n", + "5 13\n", + "6 16\n", + "7 19\n", + "8 22\n", + "9 25\n", + "10 28\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# создадим список с номерами дней\n", + "\n", + "days = [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 , 10]\n", + "\n", + "# начальное значение времени, которое питон проводит на солнце\n", + "\n", + "time = 1\n", + "\n", + "print(1, time)\n", + "\n", + "# теперь будем изменять значение time в цикле\n", + "# и выводить на экран номер дня и время\n", + "\n", + "for d in days:\n", + " time = time + 3\n", + " print(d, time)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Функция range()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "На самом деле, можно было поступить еще проще. В Python есть функция `range()`, которая позволяет перебирать целые числа на заданном промежутке, не создавая при этом сам список чисел." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 45, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "0\n", + "1\n", + "2\n", + "3\n", + "4\n", + "5\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# пример\n", + "\n", + "for j in range(0, 6):\n", + " print(j)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Правый конец заданного в `range()` промежутка **не включается**, будьте бдительны. В примере выше на экран были выведены числа от 0 до 5, число 6 включено не было. Применим `range()` к нашей задаче про питона:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 46, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "1 1\n", + "2 4\n", + "3 7\n", + "4 10\n", + "5 13\n", + "6 16\n", + "7 19\n", + "8 22\n", + "9 25\n", + "10 28\n" + ] + } + ], + "source": [ + "time = 1\n", + "print(1, time)\n", + "\n", + "for d in range(2, 11):\n", + " time = time + 3\n", + " print(d, time)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Если мы хотим посмотреть на то, какие значения будут в `range()`, придется превратить его в список:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 47, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "range(0, 3)" + ] + }, + "execution_count": 47, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "range(0, 3) # ни о чем" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 48, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[0, 1, 2]" + ] + }, + "execution_count": 48, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "list(range(0, 3)) # значения внутри range" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Полезный факт: если нас интересуют числа на промежутке, начиная с нуля, в `range()` левый конец можно не указывать, 0 будет выбран по умолчанию." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 49, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[0, 1, 2, 3, 4]" + ] + }, + "execution_count": 49, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "list(range(5))" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3 (ipykernel)", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.12.4" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 4 +} diff --git a/лр1-2/5_python-constructions.ipynb b/лр1-2/5_python-constructions.ipynb new file mode 100644 index 0000000..5cbdecc --- /dev/null +++ b/лр1-2/5_python-constructions.ipynb @@ -0,0 +1,1213 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Условные конструкции, циклы, функции" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Проверка условий" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Начнем с известных всем операторов. Проверим, \n", + "\n", + "* правда ли, что 8 меньше 9; \n", + "* правда ли, что 9 больше 10." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "True" + ] + }, + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "8 < 9 # правда" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "False" + ] + }, + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "9 > 10 # неправда" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Результат такой проверки имеет логический тип (*boolean*). " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "True" + ] + }, + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "res = 8 < 9\n", + "res" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Как мы уже обсуждали, переменные такого типа могут принимать два значения True или False. Обратите внимание, что True и False не заключены в кавычки ‒ добавив кавычки, мы получим строки \"True\" и \"False\"." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "При проверке равенства двух частей (переменных, списков и так далее) используется двойной знак \"равно\"." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "True" + ] + }, + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "6 == 6" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Одинарный знак \"равно\" используется для присваивания значений. Так ничего не сравним, но сохраним в переменную `a` число 6:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "6" + ] + }, + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "a = 6 \n", + "a " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "А так уже проверим условия:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "True\n", + "False\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(a == 6) \n", + "print(a == 9) " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Неравенство, то есть отрицание равенства, в Python обозначается с помощью оператора `!=` (вообще `!` в программировании используется для отрицания). " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "True" + ] + }, + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "6 != 7" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Стоит отметить, что Python достаточно лояльно относится к разделению между типам данных. Например, если мы сравним целое число и то же число, но с плавающей точкой (с дробной частью равной 0), Python сообщит, что эти числа совпадают." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "True" + ] + }, + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "6 == 6.0 # верно" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Условные конструкции" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Условные конструкции ‒ конструкции с операторами условия. Условная конструкция обычно предполагает \"развилку\": если условие выполняется, то должен выполняться один набор действий, если нет ‒ другой набор действий. Давайте напишем программу, которая будет просить пользователя ввести целое число, и если это число менее 10, на экран будет выводиться сообщение \"Мало\", иначе ‒ \"Много\". И заодно познакомимся с конструкцией *if-else*." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Введите число: 10\n" + ] + } + ], + "source": [ + "x = int(input(\"Введите число: \"))" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Много\n" + ] + } + ], + "source": [ + "if x < 10:\n", + " print(\"Мало\")\n", + "else:\n", + " print(\"Много\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В части с `if` мы прописываем условие, в зависимости от которого Python будет делать выбор, что выводить на экран, а после двоеточия перечисляем действия, которые будут выполняться в случае, если `x` удовлетворяет условию. В части с `else` мы уже не пишем никакого условия ‒ оператор `else` сам по себе означает \"в случае, если условие в выражении с `if` не выполнено\".\n", + "\n", + "Часть с `else` является необязательной: программа может существовать только с условием `if`. Тогда в случае невыполнения условия ничего происходить не будет, Python просто перейдет к следующим строкам кода." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Как быть, если условий несколько? Например, мы просим пользователя ввести оценку, и если оценка больше 10, на экране должно быть сообщение \"Много\", если ровно 10 ‒ \"В самый раз\", если меньше ‒ \"Мало\". Можно воспользоваться оператором `elif`, который по смыслу является сочетанием `else + if`: если предыдущее условие невыполнено, то, нужно проверить следующее условие, и если оно тоже не выполнено, то уже перейти к ветке с `else`." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Введите оценку: 3\n" + ] + } + ], + "source": [ + "mark = int(input(\"Введите оценку: \"))" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Мало\n" + ] + } + ], + "source": [ + "if mark > 10:\n", + " print(\"Много\")\n", + "elif mark == 10:\n", + " print(\"В самый раз\")\n", + "else:\n", + " print(\"Мало\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Ответвлений с `elif` может быть несколько: сколько условий, столько и выражений с `elif`. Добавим еще одно условие:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Плохо\n" + ] + } + ], + "source": [ + "if mark > 10:\n", + " print(\"Много\")\n", + "elif mark > 6:\n", + " print(\"Хорошо\")\n", + "elif mark > 4:\n", + " print(\"Неплохо\")\n", + "else:\n", + " print(\"Плохо\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Законный вопрос: а можно ли обойтись совсем без `elif`, просто записав несколько выражений с `if`? Тут все зависит от ситуации. Иногда решения использовать `elif` и `if` будут равнозначными. Если мы перепишем код в примере выше, заменив `elif` на `if`, ничего не изменится, так как условия будут проверяться последовательно в любом случае: если оценка больше 10, будет выведено слово \"Много\", если нет ‒ программа перейдет к следующему условию, и так далее. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Плохо\n" + ] + } + ], + "source": [ + "if mark > 10:\n", + " print(\"Много\")\n", + "if mark > 6:\n", + " print(\"Хорошо\")\n", + "if mark > 4:\n", + " print(\"Неплохо\")\n", + "else:\n", + " print(\"Плохо\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В случае, когда условия как-то связаны между собой, нужно быть более внимательными. Рассмотрим такой пример. \n", + "\n", + "**Случай 1.** " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 26, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Это нормально\n", + "Плохо\n" + ] + } + ], + "source": [ + "if mark < 10:\n", + " print(\"Это нормально\")\n", + "elif mark == 10:\n", + " print(\"Отлично\")\n", + "if mark < 6:\n", + " print(\"Плохо\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Если оценка меньше 10, мы выводим на экран сообщение \"Это нормально\", если нет, то проверяем, равна ли она 10: если да, то выводим \"Отлично\", если нет ‒ ничего не делаем. При этом, *после* всех этих действий делаем дополнительную проверку: если оценка меньше 6, выводим \"Плохо\". " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Случай 2.** " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Это нормально\n" + ] + } + ], + "source": [ + "if mark < 10:\n", + " print(\"Это нормально\")\n", + "elif mark == 10:\n", + " print(\"Отлично\")\n", + "elif mark < 6:\n", + " print(\"Плохо\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Если оценка меньше 10, мы выводим на экран сообщение \"Это нормально\", если нет, то проверяем, равна ли она 10: если да, то выводим \"Отлично\", если нет ‒ сравниваем ее с 6. Если оценка меньше 6, выводим \"Плохо\". " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Почему во втором случае мы не увидели сообщение \"Плохо\"? Потому что из-за второго `elif` мы попросту до него не дошли! На ветку со вторым `elif` мы попадаем в случае, если предыдущее условие не выполняется, то есть если оценка не равна 10. А на ветку с первым `elif` мы попадем, в случае, если оценка не менее 10. Получается, что мы должны выводить слово \"Плохо\" в случае, когда оценка более 10 и при этом менее 6, чего в природе не бывает. Использовав `elif` необдуманно, мы добавили лишнее условие, которое никогда не будет выполняться! Тут будет полезно вспомнить схемы, которые многие, наверное, видели на уроках информатики в школе. Запоминать их необязательно, просто они хорошо иллюстрируют различия между двумя случаями." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Случай 1**\n", + "\n", + "![title](1.png)\n", + "\n", + "**Случай 2**\n", + "\n", + "![title](2.png)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Возможно, предыдущее обсуждение `if` и `elif` могло вас чуть-чуть запутать, но это не повод расстраиваться. Важно просто помнить, что разница между этими операторами есть. Остальное можно проверить экспериментально на конкретном примере :) " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Сложные условия" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Пусть у нас есть три целочисленные переменные `a`, `b` и `c`, и мы планируем составлять сложные, составные уcловия, касающиеся этих переменных." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "a = 3\n", + "b = 7\n", + "c = 1" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Помогут операторы `and` и `or`. Оператор `and` соответствует одновременному выполнению условий, оператор `or` соответствует ситуации, когда хотя бы одно из условий выполняется. Оператор `or` в Python ‒ обычное \"или\", не исключающее: либо верно первое условие, либо второе, либо оба." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 14, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "True" + ] + }, + "execution_count": 14, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "(a < b) and (b > c) # оба верны" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "False" + ] + }, + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "(a < b) and (c > b) # второе неверно -> все неверно" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "True" + ] + }, + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "(a < b) or (a > c) # первое верное -> хотя бы одно верно" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 17, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "True" + ] + }, + "execution_count": 17, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "(a < b) or (c > b) # первое верное -> хотя бы одно верно" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Можем работать с элементами списков:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 18, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "l1 = [1, 3, 6, 8]\n", + "l2 = [0, 9, 6, 8]" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 19, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "True" + ] + }, + "execution_count": 19, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "l1[0] > l2[0] # 1 больше 0" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "True" + ] + }, + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "(l1[0] > l2[0]) and (l1[2] == l2[2]) # оба верны" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "True" + ] + }, + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "(l1[0] > l2[0]) or (l1[2] == l2[2]) # оба верны" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Давайте пройдемся по парам элементов в списках `l1` и `l2`, и если значения элементов, которые стоят на одном и том же месте, просто в разных списках, совпадают, мы будем выводить сообщение \"It's true! They are equal!\", а если нет ‒ сообщение \"It's false! They are not equal!\".\n", + "\n", + "Сначала посмотрим на длину списков:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 23, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "4\n", + "4\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(len(l1))\n", + "print(len(l2))" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Списки одинаковой длины, это хорошо! Напишем цикл." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 24, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "It's false! They are not equal!\n", + "It's false! They are not equal!\n", + "It's true! They are equal!\n", + "It's true! They are equal!\n" + ] + } + ], + "source": [ + "for i in range(0, len(l1)):\n", + " if l1[i] == l2[i]:\n", + " print(\"It's true! They are equal!\")\n", + " else:\n", + " print(\"It's false! They are not equal!\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "А теперь предлагаю вам такую задачу. Есть список оценок `marks`, и для каждой оценки нужно вывести комментарий (Отлично, Хорошо, Удовлетворительно, Плохо) с новой строки. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 26, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "marks = [2, 7, 8, 10, 5, 8, 1, 6]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Решение:**" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 27, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Плохо!\n", + "Хорошо!\n", + "Отлично!\n", + "Отлично!\n", + "Удовлетворительно!\n", + "Отлично!\n", + "Плохо!\n", + "Хорошо!\n" + ] + } + ], + "source": [ + "for mark in marks:\n", + " if mark >= 8:\n", + " print(\"Отлично!\")\n", + " elif (mark >= 6) and (mark < 8):\n", + " print(\"Хорошо!\")\n", + " elif (mark >= 4) and (mark < 6):\n", + " print(\"Удовлетворительно!\")\n", + " else:\n", + " print(\"Плохо!\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Можно написать аналогичный код, но оценку теперь будет вводить пользователь с клавиатуры. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 28, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Введите оценку: 6\n", + "Хорошо!\n" + ] + } + ], + "source": [ + "mark = int(input(\"Введите оценку: \"))\n", + "if mark >= 8:\n", + " print(\"Отлично!\")\n", + "elif (mark >= 6) and (mark < 8):\n", + " print(\"Хорошо!\")\n", + "elif (mark >= 4) and (mark < 6):\n", + " print(\"Удовлетворительно!\")\n", + "else:\n", + " print(\"Плохо!\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Цикл `while`" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "С циклом `for` мы уже знакомы. Сейчас мы познакомимся с циклом `while`, логика которого отличается от `for`. Конструкции с циклом `while` устроены следующим образом: действия, которые указаны в теле цикла, должны выполняться до тех пор, пока верно условие, прописанное после `while` (отсюда и название). Если в цикле `for` мы указывали некоторый промежуток, по которому в ходе цикла мы будем \"пробегаться\", то в случае с циклом `while` мы просто фиксируем стартовую точку, а конечную точку никак не указываем: программа сама остановится, когда условие в цикле перестанет выполняться." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 50, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "nums = [1, 0, 9, 10, -1, 8]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Давайте, используя цикл `while`, будем выводить на экран элементы списка `nums` до тех пор, пока не столкнемся с отрицательным значением." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 51, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "1\n", + "0\n", + "9\n", + "10\n" + ] + } + ], + "source": [ + "i = 0 # начинаем с индекса i=0\n", + "\n", + "while nums[i] >= 0: # пока элемент nums[i] >= 0\n", + " print(nums[i]) # выводим элемент на экран\n", + " i = i + 1 # переходим к следующему элементу" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "На значении 10 мы остановились: за ним идет значение -1, для которого условие `nums[i] > = 0` не выполняется. \n", + "\n", + "Давайте теперь попробуем переписать код так, чтобы он работал точно так же, но только чтобы в нем использовался цикл `for`, а не `while`. Вообще почти любой код с `while` можно переписать через `for`, и иногда это полезно: код с циклом `while` обычно более медленный, плюс, склонен к зацикливанию." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 72, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "1\n", + "0\n", + "9\n", + "10\n" + ] + } + ], + "source": [ + "for n in nums:\n", + " if n >= 0:\n", + " print(n)\n", + " else:\n", + " break # выходим из цикла" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В коде выше мы использовали оператор `break`, который позволяет выйти из цикла, то есть закончить исполнение строк кода в теле цикла и перейти к коду дальше. " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Функции" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Чтобы выполнять аналогичные действия много раз, помимо циклов используются функции. Со встроеными в Python функциями мы уже сталкивались: например, функция `round()` принимала на вход некоторое число и округляла его до целого. При этом, если мы дописывали внутри `round()` еще один аргумент (параметр) – число, отвечающее за количество знаков после запятой, то число округлялось соответствующим образом. Итак, мы приходим к следующему: у функции есть три основных части: *аргументы* (то, что подается на вход, те объекты, над которыми мы хотим произвести какие-то действия), *тело функции* (набор предполагаемых действий) и *результат* (то, что функция возвращает на выходе, измененные объекты, которые были поданы на вход или созданные на их основе новые). \n", + "\n", + "Для иллюстрации напишем функцию `my_square()`, которая будет возводить число в квадрат. Начнем с задания функции – строки, которая называется сигнатурой:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + " def my_square(x):" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "`def` здесь – специальное слово, которое декларирует начало функции. После него следует название функции, а далее – аргумент, тот объект, с которым функция будет работать." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "По-хорошему у любой функции должна быть документация с пояснениями, что это функция принимает на вход и что возвращает. Такое описание вносится в специальную строку *docstring*, которая добавляется сразу после сигнатуры:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def my_square(x):\n", + " \"\"\"\n", + " Returns a square of a number.\n", + " Parameters: x is an integer or a float.\n", + " \"\"\"" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Теперь опишем, что эта функция должна делать – какие действия выполнять:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def my_square(x):\n", + " \"\"\"\n", + " Returns a square of a number.\n", + " Parameters: x is an integer or a float.\n", + " \"\"\"\n", + " res = x ** 2\n", + " return res" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Последняя строка с `return` означает, что наша функция должна возращать некоторый результат – число, возведенное в квадрат. Применим функцию:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "49" + ] + }, + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "my_square(7)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Все работает! Осталось только подумать вот над чем: что будет, если убрать строку с `return` и заменить ее, скажем, на `print()`? Попробуем применить и сравним результаты. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "49" + ] + }, + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "a = my_square(7) # c return\n", + "a " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def my_square2(x):\n", + " res = x ** 2\n", + " print(res)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "49\n" + ] + } + ], + "source": [ + "my_square2(7)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Кажется, что пока никакой разницы нет: в обоих случаях на экран выведено число 49. Теперь попробуем сохранить полученный выше результат в переменную `b`:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "49\n" + ] + } + ], + "source": [ + "b = my_square2(7)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "b" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "При вызове переменной `b` на экран ничего не выводится! Если мы выведем `b` на экран, это также ни к чему не приведет:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "None\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(b)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Результат `None` – пустота! Переменная `b` пуста. Почему это произошло? А потому, что функция `my_square2()` не сохраняет результат, только выводит его на экран! Тут можно привести такую «школьную» аналогию. Если преподаватель читает лекцию, а студент ее никаким образом не фиксирует, это ситуация соответствует случаю с `print()` и без `return()`. Преподаватель честно читает лекцию («выводит ее на экран»), но результат этих действий никак не сохраняется. Если студент что-то забудет, ему некуда будет обратиться – он не сможет залезть в несуществующий конспект или аудиозапись («посмотреть на значение переменной»). Функции, которые ничего не возвращают, могут быть полезны, но чаще всего мы сталкиваемся с необходимостью возвращать какие-либо объекты явно, и поэтому за устройством функции нужно внимательно следить. При этом, если хочется, чтобы результат выполнения функции и сохранялся, и выводился на экран, можно использовать `print()` и `return()` одновременно:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def my_square(x):\n", + " \"\"\"\n", + " Returns a square of a number.\n", + " Parameters: x is an integer or a float.\n", + " \"\"\"\n", + " res = x ** 2\n", + " print(res)\n", + " return res" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "100\n" + ] + } + ], + "source": [ + "y = my_square(10)" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3 (ipykernel)", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.12.4" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 4 +} diff --git a/лр1-2/6_seminar2.ipynb b/лр1-2/6_seminar2.ipynb new file mode 100644 index 0000000..091e6df --- /dev/null +++ b/лр1-2/6_seminar2.ipynb @@ -0,0 +1,290 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Семинар 2" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 0 (разминка)\n", + "\n", + "Даны два списка `a` и `b` (см. ниже).\n", + " \n", + "1. Выведите на экран первый элемент списка `a`, третий элемент списка `a`, последний элемент списка `a`.\n", + "2. Добавьте в список `b` элемент 7 (просто допишите в конец).\n", + "3. Замените пятый элемент списка `a` на число 8.\n", + "4. Создайте список `merged`, который включает в себя все элементы списка `a` и списка `b`.\n", + "5. Создайте новый список `с`, который получается заменой последнего элемента списка `a` на число 100. Сам список `a` измениться не должен!" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "a = [1, 0, 9, 12, 18, 34, 89, 91, 33, 127]\n", + "b = [2, 8, 9, 11, 76, 25, 44]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 1 (девочковое)\n", + "\n", + "Есть список имен:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "girls = [\"Иветта\", \"Виолетта\", \"Кассандра\", \"Вирджиния\", \n", + " \"Амелия\", \"Розамунда\", \"Янина\", \"Беатриса\"]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Используя список `girls`, выведите на экран следующие списки:\n", + "\n", + " [\"Виолетта\", \"Кассандра\", \"Вирджиния\", \"Амелия\"]\n", + " [\"Вирджиния\", \"Амелия\", \"Розамунда\", \"Янина\", \"Беатриса\"]\n", + " [\"Иветта\", \"Виолетта\", \"Вирджиния\", \"Амелия\"]\n", + " [\"Кассандра\", \"Амелия\", \"Розамунда\"]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 2 (поэлементное) \n", + "\n", + "Дан список `L`. Выведите на экран (последовательно, с новой строчки): \n", + "\n", + "* все элементы списка `L`\n", + "* логарифмированные значения элементов списка `L`" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "L = [12, 3, 8, 125, 10, 98, 54, 199]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Замените пятый элемент списка `L` на 0. Проделайте те же операции, что и раньше. Объясните, почему получаются такие результаты." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 3 (демографическое)\n", + "\n", + "В списке `age` сохранены значения возраста респондентов: \n", + "\n", + " age = [24, 35, 42, 27, 45, 48, 33]\n", + " \n", + "Создайте список `age2`, в котором будут храниться значения возраста, возведенные в квадрат.\n", + "\n", + "**Подсказка:** используйте цикл *for*." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 4 (игровое)\n", + "\n", + "Питон просит пользователя загадать (ввести с клавиатуры) целое число $k$ от 1 до 10. Питон берет это число $k$ и выводит на экран $k$-тый элемент списка `numbers`, причем $k$-ый элемент в привычном понимании, в нумерации, которая начинается с единицы. \n", + "\n", + "Список `numbers`:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "numbers = [1, 5, 6, 8, 10, 21, 25, 1, 0, -9, 9]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Пояснение:**\n", + " \n", + "*Входные данные:*\n", + "\n", + " Введите целое число от 1 до 10: 3\n", + " \n", + "*Выходные данные:*\n", + "\n", + " 6" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 5 (числовое)\n", + "\n", + "У питона есть набор любимых чисел.\n", + "\n", + " favorites = [3, 7, 11, 23, 18, 48, 81]\n", + "\n", + "Напишите программу, которая просит пользователя ввести целое число, и если оно нравится питону, на экран будет выводиться сообщение: \"Мое любимое число!\", если нет ‒ \"Эх, ну почему?\".\n", + "\n", + "*Подсказка:* чтобы проверить, принадлежит ли некоторый объект элементам списка, можно воспользоваться оператором *in*." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 6 (четное)\n", + "\n", + "Напишите программу, которая просит пользователя ввести число и, если оно чётное, выводит на экран сообщение: \"Это число чётное\", если нечётное ‒ \"Это число нечётное\".\n", + "\n", + "*Подсказка:* используйте оператор `%` для определения остатка от деления." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 7 (музыкальное)\n", + "\n", + "Напишите программу, которая принимает на вход список слов такого вида:\n", + "\n", + " words = [\"Speak \",\"to\", \"me \", \"of\", \"Florence\" ,\"And \", \"of\", \"the\", \"Renaissance\"]\n", + "\n", + "а возвращает список\n", + "\n", + " words_clean = [\"speak\", \"to\", \"me\", \"of\", \"florence\", \"and\", \"of\", \"the\", \"renaissance\"]\n", + "\n", + "Другими словами, программа убирает пробелы в словах и приводит все слова к нижнему регистру. Эту задачу можно решить через циклы, но в Python есть такая полезная вещь как списковые включения. Они работают быстрее, чем циклы, и создавать новые списки на основе старых очень удобно. Прочитать про них можно [здесь](http://pythontutor.ru/lessons/lists/#section_3) и [здесь](https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/Py-programming-3/blob/master/20-04/lecture-lists-contd.ipynb).\n", + "\n", + "**Подсказка:** запросите `help()` по методам `.strip()` и `.lower()`." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 8 (секретное)\n", + "\n", + "Напишите программу, которая запрашивает у пользователя пароль, и далее:\n", + "\n", + "- если пароль верный, выводит на экран сообщение \"Login success\".\n", + "- если пароль неверный, выводит на экран сообщение \"Incorrect password, try again!\" до тех пор, пока пользователь не введет верный пароль.\n", + "\n", + "Считайте, что верный пароль программе известен, то есть уже сохранен в некоторой переменной. " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 9 (функциональное)\n", + "\n", + "Напишите функцию `nums()`, которая принимает на вход целое число, а возвращает список из двух элементов: целое число, предшествующее принятому на вход, и число, следующее за ним.\n", + "\n", + "**Пример:**\n", + "\n", + "*Входные данные:*\n", + "\n", + " 7\n", + "\n", + "*Выходные данные:*\n", + "\n", + " [6, 8]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 10 (счетное)\n", + "\n", + "Напишите функцию `my_log()`, которая принимает на вход список чисел, и возвращает список их натуральных логарифмов. Если число меньше или равно 0, на его месте в возвращаемом списке должно быть None.\n", + "\n", + "**Пример:**\n", + "\n", + "*Входные данные:*\n", + "\n", + " [1, 3, 2.5, -1, 9, 0, 2.71]\n", + "\n", + "*Выходные данные:*\n", + "\n", + " [0.0,\n", + " 1.0986122886681098,\n", + " 0.9162907318741551,\n", + " None,\n", + " 2.1972245773362196,\n", + " None,\n", + " 0.9969486348916096]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 11 (зимнее)\n", + "\n", + "Напишите функцию `str_lower()`, которая принимает на вход строку (набор слов через пробел), а возвращает список ее элементов в нижнем регистре. \n", + "\n", + "**Пример:**\n", + "\n", + "*Входные данные:*\n", + "\n", + " \"В лесу родилась ёлочка В лесу она росла\"\n", + "\n", + "*Выходные данные:*\n", + "\n", + " ['в', 'лесу', 'родилась', 'ёлочка', 'в', 'лесу', 'она', 'росла']\n", + " \n", + "*Подсказка:* для разбиение строки на части, познакомьтесь с методом `.split()` – запросите по нему `help()`." + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.6.5" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2 +} diff --git a/лр1-2/6_solutions2.ipynb b/лр1-2/6_solutions2.ipynb new file mode 100644 index 0000000..e134549 --- /dev/null +++ b/лр1-2/6_solutions2.ipynb @@ -0,0 +1,883 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Семинар 2" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 0 (разминка)\n", + "\n", + "Даны два списка `a` и `b` (см. ниже).\n", + " \n", + "1. Выведите на экран первый элемент списка `a`, третий элемент списка `a`, последний элемент списка `a`.\n", + "2. Добавьте в список `b` элемент 7 (просто допишите в конец).\n", + "3. Замените пятый элемент списка `a` на число 8.\n", + "4. Создайте список `merged`, который включает в себя все элементы списка `a` и списка `b`.\n", + "5. Создайте новый список `с`, который получается заменой последнего элемента списка `a` на число 100. Сам список `a` измениться не должен!" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "a = [1, 0, 9, 12, 18, 34, 89, 91, 33, 127]\n", + "b = [2, 8, 9, 11, 76, 25, 44]" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "1" + ] + }, + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "# 1\n", + "a[0]" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "9" + ] + }, + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "a[2]" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "127" + ] + }, + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "a[-1]" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# 2" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[1, 0, 9, 12, 18, 34, 89, 91, 33, 127, 7]" + ] + }, + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "a.append(7)\n", + "a" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[1, 0, 9, 12, 8, 34, 89, 91, 33, 127, 7]" + ] + }, + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "# 3\n", + "a[4] = 8\n", + "a" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# 4\n", + "merged = a + b" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[1, 0, 9, 12, 8, 34, 89, 91, 33, 127, 7, 2, 8, 9, 11, 76, 25, 44]\n", + "[1, 0, 9, 12, 8, 34, 89, 91, 33, 127, 7]\n", + "[2, 8, 9, 11, 76, 25, 44]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "merged = a.copy()\n", + "merged.extend(b) # через extend лучше\n", + "\n", + "print(merged)\n", + "print(a)\n", + "print(b)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[1, 0, 9, 12, 8, 34, 89, 91, 33, 127, 100]\n", + "[1, 0, 9, 12, 8, 34, 89, 91, 33, 127, 7]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# 5\n", + "C = a.copy() # важно - не присваивание, а копирование\n", + "C[-1] = 100\n", + "print(C)\n", + "print(a)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 1 (девочковое)\n", + "\n", + "Есть список имен:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "girls = [\"Иветта\", \"Виолетта\", \"Кассандра\", \"Вирджиния\", \n", + " \"Амелия\", \"Розамунда\", \"Янина\", \"Беатриса\"]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Используя список `girls`, выведите на экран следующие списки:\n", + "\n", + " [\"Виолетта\", \"Кассандра\", \"Вирджиния\", \"Амелия\"]\n", + " [\"Вирджиния\", \"Амелия\", \"Розамунда\", \"Янина\", \"Беатриса\"]\n", + " [\"Иветта\", \"Виолетта\", \"Вирджиния\", \"Амелия\"]\n", + " [\"Кассандра\", \"Амелия\", \"Розамунда\"]" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "['Виолетта', 'Кассандра', 'Вирджиния', 'Амелия']\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(girls[1:5])" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 17, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "['Вирджиния', 'Амелия', 'Розамунда', 'Янина', 'Беатриса']\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(girls[3:])" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 18, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "['Иветта', 'Виолетта', 'Вирджиния', 'Амелия']\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(girls[0:2] + girls[3:5])" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 19, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "['Кассандра', 'Амелия', 'Розамунда']\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(girls[2:3] + girls[4:6])" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 2 (поэлементное) \n", + "\n", + "Дан список `L`. Выведите на экран (последовательно, с новой строчки): \n", + "\n", + "* все элементы списка `L`\n", + "* логарифмированные значения элементов списка `L`" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "L = [12, 3, 8, 125, 10, 98, 54, 199]" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 21, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "12\n", + "3\n", + "8\n", + "125\n", + "10\n", + "98\n", + "54\n", + "199\n" + ] + } + ], + "source": [ + "for i in L:\n", + " print(i)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "2.4849066497880004\n", + "1.0986122886681098\n", + "2.0794415416798357\n", + "4.8283137373023015\n", + "2.302585092994046\n", + "4.584967478670572\n", + "3.9889840465642745\n", + "5.293304824724492\n" + ] + } + ], + "source": [ + "import math\n", + "\n", + "for i in L:\n", + " print(math.log(i))" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Замените пятый элемент списка `L` на 0. Проделайте те же операции, что и раньше. Объясните, почему получаются такие результаты." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 23, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "2.4849066497880004\n", + "1.0986122886681098\n", + "2.0794415416798357\n", + "4.8283137373023015\n" + ] + }, + { + "ename": "ValueError", + "evalue": "math domain error", + "output_type": "error", + "traceback": [ + "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m", + "\u001b[0;31mValueError\u001b[0m Traceback (most recent call last)", + "\u001b[0;32m\u001b[0m in \u001b[0;36m\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[1;32m 2\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m 3\u001b[0m \u001b[0;32mfor\u001b[0m \u001b[0mi\u001b[0m \u001b[0;32min\u001b[0m \u001b[0mL\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 4\u001b[0;31m \u001b[0mprint\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mmath\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mlog\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mi\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m", + "\u001b[0;31mValueError\u001b[0m: math domain error" + ] + } + ], + "source": [ + "L[4] = 0\n", + "\n", + "for i in L:\n", + " print(math.log(i)) # логарифм от 0 - невозможно!" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 3 (демографическое)\n", + "\n", + "В списке `age` сохранены значения возраста респондентов: \n", + "\n", + " age = [24, 35, 42, 27, 45, 48, 33]\n", + " \n", + "Создайте список `age2`, в котором будут храниться значения возраста, возведенные в квадрат.\n", + "\n", + "*Подсказка:* используйте цикл *for*." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 25, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[576, 1225, 1764, 729, 2025, 2304, 1089]" + ] + }, + "execution_count": 25, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "age = [24, 35, 42, 27, 45, 48, 33]\n", + "\n", + "age2 = []\n", + "\n", + "for a in age:\n", + " age2.append(a ** 2)\n", + "age2" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 4 (игровое)\n", + "\n", + "Питон просит пользователя загадать (ввести с клавиатуры) целое число $k$ от 1 до 10. Питон берет это число $k$ и выводит на экран $k$-тый элемент списка `numbers`, причем $k$-ый элемент в привычном понимании, в нумерации, которая начинается с единицы. \n", + "\n", + "Список `numbers`:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 26, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "numbers = [1, 5, 6, 8, 10, 21, 25, 1, 0, -9, 9]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Пояснение:**\n", + " \n", + "*Входные данные:*\n", + "\n", + " Введите целое число от 1 до 10: 3\n", + " \n", + "*Выходные данные:*\n", + "\n", + " 6" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 28, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Введите целое число от 1 до 10: 3\n" + ] + } + ], + "source": [ + "k = int(input(\"Введите целое число от 1 до 10: \"))" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 29, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "6\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(numbers[k-1])" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 5 (числовое)\n", + "\n", + "У питона есть набор любимых чисел.\n", + "\n", + " favorites = [3, 7, 11, 23, 18, 48, 81]\n", + "\n", + "Напишите программу, которая просит пользователя ввести целое число, и если оно нравится питону, на экран будет выводиться сообщение: \"Мое любимое число!\", если нет ‒ \"Эх, ну почему?\".\n", + "\n", + "*Подсказка:* чтобы проверить, принадлежит ли некоторый объект элементам списка, можно воспользоваться оператором *in*." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 30, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "favorites = [3, 7, 11, 23, 18, 48, 81]" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 31, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Введите целое число: 81\n", + "Мое любимое число!\n" + ] + } + ], + "source": [ + "n = int(input(\"Введите целое число: \"))\n", + "if n in favorites:\n", + " print(\"Мое любимое число!\")\n", + "else:\n", + " print(\"Эх, ну почему?\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 6 (четное)\n", + "\n", + "Напишите программу, которая просит пользователя ввести число и, если оно чётное, выводит на экран сообщение: \"Это число чётное\", если нечётное ‒ \"Это число нечётное\".\n", + "\n", + "*Подсказка:* используйте оператор `%` для определения остатка от деления." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 32, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Введите целое число: 9\n", + "Это число нечётное.\n" + ] + } + ], + "source": [ + "x = int(input(\"Введите целое число: \"))\n", + "\n", + "if x % 2 == 0:\n", + " print(\"Это число чётное.\")\n", + "else:\n", + " print(\"Это число нечётное.\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 7 (музыкальное)\n", + "\n", + "Напишите программу, которая принимает на вход список слов такого вида:\n", + "\n", + " words = [\"Speak \",\"to\", \"me \", \"of\", \"Florence\" ,\"And \", \"of\", \"the\", \"Renaissance\"]\n", + "\n", + "а возвращает список\n", + "\n", + " words_clean = [\"speak\", \"to\", \"me\", \"of\", \"florence\", \"and\", \"of\", \"the\", \"renaissance\"]\n", + "\n", + "Другими словами, программа убирает пробелы в словах и приводит все слова к нижнему регистру. Эту задачу можно решить через циклы, но в Python есть такая полезная вещь как списковые включения. Они работают быстрее, чем циклы, и создавать новые списки на основе старых очень удобно. Прочитать про них можно [здесь](http://pythontutor.ru/lessons/lists/#section_3) и [здесь](https://nbviewer.jupyter.org/github/allatambov/Py-programming-3/blob/master/20-04/lecture-lists-contd.ipynb).\n", + "\n", + "*Подсказка:* запросите `help()` по методам `strip()` и `lower()`." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 33, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "['speak', 'to', 'me', 'of', 'florence', 'and', 'of', 'the', 'renaissance']" + ] + }, + "execution_count": 33, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "words = [\"Speak \",\"to\", \"me \", \"of\", \"Florence\" ,\"And \", \"of\", \"the\", \"Renaissance\"]\n", + "\n", + "words_clean = [w.strip().lower() for w in words]\n", + "words_clean" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 8 (секретное)\n", + "\n", + "Напишите программу, которая запрашивает у пользователя пароль, и далее:\n", + "\n", + "- если пароль верный, выводит на экран сообщение \"Login success\".\n", + "- если пароль неверный, выводит на экран сообщение \"Incorrect password, try again!\" до тех пор, пока пользователь не введет верный пароль.\n", + "\n", + "Считайте, что верный пароль программе известен, то есть уже сохранен в некоторой переменной. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 35, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Enter password: 123\n", + "Incorrect password, try again!\n", + "Enter password: 124\n", + "Incorrect password, try again!\n", + "Enter password: 123a\n", + "Logic success!\n" + ] + } + ], + "source": [ + "my_password = \"123a\"\n", + "\n", + "password = input(\"Enter password: \")\n", + "\n", + "while password != my_password:\n", + " print(\"Incorrect password, try again!\")\n", + " password = input(\"Enter password: \") # важная строчка!\n", + " \n", + "print(\"Logic success!\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 9 (функциональное)\n", + "\n", + "Напишите функцию `nums()`, которая принимает на вход целое число, а возвращает список из двух элементов: целое число, предшествующее принятому на вход, и число, следующее за ним.\n", + "\n", + "**Пример:**\n", + "\n", + "*Входные данные:*\n", + "\n", + " 7\n", + "\n", + "*Выходные данные:*\n", + "\n", + " [6, 8]" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 36, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def nums(n):\n", + " return [n-1, n+1]" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 37, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[8, 10]" + ] + }, + "execution_count": 37, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "nums(9)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 10 (счетное)\n", + "\n", + "Напишите функцию `my_log()`, которая принимает на вход список чисел, и возвращает список их натуральных логарифмов. Если число меньше или равно 0, на его месте в возвращаемом списке должно быть None.\n", + "\n", + "**Пример:**\n", + "\n", + "*Входные данные:*\n", + "\n", + " [1, 3, 2.5, -1, 9, 0, 2.71]\n", + "\n", + "*Выходные данные:*\n", + "\n", + " [0.0,\n", + " 1.0986122886681098,\n", + " 0.9162907318741551,\n", + " None,\n", + " 2.1972245773362196,\n", + " None,\n", + " 0.9969486348916096]" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 38, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def my_log(L):\n", + " newL = []\n", + " for i in L:\n", + " if i <= 0:\n", + " newL.append(None) # None - отдельный тип, не строка \"None\"\n", + " else:\n", + " newL.append(math.log(i))\n", + " return newL" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 39, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[0.0,\n", + " 1.0986122886681098,\n", + " 0.9162907318741551,\n", + " None,\n", + " 2.1972245773362196,\n", + " None,\n", + " 0.9969486348916096]" + ] + }, + "execution_count": 39, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "my_log([1, 3, 2.5, -1, 9, 0, 2.71])" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 11 (зимнее)\n", + "\n", + "Напишите функцию `str_lower()`, которая принимает на вход строку (набор слов через пробел), а возвращает список ее элементов в нижнем регистре. \n", + "\n", + "**Пример:**\n", + "\n", + "*Входные данные:*\n", + "\n", + " \"В лесу родилась ёлочка В лесу она росла\"\n", + "\n", + "*Выходные данные:*\n", + "\n", + " ['в', 'лесу', 'родилась', 'ёлочка', 'в', 'лесу', 'она', 'росла']\n", + " \n", + "*Подсказка:* для разбиение строки на части, познакомьтесь с функцией `split()` – запросите по ней `help`." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 41, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def str_lower(s):\n", + " l = [j.lower() for j in s.split()]\n", + " return l" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 42, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "['в', 'лесу', 'родилась', 'ёлочка', 'в', 'лесу', 'она', 'росла']" + ] + }, + "execution_count": 42, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "str_lower(\"В лесу родилась ёлочка В лесу она росла\")" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.6.5" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2 +} diff --git a/лр1-2/7_pandas1.ipynb b/лр1-2/7_pandas1.ipynb new file mode 100644 index 0000000..82c2261 --- /dev/null +++ b/лр1-2/7_pandas1.ipynb @@ -0,0 +1,5183 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Работа с таблицами. Введение в библиотеку pandas" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Датафреймы (таблицы) в pandas" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В этой и последующих лекциях мы будем работать с таблицами. В социальных науках термины *база данных* и *таблица* часто используются как синонимы. Вообще, между этими терминами есть существенная разница, так как база данных по сути ‒ это набор таблиц, связанных друг с другом (можно думать о ней как о файле Excel с разными листами). Но давайте для простоты считать эти термины эквивалентными, основы работы с «настоящими» базами данных (*SQL*, *PyMongo*) мы обсуждать не будем. Кроме того, в качестве синонима слова *таблица* мы будем использовать слово *датафрейм* как кальку с термина *data frame*." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Таблицы можно получить из стандартных структур данных в Python. Например, мы можем создать таблицу в таком виде:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "table = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]" + ] + }, + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "table " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Давайте превратим `table` в датафрейм из библиотеки `pandas`. Эта библиотека используется для удобной и более эффективной работы с таблицами. Ее функционал достаточно разнообразен, но давайте начнем с каких-то базовых функций и методов. \n", + "\n", + "Для начала импортируем саму библиотеку." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import pandas as pd" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Здесь мы использовали такой прием: импортировали библиотеку и присвоили ей сокращенное имя, которое будет использоваться в пределах данного ноутбука. Чтобы не писать перед каждой библиотечной функцией длинное `pandas.` и не импортировать сразу все функции из этой библиотеки, мы сократим название до `pd` и в дальнейшем Python будет понимать, что мы имеем в виду. Можно было бы сократить и до `p`, но тогда есть риск забыть про это и создать переменную с таким же именем, что плохо. К тому же `pd` ‒ распространенное и устоявшееся сокращение.\n", + "\n", + "(И да, таким образом можно сокращать названия любых библиотек и модулей. Ничто бы не помешало нам на предыдущих занятиях писать, например, `import math as ma`, просто в этом не было необходимости).\n", + "\n", + "А теперь вернемся к таблице ‒ превратим список списков в объект `DataFrame`:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
012
0123
1456
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " 0 1 2\n", + "0 1 2 3\n", + "1 4 5 6" + ] + }, + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "pd.DataFrame(table) # выглядит посимпатичнее" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Сохраним результат в переменную `df`:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "df = pd.DataFrame(table)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
012
0123
1456
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " 0 1 2\n", + "0 1 2 3\n", + "1 4 5 6" + ] + }, + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Как можно заметить, по умолчанию Python создает датафрейм по строкам, то есть в качестве первой строки берет первый список, затем ‒ второй, и так далее. При желании это можно исправить ‒ транспонировать таблицу, то есть поменять местами строки и столбцы. Для этого существует метод `.transpose()`:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
01
014
125
236
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " 0 1\n", + "0 1 4\n", + "1 2 5\n", + "2 3 6" + ] + }, + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.transpose()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Другой нюанс: Python создал названия строк и столбцов по умолчанию ‒ просто пронумеровал их, начиная с нуля. Разумеется, это тоже можно настраивать, но давайте оставим это до более содержательного примера. А пока посмотрим, что из себя представляют столбцы нашего датафрема:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "0 1\n", + "1 4\n", + "Name: 0, dtype: int64" + ] + }, + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df[0] # столбец с индексом 1 - Series" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "pandas.core.series.Series" + ] + }, + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "type(df[0])" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Столбец датафрейма `df` имеет особый тип *Series*. Внешне *Series* отличается от обычного списка значений, потому что, во-первых, при вызове столбца на экран выводятся не только сами элементы, но их номер (номер строки), а во-вторых, на экран выводится строка с названием столбца (`Name: 0`) и его тип (`dtype: int64`, целочисленный). Первая особенность роднит *Series* со словарями: он представляет собой пары *ключ-значение*, то есть *номер-значение*. Вторая особенность роднит *Series* с массивами `numpy`: элементы обычно должны быть одного типа.\n", + "\n", + "Библиотеку `numpy` мы еще не обсуждали, но обязательно обсудим позже, так как во многих задачах использовать массивы `numpy` гораздо удобнее, чем списки. " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Загрузка таблицы из файла и описание переменных\n", + "\n", + "А теперь давайте загрузим какую-нибудь реальную базу данных из файла. Библиотека `pandas` достаточно гибкая, она позволяет загружать данные из файлов разных форматов. Пока остановимся на самом простом ‒ файле *csv*, что расшифровывается как *comma separated values*. Столбцы в таком файле по умолчанию отделяются друг от друга запятой. Например, такая таблица" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
012
0149
1486
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " 0 1 2\n", + "0 1 4 9\n", + "1 4 8 6" + ] + }, + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "pd.DataFrame([[1, 4, 9], [4, 8, 6]])" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "сохраненная в формате *csv* без названий строк и столбцов будет выглядеть так:" + ] + }, + { + "cell_type": "raw", + "metadata": {}, + "source": [ + "1, 4, 9\n", + "4, 8, 6" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Но разделитель столбцов в таблице может быть и другим, например, точкой с запятой:" + ] + }, + { + "cell_type": "raw", + "metadata": {}, + "source": [ + "1; 4; 9\n", + "4; 8; 6" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В таких случаях нам потребуется дополнительно выставлять параметр `sep = \";\"`, чтобы Python понимал, как правильно отделять один столбец от другого. Но потренируемся открывать разные форматы файлов в следующий раз. Сейчас посмотрим, как загрузить файл с компьютера.\n", + "\n", + "По умолчанию Python видит только те файлы, которые хранятся в текущей рабочей папке ‒ папке, откуда запускается Python или, в нашем случае, Jupyter Notebook. Чтобы узнать, какая папка является рабочей, необходимо загрузить модуль `os` и вызвать функцию `getcwd()`:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import os" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "'/Users/allat/Documents/github/CognTech/2-python-libraries'" + ] + }, + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "os.getcwd() # от get current working directory" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Эта функция возвращает путь к рабочей папке. В моем случае это `'//Users/allat/Documents/github/CognTech/2-python-libraries`, на компьютере с Windows в классе ‒ `C:\\\\Users\\\\student`. Python подсказывает, что в моем случае рабочей папкой является *2-python-libraries*, которая лежит в папке *CognTech*, в *github* и так далее. Обратите внимание: в Mac OS и Linux слэши между названиями папок прямые и одинарные, в Windows ‒ обратные и двойные. Плюс, в Windows всегда в начале прописывается диск (`C:` или иные)." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Иногда удобно положить файл, с которым мы будем работать, в рабочую папку. Можно явно переместить файл из папки в папку, но при работе в Jupyter можно сделать проще ‒ воспользоваться кнопкой *Upload* на странице *Home*. Кто пользуется командной строкой, есть альтернатива: запустить сам Jupyter Notebook из той папки, где хранятся файлы для работы.\n", + "\n", + "А так можно изменить рабочую папку, прописав новый путь:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "os.chdir(\"/Users/allat/Documents/github/CognTech/\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Теперь перейдем к загрузке самого файла. Воспользуемся функцией `read_csv()`. \n", + "\n", + "*Для тех, кто чаще работает в R:* следите за написанием этой функции, есть соблазн написать `read.csv()`." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "df = pd.read_csv(\"scores2.csv\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В файле `scores2.csv` сохранены оценки студентов-политологов по ряду курсов. Оценки реальные, взяты из кумулятивного рейтинга, но имена студентов зашифрованы ‒ вместо них задействованы номера студенческих билетов. Посмотрим на базу данных:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 14, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
idcatpsmstatsoceconengpolthmstat2phistlawphilpolsocptheopregcomppgamewpolmale
0М141БПЛТЛ024798898108.07997.088.06101
1М141БПЛТЛ03181010101010109.0910109.088.09101
2М141БПЛТЛ0759991091098.091099.088.0791
3М141БПЛТЛ017998899106.09998.088.0890
4М141БПЛТЛ06910101010101098.081097.065.08101
5М141БПЛТЛ0721098109898.081097.088.0990
6М141БПЛТЛ020877691088.07797.086.0891
7М141БПЛТЛ0267108710798.08888.087.0780
8М141БПЛТЛ07379889898.08997.076.01091
9М141БПЛТЛ078669561076.08696.088.0670
10М141БПЛТЛ06078779885.07585.078.0791
11М141БПЛТЛ04069869786.09585.085.07100
12М141БПЛТЛ06599848879.085109.088.0691
13М141БПЛТЛ05367759878.08687.086.0990
14М141БПЛТЛ01569769794.07776.077.01070
15М141БПЛТЛ02189889887.07766.086.0780
16М141БПЛТЛ01877979786.06787.077.0780
17М141БПЛТЛ03998988868.07696.078.0491
18М141БПЛТЛ036810788694.08876.076.0781
19М141БПЛТЛ04967668684.08596.085.0680
20061140438810588810.0779NaN78.0781
21М141БПЛТЛ04886869644.06484.067.0780
22М141БПЛТЛ03469769686.07665.085.0890
23М141БПЛТЛ04558878676.07786.086.0580
24М141БПЛТЛ03359879797.07887.085.0780
25М141БПЛТЛ08355658765.07575.075.0470
26М141БПЛТЛ0081088981098.091098.055.01041
27М141БПЛТЛ001677410776.08684.066.0480
28М141БПЛТЛ03879649676.07484.054.0971
29М141БПЛТЛ05277778666.08675.086.0571
30М141БПЛТЛ01176869665.06676.086.0580
31М141БПЛТЛ00477668665.05565.075.0880
32М141БПЛТЛ01066769776.07586.086.0581
33М141БПЛТЛ07169779684.06776.05NaN570
34М141БПЛТЛ03556768554.06675.087.0670
35М141БПЛТЛ03076667664.08555.085.0791
36М141БПЛТЛ07055648655.06456.085.0670
37М141БПЛТЛ05189868767.06665.044.0551
38М141БПЛТЛ04657747585.07575.084.0570
39М141БПЛТЛ04758647595.06464.074.0880
40М141БПЛТЛ06355648444.05454.075.0880
41М141БПЛТЛ02968879567.06585.074.0570
42М141БПЛТЛ06478676684.06444.065.0470
43М141БПЛТЛ07677868666.08685.074.0460
44М141БПЛТЛ06277769665.06564.055.0460
45М141БПЛТЛ07456747656.06686.066.0881
4613023203867658484.08455.064.0560
47М141БПЛТЛ02379689694.07776.044.0751
48М141БПЛТЛ05478648644.06484.044.0481
49М141БПЛТЛ012667410654.07574.054.0481
50М141БПЛТЛ00665658555.06475.075.0680
51М141БПЛТЛ05565647748.05464.065.0451
52М141БПЛТЛ00767767674.05565.045.0471
53М141БПЛТЛ05086668454.05564.054.0660
54М141БПЛТЛ066710779584.06564.064.0560
55М141БПЛТЛ04355658565.06454.05NaN460
56М141БПЛТЛ0846784855NaN8444.044.0671
57М141БПЛТЛ00557557474.05455.044.0481
58М141БПЛТЛ04445746445.04444.06NaN551
591305103854449555.0544NaN74.0441
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " id catps mstat soc econ eng polth mstat2 phist law \\\n", + "0 М141БПЛТЛ024 7 9 8 8 9 8 10 8.0 7 \n", + "1 М141БПЛТЛ031 8 10 10 10 10 10 10 9.0 9 \n", + "2 М141БПЛТЛ075 9 9 9 10 9 10 9 8.0 9 \n", + "3 М141БПЛТЛ017 9 9 8 8 9 9 10 6.0 9 \n", + "4 М141БПЛТЛ069 10 10 10 10 10 10 9 8.0 8 \n", + "5 М141БПЛТЛ072 10 9 8 10 9 8 9 8.0 8 \n", + "6 М141БПЛТЛ020 8 7 7 6 9 10 8 8.0 7 \n", + "7 М141БПЛТЛ026 7 10 8 7 10 7 9 8.0 8 \n", + "8 М141БПЛТЛ073 7 9 8 8 9 8 9 8.0 8 \n", + "9 М141БПЛТЛ078 6 6 9 5 6 10 7 6.0 8 \n", + "10 М141БПЛТЛ060 7 8 7 7 9 8 8 5.0 7 \n", + "11 М141БПЛТЛ040 6 9 8 6 9 7 8 6.0 9 \n", + "12 М141БПЛТЛ065 9 9 8 4 8 8 7 9.0 8 \n", + "13 М141БПЛТЛ053 6 7 7 5 9 8 7 8.0 8 \n", + "14 М141БПЛТЛ015 6 9 7 6 9 7 9 4.0 7 \n", + "15 М141БПЛТЛ021 8 9 8 8 9 8 8 7.0 7 \n", + "16 М141БПЛТЛ018 7 7 9 7 9 7 8 6.0 6 \n", + "17 М141БПЛТЛ039 9 8 9 8 8 8 6 8.0 7 \n", + "18 М141БПЛТЛ036 8 10 7 8 8 6 9 4.0 8 \n", + "19 М141БПЛТЛ049 6 7 6 6 8 6 8 4.0 8 \n", + "20 06114043 8 8 10 5 8 8 8 10.0 7 \n", + "21 М141БПЛТЛ048 8 6 8 6 9 6 4 4.0 6 \n", + "22 М141БПЛТЛ034 6 9 7 6 9 6 8 6.0 7 \n", + "23 М141БПЛТЛ045 5 8 8 7 8 6 7 6.0 7 \n", + "24 М141БПЛТЛ033 5 9 8 7 9 7 9 7.0 7 \n", + "25 М141БПЛТЛ083 5 5 6 5 8 7 6 5.0 7 \n", + "26 М141БПЛТЛ008 10 8 8 9 8 10 9 8.0 9 \n", + "27 М141БПЛТЛ001 6 7 7 4 10 7 7 6.0 8 \n", + "28 М141БПЛТЛ038 7 9 6 4 9 6 7 6.0 7 \n", + "29 М141БПЛТЛ052 7 7 7 7 8 6 6 6.0 8 \n", + "30 М141БПЛТЛ011 7 6 8 6 9 6 6 5.0 6 \n", + "31 М141БПЛТЛ004 7 7 6 6 8 6 6 5.0 5 \n", + "32 М141БПЛТЛ010 6 6 7 6 9 7 7 6.0 7 \n", + "33 М141БПЛТЛ071 6 9 7 7 9 6 8 4.0 6 \n", + "34 М141БПЛТЛ035 5 6 7 6 8 5 5 4.0 6 \n", + "35 М141БПЛТЛ030 7 6 6 6 7 6 6 4.0 8 \n", + "36 М141БПЛТЛ070 5 5 6 4 8 6 5 5.0 6 \n", + "37 М141БПЛТЛ051 8 9 8 6 8 7 6 7.0 6 \n", + "38 М141БПЛТЛ046 5 7 7 4 7 5 8 5.0 7 \n", + "39 М141БПЛТЛ047 5 8 6 4 7 5 9 5.0 6 \n", + "40 М141БПЛТЛ063 5 5 6 4 8 4 4 4.0 5 \n", + "41 М141БПЛТЛ029 6 8 8 7 9 5 6 7.0 6 \n", + "42 М141БПЛТЛ064 7 8 6 7 6 6 8 4.0 6 \n", + "43 М141БПЛТЛ076 7 7 8 6 8 6 6 6.0 8 \n", + "44 М141БПЛТЛ062 7 7 7 6 9 6 6 5.0 6 \n", + "45 М141БПЛТЛ074 5 6 7 4 7 6 5 6.0 6 \n", + "46 130232038 6 7 6 5 8 4 8 4.0 8 \n", + "47 М141БПЛТЛ023 7 9 6 8 9 6 9 4.0 7 \n", + "48 М141БПЛТЛ054 7 8 6 4 8 6 4 4.0 6 \n", + "49 М141БПЛТЛ012 6 6 7 4 10 6 5 4.0 7 \n", + "50 М141БПЛТЛ006 6 5 6 5 8 5 5 5.0 6 \n", + "51 М141БПЛТЛ055 6 5 6 4 7 7 4 8.0 5 \n", + "52 М141БПЛТЛ007 6 7 7 6 7 6 7 4.0 5 \n", + "53 М141БПЛТЛ050 8 6 6 6 8 4 5 4.0 5 \n", + "54 М141БПЛТЛ066 7 10 7 7 9 5 8 4.0 6 \n", + "55 М141БПЛТЛ043 5 5 6 5 8 5 6 5.0 6 \n", + "56 М141БПЛТЛ084 6 7 8 4 8 5 5 NaN 8 \n", + "57 М141БПЛТЛ005 5 7 5 5 7 4 7 4.0 5 \n", + "58 М141БПЛТЛ044 4 5 7 4 6 4 4 5.0 4 \n", + "59 13051038 5 4 4 4 9 5 5 5.0 5 \n", + "\n", + " phil polsoc ptheo preg compp game wpol male \n", + "0 9 9 7.0 8 8.0 6 10 1 \n", + "1 10 10 9.0 8 8.0 9 10 1 \n", + "2 10 9 9.0 8 8.0 7 9 1 \n", + "3 9 9 8.0 8 8.0 8 9 0 \n", + "4 10 9 7.0 6 5.0 8 10 1 \n", + "5 10 9 7.0 8 8.0 9 9 0 \n", + "6 7 9 7.0 8 6.0 8 9 1 \n", + "7 8 8 8.0 8 7.0 7 8 0 \n", + "8 9 9 7.0 7 6.0 10 9 1 \n", + "9 6 9 6.0 8 8.0 6 7 0 \n", + "10 5 8 5.0 7 8.0 7 9 1 \n", + "11 5 8 5.0 8 5.0 7 10 0 \n", + "12 5 10 9.0 8 8.0 6 9 1 \n", + "13 6 8 7.0 8 6.0 9 9 0 \n", + "14 7 7 6.0 7 7.0 10 7 0 \n", + "15 7 6 6.0 8 6.0 7 8 0 \n", + "16 7 8 7.0 7 7.0 7 8 0 \n", + "17 6 9 6.0 7 8.0 4 9 1 \n", + "18 8 7 6.0 7 6.0 7 8 1 \n", + "19 5 9 6.0 8 5.0 6 8 0 \n", + "20 7 9 NaN 7 8.0 7 8 1 \n", + "21 4 8 4.0 6 7.0 7 8 0 \n", + "22 6 6 5.0 8 5.0 8 9 0 \n", + "23 7 8 6.0 8 6.0 5 8 0 \n", + "24 8 8 7.0 8 5.0 7 8 0 \n", + "25 5 7 5.0 7 5.0 4 7 0 \n", + "26 10 9 8.0 5 5.0 10 4 1 \n", + "27 6 8 4.0 6 6.0 4 8 0 \n", + "28 4 8 4.0 5 4.0 9 7 1 \n", + "29 6 7 5.0 8 6.0 5 7 1 \n", + "30 6 7 6.0 8 6.0 5 8 0 \n", + "31 5 6 5.0 7 5.0 8 8 0 \n", + "32 5 8 6.0 8 6.0 5 8 1 \n", + "33 7 7 6.0 5 NaN 5 7 0 \n", + "34 6 7 5.0 8 7.0 6 7 0 \n", + "35 5 5 5.0 8 5.0 7 9 1 \n", + "36 4 5 6.0 8 5.0 6 7 0 \n", + "37 6 6 5.0 4 4.0 5 5 1 \n", + "38 5 7 5.0 8 4.0 5 7 0 \n", + "39 4 6 4.0 7 4.0 8 8 0 \n", + "40 4 5 4.0 7 5.0 8 8 0 \n", + "41 5 8 5.0 7 4.0 5 7 0 \n", + "42 4 4 4.0 6 5.0 4 7 0 \n", + "43 6 8 5.0 7 4.0 4 6 0 \n", + "44 5 6 4.0 5 5.0 4 6 0 \n", + "45 6 8 6.0 6 6.0 8 8 1 \n", + "46 4 5 5.0 6 4.0 5 6 0 \n", + "47 7 7 6.0 4 4.0 7 5 1 \n", + "48 4 8 4.0 4 4.0 4 8 1 \n", + "49 5 7 4.0 5 4.0 4 8 1 \n", + "50 4 7 5.0 7 5.0 6 8 0 \n", + "51 4 6 4.0 6 5.0 4 5 1 \n", + "52 5 6 5.0 4 5.0 4 7 1 \n", + "53 5 6 4.0 5 4.0 6 6 0 \n", + "54 5 6 4.0 6 4.0 5 6 0 \n", + "55 4 5 4.0 5 NaN 4 6 0 \n", + "56 4 4 4.0 4 4.0 6 7 1 \n", + "57 4 5 5.0 4 4.0 4 8 1 \n", + "58 4 4 4.0 6 NaN 5 5 1 \n", + "59 4 4 NaN 7 4.0 4 4 1 " + ] + }, + "execution_count": 14, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Так как в нашем случае таблица не очень большая, Python вывел ее на экран полностью. Если строк или столбцов было бы слишком много, Python вывел бы несколько первых и последних, а в середине бы поставил многоточие." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Кроме того, можно вывести первые или последние строки таблицы, используя методы `.head()` и `.tail()`." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
idcatpsmstatsoceconengpolthmstat2phistlawphilpolsocptheopregcomppgamewpolmale
0М141БПЛТЛ024798898108.07997.088.06101
1М141БПЛТЛ03181010101010109.0910109.088.09101
2М141БПЛТЛ0759991091098.091099.088.0791
3М141БПЛТЛ017998899106.09998.088.0890
4М141БПЛТЛ06910101010101098.081097.065.08101
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " id catps mstat soc econ eng polth mstat2 phist law \\\n", + "0 М141БПЛТЛ024 7 9 8 8 9 8 10 8.0 7 \n", + "1 М141БПЛТЛ031 8 10 10 10 10 10 10 9.0 9 \n", + "2 М141БПЛТЛ075 9 9 9 10 9 10 9 8.0 9 \n", + "3 М141БПЛТЛ017 9 9 8 8 9 9 10 6.0 9 \n", + "4 М141БПЛТЛ069 10 10 10 10 10 10 9 8.0 8 \n", + "\n", + " phil polsoc ptheo preg compp game wpol male \n", + "0 9 9 7.0 8 8.0 6 10 1 \n", + "1 10 10 9.0 8 8.0 9 10 1 \n", + "2 10 9 9.0 8 8.0 7 9 1 \n", + "3 9 9 8.0 8 8.0 8 9 0 \n", + "4 10 9 7.0 6 5.0 8 10 1 " + ] + }, + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.head()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
idcatpsmstatsoceconengpolthmstat2phistlawphilpolsocptheopregcomppgamewpolmale
55М141БПЛТЛ04355658565.06454.05NaN460
56М141БПЛТЛ0846784855NaN8444.044.0671
57М141БПЛТЛ00557557474.05455.044.0481
58М141БПЛТЛ04445746445.04444.06NaN551
591305103854449555.0544NaN74.0441
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " id catps mstat soc econ eng polth mstat2 phist law \\\n", + "55 М141БПЛТЛ043 5 5 6 5 8 5 6 5.0 6 \n", + "56 М141БПЛТЛ084 6 7 8 4 8 5 5 NaN 8 \n", + "57 М141БПЛТЛ005 5 7 5 5 7 4 7 4.0 5 \n", + "58 М141БПЛТЛ044 4 5 7 4 6 4 4 5.0 4 \n", + "59 13051038 5 4 4 4 9 5 5 5.0 5 \n", + "\n", + " phil polsoc ptheo preg compp game wpol male \n", + "55 4 5 4.0 5 NaN 4 6 0 \n", + "56 4 4 4.0 4 4.0 6 7 1 \n", + "57 4 5 5.0 4 4.0 4 8 1 \n", + "58 4 4 4.0 6 NaN 5 5 1 \n", + "59 4 4 NaN 7 4.0 4 4 1 " + ] + }, + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.tail()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Внимание:** это просто первые и последние строки таблицы «как есть». Никакой сортировки не происходит! \n", + "\n", + "По умолчанию эти методы выводят пять строк, но при желании это легко изменить. Достаточно в скобках указать желаемое число строк." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 17, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
idcatpsmstatsoceconengpolthmstat2phistlawphilpolsocptheopregcomppgamewpolmale
0М141БПЛТЛ024798898108.07997.088.06101
1М141БПЛТЛ03181010101010109.0910109.088.09101
2М141БПЛТЛ0759991091098.091099.088.0791
3М141БПЛТЛ017998899106.09998.088.0890
4М141БПЛТЛ06910101010101098.081097.065.08101
5М141БПЛТЛ0721098109898.081097.088.0990
6М141БПЛТЛ020877691088.07797.086.0891
7М141БПЛТЛ0267108710798.08888.087.0780
8М141БПЛТЛ07379889898.08997.076.01091
9М141БПЛТЛ078669561076.08696.088.0670
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " id catps mstat soc econ eng polth mstat2 phist law \\\n", + "0 М141БПЛТЛ024 7 9 8 8 9 8 10 8.0 7 \n", + "1 М141БПЛТЛ031 8 10 10 10 10 10 10 9.0 9 \n", + "2 М141БПЛТЛ075 9 9 9 10 9 10 9 8.0 9 \n", + "3 М141БПЛТЛ017 9 9 8 8 9 9 10 6.0 9 \n", + "4 М141БПЛТЛ069 10 10 10 10 10 10 9 8.0 8 \n", + "5 М141БПЛТЛ072 10 9 8 10 9 8 9 8.0 8 \n", + "6 М141БПЛТЛ020 8 7 7 6 9 10 8 8.0 7 \n", + "7 М141БПЛТЛ026 7 10 8 7 10 7 9 8.0 8 \n", + "8 М141БПЛТЛ073 7 9 8 8 9 8 9 8.0 8 \n", + "9 М141БПЛТЛ078 6 6 9 5 6 10 7 6.0 8 \n", + "\n", + " phil polsoc ptheo preg compp game wpol male \n", + "0 9 9 7.0 8 8.0 6 10 1 \n", + "1 10 10 9.0 8 8.0 9 10 1 \n", + "2 10 9 9.0 8 8.0 7 9 1 \n", + "3 9 9 8.0 8 8.0 8 9 0 \n", + "4 10 9 7.0 6 5.0 8 10 1 \n", + "5 10 9 7.0 8 8.0 9 9 0 \n", + "6 7 9 7.0 8 6.0 8 9 1 \n", + "7 8 8 8.0 8 7.0 7 8 0 \n", + "8 9 9 7.0 7 6.0 10 9 1 \n", + "9 6 9 6.0 8 8.0 6 7 0 " + ] + }, + "execution_count": 17, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.head(10) # первые 10 строк" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Описание показателей (переменных):**\n", + " \n", + "* id ‒ номер студенческого билета\n", + "* catps\t‒ оценка по курсу *Категории политической науки*\n", + "* mstat\t‒ оценка по курсу *Математика и статистика*\n", + "* soc ‒\tоценка по курсу *Социология*\n", + "* econ\t‒ оценка по курсу *Экономика*\n", + "* eng\t‒ оценка по курсу *Английский язык*\n", + "* polth\t‒ оценка по курсу *История политических учений*\n", + "* mstat2\t‒ оценка по курсу *Математика и статистика (часть 2)*\n", + "* phist\t‒ оценка по курсу *Политическая история*\n", + "* law\t‒ оценка по курсу *Право*\n", + "* phil\t‒ оценка по курсу *Философия*\n", + "* polsoc\t‒ оценка по курсу *Политическая социология*\n", + "* ptheo\t‒ оценка по курсу *Политическая теория*\n", + "* preg\t‒ оценка по курсу *Политическая регионалистика*\n", + "* compp\t‒ оценка по курсу *Сравнительная политика*\n", + "* game\t‒ оценка по курсу *Теория игр*\n", + "* wpol\t‒ оценка по курсу *Мировая политика и международные отношения*\n", + "* male ‒ пол (1 ‒ мужской, 0 ‒ женский)\n", + "\n", + "Давайте кое-что подкорректруем. Сделаем так, чтобы строки в таблице назывались в соответствии с `id`. Другими словами, сделаем так, чтобы первый столбец считался индексом строки:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 18, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "df = pd.read_csv(\"scores2.csv\", index_col = 0)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 19, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
catpsmstatsoceconengpolthmstat2phistlawphilpolsocptheopregcomppgamewpolmale
id
М141БПЛТЛ024798898108.07997.088.06101
М141БПЛТЛ03181010101010109.0910109.088.09101
М141БПЛТЛ0759991091098.091099.088.0791
М141БПЛТЛ017998899106.09998.088.0890
М141БПЛТЛ06910101010101098.081097.065.08101
М141БПЛТЛ0721098109898.081097.088.0990
М141БПЛТЛ020877691088.07797.086.0891
М141БПЛТЛ0267108710798.08888.087.0780
М141БПЛТЛ07379889898.08997.076.01091
М141БПЛТЛ078669561076.08696.088.0670
М141БПЛТЛ06078779885.07585.078.0791
М141БПЛТЛ04069869786.09585.085.07100
М141БПЛТЛ06599848879.085109.088.0691
М141БПЛТЛ05367759878.08687.086.0990
М141БПЛТЛ01569769794.07776.077.01070
М141БПЛТЛ02189889887.07766.086.0780
М141БПЛТЛ01877979786.06787.077.0780
М141БПЛТЛ03998988868.07696.078.0491
М141БПЛТЛ036810788694.08876.076.0781
М141БПЛТЛ04967668684.08596.085.0680
061140438810588810.0779NaN78.0781
М141БПЛТЛ04886869644.06484.067.0780
М141БПЛТЛ03469769686.07665.085.0890
М141БПЛТЛ04558878676.07786.086.0580
М141БПЛТЛ03359879797.07887.085.0780
М141БПЛТЛ08355658765.07575.075.0470
М141БПЛТЛ0081088981098.091098.055.01041
М141БПЛТЛ001677410776.08684.066.0480
М141БПЛТЛ03879649676.07484.054.0971
М141БПЛТЛ05277778666.08675.086.0571
М141БПЛТЛ01176869665.06676.086.0580
М141БПЛТЛ00477668665.05565.075.0880
М141БПЛТЛ01066769776.07586.086.0581
М141БПЛТЛ07169779684.06776.05NaN570
М141БПЛТЛ03556768554.06675.087.0670
М141БПЛТЛ03076667664.08555.085.0791
М141БПЛТЛ07055648655.06456.085.0670
М141БПЛТЛ05189868767.06665.044.0551
М141БПЛТЛ04657747585.07575.084.0570
М141БПЛТЛ04758647595.06464.074.0880
М141БПЛТЛ06355648444.05454.075.0880
М141БПЛТЛ02968879567.06585.074.0570
М141БПЛТЛ06478676684.06444.065.0470
М141БПЛТЛ07677868666.08685.074.0460
М141БПЛТЛ06277769665.06564.055.0460
М141БПЛТЛ07456747656.06686.066.0881
13023203867658484.08455.064.0560
М141БПЛТЛ02379689694.07776.044.0751
М141БПЛТЛ05478648644.06484.044.0481
М141БПЛТЛ012667410654.07574.054.0481
М141БПЛТЛ00665658555.06475.075.0680
М141БПЛТЛ05565647748.05464.065.0451
М141БПЛТЛ00767767674.05565.045.0471
М141БПЛТЛ05086668454.05564.054.0660
М141БПЛТЛ066710779584.06564.064.0560
М141БПЛТЛ04355658565.06454.05NaN460
М141БПЛТЛ0846784855NaN8444.044.0671
М141БПЛТЛ00557557474.05455.044.0481
М141БПЛТЛ04445746445.04444.06NaN551
1305103854449555.0544NaN74.0441
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " catps mstat soc econ eng polth mstat2 phist law phil \\\n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 7 9 8 8 9 8 10 8.0 7 9 \n", + "М141БПЛТЛ031 8 10 10 10 10 10 10 9.0 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ075 9 9 9 10 9 10 9 8.0 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ017 9 9 8 8 9 9 10 6.0 9 9 \n", + "М141БПЛТЛ069 10 10 10 10 10 10 9 8.0 8 10 \n", + "М141БПЛТЛ072 10 9 8 10 9 8 9 8.0 8 10 \n", + "М141БПЛТЛ020 8 7 7 6 9 10 8 8.0 7 7 \n", + "М141БПЛТЛ026 7 10 8 7 10 7 9 8.0 8 8 \n", + "М141БПЛТЛ073 7 9 8 8 9 8 9 8.0 8 9 \n", + "М141БПЛТЛ078 6 6 9 5 6 10 7 6.0 8 6 \n", + "М141БПЛТЛ060 7 8 7 7 9 8 8 5.0 7 5 \n", + "М141БПЛТЛ040 6 9 8 6 9 7 8 6.0 9 5 \n", + "М141БПЛТЛ065 9 9 8 4 8 8 7 9.0 8 5 \n", + "М141БПЛТЛ053 6 7 7 5 9 8 7 8.0 8 6 \n", + "М141БПЛТЛ015 6 9 7 6 9 7 9 4.0 7 7 \n", + "М141БПЛТЛ021 8 9 8 8 9 8 8 7.0 7 7 \n", + "М141БПЛТЛ018 7 7 9 7 9 7 8 6.0 6 7 \n", + "М141БПЛТЛ039 9 8 9 8 8 8 6 8.0 7 6 \n", + "М141БПЛТЛ036 8 10 7 8 8 6 9 4.0 8 8 \n", + "М141БПЛТЛ049 6 7 6 6 8 6 8 4.0 8 5 \n", + "06114043 8 8 10 5 8 8 8 10.0 7 7 \n", + "М141БПЛТЛ048 8 6 8 6 9 6 4 4.0 6 4 \n", + "М141БПЛТЛ034 6 9 7 6 9 6 8 6.0 7 6 \n", + "М141БПЛТЛ045 5 8 8 7 8 6 7 6.0 7 7 \n", + "М141БПЛТЛ033 5 9 8 7 9 7 9 7.0 7 8 \n", + "М141БПЛТЛ083 5 5 6 5 8 7 6 5.0 7 5 \n", + "М141БПЛТЛ008 10 8 8 9 8 10 9 8.0 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ001 6 7 7 4 10 7 7 6.0 8 6 \n", + "М141БПЛТЛ038 7 9 6 4 9 6 7 6.0 7 4 \n", + "М141БПЛТЛ052 7 7 7 7 8 6 6 6.0 8 6 \n", + "М141БПЛТЛ011 7 6 8 6 9 6 6 5.0 6 6 \n", + "М141БПЛТЛ004 7 7 6 6 8 6 6 5.0 5 5 \n", + "М141БПЛТЛ010 6 6 7 6 9 7 7 6.0 7 5 \n", + "М141БПЛТЛ071 6 9 7 7 9 6 8 4.0 6 7 \n", + "М141БПЛТЛ035 5 6 7 6 8 5 5 4.0 6 6 \n", + "М141БПЛТЛ030 7 6 6 6 7 6 6 4.0 8 5 \n", + "М141БПЛТЛ070 5 5 6 4 8 6 5 5.0 6 4 \n", + "М141БПЛТЛ051 8 9 8 6 8 7 6 7.0 6 6 \n", + "М141БПЛТЛ046 5 7 7 4 7 5 8 5.0 7 5 \n", + "М141БПЛТЛ047 5 8 6 4 7 5 9 5.0 6 4 \n", + "М141БПЛТЛ063 5 5 6 4 8 4 4 4.0 5 4 \n", + "М141БПЛТЛ029 6 8 8 7 9 5 6 7.0 6 5 \n", + "М141БПЛТЛ064 7 8 6 7 6 6 8 4.0 6 4 \n", + "М141БПЛТЛ076 7 7 8 6 8 6 6 6.0 8 6 \n", + "М141БПЛТЛ062 7 7 7 6 9 6 6 5.0 6 5 \n", + "М141БПЛТЛ074 5 6 7 4 7 6 5 6.0 6 6 \n", + "130232038 6 7 6 5 8 4 8 4.0 8 4 \n", + "М141БПЛТЛ023 7 9 6 8 9 6 9 4.0 7 7 \n", + "М141БПЛТЛ054 7 8 6 4 8 6 4 4.0 6 4 \n", + "М141БПЛТЛ012 6 6 7 4 10 6 5 4.0 7 5 \n", + "М141БПЛТЛ006 6 5 6 5 8 5 5 5.0 6 4 \n", + "М141БПЛТЛ055 6 5 6 4 7 7 4 8.0 5 4 \n", + "М141БПЛТЛ007 6 7 7 6 7 6 7 4.0 5 5 \n", + "М141БПЛТЛ050 8 6 6 6 8 4 5 4.0 5 5 \n", + "М141БПЛТЛ066 7 10 7 7 9 5 8 4.0 6 5 \n", + "М141БПЛТЛ043 5 5 6 5 8 5 6 5.0 6 4 \n", + "М141БПЛТЛ084 6 7 8 4 8 5 5 NaN 8 4 \n", + "М141БПЛТЛ005 5 7 5 5 7 4 7 4.0 5 4 \n", + "М141БПЛТЛ044 4 5 7 4 6 4 4 5.0 4 4 \n", + "13051038 5 4 4 4 9 5 5 5.0 5 4 \n", + "\n", + " polsoc ptheo preg compp game wpol male \n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 9 7.0 8 8.0 6 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ031 10 9.0 8 8.0 9 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ075 9 9.0 8 8.0 7 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ017 9 8.0 8 8.0 8 9 0 \n", + "М141БПЛТЛ069 9 7.0 6 5.0 8 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ072 9 7.0 8 8.0 9 9 0 \n", + "М141БПЛТЛ020 9 7.0 8 6.0 8 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ026 8 8.0 8 7.0 7 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ073 9 7.0 7 6.0 10 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ078 9 6.0 8 8.0 6 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ060 8 5.0 7 8.0 7 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ040 8 5.0 8 5.0 7 10 0 \n", + "М141БПЛТЛ065 10 9.0 8 8.0 6 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ053 8 7.0 8 6.0 9 9 0 \n", + "М141БПЛТЛ015 7 6.0 7 7.0 10 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ021 6 6.0 8 6.0 7 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ018 8 7.0 7 7.0 7 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ039 9 6.0 7 8.0 4 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ036 7 6.0 7 6.0 7 8 1 \n", + "М141БПЛТЛ049 9 6.0 8 5.0 6 8 0 \n", + "06114043 9 NaN 7 8.0 7 8 1 \n", + "М141БПЛТЛ048 8 4.0 6 7.0 7 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ034 6 5.0 8 5.0 8 9 0 \n", + "М141БПЛТЛ045 8 6.0 8 6.0 5 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ033 8 7.0 8 5.0 7 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ083 7 5.0 7 5.0 4 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ008 9 8.0 5 5.0 10 4 1 \n", + "М141БПЛТЛ001 8 4.0 6 6.0 4 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ038 8 4.0 5 4.0 9 7 1 \n", + "М141БПЛТЛ052 7 5.0 8 6.0 5 7 1 \n", + "М141БПЛТЛ011 7 6.0 8 6.0 5 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ004 6 5.0 7 5.0 8 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ010 8 6.0 8 6.0 5 8 1 \n", + "М141БПЛТЛ071 7 6.0 5 NaN 5 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ035 7 5.0 8 7.0 6 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ030 5 5.0 8 5.0 7 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ070 5 6.0 8 5.0 6 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ051 6 5.0 4 4.0 5 5 1 \n", + "М141БПЛТЛ046 7 5.0 8 4.0 5 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ047 6 4.0 7 4.0 8 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ063 5 4.0 7 5.0 8 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ029 8 5.0 7 4.0 5 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ064 4 4.0 6 5.0 4 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ076 8 5.0 7 4.0 4 6 0 \n", + "М141БПЛТЛ062 6 4.0 5 5.0 4 6 0 \n", + "М141БПЛТЛ074 8 6.0 6 6.0 8 8 1 \n", + "130232038 5 5.0 6 4.0 5 6 0 \n", + "М141БПЛТЛ023 7 6.0 4 4.0 7 5 1 \n", + "М141БПЛТЛ054 8 4.0 4 4.0 4 8 1 \n", + "М141БПЛТЛ012 7 4.0 5 4.0 4 8 1 \n", + "М141БПЛТЛ006 7 5.0 7 5.0 6 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ055 6 4.0 6 5.0 4 5 1 \n", + "М141БПЛТЛ007 6 5.0 4 5.0 4 7 1 \n", + "М141БПЛТЛ050 6 4.0 5 4.0 6 6 0 \n", + "М141БПЛТЛ066 6 4.0 6 4.0 5 6 0 \n", + "М141БПЛТЛ043 5 4.0 5 NaN 4 6 0 \n", + "М141БПЛТЛ084 4 4.0 4 4.0 6 7 1 \n", + "М141БПЛТЛ005 5 5.0 4 4.0 4 8 1 \n", + "М141БПЛТЛ044 4 4.0 6 NaN 5 5 1 \n", + "13051038 4 NaN 7 4.0 4 4 1 " + ] + }, + "execution_count": 19, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df # теперь так" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Иногда такой подход может быть полезен. Представьте, что все переменные в таблице, кроме *id*, измерены в количественной шкале, и мы планируем реализовать на них статистический метод, который работает исключительно с числовыми данными. Если мы просто выкинем столбец с *id*, мы потеряем информацию о наблюдении, если мы его оставим, нам придется собирать в отдельную таблицу показатели, к которым будем применять метод, так как сохраненный в исходной таблице текст будет мешать. Если же мы назовем строки в соответствии с *id*, мы убьем сразу двух зайцев: избавимся от столбца с текстом и не потеряем информацию о наблюдении (код, имя респондента, название страны и прочее)." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Какую сводную информацию по таблице можно получить? Например, число переменных (столбцов) и наблюдений (строк), а также число заполненных значений. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "\n", + "Index: 60 entries, М141БПЛТЛ024 to 13051038\n", + "Data columns (total 17 columns):\n", + "catps 60 non-null int64\n", + "mstat 60 non-null int64\n", + "soc 60 non-null int64\n", + "econ 60 non-null int64\n", + "eng 60 non-null int64\n", + "polth 60 non-null int64\n", + "mstat2 60 non-null int64\n", + "phist 59 non-null float64\n", + "law 60 non-null int64\n", + "phil 60 non-null int64\n", + "polsoc 60 non-null int64\n", + "ptheo 58 non-null float64\n", + "preg 60 non-null int64\n", + "compp 57 non-null float64\n", + "game 60 non-null int64\n", + "wpol 60 non-null int64\n", + "male 60 non-null int64\n", + "dtypes: float64(3), int64(14)\n", + "memory usage: 8.4+ KB\n" + ] + } + ], + "source": [ + "df.info()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Какую информацию выдал метод `.info()`? Во-первых, он сообщил нам, что `df` является объектом *DataFrame*. Во-вторых, он вывел число строк (`60 entries`) и показал их индексы (`М141БПЛТЛ024 to 13051038`). В-третьих, он вывел число столбцов (`total 17 columns`). Наконец, он выдал информацию по каждому столбцу. Остановимся на этом поподробнее.\n", + "\n", + "В выдаче выше представлено, сколько непустых элементов содержится в каждом столбце. Непустые элементы `non-null` ‒ это всё, кроме пропущенных значений, которые кодируются особым образом (`NaN` ‒ от * **n**ot **a** **n**umber*). В нашей таблице почти все столбцы заполнены полностью: 60 ненулевых элементов из 60. Но есть столбцы с пропущенными значениями: *phist*, *ptheo*, *compp*.\n", + "\n", + "Далее указан тип каждого столбца, целочисленный `int64` и с плавающей точкой`float64`. Что означают числа в конце? Это объем памяти, который требуется для хранения." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Сводную статистическую информацию можно получить с помощью метода `.describe()`." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 21, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
catpsmstatsoceconengpolthmstat2phistlawphilpolsocptheopregcomppgamewpolmale
count60.00000060.00000060.00000060.00000060.00000060.00000060.00000059.00000060.00000060.00000060.00000058.00000060.00000057.00000060.00000060.00000060.000000
mean6.7000007.4666677.2166676.1166678.3500006.6000007.0333335.8305086.8666675.9666677.1833335.6034486.7000005.6315796.2500007.5666670.450000
std1.4178041.5780991.2086081.7182140.9711951.6385191.7070811.6624921.2138561.8500271.5890691.4134651.3567161.4221661.7814961.4304990.501692
min4.0000004.0000004.0000004.0000006.0000004.0000004.0000004.0000004.0000004.0000004.0000004.0000004.0000004.0000004.0000004.0000000.000000
25%6.0000006.0000006.0000005.0000008.0000006.0000006.0000004.0000006.0000004.7500006.0000004.2500006.0000004.0000005.0000007.0000000.000000
50%7.0000007.0000007.0000006.0000008.0000006.0000007.0000006.0000007.0000005.5000007.0000005.0000007.0000005.0000006.0000008.0000000.000000
75%7.2500009.0000008.0000007.0000009.0000008.0000008.0000007.0000008.0000007.0000008.0000006.0000008.0000007.0000007.2500008.2500001.000000
max10.00000010.00000010.00000010.00000010.00000010.00000010.00000010.0000009.00000010.00000010.0000009.0000008.0000008.00000010.00000010.0000001.000000
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " catps mstat soc econ eng polth \\\n", + "count 60.000000 60.000000 60.000000 60.000000 60.000000 60.000000 \n", + "mean 6.700000 7.466667 7.216667 6.116667 8.350000 6.600000 \n", + "std 1.417804 1.578099 1.208608 1.718214 0.971195 1.638519 \n", + "min 4.000000 4.000000 4.000000 4.000000 6.000000 4.000000 \n", + "25% 6.000000 6.000000 6.000000 5.000000 8.000000 6.000000 \n", + "50% 7.000000 7.000000 7.000000 6.000000 8.000000 6.000000 \n", + "75% 7.250000 9.000000 8.000000 7.000000 9.000000 8.000000 \n", + "max 10.000000 10.000000 10.000000 10.000000 10.000000 10.000000 \n", + "\n", + " mstat2 phist law phil polsoc ptheo \\\n", + "count 60.000000 59.000000 60.000000 60.000000 60.000000 58.000000 \n", + "mean 7.033333 5.830508 6.866667 5.966667 7.183333 5.603448 \n", + "std 1.707081 1.662492 1.213856 1.850027 1.589069 1.413465 \n", + "min 4.000000 4.000000 4.000000 4.000000 4.000000 4.000000 \n", + "25% 6.000000 4.000000 6.000000 4.750000 6.000000 4.250000 \n", + "50% 7.000000 6.000000 7.000000 5.500000 7.000000 5.000000 \n", + "75% 8.000000 7.000000 8.000000 7.000000 8.000000 6.000000 \n", + "max 10.000000 10.000000 9.000000 10.000000 10.000000 9.000000 \n", + "\n", + " preg compp game wpol male \n", + "count 60.000000 57.000000 60.000000 60.000000 60.000000 \n", + "mean 6.700000 5.631579 6.250000 7.566667 0.450000 \n", + "std 1.356716 1.422166 1.781496 1.430499 0.501692 \n", + "min 4.000000 4.000000 4.000000 4.000000 0.000000 \n", + "25% 6.000000 4.000000 5.000000 7.000000 0.000000 \n", + "50% 7.000000 5.000000 6.000000 8.000000 0.000000 \n", + "75% 8.000000 7.000000 7.250000 8.250000 1.000000 \n", + "max 8.000000 8.000000 10.000000 10.000000 1.000000 " + ] + }, + "execution_count": 21, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.describe()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В случае количественных показателей этот метод возвращает таблицу с основными описательными статистиками: \n", + "\n", + "* count ‒ число непустых (заполненных) значений\n", + "* mean ‒ среднее арифметическое\n", + "* std ‒ стандартное отклонение (показатель разброса данных относительно среднего значения)\n", + "* min ‒ миниммальное значение\n", + "* max ‒ максимальное значение\n", + "* 25% ‒ нижний квартиль (значение, которое 25% значений не превышают)\n", + "* 50% ‒ медиана (значение, которое 50% значений не превышают)\n", + "* 75% ‒ верхний квартиль (значение, которое 75% значений не превышают)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Когда таблица большая, увидеть все столбцы разом не получится. Поэтому полезно знать, как получить список названий столбцов." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "Index(['catps', 'mstat', 'soc', 'econ', 'eng', 'polth', 'mstat2', 'phist',\n", + " 'law', 'phil', 'polsoc', 'ptheo', 'preg', 'compp', 'game', 'wpol',\n", + " 'male'],\n", + " dtype='object')" + ] + }, + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.columns" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Обратите внимание: полученный объект не является обычным списком:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 23, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "pandas.core.indexes.base.Index" + ] + }, + "execution_count": 23, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "type(df.columns) # это Index из pandas" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Чтобы получить список названий, достаточно сконвертировать тип с помощью привычного `list()`: " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 24, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "['catps', 'mstat', 'soc', 'econ', 'eng', 'polth', 'mstat2', 'phist', 'law', 'phil', 'polsoc', 'ptheo', 'preg', 'compp', 'game', 'wpol', 'male']\n" + ] + } + ], + "source": [ + "l = list(df.columns)\n", + "print(l)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Аналогичная история со строками: " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 25, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "Index(['М141БПЛТЛ024', 'М141БПЛТЛ031', 'М141БПЛТЛ075', 'М141БПЛТЛ017',\n", + " 'М141БПЛТЛ069', 'М141БПЛТЛ072', 'М141БПЛТЛ020', 'М141БПЛТЛ026',\n", + " 'М141БПЛТЛ073', 'М141БПЛТЛ078', 'М141БПЛТЛ060', 'М141БПЛТЛ040',\n", + " 'М141БПЛТЛ065', 'М141БПЛТЛ053', 'М141БПЛТЛ015', 'М141БПЛТЛ021',\n", + " 'М141БПЛТЛ018', 'М141БПЛТЛ039', 'М141БПЛТЛ036', 'М141БПЛТЛ049',\n", + " '06114043', 'М141БПЛТЛ048', 'М141БПЛТЛ034', 'М141БПЛТЛ045',\n", + " 'М141БПЛТЛ033', 'М141БПЛТЛ083', 'М141БПЛТЛ008', 'М141БПЛТЛ001',\n", + " 'М141БПЛТЛ038', 'М141БПЛТЛ052', 'М141БПЛТЛ011', 'М141БПЛТЛ004',\n", + " 'М141БПЛТЛ010', 'М141БПЛТЛ071', 'М141БПЛТЛ035', 'М141БПЛТЛ030',\n", + " 'М141БПЛТЛ070', 'М141БПЛТЛ051', 'М141БПЛТЛ046', 'М141БПЛТЛ047',\n", + " 'М141БПЛТЛ063', 'М141БПЛТЛ029', 'М141БПЛТЛ064', 'М141БПЛТЛ076',\n", + " 'М141БПЛТЛ062', 'М141БПЛТЛ074', '130232038', 'М141БПЛТЛ023',\n", + " 'М141БПЛТЛ054', 'М141БПЛТЛ012', 'М141БПЛТЛ006', 'М141БПЛТЛ055',\n", + " 'М141БПЛТЛ007', 'М141БПЛТЛ050', 'М141БПЛТЛ066', 'М141БПЛТЛ043',\n", + " 'М141БПЛТЛ084', 'М141БПЛТЛ005', 'М141БПЛТЛ044', '13051038'],\n", + " dtype='object', name='id')" + ] + }, + "execution_count": 25, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.index" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Переименование столбцов и строк" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Раз названия столбцов можно вывести в виде некоторого перечня, то этот перечень можно редактировать. Посмотрим на названия столбцов еще раз." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 26, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "Index(['catps', 'mstat', 'soc', 'econ', 'eng', 'polth', 'mstat2', 'phist',\n", + " 'law', 'phil', 'polsoc', 'ptheo', 'preg', 'compp', 'game', 'wpol',\n", + " 'male'],\n", + " dtype='object')" + ] + }, + "execution_count": 26, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.columns" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Давайте переименуем переменную `catps` в `cps`, чтобы думать о политической науке, а не о котах :) Для этого сохраним названия в список `my_cols` и изменим в списке первый элемент:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 27, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "my_cols = list(df.columns)\n", + "my_cols[0] = \"cps\"" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 28, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "Index(['cps', 'mstat', 'soc', 'econ', 'eng', 'polth', 'mstat2', 'phist', 'law',\n", + " 'phil', 'polsoc', 'ptheo', 'preg', 'compp', 'game', 'wpol', 'male'],\n", + " dtype='object')" + ] + }, + "execution_count": 28, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.columns = my_cols # сохраним изменения в самой базе df\n", + "df.columns # все обновилось!" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Обратите внимание: для того, чтобы изменить одно или несколько названий, совсем необязательно создавать новый список «с нуля». Достаточно определить индексы нужных элементов и поправить только необходимые названия. \n", + "\n", + "Точно так же можно было поступить со строками. Но давайте лучше напишем функцию, которая будет делать все начальные буквы в названиях столбцов заглавными." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 29, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def rename_cols(df):\n", + " oldnames = list(df.columns) # список старых названий \n", + " newnames = [i.capitalize() for i in oldnames] # список новых названий\n", + " df.columns = newnames # сохранение изменений\n", + " return df" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Теперь применим нашу функцию `rename_cols()` к базе `df`:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 30, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
CpsMstatSocEconEngPolthMstat2PhistLawPhilPolsocPtheoPregComppGameWpolMale
id
М141БПЛТЛ024798898108.07997.088.06101
М141БПЛТЛ03181010101010109.0910109.088.09101
М141БПЛТЛ0759991091098.091099.088.0791
М141БПЛТЛ017998899106.09998.088.0890
М141БПЛТЛ06910101010101098.081097.065.08101
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " Cps Mstat Soc Econ Eng Polth Mstat2 Phist Law Phil \\\n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 7 9 8 8 9 8 10 8.0 7 9 \n", + "М141БПЛТЛ031 8 10 10 10 10 10 10 9.0 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ075 9 9 9 10 9 10 9 8.0 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ017 9 9 8 8 9 9 10 6.0 9 9 \n", + "М141БПЛТЛ069 10 10 10 10 10 10 9 8.0 8 10 \n", + "\n", + " Polsoc Ptheo Preg Compp Game Wpol Male \n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 9 7.0 8 8.0 6 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ031 10 9.0 8 8.0 9 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ075 9 9.0 8 8.0 7 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ017 9 8.0 8 8.0 8 9 0 \n", + "М141БПЛТЛ069 9 7.0 6 5.0 8 10 1 " + ] + }, + "execution_count": 30, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df2 = rename_cols(df)\n", + "df2.head()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Кажется, что таким способом мы сохранили изменения в новой базе `df2`, а старую базу `df` не тронули. Однако, если мы посмотрим на базу `df`, мы увидим, что она тоже изменилась!" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 31, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
CpsMstatSocEconEngPolthMstat2PhistLawPhilPolsocPtheoPregComppGameWpolMale
id
М141БПЛТЛ024798898108.07997.088.06101
М141БПЛТЛ03181010101010109.0910109.088.09101
М141БПЛТЛ0759991091098.091099.088.0791
М141БПЛТЛ017998899106.09998.088.0890
М141БПЛТЛ06910101010101098.081097.065.08101
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " Cps Mstat Soc Econ Eng Polth Mstat2 Phist Law Phil \\\n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 7 9 8 8 9 8 10 8.0 7 9 \n", + "М141БПЛТЛ031 8 10 10 10 10 10 10 9.0 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ075 9 9 9 10 9 10 9 8.0 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ017 9 9 8 8 9 9 10 6.0 9 9 \n", + "М141БПЛТЛ069 10 10 10 10 10 10 9 8.0 8 10 \n", + "\n", + " Polsoc Ptheo Preg Compp Game Wpol Male \n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 9 7.0 8 8.0 6 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ031 10 9.0 8 8.0 9 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ075 9 9.0 8 8.0 7 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ017 9 8.0 8 8.0 8 9 0 \n", + "М141БПЛТЛ069 9 7.0 6 5.0 8 10 1 " + ] + }, + "execution_count": 31, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.head()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Почему это произошло? Потому что датафреймы являются изменяемой структурой данных (да-да, как списки). Поэтому, применяя методы к объекту типа `DataFrame`, мы меняем исходный датафрейм, и к этому надо быть готовым. Если вы не планируете вносить изменения в исходную базу, имеет смысл сделать ее копию и работать с ней. Например, вот так:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 32, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# метод copy\n", + "df_new = df.copy()\n", + "\n", + "# вносим изменения в df_new - переименовываем один столбец\n", + "new_cols = list(df_new.columns)\n", + "new_cols[1] = \"Matstat\"\n", + "df_new.columns = new_cols" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 33, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + " Cps Mstat Soc Econ Eng Polth Mstat2 Phist Law Phil \\\n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 7 9 8 8 9 8 10 8.0 7 9 \n", + "М141БПЛТЛ031 8 10 10 10 10 10 10 9.0 9 10 \n", + "\n", + " Polsoc Ptheo Preg Compp Game Wpol Male \n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 9 7.0 8 8.0 6 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ031 10 9.0 8 8.0 9 10 1 \n", + "\n", + "\n", + " Cps Matstat Soc Econ Eng Polth Mstat2 Phist Law Phil \\\n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 7 9 8 8 9 8 10 8.0 7 9 \n", + "М141БПЛТЛ031 8 10 10 10 10 10 10 9.0 9 10 \n", + "\n", + " Polsoc Ptheo Preg Compp Game Wpol Male \n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 9 7.0 8 8.0 6 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ031 10 9.0 8 8.0 9 10 1 \n" + ] + } + ], + "source": [ + "# сравниваем\n", + "\n", + "print(df.head(2))\n", + "print(\"\\n\") # для пустой строчки между df и df_new\n", + "print(df_new.head(2))" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Обратите внимание:** создать копию обычным присваиванием не получится, код вида `df_new = df`создаст новую ссылку на датафрейм, но не новый датафрейм. Поэтому при изменении `df_new` база `df` также изменится (вспомните историю о коварстве списков)." + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3 (ipykernel)", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.12.4" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 4 +} diff --git a/лр1-2/7_pandas2.ipynb b/лр1-2/7_pandas2.ipynb new file mode 100644 index 0000000..e79d254 --- /dev/null +++ b/лр1-2/7_pandas2.ipynb @@ -0,0 +1,6634 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "\n", + "## Работа с таблицами. Введение в библиотеку pandas" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Опять импортируем библиотеку:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import pandas as pd" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "df = pd.read_csv(\"scores2.csv\", index_col=0)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Выбор столбцов и строк таблицы" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Выбор столбцов по названию**" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Часто удобнее всего выбирать столбец по названию. Для этого достаточно указать название столбца в квадратных скобках (и обязательно в кавычках, так как название является строкой):" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "id\n", + "М141БПЛТЛ024 9\n", + "М141БПЛТЛ031 10\n", + "М141БПЛТЛ075 9\n", + "М141БПЛТЛ017 9\n", + "М141БПЛТЛ069 10\n", + "М141БПЛТЛ072 9\n", + "М141БПЛТЛ020 7\n", + "М141БПЛТЛ026 10\n", + "М141БПЛТЛ073 9\n", + "М141БПЛТЛ078 6\n", + "М141БПЛТЛ060 8\n", + "М141БПЛТЛ040 9\n", + "М141БПЛТЛ065 9\n", + "М141БПЛТЛ053 7\n", + "М141БПЛТЛ015 9\n", + "М141БПЛТЛ021 9\n", + "М141БПЛТЛ018 7\n", + "М141БПЛТЛ039 8\n", + "М141БПЛТЛ036 10\n", + "М141БПЛТЛ049 7\n", + "06114043 8\n", + "М141БПЛТЛ048 6\n", + "М141БПЛТЛ034 9\n", + "М141БПЛТЛ045 8\n", + "М141БПЛТЛ033 9\n", + "М141БПЛТЛ083 5\n", + "М141БПЛТЛ008 8\n", + "М141БПЛТЛ001 7\n", + "М141БПЛТЛ038 9\n", + "М141БПЛТЛ052 7\n", + "М141БПЛТЛ011 6\n", + "М141БПЛТЛ004 7\n", + "М141БПЛТЛ010 6\n", + "М141БПЛТЛ071 9\n", + "М141БПЛТЛ035 6\n", + "М141БПЛТЛ030 6\n", + "М141БПЛТЛ070 5\n", + "М141БПЛТЛ051 9\n", + "М141БПЛТЛ046 7\n", + "М141БПЛТЛ047 8\n", + "М141БПЛТЛ063 5\n", + "М141БПЛТЛ029 8\n", + "М141БПЛТЛ064 8\n", + "М141БПЛТЛ076 7\n", + "М141БПЛТЛ062 7\n", + "М141БПЛТЛ074 6\n", + "130232038 7\n", + "М141БПЛТЛ023 9\n", + "М141БПЛТЛ054 8\n", + "М141БПЛТЛ012 6\n", + "М141БПЛТЛ006 5\n", + "М141БПЛТЛ055 5\n", + "М141БПЛТЛ007 7\n", + "М141БПЛТЛ050 6\n", + "М141БПЛТЛ066 10\n", + "М141БПЛТЛ043 5\n", + "М141БПЛТЛ084 7\n", + "М141БПЛТЛ005 7\n", + "М141БПЛТЛ044 5\n", + "13051038 4\n", + "Name: mstat, dtype: int64" + ] + }, + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df['mstat']" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Еще столбец можно выбрать, не используя квадратные скобки, а просто указав его название через точку: " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "id\n", + "М141БПЛТЛ024 9\n", + "М141БПЛТЛ031 10\n", + "М141БПЛТЛ075 9\n", + "М141БПЛТЛ017 9\n", + "М141БПЛТЛ069 10\n", + "М141БПЛТЛ072 9\n", + "М141БПЛТЛ020 7\n", + "М141БПЛТЛ026 10\n", + "М141БПЛТЛ073 9\n", + "М141БПЛТЛ078 6\n", + "М141БПЛТЛ060 8\n", + "М141БПЛТЛ040 9\n", + "М141БПЛТЛ065 9\n", + "М141БПЛТЛ053 7\n", + "М141БПЛТЛ015 9\n", + "М141БПЛТЛ021 9\n", + "М141БПЛТЛ018 7\n", + "М141БПЛТЛ039 8\n", + "М141БПЛТЛ036 10\n", + "М141БПЛТЛ049 7\n", + "06114043 8\n", + "М141БПЛТЛ048 6\n", + "М141БПЛТЛ034 9\n", + "М141БПЛТЛ045 8\n", + "М141БПЛТЛ033 9\n", + "М141БПЛТЛ083 5\n", + "М141БПЛТЛ008 8\n", + "М141БПЛТЛ001 7\n", + "М141БПЛТЛ038 9\n", + "М141БПЛТЛ052 7\n", + "М141БПЛТЛ011 6\n", + "М141БПЛТЛ004 7\n", + "М141БПЛТЛ010 6\n", + "М141БПЛТЛ071 9\n", + "М141БПЛТЛ035 6\n", + "М141БПЛТЛ030 6\n", + "М141БПЛТЛ070 5\n", + "М141БПЛТЛ051 9\n", + "М141БПЛТЛ046 7\n", + "М141БПЛТЛ047 8\n", + "М141БПЛТЛ063 5\n", + "М141БПЛТЛ029 8\n", + "М141БПЛТЛ064 8\n", + "М141БПЛТЛ076 7\n", + "М141БПЛТЛ062 7\n", + "М141БПЛТЛ074 6\n", + "130232038 7\n", + "М141БПЛТЛ023 9\n", + "М141БПЛТЛ054 8\n", + "М141БПЛТЛ012 6\n", + "М141БПЛТЛ006 5\n", + "М141БПЛТЛ055 5\n", + "М141БПЛТЛ007 7\n", + "М141БПЛТЛ050 6\n", + "М141БПЛТЛ066 10\n", + "М141БПЛТЛ043 5\n", + "М141БПЛТЛ084 7\n", + "М141БПЛТЛ005 7\n", + "М141БПЛТЛ044 5\n", + "13051038 4\n", + "Name: mstat, dtype: int64" + ] + }, + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.mstat" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Однако такой способ не универсален. В случае, если в названии столбца используются недопустимые для переменных символы (пробелы, тире, кириллические буквы), этот метод не подойдет. " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Если нам нужно выбрать более одного столбца, то названия столбцов указываются внутри списка ‒ появляются двойные квадратные скобки:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "ename": "NameError", + "evalue": "name 'df2' is not defined", + "output_type": "error", + "traceback": [ + "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m", + "\u001b[0;31mNameError\u001b[0m Traceback (most recent call last)", + "\u001b[0;32m\u001b[0m in \u001b[0;36m\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 1\u001b[0;31m \u001b[0mdf2\u001b[0m\u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0;34m\"soc\"\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0;34m\"polsoc\"\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m", + "\u001b[0;31mNameError\u001b[0m: name 'df2' is not defined" + ] + } + ], + "source": [ + "df2[[\"soc\", \"polsoc\"]]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Если нам нужно несколько столбцов подряд, начиная с одного названия и заканчивая другим, можно воспользоваться методом `.loc`: " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
econengpolthmstat2phistlaw
id
М141БПЛТЛ024898108.07
М141БПЛТЛ031101010109.09
М141БПЛТЛ0751091098.09
М141БПЛТЛ017899106.09
М141БПЛТЛ06910101098.08
М141БПЛТЛ072109898.08
М141БПЛТЛ020691088.07
М141БПЛТЛ026710798.08
М141БПЛТЛ07389898.08
М141БПЛТЛ078561076.08
М141БПЛТЛ06079885.07
М141БПЛТЛ04069786.09
М141БПЛТЛ06548879.08
М141БПЛТЛ05359878.08
М141БПЛТЛ01569794.07
М141БПЛТЛ02189887.07
М141БПЛТЛ01879786.06
М141БПЛТЛ03988868.07
М141БПЛТЛ03688694.08
М141БПЛТЛ04968684.08
06114043588810.07
М141БПЛТЛ04869644.06
М141БПЛТЛ03469686.07
М141БПЛТЛ04578676.07
М141БПЛТЛ03379797.07
М141БПЛТЛ08358765.07
М141БПЛТЛ008981098.09
М141БПЛТЛ001410776.08
М141БПЛТЛ03849676.07
М141БПЛТЛ05278666.08
М141БПЛТЛ01169665.06
М141БПЛТЛ00468665.05
М141БПЛТЛ01069776.07
М141БПЛТЛ07179684.06
М141БПЛТЛ03568554.06
М141БПЛТЛ03067664.08
М141БПЛТЛ07048655.06
М141БПЛТЛ05168767.06
М141БПЛТЛ04647585.07
М141БПЛТЛ04747595.06
М141БПЛТЛ06348444.05
М141БПЛТЛ02979567.06
М141БПЛТЛ06476684.06
М141БПЛТЛ07668666.08
М141БПЛТЛ06269665.06
М141БПЛТЛ07447656.06
13023203858484.08
М141БПЛТЛ02389694.07
М141БПЛТЛ05448644.06
М141БПЛТЛ012410654.07
М141БПЛТЛ00658555.06
М141БПЛТЛ05547748.05
М141БПЛТЛ00767674.05
М141БПЛТЛ05068454.05
М141БПЛТЛ06679584.06
М141БПЛТЛ04358565.06
М141БПЛТЛ0844855NaN8
М141БПЛТЛ00557474.05
М141БПЛТЛ04446445.04
1305103849555.05
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " econ eng polth mstat2 phist law\n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 8 9 8 10 8.0 7\n", + "М141БПЛТЛ031 10 10 10 10 9.0 9\n", + "М141БПЛТЛ075 10 9 10 9 8.0 9\n", + "М141БПЛТЛ017 8 9 9 10 6.0 9\n", + "М141БПЛТЛ069 10 10 10 9 8.0 8\n", + "М141БПЛТЛ072 10 9 8 9 8.0 8\n", + "М141БПЛТЛ020 6 9 10 8 8.0 7\n", + "М141БПЛТЛ026 7 10 7 9 8.0 8\n", + "М141БПЛТЛ073 8 9 8 9 8.0 8\n", + "М141БПЛТЛ078 5 6 10 7 6.0 8\n", + "М141БПЛТЛ060 7 9 8 8 5.0 7\n", + "М141БПЛТЛ040 6 9 7 8 6.0 9\n", + "М141БПЛТЛ065 4 8 8 7 9.0 8\n", + "М141БПЛТЛ053 5 9 8 7 8.0 8\n", + "М141БПЛТЛ015 6 9 7 9 4.0 7\n", + "М141БПЛТЛ021 8 9 8 8 7.0 7\n", + "М141БПЛТЛ018 7 9 7 8 6.0 6\n", + "М141БПЛТЛ039 8 8 8 6 8.0 7\n", + "М141БПЛТЛ036 8 8 6 9 4.0 8\n", + "М141БПЛТЛ049 6 8 6 8 4.0 8\n", + "06114043 5 8 8 8 10.0 7\n", + "М141БПЛТЛ048 6 9 6 4 4.0 6\n", + "М141БПЛТЛ034 6 9 6 8 6.0 7\n", + "М141БПЛТЛ045 7 8 6 7 6.0 7\n", + "М141БПЛТЛ033 7 9 7 9 7.0 7\n", + "М141БПЛТЛ083 5 8 7 6 5.0 7\n", + "М141БПЛТЛ008 9 8 10 9 8.0 9\n", + "М141БПЛТЛ001 4 10 7 7 6.0 8\n", + "М141БПЛТЛ038 4 9 6 7 6.0 7\n", + "М141БПЛТЛ052 7 8 6 6 6.0 8\n", + "М141БПЛТЛ011 6 9 6 6 5.0 6\n", + "М141БПЛТЛ004 6 8 6 6 5.0 5\n", + "М141БПЛТЛ010 6 9 7 7 6.0 7\n", + "М141БПЛТЛ071 7 9 6 8 4.0 6\n", + "М141БПЛТЛ035 6 8 5 5 4.0 6\n", + "М141БПЛТЛ030 6 7 6 6 4.0 8\n", + "М141БПЛТЛ070 4 8 6 5 5.0 6\n", + "М141БПЛТЛ051 6 8 7 6 7.0 6\n", + "М141БПЛТЛ046 4 7 5 8 5.0 7\n", + "М141БПЛТЛ047 4 7 5 9 5.0 6\n", + "М141БПЛТЛ063 4 8 4 4 4.0 5\n", + "М141БПЛТЛ029 7 9 5 6 7.0 6\n", + "М141БПЛТЛ064 7 6 6 8 4.0 6\n", + "М141БПЛТЛ076 6 8 6 6 6.0 8\n", + "М141БПЛТЛ062 6 9 6 6 5.0 6\n", + "М141БПЛТЛ074 4 7 6 5 6.0 6\n", + "130232038 5 8 4 8 4.0 8\n", + "М141БПЛТЛ023 8 9 6 9 4.0 7\n", + "М141БПЛТЛ054 4 8 6 4 4.0 6\n", + "М141БПЛТЛ012 4 10 6 5 4.0 7\n", + "М141БПЛТЛ006 5 8 5 5 5.0 6\n", + "М141БПЛТЛ055 4 7 7 4 8.0 5\n", + "М141БПЛТЛ007 6 7 6 7 4.0 5\n", + "М141БПЛТЛ050 6 8 4 5 4.0 5\n", + "М141БПЛТЛ066 7 9 5 8 4.0 6\n", + "М141БПЛТЛ043 5 8 5 6 5.0 6\n", + "М141БПЛТЛ084 4 8 5 5 NaN 8\n", + "М141БПЛТЛ005 5 7 4 7 4.0 5\n", + "М141БПЛТЛ044 4 6 4 4 5.0 4\n", + "13051038 4 9 5 5 5.0 5" + ] + }, + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.loc[:, 'econ' : 'law']" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Откуда в квадратных скобках взялось двоеточие? Дело в том, что метод `.loc` ‒ более универсальный, и позволяет выбирать не только столбцы, но и строки. При этом нужные строки указываются на первом месте, а столбцы ‒ на втором. Когда мы пишем `.loc[:, 1]`, мы сообщаем Python, что нам нужны все строки (`:`) и столбцы, начиная с `Econ` и до `Law` включительно.\n", + "\n", + "**Внимание:** выбор столбцов по названиям через двоеточие очень напоминает срезы (*slices*) в списках. Но есть важное отличие. В случае текстовых названий, оба конца среза (левый и правый) включаются. Если бы срезы по названиям были бы устроены как срезы по числовым индексам, код выше выдавал бы столбцы с `Econ` и до `Phist`, не включая колонку `Law`, так как в обычных срезах правый конец исключается." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Выбор столбцов по номеру**\n", + "\n", + "Иногда может возникнуть необходимость выбрать столбец по его порядковому номеру. Например, когда названий столбцов нет как таковых или когда названия слишком длинные, а переименовывать их нежелательно. Сделать это можно с помощью метода `.iloc`:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "id\n", + "М141БПЛТЛ024 9\n", + "М141БПЛТЛ031 10\n", + "М141БПЛТЛ075 9\n", + "М141БПЛТЛ017 9\n", + "М141БПЛТЛ069 10\n", + "М141БПЛТЛ072 9\n", + "М141БПЛТЛ020 7\n", + "М141БПЛТЛ026 10\n", + "М141БПЛТЛ073 9\n", + "М141БПЛТЛ078 6\n", + "М141БПЛТЛ060 8\n", + "М141БПЛТЛ040 9\n", + "М141БПЛТЛ065 9\n", + "М141БПЛТЛ053 7\n", + "М141БПЛТЛ015 9\n", + "М141БПЛТЛ021 9\n", + "М141БПЛТЛ018 7\n", + "М141БПЛТЛ039 8\n", + "М141БПЛТЛ036 10\n", + "М141БПЛТЛ049 7\n", + "06114043 8\n", + "М141БПЛТЛ048 6\n", + "М141БПЛТЛ034 9\n", + "М141БПЛТЛ045 8\n", + "М141БПЛТЛ033 9\n", + "М141БПЛТЛ083 5\n", + "М141БПЛТЛ008 8\n", + "М141БПЛТЛ001 7\n", + "М141БПЛТЛ038 9\n", + "М141БПЛТЛ052 7\n", + "М141БПЛТЛ011 6\n", + "М141БПЛТЛ004 7\n", + "М141БПЛТЛ010 6\n", + "М141БПЛТЛ071 9\n", + "М141БПЛТЛ035 6\n", + "М141БПЛТЛ030 6\n", + "М141БПЛТЛ070 5\n", + "М141БПЛТЛ051 9\n", + "М141БПЛТЛ046 7\n", + "М141БПЛТЛ047 8\n", + "М141БПЛТЛ063 5\n", + "М141БПЛТЛ029 8\n", + "М141БПЛТЛ064 8\n", + "М141БПЛТЛ076 7\n", + "М141БПЛТЛ062 7\n", + "М141БПЛТЛ074 6\n", + "130232038 7\n", + "М141БПЛТЛ023 9\n", + "М141БПЛТЛ054 8\n", + "М141БПЛТЛ012 6\n", + "М141БПЛТЛ006 5\n", + "М141БПЛТЛ055 5\n", + "М141БПЛТЛ007 7\n", + "М141БПЛТЛ050 6\n", + "М141БПЛТЛ066 10\n", + "М141БПЛТЛ043 5\n", + "М141БПЛТЛ084 7\n", + "М141БПЛТЛ005 7\n", + "М141БПЛТЛ044 5\n", + "13051038 4\n", + "Name: mstat, dtype: int64" + ] + }, + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.iloc[:, 1]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Синтаксис кода с `.iloc` несильно отличается от синтаксиса `.loc`. В чем разница? Разница заключается в том, что метод `.loc` работает с текстовыми названиями, а метод `.iloc` ‒ с числовыми индексами. Отсюда и префикс `i` в названии (*i* ‒ индекс, *loc* ‒ location). Если мы попытаемся в `.iloc` указать названия столбцов, Python выдаст ошибку:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "ename": "TypeError", + "evalue": "cannot do slice indexing on with these indexers [mstat] of ", + "output_type": "error", + "traceback": [ + "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m", + "\u001b[0;31mTypeError\u001b[0m Traceback (most recent call last)", + "\u001b[0;32m\u001b[0m in \u001b[0;36m\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 1\u001b[0;31m \u001b[0mdf\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0miloc\u001b[0m\u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0;34m'mstat'\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m \u001b[0;34m'econ'\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m", + "\u001b[0;32m/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/indexing.py\u001b[0m in \u001b[0;36m__getitem__\u001b[0;34m(self, key)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 1470\u001b[0m \u001b[0;32mexcept\u001b[0m \u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mKeyError\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mIndexError\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m 1471\u001b[0m \u001b[0;32mpass\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m-> 1472\u001b[0;31m \u001b[0;32mreturn\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0m_getitem_tuple\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mkey\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m 1473\u001b[0m \u001b[0;32melse\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m 1474\u001b[0m \u001b[0;31m# we by definition only have the 0th axis\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n", + "\u001b[0;32m/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/indexing.py\u001b[0m in \u001b[0;36m_getitem_tuple\u001b[0;34m(self, tup)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 2027\u001b[0m \u001b[0;32mcontinue\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m 2028\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m-> 2029\u001b[0;31m \u001b[0mretval\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mgetattr\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mretval\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mname\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0m_getitem_axis\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mkey\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0maxis\u001b[0m\u001b[0;34m=\u001b[0m\u001b[0maxis\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m 2030\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m 2031\u001b[0m \u001b[0;31m# if the dim was reduced, then pass a lower-dim the next time\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n", + "\u001b[0;32m/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/indexing.py\u001b[0m in \u001b[0;36m_getitem_axis\u001b[0;34m(self, key, axis)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 2078\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m 2079\u001b[0m \u001b[0;32mif\u001b[0m \u001b[0misinstance\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mkey\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mslice\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m-> 2080\u001b[0;31m \u001b[0;32mreturn\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0m_get_slice_axis\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mkey\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0maxis\u001b[0m\u001b[0;34m=\u001b[0m\u001b[0maxis\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m 2081\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m 2082\u001b[0m \u001b[0;32mif\u001b[0m \u001b[0misinstance\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mkey\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mlist\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n", + "\u001b[0;32m/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/indexing.py\u001b[0m in \u001b[0;36m_get_slice_axis\u001b[0;34m(self, slice_obj, axis)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 2046\u001b[0m \u001b[0;32mreturn\u001b[0m \u001b[0mobj\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mcopy\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mdeep\u001b[0m\u001b[0;34m=\u001b[0m\u001b[0;32mFalse\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m 2047\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m-> 2048\u001b[0;31m \u001b[0mslice_obj\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0m_convert_slice_indexer\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mslice_obj\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0maxis\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m 2049\u001b[0m \u001b[0;32mif\u001b[0m \u001b[0misinstance\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mslice_obj\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mslice\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m 2050\u001b[0m \u001b[0;32mreturn\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0m_slice\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mslice_obj\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0maxis\u001b[0m\u001b[0;34m=\u001b[0m\u001b[0maxis\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mkind\u001b[0m\u001b[0;34m=\u001b[0m\u001b[0;34m'iloc'\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n", + "\u001b[0;32m/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/indexing.py\u001b[0m in \u001b[0;36m_convert_slice_indexer\u001b[0;34m(self, key, axis)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 264\u001b[0m \u001b[0;31m# if we are accessing via lowered dim, use the last dim\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m 265\u001b[0m \u001b[0max\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mobj\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0m_get_axis\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mmin\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0maxis\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mndim\u001b[0m \u001b[0;34m-\u001b[0m \u001b[0;36m1\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m--> 266\u001b[0;31m \u001b[0;32mreturn\u001b[0m \u001b[0max\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0m_convert_slice_indexer\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mkey\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mkind\u001b[0m\u001b[0;34m=\u001b[0m\u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mname\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m 267\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m 268\u001b[0m \u001b[0;32mdef\u001b[0m \u001b[0m_has_valid_setitem_indexer\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mindexer\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n", + "\u001b[0;32m/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/indexes/base.py\u001b[0m in \u001b[0;36m_convert_slice_indexer\u001b[0;34m(self, key, kind)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 1688\u001b[0m \u001b[0;31m# validate iloc\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m 1689\u001b[0m \u001b[0;32mif\u001b[0m \u001b[0mkind\u001b[0m \u001b[0;34m==\u001b[0m \u001b[0;34m'iloc'\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m-> 1690\u001b[0;31m return slice(self._validate_indexer('slice', key.start, kind),\n\u001b[0m\u001b[1;32m 1691\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0m_validate_indexer\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m'slice'\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mkey\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mstop\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mkind\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m 1692\u001b[0m self._validate_indexer('slice', key.step, kind))\n", + "\u001b[0;32m/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/indexes/base.py\u001b[0m in \u001b[0;36m_validate_indexer\u001b[0;34m(self, form, key, kind)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 4126\u001b[0m \u001b[0;32mpass\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m 4127\u001b[0m \u001b[0;32melif\u001b[0m \u001b[0mkind\u001b[0m \u001b[0;32min\u001b[0m \u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0;34m'iloc'\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0;34m'getitem'\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m-> 4128\u001b[0;31m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0m_invalid_indexer\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mform\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mkey\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m 4129\u001b[0m \u001b[0;32mreturn\u001b[0m \u001b[0mkey\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m 4130\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n", + "\u001b[0;32m/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/indexes/base.py\u001b[0m in \u001b[0;36m_invalid_indexer\u001b[0;34m(self, form, key)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 1846\u001b[0m \"indexers [{key}] of {kind}\".format(\n\u001b[1;32m 1847\u001b[0m \u001b[0mform\u001b[0m\u001b[0;34m=\u001b[0m\u001b[0mform\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mklass\u001b[0m\u001b[0;34m=\u001b[0m\u001b[0mtype\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mkey\u001b[0m\u001b[0;34m=\u001b[0m\u001b[0mkey\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m-> 1848\u001b[0;31m kind=type(key)))\n\u001b[0m\u001b[1;32m 1849\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m 1850\u001b[0m \u001b[0;32mdef\u001b[0m \u001b[0mget_duplicates\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n", + "\u001b[0;31mTypeError\u001b[0m: cannot do slice indexing on with these indexers [mstat] of " + ] + } + ], + "source": [ + "df.iloc[:, 'mstat': 'econ']" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Python пишет, что невозможно взять срез по индексам, которые имеют строковый тип (`class 'str'`), так как в квадратных скобках ожидаются числовые (целочисленные) индексы.\n", + "\n", + "Если нужно выбрать несколько столбцов подряд, можно воспользоваться срезами:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
mstatsoc
id
М141БПЛТЛ02498
М141БПЛТЛ0311010
М141БПЛТЛ07599
М141БПЛТЛ01798
М141БПЛТЛ0691010
М141БПЛТЛ07298
М141БПЛТЛ02077
М141БПЛТЛ026108
М141БПЛТЛ07398
М141БПЛТЛ07869
М141БПЛТЛ06087
М141БПЛТЛ04098
М141БПЛТЛ06598
М141БПЛТЛ05377
М141БПЛТЛ01597
М141БПЛТЛ02198
М141БПЛТЛ01879
М141БПЛТЛ03989
М141БПЛТЛ036107
М141БПЛТЛ04976
06114043810
М141БПЛТЛ04868
М141БПЛТЛ03497
М141БПЛТЛ04588
М141БПЛТЛ03398
М141БПЛТЛ08356
М141БПЛТЛ00888
М141БПЛТЛ00177
М141БПЛТЛ03896
М141БПЛТЛ05277
М141БПЛТЛ01168
М141БПЛТЛ00476
М141БПЛТЛ01067
М141БПЛТЛ07197
М141БПЛТЛ03567
М141БПЛТЛ03066
М141БПЛТЛ07056
М141БПЛТЛ05198
М141БПЛТЛ04677
М141БПЛТЛ04786
М141БПЛТЛ06356
М141БПЛТЛ02988
М141БПЛТЛ06486
М141БПЛТЛ07678
М141БПЛТЛ06277
М141БПЛТЛ07467
13023203876
М141БПЛТЛ02396
М141БПЛТЛ05486
М141БПЛТЛ01267
М141БПЛТЛ00656
М141БПЛТЛ05556
М141БПЛТЛ00777
М141БПЛТЛ05066
М141БПЛТЛ066107
М141БПЛТЛ04356
М141БПЛТЛ08478
М141БПЛТЛ00575
М141БПЛТЛ04457
1305103844
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " mstat soc\n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 9 8\n", + "М141БПЛТЛ031 10 10\n", + "М141БПЛТЛ075 9 9\n", + "М141БПЛТЛ017 9 8\n", + "М141БПЛТЛ069 10 10\n", + "М141БПЛТЛ072 9 8\n", + "М141БПЛТЛ020 7 7\n", + "М141БПЛТЛ026 10 8\n", + "М141БПЛТЛ073 9 8\n", + "М141БПЛТЛ078 6 9\n", + "М141БПЛТЛ060 8 7\n", + "М141БПЛТЛ040 9 8\n", + "М141БПЛТЛ065 9 8\n", + "М141БПЛТЛ053 7 7\n", + "М141БПЛТЛ015 9 7\n", + "М141БПЛТЛ021 9 8\n", + "М141БПЛТЛ018 7 9\n", + "М141БПЛТЛ039 8 9\n", + "М141БПЛТЛ036 10 7\n", + "М141БПЛТЛ049 7 6\n", + "06114043 8 10\n", + "М141БПЛТЛ048 6 8\n", + "М141БПЛТЛ034 9 7\n", + "М141БПЛТЛ045 8 8\n", + "М141БПЛТЛ033 9 8\n", + "М141БПЛТЛ083 5 6\n", + "М141БПЛТЛ008 8 8\n", + "М141БПЛТЛ001 7 7\n", + "М141БПЛТЛ038 9 6\n", + "М141БПЛТЛ052 7 7\n", + "М141БПЛТЛ011 6 8\n", + "М141БПЛТЛ004 7 6\n", + "М141БПЛТЛ010 6 7\n", + "М141БПЛТЛ071 9 7\n", + "М141БПЛТЛ035 6 7\n", + "М141БПЛТЛ030 6 6\n", + "М141БПЛТЛ070 5 6\n", + "М141БПЛТЛ051 9 8\n", + "М141БПЛТЛ046 7 7\n", + "М141БПЛТЛ047 8 6\n", + "М141БПЛТЛ063 5 6\n", + "М141БПЛТЛ029 8 8\n", + "М141БПЛТЛ064 8 6\n", + "М141БПЛТЛ076 7 8\n", + "М141БПЛТЛ062 7 7\n", + "М141БПЛТЛ074 6 7\n", + "130232038 7 6\n", + "М141БПЛТЛ023 9 6\n", + "М141БПЛТЛ054 8 6\n", + "М141БПЛТЛ012 6 7\n", + "М141БПЛТЛ006 5 6\n", + "М141БПЛТЛ055 5 6\n", + "М141БПЛТЛ007 7 7\n", + "М141БПЛТЛ050 6 6\n", + "М141БПЛТЛ066 10 7\n", + "М141БПЛТЛ043 5 6\n", + "М141БПЛТЛ084 7 8\n", + "М141БПЛТЛ005 7 5\n", + "М141БПЛТЛ044 5 7\n", + "13051038 4 4" + ] + }, + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.iloc[:, 1:3]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Числовые срезы в pandas уже ничем не отличаются от списковых срезов: правый конец среза не включается. В нашем случае мы выбрали только столбцы с индексами 1 и 2." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Выбор строк по названию**" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Выбор строки по названию происходит аналогичным образом, только здесь метод `.loc` уже обязателен." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "catps 8.0\n", + "mstat 10.0\n", + "soc 10.0\n", + "econ 10.0\n", + "eng 10.0\n", + "polth 10.0\n", + "mstat2 10.0\n", + "phist 9.0\n", + "law 9.0\n", + "phil 10.0\n", + "polsoc 10.0\n", + "ptheo 9.0\n", + "preg 8.0\n", + "compp 8.0\n", + "game 9.0\n", + "wpol 10.0\n", + "male 1.0\n", + "Name: М141БПЛТЛ031, dtype: float64" + ] + }, + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.loc['М141БПЛТЛ031'] # строка для студента с номером М141БПЛТЛ031" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "При этом ставить запятую и двоеточие, показывая, что нам нужна одна строка и все столбцы, уже не нужно. Если нам нужно выбрать несколько строк подряд, то `.loc` не нужен:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
catpsmstatsoceconengpolthmstat2phistlawphilpolsocptheopregcomppgamewpolmale
id
М141БПЛТЛ024798898108.07997.088.06101
М141БПЛТЛ03181010101010109.0910109.088.09101
М141БПЛТЛ0759991091098.091099.088.0791
М141БПЛТЛ017998899106.09998.088.0890
М141БПЛТЛ06910101010101098.081097.065.08101
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " catps mstat soc econ eng polth mstat2 phist law phil \\\n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 7 9 8 8 9 8 10 8.0 7 9 \n", + "М141БПЛТЛ031 8 10 10 10 10 10 10 9.0 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ075 9 9 9 10 9 10 9 8.0 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ017 9 9 8 8 9 9 10 6.0 9 9 \n", + "М141БПЛТЛ069 10 10 10 10 10 10 9 8.0 8 10 \n", + "\n", + " polsoc ptheo preg compp game wpol male \n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 9 7.0 8 8.0 6 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ031 10 9.0 8 8.0 9 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ075 9 9.0 8 8.0 7 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ017 9 8.0 8 8.0 8 9 0 \n", + "М141БПЛТЛ069 9 7.0 6 5.0 8 10 1 " + ] + }, + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df[\"М141БПЛТЛ024\":'М141БПЛТЛ069']" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Как Python понимает, что мы просим вывести именно строки с такими названиями, а не столбцы? Потому что у нас стоят одинарные квадратные скобки, а не двойные, как в случае со столбцами. (Да, в pandas много всяких тонкостей, но чтобы хорошо в них разбираться, нужно просто попрактиковаться и привыкнуть).\n", + "\n", + "Обратите внимание: разницы между двойными и одинарными кавычками нет, строки можно вводить в любых кавычках, как в примере выше." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Выбор строк по номеру**\n", + "\n", + "В этом случае достаточно указать номер в квадратных скобках в `.iloc`:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 14, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "catps 9.0\n", + "mstat 9.0\n", + "soc 9.0\n", + "econ 10.0\n", + "eng 9.0\n", + "polth 10.0\n", + "mstat2 9.0\n", + "phist 8.0\n", + "law 9.0\n", + "phil 10.0\n", + "polsoc 9.0\n", + "ptheo 9.0\n", + "preg 8.0\n", + "compp 8.0\n", + "game 7.0\n", + "wpol 9.0\n", + "male 1.0\n", + "Name: М141БПЛТЛ075, dtype: float64" + ] + }, + "execution_count": 14, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.iloc[2]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Если нужно несколько строк подряд, можно воспользоваться срезами:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
catpsmstatsoceconengpolthmstat2phistlawphilpolsocptheopregcomppgamewpolmale
id
М141БПЛТЛ03181010101010109.0910109.088.09101
М141БПЛТЛ0759991091098.091099.088.0791
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " catps mstat soc econ eng polth mstat2 phist law phil \\\n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ031 8 10 10 10 10 10 10 9.0 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ075 9 9 9 10 9 10 9 8.0 9 10 \n", + "\n", + " polsoc ptheo preg compp game wpol male \n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ031 10 9.0 8 8.0 9 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ075 9 9.0 8 8.0 7 9 1 " + ] + }, + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df[1:3] # и без iloc" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Если нужно несколько строк не подряд, можно просто перечислить внутри списка в `.iloc`:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
catpsmstatsoceconengpolthmstat2phistlawphilpolsocptheopregcomppgamewpolmale
id
М141БПЛТЛ03181010101010109.0910109.088.09101
М141БПЛТЛ0759991091098.091099.088.0791
М141БПЛТЛ0721098109898.081097.088.0990
М141БПЛТЛ06078779885.07585.078.0791
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " catps mstat soc econ eng polth mstat2 phist law phil \\\n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ031 8 10 10 10 10 10 10 9.0 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ075 9 9 9 10 9 10 9 8.0 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ072 10 9 8 10 9 8 9 8.0 8 10 \n", + "М141БПЛТЛ060 7 8 7 7 9 8 8 5.0 7 5 \n", + "\n", + " polsoc ptheo preg compp game wpol male \n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ031 10 9.0 8 8.0 9 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ075 9 9.0 8 8.0 7 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ072 9 7.0 8 8.0 9 9 0 \n", + "М141БПЛТЛ060 8 5.0 7 8.0 7 9 1 " + ] + }, + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.iloc[[1,2,5,10]]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Выбор наблюдений по названиям строк и столбцов**" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Если нам нужно выбрать одно наблюдение на пересечении строки и столбца, можно воспользоваться методом `.at`: сначала указать название строки, потом ‒ столбца:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 17, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "6" + ] + }, + "execution_count": 17, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.at['М141БПЛТЛ078', 'game'] # оценка по теории игр у студента М141БПЛТЛ078" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Кроме того, можно применить метод `.loc`:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 18, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "9" + ] + }, + "execution_count": 18, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.loc[\"М141БПЛТЛ075\", \"soc\"] # оценка по социологии у студента М141БПЛТЛ075" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В чем разница между `.at` и `.loc`? Метод `.loc` более универсален. В то время как `.at` используется для нахождения *одного* наблюдения на пересечении строки и столбца, `.loc` позволяет выбрать несколько наблюдений (строк и столбцов) сразу. Например, так:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 19, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "id\n", + "М141БПЛТЛ024 9\n", + "М141БПЛТЛ031 10\n", + "М141БПЛТЛ075 9\n", + "М141БПЛТЛ017 9\n", + "М141БПЛТЛ069 10\n", + "М141БПЛТЛ072 9\n", + "М141БПЛТЛ020 7\n", + "М141БПЛТЛ026 10\n", + "М141БПЛТЛ073 9\n", + "Name: mstat, dtype: int64" + ] + }, + "execution_count": 19, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.loc[\"М141БПЛТЛ024\":\"М141БПЛТЛ073\", \"mstat\"]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Если нужно выбрать какое-то одно значение, метод `.at` будет работать более быстро, чем `.loc`. " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Выбор наблюдения по номеру строки и столбца **" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Выбор наблюдения по номеру строки и столбца осуществляется аналогичным образом, только теперь мы используем методы с префиксом `i` для индексов: `.iat` и `.iloc`." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "9" + ] + }, + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.iat[4, 6] # оценка на пересечении строки 4 и столбца 6" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 21, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "9" + ] + }, + "execution_count": 21, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.iloc[8, 4] # оценка на пересечении строки 8 и столбца 4" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Убедимся, что все верно:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
catpsmstatsoceconengpolthmstat2phistlawphilpolsocptheopregcomppgamewpolmale
id
М141БПЛТЛ024798898108.07997.088.06101
М141БПЛТЛ03181010101010109.0910109.088.09101
М141БПЛТЛ0759991091098.091099.088.0791
М141БПЛТЛ017998899106.09998.088.0890
М141БПЛТЛ06910101010101098.081097.065.08101
М141БПЛТЛ0721098109898.081097.088.0990
М141БПЛТЛ020877691088.07797.086.0891
М141БПЛТЛ0267108710798.08888.087.0780
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " catps mstat soc econ eng polth mstat2 phist law phil \\\n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 7 9 8 8 9 8 10 8.0 7 9 \n", + "М141БПЛТЛ031 8 10 10 10 10 10 10 9.0 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ075 9 9 9 10 9 10 9 8.0 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ017 9 9 8 8 9 9 10 6.0 9 9 \n", + "М141БПЛТЛ069 10 10 10 10 10 10 9 8.0 8 10 \n", + "М141БПЛТЛ072 10 9 8 10 9 8 9 8.0 8 10 \n", + "М141БПЛТЛ020 8 7 7 6 9 10 8 8.0 7 7 \n", + "М141БПЛТЛ026 7 10 8 7 10 7 9 8.0 8 8 \n", + "\n", + " polsoc ptheo preg compp game wpol male \n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 9 7.0 8 8.0 6 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ031 10 9.0 8 8.0 9 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ075 9 9.0 8 8.0 7 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ017 9 8.0 8 8.0 8 9 0 \n", + "М141БПЛТЛ069 9 7.0 6 5.0 8 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ072 9 7.0 8 8.0 9 9 0 \n", + "М141БПЛТЛ020 9 7.0 8 6.0 8 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ026 8 8.0 8 7.0 7 8 0 " + ] + }, + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.head(8)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Выбор строк по условию (фильтрация наблюдений)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Часто в исследованиях нас не интересует выбор отдельных строк по названию или номеру, мы хотим отбирать строки в таблице согласно некорому условию (условиям). Другими словами, проводить фильтрацию наблюдений. Для этого интересующее нас условие необходимо указать в квадратных скобках. Выберем из датафрейма `df`строки, которые соответствуют студентам с оценкой по экономике выше 6." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 23, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
catpsmstatsoceconengpolthmstat2phistlawphilpolsocptheopregcomppgamewpolmale
id
М141БПЛТЛ024798898108.07997.088.06101
М141БПЛТЛ03181010101010109.0910109.088.09101
М141БПЛТЛ0759991091098.091099.088.0791
М141БПЛТЛ017998899106.09998.088.0890
М141БПЛТЛ06910101010101098.081097.065.08101
М141БПЛТЛ0721098109898.081097.088.0990
М141БПЛТЛ0267108710798.08888.087.0780
М141БПЛТЛ07379889898.08997.076.01091
М141БПЛТЛ06078779885.07585.078.0791
М141БПЛТЛ02189889887.07766.086.0780
М141БПЛТЛ01877979786.06787.077.0780
М141БПЛТЛ03998988868.07696.078.0491
М141БПЛТЛ036810788694.08876.076.0781
М141БПЛТЛ04558878676.07786.086.0580
М141БПЛТЛ03359879797.07887.085.0780
М141БПЛТЛ0081088981098.091098.055.01041
М141БПЛТЛ05277778666.08675.086.0571
М141БПЛТЛ07169779684.06776.05NaN570
М141БПЛТЛ02968879567.06585.074.0570
М141БПЛТЛ06478676684.06444.065.0470
М141БПЛТЛ02379689694.07776.044.0751
М141БПЛТЛ066710779584.06564.064.0560
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " catps mstat soc econ eng polth mstat2 phist law phil \\\n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 7 9 8 8 9 8 10 8.0 7 9 \n", + "М141БПЛТЛ031 8 10 10 10 10 10 10 9.0 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ075 9 9 9 10 9 10 9 8.0 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ017 9 9 8 8 9 9 10 6.0 9 9 \n", + "М141БПЛТЛ069 10 10 10 10 10 10 9 8.0 8 10 \n", + "М141БПЛТЛ072 10 9 8 10 9 8 9 8.0 8 10 \n", + "М141БПЛТЛ026 7 10 8 7 10 7 9 8.0 8 8 \n", + "М141БПЛТЛ073 7 9 8 8 9 8 9 8.0 8 9 \n", + "М141БПЛТЛ060 7 8 7 7 9 8 8 5.0 7 5 \n", + "М141БПЛТЛ021 8 9 8 8 9 8 8 7.0 7 7 \n", + "М141БПЛТЛ018 7 7 9 7 9 7 8 6.0 6 7 \n", + "М141БПЛТЛ039 9 8 9 8 8 8 6 8.0 7 6 \n", + "М141БПЛТЛ036 8 10 7 8 8 6 9 4.0 8 8 \n", + "М141БПЛТЛ045 5 8 8 7 8 6 7 6.0 7 7 \n", + "М141БПЛТЛ033 5 9 8 7 9 7 9 7.0 7 8 \n", + "М141БПЛТЛ008 10 8 8 9 8 10 9 8.0 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ052 7 7 7 7 8 6 6 6.0 8 6 \n", + "М141БПЛТЛ071 6 9 7 7 9 6 8 4.0 6 7 \n", + "М141БПЛТЛ029 6 8 8 7 9 5 6 7.0 6 5 \n", + "М141БПЛТЛ064 7 8 6 7 6 6 8 4.0 6 4 \n", + "М141БПЛТЛ023 7 9 6 8 9 6 9 4.0 7 7 \n", + "М141БПЛТЛ066 7 10 7 7 9 5 8 4.0 6 5 \n", + "\n", + " polsoc ptheo preg compp game wpol male \n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 9 7.0 8 8.0 6 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ031 10 9.0 8 8.0 9 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ075 9 9.0 8 8.0 7 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ017 9 8.0 8 8.0 8 9 0 \n", + "М141БПЛТЛ069 9 7.0 6 5.0 8 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ072 9 7.0 8 8.0 9 9 0 \n", + "М141БПЛТЛ026 8 8.0 8 7.0 7 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ073 9 7.0 7 6.0 10 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ060 8 5.0 7 8.0 7 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ021 6 6.0 8 6.0 7 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ018 8 7.0 7 7.0 7 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ039 9 6.0 7 8.0 4 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ036 7 6.0 7 6.0 7 8 1 \n", + "М141БПЛТЛ045 8 6.0 8 6.0 5 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ033 8 7.0 8 5.0 7 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ008 9 8.0 5 5.0 10 4 1 \n", + "М141БПЛТЛ052 7 5.0 8 6.0 5 7 1 \n", + "М141БПЛТЛ071 7 6.0 5 NaN 5 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ029 8 5.0 7 4.0 5 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ064 4 4.0 6 5.0 4 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ023 7 6.0 4 4.0 7 5 1 \n", + "М141БПЛТЛ066 6 4.0 6 4.0 5 6 0 " + ] + }, + "execution_count": 23, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df[df[\"econ\"]>6]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Почему нельзя было написать проще, то есть `df[\"Econ\"]>6`? Давайте напишем, и посмотрим, что получится:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 24, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "id\n", + "М141БПЛТЛ024 True\n", + "М141БПЛТЛ031 True\n", + "М141БПЛТЛ075 True\n", + "М141БПЛТЛ017 True\n", + "М141БПЛТЛ069 True\n", + "М141БПЛТЛ072 True\n", + "М141БПЛТЛ020 False\n", + "М141БПЛТЛ026 True\n", + "М141БПЛТЛ073 True\n", + "М141БПЛТЛ078 False\n", + "М141БПЛТЛ060 True\n", + "М141БПЛТЛ040 False\n", + "М141БПЛТЛ065 False\n", + "М141БПЛТЛ053 False\n", + "М141БПЛТЛ015 False\n", + "М141БПЛТЛ021 True\n", + "М141БПЛТЛ018 True\n", + "М141БПЛТЛ039 True\n", + "М141БПЛТЛ036 True\n", + "М141БПЛТЛ049 False\n", + "06114043 False\n", + "М141БПЛТЛ048 False\n", + "М141БПЛТЛ034 False\n", + "М141БПЛТЛ045 True\n", + "М141БПЛТЛ033 True\n", + "М141БПЛТЛ083 False\n", + "М141БПЛТЛ008 True\n", + "М141БПЛТЛ001 False\n", + "М141БПЛТЛ038 False\n", + "М141БПЛТЛ052 True\n", + "М141БПЛТЛ011 False\n", + "М141БПЛТЛ004 False\n", + "М141БПЛТЛ010 False\n", + "М141БПЛТЛ071 True\n", + "М141БПЛТЛ035 False\n", + "М141БПЛТЛ030 False\n", + "М141БПЛТЛ070 False\n", + "М141БПЛТЛ051 False\n", + "М141БПЛТЛ046 False\n", + "М141БПЛТЛ047 False\n", + "М141БПЛТЛ063 False\n", + "М141БПЛТЛ029 True\n", + "М141БПЛТЛ064 True\n", + "М141БПЛТЛ076 False\n", + "М141БПЛТЛ062 False\n", + "М141БПЛТЛ074 False\n", + "130232038 False\n", + "М141БПЛТЛ023 True\n", + "М141БПЛТЛ054 False\n", + "М141БПЛТЛ012 False\n", + "М141БПЛТЛ006 False\n", + "М141БПЛТЛ055 False\n", + "М141БПЛТЛ007 False\n", + "М141БПЛТЛ050 False\n", + "М141БПЛТЛ066 True\n", + "М141БПЛТЛ043 False\n", + "М141БПЛТЛ084 False\n", + "М141БПЛТЛ005 False\n", + "М141БПЛТЛ044 False\n", + "13051038 False\n", + "Name: econ, dtype: bool" + ] + }, + "execution_count": 24, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df[\"econ\"]>6" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Что мы увидели? Просто результат проверки условия, набор из *True* и *False*. Когда мы подставляем это выражение в квадратные скобки, Python выбирает из `df` те строки, где выражение принимает значение *True*.\n", + "\n", + "Все операторы проверки условий работают как обычно:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 25, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
catpsmstatsoceconengpolthmstat2phistlawphilpolsocptheopregcomppgamewpolmale
id
М141БПЛТЛ0081088981098.091098.055.01041
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " catps mstat soc econ eng polth mstat2 phist law phil \\\n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ008 10 8 8 9 8 10 9 8.0 9 10 \n", + "\n", + " polsoc ptheo preg compp game wpol male \n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ008 9 8.0 5 5.0 10 4 1 " + ] + }, + "execution_count": 25, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df[df[\"econ\"] == 9] # двойное равенство для равенства" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Можно формулировать сложные условия. Выберем студентов с оценкой по экономике от 6 до 8 (8 не включается)." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 26, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
catpsmstatsoceconengpolthmstat2phistlawphilpolsocptheopregcomppgamewpolmale
id
М141БПЛТЛ020877691088.07797.086.0891
М141БПЛТЛ0267108710798.08888.087.0780
М141БПЛТЛ06078779885.07585.078.0791
М141БПЛТЛ04069869786.09585.085.07100
М141БПЛТЛ01569769794.07776.077.01070
М141БПЛТЛ01877979786.06787.077.0780
М141БПЛТЛ04967668684.08596.085.0680
М141БПЛТЛ04886869644.06484.067.0780
М141БПЛТЛ03469769686.07665.085.0890
М141БПЛТЛ04558878676.07786.086.0580
М141БПЛТЛ03359879797.07887.085.0780
М141БПЛТЛ05277778666.08675.086.0571
М141БПЛТЛ01176869665.06676.086.0580
М141БПЛТЛ00477668665.05565.075.0880
М141БПЛТЛ01066769776.07586.086.0581
М141БПЛТЛ07169779684.06776.05NaN570
М141БПЛТЛ03556768554.06675.087.0670
М141БПЛТЛ03076667664.08555.085.0791
М141БПЛТЛ05189868767.06665.044.0551
М141БПЛТЛ02968879567.06585.074.0570
М141БПЛТЛ06478676684.06444.065.0470
М141БПЛТЛ07677868666.08685.074.0460
М141БПЛТЛ06277769665.06564.055.0460
М141БПЛТЛ00767767674.05565.045.0471
М141БПЛТЛ05086668454.05564.054.0660
М141БПЛТЛ066710779584.06564.064.0560
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " catps mstat soc econ eng polth mstat2 phist law phil \\\n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ020 8 7 7 6 9 10 8 8.0 7 7 \n", + "М141БПЛТЛ026 7 10 8 7 10 7 9 8.0 8 8 \n", + "М141БПЛТЛ060 7 8 7 7 9 8 8 5.0 7 5 \n", + "М141БПЛТЛ040 6 9 8 6 9 7 8 6.0 9 5 \n", + "М141БПЛТЛ015 6 9 7 6 9 7 9 4.0 7 7 \n", + "М141БПЛТЛ018 7 7 9 7 9 7 8 6.0 6 7 \n", + "М141БПЛТЛ049 6 7 6 6 8 6 8 4.0 8 5 \n", + "М141БПЛТЛ048 8 6 8 6 9 6 4 4.0 6 4 \n", + "М141БПЛТЛ034 6 9 7 6 9 6 8 6.0 7 6 \n", + "М141БПЛТЛ045 5 8 8 7 8 6 7 6.0 7 7 \n", + "М141БПЛТЛ033 5 9 8 7 9 7 9 7.0 7 8 \n", + "М141БПЛТЛ052 7 7 7 7 8 6 6 6.0 8 6 \n", + "М141БПЛТЛ011 7 6 8 6 9 6 6 5.0 6 6 \n", + "М141БПЛТЛ004 7 7 6 6 8 6 6 5.0 5 5 \n", + "М141БПЛТЛ010 6 6 7 6 9 7 7 6.0 7 5 \n", + "М141БПЛТЛ071 6 9 7 7 9 6 8 4.0 6 7 \n", + "М141БПЛТЛ035 5 6 7 6 8 5 5 4.0 6 6 \n", + "М141БПЛТЛ030 7 6 6 6 7 6 6 4.0 8 5 \n", + "М141БПЛТЛ051 8 9 8 6 8 7 6 7.0 6 6 \n", + "М141БПЛТЛ029 6 8 8 7 9 5 6 7.0 6 5 \n", + "М141БПЛТЛ064 7 8 6 7 6 6 8 4.0 6 4 \n", + "М141БПЛТЛ076 7 7 8 6 8 6 6 6.0 8 6 \n", + "М141БПЛТЛ062 7 7 7 6 9 6 6 5.0 6 5 \n", + "М141БПЛТЛ007 6 7 7 6 7 6 7 4.0 5 5 \n", + "М141БПЛТЛ050 8 6 6 6 8 4 5 4.0 5 5 \n", + "М141БПЛТЛ066 7 10 7 7 9 5 8 4.0 6 5 \n", + "\n", + " polsoc ptheo preg compp game wpol male \n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ020 9 7.0 8 6.0 8 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ026 8 8.0 8 7.0 7 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ060 8 5.0 7 8.0 7 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ040 8 5.0 8 5.0 7 10 0 \n", + "М141БПЛТЛ015 7 6.0 7 7.0 10 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ018 8 7.0 7 7.0 7 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ049 9 6.0 8 5.0 6 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ048 8 4.0 6 7.0 7 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ034 6 5.0 8 5.0 8 9 0 \n", + "М141БПЛТЛ045 8 6.0 8 6.0 5 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ033 8 7.0 8 5.0 7 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ052 7 5.0 8 6.0 5 7 1 \n", + "М141БПЛТЛ011 7 6.0 8 6.0 5 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ004 6 5.0 7 5.0 8 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ010 8 6.0 8 6.0 5 8 1 \n", + "М141БПЛТЛ071 7 6.0 5 NaN 5 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ035 7 5.0 8 7.0 6 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ030 5 5.0 8 5.0 7 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ051 6 5.0 4 4.0 5 5 1 \n", + "М141БПЛТЛ029 8 5.0 7 4.0 5 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ064 4 4.0 6 5.0 4 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ076 8 5.0 7 4.0 4 6 0 \n", + "М141БПЛТЛ062 6 4.0 5 5.0 4 6 0 \n", + "М141БПЛТЛ007 6 5.0 4 5.0 4 7 1 \n", + "М141БПЛТЛ050 6 4.0 5 4.0 6 6 0 \n", + "М141БПЛТЛ066 6 4.0 6 4.0 5 6 0 " + ] + }, + "execution_count": 26, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df[(df[\"econ\"] >= 6) & (df[\"econ\"] < 8)] " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В качестве символа для одновременного выполнения условий используется оператор `&`. И не забудьте про круглые скобки. А теперь выберем студентов с оценкой по английскому выше 9 и оценкой по праву ниже 9:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 27, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
catpsmstatsoceconengpolthmstat2phistlawphilpolsocptheopregcomppgamewpolmale
id
М141БПЛТЛ06910101010101098.081097.065.08101
М141БПЛТЛ0267108710798.08888.087.0780
М141БПЛТЛ001677410776.08684.066.0480
М141БПЛТЛ012667410654.07574.054.0481
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " catps mstat soc econ eng polth mstat2 phist law phil \\\n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ069 10 10 10 10 10 10 9 8.0 8 10 \n", + "М141БПЛТЛ026 7 10 8 7 10 7 9 8.0 8 8 \n", + "М141БПЛТЛ001 6 7 7 4 10 7 7 6.0 8 6 \n", + "М141БПЛТЛ012 6 6 7 4 10 6 5 4.0 7 5 \n", + "\n", + " polsoc ptheo preg compp game wpol male \n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ069 9 7.0 6 5.0 8 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ026 8 8.0 8 7.0 7 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ001 8 4.0 6 6.0 4 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ012 7 4.0 5 4.0 4 8 1 " + ] + }, + "execution_count": 27, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df[(df[\"eng\"] > 9) & (df[\"law\"] < 9)] " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "При формулировании сложных (составных) условий обращайте особое внимание на порядок круглых скобках, потому что, если вы расставите скобки неправильно, результат получится неверный:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 28, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
catpsmstatsoceconengpolthmstat2phistlawphilpolsocptheopregcomppgamewpolmale
id
М141БПЛТЛ024798898108.07997.088.06101
М141БПЛТЛ03181010101010109.0910109.088.09101
М141БПЛТЛ0759991091098.091099.088.0791
М141БПЛТЛ017998899106.09998.088.0890
М141БПЛТЛ06910101010101098.081097.065.08101
М141БПЛТЛ0721098109898.081097.088.0990
М141БПЛТЛ020877691088.07797.086.0891
М141БПЛТЛ0267108710798.08888.087.0780
М141БПЛТЛ07379889898.08997.076.01091
М141БПЛТЛ078669561076.08696.088.0670
М141БПЛТЛ06078779885.07585.078.0791
М141БПЛТЛ04069869786.09585.085.07100
М141БПЛТЛ06599848879.085109.088.0691
М141БПЛТЛ05367759878.08687.086.0990
М141БПЛТЛ01569769794.07776.077.01070
М141БПЛТЛ02189889887.07766.086.0780
М141БПЛТЛ01877979786.06787.077.0780
М141БПЛТЛ03998988868.07696.078.0491
М141БПЛТЛ036810788694.08876.076.0781
М141БПЛТЛ04967668684.08596.085.0680
061140438810588810.0779NaN78.0781
М141БПЛТЛ04886869644.06484.067.0780
М141БПЛТЛ03469769686.07665.085.0890
М141БПЛТЛ04558878676.07786.086.0580
М141БПЛТЛ03359879797.07887.085.0780
М141БПЛТЛ08355658765.07575.075.0470
М141БПЛТЛ0081088981098.091098.055.01041
М141БПЛТЛ001677410776.08684.066.0480
М141БПЛТЛ03879649676.07484.054.0971
М141БПЛТЛ05277778666.08675.086.0571
М141БПЛТЛ01176869665.06676.086.0580
М141БПЛТЛ00477668665.05565.075.0880
М141БПЛТЛ01066769776.07586.086.0581
М141БПЛТЛ07169779684.06776.05NaN570
М141БПЛТЛ03556768554.06675.087.0670
М141БПЛТЛ03076667664.08555.085.0791
М141БПЛТЛ07055648655.06456.085.0670
М141БПЛТЛ05189868767.06665.044.0551
М141БПЛТЛ04657747585.07575.084.0570
М141БПЛТЛ04758647595.06464.074.0880
М141БПЛТЛ06355648444.05454.075.0880
М141БПЛТЛ02968879567.06585.074.0570
М141БПЛТЛ06478676684.06444.065.0470
М141БПЛТЛ07677868666.08685.074.0460
М141БПЛТЛ06277769665.06564.055.0460
М141БПЛТЛ07456747656.06686.066.0881
13023203867658484.08455.064.0560
М141БПЛТЛ02379689694.07776.044.0751
М141БПЛТЛ05478648644.06484.044.0481
М141БПЛТЛ012667410654.07574.054.0481
М141БПЛТЛ00665658555.06475.075.0680
М141БПЛТЛ05565647748.05464.065.0451
М141БПЛТЛ00767767674.05565.045.0471
М141БПЛТЛ05086668454.05564.054.0660
М141БПЛТЛ066710779584.06564.064.0560
М141БПЛТЛ04355658565.06454.05NaN460
М141БПЛТЛ0846784855NaN8444.044.0671
М141БПЛТЛ00557557474.05455.044.0481
М141БПЛТЛ04445746445.04444.06NaN551
1305103854449555.0544NaN74.0441
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " catps mstat soc econ eng polth mstat2 phist law phil \\\n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 7 9 8 8 9 8 10 8.0 7 9 \n", + "М141БПЛТЛ031 8 10 10 10 10 10 10 9.0 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ075 9 9 9 10 9 10 9 8.0 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ017 9 9 8 8 9 9 10 6.0 9 9 \n", + "М141БПЛТЛ069 10 10 10 10 10 10 9 8.0 8 10 \n", + "М141БПЛТЛ072 10 9 8 10 9 8 9 8.0 8 10 \n", + "М141БПЛТЛ020 8 7 7 6 9 10 8 8.0 7 7 \n", + "М141БПЛТЛ026 7 10 8 7 10 7 9 8.0 8 8 \n", + "М141БПЛТЛ073 7 9 8 8 9 8 9 8.0 8 9 \n", + "М141БПЛТЛ078 6 6 9 5 6 10 7 6.0 8 6 \n", + "М141БПЛТЛ060 7 8 7 7 9 8 8 5.0 7 5 \n", + "М141БПЛТЛ040 6 9 8 6 9 7 8 6.0 9 5 \n", + "М141БПЛТЛ065 9 9 8 4 8 8 7 9.0 8 5 \n", + "М141БПЛТЛ053 6 7 7 5 9 8 7 8.0 8 6 \n", + "М141БПЛТЛ015 6 9 7 6 9 7 9 4.0 7 7 \n", + "М141БПЛТЛ021 8 9 8 8 9 8 8 7.0 7 7 \n", + "М141БПЛТЛ018 7 7 9 7 9 7 8 6.0 6 7 \n", + "М141БПЛТЛ039 9 8 9 8 8 8 6 8.0 7 6 \n", + "М141БПЛТЛ036 8 10 7 8 8 6 9 4.0 8 8 \n", + "М141БПЛТЛ049 6 7 6 6 8 6 8 4.0 8 5 \n", + "06114043 8 8 10 5 8 8 8 10.0 7 7 \n", + "М141БПЛТЛ048 8 6 8 6 9 6 4 4.0 6 4 \n", + "М141БПЛТЛ034 6 9 7 6 9 6 8 6.0 7 6 \n", + "М141БПЛТЛ045 5 8 8 7 8 6 7 6.0 7 7 \n", + "М141БПЛТЛ033 5 9 8 7 9 7 9 7.0 7 8 \n", + "М141БПЛТЛ083 5 5 6 5 8 7 6 5.0 7 5 \n", + "М141БПЛТЛ008 10 8 8 9 8 10 9 8.0 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ001 6 7 7 4 10 7 7 6.0 8 6 \n", + "М141БПЛТЛ038 7 9 6 4 9 6 7 6.0 7 4 \n", + "М141БПЛТЛ052 7 7 7 7 8 6 6 6.0 8 6 \n", + "М141БПЛТЛ011 7 6 8 6 9 6 6 5.0 6 6 \n", + "М141БПЛТЛ004 7 7 6 6 8 6 6 5.0 5 5 \n", + "М141БПЛТЛ010 6 6 7 6 9 7 7 6.0 7 5 \n", + "М141БПЛТЛ071 6 9 7 7 9 6 8 4.0 6 7 \n", + "М141БПЛТЛ035 5 6 7 6 8 5 5 4.0 6 6 \n", + "М141БПЛТЛ030 7 6 6 6 7 6 6 4.0 8 5 \n", + "М141БПЛТЛ070 5 5 6 4 8 6 5 5.0 6 4 \n", + "М141БПЛТЛ051 8 9 8 6 8 7 6 7.0 6 6 \n", + "М141БПЛТЛ046 5 7 7 4 7 5 8 5.0 7 5 \n", + "М141БПЛТЛ047 5 8 6 4 7 5 9 5.0 6 4 \n", + "М141БПЛТЛ063 5 5 6 4 8 4 4 4.0 5 4 \n", + "М141БПЛТЛ029 6 8 8 7 9 5 6 7.0 6 5 \n", + "М141БПЛТЛ064 7 8 6 7 6 6 8 4.0 6 4 \n", + "М141БПЛТЛ076 7 7 8 6 8 6 6 6.0 8 6 \n", + "М141БПЛТЛ062 7 7 7 6 9 6 6 5.0 6 5 \n", + "М141БПЛТЛ074 5 6 7 4 7 6 5 6.0 6 6 \n", + "130232038 6 7 6 5 8 4 8 4.0 8 4 \n", + "М141БПЛТЛ023 7 9 6 8 9 6 9 4.0 7 7 \n", + "М141БПЛТЛ054 7 8 6 4 8 6 4 4.0 6 4 \n", + "М141БПЛТЛ012 6 6 7 4 10 6 5 4.0 7 5 \n", + "М141БПЛТЛ006 6 5 6 5 8 5 5 5.0 6 4 \n", + "М141БПЛТЛ055 6 5 6 4 7 7 4 8.0 5 4 \n", + "М141БПЛТЛ007 6 7 7 6 7 6 7 4.0 5 5 \n", + "М141БПЛТЛ050 8 6 6 6 8 4 5 4.0 5 5 \n", + "М141БПЛТЛ066 7 10 7 7 9 5 8 4.0 6 5 \n", + "М141БПЛТЛ043 5 5 6 5 8 5 6 5.0 6 4 \n", + "М141БПЛТЛ084 6 7 8 4 8 5 5 NaN 8 4 \n", + "М141БПЛТЛ005 5 7 5 5 7 4 7 4.0 5 4 \n", + "М141БПЛТЛ044 4 5 7 4 6 4 4 5.0 4 4 \n", + "13051038 5 4 4 4 9 5 5 5.0 5 4 \n", + "\n", + " polsoc ptheo preg compp game wpol male \n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 9 7.0 8 8.0 6 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ031 10 9.0 8 8.0 9 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ075 9 9.0 8 8.0 7 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ017 9 8.0 8 8.0 8 9 0 \n", + "М141БПЛТЛ069 9 7.0 6 5.0 8 10 1 \n", + "М141БПЛТЛ072 9 7.0 8 8.0 9 9 0 \n", + "М141БПЛТЛ020 9 7.0 8 6.0 8 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ026 8 8.0 8 7.0 7 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ073 9 7.0 7 6.0 10 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ078 9 6.0 8 8.0 6 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ060 8 5.0 7 8.0 7 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ040 8 5.0 8 5.0 7 10 0 \n", + "М141БПЛТЛ065 10 9.0 8 8.0 6 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ053 8 7.0 8 6.0 9 9 0 \n", + "М141БПЛТЛ015 7 6.0 7 7.0 10 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ021 6 6.0 8 6.0 7 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ018 8 7.0 7 7.0 7 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ039 9 6.0 7 8.0 4 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ036 7 6.0 7 6.0 7 8 1 \n", + "М141БПЛТЛ049 9 6.0 8 5.0 6 8 0 \n", + "06114043 9 NaN 7 8.0 7 8 1 \n", + "М141БПЛТЛ048 8 4.0 6 7.0 7 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ034 6 5.0 8 5.0 8 9 0 \n", + "М141БПЛТЛ045 8 6.0 8 6.0 5 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ033 8 7.0 8 5.0 7 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ083 7 5.0 7 5.0 4 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ008 9 8.0 5 5.0 10 4 1 \n", + "М141БПЛТЛ001 8 4.0 6 6.0 4 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ038 8 4.0 5 4.0 9 7 1 \n", + "М141БПЛТЛ052 7 5.0 8 6.0 5 7 1 \n", + "М141БПЛТЛ011 7 6.0 8 6.0 5 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ004 6 5.0 7 5.0 8 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ010 8 6.0 8 6.0 5 8 1 \n", + "М141БПЛТЛ071 7 6.0 5 NaN 5 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ035 7 5.0 8 7.0 6 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ030 5 5.0 8 5.0 7 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ070 5 6.0 8 5.0 6 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ051 6 5.0 4 4.0 5 5 1 \n", + "М141БПЛТЛ046 7 5.0 8 4.0 5 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ047 6 4.0 7 4.0 8 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ063 5 4.0 7 5.0 8 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ029 8 5.0 7 4.0 5 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ064 4 4.0 6 5.0 4 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ076 8 5.0 7 4.0 4 6 0 \n", + "М141БПЛТЛ062 6 4.0 5 5.0 4 6 0 \n", + "М141БПЛТЛ074 8 6.0 6 6.0 8 8 1 \n", + "130232038 5 5.0 6 4.0 5 6 0 \n", + "М141БПЛТЛ023 7 6.0 4 4.0 7 5 1 \n", + "М141БПЛТЛ054 8 4.0 4 4.0 4 8 1 \n", + "М141БПЛТЛ012 7 4.0 5 4.0 4 8 1 \n", + "М141БПЛТЛ006 7 5.0 7 5.0 6 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ055 6 4.0 6 5.0 4 5 1 \n", + "М141БПЛТЛ007 6 5.0 4 5.0 4 7 1 \n", + "М141БПЛТЛ050 6 4.0 5 4.0 6 6 0 \n", + "М141БПЛТЛ066 6 4.0 6 4.0 5 6 0 \n", + "М141БПЛТЛ043 5 4.0 5 NaN 4 6 0 \n", + "М141БПЛТЛ084 4 4.0 4 4.0 6 7 1 \n", + "М141БПЛТЛ005 5 5.0 4 4.0 4 8 1 \n", + "М141БПЛТЛ044 4 4.0 6 NaN 5 5 1 \n", + "13051038 4 NaN 7 4.0 4 4 1 " + ] + }, + "execution_count": 28, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df[(df[\"eng\"]) > 9 & (df[\"law\"] < 9)] # первая закрывающая скобка не после 9" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Результат получился совсем неверным. Потому что Python понял наше условие не так, как нужно. Теперь выберем студентов с оценкой по политической истории ниже 5 или с оценкой по истории политических учений ниже 5:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 29, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
catpsmstatsoceconengpolthmstat2phistlawphilpolsocptheopregcomppgamewpolmale
id
М141БПЛТЛ01569769794.07776.077.01070
М141БПЛТЛ036810788694.08876.076.0781
М141БПЛТЛ04967668684.08596.085.0680
М141БПЛТЛ04886869644.06484.067.0780
М141БПЛТЛ07169779684.06776.05NaN570
М141БПЛТЛ03556768554.06675.087.0670
М141БПЛТЛ03076667664.08555.085.0791
М141БПЛТЛ06355648444.05454.075.0880
М141БПЛТЛ06478676684.06444.065.0470
13023203867658484.08455.064.0560
М141БПЛТЛ02379689694.07776.044.0751
М141БПЛТЛ05478648644.06484.044.0481
М141БПЛТЛ012667410654.07574.054.0481
М141БПЛТЛ00767767674.05565.045.0471
М141БПЛТЛ05086668454.05564.054.0660
М141БПЛТЛ066710779584.06564.064.0560
М141БПЛТЛ00557557474.05455.044.0481
М141БПЛТЛ04445746445.04444.06NaN551
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " catps mstat soc econ eng polth mstat2 phist law phil \\\n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ015 6 9 7 6 9 7 9 4.0 7 7 \n", + "М141БПЛТЛ036 8 10 7 8 8 6 9 4.0 8 8 \n", + "М141БПЛТЛ049 6 7 6 6 8 6 8 4.0 8 5 \n", + "М141БПЛТЛ048 8 6 8 6 9 6 4 4.0 6 4 \n", + "М141БПЛТЛ071 6 9 7 7 9 6 8 4.0 6 7 \n", + "М141БПЛТЛ035 5 6 7 6 8 5 5 4.0 6 6 \n", + "М141БПЛТЛ030 7 6 6 6 7 6 6 4.0 8 5 \n", + "М141БПЛТЛ063 5 5 6 4 8 4 4 4.0 5 4 \n", + "М141БПЛТЛ064 7 8 6 7 6 6 8 4.0 6 4 \n", + "130232038 6 7 6 5 8 4 8 4.0 8 4 \n", + "М141БПЛТЛ023 7 9 6 8 9 6 9 4.0 7 7 \n", + "М141БПЛТЛ054 7 8 6 4 8 6 4 4.0 6 4 \n", + "М141БПЛТЛ012 6 6 7 4 10 6 5 4.0 7 5 \n", + "М141БПЛТЛ007 6 7 7 6 7 6 7 4.0 5 5 \n", + "М141БПЛТЛ050 8 6 6 6 8 4 5 4.0 5 5 \n", + "М141БПЛТЛ066 7 10 7 7 9 5 8 4.0 6 5 \n", + "М141БПЛТЛ005 5 7 5 5 7 4 7 4.0 5 4 \n", + "М141БПЛТЛ044 4 5 7 4 6 4 4 5.0 4 4 \n", + "\n", + " polsoc ptheo preg compp game wpol male \n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ015 7 6.0 7 7.0 10 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ036 7 6.0 7 6.0 7 8 1 \n", + "М141БПЛТЛ049 9 6.0 8 5.0 6 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ048 8 4.0 6 7.0 7 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ071 7 6.0 5 NaN 5 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ035 7 5.0 8 7.0 6 7 0 \n", + "М141БПЛТЛ030 5 5.0 8 5.0 7 9 1 \n", + "М141БПЛТЛ063 5 4.0 7 5.0 8 8 0 \n", + "М141БПЛТЛ064 4 4.0 6 5.0 4 7 0 \n", + "130232038 5 5.0 6 4.0 5 6 0 \n", + "М141БПЛТЛ023 7 6.0 4 4.0 7 5 1 \n", + "М141БПЛТЛ054 8 4.0 4 4.0 4 8 1 \n", + "М141БПЛТЛ012 7 4.0 5 4.0 4 8 1 \n", + "М141БПЛТЛ007 6 5.0 4 5.0 4 7 1 \n", + "М141БПЛТЛ050 6 4.0 5 4.0 6 6 0 \n", + "М141БПЛТЛ066 6 4.0 6 4.0 5 6 0 \n", + "М141БПЛТЛ005 5 5.0 4 4.0 4 8 1 \n", + "М141БПЛТЛ044 4 4.0 6 NaN 5 5 1 " + ] + }, + "execution_count": 29, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df[(df[\"phist\"] < 5) | (df[\"polth\"] < 5)] # оператор | для условия или " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Здесь наше выражение в квадратных скобках принимает значение *True*, когда хотя бы одно из условий верно: либо верно первое, либо второе, либо оба." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Добавление новых столбцов в таблице и удаление пропущенных значений" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Давайте добавим в нашу таблицу `df` новый столбец, который будет представлять собой среднюю оценку по социологии (посчитаем среднее арифметическое оценок по социологии и политической социологии). Чтобы добавить новый столбец, нужно указать его название в квадратных скобках:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 30, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "df[\"avg_Soc\"] = (df[\"soc\"] + df[\"polsoc\"]) / 2" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 31, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
catpsmstatsoceconengpolthmstat2phistlawphilpolsocptheopregcomppgamewpolmaleavg_Soc
id
М141БПЛТЛ024798898108.07997.088.061018.5
М141БПЛТЛ03181010101010109.0910109.088.0910110.0
М141БПЛТЛ0759991091098.091099.088.07919.0
М141БПЛТЛ017998899106.09998.088.08908.5
М141БПЛТЛ06910101010101098.081097.065.081019.5
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " catps mstat soc econ eng polth mstat2 phist law phil \\\n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 7 9 8 8 9 8 10 8.0 7 9 \n", + "М141БПЛТЛ031 8 10 10 10 10 10 10 9.0 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ075 9 9 9 10 9 10 9 8.0 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ017 9 9 8 8 9 9 10 6.0 9 9 \n", + "М141БПЛТЛ069 10 10 10 10 10 10 9 8.0 8 10 \n", + "\n", + " polsoc ptheo preg compp game wpol male avg_Soc \n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 9 7.0 8 8.0 6 10 1 8.5 \n", + "М141БПЛТЛ031 10 9.0 8 8.0 9 10 1 10.0 \n", + "М141БПЛТЛ075 9 9.0 8 8.0 7 9 1 9.0 \n", + "М141БПЛТЛ017 9 8.0 8 8.0 8 9 0 8.5 \n", + "М141БПЛТЛ069 9 7.0 6 5.0 8 10 1 9.5 " + ] + }, + "execution_count": 31, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.head()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Теперь внесем изменения в уже существующий столбец в таблице. В самом начале мы заметили, что некоторые столбцы имеют тип `float` (числа с плавающей точкой), а не `integer` (целые числа). Давайте попробуем сделать столбец с политической историей целочисленным." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 32, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "ename": "ValueError", + "evalue": "cannot convert float NaN to integer", + "output_type": "error", + "traceback": [ + "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m", + "\u001b[0;31mValueError\u001b[0m Traceback (most recent call last)", + "\u001b[0;32m\u001b[0m in \u001b[0;36m\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 1\u001b[0;31m \u001b[0mnewh\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0mint\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mi\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m \u001b[0;32mfor\u001b[0m \u001b[0mi\u001b[0m \u001b[0;32min\u001b[0m \u001b[0mdf\u001b[0m\u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0;34m\"phist\"\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m", + "\u001b[0;32m\u001b[0m in \u001b[0;36m\u001b[0;34m(.0)\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 1\u001b[0;31m \u001b[0mnewh\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0mint\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mi\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m \u001b[0;32mfor\u001b[0m \u001b[0mi\u001b[0m \u001b[0;32min\u001b[0m \u001b[0mdf\u001b[0m\u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0;34m\"phist\"\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m", + "\u001b[0;31mValueError\u001b[0m: cannot convert float NaN to integer" + ] + } + ], + "source": [ + "newh = [int(i) for i in df[\"phist\"]]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Не получается! Почему? Python пишет, что не может превратить *NaN* в *integer*. Действительно, сложно превратить объект *Not a number* в целое число. Тип *float* относится к нему толерантно, а вот тип *integer* уже нет. Как быть? Давайте просто удалим из датафрейма все пропущенные значения (то есть строки, содержащие пропущенные значения). " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 33, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "df = df.dropna() # удаляем и сохраняем изменения" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Теперь проделаем те же операции:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 34, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "newh = [int(i) for i in df[\"phist\"]]" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 35, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "df[\"phist\"] = newh" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Получилось!" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 36, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
catpsmstatsoceconengpolthmstat2phistlawphilpolsocptheopregcomppgamewpolmaleavg_Soc
id
М141БПЛТЛ0247988981087997.088.061018.5
М141БПЛТЛ03181010101010109910109.088.0910110.0
М141БПЛТЛ075999109109891099.088.07919.0
М141БПЛТЛ0179988991069998.088.08908.5
М141БПЛТЛ0691010101010109881097.065.081019.5
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " catps mstat soc econ eng polth mstat2 phist law phil \\\n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 7 9 8 8 9 8 10 8 7 9 \n", + "М141БПЛТЛ031 8 10 10 10 10 10 10 9 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ075 9 9 9 10 9 10 9 8 9 10 \n", + "М141БПЛТЛ017 9 9 8 8 9 9 10 6 9 9 \n", + "М141БПЛТЛ069 10 10 10 10 10 10 9 8 8 10 \n", + "\n", + " polsoc ptheo preg compp game wpol male avg_Soc \n", + "id \n", + "М141БПЛТЛ024 9 7.0 8 8.0 6 10 1 8.5 \n", + "М141БПЛТЛ031 10 9.0 8 8.0 9 10 1 10.0 \n", + "М141БПЛТЛ075 9 9.0 8 8.0 7 9 1 9.0 \n", + "М141БПЛТЛ017 9 8.0 8 8.0 8 9 0 8.5 \n", + "М141БПЛТЛ069 9 7.0 6 5.0 8 10 1 9.5 " + ] + }, + "execution_count": 36, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.head() # Phist уже с целыми значениями" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3 (ipykernel)", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.12.4" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 4 +} diff --git a/лр1-2/7_pandas3.ipynb b/лр1-2/7_pandas3.ipynb new file mode 100644 index 0000000..80a2a56 --- /dev/null +++ b/лр1-2/7_pandas3.ipynb @@ -0,0 +1,3020 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Библиотека pandas. Продолжение." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Группировка и агрегирование: методы `.groupby()` и `.agg()`" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Часто случается, что данные необходимо сгруппировать по какому-то признаку ‒ по значениям определенной переменной. На входе имеется таблица (датафрейм), а на выходе хочется получить несколько таблиц: отдельная таблица для каждого значения. Давайте рассмотрим такой пример. У нас есть база данных с результатами выборов, и нам нужно сгруппировать данные по регионам. " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Для начала импортируем библиотеку pandas и загрузим файл с данными." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import pandas as pd" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Для разнообразия загрузим файл по ссылке с Github (база большая, загрузится не моментально):" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "df = pd.read_csv(\"https://raw.githubusercontent.com/allatambov/R-programming-3/master/lectures/lect7-12-01/47130-8314.csv\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В таблице сохранены результаты выборов президента России 2012 года. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
linkuikkom1kom2kom3kom4kom5123...181920212223абвг
0http://www.adygei.vybory.izbirkom.ru/region/ad...1Республика Адыгея (Адыгея)АдыгейскаяУИК №1NaNNaN2383.02147.00.0...0.024.0382.028.071.01066.0NaNNaNNaNNaN
1http://www.adygei.vybory.izbirkom.ru/region/ad...2Республика Адыгея (Адыгея)АдыгейскаяУИК №2NaNNaN2865.02586.00.0...0.051.0453.049.0104.01174.0NaNNaNNaNNaN
2http://www.adygei.vybory.izbirkom.ru/region/ad...3Республика Адыгея (Адыгея)АдыгейскаяУИК №3NaNNaN2821.02558.00.0...0.036.0481.024.0107.01025.0NaNNaNNaNNaN
3http://www.adygei.vybory.izbirkom.ru/region/ad...4Республика Адыгея (Адыгея)АдыгейскаяУИК №4NaNNaN2069.01868.00.0...0.00.0414.00.048.0784.0NaNNaNNaNNaN
4http://www.adygei.vybory.izbirkom.ru/region/ad...5Республика Адыгея (Адыгея)АдыгейскаяУИК №5NaNNaN777.0705.00.0...0.019.0138.04.07.0286.0NaNNaNNaNNaN
\n", + "

5 rows × 34 columns

\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " link uik \\\n", + "0 http://www.adygei.vybory.izbirkom.ru/region/ad... 1 \n", + "1 http://www.adygei.vybory.izbirkom.ru/region/ad... 2 \n", + "2 http://www.adygei.vybory.izbirkom.ru/region/ad... 3 \n", + "3 http://www.adygei.vybory.izbirkom.ru/region/ad... 4 \n", + "4 http://www.adygei.vybory.izbirkom.ru/region/ad... 5 \n", + "\n", + " kom1 kom2 kom3 kom4 kom5 1 2 \\\n", + "0 Республика Адыгея (Адыгея) Адыгейская УИК №1 NaN NaN 2383.0 2147.0 \n", + "1 Республика Адыгея (Адыгея) Адыгейская УИК №2 NaN NaN 2865.0 2586.0 \n", + "2 Республика Адыгея (Адыгея) Адыгейская УИК №3 NaN NaN 2821.0 2558.0 \n", + "3 Республика Адыгея (Адыгея) Адыгейская УИК №4 NaN NaN 2069.0 1868.0 \n", + "4 Республика Адыгея (Адыгея) Адыгейская УИК №5 NaN NaN 777.0 705.0 \n", + "\n", + " 3 ... 18 19 20 21 22 23 а б в г \n", + "0 0.0 ... 0.0 24.0 382.0 28.0 71.0 1066.0 NaN NaN NaN NaN \n", + "1 0.0 ... 0.0 51.0 453.0 49.0 104.0 1174.0 NaN NaN NaN NaN \n", + "2 0.0 ... 0.0 36.0 481.0 24.0 107.0 1025.0 NaN NaN NaN NaN \n", + "3 0.0 ... 0.0 0.0 414.0 0.0 48.0 784.0 NaN NaN NaN NaN \n", + "4 0.0 ... 0.0 19.0 138.0 4.0 7.0 286.0 NaN NaN NaN NaN \n", + "\n", + "[5 rows x 34 columns]" + ] + }, + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df.head()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "\n", + "RangeIndex: 90003 entries, 0 to 90002\n", + "Data columns (total 34 columns):\n", + "link 90003 non-null object\n", + "uik 90003 non-null int64\n", + "kom1 90003 non-null object\n", + "kom2 90003 non-null object\n", + "kom3 89618 non-null object\n", + "kom4 0 non-null float64\n", + "kom5 0 non-null float64\n", + "1 89994 non-null float64\n", + "2 89994 non-null float64\n", + "3 89994 non-null float64\n", + "4 89994 non-null float64\n", + "5 89994 non-null float64\n", + "6 89994 non-null float64\n", + "7 89994 non-null float64\n", + "8 89994 non-null float64\n", + "9 89994 non-null float64\n", + "10 89994 non-null float64\n", + "11 89994 non-null float64\n", + "12 89994 non-null float64\n", + "13 89994 non-null float64\n", + "14 89994 non-null float64\n", + "15 89994 non-null float64\n", + "16 89994 non-null float64\n", + "17 89994 non-null float64\n", + "18 89994 non-null float64\n", + "19 89994 non-null float64\n", + "20 89994 non-null float64\n", + "21 89994 non-null float64\n", + "22 89994 non-null float64\n", + "23 89994 non-null float64\n", + "а 0 non-null float64\n", + "б 0 non-null float64\n", + "в 0 non-null float64\n", + "г 0 non-null float64\n", + "dtypes: float64(29), int64(1), object(4)\n", + "memory usage: 23.3+ MB\n" + ] + } + ], + "source": [ + "df.info()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Таблица достаточно большая, поэтому давайте выберем те столбцы, которые понадобятся нам для работы. Какие именно? Столбцы в этой базе имеют порядковый номер строки в таблице на [сайте]() Центральной избирательной комиссии.\n", + "\n", + "Выберем столбцы, которые соответствуют уровням комиссий, а также следующим показателям: общее число зарегистрированных избирателей, число недействительных бюллетеней, число действительных бюллетеней, число голосов за Жириновского, Зюганова, Миронова, Прохорова и Путина." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "d = df[[\"kom1\", \"kom2\", \"kom3\", \"1\", \"9\", \"10\", \"19\", \"20\", \"21\", \"22\", \"23\"]]" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
kom1kom2kom319101920212223
0Республика Адыгея (Адыгея)АдыгейскаяУИК №12383.019.01571.024.0382.028.071.01066.0
1Республика Адыгея (Адыгея)АдыгейскаяУИК №22865.029.01831.051.0453.049.0104.01174.0
2Республика Адыгея (Адыгея)АдыгейскаяУИК №32821.031.01673.036.0481.024.0107.01025.0
3Республика Адыгея (Адыгея)АдыгейскаяУИК №42069.00.01246.00.0414.00.048.0784.0
4Республика Адыгея (Адыгея)АдыгейскаяУИК №5777.08.0454.019.0138.04.07.0286.0
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " kom1 kom2 kom3 1 9 10 19 \\\n", + "0 Республика Адыгея (Адыгея) Адыгейская УИК №1 2383.0 19.0 1571.0 24.0 \n", + "1 Республика Адыгея (Адыгея) Адыгейская УИК №2 2865.0 29.0 1831.0 51.0 \n", + "2 Республика Адыгея (Адыгея) Адыгейская УИК №3 2821.0 31.0 1673.0 36.0 \n", + "3 Республика Адыгея (Адыгея) Адыгейская УИК №4 2069.0 0.0 1246.0 0.0 \n", + "4 Республика Адыгея (Адыгея) Адыгейская УИК №5 777.0 8.0 454.0 19.0 \n", + "\n", + " 20 21 22 23 \n", + "0 382.0 28.0 71.0 1066.0 \n", + "1 453.0 49.0 104.0 1174.0 \n", + "2 481.0 24.0 107.0 1025.0 \n", + "3 414.0 0.0 48.0 784.0 \n", + "4 138.0 4.0 7.0 286.0 " + ] + }, + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "d.head()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Теперь присвоим столбцам более информативные названия:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "d.columns = [\"region\", \"tik\", \"uik\", \"total\", \"invalid\", \"valid\", \"Zh\", \"Zu\", \"Mi\", \"Pr\", \"Pu\"]" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
regiontikuiktotalinvalidvalidZhZuMiPrPu
0Республика Адыгея (Адыгея)АдыгейскаяУИК №12383.019.01571.024.0382.028.071.01066.0
1Республика Адыгея (Адыгея)АдыгейскаяУИК №22865.029.01831.051.0453.049.0104.01174.0
2Республика Адыгея (Адыгея)АдыгейскаяУИК №32821.031.01673.036.0481.024.0107.01025.0
3Республика Адыгея (Адыгея)АдыгейскаяУИК №42069.00.01246.00.0414.00.048.0784.0
4Республика Адыгея (Адыгея)АдыгейскаяУИК №5777.08.0454.019.0138.04.07.0286.0
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " region tik uik total invalid valid \\\n", + "0 Республика Адыгея (Адыгея) Адыгейская УИК №1 2383.0 19.0 1571.0 \n", + "1 Республика Адыгея (Адыгея) Адыгейская УИК №2 2865.0 29.0 1831.0 \n", + "2 Республика Адыгея (Адыгея) Адыгейская УИК №3 2821.0 31.0 1673.0 \n", + "3 Республика Адыгея (Адыгея) Адыгейская УИК №4 2069.0 0.0 1246.0 \n", + "4 Республика Адыгея (Адыгея) Адыгейская УИК №5 777.0 8.0 454.0 \n", + "\n", + " Zh Zu Mi Pr Pu \n", + "0 24.0 382.0 28.0 71.0 1066.0 \n", + "1 51.0 453.0 49.0 104.0 1174.0 \n", + "2 36.0 481.0 24.0 107.0 1025.0 \n", + "3 0.0 414.0 0.0 48.0 784.0 \n", + "4 19.0 138.0 4.0 7.0 286.0 " + ] + }, + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "d.head() # опять посмотрим" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Посмотрим теперь, какие регионы есть в базе. Выбрать столбец *region* в таком случае будет не совсем удачно, поскольку в нем будет много повторяющихся значенийй. Посмотрим только на уникальные:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array(['Республика Адыгея (Адыгея)', 'Республика Алтай',\n", + " 'Республика Башкортостан', 'Республика Бурятия',\n", + " 'Республика Дагестан', 'Ðåñïóáëèêà Äàãåñòàí',\n", + " 'Республика Ингушетия', 'Кабардино-Балкарская Республика',\n", + " 'Республика Калмыкия', 'Карачаево-Черкесская Республика',\n", + " 'Республика Карелия', 'Республика Коми', 'Республика Марий Эл',\n", + " 'Республика Мордовия', 'Республика Саха (Якутия)',\n", + " 'Республика Северная Осетия - Алания', 'Республика Тыва',\n", + " 'Удмуртская Республика', 'Республика Хакасия',\n", + " 'Чувашская Республика - Чувашия', 'Алтайский край',\n", + " 'Забайкальский край', 'Камчатский край', 'Краснодарский край',\n", + " 'Красноярский край', 'Пермский край', 'Приморский край',\n", + " 'Ставропольский край', 'Хабаровский край', 'Õàáàðîâñêèé êðàé',\n", + " 'Амурская область', 'Архангельская область',\n", + " 'Астраханская область', 'Белгородская область', 'Брянская область',\n", + " 'Владимирская область', 'Волгоградская область',\n", + " 'Вологодская область', 'Воронежская область', 'Ивановская область',\n", + " 'Иркутская область', 'Калужская область', 'Кемеровская область',\n", + " 'Кировская область', 'Костромская область', 'Курганская область',\n", + " 'Курская область', 'Ленинградская область', 'Липецкая область',\n", + " 'Магаданская область', 'Московская область', 'Мурманская область',\n", + " 'Ìóðìàíñêàÿ îáëàñòü', 'Нижегородская область',\n", + " 'Новгородская область', 'Новосибирская область', 'Омская область',\n", + " 'Оренбургская область', 'Орловская область', 'Пензенская область',\n", + " 'Псковская область', 'Ростовская область', 'Рязанская область',\n", + " 'Самарская область', 'Саратовская область', 'Сахалинская область',\n", + " 'Свердловская область', 'Смоленская область', 'Тамбовская область',\n", + " 'Тверская область', 'Томская область', 'Тульская область',\n", + " 'Тюменская область', 'Ульяновская область', 'Челябинская область',\n", + " 'Город Москва', 'Город Санкт-Петербург', 'Ãîðîä Ñàíêò-Ïåòåðáóðã',\n", + " 'Еврейская автономная область', 'Ненецкий автономный округ',\n", + " 'Чукотский автономный округ', 'Ямало-Ненецкий автономный округ',\n", + " 'Город Байконур (Республика Казахстан)',\n", + " 'Территория за пределами РФ'], dtype=object)" + ] + }, + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "d.region.unique() # метод unique - уникальные значения" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Видно, что в этом массиве встречаются какие-то крокозябры (названия со странной кодировкой). Давайте уберем эти строки из базы." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# отфильтруем с помощью условий\n", + "d = d[(d.region != 'Ðåñïóáëèêà Äàãåñòàí') & \n", + " (d.region != 'Õàáàðîâñêèé êðàé') & \n", + " (d.region != 'Ìóðìàíñêàÿ îáëàñòü') & (d.region != 'Ãîðîä Ñàíêò-Ïåòåðáóðã')]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Сгруппируем данные по регионам и посчитаем для каждого региона явку в процентах и процент голосов за каждого кандидата. Группировка осуществляется с помощью метода `.groupby()`." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "d.groupby('region') # пока ничего не увидели" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Что выдает метод `.groupby()`? На самом деле он делает следующее: создает список, состоящий из кортежей. Каждый кортеж ‒ это пара *название группы*-*соответствующий ей фрагмент датафрейма*." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# посмотрим на все сразу\n", + "for g in d.groupby('region'):\n", + " print(g)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В таком виде метод `.groupby()` дает нам немного. Мы же хотим не просто получать отдельные таблицы, а агрегировать данные по регионам ‒ суммировать все показатели (число избирателей, бюллетеней, голосов) по каждому региону. Тут на помощь придет метод `.agg()`, который выполняет агрегирование по группам." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
totalinvalidvalidZhZuMiPrPu
region
Алтайский край1961328.012004.01163426.097961.0261665.045883.083778.0674139.0
Амурская область662320.04708.0394996.039717.067433.013594.023070.0251182.0
Архангельская область988678.05522.0569492.051169.091648.033223.060108.0333344.0
Астраханская область769608.05107.0427496.021918.067662.018595.021873.0297448.0
Белгородская область1210590.010209.0889764.059561.0211079.035601.049807.0533716.0
Брянская область1045083.06922.0692926.042974.0146340.023453.032141.0448018.0
Владимирская область1202174.08484.0629526.053615.0132400.041895.060315.0341301.0
Волгоградская область2003455.012696.01265720.087657.0240998.055325.071142.0810598.0
Вологодская область987574.06596.0601999.049492.093417.040306.057064.0361720.0
Воронежская область1918524.013073.01291271.081081.0292379.047974.069813.0800024.0
Город Байконур (Республика Казахстан)15116.0185.010422.0586.01288.0317.0722.07509.0
Город Москва7309869.087698.04159740.0267418.0814573.0214703.0868736.01994310.0
Город Санкт-Петербург3849426.033331.02355236.0110979.0311937.0157768.0370799.01403753.0
Еврейская автономная область135703.01208.078205.06632.014796.02763.05102.048912.0
Забайкальский край831712.05271.0493136.049612.071636.015015.029466.0327407.0
Ивановская область866474.05338.0513901.037650.095005.023060.037016.0321170.0
Иркутская область1915179.012186.01060537.088419.0242097.041152.094008.0594861.0
Кабардино-Балкарская Республика528147.0418.0385368.011888.053261.011753.08937.0299529.0
Калужская область798196.06327.0500606.037634.0101459.021427.040911.0299175.0
Камчатский край256522.01951.0154696.016504.025009.05430.014015.093738.0
Карачаево-Черкесская Республика319473.0631.0290989.02851.016937.02162.02629.0266410.0
Кемеровская область2076673.016002.01626578.0112067.0133705.037450.075519.01267837.0
Кировская область1125794.07864.0682321.054531.0127982.036005.063993.0399810.0
Костромская область567472.03076.0345513.028204.090714.016094.026517.0183984.0
Краснодарский край3803307.032893.02659197.0176119.0496909.088976.0181844.01715349.0
Красноярский край2192321.016279.01287567.0112222.0235058.046123.0109827.0784337.0
Курганская область751903.04314.0478077.041340.083955.019280.027725.0305777.0
Курская область947765.06350.0600367.049744.0122775.023101.038002.0366745.0
Ленинградская область1281947.010664.0800093.054857.0114951.047518.080874.0501893.0
Липецкая область954695.07751.0618784.044697.0132408.024722.034778.0382179.0
...........................
Республика Калмыкия214497.01242.0131760.03374.023295.03562.08029.093500.0
Республика Карелия558774.03839.0305600.026579.050957.018886.037798.0171380.0
Республика Коми750661.06970.0518810.040314.070135.022738.043759.0341864.0
Республика Марий Эл537932.03984.0377164.024895.084200.015175.024282.0228612.0
Республика Мордовия649355.03796.0577911.013635.042060.06448.09353.0506415.0
Республика Саха (Якутия)614351.03978.0453719.020010.065871.020193.029712.0317933.0
Республика Северная Осетия - Алания512245.03995.0409435.013063.087017.012864.06848.0289643.0
Республика Тыва159341.0860.0146720.02574.06370.02023.02925.0132828.0
Республика Хакасия382578.02819.0244660.020991.050872.08878.019400.0144519.0
Ростовская область3315673.021742.02091438.0132418.0423884.076633.0134461.01324042.0
Рязанская область967998.06508.0614459.047068.0132981.025562.037903.0370945.0
Самарская область2562916.020828.01536839.0117828.0320128.061361.0125423.0912099.0
Саратовская область1991376.012400.01310761.066985.0206818.043267.059006.0934685.0
Сахалинская область398893.02846.0225504.020016.045730.08856.022337.0128565.0
Свердловская область3527808.025560.02048423.0107819.0251690.0113353.0237780.01337781.0
Смоленская область816276.05843.0476106.038246.0111182.020930.032516.0273232.0
Ставропольский край1983954.012448.01183292.083543.0215600.037551.075724.0770874.0
Тамбовская область884888.05570.0614521.028179.0107797.013973.019594.0444978.0
Тверская область1137087.07076.0660420.049384.0131591.032835.059302.0387308.0
Территория за пределами РФ459661.05838.0436093.012006.031785.08674.059942.0323686.0
Томская область787075.05194.0453117.035139.086403.016966.053028.0261581.0
Тульская область1249121.08862.0858707.050218.0147019.029601.043917.0587952.0
Тюменская область1056505.06915.0829264.059083.095398.020455.043047.0611281.0
Удмуртская Республика1218251.09048.0775357.049160.0116277.026803.067362.0515755.0
Ульяновская область1048667.06926.0659233.046384.0160089.027783.037437.0387540.0
Хабаровский край1056125.08733.0645264.068500.0115436.031944.062145.0367239.0
Челябинская область2757879.025366.01704033.097869.0254542.088177.0138907.01124538.0
Чувашская Республика - Чувашия954572.010465.0692492.039707.0144676.031201.038838.0438070.0
Чукотский автономный округ35968.0428.028909.02106.02651.0633.02209.021310.0
Ямало-Ненецкий автономный округ358834.02669.0332293.017456.018738.04979.07807.0283313.0
\n", + "

80 rows × 8 columns

\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " total invalid valid \\\n", + "region \n", + "Алтайский край 1961328.0 12004.0 1163426.0 \n", + "Амурская область 662320.0 4708.0 394996.0 \n", + "Архангельская область 988678.0 5522.0 569492.0 \n", + "Астраханская область 769608.0 5107.0 427496.0 \n", + "Белгородская область 1210590.0 10209.0 889764.0 \n", + "Брянская область 1045083.0 6922.0 692926.0 \n", + "Владимирская область 1202174.0 8484.0 629526.0 \n", + "Волгоградская область 2003455.0 12696.0 1265720.0 \n", + "Вологодская область 987574.0 6596.0 601999.0 \n", + "Воронежская область 1918524.0 13073.0 1291271.0 \n", + "Город Байконур (Республика Казахстан) 15116.0 185.0 10422.0 \n", + "Город Москва 7309869.0 87698.0 4159740.0 \n", + "Город Санкт-Петербург 3849426.0 33331.0 2355236.0 \n", + "Еврейская автономная область 135703.0 1208.0 78205.0 \n", + "Забайкальский край 831712.0 5271.0 493136.0 \n", + "Ивановская область 866474.0 5338.0 513901.0 \n", + "Иркутская область 1915179.0 12186.0 1060537.0 \n", + "Кабардино-Балкарская Республика 528147.0 418.0 385368.0 \n", + "Калужская область 798196.0 6327.0 500606.0 \n", + "Камчатский край 256522.0 1951.0 154696.0 \n", + "Карачаево-Черкесская Республика 319473.0 631.0 290989.0 \n", + "Кемеровская область 2076673.0 16002.0 1626578.0 \n", + "Кировская область 1125794.0 7864.0 682321.0 \n", + "Костромская область 567472.0 3076.0 345513.0 \n", + "Краснодарский край 3803307.0 32893.0 2659197.0 \n", + "Красноярский край 2192321.0 16279.0 1287567.0 \n", + "Курганская область 751903.0 4314.0 478077.0 \n", + "Курская область 947765.0 6350.0 600367.0 \n", + "Ленинградская область 1281947.0 10664.0 800093.0 \n", + "Липецкая область 954695.0 7751.0 618784.0 \n", + "... ... ... ... \n", + "Республика Калмыкия 214497.0 1242.0 131760.0 \n", + "Республика Карелия 558774.0 3839.0 305600.0 \n", + "Республика Коми 750661.0 6970.0 518810.0 \n", + "Республика Марий Эл 537932.0 3984.0 377164.0 \n", + "Республика Мордовия 649355.0 3796.0 577911.0 \n", + "Республика Саха (Якутия) 614351.0 3978.0 453719.0 \n", + "Республика Северная Осетия - Алания 512245.0 3995.0 409435.0 \n", + "Республика Тыва 159341.0 860.0 146720.0 \n", + "Республика Хакасия 382578.0 2819.0 244660.0 \n", + "Ростовская область 3315673.0 21742.0 2091438.0 \n", + "Рязанская область 967998.0 6508.0 614459.0 \n", + "Самарская область 2562916.0 20828.0 1536839.0 \n", + "Саратовская область 1991376.0 12400.0 1310761.0 \n", + "Сахалинская область 398893.0 2846.0 225504.0 \n", + "Свердловская область 3527808.0 25560.0 2048423.0 \n", + "Смоленская область 816276.0 5843.0 476106.0 \n", + "Ставропольский край 1983954.0 12448.0 1183292.0 \n", + "Тамбовская область 884888.0 5570.0 614521.0 \n", + "Тверская область 1137087.0 7076.0 660420.0 \n", + "Территория за пределами РФ 459661.0 5838.0 436093.0 \n", + "Томская область 787075.0 5194.0 453117.0 \n", + "Тульская область 1249121.0 8862.0 858707.0 \n", + "Тюменская область 1056505.0 6915.0 829264.0 \n", + "Удмуртская Республика 1218251.0 9048.0 775357.0 \n", + "Ульяновская область 1048667.0 6926.0 659233.0 \n", + "Хабаровский край 1056125.0 8733.0 645264.0 \n", + "Челябинская область 2757879.0 25366.0 1704033.0 \n", + "Чувашская Республика - Чувашия 954572.0 10465.0 692492.0 \n", + "Чукотский автономный округ 35968.0 428.0 28909.0 \n", + "Ямало-Ненецкий автономный округ 358834.0 2669.0 332293.0 \n", + "\n", + " Zh Zu Mi Pr \\\n", + "region \n", + "Алтайский край 97961.0 261665.0 45883.0 83778.0 \n", + "Амурская область 39717.0 67433.0 13594.0 23070.0 \n", + "Архангельская область 51169.0 91648.0 33223.0 60108.0 \n", + "Астраханская область 21918.0 67662.0 18595.0 21873.0 \n", + "Белгородская область 59561.0 211079.0 35601.0 49807.0 \n", + "Брянская область 42974.0 146340.0 23453.0 32141.0 \n", + "Владимирская область 53615.0 132400.0 41895.0 60315.0 \n", + "Волгоградская область 87657.0 240998.0 55325.0 71142.0 \n", + "Вологодская область 49492.0 93417.0 40306.0 57064.0 \n", + "Воронежская область 81081.0 292379.0 47974.0 69813.0 \n", + "Город Байконур (Республика Казахстан) 586.0 1288.0 317.0 722.0 \n", + "Город Москва 267418.0 814573.0 214703.0 868736.0 \n", + "Город Санкт-Петербург 110979.0 311937.0 157768.0 370799.0 \n", + "Еврейская автономная область 6632.0 14796.0 2763.0 5102.0 \n", + "Забайкальский край 49612.0 71636.0 15015.0 29466.0 \n", + "Ивановская область 37650.0 95005.0 23060.0 37016.0 \n", + "Иркутская область 88419.0 242097.0 41152.0 94008.0 \n", + "Кабардино-Балкарская Республика 11888.0 53261.0 11753.0 8937.0 \n", + "Калужская область 37634.0 101459.0 21427.0 40911.0 \n", + "Камчатский край 16504.0 25009.0 5430.0 14015.0 \n", + "Карачаево-Черкесская Республика 2851.0 16937.0 2162.0 2629.0 \n", + "Кемеровская область 112067.0 133705.0 37450.0 75519.0 \n", + "Кировская область 54531.0 127982.0 36005.0 63993.0 \n", + "Костромская область 28204.0 90714.0 16094.0 26517.0 \n", + "Краснодарский край 176119.0 496909.0 88976.0 181844.0 \n", + "Красноярский край 112222.0 235058.0 46123.0 109827.0 \n", + "Курганская область 41340.0 83955.0 19280.0 27725.0 \n", + "Курская область 49744.0 122775.0 23101.0 38002.0 \n", + "Ленинградская область 54857.0 114951.0 47518.0 80874.0 \n", + "Липецкая область 44697.0 132408.0 24722.0 34778.0 \n", + "... ... ... ... ... \n", + "Республика Калмыкия 3374.0 23295.0 3562.0 8029.0 \n", + "Республика Карелия 26579.0 50957.0 18886.0 37798.0 \n", + "Республика Коми 40314.0 70135.0 22738.0 43759.0 \n", + "Республика Марий Эл 24895.0 84200.0 15175.0 24282.0 \n", + "Республика Мордовия 13635.0 42060.0 6448.0 9353.0 \n", + "Республика Саха (Якутия) 20010.0 65871.0 20193.0 29712.0 \n", + "Республика Северная Осетия - Алания 13063.0 87017.0 12864.0 6848.0 \n", + "Республика Тыва 2574.0 6370.0 2023.0 2925.0 \n", + "Республика Хакасия 20991.0 50872.0 8878.0 19400.0 \n", + "Ростовская область 132418.0 423884.0 76633.0 134461.0 \n", + "Рязанская область 47068.0 132981.0 25562.0 37903.0 \n", + "Самарская область 117828.0 320128.0 61361.0 125423.0 \n", + "Саратовская область 66985.0 206818.0 43267.0 59006.0 \n", + "Сахалинская область 20016.0 45730.0 8856.0 22337.0 \n", + "Свердловская область 107819.0 251690.0 113353.0 237780.0 \n", + "Смоленская область 38246.0 111182.0 20930.0 32516.0 \n", + "Ставропольский край 83543.0 215600.0 37551.0 75724.0 \n", + "Тамбовская область 28179.0 107797.0 13973.0 19594.0 \n", + "Тверская область 49384.0 131591.0 32835.0 59302.0 \n", + "Территория за пределами РФ 12006.0 31785.0 8674.0 59942.0 \n", + "Томская область 35139.0 86403.0 16966.0 53028.0 \n", + "Тульская область 50218.0 147019.0 29601.0 43917.0 \n", + "Тюменская область 59083.0 95398.0 20455.0 43047.0 \n", + "Удмуртская Республика 49160.0 116277.0 26803.0 67362.0 \n", + "Ульяновская область 46384.0 160089.0 27783.0 37437.0 \n", + "Хабаровский край 68500.0 115436.0 31944.0 62145.0 \n", + "Челябинская область 97869.0 254542.0 88177.0 138907.0 \n", + "Чувашская Республика - Чувашия 39707.0 144676.0 31201.0 38838.0 \n", + "Чукотский автономный округ 2106.0 2651.0 633.0 2209.0 \n", + "Ямало-Ненецкий автономный округ 17456.0 18738.0 4979.0 7807.0 \n", + "\n", + " Pu \n", + "region \n", + "Алтайский край 674139.0 \n", + "Амурская область 251182.0 \n", + "Архангельская область 333344.0 \n", + "Астраханская область 297448.0 \n", + "Белгородская область 533716.0 \n", + "Брянская область 448018.0 \n", + "Владимирская область 341301.0 \n", + "Волгоградская область 810598.0 \n", + "Вологодская область 361720.0 \n", + "Воронежская область 800024.0 \n", + "Город Байконур (Республика Казахстан) 7509.0 \n", + "Город Москва 1994310.0 \n", + "Город Санкт-Петербург 1403753.0 \n", + "Еврейская автономная область 48912.0 \n", + "Забайкальский край 327407.0 \n", + "Ивановская область 321170.0 \n", + "Иркутская область 594861.0 \n", + "Кабардино-Балкарская Республика 299529.0 \n", + "Калужская область 299175.0 \n", + "Камчатский край 93738.0 \n", + "Карачаево-Черкесская Республика 266410.0 \n", + "Кемеровская область 1267837.0 \n", + "Кировская область 399810.0 \n", + "Костромская область 183984.0 \n", + "Краснодарский край 1715349.0 \n", + "Красноярский край 784337.0 \n", + "Курганская область 305777.0 \n", + "Курская область 366745.0 \n", + "Ленинградская область 501893.0 \n", + "Липецкая область 382179.0 \n", + "... ... \n", + "Республика Калмыкия 93500.0 \n", + "Республика Карелия 171380.0 \n", + "Республика Коми 341864.0 \n", + "Республика Марий Эл 228612.0 \n", + "Республика Мордовия 506415.0 \n", + "Республика Саха (Якутия) 317933.0 \n", + "Республика Северная Осетия - Алания 289643.0 \n", + "Республика Тыва 132828.0 \n", + "Республика Хакасия 144519.0 \n", + "Ростовская область 1324042.0 \n", + "Рязанская область 370945.0 \n", + "Самарская область 912099.0 \n", + "Саратовская область 934685.0 \n", + "Сахалинская область 128565.0 \n", + "Свердловская область 1337781.0 \n", + "Смоленская область 273232.0 \n", + "Ставропольский край 770874.0 \n", + "Тамбовская область 444978.0 \n", + "Тверская область 387308.0 \n", + "Территория за пределами РФ 323686.0 \n", + "Томская область 261581.0 \n", + "Тульская область 587952.0 \n", + "Тюменская область 611281.0 \n", + "Удмуртская Республика 515755.0 \n", + "Ульяновская область 387540.0 \n", + "Хабаровский край 367239.0 \n", + "Челябинская область 1124538.0 \n", + "Чувашская Республика - Чувашия 438070.0 \n", + "Чукотский автономный округ 21310.0 \n", + "Ямало-Ненецкий автономный округ 283313.0 \n", + "\n", + "[80 rows x 8 columns]" + ] + }, + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "d.groupby('region').agg('sum')" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Сначала в `.groupby()` мы указали переменную, по которой нужно выполнить группировку, затем в `.agg()` мы указали функцию, которую нужно выполнить. В нашем случае это 'sum', поскольку нам нужно просто сложить все показатели в пределах одного региона. Применять можно и другие функции, например, считать среднее:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
totalinvalidvalidZhZuMiPrPu
region
Алтайский край1053.3447916.446831624.82599452.610634140.52900124.64178344.993555362.051020
Амурская область845.8748406.012771504.46487950.72413886.12132817.36143029.463602320.794381
Архангельская область1004.7540655.611789578.75203352.00101693.13821133.76321161.085366338.764228
Астраханская область1313.3242328.715017729.51535837.402730115.46416431.73208237.325939507.590444
Белгородская область968.4720008.167200711.81120047.648800168.86320028.48080039.845600426.972800
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " total invalid valid Zh \\\n", + "region \n", + "Алтайский край 1053.344791 6.446831 624.825994 52.610634 \n", + "Амурская область 845.874840 6.012771 504.464879 50.724138 \n", + "Архангельская область 1004.754065 5.611789 578.752033 52.001016 \n", + "Астраханская область 1313.324232 8.715017 729.515358 37.402730 \n", + "Белгородская область 968.472000 8.167200 711.811200 47.648800 \n", + "\n", + " Zu Mi Pr Pu \n", + "region \n", + "Алтайский край 140.529001 24.641783 44.993555 362.051020 \n", + "Амурская область 86.121328 17.361430 29.463602 320.794381 \n", + "Архангельская область 93.138211 33.763211 61.085366 338.764228 \n", + "Астраханская область 115.464164 31.732082 37.325939 507.590444 \n", + "Белгородская область 168.863200 28.480800 39.845600 426.972800 " + ] + }, + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "d.groupby('region').agg('mean').head() # mean - среднее" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Или сразу несколько статистик. которые можно указать в `.agg()` в виде списка." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 17, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
totalinvalidvalidZhZuMiPrPu
meanmedianmeanmedianmeanmedianmeanmedianmeanmedianmeanmedianmeanmedianmeanmedian
region
Алтайский край1053.344791823.06.4468314.0624.825994495.052.61063441.0140.529001109.524.64178315.044.99355522.0362.051020305.5
Амурская область845.874840523.06.0127714.0504.464879326.050.72413831.086.12132852.017.3614309.029.46360212.0320.794381224.0
Архангельская область1004.754065581.55.6117892.0578.752033332.552.00101629.093.13821144.033.76321119.061.08536620.5338.764228230.5
Астраханская область1313.3242321283.58.7150176.0729.515358692.537.40273031.0115.464164100.531.73208222.037.32593922.0507.590444480.0
Белгородская область968.472000802.08.1672006.0711.811200633.047.64880041.0168.863200140.528.48080021.039.84560022.0426.972800397.0
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " total invalid valid \\\n", + " mean median mean median mean \n", + "region \n", + "Алтайский край 1053.344791 823.0 6.446831 4.0 624.825994 \n", + "Амурская область 845.874840 523.0 6.012771 4.0 504.464879 \n", + "Архангельская область 1004.754065 581.5 5.611789 2.0 578.752033 \n", + "Астраханская область 1313.324232 1283.5 8.715017 6.0 729.515358 \n", + "Белгородская область 968.472000 802.0 8.167200 6.0 711.811200 \n", + "\n", + " Zh Zu Mi \\\n", + " median mean median mean median mean \n", + "region \n", + "Алтайский край 495.0 52.610634 41.0 140.529001 109.5 24.641783 \n", + "Амурская область 326.0 50.724138 31.0 86.121328 52.0 17.361430 \n", + "Архангельская область 332.5 52.001016 29.0 93.138211 44.0 33.763211 \n", + "Астраханская область 692.5 37.402730 31.0 115.464164 100.5 31.732082 \n", + "Белгородская область 633.0 47.648800 41.0 168.863200 140.5 28.480800 \n", + "\n", + " Pr Pu \n", + " median mean median mean median \n", + "region \n", + "Алтайский край 15.0 44.993555 22.0 362.051020 305.5 \n", + "Амурская область 9.0 29.463602 12.0 320.794381 224.0 \n", + "Архангельская область 19.0 61.085366 20.5 338.764228 230.5 \n", + "Астраханская область 22.0 37.325939 22.0 507.590444 480.0 \n", + "Белгородская область 21.0 39.845600 22.0 426.972800 397.0 " + ] + }, + "execution_count": 17, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "d.groupby('region').agg(['mean', 'median']).head() # среднее и медиана" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Кроме того, внутри `.agg()` можно указывать свои функции. Например, нас интересует разница между максимальным и минимальным значением. Сначала напишем функцию `my_diff`, которая будет определять такую разность:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 18, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def my_diff(x):\n", + " return max(x) - min(x)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Проверим, как она работает:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 19, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "4" + ] + }, + "execution_count": 19, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "my_diff([4, 6, 8]) # все верно, 8 - 4 = 4" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Теперь используем эту функцию внутри `.agg()`:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
totalinvalidvalidZhZuMiPrPu
region
Алтайский край3030.072.02389.0379.0573.0131.0351.01639.0
Амурская область2942.0130.01773.0267.0404.092.0197.01201.0
Архангельская область2953.076.01951.0232.0407.0153.0369.01205.0
Астраханская область2936.0223.01862.0209.0411.0157.0234.01367.0
Белгородская область2998.071.02118.0234.0612.0108.0335.01268.0
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " total invalid valid Zh Zu Mi Pr \\\n", + "region \n", + "Алтайский край 3030.0 72.0 2389.0 379.0 573.0 131.0 351.0 \n", + "Амурская область 2942.0 130.0 1773.0 267.0 404.0 92.0 197.0 \n", + "Архангельская область 2953.0 76.0 1951.0 232.0 407.0 153.0 369.0 \n", + "Астраханская область 2936.0 223.0 1862.0 209.0 411.0 157.0 234.0 \n", + "Белгородская область 2998.0 71.0 2118.0 234.0 612.0 108.0 335.0 \n", + "\n", + " Pu \n", + "region \n", + "Алтайский край 1639.0 \n", + "Амурская область 1201.0 \n", + "Архангельская область 1205.0 \n", + "Астраханская область 1367.0 \n", + "Белгородская область 1268.0 " + ] + }, + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "d.groupby('region').agg(my_diff).head() # везде смотрим на первые 5 строк" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Возможностей на самом деле у метода `.agg()` много, но давайте более продвинутые вещи оставим на потом (будет выложен отдельный конспект с дополнительными материалами).\n", + "\n", + "Все, что мы пока сделали, очень интересно, но есть проблема: все данные пока даны в абсолютных значениях, не в процентах. Это неудобно. Давайте сгруппируем данные по региону и добавим в базу с агрегированными данными новые столбцы: явка в процентах и проценты голосов за каждого кандидата.\n", + "\n", + "Для этого необходимо вспомнить, как считается явка и проценты голосов. Явка считается так: суммируем число действительных и недействительных бюллетеней. Чтобы получить явку в процентах, делим явку на общее число зарегистрированных избирателей и домножаем на 100, чтобы перевести долю в проценты. Проценты голосов за кандидатов считаем от явки, берем число голосов за кандидата, делим на явку и домножаем на 100. Проделаем это поэтапно. \n", + "\n", + "Сначала сохраним результат агрегирования в переменную `regs` и добавим новый столбец для явки в абсолютных значениях (в голосах)." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 21, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "regs = d.groupby('region').agg('sum')\n", + "\n", + "regs[\"turnout\"] = regs.invalid + regs.valid # новый столбец - сумма двух старых" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
totalinvalidvalidZhZuMiPrPuturnout
region
Алтайский край1961328.012004.01163426.097961.0261665.045883.083778.0674139.01175430.0
Амурская область662320.04708.0394996.039717.067433.013594.023070.0251182.0399704.0
Архангельская область988678.05522.0569492.051169.091648.033223.060108.0333344.0575014.0
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " total invalid valid Zh Zu \\\n", + "region \n", + "Алтайский край 1961328.0 12004.0 1163426.0 97961.0 261665.0 \n", + "Амурская область 662320.0 4708.0 394996.0 39717.0 67433.0 \n", + "Архангельская область 988678.0 5522.0 569492.0 51169.0 91648.0 \n", + "\n", + " Mi Pr Pu turnout \n", + "region \n", + "Алтайский край 45883.0 83778.0 674139.0 1175430.0 \n", + "Амурская область 13594.0 23070.0 251182.0 399704.0 \n", + "Архангельская область 33223.0 60108.0 333344.0 575014.0 " + ] + }, + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "regs.head(3)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Теперь добавим столбец с явкой в процентах:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 23, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "regs[\"turnout_perc\"] = regs.turnout / regs.total * 100" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 24, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
totalinvalidvalidZhZuMiPrPuturnoutturnout_perc
region
Алтайский край1961328.012004.01163426.097961.0261665.045883.083778.0674139.01175430.059.930313
Амурская область662320.04708.0394996.039717.067433.013594.023070.0251182.0399704.060.349076
Архангельская область988678.05522.0569492.051169.091648.033223.060108.0333344.0575014.058.159886
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " total invalid valid Zh Zu \\\n", + "region \n", + "Алтайский край 1961328.0 12004.0 1163426.0 97961.0 261665.0 \n", + "Амурская область 662320.0 4708.0 394996.0 39717.0 67433.0 \n", + "Архангельская область 988678.0 5522.0 569492.0 51169.0 91648.0 \n", + "\n", + " Mi Pr Pu turnout turnout_perc \n", + "region \n", + "Алтайский край 45883.0 83778.0 674139.0 1175430.0 59.930313 \n", + "Амурская область 13594.0 23070.0 251182.0 399704.0 60.349076 \n", + "Архангельская область 33223.0 60108.0 333344.0 575014.0 58.159886 " + ] + }, + "execution_count": 24, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "regs.head(3)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Осталось проделать аналогичные операции для голосов за разных кандидатов. Но повторять одно и то же пять раз не хочется (а что бы мы делали, если бы кандидатов было больше?). Давайте напишем функцию, которая будет принимать на вход столбец, делить все его значения на значения из столбца *turnout* и переводить все в проценты." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 25, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def to_perc(x):\n", + " return x / regs.turnout * 100" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "А теперь выберем из базы данных столбцы с голосами за кандидатов и применим к ним нашу функцию." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 26, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "perc = regs[['Zh' ,'Zu', 'Mi', 'Pr', 'Pu']].apply(to_perc, axis = 0) # axis = 0 - по столбцам, не по строкам " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 27, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
ZhZuMiPrPu
region
Алтайский край8.33405622.2612153.9035087.12743457.352543
Амурская область9.93660316.8707343.4010175.77177162.842003
Архангельская область8.89874015.9383955.77777210.45331157.971458
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " Zh Zu Mi Pr Pu\n", + "region \n", + "Алтайский край 8.334056 22.261215 3.903508 7.127434 57.352543\n", + "Амурская область 9.936603 16.870734 3.401017 5.771771 62.842003\n", + "Архангельская область 8.898740 15.938395 5.777772 10.453311 57.971458" + ] + }, + "execution_count": 27, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "perc.head(3)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Нужно переименовать столбцы в базе `perc`. Давайте сделаем это по-умному: возьмем названия столбцов в `perc` и приклеим к ним часть с `_perc`, чтобы названия столбцов с показателями в процентах отличались от показателей в абсолютных числах." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 28, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "['Zh', 'Zu', 'Mi', 'Pr', 'Pu']" + ] + }, + "execution_count": 28, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "old_cols = list(perc.columns)\n", + "old_cols" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 29, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "['Zh_perc', 'Zu_perc', 'Mi_perc', 'Pr_perc', 'Pu_perc']" + ] + }, + "execution_count": 29, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "new_cols = [x + \"_perc\" for x in old_cols]\n", + "new_cols" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 30, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "perc.columns = new_cols" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 31, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
Zh_percZu_percMi_percPr_percPu_perc
region
Алтайский край8.33405622.2612153.9035087.12743457.352543
Амурская область9.93660316.8707343.4010175.77177162.842003
Архангельская область8.89874015.9383955.77777210.45331157.971458
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " Zh_perc Zu_perc Mi_perc Pr_perc Pu_perc\n", + "region \n", + "Алтайский край 8.334056 22.261215 3.903508 7.127434 57.352543\n", + "Амурская область 9.936603 16.870734 3.401017 5.771771 62.842003\n", + "Архангельская область 8.898740 15.938395 5.777772 10.453311 57.971458" + ] + }, + "execution_count": 31, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "perc.head(3)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Ура! Последний аккорд: соединим нашу таблицу `regs` с таблицей `perc`, чтобы все показатели были в одном месте. Способов объединять датафреймы много, но давайте обсудим их в следующий раз. А пока просто склеим две таблицы по столбцам с помощью метода `.concat()`." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 32, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "final = pd.concat([regs, perc], axis = 1) # axis = 1 - по столбцам" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 33, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
totalinvalidvalidZhZuMiPrPuturnoutturnout_percZh_percZu_percMi_percPr_percPu_perc
region
Алтайский край1961328.012004.01163426.097961.0261665.045883.083778.0674139.01175430.059.9303138.33405622.2612153.9035087.12743457.352543
Амурская область662320.04708.0394996.039717.067433.013594.023070.0251182.0399704.060.3490769.93660316.8707343.4010175.77177162.842003
Архангельская область988678.05522.0569492.051169.091648.033223.060108.0333344.0575014.058.1598868.89874015.9383955.77777210.45331157.971458
Астраханская область769608.05107.0427496.021918.067662.018595.021873.0297448.0432603.056.2108245.06653915.6406684.2983985.05613768.757729
Белгородская область1210590.010209.0889764.059561.0211079.035601.049807.0533716.0899973.074.3416856.61808723.4539263.9557855.53427759.303557
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " total invalid valid Zh Zu \\\n", + "region \n", + "Алтайский край 1961328.0 12004.0 1163426.0 97961.0 261665.0 \n", + "Амурская область 662320.0 4708.0 394996.0 39717.0 67433.0 \n", + "Архангельская область 988678.0 5522.0 569492.0 51169.0 91648.0 \n", + "Астраханская область 769608.0 5107.0 427496.0 21918.0 67662.0 \n", + "Белгородская область 1210590.0 10209.0 889764.0 59561.0 211079.0 \n", + "\n", + " Mi Pr Pu turnout turnout_perc \\\n", + "region \n", + "Алтайский край 45883.0 83778.0 674139.0 1175430.0 59.930313 \n", + "Амурская область 13594.0 23070.0 251182.0 399704.0 60.349076 \n", + "Архангельская область 33223.0 60108.0 333344.0 575014.0 58.159886 \n", + "Астраханская область 18595.0 21873.0 297448.0 432603.0 56.210824 \n", + "Белгородская область 35601.0 49807.0 533716.0 899973.0 74.341685 \n", + "\n", + " Zh_perc Zu_perc Mi_perc Pr_perc Pu_perc \n", + "region \n", + "Алтайский край 8.334056 22.261215 3.903508 7.127434 57.352543 \n", + "Амурская область 9.936603 16.870734 3.401017 5.771771 62.842003 \n", + "Архангельская область 8.898740 15.938395 5.777772 10.453311 57.971458 \n", + "Астраханская область 5.066539 15.640668 4.298398 5.056137 68.757729 \n", + "Белгородская область 6.618087 23.453926 3.955785 5.534277 59.303557 " + ] + }, + "execution_count": 33, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "final.head()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "На этом пока всё." + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3 (ipykernel)", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.12.4" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 4 +} diff --git a/лр1-2/8_numpy.ipynb b/лр1-2/8_numpy.ipynb new file mode 100644 index 0000000..e6e6eb2 --- /dev/null +++ b/лр1-2/8_numpy.ipynb @@ -0,0 +1,1965 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "\n", + "\n", + "## Библиотеки Python для анализа данных и машинного обучения\n", + "\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Основы работы с библиотекой `numpy`" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Знакомство с массивами" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Сегодня мы познакомимся с библиотекой `numpy` (сокращение от *numeric Python*), которая часто используется в задачах, связанных с машинным обучением и построением статистических моделей.\n", + "\n", + "Массивы `numpy` очень похожи на списки (даже больше на вложенные списки), только они имеют одну особенность: элементы массива должны быть одного типа. Либо все элементы целые числа, либо числа с плавающей точкой, либо строки. Для обычных списков это условие не является обязательным:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[1, 2, 4, 0]\n", + "[[1, 0, 3], [3, 6, 7], []]\n", + "[[1, 3, 6], ['a', 'b', 'c']]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "L = [1, 2, 4, 0]\n", + "E = [[1, 0, 3], [3, 6, 7], []]\n", + "D = [[1, 3, 6], ['a', 'b', 'c']]\n", + "\n", + "# все работает\n", + "print(L)\n", + "print(E)\n", + "print(D)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Чем хороши массивы `numpy`? Почему обычных списков недостаточно? Во-первых, обработка массивов занимает меньше времени (а их хранение меньше памяти), что очень актуально в случае работы с большими объемами данных. Во-вторых, функции `numpy` являются векторизованными ‒ их можно применять сразу ко всему массиву, то есть поэлементно. В этом смысле работа с массивами напоминает работу с векторами в R. Если в R у нас есть вектор `c(1, 2, 5)`, то, прогнав строчку кода `c(1, 2, 5)**2`, мы получим вектор, состоящий из квадратов значений: `c(1, 4, 25)`. Со списками в Python такое проделать не получится: понадобятся циклы или списковые включения. Зато с массивами `numpy` ‒ легко, и без всяких циклов! И в этом мы сегодня убедимся." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Для начала импортируем библиотеку (и сократим название до `np`):" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import numpy as np" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Получить массив `numpy` можно из обычного списка, просто используя функцию `array()`:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([1, 2, 4, 0])" + ] + }, + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "A = np.array(L)\n", + "A" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([1, 2, 4, 0])" + ] + }, + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "A = np.array([1, 2, 4, 0]) \n", + "A" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Как видно из примера выше, список значений можно просто вписать в `array()`. Главное не забыть квадратные скобки: Python не сможет склеить перечень элементов в список самостоятельно и выдаст ошибку:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "ename": "ValueError", + "evalue": "only 2 non-keyword arguments accepted", + "output_type": "error", + "traceback": [ + "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m", + "\u001b[0;31mValueError\u001b[0m Traceback (most recent call last)", + "\u001b[0;32m\u001b[0m in \u001b[0;36m\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 1\u001b[0;31m \u001b[0mA\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mnp\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0marray\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;36m1\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0;36m2\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0;36m4\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0;36m0\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m", + "\u001b[0;31mValueError\u001b[0m: only 2 non-keyword arguments accepted" + ] + } + ], + "source": [ + "A = np.array(1, 2, 4, 0)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Посмотрим, какую информацию о массиве можно получить. Например, тип его элементов:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "dtype('int64')" + ] + }, + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "A.dtype # integer" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Число измерений ‒ число \"маленьких\" массивов внутри \"большого\" массива (здесь такой один)." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "1" + ] + }, + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "A.ndim" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "\"Форма\" массива, о котором можно думать как о размерности матрицы ‒ кортеж, включающий число строк и столбцов. Здесь у нас всего одна строка, поэтому `numpy` считает только число элементов внутри массива." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "(4,)" + ] + }, + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "A.shape" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Так как массив `A` одномерный, обращаться к его элементам можно так же, как и к элементам списка, указывая индекс элемента в квадратных скобках:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "1" + ] + }, + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "A[0]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Попытка использовать двойной индекс приведет к неудаче:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "ename": "IndexError", + "evalue": "invalid index to scalar variable.", + "output_type": "error", + "traceback": [ + "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m", + "\u001b[0;31mIndexError\u001b[0m Traceback (most recent call last)", + "\u001b[0;32m\u001b[0m in \u001b[0;36m\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 1\u001b[0;31m \u001b[0mA\u001b[0m\u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0;36m0\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m\u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0;36m0\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m \u001b[0;31m# index error\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m", + "\u001b[0;31mIndexError\u001b[0m: invalid index to scalar variable." + ] + } + ], + "source": [ + "A[0][0] # index error" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Общее число элементов в массиве можно получить с помощью метода `size` (аналог `len()` для списков):" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "4" + ] + }, + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "A.size" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Кроме того, по массиву можно получить разные описательные статистики:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "4" + ] + }, + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "A.max() # максимум" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "0" + ] + }, + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "A.min() # минимум" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 14, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "1.75" + ] + }, + "execution_count": 14, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "A.mean() # среднее" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "О других полезных методах можно узнать, нажав *Tab* после `np.`." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Наконец, массив `numpy` можно легко превратить в список:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[1, 2, 4, 0]" + ] + }, + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "A.tolist()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "А теперь перейдем к многомерным массивам." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Многомерные массивы" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Создадим многомерный массив, взяв за основу вложенный список:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "S = np.array([[8, 1, 2], [2, 8, 9]])" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 17, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[8, 1, 2],\n", + " [2, 8, 9]])" + ] + }, + "execution_count": 17, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "S" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Посмотрим на число измерений:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 18, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "2" + ] + }, + "execution_count": 18, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "S.ndim # два массива внутри" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 19, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "(2, 3)" + ] + }, + "execution_count": 19, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "S.shape # две строки (два списка) и три столбца (по три элемента в списке)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Общее число элементов в массиве (его длина):" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "6" + ] + }, + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "S.size" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Когда в массиве больше одного измерения, при различных операциях нужно указывать, по какому измерению мы движемся (по строкам или по столбцам). Посмотрим еще раз на массив S и подумаем о нем как о матрице, как о таблице с числами:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 21, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[8, 1, 2],\n", + " [2, 8, 9]])" + ] + }, + "execution_count": 21, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "S" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Можно найти максимальное значение по строкам или столбцам S:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([8, 8, 9])" + ] + }, + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "S.max(axis=0) # по столбцам - три столбца и три максимальных значения" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 23, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([8, 9])" + ] + }, + "execution_count": 23, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "S.max(axis=1) # по строкам - две строки и два максимальных значения" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 24, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([5. , 4.5, 5.5])" + ] + }, + "execution_count": 24, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "S.mean(axis=0)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 25, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([3.66666667, 6.33333333])" + ] + }, + "execution_count": 25, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "S.mean(axis=1)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Для того, чтобы обратиться к элементу двумерного массива, нужно указывать два индекса: сначала индекс массива, в котором находится нужный нам элемент, а затем индекс элемента внутри этого массива:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 26, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "8" + ] + }, + "execution_count": 26, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "S[0][0]" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 27, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "9" + ] + }, + "execution_count": 27, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "S[1][2]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Если мы оставим один индекс, мы просто получим массив с соответствующим индексом:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 28, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([8, 1, 2])" + ] + }, + "execution_count": 28, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "S[0]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Массивы ‒ изменяемые объекты в Python. Обращаясь к элементу массива, ему можно присвоить новое значение:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 29, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[8, 1, 2],\n", + " [2, 8, 6]])" + ] + }, + "execution_count": 29, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "S[1][2] = 6\n", + "S" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Чтобы выбрать сразу несколько элементов, как и в случае со списками, можно использовать срезы. Рассмотрим массив побольше." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 30, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "T = np.array([[1, 3, 7], [8, 10, 1], [2, 8, 9], [1, 0, 5]])" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 31, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[ 1, 3, 7],\n", + " [ 8, 10, 1],\n", + " [ 2, 8, 9],\n", + " [ 1, 0, 5]])" + ] + }, + "execution_count": 31, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "T" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Как и при выборе среза из списка, правый конец не включается:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 32, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[ 1, 3, 7],\n", + " [ 8, 10, 1]])" + ] + }, + "execution_count": 32, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "T[0:2] # массивы с индексами 0 и 1" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Можно сделать что-то еще более интересное ‒ выставить шаг среза. Другими словами, сообщить Python, что нужно брать? например, элементы, начиная с нулевого, с шагом 2: элемент с индексом 0, с индексом 2, с индексом 4, и так до конца массива." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 33, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[1, 3, 7],\n", + " [2, 8, 9]])" + ] + }, + "execution_count": 33, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "T[0::2] # старт, двоеточие, двоеточие, шаг" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В примере выше совершенно логично были выбраны элементы с индексами 0 и 2." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Как создать массив?" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Способ 1**" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "С первым способом мы уже отчасти познакомились: можно получить массив из готового списка, воспользовавшись функцие `array()`:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 34, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([10.5, 45. , 2.4])" + ] + }, + "execution_count": 34, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "np.array([10.5, 45, 2.4])" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Кроме того, при создании массива из списка можно изменить его форму, используя функцию `reshape()`." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 35, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[2, 5, 6],\n", + " [9, 8, 0]])" + ] + }, + "execution_count": 35, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "old = np.array([[2, 5, 6], [9, 8, 0]])\n", + "old " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 36, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "(2, 3)" + ] + }, + "execution_count": 36, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "old.shape # 2 на 3" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 37, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[2, 5],\n", + " [6, 9],\n", + " [8, 0]])" + ] + }, + "execution_count": 37, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "new = old.reshape(3, 2) # изменим на 3 на 2\n", + "new" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 38, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "(3, 2)" + ] + }, + "execution_count": 38, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "new.shape # 3 на 2" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Конечно, такие преобразования разумно применять, если произведение чисел в `reshape()` совпадает с общим числом элементов в массиве. В нашем случае в массиве `old` 6 элементов, поэтому из него можно получить массивы 2 на 3, 3 на 2, 1 на 6, 6 на 1. Несоответствующее число измерений приведет к ошибке:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 39, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "ename": "ValueError", + "evalue": "cannot reshape array of size 6 into shape (2,4)", + "output_type": "error", + "traceback": [ + "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m", + "\u001b[0;31mValueError\u001b[0m Traceback (most recent call last)", + "\u001b[0;32m\u001b[0m in \u001b[0;36m\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 1\u001b[0;31m \u001b[0mold\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mreshape\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;36m2\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0;36m4\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m \u001b[0;31m# и Python явно пишет, что не так\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m", + "\u001b[0;31mValueError\u001b[0m: cannot reshape array of size 6 into shape (2,4)" + ] + } + ], + "source": [ + "old.reshape(2, 4) # и Python явно пишет, что не так" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Способ 2**\n", + "\n", + "Можно создать массив на основе промежутка, созданного с помощью`arange()` ‒ функции из `numpy`, похожей на `range()`, только более гибкую. Посмотрим, как работает эта функция." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 40, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])" + ] + }, + "execution_count": 40, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "np.arange(2, 9) # по умолчанию - как обычный range()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "По умолчанию эта функция создает массив, элементы которого начинаются со значения 2 и заканчиваются на значении 8 (правый конец промежутка не включается), следуя друг за другом с шагом 1. Но этот шаг можно менять:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 41, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([2, 5, 8])" + ] + }, + "execution_count": 41, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "np.arange(2, 9, 3) # с шагом 3" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "И даже делать дробным!" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 42, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([2. , 2.5, 3. , 3.5, 4. , 4.5, 5. , 5.5, 6. , 6.5, 7. , 7.5, 8. ,\n", + " 8.5])" + ] + }, + "execution_count": 42, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "np.arange(2, 9, 0.5)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "А теперь совместим `arange()` и `reshape()`, чтобы создать массив нужного вида:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 43, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[2. , 2.5, 3. , 3.5, 4. , 4.5, 5. ],\n", + " [5.5, 6. , 6.5, 7. , 7.5, 8. , 8.5]])" + ] + }, + "execution_count": 43, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "np.arange(2, 9, 0.5).reshape(2, 7)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Получилось!" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Способ 3**" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Еще массив можно создать совсем с нуля. Единственное, что нужно четко представлять ‒ это его размерность, его форму, то есть опять же, число строк и столбцов. Библиотека `numpy` позволяет создать массивы, состоящие из нулей или единиц, а также \"пустые\" массивы (на самом деле, не совсем пустые, как убедимся позже). Удобство заключается в том, что сначала можно создать массив, инициализировать его (например, заполнить нулями), а затем заменить нули на другие значения в соответствии с требуемыми условиями. Как мы помним, массивы ‒ изменяемые объекты, и использовать замену в цикле еще никто не запрещал.\n", + "\n", + "Так выглядит массив из нулей:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 44, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[0., 0., 0.],\n", + " [0., 0., 0.],\n", + " [0., 0., 0.]])" + ] + }, + "execution_count": 44, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "Z = np.zeros((3, 3)) # размеры в виде кортежа - не теряйте еще одни круглые скобки\n", + "Z" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "А так ‒ массив из единиц:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 45, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[1., 1.],\n", + " [1., 1.],\n", + " [1., 1.],\n", + " [1., 1.]])" + ] + }, + "execution_count": 45, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "O = np.ones((4, 2))\n", + "O" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "С пустым (*empty*) массивом все более загадочно:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 46, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[6.92198590e-310, 6.92198590e-310],\n", + " [5.31021756e-317, 6.92194731e-310],\n", + " [5.39590831e-317, 5.39790038e-317]])" + ] + }, + "execution_count": 46, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "Emp = np.empty((3, 2))\n", + "Emp" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Массив *Emp* ‒ не совсем пустой, в нем содержатся какие-то (псевдо)случайные элементы, которые примерно равны 0. Теоретически создавать массив таким образом можно, но не рекомендуется: лучше создать массив из \"чистых\" нулей, чем из какого-то непонятного \"мусора\"." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Задание:** Дан массив `ages` (см. ниже). Напишите программу с циклом, которая позволит получить массив `ages_bin` такой же размерности, что и `ages`, состоящий из 0 и 1 (0 - младше 18, 1 - не младше 18).\n", + "\n", + "*Подсказка:* используйте вложенный цикл." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 47, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "ages = np.array([[12, 16, 17, 18, 14], [20, 22, 18, 17, 23], [32, 16, 44, 16, 23]])" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "*Решение:*" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 48, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[0., 0., 0., 1., 0.],\n", + " [1., 1., 1., 0., 1.],\n", + " [1., 0., 1., 0., 1.]])" + ] + }, + "execution_count": 48, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "shape = ages.shape\n", + "ages_bin = np.zeros(shape)\n", + "ages_bin\n", + "\n", + "for i in range(0, shape[0]):\n", + " for j in range(0, shape[1]):\n", + " if ages[i][j] >= 18:\n", + " ages_bin[i][j] = 1\n", + "ages_bin" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Почему массивы `numpy` ‒ это удобно? " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Как уже было отмечено в начале занятия, операции с массивами можно производить поэлементно, не используя циклы или их аналоги. Посмотрим на массив `A`:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 49, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([1, 2, 4, 0])" + ] + }, + "execution_count": 49, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "A" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "А теперь возведем все его элементы в квадрат:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 50, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([ 1, 4, 16, 0])" + ] + }, + "execution_count": 50, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "A ** 2" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Или вычтем из всех элементов единицу:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 51, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([ 0, 1, 3, -1])" + ] + }, + "execution_count": 51, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "A - 1" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Кроме того, так же просто к элементам массива можно применять свои функции. Напишем функцию, которая будет добавлять к элементу 1, а затем считать от него натуральный логарифм (здесь эта функция актуальна, так как в массиве `A` есть 0)." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 52, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def my_log(x):\n", + " return np.log(x + 1)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Применим:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 53, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([0.69314718, 1.09861229, 1.60943791, 0. ])" + ] + }, + "execution_count": 53, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "my_log(A)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "И никаких циклов и иных нагромождений." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Превратить многомерный массив в одномерный (как список) можно, воспользовавшись методами `flatten()` и `ravel()`." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 55, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([12, 16, 17, 18, 14, 20, 22, 18, 17, 23, 32, 16, 44, 16, 23])" + ] + }, + "execution_count": 55, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "ages.flatten() # \"плоский\" массив" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 56, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([12, 16, 17, 18, 14, 20, 22, 18, 17, 23, 32, 16, 44, 16, 23])" + ] + }, + "execution_count": 56, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "ages.ravel()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Чем еще хорош `numpy`?" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "1.Позволяет производить вычисления ‒ нет необходимости дополнительно загружать модуль `math`." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 57, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "1.0986122886681098" + ] + }, + "execution_count": 57, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "np.log(3) # натуральный логарифм" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 58, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "2.6457513110645907" + ] + }, + "execution_count": 58, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "np.sqrt(7) # квадратный корень" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 59, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "7.38905609893065" + ] + }, + "execution_count": 59, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "np.exp(2) # e^2" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "2.Позволяет производить операции с векторами и матрицами. Пусть у нас есть два вектора `a` и `b`. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 60, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "a = np.array([1, 2, 3])\n", + "b = np.array([0, 4, 7])" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Если мы просто умножим `a` на `b` с помощью символа `*`, мы получим массив, содержащий произведения соответствующих элементов `a` и `b`:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 61, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([ 0, 8, 21])" + ] + }, + "execution_count": 61, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "a * b" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "А если мы воспользуемся функцией `dot()`, получится [скалярное произведение](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D0%BA%D0%B0%D0%BB%D1%8F%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B8%D0%B7%D0%B2%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5) векторов (*dot product*)." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 62, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "29" + ] + }, + "execution_count": 62, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "np.dot(a, b) # результат - число" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "При желании можно получить [векторное произведение](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%92%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B8%D0%B7%D0%B2%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5) (*cross product*): " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 63, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([ 2, -7, 4])" + ] + }, + "execution_count": 63, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "np.cross(a, b) # результат- вектор" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Теперь создадим матрицу и поработаем с ней. Создадим ее не самым интуитивным образов ‒ из строки (да, так тоже можно)." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 64, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "m = np.array(np.mat('2 4; 1 6')) # np.mat - матрица из строки, np.array - массив из матрицы " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Самое простоеи понятное, что можно сделать с матрицей ‒ транспонировать ее, то есть поменять местами строки и столбцы:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 65, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[2, 1],\n", + " [4, 6]])" + ] + }, + "execution_count": 65, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "m.T " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Можно вывести ее диагональные элементы:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 66, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([2, 6])" + ] + }, + "execution_count": 66, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "m.diagonal()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "И посчитать след матрицы ‒ сумму ее диагональных элементов:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 67, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "8" + ] + }, + "execution_count": 67, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "m.trace()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Задание.** Создайте [единичную матрицу](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%95%D0%B4%D0%B8%D0%BD%D0%B8%D1%87%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%80%D0%B8%D1%86%D0%B0) 3 на 3, создав массив из нулей, а затем заполнив ее диагональные элементы значениями 1.\n", + "\n", + "*Подсказка:* функция `fill_diagonal()`." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "*Решение:*" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 70, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[1., 0., 0.],\n", + " [0., 1., 0.],\n", + " [0., 0., 1.]])" + ] + }, + "execution_count": 70, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "I = np.zeros((3, 3))\n", + "np.fill_diagonal(I, 1)\n", + "I" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Правда, для создания массива в виде единичной матрицы в `numpy` уже есть готовая функция (наряду с `zeros` и `ones`):" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 71, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[1., 0., 0.],\n", + " [0., 1., 0.],\n", + " [0., 0., 1.]])" + ] + }, + "execution_count": 71, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "np.eye(3)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Найдем [обратную матрицу](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9E%D0%B1%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%80%D0%B8%D1%86%D0%B0):" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 72, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[-3, -5],\n", + " [-2, -7]])" + ] + }, + "execution_count": 72, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "np.invert(m)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Для других операций с матрицами (и вычислений в рамках линейной алгебры) можно использовать функции из подмодуля `linalg`. Например, так можно найти определитель матрицы:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 73, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "7.999999999999998" + ] + }, + "execution_count": 73, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "np.linalg.det(m) # вспоминаем истории про числа с плавающей точкой, это 8 на самом деле" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "И собственные значения:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 74, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([1.17157288, 6.82842712])" + ] + }, + "execution_count": 74, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "np.linalg.eigvals(m)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Полный список функций с описанием см. в [документации](https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/routines.linalg.html)." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "3.Библиотеку `numpy` часто используют с библиотекой для визуализации `matplotlib`. \n", + "\n", + "Рассмотрим функцию `linspace()` в следующей лекции по визуализации с `matplotlib`." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "4.Еще `numpy` можно использовать в статистике. Но поговорим об этом позже, когда подойдем к блоку, посвященному теории вероятностей и статистике." + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3 (ipykernel)", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.12.4" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 4 +} diff --git a/лр1-2/9_matplotlib.ipynb b/лр1-2/9_matplotlib.ipynb new file mode 100644 index 0000000..baad9c8 --- /dev/null +++ b/лр1-2/9_matplotlib.ipynb @@ -0,0 +1,891 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "\n", + "## Библиотеки Python для анализа данных и машинного обучения\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Основы работы с библиотекой `matplotlib`" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "С библиотекой `matplotlib` мы уже сталкивались, когда строили статистические графики на основе данных из датафреймов `pandas`. Но с помощью `matplotlib` можно строить не только гистограммы, графики плотности и диаграммы рассеяния, но и вообще любые графики. \n", + "\n", + "Для начала построим простенький график для визуализации данных в двух списках. Импортируем модуль pyplot из библиотеки и добавим питоновскую \"магическую\" строчку для того, чтобы графики отображались прямо в ipynb-файле." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "% matplotlib inline" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Создадим два небольших списка." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "X = [-2, -0.5, 0, 2, 5, 8, 9, 10]\n", + "Y = [4, 0.25, 0, 4, 25, 64, 81, 100]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Построим график." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[]" + ] + }, + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "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\n", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "plt.plot(X,Y)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Как можно заметить, в списке `Y` сохранены элементы списка `X`, возведенные в квадрат. Однако наш график не похож на ветвь параболы, он какой-то угловатый. Это нормально, потому что в списках у нас всего по 8 элементов, то есть, всего 8 точек на графике соединяются линиями. Если бы точек было больше, график был бы более гладким. Воспользуемся функцией `linspace` из библиотеки `numpy` (вот она нам и пригодилась!)." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import numpy as np" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([-2. , -1.87878788, -1.75757576, -1.63636364, -1.51515152,\n", + " -1.39393939, -1.27272727, -1.15151515, -1.03030303, -0.90909091,\n", + " -0.78787879, -0.66666667, -0.54545455, -0.42424242, -0.3030303 ,\n", + " -0.18181818, -0.06060606, 0.06060606, 0.18181818, 0.3030303 ,\n", + " 0.42424242, 0.54545455, 0.66666667, 0.78787879, 0.90909091,\n", + " 1.03030303, 1.15151515, 1.27272727, 1.39393939, 1.51515152,\n", + " 1.63636364, 1.75757576, 1.87878788, 2. , 2.12121212,\n", + " 2.24242424, 2.36363636, 2.48484848, 2.60606061, 2.72727273,\n", + " 2.84848485, 2.96969697, 3.09090909, 3.21212121, 3.33333333,\n", + " 3.45454545, 3.57575758, 3.6969697 , 3.81818182, 3.93939394,\n", + " 4.06060606, 4.18181818, 4.3030303 , 4.42424242, 4.54545455,\n", + " 4.66666667, 4.78787879, 4.90909091, 5.03030303, 5.15151515,\n", + " 5.27272727, 5.39393939, 5.51515152, 5.63636364, 5.75757576,\n", + " 5.87878788, 6. , 6.12121212, 6.24242424, 6.36363636,\n", + " 6.48484848, 6.60606061, 6.72727273, 6.84848485, 6.96969697,\n", + " 7.09090909, 7.21212121, 7.33333333, 7.45454545, 7.57575758,\n", + " 7.6969697 , 7.81818182, 7.93939394, 8.06060606, 8.18181818,\n", + " 8.3030303 , 8.42424242, 8.54545455, 8.66666667, 8.78787879,\n", + " 8.90909091, 9.03030303, 9.15151515, 9.27272727, 9.39393939,\n", + " 9.51515152, 9.63636364, 9.75757576, 9.87878788, 10. ])" + ] + }, + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "x = np.linspace(-2, 10, 100) # 100 точек\n", + "x" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[]" + ] + }, + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "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\n", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "plt.plot(x, x**2)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Так график больше похож на параболу. Могли бы изобразить ее полностью, определенную на участке от -10 до 10." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[]" + ] + }, + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "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\n", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "x = np.linspace(-10, 10, 200)\n", + "plt.plot(x, x**2)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Поменяем цвет линии по умолчанию на какой-нибудь другой." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[]" + ] + }, + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "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\n", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "plt.plot(x, x**2, 'lightblue')" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Или так:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[]" + ] + }, + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "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\n", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "plt.plot(x, x**2, 'red')" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Список цветов в Python см. [здесь](https://matplotlib.org/users/colors.html). \n", + "\n", + "Теперь изменим тип линии. По умолчанию используется сплошная линия, но ее можно заменить на пунктирную или что-то подобное:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[]" + ] + }, + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "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\n", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "plt.plot(x, x**2, 'red', linestyle = '--')" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[]" + ] + }, + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "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\n", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "plt.plot(x, x**2, 'red', linestyle = '-.')" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Список всех типов линий см. [здесь](https://matplotlib.org/gallery/lines_bars_and_markers/line_styles_reference.html). " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Кроме того, можно изменить толщину линии, добавив аргумент `linewidth`." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[]" + ] + }, + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "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\n", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "plt.plot(x, x**2, 'red', linewidth = 3)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Теперь построим график, состоящий только из точек (можно считать диаграммой рассеяния)." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "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\n", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "plt.scatter(X, Y)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Теперь будем менять цвет точек и тип точек (тип маркера) одновременно." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 14, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "execution_count": 14, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXoAAAD8CAYAAAB5Pm/hAAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlzAAALEgAACxIB0t1+/AAAADl0RVh0U29mdHdhcmUAbWF0cGxvdGxpYiB2ZXJzaW9uIDIuMi4yLCBodHRwOi8vbWF0cGxvdGxpYi5vcmcvhp/UCwAAD8NJREFUeJzt3W+oXHedx/H3J41dvRVpa29LbZrcCsE/yErlItWCiPFB/YPpAwuVu25wC5cFV+sf0Goe9FFAWfHPsotwadUsDtUSu7TIrms3VmQfGPa2FW2Nuy21uY2NzRWtinfBLf3ug5nYNObfnTOTufPr+wXhzPnOmTnfwySfOfnNb+akqpAktWvTpBuQJI2XQS9JjTPoJalxBr0kNc6gl6TGGfSS1DiDXpIaZ9BLUuMMeklq3OZJNwBwySWX1Nzc3KTbkKSpcv/99/+qqmbPtN2GCPq5uTmWl5cn3YYkTZUkh85mO4duJKlxBr0kNc6gl6TGGfSS1DiDXpIad8agT/KVJEeTPHRc7eIk9yZ5ZLC8aFBPkn9I8miSHyd5wzibl6Sp1OvB3Bxs2tRf9npj3d3ZnNF/DbjuhNotwP6q2g7sH6wDvAPYPvizCHx5NG1KUiN6PVhchEOHoKq/XFwca9ifMeir6gfAr08o7wT2Dm7vBa4/rv7P1fdD4MIkl4+qWUmaert3w9ra82tra/36mAw7Rn9ZVR0BGCwvHdSvAJ44brvDg9qfSbKYZDnJ8urq6pBtSNKUWVlZX30ERv1hbE5SO+nVx6tqqarmq2p+dvaM3+CVpDZs3bq++ggMG/RPHRuSGSyPDuqHgSuP224L8OTw7UlSY/bsgZmZ59dmZvr1MRk26O8Bdg1u7wLuPq7+14PZN9cAvz02xCNJAhYWYGkJtm2DpL9cWurXx+SMP2qW5A7grcAlSQ4DtwKfAe5MchOwAtww2PxfgXcCjwJrwAfG0LMkTbeFhbEG+4nOGPRV9b5T3LXjJNsW8MGuTUmSRsdvxkpS4wx6SWqcQS9JjTPoJalxBr0kNc6gl6TGGfSS1DiDXpIaZ9BLUuMMeklqnEEvSY0z6CWpcQa9JDXOoJekxhn0ktQ4g16SGmfQS1LjDHpJapxBL0mNM+glqXEGvSQ1zqCXpMYZ9JLUOINekhpn0EtS4wx6SWqcQS9JjTPoJalxBr0kNc6gl6Tj9XowNwebNvWXvd6kO+qsU9An+WiSh5M8lOSOJC9OclWSA0keSfLNJOePqllJGqteDxYX4dAhqOovFxenPuyHDvokVwAfBuar6nXAecCNwGeBL1TVduA3wE2jaFSSxm73blhbe35tba1fn2Jdh242Ay9JshmYAY4AbwP2De7fC1zfcR+SdG6srKyvPiWGDvqq+gXwOWCFfsD/FrgfeLqqnhlsdhi4omuTknRObN26vvqU6DJ0cxGwE7gKeAVwAfCOk2xap3j8YpLlJMurq6vDtiFJo7NnD8zMPL82M9OvT7EuQzdvB35eVatV9X/AXcCbgQsHQzkAW4AnT/bgqlqqqvmqmp+dne3QhiSNyMICLC3Btm2Q9JdLS/36FNt85k1OaQW4JskM8L/ADmAZuA94L/ANYBdwd9cmJemcWViY+mA/UZcx+gP0P3R9APjJ4LmWgE8CH0vyKPBy4PYR9ClJGlKXM3qq6lbg1hPKjwFv7PK8kqTR8ZuxktQ4g16SGmfQS1LjDHpJapxBL0mNM+glqXEGvSQ1zqCXpMYZ9JLUOINekhpn0EtS4wx6SWqcQS9JjTPoJalxBr0kNc6gl6TGGfSS1DiDXpIaZ9BLUuMMeklqnEEvSY0z6CWpcQa9JDXOoJc0PXo9mJuDTZv6y15v0h1Nhc2TbkCSzkqvB4uLsLbWXz90qL8OsLAwub6mgGf0kqbD7t3Phfwxa2v9uk7LoJc0HVZW1lfXnxj0kqbD1q3rq+tPDHpJ02HPHpiZeX5tZqZf12kZ9JKmw8ICLC3Btm2Q9JdLS34QexacdSNpeiwsGOxD6HRGn+TCJPuS/CzJwSRvSnJxknuTPDJYXjSqZiVJ69d16OZLwHeq6tXA64GDwC3A/qraDuwfrEuSJmTooE/yMuAtwO0AVfXHqnoa2AnsHWy2F7i+a5OSpOF1OaN/JbAKfDXJg0luS3IBcFlVHQEYLC892YOTLCZZTrK8urraoQ1J0ul0CfrNwBuAL1fV1cAfWMcwTVUtVdV8Vc3Pzs52aEOSdDpdgv4wcLiqDgzW99EP/qeSXA4wWB7t1qIkqYuhg76qfgk8keRVg9IO4KfAPcCuQW0XcHenDiVJnXSdR/8hoJfkfOAx4AP03zzuTHITsALc0HEfkqQOOgV9Vf0ImD/JXTu6PK8kaXT8CQRJapxBL0mNM+glqXEGvSQ1zqCXpMYZ9JLUOINekhpn0EtS4wx6SWqcQS9JjTPoJalxBr0kNc6gl6TGGfSS1DiDXpIaZ9BLUuMMeklqnEEvSY0z6CWpcQa9JDXOoJekxhn0ktQ4g16SGmfQS1LjDHpJapxBL0mNM+glqXEGvSQ1zqCXpMYZ9JLUuM5Bn+S8JA8m+fZg/aokB5I8kuSbSc7v3qYkaVijOKO/GTh43PpngS9U1XbgN8BNI9iHJGlInYI+yRbgXcBtg/UAbwP2DTbZC1zfZR+SpG66ntF/EfgE8Oxg/eXA01X1zGD9MHBFx31IkjoYOuiTvBs4WlX3H18+yaZ1iscvJllOsry6ujpsG5KkM+hyRn8t8J4kjwPfoD9k80XgwiSbB9tsAZ482YOraqmq5qtqfnZ2tkMbkqTTGTroq+pTVbWlquaAG4HvVdUCcB/w3sFmu4C7O3cpSRraOObRfxL4WJJH6Y/Z3z6GfUiSztLmM29yZlX1feD7g9uPAW8cxfNKkrrzm7GS1DiDXpIaZ9BLUuMMeklqnEEvSY0z6CWpcQa9JDXOoJekxhn0ktQ4g16SGmfQS1LjDHpJapxBL0mNM+glqXEGvSQ1zqCXpMYZ9JLUOINekhpn0EtS4wx6SWqcQS9JjTPopUnq9WBuDjZt6i97vUl3pAZtnnQD0gtWrweLi7C21l8/dKi/DrCwMLm+1BzP6KVJ2b37uZA/Zm2tX5dGyKCXJmVlZX11aUgGvTQpW7eury4NyaCXJmXPHpiZeX5tZqZfl0bIoJcmZWEBlpZg2zZI+sulJT+I1cg560aapIUFg11j5xm9JDXOoJekxg0d9EmuTHJfkoNJHk5y86B+cZJ7kzwyWF40unYlSevV5Yz+GeDjVfUa4Brgg0leC9wC7K+q7cD+wbokaUKGDvqqOlJVDwxu/x44CFwB7AT2DjbbC1zftUlJ0vBGMkafZA64GjgAXFZVR6D/ZgBceorHLCZZTrK8uro6ijYkSSfROeiTvBT4FvCRqvrd2T6uqpaqar6q5mdnZ7u2IUk6hU5Bn+RF9EO+V1V3DcpPJbl8cP/lwNFuLUqSuugy6ybA7cDBqvr8cXfdA+wa3N4F3D18e5Kkrrp8M/Za4P3AT5L8aFD7NPAZ4M4kNwErwA3dWpQkdTF00FfVfwI5xd07hn1eSdJo+c1YSWqcQS9JjTPoJalxBr0kNc6gl6TGGfSS1DiDXpIaZ9BLUuMMeklqnEEvSY0z6CWpcQa9JDXOoJekxhn0ktQ4g16SGmfQS1LjDHpJapxBL0mNM+glqXEGvSQ1zqCXpMYZ9JLUOINekho33UHf68HcHGza1F/2epPuSL4m0oazedINDK3Xg8VFWFvrrx861F8HWFiYXF8vZL4m0oaUqpp0D8zPz9fy8vL6HjQ31w+SE23bBo8/Poq2tF6+JtI5leT+qpo/03bTO3SzsrK+usbP10TakKY36LduXV9d4+drIm1I0xv0e/bAzMzzazMz/bomw9dE2pCmN+gXFmBpqT/+m/SXS0t+6DdJvibShjSWoE9yXZL/TvJoklvGsQ+gHyCPPw7PPttfbpRAeSFPMdyor4n0AjbyoE9yHvBPwDuA1wLvS/LaUe9nwzo2xfDQIah6borh6cL+hfzGIGnsxnFG/0bg0ap6rKr+CHwD2DmG/WxMu3c/N4/8mLW1fv1khnljkKR1GEfQXwE8cdz64UHthWG9UwzX+8YgSes0jqDPSWp/9q2sJItJlpMsr66ujqGNCVnvFEPnnksas3EE/WHgyuPWtwBPnrhRVS1V1XxVzc/Ozo6hjQlZ7xRD555LGrNxBP1/AduTXJXkfOBG4J4x7GdjWu8UQ+eeSxqzkf+oWVU9k+TvgH8HzgO+UlUPj3o/G9rCwtlPKzy23e7d/eGarVv7Ie+0REkjMr0/aiZJL3Dt/6iZJOmsGPSS1DiDXpIaZ9BLUuMMeklq3IaYdZNkFTjJNejO2iXAr0bUziS1chzQzrG0chzgsWxEXY9jW1Wd8RunGyLou0qyfDZTjDa6Vo4D2jmWVo4DPJaN6Fwdh0M3ktQ4g16SGtdK0C9NuoERaeU4oJ1jaeU4wGPZiM7JcTQxRi9JOrVWzuglSafQRNAn+fskP0vy4yT/kuTCSfe0XufsgupjlOTKJPclOZjk4SQ3T7qnrpKcl+TBJN+edC9dJLkwyb7Bv5ODSd406Z6GkeSjg79bDyW5I8mLJ93T2UrylSRHkzx0XO3iJPcmeWSwvGgc+24i6IF7gddV1V8C/wN8asL9rEtDF1R/Bvh4Vb0GuAb44JQex/FuBg5OuokR+BLwnap6NfB6pvCYklwBfBiYr6rX0f8Z9Bsn29W6fA247oTaLcD+qtoO7B+sj1wTQV9V362qZwarP6R/Vatp0sQF1avqSFU9MLj9e/phMrXXC06yBXgXcNuke+kiycuAtwC3A1TVH6vq6cl2NbTNwEuSbAZmOMnV6zaqqvoB8OsTyjuBvYPbe4Hrx7HvJoL+BH8D/Nukm1in5i6onmQOuBo4MNlOOvki8Ang2Uk30tErgVXgq4NhqNuSXDDpptarqn4BfA5YAY4Av62q7062q84uq6oj0D9RAi4dx06mJuiT/MdgXO7EPzuP22Y3/eGD3uQ6HcpZXVB9WiR5KfAt4CNV9btJ9zOMJO8GjlbV/ZPuZQQ2A28AvlxVVwN/YExDBOM0GL/eCVwFvAK4IMlfTbar6TDySwmOS1W9/XT3J9kFvBvYUdM3Z/SsLqg+DZK8iH7I96rqrkn308G1wHuSvBN4MfCyJF+vqmkMlsPA4ao69r+rfUxh0ANvB35eVasASe4C3gx8faJddfNUksur6kiSy4Gj49jJ1JzRn06S64BPAu+pqrVJ9zOEJi6oniT0x4EPVtXnJ91PF1X1qaraUlVz9F+P701pyFNVvwSeSPKqQWkH8NMJtjSsFeCaJDODv2s7mMIPlU9wD7BrcHsXcPc4djI1Z/Rn8I/AXwD39l9/flhVfzvZls5eQxdUvxZ4P/CTJD8a1D5dVf86wZ7U9yGgNziReAz4wIT7WbeqOpBkH/AA/SHaB5mib8gmuQN4K3BJksPArcBngDuT3ET/jeyGsex7+kY5JEnr0cTQjSTp1Ax6SWqcQS9JjTPoJalxBr0kNc6gl6TGGfSS1DiDXpIa9/8ZPB6Y/d9eHgAAAABJRU5ErkJggg==\n", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "plt.scatter(X, Y, color ='red', marker = 'o')" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "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\n", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "plt.scatter(X, Y, color ='red', marker = '*')" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "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\n", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "plt.scatter(X, Y, color ='green', marker = '2')" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Список маркеров смотри [здесь](https://matplotlib.org/api/markers_api.html)." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Если бы все строки кода со `scatter()` были в одной ячейке, то графики бы просто накладывались друг на друга." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 17, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "execution_count": 17, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "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\n", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "plt.scatter(X, Y, color ='red', marker = 'o')\n", + "plt.scatter(X, Y, color ='blue', marker = '*')\n", + "plt.scatter(X, Y, color ='green', marker = '2')" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Если присмотреться, то на красных точках можно увидеть синие звездочки и зеленые треугольники. Чтобы такого не происходило (например, если вы создаете и сохраняете графики в цикле в пределах одной ячейки), нужно добавить строку с функцией `clf()`, которая очищает координатную плоскость для следующего графика (*clf* ‒ от *clear figure*)." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 18, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "execution_count": 18, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "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\n", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "plt.scatter(X, Y, color ='red', marker = 'o')\n", + "plt.clf()\n", + "plt.scatter(X, Y, color ='blue', marker = '*')" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "На плоскости представлен только последний график с синими звездочками, красные точки от первого графика был стерты с помощью `clf()`." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "При построении графиков стоит иметь в виду, что функция `plot()` всегда соединяет точки, причем последовательно, в том порядке, в котором они следуют в списках или массивах. Из-за этой особенности, допустив ошибку, связанную с заданием неверной области определения функции, можно получить некорректные графики. Построим для примера гиперболу." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 19, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[]" + ] + }, + "execution_count": 19, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "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\n", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "x = np.linspace(-100, 100, 100)\n", + "y = 1/x\n", + "plt.plot(x, y)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Полученный график не совсем похож на гиперболу! Как известно, в точке $x=0$ график уходит на бесконечность, линия при $x=0$ отсутствует. А здесь она есть! Избавимся от нее, построив график \"по кусочкам\"." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stderr", + "output_type": "stream", + "text": [ + "/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/ipykernel_launcher.py:2: RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide\n", + " \n", + "/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/ipykernel_launcher.py:5: RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide\n", + " \"\"\"\n" + ] + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "[]" + ] + }, + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "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\n", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "x1 = np.linspace(-100, 0, 100) # x < 0\n", + "y1 = 1/x1\n", + "\n", + "x2 = np.linspace(0, 100, 100) # x > 0\n", + "y2 = 1/x2\n", + "\n", + "plt.plot(x1, y1, 'blue')\n", + "plt.plot(x2, y2, 'blue')" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В завершение попробуем построить целый рисунок (*figure*), состоящий сразу из нескольких графиков (подграфиков). Построим разные типы функций: $y=x^2$, $y=x^3$, $y=e^x$ и $y=|x|$. Сначала создадим соответствующие массивы значений:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 21, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "x = np.linspace(-100, 100, 100)\n", + "y = x ** 2\n", + "z = x ** 3\n", + "r = np.exp(x)\n", + "m = abs(x)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Создадим рисунок (*figure*):" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "plt.figure(1)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "А теперь будем добавлять в него графики, указывая их расположение. В функции `subplot()` указывается число. Первые две цифры ‒ это число графиков в строке и столбце (здесь 2 на 2, поэтому `22`). Последняя цифра ‒ это положение графика: левый верхний угол (`1`), правый верхний угол (`2`), левый нижний угол (`3`), правый нижний угол (`4`)." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 23, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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\n", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "plt.subplot(221)\n", + "plt.plot(x, y) # x^2\n", + "plt.title('parabola')\n", + "plt.grid(True)\n", + "\n", + "plt.subplot(222)\n", + "plt.plot(x, z) # x^3\n", + "plt.title('hyperbola')\n", + "plt.grid(True)\n", + "\n", + "plt.subplot(223)\n", + "plt.plot(x, r) # e^x\n", + "plt.title('exponent')\n", + "plt.grid(True)\n", + "\n", + "plt.subplot(224)\n", + "plt.plot(x, m) # |x|\n", + "plt.title('abs')\n", + "plt.grid(True)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Строка `plt.grid(True)` нужна для того, чтобы на графиках были добавлены линии разметки, привычные нам \"клеточки\", которые позволяют удобным образом определять координаты точек на графике." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "И напоследок: как сохранить график в файл. Очень просто. Например, так." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 24, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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\n", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "plt.figure(1)\n", + "plt.scatter(X, Y, color ='red', marker = '*')\n", + "plt.savefig('MyScatter.png') # ищем файл в рабочей папке (рядом с текущим ipynb-файлом)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Мы достаточно кратко обсудили возможности библиотеки `matplotlib`, но на этом ее возможности не заканчиваются. Кому интересно, стоит посмотреть документацию по `matplotlib`, а также заглянуть в галерею с примерами графиков, которые можно адаптировать под свои задачи и данные.\n", + "\n", + "Если кто-то привык работать в R и полюбил вид графиков `ggplot2`, можно установить [библиотеку](http://ggplot.yhathq.com/install.html) `ggplot` для Python. Кроме того, можно поработать с библиотекой [seaborn](https://seaborn.pydata.org/), она предоставляет много возможностей для построения статистических графиков, и выглядят ти графики тоже очень симпатично.\n", + "\n", + "Если хочется более продвинутой интерактивной графики, связанной со статистическими моделями, стоит обратить внимание на библиотеку GraphLab. Она интересна не только графикой, но и другими вещами, но есть один минус: библиотека платная. Однако есть возможность получить доступ по учебной лицензии и даже продлевать ее, особенно, если учесть, что GraphLab используется в некоторых курсах на Coursera, что тоже облегачает получение доступа ([пример](https://www.coursera.org/learn/ml-foundations/home/welcome) такого курса)." + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.6.5" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2 +} diff --git a/лр1-2/HW1.ipynb b/лр1-2/HW1.ipynb new file mode 100644 index 0000000..c4ddf36 --- /dev/null +++ b/лр1-2/HW1.ipynb @@ -0,0 +1,1139 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Домашнее задание 1 (Python)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Часть 1: основы работы с Python" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задача 1\n", + "Напишите программу, которая последовательно запрашивает с клавиатуры три целых числа (после ввода каждого числа пользователь нажимает *Enter* — иными словами, каждое число вводится на отдельной строке) и выводит их произведение.\n", + "\n", + "**Пример.**\n", + "\n", + "**Входные данные:**\n", + "\n", + " 1\n", + " 2\n", + " 3\n", + "\n", + "**Выходные данные:**\n", + "\n", + " 6" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdin", + "output_type": "stream", + "text": [ + " 2\n", + " 3\n", + " 1\n" + ] + }, + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "\n", + " 6\n" + ] + } + ], + "source": [ + "string1 = input()\n", + "string2 = input()\n", + "string3 = input()\n", + "\n", + "print('\\n', int(string1) * int(string2) * int(string3))" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задача 2\n", + "\n", + "Напишите программу, которая последовательно запрашивает с клавиатуры два положительных числа (целых или с плавающей точкой) и выводит на экран их [среднее геометрическое](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%BD%D0%B5%D0%B5_%D0%B3%D0%B5%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5). После ввода каждого числа пользователь нажимает *Enter*.\n", + "\n", + "**Примеры:**\n", + "\n", + "*Входные данные:*\n", + "\n", + " 3\n", + " 12\n", + "\n", + "*Выходные данные:*\n", + "\n", + " 6.0\n", + "\n", + "*Входные данные:*\n", + "\n", + " 5\n", + " 4 \n", + "\n", + "*Выходные данные:*\n", + "\n", + " 4.47213595499958" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdin", + "output_type": "stream", + "text": [ + " 5\n", + " 4\n" + ] + }, + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "4.47213595499958\n" + ] + } + ], + "source": [ + "import math\n", + "a1 = input()\n", + "a2 = input()\n", + "\n", + "g = math.sqrt(int(a1) * int(a2))\n", + "print(g)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задача 3\n", + "\n", + "Напишите функцию `my_expo(x)`, которая принимает на вход число `x` и возвращает значение экспоненты, возведенной в степень `x`. Функция не должна ничего печатать (выводить на экран).\n", + "\n", + "**Примеры работы функции:**\n", + "\n", + "*Применение:*\n", + "\n", + " my_expo(2)\n", + " \n", + "*Результат:* \n", + "\n", + " 7.38905609893065\n", + " \n", + "*Применение:*\n", + "\n", + " my_expo(-1.5)\n", + " \n", + "*Результат:* \n", + "\n", + " 0.22313016014842982" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "0.22313016014842982\n" + ] + } + ], + "source": [ + "def my_expo(x):\n", + " return math.exp(x)\n", + "print(my_expo(-1.5))" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задача 4\n", + "\n", + "Напишите функцию `int_list(L)`, которая принимает на вход список строк `L`, представляющих собой целые числа, и возвращает новый список из целых чисел. Функция не должна ничего печатать (выводить на экран).\n", + "\n", + "**Пример работы функции:**\n", + "\n", + "*Применение:*\n", + "\n", + " int_list(['1', '3', '5', '18'])\n", + " \n", + "*Результат:* \n", + "\n", + " [1, 3, 5, 18]" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[1, 3, 5, 18]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "def int_list(L):\n", + " return list(map(int, L))\n", + "\n", + "print(int_list(['1', '3', '5', '18']))" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задача 5\n", + "\n", + "Напишите функцию `ListMax(L1, L2)`, которая принимает на вход два списка чисел `L1`, `L2`и возвращает наибольшее число из этих двух списков. Склеивать списки (приписывать элементы одного списка в конец другого) нельзя, использовать функцию `max()` можно. Функция не должна ничего печатать (выводить на экран).\n", + "\n", + "**Примеры работы функции:**\n", + "\n", + "*Применение:*\n", + "\n", + " ListMax([6, 8, 9], [7, 10, 2, 5])\n", + " \n", + "*Результат:* \n", + "\n", + " 10\n", + " \n", + "*Применение:*\n", + "\n", + " ListMax([0, 8, 1, 7], [8, 3, 4, 0, 5, -1])\n", + " \n", + "*Результат:* \n", + "\n", + " 8 " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "18\n" + ] + } + ], + "source": [ + "def ListMax(L1, L2):\n", + " if max(L1) > max(L2):\n", + " max_val = max(L1)\n", + " else:\n", + " max_val = max(L2)\n", + " return max_val\n", + "\n", + "print(ListMax([0, 8, 1, 7], [18, 3, 4, 0, 5, -1]))" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Часть 2: библиотека `pandas`" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В этом задании вам предлагается поработать с [таблицей](https://hubofdata.ru/dataset/mos-buildings-years), содержащей информацию о годах постройки жилых домов в Москве (можно просто скопировать эту [ссылку](https://raw.githubusercontent.com/allatambov/R-programming-3/master/seminars/sem4-08-12/moscow-buildings.csv)). Данные достаточно новые, а для вдохновения [посмотрите](http://msk.mercator.ru/), что можно получить, используя эту информацию.\n", + "\n", + "Все операции предполагают использование функций `pandas`.\n", + "\n", + "1. Загрузите базу данных `moscow-buildings.csv` и сохраните ее как `df_build`. Посмотрите на нее.\n", + "2. Удалите из базы данных строки, в которых значения года постройки не указаны («н.д.»), а после превратите столбец `house_age` в числовой.\n", + "3. Посмотрите на минимальное и максимальное значения года постройки. Разумны ли они? Если нет, уберите из базы данных \"странные\" значения годы постройки.\n", + "4. Выберите из базы данных строки, соответствующие Басманному району и сохраните их в базу `basm_data`.\n", + "5. Сгруппируйте данные в базе по районам и посмотрите, сколько домов в базе относятся к каждому району.\n", + "6. Найдите средний возраст дома (возраст - в годах, считаем от 2018) по каждому району. *Подсказка:* сначала добавьте переменную `house_age` («возраст дома»).\n", + "7. Найдите улицу с самым старым домом." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 67, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
full_addresscityaddressstreet_prefixstreet_namebuildinghouse_idarea_namehouse_year
area_id
2281084г Москва п Загорье д.10Москвап Загорье д.10пЗагорьед.107569627муниципальный округ Бирюлево Восточное1968
2281084г Москва п Загорье д.3Москвап Загорье д.3пЗагорьед.37569823муниципальный округ Бирюлево Восточное1964
2281084г Москва п Загорье д.4Москвап Загорье д.4пЗагорьед.47569840муниципальный округ Бирюлево Восточное1972
2281084г Москва п Загорье д.5Москвап Загорье д.5пЗагорьед.57569862муниципальный округ Бирюлево Восточное1963
2281084г Москва п Загорье д.8Москвап Загорье д.8пЗагорьед.87569888муниципальный округ Бирюлево Восточное1963
..............................
2281107г Москва ул Короленко д.7 кор.2Москваул Короленко д.7 кор.2улКороленкод.7 кор.27630827муниципальный округ Сокольники1926
2281107г Москва ул Маленковская д.3Москваул Маленковская д.3улМаленковскаяд.38280705муниципальный округ Сокольники1997
2281107г Москва ул Русаковская д.31Москваул Русаковская д.31улРусаковскаяд.317550765муниципальный округ Сокольники2009
2281107г Москва ул Сокольническая Слободка д.3Москваул Сокольническая Слободка д.3улСокольническая Слободкад.38285714муниципальный округ Сокольники2005
2281107г Москва ул Шумкина д.11 кор.аМоскваул Шумкина д.11 кор.аулШумкинад.11 кор.а8476228муниципальный округ Сокольники2007
\n", + "

21987 rows × 9 columns

\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " full_address city \\\n", + "area_id \n", + "2281084 г Москва п Загорье д.10 Москва \n", + "2281084 г Москва п Загорье д.3 Москва \n", + "2281084 г Москва п Загорье д.4 Москва \n", + "2281084 г Москва п Загорье д.5 Москва \n", + "2281084 г Москва п Загорье д.8 Москва \n", + "... ... ... \n", + "2281107 г Москва ул Короленко д.7 кор.2 Москва \n", + "2281107 г Москва ул Маленковская д.3 Москва \n", + "2281107 г Москва ул Русаковская д.31 Москва \n", + "2281107 г Москва ул Сокольническая Слободка д.3 Москва \n", + "2281107 г Москва ул Шумкина д.11 кор.а Москва \n", + "\n", + " address street_prefix \\\n", + "area_id \n", + "2281084 п Загорье д.10 п \n", + "2281084 п Загорье д.3 п \n", + "2281084 п Загорье д.4 п \n", + "2281084 п Загорье д.5 п \n", + "2281084 п Загорье д.8 п \n", + "... ... ... \n", + "2281107 ул Короленко д.7 кор.2 ул \n", + "2281107 ул Маленковская д.3 ул \n", + "2281107 ул Русаковская д.31 ул \n", + "2281107 ул Сокольническая Слободка д.3 ул \n", + "2281107 ул Шумкина д.11 кор.а ул \n", + "\n", + " street_name building house_id \\\n", + "area_id \n", + "2281084 Загорье д.10 7569627 \n", + "2281084 Загорье д.3 7569823 \n", + "2281084 Загорье д.4 7569840 \n", + "2281084 Загорье д.5 7569862 \n", + "2281084 Загорье д.8 7569888 \n", + "... ... ... ... \n", + "2281107 Короленко д.7 кор.2 7630827 \n", + "2281107 Маленковская д.3 8280705 \n", + "2281107 Русаковская д.31 7550765 \n", + "2281107 Сокольническая Слободка д.3 8285714 \n", + "2281107 Шумкина д.11 кор.а 8476228 \n", + "\n", + " area_name house_year \n", + "area_id \n", + "2281084 муниципальный округ Бирюлево Восточное 1968 \n", + "2281084 муниципальный округ Бирюлево Восточное 1964 \n", + "2281084 муниципальный округ Бирюлево Восточное 1972 \n", + "2281084 муниципальный округ Бирюлево Восточное 1963 \n", + "2281084 муниципальный округ Бирюлево Восточное 1963 \n", + "... ... ... \n", + "2281107 муниципальный округ Сокольники 1926 \n", + "2281107 муниципальный округ Сокольники 1997 \n", + "2281107 муниципальный округ Сокольники 2009 \n", + "2281107 муниципальный округ Сокольники 2005 \n", + "2281107 муниципальный округ Сокольники 2007 \n", + "\n", + "[21987 rows x 9 columns]" + ] + }, + "execution_count": 67, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "import pandas as pd\n", + "\n", + "df = pd.read_csv(\"df_build.csv\", index_col = 0)\n", + "df1 = df.copy()\n", + "\n", + "# Удаление строк с \"н.д.\"\n", + "df1 = df1[df1[\"house_year\"] != \"н.д.\"]\n", + "\n", + "# Преобразование столбца \"house_year\" в int\n", + "newh = [int(i) for i in df1[\"house_year\"]]\n", + "df1[\"house_year\"] = newh\n", + "\n", + "# Удаление странных значений\n", + "df_cleaned = df1.drop(df1[(df1['house_year'] < 500) | (df1['house_year'] > 2024)].index)\n", + "df_cleaned" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 64, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
full_addresscityaddressstreet_prefixstreet_namebuildinghouse_idarea_namehouse_year
area_id
2281050г Москва б-р Покровский д.14/5Москваб-р Покровский д.14/5б-рПокровскийд.14/58104093муниципальный округ Басманный1927
2281050г Москва б-р Покровский д.14/6 строение 1Москваб-р Покровский д.14/6 строение 1б-рПокровскийд.14/6 строение 18104094муниципальный округ Басманный1915
2281050г Москва б-р Покровский д.16/10 строение 1Москваб-р Покровский д.16/10 строение 1б-рПокровскийд.16/10 строение 18104099муниципальный округ Басманный1860
2281050г Москва б-р Покровский д.16_18 строение 4_4АМоскваб-р Покровский д.16_18 строение 4_4Аб-рПокровскийд.16_18 строение 4_4А8104106муниципальный округ Басманный1860
2281050г Москва б-р Покровский д.18/15 строение 2Москваб-р Покровский д.18/15 строение 2б-рПокровскийд.18/15 строение 28104113муниципальный округ Басманный1860
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " full_address city \\\n", + "area_id \n", + "2281050 г Москва б-р Покровский д.14/5 Москва \n", + "2281050 г Москва б-р Покровский д.14/6 строение 1 Москва \n", + "2281050 г Москва б-р Покровский д.16/10 строение 1 Москва \n", + "2281050 г Москва б-р Покровский д.16_18 строение 4_4А Москва \n", + "2281050 г Москва б-р Покровский д.18/15 строение 2 Москва \n", + "\n", + " address street_prefix street_name \\\n", + "area_id \n", + "2281050 б-р Покровский д.14/5 б-р Покровский \n", + "2281050 б-р Покровский д.14/6 строение 1 б-р Покровский \n", + "2281050 б-р Покровский д.16/10 строение 1 б-р Покровский \n", + "2281050 б-р Покровский д.16_18 строение 4_4А б-р Покровский \n", + "2281050 б-р Покровский д.18/15 строение 2 б-р Покровский \n", + "\n", + " building house_id area_name \\\n", + "area_id \n", + "2281050 д.14/5 8104093 муниципальный округ Басманный \n", + "2281050 д.14/6 строение 1 8104094 муниципальный округ Басманный \n", + "2281050 д.16/10 строение 1 8104099 муниципальный округ Басманный \n", + "2281050 д.16_18 строение 4_4А 8104106 муниципальный округ Басманный \n", + "2281050 д.18/15 строение 2 8104113 муниципальный округ Басманный \n", + "\n", + " house_year \n", + "area_id \n", + "2281050 1927 \n", + "2281050 1915 \n", + "2281050 1860 \n", + "2281050 1860 \n", + "2281050 1860 " + ] + }, + "execution_count": 64, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "# Выбор строк, где 'area_name' содержит 'Басманный район'\n", + "basm_data = df1[df1['area_name'].str.contains('Басманный', na=False)]\n", + "# Сохранение в новый CSV файл\n", + "basm_data.to_csv('basm_data.csv', index=False)\n", + "basm_data.head()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 68, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
area_namehouse_count
0муниципальный округ Алексеевский212
1муниципальный округ Алтуфьевский114
2муниципальный округ Арбат134
3муниципальный округ Аэропорт186
4муниципальный округ Бабушкинский251
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " area_name house_count\n", + "0 муниципальный округ Алексеевский 212\n", + "1 муниципальный округ Алтуфьевский 114\n", + "2 муниципальный округ Арбат 134\n", + "3 муниципальный округ Аэропорт 186\n", + "4 муниципальный округ Бабушкинский 251" + ] + }, + "execution_count": 68, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "# Группировка по столбцу 'area_name' и подсчёт количества домов\n", + "house_counts = df_cleaned.groupby('area_name').size().reset_index(name='house_count')\n", + "house_counts.head()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 69, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
area_nameaverage_house_age
0муниципальный округ Алексеевский55.155660
1муниципальный округ Алтуфьевский46.280702
2муниципальный округ Арбат87.462687
3муниципальный округ Аэропорт55.102151
4муниципальный округ Бабушкинский50.123506
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " area_name average_house_age\n", + "0 муниципальный округ Алексеевский 55.155660\n", + "1 муниципальный округ Алтуфьевский 46.280702\n", + "2 муниципальный округ Арбат 87.462687\n", + "3 муниципальный округ Аэропорт 55.102151\n", + "4 муниципальный округ Бабушкинский 50.123506" + ] + }, + "execution_count": 69, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "# Добавление переменной house_age (2018 - house_year)\n", + "df_cleaned['house_age'] = 2018 - df_cleaned['house_year']\n", + "\n", + "# Группировка по районам и вычисление среднего возраста домов\n", + "average_age_by_area = df_cleaned.groupby('area_name')['house_age'].mean().reset_index(name='average_house_age')\n", + "\n", + "# Просмотр первых строк результата\n", + "average_age_by_area.head()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 70, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Год постройки: 1060\n", + "Улица с самым старым домом: ['Парковая 3-я ']\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Минимальный год постройки\n", + "oldest_year = df_cleaned['house_year'].min()\n", + "\n", + "# Все строки, где год постройки совпадает с минимальным\n", + "oldest_house_info = df_cleaned[df_cleaned['house_year'] == oldest_year]\n", + "\n", + "# Уникальные улицы с самыми старыми домами\n", + "oldest_streets = oldest_house_info['street_name'].unique()\n", + "\n", + "print(f\"Год постройки: {oldest_year}\")\n", + "print(f\"Улица с самым старым домом: {oldest_streets}\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Часть 3: библиотека `numpy`" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задача 1" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Напишите программу, которая запрашивает у пользователя размерность квадратной матрицы (двумерного массива, в котором число строк и столбцов совпадают) и создает единичную матрицу `E` (массив) соответствующей размерности. Использовать готовую функцию `np.eye()` нельзя, воспользуйтесь циклами и условиями.\n", + "\n", + "**Пример:**\n", + "\n", + "*Ввод:*\n", + "\n", + " Введите размерность матрицы: 4\n", + "\n", + "*Вывод:*\n", + "\n", + " array([[1., 0., 0., 0.],\n", + " [0., 1., 0., 0.],\n", + " [0., 0., 1., 0.],\n", + " [0., 0., 0., 1.]])\n", + "\n", + "\n", + "1. Выведите на экран число измерений (dimensions) полученного массива `E`.\n", + "\n", + "2. Выведите на экран общее число элементов в массиве `E`.\n", + "\n", + "3. Измените форму массива `E`, используя функцию `reshape()` любым корректным способом (то есть форма нового массива может быть любой в рамках того, что позволяет сделать число элементов массива)." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 76, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdin", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Введите размерность матрицы: 3\n" + ] + }, + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Единичная матрица:\n", + "[1.0, 0.0, 0.0]\n", + "[0.0, 1.0, 0.0]\n", + "[0.0, 0.0, 1.0]\n", + "Число измерений массива E: 3\n", + "Общее число элементов в массиве E: 9\n", + "Массив после reshape:\n", + "[1. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 1.]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "n = int(input(\"Введите размерность матрицы: \"))\n", + "\n", + "# Единичная матрица размерности n x n\n", + "E = [[1.0 if i == j else 0.0 for j in range(n)] for i in range(n)]\n", + "\n", + "print(\"Единичная матрица:\")\n", + "for row in E:\n", + " print(row)\n", + "\n", + "# Число измерений массива E\n", + "print(f\"Число измерений массива E: {len(E)}\")\n", + "\n", + "# Общее число элементов в массиве E\n", + "total_elements = n * n\n", + "print(f\"Общее число элементов в массиве E: {total_elements}\")\n", + "\n", + "# reshape\n", + "import numpy as np\n", + "\n", + "E_np = np.array(E)\n", + "reshaped_E = E_np.reshape(total_elements) # Преобразуем в одномерный массив для примера\n", + "print(\"Массив после reshape:\")\n", + "print(reshaped_E)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задача 2\n", + "\n", + "В блоке, посвященном теории вероятностей мы познакомимся с понятием математического ожидания – средним ожидаемым значением случайной величины. Для дискретной случайной величины $X$ (множество ее значений не бесконечно) математическое ожидание считается так:\n", + "\n", + "$$E(X) = x_1 \\cdot p_1 + x_2 \\cdot p_2 + \\dots + x_k \\cdot p_k,$$\n", + "\n", + "то есть как сумма произведений значений величины на соответствующие им вероятности.\n", + "\n", + "Случайная величина $X$ принимает три значения: $-5$, $2$, $4$. Известно, что значение $-5$ случайная величина принимает с вероятностью $0.5$, значение $2$ – с вероятностью $0.2$ и значение $4$ – с вероятностью $0.3$. Посчитайте математическое ожидание $E(X)$, предварительно создав массив значений $X$ и массив вероятностей $p$." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 83, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Математическое ожидание E(X): -0.9000000000000001\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Задаем массив значений X и массив соответствующих вероятностей p\n", + "X = np.array([-5, 2, 4])\n", + "p = np.array([0.5, 0.2, 0.3])\n", + "\n", + "# Вычисляем математическое ожидание\n", + "E_X = np.sum(X * p)\n", + "\n", + "# Вывод результата\n", + "print(f\"Математическое ожидание E(X): {E_X}\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Часть 4: графика в `matplotlib`" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Постройте графики следующих функций (графики должны отображаться в самом ipynb-файле):\n", + "\n", + "* $f(x)=2x - 1$ на участке $-10" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "import numpy as np\n", + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "\n", + "# Диапазоны x для функций\n", + "x1 = np.linspace(-10, 10, 400)\n", + "x2 = np.linspace(0.1, 5, 400)\n", + "\n", + "# Функции\n", + "y1 = 2 * x1 - 1\n", + "y2 = np.log(3 * x2)\n", + "\n", + "# Построение первого графика\n", + "plt.figure(figsize=(10, 5))\n", + "\n", + "plt.subplot(1, 2, 1)\n", + "plt.plot(x1, y1, 'r--', label='f(x)=2x-1')\n", + "plt.title(\"График функции f(x)=2x-1\")\n", + "plt.xlabel(\"x\")\n", + "plt.ylabel(\"f(x)\")\n", + "plt.grid(True)\n", + "plt.legend()\n", + "\n", + "# Построение второго графика\n", + "plt.subplot(1, 2, 2)\n", + "plt.plot(x2, y2, 'b-.', label='f(x)=log(3x)')\n", + "plt.title(\"График функции f(x)=log(3x)\")\n", + "plt.xlabel(\"x\")\n", + "plt.ylabel(\"f(x)\")\n", + "plt.grid(True)\n", + "plt.legend()\n", + "\n", + "# Отображение графиков\n", + "plt.tight_layout()\n", + "plt.show()" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3 (ipykernel)", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.12.4" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 4 +} diff --git a/лр1-2/MyScatter.png b/лр1-2/MyScatter.png new file mode 100644 index 0000000..951cfe0 Binary files /dev/null and b/лр1-2/MyScatter.png differ diff --git a/лр1-2/basm_data.csv b/лр1-2/basm_data.csv new file mode 100644 index 0000000..82a0505 --- /dev/null +++ b/лр1-2/basm_data.csv @@ -0,0 +1,637 @@ +full_address,city,address,street_prefix,street_name,building,house_id,area_name,house_year +г Москва б-р Покровский д.14/5,Москва,б-р Покровский д.14/5,б-р,Покровский ,д.14/5,8104093,муниципальный округ Басманный,1927 +г Москва б-р Покровский д.14/6 строение 1,Москва,б-р Покровский д.14/6 строение 1,б-р,Покровский ,д.14/6 строение 1,8104094,муниципальный округ Басманный,1915 +г Москва б-р Покровский д.16/10 строение 1,Москва,б-р Покровский д.16/10 строение 1,б-р,Покровский ,д.16/10 строение 1,8104099,муниципальный округ Басманный,1860 +г Москва б-р Покровский д.16_18 строение 4_4А,Москва,б-р Покровский д.16_18 строение 4_4А,б-р,Покровский ,д.16_18 строение 4_4А,8104106,муниципальный округ Басманный,1860 +г Москва б-р Покровский д.18/15 строение 2,Москва,б-р Покровский д.18/15 строение 2,б-р,Покровский ,д.18/15 строение 2,8104113,муниципальный округ Басманный,1860 +г Москва б-р Покровский д.4/17 строение 10,Москва,б-р Покровский д.4/17 строение 10,б-р,Покровский ,д.4/17 строение 10,7690637,муниципальный округ Басманный,2001 +г Москва б-р Покровский д.4/17 строение 6,Москва,б-р Покровский д.4/17 строение 6,б-р,Покровский ,д.4/17 строение 6,8104117,муниципальный округ Басманный,1955 +г Москва б-р Покровский д.4/17 строение 7,Москва,б-р Покровский д.4/17 строение 7,б-р,Покровский ,д.4/17 строение 7,8104122,муниципальный округ Басманный,1893 +г Москва б-р Покровский д.8 строение 2,Москва,б-р Покровский д.8 строение 2,б-р,Покровский ,д.8 строение 2,8104128,муниципальный округ Басманный,1900 +г Москва б-р Чистопрудный д.10,Москва,б-р Чистопрудный д.10,б-р,Чистопрудный ,д.10,8090077,муниципальный округ Басманный,5 +г Москва б-р Чистопрудный д.11 строение 1,Москва,б-р Чистопрудный д.11 строение 1,б-р,Чистопрудный ,д.11 строение 1,8103944,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва б-р Чистопрудный д.11 строение 2,Москва,б-р Чистопрудный д.11 строение 2,б-р,Чистопрудный ,д.11 строение 2,8103950,муниципальный округ Басманный,1870 +г Москва б-р Чистопрудный д.11 строение 4,Москва,б-р Чистопрудный д.11 строение 4,б-р,Чистопрудный ,д.11 строение 4,8103955,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва б-р Чистопрудный д.12 кор.2,Москва,б-р Чистопрудный д.12 кор.2,б-р,Чистопрудный ,д.12 кор.2,8090125,муниципальный округ Басманный,1931 +г Москва б-р Чистопрудный д.12 кор.3,Москва,б-р Чистопрудный д.12 кор.3,б-р,Чистопрудный ,д.12 кор.3,8103960,муниципальный округ Басманный,1937 +г Москва б-р Чистопрудный д.12 кор.5,Москва,б-р Чистопрудный д.12 кор.5,б-р,Чистопрудный ,д.12 кор.5,8090128,муниципальный округ Басманный,1930 +г Москва б-р Чистопрудный д.12 кор.6,Москва,б-р Чистопрудный д.12 кор.6,б-р,Чистопрудный ,д.12 кор.6,8103972,муниципальный округ Басманный,1926 +г Москва б-р Чистопрудный д.13 строение 1,Москва,б-р Чистопрудный д.13 строение 1,б-р,Чистопрудный ,д.13 строение 1,8103975,муниципальный округ Басманный,1900 +г Москва б-р Чистопрудный д.13 строение 2,Москва,б-р Чистопрудный д.13 строение 2,б-р,Чистопрудный ,д.13 строение 2,8103978,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва б-р Чистопрудный д.13 строение 3,Москва,б-р Чистопрудный д.13 строение 3,б-р,Чистопрудный ,д.13 строение 3,8103982,муниципальный округ Басманный,1900 +г Москва б-р Чистопрудный д.14 строение 3,Москва,б-р Чистопрудный д.14 строение 3,б-р,Чистопрудный ,д.14 строение 3,8103987,муниципальный округ Басманный,1908 +г Москва б-р Чистопрудный д.15 строение 1,Москва,б-р Чистопрудный д.15 строение 1,б-р,Чистопрудный ,д.15 строение 1,8103990,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва б-р Чистопрудный д.15 строение 2,Москва,б-р Чистопрудный д.15 строение 2,б-р,Чистопрудный ,д.15 строение 2,8103996,муниципальный округ Басманный,1910 +г Москва б-р Чистопрудный д.1А,Москва,б-р Чистопрудный д.1А,б-р,Чистопрудный ,д.1А,8104002,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва б-р Чистопрудный д.23 строение 1,Москва,б-р Чистопрудный д.23 строение 1,б-р,Чистопрудный ,д.23 строение 1,8104009,муниципальный округ Басманный,1907 +г Москва б-р Чистопрудный д.7/2,Москва,б-р Чистопрудный д.7/2,б-р,Чистопрудный ,д.7/2,8104014,муниципальный округ Басманный,1960 +г Москва б-р Чистопрудный д.9 строение 1,Москва,б-р Чистопрудный д.9 строение 1,б-р,Чистопрудный ,д.9 строение 1,8104017,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва наб Академика Туполева д.1/7 строение 2,Москва,наб Академика Туполева д.1/7 строение 2,наб,Академика Туполева ,д.1/7 строение 2,8103747,муниципальный округ Басманный,1961 +г Москва наб Академика Туполева д.15,Москва,наб Академика Туполева д.15,наб,Академика Туполева ,д.15,7618935,муниципальный округ Басманный,2008 +г Москва наб Рубцовская д.2 кор.1,Москва,наб Рубцовская д.2 кор.1,наб,Рубцовская ,д.2 кор.1,8102881,муниципальный округ Басманный,1999 +г Москва наб Рубцовская д.2 кор.2,Москва,наб Рубцовская д.2 кор.2,наб,Рубцовская ,д.2 кор.2,8102883,муниципальный округ Басманный,1999 +г Москва наб Рубцовская д.2 кор.3,Москва,наб Рубцовская д.2 кор.3,наб,Рубцовская ,д.2 кор.3,8102888,муниципальный округ Басманный,1999 +г Москва наб Рубцовская д.2 кор.4,Москва,наб Рубцовская д.2 кор.4,наб,Рубцовская ,д.2 кор.4,8102889,муниципальный округ Басманный,1999 +г Москва наб Рубцовская д.2 кор.5,Москва,наб Рубцовская д.2 кор.5,наб,Рубцовская ,д.2 кор.5,8102891,муниципальный округ Басманный,1999 +г Москва наб Рубцовская д.4 кор.1,Москва,наб Рубцовская д.4 кор.1,наб,Рубцовская ,д.4 кор.1,8102892,муниципальный округ Басманный,2002 +г Москва наб Рубцовская д.4 кор.2,Москва,наб Рубцовская д.4 кор.2,наб,Рубцовская ,д.4 кор.2,8102893,муниципальный округ Басманный,2002 +г Москва наб Рубцовская д.4 кор.3,Москва,наб Рубцовская д.4 кор.3,наб,Рубцовская ,д.4 кор.3,8102894,муниципальный округ Басманный,2002 +г Москва наб Семеновская д.2/1 строение 1,Москва,наб Семеновская д.2/1 строение 1,наб,Семеновская ,д.2/1 строение 1,8103528,муниципальный округ Басманный,1956 +г Москва наб Семеновская д.2/1 строение 2,Москва,наб Семеновская д.2/1 строение 2,наб,Семеновская ,д.2/1 строение 2,8103539,муниципальный округ Басманный,1967 +г Москва наб Семеновская д.3/1 кор.1,Москва,наб Семеновская д.3/1 кор.1,наб,Семеновская ,д.3/1 кор.1,8103546,муниципальный округ Басманный,1951 +г Москва наб Семеновская д.3/1 кор.2,Москва,наб Семеновская д.3/1 кор.2,наб,Семеновская ,д.3/1 кор.2,8103551,муниципальный округ Басманный,1951 +г Москва наб Семеновская д.3/1 кор.2А,Москва,наб Семеновская д.3/1 кор.2А,наб,Семеновская ,д.3/1 кор.2А,8103569,муниципальный округ Басманный,1951 +г Москва наб Семеновская д.3/1 кор.3,Москва,наб Семеновская д.3/1 кор.3,наб,Семеновская ,д.3/1 кор.3,8104654,муниципальный округ Басманный,1950 +г Москва наб Семеновская д.3/1 кор.4,Москва,наб Семеновская д.3/1 кор.4,наб,Семеновская ,д.3/1 кор.4,8103574,муниципальный округ Басманный,1955 +г Москва наб Семеновская д.3/1 кор.5,Москва,наб Семеновская д.3/1 кор.5,наб,Семеновская ,д.3/1 кор.5,8103581,муниципальный округ Басманный,1955 +г Москва наб Семеновская д.3/1 кор.6,Москва,наб Семеновская д.3/1 кор.6,наб,Семеновская ,д.3/1 кор.6,8103585,муниципальный округ Басманный,1957 +г Москва наб Семеновская д.3/1 кор.7,Москва,наб Семеновская д.3/1 кор.7,наб,Семеновская ,д.3/1 кор.7,8103595,муниципальный округ Басманный,1952 +г Москва пер Аптекарский д.10/1,Москва,пер Аптекарский д.10/1,пер,Аптекарский ,д.10/1,7621222,муниципальный округ Басманный,1978 +г Москва пер Аптекарский д.13/15,Москва,пер Аптекарский д.13/15,пер,Аптекарский ,д.13/15,7621624,муниципальный округ Басманный,1958 +г Москва пер Аптекарский д.15,Москва,пер Аптекарский д.15,пер,Аптекарский ,д.15,7621633,муниципальный округ Басманный,1964 +г Москва пер Аптекарский д.3/22,Москва,пер Аптекарский д.3/22,пер,Аптекарский ,д.3/22,7620739,муниципальный округ Басманный,1928 +г Москва пер Аптекарский д.5/21,Москва,пер Аптекарский д.5/21,пер,Аптекарский ,д.5/21,7620761,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва пер Аптекарский д.7,Москва,пер Аптекарский д.7,пер,Аптекарский ,д.7,7620782,муниципальный округ Басманный,1954 +г Москва пер Аптекарский д.8,Москва,пер Аптекарский д.8,пер,Аптекарский ,д.8,7621071,муниципальный округ Басманный,1955 +г Москва пер Аптекарский д.8/2,Москва,пер Аптекарский д.8/2,пер,Аптекарский ,д.8/2,7621089,муниципальный округ Басманный,1976 +г Москва пер Армянский д.1/8 строение 1,Москва,пер Армянский д.1/8 строение 1,пер,Армянский ,д.1/8 строение 1,8198673,муниципальный округ Басманный,1903 +"г Москва пер Армянский д.4 строение 1 А,Б",Москва,"пер Армянский д.4 строение 1 А,Б",пер,Армянский ,"д.4 строение 1 А,Б",8079312,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва пер Армянский д.4 строение 1АБ,Москва,пер Армянский д.4 строение 1АБ,пер,Армянский ,д.4 строение 1АБ,8096736,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва пер Армянский д.7,Москва,пер Армянский д.7,пер,Армянский ,д.7,8096739,муниципальный округ Басманный,1900 +г Москва пер Архангельский д.11/16 строение 1,Москва,пер Архангельский д.11/16 строение 1,пер,Архангельский ,д.11/16 строение 1,8096746,муниципальный округ Басманный,1928 +г Москва пер Архангельский д.11/16 строение 4,Москва,пер Архангельский д.11/16 строение 4,пер,Архангельский ,д.11/16 строение 4,8096748,муниципальный округ Басманный,1932 +г Москва пер Архангельский д.7 строение 1,Москва,пер Архангельский д.7 строение 1,пер,Архангельский ,д.7 строение 1,8096740,муниципальный округ Басманный,1912 +г Москва пер Архангельский д.8/2 строение 2,Москва,пер Архангельский д.8/2 строение 2,пер,Архангельский ,д.8/2 строение 2,8096741,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва пер Архангельский д.8/2 строение 4,Москва,пер Архангельский д.8/2 строение 4,пер,Архангельский ,д.8/2 строение 4,8096743,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва пер Архангельский д.8/2 строение 6,Москва,пер Архангельский д.8/2 строение 6,пер,Архангельский ,д.8/2 строение 6,8096744,муниципальный округ Басманный,1904 +г Москва пер Архангельский д.9,Москва,пер Архангельский д.9,пер,Архангельский ,д.9,8096745,муниципальный округ Басманный,1913 +г Москва пер Балакиревский д.2/26,Москва,пер Балакиревский д.2/26,пер,Балакиревский ,д.2/26,7621938,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва пер Барашевский д.12 строение 2,Москва,пер Барашевский д.12 строение 2,пер,Барашевский ,д.12 строение 2,8096760,муниципальный округ Басманный,1860 +г Москва пер Басманный 1-й д.12,Москва,пер Басманный 1-й д.12,пер,Басманный 1-й ,д.12,8096832,муниципальный округ Басманный,1920 +г Москва пер Басманный 1-й д.4,Москва,пер Басманный 1-й д.4,пер,Басманный 1-й ,д.4,8096830,муниципальный округ Басманный,1913 +г Москва пер Бригадирский д.3/5,Москва,пер Бригадирский д.3/5,пер,Бригадирский ,д.3/5,7621971,муниципальный округ Басманный,1974 +г Москва пер Волховский д.2 строение 1,Москва,пер Волховский д.2 строение 1,пер,Волховский ,д.2 строение 1,8096843,муниципальный округ Басманный,1974 +г Москва пер Волховский д.21/23,Москва,пер Волховский д.21/23,пер,Волховский ,д.21/23,8096844,муниципальный округ Басманный,1953 +г Москва пер Гороховский д.11_13,Москва,пер Гороховский д.11_13,пер,Гороховский ,д.11_13,8096860,муниципальный округ Басманный,1972 +г Москва пер Гороховский д.15,Москва,пер Гороховский д.15,пер,Гороховский ,д.15,8096861,муниципальный округ Басманный,1956 +г Москва пер Гороховский д.16,Москва,пер Гороховский д.16,пер,Гороховский ,д.16,8096863,муниципальный округ Басманный,1915 +г Москва пер Гороховский д.18/20 строение 1,Москва,пер Гороховский д.18/20 строение 1,пер,Гороховский ,д.18/20 строение 1,8096864,муниципальный округ Басманный,1959 +г Москва пер Гороховский д.21,Москва,пер Гороховский д.21,пер,Гороховский ,д.21,7562204,муниципальный округ Басманный,1981 +г Москва пер Гороховский д.8,Москва,пер Гороховский д.8,пер,Гороховский ,д.8,8096857,муниципальный округ Басманный,1972 +г Москва пер Гороховский д.9 строение 1,Москва,пер Гороховский д.9 строение 1,пер,Гороховский ,д.9 строение 1,8096858,муниципальный округ Басманный,1957 +г Москва пер Госпитальный д.8,Москва,пер Госпитальный д.8,пер,Госпитальный ,д.8,8096898,муниципальный округ Басманный,1968 +г Москва пер Гусятников д.13/3,Москва,пер Гусятников д.13/3,пер,Гусятников ,д.13/3,8096911,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва пер Гусятников д.3/1 строение 1,Москва,пер Гусятников д.3/1 строение 1,пер,Гусятников ,д.3/1 строение 1,8096907,муниципальный округ Басманный,1910 +г Москва пер Гусятников д.4 строение 3,Москва,пер Гусятников д.4 строение 3,пер,Гусятников ,д.4 строение 3,8096908,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва пер Гусятников д.4 строение 4,Москва,пер Гусятников д.4 строение 4,пер,Гусятников ,д.4 строение 4,8096909,муниципальный округ Басманный,1895 +г Москва пер Гусятников д.9,Москва,пер Гусятников д.9,пер,Гусятников ,д.9,8096910,муниципальный округ Басманный,1924 +г Москва пер Девяткин д.2,Москва,пер Девяткин д.2,пер,Девяткин ,д.2,8090019,муниципальный округ Басманный,1890 +г Москва пер Девяткин д.4,Москва,пер Девяткин д.4,пер,Девяткин ,д.4,8090026,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва пер Демидовский Б. д.10/28,Москва,пер Демидовский Б. д.10/28,пер,Демидовский Б. ,д.10/28,7621913,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва пер Демидовский Б. д.9,Москва,пер Демидовский Б. д.9,пер,Демидовский Б. ,д.9,8096912,муниципальный округ Басманный,2007 +г Москва пер Демидовский М. д.3,Москва,пер Демидовский М. д.3,пер,Демидовский М. ,д.3,8096913,муниципальный округ Басманный,1927 +г Москва пер Денисовский д.22,Москва,пер Денисовский д.22,пер,Денисовский ,д.22,8024065,муниципальный округ Басманный,2004 +г Москва пер Денисовский д.3/5,Москва,пер Денисовский д.3/5,пер,Денисовский ,д.3/5,7621972,муниципальный округ Басманный,1959 +г Москва пер Денисовский д.8/14,Москва,пер Денисовский д.8/14,пер,Денисовский ,д.8/14,7621973,муниципальный округ Басманный,1960 +г Москва пер Денисовский д.9,Москва,пер Денисовский д.9,пер,Денисовский ,д.9,7621974,муниципальный округ Басманный,1959 +г Москва пер Дурасовский д.3 строение 1,Москва,пер Дурасовский д.3 строение 1,пер,Дурасовский ,д.3 строение 1,8096914,муниципальный округ Басманный,1900 +г Москва пер Дурасовский д.9,Москва,пер Дурасовский д.9,пер,Дурасовский ,д.9,8096915,муниципальный округ Басманный,1975 +г Москва пер Елизаветинский д.6 строение 1,Москва,пер Елизаветинский д.6 строение 1,пер,Елизаветинский ,д.6 строение 1,8096916,муниципальный округ Басманный,1960 +г Москва пер Златоустинский Б. д.3/5 строение 1,Москва,пер Златоустинский Б. д.3/5 строение 1,пер,Златоустинский Б. ,д.3/5 строение 1,8090090,муниципальный округ Басманный,1924 +г Москва пер Златоустинский Б. д.3А строение 2,Москва,пер Златоустинский Б. д.3А строение 2,пер,Златоустинский Б. ,д.3А строение 2,8090089,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва пер Златоустинский М. д.10 строение 1,Москва,пер Златоустинский М. д.10 строение 1,пер,Златоустинский М. ,д.10 строение 1,8102863,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва пер Златоустинский М. д.8 строение 1,Москва,пер Златоустинский М. д.8 строение 1,пер,Златоустинский М. ,д.8 строение 1,8090030,муниципальный округ Басманный,1890 +г Москва пер Ивановский М. д.11/6 строение 1,Москва,пер Ивановский М. д.11/6 строение 1,пер,Ивановский М. ,д.11/6 строение 1,8102864,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва пер Ивановский М. д.11/6 строение 2,Москва,пер Ивановский М. д.11/6 строение 2,пер,Ивановский М. ,д.11/6 строение 2,8102865,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва пер Ивановский М. д.6/5 строение 1,Москва,пер Ивановский М. д.6/5 строение 1,пер,Ивановский М. ,д.6/5 строение 1,8102866,муниципальный округ Басманный,1880 +г Москва пер Ирининский 2-й д.4 строение 1,Москва,пер Ирининский 2-й д.4 строение 1,пер,Ирининский 2-й ,д.4 строение 1,8102867,муниципальный округ Басманный,1957 +г Москва пер Казарменный д.10 строение 1,Москва,пер Казарменный д.10 строение 1,пер,Казарменный ,д.10 строение 1,8103492,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва пер Казарменный д.10 строение 2,Москва,пер Казарменный д.10 строение 2,пер,Казарменный ,д.10 строение 2,8103496,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва пер Казарменный д.3,Москва,пер Казарменный д.3,пер,Казарменный ,д.3,7550740,муниципальный округ Басманный,2009 +г Москва пер Казарменный д.3_5 строение 2,Москва,пер Казарменный д.3_5 строение 2,пер,Казарменный ,д.3_5 строение 2,8103502,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва пер Казарменный д.4 строение 1,Москва,пер Казарменный д.4 строение 1,пер,Казарменный ,д.4 строение 1,8103507,муниципальный округ Басманный,1897 +г Москва пер Казарменный д.4 строение 2,Москва,пер Казарменный д.4 строение 2,пер,Казарменный ,д.4 строение 2,8103512,муниципальный округ Басманный,1956 +г Москва пер Казарменный д.4 строение 3,Москва,пер Казарменный д.4 строение 3,пер,Казарменный ,д.4 строение 3,8103518,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва пер Казарменный д.6 строение 2,Москва,пер Казарменный д.6 строение 2,пер,Казарменный ,д.6 строение 2,8103522,муниципальный округ Басманный,1908 +г Москва пер Казарменный д.8 строение 1,Москва,пер Казарменный д.8 строение 1,пер,Казарменный ,д.8 строение 1,8103526,муниципальный округ Басманный,1910 +г Москва пер Казарменный д.8 строение 2,Москва,пер Казарменный д.8 строение 2,пер,Казарменный ,д.8 строение 2,8103529,муниципальный округ Басманный,1915 +г Москва пер Казарменный д.8 строение 3,Москва,пер Казарменный д.8 строение 3,пер,Казарменный ,д.8 строение 3,8103536,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва пер Казенный Б. д.1/2 строение 1,Москва,пер Казенный Б. д.1/2 строение 1,пер,Казенный Б. ,д.1/2 строение 1,8103560,муниципальный округ Басманный,1860 +г Москва пер Казенный Б. д.10 строение 1,Москва,пер Казенный Б. д.10 строение 1,пер,Казенный Б. ,д.10 строение 1,8103565,муниципальный округ Басманный,1880 +г Москва пер Казенный Б. д.10 строение 2,Москва,пер Казенный Б. д.10 строение 2,пер,Казенный Б. ,д.10 строение 2,8103570,муниципальный округ Басманный,1880 +г Москва пер Казенный Б. д.2,Москва,пер Казенный Б. д.2,пер,Казенный Б. ,д.2,8103575,муниципальный округ Басманный,1997 +г Москва пер Казенный Б. д.4,Москва,пер Казенный Б. д.4,пер,Казенный Б. ,д.4,8103579,муниципальный округ Басманный,1972 +г Москва пер Казенный Б. д.5,Москва,пер Казенный Б. д.5,пер,Казенный Б. ,д.5,8103584,муниципальный округ Басманный,1914 +г Москва пер Казенный Б. д.5а,Москва,пер Казенный Б. д.5а,пер,Казенный Б. ,д.5а,8103590,муниципальный округ Басманный,1954 +г Москва пер Казенный Б. д.6 строение 1,Москва,пер Казенный Б. д.6 строение 1,пер,Казенный Б. ,д.6 строение 1,8103617,муниципальный округ Басманный,1971 +г Москва пер Казенный Б. д.7,Москва,пер Казенный Б. д.7,пер,Казенный Б. ,д.7,8103596,муниципальный округ Басманный,1949 +г Москва пер Казенный Б. д.8 строение 2,Москва,пер Казенный Б. д.8 строение 2,пер,Казенный Б. ,д.8 строение 2,8103605,муниципальный округ Басманный,1914 +г Москва пер Казенный М. д.10,Москва,пер Казенный М. д.10,пер,Казенный М. ,д.10,8284847,муниципальный округ Басманный,1914 +г Москва пер Казенный М. д.12 строение 1,Москва,пер Казенный М. д.12 строение 1,пер,Казенный М. ,д.12 строение 1,8285054,муниципальный округ Басманный,1914 +г Москва пер Казенный М. д.12 строение 2,Москва,пер Казенный М. д.12 строение 2,пер,Казенный М. ,д.12 строение 2,8285059,муниципальный округ Басманный,1914 +г Москва пер Казенный М. д.16,Москва,пер Казенный М. д.16,пер,Казенный М. ,д.16,8285062,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва пер Казенный М. д.2/1 строение 2,Москва,пер Казенный М. д.2/1 строение 2,пер,Казенный М. ,д.2/1 строение 2,8103619,муниципальный округ Басманный,1870 +г Москва пер Казенный М. д.4_6 строение 1,Москва,пер Казенный М. д.4_6 строение 1,пер,Казенный М. ,д.4_6 строение 1,8103625,муниципальный округ Басманный,1958 +г Москва пер Казенный М. д.8,Москва,пер Казенный М. д.8,пер,Казенный М. ,д.8,8103629,муниципальный округ Басманный,1914 +г Москва пер Козловский Б. д.10 строение 1,Москва,пер Козловский Б. д.10 строение 1,пер,Козловский Б. ,д.10 строение 1,8090137,муниципальный округ Басманный,1957 +г Москва пер Козловский Б. д.10 строение 3,Москва,пер Козловский Б. д.10 строение 3,пер,Козловский Б. ,д.10 строение 3,8090143,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва пер Козловский Б. д.11 строение 1,Москва,пер Козловский Б. д.11 строение 1,пер,Козловский Б. ,д.11 строение 1,8103630,муниципальный округ Басманный,1927 +г Москва пер Козловский Б. д.11 строение 2,Москва,пер Козловский Б. д.11 строение 2,пер,Козловский Б. ,д.11 строение 2,8090042,муниципальный округ Басманный,1927 +г Москва пер Козловский Б. д.12,Москва,пер Козловский Б. д.12,пер,Козловский Б. ,д.12,8090138,муниципальный округ Басманный,1912 +г Москва пер Козловский Б. д.3/2,Москва,пер Козловский Б. д.3/2,пер,Козловский Б. ,д.3/2,8244714,муниципальный округ Басманный,1904 +г Москва пер Козловский Б. д.7,Москва,пер Козловский Б. д.7,пер,Козловский Б. ,д.7,8090079,муниципальный округ Басманный,1927 +г Москва пер Козловский Б. д.8 строение 1,Москва,пер Козловский Б. д.8 строение 1,пер,Козловский Б. ,д.8 строение 1,8090144,муниципальный округ Басманный,1910 +г Москва пер Козловский М. д.10,Москва,пер Козловский М. д.10,пер,Козловский М. ,д.10,8103638,муниципальный округ Басманный,1957 +г Москва пер Козловский М. д.6,Москва,пер Козловский М. д.6,пер,Козловский М. ,д.6,8103641,муниципальный округ Басманный,1953 +г Москва пер Козловский М. д.8 строение 1,Москва,пер Козловский М. д.8 строение 1,пер,Козловский М. ,д.8 строение 1,8103646,муниципальный округ Басманный,1955 +г Москва пер Колпачный д.6 строение 4,Москва,пер Колпачный д.6 строение 4,пер,Колпачный ,д.6 строение 4,8103652,муниципальный округ Басманный,1931 +г Москва пер Колпачный д.6 строение 5,Москва,пер Колпачный д.6 строение 5,пер,Колпачный ,д.6 строение 5,8090071,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва пер Кривоколенный д.10,Москва,пер Кривоколенный д.10,пер,Кривоколенный ,д.10,8103655,муниципальный округ Басманный,1860 +г Москва пер Кривоколенный д.10 строение 2,Москва,пер Кривоколенный д.10 строение 2,пер,Кривоколенный ,д.10 строение 2,8103659,муниципальный округ Басманный,1860 +г Москва пер Кривоколенный д.11/13 строение 1,Москва,пер Кривоколенный д.11/13 строение 1,пер,Кривоколенный ,д.11/13 строение 1,8103662,муниципальный округ Басманный,1880 +г Москва пер Кривоколенный д.14 строение 1,Москва,пер Кривоколенный д.14 строение 1,пер,Кривоколенный ,д.14 строение 1,8103668,муниципальный округ Басманный,1912 +г Москва пер Кривоколенный д.5,Москва,пер Кривоколенный д.5,пер,Кривоколенный ,д.5,8133155,муниципальный округ Басманный,2004 +г Москва пер Лефортовский д.4 строение 3,Москва,пер Лефортовский д.4 строение 3,пер,Лефортовский ,д.4 строение 3,7622010,муниципальный округ Басманный,1915 +г Москва пер Лефортовский д.5/7 строение 4,Москва,пер Лефортовский д.5/7 строение 4,пер,Лефортовский ,д.5/7 строение 4,7622012,муниципальный округ Басманный,1957 +г Москва пер Лучников д.7/4 строение 5,Москва,пер Лучников д.7/4 строение 5,пер,Лучников ,д.7/4 строение 5,8103700,муниципальный округ Басманный,1905 +г Москва пер Лучников д.7/4 строение 6,Москва,пер Лучников д.7/4 строение 6,пер,Лучников ,д.7/4 строение 6,8103702,муниципальный округ Басманный,1905 +г Москва пер Лялин д.11_13 строение 1,Москва,пер Лялин д.11_13 строение 1,пер,Лялин ,д.11_13 строение 1,8103712,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва пер Лялин д.11_13 строение 2,Москва,пер Лялин д.11_13 строение 2,пер,Лялин ,д.11_13 строение 2,8103717,муниципальный округ Басманный,1914 +г Москва пер Лялин д.14 строение 1,Москва,пер Лялин д.14 строение 1,пер,Лялин ,д.14 строение 1,8103725,муниципальный округ Басманный,1896 +г Москва пер Лялин д.14 строение 2,Москва,пер Лялин д.14 строение 2,пер,Лялин ,д.14 строение 2,8103728,муниципальный округ Басманный,1926 +г Москва пер Лялин д.20,Москва,пер Лялин д.20,пер,Лялин ,д.20,8103733,муниципальный округ Басманный,1914 +г Москва пер Лялин д.22,Москва,пер Лялин д.22,пер,Лялин ,д.22,8103735,муниципальный округ Басманный,1914 +г Москва пер Лялин д.23/29 строение 1,Москва,пер Лялин д.23/29 строение 1,пер,Лялин ,д.23/29 строение 1,8103737,муниципальный округ Басманный,1958 +г Москва пер Лялин д.24_26 строение 2,Москва,пер Лялин д.24_26 строение 2,пер,Лялин ,д.24_26 строение 2,8103744,муниципальный округ Басманный,1956 +г Москва пер Лялин д.24_26 строение 2А,Москва,пер Лялин д.24_26 строение 2А,пер,Лялин ,д.24_26 строение 2А,8103748,муниципальный округ Басманный,1956 +г Москва пер Лялин д.5 строение 1,Москва,пер Лялин д.5 строение 1,пер,Лялин ,д.5 строение 1,8103749,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва пер Лялин д.7/2 строение 1,Москва,пер Лялин д.7/2 строение 1,пер,Лялин ,д.7/2 строение 1,8103751,муниципальный округ Басманный,1904 +г Москва пер Лялин д.8 строение 1,Москва,пер Лялин д.8 строение 1,пер,Лялин ,д.8 строение 1,8103756,муниципальный округ Басманный,1910 +г Москва пер Лялин д.8 строение 2,Москва,пер Лялин д.8 строение 2,пер,Лялин ,д.8 строение 2,8103760,муниципальный округ Басманный,1910 +г Москва пер Лялин д.9 строение 1,Москва,пер Лялин д.9 строение 1,пер,Лялин ,д.9 строение 1,8103765,муниципальный округ Басманный,1896 +г Москва пер Лялин д.9 строение 3,Москва,пер Лялин д.9 строение 3,пер,Лялин ,д.9 строение 3,8103768,муниципальный округ Басманный,1955 +г Москва пер Налесный д.9/11,Москва,пер Налесный д.9/11,пер,Налесный ,д.9/11,7622013,муниципальный округ Басманный,1956 +г Москва пер Огородная Слобода д.10,Москва,пер Огородная Слобода д.10,пер,Огородная Слобода ,д.10,8104016,муниципальный округ Басманный,1960 +г Москва пер Огородная Слобода д.12,Москва,пер Огородная Слобода д.12,пер,Огородная Слобода ,д.12,8104023,муниципальный округ Басманный,1935 +г Москва пер Огородная Слобода д.14,Москва,пер Огородная Слобода д.14,пер,Огородная Слобода ,д.14,8104026,муниципальный округ Басманный,1937 +г Москва пер Огородная Слобода д.3,Москва,пер Огородная Слобода д.3,пер,Огородная Слобода ,д.3,7639819,муниципальный округ Басманный,1995 +г Москва пер Переведеновский д.12,Москва,пер Переведеновский д.12,пер,Переведеновский ,д.12,7622023,муниципальный округ Басманный,1971 +г Москва пер Переведеновский д.16,Москва,пер Переведеновский д.16,пер,Переведеновский ,д.16,7622025,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва пер Переведеновский д.16 строение 4,Москва,пер Переведеновский д.16 строение 4,пер,Переведеновский ,д.16 строение 4,7622027,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва пер Переведеновский д.22,Москва,пер Переведеновский д.22,пер,Переведеновский ,д.22,7622029,муниципальный округ Басманный,1957 +г Москва пер Переведеновский д.3 строение 1,Москва,пер Переведеновский д.3 строение 1,пер,Переведеновский ,д.3 строение 1,8104028,муниципальный округ Басманный,1984 +г Москва пер Переведеновский д.4 строение 1,Москва,пер Переведеновский д.4 строение 1,пер,Переведеновский ,д.4 строение 1,8104030,муниципальный округ Басманный,1916 +г Москва пер Переведеновский д.4 строение 2,Москва,пер Переведеновский д.4 строение 2,пер,Переведеновский ,д.4 строение 2,7622030,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва пер Переведеновский д.6 строение 3,Москва,пер Переведеновский д.6 строение 3,пер,Переведеновский ,д.6 строение 3,8104038,муниципальный округ Басманный,1955 +г Москва пер Переведеновский д.7/7,Москва,пер Переведеновский д.7/7,пер,Переведеновский ,д.7/7,7622032,муниципальный округ Басманный,1982 +г Москва пер Переведеновский д.9,Москва,пер Переведеновский д.9,пер,Переведеновский ,д.9,7622034,муниципальный округ Басманный,1984 +г Москва пер Петроверигский д.3 строение 1,Москва,пер Петроверигский д.3 строение 1,пер,Петроверигский ,д.3 строение 1,8104039,муниципальный округ Басманный,1954 +г Москва пер Петроверигский д.6_8 строение 4,Москва,пер Петроверигский д.6_8 строение 4,пер,Петроверигский ,д.6_8 строение 4,8104048,муниципальный округ Басманный,1900 +г Москва пер Плетешковский д.10,Москва,пер Плетешковский д.10,пер,Плетешковский ,д.10,7622035,муниципальный округ Басманный,1910 +г Москва пер Плетешковский д.12/16,Москва,пер Плетешковский д.12/16,пер,Плетешковский ,д.12/16,7622036,муниципальный округ Басманный,1973 +г Москва пер Плетешковский д.15,Москва,пер Плетешковский д.15,пер,Плетешковский ,д.15,7622037,муниципальный округ Басманный,1973 +г Москва пер Плетешковский д.17 строение 1,Москва,пер Плетешковский д.17 строение 1,пер,Плетешковский ,д.17 строение 1,7622039,муниципальный округ Басманный,1983 +г Москва пер Плетешковский д.18/20 кор.1,Москва,пер Плетешковский д.18/20 кор.1,пер,Плетешковский ,д.18/20 кор.1,7622042,муниципальный округ Басманный,1966 +г Москва пер Плетешковский д.18/20 кор.2,Москва,пер Плетешковский д.18/20 кор.2,пер,Плетешковский ,д.18/20 кор.2,7622043,муниципальный округ Басманный,1966 +г Москва пер Плетешковский д.3А строение 1,Москва,пер Плетешковский д.3А строение 1,пер,Плетешковский ,д.3А строение 1,7622045,муниципальный округ Басманный,1929 +г Москва пер Плетешковский д.3А строение 1А,Москва,пер Плетешковский д.3А строение 1А,пер,Плетешковский ,д.3А строение 1А,7622046,муниципальный округ Басманный,1957 +г Москва пер Плетешковский д.6 строение 1,Москва,пер Плетешковский д.6 строение 1,пер,Плетешковский ,д.6 строение 1,7622047,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва пер Плетешковский д.7/9 строение 1,Москва,пер Плетешковский д.7/9 строение 1,пер,Плетешковский ,д.7/9 строение 1,7622048,муниципальный округ Басманный,1958 +г Москва пер Плетешковский д.8 строение 1,Москва,пер Плетешковский д.8 строение 1,пер,Плетешковский ,д.8 строение 1,7622049,муниципальный округ Басманный,1962 +г Москва пер Плетешковский д.8 строение 2,Москва,пер Плетешковский д.8 строение 2,пер,Плетешковский ,д.8 строение 2,7622051,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва пер Подкопаевский д.11 строение 1,Москва,пер Подкопаевский д.11 строение 1,пер,Подкопаевский ,д.11 строение 1,8104052,муниципальный округ Басманный,1998 +г Москва пер Подкопаевский д.11/11 строение 2,Москва,пер Подкопаевский д.11/11 строение 2,пер,Подкопаевский ,д.11/11 строение 2,8104057,муниципальный округ Басманный,1890 +г Москва пер Подкопаевский д.8/13,Москва,пер Подкопаевский д.8/13,пер,Подкопаевский ,д.8/13,8104061,муниципальный округ Басманный,1900 +г Москва пер Подкопаевский д.9 строение 1,Москва,пер Подкопаевский д.9 строение 1,пер,Подкопаевский ,д.9 строение 1,8104064,муниципальный округ Басманный,1875 +г Москва пер Подсосенский д.12 строение 1,Москва,пер Подсосенский д.12 строение 1,пер,Подсосенский ,д.12 строение 1,8104067,муниципальный округ Басманный,1966 +г Москва пер Подсосенский д.13,Москва,пер Подсосенский д.13,пер,Подсосенский ,д.13,8104071,муниципальный округ Басманный,1927 +г Москва пер Подсосенский д.14 строение 1,Москва,пер Подсосенский д.14 строение 1,пер,Подсосенский ,д.14 строение 1,8104079,муниципальный округ Басманный,1912 +г Москва пер Подсосенский д.14 строение 2,Москва,пер Подсосенский д.14 строение 2,пер,Подсосенский ,д.14 строение 2,8104086,муниципальный округ Басманный,1912 +г Москва пер Подсосенский д.18/5 строение 1,Москва,пер Подсосенский д.18/5 строение 1,пер,Подсосенский ,д.18/5 строение 1,8104092,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва пер Подсосенский д.19/28,Москва,пер Подсосенский д.19/28,пер,Подсосенский ,д.19/28,8104095,муниципальный округ Басманный,1909 +г Москва пер Подсосенский д.22,Москва,пер Подсосенский д.22,пер,Подсосенский ,д.22,8104100,муниципальный округ Басманный,1912 +г Москва пер Подсосенский д.24,Москва,пер Подсосенский д.24,пер,Подсосенский ,д.24,8104104,муниципальный округ Басманный,1915 +г Москва пер Подсосенский д.3,Москва,пер Подсосенский д.3,пер,Подсосенский ,д.3,7687770,муниципальный округ Басманный,2008 +г Москва пер Подсосенский д.5А,Москва,пер Подсосенский д.5А,пер,Подсосенский ,д.5А,8104110,муниципальный округ Басманный,2003 +г Москва пер Подсосенский д.6 строение 1,Москва,пер Подсосенский д.6 строение 1,пер,Подсосенский ,д.6 строение 1,8090087,муниципальный округ Басманный,1902 +г Москва пер Подсосенский д.8 строение 2,Москва,пер Подсосенский д.8 строение 2,пер,Подсосенский ,д.8 строение 2,8090056,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва пер Подсосенский д.8 строение 3,Москва,пер Подсосенский д.8 строение 3,пер,Подсосенский ,д.8 строение 3,8090062,муниципальный округ Басманный,1955 +г Москва пер Подсосенский д.8А строение 2,Москва,пер Подсосенский д.8А строение 2,пер,Подсосенский ,д.8А строение 2,8090058,муниципальный округ Басманный,1965 +г Москва пер Подсосенский д.9,Москва,пер Подсосенский д.9,пер,Подсосенский ,д.9,8104115,муниципальный округ Басманный,1915 +г Москва пер Посланников д.11/14,Москва,пер Посланников д.11/14,пер,Посланников ,д.11/14,7622052,муниципальный округ Басманный,1969 +г Москва пер Посланников д.3 строение 5,Москва,пер Посланников д.3 строение 5,пер,Посланников ,д.3 строение 5,7622053,муниципальный округ Басманный,1999 +г Москва пер Посланников д.9 строение 2,Москва,пер Посланников д.9 строение 2,пер,Посланников ,д.9 строение 2,8057199,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва пер Потаповский д.10,Москва,пер Потаповский д.10,пер,Потаповский ,д.10,8090073,муниципальный округ Басманный,1913 +г Москва пер Потаповский д.12,Москва,пер Потаповский д.12,пер,Потаповский ,д.12,8090075,муниципальный округ Басманный,1914 +г Москва пер Потаповский д.14,Москва,пер Потаповский д.14,пер,Потаповский ,д.14,7562190,муниципальный округ Басманный,1955 +г Москва пер Потаповский д.8/12 кор.1,Москва,пер Потаповский д.8/12 кор.1,пер,Потаповский ,д.8/12 кор.1,8090116,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва пер Потаповский д.8/12 кор.4,Москва,пер Потаповский д.8/12 кор.4,пер,Потаповский ,д.8/12 кор.4,8090117,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва пер Рубцов д.16 строение 1,Москва,пер Рубцов д.16 строение 1,пер,Рубцов ,д.16 строение 1,8104245,муниципальный округ Басманный,1961 +г Москва пер Рубцов д.4 строение 1,Москва,пер Рубцов д.4 строение 1,пер,Рубцов ,д.4 строение 1,8102869,муниципальный округ Басманный,1958 +г Москва пер Сверчков д.10 строение 1,Москва,пер Сверчков д.10 строение 1,пер,Сверчков ,д.10 строение 1,8102903,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва пер Спартаковский д.24 строение 1,Москва,пер Спартаковский д.24 строение 1,пер,Спартаковский ,д.24 строение 1,8103661,муниципальный округ Басманный,1965 +г Москва пер Спартаковский д.26,Москва,пер Спартаковский д.26,пер,Спартаковский ,д.26,7622065,муниципальный округ Басманный,1982 +г Москва пер Спартаковский д.26 строение 2,Москва,пер Спартаковский д.26 строение 2,пер,Спартаковский ,д.26 строение 2,8103665,муниципальный округ Басманный,1914 +г Москва пер Спасоглинищевский Б. д.6/1,Москва,пер Спасоглинищевский Б. д.6/1,пер,Спасоглинищевский Б. ,д.6/1,8090119,муниципальный округ Басманный,1936 +г Москва пер Спасоглинищевский Б. д.8 строение 4,Москва,пер Спасоглинищевский Б. д.8 строение 4,пер,Спасоглинищевский Б. ,д.8 строение 4,8103673,муниципальный округ Басманный,1920 +г Москва пер Старокирочный д.14,Москва,пер Старокирочный д.14,пер,Старокирочный ,д.14,7622066,муниципальный округ Басманный,1910 +г Москва пер Старокирочный д.16/2 строение 1,Москва,пер Старокирочный д.16/2 строение 1,пер,Старокирочный ,д.16/2 строение 1,7622068,муниципальный округ Басманный,1959 +г Москва пер Старокирочный д.16/2 строение 2,Москва,пер Старокирочный д.16/2 строение 2,пер,Старокирочный ,д.16/2 строение 2,7622069,муниципальный округ Басманный,1959 +г Москва пер Старокирочный д.16/2 строение 5,Москва,пер Старокирочный д.16/2 строение 5,пер,Старокирочный ,д.16/2 строение 5,7622071,муниципальный округ Басманный,1960 +г Москва пер Старосадский д.10 строение 1,Москва,пер Старосадский д.10 строение 1,пер,Старосадский ,д.10 строение 1,8103678,муниципальный округ Басманный,1860 +г Москва пер Старосадский д.6/12 строение 1,Москва,пер Старосадский д.6/12 строение 1,пер,Старосадский ,д.6/12 строение 1,8090076,муниципальный округ Басманный,1915 +г Москва пер Старосадский д.7/10 строение 8,Москва,пер Старосадский д.7/10 строение 8,пер,Старосадский ,д.7/10 строение 8,8103684,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва пер Старосадский д.9,Москва,пер Старосадский д.9,пер,Старосадский ,д.9,8103688,муниципальный округ Басманный,1900 +г Москва пер Сусальный Ниж. д.3,Москва,пер Сусальный Ниж. д.3,пер,Сусальный Ниж. ,д.3,8103693,муниципальный округ Басманный,1963 +г Москва пер Сыромятнический 4-й д.3/5 строение 3,Москва,пер Сыромятнический 4-й д.3/5 строение 3,пер,Сыромятнический 4-й ,д.3/5 строение 3,8103715,муниципальный округ Басманный,1927 +г Москва пер Сыромятнический 4-й д.3/5 строение 4,Москва,пер Сыромятнический 4-й д.3/5 строение 4,пер,Сыромятнический 4-й ,д.3/5 строение 4,8103719,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва пер Токмаков д.10 строение 3,Москва,пер Токмаков д.10 строение 3,пер,Токмаков ,д.10 строение 3,8103732,муниципальный округ Басманный,1965 +г Москва пер Токмаков д.12/20,Москва,пер Токмаков д.12/20,пер,Токмаков ,д.12/20,8103734,муниципальный округ Басманный,1995 +г Москва пер Токмаков д.13/15,Москва,пер Токмаков д.13/15,пер,Токмаков ,д.13/15,7622072,муниципальный округ Басманный,1972 +г Москва пер Токмаков д.16 строение 1,Москва,пер Токмаков д.16 строение 1,пер,Токмаков ,д.16 строение 1,8103736,муниципальный округ Басманный,1952 +г Москва пер Токмаков д.20/31 строение 1,Москва,пер Токмаков д.20/31 строение 1,пер,Токмаков ,д.20/31 строение 1,8103739,муниципальный округ Басманный,1958 +г Москва пер Токмаков д.3/5,Москва,пер Токмаков д.3/5,пер,Токмаков ,д.3/5,7622073,муниципальный округ Басманный,1966 +г Москва пер Токмаков д.7,Москва,пер Токмаков д.7,пер,Токмаков ,д.7,7622075,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва пер Трехсвятительский Б. д.1,Москва,пер Трехсвятительский Б. д.1,пер,Трехсвятительский Б. ,д.1,8103745,муниципальный округ Басманный,1820 +г Москва пер Фурманный д.1/5,Москва,пер Фурманный д.1/5,пер,Фурманный ,д.1/5,8103790,муниципальный округ Басманный,1885 +г Москва пер Фурманный д.10,Москва,пер Фурманный д.10,пер,Фурманный ,д.10,8090154,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва пер Фурманный д.12 строение 1,Москва,пер Фурманный д.12 строение 1,пер,Фурманный ,д.12 строение 1,8103799,муниципальный округ Басманный,1967 +г Москва пер Фурманный д.15 строение 1,Москва,пер Фурманный д.15 строение 1,пер,Фурманный ,д.15 строение 1,8103805,муниципальный округ Басманный,1928 +г Москва пер Фурманный д.16 строение 1,Москва,пер Фурманный д.16 строение 1,пер,Фурманный ,д.16 строение 1,8090175,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва пер Фурманный д.16 строение 3,Москва,пер Фурманный д.16 строение 3,пер,Фурманный ,д.16 строение 3,8090177,муниципальный округ Басманный,1913 +г Москва пер Фурманный д.18,Москва,пер Фурманный д.18,пер,Фурманный ,д.18,8090181,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва пер Фурманный д.2/7 строение 1,Москва,пер Фурманный д.2/7 строение 1,пер,Фурманный ,д.2/7 строение 1,8128652,муниципальный округ Басманный,2000 +г Москва пер Фурманный д.20,Москва,пер Фурманный д.20,пер,Фурманный ,д.20,8090179,муниципальный округ Басманный,1909 +г Москва пер Фурманный д.22 строение 1,Москва,пер Фурманный д.22 строение 1,пер,Фурманный ,д.22 строение 1,8103808,муниципальный округ Басманный,1909 +г Москва пер Фурманный д.22 строение 2,Москва,пер Фурманный д.22 строение 2,пер,Фурманный ,д.22 строение 2,8090184,муниципальный округ Басманный,1910 +г Москва пер Фурманный д.24,Москва,пер Фурманный д.24,пер,Фурманный ,д.24,8103813,муниципальный округ Басманный,1914 +г Москва пер Фурманный д.3,Москва,пер Фурманный д.3,пер,Фурманный ,д.3,8103815,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва пер Фурманный д.5,Москва,пер Фурманный д.5,пер,Фурманный ,д.5,8103817,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва пер Фурманный д.6,Москва,пер Фурманный д.6,пер,Фурманный ,д.6,8103819,муниципальный округ Басманный,1903 +г Москва пер Фурманный д.7,Москва,пер Фурманный д.7,пер,Фурманный ,д.7,8103821,муниципальный округ Басманный,1912 +г Москва пер Фурманный д.8 строение 2,Москва,пер Фурманный д.8 строение 2,пер,Фурманный ,д.8 строение 2,8211730,муниципальный округ Басманный,2007 +г Москва пер Харитоньевский Б. д.12А,Москва,пер Харитоньевский Б. д.12А,пер,Харитоньевский Б. ,д.12А,8103824,муниципальный округ Басманный,1890 +г Москва пер Харитоньевский Б. д.13а строение 10,Москва,пер Харитоньевский Б. д.13а строение 10,пер,Харитоньевский Б. ,д.13а строение 10,8090149,муниципальный округ Басманный,1890 +г Москва пер Харитоньевский Б. д.14,Москва,пер Харитоньевский Б. д.14,пер,Харитоньевский Б. ,д.14,8103828,муниципальный округ Басманный,1908 +г Москва пер Харитоньевский Б. д.16/18,Москва,пер Харитоньевский Б. д.16/18,пер,Харитоньевский Б. ,д.16/18,8201058,муниципальный округ Басманный,2001 +г Москва пер Харитоньевский Б. д.20/2,Москва,пер Харитоньевский Б. д.20/2,пер,Харитоньевский Б. ,д.20/2,8103834,муниципальный округ Басманный,1900 +г Москва пер Харитоньевский Б. д.5/7 кор.1,Москва,пер Харитоньевский Б. д.5/7 кор.1,пер,Харитоньевский Б. ,д.5/7 кор.1,7713608,муниципальный округ Басманный,1975 +г Москва пер Харитоньевский М. д.7 строение 1,Москва,пер Харитоньевский М. д.7 строение 1,пер,Харитоньевский М. ,д.7 строение 1,8090129,муниципальный округ Басманный,1890 +г Москва пер Харитоньевский М. д.7 строение 2,Москва,пер Харитоньевский М. д.7 строение 2,пер,Харитоньевский М. ,д.7 строение 2,8090131,муниципальный округ Басманный,1890 +г Москва пер Харитоньевский М. д.7 строение 3,Москва,пер Харитоньевский М. д.7 строение 3,пер,Харитоньевский М. ,д.7 строение 3,8090133,муниципальный округ Басманный,1890 +г Москва пер Харитоньевский М. д.7 строение 4,Москва,пер Харитоньевский М. д.7 строение 4,пер,Харитоньевский М. ,д.7 строение 4,8090135,муниципальный округ Басманный,1890 +г Москва пер Харитоньевский М. д.8/18 строение 1,Москва,пер Харитоньевский М. д.8/18 строение 1,пер,Харитоньевский М. ,д.8/18 строение 1,8103848,муниципальный округ Басманный,1957 +г Москва пер Хитровский д.3/1 строение 1,Москва,пер Хитровский д.3/1 строение 1,пер,Хитровский ,д.3/1 строение 1,8103851,муниципальный округ Басманный,1870 +г Москва пер Хохловский д.10 строение 7,Москва,пер Хохловский д.10 строение 7,пер,Хохловский ,д.10 строение 7,8103869,муниципальный округ Басманный,1966 +г Москва пер Хохловский д.11 строение 1,Москва,пер Хохловский д.11 строение 1,пер,Хохловский ,д.11 строение 1,8090122,муниципальный округ Басманный,1930 +г Москва пер Хохловский д.14 строение 2,Москва,пер Хохловский д.14 строение 2,пер,Хохловский ,д.14 строение 2,8090123,муниципальный округ Басманный,1914 +г Москва пер Хохловский д.15 строение 1,Москва,пер Хохловский д.15 строение 1,пер,Хохловский ,д.15 строение 1,8103871,муниципальный округ Басманный,1930 +г Москва пер Хохловский д.18 строение 1,Москва,пер Хохловский д.18 строение 1,пер,Хохловский ,д.18 строение 1,8103878,муниципальный округ Басманный,1900 +г Москва пер Хохловский д.3 строение 1,Москва,пер Хохловский д.3 строение 1,пер,Хохловский ,д.3 строение 1,8103885,муниципальный округ Басманный,1860 +г Москва пер Центросоюзный д.4,Москва,пер Центросоюзный д.4,пер,Центросоюзный ,д.4,7622078,муниципальный округ Басманный,1972 +г Москва пер Центросоюзный д.8/9,Москва,пер Центросоюзный д.8/9,пер,Центросоюзный ,д.8/9,7622082,муниципальный округ Басманный,1979 +г Москва пер Яковоапостольский д.11_13 строение 1,Москва,пер Яковоапостольский д.11_13 строение 1,пер,Яковоапостольский ,д.11_13 строение 1,8104022,муниципальный округ Басманный,1909 +г Москва пер Яковоапостольский д.15,Москва,пер Яковоапостольский д.15,пер,Яковоапостольский ,д.15,8104027,муниципальный округ Басманный,1913 +г Москва пер Яковоапостольский д.17,Москва,пер Яковоапостольский д.17,пер,Яковоапостольский ,д.17,8104033,муниципальный округ Басманный,1957 +г Москва пер Яковоапостольский д.9 строение 1,Москва,пер Яковоапостольский д.9 строение 1,пер,Яковоапостольский ,д.9 строение 1,8104036,муниципальный округ Басманный,1860 +г Москва пер Яковоапостольский д.9 строение 3,Москва,пер Яковоапостольский д.9 строение 3,пер,Яковоапостольский ,д.9 строение 3,8104041,муниципальный округ Басманный,1997 +г Москва пл Спартаковская д.1/2,Москва,пл Спартаковская д.1/2,пл,Спартаковская ,д.1/2,8103660,муниципальный округ Басманный,1959 +г Москва проезд Гольяновский д.4а строение 1,Москва,проезд Гольяновский д.4а строение 1,проезд,Гольяновский ,д.4а строение 1,8096855,муниципальный округ Басманный,1960 +г Москва проезд Гольяновский д.5 строение 1,Москва,проезд Гольяновский д.5 строение 1,проезд,Гольяновский ,д.5 строение 1,8096856,муниципальный округ Басманный,1936 +г Москва проезд Елоховский д.1,Москва,проезд Елоховский д.1,проезд,Елоховский ,д.1,7621998,муниципальный округ Басманный,1900 +г Москва проезд Елоховский д.1 строение 2,Москва,проезд Елоховский д.1 строение 2,проезд,Елоховский ,д.1 строение 2,8152348,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва проезд Лубянский д.17 строение 1,Москва,проезд Лубянский д.17 строение 1,проезд,Лубянский ,д.17 строение 1,8103694,муниципальный округ Басманный,1937 +г Москва проезд Лубянский д.19 строение 1,Москва,проезд Лубянский д.19 строение 1,проезд,Лубянский ,д.19 строение 1,8103696,муниципальный округ Басманный,1860 +г Москва проезд Сыромятнический д.7/14,Москва,проезд Сыромятнический д.7/14,проезд,Сыромятнический ,д.7/14,8103726,муниципальный округ Басманный,1961 +г Москва туп Басманный д.6а строение 2,Москва,туп Басманный д.6а строение 2,туп,Басманный ,д.6а строение 2,8096834,муниципальный округ Басманный,1933 +г Москва туп Хомутовский д.4 кор.1,Москва,туп Хомутовский д.4 кор.1,туп,Хомутовский ,д.4 кор.1,8103856,муниципальный округ Басманный,1959 +г Москва туп Хомутовский д.4 кор.2,Москва,туп Хомутовский д.4 кор.2,туп,Хомутовский ,д.4 кор.2,8103860,муниципальный округ Басманный,1959 +г Москва ул Бакунинская д.10/12 строение 1,Москва,ул Бакунинская д.10/12 строение 1,ул,Бакунинская ,д.10/12 строение 1,8096749,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва ул Бакунинская д.11 строение 3,Москва,ул Бакунинская д.11 строение 3,ул,Бакунинская ,д.11 строение 3,7621916,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва ул Бакунинская д.17/28,Москва,ул Бакунинская д.17/28,ул,Бакунинская ,д.17/28,7621918,муниципальный округ Басманный,2000 +г Москва ул Бакунинская д.23-41,Москва,ул Бакунинская д.23-41,ул,Бакунинская ,д.23-41,7769005,муниципальный округ Басманный,1999 +г Москва ул Бакунинская д.26_30 строение 1,Москва,ул Бакунинская д.26_30 строение 1,ул,Бакунинская ,д.26_30 строение 1,8096750,муниципальный округ Басманный,1990 +г Москва ул Бакунинская д.32_36 строение 1,Москва,ул Бакунинская д.32_36 строение 1,ул,Бакунинская ,д.32_36 строение 1,8096752,муниципальный округ Басманный,1975 +г Москва ул Бакунинская д.38_42 строение 1,Москва,ул Бакунинская д.38_42 строение 1,ул,Бакунинская ,д.38_42 строение 1,8096753,муниципальный округ Басманный,1979 +г Москва ул Бакунинская д.4/6 строение 1,Москва,ул Бакунинская д.4/6 строение 1,ул,Бакунинская ,д.4/6 строение 1,8057202,муниципальный округ Басманный,1935 +г Москва ул Бакунинская д.4/6 строение 2,Москва,ул Бакунинская д.4/6 строение 2,ул,Бакунинская ,д.4/6 строение 2,7621924,муниципальный округ Басманный,1934 +г Москва ул Бакунинская д.43/55,Москва,ул Бакунинская д.43/55,ул,Бакунинская ,д.43/55,7621920,муниципальный округ Басманный,1980 +г Москва ул Бакунинская д.44_48 строение 1,Москва,ул Бакунинская д.44_48 строение 1,ул,Бакунинская ,д.44_48 строение 1,8096754,муниципальный округ Басманный,1976 +г Москва ул Бакунинская д.49 строение 4,Москва,ул Бакунинская д.49 строение 4,ул,Бакунинская ,д.49 строение 4,7621926,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва ул Бакунинская д.49 строение 5,Москва,ул Бакунинская д.49 строение 5,ул,Бакунинская ,д.49 строение 5,7621929,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва ул Бакунинская д.50 строение 3,Москва,ул Бакунинская д.50 строение 3,ул,Бакунинская ,д.50 строение 3,8096755,муниципальный округ Басманный,1912 +г Москва ул Бакунинская д.58 строение 1,Москва,ул Бакунинская д.58 строение 1,ул,Бакунинская ,д.58 строение 1,8096756,муниципальный округ Басманный,1926 +г Москва ул Бакунинская д.62_68 строение 1,Москва,ул Бакунинская д.62_68 строение 1,ул,Бакунинская ,д.62_68 строение 1,8096757,муниципальный округ Басманный,1972 +г Москва ул Бакунинская д.77 строение 3,Москва,ул Бакунинская д.77 строение 3,ул,Бакунинская ,д.77 строение 3,7621932,муниципальный округ Басманный,1926 +г Москва ул Бакунинская д.8,Москва,ул Бакунинская д.8,ул,Бакунинская ,д.8,7621933,муниципальный округ Басманный,1938 +г Москва ул Бакунинская д.98А строение 11,Москва,ул Бакунинская д.98А строение 11,ул,Бакунинская ,д.98А строение 11,8096758,муниципальный округ Басманный,1926 +г Москва ул Басманная Нов. д.12 строение 2,Москва,ул Басманная Нов. д.12 строение 2,ул,Басманная Нов. ,д.12 строение 2,8096763,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва ул Басманная Нов. д.12 строение 3,Москва,ул Басманная Нов. д.12 строение 3,ул,Басманная Нов. ,д.12 строение 3,8096765,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва ул Басманная Нов. д.12 строение 4,Москва,ул Басманная Нов. д.12 строение 4,ул,Басманная Нов. ,д.12 строение 4,8096766,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва ул Басманная Нов. д.14 строение 1,Москва,ул Басманная Нов. д.14 строение 1,ул,Басманная Нов. ,д.14 строение 1,8096768,муниципальный округ Басманный,1904 +г Москва ул Басманная Нов. д.14 строение 3,Москва,ул Басманная Нов. д.14 строение 3,ул,Басманная Нов. ,д.14 строение 3,8096770,муниципальный округ Басманный,1929 +г Москва ул Басманная Нов. д.16 строение 3,Москва,ул Басманная Нов. д.16 строение 3,ул,Басманная Нов. ,д.16 строение 3,8096772,муниципальный округ Басманный,1935 +г Москва ул Басманная Нов. д.16 строение 4,Москва,ул Басманная Нов. д.16 строение 4,ул,Басманная Нов. ,д.16 строение 4,8096774,муниципальный округ Басманный,1914 +г Москва ул Басманная Нов. д.25/2,Москва,ул Басманная Нов. д.25/2,ул,Басманная Нов. ,д.25/2,8096780,муниципальный округ Басманный,1912 +г Москва ул Басманная Нов. д.28 строение 1,Москва,ул Басманная Нов. д.28 строение 1,ул,Басманная Нов. ,д.28 строение 1,8096782,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва ул Басманная Нов. д.28 строение 2,Москва,ул Басманная Нов. д.28 строение 2,ул,Басманная Нов. ,д.28 строение 2,8096783,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва ул Басманная Нов. д.31 строение 1,Москва,ул Басманная Нов. д.31 строение 1,ул,Басманная Нов. ,д.31 строение 1,8096786,муниципальный округ Басманный,1914 +г Москва ул Басманная Нов. д.31 строение 3,Москва,ул Басманная Нов. д.31 строение 3,ул,Басманная Нов. ,д.31 строение 3,8096788,муниципальный округ Басманный,1914 +г Москва ул Басманная Нов. д.4_6 строение 3,Москва,ул Басманная Нов. д.4_6 строение 3,ул,Басманная Нов. ,д.4_6 строение 3,8096761,муниципальный округ Басманный,1932 +г Москва ул Басманная Стар. д.10 строение 2,Москва,ул Басманная Стар. д.10 строение 2,ул,Басманная Стар. ,д.10 строение 2,8096797,муниципальный округ Басманный,1840 +г Москва ул Басманная Стар. д.12 строение 2,Москва,ул Басманная Стар. д.12 строение 2,ул,Басманная Стар. ,д.12 строение 2,8096801,муниципальный округ Басманный,1890 +г Москва ул Басманная Стар. д.12 строение 5,Москва,ул Басманная Стар. д.12 строение 5,ул,Басманная Стар. ,д.12 строение 5,8024070,муниципальный округ Басманный,2001 +г Москва ул Басманная Стар. д.13 строение 1,Москва,ул Басманная Стар. д.13 строение 1,ул,Басманная Стар. ,д.13 строение 1,8096803,муниципальный округ Басманный,1906 +г Москва ул Басманная Стар. д.14/2,Москва,ул Басманная Стар. д.14/2,ул,Басманная Стар. ,д.14/2,8096805,муниципальный округ Басманный,1954 +г Москва ул Басманная Стар. д.15 строение 2,Москва,ул Басманная Стар. д.15 строение 2,ул,Басманная Стар. ,д.15 строение 2,8096809,муниципальный округ Басманный,1908 +г Москва ул Басманная Стар. д.20 кор.1,Москва,ул Басманная Стар. д.20 кор.1,ул,Басманная Стар. ,д.20 кор.1,8096812,муниципальный округ Басманный,1934 +г Москва ул Басманная Стар. д.20 кор.12,Москва,ул Басманная Стар. д.20 кор.12,ул,Басманная Стар. ,д.20 кор.12,8096819,муниципальный округ Басманный,1954 +г Москва ул Басманная Стар. д.20 кор.2,Москва,ул Басманная Стар. д.20 кор.2,ул,Басманная Стар. ,д.20 кор.2,8096814,муниципальный округ Басманный,1927 +г Москва ул Басманная Стар. д.20 кор.3,Москва,ул Басманная Стар. д.20 кор.3,ул,Басманная Стар. ,д.20 кор.3,8096816,муниципальный округ Басманный,1927 +г Москва ул Басманная Стар. д.20 кор.4,Москва,ул Басманная Стар. д.20 кор.4,ул,Басманная Стар. ,д.20 кор.4,8096817,муниципальный округ Басманный,1934 +г Москва ул Басманная Стар. д.20 кор.5,Москва,ул Басманная Стар. д.20 кор.5,ул,Басманная Стар. ,д.20 кор.5,8096818,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва ул Басманная Стар. д.21/4 строение 2,Москва,ул Басманная Стар. д.21/4 строение 2,ул,Басманная Стар. ,д.21/4 строение 2,8096821,муниципальный округ Басманный,1959 +г Москва ул Басманная Стар. д.22 кор.А строение 3,Москва,ул Басманная Стар. д.22 кор.А строение 3,ул,Басманная Стар. ,д.22 кор.А строение 3,8057208,муниципальный округ Басманный,1935 +г Москва ул Басманная Стар. д.22 кор.Б строение 2,Москва,ул Басманная Стар. д.22 кор.Б строение 2,ул,Басманная Стар. ,д.22 кор.Б строение 2,8096822,муниципальный округ Басманный,1935 +г Москва ул Басманная Стар. д.24,Москва,ул Басманная Стар. д.24,ул,Басманная Стар. ,д.24,7621941,муниципальный округ Басманный,1973 +г Москва ул Басманная Стар. д.25 строение 1,Москва,ул Басманная Стар. д.25 строение 1,ул,Басманная Стар. ,д.25 строение 1,7562202,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва ул Басманная Стар. д.25 строение 5,Москва,ул Басманная Стар. д.25 строение 5,ул,Басманная Стар. ,д.25 строение 5,8096823,муниципальный округ Басманный,1919 +г Москва ул Басманная Стар. д.26,Москва,ул Басманная Стар. д.26,ул,Басманная Стар. ,д.26,7713526,муниципальный округ Басманный,1986 +г Москва ул Басманная Стар. д.28/2,Москва,ул Басманная Стар. д.28/2,ул,Басманная Стар. ,д.28/2,8096824,муниципальный округ Басманный,1974 +г Москва ул Басманная Стар. д.30/1,Москва,ул Басманная Стар. д.30/1,ул,Басманная Стар. ,д.30/1,7621943,муниципальный округ Басманный,1912 +г Москва ул Басманная Стар. д.31,Москва,ул Басманная Стар. д.31,ул,Басманная Стар. ,д.31,8090085,муниципальный округ Басманный,1915 +г Москва ул Басманная Стар. д.33,Москва,ул Басманная Стар. д.33,ул,Басманная Стар. ,д.33,8096827,муниципальный округ Басманный,1912 +г Москва ул Басманная Стар. д.38/2 строение 3,Москва,ул Басманная Стар. д.38/2 строение 3,ул,Басманная Стар. ,д.38/2 строение 3,8096829,муниципальный округ Басманный,1999 +г Москва ул Басманная Стар. д.5 строение 1,Москва,ул Басманная Стар. д.5 строение 1,ул,Басманная Стар. ,д.5 строение 1,8096790,муниципальный округ Басманный,1908 +г Москва ул Басманная Стар. д.6 строение 2,Москва,ул Басманная Стар. д.6 строение 2,ул,Басманная Стар. ,д.6 строение 2,8096792,муниципальный округ Басманный,2005 +г Москва ул Басманная Стар. д.9 кор.1,Москва,ул Басманная Стар. д.9 кор.1,ул,Басманная Стар. ,д.9 кор.1,8096794,муниципальный округ Басманный,1966 +г Москва ул Басманная Стар. д.9 кор.2,Москва,ул Басманная Стар. д.9 кор.2,ул,Басманная Стар. ,д.9 кор.2,8096795,муниципальный округ Басманный,1969 +г Москва ул Бауманская д.19,Москва,ул Бауманская д.19,ул,Бауманская ,д.19,7621945,муниципальный округ Басманный,1966 +г Москва ул Бауманская д.20 строение 2,Москва,ул Бауманская д.20 строение 2,ул,Бауманская ,д.20 строение 2,7621948,муниципальный округ Басманный,1904 +г Москва ул Бауманская д.20 строение 3,Москва,ул Бауманская д.20 строение 3,ул,Бауманская ,д.20 строение 3,8079317,муниципальный округ Басманный,1903 +г Москва ул Бауманская д.23,Москва,ул Бауманская д.23,ул,Бауманская ,д.23,7621950,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва ул Бауманская д.26,Москва,ул Бауманская д.26,ул,Бауманская ,д.26,7621952,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва ул Бауманская д.27,Москва,ул Бауманская д.27,ул,Бауманская ,д.27,7621954,муниципальный округ Басманный,1966 +г Москва ул Бауманская д.28 строение 2,Москва,ул Бауманская д.28 строение 2,ул,Бауманская ,д.28 строение 2,7621955,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва ул Бауманская д.33/2 строение 3,Москва,ул Бауманская д.33/2 строение 3,ул,Бауманская ,д.33/2 строение 3,7621958,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва ул Бауманская д.33/2 строение 8,Москва,ул Бауманская д.33/2 строение 8,ул,Бауманская ,д.33/2 строение 8,8096840,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва ул Бауманская д.34/20,Москва,ул Бауманская д.34/20,ул,Бауманская ,д.34/20,7621960,муниципальный округ Басманный,1968 +г Москва ул Бауманская д.35/1,Москва,ул Бауманская д.35/1,ул,Бауманская ,д.35/1,7621961,муниципальный округ Басманный,1902 +г Москва ул Бауманская д.38 строение 2,Москва,ул Бауманская д.38 строение 2,ул,Бауманская ,д.38 строение 2,7621962,муниципальный округ Басманный,1966 +г Москва ул Бауманская д.43 строение 2,Москва,ул Бауманская д.43 строение 2,ул,Бауманская ,д.43 строение 2,7621963,муниципальный округ Басманный,1905 +г Москва ул Бауманская д.46,Москва,ул Бауманская д.46,ул,Бауманская ,д.46,7621964,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва ул Бауманская д.56/17 строение 1,Москва,ул Бауманская д.56/17 строение 1,ул,Бауманская ,д.56/17 строение 1,7621965,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва ул Бауманская д.58А,Москва,ул Бауманская д.58А,ул,Бауманская ,д.58А,7621967,муниципальный округ Басманный,1970 +г Москва ул Бауманская д.62/66,Москва,ул Бауманская д.62/66,ул,Бауманская ,д.62/66,7621968,муниципальный округ Басманный,1977 +г Москва ул Бауманская д.66/11,Москва,ул Бауманская д.66/11,ул,Бауманская ,д.66/11,7621969,муниципальный округ Басманный,1900 +г Москва ул Воронцово Поле д.5_7 строение 8,Москва,ул Воронцово Поле д.5_7 строение 8,ул,Воронцово Поле ,д.5_7 строение 8,8096845,муниципальный округ Басманный,1935 +г Москва ул Гольяновская д.1б,Москва,ул Гольяновская д.1б,ул,Гольяновская ,д.1б,8096848,муниципальный округ Басманный,1971 +г Москва ул Гольяновская д.3а кор.3,Москва,ул Гольяновская д.3а кор.3,ул,Гольяновская ,д.3а кор.3,8096849,муниципальный округ Басманный,1950 +г Москва ул Гольяновская д.7 кор.1,Москва,ул Гольяновская д.7 кор.1,ул,Гольяновская ,д.7 кор.1,8096850,муниципальный округ Басманный,1952 +г Москва ул Гольяновская д.7 кор.2,Москва,ул Гольяновская д.7 кор.2,ул,Гольяновская ,д.7 кор.2,8096852,муниципальный округ Басманный,1952 +г Москва ул Гольяновская д.7а кор.4,Москва,ул Гольяновская д.7а кор.4,ул,Гольяновская ,д.7а кор.4,8096854,муниципальный округ Басманный,1956 +г Москва ул Госпитальный Вал д.3,Москва,ул Госпитальный Вал д.3,ул,Госпитальный Вал ,д.3,8096866,муниципальный округ Басманный,1960 +г Москва ул Госпитальный Вал д.3 кор.1,Москва,ул Госпитальный Вал д.3 кор.1,ул,Госпитальный Вал ,д.3 кор.1,8096869,муниципальный округ Басманный,1964 +г Москва ул Госпитальный Вал д.3 кор.2,Москва,ул Госпитальный Вал д.3 кор.2,ул,Госпитальный Вал ,д.3 кор.2,8102845,муниципальный округ Басманный,1969 +г Москва ул Госпитальный Вал д.3 кор.3,Москва,ул Госпитальный Вал д.3 кор.3,ул,Госпитальный Вал ,д.3 кор.3,8096873,муниципальный округ Басманный,1969 +г Москва ул Госпитальный Вал д.3 кор.4,Москва,ул Госпитальный Вал д.3 кор.4,ул,Госпитальный Вал ,д.3 кор.4,8096874,муниципальный округ Басманный,1977 +г Москва ул Госпитальный Вал д.3 кор.5,Москва,ул Госпитальный Вал д.3 кор.5,ул,Госпитальный Вал ,д.3 кор.5,8096875,муниципальный округ Басманный,1968 +г Москва ул Госпитальный Вал д.3 кор.6,Москва,ул Госпитальный Вал д.3 кор.6,ул,Госпитальный Вал ,д.3 кор.6,8096878,муниципальный округ Басманный,1967 +г Москва ул Госпитальный Вал д.3 кор.7,Москва,ул Госпитальный Вал д.3 кор.7,ул,Госпитальный Вал ,д.3 кор.7,8096879,муниципальный округ Басманный,1973 +г Москва ул Госпитальный Вал д.5 кор.10,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 кор.10,ул,Госпитальный Вал ,д.5 кор.10,8096889,муниципальный округ Басманный,1933 +г Москва ул Госпитальный Вал д.5 кор.11,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 кор.11,ул,Госпитальный Вал ,д.5 кор.11,8096891,муниципальный округ Басманный,1951 +г Москва ул Госпитальный Вал д.5 кор.13,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 кор.13,ул,Госпитальный Вал ,д.5 кор.13,8096892,муниципальный округ Басманный,1950 +г Москва ул Госпитальный Вал д.5 кор.15,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 кор.15,ул,Госпитальный Вал ,д.5 кор.15,8096893,муниципальный округ Басманный,1950 +г Москва ул Госпитальный Вал д.5 кор.16,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 кор.16,ул,Госпитальный Вал ,д.5 кор.16,8096894,муниципальный округ Басманный,1950 +г Москва ул Госпитальный Вал д.5 кор.17,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 кор.17,ул,Госпитальный Вал ,д.5 кор.17,8096895,муниципальный округ Басманный,1950 +г Москва ул Госпитальный Вал д.5 кор.18,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 кор.18,ул,Госпитальный Вал ,д.5 кор.18,8096896,муниципальный округ Басманный,1955 +г Москва ул Госпитальный Вал д.5 строение 1,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 строение 1,ул,Госпитальный Вал ,д.5 строение 1,8096882,муниципальный округ Басманный,2000 +г Москва ул Госпитальный Вал д.5 строение 12,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 строение 12,ул,Госпитальный Вал ,д.5 строение 12,7789060,муниципальный округ Басманный,2004 +г Москва ул Госпитальный Вал д.5 строение 2,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 строение 2,ул,Госпитальный Вал ,д.5 строение 2,8096883,муниципальный округ Басманный,2002 +г Москва ул Госпитальный Вал д.5 строение 3,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 строение 3,ул,Госпитальный Вал ,д.5 строение 3,8096884,муниципальный округ Басманный,2001 +г Москва ул Госпитальный Вал д.5 строение 4,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 строение 4,ул,Госпитальный Вал ,д.5 строение 4,8096885,муниципальный округ Басманный,2002 +г Москва ул Госпитальный Вал д.5 строение 5,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 строение 5,ул,Госпитальный Вал ,д.5 строение 5,8096886,муниципальный округ Басманный,2001 +г Москва ул Госпитальный Вал д.5 строение 7,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 строение 7,ул,Госпитальный Вал ,д.5 строение 7,8096887,муниципальный округ Басманный,2003 +г Москва ул Госпитальный Вал д.5 строение 7А,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 строение 7А,ул,Госпитальный Вал ,д.5 строение 7А,8096897,муниципальный округ Басманный,2003 +г Москва ул Госпитальный Вал д.5 строение 8,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 строение 8,ул,Госпитальный Вал ,д.5 строение 8,8096888,муниципальный округ Басманный,2007 +г Москва ул Доброслободская д.10 строение 4,Москва,ул Доброслободская д.10 строение 4,ул,Доброслободская ,д.10 строение 4,7621977,муниципальный округ Басманный,1786 +г Москва ул Доброслободская д.10 строение 5,Москва,ул Доброслободская д.10 строение 5,ул,Доброслободская ,д.10 строение 5,7621979,муниципальный округ Басманный,1955 +г Москва ул Доброслободская д.11/13,Москва,ул Доброслободская д.11/13,ул,Доброслободская ,д.11/13,7621980,муниципальный округ Басманный,1957 +г Москва ул Доброслободская д.12,Москва,ул Доброслободская д.12,ул,Доброслободская ,д.12,7621981,муниципальный округ Басманный,1974 +г Москва ул Доброслободская д.14 кор.2,Москва,ул Доброслободская д.14 кор.2,ул,Доброслободская ,д.14 кор.2,7621982,муниципальный округ Басманный,1974 +г Москва ул Доброслободская д.15,Москва,ул Доброслободская д.15,ул,Доброслободская ,д.15,7621985,муниципальный округ Басманный,1994 +г Москва ул Доброслободская д.15/17,Москва,ул Доброслободская д.15/17,ул,Доброслободская ,д.15/17,7621986,муниципальный округ Басманный,1956 +г Москва ул Доброслободская д.16 кор.1,Москва,ул Доброслободская д.16 кор.1,ул,Доброслободская ,д.16 кор.1,7621987,муниципальный округ Басманный,1960 +г Москва ул Доброслободская д.16 кор.2,Москва,ул Доброслободская д.16 кор.2,ул,Доброслободская ,д.16 кор.2,7621988,муниципальный округ Басманный,1962 +г Москва ул Доброслободская д.16 кор.3,Москва,ул Доброслободская д.16 кор.3,ул,Доброслободская ,д.16 кор.3,7621991,муниципальный округ Басманный,1966 +г Москва ул Доброслободская д.4,Москва,ул Доброслободская д.4,ул,Доброслободская ,д.4,7621993,муниципальный округ Басманный,1972 +г Москва ул Доброслободская д.7/1,Москва,ул Доброслободская д.7/1,ул,Доброслободская ,д.7/1,7621994,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва ул Доброслободская д.8,Москва,ул Доброслободская д.8,ул,Доброслободская ,д.8,7621995,муниципальный округ Басманный,1971 +г Москва ул Жуковского д.19 строение 1,Москва,ул Жуковского д.19 строение 1,ул,Жуковского ,д.19 строение 1,8096923,муниципальный округ Басманный,1887 +г Москва ул Жуковского д.2,Москва,ул Жуковского д.2,ул,Жуковского ,д.2,8096917,муниципальный округ Басманный,1914 +г Москва ул Жуковского д.4 строение 1,Москва,ул Жуковского д.4 строение 1,ул,Жуковского ,д.4 строение 1,8096918,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва ул Жуковского д.4 строение 3,Москва,ул Жуковского д.4 строение 3,ул,Жуковского ,д.4 строение 3,8096919,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва ул Жуковского д.5,Москва,ул Жуковского д.5,ул,Жуковского ,д.5,8096920,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва ул Жуковского д.5А,Москва,ул Жуковского д.5А,ул,Жуковского ,д.5А,8090078,муниципальный округ Басманный,1955 +г Москва ул Жуковского д.6 строение 2,Москва,ул Жуковского д.6 строение 2,ул,Жуковского ,д.6 строение 2,8096921,муниципальный округ Басманный,1998 +г Москва ул Жуковского д.7,Москва,ул Жуковского д.7,ул,Жуковского ,д.7,8090034,муниципальный округ Басманный,1915 +г Москва ул Жуковского д.9,Москва,ул Жуковского д.9,ул,Жуковского ,д.9,8096922,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва ул Забелина д.5 строение 2,Москва,ул Забелина д.5 строение 2,ул,Забелина ,д.5 строение 2,8096924,муниципальный округ Басманный,1952 +г Москва ул Земляной Вал д.1/4 строение 1,Москва,ул Земляной Вал д.1/4 строение 1,ул,Земляной Вал ,д.1/4 строение 1,8096925,муниципальный округ Басманный,1932 +г Москва ул Земляной Вал д.10,Москва,ул Земляной Вал д.10,ул,Земляной Вал ,д.10,8096933,муниципальный округ Басманный,1913 +г Москва ул Земляной Вал д.12/7 строение 1,Москва,ул Земляной Вал д.12/7 строение 1,ул,Земляной Вал ,д.12/7 строение 1,8096934,муниципальный округ Басманный,1913 +г Москва ул Земляной Вал д.14/16 строение 1,Москва,ул Земляной Вал д.14/16 строение 1,ул,Земляной Вал ,д.14/16 строение 1,8096935,муниципальный округ Басманный,1936 +г Москва ул Земляной Вал д.18_22 строение 1,Москва,ул Земляной Вал д.18_22 строение 1,ул,Земляной Вал ,д.18_22 строение 1,8096936,муниципальный округ Басманный,1916 +г Москва ул Земляной Вал д.18_22 строение 2,Москва,ул Земляной Вал д.18_22 строение 2,ул,Земляной Вал ,д.18_22 строение 2,8096938,муниципальный округ Басманный,1940 +г Москва ул Земляной Вал д.2,Москва,ул Земляной Вал д.2,ул,Земляной Вал ,д.2,8096927,муниципальный округ Басманный,1945 +г Москва ул Земляной Вал д.21/2 строение 1,Москва,ул Земляной Вал д.21/2 строение 1,ул,Земляной Вал ,д.21/2 строение 1,8096947,муниципальный округ Басманный,1938 +г Москва ул Земляной Вал д.21/2 строение 2,Москва,ул Земляной Вал д.21/2 строение 2,ул,Земляной Вал ,д.21/2 строение 2,8096949,муниципальный округ Басманный,1890 +г Москва ул Земляной Вал д.21/2 строение 3,Москва,ул Земляной Вал д.21/2 строение 3,ул,Земляной Вал ,д.21/2 строение 3,8096950,муниципальный округ Басманный,1870 +г Москва ул Земляной Вал д.23 строение 1,Москва,ул Земляной Вал д.23 строение 1,ул,Земляной Вал ,д.23 строение 1,8096951,муниципальный округ Басманный,1938 +г Москва ул Земляной Вал д.24/30 строение 1,Москва,ул Земляной Вал д.24/30 строение 1,ул,Земляной Вал ,д.24/30 строение 1,8109480,муниципальный округ Басманный,1941 +г Москва ул Земляной Вал д.24/30 строение 1А,Москва,ул Земляной Вал д.24/30 строение 1А,ул,Земляной Вал ,д.24/30 строение 1А,8109488,муниципальный округ Басманный,1960 +г Москва ул Земляной Вал д.24/32,Москва,ул Земляной Вал д.24/32,ул,Земляной Вал ,д.24/32,8096952,муниципальный округ Басманный,1962 +г Москва ул Земляной Вал д.25,Москва,ул Земляной Вал д.25,ул,Земляной Вал ,д.25,8102856,муниципальный округ Басманный,1937 +г Москва ул Земляной Вал д.27 строение 1,Москва,ул Земляной Вал д.27 строение 1,ул,Земляной Вал ,д.27 строение 1,8102857,муниципальный округ Басманный,1930 +г Москва ул Земляной Вал д.27 строение 2,Москва,ул Земляной Вал д.27 строение 2,ул,Земляной Вал ,д.27 строение 2,8102858,муниципальный округ Басманный,1930 +г Москва ул Земляной Вал д.3/1 строение 6,Москва,ул Земляной Вал д.3/1 строение 6,ул,Земляной Вал ,д.3/1 строение 6,8096928,муниципальный округ Басманный,1953 +г Москва ул Земляной Вал д.3/1 строение 7,Москва,ул Земляной Вал д.3/1 строение 7,ул,Земляной Вал ,д.3/1 строение 7,8096929,муниципальный округ Басманный,1953 +г Москва ул Земляной Вал д.32,Москва,ул Земляной Вал д.32,ул,Земляной Вал ,д.32,8102859,муниципальный округ Басманный,1932 +г Москва ул Земляной Вал д.34 строение 3а,Москва,ул Земляной Вал д.34 строение 3а,ул,Земляной Вал ,д.34 строение 3а,8102860,муниципальный округ Басманный,1928 +г Москва ул Земляной Вал д.34 строение 4,Москва,ул Земляной Вал д.34 строение 4,ул,Земляной Вал ,д.34 строение 4,8102861,муниципальный округ Басманный,1928 +г Москва ул Земляной Вал д.38_40 строение 9,Москва,ул Земляной Вал д.38_40 строение 9,ул,Земляной Вал ,д.38_40 строение 9,8102855,муниципальный округ Басманный,1941 +г Москва ул Земляной Вал д.39/1 строение 1,Москва,ул Земляной Вал д.39/1 строение 1,ул,Земляной Вал ,д.39/1 строение 1,8102862,муниципальный округ Басманный,1952 +г Москва ул Земляной Вал д.6 строение 1,Москва,ул Земляной Вал д.6 строение 1,ул,Земляной Вал ,д.6 строение 1,8096930,муниципальный округ Басманный,1906 +г Москва ул Земляной Вал д.6 строение 2,Москва,ул Земляной Вал д.6 строение 2,ул,Земляной Вал ,д.6 строение 2,8096932,муниципальный округ Басманный,1880 +г Москва ул Казакова д.17/1 строение 1,Москва,ул Казакова д.17/1 строение 1,ул,Казакова ,д.17/1 строение 1,8102871,муниципальный округ Басманный,1958 +г Москва ул Казакова д.18_20 строение 1,Москва,ул Казакова д.18_20 строение 1,ул,Казакова ,д.18_20 строение 1,8102873,муниципальный округ Басманный,1958 +г Москва ул Казакова д.25,Москва,ул Казакова д.25,ул,Казакова ,д.25,8102874,муниципальный округ Басманный,1900 +г Москва ул Казакова д.27,Москва,ул Казакова д.27,ул,Казакова ,д.27,8102875,муниципальный округ Басманный,1996 +г Москва ул Казакова д.29 строение 1,Москва,ул Казакова д.29 строение 1,ул,Казакова ,д.29 строение 1,8102876,муниципальный округ Басманный,1914 +г Москва ул Казакова д.29 строение 2,Москва,ул Казакова д.29 строение 2,ул,Казакова ,д.29 строение 2,8102877,муниципальный округ Басманный,1900 +г Москва ул Казакова д.3 строение 1,Москва,ул Казакова д.3 строение 1,ул,Казакова ,д.3 строение 1,8102880,муниципальный округ Басманный,1880 +г Москва ул Казакова д.8 строение 2,Москва,ул Казакова д.8 строение 2,ул,Казакова ,д.8 строение 2,8102882,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва ул Казакова д.8 строение 6,Москва,ул Казакова д.8 строение 6,ул,Казакова ,д.8 строение 6,8102884,муниципальный округ Басманный,1914 +г Москва ул Казакова д.8А,Москва,ул Казакова д.8А,ул,Казакова ,д.8А,8102886,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва ул Красносельская Нижн. д.34/16,Москва,ул Красносельская Нижн. д.34/16,ул,Красносельская Нижн. ,д.34/16,7622000,муниципальный округ Басманный,1878 +г Москва ул Красносельская Нижн. д.43,Москва,ул Красносельская Нижн. д.43,ул,Красносельская Нижн. ,д.43,7622001,муниципальный округ Басманный,1977 +г Москва ул Красносельская Нижн. д.44,Москва,ул Красносельская Нижн. д.44,ул,Красносельская Нижн. ,д.44,7622003,муниципальный округ Басманный,1974 +г Москва ул Красносельская Нижн. д.45/17,Москва,ул Красносельская Нижн. д.45/17,ул,Красносельская Нижн. ,д.45/17,7622005,муниципальный округ Басманный,1964 +г Москва ул Ладожская д.10/12 строение 1,Москва,ул Ладожская д.10/12 строение 1,ул,Ладожская ,д.10/12 строение 1,8103670,муниципальный округ Басманный,1986 +г Москва ул Ладожская д.13 строение 1,Москва,ул Ладожская д.13 строение 1,ул,Ладожская ,д.13 строение 1,8103674,муниципальный округ Басманный,1974 +г Москва ул Ладожская д.15 строение 1,Москва,ул Ладожская д.15 строение 1,ул,Ладожская ,д.15 строение 1,8103677,муниципальный округ Басманный,1974 +г Москва ул Ладожская д.2/37,Москва,ул Ладожская д.2/37,ул,Ладожская ,д.2/37,7622007,муниципальный округ Басманный,1961 +г Москва ул Ладожская д.7,Москва,ул Ладожская д.7,ул,Ладожская ,д.7,8103685,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва ул Ладожская д.7А,Москва,ул Ладожская д.7А,ул,Ладожская ,д.7А,8103690,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва ул Ладожская д.8,Москва,ул Ладожская д.8,ул,Ладожская ,д.8,7622008,муниципальный округ Басманный,1996 +г Москва ул Макаренко д.2/21 строение 1,Москва,ул Макаренко д.2/21 строение 1,ул,Макаренко ,д.2/21 строение 1,8103776,муниципальный округ Басманный,1810 +г Москва ул Макаренко д.2/21 строение 2,Москва,ул Макаренко д.2/21 строение 2,ул,Макаренко ,д.2/21 строение 2,8103780,муниципальный округ Басманный,1905 +г Москва ул Макаренко д.2/21 строение 3,Москва,ул Макаренко д.2/21 строение 3,ул,Макаренко ,д.2/21 строение 3,8103786,муниципальный округ Басманный,1905 +г Москва ул Макаренко д.3 строение 2,Москва,ул Макаренко д.3 строение 2,ул,Макаренко ,д.3 строение 2,8057195,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва ул Макаренко д.4 строение 2,Москва,ул Макаренко д.4 строение 2,ул,Макаренко ,д.4 строение 2,8103788,муниципальный округ Басманный,1904 +г Москва ул Макаренко д.5 строение 1А,Москва,ул Макаренко д.5 строение 1А,ул,Макаренко ,д.5 строение 1А,8103791,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва ул Макаренко д.8,Москва,ул Макаренко д.8,ул,Макаренко ,д.8,8103796,муниципальный округ Басманный,1926 +г Москва ул Макаренко д.9 строение 1,Москва,ул Макаренко д.9 строение 1,ул,Макаренко ,д.9 строение 1,8090046,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва ул Макаренко д.9 строение 2,Москва,ул Макаренко д.9 строение 2,ул,Макаренко ,д.9 строение 2,8103802,муниципальный округ Басманный,1956 +г Москва ул Маросейка д.10/1 строение 1,Москва,ул Маросейка д.10/1 строение 1,ул,Маросейка ,д.10/1 строение 1,8103809,муниципальный округ Басманный,1880 +г Москва ул Маросейка д.10/1 строение 3,Москва,ул Маросейка д.10/1 строение 3,ул,Маросейка ,д.10/1 строение 3,8103846,муниципальный округ Басманный,1930 +г Москва ул Маросейка д.13 строение 1,Москва,ул Маросейка д.13 строение 1,ул,Маросейка ,д.13 строение 1,8103849,муниципальный округ Басманный,1890 +г Москва ул Маросейка д.13 строение 2,Москва,ул Маросейка д.13 строение 2,ул,Маросейка ,д.13 строение 2,8103853,муниципальный округ Басманный,1893 +г Москва ул Маросейка д.13 строение 3,Москва,ул Маросейка д.13 строение 3,ул,Маросейка ,д.13 строение 3,8103858,муниципальный округ Басманный,1870 +г Москва ул Маросейка д.6/8 строение 1,Москва,ул Маросейка д.6/8 строение 1,ул,Маросейка ,д.6/8 строение 1,8103861,муниципальный округ Басманный,1830 +г Москва ул Маросейка д.9/2 строение 1,Москва,ул Маросейка д.9/2 строение 1,ул,Маросейка ,д.9/2 строение 1,8090092,муниципальный округ Басманный,1890 +г Москва ул Маросейка д.9/2 строение 7,Москва,ул Маросейка д.9/2 строение 7,ул,Маросейка ,д.9/2 строение 7,8090097,муниципальный округ Басманный,1890 +г Москва ул Маросейка д.9/2 строение 8,Москва,ул Маросейка д.9/2 строение 8,ул,Маросейка ,д.9/2 строение 8,8090100,муниципальный округ Басманный,1890 +г Москва ул Машкова д.1,Москва,ул Машкова д.1,ул,Машкова ,д.1,7935945,муниципальный округ Басманный,2002 +г Москва ул Машкова д.10 строение 1,Москва,ул Машкова д.10 строение 1,ул,Машкова ,д.10 строение 1,8103868,муниципальный округ Басманный,1897 +г Москва ул Машкова д.10 строение 2,Москва,ул Машкова д.10 строение 2,ул,Машкова ,д.10 строение 2,8103874,муниципальный округ Басманный,1907 +г Москва ул Машкова д.11 строение 1,Москва,ул Машкова д.11 строение 1,ул,Машкова ,д.11 строение 1,8090169,муниципальный округ Басманный,1885 +г Москва ул Машкова д.14,Москва,ул Машкова д.14,ул,Машкова ,д.14,8103881,муниципальный округ Басманный,1913 +г Москва ул Машкова д.16,Москва,ул Машкова д.16,ул,Машкова ,д.16,8103883,муниципальный округ Басманный,1911 +г Москва ул Машкова д.17,Москва,ул Машкова д.17,ул,Машкова ,д.17,8090187,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва ул Машкова д.18 строение 1,Москва,ул Машкова д.18 строение 1,ул,Машкова ,д.18 строение 1,8103888,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва ул Машкова д.2/13 строение 1,Москва,ул Машкова д.2/13 строение 1,ул,Машкова ,д.2/13 строение 1,8103891,муниципальный округ Басманный,1927 +г Москва ул Машкова д.21,Москва,ул Машкова д.21,ул,Машкова ,д.21,8090188,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва ул Машкова д.22,Москва,ул Машкова д.22,ул,Машкова ,д.22,8090190,муниципальный округ Басманный,1890 +г Москва ул Машкова д.24,Москва,ул Машкова д.24,ул,Машкова ,д.24,8090191,муниципальный округ Басманный,1904 +г Москва ул Машкова д.26 строение 1,Москва,ул Машкова д.26 строение 1,ул,Машкова ,д.26 строение 1,8090195,муниципальный округ Басманный,1900 +г Москва ул Машкова д.26 строение 2,Москва,ул Машкова д.26 строение 2,ул,Машкова ,д.26 строение 2,8090197,муниципальный округ Басманный,1905 +г Москва ул Машкова д.28/20 строение 2,Москва,ул Машкова д.28/20 строение 2,ул,Машкова ,д.28/20 строение 2,8090193,муниципальный округ Басманный,1910 +г Москва ул Машкова д.9,Москва,ул Машкова д.9,ул,Машкова ,д.9,8090158,муниципальный округ Басманный,1996 +г Москва ул Мясницкая д.24/7 строение 1,Москва,ул Мясницкая д.24/7 строение 1,ул,Мясницкая ,д.24/7 строение 1,8147577,муниципальный округ Басманный,1906 +г Москва ул Мясницкая д.24/7 строение 2,Москва,ул Мясницкая д.24/7 строение 2,ул,Мясницкая ,д.24/7 строение 2,8103906,муниципальный округ Басманный,1892 +г Москва ул Мясницкая д.30 строение 3,Москва,ул Мясницкая д.30 строение 3,ул,Мясницкая ,д.30 строение 3,8103909,муниципальный округ Басманный,1876 +г Москва ул Мясницкая д.30/1 строение 1,Москва,ул Мясницкая д.30/1 строение 1,ул,Мясницкая ,д.30/1 строение 1,8103917,муниципальный округ Басманный,1876 +г Москва ул Мясницкая д.30/1 строение 2,Москва,ул Мясницкая д.30/1 строение 2,ул,Мясницкая ,д.30/1 строение 2,8103928,муниципальный округ Басманный,1876 +г Москва ул Мясницкая д.40А,Москва,ул Мясницкая д.40А,ул,Мясницкая ,д.40А,8103942,муниципальный округ Басманный,1949 +г Москва ул Мясницкая д.44 строение 3,Москва,ул Мясницкая д.44 строение 3,ул,Мясницкая ,д.44 строение 3,8090151,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва ул Новая Дорога д.1,Москва,ул Новая Дорога д.1,ул,Новая Дорога ,д.1,8103948,муниципальный округ Басманный,1975 +г Москва ул Новая Дорога д.17 кор.2,Москва,ул Новая Дорога д.17 кор.2,ул,Новая Дорога ,д.17 кор.2,8103977,муниципальный округ Басманный,1964 +г Москва ул Новая Дорога д.3,Москва,ул Новая Дорога д.3,ул,Новая Дорога ,д.3,8103983,муниципальный округ Басманный,1967 +г Москва ул Новая Дорога д.5,Москва,ул Новая Дорога д.5,ул,Новая Дорога ,д.5,8103988,муниципальный округ Басманный,1966 +г Москва ул Новорязанская д.22/14,Москва,ул Новорязанская д.22/14,ул,Новорязанская ,д.22/14,8103993,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва ул Новорязанская д.25 строение 1,Москва,ул Новорязанская д.25 строение 1,ул,Новорязанская ,д.25 строение 1,7622015,муниципальный округ Басманный,1910 +г Москва ул Новорязанская д.30,Москва,ул Новорязанская д.30,ул,Новорязанская ,д.30,8103999,муниципальный округ Басманный,1937 +г Москва ул Новорязанская д.30а,Москва,ул Новорязанская д.30а,ул,Новорязанская ,д.30а,8248304,муниципальный округ Басманный,2001 +г Москва ул Новорязанская д.31/7 строение 5,Москва,ул Новорязанская д.31/7 строение 5,ул,Новорязанская ,д.31/7 строение 5,7622017,муниципальный округ Басманный,1932 +г Москва ул Новорязанская д.31/7 строение 6,Москва,ул Новорязанская д.31/7 строение 6,ул,Новорязанская ,д.31/7 строение 6,7622018,муниципальный округ Басманный,1933 +г Москва ул Новорязанская д.32,Москва,ул Новорязанская д.32,ул,Новорязанская ,д.32,8104003,муниципальный округ Басманный,1963 +г Москва ул Новорязанская д.36,Москва,ул Новорязанская д.36,ул,Новорязанская ,д.36,8104007,муниципальный округ Басманный,1941 +г Москва ул Новорязанская д.38,Москва,ул Новорязанская д.38,ул,Новорязанская ,д.38,8104013,муниципальный округ Басманный,1928 +г Москва ул Ольховская д.16,Москва,ул Ольховская д.16,ул,Ольховская ,д.16,7622022,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва ул Ольховская д.2А,Москва,ул Ольховская д.2А,ул,Ольховская ,д.2А,7622021,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва ул Покровка д.14/2 строение 1,Москва,ул Покровка д.14/2 строение 1,ул,Покровка ,д.14/2 строение 1,8104127,муниципальный округ Басманный,1880 +г Москва ул Покровка д.15/16 строение 1,Москва,ул Покровка д.15/16 строение 1,ул,Покровка ,д.15/16 строение 1,8104132,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва ул Покровка д.19,Москва,ул Покровка д.19,ул,Покровка ,д.19,8104138,муниципальный округ Басманный,1901 +г Москва ул Покровка д.2/1 строение 1,Москва,ул Покровка д.2/1 строение 1,ул,Покровка ,д.2/1 строение 1,8104142,муниципальный округ Басманный,1900 +г Москва ул Покровка д.2/1 строение 2,Москва,ул Покровка д.2/1 строение 2,ул,Покровка ,д.2/1 строение 2,8104148,муниципальный округ Басманный,1914 +г Москва ул Покровка д.20/1 строение 1,Москва,ул Покровка д.20/1 строение 1,ул,Покровка ,д.20/1 строение 1,8104163,муниципальный округ Басманный,1936 +г Москва ул Покровка д.21_23 строение 1,Москва,ул Покровка д.21_23 строение 1,ул,Покровка ,д.21_23 строение 1,8104169,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва ул Покровка д.25 строение 1,Москва,ул Покровка д.25 строение 1,ул,Покровка ,д.25 строение 1,8104182,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва ул Покровка д.25 строение 2,Москва,ул Покровка д.25 строение 2,ул,Покровка ,д.25 строение 2,8104187,муниципальный округ Басманный,1923 +г Москва ул Покровка д.27 строение 1,Москва,ул Покровка д.27 строение 1,ул,Покровка ,д.27 строение 1,8104192,муниципальный округ Басманный,1860 +г Москва ул Покровка д.29,Москва,ул Покровка д.29,ул,Покровка ,д.29,8057210,муниципальный округ Басманный,1895 +г Москва ул Покровка д.3/7 строение 1АБГ,Москва,ул Покровка д.3/7 строение 1АБГ,ул,Покровка ,д.3/7 строение 1АБГ,8104199,муниципальный округ Басманный,1875 +г Москва ул Покровка д.31 строение 1,Москва,ул Покровка д.31 строение 1,ул,Покровка ,д.31 строение 1,8104208,муниципальный округ Басманный,1910 +г Москва ул Покровка д.31 строение 1Г,Москва,ул Покровка д.31 строение 1Г,ул,Покровка ,д.31 строение 1Г,8104212,муниципальный округ Басманный,1901 +г Москва ул Покровка д.31 строение 2,Москва,ул Покровка д.31 строение 2,ул,Покровка ,д.31 строение 2,8104219,муниципальный округ Басманный,1913 +г Москва ул Покровка д.31 строение 3,Москва,ул Покровка д.31 строение 3,ул,Покровка ,д.31 строение 3,8104232,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва ул Покровка д.33/22 строение 2,Москва,ул Покровка д.33/22 строение 2,ул,Покровка ,д.33/22 строение 2,8104242,муниципальный округ Басманный,1904 +г Москва ул Покровка д.34,Москва,ул Покровка д.34,ул,Покровка ,д.34,8104256,муниципальный округ Басманный,1897 +г Москва ул Покровка д.35/17 строение 1,Москва,ул Покровка д.35/17 строение 1,ул,Покровка ,д.35/17 строение 1,8104263,муниципальный округ Басманный,1895 +г Москва ул Покровка д.37 строение 1,Москва,ул Покровка д.37 строение 1,ул,Покровка ,д.37 строение 1,8104268,муниципальный округ Басманный,1935 +г Москва ул Покровка д.37/15 строение 4,Москва,ул Покровка д.37/15 строение 4,ул,Покровка ,д.37/15 строение 4,8104272,муниципальный округ Басманный,1927 +г Москва ул Покровка д.38 строение 1,Москва,ул Покровка д.38 строение 1,ул,Покровка ,д.38 строение 1,8104051,муниципальный округ Басманный,1902 +г Москва ул Покровка д.39,Москва,ул Покровка д.39,ул,Покровка ,д.39,7713536,муниципальный округ Басманный,1986 +г Москва ул Покровка д.4 строение 1,Москва,ул Покровка д.4 строение 1,ул,Покровка ,д.4 строение 1,8104055,муниципальный округ Басманный,1880 +г Москва ул Покровка д.40 строение 1,Москва,ул Покровка д.40 строение 1,ул,Покровка ,д.40 строение 1,8104059,муниципальный округ Басманный,1905 +г Москва ул Покровка д.41 строение 1,Москва,ул Покровка д.41 строение 1,ул,Покровка ,д.41 строение 1,8104063,муниципальный округ Басманный,1928 +г Москва ул Покровка д.41 строение 3,Москва,ул Покровка д.41 строение 3,ул,Покровка ,д.41 строение 3,8090080,муниципальный округ Басманный,1928 +г Москва ул Покровка д.42 строение 6,Москва,ул Покровка д.42 строение 6,ул,Покровка ,д.42 строение 6,8104069,муниципальный округ Басманный,1913 +г Москва ул Покровка д.43 строение 6,Москва,ул Покровка д.43 строение 6,ул,Покровка ,д.43 строение 6,8104072,муниципальный округ Басманный,1904 +г Москва ул Покровка д.43 строение 7,Москва,ул Покровка д.43 строение 7,ул,Покровка ,д.43 строение 7,8104078,муниципальный округ Басманный,1890 +г Москва ул Покровка д.43А,Москва,ул Покровка д.43А,ул,Покровка ,д.43А,8090082,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва ул Покровка д.44,Москва,ул Покровка д.44,ул,Покровка ,д.44,8104080,муниципальный округ Басманный,1910 +г Москва ул Покровка д.45 строение 4,Москва,ул Покровка д.45 строение 4,ул,Покровка ,д.45 строение 4,8104084,муниципальный округ Басманный,1906 +г Москва ул Покровка д.45 строение 5,Москва,ул Покровка д.45 строение 5,ул,Покровка ,д.45 строение 5,8104087,муниципальный округ Басманный,1906 +г Москва ул Покровка д.7/9 кор.1,Москва,ул Покровка д.7/9 кор.1,ул,Покровка ,д.7/9 кор.1,8090113,муниципальный округ Басманный,1929 +г Москва ул Почтовая Б. д.1/33 строение 1,Москва,ул Почтовая Б. д.1/33 строение 1,ул,Почтовая Б. ,д.1/33 строение 1,8104133,муниципальный округ Басманный,1968 +г Москва ул Почтовая Б. д.16,Москва,ул Почтовая Б. д.16,ул,Почтовая Б. ,д.16,8104137,муниципальный округ Басманный,2007 +г Москва ул Почтовая Б. д.18,Москва,ул Почтовая Б. д.18,ул,Почтовая Б. ,д.18,8090050,муниципальный округ Басманный,1926 +г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.10,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.10,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.10,8104143,муниципальный округ Басманный,1926 +г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.11,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.11,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.11,8104147,муниципальный округ Басманный,1930 +г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.12,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.12,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.12,8104152,муниципальный округ Басманный,1930 +г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.15,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.15,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.15,8104157,муниципальный округ Басманный,1926 +г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.16,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.16,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.16,8104164,муниципальный округ Басманный,1926 +г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.17,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.17,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.17,8104168,муниципальный округ Басманный,1931 +г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.18,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.18,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.18,8104174,муниципальный округ Басманный,1957 +г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.18а,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.18а,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.18а,8104179,муниципальный округ Басманный,1957 +г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.2,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.2,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.2,8104181,муниципальный округ Басманный,1927 +г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.3,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.3,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.3,8104185,муниципальный округ Басманный,1926 +г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.4,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.4,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.4,8104190,муниципальный округ Басманный,1926 +г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.6,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.6,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.6,8090052,муниципальный округ Басманный,1926 +г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.7,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.7,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.7,8104198,муниципальный округ Басманный,1929 +г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.8,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.8,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.8,8104203,муниципальный округ Басманный,1926 +г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.9,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.9,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.9,8104206,муниципальный округ Басманный,1926 +г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.9 строение 6А,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.9 строение 6А,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.9 строение 6А,8090088,муниципальный округ Басманный,1956 +г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.9А,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.9А,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.9А,8090053,муниципальный округ Басманный,1956 +г Москва ул Почтовая Б. д.2/4,Москва,ул Почтовая Б. д.2/4,ул,Почтовая Б. ,д.2/4,8104211,муниципальный округ Басманный,1956 +г Москва ул Почтовая Б. д.5,Москва,ул Почтовая Б. д.5,ул,Почтовая Б. ,д.5,8104218,муниципальный округ Басманный,2002 +г Москва ул Почтовая Б. д.5/12 строение 1,Москва,ул Почтовая Б. д.5/12 строение 1,ул,Почтовая Б. ,д.5/12 строение 1,8104235,муниципальный округ Басманный,1976 +г Москва ул Почтовая Б. д.5/12 строение 2,Москва,ул Почтовая Б. д.5/12 строение 2,ул,Почтовая Б. ,д.5/12 строение 2,8104239,муниципальный округ Басманный,1976 +г Москва ул Почтовая Б. д.6 строение 1,Москва,ул Почтовая Б. д.6 строение 1,ул,Почтовая Б. ,д.6 строение 1,8104221,муниципальный округ Басманный,1968 +г Москва ул Почтовая Б. д.61/67 строение 1,Москва,ул Почтовая Б. д.61/67 строение 1,ул,Почтовая Б. ,д.61/67 строение 1,8104226,муниципальный округ Басманный,1961 +г Москва ул Почтовая М. д.10,Москва,ул Почтовая М. д.10,ул,Почтовая М. ,д.10,8104636,муниципальный округ Басманный,1998 +г Москва ул Радио д.10 строение 9,Москва,ул Радио д.10 строение 9,ул,Радио ,д.10 строение 9,7562191,муниципальный округ Басманный,1957 +г Москва ул Садовая-Черногрязская д.11/2,Москва,ул Садовая-Черногрязская д.11/2,ул,Садовая-Черногрязская ,д.11/2,8102895,муниципальный округ Басманный,1908 +г Москва ул Садовая-Черногрязская д.13/3 строение 1,Москва,ул Садовая-Черногрязская д.13/3 строение 1,ул,Садовая-Черногрязская ,д.13/3 строение 1,8102896,муниципальный округ Басманный,1929 +г Москва ул Садовая-Черногрязская д.16_18 строение 1,Москва,ул Садовая-Черногрязская д.16_18 строение 1,ул,Садовая-Черногрязская ,д.16_18 строение 1,8102897,муниципальный округ Басманный,1941 +г Москва ул Садовая-Черногрязская д.5/9,Москва,ул Садовая-Черногрязская д.5/9,ул,Садовая-Черногрязская ,д.5/9,8102902,муниципальный округ Басманный,1957 +г Москва ул Солянка д.1/2 строение 1,Москва,ул Солянка д.1/2 строение 1,ул,Солянка ,д.1/2 строение 1,8103645,муниципальный округ Басманный,1914 +г Москва ул Спартаковская д.16 кор.2,Москва,ул Спартаковская д.16 кор.2,ул,Спартаковская ,д.16 кор.2,7622054,муниципальный округ Басманный,1973 +г Москва ул Спартаковская д.18,Москва,ул Спартаковская д.18,ул,Спартаковская ,д.18,7622055,муниципальный округ Басманный,1971 +г Москва ул Спартаковская д.19 строение 2,Москва,ул Спартаковская д.19 строение 2,ул,Спартаковская ,д.19 строение 2,7622056,муниципальный округ Басманный,1929 +г Москва ул Спартаковская д.19 строение 3,Москва,ул Спартаковская д.19 строение 3,ул,Спартаковская ,д.19 строение 3,7622058,муниципальный округ Басманный,1929 +г Москва ул Спартаковская д.19 строение 3А,Москва,ул Спартаковская д.19 строение 3А,ул,Спартаковская ,д.19 строение 3А,7622063,муниципальный округ Басманный,1955 +г Москва ул Спартаковская д.6,Москва,ул Спартаковская д.6,ул,Спартаковская ,д.6,7622064,муниципальный округ Басманный,1941 +г Москва ул Сыромятническая Ниж. д.2/3 строение 1,Москва,ул Сыромятническая Ниж. д.2/3 строение 1,ул,Сыромятническая Ниж. ,д.2/3 строение 1,8103697,муниципальный округ Басманный,1925 +г Москва ул Сыромятническая Ниж. д.5 строение 3,Москва,ул Сыромятническая Ниж. д.5 строение 3,ул,Сыромятническая Ниж. ,д.5 строение 3,8103701,муниципальный округ Басманный,1927 +г Москва ул Сыромятническая Ниж. д.5 строение 3а,Москва,ул Сыромятническая Ниж. д.5 строение 3а,ул,Сыромятническая Ниж. ,д.5 строение 3а,8103709,муниципальный округ Басманный,1957 +г Москва ул Фридриха Энгельса д.23 строение 1,Москва,ул Фридриха Энгельса д.23 строение 1,ул,Фридриха Энгельса ,д.23 строение 1,8103755,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва ул Фридриха Энгельса д.28_30 кор.1,Москва,ул Фридриха Энгельса д.28_30 кор.1,ул,Фридриха Энгельса ,д.28_30 кор.1,8103763,муниципальный округ Басманный,1972 +г Москва ул Фридриха Энгельса д.28_30 кор.2,Москва,ул Фридриха Энгельса д.28_30 кор.2,ул,Фридриха Энгельса ,д.28_30 кор.2,8103767,муниципальный округ Басманный,1972 +г Москва ул Фридриха Энгельса д.3/5 строение 1,Москва,ул Фридриха Энгельса д.3/5 строение 1,ул,Фридриха Энгельса ,д.3/5 строение 1,7622077,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва ул Фридриха Энгельса д.31/35,Москва,ул Фридриха Энгельса д.31/35,ул,Фридриха Энгельса ,д.31/35,8192769,муниципальный округ Басманный,1933 +г Москва ул Фридриха Энгельса д.36 строение 1,Москва,ул Фридриха Энгельса д.36 строение 1,ул,Фридриха Энгельса ,д.36 строение 1,8103769,муниципальный округ Басманный,1975 +г Москва ул Фридриха Энгельса д.37_41 кор.А,Москва,ул Фридриха Энгельса д.37_41 кор.А,ул,Фридриха Энгельса ,д.37_41 кор.А,8103774,муниципальный округ Басманный,1973 +г Москва ул Фридриха Энгельса д.43_45,Москва,ул Фридриха Энгельса д.43_45,ул,Фридриха Энгельса ,д.43_45,8103781,муниципальный округ Басманный,1974 +г Москва ул Фридриха Энгельса д.63 строение 1,Москва,ул Фридриха Энгельса д.63 строение 1,ул,Фридриха Энгельса ,д.63 строение 1,8103784,муниципальный округ Басманный,1917 +г Москва ул Фридриха Энгельса д.7_21,Москва,ул Фридриха Энгельса д.7_21,ул,Фридриха Энгельса ,д.7_21,8103789,муниципальный округ Басманный,1973 +г Москва ул Чаплыгина д.1/12 строение 1,Москва,ул Чаплыгина д.1/12 строение 1,ул,Чаплыгина ,д.1/12 строение 1,8103892,муниципальный округ Басманный,1927 +г Москва ул Чаплыгина д.1/12 строение 2,Москва,ул Чаплыгина д.1/12 строение 2,ул,Чаплыгина ,д.1/12 строение 2,8103900,муниципальный округ Басманный,1927 +г Москва ул Чаплыгина д.10/11 строение 1,Москва,ул Чаплыгина д.10/11 строение 1,ул,Чаплыгина ,д.10/11 строение 1,8103905,муниципальный округ Басманный,1894 +г Москва ул Чаплыгина д.10/11 строение 3,Москва,ул Чаплыгина д.10/11 строение 3,ул,Чаплыгина ,д.10/11 строение 3,8103910,муниципальный округ Басманный,1894 +г Москва ул Чаплыгина д.15 строение 5,Москва,ул Чаплыгина д.15 строение 5,ул,Чаплыгина ,д.15 строение 5,8103913,муниципальный округ Басманный,1927 +г Москва ул Чаплыгина д.16,Москва,ул Чаплыгина д.16,ул,Чаплыгина ,д.16,8090083,муниципальный округ Басманный,1955 +г Москва ул Чаплыгина д.1А строение 1,Москва,ул Чаплыгина д.1А строение 1,ул,Чаплыгина ,д.1А строение 1,8103921,муниципальный округ Басманный,1900 +г Москва ул Чаплыгина д.8 строение 1,Москва,ул Чаплыгина д.8 строение 1,ул,Чаплыгина ,д.8 строение 1,8103925,муниципальный округ Басманный,1898 diff --git a/лр1-2/df_build.csv b/лр1-2/df_build.csv new file mode 100644 index 0000000..58791a7 --- /dev/null +++ b/лр1-2/df_build.csv @@ -0,0 +1,29465 @@ +area_id,full_address,city,address,street_prefix,street_name,building,house_id,area_name,house_year +2281084,г Москва п Загорье д.10,Москва,п Загорье д.10,п,Загорье ,д.10,7569627,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1968 +2281084,г Москва п Загорье д.3,Москва,п Загорье д.3,п,Загорье ,д.3,7569823,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1964 +2281084,г Москва п Загорье д.4,Москва,п Загорье д.4,п,Загорье ,д.4,7569840,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва п Загорье д.5,Москва,п Загорье д.5,п,Загорье ,д.5,7569862,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1963 +2281084,г Москва п Загорье д.8,Москва,п Загорье д.8,п,Загорье ,д.8,7569888,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1963 +2281084,г Москва п Загорье д.9,Москва,п Загорье д.9,п,Загорье ,д.9,7569898,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1966 +2281084,г Москва проезд Загорьевский д.11,Москва,проезд Загорьевский д.11,проезд,Загорьевский ,д.11,7569918,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1976 +2281084,г Москва проезд Загорьевский д.15,Москва,проезд Загорьевский д.15,проезд,Загорьевский ,д.15,7569932,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1976 +2281084,г Москва проезд Загорьевский д.17 кор.1,Москва,проезд Загорьевский д.17 кор.1,проезд,Загорьевский ,д.17 кор.1,7569968,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1976 +2281084,г Москва проезд Загорьевский д.3 кор.1,Москва,проезд Загорьевский д.3 кор.1,проезд,Загорьевский ,д.3 кор.1,7631064,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1982 +2281084,г Москва проезд Загорьевский д.3 кор.2,Москва,проезд Загорьевский д.3 кор.2,проезд,Загорьевский ,д.3 кор.2,7569991,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1982 +2281084,г Москва проезд Загорьевский д.3 кор.3,Москва,проезд Загорьевский д.3 кор.3,проезд,Загорьевский ,д.3 кор.3,7569998,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1982 +2281084,г Москва проезд Загорьевский д.5 кор.1,Москва,проезд Загорьевский д.5 кор.1,проезд,Загорьевский ,д.5 кор.1,7570064,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1982 +2281084,г Москва проезд Загорьевский д.5 кор.2,Москва,проезд Загорьевский д.5 кор.2,проезд,Загорьевский ,д.5 кор.2,7570071,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1982 +2281084,г Москва проезд Загорьевский д.7 кор.1,Москва,проезд Загорьевский д.7 кор.1,проезд,Загорьевский ,д.7 кор.1,7570075,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1982 +2281084,г Москва проезд Загорьевский д.7 кор.2,Москва,проезд Загорьевский д.7 кор.2,проезд,Загорьевский ,д.7 кор.2,7570085,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1982 +2281084,г Москва проезд Загорьевский д.9,Москва,проезд Загорьевский д.9,проезд,Загорьевский ,д.9,7570091,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1976 +2281084,г Москва проезд Загорьевский д.9 строение 12,Москва,проезд Загорьевский д.9 строение 12,проезд,Загорьевский ,д.9 строение 12,7589769,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1982 +2281084,г Москва проезд Михневский д.10,Москва,проезд Михневский д.10,проезд,Михневский ,д.10,7589777,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1982 +2281084,г Москва проезд Михневский д.4,Москва,проезд Михневский д.4,проезд,Михневский ,д.4,7589838,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва проезд Михневский д.6,Москва,проезд Михневский д.6,проезд,Михневский ,д.6,7589839,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1982 +2281084,г Москва проезд Михневский д.8 кор.1,Москва,проезд Михневский д.8 кор.1,проезд,Михневский ,д.8 кор.1,7589840,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1982 +2281084,г Москва проезд Михневский д.8 кор.2,Москва,проезд Михневский д.8 кор.2,проезд,Михневский ,д.8 кор.2,7589842,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1982 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.1 кор.1,Москва,ул Бирюлевская д.1 кор.1,ул,Бирюлевская ,д.1 кор.1,7012247,муниципальный округ Бирюлево Восточное,2003 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.1 кор.2,Москва,ул Бирюлевская д.1 кор.2,ул,Бирюлевская ,д.1 кор.2,7565034,муниципальный округ Бирюлево Восточное,2004 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.1 кор.3,Москва,ул Бирюлевская д.1 кор.3,ул,Бирюлевская ,д.1 кор.3,7565036,муниципальный округ Бирюлево Восточное,2004 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.10,Москва,ул Бирюлевская д.10,ул,Бирюлевская ,д.10,7589843,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.11 кор.1,Москва,ул Бирюлевская д.11 кор.1,ул,Бирюлевская ,д.11 кор.1,7589844,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.11 кор.2,Москва,ул Бирюлевская д.11 кор.2,ул,Бирюлевская ,д.11 кор.2,7589846,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.11 кор.3,Москва,ул Бирюлевская д.11 кор.3,ул,Бирюлевская ,д.11 кор.3,7589853,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.12 кор.1,Москва,ул Бирюлевская д.12 кор.1,ул,Бирюлевская ,д.12 кор.1,7589863,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.12 кор.2,Москва,ул Бирюлевская д.12 кор.2,ул,Бирюлевская ,д.12 кор.2,7589864,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1973 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.13 кор.1,Москва,ул Бирюлевская д.13 кор.1,ул,Бирюлевская ,д.13 кор.1,7589865,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.13 кор.2,Москва,ул Бирюлевская д.13 кор.2,ул,Бирюлевская ,д.13 кор.2,7589867,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.13 кор.3,Москва,ул Бирюлевская д.13 кор.3,ул,Бирюлевская ,д.13 кор.3,7589873,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.14 кор.1,Москва,ул Бирюлевская д.14 кор.1,ул,Бирюлевская ,д.14 кор.1,7589876,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1974 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.14 кор.2,Москва,ул Бирюлевская д.14 кор.2,ул,Бирюлевская ,д.14 кор.2,7589880,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1973 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.15,Москва,ул Бирюлевская д.15,ул,Бирюлевская ,д.15,7558202,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1994 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.16,Москва,ул Бирюлевская д.16,ул,Бирюлевская ,д.16,7589885,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.18 кор.1,Москва,ул Бирюлевская д.18 кор.1,ул,Бирюлевская ,д.18 кор.1,7589886,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.18 кор.2,Москва,ул Бирюлевская д.18 кор.2,ул,Бирюлевская ,д.18 кор.2,7663252,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1974 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.19,Москва,ул Бирюлевская д.19,ул,Бирюлевская ,д.19,7589889,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.2,Москва,ул Бирюлевская д.2,ул,Бирюлевская ,д.2,7589892,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.21 кор.1,Москва,ул Бирюлевская д.21 кор.1,ул,Бирюлевская ,д.21 кор.1,7589893,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.21 кор.2,Москва,ул Бирюлевская д.21 кор.2,ул,Бирюлевская ,д.21 кор.2,7589894,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.21 кор.3,Москва,ул Бирюлевская д.21 кор.3,ул,Бирюлевская ,д.21 кор.3,7589896,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.22,Москва,ул Бирюлевская д.22,ул,Бирюлевская ,д.22,7589897,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.24 кор.1,Москва,ул Бирюлевская д.24 кор.1,ул,Бирюлевская ,д.24 кор.1,7589900,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.24 кор.2,Москва,ул Бирюлевская д.24 кор.2,ул,Бирюлевская ,д.24 кор.2,7589902,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1974 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.26,Москва,ул Бирюлевская д.26,ул,Бирюлевская ,д.26,7589906,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.27,Москва,ул Бирюлевская д.27,ул,Бирюлевская ,д.27,7589909,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.29 кор.1,Москва,ул Бирюлевская д.29 кор.1,ул,Бирюлевская ,д.29 кор.1,7589911,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.29 кор.2,Москва,ул Бирюлевская д.29 кор.2,ул,Бирюлевская ,д.29 кор.2,7589913,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.3 кор.1,Москва,ул Бирюлевская д.3 кор.1,ул,Бирюлевская ,д.3 кор.1,7589939,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.3 кор.2,Москва,ул Бирюлевская д.3 кор.2,ул,Бирюлевская ,д.3 кор.2,7558332,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.3 кор.3,Москва,ул Бирюлевская д.3 кор.3,ул,Бирюлевская ,д.3 кор.3,7589947,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.30,Москва,ул Бирюлевская д.30,ул,Бирюлевская ,д.30,7589914,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.31 кор.1,Москва,ул Бирюлевская д.31 кор.1,ул,Бирюлевская ,д.31 кор.1,7589917,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.31 кор.2,Москва,ул Бирюлевская д.31 кор.2,ул,Бирюлевская ,д.31 кор.2,7589921,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.31 кор.3,Москва,ул Бирюлевская д.31 кор.3,ул,Бирюлевская ,д.31 кор.3,7589923,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1979 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.32,Москва,ул Бирюлевская д.32,ул,Бирюлевская ,д.32,7589925,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.37 кор.1,Москва,ул Бирюлевская д.37 кор.1,ул,Бирюлевская ,д.37 кор.1,7589929,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.37 кор.2,Москва,ул Бирюлевская д.37 кор.2,ул,Бирюлевская ,д.37 кор.2,7589931,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1978 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.37 кор.3,Москва,ул Бирюлевская д.37 кор.3,ул,Бирюлевская ,д.37 кор.3,7589936,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1979 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.39,Москва,ул Бирюлевская д.39,ул,Бирюлевская ,д.39,7589938,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1976 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.4,Москва,ул Бирюлевская д.4,ул,Бирюлевская ,д.4,7589948,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.41 строение 7,Москва,ул Бирюлевская д.41 строение 7,ул,Бирюлевская ,д.41 строение 7,7589949,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1976 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.44 строение 6,Москва,ул Бирюлевская д.44 строение 6,ул,Бирюлевская ,д.44 строение 6,7589951,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1974 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.45 кор.1,Москва,ул Бирюлевская д.45 кор.1,ул,Бирюлевская ,д.45 кор.1,7589952,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.46,Москва,ул Бирюлевская д.46,ул,Бирюлевская ,д.46,7589953,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1974 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.47 кор.1,Москва,ул Бирюлевская д.47 кор.1,ул,Бирюлевская ,д.47 кор.1,7589954,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.48 кор.1,Москва,ул Бирюлевская д.48 кор.1,ул,Бирюлевская ,д.48 кор.1,7589955,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1973 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.49 кор.1,Москва,ул Бирюлевская д.49 кор.1,ул,Бирюлевская ,д.49 кор.1,7589956,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.49 кор.2,Москва,ул Бирюлевская д.49 кор.2,ул,Бирюлевская ,д.49 кор.2,7589957,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.49 кор.3,Москва,ул Бирюлевская д.49 кор.3,ул,Бирюлевская ,д.49 кор.3,7589958,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.49 кор.4,Москва,ул Бирюлевская д.49 кор.4,ул,Бирюлевская ,д.49 кор.4,7589959,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.5 кор.1,Москва,ул Бирюлевская д.5 кор.1,ул,Бирюлевская ,д.5 кор.1,7589971,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.5 кор.2,Москва,ул Бирюлевская д.5 кор.2,ул,Бирюлевская ,д.5 кор.2,7589972,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.52 кор.1,Москва,ул Бирюлевская д.52 кор.1,ул,Бирюлевская ,д.52 кор.1,7589960,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1973 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.52 кор.2,Москва,ул Бирюлевская д.52 кор.2,ул,Бирюлевская ,д.52 кор.2,7589961,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1973 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.52 кор.3,Москва,ул Бирюлевская д.52 кор.3,ул,Бирюлевская ,д.52 кор.3,7589962,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1977 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.53 строение 1,Москва,ул Бирюлевская д.53 строение 1,ул,Бирюлевская ,д.53 строение 1,7589963,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.55 кор.1,Москва,ул Бирюлевская д.55 кор.1,ул,Бирюлевская ,д.55 кор.1,7589964,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.56,Москва,ул Бирюлевская д.56,ул,Бирюлевская ,д.56,7589966,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1978 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.58 кор.1,Москва,ул Бирюлевская д.58 кор.1,ул,Бирюлевская ,д.58 кор.1,7589967,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1976 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.58 кор.2,Москва,ул Бирюлевская д.58 кор.2,ул,Бирюлевская ,д.58 кор.2,7589969,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1976 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.58 кор.3,Москва,ул Бирюлевская д.58 кор.3,ул,Бирюлевская ,д.58 кор.3,7589970,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1976 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.6,Москва,ул Бирюлевская д.6,ул,Бирюлевская ,д.6,7589973,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Бирюлевская д.8,Москва,ул Бирюлевская д.8,ул,Бирюлевская ,д.8,7589974,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Донбасская д.4,Москва,ул Донбасская д.4,ул,Донбасская ,д.4,7589975,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Донбасская д.5,Москва,ул Донбасская д.5,ул,Донбасская ,д.5,7589976,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Донбасская д.6,Москва,ул Донбасская д.6,ул,Донбасская ,д.6,7589978,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1973 +2281084,г Москва ул Донбасская д.7,Москва,ул Донбасская д.7,ул,Донбасская ,д.7,7589981,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Загорьевская д.10 кор.1,Москва,ул Загорьевская д.10 кор.1,ул,Загорьевская ,д.10 кор.1,7589987,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1976 +2281084,г Москва ул Загорьевская д.10 кор.2,Москва,ул Загорьевская д.10 кор.2,ул,Загорьевская ,д.10 кор.2,7589988,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1976 +2281084,г Москва ул Загорьевская д.12 кор.1,Москва,ул Загорьевская д.12 кор.1,ул,Загорьевская ,д.12 кор.1,7589990,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1976 +2281084,г Москва ул Загорьевская д.14 кор.1,Москва,ул Загорьевская д.14 кор.1,ул,Загорьевская ,д.14 кор.1,7589993,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1976 +2281084,г Москва ул Загорьевская д.15,Москва,ул Загорьевская д.15,ул,Загорьевская ,д.15,7558891,муниципальный округ Бирюлево Восточное,н.д. +2281084,г Москва ул Загорьевская д.16 кор.2,Москва,ул Загорьевская д.16 кор.2,ул,Загорьевская ,д.16 кор.2,7590018,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1976 +2281084,г Москва ул Загорьевская д.17,Москва,ул Загорьевская д.17,ул,Загорьевская ,д.17,7558892,муниципальный округ Бирюлево Восточное,2003 +2281084,г Москва ул Загорьевская д.21 кор.1,Москва,ул Загорьевская д.21 кор.1,ул,Загорьевская ,д.21 кор.1,7558893,муниципальный округ Бирюлево Восточное,2002 +2281084,г Москва ул Загорьевская д.23 кор.1,Москва,ул Загорьевская д.23 кор.1,ул,Загорьевская ,д.23 кор.1,7558888,муниципальный округ Бирюлево Восточное,2002 +2281084,г Москва ул Загорьевская д.23 кор.2,Москва,ул Загорьевская д.23 кор.2,ул,Загорьевская ,д.23 кор.2,7590019,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Загорьевская д.25,Москва,ул Загорьевская д.25,ул,Загорьевская ,д.25,7012249,муниципальный округ Бирюлево Восточное,2004 +2281084,г Москва ул Загорьевская д.29,Москва,ул Загорьевская д.29,ул,Загорьевская ,д.29,7012250,муниципальный округ Бирюлево Восточное,2004 +2281084,г Москва ул Загорьевская д.3 кор.1,Москва,ул Загорьевская д.3 кор.1,ул,Загорьевская ,д.3 кор.1,7590021,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1985 +2281084,г Москва ул Загорьевская д.5,Москва,ул Загорьевская д.5,ул,Загорьевская ,д.5,7590023,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Касимовская д.1,Москва,ул Касимовская д.1,ул,Касимовская ,д.1,7590026,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Касимовская д.13,Москва,ул Касимовская д.13,ул,Касимовская ,д.13,7590027,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Касимовская д.15,Москва,ул Касимовская д.15,ул,Касимовская ,д.15,7590030,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Касимовская д.17,Москва,ул Касимовская д.17,ул,Касимовская ,д.17,7590032,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Касимовская д.19,Москва,ул Касимовская д.19,ул,Касимовская ,д.19,7590033,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Касимовская д.19 кор.2,Москва,ул Касимовская д.19 кор.2,ул,Касимовская ,д.19 кор.2,7590034,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1961 +2281084,г Москва ул Касимовская д.3,Москва,ул Касимовская д.3,ул,Касимовская ,д.3,7590043,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Касимовская д.31 кор.2,Москва,ул Касимовская д.31 кор.2,ул,Касимовская ,д.31 кор.2,7590046,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1965 +2281084,г Москва ул Касимовская д.33,Москва,ул Касимовская д.33,ул,Касимовская ,д.33,7590047,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1958 +2281084,г Москва ул Касимовская д.35,Москва,ул Касимовская д.35,ул,Касимовская ,д.35,7590048,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1962 +2281084,г Москва ул Касимовская д.37,Москва,ул Касимовская д.37,ул,Касимовская ,д.37,7590049,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1958 +2281084,г Москва ул Касимовская д.39 кор.1,Москва,ул Касимовская д.39 кор.1,ул,Касимовская ,д.39 кор.1,7590050,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1963 +2281084,г Москва ул Касимовская д.41,Москва,ул Касимовская д.41,ул,Касимовская ,д.41,7590051,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1979 +2281084,г Москва ул Касимовская д.5,Москва,ул Касимовская д.5,ул,Касимовская ,д.5,7590052,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Касимовская д.7 кор.1,Москва,ул Касимовская д.7 кор.1,ул,Касимовская ,д.7 кор.1,7590053,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Касимовская д.9,Москва,ул Касимовская д.9,ул,Касимовская ,д.9,7590054,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Лебедянская д.11,Москва,ул Лебедянская д.11,ул,Лебедянская ,д.11,7590055,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1978 +2281084,г Москва ул Лебедянская д.12 кор.1,Москва,ул Лебедянская д.12 кор.1,ул,Лебедянская ,д.12 кор.1,7590057,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Лебедянская д.13,Москва,ул Лебедянская д.13,ул,Лебедянская ,д.13,7590058,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Лебедянская д.14 кор.1,Москва,ул Лебедянская д.14 кор.1,ул,Лебедянская ,д.14 кор.1,7590061,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Лебедянская д.15 кор.1,Москва,ул Лебедянская д.15 кор.1,ул,Лебедянская ,д.15 кор.1,7590062,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1980 +2281084,г Москва ул Лебедянская д.15 кор.2,Москва,ул Лебедянская д.15 кор.2,ул,Лебедянская ,д.15 кор.2,7590063,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1982 +2281084,г Москва ул Лебедянская д.17 кор.1,Москва,ул Лебедянская д.17 кор.1,ул,Лебедянская ,д.17 кор.1,7590064,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Лебедянская д.17 кор.3,Москва,ул Лебедянская д.17 кор.3,ул,Лебедянская ,д.17 кор.3,7012248,муниципальный округ Бирюлево Восточное,2004 +2281084,г Москва ул Лебедянская д.19,Москва,ул Лебедянская д.19,ул,Лебедянская ,д.19,7590066,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Лебедянская д.21,Москва,ул Лебедянская д.21,ул,Лебедянская ,д.21,7590067,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Лебедянская д.22 кор.1,Москва,ул Лебедянская д.22 кор.1,ул,Лебедянская ,д.22 кор.1,7590068,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1984 +2281084,г Москва ул Лебедянская д.23,Москва,ул Лебедянская д.23,ул,Лебедянская ,д.23,7590070,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Лебедянская д.24 кор.1,Москва,ул Лебедянская д.24 кор.1,ул,Лебедянская ,д.24 кор.1,7590071,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Лебедянская д.28 кор.1,Москва,ул Лебедянская д.28 кор.1,ул,Лебедянская ,д.28 кор.1,7590072,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Лебедянская д.30,Москва,ул Лебедянская д.30,ул,Лебедянская ,д.30,7590073,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Лебедянская д.32,Москва,ул Лебедянская д.32,ул,Лебедянская ,д.32,7558894,муниципальный округ Бирюлево Восточное,2002 +2281084,г Москва ул Лебедянская д.36 кор.1,Москва,ул Лебедянская д.36 кор.1,ул,Лебедянская ,д.36 кор.1,7558890,муниципальный округ Бирюлево Восточное,2003 +2281084,г Москва ул Лебедянская д.38,Москва,ул Лебедянская д.38,ул,Лебедянская ,д.38,7558889,муниципальный округ Бирюлево Восточное,2004 +2281084,г Москва ул Лебедянская д.4,Москва,ул Лебедянская д.4,ул,Лебедянская ,д.4,7590074,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1974 +2281084,г Москва ул Липецкая д.10 кор.1,Москва,ул Липецкая д.10 кор.1,ул,Липецкая ,д.10 кор.1,7590075,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1976 +2281084,г Москва ул Липецкая д.10 кор.2,Москва,ул Липецкая д.10 кор.2,ул,Липецкая ,д.10 кор.2,7590076,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1977 +2281084,г Москва ул Липецкая д.11 кор.1,Москва,ул Липецкая д.11 кор.1,ул,Липецкая ,д.11 кор.1,7590078,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Липецкая д.12 кор.1,Москва,ул Липецкая д.12 кор.1,ул,Липецкая ,д.12 кор.1,7590080,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Липецкая д.12 кор.2,Москва,ул Липецкая д.12 кор.2,ул,Липецкая ,д.12 кор.2,7590081,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Липецкая д.13,Москва,ул Липецкая д.13,ул,Липецкая ,д.13,7590082,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Липецкая д.14 кор.1,Москва,ул Липецкая д.14 кор.1,ул,Липецкая ,д.14 кор.1,7590083,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Липецкая д.15 кор.1,Москва,ул Липецкая д.15 кор.1,ул,Липецкая ,д.15 кор.1,7590084,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Липецкая д.16 строение 14,Москва,ул Липецкая д.16 строение 14,ул,Липецкая ,д.16 строение 14,7590086,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1977 +2281084,г Москва ул Липецкая д.17 кор.1,Москва,ул Липецкая д.17 кор.1,ул,Липецкая ,д.17 кор.1,7590088,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Липецкая д.18,Москва,ул Липецкая д.18,ул,Липецкая ,д.18,7590089,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1976 +2281084,г Москва ул Липецкая д.2 строение 16,Москва,ул Липецкая д.2 строение 16,ул,Липецкая ,д.2 строение 16,7590091,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1976 +2281084,г Москва ул Липецкая д.20,Москва,ул Липецкая д.20,ул,Липецкая ,д.20,7590090,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1973 +2281084,г Москва ул Липецкая д.22 кор.1,Москва,ул Липецкая д.22 кор.1,ул,Липецкая ,д.22 кор.1,7590092,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1976 +2281084,г Москва ул Липецкая д.22 кор.2,Москва,ул Липецкая д.22 кор.2,ул,Липецкая ,д.22 кор.2,7590097,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1978 +2281084,г Москва ул Липецкая д.24 кор.1,Москва,ул Липецкая д.24 кор.1,ул,Липецкая ,д.24 кор.1,7590098,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Липецкая д.24 кор.2,Москва,ул Липецкая д.24 кор.2,ул,Липецкая ,д.24 кор.2,7590099,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Липецкая д.26,Москва,ул Липецкая д.26,ул,Липецкая ,д.26,7558887,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Липецкая д.28,Москва,ул Липецкая д.28,ул,Липецкая ,д.28,7590100,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1977 +2281084,г Москва ул Липецкая д.30,Москва,ул Липецкая д.30,ул,Липецкая ,д.30,7590101,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1977 +2281084,г Москва ул Липецкая д.34/25,Москва,ул Липецкая д.34/25,ул,Липецкая ,д.34/25,7558649,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1938 +2281084,г Москва ул Липецкая д.36 строение 20,Москва,ул Липецкая д.36 строение 20,ул,Липецкая ,д.36 строение 20,7590102,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Липецкая д.4 кор.1,Москва,ул Липецкая д.4 кор.1,ул,Липецкая ,д.4 кор.1,7590105,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1977 +2281084,г Москва ул Липецкая д.40,Москва,ул Липецкая д.40,ул,Липецкая ,д.40,7590103,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Липецкая д.46 кор.1,Москва,ул Липецкая д.46 кор.1,ул,Липецкая ,д.46 кор.1,7590104,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Липецкая д.48,Москва,ул Липецкая д.48,ул,Липецкая ,д.48,7577677,муниципальный округ Бирюлево Восточное,2011 +2281084,г Москва ул Липецкая д.50,Москва,ул Липецкая д.50,ул,Липецкая ,д.50,7590107,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1977 +2281084,г Москва ул Липецкая д.52,Москва,ул Липецкая д.52,ул,Липецкая ,д.52,7590108,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1977 +2281084,г Москва ул Липецкая д.54 строение 21,Москва,ул Липецкая д.54 строение 21,ул,Липецкая ,д.54 строение 21,7590110,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1977 +2281084,г Москва ул Липецкая д.6 кор.1,Москва,ул Липецкая д.6 кор.1,ул,Липецкая ,д.6 кор.1,7590111,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Липецкая д.6 кор.2,Москва,ул Липецкая д.6 кор.2,ул,Липецкая ,д.6 кор.2,7590112,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Липецкая д.7 кор.1,Москва,ул Липецкая д.7 кор.1,ул,Липецкая ,д.7 кор.1,7590114,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1983 +2281084,г Москва ул Липецкая д.8,Москва,ул Липецкая д.8,ул,Липецкая ,д.8,7590116,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1973 +2281084,г Москва ул Михневская д.11 кор.1,Москва,ул Михневская д.11 кор.1,ул,Михневская ,д.11 кор.1,7590118,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1974 +2281084,г Москва ул Михневская д.13 кор.1,Москва,ул Михневская д.13 кор.1,ул,Михневская ,д.13 кор.1,7590120,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1974 +2281084,г Москва ул Михневская д.15,Москва,ул Михневская д.15,ул,Михневская ,д.15,7590122,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1974 +2281084,г Москва ул Михневская д.17,Москва,ул Михневская д.17,ул,Михневская ,д.17,7590123,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1973 +2281084,г Москва ул Михневская д.19 кор.1,Москва,ул Михневская д.19 кор.1,ул,Михневская ,д.19 кор.1,7590124,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1973 +2281084,г Москва ул Михневская д.19 кор.2,Москва,ул Михневская д.19 кор.2,ул,Михневская ,д.19 кор.2,7590125,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1973 +2281084,г Москва ул Михневская д.5 кор.2,Москва,ул Михневская д.5 кор.2,ул,Михневская ,д.5 кор.2,7590126,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1975 +2281084,г Москва ул Михневская д.7 кор.1,Москва,ул Михневская д.7 кор.1,ул,Михневская ,д.7 кор.1,7590127,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1975 +2281084,г Москва ул Михневская д.9 кор.1,Москва,ул Михневская д.9 кор.1,ул,Михневская ,д.9 кор.1,7590128,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1973 +2281084,г Москва ул Педагогическая д.10,Москва,ул Педагогическая д.10,ул,Педагогическая ,д.10,7590129,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Педагогическая д.4,Москва,ул Педагогическая д.4,ул,Педагогическая ,д.4,7590130,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Педагогическая д.6,Москва,ул Педагогическая д.6,ул,Педагогическая ,д.6,7590131,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Педагогическая д.8,Москва,ул Педагогическая д.8,ул,Педагогическая ,д.8,7590133,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Радиальная 6-я д.5 кор.1,Москва,ул Радиальная 6-я д.5 кор.1,ул,Радиальная 6-я ,д.5 кор.1,8353188,муниципальный округ Бирюлево Восточное,2013 +2281084,г Москва ул Радиальная 6-я д.5 кор.2,Москва,ул Радиальная 6-я д.5 кор.2,ул,Радиальная 6-я ,д.5 кор.2,8206498,муниципальный округ Бирюлево Восточное,2012 +2281084,г Москва ул Радиальная 6-я д.5 кор.3,Москва,ул Радиальная 6-я д.5 кор.3,ул,Радиальная 6-я ,д.5 кор.3,8353350,муниципальный округ Бирюлево Восточное,2012 +2281084,г Москва ул Радиальная 6-я д.5 кор.4,Москва,ул Радиальная 6-я д.5 кор.4,ул,Радиальная 6-я ,д.5 кор.4,8353450,муниципальный округ Бирюлево Восточное,2013 +2281084,г Москва ул Элеваторная д.10 кор.1,Москва,ул Элеваторная д.10 кор.1,ул,Элеваторная ,д.10 кор.1,7590135,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1993 +2281084,г Москва ул Элеваторная д.14,Москва,ул Элеваторная д.14,ул,Элеваторная ,д.14,7590136,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1977 +2281084,г Москва ул Элеваторная д.4,Москва,ул Элеваторная д.4,ул,Элеваторная ,д.4,7590137,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Элеваторная д.6 кор.1,Москва,ул Элеваторная д.6 кор.1,ул,Элеваторная ,д.6 кор.1,7590138,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Элеваторная д.6 кор.2,Москва,ул Элеваторная д.6 кор.2,ул,Элеваторная ,д.6 кор.2,7631298,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Элеваторная д.6 кор.3,Москва,ул Элеваторная д.6 кор.3,ул,Элеваторная ,д.6 кор.3,7630405,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1972 +2281084,г Москва ул Элеваторная д.8 кор.1,Москва,ул Элеваторная д.8 кор.1,ул,Элеваторная ,д.8 кор.1,7590139,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1971 +2281084,г Москва ул Элеваторная д.8 кор.3,Москва,ул Элеваторная д.8 кор.3,ул,Элеваторная ,д.8 кор.3,7590140,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1962 +2281084,г Москва ул Элеваторная д.8 кор.4,Москва,ул Элеваторная д.8 кор.4,ул,Элеваторная ,д.8 кор.4,7590141,муниципальный округ Бирюлево Восточное,1967 +2281084,г Москва ул Ягодная д.4,Москва,ул Ягодная д.4,ул,Ягодная ,д.4,7982551,муниципальный округ Бирюлево Восточное,2012 +2281084,г Москва ул Ягодная д.6,Москва,ул Ягодная д.6,ул,Ягодная ,д.6,7982555,муниципальный округ Бирюлево Восточное,2012 +2281084,г Москва ул Ягодная д.8 кор.1,Москва,ул Ягодная д.8 кор.1,ул,Ягодная ,д.8 кор.1,7982531,муниципальный округ Бирюлево Восточное,2011 +2281084,г Москва ул Ягодная д.8 кор.2,Москва,ул Ягодная д.8 кор.2,ул,Ягодная ,д.8 кор.2,7982540,муниципальный округ Бирюлево Восточное,2011 +2281084,г Москва ул Ягодная д.8 кор.3,Москва,ул Ягодная д.8 кор.3,ул,Ягодная ,д.8 кор.3,7982545,муниципальный округ Бирюлево Восточное,2011 +2281085,г Москва проезд Булатниковский д.10 кор.1,Москва,проезд Булатниковский д.10 кор.1,проезд,Булатниковский ,д.10 кор.1,7821603,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва проезд Булатниковский д.10 кор.2,Москва,проезд Булатниковский д.10 кор.2,проезд,Булатниковский ,д.10 кор.2,7821611,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва проезд Булатниковский д.10 кор.3,Москва,проезд Булатниковский д.10 кор.3,проезд,Булатниковский ,д.10 кор.3,7821623,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва проезд Булатниковский д.10 кор.4,Москва,проезд Булатниковский д.10 кор.4,проезд,Булатниковский ,д.10 кор.4,7821633,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва проезд Булатниковский д.14 кор.1,Москва,проезд Булатниковский д.14 кор.1,проезд,Булатниковский ,д.14 кор.1,7821641,муниципальный округ Бирюлево Западное,1974 +2281085,г Москва проезд Булатниковский д.14 кор.2,Москва,проезд Булатниковский д.14 кор.2,проезд,Булатниковский ,д.14 кор.2,7821649,муниципальный округ Бирюлево Западное,1975 +2281085,г Москва проезд Булатниковский д.14 кор.3,Москва,проезд Булатниковский д.14 кор.3,проезд,Булатниковский ,д.14 кор.3,7821659,муниципальный округ Бирюлево Западное,1974 +2281085,г Москва проезд Булатниковский д.14 кор.4,Москва,проезд Булатниковский д.14 кор.4,проезд,Булатниковский ,д.14 кор.4,7821665,муниципальный округ Бирюлево Западное,1974 +2281085,г Москва проезд Булатниковский д.14 кор.6,Москва,проезд Булатниковский д.14 кор.6,проезд,Булатниковский ,д.14 кор.6,7821693,муниципальный округ Бирюлево Западное,1984 +2281085,г Москва проезд Булатниковский д.16 кор.1,Москва,проезд Булатниковский д.16 кор.1,проезд,Булатниковский ,д.16 кор.1,7821703,муниципальный округ Бирюлево Западное,1980 +2281085,г Москва проезд Булатниковский д.2В кор.1,Москва,проезд Булатниковский д.2В кор.1,проезд,Булатниковский ,д.2В кор.1,7821453,муниципальный округ Бирюлево Западное,1963 +2281085,г Москва проезд Булатниковский д.2В кор.2,Москва,проезд Булатниковский д.2В кор.2,проезд,Булатниковский ,д.2В кор.2,7821466,муниципальный округ Бирюлево Западное,1965 +2281085,г Москва проезд Булатниковский д.2В кор.3,Москва,проезд Булатниковский д.2В кор.3,проезд,Булатниковский ,д.2В кор.3,7821492,муниципальный округ Бирюлево Западное,1964 +2281085,г Москва проезд Булатниковский д.2В кор.4,Москва,проезд Булатниковский д.2В кор.4,проезд,Булатниковский ,д.2В кор.4,7821504,муниципальный округ Бирюлево Западное,1964 +2281085,г Москва проезд Булатниковский д.2В кор.5,Москва,проезд Булатниковский д.2В кор.5,проезд,Булатниковский ,д.2В кор.5,7821516,муниципальный округ Бирюлево Западное,1966 +2281085,г Москва проезд Булатниковский д.2В кор.6,Москва,проезд Булатниковский д.2В кор.6,проезд,Булатниковский ,д.2В кор.6,7821530,муниципальный округ Бирюлево Западное,1965 +2281085,г Москва проезд Булатниковский д.6 кор.1,Москва,проезд Булатниковский д.6 кор.1,проезд,Булатниковский ,д.6 кор.1,7821541,муниципальный округ Бирюлево Западное,1974 +2281085,г Москва проезд Булатниковский д.6 кор.2,Москва,проезд Булатниковский д.6 кор.2,проезд,Булатниковский ,д.6 кор.2,7821565,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва проезд Булатниковский д.6 кор.3,Москва,проезд Булатниковский д.6 кор.3,проезд,Булатниковский ,д.6 кор.3,7821579,муниципальный округ Бирюлево Западное,1982 +2281085,г Москва проезд Булатниковский д.6 кор.4,Москва,проезд Булатниковский д.6 кор.4,проезд,Булатниковский ,д.6 кор.4,7821592,муниципальный округ Бирюлево Западное,1957 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.1 кор.1,Москва,проезд Востряковский д.1 кор.1,проезд,Востряковский ,д.1 кор.1,7822045,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.1 кор.2,Москва,проезд Востряковский д.1 кор.2,проезд,Востряковский ,д.1 кор.2,7822120,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.11 кор.1,Москва,проезд Востряковский д.11 кор.1,проезд,Востряковский ,д.11 кор.1,7822214,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.11 кор.2,Москва,проезд Востряковский д.11 кор.2,проезд,Востряковский ,д.11 кор.2,7822222,муниципальный округ Бирюлево Западное,1974 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.13 кор.1,Москва,проезд Востряковский д.13 кор.1,проезд,Востряковский ,д.13 кор.1,7822232,муниципальный округ Бирюлево Западное,1974 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.13 кор.2,Москва,проезд Востряковский д.13 кор.2,проезд,Востряковский ,д.13 кор.2,7822238,муниципальный округ Бирюлево Западное,1976 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.15 кор.1,Москва,проезд Востряковский д.15 кор.1,проезд,Востряковский ,д.15 кор.1,7822244,муниципальный округ Бирюлево Западное,1988 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.15 кор.2,Москва,проезд Востряковский д.15 кор.2,проезд,Востряковский ,д.15 кор.2,7822261,муниципальный округ Бирюлево Западное,1985 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.15 кор.3,Москва,проезд Востряковский д.15 кор.3,проезд,Востряковский ,д.15 кор.3,7822272,муниципальный округ Бирюлево Западное,1977 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.15 кор.4,Москва,проезд Востряковский д.15 кор.4,проезд,Востряковский ,д.15 кор.4,7822284,муниципальный округ Бирюлево Западное,1974 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.15 кор.5,Москва,проезд Востряковский д.15 кор.5,проезд,Востряковский ,д.15 кор.5,7822290,муниципальный округ Бирюлево Западное,1984 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.17 кор.1,Москва,проезд Востряковский д.17 кор.1,проезд,Востряковский ,д.17 кор.1,7822294,муниципальный округ Бирюлево Западное,1974 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.17 кор.2,Москва,проезд Востряковский д.17 кор.2,проезд,Востряковский ,д.17 кор.2,7822311,муниципальный округ Бирюлево Западное,1987 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.17 кор.3,Москва,проезд Востряковский д.17 кор.3,проезд,Востряковский ,д.17 кор.3,7822321,муниципальный округ Бирюлево Западное,1986 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.17 кор.4,Москва,проезд Востряковский д.17 кор.4,проезд,Востряковский ,д.17 кор.4,7822325,муниципальный округ Бирюлево Западное,1975 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.21 кор.1,Москва,проезд Востряковский д.21 кор.1,проезд,Востряковский ,д.21 кор.1,7822333,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.21 кор.2,Москва,проезд Востряковский д.21 кор.2,проезд,Востряковский ,д.21 кор.2,7822343,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.21 кор.3,Москва,проезд Востряковский д.21 кор.3,проезд,Востряковский ,д.21 кор.3,7822354,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.21 кор.4,Москва,проезд Востряковский д.21 кор.4,проезд,Востряковский ,д.21 кор.4,7822364,муниципальный округ Бирюлево Западное,1984 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.23 кор.3,Москва,проезд Востряковский д.23 кор.3,проезд,Востряковский ,д.23 кор.3,7822371,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.25 кор.1,Москва,проезд Востряковский д.25 кор.1,проезд,Востряковский ,д.25 кор.1,7822377,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.25 кор.2,Москва,проезд Востряковский д.25 кор.2,проезд,Востряковский ,д.25 кор.2,7822385,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.3 кор.1,Москва,проезд Востряковский д.3 кор.1,проезд,Востряковский ,д.3 кор.1,7822131,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.5 кор.1,Москва,проезд Востряковский д.5 кор.1,проезд,Востряковский ,д.5 кор.1,7822140,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.5 кор.2,Москва,проезд Востряковский д.5 кор.2,проезд,Востряковский ,д.5 кор.2,7822145,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.5 кор.3,Москва,проезд Востряковский д.5 кор.3,проезд,Востряковский ,д.5 кор.3,7822159,муниципальный округ Бирюлево Западное,2001 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.7 кор.1,Москва,проезд Востряковский д.7 кор.1,проезд,Востряковский ,д.7 кор.1,7822167,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.7 кор.2,Москва,проезд Востряковский д.7 кор.2,проезд,Востряковский ,д.7 кор.2,7822191,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва проезд Востряковский д.9 кор.1,Москва,проезд Востряковский д.9 кор.1,проезд,Востряковский ,д.9 кор.1,7822202,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва проезд Харьковский д.1 кор.1,Москва,проезд Харьковский д.1 кор.1,проезд,Харьковский ,д.1 кор.1,7822678,муниципальный округ Бирюлево Западное,1974 +2281085,г Москва проезд Харьковский д.1 кор.2,Москва,проезд Харьковский д.1 кор.2,проезд,Харьковский ,д.1 кор.2,7822682,муниципальный округ Бирюлево Западное,1975 +2281085,г Москва проезд Харьковский д.1 кор.3,Москва,проезд Харьковский д.1 кор.3,проезд,Харьковский ,д.1 кор.3,7822688,муниципальный округ Бирюлево Западное,1976 +2281085,г Москва проезд Харьковский д.11 кор.2,Москва,проезд Харьковский д.11 кор.2,проезд,Харьковский ,д.11 кор.2,7787515,муниципальный округ Бирюлево Западное,1974 +2281085,г Москва проезд Харьковский д.11 кор.3,Москва,проезд Харьковский д.11 кор.3,проезд,Харьковский ,д.11 кор.3,7822765,муниципальный округ Бирюлево Западное,1975 +2281085,г Москва проезд Харьковский д.11 кор.4,Москва,проезд Харьковский д.11 кор.4,проезд,Харьковский ,д.11 кор.4,7822770,муниципальный округ Бирюлево Западное,1992 +2281085,г Москва проезд Харьковский д.1В кор.1,Москва,проезд Харьковский д.1В кор.1,проезд,Харьковский ,д.1В кор.1,7822698,муниципальный округ Бирюлево Западное,1966 +2281085,г Москва проезд Харьковский д.1В кор.4,Москва,проезд Харьковский д.1В кор.4,проезд,Харьковский ,д.1В кор.4,7822702,муниципальный округ Бирюлево Западное,1963 +2281085,г Москва проезд Харьковский д.5 кор.1,Москва,проезд Харьковский д.5 кор.1,проезд,Харьковский ,д.5 кор.1,7822708,муниципальный округ Бирюлево Западное,1976 +2281085,г Москва проезд Харьковский д.5А кор.2,Москва,проезд Харьковский д.5А кор.2,проезд,Харьковский ,д.5А кор.2,7822717,муниципальный округ Бирюлево Западное,1984 +2281085,г Москва проезд Харьковский д.7 кор.1,Москва,проезд Харьковский д.7 кор.1,проезд,Харьковский ,д.7 кор.1,8034193,муниципальный округ Бирюлево Западное,н.д. +2281085,г Москва проезд Харьковский д.7 кор.1А,Москва,проезд Харьковский д.7 кор.1А,проезд,Харьковский ,д.7 кор.1А,7822726,муниципальный округ Бирюлево Западное,1980 +2281085,г Москва проезд Харьковский д.7 кор.2,Москва,проезд Харьковский д.7 кор.2,проезд,Харьковский ,д.7 кор.2,8034197,муниципальный округ Бирюлево Западное,н.д. +2281085,г Москва проезд Харьковский д.7 кор.3,Москва,проезд Харьковский д.7 кор.3,проезд,Харьковский ,д.7 кор.3,7822736,муниципальный округ Бирюлево Западное,2000 +2281085,г Москва проезд Харьковский д.9 кор.1,Москва,проезд Харьковский д.9 кор.1,проезд,Харьковский ,д.9 кор.1,7822741,муниципальный округ Бирюлево Западное,1997 +2281085,г Москва проезд Харьковский д.9 кор.2,Москва,проезд Харьковский д.9 кор.2,проезд,Харьковский ,д.9 кор.2,7822749,муниципальный округ Бирюлево Западное,2000 +2281085,г Москва проезд Харьковский д.9 кор.3,Москва,проезд Харьковский д.9 кор.3,проезд,Харьковский ,д.9 кор.3,7822754,муниципальный округ Бирюлево Западное,2000 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.1 кор.1,Москва,ул Булатниковская д.1 кор.1,ул,Булатниковская ,д.1 кор.1,7821142,муниципальный округ Бирюлево Западное,1963 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.1 кор.1А,Москва,ул Булатниковская д.1 кор.1А,ул,Булатниковская ,д.1 кор.1А,7821162,муниципальный округ Бирюлево Западное,1978 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.1 кор.2,Москва,ул Булатниковская д.1 кор.2,ул,Булатниковская ,д.1 кор.2,7821183,муниципальный округ Бирюлево Западное,1971 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.1 кор.3,Москва,ул Булатниковская д.1 кор.3,ул,Булатниковская ,д.1 кор.3,7821205,муниципальный округ Бирюлево Западное,1961 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.1 кор.4,Москва,ул Булатниковская д.1 кор.4,ул,Булатниковская ,д.1 кор.4,7821217,муниципальный округ Бирюлево Западное,1963 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.1 кор.5,Москва,ул Булатниковская д.1 кор.5,ул,Булатниковская ,д.1 кор.5,7821229,муниципальный округ Бирюлево Западное,1963 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.1 кор.6,Москва,ул Булатниковская д.1 кор.6,ул,Булатниковская ,д.1 кор.6,7821250,муниципальный округ Бирюлево Западное,1963 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.11 кор.1,Москва,ул Булатниковская д.11 кор.1,ул,Булатниковская ,д.11 кор.1,7821443,муниципальный округ Бирюлево Западное,1974 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.2,Москва,ул Булатниковская д.2,ул,Булатниковская ,д.2,7558604,муниципальный округ Бирюлево Западное,1984 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.3 кор.1,Москва,ул Булатниковская д.3 кор.1,ул,Булатниковская ,д.3 кор.1,7821264,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.3 кор.2,Москва,ул Булатниковская д.3 кор.2,ул,Булатниковская ,д.3 кор.2,7821280,муниципальный округ Бирюлево Западное,1974 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.4 кор.1,Москва,ул Булатниковская д.4 кор.1,ул,Булатниковская ,д.4 кор.1,7821298,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.4 кор.2,Москва,ул Булатниковская д.4 кор.2,ул,Булатниковская ,д.4 кор.2,7821317,муниципальный округ Бирюлево Западное,1974 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.5 кор.1,Москва,ул Булатниковская д.5 кор.1,ул,Булатниковская ,д.5 кор.1,7821328,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.5 кор.2,Москва,ул Булатниковская д.5 кор.2,ул,Булатниковская ,д.5 кор.2,7821341,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.5 кор.3,Москва,ул Булатниковская д.5 кор.3,ул,Булатниковская ,д.5 кор.3,7825880,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.5 кор.4,Москва,ул Булатниковская д.5 кор.4,ул,Булатниковская ,д.5 кор.4,7821359,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.5 кор.5,Москва,ул Булатниковская д.5 кор.5,ул,Булатниковская ,д.5 кор.5,7821373,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.5 кор.6,Москва,ул Булатниковская д.5 кор.6,ул,Булатниковская ,д.5 кор.6,7821383,муниципальный округ Бирюлево Западное,1974 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.6,Москва,ул Булатниковская д.6,ул,Булатниковская ,д.6,7821393,муниципальный округ Бирюлево Западное,1981 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.7 кор.1,Москва,ул Булатниковская д.7 кор.1,ул,Булатниковская ,д.7 кор.1,7821402,муниципальный округ Бирюлево Западное,1974 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.7 кор.2,Москва,ул Булатниковская д.7 кор.2,ул,Булатниковская ,д.7 кор.2,7821410,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.9 кор.1,Москва,ул Булатниковская д.9 кор.1,ул,Булатниковская ,д.9 кор.1,7821420,муниципальный округ Бирюлево Западное,1984 +2281085,г Москва ул Булатниковская д.9 кор.4,Москва,ул Булатниковская д.9 кор.4,ул,Булатниковская ,д.9 кор.4,7821430,муниципальный округ Бирюлево Западное,1975 +2281085,г Москва ул Медынская д.1 кор.1,Москва,ул Медынская д.1 кор.1,ул,Медынская ,д.1 кор.1,7822393,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Медынская д.1 кор.2,Москва,ул Медынская д.1 кор.2,ул,Медынская ,д.1 кор.2,7822399,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Медынская д.1 кор.3,Москва,ул Медынская д.1 кор.3,ул,Медынская ,д.1 кор.3,7822403,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Медынская д.1 кор.5,Москва,ул Медынская д.1 кор.5,ул,Медынская ,д.1 кор.5,7822583,муниципальный округ Бирюлево Западное,н.д. +2281085,г Москва ул Медынская д.10,Москва,ул Медынская д.10,ул,Медынская ,д.10,7822521,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Медынская д.11,Москва,ул Медынская д.11,ул,Медынская ,д.11,7822526,муниципальный округ Бирюлево Западное,1984 +2281085,г Москва ул Медынская д.12 кор.1,Москва,ул Медынская д.12 кор.1,ул,Медынская ,д.12 кор.1,7822533,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Медынская д.12 кор.2,Москва,ул Медынская д.12 кор.2,ул,Медынская ,д.12 кор.2,7822545,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Медынская д.14 кор.1,Москва,ул Медынская д.14 кор.1,ул,Медынская ,д.14 кор.1,7822549,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Медынская д.2 кор.1,Москва,ул Медынская д.2 кор.1,ул,Медынская ,д.2 кор.1,7822407,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Медынская д.2 кор.2,Москва,ул Медынская д.2 кор.2,ул,Медынская ,д.2 кор.2,7822419,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Медынская д.2 кор.3,Москва,ул Медынская д.2 кор.3,ул,Медынская ,д.2 кор.3,7822426,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Медынская д.4 кор.1,Москва,ул Медынская д.4 кор.1,ул,Медынская ,д.4 кор.1,7822432,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Медынская д.4 кор.2,Москва,ул Медынская д.4 кор.2,ул,Медынская ,д.4 кор.2,7822440,муниципальный округ Бирюлево Западное,1975 +2281085,г Москва ул Медынская д.5 кор.1,Москва,ул Медынская д.5 кор.1,ул,Медынская ,д.5 кор.1,7822446,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Медынская д.5 кор.2,Москва,ул Медынская д.5 кор.2,ул,Медынская ,д.5 кор.2,7822453,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Медынская д.5 кор.3,Москва,ул Медынская д.5 кор.3,ул,Медынская ,д.5 кор.3,7822466,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Медынская д.5 кор.4,Москва,ул Медынская д.5 кор.4,ул,Медынская ,д.5 кор.4,7822473,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Медынская д.5 кор.5,Москва,ул Медынская д.5 кор.5,ул,Медынская ,д.5 кор.5,7822479,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Медынская д.5 кор.6,Москва,ул Медынская д.5 кор.6,ул,Медынская ,д.5 кор.6,7822487,муниципальный округ Бирюлево Западное,2002 +2281085,г Москва ул Медынская д.5А,Москва,ул Медынская д.5А,ул,Медынская ,д.5А,7822495,муниципальный округ Бирюлево Западное,1992 +2281085,г Москва ул Медынская д.5Б,Москва,ул Медынская д.5Б,ул,Медынская ,д.5Б,7822503,муниципальный округ Бирюлево Западное,1992 +2281085,г Москва ул Медынская д.8 кор.2,Москва,ул Медынская д.8 кор.2,ул,Медынская ,д.8 кор.2,7822513,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Харьковская д.1 кор.1,Москва,ул Харьковская д.1 кор.1,ул,Харьковская ,д.1 кор.1,7822558,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Харьковская д.1 кор.2,Москва,ул Харьковская д.1 кор.2,ул,Харьковская ,д.1 кор.2,7822564,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Харьковская д.1 кор.3,Москва,ул Харьковская д.1 кор.3,ул,Харьковская ,д.1 кор.3,7822574,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Харьковская д.1 кор.4,Москва,ул Харьковская д.1 кор.4,ул,Харьковская ,д.1 кор.4,7822577,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Харьковская д.1 кор.5,Москва,ул Харьковская д.1 кор.5,ул,Харьковская ,д.1 кор.5,7838739,муниципальный округ Бирюлево Западное,1973 +2281085,г Москва ул Харьковская д.3 кор.1,Москва,ул Харьковская д.3 кор.1,ул,Харьковская ,д.3 кор.1,7822592,муниципальный округ Бирюлево Западное,1975 +2281085,г Москва ул Харьковская д.3 кор.2,Москва,ул Харьковская д.3 кор.2,ул,Харьковская ,д.3 кор.2,7822600,муниципальный округ Бирюлево Западное,1975 +2281085,г Москва ул Харьковская д.3 кор.3,Москва,ул Харьковская д.3 кор.3,ул,Харьковская ,д.3 кор.3,7822607,муниципальный округ Бирюлево Западное,1975 +2281085,г Москва ул Харьковская д.3 кор.4,Москва,ул Харьковская д.3 кор.4,ул,Харьковская ,д.3 кор.4,7822614,муниципальный округ Бирюлево Западное,1975 +2281085,г Москва ул Харьковская д.3 кор.6,Москва,ул Харьковская д.3 кор.6,ул,Харьковская ,д.3 кор.6,7822621,муниципальный округ Бирюлево Западное,1975 +2281085,г Москва ул Харьковская д.3 кор.7,Москва,ул Харьковская д.3 кор.7,ул,Харьковская ,д.3 кор.7,7822629,муниципальный округ Бирюлево Западное,1976 +2281085,г Москва ул Харьковская д.3 кор.8,Москва,ул Харьковская д.3 кор.8,ул,Харьковская ,д.3 кор.8,7822636,муниципальный округ Бирюлево Западное,1975 +2281085,г Москва ул Харьковская д.4 кор.1,Москва,ул Харьковская д.4 кор.1,ул,Харьковская ,д.4 кор.1,7822644,муниципальный округ Бирюлево Западное,1992 +2281085,г Москва ул Харьковская д.4 кор.2,Москва,ул Харьковская д.4 кор.2,ул,Харьковская ,д.4 кор.2,7822648,муниципальный округ Бирюлево Западное,1992 +2281085,г Москва ул Харьковская д.8 кор.1,Москва,ул Харьковская д.8 кор.1,ул,Харьковская ,д.8 кор.1,7822658,муниципальный округ Бирюлево Западное,1975 +2281085,г Москва ул Харьковская д.8 кор.2,Москва,ул Харьковская д.8 кор.2,ул,Харьковская ,д.8 кор.2,7822667,муниципальный округ Бирюлево Западное,1984 +2281086,г Москва ул Алма-Атинская д.10 кор.1,Москва,ул Алма-Атинская д.10 кор.1,ул,Алма-Атинская ,д.10 кор.1,7577905,муниципальный округ Братеево,1986 +2281086,г Москва ул Алма-Атинская д.11 кор.1,Москва,ул Алма-Атинская д.11 кор.1,ул,Алма-Атинская ,д.11 кор.1,7595686,муниципальный округ Братеево,1995 +2281086,г Москва ул Алма-Атинская д.2,Москва,ул Алма-Атинская д.2,ул,Алма-Атинская ,д.2,8181356,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Алма-Атинская д.3 кор.1,Москва,ул Алма-Атинская д.3 кор.1,ул,Алма-Атинская ,д.3 кор.1,7577879,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Алма-Атинская д.3 кор.2,Москва,ул Алма-Атинская д.3 кор.2,ул,Алма-Атинская ,д.3 кор.2,7577885,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Алма-Атинская д.4,Москва,ул Алма-Атинская д.4,ул,Алма-Атинская ,д.4,7577887,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Алма-Атинская д.5,Москва,ул Алма-Атинская д.5,ул,Алма-Атинская ,д.5,7577891,муниципальный округ Братеево,1986 +2281086,г Москва ул Алма-Атинская д.7 кор.2,Москва,ул Алма-Атинская д.7 кор.2,ул,Алма-Атинская ,д.7 кор.2,7577895,муниципальный округ Братеево,1990 +2281086,г Москва ул Алма-Атинская д.8 кор.1,Москва,ул Алма-Атинская д.8 кор.1,ул,Алма-Атинская ,д.8 кор.1,7577897,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Алма-Атинская д.9 кор.2,Москва,ул Алма-Атинская д.9 кор.2,ул,Алма-Атинская ,д.9 кор.2,7577902,муниципальный округ Братеево,1995 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.10 кор.1,Москва,ул Борисовские Пруды д.10 кор.1,ул,Борисовские Пруды ,д.10 кор.1,8235891,муниципальный округ Братеево,н.д. +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.10 кор.4,Москва,ул Борисовские Пруды д.10 кор.4,ул,Борисовские Пруды ,д.10 кор.4,7577993,муниципальный округ Братеево,1998 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.10 кор.6,Москва,ул Борисовские Пруды д.10 кор.6,ул,Борисовские Пруды ,д.10 кор.6,7577996,муниципальный округ Братеево,2000 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.12 кор.1,Москва,ул Борисовские Пруды д.12 кор.1,ул,Борисовские Пруды ,д.12 кор.1,7577998,муниципальный округ Братеево,1996 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.14 кор.1,Москва,ул Борисовские Пруды д.14 кор.1,ул,Борисовские Пруды ,д.14 кор.1,7577999,муниципальный округ Братеево,1995 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.14 кор.2,Москва,ул Борисовские Пруды д.14 кор.2,ул,Борисовские Пруды ,д.14 кор.2,7578002,муниципальный округ Братеево,1996 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.14 кор.3,Москва,ул Борисовские Пруды д.14 кор.3,ул,Борисовские Пруды ,д.14 кор.3,7578006,муниципальный округ Братеево,1996 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.14 кор.5,Москва,ул Борисовские Пруды д.14 кор.5,ул,Борисовские Пруды ,д.14 кор.5,7578010,муниципальный округ Братеево,1996 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.16 кор.1,Москва,ул Борисовские Пруды д.16 кор.1,ул,Борисовские Пруды ,д.16 кор.1,7578016,муниципальный округ Братеево,1996 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.16 кор.2,Москва,ул Борисовские Пруды д.16 кор.2,ул,Борисовские Пруды ,д.16 кор.2,7578020,муниципальный округ Братеево,1996 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.16 кор.3,Москва,ул Борисовские Пруды д.16 кор.3,ул,Борисовские Пруды ,д.16 кор.3,7578023,муниципальный округ Братеево,1996 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.16 кор.4,Москва,ул Борисовские Пруды д.16 кор.4,ул,Борисовские Пруды ,д.16 кор.4,7578026,муниципальный округ Братеево,1997 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.16 кор.5,Москва,ул Борисовские Пруды д.16 кор.5,ул,Борисовские Пруды ,д.16 кор.5,7578030,муниципальный округ Братеево,1999 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.16 кор.6,Москва,ул Борисовские Пруды д.16 кор.6,ул,Борисовские Пруды ,д.16 кор.6,7578035,муниципальный округ Братеево,1999 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.18 кор.1,Москва,ул Борисовские Пруды д.18 кор.1,ул,Борисовские Пруды ,д.18 кор.1,7578039,муниципальный округ Братеево,1986 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.18 кор.3,Москва,ул Борисовские Пруды д.18 кор.3,ул,Борисовские Пруды ,д.18 кор.3,7578040,муниципальный округ Братеево,1987 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.20 кор.1,Москва,ул Борисовские Пруды д.20 кор.1,ул,Борисовские Пруды ,д.20 кор.1,7578044,муниципальный округ Братеево,1986 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.20 кор.2,Москва,ул Борисовские Пруды д.20 кор.2,ул,Борисовские Пруды ,д.20 кор.2,7578049,муниципальный округ Братеево,1986 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.22 кор.1,Москва,ул Борисовские Пруды д.22 кор.1,ул,Борисовские Пруды ,д.22 кор.1,7578055,муниципальный округ Братеево,1986 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.22 кор.2,Москва,ул Борисовские Пруды д.22 кор.2,ул,Борисовские Пруды ,д.22 кор.2,7578060,муниципальный округ Братеево,1986 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.24/2,Москва,ул Борисовские Пруды д.24/2,ул,Борисовские Пруды ,д.24/2,7578065,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.28/1,Москва,ул Борисовские Пруды д.28/1,ул,Борисовские Пруды ,д.28/1,7578068,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.30,Москва,ул Борисовские Пруды д.30,ул,Борисовские Пруды ,д.30,7578071,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.32,Москва,ул Борисовские Пруды д.32,ул,Борисовские Пруды ,д.32,7578082,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.34 кор.1,Москва,ул Борисовские Пруды д.34 кор.1,ул,Борисовские Пруды ,д.34 кор.1,7578075,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.34 кор.2,Москва,ул Борисовские Пруды д.34 кор.2,ул,Борисовские Пруды ,д.34 кор.2,7578084,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.38,Москва,ул Борисовские Пруды д.38,ул,Борисовские Пруды ,д.38,7578087,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.42,Москва,ул Борисовские Пруды д.42,ул,Борисовские Пруды ,д.42,7578091,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.44,Москва,ул Борисовские Пруды д.44,ул,Борисовские Пруды ,д.44,7578093,муниципальный округ Братеево,1998 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.46 кор.2,Москва,ул Борисовские Пруды д.46 кор.2,ул,Борисовские Пруды ,д.46 кор.2,7578098,муниципальный округ Братеево,1989 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.48 кор.1,Москва,ул Борисовские Пруды д.48 кор.1,ул,Борисовские Пруды ,д.48 кор.1,7578100,муниципальный округ Братеево,1989 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.48 кор.2,Москва,ул Борисовские Пруды д.48 кор.2,ул,Борисовские Пруды ,д.48 кор.2,7578102,муниципальный округ Братеево,1989 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.6 кор.1,Москва,ул Борисовские Пруды д.6 кор.1,ул,Борисовские Пруды ,д.6 кор.1,7577985,муниципальный округ Братеево,1998 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.6 кор.2,Москва,ул Борисовские Пруды д.6 кор.2,ул,Борисовские Пруды ,д.6 кор.2,7577986,муниципальный округ Братеево,1998 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.8 кор.1,Москва,ул Борисовские Пруды д.8 кор.1,ул,Борисовские Пруды ,д.8 кор.1,8086846,муниципальный округ Братеево,1997 +2281086,г Москва ул Борисовские Пруды д.8 кор.3,Москва,ул Борисовские Пруды д.8 кор.3,ул,Борисовские Пруды ,д.8 кор.3,7577990,муниципальный округ Братеево,1997 +2281086,г Москва ул Братеевская д.10 кор.1,Москва,ул Братеевская д.10 кор.1,ул,Братеевская ,д.10 кор.1,7577912,муниципальный округ Братеево,1996 +2281086,г Москва ул Братеевская д.10 кор.3,Москва,ул Братеевская д.10 кор.3,ул,Братеевская ,д.10 кор.3,7577917,муниципальный округ Братеево,1997 +2281086,г Москва ул Братеевская д.10 кор.4,Москва,ул Братеевская д.10 кор.4,ул,Братеевская ,д.10 кор.4,7577925,муниципальный округ Братеево,1996 +2281086,г Москва ул Братеевская д.16 кор.1,Москва,ул Братеевская д.16 кор.1,ул,Братеевская ,д.16 кор.1,7577922,муниципальный округ Братеево,1997 +2281086,г Москва ул Братеевская д.16 кор.2,Москва,ул Братеевская д.16 кор.2,ул,Братеевская ,д.16 кор.2,7577926,муниципальный округ Братеево,1997 +2281086,г Москва ул Братеевская д.16 кор.6,Москва,ул Братеевская д.16 кор.6,ул,Братеевская ,д.16 кор.6,7577927,муниципальный округ Братеево,1997 +2281086,г Москва ул Братеевская д.18 кор.1,Москва,ул Братеевская д.18 кор.1,ул,Братеевская ,д.18 кор.1,8081449,муниципальный округ Братеево,2001 +2281086,г Москва ул Братеевская д.18 кор.3,Москва,ул Братеевская д.18 кор.3,ул,Братеевская ,д.18 кор.3,7577931,муниципальный округ Братеево,1997 +2281086,г Москва ул Братеевская д.18 кор.5,Москва,ул Братеевская д.18 кор.5,ул,Братеевская ,д.18 кор.5,7577933,муниципальный округ Братеево,1997 +2281086,г Москва ул Братеевская д.21,Москва,ул Братеевская д.21,ул,Братеевская ,д.21,7577936,муниципальный округ Братеево,1999 +2281086,г Москва ул Братеевская д.21 кор.1,Москва,ул Братеевская д.21 кор.1,ул,Братеевская ,д.21 кор.1,7577937,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Братеевская д.21 кор.2,Москва,ул Братеевская д.21 кор.2,ул,Братеевская ,д.21 кор.2,7577940,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Братеевская д.21 кор.3,Москва,ул Братеевская д.21 кор.3,ул,Братеевская ,д.21 кор.3,7577943,муниципальный округ Братеево,2000 +2281086,г Москва ул Братеевская д.21 кор.4,Москва,ул Братеевская д.21 кор.4,ул,Братеевская ,д.21 кор.4,8180365,муниципальный округ Братеево,2001 +2281086,г Москва ул Братеевская д.21 кор.5,Москва,ул Братеевская д.21 кор.5,ул,Братеевская ,д.21 кор.5,7577944,муниципальный округ Братеево,2000 +2281086,г Москва ул Братеевская д.23 кор.1,Москва,ул Братеевская д.23 кор.1,ул,Братеевская ,д.23 кор.1,7577946,муниципальный округ Братеево,1986 +2281086,г Москва ул Братеевская д.25 кор.1,Москва,ул Братеевская д.25 кор.1,ул,Братеевская ,д.25 кор.1,7577947,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Братеевская д.25 кор.3,Москва,ул Братеевская д.25 кор.3,ул,Братеевская ,д.25 кор.3,7577949,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Братеевская д.27 кор.1,Москва,ул Братеевская д.27 кор.1,ул,Братеевская ,д.27 кор.1,7577953,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Братеевская д.27 кор.2,Москва,ул Братеевская д.27 кор.2,ул,Братеевская ,д.27 кор.2,7577956,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Братеевская д.33 кор.1,Москва,ул Братеевская д.33 кор.1,ул,Братеевская ,д.33 кор.1,8086858,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Братеевская д.33 кор.2,Москва,ул Братеевская д.33 кор.2,ул,Братеевская ,д.33 кор.2,7577958,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Братеевская д.35 кор.3,Москва,ул Братеевская д.35 кор.3,ул,Братеевская ,д.35 кор.3,7577962,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Братеевская д.39/12,Москва,ул Братеевская д.39/12,ул,Братеевская ,д.39/12,7579088,муниципальный округ Братеево,1987 +2281086,г Москва ул Братеевская д.8 кор.3,Москва,ул Братеевская д.8 кор.3,ул,Братеевская ,д.8 кор.3,7577907,муниципальный округ Братеево,1997 +2281086,г Москва ул Братеевская д.8 кор.4,Москва,ул Братеевская д.8 кор.4,ул,Братеевская ,д.8 кор.4,7577910,муниципальный округ Братеево,1997 +2281086,г Москва ул Ключевая д.10 кор.2,Москва,ул Ключевая д.10 кор.2,ул,Ключевая ,д.10 кор.2,7578111,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Ключевая д.12 кор.1,Москва,ул Ключевая д.12 кор.1,ул,Ключевая ,д.12 кор.1,7578116,муниципальный округ Братеево,1986 +2281086,г Москва ул Ключевая д.16/29,Москва,ул Ключевая д.16/29,ул,Ключевая ,д.16/29,7578119,муниципальный округ Братеево,1987 +2281086,г Москва ул Ключевая д.18,Москва,ул Ключевая д.18,ул,Ключевая ,д.18,7578122,муниципальный округ Братеево,2001 +2281086,г Москва ул Ключевая д.20,Москва,ул Ключевая д.20,ул,Ключевая ,д.20,7578124,муниципальный округ Братеево,2001 +2281086,г Москва ул Ключевая д.22 кор.1,Москва,ул Ключевая д.22 кор.1,ул,Ключевая ,д.22 кор.1,7578128,муниципальный округ Братеево,1996 +2281086,г Москва ул Ключевая д.24 кор.1,Москва,ул Ключевая д.24 кор.1,ул,Ключевая ,д.24 кор.1,7578132,муниципальный округ Братеево,1996 +2281086,г Москва ул Ключевая д.24 кор.2,Москва,ул Ключевая д.24 кор.2,ул,Ключевая ,д.24 кор.2,7578136,муниципальный округ Братеево,1996 +2281086,г Москва ул Ключевая д.4 кор.1,Москва,ул Ключевая д.4 кор.1,ул,Ключевая ,д.4 кор.1,7578104,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Ключевая д.8 кор.1,Москва,ул Ключевая д.8 кор.1,ул,Ключевая ,д.8 кор.1,7578107,муниципальный округ Братеево,1986 +2281086,г Москва ул Ключевая д.8 кор.2,Москва,ул Ключевая д.8 кор.2,ул,Ключевая ,д.8 кор.2,7578108,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Паромная д.11/31,Москва,ул Паромная д.11/31,ул,Паромная ,д.11/31,7578172,муниципальный округ Братеево,1987 +2281086,г Москва ул Паромная д.3,Москва,ул Паромная д.3,ул,Паромная ,д.3,7578141,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Паромная д.7 кор.1,Москва,ул Паромная д.7 кор.1,ул,Паромная ,д.7 кор.1,7578147,муниципальный округ Братеево,1986 +2281086,г Москва ул Паромная д.7 кор.2,Москва,ул Паромная д.7 кор.2,ул,Паромная ,д.7 кор.2,7578150,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Паромная д.7 кор.3,Москва,ул Паромная д.7 кор.3,ул,Паромная ,д.7 кор.3,7578159,муниципальный округ Братеево,1985 +2281086,г Москва ул Паромная д.9 кор.1,Москва,ул Паромная д.9 кор.1,ул,Паромная ,д.9 кор.1,7578165,муниципальный округ Братеево,1986 +2281087,г Москва наб Даниловская д.1/2,Москва,наб Даниловская д.1/2,наб,Даниловская ,д.1/2,7872490,муниципальный округ Даниловский,н.д. +2281087,г Москва наб Даниловская д.2 кор.1,Москва,наб Даниловская д.2 кор.1,наб,Даниловская ,д.2 кор.1,7872189,муниципальный округ Даниловский,1961 +2281087,г Москва наб Даниловская д.2 кор.2,Москва,наб Даниловская д.2 кор.2,наб,Даниловская ,д.2 кор.2,7872208,муниципальный округ Даниловский,1961 +2281087,г Москва наб Даниловская д.2 кор.3,Москва,наб Даниловская д.2 кор.3,наб,Даниловская ,д.2 кор.3,7872249,муниципальный округ Даниловский,1958 +2281087,г Москва наб Даниловская д.2 кор.4,Москва,наб Даниловская д.2 кор.4,наб,Даниловская ,д.2 кор.4,7872270,муниципальный округ Даниловский,1961 +2281087,г Москва наб Даниловская д.4 кор.2,Москва,наб Даниловская д.4 кор.2,наб,Даниловская ,д.4 кор.2,7872287,муниципальный округ Даниловский,1973 +2281087,г Москва наб Даниловская д.6 кор.1,Москва,наб Даниловская д.6 кор.1,наб,Даниловская ,д.6 кор.1,7872319,муниципальный округ Даниловский,1966 +2281087,г Москва наб Даниловская д.6 кор.2,Москва,наб Даниловская д.6 кор.2,наб,Даниловская ,д.6 кор.2,7872341,муниципальный округ Даниловский,1984 +2281087,г Москва наб Даниловская д.6 кор.3,Москва,наб Даниловская д.6 кор.3,наб,Даниловская ,д.6 кор.3,7872394,муниципальный округ Даниловский,1964 +2281087,г Москва наб Даниловская д.6 кор.4,Москва,наб Даниловская д.6 кор.4,наб,Даниловская ,д.6 кор.4,7872432,муниципальный округ Даниловский,1996 +2281087,г Москва наб Даниловская д.6 кор.5,Москва,наб Даниловская д.6 кор.5,наб,Даниловская ,д.6 кор.5,7872451,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва наб Дербеневская д.1,Москва,наб Дербеневская д.1,наб,Дербеневская ,д.1,7872791,муниципальный округ Даниловский,1959 +2281087,г Москва наб Дербеневская д.1/2,Москва,наб Дербеневская д.1/2,наб,Дербеневская ,д.1/2,7872799,муниципальный округ Даниловский,1941 +2281087,г Москва наб Дербеневская д.11А,Москва,наб Дербеневская д.11А,наб,Дербеневская ,д.11А,7872821,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва наб Дербеневская д.13/17 кор.1,Москва,наб Дербеневская д.13/17 кор.1,наб,Дербеневская ,д.13/17 кор.1,7873344,муниципальный округ Даниловский,1961 +2281087,г Москва наб Дербеневская д.13/17 кор.2,Москва,наб Дербеневская д.13/17 кор.2,наб,Дербеневская ,д.13/17 кор.2,7873357,муниципальный округ Даниловский,1964 +2281087,г Москва наб Дербеневская д.13/17 кор.3,Москва,наб Дербеневская д.13/17 кор.3,наб,Дербеневская ,д.13/17 кор.3,7873375,муниципальный округ Даниловский,1961 +2281087,г Москва наб Дербеневская д.13/17 кор.4,Москва,наб Дербеневская д.13/17 кор.4,наб,Дербеневская ,д.13/17 кор.4,7873389,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва наб Дербеневская д.13/17 кор.5,Москва,наб Дербеневская д.13/17 кор.5,наб,Дербеневская ,д.13/17 кор.5,7873409,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва наб Крутицкая д.11,Москва,наб Крутицкая д.11,наб,Крутицкая ,д.11,7875145,муниципальный округ Даниловский,1969 +2281087,г Москва наб Крутицкая д.13,Москва,наб Крутицкая д.13,наб,Крутицкая ,д.13,7875155,муниципальный округ Даниловский,1967 +2281087,г Москва наб Крутицкая д.15,Москва,наб Крутицкая д.15,наб,Крутицкая ,д.15,7875165,муниципальный округ Даниловский,1963 +2281087,г Москва наб Крутицкая д.17,Москва,наб Крутицкая д.17,наб,Крутицкая ,д.17,7875168,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва наб Крутицкая д.19,Москва,наб Крутицкая д.19,наб,Крутицкая ,д.19,8351838,муниципальный округ Даниловский,2001 +2281087,г Москва наб Крутицкая д.21,Москва,наб Крутицкая д.21,наб,Крутицкая ,д.21,7875173,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва наб Крутицкая д.25,Москва,наб Крутицкая д.25,наб,Крутицкая ,д.25,7875176,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва наб Крутицкая д.5,Москва,наб Крутицкая д.5,наб,Крутицкая ,д.5,7875185,муниципальный округ Даниловский,1963 +2281087,г Москва наб Крутицкая д.7,Москва,наб Крутицкая д.7,наб,Крутицкая ,д.7,7875187,муниципальный округ Даниловский,1963 +2281087,г Москва наб Крутицкая д.9,Москва,наб Крутицкая д.9,наб,Крутицкая ,д.9,7875196,муниципальный округ Даниловский,1963 +2281087,г Москва наб Павелецкая д.10 кор.1,Москва,наб Павелецкая д.10 кор.1,наб,Павелецкая ,д.10 кор.1,7875850,муниципальный округ Даниловский,1957 +2281087,г Москва наб Павелецкая д.10 кор.2,Москва,наб Павелецкая д.10 кор.2,наб,Павелецкая ,д.10 кор.2,7875855,муниципальный округ Даниловский,1958 +2281087,г Москва наб Павелецкая д.10 кор.3,Москва,наб Павелецкая д.10 кор.3,наб,Павелецкая ,д.10 кор.3,7875871,муниципальный округ Даниловский,1957 +2281087,г Москва наб Павелецкая д.4,Москва,наб Павелецкая д.4,наб,Павелецкая ,д.4,7875839,муниципальный округ Даниловский,1956 +2281087,г Москва пер Духовской д.10,Москва,пер Духовской д.10,пер,Духовской ,д.10,7873847,муниципальный округ Даниловский,1987 +2281087,г Москва пер Духовской д.12,Москва,пер Духовской д.12,пер,Духовской ,д.12,7873866,муниципальный округ Даниловский,1983 +2281087,г Москва пер Духовской д.12А,Москва,пер Духовской д.12А,пер,Духовской ,д.12А,7873875,муниципальный округ Даниловский,1982 +2281087,г Москва пер Духовской д.14,Москва,пер Духовской д.14,пер,Духовской ,д.14,7873878,муниципальный округ Даниловский,1981 +2281087,г Москва пер Духовской д.16,Москва,пер Духовской д.16,пер,Духовской ,д.16,7874655,муниципальный округ Даниловский,1980 +2281087,г Москва пер Духовской д.20 кор.2,Москва,пер Духовской д.20 кор.2,пер,Духовской ,д.20 кор.2,7874660,муниципальный округ Даниловский,1964 +2281087,г Москва пер Духовской д.20 кор.А,Москва,пер Духовской д.20 кор.А,пер,Духовской ,д.20 кор.А,7874946,муниципальный округ Даниловский,1959 +2281087,г Москва пер Духовской д.20 кор.Б,Москва,пер Духовской д.20 кор.Б,пер,Духовской ,д.20 кор.Б,7874948,муниципальный округ Даниловский,1958 +2281087,г Москва пер Духовской д.22А,Москва,пер Духовской д.22А,пер,Духовской ,д.22А,7874978,муниципальный округ Даниловский,1975 +2281087,г Москва пер Кожевнический 2-й д.1,Москва,пер Кожевнический 2-й д.1,пер,Кожевнический 2-й ,д.1,7875002,муниципальный округ Даниловский,1984 +2281087,г Москва пер Кожевнический 2-й д.10/11,Москва,пер Кожевнический 2-й д.10/11,пер,Кожевнический 2-й ,д.10/11,7875014,муниципальный округ Даниловский,1860 +2281087,г Москва пер Кожевнический 2-й д.3,Москва,пер Кожевнический 2-й д.3,пер,Кожевнический 2-й ,д.3,7875021,муниципальный округ Даниловский,1907 +2281087,г Москва пер Ослябинский д.3,Москва,пер Ослябинский д.3,пер,Ослябинский ,д.3,7875832,муниципальный округ Даниловский,1975 +2281087,г Москва пер Павловский 1-й д.5,Москва,пер Павловский 1-й д.5,пер,Павловский 1-й ,д.5,7876060,муниципальный округ Даниловский,1975 +2281087,г Москва пер Павловский 2-й д.1,Москва,пер Павловский 2-й д.1,пер,Павловский 2-й ,д.1,7876063,муниципальный округ Даниловский,1910 +2281087,г Москва пер Павловский 2-й д.13,Москва,пер Павловский 2-й д.13,пер,Павловский 2-й ,д.13,7876072,муниципальный округ Даниловский,1966 +2281087,г Москва пер Павловский 2-й д.15,Москва,пер Павловский 2-й д.15,пер,Павловский 2-й ,д.15,7876080,муниципальный округ Даниловский,1966 +2281087,г Москва пер Павловский 2-й д.20,Москва,пер Павловский 2-й д.20,пер,Павловский 2-й ,д.20,7876082,муниципальный округ Даниловский,1976 +2281087,г Москва пер Павловский 2-й д.26,Москва,пер Павловский 2-й д.26,пер,Павловский 2-й ,д.26,7876090,муниципальный округ Даниловский,1885 +2281087,г Москва пер Павловский 2-й д.3,Москва,пер Павловский 2-й д.3,пер,Павловский 2-й ,д.3,7876098,муниципальный округ Даниловский,1910 +2281087,г Москва пер Павловский 3-й д.14,Москва,пер Павловский 3-й д.14,пер,Павловский 3-й ,д.14,7876113,муниципальный округ Даниловский,1969 +2281087,г Москва пер Пересветов д.1 кор.2,Москва,пер Пересветов д.1 кор.2,пер,Пересветов ,д.1 кор.2,7876128,муниципальный округ Даниловский,1929 +2281087,г Москва пер Пересветов д.2/3,Москва,пер Пересветов д.2/3,пер,Пересветов ,д.2/3,7876130,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва пер Пересветов д.3,Москва,пер Пересветов д.3,пер,Пересветов ,д.3,7876144,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва пер Пересветов д.4 кор.1,Москва,пер Пересветов д.4 кор.1,пер,Пересветов ,д.4 кор.1,7876147,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва пер Пересветов д.4 кор.2,Москва,пер Пересветов д.4 кор.2,пер,Пересветов ,д.4 кор.2,7876158,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва пер Пересветов д.5,Москва,пер Пересветов д.5,пер,Пересветов ,д.5,7876159,муниципальный округ Даниловский,1934 +2281087,г Москва пер Пересветов д.6,Москва,пер Пересветов д.6,пер,Пересветов ,д.6,7876168,муниципальный округ Даниловский,1927 +2281087,г Москва пер Пересветов д.7 кор.1,Москва,пер Пересветов д.7 кор.1,пер,Пересветов ,д.7 кор.1,7876170,муниципальный округ Даниловский,1957 +2281087,г Москва проезд Автозаводский 2-й д.2,Москва,проезд Автозаводский 2-й д.2,проезд,Автозаводский 2-й ,д.2,7871146,муниципальный округ Даниловский,1938 +2281087,г Москва проезд Автозаводский 2-й д.3,Москва,проезд Автозаводский 2-й д.3,проезд,Автозаводский 2-й ,д.3,7871148,муниципальный округ Даниловский,1956 +2281087,г Москва проезд Автозаводский 2-й д.3А,Москва,проезд Автозаводский 2-й д.3А,проезд,Автозаводский 2-й ,д.3А,7871204,муниципальный округ Даниловский,1958 +2281087,г Москва проезд Автозаводский 2-й д.5,Москва,проезд Автозаводский 2-й д.5,проезд,Автозаводский 2-й ,д.5,7871164,муниципальный округ Даниловский,1954 +2281087,г Москва проезд Автозаводский 2-й д.ЗА,Москва,проезд Автозаводский 2-й д.ЗА,проезд,Автозаводский 2-й ,д.ЗА,7871161,муниципальный округ Даниловский,н.д. +2281087,г Москва проезд Автозаводский 3-й д.4,Москва,проезд Автозаводский 3-й д.4,проезд,Автозаводский 3-й ,д.4,7871165,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва проезд Жуков д.21,Москва,проезд Жуков д.21,проезд,Жуков ,д.21,7874970,муниципальный округ Даниловский,1911 +2281087,г Москва проезд Кожуховский 1-й д.1/7,Москва,проезд Кожуховский 1-й д.1/7,проезд,Кожуховский 1-й ,д.1/7,7875028,муниципальный округ Даниловский,1954 +2281087,г Москва проезд Кожуховский 1-й д.11,Москва,проезд Кожуховский 1-й д.11,проезд,Кожуховский 1-й ,д.11,7875042,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва проезд Кожуховский 1-й д.11А,Москва,проезд Кожуховский 1-й д.11А,проезд,Кожуховский 1-й ,д.11А,7875049,муниципальный округ Даниловский,1958 +2281087,г Москва проезд Кожуховский 1-й д.19 кор.1,Москва,проезд Кожуховский 1-й д.19 кор.1,проезд,Кожуховский 1-й ,д.19 кор.1,7875062,муниципальный округ Даниловский,1958 +2281087,г Москва проезд Кожуховский 1-й д.19 кор.2,Москва,проезд Кожуховский 1-й д.19 кор.2,проезд,Кожуховский 1-й ,д.19 кор.2,7875063,муниципальный округ Даниловский,1958 +2281087,г Москва проезд Кожуховский 1-й д.19 кор.3,Москва,проезд Кожуховский 1-й д.19 кор.3,проезд,Кожуховский 1-й ,д.19 кор.3,7875076,муниципальный округ Даниловский,1959 +2281087,г Москва проезд Кожуховский 1-й д.9,Москва,проезд Кожуховский 1-й д.9,проезд,Кожуховский 1-й ,д.9,7875078,муниципальный округ Даниловский,1954 +2281087,г Москва проезд Кожуховский 2-й д.15 кор.1,Москва,проезд Кожуховский 2-й д.15 кор.1,проезд,Кожуховский 2-й ,д.15 кор.1,7875094,муниципальный округ Даниловский,1957 +2281087,г Москва проезд Кожуховский 2-й д.15 кор.2,Москва,проезд Кожуховский 2-й д.15 кор.2,проезд,Кожуховский 2-й ,д.15 кор.2,7875096,муниципальный округ Даниловский,1950 +2281087,г Москва проезд Кожуховский 2-й д.15 кор.3,Москва,проезд Кожуховский 2-й д.15 кор.3,проезд,Кожуховский 2-й ,д.15 кор.3,7875103,муниципальный округ Даниловский,1950 +2281087,г Москва проезд Кожуховский 2-й д.9,Москва,проезд Кожуховский 2-й д.9,проезд,Кожуховский 2-й ,д.9,7875112,муниципальный округ Даниловский,1950 +2281087,г Москва проезд Михайловский Нижн. 1-й д.16,Москва,проезд Михайловский Нижн. 1-й д.16,проезд,Михайловский Нижн. 1-й ,д.16,7875802,муниципальный округ Даниловский,1974 +2281087,г Москва проезд Михайловский Нижн. 1-й д.18,Москва,проезд Михайловский Нижн. 1-й д.18,проезд,Михайловский Нижн. 1-й ,д.18,7875811,муниципальный округ Даниловский,1974 +2281087,г Москва проезд Павелецкий 1-й д.1/42 кор.1,Москва,проезд Павелецкий 1-й д.1/42 кор.1,проезд,Павелецкий 1-й ,д.1/42 кор.1,7875886,муниципальный округ Даниловский,1957 +2281087,г Москва проезд Павелецкий 1-й д.1/42 кор.2,Москва,проезд Павелецкий 1-й д.1/42 кор.2,проезд,Павелецкий 1-й ,д.1/42 кор.2,7875889,муниципальный округ Даниловский,1959 +2281087,г Москва проезд Павелецкий 1-й д.4 кор.2,Москва,проезд Павелецкий 1-й д.4 кор.2,проезд,Павелецкий 1-й ,д.4 кор.2,7875896,муниципальный округ Даниловский,н.д. +2281087,г Москва проезд Павелецкий 1-й д.4 кор.3,Москва,проезд Павелецкий 1-й д.4 кор.3,проезд,Павелецкий 1-й ,д.4 кор.3,7875901,муниципальный округ Даниловский,н.д. +2281087,г Москва проезд Павелецкий 2-й д.4 кор.2,Москва,проезд Павелецкий 2-й д.4 кор.2,проезд,Павелецкий 2-й ,д.4 кор.2,7882784,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва проезд Павелецкий 2-й д.4 кор.3,Москва,проезд Павелецкий 2-й д.4 кор.3,проезд,Павелецкий 2-й ,д.4 кор.3,7882796,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва проезд Павелецкий 2-й д.6,Москва,проезд Павелецкий 2-й д.6,проезд,Павелецкий 2-й ,д.6,7875905,муниципальный округ Даниловский,1966 +2281087,г Москва проезд Павелецкий 2-й д.8,Москва,проезд Павелецкий 2-й д.8,проезд,Павелецкий 2-й ,д.8,7875914,муниципальный округ Даниловский,1966 +2281087,г Москва проезд Павелецкий 3-й д.11,Москва,проезд Павелецкий 3-й д.11,проезд,Павелецкий 3-й ,д.11,7875919,муниципальный округ Даниловский,1959 +2281087,г Москва проезд Павелецкий 3-й д.11А,Москва,проезд Павелецкий 3-й д.11А,проезд,Павелецкий 3-й ,д.11А,7875936,муниципальный округ Даниловский,1974 +2281087,г Москва проезд Павелецкий 3-й д.5,Москва,проезд Павелецкий 3-й д.5,проезд,Павелецкий 3-й ,д.5,7875939,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва проезд Павелецкий 3-й д.6 кор.А,Москва,проезд Павелецкий 3-й д.6 кор.А,проезд,Павелецкий 3-й ,д.6 кор.А,7875949,муниципальный округ Даниловский,1963 +2281087,г Москва проезд Павелецкий 3-й д.6 кор.Б,Москва,проезд Павелецкий 3-й д.6 кор.Б,проезд,Павелецкий 3-й ,д.6 кор.Б,7875953,муниципальный округ Даниловский,1961 +2281087,г Москва проезд Павелецкий 3-й д.6 кор.В,Москва,проезд Павелецкий 3-й д.6 кор.В,проезд,Павелецкий 3-й ,д.6 кор.В,7875960,муниципальный округ Даниловский,1961 +2281087,г Москва проезд Павелецкий 3-й д.6 кор.Г,Москва,проезд Павелецкий 3-й д.6 кор.Г,проезд,Павелецкий 3-й ,д.6 кор.Г,7875968,муниципальный округ Даниловский,1963 +2281087,г Москва проезд Павелецкий 3-й д.7 кор.1,Москва,проезд Павелецкий 3-й д.7 кор.1,проезд,Павелецкий 3-й ,д.7 кор.1,7875972,муниципальный округ Даниловский,1958 +2281087,г Москва проезд Павелецкий 3-й д.7 кор.2,Москва,проезд Павелецкий 3-й д.7 кор.2,проезд,Павелецкий 3-й ,д.7 кор.2,7875974,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва проезд Павелецкий 3-й д.7 кор.3,Москва,проезд Павелецкий 3-й д.7 кор.3,проезд,Павелецкий 3-й ,д.7 кор.3,7875983,муниципальный округ Даниловский,1958 +2281087,г Москва проезд Павелецкий 3-й д.7 кор.4,Москва,проезд Павелецкий 3-й д.7 кор.4,проезд,Павелецкий 3-й ,д.7 кор.4,7875993,муниципальный округ Даниловский,1957 +2281087,г Москва проезд Павелецкий 3-й д.9,Москва,проезд Павелецкий 3-й д.9,проезд,Павелецкий 3-й ,д.9,7876001,муниципальный округ Даниловский,1961 +2281087,г Москва проезд Павелецкий 3-й д.9А,Москва,проезд Павелецкий 3-й д.9А,проезд,Павелецкий 3-й ,д.9А,7876005,муниципальный округ Даниловский,1961 +2281087,г Москва проезд Рощинский 4-й д.16,Москва,проезд Рощинский 4-й д.16,проезд,Рощинский 4-й ,д.16,7876214,муниципальный округ Даниловский,1958 +2281087,г Москва проезд Рощинский 4-й д.7/16,Москва,проезд Рощинский 4-й д.7/16,проезд,Рощинский 4-й ,д.7/16,7876216,муниципальный округ Даниловский,1974 +2281087,г Москва проезд Рощинский 4-й д.7/17,Москва,проезд Рощинский 4-й д.7/17,проезд,Рощинский 4-й ,д.7/17,8121437,муниципальный округ Даниловский,1977 +2281087,г Москва проезд Рощинский 4-й д.8 кор.2,Москва,проезд Рощинский 4-й д.8 кор.2,проезд,Рощинский 4-й ,д.8 кор.2,7876222,муниципальный округ Даниловский,1959 +2281087,г Москва проезд Рощинский 5-й д.7/8,Москва,проезд Рощинский 5-й д.7/8,проезд,Рощинский 5-й ,д.7/8,7876231,муниципальный округ Даниловский,1978 +2281087,г Москва проезд Рощинский 6-й д.1,Москва,проезд Рощинский 6-й д.1,проезд,Рощинский 6-й ,д.1,7876237,муниципальный округ Даниловский,1938 +2281087,г Москва ул Автозаводская д.11,Москва,ул Автозаводская д.11,ул,Автозаводская ,д.11,7606353,муниципальный округ Даниловский,1961 +2281087,г Москва ул Автозаводская д.13/1,Москва,ул Автозаводская д.13/1,ул,Автозаводская ,д.13/1,7606358,муниципальный округ Даниловский,1958 +2281087,г Москва ул Автозаводская д.2,Москва,ул Автозаводская д.2,ул,Автозаводская ,д.2,7606363,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Автозаводская д.3,Москва,ул Автозаводская д.3,ул,Автозаводская ,д.3,7606365,муниципальный округ Даниловский,1957 +2281087,г Москва ул Автозаводская д.4,Москва,ул Автозаводская д.4,ул,Автозаводская ,д.4,7606372,муниципальный округ Даниловский,1958 +2281087,г Москва ул Автозаводская д.5,Москва,ул Автозаводская д.5,ул,Автозаводская ,д.5,7606376,муниципальный округ Даниловский,1956 +2281087,г Москва ул Автозаводская д.6,Москва,ул Автозаводская д.6,ул,Автозаводская ,д.6,7606295,муниципальный округ Даниловский,1955 +2281087,г Москва ул Автозаводская д.7,Москва,ул Автозаводская д.7,ул,Автозаводская ,д.7,7610456,муниципальный округ Даниловский,1957 +2281087,г Москва ул Автозаводская д.8,Москва,ул Автозаводская д.8,ул,Автозаводская ,д.8,7610455,муниципальный округ Даниловский,1957 +2281087,г Москва ул Автозаводская д.9,Москва,ул Автозаводская д.9,ул,Автозаводская ,д.9,7610453,муниципальный округ Даниловский,1955 +2281087,г Москва ул Велозаводская д.2,Москва,ул Велозаводская д.2,ул,Велозаводская ,д.2,7610458,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва ул Велозаводская д.2 кор.1,Москва,ул Велозаводская д.2 кор.1,ул,Велозаводская ,д.2 кор.1,7610460,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва ул Велозаводская д.2 кор.2,Москва,ул Велозаводская д.2 кор.2,ул,Велозаводская ,д.2 кор.2,7610459,муниципальный округ Даниловский,1961 +2281087,г Москва ул Велозаводская д.2 кор.3,Москва,ул Велозаводская д.2 кор.3,ул,Велозаводская ,д.2 кор.3,7871216,муниципальный округ Даниловский,2010 +2281087,г Москва ул Велозаводская д.6,Москва,ул Велозаводская д.6,ул,Велозаводская ,д.6,7871266,муниципальный округ Даниловский,1940 +2281087,г Москва ул Велозаводская д.6А,Москва,ул Велозаводская д.6А,ул,Велозаводская ,д.6А,7871274,муниципальный округ Даниловский,1956 +2281087,г Москва ул Восточная д.1 кор.1,Москва,ул Восточная д.1 кор.1,ул,Восточная ,д.1 кор.1,7871282,муниципальный округ Даниловский,1931 +2281087,г Москва ул Восточная д.11 кор.1,Москва,ул Восточная д.11 кор.1,ул,Восточная ,д.11 кор.1,7871320,муниципальный округ Даниловский,1973 +2281087,г Москва ул Восточная д.13,Москва,ул Восточная д.13,ул,Восточная ,д.13,7871334,муниципальный округ Даниловский,1980 +2281087,г Москва ул Восточная д.15/6,Москва,ул Восточная д.15/6,ул,Восточная ,д.15/6,7871374,муниципальный округ Даниловский,1970 +2281087,г Москва ул Восточная д.2 кор.1,Москва,ул Восточная д.2 кор.1,ул,Восточная ,д.2 кор.1,7871737,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Восточная д.2 кор.2,Москва,ул Восточная д.2 кор.2,ул,Восточная ,д.2 кор.2,7871878,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Восточная д.2 кор.3,Москва,ул Восточная д.2 кор.3,ул,Восточная ,д.2 кор.3,7871884,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Восточная д.2 кор.4,Москва,ул Восточная д.2 кор.4,ул,Восточная ,д.2 кор.4,7871913,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Восточная д.2 кор.5,Москва,ул Восточная д.2 кор.5,ул,Восточная ,д.2 кор.5,7871921,муниципальный округ Даниловский,1959 +2281087,г Москва ул Восточная д.5,Москва,ул Восточная д.5,ул,Восточная ,д.5,7871938,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва ул Восточная д.7,Москва,ул Восточная д.7,ул,Восточная ,д.7,7871952,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва ул Восточная д.9,Москва,ул Восточная д.9,ул,Восточная ,д.9,7871971,муниципальный округ Даниловский,2010 +2281087,г Москва ул Городская д.1,Москва,ул Городская д.1,ул,Городская ,д.1,7871987,муниципальный округ Даниловский,1927 +2281087,г Москва ул Городская д.2,Москва,ул Городская д.2,ул,Городская ,д.2,7872045,муниципальный округ Даниловский,1900 +2281087,г Москва ул Городская д.3,Москва,ул Городская д.3,ул,Городская ,д.3,7872050,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва ул Городская д.4,Москва,ул Городская д.4,ул,Городская ,д.4,7872087,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Городская д.5,Москва,ул Городская д.5,ул,Городская ,д.5,7872100,муниципальный округ Даниловский,1929 +2281087,г Москва ул Городская д.6,Москва,ул Городская д.6,ул,Городская ,д.6,7872146,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Городская д.9,Москва,ул Городская д.9,ул,Городская ,д.9,7872177,муниципальный округ Даниловский,1958 +2281087,г Москва ул Дербеневская д.1,Москва,ул Дербеневская д.1,ул,Дербеневская ,д.1,7873640,муниципальный округ Даниловский,1959 +2281087,г Москва ул Дербеневская д.10,Москва,ул Дербеневская д.10,ул,Дербеневская ,д.10,7873761,муниципальный округ Даниловский,1896 +2281087,г Москва ул Дербеневская д.14 кор.2,Москва,ул Дербеневская д.14 кор.2,ул,Дербеневская ,д.14 кор.2,7873655,муниципальный округ Даниловский,1900 +2281087,г Москва ул Дербеневская д.14 кор.3,Москва,ул Дербеневская д.14 кор.3,ул,Дербеневская ,д.14 кор.3,7873719,муниципальный округ Даниловский,1907 +2281087,г Москва ул Дербеневская д.14 кор.5,Москва,ул Дербеневская д.14 кор.5,ул,Дербеневская ,д.14 кор.5,7873736,муниципальный округ Даниловский,1903 +2281087,г Москва ул Дербеневская д.18,Москва,ул Дербеневская д.18,ул,Дербеневская ,д.18,7873770,муниципальный округ Даниловский,1900 +2281087,г Москва ул Дербеневская д.18 кор.1,Москва,ул Дербеневская д.18 кор.1,ул,Дербеневская ,д.18 кор.1,7873784,муниципальный округ Даниловский,1958 +2281087,г Москва ул Дубининская д.57 кор.4,Москва,ул Дубининская д.57 кор.4,ул,Дубининская ,д.57 кор.4,7873795,муниципальный округ Даниловский,1958 +2281087,г Москва ул Дубининская д.57 кор.5,Москва,ул Дубининская д.57 кор.5,ул,Дубининская ,д.57 кор.5,7873802,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Дубининская д.65 кор.1,Москва,ул Дубининская д.65 кор.1,ул,Дубининская ,д.65 кор.1,7873805,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Дубининская д.65 кор.2,Москва,ул Дубининская д.65 кор.2,ул,Дубининская ,д.65 кор.2,7873819,муниципальный округ Даниловский,1963 +2281087,г Москва ул Дубининская д.65 кор.3,Москва,ул Дубининская д.65 кор.3,ул,Дубининская ,д.65 кор.3,7873821,муниципальный округ Даниловский,1964 +2281087,г Москва ул Дубининская д.84,Москва,ул Дубининская д.84,ул,Дубининская ,д.84,7873831,муниципальный округ Даниловский,1974 +2281087,г Москва ул Дубининская д.88,Москва,ул Дубининская д.88,ул,Дубининская ,д.88,7721263,муниципальный округ Даниловский,1975 +2281087,г Москва ул Кожевнический Вражек д.3,Москва,ул Кожевнический Вражек д.3,ул,Кожевнический Вражек ,д.3,7874997,муниципальный округ Даниловский,1979 +2281087,г Москва ул Кожуховская 5-я д.10,Москва,ул Кожуховская 5-я д.10,ул,Кожуховская 5-я ,д.10,7875116,муниципальный округ Даниловский,1959 +2281087,г Москва ул Кожуховская 5-я д.10 кор.1,Москва,ул Кожуховская 5-я д.10 кор.1,ул,Кожуховская 5-я ,д.10 кор.1,7875119,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва ул Кожуховская 5-я д.3,Москва,ул Кожуховская 5-я д.3,ул,Кожуховская 5-я ,д.3,7875126,муниципальный округ Даниловский,1957 +2281087,г Москва ул Кожуховская 5-я д.4,Москва,ул Кожуховская 5-я д.4,ул,Кожуховская 5-я ,д.4,7881477,муниципальный округ Даниловский,1949 +2281087,г Москва ул Кожуховская 5-я д.6,Москва,ул Кожуховская 5-я д.6,ул,Кожуховская 5-я ,д.6,7875128,муниципальный округ Даниловский,1950 +2281087,г Москва ул Кожуховская 5-я д.8,Москва,ул Кожуховская 5-я д.8,ул,Кожуховская 5-я ,д.8,7875138,муниципальный округ Даниловский,1957 +2281087,г Москва ул Ленинская Слобода д.4,Москва,ул Ленинская Слобода д.4,ул,Ленинская Слобода ,д.4,7875219,муниципальный округ Даниловский,1958 +2281087,г Москва ул Ленинская Слобода д.7,Москва,ул Ленинская Слобода д.7,ул,Ленинская Слобода ,д.7,7875226,муниципальный округ Даниловский,1924 +2281087,г Москва ул Лестева д.11,Москва,ул Лестева д.11,ул,Лестева ,д.11,7875232,муниципальный округ Даниловский,1927 +2281087,г Москва ул Лестева д.13 кор.3,Москва,ул Лестева д.13 кор.3,ул,Лестева ,д.13 кор.3,7875238,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва ул Лестева д.15 кор.1,Москва,ул Лестева д.15 кор.1,ул,Лестева ,д.15 кор.1,7875248,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва ул Лестева д.15 кор.2,Москва,ул Лестева д.15 кор.2,ул,Лестева ,д.15 кор.2,7875253,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва ул Лестева д.16,Москва,ул Лестева д.16,ул,Лестева ,д.16,7875278,муниципальный округ Даниловский,1930 +2281087,г Москва ул Лестева д.17,Москва,ул Лестева д.17,ул,Лестева ,д.17,7875279,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва ул Лестева д.18,Москва,ул Лестева д.18,ул,Лестева ,д.18,7875285,муниципальный округ Даниловский,1930 +2281087,г Москва ул Лестева д.19 кор.1,Москва,ул Лестева д.19 кор.1,ул,Лестева ,д.19 кор.1,7875291,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва ул Лестева д.19 кор.2,Москва,ул Лестева д.19 кор.2,ул,Лестева ,д.19 кор.2,7875302,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва ул Лестева д.20,Москва,ул Лестева д.20,ул,Лестева ,д.20,7875306,муниципальный округ Даниловский,1963 +2281087,г Москва ул Лестева д.21 кор.2,Москва,ул Лестева д.21 кор.2,ул,Лестева ,д.21 кор.2,7875325,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва ул Лестева д.21/61 кор.1,Москва,ул Лестева д.21/61 кор.1,ул,Лестева ,д.21/61 кор.1,7875319,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва ул Лестева д.22,Москва,ул Лестева д.22,ул,Лестева ,д.22,7875349,муниципальный округ Даниловский,1930 +2281087,г Москва ул Лестева д.26,Москва,ул Лестева д.26,ул,Лестева ,д.26,7875352,муниципальный округ Даниловский,1963 +2281087,г Москва ул Лобанова д.2/21,Москва,ул Лобанова д.2/21,ул,Лобанова ,д.2/21,7875362,муниципальный округ Даниловский,1957 +2281087,г Москва ул Лобанова д.4,Москва,ул Лобанова д.4,ул,Лобанова ,д.4,7558648,муниципальный округ Даниловский,1957 +2281087,г Москва ул Лобанова д.5,Москва,ул Лобанова д.5,ул,Лобанова ,д.5,7875376,муниципальный округ Даниловский,1958 +2281087,г Москва ул Лобанова д.6,Москва,ул Лобанова д.6,ул,Лобанова ,д.6,8063650,муниципальный округ Даниловский,1956 +2281087,г Москва ул Лобанова д.7 кор.1,Москва,ул Лобанова д.7 кор.1,ул,Лобанова ,д.7 кор.1,7875379,муниципальный округ Даниловский,1969 +2281087,г Москва ул Лобанова д.7 кор.2,Москва,ул Лобанова д.7 кор.2,ул,Лобанова ,д.7 кор.2,7875389,муниципальный округ Даниловский,1970 +2281087,г Москва ул Лобанова д.9,Москва,ул Лобанова д.9,ул,Лобанова ,д.9,7875393,муниципальный округ Даниловский,1970 +2281087,г Москва ул Люсиновская д.53,Москва,ул Люсиновская д.53,ул,Люсиновская ,д.53,7875418,муниципальный округ Даниловский,1955 +2281087,г Москва ул Люсиновская д.55,Москва,ул Люсиновская д.55,ул,Люсиновская ,д.55,7875416,муниципальный округ Даниловский,1958 +2281087,г Москва ул Люсиновская д.60,Москва,ул Люсиновская д.60,ул,Люсиновская ,д.60,7875422,муниципальный округ Даниловский,1969 +2281087,г Москва ул Люсиновская д.64,Москва,ул Люсиновская д.64,ул,Люсиновская ,д.64,7875427,муниципальный округ Даниловский,1925 +2281087,г Москва ул Люсиновская д.64 кор.1,Москва,ул Люсиновская д.64 кор.1,ул,Люсиновская ,д.64 кор.1,7875433,муниципальный округ Даниловский,1925 +2281087,г Москва ул Люсиновская д.66,Москва,ул Люсиновская д.66,ул,Люсиновская ,д.66,7875439,муниципальный округ Даниловский,1925 +2281087,г Москва ул Люсиновская д.66 кор.1,Москва,ул Люсиновская д.66 кор.1,ул,Люсиновская ,д.66 кор.1,7875446,муниципальный округ Даниловский,1925 +2281087,г Москва ул Люсиновская д.68,Москва,ул Люсиновская д.68,ул,Люсиновская ,д.68,7875454,муниципальный округ Даниловский,1927 +2281087,г Москва ул Люсиновская д.68 кор.1,Москва,ул Люсиновская д.68 кор.1,ул,Люсиновская ,д.68 кор.1,7875459,муниципальный округ Даниловский,1927 +2281087,г Москва ул Люсиновская д.72,Москва,ул Люсиновская д.72,ул,Люсиновская ,д.72,7875465,муниципальный округ Даниловский,1961 +2281087,г Москва ул Мастеркова д.1,Москва,ул Мастеркова д.1,ул,Мастеркова ,д.1,8458710,муниципальный округ Даниловский,2011 +2281087,г Москва ул Мастеркова д.3,Москва,ул Мастеркова д.3,ул,Мастеркова ,д.3,7875605,муниципальный округ Даниловский,1959 +2281087,г Москва ул Мытная д.23,Москва,ул Мытная д.23,ул,Мытная ,д.23,7875587,муниципальный округ Даниловский,1925 +2281087,г Москва ул Мытная д.23 кор.1,Москва,ул Мытная д.23 кор.1,ул,Мытная ,д.23 кор.1,7875623,муниципальный округ Даниловский,1925 +2281087,г Москва ул Мытная д.25,Москва,ул Мытная д.25,ул,Мытная ,д.25,7875626,муниципальный округ Даниловский,1926 +2281087,г Москва ул Мытная д.25 кор.1,Москва,ул Мытная д.25 кор.1,ул,Мытная ,д.25 кор.1,7875636,муниципальный округ Даниловский,1927 +2281087,г Москва ул Мытная д.27,Москва,ул Мытная д.27,ул,Мытная ,д.27,7875640,муниципальный округ Даниловский,1925 +2281087,г Москва ул Мытная д.27 кор.1,Москва,ул Мытная д.27 кор.1,ул,Мытная ,д.27 кор.1,7875649,муниципальный округ Даниловский,1927 +2281087,г Москва ул Мытная д.48,Москва,ул Мытная д.48,ул,Мытная ,д.48,7875656,муниципальный округ Даниловский,1937 +2281087,г Москва ул Мытная д.50,Москва,ул Мытная д.50,ул,Мытная ,д.50,7875665,муниципальный округ Даниловский,1937 +2281087,г Москва ул Мытная д.52,Москва,ул Мытная д.52,ул,Мытная ,д.52,7875671,муниципальный округ Даниловский,1934 +2281087,г Москва ул Мытная д.54,Москва,ул Мытная д.54,ул,Мытная ,д.54,7875679,муниципальный округ Даниловский,1927 +2281087,г Москва ул Мытная д.56,Москва,ул Мытная д.56,ул,Мытная ,д.56,7875690,муниципальный округ Даниловский,1929 +2281087,г Москва ул Мытная д.58,Москва,ул Мытная д.58,ул,Мытная ,д.58,7875697,муниципальный округ Даниловский,1980 +2281087,г Москва ул Мытная д.60,Москва,ул Мытная д.60,ул,Мытная ,д.60,7875702,муниципальный округ Даниловский,1974 +2281087,г Москва ул Мытная д.62,Москва,ул Мытная д.62,ул,Мытная ,д.62,7875708,муниципальный округ Даниловский,1974 +2281087,г Москва ул Новая Заря д.4/8,Москва,ул Новая Заря д.4/8,ул,Новая Заря ,д.4/8,7875823,муниципальный округ Даниловский,1957 +2281087,г Москва ул Павла Андреева д.3,Москва,ул Павла Андреева д.3,ул,Павла Андреева ,д.3,7876021,муниципальный округ Даниловский,1961 +2281087,г Москва ул Павла Андреева д.5,Москва,ул Павла Андреева д.5,ул,Павла Андреева ,д.5,7876024,муниципальный округ Даниловский,1961 +2281087,г Москва ул Павла Андреева д.7,Москва,ул Павла Андреева д.7,ул,Павла Андреева ,д.7,7876033,муниципальный округ Даниловский,1961 +2281087,г Москва ул Павловская д.21,Москва,ул Павловская д.21,ул,Павловская ,д.21,7876043,муниципальный округ Даниловский,1974 +2281087,г Москва ул Павловская д.23,Москва,ул Павловская д.23,ул,Павловская ,д.23,7876044,муниципальный округ Даниловский,1971 +2281087,г Москва ул Рощинская 2-я д.11/13,Москва,ул Рощинская 2-я д.11/13,ул,Рощинская 2-я ,д.11/13,7876182,муниципальный округ Даниловский,1966 +2281087,г Москва ул Рощинская 2-я д.3,Москва,ул Рощинская 2-я д.3,ул,Рощинская 2-я ,д.3,7876185,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Рощинская 3-я д.12/18,Москва,ул Рощинская 3-я д.12/18,ул,Рощинская 3-я ,д.12/18,7876195,муниципальный округ Даниловский,1973 +2281087,г Москва ул Рощинская 3-я д.5,Москва,ул Рощинская 3-я д.5,ул,Рощинская 3-я ,д.5,7876201,муниципальный округ Даниловский,1963 +2281087,г Москва ул Сайкина д.2,Москва,ул Сайкина д.2,ул,Сайкина ,д.2,7876249,муниципальный округ Даниловский,1969 +2281087,г Москва ул Сайкина д.4,Москва,ул Сайкина д.4,ул,Сайкина ,д.4,7876255,муниципальный округ Даниловский,1969 +2281087,г Москва ул Сайкина д.6/5,Москва,ул Сайкина д.6/5,ул,Сайкина ,д.6/5,7876263,муниципальный округ Даниловский,1988 +2281087,г Москва ул Самаринская д.1,Москва,ул Самаринская д.1,ул,Самаринская ,д.1,7876272,муниципальный округ Даниловский,1970 +2281087,г Москва ул Серпуховская Б. д.35 кор.9,Москва,ул Серпуховская Б. д.35 кор.9,ул,Серпуховская Б. ,д.35 кор.9,8034036,муниципальный округ Даниловский,н.д. +2281087,г Москва ул Серпуховская Б. д.56,Москва,ул Серпуховская Б. д.56,ул,Серпуховская Б. ,д.56,7871224,муниципальный округ Даниловский,1966 +2281087,г Москва ул Серпуховская Б. д.58,Москва,ул Серпуховская Б. д.58,ул,Серпуховская Б. ,д.58,7871229,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва ул Серпуховская Б. д.60,Москва,ул Серпуховская Б. д.60,ул,Серпуховская Б. ,д.60,7871232,муниципальный округ Даниловский,1959 +2281087,г Москва ул Серпуховская Б. д.62,Москва,ул Серпуховская Б. д.62,ул,Серпуховская Б. ,д.62,7871255,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Серпуховская Б. д.64,Москва,ул Серпуховская Б. д.64,ул,Серпуховская Б. ,д.64,7871262,муниципальный округ Даниловский,1959 +2281087,г Москва ул Серпуховский Вал д.13,Москва,ул Серпуховский Вал д.13,ул,Серпуховский Вал ,д.13,7876363,муниципальный округ Даниловский,1972 +2281087,г Москва ул Серпуховский Вал д.13А,Москва,ул Серпуховский Вал д.13А,ул,Серпуховский Вал ,д.13А,7876369,муниципальный округ Даниловский,1951 +2281087,г Москва ул Серпуховский Вал д.14,Москва,ул Серпуховский Вал д.14,ул,Серпуховский Вал ,д.14,7876280,муниципальный округ Даниловский,1974 +2281087,г Москва ул Серпуховский Вал д.17,Москва,ул Серпуховский Вал д.17,ул,Серпуховский Вал ,д.17,7876373,муниципальный округ Даниловский,1959 +2281087,г Москва ул Серпуховский Вал д.18/28,Москва,ул Серпуховский Вал д.18/28,ул,Серпуховский Вал ,д.18/28,7876286,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва ул Серпуховский Вал д.22 кор.1,Москва,ул Серпуховский Вал д.22 кор.1,ул,Серпуховский Вал ,д.22 кор.1,7876309,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Серпуховский Вал д.22 кор.2,Москва,ул Серпуховский Вал д.22 кор.2,ул,Серпуховский Вал ,д.22 кор.2,7876328,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва ул Серпуховский Вал д.22 кор.3,Москва,ул Серпуховский Вал д.22 кор.3,ул,Серпуховский Вал ,д.22 кор.3,7876334,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва ул Серпуховский Вал д.24 кор.1,Москва,ул Серпуховский Вал д.24 кор.1,ул,Серпуховский Вал ,д.24 кор.1,7876338,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва ул Серпуховский Вал д.24 кор.2,Москва,ул Серпуховский Вал д.24 кор.2,ул,Серпуховский Вал ,д.24 кор.2,7876341,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва ул Серпуховский Вал д.26,Москва,ул Серпуховский Вал д.26,ул,Серпуховский Вал ,д.26,7876350,муниципальный округ Даниловский,1961 +2281087,г Москва ул Серпуховский Вал д.28,Москва,ул Серпуховский Вал д.28,ул,Серпуховский Вал ,д.28,7876357,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва ул Серпуховский Вал д.3,Москва,ул Серпуховский Вал д.3,ул,Серпуховский Вал ,д.3,7876381,муниципальный округ Даниловский,1937 +2281087,г Москва ул Серпуховский Вал д.3 кор.1,Москва,ул Серпуховский Вал д.3 кор.1,ул,Серпуховский Вал ,д.3 кор.1,7876383,муниципальный округ Даниловский,1968 +2281087,г Москва ул Серпуховский Вал д.30,Москва,ул Серпуховский Вал д.30,ул,Серпуховский Вал ,д.30,7876360,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Серпуховский Вал д.5,Москва,ул Серпуховский Вал д.5,ул,Серпуховский Вал ,д.5,7876388,муниципальный округ Даниловский,1971 +2281087,г Москва ул Серпуховский Вал д.6,Москва,ул Серпуховский Вал д.6,ул,Серпуховский Вал ,д.6,8347878,муниципальный округ Даниловский,1974 +2281087,г Москва ул Серпуховский Вал д.9,Москва,ул Серпуховский Вал д.9,ул,Серпуховский Вал ,д.9,7876392,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.10,Москва,ул Симоновский Вал д.10,ул,Симоновский Вал ,д.10,7876407,муниципальный округ Даниловский,1964 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.12,Москва,ул Симоновский Вал д.12,ул,Симоновский Вал ,д.12,7876416,муниципальный округ Даниловский,1964 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.14,Москва,ул Симоновский Вал д.14,ул,Симоновский Вал ,д.14,7876420,муниципальный округ Даниловский,1965 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.16,Москва,ул Симоновский Вал д.16,ул,Симоновский Вал ,д.16,7876403,муниципальный округ Даниловский,1996 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.16 кор.1,Москва,ул Симоновский Вал д.16 кор.1,ул,Симоновский Вал ,д.16 кор.1,7876432,муниципальный округ Даниловский,1963 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.16 кор.2,Москва,ул Симоновский Вал д.16 кор.2,ул,Симоновский Вал ,д.16 кор.2,7876434,муниципальный округ Даниловский,1968 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.18,Москва,ул Симоновский Вал д.18,ул,Симоновский Вал ,д.18,7876442,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.20 кор.1,Москва,ул Симоновский Вал д.20 кор.1,ул,Симоновский Вал ,д.20 кор.1,7876447,муниципальный округ Даниловский,1961 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.20 кор.2,Москва,ул Симоновский Вал д.20 кор.2,ул,Симоновский Вал ,д.20 кор.2,7876451,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.20 кор.3,Москва,ул Симоновский Вал д.20 кор.3,ул,Симоновский Вал ,д.20 кор.3,7876458,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.20 кор.4,Москва,ул Симоновский Вал д.20 кор.4,ул,Симоновский Вал ,д.20 кор.4,7876459,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.22 кор.1,Москва,ул Симоновский Вал д.22 кор.1,ул,Симоновский Вал ,д.22 кор.1,7876467,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.22 кор.2,Москва,ул Симоновский Вал д.22 кор.2,ул,Симоновский Вал ,д.22 кор.2,7876470,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.22 кор.3,Москва,ул Симоновский Вал д.22 кор.3,ул,Симоновский Вал ,д.22 кор.3,7876477,муниципальный округ Даниловский,1961 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.22 кор.4,Москва,ул Симоновский Вал д.22 кор.4,ул,Симоновский Вал ,д.22 кор.4,7876482,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.24 кор.1,Москва,ул Симоновский Вал д.24 кор.1,ул,Симоновский Вал ,д.24 кор.1,7876488,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.24 кор.2,Москва,ул Симоновский Вал д.24 кор.2,ул,Симоновский Вал ,д.24 кор.2,7876530,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.24 кор.3,Москва,ул Симоновский Вал д.24 кор.3,ул,Симоновский Вал ,д.24 кор.3,7876541,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.26 кор.1,Москва,ул Симоновский Вал д.26 кор.1,ул,Симоновский Вал ,д.26 кор.1,7876547,муниципальный округ Даниловский,1959 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.26 кор.2,Москва,ул Симоновский Вал д.26 кор.2,ул,Симоновский Вал ,д.26 кор.2,7876553,муниципальный округ Даниловский,1959 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.26 кор.3,Москва,ул Симоновский Вал д.26 кор.3,ул,Симоновский Вал ,д.26 кор.3,7876569,муниципальный округ Даниловский,1961 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.26 кор.4,Москва,ул Симоновский Вал д.26 кор.4,ул,Симоновский Вал ,д.26 кор.4,7876572,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Симоновский Вал д.8,Москва,ул Симоновский Вал д.8,ул,Симоновский Вал ,д.8,8361119,муниципальный округ Даниловский,1963 +2281087,г Москва ул Татищева д.13,Москва,ул Татищева д.13,ул,Татищева ,д.13,7876582,муниципальный округ Даниловский,1978 +2281087,г Москва ул Татищева д.15,Москва,ул Татищева д.15,ул,Татищева ,д.15,7876585,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Татищева д.17,Москва,ул Татищева д.17,ул,Татищева ,д.17,7876592,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва ул Татищева д.3,Москва,ул Татищева д.3,ул,Татищева ,д.3,7876597,муниципальный округ Даниловский,1936 +2281087,г Москва ул Татищева д.5,Москва,ул Татищева д.5,ул,Татищева ,д.5,7876600,муниципальный округ Даниловский,1975 +2281087,г Москва ул Трофимова д.1/17,Москва,ул Трофимова д.1/17,ул,Трофимова ,д.1/17,7876609,муниципальный округ Даниловский,1953 +2281087,г Москва ул Трофимова д.2/1,Москва,ул Трофимова д.2/1,ул,Трофимова ,д.2/1,7876675,муниципальный округ Даниловский,1960 +2281087,г Москва ул Трофимова д.3,Москва,ул Трофимова д.3,ул,Трофимова ,д.3,7876679,муниципальный округ Даниловский,1955 +2281087,г Москва ул Трофимова д.4,Москва,ул Трофимова д.4,ул,Трофимова ,д.4,7876685,муниципальный округ Даниловский,1958 +2281087,г Москва ул Трофимова д.4 кор.2,Москва,ул Трофимова д.4 кор.2,ул,Трофимова ,д.4 кор.2,7876689,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва ул Трофимова д.4А,Москва,ул Трофимова д.4А,ул,Трофимова ,д.4А,7876694,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва ул Трофимова д.4Б,Москва,ул Трофимова д.4Б,ул,Трофимова ,д.4Б,7876698,муниципальный округ Даниловский,1965 +2281087,г Москва ул Трофимова д.5,Москва,ул Трофимова д.5,ул,Трофимова ,д.5,7876702,муниципальный округ Даниловский,1957 +2281087,г Москва ул Трофимова д.5 кор.2,Москва,ул Трофимова д.5 кор.2,ул,Трофимова ,д.5 кор.2,7876707,муниципальный округ Даниловский,1957 +2281087,г Москва ул Трофимова д.6,Москва,ул Трофимова д.6,ул,Трофимова ,д.6,7876710,муниципальный округ Даниловский,1961 +2281087,г Москва ул Трофимова д.6А,Москва,ул Трофимова д.6А,ул,Трофимова ,д.6А,7876716,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва ул Трофимова д.6Б,Москва,ул Трофимова д.6Б,ул,Трофимова ,д.6Б,7876717,муниципальный округ Даниловский,1964 +2281087,г Москва ул Трофимова д.7,Москва,ул Трофимова д.7,ул,Трофимова ,д.7,7876740,муниципальный округ Даниловский,1957 +2281087,г Москва ул Трофимова д.8,Москва,ул Трофимова д.8,ул,Трофимова ,д.8,7882492,муниципальный округ Даниловский,1957 +2281087,г Москва ул Трофимова д.8А,Москва,ул Трофимова д.8А,ул,Трофимова ,д.8А,7876752,муниципальный округ Даниловский,1963 +2281087,г Москва ул Трофимова д.9,Москва,ул Трофимова д.9,ул,Трофимова ,д.9,7876749,муниципальный округ Даниловский,1959 +2281087,г Москва ул Трофимова д.9 кор.2,Москва,ул Трофимова д.9 кор.2,ул,Трофимова ,д.9 кор.2,7789089,муниципальный округ Даниловский,2004 +2281087,г Москва ул Тульская Б. д.2,Москва,ул Тульская Б. д.2,ул,Тульская Б. ,д.2,8351929,муниципальный округ Даниловский,н.д. +2281087,г Москва ул Тульская М. д.16,Москва,ул Тульская М. д.16,ул,Тульская М. ,д.16,7875554,муниципальный округ Даниловский,1956 +2281087,г Москва ул Тульская М. д.2/1 кор.19,Москва,ул Тульская М. д.2/1 кор.19,ул,Тульская М. ,д.2/1 кор.19,7875502,муниципальный округ Даниловский,1930 +2281087,г Москва ул Тульская М. д.2/1 кор.2,Москва,ул Тульская М. д.2/1 кор.2,ул,Тульская М. ,д.2/1 кор.2,7875472,муниципальный округ Даниловский,1929 +2281087,г Москва ул Тульская М. д.2/1 кор.20,Москва,ул Тульская М. д.2/1 кор.20,ул,Тульская М. ,д.2/1 кор.20,7875504,муниципальный округ Даниловский,1930 +2281087,г Москва ул Тульская М. д.2/1 кор.21,Москва,ул Тульская М. д.2/1 кор.21,ул,Тульская М. ,д.2/1 кор.21,7875506,муниципальный округ Даниловский,1931 +2281087,г Москва ул Тульская М. д.2/1 кор.22,Москва,ул Тульская М. д.2/1 кор.22,ул,Тульская М. ,д.2/1 кор.22,7875513,муниципальный округ Даниловский,1951 +2281087,г Москва ул Тульская М. д.2/1 кор.24,Москва,ул Тульская М. д.2/1 кор.24,ул,Тульская М. ,д.2/1 кор.24,7875516,муниципальный округ Даниловский,1932 +2281087,г Москва ул Тульская М. д.2/1 кор.25,Москва,ул Тульская М. д.2/1 кор.25,ул,Тульская М. ,д.2/1 кор.25,7875525,муниципальный округ Даниловский,1931 +2281087,г Москва ул Тульская М. д.2/1 кор.26,Москва,ул Тульская М. д.2/1 кор.26,ул,Тульская М. ,д.2/1 кор.26,7875533,муниципальный округ Даниловский,1933 +2281087,г Москва ул Тульская М. д.2/1 кор.3,Москва,ул Тульская М. д.2/1 кор.3,ул,Тульская М. ,д.2/1 кор.3,7875478,муниципальный округ Даниловский,1932 +2281087,г Москва ул Тульская М. д.2/1 кор.4,Москва,ул Тульская М. д.2/1 кор.4,ул,Тульская М. ,д.2/1 кор.4,7875480,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва ул Тульская М. д.2/1 кор.5,Москва,ул Тульская М. д.2/1 кор.5,ул,Тульская М. ,д.2/1 кор.5,7875482,муниципальный округ Даниловский,1937 +2281087,г Москва ул Тульская М. д.2/1 кор.9,Москва,ул Тульская М. д.2/1 кор.9,ул,Тульская М. ,д.2/1 кор.9,7875498,муниципальный округ Даниловский,1930 +2281087,г Москва ул Тульская М. д.22,Москва,ул Тульская М. д.22,ул,Тульская М. ,д.22,7875559,муниципальный округ Даниловский,1965 +2281087,г Москва ул Тульская М. д.24,Москва,ул Тульская М. д.24,ул,Тульская М. ,д.24,7875566,муниципальный округ Даниловский,1980 +2281087,г Москва ул Тульская М. д.6,Москва,ул Тульская М. д.6,ул,Тульская М. ,д.6,7875538,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва ул Тульская М. д.8,Москва,ул Тульская М. д.8,ул,Тульская М. ,д.8,7875541,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва ул Хавская д.1,Москва,ул Хавская д.1,ул,Хавская ,д.1,7876760,муниципальный округ Даниловский,2005 +2281087,г Москва ул Хавская д.1 кор.1,Москва,ул Хавская д.1 кор.1,ул,Хавская ,д.1 кор.1,7876762,муниципальный округ Даниловский,2005 +2281087,г Москва ул Хавская д.18,Москва,ул Хавская д.18,ул,Хавская ,д.18,7876767,муниципальный округ Даниловский,1930 +2281087,г Москва ул Хавская д.3,Москва,ул Хавская д.3,ул,Хавская ,д.3,7876774,муниципальный округ Даниловский,1939 +2281087,г Москва ул Шаболовка д.59 кор.1,Москва,ул Шаболовка д.59 кор.1,ул,Шаболовка ,д.59 кор.1,7876779,муниципальный округ Даниловский,1961 +2281087,г Москва ул Шаболовка д.59 кор.2,Москва,ул Шаболовка д.59 кор.2,ул,Шаболовка ,д.59 кор.2,7876781,муниципальный округ Даниловский,1961 +2281087,г Москва ул Шаболовка д.63 кор.1,Москва,ул Шаболовка д.63 кор.1,ул,Шаболовка ,д.63 кор.1,7876788,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва ул Шаболовка д.63 кор.2,Москва,ул Шаболовка д.63 кор.2,ул,Шаболовка ,д.63 кор.2,7876790,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва ул Шаболовка д.65 кор.1,Москва,ул Шаболовка д.65 кор.1,ул,Шаболовка ,д.65 кор.1,7876819,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва ул Шаболовка д.65 кор.2,Москва,ул Шаболовка д.65 кор.2,ул,Шаболовка ,д.65 кор.2,7876832,муниципальный округ Даниловский,1928 +2281087,г Москва ул Шаболовка д.69/32,Москва,ул Шаболовка д.69/32,ул,Шаболовка ,д.69/32,7876837,муниципальный округ Даниловский,1962 +2281087,г Москва ул Шухова д.10 кор.2,Москва,ул Шухова д.10 кор.2,ул,Шухова ,д.10 кор.2,7876846,муниципальный округ Даниловский,1973 +2281087,г Москва ул Шухова д.11/16,Москва,ул Шухова д.11/16,ул,Шухова ,д.11/16,7876851,муниципальный округ Даниловский,1930 +2281087,г Москва ул Шухова д.13 кор.1,Москва,ул Шухова д.13 кор.1,ул,Шухова ,д.13 кор.1,7876853,муниципальный округ Даниловский,1933 +2281087,г Москва ул Шухова д.13 кор.2,Москва,ул Шухова д.13 кор.2,ул,Шухова ,д.13 кор.2,7876867,муниципальный округ Даниловский,1930 +2281087,г Москва ул Шухова д.17 кор.1,Москва,ул Шухова д.17 кор.1,ул,Шухова ,д.17 кор.1,7876866,муниципальный округ Даниловский,1967 +2281087,г Москва ул Шухова д.17 кор.3,Москва,ул Шухова д.17 кор.3,ул,Шухова ,д.17 кор.3,7876873,муниципальный округ Даниловский,1930 +2281087,г Москва ул Шухова д.19,Москва,ул Шухова д.19,ул,Шухова ,д.19,7876875,муниципальный округ Даниловский,1966 +2281087,г Москва ул Шухова д.21,Москва,ул Шухова д.21,ул,Шухова ,д.21,7876881,муниципальный округ Даниловский,1984 +2281087,г Москва ул Шухова д.4,Москва,ул Шухова д.4,ул,Шухова ,д.4,7876882,муниципальный округ Даниловский,1933 +2281087,г Москва ул Шухова д.5,Москва,ул Шухова д.5,ул,Шухова ,д.5,7876886,муниципальный округ Даниловский,1934 +2281087,г Москва ул Шухова д.5 кор.2,Москва,ул Шухова д.5 кор.2,ул,Шухова ,д.5 кор.2,7876887,муниципальный округ Даниловский,1957 +2281087,г Москва ул Шухова д.6,Москва,ул Шухова д.6,ул,Шухова ,д.6,7876889,муниципальный округ Даниловский,1934 +2281087,г Москва ул Шухова д.6 кор.2,Москва,ул Шухова д.6 кор.2,ул,Шухова ,д.6 кор.2,7876893,муниципальный округ Даниловский,1955 +2281087,г Москва ул Шухова д.8,Москва,ул Шухова д.8,ул,Шухова ,д.8,7876897,муниципальный округ Даниловский,1931 +2281088,г Москва пл Донская д.16,Москва,пл Донская д.16,пл,Донская ,д.16,8071652,муниципальный округ Донской,н.д. +2281088,г Москва пр-кт Ленинский д.12,Москва,пр-кт Ленинский д.12,пр-кт,Ленинский ,д.12,8000149,муниципальный округ Донской,1940 +2281088,г Москва пр-кт Ленинский д.16,Москва,пр-кт Ленинский д.16,пр-кт,Ленинский ,д.16,8000146,муниципальный округ Донской,1940 +2281088,г Москва пр-кт Ленинский д.18,Москва,пр-кт Ленинский д.18,пр-кт,Ленинский ,д.18,8156566,муниципальный округ Донской,1940 +2281088,г Москва пр-кт Ленинский д.20,Москва,пр-кт Ленинский д.20,пр-кт,Ленинский ,д.20,7954854,муниципальный округ Донской,1940 +2281088,г Москва пр-кт Ленинский д.21,Москва,пр-кт Ленинский д.21,пр-кт,Ленинский ,д.21,8000544,муниципальный округ Донской,1940 +2281088,г Москва пр-кт Ленинский д.22,Москва,пр-кт Ленинский д.22,пр-кт,Ленинский ,д.22,7759239,муниципальный округ Донской,1940 +2281088,г Москва пр-кт Ленинский д.23,Москва,пр-кт Ленинский д.23,пр-кт,Ленинский ,д.23,8000555,муниципальный округ Донской,1940 +2281088,г Москва пр-кт Ленинский д.24,Москва,пр-кт Ленинский д.24,пр-кт,Ленинский ,д.24,8156571,муниципальный округ Донской,1940 +2281088,г Москва пр-кт Ленинский д.25,Москва,пр-кт Ленинский д.25,пр-кт,Ленинский ,д.25,8011318,муниципальный округ Донской,1940 +2281088,г Москва пр-кт Ленинский д.26,Москва,пр-кт Ленинский д.26,пр-кт,Ленинский ,д.26,8011320,муниципальный округ Донской,1940 +2281088,г Москва пр-кт Ленинский д.28,Москва,пр-кт Ленинский д.28,пр-кт,Ленинский ,д.28,8012368,муниципальный округ Донской,1940 +2281088,г Москва пр-кт Ленинский д.30,Москва,пр-кт Ленинский д.30,пр-кт,Ленинский ,д.30,8156581,муниципальный округ Донской,1945 +2281088,г Москва пр-кт Ленинский д.35,Москва,пр-кт Ленинский д.35,пр-кт,Ленинский ,д.35,8011323,муниципальный округ Донской,1940 +2281088,г Москва пр-кт Ленинский д.37,Москва,пр-кт Ленинский д.37,пр-кт,Ленинский ,д.37,8011326,муниципальный округ Донской,1940 +2281088,г Москва пр-кт Ленинский д.37А,Москва,пр-кт Ленинский д.37А,пр-кт,Ленинский ,д.37А,7717541,муниципальный округ Донской,1953 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.1 кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.1 кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.1 кор.1,8157315,муниципальный округ Донской,1971 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.1 кор.1А,Москва,пр-кт Севастопольский д.1 кор.1А,пр-кт,Севастопольский ,д.1 кор.1А,8157425,муниципальный округ Донской,1979 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.1 кор.2,Москва,пр-кт Севастопольский д.1 кор.2,пр-кт,Севастопольский ,д.1 кор.2,8157434,муниципальный округ Донской,1956 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.1 кор.3,Москва,пр-кт Севастопольский д.1 кор.3,пр-кт,Севастопольский ,д.1 кор.3,8157440,муниципальный округ Донской,1956 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.1 кор.4,Москва,пр-кт Севастопольский д.1 кор.4,пр-кт,Севастопольский ,д.1 кор.4,8157448,муниципальный округ Донской,1956 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.1 кор.5,Москва,пр-кт Севастопольский д.1 кор.5,пр-кт,Севастопольский ,д.1 кор.5,8157453,муниципальный округ Донской,1956 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.11 кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.11 кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.11 кор.1,8157454,муниципальный округ Донской,1966 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.11 кор.2,Москва,пр-кт Севастопольский д.11 кор.2,пр-кт,Севастопольский ,д.11 кор.2,8157459,муниципальный округ Донской,1966 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.3 кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.3 кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.3 кор.1,7954928,муниципальный округ Донской,1968 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.3 кор.2,Москва,пр-кт Севастопольский д.3 кор.2,пр-кт,Севастопольский ,д.3 кор.2,8157465,муниципальный округ Донской,1963 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.3 кор.3,Москва,пр-кт Севастопольский д.3 кор.3,пр-кт,Севастопольский ,д.3 кор.3,8157475,муниципальный округ Донской,1956 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.3 кор.4,Москва,пр-кт Севастопольский д.3 кор.4,пр-кт,Севастопольский ,д.3 кор.4,8157536,муниципальный округ Донской,1962 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.3 кор.5,Москва,пр-кт Севастопольский д.3 кор.5,пр-кт,Севастопольский ,д.3 кор.5,8157541,муниципальный округ Донской,1956 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.3 кор.7,Москва,пр-кт Севастопольский д.3 кор.7,пр-кт,Севастопольский ,д.3 кор.7,8157559,муниципальный округ Донской,1956 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.3 кор.8,Москва,пр-кт Севастопольский д.3 кор.8,пр-кт,Севастопольский ,д.3 кор.8,8157568,муниципальный округ Донской,1959 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.3 кор.9,Москва,пр-кт Севастопольский д.3 кор.9,пр-кт,Севастопольский ,д.3 кор.9,8157602,муниципальный округ Донской,1956 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.5 кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.5 кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.5 кор.1,8157655,муниципальный округ Донской,1956 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.5 кор.2,Москва,пр-кт Севастопольский д.5 кор.2,пр-кт,Севастопольский ,д.5 кор.2,7819501,муниципальный округ Донской,1974 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.5 кор.3,Москва,пр-кт Севастопольский д.5 кор.3,пр-кт,Севастопольский ,д.5 кор.3,8157659,муниципальный округ Донской,1983 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.5а кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.5а кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.5а кор.1,8157665,муниципальный округ Донской,2003 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.7 кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.7 кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.7 кор.1,8157697,муниципальный округ Донской,1959 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.7 кор.2,Москва,пр-кт Севастопольский д.7 кор.2,пр-кт,Севастопольский ,д.7 кор.2,8157714,муниципальный округ Донской,1966 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.7 кор.3,Москва,пр-кт Севастопольский д.7 кор.3,пр-кт,Севастопольский ,д.7 кор.3,8157729,муниципальный округ Донской,1966 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.7 кор.4,Москва,пр-кт Севастопольский д.7 кор.4,пр-кт,Севастопольский ,д.7 кор.4,8157733,муниципальный округ Донской,1958 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.7 кор.5,Москва,пр-кт Севастопольский д.7 кор.5,пр-кт,Севастопольский ,д.7 кор.5,8157740,муниципальный округ Донской,1966 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.7 кор.6,Москва,пр-кт Севастопольский д.7 кор.6,пр-кт,Севастопольский ,д.7 кор.6,8157764,муниципальный округ Донской,1966 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.9 кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.9 кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.9 кор.1,8157773,муниципальный округ Донской,1967 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.9 кор.2,Москва,пр-кт Севастопольский д.9 кор.2,пр-кт,Севастопольский ,д.9 кор.2,8157780,муниципальный округ Донской,1958 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.9 кор.3,Москва,пр-кт Севастопольский д.9 кор.3,пр-кт,Севастопольский ,д.9 кор.3,8157788,муниципальный округ Донской,1966 +2281088,г Москва пр-кт Севастопольский д.9 кор.4,Москва,пр-кт Севастопольский д.9 кор.4,пр-кт,Севастопольский ,д.9 кор.4,8157801,муниципальный округ Донской,1966 +2281088,г Москва проезд Донской 2-й д.6,Москва,проезд Донской 2-й д.6,проезд,Донской 2-й ,д.6,8162943,муниципальный округ Донской,1960 +2281088,г Москва проезд Донской 5-й д.21 кор.1,Москва,проезд Донской 5-й д.21 кор.1,проезд,Донской 5-й ,д.21 кор.1,8162978,муниципальный округ Донской,1949 +2281088,г Москва проезд Донской 5-й д.21 кор.10,Москва,проезд Донской 5-й д.21 кор.10,проезд,Донской 5-й ,д.21 кор.10,8163014,муниципальный округ Донской,1959 +2281088,г Москва проезд Донской 5-й д.21 кор.11,Москва,проезд Донской 5-й д.21 кор.11,проезд,Донской 5-й ,д.21 кор.11,8163021,муниципальный округ Донской,1961 +2281088,г Москва проезд Донской 5-й д.21 кор.12,Москва,проезд Донской 5-й д.21 кор.12,проезд,Донской 5-й ,д.21 кор.12,8163038,муниципальный округ Донской,1962 +2281088,г Москва проезд Донской 5-й д.21 кор.13,Москва,проезд Донской 5-й д.21 кор.13,проезд,Донской 5-й ,д.21 кор.13,8163048,муниципальный округ Донской,1962 +2281088,г Москва проезд Донской 5-й д.21 кор.14,Москва,проезд Донской 5-й д.21 кор.14,проезд,Донской 5-й ,д.21 кор.14,8163053,муниципальный округ Донской,1966 +2281088,г Москва проезд Донской 5-й д.21 кор.2,Москва,проезд Донской 5-й д.21 кор.2,проезд,Донской 5-й ,д.21 кор.2,8163066,муниципальный округ Донской,1949 +2281088,г Москва проезд Донской 5-й д.21 кор.3,Москва,проезд Донской 5-й д.21 кор.3,проезд,Донской 5-й ,д.21 кор.3,8163071,муниципальный округ Донской,1949 +2281088,г Москва проезд Донской 5-й д.21 кор.4,Москва,проезд Донской 5-й д.21 кор.4,проезд,Донской 5-й ,д.21 кор.4,8163078,муниципальный округ Донской,1957 +2281088,г Москва проезд Донской 5-й д.21 кор.5,Москва,проезд Донской 5-й д.21 кор.5,проезд,Донской 5-й ,д.21 кор.5,8163083,муниципальный округ Донской,1957 +2281088,г Москва проезд Донской 5-й д.21 кор.7,Москва,проезд Донской 5-й д.21 кор.7,проезд,Донской 5-й ,д.21 кор.7,8163088,муниципальный округ Донской,1958 +2281088,г Москва проезд Донской 5-й д.21 кор.8,Москва,проезд Донской 5-й д.21 кор.8,проезд,Донской 5-й ,д.21 кор.8,8163095,муниципальный округ Донской,1959 +2281088,г Москва проезд Донской 5-й д.21 кор.9,Москва,проезд Донской 5-й д.21 кор.9,проезд,Донской 5-й ,д.21 кор.9,8163101,муниципальный округ Донской,1959 +2281088,г Москва проезд Михайловский Верхн. 2-й д.1,Москва,проезд Михайловский Верхн. 2-й д.1,проезд,Михайловский Верхн. 2-й ,д.1,8157312,муниципальный округ Донской,1957 +2281088,г Москва проезд Михайловский Верхн. 2-й д.10,Москва,проезд Михайловский Верхн. 2-й д.10,проезд,Михайловский Верхн. 2-й ,д.10,8158015,муниципальный округ Донской,1957 +2281088,г Москва проезд Михайловский Верхн. 2-й д.10 кор.1,Москва,проезд Михайловский Верхн. 2-й д.10 кор.1,проезд,Михайловский Верхн. 2-й ,д.10 кор.1,8165725,муниципальный округ Донской,н.д. +2281088,г Москва проезд Михайловский Верхн. 2-й д.10 кор.2,Москва,проезд Михайловский Верхн. 2-й д.10 кор.2,проезд,Михайловский Верхн. 2-й ,д.10 кор.2,8165729,муниципальный округ Донской,н.д. +2281088,г Москва проезд Михайловский Верхн. 2-й д.12 кор.1,Москва,проезд Михайловский Верхн. 2-й д.12 кор.1,проезд,Михайловский Верхн. 2-й ,д.12 кор.1,8162846,муниципальный округ Донской,1957 +2281088,г Москва проезд Михайловский Верхн. 2-й д.3,Москва,проезд Михайловский Верхн. 2-й д.3,проезд,Михайловский Верхн. 2-й ,д.3,8162872,муниципальный округ Донской,1958 +2281088,г Москва проезд Михайловский Верхн. 2-й д.4,Москва,проезд Михайловский Верхн. 2-й д.4,проезд,Михайловский Верхн. 2-й ,д.4,8163117,муниципальный округ Донской,1968 +2281088,г Москва проезд Михайловский Верхн. 2-й д.5,Москва,проезд Михайловский Верхн. 2-й д.5,проезд,Михайловский Верхн. 2-й ,д.5,8165709,муниципальный округ Донской,1958 +2281088,г Москва проезд Михайловский Верхн. 2-й д.6,Москва,проезд Михайловский Верхн. 2-й д.6,проезд,Михайловский Верхн. 2-й ,д.6,8011331,муниципальный округ Донской,1961 +2281088,г Москва проезд Михайловский Верхн. 2-й д.7,Москва,проезд Михайловский Верхн. 2-й д.7,проезд,Михайловский Верхн. 2-й ,д.7,8165718,муниципальный округ Донской,1958 +2281088,г Москва проезд Михайловский Верхн. 4-й д.10 кор.1,Москва,проезд Михайловский Верхн. 4-й д.10 кор.1,проезд,Михайловский Верхн. 4-й ,д.10 кор.1,8165746,муниципальный округ Донской,1971 +2281088,г Москва проезд Михайловский Верхн. 4-й д.10 кор.2,Москва,проезд Михайловский Верхн. 4-й д.10 кор.2,проезд,Михайловский Верхн. 4-й ,д.10 кор.2,8165750,муниципальный округ Донской,1935 +2281088,г Москва проезд Михайловский Верхн. 4-й д.10 кор.3,Москва,проезд Михайловский Верхн. 4-й д.10 кор.3,проезд,Михайловский Верхн. 4-й ,д.10 кор.3,8165736,муниципальный округ Донской,1951 +2281088,г Москва проезд Михайловский Верхн. 4-й д.10 кор.4,Москва,проезд Михайловский Верхн. 4-й д.10 кор.4,проезд,Михайловский Верхн. 4-й ,д.10 кор.4,8165842,муниципальный округ Донской,1935 +2281088,г Москва проезд Михайловский Верхн. 4-й д.10 кор.5,Москва,проезд Михайловский Верхн. 4-й д.10 кор.5,проезд,Михайловский Верхн. 4-й ,д.10 кор.5,8165849,муниципальный округ Донской,1971 +2281088,г Москва проезд Михайловский Верхн. 4-й д.3 кор.1,Москва,проезд Михайловский Верхн. 4-й д.3 кор.1,проезд,Михайловский Верхн. 4-й ,д.3 кор.1,8165857,муниципальный округ Донской,1956 +2281088,г Москва проезд Михайловский Верхн. 4-й д.4 кор.1,Москва,проезд Михайловский Верхн. 4-й д.4 кор.1,проезд,Михайловский Верхн. 4-й ,д.4 кор.1,8165882,муниципальный округ Донской,1956 +2281088,г Москва проезд Михайловский Верхн. 4-й д.6 кор.1,Москва,проезд Михайловский Верхн. 4-й д.6 кор.1,проезд,Михайловский Верхн. 4-й ,д.6 кор.1,8165868,муниципальный округ Донской,1958 +2281088,г Москва проезд Михайловский Верхн. 4-й д.7 кор.1,Москва,проезд Михайловский Верхн. 4-й д.7 кор.1,проезд,Михайловский Верхн. 4-й ,д.7 кор.1,8011336,муниципальный округ Донской,1956 +2281088,г Москва проезд Михайловский Верхн. 4-й д.7 кор.2,Москва,проезд Михайловский Верхн. 4-й д.7 кор.2,проезд,Михайловский Верхн. 4-й ,д.7 кор.2,8011340,муниципальный округ Донской,1960 +2281088,г Москва проезд Рощинский 1-й д.4 кор.1,Москва,проезд Рощинский 1-й д.4 кор.1,проезд,Рощинский 1-й ,д.4 кор.1,8156588,муниципальный округ Донской,1958 +2281088,г Москва проезд Рощинский 1-й д.4 кор.2,Москва,проезд Рощинский 1-й д.4 кор.2,проезд,Рощинский 1-й ,д.4 кор.2,8156591,муниципальный округ Донской,1958 +2281088,г Москва проезд Рощинский 1-й д.8,Москва,проезд Рощинский 1-й д.8,проезд,Рощинский 1-й ,д.8,8156595,муниципальный округ Донской,1957 +2281088,г Москва ул Вавилова д.2,Москва,ул Вавилова д.2,ул,Вавилова ,д.2,8103884,муниципальный округ Донской,2008 +2281088,г Москва ул Вавилова д.6,Москва,ул Вавилова д.6,ул,Вавилова ,д.6,8155596,муниципальный округ Донской,1958 +2281088,г Москва ул Донская д.24,Москва,ул Донская д.24,ул,Донская ,д.24,8156040,муниципальный округ Донской,1959 +2281088,г Москва ул Донская д.28,Москва,ул Донская д.28,ул,Донская ,д.28,8156046,муниципальный округ Донской,1957 +2281088,г Москва ул Донская д.31,Москва,ул Донская д.31,ул,Донская ,д.31,8156049,муниципальный округ Донской,1962 +2281088,г Москва ул Донская д.33,Москва,ул Донская д.33,ул,Донская ,д.33,8156058,муниципальный округ Донской,1985 +2281088,г Москва ул Донская д.35,Москва,ул Донская д.35,ул,Донская ,д.35,8156071,муниципальный округ Донской,1955 +2281088,г Москва ул Калужская М. д.12,Москва,ул Калужская М. д.12,ул,Калужская М. ,д.12,8034967,муниципальный округ Донской,н.д. +2281088,г Москва ул Калужская М. д.27,Москва,ул Калужская М. д.27,ул,Калужская М. ,д.27,8162879,муниципальный округ Донской,1953 +2281088,г Москва ул Калужская М. д.8,Москва,ул Калужская М. д.8,ул,Калужская М. ,д.8,8281872,муниципальный округ Донской,1954 +2281088,г Москва ул Орджоникидзе д.5 кор.2,Москва,ул Орджоникидзе д.5 кор.2,ул,Орджоникидзе ,д.5 кор.2,8159592,муниципальный округ Донской,1934 +2281088,г Москва ул Орджоникидзе д.5 кор.3,Москва,ул Орджоникидзе д.5 кор.3,ул,Орджоникидзе ,д.5 кор.3,8159593,муниципальный округ Донской,1934 +2281088,г Москва ул Орджоникидзе д.6 кор.2,Москва,ул Орджоникидзе д.6 кор.2,ул,Орджоникидзе ,д.6 кор.2,8159594,муниципальный округ Донской,1965 +2281088,г Москва ул Орджоникидзе д.6 кор.4,Москва,ул Орджоникидзе д.6 кор.4,ул,Орджоникидзе ,д.6 кор.4,8159597,муниципальный округ Донской,1964 +2281088,г Москва ул Орджоникидзе д.6/9,Москва,ул Орджоникидзе д.6/9,ул,Орджоникидзе ,д.6/9,8159603,муниципальный округ Донской,1965 +2281088,г Москва ул Орджоникидзе д.7,Москва,ул Орджоникидзе д.7,ул,Орджоникидзе ,д.7,8012374,муниципальный округ Донской,1956 +2281088,г Москва ул Орджоникидзе д.9 кор.1,Москва,ул Орджоникидзе д.9 кор.1,ул,Орджоникидзе ,д.9 кор.1,8011364,муниципальный округ Донской,1936 +2281088,г Москва ул Орджоникидзе д.9 кор.2,Москва,ул Орджоникидзе д.9 кор.2,ул,Орджоникидзе ,д.9 кор.2,8011370,муниципальный округ Донской,1936 +2281088,г Москва ул Стасовой д.10 кор.2,Москва,ул Стасовой д.10 кор.2,ул,Стасовой ,д.10 кор.2,8156294,муниципальный округ Донской,1973 +2281088,г Москва ул Стасовой д.10 кор.3,Москва,ул Стасовой д.10 кор.3,ул,Стасовой ,д.10 кор.3,8011393,муниципальный округ Донской,1965 +2281088,г Москва ул Стасовой д.12,Москва,ул Стасовой д.12,ул,Стасовой ,д.12,8156746,муниципальный округ Донской,1964 +2281088,г Москва ул Стасовой д.14,Москва,ул Стасовой д.14,ул,Стасовой ,д.14,8156749,муниципальный округ Донской,1964 +2281088,г Москва ул Стасовой д.14 кор.3,Москва,ул Стасовой д.14 кор.3,ул,Стасовой ,д.14 кор.3,8156824,муниципальный округ Донской,1964 +2281088,г Москва ул Стасовой д.3/27,Москва,ул Стасовой д.3/27,ул,Стасовой ,д.3/27,8156825,муниципальный округ Донской,1952 +2281088,г Москва ул Стасовой д.5,Москва,ул Стасовой д.5,ул,Стасовой ,д.5,8156827,муниципальный округ Донской,1950 +2281088,г Москва ул Тульская Б. д.54 кор.3,Москва,ул Тульская Б. д.54 кор.3,ул,Тульская Б. ,д.54 кор.3,8156597,муниципальный округ Донской,1962 +2281088,г Москва ул Тульская М. д.45А кор.6,Москва,ул Тульская М. д.45А кор.6,ул,Тульская М. ,д.45А кор.6,8156604,муниципальный округ Донской,1963 +2281088,г Москва ул Тульская М. д.55 кор.4,Москва,ул Тульская М. д.55 кор.4,ул,Тульская М. ,д.55 кор.4,8156606,муниципальный округ Донской,1961 +2281088,г Москва ул Тульская М. д.57,Москва,ул Тульская М. д.57,ул,Тульская М. ,д.57,8156610,муниципальный округ Донской,1968 +2281088,г Москва ул Шаболовка д.30/12,Москва,ул Шаболовка д.30/12,ул,Шаболовка ,д.30/12,8156552,муниципальный округ Донской,1960 +2281088,г Москва ул Шаболовка д.32,Москва,ул Шаболовка д.32,ул,Шаболовка ,д.32,8095743,муниципальный округ Донской,1967 +2281088,г Москва ул Шаболовка д.38,Москва,ул Шаболовка д.38,ул,Шаболовка ,д.38,8011626,муниципальный округ Донской,1962 +2281088,г Москва ул Шаболовка д.40,Москва,ул Шаболовка д.40,ул,Шаболовка ,д.40,8156523,муниципальный округ Донской,1972 +2281088,г Москва ул Шаболовка д.46 кор.1,Москва,ул Шаболовка д.46 кор.1,ул,Шаболовка ,д.46 кор.1,8156463,муниципальный округ Донской,1960 +2281088,г Москва ул Шаболовка д.46 кор.2,Москва,ул Шаболовка д.46 кор.2,ул,Шаболовка ,д.46 кор.2,8156489,муниципальный округ Донской,1961 +2281088,г Москва ул Шаболовка д.46 кор.3,Москва,ул Шаболовка д.46 кор.3,ул,Шаболовка ,д.46 кор.3,8156482,муниципальный округ Донской,1952 +2281088,г Москва ул Шаболовка д.50,Москва,ул Шаболовка д.50,ул,Шаболовка ,д.50,7954892,муниципальный округ Донской,1960 +2281088,г Москва ул Шаболовка д.52,Москва,ул Шаболовка д.52,ул,Шаболовка ,д.52,8156428,муниципальный округ Донской,1963 +2281088,г Москва ул Шаболовка д.54,Москва,ул Шаболовка д.54,ул,Шаболовка ,д.54,8156421,муниципальный округ Донской,1963 +2281088,г Москва ул Шухова д.10,Москва,ул Шухова д.10,ул,Шухова ,д.10,7876845,муниципальный округ Донской,н.д. +2281088,г Москва ул Шухова д.18,Москва,ул Шухова д.18,ул,Шухова ,д.18,8011645,муниципальный округ Донской,1956 +2281088,г Москва ш Варшавское д.10 кор.1,Москва,ш Варшавское д.10 кор.1,ш,Варшавское ,д.10 кор.1,8155874,муниципальный округ Донской,1963 +2281088,г Москва ш Варшавское д.10 кор.2,Москва,ш Варшавское д.10 кор.2,ш,Варшавское ,д.10 кор.2,8155882,муниципальный округ Донской,1917 +2281088,г Москва ш Варшавское д.10 кор.3,Москва,ш Варшавское д.10 кор.3,ш,Варшавское ,д.10 кор.3,8155886,муниципальный округ Донской,н.д. +2281088,г Москва ш Варшавское д.10 кор.4,Москва,ш Варшавское д.10 кор.4,ш,Варшавское ,д.10 кор.4,8155898,муниципальный округ Донской,1953 +2281088,г Москва ш Варшавское д.13,Москва,ш Варшавское д.13,ш,Варшавское ,д.13,8155907,муниципальный округ Донской,1961 +2281088,г Москва ш Варшавское д.16,Москва,ш Варшавское д.16,ш,Варшавское ,д.16,8155913,муниципальный округ Донской,1954 +2281088,г Москва ш Варшавское д.16 кор.1,Москва,ш Варшавское д.16 кор.1,ш,Варшавское ,д.16 кор.1,7569141,муниципальный округ Донской,2006 +2281088,г Москва ш Варшавское д.16 кор.2,Москва,ш Варшавское д.16 кор.2,ш,Варшавское ,д.16 кор.2,7569150,муниципальный округ Донской,2006 +2281088,г Москва ш Варшавское д.16 кор.3,Москва,ш Варшавское д.16 кор.3,ш,Варшавское ,д.16 кор.3,7569156,муниципальный округ Донской,2006 +2281088,г Москва ш Варшавское д.18 кор.1,Москва,ш Варшавское д.18 кор.1,ш,Варшавское ,д.18 кор.1,8155921,муниципальный округ Донской,1962 +2281088,г Москва ш Варшавское д.18 кор.2,Москва,ш Варшавское д.18 кор.2,ш,Варшавское ,д.18 кор.2,8155928,муниципальный округ Донской,1962 +2281088,г Москва ш Варшавское д.18 кор.3,Москва,ш Варшавское д.18 кор.3,ш,Варшавское ,д.18 кор.3,8155931,муниципальный округ Донской,1961 +2281088,г Москва ш Варшавское д.2,Москва,ш Варшавское д.2,ш,Варшавское ,д.2,8155933,муниципальный округ Донской,1958 +2281088,г Москва ш Варшавское д.29,Москва,ш Варшавское д.29,ш,Варшавское ,д.29,8155941,муниципальный округ Донской,1933 +2281088,г Москва ш Варшавское д.31,Москва,ш Варшавское д.31,ш,Варшавское ,д.31,8155948,муниципальный округ Донской,1927 +2281088,г Москва ш Варшавское д.4,Москва,ш Варшавское д.4,ш,Варшавское ,д.4,8155955,муниципальный округ Донской,1917 +2281088,г Москва ш Варшавское д.4 кор.3,Москва,ш Варшавское д.4 кор.3,ш,Варшавское ,д.4 кор.3,8155962,муниципальный округ Донской,1957 +2281088,г Москва ш Варшавское д.6,Москва,ш Варшавское д.6,ш,Варшавское ,д.6,8155966,муниципальный округ Донской,1963 +2281088,г Москва ш Варшавское д.7 кор.1,Москва,ш Варшавское д.7 кор.1,ш,Варшавское ,д.7 кор.1,8155975,муниципальный округ Донской,1889 +2281088,г Москва ш Загородное д.10 кор.1,Москва,ш Загородное д.10 кор.1,ш,Загородное ,д.10 кор.1,8159574,муниципальный округ Донской,1977 +2281088,г Москва ш Загородное д.10 кор.10,Москва,ш Загородное д.10 кор.10,ш,Загородное ,д.10 кор.10,8159580,муниципальный округ Донской,1962 +2281088,г Москва ш Загородное д.10 кор.5,Москва,ш Загородное д.10 кор.5,ш,Загородное ,д.10 кор.5,8159575,муниципальный округ Донской,1971 +2281088,г Москва ш Загородное д.10 кор.6,Москва,ш Загородное д.10 кор.6,ш,Загородное ,д.10 кор.6,8159577,муниципальный округ Донской,1970 +2281088,г Москва ш Загородное д.10 кор.9,Москва,ш Загородное д.10 кор.9,ш,Загородное ,д.10 кор.9,8159579,муниципальный округ Донской,1958 +2281088,г Москва ш Загородное д.11 кор.1,Москва,ш Загородное д.11 кор.1,ш,Загородное ,д.11 кор.1,8159584,муниципальный округ Донской,1960 +2281088,г Москва ш Загородное д.11 кор.2,Москва,ш Загородное д.11 кор.2,ш,Загородное ,д.11 кор.2,8159585,муниципальный округ Донской,1964 +2281088,г Москва ш Загородное д.13,Москва,ш Загородное д.13,ш,Загородное ,д.13,8159586,муниципальный округ Донской,1964 +2281088,г Москва ш Загородное д.15 кор.1,Москва,ш Загородное д.15 кор.1,ш,Загородное ,д.15 кор.1,8159589,муниципальный округ Донской,1956 +2281088,г Москва ш Загородное д.15 кор.2,Москва,ш Загородное д.15 кор.2,ш,Загородное ,д.15 кор.2,8159590,муниципальный округ Донской,1974 +2281088,г Москва ш Загородное д.3 кор.1,Москва,ш Загородное д.3 кор.1,ш,Загородное ,д.3 кор.1,8156402,муниципальный округ Донской,1958 +2281088,г Москва ш Загородное д.3 кор.2,Москва,ш Загородное д.3 кор.2,ш,Загородное ,д.3 кор.2,8159543,муниципальный округ Донской,1958 +2281088,г Москва ш Загородное д.3 кор.3,Москва,ш Загородное д.3 кор.3,ш,Загородное ,д.3 кор.3,8159544,муниципальный округ Донской,1991 +2281088,г Москва ш Загородное д.4 кор.2,Москва,ш Загородное д.4 кор.2,ш,Загородное ,д.4 кор.2,8159545,муниципальный округ Донской,1997 +2281088,г Москва ш Загородное д.4 кор.3,Москва,ш Загородное д.4 кор.3,ш,Загородное ,д.4 кор.3,8159546,муниципальный округ Донской,1996 +2281088,г Москва ш Загородное д.5 кор.1,Москва,ш Загородное д.5 кор.1,ш,Загородное ,д.5 кор.1,8159547,муниципальный округ Донской,1972 +2281088,г Москва ш Загородное д.5 кор.2,Москва,ш Загородное д.5 кор.2,ш,Загородное ,д.5 кор.2,8159548,муниципальный округ Донской,1972 +2281088,г Москва ш Загородное д.5 кор.3,Москва,ш Загородное д.5 кор.3,ш,Загородное ,д.5 кор.3,8159549,муниципальный округ Донской,1972 +2281088,г Москва ш Загородное д.5 кор.4,Москва,ш Загородное д.5 кор.4,ш,Загородное ,д.5 кор.4,8159553,муниципальный округ Донской,1986 +2281088,г Москва ш Загородное д.6 кор.1,Москва,ш Загородное д.6 кор.1,ш,Загородное ,д.6 кор.1,8159555,муниципальный округ Донской,1973 +2281088,г Москва ш Загородное д.6 кор.2,Москва,ш Загородное д.6 кор.2,ш,Загородное ,д.6 кор.2,8159556,муниципальный округ Донской,1967 +2281088,г Москва ш Загородное д.6 кор.3,Москва,ш Загородное д.6 кор.3,ш,Загородное ,д.6 кор.3,7558595,муниципальный округ Донской,1952 +2281088,г Москва ш Загородное д.6 кор.4,Москва,ш Загородное д.6 кор.4,ш,Загородное ,д.6 кор.4,8063623,муниципальный округ Донской,1953 +2281088,г Москва ш Загородное д.7 кор.1,Москва,ш Загородное д.7 кор.1,ш,Загородное ,д.7 кор.1,8159557,муниципальный округ Донской,1970 +2281088,г Москва ш Загородное д.7 кор.2,Москва,ш Загородное д.7 кор.2,ш,Загородное ,д.7 кор.2,8159609,муниципальный округ Донской,1971 +2281088,г Москва ш Загородное д.7 кор.4,Москва,ш Загородное д.7 кор.4,ш,Загородное ,д.7 кор.4,8159558,муниципальный округ Донской,1983 +2281088,г Москва ш Загородное д.8 кор.2,Москва,ш Загородное д.8 кор.2,ш,Загородное ,д.8 кор.2,8214938,муниципальный округ Донской,2006 +2281088,г Москва ш Загородное д.8 кор.3,Москва,ш Загородное д.8 кор.3,ш,Загородное ,д.8 кор.3,8012060,муниципальный округ Донской,2006 +2281088,г Москва ш Загородное д.8 кор.6,Москва,ш Загородное д.8 кор.6,ш,Загородное ,д.8 кор.6,8159566,муниципальный округ Донской,1988 +2281088,г Москва ш Загородное д.8 кор.7,Москва,ш Загородное д.8 кор.7,ш,Загородное ,д.8 кор.7,8159567,муниципальный округ Донской,1959 +2281088,г Москва ш Загородное д.8 кор.8,Москва,ш Загородное д.8 кор.8,ш,Загородное ,д.8 кор.8,8159568,муниципальный округ Донской,1959 +2281088,г Москва ш Загородное д.8 кор.В,Москва,ш Загородное д.8 кор.В,ш,Загородное ,д.8 кор.В,8159569,муниципальный округ Донской,1979 +2281088,г Москва ш Загородное д.8б,Москва,ш Загородное д.8б,ш,Загородное ,д.8б,7558601,муниципальный округ Донской,1980 +2281088,г Москва ш Загородное д.9 к2,Москва,ш Загородное д.9 к2,ш,Загородное ,д.9 к2,7871675,муниципальный округ Донской,н.д. +2281088,г Москва ш Загородное д.9 кор.1,Москва,ш Загородное д.9 кор.1,ш,Загородное ,д.9 кор.1,8159571,муниципальный округ Донской,1978 +2281088,г Москва ш Загородное д.9 кор.2,Москва,ш Загородное д.9 кор.2,ш,Загородное ,д.9 кор.2,7871632,муниципальный округ Донской,1987 +2281088,г Москва ш Загородное д.9 кор.3,Москва,ш Загородное д.9 кор.3,ш,Загородное ,д.9 кор.3,8159572,муниципальный округ Донской,2000 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.22 кор.2,Москва,б-р Ореховый д.22 кор.2,б-р,Ореховый ,д.22 кор.2,7819542,муниципальный округ Зябликово,1984 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.29/49,Москва,б-р Ореховый д.29/49,б-р,Ореховый ,д.29/49,7567466,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.31,Москва,б-р Ореховый д.31,б-р,Ореховый ,д.31,7567472,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.33А,Москва,б-р Ореховый д.33А,б-р,Ореховый ,д.33А,7971228,муниципальный округ Зябликово,2007 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.35 кор.1,Москва,б-р Ореховый д.35 кор.1,б-р,Ореховый ,д.35 кор.1,7567477,муниципальный округ Зябликово,1975 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.37 кор.2,Москва,б-р Ореховый д.37 кор.2,б-р,Ореховый ,д.37 кор.2,7567486,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.37 кор.3,Москва,б-р Ореховый д.37 кор.3,б-р,Ореховый ,д.37 кор.3,7567493,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.39 кор.2,Москва,б-р Ореховый д.39 кор.2,б-р,Ореховый ,д.39 кор.2,8374471,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.41,Москва,б-р Ореховый д.41,б-р,Ореховый ,д.41,7567498,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.49 кор.2,Москва,б-р Ореховый д.49 кор.2,б-р,Ореховый ,д.49 кор.2,7567504,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.49 кор.3,Москва,б-р Ореховый д.49 кор.3,б-р,Ореховый ,д.49 кор.3,7567510,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.51 кор.2,Москва,б-р Ореховый д.51 кор.2,б-р,Ореховый ,д.51 кор.2,7567517,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.53,Москва,б-р Ореховый д.53,б-р,Ореховый ,д.53,7567520,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.55/16,Москва,б-р Ореховый д.55/16,б-р,Ореховый ,д.55/16,7567524,муниципальный округ Зябликово,1978 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.59,Москва,б-р Ореховый д.59,б-р,Ореховый ,д.59,7567540,муниципальный округ Зябликово,1986 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.59 кор.1,Москва,б-р Ореховый д.59 кор.1,б-р,Ореховый ,д.59 кор.1,7567531,муниципальный округ Зябликово,1996 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.59 кор.2,Москва,б-р Ореховый д.59 кор.2,б-р,Ореховый ,д.59 кор.2,7567534,муниципальный округ Зябликово,1999 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.59 кор.3,Москва,б-р Ореховый д.59 кор.3,б-р,Ореховый ,д.59 кор.3,7567538,муниципальный округ Зябликово,1999 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.61 кор.1,Москва,б-р Ореховый д.61 кор.1,б-р,Ореховый ,д.61 кор.1,7567546,муниципальный округ Зябликово,1986 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.63 кор.1,Москва,б-р Ореховый д.63 кор.1,б-р,Ореховый ,д.63 кор.1,7567551,муниципальный округ Зябликово,1986 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.65 кор.1,Москва,б-р Ореховый д.65 кор.1,б-р,Ореховый ,д.65 кор.1,7567556,муниципальный округ Зябликово,1986 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.67 кор.1,Москва,б-р Ореховый д.67 кор.1,б-р,Ореховый ,д.67 кор.1,7567560,муниципальный округ Зябликово,1986 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.69,Москва,б-р Ореховый д.69,б-р,Ореховый ,д.69,7567564,муниципальный округ Зябликово,1986 +2281089,г Москва б-р Ореховый д.71,Москва,б-р Ореховый д.71,б-р,Ореховый ,д.71,7567569,муниципальный округ Зябликово,1986 +2281089,г Москва проезд Задонский д.14 кор.2,Москва,проезд Задонский д.14 кор.2,проезд,Задонский ,д.14 кор.2,7567557,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва проезд Задонский д.16 кор.1,Москва,проезд Задонский д.16 кор.1,проезд,Задонский ,д.16 кор.1,7567561,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва проезд Задонский д.18,Москва,проезд Задонский д.18,проезд,Задонский ,д.18,7567563,муниципальный округ Зябликово,1978 +2281089,г Москва проезд Задонский д.22,Москва,проезд Задонский д.22,проезд,Задонский ,д.22,7787328,муниципальный округ Зябликово,н.д. +2281089,г Москва проезд Задонский д.24 кор.1,Москва,проезд Задонский д.24 кор.1,проезд,Задонский ,д.24 кор.1,7971223,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва проезд Задонский д.24 кор.2,Москва,проезд Задонский д.24 кор.2,проезд,Задонский ,д.24 кор.2,7567567,муниципальный округ Зябликово,1979 +2281089,г Москва проезд Задонский д.30 кор.1,Москва,проезд Задонский д.30 кор.1,проезд,Задонский ,д.30 кор.1,7567571,муниципальный округ Зябликово,1986 +2281089,г Москва проезд Задонский д.32 кор.1,Москва,проезд Задонский д.32 кор.1,проезд,Задонский ,д.32 кор.1,7567574,муниципальный округ Зябликово,1986 +2281089,г Москва проезд Задонский д.34 кор.1,Москва,проезд Задонский д.34 кор.1,проезд,Задонский ,д.34 кор.1,7567580,муниципальный округ Зябликово,1987 +2281089,г Москва проезд Задонский д.36 кор.1,Москва,проезд Задонский д.36 кор.1,проезд,Задонский ,д.36 кор.1,7567585,муниципальный округ Зябликово,1984 +2281089,г Москва проезд Задонский д.38 кор.1,Москва,проезд Задонский д.38 кор.1,проезд,Задонский ,д.38 кор.1,7567581,муниципальный округ Зябликово,1986 +2281089,г Москва проезд Задонский д.40/73,Москва,проезд Задонский д.40/73,проезд,Задонский ,д.40/73,7567613,муниципальный округ Зябликово,1986 +2281089,г Москва проезд Ореховый д.13 кор.2,Москва,проезд Ореховый д.13 кор.2,проезд,Ореховый ,д.13 кор.2,7567579,муниципальный округ Зябликово,1994 +2281089,г Москва проезд Ореховый д.13 кор.3,Москва,проезд Ореховый д.13 кор.3,проезд,Ореховый ,д.13 кор.3,7567583,муниципальный округ Зябликово,1985 +2281089,г Москва проезд Ореховый д.13 кор.4,Москва,проезд Ореховый д.13 кор.4,проезд,Ореховый ,д.13 кор.4,7567589,муниципальный округ Зябликово,1985 +2281089,г Москва проезд Ореховый д.15,Москва,проезд Ореховый д.15,проезд,Ореховый ,д.15,7567590,муниципальный округ Зябликово,1979 +2281089,г Москва проезд Ореховый д.17 кор.1,Москва,проезд Ореховый д.17 кор.1,проезд,Ореховый ,д.17 кор.1,7567598,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва проезд Ореховый д.19,Москва,проезд Ореховый д.19,проезд,Ореховый ,д.19,7567602,муниципальный округ Зябликово,1978 +2281089,г Москва проезд Ореховый д.21 кор.1,Москва,проезд Ореховый д.21 кор.1,проезд,Ореховый ,д.21 кор.1,7567605,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва проезд Ореховый д.23 кор.1,Москва,проезд Ореховый д.23 кор.1,проезд,Ореховый ,д.23 кор.1,7567607,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва проезд Ореховый д.29 кор.1,Москва,проезд Ореховый д.29 кор.1,проезд,Ореховый ,д.29 кор.1,7567610,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва проезд Ореховый д.31,Москва,проезд Ореховый д.31,проезд,Ореховый ,д.31,7567612,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва проезд Ореховый д.33,Москва,проезд Ореховый д.33,проезд,Ореховый ,д.33,7567617,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва проезд Ореховый д.35 кор.1,Москва,проезд Ореховый д.35 кор.1,проезд,Ореховый ,д.35 кор.1,7567481,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва проезд Ореховый д.35 кор.3,Москва,проезд Ореховый д.35 кор.3,проезд,Ореховый ,д.35 кор.3,7567620,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва проезд Ореховый д.37 кор.1,Москва,проезд Ореховый д.37 кор.1,проезд,Ореховый ,д.37 кор.1,7567625,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва проезд Ореховый д.39 кор.1,Москва,проезд Ореховый д.39 кор.1,проезд,Ореховый ,д.39 кор.1,7567627,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва проезд Ореховый д.39 кор.2,Москва,проезд Ореховый д.39 кор.2,проезд,Ореховый ,д.39 кор.2,7567630,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва проезд Ореховый д.41,Москва,проезд Ореховый д.41,проезд,Ореховый ,д.41,7567633,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва проезд Ореховый д.41,Москва,проезд Ореховый д.41,проезд,Ореховый ,д.41,7567634,муниципальный округ Зябликово,н.д. +2281089,г Москва проезд Ореховый д.41 кор.1,Москва,проезд Ореховый д.41 кор.1,проезд,Ореховый ,д.41 кор.1,7579031,муниципальный округ Зябликово,2010 +2281089,г Москва проезд Ореховый д.43 кор.2,Москва,проезд Ореховый д.43 кор.2,проезд,Ореховый ,д.43 кор.2,7567637,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва проезд Ореховый д.45 кор.1,Москва,проезд Ореховый д.45 кор.1,проезд,Ореховый ,д.45 кор.1,7567641,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва проезд Ореховый д.9,Москва,проезд Ореховый д.9,проезд,Ореховый ,д.9,7567573,муниципальный округ Зябликово,1993 +2281089,г Москва ул Кустанайская д.10 кор.1,Москва,ул Кустанайская д.10 кор.1,ул,Кустанайская ,д.10 кор.1,7567442,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва ул Кустанайская д.11 кор.1,Москва,ул Кустанайская д.11 кор.1,ул,Кустанайская ,д.11 кор.1,7567449,муниципальный округ Зябликово,1986 +2281089,г Москва ул Кустанайская д.12 кор.2,Москва,ул Кустанайская д.12 кор.2,ул,Кустанайская ,д.12 кор.2,8410138,муниципальный округ Зябликово,н.д. +2281089,г Москва ул Кустанайская д.14 кор.1,Москва,ул Кустанайская д.14 кор.1,ул,Кустанайская ,д.14 кор.1,7567454,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва ул Кустанайская д.2 кор.1,Москва,ул Кустанайская д.2 кор.1,ул,Кустанайская ,д.2 кор.1,7567618,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва ул Кустанайская д.3 кор.1,Москва,ул Кустанайская д.3 кор.1,ул,Кустанайская ,д.3 кор.1,7567649,муниципальный округ Зябликово,1984 +2281089,г Москва ул Кустанайская д.4 кор.1,Москва,ул Кустанайская д.4 кор.1,ул,Кустанайская ,д.4 кор.1,7567652,муниципальный округ Зябликово,1984 +2281089,г Москва ул Кустанайская д.4 кор.2,Москва,ул Кустанайская д.4 кор.2,ул,Кустанайская ,д.4 кор.2,7567654,муниципальный округ Зябликово,1984 +2281089,г Москва ул Кустанайская д.5 кор.1,Москва,ул Кустанайская д.5 кор.1,ул,Кустанайская ,д.5 кор.1,7567658,муниципальный округ Зябликово,1986 +2281089,г Москва ул Кустанайская д.5 кор.2,Москва,ул Кустанайская д.5 кор.2,ул,Кустанайская ,д.5 кор.2,7567661,муниципальный округ Зябликово,1986 +2281089,г Москва ул Кустанайская д.5 кор.3,Москва,ул Кустанайская д.5 кор.3,ул,Кустанайская ,д.5 кор.3,8245271,муниципальный округ Зябликово,1987 +2281089,г Москва ул Кустанайская д.6 кор.2,Москва,ул Кустанайская д.6 кор.2,ул,Кустанайская ,д.6 кор.2,7567663,муниципальный округ Зябликово,1984 +2281089,г Москва ул Кустанайская д.7 кор.2,Москва,ул Кустанайская д.7 кор.2,ул,Кустанайская ,д.7 кор.2,7567665,муниципальный округ Зябликово,1986 +2281089,г Москва ул Кустанайская д.7 кор.3,Москва,ул Кустанайская д.7 кор.3,ул,Кустанайская ,д.7 кор.3,7567668,муниципальный округ Зябликово,1987 +2281089,г Москва ул Кустанайская д.7 кор.4,Москва,ул Кустанайская д.7 кор.4,ул,Кустанайская ,д.7 кор.4,7567669,муниципальный округ Зябликово,1986 +2281089,г Москва ул Кустанайская д.8 кор.1,Москва,ул Кустанайская д.8 кор.1,ул,Кустанайская ,д.8 кор.1,7567671,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва ул Кустанайская д.8 кор.2,Москва,ул Кустанайская д.8 кор.2,ул,Кустанайская ,д.8 кор.2,7567674,муниципальный округ Зябликово,1983 +2281089,г Москва ул Кустанайская д.9 кор.1,Москва,ул Кустанайская д.9 кор.1,ул,Кустанайская ,д.9 кор.1,7567439,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.10 кор.1,Москва,ул Мусы Джалиля д.10 кор.1,ул,Мусы Джалиля ,д.10 кор.1,7567484,муниципальный округ Зябликово,1978 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.13,Москва,ул Мусы Джалиля д.13,ул,Мусы Джалиля ,д.13,7567487,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.14 кор.1,Москва,ул Мусы Джалиля д.14 кор.1,ул,Мусы Джалиля ,д.14 кор.1,7567490,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.15 кор.1,Москва,ул Мусы Джалиля д.15 кор.1,ул,Мусы Джалиля ,д.15 кор.1,7567494,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.16 кор.1,Москва,ул Мусы Джалиля д.16 кор.1,ул,Мусы Джалиля ,д.16 кор.1,7567499,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.16 кор.2,Москва,ул Мусы Джалиля д.16 кор.2,ул,Мусы Джалиля ,д.16 кор.2,7567502,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.18,Москва,ул Мусы Джалиля д.18,ул,Мусы Джалиля ,д.18,7567505,муниципальный округ Зябликово,1978 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.19 кор.1,Москва,ул Мусы Джалиля д.19 кор.1,ул,Мусы Джалиля ,д.19 кор.1,7567509,муниципальный округ Зябликово,1988 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.2 кор.1,Москва,ул Мусы Джалиля д.2 кор.1,ул,Мусы Джалиля ,д.2 кор.1,7567408,муниципальный округ Зябликово,1983 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.2 кор.2,Москва,ул Мусы Джалиля д.2 кор.2,ул,Мусы Джалиля ,д.2 кор.2,7567419,муниципальный округ Зябликово,1983 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.26 кор.1,Москва,ул Мусы Джалиля д.26 кор.1,ул,Мусы Джалиля ,д.26 кор.1,7567513,муниципальный округ Зябликово,1985 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.28 кор.1,Москва,ул Мусы Джалиля д.28 кор.1,ул,Мусы Джалиля ,д.28 кор.1,7567516,муниципальный округ Зябликово,1997 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.29 кор.1,Москва,ул Мусы Джалиля д.29 кор.1,ул,Мусы Джалиля ,д.29 кор.1,8460974,муниципальный округ Зябликово,н.д. +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.30 кор.1,Москва,ул Мусы Джалиля д.30 кор.1,ул,Мусы Джалиля ,д.30 кор.1,7567521,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.32 кор.1,Москва,ул Мусы Джалиля д.32 кор.1,ул,Мусы Джалиля ,д.32 кор.1,7567523,муниципальный округ Зябликово,1985 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.32 кор.2,Москва,ул Мусы Джалиля д.32 кор.2,ул,Мусы Джалиля ,д.32 кор.2,8377215,муниципальный округ Зябликово,н.д. +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.34 кор.1,Москва,ул Мусы Джалиля д.34 кор.1,ул,Мусы Джалиля ,д.34 кор.1,7567528,муниципальный округ Зябликово,1997 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.34 кор.3,Москва,ул Мусы Джалиля д.34 кор.3,ул,Мусы Джалиля ,д.34 кор.3,7567532,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.36 кор.1,Москва,ул Мусы Джалиля д.36 кор.1,ул,Мусы Джалиля ,д.36 кор.1,7567535,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.38 кор.1,Москва,ул Мусы Джалиля д.38 кор.1,ул,Мусы Джалиля ,д.38 кор.1,7567539,муниципальный округ Зябликово,1985 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.38 кор.2,Москва,ул Мусы Джалиля д.38 кор.2,ул,Мусы Джалиля ,д.38 кор.2,7567543,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.4 кор.1,Москва,ул Мусы Джалиля д.4 кор.1,ул,Мусы Джалиля ,д.4 кор.1,7567423,муниципальный округ Зябликово,1983 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.4 кор.2,Москва,ул Мусы Джалиля д.4 кор.2,ул,Мусы Джалиля ,д.4 кор.2,7567429,муниципальный округ Зябликово,1983 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.4 кор.3,Москва,ул Мусы Джалиля д.4 кор.3,ул,Мусы Джалиля ,д.4 кор.3,7567437,муниципальный округ Зябликово,1982 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.4 кор.4,Москва,ул Мусы Джалиля д.4 кор.4,ул,Мусы Джалиля ,д.4 кор.4,7567440,муниципальный округ Зябликово,1982 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.4 кор.5,Москва,ул Мусы Джалиля д.4 кор.5,ул,Мусы Джалиля ,д.4 кор.5,7567445,муниципальный округ Зябликово,1983 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.40,Москва,ул Мусы Джалиля д.40,ул,Мусы Джалиля ,д.40,7567545,муниципальный округ Зябликово,1997 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.42 кор.1,Москва,ул Мусы Джалиля д.42 кор.1,ул,Мусы Джалиля ,д.42 кор.1,7567549,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.44/45,Москва,ул Мусы Джалиля д.44/45,ул,Мусы Джалиля ,д.44/45,7567552,муниципальный округ Зябликово,1985 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.5 кор.2,Москва,ул Мусы Джалиля д.5 кор.2,ул,Мусы Джалиля ,д.5 кор.2,8136906,муниципальный округ Зябликово,1984 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.5 кор.4,Москва,ул Мусы Джалиля д.5 кор.4,ул,Мусы Джалиля ,д.5 кор.4,7651815,муниципальный округ Зябликово,н.д. +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.5 кор.5,Москва,ул Мусы Джалиля д.5 кор.5,ул,Мусы Джалиля ,д.5 кор.5,7567451,муниципальный округ Зябликово,1983 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.6 кор.1,Москва,ул Мусы Джалиля д.6 кор.1,ул,Мусы Джалиля ,д.6 кор.1,7567458,муниципальный округ Зябликово,1983 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.7 кор.6,Москва,ул Мусы Джалиля д.7 кор.6,ул,Мусы Джалиля ,д.7 кор.6,7567461,муниципальный округ Зябликово,1983 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.8 кор.1,Москва,ул Мусы Джалиля д.8 кор.1,ул,Мусы Джалиля ,д.8 кор.1,7567464,муниципальный округ Зябликово,1986 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.8 кор.2,Москва,ул Мусы Джалиля д.8 кор.2,ул,Мусы Джалиля ,д.8 кор.2,7556042,муниципальный округ Зябликово,1985 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.8 кор.3,Москва,ул Мусы Джалиля д.8 кор.3,ул,Мусы Джалиля ,д.8 кор.3,7567468,муниципальный округ Зябликово,1985 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.8 кор.4,Москва,ул Мусы Джалиля д.8 кор.4,ул,Мусы Джалиля ,д.8 кор.4,7567471,муниципальный округ Зябликово,1986 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.9 кор.1,Москва,ул Мусы Джалиля д.9 кор.1,ул,Мусы Джалиля ,д.9 кор.1,7567474,муниципальный округ Зябликово,1987 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.9 кор.3,Москва,ул Мусы Джалиля д.9 кор.3,ул,Мусы Джалиля ,д.9 кор.3,7567476,муниципальный округ Зябликово,1987 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.9 кор.5,Москва,ул Мусы Джалиля д.9 кор.5,ул,Мусы Джалиля ,д.9 кор.5,7567479,муниципальный округ Зябликово,1987 +2281089,г Москва ул Мусы Джалиля д.9 кор.6,Москва,ул Мусы Джалиля д.9 кор.6,ул,Мусы Джалиля ,д.9 кор.6,7567482,муниципальный округ Зябликово,1987 +2281089,г Москва ул Шипиловская д.37 кор.1,Москва,ул Шипиловская д.37 кор.1,ул,Шипиловская ,д.37 кор.1,7567643,муниципальный округ Зябликово,1981 +2281089,г Москва ул Шипиловская д.39 кор.2,Москва,ул Шипиловская д.39 кор.2,ул,Шипиловская ,д.39 кор.2,7567647,муниципальный округ Зябликово,1979 +2281089,г Москва ул Шипиловская д.39 кор.3,Москва,ул Шипиловская д.39 кор.3,ул,Шипиловская ,д.39 кор.3,7567653,муниципальный округ Зябликово,1979 +2281089,г Москва ул Шипиловская д.41 кор.1,Москва,ул Шипиловская д.41 кор.1,ул,Шипиловская ,д.41 кор.1,7567659,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва ул Шипиловская д.43,Москва,ул Шипиловская д.43,ул,Шипиловская ,д.43,7567667,муниципальный округ Зябликово,1978 +2281089,г Москва ул Шипиловская д.44/27,Москва,ул Шипиловская д.44/27,ул,Шипиловская ,д.44/27,8368604,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва ул Шипиловская д.46 кор.1,Москва,ул Шипиловская д.46 кор.1,ул,Шипиловская ,д.46 кор.1,7567670,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва ул Шипиловская д.48 кор.1,Москва,ул Шипиловская д.48 кор.1,ул,Шипиловская ,д.48 кор.1,7567673,муниципальный округ Зябликово,1986 +2281089,г Москва ул Шипиловская д.48 кор.2,Москва,ул Шипиловская д.48 кор.2,ул,Шипиловская ,д.48 кор.2,7567675,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва ул Шипиловская д.50 кор.3,Москва,ул Шипиловская д.50 кор.3,ул,Шипиловская ,д.50 кор.3,7567679,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва ул Шипиловская д.51,Москва,ул Шипиловская д.51,ул,Шипиловская ,д.51,7567681,муниципальный округ Зябликово,1987 +2281089,г Москва ул Шипиловская д.53,Москва,ул Шипиловская д.53,ул,Шипиловская ,д.53,7567684,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва ул Шипиловская д.54 кор.1,Москва,ул Шипиловская д.54 кор.1,ул,Шипиловская ,д.54 кор.1,7567685,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва ул Шипиловская д.55 кор.1,Москва,ул Шипиловская д.55 кор.1,ул,Шипиловская ,д.55 кор.1,7971208,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва ул Шипиловская д.57,Москва,ул Шипиловская д.57,ул,Шипиловская ,д.57,7567683,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва ул Шипиловская д.58 кор.3,Москва,ул Шипиловская д.58 кор.3,ул,Шипиловская ,д.58 кор.3,7971215,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва ул Шипиловская д.59 кор.1,Москва,ул Шипиловская д.59 кор.1,ул,Шипиловская ,д.59 кор.1,7567682,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281089,г Москва ул Шипиловская д.60 кор.1,Москва,ул Шипиловская д.60 кор.1,ул,Шипиловская ,д.60 кор.1,7567680,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва ул Шипиловская д.62 кор.1,Москва,ул Шипиловская д.62 кор.1,ул,Шипиловская ,д.62 кор.1,7567678,муниципальный округ Зябликово,1976 +2281089,г Москва ул Шипиловская д.64 кор.1,Москва,ул Шипиловская д.64 кор.1,ул,Шипиловская ,д.64 кор.1,7567677,муниципальный округ Зябликово,1977 +2281090,г Москва пр-кт Пролетарский д.1,Москва,пр-кт Пролетарский д.1,пр-кт,Пролетарский ,д.1,8081059,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,2001 +2281090,г Москва пр-кт Пролетарский д.12/25,Москва,пр-кт Пролетарский д.12/25,пр-кт,Пролетарский ,д.12/25,8081245,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1967 +2281090,г Москва пр-кт Пролетарский д.13,Москва,пр-кт Пролетарский д.13,пр-кт,Пролетарский ,д.13,8081088,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1967 +2281090,г Москва пр-кт Пролетарский д.17 кор.1,Москва,пр-кт Пролетарский д.17 кор.1,пр-кт,Пролетарский ,д.17 кор.1,8081249,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва пр-кт Пролетарский д.19 кор.2,Москва,пр-кт Пролетарский д.19 кор.2,пр-кт,Пролетарский ,д.19 кор.2,8192082,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1989 +2281090,г Москва пр-кт Пролетарский д.19 кор.3,Москва,пр-кт Пролетарский д.19 кор.3,пр-кт,Пролетарский ,д.19 кор.3,8183888,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1989 +2281090,г Москва пр-кт Пролетарский д.2,Москва,пр-кт Пролетарский д.2,пр-кт,Пролетарский ,д.2,8081253,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1969 +2281090,г Москва пр-кт Пролетарский д.21 кор.2,Москва,пр-кт Пролетарский д.21 кор.2,пр-кт,Пролетарский ,д.21 кор.2,8081257,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва пр-кт Пролетарский д.21/24,Москва,пр-кт Пролетарский д.21/24,пр-кт,Пролетарский ,д.21/24,8081191,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1989 +2281090,г Москва пр-кт Пролетарский д.21/25,Москва,пр-кт Пролетарский д.21/25,пр-кт,Пролетарский ,д.21/25,8081331,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1967 +2281090,г Москва пр-кт Пролетарский д.3,Москва,пр-кт Пролетарский д.3,пр-кт,Пролетарский ,д.3,7582264,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,2002 +2281090,г Москва пр-кт Пролетарский д.4,Москва,пр-кт Пролетарский д.4,пр-кт,Пролетарский ,д.4,8081259,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1969 +2281090,г Москва пр-кт Пролетарский д.6 кор.1,Москва,пр-кт Пролетарский д.6 кор.1,пр-кт,Пролетарский ,д.6 кор.1,8081264,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1969 +2281090,г Москва пр-кт Пролетарский д.6 кор.2,Москва,пр-кт Пролетарский д.6 кор.2,пр-кт,Пролетарский ,д.6 кор.2,8081266,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1975 +2281090,г Москва пр-кт Пролетарский д.7,Москва,пр-кт Пролетарский д.7,пр-кт,Пролетарский ,д.7,8182060,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,2005 +2281090,г Москва пр-кт Пролетарский д.8 кор.1,Москва,пр-кт Пролетарский д.8 кор.1,пр-кт,Пролетарский ,д.8 кор.1,8081268,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1968 +2281090,г Москва ул Борисовские Пруды д.13 кор.1,Москва,ул Борисовские Пруды д.13 кор.1,ул,Борисовские Пруды ,д.13 кор.1,8089092,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,2004 +2281090,г Москва ул Борисовские Пруды д.13 кор.2,Москва,ул Борисовские Пруды д.13 кор.2,ул,Борисовские Пруды ,д.13 кор.2,8079547,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1977 +2281090,г Москва ул Борисовские Пруды д.15 кор.1,Москва,ул Борисовские Пруды д.15 кор.1,ул,Борисовские Пруды ,д.15 кор.1,8089107,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,2004 +2281090,г Москва ул Борисовские Пруды д.15 кор.2,Москва,ул Борисовские Пруды д.15 кор.2,ул,Борисовские Пруды ,д.15 кор.2,8079631,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1992 +2281090,г Москва ул Борисовские Пруды д.17 кор.1,Москва,ул Борисовские Пруды д.17 кор.1,ул,Борисовские Пруды ,д.17 кор.1,8089115,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,2004 +2281090,г Москва ул Борисовские Пруды д.21 кор.1,Москва,ул Борисовские Пруды д.21 кор.1,ул,Борисовские Пруды ,д.21 кор.1,8089040,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,2003 +2281090,г Москва ул Борисовские Пруды д.21 кор.2,Москва,ул Борисовские Пруды д.21 кор.2,ул,Борисовские Пруды ,д.21 кор.2,8079951,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,2001 +2281090,г Москва ул Борисовские Пруды д.23 кор.1,Москва,ул Борисовские Пруды д.23 кор.1,ул,Борисовские Пруды ,д.23 кор.1,8089058,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,2003 +2281090,г Москва ул Борисовские Пруды д.23 кор.2,Москва,ул Борисовские Пруды д.23 кор.2,ул,Борисовские Пруды ,д.23 кор.2,8079742,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,2001 +2281090,г Москва ул Борисовские Пруды д.25 кор.1,Москва,ул Борисовские Пруды д.25 кор.1,ул,Борисовские Пруды ,д.25 кор.1,8089082,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,2003 +2281090,г Москва ул Борисовские Пруды д.25 кор.2,Москва,ул Борисовские Пруды д.25 кор.2,ул,Борисовские Пруды ,д.25 кор.2,8196350,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,2002 +2281090,г Москва ул Борисовские Пруды д.5 кор.1,Москва,ул Борисовские Пруды д.5 кор.1,ул,Борисовские Пруды ,д.5 кор.1,8079955,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,2009 +2281090,г Москва ул Кантемировская д.12,Москва,ул Кантемировская д.12,ул,Кантемировская ,д.12,8223309,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,н.д. +2281090,г Москва ул Кантемировская д.12 кор.1,Москва,ул Кантемировская д.12 кор.1,ул,Кантемировская ,д.12 кор.1,8079819,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ул Кантемировская д.12 кор.2,Москва,ул Кантемировская д.12 кор.2,ул,Кантемировская ,д.12 кор.2,8191918,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ул Кантемировская д.14 кор.2,Москва,ул Кантемировская д.14 кор.2,ул,Кантемировская ,д.14 кор.2,8079823,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1997 +2281090,г Москва ул Кантемировская д.16 кор.1,Москва,ул Кантемировская д.16 кор.1,ул,Кантемировская ,д.16 кор.1,8079829,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1989 +2281090,г Москва ул Кантемировская д.16 кор.1А,Москва,ул Кантемировская д.16 кор.1А,ул,Кантемировская ,д.16 кор.1А,8079836,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ул Кантемировская д.16 кор.2,Москва,ул Кантемировская д.16 кор.2,ул,Кантемировская ,д.16 кор.2,8194164,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1991 +2281090,г Москва ул Кантемировская д.18 кор.2,Москва,ул Кантемировская д.18 кор.2,ул,Кантемировская ,д.18 кор.2,8079840,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1989 +2281090,г Москва ул Кантемировская д.18 кор.3,Москва,ул Кантемировская д.18 кор.3,ул,Кантемировская ,д.18 кор.3,8079808,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1989 +2281090,г Москва ул Кантемировская д.18 кор.3А,Москва,ул Кантемировская д.18 кор.3А,ул,Кантемировская ,д.18 кор.3А,8079846,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1989 +2281090,г Москва ул Кантемировская д.18 кор.5,Москва,ул Кантемировская д.18 кор.5,ул,Кантемировская ,д.18 кор.5,8079811,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1989 +2281090,г Москва ул Кантемировская д.20 кор.1,Москва,ул Кантемировская д.20 кор.1,ул,Кантемировская ,д.20 кор.1,8079814,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ул Кантемировская д.20 кор.2,Москва,ул Кантемировская д.20 кор.2,ул,Кантемировская ,д.20 кор.2,8194229,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1989 +2281090,г Москва ул Кантемировская д.20 кор.4,Москва,ул Кантемировская д.20 кор.4,ул,Кантемировская ,д.20 кор.4,8191871,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ул Кантемировская д.20 кор.5,Москва,ул Кантемировская д.20 кор.5,ул,Кантемировская ,д.20 кор.5,8224315,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ул Кантемировская д.22 кор.1,Москва,ул Кантемировская д.22 кор.1,ул,Кантемировская ,д.22 кор.1,8222892,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1989 +2281090,г Москва ул Кантемировская д.22 кор.2,Москва,ул Кантемировская д.22 кор.2,ул,Кантемировская ,д.22 кор.2,8079817,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1989 +2281090,г Москва ул Кантемировская д.22 кор.3,Москва,ул Кантемировская д.22 кор.3,ул,Кантемировская ,д.22 кор.3,8079941,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1989 +2281090,г Москва ул Кантемировская д.4 кор.1,Москва,ул Кантемировская д.4 кор.1,ул,Кантемировская ,д.4 кор.1,8163979,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ул Кантемировская д.4 кор.3,Москва,ул Кантемировская д.4 кор.3,ул,Кантемировская ,д.4 кор.3,8079522,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ул Кантемировская д.8 кор.1,Москва,ул Кантемировская д.8 кор.1,ул,Кантемировская ,д.8 кор.1,8079743,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ул Кошкина д.12 кор.1,Москва,ул Кошкина д.12 кор.1,ул,Кошкина ,д.12 кор.1,8080335,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ул Кошкина д.12 кор.2,Москва,ул Кошкина д.12 кор.2,ул,Кошкина ,д.12 кор.2,8080338,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1989 +2281090,г Москва ул Кошкина д.12 кор.3,Москва,ул Кошкина д.12 кор.3,ул,Кошкина ,д.12 кор.3,8080544,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1989 +2281090,г Москва ул Кошкина д.13 кор.1,Москва,ул Кошкина д.13 кор.1,ул,Кошкина ,д.13 кор.1,8080539,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1990 +2281090,г Москва ул Кошкина д.17 кор.1,Москва,ул Кошкина д.17 кор.1,ул,Кошкина ,д.17 кор.1,8080552,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1992 +2281090,г Москва ул Кошкина д.19 кор.1,Москва,ул Кошкина д.19 кор.1,ул,Кошкина ,д.19 кор.1,8080549,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ул Кошкина д.4,Москва,ул Кошкина д.4,ул,Кошкина ,д.4,8080559,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1955 +2281090,г Москва ул Кошкина д.7,Москва,ул Кошкина д.7,ул,Кошкина ,д.7,8080560,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1964 +2281090,г Москва ул Кошкина д.9,Москва,ул Кошкина д.9,ул,Кошкина ,д.9,8080563,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1961 +2281090,г Москва ул Москворечье д.11,Москва,ул Москворечье д.11,ул,Москворечье ,д.11,8081332,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1967 +2281090,г Москва ул Москворечье д.13,Москва,ул Москворечье д.13,ул,Москворечье ,д.13,8080984,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1964 +2281090,г Москва ул Москворечье д.17,Москва,ул Москворечье д.17,ул,Москворечье ,д.17,8080986,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1963 +2281090,г Москва ул Москворечье д.31 кор.1,Москва,ул Москворечье д.31 кор.1,ул,Москворечье ,д.31 кор.1,8081377,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,2008 +2281090,г Москва ул Москворечье д.33,Москва,ул Москворечье д.33,ул,Москворечье ,д.33,8080990,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1967 +2281090,г Москва ул Москворечье д.35 кор.1,Москва,ул Москворечье д.35 кор.1,ул,Москворечье ,д.35 кор.1,8080996,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1960 +2281090,г Москва ул Москворечье д.35 кор.2,Москва,ул Москворечье д.35 кор.2,ул,Москворечье ,д.35 кор.2,8080916,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1960 +2281090,г Москва ул Москворечье д.35 кор.3,Москва,ул Москворечье д.35 кор.3,ул,Москворечье ,д.35 кор.3,8080997,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1960 +2281090,г Москва ул Москворечье д.37 кор.1,Москва,ул Москворечье д.37 кор.1,ул,Москворечье ,д.37 кор.1,8081000,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1961 +2281090,г Москва ул Москворечье д.37 кор.2,Москва,ул Москворечье д.37 кор.2,ул,Москворечье ,д.37 кор.2,8081005,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1960 +2281090,г Москва ул Москворечье д.4 кор.3,Москва,ул Москворечье д.4 кор.3,ул,Москворечье ,д.4 кор.3,7659770,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,2000 +2281090,г Москва ул Москворечье д.4 кор.5,Москва,ул Москворечье д.4 кор.5,ул,Москворечье ,д.4 кор.5,7659787,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,2004 +2281090,г Москва ул Москворечье д.4 кор.6,Москва,ул Москворечье д.4 кор.6,ул,Москворечье ,д.4 кор.6,7659798,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,2008 +2281090,г Москва ул Москворечье д.41 кор.1,Москва,ул Москворечье д.41 кор.1,ул,Москворечье ,д.41 кор.1,8081009,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1961 +2281090,г Москва ул Москворечье д.41 кор.2,Москва,ул Москворечье д.41 кор.2,ул,Москворечье ,д.41 кор.2,8081015,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1959 +2281090,г Москва ул Москворечье д.43,Москва,ул Москворечье д.43,ул,Москворечье ,д.43,8080964,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1961 +2281090,г Москва ул Москворечье д.45 кор.1,Москва,ул Москворечье д.45 кор.1,ул,Москворечье ,д.45 кор.1,8081018,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1960 +2281090,г Москва ул Москворечье д.45 кор.2,Москва,ул Москворечье д.45 кор.2,ул,Москворечье ,д.45 кор.2,8081025,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1959 +2281090,г Москва ул Москворечье д.47 кор.1,Москва,ул Москворечье д.47 кор.1,ул,Москворечье ,д.47 кор.1,8081027,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1959 +2281090,г Москва ул Москворечье д.47 кор.2,Москва,ул Москворечье д.47 кор.2,ул,Москворечье ,д.47 кор.2,8080967,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1959 +2281090,г Москва ул Москворечье д.49,Москва,ул Москворечье д.49,ул,Москворечье ,д.49,8081038,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1960 +2281090,г Москва ул Москворечье д.51 кор.1,Москва,ул Москворечье д.51 кор.1,ул,Москворечье ,д.51 кор.1,8081045,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1962 +2281090,г Москва ул Москворечье д.51 кор.2,Москва,ул Москворечье д.51 кор.2,ул,Москворечье ,д.51 кор.2,8080969,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1962 +2281090,г Москва ул Москворечье д.55 кор.1,Москва,ул Москворечье д.55 кор.1,ул,Москворечье ,д.55 кор.1,8080973,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1962 +2281090,г Москва ул Москворечье д.55 кор.2,Москва,ул Москворечье д.55 кор.2,ул,Москворечье ,д.55 кор.2,8080976,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1962 +2281090,г Москва ул Москворечье д.57/8,Москва,ул Москворечье д.57/8,ул,Москворечье ,д.57/8,8080981,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1962 +2281090,г Москва ул Москворечье д.9 кор.1,Москва,ул Москворечье д.9 кор.1,ул,Москворечье ,д.9 кор.1,8079570,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1965 +2281090,г Москва ул Москворечье д.9 кор.2,Москва,ул Москворечье д.9 кор.2,ул,Москворечье ,д.9 кор.2,8081050,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1966 +2281090,г Москва ш Каширское д.26 кор.1,Москва,ш Каширское д.26 кор.1,ш,Каширское ,д.26 кор.1,8080429,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1965 +2281090,г Москва ш Каширское д.26 кор.3,Москва,ш Каширское д.26 кор.3,ш,Каширское ,д.26 кор.3,8080229,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1965 +2281090,г Москва ш Каширское д.28 кор.1,Москва,ш Каширское д.28 кор.1,ш,Каширское ,д.28 кор.1,8080233,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1965 +2281090,г Москва ш Каширское д.28 кор.2,Москва,ш Каширское д.28 кор.2,ш,Каширское ,д.28 кор.2,8080239,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1965 +2281090,г Москва ш Каширское д.28 кор.3,Москва,ш Каширское д.28 кор.3,ш,Каширское ,д.28 кор.3,8080698,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1965 +2281090,г Москва ш Каширское д.32 кор.1,Москва,ш Каширское д.32 кор.1,ш,Каширское ,д.32 кор.1,8080434,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1984 +2281090,г Москва ш Каширское д.32 кор.2,Москва,ш Каширское д.32 кор.2,ш,Каширское ,д.32 кор.2,8080439,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1986 +2281090,г Москва ш Каширское д.32 кор.3,Москва,ш Каширское д.32 кор.3,ш,Каширское ,д.32 кор.3,8080248,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1985 +2281090,г Москва ш Каширское д.36,Москва,ш Каширское д.36,ш,Каширское ,д.36,8080446,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1963 +2281090,г Москва ш Каширское д.38,Москва,ш Каширское д.38,ш,Каширское ,д.38,8080451,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1963 +2281090,г Москва ш Каширское д.40,Москва,ш Каширское д.40,ш,Каширское ,д.40,8080457,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1963 +2281090,г Москва ш Каширское д.44,Москва,ш Каширское д.44,ш,Каширское ,д.44,8080254,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1959 +2281090,г Москва ш Каширское д.44 кор.1,Москва,ш Каширское д.44 кор.1,ш,Каширское ,д.44 кор.1,8080258,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1958 +2281090,г Москва ш Каширское д.44 кор.2,Москва,ш Каширское д.44 кор.2,ш,Каширское ,д.44 кор.2,8080461,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,н.д. +2281090,г Москва ш Каширское д.44 кор.3,Москва,ш Каширское д.44 кор.3,ш,Каширское ,д.44 кор.3,8080467,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1960 +2281090,г Москва ш Каширское д.46 кор.1,Москва,ш Каширское д.46 кор.1,ш,Каширское ,д.46 кор.1,8080260,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1960 +2281090,г Москва ш Каширское д.46 кор.2,Москва,ш Каширское д.46 кор.2,ш,Каширское ,д.46 кор.2,8080470,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1958 +2281090,г Москва ш Каширское д.46 кор.3,Москва,ш Каширское д.46 кор.3,ш,Каширское ,д.46 кор.3,8080265,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1958 +2281090,г Москва ш Каширское д.48 кор.1,Москва,ш Каширское д.48 кор.1,ш,Каширское ,д.48 кор.1,8080267,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1961 +2281090,г Москва ш Каширское д.48 кор.2,Москва,ш Каширское д.48 кор.2,ш,Каширское ,д.48 кор.2,8080270,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1958 +2281090,г Москва ш Каширское д.48 кор.3,Москва,ш Каширское д.48 кор.3,ш,Каширское ,д.48 кор.3,8080276,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1958 +2281090,г Москва ш Каширское д.50 кор.1,Москва,ш Каширское д.50 кор.1,ш,Каширское ,д.50 кор.1,8080304,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1960 +2281090,г Москва ш Каширское д.50 кор.2,Москва,ш Каширское д.50 кор.2,ш,Каширское ,д.50 кор.2,8080476,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1960 +2281090,г Москва ш Каширское д.50 кор.2А,Москва,ш Каширское д.50 кор.2А,ш,Каширское ,д.50 кор.2А,8080308,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1959 +2281090,г Москва ш Каширское д.50 кор.3,Москва,ш Каширское д.50 кор.3,ш,Каширское ,д.50 кор.3,8080480,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1958 +2281090,г Москва ш Каширское д.51 кор.2,Москва,ш Каширское д.51 кор.2,ш,Каширское ,д.51 кор.2,8080490,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ш Каширское д.51 кор.5,Москва,ш Каширское д.51 кор.5,ш,Каширское ,д.51 кор.5,8080492,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1987 +2281090,г Москва ш Каширское д.53 кор.1,Москва,ш Каширское д.53 кор.1,ш,Каширское ,д.53 кор.1,8080496,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ш Каширское д.53 кор.3,Москва,ш Каширское д.53 кор.3,ш,Каширское ,д.53 кор.3,8080498,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1987 +2281090,г Москва ш Каширское д.53 кор.5,Москва,ш Каширское д.53 кор.5,ш,Каширское ,д.53 кор.5,8080499,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1987 +2281090,г Москва ш Каширское д.54 кор.1,Москва,ш Каширское д.54 кор.1,ш,Каширское ,д.54 кор.1,8080314,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1957 +2281090,г Москва ш Каширское д.54 кор.2,Москва,ш Каширское д.54 кор.2,ш,Каширское ,д.54 кор.2,8080322,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1961 +2281090,г Москва ш Каширское д.54 кор.2А,Москва,ш Каширское д.54 кор.2А,ш,Каширское ,д.54 кор.2А,8080510,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1961 +2281090,г Москва ш Каширское д.55 кор.1,Москва,ш Каширское д.55 кор.1,ш,Каширское ,д.55 кор.1,8080513,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ш Каширское д.55 кор.2,Москва,ш Каширское д.55 кор.2,ш,Каширское ,д.55 кор.2,8080517,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ш Каширское д.55 кор.3,Москва,ш Каширское д.55 кор.3,ш,Каширское ,д.55 кор.3,8080524,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ш Каширское д.55 кор.5,Москва,ш Каширское д.55 кор.5,ш,Каширское ,д.55 кор.5,8080528,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ш Каширское д.55 кор.6,Москва,ш Каширское д.55 кор.6,ш,Каширское ,д.55 кор.6,8080533,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ш Каширское д.56 кор.1,Москва,ш Каширское д.56 кор.1,ш,Каширское ,д.56 кор.1,8080325,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1957 +2281090,г Москва ш Каширское д.56 кор.2,Москва,ш Каширское д.56 кор.2,ш,Каширское ,д.56 кор.2,8080705,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1955 +2281090,г Москва ш Каширское д.57 кор.2,Москва,ш Каширское д.57 кор.2,ш,Каширское ,д.57 кор.2,8080708,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ш Каширское д.57 кор.3,Москва,ш Каширское д.57 кор.3,ш,Каширское ,д.57 кор.3,8080711,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ш Каширское д.57 кор.7,Москва,ш Каширское д.57 кор.7,ш,Каширское ,д.57 кор.7,8080715,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ш Каширское д.58 кор.1,Москва,ш Каширское д.58 кор.1,ш,Каширское ,д.58 кор.1,8080330,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1955 +2281090,г Москва ш Каширское д.58 кор.2,Москва,ш Каширское д.58 кор.2,ш,Каширское ,д.58 кор.2,8080399,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1955 +2281090,г Москва ш Каширское д.59 кор.1,Москва,ш Каширское д.59 кор.1,ш,Каширское ,д.59 кор.1,8080719,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ш Каширское д.59 кор.2,Москва,ш Каширское д.59 кор.2,ш,Каширское ,д.59 кор.2,8080721,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ш Каширское д.60 кор.1,Москва,ш Каширское д.60 кор.1,ш,Каширское ,д.60 кор.1,8080724,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1955 +2281090,г Москва ш Каширское д.60 кор.2,Москва,ш Каширское д.60 кор.2,ш,Каширское ,д.60 кор.2,8080732,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1955 +2281090,г Москва ш Каширское д.62/2,Москва,ш Каширское д.62/2,ш,Каширское ,д.62/2,8082000,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1955 +2281090,г Москва ш Каширское д.66 кор.1,Москва,ш Каширское д.66 кор.1,ш,Каширское ,д.66 кор.1,8080419,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1954 +2281090,г Москва ш Каширское д.68 кор.1,Москва,ш Каширское д.68 кор.1,ш,Каширское ,д.68 кор.1,8080424,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1954 +2281090,г Москва ш Каширское д.70 кор.1,Москва,ш Каширское д.70 кор.1,ш,Каширское ,д.70 кор.1,8080741,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1952 +2281090,г Москва ш Каширское д.72 кор.1,Москва,ш Каширское д.72 кор.1,ш,Каширское ,д.72 кор.1,8080427,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1952 +2281090,г Москва ш Каширское д.78 кор.2,Москва,ш Каширское д.78 кор.2,ш,Каширское ,д.78 кор.2,8183364,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ш Каширское д.78 кор.3,Москва,ш Каширское д.78 кор.3,ш,Каширское ,д.78 кор.3,8225746,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281090,г Москва ш Каширское д.78 кор.3,Москва,ш Каширское д.78 кор.3,ш,Каширское ,д.78 кор.3,8225747,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,н.д. +2281090,г Москва ш Каширское д.78 кор.4,Москва,ш Каширское д.78 кор.4,ш,Каширское ,д.78 кор.4,8180976,муниципальный округ Москворечье-Сабурово,1988 +2281091,г Москва б-р Нагатинский д.10,Москва,б-р Нагатинский д.10,б-р,Нагатинский ,д.10,8085657,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1992 +2281091,г Москва б-р Нагатинский д.12,Москва,б-р Нагатинский д.12,б-р,Нагатинский ,д.12,8085665,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1993 +2281091,г Москва б-р Нагатинский д.6,Москва,б-р Нагатинский д.6,б-р,Нагатинский ,д.6,8085633,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1992 +2281091,г Москва б-р Нагатинский д.8,Москва,б-р Нагатинский д.8,б-р,Нагатинский ,д.8,8085643,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1992 +2281091,г Москва наб Нагатинская д.10,Москва,наб Нагатинская д.10,наб,Нагатинская ,д.10,8084810,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1969 +2281091,г Москва наб Нагатинская д.12 кор.2,Москва,наб Нагатинская д.12 кор.2,наб,Нагатинская ,д.12 кор.2,8084813,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1973 +2281091,г Москва наб Нагатинская д.12 кор.3,Москва,наб Нагатинская д.12 кор.3,наб,Нагатинская ,д.12 кор.3,8084817,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1974 +2281091,г Москва наб Нагатинская д.12 кор.4,Москва,наб Нагатинская д.12 кор.4,наб,Нагатинская ,д.12 кор.4,8084839,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1974 +2281091,г Москва наб Нагатинская д.12 кор.5,Москва,наб Нагатинская д.12 кор.5,наб,Нагатинская ,д.12 кор.5,8084845,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1974 +2281091,г Москва наб Нагатинская д.14 кор.2,Москва,наб Нагатинская д.14 кор.2,наб,Нагатинская ,д.14 кор.2,8084848,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1974 +2281091,г Москва наб Нагатинская д.14 кор.3,Москва,наб Нагатинская д.14 кор.3,наб,Нагатинская ,д.14 кор.3,8085086,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1974 +2281091,г Москва наб Нагатинская д.14 кор.4,Москва,наб Нагатинская д.14 кор.4,наб,Нагатинская ,д.14 кор.4,8085075,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1975 +2281091,г Москва наб Нагатинская д.14 кор.5,Москва,наб Нагатинская д.14 кор.5,наб,Нагатинская ,д.14 кор.5,8085096,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1974 +2281091,г Москва наб Нагатинская д.16,Москва,наб Нагатинская д.16,наб,Нагатинская ,д.16,8085115,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1968 +2281091,г Москва наб Нагатинская д.16 кор.3,Москва,наб Нагатинская д.16 кор.3,наб,Нагатинская ,д.16 кор.3,8085116,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1976 +2281091,г Москва наб Нагатинская д.18,Москва,наб Нагатинская д.18,наб,Нагатинская ,д.18,7778788,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1968 +2281091,г Москва наб Нагатинская д.18 кор.1,Москва,наб Нагатинская д.18 кор.1,наб,Нагатинская ,д.18 кор.1,7708918,муниципальный округ Нагатино-Садовники,2009 +2281091,г Москва наб Нагатинская д.20,Москва,наб Нагатинская д.20,наб,Нагатинская ,д.20,8085140,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1968 +2281091,г Москва наб Нагатинская д.20 кор.2,Москва,наб Нагатинская д.20 кор.2,наб,Нагатинская ,д.20 кор.2,8085147,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1971 +2281091,г Москва наб Нагатинская д.22,Москва,наб Нагатинская д.22,наб,Нагатинская ,д.22,8085154,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1971 +2281091,г Москва наб Нагатинская д.22 кор.2,Москва,наб Нагатинская д.22 кор.2,наб,Нагатинская ,д.22 кор.2,8085166,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1968 +2281091,г Москва наб Нагатинская д.26,Москва,наб Нагатинская д.26,наб,Нагатинская ,д.26,8085176,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1968 +2281091,г Москва наб Нагатинская д.28,Москва,наб Нагатинская д.28,наб,Нагатинская ,д.28,8085190,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1968 +2281091,г Москва пр-кт Андропова д.26,Москва,пр-кт Андропова д.26,пр-кт,Андропова ,д.26,8083136,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1966 +2281091,г Москва пр-кт Андропова д.28,Москва,пр-кт Андропова д.28,пр-кт,Андропова ,д.28,8083145,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1965 +2281091,г Москва пр-кт Андропова д.30,Москва,пр-кт Андропова д.30,пр-кт,Андропова ,д.30,8083153,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1964 +2281091,г Москва пр-кт Андропова д.32 кор.37,Москва,пр-кт Андропова д.32 кор.37,пр-кт,Андропова ,д.32 кор.37,8083162,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1965 +2281091,г Москва пр-кт Андропова д.38,Москва,пр-кт Андропова д.38,пр-кт,Андропова ,д.38,8083206,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1969 +2281091,г Москва пр-кт Андропова д.38 кор.2,Москва,пр-кт Андропова д.38 кор.2,пр-кт,Андропова ,д.38 кор.2,8083212,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1976 +2281091,г Москва пр-кт Андропова д.40,Москва,пр-кт Андропова д.40,пр-кт,Андропова ,д.40,8083216,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1998 +2281091,г Москва пр-кт Андропова д.40 кор.2,Москва,пр-кт Андропова д.40 кор.2,пр-кт,Андропова ,д.40 кор.2,8083221,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1964 +2281091,г Москва пр-кт Андропова д.42 кор.2,Москва,пр-кт Андропова д.42 кор.2,пр-кт,Андропова ,д.42 кор.2,8083230,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1963 +2281091,г Москва пр-кт Андропова д.44 кор.2,Москва,пр-кт Андропова д.44 кор.2,пр-кт,Андропова ,д.44 кор.2,8083234,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1964 +2281091,г Москва пр-кт Андропова д.46 кор.2,Москва,пр-кт Андропова д.46 кор.2,пр-кт,Андропова ,д.46 кор.2,8083241,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1963 +2281091,г Москва пр-кт Андропова д.50 кор.1,Москва,пр-кт Андропова д.50 кор.1,пр-кт,Андропова ,д.50 кор.1,8083251,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1966 +2281091,г Москва пр-кт Андропова д.50 кор.2,Москва,пр-кт Андропова д.50 кор.2,пр-кт,Андропова ,д.50 кор.2,8083266,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1964 +2281091,г Москва пр-кт Андропова д.50 кор.3,Москва,пр-кт Андропова д.50 кор.3,пр-кт,Андропова ,д.50 кор.3,8083277,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1963 +2281091,г Москва проезд Каширский д.1 кор.1,Москва,проезд Каширский д.1 кор.1,проезд,Каширский ,д.1 кор.1,8083635,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1954 +2281091,г Москва проезд Каширский д.1 строение 1,Москва,проезд Каширский д.1 строение 1,проезд,Каширский ,д.1 строение 1,8083647,муниципальный округ Нагатино-Садовники,н.д. +2281091,г Москва проезд Каширский д.11,Москва,проезд Каширский д.11,проезд,Каширский ,д.11,8083683,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1974 +2281091,г Москва проезд Каширский д.9 кор.1,Москва,проезд Каширский д.9 кор.1,проезд,Каширский ,д.9 кор.1,8083658,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1967 +2281091,г Москва проезд Каширский д.9 кор.2,Москва,проезд Каширский д.9 кор.2,проезд,Каширский ,д.9 кор.2,8083668,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1971 +2281091,г Москва проезд Каширский д.9 кор.3,Москва,проезд Каширский д.9 кор.3,проезд,Каширский ,д.9 кор.3,8083676,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1972 +2281091,г Москва проезд Коломенский д.14 кор.1,Москва,проезд Коломенский д.14 кор.1,проезд,Коломенский ,д.14 кор.1,8084628,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1982 +2281091,г Москва проезд Коломенский д.14 кор.2,Москва,проезд Коломенский д.14 кор.2,проезд,Коломенский ,д.14 кор.2,8084634,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1982 +2281091,г Москва проезд Коломенский д.21,Москва,проезд Коломенский д.21,проезд,Коломенский ,д.21,8084639,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1980 +2281091,г Москва проезд Коломенский д.23 кор.1,Москва,проезд Коломенский д.23 кор.1,проезд,Коломенский ,д.23 кор.1,8084643,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1965 +2281091,г Москва проезд Коломенский д.23 кор.2,Москва,проезд Коломенский д.23 кор.2,проезд,Коломенский ,д.23 кор.2,8084648,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1965 +2281091,г Москва проезд Коломенский д.23 кор.3,Москва,проезд Коломенский д.23 кор.3,проезд,Коломенский ,д.23 кор.3,8084655,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1965 +2281091,г Москва проезд Коломенский д.25 кор.1,Москва,проезд Коломенский д.25 кор.1,проезд,Коломенский ,д.25 кор.1,8084660,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1965 +2281091,г Москва проезд Коломенский д.25 кор.2,Москва,проезд Коломенский д.25 кор.2,проезд,Коломенский ,д.25 кор.2,8084673,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1964 +2281091,г Москва проезд Коломенский д.25 кор.3,Москва,проезд Коломенский д.25 кор.3,проезд,Коломенский ,д.25 кор.3,8084675,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1964 +2281091,г Москва проезд Коломенский д.27 кор.1,Москва,проезд Коломенский д.27 кор.1,проезд,Коломенский ,д.27 кор.1,8084681,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1965 +2281091,г Москва проезд Коломенский д.27 кор.2,Москва,проезд Коломенский д.27 кор.2,проезд,Коломенский ,д.27 кор.2,8084687,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1963 +2281091,г Москва проезд Коломенский д.27 кор.3,Москва,проезд Коломенский д.27 кор.3,проезд,Коломенский ,д.27 кор.3,8084693,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1963 +2281091,г Москва проезд Нагатинский 1-й д.11 кор.1,Москва,проезд Нагатинский 1-й д.11 кор.1,проезд,Нагатинский 1-й ,д.11 кор.1,7968113,муниципальный округ Нагатино-Садовники,2011 +2281091,г Москва проезд Нагатинский 1-й д.11 кор.2,Москва,проезд Нагатинский 1-й д.11 кор.2,проезд,Нагатинский 1-й ,д.11 кор.2,7968117,муниципальный округ Нагатино-Садовники,2011 +2281091,г Москва проезд Нагатинский 1-й д.11 кор.3,Москва,проезд Нагатинский 1-й д.11 кор.3,проезд,Нагатинский 1-й ,д.11 кор.3,7968125,муниципальный округ Нагатино-Садовники,2011 +2281091,г Москва ул Академика Миллионщикова д.13 кор.1,Москва,ул Академика Миллионщикова д.13 кор.1,ул,Академика Миллионщикова ,д.13 кор.1,8084716,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1970 +2281091,г Москва ул Академика Миллионщикова д.13 кор.2,Москва,ул Академика Миллионщикова д.13 кор.2,ул,Академика Миллионщикова ,д.13 кор.2,8084725,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1969 +2281091,г Москва ул Академика Миллионщикова д.14 кор.1,Москва,ул Академика Миллионщикова д.14 кор.1,ул,Академика Миллионщикова ,д.14 кор.1,8084729,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1981 +2281091,г Москва ул Академика Миллионщикова д.14 кор.2,Москва,ул Академика Миллионщикова д.14 кор.2,ул,Академика Миллионщикова ,д.14 кор.2,8084734,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1981 +2281091,г Москва ул Академика Миллионщикова д.17,Москва,ул Академика Миллионщикова д.17,ул,Академика Миллионщикова ,д.17,8084739,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1970 +2281091,г Москва ул Академика Миллионщикова д.18,Москва,ул Академика Миллионщикова д.18,ул,Академика Миллионщикова ,д.18,8084708,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1978 +2281091,г Москва ул Академика Миллионщикова д.21,Москва,ул Академика Миллионщикова д.21,ул,Академика Миллионщикова ,д.21,8084744,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1973 +2281091,г Москва ул Академика Миллионщикова д.23,Москва,ул Академика Миллионщикова д.23,ул,Академика Миллионщикова ,д.23,8084750,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1973 +2281091,г Москва ул Академика Миллионщикова д.25,Москва,ул Академика Миллионщикова д.25,ул,Академика Миллионщикова ,д.25,8084754,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1972 +2281091,г Москва ул Академика Миллионщикова д.27,Москва,ул Академика Миллионщикова д.27,ул,Академика Миллионщикова ,д.27,8084762,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1976 +2281091,г Москва ул Академика Миллионщикова д.31,Москва,ул Академика Миллионщикова д.31,ул,Академика Миллионщикова ,д.31,8084769,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1984 +2281091,г Москва ул Академика Миллионщикова д.33 кор.1,Москва,ул Академика Миллионщикова д.33 кор.1,ул,Академика Миллионщикова ,д.33 кор.1,8084778,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1990 +2281091,г Москва ул Академика Миллионщикова д.35 кор.2,Москва,ул Академика Миллионщикова д.35 кор.2,ул,Академика Миллионщикова ,д.35 кор.2,8084783,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1981 +2281091,г Москва ул Академика Миллионщикова д.35 кор.3,Москва,ул Академика Миллионщикова д.35 кор.3,ул,Академика Миллионщикова ,д.35 кор.3,8084789,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1981 +2281091,г Москва ул Академика Миллионщикова д.35 кор.4,Москва,ул Академика Миллионщикова д.35 кор.4,ул,Академика Миллионщикова ,д.35 кор.4,8084798,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1981 +2281091,г Москва ул Академика Миллионщикова д.7 кор.1,Москва,ул Академика Миллионщикова д.7 кор.1,ул,Академика Миллионщикова ,д.7 кор.1,8084700,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1972 +2281091,г Москва ул Академика Миллионщикова д.7 кор.2,Москва,ул Академика Миллионщикова д.7 кор.2,ул,Академика Миллионщикова ,д.7 кор.2,8084712,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1971 +2281091,г Москва ул Высокая д.1,Москва,ул Высокая д.1,ул,Высокая ,д.1,8083569,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1956 +2281091,г Москва ул Высокая д.13,Москва,ул Высокая д.13,ул,Высокая ,д.13,8083598,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1963 +2281091,г Москва ул Высокая д.15,Москва,ул Высокая д.15,ул,Высокая ,д.15,8150084,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1964 +2281091,г Москва ул Высокая д.16,Москва,ул Высокая д.16,ул,Высокая ,д.16,8083606,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1965 +2281091,г Москва ул Высокая д.17,Москва,ул Высокая д.17,ул,Высокая ,д.17,8083613,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1964 +2281091,г Москва ул Высокая д.18,Москва,ул Высокая д.18,ул,Высокая ,д.18,8083622,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1965 +2281091,г Москва ул Высокая д.20,Москва,ул Высокая д.20,ул,Высокая ,д.20,8083631,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1965 +2281091,г Москва ул Высокая д.3,Москва,ул Высокая д.3,ул,Высокая ,д.3,8083577,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1950 +2281091,г Москва ул Высокая д.5 кор.1,Москва,ул Высокая д.5 кор.1,ул,Высокая ,д.5 кор.1,8083592,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1985 +2281091,г Москва ул Мытная д.7 строение 2,Москва,ул Мытная д.7 строение 2,ул,Мытная ,д.7 строение 2,8297569,муниципальный округ Нагатино-Садовники,н.д. +2281091,г Москва ул Нагатинская д.10,Москва,ул Нагатинская д.10,ул,Нагатинская ,д.10,8085218,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1951 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.11 кор.1,Москва,ул Нагатинская д.11 кор.1,ул,Нагатинская ,д.11 кор.1,7631516,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1969 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.11 кор.2,Москва,ул Нагатинская д.11 кор.2,ул,Нагатинская ,д.11 кор.2,7632453,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1969 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.13 кор.1,Москва,ул Нагатинская д.13 кор.1,ул,Нагатинская ,д.13 кор.1,8085228,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1969 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.13 кор.2,Москва,ул Нагатинская д.13 кор.2,ул,Нагатинская ,д.13 кор.2,7630333,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1969 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.15 кор.1,Москва,ул Нагатинская д.15 кор.1,ул,Нагатинская ,д.15 кор.1,7631058,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1969 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.15 кор.2,Москва,ул Нагатинская д.15 кор.2,ул,Нагатинская ,д.15 кор.2,7631522,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1969 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.15 кор.3,Москва,ул Нагатинская д.15 кор.3,ул,Нагатинская ,д.15 кор.3,8085238,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1994 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.17 кор.1,Москва,ул Нагатинская д.17 кор.1,ул,Нагатинская ,д.17 кор.1,8133118,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1958 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.18,Москва,ул Нагатинская д.18,ул,Нагатинская ,д.18,8085260,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1958 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.19,Москва,ул Нагатинская д.19,ул,Нагатинская ,д.19,8085274,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1931 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.20,Москва,ул Нагатинская д.20,ул,Нагатинская ,д.20,8085267,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1959 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.21 кор.1,Москва,ул Нагатинская д.21 кор.1,ул,Нагатинская ,д.21 кор.1,8085385,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1959 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.21 кор.2,Москва,ул Нагатинская д.21 кор.2,ул,Нагатинская ,д.21 кор.2,8085400,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1973 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.22 кор.2,Москва,ул Нагатинская д.22 кор.2,ул,Нагатинская ,д.22 кор.2,8085412,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1959 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.24,Москва,ул Нагатинская д.24,ул,Нагатинская ,д.24,8085422,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1956 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.25,Москва,ул Нагатинская д.25,ул,Нагатинская ,д.25,8085438,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1957 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.26,Москва,ул Нагатинская д.26,ул,Нагатинская ,д.26,8085454,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1956 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.27,Москва,ул Нагатинская д.27,ул,Нагатинская ,д.27,8085460,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1938 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.27 кор.3,Москва,ул Нагатинская д.27 кор.3,ул,Нагатинская ,д.27 кор.3,8085474,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1960 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.28,Москва,ул Нагатинская д.28,ул,Нагатинская ,д.28,8085479,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1957 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.28 кор.2,Москва,ул Нагатинская д.28 кор.2,ул,Нагатинская ,д.28 кор.2,8085490,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1959 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.29 кор.1,Москва,ул Нагатинская д.29 кор.1,ул,Нагатинская ,д.29 кор.1,8085502,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1958 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.29 кор.2,Москва,ул Нагатинская д.29 кор.2,ул,Нагатинская ,д.29 кор.2,8085510,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1958 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.29 кор.3,Москва,ул Нагатинская д.29 кор.3,ул,Нагатинская ,д.29 кор.3,8085529,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1957 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.30,Москва,ул Нагатинская д.30,ул,Нагатинская ,д.30,8085532,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1958 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.32,Москва,ул Нагатинская д.32,ул,Нагатинская ,д.32,8085557,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1959 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.33,Москва,ул Нагатинская д.33,ул,Нагатинская ,д.33,8085567,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1960 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.33 кор.2,Москва,ул Нагатинская д.33 кор.2,ул,Нагатинская ,д.33 кор.2,8085582,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1960 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.35 кор.1,Москва,ул Нагатинская д.35 кор.1,ул,Нагатинская ,д.35 кор.1,8085594,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1961 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.35 кор.2,Москва,ул Нагатинская д.35 кор.2,ул,Нагатинская ,д.35 кор.2,8085606,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1960 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.35 кор.3,Москва,ул Нагатинская д.35 кор.3,ул,Нагатинская ,д.35 кор.3,8085616,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1959 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.6,Москва,ул Нагатинская д.6,ул,Нагатинская ,д.6,8085199,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1960 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.8,Москва,ул Нагатинская д.8,ул,Нагатинская ,д.8,8085203,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1959 +2281091,г Москва ул Нагатинская д.9 кор.1,Москва,ул Нагатинская д.9 кор.1,ул,Нагатинская ,д.9 кор.1,8141978,муниципальный округ Нагатино-Садовники,н.д. +2281091,г Москва ул Нагатинская д.9 кор.2,Москва,ул Нагатинская д.9 кор.2,ул,Нагатинская ,д.9 кор.2,8085209,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1969 +2281091,г Москва ул Садовники д.10,Москва,ул Садовники д.10,ул,Садовники ,д.10,8085693,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1970 +2281091,г Москва ул Садовники д.10 кор.1,Москва,ул Садовники д.10 кор.1,ул,Садовники ,д.10 кор.1,8085695,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1970 +2281091,г Москва ул Садовники д.5,Москва,ул Садовники д.5,ул,Садовники ,д.5,8085675,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1956 +2281091,г Москва ул Садовники д.7,Москва,ул Садовники д.7,ул,Садовники ,д.7,8085683,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1956 +2281091,г Москва ул Садовники д.9,Москва,ул Садовники д.9,ул,Садовники ,д.9,8085687,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1958 +2281091,г Москва ш Варшавское д.47 кор.1,Москва,ш Варшавское д.47 кор.1,ш,Варшавское ,д.47 кор.1,8083280,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1962 +2281091,г Москва ш Варшавское д.47 кор.2,Москва,ш Варшавское д.47 кор.2,ш,Варшавское ,д.47 кор.2,8083431,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1962 +2281091,г Москва ш Варшавское д.47 кор.3,Москва,ш Варшавское д.47 кор.3,ш,Варшавское ,д.47 кор.3,8083444,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1963 +2281091,г Москва ш Варшавское д.49 кор.1,Москва,ш Варшавское д.49 кор.1,ш,Варшавское ,д.49 кор.1,8083451,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1962 +2281091,г Москва ш Варшавское д.51 кор.1,Москва,ш Варшавское д.51 кор.1,ш,Варшавское ,д.51 кор.1,8083460,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1962 +2281091,г Москва ш Варшавское д.51 кор.3,Москва,ш Варшавское д.51 кор.3,ш,Варшавское ,д.51 кор.3,7577656,муниципальный округ Нагатино-Садовники,2006 +2281091,г Москва ш Варшавское д.53 кор.1,Москва,ш Варшавское д.53 кор.1,ш,Варшавское ,д.53 кор.1,8083465,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1963 +2281091,г Москва ш Варшавское д.53 кор.4,Москва,ш Варшавское д.53 кор.4,ш,Варшавское ,д.53 кор.4,8083469,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1995 +2281091,г Москва ш Варшавское д.55 кор.1,Москва,ш Варшавское д.55 кор.1,ш,Варшавское ,д.55 кор.1,8083476,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1960 +2281091,г Москва ш Варшавское д.55 кор.2,Москва,ш Варшавское д.55 кор.2,ш,Варшавское ,д.55 кор.2,8083491,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1961 +2281091,г Москва ш Варшавское д.55 кор.3,Москва,ш Варшавское д.55 кор.3,ш,Варшавское ,д.55 кор.3,8083495,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1960 +2281091,г Москва ш Варшавское д.55 кор.4,Москва,ш Варшавское д.55 кор.4,ш,Варшавское ,д.55 кор.4,8083504,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1960 +2281091,г Москва ш Варшавское д.57,Москва,ш Варшавское д.57,ш,Варшавское ,д.57,8083509,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1962 +2281091,г Москва ш Варшавское д.59 кор.1,Москва,ш Варшавское д.59 кор.1,ш,Варшавское ,д.59 кор.1,8083516,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1960 +2281091,г Москва ш Варшавское д.59 кор.2,Москва,ш Варшавское д.59 кор.2,ш,Варшавское ,д.59 кор.2,8083524,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1961 +2281091,г Москва ш Варшавское д.59 кор.3,Москва,ш Варшавское д.59 кор.3,ш,Варшавское ,д.59 кор.3,8083531,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1961 +2281091,г Москва ш Варшавское д.59 кор.4,Москва,ш Варшавское д.59 кор.4,ш,Варшавское ,д.59 кор.4,8083537,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1961 +2281091,г Москва ш Варшавское д.65 кор.1,Москва,ш Варшавское д.65 кор.1,ш,Варшавское ,д.65 кор.1,8083554,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1963 +2281091,г Москва ш Варшавское д.65 кор.2,Москва,ш Варшавское д.65 кор.2,ш,Варшавское ,д.65 кор.2,8083564,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1963 +2281091,г Москва ш Каширское д.11 кор.1,Москва,ш Каширское д.11 кор.1,ш,Каширское ,д.11 кор.1,8084600,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1959 +2281091,г Москва ш Каширское д.11 кор.2,Москва,ш Каширское д.11 кор.2,ш,Каширское ,д.11 кор.2,8084603,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1952 +2281091,г Москва ш Каширское д.11 кор.3,Москва,ш Каширское д.11 кор.3,ш,Каширское ,д.11 кор.3,7819518,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1953 +2281091,г Москва ш Каширское д.11 кор.4,Москва,ш Каширское д.11 кор.4,ш,Каширское ,д.11 кор.4,8084608,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1952 +2281091,г Москва ш Каширское д.13 кор.1,Москва,ш Каширское д.13 кор.1,ш,Каширское ,д.13 кор.1,8084613,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1959 +2281091,г Москва ш Каширское д.13 кор.2,Москва,ш Каширское д.13 кор.2,ш,Каширское ,д.13 кор.2,8084618,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1953 +2281091,г Москва ш Каширское д.13 кор.3,Москва,ш Каширское д.13 кор.3,ш,Каширское ,д.13 кор.3,8084624,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1952 +2281091,г Москва ш Каширское д.16,Москва,ш Каширское д.16,ш,Каширское ,д.16,7651752,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1955 +2281091,г Москва ш Каширское д.2 кор.1,Москва,ш Каширское д.2 кор.1,ш,Каширское ,д.2 кор.1,8083690,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1960 +2281091,г Москва ш Каширское д.2 кор.2,Москва,ш Каширское д.2 кор.2,ш,Каширское ,д.2 кор.2,8083694,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1960 +2281091,г Москва ш Каширское д.4 кор.1,Москва,ш Каширское д.4 кор.1,ш,Каширское ,д.4 кор.1,8083699,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1961 +2281091,г Москва ш Каширское д.4 кор.3,Москва,ш Каширское д.4 кор.3,ш,Каширское ,д.4 кор.3,8083701,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1960 +2281091,г Москва ш Каширское д.5 кор.1,Москва,ш Каширское д.5 кор.1,ш,Каширское ,д.5 кор.1,8084118,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1959 +2281091,г Москва ш Каширское д.6 кор.1,Москва,ш Каширское д.6 кор.1,ш,Каширское ,д.6 кор.1,8084433,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1961 +2281091,г Москва ш Каширское д.7 кор.1,Москва,ш Каширское д.7 кор.1,ш,Каширское ,д.7 кор.1,8084441,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1961 +2281091,г Москва ш Каширское д.7 кор.2,Москва,ш Каширское д.7 кор.2,ш,Каширское ,д.7 кор.2,8084447,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1947 +2281091,г Москва ш Каширское д.7 кор.3,Москва,ш Каширское д.7 кор.3,ш,Каширское ,д.7 кор.3,8084458,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1956 +2281091,г Москва ш Каширское д.8 кор.1,Москва,ш Каширское д.8 кор.1,ш,Каширское ,д.8 кор.1,8084466,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1959 +2281091,г Москва ш Каширское д.8 кор.2,Москва,ш Каширское д.8 кор.2,ш,Каширское ,д.8 кор.2,8084542,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1959 +2281091,г Москва ш Каширское д.8 кор.3,Москва,ш Каширское д.8 кор.3,ш,Каширское ,д.8 кор.3,8084550,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1959 +2281091,г Москва ш Каширское д.8 кор.4,Москва,ш Каширское д.8 кор.4,ш,Каширское ,д.8 кор.4,8084554,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1960 +2281091,г Москва ш Каширское д.9 кор.1,Москва,ш Каширское д.9 кор.1,ш,Каширское ,д.9 кор.1,8084562,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1959 +2281091,г Москва ш Каширское д.9 кор.2,Москва,ш Каширское д.9 кор.2,ш,Каширское ,д.9 кор.2,8084569,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1952 +2281091,г Москва ш Каширское д.9 кор.3,Москва,ш Каширское д.9 кор.3,ш,Каширское ,д.9 кор.3,8084582,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1952 +2281091,г Москва ш Каширское д.9 кор.4,Москва,ш Каширское д.9 кор.4,ш,Каширское ,д.9 кор.4,8084590,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1952 +2281091,г Москва ш Старокаширское д.2 кор.4,Москва,ш Старокаширское д.2 кор.4,ш,Старокаширское ,д.2 кор.4,8065574,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1953 +2281091,г Москва ш Старокаширское д.2 кор.6,Москва,ш Старокаширское д.2 кор.6,ш,Старокаширское ,д.2 кор.6,8085700,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1952 +2281091,г Москва ш Старокаширское д.4 кор.1,Москва,ш Старокаширское д.4 кор.1,ш,Старокаширское ,д.4 кор.1,8085712,муниципальный округ Нагатино-Садовники,2000 +2281091,г Москва ш Старокаширское д.4 кор.11,Москва,ш Старокаширское д.4 кор.11,ш,Старокаширское ,д.4 кор.11,8085731,муниципальный округ Нагатино-Садовники,1961 +2281091,г Москва ш Старокаширское д.4 кор.2,Москва,ш Старокаширское д.4 кор.2,ш,Старокаширское ,д.4 кор.2,8085721,муниципальный округ Нагатино-Садовники,2000 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.10 кор.1,Москва,б-р Кленовый д.10 кор.1,б-р,Кленовый ,д.10 кор.1,7569401,муниципальный округ Нагатинский затон,1967 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.10 кор.2,Москва,б-р Кленовый д.10 кор.2,б-р,Кленовый ,д.10 кор.2,7569410,муниципальный округ Нагатинский затон,1967 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.10 кор.3,Москва,б-р Кленовый д.10 кор.3,б-р,Кленовый ,д.10 кор.3,7569417,муниципальный округ Нагатинский затон,1972 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.13,Москва,б-р Кленовый д.13,б-р,Кленовый ,д.13,7706234,муниципальный округ Нагатинский затон,2007 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.13 кор.1,Москва,б-р Кленовый д.13 кор.1,б-р,Кленовый ,д.13 кор.1,7569434,муниципальный округ Нагатинский затон,1978 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.13 кор.2,Москва,б-р Кленовый д.13 кор.2,б-р,Кленовый ,д.13 кор.2,7569487,муниципальный округ Нагатинский затон,1978 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.13 кор.3,Москва,б-р Кленовый д.13 кор.3,б-р,Кленовый ,д.13 кор.3,7569490,муниципальный округ Нагатинский затон,1979 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.15,Москва,б-р Кленовый д.15,б-р,Кленовый ,д.15,7569493,муниципальный округ Нагатинский затон,1973 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.17 кор.1,Москва,б-р Кленовый д.17 кор.1,б-р,Кленовый ,д.17 кор.1,7569503,муниципальный округ Нагатинский затон,1971 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.17 кор.2,Москва,б-р Кленовый д.17 кор.2,б-р,Кленовый ,д.17 кор.2,7569511,муниципальный округ Нагатинский затон,1971 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.18,Москва,б-р Кленовый д.18,б-р,Кленовый ,д.18,7569516,муниципальный округ Нагатинский затон,1967 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.19 кор.1,Москва,б-р Кленовый д.19 кор.1,б-р,Кленовый ,д.19 кор.1,7569518,муниципальный округ Нагатинский затон,1970 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.19 кор.2,Москва,б-р Кленовый д.19 кор.2,б-р,Кленовый ,д.19 кор.2,7569520,муниципальный округ Нагатинский затон,1972 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.2,Москва,б-р Кленовый д.2,б-р,Кленовый ,д.2,7569303,муниципальный округ Нагатинский затон,2007 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.20 кор.1,Москва,б-р Кленовый д.20 кор.1,б-р,Кленовый ,д.20 кор.1,8079041,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.20 кор.2,Москва,б-р Кленовый д.20 кор.2,б-р,Кленовый ,д.20 кор.2,7569524,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.20 кор.3,Москва,б-р Кленовый д.20 кор.3,б-р,Кленовый ,д.20 кор.3,7569526,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.22,Москва,б-р Кленовый д.22,б-р,Кленовый ,д.22,7569529,муниципальный округ Нагатинский затон,1968 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.24,Москва,б-р Кленовый д.24,б-р,Кленовый ,д.24,7569531,муниципальный округ Нагатинский затон,1967 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.25 кор.1,Москва,б-р Кленовый д.25 кор.1,б-р,Кленовый ,д.25 кор.1,8081500,муниципальный округ Нагатинский затон,1968 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.26,Москва,б-р Кленовый д.26,б-р,Кленовый ,д.26,7569534,муниципальный округ Нагатинский затон,2004 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.5,Москва,б-р Кленовый д.5,б-р,Кленовый ,д.5,7569309,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.6,Москва,б-р Кленовый д.6,б-р,Кленовый ,д.6,7569315,муниципальный округ Нагатинский затон,1968 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.7,Москва,б-р Кленовый д.7,б-р,Кленовый ,д.7,7569319,муниципальный округ Нагатинский затон,1965 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.8 кор.1,Москва,б-р Кленовый д.8 кор.1,б-р,Кленовый ,д.8 кор.1,7569325,муниципальный округ Нагатинский затон,1967 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.8 кор.2,Москва,б-р Кленовый д.8 кор.2,б-р,Кленовый ,д.8 кор.2,7569334,муниципальный округ Нагатинский затон,1968 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.8 кор.3,Москва,б-р Кленовый д.8 кор.3,б-р,Кленовый ,д.8 кор.3,7569343,муниципальный округ Нагатинский затон,1980 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.9 кор.1,Москва,б-р Кленовый д.9 кор.1,б-р,Кленовый ,д.9 кор.1,7569381,муниципальный округ Нагатинский затон,1965 +2281092,г Москва б-р Кленовый д.9 кор.2,Москва,б-р Кленовый д.9 кор.2,б-р,Кленовый ,д.9 кор.2,7569391,муниципальный округ Нагатинский затон,1965 +2281092,г Москва д.19,Москва,д.19,,,д.19,8096101,муниципальный округ Нагатинский затон,н.д. +2281092,г Москва наб Коломенская д.14,Москва,наб Коломенская д.14,наб,Коломенская ,д.14,8096401,муниципальный округ Нагатинский затон,1982 +2281092,г Москва наб Коломенская д.18,Москва,наб Коломенская д.18,наб,Коломенская ,д.18,7569782,муниципальный округ Нагатинский затон,1982 +2281092,г Москва наб Коломенская д.22,Москва,наб Коломенская д.22,наб,Коломенская ,д.22,7569789,муниципальный округ Нагатинский затон,1981 +2281092,г Москва наб Коломенская д.24,Москва,наб Коломенская д.24,наб,Коломенская ,д.24,7579027,муниципальный округ Нагатинский затон,2011 +2281092,г Москва наб Коломенская д.26 кор.1,Москва,наб Коломенская д.26 кор.1,наб,Коломенская ,д.26 кор.1,7569793,муниципальный округ Нагатинский затон,1982 +2281092,г Москва наб Коломенская д.26 кор.2,Москва,наб Коломенская д.26 кор.2,наб,Коломенская ,д.26 кор.2,7569796,муниципальный округ Нагатинский затон,1982 +2281092,г Москва наб Коломенская д.26 кор.3,Москва,наб Коломенская д.26 кор.3,наб,Коломенская ,д.26 кор.3,7569803,муниципальный округ Нагатинский затон,1982 +2281092,г Москва наб Коломенская д.6,Москва,наб Коломенская д.6,наб,Коломенская ,д.6,7569773,муниципальный округ Нагатинский затон,1982 +2281092,г Москва наб Коломенская д.6 кор.1,Москва,наб Коломенская д.6 кор.1,наб,Коломенская ,д.6 кор.1,7569779,муниципальный округ Нагатинский затон,1982 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.32 кор.1,Москва,наб Нагатинская д.32 кор.1,наб,Нагатинская ,д.32 кор.1,7706092,муниципальный округ Нагатинский затон,2007 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.34,Москва,наб Нагатинская д.34,наб,Нагатинская ,д.34,7569550,муниципальный округ Нагатинский затон,1970 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.40 строение А,Москва,наб Нагатинская д.40 строение А,наб,Нагатинская ,д.40 строение А,7706162,муниципальный округ Нагатинский затон,2006 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.40/1,Москва,наб Нагатинская д.40/1,наб,Нагатинская ,д.40/1,7569808,муниципальный округ Нагатинский затон,1984 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.42 кор.2,Москва,наб Нагатинская д.42 кор.2,наб,Нагатинская ,д.42 кор.2,7569811,муниципальный округ Нагатинский затон,1963 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.42 кор.3,Москва,наб Нагатинская д.42 кор.3,наб,Нагатинская ,д.42 кор.3,7569815,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.44 кор.1,Москва,наб Нагатинская д.44 кор.1,наб,Нагатинская ,д.44 кор.1,7569822,муниципальный округ Нагатинский затон,2009 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.44 кор.3,Москва,наб Нагатинская д.44 кор.3,наб,Нагатинская ,д.44 кор.3,7569827,муниципальный округ Нагатинский затон,1966 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.46,Москва,наб Нагатинская д.46,наб,Нагатинская ,д.46,7706184,муниципальный округ Нагатинский затон,2006 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.46 кор.2,Москва,наб Нагатинская д.46 кор.2,наб,Нагатинская ,д.46 кор.2,7569831,муниципальный округ Нагатинский затон,1963 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.46 кор.3,Москва,наб Нагатинская д.46 кор.3,наб,Нагатинская ,д.46 кор.3,7569836,муниципальный округ Нагатинский затон,1963 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.48/2,Москва,наб Нагатинская д.48/2,наб,Нагатинская ,д.48/2,7569838,муниципальный округ Нагатинский затон,1985 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.54,Москва,наб Нагатинская д.54,наб,Нагатинская ,д.54,8079194,муниципальный округ Нагатинский затон,1987 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.56 кор.2,Москва,наб Нагатинская д.56 кор.2,наб,Нагатинская ,д.56 кор.2,7569839,муниципальный округ Нагатинский затон,1971 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.56А,Москва,наб Нагатинская д.56А,наб,Нагатинская ,д.56А,7968139,муниципальный округ Нагатинский затон,н.д. +2281092,г Москва наб Нагатинская д.58 кор.2,Москва,наб Нагатинская д.58 кор.2,наб,Нагатинская ,д.58 кор.2,7569842,муниципальный округ Нагатинский затон,1970 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.60 кор.1,Москва,наб Нагатинская д.60 кор.1,наб,Нагатинская ,д.60 кор.1,7569847,муниципальный округ Нагатинский затон,1971 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.60 кор.2,Москва,наб Нагатинская д.60 кор.2,наб,Нагатинская ,д.60 кор.2,7569849,муниципальный округ Нагатинский затон,1970 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.60 кор.3,Москва,наб Нагатинская д.60 кор.3,наб,Нагатинская ,д.60 кор.3,7569856,муниципальный округ Нагатинский затон,1970 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.60 кор.4,Москва,наб Нагатинская д.60 кор.4,наб,Нагатинская ,д.60 кор.4,7569860,муниципальный округ Нагатинский затон,2002 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.62,Москва,наб Нагатинская д.62,наб,Нагатинская ,д.62,7569865,муниципальный округ Нагатинский затон,1983 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.62 кор.2,Москва,наб Нагатинская д.62 кор.2,наб,Нагатинская ,д.62 кор.2,7569868,муниципальный округ Нагатинский затон,1965 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.64,Москва,наб Нагатинская д.64,наб,Нагатинская ,д.64,7569873,муниципальный округ Нагатинский затон,1984 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.64 кор.1,Москва,наб Нагатинская д.64 кор.1,наб,Нагатинская ,д.64 кор.1,7569879,муниципальный округ Нагатинский затон,1968 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.66 кор.2,Москва,наб Нагатинская д.66 кор.2,наб,Нагатинская ,д.66 кор.2,7569886,муниципальный округ Нагатинский затон,1967 +2281092,г Москва наб Нагатинская д.70,Москва,наб Нагатинская д.70,наб,Нагатинская ,д.70,7569891,муниципальный округ Нагатинский затон,1984 +2281092,г Москва пр-кт Андропова д.17 кор.1,Москва,пр-кт Андропова д.17 кор.1,пр-кт,Андропова ,д.17 кор.1,7569040,муниципальный округ Нагатинский затон,1969 +2281092,г Москва пр-кт Андропова д.17 кор.2,Москва,пр-кт Андропова д.17 кор.2,пр-кт,Андропова ,д.17 кор.2,7569041,муниципальный округ Нагатинский затон,1977 +2281092,г Москва пр-кт Андропова д.19,Москва,пр-кт Андропова д.19,пр-кт,Андропова ,д.19,8096273,муниципальный округ Нагатинский затон,н.д. +2281092,г Москва пр-кт Андропова д.29,Москва,пр-кт Андропова д.29,пр-кт,Андропова ,д.29,7569049,муниципальный округ Нагатинский затон,1970 +2281092,г Москва пр-кт Андропова д.29 кор.2,Москва,пр-кт Андропова д.29 кор.2,пр-кт,Андропова ,д.29 кор.2,7569055,муниципальный округ Нагатинский затон,1966 +2281092,г Москва пр-кт Андропова д.31,Москва,пр-кт Андропова д.31,пр-кт,Андропова ,д.31,7569062,муниципальный округ Нагатинский затон,1970 +2281092,г Москва пр-кт Андропова д.31 кор.2,Москва,пр-кт Андропова д.31 кор.2,пр-кт,Андропова ,д.31 кор.2,7569066,муниципальный округ Нагатинский затон,1965 +2281092,г Москва пр-кт Андропова д.31 кор.4,Москва,пр-кт Андропова д.31 кор.4,пр-кт,Андропова ,д.31 кор.4,8353596,муниципальный округ Нагатинский затон,1965 +2281092,г Москва пр-кт Андропова д.31 кор.5,Москва,пр-кт Андропова д.31 кор.5,пр-кт,Андропова ,д.31 кор.5,7569074,муниципальный округ Нагатинский затон,1965 +2281092,г Москва пр-кт Андропова д.33,Москва,пр-кт Андропова д.33,пр-кт,Андропова ,д.33,7569078,муниципальный округ Нагатинский затон,1966 +2281092,г Москва пр-кт Андропова д.33 кор.2,Москва,пр-кт Андропова д.33 кор.2,пр-кт,Андропова ,д.33 кор.2,7569083,муниципальный округ Нагатинский затон,1966 +2281092,г Москва пр-кт Андропова д.35,Москва,пр-кт Андропова д.35,пр-кт,Андропова ,д.35,7569091,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва пр-кт Андропова д.35 кор.2,Москва,пр-кт Андропова д.35 кор.2,пр-кт,Андропова ,д.35 кор.2,7569094,муниципальный округ Нагатинский затон,1985 +2281092,г Москва пр-кт Андропова д.37 кор.2,Москва,пр-кт Андропова д.37 кор.2,пр-кт,Андропова ,д.37 кор.2,7569096,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва пр-кт Андропова д.37 кор.3,Москва,пр-кт Андропова д.37 кор.3,пр-кт,Андропова ,д.37 кор.3,8078987,муниципальный округ Нагатинский затон,1965 +2281092,г Москва пр-кт Андропова д.37 кор.5,Москва,пр-кт Андропова д.37 кор.5,пр-кт,Андропова ,д.37 кор.5,7639238,муниципальный округ Нагатинский затон,1965 +2281092,г Москва ул Затонная д.10 кор.1,Москва,ул Затонная д.10 кор.1,ул,Затонная ,д.10 кор.1,8076681,муниципальный округ Нагатинский затон,1967 +2281092,г Москва ул Затонная д.10 кор.3,Москва,ул Затонная д.10 кор.3,ул,Затонная ,д.10 кор.3,8111555,муниципальный округ Нагатинский затон,1967 +2281092,г Москва ул Затонная д.11 кор.3,Москва,ул Затонная д.11 кор.3,ул,Затонная ,д.11 кор.3,7569262,муниципальный округ Нагатинский затон,1971 +2281092,г Москва ул Затонная д.12 кор.1,Москва,ул Затонная д.12 кор.1,ул,Затонная ,д.12 кор.1,8080839,муниципальный округ Нагатинский затон,1968 +2281092,г Москва ул Затонная д.13 кор.1,Москва,ул Затонная д.13 кор.1,ул,Затонная ,д.13 кор.1,7569267,муниципальный округ Нагатинский затон,1970 +2281092,г Москва ул Затонная д.13 кор.2,Москва,ул Затонная д.13 кор.2,ул,Затонная ,д.13 кор.2,7569273,муниципальный округ Нагатинский затон,1969 +2281092,г Москва ул Затонная д.13 кор.3,Москва,ул Затонная д.13 кор.3,ул,Затонная ,д.13 кор.3,7569276,муниципальный округ Нагатинский затон,1985 +2281092,г Москва ул Затонная д.14 кор.1,Москва,ул Затонная д.14 кор.1,ул,Затонная ,д.14 кор.1,7569280,муниципальный округ Нагатинский затон,1968 +2281092,г Москва ул Затонная д.15 кор.1,Москва,ул Затонная д.15 кор.1,ул,Затонная ,д.15 кор.1,7569295,муниципальный округ Нагатинский затон,1975 +2281092,г Москва ул Затонная д.17,Москва,ул Затонная д.17,ул,Затонная ,д.17,7569298,муниципальный округ Нагатинский затон,1974 +2281092,г Москва ул Затонная д.2,Москва,ул Затонная д.2,ул,Затонная ,д.2,7569099,муниципальный округ Нагатинский затон,1979 +2281092,г Москва ул Затонная д.2 кор.2,Москва,ул Затонная д.2 кор.2,ул,Затонная ,д.2 кор.2,7569103,муниципальный округ Нагатинский затон,1980 +2281092,г Москва ул Затонная д.4,Москва,ул Затонная д.4,ул,Затонная ,д.4,7569120,муниципальный округ Нагатинский затон,1975 +2281092,г Москва ул Затонная д.5 кор.1,Москва,ул Затонная д.5 кор.1,ул,Затонная ,д.5 кор.1,7569124,муниципальный округ Нагатинский затон,1962 +2281092,г Москва ул Затонная д.5 кор.2,Москва,ул Затонная д.5 кор.2,ул,Затонная ,д.5 кор.2,7569131,муниципальный округ Нагатинский затон,1963 +2281092,г Москва ул Затонная д.5 кор.3,Москва,ул Затонная д.5 кор.3,ул,Затонная ,д.5 кор.3,7569136,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва ул Затонная д.5 кор.4,Москва,ул Затонная д.5 кор.4,ул,Затонная ,д.5 кор.4,7569157,муниципальный округ Нагатинский затон,1965 +2281092,г Москва ул Затонная д.5 кор.5,Москва,ул Затонная д.5 кор.5,ул,Затонная ,д.5 кор.5,7569164,муниципальный округ Нагатинский затон,1965 +2281092,г Москва ул Затонная д.6,Москва,ул Затонная д.6,ул,Затонная ,д.6,7569174,муниципальный округ Нагатинский затон,1974 +2281092,г Москва ул Затонная д.7 кор.1,Москва,ул Затонная д.7 кор.1,ул,Затонная ,д.7 кор.1,7569178,муниципальный округ Нагатинский затон,1967 +2281092,г Москва ул Затонная д.8 кор.1,Москва,ул Затонная д.8 кор.1,ул,Затонная ,д.8 кор.1,7569188,муниципальный округ Нагатинский затон,2009 +2281092,г Москва ул Затонная д.9 кор.1,Москва,ул Затонная д.9 кор.1,ул,Затонная ,д.9 кор.1,7569197,муниципальный округ Нагатинский затон,1962 +2281092,г Москва ул Затонная д.9 кор.2,Москва,ул Затонная д.9 кор.2,ул,Затонная ,д.9 кор.2,7569205,муниципальный округ Нагатинский затон,1963 +2281092,г Москва ул Затонная д.9 кор.3,Москва,ул Затонная д.9 кор.3,ул,Затонная ,д.9 кор.3,7569210,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва ул Затонная д.9 кор.4,Москва,ул Затонная д.9 кор.4,ул,Затонная ,д.9 кор.4,7569217,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва ул Затонная д.9 кор.5,Москва,ул Затонная д.9 кор.5,ул,Затонная ,д.9 кор.5,7569249,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва ул Коломенская д.1,Москва,ул Коломенская д.1,ул,Коломенская ,д.1,7569536,муниципальный округ Нагатинский затон,1986 +2281092,г Москва ул Коломенская д.13,Москва,ул Коломенская д.13,ул,Коломенская ,д.13,7569546,муниципальный округ Нагатинский затон,1982 +2281092,г Москва ул Коломенская д.15,Москва,ул Коломенская д.15,ул,Коломенская ,д.15,7569548,муниципальный округ Нагатинский затон,1982 +2281092,г Москва ул Коломенская д.15 кор.1,Москва,ул Коломенская д.15 кор.1,ул,Коломенская ,д.15 кор.1,7569549,муниципальный округ Нагатинский затон,1982 +2281092,г Москва ул Коломенская д.15 кор.2,Москва,ул Коломенская д.15 кор.2,ул,Коломенская ,д.15 кор.2,7569551,муниципальный округ Нагатинский затон,1983 +2281092,г Москва ул Коломенская д.19,Москва,ул Коломенская д.19,ул,Коломенская ,д.19,7569554,муниципальный округ Нагатинский затон,1981 +2281092,г Москва ул Коломенская д.21,Москва,ул Коломенская д.21,ул,Коломенская ,д.21,7569555,муниципальный округ Нагатинский затон,1982 +2281092,г Москва ул Коломенская д.21 кор.1,Москва,ул Коломенская д.21 кор.1,ул,Коломенская ,д.21 кор.1,7569557,муниципальный округ Нагатинский затон,1982 +2281092,г Москва ул Коломенская д.21 кор.2,Москва,ул Коломенская д.21 кор.2,ул,Коломенская ,д.21 кор.2,7569560,муниципальный округ Нагатинский затон,1982 +2281092,г Москва ул Коломенская д.21 кор.3,Москва,ул Коломенская д.21 кор.3,ул,Коломенская ,д.21 кор.3,8142010,муниципальный округ Нагатинский затон,2007 +2281092,г Москва ул Коломенская д.25,Москва,ул Коломенская д.25,ул,Коломенская ,д.25,7569564,муниципальный округ Нагатинский затон,1982 +2281092,г Москва ул Коломенская д.27,Москва,ул Коломенская д.27,ул,Коломенская ,д.27,7569565,муниципальный округ Нагатинский затон,1981 +2281092,г Москва ул Коломенская д.27 кор.1,Москва,ул Коломенская д.27 кор.1,ул,Коломенская ,д.27 кор.1,7569569,муниципальный округ Нагатинский затон,1981 +2281092,г Москва ул Коломенская д.27 кор.2,Москва,ул Коломенская д.27 кор.2,ул,Коломенская ,д.27 кор.2,8139893,муниципальный округ Нагатинский затон,1963 +2281092,г Москва ул Коломенская д.27 кор.3,Москва,ул Коломенская д.27 кор.3,ул,Коломенская ,д.27 кор.3,8139903,муниципальный округ Нагатинский затон,н.д. +2281092,г Москва ул Коломенская д.3,Москва,ул Коломенская д.3,ул,Коломенская ,д.3,7569539,муниципальный округ Нагатинский затон,1986 +2281092,г Москва ул Коломенская д.5,Москва,ул Коломенская д.5,ул,Коломенская ,д.5,7569541,муниципальный округ Нагатинский затон,1982 +2281092,г Москва ул Коломенская д.5 кор.2,Москва,ул Коломенская д.5 кор.2,ул,Коломенская ,д.5 кор.2,7569544,муниципальный округ Нагатинский затон,1983 +2281092,г Москва ул Коломенская д.9,Москва,ул Коломенская д.9,ул,Коломенская ,д.9,7569545,муниципальный округ Нагатинский затон,1983 +2281092,г Москва ул Новинки д.1,Москва,ул Новинки д.1,ул,Новинки ,д.1,7707304,муниципальный округ Нагатинский затон,2012 +2281092,г Москва ул Новинки д.13,Москва,ул Новинки д.13,ул,Новинки ,д.13,7569515,муниципальный округ Нагатинский затон,1966 +2281092,г Москва ул Новинки д.15,Москва,ул Новинки д.15,ул,Новинки ,д.15,8082370,муниципальный округ Нагатинский затон,1966 +2281092,г Москва ул Новинки д.17,Москва,ул Новинки д.17,ул,Новинки ,д.17,8103330,муниципальный округ Нагатинский затон,1966 +2281092,г Москва ул Новинки д.19,Москва,ул Новинки д.19,ул,Новинки ,д.19,7569517,муниципальный округ Нагатинский затон,1966 +2281092,г Москва ул Новинки д.21,Москва,ул Новинки д.21,ул,Новинки ,д.21,7569519,муниципальный округ Нагатинский затон,1965 +2281092,г Москва ул Новинки д.23 кор.2,Москва,ул Новинки д.23 кор.2,ул,Новинки ,д.23 кор.2,7569521,муниципальный округ Нагатинский затон,1965 +2281092,г Москва ул Новинки д.25,Москва,ул Новинки д.25,ул,Новинки ,д.25,7569522,муниципальный округ Нагатинский затон,2005 +2281092,г Москва ул Новинки д.27 кор.1,Москва,ул Новинки д.27 кор.1,ул,Новинки ,д.27 кор.1,7569525,муниципальный округ Нагатинский затон,1972 +2281092,г Москва ул Новинки д.29,Москва,ул Новинки д.29,ул,Новинки ,д.29,7569527,муниципальный округ Нагатинский затон,2005 +2281092,г Москва ул Новинки д.3,Москва,ул Новинки д.3,ул,Новинки ,д.3,7569530,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва ул Новинки д.31,Москва,ул Новинки д.31,ул,Новинки ,д.31,7569532,муниципальный округ Нагатинский затон,1972 +2281092,г Москва ул Новинки д.4,Москва,ул Новинки д.4,ул,Новинки ,д.4,7569533,муниципальный округ Нагатинский затон,1966 +2281092,г Москва ул Новинки д.4 кор.2,Москва,ул Новинки д.4 кор.2,ул,Новинки ,д.4 кор.2,7569535,муниципальный округ Нагатинский затон,1980 +2281092,г Москва ул Новинки д.5,Москва,ул Новинки д.5,ул,Новинки ,д.5,7569537,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва ул Новинки д.7,Москва,ул Новинки д.7,ул,Новинки ,д.7,7569540,муниципальный округ Нагатинский затон,1965 +2281092,г Москва ул Новинки д.9,Москва,ул Новинки д.9,ул,Новинки ,д.9,7569542,муниципальный округ Нагатинский затон,1969 +2281092,г Москва ул Речников д.14 кор.1,Москва,ул Речников д.14 кор.1,ул,Речников ,д.14 кор.1,7569456,муниципальный округ Нагатинский затон,1980 +2281092,г Москва ул Речников д.14 кор.2,Москва,ул Речников д.14 кор.2,ул,Речников ,д.14 кор.2,7569461,муниципальный округ Нагатинский затон,1981 +2281092,г Москва ул Речников д.18 кор.1,Москва,ул Речников д.18 кор.1,ул,Речников ,д.18 кор.1,7569464,муниципальный округ Нагатинский затон,1965 +2281092,г Москва ул Речников д.18 кор.2,Москва,ул Речников д.18 кор.2,ул,Речников ,д.18 кор.2,7569467,муниципальный округ Нагатинский затон,1962 +2281092,г Москва ул Речников д.20 кор.1,Москва,ул Речников д.20 кор.1,ул,Речников ,д.20 кор.1,7569470,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва ул Речников д.20 кор.2,Москва,ул Речников д.20 кор.2,ул,Речников ,д.20 кор.2,7569474,муниципальный округ Нагатинский затон,1950 +2281092,г Москва ул Речников д.22 кор.2,Москва,ул Речников д.22 кор.2,ул,Речников ,д.22 кор.2,7569478,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва ул Речников д.22 кор.3,Москва,ул Речников д.22 кор.3,ул,Речников ,д.22 кор.3,7569481,муниципальный округ Нагатинский затон,1950 +2281092,г Москва ул Речников д.24 кор.1,Москва,ул Речников д.24 кор.1,ул,Речников ,д.24 кор.1,7569483,муниципальный округ Нагатинский затон,1965 +2281092,г Москва ул Речников д.24 кор.2,Москва,ул Речников д.24 кор.2,ул,Речников ,д.24 кор.2,7569489,муниципальный округ Нагатинский затон,1950 +2281092,г Москва ул Речников д.26 кор.1,Москва,ул Речников д.26 кор.1,ул,Речников ,д.26 кор.1,7569492,муниципальный округ Нагатинский затон,1966 +2281092,г Москва ул Речников д.26 кор.2,Москва,ул Речников д.26 кор.2,ул,Речников ,д.26 кор.2,7569496,муниципальный округ Нагатинский затон,1963 +2281092,г Москва ул Речников д.28 кор.1,Москва,ул Речников д.28 кор.1,ул,Речников ,д.28 кор.1,8065514,муниципальный округ Нагатинский затон,1976 +2281092,г Москва ул Речников д.30,Москва,ул Речников д.30,ул,Речников ,д.30,7569498,муниципальный округ Нагатинский затон,1982 +2281092,г Москва ул Речников д.32,Москва,ул Речников д.32,ул,Речников ,д.32,7569502,муниципальный округ Нагатинский затон,1997 +2281092,г Москва ул Речников д.36,Москва,ул Речников д.36,ул,Речников ,д.36,7569508,муниципальный округ Нагатинский затон,1975 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.1,Москва,ул Судостроительная д.1,ул,Судостроительная ,д.1,7569021,муниципальный округ Нагатинский затон,1967 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.1 кор.2,Москва,ул Судостроительная д.1 кор.2,ул,Судостроительная ,д.1 кор.2,7569035,муниципальный округ Нагатинский затон,1980 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.10 кор.2,Москва,ул Судостроительная д.10 кор.2,ул,Судостроительная ,д.10 кор.2,7569039,муниципальный округ Нагатинский затон,1972 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.11 кор.1,Москва,ул Судостроительная д.11 кор.1,ул,Судостроительная ,д.11 кор.1,8073790,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.12,Москва,ул Судостроительная д.12,ул,Судостроительная ,д.12,7569044,муниципальный округ Нагатинский затон,1966 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.13,Москва,ул Судостроительная д.13,ул,Судостроительная ,д.13,7569050,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.14/16,Москва,ул Судостроительная д.14/16,ул,Судостроительная ,д.14/16,7569061,муниципальный округ Нагатинский затон,1966 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.15,Москва,ул Судостроительная д.15,ул,Судостроительная ,д.15,7569064,муниципальный округ Нагатинский затон,1963 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.18 кор.1,Москва,ул Судостроительная д.18 кор.1,ул,Судостроительная ,д.18 кор.1,7569070,муниципальный округ Нагатинский затон,1980 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.18 кор.2,Москва,ул Судостроительная д.18 кор.2,ул,Судостроительная ,д.18 кор.2,7569075,муниципальный округ Нагатинский затон,1980 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.18 кор.5,Москва,ул Судостроительная д.18 кор.5,ул,Судостроительная ,д.18 кор.5,7569081,муниципальный округ Нагатинский затон,1991 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.20/2 кор.1,Москва,ул Судостроительная д.20/2 кор.1,ул,Судостроительная ,д.20/2 кор.1,7569085,муниципальный округ Нагатинский затон,1980 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.20/2 кор.2,Москва,ул Судостроительная д.20/2 кор.2,ул,Судостроительная ,д.20/2 кор.2,7569089,муниципальный округ Нагатинский затон,1981 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.21/11,Москва,ул Судостроительная д.21/11,ул,Судостроительная ,д.21/11,7569093,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.22/1,Москва,ул Судостроительная д.22/1,ул,Судостроительная ,д.22/1,7569095,муниципальный округ Нагатинский затон,1961 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.23 кор.2,Москва,ул Судостроительная д.23 кор.2,ул,Судостроительная ,д.23 кор.2,7569097,муниципальный округ Нагатинский затон,1965 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.25 кор.1,Москва,ул Судостроительная д.25 кор.1,ул,Судостроительная ,д.25 кор.1,7569100,муниципальный округ Нагатинский затон,1962 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.25 кор.2,Москва,ул Судостроительная д.25 кор.2,ул,Судостроительная ,д.25 кор.2,7569105,муниципальный округ Нагатинский затон,1965 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.26 кор.1,Москва,ул Судостроительная д.26 кор.1,ул,Судостроительная ,д.26 кор.1,7569107,муниципальный округ Нагатинский затон,1957 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.26 кор.2,Москва,ул Судостроительная д.26 кор.2,ул,Судостроительная ,д.26 кор.2,7569113,муниципальный округ Нагатинский затон,1961 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.27 кор.1,Москва,ул Судостроительная д.27 кор.1,ул,Судостроительная ,д.27 кор.1,7569118,муниципальный округ Нагатинский затон,1961 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.27 кор.2,Москва,ул Судостроительная д.27 кор.2,ул,Судостроительная ,д.27 кор.2,7569122,муниципальный округ Нагатинский затон,1965 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.27 кор.3,Москва,ул Судостроительная д.27 кор.3,ул,Судостроительная ,д.27 кор.3,7569129,муниципальный округ Нагатинский затон,1966 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.28,Москва,ул Судостроительная д.28,ул,Судостроительная ,д.28,7569134,муниципальный округ Нагатинский затон,1960 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.28 кор.1,Москва,ул Судостроительная д.28 кор.1,ул,Судостроительная ,д.28 кор.1,7569139,муниципальный округ Нагатинский затон,1991 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.3 кор.1,Москва,ул Судостроительная д.3 кор.1,ул,Судостроительная ,д.3 кор.1,7569146,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.3 кор.2,Москва,ул Судостроительная д.3 кор.2,ул,Судостроительная ,д.3 кор.2,7569152,муниципальный округ Нагатинский затон,1967 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.30 кор.1,Москва,ул Судостроительная д.30 кор.1,ул,Судостроительная ,д.30 кор.1,7569159,муниципальный округ Нагатинский затон,1959 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.30 кор.2,Москва,ул Судостроительная д.30 кор.2,ул,Судостроительная ,д.30 кор.2,7569165,муниципальный округ Нагатинский затон,1966 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.30 кор.3,Москва,ул Судостроительная д.30 кор.3,ул,Судостроительная ,д.30 кор.3,7569168,муниципальный округ Нагатинский затон,1959 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.31 кор.1,Москва,ул Судостроительная д.31 кор.1,ул,Судостроительная ,д.31 кор.1,7569173,муниципальный округ Нагатинский затон,1938 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.31 кор.3,Москва,ул Судостроительная д.31 кор.3,ул,Судостроительная ,д.31 кор.3,7569175,муниципальный округ Нагатинский затон,1974 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.31 кор.4,Москва,ул Судостроительная д.31 кор.4,ул,Судостроительная ,д.31 кор.4,7569179,муниципальный округ Нагатинский затон,1972 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.32,Москва,ул Судостроительная д.32,ул,Судостроительная ,д.32,7569187,муниципальный округ Нагатинский затон,1960 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.32 кор.1,Москва,ул Судостроительная д.32 кор.1,ул,Судостроительная ,д.32 кор.1,7569263,муниципальный округ Нагатинский затон,1983 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.33,Москва,ул Судостроительная д.33,ул,Судостроительная ,д.33,7569266,муниципальный округ Нагатинский затон,1961 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.35/12,Москва,ул Судостроительная д.35/12,ул,Судостроительная ,д.35/12,7569272,муниципальный округ Нагатинский затон,1961 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.36,Москва,ул Судостроительная д.36,ул,Судостроительная ,д.36,7569275,муниципальный округ Нагатинский затон,1959 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.37/11,Москва,ул Судостроительная д.37/11,ул,Судостроительная ,д.37/11,7569278,муниципальный округ Нагатинский затон,1972 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.38 кор.1,Москва,ул Судостроительная д.38 кор.1,ул,Судостроительная ,д.38 кор.1,7569281,муниципальный округ Нагатинский затон,1959 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.38 кор.2,Москва,ул Судостроительная д.38 кор.2,ул,Судостроительная ,д.38 кор.2,7569284,муниципальный округ Нагатинский затон,1976 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.39,Москва,ул Судостроительная д.39,ул,Судостроительная ,д.39,7569289,муниципальный округ Нагатинский затон,1971 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.40,Москва,ул Судостроительная д.40,ул,Судостроительная ,д.40,7569297,муниципальный округ Нагатинский затон,1958 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.41,Москва,ул Судостроительная д.41,ул,Судостроительная ,д.41,7569302,муниципальный округ Нагатинский затон,1973 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.43 кор.1,Москва,ул Судостроительная д.43 кор.1,ул,Судостроительная ,д.43 кор.1,7569307,муниципальный округ Нагатинский затон,1974 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.45,Москва,ул Судостроительная д.45,ул,Судостроительная ,д.45,7569311,муниципальный округ Нагатинский затон,1970 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.47,Москва,ул Судостроительная д.47,ул,Судостроительная ,д.47,7569317,муниципальный округ Нагатинский затон,1968 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.49 кор.1,Москва,ул Судостроительная д.49 кор.1,ул,Судостроительная ,д.49 кор.1,7569320,муниципальный округ Нагатинский затон,1969 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.49 кор.2,Москва,ул Судостроительная д.49 кор.2,ул,Судостроительная ,д.49 кор.2,7569322,муниципальный округ Нагатинский затон,1974 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.49 кор.3,Москва,ул Судостроительная д.49 кор.3,ул,Судостроительная ,д.49 кор.3,7569327,муниципальный округ Нагатинский затон,1969 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.5,Москва,ул Судостроительная д.5,ул,Судостроительная ,д.5,7569331,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.51,Москва,ул Судостроительная д.51,ул,Судостроительная ,д.51,7569333,муниципальный округ Нагатинский затон,1968 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.53,Москва,ул Судостроительная д.53,ул,Судостроительная ,д.53,7569336,муниципальный округ Нагатинский затон,1968 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.55,Москва,ул Судостроительная д.55,ул,Судостроительная ,д.55,7569339,муниципальный округ Нагатинский затон,1973 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.57,Москва,ул Судостроительная д.57,ул,Судостроительная ,д.57,7569342,муниципальный округ Нагатинский затон,1973 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.59,Москва,ул Судостроительная д.59,ул,Судостроительная ,д.59,7569345,муниципальный округ Нагатинский затон,1974 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.6,Москва,ул Судостроительная д.6,ул,Судостроительная ,д.6,7569347,муниципальный округ Нагатинский затон,1966 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.7 кор.1,Москва,ул Судостроительная д.7 кор.1,ул,Судостроительная ,д.7 кор.1,7569348,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.7 кор.2,Москва,ул Судостроительная д.7 кор.2,ул,Судостроительная ,д.7 кор.2,7569352,муниципальный округ Нагатинский затон,1967 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.8 кор.1,Москва,ул Судостроительная д.8 кор.1,ул,Судостроительная ,д.8 кор.1,7569356,муниципальный округ Нагатинский затон,1966 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.8 кор.2,Москва,ул Судостроительная д.8 кор.2,ул,Судостроительная ,д.8 кор.2,7569359,муниципальный округ Нагатинский затон,1967 +2281092,г Москва ул Судостроительная д.9,Москва,ул Судостроительная д.9,ул,Судостроительная ,д.9,7569364,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва ул Якорная д.10 кор.1,Москва,ул Якорная д.10 кор.1,ул,Якорная ,д.10 кор.1,7569376,муниципальный округ Нагатинский затон,1961 +2281092,г Москва ул Якорная д.10 кор.2,Москва,ул Якорная д.10 кор.2,ул,Якорная ,д.10 кор.2,7569390,муниципальный округ Нагатинский затон,1961 +2281092,г Москва ул Якорная д.3,Москва,ул Якорная д.3,ул,Якорная ,д.3,7569397,муниципальный округ Нагатинский затон,1967 +2281092,г Москва ул Якорная д.4,Москва,ул Якорная д.4,ул,Якорная ,д.4,7569402,муниципальный округ Нагатинский затон,2007 +2281092,г Москва ул Якорная д.4 кор.1,Москва,ул Якорная д.4 кор.1,ул,Якорная ,д.4 кор.1,7569413,муниципальный округ Нагатинский затон,1964 +2281092,г Москва ул Якорная д.5,Москва,ул Якорная д.5,ул,Якорная ,д.5,7569414,муниципальный округ Нагатинский затон,1965 +2281092,г Москва ул Якорная д.5 кор.2,Москва,ул Якорная д.5 кор.2,ул,Якорная ,д.5 кор.2,7569419,муниципальный округ Нагатинский затон,1968 +2281092,г Москва ул Якорная д.7,Москва,ул Якорная д.7,ул,Якорная ,д.7,7569424,муниципальный округ Нагатинский затон,1971 +2281092,г Москва ул Якорная д.8 кор.1,Москва,ул Якорная д.8 кор.1,ул,Якорная ,д.8 кор.1,7569431,муниципальный округ Нагатинский затон,1966 +2281092,г Москва ул Якорная д.8 кор.2,Москва,ул Якорная д.8 кор.2,ул,Якорная ,д.8 кор.2,7569438,муниципальный округ Нагатинский затон,1966 +2281092,г Москва ул Якорная д.9,Москва,ул Якорная д.9,ул,Якорная ,д.9,7569447,муниципальный округ Нагатинский затон,1970 +2281117,г Москва б-р Симферопольский д.1,Москва,б-р Симферопольский д.1,б-р,Симферопольский ,д.1,8084073,муниципальный округ Нагорный,1958 +2281117,г Москва б-р Симферопольский д.13 кор.Б,Москва,б-р Симферопольский д.13 кор.Б,б-р,Симферопольский ,д.13 кор.Б,8084578,муниципальный округ Нагорный,1980 +2281117,г Москва б-р Симферопольский д.15 кор.1,Москва,б-р Симферопольский д.15 кор.1,б-р,Симферопольский ,д.15 кор.1,8084676,муниципальный округ Нагорный,1963 +2281117,г Москва б-р Симферопольский д.15 кор.2,Москва,б-р Симферопольский д.15 кор.2,б-р,Симферопольский ,д.15 кор.2,8084801,муниципальный округ Нагорный,1963 +2281117,г Москва б-р Симферопольский д.15 кор.3,Москва,б-р Симферопольский д.15 кор.3,б-р,Симферопольский ,д.15 кор.3,8085155,муниципальный округ Нагорный,1965 +2281117,г Москва б-р Симферопольский д.15 кор.4,Москва,б-р Симферопольский д.15 кор.4,б-р,Симферопольский ,д.15 кор.4,8085231,муниципальный округ Нагорный,1997 +2281117,г Москва б-р Симферопольский д.15 кор.5,Москва,б-р Симферопольский д.15 кор.5,б-р,Симферопольский ,д.15 кор.5,8085431,муниципальный округ Нагорный,1997 +2281117,г Москва б-р Симферопольский д.17 кор.1,Москва,б-р Симферопольский д.17 кор.1,б-р,Симферопольский ,д.17 кор.1,8087021,муниципальный округ Нагорный,2000 +2281117,г Москва б-р Симферопольский д.19,Москва,б-р Симферопольский д.19,б-р,Симферопольский ,д.19,8087125,муниципальный округ Нагорный,1963 +2281117,г Москва б-р Симферопольский д.19 кор.1,Москва,б-р Симферопольский д.19 кор.1,б-р,Симферопольский ,д.19 кор.1,8087220,муниципальный округ Нагорный,2000 +2281117,г Москва б-р Симферопольский д.27,Москва,б-р Симферопольский д.27,б-р,Симферопольский ,д.27,8087435,муниципальный округ Нагорный,1969 +2281117,г Москва б-р Симферопольский д.29 кор.1,Москва,б-р Симферопольский д.29 кор.1,б-р,Симферопольский ,д.29 кор.1,8087528,муниципальный округ Нагорный,2002 +2281117,г Москва б-р Симферопольский д.29 кор.3,Москва,б-р Симферопольский д.29 кор.3,б-р,Симферопольский ,д.29 кор.3,8087610,муниципальный округ Нагорный,2001 +2281117,г Москва б-р Симферопольский д.29 кор.8,Москва,б-р Симферопольский д.29 кор.8,б-р,Симферопольский ,д.29 кор.8,8081380,муниципальный округ Нагорный,2000 +2281117,г Москва б-р Симферопольский д.33 кор.1,Москва,б-р Симферопольский д.33 кор.1,б-р,Симферопольский ,д.33 кор.1,8087739,муниципальный округ Нагорный,1963 +2281117,г Москва б-р Симферопольский д.33 кор.2,Москва,б-р Симферопольский д.33 кор.2,б-р,Симферопольский ,д.33 кор.2,8087938,муниципальный округ Нагорный,1963 +2281117,г Москва б-р Симферопольский д.35 кор.1,Москва,б-р Симферопольский д.35 кор.1,б-р,Симферопольский ,д.35 кор.1,8088075,муниципальный округ Нагорный,1963 +2281117,г Москва б-р Симферопольский д.35 кор.2,Москва,б-р Симферопольский д.35 кор.2,б-р,Симферопольский ,д.35 кор.2,8088560,муниципальный округ Нагорный,1963 +2281117,г Москва б-р Симферопольский д.37 кор.1,Москва,б-р Симферопольский д.37 кор.1,б-р,Симферопольский ,д.37 кор.1,8088648,муниципальный округ Нагорный,1976 +2281117,г Москва б-р Симферопольский д.7 кор.Б,Москва,б-р Симферопольский д.7 кор.Б,б-р,Симферопольский ,д.7 кор.Б,8084137,муниципальный округ Нагорный,1987 +2281117,г Москва б-р Симферопольский д.9 кор.Б,Москва,б-р Симферопольский д.9 кор.Б,б-р,Симферопольский ,д.9 кор.Б,8084271,муниципальный округ Нагорный,1978 +2281117,г Москва б-р Черноморский д.10 кор.1,Москва,б-р Черноморский д.10 кор.1,б-р,Черноморский ,д.10 кор.1,8093911,муниципальный округ Нагорный,2001 +2281117,г Москва б-р Черноморский д.10 кор.2,Москва,б-р Черноморский д.10 кор.2,б-р,Черноморский ,д.10 кор.2,8089021,муниципальный округ Нагорный,2001 +2281117,г Москва б-р Черноморский д.12,Москва,б-р Черноморский д.12,б-р,Черноморский ,д.12,8093984,муниципальный округ Нагорный,1970 +2281117,г Москва б-р Черноморский д.4 кор.1,Москва,б-р Черноморский д.4 кор.1,б-р,Черноморский ,д.4 кор.1,8092990,муниципальный округ Нагорный,2008 +2281117,г Москва б-р Черноморский д.4 кор.2,Москва,б-р Черноморский д.4 кор.2,б-р,Черноморский ,д.4 кор.2,8093060,муниципальный округ Нагорный,2008 +2281117,г Москва б-р Черноморский д.4 кор.3,Москва,б-р Черноморский д.4 кор.3,б-р,Черноморский ,д.4 кор.3,8093158,муниципальный округ Нагорный,2008 +2281117,г Москва б-р Черноморский д.5 кор.1,Москва,б-р Черноморский д.5 кор.1,б-р,Черноморский ,д.5 кор.1,8093269,муниципальный округ Нагорный,1962 +2281117,г Москва б-р Черноморский д.5 кор.2,Москва,б-р Черноморский д.5 кор.2,б-р,Черноморский ,д.5 кор.2,8093330,муниципальный округ Нагорный,1962 +2281117,г Москва б-р Черноморский д.5 кор.3,Москва,б-р Черноморский д.5 кор.3,б-р,Черноморский ,д.5 кор.3,8093432,муниципальный округ Нагорный,1962 +2281117,г Москва б-р Черноморский д.5 кор.4,Москва,б-р Черноморский д.5 кор.4,б-р,Черноморский ,д.5 кор.4,8093532,муниципальный округ Нагорный,1964 +2281117,г Москва б-р Черноморский д.5 кор.5,Москва,б-р Черноморский д.5 кор.5,б-р,Черноморский ,д.5 кор.5,8093663,муниципальный округ Нагорный,1963 +2281117,г Москва б-р Черноморский д.5 кор.6,Москва,б-р Черноморский д.5 кор.6,б-р,Черноморский ,д.5 кор.6,8093727,муниципальный округ Нагорный,1972 +2281117,г Москва б-р Черноморский д.7 кор.А,Москва,б-р Черноморский д.7 кор.А,б-р,Черноморский ,д.7 кор.А,8093805,муниципальный округ Нагорный,1983 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.1 кор.1,Москва,б-р Чонгарский д.1 кор.1,б-р,Чонгарский ,д.1 кор.1,8095617,муниципальный округ Нагорный,1961 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.1 кор.2,Москва,б-р Чонгарский д.1 кор.2,б-р,Чонгарский ,д.1 кор.2,8095667,муниципальный округ Нагорный,1960 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.1 кор.3,Москва,б-р Чонгарский д.1 кор.3,б-р,Чонгарский ,д.1 кор.3,8095713,муниципальный округ Нагорный,1961 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.1 кор.4,Москва,б-р Чонгарский д.1 кор.4,б-р,Чонгарский ,д.1 кор.4,8095790,муниципальный округ Нагорный,1961 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.10 кор.1,Москва,б-р Чонгарский д.10 кор.1,б-р,Чонгарский ,д.10 кор.1,8096497,муниципальный округ Нагорный,1961 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.10 кор.2,Москва,б-р Чонгарский д.10 кор.2,б-р,Чонгарский ,д.10 кор.2,8096515,муниципальный округ Нагорный,1963 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.11,Москва,б-р Чонгарский д.11,б-р,Чонгарский ,д.11,8096532,муниципальный округ Нагорный,2003 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.14 кор.1,Москва,б-р Чонгарский д.14 кор.1,б-р,Чонгарский ,д.14 кор.1,8096562,муниципальный округ Нагорный,1967 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.14 кор.2,Москва,б-р Чонгарский д.14 кор.2,б-р,Чонгарский ,д.14 кор.2,8096588,муниципальный округ Нагорный,1965 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.14 кор.3,Москва,б-р Чонгарский д.14 кор.3,б-р,Чонгарский ,д.14 кор.3,8096612,муниципальный округ Нагорный,1963 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.14 кор.4,Москва,б-р Чонгарский д.14 кор.4,б-р,Чонгарский ,д.14 кор.4,8096651,муниципальный округ Нагорный,1965 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.16 кор.1,Москва,б-р Чонгарский д.16 кор.1,б-р,Чонгарский ,д.16 кор.1,8096667,муниципальный округ Нагорный,1973 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.16 кор.2,Москва,б-р Чонгарский д.16 кор.2,б-р,Чонгарский ,д.16 кор.2,8096681,муниципальный округ Нагорный,1972 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.16 кор.3,Москва,б-р Чонгарский д.16 кор.3,б-р,Чонгарский ,д.16 кор.3,8096698,муниципальный округ Нагорный,1975 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.18 кор.1,Москва,б-р Чонгарский д.18 кор.1,б-р,Чонгарский ,д.18 кор.1,8096726,муниципальный округ Нагорный,1964 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.18 кор.2,Москва,б-р Чонгарский д.18 кор.2,б-р,Чонгарский ,д.18 кор.2,8096737,муниципальный округ Нагорный,1963 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.18 кор.А,Москва,б-р Чонгарский д.18 кор.А,б-р,Чонгарский ,д.18 кор.А,8096799,муниципальный округ Нагорный,1974 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.4 кор.1,Москва,б-р Чонгарский д.4 кор.1,б-р,Чонгарский ,д.4 кор.1,8095855,муниципальный округ Нагорный,1960 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.4 кор.2,Москва,б-р Чонгарский д.4 кор.2,б-р,Чонгарский ,д.4 кор.2,8095931,муниципальный округ Нагорный,1958 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.5,Москва,б-р Чонгарский д.5,б-р,Чонгарский ,д.5,8095962,муниципальный округ Нагорный,1974 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.5 кор.1,Москва,б-р Чонгарский д.5 кор.1,б-р,Чонгарский ,д.5 кор.1,8095990,муниципальный округ Нагорный,1976 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.6,Москва,б-р Чонгарский д.6,б-р,Чонгарский ,д.6,8096085,муниципальный округ Нагорный,1959 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.7 кор.1,Москва,б-р Чонгарский д.7 кор.1,б-р,Чонгарский ,д.7 кор.1,8096144,муниципальный округ Нагорный,1983 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.8 кор.1,Москва,б-р Чонгарский д.8 кор.1,б-р,Чонгарский ,д.8 кор.1,8096186,муниципальный округ Нагорный,1971 +2281117,г Москва б-р Чонгарский д.9,Москва,б-р Чонгарский д.9,б-р,Чонгарский ,д.9,8096262,муниципальный округ Нагорный,1972 +2281117,г Москва пр-кт Балаклавский д.10 кор.1,Москва,пр-кт Балаклавский д.10 кор.1,пр-кт,Балаклавский ,д.10 кор.1,7574405,муниципальный округ Нагорный,1962 +2281117,г Москва пр-кт Балаклавский д.10 кор.2,Москва,пр-кт Балаклавский д.10 кор.2,пр-кт,Балаклавский ,д.10 кор.2,7574458,муниципальный округ Нагорный,1962 +2281117,г Москва пр-кт Балаклавский д.10 кор.3,Москва,пр-кт Балаклавский д.10 кор.3,пр-кт,Балаклавский ,д.10 кор.3,7574482,муниципальный округ Нагорный,1989 +2281117,г Москва пр-кт Балаклавский д.12 кор.1,Москва,пр-кт Балаклавский д.12 кор.1,пр-кт,Балаклавский ,д.12 кор.1,7574499,муниципальный округ Нагорный,1963 +2281117,г Москва пр-кт Балаклавский д.12 кор.2,Москва,пр-кт Балаклавский д.12 кор.2,пр-кт,Балаклавский ,д.12 кор.2,7574535,муниципальный округ Нагорный,1963 +2281117,г Москва пр-кт Балаклавский д.4 кор.1,Москва,пр-кт Балаклавский д.4 кор.1,пр-кт,Балаклавский ,д.4 кор.1,7574207,муниципальный округ Нагорный,1962 +2281117,г Москва пр-кт Балаклавский д.4 кор.2,Москва,пр-кт Балаклавский д.4 кор.2,пр-кт,Балаклавский ,д.4 кор.2,7574235,муниципальный округ Нагорный,1962 +2281117,г Москва пр-кт Балаклавский д.4 кор.4,Москва,пр-кт Балаклавский д.4 кор.4,пр-кт,Балаклавский ,д.4 кор.4,7574262,муниципальный округ Нагорный,1962 +2281117,г Москва пр-кт Балаклавский д.4 кор.6,Москва,пр-кт Балаклавский д.4 кор.6,пр-кт,Балаклавский ,д.4 кор.6,7574288,муниципальный округ Нагорный,1962 +2281117,г Москва пр-кт Балаклавский д.4 кор.7,Москва,пр-кт Балаклавский д.4 кор.7,пр-кт,Балаклавский ,д.4 кор.7,7574315,муниципальный округ Нагорный,1970 +2281117,г Москва пр-кт Нахимовский д.1 кор.1,Москва,пр-кт Нахимовский д.1 кор.1,пр-кт,Нахимовский ,д.1 кор.1,8082924,муниципальный округ Нагорный,1959 +2281117,г Москва пр-кт Нахимовский д.1 кор.2,Москва,пр-кт Нахимовский д.1 кор.2,пр-кт,Нахимовский ,д.1 кор.2,8083028,муниципальный округ Нагорный,1957 +2281117,г Москва пр-кт Нахимовский д.3,Москва,пр-кт Нахимовский д.3,пр-кт,Нахимовский ,д.3,8083190,муниципальный округ Нагорный,1959 +2281117,г Москва пр-кт Нахимовский д.4,Москва,пр-кт Нахимовский д.4,пр-кт,Нахимовский ,д.4,8083349,муниципальный округ Нагорный,1973 +2281117,г Москва пр-кт Нахимовский д.5 кор.1,Москва,пр-кт Нахимовский д.5 кор.1,пр-кт,Нахимовский ,д.5 кор.1,8083445,муниципальный округ Нагорный,1959 +2281117,г Москва пр-кт Нахимовский д.5 кор.2,Москва,пр-кт Нахимовский д.5 кор.2,пр-кт,Нахимовский ,д.5 кор.2,8084030,муниципальный округ Нагорный,1959 +2281117,г Москва проезд Симферопольский д.10,Москва,проезд Симферопольский д.10,проезд,Симферопольский ,д.10,8089439,муниципальный округ Нагорный,1960 +2281117,г Москва проезд Симферопольский д.12,Москва,проезд Симферопольский д.12,проезд,Симферопольский ,д.12,8089541,муниципальный округ Нагорный,1968 +2281117,г Москва проезд Симферопольский д.14,Москва,проезд Симферопольский д.14,проезд,Симферопольский ,д.14,8091116,муниципальный округ Нагорный,1968 +2281117,г Москва проезд Симферопольский д.14 кор.2,Москва,проезд Симферопольский д.14 кор.2,проезд,Симферопольский ,д.14 кор.2,8091222,муниципальный округ Нагорный,1999 +2281117,г Москва проезд Симферопольский д.16 кор.1,Москва,проезд Симферопольский д.16 кор.1,проезд,Симферопольский ,д.16 кор.1,8091299,муниципальный округ Нагорный,1968 +2281117,г Москва проезд Симферопольский д.16 кор.2,Москва,проезд Симферопольский д.16 кор.2,проезд,Симферопольский ,д.16 кор.2,8091414,муниципальный округ Нагорный,1968 +2281117,г Москва проезд Симферопольский д.18,Москва,проезд Симферопольский д.18,проезд,Симферопольский ,д.18,8358442,муниципальный округ Нагорный,2008 +2281117,г Москва проезд Симферопольский д.3,Москва,проезд Симферопольский д.3,проезд,Симферопольский ,д.3,8088789,муниципальный округ Нагорный,1959 +2281117,г Москва проезд Симферопольский д.4,Москва,проезд Симферопольский д.4,проезд,Симферопольский ,д.4,8088853,муниципальный округ Нагорный,1962 +2281117,г Москва проезд Симферопольский д.5,Москва,проезд Симферопольский д.5,проезд,Симферопольский ,д.5,8088926,муниципальный округ Нагорный,1960 +2281117,г Москва проезд Симферопольский д.6,Москва,проезд Симферопольский д.6,проезд,Симферопольский ,д.6,8089004,муниципальный округ Нагорный,1962 +2281117,г Москва проезд Симферопольский д.7,Москва,проезд Симферопольский д.7,проезд,Симферопольский ,д.7,8089157,муниципальный округ Нагорный,1964 +2281117,г Москва проезд Симферопольский д.8,Москва,проезд Симферопольский д.8,проезд,Симферопольский ,д.8,8089373,муниципальный округ Нагорный,1961 +2281117,г Москва ул Артековская д.1,Москва,ул Артековская д.1,ул,Артековская ,д.1,7578896,муниципальный округ Нагорный,2004 +2281117,г Москва ул Артековская д.2 кор.1,Москва,ул Артековская д.2 кор.1,ул,Артековская ,д.2 кор.1,7554302,муниципальный округ Нагорный,1973 +2281117,г Москва ул Артековская д.2 кор.2,Москва,ул Артековская д.2 кор.2,ул,Артековская ,д.2 кор.2,7555763,муниципальный округ Нагорный,1974 +2281117,г Москва ул Артековская д.3 кор.2,Москва,ул Артековская д.3 кор.2,ул,Артековская ,д.3 кор.2,7555903,муниципальный округ Нагорный,1970 +2281117,г Москва ул Артековская д.6,Москва,ул Артековская д.6,ул,Артековская ,д.6,7631589,муниципальный округ Нагорный,1964 +2281117,г Москва ул Артековская д.7 кор.1,Москва,ул Артековская д.7 кор.1,ул,Артековская ,д.7 кор.1,7557181,муниципальный округ Нагорный,1960 +2281117,г Москва ул Артековская д.7 кор.2,Москва,ул Артековская д.7 кор.2,ул,Артековская ,д.7 кор.2,7557811,муниципальный округ Нагорный,1960 +2281117,г Москва ул Артековская д.7 кор.3,Москва,ул Артековская д.7 кор.3,ул,Артековская ,д.7 кор.3,7560204,муниципальный округ Нагорный,1961 +2281117,г Москва ул Артековская д.7 кор.4,Москва,ул Артековская д.7 кор.4,ул,Артековская ,д.7 кор.4,7560448,муниципальный округ Нагорный,1961 +2281117,г Москва ул Артековская д.7 кор.5,Москва,ул Артековская д.7 кор.5,ул,Артековская ,д.7 кор.5,7561031,муниципальный округ Нагорный,1960 +2281117,г Москва ул Артековская д.7 кор.6,Москва,ул Артековская д.7 кор.6,ул,Артековская ,д.7 кор.6,7561075,муниципальный округ Нагорный,1960 +2281117,г Москва ул Артековская д.8,Москва,ул Артековская д.8,ул,Артековская ,д.8,7631621,муниципальный округ Нагорный,1964 +2281117,г Москва ул Артековская д.9 кор.1,Москва,ул Артековская д.9 кор.1,ул,Артековская ,д.9 кор.1,7561130,муниципальный округ Нагорный,2002 +2281117,г Москва ул Болотниковская д.1 кор.1,Москва,ул Болотниковская д.1 кор.1,ул,Болотниковская ,д.1 кор.1,7574557,муниципальный округ Нагорный,1957 +2281117,г Москва ул Болотниковская д.1 кор.2,Москва,ул Болотниковская д.1 кор.2,ул,Болотниковская ,д.1 кор.2,7574590,муниципальный округ Нагорный,1957 +2281117,г Москва ул Болотниковская д.1 кор.3,Москва,ул Болотниковская д.1 кор.3,ул,Болотниковская ,д.1 кор.3,7574673,муниципальный округ Нагорный,1958 +2281117,г Москва ул Болотниковская д.1 кор.4,Москва,ул Болотниковская д.1 кор.4,ул,Болотниковская ,д.1 кор.4,7574713,муниципальный округ Нагорный,1957 +2281117,г Москва ул Болотниковская д.10,Москва,ул Болотниковская д.10,ул,Болотниковская ,д.10,7853664,муниципальный округ Нагорный,1971 +2281117,г Москва ул Болотниковская д.11 кор.2,Москва,ул Болотниковская д.11 кор.2,ул,Болотниковская ,д.11 кор.2,8100353,муниципальный округ Нагорный,1951 +2281117,г Москва ул Болотниковская д.11 кор.3,Москва,ул Болотниковская д.11 кор.3,ул,Болотниковская ,д.11 кор.3,7918047,муниципальный округ Нагорный,1963 +2281117,г Москва ул Болотниковская д.2 кор.А,Москва,ул Болотниковская д.2 кор.А,ул,Болотниковская ,д.2 кор.А,7574740,муниципальный округ Нагорный,1978 +2281117,г Москва ул Болотниковская д.3 кор.6,Москва,ул Болотниковская д.3 кор.6,ул,Болотниковская ,д.3 кор.6,7574765,муниципальный округ Нагорный,1967 +2281117,г Москва ул Болотниковская д.3 кор.7,Москва,ул Болотниковская д.3 кор.7,ул,Болотниковская ,д.3 кор.7,7574796,муниципальный округ Нагорный,1968 +2281117,г Москва ул Болотниковская д.3 кор.8,Москва,ул Болотниковская д.3 кор.8,ул,Болотниковская ,д.3 кор.8,7574829,муниципальный округ Нагорный,1987 +2281117,г Москва ул Болотниковская д.4 кор.1,Москва,ул Болотниковская д.4 кор.1,ул,Болотниковская ,д.4 кор.1,7574864,муниципальный округ Нагорный,1980 +2281117,г Москва ул Болотниковская д.4 кор.2,Москва,ул Болотниковская д.4 кор.2,ул,Болотниковская ,д.4 кор.2,7574922,муниципальный округ Нагорный,1979 +2281117,г Москва ул Болотниковская д.5 кор.2,Москва,ул Болотниковская д.5 кор.2,ул,Болотниковская ,д.5 кор.2,7574960,муниципальный округ Нагорный,2002 +2281117,г Москва ул Болотниковская д.6Б,Москва,ул Болотниковская д.6Б,ул,Болотниковская ,д.6Б,7575003,муниципальный округ Нагорный,1978 +2281117,г Москва ул Болотниковская д.7 кор.1,Москва,ул Болотниковская д.7 кор.1,ул,Болотниковская ,д.7 кор.1,7575035,муниципальный округ Нагорный,2002 +2281117,г Москва ул Болотниковская д.7А,Москва,ул Болотниковская д.7А,ул,Болотниковская ,д.7А,7577470,муниципальный округ Нагорный,1966 +2281117,г Москва ул Болотниковская д.8 кор.1,Москва,ул Болотниковская д.8 кор.1,ул,Болотниковская ,д.8 кор.1,7577652,муниципальный округ Нагорный,1974 +2281117,г Москва ул Болотниковская д.9 кор.1,Москва,ул Болотниковская д.9 кор.1,ул,Болотниковская ,д.9 кор.1,7577672,муниципальный округ Нагорный,1966 +2281117,г Москва ул Болотниковская д.9 кор.2,Москва,ул Болотниковская д.9 кор.2,ул,Болотниковская ,д.9 кор.2,7577700,муниципальный округ Нагорный,1974 +2281117,г Москва ул Криворожская д.1,Москва,ул Криворожская д.1,ул,Криворожская ,д.1,8078810,муниципальный округ Нагорный,1966 +2281117,г Москва ул Криворожская д.11,Москва,ул Криворожская д.11,ул,Криворожская ,д.11,8079521,муниципальный округ Нагорный,1967 +2281117,г Москва ул Криворожская д.13,Москва,ул Криворожская д.13,ул,Криворожская ,д.13,8079695,муниципальный округ Нагорный,1968 +2281117,г Москва ул Криворожская д.13 кор.2,Москва,ул Криворожская д.13 кор.2,ул,Криворожская ,д.13 кор.2,8079735,муниципальный округ Нагорный,1984 +2281117,г Москва ул Криворожская д.15,Москва,ул Криворожская д.15,ул,Криворожская ,д.15,8080011,муниципальный округ Нагорный,1965 +2281117,г Москва ул Криворожская д.17,Москва,ул Криворожская д.17,ул,Криворожская ,д.17,8080113,муниципальный округ Нагорный,1964 +2281117,г Москва ул Криворожская д.19,Москва,ул Криворожская д.19,ул,Криворожская ,д.19,8080221,муниципальный округ Нагорный,1965 +2281117,г Москва ул Криворожская д.19 кор.А,Москва,ул Криворожская д.19 кор.А,ул,Криворожская ,д.19 кор.А,8080287,муниципальный округ Нагорный,1987 +2281117,г Москва ул Криворожская д.21 кор.1,Москва,ул Криворожская д.21 кор.1,ул,Криворожская ,д.21 кор.1,8080363,муниципальный округ Нагорный,1967 +2281117,г Москва ул Криворожская д.21 кор.2,Москва,ул Криворожская д.21 кор.2,ул,Криворожская ,д.21 кор.2,8080421,муниципальный округ Нагорный,1967 +2281117,г Москва ул Криворожская д.23 кор.1,Москва,ул Криворожская д.23 кор.1,ул,Криворожская ,д.23 кор.1,8080532,муниципальный округ Нагорный,1969 +2281117,г Москва ул Криворожская д.23 кор.2,Москва,ул Криворожская д.23 кор.2,ул,Криворожская ,д.23 кор.2,8080702,муниципальный округ Нагорный,1967 +2281117,г Москва ул Криворожская д.25,Москва,ул Криворожская д.25,ул,Криворожская ,д.25,8080807,муниципальный округ Нагорный,1969 +2281117,г Москва ул Криворожская д.29 кор.1,Москва,ул Криворожская д.29 кор.1,ул,Криворожская ,д.29 кор.1,8080972,муниципальный округ Нагорный,1973 +2281117,г Москва ул Криворожская д.29 кор.2,Москва,ул Криворожская д.29 кор.2,ул,Криворожская ,д.29 кор.2,8081048,муниципальный округ Нагорный,1969 +2281117,г Москва ул Криворожская д.29 кор.3,Москва,ул Криворожская д.29 кор.3,ул,Криворожская ,д.29 кор.3,8082525,муниципальный округ Нагорный,1974 +2281117,г Москва ул Криворожская д.29 кор.4,Москва,ул Криворожская д.29 кор.4,ул,Криворожская ,д.29 кор.4,8082744,муниципальный округ Нагорный,1987 +2281117,г Москва ул Криворожская д.3,Москва,ул Криворожская д.3,ул,Криворожская ,д.3,8079116,муниципальный округ Нагорный,1962 +2281117,г Москва ул Криворожская д.31,Москва,ул Криворожская д.31,ул,Криворожская ,д.31,8082834,муниципальный округ Нагорный,1971 +2281117,г Москва ул Криворожская д.5,Москва,ул Криворожская д.5,ул,Криворожская ,д.5,8079162,муниципальный округ Нагорный,1962 +2281117,г Москва ул Криворожская д.5 кор.2,Москва,ул Криворожская д.5 кор.2,ул,Криворожская ,д.5 кор.2,8079261,муниципальный округ Нагорный,1966 +2281117,г Москва ул Криворожская д.7,Москва,ул Криворожская д.7,ул,Криворожская ,д.7,8079362,муниципальный округ Нагорный,1967 +2281117,г Москва ул Криворожская д.9,Москва,ул Криворожская д.9,ул,Криворожская ,д.9,8079435,муниципальный округ Нагорный,1967 +2281117,г Москва ул Фруктовая д.3А,Москва,ул Фруктовая д.3А,ул,Фруктовая ,д.3А,7631491,муниципальный округ Нагорный,1978 +2281117,г Москва ул Фруктовая д.5 кор.1,Москва,ул Фруктовая д.5 кор.1,ул,Фруктовая ,д.5 кор.1,8091548,муниципальный округ Нагорный,1979 +2281117,г Москва ул Фруктовая д.5 кор.2,Москва,ул Фруктовая д.5 кор.2,ул,Фруктовая ,д.5 кор.2,8091813,муниципальный округ Нагорный,1979 +2281117,г Москва ул Фруктовая д.8 кор.1,Москва,ул Фруктовая д.8 кор.1,ул,Фруктовая ,д.8 кор.1,8091936,муниципальный округ Нагорный,1987 +2281117,г Москва ул Фруктовая д.8 кор.2,Москва,ул Фруктовая д.8 кор.2,ул,Фруктовая ,д.8 кор.2,8092110,муниципальный округ Нагорный,1987 +2281117,г Москва ул Фруктовая д.9 кор.А,Москва,ул Фруктовая д.9 кор.А,ул,Фруктовая ,д.9 кор.А,8092243,муниципальный округ Нагорный,1978 +2281117,г Москва ул Ялтинская д.1,Москва,ул Ялтинская д.1,ул,Ялтинская ,д.1,8096825,муниципальный округ Нагорный,1988 +2281117,г Москва ул Ялтинская д.10 кор.1,Москва,ул Ялтинская д.10 кор.1,ул,Ялтинская ,д.10 кор.1,8100063,муниципальный округ Нагорный,2003 +2281117,г Москва ул Ялтинская д.12,Москва,ул Ялтинская д.12,ул,Ялтинская ,д.12,8100132,муниципальный округ Нагорный,2002 +2281117,г Москва ул Ялтинская д.14,Москва,ул Ялтинская д.14,ул,Ялтинская ,д.14,8100232,муниципальный округ Нагорный,2002 +2281117,г Москва ул Ялтинская д.2,Москва,ул Ялтинская д.2,ул,Ялтинская ,д.2,8096865,муниципальный округ Нагорный,2003 +2281117,г Москва ул Ялтинская д.4 кор.2,Москва,ул Ялтинская д.4 кор.2,ул,Ялтинская ,д.4 кор.2,8135958,муниципальный округ Нагорный,н.д. +2281117,г Москва ул Ялтинская д.6,Москва,ул Ялтинская д.6,ул,Ялтинская ,д.6,8096900,муниципальный округ Нагорный,2001 +2281117,г Москва ул Ялтинская д.7 кор.2,Москва,ул Ялтинская д.7 кор.2,ул,Ялтинская ,д.7 кор.2,8099904,муниципальный округ Нагорный,1974 +2281117,г Москва ул Ялтинская д.8,Москва,ул Ялтинская д.8,ул,Ялтинская ,д.8,8099964,муниципальный округ Нагорный,1970 +2281117,г Москва ш Варшавское д.102,Москва,ш Варшавское д.102,ш,Варшавское ,д.102,8078573,муниципальный округ Нагорный,1977 +2281117,г Москва ш Варшавское д.104,Москва,ш Варшавское д.104,ш,Варшавское ,д.104,8078607,муниципальный округ Нагорный,2004 +2281117,г Москва ш Варшавское д.106,Москва,ш Варшавское д.106,ш,Варшавское ,д.106,8078665,муниципальный округ Нагорный,2005 +2281117,г Москва ш Варшавское д.108 кор.1,Москва,ш Варшавское д.108 кор.1,ш,Варшавское ,д.108 кор.1,8078735,муниципальный округ Нагорный,2004 +2281117,г Москва ш Варшавское д.50,Москва,ш Варшавское д.50,ш,Варшавское ,д.50,7918520,муниципальный округ Нагорный,1968 +2281117,г Москва ш Варшавское д.52/2,Москва,ш Варшавское д.52/2,ш,Варшавское ,д.52/2,8061582,муниципальный округ Нагорный,1963 +2281117,г Москва ш Варшавское д.60,Москва,ш Варшавское д.60,ш,Варшавское ,д.60,8061598,муниципальный округ Нагорный,1947 +2281117,г Москва ш Варшавское д.62 кор.1,Москва,ш Варшавское д.62 кор.1,ш,Варшавское ,д.62 кор.1,8061638,муниципальный округ Нагорный,1958 +2281117,г Москва ш Варшавское д.62 кор.2,Москва,ш Варшавское д.62 кор.2,ш,Варшавское ,д.62 кор.2,8061683,муниципальный округ Нагорный,1958 +2281117,г Москва ш Варшавское д.64 кор.1,Москва,ш Варшавское д.64 кор.1,ш,Варшавское ,д.64 кор.1,8061704,муниципальный округ Нагорный,1940 +2281117,г Москва ш Варшавское д.66,Москва,ш Варшавское д.66,ш,Варшавское ,д.66,8061719,муниципальный округ Нагорный,1957 +2281117,г Москва ш Варшавское д.68 кор.1,Москва,ш Варшавское д.68 кор.1,ш,Варшавское ,д.68 кор.1,8061748,муниципальный округ Нагорный,1956 +2281117,г Москва ш Варшавское д.68 кор.2,Москва,ш Варшавское д.68 кор.2,ш,Варшавское ,д.68 кор.2,8061783,муниципальный округ Нагорный,1957 +2281117,г Москва ш Варшавское д.68 кор.3,Москва,ш Варшавское д.68 кор.3,ш,Варшавское ,д.68 кор.3,8061822,муниципальный округ Нагорный,1956 +2281117,г Москва ш Варшавское д.69 кор.1,Москва,ш Варшавское д.69 кор.1,ш,Варшавское ,д.69 кор.1,8061851,муниципальный округ Нагорный,1961 +2281117,г Москва ш Варшавское д.69 кор.2,Москва,ш Варшавское д.69 кор.2,ш,Варшавское ,д.69 кор.2,8061872,муниципальный округ Нагорный,1961 +2281117,г Москва ш Варшавское д.70 кор.1,Москва,ш Варшавское д.70 кор.1,ш,Варшавское ,д.70 кор.1,8063241,муниципальный округ Нагорный,1957 +2281117,г Москва ш Варшавское д.70 кор.3,Москва,ш Варшавское д.70 кор.3,ш,Варшавское ,д.70 кор.3,8063327,муниципальный округ Нагорный,1997 +2281117,г Москва ш Варшавское д.71 кор.1,Москва,ш Варшавское д.71 кор.1,ш,Варшавское ,д.71 кор.1,8063426,муниципальный округ Нагорный,1959 +2281117,г Москва ш Варшавское д.71 кор.2,Москва,ш Варшавское д.71 кор.2,ш,Варшавское ,д.71 кор.2,8064223,муниципальный округ Нагорный,1958 +2281117,г Москва ш Варшавское д.72 кор.1,Москва,ш Варшавское д.72 кор.1,ш,Варшавское ,д.72 кор.1,8064295,муниципальный округ Нагорный,1957 +2281117,г Москва ш Варшавское д.72 кор.2,Москва,ш Варшавское д.72 кор.2,ш,Варшавское ,д.72 кор.2,8064402,муниципальный округ Нагорный,1958 +2281117,г Москва ш Варшавское д.72 кор.3,Москва,ш Варшавское д.72 кор.3,ш,Варшавское ,д.72 кор.3,8064523,муниципальный округ Нагорный,1958 +2281117,г Москва ш Варшавское д.74 кор.1,Москва,ш Варшавское д.74 кор.1,ш,Варшавское ,д.74 кор.1,8064628,муниципальный округ Нагорный,1957 +2281117,г Москва ш Варшавское д.74 кор.2,Москва,ш Варшавское д.74 кор.2,ш,Варшавское ,д.74 кор.2,8067085,муниципальный округ Нагорный,1959 +2281117,г Москва ш Варшавское д.75 кор.1,Москва,ш Варшавское д.75 кор.1,ш,Варшавское ,д.75 кор.1,8067205,муниципальный округ Нагорный,1956 +2281117,г Москва ш Варшавское д.75 кор.2,Москва,ш Варшавское д.75 кор.2,ш,Варшавское ,д.75 кор.2,8067317,муниципальный округ Нагорный,1955 +2281117,г Москва ш Варшавское д.76 кор.1,Москва,ш Варшавское д.76 кор.1,ш,Варшавское ,д.76 кор.1,8067433,муниципальный округ Нагорный,1963 +2281117,г Москва ш Варшавское д.76 кор.2,Москва,ш Варшавское д.76 кор.2,ш,Варшавское ,д.76 кор.2,8067544,муниципальный округ Нагорный,1958 +2281117,г Москва ш Варшавское д.77 кор.1,Москва,ш Варшавское д.77 кор.1,ш,Варшавское ,д.77 кор.1,8067646,муниципальный округ Нагорный,1962 +2281117,г Москва ш Варшавское д.77 кор.2,Москва,ш Варшавское д.77 кор.2,ш,Варшавское ,д.77 кор.2,8063606,муниципальный округ Нагорный,1951 +2281117,г Москва ш Варшавское д.78 кор.2,Москва,ш Варшавское д.78 кор.2,ш,Варшавское ,д.78 кор.2,8067735,муниципальный округ Нагорный,1963 +2281117,г Москва ш Варшавское д.79 кор.1,Москва,ш Варшавское д.79 кор.1,ш,Варшавское ,д.79 кор.1,8067838,муниципальный округ Нагорный,1961 +2281117,г Москва ш Варшавское д.80,Москва,ш Варшавское д.80,ш,Варшавское ,д.80,8068060,муниципальный округ Нагорный,1961 +2281117,г Москва ш Варшавское д.81 кор.1,Москва,ш Варшавское д.81 кор.1,ш,Варшавское ,д.81 кор.1,8068156,муниципальный округ Нагорный,1959 +2281117,г Москва ш Варшавское д.84,Москва,ш Варшавское д.84,ш,Варшавское ,д.84,8068243,муниципальный округ Нагорный,1961 +2281117,г Москва ш Варшавское д.85 кор.1,Москва,ш Варшавское д.85 кор.1,ш,Варшавское ,д.85 кор.1,8068347,муниципальный округ Нагорный,1959 +2281117,г Москва ш Варшавское д.85 кор.2,Москва,ш Варшавское д.85 кор.2,ш,Варшавское ,д.85 кор.2,8069175,муниципальный округ Нагорный,1950 +2281117,г Москва ш Варшавское д.85 кор.3,Москва,ш Варшавское д.85 кор.3,ш,Варшавское ,д.85 кор.3,8069373,муниципальный округ Нагорный,1950 +2281117,г Москва ш Варшавское д.85 кор.4,Москва,ш Варшавское д.85 кор.4,ш,Варшавское ,д.85 кор.4,8069519,муниципальный округ Нагорный,1949 +2281117,г Москва ш Варшавское д.87,Москва,ш Варшавское д.87,ш,Варшавское ,д.87,8069764,муниципальный округ Нагорный,1960 +2281117,г Москва ш Варшавское д.88,Москва,ш Варшавское д.88,ш,Варшавское ,д.88,8069936,муниципальный округ Нагорный,1960 +2281117,г Москва ш Варшавское д.90 кор.1,Москва,ш Варшавское д.90 кор.1,ш,Варшавское ,д.90 кор.1,8070213,муниципальный округ Нагорный,1963 +2281117,г Москва ш Варшавское д.90 кор.2,Москва,ш Варшавское д.90 кор.2,ш,Варшавское ,д.90 кор.2,8070596,муниципальный округ Нагорный,1973 +2281117,г Москва ш Варшавское д.90 кор.3,Москва,ш Варшавское д.90 кор.3,ш,Варшавское ,д.90 кор.3,8070813,муниципальный округ Нагорный,1974 +2281117,г Москва ш Варшавское д.92,Москва,ш Варшавское д.92,ш,Варшавское ,д.92,8070948,муниципальный округ Нагорный,1962 +2281117,г Москва ш Варшавское д.94,Москва,ш Варшавское д.94,ш,Варшавское ,д.94,8071021,муниципальный округ Нагорный,2007 +2281117,г Москва ш Варшавское д.98,Москва,ш Варшавское д.98,ш,Варшавское ,д.98,8071166,муниципальный округ Нагорный,1963 +2281118,г Москва б-р Ореховый д.11 кор.1,Москва,б-р Ореховый д.11 кор.1,б-р,Ореховый ,д.11 кор.1,8133909,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1973 +2281118,г Москва б-р Ореховый д.21 кор.1,Москва,б-р Ореховый д.21 кор.1,б-р,Ореховый ,д.21 кор.1,8072632,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва б-р Ореховый д.23 кор.2,Москва,б-р Ореховый д.23 кор.2,б-р,Ореховый ,д.23 кор.2,8072637,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва б-р Ореховый д.25,Москва,б-р Ореховый д.25,б-р,Ореховый ,д.25,8072639,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва б-р Ореховый д.5,Москва,б-р Ореховый д.5,б-р,Ореховый ,д.5,8072621,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1974 +2281118,г Москва б-р Ореховый д.7 кор.1,Москва,б-р Ореховый д.7 кор.1,б-р,Ореховый ,д.7 кор.1,8072624,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1974 +2281118,г Москва б-р Ореховый д.7 кор.2,Москва,б-р Ореховый д.7 кор.2,б-р,Ореховый ,д.7 кор.2,8072630,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1974 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.1 кор.1,Москва,проезд Борисовский д.1 кор.1,проезд,Борисовский ,д.1 кор.1,7861360,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1985 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.1 кор.2,Москва,проезд Борисовский д.1 кор.2,проезд,Борисовский ,д.1 кор.2,8072268,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1986 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.1 кор.3,Москва,проезд Борисовский д.1 кор.3,проезд,Борисовский ,д.1 кор.3,8072271,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1986 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.10 кор.1,Москва,проезд Борисовский д.10 кор.1,проезд,Борисовский ,д.10 кор.1,8072303,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.11 кор.1,Москва,проезд Борисовский д.11 кор.1,проезд,Борисовский ,д.11 кор.1,8072308,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1984 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.11 кор.2,Москва,проезд Борисовский д.11 кор.2,проезд,Борисовский ,д.11 кор.2,8072310,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1984 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.12 кор.1,Москва,проезд Борисовский д.12 кор.1,проезд,Борисовский ,д.12 кор.1,8072315,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.15 кор.1,Москва,проезд Борисовский д.15 кор.1,проезд,Борисовский ,д.15 кор.1,8072321,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1984 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.15 кор.2,Москва,проезд Борисовский д.15 кор.2,проезд,Борисовский ,д.15 кор.2,8072326,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1984 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.16,Москва,проезд Борисовский д.16,проезд,Борисовский ,д.16,8072329,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1987 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.17 кор.1,Москва,проезд Борисовский д.17 кор.1,проезд,Борисовский ,д.17 кор.1,8072335,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1985 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.20,Москва,проезд Борисовский д.20,проезд,Борисовский ,д.20,8123181,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,н.д. +2281118,г Москва проезд Борисовский д.22 кор.1,Москва,проезд Борисовский д.22 кор.1,проезд,Борисовский ,д.22 кор.1,8072339,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1974 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.24 кор.1,Москва,проезд Борисовский д.24 кор.1,проезд,Борисовский ,д.24 кор.1,8072348,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.26,Москва,проезд Борисовский д.26,проезд,Борисовский ,д.26,8072349,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.3 кор.1,Москва,проезд Борисовский д.3 кор.1,проезд,Борисовский ,д.3 кор.1,8072273,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1986 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.34,Москва,проезд Борисовский д.34,проезд,Борисовский ,д.34,8072780,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.36 кор.1,Москва,проезд Борисовский д.36 кор.1,проезд,Борисовский ,д.36 кор.1,8072356,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.36 кор.2,Москва,проезд Борисовский д.36 кор.2,проезд,Борисовский ,д.36 кор.2,8072361,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.36 кор.3,Москва,проезд Борисовский д.36 кор.3,проезд,Борисовский ,д.36 кор.3,8192164,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.36 кор.4,Москва,проезд Борисовский д.36 кор.4,проезд,Борисовский ,д.36 кор.4,8072364,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.38 кор.1,Москва,проезд Борисовский д.38 кор.1,проезд,Борисовский ,д.38 кор.1,8072371,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.42 кор.1,Москва,проезд Борисовский д.42 кор.1,проезд,Борисовский ,д.42 кор.1,8072435,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.44 кор.1,Москва,проезд Борисовский д.44 кор.1,проезд,Борисовский ,д.44 кор.1,8072440,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.44 кор.2,Москва,проезд Борисовский д.44 кор.2,проезд,Борисовский ,д.44 кор.2,8072446,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.44 кор.3,Москва,проезд Борисовский д.44 кор.3,проезд,Борисовский ,д.44 кор.3,8072451,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.46 кор.1,Москва,проезд Борисовский д.46 кор.1,проезд,Борисовский ,д.46 кор.1,8072455,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.5,Москва,проезд Борисовский д.5,проезд,Борисовский ,д.5,8155729,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,н.д. +2281118,г Москва проезд Борисовский д.7,Москва,проезд Борисовский д.7,проезд,Борисовский ,д.7,8072290,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1985 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.9 кор.1,Москва,проезд Борисовский д.9 кор.1,проезд,Борисовский ,д.9 кор.1,8072293,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1984 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.9 кор.2,Москва,проезд Борисовский д.9 кор.2,проезд,Борисовский ,д.9 кор.2,8072295,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1984 +2281118,г Москва проезд Борисовский д.9 кор.3,Москва,проезд Борисовский д.9 кор.3,проезд,Борисовский ,д.9 кор.3,8072297,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1983 +2281118,г Москва проезд Шипиловский д.39 кор.1,Москва,проезд Шипиловский д.39 кор.1,проезд,Шипиловский ,д.39 кор.1,8165344,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1996 +2281118,г Москва проезд Шипиловский д.41 кор.2,Москва,проезд Шипиловский д.41 кор.2,проезд,Шипиловский ,д.41 кор.2,8244265,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1974 +2281118,г Москва проезд Шипиловский д.41 кор.4,Москва,проезд Шипиловский д.41 кор.4,проезд,Шипиловский ,д.41 кор.4,8117305,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1974 +2281118,г Москва проезд Шипиловский д.43 кор.2,Москва,проезд Шипиловский д.43 кор.2,проезд,Шипиловский ,д.43 кор.2,8072741,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1990 +2281118,г Москва проезд Шипиловский д.43 кор.3,Москва,проезд Шипиловский д.43 кор.3,проезд,Шипиловский ,д.43 кор.3,8072743,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1974 +2281118,г Москва проезд Шипиловский д.43 кор.4,Москва,проезд Шипиловский д.43 кор.4,проезд,Шипиловский ,д.43 кор.4,8072746,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва проезд Шипиловский д.45 кор.1,Москва,проезд Шипиловский д.45 кор.1,проезд,Шипиловский ,д.45 кор.1,8192088,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1989 +2281118,г Москва ул Генерала Белова д.13,Москва,ул Генерала Белова д.13,ул,Генерала Белова ,д.13,8072463,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Генерала Белова д.17,Москва,ул Генерала Белова д.17,ул,Генерала Белова ,д.17,8178884,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,2000 +2281118,г Москва ул Генерала Белова д.19 кор.1,Москва,ул Генерала Белова д.19 кор.1,ул,Генерала Белова ,д.19 кор.1,8072466,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Генерала Белова д.21,Москва,ул Генерала Белова д.21,ул,Генерала Белова ,д.21,8072470,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Генерала Белова д.25,Москва,ул Генерала Белова д.25,ул,Генерала Белова ,д.25,8072474,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Генерала Белова д.29 кор.2,Москва,ул Генерала Белова д.29 кор.2,ул,Генерала Белова ,д.29 кор.2,8072478,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Генерала Белова д.3,Москва,ул Генерала Белова д.3,ул,Генерала Белова ,д.3,8072457,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Генерала Белова д.33/19,Москва,ул Генерала Белова д.33/19,ул,Генерала Белова ,д.33/19,8072481,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Генерала Белова д.7 кор.1,Москва,ул Генерала Белова д.7 кор.1,ул,Генерала Белова ,д.7 кор.1,8072461,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Домодедовская д.1 кор.1,Москва,ул Домодедовская д.1 кор.1,ул,Домодедовская ,д.1 кор.1,8072485,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1973 +2281118,г Москва ул Домодедовская д.1 кор.3,Москва,ул Домодедовская д.1 кор.3,ул,Домодедовская ,д.1 кор.3,8072488,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,2000 +2281118,г Москва ул Домодедовская д.11 кор.1,Москва,ул Домодедовская д.11 кор.1,ул,Домодедовская ,д.11 кор.1,8072507,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1973 +2281118,г Москва ул Домодедовская д.18,Москва,ул Домодедовская д.18,ул,Домодедовская ,д.18,8072509,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1983 +2281118,г Москва ул Домодедовская д.18 кор.2,Москва,ул Домодедовская д.18 кор.2,ул,Домодедовская ,д.18 кор.2,8072511,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1999 +2281118,г Москва ул Домодедовская д.20 кор.1,Москва,ул Домодедовская д.20 кор.1,ул,Домодедовская ,д.20 кор.1,8072513,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1998 +2281118,г Москва ул Домодедовская д.20 кор.2,Москва,ул Домодедовская д.20 кор.2,ул,Домодедовская ,д.20 кор.2,8072516,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1998 +2281118,г Москва ул Домодедовская д.20 кор.3,Москва,ул Домодедовская д.20 кор.3,ул,Домодедовская ,д.20 кор.3,8072517,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Домодедовская д.22 кор.1,Москва,ул Домодедовская д.22 кор.1,ул,Домодедовская ,д.22 кор.1,8072520,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Домодедовская д.22 кор.3,Москва,ул Домодедовская д.22 кор.3,ул,Домодедовская ,д.22 кор.3,8072524,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1974 +2281118,г Москва ул Домодедовская д.3,Москва,ул Домодедовская д.3,ул,Домодедовская ,д.3,8072495,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Домодедовская д.5 кор.3,Москва,ул Домодедовская д.5 кор.3,ул,Домодедовская ,д.5 кор.3,8081601,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1973 +2281118,г Москва ул Домодедовская д.6 кор.2,Москва,ул Домодедовская д.6 кор.2,ул,Домодедовская ,д.6 кор.2,8166896,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1974 +2281118,г Москва ул Домодедовская д.7 кор.2,Москва,ул Домодедовская д.7 кор.2,ул,Домодедовская ,д.7 кор.2,8180245,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1973 +2281118,г Москва ул Домодедовская д.8,Москва,ул Домодедовская д.8,ул,Домодедовская ,д.8,8072505,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Маршала Захарова д.10 кор.1,Москва,ул Маршала Захарова д.10 кор.1,ул,Маршала Захарова ,д.10 кор.1,8072583,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1984 +2281118,г Москва ул Маршала Захарова д.10 кор.2,Москва,ул Маршала Захарова д.10 кор.2,ул,Маршала Захарова ,д.10 кор.2,8163950,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1984 +2281118,г Москва ул Маршала Захарова д.11,Москва,ул Маршала Захарова д.11,ул,Маршала Захарова ,д.11,8072586,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1976 +2281118,г Москва ул Маршала Захарова д.12 кор.1,Москва,ул Маршала Захарова д.12 кор.1,ул,Маршала Захарова ,д.12 кор.1,8072588,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1988 +2281118,г Москва ул Маршала Захарова д.12 кор.3,Москва,ул Маршала Захарова д.12 кор.3,ул,Маршала Захарова ,д.12 кор.3,8128954,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1984 +2281118,г Москва ул Маршала Захарова д.13,Москва,ул Маршала Захарова д.13,ул,Маршала Захарова ,д.13,8072590,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1977 +2281118,г Москва ул Маршала Захарова д.14 кор.1,Москва,ул Маршала Захарова д.14 кор.1,ул,Маршала Захарова ,д.14 кор.1,8072592,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1984 +2281118,г Москва ул Маршала Захарова д.16 кор.1,Москва,ул Маршала Захарова д.16 кор.1,ул,Маршала Захарова ,д.16 кор.1,8072597,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1985 +2281118,г Москва ул Маршала Захарова д.17 кор.1,Москва,ул Маршала Захарова д.17 кор.1,ул,Маршала Захарова ,д.17 кор.1,8072601,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Маршала Захарова д.17 кор.2,Москва,ул Маршала Захарова д.17 кор.2,ул,Маршала Захарова ,д.17 кор.2,8072603,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Маршала Захарова д.18 кор.1,Москва,ул Маршала Захарова д.18 кор.1,ул,Маршала Захарова ,д.18 кор.1,8072604,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1984 +2281118,г Москва ул Маршала Захарова д.19,Москва,ул Маршала Захарова д.19,ул,Маршала Захарова ,д.19,8072607,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1980 +2281118,г Москва ул Маршала Захарова д.20,Москва,ул Маршала Захарова д.20,ул,Маршала Захарова ,д.20,8181417,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,2001 +2281118,г Москва ул Маршала Захарова д.21 кор.1,Москва,ул Маршала Захарова д.21 кор.1,ул,Маршала Захарова ,д.21 кор.1,8072610,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Маршала Захарова д.21 кор.2,Москва,ул Маршала Захарова д.21 кор.2,ул,Маршала Захарова ,д.21 кор.2,8072612,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Маршала Захарова д.23,Москва,ул Маршала Захарова д.23,ул,Маршала Захарова ,д.23,8072614,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1977 +2281118,г Москва ул Маршала Захарова д.27,Москва,ул Маршала Захарова д.27,ул,Маршала Захарова ,д.27,8072618,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Маршала Захарова д.6 кор.3,Москва,ул Маршала Захарова д.6 кор.3,ул,Маршала Захарова ,д.6 кор.3,8077082,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,н.д. +2281118,г Москва ул Маршала Захарова д.7,Москва,ул Маршала Захарова д.7,ул,Маршала Захарова ,д.7,8072577,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1983 +2281118,г Москва ул Маршала Захарова д.8 кор.3,Москва,ул Маршала Захарова д.8 кор.3,ул,Маршала Захарова ,д.8 кор.3,8072579,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1984 +2281118,г Москва ул Шипиловская д.1,Москва,ул Шипиловская д.1,ул,Шипиловская ,д.1,8072649,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,2007 +2281118,г Москва ул Шипиловская д.10,Москва,ул Шипиловская д.10,ул,Шипиловская ,д.10,8072672,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1974 +2281118,г Москва ул Шипиловская д.11 кор.1,Москва,ул Шипиловская д.11 кор.1,ул,Шипиловская ,д.11 кор.1,8072678,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1976 +2281118,г Москва ул Шипиловская д.12,Москва,ул Шипиловская д.12,ул,Шипиловская ,д.12,8072681,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1974 +2281118,г Москва ул Шипиловская д.13,Москва,ул Шипиловская д.13,ул,Шипиловская ,д.13,8072684,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1977 +2281118,г Москва ул Шипиловская д.14,Москва,ул Шипиловская д.14,ул,Шипиловская ,д.14,8072688,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1974 +2281118,г Москва ул Шипиловская д.15,Москва,ул Шипиловская д.15,ул,Шипиловская ,д.15,8072692,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1976 +2281118,г Москва ул Шипиловская д.18,Москва,ул Шипиловская д.18,ул,Шипиловская ,д.18,8072694,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1973 +2281118,г Москва ул Шипиловская д.20,Москва,ул Шипиловская д.20,ул,Шипиловская ,д.20,8072700,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1973 +2281118,г Москва ул Шипиловская д.22,Москва,ул Шипиловская д.22,ул,Шипиловская ,д.22,8072711,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1998 +2281118,г Москва ул Шипиловская д.25 кор.1,Москва,ул Шипиловская д.25 кор.1,ул,Шипиловская ,д.25 кор.1,8072719,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1974 +2281118,г Москва ул Шипиловская д.29 кор.2,Москва,ул Шипиловская д.29 кор.2,ул,Шипиловская ,д.29 кор.2,8201869,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Шипиловская д.3,Москва,ул Шипиловская д.3,ул,Шипиловская ,д.3,8072650,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Шипиловская д.34 кор.2,Москва,ул Шипиловская д.34 кор.2,ул,Шипиловская ,д.34 кор.2,8072722,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Шипиловская д.36 кор.2,Москва,ул Шипиловская д.36 кор.2,ул,Шипиловская ,д.36 кор.2,8072725,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Шипиловская д.38,Москва,ул Шипиловская д.38,ул,Шипиловская ,д.38,8072729,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Шипиловская д.42/30,Москва,ул Шипиловская д.42/30,ул,Шипиловская ,д.42/30,8072738,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ул Шипиловская д.5 кор.1,Москва,ул Шипиловская д.5 кор.1,ул,Шипиловская ,д.5 кор.1,8072653,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1976 +2281118,г Москва ул Шипиловская д.6 кор.2,Москва,ул Шипиловская д.6 кор.2,ул,Шипиловская ,д.6 кор.2,8072655,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1974 +2281118,г Москва ул Шипиловская д.6 кор.3,Москва,ул Шипиловская д.6 кор.3,ул,Шипиловская ,д.6 кор.3,8072660,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1974 +2281118,г Москва ул Шипиловская д.8 кор.1,Москва,ул Шипиловская д.8 кор.1,ул,Шипиловская ,д.8 кор.1,8072663,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1979 +2281118,г Москва ул Шипиловская д.9,Москва,ул Шипиловская д.9,ул,Шипиловская ,д.9,8072669,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1976 +2281118,г Москва ш Каширское д.100,Москва,ш Каширское д.100,ш,Каширское ,д.100,8072565,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1974 +2281118,г Москва ш Каширское д.102 кор.1,Москва,ш Каширское д.102 кор.1,ш,Каширское ,д.102 кор.1,8072567,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1974 +2281118,г Москва ш Каширское д.102 кор.2,Москва,ш Каширское д.102 кор.2,ш,Каширское ,д.102 кор.2,8085830,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1974 +2281118,г Москва ш Каширское д.104,Москва,ш Каширское д.104,ш,Каширское ,д.104,8072569,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1974 +2281118,г Москва ш Каширское д.106,Москва,ш Каширское д.106,ш,Каширское ,д.106,8072570,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1974 +2281118,г Москва ш Каширское д.80 кор.1,Москва,ш Каширское д.80 кор.1,ш,Каширское ,д.80 кор.1,8163336,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1984 +2281118,г Москва ш Каширское д.80 кор.2,Москва,ш Каширское д.80 кор.2,ш,Каширское ,д.80 кор.2,8105027,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1984 +2281118,г Москва ш Каширское д.84 кор.1,Москва,ш Каширское д.84 кор.1,ш,Каширское ,д.84 кор.1,8072525,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1983 +2281118,г Москва ш Каширское д.86 кор.2,Москва,ш Каширское д.86 кор.2,ш,Каширское ,д.86 кор.2,8072526,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1984 +2281118,г Москва ш Каширское д.86 кор.3,Москва,ш Каширское д.86 кор.3,ш,Каширское ,д.86 кор.3,8072531,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1984 +2281118,г Москва ш Каширское д.86 кор.4,Москва,ш Каширское д.86 кор.4,ш,Каширское ,д.86 кор.4,8072533,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1984 +2281118,г Москва ш Каширское д.88/26,Москва,ш Каширское д.88/26,ш,Каширское ,д.88/26,8072535,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1977 +2281118,г Москва ш Каширское д.90 кор.1,Москва,ш Каширское д.90 кор.1,ш,Каширское ,д.90 кор.1,8072537,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1977 +2281118,г Москва ш Каширское д.90 кор.3,Москва,ш Каширское д.90 кор.3,ш,Каширское ,д.90 кор.3,8072538,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1974 +2281118,г Москва ш Каширское д.92 кор.1,Москва,ш Каширское д.92 кор.1,ш,Каширское ,д.92 кор.1,8072541,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1977 +2281118,г Москва ш Каширское д.92 кор.3,Москва,ш Каширское д.92 кор.3,ш,Каширское ,д.92 кор.3,8204759,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1973 +2281118,г Москва ш Каширское д.92 кор.3 строение 2,Москва,ш Каширское д.92 кор.3 строение 2,ш,Каширское ,д.92 кор.3 строение 2,8207020,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1973 +2281118,г Москва ш Каширское д.94 кор.1,Москва,ш Каширское д.94 кор.1,ш,Каширское ,д.94 кор.1,8072545,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1996 +2281118,г Москва ш Каширское д.94 кор.2,Москва,ш Каширское д.94 кор.2,ш,Каширское ,д.94 кор.2,8072549,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1977 +2281118,г Москва ш Каширское д.94 кор.3,Москва,ш Каширское д.94 кор.3,ш,Каширское ,д.94 кор.3,8072556,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1975 +2281118,г Москва ш Каширское д.98 кор.1,Москва,ш Каширское д.98 кор.1,ш,Каширское ,д.98 кор.1,8072562,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,1974 +2281118,г Москва ш Каширское д.98 кор.2,Москва,ш Каширское д.98 кор.2,ш,Каширское ,д.98 кор.2,8200424,муниципальный округ Орехово-Борисово Северное,н.д. +2281119,г Москва б-р Ореховый д.10 кор.1,Москва,б-р Ореховый д.10 кор.1,б-р,Ореховый ,д.10 кор.1,7595047,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1975 +2281119,г Москва б-р Ореховый д.10 кор.2,Москва,б-р Ореховый д.10 кор.2,б-р,Ореховый ,д.10 кор.2,7595048,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва б-р Ореховый д.12 кор.2,Москва,б-р Ореховый д.12 кор.2,б-р,Ореховый ,д.12 кор.2,7595049,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва б-р Ореховый д.14 кор.1,Москва,б-р Ореховый д.14 кор.1,б-р,Ореховый ,д.14 кор.1,7595050,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва б-р Ореховый д.14 кор.2,Москва,б-р Ореховый д.14 кор.2,б-р,Ореховый ,д.14 кор.2,7595051,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва б-р Ореховый д.16,Москва,б-р Ореховый д.16,б-р,Ореховый ,д.16,7595052,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1987 +2281119,г Москва б-р Ореховый д.18,Москва,б-р Ореховый д.18,б-р,Ореховый ,д.18,7595053,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1987 +2281119,г Москва б-р Ореховый д.20/2,Москва,б-р Ореховый д.20/2,б-р,Ореховый ,д.20/2,7595054,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1987 +2281119,г Москва б-р Ореховый д.8,Москва,б-р Ореховый д.8,б-р,Ореховый ,д.8,7595055,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1975 +2281119,г Москва проезд Гурьевский д.11 кор.1,Москва,проезд Гурьевский д.11 кор.1,проезд,Гурьевский ,д.11 кор.1,7580301,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1987 +2281119,г Москва проезд Гурьевский д.11 кор.2,Москва,проезд Гурьевский д.11 кор.2,проезд,Гурьевский ,д.11 кор.2,7580302,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1987 +2281119,г Москва проезд Гурьевский д.15 кор.1,Москва,проезд Гурьевский д.15 кор.1,проезд,Гурьевский ,д.15 кор.1,7580303,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1987 +2281119,г Москва проезд Гурьевский д.15 кор.2,Москва,проезд Гурьевский д.15 кор.2,проезд,Гурьевский ,д.15 кор.2,7580304,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1986 +2281119,г Москва проезд Гурьевский д.17 кор.1,Москва,проезд Гурьевский д.17 кор.1,проезд,Гурьевский ,д.17 кор.1,7580305,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1986 +2281119,г Москва проезд Гурьевский д.17 кор.2,Москва,проезд Гурьевский д.17 кор.2,проезд,Гурьевский ,д.17 кор.2,7580307,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1988 +2281119,г Москва проезд Гурьевский д.19 кор.1,Москва,проезд Гурьевский д.19 кор.1,проезд,Гурьевский ,д.19 кор.1,7580308,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1986 +2281119,г Москва проезд Гурьевский д.19 кор.2,Москва,проезд Гурьевский д.19 кор.2,проезд,Гурьевский ,д.19 кор.2,7580309,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1987 +2281119,г Москва проезд Гурьевский д.19 кор.3,Москва,проезд Гурьевский д.19 кор.3,проезд,Гурьевский ,д.19 кор.3,7580310,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1986 +2281119,г Москва проезд Гурьевский д.23 кор.1,Москва,проезд Гурьевский д.23 кор.1,проезд,Гурьевский ,д.23 кор.1,7565753,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1986 +2281119,г Москва проезд Гурьевский д.23 кор.2,Москва,проезд Гурьевский д.23 кор.2,проезд,Гурьевский ,д.23 кор.2,7580311,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1986 +2281119,г Москва проезд Гурьевский д.25 кор.1,Москва,проезд Гурьевский д.25 кор.1,проезд,Гурьевский ,д.25 кор.1,7580312,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1987 +2281119,г Москва проезд Гурьевский д.27 кор.2,Москва,проезд Гурьевский д.27 кор.2,проезд,Гурьевский ,д.27 кор.2,7580314,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1986 +2281119,г Москва проезд Гурьевский д.29 кор.1,Москва,проезд Гурьевский д.29 кор.1,проезд,Гурьевский ,д.29 кор.1,7565755,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1986 +2281119,г Москва проезд Гурьевский д.31 кор.1,Москва,проезд Гурьевский д.31 кор.1,проезд,Гурьевский ,д.31 кор.1,7580315,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1986 +2281119,г Москва проезд Гурьевский д.31 кор.2,Москва,проезд Гурьевский д.31 кор.2,проезд,Гурьевский ,д.31 кор.2,7580316,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1988 +2281119,г Москва проезд Гурьевский д.35/58,Москва,проезд Гурьевский д.35/58,проезд,Гурьевский ,д.35/58,7565756,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1986 +2281119,г Москва проезд Гурьевский д.9 кор.1,Москва,проезд Гурьевский д.9 кор.1,проезд,Гурьевский ,д.9 кор.1,7603549,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,н.д. +2281119,г Москва проезд Шипиловский д.53/2,Москва,проезд Шипиловский д.53/2,проезд,Шипиловский ,д.53/2,7595060,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1991 +2281119,г Москва проезд Шипиловский д.55,Москва,проезд Шипиловский д.55,проезд,Шипиловский ,д.55,7595061,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1975 +2281119,г Москва проезд Шипиловский д.57 кор.1,Москва,проезд Шипиловский д.57 кор.1,проезд,Шипиловский ,д.57 кор.1,7595062,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,2000 +2281119,г Москва проезд Шипиловский д.57 кор.2,Москва,проезд Шипиловский д.57 кор.2,проезд,Шипиловский ,д.57 кор.2,7595063,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,2000 +2281119,г Москва проезд Шипиловский д.59 кор.2,Москва,проезд Шипиловский д.59 кор.2,проезд,Шипиловский ,д.59 кор.2,7595064,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва проезд Шипиловский д.59 кор.3,Москва,проезд Шипиловский д.59 кор.3,проезд,Шипиловский ,д.59 кор.3,7595065,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1975 +2281119,г Москва проезд Шипиловский д.61 кор.1,Москва,проезд Шипиловский д.61 кор.1,проезд,Шипиловский ,д.61 кор.1,7595066,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1984 +2281119,г Москва проезд Шипиловский д.61 кор.2,Москва,проезд Шипиловский д.61 кор.2,проезд,Шипиловский ,д.61 кор.2,7565764,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1975 +2281119,г Москва проезд Шипиловский д.63 кор.1,Москва,проезд Шипиловский д.63 кор.1,проезд,Шипиловский ,д.63 кор.1,7595068,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва проезд Шипиловский д.67 кор.1,Москва,проезд Шипиловский д.67 кор.1,проезд,Шипиловский ,д.67 кор.1,7595069,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1976 +2281119,г Москва проезд Шипиловский д.69,Москва,проезд Шипиловский д.69,проезд,Шипиловский ,д.69,7595071,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1976 +2281119,г Москва проезд Шипиловский д.71,Москва,проезд Шипиловский д.71,проезд,Шипиловский ,д.71,7595072,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1976 +2281119,г Москва ул Воронежская д.1/37,Москва,ул Воронежская д.1/37,ул,Воронежская ,д.1/37,7565748,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1987 +2281119,г Москва ул Воронежская д.10,Москва,ул Воронежская д.10,ул,Воронежская ,д.10,7564970,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1984 +2281119,г Москва ул Воронежская д.11/4,Москва,ул Воронежская д.11/4,ул,Воронежская ,д.11/4,7565736,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1987 +2281119,г Москва ул Воронежская д.14 кор.1,Москва,ул Воронежская д.14 кор.1,ул,Воронежская ,д.14 кор.1,7564982,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1986 +2281119,г Москва ул Воронежская д.18,Москва,ул Воронежская д.18,ул,Воронежская ,д.18,7564983,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Воронежская д.20 кор.1,Москва,ул Воронежская д.20 кор.1,ул,Воронежская ,д.20 кор.1,7564984,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Воронежская д.22 кор.1,Москва,ул Воронежская д.22 кор.1,ул,Воронежская ,д.22 кор.1,7564985,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Воронежская д.22 кор.2,Москва,ул Воронежская д.22 кор.2,ул,Воронежская ,д.22 кор.2,7564986,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Воронежская д.24,Москва,ул Воронежская д.24,ул,Воронежская ,д.24,7564987,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1985 +2281119,г Москва ул Воронежская д.26 кор.1,Москва,ул Воронежская д.26 кор.1,ул,Воронежская ,д.26 кор.1,7565000,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Воронежская д.26 кор.2,Москва,ул Воронежская д.26 кор.2,ул,Воронежская ,д.26 кор.2,7565008,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Воронежская д.26 кор.3,Москва,ул Воронежская д.26 кор.3,ул,Воронежская ,д.26 кор.3,7565013,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Воронежская д.28 кор.1,Москва,ул Воронежская д.28 кор.1,ул,Воронежская ,д.28 кор.1,7565017,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Воронежская д.3,Москва,ул Воронежская д.3,ул,Воронежская ,д.3,7565749,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1987 +2281119,г Москва ул Воронежская д.30,Москва,ул Воронежская д.30,ул,Воронежская ,д.30,7565020,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Воронежская д.32 кор.1,Москва,ул Воронежская д.32 кор.1,ул,Воронежская ,д.32 кор.1,7565024,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Воронежская д.32 кор.2,Москва,ул Воронежская д.32 кор.2,ул,Воронежская ,д.32 кор.2,7565099,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Воронежская д.34 кор.1,Москва,ул Воронежская д.34 кор.1,ул,Воронежская ,д.34 кор.1,7565143,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Воронежская д.34 кор.2,Москва,ул Воронежская д.34 кор.2,ул,Воронежская ,д.34 кор.2,7565150,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Воронежская д.34 кор.3,Москва,ул Воронежская д.34 кор.3,ул,Воронежская ,д.34 кор.3,7565155,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Воронежская д.34 кор.4,Москва,ул Воронежская д.34 кор.4,ул,Воронежская ,д.34 кор.4,7565159,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Воронежская д.34 кор.5,Москва,ул Воронежская д.34 кор.5,ул,Воронежская ,д.34 кор.5,7565168,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1978 +2281119,г Москва ул Воронежская д.36 кор.1,Москва,ул Воронежская д.36 кор.1,ул,Воронежская ,д.36 кор.1,7565215,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1984 +2281119,г Москва ул Воронежская д.36 кор.2,Москва,ул Воронежская д.36 кор.2,ул,Воронежская ,д.36 кор.2,7565217,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1978 +2281119,г Москва ул Воронежская д.36 кор.3,Москва,ул Воронежская д.36 кор.3,ул,Воронежская ,д.36 кор.3,7565219,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Воронежская д.38/43,Москва,ул Воронежская д.38/43,ул,Воронежская ,д.38/43,7565221,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Воронежская д.44 кор.1,Москва,ул Воронежская д.44 кор.1,ул,Воронежская ,д.44 кор.1,7565224,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1986 +2281119,г Москва ул Воронежская д.46 кор.1,Москва,ул Воронежская д.46 кор.1,ул,Воронежская ,д.46 кор.1,7565232,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1987 +2281119,г Москва ул Воронежская д.48 кор.1,Москва,ул Воронежская д.48 кор.1,ул,Воронежская ,д.48 кор.1,7565244,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1998 +2281119,г Москва ул Воронежская д.5,Москва,ул Воронежская д.5,ул,Воронежская ,д.5,7565249,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1989 +2281119,г Москва ул Воронежская д.52 кор.1,Москва,ул Воронежская д.52 кор.1,ул,Воронежская ,д.52 кор.1,7565262,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1985 +2281119,г Москва ул Воронежская д.54,Москва,ул Воронежская д.54,ул,Воронежская ,д.54,7565267,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1985 +2281119,г Москва ул Воронежская д.56,Москва,ул Воронежская д.56,ул,Воронежская ,д.56,7565273,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1986 +2281119,г Москва ул Воронежская д.6,Москва,ул Воронежская д.6,ул,Воронежская ,д.6,7565279,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1980 +2281119,г Москва ул Воронежская д.7,Москва,ул Воронежская д.7,ул,Воронежская ,д.7,7565284,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1987 +2281119,г Москва ул Воронежская д.8 кор.1,Москва,ул Воронежская д.8 кор.1,ул,Воронежская ,д.8 кор.1,7565289,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Воронежская д.8 кор.2,Москва,ул Воронежская д.8 кор.2,ул,Воронежская ,д.8 кор.2,7565295,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Воронежская д.8 кор.3,Москва,ул Воронежская д.8 кор.3,ул,Воронежская ,д.8 кор.3,7565750,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1978 +2281119,г Москва ул Воронежская д.8 кор.4,Москва,ул Воронежская д.8 кор.4,ул,Воронежская ,д.8 кор.4,7565751,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Воронежская д.9,Москва,ул Воронежская д.9,ул,Воронежская ,д.9,7565296,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1987 +2281119,г Москва ул Генерала Белова д.41,Москва,ул Генерала Белова д.41,ул,Генерала Белова ,д.41,7580286,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1979 +2281119,г Москва ул Генерала Белова д.43,Москва,ул Генерала Белова д.43,ул,Генерала Белова ,д.43,7580287,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1980 +2281119,г Москва ул Генерала Белова д.45 кор.1,Москва,ул Генерала Белова д.45 кор.1,ул,Генерала Белова ,д.45 кор.1,7580288,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1979 +2281119,г Москва ул Генерала Белова д.45 кор.2,Москва,ул Генерала Белова д.45 кор.2,ул,Генерала Белова ,д.45 кор.2,7580289,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Генерала Белова д.45 кор.3,Москва,ул Генерала Белова д.45 кор.3,ул,Генерала Белова ,д.45 кор.3,7565752,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Генерала Белова д.47,Москва,ул Генерала Белова д.47,ул,Генерала Белова ,д.47,7580290,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1979 +2281119,г Москва ул Генерала Белова д.49 кор.2,Москва,ул Генерала Белова д.49 кор.2,ул,Генерала Белова ,д.49 кор.2,7580292,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Генерала Белова д.49 кор.3,Москва,ул Генерала Белова д.49 кор.3,ул,Генерала Белова ,д.49 кор.3,7580293,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Генерала Белова д.51 кор.1,Москва,ул Генерала Белова д.51 кор.1,ул,Генерала Белова ,д.51 кор.1,7580294,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1980 +2281119,г Москва ул Генерала Белова д.51 кор.2,Москва,ул Генерала Белова д.51 кор.2,ул,Генерала Белова ,д.51 кор.2,7580295,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Генерала Белова д.53 кор.1,Москва,ул Генерала Белова д.53 кор.1,ул,Генерала Белова ,д.53 кор.1,7580296,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1979 +2281119,г Москва ул Генерала Белова д.53 кор.2,Москва,ул Генерала Белова д.53 кор.2,ул,Генерала Белова ,д.53 кор.2,7580297,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1978 +2281119,г Москва ул Генерала Белова д.53 кор.3,Москва,ул Генерала Белова д.53 кор.3,ул,Генерала Белова ,д.53 кор.3,7580298,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Генерала Белова д.55,Москва,ул Генерала Белова д.55,ул,Генерала Белова ,д.55,7580299,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1980 +2281119,г Москва ул Генерала Белова д.57,Москва,ул Генерала Белова д.57,ул,Генерала Белова ,д.57,7580300,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1980 +2281119,г Москва ул Домодедовская д.17 кор.1,Москва,ул Домодедовская д.17 кор.1,ул,Домодедовская ,д.17 кор.1,7580317,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва ул Домодедовская д.23 кор.1,Москва,ул Домодедовская д.23 кор.1,ул,Домодедовская ,д.23 кор.1,7580318,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1975 +2281119,г Москва ул Домодедовская д.24 кор.1,Москва,ул Домодедовская д.24 кор.1,ул,Домодедовская ,д.24 кор.1,7580319,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1975 +2281119,г Москва ул Домодедовская д.24 кор.4,Москва,ул Домодедовская д.24 кор.4,ул,Домодедовская ,д.24 кор.4,7580320,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва ул Домодедовская д.27,Москва,ул Домодедовская д.27,ул,Домодедовская ,д.27,7580321,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1975 +2281119,г Москва ул Домодедовская д.28 кор.2,Москва,ул Домодедовская д.28 кор.2,ул,Домодедовская ,д.28 кор.2,7580322,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1976 +2281119,г Москва ул Домодедовская д.31,Москва,ул Домодедовская д.31,ул,Домодедовская ,д.31,7580323,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва ул Домодедовская д.33,Москва,ул Домодедовская д.33,ул,Домодедовская ,д.33,7580325,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва ул Домодедовская д.34 кор.1,Москва,ул Домодедовская д.34 кор.1,ул,Домодедовская ,д.34 кор.1,7580327,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1976 +2281119,г Москва ул Домодедовская д.37 кор.2,Москва,ул Домодедовская д.37 кор.2,ул,Домодедовская ,д.37 кор.2,7580326,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва ул Домодедовская д.38 кор.1,Москва,ул Домодедовская д.38 кор.1,ул,Домодедовская ,д.38 кор.1,7565757,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1975 +2281119,г Москва ул Домодедовская д.38 кор.2,Москва,ул Домодедовская д.38 кор.2,ул,Домодедовская ,д.38 кор.2,7565758,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1975 +2281119,г Москва ул Домодедовская д.42,Москва,ул Домодедовская д.42,ул,Домодедовская ,д.42,7580328,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва ул Домодедовская д.44,Москва,ул Домодедовская д.44,ул,Домодедовская ,д.44,7580330,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва ул Домодедовская д.46,Москва,ул Домодедовская д.46,ул,Домодедовская ,д.46,7580331,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва ул Елецкая д.10 кор.1,Москва,ул Елецкая д.10 кор.1,ул,Елецкая ,д.10 кор.1,7580332,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Елецкая д.11 кор.1,Москва,ул Елецкая д.11 кор.1,ул,Елецкая ,д.11 кор.1,7588325,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1980 +2281119,г Москва ул Елецкая д.12 кор.1,Москва,ул Елецкая д.12 кор.1,ул,Елецкая ,д.12 кор.1,7588330,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Елецкая д.12 кор.2,Москва,ул Елецкая д.12 кор.2,ул,Елецкая ,д.12 кор.2,7588336,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Елецкая д.13,Москва,ул Елецкая д.13,ул,Елецкая ,д.13,7565759,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1984 +2281119,г Москва ул Елецкая д.16 кор.2,Москва,ул Елецкая д.16 кор.2,ул,Елецкая ,д.16 кор.2,7588341,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Елецкая д.16 кор.3,Москва,ул Елецкая д.16 кор.3,ул,Елецкая ,д.16 кор.3,7588345,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Елецкая д.17 кор.1,Москва,ул Елецкая д.17 кор.1,ул,Елецкая ,д.17 кор.1,7588349,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Елецкая д.17 кор.2,Москва,ул Елецкая д.17 кор.2,ул,Елецкая ,д.17 кор.2,7588353,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Елецкая д.18,Москва,ул Елецкая д.18,ул,Елецкая ,д.18,7588355,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1983 +2281119,г Москва ул Елецкая д.19 кор.1,Москва,ул Елецкая д.19 кор.1,ул,Елецкая ,д.19 кор.1,7588360,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Елецкая д.19 кор.2,Москва,ул Елецкая д.19 кор.2,ул,Елецкая ,д.19 кор.2,7588365,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Елецкая д.19 кор.3,Москва,ул Елецкая д.19 кор.3,ул,Елецкая ,д.19 кор.3,7588367,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Елецкая д.19 кор.4,Москва,ул Елецкая д.19 кор.4,ул,Елецкая ,д.19 кор.4,7588373,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Елецкая д.20,Москва,ул Елецкая д.20,ул,Елецкая ,д.20,7588377,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1983 +2281119,г Москва ул Елецкая д.22/25,Москва,ул Елецкая д.22/25,ул,Елецкая ,д.22/25,7588380,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Елецкая д.23,Москва,ул Елецкая д.23,ул,Елецкая ,д.23,7565760,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Елецкая д.31 кор.1,Москва,ул Елецкая д.31 кор.1,ул,Елецкая ,д.31 кор.1,7588385,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1979 +2281119,г Москва ул Елецкая д.33,Москва,ул Елецкая д.33,ул,Елецкая ,д.33,7588389,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1979 +2281119,г Москва ул Елецкая д.33 кор.2,Москва,ул Елецкая д.33 кор.2,ул,Елецкая ,д.33 кор.2,7556123,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1980 +2281119,г Москва ул Елецкая д.33 кор.3,Москва,ул Елецкая д.33 кор.3,ул,Елецкая ,д.33 кор.3,7588396,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1980 +2281119,г Москва ул Елецкая д.35 кор.2,Москва,ул Елецкая д.35 кор.2,ул,Елецкая ,д.35 кор.2,7588403,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1980 +2281119,г Москва ул Елецкая д.35 кор.3,Москва,ул Елецкая д.35 кор.3,ул,Елецкая ,д.35 кор.3,7588408,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1980 +2281119,г Москва ул Елецкая д.7 кор.1,Москва,ул Елецкая д.7 кор.1,ул,Елецкая ,д.7 кор.1,7588411,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Елецкая д.8 кор.1,Москва,ул Елецкая д.8 кор.1,ул,Елецкая ,д.8 кор.1,7588417,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1983 +2281119,г Москва ул Елецкая д.8 кор.2,Москва,ул Елецкая д.8 кор.2,ул,Елецкая ,д.8 кор.2,7588421,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1983 +2281119,г Москва ул Елецкая д.9 кор.1,Москва,ул Елецкая д.9 кор.1,ул,Елецкая ,д.9 кор.1,7588425,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1978 +2281119,г Москва ул Елецкая д.9 кор.2,Москва,ул Елецкая д.9 кор.2,ул,Елецкая ,д.9 кор.2,7594774,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1978 +2281119,г Москва ул Елецкая д.9 кор.3,Москва,ул Елецкая д.9 кор.3,ул,Елецкая ,д.9 кор.3,7594776,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1978 +2281119,г Москва ул Тамбовская д.10 кор.2,Москва,ул Тамбовская д.10 кор.2,ул,Тамбовская ,д.10 кор.2,7595056,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1980 +2281119,г Москва ул Тамбовская д.10 кор.4,Москва,ул Тамбовская д.10 кор.4,ул,Тамбовская ,д.10 кор.4,7595057,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1986 +2281119,г Москва ул Тамбовская д.3/13,Москва,ул Тамбовская д.3/13,ул,Тамбовская ,д.3/13,7595058,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1987 +2281119,г Москва ул Тамбовская д.8 кор.1,Москва,ул Тамбовская д.8 кор.1,ул,Тамбовская ,д.8 кор.1,7595059,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1978 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.10 кор.1,Москва,ул Ясеневая д.10 кор.1,ул,Ясеневая ,д.10 кор.1,7595073,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.10 кор.2,Москва,ул Ясеневая д.10 кор.2,ул,Ясеневая ,д.10 кор.2,7556479,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.17,Москва,ул Ясеневая д.17,ул,Ясеневая ,д.17,7595074,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.19 кор.2,Москва,ул Ясеневая д.19 кор.2,ул,Ясеневая ,д.19 кор.2,7565765,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1978 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.19 кор.3,Москва,ул Ясеневая д.19 кор.3,ул,Ясеневая ,д.19 кор.3,7565766,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.21 кор.2,Москва,ул Ясеневая д.21 кор.2,ул,Ясеневая ,д.21 кор.2,7565767,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1978 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.23 кор.1,Москва,ул Ясеневая д.23 кор.1,ул,Ясеневая ,д.23 кор.1,7595075,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.27/25,Москва,ул Ясеневая д.27/25,ул,Ясеневая ,д.27/25,7595076,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.28,Москва,ул Ясеневая д.28,ул,Ясеневая ,д.28,7595077,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1978 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.31 кор.2,Москва,ул Ясеневая д.31 кор.2,ул,Ясеневая ,д.31 кор.2,7595078,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.32 кор.1,Москва,ул Ясеневая д.32 кор.1,ул,Ясеневая ,д.32 кор.1,7595079,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1980 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.32 кор.2,Москва,ул Ясеневая д.32 кор.2,ул,Ясеневая ,д.32 кор.2,7595080,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1980 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.33 кор.1,Москва,ул Ясеневая д.33 кор.1,ул,Ясеневая ,д.33 кор.1,7595081,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.34,Москва,ул Ясеневая д.34,ул,Ясеневая ,д.34,7595084,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1978 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.35,Москва,ул Ясеневая д.35,ул,Ясеневая ,д.35,7595085,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.36/2,Москва,ул Ясеневая д.36/2,ул,Ясеневая ,д.36/2,7595086,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1985 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.39 кор.1,Москва,ул Ясеневая д.39 кор.1,ул,Ясеневая ,д.39 кор.1,7595087,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1976 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.39 кор.3,Москва,ул Ясеневая д.39 кор.3,ул,Ясеневая ,д.39 кор.3,7595088,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.4,Москва,ул Ясеневая д.4,ул,Ясеневая ,д.4,7595089,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1976 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.41 кор.1,Москва,ул Ясеневая д.41 кор.1,ул,Ясеневая ,д.41 кор.1,7595090,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.41 кор.2,Москва,ул Ясеневая д.41 кор.2,ул,Ясеневая ,д.41 кор.2,7595091,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.41 кор.3,Москва,ул Ясеневая д.41 кор.3,ул,Ясеневая ,д.41 кор.3,7595092,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.42 кор.1,Москва,ул Ясеневая д.42 кор.1,ул,Ясеневая ,д.42 кор.1,7595093,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1986 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.44/42,Москва,ул Ясеневая д.44/42,ул,Ясеневая ,д.44/42,7595094,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1986 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.6,Москва,ул Ясеневая д.6,ул,Ясеневая ,д.6,7595095,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1976 +2281119,г Москва ул Ясеневая д.8 кор.1,Москва,ул Ясеневая д.8 кор.1,ул,Ясеневая ,д.8 кор.1,7595096,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1975 +2281119,г Москва ш Каширское д.108 кор.1,Москва,ш Каширское д.108 кор.1,ш,Каширское ,д.108 кор.1,7594777,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва ш Каширское д.110 кор.1,Москва,ш Каширское д.110 кор.1,ш,Каширское ,д.110 кор.1,7594778,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва ш Каширское д.110 кор.2,Москва,ш Каширское д.110 кор.2,ш,Каширское ,д.110 кор.2,7594780,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва ш Каширское д.112 кор.1,Москва,ш Каширское д.112 кор.1,ш,Каширское ,д.112 кор.1,7594782,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва ш Каширское д.114 кор.1,Москва,ш Каширское д.114 кор.1,ш,Каширское ,д.114 кор.1,7594783,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва ш Каширское д.116 кор.1,Москва,ш Каширское д.116 кор.1,ш,Каширское ,д.116 кор.1,7594784,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва ш Каширское д.116 кор.2,Москва,ш Каширское д.116 кор.2,ш,Каширское ,д.116 кор.2,7594786,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва ш Каширское д.122,Москва,ш Каширское д.122,ш,Каширское ,д.122,7594787,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1996 +2281119,г Москва ш Каширское д.124 кор.1,Москва,ш Каширское д.124 кор.1,ш,Каширское ,д.124 кор.1,7594788,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва ш Каширское д.126,Москва,ш Каширское д.126,ш,Каширское ,д.126,7594789,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва ш Каширское д.128,Москва,ш Каширское д.128,ш,Каширское ,д.128,7565761,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва ш Каширское д.128 кор.2,Москва,ш Каширское д.128 кор.2,ш,Каширское ,д.128 кор.2,7594792,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1975 +2281119,г Москва ш Каширское д.128 кор.3,Москва,ш Каширское д.128 кор.3,ш,Каширское ,д.128 кор.3,7594795,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,н.д. +2281119,г Москва ш Каширское д.130,Москва,ш Каширское д.130,ш,Каширское ,д.130,7556214,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва ш Каширское д.132 кор.1,Москва,ш Каширское д.132 кор.1,ш,Каширское ,д.132 кор.1,7565762,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1974 +2281119,г Москва ш Каширское д.132 кор.3,Москва,ш Каширское д.132 кор.3,ш,Каширское ,д.132 кор.3,7595029,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1975 +2281119,г Москва ш Каширское д.134,Москва,ш Каширское д.134,ш,Каширское ,д.134,7595030,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1976 +2281119,г Москва ш Каширское д.136,Москва,ш Каширское д.136,ш,Каширское ,д.136,7565763,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ш Каширское д.138,Москва,ш Каширское д.138,ш,Каширское ,д.138,7595031,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1979 +2281119,г Москва ш Каширское д.140,Москва,ш Каширское д.140,ш,Каширское ,д.140,7595032,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1979 +2281119,г Москва ш Каширское д.142 кор.1,Москва,ш Каширское д.142 кор.1,ш,Каширское ,д.142 кор.1,7595033,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1978 +2281119,г Москва ш Каширское д.142 кор.2,Москва,ш Каширское д.142 кор.2,ш,Каширское ,д.142 кор.2,7595040,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ш Каширское д.142 кор.3,Москва,ш Каширское д.142 кор.3,ш,Каширское ,д.142 кор.3,7595041,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ш Каширское д.144 кор.1,Москва,ш Каширское д.144 кор.1,ш,Каширское ,д.144 кор.1,7595042,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1996 +2281119,г Москва ш Каширское д.146 кор.1,Москва,ш Каширское д.146 кор.1,ш,Каширское ,д.146 кор.1,7595043,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ш Каширское д.146 кор.2,Москва,ш Каширское д.146 кор.2,ш,Каширское ,д.146 кор.2,7595044,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,1977 +2281119,г Москва ш Каширское д.148 кор.1,Москва,ш Каширское д.148 кор.1,ш,Каширское ,д.148 кор.1,7595045,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,2007 +2281119,г Москва ш Каширское д.148 кор.2,Москва,ш Каширское д.148 кор.2,ш,Каширское ,д.148 кор.2,7595046,муниципальный округ Орехово-Борисово Южное,2007 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.10,Москва,б-р Кавказский д.10,б-р,Кавказский ,д.10,7930322,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.11,Москва,б-р Кавказский д.11,б-р,Кавказский ,д.11,7603525,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.12,Москва,б-р Кавказский д.12,б-р,Кавказский ,д.12,7930266,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.14,Москва,б-р Кавказский д.14,б-р,Кавказский ,д.14,7930353,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.15,Москва,б-р Кавказский д.15,б-р,Кавказский ,д.15,7603526,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.16,Москва,б-р Кавказский д.16,б-р,Кавказский ,д.16,7930537,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.18,Москва,б-р Кавказский д.18,б-р,Кавказский ,д.18,7930577,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.20,Москва,б-р Кавказский д.20,б-р,Кавказский ,д.20,7930586,муниципальный округ Царицыно,1972 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.21,Москва,б-р Кавказский д.21,б-р,Кавказский ,д.21,7603838,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.21 кор.2,Москва,б-р Кавказский д.21 кор.2,б-р,Кавказский ,д.21 кор.2,7603853,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.22,Москва,б-р Кавказский д.22,б-р,Кавказский ,д.22,7930595,муниципальный округ Царицыно,1972 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.27,Москва,б-р Кавказский д.27,б-р,Кавказский ,д.27,7603871,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.29 кор.1,Москва,б-р Кавказский д.29 кор.1,б-р,Кавказский ,д.29 кор.1,7603877,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.29 кор.2,Москва,б-р Кавказский д.29 кор.2,б-р,Кавказский ,д.29 кор.2,7603885,муниципальный округ Царицыно,1980 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.29 кор.3,Москва,б-р Кавказский д.29 кор.3,б-р,Кавказский ,д.29 кор.3,7558634,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.29 кор.4,Москва,б-р Кавказский д.29 кор.4,б-р,Кавказский ,д.29 кор.4,7603893,муниципальный округ Царицыно,1980 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.3 кор.2,Москва,б-р Кавказский д.3 кор.2,б-р,Кавказский ,д.3 кор.2,7604714,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.34 кор.1,Москва,б-р Кавказский д.34 кор.1,б-р,Кавказский ,д.34 кор.1,7598849,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.34 кор.2,Москва,б-р Кавказский д.34 кор.2,б-р,Кавказский ,д.34 кор.2,7598853,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.35/2 кор.1,Москва,б-р Кавказский д.35/2 кор.1,б-р,Кавказский ,д.35/2 кор.1,7599316,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.35/2 кор.2,Москва,б-р Кавказский д.35/2 кор.2,б-р,Кавказский ,д.35/2 кор.2,7599323,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.35/2 кор.3,Москва,б-р Кавказский д.35/2 кор.3,б-р,Кавказский ,д.35/2 кор.3,7599331,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.35/2 кор.4,Москва,б-р Кавказский д.35/2 кор.4,б-р,Кавказский ,д.35/2 кор.4,7599339,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.36,Москва,б-р Кавказский д.36,б-р,Кавказский ,д.36,7598860,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.37,Москва,б-р Кавказский д.37,б-р,Кавказский ,д.37,7599345,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.38,Москва,б-р Кавказский д.38,б-р,Кавказский ,д.38,7598872,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.39 кор.1,Москва,б-р Кавказский д.39 кор.1,б-р,Кавказский ,д.39 кор.1,7599351,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.39 кор.2,Москва,б-р Кавказский д.39 кор.2,б-р,Кавказский ,д.39 кор.2,7599356,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.40 кор.1,Москва,б-р Кавказский д.40 кор.1,б-р,Кавказский ,д.40 кор.1,7598880,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.40 кор.2,Москва,б-р Кавказский д.40 кор.2,б-р,Кавказский ,д.40 кор.2,7598893,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.41 кор.1,Москва,б-р Кавказский д.41 кор.1,б-р,Кавказский ,д.41 кор.1,7599363,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.41 кор.2,Москва,б-р Кавказский д.41 кор.2,б-р,Кавказский ,д.41 кор.2,7599368,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.42 кор.1,Москва,б-р Кавказский д.42 кор.1,б-р,Кавказский ,д.42 кор.1,7598899,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.42 кор.2,Москва,б-р Кавказский д.42 кор.2,б-р,Кавказский ,д.42 кор.2,7598901,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.44 кор.1,Москва,б-р Кавказский д.44 кор.1,б-р,Кавказский ,д.44 кор.1,7598907,муниципальный округ Царицыно,1963 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.44 кор.2,Москва,б-р Кавказский д.44 кор.2,б-р,Кавказский ,д.44 кор.2,7598909,муниципальный округ Царицыно,1963 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.44 кор.3,Москва,б-р Кавказский д.44 кор.3,б-р,Кавказский ,д.44 кор.3,7598917,муниципальный округ Царицыно,1963 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.46 кор.1,Москва,б-р Кавказский д.46 кор.1,б-р,Кавказский ,д.46 кор.1,7598921,муниципальный округ Царицыно,1963 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.46 кор.2,Москва,б-р Кавказский д.46 кор.2,б-р,Кавказский ,д.46 кор.2,7598925,муниципальный округ Царицыно,1963 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.46 кор.3,Москва,б-р Кавказский д.46 кор.3,б-р,Кавказский ,д.46 кор.3,7598928,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.47 кор.1,Москва,б-р Кавказский д.47 кор.1,б-р,Кавказский ,д.47 кор.1,7599376,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.47 кор.2,Москва,б-р Кавказский д.47 кор.2,б-р,Кавказский ,д.47 кор.2,7599378,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.5,Москва,б-р Кавказский д.5,б-р,Кавказский ,д.5,7604724,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.50,Москва,б-р Кавказский д.50,б-р,Кавказский ,д.50,7598935,муниципальный округ Царицыно,1997 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.7,Москва,б-р Кавказский д.7,б-р,Кавказский ,д.7,7604729,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.8,Москва,б-р Кавказский д.8,б-р,Кавказский ,д.8,7930611,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва б-р Кавказский д.9,Москва,б-р Кавказский д.9,б-р,Кавказский ,д.9,7604736,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.14/49 кор.1,Москва,пр-кт Пролетарский д.14/49 кор.1,пр-кт,Пролетарский ,д.14/49 кор.1,7599082,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.14/49 кор.2,Москва,пр-кт Пролетарский д.14/49 кор.2,пр-кт,Пролетарский ,д.14/49 кор.2,7599092,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.14/49 кор.3,Москва,пр-кт Пролетарский д.14/49 кор.3,пр-кт,Пролетарский ,д.14/49 кор.3,7599098,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.16 кор.1,Москва,пр-кт Пролетарский д.16 кор.1,пр-кт,Пролетарский ,д.16 кор.1,7599109,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.16 кор.2,Москва,пр-кт Пролетарский д.16 кор.2,пр-кт,Пролетарский ,д.16 кор.2,7599114,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.16 кор.3,Москва,пр-кт Пролетарский д.16 кор.3,пр-кт,Пролетарский ,д.16 кор.3,7599126,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.18 кор.1,Москва,пр-кт Пролетарский д.18 кор.1,пр-кт,Пролетарский ,д.18 кор.1,7599136,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.18 кор.2,Москва,пр-кт Пролетарский д.18 кор.2,пр-кт,Пролетарский ,д.18 кор.2,7599146,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.18 кор.3,Москва,пр-кт Пролетарский д.18 кор.3,пр-кт,Пролетарский ,д.18 кор.3,7599151,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.18 кор.4,Москва,пр-кт Пролетарский д.18 кор.4,пр-кт,Пролетарский ,д.18 кор.4,7599157,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.22,Москва,пр-кт Пролетарский д.22,пр-кт,Пролетарский ,д.22,7599177,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.23,Москва,пр-кт Пролетарский д.23,пр-кт,Пролетарский ,д.23,7950598,муниципальный округ Царицыно,1971 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.25,Москва,пр-кт Пролетарский д.25,пр-кт,Пролетарский ,д.25,7950605,муниципальный округ Царицыно,1971 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.26 кор.1,Москва,пр-кт Пролетарский д.26 кор.1,пр-кт,Пролетарский ,д.26 кор.1,7599198,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.26 кор.2,Москва,пр-кт Пролетарский д.26 кор.2,пр-кт,Пролетарский ,д.26 кор.2,7599211,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.26 кор.3,Москва,пр-кт Пролетарский д.26 кор.3,пр-кт,Пролетарский ,д.26 кор.3,7599226,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.26 кор.4,Москва,пр-кт Пролетарский д.26 кор.4,пр-кт,Пролетарский ,д.26 кор.4,7599238,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.27,Москва,пр-кт Пролетарский д.27,пр-кт,Пролетарский ,д.27,7950610,муниципальный округ Царицыно,1970 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.28,Москва,пр-кт Пролетарский д.28,пр-кт,Пролетарский ,д.28,7599248,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.29,Москва,пр-кт Пролетарский д.29,пр-кт,Пролетарский ,д.29,7950615,муниципальный округ Царицыно,1970 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.31,Москва,пр-кт Пролетарский д.31,пр-кт,Пролетарский ,д.31,7950620,муниципальный округ Царицыно,1970 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.33 кор.1,Москва,пр-кт Пролетарский д.33 кор.1,пр-кт,Пролетарский ,д.33 кор.1,7950831,муниципальный округ Царицыно,1972 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.33 кор.2,Москва,пр-кт Пролетарский д.33 кор.2,пр-кт,Пролетарский ,д.33 кор.2,7950837,муниципальный округ Царицыно,1972 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.33 кор.3,Москва,пр-кт Пролетарский д.33 кор.3,пр-кт,Пролетарский ,д.33 кор.3,7950840,муниципальный округ Царицыно,1972 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.33 кор.4,Москва,пр-кт Пролетарский д.33 кор.4,пр-кт,Пролетарский ,д.33 кор.4,7950849,муниципальный округ Царицыно,1972 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.35,Москва,пр-кт Пролетарский д.35,пр-кт,Пролетарский ,д.35,7950857,муниципальный округ Царицыно,1973 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.37,Москва,пр-кт Пролетарский д.37,пр-кт,Пролетарский ,д.37,7950869,муниципальный округ Царицыно,1973 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.39,Москва,пр-кт Пролетарский д.39,пр-кт,Пролетарский ,д.39,7950877,муниципальный округ Царицыно,1973 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.41,Москва,пр-кт Пролетарский д.41,пр-кт,Пролетарский ,д.41,7950895,муниципальный округ Царицыно,1973 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.43 кор.1,Москва,пр-кт Пролетарский д.43 кор.1,пр-кт,Пролетарский ,д.43 кор.1,7950902,муниципальный округ Царицыно,1971 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.43 кор.2,Москва,пр-кт Пролетарский д.43 кор.2,пр-кт,Пролетарский ,д.43 кор.2,7950911,муниципальный округ Царицыно,1973 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.43 кор.3,Москва,пр-кт Пролетарский д.43 кор.3,пр-кт,Пролетарский ,д.43 кор.3,7950920,муниципальный округ Царицыно,1973 +2281120,г Москва пр-кт Пролетарский д.45,Москва,пр-кт Пролетарский д.45,пр-кт,Пролетарский ,д.45,7950925,муниципальный округ Царицыно,1971 +2281120,г Москва ул Бакинская д.10,Москва,ул Бакинская д.10,ул,Бакинская ,д.10,7596526,муниципальный округ Царицыно,1977 +2281120,г Москва ул Бакинская д.11,Москва,ул Бакинская д.11,ул,Бакинская ,д.11,7596438,муниципальный округ Царицыно,1970 +2281120,г Москва ул Бакинская д.13,Москва,ул Бакинская д.13,ул,Бакинская ,д.13,7596772,муниципальный округ Царицыно,1972 +2281120,г Москва ул Бакинская д.14,Москва,ул Бакинская д.14,ул,Бакинская ,д.14,8380360,муниципальный округ Царицыно,н.д. +2281120,г Москва ул Бакинская д.15,Москва,ул Бакинская д.15,ул,Бакинская ,д.15,7598874,муниципальный округ Царицыно,1972 +2281120,г Москва ул Бакинская д.16,Москва,ул Бакинская д.16,ул,Бакинская ,д.16,8231673,муниципальный округ Царицыно,1977 +2281120,г Москва ул Бакинская д.17 кор.2,Москва,ул Бакинская д.17 кор.2,ул,Бакинская ,д.17 кор.2,7598959,муниципальный округ Царицыно,1994 +2281120,г Москва ул Бакинская д.18,Москва,ул Бакинская д.18,ул,Бакинская ,д.18,7599637,муниципальный округ Царицыно,1995 +2281120,г Москва ул Бакинская д.19,Москва,ул Бакинская д.19,ул,Бакинская ,д.19,7599639,муниципальный округ Царицыно,1976 +2281120,г Москва ул Бакинская д.2,Москва,ул Бакинская д.2,ул,Бакинская ,д.2,7593846,муниципальный округ Царицыно,1977 +2281120,г Москва ул Бакинская д.20,Москва,ул Бакинская д.20,ул,Бакинская ,д.20,7599645,муниципальный округ Царицыно,1978 +2281120,г Москва ул Бакинская д.21,Москва,ул Бакинская д.21,ул,Бакинская ,д.21,7599658,муниципальный округ Царицыно,1976 +2281120,г Москва ул Бакинская д.22,Москва,ул Бакинская д.22,ул,Бакинская ,д.22,7599672,муниципальный округ Царицыно,1978 +2281120,г Москва ул Бакинская д.23,Москва,ул Бакинская д.23,ул,Бакинская ,д.23,7599678,муниципальный округ Царицыно,1976 +2281120,г Москва ул Бакинская д.25 кор.1,Москва,ул Бакинская д.25 кор.1,ул,Бакинская ,д.25 кор.1,7599684,муниципальный округ Царицыно,1977 +2281120,г Москва ул Бакинская д.25 кор.2,Москва,ул Бакинская д.25 кор.2,ул,Бакинская ,д.25 кор.2,7599688,муниципальный округ Царицыно,1995 +2281120,г Москва ул Бакинская д.27,Москва,ул Бакинская д.27,ул,Бакинская ,д.27,7599695,муниципальный округ Царицыно,1977 +2281120,г Москва ул Бакинская д.4,Москва,ул Бакинская д.4,ул,Бакинская ,д.4,7602273,муниципальный округ Царицыно,н.д. +2281120,г Москва ул Бакинская д.5,Москва,ул Бакинская д.5,ул,Бакинская ,д.5,7594791,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва ул Бакинская д.7,Москва,ул Бакинская д.7,ул,Бакинская ,д.7,7594824,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва ул Бакинская д.8,Москва,ул Бакинская д.8,ул,Бакинская ,д.8,7594856,муниципальный округ Царицыно,1977 +2281120,г Москва ул Бакинская д.9,Москва,ул Бакинская д.9,ул,Бакинская ,д.9,7596102,муниципальный округ Царицыно,1970 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.11 кор.1,Москва,ул Бехтерева д.11 кор.1,ул,Бехтерева ,д.11 кор.1,7598829,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.11 кор.2,Москва,ул Бехтерева д.11 кор.2,ул,Бехтерева ,д.11 кор.2,7598833,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.13 кор.1,Москва,ул Бехтерева д.13 кор.1,ул,Бехтерева ,д.13 кор.1,7598840,муниципальный округ Царицыно,2000 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.25/49,Москва,ул Бехтерева д.25/49,ул,Бехтерева ,д.25/49,7599310,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.3 кор.1,Москва,ул Бехтерева д.3 кор.1,ул,Бехтерева ,д.3 кор.1,7598711,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.3 кор.2,Москва,ул Бехтерева д.3 кор.2,ул,Бехтерева ,д.3 кор.2,7598765,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.31 кор.2,Москва,ул Бехтерева д.31 кор.2,ул,Бехтерева ,д.31 кор.2,7599751,муниципальный округ Царицыно,1986 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.31 кор.3,Москва,ул Бехтерева д.31 кор.3,ул,Бехтерева ,д.31 кор.3,7599757,муниципальный округ Царицыно,1988 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.31 кор.4,Москва,ул Бехтерева д.31 кор.4,ул,Бехтерева ,д.31 кор.4,7599760,муниципальный округ Царицыно,1989 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.33,Москва,ул Бехтерева д.33,ул,Бехтерева ,д.33,7599764,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.35 кор.1,Москва,ул Бехтерева д.35 кор.1,ул,Бехтерева ,д.35 кор.1,7599770,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.35 кор.2,Москва,ул Бехтерева д.35 кор.2,ул,Бехтерева ,д.35 кор.2,7599774,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.35 кор.3,Москва,ул Бехтерева д.35 кор.3,ул,Бехтерева ,д.35 кор.3,7599781,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.37 кор.1,Москва,ул Бехтерева д.37 кор.1,ул,Бехтерева ,д.37 кор.1,7599799,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.37 кор.2,Москва,ул Бехтерева д.37 кор.2,ул,Бехтерева ,д.37 кор.2,7599812,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.37 кор.3,Москва,ул Бехтерева д.37 кор.3,ул,Бехтерева ,д.37 кор.3,7599816,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.37 кор.4,Москва,ул Бехтерева д.37 кор.4,ул,Бехтерева ,д.37 кор.4,7599823,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.39 кор.1,Москва,ул Бехтерева д.39 кор.1,ул,Бехтерева ,д.39 кор.1,7599829,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.39 кор.2,Москва,ул Бехтерева д.39 кор.2,ул,Бехтерева ,д.39 кор.2,7599835,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.39 кор.3,Москва,ул Бехтерева д.39 кор.3,ул,Бехтерева ,д.39 кор.3,7599842,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.41 кор.1,Москва,ул Бехтерева д.41 кор.1,ул,Бехтерева ,д.41 кор.1,7599848,муниципальный округ Царицыно,1970 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.41 кор.2,Москва,ул Бехтерева д.41 кор.2,ул,Бехтерева ,д.41 кор.2,7599852,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.41 кор.3,Москва,ул Бехтерева д.41 кор.3,ул,Бехтерева ,д.41 кор.3,7599857,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.41 кор.4,Москва,ул Бехтерева д.41 кор.4,ул,Бехтерева ,д.41 кор.4,7599864,муниципальный округ Царицыно,1970 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.43 кор.1,Москва,ул Бехтерева д.43 кор.1,ул,Бехтерева ,д.43 кор.1,7599867,муниципальный округ Царицыно,1971 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.43 кор.2,Москва,ул Бехтерева д.43 кор.2,ул,Бехтерева ,д.43 кор.2,7599870,муниципальный округ Царицыно,1971 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.45 кор.1,Москва,ул Бехтерева д.45 кор.1,ул,Бехтерева ,д.45 кор.1,7599878,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.45 кор.2,Москва,ул Бехтерева д.45 кор.2,ул,Бехтерева ,д.45 кор.2,7599881,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.47 кор.1,Москва,ул Бехтерева д.47 кор.1,ул,Бехтерева ,д.47 кор.1,7601648,муниципальный округ Царицыно,1995 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.47 кор.2,Москва,ул Бехтерева д.47 кор.2,ул,Бехтерева ,д.47 кор.2,7601654,муниципальный округ Царицыно,1995 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.49 кор.2,Москва,ул Бехтерева д.49 кор.2,ул,Бехтерева ,д.49 кор.2,7601659,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.49 кор.3,Москва,ул Бехтерева д.49 кор.3,ул,Бехтерева ,д.49 кор.3,7601667,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.5,Москва,ул Бехтерева д.5,ул,Бехтерева ,д.5,7598783,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.51 кор.2,Москва,ул Бехтерева д.51 кор.2,ул,Бехтерева ,д.51 кор.2,7601677,муниципальный округ Царицыно,1995 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.7 кор.1,Москва,ул Бехтерева д.7 кор.1,ул,Бехтерева ,д.7 кор.1,7598789,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.7 кор.2,Москва,ул Бехтерева д.7 кор.2,ул,Бехтерева ,д.7 кор.2,7598800,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.7 кор.3,Москва,ул Бехтерева д.7 кор.3,ул,Бехтерева ,д.7 кор.3,7598804,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.9 кор.1,Москва,ул Бехтерева д.9 кор.1,ул,Бехтерева ,д.9 кор.1,7598811,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.9 кор.2,Москва,ул Бехтерева д.9 кор.2,ул,Бехтерева ,д.9 кор.2,7598814,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Бехтерева д.9 кор.3,Москва,ул Бехтерева д.9 кор.3,ул,Бехтерева ,д.9 кор.3,7598820,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Веселая д.16,Москва,ул Веселая д.16,ул,Веселая ,д.16,7601726,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва ул Веселая д.3,Москва,ул Веселая д.3,ул,Веселая ,д.3,7601717,муниципальный округ Царицыно,1991 +2281120,г Москва ул Веселая д.33 кор.1,Москва,ул Веселая д.33 кор.1,ул,Веселая ,д.33 кор.1,7601737,муниципальный округ Царицыно,1961 +2281120,г Москва ул Веселая д.33 кор.2,Москва,ул Веселая д.33 кор.2,ул,Веселая ,д.33 кор.2,7601743,муниципальный округ Царицыно,1961 +2281120,г Москва ул Веселая д.33 кор.4,Москва,ул Веселая д.33 кор.4,ул,Веселая ,д.33 кор.4,7601791,муниципальный округ Царицыно,1961 +2281120,г Москва ул Веселая д.33 кор.5,Москва,ул Веселая д.33 кор.5,ул,Веселая ,д.33 кор.5,7601803,муниципальный округ Царицыно,1961 +2281120,г Москва ул Веселая д.33 кор.6,Москва,ул Веселая д.33 кор.6,ул,Веселая ,д.33 кор.6,7601817,муниципальный округ Царицыно,1961 +2281120,г Москва ул Веселая д.33 кор.7,Москва,ул Веселая д.33 кор.7,ул,Веселая ,д.33 кор.7,7601825,муниципальный округ Царицыно,1961 +2281120,г Москва ул Веселая д.4,Москва,ул Веселая д.4,ул,Веселая ,д.4,7601722,муниципальный округ Царицыно,1957 +2281120,г Москва ул Ереванская д.10 кор.1,Москва,ул Ереванская д.10 кор.1,ул,Ереванская ,д.10 кор.1,7602565,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.10 кор.2,Москва,ул Ереванская д.10 кор.2,ул,Ереванская ,д.10 кор.2,7602701,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.10 кор.3,Москва,ул Ереванская д.10 кор.3,ул,Ереванская ,д.10 кор.3,7602721,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва ул Ереванская д.11 кор.1,Москва,ул Ереванская д.11 кор.1,ул,Ереванская ,д.11 кор.1,7602730,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.11 кор.2,Москва,ул Ереванская д.11 кор.2,ул,Ереванская ,д.11 кор.2,7602748,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Ереванская д.12 кор.1,Москва,ул Ереванская д.12 кор.1,ул,Ереванская ,д.12 кор.1,7602756,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.12 кор.2,Москва,ул Ереванская д.12 кор.2,ул,Ереванская ,д.12 кор.2,7602772,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.12 кор.3,Москва,ул Ереванская д.12 кор.3,ул,Ереванская ,д.12 кор.3,7602789,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва ул Ереванская д.12 кор.4,Москва,ул Ереванская д.12 кор.4,ул,Ереванская ,д.12 кор.4,7602801,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.13 кор.1,Москва,ул Ереванская д.13 кор.1,ул,Ереванская ,д.13 кор.1,7602855,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Ереванская д.13 кор.2,Москва,ул Ереванская д.13 кор.2,ул,Ереванская ,д.13 кор.2,7602870,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Ереванская д.14 кор.1,Москва,ул Ереванская д.14 кор.1,ул,Ереванская ,д.14 кор.1,7602883,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.14 кор.2,Москва,ул Ереванская д.14 кор.2,ул,Ереванская ,д.14 кор.2,7602896,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.15 кор.1,Москва,ул Ереванская д.15 кор.1,ул,Ереванская ,д.15 кор.1,7602905,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Ереванская д.15 кор.2,Москва,ул Ереванская д.15 кор.2,ул,Ереванская ,д.15 кор.2,7602922,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.16 кор.1,Москва,ул Ереванская д.16 кор.1,ул,Ереванская ,д.16 кор.1,7602935,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.16 кор.2,Москва,ул Ереванская д.16 кор.2,ул,Ереванская ,д.16 кор.2,7602941,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.16 кор.3,Москва,ул Ереванская д.16 кор.3,ул,Ереванская ,д.16 кор.3,7558622,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.16 кор.4,Москва,ул Ереванская д.16 кор.4,ул,Ереванская ,д.16 кор.4,7602954,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.16 кор.5,Москва,ул Ереванская д.16 кор.5,ул,Ереванская ,д.16 кор.5,7602963,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.17 кор.1,Москва,ул Ереванская д.17 кор.1,ул,Ереванская ,д.17 кор.1,7603383,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Ереванская д.17 кор.2,Москва,ул Ереванская д.17 кор.2,ул,Ереванская ,д.17 кор.2,7603389,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Ереванская д.2 кор.1,Москва,ул Ереванская д.2 кор.1,ул,Ереванская ,д.2 кор.1,7602354,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва ул Ереванская д.2 кор.2,Москва,ул Ереванская д.2 кор.2,ул,Ереванская ,д.2 кор.2,7602395,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.22 кор.2,Москва,ул Ереванская д.22 кор.2,ул,Ереванская ,д.22 кор.2,7603401,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Ереванская д.24 кор.1,Москва,ул Ереванская д.24 кор.1,ул,Ереванская ,д.24 кор.1,7603417,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Ереванская д.24 кор.2,Москва,ул Ереванская д.24 кор.2,ул,Ереванская ,д.24 кор.2,7603428,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Ереванская д.25,Москва,ул Ереванская д.25,ул,Ереванская ,д.25,7603438,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.26 кор.1,Москва,ул Ереванская д.26 кор.1,ул,Ереванская ,д.26 кор.1,7603456,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Ереванская д.27,Москва,ул Ереванская д.27,ул,Ереванская ,д.27,7603462,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.28 кор.1,Москва,ул Ереванская д.28 кор.1,ул,Ереванская ,д.28 кор.1,7603469,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Ереванская д.28 кор.2,Москва,ул Ереванская д.28 кор.2,ул,Ереванская ,д.28 кор.2,7603474,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Ереванская д.29,Москва,ул Ереванская д.29,ул,Ереванская ,д.29,7363247,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.3,Москва,ул Ереванская д.3,ул,Ереванская ,д.3,7602416,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.31,Москва,ул Ереванская д.31,ул,Ереванская ,д.31,7603484,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.33,Москва,ул Ереванская д.33,ул,Ереванская ,д.33,7603489,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.35,Москва,ул Ереванская д.35,ул,Ереванская ,д.35,7603495,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.4 кор.1,Москва,ул Ереванская д.4 кор.1,ул,Ереванская ,д.4 кор.1,7602437,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва ул Ереванская д.4 кор.2,Москва,ул Ереванская д.4 кор.2,ул,Ереванская ,д.4 кор.2,7602455,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.4 кор.3,Москва,ул Ереванская д.4 кор.3,ул,Ереванская ,д.4 кор.3,7602462,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.5 кор.1,Москва,ул Ереванская д.5 кор.1,ул,Ереванская ,д.5 кор.1,7602475,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.5 кор.2,Москва,ул Ереванская д.5 кор.2,ул,Ереванская ,д.5 кор.2,7602485,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.6 кор.1,Москва,ул Ереванская д.6 кор.1,ул,Ереванская ,д.6 кор.1,7602495,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва ул Ереванская д.6 кор.2,Москва,ул Ереванская д.6 кор.2,ул,Ереванская ,д.6 кор.2,7602502,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва ул Ереванская д.6 кор.3,Москва,ул Ереванская д.6 кор.3,ул,Ереванская ,д.6 кор.3,7602517,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Ереванская д.7 кор.1,Москва,ул Ереванская д.7 кор.1,ул,Ереванская ,д.7 кор.1,7602525,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Ереванская д.7 кор.2,Москва,ул Ереванская д.7 кор.2,ул,Ереванская ,д.7 кор.2,7602533,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Ереванская д.8 кор.2,Москва,ул Ереванская д.8 кор.2,ул,Ереванская ,д.8 кор.2,7602541,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва ул Ереванская д.9 кор.2,Москва,ул Ереванская д.9 кор.2,ул,Ереванская ,д.9 кор.2,7602555,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.11,Москва,ул Кантемировская д.11,ул,Кантемировская ,д.11,7930629,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.13,Москва,ул Кантемировская д.13,ул,Кантемировская ,д.13,7930653,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.15,Москва,ул Кантемировская д.15,ул,Кантемировская ,д.15,7930667,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.17 кор.1,Москва,ул Кантемировская д.17 кор.1,ул,Кантемировская ,д.17 кор.1,7930685,муниципальный округ Царицыно,1990 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.19,Москва,ул Кантемировская д.19,ул,Кантемировская ,д.19,7930710,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.23,Москва,ул Кантемировская д.23,ул,Кантемировская ,д.23,7930730,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.25,Москва,ул Кантемировская д.25,ул,Кантемировская ,д.25,7930735,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.25 кор.2,Москва,ул Кантемировская д.25 кор.2,ул,Кантемировская ,д.25 кор.2,7930743,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.27,Москва,ул Кантемировская д.27,ул,Кантемировская ,д.27,7930752,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.29,Москва,ул Кантемировская д.29,ул,Кантемировская ,д.29,7930777,муниципальный округ Царицыно,2001 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.29 кор.1,Москва,ул Кантемировская д.29 кор.1,ул,Кантемировская ,д.29 кор.1,7930786,муниципальный округ Царицыно,1992 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.29 кор.2,Москва,ул Кантемировская д.29 кор.2,ул,Кантемировская ,д.29 кор.2,7930790,муниципальный округ Царицыно,1994 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.3 кор.1,Москва,ул Кантемировская д.3 кор.1,ул,Кантемировская ,д.3 кор.1,7604648,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.3 кор.2,Москва,ул Кантемировская д.3 кор.2,ул,Кантемировская ,д.3 кор.2,7604654,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.3 кор.3,Москва,ул Кантемировская д.3 кор.3,ул,Кантемировская ,д.3 кор.3,7604662,муниципальный округ Царицыно,1992 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.3 кор.5,Москва,ул Кантемировская д.3 кор.5,ул,Кантемировская ,д.3 кор.5,7604676,муниципальный округ Царицыно,1998 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.3 кор.6,Москва,ул Кантемировская д.3 кор.6,ул,Кантемировская ,д.3 кор.6,7604684,муниципальный округ Царицыно,2000 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.31,Москва,ул Кантемировская д.31,ул,Кантемировская ,д.31,7930809,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.31 кор.2,Москва,ул Кантемировская д.31 кор.2,ул,Кантемировская ,д.31 кор.2,7930817,муниципальный округ Царицыно,1981 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.31 кор.3,Москва,ул Кантемировская д.31 кор.3,ул,Кантемировская ,д.31 кор.3,7930830,муниципальный округ Царицыно,1982 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.31 кор.4,Москва,ул Кантемировская д.31 кор.4,ул,Кантемировская ,д.31 кор.4,7930855,муниципальный округ Царицыно,1984 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.33,Москва,ул Кантемировская д.33,ул,Кантемировская ,д.33,7930864,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.33 кор.2,Москва,ул Кантемировская д.33 кор.2,ул,Кантемировская ,д.33 кор.2,7930873,муниципальный округ Царицыно,1962 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.35,Москва,ул Кантемировская д.35,ул,Кантемировская ,д.35,7930887,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.37,Москва,ул Кантемировская д.37,ул,Кантемировская ,д.37,7930904,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.39,Москва,ул Кантемировская д.39,ул,Кантемировская ,д.39,7930989,муниципальный округ Царицыно,1989 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.41,Москва,ул Кантемировская д.41,ул,Кантемировская ,д.41,7931012,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.43,Москва,ул Кантемировская д.43,ул,Кантемировская ,д.43,7931022,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.45,Москва,ул Кантемировская д.45,ул,Кантемировская ,д.45,7950554,муниципальный округ Царицыно,1997 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.5 кор.1,Москва,ул Кантемировская д.5 кор.1,ул,Кантемировская ,д.5 кор.1,7604692,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.5 кор.2,Москва,ул Кантемировская д.5 кор.2,ул,Кантемировская ,д.5 кор.2,7604698,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.5 кор.3,Москва,ул Кантемировская д.5 кор.3,ул,Кантемировская ,д.5 кор.3,7604703,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.5 кор.4,Москва,ул Кантемировская д.5 кор.4,ул,Кантемировская ,д.5 кор.4,7604708,муниципальный округ Царицыно,1992 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.53 кор.1,Москва,ул Кантемировская д.53 кор.1,ул,Кантемировская ,д.53 кор.1,7598971,муниципальный округ Царицыно,1997 +2281120,г Москва ул Кантемировская д.7,Москва,ул Кантемировская д.7,ул,Кантемировская ,д.7,7950558,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Каспийская д.10,Москва,ул Каспийская д.10,ул,Каспийская ,д.10,7604610,муниципальный округ Царицыно,1971 +2281120,г Москва ул Каспийская д.18 кор.1,Москва,ул Каспийская д.18 кор.1,ул,Каспийская ,д.18 кор.1,7603935,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Каспийская д.18 кор.2,Москва,ул Каспийская д.18 кор.2,ул,Каспийская ,д.18 кор.2,7603944,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Каспийская д.2 кор.2,Москва,ул Каспийская д.2 кор.2,ул,Каспийская ,д.2 кор.2,7604553,муниципальный округ Царицыно,1974 +2281120,г Москва ул Каспийская д.2/1,Москва,ул Каспийская д.2/1,ул,Каспийская ,д.2/1,7604514,муниципальный округ Царицыно,1970 +2281120,г Москва ул Каспийская д.20,Москва,ул Каспийская д.20,ул,Каспийская ,д.20,7603981,муниципальный округ Царицыно,н.д. +2281120,г Москва ул Каспийская д.20 кор.2,Москва,ул Каспийская д.20 кор.2,ул,Каспийская ,д.20 кор.2,7603991,муниципальный округ Царицыно,1972 +2281120,г Москва ул Каспийская д.20 кор.3,Москва,ул Каспийская д.20 кор.3,ул,Каспийская ,д.20 кор.3,7603994,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Каспийская д.24 кор.1,Москва,ул Каспийская д.24 кор.1,ул,Каспийская ,д.24 кор.1,7604001,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Каспийская д.24 кор.2,Москва,ул Каспийская д.24 кор.2,ул,Каспийская ,д.24 кор.2,7604004,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Каспийская д.24 кор.3,Москва,ул Каспийская д.24 кор.3,ул,Каспийская ,д.24 кор.3,7604028,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Каспийская д.26 кор.1,Москва,ул Каспийская д.26 кор.1,ул,Каспийская ,д.26 кор.1,7604034,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Каспийская д.26 кор.2,Москва,ул Каспийская д.26 кор.2,ул,Каспийская ,д.26 кор.2,7604052,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Каспийская д.26 кор.3,Москва,ул Каспийская д.26 кор.3,ул,Каспийская ,д.26 кор.3,7604060,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Каспийская д.28 кор.2,Москва,ул Каспийская д.28 кор.2,ул,Каспийская ,д.28 кор.2,7604075,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Каспийская д.28 кор.3,Москва,ул Каспийская д.28 кор.3,ул,Каспийская ,д.28 кор.3,7604089,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Каспийская д.30 кор.1,Москва,ул Каспийская д.30 кор.1,ул,Каспийская ,д.30 кор.1,7604128,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Каспийская д.30 кор.2,Москва,ул Каспийская д.30 кор.2,ул,Каспийская ,д.30 кор.2,7604132,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Каспийская д.30 кор.3,Москва,ул Каспийская д.30 кор.3,ул,Каспийская ,д.30 кор.3,7604137,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Каспийская д.30 кор.4,Москва,ул Каспийская д.30 кор.4,ул,Каспийская ,д.30 кор.4,7604331,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Каспийская д.30 кор.5,Москва,ул Каспийская д.30 кор.5,ул,Каспийская ,д.30 кор.5,7604341,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Каспийская д.30 кор.6,Москва,ул Каспийская д.30 кор.6,ул,Каспийская ,д.30 кор.6,7604352,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Каспийская д.30 кор.7,Москва,ул Каспийская д.30 кор.7,ул,Каспийская ,д.30 кор.7,7604365,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Каспийская д.30 кор.8,Москва,ул Каспийская д.30 кор.8,ул,Каспийская ,д.30 кор.8,7604373,муниципальный округ Царицыно,1973 +2281120,г Москва ул Каспийская д.4,Москва,ул Каспийская д.4,ул,Каспийская ,д.4,7604584,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Каспийская д.6,Москва,ул Каспийская д.6,ул,Каспийская ,д.6,7604590,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Каспийская д.8,Москва,ул Каспийская д.8,ул,Каспийская ,д.8,7604599,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Луганская д.1,Москва,ул Луганская д.1,ул,Луганская ,д.1,7604377,муниципальный округ Царицыно,1997 +2281120,г Москва ул Луганская д.3 кор.1,Москва,ул Луганская д.3 кор.1,ул,Луганская ,д.3 кор.1,7604393,муниципальный округ Царицыно,1983 +2281120,г Москва ул Луганская д.3 кор.2,Москва,ул Луганская д.3 кор.2,ул,Луганская ,д.3 кор.2,7604396,муниципальный округ Царицыно,1984 +2281120,г Москва ул Луганская д.4 кор.1,Москва,ул Луганская д.4 кор.1,ул,Луганская ,д.4 кор.1,7950576,муниципальный округ Царицыно,1987 +2281120,г Москва ул Луганская д.7 кор.1,Москва,ул Луганская д.7 кор.1,ул,Луганская ,д.7 кор.1,7604408,муниципальный округ Царицыно,1985 +2281120,г Москва ул Луганская д.8,Москва,ул Луганская д.8,ул,Луганская ,д.8,7601909,муниципальный округ Царицыно,1987 +2281120,г Москва ул Медиков д.1/1 кор.1,Москва,ул Медиков д.1/1 кор.1,ул,Медиков ,д.1/1 кор.1,7604743,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва ул Медиков д.1/1 кор.2,Москва,ул Медиков д.1/1 кор.2,ул,Медиков ,д.1/1 кор.2,7604756,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва ул Медиков д.1/1 кор.3,Москва,ул Медиков д.1/1 кор.3,ул,Медиков ,д.1/1 кор.3,7604763,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва ул Медиков д.10,Москва,ул Медиков д.10,ул,Медиков ,д.10,7604899,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Медиков д.11,Москва,ул Медиков д.11,ул,Медиков ,д.11,7604907,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Медиков д.12,Москва,ул Медиков д.12,ул,Медиков ,д.12,7604915,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Медиков д.13,Москва,ул Медиков д.13,ул,Медиков ,д.13,7604922,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Медиков д.14,Москва,ул Медиков д.14,ул,Медиков ,д.14,7604929,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Медиков д.14 кор.2,Москва,ул Медиков д.14 кор.2,ул,Медиков ,д.14 кор.2,7012251,муниципальный округ Царицыно,2008 +2281120,г Москва ул Медиков д.15,Москва,ул Медиков д.15,ул,Медиков ,д.15,7604933,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Медиков д.16,Москва,ул Медиков д.16,ул,Медиков ,д.16,7604938,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Медиков д.18,Москва,ул Медиков д.18,ул,Медиков ,д.18,7604944,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Медиков д.20,Москва,ул Медиков д.20,ул,Медиков ,д.20,7604951,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Медиков д.22 кор.1,Москва,ул Медиков д.22 кор.1,ул,Медиков ,д.22 кор.1,7604962,муниципальный округ Царицыно,2002 +2281120,г Москва ул Медиков д.22 кор.3,Москва,ул Медиков д.22 кор.3,ул,Медиков ,д.22 кор.3,7604970,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Медиков д.24,Москва,ул Медиков д.24,ул,Медиков ,д.24,7604974,муниципальный округ Царицыно,1970 +2281120,г Москва ул Медиков д.26 кор.1,Москва,ул Медиков д.26 кор.1,ул,Медиков ,д.26 кор.1,7604982,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Медиков д.26 кор.2,Москва,ул Медиков д.26 кор.2,ул,Медиков ,д.26 кор.2,7604987,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Медиков д.26 кор.3,Москва,ул Медиков д.26 кор.3,ул,Медиков ,д.26 кор.3,7604993,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва ул Медиков д.28 кор.1,Москва,ул Медиков д.28 кор.1,ул,Медиков ,д.28 кор.1,7604998,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Медиков д.28 кор.2,Москва,ул Медиков д.28 кор.2,ул,Медиков ,д.28 кор.2,7605004,муниципальный округ Царицыно,1966 +2281120,г Москва ул Медиков д.28 кор.3,Москва,ул Медиков д.28 кор.3,ул,Медиков ,д.28 кор.3,7605010,муниципальный округ Царицыно,1974 +2281120,г Москва ул Медиков д.4,Москва,ул Медиков д.4,ул,Медиков ,д.4,7604871,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Медиков д.6,Москва,ул Медиков д.6,ул,Медиков ,д.6,7604876,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Медиков д.8,Москва,ул Медиков д.8,ул,Медиков ,д.8,7604894,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Севанская д.11,Москва,ул Севанская д.11,ул,Севанская ,д.11,7602076,муниципальный округ Царицыно,1970 +2281120,г Москва ул Севанская д.12,Москва,ул Севанская д.12,ул,Севанская ,д.12,7602082,муниципальный округ Царицыно,1971 +2281120,г Москва ул Севанская д.13,Москва,ул Севанская д.13,ул,Севанская ,д.13,7602087,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Севанская д.15,Москва,ул Севанская д.15,ул,Севанская ,д.15,7602093,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Севанская д.17,Москва,ул Севанская д.17,ул,Севанская ,д.17,7602103,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Севанская д.19 кор.1,Москва,ул Севанская д.19 кор.1,ул,Севанская ,д.19 кор.1,7602130,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Севанская д.19 кор.2,Москва,ул Севанская д.19 кор.2,ул,Севанская ,д.19 кор.2,7602138,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Севанская д.19 кор.3,Москва,ул Севанская д.19 кор.3,ул,Севанская ,д.19 кор.3,7602146,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Севанская д.21 кор.1,Москва,ул Севанская д.21 кор.1,ул,Севанская ,д.21 кор.1,7602152,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Севанская д.21 кор.2,Москва,ул Севанская д.21 кор.2,ул,Севанская ,д.21 кор.2,7602160,муниципальный округ Царицыно,1967 +2281120,г Москва ул Севанская д.23,Москва,ул Севанская д.23,ул,Севанская ,д.23,7602169,муниципальный округ Царицыно,1978 +2281120,г Москва ул Севанская д.25/31,Москва,ул Севанская д.25/31,ул,Севанская ,д.25/31,7602178,муниципальный округ Царицыно,1979 +2281120,г Москва ул Севанская д.3,Москва,ул Севанская д.3,ул,Севанская ,д.3,7601932,муниципальный округ Царицыно,1970 +2281120,г Москва ул Севанская д.3 кор.2,Москва,ул Севанская д.3 кор.2,ул,Севанская ,д.3 кор.2,7601945,муниципальный округ Царицыно,1997 +2281120,г Москва ул Севанская д.38,Москва,ул Севанская д.38,ул,Севанская ,д.38,7602204,муниципальный округ Царицыно,1968 +2281120,г Москва ул Севанская д.4,Москва,ул Севанская д.4,ул,Севанская ,д.4,7601948,муниципальный округ Царицыно,1970 +2281120,г Москва ул Севанская д.46 кор.1,Москва,ул Севанская д.46 кор.1,ул,Севанская ,д.46 кор.1,7599385,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва ул Севанская д.46 кор.2,Москва,ул Севанская д.46 кор.2,ул,Севанская ,д.46 кор.2,7599390,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва ул Севанская д.46 кор.3,Москва,ул Севанская д.46 кор.3,ул,Севанская ,д.46 кор.3,7599393,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва ул Севанская д.46 кор.4,Москва,ул Севанская д.46 кор.4,ул,Севанская ,д.46 кор.4,7599398,муниципальный округ Царицыно,1971 +2281120,г Москва ул Севанская д.48,Москва,ул Севанская д.48,ул,Севанская ,д.48,7599424,муниципальный округ Царицыно,1963 +2281120,г Москва ул Севанская д.5 кор.1,Москва,ул Севанская д.5 кор.1,ул,Севанская ,д.5 кор.1,7601954,муниципальный округ Царицыно,1994 +2281120,г Москва ул Севанская д.5 кор.2,Москва,ул Севанская д.5 кор.2,ул,Севанская ,д.5 кор.2,7601961,муниципальный округ Царицыно,1971 +2281120,г Москва ул Севанская д.50 кор.1,Москва,ул Севанская д.50 кор.1,ул,Севанская ,д.50 кор.1,7599434,муниципальный округ Царицыно,1963 +2281120,г Москва ул Севанская д.52 кор.1,Москва,ул Севанская д.52 кор.1,ул,Севанская ,д.52 кор.1,7599443,муниципальный округ Царицыно,1962 +2281120,г Москва ул Севанская д.52 кор.2,Москва,ул Севанская д.52 кор.2,ул,Севанская ,д.52 кор.2,7599545,муниципальный округ Царицыно,2004 +2281120,г Москва ул Севанская д.54 кор.1,Москва,ул Севанская д.54 кор.1,ул,Севанская ,д.54 кор.1,7599558,муниципальный округ Царицыно,1962 +2281120,г Москва ул Севанская д.56 кор.1,Москва,ул Севанская д.56 кор.1,ул,Севанская ,д.56 кор.1,7599562,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва ул Севанская д.56 кор.2,Москва,ул Севанская д.56 кор.2,ул,Севанская ,д.56 кор.2,7599573,муниципальный округ Царицыно,1965 +2281120,г Москва ул Севанская д.56 кор.3,Москва,ул Севанская д.56 кор.3,ул,Севанская ,д.56 кор.3,7599581,муниципальный округ Царицыно,1975 +2281120,г Москва ул Севанская д.58,Москва,ул Севанская д.58,ул,Севанская ,д.58,7599588,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва ул Севанская д.60,Москва,ул Севанская д.60,ул,Севанская ,д.60,7599592,муниципальный округ Царицыно,1964 +2281120,г Москва ул Севанская д.7 кор.1,Москва,ул Севанская д.7 кор.1,ул,Севанская ,д.7 кор.1,7601968,муниципальный округ Царицыно,1970 +2281120,г Москва ул Севанская д.7 кор.2,Москва,ул Севанская д.7 кор.2,ул,Севанская ,д.7 кор.2,7601974,муниципальный округ Царицыно,1970 +2281120,г Москва ул Севанская д.8,Москва,ул Севанская д.8,ул,Севанская ,д.8,7601979,муниципальный округ Царицыно,1970 +2281120,г Москва ул Севанская д.9 кор.1,Москва,ул Севанская д.9 кор.1,ул,Севанская ,д.9 кор.1,7602026,муниципальный округ Царицыно,1995 +2281120,г Москва ул Севанская д.9 кор.2,Москва,ул Севанская д.9 кор.2,ул,Севанская ,д.9 кор.2,7602051,муниципальный округ Царицыно,1970 +2281120,г Москва ул Севанская д.9 кор.3,Москва,ул Севанская д.9 кор.3,ул,Севанская ,д.9 кор.3,7602061,муниципальный округ Царицыно,1971 +2281120,г Москва ул Тимуровская д.3 кор.2,Москва,ул Тимуровская д.3 кор.2,ул,Тимуровская ,д.3 кор.2,7602213,муниципальный округ Царицыно,1970 +2281120,г Москва ул Тимуровская д.5,Москва,ул Тимуровская д.5,ул,Тимуровская ,д.5,8034090,муниципальный округ Царицыно,н.д. +2281120,г Москва ул Тимуровская д.9,Москва,ул Тимуровская д.9,ул,Тимуровская ,д.9,7602241,муниципальный округ Царицыно,1969 +2281120,г Москва ул Товарищеская д.6,Москва,ул Товарищеская д.6,ул,Товарищеская ,д.6,7602262,муниципальный округ Царицыно,1963 +2281121,г Москва мкр Чертаново Северное д.1А,Москва,мкр Чертаново Северное д.1А,мкр,Чертаново Северное ,д.1А,8020451,муниципальный округ Чертаново Северное,2009 +2281121,"г Москва мкр Чертаново Северное д.2 кор.201, 202, 203, 204, 205, 206, 207",Москва,"мкр Чертаново Северное д.2 кор.201, 202, 203, 204, 205, 206, 207",мкр,Чертаново Северное ,"д.2 кор.201, 202, 203, 204, 205, 206, 207",7706495,муниципальный округ Чертаново Северное,1979 +2281121,г Москва мкр Чертаново Северное д.3 кор.А,Москва,мкр Чертаново Северное д.3 кор.А,мкр,Чертаново Северное ,д.3 кор.А,7745682,муниципальный округ Чертаново Северное,1981 +2281121,"г Москва мкр Чертаново Северное д.3 кор.А, Б, В",Москва,"мкр Чертаново Северное д.3 кор.А, Б, В",мкр,Чертаново Северное ,"д.3 кор.А, Б, В",7706596,муниципальный округ Чертаново Северное,н.д. +2281121,г Москва мкр Чертаново Северное д.3 кор.Б,Москва,мкр Чертаново Северное д.3 кор.Б,мкр,Чертаново Северное ,д.3 кор.Б,7745693,муниципальный округ Чертаново Северное,1982 +2281121,г Москва мкр Чертаново Северное д.3 кор.В,Москва,мкр Чертаново Северное д.3 кор.В,мкр,Чертаново Северное ,д.3 кор.В,7745704,муниципальный округ Чертаново Северное,1981 +2281121,"г Москва мкр Чертаново Северное д.4 кор.401, 402, 403, 404",Москва,"мкр Чертаново Северное д.4 кор.401, 402, 403, 404",мкр,Чертаново Северное ,"д.4 кор.401, 402, 403, 404",7706781,муниципальный округ Чертаново Северное,1982 +2281121,"г Москва мкр Чертаново Северное д.4 кор.405, 406, 407, 408, 409",Москва,"мкр Чертаново Северное д.4 кор.405, 406, 407, 408, 409",мкр,Чертаново Северное ,"д.4 кор.405, 406, 407, 408, 409",7707045,муниципальный округ Чертаново Северное,1980 +2281121,г Москва мкр Чертаново Северное д.5 кор.А,Москва,мкр Чертаново Северное д.5 кор.А,мкр,Чертаново Северное ,д.5 кор.А,7745885,муниципальный округ Чертаново Северное,1983 +2281121,"г Москва мкр Чертаново Северное д.5 кор.А, Б, В",Москва,"мкр Чертаново Северное д.5 кор.А, Б, В",мкр,Чертаново Северное ,"д.5 кор.А, Б, В",7706813,муниципальный округ Чертаново Северное,н.д. +2281121,г Москва мкр Чертаново Северное д.5 кор.Б,Москва,мкр Чертаново Северное д.5 кор.Б,мкр,Чертаново Северное ,д.5 кор.Б,7745890,муниципальный округ Чертаново Северное,1981 +2281121,г Москва мкр Чертаново Северное д.5 кор.В,Москва,мкр Чертаново Северное д.5 кор.В,мкр,Чертаново Северное ,д.5 кор.В,7745909,муниципальный округ Чертаново Северное,1982 +2281121,"г Москва мкр Чертаново Северное д.6 кор.601, 602, 603, 604",Москва,"мкр Чертаново Северное д.6 кор.601, 602, 603, 604",мкр,Чертаново Северное ,"д.6 кор.601, 602, 603, 604",7706896,муниципальный округ Чертаново Северное,1983 +2281121,"г Москва мкр Чертаново Северное д.6 кор.605, 606, 607, 608",Москва,"мкр Чертаново Северное д.6 кор.605, 606, 607, 608",мкр,Чертаново Северное ,"д.6 кор.605, 606, 607, 608",7706916,муниципальный округ Чертаново Северное,1982 +2281121,г Москва мкр Чертаново Северное д.7 кор.А,Москва,мкр Чертаново Северное д.7 кор.А,мкр,Чертаново Северное ,д.7 кор.А,7745928,муниципальный округ Чертаново Северное,1983 +2281121,"г Москва мкр Чертаново Северное д.7 кор.А, Б, В",Москва,"мкр Чертаново Северное д.7 кор.А, Б, В",мкр,Чертаново Северное ,"д.7 кор.А, Б, В",7706934,муниципальный округ Чертаново Северное,н.д. +2281121,г Москва мкр Чертаново Северное д.7 кор.Б,Москва,мкр Чертаново Северное д.7 кор.Б,мкр,Чертаново Северное ,д.7 кор.Б,7745937,муниципальный округ Чертаново Северное,1982 +2281121,г Москва мкр Чертаново Северное д.7 кор.В,Москва,мкр Чертаново Северное д.7 кор.В,мкр,Чертаново Северное ,д.7 кор.В,7745948,муниципальный округ Чертаново Северное,1982 +2281121,"г Москва мкр Чертаново Северное д.8 кор.831, 832, 833, 834",Москва,"мкр Чертаново Северное д.8 кор.831, 832, 833, 834",мкр,Чертаново Северное ,"д.8 кор.831, 832, 833, 834",7706941,муниципальный округ Чертаново Северное,1984 +2281121,г Москва пр-кт Балаклавский д.1,Москва,пр-кт Балаклавский д.1,пр-кт,Балаклавский ,д.1,7837249,муниципальный округ Чертаново Северное,1988 +2281121,г Москва пр-кт Балаклавский д.3,Москва,пр-кт Балаклавский д.3,пр-кт,Балаклавский ,д.3,7837305,муниципальный округ Чертаново Северное,1988 +2281121,"г Москва пр-кт Ленинградский д.76 кор.1,2,3,4",Москва,"пр-кт Ленинградский д.76 кор.1,2,3,4",пр-кт,Ленинградский ,"д.76 кор.1,2,3,4",8215722,муниципальный округ Чертаново Северное,н.д. +2281121,г Москва проезд Сумской д.10,Москва,проезд Сумской д.10,проезд,Сумской ,д.10,7839462,муниципальный округ Чертаново Северное,1971 +2281121,г Москва проезд Сумской д.12 кор.1,Москва,проезд Сумской д.12 кор.1,проезд,Сумской ,д.12 кор.1,7839523,муниципальный округ Чертаново Северное,1971 +2281121,г Москва проезд Сумской д.12 кор.3,Москва,проезд Сумской д.12 кор.3,проезд,Сумской ,д.12 кор.3,7839533,муниципальный округ Чертаново Северное,1972 +2281121,г Москва проезд Сумской д.13 кор.2,Москва,проезд Сумской д.13 кор.2,проезд,Сумской ,д.13 кор.2,7840336,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва проезд Сумской д.15 кор.1,Москва,проезд Сумской д.15 кор.1,проезд,Сумской ,д.15 кор.1,7840348,муниципальный округ Чертаново Северное,1973 +2281121,г Москва проезд Сумской д.15 кор.2,Москва,проезд Сумской д.15 кор.2,проезд,Сумской ,д.15 кор.2,7840385,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва проезд Сумской д.17 кор.1,Москва,проезд Сумской д.17 кор.1,проезд,Сумской ,д.17 кор.1,7840403,муниципальный округ Чертаново Северное,1970 +2281121,г Москва проезд Сумской д.17 кор.2,Москва,проезд Сумской д.17 кор.2,проезд,Сумской ,д.17 кор.2,7840419,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва проезд Сумской д.19,Москва,проезд Сумской д.19,проезд,Сумской ,д.19,8432621,муниципальный округ Чертаново Северное,2004 +2281121,"г Москва проезд Сумской д.2 кор.1 ( под. 1,2,3,4,5,6)",Москва,"проезд Сумской д.2 кор.1 ( под. 1,2,3,4,5,6)",проезд,Сумской ,"д.2 кор.1 ( под. 1,2,3,4,5,6)",7837081,муниципальный округ Чертаново Северное,1973 +2281121,г Москва проезд Сумской д.2 кор.5,Москва,проезд Сумской д.2 кор.5,проезд,Сумской ,д.2 кор.5,7839555,муниципальный округ Чертаново Северное,1988 +2281121,г Москва проезд Сумской д.21 кор.1,Москва,проезд Сумской д.21 кор.1,проезд,Сумской ,д.21 кор.1,8351587,муниципальный округ Чертаново Северное,1973 +2281121,г Москва проезд Сумской д.21 кор.2,Москва,проезд Сумской д.21 кор.2,проезд,Сумской ,д.21 кор.2,8351590,муниципальный округ Чертаново Северное,1973 +2281121,г Москва проезд Сумской д.21 кор.3,Москва,проезд Сумской д.21 кор.3,проезд,Сумской ,д.21 кор.3,8351592,муниципальный округ Чертаново Северное,1973 +2281121,г Москва проезд Сумской д.21 кор.4,Москва,проезд Сумской д.21 кор.4,проезд,Сумской ,д.21 кор.4,8351594,муниципальный округ Чертаново Северное,1973 +2281121,г Москва проезд Сумской д.23 кор.1,Москва,проезд Сумской д.23 кор.1,проезд,Сумской ,д.23 кор.1,7840431,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва проезд Сумской д.23 кор.2,Москва,проезд Сумской д.23 кор.2,проезд,Сумской ,д.23 кор.2,7840441,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва проезд Сумской д.25 кор.1,Москва,проезд Сумской д.25 кор.1,проезд,Сумской ,д.25 кор.1,7840468,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва проезд Сумской д.25 кор.2,Москва,проезд Сумской д.25 кор.2,проезд,Сумской ,д.25 кор.2,7840478,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва проезд Сумской д.27,Москва,проезд Сумской д.27,проезд,Сумской ,д.27,7840490,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва проезд Сумской д.29,Москва,проезд Сумской д.29,проезд,Сумской ,д.29,7840504,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва проезд Сумской д.3,Москва,проезд Сумской д.3,проезд,Сумской ,д.3,7839673,муниципальный округ Чертаново Северное,2005 +2281121,г Москва проезд Сумской д.3 кор.1,Москва,проезд Сумской д.3 кор.1,проезд,Сумской ,д.3 кор.1,7839700,муниципальный округ Чертаново Северное,1970 +2281121,г Москва проезд Сумской д.3 кор.2,Москва,проезд Сумской д.3 кор.2,проезд,Сумской ,д.3 кор.2,7839719,муниципальный округ Чертаново Северное,1970 +2281121,г Москва проезд Сумской д.31 кор.1,Москва,проезд Сумской д.31 кор.1,проезд,Сумской ,д.31 кор.1,7840530,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва проезд Сумской д.31 кор.2,Москва,проезд Сумской д.31 кор.2,проезд,Сумской ,д.31 кор.2,7840538,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва проезд Сумской д.4 кор.1,Москва,проезд Сумской д.4 кор.1,проезд,Сумской ,д.4 кор.1,7837327,муниципальный округ Чертаново Северное,1973 +2281121,г Москва проезд Сумской д.4 кор.4,Москва,проезд Сумской д.4 кор.4,проезд,Сумской ,д.4 кор.4,7837095,муниципальный округ Чертаново Северное,1973 +2281121,г Москва проезд Сумской д.5 кор.2,Москва,проезд Сумской д.5 кор.2,проезд,Сумской ,д.5 кор.2,7839731,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва проезд Сумской д.5 кор.3,Москва,проезд Сумской д.5 кор.3,проезд,Сумской ,д.5 кор.3,7839773,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва проезд Сумской д.6 кор.1,Москва,проезд Сумской д.6 кор.1,проезд,Сумской ,д.6 кор.1,7837338,муниципальный округ Чертаново Северное,1974 +2281121,г Москва проезд Сумской д.7 кор.1,Москва,проезд Сумской д.7 кор.1,проезд,Сумской ,д.7 кор.1,7839797,муниципальный округ Чертаново Северное,н.д. +2281121,г Москва проезд Сумской д.8 кор.1,Москва,проезд Сумской д.8 кор.1,проезд,Сумской ,д.8 кор.1,7839293,муниципальный округ Чертаново Северное,1972 +2281121,г Москва проезд Сумской д.9,Москва,проезд Сумской д.9,проезд,Сумской ,д.9,8204467,муниципальный округ Чертаново Северное,н.д. +2281121,г Москва ул Кировоградская д.12,Москва,ул Кировоградская д.12,ул,Кировоградская ,д.12,7840318,муниципальный округ Чертаново Северное,1070 +2281121,г Москва ул Кировоградская д.2,Москва,ул Кировоградская д.2,ул,Кировоградская ,д.2,7805401,муниципальный округ Чертаново Северное,1990 +2281121,г Москва ул Кировоградская д.4 кор.1,Москва,ул Кировоградская д.4 кор.1,ул,Кировоградская ,д.4 кор.1,7835124,муниципальный округ Чертаново Северное,1973 +2281121,г Москва ул Кировоградская д.4 кор.2,Москва,ул Кировоградская д.4 кор.2,ул,Кировоградская ,д.4 кор.2,7835154,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва ул Кировоградская д.4 кор.3,Москва,ул Кировоградская д.4 кор.3,ул,Кировоградская ,д.4 кор.3,7839581,муниципальный округ Чертаново Северное,1963 +2281121,г Москва ул Кировоградская д.4 кор.4,Москва,ул Кировоградская д.4 кор.4,ул,Кировоградская ,д.4 кор.4,7839616,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва ул Кировоградская д.5,Москва,ул Кировоградская д.5,ул,Кировоградская ,д.5,7928313,муниципальный округ Чертаново Северное,1987 +2281121,г Москва ул Кировоградская д.7,Москва,ул Кировоградская д.7,ул,Кировоградская ,д.7,7840595,муниципальный округ Чертаново Северное,1987 +2281121,г Москва ул Кировоградская д.8 кор.1,Москва,ул Кировоградская д.8 кор.1,ул,Кировоградская ,д.8 кор.1,7839633,муниципальный округ Чертаново Северное,1983 +2281121,г Москва ул Кировоградская д.8 кор.2,Москва,ул Кировоградская д.8 кор.2,ул,Кировоградская ,д.8 кор.2,7839655,муниципальный округ Чертаново Северное,н.д. +2281121,г Москва ул Кировоградская д.8 кор.3,Москва,ул Кировоградская д.8 кор.3,ул,Кировоградская ,д.8 кор.3,7840285,муниципальный округ Чертаново Северное,1995 +2281121,г Москва ул Кировоградская д.8 кор.4,Москва,ул Кировоградская д.8 кор.4,ул,Кировоградская ,д.8 кор.4,7840302,муниципальный округ Чертаново Северное,1994 +2281121,г Москва ул Кировоградская д.9 кор.2,Москва,ул Кировоградская д.9 кор.2,ул,Кировоградская ,д.9 кор.2,7840587,муниципальный округ Чертаново Северное,1989 +2281121,г Москва ул Сумская д.12 кор.2,Москва,ул Сумская д.12 кор.2,ул,Сумская ,д.12 кор.2,7835109,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва ул Сумская д.12 кор.3,Москва,ул Сумская д.12 кор.3,ул,Сумская ,д.12 кор.3,8158452,муниципальный округ Чертаново Северное,н.д. +2281121,г Москва ул Сумская д.12/17,Москва,ул Сумская д.12/17,ул,Сумская ,д.12/17,7801935,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва ул Сумская д.2 кор.12,Москва,ул Сумская д.2 кор.12,ул,Сумская ,д.2 кор.12,7834662,муниципальный округ Чертаново Северное,1970 +2281121,г Москва ул Сумская д.6 кор.1,Москва,ул Сумская д.6 кор.1,ул,Сумская ,д.6 кор.1,7834674,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва ул Сумская д.6 кор.2,Москва,ул Сумская д.6 кор.2,ул,Сумская ,д.6 кор.2,7866468,муниципальный округ Чертаново Северное,н.д. +2281121,г Москва ул Сумская д.6 кор.4,Москва,ул Сумская д.6 кор.4,ул,Сумская ,д.6 кор.4,8204368,муниципальный округ Чертаново Северное,н.д. +2281121,г Москва ул Сумская д.6 кор.5,Москва,ул Сумская д.6 кор.5,ул,Сумская ,д.6 кор.5,7840178,муниципальный округ Чертаново Северное,1963 +2281121,г Москва ул Сумская д.8 кор.1,Москва,ул Сумская д.8 кор.1,ул,Сумская ,д.8 кор.1,7834691,муниципальный округ Чертаново Северное,1971 +2281121,г Москва ул Сумская д.8 кор.2,Москва,ул Сумская д.8 кор.2,ул,Сумская ,д.8 кор.2,7834700,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва ул Сумская д.8 кор.3,Москва,ул Сумская д.8 кор.3,ул,Сумская ,д.8 кор.3,7835105,муниципальный округ Чертаново Северное,1971 +2281121,г Москва ул Чертановская д.1 кор.1,Москва,ул Чертановская д.1 кор.1,ул,Чертановская ,д.1 кор.1,7834345,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва ул Чертановская д.1 кор.2,Москва,ул Чертановская д.1 кор.2,ул,Чертановская ,д.1 кор.2,7834364,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва ул Чертановская д.11 кор.1,Москва,ул Чертановская д.11 кор.1,ул,Чертановская ,д.11 кор.1,7834484,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва ул Чертановская д.13,Москва,ул Чертановская д.13,ул,Чертановская ,д.13,7834493,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва ул Чертановская д.14 кор.1,Москва,ул Чертановская д.14 кор.1,ул,Чертановская ,д.14 кор.1,7834562,муниципальный округ Чертаново Северное,1972 +2281121,г Москва ул Чертановская д.15,Москва,ул Чертановская д.15,ул,Чертановская ,д.15,7834502,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва ул Чертановская д.16 кор.1,Москва,ул Чертановская д.16 кор.1,ул,Чертановская ,д.16 кор.1,7834573,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва ул Чертановская д.16 кор.2,Москва,ул Чертановская д.16 кор.2,ул,Чертановская ,д.16 кор.2,7834588,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва ул Чертановская д.18,Москва,ул Чертановская д.18,ул,Чертановская ,д.18,7834596,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва ул Чертановская д.1А кор.1,Москва,ул Чертановская д.1А кор.1,ул,Чертановская ,д.1А кор.1,7631247,муниципальный округ Чертаново Северное,1976 +2281121,г Москва ул Чертановская д.1В кор.1,Москва,ул Чертановская д.1В кор.1,ул,Чертановская ,д.1В кор.1,7834514,муниципальный округ Чертаново Северное,1995 +2281121,г Москва ул Чертановская д.20 кор.1,Москва,ул Чертановская д.20 кор.1,ул,Чертановская ,д.20 кор.1,7834607,муниципальный округ Чертаново Северное,1970 +2281121,г Москва ул Чертановская д.20 кор.2,Москва,ул Чертановская д.20 кор.2,ул,Чертановская ,д.20 кор.2,7834618,муниципальный округ Чертаново Северное,1970 +2281121,г Москва ул Чертановская д.3 кор.1,Москва,ул Чертановская д.3 кор.1,ул,Чертановская ,д.3 кор.1,7834385,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва ул Чертановская д.3 кор.2,Москва,ул Чертановская д.3 кор.2,ул,Чертановская ,д.3 кор.2,7834429,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва ул Чертановская д.3 кор.3,Москва,ул Чертановская д.3 кор.3,ул,Чертановская ,д.3 кор.3,7834437,муниципальный округ Чертаново Северное,1968 +2281121,г Москва ул Чертановская д.4,Москва,ул Чертановская д.4,ул,Чертановская ,д.4,7834526,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва ул Чертановская д.5 кор.1,Москва,ул Чертановская д.5 кор.1,ул,Чертановская ,д.5 кор.1,7834448,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва ул Чертановская д.7 кор.1,Москва,ул Чертановская д.7 кор.1,ул,Чертановская ,д.7 кор.1,7834462,муниципальный округ Чертаново Северное,1969 +2281121,г Москва ул Чертановская д.7 кор.1А,Москва,ул Чертановская д.7 кор.1А,ул,Чертановская ,д.7 кор.1А,7834473,муниципальный округ Чертаново Северное,1981 +2281121,г Москва ул Чертановская д.8,Москва,ул Чертановская д.8,ул,Чертановская ,д.8,7834537,муниципальный округ Чертаново Северное,1971 +2281121,г Москва ул Чертановская д.8 кор.1,Москва,ул Чертановская д.8 кор.1,ул,Чертановская ,д.8 кор.1,7834549,муниципальный округ Чертаново Северное,1972 +2281121,г Москва ул Чертановская д.9 кор.4,Москва,ул Чертановская д.9 кор.4,ул,Чертановская ,д.9 кор.4,7834320,муниципальный округ Чертаново Северное,1996 +2281121,г Москва ш Варшавское д.114 кор.1,Москва,ш Варшавское д.114 кор.1,ш,Варшавское ,д.114 кор.1,7837000,муниципальный округ Чертаново Северное,1986 +2281121,г Москва ш Варшавское д.114 кор.2,Москва,ш Варшавское д.114 кор.2,ш,Варшавское ,д.114 кор.2,7837020,муниципальный округ Чертаново Северное,1987 +2281121,г Москва ш Варшавское д.114 кор.3,Москва,ш Варшавское д.114 кор.3,ш,Варшавское ,д.114 кор.3,7837046,муниципальный округ Чертаново Северное,1988 +2281121,г Москва ш Варшавское д.114 кор.4,Москва,ш Варшавское д.114 кор.4,ш,Варшавское ,д.114 кор.4,7837061,муниципальный округ Чертаново Северное,1988 +2281121,г Москва ш Варшавское д.122,Москва,ш Варшавское д.122,ш,Варшавское ,д.122,7759224,муниципальный округ Чертаново Северное,1987 +2281121,г Москва ш Варшавское д.124,Москва,ш Варшавское д.124,ш,Варшавское ,д.124,7840567,муниципальный округ Чертаново Северное,1987 +2281121,г Москва ш Варшавское д.126,Москва,ш Варшавское д.126,ш,Варшавское ,д.126,7840578,муниципальный округ Чертаново Северное,1987 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.1,Москва,ул Днепропетровская д.1,ул,Днепропетровская ,д.1,8361617,муниципальный округ Чертаново Центральное,1990 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.11,Москва,ул Днепропетровская д.11,ул,Днепропетровская ,д.11,7777683,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.13,Москва,ул Днепропетровская д.13,ул,Днепропетровская ,д.13,8344494,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.14,Москва,ул Днепропетровская д.14,ул,Днепропетровская ,д.14,7777691,муниципальный округ Чертаново Центральное,1993 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.15,Москва,ул Днепропетровская д.15,ул,Днепропетровская ,д.15,7777697,муниципальный округ Чертаново Центральное,1980 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.16 кор.1,Москва,ул Днепропетровская д.16 кор.1,ул,Днепропетровская ,д.16 кор.1,7777701,муниципальный округ Чертаново Центральное,1981 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.16 кор.2,Москва,ул Днепропетровская д.16 кор.2,ул,Днепропетровская ,д.16 кор.2,7777707,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.16 кор.3,Москва,ул Днепропетровская д.16 кор.3,ул,Днепропетровская ,д.16 кор.3,7777712,муниципальный округ Чертаново Центральное,1981 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.16 кор.4,Москва,ул Днепропетровская д.16 кор.4,ул,Днепропетровская ,д.16 кор.4,7777726,муниципальный округ Чертаново Центральное,1981 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.16 кор.5,Москва,ул Днепропетровская д.16 кор.5,ул,Днепропетровская ,д.16 кор.5,7777764,муниципальный округ Чертаново Центральное,1980 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.16 кор.8,Москва,ул Днепропетровская д.16 кор.8,ул,Днепропетровская ,д.16 кор.8,7777779,муниципальный округ Чертаново Центральное,1995 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.17,Москва,ул Днепропетровская д.17,ул,Днепропетровская ,д.17,7777787,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.19 кор.1,Москва,ул Днепропетровская д.19 кор.1,ул,Днепропетровская ,д.19 кор.1,7777794,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.19 кор.2,Москва,ул Днепропетровская д.19 кор.2,ул,Днепропетровская ,д.19 кор.2,7777809,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.23 кор.2,Москва,ул Днепропетровская д.23 кор.2,ул,Днепропетровская ,д.23 кор.2,8344481,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.23 кор.3,Москва,ул Днепропетровская д.23 кор.3,ул,Днепропетровская ,д.23 кор.3,8344608,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.25,Москва,ул Днепропетровская д.25,ул,Днепропетровская ,д.25,7777852,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.25 кор.1,Москва,ул Днепропетровская д.25 кор.1,ул,Днепропетровская ,д.25 кор.1,7812889,муниципальный округ Чертаново Центральное,2009 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.25 кор.2,Москва,ул Днепропетровская д.25 кор.2,ул,Днепропетровская ,д.25 кор.2,7777861,муниципальный округ Чертаново Центральное,1996 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.29,Москва,ул Днепропетровская д.29,ул,Днепропетровская ,д.29,7777944,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.3 кор.1,Москва,ул Днепропетровская д.3 кор.1,ул,Днепропетровская ,д.3 кор.1,7776963,муниципальный округ Чертаново Центральное,1970 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.3 кор.2,Москва,ул Днепропетровская д.3 кор.2,ул,Днепропетровская ,д.3 кор.2,7776996,муниципальный округ Чертаново Центральное,1971 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.3 кор.3,Москва,ул Днепропетровская д.3 кор.3,ул,Днепропетровская ,д.3 кор.3,7777004,муниципальный округ Чертаново Центральное,1970 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.3 кор.4,Москва,ул Днепропетровская д.3 кор.4,ул,Днепропетровская ,д.3 кор.4,7777019,муниципальный округ Чертаново Центральное,1970 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.3 кор.5,Москва,ул Днепропетровская д.3 кор.5,ул,Днепропетровская ,д.3 кор.5,7777024,муниципальный округ Чертаново Центральное,1996 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.31,Москва,ул Днепропетровская д.31,ул,Днепропетровская ,д.31,7778553,муниципальный округ Чертаново Центральное,1970 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.35 кор.1,Москва,ул Днепропетровская д.35 кор.1,ул,Днепропетровская ,д.35 кор.1,7777955,муниципальный округ Чертаново Центральное,1975 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.35 кор.2,Москва,ул Днепропетровская д.35 кор.2,ул,Днепропетровская ,д.35 кор.2,7777968,муниципальный округ Чертаново Центральное,1975 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.37 кор.1,Москва,ул Днепропетровская д.37 кор.1,ул,Днепропетровская ,д.37 кор.1,7118353,муниципальный округ Чертаново Центральное,1975 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.37 кор.2,Москва,ул Днепропетровская д.37 кор.2,ул,Днепропетровская ,д.37 кор.2,7118354,муниципальный округ Чертаново Центральное,1975 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.5 кор.1,Москва,ул Днепропетровская д.5 кор.1,ул,Днепропетровская ,д.5 кор.1,7777036,муниципальный округ Чертаново Центральное,1975 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.5 кор.2,Москва,ул Днепропетровская д.5 кор.2,ул,Днепропетровская ,д.5 кор.2,7777127,муниципальный округ Чертаново Центральное,1969 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.5 кор.3,Москва,ул Днепропетровская д.5 кор.3,ул,Днепропетровская ,д.5 кор.3,7777137,муниципальный округ Чертаново Центральное,1971 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.5 кор.4,Москва,ул Днепропетровская д.5 кор.4,ул,Днепропетровская ,д.5 кор.4,7777174,муниципальный округ Чертаново Центральное,1970 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.5 кор.5,Москва,ул Днепропетровская д.5 кор.5,ул,Днепропетровская ,д.5 кор.5,7777185,муниципальный округ Чертаново Центральное,1970 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.7 кор.1,Москва,ул Днепропетровская д.7 кор.1,ул,Днепропетровская ,д.7 кор.1,7777258,муниципальный округ Чертаново Центральное,1970 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.7 кор.2,Москва,ул Днепропетровская д.7 кор.2,ул,Днепропетровская ,д.7 кор.2,7777266,муниципальный округ Чертаново Центральное,1970 +2281122,г Москва ул Днепропетровская д.9/22,Москва,ул Днепропетровская д.9/22,ул,Днепропетровская ,д.9/22,8344443,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Кировоградская д.16 кор.1,Москва,ул Кировоградская д.16 кор.1,ул,Кировоградская ,д.16 кор.1,8361882,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Кировоградская д.16 кор.2,Москва,ул Кировоградская д.16 кор.2,ул,Кировоградская ,д.16 кор.2,7776832,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Кировоградская д.17 кор.1,Москва,ул Кировоградская д.17 кор.1,ул,Кировоградская ,д.17 кор.1,7777596,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Кировоградская д.17 кор.2,Москва,ул Кировоградская д.17 кор.2,ул,Кировоградская ,д.17 кор.2,7777602,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Кировоградская д.18 кор.1,Москва,ул Кировоградская д.18 кор.1,ул,Кировоградская ,д.18 кор.1,7776897,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Кировоградская д.18 кор.2,Москва,ул Кировоградская д.18 кор.2,ул,Кировоградская ,д.18 кор.2,7776907,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Кировоградская д.19 кор.1,Москва,ул Кировоградская д.19 кор.1,ул,Кировоградская ,д.19 кор.1,8361519,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Кировоградская д.19 кор.2,Москва,ул Кировоградская д.19 кор.2,ул,Кировоградская ,д.19 кор.2,7777616,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Кировоградская д.20 кор.1,Москва,ул Кировоградская д.20 кор.1,ул,Кировоградская ,д.20 кор.1,8344546,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Кировоградская д.20 кор.2,Москва,ул Кировоградская д.20 кор.2,ул,Кировоградская ,д.20 кор.2,7776921,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Кировоградская д.20 кор.3,Москва,ул Кировоградская д.20 кор.3,ул,Кировоградская ,д.20 кор.3,7776934,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Кировоградская д.22,Москва,ул Кировоградская д.22,ул,Кировоградская ,д.22,7776942,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Кировоградская д.22 кор.2,Москва,ул Кировоградская д.22 кор.2,ул,Кировоградская ,д.22 кор.2,8362062,муниципальный округ Чертаново Центральное,2015 +2281122,г Москва ул Кировоградская д.24,Москва,ул Кировоградская д.24,ул,Кировоградская ,д.24,8362039,муниципальный округ Чертаново Центральное,2007 +2281122,г Москва ул Кировоградская д.24 кор.1,Москва,ул Кировоградская д.24 кор.1,ул,Кировоградская ,д.24 кор.1,8332952,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Кировоградская д.24 кор.2,Москва,ул Кировоградская д.24 кор.2,ул,Кировоградская ,д.24 кор.2,7776953,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Кировоградская д.24 кор.3,Москва,ул Кировоградская д.24 кор.3,ул,Кировоградская ,д.24 кор.3,8037635,муниципальный округ Чертаново Центральное,1970 +2281122,г Москва ул Кировоградская д.24 кор.4,Москва,ул Кировоградская д.24 кор.4,ул,Кировоградская ,д.24 кор.4,8434302,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Кировоградская д.28 кор.1,Москва,ул Кировоградская д.28 кор.1,ул,Кировоградская ,д.28 кор.1,7777517,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Кировоградская д.28 кор.2,Москва,ул Кировоградская д.28 кор.2,ул,Кировоградская ,д.28 кор.2,7777528,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Кировоградская д.28 кор.3,Москва,ул Кировоградская д.28 кор.3,ул,Кировоградская ,д.28 кор.3,7777537,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Кировоградская д.30,Москва,ул Кировоградская д.30,ул,Кировоградская ,д.30,8361635,муниципальный округ Чертаново Центральное,1992 +2281122,г Москва ул Кировоградская д.32 кор.1,Москва,ул Кировоградская д.32 кор.1,ул,Кировоградская ,д.32 кор.1,7777566,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Кировоградская д.32 кор.2,Москва,ул Кировоградская д.32 кор.2,ул,Кировоградская ,д.32 кор.2,7777581,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Кировоградская д.32 кор.3,Москва,ул Кировоградская д.32 кор.3,ул,Кировоградская ,д.32 кор.3,7777586,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.1 кор.1,Москва,ул Красного Маяка д.1 кор.1,ул,Красного Маяка ,д.1 кор.1,7777348,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.1 кор.2,Москва,ул Красного Маяка д.1 кор.2,ул,Красного Маяка ,д.1 кор.2,7777356,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.1 кор.3,Москва,ул Красного Маяка д.1 кор.3,ул,Красного Маяка ,д.1 кор.3,7777385,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.10,Москва,ул Красного Маяка д.10,ул,Красного Маяка ,д.10,7777335,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.11 кор.1,Москва,ул Красного Маяка д.11 кор.1,ул,Красного Маяка ,д.11 кор.1,7778144,муниципальный округ Чертаново Центральное,1970 +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.11 кор.2,Москва,ул Красного Маяка д.11 кор.2,ул,Красного Маяка ,д.11 кор.2,7778155,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.11 кор.3,Москва,ул Красного Маяка д.11 кор.3,ул,Красного Маяка ,д.11 кор.3,7778165,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.11 кор.4,Москва,ул Красного Маяка д.11 кор.4,ул,Красного Маяка ,д.11 кор.4,7778175,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.11 кор.5,Москва,ул Красного Маяка д.11 кор.5,ул,Красного Маяка ,д.11 кор.5,7778182,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.13 кор.2,Москва,ул Красного Маяка д.13 кор.2,ул,Красного Маяка ,д.13 кор.2,7778241,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.13 кор.3,Москва,ул Красного Маяка д.13 кор.3,ул,Красного Маяка ,д.13 кор.3,7778257,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.13 кор.4,Москва,ул Красного Маяка д.13 кор.4,ул,Красного Маяка ,д.13 кор.4,8332977,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.13 кор.5,Москва,ул Красного Маяка д.13 кор.5,ул,Красного Маяка ,д.13 кор.5,7778539,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.13а кор.1,Москва,ул Красного Маяка д.13а кор.1,ул,Красного Маяка ,д.13а кор.1,7778268,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.13а кор.2,Москва,ул Красного Маяка д.13а кор.2,ул,Красного Маяка ,д.13а кор.2,7778276,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.13а кор.3,Москва,ул Красного Маяка д.13а кор.3,ул,Красного Маяка ,д.13а кор.3,7778290,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.13а кор.4,Москва,ул Красного Маяка д.13а кор.4,ул,Красного Маяка ,д.13а кор.4,7778301,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.13А кор.5,Москва,ул Красного Маяка д.13А кор.5,ул,Красного Маяка ,д.13А кор.5,8361743,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.13а кор.6,Москва,ул Красного Маяка д.13а кор.6,ул,Красного Маяка ,д.13а кор.6,7778310,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.13а кор.7,Москва,ул Красного Маяка д.13а кор.7,ул,Красного Маяка ,д.13а кор.7,7778323,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.15,Москва,ул Красного Маяка д.15,ул,Красного Маяка ,д.15,8455861,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.15 кор.1,Москва,ул Красного Маяка д.15 кор.1,ул,Красного Маяка ,д.15 кор.1,7778361,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.15 кор.2,Москва,ул Красного Маяка д.15 кор.2,ул,Красного Маяка ,д.15 кор.2,7778368,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.15 кор.3,Москва,ул Красного Маяка д.15 кор.3,ул,Красного Маяка ,д.15 кор.3,7778380,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.15 кор.4,Москва,ул Красного Маяка д.15 кор.4,ул,Красного Маяка ,д.15 кор.4,7778395,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.15 кор.5,Москва,ул Красного Маяка д.15 кор.5,ул,Красного Маяка ,д.15 кор.5,7778407,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.16Б,Москва,ул Красного Маяка д.16Б,ул,Красного Маяка ,д.16Б,7778428,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.17 кор.1,Москва,ул Красного Маяка д.17 кор.1,ул,Красного Маяка ,д.17 кор.1,7778438,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.17 кор.2,Москва,ул Красного Маяка д.17 кор.2,ул,Красного Маяка ,д.17 кор.2,7778453,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.18 кор.1,Москва,ул Красного Маяка д.18 кор.1,ул,Красного Маяка ,д.18 кор.1,7778094,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.18 кор.2,Москва,ул Красного Маяка д.18 кор.2,ул,Красного Маяка ,д.18 кор.2,7778100,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.19 кор.1,Москва,ул Красного Маяка д.19 кор.1,ул,Красного Маяка ,д.19 кор.1,7778527,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.19 кор.2,Москва,ул Красного Маяка д.19 кор.2,ул,Красного Маяка ,д.19 кор.2,7778503,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.19 кор.3,Москва,ул Красного Маяка д.19 кор.3,ул,Красного Маяка ,д.19 кор.3,7778491,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.2,Москва,ул Красного Маяка д.2,ул,Красного Маяка ,д.2,7777279,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.20 кор.1,Москва,ул Красного Маяка д.20 кор.1,ул,Красного Маяка ,д.20 кор.1,7778103,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.20 кор.2,Москва,ул Красного Маяка д.20 кор.2,ул,Красного Маяка ,д.20 кор.2,7778108,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.22 кор.1,Москва,ул Красного Маяка д.22 кор.1,ул,Красного Маяка ,д.22 кор.1,7573044,муниципальный округ Чертаново Центральное,2011 +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.22 кор.2,Москва,ул Красного Маяка д.22 кор.2,ул,Красного Маяка ,д.22 кор.2,7573050,муниципальный округ Чертаново Центральное,2011 +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.22 кор.3,Москва,ул Красного Маяка д.22 кор.3,ул,Красного Маяка ,д.22 кор.3,7573055,муниципальный округ Чертаново Центральное,2011 +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.26 кор.1,Москва,ул Красного Маяка д.26 кор.1,ул,Красного Маяка ,д.26 кор.1,7778568,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.26 кор.2,Москва,ул Красного Маяка д.26 кор.2,ул,Красного Маяка ,д.26 кор.2,7778585,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.26 кор.3,Москва,ул Красного Маяка д.26 кор.3,ул,Красного Маяка ,д.26 кор.3,7778594,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.26 кор.4,Москва,ул Красного Маяка д.26 кор.4,ул,Красного Маяка ,д.26 кор.4,7778608,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.3,Москва,ул Красного Маяка д.3,ул,Красного Маяка ,д.3,7777392,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.4 кор.1,Москва,ул Красного Маяка д.4 кор.1,ул,Красного Маяка ,д.4 кор.1,7777289,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.4 кор.2,Москва,ул Красного Маяка д.4 кор.2,ул,Красного Маяка ,д.4 кор.2,8361594,муниципальный округ Чертаново Центральное,1970 +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.4 кор.3,Москва,ул Красного Маяка д.4 кор.3,ул,Красного Маяка ,д.4 кор.3,7777299,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.5 кор.1,Москва,ул Красного Маяка д.5 кор.1,ул,Красного Маяка ,д.5 кор.1,7777399,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.5 кор.2,Москва,ул Красного Маяка д.5 кор.2,ул,Красного Маяка ,д.5 кор.2,7777412,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.6,Москва,ул Красного Маяка д.6,ул,Красного Маяка ,д.6,7777317,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.7 кор.1,Москва,ул Красного Маяка д.7 кор.1,ул,Красного Маяка ,д.7 кор.1,7778120,муниципальный округ Чертаново Центральное,1972 +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.7 кор.2,Москва,ул Красного Маяка д.7 кор.2,ул,Красного Маяка ,д.7 кор.2,7778128,муниципальный округ Чертаново Центральное,1972 +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.8 кор.1,Москва,ул Красного Маяка д.8 кор.1,ул,Красного Маяка ,д.8 кор.1,7777324,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.8 кор.2,Москва,ул Красного Маяка д.8 кор.2,ул,Красного Маяка ,д.8 кор.2,8361549,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Красного Маяка д.9,Москва,ул Красного Маяка д.9,ул,Красного Маяка ,д.9,7778138,муниципальный округ Чертаново Центральное,1970 +2281122,г Москва ул Чертановская д.21 кор.1,Москва,ул Чертановская д.21 кор.1,ул,Чертановская ,д.21 кор.1,7776226,муниципальный округ Чертаново Центральное,1969 +2281122,г Москва ул Чертановская д.21 кор.2,Москва,ул Чертановская д.21 кор.2,ул,Чертановская ,д.21 кор.2,7776475,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.21 кор.3,Москва,ул Чертановская д.21 кор.3,ул,Чертановская ,д.21 кор.3,7776484,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.23 кор.1,Москва,ул Чертановская д.23 кор.1,ул,Чертановская ,д.23 кор.1,7776742,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.23 кор.2,Москва,ул Чертановская д.23 кор.2,ул,Чертановская ,д.23 кор.2,7776770,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.23 кор.3,Москва,ул Чертановская д.23 кор.3,ул,Чертановская ,д.23 кор.3,7776790,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.24 кор.1,Москва,ул Чертановская д.24 кор.1,ул,Чертановская ,д.24 кор.1,7759233,муниципальный округ Чертаново Центральное,1970 +2281122,г Москва ул Чертановская д.24 кор.2,Москва,ул Чертановская д.24 кор.2,ул,Чертановская ,д.24 кор.2,7777993,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.24 кор.3,Москва,ул Чертановская д.24 кор.3,ул,Чертановская ,д.24 кор.3,7778001,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.25 кор.1,Москва,ул Чертановская д.25 кор.1,ул,Чертановская ,д.25 кор.1,7776804,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.27 кор.1,Москва,ул Чертановская д.27 кор.1,ул,Чертановская ,д.27 кор.1,7776815,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.28 кор.1,Москва,ул Чертановская д.28 кор.1,ул,Чертановская ,д.28 кор.1,7778018,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.29 кор.1,Москва,ул Чертановская д.29 кор.1,ул,Чертановская ,д.29 кор.1,7776823,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.29 кор.2,Москва,ул Чертановская д.29 кор.2,ул,Чертановская ,д.29 кор.2,8361575,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.30 кор.1,Москва,ул Чертановская д.30 кор.1,ул,Чертановская ,д.30 кор.1,8361711,муниципальный округ Чертаново Центральное,1971 +2281122,г Москва ул Чертановская д.30 кор.2,Москва,ул Чертановская д.30 кор.2,ул,Чертановская ,д.30 кор.2,7778028,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.30 кор.3,Москва,ул Чертановская д.30 кор.3,ул,Чертановская ,д.30 кор.3,7778039,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.30 кор.4,Москва,ул Чертановская д.30 кор.4,ул,Чертановская ,д.30 кор.4,7778055,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.31 кор.1,Москва,ул Чертановская д.31 кор.1,ул,Чертановская ,д.31 кор.1,8332968,муниципальный округ Чертаново Центральное,1970 +2281122,г Москва ул Чертановская д.31 кор.2,Москва,ул Чертановская д.31 кор.2,ул,Чертановская ,д.31 кор.2,8361922,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.32 кор.1,Москва,ул Чертановская д.32 кор.1,ул,Чертановская ,д.32 кор.1,7778064,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.33 кор.1,Москва,ул Чертановская д.33 кор.1,ул,Чертановская ,д.33 кор.1,8344597,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.33 кор.2,Москва,ул Чертановская д.33 кор.2,ул,Чертановская ,д.33 кор.2,8332971,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.34 кор.1,Москва,ул Чертановская д.34 кор.1,ул,Чертановская ,д.34 кор.1,8123068,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.36,Москва,ул Чертановская д.36,ул,Чертановская ,д.36,7778073,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.37,Москва,ул Чертановская д.37,ул,Чертановская ,д.37,7777442,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.38 кор.1,Москва,ул Чертановская д.38 кор.1,ул,Чертановская ,д.38 кор.1,8366497,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.39 кор.1,Москва,ул Чертановская д.39 кор.1,ул,Чертановская ,д.39 кор.1,7777452,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.39 кор.2,Москва,ул Чертановская д.39 кор.2,ул,Чертановская ,д.39 кор.2,8361492,муниципальный округ Чертаново Центральное,1970 +2281122,г Москва ул Чертановская д.41 кор.2,Москва,ул Чертановская д.41 кор.2,ул,Чертановская ,д.41 кор.2,7777463,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.41 кор.3,Москва,ул Чертановская д.41 кор.3,ул,Чертановская ,д.41 кор.3,7777473,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.42 кор.1,Москва,ул Чертановская д.42 кор.1,ул,Чертановская ,д.42 кор.1,7778513,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.42 кор.2,Москва,ул Чертановская д.42 кор.2,ул,Чертановская ,д.42 кор.2,7778191,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.43 кор.1,Москва,ул Чертановская д.43 кор.1,ул,Чертановская ,д.43 кор.1,8344539,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.44,Москва,ул Чертановская д.44,ул,Чертановская ,д.44,7778208,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.45 кор.1,Москва,ул Чертановская д.45 кор.1,ул,Чертановская ,д.45 кор.1,7777485,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.45 кор.2,Москва,ул Чертановская д.45 кор.2,ул,Чертановская ,д.45 кор.2,7777500,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.46,Москва,ул Чертановская д.46,ул,Чертановская ,д.46,7778215,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.48 кор.1,Москва,ул Чертановская д.48 кор.1,ул,Чертановская ,д.48 кор.1,8257362,муниципальный округ Чертаново Центральное,1973 +2281122,г Москва ул Чертановская д.48 кор.2,Москва,ул Чертановская д.48 кор.2,ул,Чертановская ,д.48 кор.2,7778229,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ул Чертановская д.48 кор.3,Москва,ул Чертановская д.48 кор.3,ул,Чертановская ,д.48 кор.3,8412288,муниципальный округ Чертаново Центральное,2007 +2281122,г Москва ш Варшавское д.142 кор.1,Москва,ш Варшавское д.142 кор.1,ш,Варшавское ,д.142 кор.1,7777671,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ш Варшавское д.142 кор.2,Москва,ш Варшавское д.142 кор.2,ш,Варшавское ,д.142 кор.2,7632173,муниципальный округ Чертаново Центральное,1982 +2281122,г Москва ш Варшавское д.144 кор.1,Москва,ш Варшавское д.144 кор.1,ш,Варшавское ,д.144 кор.1,7777678,муниципальный округ Чертаново Центральное,н.д. +2281122,г Москва ш Варшавское д.144 кор.2,Москва,ш Варшавское д.144 кор.2,ш,Варшавское ,д.144 кор.2,8247656,муниципальный округ Чертаново Центральное,1981 +2281123,г Москва проезд Дорожный 3-й д.1,Москва,проезд Дорожный 3-й д.1,проезд,Дорожный 3-й ,д.1,7958624,муниципальный округ Чертаново Южное,1983 +2281123,г Москва проезд Дорожный 3-й д.10 кор.1,Москва,проезд Дорожный 3-й д.10 кор.1,проезд,Дорожный 3-й ,д.10 кор.1,7958637,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва проезд Дорожный 3-й д.10 кор.2,Москва,проезд Дорожный 3-й д.10 кор.2,проезд,Дорожный 3-й ,д.10 кор.2,7958638,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва проезд Дорожный 3-й д.4 кор.1,Москва,проезд Дорожный 3-й д.4 кор.1,проезд,Дорожный 3-й ,д.4 кор.1,7958626,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва проезд Дорожный 3-й д.4 кор.2,Москва,проезд Дорожный 3-й д.4 кор.2,проезд,Дорожный 3-й ,д.4 кор.2,7958627,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва проезд Дорожный 3-й д.5 кор.1,Москва,проезд Дорожный 3-й д.5 кор.1,проезд,Дорожный 3-й ,д.5 кор.1,7698654,муниципальный округ Чертаново Южное,н.д. +2281123,г Москва проезд Дорожный 3-й д.6 кор.1,Москва,проезд Дорожный 3-й д.6 кор.1,проезд,Дорожный 3-й ,д.6 кор.1,7958628,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва проезд Дорожный 3-й д.6 кор.2,Москва,проезд Дорожный 3-й д.6 кор.2,проезд,Дорожный 3-й ,д.6 кор.2,7958631,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва проезд Дорожный 3-й д.7 кор.1,Москва,проезд Дорожный 3-й д.7 кор.1,проезд,Дорожный 3-й ,д.7 кор.1,7958632,муниципальный округ Чертаново Южное,1973 +2281123,г Москва проезд Дорожный 3-й д.8 кор.1,Москва,проезд Дорожный 3-й д.8 кор.1,проезд,Дорожный 3-й ,д.8 кор.1,7958633,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва проезд Дорожный 3-й д.8 кор.2,Москва,проезд Дорожный 3-й д.8 кор.2,проезд,Дорожный 3-й ,д.8 кор.2,7958634,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва проезд Кировоградский д.3 кор.1,Москва,проезд Кировоградский д.3 кор.1,проезд,Кировоградский ,д.3 кор.1,7963259,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва проезд Кировоградский д.3 кор.2,Москва,проезд Кировоградский д.3 кор.2,проезд,Кировоградский ,д.3 кор.2,7963261,муниципальный округ Чертаново Южное,1990 +2281123,г Москва проезд Россошанский д.2 кор.1,Москва,проезд Россошанский д.2 кор.1,проезд,Россошанский ,д.2 кор.1,7963328,муниципальный округ Чертаново Южное,1975 +2281123,г Москва проезд Россошанский д.2 кор.2,Москва,проезд Россошанский д.2 кор.2,проезд,Россошанский ,д.2 кор.2,7963331,муниципальный округ Чертаново Южное,1975 +2281123,г Москва проезд Россошанский д.2 кор.3,Москва,проезд Россошанский д.2 кор.3,проезд,Россошанский ,д.2 кор.3,7963341,муниципальный округ Чертаново Южное,1980 +2281123,г Москва проезд Россошанский д.4 кор.1,Москва,проезд Россошанский д.4 кор.1,проезд,Россошанский ,д.4 кор.1,7963345,муниципальный округ Чертаново Южное,1975 +2281123,г Москва проезд Россошанский д.4 кор.2,Москва,проезд Россошанский д.4 кор.2,проезд,Россошанский ,д.4 кор.2,7963350,муниципальный округ Чертаново Южное,1975 +2281123,г Москва проезд Россошанский д.4 кор.2,Москва,проезд Россошанский д.4 кор.2,проезд,Россошанский ,д.4 кор.2,7963349,муниципальный округ Чертаново Южное,н.д. +2281123,г Москва проезд Россошанский д.4 кор.3,Москва,проезд Россошанский д.4 кор.3,проезд,Россошанский ,д.4 кор.3,7963360,муниципальный округ Чертаново Южное,1976 +2281123,г Москва проезд Россошанский д.5 кор.1,Москва,проезд Россошанский д.5 кор.1,проезд,Россошанский ,д.5 кор.1,7963365,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва проезд Россошанский д.8 кор.1,Москва,проезд Россошанский д.8 кор.1,проезд,Россошанский ,д.8 кор.1,7963374,муниципальный округ Чертаново Южное,1976 +2281123,г Москва проезд Россошанский д.8 кор.2,Москва,проезд Россошанский д.8 кор.2,проезд,Россошанский ,д.8 кор.2,7963376,муниципальный округ Чертаново Южное,1976 +2281123,г Москва проезд Россошанский д.8 кор.2,Москва,проезд Россошанский д.8 кор.2,проезд,Россошанский ,д.8 кор.2,7963375,муниципальный округ Чертаново Южное,н.д. +2281123,г Москва ул Академика Янгеля д.14 кор.1,Москва,ул Академика Янгеля д.14 кор.1,ул,Академика Янгеля ,д.14 кор.1,7756019,муниципальный округ Чертаново Южное,1978 +2281123,г Москва ул Академика Янгеля д.14 кор.10,Москва,ул Академика Янгеля д.14 кор.10,ул,Академика Янгеля ,д.14 кор.10,7756105,муниципальный округ Чертаново Южное,1978 +2281123,г Москва ул Академика Янгеля д.14 кор.2,Москва,ул Академика Янгеля д.14 кор.2,ул,Академика Янгеля ,д.14 кор.2,7756027,муниципальный округ Чертаново Южное,1978 +2281123,г Москва ул Академика Янгеля д.14 кор.3,Москва,ул Академика Янгеля д.14 кор.3,ул,Академика Янгеля ,д.14 кор.3,7756034,муниципальный округ Чертаново Южное,1978 +2281123,г Москва ул Академика Янгеля д.14 кор.4,Москва,ул Академика Янгеля д.14 кор.4,ул,Академика Янгеля ,д.14 кор.4,7756047,муниципальный округ Чертаново Южное,1978 +2281123,г Москва ул Академика Янгеля д.14 кор.5,Москва,ул Академика Янгеля д.14 кор.5,ул,Академика Янгеля ,д.14 кор.5,7756055,муниципальный округ Чертаново Южное,1979 +2281123,г Москва ул Академика Янгеля д.14 кор.8,Москва,ул Академика Янгеля д.14 кор.8,ул,Академика Янгеля ,д.14 кор.8,7756076,муниципальный округ Чертаново Южное,1978 +2281123,г Москва ул Академика Янгеля д.14 кор.9,Москва,ул Академика Янгеля д.14 кор.9,ул,Академика Янгеля ,д.14 кор.9,7756096,муниципальный округ Чертаново Южное,1978 +2281123,г Москва ул Академика Янгеля д.3,Москва,ул Академика Янгеля д.3,ул,Академика Янгеля ,д.3,7755685,муниципальный округ Чертаново Южное,1995 +2281123,г Москва ул Академика Янгеля д.3 кор.1,Москва,ул Академика Янгеля д.3 кор.1,ул,Академика Янгеля ,д.3 кор.1,7755735,муниципальный округ Чертаново Южное,1994 +2281123,г Москва ул Академика Янгеля д.3 кор.2,Москва,ул Академика Янгеля д.3 кор.2,ул,Академика Янгеля ,д.3 кор.2,8113349,муниципальный округ Чертаново Южное,2010 +2281123,г Москва ул Академика Янгеля д.4,Москва,ул Академика Янгеля д.4,ул,Академика Янгеля ,д.4,7755970,муниципальный округ Чертаново Южное,1982 +2281123,г Москва ул Академика Янгеля д.6,Москва,ул Академика Янгеля д.6,ул,Академика Янгеля ,д.6,7755979,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Академика Янгеля д.6 кор.а,Москва,ул Академика Янгеля д.6 кор.а,ул,Академика Янгеля ,д.6 кор.а,7755994,муниципальный округ Чертаново Южное,1982 +2281123,г Москва ул Академика Янгеля д.8,Москва,ул Академика Янгеля д.8,ул,Академика Янгеля ,д.8,7756003,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Газопровод д.1 кор.1,Москва,ул Газопровод д.1 кор.1,ул,Газопровод ,д.1 кор.1,7961260,муниципальный округ Чертаново Южное,1964 +2281123,г Москва ул Газопровод д.1 кор.2,Москва,ул Газопровод д.1 кор.2,ул,Газопровод ,д.1 кор.2,7961268,муниципальный округ Чертаново Южное,1968 +2281123,г Москва ул Газопровод д.1 кор.3,Москва,ул Газопровод д.1 кор.3,ул,Газопровод ,д.1 кор.3,7961272,муниципальный округ Чертаново Южное,1973 +2281123,г Москва ул Газопровод д.1 кор.5,Москва,ул Газопровод д.1 кор.5,ул,Газопровод ,д.1 кор.5,7961311,муниципальный округ Чертаново Южное,1973 +2281123,г Москва ул Газопровод д.1 кор.6,Москва,ул Газопровод д.1 кор.6,ул,Газопровод ,д.1 кор.6,7961313,муниципальный округ Чертаново Южное,1973 +2281123,г Москва ул Газопровод д.11 кор.1,Москва,ул Газопровод д.11 кор.1,ул,Газопровод ,д.11 кор.1,7961444,муниципальный округ Чертаново Южное,1973 +2281123,г Москва ул Газопровод д.11 кор.2,Москва,ул Газопровод д.11 кор.2,ул,Газопровод ,д.11 кор.2,7961452,муниципальный округ Чертаново Южное,н.д. +2281123,г Москва ул Газопровод д.11 кор.2,Москва,ул Газопровод д.11 кор.2,ул,Газопровод ,д.11 кор.2,7961453,муниципальный округ Чертаново Южное,2002 +2281123,г Москва ул Газопровод д.13 кор.1,Москва,ул Газопровод д.13 кор.1,ул,Газопровод ,д.13 кор.1,7961502,муниципальный округ Чертаново Южное,2004 +2281123,г Москва ул Газопровод д.13 кор.3,Москва,ул Газопровод д.13 кор.3,ул,Газопровод ,д.13 кор.3,7961506,муниципальный округ Чертаново Южное,1980 +2281123,г Москва ул Газопровод д.15,Москва,ул Газопровод д.15,ул,Газопровод ,д.15,7961513,муниципальный округ Чертаново Южное,2004 +2281123,г Москва ул Газопровод д.3 кор.1,Москва,ул Газопровод д.3 кор.1,ул,Газопровод ,д.3 кор.1,7961324,муниципальный округ Чертаново Южное,1973 +2281123,г Москва ул Газопровод д.6г кор.1,Москва,ул Газопровод д.6г кор.1,ул,Газопровод ,д.6г кор.1,7961373,муниципальный округ Чертаново Южное,1959 +2281123,г Москва ул Газопровод д.6г кор.3,Москва,ул Газопровод д.6г кор.3,ул,Газопровод ,д.6г кор.3,7961377,муниципальный округ Чертаново Южное,1936 +2281123,г Москва ул Газопровод д.7 кор.1,Москва,ул Газопровод д.7 кор.1,ул,Газопровод ,д.7 кор.1,7961380,муниципальный округ Чертаново Южное,1961 +2281123,г Москва ул Газопровод д.7 кор.2,Москва,ул Газопровод д.7 кор.2,ул,Газопровод ,д.7 кор.2,7961406,муниципальный округ Чертаново Южное,1960 +2281123,г Москва ул Газопровод д.9 кор.1,Москва,ул Газопровод д.9 кор.1,ул,Газопровод ,д.9 кор.1,7961418,муниципальный округ Чертаново Южное,1973 +2281123,г Москва ул Газопровод д.9 кор.1,Москва,ул Газопровод д.9 кор.1,ул,Газопровод ,д.9 кор.1,7961419,муниципальный округ Чертаново Южное,н.д. +2281123,г Москва ул Газопровод д.9 кор.2,Москва,ул Газопровод д.9 кор.2,ул,Газопровод ,д.9 кор.2,7961441,муниципальный округ Чертаново Южное,1973 +2281123,г Москва ул Дорожная д.14 кор.1,Москва,ул Дорожная д.14 кор.1,ул,Дорожная ,д.14 кор.1,7962093,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Дорожная д.16 кор.2,Москва,ул Дорожная д.16 кор.2,ул,Дорожная ,д.16 кор.2,7962097,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Дорожная д.16 кор.3,Москва,ул Дорожная д.16 кор.3,ул,Дорожная ,д.16 кор.3,7962098,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Дорожная д.20 кор.1,Москва,ул Дорожная д.20 кор.1,ул,Дорожная ,д.20 кор.1,7962103,муниципальный округ Чертаново Южное,н.д. +2281123,г Москва ул Дорожная д.20 кор.1,Москва,ул Дорожная д.20 кор.1,ул,Дорожная ,д.20 кор.1,7962102,муниципальный округ Чертаново Южное,1977 +2281123,г Москва ул Дорожная д.20 кор.3,Москва,ул Дорожная д.20 кор.3,ул,Дорожная ,д.20 кор.3,7849316,муниципальный округ Чертаново Южное,1973 +2281123,г Москва ул Дорожная д.23 кор.2,Москва,ул Дорожная д.23 кор.2,ул,Дорожная ,д.23 кор.2,7962240,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Дорожная д.24 кор.1,Москва,ул Дорожная д.24 кор.1,ул,Дорожная ,д.24 кор.1,7962245,муниципальный округ Чертаново Южное,н.д. +2281123,г Москва ул Дорожная д.24 кор.1,Москва,ул Дорожная д.24 кор.1,ул,Дорожная ,д.24 кор.1,7962246,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Дорожная д.24 кор.2,Москва,ул Дорожная д.24 кор.2,ул,Дорожная ,д.24 кор.2,7962257,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Дорожная д.24 кор.3,Москва,ул Дорожная д.24 кор.3,ул,Дорожная ,д.24 кор.3,7962261,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Дорожная д.28 кор.1,Москва,ул Дорожная д.28 кор.1,ул,Дорожная ,д.28 кор.1,7962272,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Дорожная д.28 кор.2,Москва,ул Дорожная д.28 кор.2,ул,Дорожная ,д.28 кор.2,7921788,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Дорожная д.30 кор.1,Москва,ул Дорожная д.30 кор.1,ул,Дорожная ,д.30 кор.1,7962275,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Дорожная д.32,Москва,ул Дорожная д.32,ул,Дорожная ,д.32,7962280,муниципальный округ Чертаново Южное,2005 +2281123,г Москва ул Дорожная д.32 кор.1,Москва,ул Дорожная д.32 кор.1,ул,Дорожная ,д.32 кор.1,7962281,муниципальный округ Чертаново Южное,2007 +2281123,г Москва ул Дорожная д.34 кор.2,Москва,ул Дорожная д.34 кор.2,ул,Дорожная ,д.34 кор.2,7962284,муниципальный округ Чертаново Южное,2004 +2281123,г Москва ул Дорожная д.5 кор.1,Москва,ул Дорожная д.5 кор.1,ул,Дорожная ,д.5 кор.1,7961613,муниципальный округ Чертаново Южное,1981 +2281123,г Москва ул Дорожная д.7 кор.1,Москва,ул Дорожная д.7 кор.1,ул,Дорожная ,д.7 кор.1,7961618,муниципальный округ Чертаново Южное,н.д. +2281123,г Москва ул Дорожная д.7 кор.1,Москва,ул Дорожная д.7 кор.1,ул,Дорожная ,д.7 кор.1,7961617,муниципальный округ Чертаново Южное,1973 +2281123,г Москва ул Дорожная д.7 кор.2,Москва,ул Дорожная д.7 кор.2,ул,Дорожная ,д.7 кор.2,7962090,муниципальный округ Чертаново Южное,1973 +2281123,г Москва ул Дорожная д.7 кор.3,Москва,ул Дорожная д.7 кор.3,ул,Дорожная ,д.7 кор.3,7962091,муниципальный округ Чертаново Южное,1973 +2281123,г Москва ул Кировоградская д.38 кор.1,Москва,ул Кировоградская д.38 кор.1,ул,Кировоградская ,д.38 кор.1,7963149,муниципальный округ Чертаново Южное,н.д. +2281123,г Москва ул Кировоградская д.38 кор.1,Москва,ул Кировоградская д.38 кор.1,ул,Кировоградская ,д.38 кор.1,7963148,муниципальный округ Чертаново Южное,1990 +2281123,г Москва ул Кировоградская д.40 кор.1,Москва,ул Кировоградская д.40 кор.1,ул,Кировоградская ,д.40 кор.1,7963209,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Кировоградская д.40 кор.2,Москва,ул Кировоградская д.40 кор.2,ул,Кировоградская ,д.40 кор.2,7963210,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Кировоградская д.40 кор.2,Москва,ул Кировоградская д.40 кор.2,ул,Кировоградская ,д.40 кор.2,7963211,муниципальный округ Чертаново Южное,н.д. +2281123,г Москва ул Кировоградская д.42 кор.1,Москва,ул Кировоградская д.42 кор.1,ул,Кировоградская ,д.42 кор.1,7963240,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Кировоградская д.42 кор.3,Москва,ул Кировоградская д.42 кор.3,ул,Кировоградская ,д.42 кор.3,7963245,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Кировоградская д.44 кор.1,Москва,ул Кировоградская д.44 кор.1,ул,Кировоградская ,д.44 кор.1,7963248,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Кировоградская д.44 кор.2,Москва,ул Кировоградская д.44 кор.2,ул,Кировоградская ,д.44 кор.2,7963251,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Подольских Курсантов д.12 кор.1,Москва,ул Подольских Курсантов д.12 кор.1,ул,Подольских Курсантов ,д.12 кор.1,7963407,муниципальный округ Чертаново Южное,1973 +2281123,г Москва ул Подольских Курсантов д.14 кор.1,Москва,ул Подольских Курсантов д.14 кор.1,ул,Подольских Курсантов ,д.14 кор.1,7963409,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Подольских Курсантов д.16 кор.1,Москва,ул Подольских Курсантов д.16 кор.1,ул,Подольских Курсантов ,д.16 кор.1,7963413,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Подольских Курсантов д.16 кор.1,Москва,ул Подольских Курсантов д.16 кор.1,ул,Подольских Курсантов ,д.16 кор.1,7963414,муниципальный округ Чертаново Южное,н.д. +2281123,г Москва ул Подольских Курсантов д.16 кор.2,Москва,ул Подольских Курсантов д.16 кор.2,ул,Подольских Курсантов ,д.16 кор.2,7963421,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Подольских Курсантов д.16 кор.3,Москва,ул Подольских Курсантов д.16 кор.3,ул,Подольских Курсантов ,д.16 кор.3,7963423,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Подольских Курсантов д.18 кор.1,Москва,ул Подольских Курсантов д.18 кор.1,ул,Подольских Курсантов ,д.18 кор.1,7963426,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Подольских Курсантов д.2 кор.1,Москва,ул Подольских Курсантов д.2 кор.1,ул,Подольских Курсантов ,д.2 кор.1,7963388,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Подольских Курсантов д.4 кор.1,Москва,ул Подольских Курсантов д.4 кор.1,ул,Подольских Курсантов ,д.4 кор.1,7963389,муниципальный округ Чертаново Южное,1973 +2281123,г Москва ул Подольских Курсантов д.4 кор.2,Москва,ул Подольских Курсантов д.4 кор.2,ул,Подольских Курсантов ,д.4 кор.2,7963392,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Подольских Курсантов д.6 кор.1,Москва,ул Подольских Курсантов д.6 кор.1,ул,Подольских Курсантов ,д.6 кор.1,7963393,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Подольских Курсантов д.6 кор.2,Москва,ул Подольских Курсантов д.6 кор.2,ул,Подольских Курсантов ,д.6 кор.2,7963394,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Подольских Курсантов д.6 кор.3,Москва,ул Подольских Курсантов д.6 кор.3,ул,Подольских Курсантов ,д.6 кор.3,7963395,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Подольских Курсантов д.8 кор.2,Москва,ул Подольских Курсантов д.8 кор.2,ул,Подольских Курсантов ,д.8 кор.2,7963400,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Подольских Курсантов д.8 кор.3,Москва,ул Подольских Курсантов д.8 кор.3,ул,Подольских Курсантов ,д.8 кор.3,7963397,муниципальный округ Чертаново Южное,1973 +2281123,г Москва ул Россошанская д.1 кор.1,Москва,ул Россошанская д.1 кор.1,ул,Россошанская ,д.1 кор.1,7864000,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Россошанская д.10,Москва,ул Россошанская д.10,ул,Россошанская ,д.10,7864028,муниципальный округ Чертаново Южное,2005 +2281123,г Москва ул Россошанская д.11 кор.1,Москва,ул Россошанская д.11 кор.1,ул,Россошанская ,д.11 кор.1,7864029,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Россошанская д.11 кор.3,Москва,ул Россошанская д.11 кор.3,ул,Россошанская ,д.11 кор.3,7864031,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Россошанская д.11 кор.3,Москва,ул Россошанская д.11 кор.3,ул,Россошанская ,д.11 кор.3,7864030,муниципальный округ Чертаново Южное,н.д. +2281123,г Москва ул Россошанская д.13 кор.1,Москва,ул Россошанская д.13 кор.1,ул,Россошанская ,д.13 кор.1,7864035,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Россошанская д.13 кор.2,Москва,ул Россошанская д.13 кор.2,ул,Россошанская ,д.13 кор.2,7864036,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Россошанская д.13 кор.3,Москва,ул Россошанская д.13 кор.3,ул,Россошанская ,д.13 кор.3,7864040,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Россошанская д.2 кор.1,Москва,ул Россошанская д.2 кор.1,ул,Россошанская ,д.2 кор.1,7864002,муниципальный округ Чертаново Южное,1973 +2281123,г Москва ул Россошанская д.2 кор.2,Москва,ул Россошанская д.2 кор.2,ул,Россошанская ,д.2 кор.2,7864003,муниципальный округ Чертаново Южное,1974 +2281123,г Москва ул Россошанская д.2 кор.4,Москва,ул Россошанская д.2 кор.4,ул,Россошанская ,д.2 кор.4,7864004,муниципальный округ Чертаново Южное,2007 +2281123,г Москва ул Россошанская д.2 кор.5,Москва,ул Россошанская д.2 кор.5,ул,Россошанская ,д.2 кор.5,7864005,муниципальный округ Чертаново Южное,2003 +2281123,г Москва ул Россошанская д.2 кор.6,Москва,ул Россошанская д.2 кор.6,ул,Россошанская ,д.2 кор.6,7864009,муниципальный округ Чертаново Южное,2003 +2281123,г Москва ул Россошанская д.3 кор.1,Москва,ул Россошанская д.3 кор.1,ул,Россошанская ,д.3 кор.1,7864010,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Россошанская д.3 кор.1а,Москва,ул Россошанская д.3 кор.1а,ул,Россошанская ,д.3 кор.1а,7864011,муниципальный округ Чертаново Южное,1981 +2281123,г Москва ул Россошанская д.3 кор.2а,Москва,ул Россошанская д.3 кор.2а,ул,Россошанская ,д.3 кор.2а,7864013,муниципальный округ Чертаново Южное,1981 +2281123,г Москва ул Россошанская д.4 кор.1,Москва,ул Россошанская д.4 кор.1,ул,Россошанская ,д.4 кор.1,8081374,муниципальный округ Чертаново Южное,2009 +2281123,г Москва ул Россошанская д.4 кор.2,Москва,ул Россошанская д.4 кор.2,ул,Россошанская ,д.4 кор.2,7659723,муниципальный округ Чертаново Южное,2010 +2281123,г Москва ул Россошанская д.4 кор.4,Москва,ул Россошанская д.4 кор.4,ул,Россошанская ,д.4 кор.4,7864014,муниципальный округ Чертаново Южное,2006 +2281123,г Москва ул Россошанская д.4 кор.5,Москва,ул Россошанская д.4 кор.5,ул,Россошанская ,д.4 кор.5,7864015,муниципальный округ Чертаново Южное,2006 +2281123,г Москва ул Россошанская д.5 кор.1,Москва,ул Россошанская д.5 кор.1,ул,Россошанская ,д.5 кор.1,7562199,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Россошанская д.5 кор.2,Москва,ул Россошанская д.5 кор.2,ул,Россошанская ,д.5 кор.2,7864016,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Россошанская д.5 кор.3,Москва,ул Россошанская д.5 кор.3,ул,Россошанская ,д.5 кор.3,7562200,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Россошанская д.6,Москва,ул Россошанская д.6,ул,Россошанская ,д.6,7864017,муниципальный округ Чертаново Южное,2006 +2281123,г Москва ул Россошанская д.7 кор.1,Москва,ул Россошанская д.7 кор.1,ул,Россошанская ,д.7 кор.1,7864019,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Россошанская д.7 кор.1а,Москва,ул Россошанская д.7 кор.1а,ул,Россошанская ,д.7 кор.1а,7864022,муниципальный округ Чертаново Южное,1981 +2281123,г Москва ул Россошанская д.9 кор.1,Москва,ул Россошанская д.9 кор.1,ул,Россошанская ,д.9 кор.1,7864025,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Россошанская д.9 кор.1а,Москва,ул Россошанская д.9 кор.1а,ул,Россошанская ,д.9 кор.1а,7864023,муниципальный округ Чертаново Южное,1981 +2281123,г Москва ул Россошанская д.9 кор.2,Москва,ул Россошанская д.9 кор.2,ул,Россошанская ,д.9 кор.2,7864026,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Россошанская д.9 кор.3,Москва,ул Россошанская д.9 кор.3,ул,Россошанская ,д.9 кор.3,7922540,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,"г Москва ул Чертановская д.38 кор.1,2",Москва,"ул Чертановская д.38 кор.1,2",ул,Чертановская ,"д.38 кор.1,2",8247555,муниципальный округ Чертаново Южное,2008 +2281123,г Москва ул Чертановская д.47 кор.1,Москва,ул Чертановская д.47 кор.1,ул,Чертановская ,д.47 кор.1,7864046,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Чертановская д.47 кор.2,Москва,ул Чертановская д.47 кор.2,ул,Чертановская ,д.47 кор.2,7864048,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Чертановская д.49 кор.1,Москва,ул Чертановская д.49 кор.1,ул,Чертановская ,д.49 кор.1,7864052,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Чертановская д.49 кор.2,Москва,ул Чертановская д.49 кор.2,ул,Чертановская ,д.49 кор.2,7864054,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Чертановская д.50 кор.2,Москва,ул Чертановская д.50 кор.2,ул,Чертановская ,д.50 кор.2,7864056,муниципальный округ Чертаново Южное,н.д. +2281123,г Москва ул Чертановская д.50 кор.2,Москва,ул Чертановская д.50 кор.2,ул,Чертановская ,д.50 кор.2,7864057,муниципальный округ Чертаново Южное,1974 +2281123,г Москва ул Чертановская д.51 кор.1,Москва,ул Чертановская д.51 кор.1,ул,Чертановская ,д.51 кор.1,7864067,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Чертановская д.51 кор.2,Москва,ул Чертановская д.51 кор.2,ул,Чертановская ,д.51 кор.2,7864068,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Чертановская д.51 кор.3,Москва,ул Чертановская д.51 кор.3,ул,Чертановская ,д.51 кор.3,7869431,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Чертановская д.51 кор.4,Москва,ул Чертановская д.51 кор.4,ул,Чертановская ,д.51 кор.4,7869432,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Чертановская д.51 кор.5,Москва,ул Чертановская д.51 кор.5,ул,Чертановская ,д.51 кор.5,7869442,муниципальный округ Чертаново Южное,н.д. +2281123,г Москва ул Чертановская д.51 кор.5,Москва,ул Чертановская д.51 кор.5,ул,Чертановская ,д.51 кор.5,7869443,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Чертановская д.51 кор.6,Москва,ул Чертановская д.51 кор.6,ул,Чертановская ,д.51 кор.6,7869455,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Чертановская д.52 кор.1,Москва,ул Чертановская д.52 кор.1,ул,Чертановская ,д.52 кор.1,7869458,муниципальный округ Чертаново Южное,1973 +2281123,г Москва ул Чертановская д.52 кор.2,Москва,ул Чертановская д.52 кор.2,ул,Чертановская ,д.52 кор.2,7869460,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Чертановская д.52 кор.3,Москва,ул Чертановская д.52 кор.3,ул,Чертановская ,д.52 кор.3,7869461,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Чертановская д.53 кор.1,Москва,ул Чертановская д.53 кор.1,ул,Чертановская ,д.53 кор.1,7869470,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Чертановская д.53 кор.2,Москва,ул Чертановская д.53 кор.2,ул,Чертановская ,д.53 кор.2,7869472,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Чертановская д.54 кор.2,Москва,ул Чертановская д.54 кор.2,ул,Чертановская ,д.54 кор.2,7869474,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Чертановская д.54 кор.3,Москва,ул Чертановская д.54 кор.3,ул,Чертановская ,д.54 кор.3,7869483,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Чертановская д.55,Москва,ул Чертановская д.55,ул,Чертановская ,д.55,7869486,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Чертановская д.56 кор.1,Москва,ул Чертановская д.56 кор.1,ул,Чертановская ,д.56 кор.1,7869488,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Чертановская д.56 кор.2,Москва,ул Чертановская д.56 кор.2,ул,Чертановская ,д.56 кор.2,7869491,муниципальный округ Чертаново Южное,н.д. +2281123,г Москва ул Чертановская д.56 кор.2,Москва,ул Чертановская д.56 кор.2,ул,Чертановская ,д.56 кор.2,7869490,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Чертановская д.57,Москва,ул Чертановская д.57,ул,Чертановская ,д.57,7869505,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Чертановская д.58 кор.1,Москва,ул Чертановская д.58 кор.1,ул,Чертановская ,д.58 кор.1,7869506,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Чертановская д.58 кор.2,Москва,ул Чертановская д.58 кор.2,ул,Чертановская ,д.58 кор.2,7869509,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Чертановская д.60 кор.1,Москва,ул Чертановская д.60 кор.1,ул,Чертановская ,д.60 кор.1,7869511,муниципальный округ Чертаново Южное,1977 +2281123,г Москва ул Чертановская д.60 кор.1,Москва,ул Чертановская д.60 кор.1,ул,Чертановская ,д.60 кор.1,7869512,муниципальный округ Чертаново Южное,н.д. +2281123,г Москва ул Чертановская д.60 кор.2,Москва,ул Чертановская д.60 кор.2,ул,Чертановская ,д.60 кор.2,7869519,муниципальный округ Чертаново Южное,1977 +2281123,г Москва ул Чертановская д.61 кор.1,Москва,ул Чертановская д.61 кор.1,ул,Чертановская ,д.61 кор.1,7869522,муниципальный округ Чертаново Южное,1980 +2281123,г Москва ул Чертановская д.63 кор.1,Москва,ул Чертановская д.63 кор.1,ул,Чертановская ,д.63 кор.1,7869526,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Чертановская д.63 кор.2,Москва,ул Чертановская д.63 кор.2,ул,Чертановская ,д.63 кор.2,7869529,муниципальный округ Чертаново Южное,н.д. +2281123,г Москва ул Чертановская д.63 кор.2,Москва,ул Чертановская д.63 кор.2,ул,Чертановская ,д.63 кор.2,7869528,муниципальный округ Чертаново Южное,1972 +2281123,г Москва ул Чертановская д.64 кор.1,Москва,ул Чертановская д.64 кор.1,ул,Чертановская ,д.64 кор.1,7869539,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Чертановская д.64 кор.2,Москва,ул Чертановская д.64 кор.2,ул,Чертановская ,д.64 кор.2,7869541,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Чертановская д.64 кор.3,Москва,ул Чертановская д.64 кор.3,ул,Чертановская ,д.64 кор.3,7869565,муниципальный округ Чертаново Южное,1970 +2281123,г Москва ул Чертановская д.65,Москва,ул Чертановская д.65,ул,Чертановская ,д.65,7869574,муниципальный округ Чертаново Южное,1986 +2281123,г Москва ул Чертановская д.66 кор.1,Москва,ул Чертановская д.66 кор.1,ул,Чертановская ,д.66 кор.1,7869585,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Чертановская д.66 кор.2,Москва,ул Чертановская д.66 кор.2,ул,Чертановская ,д.66 кор.2,7869588,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Чертановская д.66 кор.2,Москва,ул Чертановская д.66 кор.2,ул,Чертановская ,д.66 кор.2,7869589,муниципальный округ Чертаново Южное,н.д. +2281123,г Москва ул Чертановская д.66 кор.3,Москва,ул Чертановская д.66 кор.3,ул,Чертановская ,д.66 кор.3,7869596,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ул Чертановская д.66 кор.4,Москва,ул Чертановская д.66 кор.4,ул,Чертановская ,д.66 кор.4,7869600,муниципальный округ Чертаново Южное,1977 +2281123,г Москва ул Чертановская д.66 кор.5,Москва,ул Чертановская д.66 кор.5,ул,Чертановская ,д.66 кор.5,7869602,муниципальный округ Чертаново Южное,2004 +2281123,г Москва ш Варшавское д.131 кор.1,Москва,ш Варшавское д.131 кор.1,ш,Варшавское ,д.131 кор.1,7808755,муниципальный округ Чертаново Южное,1981 +2281123,г Москва ш Варшавское д.131 кор.2,Москва,ш Варшавское д.131 кор.2,ш,Варшавское ,д.131 кор.2,7808773,муниципальный округ Чертаново Южное,1981 +2281123,г Москва ш Варшавское д.131 кор.3,Москва,ш Варшавское д.131 кор.3,ш,Варшавское ,д.131 кор.3,7808802,муниципальный округ Чертаново Южное,1981 +2281123,г Москва ш Варшавское д.131 кор.4,Москва,ш Варшавское д.131 кор.4,ш,Варшавское ,д.131 кор.4,7808818,муниципальный округ Чертаново Южное,1982 +2281123,г Москва ш Варшавское д.143 кор.1,Москва,ш Варшавское д.143 кор.1,ш,Варшавское ,д.143 кор.1,7808850,муниципальный округ Чертаново Южное,1979 +2281123,г Москва ш Варшавское д.143 кор.2,Москва,ш Варшавское д.143 кор.2,ш,Варшавское ,д.143 кор.2,7808869,муниципальный округ Чертаново Южное,1978 +2281123,г Москва ш Варшавское д.143 кор.3,Москва,ш Варшавское д.143 кор.3,ш,Варшавское ,д.143 кор.3,7809057,муниципальный округ Чертаново Южное,1978 +2281123,г Москва ш Варшавское д.143 кор.4,Москва,ш Варшавское д.143 кор.4,ш,Варшавское ,д.143 кор.4,7809070,муниципальный округ Чертаново Южное,1977 +2281123,г Москва ш Варшавское д.143 кор.5,Москва,ш Варшавское д.143 кор.5,ш,Варшавское ,д.143 кор.5,7809075,муниципальный округ Чертаново Южное,1978 +2281123,г Москва ш Варшавское д.143В кор.А,Москва,ш Варшавское д.143В кор.А,ш,Варшавское ,д.143В кор.А,7809093,муниципальный округ Чертаново Южное,1961 +2281123,г Москва ш Варшавское д.145 кор.1,Москва,ш Варшавское д.145 кор.1,ш,Варшавское ,д.145 кор.1,7809115,муниципальный округ Чертаново Южное,1978 +2281123,г Москва ш Варшавское д.145 кор.2,Москва,ш Варшавское д.145 кор.2,ш,Варшавское ,д.145 кор.2,7809145,муниципальный округ Чертаново Южное,1978 +2281123,г Москва ш Варшавское д.145 кор.3,Москва,ш Варшавское д.145 кор.3,ш,Варшавское ,д.145 кор.3,7809158,муниципальный округ Чертаново Южное,1962 +2281123,г Москва ш Варшавское д.145 кор.4,Москва,ш Варшавское д.145 кор.4,ш,Варшавское ,д.145 кор.4,7809171,муниципальный округ Чертаново Южное,1965 +2281123,г Москва ш Варшавское д.145 кор.5,Москва,ш Варшавское д.145 кор.5,ш,Варшавское ,д.145 кор.5,7810364,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ш Варшавское д.145 кор.7,Москва,ш Варшавское д.145 кор.7,ш,Варшавское ,д.145 кор.7,7810389,муниципальный округ Чертаново Южное,1971 +2281123,г Москва ш Варшавское д.147 кор.1,Москва,ш Варшавское д.147 кор.1,ш,Варшавское ,д.147 кор.1,7812986,муниципальный округ Чертаново Южное,1978 +2281123,г Москва ш Варшавское д.147 кор.2,Москва,ш Варшавское д.147 кор.2,ш,Варшавское ,д.147 кор.2,7813003,муниципальный округ Чертаново Южное,1978 +2281123,г Москва ш Варшавское д.149 кор.1,Москва,ш Варшавское д.149 кор.1,ш,Варшавское ,д.149 кор.1,7813014,муниципальный округ Чертаново Южное,1979 +2281123,г Москва ш Варшавское д.149 кор.4,Москва,ш Варшавское д.149 кор.4,ш,Варшавское ,д.149 кор.4,7813029,муниципальный округ Чертаново Южное,1982 +2281123,г Москва ш Варшавское д.152 кор.1,Москва,ш Варшавское д.152 кор.1,ш,Варшавское ,д.152 кор.1,7813511,муниципальный округ Чертаново Южное,2006 +2281123,г Москва ш Варшавское д.152 кор.11,Москва,ш Варшавское д.152 кор.11,ш,Варшавское ,д.152 кор.11,7827368,муниципальный округ Чертаново Южное,2006 +2281123,г Москва ш Варшавское д.152 кор.12,Москва,ш Варшавское д.152 кор.12,ш,Варшавское ,д.152 кор.12,7827388,муниципальный округ Чертаново Южное,1993 +2281123,г Москва ш Варшавское д.152 кор.15,Москва,ш Варшавское д.152 кор.15,ш,Варшавское ,д.152 кор.15,7827391,муниципальный округ Чертаново Южное,1997 +2281123,г Москва ш Варшавское д.152 кор.2,Москва,ш Варшавское д.152 кор.2,ш,Варшавское ,д.152 кор.2,7813728,муниципальный округ Чертаново Южное,1997 +2281123,г Москва ш Варшавское д.152 кор.3,Москва,ш Варшавское д.152 кор.3,ш,Варшавское ,д.152 кор.3,7827142,муниципальный округ Чертаново Южное,1992 +2281123,г Москва ш Варшавское д.152 кор.4,Москва,ш Варшавское д.152 кор.4,ш,Варшавское ,д.152 кор.4,7827282,муниципальный округ Чертаново Южное,1993 +2281123,г Москва ш Варшавское д.152 кор.6,Москва,ш Варшавское д.152 кор.6,ш,Варшавское ,д.152 кор.6,7827296,муниципальный округ Чертаново Южное,1991 +2281123,г Москва ш Варшавское д.152 кор.7,Москва,ш Варшавское д.152 кор.7,ш,Варшавское ,д.152 кор.7,7827311,муниципальный округ Чертаново Южное,1991 +2281123,г Москва ш Варшавское д.152 кор.7А,Москва,ш Варшавское д.152 кор.7А,ш,Варшавское ,д.152 кор.7А,8033246,муниципальный округ Чертаново Южное,н.д. +2281123,г Москва ш Варшавское д.152 кор.8,Москва,ш Варшавское д.152 кор.8,ш,Варшавское ,д.152 кор.8,7827344,муниципальный округ Чертаново Южное,1992 +2281123,г Москва ш Варшавское д.154 кор.1,Москва,ш Варшавское д.154 кор.1,ш,Варшавское ,д.154 кор.1,7827399,муниципальный округ Чертаново Южное,1983 +2281123,г Москва ш Варшавское д.154 кор.2,Москва,ш Варшавское д.154 кор.2,ш,Варшавское ,д.154 кор.2,7705571,муниципальный округ Чертаново Южное,1982 +2281123,г Москва ш Варшавское д.154 кор.3,Москва,ш Варшавское д.154 кор.3,ш,Варшавское ,д.154 кор.3,7827402,муниципальный округ Чертаново Южное,1983 +2281123,г Москва ш Варшавское д.154 кор.4,Москва,ш Варшавское д.154 кор.4,ш,Варшавское ,д.154 кор.4,7827406,муниципальный округ Чертаново Южное,1983 +2281123,г Москва ш Варшавское д.158 кор.1,Москва,ш Варшавское д.158 кор.1,ш,Варшавское ,д.158 кор.1,7827411,муниципальный округ Чертаново Южное,1982 +2281123,г Москва ш Варшавское д.158 кор.2,Москва,ш Варшавское д.158 кор.2,ш,Варшавское ,д.158 кор.2,7827414,муниципальный округ Чертаново Южное,1982 +2281123,г Москва ш Варшавское д.160 кор.1,Москва,ш Варшавское д.160 кор.1,ш,Варшавское ,д.160 кор.1,7577385,муниципальный округ Чертаново Южное,2011 +2281123,г Москва ш Варшавское д.160 кор.2,Москва,ш Варшавское д.160 кор.2,ш,Варшавское ,д.160 кор.2,7577396,муниципальный округ Чертаново Южное,2011 +2281123,г Москва ш Варшавское д.160 кор.3,Москва,ш Варшавское д.160 кор.3,ш,Варшавское ,д.160 кор.3,7577380,муниципальный округ Чертаново Южное,2012 +2281123,г Москва ул Домодедовская д.7 кор.2 строение 1/283к,Москва,ул Домодедовская д.7 кор.2 строение 1/283к,ул,Домодедовская ,д.7 кор.2 строение 1/283к,8072503,муниципальный округ Чертаново Южное,1973 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.10/1,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.10/1,пр-кт,60-летия Октября ,д.10/1,8004177,муниципальный округ Академический,1964 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.12,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.12,пр-кт,60-летия Октября ,д.12,8004180,муниципальный округ Академический,1963 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.14,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.14,пр-кт,60-летия Октября ,д.14,8004181,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.16 кор.1,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.16 кор.1,пр-кт,60-летия Октября ,д.16 кор.1,8004183,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.16 кор.2,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.16 кор.2,пр-кт,60-летия Октября ,д.16 кор.2,8004187,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.16 кор.3,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.16 кор.3,пр-кт,60-летия Октября ,д.16 кор.3,8004189,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.16 кор.4,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.16 кор.4,пр-кт,60-летия Октября ,д.16 кор.4,8004190,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.18 кор.1,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.18 кор.1,пр-кт,60-летия Октября ,д.18 кор.1,8004191,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.18 кор.2,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.18 кор.2,пр-кт,60-летия Октября ,д.18 кор.2,8004193,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.18 кор.3,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.18 кор.3,пр-кт,60-летия Октября ,д.18 кор.3,8004194,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.19,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.19,пр-кт,60-летия Октября ,д.19,7870095,муниципальный округ Академический,1998 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.21 кор.1,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.21 кор.1,пр-кт,60-летия Октября ,д.21 кор.1,8004196,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.21 кор.2,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.21 кор.2,пр-кт,60-летия Октября ,д.21 кор.2,8004197,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.23 кор.1,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.23 кор.1,пр-кт,60-летия Октября ,д.23 кор.1,8004198,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.23 кор.2,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.23 кор.2,пр-кт,60-летия Октября ,д.23 кор.2,8004199,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.25 кор.1,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.25 кор.1,пр-кт,60-летия Октября ,д.25 кор.1,8004201,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.25 кор.2,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.25 кор.2,пр-кт,60-летия Октября ,д.25 кор.2,8004203,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.27 кор.1,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.27 кор.1,пр-кт,60-летия Октября ,д.27 кор.1,8004204,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.27 кор.2,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.27 кор.2,пр-кт,60-летия Октября ,д.27 кор.2,8004205,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.29 кор.1,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.29 кор.1,пр-кт,60-летия Октября ,д.29 кор.1,8004207,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.31/18 кор.1,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.31/18 кор.1,пр-кт,60-летия Октября ,д.31/18 кор.1,8004210,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.31/18 кор.2,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.31/18 кор.2,пр-кт,60-летия Октября ,д.31/18 кор.2,8004211,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.31/18 кор.3,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.31/18 кор.3,пр-кт,60-летия Октября ,д.31/18 кор.3,8004213,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.8,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.8,пр-кт,60-летия Октября ,д.8,8167306,муниципальный округ Академический,2003 +2281072,г Москва пр-кт Нахимовский д.28,Москва,пр-кт Нахимовский д.28,пр-кт,Нахимовский ,д.28,8001644,муниципальный округ Академический,1967 +2281072,г Москва пр-кт Нахимовский д.30/43,Москва,пр-кт Нахимовский д.30/43,пр-кт,Нахимовский ,д.30/43,8001651,муниципальный округ Академический,1965 +2281072,г Москва пр-кт Нахимовский д.38,Москва,пр-кт Нахимовский д.38,пр-кт,Нахимовский ,д.38,8001655,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва пр-кт Нахимовский д.40,Москва,пр-кт Нахимовский д.40,пр-кт,Нахимовский ,д.40,8001662,муниципальный округ Академический,1961 +2281072,г Москва пр-кт Нахимовский д.42,Москва,пр-кт Нахимовский д.42,пр-кт,Нахимовский ,д.42,8001669,муниципальный округ Академический,1961 +2281072,г Москва пр-кт Нахимовский д.46,Москва,пр-кт Нахимовский д.46,пр-кт,Нахимовский ,д.46,8001673,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва пр-кт Нахимовский д.48,Москва,пр-кт Нахимовский д.48,пр-кт,Нахимовский ,д.48,8001674,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва пр-кт Нахимовский д.50,Москва,пр-кт Нахимовский д.50,пр-кт,Нахимовский ,д.50,8001679,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва пр-кт Нахимовский д.52/27,Москва,пр-кт Нахимовский д.52/27,пр-кт,Нахимовский ,д.52/27,8001681,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва пр-кт Нахимовский д.54/26,Москва,пр-кт Нахимовский д.54/26,пр-кт,Нахимовский ,д.54/26,8001684,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва пр-кт Нахимовский д.56,Москва,пр-кт Нахимовский д.56,пр-кт,Нахимовский ,д.56,8193472,муниципальный округ Академический,н.д. +2281072,г Москва проезд Черемушкинский д.3 кор.1,Москва,проезд Черемушкинский д.3 кор.1,проезд,Черемушкинский ,д.3 кор.1,8004300,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва проезд Черемушкинский д.3 кор.2,Москва,проезд Черемушкинский д.3 кор.2,проезд,Черемушкинский ,д.3 кор.2,8004302,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Вавилова д.15,Москва,ул Вавилова д.15,ул,Вавилова ,д.15,7840544,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Вавилова д.17,Москва,ул Вавилова д.17,ул,Вавилова ,д.17,7599671,муниципальный округ Академический,1953 +2281072,г Москва ул Вавилова д.17А,Москва,ул Вавилова д.17А,ул,Вавилова ,д.17А,7599702,муниципальный округ Академический,1953 +2281072,г Москва ул Вавилова д.25,Москва,ул Вавилова д.25,ул,Вавилова ,д.25,7604344,муниципальный округ Академический,1969 +2281072,г Москва ул Вавилова д.31 кор.1,Москва,ул Вавилова д.31 кор.1,ул,Вавилова ,д.31 кор.1,8034961,муниципальный округ Академический,н.д. +2281072,г Москва ул Вавилова д.35 кор.1,Москва,ул Вавилова д.35 кор.1,ул,Вавилова ,д.35 кор.1,8084000,муниципальный округ Академический,1949 +2281072,г Москва ул Вавилова д.35 кор.2,Москва,ул Вавилова д.35 кор.2,ул,Вавилова ,д.35 кор.2,8084294,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва ул Вавилова д.37А,Москва,ул Вавилова д.37А,ул,Вавилова ,д.37А,8085838,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Вавилова д.43,Москва,ул Вавилова д.43,ул,Вавилова ,д.43,7604361,муниципальный округ Академический,1950 +2281072,г Москва ул Вавилова д.45,Москва,ул Вавилова д.45,ул,Вавилова ,д.45,8001045,муниципальный округ Академический,1950 +2281072,г Москва ул Вавилова д.47 кор.1,Москва,ул Вавилова д.47 кор.1,ул,Вавилова ,д.47 кор.1,8001062,муниципальный округ Академический,1951 +2281072,г Москва ул Вавилова д.47 кор.2,Москва,ул Вавилова д.47 кор.2,ул,Вавилова ,д.47 кор.2,8001057,муниципальный округ Академический,1950 +2281072,г Москва ул Вавилова д.49 кор.1,Москва,ул Вавилова д.49 кор.1,ул,Вавилова ,д.49 кор.1,8087245,муниципальный округ Академический,1950 +2281072,г Москва ул Вавилова д.49 кор.2,Москва,ул Вавилова д.49 кор.2,ул,Вавилова ,д.49 кор.2,8087617,муниципальный округ Академический,1951 +2281072,г Москва ул Вавилова д.53 кор.3,Москва,ул Вавилова д.53 кор.3,ул,Вавилова ,д.53 кор.3,8001068,муниципальный округ Академический,1952 +2281072,г Москва ул Винокурова д.10 кор.1,Москва,ул Винокурова д.10 кор.1,ул,Винокурова ,д.10 кор.1,8001122,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Винокурова д.10 кор.2,Москва,ул Винокурова д.10 кор.2,ул,Винокурова ,д.10 кор.2,8001130,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Винокурова д.11 кор.1,Москва,ул Винокурова д.11 кор.1,ул,Винокурова ,д.11 кор.1,8001133,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва ул Винокурова д.11 кор.2,Москва,ул Винокурова д.11 кор.2,ул,Винокурова ,д.11 кор.2,8001141,муниципальный округ Академический,1961 +2281072,г Москва ул Винокурова д.11 кор.3,Москва,ул Винокурова д.11 кор.3,ул,Винокурова ,д.11 кор.3,8001146,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва ул Винокурова д.12 кор.1,Москва,ул Винокурова д.12 кор.1,ул,Винокурова ,д.12 кор.1,8001153,муниципальный округ Академический,1961 +2281072,г Москва ул Винокурова д.12 кор.2,Москва,ул Винокурова д.12 кор.2,ул,Винокурова ,д.12 кор.2,8001157,муниципальный округ Академический,1963 +2281072,г Москва ул Винокурова д.12 кор.3,Москва,ул Винокурова д.12 кор.3,ул,Винокурова ,д.12 кор.3,8001162,муниципальный округ Академический,1961 +2281072,г Москва ул Винокурова д.12 кор.4,Москва,ул Винокурова д.12 кор.4,ул,Винокурова ,д.12 кор.4,8001168,муниципальный округ Академический,1974 +2281072,г Москва ул Винокурова д.12 кор.5,Москва,ул Винокурова д.12 кор.5,ул,Винокурова ,д.12 кор.5,8001171,муниципальный округ Академический,2005 +2281072,г Москва ул Винокурова д.13,Москва,ул Винокурова д.13,ул,Винокурова ,д.13,8001175,муниципальный округ Академический,1972 +2281072,г Москва ул Винокурова д.15 кор.1,Москва,ул Винокурова д.15 кор.1,ул,Винокурова ,д.15 кор.1,7863626,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва ул Винокурова д.15 кор.2,Москва,ул Винокурова д.15 кор.2,ул,Винокурова ,д.15 кор.2,8001183,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва ул Винокурова д.16,Москва,ул Винокурова д.16,ул,Винокурова ,д.16,8001185,муниципальный округ Академический,1963 +2281072,г Москва ул Винокурова д.2,Москва,ул Винокурова д.2,ул,Винокурова ,д.2,8001071,муниципальный округ Академический,2004 +2281072,г Москва ул Винокурова д.5/6 кор.1,Москва,ул Винокурова д.5/6 кор.1,ул,Винокурова ,д.5/6 кор.1,8001076,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Винокурова д.5/6 кор.2,Москва,ул Винокурова д.5/6 кор.2,ул,Винокурова ,д.5/6 кор.2,8001080,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Винокурова д.5/6 кор.3,Москва,ул Винокурова д.5/6 кор.3,ул,Винокурова ,д.5/6 кор.3,8001084,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Винокурова д.6,Москва,ул Винокурова д.6,ул,Винокурова ,д.6,8001087,муниципальный округ Академический,2005 +2281072,г Москва ул Винокурова д.7/5 кор.1,Москва,ул Винокурова д.7/5 кор.1,ул,Винокурова ,д.7/5 кор.1,8001095,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва ул Винокурова д.7/5 кор.2,Москва,ул Винокурова д.7/5 кор.2,ул,Винокурова ,д.7/5 кор.2,8001103,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва ул Винокурова д.7/5 кор.3,Москва,ул Винокурова д.7/5 кор.3,ул,Винокурова ,д.7/5 кор.3,8001112,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва ул Винокурова д.9,Москва,ул Винокурова д.9,ул,Винокурова ,д.9,8001115,муниципальный округ Академический,1971 +2281072,г Москва ул Гримау д.11 кор.1,Москва,ул Гримау д.11 кор.1,ул,Гримау ,д.11 кор.1,8001202,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Гримау д.13/23 кор.1,Москва,ул Гримау д.13/23 кор.1,ул,Гримау ,д.13/23 кор.1,8001205,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Гримау д.13/23 кор.2,Москва,ул Гримау д.13/23 кор.2,ул,Гримау ,д.13/23 кор.2,8001208,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Гримау д.13/23 кор.3,Москва,ул Гримау д.13/23 кор.3,ул,Гримау ,д.13/23 кор.3,8001209,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Гримау д.13/23 кор.4,Москва,ул Гримау д.13/23 кор.4,ул,Гримау ,д.13/23 кор.4,8001211,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Гримау д.14,Москва,ул Гримау д.14,ул,Гримау ,д.14,8001212,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Гримау д.16,Москва,ул Гримау д.16,ул,Гримау ,д.16,8001216,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Гримау д.3 кор.1,Москва,ул Гримау д.3 кор.1,ул,Гримау ,д.3 кор.1,8001189,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Гримау д.3 кор.2,Москва,ул Гримау д.3 кор.2,ул,Гримау ,д.3 кор.2,8001192,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Гримау д.5/1 кор.1,Москва,ул Гримау д.5/1 кор.1,ул,Гримау ,д.5/1 кор.1,8001195,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Гримау д.5/1 кор.2,Москва,ул Гримау д.5/1 кор.2,ул,Гримау ,д.5/1 кор.2,8001196,муниципальный округ Академический,4736 +2281072,г Москва ул Гримау д.5/1 кор.3,Москва,ул Гримау д.5/1 кор.3,ул,Гримау ,д.5/1 кор.3,8001200,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Гримау д.9 кор.1,Москва,ул Гримау д.9 кор.1,ул,Гримау ,д.9 кор.1,8113830,муниципальный округ Академический,2012 +2281072,г Москва ул Губкина д.7,Москва,ул Губкина д.7,ул,Губкина ,д.7,8087731,муниципальный округ Академический,1973 +2281072,г Москва ул Губкина д.9,Москва,ул Губкина д.9,ул,Губкина ,д.9,8087909,муниципальный округ Академический,1970 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.10/1 кор.1,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.10/1 кор.1,ул,Дмитрия Ульянова ,д.10/1 кор.1,8001229,муниципальный округ Академический,1951 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.10/1 кор.2,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.10/1 кор.2,ул,Дмитрия Ульянова ,д.10/1 кор.2,8001233,муниципальный округ Академический,1950 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.12 кор.1,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.12 кор.1,ул,Дмитрия Ульянова ,д.12 кор.1,8001238,муниципальный округ Академический,1952 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.12 кор.2,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.12 кор.2,ул,Дмитрия Ульянова ,д.12 кор.2,8001241,муниципальный округ Академический,1950 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.13 кор.1,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.13 кор.1,ул,Дмитрия Ульянова ,д.13 кор.1,8001245,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.13 кор.2,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.13 кор.2,ул,Дмитрия Ульянова ,д.13 кор.2,8001247,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.14 кор.1,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.14 кор.1,ул,Дмитрия Ульянова ,д.14 кор.1,8001251,муниципальный округ Академический,1952 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.16 кор.1,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.16 кор.1,ул,Дмитрия Ульянова ,д.16 кор.1,8001261,муниципальный округ Академический,1952 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.17 кор.1,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.17 кор.1,ул,Дмитрия Ульянова ,д.17 кор.1,8001265,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.17 кор.2,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.17 кор.2,ул,Дмитрия Ульянова ,д.17 кор.2,8001270,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.18 кор.1,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.18 кор.1,ул,Дмитрия Ульянова ,д.18 кор.1,8001272,муниципальный округ Академический,1951 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.24,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.24,ул,Дмитрия Ульянова ,д.24,8001275,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.24 кор.4,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.24 кор.4,ул,Дмитрия Ульянова ,д.24 кор.4,8001279,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.27/12 кор.1,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.27/12 кор.1,ул,Дмитрия Ульянова ,д.27/12 кор.1,8001281,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.27/12 кор.2,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.27/12 кор.2,ул,Дмитрия Ульянова ,д.27/12 кор.2,8001282,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.27/12 кор.3,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.27/12 кор.3,ул,Дмитрия Ульянова ,д.27/12 кор.3,8001286,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.27/12 кор.4,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.27/12 кор.4,ул,Дмитрия Ульянова ,д.27/12 кор.4,8001287,муниципальный округ Академический,6822 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.28,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.28,ул,Дмитрия Ульянова ,д.28,8001289,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.28 кор.1,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.28 кор.1,ул,Дмитрия Ульянова ,д.28 кор.1,8001293,муниципальный округ Академический,1997 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.28 кор.2,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.28 кор.2,ул,Дмитрия Ульянова ,д.28 кор.2,8001296,муниципальный округ Академический,1997 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.30,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.30,ул,Дмитрия Ульянова ,д.30,8001299,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.30 кор.1,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.30 кор.1,ул,Дмитрия Ульянова ,д.30 кор.1,8001301,муниципальный округ Академический,1997 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.30 кор.3,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.30 кор.3,ул,Дмитрия Ульянова ,д.30 кор.3,8001303,муниципальный округ Академический,1997 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.32,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.32,ул,Дмитрия Ульянова ,д.32,8001307,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.33/10,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.33/10,ул,Дмитрия Ульянова ,д.33/10,8001310,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.36,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.36,ул,Дмитрия Ульянова ,д.36,8001315,муниципальный округ Академический,2001 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.37 кор.4,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.37 кор.4,ул,Дмитрия Ульянова ,д.37 кор.4,8001320,муниципальный округ Академический,1976 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.6 кор.1,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.6 кор.1,ул,Дмитрия Ульянова ,д.6 кор.1,8158243,муниципальный округ Академический,2011 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.8 кор.1,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.8 кор.1,ул,Дмитрия Ульянова ,д.8 кор.1,8001219,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.8 кор.2,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.8 кор.2,ул,Дмитрия Ульянова ,д.8 кор.2,8001221,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.9/11 кор.1,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.9/11 кор.1,ул,Дмитрия Ульянова ,д.9/11 кор.1,8001223,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.9/11 кор.2,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.9/11 кор.2,ул,Дмитрия Ульянова ,д.9/11 кор.2,8001225,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.10,Москва,ул Ивана Бабушкина д.10,ул,Ивана Бабушкина ,д.10,8148877,муниципальный округ Академический,2008 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.11/2,Москва,ул Ивана Бабушкина д.11/2,ул,Ивана Бабушкина ,д.11/2,8001336,муниципальный округ Академический,1955 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.12 кор.1,Москва,ул Ивана Бабушкина д.12 кор.1,ул,Ивана Бабушкина ,д.12 кор.1,8001338,муниципальный округ Академический,1964 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.12 кор.2,Москва,ул Ивана Бабушкина д.12 кор.2,ул,Ивана Бабушкина ,д.12 кор.2,8001340,муниципальный округ Академический,1964 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.12 кор.3,Москва,ул Ивана Бабушкина д.12 кор.3,ул,Ивана Бабушкина ,д.12 кор.3,8001343,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.13 кор.1,Москва,ул Ивана Бабушкина д.13 кор.1,ул,Ивана Бабушкина ,д.13 кор.1,8001348,муниципальный округ Академический,1955 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.13 кор.2,Москва,ул Ивана Бабушкина д.13 кор.2,ул,Ивана Бабушкина ,д.13 кор.2,8001350,муниципальный округ Академический,1955 +2281072,"г Москва ул Ивана Бабушкина д.15 кор.1,2",Москва,"ул Ивана Бабушкина д.15 кор.1,2",ул,Ивана Бабушкина ,"д.15 кор.1,2",8001354,муниципальный округ Академический,1956 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.15 кор.3,Москва,ул Ивана Бабушкина д.15 кор.3,ул,Ивана Бабушкина ,д.15 кор.3,8001355,муниципальный округ Академический,1956 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.15 кор.4,Москва,ул Ивана Бабушкина д.15 кор.4,ул,Ивана Бабушкина ,д.15 кор.4,8001359,муниципальный округ Академический,1956 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.16,Москва,ул Ивана Бабушкина д.16,ул,Ивана Бабушкина ,д.16,8001364,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.17 кор.1,Москва,ул Ивана Бабушкина д.17 кор.1,ул,Ивана Бабушкина ,д.17 кор.1,8001366,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.17 кор.2,Москва,ул Ивана Бабушкина д.17 кор.2,ул,Ивана Бабушкина ,д.17 кор.2,8001373,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.18 кор.1,Москва,ул Ивана Бабушкина д.18 кор.1,ул,Ивана Бабушкина ,д.18 кор.1,8001377,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.18 кор.2,Москва,ул Ивана Бабушкина д.18 кор.2,ул,Ивана Бабушкина ,д.18 кор.2,8001369,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.2 кор.1,Москва,ул Ивана Бабушкина д.2 кор.1,ул,Ивана Бабушкина ,д.2 кор.1,8001324,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.2 кор.2,Москва,ул Ивана Бабушкина д.2 кор.2,ул,Ивана Бабушкина ,д.2 кор.2,8001326,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.2 кор.3,Москва,ул Ивана Бабушкина д.2 кор.3,ул,Ивана Бабушкина ,д.2 кор.3,8001327,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.20,Москва,ул Ивана Бабушкина д.20,ул,Ивана Бабушкина ,д.20,8001383,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.22,Москва,ул Ивана Бабушкина д.22,ул,Ивана Бабушкина ,д.22,8001387,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.23 кор.1,Москва,ул Ивана Бабушкина д.23 кор.1,ул,Ивана Бабушкина ,д.23 кор.1,8001391,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.23 кор.2,Москва,ул Ивана Бабушкина д.23 кор.2,ул,Ивана Бабушкина ,д.23 кор.2,8001396,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.23 кор.3,Москва,ул Ивана Бабушкина д.23 кор.3,ул,Ивана Бабушкина ,д.23 кор.3,8001398,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.23 кор.4,Москва,ул Ивана Бабушкина д.23 кор.4,ул,Ивана Бабушкина ,д.23 кор.4,8001402,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.24,Москва,ул Ивана Бабушкина д.24,ул,Ивана Бабушкина ,д.24,8001407,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.3,Москва,ул Ивана Бабушкина д.3,ул,Ивана Бабушкина ,д.3,8001330,муниципальный округ Академический,1977 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.4 кор.1,Москва,ул Ивана Бабушкина д.4 кор.1,ул,Ивана Бабушкина ,д.4 кор.1,8001333,муниципальный округ Академический,1976 +2281072,г Москва ул Ивана Бабушкина д.9,Москва,ул Ивана Бабушкина д.9,ул,Ивана Бабушкина ,д.9,8208879,муниципальный округ Академический,2000 +2281072,г Москва ул Кедрова д.1,Москва,ул Кедрова д.1,ул,Кедрова ,д.1,8259643,муниципальный округ Академический,1979 +2281072,г Москва ул Кедрова д.13 кор.1,Москва,ул Кедрова д.13 кор.1,ул,Кедрова ,д.13 кор.1,8001429,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Кедрова д.13 кор.2,Москва,ул Кедрова д.13 кор.2,ул,Кедрова ,д.13 кор.2,8001432,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Кедрова д.16 кор.1,Москва,ул Кедрова д.16 кор.1,ул,Кедрова ,д.16 кор.1,8001436,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Кедрова д.16 кор.2,Москва,ул Кедрова д.16 кор.2,ул,Кедрова ,д.16 кор.2,8001439,муниципальный округ Академический,1962 +2281072,г Москва ул Кедрова д.16 кор.3,Москва,ул Кедрова д.16 кор.3,ул,Кедрова ,д.16 кор.3,8001445,муниципальный округ Академический,1963 +2281072,г Москва ул Кедрова д.16 кор.4,Москва,ул Кедрова д.16 кор.4,ул,Кедрова ,д.16 кор.4,8001448,муниципальный округ Академический,1962 +2281072,г Москва ул Кедрова д.18 кор.1,Москва,ул Кедрова д.18 кор.1,ул,Кедрова ,д.18 кор.1,8001458,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Кедрова д.19,Москва,ул Кедрова д.19,ул,Кедрова ,д.19,8001467,муниципальный округ Академический,1997 +2281072,г Москва ул Кедрова д.19 кор.1,Москва,ул Кедрова д.19 кор.1,ул,Кедрова ,д.19 кор.1,8001475,муниципальный округ Академический,1997 +2281072,г Москва ул Кедрова д.20,Москва,ул Кедрова д.20,ул,Кедрова ,д.20,8001479,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Кедрова д.21,Москва,ул Кедрова д.21,ул,Кедрова ,д.21,8001485,муниципальный округ Академический,1997 +2281072,г Москва ул Кедрова д.21 кор.2,Москва,ул Кедрова д.21 кор.2,ул,Кедрова ,д.21 кор.2,8001490,муниципальный округ Академический,1997 +2281072,г Москва ул Кедрова д.22,Москва,ул Кедрова д.22,ул,Кедрова ,д.22,8001495,муниципальный округ Академический,1998 +2281072,г Москва ул Кедрова д.26/22,Москва,ул Кедрова д.26/22,ул,Кедрова ,д.26/22,8001503,муниципальный округ Академический,1998 +2281072,г Москва ул Кедрова д.3,Москва,ул Кедрова д.3,ул,Кедрова ,д.3,7837667,муниципальный округ Академический,1977 +2281072,г Москва ул Кедрова д.4 кор.1,Москва,ул Кедрова д.4 кор.1,ул,Кедрова ,д.4 кор.1,8001410,муниципальный округ Академический,1954 +2281072,г Москва ул Кедрова д.4 кор.2,Москва,ул Кедрова д.4 кор.2,ул,Кедрова ,д.4 кор.2,8001413,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Кедрова д.4 кор.3,Москва,ул Кедрова д.4 кор.3,ул,Кедрова ,д.4 кор.3,8001416,муниципальный округ Академический,1954 +2281072,г Москва ул Кедрова д.5,Москва,ул Кедрова д.5,ул,Кедрова ,д.5,8183660,муниципальный округ Академический,1977 +2281072,г Москва ул Кедрова д.5 кор.1,Москва,ул Кедрова д.5 кор.1,ул,Кедрова ,д.5 кор.1,7819149,муниципальный округ Академический,2001 +2281072,г Москва ул Кедрова д.6 кор.1,Москва,ул Кедрова д.6 кор.1,ул,Кедрова ,д.6 кор.1,8001420,муниципальный округ Академический,1954 +2281072,г Москва ул Кедрова д.6 кор.2,Москва,ул Кедрова д.6 кор.2,ул,Кедрова ,д.6 кор.2,8001422,муниципальный округ Академический,1954 +2281072,г Москва ул Кедрова д.6 кор.3,Москва,ул Кедрова д.6 кор.3,ул,Кедрова ,д.6 кор.3,8001423,муниципальный округ Академический,1953 +2281072,г Москва ул Кедрова д.7 кор.1,Москва,ул Кедрова д.7 кор.1,ул,Кедрова ,д.7 кор.1,8001427,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.1/19,Москва,ул Кржижановского д.1/19,ул,Кржижановского ,д.1/19,8001509,муниципальный округ Академический,1956 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.15 кор.3,Москва,ул Кржижановского д.15 кор.3,ул,Кржижановского ,д.15 кор.3,8001565,муниципальный округ Академический,1954 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.15 кор.6,Москва,ул Кржижановского д.15 кор.6,ул,Кржижановского ,д.15 кор.6,8001570,муниципальный округ Академический,1955 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.18 кор.2,Москва,ул Кржижановского д.18 кор.2,ул,Кржижановского ,д.18 кор.2,8001575,муниципальный округ Академический,1955 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.18 кор.3,Москва,ул Кржижановского д.18 кор.3,ул,Кржижановского ,д.18 кор.3,8001578,муниципальный округ Академический,1955 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.2/21,Москва,ул Кржижановского д.2/21,ул,Кржижановского ,д.2/21,8001517,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.23 кор.1,Москва,ул Кржижановского д.23 кор.1,ул,Кржижановского ,д.23 кор.1,8001582,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.23 кор.2,Москва,ул Кржижановского д.23 кор.2,ул,Кржижановского ,д.23 кор.2,8001585,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.23 кор.3,Москва,ул Кржижановского д.23 кор.3,ул,Кржижановского ,д.23 кор.3,8001590,муниципальный округ Академический,1954 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.23 кор.4,Москва,ул Кржижановского д.23 кор.4,ул,Кржижановского ,д.23 кор.4,8001594,муниципальный округ Академический,1950 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.23 кор.5,Москва,ул Кржижановского д.23 кор.5,ул,Кржижановского ,д.23 кор.5,8001597,муниципальный округ Академический,1954 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.23 кор.6,Москва,ул Кржижановского д.23 кор.6,ул,Кржижановского ,д.23 кор.6,8001600,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.24/35 кор.2,Москва,ул Кржижановского д.24/35 кор.2,ул,Кржижановского ,д.24/35 кор.2,8001601,муниципальный округ Академический,1955 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.24/35 кор.3,Москва,ул Кржижановского д.24/35 кор.3,ул,Кржижановского ,д.24/35 кор.3,8001614,муниципальный округ Академический,1955 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.25,Москва,ул Кржижановского д.25,ул,Кржижановского ,д.25,8001617,муниципальный округ Академический,1955 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.26,Москва,ул Кржижановского д.26,ул,Кржижановского ,д.26,8001623,муниципальный округ Академический,1965 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.28,Москва,ул Кржижановского д.28,ул,Кржижановского ,д.28,8001628,муниципальный округ Академический,1965 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.3,Москва,ул Кржижановского д.3,ул,Кржижановского ,д.3,8001521,муниципальный округ Академический,1956 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.32,Москва,ул Кржижановского д.32,ул,Кржижановского ,д.32,8001631,муниципальный округ Академический,1965 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.34,Москва,ул Кржижановского д.34,ул,Кржижановского ,д.34,8001634,муниципальный округ Академический,1964 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.36,Москва,ул Кржижановского д.36,ул,Кржижановского ,д.36,8001638,муниципальный округ Академический,1964 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.4 кор.1,Москва,ул Кржижановского д.4 кор.1,ул,Кржижановского ,д.4 кор.1,8001529,муниципальный округ Академический,1956 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.4 кор.2,Москва,ул Кржижановского д.4 кор.2,ул,Кржижановского ,д.4 кор.2,8001535,муниципальный округ Академический,1956 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.5 кор.1,Москва,ул Кржижановского д.5 кор.1,ул,Кржижановского ,д.5 кор.1,8001541,муниципальный округ Академический,1956 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.5 кор.2,Москва,ул Кржижановского д.5 кор.2,ул,Кржижановского ,д.5 кор.2,8001543,муниципальный округ Академический,1956 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.5 кор.3,Москва,ул Кржижановского д.5 кор.3,ул,Кржижановского ,д.5 кор.3,8001548,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.7 кор.3,Москва,ул Кржижановского д.7 кор.3,ул,Кржижановского ,д.7 кор.3,8001551,муниципальный округ Академический,1952 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.8 кор.1,Москва,ул Кржижановского д.8 кор.1,ул,Кржижановского ,д.8 кор.1,8001554,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Кржижановского д.8 кор.2,Москва,ул Кржижановского д.8 кор.2,ул,Кржижановского ,д.8 кор.2,8001558,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.1/14 кор.3,Москва,ул Новочеремушкинская д.1/14 кор.3,ул,Новочеремушкинская ,д.1/14 кор.3,8001688,муниципальный округ Академический,1961 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.10 кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.10 кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.10 кор.1,8001718,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.11 кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.11 кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.11 кор.1,8001722,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.11 кор.2,Москва,ул Новочеремушкинская д.11 кор.2,ул,Новочеремушкинская ,д.11 кор.2,8001726,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.11 кор.3,Москва,ул Новочеремушкинская д.11 кор.3,ул,Новочеремушкинская ,д.11 кор.3,8001730,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.13,Москва,ул Новочеремушкинская д.13,ул,Новочеремушкинская ,д.13,8001732,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.15/29,Москва,ул Новочеремушкинская д.15/29,ул,Новочеремушкинская ,д.15/29,8001734,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.16,Москва,ул Новочеремушкинская д.16,ул,Новочеремушкинская ,д.16,8001736,муниципальный округ Академический,1997 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.18,Москва,ул Новочеремушкинская д.18,ул,Новочеремушкинская ,д.18,7706266,муниципальный округ Академический,2000 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.20/23,Москва,ул Новочеремушкинская д.20/23,ул,Новочеремушкинская ,д.20/23,8001737,муниципальный округ Академический,1997 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.21 кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.21 кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.21 кор.1,8001740,муниципальный округ Академический,1998 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.21 кор.2,Москва,ул Новочеремушкинская д.21 кор.2,ул,Новочеремушкинская ,д.21 кор.2,8001744,муниципальный округ Академический,1998 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.23,Москва,ул Новочеремушкинская д.23,ул,Новочеремушкинская ,д.23,8001747,муниципальный округ Академический,1998 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.23 кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.23 кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.23 кор.1,7664862,муниципальный округ Академический,2004 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.23 кор.2,Москва,ул Новочеремушкинская д.23 кор.2,ул,Новочеремушкинская ,д.23 кор.2,7664871,муниципальный округ Академический,2005 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.23 кор.3,Москва,ул Новочеремушкинская д.23 кор.3,ул,Новочеремушкинская ,д.23 кор.3,7664879,муниципальный округ Академический,2005 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.23 кор.4,Москва,ул Новочеремушкинская д.23 кор.4,ул,Новочеремушкинская ,д.23 кор.4,8001748,муниципальный округ Академический,2004 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.24,Москва,ул Новочеремушкинская д.24,ул,Новочеремушкинская ,д.24,8001751,муниципальный округ Академический,1968 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.24 кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.24 кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.24 кор.1,8001753,муниципальный округ Академический,1998 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.24 кор.2,Москва,ул Новочеремушкинская д.24 кор.2,ул,Новочеремушкинская ,д.24 кор.2,8001755,муниципальный округ Академический,1998 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.27,Москва,ул Новочеремушкинская д.27,ул,Новочеремушкинская ,д.27,8001757,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.29,Москва,ул Новочеремушкинская д.29,ул,Новочеремушкинская ,д.29,8001759,муниципальный округ Академический,1961 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.31,Москва,ул Новочеремушкинская д.31,ул,Новочеремушкинская ,д.31,8001762,муниципальный округ Академический,1969 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.34 кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.34 кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.34 кор.1,8089970,муниципальный округ Академический,2005 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.39 кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.39 кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.39 кор.1,8001763,муниципальный округ Академический,1965 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.39 кор.2,Москва,ул Новочеремушкинская д.39 кор.2,ул,Новочеремушкинская ,д.39 кор.2,8001765,муниципальный округ Академический,1965 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.3а кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.3а кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.3а кор.1,8001693,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.3а кор.2,Москва,ул Новочеремушкинская д.3а кор.2,ул,Новочеремушкинская ,д.3а кор.2,8001698,муниципальный округ Академический,1961 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.4 кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.4 кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.4 кор.1,8001703,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.4 кор.2,Москва,ул Новочеремушкинская д.4 кор.2,ул,Новочеремушкинская ,д.4 кор.2,8001706,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.41 кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.41 кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.41 кор.1,8001769,муниципальный округ Академический,1965 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.41 кор.2,Москва,ул Новочеремушкинская д.41 кор.2,ул,Новочеремушкинская ,д.41 кор.2,8001772,муниципальный округ Академический,1967 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.7/8,Москва,ул Новочеремушкинская д.7/8,ул,Новочеремушкинская ,д.7/8,8001708,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Новочеремушкинская д.8,Москва,ул Новочеремушкинская д.8,ул,Новочеремушкинская ,д.8,8001710,муниципальный округ Академический,2008 +2281072,г Москва ул Профсоюзная д.11 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.11 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.11 кор.1,7556959,муниципальный округ Академический,н.д. +2281072,г Москва ул Профсоюзная д.11/11,Москва,ул Профсоюзная д.11/11,ул,Профсоюзная ,д.11/11,8004152,муниципальный округ Академический,1967 +2281072,г Москва ул Профсоюзная д.13/12,Москва,ул Профсоюзная д.13/12,ул,Профсоюзная ,д.13/12,8004153,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Профсоюзная д.15,Москва,ул Профсоюзная д.15,ул,Профсоюзная ,д.15,8004154,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва ул Профсоюзная д.16/10,Москва,ул Профсоюзная д.16/10,ул,Профсоюзная ,д.16/10,8004156,муниципальный округ Академический,1955 +2281072,г Москва ул Профсоюзная д.17 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.17 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.17 кор.1,8004158,муниципальный округ Академический,1969 +2281072,г Москва ул Профсоюзная д.17 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.17 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.17 кор.2,8004159,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Профсоюзная д.17 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.17 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.17 кор.3,8004160,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Профсоюзная д.18 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.18 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.18 кор.1,8004162,муниципальный округ Академический,1954 +2281072,г Москва ул Профсоюзная д.19,Москва,ул Профсоюзная д.19,ул,Профсоюзная ,д.19,8004164,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва ул Профсоюзная д.20/9,Москва,ул Профсоюзная д.20/9,ул,Профсоюзная ,д.20/9,8004165,муниципальный округ Академический,1954 +2281072,г Москва ул Профсоюзная д.22/10 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.22/10 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.22/10 кор.1,8004166,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Профсоюзная д.22/10 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.22/10 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.22/10 кор.2,8004167,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Профсоюзная д.24 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.24 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.24 кор.1,8004168,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Профсоюзная д.24 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.24 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.24 кор.2,8004169,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Профсоюзная д.24 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.24 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.24 кор.3,8004173,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Профсоюзная д.26/44,Москва,ул Профсоюзная д.26/44,ул,Профсоюзная ,д.26/44,8004175,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Профсоюзная д.5/9,Москва,ул Профсоюзная д.5/9,ул,Профсоюзная ,д.5/9,8003565,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Профсоюзная д.7/12,Москва,ул Профсоюзная д.7/12,ул,Профсоюзная ,д.7/12,8004147,муниципальный округ Академический,1965 +2281072,г Москва ул Профсоюзная д.8 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.8 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.8 кор.2,8201308,муниципальный округ Академический,1975 +2281072,г Москва ул Профсоюзная д.9,Москва,ул Профсоюзная д.9,ул,Профсоюзная ,д.9,8004149,муниципальный округ Академический,1967 +2281072,г Москва ул Ферсмана д.1 кор.1,Москва,ул Ферсмана д.1 кор.1,ул,Ферсмана ,д.1 кор.1,8004303,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Ферсмана д.1 кор.2,Москва,ул Ферсмана д.1 кор.2,ул,Ферсмана ,д.1 кор.2,8088059,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Ферсмана д.11,Москва,ул Ферсмана д.11,ул,Ферсмана ,д.11,8132200,муниципальный округ Академический,н.д. +2281072,г Москва ул Ферсмана д.11 кор.1,Москва,ул Ферсмана д.11 кор.1,ул,Ферсмана ,д.11 кор.1,8089543,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Ферсмана д.11 кор.2,Москва,ул Ферсмана д.11 кор.2,ул,Ферсмана ,д.11 кор.2,8089813,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Ферсмана д.13 кор.1,Москва,ул Ферсмана д.13 кор.1,ул,Ферсмана ,д.13 кор.1,8089908,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Ферсмана д.15,Москва,ул Ферсмана д.15,ул,Ферсмана ,д.15,8089940,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Ферсмана д.3 кор.1,Москва,ул Ферсмана д.3 кор.1,ул,Ферсмана ,д.3 кор.1,8088216,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Ферсмана д.3 кор.2,Москва,ул Ферсмана д.3 кор.2,ул,Ферсмана ,д.3 кор.2,8088276,муниципальный округ Академический,1962 +2281072,г Москва ул Ферсмана д.5 кор.1,Москва,ул Ферсмана д.5 кор.1,ул,Ферсмана ,д.5 кор.1,8088770,муниципальный округ Академический,1962 +2281072,г Москва ул Ферсмана д.5 кор.2,Москва,ул Ферсмана д.5 кор.2,ул,Ферсмана ,д.5 кор.2,8088825,муниципальный округ Академический,1962 +2281072,г Москва ул Ферсмана д.7,Москва,ул Ферсмана д.7,ул,Ферсмана ,д.7,8088872,муниципальный округ Академический,1963 +2281072,г Москва ул Ферсмана д.9,Москва,ул Ферсмана д.9,ул,Ферсмана ,д.9,8089047,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.10 кор.1,Москва,ул Черемушкинская Б. д.10 кор.1,ул,Черемушкинская Б. ,д.10 кор.1,8004331,муниципальный округ Академический,1965 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.10 кор.2,Москва,ул Черемушкинская Б. д.10 кор.2,ул,Черемушкинская Б. ,д.10 кор.2,8004333,муниципальный округ Академический,1963 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.12,Москва,ул Черемушкинская Б. д.12,ул,Черемушкинская Б. ,д.12,8004336,муниципальный округ Академический,1963 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.14 кор.1,Москва,ул Черемушкинская Б. д.14 кор.1,ул,Черемушкинская Б. ,д.14 кор.1,8004340,муниципальный округ Академический,1965 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.14 кор.2,Москва,ул Черемушкинская Б. д.14 кор.2,ул,Черемушкинская Б. ,д.14 кор.2,8004343,муниципальный округ Академический,1963 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.16,Москва,ул Черемушкинская Б. д.16,ул,Черемушкинская Б. ,д.16,8004345,муниципальный округ Академический,1963 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.18 кор.1,Москва,ул Черемушкинская Б. д.18 кор.1,ул,Черемушкинская Б. ,д.18 кор.1,8259626,муниципальный округ Академический,1965 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.18 кор.2,Москва,ул Черемушкинская Б. д.18 кор.2,ул,Черемушкинская Б. ,д.18 кор.2,8259621,муниципальный округ Академический,1965 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.2 кор.1,Москва,ул Черемушкинская Б. д.2 кор.1,ул,Черемушкинская Б. ,д.2 кор.1,8004308,муниципальный округ Академический,1965 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.2 кор.2,Москва,ул Черемушкинская Б. д.2 кор.2,ул,Черемушкинская Б. ,д.2 кор.2,8004311,муниципальный округ Академический,1966 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.2 кор.3,Москва,ул Черемушкинская Б. д.2 кор.3,ул,Черемушкинская Б. ,д.2 кор.3,8004313,муниципальный округ Академический,1969 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.2 кор.4,Москва,ул Черемушкинская Б. д.2 кор.4,ул,Черемушкинская Б. ,д.2 кор.4,8004317,муниципальный округ Академический,1997 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.2 кор.5,Москва,ул Черемушкинская Б. д.2 кор.5,ул,Черемушкинская Б. ,д.2 кор.5,8004319,муниципальный округ Академический,1999 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.2 кор.6,Москва,ул Черемушкинская Б. д.2 кор.6,ул,Черемушкинская Б. ,д.2 кор.6,8004321,муниципальный округ Академический,1997 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.20 кор.1,Москва,ул Черемушкинская Б. д.20 кор.1,ул,Черемушкинская Б. ,д.20 кор.1,8004348,муниципальный округ Академический,1964 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.20 кор.2,Москва,ул Черемушкинская Б. д.20 кор.2,ул,Черемушкинская Б. ,д.20 кор.2,8004350,муниципальный округ Академический,1967 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.20 кор.3,Москва,ул Черемушкинская Б. д.20 кор.3,ул,Черемушкинская Б. ,д.20 кор.3,8004352,муниципальный округ Академический,1973 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.20 кор.4,Москва,ул Черемушкинская Б. д.20 кор.4,ул,Черемушкинская Б. ,д.20 кор.4,8004355,муниципальный округ Академический,1999 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.22,Москва,ул Черемушкинская Б. д.22,ул,Черемушкинская Б. ,д.22,8004356,муниципальный округ Академический,1966 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.24 кор.1,Москва,ул Черемушкинская Б. д.24 кор.1,ул,Черемушкинская Б. ,д.24 кор.1,8004358,муниципальный округ Академический,1984 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.26 кор.1,Москва,ул Черемушкинская Б. д.26 кор.1,ул,Черемушкинская Б. ,д.26 кор.1,8004359,муниципальный округ Академический,1963 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.26 кор.2,Москва,ул Черемушкинская Б. д.26 кор.2,ул,Черемушкинская Б. ,д.26 кор.2,8004360,муниципальный округ Академический,1966 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.26 кор.3,Москва,ул Черемушкинская Б. д.26 кор.3,ул,Черемушкинская Б. ,д.26 кор.3,8004361,муниципальный округ Академический,1978 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.26 кор.4,Москва,ул Черемушкинская Б. д.26 кор.4,ул,Черемушкинская Б. ,д.26 кор.4,8004363,муниципальный округ Академический,1993 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.30 кор.1,Москва,ул Черемушкинская Б. д.30 кор.1,ул,Черемушкинская Б. ,д.30 кор.1,8004366,муниципальный округ Академический,1954 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.30 кор.2,Москва,ул Черемушкинская Б. д.30 кор.2,ул,Черемушкинская Б. ,д.30 кор.2,8004367,муниципальный округ Академический,1954 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.32 кор.1,Москва,ул Черемушкинская Б. д.32 кор.1,ул,Черемушкинская Б. ,д.32 кор.1,8004368,муниципальный округ Академический,1954 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.32 кор.2,Москва,ул Черемушкинская Б. д.32 кор.2,ул,Черемушкинская Б. ,д.32 кор.2,8004370,муниципальный округ Академический,1954 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.36 кор.1,Москва,ул Черемушкинская Б. д.36 кор.1,ул,Черемушкинская Б. ,д.36 кор.1,8004373,муниципальный округ Академический,1953 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.36 кор.3,Москва,ул Черемушкинская Б. д.36 кор.3,ул,Черемушкинская Б. ,д.36 кор.3,8004374,муниципальный округ Академический,1953 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.4,Москва,ул Черемушкинская Б. д.4,ул,Черемушкинская Б. ,д.4,8004324,муниципальный округ Академический,1963 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.40 кор.1,Москва,ул Черемушкинская Б. д.40 кор.1,ул,Черемушкинская Б. ,д.40 кор.1,8004375,муниципальный округ Академический,1953 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.40 кор.2,Москва,ул Черемушкинская Б. д.40 кор.2,ул,Черемушкинская Б. ,д.40 кор.2,8004378,муниципальный округ Академический,1953 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.40 кор.3,Москва,ул Черемушкинская Б. д.40 кор.3,ул,Черемушкинская Б. ,д.40 кор.3,8004379,муниципальный округ Академический,1955 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.42 кор.1,Москва,ул Черемушкинская Б. д.42 кор.1,ул,Черемушкинская Б. ,д.42 кор.1,8004381,муниципальный округ Академический,1954 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.42 кор.2,Москва,ул Черемушкинская Б. д.42 кор.2,ул,Черемушкинская Б. ,д.42 кор.2,7665845,муниципальный округ Академический,1954 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.6 кор.1,Москва,ул Черемушкинская Б. д.6 кор.1,ул,Черемушкинская Б. ,д.6 кор.1,8004325,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.6 кор.2,Москва,ул Черемушкинская Б. д.6 кор.2,ул,Черемушкинская Б. ,д.6 кор.2,8004327,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.6 кор.3,Москва,ул Черемушкинская Б. д.6 кор.3,ул,Черемушкинская Б. ,д.6 кор.3,8004328,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва ул Черемушкинская Б. д.8 кор.1,Москва,ул Черемушкинская Б. д.8 кор.1,ул,Черемушкинская Б. ,д.8 кор.1,7870084,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Шверника д.1 кор.1,Москва,ул Шверника д.1 кор.1,ул,Шверника ,д.1 кор.1,8004216,муниципальный округ Академический,1967 +2281072,г Москва ул Шверника д.1 кор.4,Москва,ул Шверника д.1 кор.4,ул,Шверника ,д.1 кор.4,8004219,муниципальный округ Академический,1965 +2281072,г Москва ул Шверника д.11,Москва,ул Шверника д.11,ул,Шверника ,д.11,8004250,муниципальный округ Академический,2000 +2281072,г Москва ул Шверника д.11 кор.2,Москва,ул Шверника д.11 кор.2,ул,Шверника ,д.11 кор.2,8004252,муниципальный округ Академический,2000 +2281072,г Москва ул Шверника д.11 кор.3,Москва,ул Шверника д.11 кор.3,ул,Шверника ,д.11 кор.3,8004253,муниципальный округ Академический,1999 +2281072,г Москва ул Шверника д.12/2 кор.1,Москва,ул Шверника д.12/2 кор.1,ул,Шверника ,д.12/2 кор.1,8004254,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Шверника д.12/2 кор.2,Москва,ул Шверника д.12/2 кор.2,ул,Шверника ,д.12/2 кор.2,8004257,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Шверника д.12/2 кор.3,Москва,ул Шверника д.12/2 кор.3,ул,Шверника ,д.12/2 кор.3,8004260,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Шверника д.13 кор.3,Москва,ул Шверника д.13 кор.3,ул,Шверника ,д.13 кор.3,8004261,муниципальный округ Академический,1962 +2281072,г Москва ул Шверника д.13 кор.4,Москва,ул Шверника д.13 кор.4,ул,Шверника ,д.13 кор.4,8004264,муниципальный округ Академический,1965 +2281072,г Москва ул Шверника д.14/1 кор.1,Москва,ул Шверника д.14/1 кор.1,ул,Шверника ,д.14/1 кор.1,8004272,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва ул Шверника д.14/1 кор.2,Москва,ул Шверника д.14/1 кор.2,ул,Шверника ,д.14/1 кор.2,8004275,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва ул Шверника д.15 кор.1,Москва,ул Шверника д.15 кор.1,ул,Шверника ,д.15 кор.1,8004276,муниципальный округ Академический,1965 +2281072,г Москва ул Шверника д.15 кор.2,Москва,ул Шверника д.15 кор.2,ул,Шверника ,д.15 кор.2,8004278,муниципальный округ Академический,1970 +2281072,г Москва ул Шверника д.16 кор.1,Москва,ул Шверника д.16 кор.1,ул,Шверника ,д.16 кор.1,8004280,муниципальный округ Академический,1961 +2281072,г Москва ул Шверника д.16 кор.2,Москва,ул Шверника д.16 кор.2,ул,Шверника ,д.16 кор.2,8004283,муниципальный округ Академический,1961 +2281072,г Москва ул Шверника д.17 кор.3,Москва,ул Шверника д.17 кор.3,ул,Шверника ,д.17 кор.3,8004286,муниципальный округ Академический,1984 +2281072,г Москва ул Шверника д.18 кор.1,Москва,ул Шверника д.18 кор.1,ул,Шверника ,д.18 кор.1,8004289,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Шверника д.18 кор.2,Москва,ул Шверника д.18 кор.2,ул,Шверника ,д.18 кор.2,8004291,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва ул Шверника д.2 кор.1,Москва,ул Шверника д.2 кор.1,ул,Шверника ,д.2 кор.1,8004221,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Шверника д.2 кор.2,Москва,ул Шверника д.2 кор.2,ул,Шверника ,д.2 кор.2,8004223,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Шверника д.20,Москва,ул Шверника д.20,ул,Шверника ,д.20,8004292,муниципальный округ Академический,1958 +2281072,г Москва ул Шверника д.22 кор.1,Москва,ул Шверника д.22 кор.1,ул,Шверника ,д.22 кор.1,8004297,муниципальный округ Академический,1959 +2281072,г Москва ул Шверника д.22 кор.2,Москва,ул Шверника д.22 кор.2,ул,Шверника ,д.22 кор.2,8004298,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва ул Шверника д.3,Москва,ул Шверника д.3,ул,Шверника ,д.3,8004226,муниципальный округ Академический,2002 +2281072,г Москва ул Шверника д.3 кор.1,Москва,ул Шверника д.3 кор.1,ул,Шверника ,д.3 кор.1,8004229,муниципальный округ Академический,2002 +2281072,г Москва ул Шверника д.5,Москва,ул Шверника д.5,ул,Шверника ,д.5,8004230,муниципальный округ Академический,2000 +2281072,г Москва ул Шверника д.5 кор.2,Москва,ул Шверника д.5 кор.2,ул,Шверника ,д.5 кор.2,8004234,муниципальный округ Академический,1964 +2281072,г Москва ул Шверника д.6 кор.1,Москва,ул Шверника д.6 кор.1,ул,Шверника ,д.6 кор.1,8004237,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва ул Шверника д.6 кор.2,Москва,ул Шверника д.6 кор.2,ул,Шверника ,д.6 кор.2,8004238,муниципальный округ Академический,1960 +2281072,г Москва ул Шверника д.7,Москва,ул Шверника д.7,ул,Шверника ,д.7,8004239,муниципальный округ Академический,2000 +2281072,г Москва ул Шверника д.7 кор.2,Москва,ул Шверника д.7 кор.2,ул,Шверника ,д.7 кор.2,8004241,муниципальный округ Академический,2000 +2281072,г Москва ул Шверника д.8/1 кор.1,Москва,ул Шверника д.8/1 кор.1,ул,Шверника ,д.8/1 кор.1,8004243,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Шверника д.8/1 кор.2,Москва,ул Шверника д.8/1 кор.2,ул,Шверника ,д.8/1 кор.2,8004245,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Шверника д.8/1 кор.3,Москва,ул Шверника д.8/1 кор.3,ул,Шверника ,д.8/1 кор.3,8004246,муниципальный округ Академический,1957 +2281072,г Москва ул Шверника д.9 кор.3,Москва,ул Шверника д.9 кор.3,ул,Шверника ,д.9 кор.3,8210815,муниципальный округ Академический,1965 +2281072,г Москва ул Шверника д.9 кор.4,Москва,ул Шверника д.9 кор.4,ул,Шверника ,д.9 кор.4,8259653,муниципальный округ Академический,1965 +2281072,г Москва ул Шверника д.9 кор.5,Москва,ул Шверника д.9 кор.5,ул,Шверника ,д.9 кор.5,8004247,муниципальный округ Академический,1965 +2281073,г Москва наб Андреевская д.1,Москва,наб Андреевская д.1,наб,Андреевская ,д.1,8042721,муниципальный округ Гагаринский,2004 +2281073,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.3 кор.1,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.3 кор.1,пр-кт,60-летия Октября ,д.3 кор.1,7667276,муниципальный округ Гагаринский,1962 +2281073,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.3 кор.2,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.3 кор.2,пр-кт,60-летия Октября ,д.3 кор.2,7667277,муниципальный округ Гагаринский,1963 +2281073,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.3 кор.3,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.3 кор.3,пр-кт,60-летия Октября ,д.3 кор.3,7667278,муниципальный округ Гагаринский,1963 +2281073,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.3 кор.4,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.3 кор.4,пр-кт,60-летия Октября ,д.3 кор.4,7667280,муниципальный округ Гагаринский,1964 +2281073,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.5 кор.1,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.5 кор.1,пр-кт,60-летия Октября ,д.5 кор.1,7667289,муниципальный округ Гагаринский,1964 +2281073,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.5 кор.2,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.5 кор.2,пр-кт,60-летия Октября ,д.5 кор.2,7667290,муниципальный округ Гагаринский,1965 +2281073,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.5 кор.3,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.5 кор.3,пр-кт,60-летия Октября ,д.5 кор.3,7667291,муниципальный округ Гагаринский,1967 +2281073,г Москва пр-кт 60-летия Октября д.5 кор.4,Москва,пр-кт 60-летия Октября д.5 кор.4,пр-кт,60-летия Октября ,д.5 кор.4,7667293,муниципальный округ Гагаринский,1967 +2281073,г Москва пр-кт Вернадского д.9/10,Москва,пр-кт Вернадского д.9/10,пр-кт,Вернадского ,д.9/10,8045987,муниципальный округ Гагаринский,1956 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.32,Москва,пр-кт Ленинский д.32,пр-кт,Ленинский ,д.32,8092242,муниципальный округ Гагаринский,1961 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.34/1,Москва,пр-кт Ленинский д.34/1,пр-кт,Ленинский ,д.34/1,7667178,муниципальный округ Гагаринский,1960 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.36,Москва,пр-кт Ленинский д.36,пр-кт,Ленинский ,д.36,7667181,муниципальный округ Гагаринский,1960 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.39/1,Москва,пр-кт Ленинский д.39/1,пр-кт,Ленинский ,д.39/1,7667182,муниципальный округ Гагаринский,1961 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.40,Москва,пр-кт Ленинский д.40,пр-кт,Ленинский ,д.40,8092272,муниципальный округ Гагаринский,1959 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.41/2,Москва,пр-кт Ленинский д.41/2,пр-кт,Ленинский ,д.41/2,7667183,муниципальный округ Гагаринский,1960 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.43,Москва,пр-кт Ленинский д.43,пр-кт,Ленинский ,д.43,7667185,муниципальный округ Гагаринский,1959 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.43 кор.10,Москва,пр-кт Ленинский д.43 кор.10,пр-кт,Ленинский ,д.43 кор.10,7667193,муниципальный округ Гагаринский,1960 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.43 кор.11,Москва,пр-кт Ленинский д.43 кор.11,пр-кт,Ленинский ,д.43 кор.11,7667194,муниципальный округ Гагаринский,1960 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.43 кор.7,Москва,пр-кт Ленинский д.43 кор.7,пр-кт,Ленинский ,д.43 кор.7,7667187,муниципальный округ Гагаринский,1959 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.43 кор.8,Москва,пр-кт Ленинский д.43 кор.8,пр-кт,Ленинский ,д.43 кор.8,7667189,муниципальный округ Гагаринский,1960 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.43 кор.9,Москва,пр-кт Ленинский д.43 кор.9,пр-кт,Ленинский ,д.43 кор.9,7667190,муниципальный округ Гагаринский,1960 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.44,Москва,пр-кт Ленинский д.44,пр-кт,Ленинский ,д.44,7667196,муниципальный округ Гагаринский,1958 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.45,Москва,пр-кт Ленинский д.45,пр-кт,Ленинский ,д.45,7667197,муниципальный округ Гагаринский,1959 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.52,Москва,пр-кт Ленинский д.52,пр-кт,Ленинский ,д.52,8095279,муниципальный округ Гагаринский,1956 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.57,Москва,пр-кт Ленинский д.57,пр-кт,Ленинский ,д.57,8093328,муниципальный округ Гагаринский,1960 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.60/2,Москва,пр-кт Ленинский д.60/2,пр-кт,Ленинский ,д.60/2,7667198,муниципальный округ Гагаринский,1957 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.61/1,Москва,пр-кт Ленинский д.61/1,пр-кт,Ленинский ,д.61/1,8092545,муниципальный округ Гагаринский,1950 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.62/1,Москва,пр-кт Ленинский д.62/1,пр-кт,Ленинский ,д.62/1,7667199,муниципальный округ Гагаринский,1957 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.64/2,Москва,пр-кт Ленинский д.64/2,пр-кт,Ленинский ,д.64/2,7667201,муниципальный округ Гагаринский,1957 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.66,Москва,пр-кт Ленинский д.66,пр-кт,Ленинский ,д.66,8108169,муниципальный округ Гагаринский,1957 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.67,Москва,пр-кт Ленинский д.67,пр-кт,Ленинский ,д.67,7667202,муниципальный округ Гагаринский,1960 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.67 кор.2,Москва,пр-кт Ленинский д.67 кор.2,пр-кт,Ленинский ,д.67 кор.2,8020490,муниципальный округ Гагаринский,2009 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.68/10,Москва,пр-кт Ленинский д.68/10,пр-кт,Ленинский ,д.68/10,7667205,муниципальный округ Гагаринский,1956 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.69,Москва,пр-кт Ленинский д.69,пр-кт,Ленинский ,д.69,8042489,муниципальный округ Гагаринский,1959 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.69 кор.2,Москва,пр-кт Ленинский д.69 кор.2,пр-кт,Ленинский ,д.69 кор.2,7667206,муниципальный округ Гагаринский,1971 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.69 кор.3,Москва,пр-кт Ленинский д.69 кор.3,пр-кт,Ленинский ,д.69 кор.3,8092388,муниципальный округ Гагаринский,1978 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.70/11,Москва,пр-кт Ленинский д.70/11,пр-кт,Ленинский ,д.70/11,7667207,муниципальный округ Гагаринский,1956 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.71,Москва,пр-кт Ленинский д.71,пр-кт,Ленинский ,д.71,7667209,муниципальный округ Гагаринский,1958 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.72/2,Москва,пр-кт Ленинский д.72/2,пр-кт,Ленинский ,д.72/2,7667210,муниципальный округ Гагаринский,1955 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.73/8,Москва,пр-кт Ленинский д.73/8,пр-кт,Ленинский ,д.73/8,7667213,муниципальный округ Гагаринский,1958 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.75/9,Москва,пр-кт Ленинский д.75/9,пр-кт,Ленинский ,д.75/9,8089423,муниципальный округ Гагаринский,1958 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.77 кор.1,Москва,пр-кт Ленинский д.77 кор.1,пр-кт,Ленинский ,д.77 кор.1,7667214,муниципальный округ Гагаринский,1958 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.77 кор.2,Москва,пр-кт Ленинский д.77 кор.2,пр-кт,Ленинский ,д.77 кор.2,7667215,муниципальный округ Гагаринский,1987 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.79,Москва,пр-кт Ленинский д.79,пр-кт,Ленинский ,д.79,7667217,муниципальный округ Гагаринский,1959 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.79 кор.2,Москва,пр-кт Ленинский д.79 кор.2,пр-кт,Ленинский ,д.79 кор.2,8042881,муниципальный округ Гагаринский,1988 +2281073,г Москва пр-кт Ленинский д.79 кор.3,Москва,пр-кт Ленинский д.79 кор.3,пр-кт,Ленинский ,д.79 кор.3,7667219,муниципальный округ Гагаринский,1994 +2281073,г Москва пр-кт Ломоносовский д.14,Москва,пр-кт Ломоносовский д.14,пр-кт,Ломоносовский ,д.14,7667243,муниципальный округ Гагаринский,1953 +2281073,г Москва пр-кт Ломоносовский д.15,Москва,пр-кт Ломоносовский д.15,пр-кт,Ломоносовский ,д.15,7667245,муниципальный округ Гагаринский,1961 +2281073,г Москва пр-кт Ломоносовский д.18,Москва,пр-кт Ломоносовский д.18,пр-кт,Ломоносовский ,д.18,8049739,муниципальный округ Гагаринский,1950 +2281073,г Москва пр-кт Ломоносовский д.19,Москва,пр-кт Ломоносовский д.19,пр-кт,Ломоносовский ,д.19,7667250,муниципальный округ Гагаринский,1956 +2281073,г Москва пр-кт Ломоносовский д.23,Москва,пр-кт Ломоносовский д.23,пр-кт,Ломоносовский ,д.23,7667251,муниципальный округ Гагаринский,1956 +2281073,г Москва пр-кт Ломоносовский д.3 кор.1,Москва,пр-кт Ломоносовский д.3 кор.1,пр-кт,Ломоносовский ,д.3 кор.1,7667223,муниципальный округ Гагаринский,1964 +2281073,г Москва пр-кт Ломоносовский д.3 кор.2,Москва,пр-кт Ломоносовский д.3 кор.2,пр-кт,Ломоносовский ,д.3 кор.2,8092282,муниципальный округ Гагаринский,1963 +2281073,г Москва пр-кт Ломоносовский д.3 кор.3,Москва,пр-кт Ломоносовский д.3 кор.3,пр-кт,Ломоносовский ,д.3 кор.3,7667224,муниципальный округ Гагаринский,1963 +2281073,г Москва пр-кт Ломоносовский д.3 кор.4,Москва,пр-кт Ломоносовский д.3 кор.4,пр-кт,Ломоносовский ,д.3 кор.4,8092454,муниципальный округ Гагаринский,1964 +2281073,г Москва пр-кт Ломоносовский д.4 кор.1,Москва,пр-кт Ломоносовский д.4 кор.1,пр-кт,Ломоносовский ,д.4 кор.1,8092466,муниципальный округ Гагаринский,1959 +2281073,г Москва пр-кт Ломоносовский д.4 кор.2,Москва,пр-кт Ломоносовский д.4 кор.2,пр-кт,Ломоносовский ,д.4 кор.2,7667226,муниципальный округ Гагаринский,1959 +2281073,г Москва пр-кт Ломоносовский д.5,Москва,пр-кт Ломоносовский д.5,пр-кт,Ломоносовский ,д.5,8094957,муниципальный округ Гагаринский,1958 +2281073,г Москва пр-кт Ломоносовский д.6,Москва,пр-кт Ломоносовский д.6,пр-кт,Ломоносовский ,д.6,8092472,муниципальный округ Гагаринский,1960 +2281073,г Москва пр-кт Ломоносовский д.7 кор.1,Москва,пр-кт Ломоносовский д.7 кор.1,пр-кт,Ломоносовский ,д.7 кор.1,7667229,муниципальный округ Гагаринский,1958 +2281073,г Москва пр-кт Ломоносовский д.7 кор.2,Москва,пр-кт Ломоносовский д.7 кор.2,пр-кт,Ломоносовский ,д.7 кор.2,7667231,муниципальный округ Гагаринский,1961 +2281073,г Москва пр-кт Ломоносовский д.7 кор.3,Москва,пр-кт Ломоносовский д.7 кор.3,пр-кт,Ломоносовский ,д.7 кор.3,7667234,муниципальный округ Гагаринский,1962 +2281073,г Москва пр-кт Ломоносовский д.7 кор.4,Москва,пр-кт Ломоносовский д.7 кор.4,пр-кт,Ломоносовский ,д.7 кор.4,7667239,муниципальный округ Гагаринский,1968 +2281073,г Москва пр-кт Ломоносовский д.7 кор.5,Москва,пр-кт Ломоносовский д.7 кор.5,пр-кт,Ломоносовский ,д.7 кор.5,8095254,муниципальный округ Гагаринский,1951 +2281073,г Москва пр-кт Университетский д.4,Москва,пр-кт Университетский д.4,пр-кт,Университетский ,д.4,7667318,муниципальный округ Гагаринский,1957 +2281073,г Москва пр-кт Университетский д.5,Москва,пр-кт Университетский д.5,пр-кт,Университетский ,д.5,7667319,муниципальный округ Гагаринский,1957 +2281073,г Москва пр-кт Университетский д.6 кор.1,Москва,пр-кт Университетский д.6 кор.1,пр-кт,Университетский ,д.6 кор.1,7667321,муниципальный округ Гагаринский,1957 +2281073,г Москва пр-кт Университетский д.6 кор.2,Москва,пр-кт Университетский д.6 кор.2,пр-кт,Университетский ,д.6 кор.2,7716791,муниципальный округ Гагаринский,1965 +2281073,г Москва пр-кт Университетский д.6 кор.3,Москва,пр-кт Университетский д.6 кор.3,пр-кт,Университетский ,д.6 кор.3,7716800,муниципальный округ Гагаринский,1965 +2281073,г Москва пр-кт Университетский д.6 кор.4,Москва,пр-кт Университетский д.6 кор.4,пр-кт,Университетский ,д.6 кор.4,7716805,муниципальный округ Гагаринский,1964 +2281073,г Москва пр-кт Университетский д.9,Москва,пр-кт Университетский д.9,пр-кт,Университетский ,д.9,7667322,муниципальный округ Гагаринский,1957 +2281073,г Москва ул Академика Зелинского д.38 кор.8,Москва,ул Академика Зелинского д.38 кор.8,ул,Академика Зелинского ,д.38 кор.8,8094075,муниципальный округ Гагаринский,1993 +2281073,г Москва ул Академика Зелинского д.6,Москва,ул Академика Зелинского д.6,ул,Академика Зелинского ,д.6,8092023,муниципальный округ Гагаринский,1997 +2281073,г Москва ул Вавилова д.10,Москва,ул Вавилова д.10,ул,Вавилова ,д.10,7664582,муниципальный округ Гагаринский,1960 +2281073,г Москва ул Вавилова д.12,Москва,ул Вавилова д.12,ул,Вавилова ,д.12,7665060,муниципальный округ Гагаринский,1960 +2281073,г Москва ул Вавилова д.14,Москва,ул Вавилова д.14,ул,Вавилова ,д.14,7665141,муниципальный округ Гагаринский,1960 +2281073,г Москва ул Вавилова д.16,Москва,ул Вавилова д.16,ул,Вавилова ,д.16,7665180,муниципальный округ Гагаринский,1960 +2281073,г Москва ул Вавилова д.18,Москва,ул Вавилова д.18,ул,Вавилова ,д.18,7665222,муниципальный округ Гагаринский,1960 +2281073,г Москва ул Вавилова д.20,Москва,ул Вавилова д.20,ул,Вавилова ,д.20,7665274,муниципальный округ Гагаринский,1960 +2281073,г Москва ул Вавилова д.44 кор.3,Москва,ул Вавилова д.44 кор.3,ул,Вавилова ,д.44 кор.3,8094035,муниципальный округ Гагаринский,1967 +2281073,г Москва ул Вавилова д.44 кор.4,Москва,ул Вавилова д.44 кор.4,ул,Вавилова ,д.44 кор.4,8093999,муниципальный округ Гагаринский,1967 +2281073,г Москва ул Вавилова д.46,Москва,ул Вавилова д.46,ул,Вавилова ,д.46,8093915,муниципальный округ Гагаринский,1959 +2281073,г Москва ул Вавилова д.48,Москва,ул Вавилова д.48,ул,Вавилова ,д.48,8093028,муниципальный округ Гагаринский,1995 +2281073,г Москва ул Вавилова д.52 кор.1,Москва,ул Вавилова д.52 кор.1,ул,Вавилова ,д.52 кор.1,7665309,муниципальный округ Гагаринский,1963 +2281073,г Москва ул Вавилова д.52 кор.2,Москва,ул Вавилова д.52 кор.2,ул,Вавилова ,д.52 кор.2,7665356,муниципальный округ Гагаринский,1963 +2281073,г Москва ул Вавилова д.52 кор.3,Москва,ул Вавилова д.52 кор.3,ул,Вавилова ,д.52 кор.3,7665899,муниципальный округ Гагаринский,1975 +2281073,г Москва ул Вавилова д.52 кор.4,Москва,ул Вавилова д.52 кор.4,ул,Вавилова ,д.52 кор.4,7665902,муниципальный округ Гагаринский,1974 +2281073,г Москва ул Вавилова д.54 кор.1,Москва,ул Вавилова д.54 кор.1,ул,Вавилова ,д.54 кор.1,8061001,муниципальный округ Гагаринский,1964 +2281073,г Москва ул Вавилова д.54 кор.2,Москва,ул Вавилова д.54 кор.2,ул,Вавилова ,д.54 кор.2,8095165,муниципальный округ Гагаринский,1964 +2281073,г Москва ул Вавилова д.54 кор.3,Москва,ул Вавилова д.54 кор.3,ул,Вавилова ,д.54 кор.3,8060888,муниципальный округ Гагаринский,1965 +2281073,г Москва ул Вавилова д.56,Москва,ул Вавилова д.56,ул,Вавилова ,д.56,8095202,муниципальный округ Гагаринский,2007 +2281073,г Москва ул Вавилова д.56 кор.1,Москва,ул Вавилова д.56 кор.1,ул,Вавилова ,д.56 кор.1,8070229,муниципальный округ Гагаринский,1956 +2281073,г Москва ул Вавилова д.56 кор.2,Москва,ул Вавилова д.56 кор.2,ул,Вавилова ,д.56 кор.2,8032381,муниципальный округ Гагаринский,1956 +2281073,г Москва ул Вавилова д.58 кор.1,Москва,ул Вавилова д.58 кор.1,ул,Вавилова ,д.58 кор.1,8108010,муниципальный округ Гагаринский,1965 +2281073,г Москва ул Вавилова д.58 кор.2,Москва,ул Вавилова д.58 кор.2,ул,Вавилова ,д.58 кор.2,8049373,муниципальный округ Гагаринский,1964 +2281073,г Москва ул Вавилова д.58 кор.3,Москва,ул Вавилова д.58 кор.3,ул,Вавилова ,д.58 кор.3,8094972,муниципальный округ Гагаринский,1964 +2281073,г Москва ул Вавилова д.60 кор.1,Москва,ул Вавилова д.60 кор.1,ул,Вавилова ,д.60 кор.1,7666511,муниципальный округ Гагаринский,1957 +2281073,г Москва ул Вавилова д.60 кор.2,Москва,ул Вавилова д.60 кор.2,ул,Вавилова ,д.60 кор.2,7666577,муниципальный округ Гагаринский,1958 +2281073,г Москва ул Вавилова д.60 кор.3,Москва,ул Вавилова д.60 кор.3,ул,Вавилова ,д.60 кор.3,7666584,муниципальный округ Гагаринский,1960 +2281073,г Москва ул Вавилова д.60 кор.4,Москва,ул Вавилова д.60 кор.4,ул,Вавилова ,д.60 кор.4,7666588,муниципальный округ Гагаринский,1980 +2281073,г Москва ул Вавилова д.60 кор.5,Москва,ул Вавилова д.60 кор.5,ул,Вавилова ,д.60 кор.5,7666602,муниципальный округ Гагаринский,1980 +2281073,г Москва ул Вавилова д.70 кор.1,Москва,ул Вавилова д.70 кор.1,ул,Вавилова ,д.70 кор.1,7666596,муниципальный округ Гагаринский,1963 +2281073,г Москва ул Вавилова д.70 кор.2,Москва,ул Вавилова д.70 кор.2,ул,Вавилова ,д.70 кор.2,8042863,муниципальный округ Гагаринский,1965 +2281073,г Москва ул Вавилова д.70 кор.3,Москва,ул Вавилова д.70 кор.3,ул,Вавилова ,д.70 кор.3,8038827,муниципальный округ Гагаринский,1965 +2281073,г Москва ул Вавилова д.72/13,Москва,ул Вавилова д.72/13,ул,Вавилова ,д.72/13,7666606,муниципальный округ Гагаринский,1965 +2281073,г Москва ул Вавилова д.8,Москва,ул Вавилова д.8,ул,Вавилова ,д.8,7664765,муниципальный округ Гагаринский,1968 +2281073,г Москва ул Губкина д.4,Москва,ул Губкина д.4,ул,Губкина ,д.4,8093847,муниципальный округ Гагаринский,1962 +2281073,г Москва ул Губкина д.6,Москва,ул Губкина д.6,ул,Губкина ,д.6,8107973,муниципальный округ Гагаринский,2001 +2281073,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.3,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.3,ул,Дмитрия Ульянова ,д.3,8093722,муниципальный округ Гагаринский,н.д. +2281073,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.4 кор.1,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.4 кор.1,ул,Дмитрия Ульянова ,д.4 кор.1,8093034,муниципальный округ Гагаринский,н.д. +2281073,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.4 кор.2,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.4 кор.2,ул,Дмитрия Ульянова ,д.4 кор.2,8093041,муниципальный округ Гагаринский,н.д. +2281073,г Москва ул Косыгина д.10,Москва,ул Косыгина д.10,ул,Косыгина ,д.10,7716784,муниципальный округ Гагаринский,1986 +2281073,г Москва ул Косыгина д.11,Москва,ул Косыгина д.11,ул,Косыгина ,д.11,8093403,муниципальный округ Гагаринский,1966 +2281073,г Москва ул Косыгина д.13,Москва,ул Косыгина д.13,ул,Косыгина ,д.13,7667176,муниципальный округ Гагаринский,1974 +2281073,г Москва ул Косыгина д.13 кор.1,Москва,ул Косыгина д.13 кор.1,ул,Косыгина ,д.13 кор.1,7806941,муниципальный округ Гагаринский,2010 +2281073,г Москва ул Косыгина д.2 кор.1,Москва,ул Косыгина д.2 кор.1,ул,Косыгина ,д.2 кор.1,8095235,муниципальный округ Гагаринский,2010 +2281073,г Москва ул Косыгина д.5,Москва,ул Косыгина д.5,ул,Косыгина ,д.5,7667173,муниципальный округ Гагаринский,1961 +2281073,г Москва ул Косыгина д.7,Москва,ул Косыгина д.7,ул,Косыгина ,д.7,7716773,муниципальный округ Гагаринский,1967 +2281073,г Москва ул Косыгина д.8,Москва,ул Косыгина д.8,ул,Косыгина ,д.8,7716777,муниципальный округ Гагаринский,1969 +2281073,г Москва ул Косыгина д.9,Москва,ул Косыгина д.9,ул,Косыгина ,д.9,7716779,муниципальный округ Гагаринский,1966 +2281073,г Москва ул Молодежная д.3,Москва,ул Молодежная д.3,ул,Молодежная ,д.3,7667254,муниципальный округ Гагаринский,1958 +2281073,г Москва ул Молодежная д.4,Москва,ул Молодежная д.4,ул,Молодежная ,д.4,7667258,муниципальный округ Гагаринский,1958 +2281073,г Москва ул Молодежная д.5,Москва,ул Молодежная д.5,ул,Молодежная ,д.5,7667264,муниципальный округ Гагаринский,1957 +2281073,г Москва ул Молодежная д.6,Москва,ул Молодежная д.6,ул,Молодежная ,д.6,7667266,муниципальный округ Гагаринский,1958 +2281073,г Москва ул Панферова д.11,Москва,ул Панферова д.11,ул,Панферова ,д.11,7630960,муниципальный округ Гагаринский,1965 +2281073,г Москва ул Панферова д.3,Москва,ул Панферова д.3,ул,Панферова ,д.3,7667268,муниципальный округ Гагаринский,1961 +2281073,г Москва ул Панферова д.5 кор.1,Москва,ул Панферова д.5 кор.1,ул,Панферова ,д.5 кор.1,7667270,муниципальный округ Гагаринский,1959 +2281073,г Москва ул Панферова д.5 кор.2,Москва,ул Панферова д.5 кор.2,ул,Панферова ,д.5 кор.2,8062796,муниципальный округ Гагаринский,1969 +2281073,г Москва ул Панферова д.7 кор.1,Москва,ул Панферова д.7 кор.1,ул,Панферова ,д.7 кор.1,7667272,муниципальный округ Гагаринский,1959 +2281073,г Москва ул Панферова д.7 кор.2,Москва,ул Панферова д.7 кор.2,ул,Панферова ,д.7 кор.2,8042104,муниципальный округ Гагаринский,1975 +2281073,г Москва ул Панферова д.9,Москва,ул Панферова д.9,ул,Панферова ,д.9,7667274,муниципальный округ Гагаринский,1959 +2281073,г Москва ул Строителей д.4 кор.1,Москва,ул Строителей д.4 кор.1,ул,Строителей ,д.4 кор.1,7667295,муниципальный округ Гагаринский,1954 +2281073,г Москва ул Строителей д.4 кор.2,Москва,ул Строителей д.4 кор.2,ул,Строителей ,д.4 кор.2,7667297,муниципальный округ Гагаринский,1954 +2281073,г Москва ул Строителей д.4 кор.3,Москва,ул Строителей д.4 кор.3,ул,Строителей ,д.4 кор.3,7667302,муниципальный округ Гагаринский,1954 +2281073,г Москва ул Строителей д.4 кор.4,Москва,ул Строителей д.4 кор.4,ул,Строителей ,д.4 кор.4,7667304,муниципальный округ Гагаринский,1954 +2281073,г Москва ул Строителей д.4 кор.5,Москва,ул Строителей д.4 кор.5,ул,Строителей ,д.4 кор.5,7667305,муниципальный округ Гагаринский,1954 +2281073,г Москва ул Строителей д.4 кор.6,Москва,ул Строителей д.4 кор.6,ул,Строителей ,д.4 кор.6,7667307,муниципальный округ Гагаринский,1954 +2281073,г Москва ул Строителей д.4 кор.7,Москва,ул Строителей д.4 кор.7,ул,Строителей ,д.4 кор.7,7667308,муниципальный округ Гагаринский,1954 +2281073,г Москва ул Строителей д.6 кор.1,Москва,ул Строителей д.6 кор.1,ул,Строителей ,д.6 кор.1,7667310,муниципальный округ Гагаринский,1953 +2281073,г Москва ул Строителей д.6 кор.2,Москва,ул Строителей д.6 кор.2,ул,Строителей ,д.6 кор.2,7667312,муниципальный округ Гагаринский,1953 +2281073,г Москва ул Строителей д.6 кор.3,Москва,ул Строителей д.6 кор.3,ул,Строителей ,д.6 кор.3,7667313,муниципальный округ Гагаринский,1953 +2281073,г Москва ул Строителей д.6 кор.4,Москва,ул Строителей д.6 кор.4,ул,Строителей ,д.6 кор.4,7667314,муниципальный округ Гагаринский,1953 +2281073,г Москва ул Строителей д.6 кор.5,Москва,ул Строителей д.6 кор.5,ул,Строителей ,д.6 кор.5,7667315,муниципальный округ Гагаринский,1953 +2281073,г Москва ул Строителей д.6 кор.6,Москва,ул Строителей д.6 кор.6,ул,Строителей ,д.6 кор.6,7667316,муниципальный округ Гагаринский,1953 +2281073,г Москва ул Строителей д.6 кор.7,Москва,ул Строителей д.6 кор.7,ул,Строителей ,д.6 кор.7,7667317,муниципальный округ Гагаринский,1953 +2281073,г Москва ул Фотиевой д.3,Москва,ул Фотиевой д.3,ул,Фотиевой ,д.3,7667323,муниципальный округ Гагаринский,1958 +2281073,г Москва ул Фотиевой д.6 кор.1,Москва,ул Фотиевой д.6 кор.1,ул,Фотиевой ,д.6 кор.1,8057070,муниципальный округ Гагаринский,2007 +2281073,г Москва ул Фотиевой д.7,Москва,ул Фотиевой д.7,ул,Фотиевой ,д.7,7667324,муниципальный округ Гагаринский,1958 +2281074,г Москва б-р Симферопольский д.14,Москва,б-р Симферопольский д.14,б-р,Симферопольский ,д.14,8043608,муниципальный округ Зюзино,1961 +2281074,г Москва б-р Симферопольский д.14 кор.1,Москва,б-р Симферопольский д.14 кор.1,б-р,Симферопольский ,д.14 кор.1,8043605,муниципальный округ Зюзино,1999 +2281074,г Москва б-р Симферопольский д.14 кор.3,Москва,б-р Симферопольский д.14 кор.3,б-р,Симферопольский ,д.14 кор.3,8043603,муниципальный округ Зюзино,1999 +2281074,г Москва б-р Симферопольский д.16 кор.2,Москва,б-р Симферопольский д.16 кор.2,б-р,Симферопольский ,д.16 кор.2,8043601,муниципальный округ Зюзино,1967 +2281074,г Москва б-р Симферопольский д.16 кор.3,Москва,б-р Симферопольский д.16 кор.3,б-р,Симферопольский ,д.16 кор.3,8043599,муниципальный округ Зюзино,1967 +2281074,г Москва б-р Симферопольский д.16 кор.4,Москва,б-р Симферопольский д.16 кор.4,б-р,Симферопольский ,д.16 кор.4,8043597,муниципальный округ Зюзино,1968 +2281074,г Москва б-р Симферопольский д.16 кор.5,Москва,б-р Симферопольский д.16 кор.5,б-р,Симферопольский ,д.16 кор.5,8043594,муниципальный округ Зюзино,1968 +2281074,г Москва б-р Симферопольский д.18 кор.1,Москва,б-р Симферопольский д.18 кор.1,б-р,Симферопольский ,д.18 кор.1,8043582,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва б-р Симферопольский д.18 кор.2,Москва,б-р Симферопольский д.18 кор.2,б-р,Симферопольский ,д.18 кор.2,8043570,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва б-р Симферопольский д.2,Москва,б-р Симферопольский д.2,б-р,Симферопольский ,д.2,8043621,муниципальный округ Зюзино,1958 +2281074,г Москва б-р Симферопольский д.20а,Москва,б-р Симферопольский д.20а,б-р,Симферопольский ,д.20а,8043529,муниципальный округ Зюзино,1976 +2281074,г Москва б-р Симферопольский д.24 кор.1,Москва,б-р Симферопольский д.24 кор.1,б-р,Симферопольский ,д.24 кор.1,8043513,муниципальный округ Зюзино,2009 +2281074,г Москва б-р Симферопольский д.24 кор.2,Москва,б-р Симферопольский д.24 кор.2,б-р,Симферопольский ,д.24 кор.2,8043504,муниципальный округ Зюзино,2007 +2281074,г Москва б-р Симферопольский д.24 кор.3,Москва,б-р Симферопольский д.24 кор.3,б-р,Симферопольский ,д.24 кор.3,8043450,муниципальный округ Зюзино,2005 +2281074,г Москва б-р Симферопольский д.24 кор.4,Москва,б-р Симферопольский д.24 кор.4,б-р,Симферопольский ,д.24 кор.4,8043440,муниципальный округ Зюзино,2006 +2281074,г Москва б-р Симферопольский д.24 кор.5,Москва,б-р Симферопольский д.24 кор.5,б-р,Симферопольский ,д.24 кор.5,8043394,муниципальный округ Зюзино,2005 +2281074,г Москва б-р Симферопольский д.24 кор.6,Москва,б-р Симферопольский д.24 кор.6,б-р,Симферопольский ,д.24 кор.6,8043386,муниципальный округ Зюзино,2004 +2281074,г Москва б-р Симферопольский д.24 кор.7,Москва,б-р Симферопольский д.24 кор.7,б-р,Симферопольский ,д.24 кор.7,8120999,муниципальный округ Зюзино,2003 +2281074,г Москва б-р Симферопольский д.26/11,Москва,б-р Симферопольский д.26/11,б-р,Симферопольский ,д.26/11,8043380,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва б-р Симферопольский д.2а,Москва,б-р Симферопольский д.2а,б-р,Симферопольский ,д.2а,8043619,муниципальный округ Зюзино,1981 +2281074,г Москва б-р Симферопольский д.2в,Москва,б-р Симферопольский д.2в,б-р,Симферопольский ,д.2в,8043615,муниципальный округ Зюзино,1981 +2281074,г Москва б-р Симферопольский д.4а,Москва,б-р Симферопольский д.4а,б-р,Симферопольский ,д.4а,8043611,муниципальный округ Зюзино,1981 +2281074,г Москва б-р Черноморский д.11 кор.1,Москва,б-р Черноморский д.11 кор.1,б-р,Черноморский ,д.11 кор.1,8043017,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва б-р Черноморский д.11 кор.2,Москва,б-р Черноморский д.11 кор.2,б-р,Черноморский ,д.11 кор.2,8043011,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва б-р Черноморский д.13 кор.1,Москва,б-р Черноморский д.13 кор.1,б-р,Черноморский ,д.13 кор.1,8043008,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва б-р Черноморский д.13 кор.2,Москва,б-р Черноморский д.13 кор.2,б-р,Черноморский ,д.13 кор.2,8042999,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва б-р Черноморский д.15 кор.1,Москва,б-р Черноморский д.15 кор.1,б-р,Черноморский ,д.15 кор.1,8042994,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва б-р Черноморский д.17 кор.2,Москва,б-р Черноморский д.17 кор.2,б-р,Черноморский ,д.17 кор.2,8042989,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва б-р Черноморский д.18,Москва,б-р Черноморский д.18,б-р,Черноморский ,д.18,8042982,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва б-р Черноморский д.19 кор.1,Москва,б-р Черноморский д.19 кор.1,б-р,Черноморский ,д.19 кор.1,8042977,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва б-р Черноморский д.19 кор.2,Москва,б-р Черноморский д.19 кор.2,б-р,Черноморский ,д.19 кор.2,8042973,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва б-р Черноморский д.20,Москва,б-р Черноморский д.20,б-р,Черноморский ,д.20,8042958,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва б-р Черноморский д.21 кор.1,Москва,б-р Черноморский д.21 кор.1,б-р,Черноморский ,д.21 кор.1,8042955,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва б-р Черноморский д.21 кор.2,Москва,б-р Черноморский д.21 кор.2,б-р,Черноморский ,д.21 кор.2,8042951,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва б-р Черноморский д.22 кор.1,Москва,б-р Черноморский д.22 кор.1,б-р,Черноморский ,д.22 кор.1,8042947,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва б-р Черноморский д.22 кор.2,Москва,б-р Черноморский д.22 кор.2,б-р,Черноморский ,д.22 кор.2,8042943,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва б-р Черноморский д.23 кор.1,Москва,б-р Черноморский д.23 кор.1,б-р,Черноморский ,д.23 кор.1,8042937,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва б-р Черноморский д.23 кор.2,Москва,б-р Черноморский д.23 кор.2,б-р,Черноморский ,д.23 кор.2,8042931,муниципальный округ Зюзино,1999 +2281074,г Москва б-р Чонгарский д.21,Москва,б-р Чонгарский д.21,б-р,Чонгарский ,д.21,8042905,муниципальный округ Зюзино,1966 +2281074,г Москва б-р Чонгарский д.22 кор.1,Москва,б-р Чонгарский д.22 кор.1,б-р,Чонгарский ,д.22 кор.1,8042902,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва б-р Чонгарский д.22 кор.2,Москва,б-р Чонгарский д.22 кор.2,б-р,Чонгарский ,д.22 кор.2,8042898,муниципальный округ Зюзино,1968 +2281074,г Москва б-р Чонгарский д.23,Москва,б-р Чонгарский д.23,б-р,Чонгарский ,д.23,8042895,муниципальный округ Зюзино,1966 +2281074,г Москва б-р Чонгарский д.23 кор.2,Москва,б-р Чонгарский д.23 кор.2,б-р,Чонгарский ,д.23 кор.2,8042908,муниципальный округ Зюзино,н.д. +2281074,г Москва б-р Чонгарский д.26,Москва,б-р Чонгарский д.26,б-р,Чонгарский ,д.26,8042886,муниципальный округ Зюзино,1960 +2281074,г Москва б-р Чонгарский д.27 кор.2,Москва,б-р Чонгарский д.27 кор.2,б-р,Чонгарский ,д.27 кор.2,8042867,муниципальный округ Зюзино,1961 +2281074,г Москва б-р Чонгарский д.28,Москва,б-р Чонгарский д.28,б-р,Чонгарский ,д.28,8042859,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва б-р Чонгарский д.30,Москва,б-р Чонгарский д.30,б-р,Чонгарский ,д.30,8042850,муниципальный округ Зюзино,1966 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.16 кор.2,Москва,пр-кт Балаклавский д.16 кор.2,пр-кт,Балаклавский ,д.16 кор.2,8038869,муниципальный округ Зюзино,1989 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.18 кор.1,Москва,пр-кт Балаклавский д.18 кор.1,пр-кт,Балаклавский ,д.18 кор.1,8038873,муниципальный округ Зюзино,1999 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.18 кор.2,Москва,пр-кт Балаклавский д.18 кор.2,пр-кт,Балаклавский ,д.18 кор.2,8038876,муниципальный округ Зюзино,1990 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.20 кор.1,Москва,пр-кт Балаклавский д.20 кор.1,пр-кт,Балаклавский ,д.20 кор.1,8038881,муниципальный округ Зюзино,2004 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.20 кор.2,Москва,пр-кт Балаклавский д.20 кор.2,пр-кт,Балаклавский ,д.20 кор.2,8038886,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.20 кор.3,Москва,пр-кт Балаклавский д.20 кор.3,пр-кт,Балаклавский ,д.20 кор.3,8038889,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.20 кор.4,Москва,пр-кт Балаклавский д.20 кор.4,пр-кт,Балаклавский ,д.20 кор.4,8038891,муниципальный округ Зюзино,1989 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.24 кор.1,Москва,пр-кт Балаклавский д.24 кор.1,пр-кт,Балаклавский ,д.24 кор.1,8038894,муниципальный округ Зюзино,2003 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.24 кор.2,Москва,пр-кт Балаклавский д.24 кор.2,пр-кт,Балаклавский ,д.24 кор.2,8038897,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.24 кор.3,Москва,пр-кт Балаклавский д.24 кор.3,пр-кт,Балаклавский ,д.24 кор.3,8038900,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.26 кор.1,Москва,пр-кт Балаклавский д.26 кор.1,пр-кт,Балаклавский ,д.26 кор.1,8038903,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.26 кор.2,Москва,пр-кт Балаклавский д.26 кор.2,пр-кт,Балаклавский ,д.26 кор.2,8038904,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.30 кор.2,Москва,пр-кт Балаклавский д.30 кор.2,пр-кт,Балаклавский ,д.30 кор.2,8038920,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.32 кор.1,Москва,пр-кт Балаклавский д.32 кор.1,пр-кт,Балаклавский ,д.32 кор.1,8038924,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.32 кор.2,Москва,пр-кт Балаклавский д.32 кор.2,пр-кт,Балаклавский ,д.32 кор.2,8050966,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.34 кор.1,Москва,пр-кт Балаклавский д.34 кор.1,пр-кт,Балаклавский ,д.34 кор.1,8038931,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.34 кор.2,Москва,пр-кт Балаклавский д.34 кор.2,пр-кт,Балаклавский ,д.34 кор.2,8038942,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.34 кор.3,Москва,пр-кт Балаклавский д.34 кор.3,пр-кт,Балаклавский ,д.34 кор.3,8038948,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.34 кор.4,Москва,пр-кт Балаклавский д.34 кор.4,пр-кт,Балаклавский ,д.34 кор.4,8038953,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.34 кор.5,Москва,пр-кт Балаклавский д.34 кор.5,пр-кт,Балаклавский ,д.34 кор.5,8041261,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.34 кор.6,Москва,пр-кт Балаклавский д.34 кор.6,пр-кт,Балаклавский ,д.34 кор.6,8041276,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.34 кор.7,Москва,пр-кт Балаклавский д.34 кор.7,пр-кт,Балаклавский ,д.34 кор.7,8041297,муниципальный округ Зюзино,1977 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.34 кор.8,Москва,пр-кт Балаклавский д.34 кор.8,пр-кт,Балаклавский ,д.34 кор.8,8041303,муниципальный округ Зюзино,1979 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.36 кор.1,Москва,пр-кт Балаклавский д.36 кор.1,пр-кт,Балаклавский ,д.36 кор.1,8041311,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.36 кор.2,Москва,пр-кт Балаклавский д.36 кор.2,пр-кт,Балаклавский ,д.36 кор.2,8041410,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.36 кор.3,Москва,пр-кт Балаклавский д.36 кор.3,пр-кт,Балаклавский ,д.36 кор.3,8041424,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.36 кор.4,Москва,пр-кт Балаклавский д.36 кор.4,пр-кт,Балаклавский ,д.36 кор.4,8041433,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.38,Москва,пр-кт Балаклавский д.38,пр-кт,Балаклавский ,д.38,8041434,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.40,Москва,пр-кт Балаклавский д.40,пр-кт,Балаклавский ,д.40,8050972,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.42,Москва,пр-кт Балаклавский д.42,пр-кт,Балаклавский ,д.42,8050978,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.44,Москва,пр-кт Балаклавский д.44,пр-кт,Балаклавский ,д.44,8353911,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.46 кор.1,Москва,пр-кт Балаклавский д.46 кор.1,пр-кт,Балаклавский ,д.46 кор.1,8050984,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.46 кор.2,Москва,пр-кт Балаклавский д.46 кор.2,пр-кт,Балаклавский ,д.46 кор.2,8050988,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.46А,Москва,пр-кт Балаклавский д.46А,пр-кт,Балаклавский ,д.46А,8041443,муниципальный округ Зюзино,1974 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.48 кор.1,Москва,пр-кт Балаклавский д.48 кор.1,пр-кт,Балаклавский ,д.48 кор.1,8041459,муниципальный округ Зюзино,1980 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.50,Москва,пр-кт Балаклавский д.50,пр-кт,Балаклавский ,д.50,8041471,муниципальный округ Зюзино,1997 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.52 кор.1,Москва,пр-кт Балаклавский д.52 кор.1,пр-кт,Балаклавский ,д.52 кор.1,8362332,муниципальный округ Зюзино,1972 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.52 кор.2,Москва,пр-кт Балаклавский д.52 кор.2,пр-кт,Балаклавский ,д.52 кор.2,8354272,муниципальный округ Зюзино,1972 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.54,Москва,пр-кт Балаклавский д.54,пр-кт,Балаклавский ,д.54,8353759,муниципальный округ Зюзино,1972 +2281074,г Москва пр-кт Балаклавский д.56 кор.1,Москва,пр-кт Балаклавский д.56 кор.1,пр-кт,Балаклавский ,д.56 кор.1,8050959,муниципальный округ Зюзино,1975 +2281074,г Москва пр-кт Нахимовский д.11 кор.1,Москва,пр-кт Нахимовский д.11 кор.1,пр-кт,Нахимовский ,д.11 кор.1,8058979,муниципальный округ Зюзино,1973 +2281074,г Москва пр-кт Нахимовский д.11 кор.2,Москва,пр-кт Нахимовский д.11 кор.2,пр-кт,Нахимовский ,д.11 кор.2,8058994,муниципальный округ Зюзино,1973 +2281074,г Москва пр-кт Нахимовский д.15 кор.1,Москва,пр-кт Нахимовский д.15 кор.1,пр-кт,Нахимовский ,д.15 кор.1,8059000,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва пр-кт Нахимовский д.15 кор.2,Москва,пр-кт Нахимовский д.15 кор.2,пр-кт,Нахимовский ,д.15 кор.2,8059004,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва пр-кт Нахимовский д.17 кор.1,Москва,пр-кт Нахимовский д.17 кор.1,пр-кт,Нахимовский ,д.17 кор.1,8059011,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва пр-кт Нахимовский д.17 кор.2,Москва,пр-кт Нахимовский д.17 кор.2,пр-кт,Нахимовский ,д.17 кор.2,8059015,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва пр-кт Нахимовский д.20,Москва,пр-кт Нахимовский д.20,пр-кт,Нахимовский ,д.20,7558174,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва пр-кт Нахимовский д.7 кор.1,Москва,пр-кт Нахимовский д.7 кор.1,пр-кт,Нахимовский ,д.7 кор.1,8059019,муниципальный округ Зюзино,1981 +2281074,г Москва пр-кт Нахимовский д.7 кор.2,Москва,пр-кт Нахимовский д.7 кор.2,пр-кт,Нахимовский ,д.7 кор.2,8059021,муниципальный округ Зюзино,1981 +2281074,г Москва пр-кт Нахимовский д.9 кор.1,Москва,пр-кт Нахимовский д.9 кор.1,пр-кт,Нахимовский ,д.9 кор.1,8059027,муниципальный округ Зюзино,1974 +2281074,г Москва пр-кт Нахимовский д.9 кор.2,Москва,пр-кт Нахимовский д.9 кор.2,пр-кт,Нахимовский ,д.9 кор.2,8059033,муниципальный округ Зюзино,1976 +2281074,г Москва пр-кт Севастопольский д.53,Москва,пр-кт Севастопольский д.53,пр-кт,Севастопольский ,д.53,8047279,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва пр-кт Севастопольский д.57,Москва,пр-кт Севастопольский д.57,пр-кт,Севастопольский ,д.57,8047275,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Севастопольский д.59б,Москва,пр-кт Севастопольский д.59б,пр-кт,Севастопольский ,д.59б,8047258,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Севастопольский д.59м,Москва,пр-кт Севастопольский д.59м,пр-кт,Севастопольский ,д.59м,8047270,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Севастопольский д.63/20 кор.б,Москва,пр-кт Севастопольский д.63/20 кор.б,пр-кт,Севастопольский ,д.63/20 кор.б,8121288,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Севастопольский д.63/20 кор.мун,Москва,пр-кт Севастопольский д.63/20 кор.мун,пр-кт,Севастопольский ,д.63/20 кор.мун,8121294,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Севастопольский д.65/15,Москва,пр-кт Севастопольский д.65/15,пр-кт,Севастопольский ,д.65/15,8047254,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Севастопольский д.67,Москва,пр-кт Севастопольский д.67,пр-кт,Севастопольский ,д.67,8354041,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Севастопольский д.69,Москва,пр-кт Севастопольский д.69,пр-кт,Севастопольский ,д.69,8047252,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Севастопольский д.71,Москва,пр-кт Севастопольский д.71,пр-кт,Севастопольский ,д.71,8047250,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Севастопольский д.73,Москва,пр-кт Севастопольский д.73,пр-кт,Севастопольский ,д.73,8047249,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Севастопольский д.75 кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.75 кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.75 кор.1,8047247,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Севастопольский д.75 кор.2,Москва,пр-кт Севастопольский д.75 кор.2,пр-кт,Севастопольский ,д.75 кор.2,8047246,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Севастопольский д.77 кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.77 кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.77 кор.1,8047243,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва пр-кт Севастопольский д.77 кор.2,Москва,пр-кт Севастопольский д.77 кор.2,пр-кт,Севастопольский ,д.77 кор.2,8047242,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва пр-кт Севастопольский д.77 кор.3,Москва,пр-кт Севастопольский д.77 кор.3,пр-кт,Севастопольский ,д.77 кор.3,8047240,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва пр-кт Севастопольский д.77 кор.4,Москва,пр-кт Севастопольский д.77 кор.4,пр-кт,Севастопольский ,д.77 кор.4,8047238,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва пр-кт Севастопольский д.79,Москва,пр-кт Севастопольский д.79,пр-кт,Севастопольский ,д.79,8047236,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва пр-кт Севастопольский д.81,Москва,пр-кт Севастопольский д.81,пр-кт,Севастопольский ,д.81,8047232,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва пр-кт Севастопольский д.83 кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.83 кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.83 кор.1,8047231,муниципальный округ Зюзино,1975 +2281074,г Москва пр-кт Севастопольский д.83 кор.2,Москва,пр-кт Севастопольский д.83 кор.2,пр-кт,Севастопольский ,д.83 кор.2,8046596,муниципальный округ Зюзино,1974 +2281074,г Москва ул Азовская д.10,Москва,ул Азовская д.10,ул,Азовская ,д.10,8038744,муниципальный округ Зюзино,1960 +2281074,г Москва ул Азовская д.11 кор.1,Москва,ул Азовская д.11 кор.1,ул,Азовская ,д.11 кор.1,8038782,муниципальный округ Зюзино,1957 +2281074,г Москва ул Азовская д.12 кор.1,Москва,ул Азовская д.12 кор.1,ул,Азовская ,д.12 кор.1,8038788,муниципальный округ Зюзино,1959 +2281074,г Москва ул Азовская д.12 кор.2,Москва,ул Азовская д.12 кор.2,ул,Азовская ,д.12 кор.2,8038791,муниципальный округ Зюзино,1960 +2281074,г Москва ул Азовская д.12 кор.3,Москва,ул Азовская д.12 кор.3,ул,Азовская ,д.12 кор.3,8038794,муниципальный округ Зюзино,1961 +2281074,г Москва ул Азовская д.14,Москва,ул Азовская д.14,ул,Азовская ,д.14,8038799,муниципальный округ Зюзино,1959 +2281074,г Москва ул Азовская д.16,Москва,ул Азовская д.16,ул,Азовская ,д.16,8038803,муниципальный округ Зюзино,1959 +2281074,г Москва ул Азовская д.21,Москва,ул Азовская д.21,ул,Азовская ,д.21,8038807,муниципальный округ Зюзино,1966 +2281074,г Москва ул Азовская д.23,Москва,ул Азовская д.23,ул,Азовская ,д.23,8038815,муниципальный округ Зюзино,1968 +2281074,г Москва ул Азовская д.24 кор.2,Москва,ул Азовская д.24 кор.2,ул,Азовская ,д.24 кор.2,7640343,муниципальный округ Зюзино,2002 +2281074,г Москва ул Азовская д.25 кор.1,Москва,ул Азовская д.25 кор.1,ул,Азовская ,д.25 кор.1,8038817,муниципальный округ Зюзино,1968 +2281074,г Москва ул Азовская д.25 кор.2,Москва,ул Азовская д.25 кор.2,ул,Азовская ,д.25 кор.2,8038819,муниципальный округ Зюзино,1978 +2281074,г Москва ул Азовская д.25 кор.3,Москва,ул Азовская д.25 кор.3,ул,Азовская ,д.25 кор.3,8038821,муниципальный округ Зюзино,1979 +2281074,г Москва ул Азовская д.29 кор.1,Москва,ул Азовская д.29 кор.1,ул,Азовская ,д.29 кор.1,8038823,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Азовская д.29 кор.2,Москва,ул Азовская д.29 кор.2,ул,Азовская ,д.29 кор.2,8038825,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Азовская д.3,Москва,ул Азовская д.3,ул,Азовская ,д.3,7579059,муниципальный округ Зюзино,1955 +2281074,г Москва ул Азовская д.33 кор.1,Москва,ул Азовская д.33 кор.1,ул,Азовская ,д.33 кор.1,8038832,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Азовская д.33 кор.2,Москва,ул Азовская д.33 кор.2,ул,Азовская ,д.33 кор.2,8038836,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Азовская д.35 кор.1,Москва,ул Азовская д.35 кор.1,ул,Азовская ,д.35 кор.1,8038838,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Азовская д.35 кор.2,Москва,ул Азовская д.35 кор.2,ул,Азовская ,д.35 кор.2,8038843,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Азовская д.37 кор.1,Москва,ул Азовская д.37 кор.1,ул,Азовская ,д.37 кор.1,8038844,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Азовская д.37 кор.2,Москва,ул Азовская д.37 кор.2,ул,Азовская ,д.37 кор.2,8038847,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Азовская д.37 кор.3,Москва,ул Азовская д.37 кор.3,ул,Азовская ,д.37 кор.3,8038848,муниципальный округ Зюзино,1972 +2281074,г Москва ул Азовская д.4,Москва,ул Азовская д.4,ул,Азовская ,д.4,8343061,муниципальный округ Зюзино,1971 +2281074,г Москва ул Азовская д.6 кор.1,Москва,ул Азовская д.6 кор.1,ул,Азовская ,д.6 кор.1,7580908,муниципальный округ Зюзино,1958 +2281074,г Москва ул Азовская д.6 кор.2,Москва,ул Азовская д.6 кор.2,ул,Азовская ,д.6 кор.2,8038760,муниципальный округ Зюзино,1959 +2281074,г Москва ул Азовская д.7 кор.1,Москва,ул Азовская д.7 кор.1,ул,Азовская ,д.7 кор.1,8038764,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Азовская д.7 кор.2,Москва,ул Азовская д.7 кор.2,ул,Азовская ,д.7 кор.2,8038768,муниципальный округ Зюзино,1985 +2281074,г Москва ул Азовская д.8,Москва,ул Азовская д.8,ул,Азовская ,д.8,8038771,муниципальный округ Зюзино,1960 +2281074,г Москва ул Азовская д.9 кор.1,Москва,ул Азовская д.9 кор.1,ул,Азовская ,д.9 кор.1,8038776,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Азовская д.9 кор.2,Москва,ул Азовская д.9 кор.2,ул,Азовская ,д.9 кор.2,8038778,муниципальный округ Зюзино,2004 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.13,Москва,ул Болотниковская д.13,ул,Болотниковская ,д.13,8042493,муниципальный округ Зюзино,1959 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.15,Москва,ул Болотниковская д.15,ул,Болотниковская ,д.15,8050178,муниципальный округ Зюзино,1960 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.17,Москва,ул Болотниковская д.17,ул,Болотниковская ,д.17,8050237,муниципальный округ Зюзино,1957 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.18,Москва,ул Болотниковская д.18,ул,Болотниковская ,д.18,8050244,муниципальный округ Зюзино,2001 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.20,Москва,ул Болотниковская д.20,ул,Болотниковская ,д.20,8050252,муниципальный округ Зюзино,1958 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.20 кор.1,Москва,ул Болотниковская д.20 кор.1,ул,Болотниковская ,д.20 кор.1,8050256,муниципальный округ Зюзино,2001 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.21 кор.1,Москва,ул Болотниковская д.21 кор.1,ул,Болотниковская ,д.21 кор.1,8050262,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.21 кор.2,Москва,ул Болотниковская д.21 кор.2,ул,Болотниковская ,д.21 кор.2,8050266,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.22 кор.1,Москва,ул Болотниковская д.22 кор.1,ул,Болотниковская ,д.22 кор.1,8050270,муниципальный округ Зюзино,1956 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.26 кор.1,Москва,ул Болотниковская д.26 кор.1,ул,Болотниковская ,д.26 кор.1,8050276,муниципальный округ Зюзино,1960 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.26 кор.2,Москва,ул Болотниковская д.26 кор.2,ул,Болотниковская ,д.26 кор.2,8050279,муниципальный округ Зюзино,1961 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.28 кор.1,Москва,ул Болотниковская д.28 кор.1,ул,Болотниковская ,д.28 кор.1,8050286,муниципальный округ Зюзино,1960 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.28 кор.2,Москва,ул Болотниковская д.28 кор.2,ул,Болотниковская ,д.28 кор.2,8050295,муниципальный округ Зюзино,1961 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.30,Москва,ул Болотниковская д.30,ул,Болотниковская ,д.30,8050301,муниципальный округ Зюзино,2007 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.30 кор.2,Москва,ул Болотниковская д.30 кор.2,ул,Болотниковская ,д.30 кор.2,8050308,муниципальный округ Зюзино,1961 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.31,Москва,ул Болотниковская д.31,ул,Болотниковская ,д.31,8050317,муниципальный округ Зюзино,2008 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.31 кор.1,Москва,ул Болотниковская д.31 кор.1,ул,Болотниковская ,д.31 кор.1,8050325,муниципальный округ Зюзино,2000 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.31 кор.2,Москва,ул Болотниковская д.31 кор.2,ул,Болотниковская ,д.31 кор.2,8050332,муниципальный округ Зюзино,1980 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.32 кор.2,Москва,ул Болотниковская д.32 кор.2,ул,Болотниковская ,д.32 кор.2,8050337,муниципальный округ Зюзино,1961 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.33 кор.1А,Москва,ул Болотниковская д.33 кор.1А,ул,Болотниковская ,д.33 кор.1А,8050342,муниципальный округ Зюзино,1967 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.33 кор.2,Москва,ул Болотниковская д.33 кор.2,ул,Болотниковская ,д.33 кор.2,8050348,муниципальный округ Зюзино,1999 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.33 кор.3,Москва,ул Болотниковская д.33 кор.3,ул,Болотниковская ,д.33 кор.3,8050352,муниципальный округ Зюзино,1999 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.34 кор.1,Москва,ул Болотниковская д.34 кор.1,ул,Болотниковская ,д.34 кор.1,8050358,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.35/2,Москва,ул Болотниковская д.35/2,ул,Болотниковская ,д.35/2,8050365,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.36 кор.1,Москва,ул Болотниковская д.36 кор.1,ул,Болотниковская ,д.36 кор.1,7578805,муниципальный округ Зюзино,2011 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.36 кор.2,Москва,ул Болотниковская д.36 кор.2,ул,Болотниковская ,д.36 кор.2,7578814,муниципальный округ Зюзино,2011 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.36 кор.3,Москва,ул Болотниковская д.36 кор.3,ул,Болотниковская ,д.36 кор.3,7578820,муниципальный округ Зюзино,2011 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.36 кор.4,Москва,ул Болотниковская д.36 кор.4,ул,Болотниковская ,д.36 кор.4,7578823,муниципальный округ Зюзино,2011 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.36 кор.5,Москва,ул Болотниковская д.36 кор.5,ул,Болотниковская ,д.36 кор.5,7578830,муниципальный округ Зюзино,2010 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.36 кор.6,Москва,ул Болотниковская д.36 кор.6,ул,Болотниковская ,д.36 кор.6,7578833,муниципальный округ Зюзино,2011 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.37,Москва,ул Болотниковская д.37,ул,Болотниковская ,д.37,8050371,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.38 кор.1,Москва,ул Болотниковская д.38 кор.1,ул,Болотниковская ,д.38 кор.1,8050419,муниципальный округ Зюзино,1966 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.38 кор.2,Москва,ул Болотниковская д.38 кор.2,ул,Болотниковская ,д.38 кор.2,8050389,муниципальный округ Зюзино,1966 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.38 кор.3,Москва,ул Болотниковская д.38 кор.3,ул,Болотниковская ,д.38 кор.3,8050392,муниципальный округ Зюзино,1966 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.38 кор.4,Москва,ул Болотниковская д.38 кор.4,ул,Болотниковская ,д.38 кор.4,8050395,муниципальный округ Зюзино,1966 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.38 кор.5,Москва,ул Болотниковская д.38 кор.5,ул,Болотниковская ,д.38 кор.5,8050402,муниципальный округ Зюзино,1971 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.38 кор.6,Москва,ул Болотниковская д.38 кор.6,ул,Болотниковская ,д.38 кор.6,8050412,муниципальный округ Зюзино,1971 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.39 Ж,Москва,ул Болотниковская д.39 Ж,ул,Болотниковская ,д.39 Ж,8050459,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.39М,Москва,ул Болотниковская д.39М,ул,Болотниковская ,д.39М,8050533,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.40 кор.1,Москва,ул Болотниковская д.40 кор.1,ул,Болотниковская ,д.40 кор.1,8353017,муниципальный округ Зюзино,1966 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.40 кор.2,Москва,ул Болотниковская д.40 кор.2,ул,Болотниковская ,д.40 кор.2,8348632,муниципальный округ Зюзино,1966 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.40 кор.3,Москва,ул Болотниковская д.40 кор.3,ул,Болотниковская ,д.40 кор.3,8050535,муниципальный округ Зюзино,1966 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.40 кор.4,Москва,ул Болотниковская д.40 кор.4,ул,Болотниковская ,д.40 кор.4,8050537,муниципальный округ Зюзино,1966 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.40 кор.5,Москва,ул Болотниковская д.40 кор.5,ул,Болотниковская ,д.40 кор.5,8050541,муниципальный округ Зюзино,1971 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.41Ж,Москва,ул Болотниковская д.41Ж,ул,Болотниковская ,д.41Ж,8050543,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.41М,Москва,ул Болотниковская д.41М,ул,Болотниковская ,д.41М,8050550,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.42 кор.1,Москва,ул Болотниковская д.42 кор.1,ул,Болотниковская ,д.42 кор.1,8050560,муниципальный округ Зюзино,1968 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.42 кор.2,Москва,ул Болотниковская д.42 кор.2,ул,Болотниковская ,д.42 кор.2,8050563,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.42 кор.3,Москва,ул Болотниковская д.42 кор.3,ул,Болотниковская ,д.42 кор.3,8050566,муниципальный округ Зюзино,1968 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.43,Москва,ул Болотниковская д.43,ул,Болотниковская ,д.43,8050568,муниципальный округ Зюзино,1970 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.44 кор.1,Москва,ул Болотниковская д.44 кор.1,ул,Болотниковская ,д.44 кор.1,8050570,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.44 кор.2,Москва,ул Болотниковская д.44 кор.2,ул,Болотниковская ,д.44 кор.2,8050576,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.44 кор.3,Москва,ул Болотниковская д.44 кор.3,ул,Болотниковская ,д.44 кор.3,8050581,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.44 кор.4,Москва,ул Болотниковская д.44 кор.4,ул,Болотниковская ,д.44 кор.4,8050588,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.45 кор.1,Москва,ул Болотниковская д.45 кор.1,ул,Болотниковская ,д.45 кор.1,8050592,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.45 кор.2,Москва,ул Болотниковская д.45 кор.2,ул,Болотниковская ,д.45 кор.2,8050597,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.45 кор.3,Москва,ул Болотниковская д.45 кор.3,ул,Болотниковская ,д.45 кор.3,8050602,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.46 кор.1,Москва,ул Болотниковская д.46 кор.1,ул,Болотниковская ,д.46 кор.1,8050604,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.46 кор.2,Москва,ул Болотниковская д.46 кор.2,ул,Болотниковская ,д.46 кор.2,8050610,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.46 кор.3,Москва,ул Болотниковская д.46 кор.3,ул,Болотниковская ,д.46 кор.3,8050613,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.47 кор.1,Москва,ул Болотниковская д.47 кор.1,ул,Болотниковская ,д.47 кор.1,8050614,муниципальный округ Зюзино,1974 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.48,Москва,ул Болотниковская д.48,ул,Болотниковская ,д.48,8050619,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.49,Москва,ул Болотниковская д.49,ул,Болотниковская ,д.49,8356706,муниципальный округ Зюзино,1970 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.50,Москва,ул Болотниковская д.50,ул,Болотниковская ,д.50,8050656,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.51 кор.1,Москва,ул Болотниковская д.51 кор.1,ул,Болотниковская ,д.51 кор.1,8051017,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.51 кор.2,Москва,ул Болотниковская д.51 кор.2,ул,Болотниковская ,д.51 кор.2,8051030,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.53 кор.2,Москва,ул Болотниковская д.53 кор.2,ул,Болотниковская ,д.53 кор.2,8059626,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.54 кор.1,Москва,ул Болотниковская д.54 кор.1,ул,Болотниковская ,д.54 кор.1,8051045,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.54 кор.2,Москва,ул Болотниковская д.54 кор.2,ул,Болотниковская ,д.54 кор.2,8051089,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Болотниковская д.54 кор.3,Москва,ул Болотниковская д.54 кор.3,ул,Болотниковская ,д.54 кор.3,8051094,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Каховка д.1 кор.1,Москва,ул Каховка д.1 кор.1,ул,Каховка ,д.1 кор.1,8051109,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Каховка д.10 кор.3,Москва,ул Каховка д.10 кор.3,ул,Каховка ,д.10 кор.3,8051156,муниципальный округ Зюзино,1981 +2281074,г Москва ул Каховка д.10/12 кор.1,Москва,ул Каховка д.10/12 кор.1,ул,Каховка ,д.10/12 кор.1,8051158,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.10/12 кор.2,Москва,ул Каховка д.10/12 кор.2,ул,Каховка ,д.10/12 кор.2,8051161,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.12 кор.1,Москва,ул Каховка д.12 кор.1,ул,Каховка ,д.12 кор.1,8051166,муниципальный округ Зюзино,1972 +2281074,г Москва ул Каховка д.13 кор.1,Москва,ул Каховка д.13 кор.1,ул,Каховка ,д.13 кор.1,8051172,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.13 кор.2,Москва,ул Каховка д.13 кор.2,ул,Каховка ,д.13 кор.2,8051179,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Каховка д.13 кор.3,Москва,ул Каховка д.13 кор.3,ул,Каховка ,д.13 кор.3,8051183,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.13 кор.4,Москва,ул Каховка д.13 кор.4,ул,Каховка ,д.13 кор.4,8051186,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.13 кор.5/6,Москва,ул Каховка д.13 кор.5/6,ул,Каховка ,д.13 кор.5/6,8051197,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.13 кор.7,Москва,ул Каховка д.13 кор.7,ул,Каховка ,д.13 кор.7,8051207,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.13 кор.8,Москва,ул Каховка д.13 кор.8,ул,Каховка ,д.13 кор.8,8051220,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.13 кор.9,Москва,ул Каховка д.13 кор.9,ул,Каховка ,д.13 кор.9,8051224,муниципальный округ Зюзино,1982 +2281074,г Москва ул Каховка д.14 кор.1,Москва,ул Каховка д.14 кор.1,ул,Каховка ,д.14 кор.1,8051228,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.14 кор.2,Москва,ул Каховка д.14 кор.2,ул,Каховка ,д.14 кор.2,8051232,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Каховка д.14 кор.3,Москва,ул Каховка д.14 кор.3,ул,Каховка ,д.14 кор.3,8051238,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Каховка д.14 кор.4,Москва,ул Каховка д.14 кор.4,ул,Каховка ,д.14 кор.4,8051255,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.15 кор.1,Москва,ул Каховка д.15 кор.1,ул,Каховка ,д.15 кор.1,8051260,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.15 кор.2,Москва,ул Каховка д.15 кор.2,ул,Каховка ,д.15 кор.2,8051267,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.16 кор.1,Москва,ул Каховка д.16 кор.1,ул,Каховка ,д.16 кор.1,8051275,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.16 кор.2,Москва,ул Каховка д.16 кор.2,ул,Каховка ,д.16 кор.2,8051281,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.16 кор.3,Москва,ул Каховка д.16 кор.3,ул,Каховка ,д.16 кор.3,8051288,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.17/14,Москва,ул Каховка д.17/14,ул,Каховка ,д.17/14,8051290,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Каховка д.19 кор.1,Москва,ул Каховка д.19 кор.1,ул,Каховка ,д.19 кор.1,8051304,муниципальный округ Зюзино,1978 +2281074,г Москва ул Каховка д.21 кор.1,Москва,ул Каховка д.21 кор.1,ул,Каховка ,д.21 кор.1,8051311,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Каховка д.21 кор.2,Москва,ул Каховка д.21 кор.2,ул,Каховка ,д.21 кор.2,8050998,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Каховка д.21 кор.3,Москва,ул Каховка д.21 кор.3,ул,Каховка ,д.21 кор.3,8051316,муниципальный округ Зюзино,1981 +2281074,г Москва ул Каховка д.23 кор.1,Москва,ул Каховка д.23 кор.1,ул,Каховка ,д.23 кор.1,8137229,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Каховка д.23 кор.2,Москва,ул Каховка д.23 кор.2,ул,Каховка ,д.23 кор.2,8051322,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.25,Москва,ул Каховка д.25,ул,Каховка ,д.25,7807015,муниципальный округ Зюзино,2001 +2281074,г Москва ул Каховка д.25 кор.1,Москва,ул Каховка д.25 кор.1,ул,Каховка ,д.25 кор.1,8051009,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.25 кор.2,Москва,ул Каховка д.25 кор.2,ул,Каховка ,д.25 кор.2,8051016,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.27 кор.1,Москва,ул Каховка д.27 кор.1,ул,Каховка ,д.27 кор.1,8351791,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.27 кор.2,Москва,ул Каховка д.27 кор.2,ул,Каховка ,д.27 кор.2,8051020,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.3 кор.1,Москва,ул Каховка д.3 кор.1,ул,Каховка ,д.3 кор.1,8051111,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.3 кор.2,Москва,ул Каховка д.3 кор.2,ул,Каховка ,д.3 кор.2,8051112,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.5 кор.1,Москва,ул Каховка д.5 кор.1,ул,Каховка ,д.5 кор.1,8051117,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Каховка д.5 кор.2,Москва,ул Каховка д.5 кор.2,ул,Каховка ,д.5 кор.2,8051118,муниципальный округ Зюзино,1966 +2281074,г Москва ул Каховка д.5 кор.3,Москва,ул Каховка д.5 кор.3,ул,Каховка ,д.5 кор.3,8051121,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.5 кор.4,Москва,ул Каховка д.5 кор.4,ул,Каховка ,д.5 кор.4,8051124,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Каховка д.5 кор.5,Москва,ул Каховка д.5 кор.5,ул,Каховка ,д.5 кор.5,8051127,муниципальный округ Зюзино,1974 +2281074,г Москва ул Каховка д.6,Москва,ул Каховка д.6,ул,Каховка ,д.6,8051131,муниципальный округ Зюзино,1966 +2281074,г Москва ул Каховка д.7 кор.1,Москва,ул Каховка д.7 кор.1,ул,Каховка ,д.7 кор.1,8051133,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.7 кор.2,Москва,ул Каховка д.7 кор.2,ул,Каховка ,д.7 кор.2,8051005,муниципальный округ Зюзино,1966 +2281074,г Москва ул Каховка д.9 кор.1,Москва,ул Каховка д.9 кор.1,ул,Каховка ,д.9 кор.1,8051137,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.9 кор.2,Москва,ул Каховка д.9 кор.2,ул,Каховка ,д.9 кор.2,8051140,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.9 кор.3,Москва,ул Каховка д.9 кор.3,ул,Каховка ,д.9 кор.3,8051144,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Каховка д.9Б,Москва,ул Каховка д.9Б,ул,Каховка ,д.9Б,8051152,муниципальный округ Зюзино,1977 +2281074,г Москва ул Керченская д.1 кор.1,Москва,ул Керченская д.1 кор.1,ул,Керченская ,д.1 кор.1,8051327,муниципальный округ Зюзино,1973 +2281074,г Москва ул Керченская д.1 кор.2,Москва,ул Керченская д.1 кор.2,ул,Керченская ,д.1 кор.2,8051332,муниципальный округ Зюзино,1976 +2281074,г Москва ул Керченская д.10 кор.1,Москва,ул Керченская д.10 кор.1,ул,Керченская ,д.10 кор.1,8051380,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Керченская д.10 кор.2,Москва,ул Керченская д.10 кор.2,ул,Керченская ,д.10 кор.2,8051396,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Керченская д.10 кор.3,Москва,ул Керченская д.10 кор.3,ул,Керченская ,д.10 кор.3,8051402,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Керченская д.10 кор.4,Москва,ул Керченская д.10 кор.4,ул,Керченская ,д.10 кор.4,8051417,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Керченская д.11 кор.1,Москва,ул Керченская д.11 кор.1,ул,Керченская ,д.11 кор.1,8051430,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Керченская д.11 кор.2,Москва,ул Керченская д.11 кор.2,ул,Керченская ,д.11 кор.2,8051437,муниципальный округ Зюзино,1974 +2281074,г Москва ул Керченская д.16,Москва,ул Керченская д.16,ул,Керченская ,д.16,8051443,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Керченская д.18,Москва,ул Керченская д.18,ул,Керченская ,д.18,8051446,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Керченская д.20,Москва,ул Керченская д.20,ул,Керченская ,д.20,8051452,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Керченская д.22,Москва,ул Керченская д.22,ул,Керченская ,д.22,8051458,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Керченская д.24,Москва,ул Керченская д.24,ул,Керченская ,д.24,8051463,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Керченская д.26,Москва,ул Керченская д.26,ул,Керченская ,д.26,8051468,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Керченская д.28,Москва,ул Керченская д.28,ул,Керченская ,д.28,8051474,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Керченская д.3,Москва,ул Керченская д.3,ул,Керченская ,д.3,8051338,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Керченская д.30,Москва,ул Керченская д.30,ул,Керченская ,д.30,8051480,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Керченская д.32,Москва,ул Керченская д.32,ул,Керченская ,д.32,8352937,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Керченская д.5,Москва,ул Керченская д.5,ул,Керченская ,д.5,8051343,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Керченская д.6 кор.1,Москва,ул Керченская д.6 кор.1,ул,Керченская ,д.6 кор.1,8051348,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Керченская д.6 кор.2,Москва,ул Керченская д.6 кор.2,ул,Керченская ,д.6 кор.2,8051358,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Керченская д.6 кор.3,Москва,ул Керченская д.6 кор.3,ул,Керченская ,д.6 кор.3,8051365,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Керченская д.7,Москва,ул Керченская д.7,ул,Керченская ,д.7,8051368,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Керченская д.8,Москва,ул Керченская д.8,ул,Керченская ,д.8,8051373,муниципальный округ Зюзино,1980 +2281074,г Москва ул Одесская д.1/19,Москва,ул Одесская д.1/19,ул,Одесская ,д.1/19,8059037,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва ул Одесская д.11,Москва,ул Одесская д.11,ул,Одесская ,д.11,8059055,муниципальный округ Зюзино,1968 +2281074,г Москва ул Одесская д.14 кор.1,Москва,ул Одесская д.14 кор.1,ул,Одесская ,д.14 кор.1,8059058,муниципальный округ Зюзино,2000 +2281074,г Москва ул Одесская д.14 кор.3А,Москва,ул Одесская д.14 кор.3А,ул,Одесская ,д.14 кор.3А,8059064,муниципальный округ Зюзино,1999 +2281074,г Москва ул Одесская д.14 кор.4А,Москва,ул Одесская д.14 кор.4А,ул,Одесская ,д.14 кор.4А,8059067,муниципальный округ Зюзино,1998 +2281074,г Москва ул Одесская д.14 кор.5,Москва,ул Одесская д.14 кор.5,ул,Одесская ,д.14 кор.5,8059073,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Одесская д.15,Москва,ул Одесская д.15,ул,Одесская ,д.15,8059079,муниципальный округ Зюзино,1968 +2281074,г Москва ул Одесская д.17,Москва,ул Одесская д.17,ул,Одесская ,д.17,8059080,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Одесская д.18 кор.1,Москва,ул Одесская д.18 кор.1,ул,Одесская ,д.18 кор.1,8352133,муниципальный округ Зюзино,1967 +2281074,г Москва ул Одесская д.18 кор.2,Москва,ул Одесская д.18 кор.2,ул,Одесская ,д.18 кор.2,8345522,муниципальный округ Зюзино,н.д. +2281074,г Москва ул Одесская д.18 кор.3,Москва,ул Одесская д.18 кор.3,ул,Одесская ,д.18 кор.3,8059082,муниципальный округ Зюзино,1967 +2281074,г Москва ул Одесская д.18 кор.4,Москва,ул Одесская д.18 кор.4,ул,Одесская ,д.18 кор.4,8059088,муниципальный округ Зюзино,1999 +2281074,г Москва ул Одесская д.20,Москва,ул Одесская д.20,ул,Одесская ,д.20,8059094,муниципальный округ Зюзино,1966 +2281074,г Москва ул Одесская д.22 кор.1,Москва,ул Одесская д.22 кор.1,ул,Одесская ,д.22 кор.1,8059099,муниципальный округ Зюзино,1966 +2281074,г Москва ул Одесская д.22 кор.2,Москва,ул Одесская д.22 кор.2,ул,Одесская ,д.22 кор.2,8059106,муниципальный округ Зюзино,1968 +2281074,г Москва ул Одесская д.22 кор.3,Москва,ул Одесская д.22 кор.3,ул,Одесская ,д.22 кор.3,8059113,муниципальный округ Зюзино,1998 +2281074,г Москва ул Одесская д.22 кор.4,Москва,ул Одесская д.22 кор.4,ул,Одесская ,д.22 кор.4,8059119,муниципальный округ Зюзино,1998 +2281074,г Москва ул Одесская д.23 кор.1,Москва,ул Одесская д.23 кор.1,ул,Одесская ,д.23 кор.1,8059124,муниципальный округ Зюзино,1961 +2281074,г Москва ул Одесская д.23 кор.2,Москва,ул Одесская д.23 кор.2,ул,Одесская ,д.23 кор.2,8059131,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва ул Одесская д.23 кор.3,Москва,ул Одесская д.23 кор.3,ул,Одесская ,д.23 кор.3,8059135,муниципальный округ Зюзино,1961 +2281074,г Москва ул Одесская д.23 кор.4,Москва,ул Одесская д.23 кор.4,ул,Одесская ,д.23 кор.4,8059141,муниципальный округ Зюзино,1961 +2281074,г Москва ул Одесская д.23 кор.5,Москва,ул Одесская д.23 кор.5,ул,Одесская ,д.23 кор.5,8059145,муниципальный округ Зюзино,1961 +2281074,г Москва ул Одесская д.25,Москва,ул Одесская д.25,ул,Одесская ,д.25,8059150,муниципальный округ Зюзино,1961 +2281074,г Москва ул Одесская д.27/14,Москва,ул Одесская д.27/14,ул,Одесская ,д.27/14,8059156,муниципальный округ Зюзино,1961 +2281074,г Москва ул Одесская д.3,Москва,ул Одесская д.3,ул,Одесская ,д.3,8059042,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва ул Одесская д.5,Москва,ул Одесская д.5,ул,Одесская ,д.5,8059046,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва ул Одесская д.7,Москва,ул Одесская д.7,ул,Одесская ,д.7,8059050,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва ул Перекопская д.1 кор.1,Москва,ул Перекопская д.1 кор.1,ул,Перекопская ,д.1 кор.1,8352466,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Перекопская д.1 кор.2,Москва,ул Перекопская д.1 кор.2,ул,Перекопская ,д.1 кор.2,8059160,муниципальный округ Зюзино,1982 +2281074,г Москва ул Перекопская д.10 кор.1,Москва,ул Перекопская д.10 кор.1,ул,Перекопская ,д.10 кор.1,8351796,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Перекопская д.10 кор.2,Москва,ул Перекопская д.10 кор.2,ул,Перекопская ,д.10 кор.2,8059186,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Перекопская д.11 кор.1,Москва,ул Перекопская д.11 кор.1,ул,Перекопская ,д.11 кор.1,8059190,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Перекопская д.11 кор.2,Москва,ул Перекопская д.11 кор.2,ул,Перекопская ,д.11 кор.2,8059194,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Перекопская д.11 кор.3,Москва,ул Перекопская д.11 кор.3,ул,Перекопская ,д.11 кор.3,8059202,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Перекопская д.11 кор.4,Москва,ул Перекопская д.11 кор.4,ул,Перекопская ,д.11 кор.4,8059206,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Перекопская д.14 кор.1,Москва,ул Перекопская д.14 кор.1,ул,Перекопская ,д.14 кор.1,8059214,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Перекопская д.14 кор.2,Москва,ул Перекопская д.14 кор.2,ул,Перекопская ,д.14 кор.2,8059219,муниципальный округ Зюзино,1965 +2281074,г Москва ул Перекопская д.16,Москва,ул Перекопская д.16,ул,Перекопская ,д.16,8059223,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Перекопская д.18,Москва,ул Перекопская д.18,ул,Перекопская ,д.18,8059226,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Перекопская д.2/4,Москва,ул Перекопская д.2/4,ул,Перекопская ,д.2/4,8059167,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Перекопская д.3,Москва,ул Перекопская д.3,ул,Перекопская ,д.3,8059172,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва ул Перекопская д.4,Москва,ул Перекопская д.4,ул,Перекопская ,д.4,8059175,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Перекопская д.6,Москва,ул Перекопская д.6,ул,Перекопская ,д.6,8059179,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Перекопская д.8,Москва,ул Перекопская д.8,ул,Перекопская ,д.8,8059182,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Сивашская д.11,Москва,ул Сивашская д.11,ул,Сивашская ,д.11,8046557,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Сивашская д.13,Москва,ул Сивашская д.13,ул,Сивашская ,д.13,8046549,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва ул Сивашская д.15,Москва,ул Сивашская д.15,ул,Сивашская ,д.15,8045263,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва ул Сивашская д.17,Москва,ул Сивашская д.17,ул,Сивашская ,д.17,8045237,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва ул Сивашская д.19,Москва,ул Сивашская д.19,ул,Сивашская ,д.19,8045229,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва ул Сивашская д.2 кор.2,Москва,ул Сивашская д.2 кор.2,ул,Сивашская ,д.2 кор.2,8046589,муниципальный округ Зюзино,1973 +2281074,г Москва ул Сивашская д.21,Москва,ул Сивашская д.21,ул,Сивашская ,д.21,8045224,муниципальный округ Зюзино,1962 +2281074,г Москва ул Сивашская д.4 кор.1,Москва,ул Сивашская д.4 кор.1,ул,Сивашская ,д.4 кор.1,8046585,муниципальный округ Зюзино,1976 +2281074,г Москва ул Сивашская д.4 кор.3,Москва,ул Сивашская д.4 кор.3,ул,Сивашская ,д.4 кор.3,8352522,муниципальный округ Зюзино,1971 +2281074,г Москва ул Сивашская д.4 кор.4,Москва,ул Сивашская д.4 кор.4,ул,Сивашская ,д.4 кор.4,8356154,муниципальный округ Зюзино,1971 +2281074,г Москва ул Сивашская д.6 кор.1,Москва,ул Сивашская д.6 кор.1,ул,Сивашская ,д.6 кор.1,8356267,муниципальный округ Зюзино,1971 +2281074,г Москва ул Сивашская д.6 кор.2,Москва,ул Сивашская д.6 кор.2,ул,Сивашская ,д.6 кор.2,8356977,муниципальный округ Зюзино,1971 +2281074,г Москва ул Сивашская д.7,Москва,ул Сивашская д.7,ул,Сивашская ,д.7,8046578,муниципальный округ Зюзино,1996 +2281074,г Москва ул Сивашская д.7 кор.1,Москва,ул Сивашская д.7 кор.1,ул,Сивашская ,д.7 кор.1,8046572,муниципальный округ Зюзино,1997 +2281074,г Москва ул Сивашская д.7 кор.2,Москва,ул Сивашская д.7 кор.2,ул,Сивашская ,д.7 кор.2,8046565,муниципальный округ Зюзино,1997 +2281074,г Москва ул Сивашская д.9,Москва,ул Сивашская д.9,ул,Сивашская ,д.9,8046560,муниципальный округ Зюзино,2001 +2281074,г Москва ул Фруктовая д.11,Москва,ул Фруктовая д.11,ул,Фруктовая ,д.11,8043377,муниципальный округ Зюзино,1974 +2281074,г Москва ул Фруктовая д.16,Москва,ул Фруктовая д.16,ул,Фруктовая ,д.16,8043373,муниципальный округ Зюзино,1981 +2281074,г Москва ул Фруктовая д.20,Москва,ул Фруктовая д.20,ул,Фруктовая ,д.20,8043370,муниципальный округ Зюзино,1975 +2281074,г Москва ул Фруктовая д.24 кор.7,Москва,ул Фруктовая д.24 кор.7,ул,Фруктовая ,д.24 кор.7,8043383,муниципальный округ Зюзино,н.д. +2281074,г Москва ул Херсонская д.1,Москва,ул Херсонская д.1,ул,Херсонская ,д.1,8043363,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Херсонская д.12 кор.1,Москва,ул Херсонская д.12 кор.1,ул,Херсонская ,д.12 кор.1,8043077,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Херсонская д.12 кор.2,Москва,ул Херсонская д.12 кор.2,ул,Херсонская ,д.12 кор.2,8043072,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Херсонская д.12 кор.3,Москва,ул Херсонская д.12 кор.3,ул,Херсонская ,д.12 кор.3,8043069,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Херсонская д.12 кор.4,Москва,ул Херсонская д.12 кор.4,ул,Херсонская ,д.12 кор.4,8043061,муниципальный округ Зюзино,1980 +2281074,г Москва ул Херсонская д.12 кор.5,Москва,ул Херсонская д.12 кор.5,ул,Херсонская ,д.12 кор.5,8043050,муниципальный округ Зюзино,1981 +2281074,г Москва ул Херсонская д.14,Москва,ул Херсонская д.14,ул,Херсонская ,д.14,8043045,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Херсонская д.16,Москва,ул Херсонская д.16,ул,Херсонская ,д.16,8043039,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Херсонская д.18,Москва,ул Херсонская д.18,ул,Херсонская ,д.18,8043036,муниципальный округ Зюзино,1970 +2281074,г Москва ул Херсонская д.2,Москва,ул Херсонская д.2,ул,Херсонская ,д.2,8043358,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Херсонская д.3,Москва,ул Херсонская д.3,ул,Херсонская ,д.3,8043356,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Херсонская д.4,Москва,ул Херсонская д.4,ул,Херсонская ,д.4,8043351,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Херсонская д.5 кор.2,Москва,ул Херсонская д.5 кор.2,ул,Херсонская ,д.5 кор.2,8043345,муниципальный округ Зюзино,1997 +2281074,г Москва ул Херсонская д.6,Москва,ул Херсонская д.6,ул,Херсонская ,д.6,8043343,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Херсонская д.7 кор.1КОММ,Москва,ул Херсонская д.7 кор.1КОММ,ул,Херсонская ,д.7 кор.1КОММ,8043332,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Херсонская д.7 кор.1СПУТ,Москва,ул Херсонская д.7 кор.1СПУТ,ул,Херсонская ,д.7 кор.1СПУТ,8043235,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Херсонская д.7 кор.2,Москва,ул Херсонская д.7 кор.2,ул,Херсонская ,д.7 кор.2,8051033,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Херсонская д.7 кор.3 б,Москва,ул Херсонская д.7 кор.3 б,ул,Херсонская ,д.7 кор.3 б,8045199,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Херсонская д.7 кор.3 мун,Москва,ул Херсонская д.7 кор.3 мун,ул,Херсонская ,д.7 кор.3 мун,8043172,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Херсонская д.7 кор.4,Москва,ул Херсонская д.7 кор.4,ул,Херсонская ,д.7 кор.4,8043094,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Херсонская д.7 кор.4 мун,Москва,ул Херсонская д.7 кор.4 мун,ул,Херсонская ,д.7 кор.4 мун,8043142,муниципальный округ Зюзино,н.д. +2281074,г Москва ул Херсонская д.8,Москва,ул Херсонская д.8,ул,Херсонская ,д.8,8043089,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Херсонская д.9 кор.1,Москва,ул Херсонская д.9 кор.1,ул,Херсонская ,д.9 кор.1,8043086,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Херсонская д.9 кор.2,Москва,ул Херсонская д.9 кор.2,ул,Херсонская ,д.9 кор.2,8043079,муниципальный округ Зюзино,1984 +2281074,г Москва ул Юшуньская Б. д.10,Москва,ул Юшуньская Б. д.10,ул,Юшуньская Б. ,д.10,8038858,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Юшуньская Б. д.12,Москва,ул Юшуньская Б. д.12,ул,Юшуньская Б. ,д.12,8038859,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Юшуньская Б. д.16,Москва,ул Юшуньская Б. д.16,ул,Юшуньская Б. ,д.16,8038864,муниципальный округ Зюзино,1972 +2281074,г Москва ул Юшуньская Б. д.4,Москва,ул Юшуньская Б. д.4,ул,Юшуньская Б. ,д.4,8038851,муниципальный округ Зюзино,1964 +2281074,г Москва ул Юшуньская Б. д.6,Москва,ул Юшуньская Б. д.6,ул,Юшуньская Б. ,д.6,8038853,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Юшуньская Б. д.8,Москва,ул Юшуньская Б. д.8,ул,Юшуньская Б. ,д.8,8038855,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Юшуньская М. д.10 кор.1,Москва,ул Юшуньская М. д.10 кор.1,ул,Юшуньская М. ,д.10 кор.1,8058951,муниципальный округ Зюзино,1961 +2281074,г Москва ул Юшуньская М. д.12 кор.1,Москва,ул Юшуньская М. д.12 кор.1,ул,Юшуньская М. ,д.12 кор.1,8058957,муниципальный округ Зюзино,1961 +2281074,г Москва ул Юшуньская М. д.12 кор.2,Москва,ул Юшуньская М. д.12 кор.2,ул,Юшуньская М. ,д.12 кор.2,8058960,муниципальный округ Зюзино,1961 +2281074,г Москва ул Юшуньская М. д.6 кор.1,Москва,ул Юшуньская М. д.6 кор.1,ул,Юшуньская М. ,д.6 кор.1,8058930,муниципальный округ Зюзино,1961 +2281074,г Москва ул Юшуньская М. д.6 кор.2,Москва,ул Юшуньская М. д.6 кор.2,ул,Юшуньская М. ,д.6 кор.2,8058935,муниципальный округ Зюзино,1961 +2281074,г Москва ул Юшуньская М. д.6 кор.3,Москва,ул Юшуньская М. д.6 кор.3,ул,Юшуньская М. ,д.6 кор.3,8058937,муниципальный округ Зюзино,1963 +2281074,г Москва ул Юшуньская М. д.8 кор.1,Москва,ул Юшуньская М. д.8 кор.1,ул,Юшуньская М. ,д.8 кор.1,8058944,муниципальный округ Зюзино,1961 +2281074,г Москва ул Юшуньская М. д.8 кор.2,Москва,ул Юшуньская М. д.8 кор.2,ул,Юшуньская М. ,д.8 кор.2,8058946,муниципальный округ Зюзино,1961 +2281075,г Москва пр-кт Севастопольский д.58,Москва,пр-кт Севастопольский д.58,пр-кт,Севастопольский ,д.58,7961019,муниципальный округ Коньково,1980 +2281075,г Москва ул Академика Арцимовича д.11,Москва,ул Академика Арцимовича д.11,ул,Академика Арцимовича ,д.11,7620199,муниципальный округ Коньково,1993 +2281075,г Москва ул Академика Арцимовича д.12 кор.1,Москва,ул Академика Арцимовича д.12 кор.1,ул,Академика Арцимовича ,д.12 кор.1,7620208,муниципальный округ Коньково,1981 +2281075,г Москва ул Академика Арцимовича д.12 кор.2,Москва,ул Академика Арцимовича д.12 кор.2,ул,Академика Арцимовича ,д.12 кор.2,7620213,муниципальный округ Коньково,1994 +2281075,г Москва ул Академика Арцимовича д.13,Москва,ул Академика Арцимовича д.13,ул,Академика Арцимовича ,д.13,7620230,муниципальный округ Коньково,1970 +2281075,г Москва ул Академика Арцимовича д.14 кор.1,Москва,ул Академика Арцимовича д.14 кор.1,ул,Академика Арцимовича ,д.14 кор.1,7620242,муниципальный округ Коньково,1967 +2281075,г Москва ул Академика Арцимовича д.14 кор.2,Москва,ул Академика Арцимовича д.14 кор.2,ул,Академика Арцимовича ,д.14 кор.2,7620249,муниципальный округ Коньково,1967 +2281075,г Москва ул Академика Арцимовича д.15,Москва,ул Академика Арцимовича д.15,ул,Академика Арцимовича ,д.15,7620260,муниципальный округ Коньково,1967 +2281075,г Москва ул Академика Арцимовича д.16,Москва,ул Академика Арцимовича д.16,ул,Академика Арцимовича ,д.16,8377392,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Академика Арцимовича д.18 кор.1,Москва,ул Академика Арцимовича д.18 кор.1,ул,Академика Арцимовича ,д.18 кор.1,7620285,муниципальный округ Коньково,1973 +2281075,г Москва ул Академика Арцимовича д.2 кор.1,Москва,ул Академика Арцимовича д.2 кор.1,ул,Академика Арцимовича ,д.2 кор.1,7620126,муниципальный округ Коньково,1967 +2281075,г Москва ул Академика Арцимовича д.2 кор.2,Москва,ул Академика Арцимовича д.2 кор.2,ул,Академика Арцимовича ,д.2 кор.2,7620135,муниципальный округ Коньково,1967 +2281075,г Москва ул Академика Арцимовича д.20,Москва,ул Академика Арцимовича д.20,ул,Академика Арцимовича ,д.20,7620291,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Академика Арцимовича д.3 кор.1,Москва,ул Академика Арцимовича д.3 кор.1,ул,Академика Арцимовича ,д.3 кор.1,7620146,муниципальный округ Коньково,1967 +2281075,г Москва ул Академика Арцимовича д.3 кор.2,Москва,ул Академика Арцимовича д.3 кор.2,ул,Академика Арцимовича ,д.3 кор.2,8377496,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Академика Арцимовича д.3 кор.3,Москва,ул Академика Арцимовича д.3 кор.3,ул,Академика Арцимовича ,д.3 кор.3,8377564,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Академика Арцимовича д.4,Москва,ул Академика Арцимовича д.4,ул,Академика Арцимовича ,д.4,8377617,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Академика Арцимовича д.5 кор.1,Москва,ул Академика Арцимовича д.5 кор.1,ул,Академика Арцимовича ,д.5 кор.1,7620161,муниципальный округ Коньково,1967 +2281075,г Москва ул Академика Арцимовича д.5 кор.2,Москва,ул Академика Арцимовича д.5 кор.2,ул,Академика Арцимовича ,д.5 кор.2,7620170,муниципальный округ Коньково,1967 +2281075,г Москва ул Академика Арцимовича д.5 кор.3,Москва,ул Академика Арцимовича д.5 кор.3,ул,Академика Арцимовича ,д.5 кор.3,8377379,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Академика Арцимовича д.8,Москва,ул Академика Арцимовича д.8,ул,Академика Арцимовича ,д.8,8378602,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Академика Арцимовича д.9,Москва,ул Академика Арцимовича д.9,ул,Академика Арцимовича ,д.9,7620183,муниципальный округ Коньково,1987 +2281075,г Москва ул Академика Арцимовича д.9 кор.1,Москва,ул Академика Арцимовича д.9 кор.1,ул,Академика Арцимовича ,д.9 кор.1,7620191,муниципальный округ Коньково,2003 +2281075,г Москва ул Академика Волгина д.13,Москва,ул Академика Волгина д.13,ул,Академика Волгина ,д.13,8379445,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Академика Волгина д.14 кор.1,Москва,ул Академика Волгина д.14 кор.1,ул,Академика Волгина ,д.14 кор.1,7659013,муниципальный округ Коньково,2000 +2281075,г Москва ул Академика Волгина д.14 кор.2,Москва,ул Академика Волгина д.14 кор.2,ул,Академика Волгина ,д.14 кор.2,7624290,муниципальный округ Коньково,2000 +2281075,г Москва ул Академика Волгина д.14 кор.3,Москва,ул Академика Волгина д.14 кор.3,ул,Академика Волгина ,д.14 кор.3,7624309,муниципальный округ Коньково,1999 +2281075,г Москва ул Академика Волгина д.15 кор.1,Москва,ул Академика Волгина д.15 кор.1,ул,Академика Волгина ,д.15 кор.1,7624319,муниципальный округ Коньково,1971 +2281075,г Москва ул Академика Волгина д.15 кор.2,Москва,ул Академика Волгина д.15 кор.2,ул,Академика Волгина ,д.15 кор.2,8378058,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Академика Волгина д.15 кор.3,Москва,ул Академика Волгина д.15 кор.3,ул,Академика Волгина ,д.15 кор.3,7624333,муниципальный округ Коньково,1981 +2281075,г Москва ул Академика Волгина д.17,Москва,ул Академика Волгина д.17,ул,Академика Волгина ,д.17,8377245,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Академика Волгина д.19,Москва,ул Академика Волгина д.19,ул,Академика Волгина ,д.19,8357175,муниципальный округ Коньково,1971 +2281075,г Москва ул Академика Волгина д.23 кор.1,Москва,ул Академика Волгина д.23 кор.1,ул,Академика Волгина ,д.23 кор.1,8379465,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Академика Волгина д.25 кор.1,Москва,ул Академика Волгина д.25 кор.1,ул,Академика Волгина ,д.25 кор.1,7624345,муниципальный округ Коньково,1970 +2281075,г Москва ул Академика Волгина д.25 кор.2,Москва,ул Академика Волгина д.25 кор.2,ул,Академика Волгина ,д.25 кор.2,8377722,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Академика Волгина д.29 кор.1,Москва,ул Академика Волгина д.29 кор.1,ул,Академика Волгина ,д.29 кор.1,8377285,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Академика Волгина д.29 кор.2,Москва,ул Академика Волгина д.29 кор.2,ул,Академика Волгина ,д.29 кор.2,8377123,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Академика Волгина д.3,Москва,ул Академика Волгина д.3,ул,Академика Волгина ,д.3,7624235,муниципальный округ Коньково,1972 +2281075,г Москва ул Академика Волгина д.31 кор.1,Москва,ул Академика Волгина д.31 кор.1,ул,Академика Волгина ,д.31 кор.1,8379484,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Академика Волгина д.31 кор.2,Москва,ул Академика Волгина д.31 кор.2,ул,Академика Волгина ,д.31 кор.2,8377515,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Академика Волгина д.31 кор.3,Москва,ул Академика Волгина д.31 кор.3,ул,Академика Волгина ,д.31 кор.3,8377678,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Академика Волгина д.5,Москва,ул Академика Волгина д.5,ул,Академика Волгина ,д.5,7624259,муниципальный округ Коньково,1980 +2281075,г Москва ул Академика Волгина д.7,Москва,ул Академика Волгина д.7,ул,Академика Волгина ,д.7,8378539,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Академика Волгина д.9 кор.1,Москва,ул Академика Волгина д.9 кор.1,ул,Академика Волгина ,д.9 кор.1,8377268,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Академика Волгина д.9 кор.2,Москва,ул Академика Волгина д.9 кор.2,ул,Академика Волгина ,д.9 кор.2,7624275,муниципальный округ Коньково,1967 +2281075,г Москва ул Академика Капицы д.18,Москва,ул Академика Капицы д.18,ул,Академика Капицы ,д.18,8377598,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Академика Капицы д.20,Москва,ул Академика Капицы д.20,ул,Академика Капицы ,д.20,7624479,муниципальный округ Коньково,1986 +2281075,г Москва ул Академика Капицы д.22,Москва,ул Академика Капицы д.22,ул,Академика Капицы ,д.22,7624490,муниципальный округ Коньково,1986 +2281075,г Москва ул Академика Капицы д.26 кор.2,Москва,ул Академика Капицы д.26 кор.2,ул,Академика Капицы ,д.26 кор.2,7624512,муниципальный округ Коньково,1989 +2281075,г Москва ул Академика Капицы д.26 кор.3,Москва,ул Академика Капицы д.26 кор.3,ул,Академика Капицы ,д.26 кор.3,7624524,муниципальный округ Коньково,1986 +2281075,г Москва ул Академика Капицы д.30 кор.1,Москва,ул Академика Капицы д.30 кор.1,ул,Академика Капицы ,д.30 кор.1,7624541,муниципальный округ Коньково,1986 +2281075,г Москва ул Академика Капицы д.30 кор.2,Москва,ул Академика Капицы д.30 кор.2,ул,Академика Капицы ,д.30 кор.2,8378570,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Академика Капицы д.32 кор.1,Москва,ул Академика Капицы д.32 кор.1,ул,Академика Капицы ,д.32 кор.1,7721180,муниципальный округ Коньково,1986 +2281075,г Москва ул Академика Капицы д.32 кор.2,Москва,ул Академика Капицы д.32 кор.2,ул,Академика Капицы ,д.32 кор.2,7721153,муниципальный округ Коньково,1986 +2281075,г Москва ул Академика Капицы д.34,Москва,ул Академика Капицы д.34,ул,Академика Капицы ,д.34,7624551,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Академика Капицы д.34 кор./121,Москва,ул Академика Капицы д.34 кор./121,ул,Академика Капицы ,д.34 кор./121,7961828,муниципальный округ Коньково,1986 +2281075,г Москва ул Академика Капицы д.4,Москва,ул Академика Капицы д.4,ул,Академика Капицы ,д.4,7624457,муниципальный округ Коньково,1988 +2281075,г Москва ул Академика Капицы д.6,Москва,ул Академика Капицы д.6,ул,Академика Капицы ,д.6,7624467,муниципальный округ Коньково,1986 +2281075,г Москва ул Бутлерова д.10 кор.1,Москва,ул Бутлерова д.10 кор.1,ул,Бутлерова ,д.10 кор.1,8377783,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Бутлерова д.14 кор.1,Москва,ул Бутлерова д.14 кор.1,ул,Бутлерова ,д.14 кор.1,7960001,муниципальный округ Коньково,1965 +2281075,г Москва ул Бутлерова д.14 кор.2,Москва,ул Бутлерова д.14 кор.2,ул,Бутлерова ,д.14 кор.2,7625881,муниципальный округ Коньково,1972 +2281075,г Москва ул Бутлерова д.16,Москва,ул Бутлерова д.16,ул,Бутлерова ,д.16,8303547,муниципальный округ Коньково,1965 +2281075,г Москва ул Бутлерова д.18,Москва,ул Бутлерова д.18,ул,Бутлерова ,д.18,8377646,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Бутлерова д.2 кор.1,Москва,ул Бутлерова д.2 кор.1,ул,Бутлерова ,д.2 кор.1,8358179,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Бутлерова д.22,Москва,ул Бутлерова д.22,ул,Бутлерова ,д.22,7625894,муниципальный округ Коньково,1989 +2281075,г Москва ул Бутлерова д.24 кор.а,Москва,ул Бутлерова д.24 кор.а,ул,Бутлерова ,д.24 кор.а,8378506,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,"г Москва ул Бутлерова д.24 кор.б,в",Москва,"ул Бутлерова д.24 кор.б,в",ул,Бутлерова ,"д.24 кор.б,в",7625930,муниципальный округ Коньково,1972 +2281075,г Москва ул Бутлерова д.26 кор.1,Москва,ул Бутлерова д.26 кор.1,ул,Бутлерова ,д.26 кор.1,7625957,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Бутлерова д.26 кор.2,Москва,ул Бутлерова д.26 кор.2,ул,Бутлерова ,д.26 кор.2,7625971,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Бутлерова д.28,Москва,ул Бутлерова д.28,ул,Бутлерова ,д.28,7625985,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Бутлерова д.30,Москва,ул Бутлерова д.30,ул,Бутлерова ,д.30,7625995,муниципальный округ Коньково,1982 +2281075,г Москва ул Бутлерова д.34 кор.1,Москва,ул Бутлерова д.34 кор.1,ул,Бутлерова ,д.34 кор.1,7626011,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Бутлерова д.34 кор.2,Москва,ул Бутлерова д.34 кор.2,ул,Бутлерова ,д.34 кор.2,7626018,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Бутлерова д.36 кор.1,Москва,ул Бутлерова д.36 кор.1,ул,Бутлерова ,д.36 кор.1,7626034,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Бутлерова д.36 кор.2,Москва,ул Бутлерова д.36 кор.2,ул,Бутлерова ,д.36 кор.2,7626047,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,"г Москва ул Бутлерова д.38 кор.1, 2",Москва,"ул Бутлерова д.38 кор.1, 2",ул,Бутлерова ,"д.38 кор.1, 2",8377760,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Бутлерова д.38 кор.3,Москва,ул Бутлерова д.38 кор.3,ул,Бутлерова ,д.38 кор.3,7626061,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Бутлерова д.38 кор.4,Москва,ул Бутлерова д.38 кор.4,ул,Бутлерова ,д.38 кор.4,8377914,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Бутлерова д.4,Москва,ул Бутлерова д.4,ул,Бутлерова ,д.4,7625839,муниципальный округ Коньково,2009 +2281075,г Москва ул Бутлерова д.4 кор.1,Москва,ул Бутлерова д.4 кор.1,ул,Бутлерова ,д.4 кор.1,7625850,муниципальный округ Коньково,2008 +2281075,г Москва ул Бутлерова д.4 кор.2,Москва,ул Бутлерова д.4 кор.2,ул,Бутлерова ,д.4 кор.2,8377431,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Бутлерова д.4 кор.3,Москва,ул Бутлерова д.4 кор.3,ул,Бутлерова ,д.4 кор.3,7625868,муниципальный округ Коньково,1967 +2281075,г Москва ул Бутлерова д.40 кор.1,Москва,ул Бутлерова д.40 кор.1,ул,Бутлерова ,д.40 кор.1,7626068,муниципальный округ Коньково,1979 +2281075,г Москва ул Введенского д.10 кор.1,Москва,ул Введенского д.10 кор.1,ул,Введенского ,д.10 кор.1,7961111,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Введенского д.10 кор.2,Москва,ул Введенского д.10 кор.2,ул,Введенского ,д.10 кор.2,7961116,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Введенского д.11 кор.1,Москва,ул Введенского д.11 кор.1,ул,Введенского ,д.11 кор.1,7961121,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Введенского д.11 кор.2,Москва,ул Введенского д.11 кор.2,ул,Введенского ,д.11 кор.2,7961130,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Введенского д.11 кор.3,Москва,ул Введенского д.11 кор.3,ул,Введенского ,д.11 кор.3,7961137,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Введенского д.12 кор.1,Москва,ул Введенского д.12 кор.1,ул,Введенского ,д.12 кор.1,7961146,муниципальный округ Коньково,1974 +2281075,г Москва ул Введенского д.12 кор.2,Москва,ул Введенского д.12 кор.2,ул,Введенского ,д.12 кор.2,7961152,муниципальный округ Коньково,1974 +2281075,г Москва ул Введенского д.13 кор.1,Москва,ул Введенского д.13 кор.1,ул,Введенского ,д.13 кор.1,8379414,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Введенского д.13 кор.2,Москва,ул Введенского д.13 кор.2,ул,Введенского ,д.13 кор.2,8377404,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Введенского д.13 кор.3,Москва,ул Введенского д.13 кор.3,ул,Введенского ,д.13 кор.3,8377068,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Введенского д.13 кор.4,Москва,ул Введенского д.13 кор.4,ул,Введенского ,д.13 кор.4,8378591,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Введенского д.15 кор.1,Москва,ул Введенского д.15 кор.1,ул,Введенского ,д.15 кор.1,7961158,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Введенского д.15 кор.2,Москва,ул Введенского д.15 кор.2,ул,Введенского ,д.15 кор.2,7961165,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Введенского д.15 кор.3,Москва,ул Введенского д.15 кор.3,ул,Введенского ,д.15 кор.3,7819715,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Введенского д.15 кор.4,Москва,ул Введенского д.15 кор.4,ул,Введенского ,д.15 кор.4,7819751,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Введенского д.15 кор.5,Москва,ул Введенского д.15 кор.5,ул,Введенского ,д.15 кор.5,7819812,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Введенского д.15 кор.6,Москва,ул Введенского д.15 кор.6,ул,Введенского ,д.15 кор.6,7819824,муниципальный округ Коньково,1970 +2281075,г Москва ул Введенского д.16,Москва,ул Введенского д.16,ул,Введенского ,д.16,7961169,муниципальный округ Коньково,1989 +2281075,г Москва ул Введенского д.17 кор.1,Москва,ул Введенского д.17 кор.1,ул,Введенского ,д.17 кор.1,7961185,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Введенского д.17 кор.2,Москва,ул Введенского д.17 кор.2,ул,Введенского ,д.17 кор.2,7961193,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Введенского д.19 кор.1,Москва,ул Введенского д.19 кор.1,ул,Введенского ,д.19 кор.1,7961198,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Введенского д.19 кор.2,Москва,ул Введенского д.19 кор.2,ул,Введенского ,д.19 кор.2,7961213,муниципальный округ Коньково,1970 +2281075,г Москва ул Введенского д.20 кор.1,Москва,ул Введенского д.20 кор.1,ул,Введенского ,д.20 кор.1,7961220,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Введенского д.20 кор.2,Москва,ул Введенского д.20 кор.2,ул,Введенского ,д.20 кор.2,7961222,муниципальный округ Коньково,1970 +2281075,г Москва ул Введенского д.21,Москва,ул Введенского д.21,ул,Введенского ,д.21,7961230,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Введенского д.22 кор.1,Москва,ул Введенского д.22 кор.1,ул,Введенского ,д.22 кор.1,7961241,муниципальный округ Коньково,1973 +2281075,г Москва ул Введенского д.22 кор.2,Москва,ул Введенского д.22 кор.2,ул,Введенского ,д.22 кор.2,8378949,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Введенского д.23 кор.1,Москва,ул Введенского д.23 кор.1,ул,Введенского ,д.23 кор.1,7961245,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Введенского д.23 кор.2,Москва,ул Введенского д.23 кор.2,ул,Введенского ,д.23 кор.2,7961252,муниципальный округ Коньково,2001 +2281075,г Москва ул Введенского д.24,Москва,ул Введенского д.24,ул,Введенского ,д.24,7961258,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Введенского д.24 кор.1,Москва,ул Введенского д.24 кор.1,ул,Введенского ,д.24 кор.1,7961271,муниципальный округ Коньково,1999 +2281075,г Москва ул Введенского д.24 кор.2,Москва,ул Введенского д.24 кор.2,ул,Введенского ,д.24 кор.2,7768616,муниципальный округ Коньково,1999 +2281075,г Москва ул Введенского д.26,Москва,ул Введенского д.26,ул,Введенского ,д.26,7961283,муниципальный округ Коньково,2001 +2281075,г Москва ул Введенского д.26 кор.1,Москва,ул Введенского д.26 кор.1,ул,Введенского ,д.26 кор.1,7961290,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Введенского д.26 кор.2,Москва,ул Введенского д.26 кор.2,ул,Введенского ,д.26 кор.2,7961296,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Введенского д.26 кор.3,Москва,ул Введенского д.26 кор.3,ул,Введенского ,д.26 кор.3,7961312,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Введенского д.27 кор.2,Москва,ул Введенского д.27 кор.2,ул,Введенского ,д.27 кор.2,7961319,муниципальный округ Коньково,1972 +2281075,г Москва ул Введенского д.30 кор.1,Москва,ул Введенского д.30 кор.1,ул,Введенского ,д.30 кор.1,7961328,муниципальный округ Коньково,1982 +2281075,г Москва ул Введенского д.30 кор.2,Москва,ул Введенского д.30 кор.2,ул,Введенского ,д.30 кор.2,7961336,муниципальный округ Коньково,1981 +2281075,г Москва ул Введенского д.31 кор.1,Москва,ул Введенского д.31 кор.1,ул,Введенского ,д.31 кор.1,7961343,муниципальный округ Коньково,1970 +2281075,г Москва ул Введенского д.31 кор.2,Москва,ул Введенского д.31 кор.2,ул,Введенского ,д.31 кор.2,7961354,муниципальный округ Коньково,1970 +2281075,г Москва ул Введенского д.32,Москва,ул Введенского д.32,ул,Введенского ,д.32,7961361,муниципальный округ Коньково,2001 +2281075,г Москва ул Введенского д.5 кор.1,Москва,ул Введенского д.5 кор.1,ул,Введенского ,д.5 кор.1,7961371,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Введенского д.5 кор.2,Москва,ул Введенского д.5 кор.2,ул,Введенского ,д.5 кор.2,7961381,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Введенского д.5 кор.3,Москва,ул Введенского д.5 кор.3,ул,Введенского ,д.5 кор.3,7961390,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Введенского д.7,Москва,ул Введенского д.7,ул,Введенского ,д.7,7961397,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Введенского д.9,Москва,ул Введенского д.9,ул,Введенского ,д.9,7961403,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Генерала Антонова д.1,Москва,ул Генерала Антонова д.1,ул,Генерала Антонова ,д.1,7626100,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Генерала Антонова д.10,Москва,ул Генерала Антонова д.10,ул,Генерала Антонова ,д.10,7626243,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Генерала Антонова д.2,Москва,ул Генерала Антонова д.2,ул,Генерала Антонова ,д.2,8378483,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Генерала Антонова д.3,Москва,ул Генерала Антонова д.3,ул,Генерала Антонова ,д.3,7961044,муниципальный округ Коньково,1989 +2281075,г Москва ул Генерала Антонова д.3 кор.1,Москва,ул Генерала Антонова д.3 кор.1,ул,Генерала Антонова ,д.3 кор.1,7626110,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Генерала Антонова д.4 кор.1,Москва,ул Генерала Антонова д.4 кор.1,ул,Генерала Антонова ,д.4 кор.1,7626131,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Генерала Антонова д.4 кор.2,Москва,ул Генерала Антонова д.4 кор.2,ул,Генерала Антонова ,д.4 кор.2,8378819,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Генерала Антонова д.5 кор.1,Москва,ул Генерала Антонова д.5 кор.1,ул,Генерала Антонова ,д.5 кор.1,7626143,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Генерала Антонова д.5 кор.2,Москва,ул Генерала Антонова д.5 кор.2,ул,Генерала Антонова ,д.5 кор.2,7626155,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Генерала Антонова д.5 кор.3,Москва,ул Генерала Антонова д.5 кор.3,ул,Генерала Антонова ,д.5 кор.3,7626165,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Генерала Антонова д.5 кор.4,Москва,ул Генерала Антонова д.5 кор.4,ул,Генерала Антонова ,д.5 кор.4,7626174,муниципальный округ Коньково,1985 +2281075,г Москва ул Генерала Антонова д.5 кор.5,Москва,ул Генерала Антонова д.5 кор.5,ул,Генерала Антонова ,д.5 кор.5,7626185,муниципальный округ Коньково,1986 +2281075,г Москва ул Генерала Антонова д.6,Москва,ул Генерала Антонова д.6,ул,Генерала Антонова ,д.6,7626192,муниципальный округ Коньково,1970 +2281075,г Москва ул Генерала Антонова д.7,Москва,ул Генерала Антонова д.7,ул,Генерала Антонова ,д.7,8379529,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Генерала Антонова д.7 кор.1,Москва,ул Генерала Антонова д.7 кор.1,ул,Генерала Антонова ,д.7 кор.1,7626209,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Генерала Антонова д.7 кор.2,Москва,ул Генерала Антонова д.7 кор.2,ул,Генерала Антонова ,д.7 кор.2,7626220,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Генерала Антонова д.8,Москва,ул Генерала Антонова д.8,ул,Генерала Антонова ,д.8,7626235,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.18,Москва,ул Миклухо-Маклая д.18,ул,Миклухо-Маклая ,д.18,7619500,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.18/1,Москва,ул Миклухо-Маклая д.18/1,ул,Миклухо-Маклая ,д.18/1,7961690,муниципальный округ Коньково,1980 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.20,Москва,ул Миклухо-Маклая д.20,ул,Миклухо-Маклая ,д.20,7619508,муниципальный округ Коньково,1979 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.22,Москва,ул Миклухо-Маклая д.22,ул,Миклухо-Маклая ,д.22,7619513,муниципальный округ Коньково,1981 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.25,Москва,ул Миклухо-Маклая д.25,ул,Миклухо-Маклая ,д.25,7619520,муниципальный округ Коньково,1967 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.27 кор.1,Москва,ул Миклухо-Маклая д.27 кор.1,ул,Миклухо-Маклая ,д.27 кор.1,8377987,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.29 кор.1,Москва,ул Миклухо-Маклая д.29 кор.1,ул,Миклухо-Маклая ,д.29 кор.1,8377663,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.30,Москва,ул Миклухо-Маклая д.30,ул,Миклухо-Маклая ,д.30,7619532,муниципальный округ Коньково,1985 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.31,Москва,ул Миклухо-Маклая д.31,ул,Миклухо-Маклая ,д.31,7619538,муниципальный округ Коньково,2003 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.32 кор.1,Москва,ул Миклухо-Маклая д.32 кор.1,ул,Миклухо-Маклая ,д.32 кор.1,7619644,муниципальный округ Коньково,1986 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.33,Москва,ул Миклухо-Маклая д.33,ул,Миклухо-Маклая ,д.33,7611463,муниципальный округ Коньково,2011 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.34,Москва,ул Миклухо-Маклая д.34,ул,Миклухо-Маклая ,д.34,8122469,муниципальный округ Коньково,2003 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.36 кор.1,Москва,ул Миклухо-Маклая д.36 кор.1,ул,Миклухо-Маклая ,д.36 кор.1,7619649,муниципальный округ Коньково,1988 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.38,Москва,ул Миклухо-Маклая д.38,ул,Миклухо-Маклая ,д.38,7619562,муниципальный округ Коньково,1987 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.39 кор.1,Москва,ул Миклухо-Маклая д.39 кор.1,ул,Миклухо-Маклая ,д.39 кор.1,7619687,муниципальный округ Коньково,1966 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.39 кор.2,Москва,ул Миклухо-Маклая д.39 кор.2,ул,Миклухо-Маклая ,д.39 кор.2,8378900,муниципальный округ Коньково,1972 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.40,Москва,ул Миклухо-Маклая д.40,ул,Миклухо-Маклая ,д.40,7619733,муниципальный округ Коньково,1995 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.40 кор.1,Москва,ул Миклухо-Маклая д.40 кор.1,ул,Миклухо-Маклая ,д.40 кор.1,7619737,муниципальный округ Коньково,2001 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.41,Москва,ул Миклухо-Маклая д.41,ул,Миклухо-Маклая ,д.41,7619740,муниципальный округ Коньково,2004 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.42,Москва,ул Миклухо-Маклая д.42,ул,Миклухо-Маклая ,д.42,7619745,муниципальный округ Коньково,1990 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.43,Москва,ул Миклухо-Маклая д.43,ул,Миклухо-Маклая ,д.43,7619749,муниципальный округ Коньково,2007 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.44,Москва,ул Миклухо-Маклая д.44,ул,Миклухо-Маклая ,д.44,7619753,муниципальный округ Коньково,1988 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.51 кор.1,Москва,ул Миклухо-Маклая д.51 кор.1,ул,Миклухо-Маклая ,д.51 кор.1,8378471,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.51 кор.2,Москва,ул Миклухо-Маклая д.51 кор.2,ул,Миклухо-Маклая ,д.51 кор.2,7619761,муниципальный округ Коньково,1970 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.53 кор.1,Москва,ул Миклухо-Маклая д.53 кор.1,ул,Миклухо-Маклая ,д.53 кор.1,7619772,муниципальный округ Коньково,1984 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.55,Москва,ул Миклухо-Маклая д.55,ул,Миклухо-Маклая ,д.55,7619779,муниципальный округ Коньково,1971 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.57 кор.1,Москва,ул Миклухо-Маклая д.57 кор.1,ул,Миклухо-Маклая ,д.57 кор.1,8378034,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.57 кор.2,Москва,ул Миклухо-Маклая д.57 кор.2,ул,Миклухо-Маклая ,д.57 кор.2,7619786,муниципальный округ Коньково,1970 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.59,Москва,ул Миклухо-Маклая д.59,ул,Миклухо-Маклая ,д.59,7619789,муниципальный округ Коньково,1985 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.61,Москва,ул Миклухо-Маклая д.61,ул,Миклухо-Маклая ,д.61,7619792,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.65 кор.1,Москва,ул Миклухо-Маклая д.65 кор.1,ул,Миклухо-Маклая ,д.65 кор.1,7619794,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.65 кор.2,Москва,ул Миклухо-Маклая д.65 кор.2,ул,Миклухо-Маклая ,д.65 кор.2,8379378,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.65 кор.3,Москва,ул Миклухо-Маклая д.65 кор.3,ул,Миклухо-Маклая ,д.65 кор.3,8377168,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Миклухо-Маклая д.65 кор.4,Москва,ул Миклухо-Маклая д.65 кор.4,ул,Миклухо-Маклая ,д.65 кор.4,8377939,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Островитянова д.11,Москва,ул Островитянова д.11,ул,Островитянова ,д.11,7659002,муниципальный округ Коньково,1999 +2281075,г Москва ул Островитянова д.11 кор.1,Москва,ул Островитянова д.11 кор.1,ул,Островитянова ,д.11 кор.1,7616812,муниципальный округ Коньково,2007 +2281075,г Москва ул Островитянова д.15 кор.1,Москва,ул Островитянова д.15 кор.1,ул,Островитянова ,д.15 кор.1,7960023,муниципальный округ Коньково,1978 +2281075,г Москва ул Островитянова д.19/22,Москва,ул Островитянова д.19/22,ул,Островитянова ,д.19/22,8279582,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Островитянова д.21,Москва,ул Островитянова д.21,ул,Островитянова ,д.21,7960031,муниципальный округ Коньково,1973 +2281075,г Москва ул Островитянова д.23 кор.1,Москва,ул Островитянова д.23 кор.1,ул,Островитянова ,д.23 кор.1,7960039,муниципальный округ Коньково,1967 +2281075,г Москва ул Островитянова д.23 кор.2,Москва,ул Островитянова д.23 кор.2,ул,Островитянова ,д.23 кор.2,8377090,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Островитянова д.23 кор.3,Москва,ул Островитянова д.23 кор.3,ул,Островитянова ,д.23 кор.3,7960047,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Островитянова д.25,Москва,ул Островитянова д.25,ул,Островитянова ,д.25,7960055,муниципальный округ Коньково,1976 +2281075,г Москва ул Островитянова д.25 кор.1,Москва,ул Островитянова д.25 кор.1,ул,Островитянова ,д.25 кор.1,8377442,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Островитянова д.27 кор.1,Москва,ул Островитянова д.27 кор.1,ул,Островитянова ,д.27 кор.1,7960068,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Островитянова д.27 кор.2,Москва,ул Островитянова д.27 кор.2,ул,Островитянова ,д.27 кор.2,7960076,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Островитянова д.27 кор.3,Москва,ул Островитянова д.27 кор.3,ул,Островитянова ,д.27 кор.3,7960084,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Островитянова д.27 строение 1,Москва,ул Островитянова д.27 строение 1,ул,Островитянова ,д.27 строение 1,7960323,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Островитянова д.29 кор./120,Москва,ул Островитянова д.29 кор./120,ул,Островитянова ,д.29 кор./120,7960124,муниципальный округ Коньково,1978 +2281075,г Москва ул Островитянова д.31,Москва,ул Островитянова д.31,ул,Островитянова ,д.31,7960140,муниципальный округ Коньково,1970 +2281075,г Москва ул Островитянова д.32,Москва,ул Островитянова д.32,ул,Островитянова ,д.32,8378639,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Островитянова д.33,Москва,ул Островитянова д.33,ул,Островитянова ,д.33,7960150,муниципальный округ Коньково,1973 +2281075,"г Москва ул Островитянова д.34 кор.1( под. 3, 4, 5)",Москва,"ул Островитянова д.34 кор.1( под. 3, 4, 5)",ул,Островитянова ,"д.34 кор.1( под. 3, 4, 5)",8377850,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,"г Москва ул Островитянова д.34 кор.1(1, 2)",Москва,"ул Островитянова д.34 кор.1(1, 2)",ул,Островитянова ,"д.34 кор.1(1, 2)",8377350,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Островитянова д.34 кор.2,Москва,ул Островитянова д.34 кор.2,ул,Островитянова ,д.34 кор.2,7960160,муниципальный округ Коньково,1986 +2281075,г Москва ул Островитянова д.35,Москва,ул Островитянова д.35,ул,Островитянова ,д.35,7960164,муниципальный округ Коньково,1973 +2281075,г Москва ул Островитянова д.36,Москва,ул Островитянова д.36,ул,Островитянова ,д.36,8377820,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Островитянова д.37,Москва,ул Островитянова д.37,ул,Островитянова ,д.37,7960170,муниципальный округ Коньково,1973 +2281075,г Москва ул Островитянова д.37А,Москва,ул Островитянова д.37А,ул,Островитянова ,д.37А,7960176,муниципальный округ Коньково,1977 +2281075,г Москва ул Островитянова д.39,Москва,ул Островитянова д.39,ул,Островитянова ,д.39,7960199,муниципальный округ Коньково,1970 +2281075,г Москва ул Островитянова д.41 кор.1,Москва,ул Островитянова д.41 кор.1,ул,Островитянова ,д.41 кор.1,7673943,муниципальный округ Коньково,1971 +2281075,г Москва ул Островитянова д.41 кор.2,Москва,ул Островитянова д.41 кор.2,ул,Островитянова ,д.41 кор.2,7960217,муниципальный округ Коньково,1971 +2281075,г Москва ул Островитянова д.43 кор.1,Москва,ул Островитянова д.43 кор.1,ул,Островитянова ,д.43 кор.1,7960224,муниципальный округ Коньково,1990 +2281075,г Москва ул Островитянова д.43 кор.2,Москва,ул Островитянова д.43 кор.2,ул,Островитянова ,д.43 кор.2,7960232,муниципальный округ Коньково,1972 +2281075,г Москва ул Островитянова д.45 кор.1,Москва,ул Островитянова д.45 кор.1,ул,Островитянова ,д.45 кор.1,7960249,муниципальный округ Коньково,1972 +2281075,г Москва ул Островитянова д.45 кор.2,Москва,ул Островитянова д.45 кор.2,ул,Островитянова ,д.45 кор.2,7960256,муниципальный округ Коньково,1972 +2281075,г Москва ул Островитянова д.45 кор.3,Москва,ул Островитянова д.45 кор.3,ул,Островитянова ,д.45 кор.3,7960257,муниципальный округ Коньково,1971 +2281075,г Москва ул Островитянова д.47,Москва,ул Островитянова д.47,ул,Островитянова ,д.47,7960261,муниципальный округ Коньково,1973 +2281075,г Москва ул Островитянова д.49,Москва,ул Островитянова д.49,ул,Островитянова ,д.49,7960266,муниципальный округ Коньково,1973 +2281075,г Москва ул Островитянова д.51,Москва,ул Островитянова д.51,ул,Островитянова ,д.51,7960283,муниципальный округ Коньково,1973 +2281075,г Москва ул Островитянова д.53,Москва,ул Островитянова д.53,ул,Островитянова ,д.53,7650848,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Островитянова д.53 кор.1,Москва,ул Островитянова д.53 кор.1,ул,Островитянова ,д.53 кор.1,7960285,муниципальный округ Коньково,2001 +2281075,г Москва ул Островитянова д.53 кор.2,Москва,ул Островитянова д.53 кор.2,ул,Островитянова ,д.53 кор.2,7960289,муниципальный округ Коньково,2000 +2281075,г Москва ул Островитянова д.53 кор.3,Москва,ул Островитянова д.53 кор.3,ул,Островитянова ,д.53 кор.3,7960293,муниципальный округ Коньково,2000 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.100,Москва,ул Профсоюзная д.100,ул,Профсоюзная ,д.100,7960716,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.101 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.101 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.101 кор.1,7960721,муниципальный округ Коньково,1972 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.101 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.101 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.101 кор.2,7960726,муниципальный округ Коньково,1972 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.101 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.101 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.101 кор.3,7960731,муниципальный округ Коньково,1972 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.102 кор./47,Москва,ул Профсоюзная д.102 кор./47,ул,Профсоюзная ,д.102 кор./47,7960750,муниципальный округ Коньково,1972 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.104,Москва,ул Профсоюзная д.104,ул,Профсоюзная ,д.104,7613729,муниципальный округ Коньково,2007 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.105,Москва,ул Профсоюзная д.105,ул,Профсоюзная ,д.105,7960760,муниципальный округ Коньково,1972 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.107,Москва,ул Профсоюзная д.107,ул,Профсоюзная ,д.107,7960765,муниципальный округ Коньково,1971 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.110 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.110 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.110 кор.1,7960770,муниципальный округ Коньково,1967 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.110 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.110 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.110 кор.2,7960776,муниципальный округ Коньково,1967 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.110 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.110 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.110 кор.3,8378710,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.110 кор.4,Москва,ул Профсоюзная д.110 кор.4,ул,Профсоюзная ,д.110 кор.4,8378440,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.111 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.111 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.111 кор.1,7960779,муниципальный округ Коньково,1987 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.113 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.113 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.113 кор.1,7960782,муниципальный округ Коньково,1986 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.113 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.113 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.113 кор.2,7960786,муниципальный округ Коньково,1986 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.113 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.113 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.113 кор.3,8377306,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.114 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.114 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.114 кор.1,7611660,муниципальный округ Коньково,1967 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.114 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.114 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.114 кор.2,7611669,муниципальный округ Коньково,1967 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.114 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.114 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.114 кор.3,7611677,муниципальный округ Коньково,1979 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.114 кор.4,Москва,ул Профсоюзная д.114 кор.4,ул,Профсоюзная ,д.114 кор.4,7611680,муниципальный округ Коньково,1979 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.114 кор.5,Москва,ул Профсоюзная д.114 кор.5,ул,Профсоюзная ,д.114 кор.5,7611682,муниципальный округ Коньково,1979 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.114 кор.6,Москва,ул Профсоюзная д.114 кор.6,ул,Профсоюзная ,д.114 кор.6,7611684,муниципальный округ Коньково,1984 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.115 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.115 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.115 кор.1,7960806,муниципальный округ Коньково,1986 +2281075,"г Москва ул Профсоюзная д.115 кор.1( под. 4, 5)",Москва,"ул Профсоюзная д.115 кор.1( под. 4, 5)",ул,Профсоюзная ,"д.115 кор.1( под. 4, 5)",8378675,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.115 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.115 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.115 кор.2,8377106,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.116 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.116 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.116 кор.1,7960809,муниципальный округ Коньково,1973 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.116 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.116 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.116 кор.2,7960815,муниципальный округ Коньково,1987 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.116 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.116 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.116 кор.3,8377192,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.118 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.118 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.118 кор.1,7960827,муниципальный округ Коньково,1973 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.118 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.118 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.118 кор.2,7960839,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.119 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.119 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.119 кор.1,8234730,муниципальный округ Коньково,1986 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.119 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.119 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.119 кор.2,8377217,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.73,Москва,ул Профсоюзная д.73,ул,Профсоюзная ,д.73,8065502,муниципальный округ Коньково,1973 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.75 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.75 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.75 кор.1,7960847,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.75 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.75 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.75 кор.2,7960851,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.75 кор.4,Москва,ул Профсоюзная д.75 кор.4,ул,Профсоюзная ,д.75 кор.4,7960853,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.77,Москва,ул Профсоюзная д.77,ул,Профсоюзная ,д.77,7960862,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.79,Москва,ул Профсоюзная д.79,ул,Профсоюзная ,д.79,7960870,муниципальный округ Коньково,1968 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.85 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.85 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.85 кор.1,8377479,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.85 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.85 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.85 кор.2,7960877,муниципальный округ Коньково,1970 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.87/49,Москва,ул Профсоюзная д.87/49,ул,Профсоюзная ,д.87/49,7960886,муниципальный округ Коньково,1971 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.88/20,Москва,ул Профсоюзная д.88/20,ул,Профсоюзная ,д.88/20,7960888,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.91,Москва,ул Профсоюзная д.91,ул,Профсоюзная ,д.91,7960894,муниципальный округ Коньково,2004 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.91 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.91 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.91 кор.1,7960897,муниципальный округ Коньково,1970 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.91 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.91 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.91 кор.2,7960906,муниципальный округ Коньково,1970 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.91 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.91 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.91 кор.3,7960923,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.91 кор.4,Москва,ул Профсоюзная д.91 кор.4,ул,Профсоюзная ,д.91 кор.4,7960936,муниципальный округ Коньково,1970 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.92,Москва,ул Профсоюзная д.92,ул,Профсоюзная ,д.92,8377874,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.93 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.93 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.93 кор.1,7960938,муниципальный округ Коньково,1971 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.93 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.93 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.93 кор.2,7960942,муниципальный округ Коньково,1970 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.93 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.93 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.93 кор.3,7960948,муниципальный округ Коньково,1980 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.93 кор.4,Москва,ул Профсоюзная д.93 кор.4,ул,Профсоюзная ,д.93 кор.4,7960951,муниципальный округ Коньково,1998 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.94,Москва,ул Профсоюзная д.94,ул,Профсоюзная ,д.94,8378918,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.94 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.94 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.94 кор.2,8207245,муниципальный округ Коньково,2008 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.96 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.96 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.96 кор.1,7960956,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.96 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.96 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.96 кор.2,7960959,муниципальный округ Коньково,1965 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.96 кор.4,Москва,ул Профсоюзная д.96 кор.4,ул,Профсоюзная ,д.96 кор.4,7960963,муниципальный округ Коньково,1967 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.96 кор.7,Москва,ул Профсоюзная д.96 кор.7,ул,Профсоюзная ,д.96 кор.7,7961792,муниципальный округ Коньково,1965 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.97,Москва,ул Профсоюзная д.97,ул,Профсоюзная ,д.97,7960968,муниципальный округ Коньково,1970 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.98 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.98 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.98 кор.1,7960974,муниципальный округ Коньково,1969 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.98 кор.10,Москва,ул Профсоюзная д.98 кор.10,ул,Профсоюзная ,д.98 кор.10,7960981,муниципальный округ Коньково,1972 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.98 кор.11,Москва,ул Профсоюзная д.98 кор.11,ул,Профсоюзная ,д.98 кор.11,7960986,муниципальный округ Коньково,1972 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.98 кор.12,Москва,ул Профсоюзная д.98 кор.12,ул,Профсоюзная ,д.98 кор.12,7960994,муниципальный округ Коньково,2002 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.98 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.98 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.98 кор.2,8377458,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.98 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.98 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.98 кор.3,8377793,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.98 кор.4,Москва,ул Профсоюзная д.98 кор.4,ул,Профсоюзная ,д.98 кор.4,7961001,муниципальный округ Коньково,1965 +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.98 кор.5,Москва,ул Профсоюзная д.98 кор.5,ул,Профсоюзная ,д.98 кор.5,8281211,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.98 кор.6,Москва,ул Профсоюзная д.98 кор.6,ул,Профсоюзная ,д.98 кор.6,7961007,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.98 кор.7,Москва,ул Профсоюзная д.98 кор.7,ул,Профсоюзная ,д.98 кор.7,7961011,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.98 кор.8,Москва,ул Профсоюзная д.98 кор.8,ул,Профсоюзная ,д.98 кор.8,8378406,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.98 кор.9,Москва,ул Профсоюзная д.98 кор.9,ул,Профсоюзная ,д.98 кор.9,8377706,муниципальный округ Коньково,н.д. +2281075,г Москва ул Профсоюзная д.99,Москва,ул Профсоюзная д.99,ул,Профсоюзная ,д.99,7961013,муниципальный округ Коньково,1969 +2281076,г Москва б-р Нагорный д.11,Москва,б-р Нагорный д.11,б-р,Нагорный ,д.11,7558090,муниципальный округ Котловка,1959 +2281076,г Москва б-р Нагорный д.12,Москва,б-р Нагорный д.12,б-р,Нагорный ,д.12,7558095,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва б-р Нагорный д.13,Москва,б-р Нагорный д.13,б-р,Нагорный ,д.13,7558099,муниципальный округ Котловка,1959 +2281076,г Москва б-р Нагорный д.14,Москва,б-р Нагорный д.14,б-р,Нагорный ,д.14,7558104,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва б-р Нагорный д.15,Москва,б-р Нагорный д.15,б-р,Нагорный ,д.15,7558111,муниципальный округ Котловка,1960 +2281076,г Москва б-р Нагорный д.17,Москва,б-р Нагорный д.17,б-р,Нагорный ,д.17,7558117,муниципальный округ Котловка,1960 +2281076,г Москва б-р Нагорный д.18,Москва,б-р Нагорный д.18,б-р,Нагорный ,д.18,7558130,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва б-р Нагорный д.19,Москва,б-р Нагорный д.19,б-р,Нагорный ,д.19,7558136,муниципальный округ Котловка,1960 +2281076,г Москва б-р Нагорный д.19 кор.1,Москва,б-р Нагорный д.19 кор.1,б-р,Нагорный ,д.19 кор.1,7791255,муниципальный округ Котловка,2011 +2281076,г Москва б-р Нагорный д.20,Москва,б-р Нагорный д.20,б-р,Нагорный ,д.20,7558145,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва б-р Нагорный д.24,Москва,б-р Нагорный д.24,б-р,Нагорный ,д.24,7558141,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва б-р Нагорный д.3,Москва,б-р Нагорный д.3,б-р,Нагорный ,д.3,7870118,муниципальный округ Котловка,1970 +2281076,г Москва б-р Нагорный д.4 кор.1,Москва,б-р Нагорный д.4 кор.1,б-р,Нагорный ,д.4 кор.1,7558017,муниципальный округ Котловка,1964 +2281076,г Москва б-р Нагорный д.4 кор.2,Москва,б-р Нагорный д.4 кор.2,б-р,Нагорный ,д.4 кор.2,7558024,муниципальный округ Котловка,1964 +2281076,г Москва б-р Нагорный д.4 кор.3,Москва,б-р Нагорный д.4 кор.3,б-р,Нагорный ,д.4 кор.3,7558031,муниципальный округ Котловка,1962 +2281076,г Москва б-р Нагорный д.5 кор.1,Москва,б-р Нагорный д.5 кор.1,б-р,Нагорный ,д.5 кор.1,7558039,муниципальный округ Котловка,1964 +2281076,г Москва б-р Нагорный д.5 кор.2,Москва,б-р Нагорный д.5 кор.2,б-р,Нагорный ,д.5 кор.2,7558047,муниципальный округ Котловка,1965 +2281076,г Москва б-р Нагорный д.6,Москва,б-р Нагорный д.6,б-р,Нагорный ,д.6,7558060,муниципальный округ Котловка,1958 +2281076,г Москва б-р Нагорный д.7,Москва,б-р Нагорный д.7,б-р,Нагорный ,д.7,7558068,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва б-р Нагорный д.8,Москва,б-р Нагорный д.8,б-р,Нагорный ,д.8,7558078,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва б-р Нагорный д.9,Москва,б-р Нагорный д.9,б-р,Нагорный ,д.9,7558087,муниципальный округ Котловка,1958 +2281076,г Москва пр-кт Нахимовский д.14,Москва,пр-кт Нахимовский д.14,пр-кт,Нахимовский ,д.14,7558149,муниципальный округ Котловка,1962 +2281076,г Москва пр-кт Нахимовский д.16,Москва,пр-кт Нахимовский д.16,пр-кт,Нахимовский ,д.16,7558155,муниципальный округ Котловка,1962 +2281076,г Москва пр-кт Нахимовский д.18,Москва,пр-кт Нахимовский д.18,пр-кт,Нахимовский ,д.18,7558160,муниципальный округ Котловка,1962 +2281076,г Москва пр-кт Нахимовский д.22,Москва,пр-кт Нахимовский д.22,пр-кт,Нахимовский ,д.22,7558180,муниципальный округ Котловка,1977 +2281076,г Москва пр-кт Нахимовский д.23 кор.1,Москва,пр-кт Нахимовский д.23 кор.1,пр-кт,Нахимовский ,д.23 кор.1,7558183,муниципальный округ Котловка,1968 +2281076,г Москва пр-кт Нахимовский д.23 кор.2,Москва,пр-кт Нахимовский д.23 кор.2,пр-кт,Нахимовский ,д.23 кор.2,7558189,муниципальный округ Котловка,1970 +2281076,г Москва пр-кт Нахимовский д.23 кор.3,Москва,пр-кт Нахимовский д.23 кор.3,пр-кт,Нахимовский ,д.23 кор.3,7558198,муниципальный округ Котловка,1969 +2281076,г Москва пр-кт Нахимовский д.23 кор.4,Москва,пр-кт Нахимовский д.23 кор.4,пр-кт,Нахимовский ,д.23 кор.4,7940877,муниципальный округ Котловка,1968 +2281076,г Москва пр-кт Нахимовский д.23 кор.5,Москва,пр-кт Нахимовский д.23 кор.5,пр-кт,Нахимовский ,д.23 кор.5,7558203,муниципальный округ Котловка,1968 +2281076,г Москва пр-кт Нахимовский д.25 кор.1,Москва,пр-кт Нахимовский д.25 кор.1,пр-кт,Нахимовский ,д.25 кор.1,7558212,муниципальный округ Котловка,1973 +2281076,г Москва пр-кт Нахимовский д.25 кор.2,Москва,пр-кт Нахимовский д.25 кор.2,пр-кт,Нахимовский ,д.25 кор.2,7558250,муниципальный округ Котловка,1969 +2281076,г Москва пр-кт Нахимовский д.25 кор.3,Москва,пр-кт Нахимовский д.25 кор.3,пр-кт,Нахимовский ,д.25 кор.3,7940855,муниципальный округ Котловка,1969 +2281076,г Москва пр-кт Нахимовский д.27 кор.1,Москва,пр-кт Нахимовский д.27 кор.1,пр-кт,Нахимовский ,д.27 кор.1,7558258,муниципальный округ Котловка,1973 +2281076,г Москва пр-кт Нахимовский д.27 кор.2,Москва,пр-кт Нахимовский д.27 кор.2,пр-кт,Нахимовский ,д.27 кор.2,7558264,муниципальный округ Котловка,1973 +2281076,г Москва пр-кт Нахимовский д.27 кор.3,Москва,пр-кт Нахимовский д.27 кор.3,пр-кт,Нахимовский ,д.27 кор.3,7558269,муниципальный округ Котловка,1969 +2281076,г Москва пр-кт Нахимовский д.27 кор.4,Москва,пр-кт Нахимовский д.27 кор.4,пр-кт,Нахимовский ,д.27 кор.4,7940832,муниципальный округ Котловка,1969 +2281076,г Москва пр-кт Нахимовский д.27 кор.5,Москва,пр-кт Нахимовский д.27 кор.5,пр-кт,Нахимовский ,д.27 кор.5,7558277,муниципальный округ Котловка,1982 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.10 кор.4,Москва,пр-кт Севастопольский д.10 кор.4,пр-кт,Севастопольский ,д.10 кор.4,7558403,муниципальный округ Котловка,1957 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.12 кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.12 кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.12 кор.1,7558412,муниципальный округ Котловка,1966 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.12 кор.2,Москва,пр-кт Севастопольский д.12 кор.2,пр-кт,Севастопольский ,д.12 кор.2,7558416,муниципальный округ Котловка,1966 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.12 кор.3,Москва,пр-кт Севастопольский д.12 кор.3,пр-кт,Севастопольский ,д.12 кор.3,7558436,муниципальный округ Котловка,1966 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.12 кор.4,Москва,пр-кт Севастопольский д.12 кор.4,пр-кт,Севастопольский ,д.12 кор.4,7558439,муниципальный округ Котловка,1966 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.13 кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.13 кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.13 кор.1,7558441,муниципальный округ Котловка,1979 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.13 кор.2,Москва,пр-кт Севастопольский д.13 кор.2,пр-кт,Севастопольский ,д.13 кор.2,7558447,муниципальный округ Котловка,1979 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.13 кор.3,Москва,пр-кт Севастопольский д.13 кор.3,пр-кт,Севастопольский ,д.13 кор.3,7558451,муниципальный округ Котловка,1979 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.13 кор.4,Москва,пр-кт Севастопольский д.13 кор.4,пр-кт,Севастопольский ,д.13 кор.4,7558459,муниципальный округ Котловка,2003 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.14 кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.14 кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.14 кор.1,7558462,муниципальный округ Котловка,1967 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.14 кор.2,Москва,пр-кт Севастопольский д.14 кор.2,пр-кт,Севастопольский ,д.14 кор.2,7558466,муниципальный округ Котловка,1981 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.15 кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.15 кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.15 кор.1,7940754,муниципальный округ Котловка,1982 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.15 кор.2,Москва,пр-кт Севастопольский д.15 кор.2,пр-кт,Севастопольский ,д.15 кор.2,7558470,муниципальный округ Котловка,1981 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.16,Москва,пр-кт Севастопольский д.16,пр-кт,Севастопольский ,д.16,7558652,муниципальный округ Котловка,1962 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.17 кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.17 кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.17 кор.1,7558655,муниципальный округ Котловка,1960 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.17 кор.2,Москва,пр-кт Севастопольский д.17 кор.2,пр-кт,Севастопольский ,д.17 кор.2,7558659,муниципальный округ Котловка,1959 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.19 кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.19 кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.19 кор.1,7558661,муниципальный округ Котловка,1960 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.19 кор.2,Москва,пр-кт Севастопольский д.19 кор.2,пр-кт,Севастопольский ,д.19 кор.2,7558664,муниципальный округ Котловка,1960 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.19 кор.3,Москва,пр-кт Севастопольский д.19 кор.3,пр-кт,Севастопольский ,д.19 кор.3,7558669,муниципальный округ Котловка,1960 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.20,Москва,пр-кт Севастопольский д.20,пр-кт,Севастопольский ,д.20,7558673,муниципальный округ Котловка,1962 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.21,Москва,пр-кт Севастопольский д.21,пр-кт,Севастопольский ,д.21,7558678,муниципальный округ Котловка,1960 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.22,Москва,пр-кт Севастопольский д.22,пр-кт,Севастопольский ,д.22,7870125,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.23,Москва,пр-кт Севастопольский д.23,пр-кт,Севастопольский ,д.23,7558681,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.25,Москва,пр-кт Севастопольский д.25,пр-кт,Севастопольский ,д.25,7558683,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.29,Москва,пр-кт Севастопольский д.29,пр-кт,Севастопольский ,д.29,7558686,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.31 кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.31 кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.31 кор.1,7558690,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.31 кор.2,Москва,пр-кт Севастопольский д.31 кор.2,пр-кт,Севастопольский ,д.31 кор.2,7558691,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.37,Москва,пр-кт Севастопольский д.37,пр-кт,Севастопольский ,д.37,7558694,муниципальный округ Котловка,1965 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.39,Москва,пр-кт Севастопольский д.39,пр-кт,Севастопольский ,д.39,7558696,муниципальный округ Котловка,1965 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.41,Москва,пр-кт Севастопольский д.41,пр-кт,Севастопольский ,д.41,7558702,муниципальный округ Котловка,1964 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.43,Москва,пр-кт Севастопольский д.43,пр-кт,Севастопольский ,д.43,7558705,муниципальный округ Котловка,1962 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.45 кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.45 кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.45 кор.1,7558708,муниципальный округ Котловка,1964 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.45 кор.2,Москва,пр-кт Севастопольский д.45 кор.2,пр-кт,Севастопольский ,д.45 кор.2,7558713,муниципальный округ Котловка,1964 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.47,Москва,пр-кт Севастопольский д.47,пр-кт,Севастопольский ,д.47,7558716,муниципальный округ Котловка,1964 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.49,Москва,пр-кт Севастопольский д.49,пр-кт,Севастопольский ,д.49,7558719,муниципальный округ Котловка,1975 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.51,Москва,пр-кт Севастопольский д.51,пр-кт,Севастопольский ,д.51,7558721,муниципальный округ Котловка,2009 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.51 кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.51 кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.51 кор.1,7940720,муниципальный округ Котловка,1969 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.51 кор.2,Москва,пр-кт Севастопольский д.51 кор.2,пр-кт,Севастопольский ,д.51 кор.2,7558722,муниципальный округ Котловка,1970 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.51 кор.3,Москва,пр-кт Севастопольский д.51 кор.3,пр-кт,Севастопольский ,д.51 кор.3,7936343,муниципальный округ Котловка,1965 +2281076,г Москва пр-кт Севастопольский д.51 кор.4,Москва,пр-кт Севастопольский д.51 кор.4,пр-кт,Севастопольский ,д.51 кор.4,7558724,муниципальный округ Котловка,1983 +2281076,г Москва ул Винокурова д.17 кор.1,Москва,ул Винокурова д.17 кор.1,ул,Винокурова ,д.17 кор.1,7554378,муниципальный округ Котловка,1965 +2281076,г Москва ул Винокурова д.17 кор.2,Москва,ул Винокурова д.17 кор.2,ул,Винокурова ,д.17 кор.2,7556139,муниципальный округ Котловка,1965 +2281076,г Москва ул Винокурова д.17 кор.3,Москва,ул Винокурова д.17 кор.3,ул,Винокурова ,д.17 кор.3,7556145,муниципальный округ Котловка,1965 +2281076,г Москва ул Винокурова д.17 кор.4,Москва,ул Винокурова д.17 кор.4,ул,Винокурова ,д.17 кор.4,7556156,муниципальный округ Котловка,1965 +2281076,г Москва ул Винокурова д.18/15,Москва,ул Винокурова д.18/15,ул,Винокурова ,д.18/15,7870110,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва ул Винокурова д.20,Москва,ул Винокурова д.20,ул,Винокурова ,д.20,7556164,муниципальный округ Котловка,1969 +2281076,г Москва ул Винокурова д.22 кор.2,Москва,ул Винокурова д.22 кор.2,ул,Винокурова ,д.22 кор.2,7556173,муниципальный округ Котловка,1960 +2281076,г Москва ул Винокурова д.24 кор.1,Москва,ул Винокурова д.24 кор.1,ул,Винокурова ,д.24 кор.1,7556181,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва ул Винокурова д.24 кор.2,Москва,ул Винокурова д.24 кор.2,ул,Винокурова ,д.24 кор.2,7556188,муниципальный округ Котловка,1960 +2281076,г Москва ул Винокурова д.24 кор.4,Москва,ул Винокурова д.24 кор.4,ул,Винокурова ,д.24 кор.4,7870104,муниципальный округ Котловка,1971 +2281076,г Москва ул Винокурова д.26 кор.1,Москва,ул Винокурова д.26 кор.1,ул,Винокурова ,д.26 кор.1,7556195,муниципальный округ Котловка,1962 +2281076,г Москва ул Винокурова д.26 кор.2,Москва,ул Винокурова д.26 кор.2,ул,Винокурова ,д.26 кор.2,7556200,муниципальный округ Котловка,1962 +2281076,г Москва ул Винокурова д.28 кор.2,Москва,ул Винокурова д.28 кор.2,ул,Винокурова ,д.28 кор.2,7556204,муниципальный округ Котловка,1962 +2281076,г Москва ул Винокурова д.28 кор.3,Москва,ул Винокурова д.28 кор.3,ул,Винокурова ,д.28 кор.3,7556209,муниципальный округ Котловка,1962 +2281076,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.43 кор.1,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.43 кор.1,ул,Дмитрия Ульянова ,д.43 кор.1,7870132,муниципальный округ Котловка,1966 +2281076,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.43 кор.2,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.43 кор.2,ул,Дмитрия Ульянова ,д.43 кор.2,7556280,муниципальный округ Котловка,1973 +2281076,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.43 кор.3,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.43 кор.3,ул,Дмитрия Ульянова ,д.43 кор.3,7556284,муниципальный округ Котловка,2005 +2281076,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.45 кор.1,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.45 кор.1,ул,Дмитрия Ульянова ,д.45 кор.1,7870135,муниципальный округ Котловка,1962 +2281076,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.47 кор.1,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.47 кор.1,ул,Дмитрия Ульянова ,д.47 кор.1,7870142,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.47 кор.2,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.47 кор.2,ул,Дмитрия Ульянова ,д.47 кор.2,7556287,муниципальный округ Котловка,1962 +2281076,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.49 кор.1,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.49 кор.1,ул,Дмитрия Ульянова ,д.49 кор.1,7870144,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва ул Дмитрия Ульянова д.49 кор.2,Москва,ул Дмитрия Ульянова д.49 кор.2,ул,Дмитрия Ульянова ,д.49 кор.2,7556290,муниципальный округ Котловка,1962 +2281076,г Москва ул Кржижановского д.27,Москва,ул Кржижановского д.27,ул,Кржижановского ,д.27,7870116,муниципальный округ Котловка,1970 +2281076,г Москва ул Нагорная д.11 кор.2,Москва,ул Нагорная д.11 кор.2,ул,Нагорная ,д.11 кор.2,7556347,муниципальный округ Котловка,1968 +2281076,г Москва ул Нагорная д.12 кор.1,Москва,ул Нагорная д.12 кор.1,ул,Нагорная ,д.12 кор.1,7556350,муниципальный округ Котловка,1966 +2281076,г Москва ул Нагорная д.12 кор.3,Москва,ул Нагорная д.12 кор.3,ул,Нагорная ,д.12 кор.3,7556352,муниципальный округ Котловка,1963 +2281076,г Москва ул Нагорная д.13 кор.2,Москва,ул Нагорная д.13 кор.2,ул,Нагорная ,д.13 кор.2,7556353,муниципальный округ Котловка,1949 +2281076,г Москва ул Нагорная д.13 кор.3,Москва,ул Нагорная д.13 кор.3,ул,Нагорная ,д.13 кор.3,7556354,муниципальный округ Котловка,1949 +2281076,г Москва ул Нагорная д.13 кор.4,Москва,ул Нагорная д.13 кор.4,ул,Нагорная ,д.13 кор.4,7556356,муниципальный округ Котловка,1949 +2281076,г Москва ул Нагорная д.13а кор.4,Москва,ул Нагорная д.13а кор.4,ул,Нагорная ,д.13а кор.4,7556357,муниципальный округ Котловка,1957 +2281076,г Москва ул Нагорная д.14 кор.1,Москва,ул Нагорная д.14 кор.1,ул,Нагорная ,д.14 кор.1,7556360,муниципальный округ Котловка,1964 +2281076,г Москва ул Нагорная д.14 кор.2,Москва,ул Нагорная д.14 кор.2,ул,Нагорная ,д.14 кор.2,7556362,муниципальный округ Котловка,1964 +2281076,"г Москва ул Нагорная д.15 кор.1,2",Москва,"ул Нагорная д.15 кор.1,2",ул,Нагорная ,"д.15 кор.1,2",7556364,муниципальный округ Котловка,1964 +2281076,г Москва ул Нагорная д.15 кор.3,Москва,ул Нагорная д.15 кор.3,ул,Нагорная ,д.15 кор.3,7556366,муниципальный округ Котловка,1966 +2281076,г Москва ул Нагорная д.15 кор.4,Москва,ул Нагорная д.15 кор.4,ул,Нагорная ,д.15 кор.4,7556367,муниципальный округ Котловка,2007 +2281076,г Москва ул Нагорная д.15 кор.5,Москва,ул Нагорная д.15 кор.5,ул,Нагорная ,д.15 кор.5,7557368,муниципальный округ Котловка,1975 +2281076,г Москва ул Нагорная д.15 кор.6,Москва,ул Нагорная д.15 кор.6,ул,Нагорная ,д.15 кор.6,7557378,муниципальный округ Котловка,1980 +2281076,г Москва ул Нагорная д.15 кор.7,Москва,ул Нагорная д.15 кор.7,ул,Нагорная ,д.15 кор.7,7557382,муниципальный округ Котловка,1979 +2281076,г Москва ул Нагорная д.15 кор.8,Москва,ул Нагорная д.15 кор.8,ул,Нагорная ,д.15 кор.8,7557385,муниципальный округ Котловка,1982 +2281076,г Москва ул Нагорная д.16 кор.2,Москва,ул Нагорная д.16 кор.2,ул,Нагорная ,д.16 кор.2,7557391,муниципальный округ Котловка,1965 +2281076,г Москва ул Нагорная д.16 кор.3,Москва,ул Нагорная д.16 кор.3,ул,Нагорная ,д.16 кор.3,7557396,муниципальный округ Котловка,1971 +2281076,г Москва ул Нагорная д.17 кор.2,Москва,ул Нагорная д.17 кор.2,ул,Нагорная ,д.17 кор.2,7557401,муниципальный округ Котловка,1968 +2281076,г Москва ул Нагорная д.17 кор.3,Москва,ул Нагорная д.17 кор.3,ул,Нагорная ,д.17 кор.3,7557404,муниципальный округ Котловка,1968 +2281076,г Москва ул Нагорная д.17 кор.4,Москва,ул Нагорная д.17 кор.4,ул,Нагорная ,д.17 кор.4,7557412,муниципальный округ Котловка,1968 +2281076,г Москва ул Нагорная д.17 кор.5,Москва,ул Нагорная д.17 кор.5,ул,Нагорная ,д.17 кор.5,7557415,муниципальный округ Котловка,1980 +2281076,г Москва ул Нагорная д.18 кор.1,Москва,ул Нагорная д.18 кор.1,ул,Нагорная ,д.18 кор.1,7557418,муниципальный округ Котловка,1959 +2281076,г Москва ул Нагорная д.18 кор.3,Москва,ул Нагорная д.18 кор.3,ул,Нагорная ,д.18 кор.3,7557425,муниципальный округ Котловка,1967 +2281076,г Москва ул Нагорная д.19 кор.1,Москва,ул Нагорная д.19 кор.1,ул,Нагорная ,д.19 кор.1,7557427,муниципальный округ Котловка,1969 +2281076,г Москва ул Нагорная д.19 кор.2,Москва,ул Нагорная д.19 кор.2,ул,Нагорная ,д.19 кор.2,7557431,муниципальный округ Котловка,1980 +2281076,г Москва ул Нагорная д.19 кор.3,Москва,ул Нагорная д.19 кор.3,ул,Нагорная ,д.19 кор.3,7557436,муниципальный округ Котловка,1968 +2281076,г Москва ул Нагорная д.19 кор.4,Москва,ул Нагорная д.19 кор.4,ул,Нагорная ,д.19 кор.4,7557442,муниципальный округ Котловка,1968 +2281076,г Москва ул Нагорная д.19 кор.5,Москва,ул Нагорная д.19 кор.5,ул,Нагорная ,д.19 кор.5,7557446,муниципальный округ Котловка,1968 +2281076,г Москва ул Нагорная д.2 кор.1,Москва,ул Нагорная д.2 кор.1,ул,Нагорная ,д.2 кор.1,7556295,муниципальный округ Котловка,1971 +2281076,г Москва ул Нагорная д.2 кор.2,Москва,ул Нагорная д.2 кор.2,ул,Нагорная ,д.2 кор.2,7556301,муниципальный округ Котловка,1971 +2281076,г Москва ул Нагорная д.20 кор.2,Москва,ул Нагорная д.20 кор.2,ул,Нагорная ,д.20 кор.2,7557454,муниципальный округ Котловка,1958 +2281076,г Москва ул Нагорная д.20 кор.3,Москва,ул Нагорная д.20 кор.3,ул,Нагорная ,д.20 кор.3,7557458,муниципальный округ Котловка,1974 +2281076,г Москва ул Нагорная д.20 кор.4,Москва,ул Нагорная д.20 кор.4,ул,Нагорная ,д.20 кор.4,7557463,муниципальный округ Котловка,1981 +2281076,г Москва ул Нагорная д.20 кор.5,Москва,ул Нагорная д.20 кор.5,ул,Нагорная ,д.20 кор.5,7557472,муниципальный округ Котловка,1973 +2281076,г Москва ул Нагорная д.20 кор.8,Москва,ул Нагорная д.20 кор.8,ул,Нагорная ,д.20 кор.8,7557477,муниципальный округ Котловка,1970 +2281076,г Москва ул Нагорная д.21 кор.1,Москва,ул Нагорная д.21 кор.1,ул,Нагорная ,д.21 кор.1,7557481,муниципальный округ Котловка,1988 +2281076,г Москва ул Нагорная д.22 кор.2,Москва,ул Нагорная д.22 кор.2,ул,Нагорная ,д.22 кор.2,7557492,муниципальный округ Котловка,1957 +2281076,г Москва ул Нагорная д.22 кор.3,Москва,ул Нагорная д.22 кор.3,ул,Нагорная ,д.22 кор.3,7557509,муниципальный округ Котловка,1958 +2281076,г Москва ул Нагорная д.22 кор.4,Москва,ул Нагорная д.22 кор.4,ул,Нагорная ,д.22 кор.4,7557514,муниципальный округ Котловка,1969 +2281076,г Москва ул Нагорная д.23 кор.1,Москва,ул Нагорная д.23 кор.1,ул,Нагорная ,д.23 кор.1,7557521,муниципальный округ Котловка,1957 +2281076,г Москва ул Нагорная д.23 кор.2,Москва,ул Нагорная д.23 кор.2,ул,Нагорная ,д.23 кор.2,7557530,муниципальный округ Котловка,1969 +2281076,г Москва ул Нагорная д.23 кор.3,Москва,ул Нагорная д.23 кор.3,ул,Нагорная ,д.23 кор.3,7557538,муниципальный округ Котловка,1970 +2281076,г Москва ул Нагорная д.24 кор.1,Москва,ул Нагорная д.24 кор.1,ул,Нагорная ,д.24 кор.1,7557544,муниципальный округ Котловка,1959 +2281076,г Москва ул Нагорная д.24 кор.10,Москва,ул Нагорная д.24 кор.10,ул,Нагорная ,д.24 кор.10,7557595,муниципальный округ Котловка,1960 +2281076,г Москва ул Нагорная д.24 кор.2,Москва,ул Нагорная д.24 кор.2,ул,Нагорная ,д.24 кор.2,7557551,муниципальный округ Котловка,1958 +2281076,г Москва ул Нагорная д.24 кор.3,Москва,ул Нагорная д.24 кор.3,ул,Нагорная ,д.24 кор.3,7557557,муниципальный округ Котловка,1960 +2281076,г Москва ул Нагорная д.24 кор.4,Москва,ул Нагорная д.24 кор.4,ул,Нагорная ,д.24 кор.4,7557571,муниципальный округ Котловка,1957 +2281076,г Москва ул Нагорная д.24 кор.5,Москва,ул Нагорная д.24 кор.5,ул,Нагорная ,д.24 кор.5,7557574,муниципальный округ Котловка,1958 +2281076,г Москва ул Нагорная д.24 кор.6,Москва,ул Нагорная д.24 кор.6,ул,Нагорная ,д.24 кор.6,7557576,муниципальный округ Котловка,1959 +2281076,г Москва ул Нагорная д.24 кор.7,Москва,ул Нагорная д.24 кор.7,ул,Нагорная ,д.24 кор.7,7557589,муниципальный округ Котловка,1959 +2281076,г Москва ул Нагорная д.24 кор.8,Москва,ул Нагорная д.24 кор.8,ул,Нагорная ,д.24 кор.8,7557591,муниципальный округ Котловка,1958 +2281076,г Москва ул Нагорная д.24 кор.9,Москва,ул Нагорная д.24 кор.9,ул,Нагорная ,д.24 кор.9,7557594,муниципальный округ Котловка,1958 +2281076,г Москва ул Нагорная д.25 кор.1,Москва,ул Нагорная д.25 кор.1,ул,Нагорная ,д.25 кор.1,7557597,муниципальный округ Котловка,1967 +2281076,г Москва ул Нагорная д.25 кор.2,Москва,ул Нагорная д.25 кор.2,ул,Нагорная ,д.25 кор.2,7557733,муниципальный округ Котловка,1967 +2281076,г Москва ул Нагорная д.25 кор.3,Москва,ул Нагорная д.25 кор.3,ул,Нагорная ,д.25 кор.3,7557734,муниципальный округ Котловка,1965 +2281076,г Москва ул Нагорная д.26 кор.2,Москва,ул Нагорная д.26 кор.2,ул,Нагорная ,д.26 кор.2,7557738,муниципальный округ Котловка,1960 +2281076,г Москва ул Нагорная д.27 кор.1,Москва,ул Нагорная д.27 кор.1,ул,Нагорная ,д.27 кор.1,7557739,муниципальный округ Котловка,1960 +2281076,г Москва ул Нагорная д.27 кор.2,Москва,ул Нагорная д.27 кор.2,ул,Нагорная ,д.27 кор.2,7557742,муниципальный округ Котловка,1967 +2281076,г Москва ул Нагорная д.27 кор.3,Москва,ул Нагорная д.27 кор.3,ул,Нагорная ,д.27 кор.3,7557747,муниципальный округ Котловка,1968 +2281076,г Москва ул Нагорная д.27 кор.4,Москва,ул Нагорная д.27 кор.4,ул,Нагорная ,д.27 кор.4,7557752,муниципальный округ Котловка,1969 +2281076,г Москва ул Нагорная д.28 кор.1,Москва,ул Нагорная д.28 кор.1,ул,Нагорная ,д.28 кор.1,7557756,муниципальный округ Котловка,1954 +2281076,г Москва ул Нагорная д.29 кор.1,Москва,ул Нагорная д.29 кор.1,ул,Нагорная ,д.29 кор.1,7557760,муниципальный округ Котловка,1959 +2281076,г Москва ул Нагорная д.29 кор.2,Москва,ул Нагорная д.29 кор.2,ул,Нагорная ,д.29 кор.2,7557767,муниципальный округ Котловка,1973 +2281076,г Москва ул Нагорная д.29 кор.3,Москва,ул Нагорная д.29 кор.3,ул,Нагорная ,д.29 кор.3,7557773,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва ул Нагорная д.29 кор.4,Москва,ул Нагорная д.29 кор.4,ул,Нагорная ,д.29 кор.4,7557778,муниципальный округ Котловка,1971 +2281076,г Москва ул Нагорная д.30 кор.1,Москва,ул Нагорная д.30 кор.1,ул,Нагорная ,д.30 кор.1,7557783,муниципальный округ Котловка,1955 +2281076,г Москва ул Нагорная д.31 кор.1,Москва,ул Нагорная д.31 кор.1,ул,Нагорная ,д.31 кор.1,7557790,муниципальный округ Котловка,1960 +2281076,г Москва ул Нагорная д.31 кор.3,Москва,ул Нагорная д.31 кор.3,ул,Нагорная ,д.31 кор.3,7557796,муниципальный округ Котловка,1971 +2281076,г Москва ул Нагорная д.31 кор.5,Москва,ул Нагорная д.31 кор.5,ул,Нагорная ,д.31 кор.5,7557805,муниципальный округ Котловка,1962 +2281076,г Москва ул Нагорная д.31 кор.6,Москва,ул Нагорная д.31 кор.6,ул,Нагорная ,д.31 кор.6,7557812,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва ул Нагорная д.32 кор.1,Москва,ул Нагорная д.32 кор.1,ул,Нагорная ,д.32 кор.1,7557817,муниципальный округ Котловка,1959 +2281076,г Москва ул Нагорная д.33 кор.4,Москва,ул Нагорная д.33 кор.4,ул,Нагорная ,д.33 кор.4,7557821,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва ул Нагорная д.33 кор.5,Москва,ул Нагорная д.33 кор.5,ул,Нагорная ,д.33 кор.5,7557827,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва ул Нагорная д.34 кор.1,Москва,ул Нагорная д.34 кор.1,ул,Нагорная ,д.34 кор.1,7557834,муниципальный округ Котловка,1959 +2281076,г Москва ул Нагорная д.34 кор.2,Москва,ул Нагорная д.34 кор.2,ул,Нагорная ,д.34 кор.2,7557841,муниципальный округ Котловка,1962 +2281076,г Москва ул Нагорная д.35 кор.1,Москва,ул Нагорная д.35 кор.1,ул,Нагорная ,д.35 кор.1,7557850,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва ул Нагорная д.35 кор.2,Москва,ул Нагорная д.35 кор.2,ул,Нагорная ,д.35 кор.2,7557856,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва ул Нагорная д.35 кор.3,Москва,ул Нагорная д.35 кор.3,ул,Нагорная ,д.35 кор.3,7557859,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва ул Нагорная д.35 кор.4,Москва,ул Нагорная д.35 кор.4,ул,Нагорная ,д.35 кор.4,7557892,муниципальный округ Котловка,1965 +2281076,г Москва ул Нагорная д.36,Москва,ул Нагорная д.36,ул,Нагорная ,д.36,7557897,муниципальный округ Котловка,1962 +2281076,г Москва ул Нагорная д.38 кор.1,Москва,ул Нагорная д.38 кор.1,ул,Нагорная ,д.38 кор.1,7557902,муниципальный округ Котловка,1973 +2281076,г Москва ул Нагорная д.38 кор.2,Москва,ул Нагорная д.38 кор.2,ул,Нагорная ,д.38 кор.2,7557922,муниципальный округ Котловка,1962 +2281076,г Москва ул Нагорная д.39 кор.1,Москва,ул Нагорная д.39 кор.1,ул,Нагорная ,д.39 кор.1,7557927,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва ул Нагорная д.39 кор.2,Москва,ул Нагорная д.39 кор.2,ул,Нагорная ,д.39 кор.2,7557935,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва ул Нагорная д.39 кор.3,Москва,ул Нагорная д.39 кор.3,ул,Нагорная ,д.39 кор.3,7557938,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва ул Нагорная д.39 кор.4,Москва,ул Нагорная д.39 кор.4,ул,Нагорная ,д.39 кор.4,7557943,муниципальный округ Котловка,1962 +2281076,г Москва ул Нагорная д.4,Москва,ул Нагорная д.4,ул,Нагорная ,д.4,7556304,муниципальный округ Котловка,1950 +2281076,г Москва ул Нагорная д.40,Москва,ул Нагорная д.40,ул,Нагорная ,д.40,7557951,муниципальный округ Котловка,1964 +2281076,г Москва ул Нагорная д.42 кор.1,Москва,ул Нагорная д.42 кор.1,ул,Нагорная ,д.42 кор.1,7557953,муниципальный округ Котловка,1962 +2281076,г Москва ул Нагорная д.44 кор.1,Москва,ул Нагорная д.44 кор.1,ул,Нагорная ,д.44 кор.1,7557957,муниципальный округ Котловка,1962 +2281076,г Москва ул Нагорная д.44 кор.2,Москва,ул Нагорная д.44 кор.2,ул,Нагорная ,д.44 кор.2,7557962,муниципальный округ Котловка,1963 +2281076,г Москва ул Нагорная д.5 кор.1,Москва,ул Нагорная д.5 кор.1,ул,Нагорная ,д.5 кор.1,7556308,муниципальный округ Котловка,1954 +2281076,г Москва ул Нагорная д.5 кор.2,Москва,ул Нагорная д.5 кор.2,ул,Нагорная ,д.5 кор.2,7556313,муниципальный округ Котловка,1939 +2281076,г Москва ул Нагорная д.5 кор.3,Москва,ул Нагорная д.5 кор.3,ул,Нагорная ,д.5 кор.3,7556319,муниципальный округ Котловка,1970 +2281076,г Москва ул Нагорная д.7 кор.2,Москва,ул Нагорная д.7 кор.2,ул,Нагорная ,д.7 кор.2,7556322,муниципальный округ Котловка,1958 +2281076,г Москва ул Нагорная д.7 кор.3,Москва,ул Нагорная д.7 кор.3,ул,Нагорная ,д.7 кор.3,7556333,муниципальный округ Котловка,1964 +2281076,г Москва ул Нагорная д.7 кор.4,Москва,ул Нагорная д.7 кор.4,ул,Нагорная ,д.7 кор.4,7556336,муниципальный округ Котловка,1960 +2281076,г Москва ул Нагорная д.7 кор.5,Москва,ул Нагорная д.7 кор.5,ул,Нагорная ,д.7 кор.5,7556339,муниципальный округ Котловка,1968 +2281076,г Москва ул Нагорная д.9 кор.1,Москва,ул Нагорная д.9 кор.1,ул,Нагорная ,д.9 кор.1,7556342,муниципальный округ Котловка,1970 +2281076,г Москва ул Нагорная д.9 кор.2,Москва,ул Нагорная д.9 кор.2,ул,Нагорная ,д.9 кор.2,7556345,муниципальный округ Котловка,1957 +2281076,г Москва ул Новочеремушкинская д.9,Москва,ул Новочеремушкинская д.9,ул,Новочеремушкинская ,д.9,8001714,муниципальный округ Котловка,н.д. +2281076,г Москва ул Ремизова д.1,Москва,ул Ремизова д.1,ул,Ремизова ,д.1,7558280,муниципальный округ Котловка,1958 +2281076,г Москва ул Ремизова д.10,Москва,ул Ремизова д.10,ул,Ремизова ,д.10,7558333,муниципальный округ Котловка,1963 +2281076,г Москва ул Ремизова д.11 кор.1,Москва,ул Ремизова д.11 кор.1,ул,Ремизова ,д.11 кор.1,7558345,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва ул Ремизова д.11 кор.2,Москва,ул Ремизова д.11 кор.2,ул,Ремизова ,д.11 кор.2,7558351,муниципальный округ Котловка,1963 +2281076,г Москва ул Ремизова д.14 кор.1,Москва,ул Ремизова д.14 кор.1,ул,Ремизова ,д.14 кор.1,7558357,муниципальный округ Котловка,1970 +2281076,г Москва ул Ремизова д.15 кор.1,Москва,ул Ремизова д.15 кор.1,ул,Ремизова ,д.15 кор.1,7558388,муниципальный округ Котловка,1968 +2281076,г Москва ул Ремизова д.15 кор.2,Москва,ул Ремизова д.15 кор.2,ул,Ремизова ,д.15 кор.2,7558393,муниципальный округ Котловка,1984 +2281076,г Москва ул Ремизова д.15 кор.3,Москва,ул Ремизова д.15 кор.3,ул,Ремизова ,д.15 кор.3,7558396,муниципальный округ Котловка,2002 +2281076,г Москва ул Ремизова д.2,Москва,ул Ремизова д.2,ул,Ремизова ,д.2,7558287,муниципальный округ Котловка,1979 +2281076,г Москва ул Ремизова д.3 кор.1,Москва,ул Ремизова д.3 кор.1,ул,Ремизова ,д.3 кор.1,7558296,муниципальный округ Котловка,1958 +2281076,г Москва ул Ремизова д.3 кор.2,Москва,ул Ремизова д.3 кор.2,ул,Ремизова ,д.3 кор.2,7558302,муниципальный округ Котловка,1958 +2281076,г Москва ул Ремизова д.4,Москва,ул Ремизова д.4,ул,Ремизова ,д.4,7558305,муниципальный округ Котловка,1960 +2281076,г Москва ул Ремизова д.5,Москва,ул Ремизова д.5,ул,Ремизова ,д.5,7558311,муниципальный округ Котловка,1959 +2281076,г Москва ул Ремизова д.7,Москва,ул Ремизова д.7,ул,Ремизова ,д.7,7558316,муниципальный округ Котловка,1957 +2281076,г Москва ул Ремизова д.8,Москва,ул Ремизова д.8,ул,Ремизова ,д.8,7558321,муниципальный округ Котловка,1959 +2281076,г Москва ул Ремизова д.9,Москва,ул Ремизова д.9,ул,Ремизова ,д.9,7558325,муниципальный округ Котловка,1959 +2281076,г Москва ул Черемушкинская Б. д.11 кор.1,Москва,ул Черемушкинская Б. д.11 кор.1,ул,Черемушкинская Б. ,д.11 кор.1,7556258,муниципальный округ Котловка,1966 +2281076,г Москва ул Черемушкинская Б. д.11 кор.2,Москва,ул Черемушкинская Б. д.11 кор.2,ул,Черемушкинская Б. ,д.11 кор.2,7556267,муниципальный округ Котловка,1972 +2281076,г Москва ул Черемушкинская Б. д.11 кор.3,Москва,ул Черемушкинская Б. д.11 кор.3,ул,Черемушкинская Б. ,д.11 кор.3,7556271,муниципальный округ Котловка,1984 +2281076,г Москва ул Черемушкинская Б. д.15 кор.1,Москва,ул Черемушкинская Б. д.15 кор.1,ул,Черемушкинская Б. ,д.15 кор.1,7870149,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва ул Черемушкинская Б. д.15 кор.2,Москва,ул Черемушкинская Б. д.15 кор.2,ул,Черемушкинская Б. ,д.15 кор.2,7870154,муниципальный округ Котловка,1959 +2281076,г Москва ул Черемушкинская Б. д.15 кор.3,Москва,ул Черемушкинская Б. д.15 кор.3,ул,Черемушкинская Б. ,д.15 кор.3,7870158,муниципальный округ Котловка,1959 +2281076,г Москва ул Черемушкинская Б. д.15 кор.4,Москва,ул Черемушкинская Б. д.15 кор.4,ул,Черемушкинская Б. ,д.15 кор.4,7556276,муниципальный округ Котловка,1961 +2281076,г Москва ул Черемушкинская Б. д.19 кор.1,Москва,ул Черемушкинская Б. д.19 кор.1,ул,Черемушкинская Б. ,д.19 кор.1,7870162,муниципальный округ Котловка,1960 +2281076,г Москва ул Черемушкинская Б. д.19 кор.2,Москва,ул Черемушкинская Б. д.19 кор.2,ул,Черемушкинская Б. ,д.19 кор.2,7870166,муниципальный округ Котловка,1960 +2281076,г Москва ул Черемушкинская Б. д.19 кор.3,Москва,ул Черемушкинская Б. д.19 кор.3,ул,Черемушкинская Б. ,д.19 кор.3,7870169,муниципальный округ Котловка,1960 +2281076,г Москва ул Черемушкинская Б. д.19 кор.4,Москва,ул Черемушкинская Б. д.19 кор.4,ул,Черемушкинская Б. ,д.19 кор.4,7870173,муниципальный округ Котловка,1960 +2281076,г Москва ул Черемушкинская Б. д.19 кор.5,Москва,ул Черемушкинская Б. д.19 кор.5,ул,Черемушкинская Б. ,д.19 кор.5,7870176,муниципальный округ Котловка,1959 +2281076,г Москва ул Черемушкинская Б. д.3 кор.1,Москва,ул Черемушкинская Б. д.3 кор.1,ул,Черемушкинская Б. ,д.3 кор.1,7556220,муниципальный округ Котловка,1966 +2281076,г Москва ул Черемушкинская Б. д.3 кор.2,Москва,ул Черемушкинская Б. д.3 кор.2,ул,Черемушкинская Б. ,д.3 кор.2,7556225,муниципальный округ Котловка,1968 +2281076,г Москва ул Черемушкинская Б. д.5 кор.1,Москва,ул Черемушкинская Б. д.5 кор.1,ул,Черемушкинская Б. ,д.5 кор.1,7556232,муниципальный округ Котловка,1966 +2281076,г Москва ул Черемушкинская Б. д.7 кор.1,Москва,ул Черемушкинская Б. д.7 кор.1,ул,Черемушкинская Б. ,д.7 кор.1,7556239,муниципальный округ Котловка,1966 +2281076,г Москва ул Черемушкинская Б. д.9 кор.2,Москва,ул Черемушкинская Б. д.9 кор.2,ул,Черемушкинская Б. ,д.9 кор.2,7556245,муниципальный округ Котловка,1971 +2281076,г Москва ул Черемушкинская Б. д.9 кор.3,Москва,ул Черемушкинская Б. д.9 кор.3,ул,Черемушкинская Б. ,д.9 кор.3,7556254,муниципальный округ Котловка,1974 +2281077,г Москва пр-кт Вернадского д.11/19,Москва,пр-кт Вернадского д.11/19,пр-кт,Вернадского ,д.11/19,7670594,муниципальный округ Ломоносовский,1957 +2281077,г Москва пр-кт Вернадского д.13,Москва,пр-кт Вернадского д.13,пр-кт,Вернадского ,д.13,7670610,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва пр-кт Вернадского д.15,Москва,пр-кт Вернадского д.15,пр-кт,Вернадского ,д.15,7670619,муниципальный округ Ломоносовский,1958 +2281077,г Москва пр-кт Вернадского д.19,Москва,пр-кт Вернадского д.19,пр-кт,Вернадского ,д.19,7670625,муниципальный округ Ломоносовский,1958 +2281077,г Москва пр-кт Вернадского д.21 кор.1,Москва,пр-кт Вернадского д.21 кор.1,пр-кт,Вернадского ,д.21 кор.1,7670644,муниципальный округ Ломоносовский,1967 +2281077,г Москва пр-кт Вернадского д.21 кор.2,Москва,пр-кт Вернадского д.21 кор.2,пр-кт,Вернадского ,д.21 кор.2,7670657,муниципальный округ Ломоносовский,1968 +2281077,г Москва пр-кт Вернадского д.25,Москва,пр-кт Вернадского д.25,пр-кт,Вернадского ,д.25,8033250,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва пр-кт Вернадского д.25 кор.1,Москва,пр-кт Вернадского д.25 кор.1,пр-кт,Вернадского ,д.25 кор.1,7670677,муниципальный округ Ломоносовский,2005 +2281077,г Москва пр-кт Вернадского д.27,Москва,пр-кт Вернадского д.27,пр-кт,Вернадского ,д.27,7670700,муниципальный округ Ломоносовский,2009 +2281077,г Москва пр-кт Вернадского д.27 кор.1,Москва,пр-кт Вернадского д.27 кор.1,пр-кт,Вернадского ,д.27 кор.1,7670730,муниципальный округ Ломоносовский,2009 +2281077,г Москва пр-кт Вернадского д.33,Москва,пр-кт Вернадского д.33,пр-кт,Вернадского ,д.33,7670739,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва пр-кт Вернадского д.33 кор.1,Москва,пр-кт Вернадского д.33 кор.1,пр-кт,Вернадского ,д.33 кор.1,7670751,муниципальный округ Ломоносовский,2005 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.74,Москва,пр-кт Ленинский д.74,пр-кт,Ленинский ,д.74,7688811,муниципальный округ Ломоносовский,1958 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.78,Москва,пр-кт Ленинский д.78,пр-кт,Ленинский ,д.78,7688825,муниципальный округ Ломоносовский,1957 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.81/2,Москва,пр-кт Ленинский д.81/2,пр-кт,Ленинский ,д.81/2,7688838,муниципальный округ Ломоносовский,1958 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.82/2,Москва,пр-кт Ленинский д.82/2,пр-кт,Ленинский ,д.82/2,7688863,муниципальный округ Ломоносовский,1958 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.83,Москва,пр-кт Ленинский д.83,пр-кт,Ленинский ,д.83,7688846,муниципальный округ Ломоносовский,1958 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.83 кор.4,Москва,пр-кт Ленинский д.83 кор.4,пр-кт,Ленинский ,д.83 кор.4,7688873,муниципальный округ Ломоносовский,1972 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.85,Москва,пр-кт Ленинский д.85,пр-кт,Ленинский ,д.85,7688888,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.85 кор.2,Москва,пр-кт Ленинский д.85 кор.2,пр-кт,Ленинский ,д.85 кор.2,7688896,муниципальный округ Ломоносовский,1963 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.85 кор.3,Москва,пр-кт Ленинский д.85 кор.3,пр-кт,Ленинский ,д.85 кор.3,7688939,муниципальный округ Ломоносовский,1963 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.85 кор.4,Москва,пр-кт Ленинский д.85 кор.4,пр-кт,Ленинский ,д.85 кор.4,7688905,муниципальный округ Ломоносовский,1963 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.85 кор.5,Москва,пр-кт Ленинский д.85 кор.5,пр-кт,Ленинский ,д.85 кор.5,7688918,муниципальный округ Ломоносовский,1963 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.85 кор.6,Москва,пр-кт Ленинский д.85 кор.6,пр-кт,Ленинский ,д.85 кор.6,7688925,муниципальный округ Ломоносовский,1963 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.86,Москва,пр-кт Ленинский д.86,пр-кт,Ленинский ,д.86,7688949,муниципальный округ Ломоносовский,1957 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.87,Москва,пр-кт Ленинский д.87,пр-кт,Ленинский ,д.87,7688960,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.88 кор.1,Москва,пр-кт Ленинский д.88 кор.1,пр-кт,Ленинский ,д.88 кор.1,7688971,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.88 кор.2,Москва,пр-кт Ленинский д.88 кор.2,пр-кт,Ленинский ,д.88 кор.2,7688981,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.88 кор.3,Москва,пр-кт Ленинский д.88 кор.3,пр-кт,Ленинский ,д.88 кор.3,7688992,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.89/2,Москва,пр-кт Ленинский д.89/2,пр-кт,Ленинский ,д.89/2,7689005,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.90,Москва,пр-кт Ленинский д.90,пр-кт,Ленинский ,д.90,7689021,муниципальный округ Ломоносовский,1958 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.91,Москва,пр-кт Ленинский д.91,пр-кт,Ленинский ,д.91,7689054,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.91 кор.2,Москва,пр-кт Ленинский д.91 кор.2,пр-кт,Ленинский ,д.91 кор.2,7689068,муниципальный округ Ломоносовский,1964 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.91 кор.3,Москва,пр-кт Ленинский д.91 кор.3,пр-кт,Ленинский ,д.91 кор.3,7689077,муниципальный округ Ломоносовский,1964 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.91 кор.4,Москва,пр-кт Ленинский д.91 кор.4,пр-кт,Ленинский ,д.91 кор.4,7705580,муниципальный округ Ломоносовский,1983 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.93,Москва,пр-кт Ленинский д.93,пр-кт,Ленинский ,д.93,7689222,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.93 кор.3,Москва,пр-кт Ленинский д.93 кор.3,пр-кт,Ленинский ,д.93 кор.3,7689237,муниципальный округ Ломоносовский,1966 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.93 кор.4,Москва,пр-кт Ленинский д.93 кор.4,пр-кт,Ленинский ,д.93 кор.4,7689242,муниципальный округ Ломоносовский,1967 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.95,Москва,пр-кт Ленинский д.95,пр-кт,Ленинский ,д.95,7689257,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.95 кор.2,Москва,пр-кт Ленинский д.95 кор.2,пр-кт,Ленинский ,д.95 кор.2,7689284,муниципальный округ Ломоносовский,1964 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.95 кор.3,Москва,пр-кт Ленинский д.95 кор.3,пр-кт,Ленинский ,д.95 кор.3,7689291,муниципальный округ Ломоносовский,1964 +2281077,г Москва пр-кт Ленинский д.95 кор.4,Москва,пр-кт Ленинский д.95 кор.4,пр-кт,Ленинский ,д.95 кор.4,7689307,муниципальный округ Ломоносовский,1988 +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.12 кор.1,Москва,ул Академика Пилюгина д.12 кор.1,ул,Академика Пилюгина ,д.12 кор.1,7693683,муниципальный округ Ломоносовский,1982 +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.12 кор.2,Москва,ул Академика Пилюгина д.12 кор.2,ул,Академика Пилюгина ,д.12 кор.2,7693684,муниципальный округ Ломоносовский,1983 +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.14 кор.1,Москва,ул Академика Пилюгина д.14 кор.1,ул,Академика Пилюгина ,д.14 кор.1,7693704,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.14 кор.1,Москва,ул Академика Пилюгина д.14 кор.1,ул,Академика Пилюгина ,д.14 кор.1,7693703,муниципальный округ Ломоносовский,1983 +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.14 кор.2,Москва,ул Академика Пилюгина д.14 кор.2,ул,Академика Пилюгина ,д.14 кор.2,7716866,муниципальный округ Ломоносовский,1987 +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.14 кор.4,Москва,ул Академика Пилюгина д.14 кор.4,ул,Академика Пилюгина ,д.14 кор.4,7693685,муниципальный округ Ломоносовский,1986 +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.18,Москва,ул Академика Пилюгина д.18,ул,Академика Пилюгина ,д.18,7806921,муниципальный округ Ломоносовский,2007 +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.20 кор.1,Москва,ул Академика Пилюгина д.20 кор.1,ул,Академика Пилюгина ,д.20 кор.1,7693690,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.20 кор.1,Москва,ул Академика Пилюгина д.20 кор.1,ул,Академика Пилюгина ,д.20 кор.1,7693692,муниципальный округ Ломоносовский,1992 +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.20 кор.1,Москва,ул Академика Пилюгина д.20 кор.1,ул,Академика Пилюгина ,д.20 кор.1,7693694,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.20 кор.1,Москва,ул Академика Пилюгина д.20 кор.1,ул,Академика Пилюгина ,д.20 кор.1,7693693,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.20 кор.1,Москва,ул Академика Пилюгина д.20 кор.1,ул,Академика Пилюгина ,д.20 кор.1,7693687,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.20 кор.1,Москва,ул Академика Пилюгина д.20 кор.1,ул,Академика Пилюгина ,д.20 кор.1,7693689,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.20 кор.1,Москва,ул Академика Пилюгина д.20 кор.1,ул,Академика Пилюгина ,д.20 кор.1,7693691,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.20 кор.1,Москва,ул Академика Пилюгина д.20 кор.1,ул,Академика Пилюгина ,д.20 кор.1,7693688,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.20 кор.2,Москва,ул Академика Пилюгина д.20 кор.2,ул,Академика Пилюгина ,д.20 кор.2,7693697,муниципальный округ Ломоносовский,1988 +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.22 кор.1,Москва,ул Академика Пилюгина д.22 кор.1,ул,Академика Пилюгина ,д.22 кор.1,7706894,муниципальный округ Ломоносовский,2004 +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.24 кор.1,Москва,ул Академика Пилюгина д.24 кор.1,ул,Академика Пилюгина ,д.24 кор.1,7687320,муниципальный округ Ломоносовский,2002 +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.26 кор.1,Москва,ул Академика Пилюгина д.26 кор.1,ул,Академика Пилюгина ,д.26 кор.1,7726570,муниципальный округ Ломоносовский,1983 +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.26 кор.2,Москва,ул Академика Пилюгина д.26 кор.2,ул,Академика Пилюгина ,д.26 кор.2,7693705,муниципальный округ Ломоносовский,1986 +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.26 кор.3,Москва,ул Академика Пилюгина д.26 кор.3,ул,Академика Пилюгина ,д.26 кор.3,7693700,муниципальный округ Ломоносовский,1986 +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.4,Москва,ул Академика Пилюгина д.4,ул,Академика Пилюгина ,д.4,8146433,муниципальный округ Ломоносовский,2007 +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.6,Москва,ул Академика Пилюгина д.6,ул,Академика Пилюгина ,д.6,7706328,муниципальный округ Ломоносовский,2008 +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.8 кор.1,Москва,ул Академика Пилюгина д.8 кор.1,ул,Академика Пилюгина ,д.8 кор.1,7693679,муниципальный округ Ломоносовский,1982 +2281077,г Москва ул Академика Пилюгина д.8 кор.2,Москва,ул Академика Пилюгина д.8 кор.2,ул,Академика Пилюгина ,д.8 кор.2,7693681,муниципальный округ Ломоносовский,1999 +2281077,г Москва ул Архитектора Власова д.10,Москва,ул Архитектора Власова д.10,ул,Архитектора Власова ,д.10,7756380,муниципальный округ Ломоносовский,2008 +2281077,г Москва ул Архитектора Власова д.8,Москва,ул Архитектора Власова д.8,ул,Архитектора Власова ,д.8,7757163,муниципальный округ Ломоносовский,2009 +2281077,г Москва ул Вавилова д.73,Москва,ул Вавилова д.73,ул,Вавилова ,д.73,7666096,муниципальный округ Ломоносовский,1969 +2281077,г Москва ул Вавилова д.74/22,Москва,ул Вавилова д.74/22,ул,Вавилова ,д.74/22,7659555,муниципальный округ Ломоносовский,1964 +2281077,г Москва ул Вавилова д.75,Москва,ул Вавилова д.75,ул,Вавилова ,д.75,7666102,муниципальный округ Ломоносовский,1970 +2281077,г Москва ул Вавилова д.76,Москва,ул Вавилова д.76,ул,Вавилова ,д.76,7659644,муниципальный округ Ломоносовский,1962 +2281077,г Москва ул Вавилова д.77,Москва,ул Вавилова д.77,ул,Вавилова ,д.77,7666105,муниципальный округ Ломоносовский,1970 +2281077,г Москва ул Вавилова д.78,Москва,ул Вавилова д.78,ул,Вавилова ,д.78,7659659,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва ул Вавилова д.79,Москва,ул Вавилова д.79,ул,Вавилова ,д.79,8137367,муниципальный округ Ломоносовский,1970 +2281077,г Москва ул Вавилова д.79 кор.1,Москва,ул Вавилова д.79 кор.1,ул,Вавилова ,д.79 кор.1,7726698,муниципальный округ Ломоносовский,1999 +2281077,г Москва ул Вавилова д.80,Москва,ул Вавилова д.80,ул,Вавилова ,д.80,7659676,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва ул Вавилова д.81,Москва,ул Вавилова д.81,ул,Вавилова ,д.81,7666110,муниципальный округ Ломоносовский,1985 +2281077,г Москва ул Вавилова д.81 кор.1,Москва,ул Вавилова д.81 кор.1,ул,Вавилова ,д.81 кор.1,8350170,муниципальный округ Ломоносовский,2011 +2281077,г Москва ул Вавилова д.82,Москва,ул Вавилова д.82,ул,Вавилова ,д.82,7659809,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва ул Вавилова д.84 кор.4,Москва,ул Вавилова д.84 кор.4,ул,Вавилова ,д.84 кор.4,7664930,муниципальный округ Ломоносовский,1973 +2281077,г Москва ул Вавилова д.86,Москва,ул Вавилова д.86,ул,Вавилова ,д.86,7665432,муниципальный округ Ломоносовский,1967 +2281077,г Москва ул Вавилова д.89,Москва,ул Вавилова д.89,ул,Вавилова ,д.89,7666114,муниципальный округ Ломоносовский,1971 +2281077,г Москва ул Вавилова д.91 кор.1,Москва,ул Вавилова д.91 кор.1,ул,Вавилова ,д.91 кор.1,7665436,муниципальный округ Ломоносовский,1977 +2281077,г Москва ул Вавилова д.93,Москва,ул Вавилова д.93,ул,Вавилова ,д.93,7666125,муниципальный округ Ломоносовский,1970 +2281077,г Москва ул Вавилова д.95,Москва,ул Вавилова д.95,ул,Вавилова ,д.95,7665442,муниципальный округ Ломоносовский,1982 +2281077,г Москва ул Вавилова д.97,Москва,ул Вавилова д.97,ул,Вавилова ,д.97,7726975,муниципальный округ Ломоносовский,1996 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.10 кор.2,Москва,ул Гарибальди д.10 кор.2,ул,Гарибальди ,д.10 кор.2,7671203,муниципальный округ Ломоносовский,1965 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.10 кор.3,Москва,ул Гарибальди д.10 кор.3,ул,Гарибальди ,д.10 кор.3,7671212,муниципальный округ Ломоносовский,1977 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.10 кор.4,Москва,ул Гарибальди д.10 кор.4,ул,Гарибальди ,д.10 кор.4,7671223,муниципальный округ Ломоносовский,1978 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.10 кор.6,Москва,ул Гарибальди д.10 кор.6,ул,Гарибальди ,д.10 кор.6,7671232,муниципальный округ Ломоносовский,1986 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.11,Москва,ул Гарибальди д.11,ул,Гарибальди ,д.11,7671238,муниципальный округ Ломоносовский,2006 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.12,Москва,ул Гарибальди д.12,ул,Гарибальди ,д.12,7671265,муниципальный округ Ломоносовский,1965 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.13 кор.1,Москва,ул Гарибальди д.13 кор.1,ул,Гарибальди ,д.13 кор.1,7671255,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.13 кор.2,Москва,ул Гарибальди д.13 кор.2,ул,Гарибальди ,д.13 кор.2,7671295,муниципальный округ Ломоносовский,1963 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.14 кор.1,Москва,ул Гарибальди д.14 кор.1,ул,Гарибальди ,д.14 кор.1,7671279,муниципальный округ Ломоносовский,1965 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.14 кор.2,Москва,ул Гарибальди д.14 кор.2,ул,Гарибальди ,д.14 кор.2,7671306,муниципальный округ Ломоносовский,1966 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.15,Москва,ул Гарибальди д.15,ул,Гарибальди ,д.15,7837753,муниципальный округ Ломоносовский,2008 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.15 кор.1,Москва,ул Гарибальди д.15 кор.1,ул,Гарибальди ,д.15 кор.1,7671331,муниципальный округ Ломоносовский,1970 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.15 кор.2,Москва,ул Гарибальди д.15 кор.2,ул,Гарибальди ,д.15 кор.2,7671337,муниципальный округ Ломоносовский,1971 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.15 кор.3,Москва,ул Гарибальди д.15 кор.3,ул,Гарибальди ,д.15 кор.3,7671345,муниципальный округ Ломоносовский,1971 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.16 кор.2,Москва,ул Гарибальди д.16 кор.2,ул,Гарибальди ,д.16 кор.2,7671315,муниципальный округ Ломоносовский,1965 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.2 кор.1,Москва,ул Гарибальди д.2 кор.1,ул,Гарибальди ,д.2 кор.1,7671006,муниципальный округ Ломоносовский,2007 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.3,Москва,ул Гарибальди д.3,ул,Гарибальди ,д.3,7616291,муниципальный округ Ломоносовский,2006 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.4 кор.5,Москва,ул Гарибальди д.4 кор.5,ул,Гарибальди ,д.4 кор.5,7671035,муниципальный округ Ломоносовский,1964 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.4 кор.6,Москва,ул Гарибальди д.4 кор.6,ул,Гарибальди ,д.4 кор.6,7671044,муниципальный округ Ломоносовский,1964 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.5 кор.1,Москва,ул Гарибальди д.5 кор.1,ул,Гарибальди ,д.5 кор.1,7671056,муниципальный округ Ломоносовский,2006 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.6,Москва,ул Гарибальди д.6,ул,Гарибальди ,д.6,7671064,муниципальный округ Ломоносовский,2008 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.6 кор.1,Москва,ул Гарибальди д.6 кор.1,ул,Гарибальди ,д.6 кор.1,7610224,муниципальный округ Ломоносовский,2010 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.6 кор.2,Москва,ул Гарибальди д.6 кор.2,ул,Гарибальди ,д.6 кор.2,7671082,муниципальный округ Ломоносовский,2010 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.7,Москва,ул Гарибальди д.7,ул,Гарибальди ,д.7,7616345,муниципальный округ Ломоносовский,2009 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.8,Москва,ул Гарибальди д.8,ул,Гарибальди ,д.8,7671102,муниципальный округ Ломоносовский,1994 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.8 кор.2,Москва,ул Гарибальди д.8 кор.2,ул,Гарибальди ,д.8 кор.2,7671163,муниципальный округ Ломоносовский,1963 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.8 кор.3,Москва,ул Гарибальди д.8 кор.3,ул,Гарибальди ,д.8 кор.3,7671149,муниципальный округ Ломоносовский,1963 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.8 кор.4,Москва,ул Гарибальди д.8 кор.4,ул,Гарибальди ,д.8 кор.4,7671173,муниципальный округ Ломоносовский,1963 +2281077,г Москва ул Гарибальди д.8 кор.5,Москва,ул Гарибальди д.8 кор.5,ул,Гарибальди ,д.8 кор.5,7671185,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Кравченко д.10,Москва,ул Кравченко д.10,ул,Кравченко ,д.10,7685186,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва ул Кравченко д.12,Москва,ул Кравченко д.12,ул,Кравченко ,д.12,7685201,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва ул Кравченко д.16 кор.1,Москва,ул Кравченко д.16 кор.1,ул,Кравченко ,д.16 кор.1,7685206,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва ул Кравченко д.16 кор.2,Москва,ул Кравченко д.16 кор.2,ул,Кравченко ,д.16 кор.2,7685211,муниципальный округ Ломоносовский,1962 +2281077,г Москва ул Кравченко д.18,Москва,ул Кравченко д.18,ул,Кравченко ,д.18,7685216,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва ул Кравченко д.20,Москва,ул Кравченко д.20,ул,Кравченко ,д.20,7685224,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва ул Кравченко д.22,Москва,ул Кравченко д.22,ул,Кравченко ,д.22,7685230,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва ул Кравченко д.24/35,Москва,ул Кравченко д.24/35,ул,Кравченко ,д.24/35,7685234,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва ул Кравченко д.4 кор.1,Москва,ул Кравченко д.4 кор.1,ул,Кравченко ,д.4 кор.1,7685159,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Кравченко д.4 кор.2,Москва,ул Кравченко д.4 кор.2,ул,Кравченко ,д.4 кор.2,7685164,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Кравченко д.4 кор.3,Москва,ул Кравченко д.4 кор.3,ул,Кравченко ,д.4 кор.3,7685171,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Кравченко д.8,Москва,ул Кравченко д.8,ул,Кравченко ,д.8,7685193,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва ул Крупской д.1,Москва,ул Крупской д.1,ул,Крупской ,д.1,7597910,муниципальный округ Ломоносовский,2010 +2281077,г Москва ул Крупской д.11,Москва,ул Крупской д.11,ул,Крупской ,д.11,7688249,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Крупской д.13,Москва,ул Крупской д.13,ул,Крупской ,д.13,7688325,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Крупской д.14,Москва,ул Крупской д.14,ул,Крупской ,д.14,7688278,муниципальный округ Ломоносовский,1958 +2281077,г Москва ул Крупской д.15,Москва,ул Крупской д.15,ул,Крупской ,д.15,7688296,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Крупской д.19/17,Москва,ул Крупской д.19/17,ул,Крупской ,д.19/17,7688313,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Крупской д.3,Москва,ул Крупской д.3,ул,Крупской ,д.3,7688142,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Крупской д.4 кор.1,Москва,ул Крупской д.4 кор.1,ул,Крупской ,д.4 кор.1,7688155,муниципальный округ Ломоносовский,1958 +2281077,г Москва ул Крупской д.4 кор.2,Москва,ул Крупской д.4 кор.2,ул,Крупской ,д.4 кор.2,7688168,муниципальный округ Ломоносовский,1958 +2281077,г Москва ул Крупской д.4 кор.3,Москва,ул Крупской д.4 кор.3,ул,Крупской ,д.4 кор.3,7688178,муниципальный округ Ломоносовский,1958 +2281077,г Москва ул Крупской д.5,Москва,ул Крупской д.5,ул,Крупской ,д.5,7688208,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Крупской д.6 кор.2,Москва,ул Крупской д.6 кор.2,ул,Крупской ,д.6 кор.2,7715920,муниципальный округ Ломоносовский,1975 +2281077,г Москва ул Крупской д.7,Москва,ул Крупской д.7,ул,Крупской ,д.7,7688191,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Крупской д.8 кор.1,Москва,ул Крупской д.8 кор.1,ул,Крупской ,д.8 кор.1,7688219,муниципальный округ Ломоносовский,1958 +2281077,г Москва ул Крупской д.8 кор.2,Москва,ул Крупской д.8 кор.2,ул,Крупской ,д.8 кор.2,7688265,муниципальный округ Ломоносовский,1958 +2281077,г Москва ул Крупской д.8 кор.3,Москва,ул Крупской д.8 кор.3,ул,Крупской ,д.8 кор.3,7688240,муниципальный округ Ломоносовский,1958 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.11,Москва,ул Марии Ульяновой д.11,ул,Марии Ульяновой ,д.11,7691876,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.12,Москва,ул Марии Ульяновой д.12,ул,Марии Ульяновой ,д.12,7691888,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.14,Москва,ул Марии Ульяновой д.14,ул,Марии Ульяновой ,д.14,7692170,муниципальный округ Ломоносовский,1958 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.15,Москва,ул Марии Ульяновой д.15,ул,Марии Ульяновой ,д.15,7692187,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.16,Москва,ул Марии Ульяновой д.16,ул,Марии Ульяновой ,д.16,7692198,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.17 кор.1,Москва,ул Марии Ульяновой д.17 кор.1,ул,Марии Ульяновой ,д.17 кор.1,7692213,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.17 кор.2,Москва,ул Марии Ульяновой д.17 кор.2,ул,Марии Ульяновой ,д.17 кор.2,7692222,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.17 кор.3,Москва,ул Марии Ульяновой д.17 кор.3,ул,Марии Ульяновой ,д.17 кор.3,7692240,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.19,Москва,ул Марии Ульяновой д.19,ул,Марии Ульяновой ,д.19,7692253,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.21 кор.2,Москва,ул Марии Ульяновой д.21 кор.2,ул,Марии Ульяновой ,д.21 кор.2,7726770,муниципальный округ Ломоносовский,1965 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.23,Москва,ул Марии Ульяновой д.23,ул,Марии Ульяновой ,д.23,7692274,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.25,Москва,ул Марии Ульяновой д.25,ул,Марии Ульяновой ,д.25,7692293,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.27,Москва,ул Марии Ульяновой д.27,ул,Марии Ульяновой ,д.27,7692296,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.29,Москва,ул Марии Ульяновой д.29,ул,Марии Ульяновой ,д.29,7692321,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.3 кор.1,Москва,ул Марии Ульяновой д.3 кор.1,ул,Марии Ульяновой ,д.3 кор.1,7691663,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.3 кор.2,Москва,ул Марии Ульяновой д.3 кор.2,ул,Марии Ульяновой ,д.3 кор.2,7691673,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.3 кор.3,Москва,ул Марии Ульяновой д.3 кор.3,ул,Марии Ульяновой ,д.3 кор.3,7691690,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.31,Москва,ул Марии Ульяновой д.31,ул,Марии Ульяновой ,д.31,7692325,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.33/23,Москва,ул Марии Ульяновой д.33/23,ул,Марии Ульяновой ,д.33/23,7692332,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.6,Москва,ул Марии Ульяновой д.6,ул,Марии Ульяновой ,д.6,7691698,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.7,Москва,ул Марии Ульяновой д.7,ул,Марии Ульяновой ,д.7,7691706,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.8,Москва,ул Марии Ульяновой д.8,ул,Марии Ульяновой ,д.8,7691836,муниципальный округ Ломоносовский,1958 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.9 кор.1,Москва,ул Марии Ульяновой д.9 кор.1,ул,Марии Ульяновой ,д.9 кор.1,7691821,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.9 кор.2,Москва,ул Марии Ульяновой д.9 кор.2,ул,Марии Ульяновой ,д.9 кор.2,7691849,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Марии Ульяновой д.9 кор.3,Москва,ул Марии Ульяновой д.9 кор.3,ул,Марии Ульяновой ,д.9 кор.3,7691865,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Панферова д.10,Москва,ул Панферова д.10,ул,Панферова ,д.10,7693512,муниципальный округ Ломоносовский,1964 +2281077,г Москва ул Панферова д.12,Москва,ул Панферова д.12,ул,Панферова ,д.12,7693513,муниципальный округ Ломоносовский,1961 +2281077,г Москва ул Панферова д.16 кор.1,Москва,ул Панферова д.16 кор.1,ул,Панферова ,д.16 кор.1,7693514,муниципальный округ Ломоносовский,1961 +2281077,г Москва ул Панферова д.16 кор.2,Москва,ул Панферова д.16 кор.2,ул,Панферова ,д.16 кор.2,7693516,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Панферова д.16 кор.2,Москва,ул Панферова д.16 кор.2,ул,Панферова ,д.16 кор.2,7693517,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Панферова д.16 кор.3,Москва,ул Панферова д.16 кор.3,ул,Панферова ,д.16 кор.3,7693521,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Панферова д.16 кор.3,Москва,ул Панферова д.16 кор.3,ул,Панферова ,д.16 кор.3,7693520,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Панферова д.16 кор.4,Москва,ул Панферова д.16 кор.4,ул,Панферова ,д.16 кор.4,7693523,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Панферова д.16 кор.4,Москва,ул Панферова д.16 кор.4,ул,Панферова ,д.16 кор.4,7693524,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Панферова д.16 кор.4,Москва,ул Панферова д.16 кор.4,ул,Панферова ,д.16 кор.4,7693522,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Панферова д.18,Москва,ул Панферова д.18,ул,Панферова ,д.18,7693527,муниципальный округ Ломоносовский,1965 +2281077,г Москва ул Панферова д.20,Москва,ул Панферова д.20,ул,Панферова ,д.20,7693533,муниципальный округ Ломоносовский,1964 +2281077,г Москва ул Панферова д.4,Москва,ул Панферова д.4,ул,Панферова ,д.4,8385360,муниципальный округ Ломоносовский,2013 +2281077,г Москва ул Панферова д.8,Москва,ул Панферова д.8,ул,Панферова ,д.8,7751755,муниципальный округ Ломоносовский,1960 +2281077,г Москва ул Строителей д.11 кор.1,Москва,ул Строителей д.11 кор.1,ул,Строителей ,д.11 кор.1,7694542,муниципальный округ Ломоносовский,1957 +2281077,г Москва ул Строителей д.11 кор.2,Москва,ул Строителей д.11 кор.2,ул,Строителей ,д.11 кор.2,7694544,муниципальный округ Ломоносовский,1957 +2281077,г Москва ул Строителей д.11 кор.3,Москва,ул Строителей д.11 кор.3,ул,Строителей ,д.11 кор.3,7694546,муниципальный округ Ломоносовский,6796 +2281077,г Москва ул Строителей д.13 кор.1,Москва,ул Строителей д.13 кор.1,ул,Строителей ,д.13 кор.1,7694548,муниципальный округ Ломоносовский,1957 +2281077,г Москва ул Строителей д.13 кор.2,Москва,ул Строителей д.13 кор.2,ул,Строителей ,д.13 кор.2,7694549,муниципальный округ Ломоносовский,1957 +2281077,г Москва ул Строителей д.13 кор.3,Москва,ул Строителей д.13 кор.3,ул,Строителей ,д.13 кор.3,7694550,муниципальный округ Ломоносовский,1957 +2281077,г Москва ул Строителей д.13 кор.4,Москва,ул Строителей д.13 кор.4,ул,Строителей ,д.13 кор.4,7694553,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Строителей д.13 кор.4,Москва,ул Строителей д.13 кор.4,ул,Строителей ,д.13 кор.4,7694552,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Строителей д.13 кор.4,Москва,ул Строителей д.13 кор.4,ул,Строителей ,д.13 кор.4,7694554,муниципальный округ Ломоносовский,1957 +2281077,г Москва ул Строителей д.13 кор.5,Москва,ул Строителей д.13 кор.5,ул,Строителей ,д.13 кор.5,7694556,муниципальный округ Ломоносовский,1957 +2281077,г Москва ул Строителей д.17 кор.1,Москва,ул Строителей д.17 кор.1,ул,Строителей ,д.17 кор.1,7694559,муниципальный округ Ломоносовский,1956 +2281077,г Москва ул Строителей д.17 кор.2,Москва,ул Строителей д.17 кор.2,ул,Строителей ,д.17 кор.2,7694563,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Строителей д.17 кор.2,Москва,ул Строителей д.17 кор.2,ул,Строителей ,д.17 кор.2,7694564,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Строителей д.17 кор.2,Москва,ул Строителей д.17 кор.2,ул,Строителей ,д.17 кор.2,7694567,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Строителей д.17 кор.2,Москва,ул Строителей д.17 кор.2,ул,Строителей ,д.17 кор.2,7694568,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Строителей д.17 кор.2,Москва,ул Строителей д.17 кор.2,ул,Строителей ,д.17 кор.2,7694562,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Строителей д.17 кор.2,Москва,ул Строителей д.17 кор.2,ул,Строителей ,д.17 кор.2,7694566,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Строителей д.17 кор.2,Москва,ул Строителей д.17 кор.2,ул,Строителей ,д.17 кор.2,7694565,муниципальный округ Ломоносовский,1959 +2281077,г Москва ул Строителей д.3,Москва,ул Строителей д.3,ул,Строителей ,д.3,7694507,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Строителей д.3,Москва,ул Строителей д.3,ул,Строителей ,д.3,7694508,муниципальный округ Ломоносовский,1957 +2281077,г Москва ул Строителей д.3,Москва,ул Строителей д.3,ул,Строителей ,д.3,7694510,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Строителей д.3,Москва,ул Строителей д.3,ул,Строителей ,д.3,7694512,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Строителей д.3,Москва,ул Строителей д.3,ул,Строителей ,д.3,7694509,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Строителей д.3,Москва,ул Строителей д.3,ул,Строителей ,д.3,7694506,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Строителей д.3,Москва,ул Строителей д.3,ул,Строителей ,д.3,7694511,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Строителей д.5 кор.1,Москва,ул Строителей д.5 кор.1,ул,Строителей ,д.5 кор.1,7694514,муниципальный округ Ломоносовский,1957 +2281077,г Москва ул Строителей д.5 кор.2,Москва,ул Строителей д.5 кор.2,ул,Строителей ,д.5 кор.2,7694518,муниципальный округ Ломоносовский,1958 +2281077,г Москва ул Строителей д.5 кор.3,Москва,ул Строителей д.5 кор.3,ул,Строителей ,д.5 кор.3,7694520,муниципальный округ Ломоносовский,1957 +2281077,г Москва ул Строителей д.5 кор.4,Москва,ул Строителей д.5 кор.4,ул,Строителей ,д.5 кор.4,7694523,муниципальный округ Ломоносовский,1957 +2281077,г Москва ул Строителей д.5 кор.4,Москва,ул Строителей д.5 кор.4,ул,Строителей ,д.5 кор.4,7694524,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Строителей д.5 кор.5,Москва,ул Строителей д.5 кор.5,ул,Строителей ,д.5 кор.5,7694527,муниципальный округ Ломоносовский,1958 +2281077,г Москва ул Строителей д.7 кор.1,Москва,ул Строителей д.7 кор.1,ул,Строителей ,д.7 кор.1,7694530,муниципальный округ Ломоносовский,1957 +2281077,г Москва ул Строителей д.7 кор.2,Москва,ул Строителей д.7 кор.2,ул,Строителей ,д.7 кор.2,7694532,муниципальный округ Ломоносовский,1957 +2281077,г Москва ул Строителей д.7 кор.3,Москва,ул Строителей д.7 кор.3,ул,Строителей ,д.7 кор.3,7694533,муниципальный округ Ломоносовский,1957 +2281077,г Москва ул Строителей д.7 кор.3,Москва,ул Строителей д.7 кор.3,ул,Строителей ,д.7 кор.3,7694534,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Строителей д.7 кор.3,Москва,ул Строителей д.7 кор.3,ул,Строителей ,д.7 кор.3,7694535,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281077,г Москва ул Строителей д.9,Москва,ул Строителей д.9,ул,Строителей ,д.9,7694538,муниципальный округ Ломоносовский,1974 +2281077,г Москва ул Строителей д.9,Москва,ул Строителей д.9,ул,Строителей ,д.9,7694539,муниципальный округ Ломоносовский,н.д. +2281078,г Москва кв-л Юго-Запада 38-й д.1,Москва,кв-л Юго-Запада 38-й д.1,кв-л,Юго-Запада 38-й ,д.1,7558642,муниципальный округ Обручевский,2002 +2281078,г Москва кв-л Юго-Запада 38-й д.3,Москва,кв-л Юго-Запада 38-й д.3,кв-л,Юго-Запада 38-й ,д.3,7558701,муниципальный округ Обручевский,2002 +2281078,г Москва кв-л Юго-Запада 38-й д.5а,Москва,кв-л Юго-Запада 38-й д.5а,кв-л,Юго-Запада 38-й ,д.5а,7558717,муниципальный округ Обручевский,2001 +2281078,г Москва пр-кт Ленинский д.105 кор.1,Москва,пр-кт Ленинский д.105 кор.1,пр-кт,Ленинский ,д.105 кор.1,7613847,муниципальный округ Обручевский,2011 +2281078,г Москва пр-кт Ленинский д.105 кор.3,Москва,пр-кт Ленинский д.105 кор.3,пр-кт,Ленинский ,д.105 кор.3,7613855,муниципальный округ Обручевский,2008 +2281078,г Москва пр-кт Ленинский д.105 кор.4,Москва,пр-кт Ленинский д.105 кор.4,пр-кт,Ленинский ,д.105 кор.4,7613741,муниципальный округ Обручевский,2007 +2281078,г Москва пр-кт Ленинский д.107 кор.3,Москва,пр-кт Ленинский д.107 кор.3,пр-кт,Ленинский ,д.107 кор.3,7613863,муниципальный округ Обручевский,2011 +2281078,г Москва пр-кт Ленинский д.109 кор.1,Москва,пр-кт Ленинский д.109 кор.1,пр-кт,Ленинский ,д.109 кор.1,7745925,муниципальный округ Обручевский,1977 +2281078,г Москва пр-кт Ленинский д.109/1 кор.2,Москва,пр-кт Ленинский д.109/1 кор.2,пр-кт,Ленинский ,д.109/1 кор.2,7616773,муниципальный округ Обручевский,1977 +2281078,г Москва пр-кт Ленинский д.109/1 кор.3,Москва,пр-кт Ленинский д.109/1 кор.3,пр-кт,Ленинский ,д.109/1 кор.3,8158075,муниципальный округ Обручевский,1976 +2281078,г Москва пр-кт Ленинский д.119,Москва,пр-кт Ленинский д.119,пр-кт,Ленинский ,д.119,7556077,муниципальный округ Обручевский,2010 +2281078,г Москва пр-кт Ленинский д.119 кор.1,Москва,пр-кт Ленинский д.119 кор.1,пр-кт,Ленинский ,д.119 кор.1,7556094,муниципальный округ Обручевский,2007 +2281078,г Москва пр-кт Ленинский д.119 кор.2,Москва,пр-кт Ленинский д.119 кор.2,пр-кт,Ленинский ,д.119 кор.2,7556189,муниципальный округ Обручевский,2007 +2281078,г Москва пр-кт Ленинский д.121/1 кор.1,Москва,пр-кт Ленинский д.121/1 кор.1,пр-кт,Ленинский ,д.121/1 кор.1,7556298,муниципальный округ Обручевский,1993 +2281078,г Москва пр-кт Ленинский д.121/1 кор.2,Москва,пр-кт Ленинский д.121/1 кор.2,пр-кт,Ленинский ,д.121/1 кор.2,7556305,муниципальный округ Обручевский,1992 +2281078,г Москва пр-кт Ленинский д.121/1 кор.3,Москва,пр-кт Ленинский д.121/1 кор.3,пр-кт,Ленинский ,д.121/1 кор.3,7556311,муниципальный округ Обручевский,1993 +2281078,г Москва пр-кт Ленинский д.121/1 кор.3 (29 квартир),Москва,пр-кт Ленинский д.121/1 кор.3 (29 квартир),пр-кт,Ленинский ,д.121/1 кор.3 (29 квартир),8041787,муниципальный округ Обручевский,н.д. +2281078,г Москва пр-кт Ленинский д.99,Москва,пр-кт Ленинский д.99,пр-кт,Ленинский ,д.99,7556065,муниципальный округ Обручевский,1981 +2281078,г Москва ул Академика Волгина д.8 кор.2,Москва,ул Академика Волгина д.8 кор.2,ул,Академика Волгина ,д.8 кор.2,7617841,муниципальный округ Обручевский,н.д. +2281078,г Москва ул Академика Волгина д.8а,Москва,ул Академика Волгина д.8а,ул,Академика Волгина ,д.8а,8158092,муниципальный округ Обручевский,н.д. +2281078,г Москва ул Академика Опарина д.4 строение 1,Москва,ул Академика Опарина д.4 строение 1,ул,Академика Опарина ,д.4 строение 1,7554283,муниципальный округ Обручевский,2010 +2281078,г Москва ул Академика Челомея д.10,Москва,ул Академика Челомея д.10,ул,Академика Челомея ,д.10,7556327,муниципальный округ Обручевский,1984 +2281078,г Москва ул Академика Челомея д.12/19,Москва,ул Академика Челомея д.12/19,ул,Академика Челомея ,д.12/19,7556332,муниципальный округ Обручевский,1999 +2281078,г Москва ул Академика Челомея д.2,Москва,ул Академика Челомея д.2,ул,Академика Челомея ,д.2,7637435,муниципальный округ Обручевский,1984 +2281078,г Москва ул Академика Челомея д.4,Москва,ул Академика Челомея д.4,ул,Академика Челомея ,д.4,7605550,муниципальный округ Обручевский,н.д. +2281078,г Москва ул Академика Челомея д.6,Москва,ул Академика Челомея д.6,ул,Академика Челомея ,д.6,7556316,муниципальный округ Обручевский,1984 +2281078,г Москва ул Академика Челомея д.8 кор.1,Москва,ул Академика Челомея д.8 кор.1,ул,Академика Челомея ,д.8 кор.1,7591293,муниципальный округ Обручевский,1984 +2281078,г Москва ул Академика Челомея д.8 кор.1 строение 1,Москва,ул Академика Челомея д.8 кор.1 строение 1,ул,Академика Челомея ,д.8 кор.1 строение 1,8350221,муниципальный округ Обручевский,1984 +2281078,г Москва ул Академика Челомея д.8 кор.2,Москва,ул Академика Челомея д.8 кор.2,ул,Академика Челомея ,д.8 кор.2,7556321,муниципальный округ Обручевский,1984 +2281078,г Москва ул Архитектора Власова д.18,Москва,ул Архитектора Власова д.18,ул,Архитектора Власова ,д.18,8123327,муниципальный округ Обручевский,н.д. +2281078,г Москва ул Архитектора Власова д.20,Москва,ул Архитектора Власова д.20,ул,Архитектора Власова ,д.20,7627967,муниципальный округ Обручевский,н.д. +2281078,г Москва ул Архитектора Власова д.33 кор.1,Москва,ул Архитектора Власова д.33 кор.1,ул,Архитектора Власова ,д.33 кор.1,7556338,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Архитектора Власова д.33 кор.2,Москва,ул Архитектора Власова д.33 кор.2,ул,Архитектора Власова ,д.33 кор.2,7556343,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Архитектора Власова д.33 кор.3,Москва,ул Архитектора Власова д.33 кор.3,ул,Архитектора Власова ,д.33 кор.3,7556348,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Архитектора Власова д.35,Москва,ул Архитектора Власова д.35,ул,Архитектора Власова ,д.35,7556351,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Архитектора Власова д.37 кор.1,Москва,ул Архитектора Власова д.37 кор.1,ул,Архитектора Власова ,д.37 кор.1,7557060,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Архитектора Власова д.37 кор.2,Москва,ул Архитектора Власова д.37 кор.2,ул,Архитектора Власова ,д.37 кор.2,7557064,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Архитектора Власова д.37 кор.3,Москва,ул Архитектора Власова д.37 кор.3,ул,Архитектора Власова ,д.37 кор.3,7557076,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Архитектора Власова д.37 кор.4,Москва,ул Архитектора Власова д.37 кор.4,ул,Архитектора Власова ,д.37 кор.4,7557083,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Архитектора Власова д.39,Москва,ул Архитектора Власова д.39,ул,Архитектора Власова ,д.39,7557095,муниципальный округ Обручевский,1969 +2281078,г Москва ул Архитектора Власова д.41,Москва,ул Архитектора Власова д.41,ул,Архитектора Власова ,д.41,7557106,муниципальный округ Обручевский,1966 +2281078,г Москва ул Архитектора Власова д.43,Москва,ул Архитектора Власова д.43,ул,Архитектора Власова ,д.43,7557114,муниципальный округ Обручевский,1966 +2281078,г Москва ул Архитектора Власова д.45,Москва,ул Архитектора Власова д.45,ул,Архитектора Власова ,д.45,7557121,муниципальный округ Обручевский,1966 +2281078,г Москва ул Архитектора Власова д.47,Москва,ул Архитектора Власова д.47,ул,Архитектора Власова ,д.47,7557141,муниципальный округ Обручевский,1966 +2281078,г Москва ул Воронцовские Пруды д.3,Москва,ул Воронцовские Пруды д.3,ул,Воронцовские Пруды ,д.3,7594831,муниципальный округ Обручевский,2004 +2281078,г Москва ул Воронцовские Пруды д.5,Москва,ул Воронцовские Пруды д.5,ул,Воронцовские Пруды ,д.5,7556019,муниципальный округ Обручевский,1984 +2281078,г Москва ул Воронцовские Пруды д.7,Москва,ул Воронцовские Пруды д.7,ул,Воронцовские Пруды ,д.7,7594874,муниципальный округ Обручевский,1984 +2281078,г Москва ул Воронцовские Пруды д.9,Москва,ул Воронцовские Пруды д.9,ул,Воронцовские Пруды ,д.9,7594915,муниципальный округ Обручевский,1984 +2281078,г Москва ул Гарибальди д.20/29 кор.1,Москва,ул Гарибальди д.20/29 кор.1,ул,Гарибальди ,д.20/29 кор.1,7557155,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Гарибальди д.20/29 кор.2,Москва,ул Гарибальди д.20/29 кор.2,ул,Гарибальди ,д.20/29 кор.2,7557172,муниципальный округ Обручевский,1968 +2281078,г Москва ул Гарибальди д.22 кор.1,Москва,ул Гарибальди д.22 кор.1,ул,Гарибальди ,д.22 кор.1,7557201,муниципальный округ Обручевский,1964 +2281078,г Москва ул Гарибальди д.22 кор.2,Москва,ул Гарибальди д.22 кор.2,ул,Гарибальди ,д.22 кор.2,7557209,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Гарибальди д.22 кор.3,Москва,ул Гарибальди д.22 кор.3,ул,Гарибальди ,д.22 кор.3,7557227,муниципальный округ Обручевский,1964 +2281078,г Москва ул Гарибальди д.24 кор.1,Москва,ул Гарибальди д.24 кор.1,ул,Гарибальди ,д.24 кор.1,7557240,муниципальный округ Обручевский,1962 +2281078,г Москва ул Гарибальди д.24 кор.3,Москва,ул Гарибальди д.24 кор.3,ул,Гарибальди ,д.24 кор.3,7557264,муниципальный округ Обручевский,1971 +2281078,г Москва ул Гарибальди д.26 кор.2,Москва,ул Гарибальди д.26 кор.2,ул,Гарибальди ,д.26 кор.2,7557274,муниципальный округ Обручевский,1962 +2281078,г Москва ул Гарибальди д.28 кор.1,Москва,ул Гарибальди д.28 кор.1,ул,Гарибальди ,д.28 кор.1,7557278,муниципальный округ Обручевский,2001 +2281078,г Москва ул Наметкина д.1,Москва,ул Наметкина д.1,ул,Наметкина ,д.1,7557360,муниципальный округ Обручевский,1996 +2281078,г Москва ул Новаторов д.10,Москва,ул Новаторов д.10,ул,Новаторов ,д.10,7557403,муниципальный округ Обручевский,2010 +2281078,г Москва ул Новаторов д.10 кор.1,Москва,ул Новаторов д.10 кор.1,ул,Новаторов ,д.10 кор.1,7557444,муниципальный округ Обручевский,2009 +2281078,г Москва ул Новаторов д.10 кор.2,Москва,ул Новаторов д.10 кор.2,ул,Новаторов ,д.10 кор.2,7557447,муниципальный округ Обручевский,2010 +2281078,г Москва ул Новаторов д.14 кор.1,Москва,ул Новаторов д.14 кор.1,ул,Новаторов ,д.14 кор.1,7557456,муниципальный округ Обручевский,1972 +2281078,г Москва ул Новаторов д.14 кор.2,Москва,ул Новаторов д.14 кор.2,ул,Новаторов ,д.14 кор.2,7616744,муниципальный округ Обручевский,1972 +2281078,г Москва ул Новаторов д.18 кор.1,Москва,ул Новаторов д.18 кор.1,ул,Новаторов ,д.18 кор.1,7557499,муниципальный округ Обручевский,1962 +2281078,г Москва ул Новаторов д.18 кор.2,Москва,ул Новаторов д.18 кор.2,ул,Новаторов ,д.18 кор.2,7637403,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Новаторов д.30 кор.1,Москва,ул Новаторов д.30 кор.1,ул,Новаторов ,д.30 кор.1,7557505,муниципальный округ Обручевский,1962 +2281078,г Москва ул Новаторов д.32,Москва,ул Новаторов д.32,ул,Новаторов ,д.32,7557513,муниципальный округ Обручевский,1962 +2281078,г Москва ул Новаторов д.34 кор.3,Москва,ул Новаторов д.34 кор.3,ул,Новаторов ,д.34 кор.3,7746056,муниципальный округ Обручевский,1978 +2281078,г Москва ул Новаторов д.34 кор.4,Москва,ул Новаторов д.34 кор.4,ул,Новаторов ,д.34 кор.4,7637379,муниципальный округ Обручевский,1978 +2281078,г Москва ул Новаторов д.34 кор.5,Москва,ул Новаторов д.34 кор.5,ул,Новаторов ,д.34 кор.5,7557517,муниципальный округ Обручевский,1984 +2281078,г Москва ул Новаторов д.34 кор.6,Москва,ул Новаторов д.34 кор.6,ул,Новаторов ,д.34 кор.6,7557532,муниципальный округ Обручевский,1984 +2281078,г Москва ул Новаторов д.34 кор.7,Москва,ул Новаторов д.34 кор.7,ул,Новаторов ,д.34 кор.7,7557546,муниципальный округ Обручевский,2001 +2281078,г Москва ул Новаторов д.36 кор.1,Москва,ул Новаторов д.36 кор.1,ул,Новаторов ,д.36 кор.1,7557553,муниципальный округ Обручевский,2003 +2281078,г Москва ул Новаторов д.36 кор.2,Москва,ул Новаторов д.36 кор.2,ул,Новаторов ,д.36 кор.2,7557560,муниципальный округ Обручевский,2005 +2281078,г Москва ул Новаторов д.36 кор.3,Москва,ул Новаторов д.36 кор.3,ул,Новаторов ,д.36 кор.3,7557563,муниципальный округ Обручевский,2006 +2281078,г Москва ул Новаторов д.36 кор.5,Москва,ул Новаторов д.36 кор.5,ул,Новаторов ,д.36 кор.5,7557568,муниципальный округ Обручевский,2005 +2281078,г Москва ул Новаторов д.38 кор.1,Москва,ул Новаторов д.38 кор.1,ул,Новаторов ,д.38 кор.1,7557570,муниципальный округ Обручевский,1964 +2281078,г Москва ул Новаторов д.38 кор.2,Москва,ул Новаторов д.38 кор.2,ул,Новаторов ,д.38 кор.2,7599953,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Новаторов д.38 кор.3,Москва,ул Новаторов д.38 кор.3,ул,Новаторов ,д.38 кор.3,7557577,муниципальный округ Обручевский,2004 +2281078,г Москва ул Новаторов д.38 кор.4,Москва,ул Новаторов д.38 кор.4,ул,Новаторов ,д.38 кор.4,7557581,муниципальный округ Обручевский,2004 +2281078,г Москва ул Новаторов д.4,Москва,ул Новаторов д.4,ул,Новаторов ,д.4,7557392,муниципальный округ Обручевский,2009 +2281078,г Москва ул Новаторов д.4 кор.3,Москва,ул Новаторов д.4 кор.3,ул,Новаторов ,д.4 кор.3,7557369,муниципальный округ Обручевский,2009 +2281078,г Москва ул Новаторов д.4 кор.4,Москва,ул Новаторов д.4 кор.4,ул,Новаторов ,д.4 кор.4,7557380,муниципальный округ Обручевский,2010 +2281078,г Москва ул Новаторов д.40 кор.14,Москва,ул Новаторов д.40 кор.14,ул,Новаторов ,д.40 кор.14,7589578,муниципальный округ Обручевский,1964 +2281078,г Москва ул Новаторов д.40 кор.15,Москва,ул Новаторов д.40 кор.15,ул,Новаторов ,д.40 кор.15,7558138,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Новаторов д.40 кор.2,Москва,ул Новаторов д.40 кор.2,ул,Новаторов ,д.40 кор.2,7637420,муниципальный округ Обручевский,1980 +2281078,г Москва ул Новаторов д.40 кор.3,Москва,ул Новаторов д.40 кор.3,ул,Новаторов ,д.40 кор.3,7588902,муниципальный округ Обручевский,1981 +2281078,г Москва ул Новаторов д.40 кор.8,Москва,ул Новаторов д.40 кор.8,ул,Новаторов ,д.40 кор.8,7558122,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Новаторов д.40А,Москва,ул Новаторов д.40А,ул,Новаторов ,д.40А,7558110,муниципальный округ Обручевский,1993 +2281078,г Москва ул Новаторов д.6,Москва,ул Новаторов д.6,ул,Новаторов ,д.6,7557398,муниципальный округ Обручевский,2008 +2281078,г Москва ул Новаторов д.8 кор.2,Москва,ул Новаторов д.8 кор.2,ул,Новаторов ,д.8 кор.2,7588054,муниципальный округ Обручевский,2004 +2281078,г Москва ул Обручева д.11 кор.2,Москва,ул Обручева д.11 кор.2,ул,Обручева ,д.11 кор.2,7746077,муниципальный округ Обручевский,1964 +2281078,г Москва ул Обручева д.11 кор.3,Москва,ул Обручева д.11 кор.3,ул,Обручева ,д.11 кор.3,7746092,муниципальный округ Обручевский,1964 +2281078,г Москва ул Обручева д.12,Москва,ул Обручева д.12,ул,Обручева ,д.12,7558192,муниципальный округ Обручевский,1968 +2281078,г Москва ул Обручева д.13,Москва,ул Обручева д.13,ул,Обручева ,д.13,7558197,муниципальный округ Обручевский,2000 +2281078,г Москва ул Обручева д.13 кор.1,Москва,ул Обручева д.13 кор.1,ул,Обручева ,д.13 кор.1,7558204,муниципальный округ Обручевский,2001 +2281078,г Москва ул Обручева д.14,Москва,ул Обручева д.14,ул,Обручева ,д.14,7558208,муниципальный округ Обручевский,1968 +2281078,г Москва ул Обручева д.15 кор.1,Москва,ул Обручева д.15 кор.1,ул,Обручева ,д.15 кор.1,7558213,муниципальный округ Обручевский,2001 +2281078,г Москва ул Обручева д.15 кор.2,Москва,ул Обручева д.15 кор.2,ул,Обручева ,д.15 кор.2,7558217,муниципальный округ Обручевский,2000 +2281078,г Москва ул Обручева д.16 кор.2,Москва,ул Обручева д.16 кор.2,ул,Обручева ,д.16 кор.2,7558222,муниципальный округ Обручевский,1968 +2281078,г Москва ул Обручева д.18,Москва,ул Обручева д.18,ул,Обручева ,д.18,7558238,муниципальный округ Обручевский,1967 +2281078,г Москва ул Обручева д.19 кор.1,Москва,ул Обручева д.19 кор.1,ул,Обручева ,д.19 кор.1,7746170,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Обручева д.19 кор.2,Москва,ул Обручева д.19 кор.2,ул,Обручева ,д.19 кор.2,7558245,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Обручева д.19 кор.3,Москва,ул Обручева д.19 кор.3,ул,Обручева ,д.19 кор.3,7558518,муниципальный округ Обручевский,2000 +2281078,г Москва ул Обручева д.20,Москва,ул Обручева д.20,ул,Обручева ,д.20,7558523,муниципальный округ Обручевский,1967 +2281078,г Москва ул Обручева д.22,Москва,ул Обручева д.22,ул,Обручева ,д.22,7558532,муниципальный округ Обручевский,2005 +2281078,г Москва ул Обручева д.22 кор.1,Москва,ул Обручева д.22 кор.1,ул,Обручева ,д.22 кор.1,7558540,муниципальный округ Обручевский,2005 +2281078,г Москва ул Обручева д.24,Москва,ул Обручева д.24,ул,Обручева ,д.24,7558555,муниципальный округ Обручевский,2005 +2281078,г Москва ул Обручева д.28 кор.1,Москва,ул Обручева д.28 кор.1,ул,Обручева ,д.28 кор.1,7558571,муниципальный округ Обручевский,2005 +2281078,г Москва ул Обручева д.28 кор.2,Москва,ул Обручева д.28 кор.2,ул,Обручева ,д.28 кор.2,7558581,муниципальный округ Обручевский,1966 +2281078,г Москва ул Обручева д.28 кор.3,Москва,ул Обручева д.28 кор.3,ул,Обручева ,д.28 кор.3,7558615,муниципальный округ Обручевский,1966 +2281078,г Москва ул Обручева д.28 кор.5,Москва,ул Обручева д.28 кор.5,ул,Обручева ,д.28 кор.5,7558619,муниципальный округ Обручевский,1980 +2281078,г Москва ул Обручева д.28 кор.6,Москва,ул Обручева д.28 кор.6,ул,Обручева ,д.28 кор.6,7553581,муниципальный округ Обручевский,2005 +2281078,г Москва ул Обручева д.28 кор.7,Москва,ул Обручева д.28 кор.7,ул,Обручева ,д.28 кор.7,7558626,муниципальный округ Обручевский,2005 +2281078,г Москва ул Обручева д.28 кор.8,Москва,ул Обручева д.28 кор.8,ул,Обручева ,д.28 кор.8,7558630,муниципальный округ Обручевский,2005 +2281078,г Москва ул Обручева д.3 кор.1,Москва,ул Обручева д.3 кор.1,ул,Обручева ,д.3 кор.1,7637450,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Обручева д.3 кор.2,Москва,ул Обручева д.3 кор.2,ул,Обручева ,д.3 кор.2,7558146,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Обручева д.3 кор.3,Москва,ул Обручева д.3 кор.3,ул,Обручева ,д.3 кор.3,7558163,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Обручева д.3 кор.4,Москва,ул Обручева д.3 кор.4,ул,Обручева ,д.3 кор.4,7558156,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Обручева д.4 кор.1,Москва,ул Обручева д.4 кор.1,ул,Обручева ,д.4 кор.1,7558166,муниципальный округ Обручевский,1967 +2281078,г Москва ул Обручева д.5 кор.1,Москва,ул Обручева д.5 кор.1,ул,Обручева ,д.5 кор.1,7599965,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Обручева д.5 кор.2,Москва,ул Обручева д.5 кор.2,ул,Обручева ,д.5 кор.2,7558169,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Обручева д.6,Москва,ул Обручева д.6,ул,Обручева ,д.6,7558173,муниципальный округ Обручевский,2007 +2281078,г Москва ул Обручева д.6 кор.3,Москва,ул Обручева д.6 кор.3,ул,Обручева ,д.6 кор.3,7558175,муниципальный округ Обручевский,2007 +2281078,г Москва ул Обручева д.7,Москва,ул Обручева д.7,ул,Обручева ,д.7,7558182,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Обручева д.8,Москва,ул Обручева д.8,ул,Обручева ,д.8,7558186,муниципальный округ Обручевский,2007 +2281078,г Москва ул Обручева д.9,Москва,ул Обручева д.9,ул,Обручева ,д.9,7558190,муниципальный округ Обручевский,1963 +2281078,г Москва ул Островитянова д.5,Москва,ул Островитянова д.5,ул,Островитянова ,д.5,7560209,муниципальный округ Обручевский,2004 +2281078,г Москва ул Островитянова д.5 кор.1,Москва,ул Островитянова д.5 кор.1,ул,Островитянова ,д.5 кор.1,7560217,муниципальный округ Обручевский,2003 +2281078,г Москва ул Островитянова д.5 кор.2,Москва,ул Островитянова д.5 кор.2,ул,Островитянова ,д.5 кор.2,7560230,муниципальный округ Обручевский,2003 +2281078,г Москва ул Островитянова д.5 кор.3,Москва,ул Островитянова д.5 кор.3,ул,Островитянова ,д.5 кор.3,7598171,муниципальный округ Обручевский,2004 +2281078,г Москва ул Островитянова д.9,Москва,ул Островитянова д.9,ул,Островитянова ,д.9,7560155,муниципальный округ Обручевский,2004 +2281078,г Москва ул Островитянова д.9 кор.1,Москва,ул Островитянова д.9 кор.1,ул,Островитянова ,д.9 кор.1,7560162,муниципальный округ Обручевский,2004 +2281078,г Москва ул Островитянова д.9 кор.2,Москва,ул Островитянова д.9 кор.2,ул,Островитянова ,д.9 кор.2,7560175,муниципальный округ Обручевский,2004 +2281078,г Москва ул Островитянова д.9 кор.3,Москва,ул Островитянова д.9 кор.3,ул,Островитянова ,д.9 кор.3,7560190,муниципальный округ Обручевский,2004 +2281078,г Москва ул Островитянова д.9 кор.4,Москва,ул Островитянова д.9 кор.4,ул,Островитянова ,д.9 кор.4,7616728,муниципальный округ Обручевский,2001 +2281078,г Москва ул Островитянова д.9 кор.5,Москва,ул Островитянова д.9 кор.5,ул,Островитянова ,д.9 кор.5,7560201,муниципальный округ Обручевский,2004 +2281078,г Москва ул Профсоюзная д.58 кор.4,Москва,ул Профсоюзная д.58 кор.4,ул,Профсоюзная ,д.58 кор.4,7557281,муниципальный округ Обручевский,2004 +2281078,г Москва ул Профсоюзная д.58/32 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.58/32 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.58/32 кор.1,7557291,муниципальный округ Обручевский,1962 +2281078,г Москва ул Профсоюзная д.58/32 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.58/32 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.58/32 кор.2,7557297,муниципальный округ Обручевский,1962 +2281078,г Москва ул Профсоюзная д.60,Москва,ул Профсоюзная д.60,ул,Профсоюзная ,д.60,7557336,муниципальный округ Обручевский,1999 +2281078,г Москва ул Профсоюзная д.60 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.60 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.60 кор.1,7557342,муниципальный округ Обручевский,1962 +2281078,г Москва ул Профсоюзная д.60 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.60 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.60 кор.2,7557348,муниципальный округ Обручевский,1962 +2281078,г Москва ул Профсоюзная д.62 кор.4,Москва,ул Профсоюзная д.62 кор.4,ул,Профсоюзная ,д.62 кор.4,7557355,муниципальный округ Обручевский,1977 +2281078,г Москва ул Профсоюзная д.64 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.64 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.64 кор.2,8205536,муниципальный округ Обручевский,2012 +2281078,г Москва ул Саморы Машела д.4 кор.1,Москва,ул Саморы Машела д.4 кор.1,ул,Саморы Машела ,д.4 кор.1,7558723,муниципальный округ Обручевский,2003 +2281078,г Москва ул Саморы Машела д.4 кор.2,Москва,ул Саморы Машела д.4 кор.2,ул,Саморы Машела ,д.4 кор.2,7558725,муниципальный округ Обручевский,2002 +2281078,г Москва ул Саморы Машела д.4 кор.3,Москва,ул Саморы Машела д.4 кор.3,ул,Саморы Машела ,д.4 кор.3,7558730,муниципальный округ Обручевский,2002 +2281078,г Москва ул Саморы Машела д.4 кор.4,Москва,ул Саморы Машела д.4 кор.4,ул,Саморы Машела ,д.4 кор.4,7558736,муниципальный округ Обручевский,2002 +2281078,г Москва ул Саморы Машела д.4 кор.5,Москва,ул Саморы Машела д.4 кор.5,ул,Саморы Машела ,д.4 кор.5,7558742,муниципальный округ Обручевский,2002 +2281078,г Москва ул Саморы Машела д.4 кор.6,Москва,ул Саморы Машела д.4 кор.6,ул,Саморы Машела ,д.4 кор.6,7558746,муниципальный округ Обручевский,2002 +2281078,г Москва ул Саморы Машела д.6,Москва,ул Саморы Машела д.6,ул,Саморы Машела ,д.6,7558751,муниципальный округ Обручевский,2003 +2281078,г Москва ул Саморы Машела д.8,Москва,ул Саморы Машела д.8,ул,Саморы Машела ,д.8,7558754,муниципальный округ Обручевский,2004 +2281078,г Москва ул Саморы Машела д.8 кор.1,Москва,ул Саморы Машела д.8 кор.1,ул,Саморы Машела ,д.8 кор.1,7558758,муниципальный округ Обручевский,2004 +2281078,г Москва ул Саморы Машела д.8 кор.2,Москва,ул Саморы Машела д.8 кор.2,ул,Саморы Машела ,д.8 кор.2,7560123,муниципальный округ Обручевский,2004 +2281078,г Москва ул Саморы Машела д.8 кор.3,Москва,ул Саморы Машела д.8 кор.3,ул,Саморы Машела ,д.8 кор.3,7560135,муниципальный округ Обручевский,2003 +2281079,г Москва б-р Дмитрия Донского д.10,Москва,б-р Дмитрия Донского д.10,б-р,Дмитрия Донского ,д.10,8044968,муниципальный округ Северное Бутово,2001 +2281079,г Москва б-р Дмитрия Донского д.11,Москва,б-р Дмитрия Донского д.11,б-р,Дмитрия Донского ,д.11,8051587,муниципальный округ Северное Бутово,2004 +2281079,г Москва б-р Дмитрия Донского д.11 кор.1,Москва,б-р Дмитрия Донского д.11 кор.1,б-р,Дмитрия Донского ,д.11 кор.1,8057057,муниципальный округ Северное Бутово,2004 +2281079,г Москва б-р Дмитрия Донского д.11 кор.2,Москва,б-р Дмитрия Донского д.11 кор.2,б-р,Дмитрия Донского ,д.11 кор.2,7606351,муниципальный округ Северное Бутово,2002 +2281079,г Москва б-р Дмитрия Донского д.12,Москва,б-р Дмитрия Донского д.12,б-р,Дмитрия Донского ,д.12,7606355,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва б-р Дмитрия Донского д.13,Москва,б-р Дмитрия Донского д.13,б-р,Дмитрия Донского ,д.13,7606359,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва б-р Дмитрия Донского д.15,Москва,б-р Дмитрия Донского д.15,б-р,Дмитрия Донского ,д.15,8096660,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва б-р Дмитрия Донского д.16,Москва,б-р Дмитрия Донского д.16,б-р,Дмитрия Донского ,д.16,7606364,муниципальный округ Северное Бутово,1997 +2281079,г Москва б-р Дмитрия Донского д.17,Москва,б-р Дмитрия Донского д.17,б-р,Дмитрия Донского ,д.17,8093982,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва б-р Дмитрия Донского д.18/4,Москва,б-р Дмитрия Донского д.18/4,б-р,Дмитрия Донского ,д.18/4,7606368,муниципальный округ Северное Бутово,1996 +2281079,г Москва б-р Дмитрия Донского д.2 кор.1,Москва,б-р Дмитрия Донского д.2 кор.1,б-р,Дмитрия Донского ,д.2 кор.1,8094223,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва б-р Дмитрия Донского д.2 кор.1 строение п.1.2.3,Москва,б-р Дмитрия Донского д.2 кор.1 строение п.1.2.3,б-р,Дмитрия Донского ,д.2 кор.1 строение п.1.2.3,8101628,муниципальный округ Северное Бутово,1990 +2281079,г Москва б-р Дмитрия Донского д.2 кор.2,Москва,б-р Дмитрия Донского д.2 кор.2,б-р,Дмитрия Донского ,д.2 кор.2,8044991,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва б-р Дмитрия Донского д.4,Москва,б-р Дмитрия Донского д.4,б-р,Дмитрия Донского ,д.4,8044984,муниципальный округ Северное Бутово,1996 +2281079,г Москва б-р Дмитрия Донского д.6,Москва,б-р Дмитрия Донского д.6,б-р,Дмитрия Донского ,д.6,8045118,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва б-р Дмитрия Донского д.8,Москва,б-р Дмитрия Донского д.8,б-р,Дмитрия Донского ,д.8,8093303,муниципальный округ Северное Бутово,2001 +2281079,г Москва б-р Дмитрия Донского д.9 кор.1,Москва,б-р Дмитрия Донского д.9 кор.1,б-р,Дмитрия Донского ,д.9 кор.1,8046680,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва б-р Дмитрия Донского д.9 кор.2,Москва,б-р Дмитрия Донского д.9 кор.2,б-р,Дмитрия Донского ,д.9 кор.2,7606339,муниципальный округ Северное Бутово,1990 +2281079,г Москва б-р Дмитрия Донского д.9 кор.3,Москва,б-р Дмитрия Донского д.9 кор.3,б-р,Дмитрия Донского ,д.9 кор.3,7606342,муниципальный округ Северное Бутово,1990 +2281079,г Москва б-р Дмитрия Донского д.9 кор.4,Москва,б-р Дмитрия Донского д.9 кор.4,б-р,Дмитрия Донского ,д.9 кор.4,7606345,муниципальный округ Северное Бутово,1990 +2281079,г Москва ул Академика Глушко д.10 кор.1,Москва,ул Академика Глушко д.10 кор.1,ул,Академика Глушко ,д.10 кор.1,7606316,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Академика Глушко д.10 кор.2,Москва,ул Академика Глушко д.10 кор.2,ул,Академика Глушко ,д.10 кор.2,7606318,муниципальный округ Северное Бутово,1993 +2281079,г Москва ул Академика Глушко д.12,Москва,ул Академика Глушко д.12,ул,Академика Глушко ,д.12,7606325,муниципальный округ Северное Бутово,1997 +2281079,г Москва ул Академика Глушко д.14 кор.1,Москва,ул Академика Глушко д.14 кор.1,ул,Академика Глушко ,д.14 кор.1,7606329,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Академика Глушко д.14 кор.2,Москва,ул Академика Глушко д.14 кор.2,ул,Академика Глушко ,д.14 кор.2,8059168,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,"г Москва ул Академика Глушко д.14 кор.2 строение 9,10",Москва,"ул Академика Глушко д.14 кор.2 строение 9,10",ул,Академика Глушко ,"д.14 кор.2 строение 9,10",8065238,муниципальный округ Северное Бутово,1993 +2281079,г Москва ул Академика Глушко д.14 кор.2 строение 910,Москва,ул Академика Глушко д.14 кор.2 строение 910,ул,Академика Глушко ,д.14 кор.2 строение 910,8065239,муниципальный округ Северное Бутово,н.д. +2281079,г Москва ул Академика Глушко д.16,Москва,ул Академика Глушко д.16,ул,Академика Глушко ,д.16,7606335,муниципальный округ Северное Бутово,1997 +2281079,г Москва ул Академика Глушко д.6,Москва,ул Академика Глушко д.6,ул,Академика Глушко ,д.6,7606307,муниципальный округ Северное Бутово,1995 +2281079,г Москва ул Академика Глушко д.8,Москва,ул Академика Глушко д.8,ул,Академика Глушко ,д.8,7606311,муниципальный округ Северное Бутово,1996 +2281079,г Москва ул Грина д.1 кор.1,Москва,ул Грина д.1 кор.1,ул,Грина ,д.1 кор.1,7606103,муниципальный округ Северное Бутово,1995 +2281079,г Москва ул Грина д.1 кор.2,Москва,ул Грина д.1 кор.2,ул,Грина ,д.1 кор.2,7606166,муниципальный округ Северное Бутово,1995 +2281079,г Москва ул Грина д.1 кор.3,Москва,ул Грина д.1 кор.3,ул,Грина ,д.1 кор.3,7606173,муниципальный округ Северное Бутово,1994 +2281079,г Москва ул Грина д.1 кор.4,Москва,ул Грина д.1 кор.4,ул,Грина ,д.1 кор.4,7606178,муниципальный округ Северное Бутово,1994 +2281079,г Москва ул Грина д.1 кор.5,Москва,ул Грина д.1 кор.5,ул,Грина ,д.1 кор.5,8045153,муниципальный округ Северное Бутово,2004 +2281079,г Москва ул Грина д.1 кор.6,Москва,ул Грина д.1 кор.6,ул,Грина ,д.1 кор.6,8045171,муниципальный округ Северное Бутово,2005 +2281079,г Москва ул Грина д.1 кор.7,Москва,ул Грина д.1 кор.7,ул,Грина ,д.1 кор.7,8045174,муниципальный округ Северное Бутово,2004 +2281079,г Москва ул Грина д.1 кор.8,Москва,ул Грина д.1 кор.8,ул,Грина ,д.1 кор.8,8045180,муниципальный округ Северное Бутово,2005 +2281079,г Москва ул Грина д.10,Москва,ул Грина д.10,ул,Грина ,д.10,7606287,муниципальный округ Северное Бутово,1974 +2281079,г Москва ул Грина д.11,Москва,ул Грина д.11,ул,Грина ,д.11,7606289,муниципальный округ Северное Бутово,1994 +2281079,"г Москва ул Грина д.11 кор.4,5",Москва,"ул Грина д.11 кор.4,5",ул,Грина ,"д.11 кор.4,5",8127792,муниципальный округ Северное Бутово,1993 +2281079,г Москва ул Грина д.12,Москва,ул Грина д.12,ул,Грина ,д.12,8061633,муниципальный округ Северное Бутово,2004 +2281079,г Москва ул Грина д.12 кор.1,Москва,ул Грина д.12 кор.1,ул,Грина ,д.12 кор.1,8061637,муниципальный округ Северное Бутово,2004 +2281079,г Москва ул Грина д.13,Москва,ул Грина д.13,ул,Грина ,д.13,8073630,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Грина д.13 кор.пп.2.3.4,Москва,ул Грина д.13 кор.пп.2.3.4,ул,Грина ,д.13 кор.пп.2.3.4,8073654,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Грина д.14,Москва,ул Грина д.14,ул,Грина ,д.14,7606292,муниципальный округ Северное Бутово,2004 +2281079,г Москва ул Грина д.15,Москва,ул Грина д.15,ул,Грина ,д.15,7606298,муниципальный округ Северное Бутово,1994 +2281079,"г Москва ул Грина д.15 строение п.4,5",Москва,"ул Грина д.15 строение п.4,5",ул,Грина ,"д.15 строение п.4,5",8070882,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва ул Грина д.18,Москва,ул Грина д.18,ул,Грина ,д.18,8061629,муниципальный округ Северное Бутово,2003 +2281079,г Москва ул Грина д.18 кор.1,Москва,ул Грина д.18 кор.1,ул,Грина ,д.18 кор.1,8061632,муниципальный округ Северное Бутово,2004 +2281079,г Москва ул Грина д.18 кор.2,Москва,ул Грина д.18 кор.2,ул,Грина ,д.18 кор.2,7606301,муниципальный округ Северное Бутово,2002 +2281079,г Москва ул Грина д.2,Москва,ул Грина д.2,ул,Грина ,д.2,7606182,муниципальный округ Северное Бутово,1969 +2281079,г Москва ул Грина д.20,Москва,ул Грина д.20,ул,Грина ,д.20,8057225,муниципальный округ Северное Бутово,2002 +2281079,г Москва ул Грина д.24,Москва,ул Грина д.24,ул,Грина ,д.24,8057232,муниципальный округ Северное Бутово,2002 +2281079,г Москва ул Грина д.28,Москва,ул Грина д.28,ул,Грина ,д.28,8044855,муниципальный округ Северное Бутово,2002 +2281079,г Москва ул Грина д.28 кор.1,Москва,ул Грина д.28 кор.1,ул,Грина ,д.28 кор.1,8045028,муниципальный округ Северное Бутово,2002 +2281079,г Москва ул Грина д.3 кор.1,Москва,ул Грина д.3 кор.1,ул,Грина ,д.3 кор.1,7606189,муниципальный округ Северное Бутово,1988 +2281079,г Москва ул Грина д.3 кор.2,Москва,ул Грина д.3 кор.2,ул,Грина ,д.3 кор.2,7606201,муниципальный округ Северное Бутово,1988 +2281079,г Москва ул Грина д.3 строение 2,Москва,ул Грина д.3 строение 2,ул,Грина ,д.3 строение 2,7606192,муниципальный округ Северное Бутово,н.д. +2281079,г Москва ул Грина д.30,Москва,ул Грина д.30,ул,Грина ,д.30,8045016,муниципальный округ Северное Бутово,2001 +2281079,г Москва ул Грина д.34,Москва,ул Грина д.34,ул,Грина ,д.34,8045024,муниципальный округ Северное Бутово,2001 +2281079,г Москва ул Грина д.34 кор.1,Москва,ул Грина д.34 кор.1,ул,Грина ,д.34 кор.1,8044995,муниципальный округ Северное Бутово,2001 +2281079,г Москва ул Грина д.36,Москва,ул Грина д.36,ул,Грина ,д.36,8045003,муниципальный округ Северное Бутово,2001 +2281079,г Москва ул Грина д.4,Москва,ул Грина д.4,ул,Грина ,д.4,7606266,муниципальный округ Северное Бутово,1966 +2281079,г Москва ул Грина д.40,Москва,ул Грина д.40,ул,Грина ,д.40,8044975,муниципальный округ Северное Бутово,2001 +2281079,г Москва ул Грина д.40 кор.1,Москва,ул Грина д.40 кор.1,ул,Грина ,д.40 кор.1,8045029,муниципальный округ Северное Бутово,2001 +2281079,г Москва ул Грина д.42,Москва,ул Грина д.42,ул,Грина ,д.42,8045008,муниципальный округ Северное Бутово,2001 +2281079,г Москва ул Грина д.5,Москва,ул Грина д.5,ул,Грина ,д.5,7606269,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Грина д.6,Москва,ул Грина д.6,ул,Грина ,д.6,7606271,муниципальный округ Северное Бутово,1966 +2281079,г Москва ул Грина д.7,Москва,ул Грина д.7,ул,Грина ,д.7,7606281,муниципальный округ Северное Бутово,1994 +2281079,"г Москва ул Грина д.7 строение п.4,5",Москва,"ул Грина д.7 строение п.4,5",ул,Грина ,"д.7 строение п.4,5",8067316,муниципальный округ Северное Бутово,1993 +2281079,г Москва ул Грина д.8,Москва,ул Грина д.8,ул,Грина ,д.8,7606283,муниципальный округ Северное Бутово,1962 +2281079,г Москва ул Грина д.9,Москва,ул Грина д.9,ул,Грина ,д.9,8056544,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,"г Москва ул Грина д.9 строение п. 2,3,4.",Москва,"ул Грина д.9 строение п. 2,3,4.",ул,Грина ,"д.9 строение п. 2,3,4.",8102841,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва ул Знаменские Садки д.1 кор.1,Москва,ул Знаменские Садки д.1 кор.1,ул,Знаменские Садки ,д.1 кор.1,7853356,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва ул Знаменские Садки д.1 кор.2,Москва,ул Знаменские Садки д.1 кор.2,ул,Знаменские Садки ,д.1 кор.2,8044881,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва ул Знаменские Садки д.11,Москва,ул Знаменские Садки д.11,ул,Знаменские Садки ,д.11,8045148,муниципальный округ Северное Бутово,1990 +2281079,г Москва ул Знаменские Садки д.3 кор.1,Москва,ул Знаменские Садки д.3 кор.1,ул,Знаменские Садки ,д.3 кор.1,8044886,муниципальный округ Северное Бутово,1990 +2281079,г Москва ул Знаменские Садки д.3 кор.2,Москва,ул Знаменские Садки д.3 кор.2,ул,Знаменские Садки ,д.3 кор.2,8044912,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва ул Знаменские Садки д.3 кор.3,Москва,ул Знаменские Садки д.3 кор.3,ул,Знаменские Садки ,д.3 кор.3,8044908,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва ул Знаменские Садки д.3 кор.4,Москва,ул Знаменские Садки д.3 кор.4,ул,Знаменские Садки ,д.3 кор.4,8044915,муниципальный округ Северное Бутово,1995 +2281079,г Москва ул Знаменские Садки д.3 кор.5,Москва,ул Знаменские Садки д.3 кор.5,ул,Знаменские Садки ,д.3 кор.5,8044921,муниципальный округ Северное Бутово,1990 +2281079,г Москва ул Знаменские Садки д.5 кор.1,Москва,ул Знаменские Садки д.5 кор.1,ул,Знаменские Садки ,д.5 кор.1,8045139,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва ул Знаменские Садки д.5 кор.2,Москва,ул Знаменские Садки д.5 кор.2,ул,Знаменские Садки ,д.5 кор.2,8045145,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва ул Знаменские Садки д.7 кор.1,Москва,ул Знаменские Садки д.7 кор.1,ул,Знаменские Садки ,д.7 кор.1,8043457,муниципальный округ Северное Бутово,1990 +2281079,г Москва ул Знаменские Садки д.7 кор.2,Москва,ул Знаменские Садки д.7 кор.2,ул,Знаменские Садки ,д.7 кор.2,8060119,муниципальный округ Северное Бутово,1990 +2281079,г Москва ул Знаменские Садки д.7 кор.3,Москва,ул Знаменские Садки д.7 кор.3,ул,Знаменские Садки ,д.7 кор.3,8044877,муниципальный округ Северное Бутово,1995 +2281079,"г Москва ул Знаменские Садки д.9 кор.1 (под.5,6,7)",Москва,"ул Знаменские Садки д.9 кор.1 (под.5,6,7)",ул,Знаменские Садки ,"д.9 кор.1 (под.5,6,7)",8102929,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Знаменские Садки д.9 кор.1 строение п.1.2.3.4,Москва,ул Знаменские Садки д.9 кор.1 строение п.1.2.3.4,ул,Знаменские Садки ,д.9 кор.1 строение п.1.2.3.4,8093611,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Знаменские Садки д.9 кор.2,Москва,ул Знаменские Садки д.9 кор.2,ул,Знаменские Садки ,д.9 кор.2,8134105,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва ул Коктебельская д.11,Москва,ул Коктебельская д.11,ул,Коктебельская ,д.11,8045151,муниципальный округ Северное Бутово,2005 +2281079,г Москва ул Коктебельская д.2 кор.1,Москва,ул Коктебельская д.2 кор.1,ул,Коктебельская ,д.2 кор.1,7606377,муниципальный округ Северное Бутово,1990 +2281079,г Москва ул Коктебельская д.2 кор.2,Москва,ул Коктебельская д.2 кор.2,ул,Коктебельская ,д.2 кор.2,7606383,муниципальный округ Северное Бутово,1990 +2281079,г Москва ул Коктебельская д.4 кор.1,Москва,ул Коктебельская д.4 кор.1,ул,Коктебельская ,д.4 кор.1,8101616,муниципальный округ Северное Бутово,1990 +2281079,г Москва ул Коктебельская д.4 кор.2,Москва,ул Коктебельская д.4 кор.2,ул,Коктебельская ,д.4 кор.2,7606386,муниципальный округ Северное Бутово,1990 +2281079,г Москва ул Коктебельская д.4 кор.3,Москва,ул Коктебельская д.4 кор.3,ул,Коктебельская ,д.4 кор.3,7606392,муниципальный округ Северное Бутово,1990 +2281079,г Москва ул Коктебельская д.4 кор.4,Москва,ул Коктебельская д.4 кор.4,ул,Коктебельская ,д.4 кор.4,7845554,муниципальный округ Северное Бутово,1990 +2281079,г Москва ул Коктебельская д.8,Москва,ул Коктебельская д.8,ул,Коктебельская ,д.8,7606398,муниципальный округ Северное Бутово,2005 +2281079,г Москва ул Куликовская д.1,Москва,ул Куликовская д.1,ул,Куликовская ,д.1,7845754,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва ул Куликовская д.3,Москва,ул Куликовская д.3,ул,Куликовская ,д.3,8110338,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва ул Куликовская д.7,Москва,ул Куликовская д.7,ул,Куликовская ,д.7,8046651,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,"г Москва ул Куликовская д.7 кор.под.1, 5, 6,7",Москва,"ул Куликовская д.7 кор.под.1, 5, 6,7",ул,Куликовская ,"д.7 кор.под.1, 5, 6,7",8046846,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Куликовская д.9 кор.1,Москва,ул Куликовская д.9 кор.1,ул,Куликовская ,д.9 кор.1,8079816,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,"г Москва ул Куликовская д.9 кор.1 строение п. 4,5.",Москва,"ул Куликовская д.9 кор.1 строение п. 4,5.",ул,Куликовская ,"д.9 кор.1 строение п. 4,5.",8102823,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,"г Москва ул Куликовская д.9 кор.1, п.4,5,6",Москва,"ул Куликовская д.9 кор.1, п.4,5,6",ул,Куликовская ,"д.9 кор.1, п.4,5,6",8093649,муниципальный округ Северное Бутово,1993 +2281079,г Москва ул Куликовская д.9 кор.2,Москва,ул Куликовская д.9 кор.2,ул,Куликовская ,д.9 кор.2,8108529,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Ратная д.10 кор.1,Москва,ул Ратная д.10 кор.1,ул,Ратная ,д.10 кор.1,8044880,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Ратная д.10 кор.2,Москва,ул Ратная д.10 кор.2,ул,Ратная ,д.10 кор.2,8044971,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Ратная д.12 кор.1,Москва,ул Ратная д.12 кор.1,ул,Ратная ,д.12 кор.1,8044990,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Ратная д.12 кор.2,Москва,ул Ратная д.12 кор.2,ул,Ратная ,д.12 кор.2,8044870,муниципальный округ Северное Бутово,1995 +2281079,г Москва ул Ратная д.14,Москва,ул Ратная д.14,ул,Ратная ,д.14,8045129,муниципальный округ Северное Бутово,1995 +2281079,г Москва ул Ратная д.16 кор.1,Москва,ул Ратная д.16 кор.1,ул,Ратная ,д.16 кор.1,8045136,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва ул Ратная д.16 кор.2,Москва,ул Ратная д.16 кор.2,ул,Ратная ,д.16 кор.2,8044932,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва ул Ратная д.2 кор.1,Москва,ул Ратная д.2 кор.1,ул,Ратная ,д.2 кор.1,8044986,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Ратная д.2 кор.2,Москва,ул Ратная д.2 кор.2,ул,Ратная ,д.2 кор.2,8044981,муниципальный округ Северное Бутово,1995 +2281079,г Москва ул Ратная д.8,Москва,ул Ратная д.8,ул,Ратная ,д.8,8044865,муниципальный округ Северное Бутово,н.д. +2281079,г Москва ул Ратная д.8 кор.1,Москва,ул Ратная д.8 кор.1,ул,Ратная ,д.8 кор.1,8121566,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Ратная д.8 кор.1 (С30),Москва,ул Ратная д.8 кор.1 (С30),ул,Ратная ,д.8 кор.1 (С30),8155705,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Ратная д.8 кор.2,Москва,ул Ратная д.8 кор.2,ул,Ратная ,д.8 кор.2,8045126,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,"г Москва ул Ратная д.8 кор.2 строение п. 1.,2.",Москва,"ул Ратная д.8 кор.2 строение п. 1.,2.",ул,Ратная ,"д.8 кор.2 строение п. 1.,2.",8096714,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва ул Ратная д.8 кор.3,Москва,ул Ратная д.8 кор.3,ул,Ратная ,д.8 кор.3,8044869,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва ул Ратная д.8 кор.4,Москва,ул Ратная д.8 кор.4,ул,Ратная ,д.8 кор.4,8044976,муниципальный округ Северное Бутово,1995 +2281079,г Москва ул Старобитцевская д.11,Москва,ул Старобитцевская д.11,ул,Старобитцевская ,д.11,8044948,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Старобитцевская д.15 кор.1,Москва,ул Старобитцевская д.15 кор.1,ул,Старобитцевская ,д.15 кор.1,8041251,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва ул Старобитцевская д.15 кор.2,Москва,ул Старобитцевская д.15 кор.2,ул,Старобитцевская ,д.15 кор.2,8044962,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Старобитцевская д.15 кор.3,Москва,ул Старобитцевская д.15 кор.3,ул,Старобитцевская ,д.15 кор.3,8045045,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Старобитцевская д.15 кор.3 строение п.1.2.3,Москва,ул Старобитцевская д.15 кор.3 строение п.1.2.3,ул,Старобитцевская ,д.15 кор.3 строение п.1.2.3,8096447,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва ул Старобитцевская д.17 кор.1,Москва,ул Старобитцевская д.17 кор.1,ул,Старобитцевская ,д.17 кор.1,8046972,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Старобитцевская д.17 кор.3,Москва,ул Старобитцевская д.17 кор.3,ул,Старобитцевская ,д.17 кор.3,8087512,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Старобитцевская д.17 строение 2,Москва,ул Старобитцевская д.17 строение 2,ул,Старобитцевская ,д.17 строение 2,8102829,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Старобитцевская д.17 строение 3,Москва,ул Старобитцевская д.17 строение 3,ул,Старобитцевская ,д.17 строение 3,8087524,муниципальный округ Северное Бутово,н.д. +2281079,г Москва ул Старобитцевская д.19 кор.1,Москва,ул Старобитцевская д.19 кор.1,ул,Старобитцевская ,д.19 кор.1,8044963,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Старобитцевская д.19 кор.2,Москва,ул Старобитцевская д.19 кор.2,ул,Старобитцевская ,д.19 кор.2,8045070,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Старобитцевская д.19 кор.3,Москва,ул Старобитцевская д.19 кор.3,ул,Старобитцевская ,д.19 кор.3,8045076,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Старобитцевская д.21 кор.1,Москва,ул Старобитцевская д.21 кор.1,ул,Старобитцевская ,д.21 кор.1,8045082,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва ул Старобитцевская д.21 кор.2,Москва,ул Старобитцевская д.21 кор.2,ул,Старобитцевская ,д.21 кор.2,8045089,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,"г Москва ул Старобитцевская д.21 кор.2 строение 1,2,3.",Москва,"ул Старобитцевская д.21 кор.2 строение 1,2,3.",ул,Старобитцевская ,"д.21 кор.2 строение 1,2,3.",8096492,муниципальный округ Северное Бутово,н.д. +2281079,"г Москва ул Старобитцевская д.21 кор.2 строение п. 1,2,3.",Москва,"ул Старобитцевская д.21 кор.2 строение п. 1,2,3.",ул,Старобитцевская ,"д.21 кор.2 строение п. 1,2,3.",8096465,муниципальный округ Северное Бутово,н.д. +2281079,"г Москва ул Старобитцевская д.21 кор.2 строение п. № 1,2,3.",Москва,"ул Старобитцевская д.21 кор.2 строение п. № 1,2,3.",ул,Старобитцевская ,"д.21 кор.2 строение п. № 1,2,3.",8096435,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Старобитцевская д.21 кор.3,Москва,ул Старобитцевская д.21 кор.3,ул,Старобитцевская ,д.21 кор.3,8045100,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва ул Старобитцевская д.23 кор.1,Москва,ул Старобитцевская д.23 кор.1,ул,Старобитцевская ,д.23 кор.1,8045108,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Старобитцевская д.23 кор.2,Москва,ул Старобитцевская д.23 кор.2,ул,Старобитцевская ,д.23 кор.2,8045111,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Старобитцевская д.23 кор.3,Москва,ул Старобитцевская д.23 кор.3,ул,Старобитцевская ,д.23 кор.3,8044858,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Старобитцевская д.23 кор.4,Москва,ул Старобитцевская д.23 кор.4,ул,Старобитцевская ,д.23 кор.4,8045020,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Старобитцевская д.7,Москва,ул Старобитцевская д.7,ул,Старобитцевская ,д.7,8046636,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Старобитцевская д.7 строение п.3.4,Москва,ул Старобитцевская д.7 строение п.3.4,ул,Старобитцевская ,д.7 строение п.3.4,8119730,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Старобитцевская д.9,Москва,ул Старобитцевская д.9,ул,Старобитцевская ,д.9,8045033,муниципальный округ Северное Бутово,1992 +2281079,г Москва ул Старокачаловская д.1 кор.1,Москва,ул Старокачаловская д.1 кор.1,ул,Старокачаловская ,д.1 кор.1,7606406,муниципальный округ Северное Бутово,1993 +2281079,г Москва ул Старокачаловская д.1 кор.2,Москва,ул Старокачаловская д.1 кор.2,ул,Старокачаловская ,д.1 кор.2,7606411,муниципальный округ Северное Бутово,1990 +2281079,г Москва ул Старокачаловская д.10,Москва,ул Старокачаловская д.10,ул,Старокачаловская ,д.10,7850575,муниципальный округ Северное Бутово,1997 +2281079,г Москва ул Старокачаловская д.12,Москва,ул Старокачаловская д.12,ул,Старокачаловская ,д.12,7812027,муниципальный округ Северное Бутово,н.д. +2281079,г Москва ул Старокачаловская д.12.,Москва,ул Старокачаловская д.12.,ул,Старокачаловская ,д.12.,7851338,муниципальный округ Северное Бутово,1997 +2281079,г Москва ул Старокачаловская д.14,Москва,ул Старокачаловская д.14,ул,Старокачаловская ,д.14,7850604,муниципальный округ Северное Бутово,1997 +2281079,г Москва ул Старокачаловская д.16,Москва,ул Старокачаловская д.16,ул,Старокачаловская ,д.16,7850648,муниципальный округ Северное Бутово,1997 +2281079,г Москва ул Старокачаловская д.18,Москва,ул Старокачаловская д.18,ул,Старокачаловская ,д.18,7850674,муниципальный округ Северное Бутово,1997 +2281079,г Москва ул Старокачаловская д.3 кор.1,Москва,ул Старокачаловская д.3 кор.1,ул,Старокачаловская ,д.3 кор.1,7606415,муниципальный округ Северное Бутово,1990 +2281079,г Москва ул Старокачаловская д.3 кор.2,Москва,ул Старокачаловская д.3 кор.2,ул,Старокачаловская ,д.3 кор.2,7606422,муниципальный округ Северное Бутово,1991 +2281079,г Москва ул Старокачаловская д.3 кор.3,Москва,ул Старокачаловская д.3 кор.3,ул,Старокачаловская ,д.3 кор.3,7606444,муниципальный округ Северное Бутово,1990 +2281079,г Москва ул Старокачаловская д.3 кор.4,Москва,ул Старокачаловская д.3 кор.4,ул,Старокачаловская ,д.3 кор.4,8102168,муниципальный округ Северное Бутово,1990 +2281079,г Москва ул Старокачаловская д.4,Москва,ул Старокачаловская д.4,ул,Старокачаловская ,д.4,7832318,муниципальный округ Северное Бутово,1997 +2281079,г Москва ул Старокачаловская д.6,Москва,ул Старокачаловская д.6,ул,Старокачаловская ,д.6,7835148,муниципальный округ Северное Бутово,1997 +2281079,г Москва ул Старокачаловская д.8,Москва,ул Старокачаловская д.8,ул,Старокачаловская ,д.8,7835855,муниципальный округ Северное Бутово,1997 +2281079,г Москва ул Феодосийская д.11,Москва,ул Феодосийская д.11,ул,Феодосийская ,д.11,7606495,муниципальный округ Северное Бутово,1977 +2281079,г Москва ул Феодосийская д.2,Москва,ул Феодосийская д.2,ул,Феодосийская ,д.2,7606483,муниципальный округ Северное Бутово,1982 +2281079,г Москва ул Феодосийская д.3,Москва,ул Феодосийская д.3,ул,Феодосийская ,д.3,7606484,муниципальный округ Северное Бутово,1957 +2281079,г Москва ул Феодосийская д.4,Москва,ул Феодосийская д.4,ул,Феодосийская ,д.4,7606487,муниципальный округ Северное Бутово,1980 +2281079,г Москва ул Феодосийская д.5,Москва,ул Феодосийская д.5,ул,Феодосийская ,д.5,7606489,муниципальный округ Северное Бутово,1969 +2281079,г Москва ул Феодосийская д.7,Москва,ул Феодосийская д.7,ул,Феодосийская ,д.7,7606491,муниципальный округ Северное Бутово,1965 +2281079,г Москва ул Феодосийская д.9,Москва,ул Феодосийская д.9,ул,Феодосийская ,д.9,7606494,муниципальный округ Северное Бутово,1970 +2281080,г Москва пр-кт Ленинский д.123 кор.3,Москва,пр-кт Ленинский д.123 кор.3,пр-кт,Ленинский ,д.123 кор.3,7556355,муниципальный округ Теплый Стан,1976 +2281080,г Москва пр-кт Ленинский д.123 кор.3 (под. 1_2),Москва,пр-кт Ленинский д.123 кор.3 (под. 1_2),пр-кт,Ленинский ,д.123 кор.3 (под. 1_2),7562814,муниципальный округ Теплый Стан,1976 +2281080,"г Москва пр-кт Ленинский д.123 кор.3 строение подъезд 3, 4",Москва,"пр-кт Ленинский д.123 кор.3 строение подъезд 3, 4",пр-кт,Ленинский ,"д.123 кор.3 строение подъезд 3, 4",7746685,муниципальный округ Теплый Стан,1976 +2281080,г Москва пр-кт Ленинский д.123 кор.4,Москва,пр-кт Ленинский д.123 кор.4,пр-кт,Ленинский ,д.123 кор.4,8132203,муниципальный округ Теплый Стан,1980 +2281080,г Москва пр-кт Ленинский д.125 кор.1,Москва,пр-кт Ленинский д.125 кор.1,пр-кт,Ленинский ,д.125 кор.1,7556358,муниципальный округ Теплый Стан,1983 +2281080,г Москва пр-кт Ленинский д.125 кор.2,Москва,пр-кт Ленинский д.125 кор.2,пр-кт,Ленинский ,д.125 кор.2,7556361,муниципальный округ Теплый Стан,1983 +2281080,г Москва пр-кт Ленинский д.127,Москва,пр-кт Ленинский д.127,пр-кт,Ленинский ,д.127,7582254,муниципальный округ Теплый Стан,2002 +2281080,г Москва пр-кт Ленинский д.129 кор.1,Москва,пр-кт Ленинский д.129 кор.1,пр-кт,Ленинский ,д.129 кор.1,7556363,муниципальный округ Теплый Стан,1976 +2281080,г Москва пр-кт Ленинский д.129 кор.3,Москва,пр-кт Ленинский д.129 кор.3,пр-кт,Ленинский ,д.129 кор.3,7556365,муниципальный округ Теплый Стан,1981 +2281080,г Москва пр-кт Ленинский д.129 кор.А,Москва,пр-кт Ленинский д.129 кор.А,пр-кт,Ленинский ,д.129 кор.А,7556368,муниципальный округ Теплый Стан,1983 +2281080,г Москва пр-кт Ленинский д.131,Москва,пр-кт Ленинский д.131,пр-кт,Ленинский ,д.131,8177946,муниципальный округ Теплый Стан,2005 +2281080,г Москва пр-кт Ленинский д.131 кор.1,Москва,пр-кт Ленинский д.131 кор.1,пр-кт,Ленинский ,д.131 кор.1,7556369,муниципальный округ Теплый Стан,1983 +2281080,г Москва пр-кт Ленинский д.131 кор.2,Москва,пр-кт Ленинский д.131 кор.2,пр-кт,Ленинский ,д.131 кор.2,8208819,муниципальный округ Теплый Стан,н.д. +2281080,г Москва пр-кт Ленинский д.135 кор.1,Москва,пр-кт Ленинский д.135 кор.1,пр-кт,Ленинский ,д.135 кор.1,7556370,муниципальный округ Теплый Стан,1981 +2281080,г Москва пр-кт Ленинский д.135 кор.3,Москва,пр-кт Ленинский д.135 кор.3,пр-кт,Ленинский ,д.135 кор.3,7556371,муниципальный округ Теплый Стан,1983 +2281080,г Москва пр-кт Ленинский д.137 кор.1,Москва,пр-кт Ленинский д.137 кор.1,пр-кт,Ленинский ,д.137 кор.1,8055075,муниципальный округ Теплый Стан,1998 +2281080,г Москва пр-кт Ленинский д.137 кор.2,Москва,пр-кт Ленинский д.137 кор.2,пр-кт,Ленинский ,д.137 кор.2,7556372,муниципальный округ Теплый Стан,1983 +2281080,г Москва пр-кт Ленинский д.139,Москва,пр-кт Ленинский д.139,пр-кт,Ленинский ,д.139,7613750,муниципальный округ Теплый Стан,2006 +2281080,г Москва ул Академика Бакулева д.10,Москва,ул Академика Бакулева д.10,ул,Академика Бакулева ,д.10,7555754,муниципальный округ Теплый Стан,1976 +2281080,г Москва ул Академика Бакулева д.12,Москва,ул Академика Бакулева д.12,ул,Академика Бакулева ,д.12,7555772,муниципальный округ Теплый Стан,1979 +2281080,г Москва ул Академика Бакулева д.2,Москва,ул Академика Бакулева д.2,ул,Академика Бакулева ,д.2,7555806,муниципальный округ Теплый Стан,1976 +2281080,г Москва ул Академика Бакулева д.4,Москва,ул Академика Бакулева д.4,ул,Академика Бакулева ,д.4,7555820,муниципальный округ Теплый Стан,1979 +2281080,г Москва ул Академика Бакулева д.6 кор.1,Москва,ул Академика Бакулева д.6 кор.1,ул,Академика Бакулева ,д.6 кор.1,8211695,муниципальный округ Теплый Стан,1976 +2281080,г Москва ул Академика Бакулева д.8,Москва,ул Академика Бакулева д.8,ул,Академика Бакулева ,д.8,8156480,муниципальный округ Теплый Стан,н.д. +2281080,г Москва ул Академика Варги д.16,Москва,ул Академика Варги д.16,ул,Академика Варги ,д.16,7555833,муниципальный округ Теплый Стан,1975 +2281080,г Москва ул Академика Варги д.18,Москва,ул Академика Варги д.18,ул,Академика Варги ,д.18,7555843,муниципальный округ Теплый Стан,1976 +2281080,г Москва ул Академика Варги д.2,Москва,ул Академика Варги д.2,ул,Академика Варги ,д.2,8180604,муниципальный округ Теплый Стан,н.д. +2281080,г Москва ул Академика Варги д.28,Москва,ул Академика Варги д.28,ул,Академика Варги ,д.28,7555853,муниципальный округ Теплый Стан,1974 +2281080,г Москва ул Академика Варги д.3,Москва,ул Академика Варги д.3,ул,Академика Варги ,д.3,7555869,муниципальный округ Теплый Стан,1995 +2281080,г Москва ул Академика Варги д.36,Москва,ул Академика Варги д.36,ул,Академика Варги ,д.36,7555885,муниципальный округ Теплый Стан,1979 +2281080,г Москва ул Академика Варги д.38,Москва,ул Академика Варги д.38,ул,Академика Варги ,д.38,7555896,муниципальный округ Теплый Стан,1979 +2281080,г Москва ул Академика Варги д.4,Москва,ул Академика Варги д.4,ул,Академика Варги ,д.4,7555904,муниципальный округ Теплый Стан,1974 +2281080,г Москва ул Академика Варги д.40,Москва,ул Академика Варги д.40,ул,Академика Варги ,д.40,7556302,муниципальный округ Теплый Стан,1981 +2281080,г Москва ул Академика Варги д.5,Москва,ул Академика Варги д.5,ул,Академика Варги ,д.5,7556315,муниципальный округ Теплый Стан,1995 +2281080,г Москва ул Академика Виноградова д.1,Москва,ул Академика Виноградова д.1,ул,Академика Виноградова ,д.1,7569058,муниципальный округ Теплый Стан,2011 +2281080,г Москва ул Академика Виноградова д.1 кор.1,Москва,ул Академика Виноградова д.1 кор.1,ул,Академика Виноградова ,д.1 кор.1,7569048,муниципальный округ Теплый Стан,2010 +2281080,г Москва ул Академика Виноградова д.10,Москва,ул Академика Виноградова д.10,ул,Академика Виноградова ,д.10,8451265,муниципальный округ Теплый Стан,н.д. +2281080,г Москва ул Академика Виноградова д.10 кор.1,Москва,ул Академика Виноградова д.10 кор.1,ул,Академика Виноградова ,д.10 кор.1,7556324,муниципальный округ Теплый Стан,1975 +2281080,г Москва ул Академика Виноградова д.10 кор.2,Москва,ул Академика Виноградова д.10 кор.2,ул,Академика Виноградова ,д.10 кор.2,7556329,муниципальный округ Теплый Стан,1975 +2281080,г Москва ул Академика Виноградова д.12,Москва,ул Академика Виноградова д.12,ул,Академика Виноградова ,д.12,7556337,муниципальный округ Теплый Стан,1975 +2281080,г Москва ул Академика Виноградова д.3 кор.1,Москва,ул Академика Виноградова д.3 кор.1,ул,Академика Виноградова ,д.3 кор.1,7569121,муниципальный округ Теплый Стан,2008 +2281080,г Москва ул Академика Виноградова д.4 кор.1,Москва,ул Академика Виноградова д.4 кор.1,ул,Академика Виноградова ,д.4 кор.1,7556340,муниципальный округ Теплый Стан,1975 +2281080,г Москва ул Академика Виноградова д.4 кор.2,Москва,ул Академика Виноградова д.4 кор.2,ул,Академика Виноградова ,д.4 кор.2,7556344,муниципальный округ Теплый Стан,1975 +2281080,г Москва ул Академика Виноградова д.4 кор.3,Москва,ул Академика Виноградова д.4 кор.3,ул,Академика Виноградова ,д.4 кор.3,7556346,муниципальный округ Теплый Стан,1975 +2281080,г Москва ул Академика Виноградова д.6,Москва,ул Академика Виноградова д.6,ул,Академика Виноградова ,д.6,8207824,муниципальный округ Теплый Стан,н.д. +2281080,г Москва ул Академика Виноградова д.8,Москва,ул Академика Виноградова д.8,ул,Академика Виноградова ,д.8,7556349,муниципальный округ Теплый Стан,1975 +2281080,г Москва ул Академика Виноградова д.9,Москва,ул Академика Виноградова д.9,ул,Академика Виноградова ,д.9,8451264,муниципальный округ Теплый Стан,2013 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.1,Москва,ул Генерала Тюленева д.1,ул,Генерала Тюленева ,д.1,7557438,муниципальный округ Теплый Стан,1994 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.11,Москва,ул Генерала Тюленева д.11,ул,Генерала Тюленева ,д.11,7557445,муниципальный округ Теплый Стан,1975 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.13,Москва,ул Генерала Тюленева д.13,ул,Генерала Тюленева ,д.13,7557452,муниципальный округ Теплый Стан,1974 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.15,Москва,ул Генерала Тюленева д.15,ул,Генерала Тюленева ,д.15,7557460,муниципальный округ Теплый Стан,1975 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.17,Москва,ул Генерала Тюленева д.17,ул,Генерала Тюленева ,д.17,7557467,муниципальный округ Теплый Стан,1974 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.23 кор.1,Москва,ул Генерала Тюленева д.23 кор.1,ул,Генерала Тюленева ,д.23 кор.1,7557476,муниципальный округ Теплый Стан,1978 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.25,Москва,ул Генерала Тюленева д.25,ул,Генерала Тюленева ,д.25,7557483,муниципальный округ Теплый Стан,1978 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.27,Москва,ул Генерала Тюленева д.27,ул,Генерала Тюленева ,д.27,7557493,муниципальный округ Теплый Стан,1980 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.29 кор.1,Москва,ул Генерала Тюленева д.29 кор.1,ул,Генерала Тюленева ,д.29 кор.1,7557503,муниципальный округ Теплый Стан,1978 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.29 кор.2,Москва,ул Генерала Тюленева д.29 кор.2,ул,Генерала Тюленева ,д.29 кор.2,7557506,муниципальный округ Теплый Стан,1978 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.29 кор.3,Москва,ул Генерала Тюленева д.29 кор.3,ул,Генерала Тюленева ,д.29 кор.3,7557511,муниципальный округ Теплый Стан,1979 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.29 кор.4,Москва,ул Генерала Тюленева д.29 кор.4,ул,Генерала Тюленева ,д.29 кор.4,7557520,муниципальный округ Теплый Стан,1973 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.3,Москва,ул Генерала Тюленева д.3,ул,Генерала Тюленева ,д.3,7557527,муниципальный округ Теплый Стан,1981 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.31,Москва,ул Генерала Тюленева д.31,ул,Генерала Тюленева ,д.31,7557531,муниципальный округ Теплый Стан,1973 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.31 кор.1,Москва,ул Генерала Тюленева д.31 кор.1,ул,Генерала Тюленева ,д.31 кор.1,7557540,муниципальный округ Теплый Стан,2002 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.33,Москва,ул Генерала Тюленева д.33,ул,Генерала Тюленева ,д.33,7557545,муниципальный округ Теплый Стан,1973 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.35,Москва,ул Генерала Тюленева д.35,ул,Генерала Тюленева ,д.35,7557554,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.37,Москва,ул Генерала Тюленева д.37,ул,Генерала Тюленева ,д.37,7557556,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.39,Москва,ул Генерала Тюленева д.39,ул,Генерала Тюленева ,д.39,7557558,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.41,Москва,ул Генерала Тюленева д.41,ул,Генерала Тюленева ,д.41,7557559,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.5 кор.1,Москва,ул Генерала Тюленева д.5 кор.1,ул,Генерала Тюленева ,д.5 кор.1,7557561,муниципальный округ Теплый Стан,1981 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.7 кор.1,Москва,ул Генерала Тюленева д.7 кор.1,ул,Генерала Тюленева ,д.7 кор.1,7557562,муниципальный округ Теплый Стан,1973 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.7 кор.2,Москва,ул Генерала Тюленева д.7 кор.2,ул,Генерала Тюленева ,д.7 кор.2,7557565,муниципальный округ Теплый Стан,1973 +2281080,г Москва ул Генерала Тюленева д.9,Москва,ул Генерала Тюленева д.9,ул,Генерала Тюленева ,д.9,7557572,муниципальный округ Теплый Стан,1975 +2281080,г Москва ул Островитянова д.18 кор.1,Москва,ул Островитянова д.18 кор.1,ул,Островитянова ,д.18 кор.1,7556374,муниципальный округ Теплый Стан,1982 +2281080,г Москва ул Островитянова д.18 кор.2,Москва,ул Островитянова д.18 кор.2,ул,Островитянова ,д.18 кор.2,7556375,муниципальный округ Теплый Стан,1973 +2281080,г Москва ул Островитянова д.18 кор.3,Москва,ул Островитянова д.18 кор.3,ул,Островитянова ,д.18 кор.3,8198773,муниципальный округ Теплый Стан,н.д. +2281080,г Москва ул Островитянова д.18 кор.4,Москва,ул Островитянова д.18 кор.4,ул,Островитянова ,д.18 кор.4,7556376,муниципальный округ Теплый Стан,1973 +2281080,г Москва ул Островитянова д.22 кор. 1,Москва,ул Островитянова д.22 кор. 1,ул,Островитянова ,д.22 кор. 1,8350615,муниципальный округ Теплый Стан,н.д. +2281080,г Москва ул Островитянова д.22 кор.1,Москва,ул Островитянова д.22 кор.1,ул,Островитянова ,д.22 кор.1,8350579,муниципальный округ Теплый Стан,1982 +2281080,г Москва ул Островитянова д.22 кор.2,Москва,ул Островитянова д.22 кор.2,ул,Островитянова ,д.22 кор.2,7556377,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Островитянова д.26 кор.1,Москва,ул Островитянова д.26 кор.1,ул,Островитянова ,д.26 кор.1,8268737,муниципальный округ Теплый Стан,1982 +2281080,г Москва ул Островитянова д.26 кор.2,Москва,ул Островитянова д.26 кор.2,ул,Островитянова ,д.26 кор.2,8147245,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Островитянова д.30 кор.1,Москва,ул Островитянова д.30 кор.1,ул,Островитянова ,д.30 кор.1,7556379,муниципальный округ Теплый Стан,1982 +2281080,г Москва ул Островитянова д.30 кор.2,Москва,ул Островитянова д.30 кор.2,ул,Островитянова ,д.30 кор.2,7556380,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Островитянова д.4,Москва,ул Островитянова д.4,ул,Островитянова ,д.4,8006613,муниципальный округ Теплый Стан,н.д. +2281080,г Москва ул Островитянова д.4,Москва,ул Островитянова д.4,ул,Островитянова ,д.4,8006614,муниципальный округ Теплый Стан,н.д. +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.124,Москва,ул Профсоюзная д.124,ул,Профсоюзная ,д.124,8241935,муниципальный округ Теплый Стан,н.д. +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.128,Москва,ул Профсоюзная д.128,ул,Профсоюзная ,д.128,7556836,муниципальный округ Теплый Стан,1991 +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.130 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.130 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.130 кор.1,7556862,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.130 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.130 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.130 кор.2,8144485,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.132 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.132 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.132 кор.1,7556867,муниципальный округ Теплый Стан,1981 +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.132 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.132 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.132 кор.3,7556876,муниципальный округ Теплый Стан,1981 +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.132 кор.4,Москва,ул Профсоюзная д.132 кор.4,ул,Профсоюзная ,д.132 кор.4,7631631,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.132 кор.5,Москва,ул Профсоюзная д.132 кор.5,ул,Профсоюзная ,д.132 кор.5,7556883,муниципальный округ Теплый Стан,1983 +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.132 кор.7,Москва,ул Профсоюзная д.132 кор.7,ул,Профсоюзная ,д.132 кор.7,7556889,муниципальный округ Теплый Стан,1988 +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.136 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.136 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.136 кор.2,7556897,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.136 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.136 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.136 кор.3,8150018,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.136 кор.4,Москва,ул Профсоюзная д.136 кор.4,ул,Профсоюзная ,д.136 кор.4,7556900,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.140 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.140 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.140 кор.1,7556909,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.140 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.140 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.140 кор.2,8159420,муниципальный округ Теплый Стан,н.д. +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.140 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.140 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.140 кор.3,7556918,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.140 кор.5,Москва,ул Профсоюзная д.140 кор.5,ул,Профсоюзная ,д.140 кор.5,7556924,муниципальный округ Теплый Стан,1995 +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.142,Москва,ул Профсоюзная д.142,ул,Профсоюзная ,д.142,7556939,муниципальный округ Теплый Стан,1998 +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.142 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.142 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.142 кор.3,7561889,муниципальный округ Теплый Стан,1983 +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.142 кор.4,Москва,ул Профсоюзная д.142 кор.4,ул,Профсоюзная ,д.142 кор.4,7631637,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.144,Москва,ул Профсоюзная д.144,ул,Профсоюзная ,д.144,8201960,муниципальный округ Теплый Стан,н.д. +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.146 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.146 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.146 кор.1,7556947,муниципальный округ Теплый Стан,1987 +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.146 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.146 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.146 кор.2,7561895,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.152 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.152 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.152 кор.3,7556948,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.156 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.156 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.156 кор.1,7556952,муниципальный округ Теплый Стан,н.д. +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.156 кор.1 (под. 7 _18),Москва,ул Профсоюзная д.156 кор.1 (под. 7 _18),ул,Профсоюзная ,д.156 кор.1 (под. 7 _18),7562595,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.156 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.156 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.156 кор.3,7556953,муниципальный округ Теплый Стан,н.д. +2281080,"г Москва ул Профсоюзная д.156 кор.3 (под. 1_4, 9_12)",Москва,"ул Профсоюзная д.156 кор.3 (под. 1_4, 9_12)",ул,Профсоюзная ,"д.156 кор.3 (под. 1_4, 9_12)",7562612,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.156 кор.5,Москва,ул Профсоюзная д.156 кор.5,ул,Профсоюзная ,д.156 кор.5,7556957,муниципальный округ Теплый Стан,н.д. +2281080,г Москва ул Профсоюзная д.156 кор.5 (под. 5_6),Москва,ул Профсоюзная д.156 кор.5 (под. 5_6),ул,Профсоюзная ,д.156 кор.5 (под. 5_6),7562620,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.1,Москва,ул Теплый Стан д.1,ул,Теплый Стан ,д.1,8141037,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.11 кор.1,Москва,ул Теплый Стан д.11 кор.1,ул,Теплый Стан ,д.11 кор.1,7557157,муниципальный округ Теплый Стан,1974 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.12 кор.2,Москва,ул Теплый Стан д.12 кор.2,ул,Теплый Стан ,д.12 кор.2,7556965,муниципальный округ Теплый Стан,1975 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.12 кор.3,Москва,ул Теплый Стан д.12 кор.3,ул,Теплый Стан ,д.12 кор.3,7556991,муниципальный округ Теплый Стан,1975 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.12 кор.4,Москва,ул Теплый Стан д.12 кор.4,ул,Теплый Стан ,д.12 кор.4,7557163,муниципальный округ Теплый Стан,1975 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.13 кор.1,Москва,ул Теплый Стан д.13 кор.1,ул,Теплый Стан ,д.13 кор.1,7557173,муниципальный округ Теплый Стан,1983 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.14 кор.2,Москва,ул Теплый Стан д.14 кор.2,ул,Теплый Стан ,д.14 кор.2,7557178,муниципальный округ Теплый Стан,1975 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.15 кор.2,Москва,ул Теплый Стан д.15 кор.2,ул,Теплый Стан ,д.15 кор.2,7557183,муниципальный округ Теплый Стан,1974 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.15 кор.3,Москва,ул Теплый Стан д.15 кор.3,ул,Теплый Стан ,д.15 кор.3,7557189,муниципальный округ Теплый Стан,1974 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.15 кор.4,Москва,ул Теплый Стан д.15 кор.4,ул,Теплый Стан ,д.15 кор.4,7557194,муниципальный округ Теплый Стан,1974 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.15 кор.5,Москва,ул Теплый Стан д.15 кор.5,ул,Теплый Стан ,д.15 кор.5,7557197,муниципальный округ Теплый Стан,1973 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.15 кор.6,Москва,ул Теплый Стан д.15 кор.6,ул,Теплый Стан ,д.15 кор.6,7557203,муниципальный округ Теплый Стан,1973 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.15 кор.7,Москва,ул Теплый Стан д.15 кор.7,ул,Теплый Стан ,д.15 кор.7,7557214,муниципальный округ Теплый Стан,1973 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.17,Москва,ул Теплый Стан д.17,ул,Теплый Стан ,д.17,7557225,муниципальный округ Теплый Стан,1981 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.21 кор.1,Москва,ул Теплый Стан д.21 кор.1,ул,Теплый Стан ,д.21 кор.1,7557241,муниципальный округ Теплый Стан,1981 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.21 кор.2,Москва,ул Теплый Стан д.21 кор.2,ул,Теплый Стан ,д.21 кор.2,7557247,муниципальный округ Теплый Стан,1973 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.21 кор.3,Москва,ул Теплый Стан д.21 кор.3,ул,Теплый Стан ,д.21 кор.3,7557255,муниципальный округ Теплый Стан,1973 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.21 кор.4,Москва,ул Теплый Стан д.21 кор.4,ул,Теплый Стан ,д.21 кор.4,7557260,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.21 кор.5,Москва,ул Теплый Стан д.21 кор.5,ул,Теплый Стан ,д.21 кор.5,7557280,муниципальный округ Теплый Стан,1973 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.21 кор.6,Москва,ул Теплый Стан д.21 кор.6,ул,Теплый Стан ,д.21 кор.6,7557286,муниципальный округ Теплый Стан,1973 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.23,Москва,ул Теплый Стан д.23,ул,Теплый Стан ,д.23,7557294,муниципальный округ Теплый Стан,1981 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.25 кор.1,Москва,ул Теплый Стан д.25 кор.1,ул,Теплый Стан ,д.25 кор.1,7717263,муниципальный округ Теплый Стан,1982 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.25 кор.3,Москва,ул Теплый Стан д.25 кор.3,ул,Теплый Стан ,д.25 кор.3,7557299,муниципальный округ Теплый Стан,1973 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.25 кор.4,Москва,ул Теплый Стан д.25 кор.4,ул,Теплый Стан ,д.25 кор.4,7557302,муниципальный округ Теплый Стан,1973 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.25 кор.5,Москва,ул Теплый Стан д.25 кор.5,ул,Теплый Стан ,д.25 кор.5,7557311,муниципальный округ Теплый Стан,1973 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.25 кор.6,Москва,ул Теплый Стан д.25 кор.6,ул,Теплый Стан ,д.25 кор.6,7557325,муниципальный округ Теплый Стан,1981 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.27,Москва,ул Теплый Стан д.27,ул,Теплый Стан ,д.27,7557333,муниципальный округ Теплый Стан,1981 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.3 кор.1,Москва,ул Теплый Стан д.3 кор.1,ул,Теплый Стан ,д.3 кор.1,7557343,муниципальный округ Теплый Стан,1974 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.3 кор.2,Москва,ул Теплый Стан д.3 кор.2,ул,Теплый Стан ,д.3 кор.2,8148209,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.31,Москва,ул Теплый Стан д.31,ул,Теплый Стан ,д.31,7557350,муниципальный округ Теплый Стан,1994 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.4,Москва,ул Теплый Стан д.4,ул,Теплый Стан ,д.4,7557358,муниципальный округ Теплый Стан,1977 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.5 кор.3,Москва,ул Теплый Стан д.5 кор.3,ул,Теплый Стан ,д.5 кор.3,7557361,муниципальный округ Теплый Стан,1975 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.5 кор.4,Москва,ул Теплый Стан д.5 кор.4,ул,Теплый Стан ,д.5 кор.4,8140204,муниципальный округ Теплый Стан,н.д. +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.7,Москва,ул Теплый Стан д.7,ул,Теплый Стан ,д.7,8057246,муниципальный округ Теплый Стан,2006 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.7 кор.1,Москва,ул Теплый Стан д.7 кор.1,ул,Теплый Стан ,д.7 кор.1,7557371,муниципальный округ Теплый Стан,1974 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.7 кор.2,Москва,ул Теплый Стан д.7 кор.2,ул,Теплый Стан ,д.7 кор.2,7631536,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.7 кор.3,Москва,ул Теплый Стан д.7 кор.3,ул,Теплый Стан ,д.7 кор.3,7557377,муниципальный округ Теплый Стан,1973 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.9 кор.1,Москва,ул Теплый Стан д.9 кор.1,ул,Теплый Стан ,д.9 кор.1,7557384,муниципальный округ Теплый Стан,1973 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.9 кор.2,Москва,ул Теплый Стан д.9 кор.2,ул,Теплый Стан ,д.9 кор.2,7557389,муниципальный округ Теплый Стан,1973 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.9 кор.5,Москва,ул Теплый Стан д.9 кор.5,ул,Теплый Стан ,д.9 кор.5,7557394,муниципальный округ Теплый Стан,1973 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.9 кор.6,Москва,ул Теплый Стан д.9 кор.6,ул,Теплый Стан ,д.9 кор.6,7557400,муниципальный округ Теплый Стан,1988 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.9 кор.7,Москва,ул Теплый Стан д.9 кор.7,ул,Теплый Стан ,д.9 кор.7,7557405,муниципальный округ Теплый Стан,1979 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.9 кор.8,Москва,ул Теплый Стан д.9 кор.8,ул,Теплый Стан ,д.9 кор.8,7557411,муниципальный округ Теплый Стан,1973 +2281080,г Москва ул Теплый Стан д.дом 1,Москва,ул Теплый Стан д.дом 1,ул,Теплый Стан ,д.дом 1,8238926,муниципальный округ Теплый Стан,1972 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.33/2,Москва,пр-кт Нахимовский д.33/2,пр-кт,Нахимовский ,д.33/2,7553638,муниципальный округ Черемушки,2000 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.37 кор.1,Москва,пр-кт Нахимовский д.37 кор.1,пр-кт,Нахимовский ,д.37 кор.1,7553650,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.37 кор.2,Москва,пр-кт Нахимовский д.37 кор.2,пр-кт,Нахимовский ,д.37 кор.2,7553658,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.39 кор.1,Москва,пр-кт Нахимовский д.39 кор.1,пр-кт,Нахимовский ,д.39 кор.1,7553662,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.39 кор.2,Москва,пр-кт Нахимовский д.39 кор.2,пр-кт,Нахимовский ,д.39 кор.2,7553664,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.41/45 кор.1,Москва,пр-кт Нахимовский д.41/45 кор.1,пр-кт,Нахимовский ,д.41/45 кор.1,7553667,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.41/45 кор.2,Москва,пр-кт Нахимовский д.41/45 кор.2,пр-кт,Нахимовский ,д.41/45 кор.2,7553671,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.47 кор.1,Москва,пр-кт Нахимовский д.47 кор.1,пр-кт,Нахимовский ,д.47 кор.1,8199229,муниципальный округ Черемушки,н.д. +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.47 кор.2,Москва,пр-кт Нахимовский д.47 кор.2,пр-кт,Нахимовский ,д.47 кор.2,8213983,муниципальный округ Черемушки,2009 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.59,Москва,пр-кт Нахимовский д.59,пр-кт,Нахимовский ,д.59,7553680,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.61 кор.1,Москва,пр-кт Нахимовский д.61 кор.1,пр-кт,Нахимовский ,д.61 кор.1,7553683,муниципальный округ Черемушки,2003 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.61 кор.2,Москва,пр-кт Нахимовский д.61 кор.2,пр-кт,Нахимовский ,д.61 кор.2,7553689,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.61 кор.3,Москва,пр-кт Нахимовский д.61 кор.3,пр-кт,Нахимовский ,д.61 кор.3,7553692,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.61 кор.4,Москва,пр-кт Нахимовский д.61 кор.4,пр-кт,Нахимовский ,д.61 кор.4,7553695,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.61 кор.5,Москва,пр-кт Нахимовский д.61 кор.5,пр-кт,Нахимовский ,д.61 кор.5,7553697,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.61 кор.6,Москва,пр-кт Нахимовский д.61 кор.6,пр-кт,Нахимовский ,д.61 кор.6,7553699,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.63,Москва,пр-кт Нахимовский д.63,пр-кт,Нахимовский ,д.63,7553701,муниципальный округ Черемушки,1991 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.63 кор.1,Москва,пр-кт Нахимовский д.63 кор.1,пр-кт,Нахимовский ,д.63 кор.1,7553703,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.63 кор.2,Москва,пр-кт Нахимовский д.63 кор.2,пр-кт,Нахимовский ,д.63 кор.2,8132487,муниципальный округ Черемушки,2013 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.63 кор.3,Москва,пр-кт Нахимовский д.63 кор.3,пр-кт,Нахимовский ,д.63 кор.3,7553705,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.67 кор.1,Москва,пр-кт Нахимовский д.67 кор.1,пр-кт,Нахимовский ,д.67 кор.1,7553707,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.67 кор.2,Москва,пр-кт Нахимовский д.67 кор.2,пр-кт,Нахимовский ,д.67 кор.2,8132492,муниципальный округ Черемушки,2012 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.67 кор.3,Москва,пр-кт Нахимовский д.67 кор.3,пр-кт,Нахимовский ,д.67 кор.3,7553717,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва пр-кт Нахимовский д.67 кор.4,Москва,пр-кт Нахимовский д.67 кор.4,пр-кт,Нахимовский ,д.67 кор.4,7553215,муниципальный округ Черемушки,2010 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.28,Москва,пр-кт Севастопольский д.28,пр-кт,Севастопольский ,д.28,7556107,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.28 кор.3,Москва,пр-кт Севастопольский д.28 кор.3,пр-кт,Севастопольский ,д.28 кор.3,7556109,муниципальный округ Черемушки,2008 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.28 кор.7,Москва,пр-кт Севастопольский д.28 кор.7,пр-кт,Севастопольский ,д.28 кор.7,7556112,муниципальный округ Черемушки,2007 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.28 кор.8,Москва,пр-кт Севастопольский д.28 кор.8,пр-кт,Севастопольский ,д.28 кор.8,7556114,муниципальный округ Черемушки,2007 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.30,Москва,пр-кт Севастопольский д.30,пр-кт,Севастопольский ,д.30,7556119,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.32,Москва,пр-кт Севастопольский д.32,пр-кт,Севастопольский ,д.32,7556120,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.34,Москва,пр-кт Севастопольский д.34,пр-кт,Севастопольский ,д.34,8155060,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.36,Москва,пр-кт Севастопольский д.36,пр-кт,Севастопольский ,д.36,7556122,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.38,Москва,пр-кт Севастопольский д.38,пр-кт,Севастопольский ,д.38,8155061,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.42 кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.42 кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.42 кор.1,7556125,муниципальный округ Черемушки,1970 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.44 кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.44 кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.44 кор.1,7556126,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.44 кор.2,Москва,пр-кт Севастопольский д.44 кор.2,пр-кт,Севастопольский ,д.44 кор.2,7556128,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.44 кор.3,Москва,пр-кт Севастопольский д.44 кор.3,пр-кт,Севастопольский ,д.44 кор.3,7556131,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.44 кор.4,Москва,пр-кт Севастопольский д.44 кор.4,пр-кт,Севастопольский ,д.44 кор.4,7556134,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.44 кор.5,Москва,пр-кт Севастопольский д.44 кор.5,пр-кт,Севастопольский ,д.44 кор.5,7556137,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.46 кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.46 кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.46 кор.1,7556142,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.46 кор.2,Москва,пр-кт Севастопольский д.46 кор.2,пр-кт,Севастопольский ,д.46 кор.2,7556144,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.46 кор.3,Москва,пр-кт Севастопольский д.46 кор.3,пр-кт,Севастопольский ,д.46 кор.3,7556147,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.46 кор.4,Москва,пр-кт Севастопольский д.46 кор.4,пр-кт,Севастопольский ,д.46 кор.4,7556150,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.46 кор.5,Москва,пр-кт Севастопольский д.46 кор.5,пр-кт,Севастопольский ,д.46 кор.5,7556152,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.46 кор.6,Москва,пр-кт Севастопольский д.46 кор.6,пр-кт,Севастопольский ,д.46 кор.6,7556155,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.46 кор.7,Москва,пр-кт Севастопольский д.46 кор.7,пр-кт,Севастопольский ,д.46 кор.7,7556158,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.48 кор.1,Москва,пр-кт Севастопольский д.48 кор.1,пр-кт,Севастопольский ,д.48 кор.1,7556162,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.48 кор.2,Москва,пр-кт Севастопольский д.48 кор.2,пр-кт,Севастопольский ,д.48 кор.2,7556165,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.50/11,Москва,пр-кт Севастопольский д.50/11,пр-кт,Севастопольский ,д.50/11,7556169,муниципальный округ Черемушки,1966 +2281081,г Москва пр-кт Севастопольский д.52,Москва,пр-кт Севастопольский д.52,пр-кт,Севастопольский ,д.52,7556171,муниципальный округ Черемушки,1966 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.11 кор.1,Москва,ул Архитектора Власова д.11 кор.1,ул,Архитектора Власова ,д.11 кор.1,7553747,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.11 кор.2,Москва,ул Архитектора Власова д.11 кор.2,ул,Архитектора Власова ,д.11 кор.2,7553751,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.11 кор.4,Москва,ул Архитектора Власова д.11 кор.4,ул,Архитектора Власова ,д.11 кор.4,7553754,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.13 кор.1,Москва,ул Архитектора Власова д.13 кор.1,ул,Архитектора Власова ,д.13 кор.1,7553758,муниципальный округ Черемушки,1692 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.13 кор.2,Москва,ул Архитектора Власова д.13 кор.2,ул,Архитектора Власова ,д.13 кор.2,7553760,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.13 кор.4,Москва,ул Архитектора Власова д.13 кор.4,ул,Архитектора Власова ,д.13 кор.4,7553767,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.15 кор.1,Москва,ул Архитектора Власова д.15 кор.1,ул,Архитектора Власова ,д.15 кор.1,7553771,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.15 кор.3,Москва,ул Архитектора Власова д.15 кор.3,ул,Архитектора Власова ,д.15 кор.3,7553773,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.17,Москва,ул Архитектора Власова д.17,ул,Архитектора Власова ,д.17,7554647,муниципальный округ Черемушки,1968 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.17 кор.1,Москва,ул Архитектора Власова д.17 кор.1,ул,Архитектора Власова ,д.17 кор.1,7554649,муниципальный округ Черемушки,2001 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.17 кор.2,Москва,ул Архитектора Власова д.17 кор.2,ул,Архитектора Власова ,д.17 кор.2,8146741,муниципальный округ Черемушки,2009 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.19 кор.2,Москва,ул Архитектора Власова д.19 кор.2,ул,Архитектора Власова ,д.19 кор.2,7554652,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.19 кор.3,Москва,ул Архитектора Власова д.19 кор.3,ул,Архитектора Власова ,д.19 кор.3,7554764,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.19 кор.4,Москва,ул Архитектора Власова д.19 кор.4,ул,Архитектора Власова ,д.19 кор.4,7554767,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.19 кор.5,Москва,ул Архитектора Власова д.19 кор.5,ул,Архитектора Власова ,д.19 кор.5,7554768,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.21 кор.1,Москва,ул Архитектора Власова д.21 кор.1,ул,Архитектора Власова ,д.21 кор.1,7554771,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.21 кор.2,Москва,ул Архитектора Власова д.21 кор.2,ул,Архитектора Власова ,д.21 кор.2,7554775,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.23 кор.1,Москва,ул Архитектора Власова д.23 кор.1,ул,Архитектора Власова ,д.23 кор.1,7554778,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.25 кор.1,Москва,ул Архитектора Власова д.25 кор.1,ул,Архитектора Власова ,д.25 кор.1,7554780,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.27,Москва,ул Архитектора Власова д.27,ул,Архитектора Власова ,д.27,7554786,муниципальный округ Черемушки,1973 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.5 кор.1,Москва,ул Архитектора Власова д.5 кор.1,ул,Архитектора Власова ,д.5 кор.1,7554789,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.5 кор.2,Москва,ул Архитектора Власова д.5 кор.2,ул,Архитектора Власова ,д.5 кор.2,7554793,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.7 кор.1,Москва,ул Архитектора Власова д.7 кор.1,ул,Архитектора Власова ,д.7 кор.1,7554795,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.7 кор.2,Москва,ул Архитектора Власова д.7 кор.2,ул,Архитектора Власова ,д.7 кор.2,7554796,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.9 кор.1,Москва,ул Архитектора Власова д.9 кор.1,ул,Архитектора Власова ,д.9 кор.1,7554802,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.9 кор.2,Москва,ул Архитектора Власова д.9 кор.2,ул,Архитектора Власова ,д.9 кор.2,7554807,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Архитектора Власова д.9 кор.3,Москва,ул Архитектора Власова д.9 кор.3,ул,Архитектора Власова ,д.9 кор.3,7554810,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.17 кор.1,Москва,ул Гарибальди д.17 кор.1,ул,Гарибальди ,д.17 кор.1,7554818,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.17 кор.2,Москва,ул Гарибальди д.17 кор.2,ул,Гарибальди ,д.17 кор.2,7554823,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.17 кор.3,Москва,ул Гарибальди д.17 кор.3,ул,Гарибальди ,д.17 кор.3,7554826,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.17 кор.4,Москва,ул Гарибальди д.17 кор.4,ул,Гарибальди ,д.17 кор.4,7554831,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.21 кор.1,Москва,ул Гарибальди д.21 кор.1,ул,Гарибальди ,д.21 кор.1,7554832,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.21 кор.3,Москва,ул Гарибальди д.21 кор.3,ул,Гарибальди ,д.21 кор.3,7554835,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.21 кор.4,Москва,ул Гарибальди д.21 кор.4,ул,Гарибальди ,д.21 кор.4,7554839,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.21 кор.5,Москва,ул Гарибальди д.21 кор.5,ул,Гарибальди ,д.21 кор.5,7554844,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.21 кор.6,Москва,ул Гарибальди д.21 кор.6,ул,Гарибальди ,д.21 кор.6,7554849,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.23 кор.1,Москва,ул Гарибальди д.23 кор.1,ул,Гарибальди ,д.23 кор.1,7554854,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.23 кор.3,Москва,ул Гарибальди д.23 кор.3,ул,Гарибальди ,д.23 кор.3,7554860,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.23 кор.5,Москва,ул Гарибальди д.23 кор.5,ул,Гарибальди ,д.23 кор.5,7554863,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.25 кор.2,Москва,ул Гарибальди д.25 кор.2,ул,Гарибальди ,д.25 кор.2,8162744,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.25 кор.3,Москва,ул Гарибальди д.25 кор.3,ул,Гарибальди ,д.25 кор.3,7554867,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.27 кор.1,Москва,ул Гарибальди д.27 кор.1,ул,Гарибальди ,д.27 кор.1,7554871,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.27 кор.2,Москва,ул Гарибальди д.27 кор.2,ул,Гарибальди ,д.27 кор.2,8156076,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.27 кор.3,Москва,ул Гарибальди д.27 кор.3,ул,Гарибальди ,д.27 кор.3,8156080,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.29 кор.1,Москва,ул Гарибальди д.29 кор.1,ул,Гарибальди ,д.29 кор.1,8156086,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.29 кор.2,Москва,ул Гарибальди д.29 кор.2,ул,Гарибальди ,д.29 кор.2,8156089,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.29 кор.3,Москва,ул Гарибальди д.29 кор.3,ул,Гарибальди ,д.29 кор.3,8163005,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.31 кор.1,Москва,ул Гарибальди д.31 кор.1,ул,Гарибальди ,д.31 кор.1,7554876,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.31 кор.2,Москва,ул Гарибальди д.31 кор.2,ул,Гарибальди ,д.31 кор.2,7554878,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Гарибальди д.36,Москва,ул Гарибальди д.36,ул,Гарибальди ,д.36,7716856,муниципальный округ Черемушки,1996 +2281081,г Москва ул Зюзинская д.4 кор.1,Москва,ул Зюзинская д.4 кор.1,ул,Зюзинская ,д.4 кор.1,7555486,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Зюзинская д.4 кор.2,Москва,ул Зюзинская д.4 кор.2,ул,Зюзинская ,д.4 кор.2,7555491,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Зюзинская д.4 кор.3,Москва,ул Зюзинская д.4 кор.3,ул,Зюзинская ,д.4 кор.3,7555497,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Зюзинская д.4 кор.4,Москва,ул Зюзинская д.4 кор.4,ул,Зюзинская ,д.4 кор.4,7555502,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Зюзинская д.4 кор.5,Москва,ул Зюзинская д.4 кор.5,ул,Зюзинская ,д.4 кор.5,7555508,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Зюзинская д.4 кор.6,Москва,ул Зюзинская д.4 кор.6,ул,Зюзинская ,д.4 кор.6,7555512,муниципальный округ Черемушки,н.д. +2281081,г Москва ул Зюзинская д.6,Москва,ул Зюзинская д.6,ул,Зюзинская ,д.6,7555513,муниципальный округ Черемушки,1989 +2281081,г Москва ул Зюзинская д.8,Москва,ул Зюзинская д.8,ул,Зюзинская ,д.8,7555533,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Каховка д.18 кор.1,Москва,ул Каховка д.18 кор.1,ул,Каховка ,д.18 кор.1,8132603,муниципальный округ Черемушки,2003 +2281081,г Москва ул Каховка д.18 кор.3,Москва,ул Каховка д.18 кор.3,ул,Каховка ,д.18 кор.3,7555540,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Каховка д.18 кор.4,Москва,ул Каховка д.18 кор.4,ул,Каховка ,д.18 кор.4,7555542,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Каховка д.18 кор.5,Москва,ул Каховка д.18 кор.5,ул,Каховка ,д.18 кор.5,7555552,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Каховка д.22 кор.1,Москва,ул Каховка д.22 кор.1,ул,Каховка ,д.22 кор.1,7555557,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Каховка д.22 кор.2,Москва,ул Каховка д.22 кор.2,ул,Каховка ,д.22 кор.2,7555560,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Каховка д.22 кор.3,Москва,ул Каховка д.22 кор.3,ул,Каховка ,д.22 кор.3,7555565,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Каховка д.22 кор.4,Москва,ул Каховка д.22 кор.4,ул,Каховка ,д.22 кор.4,7555570,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Каховка д.22 кор.5,Москва,ул Каховка д.22 кор.5,ул,Каховка ,д.22 кор.5,8154508,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Каховка д.24,Москва,ул Каховка д.24,ул,Каховка ,д.24,7555573,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Каховка д.26,Москва,ул Каховка д.26,ул,Каховка ,д.26,7555580,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Каховка д.29 кор.1,Москва,ул Каховка д.29 кор.1,ул,Каховка ,д.29 кор.1,7555584,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Каховка д.29 кор.2,Москва,ул Каховка д.29 кор.2,ул,Каховка ,д.29 кор.2,7555586,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Каховка д.31,Москва,ул Каховка д.31,ул,Каховка ,д.31,7577519,муниципальный округ Черемушки,2009 +2281081,г Москва ул Каховка д.31 кор.1,Москва,ул Каховка д.31 кор.1,ул,Каховка ,д.31 кор.1,7555590,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Каховка д.33 кор.1,Москва,ул Каховка д.33 кор.1,ул,Каховка ,д.33 кор.1,7555598,муниципальный округ Черемушки,1983 +2281081,г Москва ул Каховка д.35 кор.1,Москва,ул Каховка д.35 кор.1,ул,Каховка ,д.35 кор.1,7555604,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Каховка д.35 кор.2,Москва,ул Каховка д.35 кор.2,ул,Каховка ,д.35 кор.2,7555608,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Каховка д.37 кор.1,Москва,ул Каховка д.37 кор.1,ул,Каховка ,д.37 кор.1,8085930,муниципальный округ Черемушки,2003 +2281081,г Москва ул Каховка д.39 кор.1,Москва,ул Каховка д.39 кор.1,ул,Каховка ,д.39 кор.1,7555615,муниципальный округ Черемушки,1964 +2281081,г Москва ул Каховка д.39 кор.2,Москва,ул Каховка д.39 кор.2,ул,Каховка ,д.39 кор.2,7555617,муниципальный округ Черемушки,1964 +2281081,г Москва ул Наметкина д.11,Москва,ул Наметкина д.11,ул,Наметкина ,д.11,7553721,муниципальный округ Черемушки,1996 +2281081,г Москва ул Наметкина д.11 кор.1,Москва,ул Наметкина д.11 кор.1,ул,Наметкина ,д.11 кор.1,7632102,муниципальный округ Черемушки,2004 +2281081,г Москва ул Наметкина д.13 кор.1,Москва,ул Наметкина д.13 кор.1,ул,Наметкина ,д.13 кор.1,7553725,муниципальный округ Черемушки,1995 +2281081,г Москва ул Наметкина д.13 кор.2,Москва,ул Наметкина д.13 кор.2,ул,Наметкина ,д.13 кор.2,7632126,муниципальный округ Черемушки,2007 +2281081,г Москва ул Наметкина д.15,Москва,ул Наметкина д.15,ул,Наметкина ,д.15,7553729,муниципальный округ Черемушки,1996 +2281081,г Москва ул Наметкина д.17/68,Москва,ул Наметкина д.17/68,ул,Наметкина ,д.17/68,7553731,муниципальный округ Черемушки,1992 +2281081,г Москва ул Наметкина д.18,Москва,ул Наметкина д.18,ул,Наметкина ,д.18,8205511,муниципальный округ Черемушки,2011 +2281081,г Москва ул Наметкина д.21 кор.3,Москва,ул Наметкина д.21 кор.3,ул,Наметкина ,д.21 кор.3,7553733,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Наметкина д.9,Москва,ул Наметкина д.9,ул,Наметкина ,д.9,7553736,муниципальный округ Черемушки,1997 +2281081,г Москва ул Наметкина д.9 кор.1,Москва,ул Наметкина д.9 кор.1,ул,Наметкина ,д.9 кор.1,7553737,муниципальный округ Черемушки,1998 +2281081,г Москва ул Наметкина д.9 кор.3,Москва,ул Наметкина д.9 кор.3,ул,Наметкина ,д.9 кор.3,7553740,муниципальный округ Черемушки,1998 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.38 кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.38 кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.38 кор.1,7555628,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.40 кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.40 кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.40 кор.1,7555633,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.42 кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.42 кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.42 кор.1,7555648,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.44 кор.2,Москва,ул Новочеремушкинская д.44 кор.2,ул,Новочеремушкинская ,д.44 кор.2,7616031,муниципальный округ Черемушки,2002 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.44 кор.3,Москва,ул Новочеремушкинская д.44 кор.3,ул,Новочеремушкинская ,д.44 кор.3,7616182,муниципальный округ Черемушки,2005 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.48 кор.2,Москва,ул Новочеремушкинская д.48 кор.2,ул,Новочеремушкинская ,д.48 кор.2,7555661,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.49,Москва,ул Новочеремушкинская д.49,ул,Новочеремушкинская ,д.49,7555668,муниципальный округ Черемушки,2002 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.49 кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.49 кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.49 кор.1,7555674,муниципальный округ Черемушки,2001 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.50,Москва,ул Новочеремушкинская д.50,ул,Новочеремушкинская ,д.50,7555678,муниципальный округ Черемушки,1996 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.50 кор.3,Москва,ул Новочеремушкинская д.50 кор.3,ул,Новочеремушкинская ,д.50 кор.3,7555682,муниципальный округ Черемушки,1995 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.52 кор.2,Москва,ул Новочеремушкинская д.52 кор.2,ул,Новочеремушкинская ,д.52 кор.2,7555687,муниципальный округ Черемушки,1994 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.53 кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.53 кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.53 кор.1,7555696,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.53 кор.2,Москва,ул Новочеремушкинская д.53 кор.2,ул,Новочеремушкинская ,д.53 кор.2,7555704,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.53 кор.3,Москва,ул Новочеремушкинская д.53 кор.3,ул,Новочеремушкинская ,д.53 кор.3,7555714,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.53 кор.4,Москва,ул Новочеремушкинская д.53 кор.4,ул,Новочеремушкинская ,д.53 кор.4,7555764,муниципальный округ Черемушки,1995 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.55 кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.55 кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.55 кор.1,7555769,муниципальный округ Черемушки,1692 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.55 кор.2,Москва,ул Новочеремушкинская д.55 кор.2,ул,Новочеремушкинская ,д.55 кор.2,8260956,муниципальный округ Черемушки,2011 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.57,Москва,ул Новочеремушкинская д.57,ул,Новочеремушкинская ,д.57,7555777,муниципальный округ Черемушки,2002 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.57 кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.57 кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.57 кор.1,7555783,муниципальный округ Черемушки,2002 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.57 кор.2,Москва,ул Новочеремушкинская д.57 кор.2,ул,Новочеремушкинская ,д.57 кор.2,7555784,муниципальный округ Черемушки,1995 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.59,Москва,ул Новочеремушкинская д.59,ул,Новочеремушкинская ,д.59,7555791,муниципальный округ Черемушки,2003 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.59 кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.59 кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.59 кор.1,7555795,муниципальный округ Черемушки,2005 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.60,Москва,ул Новочеремушкинская д.60,ул,Новочеремушкинская ,д.60,8085170,муниципальный округ Черемушки,2006 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.60 кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.60 кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.60 кор.1,7716839,муниципальный округ Черемушки,1987 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.60 кор.2,Москва,ул Новочеремушкинская д.60 кор.2,ул,Новочеремушкинская ,д.60 кор.2,7716842,муниципальный округ Черемушки,1988 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.62 кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.62 кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.62 кор.1,7716854,муниципальный округ Черемушки,1980 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.63 кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.63 кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.63 кор.1,7555801,муниципальный округ Черемушки,2004 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.63 кор.2,Москва,ул Новочеремушкинская д.63 кор.2,ул,Новочеремушкинская ,д.63 кор.2,7555803,муниципальный округ Черемушки,2003 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.64 кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.64 кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.64 кор.1,7555811,муниципальный округ Черемушки,1994 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.66 кор.1,Москва,ул Новочеремушкинская д.66 кор.1,ул,Новочеремушкинская ,д.66 кор.1,7555816,муниципальный округ Черемушки,1995 +2281081,г Москва ул Новочеремушкинская д.71/32,Москва,ул Новочеремушкинская д.71/32,ул,Новочеремушкинская ,д.71/32,7817810,муниципальный округ Черемушки,1997 +2281081,г Москва ул Обручева д.35 кор.1,Москва,ул Обручева д.35 кор.1,ул,Обручева ,д.35 кор.1,7555824,муниципальный округ Черемушки,1964 +2281081,г Москва ул Обручева д.35 кор.2,Москва,ул Обручева д.35 кор.2,ул,Обручева ,д.35 кор.2,7555826,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Обручева д.35 кор.3,Москва,ул Обручева д.35 кор.3,ул,Обручева ,д.35 кор.3,7555828,муниципальный округ Черемушки,1991 +2281081,г Москва ул Обручева д.37,Москва,ул Обручева д.37,ул,Обручева ,д.37,7555832,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Обручева д.39,Москва,ул Обручева д.39,ул,Обручева ,д.39,7555837,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Обручева д.41,Москва,ул Обручева д.41,ул,Обручева ,д.41,7555840,муниципальный округ Черемушки,1964 +2281081,г Москва ул Обручева д.47,Москва,ул Обручева д.47,ул,Обручева ,д.47,7555842,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Обручева д.49,Москва,ул Обручева д.49,ул,Обручева ,д.49,7555846,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Обручева д.51,Москва,ул Обручева д.51,ул,Обручева ,д.51,7555848,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Обручева д.53,Москва,ул Обручева д.53,ул,Обручева ,д.53,7555852,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Обручева д.57,Москва,ул Обручева д.57,ул,Обручева ,д.57,7555858,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Обручева д.59,Москва,ул Обручева д.59,ул,Обручева ,д.59,7555861,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Обручева д.61,Москва,ул Обручева д.61,ул,Обручева ,д.61,7555866,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Обручева д.63,Москва,ул Обручева д.63,ул,Обручева ,д.63,7555870,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Обручева д.65/54,Москва,ул Обручева д.65/54,ул,Обручева ,д.65/54,7555877,муниципальный округ Черемушки,1974 +2281081,г Москва ул Перекопская д.17 кор.1,Москва,ул Перекопская д.17 кор.1,ул,Перекопская ,д.17 кор.1,7555884,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Перекопская д.17 кор.2,Москва,ул Перекопская д.17 кор.2,ул,Перекопская ,д.17 кор.2,7555891,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Перекопская д.17 кор.3,Москва,ул Перекопская д.17 кор.3,ул,Перекопская ,д.17 кор.3,7555892,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Перекопская д.17 кор.4,Москва,ул Перекопская д.17 кор.4,ул,Перекопская ,д.17 кор.4,7555898,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Перекопская д.17 кор.5,Москва,ул Перекопская д.17 кор.5,ул,Перекопская ,д.17 кор.5,8155070,муниципальный округ Черемушки,1967 +2281081,г Москва ул Перекопская д.21 кор.1,Москва,ул Перекопская д.21 кор.1,ул,Перекопская ,д.21 кор.1,7555899,муниципальный округ Черемушки,1977 +2281081,г Москва ул Перекопская д.21 кор.2,Москва,ул Перекопская д.21 кор.2,ул,Перекопская ,д.21 кор.2,7555905,муниципальный округ Черемушки,1977 +2281081,г Москва ул Перекопская д.22,Москва,ул Перекопская д.22,ул,Перекопская ,д.22,7555908,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Перекопская д.22 кор.1,Москва,ул Перекопская д.22 кор.1,ул,Перекопская ,д.22 кор.1,7555910,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Перекопская д.24,Москва,ул Перекопская д.24,ул,Перекопская ,д.24,7555914,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Перекопская д.25 кор.1,Москва,ул Перекопская д.25 кор.1,ул,Перекопская ,д.25 кор.1,7555919,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Перекопская д.25 кор.2,Москва,ул Перекопская д.25 кор.2,ул,Перекопская ,д.25 кор.2,7555924,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Перекопская д.26,Москва,ул Перекопская д.26,ул,Перекопская ,д.26,7555928,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Перекопская д.26 кор.1,Москва,ул Перекопская д.26 кор.1,ул,Перекопская ,д.26 кор.1,8155053,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Перекопская д.27 кор.1,Москва,ул Перекопская д.27 кор.1,ул,Перекопская ,д.27 кор.1,7555930,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Перекопская д.27 кор.2,Москва,ул Перекопская д.27 кор.2,ул,Перекопская ,д.27 кор.2,7555934,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Перекопская д.29,Москва,ул Перекопская д.29,ул,Перекопская ,д.29,7555937,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Перекопская д.30,Москва,ул Перекопская д.30,ул,Перекопская ,д.30,7555948,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Перекопская д.30 кор.1,Москва,ул Перекопская д.30 кор.1,ул,Перекопская ,д.30 кор.1,8158214,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Перекопская д.30 кор.2,Москва,ул Перекопская д.30 кор.2,ул,Перекопская ,д.30 кор.2,8155075,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Перекопская д.34,Москва,ул Перекопская д.34,ул,Перекопская ,д.34,7555949,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Перекопская д.34 кор.1,Москва,ул Перекопская д.34 кор.1,ул,Перекопская ,д.34 кор.1,7555951,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Перекопская д.34 кор.2,Москва,ул Перекопская д.34 кор.2,ул,Перекопская ,д.34 кор.2,8132499,муниципальный округ Черемушки,2013 +2281081,г Москва ул Перекопская д.34 кор.3,Москва,ул Перекопская д.34 кор.3,ул,Перекопская ,д.34 кор.3,8132506,муниципальный округ Черемушки,2013 +2281081,г Москва ул Перекопская д.34 кор.4,Москва,ул Перекопская д.34 кор.4,ул,Перекопская ,д.34 кор.4,8132515,муниципальный округ Черемушки,2013 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.25,Москва,ул Профсоюзная д.25,ул,Профсоюзная ,д.25,7555959,муниципальный округ Черемушки,2009 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.25 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.25 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.25 кор.1,7608956,муниципальный округ Черемушки,2009 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.27 кор.5,Москва,ул Профсоюзная д.27 кор.5,ул,Профсоюзная ,д.27 кор.5,7555962,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.27 кор.6,Москва,ул Профсоюзная д.27 кор.6,ул,Профсоюзная ,д.27 кор.6,7555967,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.27 кор.7,Москва,ул Профсоюзная д.27 кор.7,ул,Профсоюзная ,д.27 кор.7,7555969,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.28/53,Москва,ул Профсоюзная д.28/53,ул,Профсоюзная ,д.28/53,7555978,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.29 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.29 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.29 кор.1,7555984,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.29 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.29 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.29 кор.2,7555988,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.29 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.29 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.29 кор.3,7555995,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.30 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.30 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.30 кор.1,7555997,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.30 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.30 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.30 кор.2,7555999,муниципальный округ Черемушки,2004 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.30 кор.4,Москва,ул Профсоюзная д.30 кор.4,ул,Профсоюзная ,д.30 кор.4,7556005,муниципальный округ Черемушки,2003 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.31 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.31 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.31 кор.3,7556006,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.31 кор.4,Москва,ул Профсоюзная д.31 кор.4,ул,Профсоюзная ,д.31 кор.4,7556008,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.32 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.32 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.32 кор.2,8163243,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.33 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.33 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.33 кор.1,7556013,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.33 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.33 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.33 кор.2,7556017,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.33 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.33 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.33 кор.3,7556023,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.34 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.34 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.34 кор.1,7556027,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.36 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.36 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.36 кор.1,7556032,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.37,Москва,ул Профсоюзная д.37,ул,Профсоюзная ,д.37,7556036,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.38 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.38 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.38 кор.1,7556039,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.40 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.40 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.40 кор.1,7556043,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.41,Москва,ул Профсоюзная д.41,ул,Профсоюзная ,д.41,7656595,муниципальный округ Черемушки,2005 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.42 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.42 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.42 кор.1,7556046,муниципальный округ Черемушки,1968 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.42 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.42 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.42 кор.3,7556050,муниципальный округ Черемушки,1975 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.42 кор.4,Москва,ул Профсоюзная д.42 кор.4,ул,Профсоюзная ,д.42 кор.4,7629222,муниципальный округ Черемушки,2003 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.43 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.43 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.43 кор.1,7716817,муниципальный округ Черемушки,1983 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.43 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.43 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.43 кор.2,7716831,муниципальный округ Черемушки,1987 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.44 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.44 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.44 кор.1,7556055,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.44 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.44 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.44 кор.2,7556056,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.44 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.44 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.44 кор.3,7556058,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.44 кор.4,Москва,ул Профсоюзная д.44 кор.4,ул,Профсоюзная ,д.44 кор.4,7556072,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.44 кор.5,Москва,ул Профсоюзная д.44 кор.5,ул,Профсоюзная ,д.44 кор.5,7556074,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.44 кор.6,Москва,ул Профсоюзная д.44 кор.6,ул,Профсоюзная ,д.44 кор.6,7556076,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.44 кор.7,Москва,ул Профсоюзная д.44 кор.7,ул,Профсоюзная ,д.44 кор.7,7556079,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.45 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.45 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.45 кор.1,7716835,муниципальный округ Черемушки,1988 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.46 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.46 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.46 кор.1,7556082,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.46 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.46 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.46 кор.2,7556084,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.46 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.46 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.46 кор.3,7556085,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.47,Москва,ул Профсоюзная д.47,ул,Профсоюзная ,д.47,7556087,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.48 кор.1,Москва,ул Профсоюзная д.48 кор.1,ул,Профсоюзная ,д.48 кор.1,7556090,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.48 кор.2,Москва,ул Профсоюзная д.48 кор.2,ул,Профсоюзная ,д.48 кор.2,7556091,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.48 кор.3,Москва,ул Профсоюзная д.48 кор.3,ул,Профсоюзная ,д.48 кор.3,7556093,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.48 кор.4,Москва,ул Профсоюзная д.48 кор.4,ул,Профсоюзная ,д.48 кор.4,7556096,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.49,Москва,ул Профсоюзная д.49,ул,Профсоюзная ,д.49,7556098,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.51,Москва,ул Профсоюзная д.51,ул,Профсоюзная ,д.51,7556100,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.53,Москва,ул Профсоюзная д.53,ул,Профсоюзная ,д.53,7556102,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.54,Москва,ул Профсоюзная д.54,ул,Профсоюзная ,д.54,7556104,муниципальный округ Черемушки,1960 +2281081,г Москва ул Профсоюзная д.55,Москва,ул Профсоюзная д.55,ул,Профсоюзная ,д.55,8144779,муниципальный округ Черемушки,1974 +2281081,г Москва ул Херсонская д.13,Москва,ул Херсонская д.13,ул,Херсонская ,д.13,7556182,муниципальный округ Черемушки,1966 +2281081,г Москва ул Херсонская д.15,Москва,ул Херсонская д.15,ул,Херсонская ,д.15,7556185,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Херсонская д.17,Москва,ул Херсонская д.17,ул,Херсонская ,д.17,7613836,муниципальный округ Черемушки,2009 +2281081,г Москва ул Херсонская д.19,Москва,ул Херсонская д.19,ул,Херсонская ,д.19,7556191,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Херсонская д.21,Москва,ул Херсонская д.21,ул,Херсонская ,д.21,7556194,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Херсонская д.22 кор.1,Москва,ул Херсонская д.22 кор.1,ул,Херсонская ,д.22 кор.1,7556196,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Херсонская д.22 кор.2,Москва,ул Херсонская д.22 кор.2,ул,Херсонская ,д.22 кор.2,7556199,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Херсонская д.23,Москва,ул Херсонская д.23,ул,Херсонская ,д.23,7556202,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Херсонская д.24,Москва,ул Херсонская д.24,ул,Херсонская ,д.24,7556203,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Херсонская д.25,Москва,ул Херсонская д.25,ул,Херсонская ,д.25,7556210,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Херсонская д.26 кор.1,Москва,ул Херсонская д.26 кор.1,ул,Херсонская ,д.26 кор.1,7556212,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Херсонская д.26 кор.2,Москва,ул Херсонская д.26 кор.2,ул,Херсонская ,д.26 кор.2,7556215,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Херсонская д.28,Москва,ул Херсонская д.28,ул,Херсонская ,д.28,7556219,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Херсонская д.29,Москва,ул Херсонская д.29,ул,Херсонская ,д.29,7556224,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Херсонская д.30 кор.1,Москва,ул Херсонская д.30 кор.1,ул,Херсонская ,д.30 кор.1,7556228,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Херсонская д.31,Москва,ул Херсонская д.31,ул,Херсонская ,д.31,7556229,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Херсонская д.32 кор.1,Москва,ул Херсонская д.32 кор.1,ул,Херсонская ,д.32 кор.1,7556231,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Херсонская д.32 кор.2,Москва,ул Херсонская д.32 кор.2,ул,Херсонская ,д.32 кор.2,7556233,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Херсонская д.33,Москва,ул Херсонская д.33,ул,Херсонская ,д.33,7556235,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Херсонская д.34 кор.1,Москва,ул Херсонская д.34 кор.1,ул,Херсонская ,д.34 кор.1,7556236,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Херсонская д.35,Москва,ул Херсонская д.35,ул,Херсонская ,д.35,7556240,муниципальный округ Черемушки,1965 +2281081,г Москва ул Херсонская д.36,Москва,ул Херсонская д.36,ул,Херсонская ,д.36,7556246,муниципальный округ Черемушки,н.д. +2281081,г Москва ул Херсонская д.36 кор.1,Москва,ул Херсонская д.36 кор.1,ул,Херсонская ,д.36 кор.1,7556249,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Херсонская д.36 кор.2,Москва,ул Херсонская д.36 кор.2,ул,Херсонская ,д.36 кор.2,7556251,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Херсонская д.36 кор.3,Москва,ул Херсонская д.36 кор.3,ул,Херсонская ,д.36 кор.3,7556253,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Херсонская д.36 кор.4,Москва,ул Херсонская д.36 кор.4,ул,Херсонская ,д.36 кор.4,7556255,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Херсонская д.36 кор.5,Москва,ул Херсонская д.36 кор.5,ул,Херсонская ,д.36 кор.5,7556257,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Херсонская д.37,Москва,ул Херсонская д.37,ул,Херсонская ,д.37,7556259,муниципальный округ Черемушки,1970 +2281081,г Москва ул Херсонская д.38,Москва,ул Херсонская д.38,ул,Херсонская ,д.38,7556263,муниципальный округ Черемушки,1964 +2281081,г Москва ул Херсонская д.39,Москва,ул Херсонская д.39,ул,Херсонская ,д.39,7556266,муниципальный округ Черемушки,1969 +2281081,г Москва ул Херсонская д.41,Москва,ул Херсонская д.41,ул,Херсонская ,д.41,7707171,муниципальный округ Черемушки,2005 +2281081,г Москва ул Херсонская д.43,Москва,ул Херсонская д.43,ул,Херсонская ,д.43,8193812,муниципальный округ Черемушки,2012 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.11 кор.1,Москва,ул Цюрупы д.11 кор.1,ул,Цюрупы ,д.11 кор.1,7556283,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.11 кор.3,Москва,ул Цюрупы д.11 кор.3,ул,Цюрупы ,д.11 кор.3,8159390,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.12 кор.1,Москва,ул Цюрупы д.12 кор.1,ул,Цюрупы ,д.12 кор.1,7556286,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.12 кор.2,Москва,ул Цюрупы д.12 кор.2,ул,Цюрупы ,д.12 кор.2,7556288,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.12 кор.3,Москва,ул Цюрупы д.12 кор.3,ул,Цюрупы ,д.12 кор.3,7556289,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.12 кор.4,Москва,ул Цюрупы д.12 кор.4,ул,Цюрупы ,д.12 кор.4,7556291,муниципальный округ Черемушки,1963 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.12 кор.5,Москва,ул Цюрупы д.12 кор.5,ул,Цюрупы ,д.12 кор.5,7556292,муниципальный округ Черемушки,1984 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.12 кор.6,Москва,ул Цюрупы д.12 кор.6,ул,Цюрупы ,д.12 кор.6,7556293,муниципальный округ Черемушки,1996 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.13,Москва,ул Цюрупы д.13,ул,Цюрупы ,д.13,8155080,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.14,Москва,ул Цюрупы д.14,ул,Цюрупы ,д.14,7556296,муниципальный округ Черемушки,1994 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.15 кор.2,Москва,ул Цюрупы д.15 кор.2,ул,Цюрупы ,д.15 кор.2,7556297,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.15 кор.3,Москва,ул Цюрупы д.15 кор.3,ул,Цюрупы ,д.15 кор.3,7556299,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.16 кор.1,Москва,ул Цюрупы д.16 кор.1,ул,Цюрупы ,д.16 кор.1,7556303,муниципальный округ Черемушки,1998 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.16 кор.2,Москва,ул Цюрупы д.16 кор.2,ул,Цюрупы ,д.16 кор.2,7556306,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.17,Москва,ул Цюрупы д.17,ул,Цюрупы ,д.17,8159399,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.18 кор.1,Москва,ул Цюрупы д.18 кор.1,ул,Цюрупы ,д.18 кор.1,7556307,муниципальный округ Черемушки,1998 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.18 кор.2,Москва,ул Цюрупы д.18 кор.2,ул,Цюрупы ,д.18 кор.2,7556309,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.20 кор.1,Москва,ул Цюрупы д.20 кор.1,ул,Цюрупы ,д.20 кор.1,7556310,муниципальный округ Черемушки,1999 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.20 кор.2,Москва,ул Цюрупы д.20 кор.2,ул,Цюрупы ,д.20 кор.2,7556312,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.22 кор.1,Москва,ул Цюрупы д.22 кор.1,ул,Цюрупы ,д.22 кор.1,7556314,муниципальный округ Черемушки,1999 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.22 кор.2,Москва,ул Цюрупы д.22 кор.2,ул,Цюрупы ,д.22 кор.2,7556317,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.24 кор.2,Москва,ул Цюрупы д.24 кор.2,ул,Цюрупы ,д.24 кор.2,7556318,муниципальный округ Черемушки,1961 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.26 кор.2,Москва,ул Цюрупы д.26 кор.2,ул,Цюрупы ,д.26 кор.2,7556320,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.4,Москва,ул Цюрупы д.4,ул,Цюрупы ,д.4,7556325,муниципальный округ Черемушки,1962 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.6,Москва,ул Цюрупы д.6,ул,Цюрупы ,д.6,7556326,муниципальный округ Черемушки,2000 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.7 кор.1,Москва,ул Цюрупы д.7 кор.1,ул,Цюрупы ,д.7 кор.1,7556328,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.7 кор.2,Москва,ул Цюрупы д.7 кор.2,ул,Цюрупы ,д.7 кор.2,7556330,муниципальный округ Черемушки,1978 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.8,Москва,ул Цюрупы д.8,ул,Цюрупы ,д.8,8156116,муниципальный округ Черемушки,1988 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.8 кор.1,Москва,ул Цюрупы д.8 кор.1,ул,Цюрупы ,д.8 кор.1,7556331,муниципальный округ Черемушки,2000 +2281081,г Москва ул Цюрупы д.9,Москва,ул Цюрупы д.9,ул,Цюрупы ,д.9,7556334,муниципальный округ Черемушки,1976 +2281082,г Москва аллея Витте д.2,Москва,аллея Витте д.2,аллея,Витте ,д.2,7553292,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва аллея Витте д.4 кор.1,Москва,аллея Витте д.4 кор.1,аллея,Витте ,д.4 кор.1,7553369,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва аллея Витте д.6 кор.1,Москва,аллея Витте д.6 кор.1,аллея,Витте ,д.6 кор.1,7553385,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва аллея Витте д.8,Москва,аллея Витте д.8,аллея,Витте ,д.8,7553392,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва аллея Витте д.8 кор.1,Москва,аллея Витте д.8 кор.1,аллея,Витте ,д.8 кор.1,7553393,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва б-р Адмирала Ушакова д.11,Москва,б-р Адмирала Ушакова д.11,б-р,Адмирала Ушакова ,д.11,7553597,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва б-р Адмирала Ушакова д.14,Москва,б-р Адмирала Ушакова д.14,б-р,Адмирала Ушакова ,д.14,8059454,муниципальный округ Южное Бутово,1994 +2281082,г Москва б-р Адмирала Ушакова д.18,Москва,б-р Адмирала Ушакова д.18,б-р,Адмирала Ушакова ,д.18,7553599,муниципальный округ Южное Бутово,1994 +2281082,г Москва б-р Адмирала Ушакова д.2,Москва,б-р Адмирала Ушакова д.2,б-р,Адмирала Ушакова ,д.2,7770141,муниципальный округ Южное Бутово,1994 +2281082,г Москва б-р Адмирала Ушакова д.3,Москва,б-р Адмирала Ушакова д.3,б-р,Адмирала Ушакова ,д.3,7553892,муниципальный округ Южное Бутово,1995 +2281082,г Москва б-р Адмирала Ушакова д.5,Москва,б-р Адмирала Ушакова д.5,б-р,Адмирала Ушакова ,д.5,7770136,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва б-р Адмирала Ушакова д.8,Москва,б-р Адмирала Ушакова д.8,б-р,Адмирала Ушакова ,д.8,7770138,муниципальный округ Южное Бутово,1994 +2281082,г Москва б-р Адмирала Ушакова д.9,Москва,б-р Адмирала Ушакова д.9,б-р,Адмирала Ушакова ,д.9,7553894,муниципальный округ Южное Бутово,1995 +2281082,г Москва проезд Джанкойский д.3,Москва,проезд Джанкойский д.3,проезд,Джанкойский ,д.3,7553905,муниципальный округ Южное Бутово,1953 +2281082,г Москва проезд Джанкойский д.5,Москва,проезд Джанкойский д.5,проезд,Джанкойский ,д.5,7553907,муниципальный округ Южное Бутово,1967 +2281082,г Москва проезд Миргородский д.4,Москва,проезд Миргородский д.4,проезд,Миргородский ,д.4,7553911,муниципальный округ Южное Бутово,1939 +2281082,г Москва проезд Миргородский д.4А,Москва,проезд Миргородский д.4А,проезд,Миргородский ,д.4А,7553914,муниципальный округ Южное Бутово,1939 +2281082,г Москва проезд Миргородский д.6,Москва,проезд Миргородский д.6,проезд,Миргородский ,д.6,7553915,муниципальный округ Южное Бутово,1941 +2281082,г Москва проезд Миргородский д.6А,Москва,проезд Миргородский д.6А,проезд,Миргородский ,д.6А,7553917,муниципальный округ Южное Бутово,1941 +2281082,г Москва проезд Плавский д.1,Москва,проезд Плавский д.1,проезд,Плавский ,д.1,7553923,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва проезд Плавский д.2,Москва,проезд Плавский д.2,проезд,Плавский ,д.2,7553925,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва проезд Плавский д.2 кор.1,Москва,проезд Плавский д.2 кор.1,проезд,Плавский ,д.2 кор.1,7553927,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва проезд Плавский д.4,Москва,проезд Плавский д.4,проезд,Плавский ,д.4,7553929,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва проезд Плавский д.5,Москва,проезд Плавский д.5,проезд,Плавский ,д.5,7553931,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва проезд Плавский д.6,Москва,проезд Плавский д.6,проезд,Плавский ,д.6,7553934,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва проезд Плавский д.6 кор.1,Москва,проезд Плавский д.6 кор.1,проезд,Плавский ,д.6 кор.1,7553938,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва проезд Плавский д.7,Москва,проезд Плавский д.7,проезд,Плавский ,д.7,7553940,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва проезд Плавский д.8,Москва,проезд Плавский д.8,проезд,Плавский ,д.8,7553942,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва проезд Плавский д.8 кор.1,Москва,проезд Плавский д.8 кор.1,проезд,Плавский ,д.8 кор.1,7553944,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.10,Москва,проезд Чечерский д.10,проезд,Чечерский ,д.10,7557688,муниципальный округ Южное Бутово,1995 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.100,Москва,проезд Чечерский д.100,проезд,Чечерский ,д.100,7557695,муниципальный округ Южное Бутово,1998 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.102,Москва,проезд Чечерский д.102,проезд,Чечерский ,д.102,7557699,муниципальный округ Южное Бутово,1998 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.104,Москва,проезд Чечерский д.104,проезд,Чечерский ,д.104,7557703,муниципальный округ Южное Бутово,1998 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.110,Москва,проезд Чечерский д.110,проезд,Чечерский ,д.110,7557769,муниципальный округ Южное Бутово,1998 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.112,Москва,проезд Чечерский д.112,проезд,Чечерский ,д.112,7557775,муниципальный округ Южное Бутово,1998 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.116,Москва,проезд Чечерский д.116,проезд,Чечерский ,д.116,7557780,муниципальный округ Южное Бутово,1998 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.118,Москва,проезд Чечерский д.118,проезд,Чечерский ,д.118,7557787,муниципальный округ Южное Бутово,1998 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.12,Москва,проезд Чечерский д.12,проезд,Чечерский ,д.12,7770200,муниципальный округ Южное Бутово,1995 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.120,Москва,проезд Чечерский д.120,проезд,Чечерский ,д.120,7557794,муниципальный округ Южное Бутово,1998 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.2,Москва,проезд Чечерский д.2,проезд,Чечерский ,д.2,7770192,муниципальный округ Южное Бутово,1995 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.22,Москва,проезд Чечерский д.22,проезд,Чечерский ,д.22,7557801,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.24,Москва,проезд Чечерский д.24,проезд,Чечерский ,д.24,7558191,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.24 кор.1,Москва,проезд Чечерский д.24 кор.1,проезд,Чечерский ,д.24 кор.1,7558194,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.24 кор.2,Москва,проезд Чечерский д.24 кор.2,проезд,Чечерский ,д.24 кор.2,7558199,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.26,Москва,проезд Чечерский д.26,проезд,Чечерский ,д.26,7558221,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.30,Москва,проезд Чечерский д.30,проезд,Чечерский ,д.30,7558224,муниципальный округ Южное Бутово,1997 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.34,Москва,проезд Чечерский д.34,проезд,Чечерский ,д.34,7558229,муниципальный округ Южное Бутово,1997 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.36,Москва,проезд Чечерский д.36,проезд,Чечерский ,д.36,7558237,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.38,Москва,проезд Чечерский д.38,проезд,Чечерский ,д.38,7558242,муниципальный округ Южное Бутово,1997 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.4,Москва,проезд Чечерский д.4,проезд,Чечерский ,д.4,7770196,муниципальный округ Южное Бутово,1995 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.44,Москва,проезд Чечерский д.44,проезд,Чечерский ,д.44,7558292,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.46,Москва,проезд Чечерский д.46,проезд,Чечерский ,д.46,7558295,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.48,Москва,проезд Чечерский д.48,проезд,Чечерский ,д.48,8055553,муниципальный округ Южное Бутово,1997 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.52,Москва,проезд Чечерский д.52,проезд,Чечерский ,д.52,7558304,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.54,Москва,проезд Чечерский д.54,проезд,Чечерский ,д.54,7558308,муниципальный округ Южное Бутово,1997 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.56 кор.1,Москва,проезд Чечерский д.56 кор.1,проезд,Чечерский ,д.56 кор.1,7558314,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.56 кор.2,Москва,проезд Чечерский д.56 кор.2,проезд,Чечерский ,д.56 кор.2,7558322,муниципальный округ Южное Бутово,2004 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.62,Москва,проезд Чечерский д.62,проезд,Чечерский ,д.62,7558326,муниципальный округ Южное Бутово,1997 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.64,Москва,проезд Чечерский д.64,проезд,Чечерский ,д.64,7558329,муниципальный округ Южное Бутово,1997 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.66,Москва,проезд Чечерский д.66,проезд,Чечерский ,д.66,7558336,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.68,Москва,проезд Чечерский д.68,проезд,Чечерский ,д.68,7558341,муниципальный округ Южное Бутово,1997 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.70,Москва,проезд Чечерский д.70,проезд,Чечерский ,д.70,7558349,муниципальный округ Южное Бутово,1997 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.72,Москва,проезд Чечерский д.72,проезд,Чечерский ,д.72,7558356,муниципальный округ Южное Бутово,1997 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.82,Москва,проезд Чечерский д.82,проезд,Чечерский ,д.82,7558360,муниципальный округ Южное Бутово,1997 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.84,Москва,проезд Чечерский д.84,проезд,Чечерский ,д.84,7558369,муниципальный округ Южное Бутово,1997 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.88,Москва,проезд Чечерский д.88,проезд,Чечерский ,д.88,7558375,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.90,Москва,проезд Чечерский д.90,проезд,Чечерский ,д.90,7558378,муниципальный округ Южное Бутово,1997 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.92,Москва,проезд Чечерский д.92,проезд,Чечерский ,д.92,7558382,муниципальный округ Южное Бутово,1997 +2281082,г Москва проезд Чечерский д.94,Москва,проезд Чечерский д.94,проезд,Чечерский ,д.94,7558387,муниципальный округ Южное Бутово,1997 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.11,Москва,ул Адмирала Лазарева д.11,ул,Адмирала Лазарева ,д.11,7555956,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.16,Москва,ул Адмирала Лазарева д.16,ул,Адмирала Лазарева ,д.16,7554048,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.19,Москва,ул Адмирала Лазарева д.19,ул,Адмирала Лазарева ,д.19,7554049,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.19 кор.1,Москва,ул Адмирала Лазарева д.19 кор.1,ул,Адмирала Лазарева ,д.19 кор.1,7554051,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.22,Москва,ул Адмирала Лазарева д.22,ул,Адмирала Лазарева ,д.22,7554053,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.26,Москва,ул Адмирала Лазарева д.26,ул,Адмирала Лазарева ,д.26,7554059,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.28,Москва,ул Адмирала Лазарева д.28,ул,Адмирала Лазарева ,д.28,7554063,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.28 кор.1,Москва,ул Адмирала Лазарева д.28 кор.1,ул,Адмирала Лазарева ,д.28 кор.1,7554066,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.29,Москва,ул Адмирала Лазарева д.29,ул,Адмирала Лазарева ,д.29,7554070,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.30,Москва,ул Адмирала Лазарева д.30,ул,Адмирала Лазарева ,д.30,7554073,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.30 кор.1,Москва,ул Адмирала Лазарева д.30 кор.1,ул,Адмирала Лазарева ,д.30 кор.1,7554075,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.34,Москва,ул Адмирала Лазарева д.34,ул,Адмирала Лазарева ,д.34,7554077,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.35,Москва,ул Адмирала Лазарева д.35,ул,Адмирала Лазарева ,д.35,7555963,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.35 кор.1,Москва,ул Адмирала Лазарева д.35 кор.1,ул,Адмирала Лазарева ,д.35 кор.1,7554084,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.36,Москва,ул Адмирала Лазарева д.36,ул,Адмирала Лазарева ,д.36,7554090,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.38,Москва,ул Адмирала Лазарева д.38,ул,Адмирала Лазарева ,д.38,7554094,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.38 кор.1,Москва,ул Адмирала Лазарева д.38 кор.1,ул,Адмирала Лазарева ,д.38 кор.1,7554098,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.39,Москва,ул Адмирала Лазарева д.39,ул,Адмирала Лазарева ,д.39,7554102,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.39 кор.1,Москва,ул Адмирала Лазарева д.39 кор.1,ул,Адмирала Лазарева ,д.39 кор.1,7554104,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.40,Москва,ул Адмирала Лазарева д.40,ул,Адмирала Лазарева ,д.40,7554106,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.41,Москва,ул Адмирала Лазарева д.41,ул,Адмирала Лазарева ,д.41,7555971,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.42,Москва,ул Адмирала Лазарева д.42,ул,Адмирала Лазарева ,д.42,7554109,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.42 кор.1,Москва,ул Адмирала Лазарева д.42 кор.1,ул,Адмирала Лазарева ,д.42 кор.1,7554115,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.42 кор.2,Москва,ул Адмирала Лазарева д.42 кор.2,ул,Адмирала Лазарева ,д.42 кор.2,7554120,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.43,Москва,ул Адмирала Лазарева д.43,ул,Адмирала Лазарева ,д.43,7555980,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.45,Москва,ул Адмирала Лазарева д.45,ул,Адмирала Лазарева ,д.45,7555990,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.47,Москва,ул Адмирала Лазарева д.47,ул,Адмирала Лазарева ,д.47,7554125,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.47 кор.1,Москва,ул Адмирала Лазарева д.47 кор.1,ул,Адмирала Лазарева ,д.47 кор.1,7554130,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.50,Москва,ул Адмирала Лазарева д.50,ул,Адмирала Лазарева ,д.50,7554165,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.50 кор.1,Москва,ул Адмирала Лазарева д.50 кор.1,ул,Адмирала Лазарева ,д.50 кор.1,7554170,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.50 кор.2,Москва,ул Адмирала Лазарева д.50 кор.2,ул,Адмирала Лазарева ,д.50 кор.2,7554202,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.52,Москва,ул Адмирала Лазарева д.52,ул,Адмирала Лазарева ,д.52,7554206,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.52 кор.1,Москва,ул Адмирала Лазарева д.52 кор.1,ул,Адмирала Лазарева ,д.52 кор.1,7554214,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.52 кор.2,Москва,ул Адмирала Лазарева д.52 кор.2,ул,Адмирала Лазарева ,д.52 кор.2,7554217,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.52 кор.3,Москва,ул Адмирала Лазарева д.52 кор.3,ул,Адмирала Лазарева ,д.52 кор.3,7554220,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.54 кор.1,Москва,ул Адмирала Лазарева д.54 кор.1,ул,Адмирала Лазарева ,д.54 кор.1,7554225,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.55,Москва,ул Адмирала Лазарева д.55,ул,Адмирала Лазарева ,д.55,7554229,муниципальный округ Южное Бутово,2004 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.57,Москва,ул Адмирала Лазарева д.57,ул,Адмирала Лазарева ,д.57,7554237,муниципальный округ Южное Бутово,2004 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.58,Москва,ул Адмирала Лазарева д.58,ул,Адмирала Лазарева ,д.58,7554239,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.6,Москва,ул Адмирала Лазарева д.6,ул,Адмирала Лазарева ,д.6,7554242,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.61,Москва,ул Адмирала Лазарева д.61,ул,Адмирала Лазарева ,д.61,7555998,муниципальный округ Южное Бутово,2004 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.62,Москва,ул Адмирала Лазарева д.62,ул,Адмирала Лазарева ,д.62,7554246,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.62 кор.1,Москва,ул Адмирала Лазарева д.62 кор.1,ул,Адмирала Лазарева ,д.62 кор.1,7554251,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.63,Москва,ул Адмирала Лазарева д.63,ул,Адмирала Лазарева ,д.63,8110897,муниципальный округ Южное Бутово,2012 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.63 кор.1,Москва,ул Адмирала Лазарева д.63 кор.1,ул,Адмирала Лазарева ,д.63 кор.1,7686236,муниципальный округ Южное Бутово,2011 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.63 кор.2,Москва,ул Адмирала Лазарева д.63 кор.2,ул,Адмирала Лазарева ,д.63 кор.2,7706400,муниципальный округ Южное Бутово,2011 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.63 кор.3,Москва,ул Адмирала Лазарева д.63 кор.3,ул,Адмирала Лазарева ,д.63 кор.3,7706527,муниципальный округ Южное Бутово,2011 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.64,Москва,ул Адмирала Лазарева д.64,ул,Адмирала Лазарева ,д.64,7554264,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.68,Москва,ул Адмирала Лазарева д.68,ул,Адмирала Лазарева ,д.68,7554269,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.68 кор.1,Москва,ул Адмирала Лазарева д.68 кор.1,ул,Адмирала Лазарева ,д.68 кор.1,7554309,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.68 кор.2,Москва,ул Адмирала Лазарева д.68 кор.2,ул,Адмирала Лазарева ,д.68 кор.2,7554313,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.72,Москва,ул Адмирала Лазарева д.72,ул,Адмирала Лазарева ,д.72,7554320,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.72 кор.1,Москва,ул Адмирала Лазарева д.72 кор.1,ул,Адмирала Лазарева ,д.72 кор.1,7554326,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.74,Москва,ул Адмирала Лазарева д.74,ул,Адмирала Лазарева ,д.74,7554334,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Адмирала Лазарева д.8,Москва,ул Адмирала Лазарева д.8,ул,Адмирала Лазарева ,д.8,7554341,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва ул Адмирала Руднева д.10,Москва,ул Адмирала Руднева д.10,ул,Адмирала Руднева ,д.10,7554374,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Адмирала Руднева д.12,Москва,ул Адмирала Руднева д.12,ул,Адмирала Руднева ,д.12,7554380,муниципальный округ Южное Бутово,2004 +2281082,г Москва ул Адмирала Руднева д.14,Москва,ул Адмирала Руднева д.14,ул,Адмирала Руднева ,д.14,7554385,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Адмирала Руднева д.16,Москва,ул Адмирала Руднева д.16,ул,Адмирала Руднева ,д.16,7554410,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Адмирала Руднева д.18,Москва,ул Адмирала Руднева д.18,ул,Адмирала Руднева ,д.18,7554413,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Адмирала Руднева д.8,Москва,ул Адмирала Руднева д.8,ул,Адмирала Руднева ,д.8,7554420,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Академика Понтрягина д.11,Москва,ул Академика Понтрягина д.11,ул,Академика Понтрягина ,д.11,7554432,муниципальный округ Южное Бутово,2006 +2281082,г Москва ул Академика Понтрягина д.11 кор.1,Москва,ул Академика Понтрягина д.11 кор.1,ул,Академика Понтрягина ,д.11 кор.1,7554445,муниципальный округ Южное Бутово,2007 +2281082,г Москва ул Академика Понтрягина д.11 кор.3,Москва,ул Академика Понтрягина д.11 кор.3,ул,Академика Понтрягина ,д.11 кор.3,7554455,муниципальный округ Южное Бутово,2007 +2281082,г Москва ул Академика Понтрягина д.17,Москва,ул Академика Понтрягина д.17,ул,Академика Понтрягина ,д.17,7554458,муниципальный округ Южное Бутово,2006 +2281082,г Москва ул Академика Понтрягина д.19,Москва,ул Академика Понтрягина д.19,ул,Академика Понтрягина ,д.19,7554461,муниципальный округ Южное Бутово,2006 +2281082,г Москва ул Академика Понтрягина д.21,Москва,ул Академика Понтрягина д.21,ул,Академика Понтрягина ,д.21,7554466,муниципальный округ Южное Бутово,2006 +2281082,г Москва ул Академика Понтрягина д.21 кор.1,Москва,ул Академика Понтрягина д.21 кор.1,ул,Академика Понтрягина ,д.21 кор.1,7554476,муниципальный округ Южное Бутово,2007 +2281082,г Москва ул Академика Понтрягина д.25,Москва,ул Академика Понтрягина д.25,ул,Академика Понтрягина ,д.25,7554481,муниципальный округ Южное Бутово,2006 +2281082,г Москва ул Академика Понтрягина д.27,Москва,ул Академика Понтрягина д.27,ул,Академика Понтрягина ,д.27,7554486,муниципальный округ Южное Бутово,2006 +2281082,г Москва ул Академика Семенова д.11,Москва,ул Академика Семенова д.11,ул,Академика Семенова ,д.11,7554492,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Академика Семенова д.11 кор.1,Москва,ул Академика Семенова д.11 кор.1,ул,Академика Семенова ,д.11 кор.1,7554497,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Академика Семенова д.15,Москва,ул Академика Семенова д.15,ул,Академика Семенова ,д.15,7554962,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Академика Семенова д.15 кор.1,Москва,ул Академика Семенова д.15 кор.1,ул,Академика Семенова ,д.15 кор.1,7554969,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Академика Семенова д.21,Москва,ул Академика Семенова д.21,ул,Академика Семенова ,д.21,7554972,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Академика Семенова д.21 кор.1,Москва,ул Академика Семенова д.21 кор.1,ул,Академика Семенова ,д.21 кор.1,7554975,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Академика Семенова д.21 кор.2,Москва,ул Академика Семенова д.21 кор.2,ул,Академика Семенова ,д.21 кор.2,7554978,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Академика Семенова д.3,Москва,ул Академика Семенова д.3,ул,Академика Семенова ,д.3,7554981,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Академика Семенова д.5,Москва,ул Академика Семенова д.5,ул,Академика Семенова ,д.5,7554984,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Бартеневская д.13,Москва,ул Бартеневская д.13,ул,Бартеневская ,д.13,7554990,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Бартеневская д.23 кор.1,Москва,ул Бартеневская д.23 кор.1,ул,Бартеневская ,д.23 кор.1,7554993,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Бартеневская д.23 кор.2,Москва,ул Бартеневская д.23 кор.2,ул,Бартеневская ,д.23 кор.2,7554997,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Бартеневская д.41,Москва,ул Бартеневская д.41,ул,Бартеневская ,д.41,7555003,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Бартеневская д.41 кор.1,Москва,ул Бартеневская д.41 кор.1,ул,Бартеневская ,д.41 кор.1,7555005,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Бартеневская д.49,Москва,ул Бартеневская д.49,ул,Бартеневская ,д.49,7555007,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Бартеневская д.49 кор.1,Москва,ул Бартеневская д.49 кор.1,ул,Бартеневская ,д.49 кор.1,7555008,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Бартеневская д.49 кор.2,Москва,ул Бартеневская д.49 кор.2,ул,Бартеневская ,д.49 кор.2,7555010,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Бартеневская д.49 кор.3,Москва,ул Бартеневская д.49 кор.3,ул,Бартеневская ,д.49 кор.3,7555012,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Бартеневская д.57,Москва,ул Бартеневская д.57,ул,Бартеневская ,д.57,7555013,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Бартеневская д.57 кор.1,Москва,ул Бартеневская д.57 кор.1,ул,Бартеневская ,д.57 кор.1,7555018,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Бартеневская д.57 кор.2,Москва,ул Бартеневская д.57 кор.2,ул,Бартеневская ,д.57 кор.2,7555021,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Бартеневская д.9,Москва,ул Бартеневская д.9,ул,Бартеневская ,д.9,7555026,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва ул Брусилова д.11,Москва,ул Брусилова д.11,ул,Брусилова ,д.11,7555035,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Брусилова д.13,Москва,ул Брусилова д.13,ул,Брусилова ,д.13,7555037,муниципальный округ Южное Бутово,2007 +2281082,г Москва ул Брусилова д.15,Москва,ул Брусилова д.15,ул,Брусилова ,д.15,7555039,муниципальный округ Южное Бутово,2007 +2281082,г Москва ул Брусилова д.15 кор.1,Москва,ул Брусилова д.15 кор.1,ул,Брусилова ,д.15 кор.1,7555047,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Брусилова д.17,Москва,ул Брусилова д.17,ул,Брусилова ,д.17,7555049,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Брусилова д.21,Москва,ул Брусилова д.21,ул,Брусилова ,д.21,7555050,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Брусилова д.27,Москва,ул Брусилова д.27,ул,Брусилова ,д.27,7555052,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Брусилова д.27 кор.1,Москва,ул Брусилова д.27 кор.1,ул,Брусилова ,д.27 кор.1,7555057,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Брусилова д.27 кор.2,Москва,ул Брусилова д.27 кор.2,ул,Брусилова ,д.27 кор.2,7555059,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Брусилова д.27 кор.3,Москва,ул Брусилова д.27 кор.3,ул,Брусилова ,д.27 кор.3,7555062,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Брусилова д.31,Москва,ул Брусилова д.31,ул,Брусилова ,д.31,7555095,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Брусилова д.33 кор.1,Москва,ул Брусилова д.33 кор.1,ул,Брусилова ,д.33 кор.1,7555099,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Брусилова д.35 кор.1,Москва,ул Брусилова д.35 кор.1,ул,Брусилова ,д.35 кор.1,7555103,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Брусилова д.37 кор.1,Москва,ул Брусилова д.37 кор.1,ул,Брусилова ,д.37 кор.1,7555106,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Брусилова д.39 кор.1,Москва,ул Брусилова д.39 кор.1,ул,Брусилова ,д.39 кор.1,7555110,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Брусилова д.7,Москва,ул Брусилова д.7,ул,Брусилова ,д.7,7555545,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Брусилова д.9,Москва,ул Брусилова д.9,ул,Брусилова ,д.9,7555114,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Бунинская Аллея д.2,Москва,ул Бунинская Аллея д.2,ул,Бунинская Аллея ,д.2,7555122,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Бутовская Б. д.3,Москва,ул Бутовская Б. д.3,ул,Бутовская Б. ,д.3,7555031,муниципальный округ Южное Бутово,1917 +2281082,г Москва ул Веневская д.1,Москва,ул Веневская д.1,ул,Веневская ,д.1,7555129,муниципальный округ Южное Бутово,1994 +2281082,г Москва ул Веневская д.10,Москва,ул Веневская д.10,ул,Веневская ,д.10,7770180,муниципальный округ Южное Бутово,1995 +2281082,г Москва ул Веневская д.15,Москва,ул Веневская д.15,ул,Веневская ,д.15,7555138,муниципальный округ Южное Бутово,1994 +2281082,г Москва ул Веневская д.19,Москва,ул Веневская д.19,ул,Веневская ,д.19,7690379,муниципальный округ Южное Бутово,н.д. +2281082,г Москва ул Веневская д.19 строение 138,Москва,ул Веневская д.19 строение 138,ул,Веневская ,д.19 строение 138,7690779,муниципальный округ Южное Бутово,1995 +2281082,г Москва ул Веневская д.21,Москва,ул Веневская д.21,ул,Веневская ,д.21,7555141,муниципальный округ Южное Бутово,1994 +2281082,г Москва ул Веневская д.23,Москва,ул Веневская д.23,ул,Веневская ,д.23,8054184,муниципальный округ Южное Бутово,1994 +2281082,г Москва ул Веневская д.25,Москва,ул Веневская д.25,ул,Веневская ,д.25,8058268,муниципальный округ Южное Бутово,1994 +2281082,г Москва ул Веневская д.29,Москва,ул Веневская д.29,ул,Веневская ,д.29,7555145,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ул Веневская д.5,Москва,ул Веневская д.5,ул,Веневская ,д.5,7555151,муниципальный округ Южное Бутово,1993 +2281082,г Москва ул Веневская д.7,Москва,ул Веневская д.7,ул,Веневская ,д.7,7555155,муниципальный округ Южное Бутово,1994 +2281082,г Москва ул Горчакова д.1,Москва,ул Горчакова д.1,ул,Горчакова ,д.1,7555160,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Горчакова д.1 кор.1,Москва,ул Горчакова д.1 кор.1,ул,Горчакова ,д.1 кор.1,7555163,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Горчакова д.1 кор.2,Москва,ул Горчакова д.1 кор.2,ул,Горчакова ,д.1 кор.2,7555170,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Горчакова д.1 кор.3,Москва,ул Горчакова д.1 кор.3,ул,Горчакова ,д.1 кор.3,7555174,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Горчакова д.3,Москва,ул Горчакова д.3,ул,Горчакова ,д.3,7555177,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Горчакова д.5,Москва,ул Горчакова д.5,ул,Горчакова ,д.5,7555181,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Горчакова д.5 кор.1,Москва,ул Горчакова д.5 кор.1,ул,Горчакова ,д.5 кор.1,7555187,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Горчакова д.7,Москва,ул Горчакова д.7,ул,Горчакова ,д.7,8083039,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Горчакова д.9,Москва,ул Горчакова д.9,ул,Горчакова ,д.9,7555189,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Дачная д.1,Москва,ул Дачная д.1,ул,Дачная ,д.1,7770055,муниципальный округ Южное Бутово,1960 +2281082,г Москва ул Дачная д.2,Москва,ул Дачная д.2,ул,Дачная ,д.2,7555192,муниципальный округ Южное Бутово,1960 +2281082,г Москва ул Дачная д.3,Москва,ул Дачная д.3,ул,Дачная ,д.3,7555197,муниципальный округ Южное Бутово,1961 +2281082,г Москва ул Дачная д.4,Москва,ул Дачная д.4,ул,Дачная ,д.4,7555204,муниципальный округ Южное Бутово,1960 +2281082,г Москва ул Дачная д.5,Москва,ул Дачная д.5,ул,Дачная ,д.5,7555208,муниципальный округ Южное Бутово,1961 +2281082,г Москва ул Дачная д.6,Москва,ул Дачная д.6,ул,Дачная ,д.6,7555212,муниципальный округ Южное Бутово,1963 +2281082,г Москва ул Дачная д.7,Москва,ул Дачная д.7,ул,Дачная ,д.7,7555218,муниципальный округ Южное Бутово,1987 +2281082,г Москва ул Джанкойская д.3В,Москва,ул Джанкойская д.3В,ул,Джанкойская ,д.3В,7555228,муниципальный округ Южное Бутово,1986 +2281082,г Москва ул Захарьинские Дворики д.1 кор.1,Москва,ул Захарьинские Дворики д.1 кор.1,ул,Захарьинские Дворики ,д.1 кор.1,7555251,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Захарьинские Дворики д.1 кор.2,Москва,ул Захарьинские Дворики д.1 кор.2,ул,Захарьинские Дворики ,д.1 кор.2,7555256,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Захарьинские Дворики д.3,Москва,ул Захарьинские Дворики д.3,ул,Захарьинские Дворики ,д.3,7555261,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Захарьинские Дворики д.3 кор.1,Москва,ул Захарьинские Дворики д.3 кор.1,ул,Захарьинские Дворики ,д.3 кор.1,7555269,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Изюмская д.22,Москва,ул Изюмская д.22,ул,Изюмская ,д.22,7555276,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва ул Изюмская д.22 кор.1,Москва,ул Изюмская д.22 кор.1,ул,Изюмская ,д.22 кор.1,7555280,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Изюмская д.22 кор.2,Москва,ул Изюмская д.22 кор.2,ул,Изюмская ,д.22 кор.2,7555286,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Изюмская д.26,Москва,ул Изюмская д.26,ул,Изюмская ,д.26,7555292,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва ул Изюмская д.26 кор.1,Москва,ул Изюмская д.26 кор.1,ул,Изюмская ,д.26 кор.1,7555305,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Изюмская д.26 кор.2,Москва,ул Изюмская д.26 кор.2,ул,Изюмская ,д.26 кор.2,7555309,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Изюмская д.28,Москва,ул Изюмская д.28,ул,Изюмская ,д.28,7555315,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва ул Изюмская д.28 кор.1,Москва,ул Изюмская д.28 кор.1,ул,Изюмская ,д.28 кор.1,7555322,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Изюмская д.28 кор.2,Москва,ул Изюмская д.28 кор.2,ул,Изюмская ,д.28 кор.2,7555336,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Изюмская д.30,Москва,ул Изюмская д.30,ул,Изюмская ,д.30,7556081,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва ул Изюмская д.34,Москва,ул Изюмская д.34,ул,Изюмская ,д.34,7556086,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва ул Изюмская д.34 кор.1,Москва,ул Изюмская д.34 кор.1,ул,Изюмская ,д.34 кор.1,7556089,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Изюмская д.34 кор.2,Москва,ул Изюмская д.34 кор.2,ул,Изюмская ,д.34 кор.2,7556092,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Изюмская д.37 кор.1,Москва,ул Изюмская д.37 кор.1,ул,Изюмская ,д.37 кор.1,7556095,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Изюмская д.37 кор.2,Москва,ул Изюмская д.37 кор.2,ул,Изюмская ,д.37 кор.2,7556124,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Изюмская д.37 кор.3,Москва,ул Изюмская д.37 кор.3,ул,Изюмская ,д.37 кор.3,7556129,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Изюмская д.37 кор.4,Москва,ул Изюмская д.37 кор.4,ул,Изюмская ,д.37 кор.4,7556135,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Изюмская д.39 кор.1,Москва,ул Изюмская д.39 кор.1,ул,Изюмская ,д.39 кор.1,7556140,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Изюмская д.39 кор.2,Москва,ул Изюмская д.39 кор.2,ул,Изюмская ,д.39 кор.2,7556143,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Изюмская д.43,Москва,ул Изюмская д.43,ул,Изюмская ,д.43,7556149,муниципальный округ Южное Бутово,2007 +2281082,г Москва ул Изюмская д.43 кор.1,Москва,ул Изюмская д.43 кор.1,ул,Изюмская ,д.43 кор.1,7556154,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Изюмская д.43 кор.2,Москва,ул Изюмская д.43 кор.2,ул,Изюмская ,д.43 кор.2,7556163,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Изюмская д.43 кор.3,Москва,ул Изюмская д.43 кор.3,ул,Изюмская ,д.43 кор.3,7556168,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Изюмская д.45,Москва,ул Изюмская д.45,ул,Изюмская ,д.45,7556175,муниципальный округ Южное Бутово,2005 +2281082,г Москва ул Изюмская д.45 кор.1,Москва,ул Изюмская д.45 кор.1,ул,Изюмская ,д.45 кор.1,7556179,муниципальный округ Южное Бутово,2006 +2281082,г Москва ул Изюмская д.45 кор.2,Москва,ул Изюмская д.45 кор.2,ул,Изюмская ,д.45 кор.2,7556186,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Изюмская д.46,Москва,ул Изюмская д.46,ул,Изюмская ,д.46,7556192,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва ул Изюмская д.46 кор.1,Москва,ул Изюмская д.46 кор.1,ул,Изюмская ,д.46 кор.1,7556197,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Изюмская д.46 кор.2,Москва,ул Изюмская д.46 кор.2,ул,Изюмская ,д.46 кор.2,7556201,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Изюмская д.47,Москва,ул Изюмская д.47,ул,Изюмская ,д.47,7556205,муниципальный округ Южное Бутово,2005 +2281082,г Москва ул Изюмская д.47 кор.1,Москва,ул Изюмская д.47 кор.1,ул,Изюмская ,д.47 кор.1,7556208,муниципальный округ Южное Бутово,2005 +2281082,г Москва ул Изюмская д.47 кор.2,Москва,ул Изюмская д.47 кор.2,ул,Изюмская ,д.47 кор.2,7556216,муниципальный округ Южное Бутово,2005 +2281082,г Москва ул Изюмская д.47 кор.3,Москва,ул Изюмская д.47 кор.3,ул,Изюмская ,д.47 кор.3,7556221,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Изюмская д.47 кор.4,Москва,ул Изюмская д.47 кор.4,ул,Изюмская ,д.47 кор.4,7556227,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Изюмская д.47 кор.5,Москва,ул Изюмская д.47 кор.5,ул,Изюмская ,д.47 кор.5,7556230,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Изюмская д.49 кор.1,Москва,ул Изюмская д.49 кор.1,ул,Изюмская ,д.49 кор.1,8110673,муниципальный округ Южное Бутово,2011 +2281082,г Москва ул Изюмская д.49 кор.3,Москва,ул Изюмская д.49 кор.3,ул,Изюмская ,д.49 кор.3,7556234,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Изюмская д.49 кор.4,Москва,ул Изюмская д.49 кор.4,ул,Изюмская ,д.49 кор.4,7556237,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Изюмская д.50,Москва,ул Изюмская д.50,ул,Изюмская ,д.50,7556238,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва ул Изюмская д.50 кор.1,Москва,ул Изюмская д.50 кор.1,ул,Изюмская ,д.50 кор.1,7556243,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва ул Изюмская д.53 кор.1,Москва,ул Изюмская д.53 кор.1,ул,Изюмская ,д.53 кор.1,7556247,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Изюмская д.53 кор.2,Москва,ул Изюмская д.53 кор.2,ул,Изюмская ,д.53 кор.2,7556250,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Изюмская д.57,Москва,ул Изюмская д.57,ул,Изюмская ,д.57,7556252,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Изюмская д.57 кор.1,Москва,ул Изюмская д.57 кор.1,ул,Изюмская ,д.57 кор.1,7556256,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Изюмская д.57 кор.2,Москва,ул Изюмская д.57 кор.2,ул,Изюмская ,д.57 кор.2,7556261,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Изюмская д.59,Москва,ул Изюмская д.59,ул,Изюмская ,д.59,7556264,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Изюмская д.61,Москва,ул Изюмская д.61,ул,Изюмская ,д.61,7556269,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Изюмская д.61 кор.1,Москва,ул Изюмская д.61 кор.1,ул,Изюмская ,д.61 кор.1,7556272,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Кадырова д.4,Москва,ул Кадырова д.4,ул,Кадырова ,д.4,7556382,муниципальный округ Южное Бутово,2004 +2281082,г Москва ул Кадырова д.8,Москва,ул Кадырова д.8,ул,Кадырова ,д.8,7556383,муниципальный округ Южное Бутово,2004 +2281082,г Москва ул Кадырова д.8 кор.1,Москва,ул Кадырова д.8 кор.1,ул,Кадырова ,д.8 кор.1,7556384,муниципальный округ Южное Бутово,2004 +2281082,г Москва ул Кадырова д.8 кор.3,Москва,ул Кадырова д.8 кор.3,ул,Кадырова ,д.8 кор.3,7556385,муниципальный округ Южное Бутово,2004 +2281082,г Москва ул Краснолиманская д.21,Москва,ул Краснолиманская д.21,ул,Краснолиманская ,д.21,7556386,муниципальный округ Южное Бутово,1962 +2281082,г Москва ул Краснолиманская д.23,Москва,ул Краснолиманская д.23,ул,Краснолиманская ,д.23,7556387,муниципальный округ Южное Бутово,1960 +2281082,г Москва ул Краснолиманская д.25,Москва,ул Краснолиманская д.25,ул,Краснолиманская ,д.25,7556388,муниципальный округ Южное Бутово,1964 +2281082,г Москва ул Краснолиманская д.27,Москва,ул Краснолиманская д.27,ул,Краснолиманская ,д.27,7556389,муниципальный округ Южное Бутово,1973 +2281082,г Москва ул Ливенская д.1,Москва,ул Ливенская д.1,ул,Ливенская ,д.1,7556390,муниципальный округ Южное Бутово,1972 +2281082,г Москва ул Ливенская д.2,Москва,ул Ливенская д.2,ул,Ливенская ,д.2,7556391,муниципальный округ Южное Бутово,1972 +2281082,г Москва ул Ливенская д.3,Москва,ул Ливенская д.3,ул,Ливенская ,д.3,7556392,муниципальный округ Южное Бутово,1971 +2281082,г Москва ул Ливенская д.6,Москва,ул Ливенская д.6,ул,Ливенская ,д.6,7556393,муниципальный округ Южное Бутово,1977 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.12,Москва,ул Маршала Савицкого д.12,ул,Маршала Савицкого ,д.12,7556394,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.12 кор.1,Москва,ул Маршала Савицкого д.12 кор.1,ул,Маршала Савицкого ,д.12 кор.1,7556396,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.16,Москва,ул Маршала Савицкого д.16,ул,Маршала Савицкого ,д.16,7556397,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.16 кор.1,Москва,ул Маршала Савицкого д.16 кор.1,ул,Маршала Савицкого ,д.16 кор.1,7556398,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.18,Москва,ул Маршала Савицкого д.18,ул,Маршала Савицкого ,д.18,7556399,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.18 кор.1,Москва,ул Маршала Савицкого д.18 кор.1,ул,Маршала Савицкого ,д.18 кор.1,7556400,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.18 кор.2,Москва,ул Маршала Савицкого д.18 кор.2,ул,Маршала Савицкого ,д.18 кор.2,7556401,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.20,Москва,ул Маршала Савицкого д.20,ул,Маршала Савицкого ,д.20,7556402,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.20 кор.1,Москва,ул Маршала Савицкого д.20 кор.1,ул,Маршала Савицкого ,д.20 кор.1,7556403,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.22,Москва,ул Маршала Савицкого д.22,ул,Маршала Савицкого ,д.22,7556404,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.22 кор.1,Москва,ул Маршала Савицкого д.22 кор.1,ул,Маршала Савицкого ,д.22 кор.1,7556405,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.22 кор.2,Москва,ул Маршала Савицкого д.22 кор.2,ул,Маршала Савицкого ,д.22 кор.2,7556406,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.24,Москва,ул Маршала Савицкого д.24,ул,Маршала Савицкого ,д.24,7556407,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.24 кор.1,Москва,ул Маршала Савицкого д.24 кор.1,ул,Маршала Савицкого ,д.24 кор.1,7556408,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.26,Москва,ул Маршала Савицкого д.26,ул,Маршала Савицкого ,д.26,7556409,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.26 кор.1,Москва,ул Маршала Савицкого д.26 кор.1,ул,Маршала Савицкого ,д.26 кор.1,7556411,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.26 кор.2,Москва,ул Маршала Савицкого д.26 кор.2,ул,Маршала Савицкого ,д.26 кор.2,7556412,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.28,Москва,ул Маршала Савицкого д.28,ул,Маршала Савицкого ,д.28,7556413,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.28 кор.1,Москва,ул Маршала Савицкого д.28 кор.1,ул,Маршала Савицкого ,д.28 кор.1,7556014,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.30,Москва,ул Маршала Савицкого д.30,ул,Маршала Савицкого ,д.30,7556414,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.30 кор.1,Москва,ул Маршала Савицкого д.30 кор.1,ул,Маршала Савицкого ,д.30 кор.1,7556025,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.32,Москва,ул Маршала Савицкого д.32,ул,Маршала Савицкого ,д.32,7556416,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.32 кор.1,Москва,ул Маршала Савицкого д.32 кор.1,ул,Маршала Савицкого ,д.32 кор.1,7556035,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.4 кор.1,Москва,ул Маршала Савицкого д.4 кор.1,ул,Маршала Савицкого ,д.4 кор.1,7556417,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.4 кор.2,Москва,ул Маршала Савицкого д.4 кор.2,ул,Маршала Савицкого ,д.4 кор.2,7556418,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.6 кор.1,Москва,ул Маршала Савицкого д.6 кор.1,ул,Маршала Савицкого ,д.6 кор.1,7556419,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.6 кор.2,Москва,ул Маршала Савицкого д.6 кор.2,ул,Маршала Савицкого ,д.6 кор.2,7556420,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.6 кор.3,Москва,ул Маршала Савицкого д.6 кор.3,ул,Маршала Савицкого ,д.6 кор.3,7556421,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.8,Москва,ул Маршала Савицкого д.8,ул,Маршала Савицкого ,д.8,7556422,муниципальный округ Южное Бутово,2007 +2281082,г Москва ул Маршала Савицкого д.8 кор.1,Москва,ул Маршала Савицкого д.8 кор.1,ул,Маршала Савицкого ,д.8 кор.1,7556423,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 1-я д.10,Москва,ул Мелитопольская 1-я д.10,ул,Мелитопольская 1-я ,д.10,7553959,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 1-я д.2,Москва,ул Мелитопольская 1-я д.2,ул,Мелитопольская 1-я ,д.2,7553962,муниципальный округ Южное Бутово,1990 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 1-я д.28,Москва,ул Мелитопольская 1-я д.28,ул,Мелитопольская 1-я ,д.28,7553967,муниципальный округ Южное Бутово,1971 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 1-я д.30А,Москва,ул Мелитопольская 1-я д.30А,ул,Мелитопольская 1-я ,д.30А,7553969,муниципальный округ Южное Бутово,1976 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 1-я д.32А,Москва,ул Мелитопольская 1-я д.32А,ул,Мелитопольская 1-я ,д.32А,7553971,муниципальный округ Южное Бутово,1985 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 1-я д.4,Москва,ул Мелитопольская 1-я д.4,ул,Мелитопольская 1-я ,д.4,7553973,муниципальный округ Южное Бутово,1992 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 1-я д.8,Москва,ул Мелитопольская 1-я д.8,ул,Мелитопольская 1-я ,д.8,7553976,муниципальный округ Южное Бутово,1979 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 1-я д.8А,Москва,ул Мелитопольская 1-я д.8А,ул,Мелитопольская 1-я ,д.8А,7553979,муниципальный округ Южное Бутово,1962 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 1-я д.8Б,Москва,ул Мелитопольская 1-я д.8Б,ул,Мелитопольская 1-я ,д.8Б,7553980,муниципальный округ Южное Бутово,1974 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 2-я д.11,Москва,ул Мелитопольская 2-я д.11,ул,Мелитопольская 2-я ,д.11,7553986,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 2-я д.15,Москва,ул Мелитопольская 2-я д.15,ул,Мелитопольская 2-я ,д.15,7553988,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 2-я д.17,Москва,ул Мелитопольская 2-я д.17,ул,Мелитопольская 2-я ,д.17,7553989,муниципальный округ Южное Бутово,1995 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 2-я д.19,Москва,ул Мелитопольская 2-я д.19,ул,Мелитопольская 2-я ,д.19,7553990,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 2-я д.19 кор.2,Москва,ул Мелитопольская 2-я д.19 кор.2,ул,Мелитопольская 2-я ,д.19 кор.2,7553993,муниципальный округ Южное Бутово,1997 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 2-я д.19 кор.3,Москва,ул Мелитопольская 2-я д.19 кор.3,ул,Мелитопольская 2-я ,д.19 кор.3,7553995,муниципальный округ Южное Бутово,1998 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 2-я д.21 кор.1,Москва,ул Мелитопольская 2-я д.21 кор.1,ул,Мелитопольская 2-я ,д.21 кор.1,7554000,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 2-я д.21 кор.2,Москва,ул Мелитопольская 2-я д.21 кор.2,ул,Мелитопольская 2-я ,д.21 кор.2,7554003,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 2-я д.21 кор.3,Москва,ул Мелитопольская 2-я д.21 кор.3,ул,Мелитопольская 2-я ,д.21 кор.3,7554008,муниципальный округ Южное Бутово,1997 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 2-я д.3,Москва,ул Мелитопольская 2-я д.3,ул,Мелитопольская 2-я ,д.3,7554011,муниципальный округ Южное Бутово,1987 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 2-я д.5,Москва,ул Мелитопольская 2-я д.5,ул,Мелитопольская 2-я ,д.5,7554015,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 2-я д.5 кор.1,Москва,ул Мелитопольская 2-я д.5 кор.1,ул,Мелитопольская 2-я ,д.5 кор.1,7554018,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 2-я д.7 кор.1,Москва,ул Мелитопольская 2-я д.7 кор.1,ул,Мелитопольская 2-я ,д.7 кор.1,7554020,муниципальный округ Южное Бутово,1989 +2281082,г Москва ул Мелитопольская 2-я д.7 кор.2,Москва,ул Мелитопольская 2-я д.7 кор.2,ул,Мелитопольская 2-я ,д.7 кор.2,7554022,муниципальный округ Южное Бутово,1988 +2281082,г Москва ул Николая Сироткина д.2 кор.1,Москва,ул Николая Сироткина д.2 кор.1,ул,Николая Сироткина ,д.2 кор.1,7569758,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Николая Сироткина д.2 кор.2,Москва,ул Николая Сироткина д.2 кор.2,ул,Николая Сироткина ,д.2 кор.2,7569763,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Николая Сироткина д.2 кор.3,Москва,ул Николая Сироткина д.2 кор.3,ул,Николая Сироткина ,д.2 кор.3,7569766,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Николая Сироткина д.2 кор.4,Москва,ул Николая Сироткина д.2 кор.4,ул,Николая Сироткина ,д.2 кор.4,7569768,муниципальный округ Южное Бутово,2009 +2281082,г Москва ул Остафьевская д.10,Москва,ул Остафьевская д.10,ул,Остафьевская ,д.10,7556433,муниципальный округ Южное Бутово,2006 +2281082,г Москва ул Остафьевская д.8,Москва,ул Остафьевская д.8,ул,Остафьевская ,д.8,7556434,муниципальный округ Южное Бутово,2007 +2281082,г Москва ул Остафьевская д.8 кор.1,Москва,ул Остафьевская д.8 кор.1,ул,Остафьевская ,д.8 кор.1,7556435,муниципальный округ Южное Бутово,2007 +2281082,г Москва ул Остафьевская д.8 кор.2,Москва,ул Остафьевская д.8 кор.2,ул,Остафьевская ,д.8 кор.2,7556436,муниципальный округ Южное Бутово,2007 +2281082,г Москва ул Поляны д.7,Москва,ул Поляны д.7,ул,Поляны ,д.7,7556437,муниципальный округ Южное Бутово,2008 +2281082,г Москва ул Поляны д.9,Москва,ул Поляны д.9,ул,Поляны ,д.9,7770187,муниципальный округ Южное Бутово,1994 +2281082,г Москва ул Синельниковская д.51,Москва,ул Синельниковская д.51,ул,Синельниковская ,д.51,7556438,муниципальный округ Южное Бутово,1951 +2281082,г Москва ул Синельниковская д.53,Москва,ул Синельниковская д.53,ул,Синельниковская ,д.53,7556439,муниципальный округ Южное Бутово,1979 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.1,Москва,ул Скобелевская д.1,ул,Скобелевская ,д.1,8056362,муниципальный округ Южное Бутово,н.д. +2281082,г Москва ул Скобелевская д.1 кор.1,Москва,ул Скобелевская д.1 кор.1,ул,Скобелевская ,д.1 кор.1,8096021,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.1 кор.2,Москва,ул Скобелевская д.1 кор.2,ул,Скобелевская ,д.1 кор.2,8056382,муниципальный округ Южное Бутово,н.д. +2281082,г Москва ул Скобелевская д.1 кор.3,Москва,ул Скобелевская д.1 кор.3,ул,Скобелевская ,д.1 кор.3,8068109,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.1 кор.5,Москва,ул Скобелевская д.1 кор.5,ул,Скобелевская ,д.1 кор.5,7556440,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.1 кор.6,Москва,ул Скобелевская д.1 кор.6,ул,Скобелевская ,д.1 кор.6,7556441,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.1 кор.7,Москва,ул Скобелевская д.1 кор.7,ул,Скобелевская ,д.1 кор.7,8079940,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.1 кор.8,Москва,ул Скобелевская д.1 кор.8,ул,Скобелевская ,д.1 кор.8,7556442,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.10,Москва,ул Скобелевская д.10,ул,Скобелевская ,д.10,7556443,муниципальный округ Южное Бутово,1994 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.12,Москва,ул Скобелевская д.12,ул,Скобелевская ,д.12,7637423,муниципальный округ Южное Бутово,1995 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.19,Москва,ул Скобелевская д.19,ул,Скобелевская ,д.19,7556444,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.19 кор.1,Москва,ул Скобелевская д.19 кор.1,ул,Скобелевская ,д.19 кор.1,7556445,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.19 кор.2,Москва,ул Скобелевская д.19 кор.2,ул,Скобелевская ,д.19 кор.2,7556446,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.20,Москва,ул Скобелевская д.20,ул,Скобелевская ,д.20,7770116,муниципальный округ Южное Бутово,1994 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.21,Москва,ул Скобелевская д.21,ул,Скобелевская ,д.21,7556447,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.23,Москва,ул Скобелевская д.23,ул,Скобелевская ,д.23,8054591,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.23 кор.2,Москва,ул Скобелевская д.23 кор.2,ул,Скобелевская ,д.23 кор.2,8080718,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.23 кор.4,Москва,ул Скобелевская д.23 кор.4,ул,Скобелевская ,д.23 кор.4,7556448,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.23 кор.5,Москва,ул Скобелевская д.23 кор.5,ул,Скобелевская ,д.23 кор.5,8082736,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.23 кор.6,Москва,ул Скобелевская д.23 кор.6,ул,Скобелевская ,д.23 кор.6,7556449,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.25,Москва,ул Скобелевская д.25,ул,Скобелевская ,д.25,8080193,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.25 кор.2,Москва,ул Скобелевская д.25 кор.2,ул,Скобелевская ,д.25 кор.2,8080244,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.25 кор.4,Москва,ул Скобелевская д.25 кор.4,ул,Скобелевская ,д.25 кор.4,8080963,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.25 кор.5,Москва,ул Скобелевская д.25 кор.5,ул,Скобелевская ,д.25 кор.5,8307253,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.26,Москва,ул Скобелевская д.26,ул,Скобелевская ,д.26,7770123,муниципальный округ Южное Бутово,1994 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.3,Москва,ул Скобелевская д.3,ул,Скобелевская ,д.3,7556450,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.3 кор.1,Москва,ул Скобелевская д.3 кор.1,ул,Скобелевская ,д.3 кор.1,7556451,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.32,Москва,ул Скобелевская д.32,ул,Скобелевская ,д.32,7770120,муниципальный округ Южное Бутово,1994 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.34,Москва,ул Скобелевская д.34,ул,Скобелевская ,д.34,7556452,муниципальный округ Южное Бутово,1995 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.36,Москва,ул Скобелевская д.36,ул,Скобелевская ,д.36,7770108,муниципальный округ Южное Бутово,1994 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.38,Москва,ул Скобелевская д.38,ул,Скобелевская ,д.38,7556453,муниципальный округ Южное Бутово,1994 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.40,Москва,ул Скобелевская д.40,ул,Скобелевская ,д.40,7770100,муниципальный округ Южное Бутово,1994 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.42,Москва,ул Скобелевская д.42,ул,Скобелевская ,д.42,7770112,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.5,Москва,ул Скобелевская д.5,ул,Скобелевская ,д.5,7556454,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.5 кор.1,Москва,ул Скобелевская д.5 кор.1,ул,Скобелевская ,д.5 кор.1,7556455,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Скобелевская д.8,Москва,ул Скобелевская д.8,ул,Скобелевская ,д.8,7556456,муниципальный округ Южное Бутово,1994 +2281082,г Москва ул Старонародная д.2,Москва,ул Старонародная д.2,ул,Старонародная ,д.2,7556457,муниципальный округ Южное Бутово,1998 +2281082,г Москва ул Старонародная д.4,Москва,ул Старонародная д.4,ул,Старонародная ,д.4,7556458,муниципальный округ Южное Бутово,1994 +2281082,г Москва ул Типографская д.12,Москва,ул Типографская д.12,ул,Типографская ,д.12,7556459,муниципальный округ Южное Бутово,1977 +2281082,г Москва ул Типографская д.14,Москва,ул Типографская д.14,ул,Типографская ,д.14,7556460,муниципальный округ Южное Бутово,1986 +2281082,г Москва ул Типографская д.2,Москва,ул Типографская д.2,ул,Типографская ,д.2,7556461,муниципальный округ Южное Бутово,1976 +2281082,г Москва ул Типографская д.24,Москва,ул Типографская д.24,ул,Типографская ,д.24,7556463,муниципальный округ Южное Бутово,1983 +2281082,г Москва ул Типографская д.4,Москва,ул Типографская д.4,ул,Типографская ,д.4,7556464,муниципальный округ Южное Бутово,1969 +2281082,г Москва ул Типографская д.6,Москва,ул Типографская д.6,ул,Типографская ,д.6,7556465,муниципальный округ Южное Бутово,1969 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.1,Москва,ул Южнобутовская д.1,ул,Южнобутовская ,д.1,7770161,муниципальный округ Южное Бутово,1995 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.10,Москва,ул Южнобутовская д.10,ул,Южнобутовская ,д.10,7556662,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.101,Москва,ул Южнобутовская д.101,ул,Южнобутовская ,д.101,7556665,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.103,Москва,ул Южнобутовская д.103,ул,Южнобутовская ,д.103,7556669,муниципальный округ Южное Бутово,1997 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.105,Москва,ул Южнобутовская д.105,ул,Южнобутовская ,д.105,7556673,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.107,Москва,ул Южнобутовская д.107,ул,Южнобутовская ,д.107,7556676,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.109,Москва,ул Южнобутовская д.109,ул,Южнобутовская ,д.109,7556680,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.111,Москва,ул Южнобутовская д.111,ул,Южнобутовская ,д.111,7556682,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.113,Москва,ул Южнобутовская д.113,ул,Южнобутовская ,д.113,7556684,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.117,Москва,ул Южнобутовская д.117,ул,Южнобутовская ,д.117,7556687,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.12,Москва,ул Южнобутовская д.12,ул,Южнобутовская ,д.12,7555942,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.121,Москва,ул Южнобутовская д.121,ул,Южнобутовская ,д.121,7556689,муниципальный округ Южное Бутово,1998 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.123,Москва,ул Южнобутовская д.123,ул,Южнобутовская ,д.123,7556692,муниципальный округ Южное Бутово,1998 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.125,Москва,ул Южнобутовская д.125,ул,Южнобутовская ,д.125,7770147,муниципальный округ Южное Бутово,1998 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.129,Москва,ул Южнобутовская д.129,ул,Южнобутовская ,д.129,7556694,муниципальный округ Южное Бутово,1998 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.133,Москва,ул Южнобутовская д.133,ул,Южнобутовская ,д.133,7556696,муниципальный округ Южное Бутово,1998 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.137,Москва,ул Южнобутовская д.137,ул,Южнобутовская ,д.137,7556702,муниципальный округ Южное Бутово,1998 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.139,Москва,ул Южнобутовская д.139,ул,Южнобутовская ,д.139,7556703,муниципальный округ Южное Бутово,1998 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.143,Москва,ул Южнобутовская д.143,ул,Южнобутовская ,д.143,7770151,муниципальный округ Южное Бутово,1998 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.145,Москва,ул Южнобутовская д.145,ул,Южнобутовская ,д.145,7770157,муниципальный округ Южное Бутово,1998 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.147,Москва,ул Южнобутовская д.147,ул,Южнобутовская ,д.147,7556766,муниципальный округ Южное Бутово,1998 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.15,Москва,ул Южнобутовская д.15,ул,Южнобутовская ,д.15,7556772,муниципальный округ Южное Бутово,1995 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.17,Москва,ул Южнобутовская д.17,ул,Южнобутовская ,д.17,7556776,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.21,Москва,ул Южнобутовская д.21,ул,Южнобутовская ,д.21,7556781,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.23,Москва,ул Южнобутовская д.23,ул,Южнобутовская ,д.23,7556785,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.25,Москва,ул Южнобутовская д.25,ул,Южнобутовская ,д.25,7556786,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.25 кор.1,Москва,ул Южнобутовская д.25 кор.1,ул,Южнобутовская ,д.25 кор.1,7556790,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.25 кор.2,Москва,ул Южнобутовская д.25 кор.2,ул,Южнобутовская ,д.25 кор.2,7556792,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.25 кор.3,Москва,ул Южнобутовская д.25 кор.3,ул,Южнобутовская ,д.25 кор.3,7556796,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.29,Москва,ул Южнобутовская д.29,ул,Южнобутовская ,д.29,7556797,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.29 кор.1,Москва,ул Южнобутовская д.29 кор.1,ул,Южнобутовская ,д.29 кор.1,7556801,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.33,Москва,ул Южнобутовская д.33,ул,Южнобутовская ,д.33,7556805,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.36,Москва,ул Южнобутовская д.36,ул,Южнобутовская ,д.36,7594959,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.38,Москва,ул Южнобутовская д.38,ул,Южнобутовская ,д.38,7582689,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.38 кор.1,Москва,ул Южнобутовская д.38 кор.1,ул,Южнобутовская ,д.38 кор.1,8080396,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.41,Москва,ул Южнобутовская д.41,ул,Южнобутовская ,д.41,7556825,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.42,Москва,ул Южнобутовская д.42,ул,Южнобутовская ,д.42,8095629,муниципальный округ Южное Бутово,2002 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.42 кор.1,Москва,ул Южнобутовская д.42 кор.1,ул,Южнобутовская ,д.42 кор.1,8085914,муниципальный округ Южное Бутово,н.д. +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.44,Москва,ул Южнобутовская д.44,ул,Южнобутовская ,д.44,8081056,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.44 кор.1,Москва,ул Южнобутовская д.44 кор.1,ул,Южнобутовская ,д.44 кор.1,8083295,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.45,Москва,ул Южнобутовская д.45,ул,Южнобутовская ,д.45,7556834,муниципальный округ Южное Бутово,1997 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.47,Москва,ул Южнобутовская д.47,ул,Южнобутовская ,д.47,7556838,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.49,Москва,ул Южнобутовская д.49,ул,Южнобутовская ,д.49,7556917,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.5,Москва,ул Южнобутовская д.5,ул,Южнобутовская ,д.5,7770166,муниципальный округ Южное Бутово,1995 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.50,Москва,ул Южнобутовская д.50,ул,Южнобутовская ,д.50,7556923,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.50 кор.1,Москва,ул Южнобутовская д.50 кор.1,ул,Южнобутовская ,д.50 кор.1,7556928,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.50 кор.2,Москва,ул Южнобутовская д.50 кор.2,ул,Южнобутовская ,д.50 кор.2,7556931,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.51,Москва,ул Южнобутовская д.51,ул,Южнобутовская ,д.51,7556936,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.52,Москва,ул Южнобутовская д.52,ул,Южнобутовская ,д.52,7556938,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.53,Москва,ул Южнобутовская д.53,ул,Южнобутовская ,д.53,7556943,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.56,Москва,ул Южнобутовская д.56,ул,Южнобутовская ,д.56,7556945,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.56 кор.1,Москва,ул Южнобутовская д.56 кор.1,ул,Южнобутовская ,д.56 кор.1,7556990,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.56 кор.2,Москва,ул Южнобутовская д.56 кор.2,ул,Южнобутовская ,д.56 кор.2,7556992,муниципальный округ Южное Бутово,2004 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.56 кор.3,Москва,ул Южнобутовская д.56 кор.3,ул,Южнобутовская ,д.56 кор.3,7556997,муниципальный округ Южное Бутово,2004 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.60,Москва,ул Южнобутовская д.60,ул,Южнобутовская ,д.60,7556998,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.61,Москва,ул Южнобутовская д.61,ул,Южнобутовская ,д.61,7557000,муниципальный округ Южное Бутово,1998 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.62,Москва,ул Южнобутовская д.62,ул,Южнобутовская ,д.62,7557003,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.65,Москва,ул Южнобутовская д.65,ул,Южнобутовская ,д.65,7557006,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.66,Москва,ул Южнобутовская д.66,ул,Южнобутовская ,д.66,7557011,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.68,Москва,ул Южнобутовская д.68,ул,Южнобутовская ,д.68,7557013,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.69,Москва,ул Южнобутовская д.69,ул,Южнобутовская ,д.69,7557016,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.71,Москва,ул Южнобутовская д.71,ул,Южнобутовская ,д.71,7557024,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.72,Москва,ул Южнобутовская д.72,ул,Южнобутовская ,д.72,7557028,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.72 кор.1,Москва,ул Южнобутовская д.72 кор.1,ул,Южнобутовская ,д.72 кор.1,7557050,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.72 кор.2,Москва,ул Южнобутовская д.72 кор.2,ул,Южнобутовская ,д.72 кор.2,7557052,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.72 кор.3,Москва,ул Южнобутовская д.72 кор.3,ул,Южнобутовская ,д.72 кор.3,7557246,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.75,Москва,ул Южнобутовская д.75,ул,Южнобутовская ,д.75,8080957,муниципальный округ Южное Бутово,2001 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.76,Москва,ул Южнобутовская д.76,ул,Южнобутовская ,д.76,7557252,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.77,Москва,ул Южнобутовская д.77,ул,Южнобутовская ,д.77,8091819,муниципальный округ Южное Бутово,н.д. +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.8,Москва,ул Южнобутовская д.8,ул,Южнобутовская ,д.8,7770167,муниципальный округ Южное Бутово,2003 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.80,Москва,ул Южнобутовская д.80,ул,Южнобутовская ,д.80,7557257,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.80 кор.1,Москва,ул Южнобутовская д.80 кор.1,ул,Южнобутовская ,д.80 кор.1,7557266,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.81,Москва,ул Южнобутовская д.81,ул,Южнобутовская ,д.81,7557272,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.84,Москва,ул Южнобутовская д.84,ул,Южнобутовская ,д.84,7557285,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.84 кор.1,Москва,ул Южнобутовская д.84 кор.1,ул,Южнобутовская ,д.84 кор.1,7557308,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.84 кор.2,Москва,ул Южнобутовская д.84 кор.2,ул,Южнобутовская ,д.84 кор.2,7557313,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.84 кор.3,Москва,ул Южнобутовская д.84 кор.3,ул,Южнобутовская ,д.84 кор.3,7557319,муниципальный округ Южное Бутово,2524 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.85,Москва,ул Южнобутовская д.85,ул,Южнобутовская ,д.85,7557326,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.86,Москва,ул Южнобутовская д.86,ул,Южнобутовская ,д.86,7557329,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.86 кор.1,Москва,ул Южнобутовская д.86 кор.1,ул,Южнобутовская ,д.86 кор.1,7557332,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.86 кор.2,Москва,ул Южнобутовская д.86 кор.2,ул,Южнобутовская ,д.86 кор.2,7557334,муниципальный округ Южное Бутово,1999 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.9,Москва,ул Южнобутовская д.9,ул,Южнобутовская ,д.9,7770174,муниципальный округ Южное Бутово,1995 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.91,Москва,ул Южнобутовская д.91,ул,Южнобутовская ,д.91,7557338,муниципальный округ Южное Бутово,2000 +2281082,г Москва ул Южнобутовская д.99,Москва,ул Южнобутовская д.99,ул,Южнобутовская ,д.99,7557344,муниципальный округ Южное Бутово,1996 +2281082,г Москва ш Варшавское д.190 кор.1,Москва,ш Варшавское д.190 кор.1,ш,Варшавское ,д.190 кор.1,7553897,муниципальный округ Южное Бутово,1957 +2281082,г Москва ш Варшавское д.190 кор.2,Москва,ш Варшавское д.190 кор.2,ш,Варшавское ,д.190 кор.2,7553900,муниципальный округ Южное Бутово,1957 +2281082,г Москва ш Варшавское д.194 кор.1,Москва,ш Варшавское д.194 кор.1,ш,Варшавское ,д.194 кор.1,7553902,муниципальный округ Южное Бутово,1966 +2281082,г Москва ш Варшавское д.194 кор.2,Москва,ш Варшавское д.194 кор.2,ш,Варшавское ,д.194 кор.2,7553904,муниципальный округ Южное Бутово,1966 +2281083,г Москва б-р Литовский д.1,Москва,б-р Литовский д.1,б-р,Литовский ,д.1,7552412,муниципальный округ Ясенево,1986 +2281083,г Москва б-р Литовский д.10 кор.1,Москва,б-р Литовский д.10 кор.1,б-р,Литовский ,д.10 кор.1,7552471,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва б-р Литовский д.11 кор.5,Москва,б-р Литовский д.11 кор.5,б-р,Литовский ,д.11 кор.5,7552473,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва б-р Литовский д.13/12,Москва,б-р Литовский д.13/12,б-р,Литовский ,д.13/12,7599567,муниципальный округ Ясенево,1987 +2281083,г Москва б-р Литовский д.15 кор.1,Москва,б-р Литовский д.15 кор.1,б-р,Литовский ,д.15 кор.1,7552475,муниципальный округ Ясенево,1988 +2281083,г Москва б-р Литовский д.15 кор.5,Москва,б-р Литовский д.15 кор.5,б-р,Литовский ,д.15 кор.5,7552476,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва б-р Литовский д.18,Москва,б-р Литовский д.18,б-р,Литовский ,д.18,7552478,муниципальный округ Ясенево,1979 +2281083,"г Москва б-р Литовский д.18 кор.под. 3,4,5,6",Москва,"б-р Литовский д.18 кор.под. 3,4,5,6",б-р,Литовский ,"д.18 кор.под. 3,4,5,6",7599608,муниципальный округ Ясенево,1979 +2281083,г Москва б-р Литовский д.19,Москва,б-р Литовский д.19,б-р,Литовский ,д.19,7576652,муниципальный округ Ясенево,1987 +2281083,"г Москва б-р Литовский д.26 кор.п.1,2,3,4 ЖСК Широта п.5,6 ДЕЗ",Москва,"б-р Литовский д.26 кор.п.1,2,3,4 ЖСК Широта п.5,6 ДЕЗ",б-р,Литовский ,"д.26 кор.п.1,2,3,4 ЖСК Широта п.5,6 ДЕЗ",7560069,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,"г Москва б-р Литовский д.3 кор.2 п.1,2,3,4,5,6,12,13,17,18,19,20,21,22,23 ДЕЗ п. 7,8,9,10,11 ЖСК Тайфун",Москва,"б-р Литовский д.3 кор.2 п.1,2,3,4,5,6,12,13,17,18,19,20,21,22,23 ДЕЗ п. 7,8,9,10,11 ЖСК Тайфун",б-р,Литовский ,"д.3 кор.2 п.1,2,3,4,5,6,12,13,17,18,19,20,21,22,23 ДЕЗ п. 7,8,9,10,11 ЖСК Тайфун",7559437,муниципальный округ Ясенево,1979 +2281083,"г Москва б-р Литовский д.3 кор.2, под. 14,15,16",Москва,"б-р Литовский д.3 кор.2, под. 14,15,16",б-р,Литовский ,"д.3 кор.2, под. 14,15,16",7599800,муниципальный округ Ясенево,1979 +2281083,г Москва б-р Литовский д.30,Москва,б-р Литовский д.30,б-р,Литовский ,д.30,7552481,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва б-р Литовский д.34 кор.ЖСК Родник,Москва,б-р Литовский д.34 кор.ЖСК Родник,б-р,Литовский ,д.34 кор.ЖСК Родник,7560079,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва б-р Литовский д.42 кор.1,Москва,б-р Литовский д.42 кор.1,б-р,Литовский ,д.42 кор.1,7552483,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва б-р Литовский д.46 кор.1,Москва,б-р Литовский д.46 кор.1,б-р,Литовский ,д.46 кор.1,7552485,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва б-р Литовский д.46 кор.2,Москва,б-р Литовский д.46 кор.2,б-р,Литовский ,д.46 кор.2,7552487,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,"г Москва б-р Литовский д.5/10 кор.под. 1,2",Москва,"б-р Литовский д.5/10 кор.под. 1,2",б-р,Литовский ,"д.5/10 кор.под. 1,2",7599762,муниципальный округ Ясенево,1985 +2281083,"г Москва б-р Литовский д.5/10 кор.под. 3,4,5,6",Москва,"б-р Литовский д.5/10 кор.под. 3,4,5,6",б-р,Литовский ,"д.5/10 кор.под. 3,4,5,6",7599464,муниципальный округ Ясенево,1985 +2281083,"г Москва б-р Литовский д.5/10 кор.под. 7,8",Москва,"б-р Литовский д.5/10 кор.под. 7,8",б-р,Литовский ,"д.5/10 кор.под. 7,8",7599526,муниципальный округ Ясенево,1985 +2281083,г Москва б-р Литовский д.6 кор.1,Москва,б-р Литовский д.6 кор.1,б-р,Литовский ,д.6 кор.1,7552466,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва б-р Литовский д.6 кор.3,Москва,б-р Литовский д.6 кор.3,б-р,Литовский ,д.6 кор.3,7552467,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва б-р Литовский д.9/7,Москва,б-р Литовский д.9/7,б-р,Литовский ,д.9/7,7552470,муниципальный округ Ясенево,1987 +2281083,г Москва пр-кт Новоясеневский д.12 кор.1,Москва,пр-кт Новоясеневский д.12 кор.1,пр-кт,Новоясеневский ,д.12 кор.1,7552857,муниципальный округ Ясенево,1976 +2281083,"г Москва пр-кт Новоясеневский д.12 кор.3, под. 1,2,3,4,5,6",Москва,"пр-кт Новоясеневский д.12 кор.3, под. 1,2,3,4,5,6",пр-кт,Новоясеневский ,"д.12 кор.3, под. 1,2,3,4,5,6",7605744,муниципальный округ Ясенево,1976 +2281083,"г Москва пр-кт Новоясеневский д.12 кор.3, под. 12,13,14,15",Москва,"пр-кт Новоясеневский д.12 кор.3, под. 12,13,14,15",пр-кт,Новоясеневский ,"д.12 кор.3, под. 12,13,14,15",7599497,муниципальный округ Ясенево,1976 +2281083,"г Москва пр-кт Новоясеневский д.12 кор.3, под. 7,8,9,10,11",Москва,"пр-кт Новоясеневский д.12 кор.3, под. 7,8,9,10,11",пр-кт,Новоясеневский ,"д.12 кор.3, под. 7,8,9,10,11",7553655,муниципальный округ Ясенево,1976 +2281083,г Москва пр-кт Новоясеневский д.13 кор.1,Москва,пр-кт Новоясеневский д.13 кор.1,пр-кт,Новоясеневский ,д.13 кор.1,7552863,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,"г Москва пр-кт Новоясеневский д.14 кор.2 п.5,6,7,8 ЖСК Ясень п.9,10 ДЕЗ",Москва,"пр-кт Новоясеневский д.14 кор.2 п.5,6,7,8 ЖСК Ясень п.9,10 ДЕЗ",пр-кт,Новоясеневский ,"д.14 кор.2 п.5,6,7,8 ЖСК Ясень п.9,10 ДЕЗ",7560091,муниципальный округ Ясенево,1976 +2281083,"г Москва пр-кт Новоясеневский д.14 кор.2, под. 1,2,3,4",Москва,"пр-кт Новоясеневский д.14 кор.2, под. 1,2,3,4",пр-кт,Новоясеневский ,"д.14 кор.2, под. 1,2,3,4",7605619,муниципальный округ Ясенево,1976 +2281083,"г Москва пр-кт Новоясеневский д.14 кор.2, под. 11,12,13,14",Москва,"пр-кт Новоясеневский д.14 кор.2, под. 11,12,13,14",пр-кт,Новоясеневский ,"д.14 кор.2, под. 11,12,13,14",7599679,муниципальный округ Ясенево,1976 +2281083,г Москва пр-кт Новоясеневский д.16 кор.1,Москва,пр-кт Новоясеневский д.16 кор.1,пр-кт,Новоясеневский ,д.16 кор.1,7552869,муниципальный округ Ясенево,1976 +2281083,г Москва пр-кт Новоясеневский д.17/50,Москва,пр-кт Новоясеневский д.17/50,пр-кт,Новоясеневский ,д.17/50,7552873,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва пр-кт Новоясеневский д.19 кор.1,Москва,пр-кт Новоясеневский д.19 кор.1,пр-кт,Новоясеневский ,д.19 кор.1,7552878,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва пр-кт Новоясеневский д.19 кор.4,Москва,пр-кт Новоясеневский д.19 кор.4,пр-кт,Новоясеневский ,д.19 кор.4,7552880,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,"г Москва пр-кт Новоясеневский д.21 кор.1 п.1,2,3,4 ЖСК Книга п.5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16 ДЕЗ",Москва,"пр-кт Новоясеневский д.21 кор.1 п.1,2,3,4 ЖСК Книга п.5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16 ДЕЗ",пр-кт,Новоясеневский ,"д.21 кор.1 п.1,2,3,4 ЖСК Книга п.5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16 ДЕЗ",7560222,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,г Москва пр-кт Новоясеневский д.21 кор.3,Москва,пр-кт Новоясеневский д.21 кор.3,пр-кт,Новоясеневский ,д.21 кор.3,7552881,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва пр-кт Новоясеневский д.22 кор.1,Москва,пр-кт Новоясеневский д.22 кор.1,пр-кт,Новоясеневский ,д.22 кор.1,7552884,муниципальный округ Ясенево,1976 +2281083,г Москва пр-кт Новоясеневский д.22 кор.3,Москва,пр-кт Новоясеневский д.22 кор.3,пр-кт,Новоясеневский ,д.22 кор.3,7552888,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,г Москва пр-кт Новоясеневский д.25/20,Москва,пр-кт Новоясеневский д.25/20,пр-кт,Новоясеневский ,д.25/20,7552890,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва пр-кт Новоясеневский д.3,Москва,пр-кт Новоясеневский д.3,пр-кт,Новоясеневский ,д.3,7552490,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва пр-кт Новоясеневский д.32 кор.1,Москва,пр-кт Новоясеневский д.32 кор.1,пр-кт,Новоясеневский ,д.32 кор.1,7552891,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,"г Москва пр-кт Новоясеневский д.32 кор.3 п.1,2,3,4,5,6 ЖСК Ясный п.7,8,9,10,11,12,13,14,15 ДЕЗ",Москва,"пр-кт Новоясеневский д.32 кор.3 п.1,2,3,4,5,6 ЖСК Ясный п.7,8,9,10,11,12,13,14,15 ДЕЗ",пр-кт,Новоясеневский ,"д.32 кор.3 п.1,2,3,4,5,6 ЖСК Ясный п.7,8,9,10,11,12,13,14,15 ДЕЗ",7560233,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,г Москва пр-кт Новоясеневский д.38 кор.1,Москва,пр-кт Новоясеневский д.38 кор.1,пр-кт,Новоясеневский ,д.38 кор.1,7552893,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,"г Москва пр-кт Новоясеневский д.40 кор.3 п.1,2,3,4,5,6,7,8,9 ДЕЗ п.10,11,12,13,14,15 ЖСК Лань",Москва,"пр-кт Новоясеневский д.40 кор.3 п.1,2,3,4,5,6,7,8,9 ДЕЗ п.10,11,12,13,14,15 ЖСК Лань",пр-кт,Новоясеневский ,"д.40 кор.3 п.1,2,3,4,5,6,7,8,9 ДЕЗ п.10,11,12,13,14,15 ЖСК Лань",7560241,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,г Москва пр-кт Новоясеневский д.5 кор.1,Москва,пр-кт Новоясеневский д.5 кор.1,пр-кт,Новоясеневский ,д.5 кор.1,7552489,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,г Москва проезд Карамзина д.1 кор.1,Москва,проезд Карамзина д.1 кор.1,проезд,Карамзина ,д.1 кор.1,7552406,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,г Москва проезд Карамзина д.1 кор.3,Москва,проезд Карамзина д.1 кор.3,проезд,Карамзина ,д.1 кор.3,7554415,муниципальный округ Ясенево,н.д. +2281083,"г Москва проезд Карамзина д.1 кор.3 п.1,2,3,7,8,9,10,11,12 ДЕЗ п. 3,4,5,6 ЖСК Омега п.13,14,15,16 ЖСК Лимб",Москва,"проезд Карамзина д.1 кор.3 п.1,2,3,7,8,9,10,11,12 ДЕЗ п. 3,4,5,6 ЖСК Омега п.13,14,15,16 ЖСК Лимб",проезд,Карамзина ,"д.1 кор.3 п.1,2,3,7,8,9,10,11,12 ДЕЗ п. 3,4,5,6 ЖСК Омега п.13,14,15,16 ЖСК Лимб",7560051,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,г Москва проезд Карамзина д.13 кор.1,Москва,проезд Карамзина д.13 кор.1,проезд,Карамзина ,д.13 кор.1,7552410,муниципальный округ Ясенево,1980 +2281083,г Москва проезд Карамзина д.5,Москва,проезд Карамзина д.5,проезд,Карамзина ,д.5,7552408,муниципальный округ Ясенево,1980 +2281083,г Москва проезд Карамзина д.9 кор.1,Москва,проезд Карамзина д.9 кор.1,проезд,Карамзина ,д.9 кор.1,7599783,муниципальный округ Ясенево,1980 +2281083,г Москва проезд Одоевского д.11 кор.1,Москва,проезд Одоевского д.11 кор.1,проезд,Одоевского ,д.11 кор.1,7552932,муниципальный округ Ясенево,1981 +2281083,г Москва проезд Одоевского д.11 кор.2,Москва,проезд Одоевского д.11 кор.2,проезд,Одоевского ,д.11 кор.2,7552948,муниципальный округ Ясенево,1981 +2281083,г Москва проезд Одоевского д.11 кор.3,Москва,проезд Одоевского д.11 кор.3,проезд,Одоевского ,д.11 кор.3,7552956,муниципальный округ Ясенево,1981 +2281083,г Москва проезд Одоевского д.11 кор.4,Москва,проезд Одоевского д.11 кор.4,проезд,Одоевского ,д.11 кор.4,7552960,муниципальный округ Ясенево,1981 +2281083,г Москва проезд Одоевского д.11 кор.5,Москва,проезд Одоевского д.11 кор.5,проезд,Одоевского ,д.11 кор.5,7552963,муниципальный округ Ясенево,1981 +2281083,г Москва проезд Одоевского д.11 кор.6,Москва,проезд Одоевского д.11 кор.6,проезд,Одоевского ,д.11 кор.6,7552966,муниципальный округ Ясенево,1981 +2281083,г Москва проезд Одоевского д.11 кор.7,Москва,проезд Одоевского д.11 кор.7,проезд,Одоевского ,д.11 кор.7,7605692,муниципальный округ Ясенево,1997 +2281083,г Москва проезд Одоевского д.3 кор.1,Москва,проезд Одоевского д.3 кор.1,проезд,Одоевского ,д.3 кор.1,7552895,муниципальный округ Ясенево,1982 +2281083,г Москва проезд Одоевского д.3 кор.2,Москва,проезд Одоевского д.3 кор.2,проезд,Одоевского ,д.3 кор.2,7552897,муниципальный округ Ясенево,1982 +2281083,г Москва проезд Одоевского д.3 кор.3,Москва,проезд Одоевского д.3 кор.3,проезд,Одоевского ,д.3 кор.3,7552898,муниципальный округ Ясенево,1982 +2281083,г Москва проезд Одоевского д.3 кор.4,Москва,проезд Одоевского д.3 кор.4,проезд,Одоевского ,д.3 кор.4,7552914,муниципальный округ Ясенево,1981 +2281083,г Москва проезд Одоевского д.3 кор.5,Москва,проезд Одоевского д.3 кор.5,проезд,Одоевского ,д.3 кор.5,7552915,муниципальный округ Ясенево,1981 +2281083,г Москва проезд Одоевского д.3 кор.6,Москва,проезд Одоевского д.3 кор.6,проезд,Одоевского ,д.3 кор.6,7552917,муниципальный округ Ясенево,1981 +2281083,г Москва проезд Одоевского д.3 кор.7,Москва,проезд Одоевского д.3 кор.7,проезд,Одоевского ,д.3 кор.7,7552919,муниципальный округ Ясенево,1998 +2281083,г Москва проезд Одоевского д.7 кор.1,Москва,проезд Одоевского д.7 кор.1,проезд,Одоевского ,д.7 кор.1,7552921,муниципальный округ Ясенево,1981 +2281083,г Москва проезд Одоевского д.7 кор.2,Москва,проезд Одоевского д.7 кор.2,проезд,Одоевского ,д.7 кор.2,7552924,муниципальный округ Ясенево,1981 +2281083,г Москва проезд Одоевского д.7 кор.3,Москва,проезд Одоевского д.7 кор.3,проезд,Одоевского ,д.7 кор.3,7552926,муниципальный округ Ясенево,1981 +2281083,г Москва проезд Одоевского д.7 кор.4,Москва,проезд Одоевского д.7 кор.4,проезд,Одоевского ,д.7 кор.4,7552928,муниципальный округ Ясенево,1981 +2281083,г Москва проезд Одоевского д.7 кор.5,Москва,проезд Одоевского д.7 кор.5,проезд,Одоевского ,д.7 кор.5,7605604,муниципальный округ Ясенево,1981 +2281083,г Москва проезд Одоевского д.7 кор.6,Москва,проезд Одоевского д.7 кор.6,проезд,Одоевского ,д.7 кор.6,7605596,муниципальный округ Ясенево,1981 +2281083,г Москва проезд Одоевского д.7 кор.7,Москва,проезд Одоевского д.7 кор.7,проезд,Одоевского ,д.7 кор.7,7552930,муниципальный округ Ясенево,1996 +2281083,г Москва проезд Соловьиный д.1,Москва,проезд Соловьиный д.1,проезд,Соловьиный ,д.1,7605631,муниципальный округ Ясенево,2002 +2281083,г Москва проезд Соловьиный д.14,Москва,проезд Соловьиный д.14,проезд,Соловьиный ,д.14,7552991,муниципальный округ Ясенево,1979 +2281083,"г Москва проезд Соловьиный д.14 кор.под. 1,2,3,4",Москва,"проезд Соловьиный д.14 кор.под. 1,2,3,4",проезд,Соловьиный ,"д.14 кор.под. 1,2,3,4",7599705,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва проезд Соловьиный д.16 кор.1,Москва,проезд Соловьиный д.16 кор.1,проезд,Соловьиный ,д.16 кор.1,7552992,муниципальный округ Ясенево,1979 +2281083,г Москва проезд Соловьиный д.18,Москва,проезд Соловьиный д.18,проезд,Соловьиный ,д.18,7552994,муниципальный округ Ясенево,1979 +2281083,"г Москва проезд Соловьиный д.2 кор.п. 1,2,3,4,5,6,14,15,16,17 ДЕЗ п. 7,8,9,10,11,12,13 ЖСК Пегас",Москва,"проезд Соловьиный д.2 кор.п. 1,2,3,4,5,6,14,15,16,17 ДЕЗ п. 7,8,9,10,11,12,13 ЖСК Пегас",проезд,Соловьиный ,"д.2 кор.п. 1,2,3,4,5,6,14,15,16,17 ДЕЗ п. 7,8,9,10,11,12,13 ЖСК Пегас",7560366,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва проезд Соловьиный д.4 кор.1,Москва,проезд Соловьиный д.4 кор.1,проезд,Соловьиный ,д.4 кор.1,7552983,муниципальный округ Ясенево,1979 +2281083,"г Москва проезд Соловьиный д.4 кор.1, под. 3,4",Москва,"проезд Соловьиный д.4 кор.1, под. 3,4",проезд,Соловьиный ,"д.4 кор.1, под. 3,4",7599618,муниципальный округ Ясенево,1979 +2281083,г Москва проезд Соловьиный д.6,Москва,проезд Соловьиный д.6,проезд,Соловьиный ,д.6,7552988,муниципальный округ Ясенево,1979 +2281083,г Москва проезд Соловьиный д.8,Москва,проезд Соловьиный д.8,проезд,Соловьиный ,д.8,7552989,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва ул Айвазовского д.1,Москва,ул Айвазовского д.1,ул,Айвазовского ,д.1,7552318,муниципальный округ Ясенево,1981 +2281083,г Москва ул Айвазовского д.2,Москва,ул Айвазовского д.2,ул,Айвазовского ,д.2,7596604,муниципальный округ Ясенево,1979 +2281083,г Москва ул Айвазовского д.5 кор.1,Москва,ул Айвазовского д.5 кор.1,ул,Айвазовского ,д.5 кор.1,7552321,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва ул Айвазовского д.6 кор.1,Москва,ул Айвазовского д.6 кор.1,ул,Айвазовского ,д.6 кор.1,7552324,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,"г Москва ул Айвазовского д.6 кор.1, под. 16,17",Москва,"ул Айвазовского д.6 кор.1, под. 16,17",ул,Айвазовского ,"д.6 кор.1, под. 16,17",7599745,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,"г Москва ул Айвазовского д.6 кор.1, под. 9,10,11,12,13,14,15",Москва,"ул Айвазовского д.6 кор.1, под. 9,10,11,12,13,14,15",ул,Айвазовского ,"д.6 кор.1, под. 9,10,11,12,13,14,15",7599551,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва ул Вильнюсская д.13,Москва,ул Вильнюсская д.13,ул,Вильнюсская ,д.13,7552338,муниципальный округ Ясенево,1997 +2281083,г Москва ул Вильнюсская д.15,Москва,ул Вильнюсская д.15,ул,Вильнюсская ,д.15,7552339,муниципальный округ Ясенево,1996 +2281083,г Москва ул Вильнюсская д.17,Москва,ул Вильнюсская д.17,ул,Вильнюсская ,д.17,7552340,муниципальный округ Ясенево,2002 +2281083,г Москва ул Вильнюсская д.3 кор.1,Москва,ул Вильнюсская д.3 кор.1,ул,Вильнюсская ,д.3 кор.1,7552328,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,г Москва ул Вильнюсская д.4,Москва,ул Вильнюсская д.4,ул,Вильнюсская ,д.4,7552331,муниципальный округ Ясенево,1976 +2281083,"г Москва ул Вильнюсская д.4 кор.под. 1,2",Москва,"ул Вильнюсская д.4 кор.под. 1,2",ул,Вильнюсская ,"д.4 кор.под. 1,2",7599634,муниципальный округ Ясенево,1976 +2281083,"г Москва ул Вильнюсская д.4 кор.под. 3,4,5,6,7,8",Москва,"ул Вильнюсская д.4 кор.под. 3,4,5,6,7,8",ул,Вильнюсская ,"д.4 кор.под. 3,4,5,6,7,8",7599648,муниципальный округ Ясенево,1976 +2281083,"г Москва ул Вильнюсская д.4 кор.под. 9,10",Москва,"ул Вильнюсская д.4 кор.под. 9,10",ул,Вильнюсская ,"д.4 кор.под. 9,10",7605647,муниципальный округ Ясенево,1976 +2281083,г Москва ул Вильнюсская д.6,Москва,ул Вильнюсская д.6,ул,Вильнюсская ,д.6,7552333,муниципальный округ Ясенево,1987 +2281083,г Москва ул Вильнюсская д.7 кор.2,Москва,ул Вильнюсская д.7 кор.2,ул,Вильнюсская ,д.7 кор.2,7552336,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,г Москва ул Вильнюсская д.8 кор.2,Москва,ул Вильнюсская д.8 кор.2,ул,Вильнюсская ,д.8 кор.2,7552337,муниципальный округ Ясенево,1976 +2281083,г Москва ул Голубинская д.13 кор.1,Москва,ул Голубинская д.13 кор.1,ул,Голубинская ,д.13 кор.1,7552346,муниципальный округ Ясенево,1976 +2281083,г Москва ул Голубинская д.15/10,Москва,ул Голубинская д.15/10,ул,Голубинская ,д.15/10,7552347,муниципальный округ Ясенево,1976 +2281083,г Москва ул Голубинская д.17/9,Москва,ул Голубинская д.17/9,ул,Голубинская ,д.17/9,7552348,муниципальный округ Ясенево,1976 +2281083,г Москва ул Голубинская д.19,Москва,ул Голубинская д.19,ул,Голубинская ,д.19,7552349,муниципальный округ Ясенево,1976 +2281083,г Москва ул Голубинская д.24 кор.1,Москва,ул Голубинская д.24 кор.1,ул,Голубинская ,д.24 кор.1,7552384,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва ул Голубинская д.25 кор.1,Москва,ул Голубинская д.25 кор.1,ул,Голубинская ,д.25 кор.1,7552350,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,"г Москва ул Голубинская д.25 кор.1, под.10,11,12,13,14,15",Москва,"ул Голубинская д.25 кор.1, под.10,11,12,13,14,15",ул,Голубинская ,"д.25 кор.1, под.10,11,12,13,14,15",7649164,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва ул Голубинская д.25 кор.2,Москва,ул Голубинская д.25 кор.2,ул,Голубинская ,д.25 кор.2,7552352,муниципальный округ Ясенево,н.д. +2281083,"г Москва ул Голубинская д.25 кор.2 п.1,2,3,4,5,6 ЖСК Осень",Москва,"ул Голубинская д.25 кор.2 п.1,2,3,4,5,6 ЖСК Осень",ул,Голубинская ,"д.25 кор.2 п.1,2,3,4,5,6 ЖСК Осень",7560458,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,"г Москва ул Голубинская д.25 кор.2, под. 7,8,9,10,11",Москва,"ул Голубинская д.25 кор.2, под. 7,8,9,10,11",ул,Голубинская ,"д.25 кор.2, под. 7,8,9,10,11",7605718,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,г Москва ул Голубинская д.29 кор.1,Москва,ул Голубинская д.29 кор.1,ул,Голубинская ,д.29 кор.1,7552360,муниципальный округ Ясенево,1979 +2281083,г Москва ул Голубинская д.29 кор.2,Москва,ул Голубинская д.29 кор.2,ул,Голубинская ,д.29 кор.2,7552361,муниципальный округ Ясенево,1980 +2281083,г Москва ул Голубинская д.29 кор.3,Москва,ул Голубинская д.29 кор.3,ул,Голубинская ,д.29 кор.3,7605669,муниципальный округ Ясенево,1980 +2281083,г Москва ул Голубинская д.3 кор.1,Москва,ул Голубинская д.3 кор.1,ул,Голубинская ,д.3 кор.1,7552341,муниципальный округ Ясенево,1976 +2281083,г Москва ул Голубинская д.32/2,Москва,ул Голубинская д.32/2,ул,Голубинская ,д.32/2,7552362,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,г Москва ул Голубинская д.7 кор.2,Москва,ул Голубинская д.7 кор.2,ул,Голубинская ,д.7 кор.2,7552342,муниципальный округ Ясенево,1976 +2281083,г Москва ул Голубинская д.7 кор.5,Москва,ул Голубинская д.7 кор.5,ул,Голубинская ,д.7 кор.5,7552344,муниципальный округ Ясенево,1976 +2281083,г Москва ул Голубинская д.9,Москва,ул Голубинская д.9,ул,Голубинская ,д.9,7552345,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,г Москва ул Инессы Арманд д.11,Москва,ул Инессы Арманд д.11,ул,Инессы Арманд ,д.11,7552404,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва ул Инессы Арманд д.3,Москва,ул Инессы Арманд д.3,ул,Инессы Арманд ,д.3,7552389,муниципальный округ Ясенево,1980 +2281083,"г Москва ул Инессы Арманд д.4 кор.1 п.1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,15,16,ДЕЗ п. 11,12,13,14 ЖСК Лада",Москва,"ул Инессы Арманд д.4 кор.1 п.1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,15,16,ДЕЗ п. 11,12,13,14 ЖСК Лада",ул,Инессы Арманд ,"д.4 кор.1 п.1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,15,16,ДЕЗ п. 11,12,13,14 ЖСК Лада",7559347,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,г Москва ул Инессы Арманд д.4 кор.2,Москва,ул Инессы Арманд д.4 кор.2,ул,Инессы Арманд ,д.4 кор.2,7552392,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,"г Москва ул Инессы Арманд д.4 кор.2 (п.1,2,3,4)",Москва,"ул Инессы Арманд д.4 кор.2 (п.1,2,3,4)",ул,Инессы Арманд ,"д.4 кор.2 (п.1,2,3,4)",7601164,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,г Москва ул Инессы Арманд д.7,Москва,ул Инессы Арманд д.7,ул,Инессы Арманд ,д.7,7552396,муниципальный округ Ясенево,1979 +2281083,г Москва ул Инессы Арманд д.8/17,Москва,ул Инессы Арманд д.8/17,ул,Инессы Арманд ,д.8/17,7552401,муниципальный округ Ясенево,1980 +2281083,"г Москва ул Паустовского д.3 кор.п.1,2,8,9,10,11,17,18 ДЕЗ п.3,4,5,6,7 ЖСК Телетайп п.12,13,14,15,16 ЖСК Олимп",Москва,"ул Паустовского д.3 кор.п.1,2,8,9,10,11,17,18 ДЕЗ п.3,4,5,6,7 ЖСК Телетайп п.12,13,14,15,16 ЖСК Олимп",ул,Паустовского ,"д.3 кор.п.1,2,8,9,10,11,17,18 ДЕЗ п.3,4,5,6,7 ЖСК Телетайп п.12,13,14,15,16 ЖСК Олимп",7560256,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,"г Москва ул Паустовского д.4 кор.п.1,2,8,9,10,11,17,18 ДЕЗ п.3,4,5,6,7 ЖСК Вибратор п.12,13,14,15,16 ЖСК Геостром",Москва,"ул Паустовского д.4 кор.п.1,2,8,9,10,11,17,18 ДЕЗ п.3,4,5,6,7 ЖСК Вибратор п.12,13,14,15,16 ЖСК Геостром",ул,Паустовского ,"д.4 кор.п.1,2,8,9,10,11,17,18 ДЕЗ п.3,4,5,6,7 ЖСК Вибратор п.12,13,14,15,16 ЖСК Геостром",7560277,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,г Москва ул Паустовского д.5 кор.1,Москва,ул Паустовского д.5 кор.1,ул,Паустовского ,д.5 кор.1,7552968,муниципальный округ Ясенево,1984 +2281083,"г Москва ул Паустовского д.8 кор.3 п.1,2,3,4,9,10,11,12 ДЕЗ п.5,6,7,8 Молния2",Москва,"ул Паустовского д.8 кор.3 п.1,2,3,4,9,10,11,12 ДЕЗ п.5,6,7,8 Молния2",ул,Паустовского ,"д.8 кор.3 п.1,2,3,4,9,10,11,12 ДЕЗ п.5,6,7,8 Молния2",7560298,муниципальный округ Ясенево,1977 +2281083,г Москва ул Профсоюзная д.123А кор.25,Москва,ул Профсоюзная д.123А кор.25,ул,Профсоюзная ,д.123А кор.25,8095340,муниципальный округ Ясенево,н.д. +2281083,г Москва ул Рокотова д.1/12,Москва,ул Рокотова д.1/12,ул,Рокотова ,д.1/12,7552969,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва ул Рокотова д.2/10,Москва,ул Рокотова д.2/10,ул,Рокотова ,д.2/10,7552971,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва ул Рокотова д.3 кор.2,Москва,ул Рокотова д.3 кор.2,ул,Рокотова ,д.3 кор.2,7552974,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,"г Москва ул Рокотова д.4 кор.2 п.1,2,3 ЖСК Жасмин п.4,5,11,12,13,14 ДЕЗ п. 6,7,8,9,10 ЖСК Колизей",Москва,"ул Рокотова д.4 кор.2 п.1,2,3 ЖСК Жасмин п.4,5,11,12,13,14 ДЕЗ п. 6,7,8,9,10 ЖСК Колизей",ул,Рокотова ,"д.4 кор.2 п.1,2,3 ЖСК Жасмин п.4,5,11,12,13,14 ДЕЗ п. 6,7,8,9,10 ЖСК Колизей",7560353,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва ул Рокотова д.7 кор.2,Москва,ул Рокотова д.7 кор.2,ул,Рокотова ,д.7 кор.2,7552975,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва ул Рокотова д.8 кор.2,Москва,ул Рокотова д.8 кор.2,ул,Рокотова ,д.8 кор.2,7552980,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,"г Москва ул Рокотова д.8 кор.2, под. 5,6,7,8,9,10",Москва,"ул Рокотова д.8 кор.2, под. 5,6,7,8,9,10",ул,Рокотова ,"д.8 кор.2, под. 5,6,7,8,9,10",7605566,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва ул Рокотова д.8 кор.5,Москва,ул Рокотова д.8 кор.5,ул,Рокотова ,д.8 кор.5,7552981,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва ул Тарусская д.14 кор.1,Москва,ул Тарусская д.14 кор.1,ул,Тарусская ,д.14 кор.1,7552995,муниципальный округ Ясенево,1982 +2281083,г Москва ул Тарусская д.14 кор.2,Москва,ул Тарусская д.14 кор.2,ул,Тарусская ,д.14 кор.2,7552997,муниципальный округ Ясенево,1982 +2281083,г Москва ул Тарусская д.18 кор.1,Москва,ул Тарусская д.18 кор.1,ул,Тарусская ,д.18 кор.1,7552998,муниципальный округ Ясенево,1983 +2281083,г Москва ул Тарусская д.18 кор.2,Москва,ул Тарусская д.18 кор.2,ул,Тарусская ,д.18 кор.2,7552999,муниципальный округ Ясенево,1984 +2281083,г Москва ул Тарусская д.22 кор.1,Москва,ул Тарусская д.22 кор.1,ул,Тарусская ,д.22 кор.1,7599584,муниципальный округ Ясенево,1986 +2281083,г Москва ул Тарусская д.22 кор.2,Москва,ул Тарусская д.22 кор.2,ул,Тарусская ,д.22 кор.2,7553009,муниципальный округ Ясенево,1985 +2281083,г Москва ул Тарусская д.4,Москва,ул Тарусская д.4,ул,Тарусская ,д.4,7599725,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва ул Тарусская д.8,Москва,ул Тарусская д.8,ул,Тарусская ,д.8,7628437,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва ул Ясногорская д.13 кор.1,Москва,ул Ясногорская д.13 кор.1,ул,Ясногорская ,д.13 кор.1,7553046,муниципальный округ Ясенево,1984 +2281083,г Москва ул Ясногорская д.13 кор.2,Москва,ул Ясногорская д.13 кор.2,ул,Ясногорская ,д.13 кор.2,7553047,муниципальный округ Ясенево,1985 +2281083,г Москва ул Ясногорская д.17 кор.1,Москва,ул Ясногорская д.17 кор.1,ул,Ясногорская ,д.17 кор.1,7553048,муниципальный округ Ясенево,1987 +2281083,г Москва ул Ясногорская д.17 кор.2,Москва,ул Ясногорская д.17 кор.2,ул,Ясногорская ,д.17 кор.2,7553050,муниципальный округ Ясенево,1985 +2281083,г Москва ул Ясногорская д.21 кор.1,Москва,ул Ясногорская д.21 кор.1,ул,Ясногорская ,д.21 кор.1,7553051,муниципальный округ Ясенево,1983 +2281083,г Москва ул Ясногорская д.21 кор.2,Москва,ул Ясногорская д.21 кор.2,ул,Ясногорская ,д.21 кор.2,7553055,муниципальный округ Ясенево,1985 +2281083,г Москва ул Ясногорская д.21 кор.3,Москва,ул Ясногорская д.21 кор.3,ул,Ясногорская ,д.21 кор.3,8232876,муниципальный округ Ясенево,2012 +2281083,г Москва ул Ясногорская д.3,Москва,ул Ясногорская д.3,ул,Ясногорская ,д.3,7553044,муниципальный округ Ясенево,1978 +2281083,г Москва ул Ясногорская д.7,Москва,ул Ясногорская д.7,ул,Ясногорская ,д.7,7553045,муниципальный округ Ясенево,1979 +2281083,г Москва ул Островитянова д.22 кор.1,Москва,ул Островитянова д.22 кор.1,ул,Островитянова ,д.22 кор.1,8350565,муниципальный округ Ясенево,н.д. +2281060,г Москва б-р Жулебинский д.1,Москва,б-р Жулебинский д.1,б-р,Жулебинский ,д.1,7670335,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1998 +2281060,г Москва б-р Жулебинский д.10/6,Москва,б-р Жулебинский д.10/6,б-р,Жулебинский ,д.10/6,7672669,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва б-р Жулебинский д.13,Москва,б-р Жулебинский д.13,б-р,Жулебинский ,д.13,7670351,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва б-р Жулебинский д.14,Москва,б-р Жулебинский д.14,б-р,Жулебинский ,д.14,7670360,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1993 +2281060,г Москва б-р Жулебинский д.15,Москва,б-р Жулебинский д.15,б-р,Жулебинский ,д.15,7670441,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва б-р Жулебинский д.18/8,Москва,б-р Жулебинский д.18/8,б-р,Жулебинский ,д.18/8,7670464,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1993 +2281060,г Москва б-р Жулебинский д.2 кор.2,Москва,б-р Жулебинский д.2 кор.2,б-р,Жулебинский ,д.2 кор.2,7672980,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1992 +2281060,г Москва б-р Жулебинский д.23,Москва,б-р Жулебинский д.23,б-р,Жулебинский ,д.23,7670480,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва б-р Жулебинский д.25,Москва,б-р Жулебинский д.25,б-р,Жулебинский ,д.25,8035489,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1999 +2281060,г Москва б-р Жулебинский д.27,Москва,б-р Жулебинский д.27,б-р,Жулебинский ,д.27,7670495,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва б-р Жулебинский д.28 кор.1,Москва,б-р Жулебинский д.28 кор.1,б-р,Жулебинский ,д.28 кор.1,7670502,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва б-р Жулебинский д.30 кор.1,Москва,б-р Жулебинский д.30 кор.1,б-р,Жулебинский ,д.30 кор.1,7670513,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва б-р Жулебинский д.31,Москва,б-р Жулебинский д.31,б-р,Жулебинский ,д.31,7670535,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва б-р Жулебинский д.36 кор.1,Москва,б-р Жулебинский д.36 кор.1,б-р,Жулебинский ,д.36 кор.1,7670546,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва б-р Жулебинский д.36 кор.2,Москва,б-р Жулебинский д.36 кор.2,б-р,Жулебинский ,д.36 кор.2,7670555,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва б-р Жулебинский д.40 кор.1,Москва,б-р Жулебинский д.40 кор.1,б-р,Жулебинский ,д.40 кор.1,7670570,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва б-р Жулебинский д.40 кор.2,Москва,б-р Жулебинский д.40 кор.2,б-р,Жулебинский ,д.40 кор.2,7670586,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1998 +2281060,г Москва б-р Жулебинский д.5,Москва,б-р Жулебинский д.5,б-р,Жулебинский ,д.5,7670341,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва б-р Жулебинский д.6/11,Москва,б-р Жулебинский д.6/11,б-р,Жулебинский ,д.6/11,7672661,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1994 +2281060,г Москва б-р Жулебинский д.9,Москва,б-р Жулебинский д.9,б-р,Жулебинский ,д.9,7670347,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1994 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.10 кор.1,Москва,б-р Самаркандский д.10 кор.1,б-р,Самаркандский ,д.10 кор.1,7598491,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.10 кор.2,Москва,б-р Самаркандский д.10 кор.2,б-р,Самаркандский ,д.10 кор.2,7598493,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.11 кор.1,Москва,б-р Самаркандский д.11 кор.1,б-р,Самаркандский ,д.11 кор.1,7598499,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1980 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.12,Москва,б-р Самаркандский д.12,б-р,Самаркандский ,д.12,7598503,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1992 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.13 кор.1,Москва,б-р Самаркандский д.13 кор.1,б-р,Самаркандский ,д.13 кор.1,7598517,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1971 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.13 кор.2,Москва,б-р Самаркандский д.13 кор.2,б-р,Самаркандский ,д.13 кор.2,7598520,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1970 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.13 кор.3,Москва,б-р Самаркандский д.13 кор.3,б-р,Самаркандский ,д.13 кор.3,7575328,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.13 кор.4,Москва,б-р Самаркандский д.13 кор.4,б-р,Самаркандский ,д.13 кор.4,7699520,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.13 кор.5,Москва,б-р Самаркандский д.13 кор.5,б-р,Самаркандский ,д.13 кор.5,7598534,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.15 кор.1,Москва,б-р Самаркандский д.15 кор.1,б-р,Самаркандский ,д.15 кор.1,7575329,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1971 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.15 кор.2,Москва,б-р Самаркандский д.15 кор.2,б-р,Самаркандский ,д.15 кор.2,7598566,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.15 кор.3,Москва,б-р Самаркандский д.15 кор.3,б-р,Самаркандский ,д.15 кор.3,7575331,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.15 кор.4,Москва,б-р Самаркандский д.15 кор.4,б-р,Самаркандский ,д.15 кор.4,7575333,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.15 кор.5,Москва,б-р Самаркандский д.15 кор.5,б-р,Самаркандский ,д.15 кор.5,7575334,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.15 кор.6,Москва,б-р Самаркандский д.15 кор.6,б-р,Самаркандский ,д.15 кор.6,7575335,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1981 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.17 кор.3,Москва,б-р Самаркандский д.17 кор.3,б-р,Самаркандский ,д.17 кор.3,7699775,муниципальный округ Выхино-Жулебино,н.д. +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.17 кор.4,Москва,б-р Самаркандский д.17 кор.4,б-р,Самаркандский ,д.17 кор.4,7598593,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1980 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.18 кор.26,Москва,б-р Самаркандский д.18 кор.26,б-р,Самаркандский ,д.18 кор.26,7598622,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.20 кор.1,Москва,б-р Самаркандский д.20 кор.1,б-р,Самаркандский ,д.20 кор.1,7596595,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.20 кор.2,Москва,б-р Самаркандский д.20 кор.2,б-р,Самаркандский ,д.20 кор.2,7596672,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.20 кор.3,Москва,б-р Самаркандский д.20 кор.3,б-р,Самаркандский ,д.20 кор.3,7596700,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.22 кор.1,Москва,б-р Самаркандский д.22 кор.1,б-р,Самаркандский ,д.22 кор.1,7577868,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.24 кор.1,Москва,б-р Самаркандский д.24 кор.1,б-р,Самаркандский ,д.24 кор.1,7577870,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.24 кор.2,Москва,б-р Самаркандский д.24 кор.2,б-р,Самаркандский ,д.24 кор.2,7577873,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.24 кор.3,Москва,б-р Самаркандский д.24 кор.3,б-р,Самаркандский ,д.24 кор.3,7577875,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.26,Москва,б-р Самаркандский д.26,б-р,Самаркандский ,д.26,7596711,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.30 кор.1,Москва,б-р Самаркандский д.30 кор.1,б-р,Самаркандский ,д.30 кор.1,7596720,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.30 кор.2,Москва,б-р Самаркандский д.30 кор.2,б-р,Самаркандский ,д.30 кор.2,7596729,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.30 кор.3,Москва,б-р Самаркандский д.30 кор.3,б-р,Самаркандский ,д.30 кор.3,7596735,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.32 кор.1,Москва,б-р Самаркандский д.32 кор.1,б-р,Самаркандский ,д.32 кор.1,7720636,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.34 кор.1,Москва,б-р Самаркандский д.34 кор.1,б-р,Самаркандский ,д.34 кор.1,7596737,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.34 кор.2,Москва,б-р Самаркандский д.34 кор.2,б-р,Самаркандский ,д.34 кор.2,7596740,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.34 кор.3,Москва,б-р Самаркандский д.34 кор.3,б-р,Самаркандский ,д.34 кор.3,7598489,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.6 кор.1,Москва,б-р Самаркандский д.6 кор.1,б-р,Самаркандский ,д.6 кор.1,7575313,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.6 кор.2,Москва,б-р Самаркандский д.6 кор.2,б-р,Самаркандский ,д.6 кор.2,7575314,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1970 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.6 кор.3,Москва,б-р Самаркандский д.6 кор.3,б-р,Самаркандский ,д.6 кор.3,7598654,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1975 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.6 кор.4,Москва,б-р Самаркандский д.6 кор.4,б-р,Самаркандский ,д.6 кор.4,7598658,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1989 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.8 кор.2,Москва,б-р Самаркандский д.8 кор.2,б-р,Самаркандский ,д.8 кор.2,7598665,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1986 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.9 кор.1,Москва,б-р Самаркандский д.9 кор.1,б-р,Самаркандский ,д.9 кор.1,7575320,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1971 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.9 кор.2,Москва,б-р Самаркандский д.9 кор.2,б-р,Самаркандский ,д.9 кор.2,7575323,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.9 кор.3,Москва,б-р Самаркандский д.9 кор.3,б-р,Самаркандский ,д.9 кор.3,7575326,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.9 кор.4,Москва,б-р Самаркандский д.9 кор.4,б-р,Самаркандский ,д.9 кор.4,7575327,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва б-р Самаркандский д.9 кор.5,Москва,б-р Самаркандский д.9 кор.5,б-р,Самаркандский ,д.9 кор.5,7598672,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва б-р Самаркандский Квартал 134а д.№ кор.2,Москва,б-р Самаркандский Квартал 134а д.№ кор.2,б-р,Самаркандский Квартал 134а ,д.№ кор.2,7575338,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва б-р Самаркандский Квартал 134а д.№ кор.5,Москва,б-р Самаркандский Квартал 134а д.№ кор.5,б-р,Самаркандский Квартал 134а ,д.№ кор.5,7575340,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва б-р Самаркандский Квартал 137а д.№ кор.1,Москва,б-р Самаркандский Квартал 137а д.№ кор.1,б-р,Самаркандский Квартал 137а ,д.№ кор.1,7575341,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва б-р Самаркандский Квартал 137а д.№ кор.11,Москва,б-р Самаркандский Квартал 137а д.№ кор.11,б-р,Самаркандский Квартал 137а ,д.№ кор.11,7575354,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва б-р Самаркандский Квартал 137а д.№ кор.4,Москва,б-р Самаркандский Квартал 137а д.№ кор.4,б-р,Самаркандский Квартал 137а ,д.№ кор.4,7575343,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва б-р Самаркандский Квартал 137а д.№ кор.5,Москва,б-р Самаркандский Квартал 137а д.№ кор.5,б-р,Самаркандский Квартал 137а ,д.№ кор.5,7575345,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва б-р Самаркандский Квартал 137а д.№ кор.6,Москва,б-р Самаркандский Квартал 137а д.№ кор.6,б-р,Самаркандский Квартал 137а ,д.№ кор.6,7575347,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва б-р Самаркандский Квартал 137а д.№ кор.7,Москва,б-р Самаркандский Квартал 137а д.№ кор.7,б-р,Самаркандский Квартал 137а ,д.№ кор.7,7575348,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва б-р Самаркандский Квартал 137а д.№ кор.9,Москва,б-р Самаркандский Квартал 137а д.№ кор.9,б-р,Самаркандский Квартал 137а ,д.№ кор.9,7575351,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва б-р Хвалынский д.1,Москва,б-р Хвалынский д.1,б-р,Хвалынский ,д.1,7671902,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1993 +2281060,г Москва б-р Хвалынский д.2,Москва,б-р Хвалынский д.2,б-р,Хвалынский ,д.2,7720217,муниципальный округ Выхино-Жулебино,н.д. +2281060,г Москва б-р Хвалынский д.3 кор.2,Москва,б-р Хвалынский д.3 кор.2,б-р,Хвалынский ,д.3 кор.2,7671910,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1993 +2281060,г Москва б-р Хвалынский д.4 кор.2,Москва,б-р Хвалынский д.4 кор.2,б-р,Хвалынский ,д.4 кор.2,7672776,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1993 +2281060,г Москва б-р Хвалынский д.5/12,Москва,б-р Хвалынский д.5/12,б-р,Хвалынский ,д.5/12,7671920,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1993 +2281060,г Москва б-р Хвалынский д.7 кор.2,Москва,б-р Хвалынский д.7 кор.2,б-р,Хвалынский ,д.7 кор.2,7671931,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва б-р Хвалынский д.7/11 кор.1,Москва,б-р Хвалынский д.7/11 кор.1,б-р,Хвалынский ,д.7/11 кор.1,7671943,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва пер Ташкентский д.1,Москва,пер Ташкентский д.1,пер,Ташкентский ,д.1,7575407,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва пер Ташкентский д.11/14,Москва,пер Ташкентский д.11/14,пер,Ташкентский ,д.11/14,7576971,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва пер Ташкентский д.3,Москва,пер Ташкентский д.3,пер,Ташкентский ,д.3,7575410,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва пер Ташкентский д.5 кор.1,Москва,пер Ташкентский д.5 кор.1,пер,Ташкентский ,д.5 кор.1,7576824,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва пер Ташкентский д.5 кор.2,Москва,пер Ташкентский д.5 кор.2,пер,Ташкентский ,д.5 кор.2,7576837,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва пер Ташкентский д.5 кор.3,Москва,пер Ташкентский д.5 кор.3,пер,Ташкентский ,д.5 кор.3,7576854,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва пер Ташкентский д.7 кор.1,Москва,пер Ташкентский д.7 кор.1,пер,Ташкентский ,д.7 кор.1,7576903,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва пер Ташкентский д.9 кор.1,Москва,пер Ташкентский д.9 кор.1,пер,Ташкентский ,д.9 кор.1,7576922,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва пер Ташкентский д.9 кор.2,Москва,пер Ташкентский д.9 кор.2,пер,Ташкентский ,д.9 кор.2,7576929,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва пер Ташкентский д.9 кор.3,Москва,пер Ташкентский д.9 кор.3,пер,Ташкентский ,д.9 кор.3,7576939,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва пр-кт Волгоградский д.160 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.160 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.160 кор.1,7574703,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва пр-кт Волгоградский д.160 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.160 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.160 кор.2,7574712,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва пр-кт Волгоградский д.160 кор.3,Москва,пр-кт Волгоградский д.160 кор.3,пр-кт,Волгоградский ,д.160 кор.3,7574719,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1987 +2281060,г Москва пр-кт Волгоградский д.164 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.164 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.164 кор.1,7574725,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1966 +2281060,г Москва пр-кт Волгоградский д.164 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.164 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.164 кор.2,7574730,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва пр-кт Волгоградский д.164 кор.3,Москва,пр-кт Волгоградский д.164 кор.3,пр-кт,Волгоградский ,д.164 кор.3,7574737,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва пр-кт Волгоградский д.170 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.170 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.170 кор.1,7574744,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1998 +2281060,г Москва пр-кт Волгоградский д.181,Москва,пр-кт Волгоградский д.181,пр-кт,Волгоградский ,д.181,7596293,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва пр-кт Волгоградский д.183 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.183 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.183 кор.2,7707088,муниципальный округ Выхино-Жулебино,2001 +2281060,г Москва пр-кт Волгоградский д.183 кор.36,Москва,пр-кт Волгоградский д.183 кор.36,пр-кт,Волгоградский ,д.183 кор.36,7596304,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва пр-кт Волгоградский д.185 кор./19,Москва,пр-кт Волгоградский д.185 кор./19,пр-кт,Волгоградский ,д.185 кор./19,7574755,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1971 +2281060,г Москва пр-кт Волгоградский д.187 кор./16,Москва,пр-кт Волгоградский д.187 кор./16,пр-кт,Волгоградский ,д.187 кор./16,7574762,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва пр-кт Волгоградский д.191,Москва,пр-кт Волгоградский д.191,пр-кт,Волгоградский ,д.191,7574767,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1979 +2281060,г Москва пр-кт Волгоградский д.195 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.195 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.195 кор.1,7574776,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1978 +2281060,г Москва пр-кт Волгоградский д.195 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.195 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.195 кор.2,7574784,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1979 +2281060,г Москва пр-кт Волгоградский д.197,Москва,пр-кт Волгоградский д.197,пр-кт,Волгоградский ,д.197,7574793,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1979 +2281060,г Москва пр-кт Лермонтовский д.10 кор.1,Москва,пр-кт Лермонтовский д.10 кор.1,пр-кт,Лермонтовский ,д.10 кор.1,7672691,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва пр-кт Лермонтовский д.12,Москва,пр-кт Лермонтовский д.12,пр-кт,Лермонтовский ,д.12,7670926,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1994 +2281060,г Москва пр-кт Лермонтовский д.14 кор.1,Москва,пр-кт Лермонтовский д.14 кор.1,пр-кт,Лермонтовский ,д.14 кор.1,7750016,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1993 +2281060,г Москва пр-кт Лермонтовский д.16,Москва,пр-кт Лермонтовский д.16,пр-кт,Лермонтовский ,д.16,7670941,муниципальный округ Выхино-Жулебино,2008 +2281060,г Москва пр-кт Лермонтовский д.2 кор.1,Москва,пр-кт Лермонтовский д.2 кор.1,пр-кт,Лермонтовский ,д.2 кор.1,7670897,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва пр-кт Лермонтовский д.6,Москва,пр-кт Лермонтовский д.6,пр-кт,Лермонтовский ,д.6,7670911,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва пр-кт Лермонтовский д.8 кор.1,Москва,пр-кт Лермонтовский д.8 кор.1,пр-кт,Лермонтовский ,д.8 кор.1,7672678,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1992 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.58 кор.1,Москва,пр-кт Рязанский д.58 кор.1,пр-кт,Рязанский ,д.58 кор.1,7596439,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.60,Москва,пр-кт Рязанский д.60,пр-кт,Рязанский ,д.60,7596451,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1970 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.60 кор.2,Москва,пр-кт Рязанский д.60 кор.2,пр-кт,Рязанский ,д.60 кор.2,7596457,муниципальный округ Выхино-Жулебино,2000 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.60 кор.3,Москва,пр-кт Рязанский д.60 кор.3,пр-кт,Рязанский ,д.60 кор.3,7596463,муниципальный округ Выхино-Жулебино,2001 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.60 кор.4,Москва,пр-кт Рязанский д.60 кор.4,пр-кт,Рязанский ,д.60 кор.4,7574805,муниципальный округ Выхино-Жулебино,2004 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.62,Москва,пр-кт Рязанский д.62,пр-кт,Рязанский ,д.62,7596475,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1971 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.64 кор.2,Москва,пр-кт Рязанский д.64 кор.2,пр-кт,Рязанский ,д.64 кор.2,7596470,муниципальный округ Выхино-Жулебино,2000 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.68 кор.1,Москва,пр-кт Рязанский д.68 кор.1,пр-кт,Рязанский ,д.68 кор.1,7596521,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1974 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.70 кор.1,Москва,пр-кт Рязанский д.70 кор.1,пр-кт,Рязанский ,д.70 кор.1,7596531,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1974 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.70 кор.2,Москва,пр-кт Рязанский д.70 кор.2,пр-кт,Рязанский ,д.70 кор.2,7574818,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1974 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.70 кор.3,Москва,пр-кт Рязанский д.70 кор.3,пр-кт,Рязанский ,д.70 кор.3,7589766,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1975 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.72 кор.1,Москва,пр-кт Рязанский д.72 кор.1,пр-кт,Рязанский ,д.72 кор.1,7596539,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1974 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.72 кор.2,Москва,пр-кт Рязанский д.72 кор.2,пр-кт,Рязанский ,д.72 кор.2,7596551,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1975 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.74,Москва,пр-кт Рязанский д.74,пр-кт,Рязанский ,д.74,7596563,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1982 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.76 кор.2,Москва,пр-кт Рязанский д.76 кор.2,пр-кт,Рязанский ,д.76 кор.2,7596571,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1975 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.78/1,Москва,пр-кт Рязанский д.78/1,пр-кт,Рязанский ,д.78/1,7574831,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.80 кор.1,Москва,пр-кт Рязанский д.80 кор.1,пр-кт,Рязанский ,д.80 кор.1,7594724,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.80 кор.3,Москва,пр-кт Рязанский д.80 кор.3,пр-кт,Рязанский ,д.80 кор.3,7699972,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.82 кор.1,Москва,пр-кт Рязанский д.82 кор.1,пр-кт,Рязанский ,д.82 кор.1,7574843,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.82 кор.2,Москва,пр-кт Рязанский д.82 кор.2,пр-кт,Рязанский ,д.82 кор.2,7574927,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.82 кор.3,Москва,пр-кт Рязанский д.82 кор.3,пр-кт,Рязанский ,д.82 кор.3,7574936,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1970 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.82 кор.5,Москва,пр-кт Рязанский д.82 кор.5,пр-кт,Рязанский ,д.82 кор.5,7575056,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1989 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.83 кор.2 строение 2,Москва,пр-кт Рязанский д.83 кор.2 строение 2,пр-кт,Рязанский ,д.83 кор.2 строение 2,7575088,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.83/2 кор.1,Москва,пр-кт Рязанский д.83/2 кор.1,пр-кт,Рязанский ,д.83/2 кор.1,7678152,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.84 кор.2,Москва,пр-кт Рязанский д.84 кор.2,пр-кт,Рязанский ,д.84 кор.2,7596584,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1971 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.85 кор.1,Москва,пр-кт Рязанский д.85 кор.1,пр-кт,Рязанский ,д.85 кор.1,7575076,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.85 кор.2,Москва,пр-кт Рязанский д.85 кор.2,пр-кт,Рязанский ,д.85 кор.2,7575080,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.87 кор.1,Москва,пр-кт Рязанский д.87 кор.1,пр-кт,Рязанский ,д.87 кор.1,7575094,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.87 кор.2,Москва,пр-кт Рязанский д.87 кор.2,пр-кт,Рязанский ,д.87 кор.2,7699641,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.87 кор.3,Москва,пр-кт Рязанский д.87 кор.3,пр-кт,Рязанский ,д.87 кор.3,7596335,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1966 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.91 кор.1,Москва,пр-кт Рязанский д.91 кор.1,пр-кт,Рязанский ,д.91 кор.1,7575107,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.91 кор.2,Москва,пр-кт Рязанский д.91 кор.2,пр-кт,Рязанский ,д.91 кор.2,7596345,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.91 кор.3,Москва,пр-кт Рязанский д.91 кор.3,пр-кт,Рязанский ,д.91 кор.3,7575100,муниципальный округ Выхино-Жулебино,н.д. +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.91 кор.4,Москва,пр-кт Рязанский д.91 кор.4,пр-кт,Рязанский ,д.91 кор.4,7699592,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1966 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.93 кор.1,Москва,пр-кт Рязанский д.93 кор.1,пр-кт,Рязанский ,д.93 кор.1,7575116,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.95 кор.1,Москва,пр-кт Рязанский д.95 кор.1,пр-кт,Рязанский ,д.95 кор.1,7596358,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.95 кор.2,Москва,пр-кт Рязанский д.95 кор.2,пр-кт,Рязанский ,д.95 кор.2,7596384,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.95 кор.3,Москва,пр-кт Рязанский д.95 кор.3,пр-кт,Рязанский ,д.95 кор.3,7596392,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1966 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.95 кор.4,Москва,пр-кт Рязанский д.95 кор.4,пр-кт,Рязанский ,д.95 кор.4,7594772,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1966 +2281060,г Москва пр-кт Рязанский д.97,Москва,пр-кт Рязанский д.97,пр-кт,Рязанский ,д.97,7596427,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1973 +2281060,г Москва проезд Люберецкий 1-й д.9,Москва,проезд Люберецкий 1-й д.9,проезд,Люберецкий 1-й ,д.9,7670957,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1955 +2281060,г Москва проезд Люберецкий 1-й д.9А,Москва,проезд Люберецкий 1-й д.9А,проезд,Люберецкий 1-й ,д.9А,7670968,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1960 +2281060,г Москва проезд Люберецкий 1-й д.9Б,Москва,проезд Люберецкий 1-й д.9Б,проезд,Люберецкий 1-й ,д.9Б,7670986,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1961 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.1,Москва,проезд Ферганский д.1,проезд,Ферганский ,д.1,7577111,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.10 кор.2,Москва,проезд Ферганский д.10 кор.2,проезд,Ферганский ,д.10 кор.2,7577452,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.10 кор.3,Москва,проезд Ферганский д.10 кор.3,проезд,Ферганский ,д.10 кор.3,7577453,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.11 кор.1,Москва,проезд Ферганский д.11 кор.1,проезд,Ферганский ,д.11 кор.1,7698809,муниципальный округ Выхино-Жулебино,н.д. +2281060,г Москва проезд Ферганский д.11 кор.2,Москва,проезд Ферганский д.11 кор.2,проезд,Ферганский ,д.11 кор.2,7577457,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1976 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.12,Москва,проезд Ферганский д.12,проезд,Ферганский ,д.12,7577493,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.13 кор.1,Москва,проезд Ферганский д.13 кор.1,проезд,Ферганский ,д.13 кор.1,7577499,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1976 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.14 кор.2,Москва,проезд Ферганский д.14 кор.2,проезд,Ферганский ,д.14 кор.2,7577507,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.14 кор.3,Москва,проезд Ферганский д.14 кор.3,проезд,Ферганский ,д.14 кор.3,7577515,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.15 кор./189,Москва,проезд Ферганский д.15 кор./189,проезд,Ферганский ,д.15 кор./189,7577523,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1977 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.2/32,Москва,проезд Ферганский д.2/32,проезд,Ферганский ,д.2/32,7594634,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1972 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.3 кор.1,Москва,проезд Ферганский д.3 кор.1,проезд,Ферганский ,д.3 кор.1,7577237,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1975 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.3 кор.2,Москва,проезд Ферганский д.3 кор.2,проезд,Ферганский ,д.3 кор.2,7577361,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.3 кор.3,Москва,проезд Ферганский д.3 кор.3,проезд,Ферганский ,д.3 кор.3,7577366,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1973 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.3 кор.5,Москва,проезд Ферганский д.3 кор.5,проезд,Ферганский ,д.3 кор.5,7577390,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.4,Москва,проезд Ферганский д.4,проезд,Ферганский ,д.4,7577400,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.7 кор.1,Москва,проезд Ферганский д.7 кор.1,проезд,Ферганский ,д.7 кор.1,7577406,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.7 кор.2,Москва,проезд Ферганский д.7 кор.2,проезд,Ферганский ,д.7 кор.2,7577413,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.7 кор.3,Москва,проезд Ферганский д.7 кор.3,проезд,Ферганский ,д.7 кор.3,7577417,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.7 кор.4,Москва,проезд Ферганский д.7 кор.4,проезд,Ферганский ,д.7 кор.4,7577420,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1973 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.7 кор.5,Москва,проезд Ферганский д.7 кор.5,проезд,Ферганский ,д.7 кор.5,7577428,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1983 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.7 кор.6,Москва,проезд Ферганский д.7 кор.6,проезд,Ферганский ,д.7 кор.6,7577431,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1984 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.8,Москва,проезд Ферганский д.8,проезд,Ферганский ,д.8,7577442,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва проезд Ферганский д.9 кор.1,Москва,проезд Ферганский д.9 кор.1,проезд,Ферганский ,д.9 кор.1,7577445,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1976 +2281060,г Москва ул Авиаконструктора Миля д.1,Москва,ул Авиаконструктора Миля д.1,ул,Авиаконструктора Миля ,д.1,7671003,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Авиаконструктора Миля д.11 кор.2,Москва,ул Авиаконструктора Миля д.11 кор.2,ул,Авиаконструктора Миля ,д.11 кор.2,7672812,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва ул Авиаконструктора Миля д.14,Москва,ул Авиаконструктора Миля д.14,ул,Авиаконструктора Миля ,д.14,7671127,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва ул Авиаконструктора Миля д.16,Москва,ул Авиаконструктора Миля д.16,ул,Авиаконструктора Миля ,д.16,7671142,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Авиаконструктора Миля д.19,Москва,ул Авиаконструктора Миля д.19,ул,Авиаконструктора Миля ,д.19,7671150,муниципальный округ Выхино-Жулебино,2002 +2281060,г Москва ул Авиаконструктора Миля д.2 кор.1,Москва,ул Авиаконструктора Миля д.2 кор.1,ул,Авиаконструктора Миля ,д.2 кор.1,7671008,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва ул Авиаконструктора Миля д.20,Москва,ул Авиаконструктора Миля д.20,ул,Авиаконструктора Миля ,д.20,7671164,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва ул Авиаконструктора Миля д.24,Москва,ул Авиаконструктора Миля д.24,ул,Авиаконструктора Миля ,д.24,7672820,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва ул Авиаконструктора Миля д.26,Москва,ул Авиаконструктора Миля д.26,ул,Авиаконструктора Миля ,д.26,7616607,муниципальный округ Выхино-Жулебино,2005 +2281060,г Москва ул Авиаконструктора Миля д.3,Москва,ул Авиаконструктора Миля д.3,ул,Авиаконструктора Миля ,д.3,7671022,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Авиаконструктора Миля д.4 кор.1,Москва,ул Авиаконструктора Миля д.4 кор.1,ул,Авиаконструктора Миля ,д.4 кор.1,7671034,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва ул Авиаконструктора Миля д.4 кор.2,Москва,ул Авиаконструктора Миля д.4 кор.2,ул,Авиаконструктора Миля ,д.4 кор.2,7671086,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва ул Авиаконструктора Миля д.7,Москва,ул Авиаконструктора Миля д.7,ул,Авиаконструктора Миля ,д.7,7671104,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Авиаконструктора Миля д.8 кор.1,Москва,ул Авиаконструктора Миля д.8 кор.1,ул,Авиаконструктора Миля ,д.8 кор.1,7671117,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва ул Академика Скрябина д.25/1 кор.2,Москва,ул Академика Скрябина д.25/1 кор.2,ул,Академика Скрябина ,д.25/1 кор.2,7574566,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1962 +2281060,г Москва ул Академика Скрябина д.25/1 кор.3,Москва,ул Академика Скрябина д.25/1 кор.3,ул,Академика Скрябина ,д.25/1 кор.3,7574581,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1963 +2281060,г Москва ул Академика Скрябина д.3 кор.1,Москва,ул Академика Скрябина д.3 кор.1,ул,Академика Скрябина ,д.3 кор.1,7596130,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Академика Скрябина д.3/7,Москва,ул Академика Скрябина д.3/7,ул,Академика Скрябина ,д.3/7,7574522,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1973 +2281060,г Москва ул Академика Скрябина д.5 кор.1,Москва,ул Академика Скрябина д.5 кор.1,ул,Академика Скрябина ,д.5 кор.1,7596163,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Академика Скрябина д.5 кор.2,Москва,ул Академика Скрябина д.5 кор.2,ул,Академика Скрябина ,д.5 кор.2,7596210,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Академика Скрябина д.7 кор.1,Москва,ул Академика Скрябина д.7 кор.1,ул,Академика Скрябина ,д.7 кор.1,7596226,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва ул Академика Скрябина д.7 кор.2,Москва,ул Академика Скрябина д.7 кор.2,ул,Академика Скрябина ,д.7 кор.2,7596284,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Вострухина д.4 кор.1,Москва,ул Вострухина д.4 кор.1,ул,Вострухина ,д.4 кор.1,7596316,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1966 +2281060,г Москва ул Вострухина д.6 кор.1,Москва,ул Вострухина д.6 кор.1,ул,Вострухина ,д.6 кор.1,7574599,муниципальный округ Выхино-Жулебино,н.д. +2281060,г Москва ул Вострухина д.6 кор.2,Москва,ул Вострухина д.6 кор.2,ул,Вострухина ,д.6 кор.2,7574611,муниципальный округ Выхино-Жулебино,н.д. +2281060,г Москва ул Вострухина д.6 кор.3,Москва,ул Вострухина д.6 кор.3,ул,Вострухина ,д.6 кор.3,7574628,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1966 +2281060,г Москва ул Вострухина д.6 кор.4,Москва,ул Вострухина д.6 кор.4,ул,Вострухина ,д.6 кор.4,7574652,муниципальный округ Выхино-Жулебино,н.д. +2281060,г Москва ул Вострухина д.6 кор.5,Москва,ул Вострухина д.6 кор.5,ул,Вострухина ,д.6 кор.5,7574696,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1966 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.11 кор.1,Москва,ул Генерала Кузнецова д.11 кор.1,ул,Генерала Кузнецова ,д.11 кор.1,7670602,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.11 кор.2,Москва,ул Генерала Кузнецова д.11 кор.2,ул,Генерала Кузнецова ,д.11 кор.2,7670612,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.12,Москва,ул Генерала Кузнецова д.12,ул,Генерала Кузнецова ,д.12,7670624,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.13 кор.1,Москва,ул Генерала Кузнецова д.13 кор.1,ул,Генерала Кузнецова ,д.13 кор.1,7670648,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.13 кор.2,Москва,ул Генерала Кузнецова д.13 кор.2,ул,Генерала Кузнецова ,д.13 кор.2,7670664,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.13 кор.3,Москва,ул Генерала Кузнецова д.13 кор.3,ул,Генерала Кузнецова ,д.13 кор.3,7670682,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.14 кор.1,Москва,ул Генерала Кузнецова д.14 кор.1,ул,Генерала Кузнецова ,д.14 кор.1,7670698,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.14 кор.2,Москва,ул Генерала Кузнецова д.14 кор.2,ул,Генерала Кузнецова ,д.14 кор.2,7670712,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.15 кор.1,Москва,ул Генерала Кузнецова д.15 кор.1,ул,Генерала Кузнецова ,д.15 кор.1,7670724,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.16 кор.1,Москва,ул Генерала Кузнецова д.16 кор.1,ул,Генерала Кузнецова ,д.16 кор.1,7670733,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.16 кор.2,Москва,ул Генерала Кузнецова д.16 кор.2,ул,Генерала Кузнецова ,д.16 кор.2,7670747,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.17,Москва,ул Генерала Кузнецова д.17,ул,Генерала Кузнецова ,д.17,7670757,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.18 кор.2,Москва,ул Генерала Кузнецова д.18 кор.2,ул,Генерала Кузнецова ,д.18 кор.2,7670773,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.20,Москва,ул Генерала Кузнецова д.20,ул,Генерала Кузнецова ,д.20,7670784,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.23,Москва,ул Генерала Кузнецова д.23,ул,Генерала Кузнецова ,д.23,7672864,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.25 кор.1,Москва,ул Генерала Кузнецова д.25 кор.1,ул,Генерала Кузнецова ,д.25 кор.1,7670794,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.26 кор.1,Москва,ул Генерала Кузнецова д.26 кор.1,ул,Генерала Кузнецова ,д.26 кор.1,7670841,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.26 кор.2,Москва,ул Генерала Кузнецова д.26 кор.2,ул,Генерала Кузнецова ,д.26 кор.2,7670855,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.26 кор.3,Москва,ул Генерала Кузнецова д.26 кор.3,ул,Генерала Кузнецова ,д.26 кор.3,7670862,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.27 кор.1,Москва,ул Генерала Кузнецова д.27 кор.1,ул,Генерала Кузнецова ,д.27 кор.1,7672983,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.27 кор.2,Москва,ул Генерала Кузнецова д.27 кор.2,ул,Генерала Кузнецова ,д.27 кор.2,7672991,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.28 кор.1,Москва,ул Генерала Кузнецова д.28 кор.1,ул,Генерала Кузнецова ,д.28 кор.1,7670879,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва ул Генерала Кузнецова д.32 кор.2,Москва,ул Генерала Кузнецова д.32 кор.2,ул,Генерала Кузнецова ,д.32 кор.2,7670891,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва ул Маршала Полубоярова д.10,Москва,ул Маршала Полубоярова д.10,ул,Маршала Полубоярова ,д.10,7671291,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Маршала Полубоярова д.14,Москва,ул Маршала Полубоярова д.14,ул,Маршала Полубоярова ,д.14,7671299,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Маршала Полубоярова д.2,Москва,ул Маршала Полубоярова д.2,ул,Маршала Полубоярова ,д.2,7671243,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Маршала Полубоярова д.20,Москва,ул Маршала Полубоярова д.20,ул,Маршала Полубоярова ,д.20,7672829,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва ул Маршала Полубоярова д.24 кор.1,Москва,ул Маршала Полубоярова д.24 кор.1,ул,Маршала Полубоярова ,д.24 кор.1,7672835,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва ул Маршала Полубоярова д.24 кор.2,Москва,ул Маршала Полубоярова д.24 кор.2,ул,Маршала Полубоярова ,д.24 кор.2,7672841,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1998 +2281060,г Москва ул Маршала Полубоярова д.24 кор.3,Москва,ул Маршала Полубоярова д.24 кор.3,ул,Маршала Полубоярова ,д.24 кор.3,7672845,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1999 +2281060,г Москва ул Маршала Полубоярова д.4 кор.2,Москва,ул Маршала Полубоярова д.4 кор.2,ул,Маршала Полубоярова ,д.4 кор.2,7671256,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Маршала Полубоярова д.6 кор.1,Москва,ул Маршала Полубоярова д.6 кор.1,ул,Маршала Полубоярова ,д.6 кор.1,7671268,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Маршала Полубоярова д.8,Москва,ул Маршала Полубоярова д.8,ул,Маршала Полубоярова ,д.8,7671278,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Моршанская д.2 кор.1,Москва,ул Моршанская д.2 кор.1,ул,Моршанская ,д.2 кор.1,7671170,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1993 +2281060,г Москва ул Моршанская д.3 кор.1,Москва,ул Моршанская д.3 кор.1,ул,Моршанская ,д.3 кор.1,7671228,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1993 +2281060,г Москва ул Моршанская д.4,Москва,ул Моршанская д.4,ул,Моршанская ,д.4,7671235,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1993 +2281060,г Москва ул Привольная д.1 кор.1,Москва,ул Привольная д.1 кор.1,ул,Привольная ,д.1 кор.1,7630752,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1992 +2281060,г Москва ул Привольная д.1 кор.2,Москва,ул Привольная д.1 кор.2,ул,Привольная ,д.1 кор.2,7672699,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1992 +2281060,г Москва ул Привольная д.13 кор.1,Москва,ул Привольная д.13 кор.1,ул,Привольная ,д.13 кор.1,7838498,муниципальный округ Выхино-Жулебино,н.д. +2281060,г Москва ул Привольная д.15,Москва,ул Привольная д.15,ул,Привольная ,д.15,8128729,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1992 +2281060,г Москва ул Привольная д.21,Москва,ул Привольная д.21,ул,Привольная ,д.21,7671333,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва ул Привольная д.23,Москва,ул Привольная д.23,ул,Привольная ,д.23,7671344,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва ул Привольная д.25,Москва,ул Привольная д.25,ул,Привольная ,д.25,7671351,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва ул Привольная д.27 кор.1,Москва,ул Привольная д.27 кор.1,ул,Привольная ,д.27 кор.1,7671363,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1998 +2281060,г Москва ул Привольная д.27 кор.2,Москва,ул Привольная д.27 кор.2,ул,Привольная ,д.27 кор.2,7671377,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1998 +2281060,г Москва ул Привольная д.39 кор.1,Москва,ул Привольная д.39 кор.1,ул,Привольная ,д.39 кор.1,7671392,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Привольная д.39 кор.2,Москва,ул Привольная д.39 кор.2,ул,Привольная ,д.39 кор.2,7671406,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Привольная д.39 кор.3,Москва,ул Привольная д.39 кор.3,ул,Привольная ,д.39 кор.3,7671422,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Привольная д.39 кор.4,Москва,ул Привольная д.39 кор.4,ул,Привольная ,д.39 кор.4,7671434,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Привольная д.47 кор.2,Москва,ул Привольная д.47 кор.2,ул,Привольная ,д.47 кор.2,7671451,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва ул Привольная д.49 кор.1,Москва,ул Привольная д.49 кор.1,ул,Привольная ,д.49 кор.1,7671467,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва ул Привольная д.49 кор.2,Москва,ул Привольная д.49 кор.2,ул,Привольная ,д.49 кор.2,7671483,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва ул Привольная д.5 кор.1,Москва,ул Привольная д.5 кор.1,ул,Привольная ,д.5 кор.1,7672703,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1992 +2281060,г Москва ул Привольная д.5 кор.2,Москва,ул Привольная д.5 кор.2,ул,Привольная ,д.5 кор.2,7672719,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1992 +2281060,г Москва ул Привольная д.5 кор.3,Москва,ул Привольная д.5 кор.3,ул,Привольная ,д.5 кор.3,7672725,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1992 +2281060,г Москва ул Привольная д.51 кор.2,Москва,ул Привольная д.51 кор.2,ул,Привольная ,д.51 кор.2,7671500,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва ул Привольная д.56,Москва,ул Привольная д.56,ул,Привольная ,д.56,7677479,муниципальный округ Выхино-Жулебино,2009 +2281060,г Москва ул Привольная д.57 кор.1,Москва,ул Привольная д.57 кор.1,ул,Привольная ,д.57 кор.1,7671514,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва ул Привольная д.57 кор.2,Москва,ул Привольная д.57 кор.2,ул,Привольная ,д.57 кор.2,7671537,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва ул Привольная д.61 кор.1,Москва,ул Привольная д.61 кор.1,ул,Привольная ,д.61 кор.1,7671561,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва ул Привольная д.61 кор.2,Москва,ул Привольная д.61 кор.2,ул,Привольная ,д.61 кор.2,7671580,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва ул Привольная д.61 кор.3,Москва,ул Привольная д.61 кор.3,ул,Привольная ,д.61 кор.3,7671590,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва ул Привольная д.65 кор.2,Москва,ул Привольная д.65 кор.2,ул,Привольная ,д.65 кор.2,7671597,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва ул Привольная д.65 кор.3,Москва,ул Привольная д.65 кор.3,ул,Привольная ,д.65 кор.3,7671607,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва ул Привольная д.65/32,Москва,ул Привольная д.65/32,ул,Привольная ,д.65/32,7671618,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Привольная д.71 кор.1,Москва,ул Привольная д.71 кор.1,ул,Привольная ,д.71 кор.1,7671640,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва ул Привольная д.73 кор.1,Москва,ул Привольная д.73 кор.1,ул,Привольная ,д.73 кор.1,7671653,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва ул Привольная д.73 кор.2,Москва,ул Привольная д.73 кор.2,ул,Привольная ,д.73 кор.2,7671678,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва ул Привольная д.75 кор.1,Москва,ул Привольная д.75 кор.1,ул,Привольная ,д.75 кор.1,7671695,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва ул Привольная д.77,Москва,ул Привольная д.77,ул,Привольная ,д.77,7673007,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1997 +2281060,г Москва ул Привольная д.9 кор.1,Москва,ул Привольная д.9 кор.1,ул,Привольная ,д.9 кор.1,8130688,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1994 +2281060,г Москва ул Привольная д.9 кор.2,Москва,ул Привольная д.9 кор.2,ул,Привольная ,д.9 кор.2,7671312,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1992 +2281060,г Москва ул Привольная д.9 кор.3,Москва,ул Привольная д.9 кор.3,ул,Привольная ,д.9 кор.3,7671322,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1992 +2281060,г Москва ул Пронская д.11 кор.2,Москва,ул Пронская д.11 кор.2,ул,Пронская ,д.11 кор.2,7759301,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1993 +2281060,г Москва ул Пронская д.2,Москва,ул Пронская д.2,ул,Пронская ,д.2,7672729,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1994 +2281060,г Москва ул Пронская д.3,Москва,ул Пронская д.3,ул,Пронская ,д.3,7672734,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1994 +2281060,г Москва ул Пронская д.6 кор.1,Москва,ул Пронская д.6 кор.1,ул,Пронская ,д.6 кор.1,7672736,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1993 +2281060,г Москва ул Пронская д.6 кор.2,Москва,ул Пронская д.6 кор.2,ул,Пронская ,д.6 кор.2,7700574,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1992 +2281060,г Москва ул Пронская д.8/4,Москва,ул Пронская д.8/4,ул,Пронская ,д.8/4,7672741,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1993 +2281060,г Москва ул Пронская д.9 кор.1,Москва,ул Пронская д.9 кор.1,ул,Пронская ,д.9 кор.1,7672749,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1993 +2281060,г Москва ул Пронская д.9 кор.2,Москва,ул Пронская д.9 кор.2,ул,Пронская ,д.9 кор.2,7671712,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1992 +2281060,г Москва ул Саранская д.2,Москва,ул Саранская д.2,ул,Саранская ,д.2,7671792,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Саранская д.4/24,Москва,ул Саранская д.4/24,ул,Саранская ,д.4/24,7671802,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Саранская д.6 кор.2,Москва,ул Саранская д.6 кор.2,ул,Саранская ,д.6 кор.2,7671814,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Саранская д.7,Москва,ул Саранская д.7,ул,Саранская ,д.7,7671828,муниципальный округ Выхино-Жулебино,2007 +2281060,г Москва ул Саранская д.8,Москва,ул Саранская д.8,ул,Саранская ,д.8,7671841,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Сормовская д.10 кор.1,Москва,ул Сормовская д.10 кор.1,ул,Сормовская ,д.10 кор.1,7575361,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1974 +2281060,г Москва ул Сормовская д.10 кор.2,Москва,ул Сормовская д.10 кор.2,ул,Сормовская ,д.10 кор.2,7575364,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1974 +2281060,г Москва ул Сормовская д.17 кор.1,Москва,ул Сормовская д.17 кор.1,ул,Сормовская ,д.17 кор.1,7598677,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Сормовская д.17 кор.2,Москва,ул Сормовская д.17 кор.2,ул,Сормовская ,д.17 кор.2,7616764,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Сормовская д.17 кор.3,Москва,ул Сормовская д.17 кор.3,ул,Сормовская ,д.17 кор.3,7616765,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва ул Сормовская д.17 кор.4,Москва,ул Сормовская д.17 кор.4,ул,Сормовская ,д.17 кор.4,7616766,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва ул Сормовская д.17 кор.5,Москва,ул Сормовская д.17 кор.5,ул,Сормовская ,д.17 кор.5,7616767,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1983 +2281060,г Москва ул Сормовская д.17 кор.6,Москва,ул Сормовская д.17 кор.6,ул,Сормовская ,д.17 кор.6,7616768,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва ул Сормовская д.3 кор.1,Москва,ул Сормовская д.3 кор.1,ул,Сормовская ,д.3 кор.1,7616769,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1975 +2281060,г Москва ул Сормовская д.3 кор.2,Москва,ул Сормовская д.3 кор.2,ул,Сормовская ,д.3 кор.2,7616770,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1975 +2281060,г Москва ул Сормовская д.3 кор.3,Москва,ул Сормовская д.3 кор.3,ул,Сормовская ,д.3 кор.3,7575357,муниципальный округ Выхино-Жулебино,н.д. +2281060,г Москва ул Сормовская д.3 кор.4,Москва,ул Сормовская д.3 кор.4,ул,Сормовская ,д.3 кор.4,7616771,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1981 +2281060,г Москва ул Сормовская д.4,Москва,ул Сормовская д.4,ул,Сормовская ,д.4,7616772,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1976 +2281060,г Москва ул Сормовская д.8 кор.1,Москва,ул Сормовская д.8 кор.1,ул,Сормовская ,д.8 кор.1,7575359,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1980 +2281060,г Москва ул Сормовская д.8 кор.2,Москва,ул Сормовская д.8 кор.2,ул,Сормовская ,д.8 кор.2,7666801,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1983 +2281060,г Москва ул Тарханская д.1,Москва,ул Тарханская д.1,ул,Тарханская ,д.1,7671855,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Тарханская д.3 кор.1,Москва,ул Тарханская д.3 кор.1,ул,Тарханская ,д.3 кор.1,7671867,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Тарханская д.3 кор.2,Москва,ул Тарханская д.3 кор.2,ул,Тарханская ,д.3 кор.2,7671874,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Тарханская д.4 кор.1,Москва,ул Тарханская д.4 кор.1,ул,Тарханская ,д.4 кор.1,7672785,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Тарханская д.4 кор.2,Москва,ул Тарханская д.4 кор.2,ул,Тарханская ,д.4 кор.2,7672792,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Тарханская д.5,Москва,ул Тарханская д.5,ул,Тарханская ,д.5,7671886,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Тарханская д.6,Москва,ул Тарханская д.6,ул,Тарханская ,д.6,7672800,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1996 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.10 кор.1,Москва,ул Ташкентская д.10 кор.1,ул,Ташкентская ,д.10 кор.1,7616784,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1973 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.10 кор.2,Москва,ул Ташкентская д.10 кор.2,ул,Ташкентская ,д.10 кор.2,7575386,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1972 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.10 кор.3,Москва,ул Ташкентская д.10 кор.3,ул,Ташкентская ,д.10 кор.3,7616786,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1988 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.12/20,Москва,ул Ташкентская д.12/20,ул,Ташкентская ,д.12/20,7630695,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1972 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.14 кор.1,Москва,ул Ташкентская д.14 кор.1,ул,Ташкентская ,д.14 кор.1,7616788,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.14 кор.2,Москва,ул Ташкентская д.14 кор.2,ул,Ташкентская ,д.14 кор.2,7616789,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.14 кор.3,Москва,ул Ташкентская д.14 кор.3,ул,Ташкентская ,д.14 кор.3,7616790,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.14 кор.4,Москва,ул Ташкентская д.14 кор.4,ул,Ташкентская ,д.14 кор.4,7616791,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.14 кор.5,Москва,ул Ташкентская д.14 кор.5,ул,Ташкентская ,д.14 кор.5,7616792,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.15 кор.22,Москва,ул Ташкентская д.15 кор.22,ул,Ташкентская ,д.15 кор.22,7616793,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.16 кор.1,Москва,ул Ташкентская д.16 кор.1,ул,Ташкентская ,д.16 кор.1,7688390,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.16 кор.2,Москва,ул Ташкентская д.16 кор.2,ул,Ташкентская ,д.16 кор.2,7616794,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.17 кор.1,Москва,ул Ташкентская д.17 кор.1,ул,Ташкентская ,д.17 кор.1,7616795,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1977 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.17 кор.2,Москва,ул Ташкентская д.17 кор.2,ул,Ташкентская ,д.17 кор.2,7575387,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1970 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.17 кор.3,Москва,ул Ташкентская д.17 кор.3,ул,Ташкентская ,д.17 кор.3,7616797,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1984 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.18 кор.1,Москва,ул Ташкентская д.18 кор.1,ул,Ташкентская ,д.18 кор.1,7658149,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1972 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.18 кор.2,Москва,ул Ташкентская д.18 кор.2,ул,Ташкентская ,д.18 кор.2,7658158,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.19 кор.1,Москва,ул Ташкентская д.19 кор.1,ул,Ташкентская ,д.19 кор.1,7658174,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.19 кор.2,Москва,ул Ташкентская д.19 кор.2,ул,Ташкентская ,д.19 кор.2,7658310,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1987 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.20,Москва,ул Ташкентская д.20,ул,Ташкентская ,д.20,7646849,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.22 кор.1,Москва,ул Ташкентская д.22 кор.1,ул,Ташкентская ,д.22 кор.1,7676673,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.22 кор.2,Москва,ул Ташкентская д.22 кор.2,ул,Ташкентская ,д.22 кор.2,7658324,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.22 кор.3,Москва,ул Ташкентская д.22 кор.3,ул,Ташкентская ,д.22 кор.3,7658349,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.23 кор.1,Москва,ул Ташкентская д.23 кор.1,ул,Ташкентская ,д.23 кор.1,7658364,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1976 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.23 кор.2,Москва,ул Ташкентская д.23 кор.2,ул,Ташкентская ,д.23 кор.2,7658389,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1970 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.23 кор.4,Москва,ул Ташкентская д.23 кор.4,ул,Ташкентская ,д.23 кор.4,7658409,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1984 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.24 кор.1,Москва,ул Ташкентская д.24 кор.1,ул,Ташкентская ,д.24 кор.1,7658428,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1972 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.24 кор.2,Москва,ул Ташкентская д.24 кор.2,ул,Ташкентская ,д.24 кор.2,7658449,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.25 кор.1,Москва,ул Ташкентская д.25 кор.1,ул,Ташкентская ,д.25 кор.1,7658477,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1970 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.25 кор.3,Москва,ул Ташкентская д.25 кор.3,ул,Ташкентская ,д.25 кор.3,7577861,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1987 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.26,Москва,ул Ташкентская д.26,ул,Ташкентская ,д.26,7658488,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1970 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.27 кор.1,Москва,ул Ташкентская д.27 кор.1,ул,Ташкентская ,д.27 кор.1,7714662,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1977 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.27 кор.2,Москва,ул Ташкентская д.27 кор.2,ул,Ташкентская ,д.27 кор.2,7714932,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1970 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.27 кор.3,Москва,ул Ташкентская д.27 кор.3,ул,Ташкентская ,д.27 кор.3,7716383,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1979 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.29 кор.179,Москва,ул Ташкентская д.29 кор.179,ул,Ташкентская ,д.29 кор.179,7658555,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.3 кор.1,Москва,ул Ташкентская д.3 кор.1,ул,Ташкентская ,д.3 кор.1,7575371,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1970 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.31,Москва,ул Ташкентская д.31,ул,Ташкентская ,д.31,7575390,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1965 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.33 кор.1,Москва,ул Ташкентская д.33 кор.1,ул,Ташкентская ,д.33 кор.1,7575391,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1965 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.34 кор.3,Москва,ул Ташкентская д.34 кор.3,ул,Ташкентская ,д.34 кор.3,7575394,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1979 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.34 кор.4,Москва,ул Ташкентская д.34 кор.4,ул,Ташкентская ,д.34 кор.4,7616603,муниципальный округ Выхино-Жулебино,2003 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.34 кор.5,Москва,ул Ташкентская д.34 кор.5,ул,Ташкентская ,д.34 кор.5,7616604,муниципальный округ Выхино-Жулебино,2003 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.35,Москва,ул Ташкентская д.35,ул,Ташкентская ,д.35,7575397,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.36 кор.1,Москва,ул Ташкентская д.36 кор.1,ул,Ташкентская ,д.36 кор.1,7575400,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1966 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.36 кор.2,Москва,ул Ташкентская д.36 кор.2,ул,Ташкентская ,д.36 кор.2,7575404,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.4 кор.1,Москва,ул Ташкентская д.4 кор.1,ул,Ташкентская ,д.4 кор.1,7658529,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1974 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.4 кор.2,Москва,ул Ташкентская д.4 кор.2,ул,Ташкентская ,д.4 кор.2,7575376,муниципальный округ Выхино-Жулебино,н.д. +2281060,г Москва ул Ташкентская д.5,Москва,ул Ташкентская д.5,ул,Ташкентская ,д.5,7575379,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1970 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.7,Москва,ул Ташкентская д.7,ул,Ташкентская ,д.7,7575381,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1970 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.8,Москва,ул Ташкентская д.8,ул,Ташкентская ,д.8,7658545,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1977 +2281060,г Москва ул Ташкентская д.9,Москва,ул Ташкентская д.9,ул,Ташкентская ,д.9,7575384,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1981 +2281060,г Москва ул Ферганская д.11 кор.1,Москва,ул Ферганская д.11 кор.1,ул,Ферганская ,д.11 кор.1,7658608,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1973 +2281060,г Москва ул Ферганская д.11 кор.2,Москва,ул Ферганская д.11 кор.2,ул,Ферганская ,д.11 кор.2,7699683,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1974 +2281060,г Москва ул Ферганская д.11 кор.3,Москва,ул Ферганская д.11 кор.3,ул,Ферганская ,д.11 кор.3,7577000,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1982 +2281060,г Москва ул Ферганская д.11 кор.4,Москва,ул Ферганская д.11 кор.4,ул,Ферганская ,д.11 кор.4,7658637,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1987 +2281060,г Москва ул Ферганская д.11 кор.5,Москва,ул Ферганская д.11 кор.5,ул,Ферганская ,д.11 кор.5,7658650,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1988 +2281060,г Москва ул Ферганская д.11 кор.6,Москва,ул Ферганская д.11 кор.6,ул,Ферганская ,д.11 кор.6,7658670,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Ферганская д.13 кор.1,Москва,ул Ферганская д.13 кор.1,ул,Ферганская ,д.13 кор.1,7658688,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1972 +2281060,г Москва ул Ферганская д.13 кор.2,Москва,ул Ферганская д.13 кор.2,ул,Ферганская ,д.13 кор.2,7577025,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1975 +2281060,г Москва ул Ферганская д.13 кор.3,Москва,ул Ферганская д.13 кор.3,ул,Ферганская ,д.13 кор.3,7658721,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1990 +2281060,г Москва ул Ферганская д.13 кор.5,Москва,ул Ферганская д.13 кор.5,ул,Ферганская ,д.13 кор.5,7577031,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Ферганская д.14/13,Москва,ул Ферганская д.14/13,ул,Ферганская ,д.14/13,7577051,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва ул Ферганская д.15 кор.1,Москва,ул Ферганская д.15 кор.1,ул,Ферганская ,д.15 кор.1,7658827,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1972 +2281060,г Москва ул Ферганская д.15 кор.2,Москва,ул Ферганская д.15 кор.2,ул,Ферганская ,д.15 кор.2,7699808,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1972 +2281060,г Москва ул Ферганская д.15 кор.3,Москва,ул Ферганская д.15 кор.3,ул,Ферганская ,д.15 кор.3,7658799,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1989 +2281060,г Москва ул Ферганская д.15 кор.4,Москва,ул Ферганская д.15 кор.4,ул,Ферганская ,д.15 кор.4,7577065,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Ферганская д.16 кор.1,Москва,ул Ферганская д.16 кор.1,ул,Ферганская ,д.16 кор.1,7658843,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Ферганская д.16 кор.2,Москва,ул Ферганская д.16 кор.2,ул,Ферганская ,д.16 кор.2,7658858,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1979 +2281060,г Москва ул Ферганская д.18 кор.1,Москва,ул Ферганская д.18 кор.1,ул,Ферганская ,д.18 кор.1,7658883,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Ферганская д.18 кор.2,Москва,ул Ферганская д.18 кор.2,ул,Ферганская ,д.18 кор.2,7658891,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1987 +2281060,г Москва ул Ферганская д.18 кор.3,Москва,ул Ферганская д.18 кор.3,ул,Ферганская ,д.18 кор.3,7658934,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1987 +2281060,г Москва ул Ферганская д.24,Москва,ул Ферганская д.24,ул,Ферганская ,д.24,7577864,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Ферганская д.28/7,Москва,ул Ферганская д.28/7,ул,Ферганская ,д.28/7,7577093,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1971 +2281060,г Москва ул Ферганская д.30,Москва,ул Ферганская д.30,ул,Ферганская ,д.30,7658582,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Ферганская д.9 кор.1,Москва,ул Ферганская д.9 кор.1,ул,Ферганская ,д.9 кор.1,7658946,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1973 +2281060,г Москва ул Ферганская д.9 кор.2,Москва,ул Ферганская д.9 кор.2,ул,Ферганская ,д.9 кор.2,7576991,муниципальный округ Выхино-Жулебино,н.д. +2281060,г Москва ул Ферганская д.9 кор.3,Москва,ул Ферганская д.9 кор.3,ул,Ферганская ,д.9 кор.3,7658963,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1982 +2281060,г Москва ул Ферганская д.9 кор.4,Москва,ул Ферганская д.9 кор.4,ул,Ферганская ,д.9 кор.4,7698774,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1987 +2281060,г Москва ул Ферганская д.9 кор.5,Москва,ул Ферганская д.9 кор.5,ул,Ферганская ,д.9 кор.5,7698794,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1995 +2281060,г Москва ул Хлобыстова д.10 кор.1,Москва,ул Хлобыстова д.10 кор.1,ул,Хлобыстова ,д.10 кор.1,7698825,муниципальный округ Выхино-Жулебино,н.д. +2281060,г Москва ул Хлобыстова д.10 кор.2,Москва,ул Хлобыстова д.10 кор.2,ул,Хлобыстова ,д.10 кор.2,7698841,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва ул Хлобыстова д.12,Москва,ул Хлобыстова д.12,ул,Хлобыстова ,д.12,7698853,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1966 +2281060,г Москва ул Хлобыстова д.12 кор.2,Москва,ул Хлобыстова д.12 кор.2,ул,Хлобыстова ,д.12 кор.2,7698869,муниципальный округ Выхино-Жулебино,2005 +2281060,г Москва ул Хлобыстова д.14 кор.1,Москва,ул Хлобыстова д.14 кор.1,ул,Хлобыстова ,д.14 кор.1,7577563,муниципальный округ Выхино-Жулебино,2012 +2281060,г Москва ул Хлобыстова д.14 кор.2,Москва,ул Хлобыстова д.14 кор.2,ул,Хлобыстова ,д.14 кор.2,7577569,муниципальный округ Выхино-Жулебино,н.д. +2281060,г Москва ул Хлобыстова д.16 кор.1,Москва,ул Хлобыстова д.16 кор.1,ул,Хлобыстова ,д.16 кор.1,7699841,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва ул Хлобыстова д.16 кор.2,Москва,ул Хлобыстова д.16 кор.2,ул,Хлобыстова ,д.16 кор.2,7698886,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1985 +2281060,г Москва ул Хлобыстова д.18 кор.1,Москва,ул Хлобыстова д.18 кор.1,ул,Хлобыстова ,д.18 кор.1,7698902,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1966 +2281060,г Москва ул Хлобыстова д.18 кор.2,Москва,ул Хлобыстова д.18 кор.2,ул,Хлобыстова ,д.18 кор.2,7698916,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва ул Хлобыстова д.20 кор.1,Москва,ул Хлобыстова д.20 кор.1,ул,Хлобыстова ,д.20 кор.1,7698937,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва ул Хлобыстова д.20 кор.2,Москва,ул Хлобыстова д.20 кор.2,ул,Хлобыстова ,д.20 кор.2,7698955,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва ул Хлобыстова д.20 кор.3,Москва,ул Хлобыстова д.20 кор.3,ул,Хлобыстова ,д.20 кор.3,7698974,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1969 +2281060,г Москва ул Хлобыстова д.6,Москва,ул Хлобыстова д.6,ул,Хлобыстова ,д.6,7699862,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1968 +2281060,г Москва ул Хлобыстова д.8 кор.1,Москва,ул Хлобыстова д.8 кор.1,ул,Хлобыстова ,д.8 кор.1,7577557,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва ул Хлобыстова д.8 кор.2,Москва,ул Хлобыстова д.8 кор.2,ул,Хлобыстова ,д.8 кор.2,7698993,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1984 +2281060,г Москва ул Чугунные Ворота д.15,Москва,ул Чугунные Ворота д.15,ул,Чугунные Ворота ,д.15,7577683,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1967 +2281060,г Москва ул Чугунные Ворота д.17,Москва,ул Чугунные Ворота д.17,ул,Чугунные Ворота ,д.17,7577687,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1966 +2281060,г Москва ул Чугунные Ворота д.19 кор.1,Москва,ул Чугунные Ворота д.19 кор.1,ул,Чугунные Ворота ,д.19 кор.1,7577694,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1966 +2281060,г Москва ул Чугунные Ворота д.19 кор.2,Москва,ул Чугунные Ворота д.19 кор.2,ул,Чугунные Ворота ,д.19 кор.2,7577695,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1965 +2281060,г Москва ул Чугунные Ворота д.21 кор.1,Москва,ул Чугунные Ворота д.21 кор.1,ул,Чугунные Ворота ,д.21 кор.1,7577707,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1966 +2281060,г Москва ул Чугунные Ворота д.21 кор.2,Москва,ул Чугунные Ворота д.21 кор.2,ул,Чугунные Ворота ,д.21 кор.2,7577713,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1964 +2281060,г Москва ул Чугунные Ворота д.21 кор.3,Москва,ул Чугунные Ворота д.21 кор.3,ул,Чугунные Ворота ,д.21 кор.3,7577718,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1964 +2281060,г Москва ул Чугунные Ворота д.21 кор.4,Москва,ул Чугунные Ворота д.21 кор.4,ул,Чугунные Ворота ,д.21 кор.4,7577745,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1975 +2281060,г Москва ул Чугунные Ворота д.23,Москва,ул Чугунные Ворота д.23,ул,Чугунные Ворота ,д.23,7577759,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1970 +2281060,г Москва ул Чугунные Ворота д.3 кор.1,Москва,ул Чугунные Ворота д.3 кор.1,ул,Чугунные Ворота ,д.3 кор.1,7577574,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1971 +2281060,г Москва ул Чугунные Ворота д.5 кор.2,Москва,ул Чугунные Ворота д.5 кор.2,ул,Чугунные Ворота ,д.5 кор.2,7577588,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1964 +2281060,г Москва ул Чугунные Ворота д.7 кор.1,Москва,ул Чугунные Ворота д.7 кор.1,ул,Чугунные Ворота ,д.7 кор.1,7577600,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1961 +2281060,г Москва ул Чугунные Ворота д.7 кор.2,Москва,ул Чугунные Ворота д.7 кор.2,ул,Чугунные Ворота ,д.7 кор.2,7577651,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1958 +2281060,г Москва ул Чугунные Ворота д.9 кор.1,Москва,ул Чугунные Ворота д.9 кор.1,ул,Чугунные Ворота ,д.9 кор.1,7577666,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1965 +2281060,г Москва ул Чугунные Ворота д.9 кор.2,Москва,ул Чугунные Ворота д.9 кор.2,ул,Чугунные Ворота ,д.9 кор.2,7577673,муниципальный округ Выхино-Жулебино,1974 +2281060,г Москва ш Новорязанское д.35 кор.1,Москва,ш Новорязанское д.35 кор.1,ш,Новорязанское ,д.35 кор.1,7783429,муниципальный округ Выхино-Жулебино,н.д. +2281060,г Москва ш Новорязанское д.51,Москва,ш Новорязанское д.51,ш,Новорязанское ,д.51,7783524,муниципальный округ Выхино-Жулебино,н.д. +2281061,г Москва д.3,Москва,д.3,д.3,,д.3,8178365,муниципальный округ Капотня,1964 +2281061,г Москва кв-л Капотня 1-й д.12,Москва,кв-л Капотня 1-й д.12,кв-л,Капотня 1-й ,д.12,8179082,муниципальный округ Капотня,1959 +2281061,г Москва кв-л Капотня 1-й д.13,Москва,кв-л Капотня 1-й д.13,кв-л,Капотня 1-й ,д.13,8179084,муниципальный округ Капотня,1960 +2281061,г Москва кв-л Капотня 1-й д.2,Москва,кв-л Капотня 1-й д.2,кв-л,Капотня 1-й ,д.2,8176581,муниципальный округ Капотня,1960 +2281061,г Москва кв-л Капотня 1-й д.3,Москва,кв-л Капотня 1-й д.3,кв-л,Капотня 1-й ,д.3,8179213,муниципальный округ Капотня,1964 +2281061,г Москва кв-л Капотня 1-й д.4,Москва,кв-л Капотня 1-й д.4,кв-л,Капотня 1-й ,д.4,8179068,муниципальный округ Капотня,1957 +2281061,г Москва кв-л Капотня 1-й д.5,Москва,кв-л Капотня 1-й д.5,кв-л,Капотня 1-й ,д.5,8179070,муниципальный округ Капотня,1959 +2281061,г Москва кв-л Капотня 1-й д.6,Москва,кв-л Капотня 1-й д.6,кв-л,Капотня 1-й ,д.6,8179073,муниципальный округ Капотня,1958 +2281061,г Москва кв-л Капотня 1-й д.7,Москва,кв-л Капотня 1-й д.7,кв-л,Капотня 1-й ,д.7,8179078,муниципальный округ Капотня,1962 +2281061,г Москва кв-л Капотня 1-й д.8,Москва,кв-л Капотня 1-й д.8,кв-л,Капотня 1-й ,д.8,8179080,муниципальный округ Капотня,1960 +2281061,г Москва кв-л Капотня 2-й д.1,Москва,кв-л Капотня 2-й д.1,кв-л,Капотня 2-й ,д.1,8179086,муниципальный округ Капотня,1937 +2281061,г Москва кв-л Капотня 2-й д.10,Москва,кв-л Капотня 2-й д.10,кв-л,Капотня 2-й ,д.10,8179100,муниципальный округ Капотня,1955 +2281061,г Москва кв-л Капотня 2-й д.11,Москва,кв-л Капотня 2-й д.11,кв-л,Капотня 2-й ,д.11,8179101,муниципальный округ Капотня,1955 +2281061,г Москва кв-л Капотня 2-й д.12,Москва,кв-л Капотня 2-й д.12,кв-л,Капотня 2-й ,д.12,8179104,муниципальный округ Капотня,1956 +2281061,г Москва кв-л Капотня 2-й д.13,Москва,кв-л Капотня 2-й д.13,кв-л,Капотня 2-й ,д.13,8179106,муниципальный округ Капотня,1959 +2281061,г Москва кв-л Капотня 2-й д.14,Москва,кв-л Капотня 2-й д.14,кв-л,Капотня 2-й ,д.14,8179107,муниципальный округ Капотня,1959 +2281061,г Москва кв-л Капотня 2-й д.15,Москва,кв-л Капотня 2-й д.15,кв-л,Капотня 2-й ,д.15,8179110,муниципальный округ Капотня,1959 +2281061,г Москва кв-л Капотня 2-й д.2,Москва,кв-л Капотня 2-й д.2,кв-л,Капотня 2-й ,д.2,8179088,муниципальный округ Капотня,1939 +2281061,г Москва кв-л Капотня 2-й д.9,Москва,кв-л Капотня 2-й д.9,кв-л,Капотня 2-й ,д.9,8179097,муниципальный округ Капотня,1953 +2281061,г Москва кв-л Капотня 3-й д.1,Москва,кв-л Капотня 3-й д.1,кв-л,Капотня 3-й ,д.1,8179111,муниципальный округ Капотня,1966 +2281061,г Москва кв-л Капотня 3-й д.10,Москва,кв-л Капотня 3-й д.10,кв-л,Капотня 3-й ,д.10,8179131,муниципальный округ Капотня,1966 +2281061,г Москва кв-л Капотня 3-й д.11,Москва,кв-л Капотня 3-й д.11,кв-л,Капотня 3-й ,д.11,8179133,муниципальный округ Капотня,1966 +2281061,г Москва кв-л Капотня 3-й д.12,Москва,кв-л Капотня 3-й д.12,кв-л,Капотня 3-й ,д.12,8179134,муниципальный округ Капотня,1967 +2281061,г Москва кв-л Капотня 3-й д.13,Москва,кв-л Капотня 3-й д.13,кв-л,Капотня 3-й ,д.13,8179136,муниципальный округ Капотня,1968 +2281061,г Москва кв-л Капотня 3-й д.15,Москва,кв-л Капотня 3-й д.15,кв-л,Капотня 3-й ,д.15,8179139,муниципальный округ Капотня,1967 +2281061,г Москва кв-л Капотня 3-й д.16,Москва,кв-л Капотня 3-й д.16,кв-л,Капотня 3-й ,д.16,8179141,муниципальный округ Капотня,1967 +2281061,г Москва кв-л Капотня 3-й д.17,Москва,кв-л Капотня 3-й д.17,кв-л,Капотня 3-й ,д.17,8179146,муниципальный округ Капотня,1970 +2281061,г Москва кв-л Капотня 3-й д.18,Москва,кв-л Капотня 3-й д.18,кв-л,Капотня 3-й ,д.18,8179147,муниципальный округ Капотня,1973 +2281061,г Москва кв-л Капотня 3-й д.19,Москва,кв-л Капотня 3-й д.19,кв-л,Капотня 3-й ,д.19,8179148,муниципальный округ Капотня,1969 +2281061,г Москва кв-л Капотня 3-й д.2,Москва,кв-л Капотня 3-й д.2,кв-л,Капотня 3-й ,д.2,8179114,муниципальный округ Капотня,1965 +2281061,г Москва кв-л Капотня 3-й д.20,Москва,кв-л Капотня 3-й д.20,кв-л,Капотня 3-й ,д.20,8179150,муниципальный округ Капотня,1969 +2281061,г Москва кв-л Капотня 3-й д.21,Москва,кв-л Капотня 3-й д.21,кв-л,Капотня 3-й ,д.21,8179151,муниципальный округ Капотня,1969 +2281061,г Москва кв-л Капотня 3-й д.25,Москва,кв-л Капотня 3-й д.25,кв-л,Капотня 3-й ,д.25,8179152,муниципальный округ Капотня,1987 +2281061,г Москва кв-л Капотня 3-й д.3,Москва,кв-л Капотня 3-й д.3,кв-л,Капотня 3-й ,д.3,8179115,муниципальный округ Капотня,1965 +2281061,г Москва кв-л Капотня 3-й д.4,Москва,кв-л Капотня 3-й д.4,кв-л,Капотня 3-й ,д.4,8179117,муниципальный округ Капотня,1964 +2281061,г Москва кв-л Капотня 3-й д.5,Москва,кв-л Капотня 3-й д.5,кв-л,Капотня 3-й ,д.5,8179119,муниципальный округ Капотня,1964 +2281061,г Москва кв-л Капотня 3-й д.6,Москва,кв-л Капотня 3-й д.6,кв-л,Капотня 3-й ,д.6,8179121,муниципальный округ Капотня,1964 +2281061,г Москва кв-л Капотня 3-й д.7,Москва,кв-л Капотня 3-й д.7,кв-л,Капотня 3-й ,д.7,8179124,муниципальный округ Капотня,1964 +2281061,г Москва кв-л Капотня 3-й д.8,Москва,кв-л Капотня 3-й д.8,кв-л,Капотня 3-й ,д.8,8179126,муниципальный округ Капотня,1964 +2281061,г Москва кв-л Капотня 3-й д.9,Москва,кв-л Капотня 3-й д.9,кв-л,Капотня 3-й ,д.9,8179129,муниципальный округ Капотня,1965 +2281061,г Москва кв-л Капотня 4-й д.1,Москва,кв-л Капотня 4-й д.1,кв-л,Капотня 4-й ,д.1,8179156,муниципальный округ Капотня,1974 +2281061,г Москва кв-л Капотня 4-й д.10,Москва,кв-л Капотня 4-й д.10,кв-л,Капотня 4-й ,д.10,8262909,муниципальный округ Капотня,2009 +2281061,г Москва кв-л Капотня 4-й д.11,Москва,кв-л Капотня 4-й д.11,кв-л,Капотня 4-й ,д.11,8262913,муниципальный округ Капотня,2009 +2281061,г Москва кв-л Капотня 4-й д.12,Москва,кв-л Капотня 4-й д.12,кв-л,Капотня 4-й ,д.12,8262920,муниципальный округ Капотня,2009 +2281061,г Москва кв-л Капотня 4-й д.13,Москва,кв-л Капотня 4-й д.13,кв-л,Капотня 4-й ,д.13,8262927,муниципальный округ Капотня,2009 +2281061,г Москва кв-л Капотня 4-й д.14,Москва,кв-л Капотня 4-й д.14,кв-л,Капотня 4-й ,д.14,8262936,муниципальный округ Капотня,2009 +2281061,г Москва кв-л Капотня 4-й д.15,Москва,кв-л Капотня 4-й д.15,кв-л,Капотня 4-й ,д.15,8262944,муниципальный округ Капотня,2009 +2281061,г Москва кв-л Капотня 4-й д.16,Москва,кв-л Капотня 4-й д.16,кв-л,Капотня 4-й ,д.16,8262952,муниципальный округ Капотня,2009 +2281061,г Москва кв-л Капотня 4-й д.2,Москва,кв-л Капотня 4-й д.2,кв-л,Капотня 4-й ,д.2,8179159,муниципальный округ Капотня,1974 +2281061,г Москва кв-л Капотня 4-й д.3,Москва,кв-л Капотня 4-й д.3,кв-л,Капотня 4-й ,д.3,8179161,муниципальный округ Капотня,1974 +2281061,г Москва кв-л Капотня 4-й д.4,Москва,кв-л Капотня 4-й д.4,кв-л,Капотня 4-й ,д.4,8179163,муниципальный округ Капотня,1977 +2281061,г Москва кв-л Капотня 4-й д.6,Москва,кв-л Капотня 4-й д.6,кв-л,Капотня 4-й ,д.6,8179165,муниципальный округ Капотня,1978 +2281061,г Москва кв-л Капотня 4-й д.7,Москва,кв-л Капотня 4-й д.7,кв-л,Капотня 4-й ,д.7,8179166,муниципальный округ Капотня,1985 +2281061,г Москва кв-л Капотня 4-й д.8,Москва,кв-л Капотня 4-й д.8,кв-л,Капотня 4-й ,д.8,8179170,муниципальный округ Капотня,1991 +2281061,г Москва кв-л Капотня 4-й д.9,Москва,кв-л Капотня 4-й д.9,кв-л,Капотня 4-й ,д.9,8179173,муниципальный округ Капотня,1999 +2281061,г Москва кв-л Капотня 5-й д.1,Москва,кв-л Капотня 5-й д.1,кв-л,Капотня 5-й ,д.1,8179174,муниципальный округ Капотня,1981 +2281061,г Москва кв-л Капотня 5-й д.10,Москва,кв-л Капотня 5-й д.10,кв-л,Капотня 5-й ,д.10,8179190,муниципальный округ Капотня,1982 +2281061,г Москва кв-л Капотня 5-й д.11,Москва,кв-л Капотня 5-й д.11,кв-л,Капотня 5-й ,д.11,8179191,муниципальный округ Капотня,1982 +2281061,г Москва кв-л Капотня 5-й д.12,Москва,кв-л Капотня 5-й д.12,кв-л,Капотня 5-й ,д.12,8179193,муниципальный округ Капотня,1981 +2281061,г Москва кв-л Капотня 5-й д.13,Москва,кв-л Капотня 5-й д.13,кв-л,Капотня 5-й ,д.13,8179194,муниципальный округ Капотня,1980 +2281061,г Москва кв-л Капотня 5-й д.15,Москва,кв-л Капотня 5-й д.15,кв-л,Капотня 5-й ,д.15,8179196,муниципальный округ Капотня,1981 +2281061,г Москва кв-л Капотня 5-й д.16,Москва,кв-л Капотня 5-й д.16,кв-л,Капотня 5-й ,д.16,8179198,муниципальный округ Капотня,1981 +2281061,г Москва кв-л Капотня 5-й д.17,Москва,кв-л Капотня 5-й д.17,кв-л,Капотня 5-й ,д.17,8179200,муниципальный округ Капотня,н.д. +2281061,г Москва кв-л Капотня 5-й д.19,Москва,кв-л Капотня 5-й д.19,кв-л,Капотня 5-й ,д.19,8179201,муниципальный округ Капотня,1980 +2281061,г Москва кв-л Капотня 5-й д.2,Москва,кв-л Капотня 5-й д.2,кв-л,Капотня 5-й ,д.2,8179176,муниципальный округ Капотня,1980 +2281061,г Москва кв-л Капотня 5-й д.20,Москва,кв-л Капотня 5-й д.20,кв-л,Капотня 5-й ,д.20,8179202,муниципальный округ Капотня,1982 +2281061,г Москва кв-л Капотня 5-й д.23,Москва,кв-л Капотня 5-й д.23,кв-л,Капотня 5-й ,д.23,8179203,муниципальный округ Капотня,1980 +2281061,г Москва кв-л Капотня 5-й д.24,Москва,кв-л Капотня 5-й д.24,кв-л,Капотня 5-й ,д.24,8179205,муниципальный округ Капотня,1981 +2281061,г Москва кв-л Капотня 5-й д.25,Москва,кв-л Капотня 5-й д.25,кв-л,Капотня 5-й ,д.25,8179211,муниципальный округ Капотня,1981 +2281061,г Москва кв-л Капотня 5-й д.26,Москва,кв-л Капотня 5-й д.26,кв-л,Капотня 5-й ,д.26,8179212,муниципальный округ Капотня,1981 +2281061,г Москва кв-л Капотня 5-й д.3,Москва,кв-л Капотня 5-й д.3,кв-л,Капотня 5-й ,д.3,8179183,муниципальный округ Капотня,1980 +2281061,г Москва кв-л Капотня 5-й д.4,Москва,кв-л Капотня 5-й д.4,кв-л,Капотня 5-й ,д.4,8179185,муниципальный округ Капотня,1981 +2281061,г Москва кв-л Капотня 5-й д.5,Москва,кв-л Капотня 5-й д.5,кв-л,Капотня 5-й ,д.5,8179186,муниципальный округ Капотня,1980 +2281061,г Москва кв-л Капотня 5-й д.8,Москва,кв-л Капотня 5-й д.8,кв-л,Капотня 5-й ,д.8,8179187,муниципальный округ Капотня,1981 +2281061,г Москва кв-л Капотня 5-й д.9,Москва,кв-л Капотня 5-й д.9,кв-л,Капотня 5-й ,д.9,8179189,муниципальный округ Капотня,1982 +2281061,г Москва ул Верхние Поля д.18,Москва,ул Верхние Поля д.18,ул,Верхние Поля ,д.18,7616476,муниципальный округ Капотня,1999 +2281062,г Москва б-р Волжский д.113 кор.2,Москва,б-р Волжский д.113 кор.2,б-р,Волжский ,д.113 кор.2,7717255,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва б-р Волжский д.19,Москва,б-р Волжский д.19,б-р,Волжский ,д.19,7717262,муниципальный округ Кузьминки,1977 +2281062,г Москва б-р Волжский д.19/48,Москва,б-р Волжский д.19/48,б-р,Волжский ,д.19/48,7717266,муниципальный округ Кузьминки,1977 +2281062,г Москва б-р Волжский д.21,Москва,б-р Волжский д.21,б-р,Волжский ,д.21,8113254,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва б-р Волжский д.25 кор.1,Москва,б-р Волжский д.25 кор.1,б-р,Волжский ,д.25 кор.1,7717269,муниципальный округ Кузьминки,1998 +2281062,г Москва б-р Волжский д.25 кор.3,Москва,б-р Волжский д.25 кор.3,б-р,Волжский ,д.25 кор.3,7717511,муниципальный округ Кузьминки,1975 +2281062,г Москва б-р Волжский д.27 кор.3,Москва,б-р Волжский д.27 кор.3,б-р,Волжский ,д.27 кор.3,7717512,муниципальный округ Кузьминки,2002 +2281062,г Москва б-р Волжский д.29 кор.1,Москва,б-р Волжский д.29 кор.1,б-р,Волжский ,д.29 кор.1,7717514,муниципальный округ Кузьминки,2002 +2281062,г Москва б-р Волжский д.29 кор.2,Москва,б-р Волжский д.29 кор.2,б-р,Волжский ,д.29 кор.2,7717518,муниципальный округ Кузьминки,2000 +2281062,г Москва б-р Волжский д.29 кор.3,Москва,б-р Волжский д.29 кор.3,б-р,Волжский ,д.29 кор.3,7717519,муниципальный округ Кузьминки,1999 +2281062,г Москва б-р Волжский д.31 кор.1,Москва,б-р Волжский д.31 кор.1,б-р,Волжский ,д.31 кор.1,7717521,муниципальный округ Кузьминки,1999 +2281062,г Москва б-р Волжский д.39 кор.1,Москва,б-р Волжский д.39 кор.1,б-р,Волжский ,д.39 кор.1,8120380,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва б-р Волжский д.39 кор.2,Москва,б-р Волжский д.39 кор.2,б-р,Волжский ,д.39 кор.2,8120390,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва б-р Волжский д.39 кор.3,Москва,б-р Волжский д.39 кор.3,б-р,Волжский ,д.39 кор.3,8120484,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва б-р Волжский д.39 кор.4,Москва,б-р Волжский д.39 кор.4,б-р,Волжский ,д.39 кор.4,7717522,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва б-р Волжский д.41 кор.4,Москва,б-р Волжский д.41 кор.4,б-р,Волжский ,д.41 кор.4,7665853,муниципальный округ Кузьминки,1968 +2281062,г Москва б-р Волжский д.43,Москва,б-р Волжский д.43,б-р,Волжский ,д.43,7717525,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва б-р Волжский д.45,Москва,б-р Волжский д.45,б-р,Волжский ,д.45,7717526,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва б-р Волжский д.47,Москва,б-р Волжский д.47,б-р,Волжский ,д.47,7717529,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва б-р Есенинский д.1/26 кор.1,Москва,б-р Есенинский д.1/26 кор.1,б-р,Есенинский ,д.1/26 кор.1,7717532,муниципальный округ Кузьминки,1966 +2281062,г Москва б-р Есенинский д.1/26 кор.2,Москва,б-р Есенинский д.1/26 кор.2,б-р,Есенинский ,д.1/26 кор.2,7717533,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва б-р Есенинский д.11 кор.1,Москва,б-р Есенинский д.11 кор.1,б-р,Есенинский ,д.11 кор.1,7717535,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва б-р Есенинский д.11 кор.2,Москва,б-р Есенинский д.11 кор.2,б-р,Есенинский ,д.11 кор.2,7717542,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва б-р Есенинский д.14 кор.1,Москва,б-р Есенинский д.14 кор.1,б-р,Есенинский ,д.14 кор.1,7630789,муниципальный округ Кузьминки,2002 +2281062,г Москва б-р Есенинский д.16,Москва,б-р Есенинский д.16,б-р,Есенинский ,д.16,7631789,муниципальный округ Кузьминки,2002 +2281062,г Москва б-р Есенинский д.2/24,Москва,б-р Есенинский д.2/24,б-р,Есенинский ,д.2/24,7721777,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва б-р Есенинский д.3,Москва,б-р Есенинский д.3,б-р,Есенинский ,д.3,7717543,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва б-р Есенинский д.6 кор.2,Москва,б-р Есенинский д.6 кор.2,б-р,Есенинский ,д.6 кор.2,7717546,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва б-р Есенинский д.9 кор.3,Москва,б-р Есенинский д.9 кор.3,б-р,Есенинский ,д.9 кор.3,7717548,муниципальный округ Кузьминки,1996 +2281062,г Москва б-р Есенинский д.9 кор.4,Москва,б-р Есенинский д.9 кор.4,б-р,Есенинский ,д.9 кор.4,7717554,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва б-р Есенинский д.9 кор.5,Москва,б-р Есенинский д.9 кор.5,б-р,Есенинский ,д.9 кор.5,7717559,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва кв-л Волжский Бульвар 113 А д.~ кор.2,Москва,кв-л Волжский Бульвар 113 А д.~ кор.2,кв-л,Волжский Бульвар 113 А ,д.~ кор.2,7930310,муниципальный округ Кузьминки,1988 +2281062,г Москва кв-л Волжский Бульвар 113 А д.~ кор.8,Москва,кв-л Волжский Бульвар 113 А д.~ кор.8,кв-л,Волжский Бульвар 113 А ,д.~ кор.8,7930374,муниципальный округ Кузьминки,1988 +2281062,г Москва кв-л Волжский Бульвар 114 А д.114а кор.4,Москва,кв-л Волжский Бульвар 114 А д.114а кор.4,кв-л,Волжский Бульвар 114 А ,д.114а кор.4,7684466,муниципальный округ Кузьминки,1988 +2281062,г Москва кв-л Волжский Бульвар 114 А д.114А кор.6,Москва,кв-л Волжский Бульвар 114 А д.114А кор.6,кв-л,Волжский Бульвар 114 А ,д.114А кор.6,7781062,муниципальный округ Кузьминки,1988 +2281062,г Москва кв-л Волжский Бульвар 114 А д.~ кор.2,Москва,кв-л Волжский Бульвар 114 А д.~ кор.2,кв-л,Волжский Бульвар 114 А ,д.~ кор.2,7930404,муниципальный округ Кузьминки,1988 +2281062,г Москва кв-л Волжский Бульвар 114 А д.~ кор.3,Москва,кв-л Волжский Бульвар 114 А д.~ кор.3,кв-л,Волжский Бульвар 114 А ,д.~ кор.3,7930431,муниципальный округ Кузьминки,1988 +2281062,г Москва кв-л Волжский Бульвар 114 А д.~ кор.7,Москва,кв-л Волжский Бульвар 114 А д.~ кор.7,кв-л,Волжский Бульвар 114 А ,д.~ кор.7,7930418,муниципальный округ Кузьминки,1988 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.101 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.101 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.101 кор.1,7709824,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.101 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.101 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.101 кор.2,7709740,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.103 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.103 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.103 кор.1,7709833,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.103 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.103 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.103 кор.2,7709836,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.103 кор.3,Москва,пр-кт Волгоградский д.103 кор.3,пр-кт,Волгоградский ,д.103 кор.3,7709838,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.103 кор.5,Москва,пр-кт Волгоградский д.103 кор.5,пр-кт,Волгоградский ,д.103 кор.5,7709826,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.104 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.104 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.104 кор.1,7709844,муниципальный округ Кузьминки,2008 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.105 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.105 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.105 кор.2,7709858,муниципальный округ Кузьминки,2009 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.106 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.106 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.106 кор.1,7710277,муниципальный округ Кузьминки,2008 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.107 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.107 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.107 кор.1,8120135,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.107 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.107 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.107 кор.2,8120142,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.107 кор.3,Москва,пр-кт Волгоградский д.107 кор.3,пр-кт,Волгоградский ,д.107 кор.3,7710285,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.107 кор.4,Москва,пр-кт Волгоградский д.107 кор.4,пр-кт,Волгоградский ,д.107 кор.4,8120145,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.108 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.108 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.108 кор.2,7710290,муниципальный округ Кузьминки,1974 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.109 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.109 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.109 кор.1,8120152,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.109 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.109 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.109 кор.2,8120167,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.109 кор.3,Москва,пр-кт Волгоградский д.109 кор.3,пр-кт,Волгоградский ,д.109 кор.3,7710298,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.109 кор.4,Москва,пр-кт Волгоградский д.109 кор.4,пр-кт,Волгоградский ,д.109 кор.4,7710302,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.109 кор.5,Москва,пр-кт Волгоградский д.109 кор.5,пр-кт,Волгоградский ,д.109 кор.5,7710305,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.110 кор.3,Москва,пр-кт Волгоградский д.110 кор.3,пр-кт,Волгоградский ,д.110 кор.3,7710308,муниципальный округ Кузьминки,2004 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.111 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.111 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.111 кор.2,7710312,муниципальный округ Кузьминки,2008 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.113 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.113 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.113 кор.1,7710316,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.113 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.113 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.113 кор.2,7714710,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.113 кор.3,Москва,пр-кт Волгоградский д.113 кор.3,пр-кт,Волгоградский ,д.113 кор.3,7714722,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.113 кор.4,Москва,пр-кт Волгоградский д.113 кор.4,пр-кт,Волгоградский ,д.113 кор.4,7714741,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.115 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.115 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.115 кор.1,7714841,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.115 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.115 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.115 кор.2,7714851,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.115 кор.3,Москва,пр-кт Волгоградский д.115 кор.3,пр-кт,Волгоградский ,д.115 кор.3,7714865,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.115 кор.4,Москва,пр-кт Волгоградский д.115 кор.4,пр-кт,Волгоградский ,д.115 кор.4,7714881,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.116 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.116 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.116 кор.1,7714896,муниципальный округ Кузьминки,2004 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.117 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.117 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.117 кор.2,7714916,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.118/7 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.118/7 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.118/7 кор.1,7714928,муниципальный округ Кузьминки,1960 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.118/7 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.118/7 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.118/7 кор.2,7714939,муниципальный округ Кузьминки,1960 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.119,Москва,пр-кт Волгоградский д.119,пр-кт,Волгоградский ,д.119,7714967,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.120 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.120 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.120 кор.1,7714986,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.120 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.120 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.120 кор.2,7714993,муниципальный округ Кузьминки,1960 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.121,Москва,пр-кт Волгоградский д.121,пр-кт,Волгоградский ,д.121,7759324,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.122 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.122 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.122 кор.2,7715007,муниципальный округ Кузьминки,1975 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.123,Москва,пр-кт Волгоградский д.123,пр-кт,Волгоградский ,д.123,7759358,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.124,Москва,пр-кт Волгоградский д.124,пр-кт,Волгоградский ,д.124,7715018,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.127 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.127 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.127 кор.1,7759409,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.127 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.127 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.127 кор.2,7759438,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.127 кор.3,Москва,пр-кт Волгоградский д.127 кор.3,пр-кт,Волгоградский ,д.127 кор.3,7715022,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.128 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.128 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.128 кор.1,7715036,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.128 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.128 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.128 кор.2,7715045,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.128 кор.4,Москва,пр-кт Волгоградский д.128 кор.4,пр-кт,Волгоградский ,д.128 кор.4,7715052,муниципальный округ Кузьминки,1996 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.128 кор.5,Москва,пр-кт Волгоградский д.128 кор.5,пр-кт,Волгоградский ,д.128 кор.5,7715061,муниципальный округ Кузьминки,1996 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.129,Москва,пр-кт Волгоградский д.129,пр-кт,Волгоградский ,д.129,7759464,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.130 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.130 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.130 кор.1,7715069,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.130 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.130 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.130 кор.2,7715082,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.131 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.131 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.131 кор.1,7715092,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.131 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.131 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.131 кор.2,7759489,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.131 кор.3,Москва,пр-кт Волгоградский д.131 кор.3,пр-кт,Волгоградский ,д.131 кор.3,7759542,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.131 кор.4,Москва,пр-кт Волгоградский д.131 кор.4,пр-кт,Волгоградский ,д.131 кор.4,7715101,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.132 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.132 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.132 кор.2,7715117,муниципальный округ Кузьминки,1977 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.134,Москва,пр-кт Волгоградский д.134,пр-кт,Волгоградский ,д.134,7715190,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.135 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.135 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.135 кор.1,7759601,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.135 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.135 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.135 кор.2,7759616,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.137 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.137 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.137 кор.1,7763579,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.138 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.138 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.138 кор.1,7715203,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.138 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.138 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.138 кор.2,7715217,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.139,Москва,пр-кт Волгоградский д.139,пр-кт,Волгоградский ,д.139,7761835,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.140 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.140 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.140 кор.1,7715286,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.140 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.140 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.140 кор.2,7715298,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.141 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.141 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.141 кор.1,7761838,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.141 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.141 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.141 кор.2,7761870,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.142 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.142 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.142 кор.2,7715312,муниципальный округ Кузьминки,1972 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.143 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.143 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.143 кор.1,7761928,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.143 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.143 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.143 кор.2,7715325,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.144,Москва,пр-кт Волгоградский д.144,пр-кт,Волгоградский ,д.144,7715361,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.144 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.144 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.144 кор.1,7715341,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.145 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.145 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.145 кор.2,8113315,муниципальный округ Кузьминки,2004 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.145/8,Москва,пр-кт Волгоградский д.145/8,пр-кт,Волгоградский ,д.145/8,7715370,муниципальный округ Кузьминки,1970 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.147/5 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.147/5 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.147/5 кор.1,7715388,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.147/5 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.147/5 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.147/5 кор.2,7715396,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.148 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.148 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.148 кор.1,7715406,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.148 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.148 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.148 кор.2,7715415,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.149,Москва,пр-кт Волгоградский д.149,пр-кт,Волгоградский ,д.149,7715423,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.150 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.150 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.150 кор.1,7715437,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.150 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.150 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.150 кор.2,7715448,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.151 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.151 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.151 кор.1,7715459,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.151 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.151 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.151 кор.2,7715470,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.152 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.152 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.152 кор.2,7715489,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.153 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.153 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.153 кор.1,7762560,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.153 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.153 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.153 кор.2,7762578,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.154,Москва,пр-кт Волгоградский д.154,пр-кт,Волгоградский ,д.154,7715542,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.155 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.155 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.155 кор.1,7762612,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.155 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.155 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.155 кор.2,7762627,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.157 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.157 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.157 кор.1,7762651,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.157 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.157 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.157 кор.2,7627266,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.159 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.159 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.159 кор.1,7715620,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.159 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.159 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.159 кор.2,7762536,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.161 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.161 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.161 кор.1,7715631,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.161 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.161 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.161 кор.2,7717061,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.163,Москва,пр-кт Волгоградский д.163,пр-кт,Волгоградский ,д.163,7717067,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.163 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.163 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.163 кор.1,7717064,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.165 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.165 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.165 кор.1,7717084,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.167,Москва,пр-кт Волгоградский д.167,пр-кт,Волгоградский ,д.167,7762672,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.169,Москва,пр-кт Волгоградский д.169,пр-кт,Волгоградский ,д.169,7717090,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.171,Москва,пр-кт Волгоградский д.171,пр-кт,Волгоградский ,д.171,7717095,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.50 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.50 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.50 кор.1,8113106,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.50 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.50 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.50 кор.2,7717097,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.52 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.52 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.52 кор.1,8113143,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.52 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.52 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.52 кор.2,8113149,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.56 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.56 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.56 кор.1,8113155,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.56 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.56 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.56 кор.2,8113157,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.58 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.58 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.58 кор.1,8113165,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.58 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.58 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.58 кор.2,7717100,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.58 кор.3,Москва,пр-кт Волгоградский д.58 кор.3,пр-кт,Волгоградский ,д.58 кор.3,8113174,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.60 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.60 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.60 кор.1,7717128,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.60 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.60 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.60 кор.2,8113182,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.60 кор.4,Москва,пр-кт Волгоградский д.60 кор.4,пр-кт,Волгоградский ,д.60 кор.4,7717131,муниципальный округ Кузьминки,1996 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.64 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.64 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.64 кор.1,8113233,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.64 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.64 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.64 кор.2,8113239,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.66 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.66 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.66 кор.1,7717136,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.66 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.66 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.66 кор.2,8113245,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.68 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.68 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.68 кор.1,7717140,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.68 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.68 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.68 кор.2,8120157,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.68 кор.3,Москва,пр-кт Волгоградский д.68 кор.3,пр-кт,Волгоградский ,д.68 кор.3,7717143,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.70,Москва,пр-кт Волгоградский д.70,пр-кт,Волгоградский ,д.70,7717148,муниципальный округ Кузьминки,1996 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.72 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.72 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.72 кор.1,7717151,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.72 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.72 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.72 кор.2,8120173,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.74 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.74 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.74 кор.1,7497532,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.74 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.74 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.74 кор.2,7717154,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.74 кор.3,Москва,пр-кт Волгоградский д.74 кор.3,пр-кт,Волгоградский ,д.74 кор.3,8120180,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.76 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.76 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.76 кор.1,8120219,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.76 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.76 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.76 кор.2,8120223,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.78,Москва,пр-кт Волгоградский д.78,пр-кт,Волгоградский ,д.78,7717196,муниципальный округ Кузьминки,1986 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.78 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.78 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.78 кор.1,7717191,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.80/2 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.80/2 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.80/2 кор.1,8120272,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.80/2 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.80/2 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.80/2 кор.2,8120274,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.82/37,Москва,пр-кт Волгоградский д.82/37,пр-кт,Волгоградский ,д.82/37,7717205,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.86 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.86 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.86 кор.2,7717209,муниципальный округ Кузьминки,2006 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.88 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.88 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.88 кор.2,7717214,муниципальный округ Кузьминки,1971 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.91,Москва,пр-кт Волгоградский д.91,пр-кт,Волгоградский ,д.91,7717219,муниципальный округ Кузьминки,1875 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.93,Москва,пр-кт Волгоградский д.93,пр-кт,Волгоградский ,д.93,7717225,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.93 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.93 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.93 кор.1,7717222,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.94 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.94 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.94 кор.1,7717229,муниципальный округ Кузьминки,2009 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.95,Москва,пр-кт Волгоградский д.95,пр-кт,Волгоградский ,д.95,7931266,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.96 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.96 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.96 кор.1,7717232,муниципальный округ Кузьминки,2009 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.96 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.96 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.96 кор.2,7717235,муниципальный округ Кузьминки,2005 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.97 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.97 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.97 кор.1,7717239,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.97 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.97 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.97 кор.2,7717242,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.98 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.98 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.98 кор.2,7717244,муниципальный округ Кузьминки,1977 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.99 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.99 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.99 кор.2,7717247,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.99 кор.3,Москва,пр-кт Волгоградский д.99 кор.3,пр-кт,Волгоградский ,д.99 кор.3,7717249,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва пр-кт Волгоградский д.99 кор.4,Москва,пр-кт Волгоградский д.99 кор.4,пр-кт,Волгоградский ,д.99 кор.4,7717251,муниципальный округ Кузьминки,2009 +2281062,г Москва ул Академика Скрябина д.26 кор.1,Москва,ул Академика Скрябина д.26 кор.1,ул,Академика Скрябина ,д.26 кор.1,7715227,муниципальный округ Кузьминки,1968 +2281062,г Москва ул Академика Скрябина д.26 кор.2,Москва,ул Академика Скрябина д.26 кор.2,ул,Академика Скрябина ,д.26 кор.2,7762893,муниципальный округ Кузьминки,1967 +2281062,г Москва ул Академика Скрябина д.26 кор.3,Москва,ул Академика Скрябина д.26 кор.3,ул,Академика Скрябина ,д.26 кор.3,7763006,муниципальный округ Кузьминки,1967 +2281062,г Москва ул Академика Скрябина д.26 кор.4,Москва,ул Академика Скрябина д.26 кор.4,ул,Академика Скрябина ,д.26 кор.4,7763032,муниципальный округ Кузьминки,1967 +2281062,г Москва ул Академика Скрябина д.26 кор.5,Москва,ул Академика Скрябина д.26 кор.5,ул,Академика Скрябина ,д.26 кор.5,7763058,муниципальный округ Кузьминки,1967 +2281062,г Москва ул Академика Скрябина д.28 кор.1,Москва,ул Академика Скрябина д.28 кор.1,ул,Академика Скрябина ,д.28 кор.1,7763085,муниципальный округ Кузьминки,1969 +2281062,г Москва ул Академика Скрябина д.28 кор.2,Москва,ул Академика Скрябина д.28 кор.2,ул,Академика Скрябина ,д.28 кор.2,7763142,муниципальный округ Кузьминки,1968 +2281062,г Москва ул Академика Скрябина д.30 кор.2,Москва,ул Академика Скрябина д.30 кор.2,ул,Академика Скрябина ,д.30 кор.2,7715238,муниципальный округ Кузьминки,1976 +2281062,г Москва ул Академика Скрябина д.36 кор.4,Москва,ул Академика Скрябина д.36 кор.4,ул,Академика Скрябина ,д.36 кор.4,7715248,муниципальный округ Кузьминки,1996 +2281062,г Москва ул Академика Скрябина д.38 кор.1,Москва,ул Академика Скрябина д.38 кор.1,ул,Академика Скрябина ,д.38 кор.1,7715255,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Академика Скрябина д.38 кор.2,Москва,ул Академика Скрябина д.38 кор.2,ул,Академика Скрябина ,д.38 кор.2,7715272,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.1/24 кор.1,Москва,ул Жигулевская д.1/24 кор.1,ул,Жигулевская ,д.1/24 кор.1,7718695,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.1/24 кор.2,Москва,ул Жигулевская д.1/24 кор.2,ул,Жигулевская ,д.1/24 кор.2,7718700,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.10,Москва,ул Жигулевская д.10,ул,Жигулевская ,д.10,7717561,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.12 кор.1,Москва,ул Жигулевская д.12 кор.1,ул,Жигулевская ,д.12 кор.1,7717562,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.12 кор.2,Москва,ул Жигулевская д.12 кор.2,ул,Жигулевская ,д.12 кор.2,7717563,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.12 кор.3,Москва,ул Жигулевская д.12 кор.3,ул,Жигулевская ,д.12 кор.3,7717564,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.12 кор.4,Москва,ул Жигулевская д.12 кор.4,ул,Жигулевская ,д.12 кор.4,7717566,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.12 кор.5,Москва,ул Жигулевская д.12 кор.5,ул,Жигулевская ,д.12 кор.5,7931113,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.12 кор.6,Москва,ул Жигулевская д.12 кор.6,ул,Жигулевская ,д.12 кор.6,7717567,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.14,Москва,ул Жигулевская д.14,ул,Жигулевская ,д.14,8113274,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.14 кор.2,Москва,ул Жигулевская д.14 кор.2,ул,Жигулевская ,д.14 кор.2,7659696,муниципальный округ Кузьминки,2009 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.16,Москва,ул Жигулевская д.16,ул,Жигулевская ,д.16,8113279,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.18,Москва,ул Жигулевская д.18,ул,Жигулевская ,д.18,8113286,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.20,Москва,ул Жигулевская д.20,ул,Жигулевская ,д.20,8113295,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.3,Москва,ул Жигулевская д.3,ул,Жигулевская ,д.3,7717568,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.5 кор.1,Москва,ул Жигулевская д.5 кор.1,ул,Жигулевская ,д.5 кор.1,7717581,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.5 кор.3,Москва,ул Жигулевская д.5 кор.3,ул,Жигулевская ,д.5 кор.3,7717584,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.5 кор.4,Москва,ул Жигулевская д.5 кор.4,ул,Жигулевская ,д.5 кор.4,7774520,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.5 кор.5,Москва,ул Жигулевская д.5 кор.5,ул,Жигулевская ,д.5 кор.5,7717587,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.6 кор.1,Москва,ул Жигулевская д.6 кор.1,ул,Жигулевская ,д.6 кор.1,7717589,муниципальный округ Кузьминки,2000 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.6 кор.2,Москва,ул Жигулевская д.6 кор.2,ул,Жигулевская ,д.6 кор.2,7717592,муниципальный округ Кузьминки,2005 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.6 кор.3,Москва,ул Жигулевская д.6 кор.3,ул,Жигулевская ,д.6 кор.3,8113269,муниципальный округ Кузьминки,2007 +2281062,г Москва ул Жигулевская д.8,Москва,ул Жигулевская д.8,ул,Жигулевская ,д.8,7717594,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва ул Зеленоградская д.22/14,Москва,ул Зеленоградская д.22/14,ул,Зеленоградская ,д.22/14,7697765,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.13 кор.1,Москва,ул Зеленодольская д.13 кор.1,ул,Зеленодольская ,д.13 кор.1,7761993,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.13 кор.2,Москва,ул Зеленодольская д.13 кор.2,ул,Зеленодольская ,д.13 кор.2,7762022,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.15 кор.1,Москва,ул Зеленодольская д.15 кор.1,ул,Зеленодольская ,д.15 кор.1,7800131,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.15 кор.2,Москва,ул Зеленодольская д.15 кор.2,ул,Зеленодольская ,д.15 кор.2,7800136,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.17 кор.1,Москва,ул Зеленодольская д.17 кор.1,ул,Зеленодольская ,д.17 кор.1,7717597,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.17 кор.2,Москва,ул Зеленодольская д.17 кор.2,ул,Зеленодольская ,д.17 кор.2,7717600,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.17 кор.3,Москва,ул Зеленодольская д.17 кор.3,ул,Зеленодольская ,д.17 кор.3,7697731,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.17 кор.4,Москва,ул Зеленодольская д.17 кор.4,ул,Зеленодольская ,д.17 кор.4,7717602,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.17 кор.5,Москва,ул Зеленодольская д.17 кор.5,ул,Зеленодольская ,д.17 кор.5,7931128,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.21 кор.1,Москва,ул Зеленодольская д.21 кор.1,ул,Зеленодольская ,д.21 кор.1,7717606,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.24,Москва,ул Зеленодольская д.24,ул,Зеленодольская ,д.24,7718350,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.26,Москва,ул Зеленодольская д.26,ул,Зеленодольская ,д.26,7718355,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.27 кор.1,Москва,ул Зеленодольская д.27 кор.1,ул,Зеленодольская ,д.27 кор.1,7718360,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.28 кор.1,Москва,ул Зеленодольская д.28 кор.1,ул,Зеленодольская ,д.28 кор.1,7721774,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.28 кор.2,Москва,ул Зеленодольская д.28 кор.2,ул,Зеленодольская ,д.28 кор.2,7625425,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.28 кор.3,Москва,ул Зеленодольская д.28 кор.3,ул,Зеленодольская ,д.28 кор.3,7718363,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.28 кор.4,Москва,ул Зеленодольская д.28 кор.4,ул,Зеленодольская ,д.28 кор.4,7718367,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.29 кор.1,Москва,ул Зеленодольская д.29 кор.1,ул,Зеленодольская ,д.29 кор.1,7718370,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.31 кор.1,Москва,ул Зеленодольская д.31 кор.1,ул,Зеленодольская ,д.31 кор.1,7718377,муниципальный округ Кузьминки,1998 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.33 кор.1,Москва,ул Зеленодольская д.33 кор.1,ул,Зеленодольская ,д.33 кор.1,7718379,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.36 кор.1,Москва,ул Зеленодольская д.36 кор.1,ул,Зеленодольская ,д.36 кор.1,8113307,муниципальный округ Кузьминки,2004 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.36 кор.2,Москва,ул Зеленодольская д.36 кор.2,ул,Зеленодольская ,д.36 кор.2,8113372,муниципальный округ Кузьминки,2002 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.39,Москва,ул Зеленодольская д.39,ул,Зеленодольская ,д.39,7718385,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.45 кор.1,Москва,ул Зеленодольская д.45 кор.1,ул,Зеленодольская ,д.45 кор.1,7718391,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.45 кор.2,Москва,ул Зеленодольская д.45 кор.2,ул,Зеленодольская ,д.45 кор.2,7718395,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.45 кор.3,Москва,ул Зеленодольская д.45 кор.3,ул,Зеленодольская ,д.45 кор.3,7718400,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Зеленодольская д.45 кор.4,Москва,ул Зеленодольская д.45 кор.4,ул,Зеленодольская ,д.45 кор.4,7718405,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.10,Москва,ул Маршала Чуйкова д.10,ул,Маршала Чуйкова ,д.10,7718411,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.10 кор.2,Москва,ул Маршала Чуйкова д.10 кор.2,ул,Маршала Чуйкова ,д.10 кор.2,7718418,муниципальный округ Кузьминки,2006 +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.11 кор.1,Москва,ул Маршала Чуйкова д.11 кор.1,ул,Маршала Чуйкова ,д.11 кор.1,8120356,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.11 кор.2,Москва,ул Маршала Чуйкова д.11 кор.2,ул,Маршала Чуйкова ,д.11 кор.2,8120364,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.12,Москва,ул Маршала Чуйкова д.12,ул,Маршала Чуйкова ,д.12,8120323,муниципальный округ Кузьминки,2008 +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.13 кор.1,Москва,ул Маршала Чуйкова д.13 кор.1,ул,Маршала Чуйкова ,д.13 кор.1,8120359,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.13 кор.2,Москва,ул Маршала Чуйкова д.13 кор.2,ул,Маршала Чуйкова ,д.13 кор.2,8120369,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.13 кор.3,Москва,ул Маршала Чуйкова д.13 кор.3,ул,Маршала Чуйкова ,д.13 кор.3,8120372,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.18/50,Москва,ул Маршала Чуйкова д.18/50,ул,Маршала Чуйкова ,д.18/50,7721994,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.22 кор.1,Москва,ул Маршала Чуйкова д.22 кор.1,ул,Маршала Чуйкова ,д.22 кор.1,7718421,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.22 кор.2,Москва,ул Маршала Чуйкова д.22 кор.2,ул,Маршала Чуйкова ,д.22 кор.2,7718439,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.39 кор.2,Москва,ул Маршала Чуйкова д.39 кор.2,ул,Маршала Чуйкова ,д.39 кор.2,8120385,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.4,Москва,ул Маршала Чуйкова д.4,ул,Маршала Чуйкова ,д.4,8120329,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.7 кор.1,Москва,ул Маршала Чуйкова д.7 кор.1,ул,Маршала Чуйкова ,д.7 кор.1,7718450,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.7 кор.2,Москва,ул Маршала Чуйкова д.7 кор.2,ул,Маршала Чуйкова ,д.7 кор.2,7718456,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.7 кор.3,Москва,ул Маршала Чуйкова д.7 кор.3,ул,Маршала Чуйкова ,д.7 кор.3,7718476,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.7 кор.4,Москва,ул Маршала Чуйкова д.7 кор.4,ул,Маршала Чуйкова ,д.7 кор.4,7718490,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.7 кор.5,Москва,ул Маршала Чуйкова д.7 кор.5,ул,Маршала Чуйкова ,д.7 кор.5,7718509,муниципальный округ Кузьминки,1864 +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.7 кор.6,Москва,ул Маршала Чуйкова д.7 кор.6,ул,Маршала Чуйкова ,д.7 кор.6,7718523,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.9 кор.1,Москва,ул Маршала Чуйкова д.9 кор.1,ул,Маршала Чуйкова ,д.9 кор.1,8120339,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.9 кор.2,Москва,ул Маршала Чуйкова д.9 кор.2,ул,Маршала Чуйкова ,д.9 кор.2,8120340,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.9 кор.3,Москва,ул Маршала Чуйкова д.9 кор.3,ул,Маршала Чуйкова ,д.9 кор.3,8120345,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Маршала Чуйкова д.9 кор.4,Москва,ул Маршала Чуйкова д.9 кор.4,ул,Маршала Чуйкова ,д.9 кор.4,8120351,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Окская д.10,Москва,ул Окская д.10,ул,Окская ,д.10,7718535,муниципальный округ Кузьминки,1967 +2281062,г Москва ул Окская д.12 кор.1,Москва,ул Окская д.12 кор.1,ул,Окская ,д.12 кор.1,7718543,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва ул Окская д.12 кор.2,Москва,ул Окская д.12 кор.2,ул,Окская ,д.12 кор.2,7718553,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва ул Окская д.14 кор.1,Москва,ул Окская д.14 кор.1,ул,Окская ,д.14 кор.1,7718557,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва ул Окская д.16 кор.1,Москва,ул Окская д.16 кор.1,ул,Окская ,д.16 кор.1,7718561,муниципальный округ Кузьминки,1984 +2281062,г Москва ул Окская д.16 кор.2,Москва,ул Окская д.16 кор.2,ул,Окская ,д.16 кор.2,7718567,муниципальный округ Кузьминки,1984 +2281062,г Москва ул Окская д.2,Москва,ул Окская д.2,ул,Окская ,д.2,7718573,муниципальный округ Кузьминки,1985 +2281062,г Москва ул Окская д.2/15 кор.1,Москва,ул Окская д.2/15 кор.1,ул,Окская ,д.2/15 кор.1,7659295,муниципальный округ Кузьминки,1966 +2281062,г Москва ул Окская д.20 кор.1,Москва,ул Окская д.20 кор.1,ул,Окская ,д.20 кор.1,7718578,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Окская д.20 кор.2,Москва,ул Окская д.20 кор.2,ул,Окская ,д.20 кор.2,7718593,муниципальный округ Кузьминки,1984 +2281062,г Москва ул Окская д.22/2,Москва,ул Окская д.22/2,ул,Окская ,д.22/2,7718599,муниципальный округ Кузьминки,1967 +2281062,г Москва ул Окская д.24/1 кор.1,Москва,ул Окская д.24/1 кор.1,ул,Окская ,д.24/1 кор.1,7718688,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва ул Окская д.28,Москва,ул Окская д.28,ул,Окская ,д.28,7718704,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Окская д.30 кор.2,Москва,ул Окская д.30 кор.2,ул,Окская ,д.30 кор.2,7718707,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Окская д.30 кор.3,Москва,ул Окская д.30 кор.3,ул,Окская ,д.30 кор.3,8120277,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Окская д.30 кор.4,Москва,ул Окская д.30 кор.4,ул,Окская ,д.30 кор.4,8120281,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Окская д.32,Москва,ул Окская д.32,ул,Окская ,д.32,8120283,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Окская д.34,Москва,ул Окская д.34,ул,Окская ,д.34,8120286,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Окская д.36 кор.1,Москва,ул Окская д.36 кор.1,ул,Окская ,д.36 кор.1,7718715,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Окская д.36 кор.2,Москва,ул Окская д.36 кор.2,ул,Окская ,д.36 кор.2,7718722,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Окская д.36 кор.3,Москва,ул Окская д.36 кор.3,ул,Окская ,д.36 кор.3,8120291,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Окская д.36 кор.4,Москва,ул Окская д.36 кор.4,ул,Окская ,д.36 кор.4,8120294,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Окская д.38,Москва,ул Окская д.38,ул,Окская ,д.38,8120299,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Окская д.4 кор.1,Москва,ул Окская д.4 кор.1,ул,Окская ,д.4 кор.1,7718725,муниципальный округ Кузьминки,1966 +2281062,г Москва ул Окская д.4 кор.2,Москва,ул Окская д.4 кор.2,ул,Окская ,д.4 кор.2,7718730,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва ул Окская д.4 кор.3,Москва,ул Окская д.4 кор.3,ул,Окская ,д.4 кор.3,7718739,муниципальный округ Кузьминки,1967 +2281062,г Москва ул Окская д.40,Москва,ул Окская д.40,ул,Окская ,д.40,8120303,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Окская д.6 кор.1,Москва,ул Окская д.6 кор.1,ул,Окская ,д.6 кор.1,7718771,муниципальный округ Кузьминки,1966 +2281062,г Москва ул Окская д.6 кор.2,Москва,ул Окская д.6 кор.2,ул,Окская ,д.6 кор.2,7718776,муниципальный округ Кузьминки,1966 +2281062,г Москва ул Окская д.8 кор.1,Москва,ул Окская д.8 кор.1,ул,Окская ,д.8 кор.1,7718781,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва ул Окская д.8 кор.2,Москва,ул Окская д.8 кор.2,ул,Окская ,д.8 кор.2,7718786,муниципальный округ Кузьминки,1984 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.18,Москва,ул Федора Полетаева д.18,ул,Федора Полетаева ,д.18,7621292,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.2 кор.1,Москва,ул Федора Полетаева д.2 кор.1,ул,Федора Полетаева ,д.2 кор.1,8120308,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.2 кор.2,Москва,ул Федора Полетаева д.2 кор.2,ул,Федора Полетаева ,д.2 кор.2,8120313,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.2 кор.5,Москва,ул Федора Полетаева д.2 кор.5,ул,Федора Полетаева ,д.2 кор.5,8120318,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.2 кор.6,Москва,ул Федора Полетаева д.2 кор.6,ул,Федора Полетаева ,д.2 кор.6,8120320,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.20,Москва,ул Федора Полетаева д.20,ул,Федора Полетаева ,д.20,7762050,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.24 кор.2,Москва,ул Федора Полетаева д.24 кор.2,ул,Федора Полетаева ,д.24 кор.2,7697752,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.24 кор.3,Москва,ул Федора Полетаева д.24 кор.3,ул,Федора Полетаева ,д.24 кор.3,7718866,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.24 кор.4,Москва,ул Федора Полетаева д.24 кор.4,ул,Федора Полетаева ,д.24 кор.4,8111835,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.28,Москва,ул Федора Полетаева д.28,ул,Федора Полетаева ,д.28,7762707,муниципальный округ Кузьминки,1966 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.30,Москва,ул Федора Полетаева д.30,ул,Федора Полетаева ,д.30,7762726,муниципальный округ Кузьминки,1967 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.32 кор.1,Москва,ул Федора Полетаева д.32 кор.1,ул,Федора Полетаева ,д.32 кор.1,7762748,муниципальный округ Кузьминки,1968 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.32 кор.2,Москва,ул Федора Полетаева д.32 кор.2,ул,Федора Полетаева ,д.32 кор.2,7762770,муниципальный округ Кузьминки,1966 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.32 кор.3,Москва,ул Федора Полетаева д.32 кор.3,ул,Федора Полетаева ,д.32 кор.3,7762800,муниципальный округ Кузьминки,1966 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.32 кор.4,Москва,ул Федора Полетаева д.32 кор.4,ул,Федора Полетаева ,д.32 кор.4,7762823,муниципальный округ Кузьминки,1966 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.32 кор.5,Москва,ул Федора Полетаева д.32 кор.5,ул,Федора Полетаева ,д.32 кор.5,7762855,муниципальный округ Кузьминки,1966 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.34,Москва,ул Федора Полетаева д.34,ул,Федора Полетаева ,д.34,7718875,муниципальный округ Кузьминки,1967 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.36,Москва,ул Федора Полетаева д.36,ул,Федора Полетаева ,д.36,7718882,муниципальный округ Кузьминки,1967 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.38,Москва,ул Федора Полетаева д.38,ул,Федора Полетаева ,д.38,7718885,муниципальный округ Кузьминки,1968 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.4 кор.1,Москва,ул Федора Полетаева д.4 кор.1,ул,Федора Полетаева ,д.4 кор.1,7718888,муниципальный округ Кузьминки,2001 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.40,Москва,ул Федора Полетаева д.40,ул,Федора Полетаева ,д.40,7762870,муниципальный округ Кузьминки,1967 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.8 кор.1,Москва,ул Федора Полетаева д.8 кор.1,ул,Федора Полетаева ,д.8 кор.1,7718895,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.8 кор.2,Москва,ул Федора Полетаева д.8 кор.2,ул,Федора Полетаева ,д.8 кор.2,7718898,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.8 кор.3,Москва,ул Федора Полетаева д.8 кор.3,ул,Федора Полетаева ,д.8 кор.3,7718904,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.8 кор.4,Москва,ул Федора Полетаева д.8 кор.4,ул,Федора Полетаева ,д.8 кор.4,7718909,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Федора Полетаева д.8 кор.5,Москва,ул Федора Полетаева д.8 кор.5,ул,Федора Полетаева ,д.8 кор.5,7718913,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Шумилова д.1/23 кор.2,Москва,ул Шумилова д.1/23 кор.2,ул,Шумилова ,д.1/23 кор.2,7746059,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Шумилова д.10,Москва,ул Шумилова д.10,ул,Шумилова ,д.10,7762298,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Шумилова д.11,Москва,ул Шумилова д.11,ул,Шумилова ,д.11,7718933,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Шумилова д.12,Москва,ул Шумилова д.12,ул,Шумилова ,д.12,7762316,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Шумилова д.13 кор.1,Москва,ул Шумилова д.13 кор.1,ул,Шумилова ,д.13 кор.1,7718938,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Шумилова д.13 кор.2,Москва,ул Шумилова д.13 кор.2,ул,Шумилова ,д.13 кор.2,7718951,муниципальный округ Кузьминки,1966 +2281062,г Москва ул Шумилова д.14,Москва,ул Шумилова д.14,ул,Шумилова ,д.14,7762345,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Шумилова д.15/4,Москва,ул Шумилова д.15/4,ул,Шумилова ,д.15/4,7721778,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Шумилова д.16,Москва,ул Шумилова д.16,ул,Шумилова ,д.16,7762391,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Шумилова д.18,Москва,ул Шумилова д.18,ул,Шумилова ,д.18,7762419,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Шумилова д.2 кор.1,Москва,ул Шумилова д.2 кор.1,ул,Шумилова ,д.2 кор.1,7718954,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Шумилова д.20,Москва,ул Шумилова д.20,ул,Шумилова ,д.20,7718964,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Шумилова д.22,Москва,ул Шумилова д.22,ул,Шумилова ,д.22,7762442,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Шумилова д.24,Москва,ул Шумилова д.24,ул,Шумилова ,д.24,7762466,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Шумилова д.26/6,Москва,ул Шумилова д.26/6,ул,Шумилова ,д.26/6,7762497,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Шумилова д.3,Москва,ул Шумилова д.3,ул,Шумилова ,д.3,7762216,муниципальный округ Кузьминки,1966 +2281062,г Москва ул Шумилова д.5,Москва,ул Шумилова д.5,ул,Шумилова ,д.5,7718968,муниципальный округ Кузьминки,1971 +2281062,г Москва ул Шумилова д.6,Москва,ул Шумилова д.6,ул,Шумилова ,д.6,7718973,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Шумилова д.7,Москва,ул Шумилова д.7,ул,Шумилова ,д.7,7718980,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва ул Шумилова д.8,Москва,ул Шумилова д.8,ул,Шумилова ,д.8,7762254,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.100,Москва,ул Юных Ленинцев д.100,ул,Юных Ленинцев ,д.100,7720634,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.101 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.101 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.101 кор.2,7720635,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.101 кор.3,Москва,ул Юных Ленинцев д.101 кор.3,ул,Юных Ленинцев ,д.101 кор.3,7720637,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.102,Москва,ул Юных Ленинцев д.102,ул,Юных Ленинцев ,д.102,7720638,муниципальный округ Кузьминки,1964 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.103 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.103 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.103 кор.1,7720639,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.103 кор.3,Москва,ул Юных Ленинцев д.103 кор.3,ул,Юных Ленинцев ,д.103 кор.3,7720640,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.105 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.105 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.105 кор.1,7720641,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.105 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.105 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.105 кор.2,7720642,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.107 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.107 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.107 кор.1,7720643,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.107 кор.3,Москва,ул Юных Ленинцев д.107 кор.3,ул,Юных Ленинцев ,д.107 кор.3,7720644,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.109 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.109 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.109 кор.1,7720645,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.109 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.109 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.109 кор.2,7720646,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.111 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.111 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.111 кор.1,7720647,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.111 кор.3,Москва,ул Юных Ленинцев д.111 кор.3,ул,Юных Ленинцев ,д.111 кор.3,7720648,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.113 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.113 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.113 кор.1,7720885,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.113 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.113 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.113 кор.2,7720887,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.113 кор.3,Москва,ул Юных Ленинцев д.113 кор.3,ул,Юных Ленинцев ,д.113 кор.3,7720888,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.113 кор.4,Москва,ул Юных Ленинцев д.113 кор.4,ул,Юных Ленинцев ,д.113 кор.4,7720889,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.113 кор.5,Москва,ул Юных Ленинцев д.113 кор.5,ул,Юных Ленинцев ,д.113 кор.5,7720890,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.117 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.117 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.117 кор.2,7720891,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.117 кор.3,Москва,ул Юных Ленинцев д.117 кор.3,ул,Юных Ленинцев ,д.117 кор.3,7720892,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.117 кор.4,Москва,ул Юных Ленинцев д.117 кор.4,ул,Юных Ленинцев ,д.117 кор.4,7720893,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.119,Москва,ул Юных Ленинцев д.119,ул,Юных Ленинцев ,д.119,7721919,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.121 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.121 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.121 кор.1,7721922,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.121 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.121 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.121 кор.2,7721926,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.121 кор.3,Москва,ул Юных Ленинцев д.121 кор.3,ул,Юных Ленинцев ,д.121 кор.3,7721933,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.121 кор.4,Москва,ул Юных Ленинцев д.121 кор.4,ул,Юных Ленинцев ,д.121 кор.4,7721937,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.121 кор.5,Москва,ул Юных Ленинцев д.121 кор.5,ул,Юных Ленинцев ,д.121 кор.5,7721938,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.123,Москва,ул Юных Ленинцев д.123,ул,Юных Ленинцев ,д.123,7721942,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.125 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.125 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.125 кор.1,7721946,муниципальный округ Кузьминки,1996 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.28/35,Москва,ул Юных Ленинцев д.28/35,ул,Юных Ленинцев ,д.28/35,8120494,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.30,Москва,ул Юных Ленинцев д.30,ул,Юных Ленинцев ,д.30,8120499,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.32,Москва,ул Юных Ленинцев д.32,ул,Юных Ленинцев ,д.32,8120507,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.34,Москва,ул Юных Ленинцев д.34,ул,Юных Ленинцев ,д.34,8120523,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.36,Москва,ул Юных Ленинцев д.36,ул,Юных Ленинцев ,д.36,8120520,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.38,Москва,ул Юных Ленинцев д.38,ул,Юных Ленинцев ,д.38,8120526,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.40 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.40 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.40 кор.1,8120527,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.40 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.40 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.40 кор.2,8120529,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.40 кор.3,Москва,ул Юных Ленинцев д.40 кор.3,ул,Юных Ленинцев ,д.40 кор.3,7721950,муниципальный округ Кузьминки,1960 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.43/33,Москва,ул Юных Ленинцев д.43/33,ул,Юных Ленинцев ,д.43/33,7721955,муниципальный округ Кузьминки,1976 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.44 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.44 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.44 кор.1,8120532,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.44 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.44 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.44 кор.2,8120533,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.44 кор.3,Москва,ул Юных Ленинцев д.44 кор.3,ул,Юных Ленинцев ,д.44 кор.3,7721961,муниципальный округ Кузьминки,1960 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.45,Москва,ул Юных Ленинцев д.45,ул,Юных Ленинцев ,д.45,7721965,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.45 кор.4,Москва,ул Юных Ленинцев д.45 кор.4,ул,Юных Ленинцев ,д.45 кор.4,8113323,муниципальный округ Кузьминки,2000 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.45 кор.5,Москва,ул Юных Ленинцев д.45 кор.5,ул,Юных Ленинцев ,д.45 кор.5,8113331,муниципальный округ Кузьминки,2002 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.46,Москва,ул Юных Ленинцев д.46,ул,Юных Ленинцев ,д.46,7721968,муниципальный округ Кузьминки,1960 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.47 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.47 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.47 кор.1,7721970,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.47 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.47 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.47 кор.2,8113300,муниципальный округ Кузьминки,1981 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.47 кор.3,Москва,ул Юных Ленинцев д.47 кор.3,ул,Юных Ленинцев ,д.47 кор.3,7721973,муниципальный округ Кузьминки,2002 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.47 кор.4,Москва,ул Юных Ленинцев д.47 кор.4,ул,Юных Ленинцев ,д.47 кор.4,7721977,муниципальный округ Кузьминки,2003 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.48,Москва,ул Юных Ленинцев д.48,ул,Юных Ленинцев ,д.48,8120545,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.49,Москва,ул Юных Ленинцев д.49,ул,Юных Ленинцев ,д.49,7931072,муниципальный округ Кузьминки,2003 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.49 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.49 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.49 кор.2,7931080,муниципальный округ Кузьминки,2003 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.49 кор.3,Москва,ул Юных Ленинцев д.49 кор.3,ул,Юных Ленинцев ,д.49 кор.3,7931099,муниципальный округ Кузьминки,2003 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.50/18,Москва,ул Юных Ленинцев д.50/18,ул,Юных Ленинцев ,д.50/18,7721993,муниципальный округ Кузьминки,н.д. +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.51,Москва,ул Юных Ленинцев д.51,ул,Юных Ленинцев ,д.51,7721996,муниципальный округ Кузьминки,2004 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.51 кор.5,Москва,ул Юных Ленинцев д.51 кор.5,ул,Юных Ленинцев ,д.51 кор.5,7721998,муниципальный округ Кузьминки,1997 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.53 кор.4,Москва,ул Юных Ленинцев д.53 кор.4,ул,Юных Ленинцев ,д.53 кор.4,8113337,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.54 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.54 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.54 кор.2,7722001,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.55,Москва,ул Юных Ленинцев д.55,ул,Юных Ленинцев ,д.55,7722003,муниципальный округ Кузьминки,1980 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.56,Москва,ул Юных Ленинцев д.56,ул,Юных Ленинцев ,д.56,7722005,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.57 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.57 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.57 кор.1,7722008,муниципальный округ Кузьминки,2005 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.57 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.57 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.57 кор.2,7632068,муниципальный округ Кузьминки,2010 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.57 кор.4,Москва,ул Юных Ленинцев д.57 кор.4,ул,Юных Ленинцев ,д.57 кор.4,8113346,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.58,Москва,ул Юных Ленинцев д.58,ул,Юных Ленинцев ,д.58,7722010,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.59 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.59 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.59 кор.1,7722014,муниципальный округ Кузьминки,2006 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.60,Москва,ул Юных Ленинцев д.60,ул,Юных Ленинцев ,д.60,7722019,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.64,Москва,ул Юных Ленинцев д.64,ул,Юных Ленинцев ,д.64,7722020,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.65/47 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.65/47 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.65/47 кор.1,7722021,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.65/47 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.65/47 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.65/47 кор.2,7722023,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.66,Москва,ул Юных Ленинцев д.66,ул,Юных Ленинцев ,д.66,7722024,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.66 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.66 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.66 кор.2,7577409,муниципальный округ Кузьминки,2000 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.67 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.67 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.67 кор.1,7722039,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.67 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.67 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.67 кор.2,7722041,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.69,Москва,ул Юных Ленинцев д.69,ул,Юных Ленинцев ,д.69,7722043,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.70,Москва,ул Юных Ленинцев д.70,ул,Юных Ленинцев ,д.70,7722046,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.71 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.71 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.71 кор.2,7722047,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.71 кор.3,Москва,ул Юных Ленинцев д.71 кор.3,ул,Юных Ленинцев ,д.71 кор.3,7722048,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.72,Москва,ул Юных Ленинцев д.72,ул,Юных Ленинцев ,д.72,7722051,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.73 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.73 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.73 кор.2,7722053,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.73 кор.3,Москва,ул Юных Ленинцев д.73 кор.3,ул,Юных Ленинцев ,д.73 кор.3,7722056,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.74,Москва,ул Юных Ленинцев д.74,ул,Юных Ленинцев ,д.74,7722058,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.75 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.75 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.75 кор.1,7722062,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.75 кор.3,Москва,ул Юных Ленинцев д.75 кор.3,ул,Юных Ленинцев ,д.75 кор.3,7722063,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.77 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.77 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.77 кор.1,7722065,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.77 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.77 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.77 кор.2,7722066,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.77 кор.3,Москва,ул Юных Ленинцев д.77 кор.3,ул,Юных Ленинцев ,д.77 кор.3,7722069,муниципальный округ Кузьминки,1996 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.78,Москва,ул Юных Ленинцев д.78,ул,Юных Ленинцев ,д.78,7722071,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.79 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.79 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.79 кор.1,7722074,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.79 кор.3,Москва,ул Юных Ленинцев д.79 кор.3,ул,Юных Ленинцев ,д.79 кор.3,7745735,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.79 кор.4,Москва,ул Юных Ленинцев д.79 кор.4,ул,Юных Ленинцев ,д.79 кор.4,8454186,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.79 кор.5,Москва,ул Юных Ленинцев д.79 кор.5,ул,Юных Ленинцев ,д.79 кор.5,7745750,муниципальный округ Кузьминки,1965 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.81,Москва,ул Юных Ленинцев д.81,ул,Юных Ленинцев ,д.81,7745768,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.82,Москва,ул Юных Ленинцев д.82,ул,Юных Ленинцев ,д.82,7745778,муниципальный округ Кузьминки,1963 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.83 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.83 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.83 кор.1,7745805,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.83 кор.3,Москва,ул Юных Ленинцев д.83 кор.3,ул,Юных Ленинцев ,д.83 кор.3,7745819,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.84,Москва,ул Юных Ленинцев д.84,ул,Юных Ленинцев ,д.84,7745833,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.85 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.85 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.85 кор.1,7745844,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.85 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.85 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.85 кор.2,7745864,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.85 кор.5,Москва,ул Юных Ленинцев д.85 кор.5,ул,Юных Ленинцев ,д.85 кор.5,7745878,муниципальный округ Кузьминки,1996 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.86,Москва,ул Юных Ленинцев д.86,ул,Юных Ленинцев ,д.86,7745894,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.88,Москва,ул Юных Ленинцев д.88,ул,Юных Ленинцев ,д.88,7745911,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.90,Москва,ул Юных Ленинцев д.90,ул,Юных Ленинцев ,д.90,7745922,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.91 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.91 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.91 кор.1,7745938,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.91 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.91 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.91 кор.2,7632084,муниципальный округ Кузьминки,2003 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.92,Москва,ул Юных Ленинцев д.92,ул,Юных Ленинцев ,д.92,7745956,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.94,Москва,ул Юных Ленинцев д.94,ул,Юных Ленинцев ,д.94,7745965,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.95 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.95 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.95 кор.2,7745976,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.95/13 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.95/13 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.95/13 кор.1,7745991,муниципальный округ Кузьминки,1960 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.97 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.97 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.97 кор.1,7746004,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.97 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.97 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.97 кор.2,7746016,муниципальный округ Кузьминки,1960 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.97 кор.3,Москва,ул Юных Ленинцев д.97 кор.3,ул,Юных Ленинцев ,д.97 кор.3,7746028,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.97 кор.4,Москва,ул Юных Ленинцев д.97 кор.4,ул,Юных Ленинцев ,д.97 кор.4,7746039,муниципальный округ Кузьминки,1961 +2281062,г Москва ул Юных Ленинцев д.98,Москва,ул Юных Ленинцев д.98,ул,Юных Ленинцев ,д.98,7746047,муниципальный округ Кузьминки,1962 +2281063,г Москва пер Золоторожский Ср. д.9,Москва,пер Золоторожский Ср. д.9,пер,Золоторожский Ср. ,д.9,7851232,муниципальный округ Лефортово,1928 +2281063,г Москва пер Золоторожский Ср. д.9/11,Москва,пер Золоторожский Ср. д.9/11,пер,Золоторожский Ср. ,д.9/11,7851249,муниципальный округ Лефортово,1921 +2281063,г Москва пер Княжекозловский д.18,Москва,пер Княжекозловский д.18,пер,Княжекозловский ,д.18,7851397,муниципальный округ Лефортово,1962 +2281063,г Москва пер Княжекозловский д.6,Москва,пер Княжекозловский д.6,пер,Княжекозловский ,д.6,7851416,муниципальный округ Лефортово,1964 +2281063,г Москва пер Княжекозловский д.8/16,Москва,пер Княжекозловский д.8/16,пер,Княжекозловский ,д.8/16,7851429,муниципальный округ Лефортово,1959 +2281063,г Москва пер Мининский д.4/6,Москва,пер Мининский д.4/6,пер,Мининский ,д.4/6,7854089,муниципальный округ Лефортово,1958 +2281063,г Москва пер Слободской д.2,Москва,пер Слободской д.2,пер,Слободской ,д.2,7854615,муниципальный округ Лефортово,1988 +2281063,г Москва пер Слободской д.6А,Москва,пер Слободской д.6А,пер,Слободской ,д.6А,7854631,муниципальный округ Лефортово,1959 +2281063,г Москва пер Солдатский д.2,Москва,пер Солдатский д.2,пер,Солдатский ,д.2,7854848,муниципальный округ Лефортово,1987 +2281063,г Москва пер Солдатский д.4,Москва,пер Солдатский д.4,пер,Солдатский ,д.4,7854886,муниципальный округ Лефортово,1987 +2281063,г Москва пер Солдатский д.8,Москва,пер Солдатский д.8,пер,Солдатский ,д.8,7854897,муниципальный округ Лефортово,1990 +2281063,г Москва пер Упорный д.5/9,Москва,пер Упорный д.5/9,пер,Упорный ,д.5/9,7858072,муниципальный округ Лефортово,1950 +2281063,г Москва пер Упорный д.6,Москва,пер Упорный д.6,пер,Упорный ,д.6,7858079,муниципальный округ Лефортово,1951 +2281063,г Москва пер Шепелюгинский д.7,Москва,пер Шепелюгинский д.7,пер,Шепелюгинский ,д.7,7858372,муниципальный округ Лефортово,1955 +2281063,г Москва пер Юрьевский д.16 кор.1,Москва,пер Юрьевский д.16 кор.1,пер,Юрьевский ,д.16 кор.1,7562194,муниципальный округ Лефортово,1982 +2281063,г Москва пер Юрьевский д.16 кор.2,Москва,пер Юрьевский д.16 кор.2,пер,Юрьевский ,д.16 кор.2,7858876,муниципальный округ Лефортово,1981 +2281063,г Москва пер Юрьевский д.20,Москва,пер Юрьевский д.20,пер,Юрьевский ,д.20,7858888,муниципальный округ Лефортово,1963 +2281063,г Москва пер Юрьевский д.22 кор.1,Москва,пер Юрьевский д.22 кор.1,пер,Юрьевский ,д.22 кор.1,7858894,муниципальный округ Лефортово,1965 +2281063,г Москва пер Юрьевский д.22 кор.2,Москва,пер Юрьевский д.22 кор.2,пер,Юрьевский ,д.22 кор.2,7631350,муниципальный округ Лефортово,1968 +2281063,г Москва пер Юрьевский д.22 кор.3,Москва,пер Юрьевский д.22 кор.3,пер,Юрьевский ,д.22 кор.3,7631472,муниципальный округ Лефортово,1965 +2281063,г Москва пл Красноказарменная д.1,Москва,пл Красноказарменная д.1,пл,Красноказарменная ,д.1,8033528,муниципальный округ Лефортово,н.д. +2281063,г Москва пл Красноказарменная д.2 строение 1,Москва,пл Красноказарменная д.2 строение 1,пл,Красноказарменная ,д.2 строение 1,8322028,муниципальный округ Лефортово,н.д. +2281063,г Москва проезд Золоторожский д.2,Москва,проезд Золоторожский д.2,проезд,Золоторожский ,д.2,7851176,муниципальный округ Лефортово,1957 +2281063,г Москва проезд Золоторожский д.2 кор.1,Москва,проезд Золоторожский д.2 кор.1,проезд,Золоторожский ,д.2 кор.1,7851200,муниципальный округ Лефортово,1957 +2281063,г Москва проезд Золоторожский д.4,Москва,проезд Золоторожский д.4,проезд,Золоторожский ,д.4,7851221,муниципальный округ Лефортово,1890 +2281063,г Москва проезд Краснокурсантский 1-й д.1/4,Москва,проезд Краснокурсантский 1-й д.1/4,проезд,Краснокурсантский 1-й ,д.1/4,8033537,муниципальный округ Лефортово,н.д. +2281063,г Москва проезд Краснокурсантский 1-й д.1/5,Москва,проезд Краснокурсантский 1-й д.1/5,проезд,Краснокурсантский 1-й ,д.1/5,7581353,муниципальный округ Лефортово,1954 +2281063,г Москва проезд Краснокурсантский 1-й д.3/5,Москва,проезд Краснокурсантский 1-й д.3/5,проезд,Краснокурсантский 1-й ,д.3/5,7852171,муниципальный округ Лефортово,н.д. +2281063,г Москва проезд Краснокурсантский 1-й д.3/5 кор.1,Москва,проезд Краснокурсантский 1-й д.3/5 кор.1,проезд,Краснокурсантский 1-й ,д.3/5 кор.1,8033543,муниципальный округ Лефортово,н.д. +2281063,г Москва проезд Краснокурсантский 1-й д.3/5 кор.10,Москва,проезд Краснокурсантский 1-й д.3/5 кор.10,проезд,Краснокурсантский 1-й ,д.3/5 кор.10,7852125,муниципальный округ Лефортово,1933 +2281063,г Москва проезд Краснокурсантский 1-й д.3/5 кор.11,Москва,проезд Краснокурсантский 1-й д.3/5 кор.11,проезд,Краснокурсантский 1-й ,д.3/5 кор.11,8033548,муниципальный округ Лефортово,н.д. +2281063,г Москва проезд Краснокурсантский 1-й д.3/5 кор.14,Москва,проезд Краснокурсантский 1-й д.3/5 кор.14,проезд,Краснокурсантский 1-й ,д.3/5 кор.14,7852136,муниципальный округ Лефортово,1959 +2281063,г Москва проезд Краснокурсантский 1-й д.3/5 кор.15,Москва,проезд Краснокурсантский 1-й д.3/5 кор.15,проезд,Краснокурсантский 1-й ,д.3/5 кор.15,7852155,муниципальный округ Лефортово,1963 +2281063,г Москва проезд Краснокурсантский 1-й д.3/5 кор.5,Москва,проезд Краснокурсантский 1-й д.3/5 кор.5,проезд,Краснокурсантский 1-й ,д.3/5 кор.5,8033546,муниципальный округ Лефортово,н.д. +2281063,г Москва проезд Краснокурсантский 1-й д.3/5 кор.9,Москва,проезд Краснокурсантский 1-й д.3/5 кор.9,проезд,Краснокурсантский 1-й ,д.3/5 кор.9,7852188,муниципальный округ Лефортово,1933 +2281063,г Москва проезд Краснокурсантский 1-й д.5/7,Москва,проезд Краснокурсантский 1-й д.5/7,проезд,Краснокурсантский 1-й ,д.5/7,7852199,муниципальный округ Лефортово,1957 +2281063,г Москва проезд Краснокурсантский 1-й д.7А,Москва,проезд Краснокурсантский 1-й д.7А,проезд,Краснокурсантский 1-й ,д.7А,7852218,муниципальный округ Лефортово,1957 +2281063,г Москва проезд Перовский д.7,Москва,проезд Перовский д.7,проезд,Перовский ,д.7,7854115,муниципальный округ Лефортово,1972 +2281063,г Москва проезд Перовский д.9,Москва,проезд Перовский д.9,проезд,Перовский ,д.9,7854137,муниципальный округ Лефортово,1972 +2281063,г Москва проезд Таможенный д.1/9,Москва,проезд Таможенный д.1/9,проезд,Таможенный ,д.1/9,7855371,муниципальный округ Лефортово,1987 +2281063,г Москва проезд Таможенный д.10,Москва,проезд Таможенный д.10,проезд,Таможенный ,д.10,7855307,муниципальный округ Лефортово,1980 +2281063,г Москва проезд Таможенный д.12,Москва,проезд Таможенный д.12,проезд,Таможенный ,д.12,8454157,муниципальный округ Лефортово,1977 +2281063,г Москва проезд Таможенный д.8 кор.2,Москва,проезд Таможенный д.8 кор.2,проезд,Таможенный ,д.8 кор.2,7855580,муниципальный округ Лефортово,1980 +2281063,г Москва проезд Танковый д.1,Москва,проезд Танковый д.1,проезд,Танковый ,д.1,7858013,муниципальный округ Лефортово,1961 +2281063,г Москва проезд Танковый д.3,Москва,проезд Танковый д.3,проезд,Танковый ,д.3,7858020,муниципальный округ Лефортово,1959 +2281063,г Москва проезд Танковый д.4 кор.11,Москва,проезд Танковый д.4 кор.11,проезд,Танковый ,д.4 кор.11,7858041,муниципальный округ Лефортово,1905 +2281063,г Москва проезд Танковый д.4А,Москва,проезд Танковый д.4А,проезд,Танковый ,д.4А,7858052,муниципальный округ Лефортово,1958 +2281063,г Москва туп Крюковский д.6,Москва,туп Крюковский д.6,туп,Крюковский ,д.6,7852299,муниципальный округ Лефортово,1975 +2281063,г Москва туп Левый д.5/7,Москва,туп Левый д.5/7,туп,Левый ,д.5/7,7852638,муниципальный округ Лефортово,1957 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.11,Москва,ул Авиамоторная д.11,ул,Авиамоторная ,д.11,7677731,муниципальный округ Лефортово,1962 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.11 кор.1,Москва,ул Авиамоторная д.11 кор.1,ул,Авиамоторная ,д.11 кор.1,7677659,муниципальный округ Лефортово,1990 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.14,Москва,ул Авиамоторная д.14,ул,Авиамоторная ,д.14,7849633,муниципальный округ Лефортово,1938 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.20/17,Москва,ул Авиамоторная д.20/17,ул,Авиамоторная ,д.20/17,7849710,муниципальный округ Лефортово,1930 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.21,Москва,ул Авиамоторная д.21,ул,Авиамоторная ,д.21,7849725,муниципальный округ Лефортово,1959 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.22/12,Москва,ул Авиамоторная д.22/12,ул,Авиамоторная ,д.22/12,7849730,муниципальный округ Лефортово,1934 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.23,Москва,ул Авиамоторная д.23,ул,Авиамоторная ,д.23,7849762,муниципальный округ Лефортово,1960 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.25,Москва,ул Авиамоторная д.25,ул,Авиамоторная ,д.25,7849785,муниципальный округ Лефортово,1958 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.27,Москва,ул Авиамоторная д.27,ул,Авиамоторная ,д.27,7849793,муниципальный округ Лефортово,1961 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.28/4,Москва,ул Авиамоторная д.28/4,ул,Авиамоторная ,д.28/4,7849800,муниципальный округ Лефортово,1930 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.28/6,Москва,ул Авиамоторная д.28/6,ул,Авиамоторная ,д.28/6,7849804,муниципальный округ Лефортово,1959 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.29,Москва,ул Авиамоторная д.29,ул,Авиамоторная ,д.29,7849813,муниципальный округ Лефортово,1956 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.3,Москва,ул Авиамоторная д.3,ул,Авиамоторная ,д.3,7849820,муниципальный округ Лефортово,1957 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.30,Москва,ул Авиамоторная д.30,ул,Авиамоторная ,д.30,7849827,муниципальный округ Лефортово,1940 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.31,Москва,ул Авиамоторная д.31,ул,Авиамоторная ,д.31,7849839,муниципальный округ Лефортово,1956 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.34 кор.1,Москва,ул Авиамоторная д.34 кор.1,ул,Авиамоторная ,д.34 кор.1,7849846,муниципальный округ Лефортово,1983 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.34 кор.2,Москва,ул Авиамоторная д.34 кор.2,ул,Авиамоторная ,д.34 кор.2,7849855,муниципальный округ Лефортово,1994 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.35,Москва,ул Авиамоторная д.35,ул,Авиамоторная ,д.35,7849861,муниципальный округ Лефортово,1957 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.37,Москва,ул Авиамоторная д.37,ул,Авиамоторная ,д.37,7849865,муниципальный округ Лефортово,1956 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.4 кор.1,Москва,ул Авиамоторная д.4 кор.1,ул,Авиамоторная ,д.4 кор.1,7781097,муниципальный округ Лефортово,2004 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.4 кор.2,Москва,ул Авиамоторная д.4 кор.2,ул,Авиамоторная ,д.4 кор.2,7784786,муниципальный округ Лефортово,н.д. +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.4 кор.3,Москва,ул Авиамоторная д.4 кор.3,ул,Авиамоторная ,д.4 кор.3,7783890,муниципальный округ Лефортово,2004 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.47,Москва,ул Авиамоторная д.47,ул,Авиамоторная ,д.47,7849873,муниципальный округ Лефортово,1929 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.49/1,Москва,ул Авиамоторная д.49/1,ул,Авиамоторная ,д.49/1,7849887,муниципальный округ Лефортово,1929 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.5,Москва,ул Авиамоторная д.5,ул,Авиамоторная ,д.5,7849897,муниципальный округ Лефортово,1960 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.51,Москва,ул Авиамоторная д.51,ул,Авиамоторная ,д.51,7849997,муниципальный округ Лефортово,1940 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.51А кор.2,Москва,ул Авиамоторная д.51А кор.2,ул,Авиамоторная ,д.51А кор.2,7850097,муниципальный округ Лефортово,1979 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.6,Москва,ул Авиамоторная д.6,ул,Авиамоторная ,д.6,8059616,муниципальный округ Лефортово,1955 +2281063,г Москва ул Авиамоторная д.9,Москва,ул Авиамоторная д.9,ул,Авиамоторная ,д.9,7850106,муниципальный округ Лефортово,1985 +2281063,г Москва ул Боровая д.10 кор.1,Москва,ул Боровая д.10 кор.1,ул,Боровая ,д.10 кор.1,7850115,муниципальный округ Лефортово,1973 +2281063,г Москва ул Боровая д.10 кор.2,Москва,ул Боровая д.10 кор.2,ул,Боровая ,д.10 кор.2,7850135,муниципальный округ Лефортово,1973 +2281063,г Москва ул Боровая д.12,Москва,ул Боровая д.12,ул,Боровая ,д.12,7850208,муниципальный округ Лефортово,1973 +2281063,г Москва ул Боровая д.14,Москва,ул Боровая д.14,ул,Боровая ,д.14,7850216,муниципальный округ Лефортово,1953 +2281063,г Москва ул Боровая д.16,Москва,ул Боровая д.16,ул,Боровая ,д.16,7850227,муниципальный округ Лефортово,1975 +2281063,г Москва ул Боровая д.20,Москва,ул Боровая д.20,ул,Боровая ,д.20,7850234,муниципальный округ Лефортово,1975 +2281063,г Москва ул Боровая д.4,Москва,ул Боровая д.4,ул,Боровая ,д.4,7850239,муниципальный округ Лефортово,1958 +2281063,г Москва ул Боровая д.6,Москва,ул Боровая д.6,ул,Боровая ,д.6,7850250,муниципальный округ Лефортово,1987 +2281063,г Москва ул Боровая д.8,Москва,ул Боровая д.8,ул,Боровая ,д.8,7850255,муниципальный округ Лефортово,1979 +2281063,г Москва ул Волочаевская д.1,Москва,ул Волочаевская д.1,ул,Волочаевская ,д.1,8033253,муниципальный округ Лефортово,н.д. +2281063,г Москва ул Волочаевская д.10,Москва,ул Волочаевская д.10,ул,Волочаевская ,д.10,7850267,муниципальный округ Лефортово,1974 +2281063,г Москва ул Волочаевская д.12,Москва,ул Волочаевская д.12,ул,Волочаевская ,д.12,7850273,муниципальный округ Лефортово,1974 +2281063,г Москва ул Волочаевская д.13,Москва,ул Волочаевская д.13,ул,Волочаевская ,д.13,7850285,муниципальный округ Лефортово,1984 +2281063,г Москва ул Волочаевская д.14 кор.1,Москва,ул Волочаевская д.14 кор.1,ул,Волочаевская ,д.14 кор.1,7850294,муниципальный округ Лефортово,1974 +2281063,г Москва ул Волочаевская д.14 кор.2,Москва,ул Волочаевская д.14 кор.2,ул,Волочаевская ,д.14 кор.2,7850298,муниципальный округ Лефортово,1977 +2281063,г Москва ул Волочаевская д.14 кор.3,Москва,ул Волочаевская д.14 кор.3,ул,Волочаевская ,д.14 кор.3,7850315,муниципальный округ Лефортово,1982 +2281063,г Москва ул Волочаевская д.15,Москва,ул Волочаевская д.15,ул,Волочаевская ,д.15,7850330,муниципальный округ Лефортово,1995 +2281063,г Москва ул Волочаевская д.16,Москва,ул Волочаевская д.16,ул,Волочаевская ,д.16,7850360,муниципальный округ Лефортово,1986 +2281063,г Москва ул Волочаевская д.17А,Москва,ул Волочаевская д.17А,ул,Волочаевская ,д.17А,7850377,муниципальный округ Лефортово,1930 +2281063,г Москва ул Волочаевская д.18,Москва,ул Волочаевская д.18,ул,Волочаевская ,д.18,7850395,муниципальный округ Лефортово,1983 +2281063,г Москва ул Волочаевская д.19,Москва,ул Волочаевская д.19,ул,Волочаевская ,д.19,7850409,муниципальный округ Лефортово,1983 +2281063,г Москва ул Волочаевская д.2,Москва,ул Волочаевская д.2,ул,Волочаевская ,д.2,7850427,муниципальный округ Лефортово,1970 +2281063,г Москва ул Волочаевская д.2 кор.1,Москва,ул Волочаевская д.2 кор.1,ул,Волочаевская ,д.2 кор.1,7850450,муниципальный округ Лефортово,1989 +2281063,г Москва ул Волочаевская д.20 кор.1,Москва,ул Волочаевская д.20 кор.1,ул,Волочаевская ,д.20 кор.1,7850471,муниципальный округ Лефортово,1983 +2281063,г Москва ул Волочаевская д.20 кор.2,Москва,ул Волочаевская д.20 кор.2,ул,Волочаевская ,д.20 кор.2,7850483,муниципальный округ Лефортово,1982 +2281063,г Москва ул Волочаевская д.20 кор.3,Москва,ул Волочаевская д.20 кор.3,ул,Волочаевская ,д.20 кор.3,7850494,муниципальный округ Лефортово,1982 +2281063,г Москва ул Волочаевская д.3/4,Москва,ул Волочаевская д.3/4,ул,Волочаевская ,д.3/4,8033257,муниципальный округ Лефортово,н.д. +2281063,г Москва ул Волочаевская д.4,Москва,ул Волочаевская д.4,ул,Волочаевская ,д.4,7850519,муниципальный округ Лефортово,1976 +2281063,г Москва ул Волочаевская д.40Б,Москва,ул Волочаевская д.40Б,ул,Волочаевская ,д.40Б,7850840,муниципальный округ Лефортово,1949 +2281063,г Москва ул Волочаевская д.6,Москва,ул Волочаевская д.6,ул,Волочаевская ,д.6,7850857,муниципальный округ Лефортово,1975 +2281063,г Москва ул Волочаевская д.8,Москва,ул Волочаевская д.8,ул,Волочаевская ,д.8,7850872,муниципальный округ Лефортово,1974 +2281063,г Москва ул Госпитальный Вал д.10/12,Москва,ул Госпитальный Вал д.10/12,ул,Госпитальный Вал ,д.10/12,7850883,муниципальный округ Лефортово,1966 +2281063,г Москва ул Госпитальный Вал д.16/2,Москва,ул Госпитальный Вал д.16/2,ул,Госпитальный Вал ,д.16/2,7850926,муниципальный округ Лефортово,1965 +2281063,г Москва ул Госпитальный Вал д.18/1,Москва,ул Госпитальный Вал д.18/1,ул,Госпитальный Вал ,д.18/1,7850998,муниципальный округ Лефортово,1961 +2281063,г Москва ул Госпитальный Вал д.22/2,Москва,ул Госпитальный Вал д.22/2,ул,Госпитальный Вал ,д.22/2,7851011,муниципальный округ Лефортово,1965 +2281063,г Москва ул Госпитальный Вал д.8/1,Москва,ул Госпитальный Вал д.8/1,ул,Госпитальный Вал ,д.8/1,7851023,муниципальный округ Лефортово,1969 +2281063,г Москва ул Душинская д.12/19,Москва,ул Душинская д.12/19,ул,Душинская ,д.12/19,7851031,муниципальный округ Лефортово,1961 +2281063,г Москва ул Душинская д.14,Москва,ул Душинская д.14,ул,Душинская ,д.14,7851050,муниципальный округ Лефортово,1975 +2281063,г Москва ул Душинская д.18 кор.1,Москва,ул Душинская д.18 кор.1,ул,Душинская ,д.18 кор.1,7851067,муниципальный округ Лефортово,1975 +2281063,г Москва ул Душинская д.18 кор.2,Москва,ул Душинская д.18 кор.2,ул,Душинская ,д.18 кор.2,7851100,муниципальный округ Лефортово,1958 +2281063,г Москва ул Душинская д.20,Москва,ул Душинская д.20,ул,Душинская ,д.20,7851120,муниципальный округ Лефортово,1958 +2281063,г Москва ул Душинская д.4,Москва,ул Душинская д.4,ул,Душинская ,д.4,7851134,муниципальный округ Лефортово,1958 +2281063,г Москва ул Душинская д.6,Москва,ул Душинская д.6,ул,Душинская ,д.6,7851145,муниципальный округ Лефортово,1957 +2281063,г Москва ул Кабельная 2-я д.10,Москва,ул Кабельная 2-я д.10,ул,Кабельная 2-я ,д.10,7851269,муниципальный округ Лефортово,1935 +2281063,г Москва ул Кабельная 2-я д.15,Москва,ул Кабельная 2-я д.15,ул,Кабельная 2-я ,д.15,7851308,муниципальный округ Лефортово,1950 +2281063,г Москва ул Кабельная 2-я д.4,Москва,ул Кабельная 2-я д.4,ул,Кабельная 2-я ,д.4,7851324,муниципальный округ Лефортово,1939 +2281063,г Москва ул Кабельная 2-я д.6,Москва,ул Кабельная 2-я д.6,ул,Кабельная 2-я ,д.6,7851339,муниципальный округ Лефортово,1973 +2281063,г Москва ул Кабельная 3-я д.2,Москва,ул Кабельная 3-я д.2,ул,Кабельная 3-я ,д.2,7851360,муниципальный округ Лефортово,1930 +2281063,г Москва ул Красноказарменная д.10,Москва,ул Красноказарменная д.10,ул,Красноказарменная ,д.10,7851480,муниципальный округ Лефортово,1957 +2281063,г Москва ул Красноказарменная д.12 кор.1,Москва,ул Красноказарменная д.12 кор.1,ул,Красноказарменная ,д.12 кор.1,7851530,муниципальный округ Лефортово,1931 +2281063,г Москва ул Красноказарменная д.12 кор.4,Москва,ул Красноказарменная д.12 кор.4,ул,Красноказарменная ,д.12 кор.4,7851558,муниципальный округ Лефортово,1931 +2281063,г Москва ул Красноказарменная д.16,Москва,ул Красноказарменная д.16,ул,Красноказарменная ,д.16,7851593,муниципальный округ Лефортово,1961 +2281063,г Москва ул Красноказарменная д.16Б,Москва,ул Красноказарменная д.16Б,ул,Красноказарменная ,д.16Б,7851610,муниципальный округ Лефортово,1962 +2281063,г Москва ул Красноказарменная д.19,Москва,ул Красноказарменная д.19,ул,Красноказарменная ,д.19,7851644,муниципальный округ Лефортово,1961 +2281063,г Москва ул Красноказарменная д.2 кор.1,Москва,ул Красноказарменная д.2 кор.1,ул,Красноказарменная ,д.2 кор.1,7851656,муниципальный округ Лефортово,1961 +2281063,г Москва ул Красноказарменная д.2 кор.2,Москва,ул Красноказарменная д.2 кор.2,ул,Красноказарменная ,д.2 кор.2,7851672,муниципальный округ Лефортово,1961 +2281063,г Москва ул Красноказарменная д.2 строение 1,Москва,ул Красноказарменная д.2 строение 1,ул,Красноказарменная ,д.2 строение 1,8035161,муниципальный округ Лефортово,н.д. +2281063,г Москва ул Красноказарменная д.3,Москва,ул Красноказарменная д.3,ул,Красноказарменная ,д.3,7852023,муниципальный округ Лефортово,1917 +2281063,г Москва ул Красноказарменная д.9,Москва,ул Красноказарменная д.9,ул,Красноказарменная ,д.9,7852093,муниципальный округ Лефортово,1957 +2281063,г Москва ул Крюковская д.11/17,Москва,ул Крюковская д.11/17,ул,Крюковская ,д.11/17,7852262,муниципальный округ Лефортово,1960 +2281063,г Москва ул Крюковская д.23,Москва,ул Крюковская д.23,ул,Крюковская ,д.23,7852278,муниципальный округ Лефортово,1961 +2281063,г Москва ул Лапина д.3,Москва,ул Лапина д.3,ул,Лапина ,д.3,7852319,муниципальный округ Лефортово,1960 +2281063,г Москва ул Лефортовский Вал д.11,Москва,ул Лефортовский Вал д.11,ул,Лефортовский Вал ,д.11,7853379,муниципальный округ Лефортово,1940 +2281063,г Москва ул Лефортовский Вал д.11 кор.2,Москва,ул Лефортовский Вал д.11 кор.2,ул,Лефортовский Вал ,д.11 кор.2,7853401,муниципальный округ Лефортово,1990 +2281063,г Москва ул Лефортовский Вал д.16А,Москва,ул Лефортовский Вал д.16А,ул,Лефортовский Вал ,д.16А,7853749,муниципальный округ Лефортово,1956 +2281063,г Москва ул Лефортовский Вал д.18 строение А,Москва,ул Лефортовский Вал д.18 строение А,ул,Лефортовский Вал ,д.18 строение А,7665885,муниципальный округ Лефортово,1938 +2281063,г Москва ул Лефортовский Вал д.24,Москва,ул Лефортовский Вал д.24,ул,Лефортовский Вал ,д.24,7853764,муниципальный округ Лефортово,1958 +2281063,г Москва ул Лефортовский Вал д.9 кор.1,Москва,ул Лефортовский Вал д.9 кор.1,ул,Лефортовский Вал ,д.9 кор.1,7853980,муниципальный округ Лефортово,1991 +2281063,г Москва ул Лонгиновская д.10,Москва,ул Лонгиновская д.10,ул,Лонгиновская ,д.10,7854009,муниципальный округ Лефортово,1957 +2281063,г Москва ул Лонгиновская д.4 кор.1,Москва,ул Лонгиновская д.4 кор.1,ул,Лонгиновская ,д.4 кор.1,7854023,муниципальный округ Лефортово,1961 +2281063,г Москва ул Лонгиновская д.4 кор.2,Москва,ул Лонгиновская д.4 кор.2,ул,Лонгиновская ,д.4 кор.2,7854047,муниципальный округ Лефортово,1962 +2281063,г Москва ул Лонгиновская д.8 кор.1,Москва,ул Лонгиновская д.8 кор.1,ул,Лонгиновская ,д.8 кор.1,7854071,муниципальный округ Лефортово,1961 +2281063,г Москва ул Наличная д.3,Москва,ул Наличная д.3,ул,Наличная ,д.3,7632889,муниципальный округ Лефортово,2007 +2281063,г Москва ул Наличная д.5,Москва,ул Наличная д.5,ул,Наличная ,д.5,7854094,муниципальный округ Лефортово,1988 +2281063,г Москва ул Пруд Ключики д.3,Москва,ул Пруд Ключики д.3,ул,Пруд Ключики ,д.3,7854261,муниципальный округ Лефортово,1928 +2281063,г Москва ул Пруд Ключики д.5,Москва,ул Пруд Ключики д.5,ул,Пруд Ключики ,д.5,7854275,муниципальный округ Лефортово,1929 +2281063,г Москва ул Самокатная д.3/8,Москва,ул Самокатная д.3/8,ул,Самокатная ,д.3/8,7854295,муниципальный округ Лефортово,1890 +2281063,г Москва ул Самокатная д.3/8 кор.А,Москва,ул Самокатная д.3/8 кор.А,ул,Самокатная ,д.3/8 кор.А,7854303,муниципальный округ Лефортово,1956 +2281063,г Москва ул Самокатная д.6 кор.1,Москва,ул Самокатная д.6 кор.1,ул,Самокатная ,д.6 кор.1,7854315,муниципальный округ Лефортово,1982 +2281063,г Москва ул Самокатная д.6 кор.2,Москва,ул Самокатная д.6 кор.2,ул,Самокатная ,д.6 кор.2,7854319,муниципальный округ Лефортово,1982 +2281063,г Москва ул Самокатная д.8,Москва,ул Самокатная д.8,ул,Самокатная ,д.8,7854354,муниципальный округ Лефортово,1978 +2281063,г Москва ул Синичкина 2-я д.1/2,Москва,ул Синичкина 2-я д.1/2,ул,Синичкина 2-я ,д.1/2,7854393,муниципальный округ Лефортово,н.д. +2281063,г Москва ул Синичкина 2-я д.11,Москва,ул Синичкина 2-я д.11,ул,Синичкина 2-я ,д.11,7854371,муниципальный округ Лефортово,1971 +2281063,г Москва ул Синичкина 2-я д.11 кор.1,Москва,ул Синичкина 2-я д.11 кор.1,ул,Синичкина 2-я ,д.11 кор.1,7784801,муниципальный округ Лефортово,н.д. +2281063,г Москва ул Синичкина 2-я д.13,Москва,ул Синичкина 2-я д.13,ул,Синичкина 2-я ,д.13,7854414,муниципальный округ Лефортово,1970 +2281063,г Москва ул Синичкина 2-я д.15,Москва,ул Синичкина 2-я д.15,ул,Синичкина 2-я ,д.15,7854431,муниципальный округ Лефортово,1965 +2281063,г Москва ул Синичкина 2-я д.17,Москва,ул Синичкина 2-я д.17,ул,Синичкина 2-я ,д.17,7854519,муниципальный округ Лефортово,1962 +2281063,г Москва ул Синичкина 2-я д.19,Москва,ул Синичкина 2-я д.19,ул,Синичкина 2-я ,д.19,7854533,муниципальный округ Лефортово,1959 +2281063,г Москва ул Синичкина 2-я д.22,Москва,ул Синичкина 2-я д.22,ул,Синичкина 2-я ,д.22,7632368,муниципальный округ Лефортово,1976 +2281063,г Москва ул Синичкина 2-я д.24А,Москва,ул Синичкина 2-я д.24А,ул,Синичкина 2-я ,д.24А,7854543,муниципальный округ Лефортово,1958 +2281063,г Москва ул Синичкина 2-я д.26,Москва,ул Синичкина 2-я д.26,ул,Синичкина 2-я ,д.26,7630706,муниципальный округ Лефортово,1972 +2281063,г Москва ул Синичкина 2-я д.7,Москва,ул Синичкина 2-я д.7,ул,Синичкина 2-я ,д.7,7854553,муниципальный округ Лефортово,1962 +2281063,г Москва ул Синичкина 2-я д.9,Москва,ул Синичкина 2-я д.9,ул,Синичкина 2-я ,д.9,7854565,муниципальный округ Лефортово,1965 +2281063,г Москва ул Синичкина 2-я д.9 кор.1,Москва,ул Синичкина 2-я д.9 кор.1,ул,Синичкина 2-я ,д.9 кор.1,7854598,муниципальный округ Лефортово,1980 +2281063,г Москва ул Солдатская д.10 кор.1,Москва,ул Солдатская д.10 кор.1,ул,Солдатская ,д.10 кор.1,7854646,муниципальный округ Лефортово,1986 +2281063,г Москва ул Солдатская д.10 кор.2,Москва,ул Солдатская д.10 кор.2,ул,Солдатская ,д.10 кор.2,7854655,муниципальный округ Лефортово,1986 +2281063,г Москва ул Солдатская д.12 кор.1,Москва,ул Солдатская д.12 кор.1,ул,Солдатская ,д.12 кор.1,7854702,муниципальный округ Лефортово,1986 +2281063,г Москва ул Солдатская д.3,Москва,ул Солдатская д.3,ул,Солдатская ,д.3,7854715,муниципальный округ Лефортово,1988 +2281063,г Москва ул Солдатская д.6,Москва,ул Солдатская д.6,ул,Солдатская ,д.6,7854728,муниципальный округ Лефортово,1987 +2281063,г Москва ул Солдатская д.8 кор.1,Москва,ул Солдатская д.8 кор.1,ул,Солдатская ,д.8 кор.1,7854761,муниципальный округ Лефортово,1986 +2281063,г Москва ул Солдатская д.8 кор.2,Москва,ул Солдатская д.8 кор.2,ул,Солдатская ,д.8 кор.2,7854781,муниципальный округ Лефортово,1986 +2281063,г Москва ул Сторожевая д.18,Москва,ул Сторожевая д.18,ул,Сторожевая ,д.18,7854929,муниципальный округ Лефортово,1962 +2281063,г Москва ул Сторожевая д.18А,Москва,ул Сторожевая д.18А,ул,Сторожевая ,д.18А,7854948,муниципальный округ Лефортово,1966 +2281063,г Москва ул Сторожевая д.20,Москва,ул Сторожевая д.20,ул,Сторожевая ,д.20,7854955,муниципальный округ Лефортово,1979 +2281063,г Москва ул Сторожевая д.22 кор.1,Москва,ул Сторожевая д.22 кор.1,ул,Сторожевая ,д.22 кор.1,7854976,муниципальный округ Лефортово,1970 +2281063,г Москва ул Сторожевая д.22/8,Москва,ул Сторожевая д.22/8,ул,Сторожевая ,д.22/8,7854988,муниципальный округ Лефортово,1964 +2281063,г Москва ул Сторожевая д.24,Москва,ул Сторожевая д.24,ул,Сторожевая ,д.24,7855002,муниципальный округ Лефортово,1961 +2281063,г Москва ул Сторожевая д.24А,Москва,ул Сторожевая д.24А,ул,Сторожевая ,д.24А,7855012,муниципальный округ Лефортово,1959 +2281063,г Москва ул Сторожевая д.24Б,Москва,ул Сторожевая д.24Б,ул,Сторожевая ,д.24Б,7855020,муниципальный округ Лефортово,1960 +2281063,г Москва ул Сторожевая д.24Б кор.2,Москва,ул Сторожевая д.24Б кор.2,ул,Сторожевая ,д.24Б кор.2,7855031,муниципальный округ Лефортово,1985 +2281063,г Москва ул Сторожевая д.25,Москва,ул Сторожевая д.25,ул,Сторожевая ,д.25,7855039,муниципальный округ Лефортово,1979 +2281063,г Москва ул Сторожевая д.27,Москва,ул Сторожевая д.27,ул,Сторожевая ,д.27,7855048,муниципальный округ Лефортово,1980 +2281063,г Москва ул Сторожевая д.29,Москва,ул Сторожевая д.29,ул,Сторожевая ,д.29,7855100,муниципальный округ Лефортово,1980 +2281063,г Москва ул Сторожевая д.30 кор.1,Москва,ул Сторожевая д.30 кор.1,ул,Сторожевая ,д.30 кор.1,7855105,муниципальный округ Лефортово,1965 +2281063,г Москва ул Сторожевая д.30 кор.2,Москва,ул Сторожевая д.30 кор.2,ул,Сторожевая ,д.30 кор.2,7855113,муниципальный округ Лефортово,1964 +2281063,г Москва ул Сторожевая д.30 кор.3,Москва,ул Сторожевая д.30 кор.3,ул,Сторожевая ,д.30 кор.3,7855127,муниципальный округ Лефортово,1964 +2281063,г Москва ул Сторожевая д.31,Москва,ул Сторожевая д.31,ул,Сторожевая ,д.31,7855253,муниципальный округ Лефортово,1957 +2281063,г Москва ул Сторожевая д.38,Москва,ул Сторожевая д.38,ул,Сторожевая ,д.38,7855267,муниципальный округ Лефортово,1960 +2281063,г Москва ул Сторожевая д.40,Москва,ул Сторожевая д.40,ул,Сторожевая ,д.40,7855274,муниципальный округ Лефортово,1960 +2281063,г Москва ул Сторожевая д.8/16,Москва,ул Сторожевая д.8/16,ул,Сторожевая ,д.8/16,7855290,муниципальный округ Лефортово,1960 +2281063,г Москва ул Ухтомская д.10,Москва,ул Ухтомская д.10,ул,Ухтомская ,д.10,7858119,муниципальный округ Лефортово,1961 +2281063,г Москва ул Ухтомская д.11,Москва,ул Ухтомская д.11,ул,Ухтомская ,д.11,7858126,муниципальный округ Лефортово,1957 +2281063,г Москва ул Ухтомская д.13,Москва,ул Ухтомская д.13,ул,Ухтомская ,д.13,7858133,муниципальный округ Лефортово,1959 +2281063,г Москва ул Ухтомская д.14,Москва,ул Ухтомская д.14,ул,Ухтомская ,д.14,7858154,муниципальный округ Лефортово,1958 +2281063,г Москва ул Ухтомская д.15,Москва,ул Ухтомская д.15,ул,Ухтомская ,д.15,7858165,муниципальный округ Лефортово,1959 +2281063,г Москва ул Ухтомская д.16 кор.1,Москва,ул Ухтомская д.16 кор.1,ул,Ухтомская ,д.16 кор.1,7858173,муниципальный округ Лефортово,1958 +2281063,г Москва ул Ухтомская д.16 кор.2,Москва,ул Ухтомская д.16 кор.2,ул,Ухтомская ,д.16 кор.2,7858183,муниципальный округ Лефортово,1960 +2281063,г Москва ул Ухтомская д.17,Москва,ул Ухтомская д.17,ул,Ухтомская ,д.17,7858188,муниципальный округ Лефортово,1957 +2281063,г Москва ул Ухтомская д.18,Москва,ул Ухтомская д.18,ул,Ухтомская ,д.18,7858195,муниципальный округ Лефортово,1950 +2281063,г Москва ул Ухтомская д.19,Москва,ул Ухтомская д.19,ул,Ухтомская ,д.19,7858201,муниципальный округ Лефортово,1958 +2281063,г Москва ул Ухтомская д.20,Москва,ул Ухтомская д.20,ул,Ухтомская ,д.20,7858208,муниципальный округ Лефортово,1959 +2281063,г Москва ул Ухтомская д.21,Москва,ул Ухтомская д.21,ул,Ухтомская ,д.21,7858216,муниципальный округ Лефортово,1960 +2281063,г Москва ул Ухтомская д.3,Москва,ул Ухтомская д.3,ул,Ухтомская ,д.3,7858231,муниципальный округ Лефортово,1961 +2281063,г Москва ул Ухтомская д.5,Москва,ул Ухтомская д.5,ул,Ухтомская ,д.5,7858239,муниципальный округ Лефортово,1961 +2281063,г Москва ул Ухтомская д.6,Москва,ул Ухтомская д.6,ул,Ухтомская ,д.6,7858248,муниципальный округ Лефортово,1958 +2281063,г Москва ул Ухтомская д.8,Москва,ул Ухтомская д.8,ул,Ухтомская ,д.8,7858257,муниципальный округ Лефортово,1982 +2281063,г Москва ул Ухтомская д.9,Москва,ул Ухтомская д.9,ул,Ухтомская ,д.9,7858267,муниципальный округ Лефортово,1974 +2281063,г Москва ул Шепелюгинская д.10 кор.1,Москва,ул Шепелюгинская д.10 кор.1,ул,Шепелюгинская ,д.10 кор.1,7858279,муниципальный округ Лефортово,1978 +2281063,г Москва ул Шепелюгинская д.10 кор.2,Москва,ул Шепелюгинская д.10 кор.2,ул,Шепелюгинская ,д.10 кор.2,7858287,муниципальный округ Лефортово,1978 +2281063,г Москва ул Шепелюгинская д.14,Москва,ул Шепелюгинская д.14,ул,Шепелюгинская ,д.14,7858299,муниципальный округ Лефортово,1956 +2281063,г Москва ул Шепелюгинская д.16,Москва,ул Шепелюгинская д.16,ул,Шепелюгинская ,д.16,7858308,муниципальный округ Лефортово,1976 +2281063,г Москва ул Шепелюгинская д.4,Москва,ул Шепелюгинская д.4,ул,Шепелюгинская ,д.4,7858315,муниципальный округ Лефортово,1957 +2281063,г Москва ул Шепелюгинская д.5 кор.1,Москва,ул Шепелюгинская д.5 кор.1,ул,Шепелюгинская ,д.5 кор.1,7858326,муниципальный округ Лефортово,1978 +2281063,г Москва ул Шепелюгинская д.5 кор.2,Москва,ул Шепелюгинская д.5 кор.2,ул,Шепелюгинская ,д.5 кор.2,7858336,муниципальный округ Лефортово,1978 +2281063,г Москва ул Шепелюгинская д.7/14,Москва,ул Шепелюгинская д.7/14,ул,Шепелюгинская ,д.7/14,7858342,муниципальный округ Лефортово,1973 +2281063,г Москва ул Шепелюгинская д.8,Москва,ул Шепелюгинская д.8,ул,Шепелюгинская ,д.8,7858358,муниципальный округ Лефортово,1955 +2281063,г Москва ул Энергетическая д.11,Москва,ул Энергетическая д.11,ул,Энергетическая ,д.11,7858384,муниципальный округ Лефортово,1968 +2281063,г Москва ул Энергетическая д.12 кор.1,Москва,ул Энергетическая д.12 кор.1,ул,Энергетическая ,д.12 кор.1,7858417,муниципальный округ Лефортово,1957 +2281063,г Москва ул Энергетическая д.12 кор.2,Москва,ул Энергетическая д.12 кор.2,ул,Энергетическая ,д.12 кор.2,7858425,муниципальный округ Лефортово,1958 +2281063,г Москва ул Энергетическая д.13,Москва,ул Энергетическая д.13,ул,Энергетическая ,д.13,7858429,муниципальный округ Лефортово,1968 +2281063,г Москва ул Энергетическая д.16 кор.1,Москва,ул Энергетическая д.16 кор.1,ул,Энергетическая ,д.16 кор.1,7858459,муниципальный округ Лефортово,1951 +2281063,г Москва ул Энергетическая д.16 кор.2,Москва,ул Энергетическая д.16 кор.2,ул,Энергетическая ,д.16 кор.2,7858470,муниципальный округ Лефортово,1958 +2281063,г Москва ул Энергетическая д.2,Москва,ул Энергетическая д.2,ул,Энергетическая ,д.2,7858474,муниципальный округ Лефортово,1969 +2281063,г Москва ул Энергетическая д.20,Москва,ул Энергетическая д.20,ул,Энергетическая ,д.20,7858478,муниципальный округ Лефортово,1957 +2281063,г Москва ул Энергетическая д.22,Москва,ул Энергетическая д.22,ул,Энергетическая ,д.22,7858483,муниципальный округ Лефортово,1959 +2281063,г Москва ул Энергетическая д.3,Москва,ул Энергетическая д.3,ул,Энергетическая ,д.3,7858490,муниципальный округ Лефортово,1960 +2281063,г Москва ул Энергетическая д.4,Москва,ул Энергетическая д.4,ул,Энергетическая ,д.4,7858506,муниципальный округ Лефортово,1952 +2281063,г Москва ул Энергетическая д.5,Москва,ул Энергетическая д.5,ул,Энергетическая ,д.5,7858516,муниципальный округ Лефортово,1958 +2281063,г Москва ул Энергетическая д.7,Москва,ул Энергетическая д.7,ул,Энергетическая ,д.7,7858530,муниципальный округ Лефортово,1941 +2281063,г Москва ул Энергетическая д.8 кор.1,Москва,ул Энергетическая д.8 кор.1,ул,Энергетическая ,д.8 кор.1,7858590,муниципальный округ Лефортово,1951 +2281063,г Москва ул Энергетическая д.9,Москва,ул Энергетическая д.9,ул,Энергетическая ,д.9,7858596,муниципальный округ Лефортово,1969 +2281063,г Москва ул Юрьевская д.11,Москва,ул Юрьевская д.11,ул,Юрьевская ,д.11,7858853,муниципальный округ Лефортово,1967 +2281063,г Москва ш Энтузиастов д.10/2,Москва,ш Энтузиастов д.10/2,ш,Энтузиастов ,д.10/2,7811826,муниципальный округ Лефортово,н.д. +2281063,г Москва ш Энтузиастов д.11А кор.1,Москва,ш Энтузиастов д.11А кор.1,ш,Энтузиастов ,д.11А кор.1,7858703,муниципальный округ Лефортово,2000 +2281063,г Москва ш Энтузиастов д.11А кор.2,Москва,ш Энтузиастов д.11А кор.2,ш,Энтузиастов ,д.11А кор.2,7858712,муниципальный округ Лефортово,2000 +2281063,г Москва ш Энтузиастов д.11А кор.3,Москва,ш Энтузиастов д.11А кор.3,ш,Энтузиастов ,д.11А кор.3,7858724,муниципальный округ Лефортово,2000 +2281063,г Москва ш Энтузиастов д.11А кор.4,Москва,ш Энтузиастов д.11А кор.4,ш,Энтузиастов ,д.11А кор.4,7858734,муниципальный округ Лефортово,2000 +2281063,г Москва ш Энтузиастов д.13,Москва,ш Энтузиастов д.13,ш,Энтузиастов ,д.13,7858743,муниципальный округ Лефортово,1937 +2281063,г Москва ш Энтузиастов д.15/16,Москва,ш Энтузиастов д.15/16,ш,Энтузиастов ,д.15/16,7858753,муниципальный округ Лефортово,1958 +2281063,г Москва ш Энтузиастов д.18,Москва,ш Энтузиастов д.18,ш,Энтузиастов ,д.18,7858769,муниципальный округ Лефортово,1930 +2281063,г Москва ш Энтузиастов д.20,Москва,ш Энтузиастов д.20,ш,Энтузиастов ,д.20,7858776,муниципальный округ Лефортово,1939 +2281063,г Москва ш Энтузиастов д.20А,Москва,ш Энтузиастов д.20А,ш,Энтузиастов ,д.20А,7858785,муниципальный округ Лефортово,1930 +2281063,г Москва ш Энтузиастов д.20Б,Москва,ш Энтузиастов д.20Б,ш,Энтузиастов ,д.20Б,7858794,муниципальный округ Лефортово,1930 +2281063,г Москва ш Энтузиастов д.20В,Москва,ш Энтузиастов д.20В,ш,Энтузиастов ,д.20В,7858804,муниципальный округ Лефортово,1932 +2281063,г Москва ш Энтузиастов д.22/18,Москва,ш Энтузиастов д.22/18,ш,Энтузиастов ,д.22/18,7858812,муниципальный округ Лефортово,1932 +2281063,г Москва ш Энтузиастов д.24/43,Москва,ш Энтузиастов д.24/43,ш,Энтузиастов ,д.24/43,7858820,муниципальный округ Лефортово,1940 +2281063,г Москва ш Энтузиастов д.26,Москва,ш Энтузиастов д.26,ш,Энтузиастов ,д.26,7858831,муниципальный округ Лефортово,1958 +2281064,г Москва б-р Тихорецкий д.12 кор.1,Москва,б-р Тихорецкий д.12 кор.1,б-р,Тихорецкий ,д.12 кор.1,7557866,муниципальный округ Люблино,1978 +2281064,г Москва б-р Тихорецкий д.12 кор.2,Москва,б-р Тихорецкий д.12 кор.2,б-р,Тихорецкий ,д.12 кор.2,7557870,муниципальный округ Люблино,1978 +2281064,г Москва б-р Тихорецкий д.14 кор.1,Москва,б-р Тихорецкий д.14 кор.1,б-р,Тихорецкий ,д.14 кор.1,7566780,муниципальный округ Люблино,1978 +2281064,г Москва б-р Тихорецкий д.14 кор.2,Москва,б-р Тихорецкий д.14 кор.2,б-р,Тихорецкий ,д.14 кор.2,7566783,муниципальный округ Люблино,1979 +2281064,г Москва б-р Тихорецкий д.16,Москва,б-р Тихорецкий д.16,б-р,Тихорецкий ,д.16,7566787,муниципальный округ Люблино,1977 +2281064,г Москва б-р Тихорецкий д.2 кор.1,Москва,б-р Тихорецкий д.2 кор.1,б-р,Тихорецкий ,д.2 кор.1,7566790,муниципальный округ Люблино,1978 +2281064,г Москва б-р Тихорецкий д.2 кор.2,Москва,б-р Тихорецкий д.2 кор.2,б-р,Тихорецкий ,д.2 кор.2,7566793,муниципальный округ Люблино,1978 +2281064,г Москва б-р Тихорецкий д.4 кор.1,Москва,б-р Тихорецкий д.4 кор.1,б-р,Тихорецкий ,д.4 кор.1,7566797,муниципальный округ Люблино,1977 +2281064,г Москва б-р Тихорецкий д.4 кор.2,Москва,б-р Тихорецкий д.4 кор.2,б-р,Тихорецкий ,д.4 кор.2,7566802,муниципальный округ Люблино,1977 +2281064,г Москва б-р Тихорецкий д.6,Москва,б-р Тихорецкий д.6,б-р,Тихорецкий ,д.6,7566806,муниципальный округ Люблино,1978 +2281064,г Москва пр-кт 40 лет Октября д.11,Москва,пр-кт 40 лет Октября д.11,пр-кт,40 лет Октября ,д.11,7566336,муниципальный округ Люблино,1955 +2281064,г Москва пр-кт 40 лет Октября д.12/10,Москва,пр-кт 40 лет Октября д.12/10,пр-кт,40 лет Октября ,д.12/10,7566338,муниципальный округ Люблино,1659 +2281064,г Москва пр-кт 40 лет Октября д.13,Москва,пр-кт 40 лет Октября д.13,пр-кт,40 лет Октября ,д.13,7566341,муниципальный округ Люблино,1956 +2281064,г Москва пр-кт 40 лет Октября д.14 кор.1,Москва,пр-кт 40 лет Октября д.14 кор.1,пр-кт,40 лет Октября ,д.14 кор.1,7566390,муниципальный округ Люблино,1959 +2281064,г Москва пр-кт 40 лет Октября д.14 кор.2,Москва,пр-кт 40 лет Октября д.14 кор.2,пр-кт,40 лет Октября ,д.14 кор.2,7566346,муниципальный округ Люблино,1969 +2281064,г Москва пр-кт 40 лет Октября д.15,Москва,пр-кт 40 лет Октября д.15,пр-кт,40 лет Октября ,д.15,7566355,муниципальный округ Люблино,1958 +2281064,г Москва пр-кт 40 лет Октября д.16 кор.1,Москва,пр-кт 40 лет Октября д.16 кор.1,пр-кт,40 лет Октября ,д.16 кор.1,7566359,муниципальный округ Люблино,1968 +2281064,г Москва пр-кт 40 лет Октября д.16 кор.2,Москва,пр-кт 40 лет Октября д.16 кор.2,пр-кт,40 лет Октября ,д.16 кор.2,7566363,муниципальный округ Люблино,1968 +2281064,г Москва пр-кт 40 лет Октября д.18/13,Москва,пр-кт 40 лет Октября д.18/13,пр-кт,40 лет Октября ,д.18/13,7566367,муниципальный округ Люблино,1969 +2281064,г Москва пр-кт 40 лет Октября д.19,Москва,пр-кт 40 лет Октября д.19,пр-кт,40 лет Октября ,д.19,7566308,муниципальный округ Люблино,1977 +2281064,г Москва пр-кт 40 лет Октября д.20,Москва,пр-кт 40 лет Октября д.20,пр-кт,40 лет Октября ,д.20,7566324,муниципальный округ Люблино,1974 +2281064,г Москва пр-кт 40 лет Октября д.22,Москва,пр-кт 40 лет Октября д.22,пр-кт,40 лет Октября ,д.22,7566328,муниципальный округ Люблино,1975 +2281064,г Москва пр-кт 40 лет Октября д.23 кор.1,Москва,пр-кт 40 лет Октября д.23 кор.1,пр-кт,40 лет Октября ,д.23 кор.1,7566313,муниципальный округ Люблино,1995 +2281064,г Москва пр-кт 40 лет Октября д.3,Москва,пр-кт 40 лет Октября д.3,пр-кт,40 лет Октября ,д.3,7564360,муниципальный округ Люблино,1957 +2281064,г Москва пр-кт 40 лет Октября д.4 кор.1,Москва,пр-кт 40 лет Октября д.4 кор.1,пр-кт,40 лет Октября ,д.4 кор.1,7564345,муниципальный округ Люблино,1975 +2281064,г Москва пр-кт 40 лет Октября д.4 кор.2,Москва,пр-кт 40 лет Октября д.4 кор.2,пр-кт,40 лет Октября ,д.4 кор.2,7564346,муниципальный округ Люблино,1976 +2281064,г Москва пр-кт 40 лет Октября д.40,Москва,пр-кт 40 лет Октября д.40,пр-кт,40 лет Октября ,д.40,7566317,муниципальный округ Люблино,1983 +2281064,г Москва пр-кт 40 лет Октября д.5,Москва,пр-кт 40 лет Октября д.5,пр-кт,40 лет Октября ,д.5,7564341,муниципальный округ Люблино,1960 +2281064,г Москва пр-кт 40 лет Октября д.6,Москва,пр-кт 40 лет Октября д.6,пр-кт,40 лет Октября ,д.6,7564343,муниципальный округ Люблино,1960 +2281064,г Москва пр-кт 40 лет Октября д.8,Москва,пр-кт 40 лет Октября д.8,пр-кт,40 лет Октября ,д.8,7566305,муниципальный округ Люблино,1961 +2281064,г Москва проезд Высотный д.4,Москва,проезд Высотный д.4,проезд,Высотный ,д.4,7558594,муниципальный округ Люблино,1971 +2281064,г Москва проезд Кирова д.2,Москва,проезд Кирова д.2,проезд,Кирова ,д.2,7561234,муниципальный округ Люблино,1983 +2281064,г Москва проезд Кирова д.4,Москва,проезд Кирова д.4,проезд,Кирова ,д.4,7557184,муниципальный округ Люблино,1983 +2281064,г Москва проезд Кирова д.8,Москва,проезд Кирова д.8,проезд,Кирова ,д.8,7559214,муниципальный округ Люблино,1983 +2281064,г Москва проезд Спортивный д.3,Москва,проезд Спортивный д.3,проезд,Спортивный ,д.3,7566415,муниципальный округ Люблино,1966 +2281064,г Москва проезд Спортивный д.4,Москва,проезд Спортивный д.4,проезд,Спортивный ,д.4,7566395,муниципальный округ Люблино,1959 +2281064,г Москва проезд Спортивный д.4А,Москва,проезд Спортивный д.4А,проезд,Спортивный ,д.4А,7566400,муниципальный округ Люблино,1962 +2281064,г Москва проезд Спортивный д.4Б,Москва,проезд Спортивный д.4Б,проезд,Спортивный ,д.4Б,7566404,муниципальный округ Люблино,1963 +2281064,г Москва проезд Спортивный д.6,Москва,проезд Спортивный д.6,проезд,Спортивный ,д.6,7566410,муниципальный округ Люблино,1959 +2281064,г Москва проезд Спортивный д.8,Москва,проезд Спортивный д.8,проезд,Спортивный ,д.8,7566414,муниципальный округ Люблино,1970 +2281064,г Москва проезд Ставропольский д.11,Москва,проезд Ставропольский д.11,проезд,Ставропольский ,д.11,7566585,муниципальный округ Люблино,2006 +2281064,г Москва проезд Ставропольский д.13,Москва,проезд Ставропольский д.13,проезд,Ставропольский ,д.13,7566588,муниципальный округ Люблино,2007 +2281064,г Москва проезд Ставропольский д.17,Москва,проезд Ставропольский д.17,проезд,Ставропольский ,д.17,7566592,муниципальный округ Люблино,2007 +2281064,г Москва проезд Ставропольский д.3,Москва,проезд Ставропольский д.3,проезд,Ставропольский ,д.3,7566595,муниципальный округ Люблино,2006 +2281064,г Москва проезд Ставропольский д.9,Москва,проезд Ставропольский д.9,проезд,Ставропольский ,д.9,7566598,муниципальный округ Люблино,2006 +2281064,г Москва ул Армавирская д.23/18,Москва,ул Армавирская д.23/18,ул,Армавирская ,д.23/18,7558409,муниципальный округ Люблино,1960 +2281064,г Москва ул Армавирская д.25,Москва,ул Армавирская д.25,ул,Армавирская ,д.25,7558417,муниципальный округ Люблино,1960 +2281064,г Москва ул Армавирская д.27/23,Москва,ул Армавирская д.27/23,ул,Армавирская ,д.27/23,7558420,муниципальный округ Люблино,1958 +2281064,г Москва ул Армавирская д.3,Москва,ул Армавирская д.3,ул,Армавирская ,д.3,7558338,муниципальный округ Люблино,1974 +2281064,г Москва ул Армавирская д.4 кор.2,Москва,ул Армавирская д.4 кор.2,ул,Армавирская ,д.4 кор.2,7558127,муниципальный округ Люблино,1982 +2281064,г Москва ул Армавирская д.5,Москва,ул Армавирская д.5,ул,Армавирская ,д.5,7558344,муниципальный округ Люблино,1974 +2281064,г Москва ул Армавирская д.6,Москва,ул Армавирская д.6,ул,Армавирская ,д.6,7558327,муниципальный округ Люблино,1961 +2281064,г Москва ул Армавирская д.7,Москва,ул Армавирская д.7,ул,Армавирская ,д.7,7558402,муниципальный округ Люблино,1984 +2281064,г Москва ул Армавирская д.8/23,Москва,ул Армавирская д.8/23,ул,Армавирская ,д.8/23,7558330,муниципальный округ Люблино,1957 +2281064,г Москва ул Армавирская д.9,Москва,ул Армавирская д.9,ул,Армавирская ,д.9,7558405,муниципальный округ Люблино,1984 +2281064,г Москва ул Белореченская д.1,Москва,ул Белореченская д.1,ул,Белореченская ,д.1,7558448,муниципальный округ Люблино,1981 +2281064,г Москва ул Белореченская д.10 кор.1,Москва,ул Белореченская д.10 кор.1,ул,Белореченская ,д.10 кор.1,7558494,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Белореченская д.12,Москва,ул Белореченская д.12,ул,Белореченская ,д.12,7558498,муниципальный округ Люблино,2004 +2281064,г Москва ул Белореченская д.13 кор.1,Москва,ул Белореченская д.13 кор.1,ул,Белореченская ,д.13 кор.1,7557043,муниципальный округ Люблино,1982 +2281064,г Москва ул Белореченская д.13 кор.2,Москва,ул Белореченская д.13 кор.2,ул,Белореченская ,д.13 кор.2,7558450,муниципальный округ Люблино,1982 +2281064,г Москва ул Белореченская д.15,Москва,ул Белореченская д.15,ул,Белореченская ,д.15,7558452,муниципальный округ Люблино,1981 +2281064,г Москва ул Белореченская д.17,Москва,ул Белореченская д.17,ул,Белореченская ,д.17,7558454,муниципальный округ Люблино,1981 +2281064,г Москва ул Белореченская д.19,Москва,ул Белореченская д.19,ул,Белореченская ,д.19,7558456,муниципальный округ Люблино,1981 +2281064,г Москва ул Белореченская д.21,Москва,ул Белореченская д.21,ул,Белореченская ,д.21,8059618,муниципальный округ Люблино,1981 +2281064,г Москва ул Белореченская д.23,Москва,ул Белореченская д.23,ул,Белореченская ,д.23,7558460,муниципальный округ Люблино,1981 +2281064,г Москва ул Белореченская д.25 строение 1,Москва,ул Белореченская д.25 строение 1,ул,Белореченская ,д.25 строение 1,7558461,муниципальный округ Люблино,1983 +2281064,г Москва ул Белореченская д.25 строение 2,Москва,ул Белореченская д.25 строение 2,ул,Белореченская ,д.25 строение 2,7558464,муниципальный округ Люблино,1983 +2281064,г Москва ул Белореченская д.29,Москва,ул Белореченская д.29,ул,Белореченская ,д.29,7558469,муниципальный округ Люблино,1981 +2281064,г Москва ул Белореченская д.31,Москва,ул Белореченская д.31,ул,Белореченская ,д.31,7558480,муниципальный округ Люблино,1981 +2281064,г Москва ул Белореченская д.33,Москва,ул Белореченская д.33,ул,Белореченская ,д.33,7558482,муниципальный округ Люблино,1981 +2281064,г Москва ул Белореченская д.5,Москва,ул Белореченская д.5,ул,Белореченская ,д.5,7558483,муниципальный округ Люблино,1981 +2281064,г Москва ул Белореченская д.6,Москва,ул Белореченская д.6,ул,Белореченская ,д.6,7558490,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Белореченская д.7,Москва,ул Белореченская д.7,ул,Белореченская ,д.7,7558486,муниципальный округ Люблино,1981 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.1,Москва,ул Верхние Поля д.1,ул,Верхние Поля ,д.1,7558504,муниципальный округ Люблино,1977 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.13 кор.1,Москва,ул Верхние Поля д.13 кор.1,ул,Верхние Поля ,д.13 кор.1,7558509,муниципальный округ Люблино,1965 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.13 кор.2,Москва,ул Верхние Поля д.13 кор.2,ул,Верхние Поля ,д.13 кор.2,7558510,муниципальный округ Люблино,1966 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.15 кор.1,Москва,ул Верхние Поля д.15 кор.1,ул,Верхние Поля ,д.15 кор.1,7558511,муниципальный округ Люблино,1964 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.17 кор.1,Москва,ул Верхние Поля д.17 кор.1,ул,Верхние Поля ,д.17 кор.1,7558512,муниципальный округ Люблино,1959 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.17 кор.2,Москва,ул Верхние Поля д.17 кор.2,ул,Верхние Поля ,д.17 кор.2,7558530,муниципальный округ Люблино,1938 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.19 кор.1,Москва,ул Верхние Поля д.19 кор.1,ул,Верхние Поля ,д.19 кор.1,7558516,муниципальный округ Люблино,1962 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.19 кор.2,Москва,ул Верхние Поля д.19 кор.2,ул,Верхние Поля ,д.19 кор.2,7558519,муниципальный округ Люблино,1958 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.3,Москва,ул Верхние Поля д.3,ул,Верхние Поля ,д.3,7558506,муниципальный округ Люблино,1991 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.3 кор.2,Москва,ул Верхние Поля д.3 кор.2,ул,Верхние Поля ,д.3 кор.2,7558521,муниципальный округ Люблино,1962 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.3 кор.3,Москва,ул Верхние Поля д.3 кор.3,ул,Верхние Поля ,д.3 кор.3,7558524,муниципальный округ Люблино,1967 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.31 кор.3,Москва,ул Верхние Поля д.31 кор.3,ул,Верхние Поля ,д.31 кор.3,7555622,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.33 кор.1,Москва,ул Верхние Поля д.33 кор.1,ул,Верхние Поля ,д.33 кор.1,7558550,муниципальный округ Люблино,2001 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.35 кор.1,Москва,ул Верхние Поля д.35 кор.1,ул,Верхние Поля ,д.35 кор.1,7558558,муниципальный округ Люблино,2002 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.35 кор.2,Москва,ул Верхние Поля д.35 кор.2,ул,Верхние Поля ,д.35 кор.2,7558561,муниципальный округ Люблино,2001 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.35 кор.3,Москва,ул Верхние Поля д.35 кор.3,ул,Верхние Поля ,д.35 кор.3,7558565,муниципальный округ Люблино,2001 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.35 кор.4,Москва,ул Верхние Поля д.35 кор.4,ул,Верхние Поля ,д.35 кор.4,7558569,муниципальный округ Люблино,2001 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.35 кор.5,Москва,ул Верхние Поля д.35 кор.5,ул,Верхние Поля ,д.35 кор.5,7558573,муниципальный округ Люблино,2001 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.37 кор.1,Москва,ул Верхние Поля д.37 кор.1,ул,Верхние Поля ,д.37 кор.1,7558577,муниципальный округ Люблино,2001 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.37 кор.2,Москва,ул Верхние Поля д.37 кор.2,ул,Верхние Поля ,д.37 кор.2,7558579,муниципальный округ Люблино,2001 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.45 кор.1,Москва,ул Верхние Поля д.45 кор.1,ул,Верхние Поля ,д.45 кор.1,7558580,муниципальный округ Люблино,2004 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.45 кор.2,Москва,ул Верхние Поля д.45 кор.2,ул,Верхние Поля ,д.45 кор.2,7558583,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.45 кор.4,Москва,ул Верхние Поля д.45 кор.4,ул,Верхние Поля ,д.45 кор.4,7558585,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.49 кор.1,Москва,ул Верхние Поля д.49 кор.1,ул,Верхние Поля ,д.49 кор.1,7558588,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.49 кор.2,Москва,ул Верхние Поля д.49 кор.2,ул,Верхние Поля ,д.49 кор.2,7558592,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.5 кор.1,Москва,ул Верхние Поля д.5 кор.1,ул,Верхние Поля ,д.5 кор.1,7558525,муниципальный округ Люблино,1961 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.5 кор.2,Москва,ул Верхние Поля д.5 кор.2,ул,Верхние Поля ,д.5 кор.2,7558526,муниципальный округ Люблино,1963 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.5 кор.3,Москва,ул Верхние Поля д.5 кор.3,ул,Верхние Поля ,д.5 кор.3,7558533,муниципальный округ Люблино,1961 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.7 кор.1,Москва,ул Верхние Поля д.7 кор.1,ул,Верхние Поля ,д.7 кор.1,7558528,муниципальный округ Люблино,1960 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.7 кор.2,Москва,ул Верхние Поля д.7 кор.2,ул,Верхние Поля ,д.7 кор.2,7558536,муниципальный округ Люблино,1969 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.7 кор.3,Москва,ул Верхние Поля д.7 кор.3,ул,Верхние Поля ,д.7 кор.3,7558539,муниципальный округ Люблино,1970 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.9 кор.1,Москва,ул Верхние Поля д.9 кор.1,ул,Верхние Поля ,д.9 кор.1,7558543,муниципальный округ Люблино,1999 +2281064,г Москва ул Верхние Поля д.9 кор.2,Москва,ул Верхние Поля д.9 кор.2,ул,Верхние Поля ,д.9 кор.2,7558546,муниципальный округ Люблино,1999 +2281064,г Москва ул Головачева д.1 кор.1,Москва,ул Головачева д.1 кор.1,ул,Головачева ,д.1 кор.1,7558598,муниципальный округ Люблино,1974 +2281064,г Москва ул Головачева д.1 кор.10,Москва,ул Головачева д.1 кор.10,ул,Головачева ,д.1 кор.10,8033279,муниципальный округ Люблино,н.д. +2281064,г Москва ул Головачева д.1 кор.11,Москва,ул Головачева д.1 кор.11,ул,Головачева ,д.1 кор.11,8033284,муниципальный округ Люблино,н.д. +2281064,г Москва ул Головачева д.1 кор.145,Москва,ул Головачева д.1 кор.145,ул,Головачева ,д.1 кор.145,8033293,муниципальный округ Люблино,н.д. +2281064,г Москва ул Головачева д.1 кор.190А,Москва,ул Головачева д.1 кор.190А,ул,Головачева ,д.1 кор.190А,8033303,муниципальный округ Люблино,н.д. +2281064,г Москва ул Головачева д.1 кор.190Б,Москва,ул Головачева д.1 кор.190Б,ул,Головачева ,д.1 кор.190Б,8033310,муниципальный округ Люблино,н.д. +2281064,г Москва ул Головачева д.1 кор.2,Москва,ул Головачева д.1 кор.2,ул,Головачева ,д.1 кор.2,7558602,муниципальный округ Люблино,1974 +2281064,г Москва ул Головачева д.11,Москва,ул Головачева д.11,ул,Головачева ,д.11,7558605,муниципальный округ Люблино,1970 +2281064,г Москва ул Головачева д.13,Москва,ул Головачева д.13,ул,Головачева ,д.13,7558608,муниципальный округ Люблино,1969 +2281064,г Москва ул Головачева д.15,Москва,ул Головачева д.15,ул,Головачева ,д.15,7558611,муниципальный округ Люблино,1969 +2281064,г Москва ул Головачева д.17,Москва,ул Головачева д.17,ул,Головачева ,д.17,7558612,муниципальный округ Люблино,1968 +2281064,г Москва ул Головачева д.23,Москва,ул Головачева д.23,ул,Головачева ,д.23,7558624,муниципальный округ Люблино,2002 +2281064,г Москва ул Головачева д.25,Москва,ул Головачева д.25,ул,Головачева ,д.25,7559210,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Головачева д.27,Москва,ул Головачева д.27,ул,Головачева ,д.27,7559211,муниципальный округ Люблино,2005 +2281064,г Москва ул Головачева д.3 кор.3,Москва,ул Головачева д.3 кор.3,ул,Головачева ,д.3 кор.3,7558613,муниципальный округ Люблино,1975 +2281064,г Москва ул Головачева д.5 кор.1,Москва,ул Головачева д.5 кор.1,ул,Головачева ,д.5 кор.1,7558616,муниципальный округ Люблино,1972 +2281064,г Москва ул Головачева д.5 кор.2,Москва,ул Головачева д.5 кор.2,ул,Головачева ,д.5 кор.2,7558617,муниципальный округ Люблино,1972 +2281064,г Москва ул Головачева д.7 кор.1,Москва,ул Головачева д.7 кор.1,ул,Головачева ,д.7 кор.1,7558620,муниципальный округ Люблино,1970 +2281064,г Москва ул Головачева д.7 кор.2,Москва,ул Головачева д.7 кор.2,ул,Головачева ,д.7 кор.2,7558623,муниципальный округ Люблино,1970 +2281064,г Москва ул Ейская д.11/31,Москва,ул Ейская д.11/31,ул,Ейская ,д.11/31,7559213,муниципальный округ Люблино,1936 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.1,Москва,ул Краснодарская д.1,ул,Краснодарская ,д.1,7559406,муниципальный округ Люблино,1958 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.10,Москва,ул Краснодарская д.10,ул,Краснодарская ,д.10,7559395,муниципальный округ Люблино,1972 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.10А,Москва,ул Краснодарская д.10А,ул,Краснодарская ,д.10А,7559400,муниципальный округ Люблино,1992 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.12,Москва,ул Краснодарская д.12,ул,Краснодарская ,д.12,7559401,муниципальный округ Люблино,1973 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.13,Москва,ул Краснодарская д.13,ул,Краснодарская ,д.13,7559414,муниципальный округ Люблино,1978 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.14,Москва,ул Краснодарская д.14,ул,Краснодарская ,д.14,7559402,муниципальный округ Люблино,1983 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.15/17,Москва,ул Краснодарская д.15/17,ул,Краснодарская ,д.15/17,7559415,муниципальный округ Люблино,1957 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.16,Москва,ул Краснодарская д.16,ул,Краснодарская ,д.16,7559254,муниципальный округ Люблино,1960 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.17,Москва,ул Краснодарская д.17,ул,Краснодарская ,д.17,7559407,муниципальный округ Люблино,1957 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.20/1,Москва,ул Краснодарская д.20/1,ул,Краснодарская ,д.20/1,7559376,муниципальный округ Люблино,1974 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.21,Москва,ул Краснодарская д.21,ул,Краснодарская ,д.21,7555562,муниципальный округ Люблино,2004 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.23,Москва,ул Краснодарская д.23,ул,Краснодарская ,д.23,7559257,муниципальный округ Люблино,1960 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.27/13,Москва,ул Краснодарская д.27/13,ул,Краснодарская ,д.27/13,7559259,муниципальный округ Люблино,1958 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.28/15,Москва,ул Краснодарская д.28/15,ул,Краснодарская ,д.28/15,7559269,муниципальный округ Люблино,1960 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.30,Москва,ул Краснодарская д.30,ул,Краснодарская ,д.30,7559282,муниципальный округ Люблино,1960 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.32,Москва,ул Краснодарская д.32,ул,Краснодарская ,д.32,7559283,муниципальный округ Люблино,1960 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.33,Москва,ул Краснодарская д.33,ул,Краснодарская ,д.33,7561175,муниципальный округ Люблино,1971 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.34,Москва,ул Краснодарская д.34,ул,Краснодарская ,д.34,7559289,муниципальный округ Люблино,1959 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.35,Москва,ул Краснодарская д.35,ул,Краснодарская ,д.35,7559261,муниципальный округ Люблино,1972 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.38/20,Москва,ул Краснодарская д.38/20,ул,Краснодарская ,д.38/20,7559275,муниципальный округ Люблино,2001 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.4/117,Москва,ул Краснодарская д.4/117,ул,Краснодарская ,д.4/117,7559384,муниципальный округ Люблино,1934 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.44/13,Москва,ул Краснодарская д.44/13,ул,Краснодарская ,д.44/13,7559263,муниципальный округ Люблино,1961 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.46,Москва,ул Краснодарская д.46,ул,Краснодарская ,д.46,7559265,муниципальный округ Люблино,1961 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.48,Москва,ул Краснодарская д.48,ул,Краснодарская ,д.48,7559280,муниципальный округ Люблино,2004 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.5/115,Москва,ул Краснодарская д.5/115,ул,Краснодарская ,д.5/115,7559410,муниципальный округ Люблино,1932 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.51 кор.2,Москва,ул Краснодарская д.51 кор.2,ул,Краснодарская ,д.51 кор.2,7559293,муниципальный округ Люблино,1975 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.51 кор.3,Москва,ул Краснодарская д.51 кор.3,ул,Краснодарская ,д.51 кор.3,7559299,муниципальный округ Люблино,1975 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.51 кор.4,Москва,ул Краснодарская д.51 кор.4,ул,Краснодарская ,д.51 кор.4,7559315,муниципальный округ Люблино,1975 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.51 кор.5,Москва,ул Краснодарская д.51 кор.5,ул,Краснодарская ,д.51 кор.5,7559325,муниципальный округ Люблино,1975 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.52,Москва,ул Краснодарская д.52,ул,Краснодарская ,д.52,7559348,муниципальный округ Люблино,1982 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.55,Москва,ул Краснодарская д.55,ул,Краснодарская ,д.55,7559337,муниципальный округ Люблино,1995 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.56,Москва,ул Краснодарская д.56,ул,Краснодарская ,д.56,7559351,муниципальный округ Люблино,1981 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.57 кор.1,Москва,ул Краснодарская д.57 кор.1,ул,Краснодарская ,д.57 кор.1,7559329,муниципальный округ Люблино,1976 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.57 кор.2,Москва,ул Краснодарская д.57 кор.2,ул,Краснодарская ,д.57 кор.2,7559330,муниципальный округ Люблино,1976 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.57 кор.3,Москва,ул Краснодарская д.57 кор.3,ул,Краснодарская ,д.57 кор.3,7559333,муниципальный округ Люблино,1977 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.58,Москва,ул Краснодарская д.58,ул,Краснодарская ,д.58,7559353,муниципальный округ Люблино,1981 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.60,Москва,ул Краснодарская д.60,ул,Краснодарская ,д.60,7559356,муниципальный округ Люблино,1981 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.65/18 кор.1,Москва,ул Краснодарская д.65/18 кор.1,ул,Краснодарская ,д.65/18 кор.1,7559340,муниципальный округ Люблино,1979 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.65/18 кор.2,Москва,ул Краснодарская д.65/18 кор.2,ул,Краснодарская ,д.65/18 кор.2,7559342,муниципальный округ Люблино,1978 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.7 кор.1,Москва,ул Краснодарская д.7 кор.1,ул,Краснодарская ,д.7 кор.1,7559411,муниципальный округ Люблино,1971 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.72 кор.3,Москва,ул Краснодарская д.72 кор.3,ул,Краснодарская ,д.72 кор.3,7559359,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.74 кор.2,Москва,ул Краснодарская д.74 кор.2,ул,Краснодарская ,д.74 кор.2,7559363,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.76,Москва,ул Краснодарская д.76,ул,Краснодарская ,д.76,7559366,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.78,Москва,ул Краснодарская д.78,ул,Краснодарская ,д.78,7559371,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Краснодарская д.8,Москва,ул Краснодарская д.8,ул,Краснодарская ,д.8,7559390,муниципальный округ Люблино,1965 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.1 кор.1,Москва,ул Краснодонская д.1 кор.1,ул,Краснодонская ,д.1 кор.1,7561322,муниципальный округ Люблино,1988 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.10,Москва,ул Краснодонская д.10,ул,Краснодонская ,д.10,7559421,муниципальный округ Люблино,1979 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.11,Москва,ул Краснодонская д.11,ул,Краснодонская ,д.11,7559449,муниципальный округ Люблино,1957 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.12,Москва,ул Краснодонская д.12,ул,Краснодонская ,д.12,7559426,муниципальный округ Люблино,1980 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.13 кор.2,Москва,ул Краснодонская д.13 кор.2,ул,Краснодонская ,д.13 кор.2,7559453,муниципальный округ Люблино,1996 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.14 кор.1,Москва,ул Краснодонская д.14 кор.1,ул,Краснодонская ,д.14 кор.1,7559564,муниципальный округ Люблино,1958 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.14 кор.2,Москва,ул Краснодонская д.14 кор.2,ул,Краснодонская ,д.14 кор.2,7559567,муниципальный округ Люблино,1956 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.14 кор.3,Москва,ул Краснодонская д.14 кор.3,ул,Краснодонская ,д.14 кор.3,7559570,муниципальный округ Люблино,1956 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.18/18,Москва,ул Краснодонская д.18/18,ул,Краснодонская ,д.18/18,7559431,муниципальный округ Люблино,1954 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.19 кор.1,Москва,ул Краснодонская д.19 кор.1,ул,Краснодонская ,д.19 кор.1,7559433,муниципальный округ Люблино,1962 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.2 кор.1,Москва,ул Краснодонская д.2 кор.1,ул,Краснодонская ,д.2 кор.1,7560964,муниципальный округ Люблино,1988 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.2 кор.3,Москва,ул Краснодонская д.2 кор.3,ул,Краснодонская ,д.2 кор.3,7559478,муниципальный округ Люблино,1989 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.20,Москва,ул Краснодонская д.20,ул,Краснодонская ,д.20,7559436,муниципальный округ Люблино,1961 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.20 кор.2,Москва,ул Краснодонская д.20 кор.2,ул,Краснодонская ,д.20 кор.2,7559429,муниципальный округ Люблино,1975 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.21 кор.1,Москва,ул Краснодонская д.21 кор.1,ул,Краснодонская ,д.21 кор.1,7559457,муниципальный округ Люблино,2004 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.21 кор.2,Москва,ул Краснодонская д.21 кор.2,ул,Краснодонская ,д.21 кор.2,7559438,муниципальный округ Люблино,1961 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.22,Москва,ул Краснодонская д.22,ул,Краснодонская ,д.22,7559460,муниципальный округ Люблино,1979 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.23 кор.1,Москва,ул Краснодонская д.23 кор.1,ул,Краснодонская ,д.23 кор.1,7559464,муниципальный округ Люблино,2004 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.23 кор.2,Москва,ул Краснодонская д.23 кор.2,ул,Краснодонская ,д.23 кор.2,7559442,муниципальный округ Люблино,1962 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.24,Москва,ул Краснодонская д.24,ул,Краснодонская ,д.24,7559472,муниципальный округ Люблино,1987 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.25,Москва,ул Краснодонская д.25,ул,Краснодонская ,д.25,7559445,муниципальный округ Люблино,1960 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.27,Москва,ул Краснодонская д.27,ул,Краснодонская ,д.27,7559517,муниципальный округ Люблино,1974 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.3 кор.1,Москва,ул Краснодонская д.3 кор.1,ул,Краснодонская ,д.3 кор.1,7559527,муниципальный округ Люблино,1966 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.3 кор.2,Москва,ул Краснодонская д.3 кор.2,ул,Краснодонская ,д.3 кор.2,7559530,муниципальный округ Люблино,1965 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.3 кор.3,Москва,ул Краснодонская д.3 кор.3,ул,Краснодонская ,д.3 кор.3,7559538,муниципальный округ Люблино,1964 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.34,Москва,ул Краснодонская д.34,ул,Краснодонская ,д.34,7559490,муниципальный округ Люблино,1974 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.34 кор.2,Москва,ул Краснодонская д.34 кор.2,ул,Краснодонская ,д.34 кор.2,7559497,муниципальный округ Люблино,1984 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.36,Москва,ул Краснодонская д.36,ул,Краснодонская ,д.36,7559502,муниципальный округ Люблино,1971 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.39,Москва,ул Краснодонская д.39,ул,Краснодонская ,д.39,7559521,муниципальный округ Люблино,1985 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.4,Москва,ул Краснодонская д.4,ул,Краснодонская ,д.4,7559418,муниципальный округ Люблино,1967 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.42,Москва,ул Краснодонская д.42,ул,Краснодонская ,д.42,7559508,муниципальный округ Люблино,1985 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.46,Москва,ул Краснодонская д.46,ул,Краснодонская ,д.46,7559515,муниципальный округ Люблино,1986 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.49/17,Москва,ул Краснодонская д.49/17,ул,Краснодонская ,д.49/17,7559542,муниципальный округ Люблино,1961 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.5 строение 1,Москва,ул Краснодонская д.5 строение 1,ул,Краснодонская ,д.5 строение 1,7559554,муниципальный округ Люблино,1965 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.5 строение 2,Москва,ул Краснодонская д.5 строение 2,ул,Краснодонская ,д.5 строение 2,7559548,муниципальный округ Люблино,1965 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.5 строение 3,Москва,ул Краснодонская д.5 строение 3,ул,Краснодонская ,д.5 строение 3,7559559,муниципальный округ Люблино,1965 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.53,Москва,ул Краснодонская д.53,ул,Краснодонская ,д.53,7559483,муниципальный округ Люблино,1980 +2281064,г Москва ул Краснодонская д.6,Москва,ул Краснодонская д.6,ул,Краснодонская ,д.6,7559416,муниципальный округ Люблино,1978 +2281064,г Москва ул Кубанская д.12 кор.3,Москва,ул Кубанская д.12 кор.3,ул,Кубанская ,д.12 кор.3,7563888,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Кубанская д.12 строение 1,Москва,ул Кубанская д.12 строение 1,ул,Кубанская ,д.12 строение 1,7563876,муниципальный округ Люблино,1938 +2281064,г Москва ул Кубанская д.12 строение 2,Москва,ул Кубанская д.12 строение 2,ул,Кубанская ,д.12 строение 2,7559572,муниципальный округ Люблино,1963 +2281064,г Москва ул Кубанская д.14 строение 1,Москва,ул Кубанская д.14 строение 1,ул,Кубанская ,д.14 строение 1,7563883,муниципальный округ Люблино,1936 +2281064,г Москва ул Кубанская д.14 строение 2,Москва,ул Кубанская д.14 строение 2,ул,Кубанская ,д.14 строение 2,7559577,муниципальный округ Люблино,1965 +2281064,г Москва ул Кубанская д.16/2,Москва,ул Кубанская д.16/2,ул,Кубанская ,д.16/2,7559583,муниципальный округ Люблино,1952 +2281064,г Москва ул Кубанская д.18/1,Москва,ул Кубанская д.18/1,ул,Кубанская ,д.18/1,7559589,муниципальный округ Люблино,1954 +2281064,г Москва ул Кубанская д.20,Москва,ул Кубанская д.20,ул,Кубанская ,д.20,7559594,муниципальный округ Люблино,1964 +2281064,г Москва ул Кубанская д.22,Москва,ул Кубанская д.22,ул,Кубанская ,д.22,7559597,муниципальный округ Люблино,1964 +2281064,г Москва ул Кубанская д.23,Москва,ул Кубанская д.23,ул,Кубанская ,д.23,7563895,муниципальный округ Люблино,1956 +2281064,г Москва ул Кубанская д.24,Москва,ул Кубанская д.24,ул,Кубанская ,д.24,7559604,муниципальный округ Люблино,1965 +2281064,г Москва ул Кубанская д.25,Москва,ул Кубанская д.25,ул,Кубанская ,д.25,7563899,муниципальный округ Люблино,1953 +2281064,г Москва ул Кубанская д.26/2,Москва,ул Кубанская д.26/2,ул,Кубанская ,д.26/2,7563867,муниципальный округ Люблино,1966 +2281064,г Москва ул Люблинская д.109 кор.2,Москва,ул Люблинская д.109 кор.2,ул,Люблинская ,д.109 кор.2,7563914,муниципальный округ Люблино,1931 +2281064,г Москва ул Люблинская д.109 кор.3,Москва,ул Люблинская д.109 кор.3,ул,Люблинская ,д.109 кор.3,7563920,муниципальный округ Люблино,1973 +2281064,г Москва ул Люблинская д.111 строение 2,Москва,ул Люблинская д.111 строение 2,ул,Люблинская ,д.111 строение 2,7563924,муниципальный округ Люблино,1963 +2281064,г Москва ул Люблинская д.111 строение 3,Москва,ул Люблинская д.111 строение 3,ул,Люблинская ,д.111 строение 3,7563926,муниципальный округ Люблино,1941 +2281064,г Москва ул Люблинская д.113 кор.2,Москва,ул Люблинская д.113 кор.2,ул,Люблинская ,д.113 кор.2,7564066,муниципальный округ Люблино,1969 +2281064,г Москва ул Люблинская д.113 кор.3,Москва,ул Люблинская д.113 кор.3,ул,Люблинская ,д.113 кор.3,7564070,муниципальный округ Люблино,1970 +2281064,г Москва ул Люблинская д.113А,Москва,ул Люблинская д.113А,ул,Люблинская ,д.113А,7564074,муниципальный округ Люблино,1969 +2281064,г Москва ул Люблинская д.119,Москва,ул Люблинская д.119,ул,Люблинская ,д.119,7564012,муниципальный округ Люблино,1934 +2281064,г Москва ул Люблинская д.121/1,Москва,ул Люблинская д.121/1,ул,Люблинская ,д.121/1,7564023,муниципальный округ Люблино,1934 +2281064,г Москва ул Люблинская д.125,Москва,ул Люблинская д.125,ул,Люблинская ,д.125,7564025,муниципальный округ Люблино,1933 +2281064,г Москва ул Люблинская д.127/1,Москва,ул Люблинская д.127/1,ул,Люблинская ,д.127/1,7564038,муниципальный округ Люблино,1932 +2281064,г Москва ул Люблинская д.129,Москва,ул Люблинская д.129,ул,Люблинская ,д.129,7564029,муниципальный округ Люблино,1940 +2281064,г Москва ул Люблинская д.129/2,Москва,ул Люблинская д.129/2,ул,Люблинская ,д.129/2,7564031,муниципальный округ Люблино,1956 +2281064,г Москва ул Люблинская д.133,Москва,ул Люблинская д.133,ул,Люблинская ,д.133,7564035,муниципальный округ Люблино,1940 +2281064,г Москва ул Люблинская д.143 кор.1,Москва,ул Люблинская д.143 кор.1,ул,Люблинская ,д.143 кор.1,7563938,муниципальный округ Люблино,1957 +2281064,г Москва ул Люблинская д.143 кор.2,Москва,ул Люблинская д.143 кор.2,ул,Люблинская ,д.143 кор.2,7563942,муниципальный округ Люблино,1958 +2281064,г Москва ул Люблинская д.145,Москва,ул Люблинская д.145,ул,Люблинская ,д.145,7563934,муниципальный округ Люблино,1957 +2281064,г Москва ул Люблинская д.147,Москва,ул Люблинская д.147,ул,Люблинская ,д.147,7564009,муниципальный округ Люблино,1973 +2281064,г Москва ул Люблинская д.50 строение 1,Москва,ул Люблинская д.50 строение 1,ул,Люблинская ,д.50 строение 1,7564039,муниципальный округ Люблино,1963 +2281064,г Москва ул Люблинская д.50 строение 2,Москва,ул Люблинская д.50 строение 2,ул,Люблинская ,д.50 строение 2,7564043,муниципальный округ Люблино,1962 +2281064,г Москва ул Люблинская д.50 строение 3,Москва,ул Люблинская д.50 строение 3,ул,Люблинская ,д.50 строение 3,7564046,муниципальный округ Люблино,1962 +2281064,г Москва ул Люблинская д.52 строение 1,Москва,ул Люблинская д.52 строение 1,ул,Люблинская ,д.52 строение 1,7564049,муниципальный округ Люблино,1962 +2281064,г Москва ул Люблинская д.52 строение 2,Москва,ул Люблинская д.52 строение 2,ул,Люблинская ,д.52 строение 2,7564055,муниципальный округ Люблино,1962 +2281064,г Москва ул Люблинская д.54 строение 2,Москва,ул Люблинская д.54 строение 2,ул,Люблинская ,д.54 строение 2,7564057,муниципальный округ Люблино,1959 +2281064,г Москва ул Люблинская д.54/3,Москва,ул Люблинская д.54/3,ул,Люблинская ,д.54/3,7564062,муниципальный округ Люблино,1957 +2281064,г Москва ул Люблинская д.59,Москва,ул Люблинская д.59,ул,Люблинская ,д.59,7563930,муниципальный округ Люблино,1988 +2281064,г Москва ул Люблинская д.61,Москва,ул Люблинская д.61,ул,Люблинская ,д.61,7561078,муниципальный округ Люблино,1988 +2281064,г Москва ул Мариупольская д.10,Москва,ул Мариупольская д.10,ул,Мариупольская ,д.10,7564095,муниципальный округ Люблино,1972 +2281064,г Москва ул Мариупольская д.2/123,Москва,ул Мариупольская д.2/123,ул,Мариупольская ,д.2/123,7564078,муниципальный округ Люблино,1932 +2281064,г Москва ул Мариупольская д.4,Москва,ул Мариупольская д.4,ул,Мариупольская ,д.4,7564085,муниципальный округ Люблино,1939 +2281064,г Москва ул Мариупольская д.5,Москва,ул Мариупольская д.5,ул,Мариупольская ,д.5,7564101,муниципальный округ Люблино,1975 +2281064,г Москва ул Мариупольская д.6,Москва,ул Мариупольская д.6,ул,Мариупольская ,д.6,7564089,муниципальный округ Люблино,1939 +2281064,г Москва ул Мариупольская д.7,Москва,ул Мариупольская д.7,ул,Мариупольская ,д.7,7564103,муниципальный округ Люблино,1974 +2281064,г Москва ул Мариупольская д.8,Москва,ул Мариупольская д.8,ул,Мариупольская ,д.8,7564109,муниципальный округ Люблино,1973 +2281064,г Москва ул Маршала Баграмяна д.1,Москва,ул Маршала Баграмяна д.1,ул,Маршала Баграмяна ,д.1,7558424,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Маршала Баграмяна д.2,Москва,ул Маршала Баграмяна д.2,ул,Маршала Баграмяна ,д.2,7558435,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Маршала Баграмяна д.3,Москва,ул Маршала Баграмяна д.3,ул,Маршала Баграмяна ,д.3,7558428,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Маршала Баграмяна д.4,Москва,ул Маршала Баграмяна д.4,ул,Маршала Баграмяна ,д.4,7555510,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Маршала Баграмяна д.7,Москва,ул Маршала Баграмяна д.7,ул,Маршала Баграмяна ,д.7,7558432,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Маршала Баграмяна д.8,Москва,ул Маршала Баграмяна д.8,ул,Маршала Баграмяна ,д.8,7558437,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Маршала Кожедуба д.10,Москва,ул Маршала Кожедуба д.10,ул,Маршала Кожедуба ,д.10,7559217,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Маршала Кожедуба д.12 кор.1,Москва,ул Маршала Кожедуба д.12 кор.1,ул,Маршала Кожедуба ,д.12 кор.1,7559218,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Маршала Кожедуба д.14,Москва,ул Маршала Кожедуба д.14,ул,Маршала Кожедуба ,д.14,7559226,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Маршала Кожедуба д.16 кор.1,Москва,ул Маршала Кожедуба д.16 кор.1,ул,Маршала Кожедуба ,д.16 кор.1,7559231,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Маршала Кожедуба д.2 кор.1,Москва,ул Маршала Кожедуба д.2 кор.1,ул,Маршала Кожедуба ,д.2 кор.1,7559236,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Маршала Кожедуба д.4,Москва,ул Маршала Кожедуба д.4,ул,Маршала Кожедуба ,д.4,7559247,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Маршала Кожедуба д.6 кор.1,Москва,ул Маршала Кожедуба д.6 кор.1,ул,Маршала Кожедуба ,д.6 кор.1,7559251,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Маршала Кожедуба д.8,Москва,ул Маршала Кожедуба д.8,ул,Маршала Кожедуба ,д.8,7559252,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Марьинский Парк д.23 кор.1,Москва,ул Марьинский Парк д.23 кор.1,ул,Марьинский Парк ,д.23 кор.1,7564139,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Марьинский Парк д.23 кор.3,Москва,ул Марьинский Парк д.23 кор.3,ул,Марьинский Парк ,д.23 кор.3,7564144,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Марьинский Парк д.25 кор.1,Москва,ул Марьинский Парк д.25 кор.1,ул,Марьинский Парк ,д.25 кор.1,7564146,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Марьинский Парк д.25 кор.2,Москва,ул Марьинский Парк д.25 кор.2,ул,Марьинский Парк ,д.25 кор.2,7564157,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Марьинский Парк д.27,Москва,ул Марьинский Парк д.27,ул,Марьинский Парк ,д.27,7564162,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Марьинский Парк д.33,Москва,ул Марьинский Парк д.33,ул,Марьинский Парк ,д.33,7555585,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Марьинский Парк д.35,Москва,ул Марьинский Парк д.35,ул,Марьинский Парк ,д.35,7555595,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Марьинский Парк д.39 кор.1,Москва,ул Марьинский Парк д.39 кор.1,ул,Марьинский Парк ,д.39 кор.1,7564130,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Марьинский Парк д.39 кор.2,Москва,ул Марьинский Парк д.39 кор.2,ул,Марьинский Парк ,д.39 кор.2,7564135,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Марьинский Парк д.41 кор.1,Москва,ул Марьинский Парк д.41 кор.1,ул,Марьинский Парк ,д.41 кор.1,7564117,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Марьинский Парк д.41 кор.2,Москва,ул Марьинский Парк д.41 кор.2,ул,Марьинский Парк ,д.41 кор.2,7564121,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Марьинский Парк д.45,Москва,ул Марьинский Парк д.45,ул,Марьинский Парк ,д.45,7564126,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.10,Москва,ул Новороссийская д.10,ул,Новороссийская ,д.10,7564174,муниципальный округ Люблино,1971 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.12,Москва,ул Новороссийская д.12,ул,Новороссийская ,д.12,7560885,муниципальный округ Люблино,1971 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.14,Москва,ул Новороссийская д.14,ул,Новороссийская ,д.14,7564179,муниципальный округ Люблино,1981 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.15,Москва,ул Новороссийская д.15,ул,Новороссийская ,д.15,7564189,муниципальный округ Люблино,1963 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.16,Москва,ул Новороссийская д.16,ул,Новороссийская ,д.16,7564183,муниципальный округ Люблино,1971 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.16 кор.2,Москва,ул Новороссийская д.16 кор.2,ул,Новороссийская ,д.16 кор.2,7564187,муниципальный округ Люблино,1981 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.17,Москва,ул Новороссийская д.17,ул,Новороссийская ,д.17,7564192,муниципальный округ Люблино,1963 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.18/37,Москва,ул Новороссийская д.18/37,ул,Новороссийская ,д.18/37,7556213,муниципальный округ Люблино,1971 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.19,Москва,ул Новороссийская д.19,ул,Новороссийская ,д.19,7564194,муниципальный округ Люблино,1971 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.21,Москва,ул Новороссийская д.21,ул,Новороссийская ,д.21,7564195,муниципальный округ Люблино,1961 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.22/31,Москва,ул Новороссийская д.22/31,ул,Новороссийская ,д.22/31,7564209,муниципальный округ Люблино,2001 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.24 кор.1,Москва,ул Новороссийская д.24 кор.1,ул,Новороссийская ,д.24 кор.1,7564212,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.24 кор.2,Москва,ул Новороссийская д.24 кор.2,ул,Новороссийская ,д.24 кор.2,7564215,муниципальный округ Люблино,2004 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.25 кор.1,Москва,ул Новороссийская д.25 кор.1,ул,Новороссийская ,д.25 кор.1,7564238,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.25 кор.3,Москва,ул Новороссийская д.25 кор.3,ул,Новороссийская ,д.25 кор.3,7564242,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.27,Москва,ул Новороссийская д.27,ул,Новороссийская ,д.27,7564244,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.28,Москва,ул Новороссийская д.28,ул,Новороссийская ,д.28,7564222,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.3,Москва,ул Новороссийская д.3,ул,Новороссийская ,д.3,7564207,муниципальный округ Люблино,2007 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.30 кор.1,Москва,ул Новороссийская д.30 кор.1,ул,Новороссийская ,д.30 кор.1,7555571,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.32,Москва,ул Новороссийская д.32,ул,Новороссийская ,д.32,7564226,муниципальный округ Люблино,2001 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.34,Москва,ул Новороссийская д.34,ул,Новороссийская ,д.34,7564231,муниципальный округ Люблино,2001 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.38,Москва,ул Новороссийская д.38,ул,Новороссийская ,д.38,7564235,муниципальный округ Люблино,2001 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.4,Москва,ул Новороссийская д.4,ул,Новороссийская ,д.4,7564167,муниципальный округ Люблино,1981 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.5 кор.1,Москва,ул Новороссийская д.5 кор.1,ул,Новороссийская ,д.5 кор.1,7564196,муниципальный округ Люблино,1962 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.5 кор.2,Москва,ул Новороссийская д.5 кор.2,ул,Новороссийская ,д.5 кор.2,7564197,муниципальный округ Люблино,1962 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.7,Москва,ул Новороссийская д.7,ул,Новороссийская ,д.7,7564200,муниципальный округ Люблино,1961 +2281064,г Москва ул Новороссийская д.8,Москва,ул Новороссийская д.8,ул,Новороссийская ,д.8,7564169,муниципальный округ Люблино,1981 +2281064,г Москва ул Перерва д.72,Москва,ул Перерва д.72,ул,Перерва ,д.72,7564248,муниципальный округ Люблино,2004 +2281064,г Москва ул Перерва д.74,Москва,ул Перерва д.74,ул,Перерва ,д.74,7564251,муниципальный округ Люблино,2003 +2281064,г Москва ул Совхозная д.10 кор.1,Москва,ул Совхозная д.10 кор.1,ул,Совхозная ,д.10 кор.1,7564331,муниципальный округ Люблино,2002 +2281064,г Москва ул Совхозная д.10 кор.2,Москва,ул Совхозная д.10 кор.2,ул,Совхозная ,д.10 кор.2,7564333,муниципальный округ Люблино,2002 +2281064,г Москва ул Совхозная д.12,Москва,ул Совхозная д.12,ул,Совхозная ,д.12,7564273,муниципальный округ Люблино,1973 +2281064,г Москва ул Совхозная д.14,Москва,ул Совхозная д.14,ул,Совхозная ,д.14,7564277,муниципальный округ Люблино,1968 +2281064,г Москва ул Совхозная д.16,Москва,ул Совхозная д.16,ул,Совхозная ,д.16,7564279,муниципальный округ Люблино,1970 +2281064,г Москва ул Совхозная д.16 кор.1,Москва,ул Совхозная д.16 кор.1,ул,Совхозная ,д.16 кор.1,7564283,муниципальный округ Люблино,1976 +2281064,г Москва ул Совхозная д.18 кор.1,Москва,ул Совхозная д.18 кор.1,ул,Совхозная ,д.18 кор.1,7564285,муниципальный округ Люблино,1970 +2281064,г Москва ул Совхозная д.18 кор.2,Москва,ул Совхозная д.18 кор.2,ул,Совхозная ,д.18 кор.2,7564290,муниципальный округ Люблино,1975 +2281064,г Москва ул Совхозная д.18 кор.3,Москва,ул Совхозная д.18 кор.3,ул,Совхозная ,д.18 кор.3,7564293,муниципальный округ Люблино,1975 +2281064,г Москва ул Совхозная д.18 кор.4,Москва,ул Совхозная д.18 кор.4,ул,Совхозная ,д.18 кор.4,7564297,муниципальный округ Люблино,1975 +2281064,г Москва ул Совхозная д.19,Москва,ул Совхозная д.19,ул,Совхозная ,д.19,7564338,муниципальный округ Люблино,1987 +2281064,г Москва ул Совхозная д.20,Москва,ул Совхозная д.20,ул,Совхозная ,д.20,7564300,муниципальный округ Люблино,1975 +2281064,г Москва ул Совхозная д.25/14,Москва,ул Совхозная д.25/14,ул,Совхозная ,д.25/14,7564254,муниципальный округ Люблино,1967 +2281064,г Москва ул Совхозная д.27,Москва,ул Совхозная д.27,ул,Совхозная ,д.27,7564257,муниципальный округ Люблино,1963 +2281064,г Москва ул Совхозная д.29,Москва,ул Совхозная д.29,ул,Совхозная ,д.29,7564259,муниципальный округ Люблино,1961 +2281064,г Москва ул Совхозная д.3,Москва,ул Совхозная д.3,ул,Совхозная ,д.3,7564303,муниципальный округ Люблино,1983 +2281064,г Москва ул Совхозная д.31,Москва,ул Совхозная д.31,ул,Совхозная ,д.31,7564261,муниципальный округ Люблино,1976 +2281064,г Москва ул Совхозная д.31А,Москва,ул Совхозная д.31А,ул,Совхозная ,д.31А,7564265,муниципальный округ Люблино,1959 +2281064,г Москва ул Совхозная д.37,Москва,ул Совхозная д.37,ул,Совхозная ,д.37,8113387,муниципальный округ Люблино,2007 +2281064,г Москва ул Совхозная д.4 кор.1,Москва,ул Совхозная д.4 кор.1,ул,Совхозная ,д.4 кор.1,7560617,муниципальный округ Люблино,1985 +2281064,г Москва ул Совхозная д.4 кор.2,Москва,ул Совхозная д.4 кор.2,ул,Совхозная ,д.4 кор.2,7564305,муниципальный округ Люблино,1985 +2281064,г Москва ул Совхозная д.4 кор.3,Москва,ул Совхозная д.4 кор.3,ул,Совхозная ,д.4 кор.3,7564316,муниципальный округ Люблино,1985 +2281064,г Москва ул Совхозная д.4 кор.4,Москва,ул Совхозная д.4 кор.4,ул,Совхозная ,д.4 кор.4,7564318,муниципальный округ Люблино,1989 +2281064,г Москва ул Совхозная д.41,Москва,ул Совхозная д.41,ул,Совхозная ,д.41,8113392,муниципальный округ Люблино,2007 +2281064,г Москва ул Совхозная д.49,Москва,ул Совхозная д.49,ул,Совхозная ,д.49,7564271,муниципальный округ Люблино,2009 +2281064,г Москва ул Совхозная д.53 кор.1,Москва,ул Совхозная д.53 кор.1,ул,Совхозная ,д.53 кор.1,7564266,муниципальный округ Люблино,1962 +2281064,г Москва ул Совхозная д.53 кор.2,Москва,ул Совхозная д.53 кор.2,ул,Совхозная ,д.53 кор.2,7564269,муниципальный округ Люблино,1962 +2281064,г Москва ул Совхозная д.6,Москва,ул Совхозная д.6,ул,Совхозная ,д.6,7561018,муниципальный округ Люблино,1974 +2281064,г Москва ул Совхозная д.8,Москва,ул Совхозная д.8,ул,Совхозная ,д.8,7564322,муниципальный округ Люблино,1974 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.12,Москва,ул Ставропольская д.12,ул,Ставропольская ,д.12,7566582,муниципальный округ Люблино,1954 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.14,Москва,ул Ставропольская д.14,ул,Ставропольская ,д.14,7566583,муниципальный округ Люблино,1954 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.15,Москва,ул Ставропольская д.15,ул,Ставропольская ,д.15,7566498,муниципальный округ Люблино,1957 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.15 кор.2,Москва,ул Ставропольская д.15 кор.2,ул,Ставропольская ,д.15 кор.2,7566465,муниципальный округ Люблино,1976 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.17 кор.2,Москва,ул Ставропольская д.17 кор.2,ул,Ставропольская ,д.17 кор.2,7566467,муниципальный округ Люблино,1978 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.17а,Москва,ул Ставропольская д.17а,ул,Ставропольская ,д.17а,7566442,муниципальный округ Люблино,1969 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.18,Москва,ул Ставропольская д.18,ул,Ставропольская ,д.18,7566447,муниципальный округ Люблино,1963 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.19,Москва,ул Ставропольская д.19,ул,Ставропольская ,д.19,7566454,муниципальный округ Люблино,1963 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.19А,Москва,ул Ставропольская д.19А,ул,Ставропольская ,д.19А,7566456,муниципальный округ Люблино,1958 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.2,Москва,ул Ставропольская д.2,ул,Ставропольская ,д.2,7566569,муниципальный округ Люблино,1961 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.20 кор.2,Москва,ул Ставропольская д.20 кор.2,ул,Ставропольская ,д.20 кор.2,7566472,муниципальный округ Люблино,1984 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.21А,Москва,ул Ставропольская д.21А,ул,Ставропольская ,д.21А,7566457,муниципальный округ Люблино,1963 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.22,Москва,ул Ставропольская д.22,ул,Ставропольская ,д.22,7566461,муниципальный округ Люблино,1967 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.28,Москва,ул Ставропольская д.28,ул,Ставропольская ,д.28,7566463,муниципальный округ Люблино,1964 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.28 кор.2,Москва,ул Ставропольская д.28 кор.2,ул,Ставропольская ,д.28 кор.2,7566476,муниципальный округ Люблино,1968 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.30,Москва,ул Ставропольская д.30,ул,Ставропольская ,д.30,7566501,муниципальный округ Люблино,1982 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.32,Москва,ул Ставропольская д.32,ул,Ставропольская ,д.32,7566505,муниципальный округ Люблино,1983 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.34,Москва,ул Ставропольская д.34,ул,Ставропольская ,д.34,7562858,муниципальный округ Люблино,1982 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.36,Москва,ул Ставропольская д.36,ул,Ставропольская ,д.36,7566507,муниципальный округ Люблино,1982 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.4,Москва,ул Ставропольская д.4,ул,Ставропольская ,д.4,7566572,муниципальный округ Люблино,1959 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.42,Москва,ул Ставропольская д.42,ул,Ставропольская ,д.42,7566509,муниципальный округ Люблино,1952 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.44,Москва,ул Ставропольская д.44,ул,Ставропольская ,д.44,7566513,муниципальный округ Люблино,1961 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.46,Москва,ул Ставропольская д.46,ул,Ставропольская ,д.46,7566515,муниципальный округ Люблино,1963 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.48,Москва,ул Ставропольская д.48,ул,Ставропольская ,д.48,7566517,муниципальный округ Люблино,1963 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.5,Москва,ул Ставропольская д.5,ул,Ставропольская ,д.5,7566418,муниципальный округ Люблино,1959 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.50/22,Москва,ул Ставропольская д.50/22,ул,Ставропольская ,д.50/22,7566519,муниципальный округ Люблино,1972 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.52 кор.1,Москва,ул Ставропольская д.52 кор.1,ул,Ставропольская ,д.52 кор.1,7566522,муниципальный округ Люблино,1975 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.54 кор.1,Москва,ул Ставропольская д.54 кор.1,ул,Ставропольская ,д.54 кор.1,7566524,муниципальный округ Люблино,1975 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.54 кор.2,Москва,ул Ставропольская д.54 кор.2,ул,Ставропольская ,д.54 кор.2,7566527,муниципальный округ Люблино,1975 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.56 кор.1,Москва,ул Ставропольская д.56 кор.1,ул,Ставропольская ,д.56 кор.1,7566530,муниципальный округ Люблино,1975 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.56 кор.2,Москва,ул Ставропольская д.56 кор.2,ул,Ставропольская ,д.56 кор.2,7566533,муниципальный округ Люблино,1978 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.56 кор.3,Москва,ул Ставропольская д.56 кор.3,ул,Ставропольская ,д.56 кор.3,7566535,муниципальный округ Люблино,1976 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.58 кор.1,Москва,ул Ставропольская д.58 кор.1,ул,Ставропольская ,д.58 кор.1,7566539,муниципальный округ Люблино,1976 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.58 кор.2,Москва,ул Ставропольская д.58 кор.2,ул,Ставропольская ,д.58 кор.2,7566543,муниципальный округ Люблино,1977 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.5А,Москва,ул Ставропольская д.5А,ул,Ставропольская ,д.5А,7566422,муниципальный округ Люблино,1960 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.6,Москва,ул Ставропольская д.6,ул,Ставропольская ,д.6,7566575,муниципальный округ Люблино,1964 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.60 кор.1,Москва,ул Ставропольская д.60 кор.1,ул,Ставропольская ,д.60 кор.1,7566547,муниципальный округ Люблино,1976 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.62,Москва,ул Ставропольская д.62,ул,Ставропольская ,д.62,7566549,муниципальный округ Люблино,1986 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.64 кор.1,Москва,ул Ставропольская д.64 кор.1,ул,Ставропольская ,д.64 кор.1,7566555,муниципальный округ Люблино,1986 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.64 кор.2,Москва,ул Ставропольская д.64 кор.2,ул,Ставропольская ,д.64 кор.2,7566559,муниципальный округ Люблино,1986 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.6А,Москва,ул Ставропольская д.6А,ул,Ставропольская ,д.6А,7566576,муниципальный округ Люблино,1970 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.7,Москва,ул Ставропольская д.7,ул,Ставропольская ,д.7,7566424,муниципальный округ Люблино,1960 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.70,Москва,ул Ставропольская д.70,ул,Ставропольская ,д.70,7566561,муниципальный округ Люблино,1980 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.74,Москва,ул Ставропольская д.74,ул,Ставропольская ,д.74,7566564,муниципальный округ Люблино,1980 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.76,Москва,ул Ставропольская д.76,ул,Ставропольская ,д.76,7566566,муниципальный округ Люблино,1979 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.7А,Москва,ул Ставропольская д.7А,ул,Ставропольская ,д.7А,7566428,муниципальный округ Люблино,1960 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.7Б,Москва,ул Ставропольская д.7Б,ул,Ставропольская ,д.7Б,7566434,муниципальный округ Люблино,1960 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.8,Москва,ул Ставропольская д.8,ул,Ставропольская ,д.8,7566578,муниципальный округ Люблино,1961 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.8 кор.2,Москва,ул Ставропольская д.8 кор.2,ул,Ставропольская ,д.8 кор.2,7566580,муниципальный округ Люблино,1970 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.9/10,Москва,ул Ставропольская д.9/10,ул,Ставропольская ,д.9/10,7566436,муниципальный округ Люблино,1959 +2281064,г Москва ул Ставропольская д.9А,Москва,ул Ставропольская д.9А,ул,Ставропольская ,д.9А,7566439,муниципальный округ Люблино,1960 +2281064,г Москва ул Степана Шутова д.2,Москва,ул Степана Шутова д.2,ул,Степана Шутова ,д.2,7566600,муниципальный округ Люблино,1965 +2281064,г Москва ул Степана Шутова д.6 кор.1,Москва,ул Степана Шутова д.6 кор.1,ул,Степана Шутова ,д.6 кор.1,7566611,муниципальный округ Люблино,1973 +2281064,г Москва ул Степана Шутова д.6 кор.2,Москва,ул Степана Шутова д.6 кор.2,ул,Степана Шутова ,д.6 кор.2,7566601,муниципальный округ Люблино,1967 +2281064,г Москва ул Степана Шутова д.8 кор.1,Москва,ул Степана Шутова д.8 кор.1,ул,Степана Шутова ,д.8 кор.1,7566604,муниципальный округ Люблино,1963 +2281064,г Москва ул Степана Шутова д.8 кор.2,Москва,ул Степана Шутова д.8 кор.2,ул,Степана Шутова ,д.8 кор.2,7566608,муниципальный округ Люблино,1966 +2281064,г Москва ул Судакова д.11,Москва,ул Судакова д.11,ул,Судакова ,д.11,7566614,муниципальный округ Люблино,1987 +2281064,г Москва ул Судакова д.14,Москва,ул Судакова д.14,ул,Судакова ,д.14,7566660,муниципальный округ Люблино,1958 +2281064,г Москва ул Судакова д.15,Москва,ул Судакова д.15,ул,Судакова ,д.15,7566653,муниципальный округ Люблино,1984 +2281064,г Москва ул Судакова д.16/47,Москва,ул Судакова д.16/47,ул,Судакова ,д.16/47,7566649,муниципальный округ Люблино,1957 +2281064,г Москва ул Судакова д.22/10,Москва,ул Судакова д.22/10,ул,Судакова ,д.22/10,7566619,муниципальный округ Люблино,1960 +2281064,г Москва ул Судакова д.23 кор.2,Москва,ул Судакова д.23 кор.2,ул,Судакова ,д.23 кор.2,7566621,муниципальный округ Люблино,2002 +2281064,г Москва ул Судакова д.24,Москва,ул Судакова д.24,ул,Судакова ,д.24,7566627,муниципальный округ Люблино,1960 +2281064,г Москва ул Судакова д.25 кор.1,Москва,ул Судакова д.25 кор.1,ул,Судакова ,д.25 кор.1,7566631,муниципальный округ Люблино,1962 +2281064,г Москва ул Судакова д.25 кор.2,Москва,ул Судакова д.25 кор.2,ул,Судакова ,д.25 кор.2,7566634,муниципальный округ Люблино,1959 +2281064,г Москва ул Судакова д.25 кор.3,Москва,ул Судакова д.25 кор.3,ул,Судакова ,д.25 кор.3,7566626,муниципальный округ Люблино,2002 +2281064,г Москва ул Судакова д.26,Москва,ул Судакова д.26,ул,Судакова ,д.26,7566637,муниципальный округ Люблино,1959 +2281064,г Москва ул Судакова д.28,Москва,ул Судакова д.28,ул,Судакова ,д.28,7566641,муниципальный округ Люблино,1957 +2281064,г Москва ул Судакова д.3,Москва,ул Судакова д.3,ул,Судакова ,д.3,7566655,муниципальный округ Люблино,1952 +2281064,г Москва ул Судакова д.30,Москва,ул Судакова д.30,ул,Судакова ,д.30,7566645,муниципальный округ Люблино,1961 +2281064,г Москва ул Судакова д.4,Москва,ул Судакова д.4,ул,Судакова ,д.4,7566664,муниципальный округ Люблино,1955 +2281064,г Москва ул Судакова д.5,Москва,ул Судакова д.5,ул,Судакова ,д.5,7566678,муниципальный округ Люблино,1952 +2281064,г Москва ул Судакова д.6,Москва,ул Судакова д.6,ул,Судакова ,д.6,7566681,муниципальный округ Люблино,1955 +2281064,г Москва ул Судакова д.7,Москва,ул Судакова д.7,ул,Судакова ,д.7,7566685,муниципальный округ Люблино,1939 +2281064,г Москва ул Судакова д.8,Москва,ул Судакова д.8,ул,Судакова ,д.8,7566686,муниципальный округ Люблино,1958 +2281064,г Москва ул Таганрогская д.1,Москва,ул Таганрогская д.1,ул,Таганрогская ,д.1,7566746,муниципальный округ Люблино,1959 +2281064,г Москва ул Таганрогская д.10/21,Москва,ул Таганрогская д.10/21,ул,Таганрогская ,д.10/21,7566695,муниципальный округ Люблино,1964 +2281064,г Москва ул Таганрогская д.11 кор.1,Москва,ул Таганрогская д.11 кор.1,ул,Таганрогская ,д.11 кор.1,7566699,муниципальный округ Люблино,1962 +2281064,г Москва ул Таганрогская д.11 кор.2,Москва,ул Таганрогская д.11 кор.2,ул,Таганрогская ,д.11 кор.2,7566703,муниципальный округ Люблино,1969 +2281064,г Москва ул Таганрогская д.11 кор.3,Москва,ул Таганрогская д.11 кор.3,ул,Таганрогская ,д.11 кор.3,7566707,муниципальный округ Люблино,1963 +2281064,г Москва ул Таганрогская д.12,Москва,ул Таганрогская д.12,ул,Таганрогская ,д.12,7566712,муниципальный округ Люблино,1967 +2281064,г Москва ул Таганрогская д.14,Москва,ул Таганрогская д.14,ул,Таганрогская ,д.14,7566715,муниципальный округ Люблино,1967 +2281064,г Москва ул Таганрогская д.16,Москва,ул Таганрогская д.16,ул,Таганрогская ,д.16,7566720,муниципальный округ Люблино,1965 +2281064,г Москва ул Таганрогская д.17,Москва,ул Таганрогская д.17,ул,Таганрогская ,д.17,7566726,муниципальный округ Люблино,1960 +2281064,г Москва ул Таганрогская д.18/25,Москва,ул Таганрогская д.18/25,ул,Таганрогская ,д.18/25,7566723,муниципальный округ Люблино,1963 +2281064,г Москва ул Таганрогская д.19,Москва,ул Таганрогская д.19,ул,Таганрогская ,д.19,7566735,муниципальный округ Люблино,1961 +2281064,г Москва ул Таганрогская д.21,Москва,ул Таганрогская д.21,ул,Таганрогская ,д.21,7566740,муниципальный округ Люблино,1961 +2281064,г Москва ул Таганрогская д.27,Москва,ул Таганрогская д.27,ул,Таганрогская ,д.27,7566742,муниципальный округ Люблино,2002 +2281064,г Москва ул Таганрогская д.4 строение 1,Москва,ул Таганрогская д.4 строение 1,ул,Таганрогская ,д.4 строение 1,7566750,муниципальный округ Люблино,1963 +2281064,г Москва ул Таганрогская д.4 строение 2,Москва,ул Таганрогская д.4 строение 2,ул,Таганрогская ,д.4 строение 2,7566753,муниципальный округ Люблино,1963 +2281064,г Москва ул Таганрогская д.4 строение 3,Москва,ул Таганрогская д.4 строение 3,ул,Таганрогская ,д.4 строение 3,7566758,муниципальный округ Люблино,1964 +2281064,г Москва ул Таганрогская д.6 строение 1,Москва,ул Таганрогская д.6 строение 1,ул,Таганрогская ,д.6 строение 1,7566763,муниципальный округ Люблино,1963 +2281064,г Москва ул Таганрогская д.6 строение 2,Москва,ул Таганрогская д.6 строение 2,ул,Таганрогская ,д.6 строение 2,7566765,муниципальный округ Люблино,1963 +2281064,г Москва ул Таганрогская д.7,Москва,ул Таганрогская д.7,ул,Таганрогская ,д.7,7566692,муниципальный округ Люблино,1965 +2281064,г Москва ул Таганрогская д.8,Москва,ул Таганрогская д.8,ул,Таганрогская ,д.8,7566770,муниципальный округ Люблино,1963 +2281064,г Москва ул Таганрогская д.8 строение 2,Москва,ул Таганрогская д.8 строение 2,ул,Таганрогская ,д.8 строение 2,7566774,муниципальный округ Люблино,1963 +2281064,г Москва ул Таганрогская д.9,Москва,ул Таганрогская д.9,ул,Таганрогская ,д.9,7566689,муниципальный округ Люблино,1964 +2281064,г Москва ул Тихая д.33,Москва,ул Тихая д.33,ул,Тихая ,д.33,7566777,муниципальный округ Люблино,1989 +2281064,г Москва ул Тихая д.4,Москва,ул Тихая д.4,ул,Тихая ,д.4,7590940,муниципальный округ Люблино,1989 +2281064,г Москва ул Цимлянская д.14,Москва,ул Цимлянская д.14,ул,Цимлянская ,д.14,7566812,муниципальный округ Люблино,1999 +2281064,г Москва ул Цимлянская д.16,Москва,ул Цимлянская д.16,ул,Цимлянская ,д.16,7566814,муниципальный округ Люблино,1999 +2281064,г Москва ул Цимлянская д.2,Москва,ул Цимлянская д.2,ул,Цимлянская ,д.2,7566818,муниципальный округ Люблино,1999 +2281064,г Москва ул Цимлянская д.20,Москва,ул Цимлянская д.20,ул,Цимлянская ,д.20,7566821,муниципальный округ Люблино,1999 +2281064,г Москва ул Цимлянская д.24,Москва,ул Цимлянская д.24,ул,Цимлянская ,д.24,7566826,муниципальный округ Люблино,1999 +2281064,г Москва ул Цимлянская д.28,Москва,ул Цимлянская д.28,ул,Цимлянская ,д.28,7566831,муниципальный округ Люблино,1999 +2281064,г Москва ул Цимлянская д.30,Москва,ул Цимлянская д.30,ул,Цимлянская ,д.30,7566835,муниципальный округ Люблино,1999 +2281065,г Москва б-р Марьинский д.10,Москва,б-р Марьинский д.10,б-р,Марьинский ,д.10,7560526,муниципальный округ Марьино,1995 +2281065,г Москва б-р Марьинский д.11,Москва,б-р Марьинский д.11,б-р,Марьинский ,д.11,7872544,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Марьинский д.3,Москва,б-р Марьинский д.3,б-р,Марьинский ,д.3,7872582,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Марьинский д.4,Москва,б-р Марьинский д.4,б-р,Марьинский ,д.4,7872601,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Мячковский д.10 кор.1,Москва,б-р Мячковский д.10 кор.1,б-р,Мячковский ,д.10 кор.1,7872642,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Мячковский д.11,Москва,б-р Мячковский д.11,б-р,Мячковский ,д.11,7873132,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Мячковский д.14 кор.2,Москва,б-р Мячковский д.14 кор.2,б-р,Мячковский ,д.14 кор.2,7873148,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Мячковский д.16 кор.1,Москва,б-р Мячковский д.16 кор.1,б-р,Мячковский ,д.16 кор.1,7873216,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Мячковский д.18 кор.1,Москва,б-р Мячковский д.18 кор.1,б-р,Мячковский ,д.18 кор.1,7873231,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Мячковский д.19,Москва,б-р Мячковский д.19,б-р,Мячковский ,д.19,7873271,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Мячковский д.20 кор.2,Москва,б-р Мячковский д.20 кор.2,б-р,Мячковский ,д.20 кор.2,7873281,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Мячковский д.20 кор.3,Москва,б-р Мячковский д.20 кор.3,б-р,Мячковский ,д.20 кор.3,7873289,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Мячковский д.27,Москва,б-р Мячковский д.27,б-р,Мячковский ,д.27,7873297,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Мячковский д.3,Москва,б-р Мячковский д.3,б-р,Мячковский ,д.3,7873305,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Мячковский д.31/19,Москва,б-р Мячковский д.31/19,б-р,Мячковский ,д.31/19,7873325,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Мячковский д.5 кор.1,Москва,б-р Мячковский д.5 кор.1,б-р,Мячковский ,д.5 кор.1,7873338,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Мячковский д.6,Москва,б-р Мячковский д.6,б-р,Мячковский ,д.6,7873353,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Мячковский д.6 кор.1,Москва,б-р Мячковский д.6 кор.1,б-р,Мячковский ,д.6 кор.1,7873364,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Мячковский д.6 кор.2,Москва,б-р Мячковский д.6 кор.2,б-р,Мячковский ,д.6 кор.2,7873371,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Мячковский д.8,Москва,б-р Мячковский д.8,б-р,Мячковский ,д.8,7560584,муниципальный округ Марьино,1995 +2281065,г Москва б-р Мячковский д.8 кор.1,Москва,б-р Мячковский д.8 кор.1,б-р,Мячковский ,д.8 кор.1,7873382,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Мячковский д.8 кор.2,Москва,б-р Мячковский д.8 кор.2,б-р,Мячковский ,д.8 кор.2,7873411,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Мячковский д.8 кор.3,Москва,б-р Мячковский д.8 кор.3,б-р,Мячковский ,д.8 кор.3,7560588,муниципальный округ Марьино,1995 +2281065,г Москва б-р Мячковский д.8 кор.4,Москва,б-р Мячковский д.8 кор.4,б-р,Мячковский ,д.8 кор.4,7560591,муниципальный округ Марьино,1995 +2281065,г Москва б-р Мячковский д.9,Москва,б-р Мячковский д.9,б-р,Мячковский ,д.9,7873397,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.10,Москва,б-р Новочеркасский д.10,б-р,Новочеркасский ,д.10,7873692,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.11,Москва,б-р Новочеркасский д.11,б-р,Новочеркасский ,д.11,7914134,муниципальный округ Марьино,1979 +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.14,Москва,б-р Новочеркасский д.14,б-р,Новочеркасский ,д.14,7873703,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.15,Москва,б-р Новочеркасский д.15,б-р,Новочеркасский ,д.15,7914140,муниципальный округ Марьино,1979 +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.2,Москва,б-р Новочеркасский д.2,б-р,Новочеркасский ,д.2,7873723,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.20 кор.1,Москва,б-р Новочеркасский д.20 кор.1,б-р,Новочеркасский ,д.20 кор.1,7873737,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.21,Москва,б-р Новочеркасский д.21,б-р,Новочеркасский ,д.21,7914141,муниципальный округ Марьино,1981 +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.22,Москва,б-р Новочеркасский д.22,б-р,Новочеркасский ,д.22,7873748,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.25,Москва,б-р Новочеркасский д.25,б-р,Новочеркасский ,д.25,7759146,муниципальный округ Марьино,1989 +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.26,Москва,б-р Новочеркасский д.26,б-р,Новочеркасский ,д.26,7873767,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.27,Москва,б-р Новочеркасский д.27,б-р,Новочеркасский ,д.27,7759156,муниципальный округ Марьино,1988 +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.29,Москва,б-р Новочеркасский д.29,б-р,Новочеркасский ,д.29,7759162,муниципальный округ Марьино,1988 +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.3,Москва,б-р Новочеркасский д.3,б-р,Новочеркасский ,д.3,7873816,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.30,Москва,б-р Новочеркасский д.30,б-р,Новочеркасский ,д.30,7873826,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.31,Москва,б-р Новочеркасский д.31,б-р,Новочеркасский ,д.31,7873837,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.36,Москва,б-р Новочеркасский д.36,б-р,Новочеркасский ,д.36,7873851,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.4,Москва,б-р Новочеркасский д.4,б-р,Новочеркасский ,д.4,7873863,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.42,Москва,б-р Новочеркасский д.42,б-р,Новочеркасский ,д.42,7873874,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.45,Москва,б-р Новочеркасский д.45,б-р,Новочеркасский ,д.45,7873890,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.46,Москва,б-р Новочеркасский д.46,б-р,Новочеркасский ,д.46,7873900,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.49,Москва,б-р Новочеркасский д.49,б-р,Новочеркасский ,д.49,7873908,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.5,Москва,б-р Новочеркасский д.5,б-р,Новочеркасский ,д.5,7873918,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.53,Москва,б-р Новочеркасский д.53,б-р,Новочеркасский ,д.53,7873923,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.55,Москва,б-р Новочеркасский д.55,б-р,Новочеркасский ,д.55,7873933,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.8,Москва,б-р Новочеркасский д.8,б-р,Новочеркасский ,д.8,7873947,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Новочеркасский д.9,Москва,б-р Новочеркасский д.9,б-р,Новочеркасский ,д.9,7914131,муниципальный округ Марьино,1979 +2281065,г Москва б-р Перервинский д.1,Москва,б-р Перервинский д.1,б-р,Перервинский ,д.1,7875386,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Перервинский д.14 кор.1,Москва,б-р Перервинский д.14 кор.1,б-р,Перервинский ,д.14 кор.1,7616549,муниципальный округ Марьино,1999 +2281065,г Москва б-р Перервинский д.14 кор.2,Москва,б-р Перервинский д.14 кор.2,б-р,Перервинский ,д.14 кор.2,7616551,муниципальный округ Марьино,1999 +2281065,г Москва б-р Перервинский д.14 кор.3,Москва,б-р Перервинский д.14 кор.3,б-р,Перервинский ,д.14 кор.3,7616556,муниципальный округ Марьино,1999 +2281065,г Москва б-р Перервинский д.15 кор.1,Москва,б-р Перервинский д.15 кор.1,б-р,Перервинский ,д.15 кор.1,7560626,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва б-р Перервинский д.15 кор.2,Москва,б-р Перервинский д.15 кор.2,б-р,Перервинский ,д.15 кор.2,7560629,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва б-р Перервинский д.17 кор.1,Москва,б-р Перервинский д.17 кор.1,б-р,Перервинский ,д.17 кор.1,7560632,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва б-р Перервинский д.19 кор.1,Москва,б-р Перервинский д.19 кор.1,б-р,Перервинский ,д.19 кор.1,7560634,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва б-р Перервинский д.19 кор.2,Москва,б-р Перервинский д.19 кор.2,б-р,Перервинский ,д.19 кор.2,7875403,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Перервинский д.2 кор.1,Москва,б-р Перервинский д.2 кор.1,б-р,Перервинский ,д.2 кор.1,7875409,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Перервинский д.21 кор.1,Москва,б-р Перервинский д.21 кор.1,б-р,Перервинский ,д.21 кор.1,7560637,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва б-р Перервинский д.21 кор.3,Москва,б-р Перервинский д.21 кор.3,б-р,Перервинский ,д.21 кор.3,7875420,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Перервинский д.22 кор.1,Москва,б-р Перервинский д.22 кор.1,б-р,Перервинский ,д.22 кор.1,7875428,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Перервинский д.22 кор.2,Москва,б-р Перервинский д.22 кор.2,б-р,Перервинский ,д.22 кор.2,7616589,муниципальный округ Марьино,1999 +2281065,г Москва б-р Перервинский д.22 кор.3,Москва,б-р Перервинский д.22 кор.3,б-р,Перервинский ,д.22 кор.3,7616593,муниципальный округ Марьино,1999 +2281065,г Москва б-р Перервинский д.25,Москва,б-р Перервинский д.25,б-р,Перервинский ,д.25,7875440,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Перервинский д.27 кор.1,Москва,б-р Перервинский д.27 кор.1,б-р,Перервинский ,д.27 кор.1,7875603,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва б-р Перервинский д.27 кор.2,Москва,б-р Перервинский д.27 кор.2,б-р,Перервинский ,д.27 кор.2,7560640,муниципальный округ Марьино,2002 +2281065,г Москва б-р Перервинский д.3,Москва,б-р Перервинский д.3,б-р,Перервинский ,д.3,7656520,муниципальный округ Марьино,2000 +2281065,г Москва б-р Перервинский д.7 кор.1,Москва,б-р Перервинский д.7 кор.1,б-р,Перервинский ,д.7 кор.1,7616595,муниципальный округ Марьино,2000 +2281065,г Москва б-р Перервинский д.7 кор.2,Москва,б-р Перервинский д.7 кор.2,б-р,Перервинский ,д.7 кор.2,7616596,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва б-р Перервинский д.8,Москва,б-р Перервинский д.8,б-р,Перервинский ,д.8,7656525,муниципальный округ Марьино,1999 +2281065,г Москва проезд Батайский д.1,Москва,проезд Батайский д.1,проезд,Батайский ,д.1,7574685,муниципальный округ Марьино,1980 +2281065,г Москва проезд Батайский д.11,Москва,проезд Батайский д.11,проезд,Батайский ,д.11,7705603,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Батайский д.13,Москва,проезд Батайский д.13,проезд,Батайский ,д.13,7868893,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Батайский д.17,Москва,проезд Батайский д.17,проезд,Батайский ,д.17,7868963,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Батайский д.19,Москва,проезд Батайский д.19,проезд,Батайский ,д.19,7868993,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Батайский д.27,Москва,проезд Батайский д.27,проезд,Батайский ,д.27,7869022,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Батайский д.29,Москва,проезд Батайский д.29,проезд,Батайский ,д.29,7869035,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Батайский д.3,Москва,проезд Батайский д.3,проезд,Батайский ,д.3,7575784,муниципальный округ Марьино,1981 +2281065,г Москва проезд Батайский д.31,Москва,проезд Батайский д.31,проезд,Батайский ,д.31,7869047,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Батайский д.33,Москва,проезд Батайский д.33,проезд,Батайский ,д.33,7869156,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Батайский д.37,Москва,проезд Батайский д.37,проезд,Батайский ,д.37,7759187,муниципальный округ Марьино,1988 +2281065,г Москва проезд Батайский д.41,Москва,проезд Батайский д.41,проезд,Батайский ,д.41,7869228,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Батайский д.43,Москва,проезд Батайский д.43,проезд,Батайский ,д.43,7869252,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Батайский д.5,Москва,проезд Батайский д.5,проезд,Батайский ,д.5,7841349,муниципальный округ Марьино,1980 +2281065,г Москва проезд Батайский д.51,Москва,проезд Батайский д.51,проезд,Батайский ,д.51,7811149,муниципальный округ Марьино,1990 +2281065,г Москва проезд Батайский д.53,Москва,проезд Батайский д.53,проезд,Батайский ,д.53,7869264,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Батайский д.59,Москва,проезд Батайский д.59,проезд,Батайский ,д.59,7869287,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Батайский д.65,Москва,проезд Батайский д.65,проезд,Батайский ,д.65,7869304,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Батайский д.9,Москва,проезд Батайский д.9,проезд,Батайский ,д.9,7703000,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Луговой д.1/8,Москва,проезд Луговой д.1/8,проезд,Луговой ,д.1/8,7869601,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Луговой д.10 кор.1,Москва,проезд Луговой д.10 кор.1,проезд,Луговой ,д.10 кор.1,7869623,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Луговой д.10 кор.2,Москва,проезд Луговой д.10 кор.2,проезд,Луговой ,д.10 кор.2,7869639,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Луговой д.12 кор.1,Москва,проезд Луговой д.12 кор.1,проезд,Луговой ,д.12 кор.1,7869643,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Луговой д.12 кор.2,Москва,проезд Луговой д.12 кор.2,проезд,Луговой ,д.12 кор.2,7560514,муниципальный округ Марьино,1994 +2281065,г Москва проезд Луговой д.2,Москва,проезд Луговой д.2,проезд,Луговой ,д.2,7869655,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Луговой д.3,Москва,проезд Луговой д.3,проезд,Луговой ,д.3,7759196,муниципальный округ Марьино,1995 +2281065,г Москва проезд Луговой д.4 кор.1,Москва,проезд Луговой д.4 кор.1,проезд,Луговой ,д.4 кор.1,7869665,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Луговой д.4 кор.2,Москва,проезд Луговой д.4 кор.2,проезд,Луговой ,д.4 кор.2,7869672,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Луговой д.4 кор.3,Москва,проезд Луговой д.4 кор.3,проезд,Луговой ,д.4 кор.3,7869680,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Луговой д.6,Москва,проезд Луговой д.6,проезд,Луговой ,д.6,7869772,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Луговой д.7,Москва,проезд Луговой д.7,проезд,Луговой ,д.7,7869777,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Луговой д.8 кор.1,Москва,проезд Луговой д.8 кор.1,проезд,Луговой ,д.8 кор.1,7869812,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Луговой д.9 кор.1,Москва,проезд Луговой д.9 кор.1,проезд,Луговой ,д.9 кор.1,7869817,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва проезд Луговой д.9 кор.2,Москва,проезд Луговой д.9 кор.2,проезд,Луговой ,д.9 кор.2,7869822,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Белореченская д.22/66,Москва,ул Белореченская д.22/66,ул,Белореченская ,д.22/66,7616424,муниципальный округ Марьино,2000 +2281065,г Москва ул Белореченская д.24,Москва,ул Белореченская д.24,ул,Белореченская ,д.24,7869324,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Белореченская д.28 кор.1,Москва,ул Белореченская д.28 кор.1,ул,Белореченская ,д.28 кор.1,7616448,муниципальный округ Марьино,2000 +2281065,г Москва ул Белореченская д.28 кор.2,Москва,ул Белореченская д.28 кор.2,ул,Белореченская ,д.28 кор.2,7616450,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва ул Белореченская д.30,Москва,ул Белореченская д.30,ул,Белореченская ,д.30,7616453,муниципальный округ Марьино,2000 +2281065,г Москва ул Белореченская д.34 кор.1,Москва,ул Белореченская д.34 кор.1,ул,Белореченская ,д.34 кор.1,7560441,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва ул Белореченская д.34 кор.2,Москва,ул Белореченская д.34 кор.2,ул,Белореченская ,д.34 кор.2,7560462,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва ул Белореченская д.37 кор.1,Москва,ул Белореченская д.37 кор.1,ул,Белореченская ,д.37 кор.1,7560466,муниципальный округ Марьино,2002 +2281065,г Москва ул Белореченская д.37 кор.2,Москва,ул Белореченская д.37 кор.2,ул,Белореченская ,д.37 кор.2,7560472,муниципальный округ Марьино,2002 +2281065,г Москва ул Белореченская д.38 кор.1,Москва,ул Белореченская д.38 кор.1,ул,Белореченская ,д.38 кор.1,7560477,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва ул Белореченская д.38 кор.2,Москва,ул Белореченская д.38 кор.2,ул,Белореченская ,д.38 кор.2,7560482,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва ул Белореченская д.39,Москва,ул Белореченская д.39,ул,Белореченская ,д.39,7560488,муниципальный округ Марьино,2002 +2281065,г Москва ул Белореченская д.41 кор.1,Москва,ул Белореченская д.41 кор.1,ул,Белореченская ,д.41 кор.1,7869373,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Белореченская д.41 кор.2,Москва,ул Белореченская д.41 кор.2,ул,Белореченская ,д.41 кор.2,7560492,муниципальный округ Марьино,2002 +2281065,г Москва ул Белореченская д.43,Москва,ул Белореченская д.43,ул,Белореченская ,д.43,7869423,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Белореченская д.45 кор.1,Москва,ул Белореченская д.45 кор.1,ул,Белореченская ,д.45 кор.1,7560500,муниципальный округ Марьино,2002 +2281065,г Москва ул Белореченская д.49,Москва,ул Белореченская д.49,ул,Белореченская ,д.49,7869466,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.10,Москва,ул Братиславская д.10,ул,Братиславская ,д.10,7616456,муниципальный округ Марьино,1999 +2281065,г Москва ул Братиславская д.11,Москва,ул Братиславская д.11,ул,Братиславская ,д.11,7869478,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.12,Москва,ул Братиславская д.12,ул,Братиславская ,д.12,7869498,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.13 кор.1,Москва,ул Братиславская д.13 кор.1,ул,Братиславская ,д.13 кор.1,7616459,муниципальный округ Марьино,2000 +2281065,г Москва ул Братиславская д.14,Москва,ул Братиславская д.14,ул,Братиславская ,д.14,7869516,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.15 кор.1,Москва,ул Братиславская д.15 кор.1,ул,Братиславская ,д.15 кор.1,7656469,муниципальный округ Марьино,1998 +2281065,г Москва ул Братиславская д.15 кор.2,Москва,ул Братиславская д.15 кор.2,ул,Братиславская ,д.15 кор.2,7869546,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.16 кор.1,Москва,ул Братиславская д.16 кор.1,ул,Братиславская ,д.16 кор.1,7656473,муниципальный округ Марьино,1998 +2281065,г Москва ул Братиславская д.16 кор.3,Москва,ул Братиславская д.16 кор.3,ул,Братиславская ,д.16 кор.3,7869553,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.17 кор.1,Москва,ул Братиславская д.17 кор.1,ул,Братиславская ,д.17 кор.1,7869560,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.18 кор.1,Москва,ул Братиславская д.18 кор.1,ул,Братиславская ,д.18 кор.1,7869567,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.18 кор.2,Москва,ул Братиславская д.18 кор.2,ул,Братиславская ,д.18 кор.2,7869191,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.19 кор.1,Москва,ул Братиславская д.19 кор.1,ул,Братиславская ,д.19 кор.1,7869219,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.19 кор.2,Москва,ул Братиславская д.19 кор.2,ул,Братиславская ,д.19 кор.2,7869241,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.20,Москва,ул Братиславская д.20,ул,Братиславская ,д.20,7869338,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.21 кор.1,Москва,ул Братиславская д.21 кор.1,ул,Братиславская ,д.21 кор.1,7656477,муниципальный округ Марьино,1998 +2281065,г Москва ул Братиславская д.22,Москва,ул Братиславская д.22,ул,Братиславская ,д.22,7853259,муниципальный округ Марьино,1999 +2281065,г Москва ул Братиславская д.23,Москва,ул Братиславская д.23,ул,Братиславская ,д.23,7656550,муниципальный округ Марьино,1998 +2281065,г Москва ул Братиславская д.24,Москва,ул Братиславская д.24,ул,Братиславская ,д.24,7869367,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.25,Москва,ул Братиславская д.25,ул,Братиславская ,д.25,7656478,муниципальный округ Марьино,1998 +2281065,г Москва ул Братиславская д.26,Москва,ул Братиславская д.26,ул,Братиславская ,д.26,7869387,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.27 кор.1,Москва,ул Братиславская д.27 кор.1,ул,Братиславская ,д.27 кор.1,7869390,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.27 кор.2,Москва,ул Братиславская д.27 кор.2,ул,Братиславская ,д.27 кор.2,7869417,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.27 кор.3,Москва,ул Братиславская д.27 кор.3,ул,Братиславская ,д.27 кор.3,7869463,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.29 кор.1,Москва,ул Братиславская д.29 кор.1,ул,Братиславская ,д.29 кор.1,7869480,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.3,Москва,ул Братиславская д.3,ул,Братиславская ,д.3,7869501,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.30,Москва,ул Братиславская д.30,ул,Братиславская ,д.30,7829551,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.31 кор.1,Москва,ул Братиславская д.31 кор.1,ул,Братиславская ,д.31 кор.1,7869530,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.31 кор.2,Москва,ул Братиславская д.31 кор.2,ул,Братиславская ,д.31 кор.2,7869544,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.31 кор.3,Москва,ул Братиславская д.31 кор.3,ул,Братиславская ,д.31 кор.3,7616463,муниципальный округ Марьино,1999 +2281065,г Москва ул Братиславская д.33,Москва,ул Братиславская д.33,ул,Братиславская ,д.33,7840844,муниципальный округ Марьино,1998 +2281065,г Москва ул Братиславская д.34 кор.1,Москва,ул Братиславская д.34 кор.1,ул,Братиславская ,д.34 кор.1,7869551,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.34 кор.2,Москва,ул Братиславская д.34 кор.2,ул,Братиславская ,д.34 кор.2,7869559,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.5,Москва,ул Братиславская д.5,ул,Братиславская ,д.5,7869570,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.6 кор.1,Москва,ул Братиславская д.6 кор.1,ул,Братиславская ,д.6 кор.1,7869586,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Братиславская д.8,Москва,ул Братиславская д.8,ул,Братиславская ,д.8,7616466,муниципальный округ Марьино,1999 +2281065,г Москва ул Верхние Поля д.10,Москва,ул Верхние Поля д.10,ул,Верхние Поля ,д.10,7656489,муниципальный округ Марьино,1999 +2281065,г Москва ул Верхние Поля д.14 кор.1,Москва,ул Верхние Поля д.14 кор.1,ул,Верхние Поля ,д.14 кор.1,7616474,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва ул Верхние Поля д.16 кор.1,Москва,ул Верхние Поля д.16 кор.1,ул,Верхние Поля ,д.16 кор.1,7616501,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва ул Верхние Поля д.22 кор.1,Москва,ул Верхние Поля д.22 кор.1,ул,Верхние Поля ,д.22 кор.1,7858748,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва ул Верхние Поля д.24,Москва,ул Верхние Поля д.24,ул,Верхние Поля ,д.24,7869603,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Верхние Поля д.28,Москва,ул Верхние Поля д.28,ул,Верхние Поля ,д.28,7869617,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Верхние Поля д.34 кор.1,Москва,ул Верхние Поля д.34 кор.1,ул,Верхние Поля ,д.34 кор.1,7656483,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва ул Верхние Поля д.36 кор.1,Москва,ул Верхние Поля д.36 кор.1,ул,Верхние Поля ,д.36 кор.1,7616509,муниципальный округ Марьино,2000 +2281065,г Москва ул Верхние Поля д.36 кор.2,Москва,ул Верхние Поля д.36 кор.2,ул,Верхние Поля ,д.36 кор.2,7853007,муниципальный округ Марьино,2000 +2281065,г Москва ул Верхние Поля д.38 кор.1,Москва,ул Верхние Поля д.38 кор.1,ул,Верхние Поля ,д.38 кор.1,7555632,муниципальный округ Марьино,2002 +2281065,г Москва ул Верхние Поля д.4,Москва,ул Верхние Поля д.4,ул,Верхние Поля ,д.4,7858667,муниципальный округ Марьино,2002 +2281065,г Москва ул Верхние Поля д.40 кор.1,Москва,ул Верхние Поля д.40 кор.1,ул,Верхние Поля ,д.40 кор.1,7560507,муниципальный округ Марьино,2002 +2281065,г Москва ул Верхние Поля д.42 кор.1,Москва,ул Верхние Поля д.42 кор.1,ул,Верхние Поля ,д.42 кор.1,7560509,муниципальный округ Марьино,2002 +2281065,г Москва ул Верхние Поля д.6,Москва,ул Верхние Поля д.6,ул,Верхние Поля ,д.6,7616511,муниципальный округ Марьино,1999 +2281065,г Москва ул Верхние Поля д.8,Москва,ул Верхние Поля д.8,ул,Верхние Поля ,д.8,7616515,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва ул Донецкая д.1,Москва,ул Донецкая д.1,ул,Донецкая ,д.1,7914124,муниципальный округ Марьино,1979 +2281065,г Москва ул Донецкая д.12,Москва,ул Донецкая д.12,ул,Донецкая ,д.12,7869693,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Донецкая д.15,Москва,ул Донецкая д.15,ул,Донецкая ,д.15,7869726,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Донецкая д.18 кор.1,Москва,ул Донецкая д.18 кор.1,ул,Донецкая ,д.18 кор.1,7869745,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Донецкая д.18 кор.2,Москва,ул Донецкая д.18 кор.2,ул,Донецкая ,д.18 кор.2,7869752,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Донецкая д.18 кор.3,Москва,ул Донецкая д.18 кор.3,ул,Донецкая ,д.18 кор.3,7871998,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Донецкая д.19,Москва,ул Донецкая д.19,ул,Донецкая ,д.19,7872025,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Донецкая д.2,Москва,ул Донецкая д.2,ул,Донецкая ,д.2,7872061,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Донецкая д.20 кор.1,Москва,ул Донецкая д.20 кор.1,ул,Донецкая ,д.20 кор.1,7809877,муниципальный округ Марьино,2005 +2281065,г Москва ул Донецкая д.22,Москва,ул Донецкая д.22,ул,Донецкая ,д.22,7914127,муниципальный округ Марьино,1981 +2281065,г Москва ул Донецкая д.23,Москва,ул Донецкая д.23,ул,Донецкая ,д.23,7872124,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Донецкая д.26,Москва,ул Донецкая д.26,ул,Донецкая ,д.26,7872166,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Донецкая д.27,Москва,ул Донецкая д.27,ул,Донецкая ,д.27,7872187,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Донецкая д.29,Москва,ул Донецкая д.29,ул,Донецкая ,д.29,7872219,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Донецкая д.7,Москва,ул Донецкая д.7,ул,Донецкая ,д.7,7872251,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Донецкая д.8,Москва,ул Донецкая д.8,ул,Донецкая ,д.8,7872288,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Люблинская д.104,Москва,ул Люблинская д.104,ул,Люблинская ,д.104,7872104,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Люблинская д.108,Москва,ул Люблинская д.108,ул,Люблинская ,д.108,7872117,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Люблинская д.112,Москва,ул Люблинская д.112,ул,Люблинская ,д.112,7872137,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Люблинская д.118,Москва,ул Люблинская д.118,ул,Люблинская ,д.118,7872156,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Люблинская д.126,Москва,ул Люблинская д.126,ул,Люблинская ,д.126,7872164,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Люблинская д.157,Москва,ул Люблинская д.157,ул,Люблинская ,д.157,7872172,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Люблинская д.157 кор.2,Москва,ул Люблинская д.157 кор.2,ул,Люблинская ,д.157 кор.2,7872182,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Люблинская д.159,Москва,ул Люблинская д.159,ул,Люблинская ,д.159,7872194,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Люблинская д.159 кор.1,Москва,ул Люблинская д.159 кор.1,ул,Люблинская ,д.159 кор.1,7872237,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Люблинская д.161,Москва,ул Люблинская д.161,ул,Люблинская ,д.161,7560518,муниципальный округ Марьино,1995 +2281065,г Москва ул Люблинская д.161 кор.1,Москва,ул Люблинская д.161 кор.1,ул,Люблинская ,д.161 кор.1,7560522,муниципальный округ Марьино,1995 +2281065,г Москва ул Люблинская д.161 кор.2,Москва,ул Люблинская д.161 кор.2,ул,Люблинская ,д.161 кор.2,7872253,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Люблинская д.163/1,Москва,ул Люблинская д.163/1,ул,Люблинская ,д.163/1,7872261,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Люблинская д.165 кор.2,Москва,ул Люблинская д.165 кор.2,ул,Люблинская ,д.165 кор.2,7872276,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Люблинская д.169,Москва,ул Люблинская д.169,ул,Люблинская ,д.169,7872370,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Люблинская д.171,Москва,ул Люблинская д.171,ул,Люблинская ,д.171,7872391,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Люблинская д.175,Москва,ул Люблинская д.175,ул,Люблинская ,д.175,7872409,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Люблинская д.179/1,Москва,ул Люблинская д.179/1,ул,Люблинская ,д.179/1,7872424,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Маршала Голованова д.1,Москва,ул Маршала Голованова д.1,ул,Маршала Голованова ,д.1,7869635,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Маршала Голованова д.11,Москва,ул Маршала Голованова д.11,ул,Маршала Голованова ,д.11,7759133,муниципальный округ Марьино,1985 +2281065,г Москва ул Маршала Голованова д.12,Москва,ул Маршала Голованова д.12,ул,Маршала Голованова ,д.12,7914120,муниципальный округ Марьино,1980 +2281065,г Москва ул Маршала Голованова д.14,Москва,ул Маршала Голованова д.14,ул,Маршала Голованова ,д.14,7914122,муниципальный округ Марьино,1981 +2281065,г Москва ул Маршала Голованова д.17,Москва,ул Маршала Голованова д.17,ул,Маршала Голованова ,д.17,7869647,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Маршала Голованова д.18,Москва,ул Маршала Голованова д.18,ул,Маршала Голованова ,д.18,7841125,муниципальный округ Марьино,1980 +2281065,г Москва ул Маршала Голованова д.19,Москва,ул Маршала Голованова д.19,ул,Маршала Голованова ,д.19,7759178,муниципальный округ Марьино,1990 +2281065,г Москва ул Маршала Голованова д.2,Москва,ул Маршала Голованова д.2,ул,Маршала Голованова ,д.2,7914110,муниципальный округ Марьино,1981 +2281065,г Москва ул Маршала Голованова д.20,Москва,ул Маршала Голованова д.20,ул,Маршала Голованова ,д.20,7858834,муниципальный округ Марьино,1980 +2281065,г Москва ул Маршала Голованова д.4,Москва,ул Маршала Голованова д.4,ул,Маршала Голованова ,д.4,7914117,муниципальный округ Марьино,1980 +2281065,г Москва ул Маршала Голованова д.4А,Москва,ул Маршала Голованова д.4А,ул,Маршала Голованова ,д.4А,7914118,муниципальный округ Марьино,1981 +2281065,г Москва ул Маршала Голованова д.7,Москва,ул Маршала Голованова д.7,ул,Маршала Голованова ,д.7,7869675,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Марьинский Парк д.11,Москва,ул Марьинский Парк д.11,ул,Марьинский Парк ,д.11,7872442,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Марьинский Парк д.13,Москва,ул Марьинский Парк д.13,ул,Марьинский Парк ,д.13,7560569,муниципальный округ Марьино,2002 +2281065,г Москва ул Марьинский Парк д.15/51,Москва,ул Марьинский Парк д.15/51,ул,Марьинский Парк ,д.15/51,7560573,муниципальный округ Марьино,2002 +2281065,г Москва ул Марьинский Парк д.17 кор.1,Москва,ул Марьинский Парк д.17 кор.1,ул,Марьинский Парк ,д.17 кор.1,7872455,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Марьинский Парк д.17 кор.2,Москва,ул Марьинский Парк д.17 кор.2,ул,Марьинский Парк ,д.17 кор.2,7560577,муниципальный округ Марьино,2002 +2281065,г Москва ул Марьинский Парк д.19 кор.1,Москва,ул Марьинский Парк д.19 кор.1,ул,Марьинский Парк ,д.19 кор.1,7560581,муниципальный округ Марьино,2002 +2281065,г Москва ул Марьинский Парк д.19 кор.2,Москва,ул Марьинский Парк д.19 кор.2,ул,Марьинский Парк ,д.19 кор.2,7872470,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Марьинский Парк д.21 кор.1,Москва,ул Марьинский Парк д.21 кор.1,ул,Марьинский Парк ,д.21 кор.1,7872487,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Марьинский Парк д.21 кор.2,Москва,ул Марьинский Парк д.21 кор.2,ул,Марьинский Парк ,д.21 кор.2,7872507,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Марьинский Парк д.3 кор.1,Москва,ул Марьинский Парк д.3 кор.1,ул,Марьинский Парк ,д.3 кор.1,7560532,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва ул Марьинский Парк д.3 кор.2,Москва,ул Марьинский Парк д.3 кор.2,ул,Марьинский Парк ,д.3 кор.2,7560534,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва ул Марьинский Парк д.5 кор.1,Москва,ул Марьинский Парк д.5 кор.1,ул,Марьинский Парк ,д.5 кор.1,7560539,муниципальный округ Марьино,2002 +2281065,г Москва ул Марьинский Парк д.5 кор.2,Москва,ул Марьинский Парк д.5 кор.2,ул,Марьинский Парк ,д.5 кор.2,7560542,муниципальный округ Марьино,2002 +2281065,г Москва ул Марьинский Парк д.5 кор.3,Москва,ул Марьинский Парк д.5 кор.3,ул,Марьинский Парк ,д.5 кор.3,7560544,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва ул Марьинский Парк д.7 кор.1,Москва,ул Марьинский Парк д.7 кор.1,ул,Марьинский Парк ,д.7 кор.1,7560548,муниципальный округ Марьино,2002 +2281065,г Москва ул Марьинский Парк д.7 кор.2,Москва,ул Марьинский Парк д.7 кор.2,ул,Марьинский Парк ,д.7 кор.2,7560551,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва ул Марьинский Парк д.9 кор.1,Москва,ул Марьинский Парк д.9 кор.1,ул,Марьинский Парк ,д.9 кор.1,7560558,муниципальный округ Марьино,2002 +2281065,г Москва ул Марьинский Парк д.9 кор.2,Москва,ул Марьинский Парк д.9 кор.2,ул,Марьинский Парк ,д.9 кор.2,7560562,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.10 кор.1,Москва,ул Новомарьинская д.10 кор.1,ул,Новомарьинская ,д.10 кор.1,7873424,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.10 кор.2,Москва,ул Новомарьинская д.10 кор.2,ул,Новомарьинская ,д.10 кор.2,7873434,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.11 кор.1,Москва,ул Новомарьинская д.11 кор.1,ул,Новомарьинская ,д.11 кор.1,7873445,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.12/12 кор.1,Москва,ул Новомарьинская д.12/12 кор.1,ул,Новомарьинская ,д.12/12 кор.1,7759214,муниципальный округ Марьино,1995 +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.12/12 кор.2,Москва,ул Новомарьинская д.12/12 кор.2,ул,Новомарьинская ,д.12/12 кор.2,7873455,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.13,Москва,ул Новомарьинская д.13,ул,Новомарьинская ,д.13,7873468,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.14/15,Москва,ул Новомарьинская д.14/15,ул,Новомарьинская ,д.14/15,7873478,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.15,Москва,ул Новомарьинская д.15,ул,Новомарьинская ,д.15,7873487,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.16 кор.1,Москва,ул Новомарьинская д.16 кор.1,ул,Новомарьинская ,д.16 кор.1,7873496,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.16 кор.2,Москва,ул Новомарьинская д.16 кор.2,ул,Новомарьинская ,д.16 кор.2,7873508,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.17,Москва,ул Новомарьинская д.17,ул,Новомарьинская ,д.17,7873513,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.18,Москва,ул Новомарьинская д.18,ул,Новомарьинская ,д.18,7656513,муниципальный округ Марьино,1998 +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.28,Москва,ул Новомарьинская д.28,ул,Новомарьинская ,д.28,7656504,муниципальный округ Марьино,1998 +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.3 кор.1,Москва,ул Новомарьинская д.3 кор.1,ул,Новомарьинская ,д.3 кор.1,7560604,муниципальный округ Марьино,1995 +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.3 кор.2,Москва,ул Новомарьинская д.3 кор.2,ул,Новомарьинская ,д.3 кор.2,7873525,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.3 кор.3,Москва,ул Новомарьинская д.3 кор.3,ул,Новомарьинская ,д.3 кор.3,7560606,муниципальный округ Марьино,1995 +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.30,Москва,ул Новомарьинская д.30,ул,Новомарьинская ,д.30,7560613,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.32,Москва,ул Новомарьинская д.32,ул,Новомарьинская ,д.32,7873588,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.34,Москва,ул Новомарьинская д.34,ул,Новомарьинская ,д.34,7873636,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.36 кор.1,Москва,ул Новомарьинская д.36 кор.1,ул,Новомарьинская ,д.36 кор.1,7560615,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.36 кор.2,Москва,ул Новомарьинская д.36 кор.2,ул,Новомарьинская ,д.36 кор.2,7560619,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.38,Москва,ул Новомарьинская д.38,ул,Новомарьинская ,д.38,7560621,муниципальный округ Марьино,2002 +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.4,Москва,ул Новомарьинская д.4,ул,Новомарьинская ,д.4,7873648,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.5,Москва,ул Новомарьинская д.5,ул,Новомарьинская ,д.5,7873659,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.5 кор.1,Москва,ул Новомарьинская д.5 кор.1,ул,Новомарьинская ,д.5 кор.1,7560611,муниципальный округ Марьино,1994 +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.5 кор.2,Москва,ул Новомарьинская д.5 кор.2,ул,Новомарьинская ,д.5 кор.2,7873671,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Новомарьинская д.7 кор.1,Москва,ул Новомарьинская д.7 кор.1,ул,Новомарьинская ,д.7 кор.1,7873681,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Перерва д.10,Москва,ул Перерва д.10,ул,Перерва ,д.10,7875139,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Перерва д.12,Москва,ул Перерва д.12,ул,Перерва ,д.12,7914152,муниципальный округ Марьино,1980 +2281065,г Москва ул Перерва д.14,Москва,ул Перерва д.14,ул,Перерва ,д.14,7914160,муниципальный округ Марьино,1979 +2281065,г Москва ул Перерва д.2,Москва,ул Перерва д.2,ул,Перерва ,д.2,7914145,муниципальный округ Марьино,1980 +2281065,г Москва ул Перерва д.20,Москва,ул Перерва д.20,ул,Перерва ,д.20,7914161,муниципальный округ Марьино,1981 +2281065,г Москва ул Перерва д.24,Москва,ул Перерва д.24,ул,Перерва ,д.24,7759169,муниципальный округ Марьино,1986 +2281065,г Москва ул Перерва д.26 кор.1,Москва,ул Перерва д.26 кор.1,ул,Перерва ,д.26 кор.1,7875162,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Перерва д.26 кор.2,Москва,ул Перерва д.26 кор.2,ул,Перерва ,д.26 кор.2,7875169,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Перерва д.28,Москва,ул Перерва д.28,ул,Перерва ,д.28,7875202,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Перерва д.31,Москва,ул Перерва д.31,ул,Перерва ,д.31,7875211,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Перерва д.33,Москва,ул Перерва д.33,ул,Перерва ,д.33,7858936,муниципальный округ Марьино,1999 +2281065,г Москва ул Перерва д.34,Москва,ул Перерва д.34,ул,Перерва ,д.34,7875218,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Перерва д.38,Москва,ул Перерва д.38,ул,Перерва ,д.38,7875235,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Перерва д.4,Москва,ул Перерва д.4,ул,Перерва ,д.4,7914148,муниципальный округ Марьино,1980 +2281065,г Москва ул Перерва д.40,Москва,ул Перерва д.40,ул,Перерва ,д.40,7875263,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Перерва д.43,Москва,ул Перерва д.43,ул,Перерва ,д.43,7656539,муниципальный округ Марьино,2001 +2281065,г Москва ул Перерва д.45 кор.1,Москва,ул Перерва д.45 кор.1,ул,Перерва ,д.45 кор.1,7616527,муниципальный округ Марьино,1999 +2281065,г Москва ул Перерва д.49,Москва,ул Перерва д.49,ул,Перерва ,д.49,7616531,муниципальный округ Марьино,1999 +2281065,г Москва ул Перерва д.49 кор.1,Москва,ул Перерва д.49 кор.1,ул,Перерва ,д.49 кор.1,7616534,муниципальный округ Марьино,1999 +2281065,г Москва ул Перерва д.50,Москва,ул Перерва д.50,ул,Перерва ,д.50,7811159,муниципальный округ Марьино,1990 +2281065,г Москва ул Перерва д.52,Москва,ул Перерва д.52,ул,Перерва ,д.52,7560623,муниципальный округ Марьино,1996 +2281065,г Москва ул Перерва д.52 кор.1,Москва,ул Перерва д.52 кор.1,ул,Перерва ,д.52 кор.1,7875271,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Перерва д.54,Москва,ул Перерва д.54,ул,Перерва ,д.54,7875286,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Перерва д.55,Москва,ул Перерва д.55,ул,Перерва ,д.55,7875297,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Перерва д.56 кор.1,Москва,ул Перерва д.56 кор.1,ул,Перерва ,д.56 кор.1,7875303,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Перерва д.56/2,Москва,ул Перерва д.56/2,ул,Перерва ,д.56/2,7875322,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Перерва д.57,Москва,ул Перерва д.57,ул,Перерва ,д.57,7875339,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Перерва д.58,Москва,ул Перерва д.58,ул,Перерва ,д.58,7656545,муниципальный округ Марьино,2000 +2281065,г Москва ул Перерва д.59,Москва,ул Перерва д.59,ул,Перерва ,д.59,7875354,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Перерва д.6,Москва,ул Перерва д.6,ул,Перерва ,д.6,7914150,муниципальный округ Марьино,1980 +2281065,г Москва ул Перерва д.62 кор.1,Москва,ул Перерва д.62 кор.1,ул,Перерва ,д.62 кор.1,7616539,муниципальный округ Марьино,2000 +2281065,г Москва ул Перерва д.62 кор.2,Москва,ул Перерва д.62 кор.2,ул,Перерва ,д.62 кор.2,7616542,муниципальный округ Марьино,2000 +2281065,г Москва ул Перерва д.62 кор.3,Москва,ул Перерва д.62 кор.3,ул,Перерва ,д.62 кор.3,7616546,муниципальный округ Марьино,2000 +2281065,г Москва ул Перерва д.68/35,Москва,ул Перерва д.68/35,ул,Перерва ,д.68/35,7875368,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Подольская д.1,Москва,ул Подольская д.1,ул,Подольская ,д.1,7914163,муниципальный округ Марьино,1980 +2281065,г Москва ул Подольская д.11,Москва,ул Подольская д.11,ул,Подольская ,д.11,7875613,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Подольская д.13,Москва,ул Подольская д.13,ул,Подольская ,д.13,7875627,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Подольская д.17,Москва,ул Подольская д.17,ул,Подольская ,д.17,7914166,муниципальный округ Марьино,1980 +2281065,г Москва ул Подольская д.21,Москва,ул Подольская д.21,ул,Подольская ,д.21,7875644,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Подольская д.23,Москва,ул Подольская д.23,ул,Подольская ,д.23,7875657,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Подольская д.25,Москва,ул Подольская д.25,ул,Подольская ,д.25,7914168,муниципальный округ Марьино,1980 +2281065,г Москва ул Подольская д.27 кор.1,Москва,ул Подольская д.27 кор.1,ул,Подольская ,д.27 кор.1,7914170,муниципальный округ Марьино,1984 +2281065,г Москва ул Подольская д.27 кор.2,Москва,ул Подольская д.27 кор.2,ул,Подольская ,д.27 кор.2,7875675,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Подольская д.27 кор.3,Москва,ул Подольская д.27 кор.3,ул,Подольская ,д.27 кор.3,7875689,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Подольская д.27 кор.4,Москва,ул Подольская д.27 кор.4,ул,Подольская ,д.27 кор.4,7875704,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Подольская д.31,Москва,ул Подольская д.31,ул,Подольская ,д.31,7914171,муниципальный округ Марьино,1981 +2281065,г Москва ул Подольская д.33,Москва,ул Подольская д.33,ул,Подольская ,д.33,7914174,муниципальный округ Марьино,1981 +2281065,г Москва ул Подольская д.7,Москва,ул Подольская д.7,ул,Подольская ,д.7,7875715,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Подольская д.9,Москва,ул Подольская д.9,ул,Подольская ,д.9,7875722,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Поречная д.13 кор.1,Москва,ул Поречная д.13 кор.1,ул,Поречная ,д.13 кор.1,7875734,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Поречная д.13 кор.2,Москва,ул Поречная д.13 кор.2,ул,Поречная ,д.13 кор.2,7875742,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Поречная д.17/22,Москва,ул Поречная д.17/22,ул,Поречная ,д.17/22,7875760,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Поречная д.21,Москва,ул Поречная д.21,ул,Поречная ,д.21,7875766,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Поречная д.23,Москва,ул Поречная д.23,ул,Поречная ,д.23,7875776,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Поречная д.27 кор.1,Москва,ул Поречная д.27 кор.1,ул,Поречная ,д.27 кор.1,7616598,муниципальный округ Марьино,2000 +2281065,г Москва ул Поречная д.27 кор.2,Москва,ул Поречная д.27 кор.2,ул,Поречная ,д.27 кор.2,7875794,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Поречная д.3 кор.1,Москва,ул Поречная д.3 кор.1,ул,Поречная ,д.3 кор.1,7875807,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Поречная д.3 кор.2,Москва,ул Поречная д.3 кор.2,ул,Поречная ,д.3 кор.2,7875826,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Поречная д.31 кор.1,Москва,ул Поречная д.31 кор.1,ул,Поречная ,д.31 кор.1,7616601,муниципальный округ Марьино,1999 +2281065,г Москва ул Поречная д.5/14,Москва,ул Поречная д.5/14,ул,Поречная ,д.5/14,7875838,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281065,г Москва ул Поречная д.9,Москва,ул Поречная д.9,ул,Поречная ,д.9,7875851,муниципальный округ Марьино,н.д. +2281066,г Зеленоград ул Заводская д.12а,Зеленоград,ул Заводская д.12а,,,,7558949,муниципальный округ Некрасовка,1966 +2281066,г Зеленоград ул Заводская д.12б,Зеленоград,ул Заводская д.12б,,,,7558950,муниципальный округ Некрасовка,1967 +2281066,г Москва п Некрасовка д.15,Москва,п Некрасовка д.15,п,Некрасовка ,д.15,7646402,муниципальный округ Некрасовка,н.д. +2281066,г Москва пр-кт Защитников Москвы д.1,Москва,пр-кт Защитников Москвы д.1,пр-кт,Защитников Москвы ,д.1,7789379,муниципальный округ Некрасовка,2011 +2281066,г Москва пр-кт Защитников Москвы д.11,Москва,пр-кт Защитников Москвы д.11,пр-кт,Защитников Москвы ,д.11,7616103,муниципальный округ Некрасовка,2010 +2281066,г Москва пр-кт Защитников Москвы д.13,Москва,пр-кт Защитников Москвы д.13,пр-кт,Защитников Москвы ,д.13,7616107,муниципальный округ Некрасовка,2010 +2281066,г Москва пр-кт Защитников Москвы д.15,Москва,пр-кт Защитников Москвы д.15,пр-кт,Защитников Москвы ,д.15,7664828,муниципальный округ Некрасовка,2011 +2281066,г Москва пр-кт Защитников Москвы д.3 кор.1,Москва,пр-кт Защитников Москвы д.3 кор.1,пр-кт,Защитников Москвы ,д.3 кор.1,7615991,муниципальный округ Некрасовка,2011 +2281066,г Москва пр-кт Защитников Москвы д.5,Москва,пр-кт Защитников Москвы д.5,пр-кт,Защитников Москвы ,д.5,7616080,муниципальный округ Некрасовка,2011 +2281066,г Москва пр-кт Защитников Москвы д.7 кор.1,Москва,пр-кт Защитников Москвы д.7 кор.1,пр-кт,Защитников Москвы ,д.7 кор.1,7789464,муниципальный округ Некрасовка,2011 +2281066,г Москва пр-кт Защитников Москвы д.7 кор.2,Москва,пр-кт Защитников Москвы д.7 кор.2,пр-кт,Защитников Москвы ,д.7 кор.2,7789481,муниципальный округ Некрасовка,2011 +2281066,г Москва пр-кт Защитников Москвы д.9 кор.1,Москва,пр-кт Защитников Москвы д.9 кор.1,пр-кт,Защитников Москвы ,д.9 кор.1,7616086,муниципальный округ Некрасовка,2011 +2281066,г Москва ул Вольская 1-я д.1,Москва,ул Вольская 1-я д.1,ул,Вольская 1-я ,д.1,7615462,муниципальный округ Некрасовка,1991 +2281066,г Москва ул Вольская 1-я д.1 кор.3,Москва,ул Вольская 1-я д.1 кор.3,ул,Вольская 1-я ,д.1 кор.3,7615607,муниципальный округ Некрасовка,1995 +2281066,г Москва ул Вольская 1-я д.10,Москва,ул Вольская 1-я д.10,ул,Вольская 1-я ,д.10,7615649,муниципальный округ Некрасовка,2008 +2281066,г Москва ул Вольская 1-я д.12 кор.1,Москва,ул Вольская 1-я д.12 кор.1,ул,Вольская 1-я ,д.12 кор.1,7615669,муниципальный округ Некрасовка,2008 +2281066,г Москва ул Вольская 1-я д.13 кор.2,Москва,ул Вольская 1-я д.13 кор.2,ул,Вольская 1-я ,д.13 кор.2,7615686,муниципальный округ Некрасовка,1980 +2281066,г Москва ул Вольская 1-я д.15 кор.1,Москва,ул Вольская 1-я д.15 кор.1,ул,Вольская 1-я ,д.15 кор.1,7615703,муниципальный округ Некрасовка,2008 +2281066,г Москва ул Вольская 1-я д.15 кор.2,Москва,ул Вольская 1-я д.15 кор.2,ул,Вольская 1-я ,д.15 кор.2,7615710,муниципальный округ Некрасовка,1980 +2281066,г Москва ул Вольская 1-я д.16,Москва,ул Вольская 1-я д.16,ул,Вольская 1-я ,д.16,7615729,муниципальный округ Некрасовка,2007 +2281066,г Москва ул Вольская 1-я д.17 кор.1,Москва,ул Вольская 1-я д.17 кор.1,ул,Вольская 1-я ,д.17 кор.1,7615720,муниципальный округ Некрасовка,1982 +2281066,г Москва ул Вольская 1-я д.18 кор.1,Москва,ул Вольская 1-я д.18 кор.1,ул,Вольская 1-я ,д.18 кор.1,7615739,муниципальный округ Некрасовка,2007 +2281066,г Москва ул Вольская 1-я д.18 кор.2,Москва,ул Вольская 1-я д.18 кор.2,ул,Вольская 1-я ,д.18 кор.2,7615749,муниципальный округ Некрасовка,2007 +2281066,г Москва ул Вольская 1-я д.24 кор.1,Москва,ул Вольская 1-я д.24 кор.1,ул,Вольская 1-я ,д.24 кор.1,7615755,муниципальный округ Некрасовка,2006 +2281066,г Москва ул Вольская 1-я д.6 кор.1,Москва,ул Вольская 1-я д.6 кор.1,ул,Вольская 1-я ,д.6 кор.1,7615625,муниципальный округ Некрасовка,2006 +2281066,г Москва ул Вольская 1-я д.7 кор.1,Москва,ул Вольская 1-я д.7 кор.1,ул,Вольская 1-я ,д.7 кор.1,7615635,муниципальный округ Некрасовка,2010 +2281066,г Москва ул Вольская 2-я д.1 кор.1,Москва,ул Вольская 2-я д.1 кор.1,ул,Вольская 2-я ,д.1 кор.1,7615776,муниципальный округ Некрасовка,2010 +2281066,г Москва ул Вольская 2-я д.1 кор.2,Москва,ул Вольская 2-я д.1 кор.2,ул,Вольская 2-я ,д.1 кор.2,7615781,муниципальный округ Некрасовка,2008 +2281066,г Москва ул Вольская 2-я д.1 кор.3,Москва,ул Вольская 2-я д.1 кор.3,ул,Вольская 2-я ,д.1 кор.3,7615790,муниципальный округ Некрасовка,2008 +2281066,г Москва ул Вольская 2-я д.2,Москва,ул Вольская 2-я д.2,ул,Вольская 2-я ,д.2,7615804,муниципальный округ Некрасовка,1978 +2281066,г Москва ул Вольская 2-я д.20,Москва,ул Вольская 2-я д.20,ул,Вольская 2-я ,д.20,7615862,муниципальный округ Некрасовка,1989 +2281066,г Москва ул Вольская 2-я д.22 кор.2,Москва,ул Вольская 2-я д.22 кор.2,ул,Вольская 2-я ,д.22 кор.2,7615869,муниципальный округ Некрасовка,2008 +2281066,г Москва ул Вольская 2-я д.24,Москва,ул Вольская 2-я д.24,ул,Вольская 2-я ,д.24,7615891,муниципальный округ Некрасовка,2009 +2281066,г Москва ул Вольская 2-я д.26,Москва,ул Вольская 2-я д.26,ул,Вольская 2-я ,д.26,7615896,муниципальный округ Некрасовка,1989 +2281066,г Москва ул Вольская 2-я д.28,Москва,ул Вольская 2-я д.28,ул,Вольская 2-я ,д.28,7615910,муниципальный округ Некрасовка,1990 +2281066,г Москва ул Вольская 2-я д.3,Москва,ул Вольская 2-я д.3,ул,Вольская 2-я ,д.3,7615809,муниципальный округ Некрасовка,2010 +2281066,г Москва ул Вольская 2-я д.5 кор.2,Москва,ул Вольская 2-я д.5 кор.2,ул,Вольская 2-я ,д.5 кор.2,7615816,муниципальный округ Некрасовка,2010 +2281066,г Москва ул Вольская 2-я д.6,Москва,ул Вольская 2-я д.6,ул,Вольская 2-я ,д.6,7615846,муниципальный округ Некрасовка,2009 +2281066,г Москва ул Вольская 2-я д.7 кор.1,Москва,ул Вольская 2-я д.7 кор.1,ул,Вольская 2-я ,д.7 кор.1,7615853,муниципальный округ Некрасовка,2010 +2281066,г Москва ул Вольская 2-я д.7 кор.2,Москва,ул Вольская 2-я д.7 кор.2,ул,Вольская 2-я ,д.7 кор.2,7615821,муниципальный округ Некрасовка,н.д. +2281066,г Москва ул Некрасовская д.5,Москва,ул Некрасовская д.5,ул,Некрасовская ,д.5,7615761,муниципальный округ Некрасовка,2007 +2281066,г Москва ул Некрасовская д.7,Москва,ул Некрасовская д.7,ул,Некрасовская ,д.7,7615765,муниципальный округ Некрасовка,2007 +2281066,г Москва ул Некрасовская д.9,Москва,ул Некрасовская д.9,ул,Некрасовская ,д.9,7615770,муниципальный округ Некрасовка,2008 +2281066,г Москва ул Покровская д.31,Москва,ул Покровская д.31,ул,Покровская ,д.31,7789558,муниципальный округ Некрасовка,2012 +2281066,г Москва ул Покровская д.37,Москва,ул Покровская д.37,ул,Покровская ,д.37,7615964,муниципальный округ Некрасовка,2009 +2281066,г Москва ул Покровская д.39,Москва,ул Покровская д.39,ул,Покровская ,д.39,7615973,муниципальный округ Некрасовка,2009 +2281066,г Москва ул Покровская д.41,Москва,ул Покровская д.41,ул,Покровская ,д.41,7615985,муниципальный округ Некрасовка,2009 +2281066,г Москва ул Рождественская д.10,Москва,ул Рождественская д.10,ул,Рождественская ,д.10,7789582,муниципальный округ Некрасовка,2011 +2281066,г Москва ул Рождественская д.12,Москва,ул Рождественская д.12,ул,Рождественская ,д.12,7615917,муниципальный округ Некрасовка,2010 +2281066,г Москва ул Рождественская д.14,Москва,ул Рождественская д.14,ул,Рождественская ,д.14,7615925,муниципальный округ Некрасовка,2011 +2281066,г Москва ул Рождественская д.15,Москва,ул Рождественская д.15,ул,Рождественская ,д.15,7789602,муниципальный округ Некрасовка,2011 +2281066,г Москва ул Рождественская д.16,Москва,ул Рождественская д.16,ул,Рождественская ,д.16,7672215,муниципальный округ Некрасовка,2013 +2281066,г Москва ул Рождественская д.18,Москва,ул Рождественская д.18,ул,Рождественская ,д.18,7615931,муниципальный округ Некрасовка,2010 +2281066,г Москва ул Рождественская д.19 кор.1,Москва,ул Рождественская д.19 кор.1,ул,Рождественская ,д.19 кор.1,7789614,муниципальный округ Некрасовка,2012 +2281066,г Москва ул Рождественская д.19 кор.2,Москва,ул Рождественская д.19 кор.2,ул,Рождественская ,д.19 кор.2,7615939,муниципальный округ Некрасовка,2010 +2281066,г Москва ул Рождественская д.21 кор.1,Москва,ул Рождественская д.21 кор.1,ул,Рождественская ,д.21 кор.1,7789632,муниципальный округ Некрасовка,2012 +2281066,г Москва ул Рождественская д.21 кор.2,Москва,ул Рождественская д.21 кор.2,ул,Рождественская ,д.21 кор.2,7672227,муниципальный округ Некрасовка,2013 +2281066,г Москва ул Рождественская д.21 кор.5,Москва,ул Рождественская д.21 кор.5,ул,Рождественская ,д.21 кор.5,7615947,муниципальный округ Некрасовка,2010 +2281066,г Москва ул Рождественская д.21 кор.6,Москва,ул Рождественская д.21 кор.6,ул,Рождественская ,д.21 кор.6,7615952,муниципальный округ Некрасовка,2010 +2281066,г Москва ул Рождественская д.23/33,Москва,ул Рождественская д.23/33,ул,Рождественская ,д.23/33,7615957,муниципальный округ Некрасовка,2010 +2281066,г Москва ул Рождественская д.25,Москва,ул Рождественская д.25,ул,Рождественская ,д.25,7664787,муниципальный округ Некрасовка,2011 +2281066,г Москва ул Рождественская д.27 кор.1,Москва,ул Рождественская д.27 кор.1,ул,Рождественская ,д.27 кор.1,7655260,муниципальный округ Некрасовка,2012 +2281066,г Москва ул Рождественская д.27 кор.2,Москва,ул Рождественская д.27 кор.2,ул,Рождественская ,д.27 кор.2,7655253,муниципальный округ Некрасовка,2012 +2281066,г Москва ул Рождественская д.4,Москва,ул Рождественская д.4,ул,Рождественская ,д.4,7789668,муниципальный округ Некрасовка,2012 +2281066,г Москва ул Рождественская д.6,Москва,ул Рождественская д.6,ул,Рождественская ,д.6,7672200,муниципальный округ Некрасовка,2013 +2281066,г Москва ул Рождественская д.8,Москва,ул Рождественская д.8,ул,Рождественская ,д.8,7789674,муниципальный округ Некрасовка,2011 +2281066,г Москва ул Сочинская д.3 кор.1,Москва,ул Сочинская д.3 кор.1,ул,Сочинская ,д.3 кор.1,7655246,муниципальный округ Некрасовка,2012 +2281066,г Москва ул Сочинская д.5,Москва,ул Сочинская д.5,ул,Сочинская ,д.5,7655269,муниципальный округ Некрасовка,2012 +2281067,г Москва пер Бронницкий д.2,Москва,пер Бронницкий д.2,пер,Бронницкий ,д.2,7574383,муниципальный округ Нижегородский,1951 +2281067,г Москва пер Подъемный д.1,Москва,пер Подъемный д.1,пер,Подъемный ,д.1,7575030,муниципальный округ Нижегородский,1971 +2281067,г Москва пер Подъемный д.3,Москва,пер Подъемный д.3,пер,Подъемный ,д.3,7575038,муниципальный округ Нижегородский,1970 +2281067,г Москва пер Подъемный д.5,Москва,пер Подъемный д.5,пер,Подъемный ,д.5,7575041,муниципальный округ Нижегородский,1970 +2281067,г Москва пер Сорокин д.3,Москва,пер Сорокин д.3,пер,Сорокин ,д.3,7575199,муниципальный округ Нижегородский,1962 +2281067,г Москва пер Сорокин д.9,Москва,пер Сорокин д.9,пер,Сорокин ,д.9,7575200,муниципальный округ Нижегородский,1959 +2281067,г Москва пр-кт Рязанский д.15 кор.1,Москва,пр-кт Рязанский д.15 кор.1,пр-кт,Рязанский ,д.15 кор.1,7575071,муниципальный округ Нижегородский,1961 +2281067,г Москва пр-кт Рязанский д.15 кор.2,Москва,пр-кт Рязанский д.15 кор.2,пр-кт,Рязанский ,д.15 кор.2,7575077,муниципальный округ Нижегородский,1960 +2281067,г Москва пр-кт Рязанский д.17,Москва,пр-кт Рязанский д.17,пр-кт,Рязанский ,д.17,7575083,муниципальный округ Нижегородский,1965 +2281067,г Москва пр-кт Рязанский д.19 кор.1,Москва,пр-кт Рязанский д.19 кор.1,пр-кт,Рязанский ,д.19 кор.1,7575087,муниципальный округ Нижегородский,1964 +2281067,г Москва пр-кт Рязанский д.19 кор.2,Москва,пр-кт Рязанский д.19 кор.2,пр-кт,Рязанский ,д.19 кор.2,7575092,муниципальный округ Нижегородский,1960 +2281067,г Москва пр-кт Рязанский д.21,Москва,пр-кт Рязанский д.21,пр-кт,Рязанский ,д.21,7575097,муниципальный округ Нижегородский,1967 +2281067,г Москва пр-кт Рязанский д.23,Москва,пр-кт Рязанский д.23,пр-кт,Рязанский ,д.23,7575102,муниципальный округ Нижегородский,1971 +2281067,г Москва пр-кт Рязанский д.25,Москва,пр-кт Рязанский д.25,пр-кт,Рязанский ,д.25,7575110,муниципальный округ Нижегородский,1962 +2281067,г Москва пр-кт Рязанский д.27,Москва,пр-кт Рязанский д.27,пр-кт,Рязанский ,д.27,7575118,муниципальный округ Нижегородский,1960 +2281067,г Москва пр-кт Рязанский д.31,Москва,пр-кт Рязанский д.31,пр-кт,Рязанский ,д.31,7575122,муниципальный округ Нижегородский,1959 +2281067,г Москва пр-кт Рязанский д.33,Москва,пр-кт Рязанский д.33,пр-кт,Рязанский ,д.33,7575131,муниципальный округ Нижегородский,1957 +2281067,г Москва пр-кт Рязанский д.35,Москва,пр-кт Рязанский д.35,пр-кт,Рязанский ,д.35,7575137,муниципальный округ Нижегородский,1962 +2281067,г Москва пр-кт Рязанский д.37,Москва,пр-кт Рязанский д.37,пр-кт,Рязанский ,д.37,7575143,муниципальный округ Нижегородский,1962 +2281067,г Москва проезд Боенский д.2,Москва,проезд Боенский д.2,проезд,Боенский ,д.2,7574263,муниципальный округ Нижегородский,1969 +2281067,г Москва проезд Боенский д.4,Москва,проезд Боенский д.4,проезд,Боенский ,д.4,7574269,муниципальный округ Нижегородский,1967 +2281067,г Москва проезд Карачаровский 1-й д.17,Москва,проезд Карачаровский 1-й д.17,проезд,Карачаровский 1-й ,д.17,7572527,муниципальный округ Нижегородский,н.д. +2281067,г Москва проезд Карачаровский 2-й д.2,Москва,проезд Карачаровский 2-й д.2,проезд,Карачаровский 2-й ,д.2,7574544,муниципальный округ Нижегородский,1958 +2281067,г Москва проезд Карачаровский 2-й д.4,Москва,проезд Карачаровский 2-й д.4,проезд,Карачаровский 2-й ,д.4,7574549,муниципальный округ Нижегородский,1952 +2281067,г Москва проезд Карачаровский 2-й д.4а,Москва,проезд Карачаровский 2-й д.4а,проезд,Карачаровский 2-й ,д.4а,7574556,муниципальный округ Нижегородский,1955 +2281067,г Москва проезд Орехово-Зуевский д.10,Москва,проезд Орехово-Зуевский д.10,проезд,Орехово-Зуевский ,д.10,7574874,муниципальный округ Нижегородский,1955 +2281067,г Москва проезд Орехово-Зуевский д.14,Москва,проезд Орехово-Зуевский д.14,проезд,Орехово-Зуевский ,д.14,7574879,муниципальный округ Нижегородский,2004 +2281067,г Москва проезд Орехово-Зуевский д.18\8,Москва,проезд Орехово-Зуевский д.18\8,проезд,Орехово-Зуевский ,д.18\8,7574883,муниципальный округ Нижегородский,1957 +2281067,г Москва проезд Орехово-Зуевский д.2,Москва,проезд Орехово-Зуевский д.2,проезд,Орехово-Зуевский ,д.2,7574889,муниципальный округ Нижегородский,1960 +2281067,г Москва проезд Орехово-Зуевский д.20,Москва,проезд Орехово-Зуевский д.20,проезд,Орехово-Зуевский ,д.20,7574894,муниципальный округ Нижегородский,1956 +2281067,г Москва проезд Орехово-Зуевский д.22,Москва,проезд Орехово-Зуевский д.22,проезд,Орехово-Зуевский ,д.22,7586768,муниципальный округ Нижегородский,н.д. +2281067,г Москва проезд Орехово-Зуевский д.26,Москва,проезд Орехово-Зуевский д.26,проезд,Орехово-Зуевский ,д.26,7574899,муниципальный округ Нижегородский,1963 +2281067,г Москва проезд Орехово-Зуевский д.28,Москва,проезд Орехово-Зуевский д.28,проезд,Орехово-Зуевский ,д.28,7574902,муниципальный округ Нижегородский,1963 +2281067,г Москва проезд Орехово-Зуевский д.6,Москва,проезд Орехово-Зуевский д.6,проезд,Орехово-Зуевский ,д.6,7574907,муниципальный округ Нижегородский,1957 +2281067,г Москва проезд Орехово-Зуевский д.8,Москва,проезд Орехово-Зуевский д.8,проезд,Орехово-Зуевский ,д.8,7574911,муниципальный округ Нижегородский,1954 +2281067,г Москва ул Басовская д.2,Москва,ул Басовская д.2,ул,Басовская ,д.2,7574239,муниципальный округ Нижегородский,1958 +2281067,г Москва ул Басовская д.4,Москва,ул Басовская д.4,ул,Басовская ,д.4,7574246,муниципальный округ Нижегородский,1962 +2281067,г Москва ул Басовская д.6,Москва,ул Басовская д.6,ул,Басовская ,д.6,7574252,муниципальный округ Нижегородский,1957 +2281067,г Москва ул Басовская д.8,Москва,ул Басовская д.8,ул,Басовская ,д.8,7574256,муниципальный округ Нижегородский,1958 +2281067,г Москва ул Бронницкая д.12,Москва,ул Бронницкая д.12,ул,Бронницкая ,д.12,7574273,муниципальный округ Нижегородский,1965 +2281067,г Москва ул Бронницкая д.2/6,Москва,ул Бронницкая д.2/6,ул,Бронницкая ,д.2/6,7574277,муниципальный округ Нижегородский,1953 +2281067,г Москва ул Бронницкая д.4,Москва,ул Бронницкая д.4,ул,Бронницкая ,д.4,7574280,муниципальный округ Нижегородский,1953 +2281067,г Москва ул Бронницкая д.6,Москва,ул Бронницкая д.6,ул,Бронницкая ,д.6,7574284,муниципальный округ Нижегородский,1948 +2281067,г Москва ул Бронницкая д.6а,Москва,ул Бронницкая д.6а,ул,Бронницкая ,д.6а,7574291,муниципальный округ Нижегородский,1949 +2281067,г Москва ул Бронницкая д.8/9,Москва,ул Бронницкая д.8/9,ул,Бронницкая ,д.8/9,7574295,муниципальный округ Нижегородский,1950 +2281067,г Москва ул Бронницкая д.8\9,Москва,ул Бронницкая д.8\9,ул,Бронницкая ,д.8\9,7592788,муниципальный округ Нижегородский,н.д. +2281067,г Москва ул Бронницкая д.8\9,Москва,ул Бронницкая д.8\9,ул,Бронницкая ,д.8\9,7574376,муниципальный округ Нижегородский,1950 +2281067,г Москва ул Калитниковская Ср. д.51 кор.1,Москва,ул Калитниковская Ср. д.51 кор.1,ул,Калитниковская Ср. ,д.51 кор.1,7574391,муниципальный округ Нижегородский,1961 +2281067,г Москва ул Калитниковская Ср. д.51 кор.2,Москва,ул Калитниковская Ср. д.51 кор.2,ул,Калитниковская Ср. ,д.51 кор.2,7574395,муниципальный округ Нижегородский,1968 +2281067,г Москва ул Карачаровская 1-я д.10,Москва,ул Карачаровская 1-я д.10,ул,Карачаровская 1-я ,д.10,7574404,муниципальный округ Нижегородский,н.д. +2281067,г Москва ул Карачаровская 1-я д.17,Москва,ул Карачаровская 1-я д.17,ул,Карачаровская 1-я ,д.17,7574400,муниципальный округ Нижегородский,1962 +2281067,г Москва ул Карачаровская 2-я д.10,Москва,ул Карачаровская 2-я д.10,ул,Карачаровская 2-я ,д.10,7574422,муниципальный округ Нижегородский,1950 +2281067,г Москва ул Карачаровская 2-я д.12,Москва,ул Карачаровская 2-я д.12,ул,Карачаровская 2-я ,д.12,7574412,муниципальный округ Нижегородский,1965 +2281067,г Москва ул Карачаровская 2-я д.2а,Москва,ул Карачаровская 2-я д.2а,ул,Карачаровская 2-я ,д.2а,7574441,муниципальный округ Нижегородский,1957 +2281067,г Москва ул Карачаровская 2-я д.6\16,Москва,ул Карачаровская 2-я д.6\16,ул,Карачаровская 2-я ,д.6\16,7574451,муниципальный округ Нижегородский,1975 +2281067,г Москва ул Карачаровская 2-я д.8,Москва,ул Карачаровская 2-я д.8,ул,Карачаровская 2-я ,д.8,7574456,муниципальный округ Нижегородский,1962 +2281067,г Москва ул Карачаровская 3-я д.10 кор.2,Москва,ул Карачаровская 3-я д.10 кор.2,ул,Карачаровская 3-я ,д.10 кор.2,7574461,муниципальный округ Нижегородский,1960 +2281067,г Москва ул Карачаровская 3-я д.12 кор.1,Москва,ул Карачаровская 3-я д.12 кор.1,ул,Карачаровская 3-я ,д.12 кор.1,7574464,муниципальный округ Нижегородский,1973 +2281067,г Москва ул Карачаровская 3-я д.12 кор.2,Москва,ул Карачаровская 3-я д.12 кор.2,ул,Карачаровская 3-я ,д.12 кор.2,7574469,муниципальный округ Нижегородский,1958 +2281067,г Москва ул Карачаровская 3-я д.14 кор.1,Москва,ул Карачаровская 3-я д.14 кор.1,ул,Карачаровская 3-я ,д.14 кор.1,7574474,муниципальный округ Нижегородский,1971 +2281067,г Москва ул Карачаровская 3-я д.14 кор.2,Москва,ул Карачаровская 3-я д.14 кор.2,ул,Карачаровская 3-я ,д.14 кор.2,7574480,муниципальный округ Нижегородский,1958 +2281067,г Москва ул Карачаровская 3-я д.2 кор.1,Москва,ул Карачаровская 3-я д.2 кор.1,ул,Карачаровская 3-я ,д.2 кор.1,7574484,муниципальный округ Нижегородский,1970 +2281067,г Москва ул Карачаровская 3-я д.2 кор.2,Москва,ул Карачаровская 3-я д.2 кор.2,ул,Карачаровская 3-я ,д.2 кор.2,7574486,муниципальный округ Нижегородский,1957 +2281067,г Москва ул Карачаровская 3-я д.4 кор.1,Москва,ул Карачаровская 3-я д.4 кор.1,ул,Карачаровская 3-я ,д.4 кор.1,7574488,муниципальный округ Нижегородский,1970 +2281067,г Москва ул Карачаровская 3-я д.4 кор.2,Москва,ул Карачаровская 3-я д.4 кор.2,ул,Карачаровская 3-я ,д.4 кор.2,7574492,муниципальный округ Нижегородский,1959 +2281067,г Москва ул Карачаровская 3-я д.6 кор.1,Москва,ул Карачаровская 3-я д.6 кор.1,ул,Карачаровская 3-я ,д.6 кор.1,7574498,муниципальный округ Нижегородский,1970 +2281067,г Москва ул Карачаровская 3-я д.6 кор.2,Москва,ул Карачаровская 3-я д.6 кор.2,ул,Карачаровская 3-я ,д.6 кор.2,7574506,муниципальный округ Нижегородский,1962 +2281067,г Москва ул Карачаровская 3-я д.7,Москва,ул Карачаровская 3-я д.7,ул,Карачаровская 3-я ,д.7,7574512,муниципальный округ Нижегородский,1974 +2281067,г Москва ул Карачаровская 3-я д.8 кор.1,Москва,ул Карачаровская 3-я д.8 кор.1,ул,Карачаровская 3-я ,д.8 кор.1,7574519,муниципальный округ Нижегородский,1970 +2281067,г Москва ул Карачаровская 3-я д.8 кор.2,Москва,ул Карачаровская 3-я д.8 кор.2,ул,Карачаровская 3-я ,д.8 кор.2,7574524,муниципальный округ Нижегородский,1968 +2281067,г Москва ул Карачаровская 3-я д.9 кор.1,Москва,ул Карачаровская 3-я д.9 кор.1,ул,Карачаровская 3-я ,д.9 кор.1,7574528,муниципальный округ Нижегородский,1972 +2281067,г Москва ул Карачаровская 3-я д.9 кор.2,Москва,ул Карачаровская 3-я д.9 кор.2,ул,Карачаровская 3-я ,д.9 кор.2,7574532,муниципальный округ Нижегородский,1968 +2281067,г Москва ул Карачаровская 3-я д.9 кор.3,Москва,ул Карачаровская 3-я д.9 кор.3,ул,Карачаровская 3-я ,д.9 кор.3,7574537,муниципальный округ Нижегородский,1992 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.106 кор.1,Москва,ул Нижегородская д.106 кор.1,ул,Нижегородская ,д.106 кор.1,7574561,муниципальный округ Нижегородский,1960 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.106 кор.2,Москва,ул Нижегородская д.106 кор.2,ул,Нижегородская ,д.106 кор.2,7574565,муниципальный округ Нижегородский,1963 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.106 кор.3,Москва,ул Нижегородская д.106 кор.3,ул,Нижегородская ,д.106 кор.3,7574567,муниципальный округ Нижегородский,1966 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.49а,Москва,ул Нижегородская д.49а,ул,Нижегородская ,д.49а,7574571,муниципальный округ Нижегородский,1962 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.51а,Москва,ул Нижегородская д.51а,ул,Нижегородская ,д.51а,7574575,муниципальный округ Нижегородский,1963 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.52,Москва,ул Нижегородская д.52,ул,Нижегородская ,д.52,7574578,муниципальный округ Нижегородский,1964 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.53,Москва,ул Нижегородская д.53,ул,Нижегородская ,д.53,7574584,муниципальный округ Нижегородский,1963 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.54,Москва,ул Нижегородская д.54,ул,Нижегородская ,д.54,7574587,муниципальный округ Нижегородский,1963 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.55А,Москва,ул Нижегородская д.55А,ул,Нижегородская ,д.55А,7574589,муниципальный округ Нижегородский,1962 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.56,Москва,ул Нижегородская д.56,ул,Нижегородская ,д.56,7574595,муниципальный округ Нижегородский,1961 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.56а,Москва,ул Нижегородская д.56а,ул,Нижегородская ,д.56а,7574602,муниципальный округ Нижегородский,2005 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.58 кор.3,Москва,ул Нижегородская д.58 кор.3,ул,Нижегородская ,д.58 кор.3,7574609,муниципальный округ Нижегородский,1964 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.59,Москва,ул Нижегородская д.59,ул,Нижегородская ,д.59,7574616,муниципальный округ Нижегородский,1965 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.60,Москва,ул Нижегородская д.60,ул,Нижегородская ,д.60,7574622,муниципальный округ Нижегородский,1964 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.61,Москва,ул Нижегородская д.61,ул,Нижегородская ,д.61,7586775,муниципальный округ Нижегородский,н.д. +2281067,г Москва ул Нижегородская д.62,Москва,ул Нижегородская д.62,ул,Нижегородская ,д.62,7574629,муниципальный округ Нижегородский,1962 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.63,Москва,ул Нижегородская д.63,ул,Нижегородская ,д.63,7574634,муниципальный округ Нижегородский,1960 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.65,Москва,ул Нижегородская д.65,ул,Нижегородская ,д.65,7574638,муниципальный округ Нижегородский,1964 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.66,Москва,ул Нижегородская д.66,ул,Нижегородская ,д.66,7574643,муниципальный округ Нижегородский,1957 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.68,Москва,ул Нижегородская д.68,ул,Нижегородская ,д.68,7574650,муниципальный округ Нижегородский,1962 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.70 кор.1,Москва,ул Нижегородская д.70 кор.1,ул,Нижегородская ,д.70 кор.1,7574656,муниципальный округ Нижегородский,1983 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.70 кор.2,Москва,ул Нижегородская д.70 кор.2,ул,Нижегородская ,д.70 кор.2,7574660,муниципальный округ Нижегородский,1983 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.70 кор.3,Москва,ул Нижегородская д.70 кор.3,ул,Нижегородская ,д.70 кор.3,7574665,муниципальный округ Нижегородский,1983 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.71,Москва,ул Нижегородская д.71,ул,Нижегородская ,д.71,7574669,муниципальный округ Нижегородский,1960 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.72/2,Москва,ул Нижегородская д.72/2,ул,Нижегородская ,д.72/2,7574674,муниципальный округ Нижегородский,1973 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.73,Москва,ул Нижегородская д.73,ул,Нижегородская ,д.73,7574679,муниципальный округ Нижегородский,1960 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.75а,Москва,ул Нижегородская д.75а,ул,Нижегородская ,д.75а,7574683,муниципальный округ Нижегородский,1962 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.76 кор.2,Москва,ул Нижегородская д.76 кор.2,ул,Нижегородская ,д.76 кор.2,7574687,муниципальный округ Нижегородский,1965 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.78 кор.1,Москва,ул Нижегородская д.78 кор.1,ул,Нижегородская ,д.78 кор.1,7574692,муниципальный округ Нижегородский,1963 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.78 кор.2,Москва,ул Нижегородская д.78 кор.2,ул,Нижегородская ,д.78 кор.2,7574698,муниципальный округ Нижегородский,1961 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.80 кор.1,Москва,ул Нижегородская д.80 кор.1,ул,Нижегородская ,д.80 кор.1,7574706,муниципальный округ Нижегородский,1964 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.80 кор.3,Москва,ул Нижегородская д.80 кор.3,ул,Нижегородская ,д.80 кор.3,7574708,муниципальный округ Нижегородский,1974 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.82,Москва,ул Нижегородская д.82,ул,Нижегородская ,д.82,7574718,муниципальный округ Нижегородский,1964 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.83,Москва,ул Нижегородская д.83,ул,Нижегородская ,д.83,7574723,муниципальный округ Нижегородский,1960 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.83а,Москва,ул Нижегородская д.83а,ул,Нижегородская ,д.83а,7574736,муниципальный округ Нижегородский,1958 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.83Б,Москва,ул Нижегородская д.83Б,ул,Нижегородская ,д.83Б,7574742,муниципальный округ Нижегородский,1959 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.84,Москва,ул Нижегородская д.84,ул,Нижегородская ,д.84,7586764,муниципальный округ Нижегородский,н.д. +2281067,г Москва ул Нижегородская д.88 кор.1,Москва,ул Нижегородская д.88 кор.1,ул,Нижегородская ,д.88 кор.1,7574745,муниципальный округ Нижегородский,1962 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.88 кор.2,Москва,ул Нижегородская д.88 кор.2,ул,Нижегородская ,д.88 кор.2,7574778,муниципальный округ Нижегородский,1968 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.90 кор.1,Москва,ул Нижегородская д.90 кор.1,ул,Нижегородская ,д.90 кор.1,7574785,муниципальный округ Нижегородский,1963 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.90 кор.2,Москва,ул Нижегородская д.90 кор.2,ул,Нижегородская ,д.90 кор.2,7574761,муниципальный округ Нижегородский,1958 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.92 кор.1,Москва,ул Нижегородская д.92 кор.1,ул,Нижегородская ,д.92 кор.1,7574794,муниципальный округ Нижегородский,1965 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.92 кор.2,Москва,ул Нижегородская д.92 кор.2,ул,Нижегородская ,д.92 кор.2,7574806,муниципальный округ Нижегородский,1964 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.92 кор.3,Москва,ул Нижегородская д.92 кор.3,ул,Нижегородская ,д.92 кор.3,7574817,муниципальный округ Нижегородский,1975 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.94 кор.1,Москва,ул Нижегородская д.94 кор.1,ул,Нижегородская ,д.94 кор.1,7586772,муниципальный округ Нижегородский,н.д. +2281067,г Москва ул Нижегородская д.94 кор.2,Москва,ул Нижегородская д.94 кор.2,ул,Нижегородская ,д.94 кор.2,7574830,муниципальный округ Нижегородский,1958 +2281067,г Москва ул Нижегородская д.94 кор.3,Москва,ул Нижегородская д.94 кор.3,ул,Нижегородская ,д.94 кор.3,7574840,муниципальный округ Нижегородский,1966 +2281067,г Москва ул Новохохловская д.3,Москва,ул Новохохловская д.3,ул,Новохохловская ,д.3,7574847,муниципальный округ Нижегородский,1957 +2281067,г Москва ул Новохохловская д.4,Москва,ул Новохохловская д.4,ул,Новохохловская ,д.4,7574851,муниципальный округ Нижегородский,1969 +2281067,г Москва ул Новохохловская д.5,Москва,ул Новохохловская д.5,ул,Новохохловская ,д.5,7574861,муниципальный округ Нижегородский,1959 +2281067,г Москва ул Новохохловская д.5А,Москва,ул Новохохловская д.5А,ул,Новохохловская ,д.5А,7574863,муниципальный округ Нижегородский,1963 +2281067,г Москва ул Новохохловская д.5Б,Москва,ул Новохохловская д.5Б,ул,Новохохловская ,д.5Б,7574867,муниципальный округ Нижегородский,1973 +2281067,г Москва ул Новохохловская д.7,Москва,ул Новохохловская д.7,ул,Новохохловская ,д.7,7574870,муниципальный округ Нижегородский,1958 +2281067,г Москва ул Подъемная д.10,Москва,ул Подъемная д.10,ул,Подъемная ,д.10,7574978,муниципальный округ Нижегородский,1958 +2281067,г Москва ул Подъемная д.3,Москва,ул Подъемная д.3,ул,Подъемная ,д.3,7574983,муниципальный округ Нижегородский,1964 +2281067,г Москва ул Подъемная д.4,Москва,ул Подъемная д.4,ул,Подъемная ,д.4,7574986,муниципальный округ Нижегородский,1982 +2281067,г Москва ул Подъемная д.5,Москва,ул Подъемная д.5,ул,Подъемная ,д.5,7574992,муниципальный округ Нижегородский,1964 +2281067,г Москва ул Подъемная д.6,Москва,ул Подъемная д.6,ул,Подъемная ,д.6,7574996,муниципальный округ Нижегородский,1959 +2281067,г Москва ул Подъемная д.6А,Москва,ул Подъемная д.6А,ул,Подъемная ,д.6А,7575004,муниципальный округ Нижегородский,1967 +2281067,г Москва ул Подъемная д.6Б,Москва,ул Подъемная д.6Б,ул,Подъемная ,д.6Б,7575009,муниципальный округ Нижегородский,1968 +2281067,г Москва ул Подъемная д.7,Москва,ул Подъемная д.7,ул,Подъемная ,д.7,7575017,муниципальный округ Нижегородский,1964 +2281067,г Москва ул Подъемная д.8,Москва,ул Подъемная д.8,ул,Подъемная ,д.8,7575021,муниципальный округ Нижегородский,1957 +2281067,г Москва ул Рогожский Поселок д.1,Москва,ул Рогожский Поселок д.1,ул,Рогожский Поселок ,д.1,7575051,муниципальный округ Нижегородский,1969 +2281067,г Москва ул Рогожский Поселок д.3,Москва,ул Рогожский Поселок д.3,ул,Рогожский Поселок ,д.3,7575053,муниципальный округ Нижегородский,1969 +2281067,г Москва ул Рогожский Поселок д.5,Москва,ул Рогожский Поселок д.5,ул,Рогожский Поселок ,д.5,7575060,муниципальный округ Нижегородский,1972 +2281067,г Москва ул Рогожский Поселок д.7,Москва,ул Рогожский Поселок д.7,ул,Рогожский Поселок ,д.7,7575066,муниципальный округ Нижегородский,1968 +2281067,г Москва ул Смирновская д.11,Москва,ул Смирновская д.11,ул,Смирновская ,д.11,7575159,муниципальный округ Нижегородский,1960 +2281067,г Москва ул Смирновская д.3,Москва,ул Смирновская д.3,ул,Смирновская ,д.3,7575162,муниципальный округ Нижегородский,1975 +2281067,г Москва ул Смирновская д.4А,Москва,ул Смирновская д.4А,ул,Смирновская ,д.4А,7575165,муниципальный округ Нижегородский,1962 +2281067,г Москва ул Смирновская д.4Б,Москва,ул Смирновская д.4Б,ул,Смирновская ,д.4Б,7575168,муниципальный округ Нижегородский,1980 +2281067,г Москва ул Смирновская д.5,Москва,ул Смирновская д.5,ул,Смирновская ,д.5,7575182,муниципальный округ Нижегородский,1986 +2281067,г Москва ул Смирновская д.5А,Москва,ул Смирновская д.5А,ул,Смирновская ,д.5А,7575185,муниципальный округ Нижегородский,1962 +2281067,г Москва ул Смирновская д.6,Москва,ул Смирновская д.6,ул,Смирновская ,д.6,7575189,муниципальный округ Нижегородский,1958 +2281067,г Москва ул Смирновская д.6Б,Москва,ул Смирновская д.6Б,ул,Смирновская ,д.6Б,7575190,муниципальный округ Нижегородский,1964 +2281067,г Москва ул Смирновская д.9,Москва,ул Смирновская д.9,ул,Смирновская ,д.9,7575196,муниципальный округ Нижегородский,1973 +2281067,г Москва ул Фрезерная 2-я д.6,Москва,ул Фрезерная 2-я д.6,ул,Фрезерная 2-я ,д.6,7589221,муниципальный округ Нижегородский,н.д. +2281067,г Москва ул Фрезерная 2-я д.9,Москва,ул Фрезерная 2-я д.9,ул,Фрезерная 2-я ,д.9,7586759,муниципальный округ Нижегородский,н.д. +2281067,г Москва ул Хохловка Верхн. д.15,Москва,ул Хохловка Верхн. д.15,ул,Хохловка Верхн. ,д.15,7575215,муниципальный округ Нижегородский,1965 +2281067,г Москва ул Хохловка Верхн. д.17,Москва,ул Хохловка Верхн. д.17,ул,Хохловка Верхн. ,д.17,7575217,муниципальный округ Нижегородский,1961 +2281067,г Москва ул Хохловка Верхн. д.31,Москва,ул Хохловка Верхн. д.31,ул,Хохловка Верхн. ,д.31,7575219,муниципальный округ Нижегородский,1961 +2281067,г Москва ул Хохловка Верхн. д.33,Москва,ул Хохловка Верхн. д.33,ул,Хохловка Верхн. ,д.33,7575223,муниципальный округ Нижегородский,1959 +2281067,г Москва ул Хохловка Верхн. д.39\47,Москва,ул Хохловка Верхн. д.39\47,ул,Хохловка Верхн. ,д.39\47,7575229,муниципальный округ Нижегородский,1957 +2281067,г Москва ул Хохловка Верхн. д.39\47,Москва,ул Хохловка Верхн. д.39\47,ул,Хохловка Верхн. ,д.39\47,7575228,муниципальный округ Нижегородский,1957 +2281067,г Москва ул Хохловка Верхн. д.41,Москва,ул Хохловка Верхн. д.41,ул,Хохловка Верхн. ,д.41,7575231,муниципальный округ Нижегородский,1960 +2281067,г Москва ул Хохловка Верхн. д.43,Москва,ул Хохловка Верхн. д.43,ул,Хохловка Верхн. ,д.43,7574204,муниципальный округ Нижегородский,1960 +2281067,г Москва ул Чистопольская д.1 кор.1,Москва,ул Чистопольская д.1 кор.1,ул,Чистопольская ,д.1 кор.1,7575236,муниципальный округ Нижегородский,1954 +2281067,г Москва ул Чистопольская д.1 кор.2,Москва,ул Чистопольская д.1 кор.2,ул,Чистопольская ,д.1 кор.2,7575239,муниципальный округ Нижегородский,1951 +2281067,г Москва ул Чистопольская д.2 кор.1,Москва,ул Чистопольская д.2 кор.1,ул,Чистопольская ,д.2 кор.1,7575241,муниципальный округ Нижегородский,1964 +2281067,г Москва ул Чистопольская д.2 кор.2,Москва,ул Чистопольская д.2 кор.2,ул,Чистопольская ,д.2 кор.2,7575242,муниципальный округ Нижегородский,1960 +2281067,г Москва ул Чистопольская д.2 кор.3,Москва,ул Чистопольская д.2 кор.3,ул,Чистопольская ,д.2 кор.3,7575244,муниципальный округ Нижегородский,1966 +2281067,г Москва ул Чистопольская д.3 кор.1,Москва,ул Чистопольская д.3 кор.1,ул,Чистопольская ,д.3 кор.1,7575251,муниципальный округ Нижегородский,1951 +2281067,г Москва ул Чистопольская д.3 кор.2,Москва,ул Чистопольская д.3 кор.2,ул,Чистопольская ,д.3 кор.2,7575253,муниципальный округ Нижегородский,1951 +2281067,г Москва ул Чистопольская д.4,Москва,ул Чистопольская д.4,ул,Чистопольская ,д.4,7575255,муниципальный округ Нижегородский,1960 +2281067,г Москва ул Чистопольская д.5 кор.1,Москва,ул Чистопольская д.5 кор.1,ул,Чистопольская ,д.5 кор.1,7575257,муниципальный округ Нижегородский,1951 +2281067,г Москва ул Чистопольская д.5 кор.2,Москва,ул Чистопольская д.5 кор.2,ул,Чистопольская ,д.5 кор.2,7572546,муниципальный округ Нижегородский,1936 +2281067,г Москва ул Чистопольская д.7,Москва,ул Чистопольская д.7,ул,Чистопольская ,д.7,7575261,муниципальный округ Нижегородский,1948 +2281067,г Москва ш Перовское д.10,Москва,ш Перовское д.10,ш,Перовское ,д.10,7574963,муниципальный округ Нижегородский,н.д. +2281067,г Москва ш Перовское д.10 кор.1,Москва,ш Перовское д.10 кор.1,ш,Перовское ,д.10 кор.1,7574918,муниципальный округ Нижегородский,1977 +2281067,г Москва ш Перовское д.10 кор.2,Москва,ш Перовское д.10 кор.2,ш,Перовское ,д.10 кор.2,7574925,муниципальный округ Нижегородский,1938 +2281067,г Москва ш Перовское д.12,Москва,ш Перовское д.12,ш,Перовское ,д.12,7574930,муниципальный округ Нижегородский,1964 +2281067,г Москва ш Перовское д.14,Москва,ш Перовское д.14,ш,Перовское ,д.14,7574935,муниципальный округ Нижегородский,1966 +2281067,г Москва ш Перовское д.16/2,Москва,ш Перовское д.16/2,ш,Перовское ,д.16/2,7592773,муниципальный округ Нижегородский,н.д. +2281067,г Москва ш Перовское д.16\2,Москва,ш Перовское д.16\2,ш,Перовское ,д.16\2,7574939,муниципальный округ Нижегородский,1954 +2281067,г Москва ш Перовское д.18/1 строение 1,Москва,ш Перовское д.18/1 строение 1,ш,Перовское ,д.18/1 строение 1,7574946,муниципальный округ Нижегородский,1958 +2281067,г Москва ш Перовское д.6,Москва,ш Перовское д.6,ш,Перовское ,д.6,7574951,муниципальный округ Нижегородский,2002 +2281067,г Москва ш Перовское д.6А,Москва,ш Перовское д.6А,ш,Перовское ,д.6А,7574957,муниципальный округ Нижегородский,1964 +2281067,г Москва ш Фрезер д.11,Москва,ш Фрезер д.11,ш,Фрезер ,д.11,7575203,муниципальный округ Нижегородский,1960 +2281067,г Москва ш Фрезер д.13,Москва,ш Фрезер д.13,ш,Фрезер ,д.13,7575205,муниципальный округ Нижегородский,1959 +2281067,г Москва ш Фрезер д.15,Москва,ш Фрезер д.15,ш,Фрезер ,д.15,7575208,муниципальный округ Нижегородский,1968 +2281067,г Москва ш Фрезер д.5/1,Москва,ш Фрезер д.5/1,ш,Фрезер ,д.5/1,7575264,муниципальный округ Нижегородский,1931 +2281067,г Москва ш Фрезер д.7/2,Москва,ш Фрезер д.7/2,ш,Фрезер ,д.7/2,7592800,муниципальный округ Нижегородский,н.д. +2281067,г Москва ш Фрезер д.7\2,Москва,ш Фрезер д.7\2,ш,Фрезер ,д.7\2,7575210,муниципальный округ Нижегородский,н.д. +2281067,г Москва ш Фрезер д.9,Москва,ш Фрезер д.9,ш,Фрезер ,д.9,7575213,муниципальный округ Нижегородский,1960 +2281068,г Москва ул Гурьянова д.1,Москва,ул Гурьянова д.1,ул,Гурьянова ,д.1,7709318,муниципальный округ Печатники,1973 +2281068,г Москва ул Гурьянова д.17 кор.1,Москва,ул Гурьянова д.17 кор.1,ул,Гурьянова ,д.17 кор.1,7632867,муниципальный округ Печатники,2001 +2281068,г Москва ул Гурьянова д.19 кор.1,Москва,ул Гурьянова д.19 кор.1,ул,Гурьянова ,д.19 кор.1,7709780,муниципальный округ Печатники,2001 +2281068,г Москва ул Гурьянова д.2 кор.1,Москва,ул Гурьянова д.2 кор.1,ул,Гурьянова ,д.2 кор.1,7709711,муниципальный округ Печатники,2006 +2281068,г Москва ул Гурьянова д.2 кор.2,Москва,ул Гурьянова д.2 кор.2,ул,Гурьянова ,д.2 кор.2,7632899,муниципальный округ Печатники,н.д. +2281068,г Москва ул Гурьянова д.2 кор.3,Москва,ул Гурьянова д.2 кор.3,ул,Гурьянова ,д.2 кор.3,7709760,муниципальный округ Печатники,2006 +2281068,г Москва ул Гурьянова д.2 кор.4,Москва,ул Гурьянова д.2 кор.4,ул,Гурьянова ,д.2 кор.4,7709767,муниципальный округ Печатники,2006 +2281068,г Москва ул Гурьянова д.4 кор.1,Москва,ул Гурьянова д.4 кор.1,ул,Гурьянова ,д.4 кор.1,7709772,муниципальный округ Печатники,2005 +2281068,г Москва ул Гурьянова д.4 кор.2,Москва,ул Гурьянова д.4 кор.2,ул,Гурьянова ,д.4 кор.2,7709776,муниципальный округ Печатники,2006 +2281068,г Москва ул Гурьянова д.43,Москва,ул Гурьянова д.43,ул,Гурьянова ,д.43,8136630,муниципальный округ Печатники,1974 +2281068,г Москва ул Гурьянова д.5,Москва,ул Гурьянова д.5,ул,Гурьянова ,д.5,8137677,муниципальный округ Печатники,н.д. +2281068,г Москва ул Гурьянова д.69 кор.1,Москва,ул Гурьянова д.69 кор.1,ул,Гурьянова ,д.69 кор.1,7631556,муниципальный округ Печатники,1990 +2281068,г Москва ул Гурьянова д.75,Москва,ул Гурьянова д.75,ул,Гурьянова ,д.75,7630714,муниципальный округ Печатники,1974 +2281068,г Москва ул Полбина д.23 кор.1,Москва,ул Полбина д.23 кор.1,ул,Полбина ,д.23 кор.1,8065545,муниципальный округ Печатники,1979 +2281068,г Москва ул Полбина д.23 кор.2,Москва,ул Полбина д.23 кор.2,ул,Полбина ,д.23 кор.2,7562198,муниципальный округ Печатники,1981 +2281068,г Москва ул Полбина д.9 кор.1,Москва,ул Полбина д.9 кор.1,ул,Полбина ,д.9 кор.1,7562196,муниципальный округ Печатники,1982 +2281068,г Москва ул Полбина д.9 кор.2,Москва,ул Полбина д.9 кор.2,ул,Полбина ,д.9 кор.2,7562197,муниципальный округ Печатники,1982 +2281068,г Москва ул Шоссейная д.20,Москва,ул Шоссейная д.20,ул,Шоссейная ,д.20,7562201,муниципальный округ Печатники,1975 +2281068,г Москва ул Шоссейная д.22,Москва,ул Шоссейная д.22,ул,Шоссейная ,д.22,8065556,муниципальный округ Печатники,1974 +2281069,г Москва б-р Волжский д.11,Москва,б-р Волжский д.11,б-р,Волжский ,д.11,7569825,муниципальный округ Рязанский,2006 +2281069,г Москва б-р Волжский д.13,Москва,б-р Волжский д.13,б-р,Волжский ,д.13,7636017,муниципальный округ Рязанский,1997 +2281069,г Москва б-р Волжский д.13 кор.1,Москва,б-р Волжский д.13 кор.1,б-р,Волжский ,д.13 кор.1,7636030,муниципальный округ Рязанский,1989 +2281069,г Москва б-р Волжский д.3 кор.1,Москва,б-р Волжский д.3 кор.1,б-р,Волжский ,д.3 кор.1,7569169,муниципальный округ Рязанский,2008 +2281069,г Москва б-р Волжский д.3 кор.2,Москва,б-р Волжский д.3 кор.2,б-р,Волжский ,д.3 кор.2,7569183,муниципальный округ Рязанский,2007 +2281069,г Москва б-р Волжский д.5 кор.1,Москва,б-р Волжский д.5 кор.1,б-р,Волжский ,д.5 кор.1,7569833,муниципальный округ Рязанский,2007 +2281069,г Москва пер Мещерский д.10,Москва,пер Мещерский д.10,пер,Мещерский ,д.10,7638539,муниципальный округ Рязанский,1961 +2281069,г Москва пер Мещерский д.2 кор.1,Москва,пер Мещерский д.2 кор.1,пер,Мещерский ,д.2 кор.1,7638549,муниципальный округ Рязанский,1959 +2281069,г Москва пер Мещерский д.2 кор.2,Москва,пер Мещерский д.2 кор.2,пер,Мещерский ,д.2 кор.2,7638561,муниципальный округ Рязанский,1985 +2281069,г Москва пер Мещерский д.4,Москва,пер Мещерский д.4,пер,Мещерский ,д.4,7638570,муниципальный округ Рязанский,1959 +2281069,г Москва пер Мещерский д.6,Москва,пер Мещерский д.6,пер,Мещерский ,д.6,7638588,муниципальный округ Рязанский,1959 +2281069,г Москва пер Мещерский д.6 кор.2,Москва,пер Мещерский д.6 кор.2,пер,Мещерский ,д.6 кор.2,7638598,муниципальный округ Рязанский,1998 +2281069,г Москва пер Мещерский д.8 кор.1,Москва,пер Мещерский д.8 кор.1,пер,Мещерский ,д.8 кор.1,7638671,муниципальный округ Рязанский,1960 +2281069,г Москва пер Мещерский д.8 кор.2,Москва,пер Мещерский д.8 кор.2,пер,Мещерский ,д.8 кор.2,7638685,муниципальный округ Рязанский,1959 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.32,Москва,пр-кт Рязанский д.32,пр-кт,Рязанский ,д.32,7647153,муниципальный округ Рязанский,1958 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.34,Москва,пр-кт Рязанский д.34,пр-кт,Рязанский ,д.34,7647168,муниципальный округ Рязанский,1955 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.36,Москва,пр-кт Рязанский д.36,пр-кт,Рязанский ,д.36,7647182,муниципальный округ Рязанский,н.д. +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.36,Москва,пр-кт Рязанский д.36,пр-кт,Рязанский ,д.36,7647181,муниципальный округ Рязанский,1955 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.38,Москва,пр-кт Рязанский д.38,пр-кт,Рязанский ,д.38,7647193,муниципальный округ Рязанский,1955 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.40/2,Москва,пр-кт Рязанский д.40/2,пр-кт,Рязанский ,д.40/2,7647203,муниципальный округ Рязанский,1956 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.41/2,Москва,пр-кт Рязанский д.41/2,пр-кт,Рязанский ,д.41/2,7647208,муниципальный округ Рязанский,1959 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.42/1,Москва,пр-кт Рязанский д.42/1,пр-кт,Рязанский ,д.42/1,7647212,муниципальный округ Рязанский,1963 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.44,Москва,пр-кт Рязанский д.44,пр-кт,Рязанский ,д.44,7647216,муниципальный округ Рязанский,1962 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.45 кор.1,Москва,пр-кт Рязанский д.45 кор.1,пр-кт,Рязанский ,д.45 кор.1,7647231,муниципальный округ Рязанский,1935 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.45 кор.3,Москва,пр-кт Рязанский д.45 кор.3,пр-кт,Рязанский ,д.45 кор.3,7647235,муниципальный округ Рязанский,2001 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.45 кор.4,Москва,пр-кт Рязанский д.45 кор.4,пр-кт,Рязанский ,д.45 кор.4,7647239,муниципальный округ Рязанский,2001 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.47 кор.1,Москва,пр-кт Рязанский д.47 кор.1,пр-кт,Рязанский ,д.47 кор.1,7647248,муниципальный округ Рязанский,1935 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.47 кор.2,Москва,пр-кт Рязанский д.47 кор.2,пр-кт,Рязанский ,д.47 кор.2,7647252,муниципальный округ Рязанский,1960 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.47 кор.3,Москва,пр-кт Рязанский д.47 кор.3,пр-кт,Рязанский ,д.47 кор.3,7647257,муниципальный округ Рязанский,1961 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.48,Москва,пр-кт Рязанский д.48,пр-кт,Рязанский ,д.48,7647262,муниципальный округ Рязанский,1961 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.49 кор.1,Москва,пр-кт Рязанский д.49 кор.1,пр-кт,Рязанский ,д.49 кор.1,7647266,муниципальный округ Рязанский,1960 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.49 кор.2,Москва,пр-кт Рязанский д.49 кор.2,пр-кт,Рязанский ,д.49 кор.2,7647270,муниципальный округ Рязанский,1963 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.49 кор.3,Москва,пр-кт Рязанский д.49 кор.3,пр-кт,Рязанский ,д.49 кор.3,7647274,муниципальный округ Рязанский,1963 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.49 кор.4,Москва,пр-кт Рязанский д.49 кор.4,пр-кт,Рязанский ,д.49 кор.4,7647278,муниципальный округ Рязанский,1963 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.50,Москва,пр-кт Рязанский д.50,пр-кт,Рязанский ,д.50,7647281,муниципальный округ Рязанский,1968 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.51,Москва,пр-кт Рязанский д.51,пр-кт,Рязанский ,д.51,7647284,муниципальный округ Рязанский,1961 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.52,Москва,пр-кт Рязанский д.52,пр-кт,Рязанский ,д.52,7647291,муниципальный округ Рязанский,1961 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.53,Москва,пр-кт Рязанский д.53,пр-кт,Рязанский ,д.53,7647296,муниципальный округ Рязанский,1941 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.53 кор.2,Москва,пр-кт Рязанский д.53 кор.2,пр-кт,Рязанский ,д.53 кор.2,7647299,муниципальный округ Рязанский,2002 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.54,Москва,пр-кт Рязанский д.54,пр-кт,Рязанский ,д.54,7647301,муниципальный округ Рязанский,1961 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.63,Москва,пр-кт Рязанский д.63,пр-кт,Рязанский ,д.63,7647306,муниципальный округ Рязанский,1958 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.65,Москва,пр-кт Рязанский д.65,пр-кт,Рязанский ,д.65,7647310,муниципальный округ Рязанский,1959 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.67/2,Москва,пр-кт Рязанский д.67/2,пр-кт,Рязанский ,д.67/2,7647316,муниципальный округ Рязанский,1968 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.69,Москва,пр-кт Рязанский д.69,пр-кт,Рязанский ,д.69,7647319,муниципальный округ Рязанский,1967 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.71 кор.1,Москва,пр-кт Рязанский д.71 кор.1,пр-кт,Рязанский ,д.71 кор.1,7647320,муниципальный округ Рязанский,1968 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.71 кор.2,Москва,пр-кт Рязанский д.71 кор.2,пр-кт,Рязанский ,д.71 кор.2,7647324,муниципальный округ Рязанский,1980 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.73,Москва,пр-кт Рязанский д.73,пр-кт,Рязанский ,д.73,7647327,муниципальный округ Рязанский,1967 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.77,Москва,пр-кт Рязанский д.77,пр-кт,Рязанский ,д.77,7647331,муниципальный округ Рязанский,1957 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.79,Москва,пр-кт Рязанский д.79,пр-кт,Рязанский ,д.79,7647332,муниципальный округ Рязанский,1958 +2281069,г Москва пр-кт Рязанский д.81/1,Москва,пр-кт Рязанский д.81/1,пр-кт,Рязанский ,д.81/1,7647334,муниципальный округ Рязанский,1962 +2281069,г Москва проезд Вешняковский 1-й д.8,Москва,проезд Вешняковский 1-й д.8,проезд,Вешняковский 1-й ,д.8,7635918,муниципальный округ Рязанский,1964 +2281069,г Москва проезд Вешняковский 4-й д.5 кор.1,Москва,проезд Вешняковский 4-й д.5 кор.1,проезд,Вешняковский 4-й ,д.5 кор.1,7635934,муниципальный округ Рязанский,1966 +2281069,г Москва проезд Вешняковский 4-й д.5 кор.2,Москва,проезд Вешняковский 4-й д.5 кор.2,проезд,Вешняковский 4-й ,д.5 кор.2,7635951,муниципальный округ Рязанский,1966 +2281069,г Москва проезд Вешняковский 4-й д.5 кор.3,Москва,проезд Вешняковский 4-й д.5 кор.3,проезд,Вешняковский 4-й ,д.5 кор.3,7635975,муниципальный округ Рязанский,1966 +2281069,г Москва проезд Вешняковский 4-й д.5 кор.4,Москва,проезд Вешняковский 4-й д.5 кор.4,проезд,Вешняковский 4-й ,д.5 кор.4,7635983,муниципальный округ Рязанский,1966 +2281069,г Москва проезд Вешняковский 4-й д.7,Москва,проезд Вешняковский 4-й д.7,проезд,Вешняковский 4-й ,д.7,7635993,муниципальный округ Рязанский,1967 +2281069,г Москва проезд Вешняковский 4-й д.8,Москва,проезд Вешняковский 4-й д.8,проезд,Вешняковский 4-й ,д.8,7636004,муниципальный округ Рязанский,1967 +2281069,г Москва проезд Институтский 1-й д.14,Москва,проезд Институтский 1-й д.14,проезд,Институтский 1-й ,д.14,7637063,муниципальный округ Рязанский,1968 +2281069,г Москва проезд Институтский 1-й д.2,Москва,проезд Институтский 1-й д.2,проезд,Институтский 1-й ,д.2,7637078,муниципальный округ Рязанский,1973 +2281069,г Москва проезд Институтский 1-й д.4/2,Москва,проезд Институтский 1-й д.4/2,проезд,Институтский 1-й ,д.4/2,7637099,муниципальный округ Рязанский,1956 +2281069,г Москва проезд Институтский 1-й д.6,Москва,проезд Институтский 1-й д.6,проезд,Институтский 1-й ,д.6,7637117,муниципальный округ Рязанский,1963 +2281069,г Москва проезд Институтский 1-й д.8,Москва,проезд Институтский 1-й д.8,проезд,Институтский 1-й ,д.8,7637144,муниципальный округ Рязанский,1960 +2281069,г Москва проезд Институтский 2-й д.3,Москва,проезд Институтский 2-й д.3,проезд,Институтский 2-й ,д.3,7637161,муниципальный округ Рязанский,н.д. +2281069,г Москва проезд Институтский 2-й д.3,Москва,проезд Институтский 2-й д.3,проезд,Институтский 2-й ,д.3,7637163,муниципальный округ Рязанский,1958 +2281069,г Москва проезд Институтский 2-й д.5,Москва,проезд Институтский 2-й д.5,проезд,Институтский 2-й ,д.5,7637181,муниципальный округ Рязанский,1958 +2281069,г Москва проезд Пятигорский 2-й д.10,Москва,проезд Пятигорский 2-й д.10,проезд,Пятигорский 2-й ,д.10,7646988,муниципальный округ Рязанский,1959 +2281069,г Москва проезд Пятигорский 2-й д.2,Москва,проезд Пятигорский 2-й д.2,проезд,Пятигорский 2-й ,д.2,7647033,муниципальный округ Рязанский,1990 +2281069,г Москва ул Академика Скрябина д.10,Москва,ул Академика Скрябина д.10,ул,Академика Скрябина ,д.10,7647337,муниципальный округ Рязанский,1982 +2281069,г Москва ул Академика Скрябина д.14,Москва,ул Академика Скрябина д.14,ул,Академика Скрябина ,д.14,7647338,муниципальный округ Рязанский,1988 +2281069,г Москва ул Академика Скрябина д.16 кор.1,Москва,ул Академика Скрябина д.16 кор.1,ул,Академика Скрябина ,д.16 кор.1,7647340,муниципальный округ Рязанский,1978 +2281069,г Москва ул Академика Скрябина д.16 кор.2,Москва,ул Академика Скрябина д.16 кор.2,ул,Академика Скрябина ,д.16 кор.2,7647345,муниципальный округ Рязанский,1972 +2281069,г Москва ул Академика Скрябина д.18,Москва,ул Академика Скрябина д.18,ул,Академика Скрябина ,д.18,7647353,муниципальный округ Рязанский,1972 +2281069,г Москва ул Академика Скрябина д.20/1,Москва,ул Академика Скрябина д.20/1,ул,Академика Скрябина ,д.20/1,7647356,муниципальный округ Рязанский,1971 +2281069,г Москва ул Академика Скрябина д.4,Москва,ул Академика Скрябина д.4,ул,Академика Скрябина ,д.4,7647359,муниципальный округ Рязанский,1959 +2281069,г Москва ул Академика Скрябина д.6 кор.2,Москва,ул Академика Скрябина д.6 кор.2,ул,Академика Скрябина ,д.6 кор.2,7647364,муниципальный округ Рязанский,1989 +2281069,г Москва ул Академика Скрябина д.8 кор.1,Москва,ул Академика Скрябина д.8 кор.1,ул,Академика Скрябина ,д.8 кор.1,7647366,муниципальный округ Рязанский,1968 +2281069,г Москва ул Васильцовский Стан д.10 кор.1,Москва,ул Васильцовский Стан д.10 кор.1,ул,Васильцовский Стан ,д.10 кор.1,7571617,муниципальный округ Рязанский,2006 +2281069,г Москва ул Васильцовский Стан д.11,Москва,ул Васильцовский Стан д.11,ул,Васильцовский Стан ,д.11,7571601,муниципальный округ Рязанский,2007 +2281069,г Москва ул Васильцовский Стан д.3 кор.1,Москва,ул Васильцовский Стан д.3 кор.1,ул,Васильцовский Стан ,д.3 кор.1,7571592,муниципальный округ Рязанский,2006 +2281069,г Москва ул Васильцовский Стан д.5 кор.1,Москва,ул Васильцовский Стан д.5 кор.1,ул,Васильцовский Стан ,д.5 кор.1,7569708,муниципальный округ Рязанский,2007 +2281069,г Москва ул Васильцовский Стан д.5 кор.2,Москва,ул Васильцовский Стан д.5 кор.2,ул,Васильцовский Стан ,д.5 кор.2,7635900,муниципальный округ Рязанский,2005 +2281069,г Москва ул Васильцовский Стан д.7 кор.1,Москва,ул Васильцовский Стан д.7 кор.1,ул,Васильцовский Стан ,д.7 кор.1,7716151,муниципальный округ Рязанский,2008 +2281069,г Москва ул Васильцовский Стан д.9,Москва,ул Васильцовский Стан д.9,ул,Васильцовский Стан ,д.9,7569200,муниципальный округ Рязанский,2009 +2281069,г Москва ул Вострухина д.3,Москва,ул Вострухина д.3,ул,Вострухина ,д.3,7636046,муниципальный округ Рязанский,1966 +2281069,г Москва ул Вострухина д.7,Москва,ул Вострухина д.7,ул,Вострухина ,д.7,7561530,муниципальный округ Рязанский,1967 +2281069,г Москва ул Зарайская д.15,Москва,ул Зарайская д.15,ул,Зарайская ,д.15,7636056,муниципальный округ Рязанский,1963 +2281069,г Москва ул Зарайская д.16,Москва,ул Зарайская д.16,ул,Зарайская ,д.16,7636087,муниципальный округ Рязанский,1965 +2281069,г Москва ул Зарайская д.17,Москва,ул Зарайская д.17,ул,Зарайская ,д.17,7636100,муниципальный округ Рязанский,1965 +2281069,г Москва ул Зарайская д.19,Москва,ул Зарайская д.19,ул,Зарайская ,д.19,7636110,муниципальный округ Рязанский,1975 +2281069,г Москва ул Зарайская д.25 кор.1,Москва,ул Зарайская д.25 кор.1,ул,Зарайская ,д.25 кор.1,7636124,муниципальный округ Рязанский,1966 +2281069,г Москва ул Зарайская д.25 кор.2,Москва,ул Зарайская д.25 кор.2,ул,Зарайская ,д.25 кор.2,7636144,муниципальный округ Рязанский,1971 +2281069,г Москва ул Зарайская д.26,Москва,ул Зарайская д.26,ул,Зарайская ,д.26,7636154,муниципальный округ Рязанский,1983 +2281069,г Москва ул Зарайская д.27,Москва,ул Зарайская д.27,ул,Зарайская ,д.27,7636159,муниципальный округ Рязанский,1967 +2281069,г Москва ул Зарайская д.29,Москва,ул Зарайская д.29,ул,Зарайская ,д.29,7636166,муниципальный округ Рязанский,1967 +2281069,г Москва ул Зарайская д.31,Москва,ул Зарайская д.31,ул,Зарайская ,д.31,7636172,муниципальный округ Рязанский,1967 +2281069,г Москва ул Зарайская д.33,Москва,ул Зарайская д.33,ул,Зарайская ,д.33,7636179,муниципальный округ Рязанский,1966 +2281069,г Москва ул Зарайская д.35,Москва,ул Зарайская д.35,ул,Зарайская ,д.35,7636182,муниципальный округ Рязанский,1965 +2281069,г Москва ул Зарайская д.37,Москва,ул Зарайская д.37,ул,Зарайская ,д.37,7636189,муниципальный округ Рязанский,1965 +2281069,г Москва ул Зарайская д.39,Москва,ул Зарайская д.39,ул,Зарайская ,д.39,7636199,муниципальный округ Рязанский,1965 +2281069,г Москва ул Зарайская д.41,Москва,ул Зарайская д.41,ул,Зарайская ,д.41,7636207,муниципальный округ Рязанский,1965 +2281069,г Москва ул Зарайская д.46 кор.1,Москва,ул Зарайская д.46 кор.1,ул,Зарайская ,д.46 кор.1,7636222,муниципальный округ Рязанский,1965 +2281069,г Москва ул Зарайская д.46 кор.2,Москва,ул Зарайская д.46 кор.2,ул,Зарайская ,д.46 кор.2,7636229,муниципальный округ Рязанский,1965 +2281069,г Москва ул Зарайская д.47 кор.1,Москва,ул Зарайская д.47 кор.1,ул,Зарайская ,д.47 кор.1,7636237,муниципальный округ Рязанский,1970 +2281069,г Москва ул Зарайская д.47 кор.2,Москва,ул Зарайская д.47 кор.2,ул,Зарайская ,д.47 кор.2,7636248,муниципальный округ Рязанский,1969 +2281069,г Москва ул Зарайская д.49 кор.1,Москва,ул Зарайская д.49 кор.1,ул,Зарайская ,д.49 кор.1,7636259,муниципальный округ Рязанский,1970 +2281069,г Москва ул Зарайская д.51 кор.1,Москва,ул Зарайская д.51 кор.1,ул,Зарайская ,д.51 кор.1,7636283,муниципальный округ Рязанский,1969 +2281069,г Москва ул Зарайская д.51 кор.2,Москва,ул Зарайская д.51 кор.2,ул,Зарайская ,д.51 кор.2,7636291,муниципальный округ Рязанский,1971 +2281069,г Москва ул Зарайская д.53,Москва,ул Зарайская д.53,ул,Зарайская ,д.53,7636300,муниципальный округ Рязанский,1967 +2281069,г Москва ул Зарайская д.56,Москва,ул Зарайская д.56,ул,Зарайская ,д.56,7636307,муниципальный округ Рязанский,1977 +2281069,г Москва ул Зарайская д.58 кор.1,Москва,ул Зарайская д.58 кор.1,ул,Зарайская ,д.58 кор.1,7636314,муниципальный округ Рязанский,1951 +2281069,г Москва ул Зарайская д.58 кор.2,Москва,ул Зарайская д.58 кор.2,ул,Зарайская ,д.58 кор.2,7636321,муниципальный округ Рязанский,1970 +2281069,г Москва ул Зарайская д.60,Москва,ул Зарайская д.60,ул,Зарайская ,д.60,7636329,муниципальный округ Рязанский,1956 +2281069,г Москва ул Зарайская д.64,Москва,ул Зарайская д.64,ул,Зарайская ,д.64,7636339,муниципальный округ Рязанский,1963 +2281069,г Москва ул Зарайская д.66,Москва,ул Зарайская д.66,ул,Зарайская ,д.66,7636351,муниципальный округ Рязанский,1967 +2281069,г Москва ул Зеленодольская д.10/14,Москва,ул Зеленодольская д.10/14,ул,Зеленодольская ,д.10/14,7636359,муниципальный округ Рязанский,1970 +2281069,г Москва ул Зеленодольская д.11,Москва,ул Зеленодольская д.11,ул,Зеленодольская ,д.11,7636365,муниципальный округ Рязанский,1995 +2281069,г Москва ул Зеленодольская д.12,Москва,ул Зеленодольская д.12,ул,Зеленодольская ,д.12,7636553,муниципальный округ Рязанский,1968 +2281069,г Москва ул Зеленодольская д.14 кор.1,Москва,ул Зеленодольская д.14 кор.1,ул,Зеленодольская ,д.14 кор.1,7636565,муниципальный округ Рязанский,1969 +2281069,г Москва ул Зеленодольская д.14 кор.2,Москва,ул Зеленодольская д.14 кор.2,ул,Зеленодольская ,д.14 кор.2,7636576,муниципальный округ Рязанский,1968 +2281069,г Москва ул Зеленодольская д.16,Москва,ул Зеленодольская д.16,ул,Зеленодольская ,д.16,7636592,муниципальный округ Рязанский,1966 +2281069,г Москва ул Зеленодольская д.18 кор.1,Москва,ул Зеленодольская д.18 кор.1,ул,Зеленодольская ,д.18 кор.1,7636603,муниципальный округ Рязанский,1967 +2281069,г Москва ул Зеленодольская д.18 кор.2,Москва,ул Зеленодольская д.18 кор.2,ул,Зеленодольская ,д.18 кор.2,7636618,муниципальный округ Рязанский,1967 +2281069,г Москва ул Зеленодольская д.20/9,Москва,ул Зеленодольская д.20/9,ул,Зеленодольская ,д.20/9,7636622,муниципальный округ Рязанский,1967 +2281069,г Москва ул Зеленодольская д.3,Москва,ул Зеленодольская д.3,ул,Зеленодольская ,д.3,7636632,муниципальный округ Рязанский,1956 +2281069,г Москва ул Зеленодольская д.7 кор.1,Москва,ул Зеленодольская д.7 кор.1,ул,Зеленодольская ,д.7 кор.1,7636673,муниципальный округ Рязанский,1971 +2281069,г Москва ул Зеленодольская д.7 кор.2,Москва,ул Зеленодольская д.7 кор.2,ул,Зеленодольская ,д.7 кор.2,7636683,муниципальный округ Рязанский,1970 +2281069,г Москва ул Зеленодольская д.7 кор.3,Москва,ул Зеленодольская д.7 кор.3,ул,Зеленодольская ,д.7 кор.3,7636704,муниципальный округ Рязанский,1970 +2281069,г Москва ул Зеленодольская д.7 кор.7,Москва,ул Зеленодольская д.7 кор.7,ул,Зеленодольская ,д.7 кор.7,7636709,муниципальный округ Рязанский,1970 +2281069,г Москва ул Зеленодольская д.9 кор.1,Москва,ул Зеленодольская д.9 кор.1,ул,Зеленодольская ,д.9 кор.1,7636718,муниципальный округ Рязанский,1970 +2281069,г Москва ул Зеленодольская д.9 кор.2,Москва,ул Зеленодольская д.9 кор.2,ул,Зеленодольская ,д.9 кор.2,7636727,муниципальный округ Рязанский,1970 +2281069,г Москва ул Зеленодольская д.9 кор.3,Москва,ул Зеленодольская д.9 кор.3,ул,Зеленодольская ,д.9 кор.3,7636737,муниципальный округ Рязанский,1970 +2281069,г Москва ул Зеленодольская д.9 кор.5,Москва,ул Зеленодольская д.9 кор.5,ул,Зеленодольская ,д.9 кор.5,7636746,муниципальный округ Рязанский,1970 +2281069,г Москва ул Институтская 2-я д.1/12,Москва,ул Институтская 2-я д.1/12,ул,Институтская 2-я ,д.1/12,7636753,муниципальный округ Рязанский,1959 +2281069,г Москва ул Институтская 2-я д.2/10,Москва,ул Институтская 2-я д.2/10,ул,Институтская 2-я ,д.2/10,7636759,муниципальный округ Рязанский,1959 +2281069,г Москва ул Институтская 2-я д.3,Москва,ул Институтская 2-я д.3,ул,Институтская 2-я ,д.3,7636767,муниципальный округ Рязанский,1958 +2281069,г Москва ул Институтская 2-я д.7,Москва,ул Институтская 2-я д.7,ул,Институтская 2-я ,д.7,7636778,муниципальный округ Рязанский,1958 +2281069,г Москва ул Институтская 2-я д.7д,Москва,ул Институтская 2-я д.7д,ул,Институтская 2-я ,д.7д,7636793,муниципальный округ Рязанский,1958 +2281069,г Москва ул Институтская 3-я д.1,Москва,ул Институтская 3-я д.1,ул,Институтская 3-я ,д.1,7636808,муниципальный округ Рязанский,1959 +2281069,г Москва ул Институтская 3-я д.12,Москва,ул Институтская 3-я д.12,ул,Институтская 3-я ,д.12,7636816,муниципальный округ Рязанский,1960 +2281069,г Москва ул Институтская 3-я д.14,Москва,ул Институтская 3-я д.14,ул,Институтская 3-я ,д.14,7636843,муниципальный округ Рязанский,1961 +2281069,г Москва ул Институтская 3-я д.14а,Москва,ул Институтская 3-я д.14а,ул,Институтская 3-я ,д.14а,7636859,муниципальный округ Рязанский,1963 +2281069,г Москва ул Институтская 3-я д.15,Москва,ул Институтская 3-я д.15,ул,Институтская 3-я ,д.15,7636886,муниципальный округ Рязанский,1963 +2281069,г Москва ул Институтская 3-я д.17,Москва,ул Институтская 3-я д.17,ул,Институтская 3-я ,д.17,7641862,муниципальный округ Рязанский,н.д. +2281069,г Москва ул Институтская 3-я д.3,Москва,ул Институтская 3-я д.3,ул,Институтская 3-я ,д.3,7636903,муниципальный округ Рязанский,1958 +2281069,г Москва ул Институтская 3-я д.4,Москва,ул Институтская 3-я д.4,ул,Институтская 3-я ,д.4,7637001,муниципальный округ Рязанский,1960 +2281069,г Москва ул Институтская 3-я д.5 кор.1,Москва,ул Институтская 3-я д.5 кор.1,ул,Институтская 3-я ,д.5 кор.1,7637021,муниципальный округ Рязанский,1960 +2281069,г Москва ул Институтская 3-я д.5 кор.2,Москва,ул Институтская 3-я д.5 кор.2,ул,Институтская 3-я ,д.5 кор.2,7637038,муниципальный округ Рязанский,1977 +2281069,г Москва ул Институтская 3-я д.6,Москва,ул Институтская 3-я д.6,ул,Институтская 3-я ,д.6,7637054,муниципальный округ Рязанский,1962 +2281069,г Москва ул Коновалова д.10,Москва,ул Коновалова д.10,ул,Коновалова ,д.10,7637210,муниципальный округ Рязанский,1963 +2281069,г Москва ул Коновалова д.12,Москва,ул Коновалова д.12,ул,Коновалова ,д.12,7637233,муниципальный округ Рязанский,1962 +2281069,г Москва ул Коновалова д.16,Москва,ул Коновалова д.16,ул,Коновалова ,д.16,7637258,муниципальный округ Рязанский,1962 +2281069,г Москва ул Коновалова д.18,Москва,ул Коновалова д.18,ул,Коновалова ,д.18,7638255,муниципальный округ Рязанский,1963 +2281069,г Москва ул Коновалова д.20 кор.1,Москва,ул Коновалова д.20 кор.1,ул,Коновалова ,д.20 кор.1,7638270,муниципальный округ Рязанский,1972 +2281069,г Москва ул Коновалова д.4,Москва,ул Коновалова д.4,ул,Коновалова ,д.4,7638285,муниципальный округ Рязанский,1958 +2281069,г Москва ул Коновалова д.5,Москва,ул Коновалова д.5,ул,Коновалова ,д.5,7638296,муниципальный округ Рязанский,1969 +2281069,г Москва ул Коновалова д.7,Москва,ул Коновалова д.7,ул,Коновалова ,д.7,7638306,муниципальный округ Рязанский,1970 +2281069,г Москва ул Луховицкая д.1/55,Москва,ул Луховицкая д.1/55,ул,Луховицкая ,д.1/55,7638328,муниципальный округ Рязанский,1955 +2281069,г Москва ул Луховицкая д.2/57,Москва,ул Луховицкая д.2/57,ул,Луховицкая ,д.2/57,7638339,муниципальный округ Рязанский,1963 +2281069,г Москва ул Луховицкая д.3,Москва,ул Луховицкая д.3,ул,Луховицкая ,д.3,7638351,муниципальный округ Рязанский,1959 +2281069,г Москва ул Луховицкая д.4,Москва,ул Луховицкая д.4,ул,Луховицкая ,д.4,7638362,муниципальный округ Рязанский,1962 +2281069,г Москва ул Луховицкая д.5,Москва,ул Луховицкая д.5,ул,Луховицкая ,д.5,7638378,муниципальный округ Рязанский,1956 +2281069,г Москва ул Луховицкая д.5 кор.1,Москва,ул Луховицкая д.5 кор.1,ул,Луховицкая ,д.5 кор.1,7638382,муниципальный округ Рязанский,1957 +2281069,г Москва ул Луховицкая д.6,Москва,ул Луховицкая д.6,ул,Луховицкая ,д.6,7638402,муниципальный округ Рязанский,1962 +2281069,г Москва ул Маевок д.1 кор.1,Москва,ул Маевок д.1 кор.1,ул,Маевок ,д.1 кор.1,7638450,муниципальный округ Рязанский,1969 +2281069,г Москва ул Маевок д.1 кор.2,Москва,ул Маевок д.1 кор.2,ул,Маевок ,д.1 кор.2,7638458,муниципальный округ Рязанский,1974 +2281069,г Москва ул Маевок д.1 кор.3,Москва,ул Маевок д.1 кор.3,ул,Маевок ,д.1 кор.3,7638475,муниципальный округ Рязанский,1980 +2281069,г Москва ул Маевок д.3,Москва,ул Маевок д.3,ул,Маевок ,д.3,7638509,муниципальный округ Рязанский,1968 +2281069,г Москва ул Маевок д.5,Москва,ул Маевок д.5,ул,Маевок ,д.5,7638525,муниципальный округ Рязанский,1968 +2281069,г Москва ул Михайлова д.10,Москва,ул Михайлова д.10,ул,Михайлова ,д.10,7638694,муниципальный округ Рязанский,1962 +2281069,г Москва ул Михайлова д.11,Москва,ул Михайлова д.11,ул,Михайлова ,д.11,7638709,муниципальный округ Рязанский,1962 +2281069,г Москва ул Михайлова д.12 кор.1,Москва,ул Михайлова д.12 кор.1,ул,Михайлова ,д.12 кор.1,7638717,муниципальный округ Рязанский,1962 +2281069,г Москва ул Михайлова д.13,Москва,ул Михайлова д.13,ул,Михайлова ,д.13,7638745,муниципальный округ Рязанский,1962 +2281069,г Москва ул Михайлова д.14,Москва,ул Михайлова д.14,ул,Михайлова ,д.14,7638761,муниципальный округ Рязанский,1962 +2281069,г Москва ул Михайлова д.15 кор.1,Москва,ул Михайлова д.15 кор.1,ул,Михайлова ,д.15 кор.1,7638829,муниципальный округ Рязанский,1961 +2281069,г Москва ул Михайлова д.15 кор.2,Москва,ул Михайлова д.15 кор.2,ул,Михайлова ,д.15 кор.2,7638848,муниципальный округ Рязанский,1960 +2281069,г Москва ул Михайлова д.16,Москва,ул Михайлова д.16,ул,Михайлова ,д.16,7638865,муниципальный округ Рязанский,1962 +2281069,г Москва ул Михайлова д.17,Москва,ул Михайлова д.17,ул,Михайлова ,д.17,7638879,муниципальный округ Рязанский,1959 +2281069,г Москва ул Михайлова д.18 кор.1,Москва,ул Михайлова д.18 кор.1,ул,Михайлова ,д.18 кор.1,7638899,муниципальный округ Рязанский,1962 +2281069,г Москва ул Михайлова д.18 кор.2,Москва,ул Михайлова д.18 кор.2,ул,Михайлова ,д.18 кор.2,7638912,муниципальный округ Рязанский,1973 +2281069,г Москва ул Михайлова д.19,Москва,ул Михайлова д.19,ул,Михайлова ,д.19,7638924,муниципальный округ Рязанский,1960 +2281069,г Москва ул Михайлова д.2/6,Москва,ул Михайлова д.2/6,ул,Михайлова ,д.2/6,7638986,муниципальный округ Рязанский,1960 +2281069,г Москва ул Михайлова д.21,Москва,ул Михайлова д.21,ул,Михайлова ,д.21,7639003,муниципальный округ Рязанский,1961 +2281069,г Москва ул Михайлова д.22 кор.1,Москва,ул Михайлова д.22 кор.1,ул,Михайлова ,д.22 кор.1,7639015,муниципальный округ Рязанский,1959 +2281069,г Москва ул Михайлова д.22 кор.2,Москва,ул Михайлова д.22 кор.2,ул,Михайлова ,д.22 кор.2,7639038,муниципальный округ Рязанский,1958 +2281069,г Москва ул Михайлова д.22 кор.3,Москва,ул Михайлова д.22 кор.3,ул,Михайлова ,д.22 кор.3,7639049,муниципальный округ Рязанский,1999 +2281069,г Москва ул Михайлова д.23,Москва,ул Михайлова д.23,ул,Михайлова ,д.23,7639194,муниципальный округ Рязанский,1960 +2281069,г Москва ул Михайлова д.25,Москва,ул Михайлова д.25,ул,Михайлова ,д.25,7639205,муниципальный округ Рязанский,1958 +2281069,г Москва ул Михайлова д.26,Москва,ул Михайлова д.26,ул,Михайлова ,д.26,7639234,муниципальный округ Рязанский,1958 +2281069,г Москва ул Михайлова д.27,Москва,ул Михайлова д.27,ул,Михайлова ,д.27,7639246,муниципальный округ Рязанский,1960 +2281069,г Москва ул Михайлова д.28/7,Москва,ул Михайлова д.28/7,ул,Михайлова ,д.28/7,7639260,муниципальный округ Рязанский,1960 +2281069,г Москва ул Михайлова д.29 кор.3,Москва,ул Михайлова д.29 кор.3,ул,Михайлова ,д.29 кор.3,7639274,муниципальный округ Рязанский,1969 +2281069,г Москва ул Михайлова д.30/8,Москва,ул Михайлова д.30/8,ул,Михайлова ,д.30/8,7639290,муниципальный округ Рязанский,1968 +2281069,г Москва ул Михайлова д.32/7,Москва,ул Михайлова д.32/7,ул,Михайлова ,д.32/7,7639312,муниципальный округ Рязанский,1959 +2281069,г Москва ул Михайлова д.33 кор.1,Москва,ул Михайлова д.33 кор.1,ул,Михайлова ,д.33 кор.1,7639326,муниципальный округ Рязанский,1970 +2281069,г Москва ул Михайлова д.33 кор.3,Москва,ул Михайлова д.33 кор.3,ул,Михайлова ,д.33 кор.3,7639345,муниципальный округ Рязанский,1971 +2281069,г Москва ул Михайлова д.36/8,Москва,ул Михайлова д.36/8,ул,Михайлова ,д.36/8,7639355,муниципальный округ Рязанский,1961 +2281069,г Москва ул Михайлова д.37,Москва,ул Михайлова д.37,ул,Михайлова ,д.37,7639381,муниципальный округ Рязанский,1957 +2281069,г Москва ул Михайлова д.38,Москва,ул Михайлова д.38,ул,Михайлова ,д.38,7639395,муниципальный округ Рязанский,1966 +2281069,г Москва ул Михайлова д.39,Москва,ул Михайлова д.39,ул,Михайлова ,д.39,7639403,муниципальный округ Рязанский,1989 +2281069,г Москва ул Михайлова д.4,Москва,ул Михайлова д.4,ул,Михайлова ,д.4,7639410,муниципальный округ Рязанский,1961 +2281069,г Москва ул Михайлова д.41,Москва,ул Михайлова д.41,ул,Михайлова ,д.41,7639449,муниципальный округ Рязанский,1960 +2281069,г Москва ул Михайлова д.43,Москва,ул Михайлова д.43,ул,Михайлова ,д.43,7639473,муниципальный округ Рязанский,1957 +2281069,г Москва ул Михайлова д.45/9,Москва,ул Михайлова д.45/9,ул,Михайлова ,д.45/9,7639485,муниципальный округ Рязанский,1962 +2281069,г Москва ул Михайлова д.47/10 кор.1,Москва,ул Михайлова д.47/10 кор.1,ул,Михайлова ,д.47/10 кор.1,7639501,муниципальный округ Рязанский,1961 +2281069,г Москва ул Михайлова д.49 кор.1,Москва,ул Михайлова д.49 кор.1,ул,Михайлова ,д.49 кор.1,7639513,муниципальный округ Рязанский,1964 +2281069,г Москва ул Михайлова д.49 кор.2,Москва,ул Михайлова д.49 кор.2,ул,Михайлова ,д.49 кор.2,7639524,муниципальный округ Рязанский,1961 +2281069,г Москва ул Михайлова д.5,Москва,ул Михайлова д.5,ул,Михайлова ,д.5,7639542,муниципальный округ Рязанский,1961 +2281069,г Москва ул Михайлова д.51/1,Москва,ул Михайлова д.51/1,ул,Михайлова ,д.51/1,7639566,муниципальный округ Рязанский,1963 +2281069,г Москва ул Михайлова д.6,Москва,ул Михайлова д.6,ул,Михайлова ,д.6,7639573,муниципальный округ Рязанский,1961 +2281069,г Москва ул Михайлова д.7,Москва,ул Михайлова д.7,ул,Михайлова ,д.7,7639585,муниципальный округ Рязанский,1960 +2281069,г Москва ул Михайлова д.8,Москва,ул Михайлова д.8,ул,Михайлова ,д.8,7639596,муниципальный округ Рязанский,1965 +2281069,г Москва ул Михайлова д.9,Москва,ул Михайлова д.9,ул,Михайлова ,д.9,7639609,муниципальный округ Рязанский,1961 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.10 кор.2,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.10 кор.2,ул,Новокузьминская 1-я ,д.10 кор.2,7645488,муниципальный округ Рязанский,1970 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.14,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.14,ул,Новокузьминская 1-я ,д.14,7645501,муниципальный округ Рязанский,1969 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.15/5,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.15/5,ул,Новокузьминская 1-я ,д.15/5,7645505,муниципальный округ Рязанский,1956 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.16 кор.1,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.16 кор.1,ул,Новокузьминская 1-я ,д.16 кор.1,7645514,муниципальный округ Рязанский,1970 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.16 кор.2,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.16 кор.2,ул,Новокузьминская 1-я ,д.16 кор.2,7645520,муниципальный округ Рязанский,1970 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.17,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.17,ул,Новокузьминская 1-я ,д.17,7645527,муниципальный округ Рязанский,1955 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.20 кор.1,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.20 кор.1,ул,Новокузьминская 1-я ,д.20 кор.1,7645532,муниципальный округ Рязанский,1970 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.20 кор.2,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.20 кор.2,ул,Новокузьминская 1-я ,д.20 кор.2,7645539,муниципальный округ Рязанский,1970 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.20 кор.3,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.20 кор.3,ул,Новокузьминская 1-я ,д.20 кор.3,7645547,муниципальный округ Рязанский,1988 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.21 кор.1,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.21 кор.1,ул,Новокузьминская 1-я ,д.21 кор.1,7645551,муниципальный округ Рязанский,1972 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.21 кор.2,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.21 кор.2,ул,Новокузьминская 1-я ,д.21 кор.2,7645559,муниципальный округ Рязанский,1973 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.22 кор.1,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.22 кор.1,ул,Новокузьминская 1-я ,д.22 кор.1,7645568,муниципальный округ Рязанский,1971 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.22 кор.3,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.22 кор.3,ул,Новокузьминская 1-я ,д.22 кор.3,7645608,муниципальный округ Рязанский,1998 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.22 кор.4,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.22 кор.4,ул,Новокузьминская 1-я ,д.22 кор.4,7645615,муниципальный округ Рязанский,1998 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.23 кор.1,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.23 кор.1,ул,Новокузьминская 1-я ,д.23 кор.1,7645622,муниципальный округ Рязанский,1956 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.23 кор.2,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.23 кор.2,ул,Новокузьминская 1-я ,д.23 кор.2,7645625,муниципальный округ Рязанский,1959 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.24,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.24,ул,Новокузьминская 1-я ,д.24,7645633,муниципальный округ Рязанский,1970 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.25,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.25,ул,Новокузьминская 1-я ,д.25,7645638,муниципальный округ Рязанский,1957 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.27/12,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.27/12,ул,Новокузьминская 1-я ,д.27/12,7645641,муниципальный округ Рязанский,1956 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.3,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.3,ул,Новокузьминская 1-я ,д.3,7645651,муниципальный округ Рязанский,1959 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.4,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.4,ул,Новокузьминская 1-я ,д.4,7645659,муниципальный округ Рязанский,1965 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.6,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.6,ул,Новокузьминская 1-я ,д.6,7645668,муниципальный округ Рязанский,1965 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.7 кор.1,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.7 кор.1,ул,Новокузьминская 1-я ,д.7 кор.1,7645684,муниципальный округ Рязанский,1999 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 1-я д.9,Москва,ул Новокузьминская 1-я д.9,ул,Новокузьминская 1-я ,д.9,7645696,муниципальный округ Рязанский,1965 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 12-я д.2/8,Москва,ул Новокузьминская 12-я д.2/8,ул,Новокузьминская 12-я ,д.2/8,7639629,муниципальный округ Рязанский,1959 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 12-я д.4 кор.1,Москва,ул Новокузьминская 12-я д.4 кор.1,ул,Новокузьминская 12-я ,д.4 кор.1,7639687,муниципальный округ Рязанский,1956 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 12-я д.4 кор.2,Москва,ул Новокузьминская 12-я д.4 кор.2,ул,Новокузьминская 12-я ,д.4 кор.2,7639700,муниципальный округ Рязанский,1959 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 12-я д.6 кор.1,Москва,ул Новокузьминская 12-я д.6 кор.1,ул,Новокузьминская 12-я ,д.6 кор.1,7639722,муниципальный округ Рязанский,1993 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 4-я д.10,Москва,ул Новокузьминская 4-я д.10,ул,Новокузьминская 4-я ,д.10,7645706,муниципальный округ Рязанский,1972 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 4-я д.11,Москва,ул Новокузьминская 4-я д.11,ул,Новокузьминская 4-я ,д.11,7645717,муниципальный округ Рязанский,1972 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 4-я д.12,Москва,ул Новокузьминская 4-я д.12,ул,Новокузьминская 4-я ,д.12,7645728,муниципальный округ Рязанский,1989 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 4-я д.13 кор.1,Москва,ул Новокузьминская 4-я д.13 кор.1,ул,Новокузьминская 4-я ,д.13 кор.1,7645745,муниципальный округ Рязанский,1974 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 4-я д.3 кор.1,Москва,ул Новокузьминская 4-я д.3 кор.1,ул,Новокузьминская 4-я ,д.3 кор.1,7645756,муниципальный округ Рязанский,1985 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 4-я д.4,Москва,ул Новокузьминская 4-я д.4,ул,Новокузьминская 4-я ,д.4,7646002,муниципальный округ Рязанский,1972 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 4-я д.5,Москва,ул Новокузьминская 4-я д.5,ул,Новокузьминская 4-я ,д.5,7646010,муниципальный округ Рязанский,1972 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 4-я д.6,Москва,ул Новокузьминская 4-я д.6,ул,Новокузьминская 4-я ,д.6,7646017,муниципальный округ Рязанский,1986 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 4-я д.7 кор.1,Москва,ул Новокузьминская 4-я д.7 кор.1,ул,Новокузьминская 4-я ,д.7 кор.1,7646026,муниципальный округ Рязанский,1972 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 4-я д.8 кор.2,Москва,ул Новокузьминская 4-я д.8 кор.2,ул,Новокузьминская 4-я ,д.8 кор.2,7646047,муниципальный округ Рязанский,1972 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 4-я д.9 кор.1,Москва,ул Новокузьминская 4-я д.9 кор.1,ул,Новокузьминская 4-я ,д.9 кор.1,7646053,муниципальный округ Рязанский,1972 +2281069,г Москва ул Новокузьминская 4-я д.9 кор.2,Москва,ул Новокузьминская 4-я д.9 кор.2,ул,Новокузьминская 4-я ,д.9 кор.2,7646058,муниципальный округ Рязанский,1973 +2281069,г Москва ул Окская д.1 кор.1,Москва,ул Окская д.1 кор.1,ул,Окская ,д.1 кор.1,8184606,муниципальный округ Рязанский,2005 +2281069,г Москва ул Окская д.3 кор.2,Москва,ул Окская д.3 кор.2,ул,Окская ,д.3 кор.2,7571633,муниципальный округ Рязанский,2006 +2281069,г Москва ул Окская д.42/1 кор.1,Москва,ул Окская д.42/1 кор.1,ул,Окская ,д.42/1 кор.1,7646067,муниципальный округ Рязанский,1965 +2281069,г Москва ул Окская д.42/1 кор.2,Москва,ул Окская д.42/1 кор.2,ул,Окская ,д.42/1 кор.2,7646078,муниципальный округ Рязанский,1965 +2281069,г Москва ул Окская д.44 кор.1,Москва,ул Окская д.44 кор.1,ул,Окская ,д.44 кор.1,7646088,муниципальный округ Рязанский,1966 +2281069,г Москва ул Окская д.44 кор.2,Москва,ул Окская д.44 кор.2,ул,Окская ,д.44 кор.2,7646095,муниципальный округ Рязанский,1965 +2281069,г Москва ул Окская д.46,Москва,ул Окская д.46,ул,Окская ,д.46,7646100,муниципальный округ Рязанский,1966 +2281069,г Москва ул Окская д.48/2,Москва,ул Окская д.48/2,ул,Окская ,д.48/2,7646111,муниципальный округ Рязанский,1965 +2281069,г Москва ул Паперника д.1,Москва,ул Паперника д.1,ул,Паперника ,д.1,7646126,муниципальный округ Рязанский,1962 +2281069,г Москва ул Паперника д.10,Москва,ул Паперника д.10,ул,Паперника ,д.10,7646131,муниципальный округ Рязанский,1967 +2281069,г Москва ул Паперника д.12,Москва,ул Паперника д.12,ул,Паперника ,д.12,7646143,муниципальный округ Рязанский,1968 +2281069,г Москва ул Паперника д.13,Москва,ул Паперника д.13,ул,Паперника ,д.13,7646151,муниципальный округ Рязанский,1963 +2281069,г Москва ул Паперника д.14,Москва,ул Паперника д.14,ул,Паперника ,д.14,7646160,муниципальный округ Рязанский,1967 +2281069,г Москва ул Паперника д.15,Москва,ул Паперника д.15,ул,Паперника ,д.15,7646168,муниципальный округ Рязанский,1961 +2281069,г Москва ул Паперника д.17,Москва,ул Паперника д.17,ул,Паперника ,д.17,7646174,муниципальный округ Рязанский,1962 +2281069,г Москва ул Паперника д.18,Москва,ул Паперника д.18,ул,Паперника ,д.18,7646180,муниципальный округ Рязанский,1967 +2281069,г Москва ул Паперника д.19,Москва,ул Паперника д.19,ул,Паперника ,д.19,7646186,муниципальный округ Рязанский,1962 +2281069,г Москва ул Паперника д.21,Москва,ул Паперника д.21,ул,Паперника ,д.21,7646194,муниципальный округ Рязанский,1962 +2281069,г Москва ул Паперника д.3,Москва,ул Паперника д.3,ул,Паперника ,д.3,7646198,муниципальный округ Рязанский,1963 +2281069,г Москва ул Паперника д.4,Москва,ул Паперника д.4,ул,Паперника ,д.4,7646204,муниципальный округ Рязанский,1968 +2281069,г Москва ул Паперника д.5,Москва,ул Паперника д.5,ул,Паперника ,д.5,7646216,муниципальный округ Рязанский,1963 +2281069,г Москва ул Паперника д.6 кор.1,Москва,ул Паперника д.6 кор.1,ул,Паперника ,д.6 кор.1,7646226,муниципальный округ Рязанский,1969 +2281069,г Москва ул Паперника д.7 кор.1,Москва,ул Паперника д.7 кор.1,ул,Паперника ,д.7 кор.1,7646244,муниципальный округ Рязанский,1968 +2281069,г Москва ул Паперника д.7 кор.2,Москва,ул Паперника д.7 кор.2,ул,Паперника ,д.7 кор.2,7646256,муниципальный округ Рязанский,1967 +2281069,г Москва ул Паперника д.8,Москва,ул Паперника д.8,ул,Паперника ,д.8,7646260,муниципальный округ Рязанский,1968 +2281069,г Москва ул Саратовская д.22,Москва,ул Саратовская д.22,ул,Саратовская ,д.22,7571645,муниципальный округ Рязанский,2007 +2281069,г Москва ул Саратовская д.24,Москва,ул Саратовская д.24,ул,Саратовская ,д.24,7571560,муниципальный округ Рязанский,2008 +2281069,г Москва ул Саратовская д.31,Москва,ул Саратовская д.31,ул,Саратовская ,д.31,7571566,муниципальный округ Рязанский,2007 +2281069,г Москва ул Федора Полетаева д.13,Москва,ул Федора Полетаева д.13,ул,Федора Полетаева ,д.13,7646295,муниципальный округ Рязанский,1992 +2281069,г Москва ул Федора Полетаева д.15 кор.1,Москва,ул Федора Полетаева д.15 кор.1,ул,Федора Полетаева ,д.15 кор.1,7646306,муниципальный округ Рязанский,1972 +2281069,г Москва ул Федора Полетаева д.15 кор.3,Москва,ул Федора Полетаева д.15 кор.3,ул,Федора Полетаева ,д.15 кор.3,7646314,муниципальный округ Рязанский,1972 +2281069,г Москва ул Федора Полетаева д.17 кор.1,Москва,ул Федора Полетаева д.17 кор.1,ул,Федора Полетаева ,д.17 кор.1,7646318,муниципальный округ Рязанский,1972 +2281069,г Москва ул Федора Полетаева д.17 кор.2,Москва,ул Федора Полетаева д.17 кор.2,ул,Федора Полетаева ,д.17 кор.2,7646326,муниципальный округ Рязанский,1972 +2281069,г Москва ул Федора Полетаева д.19 кор.1,Москва,ул Федора Полетаева д.19 кор.1,ул,Федора Полетаева ,д.19 кор.1,7646787,муниципальный округ Рязанский,1973 +2281069,г Москва ул Федора Полетаева д.19 кор.2,Москва,ул Федора Полетаева д.19 кор.2,ул,Федора Полетаева ,д.19 кор.2,7646797,муниципальный округ Рязанский,1972 +2281069,г Москва ул Федора Полетаева д.21 кор.1,Москва,ул Федора Полетаева д.21 кор.1,ул,Федора Полетаева ,д.21 кор.1,7646804,муниципальный округ Рязанский,1972 +2281069,г Москва ул Федора Полетаева д.21 кор.2,Москва,ул Федора Полетаева д.21 кор.2,ул,Федора Полетаева ,д.21 кор.2,7646816,муниципальный округ Рязанский,1972 +2281069,г Москва ул Федора Полетаева д.21 кор.3,Москва,ул Федора Полетаева д.21 кор.3,ул,Федора Полетаева ,д.21 кор.3,7646869,муниципальный округ Рязанский,1987 +2281069,г Москва ул Федора Полетаева д.25,Москва,ул Федора Полетаева д.25,ул,Федора Полетаева ,д.25,7646874,муниципальный округ Рязанский,1972 +2281069,г Москва ул Федора Полетаева д.3,Москва,ул Федора Полетаева д.3,ул,Федора Полетаева ,д.3,7646883,муниципальный округ Рязанский,1965 +2281069,г Москва ул Федора Полетаева д.5 кор.1,Москва,ул Федора Полетаева д.5 кор.1,ул,Федора Полетаева ,д.5 кор.1,7646888,муниципальный округ Рязанский,1962 +2281069,г Москва ул Федора Полетаева д.5 кор.2,Москва,ул Федора Полетаева д.5 кор.2,ул,Федора Полетаева ,д.5 кор.2,7646895,муниципальный округ Рязанский,1961 +2281069,г Москва ул Федора Полетаева д.5 кор.3,Москва,ул Федора Полетаева д.5 кор.3,ул,Федора Полетаева ,д.5 кор.3,7646901,муниципальный округ Рязанский,1962 +2281069,г Москва ул Федора Полетаева д.5 кор.4,Москва,ул Федора Полетаева д.5 кор.4,ул,Федора Полетаева ,д.5 кор.4,7646908,муниципальный округ Рязанский,1964 +2281069,г Москва ул Федора Полетаева д.7,Москва,ул Федора Полетаева д.7,ул,Федора Полетаева ,д.7,7646913,муниципальный округ Рязанский,1969 +2281069,г Москва ул Шатурская д.10,Москва,ул Шатурская д.10,ул,Шатурская ,д.10,7647367,муниципальный округ Рязанский,1966 +2281069,г Москва ул Шатурская д.39,Москва,ул Шатурская д.39,ул,Шатурская ,д.39,7647369,муниципальный округ Рязанский,1963 +2281069,г Москва ул Шатурская д.49 кор.1,Москва,ул Шатурская д.49 кор.1,ул,Шатурская ,д.49 кор.1,7647372,муниципальный округ Рязанский,1961 +2281069,г Москва ул Шатурская д.49 кор.2,Москва,ул Шатурская д.49 кор.2,ул,Шатурская ,д.49 кор.2,7647375,муниципальный округ Рязанский,1972 +2281069,г Москва ул Шатурская д.49 кор.2,Москва,ул Шатурская д.49 кор.2,ул,Шатурская ,д.49 кор.2,7647374,муниципальный округ Рязанский,н.д. +2281069,г Москва ул Шатурская д.8,Москва,ул Шатурская д.8,ул,Шатурская ,д.8,7647377,муниципальный округ Рязанский,1979 +2281069,г Москва ул Яснополянская д.3 кор.1,Москва,ул Яснополянская д.3 кор.1,ул,Яснополянская ,д.3 кор.1,7647379,муниципальный округ Рязанский,1963 +2281069,г Москва ул Яснополянская д.3 кор.2,Москва,ул Яснополянская д.3 кор.2,ул,Яснополянская ,д.3 кор.2,7647382,муниципальный округ Рязанский,1961 +2281069,г Москва ул Яснополянская д.3 кор.3,Москва,ул Яснополянская д.3 кор.3,ул,Яснополянская ,д.3 кор.3,7647383,муниципальный округ Рязанский,1961 +2281069,г Москва ул Яснополянская д.5,Москва,ул Яснополянская д.5,ул,Яснополянская ,д.5,7647389,муниципальный округ Рязанский,1962 +2281069,г Москва ул Яснополянская д.6,Москва,ул Яснополянская д.6,ул,Яснополянская ,д.6,7647390,муниципальный округ Рязанский,1959 +2281069,г Москва ул Яснополянская д.7 кор.1,Москва,ул Яснополянская д.7 кор.1,ул,Яснополянская ,д.7 кор.1,7647398,муниципальный округ Рязанский,1968 +2281069,г Москва ул Яснополянская д.7 кор.2,Москва,ул Яснополянская д.7 кор.2,ул,Яснополянская ,д.7 кор.2,7647399,муниципальный округ Рязанский,1969 +2281069,г Москва ул Яснополянская д.9/4,Москва,ул Яснополянская д.9/4,ул,Яснополянская ,д.9/4,7647405,муниципальный округ Рязанский,1965 +2281070,г Москва б-р Волжский д.12 кор.1,Москва,б-р Волжский д.12 кор.1,б-р,Волжский ,д.12 кор.1,7597971,муниципальный округ Текстильщики,1967 +2281070,г Москва б-р Волжский д.12 кор.2,Москва,б-р Волжский д.12 кор.2,б-р,Волжский ,д.12 кор.2,7597972,муниципальный округ Текстильщики,1967 +2281070,г Москва б-р Волжский д.12 кор.3,Москва,б-р Волжский д.12 кор.3,б-р,Волжский ,д.12 кор.3,7597973,муниципальный округ Текстильщики,1971 +2281070,г Москва б-р Волжский д.14,Москва,б-р Волжский д.14,б-р,Волжский ,д.14,7597980,муниципальный округ Текстильщики,1968 +2281070,г Москва б-р Волжский д.14,Москва,б-р Волжский д.14,б-р,Волжский ,д.14,7597981,муниципальный округ Текстильщики,н.д. +2281070,г Москва б-р Волжский д.16 кор.1,Москва,б-р Волжский д.16 кор.1,б-р,Волжский ,д.16 кор.1,7597986,муниципальный округ Текстильщики,1971 +2281070,г Москва б-р Волжский д.18 кор.1,Москва,б-р Волжский д.18 кор.1,б-р,Волжский ,д.18 кор.1,7598030,муниципальный округ Текстильщики,1970 +2281070,г Москва б-р Волжский д.18 кор.2,Москва,б-р Волжский д.18 кор.2,б-р,Волжский ,д.18 кор.2,7598033,муниципальный округ Текстильщики,1970 +2281070,г Москва б-р Волжский д.2/22,Москва,б-р Волжский д.2/22,б-р,Волжский ,д.2/22,7597796,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва б-р Волжский д.20,Москва,б-р Волжский д.20,б-р,Волжский ,д.20,7598036,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва б-р Волжский д.20А,Москва,б-р Волжский д.20А,б-р,Волжский ,д.20А,7598048,муниципальный округ Текстильщики,1987 +2281070,г Москва б-р Волжский д.24,Москва,б-р Волжский д.24,б-р,Волжский ,д.24,7598052,муниципальный округ Текстильщики,1960 +2281070,г Москва б-р Волжский д.26 кор.1,Москва,б-р Волжский д.26 кор.1,б-р,Волжский ,д.26 кор.1,7598055,муниципальный округ Текстильщики,1960 +2281070,г Москва б-р Волжский д.26 кор.2,Москва,б-р Волжский д.26 кор.2,б-р,Волжский ,д.26 кор.2,7598067,муниципальный округ Текстильщики,1959 +2281070,г Москва б-р Волжский д.26 кор.3,Москва,б-р Волжский д.26 кор.3,б-р,Волжский ,д.26 кор.3,7598074,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва б-р Волжский д.26 кор.4,Москва,б-р Волжский д.26 кор.4,б-р,Волжский ,д.26 кор.4,7598080,муниципальный округ Текстильщики,1960 +2281070,г Москва б-р Волжский д.28,Москва,б-р Волжский д.28,б-р,Волжский ,д.28,7598150,муниципальный округ Текстильщики,1959 +2281070,г Москва б-р Волжский д.30,Москва,б-р Волжский д.30,б-р,Волжский ,д.30,7598157,муниципальный округ Текстильщики,1959 +2281070,г Москва б-р Волжский д.32 кор.1,Москва,б-р Волжский д.32 кор.1,б-р,Волжский ,д.32 кор.1,7598163,муниципальный округ Текстильщики,1959 +2281070,г Москва б-р Волжский д.32 кор.2,Москва,б-р Волжский д.32 кор.2,б-р,Волжский ,д.32 кор.2,7598169,муниципальный округ Текстильщики,1960 +2281070,г Москва б-р Волжский д.34,Москва,б-р Волжский д.34,б-р,Волжский ,д.34,7598176,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва б-р Волжский д.36,Москва,б-р Волжский д.36,б-р,Волжский ,д.36,7598191,муниципальный округ Текстильщики,1951 +2281070,г Москва б-р Волжский д.38,Москва,б-р Волжский д.38,б-р,Волжский ,д.38,7598201,муниципальный округ Текстильщики,1960 +2281070,г Москва б-р Волжский д.4 кор.1,Москва,б-р Волжский д.4 кор.1,б-р,Волжский ,д.4 кор.1,7597805,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва б-р Волжский д.4 кор.2,Москва,б-р Волжский д.4 кор.2,б-р,Волжский ,д.4 кор.2,7597868,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва б-р Волжский д.4 кор.3,Москва,б-р Волжский д.4 кор.3,б-р,Волжский ,д.4 кор.3,7597872,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва б-р Волжский д.40,Москва,б-р Волжский д.40,б-р,Волжский ,д.40,7598205,муниципальный округ Текстильщики,1972 +2281070,г Москва б-р Волжский д.42,Москва,б-р Волжский д.42,б-р,Волжский ,д.42,7598209,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва б-р Волжский д.46 кор.1,Москва,б-р Волжский д.46 кор.1,б-р,Волжский ,д.46 кор.1,7598261,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва б-р Волжский д.46 кор.2,Москва,б-р Волжский д.46 кор.2,б-р,Волжский ,д.46 кор.2,7598266,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва б-р Волжский д.48,Москва,б-р Волжский д.48,б-р,Волжский ,д.48,7598272,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва б-р Волжский д.50 кор.2,Москва,б-р Волжский д.50 кор.2,б-р,Волжский ,д.50 кор.2,7598296,муниципальный округ Текстильщики,1972 +2281070,г Москва б-р Волжский д.50/26,Москва,б-р Волжский д.50/26,б-р,Волжский ,д.50/26,7598302,муниципальный округ Текстильщики,1959 +2281070,г Москва б-р Волжский д.6 кор.1,Москва,б-р Волжский д.6 кор.1,б-р,Волжский ,д.6 кор.1,7597884,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва б-р Волжский д.8 кор.1,Москва,б-р Волжский д.8 кор.1,б-р,Волжский ,д.8 кор.1,7597965,муниципальный округ Текстильщики,1970 +2281070,г Москва б-р Волжский д.8 кор.2,Москва,б-р Волжский д.8 кор.2,б-р,Волжский ,д.8 кор.2,7597966,муниципальный округ Текстильщики,2008 +2281070,г Москва кв-л Волжский Бульвар 95-й д.- кор.3,Москва,кв-л Волжский Бульвар 95-й д.- кор.3,кв-л,Волжский Бульвар 95-й ,д.- кор.3,7606046,муниципальный округ Текстильщики,1987 +2281070,г Москва кв-л Волжский Бульвар 95-й д.- кор.5,Москва,кв-л Волжский Бульвар 95-й д.- кор.5,кв-л,Волжский Бульвар 95-й ,д.- кор.5,7606049,муниципальный округ Текстильщики,1987 +2281070,г Москва кв-л Волжский Бульвар 95-й д.- кор.6,Москва,кв-л Волжский Бульвар 95-й д.- кор.6,кв-л,Волжский Бульвар 95-й ,д.- кор.6,7606056,муниципальный округ Текстильщики,1987 +2281070,г Москва кв-л Грайвороново 90а д.- кор.1,Москва,кв-л Грайвороново 90а д.- кор.1,кв-л,Грайвороново 90а ,д.- кор.1,7606064,муниципальный округ Текстильщики,1966 +2281070,г Москва кв-л Грайвороново 90а д.- кор.10,Москва,кв-л Грайвороново 90а д.- кор.10,кв-л,Грайвороново 90а ,д.- кор.10,7606126,муниципальный округ Текстильщики,1965 +2281070,г Москва кв-л Грайвороново 90а д.- кор.11,Москва,кв-л Грайвороново 90а д.- кор.11,кв-л,Грайвороново 90а ,д.- кор.11,7606135,муниципальный округ Текстильщики,1965 +2281070,г Москва кв-л Грайвороново 90а д.- кор.2,Москва,кв-л Грайвороново 90а д.- кор.2,кв-л,Грайвороново 90а ,д.- кор.2,7606068,муниципальный округ Текстильщики,1966 +2281070,г Москва кв-л Грайвороново 90а д.- кор.3,Москва,кв-л Грайвороново 90а д.- кор.3,кв-л,Грайвороново 90а ,д.- кор.3,7606072,муниципальный округ Текстильщики,1964 +2281070,г Москва кв-л Грайвороново 90а д.- кор.4,Москва,кв-л Грайвороново 90а д.- кор.4,кв-л,Грайвороново 90а ,д.- кор.4,7606082,муниципальный округ Текстильщики,1964 +2281070,г Москва кв-л Грайвороново 90а д.- кор.5,Москва,кв-л Грайвороново 90а д.- кор.5,кв-л,Грайвороново 90а ,д.- кор.5,7606085,муниципальный округ Текстильщики,1964 +2281070,г Москва кв-л Грайвороново 90а д.- кор.6,Москва,кв-л Грайвороново 90а д.- кор.6,кв-л,Грайвороново 90а ,д.- кор.6,7606090,муниципальный округ Текстильщики,1966 +2281070,г Москва кв-л Грайвороново 90а д.- кор.6А,Москва,кв-л Грайвороново 90а д.- кор.6А,кв-л,Грайвороново 90а ,д.- кор.6А,7606095,муниципальный округ Текстильщики,1966 +2281070,г Москва кв-л Грайвороново 90а д.- кор.7,Москва,кв-л Грайвороново 90а д.- кор.7,кв-л,Грайвороново 90а ,д.- кор.7,7606101,муниципальный округ Текстильщики,1966 +2281070,г Москва кв-л Грайвороново 90а д.- кор.8,Москва,кв-л Грайвороново 90а д.- кор.8,кв-л,Грайвороново 90а ,д.- кор.8,7606109,муниципальный округ Текстильщики,1966 +2281070,г Москва кв-л Грайвороново 90а д.- кор.9,Москва,кв-л Грайвороново 90а д.- кор.9,кв-л,Грайвороново 90а ,д.- кор.9,7606120,муниципальный округ Текстильщики,1965 +2281070,г Москва пр-кт Волгоградский д.51,Москва,пр-кт Волгоградский д.51,пр-кт,Волгоградский ,д.51,7564284,муниципальный округ Текстильщики,1960 +2281070,г Москва пр-кт Волгоградский д.53,Москва,пр-кт Волгоградский д.53,пр-кт,Волгоградский ,д.53,7564292,муниципальный округ Текстильщики,1960 +2281070,г Москва пр-кт Волгоградский д.55,Москва,пр-кт Волгоградский д.55,пр-кт,Волгоградский ,д.55,7564298,муниципальный округ Текстильщики,1959 +2281070,г Москва пр-кт Волгоградский д.57,Москва,пр-кт Волгоградский д.57,пр-кт,Волгоградский ,д.57,7564304,муниципальный округ Текстильщики,1961 +2281070,г Москва пр-кт Волгоградский д.59,Москва,пр-кт Волгоградский д.59,пр-кт,Волгоградский ,д.59,7564330,муниципальный округ Текстильщики,1964 +2281070,г Москва пр-кт Волгоградский д.61,Москва,пр-кт Волгоградский д.61,пр-кт,Волгоградский ,д.61,7564347,муниципальный округ Текстильщики,1965 +2281070,г Москва пр-кт Волгоградский д.63,Москва,пр-кт Волгоградский д.63,пр-кт,Волгоградский ,д.63,7564351,муниципальный округ Текстильщики,1960 +2281070,г Москва пр-кт Волгоградский д.69,Москва,пр-кт Волгоградский д.69,пр-кт,Волгоградский ,д.69,7564354,муниципальный округ Текстильщики,1970 +2281070,г Москва пр-кт Волгоградский д.71 кор.1,Москва,пр-кт Волгоградский д.71 кор.1,пр-кт,Волгоградский ,д.71 кор.1,7564357,муниципальный округ Текстильщики,1971 +2281070,г Москва пр-кт Волгоградский д.71 кор.2,Москва,пр-кт Волгоградский д.71 кор.2,пр-кт,Волгоградский ,д.71 кор.2,7564362,муниципальный округ Текстильщики,1972 +2281070,г Москва проезд Грайвороновский 1-й д.6,Москва,проезд Грайвороновский 1-й д.6,проезд,Грайвороновский 1-й ,д.6,7598482,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва проезд Саратовский 1-й д.3,Москва,проезд Саратовский 1-й д.3,проезд,Саратовский 1-й ,д.3,7600048,муниципальный округ Текстильщики,1952 +2281070,г Москва проезд Саратовский 1-й д.4,Москва,проезд Саратовский 1-й д.4,проезд,Саратовский 1-й ,д.4,7600051,муниципальный округ Текстильщики,1953 +2281070,г Москва проезд Саратовский 1-й д.5 кор.3,Москва,проезд Саратовский 1-й д.5 кор.3,проезд,Саратовский 1-й ,д.5 кор.3,8034021,муниципальный округ Текстильщики,н.д. +2281070,г Москва проезд Саратовский 1-й д.6 кор.1,Москва,проезд Саратовский 1-й д.6 кор.1,проезд,Саратовский 1-й ,д.6 кор.1,7600058,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва проезд Саратовский 1-й д.6 кор.2,Москва,проезд Саратовский 1-й д.6 кор.2,проезд,Саратовский 1-й ,д.6 кор.2,7600060,муниципальный округ Текстильщики,1955 +2281070,г Москва проезд Саратовский 1-й д.7 кор.1,Москва,проезд Саратовский 1-й д.7 кор.1,проезд,Саратовский 1-й ,д.7 кор.1,7600067,муниципальный округ Текстильщики,1963 +2281070,г Москва проезд Саратовский 1-й д.7 кор.2,Москва,проезд Саратовский 1-й д.7 кор.2,проезд,Саратовский 1-й ,д.7 кор.2,7600071,муниципальный округ Текстильщики,1963 +2281070,г Москва проезд Саратовский 1-й д.8,Москва,проезд Саратовский 1-й д.8,проезд,Саратовский 1-й ,д.8,7600076,муниципальный округ Текстильщики,1960 +2281070,г Москва проезд Саратовский 1-й д.9 кор.1,Москва,проезд Саратовский 1-й д.9 кор.1,проезд,Саратовский 1-й ,д.9 кор.1,7600084,муниципальный округ Текстильщики,1966 +2281070,г Москва проезд Саратовский 1-й д.9 кор.2,Москва,проезд Саратовский 1-й д.9 кор.2,проезд,Саратовский 1-й ,д.9 кор.2,7600088,муниципальный округ Текстильщики,1972 +2281070,г Москва проезд Саратовский 2-й д.3,Москва,проезд Саратовский 2-й д.3,проезд,Саратовский 2-й ,д.3,7600093,муниципальный округ Текстильщики,1968 +2281070,г Москва проезд Саратовский 2-й д.5,Москва,проезд Саратовский 2-й д.5,проезд,Саратовский 2-й ,д.5,7600095,муниципальный округ Текстильщики,1966 +2281070,г Москва проезд Саратовский 2-й д.6 кор.1,Москва,проезд Саратовский 2-й д.6 кор.1,проезд,Саратовский 2-й ,д.6 кор.1,7600097,муниципальный округ Текстильщики,1972 +2281070,г Москва проезд Саратовский 2-й д.6 кор.2,Москва,проезд Саратовский 2-й д.6 кор.2,проезд,Саратовский 2-й ,д.6 кор.2,7600101,муниципальный округ Текстильщики,1973 +2281070,г Москва проезд Саратовский 2-й д.8,Москва,проезд Саратовский 2-й д.8,проезд,Саратовский 2-й ,д.8,7600105,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.1,Москва,ул Артюхиной д.1,ул,Артюхиной ,д.1,7563064,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.10,Москва,ул Артюхиной д.10,ул,Артюхиной ,д.10,7563247,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.11,Москва,ул Артюхиной д.11,ул,Артюхиной ,д.11,7563274,муниципальный округ Текстильщики,1959 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.16,Москва,ул Артюхиной д.16,ул,Артюхиной ,д.16,7563613,муниципальный округ Текстильщики,1966 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.2,Москва,ул Артюхиной д.2,ул,Артюхиной ,д.2,7563147,муниципальный округ Текстильщики,1959 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.20,Москва,ул Артюхиной д.20,ул,Артюхиной ,д.20,7563617,муниципальный округ Текстильщики,1959 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.20 кор.2,Москва,ул Артюхиной д.20 кор.2,ул,Артюхиной ,д.20 кор.2,7563634,муниципальный округ Текстильщики,1978 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.20А,Москва,ул Артюхиной д.20А,ул,Артюхиной ,д.20А,7563625,муниципальный округ Текстильщики,1960 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.21А,Москва,ул Артюхиной д.21А,ул,Артюхиной ,д.21А,7563640,муниципальный округ Текстильщики,1960 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.23,Москва,ул Артюхиной д.23,ул,Артюхиной ,д.23,7563644,муниципальный округ Текстильщики,1951 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.24,Москва,ул Артюхиной д.24,ул,Артюхиной ,д.24,7563651,муниципальный округ Текстильщики,1964 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.25,Москва,ул Артюхиной д.25,ул,Артюхиной ,д.25,7563658,муниципальный округ Текстильщики,1964 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.25 кор.2,Москва,ул Артюхиной д.25 кор.2,ул,Артюхиной ,д.25 кор.2,7564203,муниципальный округ Текстильщики,1996 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.26,Москва,ул Артюхиной д.26,ул,Артюхиной ,д.26,7564208,муниципальный округ Текстильщики,1964 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.26А,Москва,ул Артюхиной д.26А,ул,Артюхиной ,д.26А,7564213,муниципальный округ Текстильщики,1960 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.27,Москва,ул Артюхиной д.27,ул,Артюхиной ,д.27,7564234,муниципальный округ Текстильщики,1966 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.27 кор.2,Москва,ул Артюхиной д.27 кор.2,ул,Артюхиной ,д.27 кор.2,7564240,муниципальный округ Текстильщики,1950 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.28,Москва,ул Артюхиной д.28,ул,Артюхиной ,д.28,7564250,муниципальный округ Текстильщики,1964 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.29/7,Москва,ул Артюхиной д.29/7,ул,Артюхиной ,д.29/7,7564255,муниципальный округ Текстильщики,1967 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.2А,Москва,ул Артюхиной д.2А,ул,Артюхиной ,д.2А,7563162,муниципальный округ Текстильщики,1960 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.3,Москва,ул Артюхиной д.3,ул,Артюхиной ,д.3,7563187,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.30,Москва,ул Артюхиной д.30,ул,Артюхиной ,д.30,7564260,муниципальный округ Текстильщики,1964 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.5,Москва,ул Артюхиной д.5,ул,Артюхиной ,д.5,7563195,муниципальный округ Текстильщики,1971 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.7/7,Москва,ул Артюхиной д.7/7,ул,Артюхиной ,д.7/7,7563206,муниципальный округ Текстильщики,1971 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.8/10,Москва,ул Артюхиной д.8/10,ул,Артюхиной ,д.8/10,7563223,муниципальный округ Текстильщики,1971 +2281070,г Москва ул Артюхиной д.9,Москва,ул Артюхиной д.9,ул,Артюхиной ,д.9,7563229,муниципальный округ Текстильщики,1961 +2281070,г Москва ул Грайвороновская д.10 кор.1,Москва,ул Грайвороновская д.10 кор.1,ул,Грайвороновская ,д.10 кор.1,7598348,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Грайвороновская д.10 кор.2,Москва,ул Грайвороновская д.10 кор.2,ул,Грайвороновская ,д.10 кор.2,7598355,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Грайвороновская д.12 кор.1,Москва,ул Грайвороновская д.12 кор.1,ул,Грайвороновская ,д.12 кор.1,7598361,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Грайвороновская д.14 кор.1,Москва,ул Грайвороновская д.14 кор.1,ул,Грайвороновская ,д.14 кор.1,7598367,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Грайвороновская д.14 кор.2,Москва,ул Грайвороновская д.14 кор.2,ул,Грайвороновская ,д.14 кор.2,7598381,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Грайвороновская д.15,Москва,ул Грайвороновская д.15,ул,Грайвороновская ,д.15,7598395,муниципальный округ Текстильщики,1986 +2281070,г Москва ул Грайвороновская д.16 кор.1,Москва,ул Грайвороновская д.16 кор.1,ул,Грайвороновская ,д.16 кор.1,7598408,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Грайвороновская д.16 кор.2,Москва,ул Грайвороновская д.16 кор.2,ул,Грайвороновская ,д.16 кор.2,7598416,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Грайвороновская д.16 кор.3,Москва,ул Грайвороновская д.16 кор.3,ул,Грайвороновская ,д.16 кор.3,7598419,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Грайвороновская д.16 кор.4,Москва,ул Грайвороновская д.16 кор.4,ул,Грайвороновская ,д.16 кор.4,7598429,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Грайвороновская д.17,Москва,ул Грайвороновская д.17,ул,Грайвороновская ,д.17,7598439,муниципальный округ Текстильщики,1987 +2281070,г Москва ул Грайвороновская д.18 кор.2,Москва,ул Грайвороновская д.18 кор.2,ул,Грайвороновская ,д.18 кор.2,7598447,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Грайвороновская д.18 кор.3,Москва,ул Грайвороновская д.18 кор.3,ул,Грайвороновская ,д.18 кор.3,7598452,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Грайвороновская д.20,Москва,ул Грайвороновская д.20,ул,Грайвороновская ,д.20,7598456,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Грайвороновская д.21,Москва,ул Грайвороновская д.21,ул,Грайвороновская ,д.21,7598472,муниципальный округ Текстильщики,1987 +2281070,г Москва ул Грайвороновская д.8 кор.1,Москва,ул Грайвороновская д.8 кор.1,ул,Грайвороновская ,д.8 кор.1,7598314,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Грайвороновская д.8 кор.2,Москва,ул Грайвороновская д.8 кор.2,ул,Грайвороновская ,д.8 кор.2,7598319,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Грайвороновская д.8А,Москва,ул Грайвороновская д.8А,ул,Грайвороновская ,д.8А,7598325,муниципальный округ Текстильщики,1989 +2281070,г Москва ул Грайвороновская д.8Б,Москва,ул Грайвороновская д.8Б,ул,Грайвороновская ,д.8Б,7598344,муниципальный округ Текстильщики,1988 +2281070,г Москва ул Люблинская д.11 кор.2,Москва,ул Люблинская д.11 кор.2,ул,Люблинская ,д.11 кор.2,7599137,муниципальный округ Текстильщики,1960 +2281070,г Москва ул Люблинская д.13,Москва,ул Люблинская д.13,ул,Люблинская ,д.13,7599142,муниципальный округ Текстильщики,1961 +2281070,г Москва ул Люблинская д.17 кор.1,Москва,ул Люблинская д.17 кор.1,ул,Люблинская ,д.17 кор.1,7599172,муниципальный округ Текстильщики,1963 +2281070,г Москва ул Люблинская д.17 кор.2,Москва,ул Люблинская д.17 кор.2,ул,Люблинская ,д.17 кор.2,7599185,муниципальный округ Текстильщики,1959 +2281070,г Москва ул Люблинская д.17 кор.3,Москва,ул Люблинская д.17 кор.3,ул,Люблинская ,д.17 кор.3,7599199,муниципальный округ Текстильщики,1954 +2281070,г Москва ул Люблинская д.19,Москва,ул Люблинская д.19,ул,Люблинская ,д.19,7599207,муниципальный округ Текстильщики,1961 +2281070,г Москва ул Люблинская д.21 кор.1,Москва,ул Люблинская д.21 кор.1,ул,Люблинская ,д.21 кор.1,7599251,муниципальный округ Текстильщики,1960 +2281070,г Москва ул Люблинская д.21А,Москва,ул Люблинская д.21А,ул,Люблинская ,д.21А,7599218,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Люблинская д.23,Москва,ул Люблинская д.23,ул,Люблинская ,д.23,7599265,муниципальный округ Текстильщики,1961 +2281070,г Москва ул Люблинская д.25/1,Москва,ул Люблинская д.25/1,ул,Люблинская ,д.25/1,7599279,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Люблинская д.27/2,Москва,ул Люблинская д.27/2,ул,Люблинская ,д.27/2,7599285,муниципальный округ Текстильщики,1959 +2281070,г Москва ул Люблинская д.29,Москва,ул Люблинская д.29,ул,Люблинская ,д.29,7599295,муниципальный округ Текстильщики,1962 +2281070,г Москва ул Люблинская д.31/1,Москва,ул Люблинская д.31/1,ул,Люблинская ,д.31/1,7599336,муниципальный округ Текстильщики,1974 +2281070,г Москва ул Люблинская д.33/2 кор.1,Москва,ул Люблинская д.33/2 кор.1,ул,Люблинская ,д.33/2 кор.1,7599347,муниципальный округ Текстильщики,1966 +2281070,г Москва ул Люблинская д.33/2 кор.2,Москва,ул Люблинская д.33/2 кор.2,ул,Люблинская ,д.33/2 кор.2,7599357,муниципальный округ Текстильщики,1966 +2281070,г Москва ул Люблинская д.35 кор.1,Москва,ул Люблинская д.35 кор.1,ул,Люблинская ,д.35 кор.1,7599365,муниципальный округ Текстильщики,1965 +2281070,г Москва ул Люблинская д.35 кор.2,Москва,ул Люблинская д.35 кор.2,ул,Люблинская ,д.35 кор.2,7599453,муниципальный округ Текстильщики,1966 +2281070,г Москва ул Люблинская д.39/2,Москва,ул Люблинская д.39/2,ул,Люблинская ,д.39/2,7850451,муниципальный округ Текстильщики,1999 +2281070,г Москва ул Люблинская д.47,Москва,ул Люблинская д.47,ул,Люблинская ,д.47,7850476,муниципальный округ Текстильщики,н.д. +2281070,г Москва ул Люблинская д.5 кор.1,Москва,ул Люблинская д.5 кор.1,ул,Люблинская ,д.5 кор.1,7596528,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Люблинская д.5 кор.2,Москва,ул Люблинская д.5 кор.2,ул,Люблинская ,д.5 кор.2,7598524,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Люблинская д.5 кор.3,Москва,ул Люблинская д.5 кор.3,ул,Люблинская ,д.5 кор.3,7598531,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Люблинская д.5 кор.4,Москва,ул Люблинская д.5 кор.4,ул,Люблинская ,д.5 кор.4,7598556,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Люблинская д.5 кор.5,Москва,ул Люблинская д.5 кор.5,ул,Люблинская ,д.5 кор.5,7598564,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Люблинская д.5 кор.6,Москва,ул Люблинская д.5 кор.6,ул,Люблинская ,д.5 кор.6,7598570,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Люблинская д.5 кор.7,Москва,ул Люблинская д.5 кор.7,ул,Люблинская ,д.5 кор.7,7598575,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Люблинская д.51,Москва,ул Люблинская д.51,ул,Люблинская ,д.51,7850484,муниципальный округ Текстильщики,н.д. +2281070,г Москва ул Люблинская д.7/2 кор.1,Москва,ул Люблинская д.7/2 кор.1,ул,Люблинская ,д.7/2 кор.1,7599101,муниципальный округ Текстильщики,1952 +2281070,г Москва ул Люблинская д.7/2 кор.2,Москва,ул Люблинская д.7/2 кор.2,ул,Люблинская ,д.7/2 кор.2,7599107,муниципальный округ Текстильщики,1950 +2281070,г Москва ул Люблинская д.8,Москва,ул Люблинская д.8,ул,Люблинская ,д.8,7599113,муниципальный округ Текстильщики,1963 +2281070,г Москва ул Люблинская д.9 кор.1,Москва,ул Люблинская д.9 кор.1,ул,Люблинская ,д.9 кор.1,7599122,муниципальный округ Текстильщики,1952 +2281070,г Москва ул Люблинская д.9 кор.2,Москва,ул Люблинская д.9 кор.2,ул,Люблинская ,д.9 кор.2,7599129,муниципальный округ Текстильщики,1953 +2281070,г Москва ул Малышева д.13 кор.1,Москва,ул Малышева д.13 кор.1,ул,Малышева ,д.13 кор.1,7599555,муниципальный округ Текстильщики,1967 +2281070,г Москва ул Малышева д.13 кор.2,Москва,ул Малышева д.13 кор.2,ул,Малышева ,д.13 кор.2,7599561,муниципальный округ Текстильщики,1975 +2281070,г Москва ул Малышева д.13 кор.3,Москва,ул Малышева д.13 кор.3,ул,Малышева ,д.13 кор.3,7599609,муниципальный округ Текстильщики,2004 +2281070,г Москва ул Малышева д.17/14,Москва,ул Малышева д.17/14,ул,Малышева ,д.17/14,7581824,муниципальный округ Текстильщики,1955 +2281070,г Москва ул Малышева д.18 кор.1,Москва,ул Малышева д.18 кор.1,ул,Малышева ,д.18 кор.1,7599615,муниципальный округ Текстильщики,1966 +2281070,г Москва ул Малышева д.19,Москва,ул Малышева д.19,ул,Малышева ,д.19,7599836,муниципальный округ Текстильщики,1968 +2281070,г Москва ул Малышева д.2,Москва,ул Малышева д.2,ул,Малышева ,д.2,7599462,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Малышева д.21,Москва,ул Малышева д.21,ул,Малышева ,д.21,7599850,муниципальный округ Текстильщики,1978 +2281070,г Москва ул Малышева д.22,Москва,ул Малышева д.22,ул,Малышева ,д.22,7599859,муниципальный округ Текстильщики,2001 +2281070,г Москва ул Малышева д.24,Москва,ул Малышева д.24,ул,Малышева ,д.24,7599869,муниципальный округ Текстильщики,1974 +2281070,г Москва ул Малышева д.26 кор.2,Москва,ул Малышева д.26 кор.2,ул,Малышева ,д.26 кор.2,7599898,муниципальный округ Текстильщики,1974 +2281070,г Москва ул Малышева д.28,Москва,ул Малышева д.28,ул,Малышева ,д.28,7599908,муниципальный округ Текстильщики,1970 +2281070,г Москва ул Малышева д.3,Москва,ул Малышева д.3,ул,Малышева ,д.3,7599470,муниципальный округ Текстильщики,1973 +2281070,г Москва ул Малышева д.3 кор.2,Москва,ул Малышева д.3 кор.2,ул,Малышева ,д.3 кор.2,7599482,муниципальный округ Текстильщики,1963 +2281070,г Москва ул Малышева д.3 кор.3,Москва,ул Малышева д.3 кор.3,ул,Малышева ,д.3 кор.3,7599493,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Малышева д.30,Москва,ул Малышева д.30,ул,Малышева ,д.30,7599914,муниципальный округ Текстильщики,1972 +2281070,г Москва ул Малышева д.32,Москва,ул Малышева д.32,ул,Малышева ,д.32,7599919,муниципальный округ Текстильщики,1992 +2281070,г Москва ул Малышева д.4,Москва,ул Малышева д.4,ул,Малышева ,д.4,7599505,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Малышева д.5,Москва,ул Малышева д.5,ул,Малышева ,д.5,7599515,муниципальный округ Текстильщики,1973 +2281070,г Москва ул Малышева д.6,Москва,ул Малышева д.6,ул,Малышева ,д.6,7599533,муниципальный округ Текстильщики,1960 +2281070,г Москва ул Малышева д.7,Москва,ул Малышева д.7,ул,Малышева ,д.7,7599542,муниципальный округ Текстильщики,1960 +2281070,г Москва ул Саратовская д.1 кор.1,Москва,ул Саратовская д.1 кор.1,ул,Саратовская ,д.1 кор.1,7599931,муниципальный округ Текстильщики,1979 +2281070,г Москва ул Саратовская д.1 кор.2,Москва,ул Саратовская д.1 кор.2,ул,Саратовская ,д.1 кор.2,7599934,муниципальный округ Текстильщики,1984 +2281070,г Москва ул Саратовская д.10 кор.1,Москва,ул Саратовская д.10 кор.1,ул,Саратовская ,д.10 кор.1,7600016,муниципальный округ Текстильщики,1951 +2281070,г Москва ул Саратовская д.10 кор.2,Москва,ул Саратовская д.10 кор.2,ул,Саратовская ,д.10 кор.2,7600019,муниципальный округ Текстильщики,1951 +2281070,г Москва ул Саратовская д.11,Москва,ул Саратовская д.11,ул,Саратовская ,д.11,7600025,муниципальный округ Текстильщики,1979 +2281070,г Москва ул Саратовская д.12/2,Москва,ул Саратовская д.12/2,ул,Саратовская ,д.12/2,7600032,муниципальный округ Текстильщики,1951 +2281070,г Москва ул Саратовская д.14/1,Москва,ул Саратовская д.14/1,ул,Саратовская ,д.14/1,7600037,муниципальный округ Текстильщики,1955 +2281070,г Москва ул Саратовская д.16 кор.1,Москва,ул Саратовская д.16 кор.1,ул,Саратовская ,д.16 кор.1,7600041,муниципальный округ Текстильщики,1954 +2281070,г Москва ул Саратовская д.18/10,Москва,ул Саратовская д.18/10,ул,Саратовская ,д.18/10,7600045,муниципальный округ Текстильщики,1955 +2281070,г Москва ул Саратовская д.3,Москва,ул Саратовская д.3,ул,Саратовская ,д.3,7876673,муниципальный округ Текстильщики,н.д. +2281070,г Москва ул Саратовская д.3 кор.1,Москва,ул Саратовская д.3 кор.1,ул,Саратовская ,д.3 кор.1,7599940,муниципальный округ Текстильщики,1985 +2281070,г Москва ул Саратовская д.3 кор.2,Москва,ул Саратовская д.3 кор.2,ул,Саратовская ,д.3 кор.2,7599943,муниципальный округ Текстильщики,1973 +2281070,г Москва ул Саратовская д.4,Москва,ул Саратовская д.4,ул,Саратовская ,д.4,7599960,муниципальный округ Текстильщики,1951 +2281070,г Москва ул Саратовская д.5 кор.1,Москва,ул Саратовская д.5 кор.1,ул,Саратовская ,д.5 кор.1,7599967,муниципальный округ Текстильщики,1974 +2281070,г Москва ул Саратовская д.5 кор.2,Москва,ул Саратовская д.5 кор.2,ул,Саратовская ,д.5 кор.2,7599971,муниципальный округ Текстильщики,1974 +2281070,г Москва ул Саратовская д.6/2,Москва,ул Саратовская д.6/2,ул,Саратовская ,д.6/2,7599978,муниципальный округ Текстильщики,1951 +2281070,г Москва ул Саратовская д.7 кор.2,Москва,ул Саратовская д.7 кор.2,ул,Саратовская ,д.7 кор.2,7599989,муниципальный округ Текстильщики,1969 +2281070,г Москва ул Саратовская д.8/1,Москва,ул Саратовская д.8/1,ул,Саратовская ,д.8/1,7599998,муниципальный округ Текстильщики,1951 +2281070,г Москва ул Саратовская д.9,Москва,ул Саратовская д.9,ул,Саратовская ,д.9,7600005,муниципальный округ Текстильщики,1966 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 1-я д.12/9,Москва,ул Текстильщиков 1-я д.12/9,ул,Текстильщиков 1-я ,д.12/9,7601496,муниципальный округ Текстильщики,1960 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 1-я д.3,Москва,ул Текстильщиков 1-я д.3,ул,Текстильщиков 1-я ,д.3,7601425,муниципальный округ Текстильщики,1960 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 1-я д.3А,Москва,ул Текстильщиков 1-я д.3А,ул,Текстильщиков 1-я ,д.3А,7601429,муниципальный округ Текстильщики,1959 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 1-я д.4,Москва,ул Текстильщиков 1-я д.4,ул,Текстильщиков 1-я ,д.4,7601469,муниципальный округ Текстильщики,1964 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 1-я д.8,Москва,ул Текстильщиков 1-я д.8,ул,Текстильщиков 1-я ,д.8,7601472,муниципальный округ Текстильщики,1972 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 1-я д.9,Москва,ул Текстильщиков 1-я д.9,ул,Текстильщиков 1-я ,д.9,7601481,муниципальный округ Текстильщики,1967 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 11-я д.10,Москва,ул Текстильщиков 11-я д.10,ул,Текстильщиков 11-я ,д.10,7602291,муниципальный округ Текстильщики,1972 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 11-я д.11,Москва,ул Текстильщиков 11-я д.11,ул,Текстильщиков 11-я ,д.11,7602297,муниципальный округ Текстильщики,1997 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 11-я д.12,Москва,ул Текстильщиков 11-я д.12,ул,Текстильщиков 11-я ,д.12,7602311,муниципальный округ Текстильщики,1973 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 11-я д.12А,Москва,ул Текстильщиков 11-я д.12А,ул,Текстильщиков 11-я ,д.12А,7602336,муниципальный округ Текстильщики,1979 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 11-я д.2,Москва,ул Текстильщиков 11-я д.2,ул,Текстильщиков 11-я ,д.2,7602214,муниципальный округ Текстильщики,1965 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 11-я д.4,Москва,ул Текстильщиков 11-я д.4,ул,Текстильщиков 11-я ,д.4,7602223,муниципальный округ Текстильщики,1961 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 11-я д.4А,Москва,ул Текстильщиков 11-я д.4А,ул,Текстильщиков 11-я ,д.4А,7602231,муниципальный округ Текстильщики,1962 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 11-я д.7,Москва,ул Текстильщиков 11-я д.7,ул,Текстильщиков 11-я ,д.7,7602239,муниципальный округ Текстильщики,1995 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 11-я д.8,Москва,ул Текстильщиков 11-я д.8,ул,Текстильщиков 11-я ,д.8,7602256,муниципальный округ Текстильщики,1974 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 11-я д.9,Москва,ул Текстильщиков 11-я д.9,ул,Текстильщиков 11-я ,д.9,7602269,муниципальный округ Текстильщики,1995 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 7-я д.1,Москва,ул Текстильщиков 7-я д.1,ул,Текстильщиков 7-я ,д.1,7601503,муниципальный округ Текстильщики,1957 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 7-я д.11,Москва,ул Текстильщиков 7-я д.11,ул,Текстильщиков 7-я ,д.11,7601848,муниципальный округ Текстильщики,1956 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 7-я д.13,Москва,ул Текстильщиков 7-я д.13,ул,Текстильщиков 7-я ,д.13,7601858,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 7-я д.13А,Москва,ул Текстильщиков 7-я д.13А,ул,Текстильщиков 7-я ,д.13А,7601867,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 7-я д.14,Москва,ул Текстильщиков 7-я д.14,ул,Текстильщиков 7-я ,д.14,7601875,муниципальный округ Текстильщики,1955 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 7-я д.16,Москва,ул Текстильщиков 7-я д.16,ул,Текстильщиков 7-я ,д.16,7601880,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 7-я д.3/1,Москва,ул Текстильщиков 7-я д.3/1,ул,Текстильщиков 7-я ,д.3/1,8065600,муниципальный округ Текстильщики,1955 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 7-я д.3А,Москва,ул Текстильщиков 7-я д.3А,ул,Текстильщиков 7-я ,д.3А,7601511,муниципальный округ Текстильщики,1957 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 7-я д.4,Москва,ул Текстильщиков 7-я д.4,ул,Текстильщиков 7-я ,д.4,7601514,муниципальный округ Текстильщики,1953 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 7-я д.5,Москва,ул Текстильщиков 7-я д.5,ул,Текстильщиков 7-я ,д.5,7601521,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 7-я д.6/19,Москва,ул Текстильщиков 7-я д.6/19,ул,Текстильщиков 7-я ,д.6/19,7601787,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 7-я д.7 кор.1,Москва,ул Текстильщиков 7-я д.7 кор.1,ул,Текстильщиков 7-я ,д.7 кор.1,7601793,муниципальный округ Текстильщики,1954 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 7-я д.7 кор.2,Москва,ул Текстильщиков 7-я д.7 кор.2,ул,Текстильщиков 7-я ,д.7 кор.2,7601809,муниципальный округ Текстильщики,1950 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 7-я д.7 кор.3,Москва,ул Текстильщиков 7-я д.7 кор.3,ул,Текстильщиков 7-я ,д.7 кор.3,7601821,муниципальный округ Текстильщики,1950 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 7-я д.7 кор.4,Москва,ул Текстильщиков 7-я д.7 кор.4,ул,Текстильщиков 7-я ,д.7 кор.4,7601830,муниципальный округ Текстильщики,1954 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 7-я д.9,Москва,ул Текстильщиков 7-я д.9,ул,Текстильщиков 7-я ,д.9,7601842,муниципальный округ Текстильщики,1956 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.1,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.1,ул,Текстильщиков 8-я ,д.1,7601890,муниципальный округ Текстильщики,1963 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.1 кор.1,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.1 кор.1,ул,Текстильщиков 8-я ,д.1 кор.1,7601931,муниципальный округ Текстильщики,1976 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.10,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.10,ул,Текстильщиков 8-я ,д.10,7602132,муниципальный округ Текстильщики,1979 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.12,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.12,ул,Текстильщиков 8-я ,д.12,7602140,муниципальный округ Текстильщики,1980 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.12 кор.2,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.12 кор.2,ул,Текстильщиков 8-я ,д.12 кор.2,7602147,муниципальный округ Текстильщики,1987 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.13 кор.1,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.13 кор.1,ул,Текстильщиков 8-я ,д.13 кор.1,7790206,муниципальный округ Текстильщики,2001 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.13 кор.2,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.13 кор.2,ул,Текстильщиков 8-я ,д.13 кор.2,7790212,муниципальный округ Текстильщики,2001 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.14,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.14,ул,Текстильщиков 8-я ,д.14,7602156,муниципальный округ Текстильщики,1980 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.15,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.15,ул,Текстильщиков 8-я ,д.15,7602166,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.16 кор.2,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.16 кор.2,ул,Текстильщиков 8-я ,д.16 кор.2,7602180,муниципальный округ Текстильщики,1950 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.18,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.18,ул,Текстильщиков 8-я ,д.18,7602190,муниципальный округ Текстильщики,1976 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.19,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.19,ул,Текстильщиков 8-я ,д.19,7602198,муниципальный округ Текстильщики,1956 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.2 кор.1,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.2 кор.1,ул,Текстильщиков 8-я ,д.2 кор.1,7601949,муниципальный округ Текстильщики,1976 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.2 кор.2,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.2 кор.2,ул,Текстильщиков 8-я ,д.2 кор.2,7601953,муниципальный округ Текстильщики,1975 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.3,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.3,ул,Текстильщиков 8-я ,д.3,7602008,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.3А,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.3А,ул,Текстильщиков 8-я ,д.3А,7602022,муниципальный округ Текстильщики,1970 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.5,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.5,ул,Текстильщиков 8-я ,д.5,7602030,муниципальный округ Текстильщики,1959 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.5 кор.3,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.5 кор.3,ул,Текстильщиков 8-я ,д.5 кор.3,7602041,муниципальный округ Текстильщики,1959 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.5А,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.5А,ул,Текстильщиков 8-я ,д.5А,7602053,муниципальный округ Текстильщики,1961 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.5В,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.5В,ул,Текстильщиков 8-я ,д.5В,7602064,муниципальный округ Текстильщики,1960 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.7,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.7,ул,Текстильщиков 8-я ,д.7,7602071,муниципальный округ Текстильщики,1959 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.7А,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.7А,ул,Текстильщиков 8-я ,д.7А,7602078,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.7Б,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.7Б,ул,Текстильщиков 8-я ,д.7Б,7602088,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.7В,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.7В,ул,Текстильщиков 8-я ,д.7В,7602095,муниципальный округ Текстильщики,1981 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.9,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.9,ул,Текстильщиков 8-я ,д.9,7602105,муниципальный округ Текстильщики,1957 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.9А,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.9А,ул,Текстильщиков 8-я ,д.9А,7602120,муниципальный округ Текстильщики,1957 +2281070,г Москва ул Текстильщиков 8-я д.9Б,Москва,ул Текстильщиков 8-я д.9Б,ул,Текстильщиков 8-я ,д.9Б,7602127,муниципальный округ Текстильщики,1956 +2281070,г Москва ул Чистова д.10 кор.1,Москва,ул Чистова д.10 кор.1,ул,Чистова ,д.10 кор.1,7602425,муниципальный округ Текстильщики,2001 +2281070,г Москва ул Чистова д.11А,Москва,ул Чистова д.11А,ул,Чистова ,д.11А,7602432,муниципальный округ Текстильщики,1959 +2281070,г Москва ул Чистова д.12,Москва,ул Чистова д.12,ул,Чистова ,д.12,7602438,муниципальный округ Текстильщики,2001 +2281070,г Москва ул Чистова д.13А,Москва,ул Чистова д.13А,ул,Чистова ,д.13А,7602445,муниципальный округ Текстильщики,1963 +2281070,г Москва ул Чистова д.15/15,Москва,ул Чистова д.15/15,ул,Чистова ,д.15/15,7602453,муниципальный округ Текстильщики,1982 +2281070,г Москва ул Чистова д.16 кор.1,Москва,ул Чистова д.16 кор.1,ул,Чистова ,д.16 кор.1,7707026,муниципальный округ Текстильщики,2012 +2281070,г Москва ул Чистова д.16 кор.2,Москва,ул Чистова д.16 кор.2,ул,Чистова ,д.16 кор.2,7707285,муниципальный округ Текстильщики,2012 +2281070,г Москва ул Чистова д.21,Москва,ул Чистова д.21,ул,Чистова ,д.21,7602474,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Чистова д.22,Москва,ул Чистова д.22,ул,Чистова ,д.22,7571299,муниципальный округ Текстильщики,1998 +2281070,г Москва ул Чистова д.23,Москва,ул Чистова д.23,ул,Чистова ,д.23,7602488,муниципальный округ Текстильщики,1957 +2281070,г Москва ул Чистова д.24,Москва,ул Чистова д.24,ул,Чистова ,д.24,7602494,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Чистова д.25,Москва,ул Чистова д.25,ул,Чистова ,д.25,7602506,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Чистова д.26,Москва,ул Чистова д.26,ул,Чистова ,д.26,7602515,муниципальный округ Текстильщики,1959 +2281070,г Москва ул Чистова д.27,Москва,ул Чистова д.27,ул,Чистова ,д.27,7602520,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Чистова д.4,Москва,ул Чистова д.4,ул,Чистова ,д.4,7602347,муниципальный округ Текстильщики,1965 +2281070,г Москва ул Чистова д.4А,Москва,ул Чистова д.4А,ул,Чистова ,д.4А,7602353,муниципальный округ Текстильщики,1970 +2281070,г Москва ул Чистова д.5,Москва,ул Чистова д.5,ул,Чистова ,д.5,7602364,муниципальный округ Текстильщики,1962 +2281070,г Москва ул Чистова д.6,Москва,ул Чистова д.6,ул,Чистова ,д.6,7602378,муниципальный округ Текстильщики,1963 +2281070,г Москва ул Чистова д.6А,Москва,ул Чистова д.6А,ул,Чистова ,д.6А,7602384,муниципальный округ Текстильщики,1975 +2281070,г Москва ул Чистова д.8/21,Москва,ул Чистова д.8/21,ул,Чистова ,д.8/21,7602403,муниципальный округ Текстильщики,2001 +2281070,г Москва ул Чистова д.9/19,Москва,ул Чистова д.9/19,ул,Чистова ,д.9/19,7602417,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Шкулева д.17,Москва,ул Шкулева д.17,ул,Шкулева ,д.17,7602703,муниципальный округ Текстильщики,1957 +2281070,г Москва ул Шкулева д.17А,Москва,ул Шкулева д.17А,ул,Шкулева ,д.17А,7602711,муниципальный округ Текстильщики,1957 +2281070,г Москва ул Шкулева д.3,Москва,ул Шкулева д.3,ул,Шкулева ,д.3,7602530,муниципальный округ Текстильщики,1965 +2281070,г Москва ул Шкулева д.3А,Москва,ул Шкулева д.3А,ул,Шкулева ,д.3А,7602636,муниципальный округ Текстильщики,1970 +2281070,г Москва ул Шкулева д.3Б,Москва,ул Шкулева д.3Б,ул,Шкулева ,д.3Б,7602649,муниципальный округ Текстильщики,1978 +2281070,г Москва ул Шкулева д.5,Москва,ул Шкулева д.5,ул,Шкулева ,д.5,7602659,муниципальный округ Текстильщики,1963 +2281070,г Москва ул Шкулева д.5 кор.1,Москва,ул Шкулева д.5 кор.1,ул,Шкулева ,д.5 кор.1,7602668,муниципальный округ Текстильщики,2003 +2281070,г Москва ул Шкулева д.7А,Москва,ул Шкулева д.7А,ул,Шкулева ,д.7А,7602694,муниципальный округ Текстильщики,1970 +2281070,г Москва ул Шкулева д.9 кор.2,Москва,ул Шкулева д.9 кор.2,ул,Шкулева ,д.9 кор.2,7622088,муниципальный округ Текстильщики,н.д. +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.10/15 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.10/15 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.10/15 кор.1,7602784,муниципальный округ Текстильщики,1965 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.10/15 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.10/15 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.10/15 кор.2,7602793,муниципальный округ Текстильщики,1965 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.12 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.12 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.12 кор.1,7602799,муниципальный округ Текстильщики,2004 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.14/16 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.14/16 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.14/16 кор.1,7602843,муниципальный округ Текстильщики,1957 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.14/16 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.14/16 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.14/16 кор.2,7602852,муниципальный округ Текстильщики,1965 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.16,Москва,ул Юных Ленинцев д.16,ул,Юных Ленинцев ,д.16,7602867,муниципальный округ Текстильщики,1963 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.18 кор.1,Москва,ул Юных Ленинцев д.18 кор.1,ул,Юных Ленинцев ,д.18 кор.1,7602898,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.18 кор.2,Москва,ул Юных Ленинцев д.18 кор.2,ул,Юных Ленинцев ,д.18 кор.2,7602904,муниципальный округ Текстильщики,1979 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.20/2,Москва,ул Юных Ленинцев д.20/2,ул,Юных Ленинцев ,д.20/2,7602913,муниципальный округ Текстильщики,1959 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.22,Москва,ул Юных Ленинцев д.22,ул,Юных Ленинцев ,д.22,7602920,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.24,Москва,ул Юных Ленинцев д.24,ул,Юных Ленинцев ,д.24,7602930,муниципальный округ Текстильщики,1957 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.26,Москва,ул Юных Ленинцев д.26,ул,Юных Ленинцев ,д.26,7602937,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.27/14,Москва,ул Юных Ленинцев д.27/14,ул,Юных Ленинцев ,д.27/14,7602953,муниципальный округ Текстильщики,1959 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.29,Москва,ул Юных Ленинцев д.29,ул,Юных Ленинцев ,д.29,7602966,муниципальный округ Текстильщики,1959 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.3,Москва,ул Юных Ленинцев д.3,ул,Юных Ленинцев ,д.3,7602724,муниципальный округ Текстильщики,1972 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.33,Москва,ул Юных Ленинцев д.33,ул,Юных Ленинцев ,д.33,7602974,муниципальный округ Текстильщики,1957 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.35,Москва,ул Юных Ленинцев д.35,ул,Юных Ленинцев ,д.35,7602989,муниципальный округ Текстильщики,1967 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.37,Москва,ул Юных Ленинцев д.37,ул,Юных Ленинцев ,д.37,7602994,муниципальный округ Текстильщики,1977 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.39,Москва,ул Юных Ленинцев д.39,ул,Юных Ленинцев ,д.39,7602999,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.41,Москва,ул Юных Ленинцев д.41,ул,Юных Ленинцев ,д.41,7603006,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.5,Москва,ул Юных Ленинцев д.5,ул,Юных Ленинцев ,д.5,7602734,муниципальный округ Текстильщики,1972 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.6,Москва,ул Юных Ленинцев д.6,ул,Юных Ленинцев ,д.6,7602744,муниципальный округ Текстильщики,1958 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.7,Москва,ул Юных Ленинцев д.7,ул,Юных Ленинцев ,д.7,7602754,муниципальный округ Текстильщики,1972 +2281070,г Москва ул Юных Ленинцев д.8,Москва,ул Юных Ленинцев д.8,ул,Юных Ленинцев ,д.8,7602769,муниципальный округ Текстильщики,1966 +2281071,г Москва пер Крутицкий 3-й д.11,Москва,пер Крутицкий 3-й д.11,пер,Крутицкий 3-й ,д.11,8168048,муниципальный округ Южнопортовый,н.д. +2281071,г Москва пер Крутицкий 3-й д.13,Москва,пер Крутицкий 3-й д.13,пер,Крутицкий 3-й ,д.13,7628470,муниципальный округ Южнопортовый,1985 +2281071,г Москва пер Крутицкий 3-й д.15,Москва,пер Крутицкий 3-й д.15,пер,Крутицкий 3-й ,д.15,7628392,муниципальный округ Южнопортовый,1961 +2281071,г Москва пр-кт Волгоградский д.25А,Москва,пр-кт Волгоградский д.25А,пр-кт,Волгоградский ,д.25А,8178469,муниципальный округ Южнопортовый,н.д. +2281071,г Москва пр-кт Волгоградский д.26а,Москва,пр-кт Волгоградский д.26а,пр-кт,Волгоградский ,д.26а,8159433,муниципальный округ Южнопортовый,н.д. +2281071,г Москва проезд Южнопортовый 2-й д.13,Москва,проезд Южнопортовый 2-й д.13,проезд,Южнопортовый 2-й ,д.13,7628451,муниципальный округ Южнопортовый,1990 +2281071,г Москва проезд Южнопортовый 2-й д.15,Москва,проезд Южнопортовый 2-й д.15,проезд,Южнопортовый 2-й ,д.15,7628469,муниципальный округ Южнопортовый,1990 +2281071,г Москва проезд Южнопортовый 2-й д.17 кор.2,Москва,проезд Южнопортовый 2-й д.17 кор.2,проезд,Южнопортовый 2-й ,д.17 кор.2,7627620,муниципальный округ Южнопортовый,1990 +2281071,г Москва проезд Южнопортовый 2-й д.23 кор.2,Москва,проезд Южнопортовый 2-й д.23 кор.2,проезд,Южнопортовый 2-й ,д.23 кор.2,7628472,муниципальный округ Южнопортовый,1989 +2281071,г Москва проезд Южнопортовый 2-й д.27,Москва,проезд Южнопортовый 2-й д.27,проезд,Южнопортовый 2-й ,д.27,7628453,муниципальный округ Южнопортовый,1990 +2281071,г Москва проезд Южнопортовый 2-й д.5 кор.1,Москва,проезд Южнопортовый 2-й д.5 кор.1,проезд,Южнопортовый 2-й ,д.5 кор.1,7628439,муниципальный округ Южнопортовый,1939 +2281071,г Москва проезд Южнопортовый 2-й д.7,Москва,проезд Южнопортовый 2-й д.7,проезд,Южнопортовый 2-й ,д.7,7628473,муниципальный округ Южнопортовый,1975 +2281071,г Москва проезд Южнопортовый 2-й д.9,Москва,проезд Южнопортовый 2-й д.9,проезд,Южнопортовый 2-й ,д.9,7628152,муниципальный округ Южнопортовый,1977 +2281071,г Москва ул Велозаводская д.11/1,Москва,ул Велозаводская д.11/1,ул,Велозаводская ,д.11/1,7628457,муниципальный округ Южнопортовый,1953 +2281071,г Москва ул Велозаводская д.3/2,Москва,ул Велозаводская д.3/2,ул,Велозаводская ,д.3/2,7628463,муниципальный округ Южнопортовый,1937 +2281071,г Москва ул Велозаводская д.9,Москва,ул Велозаводская д.9,ул,Велозаводская ,д.9,7628363,муниципальный округ Южнопортовый,1951 +2281071,г Москва ул Дубровская 1-я д.12,Москва,ул Дубровская 1-я д.12,ул,Дубровская 1-я ,д.12,7628466,муниципальный округ Южнопортовый,1957 +2281071,г Москва ул Дубровская 1-я д.13,Москва,ул Дубровская 1-я д.13,ул,Дубровская 1-я ,д.13,7627810,муниципальный округ Южнопортовый,1958 +2281071,г Москва ул Дубровская 1-я д.14,Москва,ул Дубровская 1-я д.14,ул,Дубровская 1-я ,д.14,7628471,муниципальный округ Южнопортовый,1958 +2281071,г Москва ул Дубровская 1-я д.18,Москва,ул Дубровская 1-я д.18,ул,Дубровская 1-я ,д.18,7628465,муниципальный округ Южнопортовый,1958 +2281071,г Москва ул Дубровская 1-я д.2,Москва,ул Дубровская 1-я д.2,ул,Дубровская 1-я ,д.2,7627455,муниципальный округ Южнопортовый,1927 +2281071,г Москва ул Дубровская 1-я д.2А,Москва,ул Дубровская 1-я д.2А,ул,Дубровская 1-я ,д.2А,7627471,муниципальный округ Южнопортовый,1928 +2281071,г Москва ул Дубровская 1-я д.2Б кор.1,Москва,ул Дубровская 1-я д.2Б кор.1,ул,Дубровская 1-я ,д.2Б кор.1,7628458,муниципальный округ Южнопортовый,1966 +2281071,г Москва ул Дубровская 1-я д.2Б кор.2,Москва,ул Дубровская 1-я д.2Б кор.2,ул,Дубровская 1-я ,д.2Б кор.2,7627522,муниципальный округ Южнопортовый,1978 +2281071,г Москва ул Дубровская 1-я д.4,Москва,ул Дубровская 1-я д.4,ул,Дубровская 1-я ,д.4,7628462,муниципальный округ Южнопортовый,1927 +2281071,г Москва ул Дубровская 1-я д.4А,Москва,ул Дубровская 1-я д.4А,ул,Дубровская 1-я ,д.4А,7628165,муниципальный округ Южнопортовый,1927 +2281071,г Москва ул Дубровская 1-я д.4Б,Москва,ул Дубровская 1-я д.4Б,ул,Дубровская 1-я ,д.4Б,7628175,муниципальный округ Южнопортовый,1927 +2281071,г Москва ул Дубровская 1-я д.6,Москва,ул Дубровская 1-я д.6,ул,Дубровская 1-я ,д.6,7628444,муниципальный округ Южнопортовый,1927 +2281071,г Москва ул Дубровская 1-я д.6А,Москва,ул Дубровская 1-я д.6А,ул,Дубровская 1-я ,д.6А,7628197,муниципальный округ Южнопортовый,1927 +2281071,г Москва ул Дубровская 1-я д.6Б,Москва,ул Дубровская 1-я д.6Б,ул,Дубровская 1-я ,д.6Б,7628202,муниципальный округ Южнопортовый,1928 +2281071,г Москва ул Дубровская 1-я д.8/12,Москва,ул Дубровская 1-я д.8/12,ул,Дубровская 1-я ,д.8/12,7628366,муниципальный округ Южнопортовый,1999 +2281071,г Москва ул Дубровская 1-я д.8А,Москва,ул Дубровская 1-я д.8А,ул,Дубровская 1-я ,д.8А,7627531,муниципальный округ Южнопортовый,1928 +2281071,г Москва ул Кожуховская 5-я д.11,Москва,ул Кожуховская 5-я д.11,ул,Кожуховская 5-я ,д.11,7627396,муниципальный округ Южнопортовый,1972 +2281071,г Москва ул Кожуховская 5-я д.12,Москва,ул Кожуховская 5-я д.12,ул,Кожуховская 5-я ,д.12,7628372,муниципальный округ Южнопортовый,1958 +2281071,г Москва ул Кожуховская 5-я д.13,Москва,ул Кожуховская 5-я д.13,ул,Кожуховская 5-я ,д.13,7627412,муниципальный округ Южнопортовый,1968 +2281071,г Москва ул Кожуховская 5-я д.14,Москва,ул Кожуховская 5-я д.14,ул,Кожуховская 5-я ,д.14,7627556,муниципальный округ Южнопортовый,1955 +2281071,г Москва ул Кожуховская 5-я д.14 кор.1,Москва,ул Кожуховская 5-я д.14 кор.1,ул,Кожуховская 5-я ,д.14 кор.1,7628459,муниципальный округ Южнопортовый,1972 +2281071,г Москва ул Кожуховская 5-я д.16,Москва,ул Кожуховская 5-я д.16,ул,Кожуховская 5-я ,д.16,7627575,муниципальный округ Южнопортовый,1973 +2281071,г Москва ул Кожуховская 5-я д.17 кор.1,Москва,ул Кожуховская 5-я д.17 кор.1,ул,Кожуховская 5-я ,д.17 кор.1,7627907,муниципальный округ Южнопортовый,1951 +2281071,г Москва ул Кожуховская 5-я д.18 кор.1,Москва,ул Кожуховская 5-я д.18 кор.1,ул,Кожуховская 5-я ,д.18 кор.1,7628374,муниципальный округ Южнопортовый,1966 +2281071,г Москва ул Кожуховская 5-я д.18 кор.2,Москва,ул Кожуховская 5-я д.18 кор.2,ул,Кожуховская 5-я ,д.18 кор.2,7628377,муниципальный округ Южнопортовый,1966 +2281071,г Москва ул Кожуховская 5-я д.19 кор.1,Москва,ул Кожуховская 5-я д.19 кор.1,ул,Кожуховская 5-я ,д.19 кор.1,7628207,муниципальный округ Южнопортовый,1961 +2281071,г Москва ул Кожуховская 5-я д.19 кор.2,Москва,ул Кожуховская 5-я д.19 кор.2,ул,Кожуховская 5-я ,д.19 кор.2,7627587,муниципальный округ Южнопортовый,1960 +2281071,г Москва ул Кожуховская 5-я д.20,Москва,ул Кожуховская 5-я д.20,ул,Кожуховская 5-я ,д.20,7628380,муниципальный округ Южнопортовый,1965 +2281071,г Москва ул Кожуховская 5-я д.21,Москва,ул Кожуховская 5-я д.21,ул,Кожуховская 5-я ,д.21,7628213,муниципальный округ Южнопортовый,1956 +2281071,г Москва ул Кожуховская 5-я д.22 кор.1,Москва,ул Кожуховская 5-я д.22 кор.1,ул,Кожуховская 5-я ,д.22 кор.1,7628381,муниципальный округ Южнопортовый,1966 +2281071,г Москва ул Кожуховская 5-я д.22 кор.2,Москва,ул Кожуховская 5-я д.22 кор.2,ул,Кожуховская 5-я ,д.22 кор.2,7627628,муниципальный округ Южнопортовый,1968 +2281071,г Москва ул Кожуховская 5-я д.24 кор.1,Москва,ул Кожуховская 5-я д.24 кор.1,ул,Кожуховская 5-я ,д.24 кор.1,7627641,муниципальный округ Южнопортовый,1952 +2281071,г Москва ул Кожуховская 5-я д.30 кор.1,Москва,ул Кожуховская 5-я д.30 кор.1,ул,Кожуховская 5-я ,д.30 кор.1,7628360,муниципальный округ Южнопортовый,1966 +2281071,г Москва ул Кожуховская 5-я д.32 кор.1,Москва,ул Кожуховская 5-я д.32 кор.1,ул,Кожуховская 5-я ,д.32 кор.1,7627647,муниципальный округ Южнопортовый,1959 +2281071,г Москва ул Кожуховская 5-я д.33,Москва,ул Кожуховская 5-я д.33,ул,Кожуховская 5-я ,д.33,7627664,муниципальный округ Южнопортовый,1962 +2281071,г Москва ул Кожуховская 5-я д.34 кор.1,Москва,ул Кожуховская 5-я д.34 кор.1,ул,Кожуховская 5-я ,д.34 кор.1,7628384,муниципальный округ Южнопортовый,1965 +2281071,г Москва ул Кожуховская 5-я д.35,Москва,ул Кожуховская 5-я д.35,ул,Кожуховская 5-я ,д.35,7628216,муниципальный округ Южнопортовый,1962 +2281071,г Москва ул Кожуховская 5-я д.9,Москва,ул Кожуховская 5-я д.9,ул,Кожуховская 5-я ,д.9,7628370,муниципальный округ Южнопортовый,1952 +2281071,г Москва ул Кожуховская 6-я д.10,Москва,ул Кожуховская 6-я д.10,ул,Кожуховская 6-я ,д.10,7627671,муниципальный округ Южнопортовый,1967 +2281071,г Москва ул Кожуховская 6-я д.11 кор.2,Москва,ул Кожуховская 6-я д.11 кор.2,ул,Кожуховская 6-я ,д.11 кор.2,8156172,муниципальный округ Южнопортовый,н.д. +2281071,г Москва ул Кожуховская 6-я д.13,Москва,ул Кожуховская 6-я д.13,ул,Кожуховская 6-я ,д.13,7627682,муниципальный округ Южнопортовый,1956 +2281071,г Москва ул Кожуховская 6-я д.15,Москва,ул Кожуховская 6-я д.15,ул,Кожуховская 6-я ,д.15,7628455,муниципальный округ Южнопортовый,1971 +2281071,г Москва ул Кожуховская 6-я д.15 кор.2,Москва,ул Кожуховская 6-я д.15 кор.2,ул,Кожуховская 6-я ,д.15 кор.2,7979307,муниципальный округ Южнопортовый,2005 +2281071,г Москва ул Кожуховская 6-я д.16,Москва,ул Кожуховская 6-я д.16,ул,Кожуховская 6-я ,д.16,7627637,муниципальный округ Южнопортовый,1963 +2281071,г Москва ул Кожуховская 6-я д.17,Москва,ул Кожуховская 6-я д.17,ул,Кожуховская 6-я ,д.17,7628438,муниципальный округ Южнопортовый,1970 +2281071,г Москва ул Кожуховская 6-я д.18 кор.1,Москва,ул Кожуховская 6-я д.18 кор.1,ул,Кожуховская 6-я ,д.18 кор.1,7628220,муниципальный округ Южнопортовый,1958 +2281071,г Москва ул Кожуховская 6-я д.19,Москва,ул Кожуховская 6-я д.19,ул,Кожуховская 6-я ,д.19,7628327,муниципальный округ Южнопортовый,1960 +2281071,г Москва ул Кожуховская 6-я д.21,Москва,ул Кожуховская 6-я д.21,ул,Кожуховская 6-я ,д.21,7628387,муниципальный округ Южнопортовый,1966 +2281071,г Москва ул Кожуховская 6-я д.23,Москва,ул Кожуховская 6-я д.23,ул,Кожуховская 6-я ,д.23,7627699,муниципальный округ Южнопортовый,1965 +2281071,г Москва ул Кожуховская 6-я д.24,Москва,ул Кожуховская 6-я д.24,ул,Кожуховская 6-я ,д.24,7628390,муниципальный округ Южнопортовый,1956 +2281071,г Москва ул Кожуховская 6-я д.25 кор.2,Москва,ул Кожуховская 6-я д.25 кор.2,ул,Кожуховская 6-я ,д.25 кор.2,7628461,муниципальный округ Южнопортовый,1961 +2281071,г Москва ул Кожуховская 6-я д.27,Москва,ул Кожуховская 6-я д.27,ул,Кожуховская 6-я ,д.27,7628368,муниципальный округ Южнопортовый,1958 +2281071,г Москва ул Кожуховская 6-я д.27 кор.2,Москва,ул Кожуховская 6-я д.27 кор.2,ул,Кожуховская 6-я ,д.27 кор.2,7627692,муниципальный округ Южнопортовый,1961 +2281071,г Москва ул Кожуховская 6-я д.29Б,Москва,ул Кожуховская 6-я д.29Б,ул,Кожуховская 6-я ,д.29Б,7628328,муниципальный округ Южнопортовый,1957 +2281071,г Москва ул Кожуховская 6-я д.3 кор.1,Москва,ул Кожуховская 6-я д.3 кор.1,ул,Кожуховская 6-я ,д.3 кор.1,7979323,муниципальный округ Южнопортовый,2003 +2281071,г Москва ул Кожуховская 6-я д.3 кор.2,Москва,ул Кожуховская 6-я д.3 кор.2,ул,Кожуховская 6-я ,д.3 кор.2,7790226,муниципальный округ Южнопортовый,1951 +2281071,г Москва ул Кожуховская 6-я д.31Б,Москва,ул Кожуховская 6-я д.31Б,ул,Кожуховская 6-я ,д.31Б,7627757,муниципальный округ Южнопортовый,1957 +2281071,г Москва ул Кожуховская 6-я д.4,Москва,ул Кожуховская 6-я д.4,ул,Кожуховская 6-я ,д.4,7628386,муниципальный округ Южнопортовый,1951 +2281071,г Москва ул Кожуховская 6-я д.5,Москва,ул Кожуховская 6-я д.5,ул,Кожуховская 6-я ,д.5,7562192,муниципальный округ Южнопортовый,1970 +2281071,г Москва ул Кожуховская 6-я д.6,Москва,ул Кожуховская 6-я д.6,ул,Кожуховская 6-я ,д.6,7627716,муниципальный округ Южнопортовый,1966 +2281071,г Москва ул Кожуховская 7-я д.10 кор.1,Москва,ул Кожуховская 7-я д.10 кор.1,ул,Кожуховская 7-я ,д.10 кор.1,7628330,муниципальный округ Южнопортовый,1955 +2281071,г Москва ул Кожуховская 7-я д.10 кор.2,Москва,ул Кожуховская 7-я д.10 кор.2,ул,Кожуховская 7-я ,д.10 кор.2,7627773,муниципальный округ Южнопортовый,1972 +2281071,г Москва ул Кожуховская 7-я д.14/1,Москва,ул Кожуховская 7-я д.14/1,ул,Кожуховская 7-я ,д.14/1,7628336,муниципальный округ Южнопортовый,1959 +2281071,г Москва ул Кожуховская 7-я д.16,Москва,ул Кожуховская 7-я д.16,ул,Кожуховская 7-я ,д.16,7628379,муниципальный округ Южнопортовый,1964 +2281071,г Москва ул Кожуховская 7-я д.20А,Москва,ул Кожуховская 7-я д.20А,ул,Кожуховская 7-я ,д.20А,7628385,муниципальный округ Южнопортовый,1959 +2281071,г Москва ул Кожуховская 7-я д.4 кор.1,Москва,ул Кожуховская 7-я д.4 кор.1,ул,Кожуховская 7-я ,д.4 кор.1,8180497,муниципальный округ Южнопортовый,2002 +2281071,г Москва ул Кожуховская 7-я д.4 кор.2,Москва,ул Кожуховская 7-я д.4 кор.2,ул,Кожуховская 7-я ,д.4 кор.2,7628371,муниципальный округ Южнопортовый,1995 +2281071,г Москва ул Кожуховская 7-я д.8 кор.1,Москва,ул Кожуховская 7-я д.8 кор.1,ул,Кожуховская 7-я ,д.8 кор.1,7628355,муниципальный округ Южнопортовый,1961 +2281071,г Москва ул Кожуховская 7-я д.8 кор.2,Москва,ул Кожуховская 7-я д.8 кор.2,ул,Кожуховская 7-я ,д.8 кор.2,7627709,муниципальный округ Южнопортовый,1961 +2281071,г Москва ул Крутицкий Вал д.3,Москва,ул Крутицкий Вал д.3,ул,Крутицкий Вал ,д.3,7628460,муниципальный округ Южнопортовый,1972 +2281071,г Москва ул Машиностроения 1-я д.2/7 кор.1,Москва,ул Машиностроения 1-я д.2/7 кор.1,ул,Машиностроения 1-я ,д.2/7 кор.1,7628395,муниципальный округ Южнопортовый,1939 +2281071,г Москва ул Машиностроения 1-я д.2/7 кор.2,Москва,ул Машиностроения 1-я д.2/7 кор.2,ул,Машиностроения 1-я ,д.2/7 кор.2,7627356,муниципальный округ Южнопортовый,1952 +2281071,г Москва ул Машиностроения 1-я д.4 кор.1,Москва,ул Машиностроения 1-я д.4 кор.1,ул,Машиностроения 1-я ,д.4 кор.1,7628338,муниципальный округ Южнопортовый,1937 +2281071,г Москва ул Машиностроения 1-я д.4 кор.2,Москва,ул Машиностроения 1-я д.4 кор.2,ул,Машиностроения 1-я ,д.4 кор.2,7628191,муниципальный округ Южнопортовый,1937 +2281071,г Москва ул Машиностроения 1-я д.4 кор.3,Москва,ул Машиностроения 1-я д.4 кор.3,ул,Машиностроения 1-я ,д.4 кор.3,7627371,муниципальный округ Южнопортовый,1951 +2281071,г Москва ул Машиностроения 1-я д.4 кор.4,Москва,ул Машиностроения 1-я д.4 кор.4,ул,Машиностроения 1-я ,д.4 кор.4,7627231,муниципальный округ Южнопортовый,1952 +2281071,г Москва ул Машиностроения 1-я д.6А,Москва,ул Машиностроения 1-я д.6А,ул,Машиностроения 1-я ,д.6А,8204116,муниципальный округ Южнопортовый,2008 +2281071,г Москва ул Машиностроения 2-я д.11,Москва,ул Машиностроения 2-я д.11,ул,Машиностроения 2-я ,д.11,7628346,муниципальный округ Южнопортовый,1997 +2281071,г Москва ул Машиностроения 2-я д.7 строение 2,Москва,ул Машиностроения 2-я д.7 строение 2,ул,Машиностроения 2-я ,д.7 строение 2,8033594,муниципальный округ Южнопортовый,н.д. +2281071,г Москва ул Машиностроения 2-я д.7 строение 3,Москва,ул Машиностроения 2-я д.7 строение 3,ул,Машиностроения 2-я ,д.7 строение 3,8033597,муниципальный округ Южнопортовый,н.д. +2281071,г Москва ул Машиностроения 2-я д.9,Москва,ул Машиностроения 2-я д.9,ул,Машиностроения 2-я ,д.9,7628396,муниципальный округ Южнопортовый,1962 +2281071,г Москва ул Машиностроения 2-я д.9а,Москва,ул Машиностроения 2-я д.9а,ул,Машиностроения 2-я ,д.9а,7562193,муниципальный округ Южнопортовый,1962 +2281071,г Москва ул Машиностроения 2-я д.9Б,Москва,ул Машиностроения 2-я д.9Б,ул,Машиностроения 2-я ,д.9Б,7627385,муниципальный округ Южнопортовый,1962 +2281071,г Москва ул Мельникова д.14,Москва,ул Мельникова д.14,ул,Мельникова ,д.14,7628209,муниципальный округ Южнопортовый,1928 +2281071,г Москва ул Мельникова д.15/10,Москва,ул Мельникова д.15/10,ул,Мельникова ,д.15/10,7627830,муниципальный округ Южнопортовый,1963 +2281071,г Москва ул Мельникова д.16,Москва,ул Мельникова д.16,ул,Мельникова ,д.16,7628224,муниципальный округ Южнопортовый,1928 +2281071,г Москва ул Мельникова д.17,Москва,ул Мельникова д.17,ул,Мельникова ,д.17,7628155,муниципальный округ Южнопортовый,1962 +2281071,г Москва ул Мельникова д.18А,Москва,ул Мельникова д.18А,ул,Мельникова ,д.18А,7628335,муниципальный округ Южнопортовый,1931 +2281071,г Москва ул Мельникова д.21,Москва,ул Мельникова д.21,ул,Мельникова ,д.21,7628339,муниципальный округ Южнопортовый,1962 +2281071,г Москва ул Мельникова д.23,Москва,ул Мельникова д.23,ул,Мельникова ,д.23,7627842,муниципальный округ Южнопортовый,1964 +2281071,г Москва ул Мельникова д.24,Москва,ул Мельникова д.24,ул,Мельникова ,д.24,7628399,муниципальный округ Южнопортовый,1960 +2281071,г Москва ул Мельникова д.25,Москва,ул Мельникова д.25,ул,Мельникова ,д.25,7628342,муниципальный округ Южнопортовый,1963 +2281071,г Москва ул Мельникова д.27,Москва,ул Мельникова д.27,ул,Мельникова ,д.27,7627849,муниципальный округ Южнопортовый,1974 +2281071,г Москва ул Новоостаповская д.10А,Москва,ул Новоостаповская д.10А,ул,Новоостаповская ,д.10А,7627836,муниципальный округ Южнопортовый,1957 +2281071,г Москва ул Новоостаповская д.12А,Москва,ул Новоостаповская д.12А,ул,Новоостаповская ,д.12А,7628344,муниципальный округ Южнопортовый,1961 +2281071,г Москва ул Новоостаповская д.4 кор.1,Москва,ул Новоостаповская д.4 кор.1,ул,Новоостаповская ,д.4 кор.1,7628402,муниципальный округ Южнопортовый,1939 +2281071,г Москва ул Новоостаповская д.4 кор.2,Москва,ул Новоостаповская д.4 кор.2,ул,Новоостаповская ,д.4 кор.2,7627869,муниципальный округ Южнопортовый,1949 +2281071,г Москва ул Новоостаповская д.6,Москва,ул Новоостаповская д.6,ул,Новоостаповская ,д.6,7628382,муниципальный округ Южнопортовый,1952 +2281071,г Москва ул Новоостаповская д.8,Москва,ул Новоостаповская д.8,ул,Новоостаповская ,д.8,7628393,муниципальный округ Южнопортовый,1959 +2281071,г Москва ул Петра Романова д.10,Москва,ул Петра Романова д.10,ул,Петра Романова ,д.10,7628167,муниципальный округ Южнопортовый,1962 +2281071,г Москва ул Петра Романова д.11,Москва,ул Петра Романова д.11,ул,Петра Романова ,д.11,7627898,муниципальный округ Южнопортовый,1950 +2281071,г Москва ул Петра Романова д.12,Москва,ул Петра Романова д.12,ул,Петра Романова ,д.12,7627873,муниципальный округ Южнопортовый,1953 +2281071,г Москва ул Петра Романова д.13,Москва,ул Петра Романова д.13,ул,Петра Романова ,д.13,7628329,муниципальный округ Южнопортовый,1951 +2281071,г Москва ул Петра Романова д.14,Москва,ул Петра Романова д.14,ул,Петра Романова ,д.14,7627893,муниципальный округ Южнопортовый,1957 +2281071,г Москва ул Петра Романова д.15,Москва,ул Петра Романова д.15,ул,Петра Романова ,д.15,7628151,муниципальный округ Южнопортовый,1950 +2281071,г Москва ул Петра Романова д.17,Москва,ул Петра Романова д.17,ул,Петра Романова ,д.17,7628147,муниципальный округ Южнопортовый,1950 +2281071,г Москва ул Петра Романова д.18 кор.1,Москва,ул Петра Романова д.18 кор.1,ул,Петра Романова ,д.18 кор.1,7628137,муниципальный округ Южнопортовый,1966 +2281071,г Москва ул Петра Романова д.19,Москва,ул Петра Романова д.19,ул,Петра Романова ,д.19,7628464,муниципальный округ Южнопортовый,1949 +2281071,г Москва ул Петра Романова д.2,Москва,ул Петра Романова д.2,ул,Петра Романова ,д.2,7628400,муниципальный округ Южнопортовый,1961 +2281071,г Москва ул Петра Романова д.2 кор.2,Москва,ул Петра Романова д.2 кор.2,ул,Петра Романова ,д.2 кор.2,7627863,муниципальный округ Южнопортовый,1960 +2281071,г Москва ул Петра Романова д.3,Москва,ул Петра Романова д.3,ул,Петра Романова ,д.3,7627878,муниципальный округ Южнопортовый,2003 +2281071,г Москва ул Петра Романова д.4,Москва,ул Петра Романова д.4,ул,Петра Романова ,д.4,7627884,муниципальный округ Южнопортовый,1958 +2281071,г Москва ул Петра Романова д.4 кор.2,Москва,ул Петра Романова д.4 кор.2,ул,Петра Романова ,д.4 кор.2,7628418,муниципальный округ Южнопортовый,1958 +2281071,г Москва ул Петра Романова д.4 кор.3,Москва,ул Петра Романова д.4 кор.3,ул,Петра Романова ,д.4 кор.3,7627886,муниципальный округ Южнопортовый,1959 +2281071,г Москва ул Петра Романова д.5,Москва,ул Петра Романова д.5,ул,Петра Романова ,д.5,7628419,муниципальный округ Южнопортовый,1960 +2281071,г Москва ул Петра Романова д.6,Москва,ул Петра Романова д.6,ул,Петра Романова ,д.6,7627848,муниципальный округ Южнопортовый,1963 +2281071,г Москва ул Петра Романова д.6 кор.2,Москва,ул Петра Романова д.6 кор.2,ул,Петра Романова ,д.6 кор.2,7627880,муниципальный округ Южнопортовый,1963 +2281071,г Москва ул Петра Романова д.8,Москва,ул Петра Романова д.8,ул,Петра Романова ,д.8,7627891,муниципальный округ Южнопортовый,1962 +2281071,г Москва ул Петра Романова д.9,Москва,ул Петра Романова д.9,ул,Петра Романова ,д.9,7628345,муниципальный округ Южнопортовый,1950 +2281071,г Москва ул Сайкина д.1 кор.1,Москва,ул Сайкина д.1 кор.1,ул,Сайкина ,д.1 кор.1,7628448,муниципальный округ Южнопортовый,1994 +2281071,г Москва ул Сайкина д.1/2,Москва,ул Сайкина д.1/2,ул,Сайкина ,д.1/2,7627816,муниципальный округ Южнопортовый,1952 +2281071,г Москва ул Сайкина д.11/2,Москва,ул Сайкина д.11/2,ул,Сайкина ,д.11/2,7628420,муниципальный округ Южнопортовый,1957 +2281071,г Москва ул Сайкина д.13,Москва,ул Сайкина д.13,ул,Сайкина ,д.13,7627793,муниципальный округ Южнопортовый,1950 +2281071,г Москва ул Сайкина д.15/7,Москва,ул Сайкина д.15/7,ул,Сайкина ,д.15/7,7627779,муниципальный округ Южнопортовый,1957 +2281071,г Москва ул Сайкина д.19,Москва,ул Сайкина д.19,ул,Сайкина ,д.19,8155930,муниципальный округ Южнопортовый,2005 +2281071,г Москва ул Сайкина д.21,Москва,ул Сайкина д.21,ул,Сайкина ,д.21,7628424,муниципальный округ Южнопортовый,1957 +2281071,г Москва ул Сайкина д.7,Москва,ул Сайкина д.7,ул,Сайкина ,д.7,7628440,муниципальный округ Южнопортовый,2001 +2281071,г Москва ул Сайкина д.9/1,Москва,ул Сайкина д.9/1,ул,Сайкина ,д.9/1,7627901,муниципальный округ Южнопортовый,1951 +2281071,г Москва ул Симоновский Вал д.11/31,Москва,ул Симоновский Вал д.11/31,ул,Симоновский Вал ,д.11/31,7628358,муниципальный округ Южнопортовый,1962 +2281071,г Москва ул Симоновский Вал д.13 кор.1,Москва,ул Симоновский Вал д.13 кор.1,ул,Симоновский Вал ,д.13 кор.1,7628357,муниципальный округ Южнопортовый,1962 +2281071,г Москва ул Симоновский Вал д.13 кор.2,Москва,ул Симоновский Вал д.13 кор.2,ул,Симоновский Вал ,д.13 кор.2,7627904,муниципальный округ Южнопортовый,1966 +2281071,г Москва ул Симоновский Вал д.15,Москва,ул Симоновский Вал д.15,ул,Симоновский Вал ,д.15,7628423,муниципальный округ Южнопортовый,1961 +2281071,г Москва ул Симоновский Вал д.17 кор.1,Москва,ул Симоновский Вал д.17 кор.1,ул,Симоновский Вал ,д.17 кор.1,7628119,муниципальный округ Южнопортовый,1962 +2281071,г Москва ул Симоновский Вал д.17 кор.2,Москва,ул Симоновский Вал д.17 кор.2,ул,Симоновский Вал ,д.17 кор.2,7628124,муниципальный округ Южнопортовый,1964 +2281071,г Москва ул Симоновский Вал д.19,Москва,ул Симоновский Вал д.19,ул,Симоновский Вал ,д.19,7628129,муниципальный округ Южнопортовый,1963 +2281071,г Москва ул Симоновский Вал д.7 кор.1,Москва,ул Симоновский Вал д.7 кор.1,ул,Симоновский Вал ,д.7 кор.1,7628376,муниципальный округ Южнопортовый,1967 +2281071,г Москва ул Симоновский Вал д.7 кор.2,Москва,ул Симоновский Вал д.7 кор.2,ул,Симоновский Вал ,д.7 кор.2,7628417,муниципальный округ Южнопортовый,1967 +2281071,г Москва ул Симоновский Вал д.9,Москва,ул Симоновский Вал д.9,ул,Симоновский Вал ,д.9,7628421,муниципальный округ Южнопортовый,1960 +2281071,г Москва ул Трофимова д.11,Москва,ул Трофимова д.11,ул,Трофимова ,д.11,7628397,муниципальный округ Южнопортовый,1958 +2281071,г Москва ул Трофимова д.13,Москва,ул Трофимова д.13,ул,Трофимова ,д.13,7628427,муниципальный округ Южнопортовый,1961 +2281071,г Москва ул Трофимова д.15,Москва,ул Трофимова д.15,ул,Трофимова ,д.15,7628425,муниципальный округ Южнопортовый,1962 +2281071,г Москва ул Трофимова д.18,Москва,ул Трофимова д.18,ул,Трофимова ,д.18,7628441,муниципальный округ Южнопортовый,1967 +2281071,г Москва ул Трофимова д.18 кор.А,Москва,ул Трофимова д.18 кор.А,ул,Трофимова ,д.18 кор.А,8156649,муниципальный округ Южнопортовый,н.д. +2281071,г Москва ул Трофимова д.18А,Москва,ул Трофимова д.18А,ул,Трофимова ,д.18А,8162280,муниципальный округ Южнопортовый,2000 +2281071,г Москва ул Трофимова д.19 кор.1,Москва,ул Трофимова д.19 кор.1,ул,Трофимова ,д.19 кор.1,7628361,муниципальный округ Южнопортовый,1961 +2281071,г Москва ул Трофимова д.19 кор.2,Москва,ул Трофимова д.19 кор.2,ул,Трофимова ,д.19 кор.2,7628157,муниципальный округ Южнопортовый,1956 +2281071,г Москва ул Трофимова д.20,Москва,ул Трофимова д.20,ул,Трофимова ,д.20,7628447,муниципальный округ Южнопортовый,1967 +2281071,г Москва ул Трофимова д.21 кор.1,Москва,ул Трофимова д.21 кор.1,ул,Трофимова ,д.21 кор.1,7627515,муниципальный округ Южнопортовый,1953 +2281071,г Москва ул Трофимова д.21 кор.2,Москва,ул Трофимова д.21 кор.2,ул,Трофимова ,д.21 кор.2,7628343,муниципальный округ Южнопортовый,1951 +2281071,г Москва ул Трофимова д.22 кор.1,Москва,ул Трофимова д.22 кор.1,ул,Трофимова ,д.22 кор.1,7627595,муниципальный округ Южнопортовый,1965 +2281071,г Москва ул Трофимова д.22 кор.2,Москва,ул Трофимова д.22 кор.2,ул,Трофимова ,д.22 кор.2,7628428,муниципальный округ Южнопортовый,1959 +2281071,г Москва ул Трофимова д.23 кор.1,Москва,ул Трофимова д.23 кор.1,ул,Трофимова ,д.23 кор.1,7628429,муниципальный округ Южнопортовый,1957 +2281071,г Москва ул Трофимова д.23 кор.2,Москва,ул Трофимова д.23 кор.2,ул,Трофимова ,д.23 кор.2,7627601,муниципальный округ Южнопортовый,1953 +2281071,г Москва ул Трофимова д.23 кор.3,Москва,ул Трофимова д.23 кор.3,ул,Трофимова ,д.23 кор.3,7628347,муниципальный округ Южнопортовый,1948 +2281071,г Москва ул Трофимова д.24 кор.1,Москва,ул Трофимова д.24 кор.1,ул,Трофимова ,д.24 кор.1,7628430,муниципальный округ Южнопортовый,1962 +2281071,г Москва ул Трофимова д.24 кор.2,Москва,ул Трофимова д.24 кор.2,ул,Трофимова ,д.24 кор.2,7628350,муниципальный округ Южнопортовый,1957 +2281071,г Москва ул Трофимова д.25 кор.1,Москва,ул Трофимова д.25 кор.1,ул,Трофимова ,д.25 кор.1,7628352,муниципальный округ Южнопортовый,1953 +2281071,г Москва ул Трофимова д.25 кор.2,Москва,ул Трофимова д.25 кор.2,ул,Трофимова ,д.25 кор.2,7627606,муниципальный округ Южнопортовый,1950 +2281071,г Москва ул Трофимова д.28 кор.1,Москва,ул Трофимова д.28 кор.1,ул,Трофимова ,д.28 кор.1,7627625,муниципальный округ Южнопортовый,1969 +2281071,г Москва ул Трофимова д.28 кор.2,Москва,ул Трофимова д.28 кор.2,ул,Трофимова ,д.28 кор.2,7628435,муниципальный округ Южнопортовый,1970 +2281071,г Москва ул Трофимова д.28 кор.3,Москва,ул Трофимова д.28 кор.3,ул,Трофимова ,д.28 кор.3,7628162,муниципальный округ Южнопортовый,1969 +2281071,г Москва ул Трофимова д.29,Москва,ул Трофимова д.29,ул,Трофимова ,д.29,7627765,муниципальный округ Южнопортовый,1958 +2281071,г Москва ул Трофимова д.31,Москва,ул Трофимова д.31,ул,Трофимова ,д.31,7628431,муниципальный округ Южнопортовый,1955 +2281071,г Москва ул Трофимова д.32 кор.1,Москва,ул Трофимова д.32 кор.1,ул,Трофимова ,д.32 кор.1,7628467,муниципальный округ Южнопортовый,1990 +2281071,г Москва ул Трофимова д.32 кор.2,Москва,ул Трофимова д.32 кор.2,ул,Трофимова ,д.32 кор.2,7627422,муниципальный округ Южнопортовый,1990 +2281071,г Москва ул Трофимова д.33,Москва,ул Трофимова д.33,ул,Трофимова ,д.33,7627033,муниципальный округ Южнопортовый,2002 +2281071,г Москва ул Трофимова д.34,Москва,ул Трофимова д.34,ул,Трофимова ,д.34,7627448,муниципальный округ Южнопортовый,1990 +2281071,г Москва ул Трофимова д.35/20,Москва,ул Трофимова д.35/20,ул,Трофимова ,д.35/20,7628432,муниципальный округ Южнопортовый,1954 +2281071,г Москва ул Трофимова д.36 кор.1,Москва,ул Трофимова д.36 кор.1,ул,Трофимова ,д.36 кор.1,7628468,муниципальный округ Южнопортовый,1990 +2281071,г Москва ул Шарикоподшипниковская д.12,Москва,ул Шарикоподшипниковская д.12,ул,Шарикоподшипниковская ,д.12,7556106,муниципальный округ Южнопортовый,2003 +2281071,г Москва ул Шарикоподшипниковская д.16,Москва,ул Шарикоподшипниковская д.16,ул,Шарикоподшипниковская ,д.16,7628442,муниципальный округ Южнопортовый,2003 +2281071,г Москва ул Шарикоподшипниковская д.18,Москва,ул Шарикоподшипниковская д.18,ул,Шарикоподшипниковская ,д.18,7627801,муниципальный округ Южнопортовый,2003 +2281071,г Москва ул Шарикоподшипниковская д.2,Москва,ул Шарикоподшипниковская д.2,ул,Шарикоподшипниковская ,д.2,7628433,муниципальный округ Южнопортовый,1958 +2281071,г Москва ул Шарикоподшипниковская д.20,Москва,ул Шарикоподшипниковская д.20,ул,Шарикоподшипниковская ,д.20,7556110,муниципальный округ Южнопортовый,2003 +2281071,г Москва ул Шарикоподшипниковская д.24,Москва,ул Шарикоподшипниковская д.24,ул,Шарикоподшипниковская ,д.24,7628443,муниципальный округ Южнопортовый,2002 +2281071,г Москва ул Шарикоподшипниковская д.26,Москва,ул Шарикоподшипниковская д.26,ул,Шарикоподшипниковская ,д.26,7628133,муниципальный округ Южнопортовый,2002 +2281071,г Москва ул Шарикоподшипниковская д.28,Москва,ул Шарикоподшипниковская д.28,ул,Шарикоподшипниковская ,д.28,7628446,муниципальный округ Южнопортовый,2002 +2281071,г Москва ул Шарикоподшипниковская д.2А,Москва,ул Шарикоподшипниковская д.2А,ул,Шарикоподшипниковская ,д.2А,7628341,муниципальный округ Южнопортовый,1959 +2281071,г Москва ул Шарикоподшипниковская д.32,Москва,ул Шарикоподшипниковская д.32,ул,Шарикоподшипниковская ,д.32,7627820,муниципальный округ Южнопортовый,1938 +2281071,г Москва ул Шарикоподшипниковская д.36/18,Москва,ул Шарикоподшипниковская д.36/18,ул,Шарикоподшипниковская ,д.36/18,7628436,муниципальный округ Южнопортовый,1956 +2281071,г Москва ул Шарикоподшипниковская д.40,Москва,ул Шарикоподшипниковская д.40,ул,Шарикоподшипниковская ,д.40,7628452,муниципальный округ Южнопортовый,1958 +2281071,г Москва ул Шарикоподшипниковская д.6/14,Москва,ул Шарикоподшипниковская д.6/14,ул,Шарикоподшипниковская ,д.6/14,7628434,муниципальный округ Южнопортовый,1939 +2281071,г Москва ул Шарикоподшипниковская д.7 кор.1,Москва,ул Шарикоподшипниковская д.7 кор.1,ул,Шарикоподшипниковская ,д.7 кор.1,7628348,муниципальный округ Южнопортовый,1957 +2281071,г Москва ул Шарикоподшипниковская д.7 кор.2,Москва,ул Шарикоподшипниковская д.7 кор.2,ул,Шарикоподшипниковская ,д.7 кор.2,7627784,муниципальный округ Южнопортовый,1959 +2281071,г Москва ул Шарикоподшипниковская д.9,Москва,ул Шарикоподшипниковская д.9,ул,Шарикоподшипниковская ,д.9,7627797,муниципальный округ Южнопортовый,1958 +2281071,г Москва ул Южнопортовая д.10,Москва,ул Южнопортовая д.10,ул,Южнопортовая ,д.10,7628456,муниципальный округ Южнопортовый,1968 +2281071,г Москва ул Южнопортовая д.12,Москва,ул Южнопортовая д.12,ул,Южнопортовая ,д.12,7628140,муниципальный округ Южнопортовый,1959 +2281071,г Москва ул Южнопортовая д.14/32,Москва,ул Южнопортовая д.14/32,ул,Южнопортовая ,д.14/32,7628143,муниципальный округ Южнопортовый,1952 +2281071,г Москва ул Южнопортовая д.16,Москва,ул Южнопортовая д.16,ул,Южнопортовая ,д.16,7628353,муниципальный округ Южнопортовый,1957 +2281071,г Москва ул Южнопортовая д.18,Москва,ул Южнопортовая д.18,ул,Южнопортовая ,д.18,7628354,муниципальный округ Южнопортовый,1951 +2281071,г Москва ул Южнопортовая д.8,Москва,ул Южнопортовая д.8,ул,Южнопортовая ,д.8,7628454,муниципальный округ Южнопортовый,1969 +2281049,г Москва б-р Гоголевский д.23 строение 1,Москва,б-р Гоголевский д.23 строение 1,б-р,Гоголевский ,д.23 строение 1,7619645,муниципальный округ Арбат,1900 +2281049,г Москва б-р Гоголевский д.25,Москва,б-р Гоголевский д.25,б-р,Гоголевский ,д.25,7619651,муниципальный округ Арбат,1905 +2281049,г Москва б-р Гоголевский д.27,Москва,б-р Гоголевский д.27,б-р,Гоголевский ,д.27,7619656,муниципальный округ Арбат,1933 +2281049,г Москва б-р Гоголевский д.29,Москва,б-р Гоголевский д.29,б-р,Гоголевский ,д.29,7774316,муниципальный округ Арбат,2006 +2281049,г Москва б-р Новинский д.1/2,Москва,б-р Новинский д.1/2,б-р,Новинский ,д.1/2,7620335,муниципальный округ Арбат,1855 +2281049,г Москва б-р Новинский д.11,Москва,б-р Новинский д.11,б-р,Новинский ,д.11,7620347,муниципальный округ Арбат,1912 +2281049,г Москва б-р Новинский д.13 строение 1,Москва,б-р Новинский д.13 строение 1,б-р,Новинский ,д.13 строение 1,7620350,муниципальный округ Арбат,1917 +2281049,г Москва б-р Новинский д.13 строение 6,Москва,б-р Новинский д.13 строение 6,б-р,Новинский ,д.13 строение 6,7620354,муниципальный округ Арбат,1890 +2281049,г Москва б-р Новинский д.7 строение 1,Москва,б-р Новинский д.7 строение 1,б-р,Новинский ,д.7 строение 1,7620341,муниципальный округ Арбат,1941 +2281049,г Москва наб Смоленская д.2,Москва,наб Смоленская д.2,наб,Смоленская ,д.2,7620431,муниципальный округ Арбат,1940 +2281049,г Москва наб Смоленская д.5/13,Москва,наб Смоленская д.5/13,наб,Смоленская ,д.5/13,7620436,муниципальный округ Арбат,1954 +2281049,г Москва пер Афанасьевский Б. д.16/8,Москва,пер Афанасьевский Б. д.16/8,пер,Афанасьевский Б. ,д.16/8,7619573,муниципальный округ Арбат,1913 +2281049,г Москва пер Афанасьевский Б. д.22,Москва,пер Афанасьевский Б. д.22,пер,Афанасьевский Б. ,д.22,7619582,муниципальный округ Арбат,1890 +2281049,г Москва пер Афанасьевский Б. д.25,Москва,пер Афанасьевский Б. д.25,пер,Афанасьевский Б. ,д.25,7619591,муниципальный округ Арбат,1970 +2281049,г Москва пер Афанасьевский Б. д.31,Москва,пер Афанасьевский Б. д.31,пер,Афанасьевский Б. ,д.31,7619599,муниципальный округ Арбат,1917 +2281049,г Москва пер Афанасьевский Б. д.33,Москва,пер Афанасьевский Б. д.33,пер,Афанасьевский Б. ,д.33,7619608,муниципальный округ Арбат,1915 +2281049,г Москва пер Афанасьевский Б. д.35/37,Москва,пер Афанасьевский Б. д.35/37,пер,Афанасьевский Б. ,д.35/37,7619615,муниципальный округ Арбат,1935 +2281049,г Москва пер Афанасьевский Б. д.39,Москва,пер Афанасьевский Б. д.39,пер,Афанасьевский Б. ,д.39,7717611,муниципальный округ Арбат,1979 +2281049,г Москва пер Афанасьевский Б. д.41 строение 2,Москва,пер Афанасьевский Б. д.41 строение 2,пер,Афанасьевский Б. ,д.41 строение 2,7619621,муниципальный округ Арбат,1910 +2281049,г Москва пер Афанасьевский М. д.1/33,Москва,пер Афанасьевский М. д.1/33,пер,Афанасьевский М. ,д.1/33,7619627,муниципальный округ Арбат,1905 +2281049,г Москва пер Афанасьевский М. д.5/15,Москва,пер Афанасьевский М. д.5/15,пер,Афанасьевский М. ,д.5/15,7619634,муниципальный округ Арбат,1905 +2281049,г Москва пер Борисоглебский д.13 строение 3,Москва,пер Борисоглебский д.13 строение 3,пер,Борисоглебский ,д.13 строение 3,8059313,муниципальный округ Арбат,2006 +2281049,г Москва пер Борисоглебский д.15 строение 1,Москва,пер Борисоглебский д.15 строение 1,пер,Борисоглебский ,д.15 строение 1,7620570,муниципальный округ Арбат,2003 +2281049,г Москва пер Глазовский д.10 строение 1,Москва,пер Глазовский д.10 строение 1,пер,Глазовский ,д.10 строение 1,7619639,муниципальный округ Арбат,1917 +2281049,г Москва пер Девятинский Б. д.3,Москва,пер Девятинский Б. д.3,пер,Девятинский Б. ,д.3,7619660,муниципальный округ Арбат,1912 +2281049,г Москва пер Денежный д.30 строение 1,Москва,пер Денежный д.30 строение 1,пер,Денежный ,д.30 строение 1,7619680,муниципальный округ Арбат,1971 +2281049,г Москва пер Денежный д.9/5,Москва,пер Денежный д.9/5,пер,Денежный ,д.9/5,7555045,муниципальный округ Арбат,н.д. +2281049,г Москва пер Каковинский М. д.1/8 строение 1,Москва,пер Каковинский М. д.1/8 строение 1,пер,Каковинский М. ,д.1/8 строение 1,7620032,муниципальный округ Арбат,1914 +2281049,г Москва пер Каковинский М. д.1/8 строение 2,Москва,пер Каковинский М. д.1/8 строение 2,пер,Каковинский М. ,д.1/8 строение 2,7620041,муниципальный округ Арбат,1914 +2281049,г Москва пер Каковинский М. д.2/6 строение 1,Москва,пер Каковинский М. д.2/6 строение 1,пер,Каковинский М. ,д.2/6 строение 1,7620055,муниципальный округ Арбат,1916 +2281049,г Москва пер Каковинский М. д.3,Москва,пер Каковинский М. д.3,пер,Каковинский М. ,д.3,7620564,муниципальный округ Арбат,1914 +2281049,г Москва пер Каковинский М. д.3 кор.1,Москва,пер Каковинский М. д.3 кор.1,пер,Каковинский М. ,д.3 кор.1,8086898,муниципальный округ Арбат,н.д. +2281049,г Москва пер Калошин д.6 строение 1,Москва,пер Калошин д.6 строение 1,пер,Калошин ,д.6 строение 1,7620066,муниципальный округ Арбат,1964 +2281049,г Москва пер Каменная Слобода д.2/1 строение 1,Москва,пер Каменная Слобода д.2/1 строение 1,пер,Каменная Слобода ,д.2/1 строение 1,7620104,муниципальный округ Арбат,1917 +2281049,г Москва пер Каменная Слобода д.2/1 строение 2,Москва,пер Каменная Слобода д.2/1 строение 2,пер,Каменная Слобода ,д.2/1 строение 2,7620127,муниципальный округ Арбат,1900 +2281049,г Москва пер Каменная Слобода д.6/2 строение 2,Москва,пер Каменная Слобода д.6/2 строение 2,пер,Каменная Слобода ,д.6/2 строение 2,7620143,муниципальный округ Арбат,1916 +2281049,г Москва пер Карманицкий д.2/5,Москва,пер Карманицкий д.2/5,пер,Карманицкий ,д.2/5,7620154,муниципальный округ Арбат,1917 +2281049,г Москва пер Карманицкий д.3,Москва,пер Карманицкий д.3,пер,Карманицкий ,д.3,7863861,муниципальный округ Арбат,1927 +2281049,г Москва пер Карманицкий д.3а строение 2,Москва,пер Карманицкий д.3а строение 2,пер,Карманицкий ,д.3а строение 2,7619460,муниципальный округ Арбат,1913 +2281049,г Москва пер Крестовоздвиженский д.4,Москва,пер Крестовоздвиженский д.4,пер,Крестовоздвиженский ,д.4,7620163,муниципальный округ Арбат,1927 +2281049,г Москва пер Кривоарбатский д.12,Москва,пер Кривоарбатский д.12,пер,Кривоарбатский ,д.12,7620184,муниципальный округ Арбат,1914 +2281049,г Москва пер Кривоарбатский д.13 строение 1,Москва,пер Кривоарбатский д.13 строение 1,пер,Кривоарбатский ,д.13 строение 1,8358281,муниципальный округ Арбат,2004 +2281049,г Москва пер Кривоарбатский д.15 строение 1,Москва,пер Кривоарбатский д.15 строение 1,пер,Кривоарбатский ,д.15 строение 1,8225065,муниципальный округ Арбат,2001 +2281049,г Москва пер Кривоарбатский д.16/22,Москва,пер Кривоарбатский д.16/22,пер,Кривоарбатский ,д.16/22,7620193,муниципальный округ Арбат,1998 +2281049,г Москва пер Кривоарбатский д.19,Москва,пер Кривоарбатский д.19,пер,Кривоарбатский ,д.19,7620197,муниципальный округ Арбат,1912 +2281049,г Москва пер Кривоарбатский д.8 строение 1,Москва,пер Кривоарбатский д.8 строение 1,пер,Кривоарбатский ,д.8 строение 1,8268129,муниципальный округ Арбат,2003 +2281049,г Москва пер Кривоарбатский д.8 строение 2,Москва,пер Кривоарбатский д.8 строение 2,пер,Кривоарбатский ,д.8 строение 2,8268136,муниципальный округ Арбат,2004 +2281049,г Москва пер Николопесковский Б. д.12,Москва,пер Николопесковский Б. д.12,пер,Николопесковский Б. ,д.12,7863868,муниципальный округ Арбат,1937 +2281049,г Москва пер Николопесковский Б. д.13 строение 1,Москва,пер Николопесковский Б. д.13 строение 1,пер,Николопесковский Б. ,д.13 строение 1,7620311,муниципальный округ Арбат,1890 +2281049,г Москва пер Николопесковский Б. д.3,Москва,пер Николопесковский Б. д.3,пер,Николопесковский Б. ,д.3,7620688,муниципальный округ Арбат,1914 +2281049,г Москва пер Николопесковский Б. д.5,Москва,пер Николопесковский Б. д.5,пер,Николопесковский Б. ,д.5,7620302,муниципальный округ Арбат,1910 +2281049,г Москва пер Николопесковский М. д.11/2 кор.1,Москва,пер Николопесковский М. д.11/2 кор.1,пер,Николопесковский М. ,д.11/2 кор.1,7717618,муниципальный округ Арбат,1914 +2281049,г Москва пер Николопесковский М. д.6,Москва,пер Николопесковский М. д.6,пер,Николопесковский М. ,д.6,7620316,муниципальный округ Арбат,1911 +2281049,г Москва пер Николопесковский М. д.9/1 строение 2,Москва,пер Николопесковский М. д.9/1 строение 2,пер,Николопесковский М. ,д.9/1 строение 2,7863871,муниципальный округ Арбат,1946 +2281049,г Москва пер Николощеповский 1-й д.20/4,Москва,пер Николощеповский 1-й д.20/4,пер,Николощеповский 1-й ,д.20/4,7620328,муниципальный округ Арбат,1931 +2281049,г Москва пер Новопесковский М. д.8,Москва,пер Новопесковский М. д.8,пер,Новопесковский М. ,д.8,7550743,муниципальный округ Арбат,2006 +2281049,г Москва пер Панфиловский д.1/16 строение 2,Москва,пер Панфиловский д.1/16 строение 2,пер,Панфиловский ,д.1/16 строение 2,7620360,муниципальный округ Арбат,1946 +2281049,г Москва пер Панфиловский д.3,Москва,пер Панфиловский д.3,пер,Панфиловский ,д.3,7620364,муниципальный округ Арбат,1947 +2281049,г Москва пер Панфиловский д.5,Москва,пер Панфиловский д.5,пер,Панфиловский ,д.5,7620371,муниципальный округ Арбат,1917 +2281049,г Москва пер Панфиловский д.6,Москва,пер Панфиловский д.6,пер,Панфиловский ,д.6,7620373,муниципальный округ Арбат,1925 +2281049,г Москва пер Плотников д.20/21,Москва,пер Плотников д.20/21,пер,Плотников ,д.20/21,7620380,муниципальный округ Арбат,1913 +2281049,г Москва пер Плотников д.21 строение 1,Москва,пер Плотников д.21 строение 1,пер,Плотников ,д.21 строение 1,7800004,муниципальный округ Арбат,2004 +2281049,г Москва пер Проточный д.11,Москва,пер Проточный д.11,пер,Проточный ,д.11,7716244,муниципальный округ Арбат,1994 +2281049,г Москва пер Проточный д.14/1 строение 1,Москва,пер Проточный д.14/1 строение 1,пер,Проточный ,д.14/1 строение 1,7620550,муниципальный округ Арбат,1917 +2281049,г Москва пер Проточный д.16/1,Москва,пер Проточный д.16/1,пер,Проточный ,д.16/1,7620398,муниципальный округ Арбат,1946 +2281049,г Москва пер Проточный д.4,Москва,пер Проточный д.4,пер,Проточный ,д.4,7620387,муниципальный округ Арбат,1917 +2281049,г Москва пер Проточный д.8/2 строение 1,Москва,пер Проточный д.8/2 строение 1,пер,Проточный ,д.8/2 строение 1,7620389,муниципальный округ Арбат,1981 +2281049,г Москва пер Прямой д.5/7 строение 1,Москва,пер Прямой д.5/7 строение 1,пер,Прямой ,д.5/7 строение 1,7620404,муниципальный округ Арбат,1949 +2281049,г Москва пер Романов д.3 кор.1,Москва,пер Романов д.3 кор.1,пер,Романов ,д.3 кор.1,7717619,муниципальный округ Арбат,1899 +2281049,г Москва пер Романов д.3 кор.6,Москва,пер Романов д.3 кор.6,пер,Романов ,д.3 кор.6,7717620,муниципальный округ Арбат,1899 +2281049,г Москва пер Романов д.3 строение 7,Москва,пер Романов д.3 строение 7,пер,Романов ,д.3 строение 7,8455026,муниципальный округ Арбат,н.д. +2281049,г Москва пер Романов д.7,Москва,пер Романов д.7,пер,Романов ,д.7,7863855,муниципальный округ Арбат,1800 +2281049,г Москва пер Серебряный д.5 строение 1,Москва,пер Серебряный д.5 строение 1,пер,Серебряный ,д.5 строение 1,7620411,муниципальный округ Арбат,1930 +2281049,г Москва пер Сивцев Вражек д.12,Москва,пер Сивцев Вражек д.12,пер,Сивцев Вражек ,д.12,7620424,муниципальный округ Арбат,1914 +2281049,г Москва пер Сивцев Вражек д.14,Москва,пер Сивцев Вражек д.14,пер,Сивцев Вражек ,д.14,8458183,муниципальный округ Арбат,н.д. +2281049,г Москва пер Сивцев Вражек д.4,Москва,пер Сивцев Вражек д.4,пер,Сивцев Вражек ,д.4,7620413,муниципальный округ Арбат,1929 +2281049,г Москва пер Сивцев Вражек д.42 строение 1,Москва,пер Сивцев Вражек д.42 строение 1,пер,Сивцев Вражек ,д.42 строение 1,7620560,муниципальный округ Арбат,1900 +2281049,г Москва пер Сивцев Вражек д.6/2,Москва,пер Сивцев Вражек д.6/2,пер,Сивцев Вражек ,д.6/2,7620420,муниципальный округ Арбат,1905 +2281049,г Москва пер Смоленский 1-й д.15,Москва,пер Смоленский 1-й д.15,пер,Смоленский 1-й ,д.15,7620461,муниципальный округ Арбат,1917 +2281049,г Москва пер Смоленский 1-й д.17,Москва,пер Смоленский 1-й д.17,пер,Смоленский 1-й ,д.17,7550744,муниципальный округ Арбат,2000 +2281049,г Москва пер Смоленский 1-й д.22/10,Москва,пер Смоленский 1-й д.22/10,пер,Смоленский 1-й ,д.22/10,7620465,муниципальный округ Арбат,1913 +2281049,г Москва пер Спасопесковский д.3/1 строение 1,Москва,пер Спасопесковский д.3/1 строение 1,пер,Спасопесковский ,д.3/1 строение 1,7620469,муниципальный округ Арбат,1929 +2281049,г Москва пер Староконюшенный д.26,Москва,пер Староконюшенный д.26,пер,Староконюшенный ,д.26,7717608,муниципальный округ Арбат,1973 +2281049,"г Москва пер Староконюшенный д.28 кор.1, 2",Москва,"пер Староконюшенный д.28 кор.1, 2",пер,Староконюшенный ,"д.28 кор.1, 2",7717609,муниципальный округ Арбат,1972 +2281049,г Москва пер Староконюшенный д.30,Москва,пер Староконюшенный д.30,пер,Староконюшенный ,д.30,7620478,муниципальный округ Арбат,1965 +2281049,г Москва пер Староконюшенный д.32,Москва,пер Староконюшенный д.32,пер,Староконюшенный ,д.32,7717610,муниципальный округ Арбат,1977 +2281049,г Москва пер Староконюшенный д.33,Москва,пер Староконюшенный д.33,пер,Староконюшенный ,д.33,7620482,муниципальный округ Арбат,1900 +2281049,г Москва пер Староконюшенный д.37,Москва,пер Староконюшенный д.37,пер,Староконюшенный ,д.37,7620487,муниципальный округ Арбат,1916 +2281049,г Москва пер Староконюшенный д.39,Москва,пер Староконюшенный д.39,пер,Староконюшенный ,д.39,7620490,муниципальный округ Арбат,1900 +2281049,г Москва пер Староконюшенный д.41 строение 1,Москва,пер Староконюшенный д.41 строение 1,пер,Староконюшенный ,д.41 строение 1,8116887,муниципальный округ Арбат,н.д. +2281049,г Москва пер Троилинский д.4/7,Москва,пер Троилинский д.4/7,пер,Троилинский ,д.4/7,7620493,муниципальный округ Арбат,1959 +2281049,г Москва пер Трубниковский д.4 строение 2,Москва,пер Трубниковский д.4 строение 2,пер,Трубниковский ,д.4 строение 2,7620499,муниципальный округ Арбат,1912 +2281049,г Москва пер Трубниковский д.4 строение 5,Москва,пер Трубниковский д.4 строение 5,пер,Трубниковский ,д.4 строение 5,7620506,муниципальный округ Арбат,1915 +2281049,г Москва пер Филипповский д.16,Москва,пер Филипповский д.16,пер,Филипповский ,д.16,7863875,муниципальный округ Арбат,1908 +2281049,г Москва пер Филипповский д.18,Москва,пер Филипповский д.18,пер,Филипповский ,д.18,7620526,муниципальный округ Арбат,1905 +2281049,г Москва пер Филипповский д.7,Москва,пер Филипповский д.7,пер,Филипповский ,д.7,7620511,муниципальный округ Арбат,1949 +2281049,г Москва пер Филипповский д.8 строение 1,Москва,пер Филипповский д.8 строение 1,пер,Филипповский ,д.8 строение 1,7550745,муниципальный округ Арбат,2002 +2281049,г Москва пер Филипповский д.9,Москва,пер Филипповский д.9,пер,Филипповский ,д.9,7620514,муниципальный округ Арбат,1890 +2281049,г Москва пер Шубинский д.7,Москва,пер Шубинский д.7,пер,Шубинский ,д.7,7620539,муниципальный округ Арбат,1914 +2281049,г Москва пл Смоленская д.13/21,Москва,пл Смоленская д.13/21,пл,Смоленская ,д.13/21,7620441,муниципальный округ Арбат,1949 +2281049,г Москва проезд Шломина д.6,Москва,проезд Шломина д.6,проезд,Шломина ,д.6,7620531,муниципальный округ Арбат,1900 +2281049,г Москва ул Арбат д.11 строение 1,Москва,ул Арбат д.11 строение 1,ул,Арбат ,д.11 строение 1,7619223,муниципальный округ Арбат,1900 +2281049,г Москва ул Арбат д.13/36 строение 2,Москва,ул Арбат д.13/36 строение 2,ул,Арбат ,д.13/36 строение 2,7619263,муниципальный округ Арбат,1912 +2281049,г Москва ул Арбат д.15,Москва,ул Арбат д.15,ул,Арбат ,д.15,7619271,муниципальный округ Арбат,1915 +2281049,г Москва ул Арбат д.17,Москва,ул Арбат д.17,ул,Арбат ,д.17,7619300,муниципальный округ Арбат,1915 +2281049,г Москва ул Арбат д.18 строение 1,Москва,ул Арбат д.18 строение 1,ул,Арбат ,д.18 строение 1,8031791,муниципальный округ Арбат,2004 +2281049,г Москва ул Арбат д.18/1 строение 2,Москва,ул Арбат д.18/1 строение 2,ул,Арбат ,д.18/1 строение 2,7619322,муниципальный округ Арбат,1913 +2281049,г Москва ул Арбат д.19 строение 1,Москва,ул Арбат д.19 строение 1,ул,Арбат ,д.19 строение 1,7619313,муниципальный округ Арбат,1915 +2281049,г Москва ул Арбат д.25/36 строение 1,Москва,ул Арбат д.25/36 строение 1,ул,Арбат ,д.25/36 строение 1,7619333,муниципальный округ Арбат,1856 +2281049,г Москва ул Арбат д.27/47,Москва,ул Арбат д.27/47,ул,Арбат ,д.27/47,7619347,муниципальный округ Арбат,1909 +2281049,г Москва ул Арбат д.30/3 строение 1,Москва,ул Арбат д.30/3 строение 1,ул,Арбат ,д.30/3 строение 1,7619362,муниципальный округ Арбат,1904 +2281049,г Москва ул Арбат д.30/3 строение 2,Москва,ул Арбат д.30/3 строение 2,ул,Арбат ,д.30/3 строение 2,7619376,муниципальный округ Арбат,1904 +2281049,г Москва ул Арбат д.30/3 строение 3,Москва,ул Арбат д.30/3 строение 3,ул,Арбат ,д.30/3 строение 3,7619390,муниципальный округ Арбат,1904 +2281049,г Москва ул Арбат д.31 строение 1,Москва,ул Арбат д.31 строение 1,ул,Арбат ,д.31 строение 1,7619405,муниципальный округ Арбат,1878 +2281049,г Москва ул Арбат д.31 строение 2,Москва,ул Арбат д.31 строение 2,ул,Арбат ,д.31 строение 2,8116679,муниципальный округ Арбат,2006 +2281049,г Москва ул Арбат д.32 строение 1,Москва,ул Арбат д.32 строение 1,ул,Арбат ,д.32 строение 1,7619416,муниципальный округ Арбат,1870 +2281049,г Москва ул Арбат д.36/2,Москва,ул Арбат д.36/2,ул,Арбат ,д.36/2,7619428,муниципальный округ Арбат,1917 +2281049,г Москва ул Арбат д.38/1 строение 2,Москва,ул Арбат д.38/1 строение 2,ул,Арбат ,д.38/1 строение 2,7619434,муниципальный округ Арбат,1917 +2281049,г Москва ул Арбат д.4 строение 1,Москва,ул Арбат д.4 строение 1,ул,Арбат ,д.4 строение 1,7619040,муниципальный округ Арбат,1870 +2281049,г Москва ул Арбат д.40 строение 1,Москва,ул Арбат д.40 строение 1,ул,Арбат ,д.40 строение 1,7619443,муниципальный округ Арбат,1909 +2281049,г Москва ул Арбат д.45/24,Москва,ул Арбат д.45/24,ул,Арбат ,д.45/24,7619470,муниципальный округ Арбат,1936 +2281049,г Москва ул Арбат д.47/23,Москва,ул Арбат д.47/23,ул,Арбат ,д.47/23,7619509,муниципальный округ Арбат,1910 +2281049,г Москва ул Арбат д.49,Москва,ул Арбат д.49,ул,Арбат ,д.49,7863778,муниципальный округ Арбат,1900 +2281049,г Москва ул Арбат д.51 строение 1,Москва,ул Арбат д.51 строение 1,ул,Арбат ,д.51 строение 1,7619521,муниципальный округ Арбат,1910 +2281049,г Москва ул Арбат д.9 строение 2,Москва,ул Арбат д.9 строение 2,ул,Арбат ,д.9 строение 2,7619208,муниципальный округ Арбат,1900 +2281049,г Москва ул Знаменка д.8/13 строение 1,Москва,ул Знаменка д.8/13 строение 1,ул,Знаменка ,д.8/13 строение 1,7619688,муниципальный округ Арбат,1912 +2281049,г Москва ул Молчановка М. д.8 строение 1,Москва,ул Молчановка М. д.8 строение 1,ул,Молчановка М. ,д.8 строение 1,8153210,муниципальный округ Арбат,1913 +2281049,г Москва ул Новый Арбат д.10,Москва,ул Новый Арбат д.10,ул,Новый Арбат ,д.10,7717614,муниципальный округ Арбат,1967 +2281049,г Москва ул Новый Арбат д.16,Москва,ул Новый Арбат д.16,ул,Новый Арбат ,д.16,7717615,муниципальный округ Арбат,1967 +2281049,г Москва ул Новый Арбат д.22,Москва,ул Новый Арбат д.22,ул,Новый Арбат ,д.22,7717616,муниципальный округ Арбат,1968 +2281049,г Москва ул Новый Арбат д.23,Москва,ул Новый Арбат д.23,ул,Новый Арбат ,д.23,7619530,муниципальный округ Арбат,1928 +2281049,г Москва ул Новый Арбат д.25,Москва,ул Новый Арбат д.25,ул,Новый Арбат ,д.25,7619536,муниципальный округ Арбат,1928 +2281049,г Москва ул Новый Арбат д.26,Москва,ул Новый Арбат д.26,ул,Новый Арбат ,д.26,7717617,муниципальный округ Арбат,1967 +2281049,г Москва ул Новый Арбат д.27,Москва,ул Новый Арбат д.27,ул,Новый Арбат ,д.27,8163346,муниципальный округ Арбат,2010 +2281049,г Москва ул Новый Арбат д.31/12,Москва,ул Новый Арбат д.31/12,ул,Новый Арбат ,д.31/12,7619545,муниципальный округ Арбат,1939 +2281049,г Москва ул Новый Арбат д.6,Москва,ул Новый Арбат д.6,ул,Новый Арбат ,д.6,7717613,муниципальный округ Арбат,1967 +2281049,г Москва ул Поварская д.8/1 строение 2,Москва,ул Поварская д.8/1 строение 2,ул,Поварская ,д.8/1 строение 2,7863858,муниципальный округ Арбат,1887 +2281049,г Москва ул Смоленская д.10 строение 1,Москва,ул Смоленская д.10 строение 1,ул,Смоленская ,д.10 строение 1,7620452,муниципальный округ Арбат,1960 +2281049,г Москва ул Смоленская д.6,Москва,ул Смоленская д.6,ул,Смоленская ,д.6,7620447,муниципальный округ Арбат,1973 +2281050,г Москва б-р Покровский д.14/5,Москва,б-р Покровский д.14/5,б-р,Покровский ,д.14/5,8104093,муниципальный округ Басманный,1927 +2281050,г Москва б-р Покровский д.14/6 строение 1,Москва,б-р Покровский д.14/6 строение 1,б-р,Покровский ,д.14/6 строение 1,8104094,муниципальный округ Басманный,1915 +2281050,г Москва б-р Покровский д.16/10 строение 1,Москва,б-р Покровский д.16/10 строение 1,б-р,Покровский ,д.16/10 строение 1,8104099,муниципальный округ Басманный,1860 +2281050,г Москва б-р Покровский д.16_18 строение 4_4А,Москва,б-р Покровский д.16_18 строение 4_4А,б-р,Покровский ,д.16_18 строение 4_4А,8104106,муниципальный округ Басманный,1860 +2281050,г Москва б-р Покровский д.18/15 строение 2,Москва,б-р Покровский д.18/15 строение 2,б-р,Покровский ,д.18/15 строение 2,8104113,муниципальный округ Басманный,1860 +2281050,г Москва б-р Покровский д.4/17 строение 10,Москва,б-р Покровский д.4/17 строение 10,б-р,Покровский ,д.4/17 строение 10,7690637,муниципальный округ Басманный,2001 +2281050,г Москва б-р Покровский д.4/17 строение 6,Москва,б-р Покровский д.4/17 строение 6,б-р,Покровский ,д.4/17 строение 6,8104117,муниципальный округ Басманный,1955 +2281050,г Москва б-р Покровский д.4/17 строение 7,Москва,б-р Покровский д.4/17 строение 7,б-р,Покровский ,д.4/17 строение 7,8104122,муниципальный округ Басманный,1893 +2281050,г Москва б-р Покровский д.8 строение 2,Москва,б-р Покровский д.8 строение 2,б-р,Покровский ,д.8 строение 2,8104128,муниципальный округ Басманный,1900 +2281050,г Москва б-р Чистопрудный д.10,Москва,б-р Чистопрудный д.10,б-р,Чистопрудный ,д.10,8090077,муниципальный округ Басманный,5 +2281050,г Москва б-р Чистопрудный д.10 строение 1,Москва,б-р Чистопрудный д.10 строение 1,б-р,Чистопрудный ,д.10 строение 1,8103938,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва б-р Чистопрудный д.11 строение 1,Москва,б-р Чистопрудный д.11 строение 1,б-р,Чистопрудный ,д.11 строение 1,8103944,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва б-р Чистопрудный д.11 строение 2,Москва,б-р Чистопрудный д.11 строение 2,б-р,Чистопрудный ,д.11 строение 2,8103950,муниципальный округ Басманный,1870 +2281050,г Москва б-р Чистопрудный д.11 строение 4,Москва,б-р Чистопрудный д.11 строение 4,б-р,Чистопрудный ,д.11 строение 4,8103955,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва б-р Чистопрудный д.112 кор.4,Москва,б-р Чистопрудный д.112 кор.4,б-р,Чистопрудный ,д.112 кор.4,8103962,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва б-р Чистопрудный д.12 кор.2,Москва,б-р Чистопрудный д.12 кор.2,б-р,Чистопрудный ,д.12 кор.2,8090125,муниципальный округ Басманный,1931 +2281050,г Москва б-р Чистопрудный д.12 кор.3,Москва,б-р Чистопрудный д.12 кор.3,б-р,Чистопрудный ,д.12 кор.3,8103960,муниципальный округ Басманный,1937 +2281050,г Москва б-р Чистопрудный д.12 кор.4,Москва,б-р Чистопрудный д.12 кор.4,б-р,Чистопрудный ,д.12 кор.4,8103967,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва б-р Чистопрудный д.12 кор.5,Москва,б-р Чистопрудный д.12 кор.5,б-р,Чистопрудный ,д.12 кор.5,8090128,муниципальный округ Басманный,1930 +2281050,г Москва б-р Чистопрудный д.12 кор.6,Москва,б-р Чистопрудный д.12 кор.6,б-р,Чистопрудный ,д.12 кор.6,8103972,муниципальный округ Басманный,1926 +2281050,г Москва б-р Чистопрудный д.13 строение 1,Москва,б-р Чистопрудный д.13 строение 1,б-р,Чистопрудный ,д.13 строение 1,8103975,муниципальный округ Басманный,1900 +2281050,г Москва б-р Чистопрудный д.13 строение 2,Москва,б-р Чистопрудный д.13 строение 2,б-р,Чистопрудный ,д.13 строение 2,8103978,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва б-р Чистопрудный д.13 строение 3,Москва,б-р Чистопрудный д.13 строение 3,б-р,Чистопрудный ,д.13 строение 3,8103982,муниципальный округ Басманный,1900 +2281050,г Москва б-р Чистопрудный д.14 строение 3,Москва,б-р Чистопрудный д.14 строение 3,б-р,Чистопрудный ,д.14 строение 3,8103987,муниципальный округ Басманный,1908 +2281050,г Москва б-р Чистопрудный д.15 строение 1,Москва,б-р Чистопрудный д.15 строение 1,б-р,Чистопрудный ,д.15 строение 1,8103990,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва б-р Чистопрудный д.15 строение 2,Москва,б-р Чистопрудный д.15 строение 2,б-р,Чистопрудный ,д.15 строение 2,8103996,муниципальный округ Басманный,1910 +2281050,г Москва б-р Чистопрудный д.1А,Москва,б-р Чистопрудный д.1А,б-р,Чистопрудный ,д.1А,8104002,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва б-р Чистопрудный д.23 строение 1,Москва,б-р Чистопрудный д.23 строение 1,б-р,Чистопрудный ,д.23 строение 1,8104009,муниципальный округ Басманный,1907 +2281050,г Москва б-р Чистопрудный д.7/2,Москва,б-р Чистопрудный д.7/2,б-р,Чистопрудный ,д.7/2,8104014,муниципальный округ Басманный,1960 +2281050,г Москва б-р Чистопрудный д.9 строение 1,Москва,б-р Чистопрудный д.9 строение 1,б-р,Чистопрудный ,д.9 строение 1,8104017,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва наб Академика Туполева д.1/7 строение 2,Москва,наб Академика Туполева д.1/7 строение 2,наб,Академика Туполева ,д.1/7 строение 2,8103747,муниципальный округ Басманный,1961 +2281050,г Москва наб Академика Туполева д.15,Москва,наб Академика Туполева д.15,наб,Академика Туполева ,д.15,7618935,муниципальный округ Басманный,2008 +2281050,г Москва наб Рубцовская д.2 кор.1,Москва,наб Рубцовская д.2 кор.1,наб,Рубцовская ,д.2 кор.1,8102881,муниципальный округ Басманный,1999 +2281050,г Москва наб Рубцовская д.2 кор.2,Москва,наб Рубцовская д.2 кор.2,наб,Рубцовская ,д.2 кор.2,8102883,муниципальный округ Басманный,1999 +2281050,г Москва наб Рубцовская д.2 кор.3,Москва,наб Рубцовская д.2 кор.3,наб,Рубцовская ,д.2 кор.3,8102888,муниципальный округ Басманный,1999 +2281050,г Москва наб Рубцовская д.2 кор.4,Москва,наб Рубцовская д.2 кор.4,наб,Рубцовская ,д.2 кор.4,8102889,муниципальный округ Басманный,1999 +2281050,г Москва наб Рубцовская д.2 кор.5,Москва,наб Рубцовская д.2 кор.5,наб,Рубцовская ,д.2 кор.5,8102891,муниципальный округ Басманный,1999 +2281050,г Москва наб Рубцовская д.4 кор.1,Москва,наб Рубцовская д.4 кор.1,наб,Рубцовская ,д.4 кор.1,8102892,муниципальный округ Басманный,2002 +2281050,г Москва наб Рубцовская д.4 кор.2,Москва,наб Рубцовская д.4 кор.2,наб,Рубцовская ,д.4 кор.2,8102893,муниципальный округ Басманный,2002 +2281050,г Москва наб Рубцовская д.4 кор.3,Москва,наб Рубцовская д.4 кор.3,наб,Рубцовская ,д.4 кор.3,8102894,муниципальный округ Басманный,2002 +2281050,г Москва наб Семеновская д.2/1 строение 1,Москва,наб Семеновская д.2/1 строение 1,наб,Семеновская ,д.2/1 строение 1,8103528,муниципальный округ Басманный,1956 +2281050,г Москва наб Семеновская д.2/1 строение 2,Москва,наб Семеновская д.2/1 строение 2,наб,Семеновская ,д.2/1 строение 2,8103539,муниципальный округ Басманный,1967 +2281050,г Москва наб Семеновская д.3/1 кор.1,Москва,наб Семеновская д.3/1 кор.1,наб,Семеновская ,д.3/1 кор.1,8103546,муниципальный округ Басманный,1951 +2281050,г Москва наб Семеновская д.3/1 кор.2,Москва,наб Семеновская д.3/1 кор.2,наб,Семеновская ,д.3/1 кор.2,8103551,муниципальный округ Басманный,1951 +2281050,г Москва наб Семеновская д.3/1 кор.2А,Москва,наб Семеновская д.3/1 кор.2А,наб,Семеновская ,д.3/1 кор.2А,8103569,муниципальный округ Басманный,1951 +2281050,г Москва наб Семеновская д.3/1 кор.3,Москва,наб Семеновская д.3/1 кор.3,наб,Семеновская ,д.3/1 кор.3,8104654,муниципальный округ Басманный,1950 +2281050,г Москва наб Семеновская д.3/1 кор.4,Москва,наб Семеновская д.3/1 кор.4,наб,Семеновская ,д.3/1 кор.4,8103574,муниципальный округ Басманный,1955 +2281050,г Москва наб Семеновская д.3/1 кор.5,Москва,наб Семеновская д.3/1 кор.5,наб,Семеновская ,д.3/1 кор.5,8103581,муниципальный округ Басманный,1955 +2281050,г Москва наб Семеновская д.3/1 кор.6,Москва,наб Семеновская д.3/1 кор.6,наб,Семеновская ,д.3/1 кор.6,8103585,муниципальный округ Басманный,1957 +2281050,г Москва наб Семеновская д.3/1 кор.7,Москва,наб Семеновская д.3/1 кор.7,наб,Семеновская ,д.3/1 кор.7,8103595,муниципальный округ Басманный,1952 +2281050,г Москва пер Аптекарский д.10/1,Москва,пер Аптекарский д.10/1,пер,Аптекарский ,д.10/1,7621222,муниципальный округ Басманный,1978 +2281050,г Москва пер Аптекарский д.13/15,Москва,пер Аптекарский д.13/15,пер,Аптекарский ,д.13/15,7621624,муниципальный округ Басманный,1958 +2281050,г Москва пер Аптекарский д.15,Москва,пер Аптекарский д.15,пер,Аптекарский ,д.15,7621633,муниципальный округ Басманный,1964 +2281050,г Москва пер Аптекарский д.3/22,Москва,пер Аптекарский д.3/22,пер,Аптекарский ,д.3/22,7620739,муниципальный округ Басманный,1928 +2281050,г Москва пер Аптекарский д.5/21,Москва,пер Аптекарский д.5/21,пер,Аптекарский ,д.5/21,7620761,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Аптекарский д.7,Москва,пер Аптекарский д.7,пер,Аптекарский ,д.7,7620782,муниципальный округ Басманный,1954 +2281050,г Москва пер Аптекарский д.8,Москва,пер Аптекарский д.8,пер,Аптекарский ,д.8,7621071,муниципальный округ Басманный,1955 +2281050,г Москва пер Аптекарский д.8/2,Москва,пер Аптекарский д.8/2,пер,Аптекарский ,д.8/2,7621089,муниципальный округ Басманный,1976 +2281050,г Москва пер Армянский д.1/8 строение 1,Москва,пер Армянский д.1/8 строение 1,пер,Армянский ,д.1/8 строение 1,8198673,муниципальный округ Басманный,1903 +2281050,"г Москва пер Армянский д.4 строение 1 А,Б",Москва,"пер Армянский д.4 строение 1 А,Б",пер,Армянский ,"д.4 строение 1 А,Б",8079312,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Армянский д.4 строение 1АБ,Москва,пер Армянский д.4 строение 1АБ,пер,Армянский ,д.4 строение 1АБ,8096736,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Армянский д.7,Москва,пер Армянский д.7,пер,Армянский ,д.7,8096739,муниципальный округ Басманный,1900 +2281050,г Москва пер Архангельский д.11/16 строение 1,Москва,пер Архангельский д.11/16 строение 1,пер,Архангельский ,д.11/16 строение 1,8096746,муниципальный округ Басманный,1928 +2281050,г Москва пер Архангельский д.11/16 строение 4,Москва,пер Архангельский д.11/16 строение 4,пер,Архангельский ,д.11/16 строение 4,8096748,муниципальный округ Басманный,1932 +2281050,г Москва пер Архангельский д.7 строение 1,Москва,пер Архангельский д.7 строение 1,пер,Архангельский ,д.7 строение 1,8096740,муниципальный округ Басманный,1912 +2281050,г Москва пер Архангельский д.8/2 строение 2,Москва,пер Архангельский д.8/2 строение 2,пер,Архангельский ,д.8/2 строение 2,8096741,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Архангельский д.8/2 строение 4,Москва,пер Архангельский д.8/2 строение 4,пер,Архангельский ,д.8/2 строение 4,8096743,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Архангельский д.8/2 строение 6,Москва,пер Архангельский д.8/2 строение 6,пер,Архангельский ,д.8/2 строение 6,8096744,муниципальный округ Басманный,1904 +2281050,г Москва пер Архангельский д.9,Москва,пер Архангельский д.9,пер,Архангельский ,д.9,8096745,муниципальный округ Басманный,1913 +2281050,г Москва пер Балакиревский д.2/26,Москва,пер Балакиревский д.2/26,пер,Балакиревский ,д.2/26,7621938,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Барашевский д.12 строение 2,Москва,пер Барашевский д.12 строение 2,пер,Барашевский ,д.12 строение 2,8096760,муниципальный округ Басманный,1860 +2281050,г Москва пер Басманный 1-й д.12,Москва,пер Басманный 1-й д.12,пер,Басманный 1-й ,д.12,8096832,муниципальный округ Басманный,1920 +2281050,г Москва пер Басманный 1-й д.4,Москва,пер Басманный 1-й д.4,пер,Басманный 1-й ,д.4,8096830,муниципальный округ Басманный,1913 +2281050,г Москва пер Бригадирский д.12,Москва,пер Бригадирский д.12,пер,Бригадирский ,д.12,8033243,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пер Бригадирский д.3/5,Москва,пер Бригадирский д.3/5,пер,Бригадирский ,д.3/5,7621971,муниципальный округ Басманный,1974 +2281050,г Москва пер Волховский д.2 строение 1,Москва,пер Волховский д.2 строение 1,пер,Волховский ,д.2 строение 1,8096843,муниципальный округ Басманный,1974 +2281050,г Москва пер Волховский д.21/23,Москва,пер Волховский д.21/23,пер,Волховский ,д.21/23,8096844,муниципальный округ Басманный,1953 +2281050,г Москва пер Гороховский д.11_13,Москва,пер Гороховский д.11_13,пер,Гороховский ,д.11_13,8096860,муниципальный округ Басманный,1972 +2281050,г Москва пер Гороховский д.15,Москва,пер Гороховский д.15,пер,Гороховский ,д.15,8096861,муниципальный округ Басманный,1956 +2281050,г Москва пер Гороховский д.16,Москва,пер Гороховский д.16,пер,Гороховский ,д.16,8096863,муниципальный округ Басманный,1915 +2281050,г Москва пер Гороховский д.18/20 строение 1,Москва,пер Гороховский д.18/20 строение 1,пер,Гороховский ,д.18/20 строение 1,8096864,муниципальный округ Басманный,1959 +2281050,г Москва пер Гороховский д.21,Москва,пер Гороховский д.21,пер,Гороховский ,д.21,7562204,муниципальный округ Басманный,1981 +2281050,г Москва пер Гороховский д.8,Москва,пер Гороховский д.8,пер,Гороховский ,д.8,8096857,муниципальный округ Басманный,1972 +2281050,г Москва пер Гороховский д.9 строение 1,Москва,пер Гороховский д.9 строение 1,пер,Гороховский ,д.9 строение 1,8096858,муниципальный округ Басманный,1957 +2281050,г Москва пер Госпитальный д.4А кор.1А строение А,Москва,пер Госпитальный д.4А кор.1А строение А,пер,Госпитальный ,д.4А кор.1А строение А,8228971,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пер Госпитальный д.4А кор.1А строение Б,Москва,пер Госпитальный д.4А кор.1А строение Б,пер,Госпитальный ,д.4А кор.1А строение Б,8229026,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пер Госпитальный д.4А строение 1А,Москва,пер Госпитальный д.4А строение 1А,пер,Госпитальный ,д.4А строение 1А,8041818,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пер Госпитальный д.4А строение 3,Москва,пер Госпитальный д.4А строение 3,пер,Госпитальный ,д.4А строение 3,8033358,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пер Госпитальный д.4А строение А,Москва,пер Госпитальный д.4А строение А,пер,Госпитальный ,д.4А строение А,8041825,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пер Госпитальный д.4А/1А/А,Москва,пер Госпитальный д.4А/1А/А,пер,Госпитальный ,д.4А/1А/А,8229001,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пер Госпитальный д.8,Москва,пер Госпитальный д.8,пер,Госпитальный ,д.8,8096898,муниципальный округ Басманный,1968 +2281050,г Москва пер Гусятников д.13/3,Москва,пер Гусятников д.13/3,пер,Гусятников ,д.13/3,8096911,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Гусятников д.3/1 строение 1,Москва,пер Гусятников д.3/1 строение 1,пер,Гусятников ,д.3/1 строение 1,8096907,муниципальный округ Басманный,1910 +2281050,г Москва пер Гусятников д.4 строение 3,Москва,пер Гусятников д.4 строение 3,пер,Гусятников ,д.4 строение 3,8096908,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Гусятников д.4 строение 4,Москва,пер Гусятников д.4 строение 4,пер,Гусятников ,д.4 строение 4,8096909,муниципальный округ Басманный,1895 +2281050,г Москва пер Гусятников д.9,Москва,пер Гусятников д.9,пер,Гусятников ,д.9,8096910,муниципальный округ Басманный,1924 +2281050,г Москва пер Девяткин д.2,Москва,пер Девяткин д.2,пер,Девяткин ,д.2,8090019,муниципальный округ Басманный,1890 +2281050,г Москва пер Девяткин д.4,Москва,пер Девяткин д.4,пер,Девяткин ,д.4,8090026,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Демидовский Б. д.10/28,Москва,пер Демидовский Б. д.10/28,пер,Демидовский Б. ,д.10/28,7621913,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Демидовский Б. д.9,Москва,пер Демидовский Б. д.9,пер,Демидовский Б. ,д.9,8096912,муниципальный округ Басманный,2007 +2281050,г Москва пер Демидовский М. д.3,Москва,пер Демидовский М. д.3,пер,Демидовский М. ,д.3,8096913,муниципальный округ Басманный,1927 +2281050,г Москва пер Денисовский д.22,Москва,пер Денисовский д.22,пер,Денисовский ,д.22,8024065,муниципальный округ Басманный,2004 +2281050,г Москва пер Денисовский д.3/5,Москва,пер Денисовский д.3/5,пер,Денисовский ,д.3/5,7621972,муниципальный округ Басманный,1959 +2281050,г Москва пер Денисовский д.8/14,Москва,пер Денисовский д.8/14,пер,Денисовский ,д.8/14,7621973,муниципальный округ Басманный,1960 +2281050,г Москва пер Денисовский д.9,Москва,пер Денисовский д.9,пер,Денисовский ,д.9,7621974,муниципальный округ Басманный,1959 +2281050,г Москва пер Дурасовский д.3 строение 1,Москва,пер Дурасовский д.3 строение 1,пер,Дурасовский ,д.3 строение 1,8096914,муниципальный округ Басманный,1900 +2281050,г Москва пер Дурасовский д.9,Москва,пер Дурасовский д.9,пер,Дурасовский ,д.9,8096915,муниципальный округ Басманный,1975 +2281050,г Москва пер Елизаветинский д.6,Москва,пер Елизаветинский д.6,пер,Елизаветинский ,д.6,8090048,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пер Елизаветинский д.6 строение 1,Москва,пер Елизаветинский д.6 строение 1,пер,Елизаветинский ,д.6 строение 1,8096916,муниципальный округ Басманный,1960 +2281050,г Москва пер Златоустинский Б. д.3/5 строение 1,Москва,пер Златоустинский Б. д.3/5 строение 1,пер,Златоустинский Б. ,д.3/5 строение 1,8090090,муниципальный округ Басманный,1924 +2281050,г Москва пер Златоустинский Б. д.3А строение 2,Москва,пер Златоустинский Б. д.3А строение 2,пер,Златоустинский Б. ,д.3А строение 2,8090089,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Златоустинский М. д.10 строение 1,Москва,пер Златоустинский М. д.10 строение 1,пер,Златоустинский М. ,д.10 строение 1,8102863,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Златоустинский М. д.8 строение 1,Москва,пер Златоустинский М. д.8 строение 1,пер,Златоустинский М. ,д.8 строение 1,8090030,муниципальный округ Басманный,1890 +2281050,г Москва пер Златоустинский М. д.8 строение 2,Москва,пер Златоустинский М. д.8 строение 2,пер,Златоустинский М. ,д.8 строение 2,8090033,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пер Ивановский М. д.11/6 строение 1,Москва,пер Ивановский М. д.11/6 строение 1,пер,Ивановский М. ,д.11/6 строение 1,8102864,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Ивановский М. д.11/6 строение 2,Москва,пер Ивановский М. д.11/6 строение 2,пер,Ивановский М. ,д.11/6 строение 2,8102865,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Ивановский М. д.6/5 строение 1,Москва,пер Ивановский М. д.6/5 строение 1,пер,Ивановский М. ,д.6/5 строение 1,8102866,муниципальный округ Басманный,1880 +2281050,г Москва пер Ирининский 2-й д.4 строение 1,Москва,пер Ирининский 2-й д.4 строение 1,пер,Ирининский 2-й ,д.4 строение 1,8102867,муниципальный округ Басманный,1957 +2281050,г Москва пер Казарменный д.10 строение 1,Москва,пер Казарменный д.10 строение 1,пер,Казарменный ,д.10 строение 1,8103492,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Казарменный д.10 строение 2,Москва,пер Казарменный д.10 строение 2,пер,Казарменный ,д.10 строение 2,8103496,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Казарменный д.3,Москва,пер Казарменный д.3,пер,Казарменный ,д.3,7550740,муниципальный округ Басманный,2009 +2281050,г Москва пер Казарменный д.3_5 строение 2,Москва,пер Казарменный д.3_5 строение 2,пер,Казарменный ,д.3_5 строение 2,8103502,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Казарменный д.4 строение 1,Москва,пер Казарменный д.4 строение 1,пер,Казарменный ,д.4 строение 1,8103507,муниципальный округ Басманный,1897 +2281050,г Москва пер Казарменный д.4 строение 2,Москва,пер Казарменный д.4 строение 2,пер,Казарменный ,д.4 строение 2,8103512,муниципальный округ Басманный,1956 +2281050,г Москва пер Казарменный д.4 строение 3,Москва,пер Казарменный д.4 строение 3,пер,Казарменный ,д.4 строение 3,8103518,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Казарменный д.6 строение 2,Москва,пер Казарменный д.6 строение 2,пер,Казарменный ,д.6 строение 2,8103522,муниципальный округ Басманный,1908 +2281050,г Москва пер Казарменный д.8 строение 1,Москва,пер Казарменный д.8 строение 1,пер,Казарменный ,д.8 строение 1,8103526,муниципальный округ Басманный,1910 +2281050,г Москва пер Казарменный д.8 строение 2,Москва,пер Казарменный д.8 строение 2,пер,Казарменный ,д.8 строение 2,8103529,муниципальный округ Басманный,1915 +2281050,г Москва пер Казарменный д.8 строение 3,Москва,пер Казарменный д.8 строение 3,пер,Казарменный ,д.8 строение 3,8103536,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Казенный Б. д.1/2 строение 1,Москва,пер Казенный Б. д.1/2 строение 1,пер,Казенный Б. ,д.1/2 строение 1,8103560,муниципальный округ Басманный,1860 +2281050,г Москва пер Казенный Б. д.10 строение 1,Москва,пер Казенный Б. д.10 строение 1,пер,Казенный Б. ,д.10 строение 1,8103565,муниципальный округ Басманный,1880 +2281050,г Москва пер Казенный Б. д.10 строение 2,Москва,пер Казенный Б. д.10 строение 2,пер,Казенный Б. ,д.10 строение 2,8103570,муниципальный округ Басманный,1880 +2281050,г Москва пер Казенный Б. д.2,Москва,пер Казенный Б. д.2,пер,Казенный Б. ,д.2,8103575,муниципальный округ Басманный,1997 +2281050,г Москва пер Казенный Б. д.4,Москва,пер Казенный Б. д.4,пер,Казенный Б. ,д.4,8103579,муниципальный округ Басманный,1972 +2281050,г Москва пер Казенный Б. д.5,Москва,пер Казенный Б. д.5,пер,Казенный Б. ,д.5,8103584,муниципальный округ Басманный,1914 +2281050,г Москва пер Казенный Б. д.5а,Москва,пер Казенный Б. д.5а,пер,Казенный Б. ,д.5а,8103590,муниципальный округ Басманный,1954 +2281050,г Москва пер Казенный Б. д.6 строение 1,Москва,пер Казенный Б. д.6 строение 1,пер,Казенный Б. ,д.6 строение 1,8103617,муниципальный округ Басманный,1971 +2281050,г Москва пер Казенный Б. д.7,Москва,пер Казенный Б. д.7,пер,Казенный Б. ,д.7,8103596,муниципальный округ Басманный,1949 +2281050,г Москва пер Казенный Б. д.8 строение 2,Москва,пер Казенный Б. д.8 строение 2,пер,Казенный Б. ,д.8 строение 2,8103605,муниципальный округ Басманный,1914 +2281050,г Москва пер Казенный М. д.10,Москва,пер Казенный М. д.10,пер,Казенный М. ,д.10,8284847,муниципальный округ Басманный,1914 +2281050,г Москва пер Казенный М. д.12 строение 1,Москва,пер Казенный М. д.12 строение 1,пер,Казенный М. ,д.12 строение 1,8285054,муниципальный округ Басманный,1914 +2281050,г Москва пер Казенный М. д.12 строение 2,Москва,пер Казенный М. д.12 строение 2,пер,Казенный М. ,д.12 строение 2,8285059,муниципальный округ Басманный,1914 +2281050,г Москва пер Казенный М. д.16,Москва,пер Казенный М. д.16,пер,Казенный М. ,д.16,8285062,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Казенный М. д.2/1 строение 2,Москва,пер Казенный М. д.2/1 строение 2,пер,Казенный М. ,д.2/1 строение 2,8103619,муниципальный округ Басманный,1870 +2281050,г Москва пер Казенный М. д.4_6 строение 1,Москва,пер Казенный М. д.4_6 строение 1,пер,Казенный М. ,д.4_6 строение 1,8103625,муниципальный округ Басманный,1958 +2281050,г Москва пер Казенный М. д.8,Москва,пер Казенный М. д.8,пер,Казенный М. ,д.8,8103629,муниципальный округ Басманный,1914 +2281050,г Москва пер Козловский Б. д.10 строение 1,Москва,пер Козловский Б. д.10 строение 1,пер,Козловский Б. ,д.10 строение 1,8090137,муниципальный округ Басманный,1957 +2281050,г Москва пер Козловский Б. д.10 строение 3,Москва,пер Козловский Б. д.10 строение 3,пер,Козловский Б. ,д.10 строение 3,8090143,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Козловский Б. д.11 строение 1,Москва,пер Козловский Б. д.11 строение 1,пер,Козловский Б. ,д.11 строение 1,8103630,муниципальный округ Басманный,1927 +2281050,г Москва пер Козловский Б. д.11 строение 2,Москва,пер Козловский Б. д.11 строение 2,пер,Козловский Б. ,д.11 строение 2,8090042,муниципальный округ Басманный,1927 +2281050,г Москва пер Козловский Б. д.12,Москва,пер Козловский Б. д.12,пер,Козловский Б. ,д.12,8090138,муниципальный округ Басманный,1912 +2281050,г Москва пер Козловский Б. д.3/2,Москва,пер Козловский Б. д.3/2,пер,Козловский Б. ,д.3/2,8244714,муниципальный округ Басманный,1904 +2281050,г Москва пер Козловский Б. д.7,Москва,пер Козловский Б. д.7,пер,Козловский Б. ,д.7,8090079,муниципальный округ Басманный,1927 +2281050,г Москва пер Козловский Б. д.8 строение 1,Москва,пер Козловский Б. д.8 строение 1,пер,Козловский Б. ,д.8 строение 1,8090144,муниципальный округ Басманный,1910 +2281050,г Москва пер Козловский М. д.10,Москва,пер Козловский М. д.10,пер,Козловский М. ,д.10,8103638,муниципальный округ Басманный,1957 +2281050,г Москва пер Козловский М. д.6,Москва,пер Козловский М. д.6,пер,Козловский М. ,д.6,8103641,муниципальный округ Басманный,1953 +2281050,г Москва пер Козловский М. д.8 строение 1,Москва,пер Козловский М. д.8 строение 1,пер,Козловский М. ,д.8 строение 1,8103646,муниципальный округ Басманный,1955 +2281050,г Москва пер Колпачный д.6 строение 4,Москва,пер Колпачный д.6 строение 4,пер,Колпачный ,д.6 строение 4,8103652,муниципальный округ Басманный,1931 +2281050,г Москва пер Колпачный д.6 строение 5,Москва,пер Колпачный д.6 строение 5,пер,Колпачный ,д.6 строение 5,8090071,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Кривоколенный д.10,Москва,пер Кривоколенный д.10,пер,Кривоколенный ,д.10,8103655,муниципальный округ Басманный,1860 +2281050,г Москва пер Кривоколенный д.10 строение 2,Москва,пер Кривоколенный д.10 строение 2,пер,Кривоколенный ,д.10 строение 2,8103659,муниципальный округ Басманный,1860 +2281050,г Москва пер Кривоколенный д.11/13 строение 1,Москва,пер Кривоколенный д.11/13 строение 1,пер,Кривоколенный ,д.11/13 строение 1,8103662,муниципальный округ Басманный,1880 +2281050,г Москва пер Кривоколенный д.14 строение 1,Москва,пер Кривоколенный д.14 строение 1,пер,Кривоколенный ,д.14 строение 1,8103668,муниципальный округ Басманный,1912 +2281050,г Москва пер Кривоколенный д.5,Москва,пер Кривоколенный д.5,пер,Кривоколенный ,д.5,8133155,муниципальный округ Басманный,2004 +2281050,г Москва пер Лефортовский д.4 строение 3,Москва,пер Лефортовский д.4 строение 3,пер,Лефортовский ,д.4 строение 3,7622010,муниципальный округ Басманный,1915 +2281050,г Москва пер Лефортовский д.5/7 строение 4,Москва,пер Лефортовский д.5/7 строение 4,пер,Лефортовский ,д.5/7 строение 4,7622012,муниципальный округ Басманный,1957 +2281050,г Москва пер Лучников д.7/4 строение 5,Москва,пер Лучников д.7/4 строение 5,пер,Лучников ,д.7/4 строение 5,8103700,муниципальный округ Басманный,1905 +2281050,г Москва пер Лучников д.7/4 строение 6,Москва,пер Лучников д.7/4 строение 6,пер,Лучников ,д.7/4 строение 6,8103702,муниципальный округ Басманный,1905 +2281050,г Москва пер Лялин д.11_13 строение 1,Москва,пер Лялин д.11_13 строение 1,пер,Лялин ,д.11_13 строение 1,8103712,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Лялин д.11_13 строение 2,Москва,пер Лялин д.11_13 строение 2,пер,Лялин ,д.11_13 строение 2,8103717,муниципальный округ Басманный,1914 +2281050,г Москва пер Лялин д.14 строение 1,Москва,пер Лялин д.14 строение 1,пер,Лялин ,д.14 строение 1,8103725,муниципальный округ Басманный,1896 +2281050,г Москва пер Лялин д.14 строение 2,Москва,пер Лялин д.14 строение 2,пер,Лялин ,д.14 строение 2,8103728,муниципальный округ Басманный,1926 +2281050,г Москва пер Лялин д.20,Москва,пер Лялин д.20,пер,Лялин ,д.20,8103733,муниципальный округ Басманный,1914 +2281050,г Москва пер Лялин д.22,Москва,пер Лялин д.22,пер,Лялин ,д.22,8103735,муниципальный округ Басманный,1914 +2281050,г Москва пер Лялин д.23/29 строение 1,Москва,пер Лялин д.23/29 строение 1,пер,Лялин ,д.23/29 строение 1,8103737,муниципальный округ Басманный,1958 +2281050,г Москва пер Лялин д.24_26 строение 2,Москва,пер Лялин д.24_26 строение 2,пер,Лялин ,д.24_26 строение 2,8103744,муниципальный округ Басманный,1956 +2281050,г Москва пер Лялин д.24_26 строение 2А,Москва,пер Лялин д.24_26 строение 2А,пер,Лялин ,д.24_26 строение 2А,8103748,муниципальный округ Басманный,1956 +2281050,г Москва пер Лялин д.5 строение 1,Москва,пер Лялин д.5 строение 1,пер,Лялин ,д.5 строение 1,8103749,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Лялин д.7/2 строение 1,Москва,пер Лялин д.7/2 строение 1,пер,Лялин ,д.7/2 строение 1,8103751,муниципальный округ Басманный,1904 +2281050,г Москва пер Лялин д.8 строение 1,Москва,пер Лялин д.8 строение 1,пер,Лялин ,д.8 строение 1,8103756,муниципальный округ Басманный,1910 +2281050,г Москва пер Лялин д.8 строение 2,Москва,пер Лялин д.8 строение 2,пер,Лялин ,д.8 строение 2,8103760,муниципальный округ Басманный,1910 +2281050,г Москва пер Лялин д.9 строение 1,Москва,пер Лялин д.9 строение 1,пер,Лялин ,д.9 строение 1,8103765,муниципальный округ Басманный,1896 +2281050,г Москва пер Лялин д.9 строение 3,Москва,пер Лялин д.9 строение 3,пер,Лялин ,д.9 строение 3,8103768,муниципальный округ Басманный,1955 +2281050,г Москва пер Налесный д.9/11,Москва,пер Налесный д.9/11,пер,Налесный ,д.9/11,7622013,муниципальный округ Басманный,1956 +2281050,г Москва пер Огородная Слобода д.10,Москва,пер Огородная Слобода д.10,пер,Огородная Слобода ,д.10,8104016,муниципальный округ Басманный,1960 +2281050,г Москва пер Огородная Слобода д.12,Москва,пер Огородная Слобода д.12,пер,Огородная Слобода ,д.12,8104023,муниципальный округ Басманный,1935 +2281050,г Москва пер Огородная Слобода д.14,Москва,пер Огородная Слобода д.14,пер,Огородная Слобода ,д.14,8104026,муниципальный округ Басманный,1937 +2281050,г Москва пер Огородная Слобода д.3,Москва,пер Огородная Слобода д.3,пер,Огородная Слобода ,д.3,7639819,муниципальный округ Басманный,1995 +2281050,г Москва пер Огородная Слобода д.3/36 строение 7,Москва,пер Огородная Слобода д.3/36 строение 7,пер,Огородная Слобода ,д.3/36 строение 7,7651236,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пер Переведеновский д.12,Москва,пер Переведеновский д.12,пер,Переведеновский ,д.12,7622023,муниципальный округ Басманный,1971 +2281050,г Москва пер Переведеновский д.16,Москва,пер Переведеновский д.16,пер,Переведеновский ,д.16,7622025,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Переведеновский д.16 строение 4,Москва,пер Переведеновский д.16 строение 4,пер,Переведеновский ,д.16 строение 4,7622027,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Переведеновский д.22,Москва,пер Переведеновский д.22,пер,Переведеновский ,д.22,7622029,муниципальный округ Басманный,1957 +2281050,г Москва пер Переведеновский д.3 строение 1,Москва,пер Переведеновский д.3 строение 1,пер,Переведеновский ,д.3 строение 1,8104028,муниципальный округ Басманный,1984 +2281050,г Москва пер Переведеновский д.4 строение 1,Москва,пер Переведеновский д.4 строение 1,пер,Переведеновский ,д.4 строение 1,8104030,муниципальный округ Басманный,1916 +2281050,г Москва пер Переведеновский д.4 строение 2,Москва,пер Переведеновский д.4 строение 2,пер,Переведеновский ,д.4 строение 2,7622030,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Переведеновский д.6 строение 3,Москва,пер Переведеновский д.6 строение 3,пер,Переведеновский ,д.6 строение 3,8104038,муниципальный округ Басманный,1955 +2281050,г Москва пер Переведеновский д.7/7,Москва,пер Переведеновский д.7/7,пер,Переведеновский ,д.7/7,7622032,муниципальный округ Басманный,1982 +2281050,г Москва пер Переведеновский д.9,Москва,пер Переведеновский д.9,пер,Переведеновский ,д.9,7622034,муниципальный округ Басманный,1984 +2281050,г Москва пер Петроверигский д.3,Москва,пер Петроверигский д.3,пер,Петроверигский ,д.3,8090072,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пер Петроверигский д.3 строение 1,Москва,пер Петроверигский д.3 строение 1,пер,Петроверигский ,д.3 строение 1,8104039,муниципальный округ Басманный,1954 +2281050,г Москва пер Петроверигский д.6_8 строение 4,Москва,пер Петроверигский д.6_8 строение 4,пер,Петроверигский ,д.6_8 строение 4,8104048,муниципальный округ Басманный,1900 +2281050,г Москва пер Плетешковский д.10,Москва,пер Плетешковский д.10,пер,Плетешковский ,д.10,7622035,муниципальный округ Басманный,1910 +2281050,г Москва пер Плетешковский д.12/16,Москва,пер Плетешковский д.12/16,пер,Плетешковский ,д.12/16,7622036,муниципальный округ Басманный,1973 +2281050,г Москва пер Плетешковский д.15,Москва,пер Плетешковский д.15,пер,Плетешковский ,д.15,7622037,муниципальный округ Басманный,1973 +2281050,г Москва пер Плетешковский д.17 строение 1,Москва,пер Плетешковский д.17 строение 1,пер,Плетешковский ,д.17 строение 1,7622039,муниципальный округ Басманный,1983 +2281050,г Москва пер Плетешковский д.18/20 кор.1,Москва,пер Плетешковский д.18/20 кор.1,пер,Плетешковский ,д.18/20 кор.1,7622042,муниципальный округ Басманный,1966 +2281050,г Москва пер Плетешковский д.18/20 кор.2,Москва,пер Плетешковский д.18/20 кор.2,пер,Плетешковский ,д.18/20 кор.2,7622043,муниципальный округ Басманный,1966 +2281050,г Москва пер Плетешковский д.3А строение 1,Москва,пер Плетешковский д.3А строение 1,пер,Плетешковский ,д.3А строение 1,7622045,муниципальный округ Басманный,1929 +2281050,г Москва пер Плетешковский д.3А строение 1А,Москва,пер Плетешковский д.3А строение 1А,пер,Плетешковский ,д.3А строение 1А,7622046,муниципальный округ Басманный,1957 +2281050,г Москва пер Плетешковский д.6 строение 1,Москва,пер Плетешковский д.6 строение 1,пер,Плетешковский ,д.6 строение 1,7622047,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Плетешковский д.7/9 строение 1,Москва,пер Плетешковский д.7/9 строение 1,пер,Плетешковский ,д.7/9 строение 1,7622048,муниципальный округ Басманный,1958 +2281050,г Москва пер Плетешковский д.8 строение 1,Москва,пер Плетешковский д.8 строение 1,пер,Плетешковский ,д.8 строение 1,7622049,муниципальный округ Басманный,1962 +2281050,г Москва пер Плетешковский д.8 строение 2,Москва,пер Плетешковский д.8 строение 2,пер,Плетешковский ,д.8 строение 2,7622051,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Подкопаевский д.11 строение 1,Москва,пер Подкопаевский д.11 строение 1,пер,Подкопаевский ,д.11 строение 1,8104052,муниципальный округ Басманный,1998 +2281050,г Москва пер Подкопаевский д.11/11 строение 2,Москва,пер Подкопаевский д.11/11 строение 2,пер,Подкопаевский ,д.11/11 строение 2,8104057,муниципальный округ Басманный,1890 +2281050,г Москва пер Подкопаевский д.8/13,Москва,пер Подкопаевский д.8/13,пер,Подкопаевский ,д.8/13,8104061,муниципальный округ Басманный,1900 +2281050,г Москва пер Подкопаевский д.9 строение 1,Москва,пер Подкопаевский д.9 строение 1,пер,Подкопаевский ,д.9 строение 1,8104064,муниципальный округ Басманный,1875 +2281050,г Москва пер Подсосенский д.12 строение 1,Москва,пер Подсосенский д.12 строение 1,пер,Подсосенский ,д.12 строение 1,8104067,муниципальный округ Басманный,1966 +2281050,г Москва пер Подсосенский д.13,Москва,пер Подсосенский д.13,пер,Подсосенский ,д.13,8104071,муниципальный округ Басманный,1927 +2281050,г Москва пер Подсосенский д.14 строение 1,Москва,пер Подсосенский д.14 строение 1,пер,Подсосенский ,д.14 строение 1,8104079,муниципальный округ Басманный,1912 +2281050,г Москва пер Подсосенский д.14 строение 2,Москва,пер Подсосенский д.14 строение 2,пер,Подсосенский ,д.14 строение 2,8104086,муниципальный округ Басманный,1912 +2281050,г Москва пер Подсосенский д.18/5 строение 1,Москва,пер Подсосенский д.18/5 строение 1,пер,Подсосенский ,д.18/5 строение 1,8104092,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Подсосенский д.19/28,Москва,пер Подсосенский д.19/28,пер,Подсосенский ,д.19/28,8104095,муниципальный округ Басманный,1909 +2281050,г Москва пер Подсосенский д.22,Москва,пер Подсосенский д.22,пер,Подсосенский ,д.22,8104100,муниципальный округ Басманный,1912 +2281050,г Москва пер Подсосенский д.24,Москва,пер Подсосенский д.24,пер,Подсосенский ,д.24,8104104,муниципальный округ Басманный,1915 +2281050,г Москва пер Подсосенский д.3,Москва,пер Подсосенский д.3,пер,Подсосенский ,д.3,7687770,муниципальный округ Басманный,2008 +2281050,г Москва пер Подсосенский д.5А,Москва,пер Подсосенский д.5А,пер,Подсосенский ,д.5А,8104110,муниципальный округ Басманный,2003 +2281050,г Москва пер Подсосенский д.6 строение 1,Москва,пер Подсосенский д.6 строение 1,пер,Подсосенский ,д.6 строение 1,8090087,муниципальный округ Басманный,1902 +2281050,г Москва пер Подсосенский д.8 строение 2,Москва,пер Подсосенский д.8 строение 2,пер,Подсосенский ,д.8 строение 2,8090056,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Подсосенский д.8 строение 3,Москва,пер Подсосенский д.8 строение 3,пер,Подсосенский ,д.8 строение 3,8090062,муниципальный округ Басманный,1955 +2281050,г Москва пер Подсосенский д.8А строение 2,Москва,пер Подсосенский д.8А строение 2,пер,Подсосенский ,д.8А строение 2,8090058,муниципальный округ Басманный,1965 +2281050,г Москва пер Подсосенский д.9,Москва,пер Подсосенский д.9,пер,Подсосенский ,д.9,8104115,муниципальный округ Басманный,1915 +2281050,г Москва пер Посланников д.11/14,Москва,пер Посланников д.11/14,пер,Посланников ,д.11/14,7622052,муниципальный округ Басманный,1969 +2281050,г Москва пер Посланников д.3 строение 5,Москва,пер Посланников д.3 строение 5,пер,Посланников ,д.3 строение 5,7622053,муниципальный округ Басманный,1999 +2281050,г Москва пер Посланников д.9 строение 2,Москва,пер Посланников д.9 строение 2,пер,Посланников ,д.9 строение 2,8057199,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Потаповский д.10,Москва,пер Потаповский д.10,пер,Потаповский ,д.10,8090073,муниципальный округ Басманный,1913 +2281050,г Москва пер Потаповский д.12,Москва,пер Потаповский д.12,пер,Потаповский ,д.12,8090075,муниципальный округ Басманный,1914 +2281050,г Москва пер Потаповский д.14,Москва,пер Потаповский д.14,пер,Потаповский ,д.14,7562190,муниципальный округ Басманный,1955 +2281050,г Москва пер Потаповский д.8/12 кор.1,Москва,пер Потаповский д.8/12 кор.1,пер,Потаповский ,д.8/12 кор.1,8090116,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Потаповский д.8/12 кор.4,Москва,пер Потаповский д.8/12 кор.4,пер,Потаповский ,д.8/12 кор.4,8090117,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Рубцов д.16 строение 1,Москва,пер Рубцов д.16 строение 1,пер,Рубцов ,д.16 строение 1,8104245,муниципальный округ Басманный,1961 +2281050,г Москва пер Рубцов д.4 строение 1,Москва,пер Рубцов д.4 строение 1,пер,Рубцов ,д.4 строение 1,8102869,муниципальный округ Басманный,1958 +2281050,г Москва пер Сверчков д.10 строение 1,Москва,пер Сверчков д.10 строение 1,пер,Сверчков ,д.10 строение 1,8102903,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Спартаковский д.24 строение 1,Москва,пер Спартаковский д.24 строение 1,пер,Спартаковский ,д.24 строение 1,8103661,муниципальный округ Басманный,1965 +2281050,г Москва пер Спартаковский д.26,Москва,пер Спартаковский д.26,пер,Спартаковский ,д.26,7622065,муниципальный округ Басманный,1982 +2281050,г Москва пер Спартаковский д.26 строение 2,Москва,пер Спартаковский д.26 строение 2,пер,Спартаковский ,д.26 строение 2,8103665,муниципальный округ Басманный,1914 +2281050,г Москва пер Спасоглинищевский Б. д.6/1,Москва,пер Спасоглинищевский Б. д.6/1,пер,Спасоглинищевский Б. ,д.6/1,8090119,муниципальный округ Басманный,1936 +2281050,г Москва пер Спасоглинищевский Б. д.8,Москва,пер Спасоглинищевский Б. д.8,пер,Спасоглинищевский Б. ,д.8,8090121,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пер Спасоглинищевский Б. д.8 строение 4,Москва,пер Спасоглинищевский Б. д.8 строение 4,пер,Спасоглинищевский Б. ,д.8 строение 4,8103673,муниципальный округ Басманный,1920 +2281050,г Москва пер Старокирочный д.14,Москва,пер Старокирочный д.14,пер,Старокирочный ,д.14,7622066,муниципальный округ Басманный,1910 +2281050,г Москва пер Старокирочный д.16/2 строение 1,Москва,пер Старокирочный д.16/2 строение 1,пер,Старокирочный ,д.16/2 строение 1,7622068,муниципальный округ Басманный,1959 +2281050,г Москва пер Старокирочный д.16/2 строение 2,Москва,пер Старокирочный д.16/2 строение 2,пер,Старокирочный ,д.16/2 строение 2,7622069,муниципальный округ Басманный,1959 +2281050,г Москва пер Старокирочный д.16/2 строение 5,Москва,пер Старокирочный д.16/2 строение 5,пер,Старокирочный ,д.16/2 строение 5,7622071,муниципальный округ Басманный,1960 +2281050,г Москва пер Старосадский д.10 строение 1,Москва,пер Старосадский д.10 строение 1,пер,Старосадский ,д.10 строение 1,8103678,муниципальный округ Басманный,1860 +2281050,г Москва пер Старосадский д.6/12 строение 1,Москва,пер Старосадский д.6/12 строение 1,пер,Старосадский ,д.6/12 строение 1,8090076,муниципальный округ Басманный,1915 +2281050,г Москва пер Старосадский д.7/10 строение 8,Москва,пер Старосадский д.7/10 строение 8,пер,Старосадский ,д.7/10 строение 8,8103684,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Старосадский д.9,Москва,пер Старосадский д.9,пер,Старосадский ,д.9,8103688,муниципальный округ Басманный,1900 +2281050,г Москва пер Сусальный Ниж. д.3,Москва,пер Сусальный Ниж. д.3,пер,Сусальный Ниж. ,д.3,8103693,муниципальный округ Басманный,1963 +2281050,г Москва пер Сыромятнический 4-й д.3/5 строение 3,Москва,пер Сыромятнический 4-й д.3/5 строение 3,пер,Сыромятнический 4-й ,д.3/5 строение 3,8103715,муниципальный округ Басманный,1927 +2281050,г Москва пер Сыромятнический 4-й д.3/5 строение 4,Москва,пер Сыромятнический 4-й д.3/5 строение 4,пер,Сыромятнический 4-й ,д.3/5 строение 4,8103719,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Сыромятнический 4-й д.3/5 строение 4А,Москва,пер Сыромятнический 4-й д.3/5 строение 4А,пер,Сыромятнический 4-й ,д.3/5 строение 4А,8103724,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пер Токмаков д.10 строение 3,Москва,пер Токмаков д.10 строение 3,пер,Токмаков ,д.10 строение 3,8103732,муниципальный округ Басманный,1965 +2281050,г Москва пер Токмаков д.12/20,Москва,пер Токмаков д.12/20,пер,Токмаков ,д.12/20,8103734,муниципальный округ Басманный,1995 +2281050,г Москва пер Токмаков д.13/15,Москва,пер Токмаков д.13/15,пер,Токмаков ,д.13/15,7622072,муниципальный округ Басманный,1972 +2281050,г Москва пер Токмаков д.16 строение 1,Москва,пер Токмаков д.16 строение 1,пер,Токмаков ,д.16 строение 1,8103736,муниципальный округ Басманный,1952 +2281050,г Москва пер Токмаков д.20/31 строение 1,Москва,пер Токмаков д.20/31 строение 1,пер,Токмаков ,д.20/31 строение 1,8103739,муниципальный округ Басманный,1958 +2281050,г Москва пер Токмаков д.3/5,Москва,пер Токмаков д.3/5,пер,Токмаков ,д.3/5,7622073,муниципальный округ Басманный,1966 +2281050,г Москва пер Токмаков д.7,Москва,пер Токмаков д.7,пер,Токмаков ,д.7,7622075,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Трехсвятительский Б. д.1,Москва,пер Трехсвятительский Б. д.1,пер,Трехсвятительский Б. ,д.1,8103745,муниципальный округ Басманный,1820 +2281050,г Москва пер Трехсвятительский М. д.8/2 строение 7,Москва,пер Трехсвятительский М. д.8/2 строение 7,пер,Трехсвятительский М. ,д.8/2 строение 7,8034094,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пер Трехсвятительский М. д.8/2 строение 8,Москва,пер Трехсвятительский М. д.8/2 строение 8,пер,Трехсвятительский М. ,д.8/2 строение 8,8034098,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пер Фурманный д.1/5,Москва,пер Фурманный д.1/5,пер,Фурманный ,д.1/5,8103790,муниципальный округ Басманный,1885 +2281050,г Москва пер Фурманный д.10,Москва,пер Фурманный д.10,пер,Фурманный ,д.10,8090154,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Фурманный д.12,Москва,пер Фурманный д.12,пер,Фурманный ,д.12,8090157,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пер Фурманный д.12 строение 1,Москва,пер Фурманный д.12 строение 1,пер,Фурманный ,д.12 строение 1,8103799,муниципальный округ Басманный,1967 +2281050,г Москва пер Фурманный д.15 строение 1,Москва,пер Фурманный д.15 строение 1,пер,Фурманный ,д.15 строение 1,8103805,муниципальный округ Басманный,1928 +2281050,г Москва пер Фурманный д.16 строение 1,Москва,пер Фурманный д.16 строение 1,пер,Фурманный ,д.16 строение 1,8090175,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Фурманный д.16 строение 3,Москва,пер Фурманный д.16 строение 3,пер,Фурманный ,д.16 строение 3,8090177,муниципальный округ Басманный,1913 +2281050,г Москва пер Фурманный д.18,Москва,пер Фурманный д.18,пер,Фурманный ,д.18,8090181,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Фурманный д.2/7 строение 1,Москва,пер Фурманный д.2/7 строение 1,пер,Фурманный ,д.2/7 строение 1,8128652,муниципальный округ Басманный,2000 +2281050,г Москва пер Фурманный д.20,Москва,пер Фурманный д.20,пер,Фурманный ,д.20,8090179,муниципальный округ Басманный,1909 +2281050,г Москва пер Фурманный д.22 строение 1,Москва,пер Фурманный д.22 строение 1,пер,Фурманный ,д.22 строение 1,8103808,муниципальный округ Басманный,1909 +2281050,г Москва пер Фурманный д.22 строение 2,Москва,пер Фурманный д.22 строение 2,пер,Фурманный ,д.22 строение 2,8090184,муниципальный округ Басманный,1910 +2281050,г Москва пер Фурманный д.24,Москва,пер Фурманный д.24,пер,Фурманный ,д.24,8103813,муниципальный округ Басманный,1914 +2281050,г Москва пер Фурманный д.3,Москва,пер Фурманный д.3,пер,Фурманный ,д.3,8103815,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Фурманный д.5,Москва,пер Фурманный д.5,пер,Фурманный ,д.5,8103817,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва пер Фурманный д.6,Москва,пер Фурманный д.6,пер,Фурманный ,д.6,8103819,муниципальный округ Басманный,1903 +2281050,г Москва пер Фурманный д.7,Москва,пер Фурманный д.7,пер,Фурманный ,д.7,8103821,муниципальный округ Басманный,1912 +2281050,г Москва пер Фурманный д.8 строение 2,Москва,пер Фурманный д.8 строение 2,пер,Фурманный ,д.8 строение 2,8211730,муниципальный округ Басманный,2007 +2281050,г Москва пер Харитоньевский Б. д.12А,Москва,пер Харитоньевский Б. д.12А,пер,Харитоньевский Б. ,д.12А,8103824,муниципальный округ Басманный,1890 +2281050,г Москва пер Харитоньевский Б. д.13а строение 10,Москва,пер Харитоньевский Б. д.13а строение 10,пер,Харитоньевский Б. ,д.13а строение 10,8090149,муниципальный округ Басманный,1890 +2281050,г Москва пер Харитоньевский Б. д.14,Москва,пер Харитоньевский Б. д.14,пер,Харитоньевский Б. ,д.14,8103828,муниципальный округ Басманный,1908 +2281050,г Москва пер Харитоньевский Б. д.16/18,Москва,пер Харитоньевский Б. д.16/18,пер,Харитоньевский Б. ,д.16/18,8201058,муниципальный округ Басманный,2001 +2281050,г Москва пер Харитоньевский Б. д.20/2,Москва,пер Харитоньевский Б. д.20/2,пер,Харитоньевский Б. ,д.20/2,8103834,муниципальный округ Басманный,1900 +2281050,г Москва пер Харитоньевский Б. д.21 строение 2,Москва,пер Харитоньевский Б. д.21 строение 2,пер,Харитоньевский Б. ,д.21 строение 2,8177527,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пер Харитоньевский Б. д.5/7 кор.1,Москва,пер Харитоньевский Б. д.5/7 кор.1,пер,Харитоньевский Б. ,д.5/7 кор.1,7713608,муниципальный округ Басманный,1975 +2281050,г Москва пер Харитоньевский Б. д.9 строение 1,Москва,пер Харитоньевский Б. д.9 строение 1,пер,Харитоньевский Б. ,д.9 строение 1,8103838,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пер Харитоньевский М. д.7 строение 1,Москва,пер Харитоньевский М. д.7 строение 1,пер,Харитоньевский М. ,д.7 строение 1,8090129,муниципальный округ Басманный,1890 +2281050,г Москва пер Харитоньевский М. д.7 строение 2,Москва,пер Харитоньевский М. д.7 строение 2,пер,Харитоньевский М. ,д.7 строение 2,8090131,муниципальный округ Басманный,1890 +2281050,г Москва пер Харитоньевский М. д.7 строение 3,Москва,пер Харитоньевский М. д.7 строение 3,пер,Харитоньевский М. ,д.7 строение 3,8090133,муниципальный округ Басманный,1890 +2281050,г Москва пер Харитоньевский М. д.7 строение 4,Москва,пер Харитоньевский М. д.7 строение 4,пер,Харитоньевский М. ,д.7 строение 4,8090135,муниципальный округ Басманный,1890 +2281050,г Москва пер Харитоньевский М. д.8/18 строение 1,Москва,пер Харитоньевский М. д.8/18 строение 1,пер,Харитоньевский М. ,д.8/18 строение 1,8103848,муниципальный округ Басманный,1957 +2281050,г Москва пер Хитровский д.3/1 строение 1,Москва,пер Хитровский д.3/1 строение 1,пер,Хитровский ,д.3/1 строение 1,8103851,муниципальный округ Басманный,1870 +2281050,г Москва пер Хитровский д.4,Москва,пер Хитровский д.4,пер,Хитровский ,д.4,8034200,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пер Хохловский д.10 строение 7,Москва,пер Хохловский д.10 строение 7,пер,Хохловский ,д.10 строение 7,8103869,муниципальный округ Басманный,1966 +2281050,г Москва пер Хохловский д.11 строение 1,Москва,пер Хохловский д.11 строение 1,пер,Хохловский ,д.11 строение 1,8090122,муниципальный округ Басманный,1930 +2281050,г Москва пер Хохловский д.14 строение 2,Москва,пер Хохловский д.14 строение 2,пер,Хохловский ,д.14 строение 2,8090123,муниципальный округ Басманный,1914 +2281050,г Москва пер Хохловский д.15 строение 1,Москва,пер Хохловский д.15 строение 1,пер,Хохловский ,д.15 строение 1,8103871,муниципальный округ Басманный,1930 +2281050,г Москва пер Хохловский д.18 строение 1,Москва,пер Хохловский д.18 строение 1,пер,Хохловский ,д.18 строение 1,8103878,муниципальный округ Басманный,1900 +2281050,г Москва пер Хохловский д.3 строение 1,Москва,пер Хохловский д.3 строение 1,пер,Хохловский ,д.3 строение 1,8103885,муниципальный округ Басманный,1860 +2281050,г Москва пер Центросоюзный д.4,Москва,пер Центросоюзный д.4,пер,Центросоюзный ,д.4,7622078,муниципальный округ Басманный,1972 +2281050,г Москва пер Центросоюзный д.8/9,Москва,пер Центросоюзный д.8/9,пер,Центросоюзный ,д.8/9,7622082,муниципальный округ Басманный,1979 +2281050,г Москва пер Яковоапостольский д.11_13 строение 1,Москва,пер Яковоапостольский д.11_13 строение 1,пер,Яковоапостольский ,д.11_13 строение 1,8104022,муниципальный округ Басманный,1909 +2281050,г Москва пер Яковоапостольский д.15,Москва,пер Яковоапостольский д.15,пер,Яковоапостольский ,д.15,8104027,муниципальный округ Басманный,1913 +2281050,г Москва пер Яковоапостольский д.17,Москва,пер Яковоапостольский д.17,пер,Яковоапостольский ,д.17,8104033,муниципальный округ Басманный,1957 +2281050,г Москва пер Яковоапостольский д.9 строение 1,Москва,пер Яковоапостольский д.9 строение 1,пер,Яковоапостольский ,д.9 строение 1,8104036,муниципальный округ Басманный,1860 +2281050,г Москва пер Яковоапостольский д.9 строение 3,Москва,пер Яковоапостольский д.9 строение 3,пер,Яковоапостольский ,д.9 строение 3,8104041,муниципальный округ Басманный,1997 +2281050,г Москва пл Госпитальная д.3А кор.1,Москва,пл Госпитальная д.3А кор.1,пл,Госпитальная ,д.3А кор.1,8033315,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пл Госпитальная д.3А кор.2,Москва,пл Госпитальная д.3А кор.2,пл,Госпитальная ,д.3А кор.2,8033337,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пл Госпитальная д.3А строение 1,Москва,пл Госпитальная д.3А строение 1,пл,Госпитальная ,д.3А строение 1,8034654,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пл Госпитальная д.3А строение 2,Москва,пл Госпитальная д.3А строение 2,пл,Госпитальная ,д.3А строение 2,8034658,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва пл Спартаковская д.1/2,Москва,пл Спартаковская д.1/2,пл,Спартаковская ,д.1/2,8103660,муниципальный округ Басманный,1959 +2281050,г Москва проезд Гольяновский д.4а,Москва,проезд Гольяновский д.4а,проезд,Гольяновский ,д.4а,8111317,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва проезд Гольяновский д.4а строение 1,Москва,проезд Гольяновский д.4а строение 1,проезд,Гольяновский ,д.4а строение 1,8096855,муниципальный округ Басманный,1960 +2281050,г Москва проезд Гольяновский д.5 строение 1,Москва,проезд Гольяновский д.5 строение 1,проезд,Гольяновский ,д.5 строение 1,8096856,муниципальный округ Басманный,1936 +2281050,г Москва проезд Елоховский д.1,Москва,проезд Елоховский д.1,проезд,Елоховский ,д.1,7621998,муниципальный округ Басманный,1900 +2281050,г Москва проезд Елоховский д.1 строение 2,Москва,проезд Елоховский д.1 строение 2,проезд,Елоховский ,д.1 строение 2,8152348,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва проезд Лубянский д.17,Москва,проезд Лубянский д.17,проезд,Лубянский ,д.17,8090091,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва проезд Лубянский д.17 строение 1,Москва,проезд Лубянский д.17 строение 1,проезд,Лубянский ,д.17 строение 1,8103694,муниципальный округ Басманный,1937 +2281050,г Москва проезд Лубянский д.19 строение 1,Москва,проезд Лубянский д.19 строение 1,проезд,Лубянский ,д.19 строение 1,8103696,муниципальный округ Басманный,1860 +2281050,г Москва проезд Сыромятнический д.7/14,Москва,проезд Сыромятнический д.7/14,проезд,Сыромятнический ,д.7/14,8103726,муниципальный округ Басманный,1961 +2281050,г Москва проезд Чешихинский д.4 строение 1,Москва,проезд Чешихинский д.4 строение 1,проезд,Чешихинский ,д.4 строение 1,8103930,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва туп Басманный д.10/12,Москва,туп Басманный д.10/12,туп,Басманный ,д.10/12,8096837,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва туп Басманный д.6а строение 2,Москва,туп Басманный д.6а строение 2,туп,Басманный ,д.6а строение 2,8096834,муниципальный округ Басманный,1933 +2281050,г Москва туп Хомутовский д.4 кор.1,Москва,туп Хомутовский д.4 кор.1,туп,Хомутовский ,д.4 кор.1,8103856,муниципальный округ Басманный,1959 +2281050,г Москва туп Хомутовский д.4 кор.2,Москва,туп Хомутовский д.4 кор.2,туп,Хомутовский ,д.4 кор.2,8103860,муниципальный округ Басманный,1959 +2281050,г Москва туп Хоромный д.6,Москва,туп Хоромный д.6,туп,Хоромный ,д.6,8177516,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Бакунинская д.10/12 строение 1,Москва,ул Бакунинская д.10/12 строение 1,ул,Бакунинская ,д.10/12 строение 1,8096749,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Бакунинская д.11 строение 3,Москва,ул Бакунинская д.11 строение 3,ул,Бакунинская ,д.11 строение 3,7621916,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Бакунинская д.17/28,Москва,ул Бакунинская д.17/28,ул,Бакунинская ,д.17/28,7621918,муниципальный округ Басманный,2000 +2281050,г Москва ул Бакунинская д.23,Москва,ул Бакунинская д.23,ул,Бакунинская ,д.23,7628411,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Бакунинская д.23 кор.41,Москва,ул Бакунинская д.23 кор.41,ул,Бакунинская ,д.23 кор.41,7667450,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Бакунинская д.23 строение 41,Москва,ул Бакунинская д.23 строение 41,ул,Бакунинская ,д.23 строение 41,7678672,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Бакунинская д.23-41,Москва,ул Бакунинская д.23-41,ул,Бакунинская ,д.23-41,7769005,муниципальный округ Басманный,1999 +2281050,г Москва ул Бакунинская д.26_30 строение 1,Москва,ул Бакунинская д.26_30 строение 1,ул,Бакунинская ,д.26_30 строение 1,8096750,муниципальный округ Басманный,1990 +2281050,г Москва ул Бакунинская д.32_36 строение 1,Москва,ул Бакунинская д.32_36 строение 1,ул,Бакунинская ,д.32_36 строение 1,8096752,муниципальный округ Басманный,1975 +2281050,г Москва ул Бакунинская д.38_42 строение 1,Москва,ул Бакунинская д.38_42 строение 1,ул,Бакунинская ,д.38_42 строение 1,8096753,муниципальный округ Басманный,1979 +2281050,г Москва ул Бакунинская д.4 строение 5,Москва,ул Бакунинская д.4 строение 5,ул,Бакунинская ,д.4 строение 5,7621928,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Бакунинская д.4/6 строение 1,Москва,ул Бакунинская д.4/6 строение 1,ул,Бакунинская ,д.4/6 строение 1,8057202,муниципальный округ Басманный,1935 +2281050,г Москва ул Бакунинская д.4/6 строение 2,Москва,ул Бакунинская д.4/6 строение 2,ул,Бакунинская ,д.4/6 строение 2,7621924,муниципальный округ Басманный,1934 +2281050,г Москва ул Бакунинская д.43/55,Москва,ул Бакунинская д.43/55,ул,Бакунинская ,д.43/55,7621920,муниципальный округ Басманный,1980 +2281050,г Москва ул Бакунинская д.44_48 строение 1,Москва,ул Бакунинская д.44_48 строение 1,ул,Бакунинская ,д.44_48 строение 1,8096754,муниципальный округ Басманный,1976 +2281050,г Москва ул Бакунинская д.49 строение 4,Москва,ул Бакунинская д.49 строение 4,ул,Бакунинская ,д.49 строение 4,7621926,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Бакунинская д.49 строение 5,Москва,ул Бакунинская д.49 строение 5,ул,Бакунинская ,д.49 строение 5,7621929,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Бакунинская д.50 строение 3,Москва,ул Бакунинская д.50 строение 3,ул,Бакунинская ,д.50 строение 3,8096755,муниципальный округ Басманный,1912 +2281050,г Москва ул Бакунинская д.58 строение 1,Москва,ул Бакунинская д.58 строение 1,ул,Бакунинская ,д.58 строение 1,8096756,муниципальный округ Басманный,1926 +2281050,г Москва ул Бакунинская д.62_68 строение 1,Москва,ул Бакунинская д.62_68 строение 1,ул,Бакунинская ,д.62_68 строение 1,8096757,муниципальный округ Басманный,1972 +2281050,г Москва ул Бакунинская д.77 строение 3,Москва,ул Бакунинская д.77 строение 3,ул,Бакунинская ,д.77 строение 3,7621932,муниципальный округ Басманный,1926 +2281050,г Москва ул Бакунинская д.8,Москва,ул Бакунинская д.8,ул,Бакунинская ,д.8,7621933,муниципальный округ Басманный,1938 +2281050,г Москва ул Бакунинская д.96/98,Москва,ул Бакунинская д.96/98,ул,Бакунинская ,д.96/98,8248185,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Бакунинская д.98А строение 11,Москва,ул Бакунинская д.98А строение 11,ул,Бакунинская ,д.98А строение 11,8096758,муниципальный округ Басманный,1926 +2281050,г Москва ул Басманная Нов. д.12 строение 2,Москва,ул Басманная Нов. д.12 строение 2,ул,Басманная Нов. ,д.12 строение 2,8096763,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Басманная Нов. д.12 строение 3,Москва,ул Басманная Нов. д.12 строение 3,ул,Басманная Нов. ,д.12 строение 3,8096765,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Басманная Нов. д.12 строение 4,Москва,ул Басманная Нов. д.12 строение 4,ул,Басманная Нов. ,д.12 строение 4,8096766,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Басманная Нов. д.14 строение 1,Москва,ул Басманная Нов. д.14 строение 1,ул,Басманная Нов. ,д.14 строение 1,8096768,муниципальный округ Басманный,1904 +2281050,г Москва ул Басманная Нов. д.14 строение 3,Москва,ул Басманная Нов. д.14 строение 3,ул,Басманная Нов. ,д.14 строение 3,8096770,муниципальный округ Басманный,1929 +2281050,г Москва ул Басманная Нов. д.16 строение 3,Москва,ул Басманная Нов. д.16 строение 3,ул,Басманная Нов. ,д.16 строение 3,8096772,муниципальный округ Басманный,1935 +2281050,г Москва ул Басманная Нов. д.16 строение 4,Москва,ул Басманная Нов. д.16 строение 4,ул,Басманная Нов. ,д.16 строение 4,8096774,муниципальный округ Басманный,1914 +2281050,г Москва ул Басманная Нов. д.20 строение 2,Москва,ул Басманная Нов. д.20 строение 2,ул,Басманная Нов. ,д.20 строение 2,8177545,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Басманная Нов. д.25/2,Москва,ул Басманная Нов. д.25/2,ул,Басманная Нов. ,д.25/2,8096780,муниципальный округ Басманный,1912 +2281050,г Москва ул Басманная Нов. д.28 строение 1,Москва,ул Басманная Нов. д.28 строение 1,ул,Басманная Нов. ,д.28 строение 1,8096782,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Басманная Нов. д.28 строение 2,Москва,ул Басманная Нов. д.28 строение 2,ул,Басманная Нов. ,д.28 строение 2,8096783,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Басманная Нов. д.31 строение 1,Москва,ул Басманная Нов. д.31 строение 1,ул,Басманная Нов. ,д.31 строение 1,8096786,муниципальный округ Басманный,1914 +2281050,г Москва ул Басманная Нов. д.31 строение 3,Москва,ул Басманная Нов. д.31 строение 3,ул,Басманная Нов. ,д.31 строение 3,8096788,муниципальный округ Басманный,1914 +2281050,г Москва ул Басманная Нов. д.4/6 строение 3,Москва,ул Басманная Нов. д.4/6 строение 3,ул,Басманная Нов. ,д.4/6 строение 3,8083984,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Басманная Нов. д.4_6 строение 3,Москва,ул Басманная Нов. д.4_6 строение 3,ул,Басманная Нов. ,д.4_6 строение 3,8096761,муниципальный округ Басманный,1932 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.10 строение 2,Москва,ул Басманная Стар. д.10 строение 2,ул,Басманная Стар. ,д.10 строение 2,8096797,муниципальный округ Басманный,1840 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.12 строение 2,Москва,ул Басманная Стар. д.12 строение 2,ул,Басманная Стар. ,д.12 строение 2,8096801,муниципальный округ Басманный,1890 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.12 строение 5,Москва,ул Басманная Стар. д.12 строение 5,ул,Басманная Стар. ,д.12 строение 5,8024070,муниципальный округ Басманный,2001 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.13 строение 1,Москва,ул Басманная Стар. д.13 строение 1,ул,Басманная Стар. ,д.13 строение 1,8096803,муниципальный округ Басманный,1906 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.14/2,Москва,ул Басманная Стар. д.14/2,ул,Басманная Стар. ,д.14/2,8096805,муниципальный округ Басманный,1954 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.15 строение 2,Москва,ул Басманная Стар. д.15 строение 2,ул,Басманная Стар. ,д.15 строение 2,8096809,муниципальный округ Басманный,1908 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.20 кор.1,Москва,ул Басманная Стар. д.20 кор.1,ул,Басманная Стар. ,д.20 кор.1,8096812,муниципальный округ Басманный,1934 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.20 кор.12,Москва,ул Басманная Стар. д.20 кор.12,ул,Басманная Стар. ,д.20 кор.12,8096819,муниципальный округ Басманный,1954 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.20 кор.2,Москва,ул Басманная Стар. д.20 кор.2,ул,Басманная Стар. ,д.20 кор.2,8096814,муниципальный округ Басманный,1927 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.20 кор.3,Москва,ул Басманная Стар. д.20 кор.3,ул,Басманная Стар. ,д.20 кор.3,8096816,муниципальный округ Басманный,1927 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.20 кор.4,Москва,ул Басманная Стар. д.20 кор.4,ул,Басманная Стар. ,д.20 кор.4,8096817,муниципальный округ Басманный,1934 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.20 кор.5,Москва,ул Басманная Стар. д.20 кор.5,ул,Басманная Стар. ,д.20 кор.5,8096818,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.21/4 строение 2,Москва,ул Басманная Стар. д.21/4 строение 2,ул,Басманная Стар. ,д.21/4 строение 2,8096821,муниципальный округ Басманный,1959 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.22 кор.А строение 3,Москва,ул Басманная Стар. д.22 кор.А строение 3,ул,Басманная Стар. ,д.22 кор.А строение 3,8057208,муниципальный округ Басманный,1935 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.22 кор.Б строение 2,Москва,ул Басманная Стар. д.22 кор.Б строение 2,ул,Басманная Стар. ,д.22 кор.Б строение 2,8096822,муниципальный округ Басманный,1935 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.24,Москва,ул Басманная Стар. д.24,ул,Басманная Стар. ,д.24,7621941,муниципальный округ Басманный,1973 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.25 строение 1,Москва,ул Басманная Стар. д.25 строение 1,ул,Басманная Стар. ,д.25 строение 1,7562202,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.25 строение 5,Москва,ул Басманная Стар. д.25 строение 5,ул,Басманная Стар. ,д.25 строение 5,8096823,муниципальный округ Басманный,1919 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.26,Москва,ул Басманная Стар. д.26,ул,Басманная Стар. ,д.26,7713526,муниципальный округ Басманный,1986 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.28/2,Москва,ул Басманная Стар. д.28/2,ул,Басманная Стар. ,д.28/2,8096824,муниципальный округ Басманный,1974 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.30/1,Москва,ул Басманная Стар. д.30/1,ул,Басманная Стар. ,д.30/1,7621943,муниципальный округ Басманный,1912 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.31,Москва,ул Басманная Стар. д.31,ул,Басманная Стар. ,д.31,8090085,муниципальный округ Басманный,1915 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.33,Москва,ул Басманная Стар. д.33,ул,Басманная Стар. ,д.33,8096827,муниципальный округ Басманный,1912 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.38/2 строение 3,Москва,ул Басманная Стар. д.38/2 строение 3,ул,Басманная Стар. ,д.38/2 строение 3,8096829,муниципальный округ Басманный,1999 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.5 строение 1,Москва,ул Басманная Стар. д.5 строение 1,ул,Басманная Стар. ,д.5 строение 1,8096790,муниципальный округ Басманный,1908 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.6 строение 2,Москва,ул Басманная Стар. д.6 строение 2,ул,Басманная Стар. ,д.6 строение 2,8096792,муниципальный округ Басманный,2005 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.9 кор.1,Москва,ул Басманная Стар. д.9 кор.1,ул,Басманная Стар. ,д.9 кор.1,8096794,муниципальный округ Басманный,1966 +2281050,г Москва ул Басманная Стар. д.9 кор.2,Москва,ул Басманная Стар. д.9 кор.2,ул,Басманная Стар. ,д.9 кор.2,8096795,муниципальный округ Басманный,1969 +2281050,г Москва ул Бауманская д.19,Москва,ул Бауманская д.19,ул,Бауманская ,д.19,7621945,муниципальный округ Басманный,1966 +2281050,г Москва ул Бауманская д.20 строение 2,Москва,ул Бауманская д.20 строение 2,ул,Бауманская ,д.20 строение 2,7621948,муниципальный округ Басманный,1904 +2281050,г Москва ул Бауманская д.20 строение 3,Москва,ул Бауманская д.20 строение 3,ул,Бауманская ,д.20 строение 3,8079317,муниципальный округ Басманный,1903 +2281050,г Москва ул Бауманская д.23,Москва,ул Бауманская д.23,ул,Бауманская ,д.23,7621950,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Бауманская д.26,Москва,ул Бауманская д.26,ул,Бауманская ,д.26,7621952,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Бауманская д.27,Москва,ул Бауманская д.27,ул,Бауманская ,д.27,7621954,муниципальный округ Басманный,1966 +2281050,г Москва ул Бауманская д.28 строение 2,Москва,ул Бауманская д.28 строение 2,ул,Бауманская ,д.28 строение 2,7621955,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Бауманская д.33/2 строение 1,Москва,ул Бауманская д.33/2 строение 1,ул,Бауманская ,д.33/2 строение 1,8248227,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Бауманская д.33/2 строение 3,Москва,ул Бауманская д.33/2 строение 3,ул,Бауманская ,д.33/2 строение 3,7621958,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Бауманская д.33/2 строение 8,Москва,ул Бауманская д.33/2 строение 8,ул,Бауманская ,д.33/2 строение 8,8096840,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Бауманская д.34/20,Москва,ул Бауманская д.34/20,ул,Бауманская ,д.34/20,7621960,муниципальный округ Басманный,1968 +2281050,г Москва ул Бауманская д.35/1,Москва,ул Бауманская д.35/1,ул,Бауманская ,д.35/1,7621961,муниципальный округ Басманный,1902 +2281050,г Москва ул Бауманская д.38 строение 2,Москва,ул Бауманская д.38 строение 2,ул,Бауманская ,д.38 строение 2,7621962,муниципальный округ Басманный,1966 +2281050,г Москва ул Бауманская д.43 строение 2,Москва,ул Бауманская д.43 строение 2,ул,Бауманская ,д.43 строение 2,7621963,муниципальный округ Басманный,1905 +2281050,г Москва ул Бауманская д.46,Москва,ул Бауманская д.46,ул,Бауманская ,д.46,7621964,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Бауманская д.56/17 строение 1,Москва,ул Бауманская д.56/17 строение 1,ул,Бауманская ,д.56/17 строение 1,7621965,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Бауманская д.57Б кор.1,Москва,ул Бауманская д.57Б кор.1,ул,Бауманская ,д.57Б кор.1,8033241,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Бауманская д.57Б строение 1,Москва,ул Бауманская д.57Б строение 1,ул,Бауманская ,д.57Б строение 1,8035105,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Бауманская д.58А,Москва,ул Бауманская д.58А,ул,Бауманская ,д.58А,7621967,муниципальный округ Басманный,1970 +2281050,г Москва ул Бауманская д.62/66,Москва,ул Бауманская д.62/66,ул,Бауманская ,д.62/66,7621968,муниципальный округ Басманный,1977 +2281050,г Москва ул Бауманская д.66/11,Москва,ул Бауманская д.66/11,ул,Бауманская ,д.66/11,7621969,муниципальный округ Басманный,1900 +2281050,г Москва ул Бауманская д.68/8 строение 1,Москва,ул Бауманская д.68/8 строение 1,ул,Бауманская ,д.68/8 строение 1,8192957,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Воронцово Поле д.5_7 строение 8,Москва,ул Воронцово Поле д.5_7 строение 8,ул,Воронцово Поле ,д.5_7 строение 8,8096845,муниципальный округ Басманный,1935 +2281050,г Москва ул Гольяновская д.1б,Москва,ул Гольяновская д.1б,ул,Гольяновская ,д.1б,8096848,муниципальный округ Басманный,1971 +2281050,г Москва ул Гольяновская д.3а кор.3,Москва,ул Гольяновская д.3а кор.3,ул,Гольяновская ,д.3а кор.3,8096849,муниципальный округ Басманный,1950 +2281050,г Москва ул Гольяновская д.7 кор.1,Москва,ул Гольяновская д.7 кор.1,ул,Гольяновская ,д.7 кор.1,8096850,муниципальный округ Басманный,1952 +2281050,г Москва ул Гольяновская д.7 кор.2,Москва,ул Гольяновская д.7 кор.2,ул,Гольяновская ,д.7 кор.2,8096852,муниципальный округ Басманный,1952 +2281050,г Москва ул Гольяновская д.7 кор.3,Москва,ул Гольяновская д.7 кор.3,ул,Гольяновская ,д.7 кор.3,8096853,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Гольяновская д.7а кор.4,Москва,ул Гольяновская д.7а кор.4,ул,Гольяновская ,д.7а кор.4,8096854,муниципальный округ Басманный,1956 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.3,Москва,ул Госпитальный Вал д.3,ул,Госпитальный Вал ,д.3,8096866,муниципальный округ Басманный,1960 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.3 кор.1,Москва,ул Госпитальный Вал д.3 кор.1,ул,Госпитальный Вал ,д.3 кор.1,8096869,муниципальный округ Басманный,1964 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.3 кор.2,Москва,ул Госпитальный Вал д.3 кор.2,ул,Госпитальный Вал ,д.3 кор.2,8102845,муниципальный округ Басманный,1969 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.3 кор.3,Москва,ул Госпитальный Вал д.3 кор.3,ул,Госпитальный Вал ,д.3 кор.3,8096873,муниципальный округ Басманный,1969 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.3 кор.4,Москва,ул Госпитальный Вал д.3 кор.4,ул,Госпитальный Вал ,д.3 кор.4,8096874,муниципальный округ Басманный,1977 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.3 кор.5,Москва,ул Госпитальный Вал д.3 кор.5,ул,Госпитальный Вал ,д.3 кор.5,8096875,муниципальный округ Басманный,1968 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.3 кор.6,Москва,ул Госпитальный Вал д.3 кор.6,ул,Госпитальный Вал ,д.3 кор.6,8096878,муниципальный округ Басманный,1967 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.3 кор.7,Москва,ул Госпитальный Вал д.3 кор.7,ул,Госпитальный Вал ,д.3 кор.7,8096879,муниципальный округ Басманный,1973 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.3 строение 2,Москва,ул Госпитальный Вал д.3 строение 2,ул,Госпитальный Вал ,д.3 строение 2,8096870,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.5 кор.10,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 кор.10,ул,Госпитальный Вал ,д.5 кор.10,8096889,муниципальный округ Басманный,1933 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.5 кор.11,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 кор.11,ул,Госпитальный Вал ,д.5 кор.11,8096891,муниципальный округ Басманный,1951 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.5 кор.13,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 кор.13,ул,Госпитальный Вал ,д.5 кор.13,8096892,муниципальный округ Басманный,1950 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.5 кор.15,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 кор.15,ул,Госпитальный Вал ,д.5 кор.15,8096893,муниципальный округ Басманный,1950 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.5 кор.16,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 кор.16,ул,Госпитальный Вал ,д.5 кор.16,8096894,муниципальный округ Басманный,1950 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.5 кор.17,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 кор.17,ул,Госпитальный Вал ,д.5 кор.17,8096895,муниципальный округ Басманный,1950 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.5 кор.18,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 кор.18,ул,Госпитальный Вал ,д.5 кор.18,8096896,муниципальный округ Басманный,1955 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.5 строение 1,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 строение 1,ул,Госпитальный Вал ,д.5 строение 1,8096882,муниципальный округ Басманный,2000 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.5 строение 12,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 строение 12,ул,Госпитальный Вал ,д.5 строение 12,7789060,муниципальный округ Басманный,2004 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.5 строение 2,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 строение 2,ул,Госпитальный Вал ,д.5 строение 2,8096883,муниципальный округ Басманный,2002 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.5 строение 3,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 строение 3,ул,Госпитальный Вал ,д.5 строение 3,8096884,муниципальный округ Басманный,2001 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.5 строение 4,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 строение 4,ул,Госпитальный Вал ,д.5 строение 4,8096885,муниципальный округ Басманный,2002 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.5 строение 5,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 строение 5,ул,Госпитальный Вал ,д.5 строение 5,8096886,муниципальный округ Басманный,2001 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.5 строение 7,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 строение 7,ул,Госпитальный Вал ,д.5 строение 7,8096887,муниципальный округ Басманный,2003 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.5 строение 7А,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 строение 7А,ул,Госпитальный Вал ,д.5 строение 7А,8096897,муниципальный округ Басманный,2003 +2281050,г Москва ул Госпитальный Вал д.5 строение 8,Москва,ул Госпитальный Вал д.5 строение 8,ул,Госпитальный Вал ,д.5 строение 8,8096888,муниципальный округ Басманный,2007 +2281050,г Москва ул Доброслободская д.10 строение 4,Москва,ул Доброслободская д.10 строение 4,ул,Доброслободская ,д.10 строение 4,7621977,муниципальный округ Басманный,1786 +2281050,г Москва ул Доброслободская д.10 строение 5,Москва,ул Доброслободская д.10 строение 5,ул,Доброслободская ,д.10 строение 5,7621979,муниципальный округ Басманный,1955 +2281050,г Москва ул Доброслободская д.11/13,Москва,ул Доброслободская д.11/13,ул,Доброслободская ,д.11/13,7621980,муниципальный округ Басманный,1957 +2281050,г Москва ул Доброслободская д.12,Москва,ул Доброслободская д.12,ул,Доброслободская ,д.12,7621981,муниципальный округ Басманный,1974 +2281050,г Москва ул Доброслободская д.14 кор.2,Москва,ул Доброслободская д.14 кор.2,ул,Доброслободская ,д.14 кор.2,7621982,муниципальный округ Басманный,1974 +2281050,г Москва ул Доброслободская д.15,Москва,ул Доброслободская д.15,ул,Доброслободская ,д.15,7621985,муниципальный округ Басманный,1994 +2281050,г Москва ул Доброслободская д.15/17,Москва,ул Доброслободская д.15/17,ул,Доброслободская ,д.15/17,7621986,муниципальный округ Басманный,1956 +2281050,г Москва ул Доброслободская д.16 кор.1,Москва,ул Доброслободская д.16 кор.1,ул,Доброслободская ,д.16 кор.1,7621987,муниципальный округ Басманный,1960 +2281050,г Москва ул Доброслободская д.16 кор.2,Москва,ул Доброслободская д.16 кор.2,ул,Доброслободская ,д.16 кор.2,7621988,муниципальный округ Басманный,1962 +2281050,г Москва ул Доброслободская д.16 кор.3,Москва,ул Доброслободская д.16 кор.3,ул,Доброслободская ,д.16 кор.3,7621991,муниципальный округ Басманный,1966 +2281050,г Москва ул Доброслободская д.4,Москва,ул Доброслободская д.4,ул,Доброслободская ,д.4,7621993,муниципальный округ Басманный,1972 +2281050,г Москва ул Доброслободская д.7/1,Москва,ул Доброслободская д.7/1,ул,Доброслободская ,д.7/1,7621994,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Доброслободская д.8,Москва,ул Доброслободская д.8,ул,Доброслободская ,д.8,7621995,муниципальный округ Басманный,1971 +2281050,г Москва ул Жуковского д.11,Москва,ул Жуковского д.11,ул,Жуковского ,д.11,8090038,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Жуковского д.19 строение 1,Москва,ул Жуковского д.19 строение 1,ул,Жуковского ,д.19 строение 1,8096923,муниципальный округ Басманный,1887 +2281050,г Москва ул Жуковского д.2,Москва,ул Жуковского д.2,ул,Жуковского ,д.2,8096917,муниципальный округ Басманный,1914 +2281050,г Москва ул Жуковского д.4 строение 1,Москва,ул Жуковского д.4 строение 1,ул,Жуковского ,д.4 строение 1,8096918,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Жуковского д.4 строение 3,Москва,ул Жуковского д.4 строение 3,ул,Жуковского ,д.4 строение 3,8096919,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Жуковского д.5,Москва,ул Жуковского д.5,ул,Жуковского ,д.5,8096920,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Жуковского д.5А,Москва,ул Жуковского д.5А,ул,Жуковского ,д.5А,8090078,муниципальный округ Басманный,1955 +2281050,г Москва ул Жуковского д.6 строение 2,Москва,ул Жуковского д.6 строение 2,ул,Жуковского ,д.6 строение 2,8096921,муниципальный округ Басманный,1998 +2281050,г Москва ул Жуковского д.7,Москва,ул Жуковского д.7,ул,Жуковского ,д.7,8090034,муниципальный округ Басманный,1915 +2281050,г Москва ул Жуковского д.9,Москва,ул Жуковского д.9,ул,Жуковского ,д.9,8096922,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Забелина д.5 строение 2,Москва,ул Забелина д.5 строение 2,ул,Забелина ,д.5 строение 2,8096924,муниципальный округ Басманный,1952 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.1/4 строение 1,Москва,ул Земляной Вал д.1/4 строение 1,ул,Земляной Вал ,д.1/4 строение 1,8096925,муниципальный округ Басманный,1932 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.1/4 строение 2,Москва,ул Земляной Вал д.1/4 строение 2,ул,Земляной Вал ,д.1/4 строение 2,8096926,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.10,Москва,ул Земляной Вал д.10,ул,Земляной Вал ,д.10,8096933,муниципальный округ Басманный,1913 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.12/7 строение 1,Москва,ул Земляной Вал д.12/7 строение 1,ул,Земляной Вал ,д.12/7 строение 1,8096934,муниципальный округ Басманный,1913 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.14/16 строение 1,Москва,ул Земляной Вал д.14/16 строение 1,ул,Земляной Вал ,д.14/16 строение 1,8096935,муниципальный округ Басманный,1936 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.18_22 строение 1,Москва,ул Земляной Вал д.18_22 строение 1,ул,Земляной Вал ,д.18_22 строение 1,8096936,муниципальный округ Басманный,1916 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.18_22 строение 2,Москва,ул Земляной Вал д.18_22 строение 2,ул,Земляной Вал ,д.18_22 строение 2,8096938,муниципальный округ Басманный,1940 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.2,Москва,ул Земляной Вал д.2,ул,Земляной Вал ,д.2,8096927,муниципальный округ Басманный,1945 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.21/2 строение 1,Москва,ул Земляной Вал д.21/2 строение 1,ул,Земляной Вал ,д.21/2 строение 1,8096947,муниципальный округ Басманный,1938 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.21/2 строение 2,Москва,ул Земляной Вал д.21/2 строение 2,ул,Земляной Вал ,д.21/2 строение 2,8096949,муниципальный округ Басманный,1890 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.21/2 строение 3,Москва,ул Земляной Вал д.21/2 строение 3,ул,Земляной Вал ,д.21/2 строение 3,8096950,муниципальный округ Басманный,1870 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.23 строение 1,Москва,ул Земляной Вал д.23 строение 1,ул,Земляной Вал ,д.23 строение 1,8096951,муниципальный округ Басманный,1938 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.24/30 строение 1,Москва,ул Земляной Вал д.24/30 строение 1,ул,Земляной Вал ,д.24/30 строение 1,8109480,муниципальный округ Басманный,1941 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.24/30 строение 1А,Москва,ул Земляной Вал д.24/30 строение 1А,ул,Земляной Вал ,д.24/30 строение 1А,8109488,муниципальный округ Басманный,1960 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.24/32,Москва,ул Земляной Вал д.24/32,ул,Земляной Вал ,д.24/32,8096952,муниципальный округ Басманный,1962 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.25,Москва,ул Земляной Вал д.25,ул,Земляной Вал ,д.25,8102856,муниципальный округ Басманный,1937 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.27 строение 1,Москва,ул Земляной Вал д.27 строение 1,ул,Земляной Вал ,д.27 строение 1,8102857,муниципальный округ Басманный,1930 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.27 строение 2,Москва,ул Земляной Вал д.27 строение 2,ул,Земляной Вал ,д.27 строение 2,8102858,муниципальный округ Басманный,1930 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.3/1 строение 6,Москва,ул Земляной Вал д.3/1 строение 6,ул,Земляной Вал ,д.3/1 строение 6,8096928,муниципальный округ Басманный,1953 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.3/1 строение 7,Москва,ул Земляной Вал д.3/1 строение 7,ул,Земляной Вал ,д.3/1 строение 7,8096929,муниципальный округ Басманный,1953 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.32,Москва,ул Земляной Вал д.32,ул,Земляной Вал ,д.32,8102859,муниципальный округ Басманный,1932 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.34 строение 3а,Москва,ул Земляной Вал д.34 строение 3а,ул,Земляной Вал ,д.34 строение 3а,8102860,муниципальный округ Басманный,1928 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.34 строение 4,Москва,ул Земляной Вал д.34 строение 4,ул,Земляной Вал ,д.34 строение 4,8102861,муниципальный округ Басманный,1928 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.38_40 строение 9,Москва,ул Земляной Вал д.38_40 строение 9,ул,Земляной Вал ,д.38_40 строение 9,8102855,муниципальный округ Басманный,1941 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.39/1 строение 1,Москва,ул Земляной Вал д.39/1 строение 1,ул,Земляной Вал ,д.39/1 строение 1,8102862,муниципальный округ Басманный,1952 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.6 строение 1,Москва,ул Земляной Вал д.6 строение 1,ул,Земляной Вал ,д.6 строение 1,8096930,муниципальный округ Басманный,1906 +2281050,г Москва ул Земляной Вал д.6 строение 2,Москва,ул Земляной Вал д.6 строение 2,ул,Земляной Вал ,д.6 строение 2,8096932,муниципальный округ Басманный,1880 +2281050,г Москва ул Казакова д.17/1 строение 1,Москва,ул Казакова д.17/1 строение 1,ул,Казакова ,д.17/1 строение 1,8102871,муниципальный округ Басманный,1958 +2281050,г Москва ул Казакова д.18_20 строение 1,Москва,ул Казакова д.18_20 строение 1,ул,Казакова ,д.18_20 строение 1,8102873,муниципальный округ Басманный,1958 +2281050,г Москва ул Казакова д.25,Москва,ул Казакова д.25,ул,Казакова ,д.25,8102874,муниципальный округ Басманный,1900 +2281050,г Москва ул Казакова д.27,Москва,ул Казакова д.27,ул,Казакова ,д.27,8102875,муниципальный округ Басманный,1996 +2281050,г Москва ул Казакова д.29 строение 1,Москва,ул Казакова д.29 строение 1,ул,Казакова ,д.29 строение 1,8102876,муниципальный округ Басманный,1914 +2281050,г Москва ул Казакова д.29 строение 2,Москва,ул Казакова д.29 строение 2,ул,Казакова ,д.29 строение 2,8102877,муниципальный округ Басманный,1900 +2281050,г Москва ул Казакова д.3 строение 1,Москва,ул Казакова д.3 строение 1,ул,Казакова ,д.3 строение 1,8102880,муниципальный округ Басманный,1880 +2281050,г Москва ул Казакова д.3 строение 4,Москва,ул Казакова д.3 строение 4,ул,Казакова ,д.3 строение 4,8102879,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Казакова д.8 строение 2,Москва,ул Казакова д.8 строение 2,ул,Казакова ,д.8 строение 2,8102882,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Казакова д.8 строение 6,Москва,ул Казакова д.8 строение 6,ул,Казакова ,д.8 строение 6,8102884,муниципальный округ Басманный,1914 +2281050,г Москва ул Казакова д.8А,Москва,ул Казакова д.8А,ул,Казакова ,д.8А,8102886,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Красносельская Нижн. д.34/16,Москва,ул Красносельская Нижн. д.34/16,ул,Красносельская Нижн. ,д.34/16,7622000,муниципальный округ Басманный,1878 +2281050,г Москва ул Красносельская Нижн. д.43,Москва,ул Красносельская Нижн. д.43,ул,Красносельская Нижн. ,д.43,7622001,муниципальный округ Басманный,1977 +2281050,г Москва ул Красносельская Нижн. д.44,Москва,ул Красносельская Нижн. д.44,ул,Красносельская Нижн. ,д.44,7622003,муниципальный округ Басманный,1974 +2281050,г Москва ул Красносельская Нижн. д.45/17,Москва,ул Красносельская Нижн. д.45/17,ул,Красносельская Нижн. ,д.45/17,7622005,муниципальный округ Басманный,1964 +2281050,г Москва ул Ладожская д.10/12 строение 1,Москва,ул Ладожская д.10/12 строение 1,ул,Ладожская ,д.10/12 строение 1,8103670,муниципальный округ Басманный,1986 +2281050,г Москва ул Ладожская д.13 строение 1,Москва,ул Ладожская д.13 строение 1,ул,Ладожская ,д.13 строение 1,8103674,муниципальный округ Басманный,1974 +2281050,г Москва ул Ладожская д.15 строение 1,Москва,ул Ладожская д.15 строение 1,ул,Ладожская ,д.15 строение 1,8103677,муниципальный округ Басманный,1974 +2281050,г Москва ул Ладожская д.2/37,Москва,ул Ладожская д.2/37,ул,Ладожская ,д.2/37,7622007,муниципальный округ Басманный,1961 +2281050,г Москва ул Ладожская д.7,Москва,ул Ладожская д.7,ул,Ладожская ,д.7,8103685,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Ладожская д.7А,Москва,ул Ладожская д.7А,ул,Ладожская ,д.7А,8103690,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Ладожская д.8,Москва,ул Ладожская д.8,ул,Ладожская ,д.8,7622008,муниципальный округ Басманный,1996 +2281050,г Москва ул Макаренко д.1/19,Москва,ул Макаренко д.1/19,ул,Макаренко ,д.1/19,8103771,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Макаренко д.2/21 строение 1,Москва,ул Макаренко д.2/21 строение 1,ул,Макаренко ,д.2/21 строение 1,8103776,муниципальный округ Басманный,1810 +2281050,г Москва ул Макаренко д.2/21 строение 2,Москва,ул Макаренко д.2/21 строение 2,ул,Макаренко ,д.2/21 строение 2,8103780,муниципальный округ Басманный,1905 +2281050,г Москва ул Макаренко д.2/21 строение 3,Москва,ул Макаренко д.2/21 строение 3,ул,Макаренко ,д.2/21 строение 3,8103786,муниципальный округ Басманный,1905 +2281050,г Москва ул Макаренко д.3 строение 2,Москва,ул Макаренко д.3 строение 2,ул,Макаренко ,д.3 строение 2,8057195,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Макаренко д.4 строение 2,Москва,ул Макаренко д.4 строение 2,ул,Макаренко ,д.4 строение 2,8103788,муниципальный округ Басманный,1904 +2281050,г Москва ул Макаренко д.5 строение 1А,Москва,ул Макаренко д.5 строение 1А,ул,Макаренко ,д.5 строение 1А,8103791,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Макаренко д.8,Москва,ул Макаренко д.8,ул,Макаренко ,д.8,8103796,муниципальный округ Басманный,1926 +2281050,г Москва ул Макаренко д.9 строение 1,Москва,ул Макаренко д.9 строение 1,ул,Макаренко ,д.9 строение 1,8090046,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Макаренко д.9 строение 2,Москва,ул Макаренко д.9 строение 2,ул,Макаренко ,д.9 строение 2,8103802,муниципальный округ Басманный,1956 +2281050,г Москва ул Маросейка д.10/1 строение 1,Москва,ул Маросейка д.10/1 строение 1,ул,Маросейка ,д.10/1 строение 1,8103809,муниципальный округ Басманный,1880 +2281050,г Москва ул Маросейка д.10/1 строение 3,Москва,ул Маросейка д.10/1 строение 3,ул,Маросейка ,д.10/1 строение 3,8103846,муниципальный округ Басманный,1930 +2281050,г Москва ул Маросейка д.11/4 строение 1,Москва,ул Маросейка д.11/4 строение 1,ул,Маросейка ,д.11/4 строение 1,8060854,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Маросейка д.13 строение 1,Москва,ул Маросейка д.13 строение 1,ул,Маросейка ,д.13 строение 1,8103849,муниципальный округ Басманный,1890 +2281050,г Москва ул Маросейка д.13 строение 2,Москва,ул Маросейка д.13 строение 2,ул,Маросейка ,д.13 строение 2,8103853,муниципальный округ Басманный,1893 +2281050,г Москва ул Маросейка д.13 строение 3,Москва,ул Маросейка д.13 строение 3,ул,Маросейка ,д.13 строение 3,8103858,муниципальный округ Басманный,1870 +2281050,г Москва ул Маросейка д.6/8 строение 1,Москва,ул Маросейка д.6/8 строение 1,ул,Маросейка ,д.6/8 строение 1,8103861,муниципальный округ Басманный,1830 +2281050,г Москва ул Маросейка д.9/2 строение 1,Москва,ул Маросейка д.9/2 строение 1,ул,Маросейка ,д.9/2 строение 1,8090092,муниципальный округ Басманный,1890 +2281050,г Москва ул Маросейка д.9/2 строение 7,Москва,ул Маросейка д.9/2 строение 7,ул,Маросейка ,д.9/2 строение 7,8090097,муниципальный округ Басманный,1890 +2281050,г Москва ул Маросейка д.9/2 строение 8,Москва,ул Маросейка д.9/2 строение 8,ул,Маросейка ,д.9/2 строение 8,8090100,муниципальный округ Басманный,1890 +2281050,г Москва ул Машкова д.1,Москва,ул Машкова д.1,ул,Машкова ,д.1,7935945,муниципальный округ Басманный,2002 +2281050,г Москва ул Машкова д.10 строение 1,Москва,ул Машкова д.10 строение 1,ул,Машкова ,д.10 строение 1,8103868,муниципальный округ Басманный,1897 +2281050,г Москва ул Машкова д.10 строение 2,Москва,ул Машкова д.10 строение 2,ул,Машкова ,д.10 строение 2,8103874,муниципальный округ Басманный,1907 +2281050,г Москва ул Машкова д.11 строение 1,Москва,ул Машкова д.11 строение 1,ул,Машкова ,д.11 строение 1,8090169,муниципальный округ Басманный,1885 +2281050,г Москва ул Машкова д.14,Москва,ул Машкова д.14,ул,Машкова ,д.14,8103881,муниципальный округ Басманный,1913 +2281050,г Москва ул Машкова д.16,Москва,ул Машкова д.16,ул,Машкова ,д.16,8103883,муниципальный округ Басманный,1911 +2281050,г Москва ул Машкова д.17,Москва,ул Машкова д.17,ул,Машкова ,д.17,8090187,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Машкова д.18 строение 1,Москва,ул Машкова д.18 строение 1,ул,Машкова ,д.18 строение 1,8103888,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Машкова д.2/13 строение 1,Москва,ул Машкова д.2/13 строение 1,ул,Машкова ,д.2/13 строение 1,8103891,муниципальный округ Басманный,1927 +2281050,г Москва ул Машкова д.21,Москва,ул Машкова д.21,ул,Машкова ,д.21,8090188,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Машкова д.22,Москва,ул Машкова д.22,ул,Машкова ,д.22,8090190,муниципальный округ Басманный,1890 +2281050,г Москва ул Машкова д.24,Москва,ул Машкова д.24,ул,Машкова ,д.24,8090191,муниципальный округ Басманный,1904 +2281050,г Москва ул Машкова д.26 строение 1,Москва,ул Машкова д.26 строение 1,ул,Машкова ,д.26 строение 1,8090195,муниципальный округ Басманный,1900 +2281050,г Москва ул Машкова д.26 строение 2,Москва,ул Машкова д.26 строение 2,ул,Машкова ,д.26 строение 2,8090197,муниципальный округ Басманный,1905 +2281050,г Москва ул Машкова д.28/20 строение 2,Москва,ул Машкова д.28/20 строение 2,ул,Машкова ,д.28/20 строение 2,8090193,муниципальный округ Басманный,1910 +2281050,г Москва ул Машкова д.6 строение 1,Москва,ул Машкова д.6 строение 1,ул,Машкова ,д.6 строение 1,8279064,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Машкова д.6 строение 2,Москва,ул Машкова д.6 строение 2,ул,Машкова ,д.6 строение 2,8279065,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Машкова д.9,Москва,ул Машкова д.9,ул,Машкова ,д.9,8090158,муниципальный округ Басманный,1996 +2281050,г Москва ул Мясницкая д.22 строение 1,Москва,ул Мясницкая д.22 строение 1,ул,Мясницкая ,д.22 строение 1,8103901,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Мясницкая д.24/7 строение 1,Москва,ул Мясницкая д.24/7 строение 1,ул,Мясницкая ,д.24/7 строение 1,8147577,муниципальный округ Басманный,1906 +2281050,г Москва ул Мясницкая д.24/7 строение 2,Москва,ул Мясницкая д.24/7 строение 2,ул,Мясницкая ,д.24/7 строение 2,8103906,муниципальный округ Басманный,1892 +2281050,г Москва ул Мясницкая д.30 строение 3,Москва,ул Мясницкая д.30 строение 3,ул,Мясницкая ,д.30 строение 3,8103909,муниципальный округ Басманный,1876 +2281050,г Москва ул Мясницкая д.30/1 строение 1,Москва,ул Мясницкая д.30/1 строение 1,ул,Мясницкая ,д.30/1 строение 1,8103917,муниципальный округ Басманный,1876 +2281050,г Москва ул Мясницкая д.30/1 строение 2,Москва,ул Мясницкая д.30/1 строение 2,ул,Мясницкая ,д.30/1 строение 2,8103928,муниципальный округ Басманный,1876 +2281050,г Москва ул Мясницкая д.32 строение 2,Москва,ул Мясницкая д.32 строение 2,ул,Мясницкая ,д.32 строение 2,7829573,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Мясницкая д.40А,Москва,ул Мясницкая д.40А,ул,Мясницкая ,д.40А,8103942,муниципальный округ Басманный,1949 +2281050,г Москва ул Мясницкая д.44 строение 3,Москва,ул Мясницкая д.44 строение 3,ул,Мясницкая ,д.44 строение 3,8090151,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Новая Дорога д.1,Москва,ул Новая Дорога д.1,ул,Новая Дорога ,д.1,8103948,муниципальный округ Басманный,1975 +2281050,г Москва ул Новая Дорога д.17 кор.2,Москва,ул Новая Дорога д.17 кор.2,ул,Новая Дорога ,д.17 кор.2,8103977,муниципальный округ Басманный,1964 +2281050,г Москва ул Новая Дорога д.3,Москва,ул Новая Дорога д.3,ул,Новая Дорога ,д.3,8103983,муниципальный округ Басманный,1967 +2281050,г Москва ул Новая Дорога д.5,Москва,ул Новая Дорога д.5,ул,Новая Дорога ,д.5,8103988,муниципальный округ Басманный,1966 +2281050,г Москва ул Новорязанская д.22/14,Москва,ул Новорязанская д.22/14,ул,Новорязанская ,д.22/14,8103993,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Новорязанская д.25 строение 1,Москва,ул Новорязанская д.25 строение 1,ул,Новорязанская ,д.25 строение 1,7622015,муниципальный округ Басманный,1910 +2281050,г Москва ул Новорязанская д.30,Москва,ул Новорязанская д.30,ул,Новорязанская ,д.30,8103999,муниципальный округ Басманный,1937 +2281050,г Москва ул Новорязанская д.30а,Москва,ул Новорязанская д.30а,ул,Новорязанская ,д.30а,8248304,муниципальный округ Басманный,2001 +2281050,г Москва ул Новорязанская д.31/7 строение 5,Москва,ул Новорязанская д.31/7 строение 5,ул,Новорязанская ,д.31/7 строение 5,7622017,муниципальный округ Басманный,1932 +2281050,г Москва ул Новорязанская д.31/7 строение 6,Москва,ул Новорязанская д.31/7 строение 6,ул,Новорязанская ,д.31/7 строение 6,7622018,муниципальный округ Басманный,1933 +2281050,г Москва ул Новорязанская д.32,Москва,ул Новорязанская д.32,ул,Новорязанская ,д.32,8104003,муниципальный округ Басманный,1963 +2281050,г Москва ул Новорязанская д.36,Москва,ул Новорязанская д.36,ул,Новорязанская ,д.36,8104007,муниципальный округ Басманный,1941 +2281050,г Москва ул Новорязанская д.38,Москва,ул Новорязанская д.38,ул,Новорязанская ,д.38,8104013,муниципальный округ Басманный,1928 +2281050,г Москва ул Ольховская д.16,Москва,ул Ольховская д.16,ул,Ольховская ,д.16,7622022,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Ольховская д.25а,Москва,ул Ольховская д.25а,ул,Ольховская ,д.25а,7789888,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Ольховская д.2А,Москва,ул Ольховская д.2А,ул,Ольховская ,д.2А,7622021,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Покровка д.11,Москва,ул Покровка д.11,ул,Покровка ,д.11,8104121,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Покровка д.14/2 строение 1,Москва,ул Покровка д.14/2 строение 1,ул,Покровка ,д.14/2 строение 1,8104127,муниципальный округ Басманный,1880 +2281050,г Москва ул Покровка д.15/16 строение 1,Москва,ул Покровка д.15/16 строение 1,ул,Покровка ,д.15/16 строение 1,8104132,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Покровка д.19,Москва,ул Покровка д.19,ул,Покровка ,д.19,8104138,муниципальный округ Басманный,1901 +2281050,г Москва ул Покровка д.2/1 строение 1,Москва,ул Покровка д.2/1 строение 1,ул,Покровка ,д.2/1 строение 1,8104142,муниципальный округ Басманный,1900 +2281050,г Москва ул Покровка д.2/1 строение 2,Москва,ул Покровка д.2/1 строение 2,ул,Покровка ,д.2/1 строение 2,8104148,муниципальный округ Басманный,1914 +2281050,г Москва ул Покровка д.20/1 строение 1,Москва,ул Покровка д.20/1 строение 1,ул,Покровка ,д.20/1 строение 1,8104163,муниципальный округ Басманный,1936 +2281050,г Москва ул Покровка д.21_23 строение 1,Москва,ул Покровка д.21_23 строение 1,ул,Покровка ,д.21_23 строение 1,8104169,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Покровка д.25 строение 1,Москва,ул Покровка д.25 строение 1,ул,Покровка ,д.25 строение 1,8104182,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Покровка д.25 строение 2,Москва,ул Покровка д.25 строение 2,ул,Покровка ,д.25 строение 2,8104187,муниципальный округ Басманный,1923 +2281050,г Москва ул Покровка д.27 строение 1,Москва,ул Покровка д.27 строение 1,ул,Покровка ,д.27 строение 1,8104192,муниципальный округ Басманный,1860 +2281050,г Москва ул Покровка д.29,Москва,ул Покровка д.29,ул,Покровка ,д.29,8057210,муниципальный округ Басманный,1895 +2281050,г Москва ул Покровка д.3/7 строение 1АБГ,Москва,ул Покровка д.3/7 строение 1АБГ,ул,Покровка ,д.3/7 строение 1АБГ,8104199,муниципальный округ Басманный,1875 +2281050,г Москва ул Покровка д.31 строение 1,Москва,ул Покровка д.31 строение 1,ул,Покровка ,д.31 строение 1,8104208,муниципальный округ Басманный,1910 +2281050,г Москва ул Покровка д.31 строение 1Г,Москва,ул Покровка д.31 строение 1Г,ул,Покровка ,д.31 строение 1Г,8104212,муниципальный округ Басманный,1901 +2281050,г Москва ул Покровка д.31 строение 2,Москва,ул Покровка д.31 строение 2,ул,Покровка ,д.31 строение 2,8104219,муниципальный округ Басманный,1913 +2281050,г Москва ул Покровка д.31 строение 3,Москва,ул Покровка д.31 строение 3,ул,Покровка ,д.31 строение 3,8104232,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Покровка д.33/22 строение 2,Москва,ул Покровка д.33/22 строение 2,ул,Покровка ,д.33/22 строение 2,8104242,муниципальный округ Басманный,1904 +2281050,г Москва ул Покровка д.34,Москва,ул Покровка д.34,ул,Покровка ,д.34,8104256,муниципальный округ Басманный,1897 +2281050,г Москва ул Покровка д.35/17 строение 1,Москва,ул Покровка д.35/17 строение 1,ул,Покровка ,д.35/17 строение 1,8104263,муниципальный округ Басманный,1895 +2281050,г Москва ул Покровка д.37 строение 1,Москва,ул Покровка д.37 строение 1,ул,Покровка ,д.37 строение 1,8104268,муниципальный округ Басманный,1935 +2281050,г Москва ул Покровка д.37/15 строение 4,Москва,ул Покровка д.37/15 строение 4,ул,Покровка ,д.37/15 строение 4,8104272,муниципальный округ Басманный,1927 +2281050,г Москва ул Покровка д.38 строение 1,Москва,ул Покровка д.38 строение 1,ул,Покровка ,д.38 строение 1,8104051,муниципальный округ Басманный,1902 +2281050,г Москва ул Покровка д.39,Москва,ул Покровка д.39,ул,Покровка ,д.39,7713536,муниципальный округ Басманный,1986 +2281050,г Москва ул Покровка д.4 строение 1,Москва,ул Покровка д.4 строение 1,ул,Покровка ,д.4 строение 1,8104055,муниципальный округ Басманный,1880 +2281050,г Москва ул Покровка д.40 строение 1,Москва,ул Покровка д.40 строение 1,ул,Покровка ,д.40 строение 1,8104059,муниципальный округ Басманный,1905 +2281050,г Москва ул Покровка д.41 строение 1,Москва,ул Покровка д.41 строение 1,ул,Покровка ,д.41 строение 1,8104063,муниципальный округ Басманный,1928 +2281050,г Москва ул Покровка д.41 строение 2,Москва,ул Покровка д.41 строение 2,ул,Покровка ,д.41 строение 2,8104065,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Покровка д.41 строение 3,Москва,ул Покровка д.41 строение 3,ул,Покровка ,д.41 строение 3,8090080,муниципальный округ Басманный,1928 +2281050,г Москва ул Покровка д.42 строение 6,Москва,ул Покровка д.42 строение 6,ул,Покровка ,д.42 строение 6,8104069,муниципальный округ Басманный,1913 +2281050,г Москва ул Покровка д.43 строение 6,Москва,ул Покровка д.43 строение 6,ул,Покровка ,д.43 строение 6,8104072,муниципальный округ Басманный,1904 +2281050,г Москва ул Покровка д.43 строение 7,Москва,ул Покровка д.43 строение 7,ул,Покровка ,д.43 строение 7,8104078,муниципальный округ Басманный,1890 +2281050,г Москва ул Покровка д.43А,Москва,ул Покровка д.43А,ул,Покровка ,д.43А,8090082,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Покровка д.44,Москва,ул Покровка д.44,ул,Покровка ,д.44,8104080,муниципальный округ Басманный,1910 +2281050,г Москва ул Покровка д.45 строение 4,Москва,ул Покровка д.45 строение 4,ул,Покровка ,д.45 строение 4,8104084,муниципальный округ Басманный,1906 +2281050,г Москва ул Покровка д.45 строение 5,Москва,ул Покровка д.45 строение 5,ул,Покровка ,д.45 строение 5,8104087,муниципальный округ Басманный,1906 +2281050,г Москва ул Покровка д.7/9 кор.1,Москва,ул Покровка д.7/9 кор.1,ул,Покровка ,д.7/9 кор.1,8090113,муниципальный округ Басманный,1929 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.1/33 строение 1,Москва,ул Почтовая Б. д.1/33 строение 1,ул,Почтовая Б. ,д.1/33 строение 1,8104133,муниципальный округ Басманный,1968 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.10,Москва,ул Почтовая Б. д.10,ул,Почтовая Б. ,д.10,8104228,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.16,Москва,ул Почтовая Б. д.16,ул,Почтовая Б. ,д.16,8104137,муниципальный округ Басманный,2007 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.18,Москва,ул Почтовая Б. д.18,ул,Почтовая Б. ,д.18,8090050,муниципальный округ Басманный,1926 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.10,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.10,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.10,8104143,муниципальный округ Басманный,1926 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.11,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.11,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.11,8104147,муниципальный округ Басманный,1930 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.12,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.12,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.12,8104152,муниципальный округ Басманный,1930 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.15,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.15,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.15,8104157,муниципальный округ Басманный,1926 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.16,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.16,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.16,8104164,муниципальный округ Басманный,1926 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.17,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.17,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.17,8104168,муниципальный округ Басманный,1931 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.18,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.18,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.18,8104174,муниципальный округ Басманный,1957 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.18а,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.18а,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.18а,8104179,муниципальный округ Басманный,1957 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.2,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.2,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.2,8104181,муниципальный округ Басманный,1927 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.3,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.3,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.3,8104185,муниципальный округ Басманный,1926 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.4,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.4,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.4,8104190,муниципальный округ Басманный,1926 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.5,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.5,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.5,8104193,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.6,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.6,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.6,8090052,муниципальный округ Басманный,1926 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.7,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.7,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.7,8104198,муниципальный округ Басманный,1929 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.8,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.8,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.8,8104203,муниципальный округ Басманный,1926 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.9,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.9,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.9,8104206,муниципальный округ Басманный,1926 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.9 строение 6А,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.9 строение 6А,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.9 строение 6А,8090088,муниципальный округ Басманный,1956 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.18/20 кор.9А,Москва,ул Почтовая Б. д.18/20 кор.9А,ул,Почтовая Б. ,д.18/20 кор.9А,8090053,муниципальный округ Басманный,1956 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.2/4,Москва,ул Почтовая Б. д.2/4,ул,Почтовая Б. ,д.2/4,8104211,муниципальный округ Басманный,1956 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.5,Москва,ул Почтовая Б. д.5,ул,Почтовая Б. ,д.5,8104218,муниципальный округ Басманный,2002 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.5/12 строение 1,Москва,ул Почтовая Б. д.5/12 строение 1,ул,Почтовая Б. ,д.5/12 строение 1,8104235,муниципальный округ Басманный,1976 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.5/12 строение 2,Москва,ул Почтовая Б. д.5/12 строение 2,ул,Почтовая Б. ,д.5/12 строение 2,8104239,муниципальный округ Басманный,1976 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.6 строение 1,Москва,ул Почтовая Б. д.6 строение 1,ул,Почтовая Б. ,д.6 строение 1,8104221,муниципальный округ Басманный,1968 +2281050,г Москва ул Почтовая Б. д.61/67 строение 1,Москва,ул Почтовая Б. д.61/67 строение 1,ул,Почтовая Б. ,д.61/67 строение 1,8104226,муниципальный округ Басманный,1961 +2281050,г Москва ул Почтовая М. д.10,Москва,ул Почтовая М. д.10,ул,Почтовая М. ,д.10,8104636,муниципальный округ Басманный,1998 +2281050,г Москва ул Радио д.10 строение 9,Москва,ул Радио д.10 строение 9,ул,Радио ,д.10 строение 9,7562191,муниципальный округ Басманный,1957 +2281050,г Москва ул Садовая-Черногрязская д.11/2,Москва,ул Садовая-Черногрязская д.11/2,ул,Садовая-Черногрязская ,д.11/2,8102895,муниципальный округ Басманный,1908 +2281050,г Москва ул Садовая-Черногрязская д.13/3 строение 1,Москва,ул Садовая-Черногрязская д.13/3 строение 1,ул,Садовая-Черногрязская ,д.13/3 строение 1,8102896,муниципальный округ Басманный,1929 +2281050,г Москва ул Садовая-Черногрязская д.16_18 строение 1,Москва,ул Садовая-Черногрязская д.16_18 строение 1,ул,Садовая-Черногрязская ,д.16_18 строение 1,8102897,муниципальный округ Басманный,1941 +2281050,г Москва ул Садовая-Черногрязская д.3Б строение 1,Москва,ул Садовая-Черногрязская д.3Б строение 1,ул,Садовая-Черногрязская ,д.3Б строение 1,8102898,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Садовая-Черногрязская д.5/9,Москва,ул Садовая-Черногрязская д.5/9,ул,Садовая-Черногрязская ,д.5/9,8102902,муниципальный округ Басманный,1957 +2281050,г Москва ул Солянка д.1/2 строение 1,Москва,ул Солянка д.1/2 строение 1,ул,Солянка ,д.1/2 строение 1,8103645,муниципальный округ Басманный,1914 +2281050,г Москва ул Солянка д.1/2 строение 2,Москва,ул Солянка д.1/2 строение 2,ул,Солянка ,д.1/2 строение 2,8103653,муниципальный округ Басманный,н.д. +2281050,г Москва ул Спартаковская д.16 кор.2,Москва,ул Спартаковская д.16 кор.2,ул,Спартаковская ,д.16 кор.2,7622054,муниципальный округ Басманный,1973 +2281050,г Москва ул Спартаковская д.18,Москва,ул Спартаковская д.18,ул,Спартаковская ,д.18,7622055,муниципальный округ Басманный,1971 +2281050,г Москва ул Спартаковская д.19 строение 2,Москва,ул Спартаковская д.19 строение 2,ул,Спартаковская ,д.19 строение 2,7622056,муниципальный округ Басманный,1929 +2281050,г Москва ул Спартаковская д.19 строение 3,Москва,ул Спартаковская д.19 строение 3,ул,Спартаковская ,д.19 строение 3,7622058,муниципальный округ Басманный,1929 +2281050,г Москва ул Спартаковская д.19 строение 3А,Москва,ул Спартаковская д.19 строение 3А,ул,Спартаковская ,д.19 строение 3А,7622063,муниципальный округ Басманный,1955 +2281050,г Москва ул Спартаковская д.6,Москва,ул Спартаковская д.6,ул,Спартаковская ,д.6,7622064,муниципальный округ Басманный,1941 +2281050,г Москва ул Сыромятническая Ниж. д.2/3 строение 1,Москва,ул Сыромятническая Ниж. д.2/3 строение 1,ул,Сыромятническая Ниж. ,д.2/3 строение 1,8103697,муниципальный округ Басманный,1925 +2281050,г Москва ул Сыромятническая Ниж. д.5 строение 3,Москва,ул Сыромятническая Ниж. д.5 строение 3,ул,Сыромятническая Ниж. ,д.5 строение 3,8103701,муниципальный округ Басманный,1927 +2281050,г Москва ул Сыромятническая Ниж. д.5 строение 3а,Москва,ул Сыромятническая Ниж. д.5 строение 3а,ул,Сыромятническая Ниж. ,д.5 строение 3а,8103709,муниципальный округ Басманный,1957 +2281050,г Москва ул Фридриха Энгельса д.23 строение 1,Москва,ул Фридриха Энгельса д.23 строение 1,ул,Фридриха Энгельса ,д.23 строение 1,8103755,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Фридриха Энгельса д.28_30 кор.1,Москва,ул Фридриха Энгельса д.28_30 кор.1,ул,Фридриха Энгельса ,д.28_30 кор.1,8103763,муниципальный округ Басманный,1972 +2281050,г Москва ул Фридриха Энгельса д.28_30 кор.2,Москва,ул Фридриха Энгельса д.28_30 кор.2,ул,Фридриха Энгельса ,д.28_30 кор.2,8103767,муниципальный округ Басманный,1972 +2281050,г Москва ул Фридриха Энгельса д.3/5 строение 1,Москва,ул Фридриха Энгельса д.3/5 строение 1,ул,Фридриха Энгельса ,д.3/5 строение 1,7622077,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Фридриха Энгельса д.31/35,Москва,ул Фридриха Энгельса д.31/35,ул,Фридриха Энгельса ,д.31/35,8192769,муниципальный округ Басманный,1933 +2281050,г Москва ул Фридриха Энгельса д.36 строение 1,Москва,ул Фридриха Энгельса д.36 строение 1,ул,Фридриха Энгельса ,д.36 строение 1,8103769,муниципальный округ Басманный,1975 +2281050,г Москва ул Фридриха Энгельса д.37_41 кор.А,Москва,ул Фридриха Энгельса д.37_41 кор.А,ул,Фридриха Энгельса ,д.37_41 кор.А,8103774,муниципальный округ Басманный,1973 +2281050,г Москва ул Фридриха Энгельса д.43_45,Москва,ул Фридриха Энгельса д.43_45,ул,Фридриха Энгельса ,д.43_45,8103781,муниципальный округ Басманный,1974 +2281050,г Москва ул Фридриха Энгельса д.63 строение 1,Москва,ул Фридриха Энгельса д.63 строение 1,ул,Фридриха Энгельса ,д.63 строение 1,8103784,муниципальный округ Басманный,1917 +2281050,г Москва ул Фридриха Энгельса д.7_21,Москва,ул Фридриха Энгельса д.7_21,ул,Фридриха Энгельса ,д.7_21,8103789,муниципальный округ Басманный,1973 +2281050,г Москва ул Чаплыгина д.1/12 строение 1,Москва,ул Чаплыгина д.1/12 строение 1,ул,Чаплыгина ,д.1/12 строение 1,8103892,муниципальный округ Басманный,1927 +2281050,г Москва ул Чаплыгина д.1/12 строение 2,Москва,ул Чаплыгина д.1/12 строение 2,ул,Чаплыгина ,д.1/12 строение 2,8103900,муниципальный округ Басманный,1927 +2281050,г Москва ул Чаплыгина д.10/11 строение 1,Москва,ул Чаплыгина д.10/11 строение 1,ул,Чаплыгина ,д.10/11 строение 1,8103905,муниципальный округ Басманный,1894 +2281050,г Москва ул Чаплыгина д.10/11 строение 3,Москва,ул Чаплыгина д.10/11 строение 3,ул,Чаплыгина ,д.10/11 строение 3,8103910,муниципальный округ Басманный,1894 +2281050,г Москва ул Чаплыгина д.15 строение 5,Москва,ул Чаплыгина д.15 строение 5,ул,Чаплыгина ,д.15 строение 5,8103913,муниципальный округ Басманный,1927 +2281050,г Москва ул Чаплыгина д.16,Москва,ул Чаплыгина д.16,ул,Чаплыгина ,д.16,8090083,муниципальный округ Басманный,1955 +2281050,г Москва ул Чаплыгина д.1А строение 1,Москва,ул Чаплыгина д.1А строение 1,ул,Чаплыгина ,д.1А строение 1,8103921,муниципальный округ Басманный,1900 +2281050,г Москва ул Чаплыгина д.8 строение 1,Москва,ул Чаплыгина д.8 строение 1,ул,Чаплыгина ,д.8 строение 1,8103925,муниципальный округ Басманный,1898 +2281051,г Москва д.21,Москва,д.21,,,д.21,8106964,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва наб Кадашевская д.36 строение 1,Москва,наб Кадашевская д.36 строение 1,наб,Кадашевская ,д.36 строение 1,8125503,муниципальный округ Замоскворечье,1908 +2281051,г Москва наб Кадашевская д.36 строение 4,Москва,наб Кадашевская д.36 строение 4,наб,Кадашевская ,д.36 строение 4,8125507,муниципальный округ Замоскворечье,1908 +2281051,г Москва наб Космодамианская д.28 строение 8,Москва,наб Космодамианская д.28 строение 8,наб,Космодамианская ,д.28 строение 8,8125576,муниципальный округ Замоскворечье,1943 +2281051,г Москва наб Космодамианская д.32/34,Москва,наб Космодамианская д.32/34,наб,Космодамианская ,д.32/34,7871628,муниципальный округ Замоскворечье,1945 +2281051,г Москва наб Космодамианская д.36,Москва,наб Космодамианская д.36,наб,Космодамианская ,д.36,8125582,муниципальный округ Замоскворечье,1944 +2281051,г Москва наб Космодамианская д.4/22 кор.А,Москва,наб Космодамианская д.4/22 кор.А,наб,Космодамианская ,д.4/22 кор.А,7870187,муниципальный округ Замоскворечье,1959 +2281051,г Москва наб Космодамианская д.4/22 кор.Б,Москва,наб Космодамианская д.4/22 кор.Б,наб,Космодамианская ,д.4/22 кор.Б,7871603,муниципальный округ Замоскворечье,1953 +2281051,г Москва наб Космодамианская д.4/22 кор.В,Москва,наб Космодамианская д.4/22 кор.В,наб,Космодамианская ,д.4/22 кор.В,7871612,муниципальный округ Замоскворечье,1962 +2281051,г Москва наб Космодамианская д.40_42 строение 3,Москва,наб Космодамианская д.40_42 строение 3,наб,Космодамианская ,д.40_42 строение 3,8125595,муниципальный округ Замоскворечье,1953 +2281051,г Москва наб Космодамианская д.46_50 строение 1(1_6),Москва,наб Космодамианская д.46_50 строение 1(1_6),наб,Космодамианская ,д.46_50 строение 1(1_6),8125602,муниципальный округ Замоскворечье,1963 +2281051,г Москва наб Космодамианская д.46_50 строение 1(7_8),Москва,наб Космодамианская д.46_50 строение 1(7_8),наб,Космодамианская ,д.46_50 строение 1(7_8),8125615,муниципальный округ Замоскворечье,1963 +2281051,г Москва наб Овчинниковская д.18/1 строение 1,Москва,наб Овчинниковская д.18/1 строение 1,наб,Овчинниковская ,д.18/1 строение 1,8125772,муниципальный округ Замоскворечье,1956 +2281051,г Москва наб Овчинниковская д.22/24 строение 1,Москва,наб Овчинниковская д.22/24 строение 1,наб,Овчинниковская ,д.22/24 строение 1,8125780,муниципальный округ Замоскворечье,1959 +2281051,г Москва наб Овчинниковская д.22/24 строение 2,Москва,наб Овчинниковская д.22/24 строение 2,наб,Овчинниковская ,д.22/24 строение 2,8125783,муниципальный округ Замоскворечье,1962 +2281051,г Москва наб Овчинниковская д.8 строение 1,Москва,наб Овчинниковская д.8 строение 1,наб,Овчинниковская ,д.8 строение 1,8125767,муниципальный округ Замоскворечье,1903 +2281051,г Москва наб Озерковская д.16/2 строение 1,Москва,наб Озерковская д.16/2 строение 1,наб,Озерковская ,д.16/2 строение 1,8125814,муниципальный округ Замоскворечье,1904 +2281051,г Москва наб Озерковская д.2/1,Москва,наб Озерковская д.2/1,наб,Озерковская ,д.2/1,8094158,муниципальный округ Замоскворечье,1969 +2281051,г Москва наб Озерковская д.26,Москва,наб Озерковская д.26,наб,Озерковская ,д.26,7836199,муниципальный округ Замоскворечье,2009 +2281051,г Москва наб Озерковская д.38_40,Москва,наб Озерковская д.38_40,наб,Озерковская ,д.38_40,8125819,муниципальный округ Замоскворечье,1956 +2281051,г Москва наб Озерковская д.44,Москва,наб Озерковская д.44,наб,Озерковская ,д.44,8125826,муниципальный округ Замоскворечье,1928 +2281051,г Москва наб Озерковская д.46,Москва,наб Озерковская д.46,наб,Озерковская ,д.46,8126275,муниципальный округ Замоскворечье,1964 +2281051,г Москва наб Озерковская д.46 строение 1,Москва,наб Озерковская д.46 строение 1,наб,Озерковская ,д.46 строение 1,8118428,муниципальный округ Замоскворечье,1964 +2281051,г Москва наб Озерковская д.48_50 строение 1,Москва,наб Озерковская д.48_50 строение 1,наб,Озерковская ,д.48_50 строение 1,8125833,муниципальный округ Замоскворечье,1929 +2281051,г Москва наб Озерковская д.48_50 строение 2,Москва,наб Озерковская д.48_50 строение 2,наб,Озерковская ,д.48_50 строение 2,8125840,муниципальный округ Замоскворечье,1929 +2281051,г Москва наб Озерковская д.48_50 строение 3,Москва,наб Озерковская д.48_50 строение 3,наб,Озерковская ,д.48_50 строение 3,8125846,муниципальный округ Замоскворечье,1956 +2281051,г Москва наб Озерковская д.52 А,Москва,наб Озерковская д.52 А,наб,Озерковская ,д.52 А,8136430,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва наб Озерковская д.8/14,Москва,наб Озерковская д.8/14,наб,Озерковская ,д.8/14,8108397,муниципальный округ Замоскворечье,1960 +2281051,г Москва пер Вишняковский д.10 кор.2,Москва,пер Вишняковский д.10 кор.2,пер,Вишняковский ,д.10 кор.2,8125375,муниципальный округ Замоскворечье,2000 +2281051,г Москва пер Вишняковский д.10 строение 1,Москва,пер Вишняковский д.10 строение 1,пер,Вишняковский ,д.10 строение 1,7877432,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва пер Вишняковский д.23,Москва,пер Вишняковский д.23,пер,Вишняковский ,д.23,8109350,муниципальный округ Замоскворечье,1960 +2281051,г Москва пер Вишняковский д.23_25,Москва,пер Вишняковский д.23_25,пер,Вишняковский ,д.23_25,8125383,муниципальный округ Замоскворечье,1930 +2281051,г Москва пер Вишняковский д.27,Москва,пер Вишняковский д.27,пер,Вишняковский ,д.27,8125387,муниципальный округ Замоскворечье,1931 +2281051,г Москва пер Вишняковский д.4,Москва,пер Вишняковский д.4,пер,Вишняковский ,д.4,8125358,муниципальный округ Замоскворечье,1998 +2281051,г Москва пер Вишняковский д.6,Москва,пер Вишняковский д.6,пер,Вишняковский ,д.6,8125365,муниципальный округ Замоскворечье,1960 +2281051,г Москва пер Голиковский д.10 строение 1,Москва,пер Голиковский д.10 строение 1,пер,Голиковский ,д.10 строение 1,8119890,муниципальный округ Замоскворечье,1927 +2281051,г Москва пер Голиковский д.10 строение 3,Москва,пер Голиковский д.10 строение 3,пер,Голиковский ,д.10 строение 3,8118218,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва пер Голиковский д.13,Москва,пер Голиковский д.13,пер,Голиковский ,д.13,8125422,муниципальный округ Замоскворечье,1923 +2281051,г Москва пер Голиковский д.5,Москва,пер Голиковский д.5,пер,Голиковский ,д.5,8125395,муниципальный округ Замоскворечье,1998 +2281051,г Москва пер Голиковский д.7А,Москва,пер Голиковский д.7А,пер,Голиковский ,д.7А,8125406,муниципальный округ Замоскворечье,1935 +2281051,г Москва пер Голиковский д.8,Москва,пер Голиковский д.8,пер,Голиковский ,д.8,8125413,муниципальный округ Замоскворечье,1994 +2281051,г Москва пер Голиковский д.№7,Москва,пер Голиковский д.№7,пер,Голиковский ,д.№7,8229521,муниципальный округ Замоскворечье,1909 +2281051,г Москва пер Климентовский д.2,Москва,пер Климентовский д.2,пер,Климентовский ,д.2,8108692,муниципальный округ Замоскворечье,2005 +2281051,г Москва пер Климентовский д.6,Москва,пер Климентовский д.6,пер,Климентовский ,д.6,8125513,муниципальный округ Замоскворечье,1912 +2281051,г Москва пер Климентовский д.9/1,Москва,пер Климентовский д.9/1,пер,Климентовский ,д.9/1,8125540,муниципальный округ Замоскворечье,1912 +2281051,г Москва пер Монетчиковский 1-й д.8,Москва,пер Монетчиковский 1-й д.8,пер,Монетчиковский 1-й ,д.8,8125631,муниципальный округ Замоскворечье,1958 +2281051,г Москва пер Монетчиковский 2-й д.2/12,Москва,пер Монетчиковский 2-й д.2/12,пер,Монетчиковский 2-й ,д.2/12,8105481,муниципальный округ Замоскворечье,1970 +2281051,г Москва пер Монетчиковский 3-й д.10/1,Москва,пер Монетчиковский 3-й д.10/1,пер,Монетчиковский 3-й ,д.10/1,8105561,муниципальный округ Замоскворечье,1912 +2281051,г Москва пер Монетчиковский 3-й д.15,Москва,пер Монетчиковский 3-й д.15,пер,Монетчиковский 3-й ,д.15,8125635,муниципальный округ Замоскворечье,1971 +2281051,г Москва пер Монетчиковский 3-й д.17,Москва,пер Монетчиковский 3-й д.17,пер,Монетчиковский 3-й ,д.17,8125641,муниципальный округ Замоскворечье,1966 +2281051,г Москва пер Монетчиковский 4-й д.9 строение 1,Москва,пер Монетчиковский 4-й д.9 строение 1,пер,Монетчиковский 4-й ,д.9 строение 1,8183614,муниципальный округ Замоскворечье,1957 +2281051,г Москва пер Монетчиковский 5-й д.13,Москва,пер Монетчиковский 5-й д.13,пер,Монетчиковский 5-й ,д.13,8125660,муниципальный округ Замоскворечье,1966 +2281051,г Москва пер Монетчиковский 5-й д.14,Москва,пер Монетчиковский 5-й д.14,пер,Монетчиковский 5-й ,д.14,8109404,муниципальный округ Замоскворечье,1958 +2281051,г Москва пер Монетчиковский 5-й д.16,Москва,пер Монетчиковский 5-й д.16,пер,Монетчиковский 5-й ,д.16,8125667,муниципальный округ Замоскворечье,1917 +2281051,г Москва пер Монетчиковский 5-й д.6 строение 1,Москва,пер Монетчиковский 5-й д.6 строение 1,пер,Монетчиковский 5-й ,д.6 строение 1,8125645,муниципальный округ Замоскворечье,1962 +2281051,г Москва пер Монетчиковский 5-й д.8/10,Москва,пер Монетчиковский 5-й д.8/10,пер,Монетчиковский 5-й ,д.8/10,8125654,муниципальный округ Замоскворечье,1958 +2281051,г Москва пер Монетчиковский 6-й д.15/17,Москва,пер Монетчиковский 6-й д.15/17,пер,Монетчиковский 6-й ,д.15/17,8105583,муниципальный округ Замоскворечье,1962 +2281051,г Москва пер Монетчиковский 6-й д.19,Москва,пер Монетчиковский 6-й д.19,пер,Монетчиковский 6-й ,д.19,8125677,муниципальный округ Замоскворечье,1997 +2281051,г Москва пер Монетчиковский 6-й д.5,Москва,пер Монетчиковский 6-й д.5,пер,Монетчиковский 6-й ,д.5,8125672,муниципальный округ Замоскворечье,1963 +2281051,г Москва пер Новокузнецкий 1-й д.10 строение 1,Москва,пер Новокузнецкий 1-й д.10 строение 1,пер,Новокузнецкий 1-й ,д.10 строение 1,8125749,муниципальный округ Замоскворечье,1912 +2281051,г Москва пер Новокузнецкий 1-й д.11,Москва,пер Новокузнецкий 1-й д.11,пер,Новокузнецкий 1-й ,д.11,8125758,муниципальный округ Замоскворечье,1913 +2281051,г Москва пер Новокузнецкий 1-й д.13,Москва,пер Новокузнецкий 1-й д.13,пер,Новокузнецкий 1-й ,д.13,8125763,муниципальный округ Замоскворечье,1952 +2281051,г Москва пер Новокузнецкий 1-й д.5/7,Москва,пер Новокузнецкий 1-й д.5/7,пер,Новокузнецкий 1-й ,д.5/7,8117310,муниципальный округ Замоскворечье,1969 +2281051,г Москва пер Овчинниковский Б. д.10,Москва,пер Овчинниковский Б. д.10,пер,Овчинниковский Б. ,д.10,8125787,муниципальный округ Замоскворечье,1911 +2281051,г Москва пер Овчинниковский Б. д.12 строение 1,Москва,пер Овчинниковский Б. д.12 строение 1,пер,Овчинниковский Б. ,д.12 строение 1,8125792,муниципальный округ Замоскворечье,1930 +2281051,г Москва пер Овчинниковский Б. д.17,Москва,пер Овчинниковский Б. д.17,пер,Овчинниковский Б. ,д.17,8125795,муниципальный округ Замоскворечье,1890 +2281051,г Москва пер Овчинниковский Б. д.20,Москва,пер Овчинниковский Б. д.20,пер,Овчинниковский Б. ,д.20,7555028,муниципальный округ Замоскворечье,2008 +2281051,г Москва пер Овчинниковский Б. д.22,Москва,пер Овчинниковский Б. д.22,пер,Овчинниковский Б. ,д.22,7555131,муниципальный округ Замоскворечье,2003 +2281051,г Москва пер Овчинниковский Б. д.24 строение 1,Москва,пер Овчинниковский Б. д.24 строение 1,пер,Овчинниковский Б. ,д.24 строение 1,8125800,муниципальный округ Замоскворечье,1900 +2281051,г Москва пер Овчинниковский Б. д.26 строение 3,Москва,пер Овчинниковский Б. д.26 строение 3,пер,Овчинниковский Б. ,д.26 строение 3,8125804,муниципальный округ Замоскворечье,1870 +2281051,г Москва пер Овчинниковский Б. д.26 строение 6,Москва,пер Овчинниковский Б. д.26 строение 6,пер,Овчинниковский Б. ,д.26 строение 6,8125810,муниципальный округ Замоскворечье,1957 +2281051,г Москва пер Озерковский д.10,Москва,пер Озерковский д.10,пер,Озерковский ,д.10,8125851,муниципальный округ Замоскворечье,1957 +2281051,г Москва пер Озерковский д.11,Москва,пер Озерковский д.11,пер,Озерковский ,д.11,8125853,муниципальный округ Замоскворечье,1958 +2281051,г Москва пер Озерковский д.4,Москва,пер Озерковский д.4,пер,Озерковский ,д.4,8108401,муниципальный округ Замоскворечье,1965 +2281051,г Москва пер Озерковский д.7 строение 1,Москва,пер Озерковский д.7 строение 1,пер,Озерковский ,д.7 строение 1,8094162,муниципальный округ Замоскворечье,1898 +2281051,г Москва пер Озерковский д.9,Москва,пер Озерковский д.9,пер,Озерковский ,д.9,8125847,муниципальный округ Замоскворечье,1907 +2281051,г Москва пер Пятницкий д.3,Москва,пер Пятницкий д.3,пер,Пятницкий ,д.3,8120510,муниципальный округ Замоскворечье,1860 +2281051,г Москва пер Раушский 2-й д.3,Москва,пер Раушский 2-й д.3,пер,Раушский 2-й ,д.3,8126076,муниципальный округ Замоскворечье,1870 +2281051,г Москва пер Руновский д.10 строение 1,Москва,пер Руновский д.10 строение 1,пер,Руновский ,д.10 строение 1,8111004,муниципальный округ Замоскворечье,2006 +2281051,г Москва пер Руновский д.11/13 строение 2,Москва,пер Руновский д.11/13 строение 2,пер,Руновский ,д.11/13 строение 2,8126092,муниципальный округ Замоскворечье,1957 +2281051,г Москва пер Руновский д.12 строение 1,Москва,пер Руновский д.12 строение 1,пер,Руновский ,д.12 строение 1,8177646,муниципальный округ Замоскворечье,1998 +2281051,г Москва пер Руновский д.5 строение 2,Москва,пер Руновский д.5 строение 2,пер,Руновский ,д.5 строение 2,8126081,муниципальный округ Замоскворечье,1910 +2281051,г Москва пер Руновский д.8 строение 1,Москва,пер Руновский д.8 строение 1,пер,Руновский ,д.8 строение 1,8126085,муниципальный округ Замоскворечье,1913 +2281051,г Москва пер Серпуховский д.7 строение 1,Москва,пер Серпуховский д.7 строение 1,пер,Серпуховский ,д.7 строение 1,8140916,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва пер Стремянный д.16_18 строение 1,Москва,пер Стремянный д.16_18 строение 1,пер,Стремянный ,д.16_18 строение 1,8126173,муниципальный округ Замоскворечье,1969 +2281051,г Москва пер Стремянный д.17/21,Москва,пер Стремянный д.17/21,пер,Стремянный ,д.17/21,8126323,муниципальный округ Замоскворечье,1968 +2281051,г Москва пер Стремянный д.21,Москва,пер Стремянный д.21,пер,Стремянный ,д.21,8106967,муниципальный округ Замоскворечье,1972 +2281051,г Москва пер Стремянный д.33,Москва,пер Стремянный д.33,пер,Стремянный ,д.33,8137990,муниципальный округ Замоскворечье,1966 +2281051,г Москва пер Стремянный д.35,Москва,пер Стремянный д.35,пер,Стремянный ,д.35,8109372,муниципальный округ Замоскворечье,1958 +2281051,г Москва пер Стремянный д.9,Москва,пер Стремянный д.9,пер,Стремянный ,д.9,8109391,муниципальный округ Замоскворечье,1978 +2281051,г Москва пер Строченовский Б. д.15 строение 1,Москва,пер Строченовский Б. д.15 строение 1,пер,Строченовский Б. ,д.15 строение 1,8126176,муниципальный округ Замоскворечье,1929 +2281051,г Москва пер Строченовский Б. д.4 строение 1,Москва,пер Строченовский Б. д.4 строение 1,пер,Строченовский Б. ,д.4 строение 1,8108412,муниципальный округ Замоскворечье,1912 +2281051,г Москва пер Татарский Б. д.20 строение 2,Москва,пер Татарский Б. д.20 строение 2,пер,Татарский Б. ,д.20 строение 2,8126182,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва пер Татарский Б. д.24,Москва,пер Татарский Б. д.24,пер,Татарский Б. ,д.24,8126185,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва пер Татарский Б. д.26,Москва,пер Татарский Б. д.26,пер,Татарский Б. ,д.26,8126186,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва пер Татарский Б. д.30,Москва,пер Татарский Б. д.30,пер,Татарский Б. ,д.30,8126190,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва пер Татарский Б. д.32,Москва,пер Татарский Б. д.32,пер,Татарский Б. ,д.32,8126191,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва пер Татарский Б. д.36,Москва,пер Татарский Б. д.36,пер,Татарский Б. ,д.36,8126192,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва пер Татарский Б. д.4,Москва,пер Татарский Б. д.4,пер,Татарский Б. ,д.4,8126178,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва пер Татарский Б. д.4 строение 1,Москва,пер Татарский Б. д.4 строение 1,пер,Татарский Б. ,д.4 строение 1,8126209,муниципальный округ Замоскворечье,1966 +2281051,г Москва пер Татарский Б. д.44,Москва,пер Татарский Б. д.44,пер,Татарский Б. ,д.44,8126193,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва пер Татарский М. д.5,Москва,пер Татарский М. д.5,пер,Татарский М. ,д.5,8126232,муниципальный округ Замоскворечье,1890 +2281051,г Москва пер Толмачевский Ст. д.17 строение 1,Москва,пер Толмачевский Ст. д.17 строение 1,пер,Толмачевский Ст. ,д.17 строение 1,8126236,муниципальный округ Замоскворечье,1917 +2281051,г Москва пер Толмачевский Ст. д.17 строение 2,Москва,пер Толмачевский Ст. д.17 строение 2,пер,Толмачевский Ст. ,д.17 строение 2,8126238,муниципальный округ Замоскворечье,1917 +2281051,г Москва пер Толмачевский Ст. д.3,Москва,пер Толмачевский Ст. д.3,пер,Толмачевский Ст. ,д.3,7854121,муниципальный округ Замоскворечье,2001 +2281051,г Москва пер Толмачевский Ст. д.7,Москва,пер Толмачевский Ст. д.7,пер,Толмачевский Ст. ,д.7,8126234,муниципальный округ Замоскворечье,1958 +2281051,г Москва пер Щипковский 1-й д.11/13,Москва,пер Щипковский 1-й д.11/13,пер,Щипковский 1-й ,д.11/13,8089955,муниципальный округ Замоскворечье,1976 +2281051,г Москва пер Щипковский 1-й д.13/15,Москва,пер Щипковский 1-й д.13/15,пер,Щипковский 1-й ,д.13/15,8126241,муниципальный округ Замоскворечье,1925 +2281051,г Москва пер Щипковский 1-й д.15 строение 1,Москва,пер Щипковский 1-й д.15 строение 1,пер,Щипковский 1-й ,д.15 строение 1,8126243,муниципальный округ Замоскворечье,1917 +2281051,г Москва пер Щипковский 1-й д.17,Москва,пер Щипковский 1-й д.17,пер,Щипковский 1-й ,д.17,8179446,муниципальный округ Замоскворечье,1956 +2281051,г Москва пер Щипковский 1-й д.25,Москва,пер Щипковский 1-й д.25,пер,Щипковский 1-й ,д.25,8109326,муниципальный округ Замоскворечье,1956 +2281051,г Москва пер Щипковский 1-й д.28,Москва,пер Щипковский 1-й д.28,пер,Щипковский 1-й ,д.28,8109414,муниципальный округ Замоскворечье,1964 +2281051,г Москва пер Щипковский 1-й д.30,Москва,пер Щипковский 1-й д.30,пер,Щипковский 1-й ,д.30,8232092,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва пер Щипковский 2-й д.11/13,Москва,пер Щипковский 2-й д.11/13,пер,Щипковский 2-й ,д.11/13,8126245,муниципальный округ Замоскворечье,1936 +2281051,г Москва пл Павелецкая д.1,Москва,пл Павелецкая д.1,пл,Павелецкая ,д.1,8125315,муниципальный округ Замоскворечье,1925 +2281051,г Москва ул Бахрушина д.1 кор.1,Москва,ул Бахрушина д.1 кор.1,ул,Бахрушина ,д.1 кор.1,8125164,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва ул Бахрушина д.1 строение 1,Москва,ул Бахрушина д.1 строение 1,ул,Бахрушина ,д.1 строение 1,8125234,муниципальный округ Замоскворечье,1933 +2281051,г Москва ул Бахрушина д.10 строение 3,Москва,ул Бахрушина д.10 строение 3,ул,Бахрушина ,д.10 строение 3,8119951,муниципальный округ Замоскворечье,1956 +2281051,г Москва ул Бахрушина д.16 кор.1,Москва,ул Бахрушина д.16 кор.1,ул,Бахрушина ,д.16 кор.1,8125177,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва ул Бахрушина д.16 строение 1,Москва,ул Бахрушина д.16 строение 1,ул,Бахрушина ,д.16 строение 1,8125246,муниципальный округ Замоскворечье,1900 +2281051,г Москва ул Бахрушина д.19 кор.1,Москва,ул Бахрушина д.19 кор.1,ул,Бахрушина ,д.19 кор.1,8125183,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва ул Бахрушина д.19 строение 1,Москва,ул Бахрушина д.19 строение 1,ул,Бахрушина ,д.19 строение 1,8125431,муниципальный округ Замоскворечье,1887 +2281051,г Москва ул Бахрушина д.2 кор.1,Москва,ул Бахрушина д.2 кор.1,ул,Бахрушина ,д.2 кор.1,8125168,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва ул Бахрушина д.2 строение 1,Москва,ул Бахрушина д.2 строение 1,ул,Бахрушина ,д.2 строение 1,8125237,муниципальный округ Замоскворечье,1907 +2281051,г Москва ул Бахрушина д.21 кор.3,Москва,ул Бахрушина д.21 кор.3,ул,Бахрушина ,д.21 кор.3,8125185,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва ул Бахрушина д.21 строение 3,Москва,ул Бахрушина д.21 строение 3,ул,Бахрушина ,д.21 строение 3,8125440,муниципальный округ Замоскворечье,1911 +2281051,г Москва ул Бахрушина д.28,Москва,ул Бахрушина д.28,ул,Бахрушина ,д.28,8089936,муниципальный округ Замоскворечье,1917 +2281051,г Москва ул Бахрушина д.4 кор.1,Москва,ул Бахрушина д.4 кор.1,ул,Бахрушина ,д.4 кор.1,8125171,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва ул Бахрушина д.4 строение 1,Москва,ул Бахрушина д.4 строение 1,ул,Бахрушина ,д.4 строение 1,8125239,муниципальный округ Замоскворечье,1967 +2281051,г Москва ул Валовая д.10,Москва,ул Валовая д.10,ул,Валовая ,д.10,8105446,муниципальный округ Замоскворечье,1906 +2281051,г Москва ул Валовая д.11/19,Москва,ул Валовая д.11/19,ул,Валовая ,д.11/19,8094153,муниципальный округ Замоскворечье,1943 +2281051,г Москва ул Валовая д.20,Москва,ул Валовая д.20,ул,Валовая ,д.20,8104585,муниципальный округ Замоскворечье,2000 +2281051,г Москва ул Валовая д.21 кор.125,Москва,ул Валовая д.21 кор.125,ул,Валовая ,д.21 кор.125,8125196,муниципальный округ Замоскворечье,1997 +2281051,г Москва ул Валовая д.29,Москва,ул Валовая д.29,ул,Валовая ,д.29,8108405,муниципальный округ Замоскворечье,1940 +2281051,г Москва ул Валовая д.2_4/44 строение 1,Москва,ул Валовая д.2_4/44 строение 1,ул,Валовая ,д.2_4/44 строение 1,8125343,муниципальный округ Замоскворечье,1952 +2281051,г Москва ул Валовая д.31,Москва,ул Валовая д.31,ул,Валовая ,д.31,8108408,муниципальный округ Замоскворечье,1940 +2281051,г Москва ул Валовая д.33,Москва,ул Валовая д.33,ул,Валовая ,д.33,8108410,муниципальный округ Замоскворечье,1940 +2281051,г Москва ул Валовая д.6,Москва,ул Валовая д.6,ул,Валовая ,д.6,8125187,муниципальный округ Замоскворечье,1953 +2281051,г Москва ул Валовая д.8/18,Москва,ул Валовая д.8/18,ул,Валовая ,д.8/18,8125192,муниципальный округ Замоскворечье,1962 +2281051,г Москва ул Дубининская д.11 строение 1,Москва,ул Дубининская д.11 строение 1,ул,Дубининская ,д.11 строение 1,8125455,муниципальный округ Замоскворечье,1959 +2281051,г Москва ул Дубининская д.11 строение 2,Москва,ул Дубининская д.11 строение 2,ул,Дубининская ,д.11 строение 2,8125459,муниципальный округ Замоскворечье,1964 +2281051,г Москва ул Дубининская д.19,Москва,ул Дубининская д.19,ул,Дубининская ,д.19,8125465,муниципальный округ Замоскворечье,1958 +2281051,г Москва ул Дубининская д.2,Москва,ул Дубининская д.2,ул,Дубининская ,д.2,8125428,муниципальный округ Замоскворечье,1968 +2281051,г Москва ул Дубининская д.20 строение 1,Москва,ул Дубининская д.20 строение 1,ул,Дубининская ,д.20 строение 1,8125471,муниципальный округ Замоскворечье,1974 +2281051,г Москва ул Дубининская д.40,Москва,ул Дубининская д.40,ул,Дубининская ,д.40,8109358,муниципальный округ Замоскворечье,2006 +2281051,г Москва ул Дубининская д.6 строение 1,Москва,ул Дубининская д.6 строение 1,ул,Дубининская ,д.6 строение 1,8125447,муниципальный округ Замоскворечье,1969 +2281051,г Москва ул Зацепа д.22,Москва,ул Зацепа д.22,ул,Зацепа ,д.22,8125479,муниципальный округ Замоскворечье,1967 +2281051,г Москва ул Зацепа д.25 строение 1,Москва,ул Зацепа д.25 строение 1,ул,Зацепа ,д.25 строение 1,8193767,муниципальный округ Замоскворечье,2003 +2281051,г Москва ул Зацепа д.32,Москва,ул Зацепа д.32,ул,Зацепа ,д.32,8125485,муниципальный округ Замоскворечье,1965 +2281051,г Москва ул Зацепский Вал д.4 строение 1,Москва,ул Зацепский Вал д.4 строение 1,ул,Зацепский Вал ,д.4 строение 1,8117740,муниципальный округ Замоскворечье,1963 +2281051,г Москва ул Зацепский Вал д.5,Москва,ул Зацепский Вал д.5,ул,Зацепский Вал ,д.5,8125491,муниципальный округ Замоскворечье,1925 +2281051,г Москва ул Зацепский Вал д.6/13 строение 1,Москва,ул Зацепский Вал д.6/13 строение 1,ул,Зацепский Вал ,д.6/13 строение 1,8125495,муниципальный округ Замоскворечье,1963 +2281051,г Москва ул Кожевническая д.1 кор.б,Москва,ул Кожевническая д.1 кор.б,ул,Кожевническая ,д.1 кор.б,8118391,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва ул Кожевническая д.17 строение 1,Москва,ул Кожевническая д.17 строение 1,ул,Кожевническая ,д.17 строение 1,8125562,муниципальный округ Замоскворечье,1925 +2281051,г Москва ул Кожевническая д.17/14 строение 2,Москва,ул Кожевническая д.17/14 строение 2,ул,Кожевническая ,д.17/14 строение 2,8125570,муниципальный округ Замоскворечье,1926 +2281051,г Москва ул Кожевническая д.1Б строение 1,Москва,ул Кожевническая д.1Б строение 1,ул,Кожевническая ,д.1Б строение 1,8120010,муниципальный округ Замоскворечье,1908 +2281051,г Москва ул Кожевническая д.5,Москва,ул Кожевническая д.5,ул,Кожевническая ,д.5,8125555,муниципальный округ Замоскворечье,1938 +2281051,г Москва ул Люсиновская д.12,Москва,ул Люсиновская д.12,ул,Люсиновская ,д.12,8108347,муниципальный округ Замоскворечье,1987 +2281051,г Москва ул Люсиновская д.2 строение 1,Москва,ул Люсиновская д.2 строение 1,ул,Люсиновская ,д.2 строение 1,8108383,муниципальный округ Замоскворечье,1987 +2281051,г Москва ул Люсиновская д.26/28 строение 6,Москва,ул Люсиновская д.26/28 строение 6,ул,Люсиновская ,д.26/28 строение 6,8132972,муниципальный округ Замоскворечье,1995 +2281051,г Москва ул Люсиновская д.29 строение 1,Москва,ул Люсиновская д.29 строение 1,ул,Люсиновская ,д.29 строение 1,8108380,муниципальный округ Замоскворечье,2002 +2281051,г Москва ул Люсиновская д.36/50,Москва,ул Люсиновская д.36/50,ул,Люсиновская ,д.36/50,8108390,муниципальный округ Замоскворечье,1961 +2281051,г Москва ул Люсиновская д.37,Москва,ул Люсиновская д.37,ул,Люсиновская ,д.37,8125624,муниципальный округ Замоскворечье,2009 +2281051,г Москва ул Люсиновская д.39 строение 2,Москва,ул Люсиновская д.39 строение 2,ул,Люсиновская ,д.39 строение 2,7863892,муниципальный округ Замоскворечье,2012 +2281051,г Москва ул Люсиновская д.4,Москва,ул Люсиновская д.4,ул,Люсиновская ,д.4,8108387,муниципальный округ Замоскворечье,1985 +2281051,г Москва ул Люсиновская д.41 строение 1,Москва,ул Люсиновская д.41 строение 1,ул,Люсиновская ,д.41 строение 1,8109262,муниципальный округ Замоскворечье,1988 +2281051,г Москва ул Люсиновская д.43,Москва,ул Люсиновская д.43,ул,Люсиновская ,д.43,8094157,муниципальный округ Замоскворечье,1990 +2281051,г Москва ул Люсиновская д.48/50,Москва,ул Люсиновская д.48/50,ул,Люсиновская ,д.48/50,8133273,муниципальный округ Замоскворечье,1959 +2281051,г Москва ул Люсиновская д.6,Москва,ул Люсиновская д.6,ул,Люсиновская ,д.6,8110997,муниципальный округ Замоскворечье,1986 +2281051,г Москва ул Новокузнецкая д.13 строение 1,Москва,ул Новокузнецкая д.13 строение 1,ул,Новокузнецкая ,д.13 строение 1,8114648,муниципальный округ Замоскворечье,1971 +2281051,г Москва ул Новокузнецкая д.18 строение 1,Москва,ул Новокузнецкая д.18 строение 1,ул,Новокузнецкая ,д.18 строение 1,8125713,муниципальный округ Замоскворечье,1962 +2281051,г Москва ул Новокузнецкая д.20/21_19 строение 5,Москва,ул Новокузнецкая д.20/21_19 строение 5,ул,Новокузнецкая ,д.20/21_19 строение 5,8125722,муниципальный округ Замоскворечье,1977 +2281051,г Москва ул Новокузнецкая д.3,Москва,ул Новокузнецкая д.3,ул,Новокузнецкая ,д.3,8125685,муниципальный округ Замоскворечье,1940 +2281051,г Москва ул Новокузнецкая д.30 строение 1,Москва,ул Новокузнецкая д.30 строение 1,ул,Новокузнецкая ,д.30 строение 1,8109368,муниципальный округ Замоскворечье,1927 +2281051,г Москва ул Новокузнецкая д.30 строение 2,Москва,ул Новокузнецкая д.30 строение 2,ул,Новокузнецкая ,д.30 строение 2,8109301,муниципальный округ Замоскворечье,1962 +2281051,г Москва ул Новокузнецкая д.30 строение 3,Москва,ул Новокузнецкая д.30 строение 3,ул,Новокузнецкая ,д.30 строение 3,8109315,муниципальный округ Замоскворечье,1929 +2281051,г Москва ул Новокузнецкая д.33 строение 1,Москва,ул Новокузнецкая д.33 строение 1,ул,Новокузнецкая ,д.33 строение 1,8125725,муниципальный округ Замоскворечье,1914 +2281051,г Москва ул Новокузнецкая д.33 строение 2,Москва,ул Новокузнецкая д.33 строение 2,ул,Новокузнецкая ,д.33 строение 2,8125733,муниципальный округ Замоскворечье,1914 +2281051,г Москва ул Новокузнецкая д.34 строение 3,Москва,ул Новокузнецкая д.34 строение 3,ул,Новокузнецкая ,д.34 строение 3,8125736,муниципальный округ Замоскворечье,1936 +2281051,г Москва ул Новокузнецкая д.35 37 строение 1,Москва,ул Новокузнецкая д.35 37 строение 1,ул,Новокузнецкая ,д.35 37 строение 1,8109499,муниципальный округ Замоскворечье,1961 +2281051,г Москва ул Новокузнецкая д.35 37 строение 2,Москва,ул Новокузнецкая д.35 37 строение 2,ул,Новокузнецкая ,д.35 37 строение 2,8109507,муниципальный округ Замоскворечье,1962 +2281051,г Москва ул Новокузнецкая д.4/12 строение 1,Москва,ул Новокузнецкая д.4/12 строение 1,ул,Новокузнецкая ,д.4/12 строение 1,8125694,муниципальный округ Замоскворечье,1935 +2281051,г Москва ул Новокузнецкая д.4/12 строение 2,Москва,ул Новокузнецкая д.4/12 строение 2,ул,Новокузнецкая ,д.4/12 строение 2,8125704,муниципальный округ Замоскворечье,1938 +2281051,г Москва ул Новокузнецкая д.43/16 строение 2,Москва,ул Новокузнецкая д.43/16 строение 2,ул,Новокузнецкая ,д.43/16 строение 2,8125741,муниципальный округ Замоскворечье,1959 +2281051,г Москва ул Новокузнецкая д.6,Москва,ул Новокузнецкая д.6,ул,Новокузнецкая ,д.6,8125707,муниципальный округ Замоскворечье,1969 +2281051,г Москва ул Ордынка Б. д.11/6 строение 2,Москва,ул Ордынка Б. д.11/6 строение 2,ул,Ордынка Б. ,д.11/6 строение 2,8125863,муниципальный округ Замоскворечье,1890 +2281051,г Москва ул Ордынка Б. д.13/9 строение 1,Москва,ул Ордынка Б. д.13/9 строение 1,ул,Ордынка Б. ,д.13/9 строение 1,8120518,муниципальный округ Замоскворечье,1908 +2281051,г Москва ул Ордынка Б. д.17 строение 1,Москва,ул Ордынка Б. д.17 строение 1,ул,Ордынка Б. ,д.17 строение 1,8125867,муниципальный округ Замоскворечье,1900 +2281051,г Москва ул Ордынка Б. д.31/12 строение 1,Москва,ул Ордынка Б. д.31/12 строение 1,ул,Ордынка Б. ,д.31/12 строение 1,8455668,муниципальный округ Замоскворечье,1923 +2281051,г Москва ул Ордынка Б. д.31/12 строение стр.1,Москва,ул Ордынка Б. д.31/12 строение стр.1,ул,Ордынка Б. ,д.31/12 строение стр.1,8454821,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва ул Ордынка Б. д.51,Москва,ул Ордынка Б. д.51,ул,Ордынка Б. ,д.51,8125868,муниципальный округ Замоскворечье,1915 +2281051,г Москва ул Ордынка Б. д.67,Москва,ул Ордынка Б. д.67,ул,Ордынка Б. ,д.67,8125100,муниципальный округ Замоскворечье,1914 +2281051,г Москва ул Ордынка Б. д.7,Москва,ул Ордынка Б. д.7,ул,Ордынка Б. ,д.7,8094166,муниципальный округ Замоскворечье,1900 +2281051,г Москва ул Ордынка Б. д.9/4 строение 1,Москва,ул Ордынка Б. д.9/4 строение 1,ул,Ордынка Б. ,д.9/4 строение 1,8125857,муниципальный округ Замоскворечье,1908 +2281051,г Москва ул Ордынка М. д.11,Москва,ул Ордынка М. д.11,ул,Ордынка М. ,д.11,8125135,муниципальный округ Замоскворечье,2001 +2281051,г Москва ул Ордынка М. д.13 строение 1,Москва,ул Ордынка М. д.13 строение 1,ул,Ордынка М. ,д.13 строение 1,8125144,муниципальный округ Замоскворечье,1917 +2281051,г Москва ул Ордынка М. д.13 строение 1А,Москва,ул Ордынка М. д.13 строение 1А,ул,Ордынка М. ,д.13 строение 1А,8125151,муниципальный округ Замоскворечье,1917 +2281051,г Москва ул Ордынка М. д.18 строение 2,Москва,ул Ордынка М. д.18 строение 2,ул,Ордынка М. ,д.18 строение 2,8125156,муниципальный округ Замоскворечье,1910 +2281051,г Москва ул Ордынка М. д.27/5.3 строение 1,Москва,ул Ордынка М. д.27/5.3 строение 1,ул,Ордынка М. ,д.27/5.3 строение 1,8125281,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва ул Ордынка М. д.27/5_3 строение 1,Москва,ул Ордынка М. д.27/5_3 строение 1,ул,Ордынка М. ,д.27/5_3 строение 1,8125304,муниципальный округ Замоскворечье,1910 +2281051,г Москва ул Ордынка М. д.27/5_3_3А строение 4,Москва,ул Ордынка М. д.27/5_3_3А строение 4,ул,Ордынка М. ,д.27/5_3_3А строение 4,8125307,муниципальный округ Замоскворечье,1932 +2281051,г Москва ул Ордынка М. д.29А,Москва,ул Ордынка М. д.29А,ул,Ордынка М. ,д.29А,8125310,муниципальный округ Замоскворечье,1917 +2281051,г Москва ул Ордынка М. д.3,Москва,ул Ордынка М. д.3,ул,Ордынка М. ,д.3,8140843,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва ул Ордынка М. д.36,Москва,ул Ордынка М. д.36,ул,Ордынка М. ,д.36,8125313,муниципальный округ Замоскворечье,1910 +2281051,г Москва ул Ордынка М. д.5/6 строение 1,Москва,ул Ордынка М. д.5/6 строение 1,ул,Ордынка М. ,д.5/6 строение 1,8125107,муниципальный округ Замоскворечье,1917 +2281051,"г Москва ул Ордынка М. д.5/6 строение 2,3",Москва,"ул Ордынка М. д.5/6 строение 2,3",ул,Ордынка М. ,"д.5/6 строение 2,3",8125122,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва ул Ордынка М. д.5/6 строение 2_3,Москва,ул Ордынка М. д.5/6 строение 2_3,ул,Ордынка М. ,д.5/6 строение 2_3,8125294,муниципальный округ Замоскворечье,1912 +2281051,г Москва ул Ордынка М. д.5/6 строение 4,Москва,ул Ордынка М. д.5/6 строение 4,ул,Ордынка М. ,д.5/6 строение 4,8125129,муниципальный округ Замоскворечье,1912 +2281051,г Москва ул Павла Андреева д.28 кор.2,Москва,ул Павла Андреева д.28 кор.2,ул,Павла Андреева ,д.28 кор.2,8133305,муниципальный округ Замоскворечье,1927 +2281051,г Москва ул Павла Андреева д.28 кор.3,Москва,ул Павла Андреева д.28 кор.3,ул,Павла Андреева ,д.28 кор.3,8125120,муниципальный округ Замоскворечье,1927 +2281051,г Москва ул Павла Андреева д.28 кор.4,Москва,ул Павла Андреева д.28 кор.4,ул,Павла Андреева ,д.28 кор.4,8125136,муниципальный округ Замоскворечье,1927 +2281051,г Москва ул Павла Андреева д.28 кор.5,Москва,ул Павла Андреева д.28 кор.5,ул,Павла Андреева ,д.28 кор.5,8133307,муниципальный округ Замоскворечье,1927 +2281051,г Москва ул Павла Андреева д.28 кор.6,Москва,ул Павла Андреева д.28 кор.6,ул,Павла Андреева ,д.28 кор.6,8108417,муниципальный округ Замоскворечье,1927 +2281051,г Москва ул Павла Андреева д.28 кор.7,Москва,ул Павла Андреева д.28 кор.7,ул,Павла Андреева ,д.28 кор.7,8133313,муниципальный округ Замоскворечье,1927 +2281051,г Москва ул Павла Андреева д.4,Москва,ул Павла Андреева д.4,ул,Павла Андреева ,д.4,8125115,муниципальный округ Замоскворечье,2001 +2281051,г Москва ул Пионерская Б. д.10_12 строение 1,Москва,ул Пионерская Б. д.10_12 строение 1,ул,Пионерская Б. ,д.10_12 строение 1,8125319,муниципальный округ Замоскворечье,1958 +2281051,г Москва ул Пионерская Б. д.15 строение 1,Москва,ул Пионерская Б. д.15 строение 1,ул,Пионерская Б. ,д.15 строение 1,8094169,муниципальный округ Замоскворечье,1976 +2281051,г Москва ул Пионерская Б. д.20,Москва,ул Пионерская Б. д.20,ул,Пионерская Б. ,д.20,8232048,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва ул Пионерская Б. д.24,Москва,ул Пионерская Б. д.24,ул,Пионерская Б. ,д.24,8125321,муниципальный округ Замоскворечье,1956 +2281051,г Москва ул Пионерская Б. д.28,Москва,ул Пионерская Б. д.28,ул,Пионерская Б. ,д.28,8094174,муниципальный округ Замоскворечье,1977 +2281051,г Москва ул Пионерская Б. д.33 кор.2,Москва,ул Пионерская Б. д.33 кор.2,ул,Пионерская Б. ,д.33 кор.2,8109295,муниципальный округ Замоскворечье,1984 +2281051,г Москва ул Пионерская Б. д.33 строение 1,Москва,ул Пионерская Б. д.33 строение 1,ул,Пионерская Б. ,д.33 строение 1,8109426,муниципальный округ Замоскворечье,1984 +2281051,г Москва ул Пионерская Б. д.37/38,Москва,ул Пионерская Б. д.37/38,ул,Пионерская Б. ,д.37/38,8105789,муниципальный округ Замоскворечье,1976 +2281051,г Москва ул Пионерская Б. д.40 строение 1,Москва,ул Пионерская Б. д.40 строение 1,ул,Пионерская Б. ,д.40 строение 1,8125322,муниципальный округ Замоскворечье,1928 +2281051,г Москва ул Пионерская Б. д.42,Москва,ул Пионерская Б. д.42,ул,Пионерская Б. ,д.42,8125324,муниципальный округ Замоскворечье,1960 +2281051,г Москва ул Пионерская Б. д.46,Москва,ул Пионерская Б. д.46,ул,Пионерская Б. ,д.46,8109248,муниципальный округ Замоскворечье,1976 +2281051,г Москва ул Пионерская М. д.21 строение 1,Москва,ул Пионерская М. д.21 строение 1,ул,Пионерская М. ,д.21 строение 1,8094179,муниципальный округ Замоскворечье,1914 +2281051,г Москва ул Пионерская М. д.23_31 строение 1,Москва,ул Пионерская М. д.23_31 строение 1,ул,Пионерская М. ,д.23_31 строение 1,8125330,муниципальный округ Замоскворечье,1959 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.10 строение 1,Москва,ул Пятницкая д.10 строение 1,ул,Пятницкая ,д.10 строение 1,8126013,муниципальный округ Замоскворечье,1905 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.17/4 строение 1,Москва,ул Пятницкая д.17/4 строение 1,ул,Пятницкая ,д.17/4 строение 1,8126015,муниципальный округ Замоскворечье,1912 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.18 строение 3,Москва,ул Пятницкая д.18 строение 3,ул,Пятницкая ,д.18 строение 3,8126018,муниципальный округ Замоскворечье,1913 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.2/38 строение 3,Москва,ул Пятницкая д.2/38 строение 3,ул,Пятницкая ,д.2/38 строение 3,8094184,муниципальный округ Замоскворечье,1914 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.20 строение 1,Москва,ул Пятницкая д.20 строение 1,ул,Пятницкая ,д.20 строение 1,8126021,муниципальный округ Замоскворечье,1900 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.20 строение 2,Москва,ул Пятницкая д.20 строение 2,ул,Пятницкая ,д.20 строение 2,8126025,муниципальный округ Замоскворечье,1900 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.28,Москва,ул Пятницкая д.28,ул,Пятницкая ,д.28,8126029,муниципальный округ Замоскворечье,1917 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.33_35 строение 2,Москва,ул Пятницкая д.33_35 строение 2,ул,Пятницкая ,д.33_35 строение 2,8126034,муниципальный округ Замоскворечье,1900 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.37 строение 1,Москва,ул Пятницкая д.37 строение 1,ул,Пятницкая ,д.37 строение 1,8241722,муниципальный округ Замоскворечье,1924 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.39,Москва,ул Пятницкая д.39,ул,Пятницкая ,д.39,8126039,муниципальный округ Замоскворечье,1968 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.43 строение 1,Москва,ул Пятницкая д.43 строение 1,ул,Пятницкая ,д.43 строение 1,8126040,муниципальный округ Замоскворечье,1913 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.43 строение 3,Москва,ул Пятницкая д.43 строение 3,ул,Пятницкая ,д.43 строение 3,8126047,муниципальный округ Замоскворечье,1913 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.47 строение 1,Москва,ул Пятницкая д.47 строение 1,ул,Пятницкая ,д.47 строение 1,8089939,муниципальный округ Замоскворечье,1963 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.48 строение 3,Москва,ул Пятницкая д.48 строение 3,ул,Пятницкая ,д.48 строение 3,7666047,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва ул Пятницкая д.5 строение 1,Москва,ул Пятницкая д.5 строение 1,ул,Пятницкая ,д.5 строение 1,8125971,муниципальный округ Замоскворечье,1880 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.53/18 строение 1,Москва,ул Пятницкая д.53/18 строение 1,ул,Пятницкая ,д.53/18 строение 1,8126054,муниципальный округ Замоскворечье,1914 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.53/18 строение 4,Москва,ул Пятницкая д.53/18 строение 4,ул,Пятницкая ,д.53/18 строение 4,8126061,муниципальный округ Замоскворечье,1931 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.54 строение 1,Москва,ул Пятницкая д.54 строение 1,ул,Пятницкая ,д.54 строение 1,8126067,муниципальный округ Замоскворечье,1908 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.57 строение 2,Москва,ул Пятницкая д.57 строение 2,ул,Пятницкая ,д.57 строение 2,8133849,муниципальный округ Замоскворечье,1903 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.59/19 строение 5,Москва,ул Пятницкая д.59/19 строение 5,ул,Пятницкая ,д.59/19 строение 5,8094187,муниципальный округ Замоскворечье,1937 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.6/1 строение 1,Москва,ул Пятницкая д.6/1 строение 1,ул,Пятницкая ,д.6/1 строение 1,8125990,муниципальный округ Замоскворечье,1860 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.62 строение 7,Москва,ул Пятницкая д.62 строение 7,ул,Пятницкая ,д.62 строение 7,8126069,муниципальный округ Замоскворечье,1900 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.65/10,Москва,ул Пятницкая д.65/10,ул,Пятницкая ,д.65/10,8120492,муниципальный округ Замоскворечье,1911 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.7 строение 2,Москва,ул Пятницкая д.7 строение 2,ул,Пятницкая ,д.7 строение 2,8125996,муниципальный округ Замоскворечье,1870 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.76,Москва,ул Пятницкая д.76,ул,Пятницкая ,д.76,8126072,муниципальный округ Замоскворечье,1931 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.8,Москва,ул Пятницкая д.8,ул,Пятницкая ,д.8,8126001,муниципальный округ Замоскворечье,1910 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.9/28 строение 1,Москва,ул Пятницкая д.9/28 строение 1,ул,Пятницкая ,д.9/28 строение 1,8126005,муниципальный округ Замоскворечье,1904 +2281051,г Москва ул Пятницкая д.9/28 строение 3,Москва,ул Пятницкая д.9/28 строение 3,ул,Пятницкая ,д.9/28 строение 3,8126008,муниципальный округ Замоскворечье,1907 +2281051,г Москва ул Садовническая д.11 строение 10,Москва,ул Садовническая д.11 строение 10,ул,Садовническая ,д.11 строение 10,8126097,муниципальный округ Замоскворечье,1900 +2281051,г Москва ул Садовническая д.18,Москва,ул Садовническая д.18,ул,Садовническая ,д.18,8105590,муниципальный округ Замоскворечье,1900 +2281051,г Москва ул Садовническая д.21,Москва,ул Садовническая д.21,ул,Садовническая ,д.21,8094190,муниципальный округ Замоскворечье,1959 +2281051,г Москва ул Садовническая д.25,Москва,ул Садовническая д.25,ул,Садовническая ,д.25,8126103,муниципальный округ Замоскворечье,1927 +2281051,г Москва ул Садовническая д.27 строение 1,Москва,ул Садовническая д.27 строение 1,ул,Садовническая ,д.27 строение 1,8126108,муниципальный округ Замоскворечье,1958 +2281051,г Москва ул Садовническая д.42 строение 1,Москва,ул Садовническая д.42 строение 1,ул,Садовническая ,д.42 строение 1,8193772,муниципальный округ Замоскворечье,2004 +2281051,г Москва ул Садовническая д.47 строение 1,Москва,ул Садовническая д.47 строение 1,ул,Садовническая ,д.47 строение 1,8126002,муниципальный округ Замоскворечье,1975 +2281051,г Москва ул Садовническая д.51 строение 1,Москва,ул Садовническая д.51 строение 1,ул,Садовническая ,д.51 строение 1,8126007,муниципальный округ Замоскворечье,1937 +2281051,г Москва ул Садовническая д.58 строение 1,Москва,ул Садовническая д.58 строение 1,ул,Садовническая ,д.58 строение 1,8122439,муниципальный округ Замоскворечье,1910 +2281051,г Москва ул Садовническая д.61 строение 1,Москва,ул Садовническая д.61 строение 1,ул,Садовническая ,д.61 строение 1,8126026,муниципальный округ Замоскворечье,1905 +2281051,г Москва ул Садовническая д.61 строение 2,Москва,ул Садовническая д.61 строение 2,ул,Садовническая ,д.61 строение 2,8126036,муниципальный округ Замоскворечье,1905 +2281051,г Москва ул Садовническая д.61 строение 3,Москва,ул Садовническая д.61 строение 3,ул,Садовническая ,д.61 строение 3,8126041,муниципальный округ Замоскворечье,1905 +2281051,г Москва ул Садовническая д.66,Москва,ул Садовническая д.66,ул,Садовническая ,д.66,8126048,муниципальный округ Замоскворечье,1900 +2281051,г Москва ул Садовническая д.66 строение 1,Москва,ул Садовническая д.66 строение 1,ул,Садовническая ,д.66 строение 1,8118420,муниципальный округ Замоскворечье,1900 +2281051,г Москва ул Садовническая д.77 строение 2,Москва,ул Садовническая д.77 строение 2,ул,Садовническая ,д.77 строение 2,8126055,муниципальный округ Замоскворечье,1930 +2281051,г Москва ул Садовническая д.78 строение 1,Москва,ул Садовническая д.78 строение 1,ул,Садовническая ,д.78 строение 1,8126065,муниципальный округ Замоскворечье,1906 +2281051,г Москва ул Садовническая д.78 строение 3,Москва,ул Садовническая д.78 строение 3,ул,Садовническая ,д.78 строение 3,8126086,муниципальный округ Замоскворечье,1906 +2281051,г Москва ул Садовническая д.78 строение 4,Москва,ул Садовническая д.78 строение 4,ул,Садовническая ,д.78 строение 4,8126095,муниципальный округ Замоскворечье,1906 +2281051,г Москва ул Серпуховская Б. д.14/13 строение 2,Москва,ул Серпуховская Б. д.14/13 строение 2,ул,Серпуховская Б. ,д.14/13 строение 2,8126104,муниципальный округ Замоскворечье,1917 +2281051,г Москва ул Серпуховская Б. д.19/37 строение 2,Москва,ул Серпуховская Б. д.19/37 строение 2,ул,Серпуховская Б. ,д.19/37 строение 2,8126109,муниципальный округ Замоскворечье,1917 +2281051,г Москва ул Серпуховская Б. д.30 строение 3,Москва,ул Серпуховская Б. д.30 строение 3,ул,Серпуховская Б. ,д.30 строение 3,8126129,муниципальный округ Замоскворечье,2008 +2281051,г Москва ул Серпуховская Б. д.31 кор.1,Москва,ул Серпуховская Б. д.31 кор.1,ул,Серпуховская Б. ,д.31 кор.1,8126143,муниципальный округ Замоскворечье,1926 +2281051,г Москва ул Серпуховская Б. д.31 кор.10,Москва,ул Серпуховская Б. д.31 кор.10,ул,Серпуховская Б. ,д.31 кор.10,8126150,муниципальный округ Замоскворечье,1926 +2281051,г Москва ул Серпуховская Б. д.31 кор.2,Москва,ул Серпуховская Б. д.31 кор.2,ул,Серпуховская Б. ,д.31 кор.2,8306937,муниципальный округ Замоскворечье,1926 +2281051,г Москва ул Серпуховская Б. д.31 кор.4,Москва,ул Серпуховская Б. д.31 кор.4,ул,Серпуховская Б. ,д.31 кор.4,8109273,муниципальный округ Замоскворечье,1926 +2281051,г Москва ул Серпуховская Б. д.31 кор.6,Москва,ул Серпуховская Б. д.31 кор.6,ул,Серпуховская Б. ,д.31 кор.6,8126136,муниципальный округ Замоскворечье,1928 +2281051,г Москва ул Серпуховская Б. д.31 кор.9,Москва,ул Серпуховская Б. д.31 кор.9,ул,Серпуховская Б. ,д.31 кор.9,8126147,муниципальный округ Замоскворечье,1927 +2281051,г Москва ул Серпуховская Б. д.31 строение 1,Москва,ул Серпуховская Б. д.31 строение 1,ул,Серпуховская Б. ,д.31 строение 1,8126132,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва ул Серпуховская Б. д.31 строение 11,Москва,ул Серпуховская Б. д.31 строение 11,ул,Серпуховская Б. ,д.31 строение 11,8089945,муниципальный округ Замоскворечье,1927 +2281051,г Москва ул Серпуховская Б. д.31 строение 3,Москва,ул Серпуховская Б. д.31 строение 3,ул,Серпуховская Б. ,д.31 строение 3,8089946,муниципальный округ Замоскворечье,1926 +2281051,г Москва ул Серпуховская Б. д.34 кор.4,Москва,ул Серпуховская Б. д.34 кор.4,ул,Серпуховская Б. ,д.34 кор.4,8133293,муниципальный округ Замоскворечье,1931 +2281051,г Москва ул Серпуховская Б. д.34 кор.5,Москва,ул Серпуховская Б. д.34 кор.5,ул,Серпуховская Б. ,д.34 кор.5,8109436,муниципальный округ Замоскворечье,1931 +2281051,г Москва ул Серпуховская Б. д.34 кор.6,Москва,ул Серпуховская Б. д.34 кор.6,ул,Серпуховская Б. ,д.34 кор.6,8089950,муниципальный округ Замоскворечье,1926 +2281051,г Москва ул Серпуховская Б. д.34_36 строение 3,Москва,ул Серпуховская Б. д.34_36 строение 3,ул,Серпуховская Б. ,д.34_36 строение 3,8126153,муниципальный округ Замоскворечье,1948 +2281051,г Москва ул Серпуховская Б. д.36,Москва,ул Серпуховская Б. д.36,ул,Серпуховская Б. ,д.36,8126154,муниципальный округ Замоскворечье,2009 +2281051,г Москва ул Серпуховская Б. д.38 строение 2,Москва,ул Серпуховская Б. д.38 строение 2,ул,Серпуховская Б. ,д.38 строение 2,8126158,муниципальный округ Замоскворечье,1948 +2281051,г Москва ул Серпуховская Б. д.40 строение 1,Москва,ул Серпуховская Б. д.40 строение 1,ул,Серпуховская Б. ,д.40 строение 1,8126166,муниципальный округ Замоскворечье,1961 +2281051,г Москва ул Серпуховская Б. д.40 строение 2,Москва,ул Серпуховская Б. д.40 строение 2,ул,Серпуховская Б. ,д.40 строение 2,8126169,муниципальный округ Замоскворечье,2009 +2281051,г Москва ул Татарская Б. д.20 строение 2,Москва,ул Татарская Б. д.20 строение 2,ул,Татарская Б. ,д.20 строение 2,8126272,муниципальный округ Замоскворечье,1955 +2281051,г Москва ул Татарская Б. д.24,Москва,ул Татарская Б. д.24,ул,Татарская Б. ,д.24,8126220,муниципальный округ Замоскворечье,1914 +2281051,г Москва ул Татарская Б. д.25 27 строение 1,Москва,ул Татарская Б. д.25 27 строение 1,ул,Татарская Б. ,д.25 27 строение 1,8089952,муниципальный округ Замоскворечье,1931 +2281051,г Москва ул Татарская Б. д.26,Москва,ул Татарская Б. д.26,ул,Татарская Б. ,д.26,8126223,муниципальный округ Замоскворечье,1961 +2281051,г Москва ул Татарская Б. д.3,Москва,ул Татарская Б. д.3,ул,Татарская Б. ,д.3,8126271,муниципальный округ Замоскворечье,1911 +2281051,г Москва ул Татарская Б. д.30,Москва,ул Татарская Б. д.30,ул,Татарская Б. ,д.30,8126224,муниципальный округ Замоскворечье,1931 +2281051,г Москва ул Татарская Б. д.32,Москва,ул Татарская Б. д.32,ул,Татарская Б. ,д.32,8126226,муниципальный округ Замоскворечье,1932 +2281051,г Москва ул Татарская Б. д.36,Москва,ул Татарская Б. д.36,ул,Татарская Б. ,д.36,8126227,муниципальный округ Замоскворечье,1939 +2281051,г Москва ул Татарская Б. д.44,Москва,ул Татарская Б. д.44,ул,Татарская Б. ,д.44,8126229,муниципальный округ Замоскворечье,1927 +2281051,г Москва ул Татарская Б. д.7,Москва,ул Татарская Б. д.7,ул,Татарская Б. ,д.7,8000797,муниципальный округ Замоскворечье,2011 +2281051,г Москва ул Татарская д.1/7,Москва,ул Татарская д.1/7,ул,Татарская ,д.1/7,8126194,муниципальный округ Замоскворечье,1962 +2281051,г Москва ул Татарская д.14,Москва,ул Татарская д.14,ул,Татарская ,д.14,8126206,муниципальный округ Замоскворечье,1959 +2281051,г Москва ул Татарская д.18 строение 1,Москва,ул Татарская д.18 строение 1,ул,Татарская ,д.18 строение 1,8121538,муниципальный округ Замоскворечье,н.д. +2281051,г Москва ул Татарская д.3 строение 1,Москва,ул Татарская д.3 строение 1,ул,Татарская ,д.3 строение 1,8126196,муниципальный округ Замоскворечье,1883 +2281051,г Москва ул Татарская д.5 строение 1,Москва,ул Татарская д.5 строение 1,ул,Татарская ,д.5 строение 1,8126198,муниципальный округ Замоскворечье,1926 +2281051,г Москва ул Татарская д.5 строение 2,Москва,ул Татарская д.5 строение 2,ул,Татарская ,д.5 строение 2,8126200,муниципальный округ Замоскворечье,1924 +2281051,г Москва ул Татарская д.7 строение 1,Москва,ул Татарская д.7 строение 1,ул,Татарская ,д.7 строение 1,8126203,муниципальный округ Замоскворечье,1962 +2281051,г Москва ул Щипок д.13 строение 1,Москва,ул Щипок д.13 строение 1,ул,Щипок ,д.13 строение 1,8109239,муниципальный округ Замоскворечье,1927 +2281053,г Москва б-р Сретенский д.5,Москва,б-р Сретенский д.5,б-р,Сретенский ,д.5,7799216,муниципальный округ Красносельский,1937 +2281053,г Москва б-р Сретенский д.6/1 кор.2,Москва,б-р Сретенский д.6/1 кор.2,б-р,Сретенский ,д.6/1 кор.2,7713518,муниципальный округ Красносельский,1901 +2281053,г Москва пер Ананьевский д.4/2 строение 1,Москва,пер Ананьевский д.4/2 строение 1,пер,Ананьевский ,д.4/2 строение 1,7681211,муниципальный округ Красносельский,1929 +2281053,г Москва пер Ананьевский д.4/2 строение 2,Москва,пер Ананьевский д.4/2 строение 2,пер,Ананьевский ,д.4/2 строение 2,7681233,муниципальный округ Красносельский,1930 +2281053,г Москва пер Ананьевский д.5 строение 12,Москва,пер Ананьевский д.5 строение 12,пер,Ананьевский ,д.5 строение 12,7681348,муниципальный округ Красносельский,1932 +2281053,г Москва пер Ананьевский д.5 строение 4,Москва,пер Ананьевский д.5 строение 4,пер,Ананьевский ,д.5 строение 4,7681246,муниципальный округ Красносельский,1931 +2281053,г Москва пер Ананьевский д.5 строение 6,Москва,пер Ананьевский д.5 строение 6,пер,Ананьевский ,д.5 строение 6,7681261,муниципальный округ Красносельский,1932 +2281053,г Москва пер Ананьевский д.5 строение 7,Москва,пер Ананьевский д.5 строение 7,пер,Ананьевский ,д.5 строение 7,7681279,муниципальный округ Красносельский,1932 +2281053,г Москва пер Ананьевский д.5 строение 9,Москва,пер Ананьевский д.5 строение 9,пер,Ананьевский ,д.5 строение 9,7681336,муниципальный округ Красносельский,1932 +2281053,г Москва пер Астраханский д.10/36 строение 1,Москва,пер Астраханский д.10/36 строение 1,пер,Астраханский ,д.10/36 строение 1,7681358,муниципальный округ Красносельский,1990 +2281053,г Москва пер Балканский Б. д.13 кор.2,Москва,пер Балканский Б. д.13 кор.2,пер,Балканский Б. ,д.13 кор.2,7681390,муниципальный округ Красносельский,1928 +2281053,г Москва пер Балканский Б. д.13 кор.3,Москва,пер Балканский Б. д.13 кор.3,пер,Балканский Б. ,д.13 кор.3,7681416,муниципальный округ Красносельский,1928 +2281053,г Москва пер Балканский Б. д.13/47 кор.4,Москва,пер Балканский Б. д.13/47 кор.4,пер,Балканский Б. ,д.13/47 кор.4,7681425,муниципальный округ Красносельский,1928 +2281053,г Москва пер Балканский Б. д.13/47 кор.5,Москва,пер Балканский Б. д.13/47 кор.5,пер,Балканский Б. ,д.13/47 кор.5,7681440,муниципальный округ Красносельский,1928 +2281053,г Москва пер Балканский Б. д.5,Москва,пер Балканский Б. д.5,пер,Балканский Б. ,д.5,7681378,муниципальный округ Красносельский,1917 +2281053,г Москва пер Басманный 1-й д.5/20 строение 1,Москва,пер Басманный 1-й д.5/20 строение 1,пер,Басманный 1-й ,д.5/20 строение 1,8010365,муниципальный округ Красносельский,1927 +2281053,г Москва пер Басманный 1-й д.5/20 строение 2,Москва,пер Басманный 1-й д.5/20 строение 2,пер,Басманный 1-й ,д.5/20 строение 2,8010358,муниципальный округ Красносельский,1927 +2281053,г Москва пер Басманный 1-й д.5/20 строение 3,Москва,пер Басманный 1-й д.5/20 строение 3,пер,Басманный 1-й ,д.5/20 строение 3,8011252,муниципальный округ Красносельский,1927 +2281053,г Москва пер Басманный д.4,Москва,пер Басманный д.4,пер,Басманный ,д.4,7681463,муниципальный округ Красносельский,1850 +2281053,г Москва пер Басманный д.5/20 строение 1,Москва,пер Басманный д.5/20 строение 1,пер,Басманный ,д.5/20 строение 1,8010352,муниципальный округ Красносельский,н.д. +2281053,г Москва пер Басманный д.9,Москва,пер Басманный д.9,пер,Басманный ,д.9,7681487,муниципальный округ Красносельский,2007 +2281053,г Москва пер Головин М. д.5,Москва,пер Головин М. д.5,пер,Головин М. ,д.5,7798696,муниципальный округ Красносельский,2007 +2281053,г Москва пер Грохольский д.28,Москва,пер Грохольский д.28,пер,Грохольский ,д.28,8037650,муниципальный округ Красносельский,н.д. +2281053,г Москва пер Грохольский д.30 кор.1,Москва,пер Грохольский д.30 кор.1,пер,Грохольский ,д.30 кор.1,7681571,муниципальный округ Красносельский,1975 +2281053,г Москва пер Грохольский д.30 кор.2,Москва,пер Грохольский д.30 кор.2,пер,Грохольский ,д.30 кор.2,7681584,муниципальный округ Красносельский,1974 +2281053,г Москва пер Даев д.12/16,Москва,пер Даев д.12/16,пер,Даев ,д.12/16,7681641,муниципальный округ Красносельский,1965 +2281053,г Москва пер Даев д.14,Москва,пер Даев д.14,пер,Даев ,д.14,7681660,муниципальный округ Красносельский,1998 +2281053,г Москва пер Даев д.2,Москва,пер Даев д.2,пер,Даев ,д.2,7681591,муниципальный округ Красносельский,1917 +2281053,г Москва пер Даев д.22,Москва,пер Даев д.22,пер,Даев ,д.22,7681674,муниципальный округ Красносельский,1998 +2281053,г Москва пер Даев д.25/29 строение 1,Москва,пер Даев д.25/29 строение 1,пер,Даев ,д.25/29 строение 1,7681679,муниципальный округ Красносельский,1961 +2281053,г Москва пер Даев д.29а строение 3,Москва,пер Даев д.29а строение 3,пер,Даев ,д.29а строение 3,7681701,муниципальный округ Красносельский,1958 +2281053,г Москва пер Даев д.31 строение 2,Москва,пер Даев д.31 строение 2,пер,Даев ,д.31 строение 2,7681716,муниципальный округ Красносельский,1914 +2281053,г Москва пер Даев д.33,Москва,пер Даев д.33,пер,Даев ,д.33,7774326,муниципальный округ Красносельский,2005 +2281053,г Москва пер Даев д.4,Москва,пер Даев д.4,пер,Даев ,д.4,7681595,муниципальный округ Красносельский,1912 +2281053,г Москва пер Даев д.5,Москва,пер Даев д.5,пер,Даев ,д.5,8224195,муниципальный округ Красносельский,н.д. +2281053,г Москва пер Даев д.6,Москва,пер Даев д.6,пер,Даев ,д.6,7681605,муниципальный округ Красносельский,1913 +2281053,г Москва пер Даев д.8,Москва,пер Даев д.8,пер,Даев ,д.8,7681627,муниципальный округ Красносельский,1997 +2281053,г Москва пер Докучаев д.11,Москва,пер Докучаев д.11,пер,Докучаев ,д.11,7681728,муниципальный округ Красносельский,1895 +2281053,г Москва пер Докучаев д.13,Москва,пер Докучаев д.13,пер,Докучаев ,д.13,7681745,муниципальный округ Красносельский,1975 +2281053,г Москва пер Докучаев д.15,Москва,пер Докучаев д.15,пер,Докучаев ,д.15,7681834,муниципальный округ Красносельский,1974 +2281053,г Москва пер Докучаев д.17,Москва,пер Докучаев д.17,пер,Докучаев ,д.17,7681876,муниципальный округ Красносельский,1974 +2281053,г Москва пер Докучаев д.19,Москва,пер Докучаев д.19,пер,Докучаев ,д.19,7681883,муниципальный округ Красносельский,2007 +2281053,г Москва пер Живарев д.8 строение 1,Москва,пер Живарев д.8 строение 1,пер,Живарев ,д.8 строение 1,7681891,муниципальный округ Красносельский,1900 +2281053,г Москва пер Коптельский 1-й д.14,Москва,пер Коптельский 1-й д.14,пер,Коптельский 1-й ,д.14,7688414,муниципальный округ Красносельский,н.д. +2281053,г Москва пер Коптельский 1-й д.14 строение 1,Москва,пер Коптельский 1-й д.14 строение 1,пер,Коптельский 1-й ,д.14 строение 1,7688440,муниципальный округ Красносельский,1910 +2281053,г Москва пер Коптельский 1-й д.20,Москва,пер Коптельский 1-й д.20,пер,Коптельский 1-й ,д.20,7688455,муниципальный округ Красносельский,2007 +2281053,г Москва пер Коптельский 1-й д.24 строение 3,Москва,пер Коптельский 1-й д.24 строение 3,пер,Коптельский 1-й ,д.24 строение 3,7688485,муниципальный округ Красносельский,н.д. +2281053,г Москва пер Коптельский 1-й д.26 строение 1,Москва,пер Коптельский 1-й д.26 строение 1,пер,Коптельский 1-й ,д.26 строение 1,7688502,муниципальный округ Красносельский,1967 +2281053,г Москва пер Костянский д.10 кор.1,Москва,пер Костянский д.10 кор.1,пер,Костянский ,д.10 кор.1,7688530,муниципальный округ Красносельский,1963 +2281053,г Москва пер Костянский д.10 кор.2,Москва,пер Костянский д.10 кор.2,пер,Костянский ,д.10 кор.2,7688539,муниципальный округ Красносельский,1964 +2281053,г Москва пер Костянский д.10А,Москва,пер Костянский д.10А,пер,Костянский ,д.10А,7688547,муниципальный округ Красносельский,1951 +2281053,г Москва пер Костянский д.11 строение 1,Москва,пер Костянский д.11 строение 1,пер,Костянский ,д.11 строение 1,7688559,муниципальный округ Красносельский,1929 +2281053,г Москва пер Костянский д.12,Москва,пер Костянский д.12,пер,Костянский ,д.12,7688569,муниципальный округ Красносельский,1912 +2281053,г Москва пер Костянский д.14,Москва,пер Костянский д.14,пер,Костянский ,д.14,7688578,муниципальный округ Красносельский,1912 +2281053,г Москва пер Костянский д.9/10,Москва,пер Костянский д.9/10,пер,Костянский ,д.9/10,7688518,муниципальный округ Красносельский,1890 +2281053,г Москва пер Красносельский 1-й д.7/9 строение 2,Москва,пер Красносельский 1-й д.7/9 строение 2,пер,Красносельский 1-й ,д.7/9 строение 2,7786625,муниципальный округ Красносельский,1929 +2281053,г Москва пер Красносельский 2-й д.2,Москва,пер Красносельский 2-й д.2,пер,Красносельский 2-й ,д.2,7786626,муниципальный округ Красносельский,1987 +2281053,г Москва пер Красносельский 3-й д.6,Москва,пер Красносельский 3-й д.6,пер,Красносельский 3-й ,д.6,7786637,муниципальный округ Красносельский,1959 +2281053,г Москва пер Красносельский 3-й д.7,Москва,пер Красносельский 3-й д.7,пер,Красносельский 3-й ,д.7,7786641,муниципальный округ Красносельский,1957 +2281053,г Москва пер Красносельский 3-й д.8,Москва,пер Красносельский 3-й д.8,пер,Красносельский 3-й ,д.8,7786645,муниципальный округ Красносельский,1973 +2281053,г Москва пер Красносельский 4-й д.5,Москва,пер Красносельский 4-й д.5,пер,Красносельский 4-й ,д.5,7786686,муниципальный округ Красносельский,2008 +2281053,г Москва пер Красносельский 5-й д.2,Москва,пер Красносельский 5-й д.2,пер,Красносельский 5-й ,д.2,7786691,муниципальный округ Красносельский,1991 +2281053,г Москва пер Красносельский 5-й д.5,Москва,пер Красносельский 5-й д.5,пер,Красносельский 5-й ,д.5,7786693,муниципальный округ Красносельский,1967 +2281053,г Москва пер Красносельский 6-й д.3,Москва,пер Красносельский 6-й д.3,пер,Красносельский 6-й ,д.3,7786697,муниципальный округ Красносельский,1962 +2281053,г Москва пер Луков д.4,Москва,пер Луков д.4,пер,Луков ,д.4,7786727,муниципальный округ Красносельский,1903 +2281053,г Москва пер Луков д.7,Москва,пер Луков д.7,пер,Луков ,д.7,7798662,муниципальный округ Красносельский,1996 +2281053,г Москва пер Луков д.8,Москва,пер Луков д.8,пер,Луков ,д.8,7798674,муниципальный округ Красносельский,1997 +2281053,г Москва пер Милютинский д.19/4 строение 2,Москва,пер Милютинский д.19/4 строение 2,пер,Милютинский ,д.19/4 строение 2,7798739,муниципальный округ Красносельский,1926 +2281053,г Москва пер Милютинский д.20/2 строение 1,Москва,пер Милютинский д.20/2 строение 1,пер,Милютинский ,д.20/2 строение 1,7798755,муниципальный округ Красносельский,1914 +2281053,г Москва пер Милютинский д.3,Москва,пер Милютинский д.3,пер,Милютинский ,д.3,8103896,муниципальный округ Красносельский,1898 +2281053,г Москва пер Московско-Казанский д.10 строение 1,Москва,пер Московско-Казанский д.10 строение 1,пер,Московско-Казанский ,д.10 строение 1,8011964,муниципальный округ Красносельский,1956 +2281053,г Москва пер Московско-Казанский д.11/15,Москва,пер Московско-Казанский д.11/15,пер,Московско-Казанский ,д.11/15,8011341,муниципальный округ Красносельский,1958 +2281053,г Москва пер Московско-Казанский д.5/7,Москва,пер Московско-Казанский д.5/7,пер,Московско-Казанский ,д.5/7,8011349,муниципальный округ Красносельский,1957 +2281053,г Москва пер Новый 1-й д.7,Москва,пер Новый 1-й д.7,пер,Новый 1-й ,д.7,8011263,муниципальный округ Красносельский,1949 +2281053,г Москва пер Новый 2-й д.3/5,Москва,пер Новый 2-й д.3/5,пер,Новый 2-й ,д.3/5,8011267,муниципальный округ Красносельский,1957 +2281053,г Москва пер Новый 2-й д.4,Москва,пер Новый 2-й д.4,пер,Новый 2-й ,д.4,8011942,муниципальный округ Красносельский,2005 +2281053,г Москва пер Орликов д.6,Москва,пер Орликов д.6,пер,Орликов ,д.6,7798848,муниципальный округ Красносельский,1929 +2281053,г Москва пер Орликов д.8,Москва,пер Орликов д.8,пер,Орликов ,д.8,7798863,муниципальный округ Красносельский,1954 +2281053,г Москва пер Просвирин д.11,Москва,пер Просвирин д.11,пер,Просвирин ,д.11,7798914,муниципальный округ Красносельский,1911 +2281053,г Москва пер Просвирин д.13,Москва,пер Просвирин д.13,пер,Просвирин ,д.13,7798923,муниципальный округ Красносельский,1911 +2281053,г Москва пер Просвирин д.15,Москва,пер Просвирин д.15,пер,Просвирин ,д.15,7798934,муниципальный округ Красносельский,1913 +2281053,г Москва пер Просвирин д.9,Москва,пер Просвирин д.9,пер,Просвирин ,д.9,8011992,муниципальный округ Красносельский,1998 +2281053,г Москва пер Протопоповский д.38,Москва,пер Протопоповский д.38,пер,Протопоповский ,д.38,7798943,муниципальный округ Красносельский,1966 +2281053,г Москва пер Протопоповский д.40,Москва,пер Протопоповский д.40,пер,Протопоповский ,д.40,7798950,муниципальный округ Красносельский,1965 +2281053,г Москва пер Рыбников д.13/3,Москва,пер Рыбников д.13/3,пер,Рыбников ,д.13/3,7799015,муниципальный округ Красносельский,н.д. +2281053,г Москва пер Селиверстов д.1А,Москва,пер Селиверстов д.1А,пер,Селиверстов ,д.1А,7799023,муниципальный округ Красносельский,1913 +2281053,г Москва пер Селиверстов д.3,Москва,пер Селиверстов д.3,пер,Селиверстов ,д.3,7799032,муниципальный округ Красносельский,1917 +2281053,г Москва пер Скорняжный д.1,Москва,пер Скорняжный д.1,пер,Скорняжный ,д.1,7799089,муниципальный округ Красносельский,1986 +2281053,г Москва пер Скорняжный д.5 кор.1,Москва,пер Скорняжный д.5 кор.1,пер,Скорняжный ,д.5 кор.1,7799097,муниципальный округ Красносельский,1974 +2281053,г Москва пер Скорняжный д.7 кор.1,Москва,пер Скорняжный д.7 кор.1,пер,Скорняжный ,д.7 кор.1,7799102,муниципальный округ Красносельский,1960 +2281053,г Москва пер Уланский д.11А,Москва,пер Уланский д.11А,пер,Уланский ,д.11А,7799273,муниципальный округ Красносельский,1927 +2281053,г Москва пер Уланский д.14 кор.А,Москва,пер Уланский д.14 кор.А,пер,Уланский ,д.14 кор.А,7799285,муниципальный округ Красносельский,1933 +2281053,г Москва пер Уланский д.14 кор.Б,Москва,пер Уланский д.14 кор.Б,пер,Уланский ,д.14 кор.Б,7799293,муниципальный округ Красносельский,1933 +2281053,г Москва пер Уланский д.19,Москва,пер Уланский д.19,пер,Уланский ,д.19,8245050,муниципальный округ Красносельский,1912 +2281053,г Москва пер Уланский д.21 строение 1,Москва,пер Уланский д.21 строение 1,пер,Уланский ,д.21 строение 1,7799300,муниципальный округ Красносельский,н.д. +2281053,г Москва пер Уланский д.21 строение 2,Москва,пер Уланский д.21 строение 2,пер,Уланский ,д.21 строение 2,7799306,муниципальный округ Красносельский,н.д. +2281053,г Москва пл Сухаревская Б. д.14/7,Москва,пл Сухаревская Б. д.14/7,пл,Сухаревская Б. ,д.14/7,7799340,муниципальный округ Красносельский,1936 +2281053,г Москва пл Сухаревская Б. д.16/18 строение 1,Москва,пл Сухаревская Б. д.16/18 строение 1,пл,Сухаревская Б. ,д.16/18 строение 1,7799231,муниципальный округ Красносельский,1915 +2281053,г Москва пл Сухаревская Б. д.16/18 строение 2,Москва,пл Сухаревская Б. д.16/18 строение 2,пл,Сухаревская Б. ,д.16/18 строение 2,7799240,муниципальный округ Красносельский,1915 +2281053,г Москва пл Сухаревская Б. д.16/18 строение 4,Москва,пл Сухаревская Б. д.16/18 строение 4,пл,Сухаревская Б. ,д.16/18 строение 4,7799260,муниципальный округ Красносельский,1933 +2281053,г Москва туп Краснопрудный Б. д.6/21,Москва,туп Краснопрудный Б. д.6/21,туп,Краснопрудный Б. ,д.6/21,7688883,муниципальный округ Красносельский,1956 +2281053,г Москва туп Краснопрудный М. д.1 строение 1,Москва,туп Краснопрудный М. д.1 строение 1,туп,Краснопрудный М. ,д.1 строение 1,7688714,муниципальный округ Красносельский,2000 +2281053,г Москва туп Краснопрудный М. д.2,Москва,туп Краснопрудный М. д.2,туп,Краснопрудный М. ,д.2,7688866,муниципальный округ Красносельский,2004 +2281053,г Москва туп Красносельский д.5,Москва,туп Красносельский д.5,туп,Красносельский ,д.5,7786623,муниципальный округ Красносельский,1955 +2281053,г Москва ул Басманная Нов. д.15 строение 1,Москва,ул Басманная Нов. д.15 строение 1,ул,Басманная Нов. ,д.15 строение 1,7681514,муниципальный округ Красносельский,1970 +2281053,г Москва ул Басманная Нов. д.17,Москва,ул Басманная Нов. д.17,ул,Басманная Нов. ,д.17,7681518,муниципальный округ Красносельский,1969 +2281053,г Москва ул Гаврикова д.2/38,Москва,ул Гаврикова д.2/38,ул,Гаврикова ,д.2/38,7681546,муниципальный округ Красносельский,1962 +2281053,г Москва ул Гаврикова д.3/1,Москва,ул Гаврикова д.3/1,ул,Гаврикова ,д.3/1,7681557,муниципальный округ Красносельский,1929 +2281053,г Москва ул Каланчевская д.22,Москва,ул Каланчевская д.22,ул,Каланчевская ,д.22,7681028,муниципальный округ Красносельский,н.д. +2281053,г Москва ул Каланчевская д.28,Москва,ул Каланчевская д.28,ул,Каланчевская ,д.28,7681899,муниципальный округ Красносельский,1929 +2281053,г Москва ул Каланчевская д.30,Москва,ул Каланчевская д.30,ул,Каланчевская ,д.30,7682797,муниципальный округ Красносельский,1962 +2281053,г Москва ул Каланчевская д.32,Москва,ул Каланчевская д.32,ул,Каланчевская ,д.32,7688377,муниципальный округ Красносельский,1906 +2281053,г Москва ул Каланчевская д.47,Москва,ул Каланчевская д.47,ул,Каланчевская ,д.47,7688385,муниципальный округ Красносельский,1928 +2281053,г Москва ул Краснопрудная д.1,Москва,ул Краснопрудная д.1,ул,Краснопрудная ,д.1,7688594,муниципальный округ Красносельский,1961 +2281053,г Москва ул Краснопрудная д.11,Москва,ул Краснопрудная д.11,ул,Краснопрудная ,д.11,8181562,муниципальный округ Красносельский,1962 +2281053,г Москва ул Краснопрудная д.13,Москва,ул Краснопрудная д.13,ул,Краснопрудная ,д.13,7688675,муниципальный округ Красносельский,1983 +2281053,г Москва ул Краснопрудная д.22/24,Москва,ул Краснопрудная д.22/24,ул,Краснопрудная ,д.22/24,8011289,муниципальный округ Красносельский,1933 +2281053,г Москва ул Краснопрудная д.22а,Москва,ул Краснопрудная д.22а,ул,Краснопрудная ,д.22а,8011301,муниципальный округ Красносельский,1930 +2281053,г Москва ул Краснопрудная д.26,Москва,ул Краснопрудная д.26,ул,Краснопрудная ,д.26,8012000,муниципальный округ Красносельский,н.д. +2281053,г Москва ул Краснопрудная д.26/1,Москва,ул Краснопрудная д.26/1,ул,Краснопрудная ,д.26/1,8012003,муниципальный округ Красносельский,1948 +2281053,г Москва ул Краснопрудная д.3/5 строение 1,Москва,ул Краснопрудная д.3/5 строение 1,ул,Краснопрудная ,д.3/5 строение 1,7688630,муниципальный округ Красносельский,1947 +2281053,г Москва ул Краснопрудная д.30/34 строение 1,Москва,ул Краснопрудная д.30/34 строение 1,ул,Краснопрудная ,д.30/34 строение 1,7688692,муниципальный округ Красносельский,н.д. +2281053,г Москва ул Краснопрудная д.36 строение 1,Москва,ул Краснопрудная д.36 строение 1,ул,Краснопрудная ,д.36 строение 1,8011304,муниципальный округ Красносельский,1929 +2281053,г Москва ул Краснопрудная д.36 строение 2,Москва,ул Краснопрудная д.36 строение 2,ул,Краснопрудная ,д.36 строение 2,8011954,муниципальный округ Красносельский,1929 +2281053,г Москва ул Краснопрудная д.6/21,Москва,ул Краснопрудная д.6/21,ул,Краснопрудная ,д.6/21,7688702,муниципальный округ Красносельский,н.д. +2281053,г Москва ул Краснопрудная д.7/9,Москва,ул Краснопрудная д.7/9,ул,Краснопрудная ,д.7/9,7688649,муниципальный округ Красносельский,1940 +2281053,г Москва ул Красносельская Верхн. д.10 кор.1,Москва,ул Красносельская Верхн. д.10 кор.1,ул,Красносельская Верхн. ,д.10 кор.1,7689013,муниципальный округ Красносельский,1928 +2281053,г Москва ул Красносельская Верхн. д.10 кор.2,Москва,ул Красносельская Верхн. д.10 кор.2,ул,Красносельская Верхн. ,д.10 кор.2,7689031,муниципальный округ Красносельский,1961 +2281053,г Москва ул Красносельская Верхн. д.10 кор.7А,Москва,ул Красносельская Верхн. д.10 кор.7А,ул,Красносельская Верхн. ,д.10 кор.7А,7689040,муниципальный округ Красносельский,1995 +2281053,г Москва ул Красносельская Верхн. д.14Б,Москва,ул Красносельская Верхн. д.14Б,ул,Красносельская Верхн. ,д.14Б,7689056,муниципальный округ Красносельский,1963 +2281053,г Москва ул Красносельская Верхн. д.22,Москва,ул Красносельская Верхн. д.22,ул,Красносельская Верхн. ,д.22,7786608,муниципальный округ Красносельский,1965 +2281053,г Москва ул Красносельская Верхн. д.24,Москва,ул Красносельская Верхн. д.24,ул,Красносельская Верхн. ,д.24,7786610,муниципальный округ Красносельский,1965 +2281053,г Москва ул Красносельская Верхн. д.34,Москва,ул Красносельская Верхн. д.34,ул,Красносельская Верхн. ,д.34,7786615,муниципальный округ Красносельский,1960 +2281053,г Москва ул Красносельская Верхн. д.8 кор.2,Москва,ул Красносельская Верхн. д.8 кор.2,ул,Красносельская Верхн. ,д.8 кор.2,7688928,муниципальный округ Красносельский,1978 +2281053,г Москва ул Красносельская Верхн. д.8 кор.3,Москва,ул Красносельская Верхн. д.8 кор.3,ул,Красносельская Верхн. ,д.8 кор.3,7688947,муниципальный округ Красносельский,1989 +2281053,г Москва ул Красносельская Верхн. д.9,Москва,ул Красносельская Верхн. д.9,ул,Красносельская Верхн. ,д.9,7688974,муниципальный округ Красносельский,1996 +2281053,г Москва ул Красносельская М. д.10/3,Москва,ул Красносельская М. д.10/3,ул,Красносельская М. ,д.10/3,7786616,муниципальный округ Красносельский,1959 +2281053,г Москва ул Красносельская М. д.12,Москва,ул Красносельская М. д.12,ул,Красносельская М. ,д.12,7786618,муниципальный округ Красносельский,1972 +2281053,г Москва ул Красносельская Нижн. д.15 строение 1,Москва,ул Красносельская Нижн. д.15 строение 1,ул,Красносельская Нижн. ,д.15 строение 1,8011366,муниципальный округ Красносельский,1953 +2281053,г Москва ул Красносельская Нижн. д.15/17 строение 2,Москва,ул Красносельская Нижн. д.15/17 строение 2,ул,Красносельская Нижн. ,д.15/17 строение 2,8011367,муниципальный округ Красносельский,1958 +2281053,г Москва ул Красносельская Нижн. д.21,Москва,ул Красносельская Нижн. д.21,ул,Красносельская Нижн. ,д.21,7786619,муниципальный округ Красносельский,2005 +2281053,г Москва ул Красносельская Нижн. д.28 строение 1,Москва,ул Красносельская Нижн. д.28 строение 1,ул,Красносельская Нижн. ,д.28 строение 1,8011981,муниципальный округ Красносельский,1910 +2281053,г Москва ул Леснорядская 2-я д.10/12 строение 1,Москва,ул Леснорядская 2-я д.10/12 строение 1,ул,Леснорядская 2-я ,д.10/12 строение 1,8011285,муниципальный округ Красносельский,1958 +2281053,г Москва ул Леснорядская д.7,Москва,ул Леснорядская д.7,ул,Леснорядская ,д.7,8011312,муниципальный округ Красносельский,1955 +2281053,г Москва ул Леснорядская д.9/11,Москва,ул Леснорядская д.9/11,ул,Леснорядская ,д.9/11,8011339,муниципальный округ Красносельский,1961 +2281053,г Москва ул Лубянка М. д.11,Москва,ул Лубянка М. д.11,ул,Лубянка М. ,д.11,7786700,муниципальный округ Красносельский,1907 +2281053,г Москва ул Маши Порываевой д.38,Москва,ул Маши Порываевой д.38,ул,Маши Порываевой ,д.38,7798713,муниципальный округ Красносельский,1927 +2281053,г Москва ул Маши Порываевой д.38А,Москва,ул Маши Порываевой д.38А,ул,Маши Порываевой ,д.38А,7798723,муниципальный округ Красносельский,1940 +2281053,г Москва ул Мясницкая д.15,Москва,ул Мясницкая д.15,ул,Мясницкая ,д.15,7798764,муниципальный округ Красносельский,1911 +2281053,г Москва ул Мясницкая д.17 строение 2,Москва,ул Мясницкая д.17 строение 2,ул,Мясницкая ,д.17 строение 2,7798775,муниципальный округ Красносельский,1880 +2281053,г Москва ул Мясницкая д.21 строение 5,Москва,ул Мясницкая д.21 строение 5,ул,Мясницкая ,д.21 строение 5,7798791,муниципальный округ Красносельский,1912 +2281053,г Москва ул Мясницкая д.21 строение 8,Москва,ул Мясницкая д.21 строение 8,ул,Мясницкая ,д.21 строение 8,7798801,муниципальный округ Красносельский,1915 +2281053,г Москва ул Мясницкая д.35А,Москва,ул Мясницкая д.35А,ул,Мясницкая ,д.35А,7798810,муниципальный округ Красносельский,1960 +2281053,г Москва ул Мясницкая д.41 строение Д,Москва,ул Мясницкая д.41 строение Д,ул,Мясницкая ,д.41 строение Д,8034586,муниципальный округ Красносельский,н.д. +2281053,г Москва ул Мясницкая д.41 строение Е,Москва,ул Мясницкая д.41 строение Е,ул,Мясницкая ,д.41 строение Е,8034581,муниципальный округ Красносельский,н.д. +2281053,г Москва ул Новорязанская д.16/11 строение 1,Москва,ул Новорязанская д.16/11 строение 1,ул,Новорязанская ,д.16/11 строение 1,7798841,муниципальный округ Красносельский,1927 +2281053,г Москва ул Новорязанская д.2/7,Москва,ул Новорязанская д.2/7,ул,Новорязанская ,д.2/7,8011382,муниципальный округ Красносельский,1895 +2281053,г Москва ул Ольховская д.15,Москва,ул Ольховская д.15,ул,Ольховская ,д.15,8011388,муниципальный округ Красносельский,1960 +2281053,г Москва ул Ольховская д.17,Москва,ул Ольховская д.17,ул,Ольховская ,д.17,8011632,муниципальный округ Красносельский,1958 +2281053,г Москва ул Ольховская д.19,Москва,ул Ольховская д.19,ул,Ольховская ,д.19,8011640,муниципальный округ Красносельский,1984 +2281053,г Москва ул Ольховская д.21/25,Москва,ул Ольховская д.21/25,ул,Ольховская ,д.21/25,8012069,муниципальный округ Красносельский,1937 +2281053,г Москва ул Ольховская д.33,Москва,ул Ольховская д.33,ул,Ольховская ,д.33,8011704,муниципальный округ Красносельский,1955 +2281053,г Москва ул Ольховская д.45 строение 2,Москва,ул Ольховская д.45 строение 2,ул,Ольховская ,д.45 строение 2,8011717,муниципальный округ Красносельский,1956 +2281053,г Москва ул Пантелеевская д.2,Москва,ул Пантелеевская д.2,ул,Пантелеевская ,д.2,7798877,муниципальный округ Красносельский,1972 +2281053,г Москва ул Пантелеевская д.20 строение 2,Москва,ул Пантелеевская д.20 строение 2,ул,Пантелеевская ,д.20 строение 2,7798886,муниципальный округ Красносельский,н.д. +2281053,г Москва ул Пантелеевская д.24,Москва,ул Пантелеевская д.24,ул,Пантелеевская ,д.24,7798891,муниципальный округ Красносельский,н.д. +2281053,г Москва ул Русаковская д.11,Москва,ул Русаковская д.11,ул,Русаковская ,д.11,7799007,муниципальный округ Красносельский,1962 +2281053,г Москва ул Русаковская д.12 кор.1,Москва,ул Русаковская д.12 кор.1,ул,Русаковская ,д.12 кор.1,8011752,муниципальный округ Красносельский,1962 +2281053,г Москва ул Русаковская д.12 кор.2,Москва,ул Русаковская д.12 кор.2,ул,Русаковская ,д.12 кор.2,8011781,муниципальный округ Красносельский,1961 +2281053,г Москва ул Русаковская д.12 кор.3,Москва,ул Русаковская д.12 кор.3,ул,Русаковская ,д.12 кор.3,8011784,муниципальный округ Красносельский,1961 +2281053,г Москва ул Русаковская д.3,Москва,ул Русаковская д.3,ул,Русаковская ,д.3,7798959,муниципальный округ Красносельский,н.д. +2281053,г Москва ул Русаковская д.3 строение 1,Москва,ул Русаковская д.3 строение 1,ул,Русаковская ,д.3 строение 1,7798989,муниципальный округ Красносельский,1961 +2281053,г Москва ул Русаковская д.4 строение 1,Москва,ул Русаковская д.4 строение 1,ул,Русаковская ,д.4 строение 1,8011789,муниципальный округ Красносельский,1927 +2281053,г Москва ул Русаковская д.6,Москва,ул Русаковская д.6,ул,Русаковская ,д.6,8011811,муниципальный округ Красносельский,1925 +2281053,г Москва ул Русаковская д.7 строение 1,Москва,ул Русаковская д.7 строение 1,ул,Русаковская ,д.7 строение 1,8011987,муниципальный округ Красносельский,1926 +2281053,г Москва ул Русаковская д.7 строение 2,Москва,ул Русаковская д.7 строение 2,ул,Русаковская ,д.7 строение 2,8012019,муниципальный округ Красносельский,26 +2281053,г Москва ул Русаковская д.7 строение 3,Москва,ул Русаковская д.7 строение 3,ул,Русаковская ,д.7 строение 3,8012028,муниципальный округ Красносельский,1926 +2281053,г Москва ул Русаковская д.8,Москва,ул Русаковская д.8,ул,Русаковская ,д.8,8011933,муниципальный округ Красносельский,1926 +2281053,г Москва ул Русаковская д.9,Москва,ул Русаковская д.9,ул,Русаковская ,д.9,7799002,муниципальный округ Красносельский,1963 +2281053,г Москва ул Садовая-Спасская д.1/2 кор.А,Москва,ул Садовая-Спасская д.1/2 кор.А,ул,Садовая-Спасская ,д.1/2 кор.А,7799158,муниципальный округ Красносельский,1959 +2281053,г Москва ул Садовая-Спасская д.12/23 строение 2,Москва,ул Садовая-Спасская д.12/23 строение 2,ул,Садовая-Спасская ,д.12/23 строение 2,7799166,муниципальный округ Красносельский,1847 +2281053,г Москва ул Садовая-Спасская д.17/2,Москва,ул Садовая-Спасская д.17/2,ул,Садовая-Спасская ,д.17/2,7799177,муниципальный округ Красносельский,1905 +2281053,г Москва ул Садовая-Спасская д.19 кор.1,Москва,ул Садовая-Спасская д.19 кор.1,ул,Садовая-Спасская ,д.19 кор.1,7799184,муниципальный округ Красносельский,1906 +2281053,г Москва ул Садовая-Спасская д.19 кор.2,Москва,ул Садовая-Спасская д.19 кор.2,ул,Садовая-Спасская ,д.19 кор.2,7799194,муниципальный округ Красносельский,н.д. +2281053,г Москва ул Садовая-Спасская д.21/1,Москва,ул Садовая-Спасская д.21/1,ул,Садовая-Спасская ,д.21/1,7713505,муниципальный округ Красносельский,1952 +2281053,г Москва ул Садовая-Спасская д.3 кор.1,Москва,ул Садовая-Спасская д.3 кор.1,ул,Садовая-Спасская ,д.3 кор.1,8034001,муниципальный округ Красносельский,н.д. +2281053,г Москва ул Садовая-Спасская д.3 кор.2,Москва,ул Садовая-Спасская д.3 кор.2,ул,Садовая-Спасская ,д.3 кор.2,8034010,муниципальный округ Красносельский,н.д. +2281053,г Москва ул Спасская Б. д.10 кор.1,Москва,ул Спасская Б. д.10 кор.1,ул,Спасская Б. ,д.10 кор.1,7799127,муниципальный округ Красносельский,1978 +2281053,г Москва ул Спасская Б. д.27,Москва,ул Спасская Б. д.27,ул,Спасская Б. ,д.27,7799134,муниципальный округ Красносельский,1976 +2281053,г Москва ул Спасская Б. д.31,Москва,ул Спасская Б. д.31,ул,Спасская Б. ,д.31,7799141,муниципальный округ Красносельский,1976 +2281053,г Москва ул Спасская Б. д.33,Москва,ул Спасская Б. д.33,ул,Спасская Б. ,д.33,7799150,муниципальный округ Красносельский,1975 +2281053,г Москва ул Спасская Б. д.6,Москва,ул Спасская Б. д.6,ул,Спасская Б. ,д.6,8140114,муниципальный округ Красносельский,1981 +2281053,г Москва ул Спасская Б. д.8,Москва,ул Спасская Б. д.8,ул,Спасская Б. ,д.8,7799116,муниципальный округ Красносельский,1979 +2281053,г Москва ул Сретенка д.26/1,Москва,ул Сретенка д.26/1,ул,Сретенка ,д.26/1,7799208,муниципальный округ Красносельский,1913 +2281054,г Москва б-р Рождественский д.10/7 строение 1,Москва,б-р Рождественский д.10/7 строение 1,б-р,Рождественский ,д.10/7 строение 1,7812387,муниципальный округ Мещанский,1903 +2281054,г Москва б-р Рождественский д.10/7 строение 2,Москва,б-р Рождественский д.10/7 строение 2,б-р,Рождественский ,д.10/7 строение 2,7812419,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва б-р Рождественский д.11,Москва,б-р Рождественский д.11,б-р,Рождественский ,д.11,7812429,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва б-р Рождественский д.17,Москва,б-р Рождественский д.17,б-р,Рождественский ,д.17,7812443,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва б-р Рождественский д.19,Москва,б-р Рождественский д.19,б-р,Рождественский ,д.19,7812460,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва б-р Рождественский д.21 строение 2,Москва,б-р Рождественский д.21 строение 2,б-р,Рождественский ,д.21 строение 2,7812477,муниципальный округ Мещанский,1916 +2281054,г Москва б-р Рождественский д.22/23 строение 1,Москва,б-р Рождественский д.22/23 строение 1,б-р,Рождественский ,д.22/23 строение 1,7812491,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва б-р Рождественский д.23,Москва,б-р Рождественский д.23,б-р,Рождественский ,д.23,7810544,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва б-р Цветной д.16/1,Москва,б-р Цветной д.16/1,б-р,Цветной ,д.16/1,7811160,муниципальный округ Мещанский,1996 +2281054,г Москва б-р Цветной д.20/1,Москва,б-р Цветной д.20/1,б-р,Цветной ,д.20/1,7811175,муниципальный округ Мещанский,1962 +2281054,г Москва б-р Цветной д.22 строение 4,Москва,б-р Цветной д.22 строение 4,б-р,Цветной ,д.22 строение 4,7811191,муниципальный округ Мещанский,1913 +2281054,г Москва б-р Цветной д.22 строение 5,Москва,б-р Цветной д.22 строение 5,б-р,Цветной ,д.22 строение 5,7811205,муниципальный округ Мещанский,1913 +2281054,г Москва б-р Цветной д.28 строение 1,Москва,б-р Цветной д.28 строение 1,б-р,Цветной ,д.28 строение 1,7811218,муниципальный округ Мещанский,1916 +2281054,г Москва б-р Цветной д.28 строение 3,Москва,б-р Цветной д.28 строение 3,б-р,Цветной ,д.28 строение 3,7811249,муниципальный округ Мещанский,1956 +2281054,г Москва пер Астраханский д.1/15 строение 1,Москва,пер Астраханский д.1/15 строение 1,пер,Астраханский ,д.1/15 строение 1,7958080,муниципальный округ Мещанский,1916 +2281054,г Москва пер Астраханский д.5 строение 1,Москва,пер Астраханский д.5 строение 1,пер,Астраханский ,д.5 строение 1,7809928,муниципальный округ Мещанский,1976 +2281054,г Москва пер Астраханский д.5/9,Москва,пер Астраханский д.5/9,пер,Астраханский ,д.5/9,7809947,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Банный д.2 строение 1,Москва,пер Банный д.2 строение 1,пер,Банный ,д.2 строение 1,7968334,муниципальный округ Мещанский,1966 +2281054,г Москва пер Банный д.2 строение 2,Москва,пер Банный д.2 строение 2,пер,Банный ,д.2 строение 2,7811836,муниципальный округ Мещанский,1969 +2281054,г Москва пер Банный д.3,Москва,пер Банный д.3,пер,Банный ,д.3,7811888,муниципальный округ Мещанский,1999 +2281054,г Москва пер Банный д.4 строение 1,Москва,пер Банный д.4 строение 1,пер,Банный ,д.4 строение 1,7968335,муниципальный округ Мещанский,1965 +2281054,г Москва пер Банный д.4 строение 2,Москва,пер Банный д.4 строение 2,пер,Банный ,д.4 строение 2,7811915,муниципальный округ Мещанский,1965 +2281054,г Москва пер Банный д.6,Москва,пер Банный д.6,пер,Банный ,д.6,7811936,муниципальный округ Мещанский,1949 +2281054,г Москва пер Банный д.7 кор.1,Москва,пер Банный д.7 кор.1,пер,Банный ,д.7 кор.1,7968337,муниципальный округ Мещанский,1965 +2281054,г Москва пер Банный д.8,Москва,пер Банный д.8,пер,Банный ,д.8,7811950,муниципальный округ Мещанский,1957 +2281054,г Москва пер Больничный д.1,Москва,пер Больничный д.1,пер,Больничный ,д.1,7960147,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Больничный д.2,Москва,пер Больничный д.2,пер,Больничный ,д.2,7960213,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Больничный д.5,Москва,пер Больничный д.5,пер,Больничный ,д.5,8179284,муниципальный округ Мещанский,н.д. +2281054,г Москва пер Ботанический д.11,Москва,пер Ботанический д.11,пер,Ботанический ,д.11,7811966,муниципальный округ Мещанский,1972 +2281054,г Москва пер Ботанический д.12,Москва,пер Ботанический д.12,пер,Ботанический ,д.12,7839184,муниципальный округ Мещанский,1974 +2281054,г Москва пер Варсонофьевский д.4,Москва,пер Варсонофьевский д.4,пер,Варсонофьевский ,д.4,7811999,муниципальный округ Мещанский,1892 +2281054,г Москва пер Варсонофьевский д.6,Москва,пер Варсонофьевский д.6,пер,Варсонофьевский ,д.6,8056698,муниципальный округ Мещанский,2007 +2281054,г Москва пер Варсонофьевский д.8 строение 1,Москва,пер Варсонофьевский д.8 строение 1,пер,Варсонофьевский ,д.8 строение 1,7812021,муниципальный округ Мещанский,1892 +2281054,г Москва пер Варсонофьевский д.8 строение 2,Москва,пер Варсонофьевский д.8 строение 2,пер,Варсонофьевский ,д.8 строение 2,7812043,муниципальный округ Мещанский,1892 +2281054,г Москва пер Варсонофьевский д.8 строение 3,Москва,пер Варсонофьевский д.8 строение 3,пер,Варсонофьевский ,д.8 строение 3,7812071,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Варсонофьевский д.8 строение 4,Москва,пер Варсонофьевский д.8 строение 4,пер,Варсонофьевский ,д.8 строение 4,7812085,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Васнецова д.11 строение 1,Москва,пер Васнецова д.11 строение 1,пер,Васнецова ,д.11 строение 1,7812106,муниципальный округ Мещанский,1974 +2281054,г Москва пер Васнецова д.11 строение 2,Москва,пер Васнецова д.11 строение 2,пер,Васнецова ,д.11 строение 2,7812122,муниципальный округ Мещанский,1958 +2281054,г Москва пер Васнецова д.12,Москва,пер Васнецова д.12,пер,Васнецова ,д.12,7812133,муниципальный округ Мещанский,1975 +2281054,г Москва пер Васнецова д.15 строение 1,Москва,пер Васнецова д.15 строение 1,пер,Васнецова ,д.15 строение 1,7812151,муниципальный округ Мещанский,1973 +2281054,г Москва пер Васнецова д.3,Москва,пер Васнецова д.3,пер,Васнецова ,д.3,7812161,муниципальный округ Мещанский,1974 +2281054,г Москва пер Выползов д.10,Москва,пер Выползов д.10,пер,Выползов ,д.10,7960758,муниципальный округ Мещанский,1968 +2281054,г Москва пер Выползов д.6,Москва,пер Выползов д.6,пер,Выползов ,д.6,7960733,муниципальный округ Мещанский,1967 +2281054,г Москва пер Выползов д.8,Москва,пер Выползов д.8,пер,Выползов ,д.8,7960743,муниципальный округ Мещанский,1964 +2281054,г Москва пер Глинистый д.12,Москва,пер Глинистый д.12,пер,Глинистый ,д.12,7812015,муниципальный округ Мещанский,1966 +2281054,г Москва пер Глинистый д.14,Москва,пер Глинистый д.14,пер,Глинистый ,д.14,7812044,муниципальный округ Мещанский,1993 +2281054,г Москва пер Головин Б. д.10,Москва,пер Головин Б. д.10,пер,Головин Б. ,д.10,7811981,муниципальный округ Мещанский,1996 +2281054,г Москва пер Головин Б. д.11,Москва,пер Головин Б. д.11,пер,Головин Б. ,д.11,7811995,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Головин Б. д.14,Москва,пер Головин Б. д.14,пер,Головин Б. ,д.14,7812038,муниципальный округ Мещанский,1955 +2281054,г Москва пер Головин Б. д.16,Москва,пер Головин Б. д.16,пер,Головин Б. ,д.16,7812057,муниципальный округ Мещанский,1895 +2281054,г Москва пер Головин Б. д.21 строение 1,Москва,пер Головин Б. д.21 строение 1,пер,Головин Б. ,д.21 строение 1,7812079,муниципальный округ Мещанский,1956 +2281054,г Москва пер Грохольский д.10/5,Москва,пер Грохольский д.10/5,пер,Грохольский ,д.10/5,7812088,муниципальный округ Мещанский,1961 +2281054,г Москва пер Грохольский д.8/3 строение 1,Москва,пер Грохольский д.8/3 строение 1,пер,Грохольский ,д.8/3 строение 1,7812120,муниципальный округ Мещанский,1959 +2281054,г Москва пер Звонарский д.1,Москва,пер Звонарский д.1,пер,Звонарский ,д.1,7812166,муниципальный округ Мещанский,1914 +2281054,г Москва пер Звонарский д.5,Москва,пер Звонарский д.5,пер,Звонарский ,д.5,7812173,муниципальный округ Мещанский,1914 +2281054,г Москва пер Капельский д.13,Москва,пер Капельский д.13,пер,Капельский ,д.13,7961025,муниципальный округ Мещанский,1936 +2281054,г Москва пер Капельский д.3,Москва,пер Капельский д.3,пер,Капельский ,д.3,7812350,муниципальный округ Мещанский,1967 +2281054,г Москва пер Кисельный М. д.3 строение 1,Москва,пер Кисельный М. д.3 строение 1,пер,Кисельный М. ,д.3 строение 1,7812595,муниципальный округ Мещанский,1888 +2281054,г Москва пер Кисельный М. д.3 строение 2,Москва,пер Кисельный М. д.3 строение 2,пер,Кисельный М. ,д.3 строение 2,7812606,муниципальный округ Мещанский,1888 +2281054,г Москва пер Кисельный М. д.4 строение 1,Москва,пер Кисельный М. д.4 строение 1,пер,Кисельный М. ,д.4 строение 1,7812622,муниципальный округ Мещанский,1867 +2281054,г Москва пер Кисельный М. д.6 строение 1,Москва,пер Кисельный М. д.6 строение 1,пер,Кисельный М. ,д.6 строение 1,7812634,муниципальный округ Мещанский,1867 +2281054,г Москва пер Кисельный Нижн. д.3 строение 1,Москва,пер Кисельный Нижн. д.3 строение 1,пер,Кисельный Нижн. ,д.3 строение 1,7811808,муниципальный округ Мещанский,1889 +2281054,г Москва пер Колокольников д.10,Москва,пер Колокольников д.10,пер,Колокольников ,д.10,7812470,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Колокольников д.12,Москва,пер Колокольников д.12,пер,Колокольников ,д.12,7812489,муниципальный округ Мещанский,1903 +2281054,г Москва пер Колокольников д.15,Москва,пер Колокольников д.15,пер,Колокольников ,д.15,7812502,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Колокольников д.17,Москва,пер Колокольников д.17,пер,Колокольников ,д.17,7812518,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Колокольников д.19/22 строение 1,Москва,пер Колокольников д.19/22 строение 1,пер,Колокольников ,д.19/22 строение 1,7812537,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Колокольников д.24 строение 3,Москва,пер Колокольников д.24 строение 3,пер,Колокольников ,д.24 строение 3,7812551,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Колокольников д.6 строение 1,Москва,пер Колокольников д.6 строение 1,пер,Колокольников ,д.6 строение 1,7812562,муниципальный округ Мещанский,1909 +2281054,г Москва пер Колокольников д.8 строение 1,Москва,пер Колокольников д.8 строение 1,пер,Колокольников ,д.8 строение 1,7812572,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Коптельский 1-й д.9 строение 1,Москва,пер Коптельский 1-й д.9 строение 1,пер,Коптельский 1-й ,д.9 строение 1,7809830,муниципальный округ Мещанский,1928 +2281054,г Москва пер Коптельский 1-й д.9 строение 2,Москва,пер Коптельский 1-й д.9 строение 2,пер,Коптельский 1-й ,д.9 строение 2,7809846,муниципальный округ Мещанский,1931 +2281054,г Москва пер Крестовский 2-й д.12,Москва,пер Крестовский 2-й д.12,пер,Крестовский 2-й ,д.12,7809855,муниципальный округ Мещанский,1973 +2281054,г Москва пер Крестовский 2-й д.4,Москва,пер Крестовский 2-й д.4,пер,Крестовский 2-й ,д.4,7785374,муниципальный округ Мещанский,1974 +2281054,г Москва пер Крестовский 2-й д.8,Москва,пер Крестовский 2-й д.8,пер,Крестовский 2-й ,д.8,7924433,муниципальный округ Мещанский,1973 +2281054,г Москва пер Орлово-Давыдовский д.1,Москва,пер Орлово-Давыдовский д.1,пер,Орлово-Давыдовский ,д.1,7811991,муниципальный округ Мещанский,1974 +2281054,г Москва пер Орлово-Давыдовский д.2/5 строение 1,Москва,пер Орлово-Давыдовский д.2/5 строение 1,пер,Орлово-Давыдовский ,д.2/5 строение 1,7961517,муниципальный округ Мещанский,1928 +2281054,г Москва пер Орлово-Давыдовский д.2/5 строение 2,Москва,пер Орлово-Давыдовский д.2/5 строение 2,пер,Орлово-Давыдовский ,д.2/5 строение 2,7961534,муниципальный округ Мещанский,1928 +2281054,г Москва пер Орлово-Давыдовский д.2/5 строение 3,Москва,пер Орлово-Давыдовский д.2/5 строение 3,пер,Орлово-Давыдовский ,д.2/5 строение 3,7961540,муниципальный округ Мещанский,1928 +2281054,г Москва пер Орлово-Давыдовский д.3,Москва,пер Орлово-Давыдовский д.3,пер,Орлово-Давыдовский ,д.3,7812002,муниципальный округ Мещанский,1972 +2281054,г Москва пер Печатников д.10,Москва,пер Печатников д.10,пер,Печатников ,д.10,7812018,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Печатников д.11 строение 1,Москва,пер Печатников д.11 строение 1,пер,Печатников ,д.11 строение 1,7812028,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Печатников д.11 строение 2,Москва,пер Печатников д.11 строение 2,пер,Печатников ,д.11 строение 2,7812048,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Печатников д.13,Москва,пер Печатников д.13,пер,Печатников ,д.13,7812058,муниципальный округ Мещанский,1933 +2281054,г Москва пер Печатников д.15А,Москва,пер Печатников д.15А,пер,Печатников ,д.15А,7812073,муниципальный округ Мещанский,1935 +2281054,г Москва пер Печатников д.18 строение 2,Москва,пер Печатников д.18 строение 2,пер,Печатников ,д.18 строение 2,7812083,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Печатников д.19 кор.1,Москва,пер Печатников д.19 кор.1,пер,Печатников ,д.19 кор.1,7983107,муниципальный округ Мещанский,2009 +2281054,г Москва пер Печатников д.21 строение 1,Москва,пер Печатников д.21 строение 1,пер,Печатников ,д.21 строение 1,7812097,муниципальный округ Мещанский,1892 +2281054,г Москва пер Печатников д.22,Москва,пер Печатников д.22,пер,Печатников ,д.22,7812108,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Печатников д.26,Москва,пер Печатников д.26,пер,Печатников ,д.26,7812162,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Печатников д.28,Москва,пер Печатников д.28,пер,Печатников ,д.28,7812185,муниципальный округ Мещанский,1916 +2281054,г Москва пер Печатников д.3 строение 1,Москва,пер Печатников д.3 строение 1,пер,Печатников ,д.3 строение 1,8270312,муниципальный округ Мещанский,2009 +2281054,г Москва пер Печатников д.6,Москва,пер Печатников д.6,пер,Печатников ,д.6,7812194,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Печатников д.9,Москва,пер Печатников д.9,пер,Печатников ,д.9,7812506,муниципальный округ Мещанский,1955 +2281054,г Москва пер Последний д.12,Москва,пер Последний д.12,пер,Последний ,д.12,7812528,муниципальный округ Мещанский,1912 +2281054,г Москва пер Последний д.15,Москва,пер Последний д.15,пер,Последний ,д.15,7812541,муниципальный округ Мещанский,1968 +2281054,г Москва пер Последний д.20,Москва,пер Последний д.20,пер,Последний ,д.20,7812913,муниципальный округ Мещанский,1928 +2281054,г Москва пер Последний д.25 строение 1,Москва,пер Последний д.25 строение 1,пер,Последний ,д.25 строение 1,7812921,муниципальный округ Мещанский,1904 +2281054,г Москва пер Последний д.25 строение 2,Москва,пер Последний д.25 строение 2,пер,Последний ,д.25 строение 2,7812935,муниципальный округ Мещанский,1904 +2281054,г Москва пер Последний д.3,Москва,пер Последний д.3,пер,Последний ,д.3,7812946,муниципальный округ Мещанский,1996 +2281054,г Москва пер Последний д.5,Москва,пер Последний д.5,пер,Последний ,д.5,7812974,муниципальный округ Мещанский,1900 +2281054,г Москва пер Последний д.5 строение 1,Москва,пер Последний д.5 строение 1,пер,Последний ,д.5 строение 1,7856633,муниципальный округ Мещанский,н.д. +2281054,г Москва пер Протопоповский д.10,Москва,пер Протопоповский д.10,пер,Протопоповский ,д.10,8145874,муниципальный округ Мещанский,н.д. +2281054,г Москва пер Протопоповский д.14,Москва,пер Протопоповский д.14,пер,Протопоповский ,д.14,7713460,муниципальный округ Мещанский,1976 +2281054,г Москва пер Протопоповский д.16,Москва,пер Протопоповский д.16,пер,Протопоповский ,д.16,7713465,муниципальный округ Мещанский,1977 +2281054,г Москва пер Протопоповский д.17 кор.1,Москва,пер Протопоповский д.17 кор.1,пер,Протопоповский ,д.17 кор.1,7968352,муниципальный округ Мещанский,1997 +2281054,г Москва пер Протопоповский д.20,Москва,пер Протопоповский д.20,пер,Протопоповский ,д.20,7812981,муниципальный округ Мещанский,1913 +2281054,г Москва пер Протопоповский д.3,Москва,пер Протопоповский д.3,пер,Протопоповский ,д.3,7812995,муниципальный округ Мещанский,1965 +2281054,г Москва пер Протопоповский д.6,Москва,пер Протопоповский д.6,пер,Протопоповский ,д.6,7713441,муниципальный округ Мещанский,1973 +2281054,г Москва пер Протопоповский д.8,Москва,пер Протопоповский д.8,пер,Протопоповский ,д.8,7713453,муниципальный округ Мещанский,1974 +2281054,г Москва пер Пушкарев д.10,Москва,пер Пушкарев д.10,пер,Пушкарев ,д.10,7812234,муниципальный округ Мещанский,1916 +2281054,г Москва пер Пушкарев д.11,Москва,пер Пушкарев д.11,пер,Пушкарев ,д.11,7812253,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Пушкарев д.15,Москва,пер Пушкарев д.15,пер,Пушкарев ,д.15,7812263,муниципальный округ Мещанский,1957 +2281054,г Москва пер Пушкарев д.17,Москва,пер Пушкарев д.17,пер,Пушкарев ,д.17,7812276,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Пушкарев д.18 строение 1,Москва,пер Пушкарев д.18 строение 1,пер,Пушкарев ,д.18 строение 1,7812290,муниципальный округ Мещанский,1916 +2281054,г Москва пер Пушкарев д.19,Москва,пер Пушкарев д.19,пер,Пушкарев ,д.19,7812305,муниципальный округ Мещанский,1951 +2281054,г Москва пер Пушкарев д.20/17,Москва,пер Пушкарев д.20/17,пер,Пушкарев ,д.20/17,7812324,муниципальный округ Мещанский,1916 +2281054,г Москва пер Пушкарев д.21/24,Москва,пер Пушкарев д.21/24,пер,Пушкарев ,д.21/24,7812344,муниципальный округ Мещанский,1926 +2281054,г Москва пер Пушкарев д.6,Москва,пер Пушкарев д.6,пер,Пушкарев ,д.6,7812357,муниципальный округ Мещанский,1916 +2281054,г Москва пер Пушкарев д.8,Москва,пер Пушкарев д.8,пер,Пушкарев ,д.8,7812371,муниципальный округ Мещанский,1932 +2281054,г Москва пер Сергиевский Б. д.11,Москва,пер Сергиевский Б. д.11,пер,Сергиевский Б. ,д.11,7812323,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Сергиевский Б. д.15 строение 1,Москва,пер Сергиевский Б. д.15 строение 1,пер,Сергиевский Б. ,д.15 строение 1,7812337,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Сергиевский Б. д.18,Москва,пер Сергиевский Б. д.18,пер,Сергиевский Б. ,д.18,7812353,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Сергиевский Б. д.19/22 строение 1,Москва,пер Сергиевский Б. д.19/22 строение 1,пер,Сергиевский Б. ,д.19/22 строение 1,7968375,муниципальный округ Мещанский,1890 +2281054,г Москва пер Сергиевский Б. д.20,Москва,пер Сергиевский Б. д.20,пер,Сергиевский Б. ,д.20,7812369,муниципальный округ Мещанский,1826 +2281054,г Москва пер Сергиевский Б. д.5,Москва,пер Сергиевский Б. д.5,пер,Сергиевский Б. ,д.5,8123208,муниципальный округ Мещанский,2005 +2281054,г Москва пер Сергиевский Б. д.9,Москва,пер Сергиевский Б. д.9,пер,Сергиевский Б. ,д.9,7681528,муниципальный округ Мещанский,1932 +2281054,г Москва пер Сухаревский Б. д.10,Москва,пер Сухаревский Б. д.10,пер,Сухаревский Б. ,д.10,7812380,муниципальный округ Мещанский,1893 +2281054,г Москва пер Сухаревский Б. д.13 строение 1,Москва,пер Сухаревский Б. д.13 строение 1,пер,Сухаревский Б. ,д.13 строение 1,7812397,муниципальный округ Мещанский,1913 +2281054,г Москва пер Сухаревский Б. д.14,Москва,пер Сухаревский Б. д.14,пер,Сухаревский Б. ,д.14,7812433,муниципальный округ Мещанский,1968 +2281054,г Москва пер Сухаревский Б. д.15 строение 1,Москва,пер Сухаревский Б. д.15 строение 1,пер,Сухаревский Б. ,д.15 строение 1,7812454,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Сухаревский Б. д.15 строение 2,Москва,пер Сухаревский Б. д.15 строение 2,пер,Сухаревский Б. ,д.15 строение 2,7812471,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пер Сухаревский Б. д.16,Москва,пер Сухаревский Б. д.16,пер,Сухаревский Б. ,д.16,7812482,муниципальный округ Мещанский,1884 +2281054,г Москва пер Сухаревский Б. д.18,Москва,пер Сухаревский Б. д.18,пер,Сухаревский Б. ,д.18,7812493,муниципальный округ Мещанский,1905 +2281054,г Москва пер Сухаревский Б. д.2/24,Москва,пер Сухаревский Б. д.2/24,пер,Сухаревский Б. ,д.2/24,7812503,муниципальный округ Мещанский,1899 +2281054,г Москва пер Сухаревский Б. д.20 строение 1,Москва,пер Сухаревский Б. д.20 строение 1,пер,Сухаревский Б. ,д.20 строение 1,7812515,муниципальный округ Мещанский,1899 +2281054,г Москва пер Сухаревский Б. д.21 строение 4,Москва,пер Сухаревский Б. д.21 строение 4,пер,Сухаревский Б. ,д.21 строение 4,7811569,муниципальный округ Мещанский,1893 +2281054,г Москва пер Сухаревский Б. д.21 строение 6,Москва,пер Сухаревский Б. д.21 строение 6,пер,Сухаревский Б. ,д.21 строение 6,7811622,муниципальный округ Мещанский,1875 +2281054,г Москва пер Сухаревский Б. д.22,Москва,пер Сухаревский Б. д.22,пер,Сухаревский Б. ,д.22,7811687,муниципальный округ Мещанский,1883 +2281054,г Москва пер Сухаревский Б. д.4,Москва,пер Сухаревский Б. д.4,пер,Сухаревский Б. ,д.4,7811723,муниципальный округ Мещанский,1912 +2281054,г Москва пер Сухаревский Б. д.5 строение 3,Москва,пер Сухаревский Б. д.5 строение 3,пер,Сухаревский Б. ,д.5 строение 3,7811749,муниципальный округ Мещанский,1896 +2281054,г Москва пер Сухаревский Б. д.6/8,Москва,пер Сухаревский Б. д.6/8,пер,Сухаревский Б. ,д.6/8,7811774,муниципальный округ Мещанский,1914 +2281054,г Москва пер Сухаревский М. д.7,Москва,пер Сухаревский М. д.7,пер,Сухаревский М. ,д.7,8155279,муниципальный округ Мещанский,н.д. +2281054,г Москва пер Троицкий 2-й д.6,Москва,пер Троицкий 2-й д.6,пер,Троицкий 2-й ,д.6,7809874,муниципальный округ Мещанский,1915 +2281054,г Москва пер Троицкий 2-й д.6а строение 3,Москва,пер Троицкий 2-й д.6а строение 3,пер,Троицкий 2-й ,д.6а строение 3,7809902,муниципальный округ Мещанский,1930 +2281054,г Москва пер Яблонный д.12,Москва,пер Яблонный д.12,пер,Яблонный ,д.12,7565589,муниципальный округ Мещанский,н.д. +2281054,г Москва пл Сухаревская М. д.1 строение 1,Москва,пл Сухаревская М. д.1 строение 1,пл,Сухаревская М. ,д.1 строение 1,7812857,муниципальный округ Мещанский,1955 +2281054,г Москва пл Сухаревская М. д.2/4,Москва,пл Сухаревская М. д.2/4,пл,Сухаревская М. ,д.2/4,7812877,муниципальный округ Мещанский,1960 +2281054,г Москва пл Сухаревская М. д.3,Москва,пл Сухаревская М. д.3,пл,Сухаревская М. ,д.3,7812668,муниципальный округ Мещанский,1951 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.11,Москва,пр-кт Мира д.11,пр-кт,Мира ,д.11,7599158,муниципальный округ Мещанский,1945 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.27,Москва,пр-кт Мира д.27,пр-кт,Мира ,д.27,7961052,муниципальный округ Мещанский,1951 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.29,Москва,пр-кт Мира д.29,пр-кт,Мира ,д.29,7961126,муниципальный округ Мещанский,1906 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.31,Москва,пр-кт Мира д.31,пр-кт,Мира ,д.31,7961159,муниципальный округ Мещанский,1915 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.33 кор.1,Москва,пр-кт Мира д.33 кор.1,пр-кт,Мира ,д.33 кор.1,7968341,муниципальный округ Мещанский,1998 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.38,Москва,пр-кт Мира д.38,пр-кт,Мира ,д.38,7714285,муниципальный округ Мещанский,1952 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.44,Москва,пр-кт Мира д.44,пр-кт,Мира ,д.44,7811875,муниципальный округ Мещанский,1890 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.45,Москва,пр-кт Мира д.45,пр-кт,Мира ,д.45,7961190,муниципальный округ Мещанский,1940 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.46,Москва,пр-кт Мира д.46,пр-кт,Мира ,д.46,7811896,муниципальный округ Мещанский,1944 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.46А,Москва,пр-кт Мира д.46А,пр-кт,Мира ,д.46А,7811911,муниципальный округ Мещанский,1929 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.47 строение 1,Москва,пр-кт Мира д.47 строение 1,пр-кт,Мира ,д.47 строение 1,7961201,муниципальный округ Мещанский,1913 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.47 строение 2,Москва,пр-кт Мира д.47 строение 2,пр-кт,Мира ,д.47 строение 2,7811925,муниципальный округ Мещанский,1913 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.48 строение 6,Москва,пр-кт Мира д.48 строение 6,пр-кт,Мира ,д.48 строение 6,7811939,муниципальный округ Мещанский,1938 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.49,Москва,пр-кт Мира д.49,пр-кт,Мира ,д.49,7811953,муниципальный округ Мещанский,1953 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.51 строение 1,Москва,пр-кт Мира д.51 строение 1,пр-кт,Мира ,д.51 строение 1,7961209,муниципальный округ Мещанский,1937 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.52 строение 3,Москва,пр-кт Мира д.52 строение 3,пр-кт,Мира ,д.52 строение 3,7812031,муниципальный округ Мещанский,1900 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.52 строение 4,Москва,пр-кт Мира д.52 строение 4,пр-кт,Мира ,д.52 строение 4,7812016,муниципальный округ Мещанский,1928 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.53 строение 1,Москва,пр-кт Мира д.53 строение 1,пр-кт,Мира ,д.53 строение 1,7961224,муниципальный округ Мещанский,1907 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.54,Москва,пр-кт Мира д.54,пр-кт,Мира ,д.54,8102286,муниципальный округ Мещанский,1952 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.55 строение 1,Москва,пр-кт Мира д.55 строение 1,пр-кт,Мира ,д.55 строение 1,7961239,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.56 строение 2,Москва,пр-кт Мира д.56 строение 2,пр-кт,Мира ,д.56 строение 2,7812051,муниципальный округ Мещанский,1933 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.56 строение 3,Москва,пр-кт Мира д.56 строение 3,пр-кт,Мира ,д.56 строение 3,7812063,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.58,Москва,пр-кт Мира д.58,пр-кт,Мира ,д.58,7968344,муниципальный округ Мещанский,1967 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.68,Москва,пр-кт Мира д.68,пр-кт,Мира ,д.68,7961243,муниципальный округ Мещанский,1956 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.7 строение 1,Москва,пр-кт Мира д.7 строение 1,пр-кт,Мира ,д.7 строение 1,7812075,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.70,Москва,пр-кт Мира д.70,пр-кт,Мира ,д.70,7812087,муниципальный округ Мещанский,1944 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.70А,Москва,пр-кт Мира д.70А,пр-кт,Мира ,д.70А,7812101,муниципальный округ Мещанский,1935 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.71 строение 1,Москва,пр-кт Мира д.71 строение 1,пр-кт,Мира ,д.71 строение 1,7961253,муниципальный округ Мещанский,1938 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.73,Москва,пр-кт Мира д.73,пр-кт,Мира ,д.73,7961269,муниципальный округ Мещанский,1939 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.74,Москва,пр-кт Мира д.74,пр-кт,Мира ,д.74,7812115,муниципальный округ Мещанский,1958 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.76,Москва,пр-кт Мира д.76,пр-кт,Мира ,д.76,7812189,муниципальный округ Мещанский,1956 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.77 кор.1,Москва,пр-кт Мира д.77 кор.1,пр-кт,Мира ,д.77 кор.1,7961405,муниципальный округ Мещанский,1913 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.78,Москва,пр-кт Мира д.78,пр-кт,Мира ,д.78,7812201,муниципальный округ Мещанский,1947 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.78А,Москва,пр-кт Мира д.78А,пр-кт,Мира ,д.78А,7812220,муниципальный округ Мещанский,1936 +2281054,г Москва пр-кт Мира д.79,Москва,пр-кт Мира д.79,пр-кт,Мира ,д.79,7961422,муниципальный округ Мещанский,1938 +2281054,"г Москва пр-кт Олимпийский д.10 кор.1, 2",Москва,"пр-кт Олимпийский д.10 кор.1, 2",пр-кт,Олимпийский ,"д.10 кор.1, 2",7713484,муниципальный округ Мещанский,1983 +2281054,г Москва пр-кт Олимпийский д.10 кор.3,Москва,пр-кт Олимпийский д.10 кор.3,пр-кт,Олимпийский ,д.10 кор.3,7713475,муниципальный округ Мещанский,1983 +2281054,г Москва пр-кт Олимпийский д.20,Москва,пр-кт Олимпийский д.20,пр-кт,Олимпийский ,д.20,7671854,муниципальный округ Мещанский,1985 +2281054,г Москва пр-кт Олимпийский д.22,Москва,пр-кт Олимпийский д.22,пр-кт,Олимпийский ,д.22,7961435,муниципальный округ Мещанский,1976 +2281054,г Москва пр-кт Олимпийский д.24,Москва,пр-кт Олимпийский д.24,пр-кт,Олимпийский ,д.24,7961459,муниципальный округ Мещанский,1981 +2281054,г Москва пр-кт Олимпийский д.26 строение 1,Москва,пр-кт Олимпийский д.26 строение 1,пр-кт,Олимпийский ,д.26 строение 1,7961474,муниципальный округ Мещанский,1980 +2281054,г Москва пр-кт Олимпийский д.28,Москва,пр-кт Олимпийский д.28,пр-кт,Олимпийский ,д.28,7961488,муниципальный округ Мещанский,1976 +2281054,г Москва пр-кт Олимпийский д.30,Москва,пр-кт Олимпийский д.30,пр-кт,Олимпийский ,д.30,7811899,муниципальный округ Мещанский,1977 +2281054,г Москва пр-кт Олимпийский д.30 строение 1,Москва,пр-кт Олимпийский д.30 строение 1,пр-кт,Олимпийский ,д.30 строение 1,7671457,муниципальный округ Мещанский,1977 +2281054,г Москва пр-кт Олимпийский д.32,Москва,пр-кт Олимпийский д.32,пр-кт,Олимпийский ,д.32,7671262,муниципальный округ Мещанский,1976 +2281054,г Москва ул Верземнека д.1,Москва,ул Верземнека д.1,ул,Верземнека ,д.1,7960361,муниципальный округ Мещанский,1960 +2281054,г Москва ул Верземнека д.2,Москва,ул Верземнека д.2,ул,Верземнека ,д.2,7960664,муниципальный округ Мещанский,1963 +2281054,г Москва ул Верземнека д.2А строение 1,Москва,ул Верземнека д.2А строение 1,ул,Верземнека ,д.2А строение 1,7960668,муниципальный округ Мещанский,1994 +2281054,г Москва ул Верземнека д.3,Москва,ул Верземнека д.3,ул,Верземнека ,д.3,7960675,муниципальный округ Мещанский,1957 +2281054,г Москва ул Верземнека д.5,Москва,ул Верземнека д.5,ул,Верземнека ,д.5,7960681,муниципальный округ Мещанский,1958 +2281054,г Москва ул Верземнека д.6,Москва,ул Верземнека д.6,ул,Верземнека ,д.6,7812178,муниципальный округ Мещанский,1967 +2281054,г Москва ул Верземнека д.7,Москва,ул Верземнека д.7,ул,Верземнека ,д.7,7960692,муниципальный округ Мещанский,1959 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.1 кор.1,Москва,ул Гиляровского д.1 кор.1,ул,Гиляровского ,д.1 кор.1,7812199,муниципальный округ Мещанский,1998 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.1 строение 1,Москва,ул Гиляровского д.1 строение 1,ул,Гиляровского ,д.1 строение 1,7812218,муниципальный округ Мещанский,1911 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.10 строение 2,Москва,ул Гиляровского д.10 строение 2,ул,Гиляровского ,д.10 строение 2,7812232,муниципальный округ Мещанский,1915 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.10 строение 3,Москва,ул Гиляровского д.10 строение 3,ул,Гиляровского ,д.10 строение 3,7812250,муниципальный округ Мещанский,1915 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.12,Москва,ул Гиляровского д.12,ул,Гиляровского ,д.12,7812264,муниципальный округ Мещанский,1970 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.17,Москва,ул Гиляровского д.17,ул,Гиляровского ,д.17,7812282,муниципальный округ Мещанский,1985 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.19,Москва,ул Гиляровского д.19,ул,Гиляровского ,д.19,7812293,муниципальный округ Мещанский,1913 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.3 строение 1,Москва,ул Гиляровского д.3 строение 1,ул,Гиляровского ,д.3 строение 1,7812314,муниципальный округ Мещанский,1906 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.33,Москва,ул Гиляровского д.33,ул,Гиляровского ,д.33,7960699,муниципальный округ Мещанский,1969 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.36 строение 1,Москва,ул Гиляровского д.36 строение 1,ул,Гиляровского ,д.36 строение 1,7812329,муниципальный округ Мещанский,1974 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.36 строение 1 а,Москва,ул Гиляровского д.36 строение 1 а,ул,Гиляровского ,д.36 строение 1 а,7960774,муниципальный округ Мещанский,1975 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.4 кор.1,Москва,ул Гиляровского д.4 кор.1,ул,Гиляровского ,д.4 кор.1,7812343,муниципальный округ Мещанский,1998 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.44,Москва,ул Гиляровского д.44,ул,Гиляровского ,д.44,7960805,муниципальный округ Мещанский,1916 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.45,Москва,ул Гиляровского д.45,ул,Гиляровского ,д.45,7960783,муниципальный округ Мещанский,1965 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.48,Москва,ул Гиляровского д.48,ул,Гиляровского ,д.48,7812359,муниципальный округ Мещанский,1988 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.50,Москва,ул Гиляровского д.50,ул,Гиляровского ,д.50,7558930,муниципальный округ Мещанский,2003 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.54,Москва,ул Гиляровского д.54,ул,Гиляровского ,д.54,7810648,муниципальный округ Мещанский,1967 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.56,Москва,ул Гиляровского д.56,ул,Гиляровского ,д.56,7811737,муниципальный округ Мещанский,1917 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.58,Москва,ул Гиляровского д.58,ул,Гиляровского ,д.58,7811763,муниципальный округ Мещанский,1956 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.59,Москва,ул Гиляровского д.59,ул,Гиляровского ,д.59,7960795,муниципальный округ Мещанский,1974 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.60 строение 1,Москва,ул Гиляровского д.60 строение 1,ул,Гиляровского ,д.60 строение 1,7961002,муниципальный округ Мещанский,1912 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.60 строение 2,Москва,ул Гиляровского д.60 строение 2,ул,Гиляровского ,д.60 строение 2,7961005,муниципальный округ Мещанский,1912 +2281054,г Москва ул Гиляровского д.7,Москва,ул Гиляровского д.7,ул,Гиляровского ,д.7,7811988,муниципальный округ Мещанский,1999 +2281054,г Москва ул Дурова д.13/1,Москва,ул Дурова д.13/1,ул,Дурова ,д.13/1,7812130,муниципальный округ Мещанский,1938 +2281054,г Москва ул Дурова д.3/13,Москва,ул Дурова д.3/13,ул,Дурова ,д.3/13,7812144,муниципальный округ Мещанский,1958 +2281054,г Москва ул Кузнецкий Мост д.19 строение 1,Москва,ул Кузнецкий Мост д.19 строение 1,ул,Кузнецкий Мост ,д.19 строение 1,7812579,муниципальный округ Мещанский,1886 +2281054,г Москва ул Мещанская д.1 кор.3,Москва,ул Мещанская д.1 кор.3,ул,Мещанская ,д.1 кор.3,7812887,муниципальный округ Мещанский,1902 +2281054,г Москва ул Мещанская д.1/17 строение 1,Москва,ул Мещанская д.1/17 строение 1,ул,Мещанская ,д.1/17 строение 1,7813007,муниципальный округ Мещанский,1874 +2281054,г Москва ул Мещанская д.1/17 строение 2,Москва,ул Мещанская д.1/17 строение 2,ул,Мещанская ,д.1/17 строение 2,7813017,муниципальный округ Мещанский,1874 +2281054,г Москва ул Мещанская д.10,Москва,ул Мещанская д.10,ул,Мещанская ,д.10,7813027,муниципальный округ Мещанский,1901 +2281054,г Москва ул Мещанская д.12,Москва,ул Мещанская д.12,ул,Мещанская ,д.12,7811741,муниципальный округ Мещанский,1901 +2281054,г Москва ул Мещанская д.14,Москва,ул Мещанская д.14,ул,Мещанская ,д.14,7811759,муниципальный округ Мещанский,1974 +2281054,г Москва ул Мещанская д.2,Москва,ул Мещанская д.2,ул,Мещанская ,д.2,7811786,муниципальный округ Мещанский,1930 +2281054,г Москва ул Мещанская д.8,Москва,ул Мещанская д.8,ул,Мещанская ,д.8,7811771,муниципальный округ Мещанский,1961 +2281054,г Москва ул Неглинная д.16/2 строение 3,Москва,ул Неглинная д.16/2 строение 3,ул,Неглинная ,д.16/2 строение 3,7811873,муниципальный округ Мещанский,1891 +2281054,г Москва ул Неглинная д.16/2 строение 4,Москва,ул Неглинная д.16/2 строение 4,ул,Неглинная ,д.16/2 строение 4,7811859,муниципальный округ Мещанский,1913 +2281054,г Москва ул Переяславская Б. д.10,Москва,ул Переяславская Б. д.10,ул,Переяславская Б. ,д.10,7812109,муниципальный округ Мещанский,1971 +2281054,г Москва ул Переяславская Б. д.11,Москва,ул Переяславская Б. д.11,ул,Переяславская Б. ,д.11,8369347,муниципальный округ Мещанский,1969 +2281054,г Москва ул Переяславская Б. д.15,Москва,ул Переяславская Б. д.15,ул,Переяславская Б. ,д.15,7812121,муниципальный округ Мещанский,1970 +2281054,г Москва ул Переяславская Б. д.17,Москва,ул Переяславская Б. д.17,ул,Переяславская Б. ,д.17,7812138,муниципальный округ Мещанский,1973 +2281054,г Москва ул Переяславская Б. д.19,Москва,ул Переяславская Б. д.19,ул,Переяславская Б. ,д.19,7968349,муниципальный округ Мещанский,1967 +2281054,г Москва ул Переяславская Б. д.3 кор.1,Москва,ул Переяславская Б. д.3 кор.1,ул,Переяславская Б. ,д.3 кор.1,7812152,муниципальный округ Мещанский,1967 +2281054,г Москва ул Переяславская Б. д.3 кор.2,Москва,ул Переяславская Б. д.3 кор.2,ул,Переяславская Б. ,д.3 кор.2,8286071,муниципальный округ Мещанский,1967 +2281054,г Москва ул Переяславская Б. д.3 кор.3,Москва,ул Переяславская Б. д.3 кор.3,ул,Переяславская Б. ,д.3 кор.3,7812168,муниципальный округ Мещанский,1967 +2281054,г Москва ул Переяславская Б. д.5 кор.2,Москва,ул Переяславская Б. д.5 кор.2,ул,Переяславская Б. ,д.5 кор.2,7812183,муниципальный округ Мещанский,1971 +2281054,г Москва ул Переяславская Б. д.52 строение 1,Москва,ул Переяславская Б. д.52 строение 1,ул,Переяславская Б. ,д.52 строение 1,7812204,муниципальный округ Мещанский,2007 +2281054,г Москва ул Переяславская Б. д.52/55 строение 2,Москва,ул Переяславская Б. д.52/55 строение 2,ул,Переяславская Б. ,д.52/55 строение 2,7812235,муниципальный округ Мещанский,1927 +2281054,г Москва ул Переяславская Б. д.6 кор.1,Москва,ул Переяславская Б. д.6 кор.1,ул,Переяславская Б. ,д.6 кор.1,7812294,муниципальный округ Мещанский,1972 +2281054,г Москва ул Переяславская Б. д.6 кор.2,Москва,ул Переяславская Б. д.6 кор.2,ул,Переяславская Б. ,д.6 кор.2,7812310,муниципальный округ Мещанский,1972 +2281054,г Москва ул Переяславская Б. д.9,Москва,ул Переяславская Б. д.9,ул,Переяславская Б. ,д.9,8140929,муниципальный округ Мещанский,н.д. +2281054,г Москва ул Переяславская М. д.10,Москва,ул Переяславская М. д.10,ул,Переяславская М. ,д.10,7812655,муниципальный округ Мещанский,1972 +2281054,г Москва ул Переяславская Ср. д.13 строение 1,Москва,ул Переяславская Ср. д.13 строение 1,ул,Переяславская Ср. ,д.13 строение 1,7810621,муниципальный округ Мещанский,2000 +2281054,г Москва ул Переяславская Ср. д.15/19,Москва,ул Переяславская Ср. д.15/19,ул,Переяславская Ср. ,д.15/19,7810643,муниципальный округ Мещанский,1959 +2281054,г Москва ул Переяславская Ср. д.2,Москва,ул Переяславская Ср. д.2,ул,Переяславская Ср. ,д.2,7810661,муниципальный округ Мещанский,1973 +2281054,г Москва ул Садовая-Сухаревская д.13/15,Москва,ул Садовая-Сухаревская д.13/15,ул,Садовая-Сухаревская ,д.13/15,7810561,муниципальный округ Мещанский,1960 +2281054,г Москва ул Садовая-Сухаревская д.8/12 строение 3,Москва,ул Садовая-Сухаревская д.8/12 строение 3,ул,Садовая-Сухаревская ,д.8/12 строение 3,7810570,муниципальный округ Мещанский,1940 +2281054,г Москва ул Советской Армии д.2,Москва,ул Советской Армии д.2,ул,Советской Армии ,д.2,8289176,муниципальный округ Мещанский,н.д. +2281054,г Москва ул Сретенка д.27 строение 8,Москва,ул Сретенка д.27 строение 8,ул,Сретенка ,д.27 строение 8,7810685,муниципальный округ Мещанский,1906 +2281054,г Москва ул Сущевский Вал д.60 кор.1,Москва,ул Сущевский Вал д.60 кор.1,ул,Сущевский Вал ,д.60 кор.1,7961551,муниципальный округ Мещанский,1966 +2281054,г Москва ул Сущевский Вал д.60 кор.2,Москва,ул Сущевский Вал д.60 кор.2,ул,Сущевский Вал ,д.60 кор.2,7961555,муниципальный округ Мещанский,1960 +2281054,г Москва ул Сущевский Вал д.62,Москва,ул Сущевский Вал д.62,ул,Сущевский Вал ,д.62,7961558,муниципальный округ Мещанский,1963 +2281054,г Москва ул Сущевский Вал д.66,Москва,ул Сущевский Вал д.66,ул,Сущевский Вал ,д.66,7961562,муниципальный округ Мещанский,1962 +2281054,г Москва ул Трифоновская д.45,Москва,ул Трифоновская д.45,ул,Трифоновская ,д.45,7961565,муниципальный округ Мещанский,1958 +2281054,г Москва ул Трифоновская д.45А,Москва,ул Трифоновская д.45А,ул,Трифоновская ,д.45А,7961568,муниципальный округ Мещанский,1959 +2281054,г Москва ул Трифоновская д.47А,Москва,ул Трифоновская д.47А,ул,Трифоновская ,д.47А,7961571,муниципальный округ Мещанский,1958 +2281054,г Москва ул Трифоновская д.47Б,Москва,ул Трифоновская д.47Б,ул,Трифоновская ,д.47Б,7961575,муниципальный округ Мещанский,1961 +2281054,г Москва ул Трифоновская д.49,Москва,ул Трифоновская д.49,ул,Трифоновская ,д.49,7961577,муниципальный округ Мещанский,1964 +2281054,г Москва ул Трифоновская д.54 кор.1,Москва,ул Трифоновская д.54 кор.1,ул,Трифоновская ,д.54 кор.1,7961579,муниципальный округ Мещанский,1696 +2281054,г Москва ул Трифоновская д.54 кор.2,Москва,ул Трифоновская д.54 кор.2,ул,Трифоновская ,д.54 кор.2,7961580,муниципальный округ Мещанский,1969 +2281054,г Москва ул Трифоновская д.55,Москва,ул Трифоновская д.55,ул,Трифоновская ,д.55,7961582,муниципальный округ Мещанский,1963 +2281054,г Москва ул Трифоновская д.56,Москва,ул Трифоновская д.56,ул,Трифоновская ,д.56,7961584,муниципальный округ Мещанский,1973 +2281054,г Москва ул Трифоновская д.57 кор.1,Москва,ул Трифоновская д.57 кор.1,ул,Трифоновская ,д.57 кор.1,7810698,муниципальный округ Мещанский,1965 +2281054,г Москва ул Трифоновская д.57 кор.2,Москва,ул Трифоновская д.57 кор.2,ул,Трифоновская ,д.57 кор.2,7810712,муниципальный округ Мещанский,1967 +2281054,г Москва ул Трифоновская д.61 кор.1,Москва,ул Трифоновская д.61 кор.1,ул,Трифоновская ,д.61 кор.1,7961585,муниципальный округ Мещанский,2005 +2281054,г Москва ул Трифоновская д.61 кор.2,Москва,ул Трифоновская д.61 кор.2,ул,Трифоновская ,д.61 кор.2,7810722,муниципальный округ Мещанский,1967 +2281054,г Москва ул Троицкая д.10 строение 1,Москва,ул Троицкая д.10 строение 1,ул,Троицкая ,д.10 строение 1,7810992,муниципальный округ Мещанский,1974 +2281054,г Москва ул Троицкая д.6,Москва,ул Троицкая д.6,ул,Троицкая ,д.6,7811004,муниципальный округ Мещанский,1908 +2281054,г Москва ул Троицкая д.9,Москва,ул Троицкая д.9,ул,Троицкая ,д.9,7811021,муниципальный округ Мещанский,1991 +2281054,г Москва ул Трубная д.17 строение 1,Москва,ул Трубная д.17 строение 1,ул,Трубная ,д.17 строение 1,7811030,муниципальный округ Мещанский,1876 +2281054,г Москва ул Трубная д.22/1,Москва,ул Трубная д.22/1,ул,Трубная ,д.22/1,7811040,муниципальный округ Мещанский,1888 +2281054,г Москва ул Трубная д.25 строение 1,Москва,ул Трубная д.25 строение 1,ул,Трубная ,д.25 строение 1,7811057,муниципальный округ Мещанский,1925 +2281054,г Москва ул Трубная д.25 строение 2,Москва,ул Трубная д.25 строение 2,ул,Трубная ,д.25 строение 2,7811066,муниципальный округ Мещанский,1929 +2281054,г Москва ул Трубная д.26 кор.1,Москва,ул Трубная д.26 кор.1,ул,Трубная ,д.26 кор.1,7811082,муниципальный округ Мещанский,1916 +2281054,г Москва ул Трубная д.29 строение 1,Москва,ул Трубная д.29 строение 1,ул,Трубная ,д.29 строение 1,7811130,муниципальный округ Мещанский,1891 +2281054,г Москва ул Трубная д.29 строение 4,Москва,ул Трубная д.29 строение 4,ул,Трубная ,д.29 строение 4,8184325,муниципальный округ Мещанский,1997 +2281054,г Москва ул Трубная д.29 строение 5,Москва,ул Трубная д.29 строение 5,ул,Трубная ,д.29 строение 5,7811110,муниципальный округ Мещанский,1898 +2281054,г Москва ул Трубная д.33 кор.2,Москва,ул Трубная д.33 кор.2,ул,Трубная ,д.33 кор.2,8163142,муниципальный округ Мещанский,1997 +2281054,г Москва ул Трубная д.35 строение 1,Москва,ул Трубная д.35 строение 1,ул,Трубная ,д.35 строение 1,7811141,муниципальный округ Мещанский,1900 +2281054,г Москва ул Трубная д.37/6,Москва,ул Трубная д.37/6,ул,Трубная ,д.37/6,7811151,муниципальный округ Мещанский,1893 +2281054,г Москва ул Щепкина д.10,Москва,ул Щепкина д.10,ул,Щепкина ,д.10,7811237,муниципальный округ Мещанский,1973 +2281054,г Москва ул Щепкина д.12,Москва,ул Щепкина д.12,ул,Щепкина ,д.12,7811262,муниципальный округ Мещанский,1974 +2281054,г Москва ул Щепкина д.13,Москва,ул Щепкина д.13,ул,Щепкина ,д.13,7863878,муниципальный округ Мещанский,1998 +2281054,г Москва ул Щепкина д.18 кор.1,Москва,ул Щепкина д.18 кор.1,ул,Щепкина ,д.18 кор.1,7811365,муниципальный округ Мещанский,1904 +2281054,г Москва ул Щепкина д.18 кор.2,Москва,ул Щепкина д.18 кор.2,ул,Щепкина ,д.18 кор.2,7811376,муниципальный округ Мещанский,1910 +2281054,г Москва ул Щепкина д.25/20,Москва,ул Щепкина д.25/20,ул,Щепкина ,д.25/20,7811392,муниципальный округ Мещанский,1905 +2281054,г Москва ул Щепкина д.27 кор.1,Москва,ул Щепкина д.27 кор.1,ул,Щепкина ,д.27 кор.1,7811403,муниципальный округ Мещанский,1815 +2281054,г Москва ул Щепкина д.5 строение 1,Москва,ул Щепкина д.5 строение 1,ул,Щепкина ,д.5 строение 1,7811418,муниципальный округ Мещанский,1974 +2281054,г Москва ул Щепкина д.60/2 строение 1,Москва,ул Щепкина д.60/2 строение 1,ул,Щепкина ,д.60/2 строение 1,7961597,муниципальный округ Мещанский,1932 +2281054,г Москва ул Щепкина д.62,Москва,ул Щепкина д.62,ул,Щепкина ,д.62,7961599,муниципальный округ Мещанский,1913 +2281054,г Москва ул Щепкина д.64 строение 1,Москва,ул Щепкина д.64 строение 1,ул,Щепкина ,д.64 строение 1,7961600,муниципальный округ Мещанский,1969 +2281054,г Москва ул Щепкина д.64 строение 2,Москва,ул Щепкина д.64 строение 2,ул,Щепкина ,д.64 строение 2,7961602,муниципальный округ Мещанский,1969 +2281055,г Москва б-р Красногвардейский д.1,Москва,б-р Красногвардейский д.1,б-р,Красногвардейский ,д.1,8098693,муниципальный округ Пресненский,1970 +2281055,г Москва б-р Красногвардейский д.11/1,Москва,б-р Красногвардейский д.11/1,б-р,Красногвардейский ,д.11/1,8098704,муниципальный округ Пресненский,1953 +2281055,г Москва б-р Красногвардейский д.15 строение 1,Москва,б-р Красногвардейский д.15 строение 1,б-р,Красногвардейский ,д.15 строение 1,8098707,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва б-р Красногвардейский д.3 строение 1,Москва,б-р Красногвардейский д.3 строение 1,б-р,Красногвардейский ,д.3 строение 1,8098694,муниципальный округ Пресненский,1962 +2281055,г Москва б-р Красногвардейский д.3А,Москва,б-р Красногвардейский д.3А,б-р,Красногвардейский ,д.3А,8098695,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва б-р Красногвардейский д.5 кор.1,Москва,б-р Красногвардейский д.5 кор.1,б-р,Красногвардейский ,д.5 кор.1,8098697,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва б-р Красногвардейский д.5 кор.2,Москва,б-р Красногвардейский д.5 кор.2,б-р,Красногвардейский ,д.5 кор.2,8098698,муниципальный округ Пресненский,1977 +2281055,г Москва б-р Красногвардейский д.7,Москва,б-р Красногвардейский д.7,б-р,Красногвардейский ,д.7,8098700,муниципальный округ Пресненский,1950 +2281055,г Москва б-р Красногвардейский д.7А,Москва,б-р Красногвардейский д.7А,б-р,Красногвардейский ,д.7А,8098701,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва б-р Красногвардейский д.9,Москва,б-р Красногвардейский д.9,б-р,Красногвардейский ,д.9,8098702,муниципальный округ Пресненский,1957 +2281055,г Москва б-р Никитский д.15/16,Москва,б-р Никитский д.15/16,б-р,Никитский ,д.15/16,8121434,муниципальный округ Пресненский,1912 +2281055,г Москва б-р Никитский д.17,Москва,б-р Никитский д.17,б-р,Никитский ,д.17,8121431,муниципальный округ Пресненский,1971 +2281055,г Москва б-р Никитский д.25,Москва,б-р Никитский д.25,б-р,Никитский ,д.25,8121433,муниципальный округ Пресненский,1927 +2281055,г Москва б-р Никитский д.8,Москва,б-р Никитский д.8,б-р,Никитский ,д.8,8121429,муниципальный округ Пресненский,1900 +2281055,г Москва б-р Никитский д.9,Москва,б-р Никитский д.9,б-р,Никитский ,д.9,8121430,муниципальный округ Пресненский,1937 +2281055,г Москва б-р Новинский д.25 кор.1,Москва,б-р Новинский д.25 кор.1,б-р,Новинский ,д.25 кор.1,8125230,муниципальный округ Пресненский,1930 +2281055,г Москва б-р Новинский д.25 кор.10,Москва,б-р Новинский д.25 кор.10,б-р,Новинский ,д.25 кор.10,8125242,муниципальный округ Пресненский,1937 +2281055,г Москва б-р Тверской д.17 строение 1,Москва,б-р Тверской д.17 строение 1,б-р,Тверской ,д.17 строение 1,8098237,муниципальный округ Пресненский,1890 +2281055,г Москва б-р Тверской д.17 строение 4,Москва,б-р Тверской д.17 строение 4,б-р,Тверской ,д.17 строение 4,8098238,муниципальный округ Пресненский,1890 +2281055,г Москва б-р Тверской д.19,Москва,б-р Тверской д.19,б-р,Тверской ,д.19,8098240,муниципальный округ Пресненский,1890 +2281055,г Москва б-р Тверской д.20 строение 4,Москва,б-р Тверской д.20 строение 4,б-р,Тверской ,д.20 строение 4,8122244,муниципальный округ Пресненский,1928 +2281055,г Москва б-р Тверской д.3,Москва,б-р Тверской д.3,б-р,Тверской ,д.3,7717553,муниципальный округ Пресненский,1986 +2281055,г Москва б-р Тверской д.8 строение 1,Москва,б-р Тверской д.8 строение 1,б-р,Тверской ,д.8 строение 1,8122238,муниципальный округ Пресненский,1912 +2281055,г Москва б-р Тверской д.9,Москва,б-р Тверской д.9,б-р,Тверской ,д.9,8098236,муниципальный округ Пресненский,1907 +2281055,г Москва наб Краснопресненская д.2/1,Москва,наб Краснопресненская д.2/1,наб,Краснопресненская ,д.2/1,8098710,муниципальный округ Пресненский,1954 +2281055,г Москва наб Шелепихинская д.10,Москва,наб Шелепихинская д.10,наб,Шелепихинская ,д.10,8159443,муниципальный округ Пресненский,1956 +2281055,г Москва наб Шелепихинская д.12,Москва,наб Шелепихинская д.12,наб,Шелепихинская ,д.12,8159444,муниципальный округ Пресненский,1964 +2281055,г Москва наб Шелепихинская д.14,Москва,наб Шелепихинская д.14,наб,Шелепихинская ,д.14,8159445,муниципальный округ Пресненский,1962 +2281055,г Москва наб Шелепихинская д.16,Москва,наб Шелепихинская д.16,наб,Шелепихинская ,д.16,8159448,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва наб Шелепихинская д.18,Москва,наб Шелепихинская д.18,наб,Шелепихинская ,д.18,8159451,муниципальный округ Пресненский,1967 +2281055,г Москва наб Шелепихинская д.20,Москва,наб Шелепихинская д.20,наб,Шелепихинская ,д.20,8159450,муниципальный округ Пресненский,1972 +2281055,г Москва наб Шелепихинская д.22,Москва,наб Шелепихинская д.22,наб,Шелепихинская ,д.22,8159454,муниципальный округ Пресненский,1982 +2281055,г Москва наб Шелепихинская д.24,Москва,наб Шелепихинская д.24,наб,Шелепихинская ,д.24,8159456,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва наб Шелепихинская д.26,Москва,наб Шелепихинская д.26,наб,Шелепихинская ,д.26,8159461,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва наб Шелепихинская д.4 строение 1,Москва,наб Шелепихинская д.4 строение 1,наб,Шелепихинская ,д.4 строение 1,8159438,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва наб Шелепихинская д.4 строение 2,Москва,наб Шелепихинская д.4 строение 2,наб,Шелепихинская ,д.4 строение 2,8159439,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва наб Шелепихинская д.6,Москва,наб Шелепихинская д.6,наб,Шелепихинская ,д.6,8159440,муниципальный округ Пресненский,1963 +2281055,г Москва наб Шелепихинская д.8 кор.2,Москва,наб Шелепихинская д.8 кор.2,наб,Шелепихинская ,д.8 кор.2,8098423,муниципальный округ Пресненский,1970 +2281055,г Москва наб Шелепихинская д.8 строение 1,Москва,наб Шелепихинская д.8 строение 1,наб,Шелепихинская ,д.8 строение 1,8159442,муниципальный округ Пресненский,1957 +2281055,г Москва пер Богословский д.16/6 строение 1,Москва,пер Богословский д.16/6 строение 1,пер,Богословский ,д.16/6 строение 1,8098910,муниципальный округ Пресненский,1917 +2281055,г Москва пер Богословский д.3,Москва,пер Богословский д.3,пер,Богословский ,д.3,8098094,муниципальный округ Пресненский,1954 +2281055,г Москва пер Богословский д.5,Москва,пер Богословский д.5,пер,Богословский ,д.5,8098195,муниципальный округ Пресненский,1978 +2281055,г Москва пер Богословский д.7,Москва,пер Богословский д.7,пер,Богословский ,д.7,8098205,муниципальный округ Пресненский,1977 +2281055,г Москва пер Богословский д.8,Москва,пер Богословский д.8,пер,Богословский ,д.8,8098212,муниципальный округ Пресненский,1917 +2281055,г Москва пер Брюсов д.1 б строение 1,Москва,пер Брюсов д.1 б строение 1,пер,Брюсов ,д.1 б строение 1,8121195,муниципальный округ Пресненский,1892 +2281055,г Москва пер Брюсов д.17,Москва,пер Брюсов д.17,пер,Брюсов ,д.17,8121370,муниципальный округ Пресненский,1928 +2281055,г Москва пер Брюсов д.2/14 кор.2,Москва,пер Брюсов д.2/14 кор.2,пер,Брюсов ,д.2/14 кор.2,7717577,муниципальный округ Пресненский,1914 +2281055,г Москва пер Брюсов д.2/14 строение 1,Москва,пер Брюсов д.2/14 строение 1,пер,Брюсов ,д.2/14 строение 1,8121207,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва пер Брюсов д.2/14 строение 10,Москва,пер Брюсов д.2/14 строение 10,пер,Брюсов ,д.2/14 строение 10,8121381,муниципальный округ Пресненский,1917 +2281055,г Москва пер Брюсов д.2/14 строение 3,Москва,пер Брюсов д.2/14 строение 3,пер,Брюсов ,д.2/14 строение 3,8248406,муниципальный округ Пресненский,1912 +2281055,г Москва пер Брюсов д.2/14 строение 4,Москва,пер Брюсов д.2/14 строение 4,пер,Брюсов ,д.2/14 строение 4,8248413,муниципальный округ Пресненский,1914 +2281055,г Москва пер Брюсов д.2/14 строение 6,Москва,пер Брюсов д.2/14 строение 6,пер,Брюсов ,д.2/14 строение 6,8121385,муниципальный округ Пресненский,1917 +2281055,г Москва пер Брюсов д.6,Москва,пер Брюсов д.6,пер,Брюсов ,д.6,8121377,муниципальный округ Пресненский,1905 +2281055,г Москва пер Брюсов д.7,Москва,пер Брюсов д.7,пер,Брюсов ,д.7,8121374,муниципальный округ Пресненский,1935 +2281055,г Москва пер Вознесенский д.16/4,Москва,пер Вознесенский д.16/4,пер,Вознесенский ,д.16/4,8121368,муниципальный округ Пресненский,1876 +2281055,г Москва пер Вознесенский д.9 строение 1,Москва,пер Вознесенский д.9 строение 1,пер,Вознесенский ,д.9 строение 1,8121372,муниципальный округ Пресненский,1910 +2281055,г Москва пер Вознесенский д.9 строение 2,Москва,пер Вознесенский д.9 строение 2,пер,Вознесенский ,д.9 строение 2,8483219,муниципальный округ Пресненский,2002 +2281055,г Москва пер Волков д.17,Москва,пер Волков д.17,пер,Волков ,д.17,8098463,муниципальный округ Пресненский,1964 +2281055,г Москва пер Волков д.5,Москва,пер Волков д.5,пер,Волков ,д.5,8098406,муниципальный округ Пресненский,1963 +2281055,г Москва пер Волков д.7/9 строение 1,Москва,пер Волков д.7/9 строение 1,пер,Волков ,д.7/9 строение 1,8098410,муниципальный округ Пресненский,1931 +2281055,г Москва пер Волков д.7/9 строение 2,Москва,пер Волков д.7/9 строение 2,пер,Волков ,д.7/9 строение 2,8098420,муниципальный округ Пресненский,1931 +2281055,г Москва пер Волков д.7/9 строение 3,Москва,пер Волков д.7/9 строение 3,пер,Волков ,д.7/9 строение 3,8098425,муниципальный округ Пресненский,1931 +2281055,г Москва пер Волков д.9 строение 1,Москва,пер Волков д.9 строение 1,пер,Волков ,д.9 строение 1,8098454,муниципальный округ Пресненский,1963 +2281055,г Москва пер Вспольный д.10 строение 1,Москва,пер Вспольный д.10 строение 1,пер,Вспольный ,д.10 строение 1,8098469,муниципальный округ Пресненский,1964 +2281055,г Москва пер Вспольный д.14 строение 2,Москва,пер Вспольный д.14 строение 2,пер,Вспольный ,д.14 строение 2,8098480,муниципальный округ Пресненский,1912 +2281055,г Москва пер Вспольный д.16 строение 1,Москва,пер Вспольный д.16 строение 1,пер,Вспольный ,д.16 строение 1,8098486,муниципальный округ Пресненский,1963 +2281055,г Москва пер Вспольный д.16 строение 2,Москва,пер Вспольный д.16 строение 2,пер,Вспольный ,д.16 строение 2,8098490,муниципальный округ Пресненский,1965 +2281055,г Москва пер Вспольный д.17,Москва,пер Вспольный д.17,пер,Вспольный ,д.17,8098493,муниципальный округ Пресненский,1910 +2281055,г Москва пер Газетный д.1/12,Москва,пер Газетный д.1/12,пер,Газетный ,д.1/12,8121366,муниципальный округ Пресненский,1932 +2281055,г Москва пер Глубокий д.1/2,Москва,пер Глубокий д.1/2,пер,Глубокий ,д.1/2,8098507,муниципальный округ Пресненский,1954 +2281055,г Москва пер Гранатный д.10 кор.1,Москва,пер Гранатный д.10 кор.1,пер,Гранатный ,д.10 кор.1,7717572,муниципальный округ Пресненский,1978 +2281055,г Москва пер Гранатный д.11 строение 1,Москва,пер Гранатный д.11 строение 1,пер,Гранатный ,д.11 строение 1,8098522,муниципальный округ Пресненский,1910 +2281055,г Москва пер Гранатный д.11 строение 2,Москва,пер Гранатный д.11 строение 2,пер,Гранатный ,д.11 строение 2,8098528,муниципальный округ Пресненский,1924 +2281055,г Москва пер Гранатный д.11 строение 3,Москва,пер Гранатный д.11 строение 3,пер,Гранатный ,д.11 строение 3,8098538,муниципальный округ Пресненский,1910 +2281055,г Москва пер Гранатный д.2 строение 1,Москва,пер Гранатный д.2 строение 1,пер,Гранатный ,д.2 строение 1,8098512,муниципальный округ Пресненский,1893 +2281055,г Москва пер Гранатный д.2 строение 2,Москва,пер Гранатный д.2 строение 2,пер,Гранатный ,д.2 строение 2,8098519,муниципальный округ Пресненский,1893 +2281055,г Москва пер Грузинский д.10 строение 1,Москва,пер Грузинский д.10 строение 1,пер,Грузинский ,д.10 строение 1,8098839,муниципальный округ Пресненский,1962 +2281055,г Москва пер Грузинский д.12,Москва,пер Грузинский д.12,пер,Грузинский ,д.12,8098843,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва пер Грузинский д.14,Москва,пер Грузинский д.14,пер,Грузинский ,д.14,8098846,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва пер Грузинский д.16,Москва,пер Грузинский д.16,пер,Грузинский ,д.16,8098850,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва пер Грузинский д.4 кор.12,Москва,пер Грузинский д.4 кор.12,пер,Грузинский ,д.4 кор.12,7562185,муниципальный округ Пресненский,1962 +2281055,г Москва пер Грузинский д.6 строение 1,Москва,пер Грузинский д.6 строение 1,пер,Грузинский ,д.6 строение 1,8098831,муниципальный округ Пресненский,1963 +2281055,г Москва пер Грузинский д.8 строение 1,Москва,пер Грузинский д.8 строение 1,пер,Грузинский ,д.8 строение 1,8098834,муниципальный округ Пресненский,1963 +2281055,г Москва пер Девятинский Б. д.4,Москва,пер Девятинский Б. д.4,пер,Девятинский Б. ,д.4,8121365,муниципальный округ Пресненский,1935 +2281055,г Москва пер Ермолаевский д.10/7,Москва,пер Ермолаевский д.10/7,пер,Ермолаевский ,д.10/7,8098885,муниципальный округ Пресненский,1912 +2281055,г Москва пер Ермолаевский д.13 строение 4,Москва,пер Ермолаевский д.13 строение 4,пер,Ермолаевский ,д.13 строение 4,8098888,муниципальный округ Пресненский,1947 +2281055,г Москва пер Ермолаевский д.16 строение 1,Москва,пер Ермолаевский д.16 строение 1,пер,Ермолаевский ,д.16 строение 1,8098891,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва пер Ермолаевский д.18а,Москва,пер Ермолаевский д.18а,пер,Ермолаевский ,д.18а,8098894,муниципальный округ Пресненский,1956 +2281055,г Москва пер Ермолаевский д.19 строение 1,Москва,пер Ермолаевский д.19 строение 1,пер,Ермолаевский ,д.19 строение 1,8099346,муниципальный округ Пресненский,1911 +2281055,г Москва пер Ермолаевский д.21 строение 1,Москва,пер Ермолаевский д.21 строение 1,пер,Ермолаевский ,д.21 строение 1,8099347,муниципальный округ Пресненский,1956 +2281055,г Москва пер Ермолаевский д.4 строение 1,Москва,пер Ермолаевский д.4 строение 1,пер,Ермолаевский ,д.4 строение 1,8098869,муниципальный округ Пресненский,1908 +2281055,г Москва пер Ермолаевский д.6,Москва,пер Ермолаевский д.6,пер,Ермолаевский ,д.6,7717570,муниципальный округ Пресненский,1983 +2281055,г Москва пер Ермолаевский д.7 строение 1,Москва,пер Ермолаевский д.7 строение 1,пер,Ермолаевский ,д.7 строение 1,8098874,муниципальный округ Пресненский,1917 +2281055,г Москва пер Ермолаевский д.8,Москва,пер Ермолаевский д.8,пер,Ермолаевский ,д.8,7717571,муниципальный округ Пресненский,1981 +2281055,г Москва пер Ермолаевский д.9 строение 2,Москва,пер Ермолаевский д.9 строение 2,пер,Ермолаевский ,д.9 строение 2,8098878,муниципальный округ Пресненский,1947 +2281055,г Москва пер Зоологический д.4/6,Москва,пер Зоологический д.4/6,пер,Зоологический ,д.4/6,8098182,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва пер Зоологический д.8,Москва,пер Зоологический д.8,пер,Зоологический ,д.8,7717549,муниципальный округ Пресненский,1969 +2281055,г Москва пер Зоологический д.9 кор.1,Москва,пер Зоологический д.9 кор.1,пер,Зоологический ,д.9 кор.1,8098190,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва пер Калашный д.2/10,Москва,пер Калашный д.2/10,пер,Калашный ,д.2/10,8121327,муниципальный округ Пресненский,1927 +2281055,г Москва пер Калашный д.4/1 строение 1,Москва,пер Калашный д.4/1 строение 1,пер,Калашный ,д.4/1 строение 1,8121322,муниципальный округ Пресненский,1917 +2281055,г Москва пер Капранова д.4,Москва,пер Капранова д.4,пер,Капранова ,д.4,8244700,муниципальный округ Пресненский,2004 +2281055,г Москва пер Капранова д.6,Москва,пер Капранова д.6,пер,Капранова ,д.6,8121316,муниципальный округ Пресненский,1965 +2281055,г Москва пер Кисловский М. д.7 строение 1,Москва,пер Кисловский М. д.7 строение 1,пер,Кисловский М. ,д.7 строение 1,8121312,муниципальный округ Пресненский,1885 +2281055,г Москва пер Кисловский М. д.9 строение 3,Москва,пер Кисловский М. д.9 строение 3,пер,Кисловский М. ,д.9 строение 3,8121306,муниципальный округ Пресненский,1900 +2281055,г Москва пер Кисловский Нижн. д.8/2 строение 2,Москва,пер Кисловский Нижн. д.8/2 строение 2,пер,Кисловский Нижн. ,д.8/2 строение 2,8121303,муниципальный округ Пресненский,1880 +2281055,г Москва пер Кисловский Ср. д.5/6 строение 14,Москва,пер Кисловский Ср. д.5/6 строение 14,пер,Кисловский Ср. ,д.5/6 строение 14,8124725,муниципальный округ Пресненский,1928 +2281055,г Москва пер Кисловский Ср. д.5/6 строение 3,Москва,пер Кисловский Ср. д.5/6 строение 3,пер,Кисловский Ср. ,д.5/6 строение 3,8121299,муниципальный округ Пресненский,1875 +2281055,г Москва пер Кисловский Ср. д.8/6 строение 14,Москва,пер Кисловский Ср. д.8/6 строение 14,пер,Кисловский Ср. ,д.8/6 строение 14,8121290,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва пер Козихинский Б. д.1/9 строение 1,Москва,пер Козихинский Б. д.1/9 строение 1,пер,Козихинский Б. ,д.1/9 строение 1,8098261,муниципальный округ Пресненский,1965 +2281055,г Москва пер Козихинский Б. д.10 строение 1,Москва,пер Козихинский Б. д.10 строение 1,пер,Козихинский Б. ,д.10 строение 1,8098302,муниципальный округ Пресненский,1898 +2281055,г Москва пер Козихинский Б. д.12/2,Москва,пер Козихинский Б. д.12/2,пер,Козихинский Б. ,д.12/2,8098311,муниципальный округ Пресненский,1912 +2281055,г Москва пер Козихинский Б. д.12/2 строение 1,Москва,пер Козихинский Б. д.12/2 строение 1,пер,Козихинский Б. ,д.12/2 строение 1,8098313,муниципальный округ Пресненский,1912 +2281055,г Москва пер Козихинский Б. д.14 строение 2,Москва,пер Козихинский Б. д.14 строение 2,пер,Козихинский Б. ,д.14 строение 2,8423044,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва пер Козихинский Б. д.17 строение 1,Москва,пер Козихинский Б. д.17 строение 1,пер,Козихинский Б. ,д.17 строение 1,8098317,муниципальный округ Пресненский,1905 +2281055,г Москва пер Козихинский Б. д.19/6,Москва,пер Козихинский Б. д.19/6,пер,Козихинский Б. ,д.19/6,8098320,муниципальный округ Пресненский,1933 +2281055,г Москва пер Козихинский Б. д.23 строение 1,Москва,пер Козихинский Б. д.23 строение 1,пер,Козихинский Б. ,д.23 строение 1,8098327,муниципальный округ Пресненский,1911 +2281055,г Москва пер Козихинский Б. д.27 строение 1,Москва,пер Козихинский Б. д.27 строение 1,пер,Козихинский Б. ,д.27 строение 1,8098332,муниципальный округ Пресненский,1910 +2281055,г Москва пер Козихинский Б. д.31 строение 2,Москва,пер Козихинский Б. д.31 строение 2,пер,Козихинский Б. ,д.31 строение 2,8098334,муниципальный округ Пресненский,1917 +2281055,г Москва пер Козихинский Б. д.4 строение 1,Москва,пер Козихинский Б. д.4 строение 1,пер,Козихинский Б. ,д.4 строение 1,8098285,муниципальный округ Пресненский,1902 +2281055,г Москва пер Козихинский Б. д.6 строение 1,Москва,пер Козихинский Б. д.6 строение 1,пер,Козихинский Б. ,д.6 строение 1,8098288,муниципальный округ Пресненский,1900 +2281055,г Москва пер Козихинский Б. д.7 строение 1,Москва,пер Козихинский Б. д.7 строение 1,пер,Козихинский Б. ,д.7 строение 1,8098290,муниципальный округ Пресненский,1867 +2281055,г Москва пер Козихинский Б. д.8 строение 1,Москва,пер Козихинский Б. д.8 строение 1,пер,Козихинский Б. ,д.8 строение 1,8098298,муниципальный округ Пресненский,1907 +2281055,г Москва пер Козихинский М. д.10 строение 1,Москва,пер Козихинский М. д.10 строение 1,пер,Козихинский М. ,д.10 строение 1,8098342,муниципальный округ Пресненский,1903 +2281055,г Москва пер Козихинский М. д.10 строение 2,Москва,пер Козихинский М. д.10 строение 2,пер,Козихинский М. ,д.10 строение 2,8098346,муниципальный округ Пресненский,1912 +2281055,г Москва пер Козихинский М. д.12,Москва,пер Козихинский М. д.12,пер,Козихинский М. ,д.12,8098348,муниципальный округ Пресненский,1914 +2281055,г Москва пер Козихинский М. д.14,Москва,пер Козихинский М. д.14,пер,Козихинский М. ,д.14,8423022,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва пер Козихинский М. д.16/3,Москва,пер Козихинский М. д.16/3,пер,Козихинский М. ,д.16/3,8098351,муниципальный округ Пресненский,1903 +2281055,г Москва пер Козихинский М. д.3,Москва,пер Козихинский М. д.3,пер,Козихинский М. ,д.3,8232074,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва пер Козихинский М. д.4 строение 1,Москва,пер Козихинский М. д.4 строение 1,пер,Козихинский М. ,д.4 строение 1,8098338,муниципальный округ Пресненский,1905 +2281055,г Москва пер Козихинский М. д.7,Москва,пер Козихинский М. д.7,пер,Козихинский М. ,д.7,8423034,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва пер Козихинский М. д.8/18,Москва,пер Козихинский М. д.8/18,пер,Козихинский М. ,д.8/18,8375501,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва пер Кондратьевский Б. д.10,Москва,пер Кондратьевский Б. д.10,пер,Кондратьевский Б. ,д.10,8098377,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва пер Кондратьевский Б. д.10 строение 1,Москва,пер Кондратьевский Б. д.10 строение 1,пер,Кондратьевский Б. ,д.10 строение 1,8098372,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва пер Кондратьевский Б. д.12 строение 1,Москва,пер Кондратьевский Б. д.12 строение 1,пер,Кондратьевский Б. ,д.12 строение 1,8098382,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва пер Кондратьевский Б. д.14 строение 1,Москва,пер Кондратьевский Б. д.14 строение 1,пер,Кондратьевский Б. ,д.14 строение 1,8098386,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва пер Кондратьевский Б. д.4,Москва,пер Кондратьевский Б. д.4,пер,Кондратьевский Б. ,д.4,8098361,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва пер Кондратьевский Б. д.4 кор.2,Москва,пер Кондратьевский Б. д.4 кор.2,пер,Кондратьевский Б. ,д.4 кор.2,8098353,муниципальный округ Пресненский,1963 +2281055,г Москва пер Кондратьевский Б. д.4 кор.3,Москва,пер Кондратьевский Б. д.4 кор.3,пер,Кондратьевский Б. ,д.4 кор.3,8098356,муниципальный округ Пресненский,1966 +2281055,г Москва пер Кондратьевский Б. д.4 строение 1,Москва,пер Кондратьевский Б. д.4 строение 1,пер,Кондратьевский Б. ,д.4 строение 1,8098360,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва пер Кондратьевский Б. д.6,Москва,пер Кондратьевский Б. д.6,пер,Кондратьевский Б. ,д.6,8098365,муниципальный округ Пресненский,1963 +2281055,г Москва пер Кондратьевский Б. д.8 строение 1,Москва,пер Кондратьевский Б. д.8 строение 1,пер,Кондратьевский Б. ,д.8 строение 1,8098370,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва пер Кондратьевский Ср. д.10,Москва,пер Кондратьевский Ср. д.10,пер,Кондратьевский Ср. ,д.10,8098393,муниципальный округ Пресненский,1972 +2281055,г Москва пер Конюшковский Б. д.27а,Москва,пер Конюшковский Б. д.27а,пер,Конюшковский Б. ,д.27а,8121259,муниципальный округ Пресненский,1933 +2281055,г Москва пер Леонтьевский д.12,Москва,пер Леонтьевский д.12,пер,Леонтьевский ,д.12,7717555,муниципальный округ Пресненский,1902 +2281055,г Москва пер Леонтьевский д.14,Москва,пер Леонтьевский д.14,пер,Леонтьевский ,д.14,7717557,муниципальный округ Пресненский,1902 +2281055,г Москва пер Леонтьевский д.15,Москва,пер Леонтьевский д.15,пер,Леонтьевский ,д.15,7717558,муниципальный округ Пресненский,1963 +2281055,г Москва пер Леонтьевский д.2А строение 1,Москва,пер Леонтьевский д.2А строение 1,пер,Леонтьевский ,д.2А строение 1,7774333,муниципальный округ Пресненский,2005 +2281055,г Москва пер Леонтьевский д.6 строение 2,Москва,пер Леонтьевский д.6 строение 2,пер,Леонтьевский ,д.6 строение 2,8121254,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва пер Леонтьевский д.8 строение 1,Москва,пер Леонтьевский д.8 строение 1,пер,Леонтьевский ,д.8 строение 1,8121234,муниципальный округ Пресненский,1903 +2281055,г Москва пер Мерзляковский д.10,Москва,пер Мерзляковский д.10,пер,Мерзляковский ,д.10,8121396,муниципальный округ Пресненский,1917 +2281055,г Москва пер Мерзляковский д.13,Москва,пер Мерзляковский д.13,пер,Мерзляковский ,д.13,8121400,муниципальный округ Пресненский,1902 +2281055,г Москва пер Мерзляковский д.14 строение 1,Москва,пер Мерзляковский д.14 строение 1,пер,Мерзляковский ,д.14 строение 1,8121402,муниципальный округ Пресненский,1924 +2281055,г Москва пер Мерзляковский д.15,Москва,пер Мерзляковский д.15,пер,Мерзляковский ,д.15,8121404,муниципальный округ Пресненский,1900 +2281055,г Москва пер Мерзляковский д.18 строение 1,Москва,пер Мерзляковский д.18 строение 1,пер,Мерзляковский ,д.18 строение 1,8121405,муниципальный округ Пресненский,1905 +2281055,г Москва пер Мерзляковский д.5/1,Москва,пер Мерзляковский д.5/1,пер,Мерзляковский ,д.5/1,8121395,муниципальный округ Пресненский,1928 +2281055,г Москва пер Мерзляковский д.7/2,Москва,пер Мерзляковский д.7/2,пер,Мерзляковский ,д.7/2,8177556,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва пер Никитский д.7Б,Москва,пер Никитский д.7Б,пер,Никитский ,д.7Б,8125249,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва пер Нововаганьковский д.22,Москва,пер Нововаганьковский д.22,пер,Нововаганьковский ,д.22,7717552,муниципальный округ Пресненский,1979 +2281055,г Москва пер Нововаганьковский д.6,Москва,пер Нововаганьковский д.6,пер,Нововаганьковский ,д.6,8122078,муниципальный округ Пресненский,1957 +2281055,г Москва пер Новопресненский д.7,Москва,пер Новопресненский д.7,пер,Новопресненский ,д.7,7562187,муниципальный округ Пресненский,1956 +2281055,г Москва пер Новопресненский д.7 строение 2,Москва,пер Новопресненский д.7 строение 2,пер,Новопресненский ,д.7 строение 2,8098648,муниципальный округ Пресненский,1956 +2281055,г Москва пер Палашевский Б. д.1 строение 2,Москва,пер Палашевский Б. д.1 строение 2,пер,Палашевский Б. ,д.1 строение 2,8423049,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва пер Палашевский Б. д.1/14 строение 1,Москва,пер Палашевский Б. д.1/14 строение 1,пер,Палашевский Б. ,д.1/14 строение 1,8098653,муниципальный округ Пресненский,1906 +2281055,г Москва пер Палашевский Б. д.1/14 строение 5,Москва,пер Палашевский Б. д.1/14 строение 5,пер,Палашевский Б. ,д.1/14 строение 5,8098657,муниципальный округ Пресненский,1906 +2281055,г Москва пер Палашевский Б. д.12 строение 1,Москва,пер Палашевский Б. д.12 строение 1,пер,Палашевский Б. ,д.12 строение 1,8098662,муниципальный округ Пресненский,1917 +2281055,г Москва пер Палашевский Б. д.12 строение 2,Москва,пер Палашевский Б. д.12 строение 2,пер,Палашевский Б. ,д.12 строение 2,8098663,муниципальный округ Пресненский,1917 +2281055,г Москва пер Палашевский Б. д.14/7 строение 1,Москва,пер Палашевский Б. д.14/7 строение 1,пер,Палашевский Б. ,д.14/7 строение 1,8098666,муниципальный округ Пресненский,1910 +2281055,г Москва пер Палашевский Б. д.14А,Москва,пер Палашевский Б. д.14А,пер,Палашевский Б. ,д.14А,8098669,муниципальный округ Пресненский,1935 +2281055,г Москва пер Палашевский Б. д.3,Москва,пер Палашевский Б. д.3,пер,Палашевский Б. ,д.3,7717574,муниципальный округ Пресненский,1972 +2281055,г Москва пер Патриарший Б. д.10,Москва,пер Патриарший Б. д.10,пер,Патриарший Б. ,д.10,8098676,муниципальный округ Пресненский,1909 +2281055,г Москва пер Патриарший Б. д.12 строение 1,Москва,пер Патриарший Б. д.12 строение 1,пер,Патриарший Б. ,д.12 строение 1,8098678,муниципальный округ Пресненский,1911 +2281055,г Москва пер Патриарший Б. д.12 строение 2,Москва,пер Патриарший Б. д.12 строение 2,пер,Патриарший Б. ,д.12 строение 2,8098680,муниципальный округ Пресненский,1917 +2281055,г Москва пер Патриарший Б. д.4 строение 1,Москва,пер Патриарший Б. д.4 строение 1,пер,Патриарший Б. ,д.4 строение 1,8098672,муниципальный округ Пресненский,1913 +2281055,г Москва пер Патриарший Б. д.8 строение 1,Москва,пер Патриарший Б. д.8 строение 1,пер,Патриарший Б. ,д.8 строение 1,8098674,муниципальный округ Пресненский,1934 +2281055,г Москва пер Патриарший М. д.3,Москва,пер Патриарший М. д.3,пер,Патриарший М. ,д.3,8098682,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва пер Патриарший М. д.5 строение 1,Москва,пер Патриарший М. д.5 строение 1,пер,Патриарший М. ,д.5 строение 1,8098685,муниципальный округ Пресненский,1938 +2281055,г Москва пер Патриарший М. д.5 строение 2,Москва,пер Патриарший М. д.5 строение 2,пер,Патриарший М. ,д.5 строение 2,8098687,муниципальный округ Пресненский,1938 +2281055,г Москва пер Предтеченский Б. д.14,Москва,пер Предтеченский Б. д.14,пер,Предтеченский Б. ,д.14,7717551,муниципальный округ Пресненский,1990 +2281055,г Москва пер Предтеченский Б. д.21,Москва,пер Предтеченский Б. д.21,пер,Предтеченский Б. ,д.21,8122088,муниципальный округ Пресненский,1917 +2281055,г Москва пер Предтеченский Б. д.23,Москва,пер Предтеченский Б. д.23,пер,Предтеченский Б. ,д.23,8122097,муниципальный округ Пресненский,1984 +2281055,г Москва пер Предтеченский Б. д.29 строение 1,Москва,пер Предтеченский Б. д.29 строение 1,пер,Предтеченский Б. ,д.29 строение 1,8122109,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва пер Предтеченский Верхн. д.6,Москва,пер Предтеченский Верхн. д.6,пер,Предтеченский Верхн. ,д.6,8122117,муниципальный округ Пресненский,1956 +2281055,г Москва пер Предтеченский М. д.4,Москва,пер Предтеченский М. д.4,пер,Предтеченский М. ,д.4,8122128,муниципальный округ Пресненский,1957 +2281055,г Москва пер Предтеченский М. д.6,Москва,пер Предтеченский М. д.6,пер,Предтеченский М. ,д.6,8122131,муниципальный округ Пресненский,1911 +2281055,г Москва пер Пресненский д.2,Москва,пер Пресненский д.2,пер,Пресненский ,д.2,8097684,муниципальный округ Пресненский,1965 +2281055,г Москва пер Пресненский д.6 строение 1,Москва,пер Пресненский д.6 строение 1,пер,Пресненский ,д.6 строение 1,8097685,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва пер Прокудинский д.3,Москва,пер Прокудинский д.3,пер,Прокудинский ,д.3,7717545,муниципальный округ Пресненский,1981 +2281055,г Москва пер Расторгуевский д.4,Москва,пер Расторгуевский д.4,пер,Расторгуевский ,д.4,8098568,муниципальный округ Пресненский,1956 +2281055,г Москва пер Расторгуевский д.4 строение 3,Москва,пер Расторгуевский д.4 строение 3,пер,Расторгуевский ,д.4 строение 3,8097687,муниципальный округ Пресненский,1956 +2281055,г Москва пер Расторгуевский д.4 строение 5,Москва,пер Расторгуевский д.4 строение 5,пер,Расторгуевский ,д.4 строение 5,8100162,муниципальный округ Пресненский,1956 +2281055,г Москва пер Расторгуевский д.4а,Москва,пер Расторгуевский д.4а,пер,Расторгуевский ,д.4а,8097688,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва пер Расторгуевский д.4А строение 1,Москва,пер Расторгуевский д.4А строение 1,пер,Расторгуевский ,д.4А строение 1,8100216,муниципальный округ Пресненский,1956 +2281055,г Москва пер Скатертный д.11,Москва,пер Скатертный д.11,пер,Скатертный ,д.11,8098105,муниципальный округ Пресненский,1094 +2281055,г Москва пер Скатертный д.15,Москва,пер Скатертный д.15,пер,Скатертный ,д.15,8122199,муниципальный округ Пресненский,1912 +2281055,г Москва пер Скатертный д.17,Москва,пер Скатертный д.17,пер,Скатертный ,д.17,8098379,муниципальный округ Пресненский,1957 +2281055,г Москва пер Скатертный д.21,Москва,пер Скатертный д.21,пер,Скатертный ,д.21,8204815,муниципальный округ Пресненский,1925 +2281055,г Москва пер Скатертный д.22,Москва,пер Скатертный д.22,пер,Скатертный ,д.22,8122208,муниципальный округ Пресненский,1914 +2281055,г Москва пер Скатертный д.23,Москва,пер Скатертный д.23,пер,Скатертный ,д.23,8122212,муниципальный округ Пресненский,1887 +2281055,г Москва пер Скатертный д.30 строение 1,Москва,пер Скатертный д.30 строение 1,пер,Скатертный ,д.30 строение 1,8122226,муниципальный округ Пресненский,1934 +2281055,г Москва пер Скатертный д.5 строение 1,Москва,пер Скатертный д.5 строение 1,пер,Скатертный ,д.5 строение 1,8122166,муниципальный округ Пресненский,1910 +2281055,г Москва пер Скатертный д.5А,Москва,пер Скатертный д.5А,пер,Скатертный ,д.5А,8217595,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва пер Скатертный д.7,Москва,пер Скатертный д.7,пер,Скатертный ,д.7,8122171,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва пер Спиридоньевский д.10а,Москва,пер Спиридоньевский д.10а,пер,Спиридоньевский ,д.10а,8098141,муниципальный округ Пресненский,1914 +2281055,г Москва пер Спиридоньевский д.12/9,Москва,пер Спиридоньевский д.12/9,пер,Спиридоньевский ,д.12/9,8098142,муниципальный округ Пресненский,1867 +2281055,г Москва пер Спиридоньевский д.5 строение 2,Москва,пер Спиридоньевский д.5 строение 2,пер,Спиридоньевский ,д.5 строение 2,8098137,муниципальный округ Пресненский,1912 +2281055,г Москва пер Спиридоньевский д.6,Москва,пер Спиридоньевский д.6,пер,Спиридоньевский ,д.6,8098138,муниципальный округ Пресненский,1970 +2281055,г Москва пер Спиридоньевский д.7,Москва,пер Спиридоньевский д.7,пер,Спиридоньевский ,д.7,8098139,муниципальный округ Пресненский,1907 +2281055,г Москва пер Спиридоньевский д.8,Москва,пер Спиридоньевский д.8,пер,Спиридоньевский ,д.8,8098140,муниципальный округ Пресненский,1938 +2281055,г Москва пер Столовый д.4,Москва,пер Столовый д.4,пер,Столовый ,д.4,8122229,муниципальный округ Пресненский,1900 +2281055,г Москва пер Столярный д.1/11,Москва,пер Столярный д.1/11,пер,Столярный ,д.1/11,8098146,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва пер Столярный д.14,Москва,пер Столярный д.14,пер,Столярный ,д.14,8143672,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва пер Столярный д.18,Москва,пер Столярный д.18,пер,Столярный ,д.18,8098149,муниципальный округ Пресненский,1967 +2281055,г Москва пер Столярный д.2,Москва,пер Столярный д.2,пер,Столярный ,д.2,8098147,муниципальный округ Пресненский,2001 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.10,Москва,пер Стрельбищенский д.10,пер,Стрельбищенский ,д.10,8098185,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.11,Москва,пер Стрельбищенский д.11,пер,Стрельбищенский ,д.11,8098186,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.12,Москва,пер Стрельбищенский д.12,пер,Стрельбищенский ,д.12,8098187,муниципальный округ Пресненский,1962 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.13,Москва,пер Стрельбищенский д.13,пер,Стрельбищенский ,д.13,8098188,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.13а,Москва,пер Стрельбищенский д.13а,пер,Стрельбищенский ,д.13а,8098189,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.15,Москва,пер Стрельбищенский д.15,пер,Стрельбищенский ,д.15,8098191,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.17,Москва,пер Стрельбищенский д.17,пер,Стрельбищенский ,д.17,8098192,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.18а,Москва,пер Стрельбищенский д.18а,пер,Стрельбищенский ,д.18а,8098193,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.19,Москва,пер Стрельбищенский д.19,пер,Стрельбищенский ,д.19,8098194,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.19а,Москва,пер Стрельбищенский д.19а,пер,Стрельбищенский ,д.19а,8098196,муниципальный округ Пресненский,1979 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.21,Москва,пер Стрельбищенский д.21,пер,Стрельбищенский ,д.21,8098197,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.22 строение 1,Москва,пер Стрельбищенский д.22 строение 1,пер,Стрельбищенский ,д.22 строение 1,8098199,муниципальный округ Пресненский,1951 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.22а,Москва,пер Стрельбищенский д.22а,пер,Стрельбищенский ,д.22а,8098200,муниципальный округ Пресненский,1953 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.23,Москва,пер Стрельбищенский д.23,пер,Стрельбищенский ,д.23,8098201,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.23а,Москва,пер Стрельбищенский д.23а,пер,Стрельбищенский ,д.23а,8098202,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.24,Москва,пер Стрельбищенский д.24,пер,Стрельбищенский ,д.24,8098203,муниципальный округ Пресненский,1951 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.25,Москва,пер Стрельбищенский д.25,пер,Стрельбищенский ,д.25,8098204,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.25а,Москва,пер Стрельбищенский д.25а,пер,Стрельбищенский ,д.25а,8098206,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.26/9,Москва,пер Стрельбищенский д.26/9,пер,Стрельбищенский ,д.26/9,8098207,муниципальный округ Пресненский,1952 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.27,Москва,пер Стрельбищенский д.27,пер,Стрельбищенский ,д.27,8098209,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.29 строение 1,Москва,пер Стрельбищенский д.29 строение 1,пер,Стрельбищенский ,д.29 строение 1,8098210,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.29а,Москва,пер Стрельбищенский д.29а,пер,Стрельбищенский ,д.29а,8098211,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.4,Москва,пер Стрельбищенский д.4,пер,Стрельбищенский ,д.4,8098171,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.5,Москва,пер Стрельбищенский д.5,пер,Стрельбищенский ,д.5,8098172,муниципальный округ Пресненский,1970 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.5 строение 2,Москва,пер Стрельбищенский д.5 строение 2,пер,Стрельбищенский ,д.5 строение 2,8098176,муниципальный округ Пресненский,1971 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.5 строение 3,Москва,пер Стрельбищенский д.5 строение 3,пер,Стрельбищенский ,д.5 строение 3,8098178,муниципальный округ Пресненский,1973 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.7,Москва,пер Стрельбищенский д.7,пер,Стрельбищенский ,д.7,8098179,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.7а,Москва,пер Стрельбищенский д.7а,пер,Стрельбищенский ,д.7а,8098180,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.8,Москва,пер Стрельбищенский д.8,пер,Стрельбищенский ,д.8,8098181,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.9,Москва,пер Стрельбищенский д.9,пер,Стрельбищенский ,д.9,8098183,муниципальный округ Пресненский,1957 +2281055,г Москва пер Стрельбищенский д.9а,Москва,пер Стрельбищенский д.9а,пер,Стрельбищенский ,д.9а,8098184,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва пер Студенецкий д.3,Москва,пер Студенецкий д.3,пер,Студенецкий ,д.3,8098220,муниципальный округ Пресненский,1997 +2281055,г Москва пер Студенецкий д.4,Москва,пер Студенецкий д.4,пер,Студенецкий ,д.4,8098221,муниципальный округ Пресненский,1908 +2281055,г Москва пер Студенецкий д.6,Москва,пер Студенецкий д.6,пер,Студенецкий ,д.6,8098222,муниципальный округ Пресненский,1908 +2281055,г Москва пер Сытинский д.5/10 строение 3,Москва,пер Сытинский д.5/10 строение 3,пер,Сытинский ,д.5/10 строение 3,8098229,муниципальный округ Пресненский,1917 +2281055,г Москва пер Тишинский Б. д.12,Москва,пер Тишинский Б. д.12,пер,Тишинский Б. ,д.12,8166802,муниципальный округ Пресненский,1978 +2281055,г Москва пер Тишинский Б. д.2,Москва,пер Тишинский Б. д.2,пер,Тишинский Б. ,д.2,8098268,муниципальный округ Пресненский,1982 +2281055,г Москва пер Тишинский Б. д.22,Москва,пер Тишинский Б. д.22,пер,Тишинский Б. ,д.22,8098269,муниципальный округ Пресненский,1941 +2281055,г Москва пер Тишинский Б. д.26 кор.1,Москва,пер Тишинский Б. д.26 кор.1,пер,Тишинский Б. ,д.26 кор.1,8098271,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,"г Москва пер Тишинский Б. д.26 кор.13,14",Москва,"пер Тишинский Б. д.26 кор.13,14",пер,Тишинский Б. ,"д.26 кор.13,14",8098272,муниципальный округ Пресненский,1956 +2281055,"г Москва пер Тишинский Б. д.26 кор.15,16",Москва,"пер Тишинский Б. д.26 кор.15,16",пер,Тишинский Б. ,"д.26 кор.15,16",8098274,муниципальный округ Пресненский,1957 +2281055,г Москва пер Тишинский Б. д.37,Москва,пер Тишинский Б. д.37,пер,Тишинский Б. ,д.37,7792930,муниципальный округ Пресненский,1967 +2281055,г Москва пер Тишинский Б. д.40 строение 1,Москва,пер Тишинский Б. д.40 строение 1,пер,Тишинский Б. ,д.40 строение 1,8098275,муниципальный округ Пресненский,1928 +2281055,г Москва пер Тишинский М. д.11/12,Москва,пер Тишинский М. д.11/12,пер,Тишинский М. ,д.11/12,8098276,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва пер Тишинский М. д.14/16,Москва,пер Тишинский М. д.14/16,пер,Тишинский М. ,д.14/16,8098278,муниципальный округ Пресненский,1957 +2281055,г Москва пер Тишинский М. д.19,Москва,пер Тишинский М. д.19,пер,Тишинский М. ,д.19,8098279,муниципальный округ Пресненский,1979 +2281055,г Москва пер Тишинский М. д.20,Москва,пер Тишинский М. д.20,пер,Тишинский М. ,д.20,8098280,муниципальный округ Пресненский,1913 +2281055,г Москва пер Тишинский М. д.22,Москва,пер Тишинский М. д.22,пер,Тишинский М. ,д.22,8098281,муниципальный округ Пресненский,1977 +2281055,г Москва пер Тишинский Ср. д.10,Москва,пер Тишинский Ср. д.10,пер,Тишинский Ср. ,д.10,8098283,муниципальный округ Пресненский,1904 +2281055,г Москва пер Тишинский Ср. д.16,Москва,пер Тишинский Ср. д.16,пер,Тишинский Ср. ,д.16,8098284,муниципальный округ Пресненский,1984 +2281055,г Москва пер Тишинский Ср. д.2426 строение 1,Москва,пер Тишинский Ср. д.2426 строение 1,пер,Тишинский Ср. ,д.2426 строение 1,7562188,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва пер Тишинский Ср. д.3,Москва,пер Тишинский Ср. д.3,пер,Тишинский Ср. ,д.3,8098282,муниципальный округ Пресненский,1930 +2281055,г Москва пер Трехгорный Б. д.1/26 строение 1,Москва,пер Трехгорный Б. д.1/26 строение 1,пер,Трехгорный Б. ,д.1/26 строение 1,8122253,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва пер Трехгорный Б. д.2,Москва,пер Трехгорный Б. д.2,пер,Трехгорный Б. ,д.2,8122260,муниципальный округ Пресненский,1987 +2281055,г Москва пер Трехгорный М. д.12/7 строение 3,Москва,пер Трехгорный М. д.12/7 строение 3,пер,Трехгорный М. ,д.12/7 строение 3,8122271,муниципальный округ Пресненский,1900 +2281055,г Москва пер Трехгорный М. д.8/10 строение 1,Москва,пер Трехгорный М. д.8/10 строение 1,пер,Трехгорный М. ,д.8/10 строение 1,8122265,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва пер Трехгорный Ср. д.7,Москва,пер Трехгорный Ср. д.7,пер,Трехгорный Ср. ,д.7,8122277,муниципальный округ Пресненский,1957 +2281055,г Москва пер Трехпрудный д.11/13 строение 1,Москва,пер Трехпрудный д.11/13 строение 1,пер,Трехпрудный ,д.11/13 строение 1,8240622,муниципальный округ Пресненский,1910 +2281055,г Москва пер Трехпрудный д.11/13 строение 2,Москва,пер Трехпрудный д.11/13 строение 2,пер,Трехпрудный ,д.11/13 строение 2,8240633,муниципальный округ Пресненский,1910 +2281055,г Москва пер Трехпрудный д.5,Москва,пер Трехпрудный д.5,пер,Трехпрудный ,д.5,8098300,муниципальный округ Пресненский,1910 +2281055,г Москва пер Хлебный д.10,Москва,пер Хлебный д.10,пер,Хлебный ,д.10,8122409,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва пер Хлебный д.2/3 строение 1,Москва,пер Хлебный д.2/3 строение 1,пер,Хлебный ,д.2/3 строение 1,8122368,муниципальный округ Пресненский,1913 +2281055,г Москва пер Хлебный д.2/3 строение 2,Москва,пер Хлебный д.2/3 строение 2,пер,Хлебный ,д.2/3 строение 2,8122373,муниципальный округ Пресненский,1913 +2281055,г Москва пер Хлебный д.6,Москва,пер Хлебный д.6,пер,Хлебный ,д.6,8122386,муниципальный округ Пресненский,1906 +2281055,г Москва пер Электрический д.12,Москва,пер Электрический д.12,пер,Электрический ,д.12,8097768,муниципальный округ Пресненский,1890 +2281055,г Москва пер Электрический д.6/28,Москва,пер Электрический д.6/28,пер,Электрический ,д.6/28,8097765,муниципальный округ Пресненский,1956 +2281055,г Москва пер Электрический д.8 строение 4,Москва,пер Электрический д.8 строение 4,пер,Электрический ,д.8 строение 4,8097766,муниципальный округ Пресненский,1902 +2281055,г Москва пл Кудринская д.1,Москва,пл Кудринская д.1,пл,Кудринская ,д.1,7717583,муниципальный округ Пресненский,1954 +2281055,г Москва пл Тишинская д.3,Москва,пл Тишинская д.3,пл,Тишинская ,д.3,8098249,муниципальный округ Пресненский,1890 +2281055,г Москва пл Тишинская д.6,Москва,пл Тишинская д.6,пл,Тишинская ,д.6,8232651,муниципальный округ Пресненский,1928 +2281055,г Москва пл Тишинская д.8,Москва,пл Тишинская д.8,пл,Тишинская ,д.8,8098244,муниципальный округ Пресненский,1930 +2281055,г Москва проезд Красногвардейский 1-й д.18 кор.2,Москва,проезд Красногвардейский 1-й д.18 кор.2,проезд,Красногвардейский 1-й ,д.18 кор.2,8098658,муниципальный округ Пресненский,1966 +2281055,г Москва проезд Красногвардейский 1-й д.18/1 кор.3,Москва,проезд Красногвардейский 1-й д.18/1 кор.3,проезд,Красногвардейский 1-й ,д.18/1 кор.3,8098661,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва проезд Красногвардейский 1-й д.20,Москва,проезд Красногвардейский 1-й д.20,проезд,Красногвардейский 1-й ,д.20,8098664,муниципальный округ Пресненский,1963 +2281055,г Москва проезд Красногвардейский 1-й д.20А,Москва,проезд Красногвардейский 1-й д.20А,проезд,Красногвардейский 1-й ,д.20А,8098667,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва проезд Красногвардейский 1-й д.4 кор.А строение 1,Москва,проезд Красногвардейский 1-й д.4 кор.А строение 1,проезд,Красногвардейский 1-й ,д.4 кор.А строение 1,8098646,муниципальный округ Пресненский,2000 +2281055,г Москва проезд Красногвардейский 1-й д.4 кор.Б строение 2,Москва,проезд Красногвардейский 1-й д.4 кор.Б строение 2,проезд,Красногвардейский 1-й ,д.4 кор.Б строение 2,8098650,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва проезд Красногвардейский 1-й д.6,Москва,проезд Красногвардейский 1-й д.6,проезд,Красногвардейский 1-й ,д.6,8098652,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва проезд Красногвардейский 1-й д.8,Москва,проезд Красногвардейский 1-й д.8,проезд,Красногвардейский 1-й ,д.8,8098655,муниципальный округ Пресненский,1957 +2281055,г Москва проезд Красногвардейский 2-й д.10,Москва,проезд Красногвардейский 2-й д.10,проезд,Красногвардейский 2-й ,д.10,8098688,муниципальный округ Пресненский,1962 +2281055,г Москва проезд Красногвардейский 2-й д.10А,Москва,проезд Красногвардейский 2-й д.10А,проезд,Красногвардейский 2-й ,д.10А,8098690,муниципальный округ Пресненский,1964 +2281055,г Москва проезд Красногвардейский 2-й д.2,Москва,проезд Красногвардейский 2-й д.2,проезд,Красногвардейский 2-й ,д.2,8098670,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва проезд Красногвардейский 2-й д.4,Москва,проезд Красногвардейский 2-й д.4,проезд,Красногвардейский 2-й ,д.4,8098673,муниципальный округ Пресненский,1963 +2281055,г Москва проезд Красногвардейский 2-й д.6 строение 1,Москва,проезд Красногвардейский 2-й д.6 строение 1,проезд,Красногвардейский 2-й ,д.6 строение 1,8098675,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва проезд Красногвардейский 2-й д.6А,Москва,проезд Красногвардейский 2-й д.6А,проезд,Красногвардейский 2-й ,д.6А,8098677,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва проезд Красногвардейский 2-й д.6Б,Москва,проезд Красногвардейский 2-й д.6Б,проезд,Красногвардейский 2-й ,д.6Б,8098679,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва проезд Красногвардейский 2-й д.6В,Москва,проезд Красногвардейский 2-й д.6В,проезд,Красногвардейский 2-й ,д.6В,8098681,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва проезд Красногвардейский 2-й д.8 строение 1,Москва,проезд Красногвардейский 2-й д.8 строение 1,проезд,Красногвардейский 2-й ,д.8 строение 1,8098684,муниципальный округ Пресненский,1967 +2281055,г Москва проезд Красногвардейский 2-й д.8А,Москва,проезд Красногвардейский 2-й д.8А,проезд,Красногвардейский 2-й ,д.8А,8098686,муниципальный округ Пресненский,1991 +2281055,г Москва проезд Мукомольный д.1 кор.1,Москва,проезд Мукомольный д.1 кор.1,проезд,Мукомольный ,д.1 кор.1,8157786,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва проезд Мукомольный д.1 кор.2,Москва,проезд Мукомольный д.1 кор.2,проезд,Мукомольный ,д.1 кор.2,8157795,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва проезд Мукомольный д.11,Москва,проезд Мукомольный д.11,проезд,Мукомольный ,д.11,8158113,муниципальный округ Пресненский,1964 +2281055,г Москва проезд Мукомольный д.5 кор.1,Москва,проезд Мукомольный д.5 кор.1,проезд,Мукомольный ,д.5 кор.1,8157894,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва проезд Мукомольный д.5 кор.2,Москва,проезд Мукомольный д.5 кор.2,проезд,Мукомольный ,д.5 кор.2,8157897,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва проезд Мукомольный д.7 кор.1,Москва,проезд Мукомольный д.7 кор.1,проезд,Мукомольный ,д.7 кор.1,8158079,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва проезд Мукомольный д.7 кор.2,Москва,проезд Мукомольный д.7 кор.2,проезд,Мукомольный ,д.7 кор.2,8158089,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва проезд Мукомольный д.7 кор.2,Москва,проезд Мукомольный д.7 кор.2,проезд,Мукомольный ,д.7 кор.2,8158086,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва проезд Мукомольный д.7 кор.2,Москва,проезд Мукомольный д.7 кор.2,проезд,Мукомольный ,д.7 кор.2,8158088,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва проезд Мукомольный д.9 кор.1,Москва,проезд Мукомольный д.9 кор.1,проезд,Мукомольный ,д.9 кор.1,8158099,муниципальный округ Пресненский,1970 +2281055,г Москва проезд Мукомольный д.9 кор.2,Москва,проезд Мукомольный д.9 кор.2,проезд,Мукомольный ,д.9 кор.2,8158106,муниципальный округ Пресненский,1970 +2281055,г Москва проезд Причальный д.1,Москва,проезд Причальный д.1,проезд,Причальный ,д.1,8159413,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва проезд Причальный д.3 кор.1,Москва,проезд Причальный д.3 кор.1,проезд,Причальный ,д.3 кор.1,8159423,муниципальный округ Пресненский,1967 +2281055,г Москва проезд Причальный д.3 кор.2,Москва,проезд Причальный д.3 кор.2,проезд,Причальный ,д.3 кор.2,8159426,муниципальный округ Пресненский,1966 +2281055,г Москва проезд Причальный д.3 кор.3,Москва,проезд Причальный д.3 кор.3,проезд,Причальный ,д.3 кор.3,8159428,муниципальный округ Пресненский,1966 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.1,Москва,проезд Шмитовский д.1,проезд,Шмитовский ,д.1,8098343,муниципальный округ Пресненский,1929 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.10/7,Москва,проезд Шмитовский д.10/7,проезд,Шмитовский ,д.10/7,8097739,муниципальный округ Пресненский,1929 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.11,Москва,проезд Шмитовский д.11,проезд,Шмитовский ,д.11,8097740,муниципальный округ Пресненский,1929 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.11а,Москва,проезд Шмитовский д.11а,проезд,Шмитовский ,д.11а,8097741,муниципальный округ Пресненский,1929 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.11б,Москва,проезд Шмитовский д.11б,проезд,Шмитовский ,д.11б,8097748,муниципальный округ Пресненский,1929 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.12,Москва,проезд Шмитовский д.12,проезд,Шмитовский ,д.12,8097749,муниципальный округ Пресненский,1926 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.13,Москва,проезд Шмитовский д.13,проезд,Шмитовский ,д.13,8097750,муниципальный округ Пресненский,1930 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.14,Москва,проезд Шмитовский д.14,проезд,Шмитовский ,д.14,8097751,муниципальный округ Пресненский,1929 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.15/5 строение 1,Москва,проезд Шмитовский д.15/5 строение 1,проезд,Шмитовский ,д.15/5 строение 1,8097752,муниципальный округ Пресненский,1932 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.16 строение 1,Москва,проезд Шмитовский д.16 строение 1,проезд,Шмитовский ,д.16 строение 1,8288438,муниципальный округ Пресненский,2004 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.16 строение 2,Москва,проезд Шмитовский д.16 строение 2,проезд,Шмитовский ,д.16 строение 2,8288449,муниципальный округ Пресненский,2007 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.17,Москва,проезд Шмитовский д.17,проезд,Шмитовский ,д.17,8097753,муниципальный округ Пресненский,1930 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.18,Москва,проезд Шмитовский д.18,проезд,Шмитовский ,д.18,8097754,муниципальный округ Пресненский,1962 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.19,Москва,проезд Шмитовский д.19,проезд,Шмитовский ,д.19,8097755,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.20,Москва,проезд Шмитовский д.20,проезд,Шмитовский ,д.20,7577528,муниципальный округ Пресненский,2008 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.22,Москва,проезд Шмитовский д.22,проезд,Шмитовский ,д.22,8097756,муниципальный округ Пресненский,1969 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.24,Москва,проезд Шмитовский д.24,проезд,Шмитовский ,д.24,8097757,муниципальный округ Пресненский,1968 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.28,Москва,проезд Шмитовский д.28,проезд,Шмитовский ,д.28,8097758,муниципальный округ Пресненский,1969 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.30,Москва,проезд Шмитовский д.30,проезд,Шмитовский ,д.30,8097759,муниципальный округ Пресненский,1969 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.31 строение 1,Москва,проезд Шмитовский д.31 строение 1,проезд,Шмитовский ,д.31 строение 1,8097760,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.33 строение 1,Москва,проезд Шмитовский д.33 строение 1,проезд,Шмитовский ,д.33 строение 1,8097761,муниципальный округ Пресненский,1963 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.35 строение 1,Москва,проезд Шмитовский д.35 строение 1,проезд,Шмитовский ,д.35 строение 1,8097762,муниципальный округ Пресненский,1969 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.41,Москва,проезд Шмитовский д.41,проезд,Шмитовский ,д.41,8157726,муниципальный округ Пресненский,1965 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.42,Москва,проезд Шмитовский д.42,проезд,Шмитовский ,д.42,8157741,муниципальный округ Пресненский,1969 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.43,Москва,проезд Шмитовский д.43,проезд,Шмитовский ,д.43,8157751,муниципальный округ Пресненский,1963 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.44,Москва,проезд Шмитовский д.44,проезд,Шмитовский ,д.44,8098415,муниципальный округ Пресненский,1966 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.46,Москва,проезд Шмитовский д.46,проезд,Шмитовский ,д.46,8098416,муниципальный округ Пресненский,1971 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.46 кор.1,Москва,проезд Шмитовский д.46 кор.1,проезд,Шмитовский ,д.46 кор.1,8157763,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.46 кор.2,Москва,проезд Шмитовский д.46 кор.2,проезд,Шмитовский ,д.46 кор.2,8157779,муниципальный округ Пресненский,1975 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.5,Москва,проезд Шмитовский д.5,проезд,Шмитовский ,д.5,8098344,муниципальный округ Пресненский,1926 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.6,Москва,проезд Шмитовский д.6,проезд,Шмитовский ,д.6,8282019,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.7,Москва,проезд Шмитовский д.7,проезд,Шмитовский ,д.7,8098345,муниципальный округ Пресненский,1926 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.8,Москва,проезд Шмитовский д.8,проезд,Шмитовский ,д.8,8097736,муниципальный округ Пресненский,1928 +2281055,г Москва проезд Шмитовский д.9/5,Москва,проезд Шмитовский д.9/5,проезд,Шмитовский ,д.9/5,8097738,муниципальный округ Пресненский,1930 +2281055,г Москва туп Сытинский д.1 строение 4,Москва,туп Сытинский д.1 строение 4,туп,Сытинский ,д.1 строение 4,8098231,муниципальный округ Пресненский,1899 +2281055,г Москва туп Сытинский д.3,Москва,туп Сытинский д.3,туп,Сытинский ,д.3,8098232,муниципальный округ Пресненский,1911 +2281055,г Москва туп Шведский д.3,Москва,туп Шведский д.3,туп,Шведский ,д.3,8267298,муниципальный округ Пресненский,2002 +2281055,г Москва ул 1905 года д.1,Москва,ул 1905 года д.1,ул,1905 года ,д.1,8098041,муниципальный округ Пресненский,1929 +2281055,г Москва ул 1905 года д.11 строение 1,Москва,ул 1905 года д.11 строение 1,ул,1905 года ,д.11 строение 1,8098049,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва ул 1905 года д.15,Москва,ул 1905 года д.15,ул,1905 года ,д.15,8098914,муниципальный округ Пресненский,2003 +2281055,г Москва ул 1905 года д.16 кор.1,Москва,ул 1905 года д.16 кор.1,ул,1905 года ,д.16 кор.1,8100127,муниципальный округ Пресненский,1962 +2281055,г Москва ул 1905 года д.16 строение 1,Москва,ул 1905 года д.16 строение 1,ул,1905 года ,д.16 строение 1,8098058,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва ул 1905 года д.17,Москва,ул 1905 года д.17,ул,1905 года ,д.17,8098074,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва ул 1905 года д.17 строение 1,Москва,ул 1905 года д.17 строение 1,ул,1905 года ,д.17 строение 1,8100135,муниципальный округ Пресненский,2003 +2281055,г Москва ул 1905 года д.19,Москва,ул 1905 года д.19,ул,1905 года ,д.19,8098075,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва ул 1905 года д.19 строение 1,Москва,ул 1905 года д.19 строение 1,ул,1905 года ,д.19 строение 1,8100140,муниципальный округ Пресненский,2002 +2281055,г Москва ул 1905 года д.21,Москва,ул 1905 года д.21,ул,1905 года ,д.21,8098077,муниципальный округ Пресненский,2001 +2281055,г Москва ул 1905 года д.23,Москва,ул 1905 года д.23,ул,1905 года ,д.23,8098078,муниципальный округ Пресненский,1999 +2281055,г Москва ул 1905 года д.25,Москва,ул 1905 года д.25,ул,1905 года ,д.25,7631144,муниципальный округ Пресненский,1965 +2281055,г Москва ул 1905 года д.3,Москва,ул 1905 года д.3,ул,1905 года ,д.3,8098042,муниципальный округ Пресненский,1981 +2281055,г Москва ул 1905 года д.4,Москва,ул 1905 года д.4,ул,1905 года ,д.4,8098043,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва ул 1905 года д.5,Москва,ул 1905 года д.5,ул,1905 года ,д.5,8098045,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва ул 1905 года д.9 строение 1,Москва,ул 1905 года д.9 строение 1,ул,1905 года ,д.9 строение 1,8098046,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва ул 1905 года д.9 строение 2,Москва,ул 1905 года д.9 строение 2,ул,1905 года ,д.9 строение 2,8098048,муниципальный округ Пресненский,961 +2281055,г Москва ул Анатолия Живова д.1,Москва,ул Анатолия Живова д.1,ул,Анатолия Живова ,д.1,8098080,муниципальный округ Пресненский,1928 +2281055,г Москва ул Анатолия Живова д.10,Москва,ул Анатолия Живова д.10,ул,Анатолия Живова ,д.10,8098903,муниципальный округ Пресненский,1929 +2281055,г Москва ул Анатолия Живова д.3,Москва,ул Анатолия Живова д.3,ул,Анатолия Живова ,д.3,8098898,муниципальный округ Пресненский,1928 +2281055,г Москва ул Анатолия Живова д.4,Москва,ул Анатолия Живова д.4,ул,Анатолия Живова ,д.4,8098084,муниципальный округ Пресненский,1928 +2281055,г Москва ул Анатолия Живова д.6,Москва,ул Анатолия Живова д.6,ул,Анатолия Живова ,д.6,8098899,муниципальный округ Пресненский,1928 +2281055,г Москва ул Анатолия Живова д.8,Москва,ул Анатолия Живова д.8,ул,Анатолия Живова ,д.8,8098901,муниципальный округ Пресненский,1929 +2281055,г Москва ул Анны Северьяновой д.1/14,Москва,ул Анны Северьяновой д.1/14,ул,Анны Северьяновой ,д.1/14,8098904,муниципальный округ Пресненский,1938 +2281055,г Москва ул Анны Северьяновой д.3 строение 3,Москва,ул Анны Северьяновой д.3 строение 3,ул,Анны Северьяновой ,д.3 строение 3,8098905,муниципальный округ Пресненский,1928 +2281055,г Москва ул Антонова-Овсеенко д.1/18 кор.2,Москва,ул Антонова-Овсеенко д.1/18 кор.2,ул,Антонова-Овсеенко ,д.1/18 кор.2,8098906,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва ул Антонова-Овсеенко д.11,Москва,ул Антонова-Овсеенко д.11,ул,Антонова-Овсеенко ,д.11,8098086,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва ул Антонова-Овсеенко д.2 строение 1,Москва,ул Антонова-Овсеенко д.2 строение 1,ул,Антонова-Овсеенко ,д.2 строение 1,8098907,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва ул Антонова-Овсеенко д.3,Москва,ул Антонова-Овсеенко д.3,ул,Антонова-Овсеенко ,д.3,8098908,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва ул Антонова-Овсеенко д.5 кор.2,Москва,ул Антонова-Овсеенко д.5 кор.2,ул,Антонова-Овсеенко ,д.5 кор.2,8098909,муниципальный округ Пресненский,1981 +2281055,г Москва ул Антонова-Овсеенко д.9,Москва,ул Антонова-Овсеенко д.9,ул,Антонова-Овсеенко ,д.9,8098085,муниципальный округ Пресненский,1962 +2281055,г Москва ул Баррикадная д.8г,Москва,ул Баррикадная д.8г,ул,Баррикадная ,д.8г,8098089,муниципальный округ Пресненский,1890 +2281055,г Москва ул Брестская 2-я д.19/18 строение 5,Москва,ул Брестская 2-я д.19/18 строение 5,ул,Брестская 2-я ,д.19/18 строение 5,8098911,муниципальный округ Пресненский,1905 +2281055,г Москва ул Брестская 2-я д.31,Москва,ул Брестская 2-я д.31,ул,Брестская 2-я ,д.31,8098214,муниципальный округ Пресненский,1962 +2281055,г Москва ул Брестская 2-я д.37 строение 1,Москва,ул Брестская 2-я д.37 строение 1,ул,Брестская 2-я ,д.37 строение 1,8098246,муниципальный округ Пресненский,1975 +2281055,г Москва ул Брестская 2-я д.39 строение 3,Москва,ул Брестская 2-я д.39 строение 3,ул,Брестская 2-я ,д.39 строение 3,8098248,муниципальный округ Пресненский,1912 +2281055,г Москва ул Брестская 2-я д.43,Москва,ул Брестская 2-я д.43,ул,Брестская 2-я ,д.43,8098252,муниципальный округ Пресненский,1910 +2281055,г Москва ул Бронная Б. д.17 строение 1,Москва,ул Бронная Б. д.17 строение 1,ул,Бронная Б. ,д.17 строение 1,8098263,муниципальный округ Пресненский,1927 +2281055,г Москва ул Бронная Б. д.19,Москва,ул Бронная Б. д.19,ул,Бронная Б. ,д.19,7717575,муниципальный округ Пресненский,1968 +2281055,г Москва ул Бронная Б. д.2/6,Москва,ул Бронная Б. д.2/6,ул,Бронная Б. ,д.2/6,8098253,муниципальный округ Пресненский,1968 +2281055,г Москва ул Бронная Б. д.5,Москва,ул Бронная Б. д.5,ул,Бронная Б. ,д.5,8098255,муниципальный округ Пресненский,1965 +2281055,г Москва ул Бронная Б. д.7,Москва,ул Бронная Б. д.7,ул,Бронная Б. ,д.7,8098260,муниципальный округ Пресненский,1826 +2281055,г Москва ул Бронная Б. д.8 строение 1,Москва,ул Бронная Б. д.8 строение 1,ул,Бронная Б. ,д.8 строение 1,8098262,муниципальный округ Пресненский,1927 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.10 кор.1,Москва,ул Бронная М. д.10 кор.1,ул,Бронная М. ,д.10 кор.1,7717586,муниципальный округ Пресненский,1890 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.10 кор.2,Москва,ул Бронная М. д.10 кор.2,ул,Бронная М. ,д.10 кор.2,7717588,муниципальный округ Пресненский,1890 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.10 строение 3,Москва,ул Бронная М. д.10 строение 3,ул,Бронная М. ,д.10 строение 3,8098270,муниципальный округ Пресненский,1890 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.12 кор.4,Москва,ул Бронная М. д.12 кор.4,ул,Бронная М. ,д.12 кор.4,7717585,муниципальный округ Пресненский,1906 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.13 строение 1,Москва,ул Бронная М. д.13 строение 1,ул,Бронная М. ,д.13 строение 1,8098273,муниципальный округ Пресненский,1927 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.16,Москва,ул Бронная М. д.16,ул,Бронная М. ,д.16,8098277,муниципальный округ Пресненский,1927 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.17,Москва,ул Бронная М. д.17,ул,Бронная М. ,д.17,7697624,муниципальный округ Пресненский,1949 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.18 строение 1,Москва,ул Бронная М. д.18 строение 1,ул,Бронная М. ,д.18 строение 1,8098287,муниципальный округ Пресненский,1877 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.19а,Москва,ул Бронная М. д.19а,ул,Бронная М. ,д.19а,8098294,муниципальный округ Пресненский,1934 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.20 строение 1,Москва,ул Бронная М. д.20 строение 1,ул,Бронная М. ,д.20 строение 1,8098305,муниципальный округ Пресненский,1914 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.20 строение 2,Москва,ул Бронная М. д.20 строение 2,ул,Бронная М. ,д.20 строение 2,8098314,муниципальный округ Пресненский,1914 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.20а,Москва,ул Бронная М. д.20а,ул,Бронная М. ,д.20а,8098318,муниципальный округ Пресненский,1914 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.21/13 строение 1,Москва,ул Бронная М. д.21/13 строение 1,ул,Бронная М. ,д.21/13 строение 1,8098321,муниципальный округ Пресненский,1928 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.21/13 строение 2,Москва,ул Бронная М. д.21/13 строение 2,ул,Бронная М. ,д.21/13 строение 2,8098331,муниципальный округ Пресненский,1928 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.22 строение 1,Москва,ул Бронная М. д.22 строение 1,ул,Бронная М. ,д.22 строение 1,8098336,муниципальный округ Пресненский,1913 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.22 строение 2,Москва,ул Бронная М. д.22 строение 2,ул,Бронная М. ,д.22 строение 2,8098340,муниципальный округ Пресненский,1913 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.25,Москва,ул Бронная М. д.25,ул,Бронная М. ,д.25,8225078,муниципальный округ Пресненский,1998 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.27/14,Москва,ул Бронная М. д.27/14,ул,Бронная М. ,д.27/14,8098347,муниципальный округ Пресненский,1900 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.31/13,Москва,ул Бронная М. д.31/13,ул,Бронная М. ,д.31/13,8098350,муниципальный округ Пресненский,1935 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.32,Москва,ул Бронная М. д.32,ул,Бронная М. ,д.32,8098355,муниципальный округ Пресненский,1912 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.34,Москва,ул Бронная М. д.34,ул,Бронная М. ,д.34,7717576,муниципальный округ Пресненский,1964 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.36,Москва,ул Бронная М. д.36,ул,Бронная М. ,д.36,8098358,муниципальный округ Пресненский,1926 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.38,Москва,ул Бронная М. д.38,ул,Бронная М. ,д.38,7717578,муниципальный округ Пресненский,1965 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.4 строение 1,Москва,ул Бронная М. д.4 строение 1,ул,Бронная М. ,д.4 строение 1,8098266,муниципальный округ Пресненский,1910 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.42/14 строение 1,Москва,ул Бронная М. д.42/14 строение 1,ул,Бронная М. ,д.42/14 строение 1,8098363,муниципальный округ Пресненский,1914 +2281055,г Москва ул Бронная М. д.44,Москва,ул Бронная М. д.44,ул,Бронная М. ,д.44,8245227,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва ул Васильевская д.15/24,Москва,ул Васильевская д.15/24,ул,Васильевская ,д.15/24,7724930,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва ул Васильевская д.2 строение 1,Москва,ул Васильевская д.2 строение 1,ул,Васильевская ,д.2 строение 1,8098368,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва ул Васильевская д.2 строение 2,Москва,ул Васильевская д.2 строение 2,ул,Васильевская ,д.2 строение 2,8098371,муниципальный округ Пресненский,1957 +2281055,г Москва ул Васильевская д.3,Москва,ул Васильевская д.3,ул,Васильевская ,д.3,8098373,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва ул Васильевская д.4,Москва,ул Васильевская д.4,ул,Васильевская ,д.4,8098381,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва ул Васильевская д.5,Москва,ул Васильевская д.5,ул,Васильевская ,д.5,8098388,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва ул Васильевская д.7,Москва,ул Васильевская д.7,ул,Васильевская ,д.7,8098390,муниципальный округ Пресненский,1985 +2281055,г Москва ул Васильевская д.9,Москва,ул Васильевская д.9,ул,Васильевская ,д.9,8098399,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва ул Гашека д.11,Москва,ул Гашека д.11,ул,Гашека ,д.11,8098500,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва ул Гашека д.9,Москва,ул Гашека д.9,ул,Гашека ,д.9,7562195,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.12,Москва,ул Грузинская Б. д.12,ул,Грузинская Б. ,д.12,8098548,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.13/2 строение 1,Москва,ул Грузинская Б. д.13/2 строение 1,ул,Грузинская Б. ,д.13/2 строение 1,8098554,муниципальный округ Пресненский,1913 +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.15 строение 1,Москва,ул Грузинская Б. д.15 строение 1,ул,Грузинская Б. ,д.15 строение 1,8098560,муниципальный округ Пресненский,1902 +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.16,Москва,ул Грузинская Б. д.16,ул,Грузинская Б. ,д.16,8098564,муниципальный округ Пресненский,1972 +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.18 строение 1,Москва,ул Грузинская Б. д.18 строение 1,ул,Грузинская Б. ,д.18 строение 1,8098572,муниципальный округ Пресненский,1902 +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.20 строение 1,Москва,ул Грузинская Б. д.20 строение 1,ул,Грузинская Б. ,д.20 строение 1,8152160,муниципальный округ Пресненский,1964 +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.22 строение 1,Москва,ул Грузинская Б. д.22 строение 1,ул,Грузинская Б. ,д.22 строение 1,8098581,муниципальный округ Пресненский,1985 +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.32 строение 1,Москва,ул Грузинская Б. д.32 строение 1,ул,Грузинская Б. ,д.32 строение 1,8098587,муниципальный округ Пресненский,1902 +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.32 строение 10,Москва,ул Грузинская Б. д.32 строение 10,ул,Грузинская Б. ,д.32 строение 10,8098594,муниципальный округ Пресненский,1912 +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.36 строение 3,Москва,ул Грузинская Б. д.36 строение 3,ул,Грузинская Б. ,д.36 строение 3,8098601,муниципальный округ Пресненский,1936 +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.36а строение 5,Москва,ул Грузинская Б. д.36а строение 5,ул,Грузинская Б. ,д.36а строение 5,8098607,муниципальный округ Пресненский,1914 +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.37,Москва,ул Грузинская Б. д.37,ул,Грузинская Б. ,д.37,8098616,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.37 строение 1,Москва,ул Грузинская Б. д.37 строение 1,ул,Грузинская Б. ,д.37 строение 1,8100153,муниципальный округ Пресненский,1989 +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.37 строение 2,Москва,ул Грузинская Б. д.37 строение 2,ул,Грузинская Б. ,д.37 строение 2,7717210,муниципальный округ Пресненский,2001 +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.39,Москва,ул Грузинская Б. д.39,ул,Грузинская Б. ,д.39,8098637,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.39 строение 1,Москва,ул Грузинская Б. д.39 строение 1,ул,Грузинская Б. ,д.39 строение 1,8100163,муниципальный округ Пресненский,1983 +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.40 кор.1,Москва,ул Грузинская Б. д.40 кор.1,ул,Грузинская Б. ,д.40 кор.1,8098642,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.40 строение 1,Москва,ул Грузинская Б. д.40 строение 1,ул,Грузинская Б. ,д.40 строение 1,8098671,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.40 строение 2,Москва,ул Грузинская Б. д.40 строение 2,ул,Грузинская Б. ,д.40 строение 2,8098683,муниципальный округ Пресненский,1972 +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.42,Москва,ул Грузинская Б. д.42,ул,Грузинская Б. ,д.42,8098692,муниципальный округ Пресненский,1975 +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.56 строение 3,Москва,ул Грузинская Б. д.56 строение 3,ул,Грузинская Б. ,д.56 строение 3,8098696,муниципальный округ Пресненский,1928 +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.57 строение 1,Москва,ул Грузинская Б. д.57 строение 1,ул,Грузинская Б. ,д.57 строение 1,8098699,муниципальный округ Пресненский,1975 +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.58,Москва,ул Грузинская Б. д.58,ул,Грузинская Б. ,д.58,8098703,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.62,Москва,ул Грузинская Б. д.62,ул,Грузинская Б. ,д.62,8098706,муниципальный округ Пресненский,1964 +2281055,г Москва ул Грузинская Б. д.63 строение 1,Москва,ул Грузинская Б. д.63 строение 1,ул,Грузинская Б. ,д.63 строение 1,8098709,муниципальный округ Пресненский,1967 +2281055,г Москва ул Грузинская М. д.12 строение 1,Москва,ул Грузинская М. д.12 строение 1,ул,Грузинская М. ,д.12 строение 1,8098719,муниципальный округ Пресненский,1965 +2281055,г Москва ул Грузинская М. д.19/2 строение 5,Москва,ул Грузинская М. д.19/2 строение 5,ул,Грузинская М. ,д.19/2 строение 5,8098723,муниципальный округ Пресненский,1904 +2281055,г Москва ул Грузинская М. д.21 строение 2,Москва,ул Грузинская М. д.21 строение 2,ул,Грузинская М. ,д.21 строение 2,8098730,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва ул Грузинская М. д.28,Москва,ул Грузинская М. д.28,ул,Грузинская М. ,д.28,8028557,муниципальный округ Пресненский,1975 +2281055,г Москва ул Грузинская М. д.29,Москва,ул Грузинская М. д.29,ул,Грузинская М. ,д.29,8098743,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва ул Грузинская М. д.29 строение 1,Москва,ул Грузинская М. д.29 строение 1,ул,Грузинская М. ,д.29 строение 1,8098752,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва ул Грузинская М. д.29 строение 3,Москва,ул Грузинская М. д.29 строение 3,ул,Грузинская М. ,д.29 строение 3,8098761,муниципальный округ Пресненский,1956 +2281055,г Москва ул Грузинская М. д.3/9 строение 1,Москва,ул Грузинская М. д.3/9 строение 1,ул,Грузинская М. ,д.3/9 строение 1,8098712,муниципальный округ Пресненский,1965 +2281055,г Москва ул Грузинская М. д.31 строение 1,Москва,ул Грузинская М. д.31 строение 1,ул,Грузинская М. ,д.31 строение 1,8098775,муниципальный округ Пресненский,1966 +2281055,г Москва ул Грузинская М. д.33 строение 1,Москва,ул Грузинская М. д.33 строение 1,ул,Грузинская М. ,д.33 строение 1,8098783,муниципальный округ Пресненский,1966 +2281055,г Москва ул Грузинская М. д.34 строение 1,Москва,ул Грузинская М. д.34 строение 1,ул,Грузинская М. ,д.34 строение 1,8098795,муниципальный округ Пресненский,1908 +2281055,г Москва ул Грузинская М. д.35 строение 1,Москва,ул Грузинская М. д.35 строение 1,ул,Грузинская М. ,д.35 строение 1,8098798,муниципальный округ Пресненский,1966 +2281055,г Москва ул Грузинская М. д.38,Москва,ул Грузинская М. д.38,ул,Грузинская М. ,д.38,8098799,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва ул Грузинская М. д.41 строение 1,Москва,ул Грузинская М. д.41 строение 1,ул,Грузинская М. ,д.41 строение 1,8098800,муниципальный округ Пресненский,1974 +2281055,г Москва ул Грузинская М. д.43 строение 1,Москва,ул Грузинская М. д.43 строение 1,ул,Грузинская М. ,д.43 строение 1,8098802,муниципальный округ Пресненский,1955 +2281055,г Москва ул Грузинская М. д.46,Москва,ул Грузинская М. д.46,ул,Грузинская М. ,д.46,8098805,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва ул Грузинская М. д.46 строение 1,Москва,ул Грузинская М. д.46 строение 1,ул,Грузинская М. ,д.46 строение 1,8098807,муниципальный округ Пресненский,1973 +2281055,г Москва ул Грузинский Вал д.14 строение 1,Москва,ул Грузинский Вал д.14 строение 1,ул,Грузинский Вал ,д.14 строение 1,8098809,муниципальный округ Пресненский,1977 +2281055,г Москва ул Грузинский Вал д.18/15,Москва,ул Грузинский Вал д.18/15,ул,Грузинский Вал ,д.18/15,8098817,муниципальный округ Пресненский,1963 +2281055,г Москва ул Грузинский Вал д.26 строение 1,Москва,ул Грузинский Вал д.26 строение 1,ул,Грузинский Вал ,д.26 строение 1,8098822,муниципальный округ Пресненский,1926 +2281055,г Москва ул Грузинский Вал д.26 строение 2,Москва,ул Грузинский Вал д.26 строение 2,ул,Грузинский Вал ,д.26 строение 2,8098825,муниципальный округ Пресненский,1931 +2281055,г Москва ул Грузинский Вал д.26 строение 3,Москва,ул Грузинский Вал д.26 строение 3,ул,Грузинский Вал ,д.26 строение 3,8098827,муниципальный округ Пресненский,1926 +2281055,г Москва ул Грузинский Вал д.28/45,Москва,ул Грузинский Вал д.28/45,ул,Грузинский Вал ,д.28/45,8098829,муниципальный округ Пресненский,1930 +2281055,г Москва ул Декабрьская Б. д.1,Москва,ул Декабрьская Б. д.1,ул,Декабрьская Б. ,д.1,8098852,муниципальный округ Пресненский,2004 +2281055,г Москва ул Декабрьская Б. д.10,Москва,ул Декабрьская Б. д.10,ул,Декабрьская Б. ,д.10,8098867,муниципальный округ Пресненский,2004 +2281055,г Москва ул Декабрьская Б. д.4,Москва,ул Декабрьская Б. д.4,ул,Декабрьская Б. ,д.4,8098856,муниципальный округ Пресненский,2000 +2281055,г Москва ул Декабрьская Б. д.6 строение 1,Москва,ул Декабрьская Б. д.6 строение 1,ул,Декабрьская Б. ,д.6 строение 1,8098860,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва ул Декабрьская Б. д.8,Москва,ул Декабрьская Б. д.8,ул,Декабрьская Б. ,д.8,8098864,муниципальный округ Пресненский,1974 +2281055,г Москва ул Дружинниковская д.11/2,Москва,ул Дружинниковская д.11/2,ул,Дружинниковская ,д.11/2,8121364,муниципальный округ Пресненский,1938 +2281055,г Москва ул Дружинниковская д.11А,Москва,ул Дружинниковская д.11А,ул,Дружинниковская ,д.11А,8118492,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва ул Дружинниковская д.13,Москва,ул Дружинниковская д.13,ул,Дружинниковская ,д.13,8121360,муниципальный округ Пресненский,1962 +2281055,г Москва ул Заморенова д.11а,Москва,ул Заморенова д.11а,ул,Заморенова ,д.11а,8121344,муниципальный округ Пресненский,1937 +2281055,г Москва ул Заморенова д.14 кор.16,Москва,ул Заморенова д.14 кор.16,ул,Заморенова ,д.14 кор.16,8099348,муниципальный округ Пресненский,1963 +2281055,г Москва ул Заморенова д.17,Москва,ул Заморенова д.17,ул,Заморенова ,д.17,8098411,муниципальный округ Пресненский,1900 +2281055,г Москва ул Заморенова д.18 строение 1,Москва,ул Заморенова д.18 строение 1,ул,Заморенова ,д.18 строение 1,8099349,муниципальный округ Пресненский,1964 +2281055,г Москва ул Заморенова д.25/5,Москва,ул Заморенова д.25/5,ул,Заморенова ,д.25/5,8121335,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва ул Заморенова д.3,Москва,ул Заморенова д.3,ул,Заморенова ,д.3,8121170,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва ул Заморенова д.40 строение 1,Москва,ул Заморенова д.40 строение 1,ул,Заморенова ,д.40 строение 1,8099350,муниципальный округ Пресненский,1962 +2281055,г Москва ул Заморенова д.41,Москва,ул Заморенова д.41,ул,Заморенова ,д.41,8121330,муниципальный округ Пресненский,1962 +2281055,г Москва ул Заморенова д.5 строение 1,Москва,ул Заморенова д.5 строение 1,ул,Заморенова ,д.5 строение 1,8121354,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва ул Заморенова д.5 строение 2,Москва,ул Заморенова д.5 строение 2,ул,Заморенова ,д.5 строение 2,8121353,муниципальный округ Пресненский,1904 +2281055,г Москва ул Заморенова д.9 строение 1,Москва,ул Заморенова д.9 строение 1,ул,Заморенова ,д.9 строение 1,8121349,муниципальный округ Пресненский,1900 +2281055,г Москва ул Заморенова д.9 строение 2,Москва,ул Заморенова д.9 строение 2,ул,Заморенова ,д.9 строение 2,8121346,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва ул Зоологическая д.10,Москва,ул Зоологическая д.10,ул,Зоологическая ,д.10,8099390,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва ул Зоологическая д.12 строение 1,Москва,ул Зоологическая д.12 строение 1,ул,Зоологическая ,д.12 строение 1,8099392,муниципальный округ Пресненский,1972 +2281055,г Москва ул Зоологическая д.12 строение 2,Москва,ул Зоологическая д.12 строение 2,ул,Зоологическая ,д.12 строение 2,8099393,муниципальный округ Пресненский,1972 +2281055,г Москва ул Зоологическая д.18,Москва,ул Зоологическая д.18,ул,Зоологическая ,д.18,8126864,муниципальный округ Пресненский,2002 +2281055,г Москва ул Зоологическая д.2,Москва,ул Зоологическая д.2,ул,Зоологическая ,д.2,8099383,муниципальный округ Пресненский,1997 +2281055,г Москва ул Зоологическая д.22,Москва,ул Зоологическая д.22,ул,Зоологическая ,д.22,8099394,муниципальный округ Пресненский,1998 +2281055,г Москва ул Зоологическая д.26 строение 1,Москва,ул Зоологическая д.26 строение 1,ул,Зоологическая ,д.26 строение 1,8099396,муниципальный округ Пресненский,1997 +2281055,г Москва ул Зоологическая д.26 строение 2,Москва,ул Зоологическая д.26 строение 2,ул,Зоологическая ,д.26 строение 2,8099398,муниципальный округ Пресненский,1997 +2281055,г Москва ул Зоологическая д.28 кор.2,Москва,ул Зоологическая д.28 кор.2,ул,Зоологическая ,д.28 кор.2,8099400,муниципальный округ Пресненский,1998 +2281055,г Москва ул Зоологическая д.28 строение 2,Москва,ул Зоологическая д.28 строение 2,ул,Зоологическая ,д.28 строение 2,8098162,муниципальный округ Пресненский,1998 +2281055,г Москва ул Зоологическая д.3 строение 1,Москва,ул Зоологическая д.3 строение 1,ул,Зоологическая ,д.3 строение 1,8099386,муниципальный округ Пресненский,1971 +2281055,г Москва ул Зоологическая д.30 кор.2,Москва,ул Зоологическая д.30 кор.2,ул,Зоологическая ,д.30 кор.2,8098169,муниципальный округ Пресненский,2000 +2281055,г Москва ул Зоологическая д.32,Москва,ул Зоологическая д.32,ул,Зоологическая ,д.32,8098173,муниципальный округ Пресненский,1969 +2281055,г Москва ул Зоологическая д.4,Москва,ул Зоологическая д.4,ул,Зоологическая ,д.4,8099387,муниципальный округ Пресненский,1998 +2281055,г Москва ул Климашкина д.1,Москва,ул Климашкина д.1,ул,Климашкина ,д.1,8098198,муниципальный округ Пресненский,1986 +2281055,г Москва ул Климашкина д.10,Москва,ул Климашкина д.10,ул,Климашкина ,д.10,8098215,муниципальный округ Пресненский,2007 +2281055,г Москва ул Климашкина д.12,Москва,ул Климашкина д.12,ул,Климашкина ,д.12,8098218,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва ул Климашкина д.14 строение 1,Москва,ул Климашкина д.14 строение 1,ул,Климашкина ,д.14 строение 1,8098225,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва ул Климашкина д.15 строение 4,Москва,ул Климашкина д.15 строение 4,ул,Климашкина ,д.15 строение 4,8098227,муниципальный округ Пресненский,1955 +2281055,г Москва ул Климашкина д.17 строение 2,Москва,ул Климашкина д.17 строение 2,ул,Климашкина ,д.17 строение 2,8142345,муниципальный округ Пресненский,2005 +2281055,г Москва ул Климашкина д.19,Москва,ул Климашкина д.19,ул,Климашкина ,д.19,7941343,муниципальный округ Пресненский,2000 +2281055,г Москва ул Климашкина д.20,Москва,ул Климашкина д.20,ул,Климашкина ,д.20,8098233,муниципальный округ Пресненский,1928 +2281055,г Москва ул Климашкина д.21,Москва,ул Климашкина д.21,ул,Климашкина ,д.21,8098239,муниципальный округ Пресненский,1962 +2281055,г Москва ул Климашкина д.22,Москва,ул Климашкина д.22,ул,Климашкина ,д.22,8098241,муниципальный округ Пресненский,1928 +2281055,г Москва ул Климашкина д.24 строение 1,Москва,ул Климашкина д.24 строение 1,ул,Климашкина ,д.24 строение 1,8098243,муниципальный округ Пресненский,1926 +2281055,г Москва ул Климашкина д.26 строение 1,Москва,ул Климашкина д.26 строение 1,ул,Климашкина ,д.26 строение 1,8098245,муниципальный округ Пресненский,1925 +2281055,г Москва ул Климашкина д.5,Москва,ул Климашкина д.5,ул,Климашкина ,д.5,8098208,муниципальный округ Пресненский,1928 +2281055,г Москва ул Климашкина д.8 строение 1,Москва,ул Климашкина д.8 строение 1,ул,Климашкина ,д.8 строение 1,8098213,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва ул Климашкина д.9/7,Москва,ул Климашкина д.9/7,ул,Климашкина ,д.9/7,7945224,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва ул Конюшковская д.26,Москва,ул Конюшковская д.26,ул,Конюшковская ,д.26,8121280,муниципальный округ Пресненский,1935 +2281055,г Москва ул Конюшковская д.28,Москва,ул Конюшковская д.28,ул,Конюшковская ,д.28,8121275,муниципальный округ Пресненский,1937 +2281055,г Москва ул Конюшковская д.30,Москва,ул Конюшковская д.30,ул,Конюшковская ,д.30,8121268,муниципальный округ Пресненский,1938 +2281055,г Москва ул Конюшковская д.32,Москва,ул Конюшковская д.32,ул,Конюшковская ,д.32,8121261,муниципальный округ Пресненский,1900 +2281055,г Москва ул Костикова д.1,Москва,ул Костикова д.1,ул,Костикова ,д.1,8098400,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва ул Костикова д.3,Москва,ул Костикова д.3,ул,Костикова ,д.3,8098403,муниципальный округ Пресненский,1929 +2281055,г Москва ул Костикова д.5,Москва,ул Костикова д.5,ул,Костикова ,д.5,8098429,муниципальный округ Пресненский,1928 +2281055,г Москва ул Костикова д.7,Москва,ул Костикова д.7,ул,Костикова ,д.7,8098432,муниципальный округ Пресненский,19229 +2281055,г Москва ул Красина д.13 строение 1,Москва,ул Красина д.13 строение 1,ул,Красина ,д.13 строение 1,8098455,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва ул Красина д.14 строение 8,Москва,ул Красина д.14 строение 8,ул,Красина ,д.14 строение 8,8098460,муниципальный округ Пресненский,1912 +2281055,г Москва ул Красина д.17 строение 1,Москва,ул Красина д.17 строение 1,ул,Красина ,д.17 строение 1,8098466,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва ул Красина д.19 строение 1,Москва,ул Красина д.19 строение 1,ул,Красина ,д.19 строение 1,8098473,муниципальный округ Пресненский,1973 +2281055,г Москва ул Красина д.24,Москва,ул Красина д.24,ул,Красина ,д.24,7562186,муниципальный округ Пресненский,1957 +2281055,г Москва ул Красина д.24/28,Москва,ул Красина д.24/28,ул,Красина ,д.24/28,8098476,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва ул Красина д.7 строение 1,Москва,ул Красина д.7 строение 1,ул,Красина ,д.7 строение 1,8098438,муниципальный округ Пресненский,1908 +2281055,г Москва ул Красина д.7 строение 2,Москва,ул Красина д.7 строение 2,ул,Красина ,д.7 строение 2,8098442,муниципальный округ Пресненский,1908 +2281055,г Москва ул Красина д.7 строение 3,Москва,ул Красина д.7 строение 3,ул,Красина ,д.7 строение 3,8098444,муниципальный округ Пресненский,1908 +2281055,г Москва ул Красина д.9 строение 2,Москва,ул Красина д.9 строение 2,ул,Красина ,д.9 строение 2,8098450,муниципальный округ Пресненский,1908 +2281055,г Москва ул Красная Пресня д.11,Москва,ул Красная Пресня д.11,ул,Красная Пресня ,д.11,8098488,муниципальный округ Пресненский,1966 +2281055,г Москва ул Красная Пресня д.12,Москва,ул Красная Пресня д.12,ул,Красная Пресня ,д.12,8098491,муниципальный округ Пресненский,1962 +2281055,г Москва ул Красная Пресня д.14,Москва,ул Красная Пресня д.14,ул,Красная Пресня ,д.14,8098503,муниципальный округ Пресненский,1962 +2281055,г Москва ул Красная Пресня д.21,Москва,ул Красная Пресня д.21,ул,Красная Пресня ,д.21,8117221,муниципальный округ Пресненский,2002 +2281055,г Москва ул Красная Пресня д.23 кор.А,Москва,ул Красная Пресня д.23 кор.А,ул,Красная Пресня ,д.23 кор.А,8098516,муниципальный округ Пресненский,1980 +2281055,г Москва ул Красная Пресня д.23 кор.Б,Москва,ул Красная Пресня д.23 кор.Б,ул,Красная Пресня ,д.23 кор.Б,8098526,муниципальный округ Пресненский,1986 +2281055,г Москва ул Красная Пресня д.29,Москва,ул Красная Пресня д.29,ул,Красная Пресня ,д.29,8201530,муниципальный округ Пресненский,1914 +2281055,г Москва ул Красная Пресня д.32/34,Москва,ул Красная Пресня д.32/34,ул,Красная Пресня ,д.32/34,8098532,муниципальный округ Пресненский,1938 +2281055,г Москва ул Красная Пресня д.36 кор.2,Москва,ул Красная Пресня д.36 кор.2,ул,Красная Пресня ,д.36 кор.2,8098537,муниципальный округ Пресненский,2007 +2281055,г Москва ул Красная Пресня д.36 строение 1,Москва,ул Красная Пресня д.36 строение 1,ул,Красная Пресня ,д.36 строение 1,8098542,муниципальный округ Пресненский,1910 +2281055,г Москва ул Красная Пресня д.38,Москва,ул Красная Пресня д.38,ул,Красная Пресня ,д.38,8098546,муниципальный округ Пресненский,1970 +2281055,г Москва ул Красная Пресня д.8,Москва,ул Красная Пресня д.8,ул,Красная Пресня ,д.8,8098482,муниципальный округ Пресненский,1963 +2281055,г Москва ул Красная Пресня д.9,Москва,ул Красная Пресня д.9,ул,Красная Пресня ,д.9,8098485,муниципальный округ Пресненский,1943 +2281055,г Москва ул Красногвардейская 3-я д.2,Москва,ул Красногвардейская 3-я д.2,ул,Красногвардейская 3-я ,д.2,8098631,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва ул Красногвардейская 3-я д.3,Москва,ул Красногвардейская 3-я д.3,ул,Красногвардейская 3-я ,д.3,7656170,муниципальный округ Пресненский,2004 +2281055,г Москва ул Красногвардейская 3-я д.6,Москва,ул Красногвардейская 3-я д.6,ул,Красногвардейская 3-я ,д.6,8098635,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва ул Красногвардейская 3-я д.8 строение 1,Москва,ул Красногвардейская 3-я д.8 строение 1,ул,Красногвардейская 3-я ,д.8 строение 1,8098641,муниципальный округ Пресненский,1970 +2281055,г Москва ул Литвина-Седого д.10 строение 1,Москва,ул Литвина-Седого д.10 строение 1,ул,Литвина-Седого ,д.10 строение 1,8098575,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва ул Литвина-Седого д.13 строение 1,Москва,ул Литвина-Седого д.13 строение 1,ул,Литвина-Седого ,д.13 строение 1,8098577,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва ул Литвина-Седого д.2/13 строение 1,Москва,ул Литвина-Седого д.2/13 строение 1,ул,Литвина-Седого ,д.2/13 строение 1,8098551,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва ул Литвина-Седого д.2/13 строение 2,Москва,ул Литвина-Седого д.2/13 строение 2,ул,Литвина-Седого ,д.2/13 строение 2,8098553,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва ул Литвина-Седого д.2/13 строение 3,Москва,ул Литвина-Седого д.2/13 строение 3,ул,Литвина-Седого ,д.2/13 строение 3,8098558,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва ул Литвина-Седого д.3 строение 1,Москва,ул Литвина-Седого д.3 строение 1,ул,Литвина-Седого ,д.3 строение 1,8098561,муниципальный округ Пресненский,1953 +2281055,г Москва ул Литвина-Седого д.5А строение 1,Москва,ул Литвина-Седого д.5А строение 1,ул,Литвина-Седого ,д.5А строение 1,8098562,муниципальный округ Пресненский,1950 +2281055,г Москва ул Литвина-Седого д.7 строение 1,Москва,ул Литвина-Седого д.7 строение 1,ул,Литвина-Седого ,д.7 строение 1,8098566,муниципальный округ Пресненский,1951 +2281055,г Москва ул Литвина-Седого д.7А строение 1,Москва,ул Литвина-Седого д.7А строение 1,ул,Литвина-Седого ,д.7А строение 1,8098570,муниципальный округ Пресненский,1950 +2281055,г Москва ул Мантулинская д.10,Москва,ул Мантулинская д.10,ул,Мантулинская ,д.10,8098584,муниципальный округ Пресненский,1926 +2281055,г Москва ул Мантулинская д.12,Москва,ул Мантулинская д.12,ул,Мантулинская ,д.12,8098588,муниципальный округ Пресненский,1950 +2281055,г Москва ул Мантулинская д.16,Москва,ул Мантулинская д.16,ул,Мантулинская ,д.16,8098591,муниципальный округ Пресненский,1930 +2281055,г Москва ул Мантулинская д.18,Москва,ул Мантулинская д.18,ул,Мантулинская ,д.18,8098593,муниципальный округ Пресненский,1930 +2281055,г Москва ул Мантулинская д.2 строение 1,Москва,ул Мантулинская д.2 строение 1,ул,Мантулинская ,д.2 строение 1,8098580,муниципальный округ Пресненский,1970 +2281055,г Москва ул Мантулинская д.20,Москва,ул Мантулинская д.20,ул,Мантулинская ,д.20,8098596,муниципальный округ Пресненский,1929 +2281055,г Москва ул Никитская Б. д.22/2,Москва,ул Никитская Б. д.22/2,ул,Никитская Б. ,д.22/2,8121407,муниципальный округ Пресненский,1876 +2281055,г Москва ул Никитская Б. д.31 строение 1,Москва,ул Никитская Б. д.31 строение 1,ул,Никитская Б. ,д.31 строение 1,8121408,муниципальный округ Пресненский,1900 +2281055,г Москва ул Никитская Б. д.35 строение 1,Москва,ул Никитская Б. д.35 строение 1,ул,Никитская Б. ,д.35 строение 1,8121411,муниципальный округ Пресненский,1885 +2281055,г Москва ул Никитская Б. д.37 строение 1,Москва,ул Никитская Б. д.37 строение 1,ул,Никитская Б. ,д.37 строение 1,8121414,муниципальный округ Пресненский,1973 +2281055,г Москва ул Никитская Б. д.43,Москва,ул Никитская Б. д.43,ул,Никитская Б. ,д.43,7717590,муниципальный округ Пресненский,1974 +2281055,г Москва ул Никитская Б. д.52 строение 1,Москва,ул Никитская Б. д.52 строение 1,ул,Никитская Б. ,д.52 строение 1,8121418,муниципальный округ Пресненский,1925 +2281055,г Москва ул Никитская Б. д.52 строение 2,Москва,ул Никитская Б. д.52 строение 2,ул,Никитская Б. ,д.52 строение 2,8098614,муниципальный округ Пресненский,1925 +2281055,г Москва ул Никитская М. д.10,Москва,ул Никитская М. д.10,ул,Никитская М. ,д.10,8098629,муниципальный округ Пресненский,1910 +2281055,г Москва ул Никитская М. д.10 строение 2,Москва,ул Никитская М. д.10 строение 2,ул,Никитская М. ,д.10 строение 2,8136474,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва ул Никитская М. д.14,Москва,ул Никитская М. д.14,ул,Никитская М. ,д.14,8098419,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва ул Никитская М. д.14 строение 1,Москва,ул Никитская М. д.14 строение 1,ул,Никитская М. ,д.14 строение 1,8098633,муниципальный округ Пресненский,1902 +2281055,г Москва ул Никитская М. д.16/5,Москва,ул Никитская М. д.16/5,ул,Никитская М. ,д.16/5,8098638,муниципальный округ Пресненский,1938 +2281055,г Москва ул Никитская М. д.2/1 строение 1,Москва,ул Никитская М. д.2/1 строение 1,ул,Никитская М. ,д.2/1 строение 1,8098620,муниципальный округ Пресненский,1944 +2281055,г Москва ул Никитская М. д.20 строение 1,Москва,ул Никитская М. д.20 строение 1,ул,Никитская М. ,д.20 строение 1,8098643,муниципальный округ Пресненский,1902 +2281055,г Москва ул Никитская М. д.33,Москва,ул Никитская М. д.33,ул,Никитская М. ,д.33,8121422,муниципальный округ Пресненский,1900 +2281055,г Москва ул Никитская М. д.4 строение 1,Москва,ул Никитская М. д.4 строение 1,ул,Никитская М. ,д.4 строение 1,8098623,муниципальный округ Пресненский,1912 +2281055,г Москва ул Никитская М. д.8,Москва,ул Никитская М. д.8,ул,Никитская М. ,д.8,8098626,муниципальный округ Пресненский,1908 +2281055,г Москва ул Николаева д.1 строение 1,Москва,ул Николаева д.1 строение 1,ул,Николаева ,д.1 строение 1,8122046,муниципальный округ Пресненский,1963 +2281055,г Москва ул Николаева д.3,Москва,ул Николаева д.3,ул,Николаева ,д.3,8122047,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва ул Николаева д.4,Москва,ул Николаева д.4,ул,Николаева ,д.4,8122051,муниципальный округ Пресненский,1951 +2281055,г Москва ул Подвойского д.10 строение 1,Москва,ул Подвойского д.10 строение 1,ул,Подвойского ,д.10 строение 1,8098440,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва ул Подвойского д.12/15 строение 1,Москва,ул Подвойского д.12/15 строение 1,ул,Подвойского ,д.12/15 строение 1,8098448,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва ул Подвойского д.14 строение 1,Москва,ул Подвойского д.14 строение 1,ул,Подвойского ,д.14 строение 1,8098452,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва ул Подвойского д.16 строение 1,Москва,ул Подвойского д.16 строение 1,ул,Подвойского ,д.16 строение 1,8098459,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва ул Подвойского д.18 строение 1,Москва,ул Подвойского д.18 строение 1,ул,Подвойского ,д.18 строение 1,8098464,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва ул Подвойского д.20 строение 1,Москва,ул Подвойского д.20 строение 1,ул,Подвойского ,д.20 строение 1,8098468,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва ул Подвойского д.22 строение 1,Москва,ул Подвойского д.22 строение 1,ул,Подвойского ,д.22 строение 1,8098474,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва ул Подвойского д.24 строение 1,Москва,ул Подвойского д.24 строение 1,ул,Подвойского ,д.24 строение 1,8098478,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва ул Подвойского д.26,Москва,ул Подвойского д.26,ул,Подвойского ,д.26,8098483,муниципальный округ Пресненский,1972 +2281055,г Москва ул Подвойского д.4 строение 1,Москва,ул Подвойского д.4 строение 1,ул,Подвойского ,д.4 строение 1,8098689,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва ул Подвойского д.6 строение 1,Москва,ул Подвойского д.6 строение 1,ул,Подвойского ,д.6 строение 1,8098691,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва ул Подвойского д.8 строение 1,Москва,ул Подвойского д.8 строение 1,ул,Подвойского ,д.8 строение 1,8098434,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва ул Пресненский Вал д.16 кор.3,Москва,ул Пресненский Вал д.16 кор.3,ул,Пресненский Вал ,д.16 кор.3,8231986,муниципальный округ Пресненский,2008 +2281055,г Москва ул Пресненский Вал д.23,Москва,ул Пресненский Вал д.23,ул,Пресненский Вал ,д.23,8098525,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва ул Пресненский Вал д.24,Москва,ул Пресненский Вал д.24,ул,Пресненский Вал ,д.24,8224448,муниципальный округ Пресненский,1971 +2281055,г Москва ул Пресненский Вал д.26,Москва,ул Пресненский Вал д.26,ул,Пресненский Вал ,д.26,8098529,муниципальный округ Пресненский,1968 +2281055,г Москва ул Пресненский Вал д.3,Москва,ул Пресненский Вал д.3,ул,Пресненский Вал ,д.3,8098489,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва ул Пресненский Вал д.30,Москва,ул Пресненский Вал д.30,ул,Пресненский Вал ,д.30,8098534,муниципальный округ Пресненский,2007 +2281055,г Москва ул Пресненский Вал д.36,Москва,ул Пресненский Вал д.36,ул,Пресненский Вал ,д.36,8098540,муниципальный округ Пресненский,1910 +2281055,г Москва ул Пресненский Вал д.38 строение 1,Москва,ул Пресненский Вал д.38 строение 1,ул,Пресненский Вал ,д.38 строение 1,8098543,муниципальный округ Пресненский,1912 +2281055,г Москва ул Пресненский Вал д.38 строение 4,Москва,ул Пресненский Вал д.38 строение 4,ул,Пресненский Вал ,д.38 строение 4,8098545,муниципальный округ Пресненский,1956 +2281055,г Москва ул Пресненский Вал д.4/29,Москва,ул Пресненский Вал д.4/29,ул,Пресненский Вал ,д.4/29,8098492,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,г Москва ул Пресненский Вал д.40,Москва,ул Пресненский Вал д.40,ул,Пресненский Вал ,д.40,8098549,муниципальный округ Пресненский,1973 +2281055,г Москва ул Пресненский Вал д.42,Москва,ул Пресненский Вал д.42,ул,Пресненский Вал ,д.42,8200483,муниципальный округ Пресненский,1966 +2281055,г Москва ул Пресненский Вал д.5,Москва,ул Пресненский Вал д.5,ул,Пресненский Вал ,д.5,8098494,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва ул Пресненский Вал д.7 строение 1,Москва,ул Пресненский Вал д.7 строение 1,ул,Пресненский Вал ,д.7 строение 1,8098502,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва ул Пресненский Вал д.8 кор.1,Москва,ул Пресненский Вал д.8 кор.1,ул,Пресненский Вал ,д.8 кор.1,8098505,муниципальный округ Пресненский,1967 +2281055,г Москва ул Пресненский Вал д.8 кор.2,Москва,ул Пресненский Вал д.8 кор.2,ул,Пресненский Вал ,д.8 кор.2,8098510,муниципальный округ Пресненский,1966 +2281055,г Москва ул Пресненский Вал д.8 кор.3,Москва,ул Пресненский Вал д.8 кор.3,ул,Пресненский Вал ,д.8 кор.3,8098515,муниципальный округ Пресненский,1971 +2281055,г Москва ул Рочдельская д.11/5,Москва,ул Рочдельская д.11/5,ул,Рочдельская ,д.11/5,8122132,муниципальный округ Пресненский,1940 +2281055,г Москва ул Рочдельская д.12 кор.1,Москва,ул Рочдельская д.12 кор.1,ул,Рочдельская ,д.12 кор.1,8097689,муниципальный округ Пресненский,2007 +2281055,г Москва ул Рочдельская д.14/20 строение 1,Москва,ул Рочдельская д.14/20 строение 1,ул,Рочдельская ,д.14/20 строение 1,8122138,муниципальный округ Пресненский,1956 +2281055,г Москва ул Рочдельская д.14/20 строение 2,Москва,ул Рочдельская д.14/20 строение 2,ул,Рочдельская ,д.14/20 строение 2,8122147,муниципальный округ Пресненский,1957 +2281055,г Москва ул Рочдельская д.14а,Москва,ул Рочдельская д.14а,ул,Рочдельская ,д.14а,8122157,муниципальный округ Пресненский,1910 +2281055,г Москва ул Рочдельская д.26/28 строение 4,Москва,ул Рочдельская д.26/28 строение 4,ул,Рочдельская ,д.26/28 строение 4,8122162,муниципальный округ Пресненский,1957 +2281055,г Москва ул Садовая Б. д.1,Москва,ул Садовая Б. д.1,ул,Садовая Б. ,д.1,8097691,муниципальный округ Пресненский,1939 +2281055,г Москва ул Садовая Б. д.10,Москва,ул Садовая Б. д.10,ул,Садовая Б. ,д.10,8210695,муниципальный округ Пресненский,1903 +2281055,г Москва ул Садовая Б. д.3 строение 1,Москва,ул Садовая Б. д.3 строение 1,ул,Садовая Б. ,д.3 строение 1,8097776,муниципальный округ Пресненский,1939 +2281055,г Москва ул Садовая Б. д.3 строение 10,Москва,ул Садовая Б. д.3 строение 10,ул,Садовая Б. ,д.3 строение 10,8097778,муниципальный округ Пресненский,1913 +2281055,г Москва ул Садовая Б. д.3 строение 7,Москва,ул Садовая Б. д.3 строение 7,ул,Садовая Б. ,д.3 строение 7,8097777,муниципальный округ Пресненский,1902 +2281055,г Москва ул Садовая Б. д.6,Москва,ул Садовая Б. д.6,ул,Садовая Б. ,д.6,8097779,муниципальный округ Пресненский,1914 +2281055,г Москва ул Садовая-Кудринская д.14/16,Москва,ул Садовая-Кудринская д.14/16,ул,Садовая-Кудринская ,д.14/16,8098357,муниципальный округ Пресненский,1939 +2281055,г Москва ул Садовая-Кудринская д.19,Москва,ул Садовая-Кудринская д.19,ул,Садовая-Кудринская ,д.19,8097785,муниципальный округ Пресненский,1995 +2281055,г Москва ул Садовая-Кудринская д.21 строение 1,Москва,ул Садовая-Кудринская д.21 строение 1,ул,Садовая-Кудринская ,д.21 строение 1,8097787,муниципальный округ Пресненский,1928 +2281055,г Москва ул Садовая-Кудринская д.21 строение 4,Москва,ул Садовая-Кудринская д.21 строение 4,ул,Садовая-Кудринская ,д.21 строение 4,8097788,муниципальный округ Пресненский,1932 +2281055,г Москва ул Садовая-Кудринская д.21а,Москва,ул Садовая-Кудринская д.21а,ул,Садовая-Кудринская ,д.21а,8097789,муниципальный округ Пресненский,1945 +2281055,г Москва ул Садовая-Кудринская д.23 строение 1,Москва,ул Садовая-Кудринская д.23 строение 1,ул,Садовая-Кудринская ,д.23 строение 1,8097791,муниципальный округ Пресненский,1912 +2281055,г Москва ул Садовая-Кудринская д.23 строение 3,Москва,ул Садовая-Кудринская д.23 строение 3,ул,Садовая-Кудринская ,д.23 строение 3,8097792,муниципальный округ Пресненский,1912 +2281055,г Москва ул Садовая-Кудринская д.23 строение 4,Москва,ул Садовая-Кудринская д.23 строение 4,ул,Садовая-Кудринская ,д.23 строение 4,8097794,муниципальный округ Пресненский,1912 +2281055,г Москва ул Садовая-Кудринская д.23 строение 5,Москва,ул Садовая-Кудринская д.23 строение 5,ул,Садовая-Кудринская ,д.23 строение 5,8097795,муниципальный округ Пресненский,1912 +2281055,г Москва ул Садовая-Кудринская д.26/40,Москва,ул Садовая-Кудринская д.26/40,ул,Садовая-Кудринская ,д.26/40,8033996,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,"г Москва ул Садовая-Кудринская д.28,30",Москва,"ул Садовая-Кудринская д.28,30",ул,Садовая-Кудринская ,"д.28,30",8098366,муниципальный округ Пресненский,1947 +2281055,г Москва ул Садовая-Кудринская д.32,Москва,ул Садовая-Кудринская д.32,ул,Садовая-Кудринская ,д.32,8097796,муниципальный округ Пресненский,1912 +2281055,г Москва ул Садовая-Кудринская д.7,Москва,ул Садовая-Кудринская д.7,ул,Садовая-Кудринская ,д.7,8097782,муниципальный округ Пресненский,1944 +2281055,г Москва ул Садовая-Кудринская д.8,Москва,ул Садовая-Кудринская д.8,ул,Садовая-Кудринская ,д.8,8097783,муниципальный округ Пресненский,1908 +2281055,г Москва ул Садовая-Кудринская д.8..12,Москва,ул Садовая-Кудринская д.8..12,ул,Садовая-Кудринская ,д.8..12,8098374,муниципальный округ Пресненский,1949 +2281055,г Москва ул Сергея Макеева д.2 строение 1,Москва,ул Сергея Макеева д.2 строение 1,ул,Сергея Макеева ,д.2 строение 1,8097797,муниципальный округ Пресненский,1931 +2281055,г Москва ул Сергея Макеева д.4,Москва,ул Сергея Макеева д.4,ул,Сергея Макеева ,д.4,8097798,муниципальный округ Пресненский,1929 +2281055,г Москва ул Сергея Макеева д.6,Москва,ул Сергея Макеева д.6,ул,Сергея Макеева ,д.6,8097800,муниципальный округ Пресненский,1929 +2281055,г Москва ул Сергея Макеева д.8,Москва,ул Сергея Макеева д.8,ул,Сергея Макеева ,д.8,8097801,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва ул Спиридоновка д.10 строение 1,Москва,ул Спиридоновка д.10 строение 1,ул,Спиридоновка ,д.10 строение 1,8098110,муниципальный округ Пресненский,1910 +2281055,г Москва ул Спиридоновка д.12,Москва,ул Спиридоновка д.12,ул,Спиридоновка ,д.12,7717579,муниципальный округ Пресненский,1969 +2281055,г Москва ул Спиридоновка д.15,Москва,ул Спиридоновка д.15,ул,Спиридоновка ,д.15,8098111,муниципальный округ Пресненский,1965 +2281055,г Москва ул Спиридоновка д.16 строение 1,Москва,ул Спиридоновка д.16 строение 1,ул,Спиридоновка ,д.16 строение 1,8098113,муниципальный округ Пресненский,1902 +2281055,г Москва ул Спиридоновка д.16 строение 2,Москва,ул Спиридоновка д.16 строение 2,ул,Спиридоновка ,д.16 строение 2,8098115,муниципальный округ Пресненский,1902 +2281055,г Москва ул Спиридоновка д.18,Москва,ул Спиридоновка д.18,ул,Спиридоновка ,д.18,8098116,муниципальный округ Пресненский,1967 +2281055,г Москва ул Спиридоновка д.19,Москва,ул Спиридоновка д.19,ул,Спиридоновка ,д.19,7717580,муниципальный округ Пресненский,1972 +2281055,г Москва ул Спиридоновка д.21,Москва,ул Спиридоновка д.21,ул,Спиридоновка ,д.21,7717582,муниципальный округ Пресненский,1986 +2281055,г Москва ул Спиридоновка д.22/2,Москва,ул Спиридоновка д.22/2,ул,Спиридоновка ,д.22/2,8098117,муниципальный округ Пресненский,1932 +2281055,г Москва ул Спиридоновка д.24/1,Москва,ул Спиридоновка д.24/1,ул,Спиридоновка ,д.24/1,8098118,муниципальный округ Пресненский,1933 +2281055,г Москва ул Спиридоновка д.25/20 строение 1,Москва,ул Спиридоновка д.25/20 строение 1,ул,Спиридоновка ,д.25/20 строение 1,8098120,муниципальный округ Пресненский,1917 +2281055,г Москва ул Спиридоновка д.26,Москва,ул Спиридоновка д.26,ул,Спиридоновка ,д.26,8098121,муниципальный округ Пресненский,1925 +2281055,г Москва ул Спиридоновка д.27/24,Москва,ул Спиридоновка д.27/24,ул,Спиридоновка ,д.27/24,8098122,муниципальный округ Пресненский,1914 +2281055,г Москва ул Спиридоновка д.34 строение 1,Москва,ул Спиридоновка д.34 строение 1,ул,Спиридоновка ,д.34 строение 1,8098124,муниципальный округ Пресненский,1913 +2281055,г Москва ул Спиридоновка д.34 строение 2,Москва,ул Спиридоновка д.34 строение 2,ул,Спиридоновка ,д.34 строение 2,8098125,муниципальный округ Пресненский,1913 +2281055,г Москва ул Спиридоновка д.36 строение 1,Москва,ул Спиридоновка д.36 строение 1,ул,Спиридоновка ,д.36 строение 1,8098127,муниципальный округ Пресненский,1907 +2281055,г Москва ул Спиридоновка д.36 строение 2,Москва,ул Спиридоновка д.36 строение 2,ул,Спиридоновка ,д.36 строение 2,8332552,муниципальный округ Пресненский,н.д. +2281055,г Москва ул Спиридоновка д.38,Москва,ул Спиридоновка д.38,ул,Спиридоновка ,д.38,8098128,муниципальный округ Пресненский,1914 +2281055,г Москва ул Спиридоновка д.8 строение 1,Москва,ул Спиридоновка д.8 строение 1,ул,Спиридоновка ,д.8 строение 1,8098108,муниципальный округ Пресненский,1966 +2281055,г Москва ул Трехгорный Вал д.1,Москва,ул Трехгорный Вал д.1,ул,Трехгорный Вал ,д.1,8098292,муниципальный округ Пресненский,1965 +2281055,г Москва ул Трехгорный Вал д.10,Москва,ул Трехгорный Вал д.10,ул,Трехгорный Вал ,д.10,8122305,муниципальный округ Пресненский,1890 +2281055,г Москва ул Трехгорный Вал д.12 строение 1,Москва,ул Трехгорный Вал д.12 строение 1,ул,Трехгорный Вал ,д.12 строение 1,8122312,муниципальный округ Пресненский,1890 +2281055,г Москва ул Трехгорный Вал д.12 строение 2,Москва,ул Трехгорный Вал д.12 строение 2,ул,Трехгорный Вал ,д.12 строение 2,8098297,муниципальный округ Пресненский,1999 +2281055,г Москва ул Трехгорный Вал д.16,Москва,ул Трехгорный Вал д.16,ул,Трехгорный Вал ,д.16,8122318,муниципальный округ Пресненский,1965 +2281055,г Москва ул Трехгорный Вал д.18,Москва,ул Трехгорный Вал д.18,ул,Трехгорный Вал ,д.18,8122325,муниципальный округ Пресненский,1965 +2281055,г Москва ул Трехгорный Вал д.20,Москва,ул Трехгорный Вал д.20,ул,Трехгорный Вал ,д.20,8122340,муниципальный округ Пресненский,1965 +2281055,г Москва ул Трехгорный Вал д.22 строение 2,Москва,ул Трехгорный Вал д.22 строение 2,ул,Трехгорный Вал ,д.22 строение 2,8122354,муниципальный округ Пресненский,1917 +2281055,г Москва ул Трехгорный Вал д.24,Москва,ул Трехгорный Вал д.24,ул,Трехгорный Вал ,д.24,8122361,муниципальный округ Пресненский,1966 +2281055,г Москва ул Трехгорный Вал д.3,Москва,ул Трехгорный Вал д.3,ул,Трехгорный Вал ,д.3,8098293,муниципальный округ Пресненский,1964 +2281055,г Москва ул Трехгорный Вал д.4 кор.2,Москва,ул Трехгорный Вал д.4 кор.2,ул,Трехгорный Вал ,д.4 кор.2,8122285,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва ул Трехгорный Вал д.5,Москва,ул Трехгорный Вал д.5,ул,Трехгорный Вал ,д.5,8098295,муниципальный округ Пресненский,1967 +2281055,г Москва ул Трехгорный Вал д.8,Москва,ул Трехгорный Вал д.8,ул,Трехгорный Вал ,д.8,8122293,муниципальный округ Пресненский,1890 +2281055,г Москва ул Ходынская д.10 строение 1,Москва,ул Ходынская д.10 строение 1,ул,Ходынская ,д.10 строение 1,8098307,муниципальный округ Пресненский,1971 +2281055,г Москва ул Ходынская д.14 строение 1,Москва,ул Ходынская д.14 строение 1,ул,Ходынская ,д.14 строение 1,8098308,муниципальный округ Пресненский,1959 +2281055,г Москва ул Ходынская д.16 строение 1,Москва,ул Ходынская д.16 строение 1,ул,Ходынская ,д.16 строение 1,8098310,муниципальный округ Пресненский,1962 +2281055,г Москва ул Ходынская д.6 строение 1,Москва,ул Ходынская д.6 строение 1,ул,Ходынская ,д.6 строение 1,8098303,муниципальный округ Пресненский,1963 +2281055,г Москва ул Ходынская д.8 строение 1,Москва,ул Ходынская д.8 строение 1,ул,Ходынская ,д.8 строение 1,8098304,муниципальный округ Пресненский,1963 +2281055,г Москва ул Черногрязская 2-я д.1,Москва,ул Черногрязская 2-я д.1,ул,Черногрязская 2-я ,д.1,8098322,муниципальный округ Пресненский,1970 +2281055,г Москва ул Черногрязская 2-я д.10,Москва,ул Черногрязская 2-я д.10,ул,Черногрязская 2-я ,д.10,8098329,муниципальный округ Пресненский,1957 +2281055,г Москва ул Черногрязская 2-я д.11/15,Москва,ул Черногрязская 2-я д.11/15,ул,Черногрязская 2-я ,д.11/15,8098328,муниципальный округ Пресненский,1964 +2281055,г Москва ул Черногрязская 2-я д.3 строение 1,Москва,ул Черногрязская 2-я д.3 строение 1,ул,Черногрязская 2-я ,д.3 строение 1,8098323,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва ул Черногрязская 2-я д.5 кор.1,Москва,ул Черногрязская 2-я д.5 кор.1,ул,Черногрязская 2-я ,д.5 кор.1,8098324,муниципальный округ Пресненский,1969 +2281055,г Москва ул Черногрязская 2-я д.5 строение 2,Москва,ул Черногрязская 2-я д.5 строение 2,ул,Черногрязская 2-я ,д.5 строение 2,8098325,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва ул Черногрязская 2-я д.7 кор.2,Москва,ул Черногрязская 2-я д.7 кор.2,ул,Черногрязская 2-я ,д.7 кор.2,8098326,муниципальный округ Пресненский,1968 +2281055,г Москва ул Черногрязская 2-я д.9,Москва,ул Черногрязская 2-я д.9,ул,Черногрязская 2-я ,д.9,8098330,муниципальный округ Пресненский,1960 +2281055,"г Москва ул Юлиуса Фучика д.11,13",Москва,"ул Юлиуса Фучика д.11,13",ул,Юлиуса Фучика ,"д.11,13",8098349,муниципальный округ Пресненский,1956 +2281055,г Москва ул Юлиуса Фучика д.2/30,Москва,ул Юлиуса Фучика д.2/30,ул,Юлиуса Фучика ,д.2/30,8097769,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва ул Юлиуса Фучика д.6,Москва,ул Юлиуса Фучика д.6,ул,Юлиуса Фучика ,д.6,8097770,муниципальный округ Пресненский,1956 +2281055,г Москва ш Звенигородское д.13,Москва,ш Звенигородское д.13,ш,Звенигородское ,д.13,8099382,муниципальный округ Пресненский,1969 +2281055,г Москва ш Звенигородское д.2 строение 1,Москва,ш Звенигородское д.2 строение 1,ш,Звенигородское ,д.2 строение 1,8099370,муниципальный округ Пресненский,1977 +2281055,г Москва ш Звенигородское д.3а,Москва,ш Звенигородское д.3а,ш,Звенигородское ,д.3а,8099374,муниципальный округ Пресненский,1963 +2281055,г Москва ш Звенигородское д.7,Москва,ш Звенигородское д.7,ш,Звенигородское ,д.7,8099378,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва ш Звенигородское д.9/27 строение 1,Москва,ш Звенигородское д.9/27 строение 1,ш,Звенигородское ,д.9/27 строение 1,7988610,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва ш Шелепихинское д.1,Москва,ш Шелепихинское д.1,ш,Шелепихинское ,д.1,8158116,муниципальный округ Пресненский,1966 +2281055,г Москва ш Шелепихинское д.11 кор.1,Москва,ш Шелепихинское д.11 кор.1,ш,Шелепихинское ,д.11 кор.1,8159378,муниципальный округ Пресненский,1965 +2281055,г Москва ш Шелепихинское д.11 кор.2,Москва,ш Шелепихинское д.11 кор.2,ш,Шелепихинское ,д.11 кор.2,8159382,муниципальный округ Пресненский,1965 +2281055,г Москва ш Шелепихинское д.11 кор.3,Москва,ш Шелепихинское д.11 кор.3,ш,Шелепихинское ,д.11 кор.3,8159391,муниципальный округ Пресненский,1972 +2281055,г Москва ш Шелепихинское д.13 кор.1,Москва,ш Шелепихинское д.13 кор.1,ш,Шелепихинское ,д.13 кор.1,8159393,муниципальный округ Пресненский,1958 +2281055,г Москва ш Шелепихинское д.13 строение 2,Москва,ш Шелепихинское д.13 строение 2,ш,Шелепихинское ,д.13 строение 2,8250375,муниципальный округ Пресненский,2002 +2281055,г Москва ш Шелепихинское д.13 строение 3,Москва,ш Шелепихинское д.13 строение 3,ш,Шелепихинское ,д.13 строение 3,8250391,муниципальный округ Пресненский,2002 +2281055,г Москва ш Шелепихинское д.13 строение 4,Москва,ш Шелепихинское д.13 строение 4,ш,Шелепихинское ,д.13 строение 4,8159396,муниципальный округ Пресненский,2004 +2281055,г Москва ш Шелепихинское д.15 строение 1,Москва,ш Шелепихинское д.15 строение 1,ш,Шелепихинское ,д.15 строение 1,8159400,муниципальный округ Пресненский,1966 +2281055,г Москва ш Шелепихинское д.17 кор.1,Москва,ш Шелепихинское д.17 кор.1,ш,Шелепихинское ,д.17 кор.1,8159403,муниципальный округ Пресненский,1951 +2281055,г Москва ш Шелепихинское д.17 кор.2,Москва,ш Шелепихинское д.17 кор.2,ш,Шелепихинское ,д.17 кор.2,8159404,муниципальный округ Пресненский,1964 +2281055,г Москва ш Шелепихинское д.17 строение 3,Москва,ш Шелепихинское д.17 строение 3,ш,Шелепихинское ,д.17 строение 3,8159406,муниципальный округ Пресненский,1971 +2281055,г Москва ш Шелепихинское д.19,Москва,ш Шелепихинское д.19,ш,Шелепихинское ,д.19,8159410,муниципальный округ Пресненский,1994 +2281055,г Москва ш Шелепихинское д.25,Москва,ш Шелепихинское д.25,ш,Шелепихинское ,д.25,8159411,муниципальный округ Пресненский,1973 +2281055,г Москва ш Шелепихинское д.3,Москва,ш Шелепихинское д.3,ш,Шелепихинское ,д.3,8158121,муниципальный округ Пресненский,1971 +2281055,г Москва ш Шелепихинское д.3 строение 2,Москва,ш Шелепихинское д.3 строение 2,ш,Шелепихинское ,д.3 строение 2,8098337,муниципальный округ Пресненский,2007 +2281055,г Москва ш Шелепихинское д.5,Москва,ш Шелепихинское д.5,ш,Шелепихинское ,д.5,8158125,муниципальный округ Пресненский,1962 +2281055,г Москва ш Шелепихинское д.7 кор.1,Москва,ш Шелепихинское д.7 кор.1,ш,Шелепихинское ,д.7 кор.1,8159368,муниципальный округ Пресненский,1961 +2281055,г Москва ш Шелепихинское д.7 кор.2,Москва,ш Шелепихинское д.7 кор.2,ш,Шелепихинское ,д.7 кор.2,8159369,муниципальный округ Пресненский,1965 +2281055,г Москва ш Шелепихинское д.9,Москва,ш Шелепихинское д.9,ш,Шелепихинское ,д.9,8159374,муниципальный округ Пресненский,1971 +2281056,г Москва б-р Яузский д.14/8,Москва,б-р Яузский д.14/8,б-р,Яузский ,д.14/8,8202842,муниципальный округ Таганский,1927 +2281056,г Москва б-р Яузский д.3 строение 2,Москва,б-р Яузский д.3 строение 2,б-р,Яузский ,д.3 строение 2,8034559,муниципальный округ Таганский,н.д. +2281056,г Москва наб Гончарная д.3 строение 3,Москва,наб Гончарная д.3 строение 3,наб,Гончарная ,д.3 строение 3,7747736,муниципальный округ Таганский,1962 +2281056,г Москва наб Гончарная д.3 строение 5,Москва,наб Гончарная д.3 строение 5,наб,Гончарная ,д.3 строение 5,7747760,муниципальный округ Таганский,1940 +2281056,"г Москва наб Котельническая д.1/15 кор.A, Б, В, ВК",Москва,"наб Котельническая д.1/15 кор.A, Б, В, ВК",наб,Котельническая ,"д.1/15 кор.A, Б, В, ВК",7717540,муниципальный округ Таганский,1952 +2281056,г Москва наб Котельническая д.25 кор.2,Москва,наб Котельническая д.25 кор.2,наб,Котельническая ,д.25 кор.2,7749438,муниципальный округ Таганский,1939 +2281056,г Москва наб Котельническая д.33 кор.1,Москва,наб Котельническая д.33 кор.1,наб,Котельническая ,д.33 кор.1,7749456,муниципальный округ Таганский,1973 +2281056,г Москва наб Краснохолмская д.1/15,Москва,наб Краснохолмская д.1/15,наб,Краснохолмская ,д.1/15,8030365,муниципальный округ Таганский,1957 +2281056,г Москва наб Краснохолмская д.11 строение 1,Москва,наб Краснохолмская д.11 строение 1,наб,Краснохолмская ,д.11 строение 1,8030877,муниципальный округ Таганский,1951 +2281056,г Москва наб Краснохолмская д.13 строение 1,Москва,наб Краснохолмская д.13 строение 1,наб,Краснохолмская ,д.13 строение 1,8031095,муниципальный округ Таганский,1959 +2281056,г Москва наб Краснохолмская д.3,Москва,наб Краснохолмская д.3,наб,Краснохолмская ,д.3,8030391,муниципальный округ Таганский,1961 +2281056,г Москва наб Краснохолмская д.5/9,Москва,наб Краснохолмская д.5/9,наб,Краснохолмская ,д.5/9,8030456,муниципальный округ Таганский,1962 +2281056,г Москва п Воскресенское д.30,Москва,п Воскресенское д.30,п,Воскресенское ,д.30,7774070,муниципальный округ Таганский,1995 +2281056,г Москва пер Берников д.2,Москва,пер Берников д.2,пер,Берников ,д.2,7745322,муниципальный округ Таганский,1966 +2281056,г Москва пер Берников д.4,Москва,пер Берников д.4,пер,Берников ,д.4,7745679,муниципальный округ Таганский,1965 +2281056,г Москва пер Брошевский д.4,Москва,пер Брошевский д.4,пер,Брошевский ,д.4,7745804,муниципальный округ Таганский,1973 +2281056,г Москва пер Брошевский д.8,Москва,пер Брошевский д.8,пер,Брошевский ,д.8,7745824,муниципальный округ Таганский,1974 +2281056,г Москва пер Ведерников д.4/12 строение А,Москва,пер Ведерников д.4/12 строение А,пер,Ведерников ,д.4/12 строение А,7745985,муниципальный округ Таганский,1949 +2281056,г Москва пер Гжельский д.3,Москва,пер Гжельский д.3,пер,Гжельский ,д.3,7747717,муниципальный округ Таганский,1917 +2281056,г Москва пер Гончарный 1-й д.7,Москва,пер Гончарный 1-й д.7,пер,Гончарный 1-й ,д.7,7747818,муниципальный округ Таганский,1939 +2281056,г Москва пер Гончарный 2-й д.3,Москва,пер Гончарный 2-й д.3,пер,Гончарный 2-й ,д.3,7747866,муниципальный округ Таганский,1928 +2281056,г Москва пер Динамовский 2-й д.3,Москва,пер Динамовский 2-й д.3,пер,Динамовский 2-й ,д.3,8057023,муниципальный округ Таганский,1924 +2281056,г Москва пер Дровяной Б. д.18,Москва,пер Дровяной Б. д.18,пер,Дровяной Б. ,д.18,8121117,муниципальный округ Таганский,2008 +2281056,г Москва пер Дровяной Б. д.21 строение 1,Москва,пер Дровяной Б. д.21 строение 1,пер,Дровяной Б. ,д.21 строение 1,7747981,муниципальный округ Таганский,1880 +2281056,г Москва пер Дровяной Б. д.9,Москва,пер Дровяной Б. д.9,пер,Дровяной Б. ,д.9,7747964,муниципальный округ Таганский,1957 +2281056,г Москва пер Дровяной М. д.3 строение 6,Москва,пер Дровяной М. д.3 строение 6,пер,Дровяной М. ,д.3 строение 6,7747993,муниципальный округ Таганский,1904 +2281056,г Москва пер Землянский д.3,Москва,пер Землянский д.3,пер,Землянский ,д.3,7748860,муниципальный округ Таганский,1971 +2281056,г Москва пер Ковров д.1,Москва,пер Ковров д.1,пер,Ковров ,д.1,8476514,муниципальный округ Таганский,2013 +2281056,г Москва пер Ковров д.15,Москва,пер Ковров д.15,пер,Ковров ,д.15,7749366,муниципальный округ Таганский,2004 +2281056,г Москва пер Ковров д.16,Москва,пер Ковров д.16,пер,Ковров ,д.16,7749381,муниципальный округ Таганский,1969 +2281056,г Москва пер Ковров д.18,Москва,пер Ковров д.18,пер,Ковров ,д.18,7749388,муниципальный округ Таганский,1966 +2281056,г Москва пер Ковров д.20,Москва,пер Ковров д.20,пер,Ковров ,д.20,7749404,муниципальный округ Таганский,1978 +2281056,г Москва пер Ковров д.26 строение 1,Москва,пер Ковров д.26 строение 1,пер,Ковров ,д.26 строение 1,7749411,муниципальный округ Таганский,2004 +2281056,г Москва пер Ковров д.28 строение 1,Москва,пер Ковров д.28 строение 1,пер,Ковров ,д.28 строение 1,7749429,муниципальный округ Таганский,2003 +2281056,г Москва пер Ковров д.4 кор.1,Москва,пер Ковров д.4 кор.1,пер,Ковров ,д.4 кор.1,7749337,муниципальный округ Таганский,2008 +2281056,г Москва пер Ковров д.4 кор.2,Москва,пер Ковров д.4 кор.2,пер,Ковров ,д.4 кор.2,7749352,муниципальный округ Таганский,2008 +2281056,г Москва пер Котельнический 2-й д.5,Москва,пер Котельнический 2-й д.5,пер,Котельнический 2-й ,д.5,7749471,муниципальный округ Таганский,1971 +2281056,г Москва пер Котельнический 5-й д.12,Москва,пер Котельнический 5-й д.12,пер,Котельнический 5-й ,д.12,7749481,муниципальный округ Таганский,1938 +2281056,г Москва пер Крутицкий 4-й д.14,Москва,пер Крутицкий 4-й д.14,пер,Крутицкий 4-й ,д.14,8232067,муниципальный округ Таганский,н.д. +2281056,г Москва пер Лавров д.5,Москва,пер Лавров д.5,пер,Лавров ,д.5,7717537,муниципальный округ Таганский,1990 +2281056,г Москва пер Лавров д.8 строение 1,Москва,пер Лавров д.8 строение 1,пер,Лавров ,д.8 строение 1,8481059,муниципальный округ Таганский,2013 +2281056,г Москва пер Марксистский д.3,Москва,пер Марксистский д.3,пер,Марксистский ,д.3,7749685,муниципальный округ Таганский,2003 +2281056,г Москва пер Мартыновский д.2,Москва,пер Мартыновский д.2,пер,Мартыновский ,д.2,8232082,муниципальный округ Таганский,н.д. +2281056,г Москва пер Мартыновский д.8,Москва,пер Мартыновский д.8,пер,Мартыновский ,д.8,7749712,муниципальный округ Таганский,1978 +2281056,г Москва пер Маяковского д.2,Москва,пер Маяковского д.2,пер,Маяковского ,д.2,7749850,муниципальный округ Таганский,1963 +2281056,г Москва пер Маяковского д.3,Москва,пер Маяковского д.3,пер,Маяковского ,д.3,7750330,муниципальный округ Таганский,1960 +2281056,г Москва пер Наставнический д.6,Москва,пер Наставнический д.6,пер,Наставнический ,д.6,8255053,муниципальный округ Таганский,1999 +2281056,г Москва пер Наставнический д.8 кор.1,Москва,пер Наставнический д.8 кор.1,пер,Наставнический ,д.8 кор.1,7750507,муниципальный округ Таганский,1957 +2281056,г Москва пер Николоворобинский Б. д.3,Москва,пер Николоворобинский Б. д.3,пер,Николоворобинский Б. ,д.3,7620205,муниципальный округ Таганский,н.д. +2281056,г Москва пер Николоямский д.2,Москва,пер Николоямский д.2,пер,Николоямский ,д.2,7751596,муниципальный округ Таганский,1980 +2281056,г Москва пер Николоямский д.3А кор.2,Москва,пер Николоямский д.3А кор.2,пер,Николоямский ,д.3А кор.2,7751614,муниципальный округ Таганский,1969 +2281056,г Москва пер Николоямский д.3А кор.3,Москва,пер Николоямский д.3А кор.3,пер,Николоямский ,д.3А кор.3,7751650,муниципальный округ Таганский,1974 +2281056,г Москва пер Николоямский д.3А кор.4,Москва,пер Николоямский д.3А кор.4,пер,Николоямский ,д.3А кор.4,7751660,муниципальный округ Таганский,1973 +2281056,г Москва пер Николоямский д.4/6 строение 3,Москва,пер Николоямский д.4/6 строение 3,пер,Николоямский ,д.4/6 строение 3,7751717,муниципальный округ Таганский,1958 +2281056,г Москва пер Николоямский д.4/6 строение 4,Москва,пер Николоямский д.4/6 строение 4,пер,Николоямский ,д.4/6 строение 4,7751762,муниципальный округ Таганский,1958 +2281056,г Москва пер Новоспасский д.3 кор.1,Москва,пер Новоспасский д.3 кор.1,пер,Новоспасский ,д.3 кор.1,8035005,муниципальный округ Таганский,1938 +2281056,г Москва пер Новоспасский д.3 кор.2,Москва,пер Новоспасский д.3 кор.2,пер,Новоспасский ,д.3 кор.2,8046773,муниципальный округ Таганский,1953 +2281056,г Москва пер Новоспасский д.5,Москва,пер Новоспасский д.5,пер,Новоспасский ,д.5,8059617,муниципальный округ Таганский,1972 +2281056,г Москва пер Обуха д.4,Москва,пер Обуха д.4,пер,Обуха ,д.4,7752192,муниципальный округ Таганский,1964 +2281056,г Москва пер Певческий д.1/2 строение 1,Москва,пер Певческий д.1/2 строение 1,пер,Певческий ,д.1/2 строение 1,7752211,муниципальный округ Таганский,1926 +2281056,г Москва пер Певческий д.1/2 строение 2,Москва,пер Певческий д.1/2 строение 2,пер,Певческий ,д.1/2 строение 2,7753267,муниципальный округ Таганский,1917 +2281056,г Москва пер Певческий д.1/2 строение 2Б,Москва,пер Певческий д.1/2 строение 2Б,пер,Певческий ,д.1/2 строение 2Б,7753276,муниципальный округ Таганский,1917 +2281056,г Москва пер Певческий д.1/2 строение 3/3А,Москва,пер Певческий д.1/2 строение 3/3А,пер,Певческий ,д.1/2 строение 3/3А,7753297,муниципальный округ Таганский,1926 +2281056,г Москва пер Пестовский д.12,Москва,пер Пестовский д.12,пер,Пестовский ,д.12,7753336,муниципальный округ Таганский,1909 +2281056,г Москва пер Пестовский д.14,Москва,пер Пестовский д.14,пер,Пестовский ,д.14,7753344,муниципальный округ Таганский,1956 +2281056,г Москва пер Пестовский д.5,Москва,пер Пестовский д.5,пер,Пестовский ,д.5,8209976,муниципальный округ Таганский,2008 +2281056,г Москва пер Пестовский д.6,Москва,пер Пестовский д.6,пер,Пестовский ,д.6,7753306,муниципальный округ Таганский,1910 +2281056,г Москва пер Пестовский д.7,Москва,пер Пестовский д.7,пер,Пестовский ,д.7,7753316,муниципальный округ Таганский,1957 +2281056,г Москва пер Пестовский д.9,Москва,пер Пестовский д.9,пер,Пестовский ,д.9,7753326,муниципальный округ Таганский,1900 +2281056,г Москва пер Подколокольный д.16/2 строение 1,Москва,пер Подколокольный д.16/2 строение 1,пер,Подколокольный ,д.16/2 строение 1,8033910,муниципальный округ Таганский,н.д. +2281056,г Москва пер Подколокольный д.16/2 строение 2,Москва,пер Подколокольный д.16/2 строение 2,пер,Подколокольный ,д.16/2 строение 2,8033911,муниципальный округ Таганский,н.д. +2281056,г Москва пер Подколокольный д.6 строение 3,Москва,пер Подколокольный д.6 строение 3,пер,Подколокольный ,д.6 строение 3,7753353,муниципальный округ Таганский,1999 +2281056,г Москва пер Рогожский Б. д.10 кор.1,Москва,пер Рогожский Б. д.10 кор.1,пер,Рогожский Б. ,д.10 кор.1,7754365,муниципальный округ Таганский,1973 +2281056,г Москва пер Рогожский Б. д.10 кор.2,Москва,пер Рогожский Б. д.10 кор.2,пер,Рогожский Б. ,д.10 кор.2,7754402,муниципальный округ Таганский,1973 +2281056,г Москва пер Рогожский Б. д.10 кор.3,Москва,пер Рогожский Б. д.10 кор.3,пер,Рогожский Б. ,д.10 кор.3,7754502,муниципальный округ Таганский,1973 +2281056,г Москва пер Рогожский Б. д.12,Москва,пер Рогожский Б. д.12,пер,Рогожский Б. ,д.12,8192966,муниципальный округ Таганский,2006 +2281056,г Москва пер Рогожский Б. д.15,Москва,пер Рогожский Б. д.15,пер,Рогожский Б. ,д.15,7754529,муниципальный округ Таганский,1981 +2281056,г Москва пер Рогожский Б. д.5 кор.1,Москва,пер Рогожский Б. д.5 кор.1,пер,Рогожский Б. ,д.5 кор.1,7754329,муниципальный округ Таганский,1926 +2281056,г Москва пер Рогожский Б. д.5 кор.2,Москва,пер Рогожский Б. д.5 кор.2,пер,Рогожский Б. ,д.5 кор.2,7754341,муниципальный округ Таганский,1926 +2281056,г Москва пер Рогожский Б. д.7,Москва,пер Рогожский Б. д.7,пер,Рогожский Б. ,д.7,7754355,муниципальный округ Таганский,1901 +2281056,г Москва пер Рогожский М. д.11,Москва,пер Рогожский М. д.11,пер,Рогожский М. ,д.11,7754568,муниципальный округ Таганский,1912 +2281056,г Москва пер Рогожский М. д.13 строение 1,Москва,пер Рогожский М. д.13 строение 1,пер,Рогожский М. ,д.13 строение 1,7754616,муниципальный округ Таганский,1983 +2281056,г Москва пер Серебрянический д.4 строение 1,Москва,пер Серебрянический д.4 строение 1,пер,Серебрянический ,д.4 строение 1,7755375,муниципальный округ Таганский,1830 +2281056,г Москва пер Серебрянический д.9,Москва,пер Серебрянический д.9,пер,Серебрянический ,д.9,7755386,муниципальный округ Таганский,1956 +2281056,г Москва пер Сыромятнический 2-й д.10,Москва,пер Сыромятнический 2-й д.10,пер,Сыромятнический 2-й ,д.10,8435339,муниципальный округ Таганский,1999 +2281056,г Москва пер Сыромятнический 2-й д.4 строение 3,Москва,пер Сыромятнический 2-й д.4 строение 3,пер,Сыромятнический 2-й ,д.4 строение 3,7756361,муниципальный округ Таганский,1850 +2281056,г Москва пер Сыромятнический 2-й д.8,Москва,пер Сыромятнический 2-й д.8,пер,Сыромятнический 2-й ,д.8,7756375,муниципальный округ Таганский,1947 +2281056,г Москва пер Тетеринский д.12,Москва,пер Тетеринский д.12,пер,Тетеринский ,д.12,7757315,муниципальный округ Таганский,1900 +2281056,г Москва пер Тетеринский д.14 строение 2,Москва,пер Тетеринский д.14 строение 2,пер,Тетеринский ,д.14 строение 2,7757332,муниципальный округ Таганский,1960 +2281056,г Москва пер Тетеринский д.16,Москва,пер Тетеринский д.16,пер,Тетеринский ,д.16,7757340,муниципальный округ Таганский,1909 +2281056,г Москва пер Товарищеский д.13,Москва,пер Товарищеский д.13,пер,Товарищеский ,д.13,7757376,муниципальный округ Таганский,1917 +2281056,г Москва пер Товарищеский д.17 строение 1,Москва,пер Товарищеский д.17 строение 1,пер,Товарищеский ,д.17 строение 1,7757393,муниципальный округ Таганский,1917 +2281056,г Москва пер Товарищеский д.17 строение 1А,Москва,пер Товарищеский д.17 строение 1А,пер,Товарищеский ,д.17 строение 1А,7757419,муниципальный округ Таганский,1917 +2281056,г Москва пер Товарищеский д.17 строение 1БГ,Москва,пер Товарищеский д.17 строение 1БГ,пер,Товарищеский ,д.17 строение 1БГ,7757440,муниципальный округ Таганский,1917 +2281056,г Москва пер Товарищеский д.20 строение 1,Москва,пер Товарищеский д.20 строение 1,пер,Товарищеский ,д.20 строение 1,7757501,муниципальный округ Таганский,1910 +2281056,г Москва пер Товарищеский д.20 строение 2,Москва,пер Товарищеский д.20 строение 2,пер,Товарищеский ,д.20 строение 2,7757512,муниципальный округ Таганский,1910 +2281056,г Москва пер Товарищеский д.20 строение 4,Москва,пер Товарищеский д.20 строение 4,пер,Товарищеский ,д.20 строение 4,7757532,муниципальный округ Таганский,1886 +2281056,г Москва пер Товарищеский д.24 строение 7,Москва,пер Товарищеский д.24 строение 7,пер,Товарищеский ,д.24 строение 7,7757552,муниципальный округ Таганский,1926 +2281056,г Москва пер Товарищеский д.7,Москва,пер Товарищеский д.7,пер,Товарищеский ,д.7,7757363,муниципальный округ Таганский,1917 +2281056,г Москва пер Факельный Б. д.1,Москва,пер Факельный Б. д.1,пер,Факельный Б. ,д.1,7757575,муниципальный округ Таганский,1935 +2281056,г Москва пер Факельный Б. д.2/22,Москва,пер Факельный Б. д.2/22,пер,Факельный Б. ,д.2/22,8198079,муниципальный округ Таганский,1956 +2281056,г Москва пер Факельный Б. д.22,Москва,пер Факельный Б. д.22,пер,Факельный Б. ,д.22,7757650,муниципальный округ Таганский,1984 +2281056,г Москва пер Факельный Б. д.24,Москва,пер Факельный Б. д.24,пер,Факельный Б. ,д.24,7757663,муниципальный округ Таганский,1984 +2281056,г Москва пер Факельный Б. д.3,Москва,пер Факельный Б. д.3,пер,Факельный Б. ,д.3,7757587,муниципальный округ Таганский,1974 +2281056,г Москва пер Факельный Б. д.6/12,Москва,пер Факельный Б. д.6/12,пер,Факельный Б. ,д.6/12,7757600,муниципальный округ Таганский,1905 +2281056,г Москва пер Факельный Б. д.8,Москва,пер Факельный Б. д.8,пер,Факельный Б. ,д.8,7757614,муниципальный округ Таганский,1860 +2281056,г Москва пер Факельный Б. д.9/11,Москва,пер Факельный Б. д.9/11,пер,Факельный Б. ,д.9/11,7757636,муниципальный округ Таганский,1914 +2281056,г Москва пер Шелапутинский д.1,Москва,пер Шелапутинский д.1,пер,Шелапутинский ,д.1,7757830,муниципальный округ Таганский,1959 +2281056,г Москва пл Рогожская Застава д.2/1 строение 1,Москва,пл Рогожская Застава д.2/1 строение 1,пл,Рогожская Застава ,д.2/1 строение 1,7754218,муниципальный округ Таганский,1925 +2281056,г Москва пл Рогожская Застава д.2/1 строение 2,Москва,пл Рогожская Застава д.2/1 строение 2,пл,Рогожская Застава ,д.2/1 строение 2,7754252,муниципальный округ Таганский,1925 +2281056,г Москва пр-кт Волгоградский д.1 строение 1,Москва,пр-кт Волгоградский д.1 строение 1,пр-кт,Волгоградский ,д.1 строение 1,7746033,муниципальный округ Таганский,1968 +2281056,г Москва пр-кт Волгоградский д.10,Москва,пр-кт Волгоградский д.10,пр-кт,Волгоградский ,д.10,8459019,муниципальный округ Таганский,1964 +2281056,г Москва пр-кт Волгоградский д.11,Москва,пр-кт Волгоградский д.11,пр-кт,Волгоградский ,д.11,7791174,муниципальный округ Таганский,1966 +2281056,г Москва пр-кт Волгоградский д.12,Москва,пр-кт Волгоградский д.12,пр-кт,Волгоградский ,д.12,7746167,муниципальный округ Таганский,1964 +2281056,г Москва пр-кт Волгоградский д.13,Москва,пр-кт Волгоградский д.13,пр-кт,Волгоградский ,д.13,7791169,муниципальный округ Таганский,1962 +2281056,г Москва пр-кт Волгоградский д.14,Москва,пр-кт Волгоградский д.14,пр-кт,Волгоградский ,д.14,7746860,муниципальный округ Таганский,1964 +2281056,г Москва пр-кт Волгоградский д.15,Москва,пр-кт Волгоградский д.15,пр-кт,Волгоградский ,д.15,7791155,муниципальный округ Таганский,1966 +2281056,г Москва пр-кт Волгоградский д.16,Москва,пр-кт Волгоградский д.16,пр-кт,Волгоградский ,д.16,7747186,муниципальный округ Таганский,1963 +2281056,г Москва пр-кт Волгоградский д.17,Москва,пр-кт Волгоградский д.17,пр-кт,Волгоградский ,д.17,7789604,муниципальный округ Таганский,1958 +2281056,г Москва пр-кт Волгоградский д.17 строение 1,Москва,пр-кт Волгоградский д.17 строение 1,пр-кт,Волгоградский ,д.17 строение 1,7791100,муниципальный округ Таганский,1939 +2281056,г Москва пр-кт Волгоградский д.18,Москва,пр-кт Волгоградский д.18,пр-кт,Волгоградский ,д.18,7747208,муниципальный округ Таганский,1965 +2281056,г Москва пр-кт Волгоградский д.20,Москва,пр-кт Волгоградский д.20,пр-кт,Волгоградский ,д.20,7747222,муниципальный округ Таганский,1965 +2281056,г Москва пр-кт Волгоградский д.22,Москва,пр-кт Волгоградский д.22,пр-кт,Волгоградский ,д.22,7747238,муниципальный округ Таганский,1965 +2281056,г Москва пр-кт Волгоградский д.3,Москва,пр-кт Волгоградский д.3,пр-кт,Волгоградский ,д.3,7791191,муниципальный округ Таганский,1963 +2281056,г Москва пр-кт Волгоградский д.4,Москва,пр-кт Волгоградский д.4,пр-кт,Волгоградский ,д.4,7746049,муниципальный округ Таганский,1989 +2281056,г Москва пр-кт Волгоградский д.5,Москва,пр-кт Волгоградский д.5,пр-кт,Волгоградский ,д.5,7746058,муниципальный округ Таганский,1967 +2281056,г Москва пр-кт Волгоградский д.5 кор.5,Москва,пр-кт Волгоградский д.5 кор.5,пр-кт,Волгоградский ,д.5 кор.5,7762596,муниципальный округ Таганский,н.д. +2281056,г Москва пр-кт Волгоградский д.6,Москва,пр-кт Волгоградский д.6,пр-кт,Волгоградский ,д.6,7746071,муниципальный округ Таганский,1991 +2281056,г Москва пр-кт Волгоградский д.7,Москва,пр-кт Волгоградский д.7,пр-кт,Волгоградский ,д.7,7746081,муниципальный округ Таганский,1964 +2281056,г Москва пр-кт Волгоградский д.8,Москва,пр-кт Волгоградский д.8,пр-кт,Волгоградский ,д.8,7746091,муниципальный округ Таганский,1960 +2281056,г Москва пр-кт Волгоградский д.9 строение 1,Москва,пр-кт Волгоградский д.9 строение 1,пр-кт,Волгоградский ,д.9 строение 1,7746120,муниципальный округ Таганский,1966 +2281056,г Москва проезд Гончарный д.6 строение 1,Москва,проезд Гончарный д.6 строение 1,проезд,Гончарный ,д.6 строение 1,7747914,муниципальный округ Таганский,1964 +2281056,г Москва проезд Гончарный д.6 строение 1А,Москва,проезд Гончарный д.6 строение 1А,проезд,Гончарный ,д.6 строение 1А,7747932,муниципальный округ Таганский,1964 +2281056,г Москва проезд Гончарный д.8/40,Москва,проезд Гончарный д.8/40,проезд,Гончарный ,д.8/40,7747945,муниципальный округ Таганский,1989 +2281056,г Москва проезд Иерусалимский д.4,Москва,проезд Иерусалимский д.4,проезд,Иерусалимский ,д.4,7791337,муниципальный округ Таганский,1965 +2281056,г Москва проезд Китайгородский д.9,Москва,проезд Китайгородский д.9,проезд,Китайгородский ,д.9,8033506,муниципальный округ Таганский,н.д. +2281056,г Москва проезд Саринский д.2,Москва,проезд Саринский д.2,проезд,Саринский ,д.2,8059594,муниципальный округ Таганский,1945 +2281056,г Москва проезд Сибирский д.2 строение 4,Москва,проезд Сибирский д.2 строение 4,проезд,Сибирский ,д.2 строение 4,7755400,муниципальный округ Таганский,1917 +2281056,г Москва проезд Сибирский д.2/26,Москва,проезд Сибирский д.2/26,проезд,Сибирский ,д.2/26,7755409,муниципальный округ Таганский,1957 +2281056,г Москва проезд Симоновский Б. д.11,Москва,проезд Симоновский Б. д.11,проезд,Симоновский Б. ,д.11,7755422,муниципальный округ Таганский,1971 +2281056,г Москва проезд Сосинский д.8,Москва,проезд Сосинский д.8,проезд,Сосинский ,д.8,7755435,муниципальный округ Таганский,1957 +2281056,г Москва туп Крестьянский д.14/16,Москва,туп Крестьянский д.14/16,туп,Крестьянский ,д.14/16,8056968,муниципальный округ Таганский,1960 +2281056,г Москва ул Абельмановская д.11,Москва,ул Абельмановская д.11,ул,Абельмановская ,д.11,7745000,муниципальный округ Таганский,1973 +2281056,г Москва ул Абельмановская д.3,Москва,ул Абельмановская д.3,ул,Абельмановская ,д.3,7744873,муниципальный округ Таганский,1926 +2281056,г Москва ул Абельмановская д.5,Москва,ул Абельмановская д.5,ул,Абельмановская ,д.5,7744947,муниципальный округ Таганский,1926 +2281056,г Москва ул Абельмановская д.6,Москва,ул Абельмановская д.6,ул,Абельмановская ,д.6,7744966,муниципальный округ Таганский,1977 +2281056,г Москва ул Абельмановская д.7,Москва,ул Абельмановская д.7,ул,Абельмановская ,д.7,7744990,муниципальный округ Таганский,1948 +2281056,г Москва ул Александра Солженицына д.11,Москва,ул Александра Солженицына д.11,ул,Александра Солженицына ,д.11,7745025,муниципальный округ Таганский,1957 +2281056,г Москва ул Александра Солженицына д.12 строение 3,Москва,ул Александра Солженицына д.12 строение 3,ул,Александра Солженицына ,д.12 строение 3,7745050,муниципальный округ Таганский,1917 +2281056,г Москва ул Александра Солженицына д.14 кор.1,Москва,ул Александра Солженицына д.14 кор.1,ул,Александра Солженицына ,д.14 кор.1,7745077,муниципальный округ Таганский,1914 +2281056,г Москва ул Александра Солженицына д.24,Москва,ул Александра Солженицына д.24,ул,Александра Солженицына ,д.24,7745121,муниципальный округ Таганский,1959 +2281056,г Москва ул Александра Солженицына д.29/18,Москва,ул Александра Солженицына д.29/18,ул,Александра Солженицына ,д.29/18,7745152,муниципальный округ Таганский,1886 +2281056,г Москва ул Андроньевская Б. д.11/13,Москва,ул Андроньевская Б. д.11/13,ул,Андроньевская Б. ,д.11/13,7745192,муниципальный округ Таганский,1940 +2281056,г Москва ул Андроньевская Б. д.20,Москва,ул Андроньевская Б. д.20,ул,Андроньевская Б. ,д.20,7745226,муниципальный округ Таганский,1972 +2281056,г Москва ул Андроньевская Б. д.25/33,Москва,ул Андроньевская Б. д.25/33,ул,Андроньевская Б. ,д.25/33,7745249,муниципальный округ Таганский,1995 +2281056,г Москва ул Андроньевская М. д.24,Москва,ул Андроньевская М. д.24,ул,Андроньевская М. ,д.24,7745302,муниципальный округ Таганский,1962 +2281056,г Москва ул Библиотечная д.13,Москва,ул Библиотечная д.13,ул,Библиотечная ,д.13,7745734,муниципальный округ Таганский,1983 +2281056,г Москва ул Библиотечная д.15/8,Москва,ул Библиотечная д.15/8,ул,Библиотечная ,д.15/8,7745744,муниципальный округ Таганский,1928 +2281056,г Москва ул Библиотечная д.17,Москва,ул Библиотечная д.17,ул,Библиотечная ,д.17,7745756,муниципальный округ Таганский,1983 +2281056,г Москва ул Библиотечная д.2,Москва,ул Библиотечная д.2,ул,Библиотечная ,д.2,7745687,муниципальный округ Таганский,1972 +2281056,г Москва ул Библиотечная д.23,Москва,ул Библиотечная д.23,ул,Библиотечная ,д.23,7745771,муниципальный округ Таганский,1899 +2281056,г Москва ул Библиотечная д.27,Москва,ул Библиотечная д.27,ул,Библиотечная ,д.27,7745787,муниципальный округ Таганский,1985 +2281056,г Москва ул Библиотечная д.6,Москва,ул Библиотечная д.6,ул,Библиотечная ,д.6,7745725,муниципальный округ Таганский,1971 +2281056,г Москва ул Вековая д.5,Москва,ул Вековая д.5,ул,Вековая ,д.5,7745998,муниципальный округ Таганский,1975 +2281056,г Москва ул Воловья д.3,Москва,ул Воловья д.3,ул,Воловья ,д.3,7747257,муниципальный округ Таганский,1970 +2281056,г Москва ул Воронцово Поле д.16 строение 5,Москва,ул Воронцово Поле д.16 строение 5,ул,Воронцово Поле ,д.16 строение 5,7747281,муниципальный округ Таганский,1958 +2281056,г Москва ул Воронцово Поле д.18,Москва,ул Воронцово Поле д.18,ул,Воронцово Поле ,д.18,7747681,муниципальный округ Таганский,1889 +2281056,г Москва ул Воронцовская д.19Б,Москва,ул Воронцовская д.19Б,ул,Воронцовская ,д.19Б,7747696,муниципальный округ Таганский,1929 +2281056,г Москва ул Воронцовская д.22,Москва,ул Воронцовская д.22,ул,Воронцовская ,д.22,8010361,муниципальный округ Таганский,1966 +2281056,г Москва ул Воронцовская д.24/6 строение 1,Москва,ул Воронцовская д.24/6 строение 1,ул,Воронцовская ,д.24/6 строение 1,8059553,муниципальный округ Таганский,1928 +2281056,г Москва ул Воронцовская д.24/6 строение 2,Москва,ул Воронцовская д.24/6 строение 2,ул,Воронцовская ,д.24/6 строение 2,8059532,муниципальный округ Таганский,1928 +2281056,г Москва ул Воронцовская д.25 строение 3,Москва,ул Воронцовская д.25 строение 3,ул,Воронцовская ,д.25 строение 3,7747708,муниципальный округ Таганский,1929 +2281056,г Москва ул Воронцовская д.26,Москва,ул Воронцовская д.26,ул,Воронцовская ,д.26,8010377,муниципальный округ Таганский,1968 +2281056,г Москва ул Воронцовская д.27/35 строение 1,Москва,ул Воронцовская д.27/35 строение 1,ул,Воронцовская ,д.27/35 строение 1,8162251,муниципальный округ Таганский,1939 +2281056,г Москва ул Воронцовская д.30 строение 1,Москва,ул Воронцовская д.30 строение 1,ул,Воронцовская ,д.30 строение 1,8059658,муниципальный округ Таганский,1961 +2281056,г Москва ул Воронцовская д.32 строение 1,Москва,ул Воронцовская д.32 строение 1,ул,Воронцовская ,д.32 строение 1,8010656,муниципальный округ Таганский,1938 +2281056,г Москва ул Воронцовская д.34 строение 1,Москва,ул Воронцовская д.34 строение 1,ул,Воронцовская ,д.34 строение 1,8010844,муниципальный округ Таганский,1970 +2281056,г Москва ул Воронцовская д.36 строение 1,Москва,ул Воронцовская д.36 строение 1,ул,Воронцовская ,д.36 строение 1,8010928,муниципальный округ Таганский,1941 +2281056,г Москва ул Воронцовская д.40,Москва,ул Воронцовская д.40,ул,Воронцовская ,д.40,8011028,муниципальный округ Таганский,1972 +2281056,г Москва ул Воронцовская д.44,Москва,ул Воронцовская д.44,ул,Воронцовская ,д.44,8011157,муниципальный округ Таганский,1967 +2281056,г Москва ул Воронцовская д.46,Москва,ул Воронцовская д.46,ул,Воронцовская ,д.46,8011221,муниципальный округ Таганский,1968 +2281056,г Москва ул Воронцовская д.48,Москва,ул Воронцовская д.48,ул,Воронцовская ,д.48,8056625,муниципальный округ Таганский,1927 +2281056,г Москва ул Гвоздева д.5,Москва,ул Гвоздева д.5,ул,Гвоздева ,д.5,8011243,муниципальный округ Таганский,1989 +2281056,г Москва ул Гвоздева д.7/4,Москва,ул Гвоздева д.7/4,ул,Гвоздева ,д.7/4,8011292,муниципальный округ Таганский,1983 +2281056,г Москва ул Гончарная д.26 кор.1,Москва,ул Гончарная д.26 кор.1,ул,Гончарная ,д.26 кор.1,7747790,муниципальный округ Таганский,1953 +2281056,г Москва ул Гончарная д.38,Москва,ул Гончарная д.38,ул,Гончарная ,д.38,7747803,муниципальный округ Таганский,1938 +2281056,г Москва ул Гончарная д.5,Москва,ул Гончарная д.5,ул,Гончарная ,д.5,7747772,муниципальный округ Таганский,1998 +2281056,г Москва ул Динамовская д.10 строение 1,Москва,ул Динамовская д.10 строение 1,ул,Динамовская ,д.10 строение 1,8047003,муниципальный округ Таганский,1959 +2281056,г Москва ул Динамовская д.4,Москва,ул Динамовская д.4,ул,Динамовская ,д.4,8011600,муниципальный округ Таганский,1995 +2281056,г Москва ул Динамовская д.9 строение 1,Москва,ул Динамовская д.9 строение 1,ул,Динамовская ,д.9 строение 1,8011747,муниципальный округ Таганский,1923 +2281056,г Москва ул Дубровская 1-я д.1 кор.1,Москва,ул Дубровская 1-я д.1 кор.1,ул,Дубровская 1-я ,д.1 кор.1,7748011,муниципальный округ Таганский,1989 +2281056,г Москва ул Дубровская 1-я д.1 кор.2,Москва,ул Дубровская 1-я д.1 кор.2,ул,Дубровская 1-я ,д.1 кор.2,7748023,муниципальный округ Таганский,1989 +2281056,г Москва ул Дубровская 1-я д.1 кор.4,Москва,ул Дубровская 1-я д.1 кор.4,ул,Дубровская 1-я ,д.1 кор.4,7748063,муниципальный округ Таганский,2011 +2281056,г Москва ул Дубровская 1-я д.1А,Москва,ул Дубровская 1-я д.1А,ул,Дубровская 1-я ,д.1А,7748688,муниципальный округ Таганский,1927 +2281056,г Москва ул Дубровская 1-я д.3,Москва,ул Дубровская 1-я д.3,ул,Дубровская 1-я ,д.3,7748693,муниципальный округ Таганский,1927 +2281056,г Москва ул Дубровская 1-я д.5,Москва,ул Дубровская 1-я д.5,ул,Дубровская 1-я ,д.5,7748701,муниципальный округ Таганский,1928 +2281056,г Москва ул Дубровская 1-я д.5А,Москва,ул Дубровская 1-я д.5А,ул,Дубровская 1-я ,д.5А,7748711,муниципальный округ Таганский,1927 +2281056,г Москва ул Дубровская 1-я д.7/10,Москва,ул Дубровская 1-я д.7/10,ул,Дубровская 1-я ,д.7/10,7748720,муниципальный округ Таганский,1928 +2281056,г Москва ул Дубровская 2-я д.1,Москва,ул Дубровская 2-я д.1,ул,Дубровская 2-я ,д.1,7748725,муниципальный округ Таганский,1958 +2281056,г Москва ул Дубровская 2-я д.10/8,Москва,ул Дубровская 2-я д.10/8,ул,Дубровская 2-я ,д.10/8,7748755,муниципальный округ Таганский,1927 +2281056,г Москва ул Дубровская 2-я д.2,Москва,ул Дубровская 2-я д.2,ул,Дубровская 2-я ,д.2,7748731,муниципальный округ Таганский,1927 +2281056,г Москва ул Дубровская 2-я д.4,Москва,ул Дубровская 2-я д.4,ул,Дубровская 2-я ,д.4,7748736,муниципальный округ Таганский,1926 +2281056,г Москва ул Дубровская 2-я д.6,Москва,ул Дубровская 2-я д.6,ул,Дубровская 2-я ,д.6,7748746,муниципальный округ Таганский,1926 +2281056,г Москва ул Дубровская 2-я д.8,Москва,ул Дубровская 2-я д.8,ул,Дубровская 2-я ,д.8,7748752,муниципальный округ Таганский,1927 +2281056,г Москва ул Земляной Вал д.41 строение 1,Москва,ул Земляной Вал д.41 строение 1,ул,Земляной Вал ,д.41 строение 1,7748774,муниципальный округ Таганский,1965 +2281056,г Москва ул Земляной Вал д.42/20,Москва,ул Земляной Вал д.42/20,ул,Земляной Вал ,д.42/20,7748783,муниципальный округ Таганский,1952 +2281056,г Москва ул Земляной Вал д.44,Москва,ул Земляной Вал д.44,ул,Земляной Вал ,д.44,7748789,муниципальный округ Таганский,1911 +2281056,г Москва ул Земляной Вал д.46,Москва,ул Земляной Вал д.46,ул,Земляной Вал ,д.46,7748796,муниципальный округ Таганский,1950 +2281056,г Москва ул Земляной Вал д.48А,Москва,ул Земляной Вал д.48А,ул,Земляной Вал ,д.48А,7748804,муниципальный округ Таганский,1936 +2281056,г Москва ул Земляной Вал д.48Б,Москва,ул Земляной Вал д.48Б,ул,Земляной Вал ,д.48Б,7748814,муниципальный округ Таганский,1954 +2281056,г Москва ул Земляной Вал д.52/16 строение 1,Москва,ул Земляной Вал д.52/16 строение 1,ул,Земляной Вал ,д.52/16 строение 1,7748825,муниципальный округ Таганский,1939 +2281056,г Москва ул Земляной Вал д.52/16 строение 2,Москва,ул Земляной Вал д.52/16 строение 2,ул,Земляной Вал ,д.52/16 строение 2,7748835,муниципальный округ Таганский,1958 +2281056,г Москва ул Земляной Вал д.52/16 строение 3,Москва,ул Земляной Вал д.52/16 строение 3,ул,Земляной Вал ,д.52/16 строение 3,7748840,муниципальный округ Таганский,1958 +2281056,г Москва ул Земляной Вал д.61 кор.1,Москва,ул Земляной Вал д.61 кор.1,ул,Земляной Вал ,д.61 кор.1,7748848,муниципальный округ Таганский,1902 +2281056,г Москва ул Земляной Вал д.65,Москва,ул Земляной Вал д.65,ул,Земляной Вал ,д.65,7748855,муниципальный округ Таганский,1912 +2281056,г Москва ул Иерусалимская д.2,Москва,ул Иерусалимская д.2,ул,Иерусалимская ,д.2,7748872,муниципальный округ Таганский,1971 +2281056,г Москва ул Иерусалимская д.3,Москва,ул Иерусалимская д.3,ул,Иерусалимская ,д.3,7791349,муниципальный округ Таганский,1998 +2281056,г Москва ул Иерусалимская д.6,Москва,ул Иерусалимская д.6,ул,Иерусалимская ,д.6,7791343,муниципальный округ Таганский,1971 +2281056,г Москва ул Иерусалимская д.8,Москва,ул Иерусалимская д.8,ул,Иерусалимская ,д.8,7748883,муниципальный округ Таганский,1974 +2281056,г Москва ул Иерусалимская д.9,Москва,ул Иерусалимская д.9,ул,Иерусалимская ,д.9,7791362,муниципальный округ Таганский,1969 +2281056,г Москва ул Калитниковская Б. д.12,Москва,ул Калитниковская Б. д.12,ул,Калитниковская Б. ,д.12,7748922,муниципальный округ Таганский,1985 +2281056,г Москва ул Калитниковская Б. д.38,Москва,ул Калитниковская Б. д.38,ул,Калитниковская Б. ,д.38,7748927,муниципальный округ Таганский,1965 +2281056,г Москва ул Калитниковская Б. д.42/5 кор.1,Москва,ул Калитниковская Б. д.42/5 кор.1,ул,Калитниковская Б. ,д.42/5 кор.1,7748936,муниципальный округ Таганский,1956 +2281056,г Москва ул Калитниковская Б. д.42/5 кор.2,Москва,ул Калитниковская Б. д.42/5 кор.2,ул,Калитниковская Б. ,д.42/5 кор.2,7748950,муниципальный округ Таганский,1956 +2281056,г Москва ул Калитниковская Б. д.46,Москва,ул Калитниковская Б. д.46,ул,Калитниковская Б. ,д.46,7748955,муниципальный округ Таганский,1978 +2281056,г Москва ул Калитниковская М. д.1,Москва,ул Калитниковская М. д.1,ул,Калитниковская М. ,д.1,7748962,муниципальный округ Таганский,1975 +2281056,г Москва ул Калитниковская М. д.11,Москва,ул Калитниковская М. д.11,ул,Калитниковская М. ,д.11,7749007,муниципальный округ Таганский,1989 +2281056,г Москва ул Калитниковская М. д.16,Москва,ул Калитниковская М. д.16,ул,Калитниковская М. ,д.16,7749165,муниципальный округ Таганский,1970 +2281056,г Москва ул Калитниковская М. д.18,Москва,ул Калитниковская М. д.18,ул,Калитниковская М. ,д.18,7749185,муниципальный округ Таганский,1967 +2281056,г Москва ул Калитниковская М. д.2 кор.1,Москва,ул Калитниковская М. д.2 кор.1,ул,Калитниковская М. ,д.2 кор.1,7748972,муниципальный округ Таганский,1973 +2281056,г Москва ул Калитниковская М. д.2 кор.2,Москва,ул Калитниковская М. д.2 кор.2,ул,Калитниковская М. ,д.2 кор.2,7748980,муниципальный округ Таганский,1974 +2281056,г Москва ул Калитниковская М. д.20 кор.1,Москва,ул Калитниковская М. д.20 кор.1,ул,Калитниковская М. ,д.20 кор.1,7749203,муниципальный округ Таганский,1971 +2281056,г Москва ул Калитниковская М. д.20 кор.2,Москва,ул Калитниковская М. д.20 кор.2,ул,Калитниковская М. ,д.20 кор.2,7749209,муниципальный округ Таганский,1971 +2281056,г Москва ул Калитниковская М. д.22,Москва,ул Калитниковская М. д.22,ул,Калитниковская М. ,д.22,7791380,муниципальный округ Таганский,1968 +2281056,г Москва ул Калитниковская М. д.3,Москва,ул Калитниковская М. д.3,ул,Калитниковская М. ,д.3,7748987,муниципальный округ Таганский,1964 +2281056,г Москва ул Калитниковская М. д.45,Москва,ул Калитниковская М. д.45,ул,Калитниковская М. ,д.45,7749228,муниципальный округ Таганский,2003 +2281056,г Москва ул Калитниковская М. д.47А кор.1,Москва,ул Калитниковская М. д.47А кор.1,ул,Калитниковская М. ,д.47А кор.1,7749247,муниципальный округ Таганский,1966 +2281056,г Москва ул Калитниковская М. д.47А кор.2,Москва,ул Калитниковская М. д.47А кор.2,ул,Калитниковская М. ,д.47А кор.2,7749260,муниципальный округ Таганский,1966 +2281056,г Москва ул Калитниковская М. д.5,Москва,ул Калитниковская М. д.5,ул,Калитниковская М. ,д.5,7748991,муниципальный округ Таганский,1966 +2281056,г Москва ул Калитниковская М. д.7,Москва,ул Калитниковская М. д.7,ул,Калитниковская М. ,д.7,8204228,муниципальный округ Таганский,1973 +2281056,г Москва ул Калитниковская М. д.9,Москва,ул Калитниковская М. д.9,ул,Калитниковская М. ,д.9,7748999,муниципальный округ Таганский,1973 +2281056,г Москва ул Калитниковская Ср. д.10,Москва,ул Калитниковская Ср. д.10,ул,Калитниковская Ср. ,д.10,7749274,муниципальный округ Таганский,1972 +2281056,г Москва ул Калитниковская Ср. д.15,Москва,ул Калитниковская Ср. д.15,ул,Калитниковская Ср. ,д.15,7749289,муниципальный округ Таганский,2003 +2281056,г Москва ул Калитниковская Ср. д.24,Москва,ул Калитниковская Ср. д.24,ул,Калитниковская Ср. ,д.24,7749304,муниципальный округ Таганский,1957 +2281056,г Москва ул Каменщики Б. д.15,Москва,ул Каменщики Б. д.15,ул,Каменщики Б. ,д.15,8011925,муниципальный округ Таганский,1984 +2281056,г Москва ул Каменщики Б. д.17,Москва,ул Каменщики Б. д.17,ул,Каменщики Б. ,д.17,8012012,муниципальный округ Таганский,1910 +2281056,г Москва ул Каменщики Б. д.19,Москва,ул Каменщики Б. д.19,ул,Каменщики Б. ,д.19,8012151,муниципальный округ Таганский,1984 +2281056,г Москва ул Каменщики Б. д.21/8,Москва,ул Каменщики Б. д.21/8,ул,Каменщики Б. ,д.21/8,8012196,муниципальный округ Таганский,1985 +2281056,г Москва ул Каменщики Б. д.4,Москва,ул Каменщики Б. д.4,ул,Каменщики Б. ,д.4,7717534,муниципальный округ Таганский,1986 +2281056,г Москва ул Каменщики Б. д.6,Москва,ул Каменщики Б. д.6,ул,Каменщики Б. ,д.6,7717536,муниципальный округ Таганский,1977 +2281056,г Москва ул Каменщики Б. д.8,Москва,ул Каменщики Б. д.8,ул,Каменщики Б. ,д.8,8011814,муниципальный округ Таганский,2000 +2281056,г Москва ул Каменщики М. д.14,Москва,ул Каменщики М. д.14,ул,Каменщики М. ,д.14,7717538,муниципальный округ Таганский,1986 +2281056,г Москва ул Каменщики М. д.18 кор.1,Москва,ул Каменщики М. д.18 кор.1,ул,Каменщики М. ,д.18 кор.1,8056816,муниципальный округ Таганский,1962 +2281056,г Москва ул Каменщики М. д.18 кор.2,Москва,ул Каменщики М. д.18 кор.2,ул,Каменщики М. ,д.18 кор.2,8056842,муниципальный округ Таганский,1963 +2281056,г Москва ул Каменщики М. д.18 кор.3,Москва,ул Каменщики М. д.18 кор.3,ул,Каменщики М. ,д.18 кор.3,8056909,муниципальный округ Таганский,1964 +2281056,г Москва ул Каменщики М. д.18 кор.4,Москва,ул Каменщики М. д.18 кор.4,ул,Каменщики М. ,д.18 кор.4,8056931,муниципальный округ Таганский,1959 +2281056,г Москва ул Каменщики М. д.4,Москва,ул Каменщики М. д.4,ул,Каменщики М. ,д.4,8012231,муниципальный округ Таганский,1995 +2281056,г Москва ул Качалинская д.7,Москва,ул Качалинская д.7,ул,Качалинская ,д.7,7791386,муниципальный округ Таганский,1989 +2281056,г Москва ул Качалинская д.9,Москва,ул Качалинская д.9,ул,Качалинская ,д.9,7749317,муниципальный округ Таганский,1967 +2281056,г Москва ул Марксистская д.1 кор.1,Москва,ул Марксистская д.1 кор.1,ул,Марксистская ,д.1 кор.1,7749554,муниципальный округ Таганский,1987 +2281056,г Москва ул Марксистская д.14 строение 3,Москва,ул Марксистская д.14 строение 3,ул,Марксистская ,д.14 строение 3,7749638,муниципальный округ Таганский,1917 +2281056,г Москва ул Марксистская д.38,Москва,ул Марксистская д.38,ул,Марксистская ,д.38,7749674,муниципальный округ Таганский,1990 +2281056,г Москва ул Марксистская д.5,Москва,ул Марксистская д.5,ул,Марксистская ,д.5,7749564,муниципальный округ Таганский,1978 +2281056,г Москва ул Марксистская д.7,Москва,ул Марксистская д.7,ул,Марксистская ,д.7,8200417,муниципальный округ Таганский,2001 +2281056,г Москва ул Марксистская д.9,Москва,ул Марксистская д.9,ул,Марксистская ,д.9,7749579,муниципальный округ Таганский,1975 +2281056,г Москва ул Марксистская д.9 строение 3,Москва,ул Марксистская д.9 строение 3,ул,Марксистская ,д.9 строение 3,7749618,муниципальный округ Таганский,1808 +2281056,г Москва ул Международная д.13,Москва,ул Международная д.13,ул,Международная ,д.13,7750384,муниципальный округ Таганский,1955 +2281056,г Москва ул Международная д.18/30,Москва,ул Международная д.18/30,ул,Международная ,д.18/30,7750397,муниципальный округ Таганский,1968 +2281056,г Москва ул Международная д.20/19,Москва,ул Международная д.20/19,ул,Международная ,д.20/19,7750404,муниципальный округ Таганский,1969 +2281056,г Москва ул Международная д.22 строение 1,Москва,ул Международная д.22 строение 1,ул,Международная ,д.22 строение 1,7750416,муниципальный округ Таганский,2003 +2281056,г Москва ул Международная д.26,Москва,ул Международная д.26,ул,Международная ,д.26,7750423,муниципальный округ Таганский,1970 +2281056,г Москва ул Международная д.28 строение 1,Москва,ул Международная д.28 строение 1,ул,Международная ,д.28 строение 1,7750432,муниципальный округ Таганский,2004 +2281056,г Москва ул Международная д.32,Москва,ул Международная д.32,ул,Международная ,д.32,7750444,муниципальный округ Таганский,1969 +2281056,г Москва ул Международная д.34,Москва,ул Международная д.34,ул,Международная ,д.34,7750455,муниципальный округ Таганский,2004 +2281056,г Москва ул Международная д.9,Москва,ул Международная д.9,ул,Международная ,д.9,7750371,муниципальный округ Таганский,1956 +2281056,г Москва ул Народная д.11,Москва,ул Народная д.11,ул,Народная ,д.11,8034983,муниципальный округ Таганский,н.д. +2281056,г Москва ул Народная д.11 строение 1,Москва,ул Народная д.11 строение 1,ул,Народная ,д.11 строение 1,8034811,муниципальный округ Таганский,1948 +2281056,г Москва ул Народная д.12 строение 1,Москва,ул Народная д.12 строение 1,ул,Народная ,д.12 строение 1,8059478,муниципальный округ Таганский,1900 +2281056,г Москва ул Народная д.13,Москва,ул Народная д.13,ул,Народная ,д.13,8034988,муниципальный округ Таганский,1940 +2281056,г Москва ул Народная д.14 строение 1,Москва,ул Народная д.14 строение 1,ул,Народная ,д.14 строение 1,8059512,муниципальный округ Таганский,1900 +2281056,г Москва ул Народная д.9,Москва,ул Народная д.9,ул,Народная ,д.9,8034776,муниципальный округ Таганский,1969 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.10 кор.1,Москва,ул Нижегородская д.10 кор.1,ул,Нижегородская ,д.10 кор.1,7750691,муниципальный округ Таганский,1966 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.10 кор.2,Москва,ул Нижегородская д.10 кор.2,ул,Нижегородская ,д.10 кор.2,7750780,муниципальный округ Таганский,1966 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.11,Москва,ул Нижегородская д.11,ул,Нижегородская ,д.11,8476540,муниципальный округ Таганский,2013 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.11Б,Москва,ул Нижегородская д.11Б,ул,Нижегородская ,д.11Б,7750793,муниципальный округ Таганский,1964 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.11В,Москва,ул Нижегородская д.11В,ул,Нижегородская ,д.11В,7751163,муниципальный округ Таганский,1964 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.12,Москва,ул Нижегородская д.12,ул,Нижегородская ,д.12,7751175,муниципальный округ Таганский,1966 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.13А,Москва,ул Нижегородская д.13А,ул,Нижегородская ,д.13А,7751187,муниципальный округ Таганский,1961 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.14 кор.1,Москва,ул Нижегородская д.14 кор.1,ул,Нижегородская ,д.14 кор.1,7751193,муниципальный округ Таганский,1966 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.14 кор.2,Москва,ул Нижегородская д.14 кор.2,ул,Нижегородская ,д.14 кор.2,7751198,муниципальный округ Таганский,1966 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.16,Москва,ул Нижегородская д.16,ул,Нижегородская ,д.16,7751206,муниципальный округ Таганский,1967 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.17,Москва,ул Нижегородская д.17,ул,Нижегородская ,д.17,7751213,муниципальный округ Таганский,2008 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.18,Москва,ул Нижегородская д.18,ул,Нижегородская ,д.18,7751224,муниципальный округ Таганский,1961 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.1А,Москва,ул Нижегородская д.1А,ул,Нижегородская ,д.1А,7750517,муниципальный округ Таганский,1960 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.2 кор.1,Москва,ул Нижегородская д.2 кор.1,ул,Нижегородская ,д.2 кор.1,7750530,муниципальный округ Таганский,1975 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.2 кор.2,Москва,ул Нижегородская д.2 кор.2,ул,Нижегородская ,д.2 кор.2,7750542,муниципальный округ Таганский,1975 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.20,Москва,ул Нижегородская д.20,ул,Нижегородская ,д.20,7751232,муниципальный округ Таганский,1962 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.24,Москва,ул Нижегородская д.24,ул,Нижегородская ,д.24,7751241,муниципальный округ Таганский,1964 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.25,Москва,ул Нижегородская д.25,ул,Нижегородская ,д.25,7751246,муниципальный округ Таганский,2006 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.26,Москва,ул Нижегородская д.26,ул,Нижегородская ,д.26,7751297,муниципальный округ Таганский,1965 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.3,Москва,ул Нижегородская д.3,ул,Нижегородская ,д.3,7750556,муниципальный округ Таганский,1957 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.4 кор.1,Москва,ул Нижегородская д.4 кор.1,ул,Нижегородская ,д.4 кор.1,7750570,муниципальный округ Таганский,1967 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.4 кор.2,Москва,ул Нижегородская д.4 кор.2,ул,Нижегородская ,д.4 кор.2,7750580,муниципальный округ Таганский,1968 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.5,Москва,ул Нижегородская д.5,ул,Нижегородская ,д.5,7750596,муниципальный округ Таганский,1957 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.6,Москва,ул Нижегородская д.6,ул,Нижегородская ,д.6,7750618,муниципальный округ Таганский,1966 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.7,Москва,ул Нижегородская д.7,ул,Нижегородская ,д.7,7750637,муниципальный округ Таганский,2010 +2281056,г Москва ул Нижегородская д.9А,Москва,ул Нижегородская д.9А,ул,Нижегородская ,д.9А,7750659,муниципальный округ Таганский,1961 +2281056,г Москва ул Николоямская д.19 строение 1,Москва,ул Николоямская д.19 строение 1,ул,Николоямская ,д.19 строение 1,7751333,муниципальный округ Таганский,1903 +2281056,г Москва ул Николоямская д.31,Москва,ул Николоямская д.31,ул,Николоямская ,д.31,7751400,муниципальный округ Таганский,1959 +2281056,г Москва ул Николоямская д.39/43 кор.1,Москва,ул Николоямская д.39/43 кор.1,ул,Николоямская ,д.39/43 кор.1,7751428,муниципальный округ Таганский,1959 +2281056,г Москва ул Николоямская д.39/43 кор.2,Москва,ул Николоямская д.39/43 кор.2,ул,Николоямская ,д.39/43 кор.2,7751469,муниципальный округ Таганский,1959 +2281056,г Москва ул Николоямская д.43 кор.3,Москва,ул Николоямская д.43 кор.3,ул,Николоямская ,д.43 кор.3,8120114,муниципальный округ Таганский,1963 +2281056,г Москва ул Николоямская д.43 кор.4,Москва,ул Николоямская д.43 кор.4,ул,Николоямская ,д.43 кор.4,8201939,муниципальный округ Таганский,1964 +2281056,г Москва ул Николоямская д.45 строение 1,Москва,ул Николоямская д.45 строение 1,ул,Николоямская ,д.45 строение 1,7751492,муниципальный округ Таганский,1926 +2281056,г Москва ул Николоямская д.45 строение 2,Москва,ул Николоямская д.45 строение 2,ул,Николоямская ,д.45 строение 2,7751548,муниципальный округ Таганский,1926 +2281056,г Москва ул Николоямская д.9,Москва,ул Николоямская д.9,ул,Николоямская ,д.9,7751311,муниципальный округ Таганский,1968 +2281056,г Москва ул Новорогожская д.10,Москва,ул Новорогожская д.10,ул,Новорогожская ,д.10,7751863,муниципальный округ Таганский,2007 +2281056,г Москва ул Новорогожская д.11 кор.2,Москва,ул Новорогожская д.11 кор.2,ул,Новорогожская ,д.11 кор.2,7751929,муниципальный округ Таганский,1972 +2281056,г Москва ул Новорогожская д.14 кор.1,Москва,ул Новорогожская д.14 кор.1,ул,Новорогожская ,д.14 кор.1,7751948,муниципальный округ Таганский,2001 +2281056,г Москва ул Новорогожская д.14 кор.2,Москва,ул Новорогожская д.14 кор.2,ул,Новорогожская ,д.14 кор.2,7751966,муниципальный округ Таганский,2005 +2281056,г Москва ул Новорогожская д.20,Москва,ул Новорогожская д.20,ул,Новорогожская ,д.20,7751978,муниципальный округ Таганский,2003 +2281056,г Москва ул Новорогожская д.22,Москва,ул Новорогожская д.22,ул,Новорогожская ,д.22,7752049,муниципальный округ Таганский,2003 +2281056,г Москва ул Новорогожская д.28,Москва,ул Новорогожская д.28,ул,Новорогожская ,д.28,7752071,муниципальный округ Таганский,2003 +2281056,г Москва ул Новорогожская д.3,Москва,ул Новорогожская д.3,ул,Новорогожская ,д.3,7751771,муниципальный округ Таганский,1958 +2281056,г Москва ул Новорогожская д.30,Москва,ул Новорогожская д.30,ул,Новорогожская ,д.30,7752092,муниципальный округ Таганский,2003 +2281056,г Москва ул Новорогожская д.36,Москва,ул Новорогожская д.36,ул,Новорогожская ,д.36,7752115,муниципальный округ Таганский,1968 +2281056,г Москва ул Новорогожская д.38,Москва,ул Новорогожская д.38,ул,Новорогожская ,д.38,7752141,муниципальный округ Таганский,2005 +2281056,г Москва ул Новорогожская д.4 строение 1,Москва,ул Новорогожская д.4 строение 1,ул,Новорогожская ,д.4 строение 1,7751794,муниципальный округ Таганский,2008 +2281056,г Москва ул Новорогожская д.40,Москва,ул Новорогожская д.40,ул,Новорогожская ,д.40,7752153,муниципальный округ Таганский,2006 +2281056,г Москва ул Новорогожская д.42,Москва,ул Новорогожская д.42,ул,Новорогожская ,д.42,7752160,муниципальный округ Таганский,2006 +2281056,г Москва ул Новорогожская д.5,Москва,ул Новорогожская д.5,ул,Новорогожская ,д.5,7751810,муниципальный округ Таганский,1961 +2281056,г Москва ул Новорогожская д.6 строение 1,Москва,ул Новорогожская д.6 строение 1,ул,Новорогожская ,д.6 строение 1,7751818,муниципальный округ Таганский,2008 +2281056,г Москва ул Новорогожская д.8,Москва,ул Новорогожская д.8,ул,Новорогожская ,д.8,7751852,муниципальный округ Таганский,2007 +2281056,г Москва ул Рабочая д.13,Москва,ул Рабочая д.13,ул,Рабочая ,д.13,7753474,муниципальный округ Таганский,1979 +2281056,г Москва ул Рабочая д.14,Москва,ул Рабочая д.14,ул,Рабочая ,д.14,7753487,муниципальный округ Таганский,1968 +2281056,г Москва ул Рабочая д.16,Москва,ул Рабочая д.16,ул,Рабочая ,д.16,7753528,муниципальный округ Таганский,2001 +2281056,г Москва ул Рабочая д.25,Москва,ул Рабочая д.25,ул,Рабочая ,д.25,7753545,муниципальный округ Таганский,1968 +2281056,г Москва ул Рабочая д.3/5,Москва,ул Рабочая д.3/5,ул,Рабочая ,д.3/5,7753360,муниципальный округ Таганский,1957 +2281056,г Москва ул Рабочая д.33,Москва,ул Рабочая д.33,ул,Рабочая ,д.33,7753557,муниципальный округ Таганский,2004 +2281056,г Москва ул Рабочая д.37,Москва,ул Рабочая д.37,ул,Рабочая ,д.37,7753578,муниципальный округ Таганский,2004 +2281056,г Москва ул Рабочая д.4,Москва,ул Рабочая д.4,ул,Рабочая ,д.4,7753365,муниципальный округ Таганский,1973 +2281056,г Москва ул Рабочая д.4А,Москва,ул Рабочая д.4А,ул,Рабочая ,д.4А,7753371,муниципальный округ Таганский,1989 +2281056,г Москва ул Рабочая д.6 кор.1,Москва,ул Рабочая д.6 кор.1,ул,Рабочая ,д.6 кор.1,7753381,муниципальный округ Таганский,2000 +2281056,г Москва ул Рабочая д.6А,Москва,ул Рабочая д.6А,ул,Рабочая ,д.6А,7753390,муниципальный округ Таганский,1959 +2281056,г Москва ул Рабочая д.8,Москва,ул Рабочая д.8,ул,Рабочая ,д.8,7753398,муниципальный округ Таганский,1962 +2281056,г Москва ул Радищевская Верхн. д.11 строение 2,Москва,ул Радищевская Верхн. д.11 строение 2,ул,Радищевская Верхн. ,д.11 строение 2,7753685,муниципальный округ Таганский,1912 +2281056,г Москва ул Радищевская Верхн. д.13/15,Москва,ул Радищевская Верхн. д.13/15,ул,Радищевская Верхн. ,д.13/15,7753782,муниципальный округ Таганский,1958 +2281056,г Москва ул Рогожский Вал д.12,Москва,ул Рогожский Вал д.12,ул,Рогожский Вал ,д.12,7754902,муниципальный округ Таганский,1971 +2281056,г Москва ул Рогожский Вал д.13 кор.2,Москва,ул Рогожский Вал д.13 кор.2,ул,Рогожский Вал ,д.13 кор.2,7754954,муниципальный округ Таганский,2010 +2281056,г Москва ул Рогожский Вал д.13 кор.8,Москва,ул Рогожский Вал д.13 кор.8,ул,Рогожский Вал ,д.13 кор.8,7755250,муниципальный округ Таганский,1963 +2281056,г Москва ул Рогожский Вал д.15,Москва,ул Рогожский Вал д.15,ул,Рогожский Вал ,д.15,7755308,муниципальный округ Таганский,1959 +2281056,г Москва ул Рогожский Вал д.17,Москва,ул Рогожский Вал д.17,ул,Рогожский Вал ,д.17,7755359,муниципальный округ Таганский,1958 +2281056,г Москва ул Рогожский Вал д.2/50,Москва,ул Рогожский Вал д.2/50,ул,Рогожский Вал ,д.2/50,7754657,муниципальный округ Таганский,1988 +2281056,г Москва ул Рогожский Вал д.3,Москва,ул Рогожский Вал д.3,ул,Рогожский Вал ,д.3,7754724,муниципальный округ Таганский,1958 +2281056,г Москва ул Рогожский Вал д.4,Москва,ул Рогожский Вал д.4,ул,Рогожский Вал ,д.4,7754745,муниципальный округ Таганский,1974 +2281056,г Москва ул Рогожский Вал д.6,Москва,ул Рогожский Вал д.6,ул,Рогожский Вал ,д.6,7754774,муниципальный округ Таганский,1971 +2281056,г Москва ул Рогожский Вал д.7,Москва,ул Рогожский Вал д.7,ул,Рогожский Вал ,д.7,7754814,муниципальный округ Таганский,1960 +2281056,г Москва ул Рогожский Вал д.8,Москва,ул Рогожский Вал д.8,ул,Рогожский Вал ,д.8,7754847,муниципальный округ Таганский,1972 +2281056,г Москва ул Сергия Радонежского д.10 кор.1,Москва,ул Сергия Радонежского д.10 кор.1,ул,Сергия Радонежского ,д.10 кор.1,7753977,муниципальный округ Таганский,1985 +2281056,г Москва ул Сергия Радонежского д.10 кор.2,Москва,ул Сергия Радонежского д.10 кор.2,ул,Сергия Радонежского ,д.10 кор.2,7754143,муниципальный округ Таганский,1985 +2281056,г Москва ул Сергия Радонежского д.12 кор.1,Москва,ул Сергия Радонежского д.12 кор.1,ул,Сергия Радонежского ,д.12 кор.1,7754174,муниципальный округ Таганский,1986 +2281056,г Москва ул Сергия Радонежского д.12 кор.2,Москва,ул Сергия Радонежского д.12 кор.2,ул,Сергия Радонежского ,д.12 кор.2,7754185,муниципальный округ Таганский,1986 +2281056,г Москва ул Сергия Радонежского д.2,Москва,ул Сергия Радонежского д.2,ул,Сергия Радонежского ,д.2,7753890,муниципальный округ Таганский,1987 +2281056,г Москва ул Сергия Радонежского д.4,Москва,ул Сергия Радонежского д.4,ул,Сергия Радонежского ,д.4,7753908,муниципальный округ Таганский,1987 +2281056,г Москва ул Сергия Радонежского д.6,Москва,ул Сергия Радонежского д.6,ул,Сергия Радонежского ,д.6,7753929,муниципальный округ Таганский,1988 +2281056,г Москва ул Сергия Радонежского д.8,Москва,ул Сергия Радонежского д.8,ул,Сергия Радонежского ,д.8,7753967,муниципальный округ Таганский,1987 +2281056,г Москва ул Станиславского д.11,Москва,ул Станиславского д.11,ул,Станиславского ,д.11,8135232,муниципальный округ Таганский,2009 +2281056,г Москва ул Станиславского д.18,Москва,ул Станиславского д.18,ул,Станиславского ,д.18,7755478,муниципальный округ Таганский,1959 +2281056,г Москва ул Станиславского д.3/9,Москва,ул Станиславского д.3/9,ул,Станиславского ,д.3/9,7755447,муниципальный округ Таганский,1956 +2281056,г Москва ул Станиславского д.8А,Москва,ул Станиславского д.8А,ул,Станиславского ,д.8А,7755460,муниципальный округ Таганский,1955 +2281056,г Москва ул Стройковская д.10,Москва,ул Стройковская д.10,ул,Стройковская ,д.10,7755544,муниципальный округ Таганский,1968 +2281056,г Москва ул Стройковская д.12 кор.1,Москва,ул Стройковская д.12 кор.1,ул,Стройковская ,д.12 кор.1,7756319,муниципальный округ Таганский,1968 +2281056,г Москва ул Стройковская д.17/1,Москва,ул Стройковская д.17/1,ул,Стройковская ,д.17/1,7791321,муниципальный округ Таганский,1964 +2281056,г Москва ул Стройковская д.19/2,Москва,ул Стройковская д.19/2,ул,Стройковская ,д.19/2,7791306,муниципальный округ Таганский,1961 +2281056,г Москва ул Стройковская д.2,Москва,ул Стройковская д.2,ул,Стройковская ,д.2,7755496,муниципальный округ Таганский,1972 +2281056,г Москва ул Стройковская д.4,Москва,ул Стройковская д.4,ул,Стройковская ,д.4,7755505,муниципальный округ Таганский,1979 +2281056,г Москва ул Стройковская д.6,Москва,ул Стройковская д.6,ул,Стройковская ,д.6,7791332,муниципальный округ Таганский,1968 +2281056,г Москва ул Стройковская д.8,Москва,ул Стройковская д.8,ул,Стройковская ,д.8,7755519,муниципальный округ Таганский,1958 +2281056,г Москва ул Сыромятническая Верхн. д.2,Москва,ул Сыромятническая Верхн. д.2,ул,Сыромятническая Верхн. ,д.2,7756348,муниципальный округ Таганский,1969 +2281056,г Москва ул Таганская д.22,Москва,ул Таганская д.22,ул,Таганская ,д.22,7756394,муниципальный округ Таганский,1956 +2281056,г Москва ул Таганская д.24 кор.5,Москва,ул Таганская д.24 кор.5,ул,Таганская ,д.24 кор.5,7756427,муниципальный округ Таганский,1931 +2281056,г Москва ул Таганская д.24 строение 4,Москва,ул Таганская д.24 строение 4,ул,Таганская ,д.24 строение 4,7756410,муниципальный округ Таганский,1917 +2281056,г Москва ул Таганская д.25,Москва,ул Таганская д.25,ул,Таганская ,д.25,7756446,муниципальный округ Таганский,1974 +2281056,г Москва ул Таганская д.26 строение 1,Москва,ул Таганская д.26 строение 1,ул,Таганская ,д.26 строение 1,7756459,муниципальный округ Таганский,2002 +2281056,г Москва ул Таганская д.27,Москва,ул Таганская д.27,ул,Таганская ,д.27,7756467,муниципальный округ Таганский,1974 +2281056,г Москва ул Таганская д.29,Москва,ул Таганская д.29,ул,Таганская ,д.29,7756497,муниципальный округ Таганский,1974 +2281056,г Москва ул Таганская д.30/2,Москва,ул Таганская д.30/2,ул,Таганская ,д.30/2,7756521,муниципальный округ Таганский,1917 +2281056,г Москва ул Таганская д.31/22,Москва,ул Таганская д.31/22,ул,Таганская ,д.31/22,7756541,муниципальный округ Таганский,1983 +2281056,г Москва ул Таганская д.36 кор.2,Москва,ул Таганская д.36 кор.2,ул,Таганская ,д.36 кор.2,8161395,муниципальный округ Таганский,2003 +2281056,г Москва ул Таганская д.44,Москва,ул Таганская д.44,ул,Таганская ,д.44,7756561,муниципальный округ Таганский,1981 +2281056,"г Москва ул Талалихина д.1 кор.1,2,3",Москва,"ул Талалихина д.1 кор.1,2,3",ул,Талалихина ,"д.1 кор.1,2,3",8203512,муниципальный округ Таганский,2002 +2281056,г Москва ул Талалихина д.16,Москва,ул Талалихина д.16,ул,Талалихина ,д.16,7757183,муниципальный округ Таганский,1971 +2281056,г Москва ул Талалихина д.18,Москва,ул Талалихина д.18,ул,Талалихина ,д.18,7757285,муниципальный округ Таганский,1974 +2281056,г Москва ул Талалихина д.2/1 кор.1,Москва,ул Талалихина д.2/1 кор.1,ул,Талалихина ,д.2/1 кор.1,7756570,муниципальный округ Таганский,1926 +2281056,г Москва ул Талалихина д.2/1 кор.4,Москва,ул Талалихина д.2/1 кор.4,ул,Талалихина ,д.2/1 кор.4,7756579,муниципальный округ Таганский,1926 +2281056,г Москва ул Талалихина д.2/1 кор.5,Москва,ул Талалихина д.2/1 кор.5,ул,Талалихина ,д.2/1 кор.5,7756592,муниципальный округ Таганский,1926 +2281056,г Москва ул Талалихина д.2/1 кор.6,Москва,ул Талалихина д.2/1 кор.6,ул,Талалихина ,д.2/1 кор.6,7756598,муниципальный округ Таганский,1926 +2281056,г Москва ул Талалихина д.3,Москва,ул Талалихина д.3,ул,Талалихина ,д.3,7756628,муниципальный округ Таганский,1978 +2281056,г Москва ул Талалихина д.31А/2,Москва,ул Талалихина д.31А/2,ул,Талалихина ,д.31А/2,7802239,муниципальный округ Таганский,1960 +2281056,г Москва ул Талалихина д.35,Москва,ул Талалихина д.35,ул,Талалихина ,д.35,7791296,муниципальный округ Таганский,1958 +2281056,г Москва ул Талалихина д.39,Москва,ул Талалихина д.39,ул,Талалихина ,д.39,7757301,муниципальный округ Таганский,1959 +2281056,г Москва ул Талалихина д.5,Москва,ул Талалихина д.5,ул,Талалихина ,д.5,7791253,муниципальный округ Таганский,1975 +2281056,г Москва ул Талалихина д.6 строение 1,Москва,ул Талалихина д.6 строение 1,ул,Талалихина ,д.6 строение 1,7757016,муниципальный округ Таганский,1905 +2281056,г Москва ул Талалихина д.6 строение 2,Москва,ул Талалихина д.6 строение 2,ул,Талалихина ,д.6 строение 2,7757046,муниципальный округ Таганский,1954 +2281056,г Москва ул Талалихина д.6-8/2 строение 3,Москва,ул Талалихина д.6-8/2 строение 3,ул,Талалихина ,д.6-8/2 строение 3,7757072,муниципальный округ Таганский,1958 +2281056,г Москва ул Талалихина д.8,Москва,ул Талалихина д.8,ул,Талалихина ,д.8,7957319,муниципальный округ Таганский,2009 +2281056,г Москва ул Трудовая д.2/21 строение 1,Москва,ул Трудовая д.2/21 строение 1,ул,Трудовая ,д.2/21 строение 1,7757563,муниципальный округ Таганский,1975 +2281056,г Москва ул Чесменская д.5,Москва,ул Чесменская д.5,ул,Чесменская ,д.5,7757679,муниципальный округ Таганский,1959 +2281056,г Москва ул Чесменская д.7,Москва,ул Чесменская д.7,ул,Чесменская ,д.7,7757701,муниципальный округ Таганский,1959 +2281056,г Москва ул Яузская д.6/8 кор.1 строение 3,Москва,ул Яузская д.6/8 кор.1 строение 3,ул,Яузская ,д.6/8 кор.1 строение 3,7757789,муниципальный округ Таганский,1965 +2281056,г Москва ул Яузская д.6/8 строение 5,Москва,ул Яузская д.6/8 строение 5,ул,Яузская ,д.6/8 строение 5,7757805,муниципальный округ Таганский,1965 +2281057,г Москва б-р Петровский д.15 строение 1,Москва,б-р Петровский д.15 строение 1,б-р,Петровский ,д.15 строение 1,7728252,муниципальный округ Тверской,1889 +2281057,г Москва б-р Петровский д.17/1,Москва,б-р Петровский д.17/1,б-р,Петровский ,д.17/1,7728256,муниципальный округ Тверской,1889 +2281057,г Москва б-р Петровский д.19/2 строение 2,Москва,б-р Петровский д.19/2 строение 2,б-р,Петровский ,д.19/2 строение 2,7728259,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва б-р Петровский д.21,Москва,б-р Петровский д.21,б-р,Петровский ,д.21,8051700,муниципальный округ Тверской,2009 +2281057,г Москва б-р Петровский д.23,Москва,б-р Петровский д.23,б-р,Петровский ,д.23,8090016,муниципальный округ Тверской,2001 +2281057,г Москва б-р Петровский д.9 строение 2,Москва,б-р Петровский д.9 строение 2,б-р,Петровский ,д.9 строение 2,7728262,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва б-р Страстной д.10 кор.1,Москва,б-р Страстной д.10 кор.1,б-р,Страстной ,д.10 кор.1,8136014,муниципальный округ Тверской,2002 +2281057,г Москва б-р Страстной д.12 строение 1,Москва,б-р Страстной д.12 строение 1,б-р,Страстной ,д.12 строение 1,7742550,муниципальный округ Тверской,1885 +2281057,г Москва б-р Страстной д.13а,Москва,б-р Страстной д.13а,б-р,Страстной ,д.13а,7742553,муниципальный округ Тверской,1930 +2281057,г Москва б-р Страстной д.4 строение 1,Москва,б-р Страстной д.4 строение 1,б-р,Страстной ,д.4 строение 1,7742558,муниципальный округ Тверской,1899 +2281057,г Москва б-р Страстной д.4 строение 3,Москва,б-р Страстной д.4 строение 3,б-р,Страстной ,д.4 строение 3,7742560,муниципальный округ Тверской,1899 +2281057,г Москва б-р Страстной д.4 строение 4,Москва,б-р Страстной д.4 строение 4,б-р,Страстной ,д.4 строение 4,7945052,муниципальный округ Тверской,1899 +2281057,г Москва б-р Страстной д.4 строение 5,Москва,б-р Страстной д.4 строение 5,б-р,Страстной ,д.4 строение 5,7742564,муниципальный округ Тверской,1899 +2281057,г Москва б-р Страстной д.4/3 строение 4,Москва,б-р Страстной д.4/3 строение 4,б-р,Страстной ,д.4/3 строение 4,7742565,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва б-р Страстной д.7 строение 1,Москва,б-р Страстной д.7 строение 1,б-р,Страстной ,д.7 строение 1,7742575,муниципальный округ Тверской,1900 +2281057,г Москва б-р Страстной д.8А,Москва,б-р Страстной д.8А,б-р,Страстной ,д.8А,7700764,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва б-р Цветной д.15 кор.2,Москва,б-р Цветной д.15 кор.2,б-р,Цветной ,д.15 кор.2,8006563,муниципальный округ Тверской,2007 +2281057,г Москва б-р Цветной д.21 строение 1,Москва,б-р Цветной д.21 строение 1,б-р,Цветной ,д.21 строение 1,7745176,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва б-р Цветной д.21 строение 6,Москва,б-р Цветной д.21 строение 6,б-р,Цветной ,д.21 строение 6,7745188,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва б-р Цветной д.23 строение 1,Москва,б-р Цветной д.23 строение 1,б-р,Цветной ,д.23 строение 1,7745209,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва б-р Цветной д.25 строение 1,Москва,б-р Цветной д.25 строение 1,б-р,Цветной ,д.25 строение 1,7745220,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва б-р Цветной д.9,Москва,б-р Цветной д.9,б-р,Цветной ,д.9,7745229,муниципальный округ Тверской,1890 +2281057,г Москва пер Благовещенский д.5,Москва,пер Благовещенский д.5,пер,Благовещенский ,д.5,7724301,муниципальный округ Тверской,1902 +2281057,г Москва пер Брюсов д.12,Москва,пер Брюсов д.12,пер,Брюсов ,д.12,7945335,муниципальный округ Тверской,1928 +2281057,г Москва пер Брюсов д.12 строение 1,Москва,пер Брюсов д.12 строение 1,пер,Брюсов ,д.12 строение 1,7724629,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пер Брюсов д.8/10 строение 2,Москва,пер Брюсов д.8/10 строение 2,пер,Брюсов ,д.8/10 строение 2,8102733,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пер Вадковский д.12,Москва,пер Вадковский д.12,пер,Вадковский ,д.12,7724879,муниципальный округ Тверской,1905 +2281057,г Москва пер Вадковский д.16,Москва,пер Вадковский д.16,пер,Вадковский ,д.16,7875288,муниципальный округ Тверской,1960 +2281057,г Москва пер Вадковский д.20 строение 1,Москва,пер Вадковский д.20 строение 1,пер,Вадковский ,д.20 строение 1,7724887,муниципальный округ Тверской,1927 +2281057,г Москва пер Вадковский д.20 строение 2,Москва,пер Вадковский д.20 строение 2,пер,Вадковский ,д.20 строение 2,7724869,муниципальный округ Тверской,1957 +2281057,г Москва пер Вадковский д.24/35 строение 1,Москва,пер Вадковский д.24/35 строение 1,пер,Вадковский ,д.24/35 строение 1,7724906,муниципальный округ Тверской,1927 +2281057,г Москва пер Вадковский д.4/6,Москва,пер Вадковский д.4/6,пер,Вадковский ,д.4/6,7724919,муниципальный округ Тверской,1960 +2281057,г Москва пер Весковский д.2,Москва,пер Весковский д.2,пер,Весковский ,д.2,7553848,муниципальный округ Тверской,1995 +2281057,г Москва пер Весковский д.4,Москва,пер Весковский д.4,пер,Весковский ,д.4,7751876,муниципальный округ Тверской,1901 +2281057,г Москва пер Волконский 2-й д.12 строение 1,Москва,пер Волконский 2-й д.12 строение 1,пер,Волконский 2-й ,д.12 строение 1,7558791,муниципальный округ Тверской,1958 +2281057,г Москва пер Волконский 2-й д.3,Москва,пер Волконский 2-й д.3,пер,Волконский 2-й ,д.3,7724937,муниципальный округ Тверской,1907 +2281057,г Москва пер Воротниковский д.10 строение 3,Москва,пер Воротниковский д.10 строение 3,пер,Воротниковский ,д.10 строение 3,7724943,муниципальный округ Тверской,1910 +2281057,г Москва пер Воротниковский д.11 строение 1,Москва,пер Воротниковский д.11 строение 1,пер,Воротниковский ,д.11 строение 1,7724952,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Воротниковский д.11 строение 2,Москва,пер Воротниковский д.11 строение 2,пер,Воротниковский ,д.11 строение 2,7724955,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Воротниковский д.2/11,Москва,пер Воротниковский д.2/11,пер,Воротниковский ,д.2/11,7713429,муниципальный округ Тверской,1969 +2281057,г Москва пер Воротниковский д.4,Москва,пер Воротниковский д.4,пер,Воротниковский ,д.4,7724960,муниципальный округ Тверской,1914 +2281057,г Москва пер Воротниковский д.5/9,Москва,пер Воротниковский д.5/9,пер,Воротниковский ,д.5/9,7724995,муниципальный округ Тверской,1933 +2281057,г Москва пер Воротниковский д.7 кор.1,Москва,пер Воротниковский д.7 кор.1,пер,Воротниковский ,д.7 кор.1,7924100,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пер Воротниковский д.7 кор.2,Москва,пер Воротниковский д.7 кор.2,пер,Воротниковский ,д.7 кор.2,7934028,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пер Воротниковский д.7 кор.3,Москва,пер Воротниковский д.7 кор.3,пер,Воротниковский ,д.7 кор.3,7934074,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пер Воротниковский д.7 кор.4,Москва,пер Воротниковский д.7 кор.4,пер,Воротниковский ,д.7 кор.4,7934098,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пер Воротниковский д.8 строение 1,Москва,пер Воротниковский д.8 строение 1,пер,Воротниковский ,д.8 строение 1,7725006,муниципальный округ Тверской,1890 +2281057,г Москва пер Глинищевский д.5/7,Москва,пер Глинищевский д.5/7,пер,Глинищевский ,д.5/7,7725020,муниципальный округ Тверской,1938 +2281057,г Москва пер Гнездниковский Б. д.10,Москва,пер Гнездниковский Б. д.10,пер,Гнездниковский Б. ,д.10,7725033,муниципальный округ Тверской,1914 +2281057,г Москва пер Гнездниковский М. д.10,Москва,пер Гнездниковский М. д.10,пер,Гнездниковский М. ,д.10,7725045,муниципальный округ Тверской,1902 +2281057,г Москва пер Гнездниковский М. д.9 строение 7,Москва,пер Гнездниковский М. д.9 строение 7,пер,Гнездниковский М. ,д.9 строение 7,7725226,муниципальный округ Тверской,1890 +2281057,г Москва пер Дегтярный д.10 строение 2,Москва,пер Дегтярный д.10 строение 2,пер,Дегтярный ,д.10 строение 2,7725294,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Дегтярный д.10 строение 3,Москва,пер Дегтярный д.10 строение 3,пер,Дегтярный ,д.10 строение 3,7725304,муниципальный округ Тверской,1910 +2281057,г Москва пер Дегтярный д.15 кор.1,Москва,пер Дегтярный д.15 кор.1,пер,Дегтярный ,д.15 кор.1,7945351,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Дегтярный д.15 кор.2,Москва,пер Дегтярный д.15 кор.2,пер,Дегтярный ,д.15 кор.2,7945356,муниципальный округ Тверской,1910 +2281057,г Москва пер Дегтярный д.15 строение 1,Москва,пер Дегтярный д.15 строение 1,пер,Дегтярный ,д.15 строение 1,7725324,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пер Дегтярный д.15 строение 2,Москва,пер Дегтярный д.15 строение 2,пер,Дегтярный ,д.15 строение 2,7725330,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пер Дегтярный д.5 строение 1,Москва,пер Дегтярный д.5 строение 1,пер,Дегтярный ,д.5 строение 1,7725364,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Дмитровский д.2 строение 1,Москва,пер Дмитровский д.2 строение 1,пер,Дмитровский ,д.2 строение 1,7725907,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Дмитровский д.4 строение 1,Москва,пер Дмитровский д.4 строение 1,пер,Дмитровский ,д.4 строение 1,7725912,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Дмитровский д.4 строение 2,Москва,пер Дмитровский д.4 строение 2,пер,Дмитровский ,д.4 строение 2,7725918,муниципальный округ Тверской,1875 +2281057,г Москва пер Дмитровский д.7,Москва,пер Дмитровский д.7,пер,Дмитровский ,д.7,8041915,муниципальный округ Тверской,2005 +2281057,г Москва пер Камергерский д.2,Москва,пер Камергерский д.2,пер,Камергерский ,д.2,7726087,муниципальный округ Тверской,1929 +2281057,г Москва пер Каретный Б. д.15,Москва,пер Каретный Б. д.15,пер,Каретный Б. ,д.15,7726125,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Каретный Б. д.17 строение 1,Москва,пер Каретный Б. д.17 строение 1,пер,Каретный Б. ,д.17 строение 1,7726307,муниципальный округ Тверской,1928 +2281057,г Москва пер Каретный Б. д.17 строение 2,Москва,пер Каретный Б. д.17 строение 2,пер,Каретный Б. ,д.17 строение 2,7726329,муниципальный округ Тверской,1928 +2281057,г Москва пер Каретный Б. д.17 строение 3,Москва,пер Каретный Б. д.17 строение 3,пер,Каретный Б. ,д.17 строение 3,7726340,муниципальный округ Тверской,1928 +2281057,г Москва пер Каретный Б. д.18 кор.1,Москва,пер Каретный Б. д.18 кор.1,пер,Каретный Б. ,д.18 кор.1,7945404,муниципальный округ Тверской,1997 +2281057,г Москва пер Каретный Б. д.18 строение 1,Москва,пер Каретный Б. д.18 строение 1,пер,Каретный Б. ,д.18 строение 1,7726347,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пер Каретный Б. д.18 строение 2,Москва,пер Каретный Б. д.18 строение 2,пер,Каретный Б. ,д.18 строение 2,7726419,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пер Каретный Б. д.18 строение 4,Москва,пер Каретный Б. д.18 строение 4,пер,Каретный Б. ,д.18 строение 4,7726355,муниципальный округ Тверской,1960 +2281057,г Москва пер Каретный Б. д.20 строение 1,Москва,пер Каретный Б. д.20 строение 1,пер,Каретный Б. ,д.20 строение 1,7726437,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Каретный Б. д.4 строение 7,Москва,пер Каретный Б. д.4 строение 7,пер,Каретный Б. ,д.4 строение 7,7798241,муниципальный округ Тверской,1957 +2281057,г Москва пер Каретный Б. д.6,Москва,пер Каретный Б. д.6,пер,Каретный Б. ,д.6,7726451,муниципальный округ Тверской,1909 +2281057,г Москва пер Каретный М. д.14 строение 1,Москва,пер Каретный М. д.14 строение 1,пер,Каретный М. ,д.14 строение 1,7726096,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Каретный М. д.5,Москва,пер Каретный М. д.5,пер,Каретный М. ,д.5,7945412,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Каретный М. д.5 строение 1,Москва,пер Каретный М. д.5 строение 1,пер,Каретный М. ,д.5 строение 1,7726105,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пер Каретный М. д.6,Москва,пер Каретный М. д.6,пер,Каретный М. ,д.6,7726112,муниципальный округ Тверской,1926 +2281057,г Москва пер Каретный М. д.9 строение 1,Москва,пер Каретный М. д.9 строение 1,пер,Каретный М. ,д.9 строение 1,7726119,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Каретный Ср. д.4,Москва,пер Каретный Ср. д.4,пер,Каретный Ср. ,д.4,7726458,муниципальный округ Тверской,1894 +2281057,г Москва пер Каретный Ср. д.6/9,Москва,пер Каретный Ср. д.6/9,пер,Каретный Ср. ,д.6/9,7726476,муниципальный округ Тверской,1969 +2281057,г Москва пер Козицкий д.1а,Москва,пер Козицкий д.1а,пер,Козицкий ,д.1а,7726490,муниципальный округ Тверской,1928 +2281057,г Москва пер Колобовский 1-й д.10 строение 1,Москва,пер Колобовский 1-й д.10 строение 1,пер,Колобовский 1-й ,д.10 строение 1,7726496,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Колобовский 1-й д.11,Москва,пер Колобовский 1-й д.11,пер,Колобовский 1-й ,д.11,7726718,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Колобовский 1-й д.13/14 строение 2,Москва,пер Колобовский 1-й д.13/14 строение 2,пер,Колобовский 1-й ,д.13/14 строение 2,7726686,муниципальный округ Тверской,1875 +2281057,г Москва пер Колобовский 1-й д.13/14 строение 3,Москва,пер Колобовский 1-й д.13/14 строение 3,пер,Колобовский 1-й ,д.13/14 строение 3,7726697,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Колобовский 1-й д.13/14 строение 4,Москва,пер Колобовский 1-й д.13/14 строение 4,пер,Колобовский 1-й ,д.13/14 строение 4,7726705,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Колобовский 1-й д.14,Москва,пер Колобовский 1-й д.14,пер,Колобовский 1-й ,д.14,7790131,муниципальный округ Тверской,2005 +2281057,г Москва пер Колобовский 1-й д.15/6 строение 1,Москва,пер Колобовский 1-й д.15/6 строение 1,пер,Колобовский 1-й ,д.15/6 строение 1,7726503,муниципальный округ Тверской,1966 +2281057,г Москва пер Колобовский 1-й д.16 строение 1,Москва,пер Колобовский 1-й д.16 строение 1,пер,Колобовский 1-й ,д.16 строение 1,7945437,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Колобовский 1-й д.16 строение 2,Москва,пер Колобовский 1-й д.16 строение 2,пер,Колобовский 1-й ,д.16 строение 2,7726514,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Колобовский 1-й д.18,Москва,пер Колобовский 1-й д.18,пер,Колобовский 1-й ,д.18,8020788,муниципальный округ Тверской,2000 +2281057,г Москва пер Колобовский 1-й д.25 строение 2,Москва,пер Колобовский 1-й д.25 строение 2,пер,Колобовский 1-й ,д.25 строение 2,7726593,муниципальный округ Тверской,1911 +2281057,г Москва пер Колобовский 1-й д.27/3 строение 2,Москва,пер Колобовский 1-й д.27/3 строение 2,пер,Колобовский 1-й ,д.27/3 строение 2,7726634,муниципальный округ Тверской,1890 +2281057,г Москва пер Колобовский 1-й д.7/10,Москва,пер Колобовский 1-й д.7/10,пер,Колобовский 1-й ,д.7/10,7726672,муниципальный округ Тверской,1875 +2281057,г Москва пер Колобовский 1-й д.8,Москва,пер Колобовский 1-й д.8,пер,Колобовский 1-й ,д.8,7726678,муниципальный округ Тверской,1928 +2281057,г Москва пер Колобовский 2-й д.11,Москва,пер Колобовский 2-й д.11,пер,Колобовский 2-й ,д.11,7726736,муниципальный округ Тверской,1913 +2281057,г Москва пер Колобовский 2-й д.12,Москва,пер Колобовский 2-й д.12,пер,Колобовский 2-й ,д.12,7726747,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Колобовский 2-й д.2,Москва,пер Колобовский 2-й д.2,пер,Колобовский 2-й ,д.2,7726754,муниципальный округ Тверской,1927 +2281057,г Москва пер Колобовский 2-й д.9/2 строение 5,Москва,пер Колобовский 2-й д.9/2 строение 5,пер,Колобовский 2-й ,д.9/2 строение 5,7726763,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Леонтьевский д.23/8 строение 3,Москва,пер Леонтьевский д.23/8 строение 3,пер,Леонтьевский ,д.23/8 строение 3,7727283,муниципальный округ Тверской,1902 +2281057,г Москва пер Лесной 2-й д.10,Москва,пер Лесной 2-й д.10,пер,Лесной 2-й ,д.10,7727405,муниципальный округ Тверской,1975 +2281057,г Москва пер Лесной 2-й д.4/6 кор.1,Москва,пер Лесной 2-й д.4/6 кор.1,пер,Лесной 2-й ,д.4/6 кор.1,7945483,муниципальный округ Тверской,1959 +2281057,г Москва пер Лесной 2-й д.4/6 кор.2,Москва,пер Лесной 2-й д.4/6 кор.2,пер,Лесной 2-й ,д.4/6 кор.2,7945487,муниципальный округ Тверской,1959 +2281057,г Москва пер Лесной 2-й д.4/6 строение 1,Москва,пер Лесной 2-й д.4/6 строение 1,пер,Лесной 2-й ,д.4/6 строение 1,7727415,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пер Лесной 2-й д.4/6 строение 2,Москва,пер Лесной 2-й д.4/6 строение 2,пер,Лесной 2-й ,д.4/6 строение 2,7727457,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пер Лесной 2-й д.8,Москва,пер Лесной 2-й д.8,пер,Лесной 2-й ,д.8,7727472,муниципальный округ Тверской,1960 +2281057,г Москва пер Лихов д.2/3 строение 1,Москва,пер Лихов д.2/3 строение 1,пер,Лихов ,д.2/3 строение 1,7727490,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Лихов д.2/3 строение 2,Москва,пер Лихов д.2/3 строение 2,пер,Лихов ,д.2/3 строение 2,7727500,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Лихов д.5,Москва,пер Лихов д.5,пер,Лихов ,д.5,7727510,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Лихов д.8,Москва,пер Лихов д.8,пер,Лихов ,д.8,7727525,муниципальный округ Тверской,1910 +2281057,г Москва пер Никоновский д.19/22,Москва,пер Никоновский д.19/22,пер,Никоновский ,д.19/22,7945519,муниципальный округ Тверской,1957 +2281057,г Москва пер Никоновский д.19/22 строение 1,Москва,пер Никоновский д.19/22 строение 1,пер,Никоновский ,д.19/22 строение 1,7727752,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пер Никоновский д.3/1,Москва,пер Никоновский д.3/1,пер,Никоновский ,д.3/1,7945528,муниципальный округ Тверской,1969 +2281057,г Москва пер Никоновский д.3/1 строение 1,Москва,пер Никоновский д.3/1 строение 1,пер,Никоновский ,д.3/1 строение 1,7727763,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пер Новолесной д.11/13,Москва,пер Новолесной д.11/13,пер,Новолесной ,д.11/13,7727845,муниципальный округ Тверской,1956 +2281057,г Москва пер Новолесной д.5,Москва,пер Новолесной д.5,пер,Новолесной ,д.5,8175866,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пер Новолесной д.7,Москва,пер Новолесной д.7,пер,Новолесной ,д.7,7727863,муниципальный округ Тверской,1958 +2281057,г Москва пер Оружейный д.13 строение 2,Москва,пер Оружейный д.13 строение 2,пер,Оружейный ,д.13 строение 2,7728061,муниципальный округ Тверской,1899 +2281057,г Москва пер Оружейный д.23,Москва,пер Оружейный д.23,пер,Оружейный ,д.23,7728065,муниципальный округ Тверской,1901 +2281057,г Москва пер Оружейный д.25 строение 1,Москва,пер Оружейный д.25 строение 1,пер,Оружейный ,д.25 строение 1,7728067,муниципальный округ Тверской,1941 +2281057,г Москва пер Оружейный д.25 строение 1А,Москва,пер Оружейный д.25 строение 1А,пер,Оружейный ,д.25 строение 1А,7728073,муниципальный округ Тверской,1953 +2281057,г Москва пер Оружейный д.25 строение 1Б,Москва,пер Оружейный д.25 строение 1Б,пер,Оружейный ,д.25 строение 1Б,7728077,муниципальный округ Тверской,1954 +2281057,г Москва пер Оружейный д.25 строение 1В,Москва,пер Оружейный д.25 строение 1В,пер,Оружейный ,д.25 строение 1В,7728080,муниципальный округ Тверской,1958 +2281057,г Москва пер Оружейный д.5,Москва,пер Оружейный д.5,пер,Оружейный ,д.5,8117238,муниципальный округ Тверской,1965 +2281057,г Москва пер Палашевский М. д.2/8,Москва,пер Палашевский М. д.2/8,пер,Палашевский М. ,д.2/8,7728095,муниципальный округ Тверской,1910 +2281057,г Москва пер Палашевский М. д.4,Москва,пер Палашевский М. д.4,пер,Палашевский М. ,д.4,8204794,муниципальный округ Тверской,1928 +2281057,г Москва пер Перуновский д.4/10,Москва,пер Перуновский д.4/10,пер,Перуновский ,д.4/10,7728116,муниципальный округ Тверской,1961 +2281057,г Москва пер Перуновский д.4/8,Москва,пер Перуновский д.4/8,пер,Перуновский ,д.4/8,7728122,муниципальный округ Тверской,1962 +2281057,г Москва пер Петровский д.1/30 строение 1,Москва,пер Петровский д.1/30 строение 1,пер,Петровский ,д.1/30 строение 1,7945047,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Петровский д.1/30 строение 2,Москва,пер Петровский д.1/30 строение 2,пер,Петровский ,д.1/30 строение 2,7945049,муниципальный округ Тверской,1900 +2281057,г Москва пер Петровский д.5 строение 1,Москва,пер Петровский д.5 строение 1,пер,Петровский ,д.5 строение 1,7728266,муниципальный округ Тверской,1888 +2281057,г Москва пер Петровский д.5 строение 2,Москва,пер Петровский д.5 строение 2,пер,Петровский ,д.5 строение 2,7728270,муниципальный округ Тверской,1882 +2281057,г Москва пер Петровский д.5 строение 3,Москва,пер Петровский д.5 строение 3,пер,Петровский ,д.5 строение 3,7728275,муниципальный округ Тверской,1882 +2281057,г Москва пер Петровский д.5 строение 4,Москва,пер Петровский д.5 строение 4,пер,Петровский ,д.5 строение 4,7672508,муниципальный округ Тверской,1998 +2281057,г Москва пер Петровский д.5 строение 7,Москва,пер Петровский д.5 строение 7,пер,Петровский ,д.5 строение 7,7728277,муниципальный округ Тверской,1888 +2281057,г Москва пер Петровский д.5 строение 8,Москва,пер Петровский д.5 строение 8,пер,Петровский ,д.5 строение 8,7728280,муниципальный округ Тверской,1882 +2281057,г Москва пер Петровский д.5 строение 9,Москва,пер Петровский д.5 строение 9,пер,Петровский ,д.5 строение 9,7728285,муниципальный округ Тверской,1888 +2281057,г Москва пер Петровский д.8 строение 1,Москва,пер Петровский д.8 строение 1,пер,Петровский ,д.8 строение 1,7728288,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Порядковый д.1,Москва,пер Порядковый д.1,пер,Порядковый ,д.1,7728292,муниципальный округ Тверской,1990 +2281057,г Москва пер Порядковый д.19 строение 1,Москва,пер Порядковый д.19 строение 1,пер,Порядковый ,д.19 строение 1,8287078,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пер Порядковый д.8,Москва,пер Порядковый д.8,пер,Порядковый ,д.8,7728294,муниципальный округ Тверской,1964 +2281057,г Москва пер Самотечный 1-й д.12 кор.1,Москва,пер Самотечный 1-й д.12 кор.1,пер,Самотечный 1-й ,д.12 кор.1,7709787,муниципальный округ Тверской,1972 +2281057,г Москва пер Самотечный 1-й д.15 строение 1,Москва,пер Самотечный 1-й д.15 строение 1,пер,Самотечный 1-й ,д.15 строение 1,7742480,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Самотечный 1-й д.15 строение 2,Москва,пер Самотечный 1-й д.15 строение 2,пер,Самотечный 1-й ,д.15 строение 2,7742482,муниципальный округ Тверской,1907 +2281057,г Москва пер Самотечный 1-й д.16,Москва,пер Самотечный 1-й д.16,пер,Самотечный 1-й ,д.16,7945368,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Самотечный 1-й д.16/2,Москва,пер Самотечный 1-й д.16/2,пер,Самотечный 1-й ,д.16/2,7742485,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пер Самотечный 1-й д.17а,Москва,пер Самотечный 1-й д.17а,пер,Самотечный 1-й ,д.17а,7742486,муниципальный округ Тверской,1935 +2281057,г Москва пер Самотечный 1-й д.18,Москва,пер Самотечный 1-й д.18,пер,Самотечный 1-й ,д.18,7742487,муниципальный округ Тверской,1986 +2281057,г Москва пер Самотечный 1-й д.2 кор.1,Москва,пер Самотечный 1-й д.2 кор.1,пер,Самотечный 1-й ,д.2 кор.1,7709785,муниципальный округ Тверской,1979 +2281057,г Москва пер Самотечный 1-й д.20/1 кор.2,Москва,пер Самотечный 1-й д.20/1 кор.2,пер,Самотечный 1-й ,д.20/1 кор.2,7558796,муниципальный округ Тверской,1960 +2281057,г Москва пер Самотечный 1-й д.22,Москва,пер Самотечный 1-й д.22,пер,Самотечный 1-й ,д.22,7742494,муниципальный округ Тверской,2006 +2281057,г Москва пер Самотечный 2-й д.1,Москва,пер Самотечный 2-й д.1,пер,Самотечный 2-й ,д.1,7558798,муниципальный округ Тверской,1956 +2281057,г Москва пер Самотечный 2-й д.2/4,Москва,пер Самотечный 2-й д.2/4,пер,Самотечный 2-й ,д.2/4,7742496,муниципальный округ Тверской,1962 +2281057,г Москва пер Самотечный 2-й д.4,Москва,пер Самотечный 2-й д.4,пер,Самотечный 2-й ,д.4,7709798,муниципальный округ Тверской,1977 +2281057,г Москва пер Самотечный 2-й д.7,Москва,пер Самотечный 2-й д.7,пер,Самотечный 2-й ,д.7,7945371,муниципальный округ Тверской,1900 +2281057,г Москва пер Самотечный 2-й д.7 строение 1,Москва,пер Самотечный 2-й д.7 строение 1,пер,Самотечный 2-й ,д.7 строение 1,7742498,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пер Самотечный 3-й д.10,Москва,пер Самотечный 3-й д.10,пер,Самотечный 3-й ,д.10,7742499,муниципальный округ Тверской,1906 +2281057,г Москва пер Самотечный 3-й д.13,Москва,пер Самотечный 3-й д.13,пер,Самотечный 3-й ,д.13,7742500,муниципальный округ Тверской,2006 +2281057,г Москва пер Самотечный 3-й д.16,Москва,пер Самотечный 3-й д.16,пер,Самотечный 3-й ,д.16,7742501,муниципальный округ Тверской,2003 +2281057,г Москва пер Самотечный 3-й д.19,Москва,пер Самотечный 3-й д.19,пер,Самотечный 3-й ,д.19,7945408,муниципальный округ Тверской,1974 +2281057,г Москва пер Самотечный 3-й д.19 строение 1,Москва,пер Самотечный 3-й д.19 строение 1,пер,Самотечный 3-й ,д.19 строение 1,7742504,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пер Самотечный 3-й д.2,Москва,пер Самотечный 3-й д.2,пер,Самотечный 3-й ,д.2,7742506,муниципальный округ Тверской,1975 +2281057,г Москва пер Самотечный 3-й д.21,Москва,пер Самотечный 3-й д.21,пер,Самотечный 3-й ,д.21,7742507,муниципальный округ Тверской,1972 +2281057,г Москва пер Самотечный 3-й д.23,Москва,пер Самотечный 3-й д.23,пер,Самотечный 3-й ,д.23,7742508,муниципальный округ Тверской,1970 +2281057,г Москва пер Самотечный 4-й д.3,Москва,пер Самотечный 4-й д.3,пер,Самотечный 4-й ,д.3,7709802,муниципальный округ Тверской,1977 +2281057,г Москва пер Старопименовский д.12/6,Москва,пер Старопименовский д.12/6,пер,Старопименовский ,д.12/6,8262856,муниципальный округ Тверской,1973 +2281057,г Москва пер Старопименовский д.14,Москва,пер Старопименовский д.14,пер,Старопименовский ,д.14,7742532,муниципальный округ Тверской,1896 +2281057,г Москва пер Старопименовский д.16,Москва,пер Старопименовский д.16,пер,Старопименовский ,д.16,7742533,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Старопименовский д.4 строение 1,Москва,пер Старопименовский д.4 строение 1,пер,Старопименовский ,д.4 строение 1,7742534,муниципальный округ Тверской,1934 +2281057,г Москва пер Старопименовский д.4 строение 2,Москва,пер Старопименовский д.4 строение 2,пер,Старопименовский ,д.4 строение 2,7742539,муниципальный округ Тверской,1936 +2281057,г Москва пер Старопименовский д.6,Москва,пер Старопименовский д.6,пер,Старопименовский ,д.6,7945460,муниципальный округ Тверской,1938 +2281057,г Москва пер Старопименовский д.6 строение 1,Москва,пер Старопименовский д.6 строение 1,пер,Старопименовский ,д.6 строение 1,7742541,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пер Старопименовский д.8,Москва,пер Старопименовский д.8,пер,Старопименовский ,д.8,7742542,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Столешников д.7 строение 2,Москва,пер Столешников д.7 строение 2,пер,Столешников ,д.7 строение 2,7742543,муниципальный округ Тверской,1853 +2281057,г Москва пер Столешников д.7 строение 4,Москва,пер Столешников д.7 строение 4,пер,Столешников ,д.7 строение 4,7742546,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Столешников д.9 строение 1,Москва,пер Столешников д.9 строение 1,пер,Столешников ,д.9 строение 1,7742549,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Столешников д.9 строение 3,Москва,пер Столешников д.9 строение 3,пер,Столешников ,д.9 строение 3,7853298,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва пер Тверской-Ямской 1-й д.14,Москва,пер Тверской-Ямской 1-й д.14,пер,Тверской-Ямской 1-й ,д.14,7751923,муниципальный округ Тверской,1934 +2281057,г Москва пер Тверской-Ямской 1-й д.16,Москва,пер Тверской-Ямской 1-й д.16,пер,Тверской-Ямской 1-й ,д.16,7744744,муниципальный округ Тверской,1938 +2281057,г Москва пер Тихвинский д.10/12 кор.1,Москва,пер Тихвинский д.10/12 кор.1,пер,Тихвинский ,д.10/12 кор.1,7874440,муниципальный округ Тверской,1929 +2281057,г Москва пер Тихвинский д.10/12 кор.2,Москва,пер Тихвинский д.10/12 кор.2,пер,Тихвинский ,д.10/12 кор.2,7874486,муниципальный округ Тверской,1929 +2281057,г Москва пер Тихвинский д.10/12 кор.3,Москва,пер Тихвинский д.10/12 кор.3,пер,Тихвинский ,д.10/12 кор.3,7874561,муниципальный округ Тверской,1934 +2281057,г Москва пер Тихвинский д.10/12 кор.4,Москва,пер Тихвинский д.10/12 кор.4,пер,Тихвинский ,д.10/12 кор.4,7874572,муниципальный округ Тверской,1929 +2281057,г Москва пер Тихвинский д.10/12 кор.5,Москва,пер Тихвинский д.10/12 кор.5,пер,Тихвинский ,д.10/12 кор.5,7874588,муниципальный округ Тверской,1934 +2281057,г Москва пер Тихвинский д.10/12 кор.6,Москва,пер Тихвинский д.10/12 кор.6,пер,Тихвинский ,д.10/12 кор.6,7874609,муниципальный округ Тверской,1928 +2281057,г Москва пер Тихвинский д.10/12 кор.7,Москва,пер Тихвинский д.10/12 кор.7,пер,Тихвинский ,д.10/12 кор.7,7874625,муниципальный округ Тверской,1929 +2281057,г Москва пер Тихвинский д.10/12 кор.9,Москва,пер Тихвинский д.10/12 кор.9,пер,Тихвинский ,д.10/12 кор.9,7874768,муниципальный округ Тверской,1931 +2281057,г Москва пер Тихвинский д.11,Москва,пер Тихвинский д.11,пер,Тихвинский ,д.11,7875125,муниципальный округ Тверской,1907 +2281057,г Москва пер Тихвинский д.13,Москва,пер Тихвинский д.13,пер,Тихвинский ,д.13,7744837,муниципальный округ Тверской,1980 +2281057,г Москва пер Тихвинский д.5,Москва,пер Тихвинский д.5,пер,Тихвинский ,д.5,7744847,муниципальный округ Тверской,1975 +2281057,г Москва пер Тихвинский д.6,Москва,пер Тихвинский д.6,пер,Тихвинский ,д.6,7875115,муниципальный округ Тверской,1983 +2281057,г Москва пер Тихвинский д.7 строение 1,Москва,пер Тихвинский д.7 строение 1,пер,Тихвинский ,д.7 строение 1,7744867,муниципальный округ Тверской,1903 +2281057,г Москва пер Тихвинский д.7 строение 2,Москва,пер Тихвинский д.7 строение 2,пер,Тихвинский ,д.7 строение 2,7875135,муниципальный округ Тверской,1906 +2281057,г Москва пер Тихвинский д.9 строение 1,Москва,пер Тихвинский д.9 строение 1,пер,Тихвинский ,д.9 строение 1,7744884,муниципальный округ Тверской,1902 +2281057,г Москва пер Тихвинский д.9 строение 2,Москва,пер Тихвинский д.9 строение 2,пер,Тихвинский ,д.9 строение 2,7875153,муниципальный округ Тверской,1914 +2281057,г Москва пер Трехпрудный д.10/2,Москва,пер Трехпрудный д.10/2,пер,Трехпрудный ,д.10/2,7744896,муниципальный округ Тверской,1908 +2281057,г Москва пер Трехпрудный д.2а,Москва,пер Трехпрудный д.2а,пер,Трехпрудный ,д.2а,7744906,муниципальный округ Тверской,1908 +2281057,г Москва пер Трехпрудный д.6,Москва,пер Трехпрудный д.6,пер,Трехпрудный ,д.6,7744949,муниципальный округ Тверской,1925 +2281057,г Москва пер Трехпрудный д.8,Москва,пер Трехпрудный д.8,пер,Трехпрудный ,д.8,7744936,муниципальный округ Тверской,1928 +2281057,г Москва пер Угловой д.2,Москва,пер Угловой д.2,пер,Угловой ,д.2,8165985,муниципальный округ Тверской,1965 +2281057,г Москва пер Угловой д.21,Москва,пер Угловой д.21,пер,Угловой ,д.21,7744963,муниципальный округ Тверской,1964 +2281057,г Москва пер Угловой д.26,Москва,пер Угловой д.26,пер,Угловой ,д.26,7744997,муниципальный округ Тверской,1966 +2281057,г Москва пер Угловой д.27,Москва,пер Угловой д.27,пер,Угловой ,д.27,7745009,муниципальный округ Тверской,1910 +2281057,г Москва пер Угловой д.4,Москва,пер Угловой д.4,пер,Угловой ,д.4,7745026,муниципальный округ Тверской,1965 +2281057,г Москва пер Угловой д.6,Москва,пер Угловой д.6,пер,Угловой ,д.6,7745036,муниципальный округ Тверской,1984 +2281057,г Москва пер Чернышевского д.11 строение 1,Москва,пер Чернышевского д.11 строение 1,пер,Чернышевского ,д.11 строение 1,7745294,муниципальный округ Тверской,1956 +2281057,г Москва пер Чернышевского д.11 строение 2,Москва,пер Чернышевского д.11 строение 2,пер,Чернышевского ,д.11 строение 2,7745305,муниципальный округ Тверской,1956 +2281057,г Москва пер Щемиловский 2-й д.14/28,Москва,пер Щемиловский 2-й д.14/28,пер,Щемиловский 2-й ,д.14/28,7745318,муниципальный округ Тверской,1948 +2281057,г Москва пер Щемиловский 2-й д.16/20,Москва,пер Щемиловский 2-й д.16/20,пер,Щемиловский 2-й ,д.16/20,7945485,муниципальный округ Тверской,1959 +2281057,г Москва пер Щемиловский 2-й д.16/20 строение 1,Москва,пер Щемиловский 2-й д.16/20 строение 1,пер,Щемиловский 2-й ,д.16/20 строение 1,7745332,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пер Щемиловский 2-й д.4,Москва,пер Щемиловский 2-й д.4,пер,Щемиловский 2-й ,д.4,8304448,муниципальный округ Тверской,2003 +2281057,г Москва пер Щемиловский 2-й д.6,Москва,пер Щемиловский 2-й д.6,пер,Щемиловский 2-й ,д.6,7745341,муниципальный округ Тверской,1903 +2281057,г Москва пер Щемиловский 2-й д.8/10 кор.А,Москва,пер Щемиловский 2-й д.8/10 кор.А,пер,Щемиловский 2-й ,д.8/10 кор.А,7745357,муниципальный округ Тверской,1956 +2281057,г Москва пер Щемиловский 2-й д.8/10 кор.Б,Москва,пер Щемиловский 2-й д.8/10 кор.Б,пер,Щемиловский 2-й ,д.8/10 кор.Б,7745372,муниципальный округ Тверской,1958 +2281057,г Москва пл Красная д.666,Москва,пл Красная д.666,пл,Красная ,д.666,7571356,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва пл Миусская д.5,Москва,пл Миусская д.5,пл,Миусская ,д.5,7727739,муниципальный округ Тверской,1960 +2281057,г Москва пл Тверская д.19,Москва,пл Тверская д.19,пл,Тверская ,д.19,7742603,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва туп Горлов д.13/15,Москва,туп Горлов д.13/15,туп,Горлов ,д.13/15,7761370,муниципальный округ Тверской,1979 +2281057,г Москва туп Семинарский д.14,Москва,туп Семинарский д.14,туп,Семинарский ,д.14,7945449,муниципальный округ Тверской,1955 +2281057,г Москва туп Семинарский д.14 строение 1,Москва,туп Семинарский д.14 строение 1,туп,Семинарский ,д.14 строение 1,7742530,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва туп Тихвинский 1-й д.5/7,Москва,туп Тихвинский 1-й д.5/7,туп,Тихвинский 1-й ,д.5/7,7744824,муниципальный округ Тверской,1959 +2281057,г Москва туп Тихвинский 1-й д.9,Москва,туп Тихвинский 1-й д.9,туп,Тихвинский 1-й ,д.9,7945462,муниципальный округ Тверской,1961 +2281057,г Москва ул Александра Невского д.1 кор.1,Москва,ул Александра Невского д.1 кор.1,ул,Александра Невского ,д.1 кор.1,7713318,муниципальный округ Тверской,1987 +2281057,г Москва ул Александра Невского д.19/25,Москва,ул Александра Невского д.19/25,ул,Александра Невского ,д.19/25,7713337,муниципальный округ Тверской,1987 +2281057,г Москва ул Александра Невского д.27,Москва,ул Александра Невского д.27,ул,Александра Невского ,д.27,7798088,муниципальный округ Тверской,2008 +2281057,г Москва ул Брестская 1-я д.33 строение 1,Москва,ул Брестская 1-я д.33 строение 1,ул,Брестская 1-я ,д.33 строение 1,7724424,муниципальный округ Тверской,1906 +2281057,г Москва ул Брестская 1-я д.33 строение 2,Москва,ул Брестская 1-я д.33 строение 2,ул,Брестская 1-я ,д.33 строение 2,7945219,муниципальный округ Тверской,1955 +2281057,г Москва ул Брестская 1-я д.33/17 строение 2,Москва,ул Брестская 1-я д.33/17 строение 2,ул,Брестская 1-я ,д.33/17 строение 2,7724443,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Брестская 1-я д.36,Москва,ул Брестская 1-я д.36,ул,Брестская 1-я ,д.36,7724502,муниципальный округ Тверской,1902 +2281057,г Москва ул Брестская 1-я д.40,Москва,ул Брестская 1-я д.40,ул,Брестская 1-я ,д.40,7724516,муниципальный округ Тверской,1902 +2281057,г Москва ул Брестская 2-я д.24/15,Москва,ул Брестская 2-я д.24/15,ул,Брестская 2-я ,д.24/15,7725186,муниципальный округ Тверской,1906 +2281057,г Москва ул Бронная Б. д.27/4,Москва,ул Бронная Б. д.27/4,ул,Бронная Б. ,д.27/4,7724606,муниципальный округ Тверской,1902 +2281057,г Москва ул Бронная Б. д.29,Москва,ул Бронная Б. д.29,ул,Бронная Б. ,д.29,7724618,муниципальный округ Тверской,1966 +2281057,г Москва ул Бутырский Вал д.28,Москва,ул Бутырский Вал д.28,ул,Бутырский Вал ,д.28,7724651,муниципальный округ Тверской,1964 +2281057,г Москва ул Бутырский Вал д.30,Москва,ул Бутырский Вал д.30,ул,Бутырский Вал ,д.30,7724686,муниципальный округ Тверской,1966 +2281057,г Москва ул Бутырский Вал д.32,Москва,ул Бутырский Вал д.32,ул,Бутырский Вал ,д.32,7724700,муниципальный округ Тверской,1966 +2281057,г Москва ул Бутырский Вал д.34,Москва,ул Бутырский Вал д.34,ул,Бутырский Вал ,д.34,7724765,муниципальный округ Тверской,1966 +2281057,г Москва ул Бутырский Вал д.48,Москва,ул Бутырский Вал д.48,ул,Бутырский Вал ,д.48,7724803,муниципальный округ Тверской,1970 +2281057,г Москва ул Бутырский Вал д.50,Москва,ул Бутырский Вал д.50,ул,Бутырский Вал ,д.50,7724824,муниципальный округ Тверской,1934 +2281057,г Москва ул Бутырский Вал д.52,Москва,ул Бутырский Вал д.52,ул,Бутырский Вал ,д.52,7724836,муниципальный округ Тверской,1965 +2281057,г Москва ул Бутырский Вал д.68,Москва,ул Бутырский Вал д.68,ул,Бутырский Вал ,д.68,7724852,муниципальный округ Тверской,1939 +2281057,г Москва ул Делегатская д.11,Москва,ул Делегатская д.11,ул,Делегатская ,д.11,7713355,муниципальный округ Тверской,1972 +2281057,г Москва ул Делегатская д.14/2,Москва,ул Делегатская д.14/2,ул,Делегатская ,д.14/2,7725377,муниципальный округ Тверской,1900 +2281057,г Москва ул Делегатская д.9 кор.1,Москва,ул Делегатская д.9 кор.1,ул,Делегатская ,д.9 кор.1,7713344,муниципальный округ Тверской,1971 +2281057,г Москва ул Дмитровка Б. д.12/1 строение 1,Москва,ул Дмитровка Б. д.12/1 строение 1,ул,Дмитровка Б. ,д.12/1 строение 1,7725385,муниципальный округ Тверской,1893 +2281057,г Москва ул Дмитровка Б. д.16 кор.1,Москва,ул Дмитровка Б. д.16 кор.1,ул,Дмитровка Б. ,д.16 кор.1,8140029,муниципальный округ Тверской,2007 +2281057,г Москва ул Дмитровка Б. д.20 строение 1,Москва,ул Дмитровка Б. д.20 строение 1,ул,Дмитровка Б. ,д.20 строение 1,7725391,муниципальный округ Тверской,1929 +2281057,г Москва ул Дмитровка Б. д.20 строение 2,Москва,ул Дмитровка Б. д.20 строение 2,ул,Дмитровка Б. ,д.20 строение 2,7725396,муниципальный округ Тверской,1912 +2281057,г Москва ул Дмитровка Б. д.21/7,Москва,ул Дмитровка Б. д.21/7,ул,Дмитровка Б. ,д.21/7,7725403,муниципальный округ Тверской,1938 +2281057,г Москва ул Дмитровка Б. д.22 строение 1,Москва,ул Дмитровка Б. д.22 строение 1,ул,Дмитровка Б. ,д.22 строение 1,7725408,муниципальный округ Тверской,1887 +2281057,г Москва ул Дмитровка Б. д.22 строение 2,Москва,ул Дмитровка Б. д.22 строение 2,ул,Дмитровка Б. ,д.22 строение 2,7725415,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Дмитровка Б. д.30/1 строение 1,Москва,ул Дмитровка Б. д.30/1 строение 1,ул,Дмитровка Б. ,д.30/1 строение 1,7725421,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Дмитровка Б. д.30/1 строение 2,Москва,ул Дмитровка Б. д.30/1 строение 2,ул,Дмитровка Б. ,д.30/1 строение 2,7725432,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Дмитровка Б. д.7/5 строение 1,Москва,ул Дмитровка Б. д.7/5 строение 1,ул,Дмитровка Б. ,д.7/5 строение 1,7725437,муниципальный округ Тверской,1914 +2281057,г Москва ул Дмитровка Б. д.7/5 строение 3,Москва,ул Дмитровка Б. д.7/5 строение 3,ул,Дмитровка Б. ,д.7/5 строение 3,7725442,муниципальный округ Тверской,1910 +2281057,г Москва ул Дмитровка Б. д.7/5 строение 4,Москва,ул Дмитровка Б. д.7/5 строение 4,ул,Дмитровка Б. ,д.7/5 строение 4,7725447,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Дмитровка М. д.23/15 строение 2,Москва,ул Дмитровка М. д.23/15 строение 2,ул,Дмитровка М. ,д.23/15 строение 2,7562184,муниципальный округ Тверской,1910 +2281057,г Москва ул Дмитровка М. д.24/2,Москва,ул Дмитровка М. д.24/2,ул,Дмитровка М. ,д.24/2,8318942,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Дмитровка М. д.29 строение 1,Москва,ул Дмитровка М. д.29 строение 1,ул,Дмитровка М. ,д.29 строение 1,7725877,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Дмитровка М. д.4,Москва,ул Дмитровка М. д.4,ул,Дмитровка М. ,д.4,7725887,муниципальный округ Тверской,1880 +2281057,г Москва ул Дмитровка М. д.8 строение 1,Москва,ул Дмитровка М. д.8 строение 1,ул,Дмитровка М. ,д.8 строение 1,7725894,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Дмитровка М. д.8 строение 4,Москва,ул Дмитровка М. д.8 строение 4,ул,Дмитровка М. ,д.8 строение 4,7725898,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Долгоруковская д.2,Москва,ул Долгоруковская д.2,ул,Долгоруковская ,д.2,7725931,муниципальный округ Тверской,1992 +2281057,г Москва ул Долгоруковская д.29,Москва,ул Долгоруковская д.29,ул,Долгоруковская ,д.29,7725942,муниципальный округ Тверской,1914 +2281057,г Москва ул Долгоруковская д.35,Москва,ул Долгоруковская д.35,ул,Долгоруковская ,д.35,7725950,муниципальный округ Тверской,1906 +2281057,г Москва ул Долгоруковская д.36 кор.2,Москва,ул Долгоруковская д.36 кор.2,ул,Долгоруковская ,д.36 кор.2,7725958,муниципальный округ Тверской,1909 +2281057,г Москва ул Долгоруковская д.38 строение 1,Москва,ул Долгоруковская д.38 строение 1,ул,Долгоруковская ,д.38 строение 1,7725970,муниципальный округ Тверской,1909 +2281057,г Москва ул Долгоруковская д.38 строение 2,Москва,ул Долгоруковская д.38 строение 2,ул,Долгоруковская ,д.38 строение 2,7726044,муниципальный округ Тверской,1909 +2281057,г Москва ул Долгоруковская д.39/6,Москва,ул Долгоруковская д.39/6,ул,Долгоруковская ,д.39/6,7752062,муниципальный округ Тверской,1951 +2281057,г Москва ул Долгоруковская д.40,Москва,ул Долгоруковская д.40,ул,Долгоруковская ,д.40,7726062,муниципальный округ Тверской,1995 +2281057,г Москва ул Долгоруковская д.5,Москва,ул Долгоруковская д.5,ул,Долгоруковская ,д.5,7726072,муниципальный округ Тверской,1930 +2281057,г Москва ул Долгоруковская д.6,Москва,ул Долгоруковская д.6,ул,Долгоруковская ,д.6,8220432,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Достоевского д.1/21 строение 1,Москва,ул Достоевского д.1/21 строение 1,ул,Достоевского ,д.1/21 строение 1,7709818,муниципальный округ Тверской,1982 +2281057,г Москва ул Достоевского д.3,Москва,ул Достоевского д.3,ул,Достоевского ,д.3,7709819,муниципальный округ Тверской,1989 +2281057,г Москва ул Каретный Ряд д.5/10,Москва,ул Каретный Ряд д.5/10,ул,Каретный Ряд ,д.5/10,7716997,муниципальный округ Тверской,1961 +2281057,г Москва ул Каретный Ряд д.5/10 строение 2,Москва,ул Каретный Ряд д.5/10 строение 2,ул,Каретный Ряд ,д.5/10 строение 2,8138009,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Краснопролетарская д.14/2,Москва,ул Краснопролетарская д.14/2,ул,Краснопролетарская ,д.14/2,7726774,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Краснопролетарская д.7,Москва,ул Краснопролетарская д.7,ул,Краснопролетарская ,д.7,8208972,муниципальный округ Тверской,1999 +2281057,г Москва ул Краснопролетарская д.8 строение 1,Москва,ул Краснопролетарская д.8 строение 1,ул,Краснопролетарская ,д.8 строение 1,7726786,муниципальный округ Тверской,1914 +2281057,г Москва ул Краснопролетарская д.8 строение 3,Москва,ул Краснопролетарская д.8 строение 3,ул,Краснопролетарская ,д.8 строение 3,7726801,муниципальный округ Тверской,1956 +2281057,г Москва ул Краснопролетарская д.9,Москва,ул Краснопролетарская д.9,ул,Краснопролетарская ,д.9,7726809,муниципальный округ Тверской,1985 +2281057,г Москва ул Лесная д.10/16,Москва,ул Лесная д.10/16,ул,Лесная ,д.10/16,7713412,муниципальный округ Тверской,1967 +2281057,г Москва ул Лесная д.35/2,Москва,ул Лесная д.35/2,ул,Лесная ,д.35/2,7727292,муниципальный округ Тверской,1934 +2281057,г Москва ул Лесная д.4 кор.1,Москва,ул Лесная д.4 кор.1,ул,Лесная ,д.4 кор.1,7713405,муниципальный округ Тверской,1991 +2281057,г Москва ул Лесная д.45,Москва,ул Лесная д.45,ул,Лесная ,д.45,7727304,муниципальный округ Тверской,1970 +2281057,г Москва ул Лесная д.61 строение 1,Москва,ул Лесная д.61 строение 1,ул,Лесная ,д.61 строение 1,7727313,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Лесная д.61 строение 2,Москва,ул Лесная д.61 строение 2,ул,Лесная ,д.61 строение 2,7727325,муниципальный округ Тверской,1935 +2281057,г Москва ул Лесная д.63 строение 1,Москва,ул Лесная д.63 строение 1,ул,Лесная ,д.63 строение 1,7727335,муниципальный округ Тверской,1958 +2281057,г Москва ул Лесная д.63/43 строение 2,Москва,ул Лесная д.63/43 строение 2,ул,Лесная ,д.63/43 строение 2,7727348,муниципальный округ Тверской,1962 +2281057,г Москва ул Лесная д.8/12,Москва,ул Лесная д.8/12,ул,Лесная ,д.8/12,7727391,муниципальный округ Тверской,1935 +2281057,г Москва ул Лесная д.8а,Москва,ул Лесная д.8а,ул,Лесная ,д.8а,7727395,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Миусская 1-я д.2 кор.1,Москва,ул Миусская 1-я д.2 кор.1,ул,Миусская 1-я ,д.2 кор.1,7713360,муниципальный округ Тверской,1986 +2281057,г Москва ул Миусская 1-я д.20 строение 5,Москва,ул Миусская 1-я д.20 строение 5,ул,Миусская 1-я ,д.20 строение 5,7752006,муниципальный округ Тверской,1945 +2281057,г Москва ул Миусская 1-я д.22 строение 4,Москва,ул Миусская 1-я д.22 строение 4,ул,Миусская 1-я ,д.22 строение 4,7751993,муниципальный округ Тверской,1930 +2281057,г Москва ул Миусская 1-я д.22/24 строение 2,Москва,ул Миусская 1-я д.22/24 строение 2,ул,Миусская 1-я ,д.22/24 строение 2,7727544,муниципальный округ Тверской,1916 +2281057,г Москва ул Миусская 1-я д.22/24 строение 3,Москва,ул Миусская 1-я д.22/24 строение 3,ул,Миусская 1-я ,д.22/24 строение 3,7727694,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Миусская 1-я д.22/24 строение 4,Москва,ул Миусская 1-я д.22/24 строение 4,ул,Миусская 1-я ,д.22/24 строение 4,7727732,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Миусская 1-я д.24/22 строение 3,Москва,ул Миусская 1-я д.24/22 строение 3,ул,Миусская 1-я ,д.24/22 строение 3,7945502,муниципальный округ Тверской,1930 +2281057,г Москва ул Миусская 1-я д.24/22 строение 4,Москва,ул Миусская 1-я д.24/22 строение 4,ул,Миусская 1-я ,д.24/22 строение 4,7945512,муниципальный округ Тверской,1930 +2281057,г Москва ул Миусская 2-я д.3/5,Москва,ул Миусская 2-я д.3/5,ул,Миусская 2-я ,д.3/5,7713380,муниципальный округ Тверской,1967 +2281057,г Москва ул Миусская 2-я д.9,Москва,ул Миусская 2-я д.9,ул,Миусская 2-я ,д.9,7713387,муниципальный округ Тверской,1968 +2281057,г Москва ул Новолесная д.1/49,Москва,ул Новолесная д.1/49,ул,Новолесная ,д.1/49,7727774,муниципальный округ Тверской,1958 +2281057,г Москва ул Новолесная д.11,Москва,ул Новолесная д.11,ул,Новолесная ,д.11,7727784,муниципальный округ Тверской,1963 +2281057,г Москва ул Новолесная д.11/13,Москва,ул Новолесная д.11/13,ул,Новолесная ,д.11/13,7727835,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Новолесная д.17/21,Москва,ул Новолесная д.17/21,ул,Новолесная ,д.17/21,7727801,муниципальный округ Тверской,1957 +2281057,г Москва ул Новолесная д.18 кор.1,Москва,ул Новолесная д.18 кор.1,ул,Новолесная ,д.18 кор.1,7645182,муниципальный округ Тверской,1966 +2281057,г Москва ул Новолесная д.18 кор.2,Москва,ул Новолесная д.18 кор.2,ул,Новолесная ,д.18 кор.2,8087844,муниципальный округ Тверской,1966 +2281057,г Москва ул Новолесная д.18 кор.3,Москва,ул Новолесная д.18 кор.3,ул,Новолесная ,д.18 кор.3,7861408,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Новолесная д.3/5,Москва,ул Новолесная д.3/5,ул,Новолесная ,д.3/5,7727810,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Новолесная д.3/5 строение 1,Москва,ул Новолесная д.3/5 строение 1,ул,Новолесная ,д.3/5 строение 1,7945544,муниципальный округ Тверской,1958 +2281057,г Москва ул Новолесная д.6а,Москва,ул Новолесная д.6а,ул,Новолесная ,д.6а,7727817,муниципальный округ Тверской,1968 +2281057,г Москва ул Новолесная д.7 кор.2,Москва,ул Новолесная д.7 кор.2,ул,Новолесная ,д.7 кор.2,8165137,муниципальный округ Тверской,1963 +2281057,г Москва ул Новолесная д.7/11,Москва,ул Новолесная д.7/11,ул,Новолесная ,д.7/11,7727826,муниципальный округ Тверской,1960 +2281057,г Москва ул Новослободская д.10 строение 1,Москва,ул Новослободская д.10 строение 1,ул,Новослободская ,д.10 строение 1,7727869,муниципальный округ Тверской,1910 +2281057,г Москва ул Новослободская д.10 строение 3,Москва,ул Новослободская д.10 строение 3,ул,Новослободская ,д.10 строение 3,7727877,муниципальный округ Тверской,1910 +2281057,г Москва ул Новослободская д.12,Москва,ул Новослободская д.12,ул,Новослободская ,д.12,7727884,муниципальный округ Тверской,1913 +2281057,г Москва ул Новослободская д.14/19 строение 8,Москва,ул Новослободская д.14/19 строение 8,ул,Новослободская ,д.14/19 строение 8,7727894,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Новослободская д.28,Москва,ул Новослободская д.28,ул,Новослободская ,д.28,7727903,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Новослободская д.31 строение 1,Москва,ул Новослободская д.31 строение 1,ул,Новослободская ,д.31 строение 1,7752036,муниципальный округ Тверской,1910 +2281057,г Москва ул Новослободская д.33,Москва,ул Новослободская д.33,ул,Новослободская ,д.33,7752045,муниципальный округ Тверской,1914 +2281057,г Москва ул Новослободская д.35,Москва,ул Новослободская д.35,ул,Новослободская ,д.35,7728045,муниципальный округ Тверской,1910 +2281057,г Москва ул Новослободская д.46,Москва,ул Новослободская д.46,ул,Новослободская ,д.46,7875175,муниципальный округ Тверской,1985 +2281057,г Москва ул Новослободская д.49/2,Москва,ул Новослободская д.49/2,ул,Новослободская ,д.49/2,7727911,муниципальный округ Тверской,1963 +2281057,г Москва ул Новослободская д.5 строение 1,Москва,ул Новослободская д.5 строение 1,ул,Новослободская ,д.5 строение 1,7752020,муниципальный округ Тверской,1906 +2281057,г Москва ул Новослободская д.5 строение 2,Москва,ул Новослободская д.5 строение 2,ул,Новослободская ,д.5 строение 2,7752031,муниципальный округ Тверской,1905 +2281057,г Москва ул Новослободская д.50/1 строение 1,Москва,ул Новослободская д.50/1 строение 1,ул,Новослободская ,д.50/1 строение 1,7875191,муниципальный округ Тверской,1954 +2281057,г Москва ул Новослободская д.50/1 строение 2,Москва,ул Новослободская д.50/1 строение 2,ул,Новослободская ,д.50/1 строение 2,7875231,муниципальный округ Тверской,1954 +2281057,г Москва ул Новослободская д.52,Москва,ул Новослободская д.52,ул,Новослободская ,д.52,7558793,муниципальный округ Тверской,1888 +2281057,г Москва ул Новослободская д.52 строение 2,Москва,ул Новослободская д.52 строение 2,ул,Новослободская ,д.52 строение 2,7727923,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Новослободская д.54 строение 2,Москва,ул Новослободская д.54 строение 2,ул,Новослободская ,д.54 строение 2,7727930,муниципальный округ Тверской,1894 +2281057,г Москва ул Новослободская д.54/56,Москва,ул Новослободская д.54/56,ул,Новослободская ,д.54/56,7875260,муниципальный округ Тверской,1950 +2281057,г Москва ул Новослободская д.57/65,Москва,ул Новослободская д.57/65,ул,Новослободская ,д.57/65,7727937,муниципальный округ Тверской,1948 +2281057,г Москва ул Новослободская д.62 кор.1,Москва,ул Новослободская д.62 кор.1,ул,Новослободская ,д.62 кор.1,7945566,муниципальный округ Тверской,1930 +2281057,г Москва ул Новослободская д.62 кор.14,Москва,ул Новослободская д.62 кор.14,ул,Новослободская ,д.62 кор.14,7978363,муниципальный округ Тверской,1954 +2281057,г Москва ул Новослободская д.62 кор.15,Москва,ул Новослободская д.62 кор.15,ул,Новослободская ,д.62 кор.15,7945571,муниципальный округ Тверской,1929 +2281057,г Москва ул Новослободская д.62 кор.16,Москва,ул Новослободская д.62 кор.16,ул,Новослободская ,д.62 кор.16,7945574,муниципальный округ Тверской,1930 +2281057,г Москва ул Новослободская д.62 кор.17,Москва,ул Новослободская д.62 кор.17,ул,Новослободская ,д.62 кор.17,7945576,муниципальный округ Тверской,1930 +2281057,г Москва ул Новослободская д.62 кор.19,Москва,ул Новослободская д.62 кор.19,ул,Новослободская ,д.62 кор.19,7945578,муниципальный округ Тверской,1931 +2281057,г Москва ул Новослободская д.62 кор.2,Москва,ул Новослободская д.62 кор.2,ул,Новослободская ,д.62 кор.2,7945514,муниципальный округ Тверской,1930 +2281057,г Москва ул Новослободская д.62 кор.20,Москва,ул Новослободская д.62 кор.20,ул,Новослободская ,д.62 кор.20,7945522,муниципальный округ Тверской,1931 +2281057,г Москва ул Новослободская д.62 кор.21,Москва,ул Новослободская д.62 кор.21,ул,Новослободская ,д.62 кор.21,7945529,муниципальный округ Тверской,1954 +2281057,г Москва ул Новослободская д.62 строение 1,Москва,ул Новослободская д.62 строение 1,ул,Новослободская ,д.62 строение 1,7727944,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Новослободская д.62 строение 15,Москва,ул Новослободская д.62 строение 15,ул,Новослободская ,д.62 строение 15,7727951,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Новослободская д.62 строение 16,Москва,ул Новослободская д.62 строение 16,ул,Новослободская ,д.62 строение 16,7727956,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Новослободская д.62 строение 17,Москва,ул Новослободская д.62 строение 17,ул,Новослободская ,д.62 строение 17,7727962,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Новослободская д.62 строение 19,Москва,ул Новослободская д.62 строение 19,ул,Новослободская ,д.62 строение 19,7727965,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Новослободская д.62 строение 2,Москва,ул Новослободская д.62 строение 2,ул,Новослободская ,д.62 строение 2,7727969,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Новослободская д.62 строение 20,Москва,ул Новослободская д.62 строение 20,ул,Новослободская ,д.62 строение 20,7727974,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Новослободская д.62 строение 21,Москва,ул Новослободская д.62 строение 21,ул,Новослободская ,д.62 строение 21,7727982,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Новослободская д.67/69,Москва,ул Новослободская д.67/69,ул,Новослободская ,д.67/69,7727984,муниципальный округ Тверской,1934 +2281057,г Москва ул Новослободская д.71,Москва,ул Новослободская д.71,ул,Новослободская ,д.71,7727989,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Новослободская д.73 кор.3,Москва,ул Новослободская д.73 кор.3,ул,Новослободская ,д.73 кор.3,7728035,муниципальный округ Тверской,1929 +2281057,г Москва ул Новослободская д.73/68 строение 2,Москва,ул Новослободская д.73/68 строение 2,ул,Новослободская ,д.73/68 строение 2,7728040,муниципальный округ Тверской,1926 +2281057,г Москва ул Новослободская д.73/68 строение 5,Москва,ул Новослободская д.73/68 строение 5,ул,Новослободская ,д.73/68 строение 5,7728044,муниципальный округ Тверской,1959 +2281057,г Москва ул Новосущевская д.12,Москва,ул Новосущевская д.12,ул,Новосущевская ,д.12,7728050,муниципальный округ Тверской,1992 +2281057,г Москва ул Новосущевская д.14,Москва,ул Новосущевская д.14,ул,Новосущевская ,д.14,7728057,муниципальный округ Тверской,1961 +2281057,г Москва ул Палиха д.2а,Москва,ул Палиха д.2а,ул,Палиха ,д.2а,7728097,муниципальный округ Тверской,1932 +2281057,г Москва ул Палиха д.7/9 кор.1,Москва,ул Палиха д.7/9 кор.1,ул,Палиха ,д.7/9 кор.1,7874801,муниципальный округ Тверской,1928 +2281057,г Москва ул Палиха д.7/9 кор.2,Москва,ул Палиха д.7/9 кор.2,ул,Палиха ,д.7/9 кор.2,7945581,муниципальный округ Тверской,1928 +2281057,г Москва ул Палиха д.7/9 кор.3,Москва,ул Палиха д.7/9 кор.3,ул,Палиха ,д.7/9 кор.3,7945584,муниципальный округ Тверской,1928 +2281057,г Москва ул Палиха д.7/9 кор.4,Москва,ул Палиха д.7/9 кор.4,ул,Палиха ,д.7/9 кор.4,7874828,муниципальный округ Тверской,1928 +2281057,г Москва ул Палиха д.7/9 кор.5,Москва,ул Палиха д.7/9 кор.5,ул,Палиха ,д.7/9 кор.5,7874840,муниципальный округ Тверской,1928 +2281057,г Москва ул Палиха д.7/9 кор.6,Москва,ул Палиха д.7/9 кор.6,ул,Палиха ,д.7/9 кор.6,7874859,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Палиха д.7/9 строение 2,Москва,ул Палиха д.7/9 строение 2,ул,Палиха ,д.7/9 строение 2,7728100,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Палиха д.7/9 строение 3,Москва,ул Палиха д.7/9 строение 3,ул,Палиха ,д.7/9 строение 3,7728114,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Петровка д.17 строение 1,Москва,ул Петровка д.17 строение 1,ул,Петровка ,д.17 строение 1,7728187,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Петровка д.17 строение 2,Москва,ул Петровка д.17 строение 2,ул,Петровка ,д.17 строение 2,7728192,муниципальный округ Тверской,1892 +2281057,г Москва ул Петровка д.17 строение 3,Москва,ул Петровка д.17 строение 3,ул,Петровка ,д.17 строение 3,7728197,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Петровка д.17 строение 4,Москва,ул Петровка д.17 строение 4,ул,Петровка ,д.17 строение 4,7728199,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Петровка д.17 строение 5,Москва,ул Петровка д.17 строение 5,ул,Петровка ,д.17 строение 5,7728203,муниципальный округ Тверской,1892 +2281057,г Москва ул Петровка д.19 строение 1,Москва,ул Петровка д.19 строение 1,ул,Петровка ,д.19 строение 1,7728207,муниципальный округ Тверской,1875 +2281057,г Москва ул Петровка д.19 строение 5,Москва,ул Петровка д.19 строение 5,ул,Петровка ,д.19 строение 5,7728211,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Петровка д.19 строение 8,Москва,ул Петровка д.19 строение 8,ул,Петровка ,д.19 строение 8,7728214,муниципальный округ Тверской,1900 +2281057,г Москва ул Петровка д.20/1,Москва,ул Петровка д.20/1,ул,Петровка ,д.20/1,7728223,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Петровка д.23/10 строение 1,Москва,ул Петровка д.23/10 строение 1,ул,Петровка ,д.23/10 строение 1,7728230,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Петровка д.24 строение 2,Москва,ул Петровка д.24 строение 2,ул,Петровка ,д.24 строение 2,7551327,муниципальный округ Тверской,1958 +2281057,г Москва ул Петровка д.24 строение 3,Москва,ул Петровка д.24 строение 3,ул,Петровка ,д.24 строение 3,7728236,муниципальный округ Тверской,1914 +2281057,г Москва ул Петровка д.26 строение 2,Москва,ул Петровка д.26 строение 2,ул,Петровка ,д.26 строение 2,7728240,муниципальный округ Тверской,1876 +2281057,г Москва ул Петровка д.26 строение 5,Москва,ул Петровка д.26 строение 5,ул,Петровка ,д.26 строение 5,7728243,муниципальный округ Тверской,1877 +2281057,г Москва ул Петровка д.28 строение 1,Москва,ул Петровка д.28 строение 1,ул,Петровка ,д.28 строение 1,7728246,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Петровка д.30/7,Москва,ул Петровка д.30/7,ул,Петровка ,д.30/7,7945496,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Петровка д.30/7 строение 1,Москва,ул Петровка д.30/7 строение 1,ул,Петровка ,д.30/7 строение 1,7728249,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Садовая-Каретная д.20 строение 1,Москва,ул Садовая-Каретная д.20 строение 1,ул,Садовая-Каретная ,д.20 строение 1,7728300,муниципальный округ Тверской,1822 +2281057,г Москва ул Садовая-Каретная д.20 строение 2,Москва,ул Садовая-Каретная д.20 строение 2,ул,Садовая-Каретная ,д.20 строение 2,7728302,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Садовая-Каретная д.24/7,Москва,ул Садовая-Каретная д.24/7,ул,Садовая-Каретная ,д.24/7,7728306,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Садовая-Каретная д.4/6 строение 1,Москва,ул Садовая-Каретная д.4/6 строение 1,ул,Садовая-Каретная ,д.4/6 строение 1,7742396,муниципальный округ Тверской,1947 +2281057,г Москва ул Садовая-Каретная д.8 строение 1,Москва,ул Садовая-Каретная д.8 строение 1,ул,Садовая-Каретная ,д.8 строение 1,7742400,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Садовая-Каретная д.8 строение 2,Москва,ул Садовая-Каретная д.8 строение 2,ул,Садовая-Каретная ,д.8 строение 2,7742404,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Садовая-Каретная д.8 строение 4,Москва,ул Садовая-Каретная д.8 строение 4,ул,Садовая-Каретная ,д.8 строение 4,7742407,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Садовая-Каретная д.8 строение 5,Москва,ул Садовая-Каретная д.8 строение 5,ул,Садовая-Каретная ,д.8 строение 5,7742411,муниципальный округ Тверской,1914 +2281057,г Москва ул Садовая-Самотечная д.11,Москва,ул Садовая-Самотечная д.11,ул,Садовая-Самотечная ,д.11,7742413,муниципальный округ Тверской,1928 +2281057,г Москва ул Садовая-Самотечная д.2/12,Москва,ул Садовая-Самотечная д.2/12,ул,Садовая-Самотечная ,д.2/12,7742416,муниципальный округ Тверской,1914 +2281057,г Москва ул Садовая-Самотечная д.4,Москва,ул Садовая-Самотечная д.4,ул,Садовая-Самотечная ,д.4,7742419,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Садовая-Самотечная д.4а,Москва,ул Садовая-Самотечная д.4а,ул,Садовая-Самотечная ,д.4а,7742428,муниципальный округ Тверской,1935 +2281057,г Москва ул Садовая-Самотечная д.5,Москва,ул Садовая-Самотечная д.5,ул,Садовая-Самотечная ,д.5,7742434,муниципальный округ Тверской,1951 +2281057,г Москва ул Садовая-Самотечная д.6 строение 1,Москва,ул Садовая-Самотечная д.6 строение 1,ул,Садовая-Самотечная ,д.6 строение 1,7742438,муниципальный округ Тверской,1898 +2281057,г Москва ул Садовая-Самотечная д.7 строение 1,Москва,ул Садовая-Самотечная д.7 строение 1,ул,Садовая-Самотечная ,д.7 строение 1,7742442,муниципальный округ Тверской,1914 +2281057,г Москва ул Садовая-Самотечная д.7 строение 2,Москва,ул Садовая-Самотечная д.7 строение 2,ул,Садовая-Самотечная ,д.7 строение 2,7742445,муниципальный округ Тверской,1914 +2281057,г Москва ул Садовая-Самотечная д.9,Москва,ул Садовая-Самотечная д.9,ул,Садовая-Самотечная ,д.9,7742448,муниципальный округ Тверской,1952 +2281057,г Москва ул Садовая-Триумфальная д.12/14,Москва,ул Садовая-Триумфальная д.12/14,ул,Садовая-Триумфальная ,д.12/14,8174875,муниципальный округ Тверской,1974 +2281057,г Москва ул Садовая-Триумфальная д.16 строение 1,Москва,ул Садовая-Триумфальная д.16 строение 1,ул,Садовая-Триумфальная ,д.16 строение 1,7742456,муниципальный округ Тверской,1891 +2281057,г Москва ул Садовая-Триумфальная д.16 строение 2,Москва,ул Садовая-Триумфальная д.16 строение 2,ул,Садовая-Триумфальная ,д.16 строение 2,7742458,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Садовая-Триумфальная д.16 строение 3,Москва,ул Садовая-Триумфальная д.16 строение 3,ул,Садовая-Триумфальная ,д.16 строение 3,7742462,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Садовая-Триумфальная д.18,Москва,ул Садовая-Триумфальная д.18,ул,Садовая-Триумфальная ,д.18,7945360,муниципальный округ Тверской,1970 +2281057,г Москва ул Садовая-Триумфальная д.18/20,Москва,ул Садовая-Триумфальная д.18/20,ул,Садовая-Триумфальная ,д.18/20,8174912,муниципальный округ Тверской,1970 +2281057,г Москва ул Садовая-Триумфальная д.36 строение 1,Москва,ул Садовая-Триумфальная д.36 строение 1,ул,Садовая-Триумфальная ,д.36 строение 1,8148013,муниципальный округ Тверской,1937 +2281057,г Москва ул Садовая-Триумфальная д.4/10,Москва,ул Садовая-Триумфальная д.4/10,ул,Садовая-Триумфальная ,д.4/10,7742464,муниципальный округ Тверской,1949 +2281057,г Москва ул Садовая-Триумфальная д.6,Москва,ул Садовая-Триумфальная д.6,ул,Садовая-Триумфальная ,д.6,7945363,муниципальный округ Тверской,1912 +2281057,г Москва ул Садовая-Триумфальная д.6 строение 1,Москва,ул Садовая-Триумфальная д.6 строение 1,ул,Садовая-Триумфальная ,д.6 строение 1,7742467,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Самотечная д.11,Москва,ул Самотечная д.11,ул,Самотечная ,д.11,7742471,муниципальный округ Тверской,1963 +2281057,г Москва ул Самотечная д.13,Москва,ул Самотечная д.13,ул,Самотечная ,д.13,7742475,муниципальный округ Тверской,1963 +2281057,г Москва ул Самотечная д.17а,Москва,ул Самотечная д.17а,ул,Самотечная ,д.17а,7742477,муниципальный округ Тверской,1956 +2281057,г Москва ул Селезневская д.13 строение 1,Москва,ул Селезневская д.13 строение 1,ул,Селезневская ,д.13 строение 1,7742511,муниципальный округ Тверской,1901 +2281057,г Москва ул Селезневская д.22,Москва,ул Селезневская д.22,ул,Селезневская ,д.22,8385512,муниципальный округ Тверской,2010 +2281057,г Москва ул Селезневская д.30 кор.1,Москва,ул Селезневская д.30 кор.1,ул,Селезневская ,д.30 кор.1,7945424,муниципальный округ Тверской,1975 +2281057,г Москва ул Селезневская д.30 кор.2,Москва,ул Селезневская д.30 кор.2,ул,Селезневская ,д.30 кор.2,7945426,муниципальный округ Тверской,1974 +2281057,г Москва ул Селезневская д.30 кор.3,Москва,ул Селезневская д.30 кор.3,ул,Селезневская ,д.30 кор.3,7945429,муниципальный округ Тверской,1973 +2281057,г Москва ул Селезневская д.30 строение 1,Москва,ул Селезневская д.30 строение 1,ул,Селезневская ,д.30 строение 1,7742514,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Селезневская д.30 строение 2,Москва,ул Селезневская д.30 строение 2,ул,Селезневская ,д.30 строение 2,7742518,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Селезневская д.30 строение 3,Москва,ул Селезневская д.30 строение 3,ул,Селезневская ,д.30 строение 3,7742520,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Селезневская д.34 кор.1,Москва,ул Селезневская д.34 кор.1,ул,Селезневская ,д.34 кор.1,7945436,муниципальный округ Тверской,1976 +2281057,г Москва ул Селезневская д.34 кор.2,Москва,ул Селезневская д.34 кор.2,ул,Селезневская ,д.34 кор.2,7945440,муниципальный округ Тверской,1977 +2281057,г Москва ул Селезневская д.34 строение 1,Москва,ул Селезневская д.34 строение 1,ул,Селезневская ,д.34 строение 1,7742523,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Селезневская д.34 строение 2,Москва,ул Селезневская д.34 строение 2,ул,Селезневская ,д.34 строение 2,7742526,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Селезневская д.4,Москва,ул Селезневская д.4,ул,Селезневская ,д.4,7742529,муниципальный округ Тверской,1997 +2281057,г Москва ул Сущевская д.13/15,Москва,ул Сущевская д.13/15,ул,Сущевская ,д.13/15,7742581,муниципальный округ Тверской,1958 +2281057,г Москва ул Сущевская д.29,Москва,ул Сущевская д.29,ул,Сущевская ,д.29,8060149,муниципальный округ Тверской,1912 +2281057,г Москва ул Сущевская д.29/31,Москва,ул Сущевская д.29/31,ул,Сущевская ,д.29/31,8057065,муниципальный округ Тверской,1912 +2281057,г Москва ул Сущевская д.31,Москва,ул Сущевская д.31,ул,Сущевская ,д.31,8060163,муниципальный округ Тверской,2001 +2281057,г Москва ул Сущевская д.9,Москва,ул Сущевская д.9,ул,Сущевская ,д.9,7742583,муниципальный округ Тверской,1910 +2281057,г Москва ул Сущевский Вал д.13/15,Москва,ул Сущевский Вал д.13/15,ул,Сущевский Вал ,д.13/15,7742577,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Тверская д.12 строение 1,Москва,ул Тверская д.12 строение 1,ул,Тверская ,д.12 строение 1,7742584,муниципальный округ Тверской,1905 +2281057,г Москва ул Тверская д.12 строение 2,Москва,ул Тверская д.12 строение 2,ул,Тверская ,д.12 строение 2,7742588,муниципальный округ Тверской,1896 +2281057,г Москва ул Тверская д.12 строение 6,Москва,ул Тверская д.12 строение 6,ул,Тверская ,д.12 строение 6,7742591,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Тверская д.12 строение 7,Москва,ул Тверская д.12 строение 7,ул,Тверская ,д.12 строение 7,7742593,муниципальный округ Тверской,1900 +2281057,г Москва ул Тверская д.12 строение 8,Москва,ул Тверская д.12 строение 8,ул,Тверская ,д.12 строение 8,7742595,муниципальный округ Тверской,1903 +2281057,г Москва ул Тверская д.12 строение 9,Москва,ул Тверская д.12 строение 9,ул,Тверская ,д.12 строение 9,7742596,муниципальный округ Тверской,1900 +2281057,г Москва ул Тверская д.15,Москва,ул Тверская д.15,ул,Тверская ,д.15,7742598,муниципальный округ Тверской,1940 +2281057,г Москва ул Тверская д.17,Москва,ул Тверская д.17,ул,Тверская ,д.17,7742600,муниципальный округ Тверской,1940 +2281057,г Москва ул Тверская д.19,Москва,ул Тверская д.19,ул,Тверская ,д.19,7945057,муниципальный округ Тверской,1945 +2281057,г Москва ул Тверская д.19а,Москва,ул Тверская д.19а,ул,Тверская ,д.19а,7742604,муниципальный округ Тверской,1950 +2281057,г Москва ул Тверская д.25/12,Москва,ул Тверская д.25/12,ул,Тверская ,д.25/12,7742605,муниципальный округ Тверской,1937 +2281057,г Москва ул Тверская д.27 строение 1,Москва,ул Тверская д.27 строение 1,ул,Тверская ,д.27 строение 1,7742606,муниципальный округ Тверской,1902 +2281057,г Москва ул Тверская д.27 строение 2,Москва,ул Тверская д.27 строение 2,ул,Тверская ,д.27 строение 2,7742607,муниципальный округ Тверской,1938 +2281057,г Москва ул Тверская д.29 строение 1,Москва,ул Тверская д.29 строение 1,ул,Тверская ,д.29 строение 1,7742609,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Тверская д.29 строение 2,Москва,ул Тверская д.29 строение 2,ул,Тверская ,д.29 строение 2,7742611,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Тверская д.30/2 строение 1,Москва,ул Тверская д.30/2 строение 1,ул,Тверская ,д.30/2 строение 1,7742613,муниципальный округ Тверской,1913 +2281057,г Москва ул Тверская д.4,Москва,ул Тверская д.4,ул,Тверская ,д.4,7742614,муниципальный округ Тверской,1938 +2281057,г Москва ул Тверская д.6 строение 1,Москва,ул Тверская д.6 строение 1,ул,Тверская ,д.6 строение 1,7742616,муниципальный округ Тверской,1940 +2281057,г Москва ул Тверская д.6 строение 3,Москва,ул Тверская д.6 строение 3,ул,Тверская ,д.6 строение 3,7742617,муниципальный округ Тверской,1930 +2281057,г Москва ул Тверская д.6 строение 5,Москва,ул Тверская д.6 строение 5,ул,Тверская ,д.6 строение 5,7742619,муниципальный округ Тверской,1930 +2281057,г Москва ул Тверская д.6 строение 6,Москва,ул Тверская д.6 строение 6,ул,Тверская ,д.6 строение 6,7742621,муниципальный округ Тверской,1891 +2281057,г Москва ул Тверская д.8 кор.1,Москва,ул Тверская д.8 кор.1,ул,Тверская ,д.8 кор.1,7945407,муниципальный округ Тверской,1943 +2281057,г Москва ул Тверская д.8 кор.2,Москва,ул Тверская д.8 кор.2,ул,Тверская ,д.8 кор.2,7742624,муниципальный округ Тверской,1955 +2281057,г Москва ул Тверская д.8 строение 1,Москва,ул Тверская д.8 строение 1,ул,Тверская ,д.8 строение 1,7742623,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Тверская д.9,Москва,ул Тверская д.9,ул,Тверская ,д.9,7742626,муниципальный округ Тверской,1950 +2281057,г Москва ул Тверская д.9а строение 5,Москва,ул Тверская д.9а строение 5,ул,Тверская ,д.9а строение 5,7742627,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 1-я д.10,Москва,ул Тверская-Ямская 1-я д.10,ул,Тверская-Ямская 1-я ,д.10,7742630,муниципальный округ Тверской,1989 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 1-я д.11,Москва,ул Тверская-Ямская 1-я д.11,ул,Тверская-Ямская 1-я ,д.11,7742632,муниципальный округ Тверской,1940 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 1-я д.12,Москва,ул Тверская-Ямская 1-я д.12,ул,Тверская-Ямская 1-я ,д.12,7945417,муниципальный округ Тверской,1943 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 1-я д.13 строение 1,Москва,ул Тверская-Ямская 1-я д.13 строение 1,ул,Тверская-Ямская 1-я ,д.13 строение 1,7742633,муниципальный округ Тверской,1943 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 1-я д.15,Москва,ул Тверская-Ямская 1-я д.15,ул,Тверская-Ямская 1-я ,д.15,7742635,муниципальный округ Тверской,1906 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 1-я д.16/23 строение 1,Москва,ул Тверская-Ямская 1-я д.16/23 строение 1,ул,Тверская-Ямская 1-я ,д.16/23 строение 1,7742637,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 1-я д.17,Москва,ул Тверская-Ямская 1-я д.17,ул,Тверская-Ямская 1-я ,д.17,7742638,муниципальный округ Тверской,1908 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 1-я д.18,Москва,ул Тверская-Ямская 1-я д.18,ул,Тверская-Ямская 1-я ,д.18,8162833,муниципальный округ Тверской,1952 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 1-я д.20,Москва,ул Тверская-Ямская 1-я д.20,ул,Тверская-Ямская 1-я ,д.20,7652030,муниципальный округ Тверской,1949 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 1-я д.24,Москва,ул Тверская-Ямская 1-я д.24,ул,Тверская-Ямская 1-я ,д.24,7742640,муниципальный округ Тверской,1985 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 1-я д.26,Москва,ул Тверская-Ямская 1-я д.26,ул,Тверская-Ямская 1-я ,д.26,7945420,муниципальный округ Тверской,1958 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 1-я д.26 строение 1,Москва,ул Тверская-Ямская 1-я д.26 строение 1,ул,Тверская-Ямская 1-я ,д.26 строение 1,7742641,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 1-я д.28,Москва,ул Тверская-Ямская 1-я д.28,ул,Тверская-Ямская 1-я ,д.28,7742643,муниципальный округ Тверской,1954 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 1-я д.36 строение 1,Москва,ул Тверская-Ямская 1-я д.36 строение 1,ул,Тверская-Ямская 1-я ,д.36 строение 1,7565631,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 1-я д.4,Москва,ул Тверская-Ямская 1-я д.4,ул,Тверская-Ямская 1-я ,д.4,7742645,муниципальный округ Тверской,1910 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 1-я д.7,Москва,ул Тверская-Ямская 1-я д.7,ул,Тверская-Ямская 1-я ,д.7,7713420,муниципальный округ Тверской,1977 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 1-я д.8,Москва,ул Тверская-Ямская 1-я д.8,ул,Тверская-Ямская 1-я ,д.8,7744291,муниципальный округ Тверской,1912 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 1-я д.9,Москва,ул Тверская-Ямская 1-я д.9,ул,Тверская-Ямская 1-я ,д.9,7744295,муниципальный округ Тверской,1933 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 2-Я д.15,Москва,ул Тверская-Ямская 2-Я д.15,ул,Тверская-Ямская 2-Я ,д.15,7744301,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 2-Я д.20/22 строение 2,Москва,ул Тверская-Ямская 2-Я д.20/22 строение 2,ул,Тверская-Ямская 2-Я ,д.20/22 строение 2,7744308,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 2-Я д.38,Москва,ул Тверская-Ямская 2-Я д.38,ул,Тверская-Ямская 2-Я ,д.38,7744328,муниципальный округ Тверской,1931 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 2-Я д.54,Москва,ул Тверская-Ямская 2-Я д.54,ул,Тверская-Ямская 2-Я ,д.54,7709779,муниципальный округ Тверской,1982 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 2-Я д.6,Москва,ул Тверская-Ямская 2-Я д.6,ул,Тверская-Ямская 2-Я ,д.6,7945428,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 2-Я д.6/7 строение 4,Москва,ул Тверская-Ямская 2-Я д.6/7 строение 4,ул,Тверская-Ямская 2-Я ,д.6/7 строение 4,7744334,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 2-Я д.6/7 строение 5,Москва,ул Тверская-Ямская 2-Я д.6/7 строение 5,ул,Тверская-Ямская 2-Я ,д.6/7 строение 5,7744340,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 3-Я д.10,Москва,ул Тверская-Ямская 3-Я д.10,ул,Тверская-Ямская 3-Я ,д.10,8020481,муниципальный округ Тверской,2010 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 3-Я д.11,Москва,ул Тверская-Ямская 3-Я д.11,ул,Тверская-Ямская 3-Я ,д.11,7744377,муниципальный округ Тверской,1908 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 3-Я д.12 строение 1,Москва,ул Тверская-Ямская 3-Я д.12 строение 1,ул,Тверская-Ямская 3-Я ,д.12 строение 1,7744388,муниципальный округ Тверской,1926 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 3-Я д.12 строение 2,Москва,ул Тверская-Ямская 3-Я д.12 строение 2,ул,Тверская-Ямская 3-Я ,д.12 строение 2,7744397,муниципальный округ Тверской,1926 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 3-Я д.12 строение 3,Москва,ул Тверская-Ямская 3-Я д.12 строение 3,ул,Тверская-Ямская 3-Я ,д.12 строение 3,7945433,муниципальный округ Тверской,1934 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 3-Я д.13,Москва,ул Тверская-Ямская 3-Я д.13,ул,Тверская-Ямская 3-Я ,д.13,7751934,муниципальный округ Тверской,1941 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 3-Я д.15,Москва,ул Тверская-Ямская 3-Я д.15,ул,Тверская-Ямская 3-Я ,д.15,7945059,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 3-Я д.21/23,Москва,ул Тверская-Ямская 3-Я д.21/23,ул,Тверская-Ямская 3-Я ,д.21/23,7744426,муниципальный округ Тверской,1934 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 3-Я д.26,Москва,ул Тверская-Ямская 3-Я д.26,ул,Тверская-Ямская 3-Я ,д.26,7744434,муниципальный округ Тверской,1933 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 3-Я д.42/8,Москва,ул Тверская-Ямская 3-Я д.42/8,ул,Тверская-Ямская 3-Я ,д.42/8,7744442,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 3-Я д.44,Москва,ул Тверская-Ямская 3-Я д.44,ул,Тверская-Ямская 3-Я ,д.44,7818772,муниципальный округ Тверской,2000 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 3-Я д.48,Москва,ул Тверская-Ямская 3-Я д.48,ул,Тверская-Ямская 3-Я ,д.48,8133216,муниципальный округ Тверской,1913 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 3-Я д.5,Москва,ул Тверская-Ямская 3-Я д.5,ул,Тверская-Ямская 3-Я ,д.5,7751867,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 3-Я д.52,Москва,ул Тверская-Ямская 3-Я д.52,ул,Тверская-Ямская 3-Я ,д.52,7744451,муниципальный округ Тверской,1988 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 3-Я д.56/6,Москва,ул Тверская-Ямская 3-Я д.56/6,ул,Тверская-Ямская 3-Я ,д.56/6,7744457,муниципальный округ Тверской,1870 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 3-Я д.7,Москва,ул Тверская-Ямская 3-Я д.7,ул,Тверская-Ямская 3-Я ,д.7,7945441,муниципальный округ Тверской,1934 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 3-Я д.8/7 строение 3,Москва,ул Тверская-Ямская 3-Я д.8/7 строение 3,ул,Тверская-Ямская 3-Я ,д.8/7 строение 3,7744460,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 4-Я д.12 строение 1,Москва,ул Тверская-Ямская 4-Я д.12 строение 1,ул,Тверская-Ямская 4-Я ,д.12 строение 1,7744467,муниципальный округ Тверской,1913 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 4-Я д.12 строение 2,Москва,ул Тверская-Ямская 4-Я д.12 строение 2,ул,Тверская-Ямская 4-Я ,д.12 строение 2,7744474,муниципальный округ Тверской,1913 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 4-Я д.13,Москва,ул Тверская-Ямская 4-Я д.13,ул,Тверская-Ямская 4-Я ,д.13,7744480,муниципальный округ Тверской,1910 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 4-Я д.2/11 строение 1,Москва,ул Тверская-Ямская 4-Я д.2/11 строение 1,ул,Тверская-Ямская 4-Я ,д.2/11 строение 1,7744693,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 4-Я д.2/11 строение 2,Москва,ул Тверская-Ямская 4-Я д.2/11 строение 2,ул,Тверская-Ямская 4-Я ,д.2/11 строение 2,7744700,муниципальный округ Тверской,1967 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 4-Я д.23,Москва,ул Тверская-Ямская 4-Я д.23,ул,Тверская-Ямская 4-Я ,д.23,7751984,муниципальный округ Тверской,1959 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 4-Я д.24,Москва,ул Тверская-Ямская 4-Я д.24,ул,Тверская-Ямская 4-Я ,д.24,7751946,муниципальный округ Тверской,1912 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 4-Я д.25,Москва,ул Тверская-Ямская 4-Я д.25,ул,Тверская-Ямская 4-Я ,д.25,7751958,муниципальный округ Тверской,1927 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 4-Я д.26/8,Москва,ул Тверская-Ямская 4-Я д.26/8,ул,Тверская-Ямская 4-Я ,д.26/8,7744709,муниципальный округ Тверской,1914 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 4-Я д.27,Москва,ул Тверская-Ямская 4-Я д.27,ул,Тверская-Ямская 4-Я ,д.27,7751912,муниципальный округ Тверской,1957 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 4-Я д.4,Москва,ул Тверская-Ямская 4-Я д.4,ул,Тверская-Ямская 4-Я ,д.4,7751884,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 4-Я д.5,Москва,ул Тверская-Ямская 4-Я д.5,ул,Тверская-Ямская 4-Я ,д.5,7751967,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 4-Я д.6/12,Москва,ул Тверская-Ямская 4-Я д.6/12,ул,Тверская-Ямская 4-Я ,д.6/12,7744727,муниципальный округ Тверской,1957 +2281057,г Москва ул Тверская-Ямская 4-Я д.8/9,Москва,ул Тверская-Ямская 4-Я д.8/9,ул,Тверская-Ямская 4-Я ,д.8/9,7744735,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Тихвинская д.13 строение 1,Москва,ул Тихвинская д.13 строение 1,ул,Тихвинская ,д.13 строение 1,7744795,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Тихвинская д.17,Москва,ул Тихвинская д.17,ул,Тихвинская ,д.17,7744766,муниципальный округ Тверской,н.д. +2281057,г Москва ул Тихвинская д.17 строение 1,Москва,ул Тихвинская д.17 строение 1,ул,Тихвинская ,д.17 строение 1,7945452,муниципальный округ Тверской,1976 +2281057,г Москва ул Тихвинская д.3 кор.1,Москва,ул Тихвинская д.3 кор.1,ул,Тихвинская ,д.3 кор.1,7945456,муниципальный округ Тверской,1975 +2281057,г Москва ул Тихвинская д.39,Москва,ул Тихвинская д.39,ул,Тихвинская ,д.39,8020475,муниципальный округ Тверской,2009 +2281057,г Москва ул Тихвинская д.7,Москва,ул Тихвинская д.7,ул,Тихвинская ,д.7,7875164,муниципальный округ Тверской,1914 +2281057,г Москва ул Тихвинская д.9,Москва,ул Тихвинская д.9,ул,Тихвинская ,д.9,7744809,муниципальный округ Тверской,1982 +2281057,г Москва ул Фадеева д.10,Москва,ул Фадеева д.10,ул,Фадеева ,д.10,7745053,муниципальный округ Тверской,1890 +2281057,г Москва ул Фадеева д.5,Москва,ул Фадеева д.5,ул,Фадеева ,д.5,7745076,муниципальный округ Тверской,1917 +2281057,г Москва ул Фадеева д.5 строение 19,Москва,ул Фадеева д.5 строение 19,ул,Фадеева ,д.5 строение 19,7751851,муниципальный округ Тверской,1957 +2281057,г Москва ул Фадеева д.6 строение 1,Москва,ул Фадеева д.6 строение 1,ул,Фадеева ,д.6 строение 1,7745087,муниципальный округ Тверской,1932 +2281057,г Москва ул Фадеева д.6 строение 2,Москва,ул Фадеева д.6 строение 2,ул,Фадеева ,д.6 строение 2,7745098,муниципальный округ Тверской,1936 +2281057,г Москва ул Фадеева д.6 строение 3,Москва,ул Фадеева д.6 строение 3,ул,Фадеева ,д.6 строение 3,7745112,муниципальный округ Тверской,1954 +2281057,г Москва ул Фадеева д.6 строение 4,Москва,ул Фадеева д.6 строение 4,ул,Фадеева ,д.6 строение 4,7945471,муниципальный округ Тверской,1957 +2281057,г Москва ул Фадеева д.7 строение 1,Москва,ул Фадеева д.7 строение 1,ул,Фадеева ,д.7 строение 1,7745128,муниципальный округ Тверской,1927 +2281057,г Москва ул Фадеева д.7 строение 2,Москва,ул Фадеева д.7 строение 2,ул,Фадеева ,д.7 строение 2,7745140,муниципальный округ Тверской,1929 +2281057,г Москва ул Фадеева д.7 строение 3,Москва,ул Фадеева д.7 строение 3,ул,Фадеева ,д.7 строение 3,7745157,муниципальный округ Тверской,1929 +2281057,г Москва ул Чаянова д.10 строение 1,Москва,ул Чаянова д.10 строение 1,ул,Чаянова ,д.10 строение 1,7745239,муниципальный округ Тверской,1939 +2281057,г Москва ул Чаянова д.10 строение 2,Москва,ул Чаянова д.10 строение 2,ул,Чаянова ,д.10 строение 2,7751722,муниципальный округ Тверской,1934 +2281057,г Москва ул Чаянова д.12,Москва,ул Чаянова д.12,ул,Чаянова ,д.12,7751820,муниципальный округ Тверской,1964 +2281057,г Москва ул Чаянова д.16,Москва,ул Чаянова д.16,ул,Чаянова ,д.16,7745253,муниципальный округ Тверской,1959 +2281057,г Москва ул Чаянова д.18,Москва,ул Чаянова д.18,ул,Чаянова ,д.18,7745263,муниципальный округ Тверской,1956 +2281057,г Москва ул Чаянова д.18а,Москва,ул Чаянова д.18а,ул,Чаянова ,д.18а,7745280,муниципальный округ Тверской,1959 +2281057,г Москва ул Чаянова д.20,Москва,ул Чаянова д.20,ул,Чаянова ,д.20,8159688,муниципальный округ Тверской,1970 +2281058,г Москва б-р Гоголевский д.3,Москва,б-р Гоголевский д.3,б-р,Гоголевский ,д.3,7555053,муниципальный округ Хамовники,1880 +2281058,г Москва б-р Гоголевский д.8 строение 1,Москва,б-р Гоголевский д.8 строение 1,б-р,Гоголевский ,д.8 строение 1,7555056,муниципальный округ Хамовники,1931 +2281058,г Москва б-р Гоголевский д.8 строение 2,Москва,б-р Гоголевский д.8 строение 2,б-р,Гоголевский ,д.8 строение 2,7555058,муниципальный округ Хамовники,1931 +2281058,г Москва б-р Зубовский д.13 строение 1,Москва,б-р Зубовский д.13 строение 1,б-р,Зубовский ,д.13 строение 1,8030638,муниципальный округ Хамовники,1914 +2281058,г Москва б-р Зубовский д.16/20 строение 1,Москва,б-р Зубовский д.16/20 строение 1,б-р,Зубовский ,д.16/20 строение 1,7555144,муниципальный округ Хамовники,1933 +2281058,г Москва б-р Зубовский д.25 строение 1,Москва,б-р Зубовский д.25 строение 1,б-р,Зубовский ,д.25 строение 1,8030646,муниципальный округ Хамовники,1910 +2281058,г Москва б-р Зубовский д.29,Москва,б-р Зубовский д.29,б-р,Зубовский ,д.29,8092211,муниципальный округ Хамовники,1890 +2281058,г Москва б-р Зубовский д.31/33,Москва,б-р Зубовский д.31/33,б-р,Зубовский ,д.31/33,8092458,муниципальный округ Хамовники,1945 +2281058,г Москва б-р Зубовский д.35,Москва,б-р Зубовский д.35,б-р,Зубовский ,д.35,8092536,муниципальный округ Хамовники,1910 +2281058,г Москва б-р Смоленский д.10,Москва,б-р Смоленский д.10,б-р,Смоленский ,д.10,7556029,муниципальный округ Хамовники,1905 +2281058,г Москва б-р Смоленский д.13 строение 7,Москва,б-р Смоленский д.13 строение 7,б-р,Смоленский ,д.13 строение 7,8132797,муниципальный округ Хамовники,1935 +2281058,г Москва б-р Смоленский д.13 строение 8,Москва,б-р Смоленский д.13 строение 8,б-р,Смоленский ,д.13 строение 8,8031188,муниципальный округ Хамовники,1944 +2281058,г Москва б-р Смоленский д.15,Москва,б-р Смоленский д.15,б-р,Смоленский ,д.15,8132739,муниципальный округ Хамовники,1914 +2281058,г Москва б-р Смоленский д.17 строение 1,Москва,б-р Смоленский д.17 строение 1,б-р,Смоленский ,д.17 строение 1,8117706,муниципальный округ Хамовники,1933 +2281058,г Москва б-р Смоленский д.17 строение 5,Москва,б-р Смоленский д.17 строение 5,б-р,Смоленский ,д.17 строение 5,8107362,муниципальный округ Хамовники,1820 +2281058,г Москва б-р Смоленский д.22/14,Москва,б-р Смоленский д.22/14,б-р,Смоленский ,д.22/14,7556034,муниципальный округ Хамовники,1941 +2281058,г Москва б-р Смоленский д.3/5 строение 1А,Москва,б-р Смоленский д.3/5 строение 1А,б-р,Смоленский ,д.3/5 строение 1А,8133028,муниципальный округ Хамовники,1940 +2281058,г Москва б-р Смоленский д.3/5 строение 1Б,Москва,б-р Смоленский д.3/5 строение 1Б,б-р,Смоленский ,д.3/5 строение 1Б,8133094,муниципальный округ Хамовники,1935 +2281058,г Москва б-р Смоленский д.6/8,Москва,б-р Смоленский д.6/8,б-р,Смоленский ,д.6/8,7556038,муниципальный округ Хамовники,1967 +2281058,г Москва б-р Смоленский д.7,Москва,б-р Смоленский д.7,б-р,Смоленский ,д.7,8031204,муниципальный округ Хамовники,1944 +2281058,г Москва наб Кремлевская д.1/9 строение 9,Москва,наб Кремлевская д.1/9 строение 9,наб,Кремлевская ,д.1/9 строение 9,8030783,муниципальный округ Хамовники,1913 +2281058,г Москва наб Пречистенская д.17,Москва,наб Пречистенская д.17,наб,Пречистенская ,д.17,7791208,муниципальный округ Хамовники,2008 +2281058,г Москва наб Ростовская д.5,Москва,наб Ростовская д.5,наб,Ростовская ,д.5,7716123,муниципальный округ Хамовники,1939 +2281058,г Москва наб Саввинская д.19 строение 1А,Москва,наб Саввинская д.19 строение 1А,наб,Саввинская ,д.19 строение 1А,8140072,муниципальный округ Хамовники,1953 +2281058,г Москва наб Саввинская д.19 строение 1Б,Москва,наб Саввинская д.19 строение 1Б,наб,Саввинская ,д.19 строение 1Б,8140135,муниципальный округ Хамовники,1947 +2281058,г Москва наб Саввинская д.3,Москва,наб Саввинская д.3,наб,Саввинская ,д.3,8031110,муниципальный округ Хамовники,1946 +2281058,г Москва наб Саввинская д.5,Москва,наб Саввинская д.5,наб,Саввинская ,д.5,8134938,муниципальный округ Хамовники,1895 +2281058,г Москва наб Саввинская д.7 строение 3,Москва,наб Саввинская д.7 строение 3,наб,Саввинская ,д.7 строение 3,8095914,муниципальный округ Хамовники,1999 +2281058,г Москва наб Саввинская д.9,Москва,наб Саввинская д.9,наб,Саввинская ,д.9,7661690,муниципальный округ Хамовники,2006 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.10,Москва,наб Фрунзенская д.10,наб,Фрунзенская ,д.10,8092056,муниципальный округ Хамовники,1922 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.12,Москва,наб Фрунзенская д.12,наб,Фрунзенская ,д.12,8092063,муниципальный округ Хамовники,1952 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.14,Москва,наб Фрунзенская д.14,наб,Фрунзенская ,д.14,8092068,муниципальный округ Хамовники,1959 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.16 кор.1,Москва,наб Фрунзенская д.16 кор.1,наб,Фрунзенская ,д.16 кор.1,8031255,муниципальный округ Хамовники,1960 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.16 строение 2,Москва,наб Фрунзенская д.16 строение 2,наб,Фрунзенская ,д.16 строение 2,8092084,муниципальный округ Хамовники,1960 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.18,Москва,наб Фрунзенская д.18,наб,Фрунзенская ,д.18,8031260,муниципальный округ Хамовники,1960 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.2/1,Москва,наб Фрунзенская д.2/1,наб,Фрунзенская ,д.2/1,8092032,муниципальный округ Хамовники,1931 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.24/1,Москва,наб Фрунзенская д.24/1,наб,Фрунзенская ,д.24/1,8031262,муниципальный округ Хамовники,1951 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.26,Москва,наб Фрунзенская д.26,наб,Фрунзенская ,д.26,8092092,муниципальный округ Хамовники,1940 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.28,Москва,наб Фрунзенская д.28,наб,Фрунзенская ,д.28,8244220,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.32,Москва,наб Фрунзенская д.32,наб,Фрунзенская ,д.32,8092101,муниципальный округ Хамовники,1940 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.34,Москва,наб Фрунзенская д.34,наб,Фрунзенская ,д.34,8304975,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.36/2,Москва,наб Фрунзенская д.36/2,наб,Фрунзенская ,д.36/2,8092111,муниципальный округ Хамовники,1959 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.38/1,Москва,наб Фрунзенская д.38/1,наб,Фрунзенская ,д.38/1,8091691,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.4,Москва,наб Фрунзенская д.4,наб,Фрунзенская ,д.4,8092040,муниципальный округ Хамовники,1943 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.40,Москва,наб Фрунзенская д.40,наб,Фрунзенская ,д.40,8091700,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.42,Москва,наб Фрунзенская д.42,наб,Фрунзенская ,д.42,8091707,муниципальный округ Хамовники,1957 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.44 строение 1,Москва,наб Фрунзенская д.44 строение 1,наб,Фрунзенская ,д.44 строение 1,8091714,муниципальный округ Хамовники,1943 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.44 строение 2,Москва,наб Фрунзенская д.44 строение 2,наб,Фрунзенская ,д.44 строение 2,8091716,муниципальный округ Хамовники,1959 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.46,Москва,наб Фрунзенская д.46,наб,Фрунзенская ,д.46,8031265,муниципальный округ Хамовники,1939 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.48,Москва,наб Фрунзенская д.48,наб,Фрунзенская ,д.48,8031269,муниципальный округ Хамовники,1939 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.50,Москва,наб Фрунзенская д.50,наб,Фрунзенская ,д.50,7716098,муниципальный округ Хамовники,1956 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.52,Москва,наб Фрунзенская д.52,наб,Фрунзенская ,д.52,8031272,муниципальный округ Хамовники,1939 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.54,Москва,наб Фрунзенская д.54,наб,Фрунзенская ,д.54,8031275,муниципальный округ Хамовники,1939 +2281058,г Москва наб Фрунзенская д.8,Москва,наб Фрунзенская д.8,наб,Фрунзенская ,д.8,8092048,муниципальный округ Хамовники,1943 +2281058,г Москва пер Афанасьевский Б. д.15 строение 1,Москва,пер Афанасьевский Б. д.15 строение 1,пер,Афанасьевский Б. ,д.15 строение 1,7553130,муниципальный округ Хамовники,1910 +2281058,г Москва пер Афанасьевский Б. д.17/7,Москва,пер Афанасьевский Б. д.17/7,пер,Афанасьевский Б. ,д.17/7,7971896,муниципальный округ Хамовники,1935 +2281058,г Москва пер Афанасьевский Б. д.3,Москва,пер Афанасьевский Б. д.3,пер,Афанасьевский Б. ,д.3,7553719,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва пер Афанасьевский Б. д.3 строение 3,Москва,пер Афанасьевский Б. д.3 строение 3,пер,Афанасьевский Б. ,д.3 строение 3,7553709,муниципальный округ Хамовники,1914 +2281058,г Москва пер Афанасьевский Б. д.4,Москва,пер Афанасьевский Б. д.4,пер,Афанасьевский Б. ,д.4,7553711,муниципальный округ Хамовники,1910 +2281058,г Москва пер Афанасьевский Б. д.5,Москва,пер Афанасьевский Б. д.5,пер,Афанасьевский Б. ,д.5,7553712,муниципальный округ Хамовники,1932 +2281058,г Москва пер Афанасьевский Б. д.6,Москва,пер Афанасьевский Б. д.6,пер,Афанасьевский Б. ,д.6,7553714,муниципальный округ Хамовники,1981 +2281058,г Москва пер Афанасьевский Б. д.7 кор.2,Москва,пер Афанасьевский Б. д.7 кор.2,пер,Афанасьевский Б. ,д.7 кор.2,8210809,муниципальный округ Хамовники,1908 +2281058,г Москва пер Афанасьевский Б. д.7 кор.3,Москва,пер Афанасьевский Б. д.7 кор.3,пер,Афанасьевский Б. ,д.7 кор.3,8210818,муниципальный округ Хамовники,1908 +2281058,г Москва пер Барыковский д.10,Москва,пер Барыковский д.10,пер,Барыковский ,д.10,7553727,муниципальный округ Хамовники,1830 +2281058,г Москва пер Барыковский д.5,Москва,пер Барыковский д.5,пер,Барыковский ,д.5,8243488,муниципальный округ Хамовники,1914 +2281058,г Москва пер Бутиковский д.18,Москва,пер Бутиковский д.18,пер,Бутиковский ,д.18,8030205,муниципальный округ Хамовники,1955 +2281058,г Москва пер Бутиковский д.3,Москва,пер Бутиковский д.3,пер,Бутиковский ,д.3,8278843,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва пер Бутиковский д.5,Москва,пер Бутиковский д.5,пер,Бутиковский ,д.5,8278666,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва пер Власьевский Б. д.10,Москва,пер Власьевский Б. д.10,пер,Власьевский Б. ,д.10,8030448,муниципальный округ Хамовники,1927 +2281058,г Москва пер Власьевский Б. д.12,Москва,пер Власьевский Б. д.12,пер,Власьевский Б. ,д.12,7717593,муниципальный округ Хамовники,1981 +2281058,г Москва пер Власьевский Б. д.14 строение 1,Москва,пер Власьевский Б. д.14 строение 1,пер,Власьевский Б. ,д.14 строение 1,8030455,муниципальный округ Хамовники,1907 +2281058,г Москва пер Власьевский Б. д.14 строение 2,Москва,пер Власьевский Б. д.14 строение 2,пер,Власьевский Б. ,д.14 строение 2,8030459,муниципальный округ Хамовники,1917 +2281058,г Москва пер Власьевский Б. д.9,Москва,пер Власьевский Б. д.9,пер,Власьевский Б. ,д.9,8154971,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва пер Власьевский М. д.3,Москва,пер Власьевский М. д.3,пер,Власьевский М. ,д.3,7555157,муниципальный округ Хамовники,1971 +2281058,г Москва пер Власьевский М. д.6,Москва,пер Власьевский М. д.6,пер,Власьевский М. ,д.6,7555159,муниципальный округ Хамовники,1966 +2281058,г Москва пер Власьевский М. д.7,Москва,пер Власьевский М. д.7,пер,Власьевский М. ,д.7,7555162,муниципальный округ Хамовники,1971 +2281058,г Москва пер Власьевский М. д.7А,Москва,пер Власьевский М. д.7А,пер,Власьевский М. ,д.7А,7555167,муниципальный округ Хамовники,1910 +2281058,г Москва пер Вражский 1-й д.4,Москва,пер Вражский 1-й д.4,пер,Вражский 1-й ,д.4,8105436,муниципальный округ Хамовники,1976 +2281058,г Москва пер Вражский 1-й д.8,Москва,пер Вражский 1-й д.8,пер,Вражский 1-й ,д.8,8110343,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва пер Вражский 2-й д.1 кор.1,Москва,пер Вражский 2-й д.1 кор.1,пер,Вражский 2-й ,д.1 кор.1,7597989,муниципальный округ Хамовники,2007 +2281058,г Москва пер Вражский 2-й д.1 кор.2,Москва,пер Вражский 2-й д.1 кор.2,пер,Вражский 2-й ,д.1 кор.2,7598001,муниципальный округ Хамовники,2007 +2281058,г Москва пер Всеволожский д.3,Москва,пер Всеволожский д.3,пер,Всеволожский ,д.3,7562189,муниципальный округ Хамовники,1914 +2281058,г Москва пер Гагаринский д.16,Москва,пер Гагаринский д.16,пер,Гагаринский ,д.16,7717595,муниципальный округ Хамовники,1983 +2281058,г Москва пер Гагаринский д.19/3,Москва,пер Гагаринский д.19/3,пер,Гагаринский ,д.19/3,8244027,муниципальный округ Хамовники,1969 +2281058,г Москва пер Гагаринский д.21,Москва,пер Гагаринский д.21,пер,Гагаринский ,д.21,8244037,муниципальный округ Хамовники,1969 +2281058,г Москва пер Гагаринский д.22/8 строение 1,Москва,пер Гагаринский д.22/8 строение 1,пер,Гагаринский ,д.22/8 строение 1,7553742,муниципальный округ Хамовники,1912 +2281058,г Москва пер Гагаринский д.23 строение 1,Москва,пер Гагаринский д.23 строение 1,пер,Гагаринский ,д.23 строение 1,7553745,муниципальный округ Хамовники,1910 +2281058,г Москва пер Гагаринский д.23 строение 2,Москва,пер Гагаринский д.23 строение 2,пер,Гагаринский ,д.23 строение 2,7553748,муниципальный округ Хамовники,1907 +2281058,г Москва пер Гагаринский д.24/7 кор.1,Москва,пер Гагаринский д.24/7 кор.1,пер,Гагаринский ,д.24/7 кор.1,7717596,муниципальный округ Хамовники,1967 +2281058,г Москва пер Гагаринский д.26,Москва,пер Гагаринский д.26,пер,Гагаринский ,д.26,7717598,муниципальный округ Хамовники,1974 +2281058,г Москва пер Гагаринский д.27,Москва,пер Гагаринский д.27,пер,Гагаринский ,д.27,7553752,муниципальный округ Хамовники,1970 +2281058,г Москва пер Гагаринский д.28,Москва,пер Гагаринский д.28,пер,Гагаринский ,д.28,7553756,муниципальный округ Хамовники,1910 +2281058,г Москва пер Гагаринский д.31,Москва,пер Гагаринский д.31,пер,Гагаринский ,д.31,7553762,муниципальный округ Хамовники,1969 +2281058,г Москва пер Гагаринский д.35,Москва,пер Гагаринский д.35,пер,Гагаринский ,д.35,7553766,муниципальный округ Хамовники,1908 +2281058,г Москва пер Гагаринский д.6,Москва,пер Гагаринский д.6,пер,Гагаринский ,д.6,7555043,муниципальный округ Хамовники,1975 +2281058,г Москва пер Гагаринский д.9/5,Москва,пер Гагаринский д.9/5,пер,Гагаринский ,д.9/5,7555044,муниципальный округ Хамовники,1910 +2281058,г Москва пер Глазовский д.5,Москва,пер Глазовский д.5,пер,Глазовский ,д.5,8215971,муниципальный округ Хамовники,1910 +2281058,г Москва пер Денежный д.22,Москва,пер Денежный д.22,пер,Денежный ,д.22,7717601,муниципальный округ Хамовники,1985 +2281058,г Москва пер Денежный д.4,Москва,пер Денежный д.4,пер,Денежный ,д.4,7555065,муниципальный округ Хамовники,1914 +2281058,г Москва пер Денежный д.7 кор.2,Москва,пер Денежный д.7 кор.2,пер,Денежный ,д.7 кор.2,8308861,муниципальный округ Хамовники,1914 +2281058,г Москва пер Денежный д.8,Москва,пер Денежный д.8,пер,Денежный ,д.8,8030482,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва пер Еропкинский д.11,Москва,пер Еропкинский д.11,пер,Еропкинский ,д.11,8030533,муниципальный округ Хамовники,1913 +2281058,г Москва пер Еропкинский д.14/13,Москва,пер Еропкинский д.14/13,пер,Еропкинский ,д.14/13,8030542,муниципальный округ Хамовники,1903 +2281058,г Москва пер Зачатьевский 1-й д.10,Москва,пер Зачатьевский 1-й д.10,пер,Зачатьевский 1-й ,д.10,8181899,муниципальный округ Хамовники,2002 +2281058,г Москва пер Зачатьевский 1-й д.13,Москва,пер Зачатьевский 1-й д.13,пер,Зачатьевский 1-й ,д.13,7553702,муниципальный округ Хамовники,1930 +2281058,г Москва пер Зачатьевский 1-й д.4,Москва,пер Зачатьевский 1-й д.4,пер,Зачатьевский 1-й ,д.4,8380408,муниципальный округ Хамовники,1998 +2281058,г Москва пер Зачатьевский 1-й д.5,Москва,пер Зачатьевский 1-й д.5,пер,Зачатьевский 1-й ,д.5,7550741,муниципальный округ Хамовники,2005 +2281058,г Москва пер Зачатьевский 1-й д.6,Москва,пер Зачатьевский 1-й д.6,пер,Зачатьевский 1-й ,д.6,8260452,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва пер Зачатьевский 1-й д.6 строение 1,Москва,пер Зачатьевский 1-й д.6 строение 1,пер,Зачатьевский 1-й ,д.6 строение 1,8147505,муниципальный округ Хамовники,2002 +2281058,г Москва пер Зачатьевский 1-й д.8 кор.1,Москва,пер Зачатьевский 1-й д.8 кор.1,пер,Зачатьевский 1-й ,д.8 кор.1,7790972,муниципальный округ Хамовники,2012 +2281058,г Москва пер Зачатьевский 2-й д.11,Москва,пер Зачатьевский 2-й д.11,пер,Зачатьевский 2-й ,д.11,7791199,муниципальный округ Хамовники,2009 +2281058,г Москва пер Земледельческий д.12,Москва,пер Земледельческий д.12,пер,Земледельческий ,д.12,8105444,муниципальный округ Хамовники,1911 +2281058,г Москва пер Земледельческий д.18,Москва,пер Земледельческий д.18,пер,Земледельческий ,д.18,8105452,муниципальный округ Хамовники,1960 +2281058,г Москва пер Земледельческий д.3,Москва,пер Земледельческий д.3,пер,Земледельческий ,д.3,8105457,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва пер Знаменский Б. д.13,Москва,пер Знаменский Б. д.13,пер,Знаменский Б. ,д.13,7700754,муниципальный округ Хамовники,2010 +2281058,г Москва пер Знаменский Б. д.15,Москва,пер Знаменский Б. д.15,пер,Знаменский Б. ,д.15,7700759,муниципальный округ Хамовники,2009 +2281058,г Москва пер Знаменский Б. д.4,Москва,пер Знаменский Б. д.4,пер,Знаменский Б. ,д.4,8243500,муниципальный округ Хамовники,1910 +2281058,г Москва пер Знаменский М. д.7/10 строение 2,Москва,пер Знаменский М. д.7/10 строение 2,пер,Знаменский М. ,д.7/10 строение 2,7555198,муниципальный округ Хамовники,1912 +2281058,г Москва пер Колымажный д.10,Москва,пер Колымажный д.10,пер,Колымажный ,д.10,8194614,муниципальный округ Хамовники,2006 +2281058,г Москва пер Коробейников д.1,Москва,пер Коробейников д.1,пер,Коробейников ,д.1,8080271,муниципальный округ Хамовники,2006 +2281058,г Москва пер Коробейников д.18,Москва,пер Коробейников д.18,пер,Коробейников ,д.18,8322282,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва пер Коробейников д.3,Москва,пер Коробейников д.3,пер,Коробейников ,д.3,8353637,муниципальный округ Хамовники,2002 +2281058,г Москва пер Кропоткинский д.11,Москва,пер Кропоткинский д.11,пер,Кропоткинский ,д.11,8030785,муниципальный округ Хамовники,1930 +2281058,г Москва пер Кропоткинский д.20,Москва,пер Кропоткинский д.20,пер,Кропоткинский ,д.20,8030793,муниципальный округ Хамовники,1959 +2281058,г Москва пер Кропоткинский д.9,Москва,пер Кропоткинский д.9,пер,Кропоткинский ,д.9,8030799,муниципальный округ Хамовники,1999 +2281058,г Москва пер Курсовой д.15,Москва,пер Курсовой д.15,пер,Курсовой ,д.15,7555150,муниципальный округ Хамовники,1930 +2281058,г Москва пер Левшинский Б. д.17/25,Москва,пер Левшинский Б. д.17/25,пер,Левшинский Б. ,д.17/25,8030819,муниципальный округ Хамовники,1933 +2281058,г Москва пер Левшинский Б. д.3,Москва,пер Левшинский Б. д.3,пер,Левшинский Б. ,д.3,7553722,муниципальный округ Хамовники,1957 +2281058,г Москва пер Левшинский Б. д.8/1 строение 2,Москва,пер Левшинский Б. д.8/1 строение 2,пер,Левшинский Б. ,д.8/1 строение 2,8030811,муниципальный округ Хамовники,1934 +2281058,г Москва пер Левшинский Б. д.8А,Москва,пер Левшинский Б. д.8А,пер,Левшинский Б. ,д.8А,7553726,муниципальный округ Хамовники,1928 +2281058,г Москва пер Левшинский М. д.1/32 строение 3,Москва,пер Левшинский М. д.1/32 строение 3,пер,Левшинский М. ,д.1/32 строение 3,8030846,муниципальный округ Хамовники,1969 +2281058,г Москва пер Левшинский М. д.1/32 строение 8,Москва,пер Левшинский М. д.1/32 строение 8,пер,Левшинский М. ,д.1/32 строение 8,7555207,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва пер Левшинский М. д.10,Москва,пер Левшинский М. д.10,пер,Левшинский М. ,д.10,7555211,муниципальный округ Хамовники,1860 +2281058,г Москва пер Левшинский М. д.12,Москва,пер Левшинский М. д.12,пер,Левшинский М. ,д.12,7555215,муниципальный округ Хамовники,1928 +2281058,г Москва пер Левшинский М. д.14/9 строение 1,Москва,пер Левшинский М. д.14/9 строение 1,пер,Левшинский М. ,д.14/9 строение 1,7555224,муниципальный округ Хамовники,1939 +2281058,г Москва пер Левшинский М. д.14/9 строение 2,Москва,пер Левшинский М. д.14/9 строение 2,пер,Левшинский М. ,д.14/9 строение 2,7555293,муниципальный округ Хамовники,1947 +2281058,г Москва пер Левшинский М. д.3,Москва,пер Левшинский М. д.3,пер,Левшинский М. ,д.3,8030849,муниципальный округ Хамовники,1896 +2281058,г Москва пер Левшинский М. д.5,Москва,пер Левшинский М. д.5,пер,Левшинский М. ,д.5,8130571,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва пер Левшинский М. д.6/8,Москва,пер Левшинский М. д.6/8,пер,Левшинский М. ,д.6/8,7555300,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва пер Левшинский М. д.7 строение 1,Москва,пер Левшинский М. д.7 строение 1,пер,Левшинский М. ,д.7 строение 1,7555302,муниципальный округ Хамовники,1911 +2281058,г Москва пер Лопухинский д.1А,Москва,пер Лопухинский д.1А,пер,Лопухинский ,д.1А,8119596,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва пер Лопухинский д.1А строение 2,Москва,пер Лопухинский д.1А строение 2,пер,Лопухинский ,д.1А строение 2,8243975,муниципальный округ Хамовники,1998 +2281058,г Москва пер Мансуровский д.10 строение 1,Москва,пер Мансуровский д.10 строение 1,пер,Мансуровский ,д.10 строение 1,7555402,муниципальный округ Хамовники,1912 +2281058,г Москва пер Мансуровский д.10 строение 2,Москва,пер Мансуровский д.10 строение 2,пер,Мансуровский ,д.10 строение 2,7555406,муниципальный округ Хамовники,1912 +2281058,г Москва пер Мансуровский д.6,Москва,пер Мансуровский д.6,пер,Мансуровский ,д.6,7555416,муниципальный округ Хамовники,1932 +2281058,г Москва пер Мансуровский д.8,Москва,пер Мансуровский д.8,пер,Мансуровский ,д.8,7555418,муниципальный округ Хамовники,1969 +2281058,г Москва пер Могильцевский М. д.4а,Москва,пер Могильцевский М. д.4а,пер,Могильцевский М. ,д.4а,7555378,муниципальный округ Хамовники,1913 +2281058,г Москва пер Могильцевский М. д.4б,Москва,пер Могильцевский М. д.4б,пер,Могильцевский М. ,д.4б,7555381,муниципальный округ Хамовники,1913 +2281058,г Москва пер Молочный д.1,Москва,пер Молочный д.1,пер,Молочный ,д.1,8147447,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва пер Молочный д.1 кор.1,Москва,пер Молочный д.1 кор.1,пер,Молочный ,д.1 кор.1,8151207,муниципальный округ Хамовники,2002 +2281058,г Москва пер Молочный д.1 кор.2,Москва,пер Молочный д.1 кор.2,пер,Молочный ,д.1 кор.2,8151210,муниципальный округ Хамовники,2002 +2281058,г Москва пер Молочный д.2,Москва,пер Молочный д.2,пер,Молочный ,д.2,7550742,муниципальный округ Хамовники,2005 +2281058,г Москва пер Нащокинский д.6,Москва,пер Нащокинский д.6,пер,Нащокинский ,д.6,7555427,муниципальный округ Хамовники,1911 +2281058,г Москва пер Неопалимовский 1-й д.10,Москва,пер Неопалимовский 1-й д.10,пер,Неопалимовский 1-й ,д.10,8105462,муниципальный округ Хамовники,1941 +2281058,г Москва пер Неопалимовский 1-й д.11/22,Москва,пер Неопалимовский 1-й д.11/22,пер,Неопалимовский 1-й ,д.11/22,8105469,муниципальный округ Хамовники,1934 +2281058,г Москва пер Неопалимовский 1-й д.14/16,Москва,пер Неопалимовский 1-й д.14/16,пер,Неопалимовский 1-й ,д.14/16,8105475,муниципальный округ Хамовники,1886 +2281058,г Москва пер Неопалимовский 1-й д.16/13,Москва,пер Неопалимовский 1-й д.16/13,пер,Неопалимовский 1-й ,д.16/13,8105482,муниципальный округ Хамовники,1925 +2281058,г Москва пер Неопалимовский 1-й д.3/10,Москва,пер Неопалимовский 1-й д.3/10,пер,Неопалимовский 1-й ,д.3/10,8105487,муниципальный округ Хамовники,1912 +2281058,г Москва пер Неопалимовский 1-й д.9/15,Москва,пер Неопалимовский 1-й д.9/15,пер,Неопалимовский 1-й ,д.9/15,8030864,муниципальный округ Хамовники,1948 +2281058,г Москва пер Неопалимовский 2-й д.11,Москва,пер Неопалимовский 2-й д.11,пер,Неопалимовский 2-й ,д.11,8105491,муниципальный округ Хамовники,1910 +2281058,г Москва пер Неопалимовский 2-й д.7,Москва,пер Неопалимовский 2-й д.7,пер,Неопалимовский 2-й ,д.7,8105493,муниципальный округ Хамовники,1916 +2281058,г Москва пер Несвижский д.10,Москва,пер Несвижский д.10,пер,Несвижский ,д.10,7716216,муниципальный округ Хамовники,1965 +2281058,г Москва пер Несвижский д.12,Москва,пер Несвижский д.12,пер,Несвижский ,д.12,7716226,муниципальный округ Хамовники,1966 +2281058,г Москва пер Несвижский д.12 кор.1,Москва,пер Несвижский д.12 кор.1,пер,Несвижский ,д.12 кор.1,7863866,муниципальный округ Хамовники,1999 +2281058,г Москва пер Несвижский д.14,Москва,пер Несвижский д.14,пер,Несвижский ,д.14,8092705,муниципальный округ Хамовники,1988 +2281058,г Москва пер Несвижский д.4,Москва,пер Несвижский д.4,пер,Несвижский ,д.4,7716173,муниципальный округ Хамовники,1966 +2281058,г Москва пер Несвижский д.6,Москва,пер Несвижский д.6,пер,Несвижский ,д.6,7716184,муниципальный округ Хамовники,1968 +2281058,г Москва пер Несвижский д.8,Москва,пер Несвижский д.8,пер,Несвижский ,д.8,7716192,муниципальный округ Хамовники,1965 +2281058,г Москва пер Новоконюшенный д.11,Москва,пер Новоконюшенный д.11,пер,Новоконюшенный ,д.11,7716139,муниципальный округ Хамовники,1972 +2281058,г Москва пер Новоконюшенный д.14,Москва,пер Новоконюшенный д.14,пер,Новоконюшенный ,д.14,8030880,муниципальный округ Хамовники,1957 +2281058,г Москва пер Новоконюшенный д.3,Москва,пер Новоконюшенный д.3,пер,Новоконюшенный ,д.3,8033764,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва пер Новоконюшенный д.9 кор.1,Москва,пер Новоконюшенный д.9 кор.1,пер,Новоконюшенный ,д.9 кор.1,7716130,муниципальный округ Хамовники,1964 +2281058,г Москва пер Оболенский д.2,Москва,пер Оболенский д.2,пер,Оболенский ,д.2,8030885,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва пер Оболенский д.3,Москва,пер Оболенский д.3,пер,Оболенский ,д.3,8092654,муниципальный округ Хамовники,1964 +2281058,г Москва пер Оболенский д.7,Москва,пер Оболенский д.7,пер,Оболенский ,д.7,7716240,муниципальный округ Хамовники,1968 +2281058,г Москва пер Оболенский д.9 кор.1,Москва,пер Оболенский д.9 кор.1,пер,Оболенский ,д.9 кор.1,8243984,муниципальный округ Хамовники,2005 +2281058,г Москва пер Оболенский д.9 кор.18,Москва,пер Оболенский д.9 кор.18,пер,Оболенский ,д.9 кор.18,8092666,муниципальный округ Хамовники,1957 +2281058,г Москва пер Оболенский д.9 кор.2,Москва,пер Оболенский д.9 кор.2,пер,Оболенский ,д.9 кор.2,8243992,муниципальный округ Хамовники,2005 +2281058,г Москва пер Оболенский д.9 кор.3,Москва,пер Оболенский д.9 кор.3,пер,Оболенский ,д.9 кор.3,8092674,муниципальный округ Хамовники,1935 +2281058,г Москва пер Оболенский д.9 кор.8,Москва,пер Оболенский д.9 кор.8,пер,Оболенский ,д.9 кор.8,8159430,муниципальный округ Хамовники,2001 +2281058,г Москва пер Оболенский д.9А,Москва,пер Оболенский д.9А,пер,Оболенский ,д.9А,8033767,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва пер Обыденский 1-й д.10,Москва,пер Обыденский 1-й д.10,пер,Обыденский 1-й ,д.10,8152653,муниципальный округ Хамовники,1999 +2281058,г Москва пер Обыденский 1-й д.12 строение 1,Москва,пер Обыденский 1-й д.12 строение 1,пер,Обыденский 1-й ,д.12 строение 1,8146989,муниципальный округ Хамовники,2002 +2281058,г Москва пер Обыденский 1-й д.5,Москва,пер Обыденский 1-й д.5,пер,Обыденский 1-й ,д.5,8374344,муниципальный округ Хамовники,2003 +2281058,г Москва пер Обыденский 1-й д.8,Москва,пер Обыденский 1-й д.8,пер,Обыденский 1-й ,д.8,8152564,муниципальный округ Хамовники,1999 +2281058,г Москва пер Обыденский 1-й д.9/12,Москва,пер Обыденский 1-й д.9/12,пер,Обыденский 1-й ,д.9/12,8030900,муниципальный округ Хамовники,1914 +2281058,г Москва пер Обыденский 2-й д.10,Москва,пер Обыденский 2-й д.10,пер,Обыденский 2-й ,д.10,7553706,муниципальный округ Хамовники,1928 +2281058,г Москва пер Обыденский 2-й д.13,Москва,пер Обыденский 2-й д.13,пер,Обыденский 2-й ,д.13,8030912,муниципальный округ Хамовники,1990 +2281058,г Москва пер Обыденский 3-й д.2,Москва,пер Обыденский 3-й д.2,пер,Обыденский 3-й ,д.2,7717216,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва пер Олсуфьевский д.2/4,Москва,пер Олсуфьевский д.2/4,пер,Олсуфьевский ,д.2/4,8030922,муниципальный округ Хамовники,1912 +2281058,г Москва пер Олсуфьевский д.6 строение 1,Москва,пер Олсуфьевский д.6 строение 1,пер,Олсуфьевский ,д.6 строение 1,8030949,муниципальный округ Хамовники,1995 +2281058,г Москва пер Плотников д.10,Москва,пер Плотников д.10,пер,Плотников ,д.10,7555464,муниципальный округ Хамовники,1890 +2281058,г Москва пер Плотников д.13,Москва,пер Плотников д.13,пер,Плотников ,д.13,7717599,муниципальный округ Хамовники,1985 +2281058,г Москва пер Плотников д.2/8,Москва,пер Плотников д.2/8,пер,Плотников ,д.2/8,7555548,муниципальный округ Хамовники,1911 +2281058,г Москва пер Плотников д.3,Москва,пер Плотников д.3,пер,Плотников ,д.3,7555549,муниципальный округ Хамовники,1830 +2281058,г Москва пер Плотников д.4/5,Москва,пер Плотников д.4/5,пер,Плотников ,д.4/5,7555554,муниципальный округ Хамовники,1890 +2281058,г Москва пер Плотников д.5,Москва,пер Плотников д.5,пер,Плотников ,д.5,7555559,муниципальный округ Хамовники,1982 +2281058,г Москва пер Плотников д.6/8,Москва,пер Плотников д.6/8,пер,Плотников ,д.6/8,7555564,муниципальный округ Хамовники,1914 +2281058,г Москва пер Пожарский д.10,Москва,пер Пожарский д.10,пер,Пожарский ,д.10,7555786,муниципальный округ Хамовники,1950 +2281058,г Москва пер Пожарский д.11,Москва,пер Пожарский д.11,пер,Пожарский ,д.11,8181907,муниципальный округ Хамовники,2000 +2281058,г Москва пер Пожарский д.7А,Москва,пер Пожарский д.7А,пер,Пожарский ,д.7А,8153209,муниципальный округ Хамовники,1989 +2281058,г Москва пер Пожарский д.8,Москва,пер Пожарский д.8,пер,Пожарский ,д.8,7555793,муниципальный округ Хамовники,1915 +2281058,г Москва пер Пожарский д.9,Москва,пер Пожарский д.9,пер,Пожарский ,д.9,8031077,муниципальный округ Хамовники,1917 +2281058,г Москва пер Померанцев д.10/12,Москва,пер Померанцев д.10/12,пер,Померанцев ,д.10/12,8031083,муниципальный округ Хамовники,1937 +2281058,г Москва пер Померанцев д.3,Москва,пер Померанцев д.3,пер,Померанцев ,д.3,8031085,муниципальный округ Хамовники,1991 +2281058,г Москва пер Померанцев д.7,Москва,пер Померанцев д.7,пер,Померанцев ,д.7,8031087,муниципальный округ Хамовники,1989 +2281058,г Москва пер Померанцев д.9,Москва,пер Померанцев д.9,пер,Померанцев ,д.9,8031092,муниципальный округ Хамовники,1988 +2281058,г Москва пер Пречистенский д.12,Москва,пер Пречистенский д.12,пер,Пречистенский ,д.12,7555887,муниципальный округ Хамовники,1870 +2281058,г Москва пер Пречистенский д.14 строение 2,Москва,пер Пречистенский д.14 строение 2,пер,Пречистенский ,д.14 строение 2,7555894,муниципальный округ Хамовники,1914 +2281058,г Москва пер Пречистенский д.16,Москва,пер Пречистенский д.16,пер,Пречистенский ,д.16,7555922,муниципальный округ Хамовники,1947 +2281058,г Москва пер Пречистенский д.18,Москва,пер Пречистенский д.18,пер,Пречистенский ,д.18,7555974,муниципальный округ Хамовники,1895 +2281058,г Москва пер Пречистенский д.20,Москва,пер Пречистенский д.20,пер,Пречистенский ,д.20,7555979,муниципальный округ Хамовники,1912 +2281058,г Москва пер Пречистенский д.22/4,Москва,пер Пречистенский д.22/4,пер,Пречистенский ,д.22/4,7555985,муниципальный округ Хамовники,1913 +2281058,г Москва пер Пречистенский д.7,Москва,пер Пречистенский д.7,пер,Пречистенский ,д.7,7555992,муниципальный округ Хамовники,1900 +2281058,г Москва пер Пуговишников д.13,Москва,пер Пуговишников д.13,пер,Пуговишников ,д.13,8092614,муниципальный округ Хамовники,1956 +2281058,г Москва пер Пуговишников д.15,Москва,пер Пуговишников д.15,пер,Пуговишников ,д.15,8092619,муниципальный округ Хамовники,1926 +2281058,г Москва пер Пуговишников д.16,Москва,пер Пуговишников д.16,пер,Пуговишников ,д.16,8092625,муниципальный округ Хамовники,1926 +2281058,г Москва пер Пуговишников д.2,Москва,пер Пуговишников д.2,пер,Пуговишников ,д.2,8092592,муниципальный округ Хамовники,1972 +2281058,г Москва пер Пуговишников д.4,Москва,пер Пуговишников д.4,пер,Пуговишников ,д.4,8092584,муниципальный округ Хамовники,1970 +2281058,г Москва пер Пуговишников д.5,Москва,пер Пуговишников д.5,пер,Пуговишников ,д.5,8092577,муниципальный округ Хамовники,1956 +2281058,г Москва пер Пуговишников д.8,Москва,пер Пуговишников д.8,пер,Пуговишников ,д.8,8092598,муниципальный округ Хамовники,1959 +2281058,г Москва пер Пуговишников д.9,Москва,пер Пуговишников д.9,пер,Пуговишников ,д.9,8092605,муниципальный округ Хамовники,1956 +2281058,г Москва пер Ростовский 4-й д.2/1 строение 1,Москва,пер Ростовский 4-й д.2/1 строение 1,пер,Ростовский 4-й ,д.2/1 строение 1,8131715,муниципальный округ Хамовники,1917 +2281058,г Москва пер Ростовский 4-й д.2/1 строение 2,Москва,пер Ростовский 4-й д.2/1 строение 2,пер,Ростовский 4-й ,д.2/1 строение 2,8131884,муниципальный округ Хамовники,1917 +2281058,г Москва пер Ростовский 7-й д.18,Москва,пер Ростовский 7-й д.18,пер,Ростовский 7-й ,д.18,8117623,муниципальный округ Хамовники,1929 +2281058,г Москва пер Ружейный д.3,Москва,пер Ружейный д.3,пер,Ружейный ,д.3,7765407,муниципальный округ Хамовники,2008 +2281058,г Москва пер Ружейный д.4 кор.1,Москва,пер Ружейный д.4 кор.1,пер,Ружейный ,д.4 кор.1,7716118,муниципальный округ Хамовники,1975 +2281058,г Москва пер Ружейный д.6 кор.1,Москва,пер Ружейный д.6 кор.1,пер,Ружейный ,д.6 кор.1,7718887,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва пер Саввинский Б. д.1,Москва,пер Саввинский Б. д.1,пер,Саввинский Б. ,д.1,8133353,муниципальный округ Хамовники,1988 +2281058,г Москва пер Саввинский Б. д.10 строение 1,Москва,пер Саввинский Б. д.10 строение 1,пер,Саввинский Б. ,д.10 строение 1,8140201,муниципальный округ Хамовники,1973 +2281058,г Москва пер Саввинский Б. д.16,Москва,пер Саввинский Б. д.16,пер,Саввинский Б. ,д.16,8031114,муниципальный округ Хамовники,1961 +2281058,г Москва пер Саввинский Б. д.19,Москва,пер Саввинский Б. д.19,пер,Саввинский Б. ,д.19,8140315,муниципальный округ Хамовники,1966 +2281058,г Москва пер Саввинский Б. д.2 кор.1,Москва,пер Саввинский Б. д.2 кор.1,пер,Саввинский Б. ,д.2 кор.1,8140634,муниципальный округ Хамовники,1974 +2281058,г Москва пер Саввинский Б. д.2 строение 1,Москва,пер Саввинский Б. д.2 строение 1,пер,Саввинский Б. ,д.2 строение 1,8140551,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва пер Саввинский Б. д.2 строение 7,Москва,пер Саввинский Б. д.2 строение 7,пер,Саввинский Б. ,д.2 строение 7,8031118,муниципальный округ Хамовники,1889 +2281058,г Москва пер Саввинский Б. д.3,Москва,пер Саввинский Б. д.3,пер,Саввинский Б. ,д.3,8031123,муниципальный округ Хамовники,2005 +2281058,г Москва пер Саввинский М. д.5,Москва,пер Саввинский М. д.5,пер,Саввинский М. ,д.5,8135265,муниципальный округ Хамовники,1967 +2281058,г Москва пер Серпов д.3/5 строение 1,Москва,пер Серпов д.3/5 строение 1,пер,Серпов ,д.3/5 строение 1,8031128,муниципальный округ Хамовники,1956 +2281058,г Москва пер Сеченовский д.7,Москва,пер Сеченовский д.7,пер,Сеченовский ,д.7,7556003,муниципальный округ Хамовники,1907 +2281058,г Москва пер Сеченовский д.8 строение 3,Москва,пер Сеченовский д.8 строение 3,пер,Сеченовский ,д.8 строение 3,8215974,муниципальный округ Хамовники,1870 +2281058,г Москва пер Сеченовский д.9,Москва,пер Сеченовский д.9,пер,Сеченовский ,д.9,8244168,муниципальный округ Хамовники,1870 +2281058,г Москва пер Сивцев Вражек д.29/16,Москва,пер Сивцев Вражек д.29/16,пер,Сивцев Вражек ,д.29/16,8031136,муниципальный округ Хамовники,1931 +2281058,г Москва пер Сивцев Вражек д.3,Москва,пер Сивцев Вражек д.3,пер,Сивцев Вражек ,д.3,7556007,муниципальный округ Хамовники,1890 +2281058,г Москва пер Сивцев Вражек д.31/13,Москва,пер Сивцев Вражек д.31/13,пер,Сивцев Вражек ,д.31/13,7556012,муниципальный округ Хамовники,1965 +2281058,г Москва пер Сивцев Вражек д.33,Москва,пер Сивцев Вражек д.33,пер,Сивцев Вражек ,д.33,7717604,муниципальный округ Хамовники,1964 +2281058,г Москва пер Сивцев Вражек д.37/16,Москва,пер Сивцев Вражек д.37/16,пер,Сивцев Вражек ,д.37/16,7717605,муниципальный округ Хамовники,1962 +2281058,г Москва пер Сивцев Вражек д.9,Москва,пер Сивцев Вражек д.9,пер,Сивцев Вражек ,д.9,7556021,муниципальный округ Хамовники,1971 +2281058,г Москва пер Староконюшенный д.19,Москва,пер Староконюшенный д.19,пер,Староконюшенный ,д.19,7717603,муниципальный округ Хамовники,1936 +2281058,г Москва пер Староконюшенный д.5/14,Москва,пер Староконюшенный д.5/14,пер,Староконюшенный ,д.5/14,7556044,муниципальный округ Хамовники,1941 +2281058,г Москва пер Тружеников 1-й д.17,Москва,пер Тружеников 1-й д.17,пер,Тружеников 1-й ,д.17,8134614,муниципальный округ Хамовники,1992 +2281058,г Москва пер Тружеников 1-й д.17А,Москва,пер Тружеников 1-й д.17А,пер,Тружеников 1-й ,д.17А,7700743,муниципальный округ Хамовники,2009 +2281058,г Москва пер Тружеников 1-й д.19/4 строение 3,Москва,пер Тружеников 1-й д.19/4 строение 3,пер,Тружеников 1-й ,д.19/4 строение 3,8134739,муниципальный округ Хамовники,1925 +2281058,г Москва пер Тружеников 2-й д.4 строение 1,Москва,пер Тружеников 2-й д.4 строение 1,пер,Тружеников 2-й ,д.4 строение 1,8134651,муниципальный округ Хамовники,1930 +2281058,г Москва пер Тружеников 2-й д.4 строение 2,Москва,пер Тружеников 2-й д.4 строение 2,пер,Тружеников 2-й ,д.4 строение 2,8134698,муниципальный округ Хамовники,1930 +2281058,г Москва пер Учебный д.2,Москва,пер Учебный д.2,пер,Учебный ,д.2,8117828,муниципальный округ Хамовники,1963 +2281058,г Москва пер Учебный д.3,Москва,пер Учебный д.3,пер,Учебный ,д.3,8031242,муниципальный округ Хамовники,1967 +2281058,г Москва пер Хилков д.5,Москва,пер Хилков д.5,пер,Хилков ,д.5,7791217,муниципальный округ Хамовники,2008 +2281058,г Москва пер Хользунова д.10,Москва,пер Хользунова д.10,пер,Хользунова ,д.10,8092699,муниципальный округ Хамовники,1970 +2281058,г Москва пер Хользунова д.6,Москва,пер Хользунова д.6,пер,Хользунова ,д.6,8092683,муниципальный округ Хамовники,1969 +2281058,г Москва пер Чистый д.10,Москва,пер Чистый д.10,пер,Чистый ,д.10,8257681,муниципальный округ Хамовники,2000 +2281058,г Москва пер Чистый д.3,Москва,пер Чистый д.3,пер,Чистый ,д.3,7556049,муниципальный округ Хамовники,1907 +2281058,г Москва пер Чистый д.5А,Москва,пер Чистый д.5А,пер,Чистый ,д.5А,7556051,муниципальный округ Хамовники,1902 +2281058,г Москва пер Чистый д.6 строение 1,Москва,пер Чистый д.6 строение 1,пер,Чистый ,д.6 строение 1,7556060,муниципальный округ Хамовники,1907 +2281058,г Москва пер Чистый д.6 строение 2,Москва,пер Чистый д.6 строение 2,пер,Чистый ,д.6 строение 2,7556061,муниципальный округ Хамовники,1914 +2281058,г Москва пер Чистый д.8 строение 1,Москва,пер Чистый д.8 строение 1,пер,Чистый ,д.8 строение 1,7556063,муниципальный округ Хамовники,1914 +2281058,г Москва пер Чистый д.8 строение 2,Москва,пер Чистый д.8 строение 2,пер,Чистый ,д.8 строение 2,7556066,муниципальный округ Хамовники,1914 +2281058,г Москва пер Языковский д.2,Москва,пер Языковский д.2,пер,Языковский ,д.2,7716233,муниципальный округ Хамовники,1968 +2281058,г Москва пер Языковский д.4а,Москва,пер Языковский д.4а,пер,Языковский ,д.4а,8031290,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва пер Языковский д.5/9 кор.4,Москва,пер Языковский д.5/9 кор.4,пер,Языковский ,д.5/9 кор.4,8092790,муниципальный округ Хамовники,1927 +2281058,г Москва пер Языковский д.5/9 кор.5,Москва,пер Языковский д.5/9 кор.5,пер,Языковский ,д.5/9 кор.5,8092796,муниципальный округ Хамовники,1926 +2281058,г Москва пер Языковский д.5/9 кор.6,Москва,пер Языковский д.5/9 кор.6,пер,Языковский ,д.5/9 кор.6,8092805,муниципальный округ Хамовники,1926 +2281058,г Москва пл Смоленская-Сенная д.23/25,Москва,пл Смоленская-Сенная д.23/25,пл,Смоленская-Сенная ,д.23/25,8031151,муниципальный округ Хамовники,1956 +2281058,г Москва пл Смоленская-Сенная д.27 строение 1,Москва,пл Смоленская-Сенная д.27 строение 1,пл,Смоленская-Сенная ,д.27 строение 1,8107345,муниципальный округ Хамовники,1944 +2281058,г Москва пл Смоленская-Сенная д.27 строение 1А,Москва,пл Смоленская-Сенная д.27 строение 1А,пл,Смоленская-Сенная ,д.27 строение 1А,8140028,муниципальный округ Хамовники,1961 +2281058,г Москва пл Смоленская-Сенная д.27 строение 7,Москва,пл Смоленская-Сенная д.27 строение 7,пл,Смоленская-Сенная ,д.27 строение 7,8031158,муниципальный округ Хамовники,1900 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.11,Москва,пр-кт Комсомольский д.11,пр-кт,Комсомольский ,д.11,7716017,муниципальный округ Хамовники,1961 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.14 кор.1,Москва,пр-кт Комсомольский д.14 кор.1,пр-кт,Комсомольский ,д.14 кор.1,8030659,муниципальный округ Хамовники,1926 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.14 кор.2,Москва,пр-кт Комсомольский д.14 кор.2,пр-кт,Комсомольский ,д.14 кор.2,8030673,муниципальный округ Хамовники,1926 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.14 кор.3,Москва,пр-кт Комсомольский д.14 кор.3,пр-кт,Комсомольский ,д.14 кор.3,8030682,муниципальный округ Хамовники,1927 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.15 строение 1,Москва,пр-кт Комсомольский д.15 строение 1,пр-кт,Комсомольский ,д.15 строение 1,8092127,муниципальный округ Хамовники,1965 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.15 строение 2,Москва,пр-кт Комсомольский д.15 строение 2,пр-кт,Комсомольский ,д.15 строение 2,8092132,муниципальный округ Хамовники,1965 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.17,Москва,пр-кт Комсомольский д.17,пр-кт,Комсомольский ,д.17,8092139,муниципальный округ Хамовники,1962 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.19,Москва,пр-кт Комсомольский д.19,пр-кт,Комсомольский ,д.19,8092146,муниципальный округ Хамовники,1962 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.21/10,Москва,пр-кт Комсомольский д.21/10,пр-кт,Комсомольский ,д.21/10,8092155,муниципальный округ Хамовники,1964 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.23/7,Москва,пр-кт Комсомольский д.23/7,пр-кт,Комсомольский ,д.23/7,8244198,муниципальный округ Хамовники,1970 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.23/7 кор.2,Москва,пр-кт Комсомольский д.23/7 кор.2,пр-кт,Комсомольский ,д.23/7 кор.2,8244211,муниципальный округ Хамовники,1968 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.25 кор.2,Москва,пр-кт Комсомольский д.25 кор.2,пр-кт,Комсомольский ,д.25 кор.2,8091653,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.25 кор.3,Москва,пр-кт Комсомольский д.25 кор.3,пр-кт,Комсомольский ,д.25 кор.3,7716026,муниципальный округ Хамовники,1963 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.25 строение 1,Москва,пр-кт Комсомольский д.25 строение 1,пр-кт,Комсомольский ,д.25 строение 1,8091643,муниципальный округ Хамовники,1960 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.25 строение 2,Москва,пр-кт Комсомольский д.25 строение 2,пр-кт,Комсомольский ,д.25 строение 2,8092195,муниципальный округ Хамовники,1961 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.27 строение 5,Москва,пр-кт Комсомольский д.27 строение 5,пр-кт,Комсомольский ,д.27 строение 5,8091661,муниципальный округ Хамовники,1961 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.27А,Москва,пр-кт Комсомольский д.27А,пр-кт,Комсомольский ,д.27А,8091667,муниципальный округ Хамовники,1963 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.29,Москва,пр-кт Комсомольский д.29,пр-кт,Комсомольский ,д.29,7716038,муниципальный округ Хамовники,1962 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.3,Москва,пр-кт Комсомольский д.3,пр-кт,Комсомольский ,д.3,8030689,муниципальный округ Хамовники,1910 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.30,Москва,пр-кт Комсомольский д.30,пр-кт,Комсомольский ,д.30,7716057,муниципальный округ Хамовники,1961 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.31,Москва,пр-кт Комсомольский д.31,пр-кт,Комсомольский ,д.31,7716061,муниципальный округ Хамовники,1962 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.32 кор.1,Москва,пр-кт Комсомольский д.32 кор.1,пр-кт,Комсомольский ,д.32 кор.1,7762159,муниципальный округ Хамовники,2002 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.32 кор.2,Москва,пр-кт Комсомольский д.32 кор.2,пр-кт,Комсомольский ,д.32 кор.2,7764146,муниципальный округ Хамовники,2006 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.33/11,Москва,пр-кт Комсомольский д.33/11,пр-кт,Комсомольский ,д.33/11,8091676,муниципальный округ Хамовники,1959 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.34,Москва,пр-кт Комсомольский д.34,пр-кт,Комсомольский ,д.34,7558815,муниципальный округ Хамовники,1961 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.35,Москва,пр-кт Комсомольский д.35,пр-кт,Комсомольский ,д.35,8091679,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.36,Москва,пр-кт Комсомольский д.36,пр-кт,Комсомольский ,д.36,8030694,муниципальный округ Хамовники,1960 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.38/16,Москва,пр-кт Комсомольский д.38/16,пр-кт,Комсомольский ,д.38/16,7558817,муниципальный округ Хамовники,1959 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.40,Москва,пр-кт Комсомольский д.40,пр-кт,Комсомольский ,д.40,7558818,муниципальный округ Хамовники,1961 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.41,Москва,пр-кт Комсомольский д.41,пр-кт,Комсомольский ,д.41,7870182,муниципальный округ Хамовники,1955 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.44,Москва,пр-кт Комсомольский д.44,пр-кт,Комсомольский ,д.44,7558819,муниципальный округ Хамовники,1960 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.45,Москва,пр-кт Комсомольский д.45,пр-кт,Комсомольский ,д.45,7716068,муниципальный округ Хамовники,1957 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.46 кор.1,Москва,пр-кт Комсомольский д.46 кор.1,пр-кт,Комсомольский ,д.46 кор.1,7558820,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.46 кор.2,Москва,пр-кт Комсомольский д.46 кор.2,пр-кт,Комсомольский ,д.46 кор.2,7558822,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.46 кор.3,Москва,пр-кт Комсомольский д.46 кор.3,пр-кт,Комсомольский ,д.46 кор.3,7558823,муниципальный округ Хамовники,1959 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.47,Москва,пр-кт Комсомольский д.47,пр-кт,Комсомольский ,д.47,7558824,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.48/22,Москва,пр-кт Комсомольский д.48/22,пр-кт,Комсомольский ,д.48/22,7558825,муниципальный округ Хамовники,1959 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.49,Москва,пр-кт Комсомольский д.49,пр-кт,Комсомольский ,д.49,7558826,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.5/2,Москва,пр-кт Комсомольский д.5/2,пр-кт,Комсомольский ,д.5/2,8092026,муниципальный округ Хамовники,1954 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.7 строение 1,Москва,пр-кт Комсомольский д.7 строение 1,пр-кт,Комсомольский ,д.7 строение 1,8092177,муниципальный округ Хамовники,1917 +2281058,г Москва пр-кт Комсомольский д.9,Москва,пр-кт Комсомольский д.9,пр-кт,Комсомольский ,д.9,7716001,муниципальный округ Хамовники,1961 +2281058,г Москва проезд Девичьего Поля д.2,Москва,проезд Девичьего Поля д.2,проезд,Девичьего Поля ,д.2,8033372,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва проезд Зубовский д.1,Москва,проезд Зубовский д.1,проезд,Зубовский ,д.1,8244017,муниципальный округ Хамовники,2000 +2281058,г Москва проезд Зубовский д.2 кор.1,Москва,проезд Зубовский д.2 кор.1,проезд,Зубовский ,д.2 кор.1,8030650,муниципальный округ Хамовники,1906 +2281058,г Москва проезд Зубовский д.2 кор.2,Москва,проезд Зубовский д.2 кор.2,проезд,Зубовский ,д.2 кор.2,8092555,муниципальный округ Хамовники,1906 +2281058,г Москва проезд Новодевичий д.10,Москва,проезд Новодевичий д.10,проезд,Новодевичий ,д.10,8105501,муниципальный округ Хамовники,1961 +2281058,г Москва проезд Новодевичий д.2,Москва,проезд Новодевичий д.2,проезд,Новодевичий ,д.2,8030875,муниципальный округ Хамовники,1961 +2281058,г Москва проезд Новодевичий д.4,Москва,проезд Новодевичий д.4,проезд,Новодевичий ,д.4,8105505,муниципальный округ Хамовники,1962 +2281058,г Москва проезд Новодевичий д.6,Москва,проезд Новодевичий д.6,проезд,Новодевичий ,д.6,8135168,муниципальный округ Хамовники,1960 +2281058,г Москва проезд Новодевичий д.8,Москва,проезд Новодевичий д.8,проезд,Новодевичий ,д.8,8138988,муниципальный округ Хамовники,1961 +2281058,г Москва ул 10-летия Октября д.9,Москва,ул 10-летия Октября д.9,ул,10-летия Октября ,д.9,8065593,муниципальный округ Хамовники,1900 +2281058,г Москва ул Бурденко д.10,Москва,ул Бурденко д.10,ул,Бурденко ,д.10,8153208,муниципальный округ Хамовники,2002 +2281058,г Москва ул Бурденко д.11 кор.А строение 2,Москва,ул Бурденко д.11 кор.А строение 2,ул,Бурденко ,д.11 кор.А строение 2,8105321,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва ул Бурденко д.11А строение 2,Москва,ул Бурденко д.11А строение 2,ул,Бурденко ,д.11А строение 2,8105393,муниципальный округ Хамовники,1959 +2281058,г Москва ул Бурденко д.14,Москва,ул Бурденко д.14,ул,Бурденко ,д.14,8105398,муниципальный округ Хамовники,1914 +2281058,г Москва ул Бурденко д.16/12,Москва,ул Бурденко д.16/12,ул,Бурденко ,д.16/12,8105404,муниципальный округ Хамовники,1922 +2281058,г Москва ул Бурденко д.8/1,Москва,ул Бурденко д.8/1,ул,Бурденко ,д.8/1,8105408,муниципальный округ Хамовники,1914 +2281058,г Москва ул Волхонка д.5/6 строение 4,Москва,ул Волхонка д.5/6 строение 4,ул,Волхонка ,д.5/6 строение 4,7553734,муниципальный округ Хамовники,1886 +2281058,г Москва ул Волхонка д.5/6 строение 9,Москва,ул Волхонка д.5/6 строение 9,ул,Волхонка ,д.5/6 строение 9,8030460,муниципальный округ Хамовники,1866 +2281058,г Москва ул Волхонка д.6,Москва,ул Волхонка д.6,ул,Волхонка ,д.6,8245394,муниципальный округ Хамовники,1912 +2281058,г Москва ул Волхонка д.7/6,Москва,ул Волхонка д.7/6,ул,Волхонка ,д.7/6,7553738,муниципальный округ Хамовники,1917 +2281058,г Москва ул Волхонка д.9 строение 1,Москва,ул Волхонка д.9 строение 1,ул,Волхонка ,д.9 строение 1,8030473,муниципальный округ Хамовники,1850 +2281058,г Москва ул Волхонка д.9 строение 2,Москва,ул Волхонка д.9 строение 2,ул,Волхонка ,д.9 строение 2,8030477,муниципальный округ Хамовники,1850 +2281058,г Москва ул Доватора д.1/28,Москва,ул Доватора д.1/28,ул,Доватора ,д.1/28,8198778,муниципальный округ Хамовники,1967 +2281058,г Москва ул Доватора д.11 кор.1,Москва,ул Доватора д.11 кор.1,ул,Доватора ,д.11 кор.1,8030496,муниципальный округ Хамовники,1929 +2281058,г Москва ул Доватора д.11 кор.2,Москва,ул Доватора д.11 кор.2,ул,Доватора ,д.11 кор.2,8030500,муниципальный округ Хамовники,1929 +2281058,г Москва ул Доватора д.12,Москва,ул Доватора д.12,ул,Доватора ,д.12,7558803,муниципальный округ Хамовники,1928 +2281058,г Москва ул Доватора д.13,Москва,ул Доватора д.13,ул,Доватора ,д.13,8030506,муниципальный округ Хамовники,1928 +2281058,г Москва ул Доватора д.14,Москва,ул Доватора д.14,ул,Доватора ,д.14,7558805,муниципальный округ Хамовники,1928 +2281058,г Москва ул Доватора д.17,Москва,ул Доватора д.17,ул,Доватора ,д.17,7558807,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва ул Доватора д.3,Москва,ул Доватора д.3,ул,Доватора ,д.3,8030509,муниципальный округ Хамовники,1931 +2281058,г Москва ул Доватора д.4/7,Москва,ул Доватора д.4/7,ул,Доватора ,д.4/7,7558801,муниципальный округ Хамовники,1926 +2281058,г Москва ул Доватора д.6/6 кор.8,Москва,ул Доватора д.6/6 кор.8,ул,Доватора ,д.6/6 кор.8,8030514,муниципальный округ Хамовники,1926 +2281058,г Москва ул Доватора д.7/8,Москва,ул Доватора д.7/8,ул,Доватора ,д.7/8,8030519,муниципальный округ Хамовники,1929 +2281058,г Москва ул Доватора д.9,Москва,ул Доватора д.9,ул,Доватора ,д.9,8030523,муниципальный округ Хамовники,1929 +2281058,г Москва ул Ефремова д.11,Москва,ул Ефремова д.11,ул,Ефремова ,д.11,7558810,муниципальный округ Хамовники,1959 +2281058,г Москва ул Ефремова д.12,Москва,ул Ефремова д.12,ул,Ефремова ,д.12,8030572,муниципальный округ Хамовники,1966 +2281058,г Москва ул Ефремова д.13 кор.1,Москва,ул Ефремова д.13 кор.1,ул,Ефремова ,д.13 кор.1,7558812,муниципальный округ Хамовники,1971 +2281058,г Москва ул Ефремова д.13 кор.2,Москва,ул Ефремова д.13 кор.2,ул,Ефремова ,д.13 кор.2,8101601,муниципальный округ Хамовники,1959 +2281058,г Москва ул Ефремова д.14,Москва,ул Ефремова д.14,ул,Ефремова ,д.14,8258409,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва ул Ефремова д.15/22,Москва,ул Ефремова д.15/22,ул,Ефремова ,д.15/22,7558813,муниципальный округ Хамовники,1959 +2281058,г Москва ул Ефремова д.16/12,Москва,ул Ефремова д.16/12,ул,Ефремова ,д.16/12,8030581,муниципальный округ Хамовники,1928 +2281058,г Москва ул Ефремова д.18,Москва,ул Ефремова д.18,ул,Ефремова ,д.18,7558811,муниципальный округ Хамовники,1929 +2281058,г Москва ул Ефремова д.20,Москва,ул Ефремова д.20,ул,Ефремова ,д.20,8030587,муниципальный округ Хамовники,1929 +2281058,г Москва ул Ефремова д.21,Москва,ул Ефремова д.21,ул,Ефремова ,д.21,8030597,муниципальный округ Хамовники,1957 +2281058,г Москва ул Ефремова д.22,Москва,ул Ефремова д.22,ул,Ефремова ,д.22,8030602,муниципальный округ Хамовники,1929 +2281058,г Москва ул Ефремова д.23,Москва,ул Ефремова д.23,ул,Ефремова ,д.23,8030608,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва ул Ефремова д.9,Москва,ул Ефремова д.9,ул,Ефремова ,д.9,7558808,муниципальный округ Хамовники,1959 +2281058,г Москва ул Знаменка д.13 строение 1,Москва,ул Знаменка д.13 строение 1,ул,Знаменка ,д.13 строение 1,7555067,муниципальный округ Хамовники,1911 +2281058,г Москва ул Знаменка д.13 строение 4,Москва,ул Знаменка д.13 строение 4,ул,Знаменка ,д.13 строение 4,7555069,муниципальный округ Хамовники,1911 +2281058,г Москва ул Знаменка д.15 строение 1,Москва,ул Знаменка д.15 строение 1,ул,Знаменка ,д.15 строение 1,7555137,муниципальный округ Хамовники,1911 +2281058,г Москва ул Зубовская д.5/36,Москва,ул Зубовская д.5/36,ул,Зубовская ,д.5/36,8030625,муниципальный округ Хамовники,1911 +2281058,г Москва ул Кооперативная д.10,Москва,ул Кооперативная д.10,ул,Кооперативная ,д.10,7558844,муниципальный округ Хамовники,1926 +2281058,г Москва ул Кооперативная д.2 кор.12,Москва,ул Кооперативная д.2 кор.12,ул,Кооперативная ,д.2 кор.12,8030703,муниципальный округ Хамовники,1926 +2281058,г Москва ул Кооперативная д.2 кор.13,Москва,ул Кооперативная д.2 кор.13,ул,Кооперативная ,д.2 кор.13,8030727,муниципальный округ Хамовники,1926 +2281058,г Москва ул Кооперативная д.2 кор.14,Москва,ул Кооперативная д.2 кор.14,ул,Кооперативная ,д.2 кор.14,8030731,муниципальный округ Хамовники,1926 +2281058,г Москва ул Кооперативная д.3 кор.4,Москва,ул Кооперативная д.3 кор.4,ул,Кооперативная ,д.3 кор.4,7558835,муниципальный округ Хамовники,1926 +2281058,г Москва ул Кооперативная д.3 кор.5,Москва,ул Кооперативная д.3 кор.5,ул,Кооперативная ,д.3 кор.5,7558836,муниципальный округ Хамовники,1926 +2281058,г Москва ул Кооперативная д.3 кор.6,Москва,ул Кооперативная д.3 кор.6,ул,Кооперативная ,д.3 кор.6,7558838,муниципальный округ Хамовники,1926 +2281058,г Москва ул Кооперативная д.4 кор.10,Москва,ул Кооперативная д.4 кор.10,ул,Кооперативная ,д.4 кор.10,8030736,муниципальный округ Хамовники,1926 +2281058,г Москва ул Кооперативная д.4 кор.11,Москва,ул Кооперативная д.4 кор.11,ул,Кооперативная ,д.4 кор.11,7558842,муниципальный округ Хамовники,1926 +2281058,г Москва ул Кооперативная д.4 кор.9,Москва,ул Кооперативная д.4 кор.9,ул,Кооперативная ,д.4 кор.9,7558839,муниципальный округ Хамовники,1926 +2281058,г Москва ул Ленивка д.1/45 строение 3,Москва,ул Ленивка д.1/45 строение 3,ул,Ленивка ,д.1/45 строение 3,7555153,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва ул Льва Толстого д.3,Москва,ул Льва Толстого д.3,ул,Льва Толстого ,д.3,8030861,муниципальный округ Хамовники,1967 +2281058,г Москва ул Льва Толстого д.7,Москва,ул Льва Толстого д.7,ул,Льва Толстого ,д.7,7716145,муниципальный округ Хамовники,1970 +2281058,г Москва ул Льва Толстого д.8 строение 3,Москва,ул Льва Толстого д.8 строение 3,ул,Льва Толстого ,д.8 строение 3,8092714,муниципальный округ Хамовники,1917 +2281058,г Москва ул Остоженка д.1/9,Москва,ул Остоженка д.1/9,ул,Остоженка ,д.1/9,7555437,муниципальный округ Хамовники,1927 +2281058,г Москва ул Остоженка д.14 строение 2,Москва,ул Остоженка д.14 строение 2,ул,Остоженка ,д.14 строение 2,7555444,муниципальный округ Хамовники,1903 +2281058,г Москва ул Остоженка д.22/1,Москва,ул Остоженка д.22/1,ул,Остоженка ,д.22/1,8030959,муниципальный округ Хамовники,1940 +2281058,г Москва ул Остоженка д.25,Москва,ул Остоженка д.25,ул,Остоженка ,д.25,8299960,муниципальный округ Хамовники,1998 +2281058,г Москва ул Остоженка д.27 кор.1,Москва,ул Остоженка д.27 кор.1,ул,Остоженка ,д.27 кор.1,8208779,муниципальный округ Хамовники,2002 +2281058,г Москва ул Остоженка д.27 кор.2,Москва,ул Остоженка д.27 кор.2,ул,Остоженка ,д.27 кор.2,8353763,муниципальный округ Хамовники,2002 +2281058,г Москва ул Остоженка д.27 кор.3,Москва,ул Остоженка д.27 кор.3,ул,Остоженка ,д.27 кор.3,8353768,муниципальный округ Хамовники,2002 +2281058,г Москва ул Остоженка д.3/14,Москва,ул Остоженка д.3/14,ул,Остоженка ,д.3/14,7555448,муниципальный округ Хамовники,1909 +2281058,г Москва ул Остоженка д.30 строение 1,Москва,ул Остоженка д.30 строение 1,ул,Остоженка ,д.30 строение 1,7558874,муниципальный округ Хамовники,1840 +2281058,г Москва ул Остоженка д.40 строение 1,Москва,ул Остоженка д.40 строение 1,ул,Остоженка ,д.40 строение 1,8030970,муниципальный округ Хамовники,1913 +2281058,г Москва ул Остоженка д.42/2 кор.1,Москва,ул Остоженка д.42/2 кор.1,ул,Остоженка ,д.42/2 кор.1,8031005,муниципальный округ Хамовники,1890 +2281058,г Москва ул Остоженка д.47,Москва,ул Остоженка д.47,ул,Остоженка ,д.47,7555451,муниципальный округ Хамовники,1917 +2281058,г Москва ул Остоженка д.5,Москва,ул Остоженка д.5,ул,Остоженка ,д.5,7555456,муниципальный округ Хамовники,1914 +2281058,г Москва ул Остоженка д.7,Москва,ул Остоженка д.7,ул,Остоженка ,д.7,7555460,муниципальный округ Хамовники,1910 +2281058,г Москва ул Остоженка д.8 строение 2,Москва,ул Остоженка д.8 строение 2,ул,Остоженка ,д.8 строение 2,8031011,муниципальный округ Хамовники,1966 +2281058,г Москва ул Пироговская Б. д.29/31,Москва,ул Пироговская Б. д.29/31,ул,Пироговская Б. ,д.29/31,8139440,муниципальный округ Хамовники,1971 +2281058,г Москва ул Пироговская Б. д.35,Москва,ул Пироговская Б. д.35,ул,Пироговская Б. ,д.35,8139740,муниципальный округ Хамовники,1915 +2281058,г Москва ул Пироговская Б. д.35 А строение 1,Москва,ул Пироговская Б. д.35 А строение 1,ул,Пироговская Б. ,д.35 А строение 1,8107398,муниципальный округ Хамовники,1960 +2281058,г Москва ул Пироговская Б. д.35А строение 2,Москва,ул Пироговская Б. д.35А строение 2,ул,Пироговская Б. ,д.35А строение 2,8137233,муниципальный округ Хамовники,1960 +2281058,г Москва ул Пироговская Б. д.37/43 кор.А,Москва,ул Пироговская Б. д.37/43 кор.А,ул,Пироговская Б. ,д.37/43 кор.А,8136408,муниципальный округ Хамовники,1938 +2281058,г Москва ул Пироговская Б. д.37/43 кор.Б,Москва,ул Пироговская Б. д.37/43 кор.Б,ул,Пироговская Б. ,д.37/43 кор.Б,8136236,муниципальный округ Хамовники,1935 +2281058,г Москва ул Пироговская Б. д.37/43 кор.В,Москва,ул Пироговская Б. д.37/43 кор.В,ул,Пироговская Б. ,д.37/43 кор.В,8136537,муниципальный округ Хамовники,1900 +2281058,г Москва ул Пироговская Б. д.5,Москва,ул Пироговская Б. д.5,ул,Пироговская Б. ,д.5,7718298,муниципальный округ Хамовники,1969 +2281058,г Москва ул Пироговская Б. д.51,Москва,ул Пироговская Б. д.51,ул,Пироговская Б. ,д.51,8033779,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва ул Пироговская Б. д.53/55,Москва,ул Пироговская Б. д.53/55,ул,Пироговская Б. ,д.53/55,8135585,муниципальный округ Хамовники,1955 +2281058,г Москва ул Пироговская М. д.11,Москва,ул Пироговская М. д.11,ул,Пироговская М. ,д.11,8031021,муниципальный округ Хамовники,1925 +2281058,г Москва ул Пироговская М. д.21,Москва,ул Пироговская М. д.21,ул,Пироговская М. ,д.21,7558828,муниципальный округ Хамовники,1961 +2281058,г Москва ул Пироговская М. д.22,Москва,ул Пироговская М. д.22,ул,Пироговская М. ,д.22,8033781,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва ул Пироговская М. д.23,Москва,ул Пироговская М. д.23,ул,Пироговская М. ,д.23,7558829,муниципальный округ Хамовники,1960 +2281058,г Москва ул Пироговская М. д.25,Москва,ул Пироговская М. д.25,ул,Пироговская М. ,д.25,7558831,муниципальный округ Хамовники,1960 +2281058,г Москва ул Пироговская М. д.27 кор.1,Москва,ул Пироговская М. д.27 кор.1,ул,Пироговская М. ,д.27 кор.1,7558832,муниципальный округ Хамовники,1974 +2281058,г Москва ул Пироговская М. д.27 кор.2,Москва,ул Пироговская М. д.27 кор.2,ул,Пироговская М. ,д.27 кор.2,7558833,муниципальный округ Хамовники,1962 +2281058,г Москва ул Пироговская М. д.6/4 кор.1,Москва,ул Пироговская М. д.6/4 кор.1,ул,Пироговская М. ,д.6/4 кор.1,8031026,муниципальный округ Хамовники,1961 +2281058,г Москва ул Пироговская М. д.6/4 кор.2,Москва,ул Пироговская М. д.6/4 кор.2,ул,Пироговская М. ,д.6/4 кор.2,8031031,муниципальный округ Хамовники,1964 +2281058,г Москва ул Пироговская М. д.9/6,Москва,ул Пироговская М. д.9/6,ул,Пироговская М. ,д.9/6,8140457,муниципальный округ Хамовники,1933 +2281058,г Москва ул Плющиха д.11 строение 5,Москва,ул Плющиха д.11 строение 5,ул,Плющиха ,д.11 строение 5,8107373,муниципальный округ Хамовники,1909 +2281058,г Москва ул Плющиха д.13,Москва,ул Плющиха д.13,ул,Плющиха ,д.13,8107366,муниципальный округ Хамовники,1937 +2281058,г Москва ул Плющиха д.16 строение 1,Москва,ул Плющиха д.16 строение 1,ул,Плющиха ,д.16 строение 1,8107383,муниципальный округ Хамовники,1917 +2281058,г Москва ул Плющиха д.16 строение 2,Москва,ул Плющиха д.16 строение 2,ул,Плющиха ,д.16 строение 2,8110973,муниципальный округ Хамовники,1917 +2281058,г Москва ул Плющиха д.18 строение 1,Москва,ул Плющиха д.18 строение 1,ул,Плющиха ,д.18 строение 1,8111156,муниципальный округ Хамовники,1957 +2281058,г Москва ул Плющиха д.20/2,Москва,ул Плющиха д.20/2,ул,Плющиха ,д.20/2,8132293,муниципальный округ Хамовники,1917 +2281058,г Москва ул Плющиха д.22,Москва,ул Плющиха д.22,ул,Плющиха ,д.22,8244182,муниципальный округ Хамовники,2000 +2281058,г Москва ул Плющиха д.26/2,Москва,ул Плющиха д.26/2,ул,Плющиха ,д.26/2,8131929,муниципальный округ Хамовники,1917 +2281058,г Москва ул Плющиха д.27,Москва,ул Плющиха д.27,ул,Плющиха ,д.27,8031041,муниципальный округ Хамовники,1979 +2281058,г Москва ул Плющиха д.30,Москва,ул Плющиха д.30,ул,Плющиха ,д.30,8031048,муниципальный округ Хамовники,1899 +2281058,г Москва ул Плющиха д.31,Москва,ул Плющиха д.31,ул,Плющиха ,д.31,8111228,муниципальный округ Хамовники,1928 +2281058,г Москва ул Плющиха д.33,Москва,ул Плющиха д.33,ул,Плющиха ,д.33,8132974,муниципальный округ Хамовники,1965 +2281058,г Москва ул Плющиха д.42,Москва,ул Плющиха д.42,ул,Плющиха ,д.42,7716156,муниципальный округ Хамовники,1970 +2281058,г Москва ул Плющиха д.43/47,Москва,ул Плющиха д.43/47,ул,Плющиха ,д.43/47,8133133,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва ул Плющиха д.44/2,Москва,ул Плющиха д.44/2,ул,Плющиха ,д.44/2,8131985,муниципальный округ Хамовники,1917 +2281058,г Москва ул Плющиха д.53/25 строение 1,Москва,ул Плющиха д.53/25 строение 1,ул,Плющиха ,д.53/25 строение 1,8031054,муниципальный округ Хамовники,1996 +2281058,г Москва ул Плющиха д.55 строение 1,Москва,ул Плющиха д.55 строение 1,ул,Плющиха ,д.55 строение 1,8064056,муниципальный округ Хамовники,1914 +2281058,г Москва ул Плющиха д.58,Москва,ул Плющиха д.58,ул,Плющиха ,д.58,8134809,муниципальный округ Хамовники,1931 +2281058,г Москва ул Плющиха д.9а,Москва,ул Плющиха д.9а,ул,Плющиха ,д.9а,8110841,муниципальный округ Хамовники,1935 +2281058,г Москва ул Погодинская д.14,Москва,ул Погодинская д.14,ул,Погодинская ,д.14,8031061,муниципальный округ Хамовники,1974 +2281058,г Москва ул Погодинская д.14/16,Москва,ул Погодинская д.14/16,ул,Погодинская ,д.14/16,8031065,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва ул Погодинская д.16,Москва,ул Погодинская д.16,ул,Погодинская ,д.16,8031070,муниципальный округ Хамовники,1929 +2281058,г Москва ул Погодинская д.20 кор.5,Москва,ул Погодинская д.20 кор.5,ул,Погодинская ,д.20 кор.5,8139123,муниципальный округ Хамовники,1925 +2281058,г Москва ул Пречистенка д.17/8,Москва,ул Пречистенка д.17/8,ул,Пречистенка ,д.17/8,7555813,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва ул Пречистенка д.17/9,Москва,ул Пречистенка д.17/9,ул,Пречистенка ,д.17/9,7555805,муниципальный округ Хамовники,1785 +2281058,г Москва ул Пречистенка д.24,Москва,ул Пречистенка д.24,ул,Пречистенка ,д.24,8031096,муниципальный округ Хамовники,1995 +2281058,г Москва ул Пречистенка д.25,Москва,ул Пречистенка д.25,ул,Пречистенка ,д.25,7555818,муниципальный округ Хамовники,1910 +2281058,г Москва ул Пречистенка д.26,Москва,ул Пречистенка д.26,ул,Пречистенка ,д.26,7555825,муниципальный округ Хамовники,1926 +2281058,г Москва ул Пречистенка д.28,Москва,ул Пречистенка д.28,ул,Пречистенка ,д.28,8031099,муниципальный округ Хамовники,1905 +2281058,г Москва ул Пречистенка д.29,Москва,ул Пречистенка д.29,ул,Пречистенка ,д.29,8031104,муниципальный округ Хамовники,1984 +2281058,г Москва ул Пречистенка д.30/2,Москва,ул Пречистенка д.30/2,ул,Пречистенка ,д.30/2,7717591,муниципальный округ Хамовники,1968 +2281058,г Москва ул Пречистенка д.31/16 строение 1,Москва,ул Пречистенка д.31/16 строение 1,ул,Пречистенка ,д.31/16 строение 1,7555830,муниципальный округ Хамовники,1930 +2281058,г Москва ул Пречистенка д.31/16 строение 2,Москва,ул Пречистенка д.31/16 строение 2,ул,Пречистенка ,д.31/16 строение 2,7555838,муниципальный округ Хамовники,1917 +2281058,г Москва ул Пречистенка д.34/18,Москва,ул Пречистенка д.34/18,ул,Пречистенка ,д.34/18,8031107,муниципальный округ Хамовники,1929 +2281058,г Москва ул Пречистенка д.8/3 строение 2,Москва,ул Пречистенка д.8/3 строение 2,ул,Пречистенка ,д.8/3 строение 2,7555845,муниципальный округ Хамовники,1916 +2281058,г Москва ул Россолимо д.6/25,Москва,ул Россолимо д.6/25,ул,Россолимо ,д.6/25,8092571,муниципальный округ Хамовники,1978 +2281058,г Москва ул Смоленская д.3,Москва,ул Смоленская д.3,ул,Смоленская ,д.3,8031139,муниципальный округ Хамовники,1961 +2281058,г Москва ул Смоленская д.7,Москва,ул Смоленская д.7,ул,Смоленская ,д.7,8031146,муниципальный округ Хамовники,1976 +2281058,г Москва ул Тимура Фрунзе д.16,Москва,ул Тимура Фрунзе д.16,ул,Тимура Фрунзе ,д.16,8031210,муниципальный округ Хамовники,1957 +2281058,г Москва ул Тимура Фрунзе д.18,Москва,ул Тимура Фрунзе д.18,ул,Тимура Фрунзе ,д.18,8031219,муниципальный округ Хамовники,1910 +2281058,г Москва ул Тимура Фрунзе д.20,Москва,ул Тимура Фрунзе д.20,ул,Тимура Фрунзе ,д.20,8031230,муниципальный округ Хамовники,1907 +2281058,г Москва ул Тимура Фрунзе д.22,Москва,ул Тимура Фрунзе д.22,ул,Тимура Фрунзе ,д.22,8031233,муниципальный округ Хамовники,1912 +2281058,г Москва ул Тимура Фрунзе д.30,Москва,ул Тимура Фрунзе д.30,ул,Тимура Фрунзе ,д.30,8092200,муниципальный округ Хамовники,1976 +2281058,г Москва ул Тимура Фрунзе д.8/5,Москва,ул Тимура Фрунзе д.8/5,ул,Тимура Фрунзе ,д.8/5,8092188,муниципальный округ Хамовники,1917 +2281058,г Москва ул Усачева д.19 кор.3,Москва,ул Усачева д.19 кор.3,ул,Усачева ,д.19 кор.3,7558848,муниципальный округ Хамовники,1966 +2281058,г Москва ул Усачева д.19А кор.1,Москва,ул Усачева д.19А кор.1,ул,Усачева ,д.19А кор.1,7558845,муниципальный округ Хамовники,1929 +2281058,г Москва ул Усачева д.19А кор.2,Москва,ул Усачева д.19А кор.2,ул,Усачева ,д.19А кор.2,7558846,муниципальный округ Хамовники,1926 +2281058,г Москва ул Усачева д.19а кор.3,Москва,ул Усачева д.19а кор.3,ул,Усачева ,д.19а кор.3,8031239,муниципальный округ Хамовники,1926 +2281058,г Москва ул Усачева д.2 строение 3,Москва,ул Усачева д.2 строение 3,ул,Усачева ,д.2 строение 3,7666734,муниципальный округ Хамовники,2008 +2281058,г Москва ул Усачева д.21,Москва,ул Усачева д.21,ул,Усачева ,д.21,8031240,муниципальный округ Хамовники,1964 +2281058,г Москва ул Усачева д.25,Москва,ул Усачева д.25,ул,Усачева ,д.25,7558860,муниципальный округ Хамовники,1969 +2281058,г Москва ул Усачева д.29 кор.1,Москва,ул Усачева д.29 кор.1,ул,Усачева ,д.29 кор.1,7558849,муниципальный округ Хамовники,1928 +2281058,г Москва ул Усачева д.29 кор.2,Москва,ул Усачева д.29 кор.2,ул,Усачева ,д.29 кор.2,7558851,муниципальный округ Хамовники,1928 +2281058,г Москва ул Усачева д.29 кор.3,Москва,ул Усачева д.29 кор.3,ул,Усачева ,д.29 кор.3,7558852,муниципальный округ Хамовники,1928 +2281058,г Москва ул Усачева д.29 кор.7,Москва,ул Усачева д.29 кор.7,ул,Усачева ,д.29 кор.7,7558854,муниципальный округ Хамовники,1928 +2281058,г Москва ул Усачева д.29 кор.8,Москва,ул Усачева д.29 кор.8,ул,Усачева ,д.29 кор.8,7558855,муниципальный округ Хамовники,1928 +2281058,г Москва ул Усачева д.29 кор.9,Москва,ул Усачева д.29 кор.9,ул,Усачева ,д.29 кор.9,7558856,муниципальный округ Хамовники,1928 +2281058,г Москва ул Усачева д.3,Москва,ул Усачева д.3,ул,Усачева ,д.3,8326202,муниципальный округ Хамовники,2004 +2281058,г Москва ул Усачева д.38,Москва,ул Усачева д.38,ул,Усачева ,д.38,7558857,муниципальный округ Хамовники,1961 +2281058,г Москва ул Усачева д.4,Москва,ул Усачева д.4,ул,Усачева ,д.4,8140417,муниципальный округ Хамовники,1974 +2281058,г Москва ул Усачева д.40,Москва,ул Усачева д.40,ул,Усачева ,д.40,7558858,муниципальный округ Хамовники,1973 +2281058,г Москва ул Усачева д.62,Москва,ул Усачева д.62,ул,Усачева ,д.62,8137064,муниципальный округ Хамовники,1930 +2281058,г Москва ул Фрунзенская 1-я д.5,Москва,ул Фрунзенская 1-я д.5,ул,Фрунзенская 1-я ,д.5,7716077,муниципальный округ Хамовники,1960 +2281058,г Москва ул Фрунзенская 1-я д.6,Москва,ул Фрунзенская 1-я д.6,ул,Фрунзенская 1-я ,д.6,8091735,муниципальный округ Хамовники,1963 +2281058,г Москва ул Фрунзенская 1-я д.8,Москва,ул Фрунзенская 1-я д.8,ул,Фрунзенская 1-я ,д.8,8092006,муниципальный округ Хамовники,1964 +2281058,г Москва ул Фрунзенская 2-я д.10 кор.1,Москва,ул Фрунзенская 2-я д.10 кор.1,ул,Фрунзенская 2-я ,д.10 кор.1,8091595,муниципальный округ Хамовники,1960 +2281058,г Москва ул Фрунзенская 2-я д.7,Москва,ул Фрунзенская 2-я д.7,ул,Фрунзенская 2-я ,д.7,8091558,муниципальный округ Хамовники,1961 +2281058,г Москва ул Фрунзенская 2-я д.8,Москва,ул Фрунзенская 2-я д.8,ул,Фрунзенская 2-я ,д.8,8423097,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва ул Фрунзенская 2-я д.9,Москва,ул Фрунзенская 2-я д.9,ул,Фрунзенская 2-я ,д.9,8091589,муниципальный округ Хамовники,1960 +2281058,г Москва ул Фрунзенская 3-я д.1,Москва,ул Фрунзенская 3-я д.1,ул,Фрунзенская 3-я ,д.1,8031245,муниципальный округ Хамовники,1953 +2281058,г Москва ул Фрунзенская 3-я д.10,Москва,ул Фрунзенская 3-я д.10,ул,Фрунзенская 3-я ,д.10,8091624,муниципальный округ Хамовники,1960 +2281058,г Москва ул Фрунзенская 3-я д.12,Москва,ул Фрунзенская 3-я д.12,ул,Фрунзенская 3-я ,д.12,8091627,муниципальный округ Хамовники,1959 +2281058,г Москва ул Фрунзенская 3-я д.13,Москва,ул Фрунзенская 3-я д.13,ул,Фрунзенская 3-я ,д.13,7558861,муниципальный округ Хамовники,1961 +2281058,г Москва ул Фрунзенская 3-я д.14/37,Москва,ул Фрунзенская 3-я д.14/37,ул,Фрунзенская 3-я ,д.14/37,8091636,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва ул Фрунзенская 3-я д.15,Москва,ул Фрунзенская 3-я д.15,ул,Фрунзенская 3-я ,д.15,7558862,муниципальный округ Хамовники,1962 +2281058,г Москва ул Фрунзенская 3-я д.16 кор.1,Москва,ул Фрунзенская 3-я д.16 кор.1,ул,Фрунзенская 3-я ,д.16 кор.1,8031248,муниципальный округ Хамовники,н.д. +2281058,г Москва ул Фрунзенская 3-я д.17,Москва,ул Фрунзенская 3-я д.17,ул,Фрунзенская 3-я ,д.17,7558863,муниципальный округ Хамовники,1962 +2281058,г Москва ул Фрунзенская 3-я д.18,Москва,ул Фрунзенская 3-я д.18,ул,Фрунзенская 3-я ,д.18,7558865,муниципальный округ Хамовники,1957 +2281058,г Москва ул Фрунзенская 3-я д.19,Москва,ул Фрунзенская 3-я д.19,ул,Фрунзенская 3-я ,д.19,8153211,муниципальный округ Хамовники,2006 +2281058,г Москва ул Фрунзенская 3-я д.20,Москва,ул Фрунзенская 3-я д.20,ул,Фрунзенская 3-я ,д.20,7558866,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва ул Фрунзенская 3-я д.26,Москва,ул Фрунзенская 3-я д.26,ул,Фрунзенская 3-я ,д.26,8031246,муниципальный округ Хамовники,1966 +2281058,г Москва ул Фрунзенская 3-я д.3,Москва,ул Фрунзенская 3-я д.3,ул,Фрунзенская 3-я ,д.3,8031247,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва ул Фрунзенская 3-я д.4,Москва,ул Фрунзенская 3-я д.4,ул,Фрунзенская 3-я ,д.4,8091600,муниципальный округ Хамовники,1956 +2281058,г Москва ул Фрунзенская 3-я д.6,Москва,ул Фрунзенская 3-я д.6,ул,Фрунзенская 3-я ,д.6,8091613,муниципальный округ Хамовники,1955 +2281058,г Москва ул Фрунзенская 3-я д.7,Москва,ул Фрунзенская 3-я д.7,ул,Фрунзенская 3-я ,д.7,7716084,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва ул Фрунзенская 3-я д.9,Москва,ул Фрунзенская 3-я д.9,ул,Фрунзенская 3-я ,д.9,8091618,муниципальный округ Хамовники,1955 +2281058,г Москва ул Хамовнический Вал д.10,Москва,ул Хамовнический Вал д.10,ул,Хамовнический Вал ,д.10,7715965,муниципальный округ Хамовники,1959 +2281058,г Москва ул Хамовнический Вал д.14,Москва,ул Хамовнический Вал д.14,ул,Хамовнический Вал ,д.14,8031278,муниципальный округ Хамовники,1959 +2281058,г Москва ул Хамовнический Вал д.16,Москва,ул Хамовнический Вал д.16,ул,Хамовнический Вал ,д.16,7558868,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва ул Хамовнический Вал д.18,Москва,ул Хамовнический Вал д.18,ул,Хамовнический Вал ,д.18,7558869,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва ул Хамовнический Вал д.2,Москва,ул Хамовнический Вал д.2,ул,Хамовнический Вал ,д.2,8031280,муниципальный округ Хамовники,1956 +2281058,г Москва ул Хамовнический Вал д.24,Москва,ул Хамовнический Вал д.24,ул,Хамовнический Вал ,д.24,7558870,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва ул Хамовнический Вал д.28,Москва,ул Хамовнический Вал д.28,ул,Хамовнический Вал ,д.28,7558872,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва ул Хамовнический Вал д.32,Москва,ул Хамовнический Вал д.32,ул,Хамовнический Вал ,д.32,7558873,муниципальный округ Хамовники,1958 +2281058,г Москва ул Хамовнический Вал д.38,Москва,ул Хамовнический Вал д.38,ул,Хамовнический Вал ,д.38,8031283,муниципальный округ Хамовники,1962 +2281058,г Москва ул Хамовнический Вал д.4,Москва,ул Хамовнический Вал д.4,ул,Хамовнический Вал ,д.4,8031285,муниципальный округ Хамовники,1957 +2281058,г Москва ул Хамовнический Вал д.8,Москва,ул Хамовнический Вал д.8,ул,Хамовнический Вал ,д.8,7715958,муниципальный округ Хамовники,1960 +2281059,г Москва пер Бродников д.10 кор.1,Москва,пер Бродников д.10 кор.1,пер,Бродников ,д.10 кор.1,8071624,муниципальный округ Якиманка,1900 +2281059,г Москва пер Бродников д.10 кор.2,Москва,пер Бродников д.10 кор.2,пер,Бродников ,д.10 кор.2,8071627,муниципальный округ Якиманка,1933 +2281059,г Москва пер Бродников д.7,Москва,пер Бродников д.7,пер,Бродников ,д.7,8071619,муниципальный округ Якиманка,1987 +2281059,г Москва пер Голутвинский 1-й д.7,Москва,пер Голутвинский 1-й д.7,пер,Голутвинский 1-й ,д.7,8423093,муниципальный округ Якиманка,н.д. +2281059,г Москва пер Добрынинский 2-й д.5/9,Москва,пер Добрынинский 2-й д.5/9,пер,Добрынинский 2-й ,д.5/9,8071631,муниципальный округ Якиманка,1957 +2281059,г Москва пер Добрынинский 3-й д.3/5 строение 1,Москва,пер Добрынинский 3-й д.3/5 строение 1,пер,Добрынинский 3-й ,д.3/5 строение 1,8071637,муниципальный округ Якиманка,1959 +2281059,г Москва пер Добрынинский 3-й д.3/5 строение 2,Москва,пер Добрынинский 3-й д.3/5 строение 2,пер,Добрынинский 3-й ,д.3/5 строение 2,8071640,муниципальный округ Якиманка,1960 +2281059,г Москва пер Добрынинский 4-й д.2/10,Москва,пер Добрынинский 4-й д.2/10,пер,Добрынинский 4-й ,д.2/10,8071644,муниципальный округ Якиманка,1958 +2281059,г Москва пер Кадашевский 3-й д.6/13 строение 1,Москва,пер Кадашевский 3-й д.6/13 строение 1,пер,Кадашевский 3-й ,д.6/13 строение 1,8071700,муниципальный округ Якиманка,1917 +2281059,г Москва пер Казанский д.2/4,Москва,пер Казанский д.2/4,пер,Казанский ,д.2/4,8071705,муниципальный округ Якиманка,1963 +2281059,г Москва пер Казанский д.8,Москва,пер Казанский д.8,пер,Казанский ,д.8,8071707,муниципальный округ Якиманка,1960 +2281059,г Москва пер Лаврушинский д.11 кор.1,Москва,пер Лаврушинский д.11 кор.1,пер,Лаврушинский ,д.11 кор.1,7750012,муниципальный округ Якиманка,2007 +2281059,г Москва пер Лаврушинский д.17 строение 2,Москва,пер Лаврушинский д.17 строение 2,пер,Лаврушинский ,д.17 строение 2,8071714,муниципальный округ Якиманка,1935 +2281059,г Москва пер Спасоналивковский 1-й д.17 кор.1,Москва,пер Спасоналивковский 1-й д.17 кор.1,пер,Спасоналивковский 1-й ,д.17 кор.1,8071760,муниципальный округ Якиманка,1931 +2281059,г Москва пер Спасоналивковский 1-й д.17 кор.2,Москва,пер Спасоналивковский 1-й д.17 кор.2,пер,Спасоналивковский 1-й ,д.17 кор.2,8071762,муниципальный округ Якиманка,1931 +2281059,г Москва пер Спасоналивковский 1-й д.18 строение 2,Москва,пер Спасоналивковский 1-й д.18 строение 2,пер,Спасоналивковский 1-й ,д.18 строение 2,8071765,муниципальный округ Якиманка,2007 +2281059,г Москва пер Спасоналивковский 1-й д.19,Москва,пер Спасоналивковский 1-й д.19,пер,Спасоналивковский 1-й ,д.19,8071767,муниципальный округ Якиманка,1929 +2281059,г Москва пер Спасоналивковский 2-й д.16,Москва,пер Спасоналивковский 2-й д.16,пер,Спасоналивковский 2-й ,д.16,8071770,муниципальный округ Якиманка,1966 +2281059,г Москва пер Спасоналивковский 2-й д.9,Москва,пер Спасоналивковский 2-й д.9,пер,Спасоналивковский 2-й ,д.9,8071772,муниципальный округ Якиманка,1914 +2281059,г Москва пер Старомонетный д.18,Москва,пер Старомонетный д.18,пер,Старомонетный ,д.18,7820782,муниципальный округ Якиманка,2001 +2281059,г Москва пер Старомонетный д.24,Москва,пер Старомонетный д.24,пер,Старомонетный ,д.24,8071775,муниципальный округ Якиманка,1948 +2281059,г Москва пер Старомонетный д.33,Москва,пер Старомонетный д.33,пер,Старомонетный ,д.33,8071777,муниципальный округ Якиманка,1910 +2281059,г Москва пер Толмачевский Б. д.4 строение 4,Москва,пер Толмачевский Б. д.4 строение 4,пер,Толмачевский Б. ,д.4 строение 4,8071779,муниципальный округ Якиманка,1907 +2281059,г Москва пер Хвостов 2-й д.10 кор.1,Москва,пер Хвостов 2-й д.10 кор.1,пер,Хвостов 2-й ,д.10 кор.1,8071782,муниципальный округ Якиманка,1933 +2281059,г Москва пер Хвостов 2-й д.10 кор.2,Москва,пер Хвостов 2-й д.10 кор.2,пер,Хвостов 2-й ,д.10 кор.2,8071784,муниципальный округ Якиманка,1933 +2281059,г Москва пер Хвостов 2-й д.12,Москва,пер Хвостов 2-й д.12,пер,Хвостов 2-й ,д.12,8071787,муниципальный округ Якиманка,1957 +2281059,г Москва пер Хвостов 2-й д.8 строение 2,Москва,пер Хвостов 2-й д.8 строение 2,пер,Хвостов 2-й ,д.8 строение 2,8071789,муниципальный округ Якиманка,1917 +2281059,г Москва пер Щетининский д.12,Москва,пер Щетининский д.12,пер,Щетининский ,д.12,8071825,муниципальный округ Якиманка,1920 +2281059,г Москва пл Калужская д.1 кор.1,Москва,пл Калужская д.1 кор.1,пл,Калужская ,д.1 кор.1,8071708,муниципальный округ Якиманка,1985 +2281059,г Москва пр-кт Ленинский д.11 кор.1,Москва,пр-кт Ленинский д.11 кор.1,пр-кт,Ленинский ,д.11 кор.1,7717496,муниципальный округ Якиманка,1949 +2281059,г Москва пр-кт Ленинский д.11 строение 4,Москва,пр-кт Ленинский д.11 строение 4,пр-кт,Ленинский ,д.11 строение 4,8071716,муниципальный округ Якиманка,1917 +2281059,г Москва пр-кт Ленинский д.13,Москва,пр-кт Ленинский д.13,пр-кт,Ленинский ,д.13,7717530,муниципальный округ Якиманка,1939 +2281059,г Москва пр-кт Ленинский д.3,Москва,пр-кт Ленинский д.3,пр-кт,Ленинский ,д.3,8071717,муниципальный округ Якиманка,1966 +2281059,г Москва пр-кт Ленинский д.7,Москва,пр-кт Ленинский д.7,пр-кт,Ленинский ,д.7,8071715,муниципальный округ Якиманка,1942 +2281059,г Москва туп Крымский д.6 строение 2,Москва,туп Крымский д.6 строение 2,туп,Крымский ,д.6 строение 2,8071713,муниципальный округ Якиманка,1957 +2281059,г Москва ул Академика Петровского д.3,Москва,ул Академика Петровского д.3,ул,Академика Петровского ,д.3,8095197,муниципальный округ Якиманка,1968 +2281059,г Москва ул Академика Петровского д.5 строение 1,Москва,ул Академика Петровского д.5 строение 1,ул,Академика Петровского ,д.5 строение 1,8071647,муниципальный округ Якиманка,1936 +2281059,г Москва ул Донская д.16,Москва,ул Донская д.16,ул,Донская ,д.16,8071657,муниципальный округ Якиманка,1917 +2281059,г Москва ул Донская д.17,Москва,ул Донская д.17,ул,Донская ,д.17,8071661,муниципальный округ Якиманка,1962 +2281059,г Москва ул Донская д.19,Москва,ул Донская д.19,ул,Донская ,д.19,8071664,муниципальный округ Якиманка,1962 +2281059,г Москва ул Донская д.21 кор.2,Москва,ул Донская д.21 кор.2,ул,Донская ,д.21 кор.2,8071668,муниципальный округ Якиманка,1956 +2281059,г Москва ул Донская д.23,Москва,ул Донская д.23,ул,Донская ,д.23,8071670,муниципальный округ Якиманка,1963 +2281059,г Москва ул Донская д.25 строение 1,Москва,ул Донская д.25 строение 1,ул,Донская ,д.25 строение 1,8071673,муниципальный округ Якиманка,1963 +2281059,г Москва ул Донская д.27 кор.1,Москва,ул Донская д.27 кор.1,ул,Донская ,д.27 кор.1,8071675,муниципальный округ Якиманка,1917 +2281059,г Москва ул Донская д.27 кор.2,Москва,ул Донская д.27 кор.2,ул,Донская ,д.27 кор.2,8071677,муниципальный округ Якиманка,1958 +2281059,г Москва ул Донская д.3,Москва,ул Донская д.3,ул,Донская ,д.3,8071681,муниципальный округ Якиманка,1917 +2281059,г Москва ул Донская д.4 строение 1,Москва,ул Донская д.4 строение 1,ул,Донская ,д.4 строение 1,8071683,муниципальный округ Якиманка,1900 +2281059,г Москва ул Донская д.4 строение 2,Москва,ул Донская д.4 строение 2,ул,Донская ,д.4 строение 2,8071686,муниципальный округ Якиманка,1900 +2281059,г Москва ул Донская д.5,Москва,ул Донская д.5,ул,Донская ,д.5,7717495,муниципальный округ Якиманка,1975 +2281059,г Москва ул Донская д.6 строение 1,Москва,ул Донская д.6 строение 1,ул,Донская ,д.6 строение 1,8071688,муниципальный округ Якиманка,1954 +2281059,г Москва ул Донская д.6 строение 2,Москва,ул Донская д.6 строение 2,ул,Донская ,д.6 строение 2,8071691,муниципальный округ Якиманка,1952 +2281059,г Москва ул Донская д.8,Москва,ул Донская д.8,ул,Донская ,д.8,8071695,муниципальный округ Якиманка,1962 +2281059,г Москва ул Житная д.10,Москва,ул Житная д.10,ул,Житная ,д.10,8071697,муниципальный округ Якиманка,1946 +2281059,г Москва ул Крымский Вал д.4 строение 1,Москва,ул Крымский Вал д.4 строение 1,ул,Крымский Вал ,д.4 строение 1,8071710,муниципальный округ Якиманка,1943 +2281059,г Москва ул Крымский Вал д.6,Москва,ул Крымский Вал д.6,ул,Крымский Вал ,д.6,8071711,муниципальный округ Якиманка,1964 +2281059,г Москва ул Крымский Вал д.8,Москва,ул Крымский Вал д.8,ул,Крымский Вал ,д.8,8071712,муниципальный округ Якиманка,1937 +2281059,г Москва ул Мытная д.24,Москва,ул Мытная д.24,ул,Мытная ,д.24,8071718,муниципальный округ Якиманка,1967 +2281059,г Москва ул Мытная д.28 строение 3,Москва,ул Мытная д.28 строение 3,ул,Мытная ,д.28 строение 3,8071719,муниципальный округ Якиманка,1927 +2281059,г Москва ул Мытная д.44,Москва,ул Мытная д.44,ул,Мытная ,д.44,8071720,муниципальный округ Якиманка,1999 +2281059,г Москва ул Мытная д.46/2 строение 1,Москва,ул Мытная д.46/2 строение 1,ул,Мытная ,д.46/2 строение 1,8071721,муниципальный округ Якиманка,1967 +2281059,г Москва ул Мытная д.46/2 строение 3,Москва,ул Мытная д.46/2 строение 3,ул,Мытная ,д.46/2 строение 3,8071722,муниципальный округ Якиманка,1914 +2281059,г Москва ул Ордынка Б. д.34/38,Москва,ул Ордынка Б. д.34/38,ул,Ордынка Б. ,д.34/38,8071724,муниципальный округ Якиманка,1938 +2281059,г Москва ул Ордынка Б. д.68,Москва,ул Ордынка Б. д.68,ул,Ордынка Б. ,д.68,8071729,муниципальный округ Якиманка,1913 +2281059,г Москва ул Полянка Б. д.1/3,Москва,ул Полянка Б. д.1/3,ул,Полянка Б. ,д.1/3,8071732,муниципальный округ Якиманка,1940 +2281059,г Москва ул Полянка Б. д.19,Москва,ул Полянка Б. д.19,ул,Полянка Б. ,д.19,8071734,муниципальный округ Якиманка,1938 +2281059,г Москва ул Полянка Б. д.28 кор.2,Москва,ул Полянка Б. д.28 кор.2,ул,Полянка Б. ,д.28 кор.2,8071736,муниципальный округ Якиманка,1938 +2281059,г Москва ул Полянка Б. д.28 строение 1,Москва,ул Полянка Б. д.28 строение 1,ул,Полянка Б. ,д.28 строение 1,8071735,муниципальный округ Якиманка,1972 +2281059,г Москва ул Полянка Б. д.3/9,Москва,ул Полянка Б. д.3/9,ул,Полянка Б. ,д.3/9,8071737,муниципальный округ Якиманка,1940 +2281059,г Москва ул Полянка Б. д.30 строение 1,Москва,ул Полянка Б. д.30 строение 1,ул,Полянка Б. ,д.30 строение 1,8071738,муниципальный округ Якиманка,1971 +2281059,г Москва ул Полянка Б. д.33/41 строение 1,Москва,ул Полянка Б. д.33/41 строение 1,ул,Полянка Б. ,д.33/41 строение 1,8071742,муниципальный округ Якиманка,1905 +2281059,г Москва ул Полянка Б. д.4/10 строение 1,Москва,ул Полянка Б. д.4/10 строение 1,ул,Полянка Б. ,д.4/10 строение 1,8071744,муниципальный округ Якиманка,1940 +2281059,г Москва ул Полянка М. д.10 строение 1,Москва,ул Полянка М. д.10 строение 1,ул,Полянка М. ,д.10 строение 1,8071747,муниципальный округ Якиманка,1910 +2281059,г Москва ул Полянка М. д.12а,Москва,ул Полянка М. д.12а,ул,Полянка М. ,д.12а,8071749,муниципальный округ Якиманка,1997 +2281059,г Москва ул Полянка М. д.2,Москва,ул Полянка М. д.2,ул,Полянка М. ,д.2,7936229,муниципальный округ Якиманка,2007 +2281059,г Москва ул Полянка М. д.4/6,Москва,ул Полянка М. д.4/6,ул,Полянка М. ,д.4/6,8071752,муниципальный округ Якиманка,1914 +2281059,г Москва ул Полянка М. д.7 строение 5,Москва,ул Полянка М. д.7 строение 5,ул,Полянка М. ,д.7 строение 5,8071754,муниципальный округ Якиманка,1914 +2281059,г Москва ул Полянка М. д.8,Москва,ул Полянка М. д.8,ул,Полянка М. ,д.8,7717489,муниципальный округ Якиманка,1972 +2281059,г Москва ул Серафимовича д.2,Москва,ул Серафимовича д.2,ул,Серафимовича ,д.2,7717492,муниципальный округ Якиманка,1931 +2281059,г Москва ул Серафимовича д.5/16,Москва,ул Серафимовича д.5/16,ул,Серафимовича ,д.5/16,8071757,муниципальный округ Якиманка,1926 +2281059,г Москва ул Шаболовка д.10 кор.1,Москва,ул Шаболовка д.10 кор.1,ул,Шаболовка ,д.10 кор.1,8118277,муниципальный округ Якиманка,н.д. +2281059,г Москва ул Шаболовка д.15 строение 1,Москва,ул Шаболовка д.15 строение 1,ул,Шаболовка ,д.15 строение 1,8071791,муниципальный округ Якиманка,1964 +2281059,г Москва ул Шаболовка д.16 кор.1,Москва,ул Шаболовка д.16 кор.1,ул,Шаболовка ,д.16 кор.1,8071794,муниципальный округ Якиманка,1971 +2281059,г Москва ул Шаболовка д.16 кор.2,Москва,ул Шаболовка д.16 кор.2,ул,Шаболовка ,д.16 кор.2,8071796,муниципальный округ Якиманка,1972 +2281059,г Москва ул Шаболовка д.17,Москва,ул Шаболовка д.17,ул,Шаболовка ,д.17,8071798,муниципальный округ Якиманка,1978 +2281059,г Москва ул Шаболовка д.18 строение 2,Москва,ул Шаболовка д.18 строение 2,ул,Шаболовка ,д.18 строение 2,8071801,муниципальный округ Якиманка,1956 +2281059,г Москва ул Шаболовка д.19,Москва,ул Шаболовка д.19,ул,Шаболовка ,д.19,8071803,муниципальный округ Якиманка,1961 +2281059,г Москва ул Шаболовка д.20,Москва,ул Шаболовка д.20,ул,Шаболовка ,д.20,8071805,муниципальный округ Якиманка,1961 +2281059,г Москва ул Шаболовка д.22,Москва,ул Шаболовка д.22,ул,Шаболовка ,д.22,8071808,муниципальный округ Якиманка,1959 +2281059,г Москва ул Шаболовка д.23,Москва,ул Шаболовка д.23,ул,Шаболовка ,д.23,8235813,муниципальный округ Якиманка,2006 +2281059,г Москва ул Шаболовка д.24,Москва,ул Шаболовка д.24,ул,Шаболовка ,д.24,8071810,муниципальный округ Якиманка,1961 +2281059,г Москва ул Шаболовка д.25 кор.1,Москва,ул Шаболовка д.25 кор.1,ул,Шаболовка ,д.25 кор.1,8071813,муниципальный округ Якиманка,1965 +2281059,г Москва ул Шаболовка д.25 кор.2,Москва,ул Шаболовка д.25 кор.2,ул,Шаболовка ,д.25 кор.2,8071815,муниципальный округ Якиманка,1962 +2281059,г Москва ул Шаболовка д.27,Москва,ул Шаболовка д.27,ул,Шаболовка ,д.27,8071818,муниципальный округ Якиманка,1959 +2281059,г Москва ул Шаболовка д.29 кор.1,Москва,ул Шаболовка д.29 кор.1,ул,Шаболовка ,д.29 кор.1,8071820,муниципальный округ Якиманка,1890 +2281059,г Москва ул Шаболовка д.29 кор.2,Москва,ул Шаболовка д.29 кор.2,ул,Шаболовка ,д.29 кор.2,8071823,муниципальный округ Якиманка,1986 +2281059,г Москва ул Якиманка Б. д.17/2 строение 2,Москва,ул Якиманка Б. д.17/2 строение 2,ул,Якиманка Б. ,д.17/2 строение 2,8238835,муниципальный округ Якиманка,н.д. +2281059,г Москва ул Якиманка Б. д.19,Москва,ул Якиманка Б. д.19,ул,Якиманка Б. ,д.19,8071828,муниципальный округ Якиманка,1967 +2281059,г Москва ул Якиманка Б. д.22 кор.3,Москва,ул Якиманка Б. д.22 кор.3,ул,Якиманка Б. ,д.22 кор.3,7795791,муниципальный округ Якиманка,н.д. +2281059,г Москва ул Якиманка Б. д.25,Москва,ул Якиманка Б. д.25,ул,Якиманка Б. ,д.25,8071830,муниципальный округ Якиманка,1911 +2281059,г Москва ул Якиманка Б. д.26,Москва,ул Якиманка Б. д.26,ул,Якиманка Б. ,д.26,7717493,муниципальный округ Якиманка,1991 +2281059,г Москва ул Якиманка Б. д.27,Москва,ул Якиманка Б. д.27,ул,Якиманка Б. ,д.27,8071832,муниципальный округ Якиманка,1911 +2281059,г Москва ул Якиманка Б. д.32,Москва,ул Якиманка Б. д.32,ул,Якиманка Б. ,д.32,8071833,муниципальный округ Якиманка,1967 +2281059,г Москва ул Якиманка Б. д.35 строение 1,Москва,ул Якиманка Б. д.35 строение 1,ул,Якиманка Б. ,д.35 строение 1,8071834,муниципальный округ Якиманка,1900 +2281059,г Москва ул Якиманка Б. д.40 строение 7,Москва,ул Якиманка Б. д.40 строение 7,ул,Якиманка Б. ,д.40 строение 7,8071835,муниципальный округ Якиманка,1914 +2281059,г Москва ул Якиманка Б. д.52,Москва,ул Якиманка Б. д.52,ул,Якиманка Б. ,д.52,8071836,муниципальный округ Якиманка,1964 +2281059,г Москва ул Якиманка Б. д.54,Москва,ул Якиманка Б. д.54,ул,Якиманка Б. ,д.54,8071837,муниципальный округ Якиманка,1964 +2281059,г Москва ул Якиманка Б. д.56,Москва,ул Якиманка Б. д.56,ул,Якиманка Б. ,д.56,8071838,муниципальный округ Якиманка,1964 +2281059,г Москва ул Якиманка Б. д.58/2,Москва,ул Якиманка Б. д.58/2,ул,Якиманка Б. ,д.58/2,8071839,муниципальный округ Якиманка,1965 +2281059,г Москва ул Якиманка М. д.3,Москва,ул Якиманка М. д.3,ул,Якиманка М. ,д.3,8071840,муниципальный округ Якиманка,1933 +2281059,г Москва пер Брюсов д.1 б,Москва,пер Брюсов д.1 б,пер,Брюсов ,д.1 б,8121226,муниципальный округ Якиманка,н.д. +2281041,г Москва ул Воротынская д.10,Москва,ул Воротынская д.10,ул,Воротынская ,д.10,7782436,муниципальный округ Куркино,2001 +2281041,г Москва ул Воротынская д.10 кор.1,Москва,ул Воротынская д.10 кор.1,ул,Воротынская ,д.10 кор.1,7782446,муниципальный округ Куркино,2001 +2281041,г Москва ул Воротынская д.11,Москва,ул Воротынская д.11,ул,Воротынская ,д.11,7813893,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ул Воротынская д.11 кор.1,Москва,ул Воротынская д.11 кор.1,ул,Воротынская ,д.11 кор.1,7813901,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Воротынская д.11 кор.2,Москва,ул Воротынская д.11 кор.2,ул,Воротынская ,д.11 кор.2,7813912,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Воротынская д.11 кор.3,Москва,ул Воротынская д.11 кор.3,ул,Воротынская ,д.11 кор.3,7813921,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Воротынская д.12 кор.1,Москва,ул Воротынская д.12 кор.1,ул,Воротынская ,д.12 кор.1,7782460,муниципальный округ Куркино,2001 +2281041,г Москва ул Воротынская д.13/2,Москва,ул Воротынская д.13/2,ул,Воротынская ,д.13/2,7817425,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ул Воротынская д.14,Москва,ул Воротынская д.14,ул,Воротынская ,д.14,7782471,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Воротынская д.15,Москва,ул Воротынская д.15,ул,Воротынская ,д.15,7817417,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ул Воротынская д.16,Москва,ул Воротынская д.16,ул,Воротынская ,д.16,7919973,муниципальный округ Куркино,2001 +2281041,г Москва ул Воротынская д.16 кор.1,Москва,ул Воротынская д.16 кор.1,ул,Воротынская ,д.16 кор.1,7919975,муниципальный округ Куркино,2001 +2281041,г Москва ул Воротынская д.2 кор.1,Москва,ул Воротынская д.2 кор.1,ул,Воротынская ,д.2 кор.1,7795709,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Воротынская д.3,Москва,ул Воротынская д.3,ул,Воротынская ,д.3,7795721,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Воротынская д.4 кор.1,Москва,ул Воротынская д.4 кор.1,ул,Воротынская ,д.4 кор.1,7782382,муниципальный округ Куркино,2001 +2281041,г Москва ул Воротынская д.5,Москва,ул Воротынская д.5,ул,Воротынская ,д.5,7795736,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Воротынская д.6 кор.1,Москва,ул Воротынская д.6 кор.1,ул,Воротынская ,д.6 кор.1,7818012,муниципальный округ Куркино,2001 +2281041,г Москва ул Воротынская д.7,Москва,ул Воротынская д.7,ул,Воротынская ,д.7,7813693,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Воротынская д.7 кор.1,Москва,ул Воротынская д.7 кор.1,ул,Воротынская ,д.7 кор.1,7813706,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Воротынская д.7 кор.2,Москва,ул Воротынская д.7 кор.2,ул,Воротынская ,д.7 кор.2,7813717,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Воротынская д.7 кор.3,Москва,ул Воротынская д.7 кор.3,ул,Воротынская ,д.7 кор.3,7813722,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Воротынская д.7 кор.4,Москва,ул Воротынская д.7 кор.4,ул,Воротынская ,д.7 кор.4,7813734,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Воротынская д.7 кор.5,Москва,ул Воротынская д.7 кор.5,ул,Воротынская ,д.7 кор.5,7813749,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Воротынская д.8 кор.1,Москва,ул Воротынская д.8 кор.1,ул,Воротынская ,д.8 кор.1,7782419,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Воротынская д.9,Москва,ул Воротынская д.9,ул,Воротынская ,д.9,7813756,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ул Воротынская д.9 кор.1,Москва,ул Воротынская д.9 кор.1,ул,Воротынская ,д.9 кор.1,7813770,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Воротынская д.9 кор.2,Москва,ул Воротынская д.9 кор.2,ул,Воротынская ,д.9 кор.2,7813796,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Воротынская д.9 кор.3,Москва,ул Воротынская д.9 кор.3,ул,Воротынская ,д.9 кор.3,7813808,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Воротынская д.9 кор.4,Москва,ул Воротынская д.9 кор.4,ул,Воротынская ,д.9 кор.4,7813824,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Воротынская д.9 кор.5,Москва,ул Воротынская д.9 кор.5,ул,Воротынская ,д.9 кор.5,7813882,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Ландышевая д.12,Москва,ул Ландышевая д.12,ул,Ландышевая ,д.12,7796366,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Ландышевая д.12 кор.1,Москва,ул Ландышевая д.12 кор.1,ул,Ландышевая ,д.12 кор.1,7813931,муниципальный округ Куркино,2005 +2281041,г Москва ул Ландышевая д.14,Москва,ул Ландышевая д.14,ул,Ландышевая ,д.14,7816741,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Ландышевая д.14 кор.1,Москва,ул Ландышевая д.14 кор.1,ул,Ландышевая ,д.14 кор.1,7816754,муниципальный округ Куркино,2005 +2281041,г Москва ул Ландышевая д.14 кор.2,Москва,ул Ландышевая д.14 кор.2,ул,Ландышевая ,д.14 кор.2,7816778,муниципальный округ Куркино,2005 +2281041,г Москва ул Ландышевая д.14 кор.3,Москва,ул Ландышевая д.14 кор.3,ул,Ландышевая ,д.14 кор.3,7816785,муниципальный округ Куркино,2005 +2281041,г Москва ул Родионовская д.10 кор.1,Москва,ул Родионовская д.10 кор.1,ул,Родионовская ,д.10 кор.1,7817844,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ул Родионовская д.11,Москва,ул Родионовская д.11,ул,Родионовская ,д.11,7782515,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Родионовская д.12,Москва,ул Родионовская д.12,ул,Родионовская ,д.12,7817914,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ул Родионовская д.12 кор.1,Москва,ул Родионовская д.12 кор.1,ул,Родионовская ,д.12 кор.1,7817934,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ул Родионовская д.13,Москва,ул Родионовская д.13,ул,Родионовская ,д.13,7782790,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Родионовская д.13 кор.1,Москва,ул Родионовская д.13 кор.1,ул,Родионовская ,д.13 кор.1,7782821,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Родионовская д.13 кор.2,Москва,ул Родионовская д.13 кор.2,ул,Родионовская ,д.13 кор.2,7782830,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Родионовская д.13 кор.3,Москва,ул Родионовская д.13 кор.3,ул,Родионовская ,д.13 кор.3,7782869,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Родионовская д.13 кор.4,Москва,ул Родионовская д.13 кор.4,ул,Родионовская ,д.13 кор.4,7782891,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Родионовская д.13 кор.5,Москва,ул Родионовская д.13 кор.5,ул,Родионовская ,д.13 кор.5,7782902,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Родионовская д.14,Москва,ул Родионовская д.14,ул,Родионовская ,д.14,8033919,муниципальный округ Куркино,н.д. +2281041,г Москва ул Родионовская д.15,Москва,ул Родионовская д.15,ул,Родионовская ,д.15,7782934,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Родионовская д.15 кор.1,Москва,ул Родионовская д.15 кор.1,ул,Родионовская ,д.15 кор.1,7782950,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Родионовская д.15 кор.2,Москва,ул Родионовская д.15 кор.2,ул,Родионовская ,д.15 кор.2,7782959,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Родионовская д.15 кор.3,Москва,ул Родионовская д.15 кор.3,ул,Родионовская ,д.15 кор.3,7783057,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Родионовская д.15 кор.4,Москва,ул Родионовская д.15 кор.4,ул,Родионовская ,д.15 кор.4,7783093,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Родионовская д.15 кор.5,Москва,ул Родионовская д.15 кор.5,ул,Родионовская ,д.15 кор.5,7783105,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Родионовская д.15 кор.6,Москва,ул Родионовская д.15 кор.6,ул,Родионовская ,д.15 кор.6,7783141,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Родионовская д.16 кор.3,Москва,ул Родионовская д.16 кор.3,ул,Родионовская ,д.16 кор.3,7920199,муниципальный округ Куркино,1920 +2281041,г Москва ул Родионовская д.16 кор.4,Москва,ул Родионовская д.16 кор.4,ул,Родионовская ,д.16 кор.4,7920201,муниципальный округ Куркино,1984 +2281041,г Москва ул Родионовская д.16 кор.5,Москва,ул Родионовская д.16 кор.5,ул,Родионовская ,д.16 кор.5,7920202,муниципальный округ Куркино,1984 +2281041,г Москва ул Родионовская д.17,Москва,ул Родионовская д.17,ул,Родионовская ,д.17,7782521,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Родионовская д.17 кор.1,Москва,ул Родионовская д.17 кор.1,ул,Родионовская ,д.17 кор.1,7782541,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Родионовская д.17 кор.2,Москва,ул Родионовская д.17 кор.2,ул,Родионовская ,д.17 кор.2,7782551,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Родионовская д.17 кор.3,Москва,ул Родионовская д.17 кор.3,ул,Родионовская ,д.17 кор.3,7782558,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Родионовская д.17 кор.4,Москва,ул Родионовская д.17 кор.4,ул,Родионовская ,д.17 кор.4,7782577,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Родионовская д.17 кор.5,Москва,ул Родионовская д.17 кор.5,ул,Родионовская ,д.17 кор.5,7782591,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Родионовская д.17 кор.6,Москва,ул Родионовская д.17 кор.6,ул,Родионовская ,д.17 кор.6,7782777,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Родионовская д.17 кор.7,Москва,ул Родионовская д.17 кор.7,ул,Родионовская ,д.17 кор.7,7782783,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Родионовская д.2,Москва,ул Родионовская д.2,ул,Родионовская ,д.2,7817440,муниципальный округ Куркино,2005 +2281041,г Москва ул Родионовская д.2 кор.1,Москва,ул Родионовская д.2 кор.1,ул,Родионовская ,д.2 кор.1,7817457,муниципальный округ Куркино,2005 +2281041,г Москва ул Родионовская д.3,Москва,ул Родионовская д.3,ул,Родионовская ,д.3,7782477,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Родионовская д.5,Москва,ул Родионовская д.5,ул,Родионовская ,д.5,7782488,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Родионовская д.7,Москва,ул Родионовская д.7,ул,Родионовская ,д.7,7782497,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Родионовская д.9,Москва,ул Родионовская д.9,ул,Родионовская ,д.9,7782509,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.14,Москва,ул Соколово-Мещерская д.14,ул,Соколово-Мещерская ,д.14,7817943,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.14 кор.1,Москва,ул Соколово-Мещерская д.14 кор.1,ул,Соколово-Мещерская ,д.14 кор.1,7817952,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.16 кор.114,Москва,ул Соколово-Мещерская д.16 кор.114,ул,Соколово-Мещерская ,д.16 кор.114,7817984,муниципальный округ Куркино,2006 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.2,Москва,ул Соколово-Мещерская д.2,ул,Соколово-Мещерская ,д.2,7783585,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.2 кор.1,Москва,ул Соколово-Мещерская д.2 кор.1,ул,Соколово-Мещерская ,д.2 кор.1,7783594,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.25,Москва,ул Соколово-Мещерская д.25,ул,Соколово-Мещерская ,д.25,7816832,муниципальный округ Куркино,2006 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.25 кор.1,Москва,ул Соколово-Мещерская д.25 кор.1,ул,Соколово-Мещерская ,д.25 кор.1,7816846,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.25 кор.15,Москва,ул Соколово-Мещерская д.25 кор.15,ул,Соколово-Мещерская ,д.25 кор.15,7817055,муниципальный округ Куркино,2009 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.25 кор.16,Москва,ул Соколово-Мещерская д.25 кор.16,ул,Соколово-Мещерская ,д.25 кор.16,7817076,муниципальный округ Куркино,2009 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.25 кор.17,Москва,ул Соколово-Мещерская д.25 кор.17,ул,Соколово-Мещерская ,д.25 кор.17,7817004,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.25 кор.2,Москва,ул Соколово-Мещерская д.25 кор.2,ул,Соколово-Мещерская ,д.25 кор.2,7816857,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.25 кор.25,Москва,ул Соколово-Мещерская д.25 кор.25,ул,Соколово-Мещерская ,д.25 кор.25,7942619,муниципальный округ Куркино,2010 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.25 кор.26,Москва,ул Соколово-Мещерская д.25 кор.26,ул,Соколово-Мещерская ,д.25 кор.26,7817085,муниципальный округ Куркино,2010 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.25 кор.3,Москва,ул Соколово-Мещерская д.25 кор.3,ул,Соколово-Мещерская ,д.25 кор.3,7816884,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.25 кор.4,Москва,ул Соколово-Мещерская д.25 кор.4,ул,Соколово-Мещерская ,д.25 кор.4,7816905,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.25 кор.5,Москва,ул Соколово-Мещерская д.25 кор.5,ул,Соколово-Мещерская ,д.25 кор.5,7816916,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.25 кор.6,Москва,ул Соколово-Мещерская д.25 кор.6,ул,Соколово-Мещерская ,д.25 кор.6,7942630,муниципальный округ Куркино,2009 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.25 кор.7,Москва,ул Соколово-Мещерская д.25 кор.7,ул,Соколово-Мещерская ,д.25 кор.7,7817016,муниципальный округ Куркино,2009 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.25 кор.8,Москва,ул Соколово-Мещерская д.25 кор.8,ул,Соколово-Мещерская ,д.25 кор.8,7817026,муниципальный округ Куркино,2009 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.25 кор.9,Москва,ул Соколово-Мещерская д.25 кор.9,ул,Соколово-Мещерская ,д.25 кор.9,7817044,муниципальный округ Куркино,2009 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.26,Москва,ул Соколово-Мещерская д.26,ул,Соколово-Мещерская ,д.26,7783832,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.26 кор.1,Москва,ул Соколово-Мещерская д.26 кор.1,ул,Соколово-Мещерская ,д.26 кор.1,7783839,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.27 кор.3,Москва,ул Соколово-Мещерская д.27 кор.3,ул,Соколово-Мещерская ,д.27 кор.3,7816926,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.27 кор.4,Москва,ул Соколово-Мещерская д.27 кор.4,ул,Соколово-Мещерская ,д.27 кор.4,7816953,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.27 кор.5,Москва,ул Соколово-Мещерская д.27 кор.5,ул,Соколово-Мещерская ,д.27 кор.5,7816962,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.28,Москва,ул Соколово-Мещерская д.28,ул,Соколово-Мещерская ,д.28,7783854,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.29,Москва,ул Соколово-Мещерская д.29,ул,Соколово-Мещерская ,д.29,7816821,муниципальный округ Куркино,2006 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.29 кор.1,Москва,ул Соколово-Мещерская д.29 кор.1,ул,Соколово-Мещерская ,д.29 кор.1,7816980,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.29 кор.2,Москва,ул Соколово-Мещерская д.29 кор.2,ул,Соколово-Мещерская ,д.29 кор.2,7816989,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.29 кор.23,Москва,ул Соколово-Мещерская д.29 кор.23,ул,Соколово-Мещерская ,д.29 кор.23,7817094,муниципальный округ Куркино,2010 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.29 кор.3,Москва,ул Соколово-Мещерская д.29 кор.3,ул,Соколово-Мещерская ,д.29 кор.3,7816997,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.29 кор.32,Москва,ул Соколово-Мещерская д.29 кор.32,ул,Соколово-Мещерская ,д.29 кор.32,7817103,муниципальный округ Куркино,2008 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.29 кор.33,Москва,ул Соколово-Мещерская д.29 кор.33,ул,Соколово-Мещерская ,д.29 кор.33,7817113,муниципальный округ Куркино,2008 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.29 кор.34,Москва,ул Соколово-Мещерская д.29 кор.34,ул,Соколово-Мещерская ,д.29 кор.34,7817124,муниципальный округ Куркино,2008 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.29 кор.35,Москва,ул Соколово-Мещерская д.29 кор.35,ул,Соколово-Мещерская ,д.29 кор.35,7817211,муниципальный округ Куркино,2008 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.29 кор.4,Москва,ул Соколово-Мещерская д.29 кор.4,ул,Соколово-Мещерская ,д.29 кор.4,7818145,муниципальный округ Куркино,2010 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.29 кор.5,Москва,ул Соколово-Мещерская д.29 кор.5,ул,Соколово-Мещерская ,д.29 кор.5,7818153,муниципальный округ Куркино,2010 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.29 кор.7,Москва,ул Соколово-Мещерская д.29 кор.7,ул,Соколово-Мещерская ,д.29 кор.7,7818165,муниципальный округ Куркино,2010 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.29 кор.8,Москва,ул Соколово-Мещерская д.29 кор.8,ул,Соколово-Мещерская ,д.29 кор.8,7818174,муниципальный округ Куркино,2010 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.29 кор.9,Москва,ул Соколово-Мещерская д.29 кор.9,ул,Соколово-Мещерская ,д.29 кор.9,7818182,муниципальный округ Куркино,2010 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.30,Москва,ул Соколово-Мещерская д.30,ул,Соколово-Мещерская ,д.30,7783867,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.31,Москва,ул Соколово-Мещерская д.31,ул,Соколово-Мещерская ,д.31,7816805,муниципальный округ Куркино,2005 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.32,Москва,ул Соколово-Мещерская д.32,ул,Соколово-Мещерская ,д.32,7783894,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.34,Москва,ул Соколово-Мещерская д.34,ул,Соколово-Мещерская ,д.34,7783911,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.36,Москва,ул Соколово-Мещерская д.36,ул,Соколово-Мещерская ,д.36,7783923,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.4,Москва,ул Соколово-Мещерская д.4,ул,Соколово-Мещерская ,д.4,7783782,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.4 кор.2,Москва,ул Соколово-Мещерская д.4 кор.2,ул,Соколово-Мещерская ,д.4 кор.2,7783767,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ул Соколово-Мещерская д.6/19,Москва,ул Соколово-Мещерская д.6/19,ул,Соколово-Мещерская ,д.6/19,7783811,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ул Соловьиная Роща д.10,Москва,ул Соловьиная Роща д.10,ул,Соловьиная Роща ,д.10,7783251,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ул Соловьиная Роща д.11,Москва,ул Соловьиная Роща д.11,ул,Соловьиная Роща ,д.11,7783259,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Соловьиная Роща д.11 кор.1,Москва,ул Соловьиная Роща д.11 кор.1,ул,Соловьиная Роща ,д.11 кор.1,7783275,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Соловьиная Роща д.12/4,Москва,ул Соловьиная Роща д.12/4,ул,Соловьиная Роща ,д.12/4,7817466,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Соловьиная Роща д.2,Москва,ул Соловьиная Роща д.2,ул,Соловьиная Роща ,д.2,7783157,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Соловьиная Роща д.3,Москва,ул Соловьиная Роща д.3,ул,Соловьиная Роща ,д.3,7782282,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Соловьиная Роща д.3 кор.1,Москва,ул Соловьиная Роща д.3 кор.1,ул,Соловьиная Роща ,д.3 кор.1,7920253,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Соловьиная Роща д.4,Москва,ул Соловьиная Роща д.4,ул,Соловьиная Роща ,д.4,7783172,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Соловьиная Роща д.6,Москва,ул Соловьиная Роща д.6,ул,Соловьиная Роща ,д.6,7783184,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ул Соловьиная Роща д.8,Москва,ул Соловьиная Роща д.8,ул,Соловьиная Роща ,д.8,7783194,муниципальный округ Куркино,2005 +2281041,г Москва ул Соловьиная Роща д.8 кор.2,Москва,ул Соловьиная Роща д.8 кор.2,ул,Соловьиная Роща ,д.8 кор.2,7783239,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Соловьиная Роща д.9,Москва,ул Соловьиная Роща д.9,ул,Соловьиная Роща ,д.9,7783207,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ул Соловьиная Роща д.9 кор.1,Москва,ул Соловьиная Роща д.9 кор.1,ул,Соловьиная Роща ,д.9 кор.1,7783229,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ул Юровская д.92,Москва,ул Юровская д.92,ул,Юровская ,д.92,7818020,муниципальный округ Куркино,2009 +2281041,г Москва ул Юровская д.92 кор.10,Москва,ул Юровская д.92 кор.10,ул,Юровская ,д.92 кор.10,7818030,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Юровская д.93 кор.10,Москва,ул Юровская д.93 кор.10,ул,Юровская ,д.93 кор.10,7817397,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Юровская д.93 кор.2,Москва,ул Юровская д.93 кор.2,ул,Юровская ,д.93 кор.2,7817288,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ул Юровская д.93 кор.3,Москва,ул Юровская д.93 кор.3,ул,Юровская ,д.93 кор.3,7817309,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ул Юровская д.93 кор.4,Москва,ул Юровская д.93 кор.4,ул,Юровская ,д.93 кор.4,7817322,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Юровская д.93 кор.5,Москва,ул Юровская д.93 кор.5,ул,Юровская ,д.93 кор.5,7817341,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ул Юровская д.93 кор.6,Москва,ул Юровская д.93 кор.6,ул,Юровская ,д.93 кор.6,7817353,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ул Юровская д.93 кор.7,Москва,ул Юровская д.93 кор.7,ул,Юровская ,д.93 кор.7,7817364,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ул Юровская д.93 кор.8,Москва,ул Юровская д.93 кор.8,ул,Юровская ,д.93 кор.8,7817391,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ул Юровская д.93 кор.9,Москва,ул Юровская д.93 кор.9,ул,Юровская ,д.93 кор.9,7817404,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ул Юровская д.94,Москва,ул Юровская д.94,ул,Юровская ,д.94,7818038,муниципальный округ Куркино,2009 +2281041,г Москва ул Юровская д.94 кор.1,Москва,ул Юровская д.94 кор.1,ул,Юровская ,д.94 кор.1,7818044,муниципальный округ Куркино,2009 +2281041,г Москва ул Юровская д.94 кор.2,Москва,ул Юровская д.94 кор.2,ул,Юровская ,д.94 кор.2,7818050,муниципальный округ Куркино,2009 +2281041,г Москва ул Юровская д.94 кор.3,Москва,ул Юровская д.94 кор.3,ул,Юровская ,д.94 кор.3,7818064,муниципальный округ Куркино,2009 +2281041,г Москва ул Юровская д.94 кор.4,Москва,ул Юровская д.94 кор.4,ул,Юровская ,д.94 кор.4,7818076,муниципальный округ Куркино,2009 +2281041,г Москва ул Юровская д.94 кор.5,Москва,ул Юровская д.94 кор.5,ул,Юровская ,д.94 кор.5,7818079,муниципальный округ Куркино,2009 +2281041,г Москва ул Юровская д.94 кор.6,Москва,ул Юровская д.94 кор.6,ул,Юровская ,д.94 кор.6,7818088,муниципальный округ Куркино,2009 +2281041,г Москва ул Юровская д.94 кор.7,Москва,ул Юровская д.94 кор.7,ул,Юровская ,д.94 кор.7,7818101,муниципальный округ Куркино,2009 +2281041,г Москва ул Юровская д.95,Москва,ул Юровская д.95,ул,Юровская ,д.95,7817223,муниципальный округ Куркино,2006 +2281041,г Москва ул Юровская д.95 кор.1,Москва,ул Юровская д.95 кор.1,ул,Юровская ,д.95 кор.1,7817239,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ул Юровская д.95 кор.2,Москва,ул Юровская д.95 кор.2,ул,Юровская ,д.95 кор.2,7817259,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ул Юровская д.95 кор.3,Москва,ул Юровская д.95 кор.3,ул,Юровская ,д.95 кор.3,7817274,муниципальный округ Куркино,2007 +2281041,г Москва ш Куркинское д.17,Москва,ш Куркинское д.17,ш,Куркинское ,д.17,7920133,муниципальный округ Куркино,2000 +2281041,г Москва ш Куркинское д.17 кор.1,Москва,ш Куркинское д.17 кор.1,ш,Куркинское ,д.17 кор.1,7920136,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ш Куркинское д.17 кор.11,Москва,ш Куркинское д.17 кор.11,ш,Куркинское ,д.17 кор.11,7920141,муниципальный округ Куркино,2005 +2281041,г Москва ш Куркинское д.17 кор.4,Москва,ш Куркинское д.17 кор.4,ш,Куркинское ,д.17 кор.4,7920139,муниципальный округ Куркино,2005 +2281041,г Москва ш Куркинское д.17 кор.5,Москва,ш Куркинское д.17 кор.5,ш,Куркинское ,д.17 кор.5,7818109,муниципальный округ Куркино,2005 +2281041,г Москва ш Куркинское д.17 кор.6,Москва,ш Куркинское д.17 кор.6,ш,Куркинское ,д.17 кор.6,7818121,муниципальный округ Куркино,2006 +2281041,г Москва ш Куркинское д.17 кор.7,Москва,ш Куркинское д.17 кор.7,ш,Куркинское ,д.17 кор.7,7818128,муниципальный округ Куркино,2006 +2281041,г Москва ш Куркинское д.17 кор.8,Москва,ш Куркинское д.17 кор.8,ш,Куркинское ,д.17 кор.8,7817484,муниципальный округ Куркино,2005 +2281041,г Москва ш Куркинское д.17 кор.9,Москва,ш Куркинское д.17 кор.9,ш,Куркинское ,д.17 кор.9,7817830,муниципальный округ Куркино,2005 +2281041,г Москва ш Куркинское д.32,Москва,ш Куркинское д.32,ш,Куркинское ,д.32,7795763,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ш Куркинское д.34,Москва,ш Куркинское д.34,ш,Куркинское ,д.34,7795778,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ш Куркинское д.36,Москва,ш Куркинское д.36,ш,Куркинское ,д.36,7795797,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ш Куркинское д.38,Москва,ш Куркинское д.38,ш,Куркинское ,д.38,7795744,муниципальный округ Куркино,2004 +2281041,г Москва ш Куркинское д.40,Москва,ш Куркинское д.40,ш,Куркинское ,д.40,7813947,муниципальный округ Куркино,2001 +2281041,г Москва ш Куркинское д.40 кор.1,Москва,ш Куркинское д.40 кор.1,ш,Куркинское ,д.40 кор.1,7813991,муниципальный округ Куркино,2001 +2281041,г Москва ш Куркинское д.40 кор.2,Москва,ш Куркинское д.40 кор.2,ш,Куркинское ,д.40 кор.2,7814000,муниципальный округ Куркино,2001 +2281041,г Москва ш Куркинское д.40 кор.3,Москва,ш Куркинское д.40 кор.3,ш,Куркинское ,д.40 кор.3,7814006,муниципальный округ Куркино,2001 +2281041,г Москва ш Куркинское д.40 кор.4,Москва,ш Куркинское д.40 кор.4,ш,Куркинское ,д.40 кор.4,7814011,муниципальный округ Куркино,2001 +2281041,г Москва ш Куркинское д.42,Москва,ш Куркинское д.42,ш,Куркинское ,д.42,7814020,муниципальный округ Куркино,2001 +2281041,г Москва ш Куркинское д.42 кор.1,Москва,ш Куркинское д.42 кор.1,ш,Куркинское ,д.42 кор.1,7814028,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ш Куркинское д.42 кор.2,Москва,ш Куркинское д.42 кор.2,ш,Куркинское ,д.42 кор.2,7814033,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ш Куркинское д.44,Москва,ш Куркинское д.44,ш,Куркинское ,д.44,7814035,муниципальный округ Куркино,2001 +2281041,г Москва ш Куркинское д.48,Москва,ш Куркинское д.48,ш,Куркинское ,д.48,7814038,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ш Куркинское д.48 кор.1,Москва,ш Куркинское д.48 кор.1,ш,Куркинское ,д.48 кор.1,7814042,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ш Новокуркинское д.25 кор.1,Москва,ш Новокуркинское д.25 кор.1,ш,Новокуркинское ,д.25 кор.1,7783286,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ш Новокуркинское д.25 кор.2,Москва,ш Новокуркинское д.25 кор.2,ш,Новокуркинское ,д.25 кор.2,7616699,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ш Новокуркинское д.27,Москва,ш Новокуркинское д.27,ш,Новокуркинское ,д.27,7783307,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ш Новокуркинское д.31,Москва,ш Новокуркинское д.31,ш,Новокуркинское ,д.31,7783342,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ш Новокуркинское д.33,Москва,ш Новокуркинское д.33,ш,Новокуркинское ,д.33,7783356,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ш Новокуркинское д.35,Москва,ш Новокуркинское д.35,ш,Новокуркинское ,д.35,7783375,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ш Новокуркинское д.35 кор.1,Москва,ш Новокуркинское д.35 кор.1,ш,Новокуркинское ,д.35 кор.1,7784071,муниципальный округ Куркино,2002 +2281041,г Москва ш Новокуркинское д.35 кор.2,Москва,ш Новокуркинское д.35 кор.2,ш,Новокуркинское ,д.35 кор.2,7783437,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ш Новокуркинское д.43,Москва,ш Новокуркинское д.43,ш,Новокуркинское ,д.43,7783448,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ш Новокуркинское д.45,Москва,ш Новокуркинское д.45,ш,Новокуркинское ,д.45,7783465,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ш Новокуркинское д.47,Москва,ш Новокуркинское д.47,ш,Новокуркинское ,д.47,7783504,муниципальный округ Куркино,2003 +2281041,г Москва ш Новокуркинское д.51,Москва,ш Новокуркинское д.51,ш,Новокуркинское ,д.51,7783574,муниципальный округ Куркино,2004 +2281042,г Москва пер Ангелов д.1,Москва,пер Ангелов д.1,пер,Ангелов ,д.1,7780303,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва пер Ангелов д.11 кор.1,Москва,пер Ангелов д.11 кор.1,пер,Ангелов ,д.11 кор.1,7780563,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва пер Ангелов д.2,Москва,пер Ангелов д.2,пер,Ангелов ,д.2,7780489,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва пер Ангелов д.3,Москва,пер Ангелов д.3,пер,Ангелов ,д.3,7780494,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва пер Ангелов д.5,Москва,пер Ангелов д.5,пер,Ангелов ,д.5,7780513,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва пер Ангелов д.6,Москва,пер Ангелов д.6,пер,Ангелов ,д.6,7595711,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва пер Ангелов д.6 кор.3,Москва,пер Ангелов д.6 кор.3,пер,Ангелов ,д.6 кор.3,7780505,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва пер Ангелов д.7,Москва,пер Ангелов д.7,пер,Ангелов ,д.7,7782916,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва пер Ангелов д.7 кор.1,Москва,пер Ангелов д.7 кор.1,пер,Ангелов ,д.7 кор.1,7780518,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва пер Ангелов д.7 кор.4,Москва,пер Ангелов д.7 кор.4,пер,Ангелов ,д.7 кор.4,7780528,муниципальный округ Митино,1994 +2281042,г Москва пер Ангелов д.8,Москва,пер Ангелов д.8,пер,Ангелов ,д.8,7780550,муниципальный округ Митино,1992 +2281042,г Москва пер Ангелов д.9,Москва,пер Ангелов д.9,пер,Ангелов ,д.9,7780557,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва пер Волоцкой д.13 кор.1,Москва,пер Волоцкой д.13 кор.1,пер,Волоцкой ,д.13 кор.1,7780809,муниципальный округ Митино,1997 +2281042,г Москва пер Волоцкой д.13 кор.2,Москва,пер Волоцкой д.13 кор.2,пер,Волоцкой ,д.13 кор.2,7780810,муниципальный округ Митино,1997 +2281042,г Москва пер Волоцкой д.7 кор.1,Москва,пер Волоцкой д.7 кор.1,пер,Волоцкой ,д.7 кор.1,7780803,муниципальный округ Митино,1996 +2281042,г Москва пер Митинский 2-й д.3,Москва,пер Митинский 2-й д.3,пер,Митинский 2-й ,д.3,7781027,муниципальный округ Митино,1995 +2281042,г Москва пер Митинский 2-й д.3 кор.1,Москва,пер Митинский 2-й д.3 кор.1,пер,Митинский 2-й ,д.3 кор.1,7781028,муниципальный округ Митино,1995 +2281042,г Москва пер Митинский 2-й д.5,Москва,пер Митинский 2-й д.5,пер,Митинский 2-й ,д.5,7781029,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва пер Митинский 3-й д.10,Москва,пер Митинский 3-й д.10,пер,Митинский 3-й ,д.10,7781049,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва пер Митинский 3-й д.2,Москва,пер Митинский 3-й д.2,пер,Митинский 3-й ,д.2,7781035,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва пер Митинский 3-й д.4,Москва,пер Митинский 3-й д.4,пер,Митинский 3-й ,д.4,7781036,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва пер Митинский 3-й д.4,Москва,пер Митинский 3-й д.4,пер,Митинский 3-й ,д.4,7781037,муниципальный округ Митино,н.д. +2281042,г Москва пер Митинский 3-й д.5,Москва,пер Митинский 3-й д.5,пер,Митинский 3-й ,д.5,7781041,муниципальный округ Митино,1994 +2281042,г Москва пер Митинский 3-й д.7,Москва,пер Митинский 3-й д.7,пер,Митинский 3-й ,д.7,7781044,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва пер Митинский 3-й д.8,Москва,пер Митинский 3-й д.8,пер,Митинский 3-й ,д.8,7781047,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва пер Уваровский д.10,Москва,пер Уваровский д.10,пер,Уваровский ,д.10,7780842,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва пер Уваровский д.10 кор.1,Москва,пер Уваровский д.10 кор.1,пер,Уваровский ,д.10 кор.1,7780847,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва пер Уваровский д.10 кор.2,Москва,пер Уваровский д.10 кор.2,пер,Уваровский ,д.10 кор.2,7780848,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва пер Уваровский д.2,Москва,пер Уваровский д.2,пер,Уваровский ,д.2,7780813,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва пер Уваровский д.2 кор.1,Москва,пер Уваровский д.2 кор.1,пер,Уваровский ,д.2 кор.1,7780818,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва пер Уваровский д.3,Москва,пер Уваровский д.3,пер,Уваровский ,д.3,7780824,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва пер Уваровский д.5,Москва,пер Уваровский д.5,пер,Уваровский ,д.5,7780831,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва пер Уваровский д.7,Москва,пер Уваровский д.7,пер,Уваровский ,д.7,7780836,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва проезд Новотушинский д.10 кор.1,Москва,проезд Новотушинский д.10 кор.1,проезд,Новотушинский ,д.10 кор.1,7780883,муниципальный округ Митино,1992 +2281042,г Москва проезд Новотушинский д.6 кор.1,Москва,проезд Новотушинский д.6 кор.1,проезд,Новотушинский ,д.6 кор.1,7780880,муниципальный округ Митино,1992 +2281042,г Москва проезд Новотушинский д.8 кор.1,Москва,проезд Новотушинский д.8 кор.1,проезд,Новотушинский ,д.8 кор.1,7780881,муниципальный округ Митино,1992 +2281042,г Москва ул Барышиха д.10,Москва,ул Барышиха д.10,ул,Барышиха ,д.10,7780656,муниципальный округ Митино,1994 +2281042,г Москва ул Барышиха д.10 кор.1,Москва,ул Барышиха д.10 кор.1,ул,Барышиха ,д.10 кор.1,7780649,муниципальный округ Митино,1995 +2281042,г Москва ул Барышиха д.12,Москва,ул Барышиха д.12,ул,Барышиха ,д.12,7780662,муниципальный округ Митино,1995 +2281042,г Москва ул Барышиха д.12 кор.1,Москва,ул Барышиха д.12 кор.1,ул,Барышиха ,д.12 кор.1,7780670,муниципальный округ Митино,1995 +2281042,г Москва ул Барышиха д.13,Москва,ул Барышиха д.13,ул,Барышиха ,д.13,7780679,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва ул Барышиха д.14 кор.2,Москва,ул Барышиха д.14 кор.2,ул,Барышиха ,д.14 кор.2,7780684,муниципальный округ Митино,2004 +2281042,г Москва ул Барышиха д.14 кор.3,Москва,ул Барышиха д.14 кор.3,ул,Барышиха ,д.14 кор.3,7780688,муниципальный округ Митино,2004 +2281042,г Москва ул Барышиха д.15,Москва,ул Барышиха д.15,ул,Барышиха ,д.15,7780694,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва ул Барышиха д.16,Москва,ул Барышиха д.16,ул,Барышиха ,д.16,7780699,муниципальный округ Митино,1997 +2281042,г Москва ул Барышиха д.17,Москва,ул Барышиха д.17,ул,Барышиха ,д.17,7780704,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва ул Барышиха д.18,Москва,ул Барышиха д.18,ул,Барышиха ,д.18,7780713,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва ул Барышиха д.19,Москва,ул Барышиха д.19,ул,Барышиха ,д.19,7780717,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва ул Барышиха д.2,Москва,ул Барышиха д.2,ул,Барышиха ,д.2,7780590,муниципальный округ Митино,1995 +2281042,г Москва ул Барышиха д.20,Москва,ул Барышиха д.20,ул,Барышиха ,д.20,7780417,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва ул Барышиха д.21,Москва,ул Барышиха д.21,ул,Барышиха ,д.21,7780724,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва ул Барышиха д.21 кор.1,Москва,ул Барышиха д.21 кор.1,ул,Барышиха ,д.21 кор.1,7780721,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Барышиха д.22 кор.1,Москва,ул Барышиха д.22 кор.1,ул,Барышиха ,д.22 кор.1,7780727,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва ул Барышиха д.22 кор.2,Москва,ул Барышиха д.22 кор.2,ул,Барышиха ,д.22 кор.2,7780730,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва ул Барышиха д.23,Москва,ул Барышиха д.23,ул,Барышиха ,д.23,7780732,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Барышиха д.25 кор.1,Москва,ул Барышиха д.25 кор.1,ул,Барышиха ,д.25 кор.1,7780736,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Барышиха д.25 кор.2,Москва,ул Барышиха д.25 кор.2,ул,Барышиха ,д.25 кор.2,7780740,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Барышиха д.25 кор.3,Москва,ул Барышиха д.25 кор.3,ул,Барышиха ,д.25 кор.3,7780745,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Барышиха д.25 кор.5,Москва,ул Барышиха д.25 кор.5,ул,Барышиха ,д.25 кор.5,7780751,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Барышиха д.26,Москва,ул Барышиха д.26,ул,Барышиха ,д.26,7780757,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва ул Барышиха д.27,Москва,ул Барышиха д.27,ул,Барышиха ,д.27,7780759,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва ул Барышиха д.28,Москва,ул Барышиха д.28,ул,Барышиха ,д.28,7780762,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва ул Барышиха д.29,Москва,ул Барышиха д.29,ул,Барышиха ,д.29,7780765,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Барышиха д.30,Москва,ул Барышиха д.30,ул,Барышиха ,д.30,7780770,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва ул Барышиха д.32 кор.1,Москва,ул Барышиха д.32 кор.1,ул,Барышиха ,д.32 кор.1,7780773,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва ул Барышиха д.33,Москва,ул Барышиха д.33,ул,Барышиха ,д.33,7780778,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва ул Барышиха д.33 кор.1,Москва,ул Барышиха д.33 кор.1,ул,Барышиха ,д.33 кор.1,7780775,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Барышиха д.34,Москва,ул Барышиха д.34,ул,Барышиха ,д.34,7780780,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва ул Барышиха д.36,Москва,ул Барышиха д.36,ул,Барышиха ,д.36,7780783,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва ул Барышиха д.38,Москва,ул Барышиха д.38,ул,Барышиха ,д.38,7780368,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва ул Барышиха д.4,Москва,ул Барышиха д.4,ул,Барышиха ,д.4,7780604,муниципальный округ Митино,1994 +2281042,г Москва ул Барышиха д.40 кор.1,Москва,ул Барышиха д.40 кор.1,ул,Барышиха ,д.40 кор.1,7780787,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва ул Барышиха д.42,Москва,ул Барышиха д.42,ул,Барышиха ,д.42,7780791,муниципальный округ Митино,1994 +2281042,г Москва ул Барышиха д.44,Москва,ул Барышиха д.44,ул,Барышиха ,д.44,7780794,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва ул Барышиха д.46,Москва,ул Барышиха д.46,ул,Барышиха ,д.46,7780799,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва ул Барышиха д.6,Москва,ул Барышиха д.6,ул,Барышиха ,д.6,7780629,муниципальный округ Митино,1995 +2281042,г Москва ул Барышиха д.8,Москва,ул Барышиха д.8,ул,Барышиха ,д.8,7780653,муниципальный округ Митино,1994 +2281042,г Москва ул Барышиха д.8 кор.1,Москва,ул Барышиха д.8 кор.1,ул,Барышиха ,д.8 кор.1,7780634,муниципальный округ Митино,1994 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.11,Москва,ул Генерала Белобородова д.11,ул,Генерала Белобородова ,д.11,8122780,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.12,Москва,ул Генерала Белобородова д.12,ул,Генерала Белобородова ,д.12,7780817,муниципальный округ Митино,1996 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.14,Москва,ул Генерала Белобородова д.14,ул,Генерала Белобородова ,д.14,7780827,муниципальный округ Митино,1996 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.14 кор.1,Москва,ул Генерала Белобородова д.14 кор.1,ул,Генерала Белобородова ,д.14 кор.1,7780820,муниципальный округ Митино,1996 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.14 кор.2,Москва,ул Генерала Белобородова д.14 кор.2,ул,Генерала Белобородова ,д.14 кор.2,7780823,муниципальный округ Митино,1997 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.15,Москва,ул Генерала Белобородова д.15,ул,Генерала Белобородова ,д.15,8105203,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.16,Москва,ул Генерала Белобородова д.16,ул,Генерала Белобородова ,д.16,7780833,муниципальный округ Митино,1996 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.16 кор.2,Москва,ул Генерала Белобородова д.16 кор.2,ул,Генерала Белобородова ,д.16 кор.2,7780830,муниципальный округ Митино,1996 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.17,Москва,ул Генерала Белобородова д.17,ул,Генерала Белобородова ,д.17,8142627,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.18,Москва,ул Генерала Белобородова д.18,ул,Генерала Белобородова ,д.18,7780835,муниципальный округ Митино,1996 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.19,Москва,ул Генерала Белобородова д.19,ул,Генерала Белобородова ,д.19,8142643,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.20,Москва,ул Генерала Белобородова д.20,ул,Генерала Белобородова ,д.20,7780840,муниципальный округ Митино,1996 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.20 кор.1,Москва,ул Генерала Белобородова д.20 кор.1,ул,Генерала Белобородова ,д.20 кор.1,7780838,муниципальный округ Митино,1996 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.21,Москва,ул Генерала Белобородова д.21,ул,Генерала Белобородова ,д.21,8063517,муниципальный округ Митино,2001 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.23,Москва,ул Генерала Белобородова д.23,ул,Генерала Белобородова ,д.23,8120141,муниципальный округ Митино,2000 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.27,Москва,ул Генерала Белобородова д.27,ул,Генерала Белобородова ,д.27,8101675,муниципальный округ Митино,2000 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.28,Москва,ул Генерала Белобородова д.28,ул,Генерала Белобородова ,д.28,7780843,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.30,Москва,ул Генерала Белобородова д.30,ул,Генерала Белобородова ,д.30,7780846,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.32,Москва,ул Генерала Белобородова д.32,ул,Генерала Белобородова ,д.32,7780850,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.35 кор.2,Москва,ул Генерала Белобородова д.35 кор.2,ул,Генерала Белобородова ,д.35 кор.2,7780852,муниципальный округ Митино,2003 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.37,Москва,ул Генерала Белобородова д.37,ул,Генерала Белобородова ,д.37,8358653,муниципальный округ Митино,2003 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.7/2,Москва,ул Генерала Белобородова д.7/2,ул,Генерала Белобородова ,д.7/2,8100885,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.9,Москва,ул Генерала Белобородова д.9,ул,Генерала Белобородова ,д.9,8122774,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва ул Генерала Белобородова д.9 кор.1,Москва,ул Генерала Белобородова д.9 кор.1,ул,Генерала Белобородова ,д.9 кор.1,8122778,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва ул Дубравная д.35,Москва,ул Дубравная д.35,ул,Дубравная ,д.35,7780856,муниципальный округ Митино,1994 +2281042,г Москва ул Дубравная д.36,Москва,ул Дубравная д.36,ул,Дубравная ,д.36,7782955,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва ул Дубравная д.37,Москва,ул Дубравная д.37,ул,Дубравная ,д.37,7780857,муниципальный округ Митино,1995 +2281042,г Москва ул Дубравная д.38,Москва,ул Дубравная д.38,ул,Дубравная ,д.38,7780860,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва ул Дубравная д.40,Москва,ул Дубравная д.40,ул,Дубравная ,д.40,7780866,муниципальный округ Митино,1994 +2281042,г Москва ул Дубравная д.40 кор.1,Москва,ул Дубравная д.40 кор.1,ул,Дубравная ,д.40 кор.1,7780861,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва ул Дубравная д.40 кор.2,Москва,ул Дубравная д.40 кор.2,ул,Дубравная ,д.40 кор.2,7780863,муниципальный округ Митино,1994 +2281042,г Москва ул Дубравная д.41 кор.2,Москва,ул Дубравная д.41 кор.2,ул,Дубравная ,д.41 кор.2,7782965,муниципальный округ Митино,1995 +2281042,г Москва ул Дубравная д.46,Москва,ул Дубравная д.46,ул,Дубравная ,д.46,7780867,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Дубравная д.48 кор.1,Москва,ул Дубравная д.48 кор.1,ул,Дубравная ,д.48 кор.1,7780868,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Митинская д.10,Москва,ул Митинская д.10,ул,Митинская ,д.10,7783947,муниципальный округ Митино,2007 +2281042,г Москва ул Митинская д.10 кор.1,Москва,ул Митинская д.10 кор.1,ул,Митинская ,д.10 кор.1,7783956,муниципальный округ Митино,2007 +2281042,г Москва ул Митинская д.12,Москва,ул Митинская д.12,ул,Митинская ,д.12,7783971,муниципальный округ Митино,2005 +2281042,г Москва ул Митинская д.15,Москва,ул Митинская д.15,ул,Митинская ,д.15,7780592,муниципальный округ Митино,1996 +2281042,г Москва ул Митинская д.17 кор.3,Москва,ул Митинская д.17 кор.3,ул,Митинская ,д.17 кор.3,7713892,муниципальный округ Митино,н.д. +2281042,г Москва ул Митинская д.25,Москва,ул Митинская д.25,ул,Митинская ,д.25,7780999,муниципальный округ Митино,1994 +2281042,г Москва ул Митинская д.25 кор.2,Москва,ул Митинская д.25 кор.2,ул,Митинская ,д.25 кор.2,7781000,муниципальный округ Митино,1995 +2281042,г Москва ул Митинская д.26,Москва,ул Митинская д.26,ул,Митинская ,д.26,7781001,муниципальный округ Митино,2002 +2281042,г Москва ул Митинская д.27,Москва,ул Митинская д.27,ул,Митинская ,д.27,7672761,муниципальный округ Митино,н.д. +2281042,г Москва ул Митинская д.28 кор.1,Москва,ул Митинская д.28 кор.1,ул,Митинская ,д.28 кор.1,7781002,муниципальный округ Митино,2001 +2281042,г Москва ул Митинская д.31,Москва,ул Митинская д.31,ул,Митинская ,д.31,7781003,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва ул Митинская д.33 кор.1,Москва,ул Митинская д.33 кор.1,ул,Митинская ,д.33 кор.1,7781004,муниципальный округ Митино,1994 +2281042,г Москва ул Митинская д.33 кор.2,Москва,ул Митинская д.33 кор.2,ул,Митинская ,д.33 кор.2,7781006,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва ул Митинская д.34 кор.1,Москва,ул Митинская д.34 кор.1,ул,Митинская ,д.34 кор.1,7781007,муниципальный округ Митино,1986 +2281042,г Москва ул Митинская д.36,Москва,ул Митинская д.36,ул,Митинская ,д.36,7781008,муниципальный округ Митино,1991 +2281042,г Москва ул Митинская д.38,Москва,ул Митинская д.38,ул,Митинская ,д.38,7781010,муниципальный округ Митино,1976 +2281042,г Москва ул Митинская д.42,Москва,ул Митинская д.42,ул,Митинская ,д.42,7781011,муниципальный округ Митино,1992 +2281042,г Москва ул Митинская д.43,Москва,ул Митинская д.43,ул,Митинская ,д.43,7781012,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва ул Митинская д.45 кор.1,Москва,ул Митинская д.45 кор.1,ул,Митинская ,д.45 кор.1,7781015,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва ул Митинская д.46 кор.1,Москва,ул Митинская д.46 кор.1,ул,Митинская ,д.46 кор.1,7781016,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва ул Митинская д.47 кор.2,Москва,ул Митинская д.47 кор.2,ул,Митинская ,д.47 кор.2,7781017,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва ул Митинская д.48,Москва,ул Митинская д.48,ул,Митинская ,д.48,7778781,муниципальный округ Митино,1992 +2281042,г Москва ул Митинская д.48 кор.1,Москва,ул Митинская д.48 кор.1,ул,Митинская ,д.48 кор.1,7781018,муниципальный округ Митино,1992 +2281042,г Москва ул Митинская д.50,Москва,ул Митинская д.50,ул,Митинская ,д.50,7781019,муниципальный округ Митино,1992 +2281042,г Москва ул Митинская д.52 кор.2,Москва,ул Митинская д.52 кор.2,ул,Митинская ,д.52 кор.2,7781020,муниципальный округ Митино,1992 +2281042,г Москва ул Митинская д.53,Москва,ул Митинская д.53,ул,Митинская ,д.53,8134872,муниципальный округ Митино,н.д. +2281042,г Москва ул Митинская д.53 кор.1,Москва,ул Митинская д.53 кор.1,ул,Митинская ,д.53 кор.1,7781021,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Митинская д.57,Москва,ул Митинская д.57,ул,Митинская ,д.57,7781025,муниципальный округ Митино,1992 +2281042,г Москва ул Муравская д.15,Москва,ул Муравская д.15,ул,Муравская ,д.15,7781051,муниципальный округ Митино,2009 +2281042,г Москва ул Муравская д.17,Москва,ул Муравская д.17,ул,Муравская ,д.17,7781054,муниципальный округ Митино,2009 +2281042,г Москва ул Муравская д.32,Москва,ул Муравская д.32,ул,Муравская ,д.32,7781056,муниципальный округ Митино,2009 +2281042,г Москва ул Муравская д.34,Москва,ул Муравская д.34,ул,Муравская ,д.34,7781057,муниципальный округ Митино,2009 +2281042,г Москва ул Парковая д.14,Москва,ул Парковая д.14,ул,Парковая ,д.14,7780888,муниципальный округ Митино,1974 +2281042,г Москва ул Парковая д.18,Москва,ул Парковая д.18,ул,Парковая ,д.18,7780890,муниципальный округ Митино,1965 +2281042,г Москва ул Парковая д.29,Москва,ул Парковая д.29,ул,Парковая ,д.29,7780891,муниципальный округ Митино,1982 +2281042,г Москва ул Парковая д.3,Москва,ул Парковая д.3,ул,Парковая ,д.3,7780877,муниципальный округ Митино,1972 +2281042,г Москва ул Парковая д.30,Москва,ул Парковая д.30,ул,Парковая ,д.30,7780893,муниципальный округ Митино,1983 +2281042,г Москва ул Парковая д.31,Москва,ул Парковая д.31,ул,Парковая ,д.31,7780895,муниципальный округ Митино,1985 +2281042,г Москва ул Парковая д.7,Москва,ул Парковая д.7,ул,Парковая ,д.7,7780886,муниципальный округ Митино,1964 +2281042,г Москва ул Пенягинская д.10,Москва,ул Пенягинская д.10,ул,Пенягинская ,д.10,8042021,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Пенягинская д.10 кор.1,Москва,ул Пенягинская д.10 кор.1,ул,Пенягинская ,д.10 кор.1,8042028,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Пенягинская д.12,Москва,ул Пенягинская д.12,ул,Пенягинская ,д.12,8042032,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Пенягинская д.12 кор.1,Москва,ул Пенягинская д.12 кор.1,ул,Пенягинская ,д.12 кор.1,8064169,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Пенягинская д.16,Москва,ул Пенягинская д.16,ул,Пенягинская ,д.16,8042683,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Пенягинская д.18,Москва,ул Пенягинская д.18,ул,Пенягинская ,д.18,7780897,муниципальный округ Митино,2001 +2281042,г Москва ул Пенягинская д.2 кор.1,Москва,ул Пенягинская д.2 кор.1,ул,Пенягинская ,д.2 кор.1,8080395,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Пенягинская д.20,Москва,ул Пенягинская д.20,ул,Пенягинская ,д.20,8042695,муниципальный округ Митино,2000 +2281042,г Москва ул Пенягинская д.20 кор.1,Москва,ул Пенягинская д.20 кор.1,ул,Пенягинская ,д.20 кор.1,8042702,муниципальный округ Митино,2000 +2281042,г Москва ул Пенягинская д.22,Москва,ул Пенягинская д.22,ул,Пенягинская ,д.22,8042707,муниципальный округ Митино,2000 +2281042,г Москва ул Пенягинская д.24,Москва,ул Пенягинская д.24,ул,Пенягинская ,д.24,8109926,муниципальный округ Митино,2000 +2281042,г Москва ул Пенягинская д.26,Москва,ул Пенягинская д.26,ул,Пенягинская ,д.26,8089921,муниципальный округ Митино,2000 +2281042,г Москва ул Пенягинская д.28,Москва,ул Пенягинская д.28,ул,Пенягинская ,д.28,8042710,муниципальный округ Митино,2001 +2281042,г Москва ул Пенягинская д.4,Москва,ул Пенягинская д.4,ул,Пенягинская ,д.4,8434689,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Пенягинская д.6,Москва,ул Пенягинская д.6,ул,Пенягинская ,д.6,8111292,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Пенягинская д.8,Москва,ул Пенягинская д.8,ул,Пенягинская ,д.8,8041814,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ул Рословка д.10,Москва,ул Рословка д.10,ул,Рословка ,д.10,7780800,муниципальный округ Митино,2004 +2281042,г Москва ул Рословка д.10 кор.1,Москва,ул Рословка д.10 кор.1,ул,Рословка ,д.10 кор.1,8358711,муниципальный округ Митино,2004 +2281042,г Москва ул Рословка д.10 кор.2,Москва,ул Рословка д.10 кор.2,ул,Рословка ,д.10 кор.2,7780805,муниципальный округ Митино,2003 +2281042,г Москва ул Рословка д.10 кор.3,Москва,ул Рословка д.10 кор.3,ул,Рословка ,д.10 кор.3,8358720,муниципальный округ Митино,н.д. +2281042,г Москва ул Рословка д.10 кор.4,Москва,ул Рословка д.10 кор.4,ул,Рословка ,д.10 кор.4,8358734,муниципальный округ Митино,2006 +2281042,г Москва ул Рословка д.10 кор.5,Москва,ул Рословка д.10 кор.5,ул,Рословка ,д.10 кор.5,8358744,муниципальный округ Митино,н.д. +2281042,г Москва ул Рословка д.12,Москва,ул Рословка д.12,ул,Рословка ,д.12,7783107,муниципальный округ Митино,н.д. +2281042,г Москва ул Рословка д.12 кор.1,Москва,ул Рословка д.12 кор.1,ул,Рословка ,д.12 кор.1,8358749,муниципальный округ Митино,2006 +2281042,г Москва ул Рословка д.12 кор.2,Москва,ул Рословка д.12 кор.2,ул,Рословка ,д.12 кор.2,7783115,муниципальный округ Митино,н.д. +2281042,г Москва ул Рословка д.12 кор.3,Москва,ул Рословка д.12 кор.3,ул,Рословка ,д.12 кор.3,8358758,муниципальный округ Митино,2005 +2281042,г Москва ул Рословка д.4,Москва,ул Рословка д.4,ул,Рословка ,д.4,8358659,муниципальный округ Митино,2004 +2281042,г Москва ул Рословка д.6 кор.1,Москва,ул Рословка д.6 кор.1,ул,Рословка ,д.6 кор.1,7780767,муниципальный округ Митино,2003 +2281042,г Москва ул Рословка д.6 кор.2,Москва,ул Рословка д.6 кор.2,ул,Рословка ,д.6 кор.2,8358664,муниципальный округ Митино,2004 +2281042,г Москва ул Центральная (Митино) д.17,Москва,ул Центральная (Митино) д.17,ул,Центральная (Митино) ,д.17,7921568,муниципальный округ Митино,1959 +2281042,г Москва ул Центральная (Митино) д.9,Москва,ул Центральная (Митино) д.9,ул,Центральная (Митино) ,д.9,7921602,муниципальный округ Митино,1970 +2281042,г Москва ул Центральная д.19,Москва,ул Центральная д.19,ул,Центральная ,д.19,7868839,муниципальный округ Митино,1987 +2281042,г Москва ул Центральная д.2,Москва,ул Центральная д.2,ул,Центральная ,д.2,7780855,муниципальный округ Митино,1977 +2281042,г Москва ул Центральная д.6,Москва,ул Центральная д.6,ул,Центральная ,д.6,7805564,муниципальный округ Митино,1984 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.10,Москва,ш Пятницкое д.10,ш,Пятницкое ,д.10,7781298,муниципальный округ Митино,1997 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.11,Москва,ш Пятницкое д.11,ш,Пятницкое ,д.11,7781302,муниципальный округ Митино,1991 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.12 кор.1,Москва,ш Пятницкое д.12 кор.1,ш,Пятницкое ,д.12 кор.1,7781303,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.12 кор.2,Москва,ш Пятницкое д.12 кор.2,ш,Пятницкое ,д.12 кор.2,7781306,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.12 кор.3,Москва,ш Пятницкое д.12 кор.3,ш,Пятницкое ,д.12 кор.3,7781308,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.14,Москва,ш Пятницкое д.14,ш,Пятницкое ,д.14,7781312,муниципальный округ Митино,1997 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.15,Москва,ш Пятницкое д.15,ш,Пятницкое ,д.15,7783991,муниципальный округ Митино,2005 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.15 кор.1,Москва,ш Пятницкое д.15 кор.1,ш,Пятницкое ,д.15 кор.1,7784006,муниципальный округ Митино,2009 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.15 кор.3,Москва,ш Пятницкое д.15 кор.3,ш,Пятницкое ,д.15 кор.3,7784019,муниципальный округ Митино,2008 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.16,Москва,ш Пятницкое д.16,ш,Пятницкое ,д.16,7781316,муниципальный округ Митино,1997 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.16 кор.1,Москва,ш Пятницкое д.16 кор.1,ш,Пятницкое ,д.16 кор.1,7781319,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.16 кор.4,Москва,ш Пятницкое д.16 кор.4,ш,Пятницкое ,д.16 кор.4,7781327,муниципальный округ Митино,1997 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.23,Москва,ш Пятницкое д.23,ш,Пятницкое ,д.23,7583778,муниципальный округ Митино,1992 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.23 кор.1,Москва,ш Пятницкое д.23 кор.1,ш,Пятницкое ,д.23 кор.1,7781339,муниципальный округ Митино,1997 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.23 кор.2,Москва,ш Пятницкое д.23 кор.2,ш,Пятницкое ,д.23 кор.2,7781340,муниципальный округ Митино,1997 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.25,Москва,ш Пятницкое д.25,ш,Пятницкое ,д.25,7584082,муниципальный округ Митино,1991 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.25 кор.1,Москва,ш Пятницкое д.25 кор.1,ш,Пятницкое ,д.25 кор.1,7781345,муниципальный округ Митино,1991 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.31,Москва,ш Пятницкое д.31,ш,Пятницкое ,д.31,7780568,муниципальный округ Митино,1992 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.33,Москва,ш Пятницкое д.33,ш,Пятницкое ,д.33,7781356,муниципальный округ Митино,1992 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.33 кор.1,Москва,ш Пятницкое д.33 кор.1,ш,Пятницкое ,д.33 кор.1,7781359,муниципальный округ Митино,1992 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.35,Москва,ш Пятницкое д.35,ш,Пятницкое ,д.35,7781365,муниципальный округ Митино,1992 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.35 кор.1,Москва,ш Пятницкое д.35 кор.1,ш,Пятницкое ,д.35 кор.1,7781366,муниципальный округ Митино,1992 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.36,Москва,ш Пятницкое д.36,ш,Пятницкое ,д.36,7781370,муниципальный округ Митино,1996 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.36 кор.1,Москва,ш Пятницкое д.36 кор.1,ш,Пятницкое ,д.36 кор.1,7781373,муниципальный округ Митино,1996 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.36 кор.2,Москва,ш Пятницкое д.36 кор.2,ш,Пятницкое ,д.36 кор.2,7781375,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.36 кор.3,Москва,ш Пятницкое д.36 кор.3,ш,Пятницкое ,д.36 кор.3,7781376,муниципальный округ Митино,1999 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.37,Москва,ш Пятницкое д.37,ш,Пятницкое ,д.37,7636897,муниципальный округ Митино,н.д. +2281042,г Москва ш Пятницкое д.37 кор.1,Москва,ш Пятницкое д.37 кор.1,ш,Пятницкое ,д.37 кор.1,7781411,муниципальный округ Митино,1992 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.38,Москва,ш Пятницкое д.38,ш,Пятницкое ,д.38,7781379,муниципальный округ Митино,1996 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.38 кор.1,Москва,ш Пятницкое д.38 кор.1,ш,Пятницкое ,д.38 кор.1,7781381,муниципальный округ Митино,1996 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.40,Москва,ш Пятницкое д.40,ш,Пятницкое ,д.40,7781385,муниципальный округ Митино,1996 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.40 кор.1,Москва,ш Пятницкое д.40 кор.1,ш,Пятницкое ,д.40 кор.1,7781388,муниципальный округ Митино,1996 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.41,Москва,ш Пятницкое д.41,ш,Пятницкое ,д.41,7781391,муниципальный округ Митино,1993 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.41 кор.1,Москва,ш Пятницкое д.41 кор.1,ш,Пятницкое ,д.41 кор.1,7781394,муниципальный округ Митино,1992 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.42,Москва,ш Пятницкое д.42,ш,Пятницкое ,д.42,7781395,муниципальный округ Митино,1996 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.42 кор.1,Москва,ш Пятницкое д.42 кор.1,ш,Пятницкое ,д.42 кор.1,7781403,муниципальный округ Митино,1996 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.45,Москва,ш Пятницкое д.45,ш,Пятницкое ,д.45,7781405,муниципальный округ Митино,1992 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.47,Москва,ш Пятницкое д.47,ш,Пятницкое ,д.47,7682556,муниципальный округ Митино,н.д. +2281042,г Москва ш Пятницкое д.6,Москва,ш Пятницкое д.6,ш,Пятницкое ,д.6,7781032,муниципальный округ Митино,1997 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.6 кор.3,Москва,ш Пятницкое д.6 кор.3,ш,Пятницкое ,д.6 кор.3,7781286,муниципальный округ Митино,1998 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.6 кор.4,Москва,ш Пятницкое д.6 кор.4,ш,Пятницкое ,д.6 кор.4,7781288,муниципальный округ Митино,1997 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.7,Москва,ш Пятницкое д.7,ш,Пятницкое ,д.7,7782985,муниципальный округ Митино,1992 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.8,Москва,ш Пятницкое д.8,ш,Пятницкое ,д.8,7781290,муниципальный округ Митино,1997 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.9,Москва,ш Пятницкое д.9,ш,Пятницкое ,д.9,7781292,муниципальный округ Митино,1991 +2281042,г Москва ш Пятницкое д.9 кор.1,Москва,ш Пятницкое д.9 кор.1,ш,Пятницкое ,д.9 кор.1,7781295,муниципальный округ Митино,1992 +2281043,г Москва аллея Сосновая д.2,Москва,аллея Сосновая д.2,аллея,Сосновая ,д.2,7952962,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1958 +2281043,г Москва аллея Сосновая д.4,Москва,аллея Сосновая д.4,аллея,Сосновая ,д.4,7952963,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1959 +2281043,г Москва аллея Сосновая д.4а,Москва,аллея Сосновая д.4а,аллея,Сосновая ,д.4а,7952965,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1957 +2281043,г Москва аллея Сосновая д.6,Москва,аллея Сосновая д.6,аллея,Сосновая ,д.6,7952968,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1962 +2281043,г Москва проезд Волоколамский д.1,Москва,проезд Волоколамский д.1,проезд,Волоколамский ,д.1,7964101,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1960 +2281043,г Москва проезд Волоколамский д.3 кор.1,Москва,проезд Волоколамский д.3 кор.1,проезд,Волоколамский ,д.3 кор.1,7964102,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1959 +2281043,г Москва проезд Волоколамский д.4 кор.1,Москва,проезд Волоколамский д.4 кор.1,проезд,Волоколамский ,д.4 кор.1,7964103,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1959 +2281043,г Москва проезд Волоколамский д.4 кор.2,Москва,проезд Волоколамский д.4 кор.2,проезд,Волоколамский ,д.4 кор.2,7964104,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1960 +2281043,г Москва проезд Волоколамский д.5 кор.1,Москва,проезд Волоколамский д.5 кор.1,проезд,Волоколамский ,д.5 кор.1,7964105,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1961 +2281043,г Москва проезд Волоколамский д.6 кор.1,Москва,проезд Волоколамский д.6 кор.1,проезд,Волоколамский ,д.6 кор.1,7964106,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1958 +2281043,г Москва проезд Волоколамский д.6 кор.2,Москва,проезд Волоколамский д.6 кор.2,проезд,Волоколамский ,д.6 кор.2,7964109,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1959 +2281043,г Москва проезд Врачебный д.10,Москва,проезд Врачебный д.10,проезд,Врачебный ,д.10,7952918,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1996 +2281043,г Москва проезд Врачебный д.10 кор.1,Москва,проезд Врачебный д.10 кор.1,проезд,Врачебный ,д.10 кор.1,7952919,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1968 +2281043,г Москва проезд Врачебный д.10 кор.2,Москва,проезд Врачебный д.10 кор.2,проезд,Врачебный ,д.10 кор.2,7952921,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1967 +2281043,г Москва проезд Врачебный д.11 кор.1,Москва,проезд Врачебный д.11 кор.1,проезд,Врачебный ,д.11 кор.1,7952922,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1968 +2281043,г Москва проезд Врачебный д.11 кор.2,Москва,проезд Врачебный д.11 кор.2,проезд,Врачебный ,д.11 кор.2,7952924,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1967 +2281043,г Москва проезд Врачебный д.11 кор.3,Москва,проезд Врачебный д.11 кор.3,проезд,Врачебный ,д.11 кор.3,7952925,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1968 +2281043,г Москва проезд Врачебный д.13 кор.1,Москва,проезд Врачебный д.13 кор.1,проезд,Врачебный ,д.13 кор.1,7952926,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1966 +2281043,г Москва проезд Врачебный д.13 кор.2,Москва,проезд Врачебный д.13 кор.2,проезд,Врачебный ,д.13 кор.2,7952927,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1965 +2281043,г Москва проезд Врачебный д.2,Москва,проезд Врачебный д.2,проезд,Врачебный ,д.2,7952910,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1961 +2281043,г Москва проезд Врачебный д.4,Москва,проезд Врачебный д.4,проезд,Врачебный ,д.4,7952911,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1958 +2281043,г Москва проезд Врачебный д.6 кор.1,Москва,проезд Врачебный д.6 кор.1,проезд,Врачебный ,д.6 кор.1,7952912,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1950 +2281043,г Москва проезд Врачебный д.6 кор.2,Москва,проезд Врачебный д.6 кор.2,проезд,Врачебный ,д.6 кор.2,7952914,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1967 +2281043,г Москва проезд Врачебный д.7 строение 1,Москва,проезд Врачебный д.7 строение 1,проезд,Врачебный ,д.7 строение 1,7952915,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1969 +2281043,г Москва проезд Врачебный д.8 кор.2,Москва,проезд Врачебный д.8 кор.2,проезд,Врачебный ,д.8 кор.2,7952916,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1968 +2281043,г Москва проезд Врачебный д.9,Москва,проезд Врачебный д.9,проезд,Врачебный ,д.9,7952917,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1960 +2281043,г Москва проезд Полесский д.10,Москва,проезд Полесский д.10,проезд,Полесский ,д.10,7945442,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1966 +2281043,г Москва проезд Полесский д.12,Москва,проезд Полесский д.12,проезд,Полесский ,д.12,7945446,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1963 +2281043,г Москва проезд Полесский д.2 кор.1,Москва,проезд Полесский д.2 кор.1,проезд,Полесский ,д.2 кор.1,7945427,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1973 +2281043,г Москва проезд Полесский д.4 кор.1,Москва,проезд Полесский д.4 кор.1,проезд,Полесский ,д.4 кор.1,7945430,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1967 +2281043,г Москва проезд Полесский д.4 кор.2,Москва,проезд Полесский д.4 кор.2,проезд,Полесский ,д.4 кор.2,7945431,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1968 +2281043,г Москва проезд Полесский д.6 кор.1,Москва,проезд Полесский д.6 кор.1,проезд,Полесский ,д.6 кор.1,7945434,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1966 +2281043,г Москва проезд Полесский д.6 кор.2,Москва,проезд Полесский д.6 кор.2,проезд,Полесский ,д.6 кор.2,7945435,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1967 +2281043,г Москва проезд Полесский д.8,Москва,проезд Полесский д.8,проезд,Полесский ,д.8,7945438,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1966 +2281043,г Москва проезд Стратонавтов д.10 строение 1,Москва,проезд Стратонавтов д.10 строение 1,проезд,Стратонавтов ,д.10 строение 1,7964086,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1973 +2281043,г Москва проезд Стратонавтов д.11 строение 1,Москва,проезд Стратонавтов д.11 строение 1,проезд,Стратонавтов ,д.11 строение 1,7964088,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1939 +2281043,г Москва проезд Стратонавтов д.12 кор.1,Москва,проезд Стратонавтов д.12 кор.1,проезд,Стратонавтов ,д.12 кор.1,7964089,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1972 +2281043,г Москва проезд Стратонавтов д.13 кор.1,Москва,проезд Стратонавтов д.13 кор.1,проезд,Стратонавтов ,д.13 кор.1,7964092,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1960 +2281043,г Москва проезд Стратонавтов д.13 кор.2,Москва,проезд Стратонавтов д.13 кор.2,проезд,Стратонавтов ,д.13 кор.2,7964094,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1961 +2281043,г Москва проезд Стратонавтов д.14 кор.1,Москва,проезд Стратонавтов д.14 кор.1,проезд,Стратонавтов ,д.14 кор.1,7964096,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1972 +2281043,г Москва проезд Стратонавтов д.16 кор.1,Москва,проезд Стратонавтов д.16 кор.1,проезд,Стратонавтов ,д.16 кор.1,7964098,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1973 +2281043,г Москва проезд Стратонавтов д.17,Москва,проезд Стратонавтов д.17,проезд,Стратонавтов ,д.17,7964100,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1962 +2281043,г Москва проезд Стратонавтов д.9,Москва,проезд Стратонавтов д.9,проезд,Стратонавтов ,д.9,7958508,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1957 +2281043,г Москва проезд Тушинский 1-й д.14,Москва,проезд Тушинский 1-й д.14,проезд,Тушинский 1-й ,д.14,7964134,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1975 +2281043,г Москва проезд Тушинский 1-й д.15,Москва,проезд Тушинский 1-й д.15,проезд,Тушинский 1-й ,д.15,7964135,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1938 +2281043,г Москва проезд Тушинский 1-й д.17,Москва,проезд Тушинский 1-й д.17,проезд,Тушинский 1-й ,д.17,7964137,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1995 +2281043,г Москва проезд Тушинский 1-й д.19,Москва,проезд Тушинский 1-й д.19,проезд,Тушинский 1-й ,д.19,7964139,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1940 +2281043,г Москва проезд Тушинский 1-й д.3,Москва,проезд Тушинский 1-й д.3,проезд,Тушинский 1-й ,д.3,7964124,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1972 +2281043,г Москва проезд Тушинский 1-й д.4,Москва,проезд Тушинский 1-й д.4,проезд,Тушинский 1-й ,д.4,7964125,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1979 +2281043,г Москва проезд Тушинский 1-й д.5,Москва,проезд Тушинский 1-й д.5,проезд,Тушинский 1-й ,д.5,7964127,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1972 +2281043,г Москва проезд Тушинский 1-й д.6 кор.1,Москва,проезд Тушинский 1-й д.6 кор.1,проезд,Тушинский 1-й ,д.6 кор.1,7964130,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1974 +2281043,г Москва проезд Тушинский 1-й д.7,Москва,проезд Тушинский 1-й д.7,проезд,Тушинский 1-й ,д.7,7964131,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1973 +2281043,г Москва проезд Тушинский 1-й д.8 кор.1,Москва,проезд Тушинский 1-й д.8 кор.1,проезд,Тушинский 1-й ,д.8 кор.1,7964132,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1974 +2281043,г Москва проезд Тушинский 2-й д.10,Москва,проезд Тушинский 2-й д.10,проезд,Тушинский 2-й ,д.10,7964111,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1975 +2281043,г Москва проезд Тушинский 2-й д.2,Москва,проезд Тушинский 2-й д.2,проезд,Тушинский 2-й ,д.2,7964119,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1978 +2281043,г Москва проезд Тушинский 2-й д.4,Москва,проезд Тушинский 2-й д.4,проезд,Тушинский 2-й ,д.4,7964117,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1974 +2281043,г Москва проезд Тушинский 2-й д.8,Москва,проезд Тушинский 2-й д.8,проезд,Тушинский 2-й ,д.8,7964113,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1976 +2281043,г Москва проезд Тушинский 3-й д.7,Москва,проезд Тушинский 3-й д.7,проезд,Тушинский 3-й ,д.7,7964110,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1957 +2281043,г Москва ул Вишневая д.10,Москва,ул Вишневая д.10,ул,Вишневая ,д.10,7943837,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1963 +2281043,г Москва ул Вишневая д.12,Москва,ул Вишневая д.12,ул,Вишневая ,д.12,7943850,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1935 +2281043,г Москва ул Вишневая д.14,Москва,ул Вишневая д.14,ул,Вишневая ,д.14,7943854,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1978 +2281043,г Москва ул Вишневая д.14/11,Москва,ул Вишневая д.14/11,ул,Вишневая ,д.14/11,7943862,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1934 +2281043,г Москва ул Вишневая д.18,Москва,ул Вишневая д.18,ул,Вишневая ,д.18,7943867,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1951 +2281043,г Москва ул Вишневая д.2/14,Москва,ул Вишневая д.2/14,ул,Вишневая ,д.2/14,7943820,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1955 +2281043,г Москва ул Вишневая д.4,Москва,ул Вишневая д.4,ул,Вишневая ,д.4,7943833,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1954 +2281043,г Москва ул Вишневая д.8/16,Москва,ул Вишневая д.8/16,ул,Вишневая ,д.8/16,7943844,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1940 +2281043,г Москва ул Водников д.14,Москва,ул Водников д.14,ул,Водников ,д.14,7958504,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1951 +2281043,г Москва ул Водников д.18,Москва,ул Водников д.18,ул,Водников ,д.18,7958505,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1961 +2281043,г Москва ул Водников д.20,Москва,ул Водников д.20,ул,Водников ,д.20,7958507,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1962 +2281043,г Москва ул Водников д.3,Москва,ул Водников д.3,ул,Водников ,д.3,7958497,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1974 +2281043,г Москва ул Водников д.5а,Москва,ул Водников д.5а,ул,Водников ,д.5а,7958499,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1957 +2281043,г Москва ул Водников д.7,Москва,ул Водников д.7,ул,Водников ,д.7,7958500,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1961 +2281043,г Москва ул Водников д.9,Москва,ул Водников д.9,ул,Водников ,д.9,7958503,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1937 +2281043,г Москва ул Габричевского д.1 кор.1,Москва,ул Габричевского д.1 кор.1,ул,Габричевского ,д.1 кор.1,7952928,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1961 +2281043,г Москва ул Габричевского д.1 кор.2,Москва,ул Габричевского д.1 кор.2,ул,Габричевского ,д.1 кор.2,7952929,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1964 +2281043,г Москва ул Габричевского д.10 кор.1,Москва,ул Габричевского д.10 кор.1,ул,Габричевского ,д.10 кор.1,7952943,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1974 +2281043,г Москва ул Габричевского д.10 кор.2,Москва,ул Габричевского д.10 кор.2,ул,Габричевского ,д.10 кор.2,7952951,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1967 +2281043,г Москва ул Габричевского д.10 кор.3,Москва,ул Габричевского д.10 кор.3,ул,Габричевского ,д.10 кор.3,7952956,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1970 +2281043,г Москва ул Габричевского д.10 кор.4,Москва,ул Габричевского д.10 кор.4,ул,Габричевского ,д.10 кор.4,7952960,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1970 +2281043,г Москва ул Габричевского д.3 кор.1,Москва,ул Габричевского д.3 кор.1,ул,Габричевского ,д.3 кор.1,7952930,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1962 +2281043,г Москва ул Габричевского д.3 кор.2,Москва,ул Габричевского д.3 кор.2,ул,Габричевского ,д.3 кор.2,7952932,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1968 +2281043,г Москва ул Габричевского д.4,Москва,ул Габричевского д.4,ул,Габричевского ,д.4,7952933,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1968 +2281043,г Москва ул Габричевского д.6 кор.1,Москва,ул Габричевского д.6 кор.1,ул,Габричевского ,д.6 кор.1,7952934,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1970 +2281043,г Москва ул Габричевского д.6 кор.2,Москва,ул Габричевского д.6 кор.2,ул,Габричевского ,д.6 кор.2,7952936,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1967 +2281043,г Москва ул Габричевского д.8 кор.1,Москва,ул Габричевского д.8 кор.1,ул,Габричевского ,д.8 кор.1,7952938,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1981 +2281043,г Москва ул Габричевского д.8 кор.2,Москва,ул Габричевского д.8 кор.2,ул,Габричевского ,д.8 кор.2,7952948,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1979 +2281043,г Москва ул Долгова д.1 кор.1,Москва,ул Долгова д.1 кор.1,ул,Долгова ,д.1 кор.1,7943873,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1964 +2281043,г Москва ул Долгова д.1 кор.2,Москва,ул Долгова д.1 кор.2,ул,Долгова ,д.1 кор.2,7943883,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1964 +2281043,г Москва ул Долгова д.2,Москва,ул Долгова д.2,ул,Долгова ,д.2,7943887,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1956 +2281043,г Москва ул Долгова д.5,Москва,ул Долгова д.5,ул,Долгова ,д.5,7943892,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1956 +2281043,г Москва ул Мещерякова д.2 кор.2,Москва,ул Мещерякова д.2 кор.2,ул,Мещерякова ,д.2 кор.2,7943973,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1958 +2281043,г Москва ул Мещерякова д.3,Москва,ул Мещерякова д.3,ул,Мещерякова ,д.3,7943980,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1953 +2281043,г Москва ул Мещерякова д.4 кор.1,Москва,ул Мещерякова д.4 кор.1,ул,Мещерякова ,д.4 кор.1,7943984,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1952 +2281043,г Москва ул Мещерякова д.4 кор.2,Москва,ул Мещерякова д.4 кор.2,ул,Мещерякова ,д.4 кор.2,7943987,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1952 +2281043,г Москва ул Мещерякова д.7,Москва,ул Мещерякова д.7,ул,Мещерякова ,д.7,7943993,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1937 +2281043,г Москва ул Мещерякова д.8/16,Москва,ул Мещерякова д.8/16,ул,Мещерякова ,д.8/16,7944000,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1955 +2281043,г Москва ул Мещерякова д.9,Москва,ул Мещерякова д.9,ул,Мещерякова ,д.9,7944012,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1939 +2281043,г Москва ул Набережная Б. д.1 кор.1,Москва,ул Набережная Б. д.1 кор.1,ул,Набережная Б. ,д.1 кор.1,7943096,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1957 +2281043,г Москва ул Набережная Б. д.11 кор.1,Москва,ул Набережная Б. д.11 кор.1,ул,Набережная Б. ,д.11 кор.1,7943671,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,2003 +2281043,г Москва ул Набережная Б. д.11 кор.2,Москва,ул Набережная Б. д.11 кор.2,ул,Набережная Б. ,д.11 кор.2,7943679,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,2003 +2281043,г Москва ул Набережная Б. д.11 кор.3,Москва,ул Набережная Б. д.11 кор.3,ул,Набережная Б. ,д.11 кор.3,7958558,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,2003 +2281043,г Москва ул Набережная Б. д.13,Москва,ул Набережная Б. д.13,ул,Набережная Б. ,д.13,7943695,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1953 +2281043,г Москва ул Набережная Б. д.15,Москва,ул Набережная Б. д.15,ул,Набережная Б. ,д.15,7943711,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1956 +2281043,г Москва ул Набережная Б. д.17а,Москва,ул Набережная Б. д.17а,ул,Набережная Б. ,д.17а,7943719,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1948 +2281043,г Москва ул Набережная Б. д.17б,Москва,ул Набережная Б. д.17б,ул,Набережная Б. ,д.17б,7943729,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1948 +2281043,г Москва ул Набережная Б. д.19,Москва,ул Набережная Б. д.19,ул,Набережная Б. ,д.19,7943738,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1954 +2281043,г Москва ул Набережная Б. д.19 кор.1,Москва,ул Набережная Б. д.19 кор.1,ул,Набережная Б. ,д.19 кор.1,7943754,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,2002 +2281043,г Москва ул Набережная Б. д.19 кор.2,Москва,ул Набережная Б. д.19 кор.2,ул,Набережная Б. ,д.19 кор.2,8140623,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,2004 +2281043,г Москва ул Набережная Б. д.19 кор.3,Москва,ул Набережная Б. д.19 кор.3,ул,Набережная Б. ,д.19 кор.3,8140616,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,2005 +2281043,г Москва ул Набережная Б. д.21,Москва,ул Набережная Б. д.21,ул,Набережная Б. ,д.21,7943800,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1954 +2281043,г Москва ул Набережная Б. д.25/1,Москва,ул Набережная Б. д.25/1,ул,Набережная Б. ,д.25/1,7943811,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1956 +2281043,г Москва ул Набережная Б. д.5 кор.1,Москва,ул Набережная Б. д.5 кор.1,ул,Набережная Б. ,д.5 кор.1,7943662,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1958 +2281043,г Москва ул Набережная М. д.13,Москва,ул Набережная М. д.13,ул,Набережная М. ,д.13,7943917,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1994 +2281043,г Москва ул Набережная М. д.15 кор.1,Москва,ул Набережная М. д.15 кор.1,ул,Набережная М. ,д.15 кор.1,7943946,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,2001 +2281043,г Москва ул Набережная М. д.17/22,Москва,ул Набережная М. д.17/22,ул,Набережная М. ,д.17/22,7943955,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1994 +2281043,г Москва ул Набережная М. д.3 строение 1,Москва,ул Набережная М. д.3 строение 1,ул,Набережная М. ,д.3 строение 1,7638938,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1970 +2281043,г Москва ул Набережная М. д.5 строение 1,Москва,ул Набережная М. д.5 строение 1,ул,Набережная М. ,д.5 строение 1,7945425,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1970 +2281043,г Москва ул Набережная М. д.7 строение 1,Москва,ул Набережная М. д.7 строение 1,ул,Набережная М. ,д.7 строение 1,7943909,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1969 +2281043,г Москва ул Подмосковная д.1/6,Москва,ул Подмосковная д.1/6,ул,Подмосковная ,д.1/6,7945322,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1956 +2281043,г Москва ул Подмосковная д.10,Москва,ул Подмосковная д.10,ул,Подмосковная ,д.10,7945341,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1949 +2281043,г Москва ул Подмосковная д.12,Москва,ул Подмосковная д.12,ул,Подмосковная ,д.12,7945342,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1949 +2281043,г Москва ул Подмосковная д.12а,Москва,ул Подмосковная д.12а,ул,Подмосковная ,д.12а,7945343,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1950 +2281043,г Москва ул Подмосковная д.14,Москва,ул Подмосковная д.14,ул,Подмосковная ,д.14,7945344,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1954 +2281043,г Москва ул Подмосковная д.14а,Москва,ул Подмосковная д.14а,ул,Подмосковная ,д.14а,7945345,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1952 +2281043,г Москва ул Подмосковная д.2/4,Москва,ул Подмосковная д.2/4,ул,Подмосковная ,д.2/4,7945325,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1951 +2281043,г Москва ул Подмосковная д.4,Москва,ул Подмосковная д.4,ул,Подмосковная ,д.4,7945327,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1951 +2281043,г Москва ул Подмосковная д.5,Москва,ул Подмосковная д.5,ул,Подмосковная ,д.5,7945331,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1956 +2281043,г Москва ул Подмосковная д.6,Москва,ул Подмосковная д.6,ул,Подмосковная ,д.6,7945333,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1956 +2281043,г Москва ул Подмосковная д.7,Москва,ул Подмосковная д.7,ул,Подмосковная ,д.7,7945336,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1957 +2281043,г Москва ул Подмосковная д.8,Москва,ул Подмосковная д.8,ул,Подмосковная ,д.8,7945338,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1949 +2281043,г Москва ул Подмосковная д.8а,Москва,ул Подмосковная д.8а,ул,Подмосковная ,д.8а,7945340,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1951 +2281043,г Москва ул Свободы д.1 кор.1,Москва,ул Свободы д.1 кор.1,ул,Свободы ,д.1 кор.1,7945348,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1960 +2281043,г Москва ул Свободы д.1 кор.2,Москва,ул Свободы д.1 кор.2,ул,Свободы ,д.1 кор.2,7945350,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1958 +2281043,г Москва ул Свободы д.1 кор.3,Москва,ул Свободы д.1 кор.3,ул,Свободы ,д.1 кор.3,7945352,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1963 +2281043,г Москва ул Свободы д.1 кор.4,Москва,ул Свободы д.1 кор.4,ул,Свободы ,д.1 кор.4,7945353,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1963 +2281043,г Москва ул Свободы д.11/1,Москва,ул Свободы д.11/1,ул,Свободы ,д.11/1,7945395,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1960 +2281043,г Москва ул Свободы д.12/8,Москва,ул Свободы д.12/8,ул,Свободы ,д.12/8,7945396,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1956 +2281043,г Москва ул Свободы д.13/2,Москва,ул Свободы д.13/2,ул,Свободы ,д.13/2,7945397,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1960 +2281043,г Москва ул Свободы д.14,Москва,ул Свободы д.14,ул,Свободы ,д.14,7945398,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1955 +2281043,г Москва ул Свободы д.15/10,Москва,ул Свободы д.15/10,ул,Свободы ,д.15/10,7945400,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1955 +2281043,г Москва ул Свободы д.16,Москва,ул Свободы д.16,ул,Свободы ,д.16,7945401,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1955 +2281043,г Москва ул Свободы д.17,Москва,ул Свободы д.17,ул,Свободы ,д.17,7945402,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1954 +2281043,г Москва ул Свободы д.18,Москва,ул Свободы д.18,ул,Свободы ,д.18,7945403,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1957 +2281043,г Москва ул Свободы д.19/1,Москва,ул Свободы д.19/1,ул,Свободы ,д.19/1,7945405,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1954 +2281043,г Москва ул Свободы д.2,Москва,ул Свободы д.2,ул,Свободы ,д.2,7945374,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1960 +2281043,г Москва ул Свободы д.20,Москва,ул Свободы д.20,ул,Свободы ,д.20,7945406,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1955 +2281043,г Москва ул Свободы д.23,Москва,ул Свободы д.23,ул,Свободы ,д.23,7945409,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1957 +2281043,г Москва ул Свободы д.24/9,Москва,ул Свободы д.24/9,ул,Свободы ,д.24/9,7945411,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1956 +2281043,г Москва ул Свободы д.3,Москва,ул Свободы д.3,ул,Свободы ,д.3,7945380,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1957 +2281043,г Москва ул Свободы д.4 строение 1,Москва,ул Свободы д.4 строение 1,ул,Свободы ,д.4 строение 1,7964143,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1958 +2281043,г Москва ул Свободы д.4 строение 2,Москва,ул Свободы д.4 строение 2,ул,Свободы ,д.4 строение 2,7964144,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1960 +2281043,г Москва ул Свободы д.5/5,Москва,ул Свободы д.5/5,ул,Свободы ,д.5/5,7945388,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1962 +2281043,г Москва ул Свободы д.6/3,Москва,ул Свободы д.6/3,ул,Свободы ,д.6/3,7945389,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1958 +2281043,г Москва ул Свободы д.8/4 строение 1,Москва,ул Свободы д.8/4 строение 1,ул,Свободы ,д.8/4 строение 1,7945393,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1956 +2281043,г Москва ул Свободы д.8/4 строение 2,Москва,ул Свободы д.8/4 строение 2,ул,Свободы ,д.8/4 строение 2,7945394,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1961 +2281043,г Москва ул Свободы д.9,Москва,ул Свободы д.9,ул,Свободы ,д.9,7958512,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1960 +2281043,г Москва ул Тушинская д.1,Москва,ул Тушинская д.1,ул,Тушинская ,д.1,7945413,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1958 +2281043,г Москва ул Тушинская д.10,Москва,ул Тушинская д.10,ул,Тушинская ,д.10,7945416,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1957 +2281043,г Москва ул Тушинская д.11,Москва,ул Тушинская д.11,ул,Тушинская ,д.11,7945418,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1965 +2281043,г Москва ул Тушинская д.12,Москва,ул Тушинская д.12,ул,Тушинская ,д.12,7945419,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1956 +2281043,г Москва ул Тушинская д.13,Москва,ул Тушинская д.13,ул,Тушинская ,д.13,7945421,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1981 +2281043,г Москва ул Тушинская д.6,Москва,ул Тушинская д.6,ул,Тушинская ,д.6,7945414,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1961 +2281043,г Москва ул Тушинская д.9 кор.1,Москва,ул Тушинская д.9 кор.1,ул,Тушинская ,д.9 кор.1,7945415,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1960 +2281043,г Москва ул Циолковского д.5,Москва,ул Циолковского д.5,ул,Циолковского ,д.5,7945423,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1958 +2281043,г Москва ул Циолковского д.6,Москва,ул Циолковского д.6,ул,Циолковского ,д.6,8061211,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,2001 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.100,Москва,ш Волоколамское д.100,ш,Волоколамское ,д.100,7957143,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1960 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.100 кор.1,Москва,ш Волоколамское д.100 кор.1,ш,Волоколамское ,д.100 кор.1,7957152,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1960 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.102,Москва,ш Волоколамское д.102,ш,Волоколамское ,д.102,7957162,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1958 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.102 кор.1,Москва,ш Волоколамское д.102 кор.1,ш,Волоколамское ,д.102 кор.1,7957173,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1958 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.104,Москва,ш Волоколамское д.104,ш,Волоколамское ,д.104,7957181,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1960 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.106,Москва,ш Волоколамское д.106,ш,Волоколамское ,д.106,7957193,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1958 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.108,Москва,ш Волоколамское д.108,ш,Волоколамское ,д.108,7957285,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1960 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.110,Москва,ш Волоколамское д.110,ш,Волоколамское ,д.110,7957294,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1959 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.41 кор.1,Москва,ш Волоколамское д.41 кор.1,ш,Волоколамское ,д.41 кор.1,7952969,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1973 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.43 строение 1,Москва,ш Волоколамское д.43 строение 1,ш,Волоколамское ,д.43 строение 1,7956943,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1974 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.45,Москва,ш Волоколамское д.45,ш,Волоколамское ,д.45,7956973,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1977 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.49,Москва,ш Волоколамское д.49,ш,Волоколамское ,д.49,7956984,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1972 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.54 кор.1,Москва,ш Волоколамское д.54 кор.1,ш,Волоколамское ,д.54 кор.1,7956993,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1974 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.56 кор.1,Москва,ш Волоколамское д.56 кор.1,ш,Волоколамское ,д.56 кор.1,7957004,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1975 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.58 кор.1,Москва,ш Волоколамское д.58 кор.1,ш,Волоколамское ,д.58 кор.1,7957015,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1976 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.60 кор.1,Москва,ш Волоколамское д.60 кор.1,ш,Волоколамское ,д.60 кор.1,7957036,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1977 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.84 кор.9,Москва,ш Волоколамское д.84 кор.9,ш,Волоколамское ,д.84 кор.9,7957090,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1956 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.92,Москва,ш Волоколамское д.92,ш,Волоколамское ,д.92,7957102,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1962 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.92 кор.1,Москва,ш Волоколамское д.92 кор.1,ш,Волоколамское ,д.92 кор.1,7958509,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1967 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.92 кор.2,Москва,ш Волоколамское д.92 кор.2,ш,Волоколамское ,д.92 кор.2,7957112,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1981 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.94,Москва,ш Волоколамское д.94,ш,Волоколамское ,д.94,7957119,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1962 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.96/2,Москва,ш Волоколамское д.96/2,ш,Волоколамское ,д.96/2,7957124,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1960 +2281043,г Москва ш Волоколамское д.98,Москва,ш Волоколамское д.98,ш,Волоколамское ,д.98,7957133,муниципальный округ Покровское-Стрешнево,1961 +2281044,г Москва б-р Химкинский д.14 кор.1,Москва,б-р Химкинский д.14 кор.1,б-р,Химкинский ,д.14 кор.1,7924186,муниципальный округ Северное Тушино,1977 +2281044,г Москва б-р Химкинский д.16 кор.1,Москва,б-р Химкинский д.16 кор.1,б-р,Химкинский ,д.16 кор.1,7924188,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва б-р Химкинский д.16 кор.2,Москва,б-р Химкинский д.16 кор.2,б-р,Химкинский ,д.16 кор.2,7924190,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва б-р Химкинский д.16 кор.3,Москва,б-р Химкинский д.16 кор.3,б-р,Химкинский ,д.16 кор.3,7924193,муниципальный округ Северное Тушино,1965 +2281044,г Москва б-р Химкинский д.16 кор.4,Москва,б-р Химкинский д.16 кор.4,б-р,Химкинский ,д.16 кор.4,7924200,муниципальный округ Северное Тушино,1964 +2281044,г Москва б-р Химкинский д.16 кор.5,Москва,б-р Химкинский д.16 кор.5,б-р,Химкинский ,д.16 кор.5,7924203,муниципальный округ Северное Тушино,1964 +2281044,г Москва б-р Химкинский д.6,Москва,б-р Химкинский д.6,б-р,Химкинский ,д.6,7924177,муниципальный округ Северное Тушино,1965 +2281044,г Москва б-р Химкинский д.8,Москва,б-р Химкинский д.8,б-р,Химкинский ,д.8,7924180,муниципальный округ Северное Тушино,1965 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.10,Москва,б-р Яна Райниса д.10,б-р,Яна Райниса ,д.10,7924229,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.12,Москва,б-р Яна Райниса д.12,б-р,Яна Райниса ,д.12,7924231,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.14 кор.1,Москва,б-р Яна Райниса д.14 кор.1,б-р,Яна Райниса ,д.14 кор.1,7924233,муниципальный округ Северное Тушино,1981 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.14 кор.2,Москва,б-р Яна Райниса д.14 кор.2,б-р,Яна Райниса ,д.14 кор.2,7924238,муниципальный округ Северное Тушино,1983 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.16 кор.1,Москва,б-р Яна Райниса д.16 кор.1,б-р,Яна Райниса ,д.16 кор.1,8031764,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.16 кор.2,Москва,б-р Яна Райниса д.16 кор.2,б-р,Яна Райниса ,д.16 кор.2,7748098,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.18 кор.1,Москва,б-р Яна Райниса д.18 кор.1,б-р,Яна Райниса ,д.18 кор.1,7924242,муниципальный округ Северное Тушино,1980 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.2 кор.1,Москва,б-р Яна Райниса д.2 кор.1,б-р,Яна Райниса ,д.2 кор.1,7924207,муниципальный округ Северное Тушино,1969 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.2 кор.2,Москва,б-р Яна Райниса д.2 кор.2,б-р,Яна Райниса ,д.2 кор.2,7924208,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.2 кор.3,Москва,б-р Яна Райниса д.2 кор.3,б-р,Яна Райниса ,д.2 кор.3,7924213,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.20 кор.1,Москва,б-р Яна Райниса д.20 кор.1,б-р,Яна Райниса ,д.20 кор.1,7760030,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.20 кор.2,Москва,б-р Яна Райниса д.20 кор.2,б-р,Яна Райниса ,д.20 кор.2,7870515,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.22 кор.1,Москва,б-р Яна Райниса д.22 кор.1,б-р,Яна Райниса ,д.22 кор.1,7924247,муниципальный округ Северное Тушино,1978 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.22 кор.2,Москва,б-р Яна Райниса д.22 кор.2,б-р,Яна Райниса ,д.22 кор.2,7924253,муниципальный округ Северное Тушино,1977 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.24 кор.1,Москва,б-р Яна Райниса д.24 кор.1,б-р,Яна Райниса ,д.24 кор.1,7702029,муниципальный округ Северное Тушино,н.д. +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.24 кор.2,Москва,б-р Яна Райниса д.24 кор.2,б-р,Яна Райниса ,д.24 кор.2,7924254,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.26 кор.1,Москва,б-р Яна Райниса д.26 кор.1,б-р,Яна Райниса ,д.26 кор.1,7924257,муниципальный округ Северное Тушино,1978 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.26 кор.2,Москва,б-р Яна Райниса д.26 кор.2,б-р,Яна Райниса ,д.26 кор.2,7924269,муниципальный округ Северное Тушино,1977 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.28 кор.1,Москва,б-р Яна Райниса д.28 кор.1,б-р,Яна Райниса ,д.28 кор.1,7924273,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.28 кор.2,Москва,б-р Яна Райниса д.28 кор.2,б-р,Яна Райниса ,д.28 кор.2,7953118,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.30 кор.1,Москва,б-р Яна Райниса д.30 кор.1,б-р,Яна Райниса ,д.30 кор.1,7924275,муниципальный округ Северное Тушино,1980 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.32,Москва,б-р Яна Райниса д.32,б-р,Яна Райниса ,д.32,7924277,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.4 кор.4,Москва,б-р Яна Райниса д.4 кор.4,б-р,Яна Райниса ,д.4 кор.4,7924215,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.6 кор.1,Москва,б-р Яна Райниса д.6 кор.1,б-р,Яна Райниса ,д.6 кор.1,7924218,муниципальный округ Северное Тушино,1970 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.6 кор.2,Москва,б-р Яна Райниса д.6 кор.2,б-р,Яна Райниса ,д.6 кор.2,7924222,муниципальный округ Северное Тушино,1970 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.6 кор.3,Москва,б-р Яна Райниса д.6 кор.3,б-р,Яна Райниса ,д.6 кор.3,7924225,муниципальный округ Северное Тушино,1969 +2281044,г Москва б-р Яна Райниса д.8,Москва,б-р Яна Райниса д.8,б-р,Яна Райниса ,д.8,7924228,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.1,Москва,ул Вилиса Лациса д.1,ул,Вилиса Лациса ,д.1,8356762,муниципальный округ Северное Тушино,2004 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.1 кор.1,Москва,ул Вилиса Лациса д.1 кор.1,ул,Вилиса Лациса ,д.1 кор.1,8053257,муниципальный округ Северное Тушино,2004 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.11 кор.3,Москва,ул Вилиса Лациса д.11 кор.3,ул,Вилиса Лациса ,д.11 кор.3,7919931,муниципальный округ Северное Тушино,1974 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.11 кор.4,Москва,ул Вилиса Лациса д.11 кор.4,ул,Вилиса Лациса ,д.11 кор.4,7919935,муниципальный округ Северное Тушино,1969 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.13 кор.1,Москва,ул Вилиса Лациса д.13 кор.1,ул,Вилиса Лациса ,д.13 кор.1,7919940,муниципальный округ Северное Тушино,1980 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.15,Москва,ул Вилиса Лациса д.15,ул,Вилиса Лациса ,д.15,7919945,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.17 кор.1,Москва,ул Вилиса Лациса д.17 кор.1,ул,Вилиса Лациса ,д.17 кор.1,7553824,муниципальный округ Северное Тушино,2008 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.17 кор.2,Москва,ул Вилиса Лациса д.17 кор.2,ул,Вилиса Лациса ,д.17 кор.2,7919947,муниципальный округ Северное Тушино,2005 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.21 кор.2,Москва,ул Вилиса Лациса д.21 кор.2,ул,Вилиса Лациса ,д.21 кор.2,8412828,муниципальный округ Северное Тушино,2005 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.21 кор.3,Москва,ул Вилиса Лациса д.21 кор.3,ул,Вилиса Лациса ,д.21 кор.3,7929137,муниципальный округ Северное Тушино,1987 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.21 кор.4,Москва,ул Вилиса Лациса д.21 кор.4,ул,Вилиса Лациса ,д.21 кор.4,8019360,муниципальный округ Северное Тушино,1987 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.23 кор.4,Москва,ул Вилиса Лациса д.23 кор.4,ул,Вилиса Лациса ,д.23 кор.4,7919952,муниципальный округ Северное Тушино,2002 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.25,Москва,ул Вилиса Лациса д.25,ул,Вилиса Лациса ,д.25,7919953,муниципальный округ Северное Тушино,1997 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.25 кор.1,Москва,ул Вилиса Лациса д.25 кор.1,ул,Вилиса Лациса ,д.25 кор.1,7919956,муниципальный округ Северное Тушино,1997 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.25 кор.2,Москва,ул Вилиса Лациса д.25 кор.2,ул,Вилиса Лациса ,д.25 кор.2,7919957,муниципальный округ Северное Тушино,1999 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.27,Москва,ул Вилиса Лациса д.27,ул,Вилиса Лациса ,д.27,7720262,муниципальный округ Северное Тушино,2005 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.27 кор.1,Москва,ул Вилиса Лациса д.27 кор.1,ул,Вилиса Лациса ,д.27 кор.1,7720263,муниципальный округ Северное Тушино,2005 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.27 кор.2,Москва,ул Вилиса Лациса д.27 кор.2,ул,Вилиса Лациса ,д.27 кор.2,7720265,муниципальный округ Северное Тушино,2005 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.27 кор.3,Москва,ул Вилиса Лациса д.27 кор.3,ул,Вилиса Лациса ,д.27 кор.3,7720267,муниципальный округ Северное Тушино,2005 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.3 кор.1,Москва,ул Вилиса Лациса д.3 кор.1,ул,Вилиса Лациса ,д.3 кор.1,8053270,муниципальный округ Северное Тушино,2004 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.31 кор.2,Москва,ул Вилиса Лациса д.31 кор.2,ул,Вилиса Лациса ,д.31 кор.2,7919959,муниципальный округ Северное Тушино,1981 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.33 кор.1,Москва,ул Вилиса Лациса д.33 кор.1,ул,Вилиса Лациса ,д.33 кор.1,8267273,муниципальный округ Северное Тушино,н.д. +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.35,Москва,ул Вилиса Лациса д.35,ул,Вилиса Лациса ,д.35,7919963,муниципальный округ Северное Тушино,1980 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.37 кор.1,Москва,ул Вилиса Лациса д.37 кор.1,ул,Вилиса Лациса ,д.37 кор.1,7919964,муниципальный округ Северное Тушино,1980 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.39,Москва,ул Вилиса Лациса д.39,ул,Вилиса Лациса ,д.39,7919967,муниципальный округ Северное Тушино,1980 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.41,Москва,ул Вилиса Лациса д.41,ул,Вилиса Лациса ,д.41,7919968,муниципальный округ Северное Тушино,1980 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.42,Москва,ул Вилиса Лациса д.42,ул,Вилиса Лациса ,д.42,7919969,муниципальный округ Северное Тушино,2000 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.43 кор.1,Москва,ул Вилиса Лациса д.43 кор.1,ул,Вилиса Лациса ,д.43 кор.1,7919972,муниципальный округ Северное Тушино,1980 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.5 кор.1,Москва,ул Вилиса Лациса д.5 кор.1,ул,Вилиса Лациса ,д.5 кор.1,7919907,муниципальный округ Северное Тушино,2002 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.7 кор.1,Москва,ул Вилиса Лациса д.7 кор.1,ул,Вилиса Лациса ,д.7 кор.1,7919911,муниципальный округ Северное Тушино,1970 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.7 кор.4,Москва,ул Вилиса Лациса д.7 кор.4,ул,Вилиса Лациса ,д.7 кор.4,7919915,муниципальный округ Северное Тушино,1979 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.9 кор.1,Москва,ул Вилиса Лациса д.9 кор.1,ул,Вилиса Лациса ,д.9 кор.1,7919921,муниципальный округ Северное Тушино,1979 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.9 кор.2,Москва,ул Вилиса Лациса д.9 кор.2,ул,Вилиса Лациса ,д.9 кор.2,7919925,муниципальный округ Северное Тушино,1979 +2281044,г Москва ул Вилиса Лациса д.9 кор.3,Москва,ул Вилиса Лациса д.9 кор.3,ул,Вилиса Лациса ,д.9 кор.3,7919927,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.1,7919981,муниципальный округ Северное Тушино,1997 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.1 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.1 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.1 кор.1,7919983,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.1 кор.2,Москва,ул Героев Панфиловцев д.1 кор.2,ул,Героев Панфиловцев ,д.1 кор.2,7919986,муниципальный округ Северное Тушино,2007 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.1 кор.3,Москва,ул Героев Панфиловцев д.1 кор.3,ул,Героев Панфиловцев ,д.1 кор.3,7919987,муниципальный округ Северное Тушино,2007 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.1 кор.5,Москва,ул Героев Панфиловцев д.1 кор.5,ул,Героев Панфиловцев ,д.1 кор.5,7919988,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.1/2,Москва,ул Героев Панфиловцев д.1/2,ул,Героев Панфиловцев ,д.1/2,8052236,муниципальный округ Северное Тушино,2000 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.11 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.11 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.11 кор.1,7920057,муниципальный округ Северное Тушино,2008 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.11 кор.2,Москва,ул Героев Панфиловцев д.11 кор.2,ул,Героев Панфиловцев ,д.11 кор.2,7920060,муниципальный округ Северное Тушино,2009 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.12 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.12 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.12 кор.1,7919994,муниципальный округ Северное Тушино,1969 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.12 кор.2,Москва,ул Героев Панфиловцев д.12 кор.2,ул,Героев Панфиловцев ,д.12 кор.2,7919995,муниципальный округ Северное Тушино,1972 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.13 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.13 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.13 кор.1,7920065,муниципальный округ Северное Тушино,1983 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.13 кор.3,Москва,ул Героев Панфиловцев д.13 кор.3,ул,Героев Панфиловцев ,д.13 кор.3,7919997,муниципальный округ Северное Тушино,2008 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.14 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.14 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.14 кор.1,7920000,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.14 кор.2,Москва,ул Героев Панфиловцев д.14 кор.2,ул,Героев Панфиловцев ,д.14 кор.2,7920002,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.15 кор.3,Москва,ул Героев Панфиловцев д.15 кор.3,ул,Героев Панфиловцев ,д.15 кор.3,7920001,муниципальный округ Северное Тушино,1969 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.15 кор.4,Москва,ул Героев Панфиловцев д.15 кор.4,ул,Героев Панфиловцев ,д.15 кор.4,7920003,муниципальный округ Северное Тушино,1975 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.16 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.16 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.16 кор.1,7924382,муниципальный округ Северное Тушино,1971 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.16 кор.2,Москва,ул Героев Панфиловцев д.16 кор.2,ул,Героев Панфиловцев ,д.16 кор.2,7920070,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.16 кор.3,Москва,ул Героев Панфиловцев д.16 кор.3,ул,Героев Панфиловцев ,д.16 кор.3,7920076,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.17 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.17 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.17 кор.1,7920078,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.17 кор.2,Москва,ул Героев Панфиловцев д.17 кор.2,ул,Героев Панфиловцев ,д.17 кор.2,7920082,муниципальный округ Северное Тушино,2005 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.18 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.18 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.18 кор.1,7920005,муниципальный округ Северное Тушино,н.д. +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.18 кор.2,Москва,ул Героев Панфиловцев д.18 кор.2,ул,Героев Панфиловцев ,д.18 кор.2,7864297,муниципальный округ Северное Тушино,н.д. +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.18 строение 1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.18 строение 1,ул,Героев Панфиловцев ,д.18 строение 1,8067746,муниципальный округ Северное Тушино,1970 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.19,Москва,ул Героев Панфиловцев д.19,ул,Героев Панфиловцев ,д.19,7920008,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.2,Москва,ул Героев Панфиловцев д.2,ул,Героев Панфиловцев ,д.2,7920021,муниципальный округ Северное Тушино,1964 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.21,Москва,ул Героев Панфиловцев д.21,ул,Героев Панфиловцев ,д.21,7920010,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.22 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.22 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.22 кор.1,7920012,муниципальный округ Северное Тушино,1980 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.22 кор.2,Москва,ул Героев Панфиловцев д.22 кор.2,ул,Героев Панфиловцев ,д.22 кор.2,7920015,муниципальный округ Северное Тушино,1982 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.22 кор.3,Москва,ул Героев Панфиловцев д.22 кор.3,ул,Героев Панфиловцев ,д.22 кор.3,7920016,муниципальный округ Северное Тушино,1981 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.22 кор.4,Москва,ул Героев Панфиловцев д.22 кор.4,ул,Героев Панфиловцев ,д.22 кор.4,7920017,муниципальный округ Северное Тушино,1980 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.23 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.23 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.23 кор.1,7920085,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.25 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.25 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.25 кор.1,7920088,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.27 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.27 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.27 кор.1,7920094,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.27 кор.2,Москва,ул Героев Панфиловцев д.27 кор.2,ул,Героев Панфиловцев ,д.27 кор.2,7920095,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.27 кор.3,Москва,ул Героев Панфиловцев д.27 кор.3,ул,Героев Панфиловцев ,д.27 кор.3,7920096,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.27 кор.4,Москва,ул Героев Панфиловцев д.27 кор.4,ул,Героев Панфиловцев ,д.27 кор.4,7920097,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.29 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.29 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.29 кор.1,7920098,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.29 кор.2,Москва,ул Героев Панфиловцев д.29 кор.2,ул,Героев Панфиловцев ,д.29 кор.2,7920099,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.3,Москва,ул Героев Панфиловцев д.3,ул,Героев Панфиловцев ,д.3,7920023,муниципальный округ Северное Тушино,1998 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.3 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.3 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.3 кор.1,7919989,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.31,Москва,ул Героев Панфиловцев д.31,ул,Героев Панфиловцев ,д.31,8034757,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.33 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.33 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.33 кор.1,7920101,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.35,Москва,ул Героев Панфиловцев д.35,ул,Героев Панфиловцев ,д.35,7924385,муниципальный округ Северное Тушино,1988 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.35 кор.3,Москва,ул Героев Панфиловцев д.35 кор.3,ул,Героев Панфиловцев ,д.35 кор.3,7920103,муниципальный округ Северное Тушино,1971 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.35 кор.4,Москва,ул Героев Панфиловцев д.35 кор.4,ул,Героев Панфиловцев ,д.35 кор.4,7920104,муниципальный округ Северное Тушино,1972 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.37 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.37 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.37 кор.1,8030415,муниципальный округ Северное Тушино,н.д. +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.37 кор.2,Москва,ул Героев Панфиловцев д.37 кор.2,ул,Героев Панфиловцев ,д.37 кор.2,8035443,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.37 кор.3,Москва,ул Героев Панфиловцев д.37 кор.3,ул,Героев Панфиловцев ,д.37 кор.3,7743186,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.37 кор.4,Москва,ул Героев Панфиловцев д.37 кор.4,ул,Героев Панфиловцев ,д.37 кор.4,7775802,муниципальный округ Северное Тушино,н.д. +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.4,Москва,ул Героев Панфиловцев д.4,ул,Героев Панфиловцев ,д.4,7920025,муниципальный округ Северное Тушино,2000 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.41 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.41 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.41 кор.1,7920105,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.41 кор.2,Москва,ул Героев Панфиловцев д.41 кор.2,ул,Героев Панфиловцев ,д.41 кор.2,7920107,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.43,Москва,ул Героев Панфиловцев д.43,ул,Героев Панфиловцев ,д.43,7920109,муниципальный округ Северное Тушино,1983 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.45 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.45 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.45 кор.1,7920111,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.45 кор.2,Москва,ул Героев Панфиловцев д.45 кор.2,ул,Героев Панфиловцев ,д.45 кор.2,7920115,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.47 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.47 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.47 кор.1,7920117,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.47 кор.2,Москва,ул Героев Панфиловцев д.47 кор.2,ул,Героев Панфиловцев ,д.47 кор.2,7920120,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.49 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.49 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.49 кор.1,7920125,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.49 кор.2,Москва,ул Героев Панфиловцев д.49 кор.2,ул,Героев Панфиловцев ,д.49 кор.2,7920129,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.5,Москва,ул Героев Панфиловцев д.5,ул,Героев Панфиловцев ,д.5,7920131,муниципальный округ Северное Тушино,2006 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.51,Москва,ул Героев Панфиловцев д.51,ул,Героев Панфиловцев ,д.51,7760666,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.6 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.6 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.6 кор.1,7920027,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.6 кор.3,Москва,ул Героев Панфиловцев д.6 кор.3,ул,Героев Панфиловцев ,д.6 кор.3,7920030,муниципальный округ Северное Тушино,1973 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.7 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.7 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.7 кор.1,7920033,муниципальный округ Северное Тушино,1980 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.7 кор.2,Москва,ул Героев Панфиловцев д.7 кор.2,ул,Героев Панфиловцев ,д.7 кор.2,7920035,муниципальный округ Северное Тушино,1979 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.7 кор.4,Москва,ул Героев Панфиловцев д.7 кор.4,ул,Героев Панфиловцев ,д.7 кор.4,7920037,муниципальный округ Северное Тушино,2006 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.7 кор.5,Москва,ул Героев Панфиловцев д.7 кор.5,ул,Героев Панфиловцев ,д.7 кор.5,7920039,муниципальный округ Северное Тушино,2007 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.7 кор.6,Москва,ул Героев Панфиловцев д.7 кор.6,ул,Героев Панфиловцев ,д.7 кор.6,7920045,муниципальный округ Северное Тушино,2006 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.8 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.8 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.8 кор.1,7920048,муниципальный округ Северное Тушино,1970 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.9 кор.1,Москва,ул Героев Панфиловцев д.9 кор.1,ул,Героев Панфиловцев ,д.9 кор.1,7919991,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.9 кор.2,Москва,ул Героев Панфиловцев д.9 кор.2,ул,Героев Панфиловцев ,д.9 кор.2,7919992,муниципальный округ Северное Тушино,1971 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.9 кор.3,Москва,ул Героев Панфиловцев д.9 кор.3,ул,Героев Панфиловцев ,д.9 кор.3,7920049,муниципальный округ Северное Тушино,2006 +2281044,г Москва ул Героев Панфиловцев д.9 кор.4,Москва,ул Героев Панфиловцев д.9 кор.4,ул,Героев Панфиловцев ,д.9 кор.4,7920051,муниципальный округ Северное Тушино,2006 +2281044,г Москва ул Планерная д.1 кор.1,Москва,ул Планерная д.1 кор.1,ул,Планерная ,д.1 кор.1,7920143,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Планерная д.1 кор.2,Москва,ул Планерная д.1 кор.2,ул,Планерная ,д.1 кор.2,7920145,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва ул Планерная д.1 кор.3,Москва,ул Планерная д.1 кор.3,ул,Планерная ,д.1 кор.3,7920146,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Планерная д.1 кор.4,Москва,ул Планерная д.1 кор.4,ул,Планерная ,д.1 кор.4,7920148,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Планерная д.12 кор.1,Москва,ул Планерная д.12 кор.1,ул,Планерная ,д.12 кор.1,7920171,муниципальный округ Северное Тушино,1969 +2281044,г Москва ул Планерная д.12 кор.3,Москва,ул Планерная д.12 кор.3,ул,Планерная ,д.12 кор.3,7774414,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Планерная д.12 кор.4,Москва,ул Планерная д.12 кор.4,ул,Планерная ,д.12 кор.4,7920173,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Планерная д.12 кор.5,Москва,ул Планерная д.12 кор.5,ул,Планерная ,д.12 кор.5,7920175,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Планерная д.14,Москва,ул Планерная д.14,ул,Планерная ,д.14,7920177,муниципальный округ Северное Тушино,1987 +2281044,г Москва ул Планерная д.14 кор.2,Москва,ул Планерная д.14 кор.2,ул,Планерная ,д.14 кор.2,7920179,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Планерная д.14 кор.3,Москва,ул Планерная д.14 кор.3,ул,Планерная ,д.14 кор.3,7920181,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Планерная д.14 кор.5,Москва,ул Планерная д.14 кор.5,ул,Планерная ,д.14 кор.5,7920183,муниципальный округ Северное Тушино,1978 +2281044,г Москва ул Планерная д.16 кор.1,Москва,ул Планерная д.16 кор.1,ул,Планерная ,д.16 кор.1,8065708,муниципальный округ Северное Тушино,н.д. +2281044,г Москва ул Планерная д.16 кор.2,Москва,ул Планерная д.16 кор.2,ул,Планерная ,д.16 кор.2,7920184,муниципальный округ Северное Тушино,1964 +2281044,г Москва ул Планерная д.16 кор.3,Москва,ул Планерная д.16 кор.3,ул,Планерная ,д.16 кор.3,7920186,муниципальный округ Северное Тушино,1964 +2281044,г Москва ул Планерная д.16 кор.4,Москва,ул Планерная д.16 кор.4,ул,Планерная ,д.16 кор.4,7920187,муниципальный округ Северное Тушино,1964 +2281044,г Москва ул Планерная д.16 кор.5,Москва,ул Планерная д.16 кор.5,ул,Планерная ,д.16 кор.5,7920188,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Планерная д.16 кор.6,Москва,ул Планерная д.16 кор.6,ул,Планерная ,д.16 кор.6,7920189,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Планерная д.18 кор.1,Москва,ул Планерная д.18 кор.1,ул,Планерная ,д.18 кор.1,8065693,муниципальный округ Северное Тушино,1970 +2281044,г Москва ул Планерная д.20 кор.1,Москва,ул Планерная д.20 кор.1,ул,Планерная ,д.20 кор.1,7920191,муниципальный округ Северное Тушино,1975 +2281044,г Москва ул Планерная д.22 кор.1,Москва,ул Планерная д.22 кор.1,ул,Планерная ,д.22 кор.1,7920192,муниципальный округ Северное Тушино,1975 +2281044,г Москва ул Планерная д.24,Москва,ул Планерная д.24,ул,Планерная ,д.24,7920193,муниципальный округ Северное Тушино,1989 +2281044,г Москва ул Планерная д.24 кор.1,Москва,ул Планерная д.24 кор.1,ул,Планерная ,д.24 кор.1,7920195,муниципальный округ Северное Тушино,1989 +2281044,г Москва ул Планерная д.26 кор.1,Москва,ул Планерная д.26 кор.1,ул,Планерная ,д.26 кор.1,7920196,муниципальный округ Северное Тушино,н.д. +2281044,г Москва ул Планерная д.26 строение 1,Москва,ул Планерная д.26 строение 1,ул,Планерная ,д.26 строение 1,7920198,муниципальный округ Северное Тушино,1971 +2281044,г Москва ул Планерная д.3 кор.1,Москва,ул Планерная д.3 кор.1,ул,Планерная ,д.3 кор.1,7920150,муниципальный округ Северное Тушино,1973 +2281044,г Москва ул Планерная д.3 кор.2,Москва,ул Планерная д.3 кор.2,ул,Планерная ,д.3 кор.2,7920151,муниципальный округ Северное Тушино,1981 +2281044,г Москва ул Планерная д.3 кор.3,Москва,ул Планерная д.3 кор.3,ул,Планерная ,д.3 кор.3,7920153,муниципальный округ Северное Тушино,1999 +2281044,г Москва ул Планерная д.3 кор.4,Москва,ул Планерная д.3 кор.4,ул,Планерная ,д.3 кор.4,7920155,муниципальный округ Северное Тушино,1999 +2281044,г Москва ул Планерная д.3 кор.5,Москва,ул Планерная д.3 кор.5,ул,Планерная ,д.3 кор.5,7920157,муниципальный округ Северное Тушино,2000 +2281044,г Москва ул Планерная д.3 кор.6,Москва,ул Планерная д.3 кор.6,ул,Планерная ,д.3 кор.6,7920159,муниципальный округ Северное Тушино,1998 +2281044,г Москва ул Планерная д.3 кор.7,Москва,ул Планерная д.3 кор.7,ул,Планерная ,д.3 кор.7,7920160,муниципальный округ Северное Тушино,1999 +2281044,г Москва ул Планерная д.5,Москва,ул Планерная д.5,ул,Планерная ,д.5,7920162,муниципальный округ Северное Тушино,1997 +2281044,г Москва ул Планерная д.5 кор.1,Москва,ул Планерная д.5 кор.1,ул,Планерная ,д.5 кор.1,7920163,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва ул Планерная д.5 кор.3,Москва,ул Планерная д.5 кор.3,ул,Планерная ,д.5 кор.3,7920164,муниципальный округ Северное Тушино,1980 +2281044,г Москва ул Планерная д.5 кор.4,Москва,ул Планерная д.5 кор.4,ул,Планерная ,д.5 кор.4,7920165,муниципальный округ Северное Тушино,1969 +2281044,г Москва ул Планерная д.5 кор.5,Москва,ул Планерная д.5 кор.5,ул,Планерная ,д.5 кор.5,7920166,муниципальный округ Северное Тушино,2001 +2281044,г Москва ул Планерная д.7 кор.1,Москва,ул Планерная д.7 кор.1,ул,Планерная ,д.7 кор.1,7920167,муниципальный округ Северное Тушино,1969 +2281044,г Москва ул Планерная д.7 кор.3,Москва,ул Планерная д.7 кор.3,ул,Планерная ,д.7 кор.3,7920168,муниципальный округ Северное Тушино,1970 +2281044,г Москва ул Планерная д.7 кор.4,Москва,ул Планерная д.7 кор.4,ул,Планерная ,д.7 кор.4,7920169,муниципальный округ Северное Тушино,1983 +2281044,г Москва ул Свободы д.59,Москва,ул Свободы д.59,ул,Свободы ,д.59,7920203,муниципальный округ Северное Тушино,1994 +2281044,г Москва ул Свободы д.61,Москва,ул Свободы д.61,ул,Свободы ,д.61,7920204,муниципальный округ Северное Тушино,1980 +2281044,г Москва ул Свободы д.61 кор.2,Москва,ул Свободы д.61 кор.2,ул,Свободы ,д.61 кор.2,7920205,муниципальный округ Северное Тушино,1980 +2281044,г Москва ул Свободы д.63,Москва,ул Свободы д.63,ул,Свободы ,д.63,7920209,муниципальный округ Северное Тушино,1970 +2281044,г Москва ул Свободы д.65,Москва,ул Свободы д.65,ул,Свободы ,д.65,7920207,муниципальный округ Северное Тушино,1989 +2281044,г Москва ул Свободы д.65 кор.1,Москва,ул Свободы д.65 кор.1,ул,Свободы ,д.65 кор.1,7920210,муниципальный округ Северное Тушино,1976 +2281044,г Москва ул Свободы д.67 кор.1,Москва,ул Свободы д.67 кор.1,ул,Свободы ,д.67 кор.1,7920211,муниципальный округ Северное Тушино,1965 +2281044,г Москва ул Свободы д.67 кор.2,Москва,ул Свободы д.67 кор.2,ул,Свободы ,д.67 кор.2,7920212,муниципальный округ Северное Тушино,1965 +2281044,г Москва ул Свободы д.67 кор.3,Москва,ул Свободы д.67 кор.3,ул,Свободы ,д.67 кор.3,7920213,муниципальный округ Северное Тушино,1965 +2281044,г Москва ул Свободы д.67 кор.4,Москва,ул Свободы д.67 кор.4,ул,Свободы ,д.67 кор.4,7920215,муниципальный округ Северное Тушино,1965 +2281044,г Москва ул Свободы д.69,Москва,ул Свободы д.69,ул,Свободы ,д.69,7920216,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва ул Свободы д.71,Москва,ул Свободы д.71,ул,Свободы ,д.71,7920217,муниципальный округ Северное Тушино,1987 +2281044,г Москва ул Свободы д.71 кор.1,Москва,ул Свободы д.71 кор.1,ул,Свободы ,д.71 кор.1,7920218,муниципальный округ Северное Тушино,1986 +2281044,г Москва ул Свободы д.71 кор.2,Москва,ул Свободы д.71 кор.2,ул,Свободы ,д.71 кор.2,7920219,муниципальный округ Северное Тушино,1985 +2281044,г Москва ул Свободы д.73 кор.1,Москва,ул Свободы д.73 кор.1,ул,Свободы ,д.73 кор.1,7771313,муниципальный округ Северное Тушино,1969 +2281044,г Москва ул Свободы д.75,Москва,ул Свободы д.75,ул,Свободы ,д.75,7920221,муниципальный округ Северное Тушино,1980 +2281044,г Москва ул Свободы д.75 кор.2,Москва,ул Свободы д.75 кор.2,ул,Свободы ,д.75 кор.2,7920222,муниципальный округ Северное Тушино,1980 +2281044,г Москва ул Свободы д.75 кор.3,Москва,ул Свободы д.75 кор.3,ул,Свободы ,д.75 кор.3,8057243,муниципальный округ Северное Тушино,2003 +2281044,г Москва ул Свободы д.79,Москва,ул Свободы д.79,ул,Свободы ,д.79,7920223,муниципальный округ Северное Тушино,1988 +2281044,г Москва ул Свободы д.81 кор.2,Москва,ул Свободы д.81 кор.2,ул,Свободы ,д.81 кор.2,7920229,муниципальный округ Северное Тушино,1970 +2281044,г Москва ул Свободы д.81 строение 3,Москва,ул Свободы д.81 строение 3,ул,Свободы ,д.81 строение 3,8053306,муниципальный округ Северное Тушино,1970 +2281044,г Москва ул Свободы д.81 строение 4,Москва,ул Свободы д.81 строение 4,ул,Свободы ,д.81 строение 4,7774853,муниципальный округ Северное Тушино,1971 +2281044,г Москва ул Свободы д.81 строение 5,Москва,ул Свободы д.81 строение 5,ул,Свободы ,д.81 строение 5,8053307,муниципальный округ Северное Тушино,1971 +2281044,г Москва ул Свободы д.83 кор.1,Москва,ул Свободы д.83 кор.1,ул,Свободы ,д.83 кор.1,7920231,муниципальный округ Северное Тушино,1965 +2281044,г Москва ул Свободы д.83 кор.2,Москва,ул Свободы д.83 кор.2,ул,Свободы ,д.83 кор.2,7920232,муниципальный округ Северное Тушино,1965 +2281044,г Москва ул Свободы д.83 кор.3,Москва,ул Свободы д.83 кор.3,ул,Свободы ,д.83 кор.3,7920234,муниципальный округ Северное Тушино,1965 +2281044,г Москва ул Свободы д.83 кор.4,Москва,ул Свободы д.83 кор.4,ул,Свободы ,д.83 кор.4,7920235,муниципальный округ Северное Тушино,1964 +2281044,г Москва ул Свободы д.85 кор.1,Москва,ул Свободы д.85 кор.1,ул,Свободы ,д.85 кор.1,7920236,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва ул Свободы д.85 кор.2,Москва,ул Свободы д.85 кор.2,ул,Свободы ,д.85 кор.2,7920237,муниципальный округ Северное Тушино,1980 +2281044,г Москва ул Свободы д.85 кор.3,Москва,ул Свободы д.85 кор.3,ул,Свободы ,д.85 кор.3,7920238,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва ул Свободы д.85 кор.4,Москва,ул Свободы д.85 кор.4,ул,Свободы ,д.85 кор.4,7920239,муниципальный округ Северное Тушино,1965 +2281044,г Москва ул Свободы д.87,Москва,ул Свободы д.87,ул,Свободы ,д.87,7920240,муниципальный округ Северное Тушино,1989 +2281044,г Москва ул Свободы д.89 кор.1,Москва,ул Свободы д.89 кор.1,ул,Свободы ,д.89 кор.1,7920241,муниципальный округ Северное Тушино,1964 +2281044,г Москва ул Свободы д.89 кор.2,Москва,ул Свободы д.89 кор.2,ул,Свободы ,д.89 кор.2,7920242,муниципальный округ Северное Тушино,1964 +2281044,г Москва ул Свободы д.89 кор.3,Москва,ул Свободы д.89 кор.3,ул,Свободы ,д.89 кор.3,7920243,муниципальный округ Северное Тушино,1964 +2281044,г Москва ул Свободы д.89 кор.4,Москва,ул Свободы д.89 кор.4,ул,Свободы ,д.89 кор.4,7920244,муниципальный округ Северное Тушино,1964 +2281044,г Москва ул Свободы д.91,Москва,ул Свободы д.91,ул,Свободы ,д.91,7920245,муниципальный округ Северное Тушино,1986 +2281044,г Москва ул Свободы д.91 кор.1,Москва,ул Свободы д.91 кор.1,ул,Свободы ,д.91 кор.1,7920246,муниципальный округ Северное Тушино,1985 +2281044,г Москва ул Свободы д.91 кор.2,Москва,ул Свободы д.91 кор.2,ул,Свободы ,д.91 кор.2,7920247,муниципальный округ Северное Тушино,1991 +2281044,г Москва ул Свободы д.93,Москва,ул Свободы д.93,ул,Свободы ,д.93,7920248,муниципальный округ Северное Тушино,2000 +2281044,г Москва ул Свободы д.93 кор.1,Москва,ул Свободы д.93 кор.1,ул,Свободы ,д.93 кор.1,7920249,муниципальный округ Северное Тушино,1970 +2281044,г Москва ул Свободы д.95 кор.1,Москва,ул Свободы д.95 кор.1,ул,Свободы ,д.95 кор.1,7920250,муниципальный округ Северное Тушино,н.д. +2281044,г Москва ул Свободы д.95 кор.2,Москва,ул Свободы д.95 кор.2,ул,Свободы ,д.95 кор.2,7920251,муниципальный округ Северное Тушино,1984 +2281044,г Москва ул Свободы д.95 строение 1,Москва,ул Свободы д.95 строение 1,ул,Свободы ,д.95 строение 1,8067766,муниципальный округ Северное Тушино,1971 +2281044,г Москва ул Свободы д.97 строение 1,Москва,ул Свободы д.97 строение 1,ул,Свободы ,д.97 строение 1,8053305,муниципальный округ Северное Тушино,1971 +2281044,г Москва ул Свободы д.99 кор.1,Москва,ул Свободы д.99 кор.1,ул,Свободы ,д.99 кор.1,8066562,муниципальный округ Северное Тушино,2005 +2281044,г Москва ул Туристская д.10,Москва,ул Туристская д.10,ул,Туристская ,д.10,7924017,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Туристская д.10 кор.1,Москва,ул Туристская д.10 кор.1,ул,Туристская ,д.10 кор.1,7924019,муниципальный округ Северное Тушино,2005 +2281044,г Москва ул Туристская д.13 кор.1,Москва,ул Туристская д.13 кор.1,ул,Туристская ,д.13 кор.1,7924020,муниципальный округ Северное Тушино,1971 +2281044,г Москва ул Туристская д.13 кор.2,Москва,ул Туристская д.13 кор.2,ул,Туристская ,д.13 кор.2,7924023,муниципальный округ Северное Тушино,1971 +2281044,г Москва ул Туристская д.14 кор.1,Москва,ул Туристская д.14 кор.1,ул,Туристская ,д.14 кор.1,7924024,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва ул Туристская д.14 кор.2,Москва,ул Туристская д.14 кор.2,ул,Туристская ,д.14 кор.2,7924025,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва ул Туристская д.14 кор.3,Москва,ул Туристская д.14 кор.3,ул,Туристская ,д.14 кор.3,7924027,муниципальный округ Северное Тушино,н.д. +2281044,г Москва ул Туристская д.14 кор.4,Москва,ул Туристская д.14 кор.4,ул,Туристская ,д.14 кор.4,7924029,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Туристская д.15,Москва,ул Туристская д.15,ул,Туристская ,д.15,7924030,муниципальный округ Северное Тушино,1980 +2281044,г Москва ул Туристская д.16 кор.4,Москва,ул Туристская д.16 кор.4,ул,Туристская ,д.16 кор.4,7924032,муниципальный округ Северное Тушино,2010 +2281044,г Москва ул Туристская д.17,Москва,ул Туристская д.17,ул,Туристская ,д.17,7924033,муниципальный округ Северное Тушино,1981 +2281044,г Москва ул Туристская д.18,Москва,ул Туристская д.18,ул,Туристская ,д.18,7924036,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Туристская д.19 кор.1,Москва,ул Туристская д.19 кор.1,ул,Туристская ,д.19 кор.1,7924037,муниципальный округ Северное Тушино,1969 +2281044,г Москва ул Туристская д.19 кор.2,Москва,ул Туристская д.19 кор.2,ул,Туристская ,д.19 кор.2,7924039,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва ул Туристская д.19 кор.3,Москва,ул Туристская д.19 кор.3,ул,Туристская ,д.19 кор.3,7924041,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва ул Туристская д.19 кор.4,Москва,ул Туристская д.19 кор.4,ул,Туристская ,д.19 кор.4,7924044,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва ул Туристская д.20 кор.1,Москва,ул Туристская д.20 кор.1,ул,Туристская ,д.20 кор.1,7924046,муниципальный округ Северное Тушино,1969 +2281044,г Москва ул Туристская д.20 кор.2,Москва,ул Туристская д.20 кор.2,ул,Туристская ,д.20 кор.2,7924047,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Туристская д.21,Москва,ул Туристская д.21,ул,Туристская ,д.21,7924049,муниципальный округ Северное Тушино,1979 +2281044,г Москва ул Туристская д.22 кор.1,Москва,ул Туристская д.22 кор.1,ул,Туристская ,д.22 кор.1,7924052,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва ул Туристская д.22 кор.2,Москва,ул Туристская д.22 кор.2,ул,Туристская ,д.22 кор.2,7924053,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва ул Туристская д.23,Москва,ул Туристская д.23,ул,Туристская ,д.23,7924055,муниципальный округ Северное Тушино,1969 +2281044,г Москва ул Туристская д.24 кор.1,Москва,ул Туристская д.24 кор.1,ул,Туристская ,д.24 кор.1,7924057,муниципальный округ Северное Тушино,1970 +2281044,г Москва ул Туристская д.24 кор.2,Москва,ул Туристская д.24 кор.2,ул,Туристская ,д.24 кор.2,7924058,муниципальный округ Северное Тушино,1969 +2281044,г Москва ул Туристская д.25 кор.1,Москва,ул Туристская д.25 кор.1,ул,Туристская ,д.25 кор.1,7924061,муниципальный округ Северное Тушино,1981 +2281044,г Москва ул Туристская д.25 кор.2,Москва,ул Туристская д.25 кор.2,ул,Туристская ,д.25 кор.2,7924067,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва ул Туристская д.25 кор.3,Москва,ул Туристская д.25 кор.3,ул,Туристская ,д.25 кор.3,7924070,муниципальный округ Северное Тушино,1971 +2281044,г Москва ул Туристская д.25 кор.4,Москва,ул Туристская д.25 кор.4,ул,Туристская ,д.25 кор.4,7924072,муниципальный округ Северное Тушино,1971 +2281044,г Москва ул Туристская д.27 кор.1,Москва,ул Туристская д.27 кор.1,ул,Туристская ,д.27 кор.1,7924073,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва ул Туристская д.27 кор.2,Москва,ул Туристская д.27 кор.2,ул,Туристская ,д.27 кор.2,7924075,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва ул Туристская д.29 кор.1,Москва,ул Туристская д.29 кор.1,ул,Туристская ,д.29 кор.1,7924078,муниципальный округ Северное Тушино,1979 +2281044,г Москва ул Туристская д.29 кор.2,Москва,ул Туристская д.29 кор.2,ул,Туристская ,д.29 кор.2,7924080,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва ул Туристская д.31 кор.1,Москва,ул Туристская д.31 кор.1,ул,Туристская ,д.31 кор.1,7924081,муниципальный округ Северное Тушино,1969 +2281044,г Москва ул Туристская д.31 кор.2,Москва,ул Туристская д.31 кор.2,ул,Туристская ,д.31 кор.2,7924085,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Туристская д.33,Москва,ул Туристская д.33,ул,Туристская ,д.33,7720232,муниципальный округ Северное Тушино,2004 +2281044,г Москва ул Туристская д.33 кор.1,Москва,ул Туристская д.33 кор.1,ул,Туристская ,д.33 кор.1,7720257,муниципальный округ Северное Тушино,2004 +2281044,г Москва ул Туристская д.33 кор.2,Москва,ул Туристская д.33 кор.2,ул,Туристская ,д.33 кор.2,7720259,муниципальный округ Северное Тушино,2005 +2281044,г Москва ул Туристская д.8,Москва,ул Туристская д.8,ул,Туристская ,д.8,7924015,муниципальный округ Северное Тушино,1968 +2281044,г Москва ул Фомичевой д.1,Москва,ул Фомичевой д.1,ул,Фомичевой ,д.1,7924087,муниципальный округ Северное Тушино,1985 +2281044,г Москва ул Фомичевой д.10 строение 2,Москва,ул Фомичевой д.10 строение 2,ул,Фомичевой ,д.10 строение 2,7924119,муниципальный округ Северное Тушино,1970 +2281044,г Москва ул Фомичевой д.11,Москва,ул Фомичевой д.11,ул,Фомичевой ,д.11,7924122,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва ул Фомичевой д.12 кор.1,Москва,ул Фомичевой д.12 кор.1,ул,Фомичевой ,д.12 кор.1,7924137,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Фомичевой д.13,Москва,ул Фомичевой д.13,ул,Фомичевой ,д.13,7924140,муниципальный округ Северное Тушино,1982 +2281044,г Москва ул Фомичевой д.14 кор.1,Москва,ул Фомичевой д.14 кор.1,ул,Фомичевой ,д.14 кор.1,7924144,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Фомичевой д.14 кор.2,Москва,ул Фомичевой д.14 кор.2,ул,Фомичевой ,д.14 кор.2,7924148,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Фомичевой д.14 кор.3,Москва,ул Фомичевой д.14 кор.3,ул,Фомичевой ,д.14 кор.3,7924152,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Фомичевой д.16 кор.1,Москва,ул Фомичевой д.16 кор.1,ул,Фомичевой ,д.16 кор.1,7924157,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Фомичевой д.16 кор.2,Москва,ул Фомичевой д.16 кор.2,ул,Фомичевой ,д.16 кор.2,7924160,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Фомичевой д.16 кор.3,Москва,ул Фомичевой д.16 кор.3,ул,Фомичевой ,д.16 кор.3,7924166,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Фомичевой д.16 кор.5,Москва,ул Фомичевой д.16 кор.5,ул,Фомичевой ,д.16 кор.5,7924171,муниципальный округ Северное Тушино,1967 +2281044,г Москва ул Фомичевой д.16 кор.6,Москва,ул Фомичевой д.16 кор.6,ул,Фомичевой ,д.16 кор.6,8044133,муниципальный округ Северное Тушино,н.д. +2281044,г Москва ул Фомичевой д.2,Москва,ул Фомичевой д.2,ул,Фомичевой ,д.2,7924089,муниципальный округ Северное Тушино,1965 +2281044,г Москва ул Фомичевой д.3 строение 1,Москва,ул Фомичевой д.3 строение 1,ул,Фомичевой ,д.3 строение 1,7924090,муниципальный округ Северное Тушино,1971 +2281044,г Москва ул Фомичевой д.4,Москва,ул Фомичевой д.4,ул,Фомичевой ,д.4,7924095,муниципальный округ Северное Тушино,1965 +2281044,г Москва ул Фомичевой д.5 кор.2,Москва,ул Фомичевой д.5 кор.2,ул,Фомичевой ,д.5 кор.2,7924098,муниципальный округ Северное Тушино,1973 +2281044,г Москва ул Фомичевой д.6,Москва,ул Фомичевой д.6,ул,Фомичевой ,д.6,7924101,муниципальный округ Северное Тушино,1965 +2281044,г Москва ул Фомичевой д.7 кор.1,Москва,ул Фомичевой д.7 кор.1,ул,Фомичевой ,д.7 кор.1,7924105,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва ул Фомичевой д.7 кор.2,Москва,ул Фомичевой д.7 кор.2,ул,Фомичевой ,д.7 кор.2,7924110,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281044,г Москва ул Фомичевой д.8,Москва,ул Фомичевой д.8,ул,Фомичевой ,д.8,7924113,муниципальный округ Северное Тушино,1980 +2281044,г Москва ул Фомичевой д.8 кор.2,Москва,ул Фомичевой д.8 кор.2,ул,Фомичевой ,д.8 кор.2,8020798,муниципальный округ Северное Тушино,1970 +2281044,г Москва ул Фомичевой д.9,Москва,ул Фомичевой д.9,ул,Фомичевой ,д.9,7924115,муниципальный округ Северное Тушино,1966 +2281045,г Москва б-р Строгинский д.12,Москва,б-р Строгинский д.12,б-р,Строгинский ,д.12,8125476,муниципальный округ Строгино,1984 +2281045,г Москва б-р Строгинский д.13 кор.3,Москва,б-р Строгинский д.13 кор.3,б-р,Строгинский ,д.13 кор.3,7568111,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва б-р Строгинский д.14 кор.1,Москва,б-р Строгинский д.14 кор.1,б-р,Строгинский ,д.14 кор.1,8125489,муниципальный округ Строгино,1981 +2281045,г Москва б-р Строгинский д.14 кор.2,Москва,б-р Строгинский д.14 кор.2,б-р,Строгинский ,д.14 кор.2,8125493,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва б-р Строгинский д.14 кор.3,Москва,б-р Строгинский д.14 кор.3,б-р,Строгинский ,д.14 кор.3,8125500,муниципальный округ Строгино,1981 +2281045,г Москва б-р Строгинский д.14 кор.4,Москва,б-р Строгинский д.14 кор.4,б-р,Строгинский ,д.14 кор.4,8125510,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва б-р Строгинский д.17 кор.1,Москва,б-р Строгинский д.17 кор.1,б-р,Строгинский ,д.17 кор.1,7568114,муниципальный округ Строгино,1981 +2281045,г Москва б-р Строгинский д.2 кор.1,Москва,б-р Строгинский д.2 кор.1,б-р,Строгинский ,д.2 кор.1,8125924,муниципальный округ Строгино,1996 +2281045,г Москва б-р Строгинский д.22,Москва,б-р Строгинский д.22,б-р,Строгинский ,д.22,8125519,муниципальный округ Строгино,1984 +2281045,г Москва б-р Строгинский д.23,Москва,б-р Строгинский д.23,б-р,Строгинский ,д.23,7568115,муниципальный округ Строгино,1982 +2281045,г Москва б-р Строгинский д.26 кор.1,Москва,б-р Строгинский д.26 кор.1,б-р,Строгинский ,д.26 кор.1,8125528,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва б-р Строгинский д.26 кор.2,Москва,б-р Строгинский д.26 кор.2,б-р,Строгинский ,д.26 кор.2,8125535,муниципальный округ Строгино,1981 +2281045,г Москва б-р Строгинский д.26 кор.3,Москва,б-р Строгинский д.26 кор.3,б-р,Строгинский ,д.26 кор.3,8125546,муниципальный округ Строгино,1981 +2281045,г Москва б-р Строгинский д.4 кор.1,Москва,б-р Строгинский д.4 кор.1,б-р,Строгинский ,д.4 кор.1,8125456,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва б-р Строгинский д.4 кор.2,Москва,б-р Строгинский д.4 кор.2,б-р,Строгинский ,д.4 кор.2,8125463,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва б-р Строгинский д.5,Москва,б-р Строгинский д.5,б-р,Строгинский ,д.5,7568061,муниципальный округ Строгино,1987 +2281045,г Москва б-р Строгинский д.7 кор.1,Москва,б-р Строгинский д.7 кор.1,б-р,Строгинский ,д.7 кор.1,7568064,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва б-р Строгинский д.7 кор.2,Москва,б-р Строгинский д.7 кор.2,б-р,Строгинский ,д.7 кор.2,7568109,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва проезд Неманский д.1 кор.3,Москва,проезд Неманский д.1 кор.3,проезд,Неманский ,д.1 кор.3,7568210,муниципальный округ Строгино,1987 +2281045,г Москва проезд Неманский д.11,Москва,проезд Неманский д.11,проезд,Неманский ,д.11,7568142,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва проезд Неманский д.13 кор.1,Москва,проезд Неманский д.13 кор.1,проезд,Неманский ,д.13 кор.1,7568146,муниципальный округ Строгино,1985 +2281045,г Москва проезд Неманский д.3,Москва,проезд Неманский д.3,проезд,Неманский ,д.3,7568211,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва проезд Неманский д.5 кор.1,Москва,проезд Неманский д.5 кор.1,проезд,Неманский ,д.5 кор.1,7568212,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва проезд Неманский д.7 кор.1,Москва,проезд Неманский д.7 кор.1,проезд,Неманский ,д.7 кор.1,7568117,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва проезд Неманский д.9,Москва,проезд Неманский д.9,проезд,Неманский ,д.9,7568121,муниципальный округ Строгино,1988 +2281045,г Москва проезд Туркменский д.20,Москва,проезд Туркменский д.20,проезд,Туркменский ,д.20,8125959,муниципальный округ Строгино,1958 +2281045,г Москва ул Исаковского д.10 кор.1,Москва,ул Исаковского д.10 кор.1,ул,Исаковского ,д.10 кор.1,7568194,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Исаковского д.12 кор.2,Москва,ул Исаковского д.12 кор.2,ул,Исаковского ,д.12 кор.2,7568195,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Исаковского д.14 кор.1,Москва,ул Исаковского д.14 кор.1,ул,Исаковского ,д.14 кор.1,7568196,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Исаковского д.14 кор.2,Москва,ул Исаковского д.14 кор.2,ул,Исаковского ,д.14 кор.2,7568197,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Исаковского д.16 кор.1,Москва,ул Исаковского д.16 кор.1,ул,Исаковского ,д.16 кор.1,7568213,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Исаковского д.18,Москва,ул Исаковского д.18,ул,Исаковского ,д.18,7568215,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Исаковского д.2 кор.1,Москва,ул Исаковского д.2 кор.1,ул,Исаковского ,д.2 кор.1,7568184,муниципальный округ Строгино,1983 +2281045,г Москва ул Исаковского д.2 кор.2,Москва,ул Исаковского д.2 кор.2,ул,Исаковского ,д.2 кор.2,7568186,муниципальный округ Строгино,1983 +2281045,г Москва ул Исаковского д.20 кор.1,Москва,ул Исаковского д.20 кор.1,ул,Исаковского ,д.20 кор.1,7568216,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Исаковского д.20 кор.2,Москва,ул Исаковского д.20 кор.2,ул,Исаковского ,д.20 кор.2,7568217,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Исаковского д.22 кор.1,Москва,ул Исаковского д.22 кор.1,ул,Исаковского ,д.22 кор.1,7568218,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Исаковского д.24 кор.1,Москва,ул Исаковского д.24 кор.1,ул,Исаковского ,д.24 кор.1,7568249,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Исаковского д.25 кор.1,Москва,ул Исаковского д.25 кор.1,ул,Исаковского ,д.25 кор.1,8125896,муниципальный округ Строгино,1985 +2281045,г Москва ул Исаковского д.25 кор.2,Москва,ул Исаковского д.25 кор.2,ул,Исаковского ,д.25 кор.2,8125902,муниципальный округ Строгино,1985 +2281045,г Москва ул Исаковского д.27 кор.1,Москва,ул Исаковского д.27 кор.1,ул,Исаковского ,д.27 кор.1,8125905,муниципальный округ Строгино,1985 +2281045,г Москва ул Исаковского д.27 кор.2,Москва,ул Исаковского д.27 кор.2,ул,Исаковского ,д.27 кор.2,8125912,муниципальный округ Строгино,1985 +2281045,г Москва ул Исаковского д.27 кор.3,Москва,ул Исаковского д.27 кор.3,ул,Исаковского ,д.27 кор.3,8125915,муниципальный округ Строгино,1985 +2281045,г Москва ул Исаковского д.28 кор.1,Москва,ул Исаковского д.28 кор.1,ул,Исаковского ,д.28 кор.1,7568251,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Исаковского д.28 кор.2,Москва,ул Исаковского д.28 кор.2,ул,Исаковского ,д.28 кор.2,7568253,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Исаковского д.29 кор.3,Москва,ул Исаковского д.29 кор.3,ул,Исаковского ,д.29 кор.3,7568255,муниципальный округ Строгино,1985 +2281045,г Москва ул Исаковского д.31,Москва,ул Исаковского д.31,ул,Исаковского ,д.31,7568256,муниципальный округ Строгино,1985 +2281045,г Москва ул Исаковского д.33 кор.1,Москва,ул Исаковского д.33 кор.1,ул,Исаковского ,д.33 кор.1,7568258,муниципальный округ Строгино,1986 +2281045,г Москва ул Исаковского д.33 кор.2,Москва,ул Исаковского д.33 кор.2,ул,Исаковского ,д.33 кор.2,7568259,муниципальный округ Строгино,1985 +2281045,г Москва ул Исаковского д.33 кор.3,Москва,ул Исаковского д.33 кор.3,ул,Исаковского ,д.33 кор.3,7568260,муниципальный округ Строгино,1985 +2281045,г Москва ул Исаковского д.33 кор.4,Москва,ул Исаковского д.33 кор.4,ул,Исаковского ,д.33 кор.4,7568261,муниципальный округ Строгино,1985 +2281045,г Москва ул Исаковского д.39 кор.1,Москва,ул Исаковского д.39 кор.1,ул,Исаковского ,д.39 кор.1,7841044,муниципальный округ Строгино,н.д. +2281045,г Москва ул Исаковского д.4 кор.2,Москва,ул Исаковского д.4 кор.2,ул,Исаковского ,д.4 кор.2,7568187,муниципальный округ Строгино,1982 +2281045,г Москва ул Исаковского д.6 кор.1,Москва,ул Исаковского д.6 кор.1,ул,Исаковского ,д.6 кор.1,7568188,муниципальный округ Строгино,1983 +2281045,г Москва ул Исаковского д.6 кор.3,Москва,ул Исаковского д.6 кор.3,ул,Исаковского ,д.6 кор.3,7568189,муниципальный округ Строгино,1998 +2281045,г Москва ул Исаковского д.8 кор.1,Москва,ул Исаковского д.8 кор.1,ул,Исаковского ,д.8 кор.1,7568190,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Исаковского д.8 кор.2,Москва,ул Исаковского д.8 кор.2,ул,Исаковского ,д.8 кор.2,7568191,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Исаковского д.8 кор.3,Москва,ул Исаковского д.8 кор.3,ул,Исаковского ,д.8 кор.3,7568193,муниципальный округ Строгино,1982 +2281045,г Москва ул Кулакова д.1 кор.2,Москва,ул Кулакова д.1 кор.2,ул,Кулакова ,д.1 кор.2,7568198,муниципальный округ Строгино,1982 +2281045,г Москва ул Кулакова д.10,Москва,ул Кулакова д.10,ул,Кулакова ,д.10,7567949,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Кулакова д.11 кор.1,Москва,ул Кулакова д.11 кор.1,ул,Кулакова ,д.11 кор.1,7567956,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Кулакова д.11 кор.2,Москва,ул Кулакова д.11 кор.2,ул,Кулакова ,д.11 кор.2,7567961,муниципальный округ Строгино,1981 +2281045,г Москва ул Кулакова д.12 кор.1,Москва,ул Кулакова д.12 кор.1,ул,Кулакова ,д.12 кор.1,7567968,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Кулакова д.15 кор.1,Москва,ул Кулакова д.15 кор.1,ул,Кулакова ,д.15 кор.1,7567987,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Кулакова д.18 кор.1,Москва,ул Кулакова д.18 кор.1,ул,Кулакова ,д.18 кор.1,7567995,муниципальный округ Строгино,1985 +2281045,г Москва ул Кулакова д.19,Москва,ул Кулакова д.19,ул,Кулакова ,д.19,7567999,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Кулакова д.2 кор.1,Москва,ул Кулакова д.2 кор.1,ул,Кулакова ,д.2 кор.1,7568199,муниципальный округ Строгино,1983 +2281045,г Москва ул Кулакова д.21,Москва,ул Кулакова д.21,ул,Кулакова ,д.21,8124554,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Кулакова д.25 кор.1,Москва,ул Кулакова д.25 кор.1,ул,Кулакова ,д.25 кор.1,8125333,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Кулакова д.27,Москва,ул Кулакова д.27,ул,Кулакова ,д.27,8125444,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Кулакова д.4 кор.1,Москва,ул Кулакова д.4 кор.1,ул,Кулакова ,д.4 кор.1,7568200,муниципальный округ Строгино,1982 +2281045,г Москва ул Кулакова д.5 кор.1,Москва,ул Кулакова д.5 кор.1,ул,Кулакова ,д.5 кор.1,7568201,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Кулакова д.5 кор.2,Москва,ул Кулакова д.5 кор.2,ул,Кулакова ,д.5 кор.2,7568202,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Кулакова д.6,Москва,ул Кулакова д.6,ул,Кулакова ,д.6,7568203,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Кулакова д.7,Москва,ул Кулакова д.7,ул,Кулакова ,д.7,7568204,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Кулакова д.8,Москва,ул Кулакова д.8,ул,Кулакова ,д.8,7568205,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Кулакова д.9,Москва,ул Кулакова д.9,ул,Кулакова ,д.9,7567931,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.10 кор.1,Москва,ул Маршала Катукова д.10 кор.1,ул,Маршала Катукова ,д.10 кор.1,7568029,муниципальный округ Строгино,1981 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.10 кор.2,Москва,ул Маршала Катукова д.10 кор.2,ул,Маршала Катукова ,д.10 кор.2,7568033,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.11 кор.2,Москва,ул Маршала Катукова д.11 кор.2,ул,Маршала Катукова ,д.11 кор.2,7568208,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.11 кор.3,Москва,ул Маршала Катукова д.11 кор.3,ул,Маршала Катукова ,д.11 кор.3,7568209,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.12 кор.1,Москва,ул Маршала Катукова д.12 кор.1,ул,Маршала Катукова ,д.12 кор.1,7568035,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.13 кор.2,Москва,ул Маршала Катукова д.13 кор.2,ул,Маршала Катукова ,д.13 кор.2,7568262,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.13 кор.2 строение подъезды 1 и 2,Москва,ул Маршала Катукова д.13 кор.2 строение подъезды 1 и 2,ул,Маршала Катукова ,д.13 кор.2 строение подъезды 1 и 2,7701589,муниципальный округ Строгино,н.д. +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.13 кор.3,Москва,ул Маршала Катукова д.13 кор.3,ул,Маршала Катукова ,д.13 кор.3,7568263,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.14 кор.1,Москва,ул Маршала Катукова д.14 кор.1,ул,Маршала Катукова ,д.14 кор.1,7568044,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.15 кор.1,Москва,ул Маршала Катукова д.15 кор.1,ул,Маршала Катукова ,д.15 кор.1,7568264,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.16 кор.2,Москва,ул Маршала Катукова д.16 кор.2,ул,Маршала Катукова ,д.16 кор.2,7568047,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.17 кор.2,Москва,ул Маршала Катукова д.17 кор.2,ул,Маршала Катукова ,д.17 кор.2,7568265,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.17 кор.3,Москва,ул Маршала Катукова д.17 кор.3,ул,Маршала Катукова ,д.17 кор.3,7568266,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.19 кор.1,Москва,ул Маршала Катукова д.19 кор.1,ул,Маршала Катукова ,д.19 кор.1,7568268,муниципальный округ Строгино,1994 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.19 кор.2,Москва,ул Маршала Катукова д.19 кор.2,ул,Маршала Катукова ,д.19 кор.2,7568270,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.2 кор.1,Москва,ул Маршала Катукова д.2 кор.1,ул,Маршала Катукова ,д.2 кор.1,7568008,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.20 кор.1,Москва,ул Маршала Катукова д.20 кор.1,ул,Маршала Катукова ,д.20 кор.1,7703372,муниципальный округ Строгино,н.д. +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.20 кор.2,Москва,ул Маршала Катукова д.20 кор.2,ул,Маршала Катукова ,д.20 кор.2,7568054,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.21 кор.1,Москва,ул Маршала Катукова д.21 кор.1,ул,Маршала Катукова ,д.21 кор.1,7568272,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.22 кор.1,Москва,ул Маршала Катукова д.22 кор.1,ул,Маршала Катукова ,д.22 кор.1,7568058,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.24 кор.1,Москва,ул Маршала Катукова д.24 кор.1,ул,Маршала Катукова ,д.24 кор.1,7610255,муниципальный округ Строгино,2011 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.24 кор.3,Москва,ул Маршала Катукова д.24 кор.3,ул,Маршала Катукова ,д.24 кор.3,7610325,муниципальный округ Строгино,2011 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.24 кор.4,Москва,ул Маршала Катукова д.24 кор.4,ул,Маршала Катукова ,д.24 кор.4,7610346,муниципальный округ Строгино,2011 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.24 кор.5,Москва,ул Маршала Катукова д.24 кор.5,ул,Маршала Катукова ,д.24 кор.5,7610369,муниципальный округ Строгино,2008 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.24 кор.6,Москва,ул Маршала Катукова д.24 кор.6,ул,Маршала Катукова ,д.24 кор.6,7610381,муниципальный округ Строгино,2008 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.25 кор.1,Москва,ул Маршала Катукова д.25 кор.1,ул,Маршала Катукова ,д.25 кор.1,7568274,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.3 кор.1,Москва,ул Маршала Катукова д.3 кор.1,ул,Маршала Катукова ,д.3 кор.1,7568206,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.4 кор.1,Москва,ул Маршала Катукова д.4 кор.1,ул,Маршала Катукова ,д.4 кор.1,7568013,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.6 кор.2,Москва,ул Маршала Катукова д.6 кор.2,ул,Маршала Катукова ,д.6 кор.2,7568020,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Маршала Катукова д.9 кор.1,Москва,ул Маршала Катукова д.9 кор.1,ул,Маршала Катукова ,д.9 кор.1,7568207,муниципальный округ Строгино,1979 +2281045,г Москва ул Таллинская д.11 кор.1,Москва,ул Таллинская д.11 кор.1,ул,Таллинская ,д.11 кор.1,8125919,муниципальный округ Строгино,1981 +2281045,г Москва ул Таллинская д.12,Москва,ул Таллинская д.12,ул,Таллинская ,д.12,8125648,муниципальный округ Строгино,1981 +2281045,г Москва ул Таллинская д.13 кор.2,Москва,ул Таллинская д.13 кор.2,ул,Таллинская ,д.13 кор.2,7568284,муниципальный округ Строгино,1981 +2281045,г Москва ул Таллинская д.13 кор.3,Москва,ул Таллинская д.13 кор.3,ул,Таллинская ,д.13 кор.3,8125927,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Таллинская д.13 кор.4,Москва,ул Таллинская д.13 кор.4,ул,Таллинская ,д.13 кор.4,8125556,муниципальный округ Строгино,1981 +2281045,г Москва ул Таллинская д.16 кор.1,Москва,ул Таллинская д.16 кор.1,ул,Таллинская ,д.16 кор.1,8125661,муниципальный округ Строгино,1981 +2281045,г Москва ул Таллинская д.17 кор.3,Москва,ул Таллинская д.17 кор.3,ул,Таллинская ,д.17 кор.3,8125571,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Таллинская д.17 кор.4,Москва,ул Таллинская д.17 кор.4,ул,Таллинская ,д.17 кор.4,8125579,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Таллинская д.19 кор.1,Москва,ул Таллинская д.19 кор.1,ул,Таллинская ,д.19 кор.1,8125594,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Таллинская д.20 кор.1,Москва,ул Таллинская д.20 кор.1,ул,Таллинская ,д.20 кор.1,8125671,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Таллинская д.20 кор.2,Москва,ул Таллинская д.20 кор.2,ул,Таллинская ,д.20 кор.2,8125684,муниципальный округ Строгино,1981 +2281045,г Москва ул Таллинская д.20 кор.3,Москва,ул Таллинская д.20 кор.3,ул,Таллинская ,д.20 кор.3,8125690,муниципальный округ Строгино,1981 +2281045,г Москва ул Таллинская д.24,Москва,ул Таллинская д.24,ул,Таллинская ,д.24,8125703,муниципальный округ Строгино,1981 +2281045,г Москва ул Таллинская д.26,Москва,ул Таллинская д.26,ул,Таллинская ,д.26,7568285,муниципальный округ Строгино,1995 +2281045,г Москва ул Таллинская д.3 кор.1,Москва,ул Таллинская д.3 кор.1,ул,Таллинская ,д.3 кор.1,8125916,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Таллинская д.30,Москва,ул Таллинская д.30,ул,Таллинская ,д.30,7842181,муниципальный округ Строгино,1986 +2281045,г Москва ул Таллинская д.32 кор.2,Москва,ул Таллинская д.32 кор.2,ул,Таллинская ,д.32 кор.2,8125607,муниципальный округ Строгино,1986 +2281045,г Москва ул Таллинская д.5 кор.3,Москва,ул Таллинская д.5 кор.3,ул,Таллинская ,д.5 кор.3,7568277,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Таллинская д.5 кор.4,Москва,ул Таллинская д.5 кор.4,ул,Таллинская ,д.5 кор.4,7568278,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Таллинская д.6 кор.1,Москва,ул Таллинская д.6 кор.1,ул,Таллинская ,д.6 кор.1,8125716,муниципальный округ Строгино,1981 +2281045,г Москва ул Таллинская д.8 кор.1,Москва,ул Таллинская д.8 кор.1,ул,Таллинская ,д.8 кор.1,8125724,муниципальный округ Строгино,1981 +2281045,г Москва ул Таллинская д.9 кор.3,Москва,ул Таллинская д.9 кор.3,ул,Таллинская ,д.9 кор.3,7568281,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Таллинская д.9 кор.4,Москва,ул Таллинская д.9 кор.4,ул,Таллинская ,д.9 кор.4,7568283,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Твардовского д.1,Москва,ул Твардовского д.1,ул,Твардовского ,д.1,8125738,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Твардовского д.10 строение 2,Москва,ул Твардовского д.10 строение 2,ул,Твардовского ,д.10 строение 2,7666055,муниципальный округ Строгино,н.д. +2281045,г Москва ул Твардовского д.12,Москва,ул Твардовского д.12,ул,Твардовского ,д.12,7609672,муниципальный округ Строгино,2009 +2281045,г Москва ул Твардовского д.12 кор.1,Москва,ул Твардовского д.12 кор.1,ул,Твардовского ,д.12 кор.1,7610185,муниципальный округ Строгино,2009 +2281045,г Москва ул Твардовского д.13 кор.2,Москва,ул Твардовского д.13 кор.2,ул,Твардовского ,д.13 кор.2,8125760,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Твардовского д.14,Москва,ул Твардовского д.14,ул,Твардовского ,д.14,7610400,муниципальный округ Строгино,н.д. +2281045,г Москва ул Твардовского д.15,Москва,ул Твардовского д.15,ул,Твардовского ,д.15,8125776,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Твардовского д.17 кор.1,Москва,ул Твардовского д.17 кор.1,ул,Твардовского ,д.17 кор.1,8125791,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Твардовского д.18 кор.2,Москва,ул Твардовского д.18 кор.2,ул,Твардовского ,д.18 кор.2,8125632,муниципальный округ Строгино,1986 +2281045,г Москва ул Твардовского д.18 кор.5,Москва,ул Твардовского д.18 кор.5,ул,Твардовского ,д.18 кор.5,8125639,муниципальный округ Строгино,1986 +2281045,г Москва ул Твардовского д.19 кор.1,Москва,ул Твардовского д.19 кор.1,ул,Твардовского ,д.19 кор.1,8125801,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Твардовского д.19 кор.2,Москва,ул Твардовского д.19 кор.2,ул,Твардовского ,д.19 кор.2,8125811,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Твардовского д.19 кор.3,Москва,ул Твардовского д.19 кор.3,ул,Твардовского ,д.19 кор.3,8125818,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Твардовского д.21 кор.1,Москва,ул Твардовского д.21 кор.1,ул,Твардовского ,д.21 кор.1,8125824,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Твардовского д.21 кор.2,Москва,ул Твардовского д.21 кор.2,ул,Твардовского ,д.21 кор.2,8125834,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Твардовского д.21 кор.3,Москва,ул Твардовского д.21 кор.3,ул,Твардовского ,д.21 кор.3,8125841,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Твардовского д.23,Москва,ул Твардовского д.23,ул,Твардовского ,д.23,8161776,муниципальный округ Строгино,н.д. +2281045,г Москва ул Твардовского д.25 кор.1,Москва,ул Твардовского д.25 кор.1,ул,Твардовского ,д.25 кор.1,8125849,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Твардовского д.25 кор.2,Москва,ул Твардовского д.25 кор.2,ул,Твардовского ,д.25 кор.2,8125854,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Твардовского д.29 кор.1,Москва,ул Твардовского д.29 кор.1,ул,Твардовского ,д.29 кор.1,8125861,муниципальный округ Строгино,1982 +2281045,г Москва ул Твардовского д.3 кор.1,Москва,ул Твардовского д.3 кор.1,ул,Твардовского ,д.3 кор.1,7568275,муниципальный округ Строгино,1997 +2281045,г Москва ул Твардовского д.31 кор.1,Москва,ул Твардовского д.31 кор.1,ул,Твардовского ,д.31 кор.1,8125864,муниципальный округ Строгино,1981 +2281045,г Москва ул Твардовского д.31 кор.2,Москва,ул Твардовского д.31 кор.2,ул,Твардовского ,д.31 кор.2,8125869,муниципальный округ Строгино,1981 +2281045,г Москва ул Твардовского д.4 кор.1,Москва,ул Твардовского д.4 кор.1,ул,Твардовского ,д.4 кор.1,8125931,муниципальный округ Строгино,2004 +2281045,г Москва ул Твардовского д.4 кор.2,Москва,ул Твардовского д.4 кор.2,ул,Твардовского ,д.4 кор.2,8125936,муниципальный округ Строгино,2004 +2281045,г Москва ул Твардовского д.4 кор.3,Москва,ул Твардовского д.4 кор.3,ул,Твардовского ,д.4 кор.3,8125938,муниципальный округ Строгино,2003 +2281045,г Москва ул Твардовского д.4 кор.4,Москва,ул Твардовского д.4 кор.4,ул,Твардовского ,д.4 кор.4,7568276,муниципальный округ Строгино,2003 +2281045,г Москва ул Твардовского д.5 кор.1,Москва,ул Твардовского д.5 кор.1,ул,Твардовского ,д.5 кор.1,8125874,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Твардовского д.5 кор.2,Москва,ул Твардовского д.5 кор.2,ул,Твардовского ,д.5 кор.2,8125881,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Твардовского д.5 кор.3,Москва,ул Твардовского д.5 кор.3,ул,Твардовского ,д.5 кор.3,8125883,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Твардовского д.6 кор.2,Москва,ул Твардовского д.6 кор.2,ул,Твардовского ,д.6 кор.2,8125945,муниципальный округ Строгино,1999 +2281045,г Москва ул Твардовского д.6 кор.3,Москва,ул Твардовского д.6 кор.3,ул,Твардовского ,д.6 кор.3,8125950,муниципальный округ Строгино,1999 +2281045,г Москва ул Твардовского д.6 кор.4,Москва,ул Твардовского д.6 кор.4,ул,Твардовского ,д.6 кор.4,8125953,муниципальный округ Строгино,1999 +2281045,г Москва ул Твардовского д.9 кор.1,Москва,ул Твардовского д.9 кор.1,ул,Твардовского ,д.9 кор.1,8125887,муниципальный округ Строгино,1980 +2281045,г Москва ул Твардовского д.9 кор.2,Москва,ул Твардовского д.9 кор.2,ул,Твардовского ,д.9 кор.2,8125891,муниципальный округ Строгино,1983 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.1,Москва,б-р Генерала Карбышева д.1,б-р,Генерала Карбышева ,д.1,7582449,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.10 кор.2,Москва,б-р Генерала Карбышева д.10 кор.2,б-р,Генерала Карбышева ,д.10 кор.2,7557959,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.10 кор.3,Москва,б-р Генерала Карбышева д.10 кор.3,б-р,Генерала Карбышева ,д.10 кор.3,7566675,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.11 кор.1,Москва,б-р Генерала Карбышева д.11 кор.1,б-р,Генерала Карбышева ,д.11 кор.1,7582476,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.12,Москва,б-р Генерала Карбышева д.12,б-р,Генерала Карбышева ,д.12,8033475,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.12 кор.1,Москва,б-р Генерала Карбышева д.12 кор.1,б-р,Генерала Карбышева ,д.12 кор.1,8035136,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.13 кор.2,Москва,б-р Генерала Карбышева д.13 кор.2,б-р,Генерала Карбышева ,д.13 кор.2,7582478,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.14,Москва,б-р Генерала Карбышева д.14,б-р,Генерала Карбышева ,д.14,7582479,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2002 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.14 кор.2,Москва,б-р Генерала Карбышева д.14 кор.2,б-р,Генерала Карбышева ,д.14 кор.2,8033480,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.14 кор.3,Москва,б-р Генерала Карбышева д.14 кор.3,б-р,Генерала Карбышева ,д.14 кор.3,8033488,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.14 кор.4,Москва,б-р Генерала Карбышева д.14 кор.4,б-р,Генерала Карбышева ,д.14 кор.4,8033495,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2002 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.15 кор.1,Москва,б-р Генерала Карбышева д.15 кор.1,б-р,Генерала Карбышева ,д.15 кор.1,7582482,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.15 кор.2,Москва,б-р Генерала Карбышева д.15 кор.2,б-р,Генерала Карбышева ,д.15 кор.2,7582493,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1976 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.16 кор.2,Москва,б-р Генерала Карбышева д.16 кор.2,б-р,Генерала Карбышева ,д.16 кор.2,8033499,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1958 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.17 кор.1,Москва,б-р Генерала Карбышева д.17 кор.1,б-р,Генерала Карбышева ,д.17 кор.1,7582495,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.18,Москва,б-р Генерала Карбышева д.18,б-р,Генерала Карбышева ,д.18,8051296,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2002 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.18 кор.2,Москва,б-р Генерала Карбышева д.18 кор.2,б-р,Генерала Карбышева ,д.18 кор.2,7582497,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.18 кор.3,Москва,б-р Генерала Карбышева д.18 кор.3,б-р,Генерала Карбышева ,д.18 кор.3,7582499,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.18 кор.4,Москва,б-р Генерала Карбышева д.18 кор.4,б-р,Генерала Карбышева ,д.18 кор.4,7582501,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1968 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.19 кор.1,Москва,б-р Генерала Карбышева д.19 кор.1,б-р,Генерала Карбышева ,д.19 кор.1,7582502,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.19 кор.2,Москва,б-р Генерала Карбышева д.19 кор.2,б-р,Генерала Карбышева ,д.19 кор.2,7582505,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.19 кор.3,Москва,б-р Генерала Карбышева д.19 кор.3,б-р,Генерала Карбышева ,д.19 кор.3,7582508,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.19 кор.5,Москва,б-р Генерала Карбышева д.19 кор.5,б-р,Генерала Карбышева ,д.19 кор.5,7582509,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.2,Москва,б-р Генерала Карбышева д.2,б-р,Генерала Карбышева ,д.2,8033446,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.20,Москва,б-р Генерала Карбышева д.20,б-р,Генерала Карбышева ,д.20,7582512,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.22,Москва,б-р Генерала Карбышева д.22,б-р,Генерала Карбышева ,д.22,7582514,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.24 кор.1,Москва,б-р Генерала Карбышева д.24 кор.1,б-р,Генерала Карбышева ,д.24 кор.1,7583870,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.4,Москва,б-р Генерала Карбышева д.4,б-р,Генерала Карбышева ,д.4,8033450,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.5 кор.1,Москва,б-р Генерала Карбышева д.5 кор.1,б-р,Генерала Карбышева ,д.5 кор.1,7582452,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1958 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.5 кор.2,Москва,б-р Генерала Карбышева д.5 кор.2,б-р,Генерала Карбышева ,д.5 кор.2,7582453,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.5 кор.3,Москва,б-р Генерала Карбышева д.5 кор.3,б-р,Генерала Карбышева ,д.5 кор.3,7582454,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.5 кор.5,Москва,б-р Генерала Карбышева д.5 кор.5,б-р,Генерала Карбышева ,д.5 кор.5,7582455,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.5 кор.6,Москва,б-р Генерала Карбышева д.5 кор.6,б-р,Генерала Карбышева ,д.5 кор.6,7582456,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.5 кор.7,Москва,б-р Генерала Карбышева д.5 кор.7,б-р,Генерала Карбышева ,д.5 кор.7,7582458,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.6 кор.1,Москва,б-р Генерала Карбышева д.6 кор.1,б-р,Генерала Карбышева ,д.6 кор.1,8033454,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.6 кор.2,Москва,б-р Генерала Карбышева д.6 кор.2,б-р,Генерала Карбышева ,д.6 кор.2,8033456,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.6 кор.3,Москва,б-р Генерала Карбышева д.6 кор.3,б-р,Генерала Карбышева ,д.6 кор.3,8033461,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.6 кор.4,Москва,б-р Генерала Карбышева д.6 кор.4,б-р,Генерала Карбышева ,д.6 кор.4,8033463,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.7 кор.1,Москва,б-р Генерала Карбышева д.7 кор.1,б-р,Генерала Карбышева ,д.7 кор.1,7582460,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1958 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.7 кор.2,Москва,б-р Генерала Карбышева д.7 кор.2,б-р,Генерала Карбышева ,д.7 кор.2,7582461,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1958 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.7 кор.3,Москва,б-р Генерала Карбышева д.7 кор.3,б-р,Генерала Карбышева ,д.7 кор.3,7582462,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.7 кор.5,Москва,б-р Генерала Карбышева д.7 кор.5,б-р,Генерала Карбышева ,д.7 кор.5,7582463,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.7 кор.6,Москва,б-р Генерала Карбышева д.7 кор.6,б-р,Генерала Карбышева ,д.7 кор.6,7582464,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.7 кор.7,Москва,б-р Генерала Карбышева д.7 кор.7,б-р,Генерала Карбышева ,д.7 кор.7,7582465,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.8,Москва,б-р Генерала Карбышева д.8,б-р,Генерала Карбышева ,д.8,7582466,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2000 +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.9,Москва,б-р Генерала Карбышева д.9,б-р,Генерала Карбышева ,д.9,8430847,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва б-р Генерала Карбышева д.9 кор.1,Москва,б-р Генерала Карбышева д.9 кор.1,б-р,Генерала Карбышева ,д.9 кор.1,7582475,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.10 кор.1,Москва,наб Карамышевская д.10 кор.1,наб,Карамышевская ,д.10 кор.1,7647989,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.12,Москва,наб Карамышевская д.12,наб,Карамышевская ,д.12,7647990,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.12 кор.1,Москва,наб Карамышевская д.12 кор.1,наб,Карамышевская ,д.12 кор.1,7647992,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2009 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.14,Москва,наб Карамышевская д.14,наб,Карамышевская ,д.14,7647993,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.16,Москва,наб Карамышевская д.16,наб,Карамышевская ,д.16,7647995,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.16 кор.1,Москва,наб Карамышевская д.16 кор.1,наб,Карамышевская ,д.16 кор.1,7647996,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2009 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.18 кор.1,Москва,наб Карамышевская д.18 кор.1,наб,Карамышевская ,д.18 кор.1,7647997,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.2 кор.1,Москва,наб Карамышевская д.2 кор.1,наб,Карамышевская ,д.2 кор.1,7647981,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва наб Карамышевская д.2/1,Москва,наб Карамышевская д.2/1,наб,Карамышевская ,д.2/1,8220929,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.20,Москва,наб Карамышевская д.20,наб,Карамышевская ,д.20,8221080,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.20 кор.1,Москва,наб Карамышевская д.20 кор.1,наб,Карамышевская ,д.20 кор.1,7647999,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2002 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.22 кор.1,Москва,наб Карамышевская д.22 кор.1,наб,Карамышевская ,д.22 кор.1,7648000,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.24,Москва,наб Карамышевская д.24,наб,Карамышевская ,д.24,7648002,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.26 кор.1,Москва,наб Карамышевская д.26 кор.1,наб,Карамышевская ,д.26 кор.1,7648003,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.28 кор.1,Москва,наб Карамышевская д.28 кор.1,наб,Карамышевская ,д.28 кор.1,7648004,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2009 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.32 кор.2,Москва,наб Карамышевская д.32 кор.2,наб,Карамышевская ,д.32 кор.2,7648005,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва наб Карамышевская д.32/2,Москва,наб Карамышевская д.32/2,наб,Карамышевская ,д.32/2,8221096,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.34 кор.1,Москва,наб Карамышевская д.34 кор.1,наб,Карамышевская ,д.34 кор.1,7648006,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва наб Карамышевская д.34/1,Москва,наб Карамышевская д.34/1,наб,Карамышевская ,д.34/1,8221097,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.36,Москва,наб Карамышевская д.36,наб,Карамышевская ,д.36,7648007,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.4,Москва,наб Карамышевская д.4,наб,Карамышевская ,д.4,7647982,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.4 кор.1,Москва,наб Карамышевская д.4 кор.1,наб,Карамышевская ,д.4 кор.1,7647985,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2009 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.40,Москва,наб Карамышевская д.40,наб,Карамышевская ,д.40,7648009,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.48 кор.2,Москва,наб Карамышевская д.48 кор.2,наб,Карамышевская ,д.48 кор.2,8397485,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва наб Карамышевская д.48 кор.3,Москва,наб Карамышевская д.48 кор.3,наб,Карамышевская ,д.48 кор.3,7648010,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2006 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.50,Москва,наб Карамышевская д.50,наб,Карамышевская ,д.50,7648011,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.52,Москва,наб Карамышевская д.52,наб,Карамышевская ,д.52,7648012,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.56,Москва,наб Карамышевская д.56,наб,Карамышевская ,д.56,7648013,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2001 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.58,Москва,наб Карамышевская д.58,наб,Карамышевская ,д.58,7648015,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.6,Москва,наб Карамышевская д.6,наб,Карамышевская ,д.6,7647987,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.60,Москва,наб Карамышевская д.60,наб,Карамышевская ,д.60,7648016,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.60 кор.1,Москва,наб Карамышевская д.60 кор.1,наб,Карамышевская ,д.60 кор.1,7648017,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2000 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.62,Москва,наб Карамышевская д.62,наб,Карамышевская ,д.62,7648018,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.66,Москва,наб Карамышевская д.66,наб,Карамышевская ,д.66,7648019,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва наб Карамышевская д.8,Москва,наб Карамышевская д.8,наб,Карамышевская ,д.8,7647988,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.10 кор.2,Москва,наб Новикова-Прибоя д.10 кор.2,наб,Новикова-Прибоя ,д.10 кор.2,8221152,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.10 кор.3,Москва,наб Новикова-Прибоя д.10 кор.3,наб,Новикова-Прибоя ,д.10 кор.3,8221154,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.11,Москва,наб Новикова-Прибоя д.11,наб,Новикова-Прибоя ,д.11,8221157,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1970 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.12 кор.1,Москва,наб Новикова-Прибоя д.12 кор.1,наб,Новикова-Прибоя ,д.12 кор.1,8221158,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.12 кор.2,Москва,наб Новикова-Прибоя д.12 кор.2,наб,Новикова-Прибоя ,д.12 кор.2,8221160,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.12 кор.3,Москва,наб Новикова-Прибоя д.12 кор.3,наб,Новикова-Прибоя ,д.12 кор.3,8221163,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.14 кор.2,Москва,наб Новикова-Прибоя д.14 кор.2,наб,Новикова-Прибоя ,д.14 кор.2,8221165,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.14 кор.3,Москва,наб Новикова-Прибоя д.14 кор.3,наб,Новикова-Прибоя ,д.14 кор.3,8221166,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.16 кор.1,Москва,наб Новикова-Прибоя д.16 кор.1,наб,Новикова-Прибоя ,д.16 кор.1,8221168,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.16 кор.2,Москва,наб Новикова-Прибоя д.16 кор.2,наб,Новикова-Прибоя ,д.16 кор.2,8221170,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.16 кор.3,Москва,наб Новикова-Прибоя д.16 кор.3,наб,Новикова-Прибоя ,д.16 кор.3,8222351,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.18 кор.1,Москва,наб Новикова-Прибоя д.18 кор.1,наб,Новикова-Прибоя ,д.18 кор.1,8222359,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.3,Москва,наб Новикова-Прибоя д.3,наб,Новикова-Прибоя ,д.3,8221119,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1969 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.3 кор.2,Москва,наб Новикова-Прибоя д.3 кор.2,наб,Новикова-Прибоя ,д.3 кор.2,8221120,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1991 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.4 кор.1,Москва,наб Новикова-Прибоя д.4 кор.1,наб,Новикова-Прибоя ,д.4 кор.1,8221121,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.4 кор.2,Москва,наб Новикова-Прибоя д.4 кор.2,наб,Новикова-Прибоя ,д.4 кор.2,8221122,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.5 кор.1,Москва,наб Новикова-Прибоя д.5 кор.1,наб,Новикова-Прибоя ,д.5 кор.1,8221124,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1970 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.5 кор.2,Москва,наб Новикова-Прибоя д.5 кор.2,наб,Новикова-Прибоя ,д.5 кор.2,8221127,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1991 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.6 кор.2,Москва,наб Новикова-Прибоя д.6 кор.2,наб,Новикова-Прибоя ,д.6 кор.2,8221128,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.6 кор.3,Москва,наб Новикова-Прибоя д.6 кор.3,наб,Новикова-Прибоя ,д.6 кор.3,8221135,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.7,Москва,наб Новикова-Прибоя д.7,наб,Новикова-Прибоя ,д.7,8221138,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1969 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.7 кор.2,Москва,наб Новикова-Прибоя д.7 кор.2,наб,Новикова-Прибоя ,д.7 кор.2,8221140,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1989 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.8 кор.1,Москва,наб Новикова-Прибоя д.8 кор.1,наб,Новикова-Прибоя ,д.8 кор.1,8221141,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.8 кор.2,Москва,наб Новикова-Прибоя д.8 кор.2,наб,Новикова-Прибоя ,д.8 кор.2,8221146,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.8 кор.3,Москва,наб Новикова-Прибоя д.8 кор.3,наб,Новикова-Прибоя ,д.8 кор.3,8221147,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.9,Москва,наб Новикова-Прибоя д.9,наб,Новикова-Прибоя ,д.9,8221149,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1970 +2281046,г Москва наб Новикова-Прибоя д.9 кор.2,Москва,наб Новикова-Прибоя д.9 кор.2,наб,Новикова-Прибоя ,д.9 кор.2,8221150,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1988 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.10,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.10,пр-кт,Маршала Жукова ,д.10,7648028,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.11 кор.1,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.11 кор.1,пр-кт,Маршала Жукова ,д.11 кор.1,7648029,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1972 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.12 кор.1,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.12 кор.1,пр-кт,Маршала Жукова ,д.12 кор.1,7648031,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.12 кор.2,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.12 кор.2,пр-кт,Маршала Жукова ,д.12 кор.2,7648032,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.12 кор.3,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.12 кор.3,пр-кт,Маршала Жукова ,д.12 кор.3,7648033,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.12 кор.4,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.12 кор.4,пр-кт,Маршала Жукова ,д.12 кор.4,7648034,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.13,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.13,пр-кт,Маршала Жукова ,д.13,7659899,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1971 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.14 кор.1,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.14 кор.1,пр-кт,Маршала Жукова ,д.14 кор.1,7660117,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.14 кор.2,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.14 кор.2,пр-кт,Маршала Жукова ,д.14 кор.2,7660328,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.15 кор.1,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.15 кор.1,пр-кт,Маршала Жукова ,д.15 кор.1,7660335,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.15 кор.2,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.15 кор.2,пр-кт,Маршала Жукова ,д.15 кор.2,7660345,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1966 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.16 кор.1,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.16 кор.1,пр-кт,Маршала Жукова ,д.16 кор.1,7660351,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1970 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.16 кор.2,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.16 кор.2,пр-кт,Маршала Жукова ,д.16 кор.2,7660358,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.16 кор.3,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.16 кор.3,пр-кт,Маршала Жукова ,д.16 кор.3,7660362,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.16 кор.4,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.16 кор.4,пр-кт,Маршала Жукова ,д.16 кор.4,7660367,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.16 кор.5,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.16 кор.5,пр-кт,Маршала Жукова ,д.16 кор.5,7660419,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1970 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.16 кор.6,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.16 кор.6,пр-кт,Маршала Жукова ,д.16 кор.6,7660423,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1970 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.16 кор.7,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.16 кор.7,пр-кт,Маршала Жукова ,д.16 кор.7,7660430,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1967 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.17,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.17,пр-кт,Маршала Жукова ,д.17,7660437,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1983 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.17 кор.1,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.17 кор.1,пр-кт,Маршала Жукова ,д.17 кор.1,7660443,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.17 кор.2,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.17 кор.2,пр-кт,Маршала Жукова ,д.17 кор.2,7660447,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.17 кор.3,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.17 кор.3,пр-кт,Маршала Жукова ,д.17 кор.3,7660468,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1968 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.17 кор.4,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.17 кор.4,пр-кт,Маршала Жукова ,д.17 кор.4,7660471,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1969 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.18,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.18,пр-кт,Маршала Жукова ,д.18,7660474,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1965 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.19 кор.1,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.19 кор.1,пр-кт,Маршала Жукова ,д.19 кор.1,7660478,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1990 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.20 кор.1,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.20 кор.1,пр-кт,Маршала Жукова ,д.20 кор.1,7660484,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1965 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.20 кор.2,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.20 кор.2,пр-кт,Маршала Жукова ,д.20 кор.2,7660485,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1965 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.20 кор.3,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.20 кор.3,пр-кт,Маршала Жукова ,д.20 кор.3,7660487,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1965 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.21,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.21,пр-кт,Маршала Жукова ,д.21,7660490,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.22 кор.1,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.22 кор.1,пр-кт,Маршала Жукова ,д.22 кор.1,7660509,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.22 кор.2,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.22 кор.2,пр-кт,Маршала Жукова ,д.22 кор.2,7660511,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1965 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.22 кор.3,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.22 кор.3,пр-кт,Маршала Жукова ,д.22 кор.3,7660554,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1965 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.22 кор.4,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.22 кор.4,пр-кт,Маршала Жукова ,д.22 кор.4,7660557,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1983 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.24 кор.1,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.24 кор.1,пр-кт,Маршала Жукова ,д.24 кор.1,7660564,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.24 кор.2,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.24 кор.2,пр-кт,Маршала Жукова ,д.24 кор.2,7660572,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1965 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.24 кор.3,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.24 кор.3,пр-кт,Маршала Жукова ,д.24 кор.3,7660592,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1965 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.25 кор.1,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.25 кор.1,пр-кт,Маршала Жукова ,д.25 кор.1,7660599,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.26,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.26,пр-кт,Маршала Жукова ,д.26,7660602,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.28,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.28,пр-кт,Маршала Жукова ,д.28,8033374,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1958 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.29,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.29,пр-кт,Маршала Жукова ,д.29,7660608,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.3,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.3,пр-кт,Маршала Жукова ,д.3,7648020,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.30,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.30,пр-кт,Маршала Жукова ,д.30,8057062,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2000 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.30 кор.1,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.30 кор.1,пр-кт,Маршала Жукова ,д.30 кор.1,8033406,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.30 кор.2,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.30 кор.2,пр-кт,Маршала Жукова ,д.30 кор.2,8033415,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.30 кор.3,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.30 кор.3,пр-кт,Маршала Жукова ,д.30 кор.3,8033419,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.31,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.31,пр-кт,Маршала Жукова ,д.31,7660612,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1979 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.32,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.32,пр-кт,Маршала Жукова ,д.32,8033421,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.35 кор.1,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.35 кор.1,пр-кт,Маршала Жукова ,д.35 кор.1,7660624,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1982 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.35 кор.2,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.35 кор.2,пр-кт,Маршала Жукова ,д.35 кор.2,7660655,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.35 кор.3,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.35 кор.3,пр-кт,Маршала Жукова ,д.35 кор.3,7660662,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.35 кор.4,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.35 кор.4,пр-кт,Маршала Жукова ,д.35 кор.4,7660668,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.36,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.36,пр-кт,Маршала Жукова ,д.36,8033427,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1958 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.38,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.38,пр-кт,Маршала Жукова ,д.38,8033432,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.39 кор.1,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.39 кор.1,пр-кт,Маршала Жукова ,д.39 кор.1,7660672,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1984 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.39 кор.2,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.39 кор.2,пр-кт,Маршала Жукова ,д.39 кор.2,7660684,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.39 кор.3,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.39 кор.3,пр-кт,Маршала Жукова ,д.39 кор.3,7660760,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.39 кор.4,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.39 кор.4,пр-кт,Маршала Жукова ,д.39 кор.4,7660902,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.39 кор.6,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.39 кор.6,пр-кт,Маршала Жукова ,д.39 кор.6,7708747,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2010 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.40,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.40,пр-кт,Маршала Жукова ,д.40,8033439,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.43 кор.2,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.43 кор.2,пр-кт,Маршала Жукова ,д.43 кор.2,7749743,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2006 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.43 кор.3,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.43 кор.3,пр-кт,Маршала Жукова ,д.43 кор.3,7749765,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2005 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.43 кор.5,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.43 кор.5,пр-кт,Маршала Жукова ,д.43 кор.5,7749781,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2011 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.46,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.46,пр-кт,Маршала Жукова ,д.46,7660988,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.47,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.47,пр-кт,Маршала Жукова ,д.47,7660995,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1997 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.48,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.48,пр-кт,Маршала Жукова ,д.48,7661001,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.50,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.50,пр-кт,Маршала Жукова ,д.50,7661004,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.51,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.51,пр-кт,Маршала Жукова ,д.51,7661007,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1997 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.51 кор.2,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.51 кор.2,пр-кт,Маршала Жукова ,д.51 кор.2,7661015,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.51 кор.3,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.51 кор.3,пр-кт,Маршала Жукова ,д.51 кор.3,7661033,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.51 кор.4,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.51 кор.4,пр-кт,Маршала Жукова ,д.51 кор.4,7661055,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.54,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.54,пр-кт,Маршала Жукова ,д.54,7661073,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.55,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.55,пр-кт,Маршала Жукова ,д.55,7661080,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.56,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.56,пр-кт,Маршала Жукова ,д.56,7661087,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.57,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.57,пр-кт,Маршала Жукова ,д.57,7661096,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.58,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.58,пр-кт,Маршала Жукова ,д.58,7661104,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.62,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.62,пр-кт,Маршала Жукова ,д.62,7661674,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.64 кор.2,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.64 кор.2,пр-кт,Маршала Жукова ,д.64 кор.2,7661678,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.66,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.66,пр-кт,Маршала Жукова ,д.66,7661681,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.68 кор.1,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.68 кор.1,пр-кт,Маршала Жукова ,д.68 кор.1,7661684,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2000 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.68 кор.2,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.68 кор.2,пр-кт,Маршала Жукова ,д.68 кор.2,7661689,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2000 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.7 кор.1,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.7 кор.1,пр-кт,Маршала Жукова ,д.7 кор.1,7648021,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1957 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.70 кор.1,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.70 кор.1,пр-кт,Маршала Жукова ,д.70 кор.1,7661692,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1997 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.74 кор.1,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.74 кор.1,пр-кт,Маршала Жукова ,д.74 кор.1,7661698,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1995 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.74 кор.2,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.74 кор.2,пр-кт,Маршала Жукова ,д.74 кор.2,7661710,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.74 кор.3,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.74 кор.3,пр-кт,Маршала Жукова ,д.74 кор.3,7661718,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.74 кор.3 строение 1,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.74 кор.3 строение 1,пр-кт,Маршала Жукова ,д.74 кор.3 строение 1,7661736,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.76 кор.2,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.76 кор.2,пр-кт,Маршала Жукова ,д.76 кор.2,8441216,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2005 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.78,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.78,пр-кт,Маршала Жукова ,д.78,7661778,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2011 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.78 кор.4,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.78 кор.4,пр-кт,Маршала Жукова ,д.78 кор.4,7661788,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2011 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.78 кор.5,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.78 кор.5,пр-кт,Маршала Жукова ,д.78 кор.5,7661798,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2011 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.8 кор.1,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.8 кор.1,пр-кт,Маршала Жукова ,д.8 кор.1,7648022,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1965 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.8 кор.2,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.8 кор.2,пр-кт,Маршала Жукова ,д.8 кор.2,7648024,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.8 кор.3,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.8 кор.3,пр-кт,Маршала Жукова ,д.8 кор.3,7648026,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва пр-кт Маршала Жукова д.9,Москва,пр-кт Маршала Жукова д.9,пр-кт,Маршала Жукова ,д.9,7648027,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1985 +2281046,г Москва проезд Новохорошевский д.10,Москва,проезд Новохорошевский д.10,проезд,Новохорошевский ,д.10,8222478,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва проезд Новохорошевский д.13,Москва,проезд Новохорошевский д.13,проезд,Новохорошевский ,д.13,8222482,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1958 +2281046,г Москва проезд Новохорошевский д.14,Москва,проезд Новохорошевский д.14,проезд,Новохорошевский ,д.14,8222497,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва проезд Новохорошевский д.15,Москва,проезд Новохорошевский д.15,проезд,Новохорошевский ,д.15,8222501,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1958 +2281046,г Москва проезд Новохорошевский д.17,Москва,проезд Новохорошевский д.17,проезд,Новохорошевский ,д.17,8222506,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва проезд Новохорошевский д.18,Москва,проезд Новохорошевский д.18,проезд,Новохорошевский ,д.18,8222509,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1957 +2281046,г Москва проезд Новохорошевский д.19 кор.1,Москва,проезд Новохорошевский д.19 кор.1,проезд,Новохорошевский ,д.19 кор.1,8222512,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1958 +2281046,г Москва проезд Новохорошевский д.20,Москва,проезд Новохорошевский д.20,проезд,Новохорошевский ,д.20,8222514,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1957 +2281046,г Москва проезд Новохорошевский д.21,Москва,проезд Новохорошевский д.21,проезд,Новохорошевский ,д.21,8222516,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1958 +2281046,г Москва проезд Новохорошевский д.22 кор.1,Москва,проезд Новохорошевский д.22 кор.1,проезд,Новохорошевский ,д.22 кор.1,8222517,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва проезд Новохорошевский д.22 кор.2,Москва,проезд Новохорошевский д.22 кор.2,проезд,Новохорошевский ,д.22 кор.2,8222521,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва проезд Новохорошевский д.22 кор.3,Москва,проезд Новохорошевский д.22 кор.3,проезд,Новохорошевский ,д.22 кор.3,8222525,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва проезд Новохорошевский д.25,Москва,проезд Новохорошевский д.25,проезд,Новохорошевский ,д.25,8222527,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1995 +2281046,г Москва проезд Новохорошевский д.5,Москва,проезд Новохорошевский д.5,проезд,Новохорошевский ,д.5,8222361,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1965 +2281046,г Москва проезд Новохорошевский д.7,Москва,проезд Новохорошевский д.7,проезд,Новохорошевский ,д.7,8222370,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1958 +2281046,г Москва проезд Новохорошевский д.8,Москва,проезд Новохорошевский д.8,проезд,Новохорошевский ,д.8,8222466,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва проезд Новохорошевский д.9,Москва,проезд Новохорошевский д.9,проезд,Новохорошевский ,д.9,8222471,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва проезд Силикатный 2-й д.36А,Москва,проезд Силикатный 2-й д.36А,проезд,Силикатный 2-й ,д.36А,7556378,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1958 +2281046,г Москва ул Берзарина д.1,Москва,ул Берзарина д.1,ул,Берзарина ,д.1,7577742,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1974 +2281046,г Москва ул Берзарина д.11,Москва,ул Берзарина д.11,ул,Берзарина ,д.11,7577821,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1970 +2281046,г Москва ул Берзарина д.15,Москва,ул Берзарина д.15,ул,Берзарина ,д.15,7577823,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1973 +2281046,г Москва ул Берзарина д.17 кор.1,Москва,ул Берзарина д.17 кор.1,ул,Берзарина ,д.17 кор.1,7577827,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1987 +2281046,г Москва ул Берзарина д.17 кор.2,Москва,ул Берзарина д.17 кор.2,ул,Берзарина ,д.17 кор.2,7578922,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1987 +2281046,г Москва ул Берзарина д.19 кор.1,Москва,ул Берзарина д.19 кор.1,ул,Берзарина ,д.19 кор.1,7581029,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1993 +2281046,г Москва ул Берзарина д.21,Москва,ул Берзарина д.21,ул,Берзарина ,д.21,7581034,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2001 +2281046,г Москва ул Берзарина д.21 кор.1,Москва,ул Берзарина д.21 кор.1,ул,Берзарина ,д.21 кор.1,7581077,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1989 +2281046,г Москва ул Берзарина д.23,Москва,ул Берзарина д.23,ул,Берзарина ,д.23,7581079,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1987 +2281046,г Москва ул Берзарина д.3 кор.1,Москва,ул Берзарина д.3 кор.1,ул,Берзарина ,д.3 кор.1,7577753,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1971 +2281046,г Москва ул Берзарина д.3 кор.2,Москва,ул Берзарина д.3 кор.2,ул,Берзарина ,д.3 кор.2,7632190,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1975 +2281046,г Москва ул Берзарина д.5,Москва,ул Берзарина д.5,ул,Берзарина ,д.5,7577757,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1970 +2281046,г Москва ул Берзарина д.7 кор.1,Москва,ул Берзарина д.7 кор.1,ул,Берзарина ,д.7 кор.1,7577817,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1971 +2281046,г Москва ул Берзарина д.7 кор.2,Москва,ул Берзарина д.7 кор.2,ул,Берзарина ,д.7 кор.2,7577819,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1981 +2281046,г Москва ул Берзарина д.9,Москва,ул Берзарина д.9,ул,Берзарина ,д.9,7577820,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1971 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.1,Москва,ул Генерала Глаголева д.1,ул,Генерала Глаголева ,д.1,7581086,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.10 кор.1,Москва,ул Генерала Глаголева д.10 кор.1,ул,Генерала Глаголева ,д.10 кор.1,7581849,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.11 кор.1,Москва,ул Генерала Глаголева д.11 кор.1,ул,Генерала Глаголева ,д.11 кор.1,7581854,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.11 кор.2,Москва,ул Генерала Глаголева д.11 кор.2,ул,Генерала Глаголева ,д.11 кор.2,7581858,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1975 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.12,Москва,ул Генерала Глаголева д.12,ул,Генерала Глаголева ,д.12,7581864,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.13 кор.1,Москва,ул Генерала Глаголева д.13 кор.1,ул,Генерала Глаголева ,д.13 кор.1,7581873,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.13 кор.2,Москва,ул Генерала Глаголева д.13 кор.2,ул,Генерала Глаголева ,д.13 кор.2,7581915,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1973 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.14,Москва,ул Генерала Глаголева д.14,ул,Генерала Глаголева ,д.14,7631544,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1967 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.15,Москва,ул Генерала Глаголева д.15,ул,Генерала Глаголева ,д.15,7581918,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.16 кор.1,Москва,ул Генерала Глаголева д.16 кор.1,ул,Генерала Глаголева ,д.16 кор.1,7581921,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.16 кор.2,Москва,ул Генерала Глаголева д.16 кор.2,ул,Генерала Глаголева ,д.16 кор.2,7581943,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1976 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.17,Москва,ул Генерала Глаголева д.17,ул,Генерала Глаголева ,д.17,7581945,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.19,Москва,ул Генерала Глаголева д.19,ул,Генерала Глаголева ,д.19,8056221,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2011 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.19 кор.1,Москва,ул Генерала Глаголева д.19 кор.1,ул,Генерала Глаголева ,д.19 кор.1,7581947,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2000 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.2,Москва,ул Генерала Глаголева д.2,ул,Генерала Глаголева ,д.2,7581093,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.20,Москва,ул Генерала Глаголева д.20,ул,Генерала Глаголева ,д.20,7581954,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.22 кор.1,Москва,ул Генерала Глаголева д.22 кор.1,ул,Генерала Глаголева ,д.22 кор.1,7581958,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.23,Москва,ул Генерала Глаголева д.23,ул,Генерала Глаголева ,д.23,7581963,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1965 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.24 кор.1,Москва,ул Генерала Глаголева д.24 кор.1,ул,Генерала Глаголева ,д.24 кор.1,7581969,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.24 кор.2,Москва,ул Генерала Глаголева д.24 кор.2,ул,Генерала Глаголева ,д.24 кор.2,7581974,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.24 кор.3,Москва,ул Генерала Глаголева д.24 кор.3,ул,Генерала Глаголева ,д.24 кор.3,7581996,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.25 кор.1,Москва,ул Генерала Глаголева д.25 кор.1,ул,Генерала Глаголева ,д.25 кор.1,7582001,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1967 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.25 кор.2,Москва,ул Генерала Глаголева д.25 кор.2,ул,Генерала Глаголева ,д.25 кор.2,7582005,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1966 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.30 кор.1,Москва,ул Генерала Глаголева д.30 кор.1,ул,Генерала Глаголева ,д.30 кор.1,7582008,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1977 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.30 кор.2,Москва,ул Генерала Глаголева д.30 кор.2,ул,Генерала Глаголева ,д.30 кор.2,7582016,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1977 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.30 кор.3,Москва,ул Генерала Глаголева д.30 кор.3,ул,Генерала Глаголева ,д.30 кор.3,7582049,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1978 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.30 кор.4,Москва,ул Генерала Глаголева д.30 кор.4,ул,Генерала Глаголева ,д.30 кор.4,7582051,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1981 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.30 кор.5,Москва,ул Генерала Глаголева д.30 кор.5,ул,Генерала Глаголева ,д.30 кор.5,7582056,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1982 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.5 кор.1,Москва,ул Генерала Глаголева д.5 кор.1,ул,Генерала Глаголева ,д.5 кор.1,7581101,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.5 кор.2,Москва,ул Генерала Глаголева д.5 кор.2,ул,Генерала Глаголева ,д.5 кор.2,7581110,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.6 кор.1,Москва,ул Генерала Глаголева д.6 кор.1,ул,Генерала Глаголева ,д.6 кор.1,7581133,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.6 кор.2,Москва,ул Генерала Глаголева д.6 кор.2,ул,Генерала Глаголева ,д.6 кор.2,7581137,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.6 кор.3,Москва,ул Генерала Глаголева д.6 кор.3,ул,Генерала Глаголева ,д.6 кор.3,7581146,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.7 кор.1,Москва,ул Генерала Глаголева д.7 кор.1,ул,Генерала Глаголева ,д.7 кор.1,7581170,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.7 кор.2,Москва,ул Генерала Глаголева д.7 кор.2,ул,Генерала Глаголева ,д.7 кор.2,7581810,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.7 кор.3,Москва,ул Генерала Глаголева д.7 кор.3,ул,Генерала Глаголева ,д.7 кор.3,7581818,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.8 кор.1,Москва,ул Генерала Глаголева д.8 кор.1,ул,Генерала Глаголева ,д.8 кор.1,7581829,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.8 кор.2,Москва,ул Генерала Глаголева д.8 кор.2,ул,Генерала Глаголева ,д.8 кор.2,7581834,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.8 кор.3,Москва,ул Генерала Глаголева д.8 кор.3,ул,Генерала Глаголева ,д.8 кор.3,7581842,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Генерала Глаголева д.9 кор.1,Москва,ул Генерала Глаголева д.9 кор.1,ул,Генерала Глаголева ,д.9 кор.1,7581844,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.1 кор.1,Москва,ул Демьяна Бедного д.1 кор.1,ул,Демьяна Бедного ,д.1 кор.1,7633065,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.1 кор.2,Москва,ул Демьяна Бедного д.1 кор.2,ул,Демьяна Бедного ,д.1 кор.2,7633089,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.1 кор.3,Москва,ул Демьяна Бедного д.1 кор.3,ул,Демьяна Бедного ,д.1 кор.3,7633108,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.1 кор.5,Москва,ул Демьяна Бедного д.1 кор.5,ул,Демьяна Бедного ,д.1 кор.5,7633135,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.1 кор.6,Москва,ул Демьяна Бедного д.1 кор.6,ул,Демьяна Бедного ,д.1 кор.6,7633146,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.1 кор.7,Москва,ул Демьяна Бедного д.1 кор.7,ул,Демьяна Бедного ,д.1 кор.7,7633172,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.10,Москва,ул Демьяна Бедного д.10,ул,Демьяна Бедного ,д.10,7633594,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1969 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.16,Москва,ул Демьяна Бедного д.16,ул,Демьяна Бедного ,д.16,7633601,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1966 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.17 кор.1,Москва,ул Демьяна Бедного д.17 кор.1,ул,Демьяна Бедного ,д.17 кор.1,7633607,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1965 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.17 кор.3,Москва,ул Демьяна Бедного д.17 кор.3,ул,Демьяна Бедного ,д.17 кор.3,7633611,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1974 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.18 кор.2,Москва,ул Демьяна Бедного д.18 кор.2,ул,Демьяна Бедного ,д.18 кор.2,7633664,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1968 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.18 кор.3,Москва,ул Демьяна Бедного д.18 кор.3,ул,Демьяна Бедного ,д.18 кор.3,7633672,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1965 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.19 кор.1,Москва,ул Демьяна Бедного д.19 кор.1,ул,Демьяна Бедного ,д.19 кор.1,7633674,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1976 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.19 кор.2,Москва,ул Демьяна Бедного д.19 кор.2,ул,Демьяна Бедного ,д.19 кор.2,7631617,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1975 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.2 кор.1,Москва,ул Демьяна Бедного д.2 кор.1,ул,Демьяна Бедного ,д.2 кор.1,7633191,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1965 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.20 кор.1,Москва,ул Демьяна Бедного д.20 кор.1,ул,Демьяна Бедного ,д.20 кор.1,7633678,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.20 кор.2,Москва,ул Демьяна Бедного д.20 кор.2,ул,Демьяна Бедного ,д.20 кор.2,7633682,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.20 кор.3,Москва,ул Демьяна Бедного д.20 кор.3,ул,Демьяна Бедного ,д.20 кор.3,7633685,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1966 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.20 кор.4,Москва,ул Демьяна Бедного д.20 кор.4,ул,Демьяна Бедного ,д.20 кор.4,7633687,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.20 кор.5,Москва,ул Демьяна Бедного д.20 кор.5,ул,Демьяна Бедного ,д.20 кор.5,7633690,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.22 кор.1,Москва,ул Демьяна Бедного д.22 кор.1,ул,Демьяна Бедного ,д.22 кор.1,7633693,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.22 кор.3,Москва,ул Демьяна Бедного д.22 кор.3,ул,Демьяна Бедного ,д.22 кор.3,7633695,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.23 кор.1,Москва,ул Демьяна Бедного д.23 кор.1,ул,Демьяна Бедного ,д.23 кор.1,7631570,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1974 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.23 кор.2,Москва,ул Демьяна Бедного д.23 кор.2,ул,Демьяна Бедного ,д.23 кор.2,7633698,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1975 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.3 кор.1,Москва,ул Демьяна Бедного д.3 кор.1,ул,Демьяна Бедного ,д.3 кор.1,7633198,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.3 кор.2,Москва,ул Демьяна Бедного д.3 кор.2,ул,Демьяна Бедного ,д.3 кор.2,7633203,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.3 кор.3,Москва,ул Демьяна Бедного д.3 кор.3,ул,Демьяна Бедного ,д.3 кор.3,7633210,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.3 кор.4,Москва,ул Демьяна Бедного д.3 кор.4,ул,Демьяна Бедного ,д.3 кор.4,7633221,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.3 кор.5,Москва,ул Демьяна Бедного д.3 кор.5,ул,Демьяна Бедного ,д.3 кор.5,7633223,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.3 кор.6,Москва,ул Демьяна Бедного д.3 кор.6,ул,Демьяна Бедного ,д.3 кор.6,7633228,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.3 кор.7,Москва,ул Демьяна Бедного д.3 кор.7,ул,Демьяна Бедного ,д.3 кор.7,7633233,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.4,Москва,ул Демьяна Бедного д.4,ул,Демьяна Бедного ,д.4,7633270,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1979 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.4 кор.1,Москва,ул Демьяна Бедного д.4 кор.1,ул,Демьяна Бедного ,д.4 кор.1,7632272,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1981 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.4 кор.2,Москва,ул Демьяна Бедного д.4 кор.2,ул,Демьяна Бедного ,д.4 кор.2,7633305,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1999 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.6,Москва,ул Демьяна Бедного д.6,ул,Демьяна Бедного ,д.6,7633312,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1966 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.6 кор.2,Москва,ул Демьяна Бедного д.6 кор.2,ул,Демьяна Бедного ,д.6 кор.2,7633322,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1982 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.7,Москва,ул Демьяна Бедного д.7,ул,Демьяна Бедного ,д.7,7633584,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Демьяна Бедного д.9,Москва,ул Демьяна Бедного д.9,ул,Демьяна Бедного ,д.9,7633588,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Живописная д.12 кор.1,Москва,ул Живописная д.12 кор.1,ул,Живописная ,д.12 кор.1,7636998,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1967 +2281046,г Москва ул Живописная д.12 кор.2,Москва,ул Живописная д.12 кор.2,ул,Живописная ,д.12 кор.2,7637004,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1966 +2281046,г Москва ул Живописная д.13 кор.1,Москва,ул Живописная д.13 кор.1,ул,Живописная ,д.13 кор.1,7645951,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва ул Живописная д.13 кор.2,Москва,ул Живописная д.13 кор.2,ул,Живописная ,д.13 кор.2,7645954,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва ул Живописная д.13 кор.3,Москва,ул Живописная д.13 кор.3,ул,Живописная ,д.13 кор.3,7645959,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва ул Живописная д.15,Москва,ул Живописная д.15,ул,Живописная ,д.15,7645985,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1966 +2281046,г Москва ул Живописная д.16,Москва,ул Живописная д.16,ул,Живописная ,д.16,7647443,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва ул Живописная д.17 кор.1,Москва,ул Живописная д.17 кор.1,ул,Живописная ,д.17 кор.1,7647964,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1966 +2281046,г Москва ул Живописная д.17 кор.2,Москва,ул Живописная д.17 кор.2,ул,Живописная ,д.17 кор.2,7647967,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1976 +2281046,г Москва ул Живописная д.18 кор.1,Москва,ул Живописная д.18 кор.1,ул,Живописная ,д.18 кор.1,7647968,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Живописная д.18 кор.2,Москва,ул Живописная д.18 кор.2,ул,Живописная ,д.18 кор.2,7647969,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1978 +2281046,г Москва ул Живописная д.19,Москва,ул Живописная д.19,ул,Живописная ,д.19,7647970,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1965 +2281046,г Москва ул Живописная д.2,Москва,ул Живописная д.2,ул,Живописная ,д.2,7633709,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2002 +2281046,г Москва ул Живописная д.20,Москва,ул Живописная д.20,ул,Живописная ,д.20,7647972,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Живописная д.22,Москва,ул Живописная д.22,ул,Живописная ,д.22,7647973,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва ул Живописная д.24,Москва,ул Живописная д.24,ул,Живописная ,д.24,7647975,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1970 +2281046,г Москва ул Живописная д.3,Москва,ул Живописная д.3,ул,Живописная ,д.3,8224936,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2000 +2281046,г Москва ул Живописная д.3 кор.1,Москва,ул Живописная д.3 кор.1,ул,Живописная ,д.3 кор.1,7633710,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва ул Живописная д.3 кор.2,Москва,ул Живописная д.3 кор.2,ул,Живописная ,д.3 кор.2,7633713,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва ул Живописная д.3 кор.3,Москва,ул Живописная д.3 кор.3,ул,Живописная ,д.3 кор.3,7633715,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва ул Живописная д.4 кор.1,Москва,ул Живописная д.4 кор.1,ул,Живописная ,д.4 кор.1,7633720,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Живописная д.4 кор.2,Москва,ул Живописная д.4 кор.2,ул,Живописная ,д.4 кор.2,7633723,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Живописная д.4 кор.3,Москва,ул Живописная д.4 кор.3,ул,Живописная ,д.4 кор.3,7633725,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Живописная д.4 кор.4,Москва,ул Живописная д.4 кор.4,ул,Живописная ,д.4 кор.4,7633727,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва ул Живописная д.5 кор.1,Москва,ул Живописная д.5 кор.1,ул,Живописная ,д.5 кор.1,7633783,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Живописная д.5 кор.2,Москва,ул Живописная д.5 кор.2,ул,Живописная ,д.5 кор.2,7636820,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва ул Живописная д.5 кор.3,Москва,ул Живописная д.5 кор.3,ул,Живописная ,д.5 кор.3,7636827,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва ул Живописная д.5 кор.4,Москва,ул Живописная д.5 кор.4,ул,Живописная ,д.5 кор.4,7636836,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва ул Живописная д.5 кор.5,Москва,ул Живописная д.5 кор.5,ул,Живописная ,д.5 кор.5,7636851,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва ул Живописная д.5 кор.7,Москва,ул Живописная д.5 кор.7,ул,Живописная ,д.5 кор.7,7636865,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1980 +2281046,г Москва ул Живописная д.6 кор.1,Москва,ул Живописная д.6 кор.1,ул,Живописная ,д.6 кор.1,7636878,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1974 +2281046,г Москва ул Живописная д.6 кор.2,Москва,ул Живописная д.6 кор.2,ул,Живописная ,д.6 кор.2,7636890,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Живописная д.6 кор.3,Москва,ул Живописная д.6 кор.3,ул,Живописная ,д.6 кор.3,7636902,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1974 +2281046,г Москва ул Живописная д.7,Москва,ул Живописная д.7,ул,Живописная ,д.7,7636910,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Живописная д.8,Москва,ул Живописная д.8,ул,Живописная ,д.8,7636915,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Живописная д.9 кор.1,Москва,ул Живописная д.9 кор.1,ул,Живописная ,д.9 кор.1,7636926,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Живописная д.9 кор.2,Москва,ул Живописная д.9 кор.2,ул,Живописная ,д.9 кор.2,7636933,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва ул Живописная д.9 кор.3,Москва,ул Живописная д.9 кор.3,ул,Живописная ,д.9 кор.3,7636938,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.14 кор.1,Москва,ул Маршала Тухачевского д.14 кор.1,ул,Маршала Тухачевского ,д.14 кор.1,7662025,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2004 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.15,Москва,ул Маршала Тухачевского д.15,ул,Маршала Тухачевского ,д.15,7662619,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1974 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.16 кор.1,Москва,ул Маршала Тухачевского д.16 кор.1,ул,Маршала Тухачевского ,д.16 кор.1,7662623,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2005 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.16 кор.2,Москва,ул Маршала Тухачевского д.16 кор.2,ул,Маршала Тухачевского ,д.16 кор.2,7662628,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2004 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.17 кор.1,Москва,ул Маршала Тухачевского д.17 кор.1,ул,Маршала Тухачевского ,д.17 кор.1,7662645,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1984 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.17 кор.2,Москва,ул Маршала Тухачевского д.17 кор.2,ул,Маршала Тухачевского ,д.17 кор.2,7662650,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1983 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.19,Москва,ул Маршала Тухачевского д.19,ул,Маршала Тухачевского ,д.19,7662653,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1974 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.21 кор.1,Москва,ул Маршала Тухачевского д.21 кор.1,ул,Маршала Тухачевского ,д.21 кор.1,7662655,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1968 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.21 кор.2,Москва,ул Маршала Тухачевского д.21 кор.2,ул,Маршала Тухачевского ,д.21 кор.2,7662658,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1977 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.22 кор.1,Москва,ул Маршала Тухачевского д.22 кор.1,ул,Маршала Тухачевского ,д.22 кор.1,7630801,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.22 кор.2,Москва,ул Маршала Тухачевского д.22 кор.2,ул,Маршала Тухачевского ,д.22 кор.2,7662661,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.22 кор.3,Москва,ул Маршала Тухачевского д.22 кор.3,ул,Маршала Тухачевского ,д.22 кор.3,7662664,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1976 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.23 кор.1,Москва,ул Маршала Тухачевского д.23 кор.1,ул,Маршала Тухачевского ,д.23 кор.1,7663149,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1968 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.23 кор.2,Москва,ул Маршала Тухачевского д.23 кор.2,ул,Маршала Тухачевского ,д.23 кор.2,7663150,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1968 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.23 кор.3,Москва,ул Маршала Тухачевского д.23 кор.3,ул,Маршала Тухачевского ,д.23 кор.3,7663151,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1968 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.24 кор.1,Москва,ул Маршала Тухачевского д.24 кор.1,ул,Маршала Тухачевского ,д.24 кор.1,7631500,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.24 кор.2,Москва,ул Маршала Тухачевского д.24 кор.2,ул,Маршала Тухачевского ,д.24 кор.2,7663156,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.24 кор.3,Москва,ул Маршала Тухачевского д.24 кор.3,ул,Маршала Тухачевского ,д.24 кор.3,7663157,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1975 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.25 кор.2,Москва,ул Маршала Тухачевского д.25 кор.2,ул,Маршала Тухачевского ,д.25 кор.2,7663158,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1971 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.25 кор.3,Москва,ул Маршала Тухачевского д.25 кор.3,ул,Маршала Тухачевского ,д.25 кор.3,7663160,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1976 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.26 кор.1,Москва,ул Маршала Тухачевского д.26 кор.1,ул,Маршала Тухачевского ,д.26 кор.1,7663161,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.26 кор.2,Москва,ул Маршала Тухачевского д.26 кор.2,ул,Маршала Тухачевского ,д.26 кор.2,7631329,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.28 кор.1,Москва,ул Маршала Тухачевского д.28 кор.1,ул,Маршала Тухачевского ,д.28 кор.1,7663162,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.28 кор.2,Москва,ул Маршала Тухачевского д.28 кор.2,ул,Маршала Тухачевского ,д.28 кор.2,7631344,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.29,Москва,ул Маршала Тухачевского д.29,ул,Маршала Тухачевского ,д.29,7663165,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2000 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.32 кор.1,Москва,ул Маршала Тухачевского д.32 кор.1,ул,Маршала Тухачевского ,д.32 кор.1,7631194,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1965 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.32 кор.2,Москва,ул Маршала Тухачевского д.32 кор.2,ул,Маршала Тухачевского ,д.32 кор.2,7663170,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.33,Москва,ул Маршала Тухачевского д.33,ул,Маршала Тухачевского ,д.33,7663171,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2001 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.34,Москва,ул Маршала Тухачевского д.34,ул,Маршала Тухачевского ,д.34,7663172,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.35 кор.1,Москва,ул Маршала Тухачевского д.35 кор.1,ул,Маршала Тухачевского ,д.35 кор.1,7663174,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1999 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.37/21,Москва,ул Маршала Тухачевского д.37/21,ул,Маршала Тухачевского ,д.37/21,8051302,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2006 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.38 кор.1,Москва,ул Маршала Тухачевского д.38 кор.1,ул,Маршала Тухачевского ,д.38 кор.1,7663175,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.38 кор.2,Москва,ул Маршала Тухачевского д.38 кор.2,ул,Маршала Тухачевского ,д.38 кор.2,7663176,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.39,Москва,ул Маршала Тухачевского д.39,ул,Маршала Тухачевского ,д.39,7663179,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.40 кор.1,Москва,ул Маршала Тухачевского д.40 кор.1,ул,Маршала Тухачевского ,д.40 кор.1,7663180,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.40 кор.2,Москва,ул Маршала Тухачевского д.40 кор.2,ул,Маршала Тухачевского ,д.40 кор.2,7663183,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.41 кор.1,Москва,ул Маршала Тухачевского д.41 кор.1,ул,Маршала Тухачевского ,д.41 кор.1,7663186,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2007 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.42 кор.1,Москва,ул Маршала Тухачевского д.42 кор.1,ул,Маршала Тухачевского ,д.42 кор.1,7663188,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.42 кор.2,Москва,ул Маршала Тухачевского д.42 кор.2,ул,Маршала Тухачевского ,д.42 кор.2,7663189,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.42 кор.3,Москва,ул Маршала Тухачевского д.42 кор.3,ул,Маршала Тухачевского ,д.42 кор.3,7663190,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1975 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.44 кор.1,Москва,ул Маршала Тухачевского д.44 кор.1,ул,Маршала Тухачевского ,д.44 кор.1,7663191,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.44 кор.2,Москва,ул Маршала Тухачевского д.44 кор.2,ул,Маршала Тухачевского ,д.44 кор.2,7663193,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1963 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.44 кор.3,Москва,ул Маршала Тухачевского д.44 кор.3,ул,Маршала Тухачевского ,д.44 кор.3,7663194,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1985 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.45 кор.1,Москва,ул Маршала Тухачевского д.45 кор.1,ул,Маршала Тухачевского ,д.45 кор.1,8224769,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.47,Москва,ул Маршала Тухачевского д.47,ул,Маршала Тухачевского ,д.47,8224780,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.48,Москва,ул Маршала Тухачевского д.48,ул,Маршала Тухачевского ,д.48,8224790,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1966 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.49,Москва,ул Маршала Тухачевского д.49,ул,Маршала Тухачевского ,д.49,7708781,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2009 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.50,Москва,ул Маршала Тухачевского д.50,ул,Маршала Тухачевского ,д.50,8224797,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1966 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.50 кор.2,Москва,ул Маршала Тухачевского д.50 кор.2,ул,Маршала Тухачевского ,д.50 кор.2,8224802,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1983 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.51,Москва,ул Маршала Тухачевского д.51,ул,Маршала Тухачевского ,д.51,8224807,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2002 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.52,Москва,ул Маршала Тухачевского д.52,ул,Маршала Тухачевского ,д.52,8224815,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1965 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.54,Москва,ул Маршала Тухачевского д.54,ул,Маршала Тухачевского ,д.54,8224820,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1965 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.56 кор.1,Москва,ул Маршала Тухачевского д.56 кор.1,ул,Маршала Тухачевского ,д.56 кор.1,8224825,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1965 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.56 кор.3,Москва,ул Маршала Тухачевского д.56 кор.3,ул,Маршала Тухачевского ,д.56 кор.3,8224831,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1967 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.58,Москва,ул Маршала Тухачевского д.58,ул,Маршала Тухачевского ,д.58,8224838,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1965 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.58 кор.3,Москва,ул Маршала Тухачевского д.58 кор.3,ул,Маршала Тухачевского ,д.58 кор.3,8224844,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2001 +2281046,г Москва ул Маршала Тухачевского д.60,Москва,ул Маршала Тухачевского д.60,ул,Маршала Тухачевского ,д.60,8224853,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2000 +2281046,г Москва ул Мневники д.10 кор.1,Москва,ул Мневники д.10 кор.1,ул,Мневники ,д.10 кор.1,8224867,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1979 +2281046,г Москва ул Мневники д.10 кор.2,Москва,ул Мневники д.10 кор.2,ул,Мневники ,д.10 кор.2,8224871,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1970 +2281046,г Москва ул Мневники д.10 кор.3,Москва,ул Мневники д.10 кор.3,ул,Мневники ,д.10 кор.3,8224874,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1970 +2281046,г Москва ул Мневники д.10 кор.4,Москва,ул Мневники д.10 кор.4,ул,Мневники ,д.10 кор.4,8224880,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1970 +2281046,г Москва ул Мневники д.12,Москва,ул Мневники д.12,ул,Мневники ,д.12,8224884,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1968 +2281046,г Москва ул Мневники д.13 кор.1,Москва,ул Мневники д.13 кор.1,ул,Мневники ,д.13 кор.1,8224891,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1987 +2281046,г Москва ул Мневники д.18,Москва,ул Мневники д.18,ул,Мневники ,д.18,8224896,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва ул Мневники д.9,Москва,ул Мневники д.9,ул,Мневники ,д.9,8224862,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1982 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.10 кор.1,Москва,ул Народного Ополчения д.10 кор.1,ул,Народного Ополчения ,д.10 кор.1,8033616,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.10 кор.2,Москва,ул Народного Ополчения д.10 кор.2,ул,Народного Ополчения ,д.10 кор.2,8033624,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1958 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.11,Москва,ул Народного Ополчения д.11,ул,Народного Ополчения ,д.11,7708760,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2012 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.11 кор.3,Москва,ул Народного Ополчения д.11 кор.3,ул,Народного Ополчения ,д.11 кор.3,8225237,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.11 кор.4,Москва,ул Народного Ополчения д.11 кор.4,ул,Народного Ополчения ,д.11 кор.4,8225239,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.12 кор.1,Москва,ул Народного Ополчения д.12 кор.1,ул,Народного Ополчения ,д.12 кор.1,8225242,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.12 кор.2,Москва,ул Народного Ополчения д.12 кор.2,ул,Народного Ополчения ,д.12 кор.2,8225245,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.12 кор.3,Москва,ул Народного Ополчения д.12 кор.3,ул,Народного Ополчения ,д.12 кор.3,8225246,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.12 кор.4,Москва,ул Народного Ополчения д.12 кор.4,ул,Народного Ополчения ,д.12 кор.4,8225250,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.12 кор.5,Москва,ул Народного Ополчения д.12 кор.5,ул,Народного Ополчения ,д.12 кор.5,8225251,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.12 кор.6,Москва,ул Народного Ополчения д.12 кор.6,ул,Народного Ополчения ,д.12 кор.6,8225255,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.13 кор.3,Москва,ул Народного Ополчения д.13 кор.3,ул,Народного Ополчения ,д.13 кор.3,8225258,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.13 кор.4,Москва,ул Народного Ополчения д.13 кор.4,ул,Народного Ополчения ,д.13 кор.4,8225261,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.14 кор.1,Москва,ул Народного Ополчения д.14 кор.1,ул,Народного Ополчения ,д.14 кор.1,8222757,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.14 кор.2,Москва,ул Народного Ополчения д.14 кор.2,ул,Народного Ополчения ,д.14 кор.2,8222761,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.14 кор.3,Москва,ул Народного Ополчения д.14 кор.3,ул,Народного Ополчения ,д.14 кор.3,8033653,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1958 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.14 кор.4,Москва,ул Народного Ополчения д.14 кор.4,ул,Народного Ополчения ,д.14 кор.4,8033655,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1958 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.15 кор.3,Москва,ул Народного Ополчения д.15 кор.3,ул,Народного Ополчения ,д.15 кор.3,8222772,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.15 кор.4,Москва,ул Народного Ополчения д.15 кор.4,ул,Народного Ополчения ,д.15 кор.4,8222780,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.15 кор.5,Москва,ул Народного Ополчения д.15 кор.5,ул,Народного Ополчения ,д.15 кор.5,8223622,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1959 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.15 кор.7,Москва,ул Народного Ополчения д.15 кор.7,ул,Народного Ополчения ,д.15 кор.7,8223632,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.16 кор.1,Москва,ул Народного Ополчения д.16 кор.1,ул,Народного Ополчения ,д.16 кор.1,8223944,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.16 кор.2,Москва,ул Народного Ополчения д.16 кор.2,ул,Народного Ополчения ,д.16 кор.2,8033659,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1958 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.16 кор.3,Москва,ул Народного Ополчения д.16 кор.3,ул,Народного Ополчения ,д.16 кор.3,8033664,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1958 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.18,Москва,ул Народного Ополчения д.18,ул,Народного Ополчения ,д.18,8223967,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.20 кор.1,Москва,ул Народного Ополчения д.20 кор.1,ул,Народного Ополчения ,д.20 кор.1,8223984,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1969 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.20 кор.2,Москва,ул Народного Ополчения д.20 кор.2,ул,Народного Ополчения ,д.20 кор.2,8223988,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1977 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.21 кор.1,Москва,ул Народного Ополчения д.21 кор.1,ул,Народного Ополчения ,д.21 кор.1,8223995,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1972 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.21 кор.2,Москва,ул Народного Ополчения д.21 кор.2,ул,Народного Ополчения ,д.21 кор.2,8224000,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1967 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.22 кор.2,Москва,ул Народного Ополчения д.22 кор.2,ул,Народного Ополчения ,д.22 кор.2,8224005,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1978 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.22 кор.3,Москва,ул Народного Ополчения д.22 кор.3,ул,Народного Ополчения ,д.22 кор.3,8224022,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1972 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.23 кор.1,Москва,ул Народного Ополчения д.23 кор.1,ул,Народного Ополчения ,д.23 кор.1,8224026,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1978 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.23 кор.2,Москва,ул Народного Ополчения д.23 кор.2,ул,Народного Ополчения ,д.23 кор.2,8224056,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1969 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.23 кор.3,Москва,ул Народного Ополчения д.23 кор.3,ул,Народного Ополчения ,д.23 кор.3,8224063,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1969 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.24,Москва,ул Народного Ополчения д.24,ул,Народного Ополчения ,д.24,8224071,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1970 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.25,Москва,ул Народного Ополчения д.25,ул,Народного Ополчения ,д.25,7632179,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1970 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.26 кор.2,Москва,ул Народного Ополчения д.26 кор.2,ул,Народного Ополчения ,д.26 кор.2,8224092,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1974 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.27 кор.1,Москва,ул Народного Ополчения д.27 кор.1,ул,Народного Ополчения ,д.27 кор.1,8224096,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1970 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.28 кор.1,Москва,ул Народного Ополчения д.28 кор.1,ул,Народного Ополчения ,д.28 кор.1,8224104,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1988 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.28 кор.2,Москва,ул Народного Ополчения д.28 кор.2,ул,Народного Ополчения ,д.28 кор.2,8224111,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1974 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.29 кор.1,Москва,ул Народного Ополчения д.29 кор.1,ул,Народного Ополчения ,д.29 кор.1,8224141,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1972 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.29 кор.3,Москва,ул Народного Ополчения д.29 кор.3,ул,Народного Ополчения ,д.29 кор.3,8224146,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1997 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.3,Москва,ул Народного Ополчения д.3,ул,Народного Ополчения ,д.3,8225204,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.4,Москва,ул Народного Ополчения д.4,ул,Народного Ополчения ,д.4,8225208,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.5,Москва,ул Народного Ополчения д.5,ул,Народного Ополчения ,д.5,8225211,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.5 кор.2,Москва,ул Народного Ополчения д.5 кор.2,ул,Народного Ополчения ,д.5 кор.2,8225213,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1976 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.6,Москва,ул Народного Ополчения д.6,ул,Народного Ополчения ,д.6,8225216,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.7 кор.1,Москва,ул Народного Ополчения д.7 кор.1,ул,Народного Ополчения ,д.7 кор.1,8225219,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.7 кор.3,Москва,ул Народного Ополчения д.7 кор.3,ул,Народного Ополчения ,д.7 кор.3,8225222,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1994 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.8,Москва,ул Народного Ополчения д.8,ул,Народного Ополчения ,д.8,8225224,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1960 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.9 кор.2,Москва,ул Народного Ополчения д.9 кор.2,ул,Народного Ополчения ,д.9 кор.2,8225226,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.9 кор.3,Москва,ул Народного Ополчения д.9 кор.3,ул,Народного Ополчения ,д.9 кор.3,8225229,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1939 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.9 кор.4,Москва,ул Народного Ополчения д.9 кор.4,ул,Народного Ополчения ,д.9 кор.4,8225231,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1962 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.9 кор.5,Москва,ул Народного Ополчения д.9 кор.5,ул,Народного Ополчения ,д.9 кор.5,8225233,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва ул Народного Ополчения д.9 кор.6,Москва,ул Народного Ополчения д.9 кор.6,ул,Народного Ополчения ,д.9 кор.6,8225236,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва ул Паршина д.11,Москва,ул Паршина д.11,ул,Паршина ,д.11,8224160,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1973 +2281046,г Москва ул Паршина д.13,Москва,ул Паршина д.13,ул,Паршина ,д.13,8224168,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1966 +2281046,г Москва ул Паршина д.15,Москва,ул Паршина д.15,ул,Паршина ,д.15,8224173,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1966 +2281046,г Москва ул Паршина д.17,Москва,ул Паршина д.17,ул,Паршина ,д.17,8224177,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1968 +2281046,г Москва ул Паршина д.19,Москва,ул Паршина д.19,ул,Паршина ,д.19,8224184,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1973 +2281046,г Москва ул Паршина д.21 кор.1,Москва,ул Паршина д.21 кор.1,ул,Паршина ,д.21 кор.1,8224191,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1967 +2281046,г Москва ул Паршина д.21 кор.2,Москва,ул Паршина д.21 кор.2,ул,Паршина ,д.21 кор.2,8224203,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1968 +2281046,г Москва ул Паршина д.23,Москва,ул Паршина д.23,ул,Паршина ,д.23,8224208,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1968 +2281046,г Москва ул Паршина д.25 кор.1,Москва,ул Паршина д.25 кор.1,ул,Паршина ,д.25 кор.1,8224215,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1969 +2281046,г Москва ул Паршина д.25 кор.2,Москва,ул Паршина д.25 кор.2,ул,Паршина ,д.25 кор.2,8224223,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1969 +2281046,г Москва ул Паршина д.29,Москва,ул Паршина д.29,ул,Паршина ,д.29,8224229,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1968 +2281046,г Москва ул Паршина д.31 кор.1,Москва,ул Паршина д.31 кор.1,ул,Паршина ,д.31 кор.1,8224242,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1969 +2281046,г Москва ул Паршина д.31 кор.2,Москва,ул Паршина д.31 кор.2,ул,Паршина ,д.31 кор.2,8033773,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва ул Паршина д.33,Москва,ул Паршина д.33,ул,Паршина ,д.33,8224250,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1972 +2281046,г Москва ул Паршина д.35 кор.1,Москва,ул Паршина д.35 кор.1,ул,Паршина ,д.35 кор.1,8224257,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1976 +2281046,г Москва ул Паршина д.35 кор.2,Москва,ул Паршина д.35 кор.2,ул,Паршина ,д.35 кор.2,8224269,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1964 +2281046,г Москва ул Паршина д.37,Москва,ул Паршина д.37,ул,Паршина ,д.37,8224274,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1971 +2281046,г Москва ул Паршина д.41,Москва,ул Паршина д.41,ул,Паршина ,д.41,8224283,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1972 +2281046,г Москва ул Саляма Адиля д.1/46,Москва,ул Саляма Адиля д.1/46,ул,Саляма Адиля ,д.1/46,8224300,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва ул Саляма Адиля д.2 кор.1,Москва,ул Саляма Адиля д.2 кор.1,ул,Саляма Адиля ,д.2 кор.1,7708771,муниципальный округ Хорошево-Мневники,2011 +2281046,г Москва ул Саляма Адиля д.9 кор.1,Москва,ул Саляма Адиля д.9 кор.1,ул,Саляма Адиля ,д.9 кор.1,8224309,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва ул Саляма Адиля д.9 кор.2,Москва,ул Саляма Адиля д.9 кор.2,ул,Саляма Адиля ,д.9 кор.2,8224319,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1961 +2281046,г Москва ул Хорошевская 3-я д.5 кор.1,Москва,ул Хорошевская 3-я д.5 кор.1,ул,Хорошевская 3-я ,д.5 кор.1,7556424,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва ул Хорошевская 3-я д.5 кор.2,Москва,ул Хорошевская 3-я д.5 кор.2,ул,Хорошевская 3-я ,д.5 кор.2,7556425,муниципальный округ Хорошево-Мневники,н.д. +2281046,г Москва ул Хорошевская 3-я д.7,Москва,ул Хорошевская 3-я д.7,ул,Хорошевская 3-я ,д.7,7556426,муниципальный округ Хорошево-Мневники,1958 +2281047,г Москва пер Тепличный д.10,Москва,пер Тепличный д.10,пер,Тепличный ,д.10,7956063,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва пер Тепличный д.3,Москва,пер Тепличный д.3,пер,Тепличный ,д.3,7956056,муниципальный округ Щукино,1989 +2281047,г Москва пер Тепличный д.4,Москва,пер Тепличный д.4,пер,Тепличный ,д.4,7956059,муниципальный округ Щукино,2002 +2281047,г Москва пер Тепличный д.5,Москва,пер Тепличный д.5,пер,Тепличный ,д.5,7956060,муниципальный округ Щукино,1971 +2281047,г Москва пер Тепличный д.7,Москва,пер Тепличный д.7,пер,Тепличный ,д.7,7956062,муниципальный округ Щукино,1970 +2281047,г Москва проезд Волоколамский 1-й д.11 кор.1,Москва,проезд Волоколамский 1-й д.11 кор.1,проезд,Волоколамский 1-й ,д.11 кор.1,7956576,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 1-й д.11 кор.2,Москва,проезд Волоколамский 1-й д.11 кор.2,проезд,Волоколамский 1-й ,д.11 кор.2,7956578,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 1-й д.11 кор.3,Москва,проезд Волоколамский 1-й д.11 кор.3,проезд,Волоколамский 1-й ,д.11 кор.3,7956581,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 1-й д.13,Москва,проезд Волоколамский 1-й д.13,проезд,Волоколамский 1-й ,д.13,7956582,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 1-й д.15/16,Москва,проезд Волоколамский 1-й д.15/16,проезд,Волоколамский 1-й ,д.15/16,7956583,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 1-й д.2,Москва,проезд Волоколамский 1-й д.2,проезд,Волоколамский 1-й ,д.2,7956552,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 1-й д.4,Москва,проезд Волоколамский 1-й д.4,проезд,Волоколамский 1-й ,д.4,7956554,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 1-й д.5,Москва,проезд Волоколамский 1-й д.5,проезд,Волоколамский 1-й ,д.5,7956556,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 1-й д.6 кор.1,Москва,проезд Волоколамский 1-й д.6 кор.1,проезд,Волоколамский 1-й ,д.6 кор.1,7956557,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 1-й д.6 кор.2,Москва,проезд Волоколамский 1-й д.6 кор.2,проезд,Волоколамский 1-й ,д.6 кор.2,7956559,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 1-й д.7 кор.1,Москва,проезд Волоколамский 1-й д.7 кор.1,проезд,Волоколамский 1-й ,д.7 кор.1,7956561,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 1-й д.7 кор.2,Москва,проезд Волоколамский 1-й д.7 кор.2,проезд,Волоколамский 1-й ,д.7 кор.2,7956562,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 1-й д.7 кор.3,Москва,проезд Волоколамский 1-й д.7 кор.3,проезд,Волоколамский 1-й ,д.7 кор.3,7956567,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 1-й д.7 кор.4,Москва,проезд Волоколамский 1-й д.7 кор.4,проезд,Волоколамский 1-й ,д.7 кор.4,7956568,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 1-й д.8 кор.1,Москва,проезд Волоколамский 1-й д.8 кор.1,проезд,Волоколамский 1-й ,д.8 кор.1,7956569,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 1-й д.8 кор.2,Москва,проезд Волоколамский 1-й д.8 кор.2,проезд,Волоколамский 1-й ,д.8 кор.2,7956572,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 3-й д.10 кор.1,Москва,проезд Волоколамский 3-й д.10 кор.1,проезд,Волоколамский 3-й ,д.10 кор.1,7956605,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 3-й д.10 кор.2,Москва,проезд Волоколамский 3-й д.10 кор.2,проезд,Волоколамский 3-й ,д.10 кор.2,7956607,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 3-й д.12 кор.1,Москва,проезд Волоколамский 3-й д.12 кор.1,проезд,Волоколамский 3-й ,д.12 кор.1,7956609,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 3-й д.12 кор.2,Москва,проезд Волоколамский 3-й д.12 кор.2,проезд,Волоколамский 3-й ,д.12 кор.2,7956612,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 3-й д.14 кор.1,Москва,проезд Волоколамский 3-й д.14 кор.1,проезд,Волоколамский 3-й ,д.14 кор.1,7956616,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 3-й д.2,Москва,проезд Волоколамский 3-й д.2,проезд,Волоколамский 3-й ,д.2,7956595,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 3-й д.6 кор.1,Москва,проезд Волоколамский 3-й д.6 кор.1,проезд,Волоколамский 3-й ,д.6 кор.1,7956596,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 3-й д.6 кор.2,Москва,проезд Волоколамский 3-й д.6 кор.2,проезд,Волоколамский 3-й ,д.6 кор.2,7956597,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 3-й д.8 кор.1,Москва,проезд Волоколамский 3-й д.8 кор.1,проезд,Волоколамский 3-й ,д.8 кор.1,7956600,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский 3-й д.8 кор.2,Москва,проезд Волоколамский 3-й д.8 кор.2,проезд,Волоколамский 3-й ,д.8 кор.2,7956601,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский Б. д.1,Москва,проезд Волоколамский Б. д.1,проезд,Волоколамский Б. ,д.1,7956628,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва проезд Волоколамский Б. д.12,Москва,проезд Волоколамский Б. д.12,проезд,Волоколамский Б. ,д.12,7956630,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Авиационная д.13,Москва,ул Авиационная д.13,ул,Авиационная ,д.13,7956816,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Авиационная д.19,Москва,ул Авиационная д.19,ул,Авиационная ,д.19,7963710,муниципальный округ Щукино,1989 +2281047,г Москва ул Авиационная д.59,Москва,ул Авиационная д.59,ул,Авиационная ,д.59,7957785,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Авиационная д.59 кор.2,Москва,ул Авиационная д.59 кор.2,ул,Авиационная ,д.59 кор.2,7957786,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Авиационная д.61 кор.2,Москва,ул Авиационная д.61 кор.2,ул,Авиационная ,д.61 кор.2,7957788,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Авиационная д.63,Москва,ул Авиационная д.63,ул,Авиационная ,д.63,7957794,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Авиационная д.63 кор.2,Москва,ул Авиационная д.63 кор.2,ул,Авиационная ,д.63 кор.2,7957797,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Авиационная д.65 кор.2,Москва,ул Авиационная д.65 кор.2,ул,Авиационная ,д.65 кор.2,7957798,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Авиационная д.65 кор.3,Москва,ул Авиационная д.65 кор.3,ул,Авиационная ,д.65 кор.3,7957800,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Авиационная д.66,Москва,ул Авиационная д.66,ул,Авиационная ,д.66,7957801,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Авиационная д.67 кор.1,Москва,ул Авиационная д.67 кор.1,ул,Авиационная ,д.67 кор.1,7957802,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Авиационная д.68,Москва,ул Авиационная д.68,ул,Авиационная ,д.68,7957806,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Авиационная д.70 кор.2,Москва,ул Авиационная д.70 кор.2,ул,Авиационная ,д.70 кор.2,7957807,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Авиационная д.70 кор.3,Москва,ул Авиационная д.70 кор.3,ул,Авиационная ,д.70 кор.3,7957808,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Авиационная д.70 кор.4,Москва,ул Авиационная д.70 кор.4,ул,Авиационная ,д.70 кор.4,7957811,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Авиационная д.72 кор.1,Москва,ул Авиационная д.72 кор.1,ул,Авиационная ,д.72 кор.1,7957813,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Авиационная д.72 кор.2,Москва,ул Авиационная д.72 кор.2,ул,Авиационная ,д.72 кор.2,7957814,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Авиационная д.72 кор.3,Москва,ул Авиационная д.72 кор.3,ул,Авиационная ,д.72 кор.3,7957815,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Авиационная д.74 кор.1,Москва,ул Авиационная д.74 кор.1,ул,Авиационная ,д.74 кор.1,7957818,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Авиационная д.74 кор.2,Москва,ул Авиационная д.74 кор.2,ул,Авиационная ,д.74 кор.2,7957819,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Авиационная д.74 кор.3,Москва,ул Авиационная д.74 кор.3,ул,Авиационная ,д.74 кор.3,7957821,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Авиационная д.74 кор.4,Москва,ул Авиационная д.74 кор.4,ул,Авиационная ,д.74 кор.4,7957822,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Авиационная д.77,Москва,ул Авиационная д.77,ул,Авиационная ,д.77,7550748,муниципальный округ Щукино,2008 +2281047,г Москва ул Авиационная д.77 кор.1,Москва,ул Авиационная д.77 кор.1,ул,Авиационная ,д.77 кор.1,7550750,муниципальный округ Щукино,2009 +2281047,г Москва ул Авиационная д.79,Москва,ул Авиационная д.79,ул,Авиационная ,д.79,7550749,муниципальный округ Щукино,2001 +2281047,г Москва ул Авиационная д.79 кор.1,Москва,ул Авиационная д.79 кор.1,ул,Авиационная ,д.79 кор.1,7550751,муниципальный округ Щукино,2003 +2281047,г Москва ул Академика Бочвара д.10 А,Москва,ул Академика Бочвара д.10 А,ул,Академика Бочвара ,д.10 А,7956866,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Академика Бочвара д.10 Б,Москва,ул Академика Бочвара д.10 Б,ул,Академика Бочвара ,д.10 Б,7956867,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Академика Бочвара д.12,Москва,ул Академика Бочвара д.12,ул,Академика Бочвара ,д.12,7956870,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Академика Бочвара д.13,Москва,ул Академика Бочвара д.13,ул,Академика Бочвара ,д.13,7956873,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Академика Бочвара д.15,Москва,ул Академика Бочвара д.15,ул,Академика Бочвара ,д.15,7717087,муниципальный округ Щукино,1956 +2281047,г Москва ул Академика Бочвара д.17,Москва,ул Академика Бочвара д.17,ул,Академика Бочвара ,д.17,7956874,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Академика Бочвара д.2,Москва,ул Академика Бочвара д.2,ул,Академика Бочвара ,д.2,7957825,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Академика Бочвара д.3 кор.1,Москва,ул Академика Бочвара д.3 кор.1,ул,Академика Бочвара ,д.3 кор.1,7956821,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Академика Бочвара д.3 кор.2,Москва,ул Академика Бочвара д.3 кор.2,ул,Академика Бочвара ,д.3 кор.2,7956823,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Академика Бочвара д.5 кор.1,Москва,ул Академика Бочвара д.5 кор.1,ул,Академика Бочвара ,д.5 кор.1,7956840,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Академика Бочвара д.5 кор.2,Москва,ул Академика Бочвара д.5 кор.2,ул,Академика Бочвара ,д.5 кор.2,7956843,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Академика Бочвара д.5 кор.3,Москва,ул Академика Бочвара д.5 кор.3,ул,Академика Бочвара ,д.5 кор.3,7956847,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Академика Бочвара д.6,Москва,ул Академика Бочвара д.6,ул,Академика Бочвара ,д.6,7957827,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Академика Бочвара д.7 кор.1,Москва,ул Академика Бочвара д.7 кор.1,ул,Академика Бочвара ,д.7 кор.1,7956849,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Академика Бочвара д.7 кор.2,Москва,ул Академика Бочвара д.7 кор.2,ул,Академика Бочвара ,д.7 кор.2,7956851,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Академика Бочвара д.8,Москва,ул Академика Бочвара д.8,ул,Академика Бочвара ,д.8,7956854,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Академика Бочвара д.9,Москва,ул Академика Бочвара д.9,ул,Академика Бочвара ,д.9,7956858,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Берзарина д.10,Москва,ул Берзарина д.10,ул,Берзарина ,д.10,7955474,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Берзарина д.10 кор.2,Москва,ул Берзарина д.10 кор.2,ул,Берзарина ,д.10 кор.2,7955478,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Берзарина д.14,Москва,ул Берзарина д.14,ул,Берзарина ,д.14,7955485,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Берзарина д.16,Москва,ул Берзарина д.16,ул,Берзарина ,д.16,7955490,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Берзарина д.22,Москва,ул Берзарина д.22,ул,Берзарина ,д.22,7952526,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Берзарина д.26,Москва,ул Берзарина д.26,ул,Берзарина ,д.26,7952579,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Берзарина д.4,Москва,ул Берзарина д.4,ул,Берзарина ,д.4,7955468,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Берзарина д.6 кор.1,Москва,ул Берзарина д.6 кор.1,ул,Берзарина ,д.6 кор.1,7819579,муниципальный округ Щукино,1954 +2281047,г Москва ул Берзарина д.8,Москва,ул Берзарина д.8,ул,Берзарина ,д.8,7955472,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Гамалеи д.1,Москва,ул Гамалеи д.1,ул,Гамалеи ,д.1,7957283,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Гамалеи д.10,Москва,ул Гамалеи д.10,ул,Гамалеи ,д.10,7963787,муниципальный округ Щукино,1961 +2281047,г Москва ул Гамалеи д.11 кор.1,Москва,ул Гамалеи д.11 кор.1,ул,Гамалеи ,д.11 кор.1,7963795,муниципальный округ Щукино,1959 +2281047,г Москва ул Гамалеи д.11 кор.2,Москва,ул Гамалеи д.11 кор.2,ул,Гамалеи ,д.11 кор.2,7963798,муниципальный округ Щукино,1959 +2281047,г Москва ул Гамалеи д.19 кор.1,Москва,ул Гамалеи д.19 кор.1,ул,Гамалеи ,д.19 кор.1,7717105,муниципальный округ Щукино,1973 +2281047,г Москва ул Гамалеи д.19 кор.2,Москва,ул Гамалеи д.19 кор.2,ул,Гамалеи ,д.19 кор.2,7957286,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Гамалеи д.2,Москва,ул Гамалеи д.2,ул,Гамалеи ,д.2,7963800,муниципальный округ Щукино,1961 +2281047,г Москва ул Гамалеи д.23 кор.1,Москва,ул Гамалеи д.23 кор.1,ул,Гамалеи ,д.23 кор.1,7717109,муниципальный округ Щукино,1958 +2281047,г Москва ул Гамалеи д.23 кор.2,Москва,ул Гамалеи д.23 кор.2,ул,Гамалеи ,д.23 кор.2,7957289,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Гамалеи д.3,Москва,ул Гамалеи д.3,ул,Гамалеи ,д.3,7963801,муниципальный округ Щукино,1973 +2281047,г Москва ул Гамалеи д.4,Москва,ул Гамалеи д.4,ул,Гамалеи ,д.4,7963806,муниципальный округ Щукино,1961 +2281047,г Москва ул Гамалеи д.6,Москва,ул Гамалеи д.6,ул,Гамалеи ,д.6,7963809,муниципальный округ Щукино,1961 +2281047,г Москва ул Гамалеи д.7,Москва,ул Гамалеи д.7,ул,Гамалеи ,д.7,7963812,муниципальный округ Щукино,1959 +2281047,г Москва ул Гамалеи д.8,Москва,ул Гамалеи д.8,ул,Гамалеи ,д.8,7957284,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Гамалеи д.9,Москва,ул Гамалеи д.9,ул,Гамалеи ,д.9,7963813,муниципальный округ Щукино,1960 +2281047,г Москва ул Живописная д.30 кор.1,Москва,ул Живописная д.30 кор.1,ул,Живописная ,д.30 кор.1,7957348,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Живописная д.30 кор.2,Москва,ул Живописная д.30 кор.2,ул,Живописная ,д.30 кор.2,7957350,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Живописная д.30 кор.3,Москва,ул Живописная д.30 кор.3,ул,Живописная ,д.30 кор.3,7957371,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Живописная д.30 кор.4,Москва,ул Живописная д.30 кор.4,ул,Живописная ,д.30 кор.4,7957375,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Живописная д.32 кор.2,Москва,ул Живописная д.32 кор.2,ул,Живописная ,д.32 кор.2,7957377,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Живописная д.34 кор.1,Москва,ул Живописная д.34 кор.1,ул,Живописная ,д.34 кор.1,7957378,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Живописная д.34 кор.2,Москва,ул Живописная д.34 кор.2,ул,Живописная ,д.34 кор.2,7957382,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Живописная д.34 кор.3,Москва,ул Живописная д.34 кор.3,ул,Живописная ,д.34 кор.3,7957384,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Живописная д.34 кор.4,Москва,ул Живописная д.34 кор.4,ул,Живописная ,д.34 кор.4,7957385,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Живописная д.36 кор.1,Москва,ул Живописная д.36 кор.1,ул,Живописная ,д.36 кор.1,7957388,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Живописная д.36 кор.2,Москва,ул Живописная д.36 кор.2,ул,Живописная ,д.36 кор.2,7957389,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Живописная д.38 кор.1,Москва,ул Живописная д.38 кор.1,ул,Живописная ,д.38 кор.1,7963819,муниципальный округ Щукино,1962 +2281047,г Москва ул Живописная д.38 кор.2,Москва,ул Живописная д.38 кор.2,ул,Живописная ,д.38 кор.2,7963821,муниципальный округ Щукино,1962 +2281047,г Москва ул Живописная д.40,Москва,ул Живописная д.40,ул,Живописная ,д.40,7963824,муниципальный округ Щукино,1962 +2281047,г Москва ул Живописная д.48,Москва,ул Живописная д.48,ул,Живописная ,д.48,7957392,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Живописная д.50,Москва,ул Живописная д.50,ул,Живописная ,д.50,7957393,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Живописная д.52,Москва,ул Живописная д.52,ул,Живописная ,д.52,7957395,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Живописная д.54 кор.1,Москва,ул Живописная д.54 кор.1,ул,Живописная ,д.54 кор.1,7957400,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Живописная д.56,Москва,ул Живописная д.56,ул,Живописная ,д.56,7957403,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Живописная д.58,Москва,ул Живописная д.58,ул,Живописная ,д.58,7957404,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Ирины Левченко д.1,Москва,ул Ирины Левченко д.1,ул,Ирины Левченко ,д.1,7955949,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Ирины Левченко д.2,Москва,ул Ирины Левченко д.2,ул,Ирины Левченко ,д.2,7955956,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Ирины Левченко д.3,Москва,ул Ирины Левченко д.3,ул,Ирины Левченко ,д.3,7955959,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Ирины Левченко д.4,Москва,ул Ирины Левченко д.4,ул,Ирины Левченко ,д.4,7955965,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Ирины Левченко д.6,Москва,ул Ирины Левченко д.6,ул,Ирины Левченко ,д.6,7955969,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Ирины Левченко д.7,Москва,ул Ирины Левченко д.7,ул,Ирины Левченко ,д.7,7955971,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Максимова д.10,Москва,ул Максимова д.10,ул,Максимова ,д.10,7963827,муниципальный округ Щукино,1964 +2281047,г Москва ул Максимова д.12,Москва,ул Максимова д.12,ул,Максимова ,д.12,7963831,муниципальный округ Щукино,1961 +2281047,г Москва ул Максимова д.14,Москва,ул Максимова д.14,ул,Максимова ,д.14,7963833,муниципальный округ Щукино,1961 +2281047,г Москва ул Максимова д.16,Москва,ул Максимова д.16,ул,Максимова ,д.16,7957475,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Максимова д.6,Москва,ул Максимова д.6,ул,Максимова ,д.6,7957474,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.10 кор.1,Москва,ул Маршала Бирюзова д.10 кор.1,ул,Маршала Бирюзова ,д.10 кор.1,7952672,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.10 кор.2,Москва,ул Маршала Бирюзова д.10 кор.2,ул,Маршала Бирюзова ,д.10 кор.2,7952678,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.11,Москва,ул Маршала Бирюзова д.11,ул,Маршала Бирюзова ,д.11,7955993,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.12,Москва,ул Маршала Бирюзова д.12,ул,Маршала Бирюзова ,д.12,7954012,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.13,Москва,ул Маршала Бирюзова д.13,ул,Маршала Бирюзова ,д.13,7955996,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.14,Москва,ул Маршала Бирюзова д.14,ул,Маршала Бирюзова ,д.14,7954018,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.16,Москва,ул Маршала Бирюзова д.16,ул,Маршала Бирюзова ,д.16,7954029,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.17,Москва,ул Маршала Бирюзова д.17,ул,Маршала Бирюзова ,д.17,7954037,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.18,Москва,ул Маршала Бирюзова д.18,ул,Маршала Бирюзова ,д.18,7954044,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.19,Москва,ул Маршала Бирюзова д.19,ул,Маршала Бирюзова ,д.19,7954049,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.2,Москва,ул Маршала Бирюзова д.2,ул,Маршала Бирюзова ,д.2,7952590,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.20 кор.1,Москва,ул Маршала Бирюзова д.20 кор.1,ул,Маршала Бирюзова ,д.20 кор.1,7954110,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.20 кор.2,Москва,ул Маршала Бирюзова д.20 кор.2,ул,Маршала Бирюзова ,д.20 кор.2,7954117,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.21,Москва,ул Маршала Бирюзова д.21,ул,Маршала Бирюзова ,д.21,7954126,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.22 кор.1,Москва,ул Маршала Бирюзова д.22 кор.1,ул,Маршала Бирюзова ,д.22 кор.1,7954169,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.22 кор.2,Москва,ул Маршала Бирюзова д.22 кор.2,ул,Маршала Бирюзова ,д.22 кор.2,7954154,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.22 кор.3,Москва,ул Маршала Бирюзова д.22 кор.3,ул,Маршала Бирюзова ,д.22 кор.3,7954182,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.23,Москва,ул Маршала Бирюзова д.23,ул,Маршала Бирюзова ,д.23,7954190,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.24,Москва,ул Маршала Бирюзова д.24,ул,Маршала Бирюзова ,д.24,7954206,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.25,Москва,ул Маршала Бирюзова д.25,ул,Маршала Бирюзова ,д.25,7954214,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.26,Москва,ул Маршала Бирюзова д.26,ул,Маршала Бирюзова ,д.26,7956639,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.27,Москва,ул Маршала Бирюзова д.27,ул,Маршала Бирюзова ,д.27,7954226,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.28,Москва,ул Маршала Бирюзова д.28,ул,Маршала Бирюзова ,д.28,7956640,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.29,Москва,ул Маршала Бирюзова д.29,ул,Маршала Бирюзова ,д.29,7954246,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.3,Москва,ул Маршала Бирюзова д.3,ул,Маршала Бирюзова ,д.3,7955990,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.30,Москва,ул Маршала Бирюзова д.30,ул,Маршала Бирюзова ,д.30,7956641,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.31,Москва,ул Маршала Бирюзова д.31,ул,Маршала Бирюзова ,д.31,7550753,муниципальный округ Щукино,2006 +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.32 кор.1,Москва,ул Маршала Бирюзова д.32 кор.1,ул,Маршала Бирюзова ,д.32 кор.1,7550754,муниципальный округ Щукино,1998 +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.34,Москва,ул Маршала Бирюзова д.34,ул,Маршала Бирюзова ,д.34,7956645,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.35 кор.1,Москва,ул Маршала Бирюзова д.35 кор.1,ул,Маршала Бирюзова ,д.35 кор.1,7954258,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.35 кор.2,Москва,ул Маршала Бирюзова д.35 кор.2,ул,Маршала Бирюзова ,д.35 кор.2,7954267,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.36,Москва,ул Маршала Бирюзова д.36,ул,Маршала Бирюзова ,д.36,7963726,муниципальный округ Щукино,1973 +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.37,Москва,ул Маршала Бирюзова д.37,ул,Маршала Бирюзова ,д.37,7954270,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.38,Москва,ул Маршала Бирюзова д.38,ул,Маршала Бирюзова ,д.38,7963733,муниципальный округ Щукино,1972 +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.39,Москва,ул Маршала Бирюзова д.39,ул,Маршала Бирюзова ,д.39,7954277,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.4 кор.1,Москва,ул Маршала Бирюзова д.4 кор.1,ул,Маршала Бирюзова ,д.4 кор.1,7952596,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.4 кор.2,Москва,ул Маршала Бирюзова д.4 кор.2,ул,Маршала Бирюзова ,д.4 кор.2,7952610,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.40,Москва,ул Маршала Бирюзова д.40,ул,Маршала Бирюзова ,д.40,7963738,муниципальный округ Щукино,1971 +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.41,Москва,ул Маршала Бирюзова д.41,ул,Маршала Бирюзова ,д.41,7954280,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.43,Москва,ул Маршала Бирюзова д.43,ул,Маршала Бирюзова ,д.43,7956648,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.7,Москва,ул Маршала Бирюзова д.7,ул,Маршала Бирюзова ,д.7,7955991,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.8 кор.1,Москва,ул Маршала Бирюзова д.8 кор.1,ул,Маршала Бирюзова ,д.8 кор.1,7952648,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.8 кор.2,Москва,ул Маршала Бирюзова д.8 кор.2,ул,Маршала Бирюзова ,д.8 кор.2,7952654,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.8 кор.3,Москва,ул Маршала Бирюзова д.8 кор.3,ул,Маршала Бирюзова ,д.8 кор.3,7952658,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.8 кор.4,Москва,ул Маршала Бирюзова д.8 кор.4,ул,Маршала Бирюзова ,д.8 кор.4,7952660,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Бирюзова д.9,Москва,ул Маршала Бирюзова д.9,ул,Маршала Бирюзова ,д.9,7955992,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Василевского д.1 кор.1,Москва,ул Маршала Василевского д.1 кор.1,ул,Маршала Василевского ,д.1 кор.1,7957491,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Василевского д.1 кор.2,Москва,ул Маршала Василевского д.1 кор.2,ул,Маршала Василевского ,д.1 кор.2,7963746,муниципальный округ Щукино,1955 +2281047,г Москва ул Маршала Василевского д.11 кор.1,Москва,ул Маршала Василевского д.11 кор.1,ул,Маршала Василевского ,д.11 кор.1,7957510,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Василевского д.13 кор.1,Москва,ул Маршала Василевского д.13 кор.1,ул,Маршала Василевского ,д.13 кор.1,7957513,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Василевского д.13 кор.3,Москва,ул Маршала Василевского д.13 кор.3,ул,Маршала Василевского ,д.13 кор.3,7550755,муниципальный округ Щукино,1997 +2281047,г Москва ул Маршала Василевского д.15,Москва,ул Маршала Василевского д.15,ул,Маршала Василевского ,д.15,7957516,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Василевского д.3 кор.1,Москва,ул Маршала Василевского д.3 кор.1,ул,Маршала Василевского ,д.3 кор.1,7963776,муниципальный округ Щукино,1950 +2281047,г Москва ул Маршала Василевского д.5 кор.1,Москва,ул Маршала Василевского д.5 кор.1,ул,Маршала Василевского ,д.5 кор.1,7963778,муниципальный округ Щукино,1954 +2281047,г Москва ул Маршала Василевского д.5 кор.1а,Москва,ул Маршала Василевского д.5 кор.1а,ул,Маршала Василевского ,д.5 кор.1а,7963782,муниципальный округ Щукино,1961 +2281047,г Москва ул Маршала Василевского д.5 кор.2,Москва,ул Маршала Василевского д.5 кор.2,ул,Маршала Василевского ,д.5 кор.2,7957495,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Василевского д.7 кор.1,Москва,ул Маршала Василевского д.7 кор.1,ул,Маршала Василевского ,д.7 кор.1,7957497,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Василевского д.7 кор.2,Москва,ул Маршала Василевского д.7 кор.2,ул,Маршала Василевского ,д.7 кор.2,7957500,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Василевского д.9 кор.2,Москва,ул Маршала Василевского д.9 кор.2,ул,Маршала Василевского ,д.9 кор.2,7957504,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Василевского д.9 кор.3,Москва,ул Маршала Василевского д.9 кор.3,ул,Маршала Василевского ,д.9 кор.3,7957505,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Василевского д.9 кор.4,Москва,ул Маршала Василевского д.9 кор.4,ул,Маршала Василевского ,д.9 кор.4,7957508,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Василевского д.9 кор.5,Москва,ул Маршала Василевского д.9 кор.5,ул,Маршала Василевского ,д.9 кор.5,8354379,муниципальный округ Щукино,1981 +2281047,г Москва ул Маршала Вершинина д.10,Москва,ул Маршала Вершинина д.10,ул,Маршала Вершинина ,д.10,7954425,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Вершинина д.3,Москва,ул Маршала Вершинина д.3,ул,Маршала Вершинина ,д.3,7954379,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Вершинина д.3 кор.2,Москва,ул Маршала Вершинина д.3 кор.2,ул,Маршала Вершинина ,д.3 кор.2,7954386,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Вершинина д.4 кор.1,Москва,ул Маршала Вершинина д.4 кор.1,ул,Маршала Вершинина ,д.4 кор.1,7954393,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Вершинина д.4 кор.2,Москва,ул Маршала Вершинина д.4 кор.2,ул,Маршала Вершинина ,д.4 кор.2,7954398,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Вершинина д.5,Москва,ул Маршала Вершинина д.5,ул,Маршала Вершинина ,д.5,7954405,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Вершинина д.6,Москва,ул Маршала Вершинина д.6,ул,Маршала Вершинина ,д.6,7954410,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Вершинина д.7,Москва,ул Маршала Вершинина д.7,ул,Маршала Вершинина ,д.7,7954418,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Вершинина д.9,Москва,ул Маршала Вершинина д.9,ул,Маршала Вершинина ,д.9,7954419,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Конева д.1,Москва,ул Маршала Конева д.1,ул,Маршала Конева ,д.1,7956658,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Конева д.12,Москва,ул Маршала Конева д.12,ул,Маршала Конева ,д.12,7954447,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Конева д.13,Москва,ул Маршала Конева д.13,ул,Маршала Конева ,д.13,7954452,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Конева д.14,Москва,ул Маршала Конева д.14,ул,Маршала Конева ,д.14,7550756,муниципальный округ Щукино,2010 +2281047,г Москва ул Маршала Конева д.16,Москва,ул Маршала Конева д.16,ул,Маршала Конева ,д.16,7954458,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Конева д.2,Москва,ул Маршала Конева д.2,ул,Маршала Конева ,д.2,7956659,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Конева д.3,Москва,ул Маршала Конева д.3,ул,Маршала Конева ,д.3,7956663,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Конева д.4 кор.1,Москва,ул Маршала Конева д.4 кор.1,ул,Маршала Конева ,д.4 кор.1,7956667,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Конева д.4 кор.2,Москва,ул Маршала Конева д.4 кор.2,ул,Маршала Конева ,д.4 кор.2,7956670,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Конева д.5,Москва,ул Маршала Конева д.5,ул,Маршала Конева ,д.5,7956672,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Конева д.7,Москва,ул Маршала Конева д.7,ул,Маршала Конева ,д.7,7954434,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Конева д.8 кор.1,Москва,ул Маршала Конева д.8 кор.1,ул,Маршала Конева ,д.8 кор.1,7956674,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Конева д.8 кор.2,Москва,ул Маршала Конева д.8 кор.2,ул,Маршала Конева ,д.8 кор.2,7956676,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Конева д.8 кор.3,Москва,ул Маршала Конева д.8 кор.3,ул,Маршала Конева ,д.8 кор.3,7956679,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Конева д.9,Москва,ул Маршала Конева д.9,ул,Маршала Конева ,д.9,7954439,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Малиновского д.1,Москва,ул Маршала Малиновского д.1,ул,Маршала Малиновского ,д.1,7956013,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Малиновского д.3,Москва,ул Маршала Малиновского д.3,ул,Маршала Малиновского ,д.3,7956018,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Малиновского д.4,Москва,ул Маршала Малиновского д.4,ул,Маршала Малиновского ,д.4,7956021,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Малиновского д.5,Москва,ул Маршала Малиновского д.5,ул,Маршала Малиновского ,д.5,7956024,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Малиновского д.6 кор.1,Москва,ул Маршала Малиновского д.6 кор.1,ул,Маршала Малиновского ,д.6 кор.1,7956026,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Малиновского д.6 кор.2,Москва,ул Маршала Малиновского д.6 кор.2,ул,Маршала Малиновского ,д.6 кор.2,7956027,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Малиновского д.8,Москва,ул Маршала Малиновского д.8,ул,Маршала Малиновского ,д.8,7956028,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Малиновского д.9,Москва,ул Маршала Малиновского д.9,ул,Маршала Малиновского ,д.9,7956032,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Мерецкова д.10,Москва,ул Маршала Мерецкова д.10,ул,Маршала Мерецкова ,д.10,7954524,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Мерецкова д.12,Москва,ул Маршала Мерецкова д.12,ул,Маршала Мерецкова ,д.12,7954529,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Мерецкова д.2,Москва,ул Маршала Мерецкова д.2,ул,Маршала Мерецкова ,д.2,7954485,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Мерецкова д.4,Москва,ул Маршала Мерецкова д.4,ул,Маршала Мерецкова ,д.4,7954494,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Мерецкова д.5,Москва,ул Маршала Мерецкова д.5,ул,Маршала Мерецкова ,д.5,7954501,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Мерецкова д.6,Москва,ул Маршала Мерецкова д.6,ул,Маршала Мерецкова ,д.6,7954510,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Мерецкова д.8,Москва,ул Маршала Мерецкова д.8,ул,Маршала Мерецкова ,д.8,7954517,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.10 кор.1,Москва,ул Маршала Новикова д.10 кор.1,ул,Маршала Новикова ,д.10 кор.1,7957744,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.10 кор.2,Москва,ул Маршала Новикова д.10 кор.2,ул,Маршала Новикова ,д.10 кор.2,7957746,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.11,Москва,ул Маршала Новикова д.11,ул,Маршала Новикова ,д.11,7957748,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.12 кор.1,Москва,ул Маршала Новикова д.12 кор.1,ул,Маршала Новикова ,д.12 кор.1,7957750,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.12 кор.2,Москва,ул Маршала Новикова д.12 кор.2,ул,Маршала Новикова ,д.12 кор.2,7550757,муниципальный округ Щукино,2000 +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.15,Москва,ул Маршала Новикова д.15,ул,Маршала Новикова ,д.15,7957756,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.16,Москва,ул Маршала Новикова д.16,ул,Маршала Новикова ,д.16,7957758,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.18,Москва,ул Маршала Новикова д.18,ул,Маршала Новикова ,д.18,7957830,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.19 кор.1,Москва,ул Маршала Новикова д.19 кор.1,ул,Маршала Новикова ,д.19 кор.1,7957761,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.19 кор.2,Москва,ул Маршала Новикова д.19 кор.2,ул,Маршала Новикова ,д.19 кор.2,7957764,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.2 кор.1,Москва,ул Маршала Новикова д.2 кор.1,ул,Маршала Новикова ,д.2 кор.1,7957728,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.2 кор.2,Москва,ул Маршала Новикова д.2 кор.2,ул,Маршала Новикова ,д.2 кор.2,7957729,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.2 кор.3,Москва,ул Маршала Новикова д.2 кор.3,ул,Маршала Новикова ,д.2 кор.3,7957730,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.20,Москва,ул Маршала Новикова д.20,ул,Маршала Новикова ,д.20,7957831,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.21,Москва,ул Маршала Новикова д.21,ул,Маршала Новикова ,д.21,7957766,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.4 кор.1,Москва,ул Маршала Новикова д.4 кор.1,ул,Маршала Новикова ,д.4 кор.1,7957732,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.4 кор.2,Москва,ул Маршала Новикова д.4 кор.2,ул,Маршала Новикова ,д.4 кор.2,7957733,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.5,Москва,ул Маршала Новикова д.5,ул,Маршала Новикова ,д.5,7963845,муниципальный округ Щукино,1947 +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.6 кор.1,Москва,ул Маршала Новикова д.6 кор.1,ул,Маршала Новикова ,д.6 кор.1,7957736,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.6 кор.2,Москва,ул Маршала Новикова д.6 кор.2,ул,Маршала Новикова ,д.6 кор.2,7957739,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.7,Москва,ул Маршала Новикова д.7,ул,Маршала Новикова ,д.7,7963847,муниципальный округ Щукино,1947 +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.8 кор.1,Москва,ул Маршала Новикова д.8 кор.1,ул,Маршала Новикова ,д.8 кор.1,7957741,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.8 кор.2,Москва,ул Маршала Новикова д.8 кор.2,ул,Маршала Новикова ,д.8 кор.2,7957742,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.8 кор.3,Москва,ул Маршала Новикова д.8 кор.3,ул,Маршала Новикова ,д.8 кор.3,7957743,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Новикова д.9,Москва,ул Маршала Новикова д.9,ул,Маршала Новикова ,д.9,7963849,муниципальный округ Щукино,1950 +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.1,Москва,ул Маршала Рыбалко д.1,ул,Маршала Рыбалко ,д.1,7954534,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.10,Москва,ул Маршала Рыбалко д.10,ул,Маршала Рыбалко ,д.10,7956768,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.11,Москва,ул Маршала Рыбалко д.11,ул,Маршала Рыбалко ,д.11,7956772,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.12 кор.1,Москва,ул Маршала Рыбалко д.12 кор.1,ул,Маршала Рыбалко ,д.12 кор.1,7956773,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.12 кор.2,Москва,ул Маршала Рыбалко д.12 кор.2,ул,Маршала Рыбалко ,д.12 кор.2,7956778,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.12 кор.3,Москва,ул Маршала Рыбалко д.12 кор.3,ул,Маршала Рыбалко ,д.12 кор.3,7956781,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.13,Москва,ул Маршала Рыбалко д.13,ул,Маршала Рыбалко ,д.13,7956786,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.14 кор.2,Москва,ул Маршала Рыбалко д.14 кор.2,ул,Маршала Рыбалко ,д.14 кор.2,7956787,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.14 кор.3,Москва,ул Маршала Рыбалко д.14 кор.3,ул,Маршала Рыбалко ,д.14 кор.3,7956791,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.14 кор.4,Москва,ул Маршала Рыбалко д.14 кор.4,ул,Маршала Рыбалко ,д.14 кор.4,7956792,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.16 кор.1,Москва,ул Маршала Рыбалко д.16 кор.1,ул,Маршала Рыбалко ,д.16 кор.1,7956793,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.16 кор.2,Москва,ул Маршала Рыбалко д.16 кор.2,ул,Маршала Рыбалко ,д.16 кор.2,7956796,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.16 кор.3,Москва,ул Маршала Рыбалко д.16 кор.3,ул,Маршала Рыбалко ,д.16 кор.3,7956799,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.16 кор.4,Москва,ул Маршала Рыбалко д.16 кор.4,ул,Маршала Рыбалко ,д.16 кор.4,7956801,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.16 кор.5,Москва,ул Маршала Рыбалко д.16 кор.5,ул,Маршала Рыбалко ,д.16 кор.5,8350981,муниципальный округ Щукино,1977 +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.18 кор.2,Москва,ул Маршала Рыбалко д.18 кор.2,ул,Маршала Рыбалко ,д.18 кор.2,7956806,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.18 кор.3,Москва,ул Маршала Рыбалко д.18 кор.3,ул,Маршала Рыбалко ,д.18 кор.3,7956808,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.20,Москва,ул Маршала Рыбалко д.20,ул,Маршала Рыбалко ,д.20,7956809,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.3,Москва,ул Маршала Рыбалко д.3,ул,Маршала Рыбалко ,д.3,7954537,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.4 кор.1,Москва,ул Маршала Рыбалко д.4 кор.1,ул,Маршала Рыбалко ,д.4 кор.1,7665900,муниципальный округ Щукино,1967 +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.4 строение В,Москва,ул Маршала Рыбалко д.4 строение В,ул,Маршала Рыбалко ,д.4 строение В,7665922,муниципальный округ Щукино,1972 +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.4 строение Г,Москва,ул Маршала Рыбалко д.4 строение Г,ул,Маршала Рыбалко ,д.4 строение Г,7666004,муниципальный округ Щукино,1983 +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.5,Москва,ул Маршала Рыбалко д.5,ул,Маршала Рыбалко ,д.5,7954542,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.7,Москва,ул Маршала Рыбалко д.7,ул,Маршала Рыбалко ,д.7,7954549,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.8,Москва,ул Маршала Рыбалко д.8,ул,Маршала Рыбалко ,д.8,8033963,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Рыбалко д.9,Москва,ул Маршала Рыбалко д.9,ул,Маршала Рыбалко ,д.9,7954556,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Соколовского д.1,Москва,ул Маршала Соколовского д.1,ул,Маршала Соколовского ,д.1,7717612,муниципальный округ Щукино,2005 +2281047,г Москва ул Маршала Соколовского д.10 кор.1,Москва,ул Маршала Соколовского д.10 кор.1,ул,Маршала Соколовского ,д.10 кор.1,7550758,муниципальный округ Щукино,1999 +2281047,г Москва ул Маршала Соколовского д.12,Москва,ул Маршала Соколовского д.12,ул,Маршала Соколовского ,д.12,7954627,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Соколовского д.13,Москва,ул Маршала Соколовского д.13,ул,Маршала Соколовского ,д.13,7954637,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Соколовского д.14,Москва,ул Маршала Соколовского д.14,ул,Маршала Соколовского ,д.14,7954644,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Соколовского д.2,Москва,ул Маршала Соколовского д.2,ул,Маршала Соколовского ,д.2,7954608,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Соколовского д.4,Москва,ул Маршала Соколовского д.4,ул,Маршала Соколовского ,д.4,7954614,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Маршала Соколовского д.5,Москва,ул Маршала Соколовского д.5,ул,Маршала Соколовского ,д.5,7550759,муниципальный округ Щукино,2007 +2281047,г Москва ул Маршала Соколовского д.6,Москва,ул Маршала Соколовского д.6,ул,Маршала Соколовского ,д.6,7954622,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.36,Москва,ул Народного Ополчения д.36,ул,Народного Ополчения ,д.36,7956039,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.37 кор.1,Москва,ул Народного Ополчения д.37 кор.1,ул,Народного Ополчения ,д.37 кор.1,7955038,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.38 кор.1,Москва,ул Народного Ополчения д.38 кор.1,ул,Народного Ополчения ,д.38 кор.1,7956040,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.39 кор.1,Москва,ул Народного Ополчения д.39 кор.1,ул,Народного Ополчения ,д.39 кор.1,7955042,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.40 кор.1,Москва,ул Народного Ополчения д.40 кор.1,ул,Народного Ополчения ,д.40 кор.1,7956041,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.41,Москва,ул Народного Ополчения д.41,ул,Народного Ополчения ,д.41,7955047,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.42 кор.1,Москва,ул Народного Ополчения д.42 кор.1,ул,Народного Ополчения ,д.42 кор.1,7956042,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.42 кор.2,Москва,ул Народного Ополчения д.42 кор.2,ул,Народного Ополчения ,д.42 кор.2,8064034,муниципальный округ Щукино,1953 +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.42 кор.3,Москва,ул Народного Ополчения д.42 кор.3,ул,Народного Ополчения ,д.42 кор.3,7956048,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.43 кор.1,Москва,ул Народного Ополчения д.43 кор.1,ул,Народного Ополчения ,д.43 кор.1,7955052,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.44 кор.1,Москва,ул Народного Ополчения д.44 кор.1,ул,Народного Ополчения ,д.44 кор.1,7956049,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.44 кор.2,Москва,ул Народного Ополчения д.44 кор.2,ул,Народного Ополчения ,д.44 кор.2,7956050,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.45,Москва,ул Народного Ополчения д.45,ул,Народного Ополчения ,д.45,7955057,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.47,Москва,ул Народного Ополчения д.47,ул,Народного Ополчения ,д.47,7955061,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.48 кор.1,Москва,ул Народного Ополчения д.48 кор.1,ул,Народного Ополчения ,д.48 кор.1,7955068,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.48 кор.2,Москва,ул Народного Ополчения д.48 кор.2,ул,Народного Ополчения ,д.48 кор.2,8033667,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.49 кор.1,Москва,ул Народного Ополчения д.49 кор.1,ул,Народного Ополчения ,д.49 кор.1,7955070,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.50 строение 9,Москва,ул Народного Ополчения д.50 строение 9,ул,Народного Ополчения ,д.50 строение 9,8033676,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.52 кор.2,Москва,ул Народного Ополчения д.52 кор.2,ул,Народного Ополчения ,д.52 кор.2,8033678,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.52 кор.3,Москва,ул Народного Ополчения д.52 кор.3,ул,Народного Ополчения ,д.52 кор.3,8033682,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.52 кор.4,Москва,ул Народного Ополчения д.52 кор.4,ул,Народного Ополчения ,д.52 кор.4,8033688,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.52 кор.5,Москва,ул Народного Ополчения д.52 кор.5,ул,Народного Ополчения ,д.52 кор.5,8033759,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Народного Ополчения д.54,Москва,ул Народного Ополчения д.54,ул,Народного Ополчения ,д.54,7955076,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Новощукинская д.1,Москва,ул Новощукинская д.1,ул,Новощукинская ,д.1,7957835,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Новощукинская д.10 кор.2,Москва,ул Новощукинская д.10 кор.2,ул,Новощукинская ,д.10 кор.2,7957848,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Новощукинская д.11,Москва,ул Новощукинская д.11,ул,Новощукинская ,д.11,7957778,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Новощукинская д.12,Москва,ул Новощукинская д.12,ул,Новощукинская ,д.12,7957851,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Новощукинская д.14,Москва,ул Новощукинская д.14,ул,Новощукинская ,д.14,7957853,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Новощукинская д.16,Москва,ул Новощукинская д.16,ул,Новощукинская ,д.16,7957854,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Новощукинская д.18 кор.1,Москва,ул Новощукинская д.18 кор.1,ул,Новощукинская ,д.18 кор.1,7957856,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Новощукинская д.2,Москва,ул Новощукинская д.2,ул,Новощукинская ,д.2,7957836,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Новощукинская д.20,Москва,ул Новощукинская д.20,ул,Новощукинская ,д.20,7957860,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Новощукинская д.22,Москва,ул Новощукинская д.22,ул,Новощукинская ,д.22,7957861,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Новощукинская д.3,Москва,ул Новощукинская д.3,ул,Новощукинская ,д.3,7957837,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Новощукинская д.4,Москва,ул Новощукинская д.4,ул,Новощукинская ,д.4,7957839,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Новощукинская д.5,Москва,ул Новощукинская д.5,ул,Новощукинская ,д.5,7957841,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Новощукинская д.6,Москва,ул Новощукинская д.6,ул,Новощукинская ,д.6,7957843,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Новощукинская д.8,Москва,ул Новощукинская д.8,ул,Новощукинская ,д.8,7957846,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Новощукинская д.9,Москва,ул Новощукинская д.9,ул,Новощукинская ,д.9,7957776,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Расплетина д.1,Москва,ул Расплетина д.1,ул,Расплетина ,д.1,7955081,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Расплетина д.11,Москва,ул Расплетина д.11,ул,Расплетина ,д.11,7963855,муниципальный округ Щукино,1955 +2281047,г Москва ул Расплетина д.12 кор.2,Москва,ул Расплетина д.12 кор.2,ул,Расплетина ,д.12 кор.2,7955156,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Расплетина д.13,Москва,ул Расплетина д.13,ул,Расплетина ,д.13,7955162,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Расплетина д.14,Москва,ул Расплетина д.14,ул,Расплетина ,д.14,7550762,муниципальный округ Щукино,2000 +2281047,г Москва ул Расплетина д.15,Москва,ул Расплетина д.15,ул,Расплетина ,д.15,7963860,муниципальный округ Щукино,1957 +2281047,г Москва ул Расплетина д.17,Москва,ул Расплетина д.17,ул,Расплетина ,д.17,7955167,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Расплетина д.17 кор.2,Москва,ул Расплетина д.17 кор.2,ул,Расплетина ,д.17 кор.2,7963862,муниципальный округ Щукино,1957 +2281047,г Москва ул Расплетина д.19,Москва,ул Расплетина д.19,ул,Расплетина ,д.19,7955173,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Расплетина д.19 кор.2,Москва,ул Расплетина д.19 кор.2,ул,Расплетина ,д.19 кор.2,7955179,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Расплетина д.2,Москва,ул Расплетина д.2,ул,Расплетина ,д.2,7955083,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Расплетина д.20,Москва,ул Расплетина д.20,ул,Расплетина ,д.20,7955184,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Расплетина д.21,Москва,ул Расплетина д.21,ул,Расплетина ,д.21,7550763,муниципальный округ Щукино,2011 +2281047,г Москва ул Расплетина д.22 кор.2,Москва,ул Расплетина д.22 кор.2,ул,Расплетина ,д.22 кор.2,7550764,муниципальный округ Щукино,2006 +2281047,г Москва ул Расплетина д.28,Москва,ул Расплетина д.28,ул,Расплетина ,д.28,7955192,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Расплетина д.3 кор.2,Москва,ул Расплетина д.3 кор.2,ул,Расплетина ,д.3 кор.2,7955090,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Расплетина д.3 кор.3,Москва,ул Расплетина д.3 кор.3,ул,Расплетина ,д.3 кор.3,7955100,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Расплетина д.3 кор.4,Москва,ул Расплетина д.3 кор.4,ул,Расплетина ,д.3 кор.4,7955102,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Расплетина д.32 кор.1,Москва,ул Расплетина д.32 кор.1,ул,Расплетина ,д.32 кор.1,7955197,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Расплетина д.34,Москва,ул Расплетина д.34,ул,Расплетина ,д.34,7955202,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Расплетина д.4 кор.1,Москва,ул Расплетина д.4 кор.1,ул,Расплетина ,д.4 кор.1,7955110,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Расплетина д.4 кор.2,Москва,ул Расплетина д.4 кор.2,ул,Расплетина ,д.4 кор.2,7955116,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Расплетина д.4 кор.4,Москва,ул Расплетина д.4 кор.4,ул,Расплетина ,д.4 кор.4,7955123,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Расплетина д.6 кор.1,Москва,ул Расплетина д.6 кор.1,ул,Расплетина ,д.6 кор.1,7955132,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Расплетина д.6 кор.2,Москва,ул Расплетина д.6 кор.2,ул,Расплетина ,д.6 кор.2,7955138,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Расплетина д.7,Москва,ул Расплетина д.7,ул,Расплетина ,д.7,7963863,муниципальный округ Щукино,1956 +2281047,г Москва ул Расплетина д.8 кор.1,Москва,ул Расплетина д.8 кор.1,ул,Расплетина ,д.8 кор.1,7955142,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Расплетина д.8 кор.2,Москва,ул Расплетина д.8 кор.2,ул,Расплетина ,д.8 кор.2,7955149,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Расплетина д.9,Москва,ул Расплетина д.9,ул,Расплетина ,д.9,7955155,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Рогова д.11,Москва,ул Рогова д.11,ул,Рогова ,д.11,7963866,муниципальный округ Щукино,1963 +2281047,г Москва ул Рогова д.12,Москва,ул Рогова д.12,ул,Рогова ,д.12,7963868,муниципальный округ Щукино,1965 +2281047,г Москва ул Рогова д.12 кор.1,Москва,ул Рогова д.12 кор.1,ул,Рогова ,д.12 кор.1,7963871,муниципальный округ Щукино,1983 +2281047,г Москва ул Рогова д.12 кор.2,Москва,ул Рогова д.12 кор.2,ул,Рогова ,д.12 кор.2,7963874,муниципальный округ Щукино,1983 +2281047,г Москва ул Рогова д.13,Москва,ул Рогова д.13,ул,Рогова ,д.13,7963876,муниципальный округ Щукино,1962 +2281047,г Москва ул Рогова д.14,Москва,ул Рогова д.14,ул,Рогова ,д.14,7963878,муниципальный округ Щукино,1964 +2281047,г Москва ул Рогова д.14 кор.1,Москва,ул Рогова д.14 кор.1,ул,Рогова ,д.14 кор.1,7963880,муниципальный округ Щукино,1982 +2281047,г Москва ул Рогова д.15 кор.2,Москва,ул Рогова д.15 кор.2,ул,Рогова ,д.15 кор.2,7957782,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Рогова д.16,Москва,ул Рогова д.16,ул,Рогова ,д.16,7963961,муниципальный округ Щукино,1964 +2281047,г Москва ул Рогова д.16 кор.1,Москва,ул Рогова д.16 кор.1,ул,Рогова ,д.16 кор.1,7963965,муниципальный округ Щукино,1983 +2281047,г Москва ул Рогова д.17,Москва,ул Рогова д.17,ул,Рогова ,д.17,7963967,муниципальный округ Щукино,1962 +2281047,г Москва ул Рогова д.18,Москва,ул Рогова д.18,ул,Рогова ,д.18,7963971,муниципальный округ Щукино,1963 +2281047,г Москва ул Рогова д.18 кор.1,Москва,ул Рогова д.18 кор.1,ул,Рогова ,д.18 кор.1,7963973,муниципальный округ Щукино,1983 +2281047,г Москва ул Рогова д.19,Москва,ул Рогова д.19,ул,Рогова ,д.19,7963976,муниципальный округ Щукино,1962 +2281047,г Москва ул Рогова д.2,Москва,ул Рогова д.2,ул,Рогова ,д.2,7963978,муниципальный округ Щукино,1972 +2281047,г Москва ул Рогова д.20,Москва,ул Рогова д.20,ул,Рогова ,д.20,7963979,муниципальный округ Щукино,1963 +2281047,г Москва ул Рогова д.20 кор.1,Москва,ул Рогова д.20 кор.1,ул,Рогова ,д.20 кор.1,7963983,муниципальный округ Щукино,1984 +2281047,г Москва ул Рогова д.22,Москва,ул Рогова д.22,ул,Рогова ,д.22,7963985,муниципальный округ Щукино,1966 +2281047,г Москва ул Рогова д.24,Москва,ул Рогова д.24,ул,Рогова ,д.24,7963986,муниципальный округ Щукино,1966 +2281047,г Москва ул Рогова д.3,Москва,ул Рогова д.3,ул,Рогова ,д.3,7963988,муниципальный округ Щукино,1968 +2281047,г Москва ул Рогова д.5,Москва,ул Рогова д.5,ул,Рогова ,д.5,7963990,муниципальный округ Щукино,1968 +2281047,г Москва ул Рогова д.7,Москва,ул Рогова д.7,ул,Рогова ,д.7,7963992,муниципальный округ Щукино,1986 +2281047,г Москва ул Рогова д.7 кор.2,Москва,ул Рогова д.7 кор.2,ул,Рогова ,д.7 кор.2,7957781,муниципальный округ Щукино,н.д. +2281047,г Москва ул Рогова д.9,Москва,ул Рогова д.9,ул,Рогова ,д.9,7963995,муниципальный округ Щукино,1963 +2281047,г Москва ул Щукинская д.12 кор.1,Москва,ул Щукинская д.12 кор.1,ул,Щукинская ,д.12 кор.1,7963997,муниципальный округ Щукино,1989 +2281047,г Москва ул Щукинская д.2,Москва,ул Щукинская д.2,ул,Щукинская ,д.2,7791228,муниципальный округ Щукино,2008 +2281047,г Москва ул Щукинская д.8,Москва,ул Щукинская д.8,ул,Щукинская ,д.8,7963999,муниципальный округ Щукино,1988 +2281048,г Москва б-р Химкинский д.1,Москва,б-р Химкинский д.1,б-р,Химкинский ,д.1,8129571,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва б-р Химкинский д.11,Москва,б-р Химкинский д.11,б-р,Химкинский ,д.11,8129598,муниципальный округ Южное Тушино,1962 +2281048,г Москва б-р Химкинский д.13,Москва,б-р Химкинский д.13,б-р,Химкинский ,д.13,8129602,муниципальный округ Южное Тушино,1962 +2281048,г Москва б-р Химкинский д.15,Москва,б-р Химкинский д.15,б-р,Химкинский ,д.15,8129612,муниципальный округ Южное Тушино,1962 +2281048,г Москва б-р Химкинский д.15 кор.1,Москва,б-р Химкинский д.15 кор.1,б-р,Химкинский ,д.15 кор.1,8129607,муниципальный округ Южное Тушино,1982 +2281048,г Москва б-р Химкинский д.17,Москва,б-р Химкинский д.17,б-р,Химкинский ,д.17,8129619,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва б-р Химкинский д.19 кор.1,Москва,б-р Химкинский д.19 кор.1,б-р,Химкинский ,д.19 кор.1,8129629,муниципальный округ Южное Тушино,1964 +2281048,г Москва б-р Химкинский д.19 кор.2,Москва,б-р Химкинский д.19 кор.2,б-р,Химкинский ,д.19 кор.2,8129640,муниципальный округ Южное Тушино,1964 +2281048,г Москва б-р Химкинский д.21,Москва,б-р Химкинский д.21,б-р,Химкинский ,д.21,8129646,муниципальный округ Южное Тушино,1983 +2281048,г Москва б-р Химкинский д.23,Москва,б-р Химкинский д.23,б-р,Химкинский ,д.23,8129650,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281048,г Москва б-р Химкинский д.3,Москва,б-р Химкинский д.3,б-р,Химкинский ,д.3,8129574,муниципальный округ Южное Тушино,1962 +2281048,г Москва б-р Химкинский д.5,Москва,б-р Химкинский д.5,б-р,Химкинский ,д.5,8129580,муниципальный округ Южное Тушино,1961 +2281048,г Москва б-р Химкинский д.7,Москва,б-р Химкинский д.7,б-р,Химкинский ,д.7,8129588,муниципальный округ Южное Тушино,1962 +2281048,г Москва б-р Химкинский д.7 кор.1,Москва,б-р Химкинский д.7 кор.1,б-р,Химкинский ,д.7 кор.1,8129583,муниципальный округ Южное Тушино,1982 +2281048,г Москва б-р Химкинский д.9,Москва,б-р Химкинский д.9,б-р,Химкинский ,д.9,8129592,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.1,Москва,б-р Яна Райниса д.1,б-р,Яна Райниса ,д.1,8129705,муниципальный округ Южное Тушино,1985 +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.11,Москва,б-р Яна Райниса д.11,б-р,Яна Райниса ,д.11,8129726,муниципальный округ Южное Тушино,1964 +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.15,Москва,б-р Яна Райниса д.15,б-р,Яна Райниса ,д.15,8129735,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.17,Москва,б-р Яна Райниса д.17,б-р,Яна Райниса ,д.17,8129741,муниципальный округ Южное Тушино,1984 +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.17 кор.1,Москва,б-р Яна Райниса д.17 кор.1,б-р,Яна Райниса ,д.17 кор.1,8129739,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.19 кор.1,Москва,б-р Яна Райниса д.19 кор.1,б-р,Яна Райниса ,д.19 кор.1,8129743,муниципальный округ Южное Тушино,1968 +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.19 кор.2,Москва,б-р Яна Райниса д.19 кор.2,б-р,Яна Райниса ,д.19 кор.2,8129745,муниципальный округ Южное Тушино,1968 +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.21,Москва,б-р Яна Райниса д.21,б-р,Яна Райниса ,д.21,8129855,муниципальный округ Южное Тушино,1968 +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.23,Москва,б-р Яна Райниса д.23,б-р,Яна Райниса ,д.23,8129857,муниципальный округ Южное Тушино,1968 +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.25,Москва,б-р Яна Райниса д.25,б-р,Яна Райниса ,д.25,8129860,муниципальный округ Южное Тушино,1968 +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.29,Москва,б-р Яна Райниса д.29,б-р,Яна Райниса ,д.29,8129863,муниципальный округ Южное Тушино,1980 +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.3,Москва,б-р Яна Райниса д.3,б-р,Яна Райниса ,д.3,8129712,муниципальный округ Южное Тушино,1964 +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.37,Москва,б-р Яна Райниса д.37,б-р,Яна Райниса ,д.37,8129871,муниципальный округ Южное Тушино,1985 +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.37 кор.1,Москва,б-р Яна Райниса д.37 кор.1,б-р,Яна Райниса ,д.37 кор.1,8129865,муниципальный округ Южное Тушино,1985 +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.39,Москва,б-р Яна Райниса д.39,б-р,Яна Райниса ,д.39,8129882,муниципальный округ Южное Тушино,1985 +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.41 кор.2,Москва,б-р Яна Райниса д.41 кор.2,б-р,Яна Райниса ,д.41 кор.2,8129896,муниципальный округ Южное Тушино,1985 +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.43,Москва,б-р Яна Райниса д.43,б-р,Яна Райниса ,д.43,7793280,муниципальный округ Южное Тушино,н.д. +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.45 кор.1,Москва,б-р Яна Райниса д.45 кор.1,б-р,Яна Райниса ,д.45 кор.1,8129912,муниципальный округ Южное Тушино,1985 +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.45 кор.2,Москва,б-р Яна Райниса д.45 кор.2,б-р,Яна Райниса ,д.45 кор.2,7569379,муниципальный округ Южное Тушино,н.д. +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.47 кор.1,Москва,б-р Яна Райниса д.47 кор.1,б-р,Яна Райниса ,д.47 кор.1,8129920,муниципальный округ Южное Тушино,1985 +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.5,Москва,б-р Яна Райниса д.5,б-р,Яна Райниса ,д.5,8129715,муниципальный округ Южное Тушино,1964 +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.7,Москва,б-р Яна Райниса д.7,б-р,Яна Райниса ,д.7,8129722,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.7 кор.1,Москва,б-р Яна Райниса д.7 кор.1,б-р,Яна Райниса ,д.7 кор.1,8343247,муниципальный округ Южное Тушино,2000 +2281048,г Москва б-р Яна Райниса д.9,Москва,б-р Яна Райниса д.9,б-р,Яна Райниса ,д.9,8129724,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281048,г Москва проезд Донелайтиса д.12 кор.1,Москва,проезд Донелайтиса д.12 кор.1,проезд,Донелайтиса ,д.12 кор.1,8121953,муниципальный округ Южное Тушино,1975 +2281048,г Москва проезд Донелайтиса д.12 кор.2,Москва,проезд Донелайтиса д.12 кор.2,проезд,Донелайтиса ,д.12 кор.2,8122137,муниципальный округ Южное Тушино,1973 +2281048,г Москва проезд Донелайтиса д.14,Москва,проезд Донелайтиса д.14,проезд,Донелайтиса ,д.14,8122139,муниципальный округ Южное Тушино,1984 +2281048,г Москва проезд Донелайтиса д.14 кор.1,Москва,проезд Донелайтиса д.14 кор.1,проезд,Донелайтиса ,д.14 кор.1,8122425,муниципальный округ Южное Тушино,1974 +2281048,г Москва проезд Донелайтиса д.15,Москва,проезд Донелайтиса д.15,проезд,Донелайтиса ,д.15,8122587,муниципальный округ Южное Тушино,1985 +2281048,г Москва проезд Донелайтиса д.17,Москва,проезд Донелайтиса д.17,проезд,Донелайтиса ,д.17,8122686,муниципальный округ Южное Тушино,1985 +2281048,г Москва проезд Донелайтиса д.18,Москва,проезд Донелайтиса д.18,проезд,Донелайтиса ,д.18,8122788,муниципальный округ Южное Тушино,1980 +2281048,г Москва проезд Донелайтиса д.19,Москва,проезд Донелайтиса д.19,проезд,Донелайтиса ,д.19,8123165,муниципальный округ Южное Тушино,1985 +2281048,г Москва проезд Донелайтиса д.20,Москва,проезд Донелайтиса д.20,проезд,Донелайтиса ,д.20,8123166,муниципальный округ Южное Тушино,1989 +2281048,г Москва проезд Донелайтиса д.20 кор.1,Москва,проезд Донелайтиса д.20 кор.1,проезд,Донелайтиса ,д.20 кор.1,8125623,муниципальный округ Южное Тушино,1989 +2281048,г Москва проезд Донелайтиса д.21,Москва,проезд Донелайтиса д.21,проезд,Донелайтиса ,д.21,8123183,муниципальный округ Южное Тушино,1985 +2281048,г Москва проезд Донелайтиса д.22,Москва,проезд Донелайтиса д.22,проезд,Донелайтиса ,д.22,8123186,муниципальный округ Южное Тушино,1964 +2281048,г Москва проезд Донелайтиса д.24,Москва,проезд Донелайтиса д.24,проезд,Донелайтиса ,д.24,8123189,муниципальный округ Южное Тушино,1961 +2281048,г Москва проезд Донелайтиса д.25,Москва,проезд Донелайтиса д.25,проезд,Донелайтиса ,д.25,8123191,муниципальный округ Южное Тушино,1985 +2281048,г Москва проезд Донелайтиса д.26,Москва,проезд Донелайтиса д.26,проезд,Донелайтиса ,д.26,8123223,муниципальный округ Южное Тушино,1964 +2281048,г Москва проезд Донелайтиса д.28,Москва,проезд Донелайтиса д.28,проезд,Донелайтиса ,д.28,8123224,муниципальный округ Южное Тушино,1964 +2281048,г Москва проезд Донелайтиса д.30,Москва,проезд Донелайтиса д.30,проезд,Донелайтиса ,д.30,8123225,муниципальный округ Южное Тушино,1965 +2281048,г Москва проезд Донелайтиса д.32,Москва,проезд Донелайтиса д.32,проезд,Донелайтиса ,д.32,8123226,муниципальный округ Южное Тушино,1964 +2281048,г Москва проезд Донелайтиса д.34,Москва,проезд Донелайтиса д.34,проезд,Донелайтиса ,д.34,8123227,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281048,г Москва проезд Донелайтиса д.36,Москва,проезд Донелайтиса д.36,проезд,Донелайтиса ,д.36,8123228,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281048,г Москва проезд Донелайтиса д.38,Москва,проезд Донелайтиса д.38,проезд,Донелайтиса ,д.38,8123229,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281048,г Москва проезд Досфлота д.1,Москва,проезд Досфлота д.1,проезд,Досфлота ,д.1,8121956,муниципальный округ Южное Тушино,1976 +2281048,г Москва проезд Досфлота д.16 кор.1,Москва,проезд Досфлота д.16 кор.1,проезд,Досфлота ,д.16 кор.1,7936875,муниципальный округ Южное Тушино,н.д. +2281048,г Москва проезд Досфлота д.3,Москва,проезд Досфлота д.3,проезд,Досфлота ,д.3,8125718,муниципальный округ Южное Тушино,1976 +2281048,г Москва проезд Досфлота д.5,Москва,проезд Досфлота д.5,проезд,Досфлота ,д.5,8125727,муниципальный округ Южное Тушино,1976 +2281048,г Москва проезд Досфлота д.6,Москва,проезд Досфлота д.6,проезд,Досфлота ,д.6,8125732,муниципальный округ Южное Тушино,1990 +2281048,г Москва проезд Досфлота д.7,Москва,проезд Досфлота д.7,проезд,Досфлота ,д.7,8125735,муниципальный округ Южное Тушино,1975 +2281048,г Москва проезд Досфлота д.8 кор.1,Москва,проезд Досфлота д.8 кор.1,проезд,Досфлота ,д.8 кор.1,8125740,муниципальный округ Южное Тушино,1967 +2281048,г Москва проезд Досфлота д.8 кор.2,Москва,проезд Досфлота д.8 кор.2,проезд,Досфлота ,д.8 кор.2,8125746,муниципальный округ Южное Тушино,1967 +2281048,г Москва проезд Парусный д.1,Москва,проезд Парусный д.1,проезд,Парусный ,д.1,8130201,муниципальный округ Южное Тушино,1960 +2281048,г Москва проезд Парусный д.10,Москва,проезд Парусный д.10,проезд,Парусный ,д.10,8130215,муниципальный округ Южное Тушино,1958 +2281048,г Москва проезд Парусный д.11,Москва,проезд Парусный д.11,проезд,Парусный ,д.11,8130217,муниципальный округ Южное Тушино,1965 +2281048,г Москва проезд Парусный д.12,Москва,проезд Парусный д.12,проезд,Парусный ,д.12,8130219,муниципальный округ Южное Тушино,1960 +2281048,г Москва проезд Парусный д.13,Москва,проезд Парусный д.13,проезд,Парусный ,д.13,8130221,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва проезд Парусный д.15,Москва,проезд Парусный д.15,проезд,Парусный ,д.15,8130223,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва проезд Парусный д.3,Москва,проезд Парусный д.3,проезд,Парусный ,д.3,8130203,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281048,г Москва проезд Парусный д.4,Москва,проезд Парусный д.4,проезд,Парусный ,д.4,8130205,муниципальный округ Южное Тушино,1957 +2281048,г Москва проезд Парусный д.5,Москва,проезд Парусный д.5,проезд,Парусный ,д.5,8130207,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281048,г Москва проезд Парусный д.6,Москва,проезд Парусный д.6,проезд,Парусный ,д.6,8130210,муниципальный округ Южное Тушино,1958 +2281048,г Москва проезд Парусный д.8,Москва,проезд Парусный д.8,проезд,Парусный ,д.8,8130211,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281048,г Москва проезд Парусный д.9,Москва,проезд Парусный д.9,проезд,Парусный ,д.9,8130214,муниципальный округ Южное Тушино,1965 +2281048,г Москва проезд Походный д.11 кор.1,Москва,проезд Походный д.11 кор.1,проезд,Походный ,д.11 кор.1,8129466,муниципальный округ Южное Тушино,1974 +2281048,г Москва проезд Походный д.15 кор.1,Москва,проезд Походный д.15 кор.1,проезд,Походный ,д.15 кор.1,8129465,муниципальный округ Южное Тушино,1973 +2281048,г Москва проезд Походный д.17 кор.1,Москва,проезд Походный д.17 кор.1,проезд,Походный ,д.17 кор.1,8129463,муниципальный округ Южное Тушино,1973 +2281048,г Москва проезд Походный д.9 кор.1,Москва,проезд Походный д.9 кор.1,проезд,Походный ,д.9 кор.1,8129469,муниципальный округ Южное Тушино,1961 +2281048,г Москва проезд Походный д.9 кор.2,Москва,проезд Походный д.9 кор.2,проезд,Походный ,д.9 кор.2,8129468,муниципальный округ Южное Тушино,1973 +2281048,г Москва проезд Светлогорский д.1,Москва,проезд Светлогорский д.1,проезд,Светлогорский ,д.1,8124969,муниципальный округ Южное Тушино,1955 +2281048,г Москва проезд Светлогорский д.3,Москва,проезд Светлогорский д.3,проезд,Светлогорский ,д.3,8125066,муниципальный округ Южное Тушино,1997 +2281048,г Москва проезд Светлогорский д.5,Москва,проезд Светлогорский д.5,проезд,Светлогорский ,д.5,8125170,муниципальный округ Южное Тушино,1998 +2281048,г Москва проезд Светлогорский д.7,Москва,проезд Светлогорский д.7,проезд,Светлогорский ,д.7,8124316,муниципальный округ Южное Тушино,1997 +2281048,г Москва проезд Светлогорский д.9,Москва,проезд Светлогорский д.9,проезд,Светлогорский ,д.9,8124752,муниципальный округ Южное Тушино,2004 +2281048,г Москва проезд Строительный д.20,Москва,проезд Строительный д.20,проезд,Строительный ,д.20,8034077,муниципальный округ Южное Тушино,н.д. +2281048,г Москва проезд Цветочный д.11 строение 1,Москва,проезд Цветочный д.11 строение 1,проезд,Цветочный ,д.11 строение 1,8127449,муниципальный округ Южное Тушино,1969 +2281048,г Москва проезд Цветочный д.13,Москва,проезд Цветочный д.13,проезд,Цветочный ,д.13,8127535,муниципальный округ Южное Тушино,1961 +2281048,г Москва проезд Цветочный д.15,Москва,проезд Цветочный д.15,проезд,Цветочный ,д.15,8127588,муниципальный округ Южное Тушино,1962 +2281048,г Москва проезд Цветочный д.9 строение 1,Москва,проезд Цветочный д.9 строение 1,проезд,Цветочный ,д.9 строение 1,8127677,муниципальный округ Южное Тушино,1973 +2281048,г Москва ул Аэродромная д.1,Москва,ул Аэродромная д.1,ул,Аэродромная ,д.1,8118159,муниципальный округ Южное Тушино,1990 +2281048,г Москва ул Аэродромная д.10 кор.1,Москва,ул Аэродромная д.10 кор.1,ул,Аэродромная ,д.10 кор.1,8119971,муниципальный округ Южное Тушино,1959 +2281048,г Москва ул Аэродромная д.10 кор.2,Москва,ул Аэродромная д.10 кор.2,ул,Аэродромная ,д.10 кор.2,8120787,муниципальный округ Южное Тушино,1960 +2281048,г Москва ул Аэродромная д.11,Москва,ул Аэродромная д.11,ул,Аэродромная ,д.11,8120959,муниципальный округ Южное Тушино,1989 +2281048,г Москва ул Аэродромная д.12 кор.1,Москва,ул Аэродромная д.12 кор.1,ул,Аэродромная ,д.12 кор.1,8121939,муниципальный округ Южное Тушино,1961 +2281048,г Москва ул Аэродромная д.14,Москва,ул Аэродромная д.14,ул,Аэродромная ,д.14,8121952,муниципальный округ Южное Тушино,1962 +2281048,г Москва ул Аэродромная д.15,Москва,ул Аэродромная д.15,ул,Аэродромная ,д.15,8121985,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281048,г Москва ул Аэродромная д.15 кор.1,Москва,ул Аэродромная д.15 кор.1,ул,Аэродромная ,д.15 кор.1,8122012,муниципальный округ Южное Тушино,1999 +2281048,г Москва ул Аэродромная д.16,Москва,ул Аэродромная д.16,ул,Аэродромная ,д.16,8122096,муниципальный округ Южное Тушино,1960 +2281048,г Москва ул Аэродромная д.18,Москва,ул Аэродромная д.18,ул,Аэродромная ,д.18,8122224,муниципальный округ Южное Тушино,1961 +2281048,г Москва ул Аэродромная д.2 строение 1,Москва,ул Аэродромная д.2 строение 1,ул,Аэродромная ,д.2 строение 1,8122327,муниципальный округ Южное Тушино,1972 +2281048,г Москва ул Аэродромная д.3,Москва,ул Аэродромная д.3,ул,Аэродромная ,д.3,8122586,муниципальный округ Южное Тушино,1990 +2281048,г Москва ул Аэродромная д.4 строение 1,Москва,ул Аэродромная д.4 строение 1,ул,Аэродромная ,д.4 строение 1,8122744,муниципальный округ Южное Тушино,1975 +2281048,г Москва ул Аэродромная д.6,Москва,ул Аэродромная д.6,ул,Аэродромная ,д.6,8122869,муниципальный округ Южное Тушино,1958 +2281048,г Москва ул Аэродромная д.7,Москва,ул Аэродромная д.7,ул,Аэродромная ,д.7,8123798,муниципальный округ Южное Тушино,1989 +2281048,г Москва ул Аэродромная д.8,Москва,ул Аэродромная д.8,ул,Аэродромная ,д.8,8123851,муниципальный округ Южное Тушино,1958 +2281048,г Москва ул Василия Петушкова д.11,Москва,ул Василия Петушкова д.11,ул,Василия Петушкова ,д.11,7764609,муниципальный округ Южное Тушино,1994 +2281048,г Москва ул Василия Петушкова д.13 кор.1,Москва,ул Василия Петушкова д.13 кор.1,ул,Василия Петушкова ,д.13 кор.1,8127410,муниципальный округ Южное Тушино,1991 +2281048,г Москва ул Василия Петушкова д.15,Москва,ул Василия Петушкова д.15,ул,Василия Петушкова ,д.15,8008371,муниципальный округ Южное Тушино,1991 +2281048,г Москва ул Василия Петушкова д.17,Москва,ул Василия Петушкова д.17,ул,Василия Петушкова ,д.17,8125515,муниципальный округ Южное Тушино,1991 +2281048,г Москва ул Василия Петушкова д.19,Москва,ул Василия Петушкова д.19,ул,Василия Петушкова ,д.19,8124212,муниципальный округ Южное Тушино,1991 +2281048,г Москва ул Василия Петушкова д.20,Москва,ул Василия Петушкова д.20,ул,Василия Петушкова ,д.20,8125219,муниципальный округ Южное Тушино,1917 +2281048,г Москва ул Василия Петушкова д.20 кор.1,Москва,ул Василия Петушкова д.20 кор.1,ул,Василия Петушкова ,д.20 кор.1,8124213,муниципальный округ Южное Тушино,1950 +2281048,г Москва ул Василия Петушкова д.21 кор.2,Москва,ул Василия Петушкова д.21 кор.2,ул,Василия Петушкова ,д.21 кор.2,8240021,муниципальный округ Южное Тушино,1991 +2281048,г Москва ул Василия Петушкова д.23,Москва,ул Василия Петушкова д.23,ул,Василия Петушкова ,д.23,8129503,муниципальный округ Южное Тушино,1991 +2281048,г Москва ул Василия Петушкова д.7,Москва,ул Василия Петушкова д.7,ул,Василия Петушкова ,д.7,7881461,муниципальный округ Южное Тушино,1993 +2281048,г Москва ул Василия Петушкова д.9,Москва,ул Василия Петушкова д.9,ул,Василия Петушкова ,д.9,8125339,муниципальный округ Южное Тушино,1992 +2281048,г Москва ул Лодочная д.1 строение 1,Москва,ул Лодочная д.1 строение 1,ул,Лодочная ,д.1 строение 1,8130283,муниципальный округ Южное Тушино,1953 +2281048,г Москва ул Лодочная д.11 строение 1,Москва,ул Лодочная д.11 строение 1,ул,Лодочная ,д.11 строение 1,8130433,муниципальный округ Южное Тушино,1933 +2281048,г Москва ул Лодочная д.13 строение 1,Москва,ул Лодочная д.13 строение 1,ул,Лодочная ,д.13 строение 1,8130444,муниципальный округ Южное Тушино,1933 +2281048,г Москва ул Лодочная д.15 строение 1,Москва,ул Лодочная д.15 строение 1,ул,Лодочная ,д.15 строение 1,8130460,муниципальный округ Южное Тушино,1933 +2281048,г Москва ул Лодочная д.17,Москва,ул Лодочная д.17,ул,Лодочная ,д.17,8046288,муниципальный округ Южное Тушино,2005 +2281048,г Москва ул Лодочная д.23 строение 1,Москва,ул Лодочная д.23 строение 1,ул,Лодочная ,д.23 строение 1,8130463,муниципальный округ Южное Тушино,1959 +2281048,г Москва ул Лодочная д.25 строение 1,Москва,ул Лодочная д.25 строение 1,ул,Лодочная ,д.25 строение 1,8130481,муниципальный округ Южное Тушино,1960 +2281048,г Москва ул Лодочная д.27 строение 1,Москва,ул Лодочная д.27 строение 1,ул,Лодочная ,д.27 строение 1,8130491,муниципальный округ Южное Тушино,1960 +2281048,г Москва ул Лодочная д.29 строение 1,Москва,ул Лодочная д.29 строение 1,ул,Лодочная ,д.29 строение 1,8130496,муниципальный округ Южное Тушино,1968 +2281048,г Москва ул Лодочная д.3 строение 1,Москва,ул Лодочная д.3 строение 1,ул,Лодочная ,д.3 строение 1,8130290,муниципальный округ Южное Тушино,1953 +2281048,г Москва ул Лодочная д.31 кор.4,Москва,ул Лодочная д.31 кор.4,ул,Лодочная ,д.31 кор.4,8129934,муниципальный округ Южное Тушино,1976 +2281048,г Москва ул Лодочная д.31 строение 1,Москва,ул Лодочная д.31 строение 1,ул,Лодочная ,д.31 строение 1,8126255,муниципальный округ Южное Тушино,1965 +2281048,г Москва ул Лодочная д.31 строение 2,Москва,ул Лодочная д.31 строение 2,ул,Лодочная ,д.31 строение 2,8129706,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва ул Лодочная д.31 строение 3,Москва,ул Лодочная д.31 строение 3,ул,Лодочная ,д.31 строение 3,8129897,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва ул Лодочная д.31 строение 5,Москва,ул Лодочная д.31 строение 5,ул,Лодочная ,д.31 строение 5,8130177,муниципальный округ Южное Тушино,1967 +2281048,г Москва ул Лодочная д.33 строение 1,Москва,ул Лодочная д.33 строение 1,ул,Лодочная ,д.33 строение 1,8130499,муниципальный округ Южное Тушино,1967 +2281048,г Москва ул Лодочная д.33 строение 2,Москва,ул Лодочная д.33 строение 2,ул,Лодочная ,д.33 строение 2,8130500,муниципальный округ Южное Тушино,1967 +2281048,г Москва ул Лодочная д.35 строение 1,Москва,ул Лодочная д.35 строение 1,ул,Лодочная ,д.35 строение 1,8130501,муниципальный округ Южное Тушино,1965 +2281048,г Москва ул Лодочная д.35 строение 2,Москва,ул Лодочная д.35 строение 2,ул,Лодочная ,д.35 строение 2,8130502,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва ул Лодочная д.37 строение 1,Москва,ул Лодочная д.37 строение 1,ул,Лодочная ,д.37 строение 1,8130538,муниципальный округ Южное Тушино,1965 +2281048,г Москва ул Лодочная д.37 строение 2,Москва,ул Лодочная д.37 строение 2,ул,Лодочная ,д.37 строение 2,8130541,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва ул Лодочная д.37 строение 3,Москва,ул Лодочная д.37 строение 3,ул,Лодочная ,д.37 строение 3,8130543,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва ул Лодочная д.39 строение 1,Москва,ул Лодочная д.39 строение 1,ул,Лодочная ,д.39 строение 1,8130550,муниципальный округ Южное Тушино,1967 +2281048,г Москва ул Лодочная д.39 строение 2,Москва,ул Лодочная д.39 строение 2,ул,Лодочная ,д.39 строение 2,8130564,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва ул Лодочная д.41,Москва,ул Лодочная д.41,ул,Лодочная ,д.41,8130575,муниципальный округ Южное Тушино,1978 +2281048,г Москва ул Лодочная д.5 строение 1,Москва,ул Лодочная д.5 строение 1,ул,Лодочная ,д.5 строение 1,8130299,муниципальный округ Южное Тушино,1953 +2281048,г Москва ул Лодочная д.9,Москва,ул Лодочная д.9,ул,Лодочная ,д.9,8130427,муниципальный округ Южное Тушино,2005 +2281048,г Москва ул Лодочная д.9 кор.1,Москва,ул Лодочная д.9 кор.1,ул,Лодочная ,д.9 кор.1,8130308,муниципальный округ Южное Тушино,2004 +2281048,г Москва ул Лодочная д.9 кор.2,Москва,ул Лодочная д.9 кор.2,ул,Лодочная ,д.9 кор.2,8130328,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281048,г Москва ул Лодочная д.9 кор.3,Москва,ул Лодочная д.9 кор.3,ул,Лодочная ,д.9 кор.3,8130420,муниципальный округ Южное Тушино,2002 +2281048,г Москва ул Лодочная д.9 кор.4,Москва,ул Лодочная д.9 кор.4,ул,Лодочная ,д.9 кор.4,8130424,муниципальный округ Южное Тушино,2002 +2281048,г Москва ул Нелидовская д.12 кор.1,Москва,ул Нелидовская д.12 кор.1,ул,Нелидовская ,д.12 кор.1,8130669,муниципальный округ Южное Тушино,1960 +2281048,г Москва ул Нелидовская д.12 кор.2,Москва,ул Нелидовская д.12 кор.2,ул,Нелидовская ,д.12 кор.2,8130691,муниципальный округ Южное Тушино,1959 +2281048,г Москва ул Нелидовская д.13 кор.1,Москва,ул Нелидовская д.13 кор.1,ул,Нелидовская ,д.13 кор.1,8130702,муниципальный округ Южное Тушино,1961 +2281048,г Москва ул Нелидовская д.13 кор.2,Москва,ул Нелидовская д.13 кор.2,ул,Нелидовская ,д.13 кор.2,8130721,муниципальный округ Южное Тушино,1961 +2281048,г Москва ул Нелидовская д.15 кор.1,Москва,ул Нелидовская д.15 кор.1,ул,Нелидовская ,д.15 кор.1,8130733,муниципальный округ Южное Тушино,1961 +2281048,г Москва ул Нелидовская д.15 кор.2,Москва,ул Нелидовская д.15 кор.2,ул,Нелидовская ,д.15 кор.2,8130745,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281048,г Москва ул Нелидовская д.16,Москва,ул Нелидовская д.16,ул,Нелидовская ,д.16,8130762,муниципальный округ Южное Тушино,1958 +2281048,г Москва ул Нелидовская д.18,Москва,ул Нелидовская д.18,ул,Нелидовская ,д.18,8130767,муниципальный округ Южное Тушино,1958 +2281048,г Москва ул Нелидовская д.19,Москва,ул Нелидовская д.19,ул,Нелидовская ,д.19,8130794,муниципальный округ Южное Тушино,1984 +2281048,г Москва ул Нелидовская д.20 кор.1,Москва,ул Нелидовская д.20 кор.1,ул,Нелидовская ,д.20 кор.1,8130817,муниципальный округ Южное Тушино,1958 +2281048,г Москва ул Нелидовская д.20 кор.2,Москва,ул Нелидовская д.20 кор.2,ул,Нелидовская ,д.20 кор.2,8130831,муниципальный округ Южное Тушино,1959 +2281048,г Москва ул Нелидовская д.21,Москва,ул Нелидовская д.21,ул,Нелидовская ,д.21,8130756,муниципальный округ Южное Тушино,1957 +2281048,г Москва ул Нелидовская д.21 кор.1,Москва,ул Нелидовская д.21 кор.1,ул,Нелидовская ,д.21 кор.1,8130755,муниципальный округ Южное Тушино,1982 +2281048,г Москва ул Нелидовская д.22,Москва,ул Нелидовская д.22,ул,Нелидовская ,д.22,8130754,муниципальный округ Южное Тушино,1958 +2281048,г Москва ул Нелидовская д.23,Москва,ул Нелидовская д.23,ул,Нелидовская ,д.23,8130753,муниципальный округ Южное Тушино,1957 +2281048,г Москва ул Нелидовская д.23 кор.1,Москва,ул Нелидовская д.23 кор.1,ул,Нелидовская ,д.23 кор.1,7806311,муниципальный округ Южное Тушино,2000 +2281048,г Москва ул Нелидовская д.23 кор.2,Москва,ул Нелидовская д.23 кор.2,ул,Нелидовская ,д.23 кор.2,8016892,муниципальный округ Южное Тушино,1999 +2281048,г Москва ул Нелидовская д.25,Москва,ул Нелидовская д.25,ул,Нелидовская ,д.25,8130752,муниципальный округ Южное Тушино,1957 +2281048,г Москва ул Нелидовская д.25 кор.1,Москва,ул Нелидовская д.25 кор.1,ул,Нелидовская ,д.25 кор.1,8130751,муниципальный округ Южное Тушино,1984 +2281048,г Москва ул Нелидовская д.9 кор.1,Москва,ул Нелидовская д.9 кор.1,ул,Нелидовская ,д.9 кор.1,8130750,муниципальный округ Южное Тушино,1962 +2281048,г Москва ул Нелидовская д.9 кор.2,Москва,ул Нелидовская д.9 кор.2,ул,Нелидовская ,д.9 кор.2,8130749,муниципальный округ Южное Тушино,1962 +2281048,г Москва ул Новопоселковая д.11а,Москва,ул Новопоселковая д.11а,ул,Новопоселковая ,д.11а,8130100,муниципальный округ Южное Тушино,1959 +2281048,г Москва ул Новопоселковая д.13,Москва,ул Новопоселковая д.13,ул,Новопоселковая ,д.13,8130101,муниципальный округ Южное Тушино,1958 +2281048,г Москва ул Новопоселковая д.13а,Москва,ул Новопоселковая д.13а,ул,Новопоселковая ,д.13а,8130103,муниципальный округ Южное Тушино,1958 +2281048,г Москва ул Новопоселковая д.15,Москва,ул Новопоселковая д.15,ул,Новопоселковая ,д.15,8130104,муниципальный округ Южное Тушино,1961 +2281048,г Москва ул Новопоселковая д.15а,Москва,ул Новопоселковая д.15а,ул,Новопоселковая ,д.15а,8130105,муниципальный округ Южное Тушино,1958 +2281048,г Москва ул Новопоселковая д.17,Москва,ул Новопоселковая д.17,ул,Новопоселковая ,д.17,8130107,муниципальный округ Южное Тушино,1960 +2281048,г Москва ул Новопоселковая д.3,Москва,ул Новопоселковая д.3,ул,Новопоселковая ,д.3,8126273,муниципальный округ Южное Тушино,1959 +2281048,г Москва ул Новопоселковая д.3а,Москва,ул Новопоселковая д.3а,ул,Новопоселковая ,д.3а,8126276,муниципальный округ Южное Тушино,1959 +2281048,г Москва ул Новопоселковая д.5,Москва,ул Новопоселковая д.5,ул,Новопоселковая ,д.5,8126277,муниципальный округ Южное Тушино,1958 +2281048,г Москва ул Новопоселковая д.5а,Москва,ул Новопоселковая д.5а,ул,Новопоселковая ,д.5а,8126278,муниципальный округ Южное Тушино,1961 +2281048,г Москва ул Новопоселковая д.7,Москва,ул Новопоселковая д.7,ул,Новопоселковая ,д.7,8126279,муниципальный округ Южное Тушино,1958 +2281048,г Москва ул Новопоселковая д.7а,Москва,ул Новопоселковая д.7а,ул,Новопоселковая ,д.7а,8126280,муниципальный округ Южное Тушино,1959 +2281048,г Москва ул Новопоселковая д.7б,Москва,ул Новопоселковая д.7б,ул,Новопоселковая ,д.7б,8126282,муниципальный округ Южное Тушино,1959 +2281048,г Москва ул Новопоселковая д.9,Москва,ул Новопоселковая д.9,ул,Новопоселковая ,д.9,8130097,муниципальный округ Южное Тушино,1958 +2281048,г Москва ул Новопоселковая д.9а,Москва,ул Новопоселковая д.9а,ул,Новопоселковая ,д.9а,8130098,муниципальный округ Южное Тушино,1958 +2281048,г Москва ул Новопоселковая д.9б,Москва,ул Новопоселковая д.9б,ул,Новопоселковая ,д.9б,8130099,муниципальный округ Южное Тушино,1958 +2281048,г Москва ул Окружная д.10,Москва,ул Окружная д.10,ул,Окружная ,д.10,8130341,муниципальный округ Южное Тушино,2001 +2281048,г Москва ул Окружная д.10а,Москва,ул Окружная д.10а,ул,Окружная ,д.10а,8130342,муниципальный округ Южное Тушино,1962 +2281048,г Москва ул Окружная д.15 строение 1,Москва,ул Окружная д.15 строение 1,ул,Окружная ,д.15 строение 1,8130343,муниципальный округ Южное Тушино,1973 +2281048,г Москва ул Окружная д.19 строение 2,Москва,ул Окружная д.19 строение 2,ул,Окружная ,д.19 строение 2,8130345,муниципальный округ Южное Тушино,1971 +2281048,г Москва ул Окружная д.2,Москва,ул Окружная д.2,ул,Окружная ,д.2,8130335,муниципальный округ Южное Тушино,1948 +2281048,г Москва ул Окружная д.20,Москва,ул Окружная д.20,ул,Окружная ,д.20,8130346,муниципальный округ Южное Тушино,1962 +2281048,г Москва ул Окружная д.23,Москва,ул Окружная д.23,ул,Окружная ,д.23,8130347,муниципальный округ Южное Тушино,1959 +2281048,г Москва ул Окружная д.2а,Москва,ул Окружная д.2а,ул,Окружная ,д.2а,8130336,муниципальный округ Южное Тушино,1955 +2281048,г Москва ул Окружная д.4,Москва,ул Окружная д.4,ул,Окружная ,д.4,8130337,муниципальный округ Южное Тушино,1968 +2281048,г Москва ул Окружная д.6,Москва,ул Окружная д.6,ул,Окружная ,д.6,8130338,муниципальный округ Южное Тушино,1999 +2281048,г Москва ул Окружная д.6а,Москва,ул Окружная д.6а,ул,Окружная ,д.6а,8130339,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва ул Окружная д.8,Москва,ул Окружная д.8,ул,Окружная ,д.8,8130340,муниципальный округ Южное Тушино,1999 +2281048,г Москва ул Свободы д.28 кор.1,Москва,ул Свободы д.28 кор.1,ул,Свободы ,д.28 кор.1,8126291,муниципальный округ Южное Тушино,1965 +2281048,г Москва ул Свободы д.28 кор.2,Москва,ул Свободы д.28 кор.2,ул,Свободы ,д.28 кор.2,8126292,муниципальный округ Южное Тушино,1965 +2281048,г Москва ул Свободы д.30,Москва,ул Свободы д.30,ул,Свободы ,д.30,8126293,муниципальный округ Южное Тушино,1977 +2281048,г Москва ул Свободы д.32,Москва,ул Свободы д.32,ул,Свободы ,д.32,8126294,муниципальный округ Южное Тушино,1977 +2281048,г Москва ул Свободы д.34,Москва,ул Свободы д.34,ул,Свободы ,д.34,8126295,муниципальный округ Южное Тушино,1977 +2281048,г Москва ул Свободы д.36,Москва,ул Свободы д.36,ул,Свободы ,д.36,8126296,муниципальный округ Южное Тушино,1973 +2281048,г Москва ул Свободы д.36 кор.1,Москва,ул Свободы д.36 кор.1,ул,Свободы ,д.36 кор.1,8126297,муниципальный округ Южное Тушино,1973 +2281048,г Москва ул Свободы д.38,Москва,ул Свободы д.38,ул,Свободы ,д.38,8126298,муниципальный округ Южное Тушино,1974 +2281048,г Москва ул Свободы д.38 кор.1,Москва,ул Свободы д.38 кор.1,ул,Свободы ,д.38 кор.1,8126299,муниципальный округ Южное Тушино,1973 +2281048,г Москва ул Свободы д.40,Москва,ул Свободы д.40,ул,Свободы ,д.40,8126301,муниципальный округ Южное Тушино,н.д. +2281048,г Москва ул Свободы д.40 кор.1,Москва,ул Свободы д.40 кор.1,ул,Свободы ,д.40 кор.1,8130197,муниципальный округ Южное Тушино,1984 +2281048,г Москва ул Свободы д.42,Москва,ул Свободы д.42,ул,Свободы ,д.42,8126302,муниципальный округ Южное Тушино,1986 +2281048,г Москва ул Свободы д.43,Москва,ул Свободы д.43,ул,Свободы ,д.43,8126304,муниципальный округ Южное Тушино,1970 +2281048,г Москва ул Свободы д.44 кор.1,Москва,ул Свободы д.44 кор.1,ул,Свободы ,д.44 кор.1,8126305,муниципальный округ Южное Тушино,1989 +2281048,г Москва ул Свободы д.45 строение 1,Москва,ул Свободы д.45 строение 1,ул,Свободы ,д.45 строение 1,8126309,муниципальный округ Южное Тушино,1971 +2281048,г Москва ул Свободы д.46,Москва,ул Свободы д.46,ул,Свободы ,д.46,8126310,муниципальный округ Южное Тушино,1987 +2281048,г Москва ул Свободы д.47/2,Москва,ул Свободы д.47/2,ул,Свободы ,д.47/2,8130322,муниципальный округ Южное Тушино,1960 +2281048,г Москва ул Свободы д.48,Москва,ул Свободы д.48,ул,Свободы ,д.48,8126315,муниципальный округ Южное Тушино,1989 +2281048,г Москва ул Свободы д.49 кор.1,Москва,ул Свободы д.49 кор.1,ул,Свободы ,д.49 кор.1,8126316,муниципальный округ Южное Тушино,1959 +2281048,г Москва ул Свободы д.49 кор.2,Москва,ул Свободы д.49 кор.2,ул,Свободы ,д.49 кор.2,8126317,муниципальный округ Южное Тушино,1981 +2281048,г Москва ул Свободы д.49 кор.3,Москва,ул Свободы д.49 кор.3,ул,Свободы ,д.49 кор.3,8126318,муниципальный округ Южное Тушино,1981 +2281048,г Москва ул Свободы д.51 кор.1,Москва,ул Свободы д.51 кор.1,ул,Свободы ,д.51 кор.1,8126319,муниципальный округ Южное Тушино,1981 +2281048,г Москва ул Свободы д.53 кор.1,Москва,ул Свободы д.53 кор.1,ул,Свободы ,д.53 кор.1,8126320,муниципальный округ Южное Тушино,1961 +2281048,г Москва ул Свободы д.55,Москва,ул Свободы д.55,ул,Свободы ,д.55,8126321,муниципальный округ Южное Тушино,1962 +2281048,г Москва ул Сходненская д.11,Москва,ул Сходненская д.11,ул,Сходненская ,д.11,8129737,муниципальный округ Южное Тушино,1954 +2281048,г Москва ул Сходненская д.12,Москва,ул Сходненская д.12,ул,Сходненская ,д.12,8129747,муниципальный округ Южное Тушино,1950 +2281048,г Москва ул Сходненская д.13,Москва,ул Сходненская д.13,ул,Сходненская ,д.13,8130031,муниципальный округ Южное Тушино,1958 +2281048,г Москва ул Сходненская д.14,Москва,ул Сходненская д.14,ул,Сходненская ,д.14,8132033,муниципальный округ Южное Тушино,2011 +2281048,г Москва ул Сходненская д.15,Москва,ул Сходненская д.15,ул,Сходненская ,д.15,8130034,муниципальный округ Южное Тушино,н.д. +2281048,г Москва ул Сходненская д.16,Москва,ул Сходненская д.16,ул,Сходненская ,д.16,8132051,муниципальный округ Южное Тушино,2010 +2281048,г Москва ул Сходненская д.18а,Москва,ул Сходненская д.18а,ул,Сходненская ,д.18а,8130035,муниципальный округ Южное Тушино,1960 +2281048,г Москва ул Сходненская д.19/13,Москва,ул Сходненская д.19/13,ул,Сходненская ,д.19/13,8132055,муниципальный округ Южное Тушино,1957 +2281048,г Москва ул Сходненская д.22а,Москва,ул Сходненская д.22а,ул,Сходненская ,д.22а,8132057,муниципальный округ Южное Тушино,1959 +2281048,г Москва ул Сходненская д.23,Москва,ул Сходненская д.23,ул,Сходненская ,д.23,8132063,муниципальный округ Южное Тушино,1962 +2281048,г Москва ул Сходненская д.25,Москва,ул Сходненская д.25,ул,Сходненская ,д.25,8132094,муниципальный округ Южное Тушино,1981 +2281048,г Москва ул Сходненская д.28а,Москва,ул Сходненская д.28а,ул,Сходненская ,д.28а,8132112,муниципальный округ Южное Тушино,1959 +2281048,г Москва ул Сходненская д.31,Москва,ул Сходненская д.31,ул,Сходненская ,д.31,8132116,муниципальный округ Южное Тушино,1960 +2281048,г Москва ул Сходненская д.32,Москва,ул Сходненская д.32,ул,Сходненская ,д.32,8132117,муниципальный округ Южное Тушино,1958 +2281048,г Москва ул Сходненская д.33 кор.1,Москва,ул Сходненская д.33 кор.1,ул,Сходненская ,д.33 кор.1,8132107,муниципальный округ Южное Тушино,1961 +2281048,г Москва ул Сходненская д.33 кор.2,Москва,ул Сходненская д.33 кор.2,ул,Сходненская ,д.33 кор.2,8132104,муниципальный округ Южное Тушино,1961 +2281048,г Москва ул Сходненская д.35 кор.1,Москва,ул Сходненская д.35 кор.1,ул,Сходненская ,д.35 кор.1,7778885,муниципальный округ Южное Тушино,2001 +2281048,г Москва ул Сходненская д.36/11,Москва,ул Сходненская д.36/11,ул,Сходненская ,д.36/11,8132102,муниципальный округ Южное Тушино,1994 +2281048,г Москва ул Сходненская д.37,Москва,ул Сходненская д.37,ул,Сходненская ,д.37,8132100,муниципальный округ Южное Тушино,1964 +2281048,г Москва ул Сходненская д.42,Москва,ул Сходненская д.42,ул,Сходненская ,д.42,8132095,муниципальный округ Южное Тушино,1953 +2281048,г Москва ул Сходненская д.44/17,Москва,ул Сходненская д.44/17,ул,Сходненская ,д.44/17,8132090,муниципальный округ Южное Тушино,1955 +2281048,г Москва ул Сходненская д.46/14,Москва,ул Сходненская д.46/14,ул,Сходненская ,д.46/14,8132089,муниципальный округ Южное Тушино,1955 +2281048,г Москва ул Сходненская д.48,Москва,ул Сходненская д.48,ул,Сходненская ,д.48,8132086,муниципальный округ Южное Тушино,1954 +2281048,г Москва ул Сходненская д.4а,Москва,ул Сходненская д.4а,ул,Сходненская ,д.4а,8129732,муниципальный округ Южное Тушино,н.д. +2281048,г Москва ул Сходненская д.50,Москва,ул Сходненская д.50,ул,Сходненская ,д.50,8132079,муниципальный округ Южное Тушино,1957 +2281048,г Москва ул Сходненская д.52 кор.1,Москва,ул Сходненская д.52 кор.1,ул,Сходненская ,д.52 кор.1,8132083,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281048,г Москва ул Сходненская д.52 кор.3,Москва,ул Сходненская д.52 кор.3,ул,Сходненская ,д.52 кор.3,8132038,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281048,г Москва ул Сходненская д.6 кор.1,Москва,ул Сходненская д.6 кор.1,ул,Сходненская ,д.6 кор.1,8132029,муниципальный округ Южное Тушино,2008 +2281048,г Москва ул Туристская д.1,Москва,ул Туристская д.1,ул,Туристская ,д.1,8132004,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281048,г Москва ул Туристская д.11,Москва,ул Туристская д.11,ул,Туристская ,д.11,8127602,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281048,г Москва ул Туристская д.2 кор.1,Москва,ул Туристская д.2 кор.1,ул,Туристская ,д.2 кор.1,8129268,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва ул Туристская д.2 кор.2,Москва,ул Туристская д.2 кор.2,ул,Туристская ,д.2 кор.2,8127451,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва ул Туристская д.2 кор.3,Москва,ул Туристская д.2 кор.3,ул,Туристская ,д.2 кор.3,8129272,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва ул Туристская д.2 кор.4,Москва,ул Туристская д.2 кор.4,ул,Туристская ,д.2 кор.4,8127678,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва ул Туристская д.2 кор.5,Москва,ул Туристская д.2 кор.5,ул,Туристская ,д.2 кор.5,8018128,муниципальный округ Южное Тушино,н.д. +2281048,г Москва ул Туристская д.3,Москва,ул Туристская д.3,ул,Туристская ,д.3,8128011,муниципальный округ Южное Тушино,1962 +2281048,г Москва ул Туристская д.4 кор.1,Москва,ул Туристская д.4 кор.1,ул,Туристская ,д.4 кор.1,8128465,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва ул Туристская д.4 кор.2,Москва,ул Туристская д.4 кор.2,ул,Туристская ,д.4 кор.2,8128467,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва ул Туристская д.4 кор.3,Москва,ул Туристская д.4 кор.3,ул,Туристская ,д.4 кор.3,8129269,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва ул Туристская д.4 кор.4,Москва,ул Туристская д.4 кор.4,ул,Туристская ,д.4 кор.4,8127537,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва ул Туристская д.4 кор.5,Москва,ул Туристская д.4 кор.5,ул,Туристская ,д.4 кор.5,8127928,муниципальный округ Южное Тушино,1975 +2281048,г Москва ул Туристская д.5,Москва,ул Туристская д.5,ул,Туристская ,д.5,8128020,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281048,г Москва ул Туристская д.6 кор.1,Москва,ул Туристская д.6 кор.1,ул,Туристская ,д.6 кор.1,8128024,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва ул Туристская д.6 кор.2,Москва,ул Туристская д.6 кор.2,ул,Туристская ,д.6 кор.2,8128186,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва ул Туристская д.6 кор.3,Москва,ул Туристская д.6 кор.3,ул,Туристская ,д.6 кор.3,8128192,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва ул Туристская д.6 кор.4,Москва,ул Туристская д.6 кор.4,ул,Туристская ,д.6 кор.4,8128197,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва ул Туристская д.7,Москва,ул Туристская д.7,ул,Туристская ,д.7,8129240,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281048,г Москва ул Туристская д.9,Москва,ул Туристская д.9,ул,Туристская ,д.9,8129208,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.10 кор.1,Москва,ул Фабрициуса д.10 кор.1,ул,Фабрициуса ,д.10 кор.1,8126710,муниципальный округ Южное Тушино,1964 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.12,Москва,ул Фабрициуса д.12,ул,Фабрициуса ,д.12,8126833,муниципальный округ Южное Тушино,1962 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.14,Москва,ул Фабрициуса д.14,ул,Фабрициуса ,д.14,8126844,муниципальный округ Южное Тушино,1967 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.15 кор.1,Москва,ул Фабрициуса д.15 кор.1,ул,Фабрициуса ,д.15 кор.1,8126853,муниципальный округ Южное Тушино,1957 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.15 кор.2,Москва,ул Фабрициуса д.15 кор.2,ул,Фабрициуса ,д.15 кор.2,8126858,муниципальный округ Южное Тушино,1957 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.16,Москва,ул Фабрициуса д.16,ул,Фабрициуса ,д.16,8126865,муниципальный округ Южное Тушино,1968 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.17 кор.1,Москва,ул Фабрициуса д.17 кор.1,ул,Фабрициуса ,д.17 кор.1,8126896,муниципальный округ Южное Тушино,1957 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.18 кор.1,Москва,ул Фабрициуса д.18 кор.1,ул,Фабрициуса ,д.18 кор.1,8126901,муниципальный округ Южное Тушино,1983 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.19 кор.1,Москва,ул Фабрициуса д.19 кор.1,ул,Фабрициуса ,д.19 кор.1,8126904,муниципальный округ Южное Тушино,1958 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.19 кор.2,Москва,ул Фабрициуса д.19 кор.2,ул,Фабрициуса ,д.19 кор.2,8126906,муниципальный округ Южное Тушино,1953 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.20,Москва,ул Фабрициуса д.20,ул,Фабрициуса ,д.20,8126908,муниципальный округ Южное Тушино,1971 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.22 кор.1,Москва,ул Фабрициуса д.22 кор.1,ул,Фабрициуса ,д.22 кор.1,8126918,муниципальный округ Южное Тушино,1969 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.22 кор.2,Москва,ул Фабрициуса д.22 кор.2,ул,Фабрициуса ,д.22 кор.2,8126922,муниципальный округ Южное Тушино,1969 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.23 кор.1,Москва,ул Фабрициуса д.23 кор.1,ул,Фабрициуса ,д.23 кор.1,8126928,муниципальный округ Южное Тушино,1964 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.23 кор.2,Москва,ул Фабрициуса д.23 кор.2,ул,Фабрициуса ,д.23 кор.2,8126933,муниципальный округ Южное Тушино,1964 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.24 кор.1,Москва,ул Фабрициуса д.24 кор.1,ул,Фабрициуса ,д.24 кор.1,8126935,муниципальный округ Южное Тушино,1970 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.25 кор.1,Москва,ул Фабрициуса д.25 кор.1,ул,Фабрициуса ,д.25 кор.1,8126938,муниципальный округ Южное Тушино,1966 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.25 кор.2,Москва,ул Фабрициуса д.25 кор.2,ул,Фабрициуса ,д.25 кор.2,8127752,муниципальный округ Южное Тушино,1965 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.27 кор.1,Москва,ул Фабрициуса д.27 кор.1,ул,Фабрициуса ,д.27 кор.1,8127795,муниципальный округ Южное Тушино,1964 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.27 кор.2,Москва,ул Фабрициуса д.27 кор.2,ул,Фабрициуса ,д.27 кор.2,8127845,муниципальный округ Южное Тушино,1965 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.29 кор.1,Москва,ул Фабрициуса д.29 кор.1,ул,Фабрициуса ,д.29 кор.1,8127896,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.30,Москва,ул Фабрициуса д.30,ул,Фабрициуса ,д.30,8127931,муниципальный округ Южное Тушино,1984 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.33 кор.1,Москва,ул Фабрициуса д.33 кор.1,ул,Фабрициуса ,д.33 кор.1,8127985,муниципальный округ Южное Тушино,1964 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.33 кор.2,Москва,ул Фабрициуса д.33 кор.2,ул,Фабрициуса ,д.33 кор.2,8128029,муниципальный округ Южное Тушино,1964 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.33 кор.3,Москва,ул Фабрициуса д.33 кор.3,ул,Фабрициуса ,д.33 кор.3,8128091,муниципальный округ Южное Тушино,1964 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.33 кор.4,Москва,ул Фабрициуса д.33 кор.4,ул,Фабрициуса ,д.33 кор.4,8128134,муниципальный округ Южное Тушино,1965 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.33 кор.5,Москва,ул Фабрициуса д.33 кор.5,ул,Фабрициуса ,д.33 кор.5,8128166,муниципальный округ Южное Тушино,1965 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.34 кор.1,Москва,ул Фабрициуса д.34 кор.1,ул,Фабрициуса ,д.34 кор.1,8128232,муниципальный округ Южное Тушино,1959 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.34 кор.2,Москва,ул Фабрициуса д.34 кор.2,ул,Фабрициуса ,д.34 кор.2,8128267,муниципальный округ Южное Тушино,1962 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.38 кор.1,Москва,ул Фабрициуса д.38 кор.1,ул,Фабрициуса ,д.38 кор.1,8128306,муниципальный округ Южное Тушино,1958 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.38 кор.2,Москва,ул Фабрициуса д.38 кор.2,ул,Фабрициуса ,д.38 кор.2,8128343,муниципальный округ Южное Тушино,1961 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.4 кор.1,Москва,ул Фабрициуса д.4 кор.1,ул,Фабрициуса ,д.4 кор.1,8126308,муниципальный округ Южное Тушино,1973 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.40,Москва,ул Фабрициуса д.40,ул,Фабрициуса ,д.40,8128388,муниципальный округ Южное Тушино,1973 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.42,Москва,ул Фабрициуса д.42,ул,Фабрициуса ,д.42,8128440,муниципальный округ Южное Тушино,1979 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.44 кор.1,Москва,ул Фабрициуса д.44 кор.1,ул,Фабрициуса ,д.44 кор.1,8128480,муниципальный округ Южное Тушино,1969 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.44 кор.2,Москва,ул Фабрициуса д.44 кор.2,ул,Фабрициуса ,д.44 кор.2,8128522,муниципальный округ Южное Тушино,1970 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.46,Москва,ул Фабрициуса д.46,ул,Фабрициуса ,д.46,8128548,муниципальный округ Южное Тушино,1961 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.48,Москва,ул Фабрициуса д.48,ул,Фабрициуса ,д.48,8128584,муниципальный округ Южное Тушино,1961 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.50,Москва,ул Фабрициуса д.50,ул,Фабрициуса ,д.50,8128605,муниципальный округ Южное Тушино,1962 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.56 кор.1,Москва,ул Фабрициуса д.56 кор.1,ул,Фабрициуса ,д.56 кор.1,8128625,муниципальный округ Южное Тушино,1962 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.6 кор.1,Москва,ул Фабрициуса д.6 кор.1,ул,Фабрициуса ,д.6 кор.1,8126356,муниципальный округ Южное Тушино,1971 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.8 кор.1,Москва,ул Фабрициуса д.8 кор.1,ул,Фабрициуса ,д.8 кор.1,8126422,муниципальный округ Южное Тушино,1974 +2281048,г Москва ул Фабрициуса д.9,Москва,ул Фабрициуса д.9,ул,Фабрициуса ,д.9,8126589,муниципальный округ Южное Тушино,1978 +2281048,г Москва ул Штурвальная д.1,Москва,ул Штурвальная д.1,ул,Штурвальная ,д.1,8127937,муниципальный округ Южное Тушино,1968 +2281048,г Москва ул Штурвальная д.1 кор.2,Москва,ул Штурвальная д.1 кор.2,ул,Штурвальная ,д.1 кор.2,8128038,муниципальный округ Южное Тушино,1983 +2281048,г Москва ул Штурвальная д.10 кор.1,Москва,ул Штурвальная д.10 кор.1,ул,Штурвальная ,д.10 кор.1,8128143,муниципальный округ Южное Тушино,1981 +2281048,г Москва ул Штурвальная д.14,Москва,ул Штурвальная д.14,ул,Штурвальная ,д.14,8128222,муниципальный округ Южное Тушино,1962 +2281048,г Москва ул Штурвальная д.2,Москва,ул Штурвальная д.2,ул,Штурвальная ,д.2,8128310,муниципальный округ Южное Тушино,1968 +2281048,г Москва ул Штурвальная д.3 строение 1,Москва,ул Штурвальная д.3 строение 1,ул,Штурвальная ,д.3 строение 1,8129678,муниципальный округ Южное Тушино,1972 +2281048,г Москва ул Штурвальная д.3 строение 2,Москва,ул Штурвальная д.3 строение 2,ул,Штурвальная ,д.3 строение 2,8129681,муниципальный округ Южное Тушино,1972 +2281048,г Москва ул Штурвальная д.5 строение 1,Москва,ул Штурвальная д.5 строение 1,ул,Штурвальная ,д.5 строение 1,8129684,муниципальный округ Южное Тушино,1972 +2281048,г Москва ул Штурвальная д.5 строение 2,Москва,ул Штурвальная д.5 строение 2,ул,Штурвальная ,д.5 строение 2,8129686,муниципальный округ Южное Тушино,1973 +2281048,г Москва ул Штурвальная д.6,Москва,ул Штурвальная д.6,ул,Штурвальная ,д.6,8129689,муниципальный округ Южное Тушино,1981 +2281048,г Москва ул Штурвальная д.7 кор.1,Москва,ул Штурвальная д.7 кор.1,ул,Штурвальная ,д.7 кор.1,8129696,муниципальный округ Южное Тушино,1963 +2281024,г Москва б-р Ракетный д.1,Москва,б-р Ракетный д.1,б-р,Ракетный ,д.1,7566923,муниципальный округ Алексеевский,1962 +2281024,г Москва б-р Ракетный д.10,Москва,б-р Ракетный д.10,б-р,Ракетный ,д.10,7566925,муниципальный округ Алексеевский,1960 +2281024,г Москва б-р Ракетный д.11 кор.1,Москва,б-р Ракетный д.11 кор.1,б-р,Ракетный ,д.11 кор.1,7567049,муниципальный округ Алексеевский,1967 +2281024,г Москва б-р Ракетный д.12,Москва,б-р Ракетный д.12,б-р,Ракетный ,д.12,7566930,муниципальный округ Алексеевский,1960 +2281024,г Москва б-р Ракетный д.13 кор.1,Москва,б-р Ракетный д.13 кор.1,б-р,Ракетный ,д.13 кор.1,7566932,муниципальный округ Алексеевский,1967 +2281024,г Москва б-р Ракетный д.15,Москва,б-р Ракетный д.15,б-р,Ракетный ,д.15,8348094,муниципальный округ Алексеевский,н.д. +2281024,г Москва б-р Ракетный д.17,Москва,б-р Ракетный д.17,б-р,Ракетный ,д.17,7566933,муниципальный округ Алексеевский,1984 +2281024,г Москва б-р Ракетный д.3,Москва,б-р Ракетный д.3,б-р,Ракетный ,д.3,7566939,муниципальный округ Алексеевский,1962 +2281024,г Москва б-р Ракетный д.5,Москва,б-р Ракетный д.5,б-р,Ракетный ,д.5,7566941,муниципальный округ Алексеевский,1962 +2281024,г Москва б-р Ракетный д.7,Москва,б-р Ракетный д.7,б-р,Ракетный ,д.7,7566944,муниципальный округ Алексеевский,1962 +2281024,г Москва б-р Ракетный д.8,Москва,б-р Ракетный д.8,б-р,Ракетный ,д.8,7566945,муниципальный округ Алексеевский,1960 +2281024,г Москва б-р Ракетный д.9 кор.1,Москва,б-р Ракетный д.9 кор.1,б-р,Ракетный ,д.9 кор.1,7567056,муниципальный округ Алексеевский,1970 +2281024,г Москва пер Графский д.10/12 кор.2,Москва,пер Графский д.10/12 кор.2,пер,Графский ,д.10/12 кор.2,7558201,муниципальный округ Алексеевский,1960 +2281024,г Москва пер Графский д.10/12 кор.3,Москва,пер Графский д.10/12 кор.3,пер,Графский ,д.10/12 кор.3,7558206,муниципальный округ Алексеевский,1953 +2281024,г Москва пер Графский д.12,Москва,пер Графский д.12,пер,Графский ,д.12,7558209,муниципальный округ Алексеевский,1968 +2281024,г Москва пер Зубарев д.17,Москва,пер Зубарев д.17,пер,Зубарев ,д.17,7558211,муниципальный округ Алексеевский,1982 +2281024,г Москва пер Кучин д.12,Москва,пер Кучин д.12,пер,Кучин ,д.12,7567051,муниципальный округ Алексеевский,1928 +2281024,г Москва пер Кучин д.14,Москва,пер Кучин д.14,пер,Кучин ,д.14,7566606,муниципальный округ Алексеевский,1957 +2281024,г Москва пер Рижский 1-й д.2 кор.1,Москва,пер Рижский 1-й д.2 кор.1,пер,Рижский 1-й ,д.2 кор.1,7566996,муниципальный округ Алексеевский,1959 +2281024,г Москва пер Рижский 1-й д.2 кор.2,Москва,пер Рижский 1-й д.2 кор.2,пер,Рижский 1-й ,д.2 кор.2,7567001,муниципальный округ Алексеевский,1960 +2281024,г Москва пер Рижский 1-й д.2 кор.3,Москва,пер Рижский 1-й д.2 кор.3,пер,Рижский 1-й ,д.2 кор.3,7567002,муниципальный округ Алексеевский,1960 +2281024,г Москва пер Рижский 1-й д.2 кор.4,Москва,пер Рижский 1-й д.2 кор.4,пер,Рижский 1-й ,д.2 кор.4,7567009,муниципальный округ Алексеевский,1961 +2281024,г Москва пер Рижский 1-й д.2 кор.7,Москва,пер Рижский 1-й д.2 кор.7,пер,Рижский 1-й ,д.2 кор.7,7567011,муниципальный округ Алексеевский,1971 +2281024,г Москва пер Рижский 1-й д.3,Москва,пер Рижский 1-й д.3,пер,Рижский 1-й ,д.3,7567014,муниципальный округ Алексеевский,1956 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.108,Москва,пр-кт Мира д.108,пр-кт,Мира ,д.108,7566656,муниципальный округ Алексеевский,1959 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.110/2,Москва,пр-кт Мира д.110/2,пр-кт,Мира ,д.110/2,7566661,муниципальный округ Алексеевский,1966 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.112,Москва,пр-кт Мира д.112,пр-кт,Мира ,д.112,7566667,муниципальный округ Алексеевский,1956 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.114,Москва,пр-кт Мира д.114,пр-кт,Мира ,д.114,8222665,муниципальный округ Алексеевский,1962 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.114 А,Москва,пр-кт Мира д.114 А,пр-кт,Мира ,д.114 А,8387449,муниципальный округ Алексеевский,н.д. +2281024,г Москва пр-кт Мира д.116,Москва,пр-кт Мира д.116,пр-кт,Мира ,д.116,7566671,муниципальный округ Алексеевский,1941 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.116А,Москва,пр-кт Мира д.116А,пр-кт,Мира ,д.116А,8249961,муниципальный округ Алексеевский,1962 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.118,Москва,пр-кт Мира д.118,пр-кт,Мира ,д.118,7566676,муниципальный округ Алексеевский,1958 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.118А,Москва,пр-кт Мира д.118А,пр-кт,Мира ,д.118А,7566680,муниципальный округ Алексеевский,1957 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.120,Москва,пр-кт Мира д.120,пр-кт,Мира ,д.120,7566684,муниципальный округ Алексеевский,1955 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.122,Москва,пр-кт Мира д.122,пр-кт,Мира ,д.122,7566687,муниципальный округ Алексеевский,1958 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.124 кор.1,Москва,пр-кт Мира д.124 кор.1,пр-кт,Мира ,д.124 кор.1,7566700,муниципальный округ Алексеевский,1934 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.124 кор.10,Москва,пр-кт Мира д.124 кор.10,пр-кт,Мира ,д.124 кор.10,7566706,муниципальный округ Алексеевский,1933 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.124 кор.11,Москва,пр-кт Мира д.124 кор.11,пр-кт,Мира ,д.124 кор.11,7566714,муниципальный округ Алексеевский,1934 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.124 кор.12,Москва,пр-кт Мира д.124 кор.12,пр-кт,Мира ,д.124 кор.12,7566744,муниципальный округ Алексеевский,1936 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.124 кор.13,Москва,пр-кт Мира д.124 кор.13,пр-кт,Мира ,д.124 кор.13,7566748,муниципальный округ Алексеевский,1936 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.124 кор.14,Москва,пр-кт Мира д.124 кор.14,пр-кт,Мира ,д.124 кор.14,7566754,муниципальный округ Алексеевский,1953 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.124 кор.15,Москва,пр-кт Мира д.124 кор.15,пр-кт,Мира ,д.124 кор.15,7566759,муниципальный округ Алексеевский,1953 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.124 кор.16,Москва,пр-кт Мира д.124 кор.16,пр-кт,Мира ,д.124 кор.16,7566764,муниципальный округ Алексеевский,1953 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.124 кор.17,Москва,пр-кт Мира д.124 кор.17,пр-кт,Мира ,д.124 кор.17,7566771,муниципальный округ Алексеевский,1955 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.124 кор.18,Москва,пр-кт Мира д.124 кор.18,пр-кт,Мира ,д.124 кор.18,7566775,муниципальный округ Алексеевский,1956 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.124 кор.19,Москва,пр-кт Мира д.124 кор.19,пр-кт,Мира ,д.124 кор.19,7566779,муниципальный округ Алексеевский,1959 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.124 кор.2,Москва,пр-кт Мира д.124 кор.2,пр-кт,Мира ,д.124 кор.2,7566785,муниципальный округ Алексеевский,1934 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.124 кор.20,Москва,пр-кт Мира д.124 кор.20,пр-кт,Мира ,д.124 кор.20,7566788,муниципальный округ Алексеевский,1959 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.124 кор.3,Москва,пр-кт Мира д.124 кор.3,пр-кт,Мира ,д.124 кор.3,7566794,муниципальный округ Алексеевский,1934 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.124 кор.4,Москва,пр-кт Мира д.124 кор.4,пр-кт,Мира ,д.124 кор.4,7566799,муниципальный округ Алексеевский,1934 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.124 кор.5,Москва,пр-кт Мира д.124 кор.5,пр-кт,Мира ,д.124 кор.5,7566807,муниципальный округ Алексеевский,1934 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.124 кор.7,Москва,пр-кт Мира д.124 кор.7,пр-кт,Мира ,д.124 кор.7,7566810,муниципальный округ Алексеевский,1934 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.124 кор.8,Москва,пр-кт Мира д.124 кор.8,пр-кт,Мира ,д.124 кор.8,7566819,муниципальный округ Алексеевский,1933 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.124 кор.9,Москва,пр-кт Мира д.124 кор.9,пр-кт,Мира ,д.124 кор.9,7566822,муниципальный округ Алексеевский,1934 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.146,Москва,пр-кт Мира д.146,пр-кт,Мира ,д.146,7566827,муниципальный округ Алексеевский,1959 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.167,Москва,пр-кт Мира д.167,пр-кт,Мира ,д.167,7582117,муниципальный округ Алексеевский,2009 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.180,Москва,пр-кт Мира д.180,пр-кт,Мира ,д.180,7566833,муниципальный округ Алексеевский,1961 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.180 кор.2,Москва,пр-кт Мира д.180 кор.2,пр-кт,Мира ,д.180 кор.2,8359433,муниципальный округ Алексеевский,н.д. +2281024,г Москва пр-кт Мира д.182,Москва,пр-кт Мира д.182,пр-кт,Мира ,д.182,7566836,муниципальный округ Алексеевский,1969 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.182 кор.2,Москва,пр-кт Мира д.182 кор.2,пр-кт,Мира ,д.182 кор.2,7566841,муниципальный округ Алексеевский,1968 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.182 кор.3,Москва,пр-кт Мира д.182 кор.3,пр-кт,Мира ,д.182 кор.3,7566847,муниципальный округ Алексеевский,1967 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.184 кор.1,Москва,пр-кт Мира д.184 кор.1,пр-кт,Мира ,д.184 кор.1,7566855,муниципальный округ Алексеевский,1957 +2281024,г Москва пр-кт Мира д.184 кор.2,Москва,пр-кт Мира д.184 кор.2,пр-кт,Мира ,д.184 кор.2,7714289,муниципальный округ Алексеевский,1961 +2281024,г Москва проезд Рижский д.1/5,Москва,проезд Рижский д.1/5,проезд,Рижский ,д.1/5,7566951,муниципальный округ Алексеевский,1955 +2281024,г Москва проезд Рижский д.11,Москва,проезд Рижский д.11,проезд,Рижский ,д.11,7566947,муниципальный округ Алексеевский,1957 +2281024,г Москва проезд Рижский д.13,Москва,проезд Рижский д.13,проезд,Рижский ,д.13,7566949,муниципальный округ Алексеевский,1956 +2281024,г Москва проезд Рижский д.17,Москва,проезд Рижский д.17,проезд,Рижский ,д.17,7566952,муниципальный округ Алексеевский,1959 +2281024,г Москва проезд Рижский д.3,Москва,проезд Рижский д.3,проезд,Рижский ,д.3,7566953,муниципальный округ Алексеевский,1956 +2281024,г Москва проезд Рижский д.5,Москва,проезд Рижский д.5,проезд,Рижский ,д.5,7566981,муниципальный округ Алексеевский,1954 +2281024,г Москва проезд Рижский д.7,Москва,проезд Рижский д.7,проезд,Рижский ,д.7,7566984,муниципальный округ Алексеевский,1957 +2281024,г Москва проезд Рижский д.9,Москва,проезд Рижский д.9,проезд,Рижский ,д.9,7566988,муниципальный округ Алексеевский,1956 +2281024,г Москва ул Бориса Галушкина д.10,Москва,ул Бориса Галушкина д.10,ул,Бориса Галушкина ,д.10,7557992,муниципальный округ Алексеевский,1969 +2281024,г Москва ул Бориса Галушкина д.12,Москва,ул Бориса Галушкина д.12,ул,Бориса Галушкина ,д.12,8061965,муниципальный округ Алексеевский,1968 +2281024,г Москва ул Бориса Галушкина д.14 кор.1,Москва,ул Бориса Галушкина д.14 кор.1,ул,Бориса Галушкина ,д.14 кор.1,7558004,муниципальный округ Алексеевский,1977 +2281024,г Москва ул Бориса Галушкина д.14 кор.2,Москва,ул Бориса Галушкина д.14 кор.2,ул,Бориса Галушкина ,д.14 кор.2,7558009,муниципальный округ Алексеевский,1956 +2281024,г Москва ул Бориса Галушкина д.15,Москва,ул Бориса Галушкина д.15,ул,Бориса Галушкина ,д.15,7558016,муниципальный округ Алексеевский,1958 +2281024,г Москва ул Бориса Галушкина д.16,Москва,ул Бориса Галушкина д.16,ул,Бориса Галушкина ,д.16,7558019,муниципальный округ Алексеевский,1977 +2281024,г Москва ул Бориса Галушкина д.17,Москва,ул Бориса Галушкина д.17,ул,Бориса Галушкина ,д.17,7558022,муниципальный округ Алексеевский,1958 +2281024,г Москва ул Бориса Галушкина д.18,Москва,ул Бориса Галушкина д.18,ул,Бориса Галушкина ,д.18,7558027,муниципальный округ Алексеевский,1973 +2281024,г Москва ул Бориса Галушкина д.19 кор.1,Москва,ул Бориса Галушкина д.19 кор.1,ул,Бориса Галушкина ,д.19 кор.1,7558030,муниципальный округ Алексеевский,1977 +2281024,г Москва ул Бориса Галушкина д.19 кор.2,Москва,ул Бориса Галушкина д.19 кор.2,ул,Бориса Галушкина ,д.19 кор.2,7558035,муниципальный округ Алексеевский,1981 +2281024,г Москва ул Бориса Галушкина д.20,Москва,ул Бориса Галушкина д.20,ул,Бориса Галушкина ,д.20,7558042,муниципальный округ Алексеевский,1960 +2281024,г Москва ул Бориса Галушкина д.21,Москва,ул Бориса Галушкина д.21,ул,Бориса Галушкина ,д.21,7558046,муниципальный округ Алексеевский,1961 +2281024,г Москва ул Бориса Галушкина д.23,Москва,ул Бориса Галушкина д.23,ул,Бориса Галушкина ,д.23,7558054,муниципальный округ Алексеевский,1962 +2281024,г Москва ул Бориса Галушкина д.25,Москва,ул Бориса Галушкина д.25,ул,Бориса Галушкина ,д.25,7558059,муниципальный округ Алексеевский,1958 +2281024,г Москва ул Бориса Галушкина д.26,Москва,ул Бориса Галушкина д.26,ул,Бориса Галушкина ,д.26,7558064,муниципальный округ Алексеевский,1960 +2281024,г Москва ул Бориса Галушкина д.3 кор.1,Москва,ул Бориса Галушкина д.3 кор.1,ул,Бориса Галушкина ,д.3 кор.1,7558072,муниципальный округ Алексеевский,1984 +2281024,г Москва ул Бориса Галушкина д.3 кор.2,Москва,ул Бориса Галушкина д.3 кор.2,ул,Бориса Галушкина ,д.3 кор.2,7558077,муниципальный округ Алексеевский,1986 +2281024,г Москва ул Бориса Галушкина д.8/18,Москва,ул Бориса Галушкина д.8/18,ул,Бориса Галушкина ,д.8/18,7558082,муниципальный округ Алексеевский,1971 +2281024,г Москва ул Касаткина д.16,Москва,ул Касаткина д.16,ул,Касаткина ,д.16,7558214,муниципальный округ Алексеевский,1933 +2281024,г Москва ул Касаткина д.16Б,Москва,ул Касаткина д.16Б,ул,Касаткина ,д.16Б,7558218,муниципальный округ Алексеевский,1933 +2281024,г Москва ул Касаткина д.20,Москва,ул Касаткина д.20,ул,Касаткина ,д.20,7558220,муниципальный округ Алексеевский,1965 +2281024,г Москва ул Касаткина д.21,Москва,ул Касаткина д.21,ул,Касаткина ,д.21,7558225,муниципальный округ Алексеевский,1959 +2281024,г Москва ул Касаткина д.22,Москва,ул Касаткина д.22,ул,Касаткина ,д.22,7558228,муниципальный округ Алексеевский,1961 +2281024,г Москва ул Кибальчича д.10,Москва,ул Кибальчича д.10,ул,Кибальчича ,д.10,7558231,муниципальный округ Алексеевский,1964 +2281024,г Москва ул Кибальчича д.11 кор.1,Москва,ул Кибальчича д.11 кор.1,ул,Кибальчича ,д.11 кор.1,7558235,муниципальный округ Алексеевский,1959 +2281024,г Москва ул Кибальчича д.11 кор.2,Москва,ул Кибальчича д.11 кор.2,ул,Кибальчича ,д.11 кор.2,7558243,муниципальный округ Алексеевский,1959 +2281024,г Москва ул Кибальчича д.11 кор.3,Москва,ул Кибальчича д.11 кор.3,ул,Кибальчича ,д.11 кор.3,7558247,муниципальный округ Алексеевский,1960 +2281024,г Москва ул Кибальчича д.12 кор.1,Москва,ул Кибальчича д.12 кор.1,ул,Кибальчича ,д.12 кор.1,7558251,муниципальный округ Алексеевский,1966 +2281024,г Москва ул Кибальчича д.12 кор.2,Москва,ул Кибальчича д.12 кор.2,ул,Кибальчича ,д.12 кор.2,7558254,муниципальный округ Алексеевский,1975 +2281024,г Москва ул Кибальчича д.13,Москва,ул Кибальчича д.13,ул,Кибальчича ,д.13,7558257,муниципальный округ Алексеевский,1960 +2281024,г Москва ул Кибальчича д.14,Москва,ул Кибальчича д.14,ул,Кибальчича ,д.14,7558260,муниципальный округ Алексеевский,1959 +2281024,г Москва ул Кибальчича д.15,Москва,ул Кибальчича д.15,ул,Кибальчича ,д.15,7558263,муниципальный округ Алексеевский,1960 +2281024,г Москва ул Кибальчича д.2 кор.4,Москва,ул Кибальчича д.2 кор.4,ул,Кибальчича ,д.2 кор.4,7567047,муниципальный округ Алексеевский,1971 +2281024,г Москва ул Кибальчича д.2/1,Москва,ул Кибальчича д.2/1,ул,Кибальчича ,д.2/1,7558275,муниципальный округ Алексеевский,1976 +2281024,г Москва ул Кибальчича д.3,Москва,ул Кибальчича д.3,ул,Кибальчича ,д.3,7558268,муниципальный округ Алексеевский,1956 +2281024,г Москва ул Кибальчича д.4/6,Москва,ул Кибальчича д.4/6,ул,Кибальчича ,д.4/6,7558271,муниципальный округ Алексеевский,1956 +2281024,г Москва ул Кибальчича д.8,Москва,ул Кибальчича д.8,ул,Кибальчича ,д.8,7558307,муниципальный округ Алексеевский,1961 +2281024,г Москва ул Константинова д.1,Москва,ул Константинова д.1,ул,Константинова ,д.1,7558309,муниципальный округ Алексеевский,1965 +2281024,г Москва ул Константинова д.10 кор.1,Москва,ул Константинова д.10 кор.1,ул,Константинова ,д.10 кор.1,7558318,муниципальный округ Алексеевский,1969 +2281024,г Москва ул Константинова д.10 кор.2,Москва,ул Константинова д.10 кор.2,ул,Константинова ,д.10 кор.2,7558323,муниципальный округ Алексеевский,1967 +2281024,г Москва ул Константинова д.11,Москва,ул Константинова д.11,ул,Константинова ,д.11,7558328,муниципальный округ Алексеевский,1959 +2281024,г Москва ул Константинова д.12,Москва,ул Константинова д.12,ул,Константинова ,д.12,7558331,муниципальный округ Алексеевский,1962 +2281024,г Москва ул Константинова д.14 кор.1,Москва,ул Константинова д.14 кор.1,ул,Константинова ,д.14 кор.1,7558337,муниципальный округ Алексеевский,1964 +2281024,г Москва ул Константинова д.14 кор.2,Москва,ул Константинова д.14 кор.2,ул,Константинова ,д.14 кор.2,7558340,муниципальный округ Алексеевский,1966 +2281024,г Москва ул Константинова д.16,Москва,ул Константинова д.16,ул,Константинова ,д.16,7558342,муниципальный округ Алексеевский,1963 +2281024,г Москва ул Константинова д.18,Москва,ул Константинова д.18,ул,Константинова ,д.18,7558347,муниципальный округ Алексеевский,1962 +2281024,г Москва ул Константинова д.2,Москва,ул Константинова д.2,ул,Константинова ,д.2,7558350,муниципальный округ Алексеевский,1963 +2281024,г Москва ул Константинова д.20,Москва,ул Константинова д.20,ул,Константинова ,д.20,7558354,муниципальный округ Алексеевский,1958 +2281024,г Москва ул Константинова д.22,Москва,ул Константинова д.22,ул,Константинова ,д.22,7558359,муниципальный округ Алексеевский,1959 +2281024,г Москва ул Константинова д.24 кор.1,Москва,ул Константинова д.24 кор.1,ул,Константинова ,д.24 кор.1,7558368,муниципальный округ Алексеевский,1960 +2281024,г Москва ул Константинова д.24 кор.2,Москва,ул Константинова д.24 кор.2,ул,Константинова ,д.24 кор.2,7558374,муниципальный округ Алексеевский,1966 +2281024,г Москва ул Константинова д.26,Москва,ул Константинова д.26,ул,Константинова ,д.26,7558379,муниципальный округ Алексеевский,1962 +2281024,г Москва ул Константинова д.28,Москва,ул Константинова д.28,ул,Константинова ,д.28,7558385,муниципальный округ Алексеевский,1957 +2281024,г Москва ул Константинова д.3,Москва,ул Константинова д.3,ул,Константинова ,д.3,7558391,муниципальный округ Алексеевский,1965 +2281024,г Москва ул Константинова д.30,Москва,ул Константинова д.30,ул,Константинова ,д.30,7558400,муниципальный округ Алексеевский,1957 +2281024,г Москва ул Константинова д.32 кор.1,Москва,ул Константинова д.32 кор.1,ул,Константинова ,д.32 кор.1,7558415,муниципальный округ Алексеевский,1962 +2281024,г Москва ул Константинова д.32 кор.2,Москва,ул Константинова д.32 кор.2,ул,Константинова ,д.32 кор.2,7558422,муниципальный округ Алексеевский,1967 +2281024,г Москва ул Константинова д.34 кор.1,Москва,ул Константинова д.34 кор.1,ул,Константинова ,д.34 кор.1,7558426,муниципальный округ Алексеевский,1962 +2281024,г Москва ул Константинова д.34 кор.2,Москва,ул Константинова д.34 кор.2,ул,Константинова ,д.34 кор.2,7558429,муниципальный округ Алексеевский,1966 +2281024,г Москва ул Константинова д.4,Москва,ул Константинова д.4,ул,Константинова ,д.4,7558453,муниципальный округ Алексеевский,1959 +2281024,г Москва ул Константинова д.5,Москва,ул Константинова д.5,ул,Константинова ,д.5,7558455,муниципальный округ Алексеевский,1965 +2281024,г Москва ул Константинова д.6,Москва,ул Константинова д.6,ул,Константинова ,д.6,7558467,муниципальный округ Алексеевский,1959 +2281024,г Москва ул Константинова д.7,Москва,ул Константинова д.7,ул,Константинова ,д.7,7558471,муниципальный округ Алексеевский,1962 +2281024,г Москва ул Константинова д.8,Москва,ул Константинова д.8,ул,Константинова ,д.8,7558472,муниципальный округ Алексеевский,1959 +2281024,г Москва ул Константинова д.9,Москва,ул Константинова д.9,ул,Константинова ,д.9,7558473,муниципальный округ Алексеевский,1963 +2281024,г Москва ул Космонавтов д.10 кор.1,Москва,ул Космонавтов д.10 кор.1,ул,Космонавтов ,д.10 кор.1,7558535,муниципальный округ Алексеевский,1958 +2281024,г Москва ул Космонавтов д.10 кор.2,Москва,ул Космонавтов д.10 кор.2,ул,Космонавтов ,д.10 кор.2,7558538,муниципальный округ Алексеевский,1971 +2281024,г Москва ул Космонавтов д.10 кор.3,Москва,ул Космонавтов д.10 кор.3,ул,Космонавтов ,д.10 кор.3,8359407,муниципальный округ Алексеевский,2001 +2281024,г Москва ул Космонавтов д.12,Москва,ул Космонавтов д.12,ул,Космонавтов ,д.12,7558542,муниципальный округ Алексеевский,1965 +2281024,г Москва ул Космонавтов д.14 кор.1,Москва,ул Космонавтов д.14 кор.1,ул,Космонавтов ,д.14 кор.1,7566544,муниципальный округ Алексеевский,1960 +2281024,г Москва ул Космонавтов д.14 кор.2,Москва,ул Космонавтов д.14 кор.2,ул,Космонавтов ,д.14 кор.2,7566551,муниципальный округ Алексеевский,1963 +2281024,г Москва ул Космонавтов д.14 кор.3,Москва,ул Космонавтов д.14 кор.3,ул,Космонавтов ,д.14 кор.3,7566556,муниципальный округ Алексеевский,1958 +2281024,г Москва ул Космонавтов д.16,Москва,ул Космонавтов д.16,ул,Космонавтов ,д.16,7566563,муниципальный округ Алексеевский,1965 +2281024,г Москва ул Космонавтов д.18 кор.1,Москва,ул Космонавтов д.18 кор.1,ул,Космонавтов ,д.18 кор.1,7566567,муниципальный округ Алексеевский,1961 +2281024,г Москва ул Космонавтов д.20,Москва,ул Космонавтов д.20,ул,Космонавтов ,д.20,7566570,муниципальный округ Алексеевский,1965 +2281024,г Москва ул Космонавтов д.22,Москва,ул Космонавтов д.22,ул,Космонавтов ,д.22,7566579,муниципальный округ Алексеевский,1962 +2281024,г Москва ул Космонавтов д.24,Москва,ул Космонавтов д.24,ул,Космонавтов ,д.24,7566581,муниципальный округ Алексеевский,1962 +2281024,г Москва ул Космонавтов д.26,Москва,ул Космонавтов д.26,ул,Космонавтов ,д.26,7566584,муниципальный округ Алексеевский,1962 +2281024,г Москва ул Космонавтов д.28,Москва,ул Космонавтов д.28,ул,Космонавтов ,д.28,7566586,муниципальный округ Алексеевский,1964 +2281024,г Москва ул Космонавтов д.4,Москва,ул Космонавтов д.4,ул,Космонавтов ,д.4,7566591,муниципальный округ Алексеевский,1964 +2281024,г Москва ул Космонавтов д.6,Москва,ул Космонавтов д.6,ул,Космонавтов ,д.6,7566596,муниципальный округ Алексеевский,1961 +2281024,г Москва ул Космонавтов д.7,Москва,ул Космонавтов д.7,ул,Космонавтов ,д.7,7566599,муниципальный округ Алексеевский,1971 +2281024,г Москва ул Маломосковская д.15А,Москва,ул Маломосковская д.15А,ул,Маломосковская ,д.15А,7566610,муниципальный округ Алексеевский,1961 +2281024,г Москва ул Маломосковская д.19,Москва,ул Маломосковская д.19,ул,Маломосковская ,д.19,7566615,муниципальный округ Алексеевский,1956 +2281024,г Москва ул Маломосковская д.2 кор.1,Москва,ул Маломосковская д.2 кор.1,ул,Маломосковская ,д.2 кор.1,7566620,муниципальный округ Алексеевский,1960 +2281024,г Москва ул Маломосковская д.2 кор.2,Москва,ул Маломосковская д.2 кор.2,ул,Маломосковская ,д.2 кор.2,7566625,муниципальный округ Алексеевский,1969 +2281024,г Москва ул Маломосковская д.21 кор.1,Москва,ул Маломосковская д.21 кор.1,ул,Маломосковская ,д.21 кор.1,7571659,муниципальный округ Алексеевский,2006 +2281024,г Москва ул Маломосковская д.21 кор.2,Москва,ул Маломосковская д.21 кор.2,ул,Маломосковская ,д.21 кор.2,7571668,муниципальный округ Алексеевский,2006 +2281024,г Москва ул Маломосковская д.21 кор.3,Москва,ул Маломосковская д.21 кор.3,ул,Маломосковская ,д.21 кор.3,7571672,муниципальный округ Алексеевский,2006 +2281024,г Москва ул Маломосковская д.21 кор.4,Москва,ул Маломосковская д.21 кор.4,ул,Маломосковская ,д.21 кор.4,7571675,муниципальный округ Алексеевский,2006 +2281024,г Москва ул Маломосковская д.21 кор.5,Москва,ул Маломосковская д.21 кор.5,ул,Маломосковская ,д.21 кор.5,7571682,муниципальный округ Алексеевский,н.д. +2281024,г Москва ул Маломосковская д.27,Москва,ул Маломосковская д.27,ул,Маломосковская ,д.27,7566628,муниципальный округ Алексеевский,1964 +2281024,г Москва ул Маломосковская д.29,Москва,ул Маломосковская д.29,ул,Маломосковская ,д.29,7566632,муниципальный округ Алексеевский,1964 +2281024,г Москва ул Маломосковская д.3 кор.1,Москва,ул Маломосковская д.3 кор.1,ул,Маломосковская ,д.3 кор.1,7632292,муниципальный округ Алексеевский,1969 +2281024,г Москва ул Маломосковская д.31,Москва,ул Маломосковская д.31,ул,Маломосковская ,д.31,7566638,муниципальный округ Алексеевский,1964 +2281024,г Москва ул Маломосковская д.6,Москва,ул Маломосковская д.6,ул,Маломосковская ,д.6,7566643,муниципальный округ Алексеевский,1957 +2281024,г Москва ул Маломосковская д.6 кор.2,Москва,ул Маломосковская д.6 кор.2,ул,Маломосковская ,д.6 кор.2,7566646,муниципальный округ Алексеевский,1973 +2281024,г Москва ул Маломосковская д.8,Москва,ул Маломосковская д.8,ул,Маломосковская ,д.8,7566650,муниципальный округ Алексеевский,1969 +2281024,г Москва ул Мытищинская 3-я д.14,Москва,ул Мытищинская 3-я д.14,ул,Мытищинская 3-я ,д.14,7566858,муниципальный округ Алексеевский,1934 +2281024,г Москва ул Мытищинская 3-я д.14А,Москва,ул Мытищинская 3-я д.14А,ул,Мытищинская 3-я ,д.14А,7566861,муниципальный округ Алексеевский,1955 +2281024,г Москва ул Мытищинская 3-я д.3 кор.1,Москва,ул Мытищинская 3-я д.3 кор.1,ул,Мытищинская 3-я ,д.3 кор.1,7582211,муниципальный округ Алексеевский,2010 +2281024,г Москва ул Мытищинская 3-я д.3 кор.2,Москва,ул Мытищинская 3-я д.3 кор.2,ул,Мытищинская 3-я ,д.3 кор.2,7582217,муниципальный округ Алексеевский,2010 +2281024,г Москва ул Новоалексеевская д.11,Москва,ул Новоалексеевская д.11,ул,Новоалексеевская ,д.11,7566863,муниципальный округ Алексеевский,1975 +2281024,г Москва ул Новоалексеевская д.13 кор.1,Москва,ул Новоалексеевская д.13 кор.1,ул,Новоалексеевская ,д.13 кор.1,7566868,муниципальный округ Алексеевский,1979 +2281024,г Москва ул Новоалексеевская д.15,Москва,ул Новоалексеевская д.15,ул,Новоалексеевская ,д.15,7566870,муниципальный округ Алексеевский,1949 +2281024,г Москва ул Новоалексеевская д.17,Москва,ул Новоалексеевская д.17,ул,Новоалексеевская ,д.17,7566873,муниципальный округ Алексеевский,1956 +2281024,г Москва ул Новоалексеевская д.18 кор.1,Москва,ул Новоалексеевская д.18 кор.1,ул,Новоалексеевская ,д.18 кор.1,7566879,муниципальный округ Алексеевский,1973 +2281024,г Москва ул Новоалексеевская д.18 кор.2,Москва,ул Новоалексеевская д.18 кор.2,ул,Новоалексеевская ,д.18 кор.2,7566903,муниципальный округ Алексеевский,1948 +2281024,г Москва ул Новоалексеевская д.18 кор.3,Москва,ул Новоалексеевская д.18 кор.3,ул,Новоалексеевская ,д.18 кор.3,7566905,муниципальный округ Алексеевский,1967 +2281024,г Москва ул Новоалексеевская д.18 кор.4,Москва,ул Новоалексеевская д.18 кор.4,ул,Новоалексеевская ,д.18 кор.4,7566907,муниципальный округ Алексеевский,1956 +2281024,г Москва ул Новоалексеевская д.19 кор.1,Москва,ул Новоалексеевская д.19 кор.1,ул,Новоалексеевская ,д.19 кор.1,7566910,муниципальный округ Алексеевский,1960 +2281024,г Москва ул Новоалексеевская д.20,Москва,ул Новоалексеевская д.20,ул,Новоалексеевская ,д.20,7566913,муниципальный округ Алексеевский,1972 +2281024,г Москва ул Новоалексеевская д.23,Москва,ул Новоалексеевская д.23,ул,Новоалексеевская ,д.23,7566918,муниципальный округ Алексеевский,1963 +2281024,г Москва ул Новоалексеевская д.3а,Москва,ул Новоалексеевская д.3а,ул,Новоалексеевская ,д.3а,8143792,муниципальный округ Алексеевский,1965 +2281024,г Москва ул Новоалексеевская д.4 кор.3,Москва,ул Новоалексеевская д.4 кор.3,ул,Новоалексеевская ,д.4 кор.3,8210122,муниципальный округ Алексеевский,1966 +2281024,г Москва ул Новоалексеевская д.4 кор.4,Москва,ул Новоалексеевская д.4 кор.4,ул,Новоалексеевская ,д.4 кор.4,7566921,муниципальный округ Алексеевский,1977 +2281024,г Москва ул Новоалексеевская д.5а,Москва,ул Новоалексеевская д.5а,ул,Новоалексеевская ,д.5а,8211732,муниципальный округ Алексеевский,н.д. +2281024,г Москва ул Новоалексеевская д.7,Москва,ул Новоалексеевская д.7,ул,Новоалексеевская ,д.7,7566922,муниципальный округ Алексеевский,1965 +2281024,г Москва ул Новоалексеевская д.9,Москва,ул Новоалексеевская д.9,ул,Новоалексеевская ,д.9,7631054,муниципальный округ Алексеевский,1966 +2281024,г Москва ул Павла Корчагина д.10,Москва,ул Павла Корчагина д.10,ул,Павла Корчагина ,д.10,7558475,муниципальный округ Алексеевский,1958 +2281024,г Москва ул Павла Корчагина д.11,Москва,ул Павла Корчагина д.11,ул,Павла Корчагина ,д.11,7558477,муниципальный округ Алексеевский,1975 +2281024,г Москва ул Павла Корчагина д.13,Москва,ул Павла Корчагина д.13,ул,Павла Корчагина ,д.13,7558478,муниципальный округ Алексеевский,1975 +2281024,г Москва ул Павла Корчагина д.14,Москва,ул Павла Корчагина д.14,ул,Павла Корчагина ,д.14,7558484,муниципальный округ Алексеевский,1958 +2281024,г Москва ул Павла Корчагина д.15,Москва,ул Павла Корчагина д.15,ул,Павла Корчагина ,д.15,7558488,муниципальный округ Алексеевский,1973 +2281024,г Москва ул Павла Корчагина д.16,Москва,ул Павла Корчагина д.16,ул,Павла Корчагина ,д.16,7558499,муниципальный округ Алексеевский,1968 +2281024,г Москва ул Павла Корчагина д.2/1,Москва,ул Павла Корчагина д.2/1,ул,Павла Корчагина ,д.2/1,7558517,муниципальный округ Алексеевский,1956 +2281024,г Москва ул Павла Корчагина д.3,Москва,ул Павла Корчагина д.3,ул,Павла Корчагина ,д.3,7558520,муниципальный округ Алексеевский,1976 +2281024,г Москва ул Павла Корчагина д.4,Москва,ул Павла Корчагина д.4,ул,Павла Корчагина ,д.4,7558522,муниципальный округ Алексеевский,1970 +2281024,г Москва ул Павла Корчагина д.7,Москва,ул Павла Корчагина д.7,ул,Павла Корчагина ,д.7,7558527,муниципальный округ Алексеевский,1971 +2281024,г Москва ул Павла Корчагина д.8,Москва,ул Павла Корчагина д.8,ул,Павла Корчагина ,д.8,7558529,муниципальный округ Алексеевский,1958 +2281024,г Москва ул Павла Корчагина д.9,Москва,ул Павла Корчагина д.9,ул,Павла Корчагина ,д.9,7558531,муниципальный округ Алексеевский,1961 +2281024,г Москва ул Староалексеевская д.14 кор.1,Москва,ул Староалексеевская д.14 кор.1,ул,Староалексеевская ,д.14 кор.1,7567016,муниципальный округ Алексеевский,1979 +2281024,г Москва ул Староалексеевская д.14 кор.2,Москва,ул Староалексеевская д.14 кор.2,ул,Староалексеевская ,д.14 кор.2,7567019,муниципальный округ Алексеевский,1978 +2281024,г Москва ул Староалексеевская д.16,Москва,ул Староалексеевская д.16,ул,Староалексеевская ,д.16,7567021,муниципальный округ Алексеевский,1981 +2281024,г Москва ул Ярославская д.1/9,Москва,ул Ярославская д.1/9,ул,Ярославская ,д.1/9,7567053,муниципальный округ Алексеевский,1968 +2281024,г Москва ул Ярославская д.10 кор.3,Москва,ул Ярославская д.10 кор.3,ул,Ярославская ,д.10 кор.3,7567025,муниципальный округ Алексеевский,1955 +2281024,г Москва ул Ярославская д.14 кор.1,Москва,ул Ярославская д.14 кор.1,ул,Ярославская ,д.14 кор.1,7567027,муниципальный округ Алексеевский,1987 +2281024,г Москва ул Ярославская д.14 кор.2,Москва,ул Ярославская д.14 кор.2,ул,Ярославская ,д.14 кор.2,7567028,муниципальный округ Алексеевский,1978 +2281024,г Москва ул Ярославская д.16,Москва,ул Ярославская д.16,ул,Ярославская ,д.16,7567029,муниципальный округ Алексеевский,1958 +2281024,г Москва ул Ярославская д.17,Москва,ул Ярославская д.17,ул,Ярославская ,д.17,7567031,муниципальный округ Алексеевский,1961 +2281024,г Москва ул Ярославская д.2,Москва,ул Ярославская д.2,ул,Ярославская ,д.2,7567032,муниципальный округ Алексеевский,1964 +2281024,г Москва ул Ярославская д.21,Москва,ул Ярославская д.21,ул,Ярославская ,д.21,8065562,муниципальный округ Алексеевский,1956 +2281024,г Москва ул Ярославская д.3,Москва,ул Ярославская д.3,ул,Ярославская ,д.3,7567036,муниципальный округ Алексеевский,1960 +2281024,г Москва ул Ярославская д.4 кор.1,Москва,ул Ярославская д.4 кор.1,ул,Ярославская ,д.4 кор.1,7567039,муниципальный округ Алексеевский,1968 +2281024,г Москва ул Ярославская д.5,Москва,ул Ярославская д.5,ул,Ярославская ,д.5,7567040,муниципальный округ Алексеевский,1961 +2281024,г Москва ул Ярославская д.7,Москва,ул Ярославская д.7,ул,Ярославская ,д.7,7567042,муниципальный округ Алексеевский,1960 +2281025,г Москва проезд Путевой д.10,Москва,проезд Путевой д.10,проезд,Путевой ,д.10,7605963,муниципальный округ Алтуфьевский,1965 +2281025,г Москва проезд Путевой д.12,Москва,проезд Путевой д.12,проезд,Путевой ,д.12,7605968,муниципальный округ Алтуфьевский,1963 +2281025,г Москва проезд Путевой д.14,Москва,проезд Путевой д.14,проезд,Путевой ,д.14,7605973,муниципальный округ Алтуфьевский,1958 +2281025,г Москва проезд Путевой д.14 кор.1,Москва,проезд Путевой д.14 кор.1,проезд,Путевой ,д.14 кор.1,7605979,муниципальный округ Алтуфьевский,1988 +2281025,г Москва проезд Путевой д.16,Москва,проезд Путевой д.16,проезд,Путевой ,д.16,7605984,муниципальный округ Алтуфьевский,1960 +2281025,г Москва проезд Путевой д.18,Москва,проезд Путевой д.18,проезд,Путевой ,д.18,7605991,муниципальный округ Алтуфьевский,1960 +2281025,г Москва проезд Путевой д.2,Москва,проезд Путевой д.2,проезд,Путевой ,д.2,7605936,муниципальный округ Алтуфьевский,1969 +2281025,г Москва проезд Путевой д.20 кор.1,Москва,проезд Путевой д.20 кор.1,проезд,Путевой ,д.20 кор.1,7605998,муниципальный округ Алтуфьевский,1983 +2281025,г Москва проезд Путевой д.22,Москва,проезд Путевой д.22,проезд,Путевой ,д.22,7606194,муниципальный округ Алтуфьевский,1957 +2281025,г Москва проезд Путевой д.22а,Москва,проезд Путевой д.22а,проезд,Путевой ,д.22а,7606197,муниципальный округ Алтуфьевский,1976 +2281025,г Москва проезд Путевой д.24,Москва,проезд Путевой д.24,проезд,Путевой ,д.24,7606202,муниципальный округ Алтуфьевский,1969 +2281025,г Москва проезд Путевой д.26,Москва,проезд Путевой д.26,проезд,Путевой ,д.26,7606208,муниципальный округ Алтуфьевский,1969 +2281025,г Москва проезд Путевой д.26 кор.2,Москва,проезд Путевой д.26 кор.2,проезд,Путевой ,д.26 кор.2,7606218,муниципальный округ Алтуфьевский,2001 +2281025,г Москва проезд Путевой д.26а,Москва,проезд Путевой д.26а,проезд,Путевой ,д.26а,7606213,муниципальный округ Алтуфьевский,1969 +2281025,г Москва проезд Путевой д.28,Москва,проезд Путевой д.28,проезд,Путевой ,д.28,7606222,муниципальный округ Алтуфьевский,1969 +2281025,г Москва проезд Путевой д.30,Москва,проезд Путевой д.30,проезд,Путевой ,д.30,7606225,муниципальный округ Алтуфьевский,1969 +2281025,г Москва проезд Путевой д.32,Москва,проезд Путевой д.32,проезд,Путевой ,д.32,7606232,муниципальный округ Алтуфьевский,1969 +2281025,г Москва проезд Путевой д.34,Москва,проезд Путевой д.34,проезд,Путевой ,д.34,7606235,муниципальный округ Алтуфьевский,1969 +2281025,г Москва проезд Путевой д.36,Москва,проезд Путевой д.36,проезд,Путевой ,д.36,7606239,муниципальный округ Алтуфьевский,1970 +2281025,г Москва проезд Путевой д.38,Москва,проезд Путевой д.38,проезд,Путевой ,д.38,7606244,муниципальный округ Алтуфьевский,1969 +2281025,г Москва проезд Путевой д.38а,Москва,проезд Путевой д.38а,проезд,Путевой ,д.38а,7606247,муниципальный округ Алтуфьевский,1977 +2281025,г Москва проезд Путевой д.4,Москва,проезд Путевой д.4,проезд,Путевой ,д.4,7605951,муниципальный округ Алтуфьевский,1966 +2281025,г Москва проезд Путевой д.40 кор.1,Москва,проезд Путевой д.40 кор.1,проезд,Путевой ,д.40 кор.1,7606251,муниципальный округ Алтуфьевский,1967 +2281025,г Москва проезд Путевой д.40 кор.2,Москва,проезд Путевой д.40 кор.2,проезд,Путевой ,д.40 кор.2,7606257,муниципальный округ Алтуфьевский,1967 +2281025,г Москва проезд Путевой д.40 кор.3,Москва,проезд Путевой д.40 кор.3,проезд,Путевой ,д.40 кор.3,7606259,муниципальный округ Алтуфьевский,1982 +2281025,г Москва проезд Путевой д.42,Москва,проезд Путевой д.42,проезд,Путевой ,д.42,7606264,муниципальный округ Алтуфьевский,1970 +2281025,г Москва проезд Путевой д.44,Москва,проезд Путевой д.44,проезд,Путевой ,д.44,7606267,муниципальный округ Алтуфьевский,1968 +2281025,г Москва проезд Путевой д.50,Москва,проезд Путевой д.50,проезд,Путевой ,д.50,7606268,муниципальный округ Алтуфьевский,1958 +2281025,г Москва проезд Путевой д.6,Москва,проезд Путевой д.6,проезд,Путевой ,д.6,7605957,муниципальный округ Алтуфьевский,1968 +2281025,г Москва проезд Путевой д.8,Москва,проезд Путевой д.8,проезд,Путевой ,д.8,7605959,муниципальный округ Алтуфьевский,1968 +2281025,г Москва проезд Черского д.1,Москва,проезд Черского д.1,проезд,Черского ,д.1,7605463,муниципальный округ Алтуфьевский,1974 +2281025,г Москва проезд Черского д.11,Москва,проезд Черского д.11,проезд,Черского ,д.11,7605473,муниципальный округ Алтуфьевский,1966 +2281025,г Москва проезд Черского д.13,Москва,проезд Черского д.13,проезд,Черского ,д.13,7605474,муниципальный округ Алтуфьевский,2004 +2281025,г Москва проезд Черского д.15,Москва,проезд Черского д.15,проезд,Черского ,д.15,7605514,муниципальный округ Алтуфьевский,2010 +2281025,г Москва проезд Черского д.17,Москва,проезд Черского д.17,проезд,Черского ,д.17,7605623,муниципальный округ Алтуфьевский,1973 +2281025,г Москва проезд Черского д.21а,Москва,проезд Черского д.21а,проезд,Черского ,д.21а,7605627,муниципальный округ Алтуфьевский,1972 +2281025,г Москва проезд Черского д.27,Москва,проезд Черского д.27,проезд,Черского ,д.27,7605633,муниципальный округ Алтуфьевский,1977 +2281025,г Москва проезд Черского д.3,Москва,проезд Черского д.3,проезд,Черского ,д.3,7605464,муниципальный округ Алтуфьевский,1969 +2281025,г Москва проезд Черского д.5,Москва,проезд Черского д.5,проезд,Черского ,д.5,7605467,муниципальный округ Алтуфьевский,1970 +2281025,г Москва проезд Черского д.7,Москва,проезд Черского д.7,проезд,Черского ,д.7,7605468,муниципальный округ Алтуфьевский,1967 +2281025,г Москва проезд Черского д.9,Москва,проезд Черского д.9,проезд,Черского ,д.9,7605472,муниципальный округ Алтуфьевский,1966 +2281025,г Москва ул Бибиревская д.1,Москва,ул Бибиревская д.1,ул,Бибиревская ,д.1,7550816,муниципальный округ Алтуфьевский,1978 +2281025,г Москва ул Бибиревская д.11,Москва,ул Бибиревская д.11,ул,Бибиревская ,д.11,7550835,муниципальный округ Алтуфьевский,1987 +2281025,г Москва ул Бибиревская д.15,Москва,ул Бибиревская д.15,ул,Бибиревская ,д.15,7599422,муниципальный округ Алтуфьевский,1978 +2281025,г Москва ул Бибиревская д.17,Москва,ул Бибиревская д.17,ул,Бибиревская ,д.17,7599433,муниципальный округ Алтуфьевский,1979 +2281025,г Москва ул Бибиревская д.17в,Москва,ул Бибиревская д.17в,ул,Бибиревская ,д.17в,7599441,муниципальный округ Алтуфьевский,1978 +2281025,г Москва ул Бибиревская д.19,Москва,ул Бибиревская д.19,ул,Бибиревская ,д.19,7599448,муниципальный округ Алтуфьевский,1979 +2281025,г Москва ул Бибиревская д.3,Москва,ул Бибиревская д.3,ул,Бибиревская ,д.3,7550817,муниципальный округ Алтуфьевский,1980 +2281025,г Москва ул Бибиревская д.7 кор.1,Москва,ул Бибиревская д.7 кор.1,ул,Бибиревская ,д.7 кор.1,7550818,муниципальный округ Алтуфьевский,1987 +2281025,г Москва ул Бибиревская д.7 кор.2,Москва,ул Бибиревская д.7 кор.2,ул,Бибиревская ,д.7 кор.2,7550819,муниципальный округ Алтуфьевский,1989 +2281025,г Москва ул Бибиревская д.9,Москва,ул Бибиревская д.9,ул,Бибиревская ,д.9,7550834,муниципальный округ Алтуфьевский,1987 +2281025,г Москва ул Инженерная д.10 кор.1,Москва,ул Инженерная д.10 кор.1,ул,Инженерная ,д.10 кор.1,7603463,муниципальный округ Алтуфьевский,1957 +2281025,г Москва ул Инженерная д.10 кор.2,Москва,ул Инженерная д.10 кор.2,ул,Инженерная ,д.10 кор.2,7603467,муниципальный округ Алтуфьевский,1957 +2281025,г Москва ул Инженерная д.11,Москва,ул Инженерная д.11,ул,Инженерная ,д.11,7603471,муниципальный округ Алтуфьевский,1968 +2281025,г Москва ул Инженерная д.13,Москва,ул Инженерная д.13,ул,Инженерная ,д.13,7603473,муниципальный округ Алтуфьевский,1968 +2281025,г Москва ул Инженерная д.14 кор.1,Москва,ул Инженерная д.14 кор.1,ул,Инженерная ,д.14 кор.1,7603476,муниципальный округ Алтуфьевский,1957 +2281025,г Москва ул Инженерная д.14 кор.2,Москва,ул Инженерная д.14 кор.2,ул,Инженерная ,д.14 кор.2,7603481,муниципальный округ Алтуфьевский,1957 +2281025,г Москва ул Инженерная д.15,Москва,ул Инженерная д.15,ул,Инженерная ,д.15,7930571,муниципальный округ Алтуфьевский,1993 +2281025,г Москва ул Инженерная д.18 кор.1,Москва,ул Инженерная д.18 кор.1,ул,Инженерная ,д.18 кор.1,7603487,муниципальный округ Алтуфьевский,1959 +2281025,г Москва ул Инженерная д.18 кор.2,Москва,ул Инженерная д.18 кор.2,ул,Инженерная ,д.18 кор.2,7603490,муниципальный округ Алтуфьевский,1957 +2281025,г Москва ул Инженерная д.2,Москва,ул Инженерная д.2,ул,Инженерная ,д.2,7603434,муниципальный округ Алтуфьевский,1961 +2281025,г Москва ул Инженерная д.20 кор.1,Москва,ул Инженерная д.20 кор.1,ул,Инженерная ,д.20 кор.1,7603491,муниципальный округ Алтуфьевский,1958 +2281025,г Москва ул Инженерная д.20 кор.2,Москва,ул Инженерная д.20 кор.2,ул,Инженерная ,д.20 кор.2,7603493,муниципальный округ Алтуфьевский,1960 +2281025,г Москва ул Инженерная д.26 кор.1,Москва,ул Инженерная д.26 кор.1,ул,Инженерная ,д.26 кор.1,7603496,муниципальный округ Алтуфьевский,1963 +2281025,г Москва ул Инженерная д.26 кор.2,Москва,ул Инженерная д.26 кор.2,ул,Инженерная ,д.26 кор.2,7603498,муниципальный округ Алтуфьевский,1961 +2281025,г Москва ул Инженерная д.28,Москва,ул Инженерная д.28,ул,Инженерная ,д.28,7603502,муниципальный округ Алтуфьевский,1961 +2281025,г Москва ул Инженерная д.30,Москва,ул Инженерная д.30,ул,Инженерная ,д.30,7603503,муниципальный округ Алтуфьевский,1966 +2281025,г Москва ул Инженерная д.32,Москва,ул Инженерная д.32,ул,Инженерная ,д.32,7603506,муниципальный округ Алтуфьевский,1960 +2281025,г Москва ул Инженерная д.34 кор.1,Москва,ул Инженерная д.34 кор.1,ул,Инженерная ,д.34 кор.1,7603509,муниципальный округ Алтуфьевский,1959 +2281025,г Москва ул Инженерная д.34 кор.2,Москва,ул Инженерная д.34 кор.2,ул,Инженерная ,д.34 кор.2,7603515,муниципальный округ Алтуфьевский,1956 +2281025,г Москва ул Инженерная д.36/48,Москва,ул Инженерная д.36/48,ул,Инженерная ,д.36/48,7603519,муниципальный округ Алтуфьевский,1958 +2281025,г Москва ул Инженерная д.4,Москва,ул Инженерная д.4,ул,Инженерная ,д.4,7603439,муниципальный округ Алтуфьевский,1960 +2281025,г Москва ул Инженерная д.6,Москва,ул Инженерная д.6,ул,Инженерная ,д.6,7603447,муниципальный округ Алтуфьевский,1960 +2281025,г Москва ул Инженерная д.8,Москва,ул Инженерная д.8,ул,Инженерная ,д.8,7603454,муниципальный округ Алтуфьевский,1959 +2281025,г Москва ул Инженерная д.8А,Москва,ул Инженерная д.8А,ул,Инженерная ,д.8А,8089962,муниципальный округ Алтуфьевский,1995 +2281025,г Москва ул Инженерная д.9,Москва,ул Инженерная д.9,ул,Инженерная ,д.9,7603457,муниципальный округ Алтуфьевский,1970 +2281025,г Москва ул Инженерная д.9 кор.1,Москва,ул Инженерная д.9 кор.1,ул,Инженерная ,д.9 кор.1,7603460,муниципальный округ Алтуфьевский,1979 +2281025,г Москва ул Костромская д.10,Москва,ул Костромская д.10,ул,Костромская ,д.10,7602658,муниципальный округ Алтуфьевский,1977 +2281025,г Москва ул Костромская д.12,Москва,ул Костромская д.12,ул,Костромская ,д.12,7602663,муниципальный округ Алтуфьевский,1977 +2281025,г Москва ул Костромская д.12а,Москва,ул Костромская д.12а,ул,Костромская ,д.12а,7602678,муниципальный округ Алтуфьевский,1977 +2281025,г Москва ул Костромская д.14а,Москва,ул Костромская д.14а,ул,Костромская ,д.14а,7602686,муниципальный округ Алтуфьевский,1978 +2281025,г Москва ул Костромская д.16,Москва,ул Костромская д.16,ул,Костромская ,д.16,8203446,муниципальный округ Алтуфьевский,1978 +2281025,г Москва ул Костромская д.18,Москва,ул Костромская д.18,ул,Костромская ,д.18,7602697,муниципальный округ Алтуфьевский,1978 +2281025,г Москва ул Костромская д.20,Москва,ул Костромская д.20,ул,Костромская ,д.20,8063632,муниципальный округ Алтуфьевский,1978 +2281025,г Москва ул Костромская д.4,Москва,ул Костромская д.4,ул,Костромская ,д.4,7550832,муниципальный округ Алтуфьевский,1977 +2281025,г Москва ул Костромская д.4а,Москва,ул Костромская д.4а,ул,Костромская ,д.4а,7602629,муниципальный округ Алтуфьевский,1977 +2281025,г Москва ул Костромская д.6,Москва,ул Костромская д.6,ул,Костромская ,д.6,7602640,муниципальный округ Алтуфьевский,1977 +2281025,г Москва ул Костромская д.6 кор.2,Москва,ул Костромская д.6 кор.2,ул,Костромская ,д.6 кор.2,7602651,муниципальный округ Алтуфьевский,1998 +2281025,г Москва ул Стандартная д.1,Москва,ул Стандартная д.1,ул,Стандартная ,д.1,7550828,муниципальный округ Алтуфьевский,1962 +2281025,г Москва ул Стандартная д.15,Москва,ул Стандартная д.15,ул,Стандартная ,д.15,7603175,муниципальный округ Алтуфьевский,2008 +2281025,г Москва ул Стандартная д.15 кор.1,Москва,ул Стандартная д.15 кор.1,ул,Стандартная ,д.15 кор.1,7603178,муниципальный округ Алтуфьевский,1961 +2281025,г Москва ул Стандартная д.15 кор.2,Москва,ул Стандартная д.15 кор.2,ул,Стандартная ,д.15 кор.2,7603181,муниципальный округ Алтуфьевский,1959 +2281025,г Москва ул Стандартная д.17 кор.1,Москва,ул Стандартная д.17 кор.1,ул,Стандартная ,д.17 кор.1,7603184,муниципальный округ Алтуфьевский,1958 +2281025,г Москва ул Стандартная д.19 кор.1,Москва,ул Стандартная д.19 кор.1,ул,Стандартная ,д.19 кор.1,7603186,муниципальный округ Алтуфьевский,1958 +2281025,г Москва ул Стандартная д.19 кор.2,Москва,ул Стандартная д.19 кор.2,ул,Стандартная ,д.19 кор.2,7603188,муниципальный округ Алтуфьевский,1959 +2281025,г Москва ул Стандартная д.23 кор.1,Москва,ул Стандартная д.23 кор.1,ул,Стандартная ,д.23 кор.1,7603192,муниципальный округ Алтуфьевский,2005 +2281025,г Москва ул Стандартная д.29,Москва,ул Стандартная д.29,ул,Стандартная ,д.29,7603194,муниципальный округ Алтуфьевский,1964 +2281025,г Москва ул Стандартная д.3,Москва,ул Стандартная д.3,ул,Стандартная ,д.3,7550829,муниципальный округ Алтуфьевский,1962 +2281025,г Москва ул Стандартная д.31,Москва,ул Стандартная д.31,ул,Стандартная ,д.31,7603195,муниципальный округ Алтуфьевский,1965 +2281025,г Москва ул Стандартная д.5,Москва,ул Стандартная д.5,ул,Стандартная ,д.5,7550830,муниципальный округ Алтуфьевский,1961 +2281025,г Москва ул Стандартная д.7,Москва,ул Стандартная д.7,ул,Стандартная ,д.7,7570164,муниципальный округ Алтуфьевский,1960 +2281025,г Москва ул Стандартная д.9 кор.1,Москва,ул Стандартная д.9 кор.1,ул,Стандартная ,д.9 кор.1,7603127,муниципальный округ Алтуфьевский,1960 +2281025,г Москва ул Стандартная д.9 кор.2,Москва,ул Стандартная д.9 кор.2,ул,Стандартная ,д.9 кор.2,7603136,муниципальный округ Алтуфьевский,1960 +2281025,г Москва ш Алтуфьевское д.56,Москва,ш Алтуфьевское д.56,ш,Алтуфьевское ,д.56,7581448,муниципальный округ Алтуфьевский,1979 +2281025,г Москва ш Алтуфьевское д.58а,Москва,ш Алтуфьевское д.58а,ш,Алтуфьевское ,д.58а,7581452,муниципальный округ Алтуфьевский,1979 +2281025,г Москва ш Алтуфьевское д.58б,Москва,ш Алтуфьевское д.58б,ш,Алтуфьевское ,д.58б,7581456,муниципальный округ Алтуфьевский,1984 +2281025,г Москва ш Алтуфьевское д.60,Москва,ш Алтуфьевское д.60,ш,Алтуфьевское ,д.60,7581459,муниципальный округ Алтуфьевский,1980 +2281025,г Москва ш Алтуфьевское д.62а,Москва,ш Алтуфьевское д.62а,ш,Алтуфьевское ,д.62а,7581461,муниципальный округ Алтуфьевский,1979 +2281025,г Москва ш Алтуфьевское д.62б,Москва,ш Алтуфьевское д.62б,ш,Алтуфьевское ,д.62б,7581463,муниципальный округ Алтуфьевский,1979 +2281025,г Москва ш Алтуфьевское д.62в,Москва,ш Алтуфьевское д.62в,ш,Алтуфьевское ,д.62в,7581467,муниципальный округ Алтуфьевский,1984 +2281025,г Москва ш Алтуфьевское д.64,Москва,ш Алтуфьевское д.64,ш,Алтуфьевское ,д.64,7581469,муниципальный округ Алтуфьевский,1980 +2281025,г Москва ш Алтуфьевское д.64в,Москва,ш Алтуфьевское д.64в,ш,Алтуфьевское ,д.64в,7581474,муниципальный округ Алтуфьевский,1984 +2281025,г Москва ш Алтуфьевское д.66/2,Москва,ш Алтуфьевское д.66/2,ш,Алтуфьевское ,д.66/2,7581479,муниципальный округ Алтуфьевский,1984 +2281025,г Москва ш Алтуфьевское д.77 кор.1,Москва,ш Алтуфьевское д.77 кор.1,ш,Алтуфьевское ,д.77 кор.1,8231369,муниципальный округ Алтуфьевский,н.д. +2281025,г Москва ш Алтуфьевское д.79,Москва,ш Алтуфьевское д.79,ш,Алтуфьевское ,д.79,7581483,муниципальный округ Алтуфьевский,1968 +2281026,г Москва проезд Анадырский д.1,Москва,проезд Анадырский д.1,проезд,Анадырский ,д.1,7785614,муниципальный округ Бабушкинский,1959 +2281026,г Москва проезд Анадырский д.11,Москва,проезд Анадырский д.11,проезд,Анадырский ,д.11,7785644,муниципальный округ Бабушкинский,1956 +2281026,г Москва проезд Анадырский д.13,Москва,проезд Анадырский д.13,проезд,Анадырский ,д.13,7785658,муниципальный округ Бабушкинский,1952 +2281026,г Москва проезд Анадырский д.15/1,Москва,проезд Анадырский д.15/1,проезд,Анадырский ,д.15/1,7785685,муниципальный округ Бабушкинский,1952 +2281026,г Москва проезд Анадырский д.17/1,Москва,проезд Анадырский д.17/1,проезд,Анадырский ,д.17/1,7785693,муниципальный округ Бабушкинский,1959 +2281026,г Москва проезд Анадырский д.3,Москва,проезд Анадырский д.3,проезд,Анадырский ,д.3,7785706,муниципальный округ Бабушкинский,1960 +2281026,г Москва проезд Анадырский д.5 кор.1,Москва,проезд Анадырский д.5 кор.1,проезд,Анадырский ,д.5 кор.1,7785811,муниципальный округ Бабушкинский,1958 +2281026,г Москва проезд Анадырский д.5 кор.2,Москва,проезд Анадырский д.5 кор.2,проезд,Анадырский ,д.5 кор.2,7785835,муниципальный округ Бабушкинский,1961 +2281026,г Москва проезд Анадырский д.7,Москва,проезд Анадырский д.7,проезд,Анадырский ,д.7,7785848,муниципальный округ Бабушкинский,1948 +2281026,г Москва проезд Анадырский д.7 кор.2,Москва,проезд Анадырский д.7 кор.2,проезд,Анадырский ,д.7 кор.2,7785856,муниципальный округ Бабушкинский,1996 +2281026,г Москва проезд Анадырский д.7 кор.3,Москва,проезд Анадырский д.7 кор.3,проезд,Анадырский ,д.7 кор.3,7785870,муниципальный округ Бабушкинский,1957 +2281026,г Москва проезд Анадырский д.9,Москва,проезд Анадырский д.9,проезд,Анадырский ,д.9,7785880,муниципальный округ Бабушкинский,1960 +2281026,г Москва проезд Олонецкий д.10,Москва,проезд Олонецкий д.10,проезд,Олонецкий ,д.10,8018605,муниципальный округ Бабушкинский,1978 +2281026,г Москва проезд Олонецкий д.12,Москва,проезд Олонецкий д.12,проезд,Олонецкий ,д.12,8047290,муниципальный округ Бабушкинский,н.д. +2281026,г Москва проезд Олонецкий д.18,Москва,проезд Олонецкий д.18,проезд,Олонецкий ,д.18,8018607,муниципальный округ Бабушкинский,1980 +2281026,г Москва проезд Олонецкий д.18 кор.1,Москва,проезд Олонецкий д.18 кор.1,проезд,Олонецкий ,д.18 кор.1,8018592,муниципальный округ Бабушкинский,1999 +2281026,г Москва проезд Олонецкий д.20,Москва,проезд Олонецкий д.20,проезд,Олонецкий ,д.20,7786544,муниципальный округ Бабушкинский,1969 +2281026,г Москва проезд Олонецкий д.4,Москва,проезд Олонецкий д.4,проезд,Олонецкий ,д.4,8018602,муниципальный округ Бабушкинский,1980 +2281026,г Москва проезд Олонецкий д.8,Москва,проезд Олонецкий д.8,проезд,Олонецкий ,д.8,8018597,муниципальный округ Бабушкинский,1978 +2281026,г Москва проезд Староватутинский д.1,Москва,проезд Староватутинский д.1,проезд,Староватутинский ,д.1,7983101,муниципальный округ Бабушкинский,1972 +2281026,г Москва проезд Староватутинский д.11,Москва,проезд Староватутинский д.11,проезд,Староватутинский ,д.11,7983127,муниципальный округ Бабушкинский,1981 +2281026,г Москва проезд Староватутинский д.13,Москва,проезд Староватутинский д.13,проезд,Староватутинский ,д.13,8018614,муниципальный округ Бабушкинский,1978 +2281026,г Москва проезд Староватутинский д.15,Москва,проезд Староватутинский д.15,проезд,Староватутинский ,д.15,8018620,муниципальный округ Бабушкинский,1979 +2281026,г Москва проезд Староватутинский д.3,Москва,проезд Староватутинский д.3,проезд,Староватутинский ,д.3,7983114,муниципальный округ Бабушкинский,1970 +2281026,г Москва проезд Староватутинский д.7,Москва,проезд Староватутинский д.7,проезд,Староватутинский ,д.7,7983120,муниципальный округ Бабушкинский,1993 +2281026,г Москва проезд Чукотский д.2,Москва,проезд Чукотский д.2,проезд,Чукотский ,д.2,8020521,муниципальный округ Бабушкинский,1984 +2281026,г Москва ул Верхоянская д.10,Москва,ул Верхоянская д.10,ул,Верхоянская ,д.10,7982212,муниципальный округ Бабушкинский,1958 +2281026,г Москва ул Верхоянская д.11,Москва,ул Верхоянская д.11,ул,Верхоянская ,д.11,7982243,муниципальный округ Бабушкинский,1960 +2281026,г Москва ул Верхоянская д.12,Москва,ул Верхоянская д.12,ул,Верхоянская ,д.12,7982254,муниципальный округ Бабушкинский,1957 +2281026,г Москва ул Верхоянская д.16,Москва,ул Верхоянская д.16,ул,Верхоянская ,д.16,7982327,муниципальный округ Бабушкинский,1956 +2281026,г Москва ул Верхоянская д.18 кор.1,Москва,ул Верхоянская д.18 кор.1,ул,Верхоянская ,д.18 кор.1,7982329,муниципальный округ Бабушкинский,1962 +2281026,г Москва ул Верхоянская д.18 кор.2,Москва,ул Верхоянская д.18 кор.2,ул,Верхоянская ,д.18 кор.2,7982391,муниципальный округ Бабушкинский,1961 +2281026,г Москва ул Верхоянская д.2,Москва,ул Верхоянская д.2,ул,Верхоянская ,д.2,7981884,муниципальный округ Бабушкинский,1967 +2281026,г Москва ул Верхоянская д.4,Москва,ул Верхоянская д.4,ул,Верхоянская ,д.4,7982001,муниципальный округ Бабушкинский,1972 +2281026,г Москва ул Верхоянская д.6 кор.1,Москва,ул Верхоянская д.6 кор.1,ул,Верхоянская ,д.6 кор.1,7982018,муниципальный округ Бабушкинский,1979 +2281026,г Москва ул Верхоянская д.8,Москва,ул Верхоянская д.8,ул,Верхоянская ,д.8,7982061,муниципальный округ Бабушкинский,1971 +2281026,г Москва ул Енисейская д.10,Москва,ул Енисейская д.10,ул,Енисейская ,д.10,7983297,муниципальный округ Бабушкинский,1968 +2281026,г Москва ул Енисейская д.11,Москва,ул Енисейская д.11,ул,Енисейская ,д.11,7972041,муниципальный округ Бабушкинский,1969 +2281026,г Москва ул Енисейская д.12,Москва,ул Енисейская д.12,ул,Енисейская ,д.12,7983341,муниципальный округ Бабушкинский,1979 +2281026,г Москва ул Енисейская д.13 кор.1,Москва,ул Енисейская д.13 кор.1,ул,Енисейская ,д.13 кор.1,8018523,муниципальный округ Бабушкинский,1962 +2281026,г Москва ул Енисейская д.13 кор.2,Москва,ул Енисейская д.13 кор.2,ул,Енисейская ,д.13 кор.2,8018531,муниципальный округ Бабушкинский,1962 +2281026,г Москва ул Енисейская д.15,Москва,ул Енисейская д.15,ул,Енисейская ,д.15,8018538,муниципальный округ Бабушкинский,1962 +2281026,г Москва ул Енисейская д.16/21,Москва,ул Енисейская д.16/21,ул,Енисейская ,д.16/21,7789294,муниципальный округ Бабушкинский,1940 +2281026,г Москва ул Енисейская д.17 кор.1,Москва,ул Енисейская д.17 кор.1,ул,Енисейская ,д.17 кор.1,8018544,муниципальный округ Бабушкинский,1968 +2281026,г Москва ул Енисейская д.17 кор.2,Москва,ул Енисейская д.17 кор.2,ул,Енисейская ,д.17 кор.2,8018551,муниципальный округ Бабушкинский,1970 +2281026,г Москва ул Енисейская д.17 кор.3,Москва,ул Енисейская д.17 кор.3,ул,Енисейская ,д.17 кор.3,8018560,муниципальный округ Бабушкинский,1969 +2281026,г Москва ул Енисейская д.18/20,Москва,ул Енисейская д.18/20,ул,Енисейская ,д.18/20,7786060,муниципальный округ Бабушкинский,1961 +2281026,г Москва ул Енисейская д.19,Москва,ул Енисейская д.19,ул,Енисейская ,д.19,8018568,муниципальный округ Бабушкинский,1989 +2281026,г Москва ул Енисейская д.2,Москва,ул Енисейская д.2,ул,Енисейская ,д.2,7982769,муниципальный округ Бабушкинский,1967 +2281026,г Москва ул Енисейская д.2 кор.2,Москва,ул Енисейская д.2 кор.2,ул,Енисейская ,д.2 кор.2,7982789,муниципальный округ Бабушкинский,1993 +2281026,г Москва ул Енисейская д.20,Москва,ул Енисейская д.20,ул,Енисейская ,д.20,7786076,муниципальный округ Бабушкинский,1938 +2281026,г Москва ул Енисейская д.21,Москва,ул Енисейская д.21,ул,Енисейская ,д.21,8234271,муниципальный округ Бабушкинский,н.д. +2281026,г Москва ул Енисейская д.22,Москва,ул Енисейская д.22,ул,Енисейская ,д.22,7789514,муниципальный округ Бабушкинский,1969 +2281026,г Москва ул Енисейская д.22 кор.2,Москва,ул Енисейская д.22 кор.2,ул,Енисейская ,д.22 кор.2,7786079,муниципальный округ Бабушкинский,1949 +2281026,г Москва ул Енисейская д.24,Москва,ул Енисейская д.24,ул,Енисейская ,д.24,7558750,муниципальный округ Бабушкинский,1980 +2281026,г Москва ул Енисейская д.25,Москва,ул Енисейская д.25,ул,Енисейская ,д.25,8182711,муниципальный округ Бабушкинский,1979 +2281026,г Москва ул Енисейская д.26,Москва,ул Енисейская д.26,ул,Енисейская ,д.26,7981893,муниципальный округ Бабушкинский,1981 +2281026,г Москва ул Енисейская д.28 кор.1,Москва,ул Енисейская д.28 кор.1,ул,Енисейская ,д.28 кор.1,7982610,муниципальный округ Бабушкинский,1980 +2281026,г Москва ул Енисейская д.28 кор.2,Москва,ул Енисейская д.28 кор.2,ул,Енисейская ,д.28 кор.2,7974831,муниципальный округ Бабушкинский,1981 +2281026,г Москва ул Енисейская д.29,Москва,ул Енисейская д.29,ул,Енисейская ,д.29,8018575,муниципальный округ Бабушкинский,1978 +2281026,г Москва ул Енисейская д.3 кор.1,Москва,ул Енисейская д.3 кор.1,ул,Енисейская ,д.3 кор.1,7786066,муниципальный округ Бабушкинский,1970 +2281026,г Москва ул Енисейская д.3 кор.2,Москва,ул Енисейская д.3 кор.2,ул,Енисейская ,д.3 кор.2,7982794,муниципальный округ Бабушкинский,1963 +2281026,г Москва ул Енисейская д.30,Москва,ул Енисейская д.30,ул,Енисейская ,д.30,7982661,муниципальный округ Бабушкинский,1982 +2281026,г Москва ул Енисейская д.31 кор.1,Москва,ул Енисейская д.31 кор.1,ул,Енисейская ,д.31 кор.1,8018583,муниципальный округ Бабушкинский,1992 +2281026,г Москва ул Енисейская д.32 кор.1,Москва,ул Енисейская д.32 кор.1,ул,Енисейская ,д.32 кор.1,7982700,муниципальный округ Бабушкинский,1981 +2281026,г Москва ул Енисейская д.32 кор.2,Москва,ул Енисейская д.32 кор.2,ул,Енисейская ,д.32 кор.2,7982731,муниципальный округ Бабушкинский,1981 +2281026,г Москва ул Енисейская д.33,Москва,ул Енисейская д.33,ул,Енисейская ,д.33,8182702,муниципальный округ Бабушкинский,1978 +2281026,г Москва ул Енисейская д.34,Москва,ул Енисейская д.34,ул,Енисейская ,д.34,7982735,муниципальный округ Бабушкинский,1982 +2281026,г Москва ул Енисейская д.4,Москва,ул Енисейская д.4,ул,Енисейская ,д.4,7982810,муниципальный округ Бабушкинский,1967 +2281026,г Москва ул Енисейская д.5,Москва,ул Енисейская д.5,ул,Енисейская ,д.5,7579046,муниципальный округ Бабушкинский,2003 +2281026,г Москва ул Енисейская д.6,Москва,ул Енисейская д.6,ул,Енисейская ,д.6,7983148,муниципальный округ Бабушкинский,1967 +2281026,г Москва ул Енисейская д.8,Москва,ул Енисейская д.8,ул,Енисейская ,д.8,7983213,муниципальный округ Бабушкинский,1967 +2281026,г Москва ул Искры д.11,Москва,ул Искры д.11,ул,Искры ,д.11,7983537,муниципальный округ Бабушкинский,1962 +2281026,г Москва ул Искры д.13 кор.1,Москва,ул Искры д.13 кор.1,ул,Искры ,д.13 кор.1,7983545,муниципальный округ Бабушкинский,1971 +2281026,г Москва ул Искры д.13 кор.2,Москва,ул Искры д.13 кор.2,ул,Искры ,д.13 кор.2,7786086,муниципальный округ Бабушкинский,1948 +2281026,г Москва ул Искры д.13 кор.3,Москва,ул Искры д.13 кор.3,ул,Искры ,д.13 кор.3,7983548,муниципальный округ Бабушкинский,1968 +2281026,г Москва ул Искры д.19,Москва,ул Искры д.19,ул,Искры ,д.19,8020280,муниципальный округ Бабушкинский,1966 +2281026,г Москва ул Искры д.3,Москва,ул Искры д.3,ул,Искры ,д.3,7983520,муниципальный округ Бабушкинский,1963 +2281026,г Москва ул Искры д.7,Москва,ул Искры д.7,ул,Искры ,д.7,7983532,муниципальный округ Бабушкинский,1961 +2281026,г Москва ул Искры д.9,Москва,ул Искры д.9,ул,Искры ,д.9,8020661,муниципальный округ Бабушкинский,1977 +2281026,г Москва ул Кольская д.2 кор.5,Москва,ул Кольская д.2 кор.5,ул,Кольская ,д.2 кор.5,8319886,муниципальный округ Бабушкинский,н.д. +2281026,г Москва ул Коминтерна д.11/7,Москва,ул Коминтерна д.11/7,ул,Коминтерна ,д.11/7,7786113,муниципальный округ Бабушкинский,1968 +2281026,г Москва ул Коминтерна д.12 кор.2,Москва,ул Коминтерна д.12 кор.2,ул,Коминтерна ,д.12 кор.2,7786120,муниципальный округ Бабушкинский,1957 +2281026,г Москва ул Коминтерна д.13/4,Москва,ул Коминтерна д.13/4,ул,Коминтерна ,д.13/4,7786126,муниципальный округ Бабушкинский,1991 +2281026,г Москва ул Коминтерна д.14,Москва,ул Коминтерна д.14,ул,Коминтерна ,д.14,7786133,муниципальный округ Бабушкинский,1952 +2281026,г Москва ул Коминтерна д.14 кор.2,Москва,ул Коминтерна д.14 кор.2,ул,Коминтерна ,д.14 кор.2,7786145,муниципальный округ Бабушкинский,1953 +2281026,г Москва ул Коминтерна д.16,Москва,ул Коминтерна д.16,ул,Коминтерна ,д.16,7786153,муниципальный округ Бабушкинский,1954 +2281026,г Москва ул Коминтерна д.18/5,Москва,ул Коминтерна д.18/5,ул,Коминтерна ,д.18/5,7786166,муниципальный округ Бабушкинский,1952 +2281026,г Москва ул Коминтерна д.2 кор.1,Москва,ул Коминтерна д.2 кор.1,ул,Коминтерна ,д.2 кор.1,7786097,муниципальный округ Бабушкинский,1953 +2281026,г Москва ул Коминтерна д.2 кор.2,Москва,ул Коминтерна д.2 кор.2,ул,Коминтерна ,д.2 кор.2,7786174,муниципальный округ Бабушкинский,1962 +2281026,г Москва ул Коминтерна д.20/2,Москва,ул Коминтерна д.20/2,ул,Коминтерна ,д.20/2,7786180,муниципальный округ Бабушкинский,1953 +2281026,г Москва ул Коминтерна д.3 кор.1,Москва,ул Коминтерна д.3 кор.1,ул,Коминтерна ,д.3 кор.1,7786194,муниципальный округ Бабушкинский,1971 +2281026,г Москва ул Коминтерна д.3 кор.2,Москва,ул Коминтерна д.3 кор.2,ул,Коминтерна ,д.3 кор.2,7786203,муниципальный округ Бабушкинский,1957 +2281026,г Москва ул Коминтерна д.4,Москва,ул Коминтерна д.4,ул,Коминтерна ,д.4,7786207,муниципальный округ Бабушкинский,1952 +2281026,г Москва ул Коминтерна д.5,Москва,ул Коминтерна д.5,ул,Коминтерна ,д.5,7786214,муниципальный округ Бабушкинский,1960 +2281026,г Москва ул Коминтерна д.6,Москва,ул Коминтерна д.6,ул,Коминтерна ,д.6,7786220,муниципальный округ Бабушкинский,1954 +2281026,г Москва ул Коминтерна д.7,Москва,ул Коминтерна д.7,ул,Коминтерна ,д.7,7786106,муниципальный округ Бабушкинский,1979 +2281026,г Москва ул Коминтерна д.8,Москва,ул Коминтерна д.8,ул,Коминтерна ,д.8,7786230,муниципальный округ Бабушкинский,1969 +2281026,г Москва ул Коминтерна д.9 кор.1,Москва,ул Коминтерна д.9 кор.1,ул,Коминтерна ,д.9 кор.1,7786236,муниципальный округ Бабушкинский,1969 +2281026,г Москва ул Коминтерна д.9 кор.2,Москва,ул Коминтерна д.9 кор.2,ул,Коминтерна ,д.9 кор.2,7786245,муниципальный округ Бабушкинский,1951 +2281026,г Москва ул Ленская д.10 кор.2,Москва,ул Ленская д.10 кор.2,ул,Ленская ,д.10 кор.2,7789222,муниципальный округ Бабушкинский,1959 +2281026,г Москва ул Ленская д.10 кор.3,Москва,ул Ленская д.10 кор.3,ул,Ленская ,д.10 кор.3,7786287,муниципальный округ Бабушкинский,1958 +2281026,г Москва ул Ленская д.12,Москва,ул Ленская д.12,ул,Ленская ,д.12,7786293,муниципальный округ Бабушкинский,1953 +2281026,г Москва ул Ленская д.14,Москва,ул Ленская д.14,ул,Ленская ,д.14,7786311,муниципальный округ Бабушкинский,1975 +2281026,г Москва ул Ленская д.17,Москва,ул Ленская д.17,ул,Ленская ,д.17,8020296,муниципальный округ Бабушкинский,1963 +2281026,г Москва ул Ленская д.18,Москва,ул Ленская д.18,ул,Ленская ,д.18,7786343,муниципальный округ Бабушкинский,1960 +2281026,г Москва ул Ленская д.19,Москва,ул Ленская д.19,ул,Ленская ,д.19,8020309,муниципальный округ Бабушкинский,1966 +2281026,г Москва ул Ленская д.21,Москва,ул Ленская д.21,ул,Ленская ,д.21,8020321,муниципальный округ Бабушкинский,1967 +2281026,г Москва ул Ленская д.23,Москва,ул Ленская д.23,ул,Ленская ,д.23,8020336,муниципальный округ Бабушкинский,1983 +2281026,г Москва ул Ленская д.28,Москва,ул Ленская д.28,ул,Ленская ,д.28,8020343,муниципальный округ Бабушкинский,1989 +2281026,г Москва ул Ленская д.3,Москва,ул Ленская д.3,ул,Ленская ,д.3,7786352,муниципальный округ Бабушкинский,1953 +2281026,г Москва ул Ленская д.8 кор.1,Москва,ул Ленская д.8 кор.1,ул,Ленская ,д.8 кор.1,7786363,муниципальный округ Бабушкинский,1953 +2281026,г Москва ул Ленская д.8 кор.2,Москва,ул Ленская д.8 кор.2,ул,Ленская ,д.8 кор.2,7786369,муниципальный округ Бабушкинский,1953 +2281026,г Москва ул Ленская д.9,Москва,ул Ленская д.9,ул,Ленская ,д.9,7786373,муниципальный округ Бабушкинский,1957 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.10/1,Москва,ул Летчика Бабушкина д.10/1,ул,Летчика Бабушкина ,д.10/1,7785913,муниципальный округ Бабушкинский,1959 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.11/2 кор.1,Москва,ул Летчика Бабушкина д.11/2 кор.1,ул,Летчика Бабушкина ,д.11/2 кор.1,7785922,муниципальный округ Бабушкинский,1960 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.11/2 кор.2,Москва,ул Летчика Бабушкина д.11/2 кор.2,ул,Летчика Бабушкина ,д.11/2 кор.2,7785933,муниципальный округ Бабушкинский,1961 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.12,Москва,ул Летчика Бабушкина д.12,ул,Летчика Бабушкина ,д.12,7785947,муниципальный округ Бабушкинский,1958 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.14,Москва,ул Летчика Бабушкина д.14,ул,Летчика Бабушкина ,д.14,7786042,муниципальный округ Бабушкинский,1957 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.15,Москва,ул Летчика Бабушкина д.15,ул,Летчика Бабушкина ,д.15,7788777,муниципальный округ Бабушкинский,1975 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.16 кор.1,Москва,ул Летчика Бабушкина д.16 кор.1,ул,Летчика Бабушкина ,д.16 кор.1,7785962,муниципальный округ Бабушкинский,1958 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.16 кор.2,Москва,ул Летчика Бабушкина д.16 кор.2,ул,Летчика Бабушкина ,д.16 кор.2,7785973,муниципальный округ Бабушкинский,1958 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.17,Москва,ул Летчика Бабушкина д.17,ул,Летчика Бабушкина ,д.17,7789471,муниципальный округ Бабушкинский,1959 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.18,Москва,ул Летчика Бабушкина д.18,ул,Летчика Бабушкина ,д.18,7789499,муниципальный округ Бабушкинский,1965 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.18 кор.2,Москва,ул Летчика Бабушкина д.18 кор.2,ул,Летчика Бабушкина ,д.18 кор.2,8266868,муниципальный округ Бабушкинский,2004 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.19/1,Москва,ул Летчика Бабушкина д.19/1,ул,Летчика Бабушкина ,д.19/1,7785979,муниципальный округ Бабушкинский,1959 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.2,Москва,ул Летчика Бабушкина д.2,ул,Летчика Бабушкина ,д.2,7785990,муниципальный округ Бабушкинский,1959 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.22,Москва,ул Летчика Бабушкина д.22,ул,Летчика Бабушкина ,д.22,8328031,муниципальный округ Бабушкинский,2005 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.23,Москва,ул Летчика Бабушкина д.23,ул,Летчика Бабушкина ,д.23,7788705,муниципальный округ Бабушкинский,1959 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.24,Москва,ул Летчика Бабушкина д.24,ул,Летчика Бабушкина ,д.24,7785999,муниципальный округ Бабушкинский,1957 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.25/16,Москва,ул Летчика Бабушкина д.25/16,ул,Летчика Бабушкина ,д.25/16,7982783,муниципальный округ Бабушкинский,1964 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.27,Москва,ул Летчика Бабушкина д.27,ул,Летчика Бабушкина ,д.27,7982792,муниципальный округ Бабушкинский,1962 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.29 кор.1,Москва,ул Летчика Бабушкина д.29 кор.1,ул,Летчика Бабушкина ,д.29 кор.1,7982800,муниципальный округ Бабушкинский,1968 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.29 кор.2,Москва,ул Летчика Бабушкина д.29 кор.2,ул,Летчика Бабушкина ,д.29 кор.2,7982905,муниципальный округ Бабушкинский,1964 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.29 кор.3,Москва,ул Летчика Бабушкина д.29 кор.3,ул,Летчика Бабушкина ,д.29 кор.3,7982911,муниципальный округ Бабушкинский,1967 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.29 кор.4,Москва,ул Летчика Бабушкина д.29 кор.4,ул,Летчика Бабушкина ,д.29 кор.4,7982921,муниципальный округ Бабушкинский,1967 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.3,Москва,ул Летчика Бабушкина д.3,ул,Летчика Бабушкина ,д.3,7983553,муниципальный округ Бабушкинский,1963 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.31,Москва,ул Летчика Бабушкина д.31,ул,Летчика Бабушкина ,д.31,7982926,муниципальный округ Бабушкинский,1971 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.31 кор.2,Москва,ул Летчика Бабушкина д.31 кор.2,ул,Летчика Бабушкина ,д.31 кор.2,7982931,муниципальный округ Бабушкинский,1994 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.33 кор.1,Москва,ул Летчика Бабушкина д.33 кор.1,ул,Летчика Бабушкина ,д.33 кор.1,7982946,муниципальный округ Бабушкинский,1965 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.33 кор.2,Москва,ул Летчика Бабушкина д.33 кор.2,ул,Летчика Бабушкина ,д.33 кор.2,7982955,муниципальный округ Бабушкинский,1964 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.33 кор.3,Москва,ул Летчика Бабушкина д.33 кор.3,ул,Летчика Бабушкина ,д.33 кор.3,7982959,муниципальный округ Бабушкинский,1975 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.33 кор.4,Москва,ул Летчика Бабушкина д.33 кор.4,ул,Летчика Бабушкина ,д.33 кор.4,7982975,муниципальный округ Бабушкинский,1969 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.33 кор.5,Москва,ул Летчика Бабушкина д.33 кор.5,ул,Летчика Бабушкина ,д.33 кор.5,7982983,муниципальный округ Бабушкинский,1966 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.35 кор.1,Москва,ул Летчика Бабушкина д.35 кор.1,ул,Летчика Бабушкина ,д.35 кор.1,7982988,муниципальный округ Бабушкинский,1960 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.35 кор.2,Москва,ул Летчика Бабушкина д.35 кор.2,ул,Летчика Бабушкина ,д.35 кор.2,7982997,муниципальный округ Бабушкинский,1964 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.37 кор.1,Москва,ул Летчика Бабушкина д.37 кор.1,ул,Летчика Бабушкина ,д.37 кор.1,7786010,муниципальный округ Бабушкинский,1958 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.37 кор.2,Москва,ул Летчика Бабушкина д.37 кор.2,ул,Летчика Бабушкина ,д.37 кор.2,8018632,муниципальный округ Бабушкинский,1974 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.39 кор.1,Москва,ул Летчика Бабушкина д.39 кор.1,ул,Летчика Бабушкина ,д.39 кор.1,7992397,муниципальный округ Бабушкинский,1959 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.39 кор.2,Москва,ул Летчика Бабушкина д.39 кор.2,ул,Летчика Бабушкина ,д.39 кор.2,7992433,муниципальный округ Бабушкинский,1960 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.39 кор.3,Москва,ул Летчика Бабушкина д.39 кор.3,ул,Летчика Бабушкина ,д.39 кор.3,7992465,муниципальный округ Бабушкинский,1982 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.4,Москва,ул Летчика Бабушкина д.4,ул,Летчика Бабушкина ,д.4,7786019,муниципальный округ Бабушкинский,1961 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.41 кор.1,Москва,ул Летчика Бабушкина д.41 кор.1,ул,Летчика Бабушкина ,д.41 кор.1,7992483,муниципальный округ Бабушкинский,1961 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.41 кор.2,Москва,ул Летчика Бабушкина д.41 кор.2,ул,Летчика Бабушкина ,д.41 кор.2,7992501,муниципальный округ Бабушкинский,1960 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.43,Москва,ул Летчика Бабушкина д.43,ул,Летчика Бабушкина ,д.43,7992510,муниципальный округ Бабушкинский,1960 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.45 кор.1,Москва,ул Летчика Бабушкина д.45 кор.1,ул,Летчика Бабушкина ,д.45 кор.1,7992535,муниципальный округ Бабушкинский,1961 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.45 кор.2,Москва,ул Летчика Бабушкина д.45 кор.2,ул,Летчика Бабушкина ,д.45 кор.2,7992602,муниципальный округ Бабушкинский,1956 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.5,Москва,ул Летчика Бабушкина д.5,ул,Летчика Бабушкина ,д.5,7983557,муниципальный округ Бабушкинский,1960 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.6,Москва,ул Летчика Бабушкина д.6,ул,Летчика Бабушкина ,д.6,7786026,муниципальный округ Бабушкинский,1959 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.7,Москва,ул Летчика Бабушкина д.7,ул,Летчика Бабушкина ,д.7,7983614,муниципальный округ Бабушкинский,1966 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.8,Москва,ул Летчика Бабушкина д.8,ул,Летчика Бабушкина ,д.8,7786032,муниципальный округ Бабушкинский,1958 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.9 кор.1,Москва,ул Летчика Бабушкина д.9 кор.1,ул,Летчика Бабушкина ,д.9 кор.1,7983630,муниципальный округ Бабушкинский,1969 +2281026,г Москва ул Летчика Бабушкина д.9 кор.2,Москва,ул Летчика Бабушкина д.9 кор.2,ул,Летчика Бабушкина ,д.9 кор.2,7983641,муниципальный округ Бабушкинский,1967 +2281026,г Москва ул Менжинского д.11 кор.1,Москва,ул Менжинского д.11 кор.1,ул,Менжинского ,д.11 кор.1,7786427,муниципальный округ Бабушкинский,1961 +2281026,г Москва ул Менжинского д.11 кор.2,Москва,ул Менжинского д.11 кор.2,ул,Менжинского ,д.11 кор.2,7786477,муниципальный округ Бабушкинский,1961 +2281026,г Москва ул Менжинского д.13 кор.1,Москва,ул Менжинского д.13 кор.1,ул,Менжинского ,д.13 кор.1,7789547,муниципальный округ Бабушкинский,1960 +2281026,г Москва ул Менжинского д.13 кор.2,Москва,ул Менжинского д.13 кор.2,ул,Менжинского ,д.13 кор.2,7786479,муниципальный округ Бабушкинский,1990 +2281026,г Москва ул Менжинского д.13 кор.3,Москва,ул Менжинского д.13 кор.3,ул,Менжинского ,д.13 кор.3,7786486,муниципальный округ Бабушкинский,1962 +2281026,г Москва ул Менжинского д.15 кор.1,Москва,ул Менжинского д.15 кор.1,ул,Менжинского ,д.15 кор.1,7786492,муниципальный округ Бабушкинский,1963 +2281026,г Москва ул Менжинского д.15 кор.2,Москва,ул Менжинского д.15 кор.2,ул,Менжинского ,д.15 кор.2,7786498,муниципальный округ Бабушкинский,1980 +2281026,г Москва ул Менжинского д.17 кор.1,Москва,ул Менжинского д.17 кор.1,ул,Менжинского ,д.17 кор.1,7786503,муниципальный округ Бабушкинский,1980 +2281026,г Москва ул Менжинского д.17 кор.2,Москва,ул Менжинского д.17 кор.2,ул,Менжинского ,д.17 кор.2,7789575,муниципальный округ Бабушкинский,1967 +2281026,г Москва ул Менжинского д.18,Москва,ул Менжинского д.18,ул,Менжинского ,д.18,7983005,муниципальный округ Бабушкинский,1966 +2281026,г Москва ул Менжинского д.19 кор.1,Москва,ул Менжинского д.19 кор.1,ул,Менжинского ,д.19 кор.1,7786514,муниципальный округ Бабушкинский,1963 +2281026,г Москва ул Менжинского д.19 кор.2,Москва,ул Менжинского д.19 кор.2,ул,Менжинского ,д.19 кор.2,7789591,муниципальный округ Бабушкинский,1961 +2281026,г Москва ул Менжинского д.20 кор.1,Москва,ул Менжинского д.20 кор.1,ул,Менжинского ,д.20 кор.1,7786536,муниципальный округ Бабушкинский,1963 +2281026,г Москва ул Менжинского д.21,Москва,ул Менжинского д.21,ул,Менжинского ,д.21,7786381,муниципальный округ Бабушкинский,1980 +2281026,г Москва ул Менжинского д.23 кор.1,Москва,ул Менжинского д.23 кор.1,ул,Менжинского ,д.23 кор.1,7786395,муниципальный округ Бабушкинский,1982 +2281026,г Москва ул Менжинского д.23 кор.2,Москва,ул Менжинского д.23 кор.2,ул,Менжинского ,д.23 кор.2,8018647,муниципальный округ Бабушкинский,1989 +2281026,г Москва ул Менжинского д.24 кор.1,Москва,ул Менжинского д.24 кор.1,ул,Менжинского ,д.24 кор.1,7983013,муниципальный округ Бабушкинский,1969 +2281026,г Москва ул Менжинского д.24 кор.2,Москва,ул Менжинского д.24 кор.2,ул,Менжинского ,д.24 кор.2,7983020,муниципальный округ Бабушкинский,1962 +2281026,г Москва ул Менжинского д.26 кор.1,Москва,ул Менжинского д.26 кор.1,ул,Менжинского ,д.26 кор.1,7983028,муниципальный округ Бабушкинский,1960 +2281026,г Москва ул Менжинского д.26 кор.2,Москва,ул Менжинского д.26 кор.2,ул,Менжинского ,д.26 кор.2,7983031,муниципальный округ Бабушкинский,1969 +2281026,г Москва ул Менжинского д.28 кор.1,Москва,ул Менжинского д.28 кор.1,ул,Менжинского ,д.28 кор.1,7983040,муниципальный округ Бабушкинский,1960 +2281026,г Москва ул Менжинского д.28 кор.2,Москва,ул Менжинского д.28 кор.2,ул,Менжинского ,д.28 кор.2,7983048,муниципальный округ Бабушкинский,1970 +2281026,г Москва ул Менжинского д.28 кор.3,Москва,ул Менжинского д.28 кор.3,ул,Менжинского ,д.28 кор.3,7983057,муниципальный округ Бабушкинский,1970 +2281026,г Москва ул Менжинского д.28 кор.4,Москва,ул Менжинского д.28 кор.4,ул,Менжинского ,д.28 кор.4,7983063,муниципальный округ Бабушкинский,1970 +2281026,г Москва ул Менжинского д.29,Москва,ул Менжинского д.29,ул,Менжинского ,д.29,8021954,муниципальный округ Бабушкинский,2000 +2281026,г Москва ул Менжинского д.3,Москва,ул Менжинского д.3,ул,Менжинского ,д.3,7786399,муниципальный округ Бабушкинский,1968 +2281026,г Москва ул Менжинского д.32 кор.1,Москва,ул Менжинского д.32 кор.1,ул,Менжинского ,д.32 кор.1,7983075,муниципальный округ Бабушкинский,1981 +2281026,г Москва ул Менжинского д.32 кор.2,Москва,ул Менжинского д.32 кор.2,ул,Менжинского ,д.32 кор.2,7983082,муниципальный округ Бабушкинский,1981 +2281026,г Москва ул Менжинского д.32 кор.3,Москва,ул Менжинского д.32 кор.3,ул,Менжинского ,д.32 кор.3,7983092,муниципальный округ Бабушкинский,1981 +2281026,г Москва ул Менжинского д.38 кор.1,Москва,ул Менжинского д.38 кор.1,ул,Менжинского ,д.38 кор.1,8020345,муниципальный округ Бабушкинский,1979 +2281026,г Москва ул Менжинского д.5,Москва,ул Менжинского д.5,ул,Менжинского ,д.5,7786405,муниципальный округ Бабушкинский,1961 +2281026,г Москва ул Менжинского д.7,Москва,ул Менжинского д.7,ул,Менжинского ,д.7,7786417,муниципальный округ Бабушкинский,1961 +2281026,г Москва ул Менжинского д.9,Москва,ул Менжинского д.9,ул,Менжинского ,д.9,7789531,муниципальный округ Бабушкинский,1960 +2281026,г Москва ул Осташковская д.13,Москва,ул Осташковская д.13,ул,Осташковская ,д.13,7993026,муниципальный округ Бабушкинский,1936 +2281026,г Москва ул Осташковская д.17,Москва,ул Осташковская д.17,ул,Осташковская ,д.17,7993029,муниципальный округ Бабушкинский,1937 +2281026,г Москва ул Осташковская д.19,Москва,ул Осташковская д.19,ул,Осташковская ,д.19,7993042,муниципальный округ Бабушкинский,1937 +2281026,г Москва ул Осташковская д.21,Москва,ул Осташковская д.21,ул,Осташковская ,д.21,7993044,муниципальный округ Бабушкинский,2004 +2281026,г Москва ул Осташковская д.23,Москва,ул Осташковская д.23,ул,Осташковская ,д.23,7993045,муниципальный округ Бабушкинский,1975 +2281026,г Москва ул Осташковская д.5,Москва,ул Осташковская д.5,ул,Осташковская ,д.5,7992678,муниципальный округ Бабушкинский,1953 +2281026,г Москва ул Осташковская д.7 кор.1,Москва,ул Осташковская д.7 кор.1,ул,Осташковская ,д.7 кор.1,7786557,муниципальный округ Бабушкинский,1981 +2281026,г Москва ул Осташковская д.7 кор.2,Москва,ул Осташковская д.7 кор.2,ул,Осташковская ,д.7 кор.2,7992694,муниципальный округ Бабушкинский,1964 +2281026,г Москва ул Осташковская д.7 кор.3,Москва,ул Осташковская д.7 кор.3,ул,Осташковская ,д.7 кор.3,7992739,муниципальный округ Бабушкинский,1964 +2281026,г Москва ул Осташковская д.7 кор.4,Москва,ул Осташковская д.7 кор.4,ул,Осташковская ,д.7 кор.4,7786565,муниципальный округ Бабушкинский,1981 +2281026,г Москва ул Осташковская д.7 кор.5,Москва,ул Осташковская д.7 кор.5,ул,Осташковская ,д.7 кор.5,7992747,муниципальный округ Бабушкинский,1995 +2281026,г Москва ул Осташковская д.9 кор.1,Москва,ул Осташковская д.9 кор.1,ул,Осташковская ,д.9 кор.1,7992942,муниципальный округ Бабушкинский,1937 +2281026,г Москва ул Осташковская д.9 кор.2,Москва,ул Осташковская д.9 кор.2,ул,Осташковская ,д.9 кор.2,7993018,муниципальный округ Бабушкинский,1973 +2281026,г Москва ул Осташковская д.9 кор.3,Москва,ул Осташковская д.9 кор.3,ул,Осташковская ,д.9 кор.3,7993020,муниципальный округ Бабушкинский,1961 +2281026,г Москва ул Осташковская д.9 кор.4,Москва,ул Осташковская д.9 кор.4,ул,Осташковская ,д.9 кор.4,7993024,муниципальный округ Бабушкинский,1960 +2281026,г Москва ул Печорская д.11,Москва,ул Печорская д.11,ул,Печорская ,д.11,7993047,муниципальный округ Бабушкинский,1983 +2281026,г Москва ул Печорская д.13,Москва,ул Печорская д.13,ул,Печорская ,д.13,8353777,муниципальный округ Бабушкинский,н.д. +2281026,г Москва ул Печорская д.14,Москва,ул Печорская д.14,ул,Печорская ,д.14,8020352,муниципальный округ Бабушкинский,1969 +2281026,г Москва ул Печорская д.16,Москва,ул Печорская д.16,ул,Печорская ,д.16,8020353,муниципальный округ Бабушкинский,1970 +2281026,г Москва ул Печорская д.2,Москва,ул Печорская д.2,ул,Печорская ,д.2,7789242,муниципальный округ Бабушкинский,1969 +2281026,г Москва ул Печорская д.3,Москва,ул Печорская д.3,ул,Печорская ,д.3,7786576,муниципальный округ Бабушкинский,1963 +2281026,г Москва ул Печорская д.4,Москва,ул Печорская д.4,ул,Печорская ,д.4,7789251,муниципальный округ Бабушкинский,1969 +2281026,г Москва ул Печорская д.5,Москва,ул Печорская д.5,ул,Печорская ,д.5,7786580,муниципальный округ Бабушкинский,1963 +2281026,г Москва ул Печорская д.6,Москва,ул Печорская д.6,ул,Печорская ,д.6,7789264,муниципальный округ Бабушкинский,1968 +2281026,г Москва ул Печорская д.6 кор.1,Москва,ул Печорская д.6 кор.1,ул,Печорская ,д.6 кор.1,7863880,муниципальный округ Бабушкинский,1997 +2281026,г Москва ул Печорская д.8,Москва,ул Печорская д.8,ул,Печорская ,д.8,7789278,муниципальный округ Бабушкинский,1968 +2281026,г Москва ул Печорская д.9,Москва,ул Печорская д.9,ул,Печорская ,д.9,7786584,муниципальный округ Бабушкинский,1968 +2281026,г Москва ул Радужная д.10,Москва,ул Радужная д.10,ул,Радужная ,д.10,7984146,муниципальный округ Бабушкинский,1962 +2281026,г Москва ул Радужная д.11,Москва,ул Радужная д.11,ул,Радужная ,д.11,7984148,муниципальный округ Бабушкинский,1966 +2281026,г Москва ул Радужная д.12 кор.1,Москва,ул Радужная д.12 кор.1,ул,Радужная ,д.12 кор.1,7984181,муниципальный округ Бабушкинский,1962 +2281026,г Москва ул Радужная д.12 кор.2,Москва,ул Радужная д.12 кор.2,ул,Радужная ,д.12 кор.2,7984186,муниципальный округ Бабушкинский,1963 +2281026,г Москва ул Радужная д.14 кор.1,Москва,ул Радужная д.14 кор.1,ул,Радужная ,д.14 кор.1,7984189,муниципальный округ Бабушкинский,1958 +2281026,г Москва ул Радужная д.14 кор.2,Москва,ул Радужная д.14 кор.2,ул,Радужная ,д.14 кор.2,7984194,муниципальный округ Бабушкинский,1960 +2281026,г Москва ул Радужная д.14 кор.3,Москва,ул Радужная д.14 кор.3,ул,Радужная ,д.14 кор.3,7984196,муниципальный округ Бабушкинский,1968 +2281026,г Москва ул Радужная д.15 кор.1,Москва,ул Радужная д.15 кор.1,ул,Радужная ,д.15 кор.1,7984199,муниципальный округ Бабушкинский,1957 +2281026,г Москва ул Радужная д.15 кор.2,Москва,ул Радужная д.15 кор.2,ул,Радужная ,д.15 кор.2,7984203,муниципальный округ Бабушкинский,1959 +2281026,г Москва ул Радужная д.16,Москва,ул Радужная д.16,ул,Радужная ,д.16,7984208,муниципальный округ Бабушкинский,1981 +2281026,г Москва ул Радужная д.17,Москва,ул Радужная д.17,ул,Радужная ,д.17,7984212,муниципальный округ Бабушкинский,1961 +2281026,г Москва ул Радужная д.24,Москва,ул Радужная д.24,ул,Радужная ,д.24,7984215,муниципальный округ Бабушкинский,1972 +2281026,г Москва ул Радужная д.26,Москва,ул Радужная д.26,ул,Радужная ,д.26,7984218,муниципальный округ Бабушкинский,1983 +2281026,г Москва ул Радужная д.3 кор.1,Москва,ул Радужная д.3 кор.1,ул,Радужная ,д.3 кор.1,7983656,муниципальный округ Бабушкинский,1985 +2281026,г Москва ул Радужная д.3 кор.2,Москва,ул Радужная д.3 кор.2,ул,Радужная ,д.3 кор.2,7983690,муниципальный округ Бабушкинский,1968 +2281026,г Москва ул Радужная д.4 кор.1,Москва,ул Радужная д.4 кор.1,ул,Радужная ,д.4 кор.1,7983694,муниципальный округ Бабушкинский,1960 +2281026,г Москва ул Радужная д.4 кор.2,Москва,ул Радужная д.4 кор.2,ул,Радужная ,д.4 кор.2,7983920,муниципальный округ Бабушкинский,1959 +2281026,г Москва ул Радужная д.5 кор.1,Москва,ул Радужная д.5 кор.1,ул,Радужная ,д.5 кор.1,7983991,муниципальный округ Бабушкинский,1969 +2281026,г Москва ул Радужная д.5 кор.2,Москва,ул Радужная д.5 кор.2,ул,Радужная ,д.5 кор.2,7984003,муниципальный округ Бабушкинский,1969 +2281026,г Москва ул Радужная д.6,Москва,ул Радужная д.6,ул,Радужная ,д.6,7984120,муниципальный округ Бабушкинский,1961 +2281026,г Москва ул Радужная д.8,Москва,ул Радужная д.8,ул,Радужная ,д.8,7984127,муниципальный округ Бабушкинский,1962 +2281026,г Москва ул Радужная д.9 кор.1,Москва,ул Радужная д.9 кор.1,ул,Радужная ,д.9 кор.1,7984132,муниципальный округ Бабушкинский,1964 +2281026,г Москва ул Радужная д.9 кор.2,Москва,ул Радужная д.9 кор.2,ул,Радужная ,д.9 кор.2,7984140,муниципальный округ Бабушкинский,1965 +2281026,г Москва ул Рудневой д.11,Москва,ул Рудневой д.11,ул,Рудневой ,д.11,7786586,муниципальный округ Бабушкинский,1969 +2281026,г Москва ул Рудневой д.6,Москва,ул Рудневой д.6,ул,Рудневой ,д.6,7786591,муниципальный округ Бабушкинский,1997 +2281026,г Москва ул Рудневой д.8,Москва,ул Рудневой д.8,ул,Рудневой ,д.8,7786593,муниципальный округ Бабушкинский,1966 +2281026,г Москва ул Рудневой д.9,Москва,ул Рудневой д.9,ул,Рудневой ,д.9,7786596,муниципальный округ Бабушкинский,1997 +2281026,г Москва ул Чичерина д.10 кор.1,Москва,ул Чичерина д.10 кор.1,ул,Чичерина ,д.10 кор.1,8020373,муниципальный округ Бабушкинский,1992 +2281026,г Москва ул Чичерина д.2/9,Москва,ул Чичерина д.2/9,ул,Чичерина ,д.2/9,7633819,муниципальный округ Бабушкинский,1982 +2281026,г Москва ул Чичерина д.6,Москва,ул Чичерина д.6,ул,Чичерина ,д.6,8020356,муниципальный округ Бабушкинский,1983 +2281026,г Москва ул Чичерина д.8 кор.1,Москва,ул Чичерина д.8 кор.1,ул,Чичерина ,д.8 кор.1,8020360,муниципальный округ Бабушкинский,1982 +2281026,г Москва ул Чичерина д.8 кор.2,Москва,ул Чичерина д.8 кор.2,ул,Чичерина ,д.8 кор.2,8020365,муниципальный округ Бабушкинский,1982 +2281027,г Москва проезд Шенкурский д.10,Москва,проезд Шенкурский д.10,проезд,Шенкурский ,д.10,7564430,муниципальный округ Бибирево,1980 +2281027,г Москва проезд Шенкурский д.10Б,Москва,проезд Шенкурский д.10Б,проезд,Шенкурский ,д.10Б,7564431,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва проезд Шенкурский д.10В,Москва,проезд Шенкурский д.10В,проезд,Шенкурский ,д.10В,7996247,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва проезд Шенкурский д.11,Москва,проезд Шенкурский д.11,проезд,Шенкурский ,д.11,8043564,муниципальный округ Бибирево,2007 +2281027,г Москва проезд Шенкурский д.12,Москва,проезд Шенкурский д.12,проезд,Шенкурский ,д.12,7564432,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва проезд Шенкурский д.12А,Москва,проезд Шенкурский д.12А,проезд,Шенкурский ,д.12А,7564433,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва проезд Шенкурский д.14,Москва,проезд Шенкурский д.14,проезд,Шенкурский ,д.14,7564434,муниципальный округ Бибирево,1980 +2281027,г Москва проезд Шенкурский д.2,Москва,проезд Шенкурский д.2,проезд,Шенкурский ,д.2,8474781,муниципальный округ Бибирево,н.д. +2281027,г Москва проезд Шенкурский д.4,Москва,проезд Шенкурский д.4,проезд,Шенкурский ,д.4,8474784,муниципальный округ Бибирево,н.д. +2281027,г Москва проезд Шенкурский д.6,Москва,проезд Шенкурский д.6,проезд,Шенкурский ,д.6,7564425,муниципальный округ Бибирево,1978 +2281027,г Москва проезд Шенкурский д.6Б,Москва,проезд Шенкурский д.6Б,проезд,Шенкурский ,д.6Б,7564426,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва проезд Шенкурский д.8,Москва,проезд Шенкурский д.8,проезд,Шенкурский ,д.8,7564428,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва проезд Шенкурский д.8Б,Москва,проезд Шенкурский д.8Б,проезд,Шенкурский ,д.8Б,7564429,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Белозерская д.11,Москва,ул Белозерская д.11,ул,Белозерская ,д.11,8439098,муниципальный округ Бибирево,1979 +2281027,г Москва ул Белозерская д.11А,Москва,ул Белозерская д.11А,ул,Белозерская ,д.11А,7563470,муниципальный округ Бибирево,1976 +2281027,г Москва ул Белозерская д.11Б,Москва,ул Белозерская д.11Б,ул,Белозерская ,д.11Б,7563471,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Белозерская д.17,Москва,ул Белозерская д.17,ул,Белозерская ,д.17,7595633,муниципальный округ Бибирево,н.д. +2281027,г Москва ул Белозерская д.17а,Москва,ул Белозерская д.17а,ул,Белозерская ,д.17а,8439108,муниципальный округ Бибирево,1976 +2281027,г Москва ул Белозерская д.17Б,Москва,ул Белозерская д.17Б,ул,Белозерская ,д.17Б,7563474,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Белозерская д.19,Москва,ул Белозерская д.19,ул,Белозерская ,д.19,7563534,муниципальный округ Бибирево,1980 +2281027,г Москва ул Белозерская д.1А,Москва,ул Белозерская д.1А,ул,Белозерская ,д.1А,7563444,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Белозерская д.21,Москва,ул Белозерская д.21,ул,Белозерская ,д.21,8439104,муниципальный округ Бибирево,1976 +2281027,г Москва ул Белозерская д.23,Москва,ул Белозерская д.23,ул,Белозерская ,д.23,7563542,муниципальный округ Бибирево,1976 +2281027,г Москва ул Белозерская д.3,Москва,ул Белозерская д.3,ул,Белозерская ,д.3,8112009,муниципальный округ Бибирево,1979 +2281027,г Москва ул Белозерская д.3А,Москва,ул Белозерская д.3А,ул,Белозерская ,д.3А,7563450,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Белозерская д.3Б,Москва,ул Белозерская д.3Б,ул,Белозерская ,д.3Б,7563455,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Белозерская д.5,Москва,ул Белозерская д.5,ул,Белозерская ,д.5,7563460,муниципальный округ Бибирево,1979 +2281027,г Москва ул Белозерская д.9,Москва,ул Белозерская д.9,ул,Белозерская ,д.9,8148498,муниципальный округ Бибирево,1979 +2281027,г Москва ул Белозерская д.9А,Москва,ул Белозерская д.9А,ул,Белозерская ,д.9А,7563465,муниципальный округ Бибирево,1976 +2281027,г Москва ул Белозерская д.9Б,Москва,ул Белозерская д.9Б,ул,Белозерская ,д.9Б,7563468,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Коненкова д.10,Москва,ул Коненкова д.10,ул,Коненкова ,д.10,7563859,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Коненкова д.11,Москва,ул Коненкова д.11,ул,Коненкова ,д.11,7563864,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Коненкова д.11Б,Москва,ул Коненкова д.11Б,ул,Коненкова ,д.11Б,7563873,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Коненкова д.11В,Москва,ул Коненкова д.11В,ул,Коненкова ,д.11В,7563882,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Коненкова д.12,Москва,ул Коненкова д.12,ул,Коненкова ,д.12,7563890,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Коненкова д.12А,Москва,ул Коненкова д.12А,ул,Коненкова ,д.12А,7563896,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Коненкова д.13,Москва,ул Коненкова д.13,ул,Коненкова ,д.13,7563903,муниципальный округ Бибирево,1983 +2281027,г Москва ул Коненкова д.14,Москва,ул Коненкова д.14,ул,Коненкова ,д.14,7563909,муниципальный округ Бибирево,1976 +2281027,г Москва ул Коненкова д.15,Москва,ул Коненкова д.15,ул,Коненкова ,д.15,7563913,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Коненкова д.15 кор.1,Москва,ул Коненкова д.15 кор.1,ул,Коненкова ,д.15 кор.1,7759636,муниципальный округ Бибирево,2004 +2281027,г Москва ул Коненкова д.15В,Москва,ул Коненкова д.15В,ул,Коненкова ,д.15В,7563918,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Коненкова д.16,Москва,ул Коненкова д.16,ул,Коненкова ,д.16,7563922,муниципальный округ Бибирево,1979 +2281027,г Москва ул Коненкова д.17,Москва,ул Коненкова д.17,ул,Коненкова ,д.17,7563929,муниципальный округ Бибирево,1982 +2281027,г Москва ул Коненкова д.19,Москва,ул Коненкова д.19,ул,Коненкова ,д.19,7563931,муниципальный округ Бибирево,1976 +2281027,г Москва ул Коненкова д.19А,Москва,ул Коненкова д.19А,ул,Коненкова ,д.19А,7563936,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Коненкова д.19В,Москва,ул Коненкова д.19В,ул,Коненкова ,д.19В,7563943,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Коненкова д.19Г,Москва,ул Коненкова д.19Г,ул,Коненкова ,д.19Г,7563949,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Коненкова д.21,Москва,ул Коненкова д.21,ул,Коненкова ,д.21,7563953,муниципальный округ Бибирево,1976 +2281027,г Москва ул Коненкова д.21А,Москва,ул Коненкова д.21А,ул,Коненкова ,д.21А,7563957,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Коненкова д.23Б,Москва,ул Коненкова д.23Б,ул,Коненкова ,д.23Б,7563963,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Коненкова д.23В,Москва,ул Коненкова д.23В,ул,Коненкова ,д.23В,7563966,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Коненкова д.4,Москва,ул Коненкова д.4,ул,Коненкова ,д.4,7563548,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Коненкова д.4Б,Москва,ул Коненкова д.4Б,ул,Коненкова ,д.4Б,7563551,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Коненкова д.5,Москва,ул Коненкова д.5,ул,Коненкова ,д.5,7563556,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Коненкова д.6,Москва,ул Коненкова д.6,ул,Коненкова ,д.6,7798185,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Коненкова д.6А,Москва,ул Коненкова д.6А,ул,Коненкова ,д.6А,7563559,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Коненкова д.7,Москва,ул Коненкова д.7,ул,Коненкова ,д.7,7563841,муниципальный округ Бибирево,1977 +2281027,г Москва ул Коненкова д.8,Москва,ул Коненкова д.8,ул,Коненкова ,д.8,8129485,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Коненкова д.8В,Москва,ул Коненкова д.8В,ул,Коненкова ,д.8В,7563846,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Коненкова д.9,Москва,ул Коненкова д.9,ул,Коненкова ,д.9,7563853,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.14,Москва,ул Корнейчука д.14,ул,Корнейчука ,д.14,7563972,муниципальный округ Бибирево,1976 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.16,Москва,ул Корнейчука д.16,ул,Корнейчука ,д.16,7563977,муниципальный округ Бибирево,1977 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.18,Москва,ул Корнейчука д.18,ул,Корнейчука ,д.18,7563982,муниципальный округ Бибирево,1976 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.20,Москва,ул Корнейчука д.20,ул,Корнейчука ,д.20,7996191,муниципальный округ Бибирево,2002 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.22,Москва,ул Корнейчука д.22,ул,Корнейчука ,д.22,7563989,муниципальный округ Бибирево,1976 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.24,Москва,ул Корнейчука д.24,ул,Корнейчука ,д.24,7563993,муниципальный округ Бибирево,1977 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.26,Москва,ул Корнейчука д.26,ул,Корнейчука ,д.26,7563996,муниципальный округ Бибирево,1976 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.30,Москва,ул Корнейчука д.30,ул,Корнейчука ,д.30,7564000,муниципальный округ Бибирево,1977 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.32,Москва,ул Корнейчука д.32,ул,Корнейчука ,д.32,7564004,муниципальный округ Бибирево,1977 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.33,Москва,ул Корнейчука д.33,ул,Корнейчука ,д.33,7564005,муниципальный округ Бибирево,1981 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.33А,Москва,ул Корнейчука д.33А,ул,Корнейчука ,д.33А,7564010,муниципальный округ Бибирево,1982 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.34,Москва,ул Корнейчука д.34,ул,Корнейчука ,д.34,8439099,муниципальный округ Бибирево,1978 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.36,Москва,ул Корнейчука д.36,ул,Корнейчука ,д.36,7564013,муниципальный округ Бибирево,1977 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.36А,Москва,ул Корнейчука д.36А,ул,Корнейчука ,д.36А,7564016,муниципальный округ Бибирево,1977 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.36Б,Москва,ул Корнейчука д.36Б,ул,Корнейчука ,д.36Б,7564021,муниципальный округ Бибирево,1976 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.37,Москва,ул Корнейчука д.37,ул,Корнейчука ,д.37,7564026,муниципальный округ Бибирево,1981 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.38,Москва,ул Корнейчука д.38,ул,Корнейчука ,д.38,7564030,муниципальный округ Бибирево,1977 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.38А,Москва,ул Корнейчука д.38А,ул,Корнейчука ,д.38А,7564040,муниципальный округ Бибирево,1976 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.39,Москва,ул Корнейчука д.39,ул,Корнейчука ,д.39,7564045,муниципальный округ Бибирево,1982 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.41,Москва,ул Корнейчука д.41,ул,Корнейчука ,д.41,7564047,муниципальный округ Бибирево,1982 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.41А,Москва,ул Корнейчука д.41А,ул,Корнейчука ,д.41А,7564051,муниципальный округ Бибирево,1982 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.42,Москва,ул Корнейчука д.42,ул,Корнейчука ,д.42,7564056,муниципальный округ Бибирево,1977 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.43,Москва,ул Корнейчука д.43,ул,Корнейчука ,д.43,7564059,муниципальный округ Бибирево,1981 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.44,Москва,ул Корнейчука д.44,ул,Корнейчука ,д.44,7564064,муниципальный округ Бибирево,1977 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.46,Москва,ул Корнейчука д.46,ул,Корнейчука ,д.46,7564067,муниципальный округ Бибирево,1976 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.47,Москва,ул Корнейчука д.47,ул,Корнейчука ,д.47,7564072,муниципальный округ Бибирево,1982 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.48,Москва,ул Корнейчука д.48,ул,Корнейчука ,д.48,7564076,муниципальный округ Бибирево,1976 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.48А,Москва,ул Корнейчука д.48А,ул,Корнейчука ,д.48А,7564082,муниципальный округ Бибирево,1976 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.49,Москва,ул Корнейчука д.49,ул,Корнейчука ,д.49,7564088,муниципальный округ Бибирево,1981 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.50,Москва,ул Корнейчука д.50,ул,Корнейчука ,д.50,7564092,муниципальный округ Бибирево,1976 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.51,Москва,ул Корнейчука д.51,ул,Корнейчука ,д.51,7564098,муниципальный округ Бибирево,1982 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.51Б,Москва,ул Корнейчука д.51Б,ул,Корнейчука ,д.51Б,7564105,муниципальный округ Бибирево,1981 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.52,Москва,ул Корнейчука д.52,ул,Корнейчука ,д.52,7564111,муниципальный округ Бибирево,1977 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.54,Москва,ул Корнейчука д.54,ул,Корнейчука ,д.54,7564114,муниципальный округ Бибирево,1980 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.54А,Москва,ул Корнейчука д.54А,ул,Корнейчука ,д.54А,7564120,муниципальный округ Бибирево,1980 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.55,Москва,ул Корнейчука д.55,ул,Корнейчука ,д.55,7564125,муниципальный округ Бибирево,1981 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.56,Москва,ул Корнейчука д.56,ул,Корнейчука ,д.56,7564129,муниципальный округ Бибирево,1979 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.58,Москва,ул Корнейчука д.58,ул,Корнейчука ,д.58,7564132,муниципальный округ Бибирево,1978 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.58А,Москва,ул Корнейчука д.58А,ул,Корнейчука ,д.58А,7564137,муниципальный округ Бибирево,1979 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.58В,Москва,ул Корнейчука д.58В,ул,Корнейчука ,д.58В,7564143,муниципальный округ Бибирево,1979 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.59,Москва,ул Корнейчука д.59,ул,Корнейчука ,д.59,7564147,муниципальный округ Бибирево,1982 +2281027,г Москва ул Корнейчука д.59А,Москва,ул Корнейчука д.59А,ул,Корнейчука ,д.59А,7564151,муниципальный округ Бибирево,1982 +2281027,г Москва ул Лескова д.10,Москва,ул Лескова д.10,ул,Лескова ,д.10,7564214,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Лескова д.10А,Москва,ул Лескова д.10А,ул,Лескова ,д.10А,7564217,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Лескова д.10Б,Москва,ул Лескова д.10Б,ул,Лескова ,д.10Б,7564219,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Лескова д.10В,Москва,ул Лескова д.10В,ул,Лескова ,д.10В,7564221,муниципальный округ Бибирево,1984 +2281027,г Москва ул Лескова д.11А,Москва,ул Лескова д.11А,ул,Лескова ,д.11А,7564227,муниципальный округ Бибирево,1981 +2281027,г Москва ул Лескова д.12,Москва,ул Лескова д.12,ул,Лескова ,д.12,7564233,муниципальный округ Бибирево,1979 +2281027,г Москва ул Лескова д.13А,Москва,ул Лескова д.13А,ул,Лескова ,д.13А,7564236,муниципальный округ Бибирево,1982 +2281027,г Москва ул Лескова д.15,Москва,ул Лескова д.15,ул,Лескова ,д.15,7564241,муниципальный округ Бибирево,1981 +2281027,г Москва ул Лескова д.17,Москва,ул Лескова д.17,ул,Лескова ,д.17,7564245,муниципальный округ Бибирево,1981 +2281027,г Москва ул Лескова д.17А,Москва,ул Лескова д.17А,ул,Лескова ,д.17А,7564249,муниципальный округ Бибирево,1982 +2281027,г Москва ул Лескова д.19,Москва,ул Лескова д.19,ул,Лескова ,д.19,7564253,муниципальный округ Бибирево,1981 +2281027,г Москва ул Лескова д.21,Москва,ул Лескова д.21,ул,Лескова ,д.21,7564282,муниципальный округ Бибирево,1978 +2281027,г Москва ул Лескова д.23,Москва,ул Лескова д.23,ул,Лескова ,д.23,7564286,муниципальный округ Бибирево,1978 +2281027,г Москва ул Лескова д.23Б,Москва,ул Лескова д.23Б,ул,Лескова ,д.23Б,7564291,муниципальный округ Бибирево,1978 +2281027,г Москва ул Лескова д.25,Москва,ул Лескова д.25,ул,Лескова ,д.25,7564296,муниципальный округ Бибирево,1978 +2281027,г Москва ул Лескова д.25Б,Москва,ул Лескова д.25Б,ул,Лескова ,д.25Б,7564299,муниципальный округ Бибирево,1978 +2281027,г Москва ул Лескова д.26,Москва,ул Лескова д.26,ул,Лескова ,д.26,7564302,муниципальный округ Бибирево,1987 +2281027,г Москва ул Лескова д.28,Москва,ул Лескова д.28,ул,Лескова ,д.28,7564306,муниципальный округ Бибирево,1986 +2281027,г Москва ул Лескова д.3,Москва,ул Лескова д.3,ул,Лескова ,д.3,8063637,муниципальный округ Бибирево,1977 +2281027,г Москва ул Лескова д.30,Москва,ул Лескова д.30,ул,Лескова ,д.30,7564309,муниципальный округ Бибирево,1980 +2281027,г Москва ул Лескова д.30 кор.1,Москва,ул Лескова д.30 кор.1,ул,Лескова ,д.30 кор.1,7564311,муниципальный округ Бибирево,1988 +2281027,г Москва ул Лескова д.3А,Москва,ул Лескова д.3А,ул,Лескова ,д.3А,7564160,муниципальный округ Бибирево,1984 +2281027,г Москва ул Лескова д.5,Москва,ул Лескова д.5,ул,Лескова ,д.5,7564166,муниципальный округ Бибирево,1977 +2281027,г Москва ул Лескова д.6,Москва,ул Лескова д.6,ул,Лескова ,д.6,7564171,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Лескова д.6А,Москва,ул Лескова д.6А,ул,Лескова ,д.6А,7564173,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Лескова д.8,Москва,ул Лескова д.8,ул,Лескова ,д.8,8471646,муниципальный округ Бибирево,н.д. +2281027,г Москва ул Лескова д.9,Москва,ул Лескова д.9,ул,Лескова ,д.9,7564178,муниципальный округ Бибирево,1977 +2281027,г Москва ул Лескова д.9 А,Москва,ул Лескова д.9 А,ул,Лескова ,д.9 А,8065523,муниципальный округ Бибирево,1977 +2281027,г Москва ул Лескова д.9А,Москва,ул Лескова д.9А,ул,Лескова ,д.9А,7564224,муниципальный округ Бибирево,1977 +2281027,г Москва ул Лескова д.9Б,Москва,ул Лескова д.9Б,ул,Лескова ,д.9Б,7564211,муниципальный округ Бибирево,1983 +2281027,г Москва ул Мелиховская д.2,Москва,ул Мелиховская д.2,ул,Мелиховская ,д.2,7564314,муниципальный округ Бибирево,1981 +2281027,г Москва ул Мелиховская д.4,Москва,ул Мелиховская д.4,ул,Мелиховская ,д.4,7564319,муниципальный округ Бибирево,1981 +2281027,г Москва ул Мелиховская д.6,Москва,ул Мелиховская д.6,ул,Мелиховская ,д.6,7564323,муниципальный округ Бибирево,1976 +2281027,г Москва ул Мурановская д.10,Москва,ул Мурановская д.10,ул,Мурановская ,д.10,8261366,муниципальный округ Бибирево,н.д. +2281027,г Москва ул Мурановская д.11,Москва,ул Мурановская д.11,ул,Мурановская ,д.11,7564349,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Мурановская д.12А,Москва,ул Мурановская д.12А,ул,Мурановская ,д.12А,7564352,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Мурановская д.13,Москва,ул Мурановская д.13,ул,Мурановская ,д.13,7564353,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Мурановская д.13Б,Москва,ул Мурановская д.13Б,ул,Мурановская ,д.13Б,8158311,муниципальный округ Бибирево,н.д. +2281027,г Москва ул Мурановская д.15,Москва,ул Мурановская д.15,ул,Мурановская ,д.15,7564355,муниципальный округ Бибирево,1977 +2281027,г Москва ул Мурановская д.17,Москва,ул Мурановская д.17,ул,Мурановская ,д.17,7564358,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Мурановская д.17Б,Москва,ул Мурановская д.17Б,ул,Мурановская ,д.17Б,7564361,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Мурановская д.19,Москва,ул Мурановская д.19,ул,Мурановская ,д.19,7564364,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Мурановская д.19Б,Москва,ул Мурановская д.19Б,ул,Мурановская ,д.19Б,7564367,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Мурановская д.21,Москва,ул Мурановская д.21,ул,Мурановская ,д.21,7564368,муниципальный округ Бибирево,1978 +2281027,г Москва ул Мурановская д.21А,Москва,ул Мурановская д.21А,ул,Мурановская ,д.21А,7564370,муниципальный округ Бибирево,1983 +2281027,г Москва ул Мурановская д.3,Москва,ул Мурановская д.3,ул,Мурановская ,д.3,7564326,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Мурановская д.4,Москва,ул Мурановская д.4,ул,Мурановская ,д.4,7564329,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Мурановская д.4 кор.1,Москва,ул Мурановская д.4 кор.1,ул,Мурановская ,д.4 кор.1,7564332,муниципальный округ Бибирево,2000 +2281027,г Москва ул Мурановская д.6,Москва,ул Мурановская д.6,ул,Мурановская ,д.6,7564335,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Мурановская д.7,Москва,ул Мурановская д.7,ул,Мурановская ,д.7,7564339,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Мурановская д.7Б,Москва,ул Мурановская д.7Б,ул,Мурановская ,д.7Б,7564342,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Мурановская д.8,Москва,ул Мурановская д.8,ул,Мурановская ,д.8,7564344,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Мурановская д.9,Москва,ул Мурановская д.9,ул,Мурановская ,д.9,7564348,муниципальный округ Бибирево,1977 +2281027,г Москва ул Плещеева д.10,Москва,ул Плещеева д.10,ул,Плещеева ,д.10,7564380,муниципальный округ Бибирево,1981 +2281027,г Москва ул Плещеева д.11,Москва,ул Плещеева д.11,ул,Плещеева ,д.11,7564381,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Плещеева д.11В,Москва,ул Плещеева д.11В,ул,Плещеева ,д.11В,7564383,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Плещеева д.12,Москва,ул Плещеева д.12,ул,Плещеева ,д.12,7564386,муниципальный округ Бибирево,1987 +2281027,г Москва ул Плещеева д.13,Москва,ул Плещеева д.13,ул,Плещеева ,д.13,7564390,муниципальный округ Бибирево,1976 +2281027,г Москва ул Плещеева д.14,Москва,ул Плещеева д.14,ул,Плещеева ,д.14,7564392,муниципальный округ Бибирево,1981 +2281027,г Москва ул Плещеева д.14А,Москва,ул Плещеева д.14А,ул,Плещеева ,д.14А,7564393,муниципальный округ Бибирево,1981 +2281027,г Москва ул Плещеева д.15,Москва,ул Плещеева д.15,ул,Плещеева ,д.15,7564395,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Плещеева д.15б,Москва,ул Плещеева д.15б,ул,Плещеева ,д.15б,8064049,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Плещеева д.16,Москва,ул Плещеева д.16,ул,Плещеева ,д.16,7564398,муниципальный округ Бибирево,1981 +2281027,г Москва ул Плещеева д.18,Москва,ул Плещеева д.18,ул,Плещеева ,д.18,7564399,муниципальный округ Бибирево,1981 +2281027,г Москва ул Плещеева д.18 кор.2,Москва,ул Плещеева д.18 кор.2,ул,Плещеева ,д.18 кор.2,7564400,муниципальный округ Бибирево,1999 +2281027,г Москва ул Плещеева д.20,Москва,ул Плещеева д.20,ул,Плещеева ,д.20,7564403,муниципальный округ Бибирево,1987 +2281027,г Москва ул Плещеева д.22,Москва,ул Плещеева д.22,ул,Плещеева ,д.22,7564405,муниципальный округ Бибирево,1981 +2281027,г Москва ул Плещеева д.22А,Москва,ул Плещеева д.22А,ул,Плещеева ,д.22А,7564407,муниципальный округ Бибирево,1982 +2281027,г Москва ул Плещеева д.24,Москва,ул Плещеева д.24,ул,Плещеева ,д.24,7564409,муниципальный округ Бибирево,1982 +2281027,г Москва ул Плещеева д.26,Москва,ул Плещеева д.26,ул,Плещеева ,д.26,7564410,муниципальный округ Бибирево,1982 +2281027,г Москва ул Плещеева д.28,Москва,ул Плещеева д.28,ул,Плещеева ,д.28,7564412,муниципальный округ Бибирево,1981 +2281027,г Москва ул Плещеева д.3,Москва,ул Плещеева д.3,ул,Плещеева ,д.3,8129487,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Плещеева д.30,Москва,ул Плещеева д.30,ул,Плещеева ,д.30,7564413,муниципальный округ Бибирево,1981 +2281027,г Москва ул Плещеева д.5,Москва,ул Плещеева д.5,ул,Плещеева ,д.5,7564371,муниципальный округ Бибирево,1977 +2281027,г Москва ул Плещеева д.6,Москва,ул Плещеева д.6,ул,Плещеева ,д.6,7564372,муниципальный округ Бибирево,1982 +2281027,г Москва ул Плещеева д.6А,Москва,ул Плещеева д.6А,ул,Плещеева ,д.6А,7564373,муниципальный округ Бибирево,1982 +2281027,г Москва ул Плещеева д.7,Москва,ул Плещеева д.7,ул,Плещеева ,д.7,7564374,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Плещеева д.7В,Москва,ул Плещеева д.7В,ул,Плещеева ,д.7В,7564375,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Плещеева д.8,Москва,ул Плещеева д.8,ул,Плещеева ,д.8,7564378,муниципальный округ Бибирево,1981 +2281027,г Москва ул Плещеева д.9,Москва,ул Плещеева д.9,ул,Плещеева ,д.9,7564379,муниципальный округ Бибирево,1977 +2281027,г Москва ул Пришвина д.10,Москва,ул Пришвина д.10,ул,Пришвина ,д.10,7564417,муниципальный округ Бибирево,1993 +2281027,г Москва ул Пришвина д.11,Москва,ул Пришвина д.11,ул,Пришвина ,д.11,7564418,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Пришвина д.13,Москва,ул Пришвина д.13,ул,Пришвина ,д.13,7564420,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Пришвина д.13б,Москва,ул Пришвина д.13б,ул,Пришвина ,д.13б,8228016,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Пришвина д.15/1,Москва,ул Пришвина д.15/1,ул,Пришвина ,д.15/1,7564421,муниципальный округ Бибирево,1977 +2281027,г Москва ул Пришвина д.17/2,Москва,ул Пришвина д.17/2,ул,Пришвина ,д.17/2,7564423,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ул Пришвина д.19,Москва,ул Пришвина д.19,ул,Пришвина ,д.19,7564424,муниципальный округ Бибирево,1982 +2281027,г Москва ул Пришвина д.21,Москва,ул Пришвина д.21,ул,Пришвина ,д.21,8129484,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Пришвина д.3,Москва,ул Пришвина д.3,ул,Пришвина ,д.3,7564414,муниципальный округ Бибирево,1974 +2281027,г Москва ул Пришвина д.7/1,Москва,ул Пришвина д.7/1,ул,Пришвина ,д.7/1,7564415,муниципальный округ Бибирево,1976 +2281027,г Москва ул Пришвина д.9/2,Москва,ул Пришвина д.9/2,ул,Пришвина ,д.9/2,7564416,муниципальный округ Бибирево,1975 +2281027,г Москва ш Алтуфьевское д.100,Москва,ш Алтуфьевское д.100,ш,Алтуфьевское ,д.100,7563439,муниципальный округ Бибирево,1983 +2281027,г Москва ш Алтуфьевское д.102 б,Москва,ш Алтуфьевское д.102 б,ш,Алтуфьевское ,д.102 б,8144009,муниципальный округ Бибирево,1984 +2281027,г Москва ш Алтуфьевское д.102б,Москва,ш Алтуфьевское д.102б,ш,Алтуфьевское ,д.102б,8143995,муниципальный округ Бибирево,н.д. +2281027,г Москва ш Алтуфьевское д.74,Москва,ш Алтуфьевское д.74,ш,Алтуфьевское ,д.74,7563363,муниципальный округ Бибирево,1984 +2281027,г Москва ш Алтуфьевское д.78,Москва,ш Алтуфьевское д.78,ш,Алтуфьевское ,д.78,7563420,муниципальный округ Бибирево,1984 +2281027,г Москва ш Алтуфьевское д.82,Москва,ш Алтуфьевское д.82,ш,Алтуфьевское ,д.82,7563429,муниципальный округ Бибирево,1984 +2281027,г Москва ш Алтуфьевское д.86,Москва,ш Алтуфьевское д.86,ш,Алтуфьевское ,д.86,7563432,муниципальный округ Бибирево,1983 +2281027,г Москва ш Алтуфьевское д.88,Москва,ш Алтуфьевское д.88,ш,Алтуфьевское ,д.88,8143966,муниципальный округ Бибирево,1983 +2281027,г Москва ш Алтуфьевское д.92,Москва,ш Алтуфьевское д.92,ш,Алтуфьевское ,д.92,8143975,муниципальный округ Бибирево,1983 +2281027,г Москва ш Алтуфьевское д.96,Москва,ш Алтуфьевское д.96,ш,Алтуфьевское ,д.96,8143990,муниципальный округ Бибирево,1984 +2281028,г Москва пер Добролюбова д.29/16,Москва,пер Добролюбова д.29/16,пер,Добролюбова ,д.29/16,7565581,муниципальный округ Бутырский,1959 +2281028,г Москва проезд Добролюбова д.11,Москва,проезд Добролюбова д.11,проезд,Добролюбова ,д.11,7565421,муниципальный округ Бутырский,1996 +2281028,г Москва проезд Добролюбова д.5,Москва,проезд Добролюбова д.5,проезд,Добролюбова ,д.5,7565417,муниципальный округ Бутырский,1960 +2281028,г Москва проезд Добролюбова д.5А,Москва,проезд Добролюбова д.5А,проезд,Добролюбова ,д.5А,7565418,муниципальный округ Бутырский,1958 +2281028,г Москва проезд Добролюбова д.7,Москва,проезд Добролюбова д.7,проезд,Добролюбова ,д.7,7565419,муниципальный округ Бутырский,1961 +2281028,г Москва проезд Добролюбова д.9,Москва,проезд Добролюбова д.9,проезд,Добролюбова ,д.9,7565420,муниципальный округ Бутырский,1948 +2281028,г Москва проезд Огородный д.17,Москва,проезд Огородный д.17,проезд,Огородный ,д.17,7565492,муниципальный округ Бутырский,1957 +2281028,г Москва проезд Огородный д.19,Москва,проезд Огородный д.19,проезд,Огородный ,д.19,7565494,муниципальный округ Бутырский,1960 +2281028,г Москва проезд Огородный д.19А,Москва,проезд Огородный д.19А,проезд,Огородный ,д.19А,7565495,муниципальный округ Бутырский,н.д. +2281028,г Москва проезд Огородный д.21,Москва,проезд Огородный д.21,проезд,Огородный ,д.21,7565497,муниципальный округ Бутырский,1956 +2281028,г Москва проезд Огородный д.21А кор.А,Москва,проезд Огородный д.21А кор.А,проезд,Огородный ,д.21А кор.А,7565498,муниципальный округ Бутырский,1952 +2281028,г Москва проезд Огородный д.21А кор.Б,Москва,проезд Огородный д.21А кор.Б,проезд,Огородный ,д.21А кор.Б,7565500,муниципальный округ Бутырский,1952 +2281028,г Москва проезд Огородный д.23,Москва,проезд Огородный д.23,проезд,Огородный ,д.23,7565502,муниципальный округ Бутырский,1959 +2281028,г Москва ул Бутырская д.2/18,Москва,ул Бутырская д.2/18,ул,Бутырская ,д.2/18,7828776,муниципальный округ Бутырский,1969 +2281028,г Москва ул Бутырская д.4,Москва,ул Бутырская д.4,ул,Бутырская ,д.4,7565381,муниципальный округ Бутырский,1970 +2281028,г Москва ул Бутырская д.6,Москва,ул Бутырская д.6,ул,Бутырская ,д.6,7565382,муниципальный округ Бутырский,1961 +2281028,г Москва ул Бутырская д.84,Москва,ул Бутырская д.84,ул,Бутырская ,д.84,7565383,муниципальный округ Бутырский,1938 +2281028,г Москва ул Бутырская д.86,Москва,ул Бутырская д.86,ул,Бутырская ,д.86,7565384,муниципальный округ Бутырский,1949 +2281028,г Москва ул Бутырская д.86А,Москва,ул Бутырская д.86А,ул,Бутырская ,д.86А,7565385,муниципальный округ Бутырский,1948 +2281028,г Москва ул Бутырская д.86Б,Москва,ул Бутырская д.86Б,ул,Бутырская ,д.86Б,7565386,муниципальный округ Бутырский,1953 +2281028,г Москва ул Гончарова д.1/6,Москва,ул Гончарова д.1/6,ул,Гончарова ,д.1/6,7565387,муниципальный округ Бутырский,1962 +2281028,г Москва ул Гончарова д.11А,Москва,ул Гончарова д.11А,ул,Гончарова ,д.11А,7565397,муниципальный округ Бутырский,1969 +2281028,г Москва ул Гончарова д.11Б,Москва,ул Гончарова д.11Б,ул,Гончарова ,д.11Б,7565398,муниципальный округ Бутырский,1969 +2281028,г Москва ул Гончарова д.13,Москва,ул Гончарова д.13,ул,Гончарова ,д.13,7565400,муниципальный округ Бутырский,1951 +2281028,г Москва ул Гончарова д.13 кор.1,Москва,ул Гончарова д.13 кор.1,ул,Гончарова ,д.13 кор.1,7565399,муниципальный округ Бутырский,1968 +2281028,г Москва ул Гончарова д.13Б,Москва,ул Гончарова д.13Б,ул,Гончарова ,д.13Б,7565401,муниципальный округ Бутырский,1957 +2281028,г Москва ул Гончарова д.15,Москва,ул Гончарова д.15,ул,Гончарова ,д.15,7565402,муниципальный округ Бутырский,1991 +2281028,г Москва ул Гончарова д.17 кор.1,Москва,ул Гончарова д.17 кор.1,ул,Гончарова ,д.17 кор.1,7565403,муниципальный округ Бутырский,1952 +2281028,г Москва ул Гончарова д.17 кор.2,Москва,ул Гончарова д.17 кор.2,ул,Гончарова ,д.17 кор.2,7565404,муниципальный округ Бутырский,1953 +2281028,г Москва ул Гончарова д.17 кор.3,Москва,ул Гончарова д.17 кор.3,ул,Гончарова ,д.17 кор.3,7565405,муниципальный округ Бутырский,1954 +2281028,г Москва ул Гончарова д.17 кор.4,Москва,ул Гончарова д.17 кор.4,ул,Гончарова ,д.17 кор.4,7565406,муниципальный округ Бутырский,1952 +2281028,г Москва ул Гончарова д.17А кор.1,Москва,ул Гончарова д.17А кор.1,ул,Гончарова ,д.17А кор.1,7565407,муниципальный округ Бутырский,1953 +2281028,г Москва ул Гончарова д.17А кор.2,Москва,ул Гончарова д.17А кор.2,ул,Гончарова ,д.17А кор.2,7565408,муниципальный округ Бутырский,1953 +2281028,г Москва ул Гончарова д.17А кор.3,Москва,ул Гончарова д.17А кор.3,ул,Гончарова ,д.17А кор.3,7565409,муниципальный округ Бутырский,1953 +2281028,г Москва ул Гончарова д.17А кор.4,Москва,ул Гончарова д.17А кор.4,ул,Гончарова ,д.17А кор.4,7565410,муниципальный округ Бутырский,1953 +2281028,г Москва ул Гончарова д.17Б,Москва,ул Гончарова д.17Б,ул,Гончарова ,д.17Б,7565411,муниципальный округ Бутырский,1957 +2281028,г Москва ул Гончарова д.17В,Москва,ул Гончарова д.17В,ул,Гончарова ,д.17В,7565412,муниципальный округ Бутырский,1958 +2281028,г Москва ул Гончарова д.19,Москва,ул Гончарова д.19,ул,Гончарова ,д.19,7565413,муниципальный округ Бутырский,1953 +2281028,г Москва ул Гончарова д.19А,Москва,ул Гончарова д.19А,ул,Гончарова ,д.19А,7565414,муниципальный округ Бутырский,1975 +2281028,г Москва ул Гончарова д.3,Москва,ул Гончарова д.3,ул,Гончарова ,д.3,8120858,муниципальный округ Бутырский,1967 +2281028,г Москва ул Гончарова д.5,Москва,ул Гончарова д.5,ул,Гончарова ,д.5,8120540,муниципальный округ Бутырский,1967 +2281028,г Москва ул Гончарова д.5А,Москва,ул Гончарова д.5А,ул,Гончарова ,д.5А,7565388,муниципальный округ Бутырский,1971 +2281028,г Москва ул Гончарова д.6,Москва,ул Гончарова д.6,ул,Гончарова ,д.6,7565389,муниципальный округ Бутырский,1957 +2281028,г Москва ул Гончарова д.6Б,Москва,ул Гончарова д.6Б,ул,Гончарова ,д.6Б,7565393,муниципальный округ Бутырский,1952 +2281028,г Москва ул Гончарова д.7,Москва,ул Гончарова д.7,ул,Гончарова ,д.7,8120558,муниципальный округ Бутырский,1967 +2281028,г Москва ул Гончарова д.7А,Москва,ул Гончарова д.7А,ул,Гончарова ,д.7А,7565394,муниципальный округ Бутырский,1960 +2281028,г Москва ул Гончарова д.8/13,Москва,ул Гончарова д.8/13,ул,Гончарова ,д.8/13,7565395,муниципальный округ Бутырский,1954 +2281028,г Москва ул Гончарова д.9,Москва,ул Гончарова д.9,ул,Гончарова ,д.9,7565396,муниципальный округ Бутырский,1979 +2281028,г Москва ул Добролюбова д.11А,Москва,ул Добролюбова д.11А,ул,Добролюбова ,д.11А,7565423,муниципальный округ Бутырский,1960 +2281028,г Москва ул Добролюбова д.15/21,Москва,ул Добролюбова д.15/21,ул,Добролюбова ,д.15/21,7565428,муниципальный округ Бутырский,1959 +2281028,г Москва ул Добролюбова д.17,Москва,ул Добролюбова д.17,ул,Добролюбова ,д.17,7565429,муниципальный округ Бутырский,1961 +2281028,г Москва ул Добролюбова д.18,Москва,ул Добролюбова д.18,ул,Добролюбова ,д.18,7565430,муниципальный округ Бутырский,1959 +2281028,г Москва ул Добролюбова д.19,Москва,ул Добролюбова д.19,ул,Добролюбова ,д.19,7565432,муниципальный округ Бутырский,1958 +2281028,г Москва ул Добролюбова д.19А,Москва,ул Добролюбова д.19А,ул,Добролюбова ,д.19А,7565433,муниципальный округ Бутырский,1959 +2281028,г Москва ул Добролюбова д.20,Москва,ул Добролюбова д.20,ул,Добролюбова ,д.20,7565435,муниципальный округ Бутырский,1960 +2281028,г Москва ул Добролюбова д.20/25,Москва,ул Добролюбова д.20/25,ул,Добролюбова ,д.20/25,7565436,муниципальный округ Бутырский,1961 +2281028,г Москва ул Добролюбова д.21,Москва,ул Добролюбова д.21,ул,Добролюбова ,д.21,7565438,муниципальный округ Бутырский,1958 +2281028,г Москва ул Добролюбова д.21А кор.А,Москва,ул Добролюбова д.21А кор.А,ул,Добролюбова ,д.21А кор.А,7565440,муниципальный округ Бутырский,1957 +2281028,г Москва ул Добролюбова д.21А кор.Б,Москва,ул Добролюбова д.21А кор.Б,ул,Добролюбова ,д.21А кор.Б,7565441,муниципальный округ Бутырский,1958 +2281028,г Москва ул Добролюбова д.23,Москва,ул Добролюбова д.23,ул,Добролюбова ,д.23,7565442,муниципальный округ Бутырский,1958 +2281028,г Москва ул Добролюбова д.25,Москва,ул Добролюбова д.25,ул,Добролюбова ,д.25,7565443,муниципальный округ Бутырский,1959 +2281028,г Москва ул Добролюбова д.25А кор.1,Москва,ул Добролюбова д.25А кор.1,ул,Добролюбова ,д.25А кор.1,7565445,муниципальный округ Бутырский,1957 +2281028,г Москва ул Добролюбова д.25а кор.2,Москва,ул Добролюбова д.25а кор.2,ул,Добролюбова ,д.25а кор.2,7558734,муниципальный округ Бутырский,1957 +2281028,г Москва ул Добролюбова д.27,Москва,ул Добролюбова д.27,ул,Добролюбова ,д.27,7565446,муниципальный округ Бутырский,1958 +2281028,г Москва ул Добролюбова д.27А,Москва,ул Добролюбова д.27А,ул,Добролюбова ,д.27А,7565448,муниципальный округ Бутырский,1968 +2281028,г Москва ул Добролюбова д.5,Москва,ул Добролюбова д.5,ул,Добролюбова ,д.5,7565415,муниципальный округ Бутырский,н.д. +2281028,г Москва ул Милашенкова д.1,Москва,ул Милашенкова д.1,ул,Милашенкова ,д.1,8124827,муниципальный округ Бутырский,2003 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.10,Москва,ул Милашенкова д.10,ул,Милашенкова ,д.10,7565467,муниципальный округ Бутырский,1980 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.10А,Москва,ул Милашенкова д.10А,ул,Милашенкова ,д.10А,7565469,муниципальный округ Бутырский,1980 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.11 кор.1,Москва,ул Милашенкова д.11 кор.1,ул,Милашенкова ,д.11 кор.1,7565471,муниципальный округ Бутырский,1963 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.11 кор.2,Москва,ул Милашенкова д.11 кор.2,ул,Милашенкова ,д.11 кор.2,7565472,муниципальный округ Бутырский,1963 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.12,Москва,ул Милашенкова д.12,ул,Милашенкова ,д.12,7565473,муниципальный округ Бутырский,1980 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.12А,Москва,ул Милашенкова д.12А,ул,Милашенкова ,д.12А,7565475,муниципальный округ Бутырский,1982 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.12Б,Москва,ул Милашенкова д.12Б,ул,Милашенкова ,д.12Б,8120897,муниципальный округ Бутырский,2006 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.12В,Москва,ул Милашенкова д.12В,ул,Милашенкова ,д.12В,7565477,муниципальный округ Бутырский,1981 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.12Г,Москва,ул Милашенкова д.12Г,ул,Милашенкова ,д.12Г,8124745,муниципальный округ Бутырский,2002 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.12Д,Москва,ул Милашенкова д.12Д,ул,Милашенкова ,д.12Д,7565478,муниципальный округ Бутырский,1981 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.13 кор.1,Москва,ул Милашенкова д.13 кор.1,ул,Милашенкова ,д.13 кор.1,7565480,муниципальный округ Бутырский,1963 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.13 кор.2,Москва,ул Милашенкова д.13 кор.2,ул,Милашенкова ,д.13 кор.2,8120841,муниципальный округ Бутырский,1963 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.13 кор.3,Москва,ул Милашенкова д.13 кор.3,ул,Милашенкова ,д.13 кор.3,7565481,муниципальный округ Бутырский,1963 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.15,Москва,ул Милашенкова д.15,ул,Милашенкова ,д.15,7565483,муниципальный округ Бутырский,1968 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.16,Москва,ул Милашенкова д.16,ул,Милашенкова ,д.16,7565484,муниципальный округ Бутырский,1997 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.17,Москва,ул Милашенкова д.17,ул,Милашенкова ,д.17,7565486,муниципальный округ Бутырский,1966 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.18,Москва,ул Милашенкова д.18,ул,Милашенкова ,д.18,7565487,муниципальный округ Бутырский,1997 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.19,Москва,ул Милашенкова д.19,ул,Милашенкова ,д.19,7828954,муниципальный округ Бутырский,1969 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.20,Москва,ул Милашенкова д.20,ул,Милашенкова ,д.20,7565489,муниципальный округ Бутырский,1997 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.22,Москва,ул Милашенкова д.22,ул,Милашенкова ,д.22,7565490,муниципальный округ Бутырский,1997 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.3 кор.3,Москва,ул Милашенкова д.3 кор.3,ул,Милашенкова ,д.3 кор.3,7565449,муниципальный округ Бутырский,1961 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.3 кор.4,Москва,ул Милашенкова д.3 кор.4,ул,Милашенкова ,д.3 кор.4,7565451,муниципальный округ Бутырский,1961 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.5 кор.2,Москва,ул Милашенкова д.5 кор.2,ул,Милашенкова ,д.5 кор.2,7565461,муниципальный округ Бутырский,1961 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.7 кор.3,Москва,ул Милашенкова д.7 кор.3,ул,Милашенкова ,д.7 кор.3,7565462,муниципальный округ Бутырский,1961 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.8,Москва,ул Милашенкова д.8,ул,Милашенкова ,д.8,7565464,муниципальный округ Бутырский,1990 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.9 кор.1,Москва,ул Милашенкова д.9 кор.1,ул,Милашенкова ,д.9 кор.1,7565465,муниципальный округ Бутырский,1962 +2281028,г Москва ул Милашенкова д.9 кор.2,Москва,ул Милашенкова д.9 кор.2,ул,Милашенкова ,д.9 кор.2,7565466,муниципальный округ Бутырский,1963 +2281028,г Москва ул Руставели д.1/2,Москва,ул Руставели д.1/2,ул,Руставели ,д.1/2,7565504,муниципальный округ Бутырский,1957 +2281028,г Москва ул Руставели д.10 кор.2,Москва,ул Руставели д.10 кор.2,ул,Руставели ,д.10 кор.2,7565544,муниципальный округ Бутырский,1953 +2281028,г Москва ул Руставели д.10 кор.3,Москва,ул Руставели д.10 кор.3,ул,Руставели ,д.10 кор.3,7565543,муниципальный округ Бутырский,1951 +2281028,г Москва ул Руставели д.10 кор.4,Москва,ул Руставели д.10 кор.4,ул,Руставели ,д.10 кор.4,7565545,муниципальный округ Бутырский,1970 +2281028,г Москва ул Руставели д.12/7 кор.А,Москва,ул Руставели д.12/7 кор.А,ул,Руставели ,д.12/7 кор.А,7565546,муниципальный округ Бутырский,1955 +2281028,г Москва ул Руставели д.12/7 кор.Б,Москва,ул Руставели д.12/7 кор.Б,ул,Руставели ,д.12/7 кор.Б,7565547,муниципальный округ Бутырский,1955 +2281028,г Москва ул Руставели д.13/12 кор.1,Москва,ул Руставели д.13/12 кор.1,ул,Руставели ,д.13/12 кор.1,7565548,муниципальный округ Бутырский,1951 +2281028,г Москва ул Руставели д.13/12 кор.2,Москва,ул Руставели д.13/12 кор.2,ул,Руставели ,д.13/12 кор.2,7565549,муниципальный округ Бутырский,1952 +2281028,г Москва ул Руставели д.15,Москва,ул Руставели д.15,ул,Руставели ,д.15,7565550,муниципальный округ Бутырский,1957 +2281028,г Москва ул Руставели д.15А,Москва,ул Руставели д.15А,ул,Руставели ,д.15А,7565551,муниципальный округ Бутырский,н.д. +2281028,г Москва ул Руставели д.15А строение 1,Москва,ул Руставели д.15А строение 1,ул,Руставели ,д.15А строение 1,7828990,муниципальный округ Бутырский,1952 +2281028,г Москва ул Руставели д.15А строение 1А,Москва,ул Руставели д.15А строение 1А,ул,Руставели ,д.15А строение 1А,7829008,муниципальный округ Бутырский,1969 +2281028,г Москва ул Руставели д.17,Москва,ул Руставели д.17,ул,Руставели ,д.17,7565552,муниципальный округ Бутырский,1956 +2281028,г Москва ул Руставели д.17А,Москва,ул Руставели д.17А,ул,Руставели ,д.17А,7565553,муниципальный округ Бутырский,1958 +2281028,г Москва ул Руставели д.19,Москва,ул Руставели д.19,ул,Руставели ,д.19,7565554,муниципальный округ Бутырский,1961 +2281028,г Москва ул Руставели д.3 кор.2,Москва,ул Руставели д.3 кор.2,ул,Руставели ,д.3 кор.2,7565505,муниципальный округ Бутырский,1947 +2281028,г Москва ул Руставели д.3 кор.3,Москва,ул Руставели д.3 кор.3,ул,Руставели ,д.3 кор.3,7565507,муниципальный округ Бутырский,1952 +2281028,г Москва ул Руставели д.3 кор.5,Москва,ул Руставели д.3 кор.5,ул,Руставели ,д.3 кор.5,7565508,муниципальный округ Бутырский,1952 +2281028,г Москва ул Руставели д.3 кор.6,Москва,ул Руставели д.3 кор.6,ул,Руставели ,д.3 кор.6,7565510,муниципальный округ Бутырский,1952 +2281028,г Москва ул Руставели д.3 кор.7,Москва,ул Руставели д.3 кор.7,ул,Руставели ,д.3 кор.7,7565511,муниципальный округ Бутырский,1952 +2281028,г Москва ул Руставели д.4 кор.1,Москва,ул Руставели д.4 кор.1,ул,Руставели ,д.4 кор.1,7565512,муниципальный округ Бутырский,1959 +2281028,г Москва ул Руставели д.4 кор.2,Москва,ул Руставели д.4 кор.2,ул,Руставели ,д.4 кор.2,7565513,муниципальный округ Бутырский,1962 +2281028,г Москва ул Руставели д.6 кор.5,Москва,ул Руставели д.6 кор.5,ул,Руставели ,д.6 кор.5,7565537,муниципальный округ Бутырский,1966 +2281028,г Москва ул Руставели д.6 кор.6,Москва,ул Руставели д.6 кор.6,ул,Руставели ,д.6 кор.6,7565538,муниципальный округ Бутырский,1966 +2281028,г Москва ул Руставели д.6А кор.1,Москва,ул Руставели д.6А кор.1,ул,Руставели ,д.6А кор.1,7565514,муниципальный округ Бутырский,1961 +2281028,г Москва ул Руставели д.6А кор.2,Москва,ул Руставели д.6А кор.2,ул,Руставели ,д.6А кор.2,7565535,муниципальный округ Бутырский,1960 +2281028,г Москва ул Руставели д.6А кор.3,Москва,ул Руставели д.6А кор.3,ул,Руставели ,д.6А кор.3,7565536,муниципальный округ Бутырский,1960 +2281028,г Москва ул Руставели д.8 кор.1,Москва,ул Руставели д.8 кор.1,ул,Руставели ,д.8 кор.1,7565539,муниципальный округ Бутырский,1971 +2281028,г Москва ул Руставели д.8 кор.2,Москва,ул Руставели д.8 кор.2,ул,Руставели ,д.8 кор.2,7565540,муниципальный округ Бутырский,1971 +2281028,г Москва ул Руставели д.8Б,Москва,ул Руставели д.8Б,ул,Руставели ,д.8Б,7565541,муниципальный округ Бутырский,1958 +2281028,г Москва ул Руставели д.9,Москва,ул Руставели д.9,ул,Руставели ,д.9,7565542,муниципальный округ Бутырский,1948 +2281028,г Москва ул Руставели д.9а кор.1,Москва,ул Руставели д.9а кор.1,ул,Руставели ,д.9а кор.1,7558738,муниципальный округ Бутырский,1956 +2281028,г Москва ул Руставели д.9а кор.2,Москва,ул Руставели д.9а кор.2,ул,Руставели ,д.9а кор.2,7558744,муниципальный округ Бутырский,1956 +2281028,г Москва ул Фонвизина д.10,Москва,ул Фонвизина д.10,ул,Фонвизина ,д.10,7565568,муниципальный округ Бутырский,1960 +2281028,г Москва ул Фонвизина д.10А,Москва,ул Фонвизина д.10А,ул,Фонвизина ,д.10А,7565570,муниципальный округ Бутырский,1966 +2281028,г Москва ул Фонвизина д.11,Москва,ул Фонвизина д.11,ул,Фонвизина ,д.11,7565571,муниципальный округ Бутырский,1961 +2281028,г Москва ул Фонвизина д.12,Москва,ул Фонвизина д.12,ул,Фонвизина ,д.12,7565573,муниципальный округ Бутырский,1960 +2281028,г Москва ул Фонвизина д.12А,Москва,ул Фонвизина д.12А,ул,Фонвизина ,д.12А,7565574,муниципальный округ Бутырский,1960 +2281028,г Москва ул Фонвизина д.13,Москва,ул Фонвизина д.13,ул,Фонвизина ,д.13,7565576,муниципальный округ Бутырский,1961 +2281028,г Москва ул Фонвизина д.14,Москва,ул Фонвизина д.14,ул,Фонвизина ,д.14,7565577,муниципальный округ Бутырский,1959 +2281028,г Москва ул Фонвизина д.15,Москва,ул Фонвизина д.15,ул,Фонвизина ,д.15,7565579,муниципальный округ Бутырский,1965 +2281028,г Москва ул Фонвизина д.2/14,Москва,ул Фонвизина д.2/14,ул,Фонвизина ,д.2/14,7565555,муниципальный округ Бутырский,1962 +2281028,г Москва ул Фонвизина д.2А,Москва,ул Фонвизина д.2А,ул,Фонвизина ,д.2А,7565556,муниципальный округ Бутырский,1960 +2281028,г Москва ул Фонвизина д.4,Москва,ул Фонвизина д.4,ул,Фонвизина ,д.4,7565557,муниципальный округ Бутырский,1959 +2281028,г Москва ул Фонвизина д.4А,Москва,ул Фонвизина д.4А,ул,Фонвизина ,д.4А,7565558,муниципальный округ Бутырский,1959 +2281028,г Москва ул Фонвизина д.4Б,Москва,ул Фонвизина д.4Б,ул,Фонвизина ,д.4Б,7565559,муниципальный округ Бутырский,1960 +2281028,г Москва ул Фонвизина д.6,Москва,ул Фонвизина д.6,ул,Фонвизина ,д.6,7565560,муниципальный округ Бутырский,1961 +2281028,г Москва ул Фонвизина д.6А,Москва,ул Фонвизина д.6А,ул,Фонвизина ,д.6А,7565561,муниципальный округ Бутырский,1968 +2281028,г Москва ул Фонвизина д.6Б,Москва,ул Фонвизина д.6Б,ул,Фонвизина ,д.6Б,7565562,муниципальный округ Бутырский,1959 +2281028,г Москва ул Фонвизина д.7,Москва,ул Фонвизина д.7,ул,Фонвизина ,д.7,7565563,муниципальный округ Бутырский,2000 +2281028,г Москва ул Фонвизина д.8,Москва,ул Фонвизина д.8,ул,Фонвизина ,д.8,7565565,муниципальный округ Бутырский,1961 +2281028,г Москва ул Фонвизина д.8Б,Москва,ул Фонвизина д.8Б,ул,Фонвизина ,д.8Б,7565567,муниципальный округ Бутырский,1965 +2281028,г Москва ул Фонвизина д.9 кор.1,Москва,ул Фонвизина д.9 кор.1,ул,Фонвизина ,д.9 кор.1,8124792,муниципальный округ Бутырский,2000 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.10А,Москва,ул Яблочкова д.10А,ул,Яблочкова ,д.10А,7565587,муниципальный округ Бутырский,1957 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.12,Москва,ул Яблочкова д.12,ул,Яблочкова ,д.12,7565591,муниципальный округ Бутырский,1969 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.15,Москва,ул Яблочкова д.15,ул,Яблочкова ,д.15,7565593,муниципальный округ Бутырский,1967 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.16,Москва,ул Яблочкова д.16,ул,Яблочкова ,д.16,7565595,муниципальный округ Бутырский,2008 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.18,Москва,ул Яблочкова д.18,ул,Яблочкова ,д.18,7565646,муниципальный округ Бутырский,2009 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.18 кор.3,Москва,ул Яблочкова д.18 кор.3,ул,Яблочкова ,д.18 кор.3,7565647,муниципальный округ Бутырский,1961 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.18 кор.4,Москва,ул Яблочкова д.18 кор.4,ул,Яблочкова ,д.18 кор.4,7565648,муниципальный округ Бутырский,1961 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.19,Москва,ул Яблочкова д.19,ул,Яблочкова ,д.19,7565649,муниципальный округ Бутырский,1967 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.20 кор.2,Москва,ул Яблочкова д.20 кор.2,ул,Яблочкова ,д.20 кор.2,7565650,муниципальный округ Бутырский,1961 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.21,Москва,ул Яблочкова д.21,ул,Яблочкова ,д.21,7828607,муниципальный округ Бутырский,1969 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.21 кор.2,Москва,ул Яблочкова д.21 кор.2,ул,Яблочкова ,д.21 кор.2,7565651,муниципальный округ Бутырский,1985 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.22 кор.1,Москва,ул Яблочкова д.22 кор.1,ул,Яблочкова ,д.22 кор.1,7565653,муниципальный округ Бутырский,1962 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.22 кор.2,Москва,ул Яблочкова д.22 кор.2,ул,Яблочкова ,д.22 кор.2,7565654,муниципальный округ Бутырский,1962 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.22 кор.3,Москва,ул Яблочкова д.22 кор.3,ул,Яблочкова ,д.22 кор.3,7565655,муниципальный округ Бутырский,1962 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.23,Москва,ул Яблочкова д.23,ул,Яблочкова ,д.23,7565656,муниципальный округ Бутырский,1967 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.23 кор.2,Москва,ул Яблочкова д.23 кор.2,ул,Яблочкова ,д.23 кор.2,7565657,муниципальный округ Бутырский,1986 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.23 кор.3,Москва,ул Яблочкова д.23 кор.3,ул,Яблочкова ,д.23 кор.3,7565658,муниципальный округ Бутырский,1988 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.24 кор.1,Москва,ул Яблочкова д.24 кор.1,ул,Яблочкова ,д.24 кор.1,7565659,муниципальный округ Бутырский,1962 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.24 кор.2,Москва,ул Яблочкова д.24 кор.2,ул,Яблочкова ,д.24 кор.2,7565660,муниципальный округ Бутырский,1962 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.25,Москва,ул Яблочкова д.25,ул,Яблочкова ,д.25,8120453,муниципальный округ Бутырский,1966 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.25 кор.3,Москва,ул Яблочкова д.25 кор.3,ул,Яблочкова ,д.25 кор.3,7565661,муниципальный округ Бутырский,1988 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.25 кор.4,Москва,ул Яблочкова д.25 кор.4,ул,Яблочкова ,д.25 кор.4,7565662,муниципальный округ Бутырский,1989 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.26 кор.1,Москва,ул Яблочкова д.26 кор.1,ул,Яблочкова ,д.26 кор.1,7565663,муниципальный округ Бутырский,1963 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.26 кор.2,Москва,ул Яблочкова д.26 кор.2,ул,Яблочкова ,д.26 кор.2,7565664,муниципальный округ Бутырский,1963 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.27 кор.2,Москва,ул Яблочкова д.27 кор.2,ул,Яблочкова ,д.27 кор.2,7565665,муниципальный округ Бутырский,1992 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.28 кор.1,Москва,ул Яблочкова д.28 кор.1,ул,Яблочкова ,д.28 кор.1,7565666,муниципальный округ Бутырский,1963 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.28 кор.2,Москва,ул Яблочкова д.28 кор.2,ул,Яблочкова ,д.28 кор.2,8120563,муниципальный округ Бутырский,1963 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.29,Москва,ул Яблочкова д.29,ул,Яблочкова ,д.29,7565667,муниципальный округ Бутырский,1967 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.29 кор.4,Москва,ул Яблочкова д.29 кор.4,ул,Яблочкова ,д.29 кор.4,7565668,муниципальный округ Бутырский,1983 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.29А,Москва,ул Яблочкова д.29А,ул,Яблочкова ,д.29А,7565669,муниципальный округ Бутырский,1981 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.29Б,Москва,ул Яблочкова д.29Б,ул,Яблочкова ,д.29Б,7565670,муниципальный округ Бутырский,1982 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.30,Москва,ул Яблочкова д.30,ул,Яблочкова ,д.30,7565671,муниципальный округ Бутырский,1968 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.30А,Москва,ул Яблочкова д.30А,ул,Яблочкова ,д.30А,7828940,муниципальный округ Бутырский,1969 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.31,Москва,ул Яблочкова д.31,ул,Яблочкова ,д.31,8120056,муниципальный округ Бутырский,1967 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.31 кор.3,Москва,ул Яблочкова д.31 кор.3,ул,Яблочкова ,д.31 кор.3,7565672,муниципальный округ Бутырский,1983 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.31 кор.4,Москва,ул Яблочкова д.31 кор.4,ул,Яблочкова ,д.31 кор.4,7565673,муниципальный округ Бутырский,1984 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.31Г,Москва,ул Яблочкова д.31Г,ул,Яблочкова ,д.31Г,7565674,муниципальный округ Бутырский,1994 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.32,Москва,ул Яблочкова д.32,ул,Яблочкова ,д.32,7565675,муниципальный округ Бутырский,1968 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.34,Москва,ул Яблочкова д.34,ул,Яблочкова ,д.34,7565676,муниципальный округ Бутырский,1971 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.35,Москва,ул Яблочкова д.35,ул,Яблочкова ,д.35,8120712,муниципальный округ Бутырский,1967 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.35А,Москва,ул Яблочкова д.35А,ул,Яблочкова ,д.35А,7565677,муниципальный округ Бутырский,1981 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.35Б,Москва,ул Яблочкова д.35Б,ул,Яблочкова ,д.35Б,7565678,муниципальный округ Бутырский,1982 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.36,Москва,ул Яблочкова д.36,ул,Яблочкова ,д.36,8120697,муниципальный округ Бутырский,1966 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.37,Москва,ул Яблочкова д.37,ул,Яблочкова ,д.37,7828922,муниципальный округ Бутырский,1969 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.37А,Москва,ул Яблочкова д.37А,ул,Яблочкова ,д.37А,7565679,муниципальный округ Бутырский,1986 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.37Б,Москва,ул Яблочкова д.37Б,ул,Яблочкова ,д.37Б,7565680,муниципальный округ Бутырский,1982 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.37В,Москва,ул Яблочкова д.37В,ул,Яблочкова ,д.37В,7565681,муниципальный округ Бутырский,1982 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.37Г,Москва,ул Яблочкова д.37Г,ул,Яблочкова ,д.37Г,7565682,муниципальный округ Бутырский,1983 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.4,Москва,ул Яблочкова д.4,ул,Яблочкова ,д.4,7565582,муниципальный округ Бутырский,1967 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.41,Москва,ул Яблочкова д.41,ул,Яблочкова ,д.41,7565683,муниципальный округ Бутырский,1966 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.41А,Москва,ул Яблочкова д.41А,ул,Яблочкова ,д.41А,7565684,муниципальный округ Бутырский,1981 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.41Б,Москва,ул Яблочкова д.41Б,ул,Яблочкова ,д.41Б,7565685,муниципальный округ Бутырский,1981 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.43,Москва,ул Яблочкова д.43,ул,Яблочкова ,д.43,7565686,муниципальный округ Бутырский,1971 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.43А,Москва,ул Яблочкова д.43А,ул,Яблочкова ,д.43А,7565688,муниципальный округ Бутырский,1981 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.43Б,Москва,ул Яблочкова д.43Б,ул,Яблочкова ,д.43Б,7565689,муниципальный округ Бутырский,1983 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.43В,Москва,ул Яблочкова д.43В,ул,Яблочкова ,д.43В,7565690,муниципальный округ Бутырский,1983 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.45,Москва,ул Яблочкова д.45,ул,Яблочкова ,д.45,7565691,муниципальный округ Бутырский,1988 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.47,Москва,ул Яблочкова д.47,ул,Яблочкова ,д.47,7565692,муниципальный округ Бутырский,1989 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.49,Москва,ул Яблочкова д.49,ул,Яблочкова ,д.49,7565693,муниципальный округ Бутырский,1994 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.6А,Москва,ул Яблочкова д.6А,ул,Яблочкова ,д.6А,7565584,муниципальный округ Бутырский,1973 +2281028,г Москва ул Яблочкова д.8,Москва,ул Яблочкова д.8,ул,Яблочкова ,д.8,7565586,муниципальный округ Бутырский,1963 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.1,Москва,ул Абрамцевская д.1,ул,Абрамцевская ,д.1,7682862,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.11 кор.1,Москва,ул Абрамцевская д.11 кор.1,ул,Абрамцевская ,д.11 кор.1,8043390,муниципальный округ Лианозово,1986 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.11 кор.2,Москва,ул Абрамцевская д.11 кор.2,ул,Абрамцевская ,д.11 кор.2,8043412,муниципальный округ Лианозово,1987 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.11 кор.3,Москва,ул Абрамцевская д.11 кор.3,ул,Абрамцевская ,д.11 кор.3,8043415,муниципальный округ Лианозово,2004 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.12,Москва,ул Абрамцевская д.12,ул,Абрамцевская ,д.12,8043425,муниципальный округ Лианозово,1976 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.14,Москва,ул Абрамцевская д.14,ул,Абрамцевская ,д.14,8043432,муниципальный округ Лианозово,1978 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.14 кор.1,Москва,ул Абрамцевская д.14 кор.1,ул,Абрамцевская ,д.14 кор.1,8043455,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.16 кор.Б,Москва,ул Абрамцевская д.16 кор.Б,ул,Абрамцевская ,д.16 кор.Б,8043461,муниципальный округ Лианозово,н.д. +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.16Б,Москва,ул Абрамцевская д.16Б,ул,Абрамцевская ,д.16Б,8043459,муниципальный округ Лианозово,1976 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.18,Москва,ул Абрамцевская д.18,ул,Абрамцевская ,д.18,8043467,муниципальный округ Лианозово,1978 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.2,Москва,ул Абрамцевская д.2,ул,Абрамцевская ,д.2,8043184,муниципальный округ Лианозово,1976 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.2 кор.2,Москва,ул Абрамцевская д.2 кор.2,ул,Абрамцевская ,д.2 кор.2,8043191,муниципальный округ Лианозово,1980 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.20,Москва,ул Абрамцевская д.20,ул,Абрамцевская ,д.20,8043470,муниципальный округ Лианозово,1978 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.22,Москва,ул Абрамцевская д.22,ул,Абрамцевская ,д.22,8043476,муниципальный округ Лианозово,1978 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.24,Москва,ул Абрамцевская д.24,ул,Абрамцевская ,д.24,8043479,муниципальный округ Лианозово,1980 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.24 кор.1,Москва,ул Абрамцевская д.24 кор.1,ул,Абрамцевская ,д.24 кор.1,8043484,муниципальный округ Лианозово,1980 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.3 а,Москва,ул Абрамцевская д.3 а,ул,Абрамцевская ,д.3 а,8043195,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.3б,Москва,ул Абрамцевская д.3б,ул,Абрамцевская ,д.3б,8043199,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.4,Москва,ул Абрамцевская д.4,ул,Абрамцевская ,д.4,8043219,муниципальный округ Лианозово,1967 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.4 кор.1,Москва,ул Абрамцевская д.4 кор.1,ул,Абрамцевская ,д.4 кор.1,8043229,муниципальный округ Лианозово,1969 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.4 кор.2,Москва,ул Абрамцевская д.4 кор.2,ул,Абрамцевская ,д.4 кор.2,8043236,муниципальный округ Лианозово,1998 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.5,Москва,ул Абрамцевская д.5,ул,Абрамцевская ,д.5,8043290,муниципальный округ Лианозово,1976 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.6,Москва,ул Абрамцевская д.6,ул,Абрамцевская ,д.6,7682868,муниципальный округ Лианозово,1976 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.7,Москва,ул Абрамцевская д.7,ул,Абрамцевская ,д.7,8043316,муниципальный округ Лианозово,2005 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.8,Москва,ул Абрамцевская д.8,ул,Абрамцевская ,д.8,7663215,муниципальный округ Лианозово,1997 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.8 а,Москва,ул Абрамцевская д.8 а,ул,Абрамцевская ,д.8 а,8043310,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.9 кор.1,Москва,ул Абрамцевская д.9 кор.1,ул,Абрамцевская ,д.9 кор.1,8033188,муниципальный округ Лианозово,н.д. +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.9 кор.2,Москва,ул Абрамцевская д.9 кор.2,ул,Абрамцевская ,д.9 кор.2,8043341,муниципальный округ Лианозово,1986 +2281029,г Москва ул Абрамцевская д.9 кор.3,Москва,ул Абрамцевская д.9 кор.3,ул,Абрамцевская ,д.9 кор.3,8043346,муниципальный округ Лианозово,2002 +2281029,г Москва ул Белякова д.8,Москва,ул Белякова д.8,ул,Белякова ,д.8,8043584,муниципальный округ Лианозово,2009 +2281029,г Москва ул Водопьянова д.1 кор.1,Москва,ул Водопьянова д.1 кор.1,ул,Водопьянова ,д.1 кор.1,8043586,муниципальный округ Лианозово,2009 +2281029,г Москва ул Водопьянова д.1 кор.2,Москва,ул Водопьянова д.1 кор.2,ул,Водопьянова ,д.1 кор.2,8043588,муниципальный округ Лианозово,2009 +2281029,г Москва ул Водопьянова д.3 кор.1,Москва,ул Водопьянова д.3 кор.1,ул,Водопьянова ,д.3 кор.1,8043591,муниципальный округ Лианозово,2009 +2281029,г Москва ул Водопьянова д.3 кор.2,Москва,ул Водопьянова д.3 кор.2,ул,Водопьянова ,д.3 кор.2,8043595,муниципальный округ Лианозово,2009 +2281029,г Москва ул Водопьянова д.3 кор.3,Москва,ул Водопьянова д.3 кор.3,ул,Водопьянова ,д.3 кор.3,8043598,муниципальный округ Лианозово,2009 +2281029,г Москва ул Водопьянова д.5,Москва,ул Водопьянова д.5,ул,Водопьянова ,д.5,8043602,муниципальный округ Лианозово,2009 +2281029,г Москва ул Илимская д.10,Москва,ул Илимская д.10,ул,Илимская ,д.10,8044534,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ул Илимская д.12,Москва,ул Илимская д.12,ул,Илимская ,д.12,8044540,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ул Илимская д.2,Москва,ул Илимская д.2,ул,Илимская ,д.2,8043547,муниципальный округ Лианозово,1976 +2281029,г Москва ул Илимская д.2 кор.1,Москва,ул Илимская д.2 кор.1,ул,Илимская ,д.2 кор.1,8043552,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ул Илимская д.24,Москва,ул Илимская д.24,ул,Илимская ,д.24,7558777,муниципальный округ Лианозово,1958 +2281029,г Москва ул Илимская д.4,Москва,ул Илимская д.4,ул,Илимская ,д.4,8043557,муниципальный округ Лианозово,1980 +2281029,г Москва ул Илимская д.5,Москва,ул Илимская д.5,ул,Илимская ,д.5,8043560,муниципальный округ Лианозово,1963 +2281029,г Москва ул Илимская д.6,Москва,ул Илимская д.6,ул,Илимская ,д.6,8044518,муниципальный округ Лианозово,1980 +2281029,г Москва ул Илимская д.8 кор.2,Москва,ул Илимская д.8 кор.2,ул,Илимская ,д.8 кор.2,8044523,муниципальный округ Лианозово,1981 +2281029,г Москва ул Молокова д.22,Москва,ул Молокова д.22,ул,Молокова ,д.22,8043604,муниципальный округ Лианозово,2009 +2281029,г Москва ул Молокова д.24,Москва,ул Молокова д.24,ул,Молокова ,д.24,8043607,муниципальный округ Лианозово,2009 +2281029,г Москва ул Молокова д.26,Москва,ул Молокова д.26,ул,Молокова ,д.26,8043609,муниципальный округ Лианозово,2009 +2281029,г Москва ул Набережная д.11,Москва,ул Набережная д.11,ул,Набережная ,д.11,7690549,муниципальный округ Лианозово,1913 +2281029,г Москва ул Набережная д.13,Москва,ул Набережная д.13,ул,Набережная ,д.13,7690551,муниципальный округ Лианозово,1905 +2281029,г Москва ул Набережная д.15,Москва,ул Набережная д.15,ул,Набережная ,д.15,7690563,муниципальный округ Лианозово,1909 +2281029,г Москва ул Набережная д.17,Москва,ул Набережная д.17,ул,Набережная ,д.17,7690593,муниципальный округ Лианозово,1917 +2281029,г Москва ул Набережная д.4,Москва,ул Набережная д.4,ул,Набережная ,д.4,7690535,муниципальный округ Лианозово,1924 +2281029,г Москва ул Набережная д.5,Москва,ул Набережная д.5,ул,Набережная ,д.5,7690538,муниципальный округ Лианозово,1916 +2281029,г Москва ул Набережная д.6,Москва,ул Набережная д.6,ул,Набережная ,д.6,7690542,муниципальный округ Лианозово,1916 +2281029,г Москва ул Набережная д.7,Москва,ул Набережная д.7,ул,Набережная ,д.7,7690545,муниципальный округ Лианозово,1916 +2281029,г Москва ул Набережная д.8,Москва,ул Набережная д.8,ул,Набережная ,д.8,7690546,муниципальный округ Лианозово,1916 +2281029,г Москва ул Новгородская д.10,Москва,ул Новгородская д.10,ул,Новгородская ,д.10,8044571,муниципальный округ Лианозово,1978 +2281029,г Москва ул Новгородская д.10 кор.1,Москва,ул Новгородская д.10 кор.1,ул,Новгородская ,д.10 кор.1,8044574,муниципальный округ Лианозово,1978 +2281029,г Москва ул Новгородская д.11,Москва,ул Новгородская д.11,ул,Новгородская ,д.11,8044579,муниципальный округ Лианозово,1979 +2281029,г Москва ул Новгородская д.11 кор.2,Москва,ул Новгородская д.11 кор.2,ул,Новгородская ,д.11 кор.2,8044582,муниципальный округ Лианозово,1982 +2281029,г Москва ул Новгородская д.13,Москва,ул Новгородская д.13,ул,Новгородская ,д.13,8044587,муниципальный округ Лианозово,1979 +2281029,г Москва ул Новгородская д.13 кор.1,Москва,ул Новгородская д.13 кор.1,ул,Новгородская ,д.13 кор.1,8044590,муниципальный округ Лианозово,1979 +2281029,г Москва ул Новгородская д.14,Москва,ул Новгородская д.14,ул,Новгородская ,д.14,8044594,муниципальный округ Лианозово,1979 +2281029,г Москва ул Новгородская д.14 кор.2,Москва,ул Новгородская д.14 кор.2,ул,Новгородская ,д.14 кор.2,7682889,муниципальный округ Лианозово,1982 +2281029,г Москва ул Новгородская д.16,Москва,ул Новгородская д.16,ул,Новгородская ,д.16,8044598,муниципальный округ Лианозово,1979 +2281029,г Москва ул Новгородская д.16 кор.1,Москва,ул Новгородская д.16 кор.1,ул,Новгородская ,д.16 кор.1,7682899,муниципальный округ Лианозово,1979 +2281029,г Москва ул Новгородская д.19,Москва,ул Новгородская д.19,ул,Новгородская ,д.19,8228010,муниципальный округ Лианозово,1980 +2281029,г Москва ул Новгородская д.19 кор.1,Москва,ул Новгородская д.19 кор.1,ул,Новгородская ,д.19 кор.1,8044600,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ул Новгородская д.22,Москва,ул Новгородская д.22,ул,Новгородская ,д.22,8044604,муниципальный округ Лианозово,1980 +2281029,г Москва ул Новгородская д.22 кор.1,Москва,ул Новгородская д.22 кор.1,ул,Новгородская ,д.22 кор.1,8044609,муниципальный округ Лианозово,1978 +2281029,г Москва ул Новгородская д.23,Москва,ул Новгородская д.23,ул,Новгородская ,д.23,8044613,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ул Новгородская д.24,Москва,ул Новгородская д.24,ул,Новгородская ,д.24,8044616,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ул Новгородская д.26,Москва,ул Новгородская д.26,ул,Новгородская ,д.26,8044622,муниципальный округ Лианозово,1979 +2281029,г Москва ул Новгородская д.27,Москва,ул Новгородская д.27,ул,Новгородская ,д.27,8044627,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ул Новгородская д.3 кор.1,Москва,ул Новгородская д.3 кор.1,ул,Новгородская ,д.3 кор.1,8044546,муниципальный округ Лианозово,1970 +2281029,г Москва ул Новгородская д.30,Москва,ул Новгородская д.30,ул,Новгородская ,д.30,8044629,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ул Новгородская д.31,Москва,ул Новгородская д.31,ул,Новгородская ,д.31,8044631,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ул Новгородская д.33,Москва,ул Новгородская д.33,ул,Новгородская ,д.33,8044634,муниципальный округ Лианозово,1979 +2281029,г Москва ул Новгородская д.34,Москва,ул Новгородская д.34,ул,Новгородская ,д.34,8089537,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ул Новгородская д.35 кор.1,Москва,ул Новгородская д.35 кор.1,ул,Новгородская ,д.35 кор.1,8044637,муниципальный округ Лианозово,1980 +2281029,г Москва ул Новгородская д.36,Москва,ул Новгородская д.36,ул,Новгородская ,д.36,8044641,муниципальный округ Лианозово,1980 +2281029,г Москва ул Новгородская д.37,Москва,ул Новгородская д.37,ул,Новгородская ,д.37,8044643,муниципальный округ Лианозово,2006 +2281029,г Москва ул Новгородская д.38,Москва,ул Новгородская д.38,ул,Новгородская ,д.38,7682879,муниципальный округ Лианозово,2006 +2281029,г Москва ул Новгородская д.4,Москва,ул Новгородская д.4,ул,Новгородская ,д.4,8044551,муниципальный округ Лианозово,1980 +2281029,г Москва ул Новгородская д.5 кор.1,Москва,ул Новгородская д.5 кор.1,ул,Новгородская ,д.5 кор.1,8044559,муниципальный округ Лианозово,2010 +2281029,г Москва ул Новгородская д.7,Москва,ул Новгородская д.7,ул,Новгородская ,д.7,8044567,муниципальный округ Лианозово,1978 +2281029,г Москва ул Псковская д.10 кор.1,Москва,ул Псковская д.10 кор.1,ул,Псковская ,д.10 кор.1,8044581,муниципальный округ Лианозово,1982 +2281029,г Москва ул Псковская д.12 кор.1,Москва,ул Псковская д.12 кор.1,ул,Псковская ,д.12 кор.1,8044588,муниципальный округ Лианозово,1982 +2281029,г Москва ул Псковская д.12 кор.2,Москва,ул Псковская д.12 кор.2,ул,Псковская ,д.12 кор.2,8044592,муниципальный округ Лианозово,1982 +2281029,г Москва ул Псковская д.2 кор.1,Москва,ул Псковская д.2 кор.1,ул,Псковская ,д.2 кор.1,8033918,муниципальный округ Лианозово,н.д. +2281029,г Москва ул Псковская д.2 кор.2,Москва,ул Псковская д.2 кор.2,ул,Псковская ,д.2 кор.2,8044557,муниципальный округ Лианозово,1982 +2281029,г Москва ул Псковская д.4,Москва,ул Псковская д.4,ул,Псковская ,д.4,8044569,муниципальный округ Лианозово,1958 +2281029,г Москва ул Псковская д.5 кор.1,Москва,ул Псковская д.5 кор.1,ул,Псковская ,д.5 кор.1,7752521,муниципальный округ Лианозово,2007 +2281029,г Москва ул Псковская д.5 кор.3,Москва,ул Псковская д.5 кор.3,ул,Псковская ,д.5 кор.3,8044573,муниципальный округ Лианозово,2006 +2281029,г Москва ул Псковская д.5 кор.4,Москва,ул Псковская д.5 кор.4,ул,Псковская ,д.5 кор.4,7752530,муниципальный округ Лианозово,2007 +2281029,г Москва ул Псковская д.6,Москва,ул Псковская д.6,ул,Псковская ,д.6,8044575,муниципальный округ Лианозово,1986 +2281029,г Москва ул Псковская д.7 кор.1,Москва,ул Псковская д.7 кор.1,ул,Псковская ,д.7 кор.1,7752475,муниципальный округ Лианозово,2006 +2281029,г Москва ул Псковская д.9 кор.1,Москва,ул Псковская д.9 кор.1,ул,Псковская ,д.9 кор.1,7752509,муниципальный округ Лианозово,2007 +2281029,г Москва ул Псковская д.9 кор.2,Москва,ул Псковская д.9 кор.2,ул,Псковская ,д.9 кор.2,7976886,муниципальный округ Лианозово,2006 +2281029,г Москва ул Угличская д.15 кор.1,Москва,ул Угличская д.15 кор.1,ул,Угличская ,д.15 кор.1,8044612,муниципальный округ Лианозово,2000 +2281029,г Москва ул Угличская д.18,Москва,ул Угличская д.18,ул,Угличская ,д.18,8044615,муниципальный округ Лианозово,2006 +2281029,г Москва ул Угличская д.19,Москва,ул Угличская д.19,ул,Угличская ,д.19,8044621,муниципальный округ Лианозово,2006 +2281029,г Москва ул Угличская д.2,Москва,ул Угличская д.2,ул,Угличская ,д.2,8044597,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ул Угличская д.20,Москва,ул Угличская д.20,ул,Угличская ,д.20,8044626,муниципальный округ Лианозово,2006 +2281029,г Москва ул Угличская д.21,Москва,ул Угличская д.21,ул,Угличская ,д.21,8044630,муниципальный округ Лианозово,2006 +2281029,г Москва ул Угличская д.4,Москва,ул Угличская д.4,ул,Угличская ,д.4,7682834,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ул Угличская д.6,Москва,ул Угличская д.6,ул,Угличская ,д.6,8044602,муниципальный округ Лианозово,1976 +2281029,г Москва ул Угличская д.6 кор.2,Москва,ул Угличская д.6 кор.2,ул,Угличская ,д.6 кор.2,8044607,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ул Череповецкая д.10,Москва,ул Череповецкая д.10,ул,Череповецкая ,д.10,7682816,муниципальный округ Лианозово,1978 +2281029,г Москва ул Череповецкая д.11 кор.20,Москва,ул Череповецкая д.11 кор.20,ул,Череповецкая ,д.11 кор.20,8043553,муниципальный округ Лианозово,1978 +2281029,г Москва ул Череповецкая д.12,Москва,ул Череповецкая д.12,ул,Череповецкая ,д.12,7682822,муниципальный округ Лианозово,1978 +2281029,г Москва ул Череповецкая д.13,Москва,ул Череповецкая д.13,ул,Череповецкая ,д.13,8043561,муниципальный округ Лианозово,1979 +2281029,г Москва ул Череповецкая д.14,Москва,ул Череповецкая д.14,ул,Череповецкая ,д.14,8043567,муниципальный округ Лианозово,1976 +2281029,г Москва ул Череповецкая д.15,Москва,ул Череповецкая д.15,ул,Череповецкая ,д.15,8043568,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ул Череповецкая д.16,Москва,ул Череповецкая д.16,ул,Череповецкая ,д.16,8043573,муниципальный округ Лианозово,1979 +2281029,г Москва ул Череповецкая д.22,Москва,ул Череповецкая д.22,ул,Череповецкая ,д.22,8043575,муниципальный округ Лианозово,1979 +2281029,г Москва ул Череповецкая д.24,Москва,ул Череповецкая д.24,ул,Череповецкая ,д.24,8043578,муниципальный округ Лианозово,1979 +2281029,г Москва ул Череповецкая д.4,Москва,ул Череповецкая д.4,ул,Череповецкая ,д.4,8043434,муниципальный округ Лианозово,1976 +2281029,г Москва ул Череповецкая д.4 кор.1,Москва,ул Череповецкая д.4 кор.1,ул,Череповецкая ,д.4 кор.1,8043437,муниципальный округ Лианозово,1978 +2281029,г Москва ул Череповецкая д.4 кор.2,Москва,ул Череповецкая д.4 кор.2,ул,Череповецкая ,д.4 кор.2,8043444,муниципальный округ Лианозово,1978 +2281029,г Москва ул Череповецкая д.5 кор.14,Москва,ул Череповецкая д.5 кор.14,ул,Череповецкая ,д.5 кор.14,8043473,муниципальный округ Лианозово,1970 +2281029,г Москва ул Череповецкая д.6,Москва,ул Череповецкая д.6,ул,Череповецкая ,д.6,7682444,муниципальный округ Лианозово,1978 +2281029,г Москва ул Череповецкая д.6 б,Москва,ул Череповецкая д.6 б,ул,Череповецкая ,д.6 б,8043481,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ул Череповецкая д.7,Москва,ул Череповецкая д.7,ул,Череповецкая ,д.7,8043546,муниципальный округ Лианозово,1978 +2281029,г Москва ул Череповецкая д.8,Москва,ул Череповецкая д.8,ул,Череповецкая ,д.8,7682810,муниципальный округ Лианозово,1978 +2281029,г Москва ул Череповецкая д.9 кор.17,Москва,ул Череповецкая д.9 кор.17,ул,Череповецкая ,д.9 кор.17,8043550,муниципальный округ Лианозово,1978 +2281029,г Москва ш Алтуфьевское д.83,Москва,ш Алтуфьевское д.83,ш,Алтуфьевское ,д.83,8043490,муниципальный округ Лианозово,1978 +2281029,г Москва ш Алтуфьевское д.85,Москва,ш Алтуфьевское д.85,ш,Алтуфьевское ,д.85,7682842,муниципальный округ Лианозово,2011 +2281029,г Москва ш Алтуфьевское д.85А,Москва,ш Алтуфьевское д.85А,ш,Алтуфьевское ,д.85А,8043492,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ш Алтуфьевское д.87,Москва,ш Алтуфьевское д.87,ш,Алтуфьевское ,д.87,8043495,муниципальный округ Лианозово,1979 +2281029,г Москва ш Алтуфьевское д.87 кор.1,Москва,ш Алтуфьевское д.87 кор.1,ш,Алтуфьевское ,д.87 кор.1,8043501,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ш Алтуфьевское д.87 кор.3,Москва,ш Алтуфьевское д.87 кор.3,ш,Алтуфьевское ,д.87 кор.3,8043503,муниципальный округ Лианозово,1979 +2281029,г Москва ш Алтуфьевское д.89,Москва,ш Алтуфьевское д.89,ш,Алтуфьевское ,д.89,8176781,муниципальный округ Лианозово,н.д. +2281029,г Москва ш Алтуфьевское д.89А,Москва,ш Алтуфьевское д.89А,ш,Алтуфьевское ,д.89А,8043510,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ш Алтуфьевское д.91,Москва,ш Алтуфьевское д.91,ш,Алтуфьевское ,д.91,8043515,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ш Алтуфьевское д.91 кор.1,Москва,ш Алтуфьевское д.91 кор.1,ш,Алтуфьевское ,д.91 кор.1,8043517,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ш Алтуфьевское д.93,Москва,ш Алтуфьевское д.93,ш,Алтуфьевское ,д.93,8043522,муниципальный округ Лианозово,1978 +2281029,г Москва ш Алтуфьевское д.93 кор.1,Москва,ш Алтуфьевское д.93 кор.1,ш,Алтуфьевское ,д.93 кор.1,8043524,муниципальный округ Лианозово,1979 +2281029,г Москва ш Алтуфьевское д.95Б,Москва,ш Алтуфьевское д.95Б,ш,Алтуфьевское ,д.95Б,8043526,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ш Алтуфьевское д.97,Москва,ш Алтуфьевское д.97,ш,Алтуфьевское ,д.97,8043531,муниципальный округ Лианозово,1977 +2281029,г Москва ш Алтуфьевское д.97 кор.1,Москва,ш Алтуфьевское д.97 кор.1,ш,Алтуфьевское ,д.97 кор.1,8043533,муниципальный округ Лианозово,1978 +2281029,г Москва ш Алтуфьевское д.97 кор.2,Москва,ш Алтуфьевское д.97 кор.2,ш,Алтуфьевское ,д.97 кор.2,8043537,муниципальный округ Лианозово,1979 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.19 кор.2,Москва,проезд Анадырский д.19 кор.2,проезд,Анадырский ,д.19 кор.2,7564604,муниципальный округ Лосиноостровский,1956 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.21,Москва,проезд Анадырский д.21,проезд,Анадырский ,д.21,7564605,муниципальный округ Лосиноостровский,1957 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.25 кор.1,Москва,проезд Анадырский д.25 кор.1,проезд,Анадырский ,д.25 кор.1,7564607,муниципальный округ Лосиноостровский,1963 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.25 кор.2,Москва,проезд Анадырский д.25 кор.2,проезд,Анадырский ,д.25 кор.2,7564609,муниципальный округ Лосиноостровский,1962 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.27,Москва,проезд Анадырский д.27,проезд,Анадырский ,д.27,7564611,муниципальный округ Лосиноостровский,1961 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.29,Москва,проезд Анадырский д.29,проезд,Анадырский ,д.29,7564614,муниципальный округ Лосиноостровский,1963 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.31 кор.1,Москва,проезд Анадырский д.31 кор.1,проезд,Анадырский ,д.31 кор.1,7564615,муниципальный округ Лосиноостровский,1962 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.35,Москва,проезд Анадырский д.35,проезд,Анадырский ,д.35,7564616,муниципальный округ Лосиноостровский,1962 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.37,Москва,проезд Анадырский д.37,проезд,Анадырский ,д.37,7564617,муниципальный округ Лосиноостровский,1964 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.39 кор.1,Москва,проезд Анадырский д.39 кор.1,проезд,Анадырский ,д.39 кор.1,7564618,муниципальный округ Лосиноостровский,1962 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.39 кор.2,Москва,проезд Анадырский д.39 кор.2,проезд,Анадырский ,д.39 кор.2,7564619,муниципальный округ Лосиноостровский,1962 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.41,Москва,проезд Анадырский д.41,проезд,Анадырский ,д.41,7564620,муниципальный округ Лосиноостровский,1964 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.43,Москва,проезд Анадырский д.43,проезд,Анадырский ,д.43,7564622,муниципальный округ Лосиноостровский,1961 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.47 кор.1,Москва,проезд Анадырский д.47 кор.1,проезд,Анадырский ,д.47 кор.1,7564623,муниципальный округ Лосиноостровский,1969 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.47 кор.2,Москва,проезд Анадырский д.47 кор.2,проезд,Анадырский ,д.47 кор.2,7564624,муниципальный округ Лосиноостровский,1969 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.47 кор.3,Москва,проезд Анадырский д.47 кор.3,проезд,Анадырский ,д.47 кор.3,7564625,муниципальный округ Лосиноостровский,1969 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.49,Москва,проезд Анадырский д.49,проезд,Анадырский ,д.49,8019513,муниципальный округ Лосиноостровский,1969 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.57,Москва,проезд Анадырский д.57,проезд,Анадырский ,д.57,7576957,муниципальный округ Лосиноостровский,1970 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.61,Москва,проезд Анадырский д.61,проезд,Анадырский ,д.61,7564626,муниципальный округ Лосиноостровский,1971 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.63,Москва,проезд Анадырский д.63,проезд,Анадырский ,д.63,7576962,муниципальный округ Лосиноостровский,1970 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.67,Москва,проезд Анадырский д.67,проезд,Анадырский ,д.67,7628383,муниципальный округ Лосиноостровский,1970 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.69,Москва,проезд Анадырский д.69,проезд,Анадырский ,д.69,7576969,муниципальный округ Лосиноостровский,1970 +2281030,г Москва проезд Анадырский д.77,Москва,проезд Анадырский д.77,проезд,Анадырский ,д.77,8233976,муниципальный округ Лосиноостровский,н.д. +2281030,г Москва проезд Осташковский д.4,Москва,проезд Осташковский д.4,проезд,Осташковский ,д.4,7564762,муниципальный округ Лосиноостровский,1983 +2281030,г Москва проезд Осташковский д.6,Москва,проезд Осташковский д.6,проезд,Осташковский ,д.6,7564763,муниципальный округ Лосиноостровский,1980 +2281030,г Москва проезд Янтарный д.1/8,Москва,проезд Янтарный д.1/8,проезд,Янтарный ,д.1/8,7564942,муниципальный округ Лосиноостровский,1961 +2281030,г Москва проезд Янтарный д.11,Москва,проезд Янтарный д.11,проезд,Янтарный ,д.11,7564946,муниципальный округ Лосиноостровский,1969 +2281030,г Москва проезд Янтарный д.15,Москва,проезд Янтарный д.15,проезд,Янтарный ,д.15,7564947,муниципальный округ Лосиноостровский,1961 +2281030,г Москва проезд Янтарный д.17,Москва,проезд Янтарный д.17,проезд,Янтарный ,д.17,7564948,муниципальный округ Лосиноостровский,1991 +2281030,г Москва проезд Янтарный д.19,Москва,проезд Янтарный д.19,проезд,Янтарный ,д.19,7564950,муниципальный округ Лосиноостровский,1956 +2281030,г Москва проезд Янтарный д.21,Москва,проезд Янтарный д.21,проезд,Янтарный ,д.21,7564953,муниципальный округ Лосиноостровский,1957 +2281030,г Москва проезд Янтарный д.25 кор.1,Москва,проезд Янтарный д.25 кор.1,проезд,Янтарный ,д.25 кор.1,7564955,муниципальный округ Лосиноостровский,1961 +2281030,г Москва проезд Янтарный д.25 кор.2,Москва,проезд Янтарный д.25 кор.2,проезд,Янтарный ,д.25 кор.2,7564956,муниципальный округ Лосиноостровский,1963 +2281030,г Москва проезд Янтарный д.27,Москва,проезд Янтарный д.27,проезд,Янтарный ,д.27,7564958,муниципальный округ Лосиноостровский,1963 +2281030,г Москва проезд Янтарный д.29,Москва,проезд Янтарный д.29,проезд,Янтарный ,д.29,7564959,муниципальный округ Лосиноостровский,1962 +2281030,г Москва проезд Янтарный д.3,Москва,проезд Янтарный д.3,проезд,Янтарный ,д.3,7564943,муниципальный округ Лосиноостровский,1967 +2281030,г Москва проезд Янтарный д.31,Москва,проезд Янтарный д.31,проезд,Янтарный ,д.31,7564960,муниципальный округ Лосиноостровский,1963 +2281030,г Москва проезд Янтарный д.33,Москва,проезд Янтарный д.33,проезд,Янтарный ,д.33,7564961,муниципальный округ Лосиноостровский,1963 +2281030,г Москва проезд Янтарный д.35/7,Москва,проезд Янтарный д.35/7,проезд,Янтарный ,д.35/7,7564962,муниципальный округ Лосиноостровский,1958 +2281030,г Москва проезд Янтарный д.5,Москва,проезд Янтарный д.5,проезд,Янтарный ,д.5,7564944,муниципальный округ Лосиноостровский,1961 +2281030,г Москва проезд Янтарный д.7,Москва,проезд Янтарный д.7,проезд,Янтарный ,д.7,7564945,муниципальный округ Лосиноостровский,1965 +2281030,г Москва проезд Янтарный д.9,Москва,проезд Янтарный д.9,проезд,Янтарный ,д.9,7119496,муниципальный округ Лосиноостровский,2007 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.12,Москва,ул Изумрудная д.12,ул,Изумрудная ,д.12,7564632,муниципальный округ Лосиноостровский,1963 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.13 кор.1,Москва,ул Изумрудная д.13 кор.1,ул,Изумрудная ,д.13 кор.1,8380842,муниципальный округ Лосиноостровский,н.д. +2281030,г Москва ул Изумрудная д.13 кор.2,Москва,ул Изумрудная д.13 кор.2,ул,Изумрудная ,д.13 кор.2,7564634,муниципальный округ Лосиноостровский,1984 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.14,Москва,ул Изумрудная д.14,ул,Изумрудная ,д.14,7564635,муниципальный округ Лосиноостровский,1970 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.16/11,Москва,ул Изумрудная д.16/11,ул,Изумрудная ,д.16/11,7564637,муниципальный округ Лосиноостровский,1962 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.2/12,Москва,ул Изумрудная д.2/12,ул,Изумрудная ,д.2/12,7564627,муниципальный округ Лосиноостровский,1961 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.20,Москва,ул Изумрудная д.20,ул,Изумрудная ,д.20,7564639,муниципальный округ Лосиноостровский,1969 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.22,Москва,ул Изумрудная д.22,ул,Изумрудная ,д.22,7564641,муниципальный округ Лосиноостровский,1967 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.24 кор.2,Москва,ул Изумрудная д.24 кор.2,ул,Изумрудная ,д.24 кор.2,7564643,муниципальный округ Лосиноостровский,1964 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.26,Москва,ул Изумрудная д.26,ул,Изумрудная ,д.26,7564645,муниципальный округ Лосиноостровский,1961 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.28 кор.1,Москва,ул Изумрудная д.28 кор.1,ул,Изумрудная ,д.28 кор.1,7564646,муниципальный округ Лосиноостровский,1960 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.28 кор.2,Москва,ул Изумрудная д.28 кор.2,ул,Изумрудная ,д.28 кор.2,7564648,муниципальный округ Лосиноостровский,1962 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.32,Москва,ул Изумрудная д.32,ул,Изумрудная ,д.32,7564650,муниципальный округ Лосиноостровский,1966 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.36,Москва,ул Изумрудная д.36,ул,Изумрудная ,д.36,7564651,муниципальный округ Лосиноостровский,1968 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.38,Москва,ул Изумрудная д.38,ул,Изумрудная ,д.38,7564653,муниципальный округ Лосиноостровский,1954 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.40,Москва,ул Изумрудная д.40,ул,Изумрудная ,д.40,7564654,муниципальный округ Лосиноостровский,1965 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.42,Москва,ул Изумрудная д.42,ул,Изумрудная ,д.42,7564656,муниципальный округ Лосиноостровский,1974 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.44,Москва,ул Изумрудная д.44,ул,Изумрудная ,д.44,7564657,муниципальный округ Лосиноостровский,1963 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.46 кор.1,Москва,ул Изумрудная д.46 кор.1,ул,Изумрудная ,д.46 кор.1,7564659,муниципальный округ Лосиноостровский,1968 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.46 кор.2,Москва,ул Изумрудная д.46 кор.2,ул,Изумрудная ,д.46 кор.2,7564661,муниципальный округ Лосиноостровский,1968 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.46 кор.3,Москва,ул Изумрудная д.46 кор.3,ул,Изумрудная ,д.46 кор.3,7564663,муниципальный округ Лосиноостровский,1965 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.48 кор.1,Москва,ул Изумрудная д.48 кор.1,ул,Изумрудная ,д.48 кор.1,7564664,муниципальный округ Лосиноостровский,1963 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.48 кор.2,Москва,ул Изумрудная д.48 кор.2,ул,Изумрудная ,д.48 кор.2,7564666,муниципальный округ Лосиноостровский,1965 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.50,Москва,ул Изумрудная д.50,ул,Изумрудная ,д.50,7564667,муниципальный округ Лосиноостровский,1973 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.52,Москва,ул Изумрудная д.52,ул,Изумрудная ,д.52,7564668,муниципальный округ Лосиноостровский,1985 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.6,Москва,ул Изумрудная д.6,ул,Изумрудная ,д.6,7564628,муниципальный округ Лосиноостровский,1962 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.63 кор.1,Москва,ул Изумрудная д.63 кор.1,ул,Изумрудная ,д.63 кор.1,7564670,муниципальный округ Лосиноостровский,1955 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.7,Москва,ул Изумрудная д.7,ул,Изумрудная ,д.7,7564629,муниципальный округ Лосиноостровский,1988 +2281030,г Москва ул Изумрудная д.8,Москва,ул Изумрудная д.8,ул,Изумрудная ,д.8,7564631,муниципальный округ Лосиноостровский,1972 +2281030,г Москва ул Коминтерна д.21 кор.2,Москва,ул Коминтерна д.21 кор.2,ул,Коминтерна ,д.21 кор.2,7564671,муниципальный округ Лосиноостровский,1964 +2281030,г Москва ул Коминтерна д.22 кор.1,Москва,ул Коминтерна д.22 кор.1,ул,Коминтерна ,д.22 кор.1,7564673,муниципальный округ Лосиноостровский,1971 +2281030,г Москва ул Коминтерна д.22 кор.2,Москва,ул Коминтерна д.22 кор.2,ул,Коминтерна ,д.22 кор.2,7564675,муниципальный округ Лосиноостровский,1971 +2281030,г Москва ул Коминтерна д.26 кор.1,Москва,ул Коминтерна д.26 кор.1,ул,Коминтерна ,д.26 кор.1,7564676,муниципальный округ Лосиноостровский,1956 +2281030,г Москва ул Коминтерна д.26 кор.2,Москва,ул Коминтерна д.26 кор.2,ул,Коминтерна ,д.26 кор.2,7564677,муниципальный округ Лосиноостровский,1971 +2281030,г Москва ул Коминтерна д.28,Москва,ул Коминтерна д.28,ул,Коминтерна ,д.28,7564678,муниципальный округ Лосиноостровский,1959 +2281030,г Москва ул Коминтерна д.30,Москва,ул Коминтерна д.30,ул,Коминтерна ,д.30,7564680,муниципальный округ Лосиноостровский,1960 +2281030,г Москва ул Коминтерна д.32/5,Москва,ул Коминтерна д.32/5,ул,Коминтерна ,д.32/5,7564682,муниципальный округ Лосиноостровский,1957 +2281030,г Москва ул Коминтерна д.33 кор.2,Москва,ул Коминтерна д.33 кор.2,ул,Коминтерна ,д.33 кор.2,7564684,муниципальный округ Лосиноостровский,1973 +2281030,г Москва ул Коминтерна д.36,Москва,ул Коминтерна д.36,ул,Коминтерна ,д.36,7564685,муниципальный округ Лосиноостровский,1960 +2281030,г Москва ул Коминтерна д.40,Москва,ул Коминтерна д.40,ул,Коминтерна ,д.40,7564686,муниципальный округ Лосиноостровский,1961 +2281030,г Москва ул Коминтерна д.42,Москва,ул Коминтерна д.42,ул,Коминтерна ,д.42,7564687,муниципальный округ Лосиноостровский,1967 +2281030,г Москва ул Коминтерна д.46,Москва,ул Коминтерна д.46,ул,Коминтерна ,д.46,7564688,муниципальный округ Лосиноостровский,1966 +2281030,г Москва ул Коминтерна д.48/5,Москва,ул Коминтерна д.48/5,ул,Коминтерна ,д.48/5,7564689,муниципальный округ Лосиноостровский,1968 +2281030,г Москва ул Коминтерна д.54 кор.1,Москва,ул Коминтерна д.54 кор.1,ул,Коминтерна ,д.54 кор.1,7564690,муниципальный округ Лосиноостровский,1963 +2281030,г Москва ул Коминтерна д.54 кор.2,Москва,ул Коминтерна д.54 кор.2,ул,Коминтерна ,д.54 кор.2,7564692,муниципальный округ Лосиноостровский,1999 +2281030,г Москва ул Коминтерна д.54 кор.3,Москва,ул Коминтерна д.54 кор.3,ул,Коминтерна ,д.54 кор.3,7564693,муниципальный округ Лосиноостровский,1999 +2281030,г Москва ул Летчика Бабушкина д.32 кор.1,Москва,ул Летчика Бабушкина д.32 кор.1,ул,Летчика Бабушкина ,д.32 кор.1,7564695,муниципальный округ Лосиноостровский,1998 +2281030,г Москва ул Летчика Бабушкина д.32 кор.2,Москва,ул Летчика Бабушкина д.32 кор.2,ул,Летчика Бабушкина ,д.32 кор.2,8177792,муниципальный округ Лосиноостровский,н.д. +2281030,г Москва ул Летчика Бабушкина д.36,Москва,ул Летчика Бабушкина д.36,ул,Летчика Бабушкина ,д.36,7564697,муниципальный округ Лосиноостровский,1962 +2281030,г Москва ул Летчика Бабушкина д.38 кор.1,Москва,ул Летчика Бабушкина д.38 кор.1,ул,Летчика Бабушкина ,д.38 кор.1,7564699,муниципальный округ Лосиноостровский,1960 +2281030,г Москва ул Летчика Бабушкина д.40,Москва,ул Летчика Бабушкина д.40,ул,Летчика Бабушкина ,д.40,7564700,муниципальный округ Лосиноостровский,2004 +2281030,г Москва ул Летчика Бабушкина д.42,Москва,ул Летчика Бабушкина д.42,ул,Летчика Бабушкина ,д.42,8313333,муниципальный округ Лосиноостровский,1988 +2281030,г Москва ул Магаданская д.1,Москва,ул Магаданская д.1,ул,Магаданская ,д.1,7564702,муниципальный округ Лосиноостровский,1980 +2281030,г Москва ул Магаданская д.10,Москва,ул Магаданская д.10,ул,Магаданская ,д.10,7564710,муниципальный округ Лосиноостровский,1964 +2281030,г Москва ул Магаданская д.12,Москва,ул Магаданская д.12,ул,Магаданская ,д.12,7564712,муниципальный округ Лосиноостровский,1965 +2281030,г Москва ул Магаданская д.13,Москва,ул Магаданская д.13,ул,Магаданская ,д.13,7564713,муниципальный округ Лосиноостровский,1980 +2281030,г Москва ул Магаданская д.3,Москва,ул Магаданская д.3,ул,Магаданская ,д.3,7564704,муниципальный округ Лосиноостровский,1980 +2281030,г Москва ул Магаданская д.5,Москва,ул Магаданская д.5,ул,Магаданская ,д.5,7564705,муниципальный округ Лосиноостровский,1980 +2281030,г Москва ул Магаданская д.6,Москва,ул Магаданская д.6,ул,Магаданская ,д.6,7564707,муниципальный округ Лосиноостровский,1963 +2281030,г Москва ул Магаданская д.8,Москва,ул Магаданская д.8,ул,Магаданская ,д.8,7564708,муниципальный округ Лосиноостровский,1965 +2281030,г Москва ул Малыгина д.1,Москва,ул Малыгина д.1,ул,Малыгина ,д.1,7564714,муниципальный округ Лосиноостровский,1982 +2281030,г Москва ул Малыгина д.1 кор.2,Москва,ул Малыгина д.1 кор.2,ул,Малыгина ,д.1 кор.2,7564716,муниципальный округ Лосиноостровский,1982 +2281030,г Москва ул Малыгина д.10 кор.2,Москва,ул Малыгина д.10 кор.2,ул,Малыгина ,д.10 кор.2,7577047,муниципальный округ Лосиноостровский,1977 +2281030,г Москва ул Малыгина д.11,Москва,ул Малыгина д.11,ул,Малыгина ,д.11,7564729,муниципальный округ Лосиноостровский,1970 +2281030,г Москва ул Малыгина д.14 кор.1,Москва,ул Малыгина д.14 кор.1,ул,Малыгина ,д.14 кор.1,8430484,муниципальный округ Лосиноостровский,н.д. +2281030,г Москва ул Малыгина д.14 кор.2,Москва,ул Малыгина д.14 кор.2,ул,Малыгина ,д.14 кор.2,7577058,муниципальный округ Лосиноостровский,1978 +2281030,г Москва ул Малыгина д.18 кор.1,Москва,ул Малыгина д.18 кор.1,ул,Малыгина ,д.18 кор.1,7564731,муниципальный округ Лосиноостровский,1976 +2281030,г Москва ул Малыгина д.18 кор.2,Москва,ул Малыгина д.18 кор.2,ул,Малыгина ,д.18 кор.2,7577064,муниципальный округ Лосиноостровский,1976 +2281030,г Москва ул Малыгина д.22 кор.1,Москва,ул Малыгина д.22 кор.1,ул,Малыгина ,д.22 кор.1,7577072,муниципальный округ Лосиноостровский,1976 +2281030,г Москва ул Малыгина д.22 кор.2,Москва,ул Малыгина д.22 кор.2,ул,Малыгина ,д.22 кор.2,7577080,муниципальный округ Лосиноостровский,1976 +2281030,г Москва ул Малыгина д.3,Москва,ул Малыгина д.3,ул,Малыгина ,д.3,7564717,муниципальный округ Лосиноостровский,1980 +2281030,г Москва ул Малыгина д.3 кор.2,Москва,ул Малыгина д.3 кор.2,ул,Малыгина ,д.3 кор.2,7564718,муниципальный округ Лосиноостровский,1995 +2281030,г Москва ул Малыгина д.3 кор.3,Москва,ул Малыгина д.3 кор.3,ул,Малыгина ,д.3 кор.3,7564720,муниципальный округ Лосиноостровский,1994 +2281030,г Москва ул Малыгина д.5 кор.1,Москва,ул Малыгина д.5 кор.1,ул,Малыгина ,д.5 кор.1,7564722,муниципальный округ Лосиноостровский,1979 +2281030,г Москва ул Малыгина д.5 кор.2,Москва,ул Малыгина д.5 кор.2,ул,Малыгина ,д.5 кор.2,7564723,муниципальный округ Лосиноостровский,1979 +2281030,г Москва ул Малыгина д.6,Москва,ул Малыгина д.6,ул,Малыгина ,д.6,7577041,муниципальный округ Лосиноостровский,1976 +2281030,г Москва ул Малыгина д.8,Москва,ул Малыгина д.8,ул,Малыгина ,д.8,8380490,муниципальный округ Лосиноостровский,1985 +2281030,г Москва ул Малыгина д.9,Москва,ул Малыгина д.9,ул,Малыгина ,д.9,7645496,муниципальный округ Лосиноостровский,1976 +2281030,г Москва ул Менжинского д.10,Москва,ул Менжинского д.10,ул,Менжинского ,д.10,7564733,муниципальный округ Лосиноостровский,1960 +2281030,г Москва ул Минусинская д.1,Москва,ул Минусинская д.1,ул,Минусинская ,д.1,7564738,муниципальный округ Лосиноостровский,1967 +2281030,г Москва ул Минусинская д.10,Москва,ул Минусинская д.10,ул,Минусинская ,д.10,7564746,муниципальный округ Лосиноостровский,1965 +2281030,г Москва ул Минусинская д.12,Москва,ул Минусинская д.12,ул,Минусинская ,д.12,7564747,муниципальный округ Лосиноостровский,1962 +2281030,г Москва ул Минусинская д.14,Москва,ул Минусинская д.14,ул,Минусинская ,д.14,7564748,муниципальный округ Лосиноостровский,1964 +2281030,г Москва ул Минусинская д.16,Москва,ул Минусинская д.16,ул,Минусинская ,д.16,7564749,муниципальный округ Лосиноостровский,1972 +2281030,г Москва ул Минусинская д.3,Москва,ул Минусинская д.3,ул,Минусинская ,д.3,7564740,муниципальный округ Лосиноостровский,1967 +2281030,г Москва ул Минусинская д.4,Москва,ул Минусинская д.4,ул,Минусинская ,д.4,7564741,муниципальный округ Лосиноостровский,1971 +2281030,г Москва ул Минусинская д.6,Москва,ул Минусинская д.6,ул,Минусинская ,д.6,7564742,муниципальный округ Лосиноостровский,1971 +2281030,г Москва ул Минусинская д.8,Москва,ул Минусинская д.8,ул,Минусинская ,д.8,7564744,муниципальный округ Лосиноостровский,1972 +2281030,г Москва ул Минусинская д.9,Москва,ул Минусинская д.9,ул,Минусинская ,д.9,7564745,муниципальный округ Лосиноостровский,1963 +2281030,г Москва ул Напрудная 1-я д.11,Москва,ул Напрудная 1-я д.11,ул,Напрудная 1-я ,д.11,7564600,муниципальный округ Лосиноостровский,1974 +2281030,г Москва ул Напрудная 1-я д.34,Москва,ул Напрудная 1-я д.34,ул,Напрудная 1-я ,д.34,7564601,муниципальный округ Лосиноостровский,1961 +2281030,г Москва ул Напрудная 1-я д.5,Москва,ул Напрудная 1-я д.5,ул,Напрудная 1-я ,д.5,7564592,муниципальный округ Лосиноостровский,1974 +2281030,г Москва ул Напрудная 1-я д.7,Москва,ул Напрудная 1-я д.7,ул,Напрудная 1-я ,д.7,7564595,муниципальный округ Лосиноостровский,1974 +2281030,г Москва ул Напрудная 1-я д.9,Москва,ул Напрудная 1-я д.9,ул,Напрудная 1-я ,д.9,7564598,муниципальный округ Лосиноостровский,1974 +2281030,г Москва ул Напрудная 2-я д.15,Москва,ул Напрудная 2-я д.15,ул,Напрудная 2-я ,д.15,7564603,муниципальный округ Лосиноостровский,1974 +2281030,г Москва ул Норильская д.1,Москва,ул Норильская д.1,ул,Норильская ,д.1,7564750,муниципальный округ Лосиноостровский,1971 +2281030,г Москва ул Норильская д.3,Москва,ул Норильская д.3,ул,Норильская ,д.3,7564751,муниципальный округ Лосиноостровский,1975 +2281030,г Москва ул Норильская д.5,Москва,ул Норильская д.5,ул,Норильская ,д.5,7564753,муниципальный округ Лосиноостровский,1973 +2281030,г Москва ул Норильская д.6,Москва,ул Норильская д.6,ул,Норильская ,д.6,7564754,муниципальный округ Лосиноостровский,1987 +2281030,г Москва ул Норильская д.8,Москва,ул Норильская д.8,ул,Норильская ,д.8,7564755,муниципальный округ Лосиноостровский,1974 +2281030,г Москва ул Оборонная д.2,Москва,ул Оборонная д.2,ул,Оборонная ,д.2,7719801,муниципальный округ Лосиноостровский,1969 +2281030,г Москва ул Оборонная д.4,Москва,ул Оборонная д.4,ул,Оборонная ,д.4,7564756,муниципальный округ Лосиноостровский,1969 +2281030,г Москва ул Оборонная д.6,Москва,ул Оборонная д.6,ул,Оборонная ,д.6,8247334,муниципальный округ Лосиноостровский,н.д. +2281030,г Москва ул Оборонная д.8,Москва,ул Оборонная д.8,ул,Оборонная ,д.8,7564757,муниципальный округ Лосиноостровский,1969 +2281030,г Москва ул Осташковская д.10,Москва,ул Осташковская д.10,ул,Осташковская ,д.10,7564759,муниципальный округ Лосиноостровский,1951 +2281030,г Москва ул Осташковская д.12,Москва,ул Осташковская д.12,ул,Осташковская ,д.12,7564760,муниципальный округ Лосиноостровский,1962 +2281030,г Москва ул Осташковская д.8,Москва,ул Осташковская д.8,ул,Осташковская ,д.8,7564758,муниципальный округ Лосиноостровский,1936 +2281030,г Москва ул Стартовая д.11,Москва,ул Стартовая д.11,ул,Стартовая ,д.11,7564767,муниципальный округ Лосиноостровский,1987 +2281030,г Москва ул Стартовая д.15 кор.1,Москва,ул Стартовая д.15 кор.1,ул,Стартовая ,д.15 кор.1,7564768,муниципальный округ Лосиноостровский,1975 +2281030,г Москва ул Стартовая д.15 кор.2,Москва,ул Стартовая д.15 кор.2,ул,Стартовая ,д.15 кор.2,7564769,муниципальный округ Лосиноостровский,1975 +2281030,г Москва ул Стартовая д.17,Москва,ул Стартовая д.17,ул,Стартовая ,д.17,7564770,муниципальный округ Лосиноостровский,1975 +2281030,г Москва ул Стартовая д.19 кор.2,Москва,ул Стартовая д.19 кор.2,ул,Стартовая ,д.19 кор.2,7576904,муниципальный округ Лосиноостровский,1975 +2281030,г Москва ул Стартовая д.21,Москва,ул Стартовая д.21,ул,Стартовая ,д.21,8247104,муниципальный округ Лосиноостровский,1975 +2281030,г Москва ул Стартовая д.23 кор.1,Москва,ул Стартовая д.23 кор.1,ул,Стартовая ,д.23 кор.1,7564771,муниципальный округ Лосиноостровский,1976 +2281030,г Москва ул Стартовая д.23 кор.2,Москва,ул Стартовая д.23 кор.2,ул,Стартовая ,д.23 кор.2,7564772,муниципальный округ Лосиноостровский,1975 +2281030,г Москва ул Стартовая д.25,Москва,ул Стартовая д.25,ул,Стартовая ,д.25,7576891,муниципальный округ Лосиноостровский,1975 +2281030,г Москва ул Стартовая д.27 кор.1,Москва,ул Стартовая д.27 кор.1,ул,Стартовая ,д.27 кор.1,7576887,муниципальный округ Лосиноостровский,1975 +2281030,г Москва ул Стартовая д.27 кор.2,Москва,ул Стартовая д.27 кор.2,ул,Стартовая ,д.27 кор.2,7576879,муниципальный округ Лосиноостровский,1975 +2281030,г Москва ул Стартовая д.33,Москва,ул Стартовая д.33,ул,Стартовая ,д.33,7575868,муниципальный округ Лосиноостровский,1980 +2281030,г Москва ул Стартовая д.35,Москва,ул Стартовая д.35,ул,Стартовая ,д.35,7564773,муниципальный округ Лосиноостровский,1984 +2281030,г Москва ул Стартовая д.37 кор.1,Москва,ул Стартовая д.37 кор.1,ул,Стартовая ,д.37 кор.1,7564774,муниципальный округ Лосиноостровский,1976 +2281030,г Москва ул Стартовая д.39,Москва,ул Стартовая д.39,ул,Стартовая ,д.39,7576867,муниципальный округ Лосиноостровский,1976 +2281030,г Москва ул Стартовая д.5 кор.2,Москва,ул Стартовая д.5 кор.2,ул,Стартовая ,д.5 кор.2,7564764,муниципальный округ Лосиноостровский,1963 +2281030,г Москва ул Стартовая д.7,Москва,ул Стартовая д.7,ул,Стартовая ,д.7,7576918,муниципальный округ Лосиноостровский,1994 +2281030,г Москва ул Стартовая д.7 кор.1,Москва,ул Стартовая д.7 кор.1,ул,Стартовая ,д.7 кор.1,7564765,муниципальный округ Лосиноостровский,1997 +2281030,г Москва ул Стартовая д.9 кор.1,Москва,ул Стартовая д.9 кор.1,ул,Стартовая ,д.9 кор.1,7564766,муниципальный округ Лосиноостровский,1987 +2281030,г Москва ул Стартовая д.9 кор.2,Москва,ул Стартовая д.9 кор.2,ул,Стартовая ,д.9 кор.2,7576912,муниципальный округ Лосиноостровский,1987 +2281030,г Москва ул Таймырская д.8 кор.1,Москва,ул Таймырская д.8 кор.1,ул,Таймырская ,д.8 кор.1,7564775,муниципальный округ Лосиноостровский,1960 +2281030,г Москва ул Таймырская д.8 кор.2,Москва,ул Таймырская д.8 кор.2,ул,Таймырская ,д.8 кор.2,7564776,муниципальный округ Лосиноостровский,1960 +2281030,г Москва ул Тайнинская д.11,Москва,ул Тайнинская д.11,ул,Тайнинская ,д.11,7564905,муниципальный округ Лосиноостровский,1961 +2281030,г Москва ул Тайнинская д.12,Москва,ул Тайнинская д.12,ул,Тайнинская ,д.12,7564906,муниципальный округ Лосиноостровский,1968 +2281030,г Москва ул Тайнинская д.13,Москва,ул Тайнинская д.13,ул,Тайнинская ,д.13,7564908,муниципальный округ Лосиноостровский,1961 +2281030,г Москва ул Тайнинская д.13 кор.2,Москва,ул Тайнинская д.13 кор.2,ул,Тайнинская ,д.13 кор.2,7564909,муниципальный округ Лосиноостровский,1997 +2281030,г Москва ул Тайнинская д.14,Москва,ул Тайнинская д.14,ул,Тайнинская ,д.14,7564910,муниципальный округ Лосиноостровский,1966 +2281030,г Москва ул Тайнинская д.15 кор.1,Москва,ул Тайнинская д.15 кор.1,ул,Тайнинская ,д.15 кор.1,7564912,муниципальный округ Лосиноостровский,1998 +2281030,г Москва ул Тайнинская д.16 кор.1,Москва,ул Тайнинская д.16 кор.1,ул,Тайнинская ,д.16 кор.1,7564914,муниципальный округ Лосиноостровский,1972 +2281030,г Москва ул Тайнинская д.16 кор.2,Москва,ул Тайнинская д.16 кор.2,ул,Тайнинская ,д.16 кор.2,7564916,муниципальный округ Лосиноостровский,1971 +2281030,г Москва ул Тайнинская д.17 кор.1,Москва,ул Тайнинская д.17 кор.1,ул,Тайнинская ,д.17 кор.1,7564917,муниципальный округ Лосиноостровский,1998 +2281030,г Москва ул Тайнинская д.17 кор.2,Москва,ул Тайнинская д.17 кор.2,ул,Тайнинская ,д.17 кор.2,7564919,муниципальный округ Лосиноостровский,1998 +2281030,г Москва ул Тайнинская д.18,Москва,ул Тайнинская д.18,ул,Тайнинская ,д.18,7564920,муниципальный округ Лосиноостровский,1964 +2281030,г Москва ул Тайнинская д.20,Москва,ул Тайнинская д.20,ул,Тайнинская ,д.20,7564921,муниципальный округ Лосиноостровский,1970 +2281030,г Москва ул Тайнинская д.22,Москва,ул Тайнинская д.22,ул,Тайнинская ,д.22,7564923,муниципальный округ Лосиноостровский,1969 +2281030,г Москва ул Тайнинская д.24,Москва,ул Тайнинская д.24,ул,Тайнинская ,д.24,7564924,муниципальный округ Лосиноостровский,1970 +2281030,г Москва ул Тайнинская д.26,Москва,ул Тайнинская д.26,ул,Тайнинская ,д.26,7564927,муниципальный округ Лосиноостровский,1970 +2281030,г Москва ул Тайнинская д.3,Москва,ул Тайнинская д.3,ул,Тайнинская ,д.3,7564896,муниципальный округ Лосиноостровский,1961 +2281030,г Москва ул Тайнинская д.4,Москва,ул Тайнинская д.4,ул,Тайнинская ,д.4,7564898,муниципальный округ Лосиноостровский,1980 +2281030,г Москва ул Тайнинская д.5,Москва,ул Тайнинская д.5,ул,Тайнинская ,д.5,7564900,муниципальный округ Лосиноостровский,1961 +2281030,г Москва ул Тайнинская д.6,Москва,ул Тайнинская д.6,ул,Тайнинская ,д.6,7564902,муниципальный округ Лосиноостровский,1980 +2281030,г Москва ул Тайнинская д.7 кор.3,Москва,ул Тайнинская д.7 кор.3,ул,Тайнинская ,д.7 кор.3,8034089,муниципальный округ Лосиноостровский,н.д. +2281030,г Москва ул Тайнинская д.7 кор.4,Москва,ул Тайнинская д.7 кор.4,ул,Тайнинская ,д.7 кор.4,7770570,муниципальный округ Лосиноостровский,н.д. +2281030,г Москва ул Тайнинская д.8,Москва,ул Тайнинская д.8,ул,Тайнинская ,д.8,7564904,муниципальный округ Лосиноостровский,1980 +2281030,г Москва ул Челюскинская д.10 кор.1,Москва,ул Челюскинская д.10 кор.1,ул,Челюскинская ,д.10 кор.1,7577003,муниципальный округ Лосиноостровский,1970 +2281030,г Москва ул Челюскинская д.10 кор.2,Москва,ул Челюскинская д.10 кор.2,ул,Челюскинская ,д.10 кор.2,7577013,муниципальный округ Лосиноостровский,1970 +2281030,г Москва ул Челюскинская д.11,Москва,ул Челюскинская д.11,ул,Челюскинская ,д.11,7827321,муниципальный округ Лосиноостровский,2008 +2281030,г Москва ул Челюскинская д.12 кор.1,Москва,ул Челюскинская д.12 кор.1,ул,Челюскинская ,д.12 кор.1,8156496,муниципальный округ Лосиноостровский,1997 +2281030,г Москва ул Челюскинская д.13,Москва,ул Челюскинская д.13,ул,Челюскинская ,д.13,7831977,муниципальный округ Лосиноостровский,2008 +2281030,г Москва ул Челюскинская д.14 кор.1,Москва,ул Челюскинская д.14 кор.1,ул,Челюскинская ,д.14 кор.1,7577018,муниципальный округ Лосиноостровский,1970 +2281030,г Москва ул Челюскинская д.14 кор.2,Москва,ул Челюскинская д.14 кор.2,ул,Челюскинская ,д.14 кор.2,7577027,муниципальный округ Лосиноостровский,1970 +2281030,г Москва ул Челюскинская д.16,Москва,ул Челюскинская д.16,ул,Челюскинская ,д.16,7577035,муниципальный округ Лосиноостровский,1970 +2281030,г Москва ул Челюскинская д.2,Москва,ул Челюскинская д.2,ул,Челюскинская ,д.2,7576979,муниципальный округ Лосиноостровский,1987 +2281030,г Москва ул Челюскинская д.6 кор.1,Москва,ул Челюскинская д.6 кор.1,ул,Челюскинская ,д.6 кор.1,7564929,муниципальный округ Лосиноостровский,1970 +2281030,г Москва ул Челюскинская д.6 кор.2,Москва,ул Челюскинская д.6 кор.2,ул,Челюскинская ,д.6 кор.2,7576988,муниципальный округ Лосиноостровский,1970 +2281030,г Москва ул Челюскинская д.8,Москва,ул Челюскинская д.8,ул,Челюскинская ,д.8,7576996,муниципальный округ Лосиноостровский,1970 +2281030,г Москва ул Челюскинская д.9,Москва,ул Челюскинская д.9,ул,Челюскинская ,д.9,8323121,муниципальный округ Лосиноостровский,н.д. +2281030,г Москва ул Шушенская д.12,Москва,ул Шушенская д.12,ул,Шушенская ,д.12,7564940,муниципальный округ Лосиноостровский,1962 +2281030,г Москва ул Шушенская д.2,Москва,ул Шушенская д.2,ул,Шушенская ,д.2,7564930,муниципальный округ Лосиноостровский,1968 +2281030,г Москва ул Шушенская д.3 кор.1,Москва,ул Шушенская д.3 кор.1,ул,Шушенская ,д.3 кор.1,7564932,муниципальный округ Лосиноостровский,1963 +2281030,г Москва ул Шушенская д.3 кор.2,Москва,ул Шушенская д.3 кор.2,ул,Шушенская ,д.3 кор.2,7564934,муниципальный округ Лосиноостровский,1962 +2281030,г Москва ул Шушенская д.4,Москва,ул Шушенская д.4,ул,Шушенская ,д.4,7564936,муниципальный округ Лосиноостровский,1960 +2281030,г Москва ул Шушенская д.7,Москва,ул Шушенская д.7,ул,Шушенская ,д.7,7564937,муниципальный округ Лосиноостровский,1961 +2281030,г Москва ул Шушенская д.9,Москва,ул Шушенская д.9,ул,Шушенская ,д.9,7564939,муниципальный округ Лосиноостровский,1959 +2281031,г Москва проезд Гостиничный д.2,Москва,проезд Гостиничный д.2,проезд,Гостиничный ,д.2,8109585,муниципальный округ Марфино,1966 +2281031,г Москва проезд Гостиничный д.4,Москва,проезд Гостиничный д.4,проезд,Гостиничный ,д.4,8109592,муниципальный округ Марфино,1966 +2281031,г Москва проезд Гостиничный д.4А,Москва,проезд Гостиничный д.4А,проезд,Гостиничный ,д.4А,8109599,муниципальный округ Марфино,1970 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.1,Москва,ул Академика Комарова д.1,ул,Академика Комарова ,д.1,8105049,муниципальный округ Марфино,1974 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.10,Москва,ул Академика Комарова д.10,ул,Академика Комарова ,д.10,8108415,муниципальный округ Марфино,1965 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.11,Москва,ул Академика Комарова д.11,ул,Академика Комарова ,д.11,8108418,муниципальный округ Марфино,1969 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.11А,Москва,ул Академика Комарова д.11А,ул,Академика Комарова ,д.11А,8108424,муниципальный округ Марфино,1960 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.11Б,Москва,ул Академика Комарова д.11Б,ул,Академика Комарова ,д.11Б,8108429,муниципальный округ Марфино,1961 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.11В,Москва,ул Академика Комарова д.11В,ул,Академика Комарова ,д.11В,8108460,муниципальный округ Марфино,1959 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.12,Москва,ул Академика Комарова д.12,ул,Академика Комарова ,д.12,8108482,муниципальный округ Марфино,1965 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.13,Москва,ул Академика Комарова д.13,ул,Академика Комарова ,д.13,8108487,муниципальный округ Марфино,1970 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.13А,Москва,ул Академика Комарова д.13А,ул,Академика Комарова ,д.13А,8108493,муниципальный округ Марфино,1960 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.14,Москва,ул Академика Комарова д.14,ул,Академика Комарова ,д.14,8108501,муниципальный округ Марфино,1960 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.14А,Москва,ул Академика Комарова д.14А,ул,Академика Комарова ,д.14А,8108505,муниципальный округ Марфино,1964 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.16,Москва,ул Академика Комарова д.16,ул,Академика Комарова ,д.16,8108514,муниципальный округ Марфино,1959 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.18,Москва,ул Академика Комарова д.18,ул,Академика Комарова ,д.18,8108516,муниципальный округ Марфино,1959 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.18А,Москва,ул Академика Комарова д.18А,ул,Академика Комарова ,д.18А,8108521,муниципальный округ Марфино,1973 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.1А,Москва,ул Академика Комарова д.1А,ул,Академика Комарова ,д.1А,8105058,муниципальный округ Марфино,1963 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.1Б,Москва,ул Академика Комарова д.1Б,ул,Академика Комарова ,д.1Б,8108115,муниципальный округ Марфино,1962 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.1В,Москва,ул Академика Комарова д.1В,ул,Академика Комарова ,д.1В,8108177,муниципальный округ Марфино,1969 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.20,Москва,ул Академика Комарова д.20,ул,Академика Комарова ,д.20,8108530,муниципальный округ Марфино,1959 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.20А,Москва,ул Академика Комарова д.20А,ул,Академика Комарова ,д.20А,8108537,муниципальный округ Марфино,1963 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.22,Москва,ул Академика Комарова д.22,ул,Академика Комарова ,д.22,8108550,муниципальный округ Марфино,1959 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.3,Москва,ул Академика Комарова д.3,ул,Академика Комарова ,д.3,8108201,муниципальный округ Марфино,1975 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.3 кор.2,Москва,ул Академика Комарова д.3 кор.2,ул,Академика Комарова ,д.3 кор.2,7579045,муниципальный округ Марфино,2010 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.3А,Москва,ул Академика Комарова д.3А,ул,Академика Комарова ,д.3А,8108209,муниципальный округ Марфино,1963 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.3Б,Москва,ул Академика Комарова д.3Б,ул,Академика Комарова ,д.3Б,8108221,муниципальный округ Марфино,1962 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.5,Москва,ул Академика Комарова д.5,ул,Академика Комарова ,д.5,8108235,муниципальный округ Марфино,1968 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.5А,Москва,ул Академика Комарова д.5А,ул,Академика Комарова ,д.5А,8108250,муниципальный округ Марфино,1963 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.5Б,Москва,ул Академика Комарова д.5Б,ул,Академика Комарова ,д.5Б,8108282,муниципальный округ Марфино,1963 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.5В,Москва,ул Академика Комарова д.5В,ул,Академика Комарова ,д.5В,8108275,муниципальный округ Марфино,1973 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.6,Москва,ул Академика Комарова д.6,ул,Академика Комарова ,д.6,8108297,муниципальный округ Марфино,1963 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.7,Москва,ул Академика Комарова д.7,ул,Академика Комарова ,д.7,8108308,муниципальный округ Марфино,1970 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.7А,Москва,ул Академика Комарова д.7А,ул,Академика Комарова ,д.7А,8108326,муниципальный округ Марфино,1960 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.7Б,Москва,ул Академика Комарова д.7Б,ул,Академика Комарова ,д.7Б,8108367,муниципальный округ Марфино,1960 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.7В,Москва,ул Академика Комарова д.7В,ул,Академика Комарова ,д.7В,8108378,муниципальный округ Марфино,1960 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.8,Москва,ул Академика Комарова д.8,ул,Академика Комарова ,д.8,8108385,муниципальный округ Марфино,1960 +2281031,г Москва ул Академика Комарова д.9А,Москва,ул Академика Комарова д.9А,ул,Академика Комарова ,д.9А,8108403,муниципальный округ Марфино,1961 +2281031,г Москва ул Академика Королева д.14,Москва,ул Академика Королева д.14,ул,Академика Королева ,д.14,8108574,муниципальный округ Марфино,1964 +2281031,г Москва ул Академика Королева д.16,Москва,ул Академика Королева д.16,ул,Академика Королева ,д.16,8108586,муниципальный округ Марфино,1961 +2281031,г Москва ул Академика Королева д.20,Москва,ул Академика Королева д.20,ул,Академика Королева ,д.20,8108599,муниципальный округ Марфино,1961 +2281031,г Москва ул Академика Королева д.22,Москва,ул Академика Королева д.22,ул,Академика Королева ,д.22,8108612,муниципальный округ Марфино,1960 +2281031,г Москва ул Академика Королева д.26,Москва,ул Академика Королева д.26,ул,Академика Королева ,д.26,8108619,муниципальный округ Марфино,1960 +2281031,г Москва ул Академика Королева д.28 кор.1,Москва,ул Академика Королева д.28 кор.1,ул,Академика Королева ,д.28 кор.1,8108631,муниципальный округ Марфино,1960 +2281031,г Москва ул Академика Королева д.28 кор.2,Москва,ул Академика Королева д.28 кор.2,ул,Академика Королева ,д.28 кор.2,8108637,муниципальный округ Марфино,1959 +2281031,г Москва ул Академика Королева д.28 кор.3,Москва,ул Академика Королева д.28 кор.3,ул,Академика Королева ,д.28 кор.3,8108647,муниципальный округ Марфино,1958 +2281031,г Москва ул Академика Королева д.30,Москва,ул Академика Королева д.30,ул,Академика Королева ,д.30,8108661,муниципальный округ Марфино,1960 +2281031,г Москва ул Академика Королева д.32,Москва,ул Академика Королева д.32,ул,Академика Королева ,д.32,8108695,муниципальный округ Марфино,2004 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.1,Москва,ул Ботаническая д.1,ул,Ботаническая ,д.1,8108837,муниципальный округ Марфино,1965 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.10,Москва,ул Ботаническая д.10,ул,Ботаническая ,д.10,8108979,муниципальный округ Марфино,1960 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.10А,Москва,ул Ботаническая д.10А,ул,Ботаническая ,д.10А,8108991,муниципальный округ Марфино,1958 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.12,Москва,ул Ботаническая д.12,ул,Ботаническая ,д.12,8108998,муниципальный округ Марфино,1957 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.14А,Москва,ул Ботаническая д.14А,ул,Ботаническая ,д.14А,8109002,муниципальный округ Марфино,1961 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.14Б,Москва,ул Ботаническая д.14Б,ул,Ботаническая ,д.14Б,8109008,муниципальный округ Марфино,1962 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.15,Москва,ул Ботаническая д.15,ул,Ботаническая ,д.15,8109013,муниципальный округ Марфино,1957 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.16,Москва,ул Ботаническая д.16,ул,Ботаническая ,д.16,8109020,муниципальный округ Марфино,1961 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.16А,Москва,ул Ботаническая д.16А,ул,Ботаническая ,д.16А,8109024,муниципальный округ Марфино,1962 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.17,Москва,ул Ботаническая д.17,ул,Ботаническая ,д.17,8109032,муниципальный округ Марфино,1959 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.17 кор.1,Москва,ул Ботаническая д.17 кор.1,ул,Ботаническая ,д.17 кор.1,7578839,муниципальный округ Марфино,2010 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.17 кор.2,Москва,ул Ботаническая д.17 кор.2,ул,Ботаническая ,д.17 кор.2,7578929,муниципальный округ Марфино,2010 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.19,Москва,ул Ботаническая д.19,ул,Ботаническая ,д.19,8109039,муниципальный округ Марфино,1960 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.19 кор.1,Москва,ул Ботаническая д.19 кор.1,ул,Ботаническая ,д.19 кор.1,7578933,муниципальный округ Марфино,2010 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.19 кор.2,Москва,ул Ботаническая д.19 кор.2,ул,Ботаническая ,д.19 кор.2,7578940,муниципальный округ Марфино,2010 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.19А,Москва,ул Ботаническая д.19А,ул,Ботаническая ,д.19А,8109044,муниципальный округ Марфино,1974 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.19Б,Москва,ул Ботаническая д.19Б,ул,Ботаническая ,д.19Б,8109047,муниципальный округ Марфино,1975 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.23,Москва,ул Ботаническая д.23,ул,Ботаническая ,д.23,8109053,муниципальный округ Марфино,1961 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.27,Москва,ул Ботаническая д.27,ул,Ботаническая ,д.27,8109057,муниципальный округ Марфино,1959 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.3,Москва,ул Ботаническая д.3,ул,Ботаническая ,д.3,8108852,муниципальный округ Марфино,1961 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.33 кор.5,Москва,ул Ботаническая д.33 кор.5,ул,Ботаническая ,д.33 кор.5,8109064,муниципальный округ Марфино,1955 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.33 кор.6,Москва,ул Ботаническая д.33 кор.6,ул,Ботаническая ,д.33 кор.6,8109068,муниципальный округ Марфино,1958 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.33 кор.7,Москва,ул Ботаническая д.33 кор.7,ул,Ботаническая ,д.33 кор.7,8109074,муниципальный округ Марфино,1974 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.33 кор.8,Москва,ул Ботаническая д.33 кор.8,ул,Ботаническая ,д.33 кор.8,8109080,муниципальный округ Марфино,1984 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.37/2 кор.1,Москва,ул Ботаническая д.37/2 кор.1,ул,Ботаническая ,д.37/2 кор.1,8109085,муниципальный округ Марфино,1960 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.37А,Москва,ул Ботаническая д.37А,ул,Ботаническая ,д.37А,8109094,муниципальный округ Марфино,1964 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.37Б,Москва,ул Ботаническая д.37Б,ул,Ботаническая ,д.37Б,8109523,муниципальный округ Марфино,1962 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.39,Москва,ул Ботаническая д.39,ул,Ботаническая ,д.39,8109531,муниципальный округ Марфино,1961 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.5,Москва,ул Ботаническая д.5,ул,Ботаническая ,д.5,8108873,муниципальный округ Марфино,1961 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.7,Москва,ул Ботаническая д.7,ул,Ботаническая ,д.7,8108960,муниципальный округ Марфино,1961 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.8,Москва,ул Ботаническая д.8,ул,Ботаническая ,д.8,8108969,муниципальный округ Марфино,1958 +2281031,г Москва ул Ботаническая д.9,Москва,ул Ботаническая д.9,ул,Ботаническая ,д.9,8108974,муниципальный округ Марфино,1961 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.1,Москва,ул Ботаническая М. д.1,ул,Ботаническая М. ,д.1,8109719,муниципальный округ Марфино,1964 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.10,Москва,ул Ботаническая М. д.10,ул,Ботаническая М. ,д.10,8109803,муниципальный округ Марфино,1959 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.11,Москва,ул Ботаническая М. д.11,ул,Ботаническая М. ,д.11,8109815,муниципальный округ Марфино,1957 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.12,Москва,ул Ботаническая М. д.12,ул,Ботаническая М. ,д.12,8109822,муниципальный округ Марфино,1958 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.13,Москва,ул Ботаническая М. д.13,ул,Ботаническая М. ,д.13,8109830,муниципальный округ Марфино,1958 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.14,Москва,ул Ботаническая М. д.14,ул,Ботаническая М. ,д.14,8109835,муниципальный округ Марфино,1959 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.15,Москва,ул Ботаническая М. д.15,ул,Ботаническая М. ,д.15,8109851,муниципальный округ Марфино,1960 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.16,Москва,ул Ботаническая М. д.16,ул,Ботаническая М. ,д.16,8109871,муниципальный округ Марфино,1958 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.17,Москва,ул Ботаническая М. д.17,ул,Ботаническая М. ,д.17,8109878,муниципальный округ Марфино,1959 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.18,Москва,ул Ботаническая М. д.18,ул,Ботаническая М. ,д.18,8109892,муниципальный округ Марфино,1958 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.19,Москва,ул Ботаническая М. д.19,ул,Ботаническая М. ,д.19,8109942,муниципальный округ Марфино,1958 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.2,Москва,ул Ботаническая М. д.2,ул,Ботаническая М. ,д.2,8109732,муниципальный округ Марфино,1961 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.20,Москва,ул Ботаническая М. д.20,ул,Ботаническая М. ,д.20,8109899,муниципальный округ Марфино,1958 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.21,Москва,ул Ботаническая М. д.21,ул,Ботаническая М. ,д.21,8109907,муниципальный округ Марфино,1958 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.22,Москва,ул Ботаническая М. д.22,ул,Ботаническая М. ,д.22,8109913,муниципальный округ Марфино,1958 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.23,Москва,ул Ботаническая М. д.23,ул,Ботаническая М. ,д.23,8109917,муниципальный округ Марфино,1958 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.24,Москва,ул Ботаническая М. д.24,ул,Ботаническая М. ,д.24,8109923,муниципальный округ Марфино,1958 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.3,Москва,ул Ботаническая М. д.3,ул,Ботаническая М. ,д.3,8109747,муниципальный округ Марфино,1963 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.4,Москва,ул Ботаническая М. д.4,ул,Ботаническая М. ,д.4,8109749,муниципальный округ Марфино,1960 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.5,Москва,ул Ботаническая М. д.5,ул,Ботаническая М. ,д.5,8109757,муниципальный округ Марфино,1961 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.6,Москва,ул Ботаническая М. д.6,ул,Ботаническая М. ,д.6,8109762,муниципальный округ Марфино,1959 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.7,Москва,ул Ботаническая М. д.7,ул,Ботаническая М. ,д.7,8109773,муниципальный округ Марфино,1959 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.8,Москва,ул Ботаническая М. д.8,ул,Ботаническая М. ,д.8,8109779,муниципальный округ Марфино,1959 +2281031,г Москва ул Ботаническая М. д.9,Москва,ул Ботаническая М. д.9,ул,Ботаническая М. ,д.9,8109788,муниципальный округ Марфино,1958 +2281031,г Москва ул Гостиничная д.10А,Москва,ул Гостиничная д.10А,ул,Гостиничная ,д.10А,8109573,муниципальный округ Марфино,1961 +2281031,г Москва ул Гостиничная д.6,Москва,ул Гостиничная д.6,ул,Гостиничная ,д.6,8109537,муниципальный округ Марфино,1959 +2281031,г Москва ул Гостиничная д.6 кор.1,Москва,ул Гостиничная д.6 кор.1,ул,Гостиничная ,д.6 кор.1,8109542,муниципальный округ Марфино,1989 +2281031,г Москва ул Гостиничная д.7А,Москва,ул Гостиничная д.7А,ул,Гостиничная ,д.7А,8109547,муниципальный округ Марфино,1963 +2281031,г Москва ул Гостиничная д.7Б,Москва,ул Гостиничная д.7Б,ул,Гостиничная ,д.7Б,8109552,муниципальный округ Марфино,1963 +2281031,г Москва ул Гостиничная д.9Б,Москва,ул Гостиничная д.9Б,ул,Гостиничная ,д.9Б,8109558,муниципальный округ Марфино,1964 +2281031,г Москва ул Гостиничная д.9В,Москва,ул Гостиничная д.9В,ул,Гостиничная ,д.9В,8109562,муниципальный округ Марфино,1966 +2281031,г Москва ул Кашенкин Луг д.1,Москва,ул Кашенкин Луг д.1,ул,Кашенкин Луг ,д.1,8109603,муниципальный округ Марфино,1961 +2281031,г Москва ул Кашенкин Луг д.11,Москва,ул Кашенкин Луг д.11,ул,Кашенкин Луг ,д.11,8109643,муниципальный округ Марфино,1958 +2281031,г Москва ул Кашенкин Луг д.2 кор.1,Москва,ул Кашенкин Луг д.2 кор.1,ул,Кашенкин Луг ,д.2 кор.1,8109608,муниципальный округ Марфино,1941 +2281031,г Москва ул Кашенкин Луг д.3,Москва,ул Кашенкин Луг д.3,ул,Кашенкин Луг ,д.3,8109621,муниципальный округ Марфино,1959 +2281031,г Москва ул Кашенкин Луг д.5,Москва,ул Кашенкин Луг д.5,ул,Кашенкин Луг ,д.5,8109630,муниципальный округ Марфино,1958 +2281031,г Москва ул Кашенкин Луг д.6 кор.1,Москва,ул Кашенкин Луг д.6 кор.1,ул,Кашенкин Луг ,д.6 кор.1,7579022,муниципальный округ Марфино,2010 +2281031,г Москва ул Кашенкин Луг д.6 кор.2,Москва,ул Кашенкин Луг д.6 кор.2,ул,Кашенкин Луг ,д.6 кор.2,7579025,муниципальный округ Марфино,2010 +2281031,г Москва ул Кашенкин Луг д.6 кор.3,Москва,ул Кашенкин Луг д.6 кор.3,ул,Кашенкин Луг ,д.6 кор.3,7579028,муниципальный округ Марфино,2010 +2281031,г Москва ул Кашенкин Луг д.8 кор.1,Москва,ул Кашенкин Луг д.8 кор.1,ул,Кашенкин Луг ,д.8 кор.1,7579030,муниципальный округ Марфино,2010 +2281031,г Москва ул Кашенкин Луг д.8 кор.2,Москва,ул Кашенкин Луг д.8 кор.2,ул,Кашенкин Луг ,д.8 кор.2,7579033,муниципальный округ Марфино,2010 +2281031,г Москва ул Кашенкин Луг д.8 кор.3,Москва,ул Кашенкин Луг д.8 кор.3,ул,Кашенкин Луг ,д.8 кор.3,7579037,муниципальный округ Марфино,2010 +2281031,г Москва ул Кашенкин Луг д.9,Москва,ул Кашенкин Луг д.9,ул,Кашенкин Луг ,д.9,8109637,муниципальный округ Марфино,1959 +2281031,г Москва ул Комдива Орлова д.10,Москва,ул Комдива Орлова д.10,ул,Комдива Орлова ,д.10,8109709,муниципальный округ Марфино,1967 +2281031,г Москва ул Комдива Орлова д.2/37 кор.2,Москва,ул Комдива Орлова д.2/37 кор.2,ул,Комдива Орлова ,д.2/37 кор.2,8109657,муниципальный округ Марфино,1969 +2281031,г Москва ул Комдива Орлова д.2/37 кор.3,Москва,ул Комдива Орлова д.2/37 кор.3,ул,Комдива Орлова ,д.2/37 кор.3,8109671,муниципальный округ Марфино,1972 +2281031,г Москва ул Комдива Орлова д.4,Москва,ул Комдива Орлова д.4,ул,Комдива Орлова ,д.4,8109680,муниципальный округ Марфино,1958 +2281031,г Москва ул Комдива Орлова д.6,Москва,ул Комдива Орлова д.6,ул,Комдива Орлова ,д.6,8109688,муниципальный округ Марфино,1962 +2281031,г Москва ул Комдива Орлова д.8,Москва,ул Комдива Орлова д.8,ул,Комдива Орлова ,д.8,8109699,муниципальный округ Марфино,1961 +2281031,г Москва ул Марфинская Б. д.1 кор.1,Москва,ул Марфинская Б. д.1 кор.1,ул,Марфинская Б. ,д.1 кор.1,7582156,муниципальный округ Марфино,2009 +2281031,г Москва ул Марфинская Б. д.1 кор.2,Москва,ул Марфинская Б. д.1 кор.2,ул,Марфинская Б. ,д.1 кор.2,8108729,муниципальный округ Марфино,2009 +2281031,г Москва ул Марфинская Б. д.1 кор.3,Москва,ул Марфинская Б. д.1 кор.3,ул,Марфинская Б. ,д.1 кор.3,8108794,муниципальный округ Марфино,2009 +2281031,г Москва ул Марфинская Б. д.1 кор.4,Москва,ул Марфинская Б. д.1 кор.4,ул,Марфинская Б. ,д.1 кор.4,8108799,муниципальный округ Марфино,2009 +2281031,г Москва ул Марфинская Б. д.2,Москва,ул Марфинская Б. д.2,ул,Марфинская Б. ,д.2,8108821,муниципальный округ Марфино,1964 +2281031,г Москва ул Марфинская Б. д.4 кор.1,Москва,ул Марфинская Б. д.4 кор.1,ул,Марфинская Б. ,д.4 кор.1,7582168,муниципальный округ Марфино,2010 +2281031,г Москва ул Марфинская Б. д.4 кор.2,Москва,ул Марфинская Б. д.4 кор.2,ул,Марфинская Б. ,д.4 кор.2,7582173,муниципальный округ Марфино,2010 +2281031,г Москва ул Марфинская Б. д.4 кор.3,Москва,ул Марфинская Б. д.4 кор.3,ул,Марфинская Б. ,д.4 кор.3,7582178,муниципальный округ Марфино,2010 +2281031,г Москва ул Марфинская Б. д.4 кор.4,Москва,ул Марфинская Б. д.4 кор.4,ул,Марфинская Б. ,д.4 кор.4,7582183,муниципальный округ Марфино,2010 +2281031,г Москва ул Марфинская Б. д.4 кор.5,Москва,ул Марфинская Б. д.4 кор.5,ул,Марфинская Б. ,д.4 кор.5,7582188,муниципальный округ Марфино,2010 +2281031,г Москва ул Марфинская Б. д.4 кор.6,Москва,ул Марфинская Б. д.4 кор.6,ул,Марфинская Б. ,д.4 кор.6,7582194,муниципальный округ Марфино,2010 +2281031,г Москва ул Марфинская Б. д.4 кор.7,Москва,ул Марфинская Б. д.4 кор.7,ул,Марфинская Б. ,д.4 кор.7,7582201,муниципальный округ Марфино,2010 +2281031,г Москва ул Марфинская Б. д.6,Москва,ул Марфинская Б. д.6,ул,Марфинская Б. ,д.6,8108829,муниципальный округ Марфино,1963 +2281032,г Москва пер Институтский д.10,Москва,пер Институтский д.10,пер,Институтский ,д.10,7996704,муниципальный округ Марьина роща,1984 +2281032,г Москва пер Институтский д.12,Москва,пер Институтский д.12,пер,Институтский ,д.12,7996705,муниципальный округ Марьина роща,1981 +2281032,г Москва пер Лазаревский д.2,Москва,пер Лазаревский д.2,пер,Лазаревский ,д.2,7996707,муниципальный округ Марьина роща,1972 +2281032,г Москва пер Лазаревский д.4,Москва,пер Лазаревский д.4,пер,Лазаревский ,д.4,7996708,муниципальный округ Марьина роща,1978 +2281032,г Москва пер Лазаревский д.8,Москва,пер Лазаревский д.8,пер,Лазаревский ,д.8,7996709,муниципальный округ Марьина роща,1960 +2281032,г Москва пер Минаевский д.3,Москва,пер Минаевский д.3,пер,Минаевский ,д.3,7996756,муниципальный округ Марьина роща,1964 +2281032,г Москва пер Октябрьский д.13,Москва,пер Октябрьский д.13,пер,Октябрьский ,д.13,7996819,муниципальный округ Марьина роща,1974 +2281032,г Москва пер Октябрьский д.13,Москва,пер Октябрьский д.13,пер,Октябрьский ,д.13,7996820,муниципальный округ Марьина роща,н.д. +2281032,г Москва пер Октябрьский д.5,Москва,пер Октябрьский д.5,пер,Октябрьский ,д.5,8201915,муниципальный округ Марьина роща,н.д. +2281032,г Москва пер Октябрьский д.9,Москва,пер Октябрьский д.9,пер,Октябрьский ,д.9,8034121,муниципальный округ Марьина роща,2002 +2281032,г Москва проезд Марьиной Рощи 1-й д.11,Москва,проезд Марьиной Рощи 1-й д.11,проезд,Марьиной Рощи 1-й ,д.11,7996710,муниципальный округ Марьина роща,1961 +2281032,г Москва проезд Марьиной Рощи 1-й д.11,Москва,проезд Марьиной Рощи 1-й д.11,проезд,Марьиной Рощи 1-й ,д.11,7996711,муниципальный округ Марьина роща,н.д. +2281032,г Москва проезд Марьиной Рощи 1-й д.3,Москва,проезд Марьиной Рощи 1-й д.3,проезд,Марьиной Рощи 1-й ,д.3,7996712,муниципальный округ Марьина роща,1958 +2281032,г Москва проезд Марьиной Рощи 1-й д.7/9,Москва,проезд Марьиной Рощи 1-й д.7/9,проезд,Марьиной Рощи 1-й ,д.7/9,7996713,муниципальный округ Марьина роща,1959 +2281032,г Москва проезд Марьиной Рощи 17-й д.2,Москва,проезд Марьиной Рощи 17-й д.2,проезд,Марьиной Рощи 17-й ,д.2,7996714,муниципальный округ Марьина роща,1999 +2281032,г Москва проезд Марьиной Рощи 2-й д.11/15,Москва,проезд Марьиной Рощи 2-й д.11/15,проезд,Марьиной Рощи 2-й ,д.11/15,7996715,муниципальный округ Марьина роща,1959 +2281032,г Москва проезд Марьиной Рощи 2-й д.17,Москва,проезд Марьиной Рощи 2-й д.17,проезд,Марьиной Рощи 2-й ,д.17,7996716,муниципальный округ Марьина роща,1962 +2281032,г Москва проезд Марьиной Рощи 2-й д.21/23,Москва,проезд Марьиной Рощи 2-й д.21/23,проезд,Марьиной Рощи 2-й ,д.21/23,7996717,муниципальный округ Марьина роща,1959 +2281032,г Москва проезд Марьиной Рощи 3-й д.3/9,Москва,проезд Марьиной Рощи 3-й д.3/9,проезд,Марьиной Рощи 3-й ,д.3/9,7996730,муниципальный округ Марьина роща,1957 +2281032,г Москва проезд Марьиной Рощи 3-й д.5,Москва,проезд Марьиной Рощи 3-й д.5,проезд,Марьиной Рощи 3-й ,д.5,7996732,муниципальный округ Марьина роща,1976 +2281032,г Москва проезд Марьиной Рощи 4-й д.3/5,Москва,проезд Марьиной Рощи 4-й д.3/5,проезд,Марьиной Рощи 4-й ,д.3/5,7996744,муниципальный округ Марьина роща,1958 +2281032,г Москва проезд Марьиной Рощи 5-й д.3/7,Москва,проезд Марьиной Рощи 5-й д.3/7,проезд,Марьиной Рощи 5-й ,д.3/7,7996754,муниципальный округ Марьина роща,1959 +2281032,г Москва проезд Марьиной Рощи 9-й д.6А,Москва,проезд Марьиной Рощи 9-й д.6А,проезд,Марьиной Рощи 9-й ,д.6А,7996755,муниципальный округ Марьина роща,1970 +2281032,г Москва проезд Стрелецкий 1-й д.3,Москва,проезд Стрелецкий 1-й д.3,проезд,Стрелецкий 1-й ,д.3,7996859,муниципальный округ Марьина роща,1973 +2281032,г Москва проезд Стрелецкий 2-й д.10,Москва,проезд Стрелецкий 2-й д.10,проезд,Стрелецкий 2-й ,д.10,7996860,муниципальный округ Марьина роща,1969 +2281032,г Москва проезд Стрелецкий 2-й д.7,Москва,проезд Стрелецкий 2-й д.7,проезд,Стрелецкий 2-й ,д.7,7996861,муниципальный округ Марьина роща,1969 +2281032,г Москва проезд Стрелецкий 4-й д.11,Москва,проезд Стрелецкий 4-й д.11,проезд,Стрелецкий 4-й ,д.11,7996862,муниципальный округ Марьина роща,1960 +2281032,г Москва проезд Стрелецкий 4-й д.13,Москва,проезд Стрелецкий 4-й д.13,проезд,Стрелецкий 4-й ,д.13,7996863,муниципальный округ Марьина роща,1957 +2281032,г Москва проезд Стрелецкий 4-й д.4,Москва,проезд Стрелецкий 4-й д.4,проезд,Стрелецкий 4-й ,д.4,7996864,муниципальный округ Марьина роща,1973 +2281032,г Москва проезд Стрелецкий 4-й д.5,Москва,проезд Стрелецкий 4-й д.5,проезд,Стрелецкий 4-й ,д.5,7996865,муниципальный округ Марьина роща,1958 +2281032,г Москва проезд Стрелецкий 4-й д.7А,Москва,проезд Стрелецкий 4-й д.7А,проезд,Стрелецкий 4-й ,д.7А,7996866,муниципальный округ Марьина роща,1981 +2281032,г Москва ул Анненская д.1,Москва,ул Анненская д.1,ул,Анненская ,д.1,7764038,муниципальный округ Марьина роща,1960 +2281032,г Москва ул Анненская д.2,Москва,ул Анненская д.2,ул,Анненская ,д.2,7996692,муниципальный округ Марьина роща,1965 +2281032,г Москва ул Анненская д.3,Москва,ул Анненская д.3,ул,Анненская ,д.3,7996693,муниципальный округ Марьина роща,1967 +2281032,г Москва ул Анненская д.4,Москва,ул Анненская д.4,ул,Анненская ,д.4,7996694,муниципальный округ Марьина роща,1964 +2281032,г Москва ул Анненская д.5,Москва,ул Анненская д.5,ул,Анненская ,д.5,7996695,муниципальный округ Марьина роща,1961 +2281032,г Москва ул Анненская д.6,Москва,ул Анненская д.6,ул,Анненская ,д.6,7996696,муниципальный округ Марьина роща,1963 +2281032,г Москва ул Анненская д.7 кор.1,Москва,ул Анненская д.7 кор.1,ул,Анненская ,д.7 кор.1,7996697,муниципальный округ Марьина роща,1961 +2281032,г Москва ул Анненская д.7 кор.2,Москва,ул Анненская д.7 кор.2,ул,Анненская ,д.7 кор.2,7996698,муниципальный округ Марьина роща,1958 +2281032,г Москва ул Анненская д.8,Москва,ул Анненская д.8,ул,Анненская ,д.8,7996699,муниципальный округ Марьина роща,1959 +2281032,г Москва ул Анненская д.9,Москва,ул Анненская д.9,ул,Анненская ,д.9,7996700,муниципальный округ Марьина роща,1961 +2281032,г Москва ул Двинцев д.4,Москва,ул Двинцев д.4,ул,Двинцев ,д.4,7996701,муниципальный округ Марьина роща,н.д. +2281032,г Москва ул Двинцев д.4,Москва,ул Двинцев д.4,ул,Двинцев ,д.4,7996702,муниципальный округ Марьина роща,1959 +2281032,г Москва ул Двинцев д.8,Москва,ул Двинцев д.8,ул,Двинцев ,д.8,7996703,муниципальный округ Марьина роща,1971 +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 2-я д.10/14,Москва,ул Марьиной Рощи 2-я д.10/14,ул,Марьиной Рощи 2-я ,д.10/14,7996719,муниципальный округ Марьина роща,1960 +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 2-я д.12,Москва,ул Марьиной Рощи 2-я д.12,ул,Марьиной Рощи 2-я ,д.12,7713194,муниципальный округ Марьина роща,1974 +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 2-я д.14 кор.А,Москва,ул Марьиной Рощи 2-я д.14 кор.А,ул,Марьиной Рощи 2-я ,д.14 кор.А,8197708,муниципальный округ Марьина роща,н.д. +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 2-я д.16,Москва,ул Марьиной Рощи 2-я д.16,ул,Марьиной Рощи 2-я ,д.16,7996720,муниципальный округ Марьина роща,1987 +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 2-я д.20,Москва,ул Марьиной Рощи 2-я д.20,ул,Марьиной Рощи 2-я ,д.20,7996723,муниципальный округ Марьина роща,1977 +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 2-я д.22,Москва,ул Марьиной Рощи 2-я д.22,ул,Марьиной Рощи 2-я ,д.22,7996724,муниципальный округ Марьина роща,1977 +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 3-я д.17,Москва,ул Марьиной Рощи 3-я д.17,ул,Марьиной Рощи 3-я ,д.17,7996733,муниципальный округ Марьина роща,1977 +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 3-я д.19,Москва,ул Марьиной Рощи 3-я д.19,ул,Марьиной Рощи 3-я ,д.19,7996734,муниципальный округ Марьина роща,1976 +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 3-я д.22/28,Москва,ул Марьиной Рощи 3-я д.22/28,ул,Марьиной Рощи 3-я ,д.22/28,7996735,муниципальный округ Марьина роща,1958 +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 3-я д.3/7,Москва,ул Марьиной Рощи 3-я д.3/7,ул,Марьиной Рощи 3-я ,д.3/7,7996738,муниципальный округ Марьина роща,1959 +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 3-я д.30,Москва,ул Марьиной Рощи 3-я д.30,ул,Марьиной Рощи 3-я ,д.30,7996737,муниципальный округ Марьина роща,1983 +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 3-я д.30,Москва,ул Марьиной Рощи 3-я д.30,ул,Марьиной Рощи 3-я ,д.30,7996736,муниципальный округ Марьина роща,н.д. +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 3-я д.4 кор.1,Москва,ул Марьиной Рощи 3-я д.4 кор.1,ул,Марьиной Рощи 3-я ,д.4 кор.1,7996739,муниципальный округ Марьина роща,1956 +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 3-я д.4 кор.2,Москва,ул Марьиной Рощи 3-я д.4 кор.2,ул,Марьиной Рощи 3-я ,д.4 кор.2,7996740,муниципальный округ Марьина роща,1956 +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 3-я д.4 кор.3,Москва,ул Марьиной Рощи 3-я д.4 кор.3,ул,Марьиной Рощи 3-я ,д.4 кор.3,7996741,муниципальный округ Марьина роща,1956 +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 3-я д.6,Москва,ул Марьиной Рощи 3-я д.6,ул,Марьиной Рощи 3-я ,д.6,7996742,муниципальный округ Марьина роща,1957 +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 4-я д.17,Москва,ул Марьиной Рощи 4-я д.17,ул,Марьиной Рощи 4-я ,д.17,7996746,муниципальный округ Марьина роща,1976 +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 4-я д.23/25,Москва,ул Марьиной Рощи 4-я д.23/25,ул,Марьиной Рощи 4-я ,д.23/25,7996747,муниципальный округ Марьина роща,1958 +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 4-я д.4,Москва,ул Марьиной Рощи 4-я д.4,ул,Марьиной Рощи 4-я ,д.4,7996748,муниципальный округ Марьина роща,1979 +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 4-я д.4А,Москва,ул Марьиной Рощи 4-я д.4А,ул,Марьиной Рощи 4-я ,д.4А,7996749,муниципальный округ Марьина роща,1966 +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 4-я д.6,Москва,ул Марьиной Рощи 4-я д.6,ул,Марьиной Рощи 4-я ,д.6,7996750,муниципальный округ Марьина роща,1968 +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 4-я д.8,Москва,ул Марьиной Рощи 4-я д.8,ул,Марьиной Рощи 4-я ,д.8,7996751,муниципальный округ Марьина роща,1966 +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 4-я д.8А,Москва,ул Марьиной Рощи 4-я д.8А,ул,Марьиной Рощи 4-я ,д.8А,7996752,муниципальный округ Марьина роща,1965 +2281032,г Москва ул Марьиной Рощи 4-я д.9/11,Москва,ул Марьиной Рощи 4-я д.9/11,ул,Марьиной Рощи 4-я ,д.9/11,7996753,муниципальный округ Марьина роща,1957 +2281032,г Москва ул Новосущевская д.13/1,Москва,ул Новосущевская д.13/1,ул,Новосущевская ,д.13/1,8206580,муниципальный округ Марьина роща,н.д. +2281032,г Москва ул Новосущевская д.15 кор.1,Москва,ул Новосущевская д.15 кор.1,ул,Новосущевская ,д.15 кор.1,7996757,муниципальный округ Марьина роща,1958 +2281032,г Москва ул Новосущевская д.15 кор.2,Москва,ул Новосущевская д.15 кор.2,ул,Новосущевская ,д.15 кор.2,7996758,муниципальный округ Марьина роща,1964 +2281032,г Москва ул Новосущевская д.21,Москва,ул Новосущевская д.21,ул,Новосущевская ,д.21,7714278,муниципальный округ Марьина роща,2000 +2281032,г Москва ул Новосущевская д.9,Москва,ул Новосущевская д.9,ул,Новосущевская ,д.9,7996759,муниципальный округ Марьина роща,1983 +2281032,г Москва ул Образцова д.12,Москва,ул Образцова д.12,ул,Образцова ,д.12,7996761,муниципальный округ Марьина роща,1927 +2281032,г Москва ул Образцова д.24,Москва,ул Образцова д.24,ул,Образцова ,д.24,7996762,муниципальный округ Марьина роща,1970 +2281032,г Москва ул Образцова д.8А,Москва,ул Образцова д.8А,ул,Образцова ,д.8А,7996763,муниципальный округ Марьина роща,1971 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.1,Москва,ул Октябрьская д.1,ул,Октябрьская ,д.1,7714274,муниципальный округ Марьина роща,1974 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.105,Москва,ул Октябрьская д.105,ул,Октябрьская ,д.105,7996764,муниципальный округ Марьина роща,1980 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.105 кор.1,Москва,ул Октябрьская д.105 кор.1,ул,Октябрьская ,д.105 кор.1,7996765,муниципальный округ Марьина роща,1980 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.11,Москва,ул Октябрьская д.11,ул,Октябрьская ,д.11,7996766,муниципальный округ Марьина роща,1974 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.16А,Москва,ул Октябрьская д.16А,ул,Октябрьская ,д.16А,7996767,муниципальный округ Марьина роща,1960 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.18,Москва,ул Октябрьская д.18,ул,Октябрьская ,д.18,7996768,муниципальный округ Марьина роща,1917 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.19,Москва,ул Октябрьская д.19,ул,Октябрьская ,д.19,7996769,муниципальный округ Марьина роща,1971 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.20,Москва,ул Октябрьская д.20,ул,Октябрьская ,д.20,7996770,муниципальный округ Марьина роща,1962 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.33,Москва,ул Октябрьская д.33,ул,Октябрьская ,д.33,7996772,муниципальный округ Марьина роща,1983 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.35,Москва,ул Октябрьская д.35,ул,Октябрьская ,д.35,7996773,муниципальный округ Марьина роща,1970 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.36,Москва,ул Октябрьская д.36,ул,Октябрьская ,д.36,7996774,муниципальный округ Марьина роща,1990 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.37,Москва,ул Октябрьская д.37,ул,Октябрьская ,д.37,7996775,муниципальный округ Марьина роща,1972 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.38 кор.1,Москва,ул Октябрьская д.38 кор.1,ул,Октябрьская ,д.38 кор.1,7996776,муниципальный округ Марьина роща,1926 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.38 кор.2,Москва,ул Октябрьская д.38 кор.2,ул,Октябрьская ,д.38 кор.2,7996777,муниципальный округ Марьина роща,1926 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.38 кор.4,Москва,ул Октябрьская д.38 кор.4,ул,Октябрьская ,д.38 кор.4,7996778,муниципальный округ Марьина роща,1926 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.38 кор.5,Москва,ул Октябрьская д.38 кор.5,ул,Октябрьская ,д.38 кор.5,7996780,муниципальный округ Марьина роща,1926 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.38 кор.6,Москва,ул Октябрьская д.38 кор.6,ул,Октябрьская ,д.38 кор.6,7996781,муниципальный округ Марьина роща,1926 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.38 кор.7,Москва,ул Октябрьская д.38 кор.7,ул,Октябрьская ,д.38 кор.7,7996783,муниципальный округ Марьина роща,1926 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.4,Москва,ул Октябрьская д.4,ул,Октябрьская ,д.4,7996786,муниципальный округ Марьина роща,1929 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.40,Москва,ул Октябрьская д.40,ул,Октябрьская ,д.40,8029897,муниципальный округ Марьина роща,н.д. +2281032,г Москва ул Октябрьская д.42,Москва,ул Октябрьская д.42,ул,Октябрьская ,д.42,7996787,муниципальный округ Марьина роща,1969 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.5,Москва,ул Октябрьская д.5,ул,Октябрьская ,д.5,7996789,муниципальный округ Марьина роща,1917 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.56 кор.1,Москва,ул Октябрьская д.56 кор.1,ул,Октябрьская ,д.56 кор.1,7996790,муниципальный округ Марьина роща,1958 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.56 кор.2,Москва,ул Октябрьская д.56 кор.2,ул,Октябрьская ,д.56 кор.2,7996792,муниципальный округ Марьина роща,1958 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.60 кор.1,Москва,ул Октябрьская д.60 кор.1,ул,Октябрьская ,д.60 кор.1,7996793,муниципальный округ Марьина роща,1959 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.60 кор.2,Москва,ул Октябрьская д.60 кор.2,ул,Октябрьская ,д.60 кор.2,7996794,муниципальный округ Марьина роща,1959 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.62,Москва,ул Октябрьская д.62,ул,Октябрьская ,д.62,7996796,муниципальный округ Марьина роща,1960 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.64,Москва,ул Октябрьская д.64,ул,Октябрьская ,д.64,7996799,муниципальный округ Марьина роща,1960 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.64,Москва,ул Октябрьская д.64,ул,Октябрьская ,д.64,7996798,муниципальный округ Марьина роща,н.д. +2281032,г Москва ул Октябрьская д.66,Москва,ул Октябрьская д.66,ул,Октябрьская ,д.66,7996803,муниципальный округ Марьина роща,1960 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.68,Москва,ул Октябрьская д.68,ул,Октябрьская ,д.68,7996805,муниципальный округ Марьина роща,1961 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.69,Москва,ул Октябрьская д.69,ул,Октябрьская ,д.69,7996806,муниципальный округ Марьина роща,1935 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.7,Москва,ул Октябрьская д.7,ул,Октябрьская ,д.7,7996808,муниципальный округ Марьина роща,1917 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.89,Москва,ул Октябрьская д.89,ул,Октябрьская ,д.89,7996810,муниципальный округ Марьина роща,1970 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.9/1,Москва,ул Октябрьская д.9/1,ул,Октябрьская ,д.9/1,7996811,муниципальный округ Марьина роща,1899 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.91 кор.1,Москва,ул Октябрьская д.91 кор.1,ул,Октябрьская ,д.91 кор.1,7996813,муниципальный округ Марьина роща,1969 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.91 кор.2,Москва,ул Октябрьская д.91 кор.2,ул,Октябрьская ,д.91 кор.2,7996815,муниципальный округ Марьина роща,1974 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.91 кор.3,Москва,ул Октябрьская д.91 кор.3,ул,Октябрьская ,д.91 кор.3,7996816,муниципальный округ Марьина роща,1967 +2281032,г Москва ул Октябрьская д.91 кор.4,Москва,ул Октябрьская д.91 кор.4,ул,Октябрьская ,д.91 кор.4,7996818,муниципальный округ Марьина роща,1967 +2281032,г Москва ул Полковая д.20,Москва,ул Полковая д.20,ул,Полковая ,д.20,7996821,муниципальный округ Марьина роща,2002 +2281032,г Москва ул Советской Армии д.13,Москва,ул Советской Армии д.13,ул,Советской Армии ,д.13,7996822,муниципальный округ Марьина роща,1958 +2281032,г Москва ул Советской Армии д.15,Москва,ул Советской Армии д.15,ул,Советской Армии ,д.15,7996824,муниципальный округ Марьина роща,н.д. +2281032,г Москва ул Советской Армии д.15,Москва,ул Советской Армии д.15,ул,Советской Армии ,д.15,7996823,муниципальный округ Марьина роща,1926 +2281032,г Москва ул Советской Армии д.17/52,Москва,ул Советской Армии д.17/52,ул,Советской Армии ,д.17/52,7996826,муниципальный округ Марьина роща,1980 +2281032,г Москва ул Советской Армии д.17/52,Москва,ул Советской Армии д.17/52,ул,Советской Армии ,д.17/52,7996827,муниципальный округ Марьина роща,н.д. +2281032,г Москва ул Советской Армии д.3,Москва,ул Советской Армии д.3,ул,Советской Армии ,д.3,7996828,муниципальный округ Марьина роща,1966 +2281032,г Москва ул Советской Армии д.7,Москва,ул Советской Армии д.7,ул,Советской Армии ,д.7,7996830,муниципальный округ Марьина роща,1981 +2281032,г Москва ул Стрелецкая д.10,Москва,ул Стрелецкая д.10,ул,Стрелецкая ,д.10,7996844,муниципальный округ Марьина роща,1969 +2281032,г Москва ул Стрелецкая д.13,Москва,ул Стрелецкая д.13,ул,Стрелецкая ,д.13,7996845,муниципальный округ Марьина роща,1970 +2281032,г Москва ул Стрелецкая д.14 кор.1,Москва,ул Стрелецкая д.14 кор.1,ул,Стрелецкая ,д.14 кор.1,7996846,муниципальный округ Марьина роща,1968 +2281032,г Москва ул Стрелецкая д.14 кор.2,Москва,ул Стрелецкая д.14 кор.2,ул,Стрелецкая ,д.14 кор.2,7996847,муниципальный округ Марьина роща,1972 +2281032,г Москва ул Стрелецкая д.15,Москва,ул Стрелецкая д.15,ул,Стрелецкая ,д.15,7996848,муниципальный округ Марьина роща,1956 +2281032,г Москва ул Стрелецкая д.16,Москва,ул Стрелецкая д.16,ул,Стрелецкая ,д.16,7996849,муниципальный округ Марьина роща,1965 +2281032,г Москва ул Стрелецкая д.18,Москва,ул Стрелецкая д.18,ул,Стрелецкая ,д.18,7996850,муниципальный округ Марьина роща,1984 +2281032,г Москва ул Стрелецкая д.5,Москва,ул Стрелецкая д.5,ул,Стрелецкая ,д.5,7996851,муниципальный округ Марьина роща,1977 +2281032,г Москва ул Стрелецкая д.7,Москва,ул Стрелецкая д.7,ул,Стрелецкая ,д.7,7996852,муниципальный округ Марьина роща,1959 +2281032,г Москва ул Стрелецкая д.8,Москва,ул Стрелецкая д.8,ул,Стрелецкая ,д.8,7996854,муниципальный округ Марьина роща,1971 +2281032,г Москва ул Стрелецкая д.9 кор.1,Москва,ул Стрелецкая д.9 кор.1,ул,Стрелецкая ,д.9 кор.1,7996857,муниципальный округ Марьина роща,1988 +2281032,г Москва ул Стрелецкая д.9 кор.2,Москва,ул Стрелецкая д.9 кор.2,ул,Стрелецкая ,д.9 кор.2,7996858,муниципальный округ Марьина роща,1989 +2281032,г Москва ул Сущевский Вал д.13/1,Москва,ул Сущевский Вал д.13/1,ул,Сущевский Вал ,д.13/1,7996868,муниципальный округ Марьина роща,1959 +2281032,г Москва ул Сущевский Вал д.14/22 кор.1,Москва,ул Сущевский Вал д.14/22 кор.1,ул,Сущевский Вал ,д.14/22 кор.1,7996869,муниципальный округ Марьина роща,1927 +2281032,г Москва ул Сущевский Вал д.14/22 кор.2,Москва,ул Сущевский Вал д.14/22 кор.2,ул,Сущевский Вал ,д.14/22 кор.2,7996870,муниципальный округ Марьина роща,1927 +2281032,г Москва ул Сущевский Вал д.14/22 кор.3,Москва,ул Сущевский Вал д.14/22 кор.3,ул,Сущевский Вал ,д.14/22 кор.3,7996871,муниципальный округ Марьина роща,1929 +2281032,г Москва ул Сущевский Вал д.14/22 кор.4,Москва,ул Сущевский Вал д.14/22 кор.4,ул,Сущевский Вал ,д.14/22 кор.4,7996872,муниципальный округ Марьина роща,1927 +2281032,г Москва ул Сущевский Вал д.14/22 кор.7,Москва,ул Сущевский Вал д.14/22 кор.7,ул,Сущевский Вал ,д.14/22 кор.7,7996873,муниципальный округ Марьина роща,1928 +2281032,г Москва ул Сущевский Вал д.22,Москва,ул Сущевский Вал д.22,ул,Сущевский Вал ,д.22,7996874,муниципальный округ Марьина роща,1938 +2281032,г Москва ул Сущевский Вал д.23,Москва,ул Сущевский Вал д.23,ул,Сущевский Вал ,д.23,7996875,муниципальный округ Марьина роща,1967 +2281032,г Москва ул Сущевский Вал д.3/5,Москва,ул Сущевский Вал д.3/5,ул,Сущевский Вал ,д.3/5,7996876,муниципальный округ Марьина роща,1939 +2281032,г Москва ул Сущевский Вал д.3/5А,Москва,ул Сущевский Вал д.3/5А,ул,Сущевский Вал ,д.3/5А,7996877,муниципальный округ Марьина роща,1955 +2281032,г Москва ул Сущевский Вал д.41,Москва,ул Сущевский Вал д.41,ул,Сущевский Вал ,д.41,7996878,муниципальный округ Марьина роща,1960 +2281032,г Москва ул Сущевский Вал д.55,Москва,ул Сущевский Вал д.55,ул,Сущевский Вал ,д.55,7996879,муниципальный округ Марьина роща,1958 +2281032,г Москва ул Сущевский Вал д.63,Москва,ул Сущевский Вал д.63,ул,Сущевский Вал ,д.63,7996880,муниципальный округ Марьина роща,1960 +2281032,г Москва ул Сущевский Вал д.67,Москва,ул Сущевский Вал д.67,ул,Сущевский Вал ,д.67,7996881,муниципальный округ Марьина роща,1960 +2281032,г Москва ул Сущевский Вал д.69,Москва,ул Сущевский Вал д.69,ул,Сущевский Вал ,д.69,7996882,муниципальный округ Марьина роща,1966 +2281032,г Москва ул Сущевский Вал д.71,Москва,ул Сущевский Вал д.71,ул,Сущевский Вал ,д.71,7996883,муниципальный округ Марьина роща,1966 +2281032,г Москва ул Сущевский Вал д.73,Москва,ул Сущевский Вал д.73,ул,Сущевский Вал ,д.73,7996884,муниципальный округ Марьина роща,1965 +2281032,г Москва ул Тихвинская д.12,Москва,ул Тихвинская д.12,ул,Тихвинская ,д.12,7996885,муниципальный округ Марьина роща,1982 +2281032,г Москва ул Тихвинская д.16,Москва,ул Тихвинская д.16,ул,Тихвинская ,д.16,7996886,муниципальный округ Марьина роща,1982 +2281032,г Москва ул Тихвинская д.18/5,Москва,ул Тихвинская д.18/5,ул,Тихвинская ,д.18/5,8056646,муниципальный округ Марьина роща,1978 +2281032,г Москва ул Тихвинская д.20,Москва,ул Тихвинская д.20,ул,Тихвинская ,д.20,7996887,муниципальный округ Марьина роща,1978 +2281032,г Москва ул Тихвинская д.4,Москва,ул Тихвинская д.4,ул,Тихвинская ,д.4,7714281,муниципальный округ Марьина роща,1999 +2281032,г Москва ул Трифоновская д.11,Москва,ул Трифоновская д.11,ул,Трифоновская ,д.11,7996889,муниципальный округ Марьина роща,1981 +2281032,г Москва ул Трифоновская д.12,Москва,ул Трифоновская д.12,ул,Трифоновская ,д.12,7996890,муниципальный округ Марьина роща,1993 +2281032,г Москва ул Трифоновская д.4,Москва,ул Трифоновская д.4,ул,Трифоновская ,д.4,7996891,муниципальный округ Марьина роща,1970 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.1 кор.1,Москва,ул Шереметьевская д.1 кор.1,ул,Шереметьевская ,д.1 кор.1,7996892,муниципальный округ Марьина роща,1958 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.1 кор.2,Москва,ул Шереметьевская д.1 кор.2,ул,Шереметьевская ,д.1 кор.2,7996894,муниципальный округ Марьина роща,н.д. +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.1 кор.2,Москва,ул Шереметьевская д.1 кор.2,ул,Шереметьевская ,д.1 кор.2,7996893,муниципальный округ Марьина роща,1958 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.11 кор.2,Москва,ул Шереметьевская д.11 кор.2,ул,Шереметьевская ,д.11 кор.2,7996896,муниципальный округ Марьина роща,1962 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.13 кор.1,Москва,ул Шереметьевская д.13 кор.1,ул,Шереметьевская ,д.13 кор.1,7996897,муниципальный округ Марьина роща,1962 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.13 кор.2,Москва,ул Шереметьевская д.13 кор.2,ул,Шереметьевская ,д.13 кор.2,7996898,муниципальный округ Марьина роща,1960 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.15 кор.2,Москва,ул Шереметьевская д.15 кор.2,ул,Шереметьевская ,д.15 кор.2,7996899,муниципальный округ Марьина роща,1960 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.17 кор.1,Москва,ул Шереметьевская д.17 кор.1,ул,Шереметьевская ,д.17 кор.1,7996900,муниципальный округ Марьина роща,1960 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.17 кор.2,Москва,ул Шереметьевская д.17 кор.2,ул,Шереметьевская ,д.17 кор.2,7996901,муниципальный округ Марьина роща,1962 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.19 кор.1,Москва,ул Шереметьевская д.19 кор.1,ул,Шереметьевская ,д.19 кор.1,7996903,муниципальный округ Марьина роща,1981 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.19 кор.2,Москва,ул Шереметьевская д.19 кор.2,ул,Шереметьевская ,д.19 кор.2,7996904,муниципальный округ Марьина роща,1983 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.25,Москва,ул Шереметьевская д.25,ул,Шереметьевская ,д.25,7996905,муниципальный округ Марьина роща,1971 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.27,Москва,ул Шереметьевская д.27,ул,Шереметьевская ,д.27,7996906,муниципальный округ Марьина роща,1998 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.31 кор.1,Москва,ул Шереметьевская д.31 кор.1,ул,Шереметьевская ,д.31 кор.1,7996907,муниципальный округ Марьина роща,1963 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.31 кор.2,Москва,ул Шереметьевская д.31 кор.2,ул,Шереметьевская ,д.31 кор.2,7996909,муниципальный округ Марьина роща,1963 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.35,Москва,ул Шереметьевская д.35,ул,Шереметьевская ,д.35,7996910,муниципальный округ Марьина роща,1987 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.37,Москва,ул Шереметьевская д.37,ул,Шереметьевская ,д.37,7996911,муниципальный округ Марьина роща,1970 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.37 кор.1,Москва,ул Шереметьевская д.37 кор.1,ул,Шереметьевская ,д.37 кор.1,7996913,муниципальный округ Марьина роща,2001 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.37 кор.1,Москва,ул Шереметьевская д.37 кор.1,ул,Шереметьевская ,д.37 кор.1,7996912,муниципальный округ Марьина роща,н.д. +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.37 кор.2,Москва,ул Шереметьевская д.37 кор.2,ул,Шереметьевская ,д.37 кор.2,7996914,муниципальный округ Марьина роща,2002 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.39 кор.2,Москва,ул Шереметьевская д.39 кор.2,ул,Шереметьевская ,д.39 кор.2,7996915,муниципальный округ Марьина роща,1963 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.41,Москва,ул Шереметьевская д.41,ул,Шереметьевская ,д.41,7996916,муниципальный округ Марьина роща,1962 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.43,Москва,ул Шереметьевская д.43,ул,Шереметьевская ,д.43,7996917,муниципальный округ Марьина роща,1970 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.45,Москва,ул Шереметьевская д.45,ул,Шереметьевская ,д.45,7996918,муниципальный округ Марьина роща,1970 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.5 кор.1,Москва,ул Шереметьевская д.5 кор.1,ул,Шереметьевская ,д.5 кор.1,7996919,муниципальный округ Марьина роща,1962 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.5 кор.2,Москва,ул Шереметьевская д.5 кор.2,ул,Шереметьевская ,д.5 кор.2,7996921,муниципальный округ Марьина роща,1958 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.5 кор.2,Москва,ул Шереметьевская д.5 кор.2,ул,Шереметьевская ,д.5 кор.2,7996920,муниципальный округ Марьина роща,н.д. +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.7 кор.2,Москва,ул Шереметьевская д.7 кор.2,ул,Шереметьевская ,д.7 кор.2,7996922,муниципальный округ Марьина роща,1959 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.9 кор.1,Москва,ул Шереметьевская д.9 кор.1,ул,Шереметьевская ,д.9 кор.1,7996923,муниципальный округ Марьина роща,1959 +2281032,г Москва ул Шереметьевская д.9 кор.2,Москва,ул Шереметьевская д.9 кор.2,ул,Шереметьевская ,д.9 кор.2,7996924,муниципальный округ Марьина роща,1961 +2281032,г Москва ул Ямская 1-я д.10,Москва,ул Ямская 1-я д.10,ул,Ямская 1-я ,д.10,7996925,муниципальный округ Марьина роща,1975 +2281032,г Москва ул Ямская 1-я д.15/17,Москва,ул Ямская 1-я д.15/17,ул,Ямская 1-я ,д.15/17,7996926,муниципальный округ Марьина роща,1958 +2281032,г Москва ул Ямская 1-я д.3/7,Москва,ул Ямская 1-я д.3/7,ул,Ямская 1-я ,д.3/7,7996927,муниципальный округ Марьина роща,1959 +2281032,г Москва ул Ямская 2-я д.7,Москва,ул Ямская 2-я д.7,ул,Ямская 2-я ,д.7,7996928,муниципальный округ Марьина роща,1956 +2281032,г Москва ш Старомарьинское д.11,Москва,ш Старомарьинское д.11,ш,Старомарьинское ,д.11,7996831,муниципальный округ Марьина роща,1971 +2281032,г Москва ш Старомарьинское д.14,Москва,ш Старомарьинское д.14,ш,Старомарьинское ,д.14,8258270,муниципальный округ Марьина роща,2002 +2281032,г Москва ш Старомарьинское д.15,Москва,ш Старомарьинское д.15,ш,Старомарьинское ,д.15,7996832,муниципальный округ Марьина роща,1956 +2281032,г Москва ш Старомарьинское д.16,Москва,ш Старомарьинское д.16,ш,Старомарьинское ,д.16,7996833,муниципальный округ Марьина роща,1962 +2281032,г Москва ш Старомарьинское д.17,Москва,ш Старомарьинское д.17,ш,Старомарьинское ,д.17,7996834,муниципальный округ Марьина роща,1976 +2281032,г Москва ш Старомарьинское д.18,Москва,ш Старомарьинское д.18,ш,Старомарьинское ,д.18,7996835,муниципальный округ Марьина роща,1999 +2281032,г Москва ш Старомарьинское д.2/10,Москва,ш Старомарьинское д.2/10,ш,Старомарьинское ,д.2/10,7996837,муниципальный округ Марьина роща,1970 +2281032,г Москва ш Старомарьинское д.20,Москва,ш Старомарьинское д.20,ш,Старомарьинское ,д.20,7996836,муниципальный округ Марьина роща,1962 +2281032,г Москва ш Старомарьинское д.22,Москва,ш Старомарьинское д.22,ш,Старомарьинское ,д.22,7996838,муниципальный округ Марьина роща,1984 +2281032,г Москва ш Старомарьинское д.23,Москва,ш Старомарьинское д.23,ш,Старомарьинское ,д.23,7996839,муниципальный округ Марьина роща,1997 +2281032,г Москва ш Старомарьинское д.3,Москва,ш Старомарьинское д.3,ш,Старомарьинское ,д.3,7996841,муниципальный округ Марьина роща,1966 +2281032,г Москва ш Старомарьинское д.6,Москва,ш Старомарьинское д.6,ш,Старомарьинское ,д.6,7996842,муниципальный округ Марьина роща,1957 +2281032,г Москва ш Старомарьинское д.6 кор.1,Москва,ш Старомарьинское д.6 кор.1,ш,Старомарьинское ,д.6 кор.1,7996843,муниципальный округ Марьина роща,1997 +2281033,г Москва б-р Звездный д.1,Москва,б-р Звездный д.1,б-р,Звездный ,д.1,8162385,муниципальный округ Останкинский,1959 +2281033,г Москва б-р Звездный д.10,Москва,б-р Звездный д.10,б-р,Звездный ,д.10,8162395,муниципальный округ Останкинский,1961 +2281033,г Москва б-р Звездный д.12 кор.1,Москва,б-р Звездный д.12 кор.1,б-р,Звездный ,д.12 кор.1,8162404,муниципальный округ Останкинский,1960 +2281033,г Москва б-р Звездный д.12 кор.2,Москва,б-р Звездный д.12 кор.2,б-р,Звездный ,д.12 кор.2,8162414,муниципальный округ Останкинский,1959 +2281033,г Москва б-р Звездный д.14,Москва,б-р Звездный д.14,б-р,Звездный ,д.14,8162421,муниципальный округ Останкинский,1960 +2281033,г Москва б-р Звездный д.16/2,Москва,б-р Звездный д.16/2,б-р,Звездный ,д.16/2,8162428,муниципальный округ Останкинский,1960 +2281033,г Москва б-р Звездный д.18/1,Москва,б-р Звездный д.18/1,б-р,Звездный ,д.18/1,8162439,муниципальный округ Останкинский,1959 +2281033,г Москва б-р Звездный д.2,Москва,б-р Звездный д.2,б-р,Звездный ,д.2,8162443,муниципальный округ Останкинский,1960 +2281033,г Москва б-р Звездный д.20,Москва,б-р Звездный д.20,б-р,Звездный ,д.20,8162450,муниципальный округ Останкинский,1959 +2281033,г Москва б-р Звездный д.22 кор.1,Москва,б-р Звездный д.22 кор.1,б-р,Звездный ,д.22 кор.1,8162457,муниципальный округ Останкинский,1960 +2281033,г Москва б-р Звездный д.22 кор.2,Москва,б-р Звездный д.22 кор.2,б-р,Звездный ,д.22 кор.2,8162462,муниципальный округ Останкинский,1959 +2281033,г Москва б-р Звездный д.25,Москва,б-р Звездный д.25,б-р,Звездный ,д.25,8162466,муниципальный округ Останкинский,1978 +2281033,г Москва б-р Звездный д.26 кор.1,Москва,б-р Звездный д.26 кор.1,б-р,Звездный ,д.26 кор.1,8162472,муниципальный округ Останкинский,1959 +2281033,г Москва б-р Звездный д.26 кор.2,Москва,б-р Звездный д.26 кор.2,б-р,Звездный ,д.26 кор.2,8162479,муниципальный округ Останкинский,1960 +2281033,г Москва б-р Звездный д.28,Москва,б-р Звездный д.28,б-р,Звездный ,д.28,8162486,муниципальный округ Останкинский,1959 +2281033,г Москва б-р Звездный д.3,Москва,б-р Звездный д.3,б-р,Звездный ,д.3,8162497,муниципальный округ Останкинский,1958 +2281033,г Москва б-р Звездный д.30 кор.1,Москва,б-р Звездный д.30 кор.1,б-р,Звездный ,д.30 кор.1,8162504,муниципальный округ Останкинский,1960 +2281033,г Москва б-р Звездный д.30 кор.2,Москва,б-р Звездный д.30 кор.2,б-р,Звездный ,д.30 кор.2,8162512,муниципальный округ Останкинский,1959 +2281033,г Москва б-р Звездный д.34 кор.1,Москва,б-р Звездный д.34 кор.1,б-р,Звездный ,д.34 кор.1,8162526,муниципальный округ Останкинский,1961 +2281033,г Москва б-р Звездный д.34 кор.2,Москва,б-р Звездный д.34 кор.2,б-р,Звездный ,д.34 кор.2,8162530,муниципальный округ Останкинский,1960 +2281033,г Москва б-р Звездный д.36,Москва,б-р Звездный д.36,б-р,Звездный ,д.36,8162540,муниципальный округ Останкинский,1961 +2281033,г Москва б-р Звездный д.38 кор.1,Москва,б-р Звездный д.38 кор.1,б-р,Звездный ,д.38 кор.1,8162544,муниципальный округ Останкинский,1961 +2281033,г Москва б-р Звездный д.38 кор.2,Москва,б-р Звездный д.38 кор.2,б-р,Звездный ,д.38 кор.2,8162549,муниципальный округ Останкинский,1961 +2281033,г Москва б-р Звездный д.4,Москва,б-р Звездный д.4,б-р,Звездный ,д.4,7616725,муниципальный округ Останкинский,1960 +2281033,г Москва б-р Звездный д.42 кор.1,Москва,б-р Звездный д.42 кор.1,б-р,Звездный ,д.42 кор.1,8162557,муниципальный округ Останкинский,1961 +2281033,г Москва б-р Звездный д.42 кор.2,Москва,б-р Звездный д.42 кор.2,б-р,Звездный ,д.42 кор.2,8162566,муниципальный округ Останкинский,1961 +2281033,г Москва б-р Звездный д.5,Москва,б-р Звездный д.5,б-р,Звездный ,д.5,8163064,муниципальный округ Останкинский,1964 +2281033,г Москва б-р Звездный д.5 кор.2,Москва,б-р Звездный д.5 кор.2,б-р,Звездный ,д.5 кор.2,8163069,муниципальный округ Останкинский,1969 +2281033,г Москва б-р Звездный д.5 кор.3,Москва,б-р Звездный д.5 кор.3,б-р,Звездный ,д.5 кор.3,8150284,муниципальный округ Останкинский,1969 +2281033,г Москва б-р Звездный д.6,Москва,б-р Звездный д.6,б-р,Звездный ,д.6,8163074,муниципальный округ Останкинский,1959 +2281033,г Москва б-р Звездный д.8 кор.1,Москва,б-р Звездный д.8 кор.1,б-р,Звездный ,д.8 кор.1,8163080,муниципальный округ Останкинский,1960 +2281033,г Москва б-р Звездный д.8 кор.2,Москва,б-р Звездный д.8 кор.2,б-р,Звездный ,д.8 кор.2,8163084,муниципальный округ Останкинский,1959 +2281033,г Москва пер Останкинский 5-й д.11,Москва,пер Останкинский 5-й д.11,пер,Останкинский 5-й ,д.11,8162630,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва пер Останкинский 5-й д.11А,Москва,пер Останкинский 5-й д.11А,пер,Останкинский 5-й ,д.11А,8162633,муниципальный округ Останкинский,1961 +2281033,г Москва пр-кт Мира д.101А,Москва,пр-кт Мира д.101А,пр-кт,Мира ,д.101А,8163000,муниципальный округ Останкинский,1951 +2281033,г Москва пр-кт Мира д.101Б,Москва,пр-кт Мира д.101Б,пр-кт,Мира ,д.101Б,8163010,муниципальный округ Останкинский,1951 +2281033,г Москва пр-кт Мира д.103,Москва,пр-кт Мира д.103,пр-кт,Мира ,д.103,7877842,муниципальный округ Останкинский,1955 +2281033,г Москва пр-кт Мира д.81,Москва,пр-кт Мира д.81,пр-кт,Мира ,д.81,8163017,муниципальный округ Останкинский,1956 +2281033,г Москва пр-кт Мира д.85,Москва,пр-кт Мира д.85,пр-кт,Мира ,д.85,8163020,муниципальный округ Останкинский,1956 +2281033,г Москва пр-кт Мира д.89,Москва,пр-кт Мира д.89,пр-кт,Мира ,д.89,8163027,муниципальный округ Останкинский,1958 +2281033,г Москва пр-кт Мира д.91 кор.1,Москва,пр-кт Мира д.91 кор.1,пр-кт,Мира ,д.91 кор.1,8163032,муниципальный округ Останкинский,1969 +2281033,г Москва пр-кт Мира д.91 кор.2,Москва,пр-кт Мира д.91 кор.2,пр-кт,Мира ,д.91 кор.2,8163039,муниципальный округ Останкинский,1970 +2281033,г Москва пр-кт Мира д.91 кор.3,Москва,пр-кт Мира д.91 кор.3,пр-кт,Мира ,д.91 кор.3,8163044,муниципальный округ Останкинский,1973 +2281033,г Москва пр-кт Мира д.97,Москва,пр-кт Мира д.97,пр-кт,Мира ,д.97,8162683,муниципальный округ Останкинский,1966 +2281033,г Москва пр-кт Мира д.99,Москва,пр-кт Мира д.99,пр-кт,Мира ,д.99,7802335,муниципальный округ Останкинский,1957 +2281033,г Москва проезд Мурманский д.16,Москва,проезд Мурманский д.16,проезд,Мурманский ,д.16,8162699,муниципальный округ Останкинский,1959 +2281033,г Москва проезд Мурманский д.18,Москва,проезд Мурманский д.18,проезд,Мурманский ,д.18,8162713,муниципальный округ Останкинский,1959 +2281033,г Москва проезд Мурманский д.20,Москва,проезд Мурманский д.20,проезд,Мурманский ,д.20,8162717,муниципальный округ Останкинский,1960 +2281033,г Москва проезд Мурманский д.22,Москва,проезд Мурманский д.22,проезд,Мурманский ,д.22,8162725,муниципальный округ Останкинский,1960 +2281033,г Москва проезд Мурманский д.6,Москва,проезд Мурманский д.6,проезд,Мурманский ,д.6,8162733,муниципальный округ Останкинский,1965 +2281033,г Москва проезд Ольминского д.3,Москва,проезд Ольминского д.3,проезд,Ольминского ,д.3,8162834,муниципальный округ Останкинский,1958 +2281033,г Москва проезд Прудовой д.10,Москва,проезд Прудовой д.10,проезд,Прудовой ,д.10,8162639,муниципальный округ Останкинский,1958 +2281033,г Москва ул Академика Королева д.1,Москва,ул Академика Королева д.1,ул,Академика Королева ,д.1,8163149,муниципальный округ Останкинский,1958 +2281033,г Москва ул Академика Королева д.10,Москва,ул Академика Королева д.10,ул,Академика Королева ,д.10,7550752,муниципальный округ Останкинский,2009 +2281033,г Москва ул Академика Королева д.11,Москва,ул Академика Королева д.11,ул,Академика Королева ,д.11,8163154,муниципальный округ Останкинский,1961 +2281033,г Москва ул Академика Королева д.3,Москва,ул Академика Королева д.3,ул,Академика Королева ,д.3,8163161,муниципальный округ Останкинский,1958 +2281033,г Москва ул Академика Королева д.4 кор.1,Москва,ул Академика Королева д.4 кор.1,ул,Академика Королева ,д.4 кор.1,8179234,муниципальный округ Останкинский,н.д. +2281033,г Москва ул Академика Королева д.4 кор.2,Москва,ул Академика Королева д.4 кор.2,ул,Академика Королева ,д.4 кор.2,8163165,муниципальный округ Останкинский,1989 +2281033,г Москва ул Академика Королева д.5,Москва,ул Академика Королева д.5,ул,Академика Королева ,д.5,8163171,муниципальный округ Останкинский,1959 +2281033,г Москва ул Академика Королева д.7 кор.1,Москва,ул Академика Королева д.7 кор.1,ул,Академика Королева ,д.7 кор.1,8163177,муниципальный округ Останкинский,1965 +2281033,г Москва ул Академика Королева д.7 кор.2,Москва,ул Академика Королева д.7 кор.2,ул,Академика Королева ,д.7 кор.2,8163184,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Академика Королева д.7 кор.3,Москва,ул Академика Королева д.7 кор.3,ул,Академика Королева ,д.7 кор.3,8163190,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Академика Королева д.7 кор.4,Москва,ул Академика Королева д.7 кор.4,ул,Академика Королева ,д.7 кор.4,8163193,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Академика Королева д.8 кор.2,Москва,ул Академика Королева д.8 кор.2,ул,Академика Королева ,д.8 кор.2,8163198,муниципальный округ Останкинский,1990 +2281033,г Москва ул Академика Королева д.9 кор.1,Москва,ул Академика Королева д.9 кор.1,ул,Академика Королева ,д.9 кор.1,8163202,муниципальный округ Останкинский,1960 +2281033,г Москва ул Академика Королева д.9 кор.2,Москва,ул Академика Королева д.9 кор.2,ул,Академика Королева ,д.9 кор.2,8162886,муниципальный округ Останкинский,1966 +2281033,г Москва ул Академика Королева д.9 кор.3,Москва,ул Академика Королева д.9 кор.3,ул,Академика Королева ,д.9 кор.3,8162893,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Академика Королева д.9 кор.4,Москва,ул Академика Королева д.9 кор.4,ул,Академика Королева ,д.9 кор.4,8162899,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Академика Королева д.9 кор.5,Москва,ул Академика Королева д.9 кор.5,ул,Академика Королева ,д.9 кор.5,8162906,муниципальный округ Останкинский,1986 +2281033,г Москва ул Аргуновская д.10 кор.1,Москва,ул Аргуновская д.10 кор.1,ул,Аргуновская ,д.10 кор.1,7961426,муниципальный округ Останкинский,1973 +2281033,г Москва ул Аргуновская д.10 кор.2,Москва,ул Аргуновская д.10 кор.2,ул,Аргуновская ,д.10 кор.2,7961554,муниципальный округ Останкинский,1982 +2281033,г Москва ул Аргуновская д.12,Москва,ул Аргуновская д.12,ул,Аргуновская ,д.12,7965859,муниципальный округ Останкинский,1978 +2281033,г Москва ул Аргуновская д.14,Москва,ул Аргуновская д.14,ул,Аргуновская ,д.14,7966322,муниципальный округ Останкинский,1972 +2281033,г Москва ул Аргуновская д.16,Москва,ул Аргуновская д.16,ул,Аргуновская ,д.16,7966370,муниципальный округ Останкинский,1972 +2281033,г Москва ул Аргуновская д.16 кор.2,Москва,ул Аргуновская д.16 кор.2,ул,Аргуновская ,д.16 кор.2,7966433,муниципальный округ Останкинский,1981 +2281033,г Москва ул Аргуновская д.18,Москва,ул Аргуновская д.18,ул,Аргуновская ,д.18,7968373,муниципальный округ Останкинский,1966 +2281033,г Москва ул Аргуновская д.4,Москва,ул Аргуновская д.4,ул,Аргуновская ,д.4,7694471,муниципальный округ Останкинский,1971 +2281033,г Москва ул Аргуновская д.6 кор.1,Москва,ул Аргуновская д.6 кор.1,ул,Аргуновская ,д.6 кор.1,7961077,муниципальный округ Останкинский,1966 +2281033,г Москва ул Аргуновская д.6 кор.2,Москва,ул Аргуновская д.6 кор.2,ул,Аргуновская ,д.6 кор.2,7961102,муниципальный округ Останкинский,1983 +2281033,г Москва ул Аргуновская д.8,Москва,ул Аргуновская д.8,ул,Аргуновская ,д.8,7961140,муниципальный округ Останкинский,1972 +2281033,г Москва ул Бочкова д.11,Москва,ул Бочкова д.11,ул,Бочкова ,д.11,7992743,муниципальный округ Останкинский,1963 +2281033,г Москва ул Бочкова д.3,Москва,ул Бочкова д.3,ул,Бочкова ,д.3,7978029,муниципальный округ Останкинский,1974 +2281033,г Москва ул Бочкова д.5,Москва,ул Бочкова д.5,ул,Бочкова ,д.5,7982617,муниципальный округ Останкинский,1960 +2281033,г Москва ул Бочкова д.6 кор.1,Москва,ул Бочкова д.6 кор.1,ул,Бочкова ,д.6 кор.1,7982750,муниципальный округ Останкинский,1961 +2281033,г Москва ул Бочкова д.6 кор.2,Москва,ул Бочкова д.6 кор.2,ул,Бочкова ,д.6 кор.2,7982886,муниципальный округ Останкинский,1983 +2281033,г Москва ул Бочкова д.7,Москва,ул Бочкова д.7,ул,Бочкова ,д.7,7983639,муниципальный округ Останкинский,1960 +2281033,г Москва ул Бочкова д.8,Москва,ул Бочкова д.8,ул,Бочкова ,д.8,7983737,муниципальный округ Останкинский,1956 +2281033,г Москва ул Бочкова д.9,Москва,ул Бочкова д.9,ул,Бочкова ,д.9,7991520,муниципальный округ Останкинский,1963 +2281033,г Москва ул Годовикова д.1 кор.1,Москва,ул Годовикова д.1 кор.1,ул,Годовикова ,д.1 кор.1,8025804,муниципальный округ Останкинский,1960 +2281033,г Москва ул Годовикова д.1 кор.2,Москва,ул Годовикова д.1 кор.2,ул,Годовикова ,д.1 кор.2,8026257,муниципальный округ Останкинский,1969 +2281033,г Москва ул Годовикова д.10 кор.1,Москва,ул Годовикова д.10 кор.1,ул,Годовикова ,д.10 кор.1,8162269,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Годовикова д.10 кор.2,Москва,ул Годовикова д.10 кор.2,ул,Годовикова ,д.10 кор.2,8162296,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Годовикова д.12 кор.1,Москва,ул Годовикова д.12 кор.1,ул,Годовикова ,д.12 кор.1,8162307,муниципальный округ Останкинский,1963 +2281033,г Москва ул Годовикова д.12 кор.2,Москва,ул Годовикова д.12 кор.2,ул,Годовикова ,д.12 кор.2,8162314,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Годовикова д.14,Москва,ул Годовикова д.14,ул,Годовикова ,д.14,8162322,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Годовикова д.16,Москва,ул Годовикова д.16,ул,Годовикова ,д.16,8162339,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Годовикова д.2,Москва,ул Годовикова д.2,ул,Годовикова ,д.2,8029208,муниципальный округ Останкинский,1960 +2281033,г Москва ул Годовикова д.3,Москва,ул Годовикова д.3,ул,Годовикова ,д.3,8029296,муниципальный округ Останкинский,1972 +2281033,г Москва ул Годовикова д.5,Москва,ул Годовикова д.5,ул,Годовикова ,д.5,8162348,муниципальный округ Останкинский,1931 +2281033,г Москва ул Годовикова д.6,Москва,ул Годовикова д.6,ул,Годовикова ,д.6,8162365,муниципальный округ Останкинский,1958 +2281033,г Москва ул Годовикова д.7,Москва,ул Годовикова д.7,ул,Годовикова ,д.7,8162375,муниципальный округ Останкинский,1934 +2281033,г Москва ул Калибровская д.11,Москва,ул Калибровская д.11,ул,Калибровская ,д.11,8163090,муниципальный округ Останкинский,1967 +2281033,г Москва ул Калибровская д.20А,Москва,ул Калибровская д.20А,ул,Калибровская ,д.20А,8163094,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Калибровская д.22А,Москва,ул Калибровская д.22А,ул,Калибровская ,д.22А,8163100,муниципальный округ Останкинский,1959 +2281033,г Москва ул Калибровская д.22Б,Москва,ул Калибровская д.22Б,ул,Калибровская ,д.22Б,8163105,муниципальный округ Останкинский,1961 +2281033,г Москва ул Калибровская д.24А,Москва,ул Калибровская д.24А,ул,Калибровская ,д.24А,8163108,муниципальный округ Останкинский,1960 +2281033,г Москва ул Кондратюка д.1,Москва,ул Кондратюка д.1,ул,Кондратюка ,д.1,8163112,муниципальный округ Останкинский,1958 +2281033,г Москва ул Кондратюка д.10,Москва,ул Кондратюка д.10,ул,Кондратюка ,д.10,8163116,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Кондратюка д.12,Москва,ул Кондратюка д.12,ул,Кондратюка ,д.12,8163124,муниципальный округ Останкинский,1963 +2281033,г Москва ул Кондратюка д.14,Москва,ул Кондратюка д.14,ул,Кондратюка ,д.14,8163130,муниципальный округ Останкинский,1960 +2281033,г Москва ул Кондратюка д.2,Москва,ул Кондратюка д.2,ул,Кондратюка ,д.2,8163132,муниципальный округ Останкинский,1958 +2281033,г Москва ул Кондратюка д.4,Москва,ул Кондратюка д.4,ул,Кондратюка ,д.4,8163136,муниципальный округ Останкинский,1961 +2281033,г Москва ул Кондратюка д.6,Москва,ул Кондратюка д.6,ул,Кондратюка ,д.6,8163139,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Кондратюка д.8,Москва,ул Кондратюка д.8,ул,Кондратюка ,д.8,8163144,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Марьинская Б. д.1,Москва,ул Марьинская Б. д.1,ул,Марьинская Б. ,д.1,8162912,муниципальный округ Останкинский,1967 +2281033,г Москва ул Марьинская Б. д.10,Москва,ул Марьинская Б. д.10,ул,Марьинская Б. ,д.10,8162918,муниципальный округ Останкинский,1963 +2281033,г Москва ул Марьинская Б. д.11 кор.1,Москва,ул Марьинская Б. д.11 кор.1,ул,Марьинская Б. ,д.11 кор.1,8162923,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Марьинская Б. д.11 кор.2,Москва,ул Марьинская Б. д.11 кор.2,ул,Марьинская Б. ,д.11 кор.2,8162927,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Марьинская Б. д.13,Москва,ул Марьинская Б. д.13,ул,Марьинская Б. ,д.13,8162933,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Марьинская Б. д.15,Москва,ул Марьинская Б. д.15,ул,Марьинская Б. ,д.15,8162937,муниципальный округ Останкинский,1963 +2281033,г Москва ул Марьинская Б. д.15 кор.2,Москва,ул Марьинская Б. д.15 кор.2,ул,Марьинская Б. ,д.15 кор.2,8162941,муниципальный округ Останкинский,1985 +2281033,г Москва ул Марьинская Б. д.17,Москва,ул Марьинская Б. д.17,ул,Марьинская Б. ,д.17,8162946,муниципальный округ Останкинский,1963 +2281033,г Москва ул Марьинская Б. д.19,Москва,ул Марьинская Б. д.19,ул,Марьинская Б. ,д.19,8162948,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Марьинская Б. д.2,Москва,ул Марьинская Б. д.2,ул,Марьинская Б. ,д.2,8162953,муниципальный округ Останкинский,1961 +2281033,г Москва ул Марьинская Б. д.23,Москва,ул Марьинская Б. д.23,ул,Марьинская Б. ,д.23,8162958,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Марьинская Б. д.3,Москва,ул Марьинская Б. д.3,ул,Марьинская Б. ,д.3,8162962,муниципальный округ Останкинский,1959 +2281033,г Москва ул Марьинская Б. д.5,Москва,ул Марьинская Б. д.5,ул,Марьинская Б. ,д.5,8162970,муниципальный округ Останкинский,1965 +2281033,г Москва ул Марьинская Б. д.7 кор.1,Москва,ул Марьинская Б. д.7 кор.1,ул,Марьинская Б. ,д.7 кор.1,8162977,муниципальный округ Останкинский,1958 +2281033,г Москва ул Марьинская Б. д.7 кор.2,Москва,ул Марьинская Б. д.7 кор.2,ул,Марьинская Б. ,д.7 кор.2,8162986,муниципальный округ Останкинский,1958 +2281033,г Москва ул Марьинская Б. д.8,Москва,ул Марьинская Б. д.8,ул,Марьинская Б. ,д.8,8162991,муниципальный округ Останкинский,1963 +2281033,г Москва ул Новоостанкинская 2-я д.12,Москва,ул Новоостанкинская 2-я д.12,ул,Новоостанкинская 2-я ,д.12,7553909,муниципальный округ Останкинский,2007 +2281033,г Москва ул Новоостанкинская 2-я д.13,Москва,ул Новоостанкинская 2-я д.13,ул,Новоостанкинская 2-я ,д.13,8162753,муниципальный округ Останкинский,1971 +2281033,г Москва ул Новоостанкинская 2-я д.15,Москва,ул Новоостанкинская 2-я д.15,ул,Новоостанкинская 2-я ,д.15,8162762,муниципальный округ Останкинский,1970 +2281033,г Москва ул Новоостанкинская 2-я д.17,Москва,ул Новоостанкинская 2-я д.17,ул,Новоостанкинская 2-я ,д.17,8162768,муниципальный округ Останкинский,1968 +2281033,г Москва ул Новоостанкинская 2-я д.19,Москва,ул Новоостанкинская 2-я д.19,ул,Новоостанкинская 2-я ,д.19,8162775,муниципальный округ Останкинский,1969 +2281033,г Москва ул Новоостанкинская 2-я д.2,Москва,ул Новоостанкинская 2-я д.2,ул,Новоостанкинская 2-я ,д.2,8162781,муниципальный округ Останкинский,1969 +2281033,г Москва ул Новоостанкинская 2-я д.21,Москва,ул Новоостанкинская 2-я д.21,ул,Новоостанкинская 2-я ,д.21,8162786,муниципальный округ Останкинский,1967 +2281033,г Москва ул Новоостанкинская 2-я д.23,Москва,ул Новоостанкинская 2-я д.23,ул,Новоостанкинская 2-я ,д.23,8162794,муниципальный округ Останкинский,1966 +2281033,г Москва ул Новоостанкинская 2-я д.25,Москва,ул Новоостанкинская 2-я д.25,ул,Новоостанкинская 2-я ,д.25,8162799,муниципальный округ Останкинский,1966 +2281033,г Москва ул Новоостанкинская 2-я д.27,Москва,ул Новоостанкинская 2-я д.27,ул,Новоостанкинская 2-я ,д.27,8162805,муниципальный округ Останкинский,1965 +2281033,г Москва ул Новоостанкинская 2-я д.6,Москва,ул Новоостанкинская 2-я д.6,ул,Новоостанкинская 2-я ,д.6,7553906,муниципальный округ Останкинский,2006 +2281033,г Москва ул Новоостанкинская 3-я д.15,Москва,ул Новоостанкинская 3-я д.15,ул,Новоостанкинская 3-я ,д.15,8162810,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Новоостанкинская 3-я д.19,Москва,ул Новоостанкинская 3-я д.19,ул,Новоостанкинская 3-я ,д.19,8162813,муниципальный округ Останкинский,1963 +2281033,г Москва ул Новоостанкинская 3-я д.2,Москва,ул Новоостанкинская 3-я д.2,ул,Новоостанкинская 3-я ,д.2,8162818,муниципальный округ Останкинский,1978 +2281033,г Москва ул Новоостанкинская 3-я д.21,Москва,ул Новоостанкинская 3-я д.21,ул,Новоостанкинская 3-я ,д.21,8162824,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Новоостанкинская 3-я д.23,Москва,ул Новоостанкинская 3-я д.23,ул,Новоостанкинская 3-я ,д.23,8162829,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Новоостанкинская 3-я д.4,Москва,ул Новоостанкинская 3-я д.4,ул,Новоостанкинская 3-я ,д.4,8162832,муниципальный округ Останкинский,1978 +2281033,г Москва ул Останкинская 1-я д.13/1,Москва,ул Останкинская 1-я д.13/1,ул,Останкинская 1-я ,д.13/1,8162844,муниципальный округ Останкинский,1965 +2281033,г Москва ул Останкинская 1-я д.14/7,Москва,ул Останкинская 1-я д.14/7,ул,Останкинская 1-я ,д.14/7,8162850,муниципальный округ Останкинский,1955 +2281033,г Москва ул Останкинская 1-я д.19/1,Москва,ул Останкинская 1-я д.19/1,ул,Останкинская 1-я ,д.19/1,8162857,муниципальный округ Останкинский,1960 +2281033,г Москва ул Останкинская 1-я д.21,Москва,ул Останкинская 1-я д.21,ул,Останкинская 1-я ,д.21,8162860,муниципальный округ Останкинский,1958 +2281033,г Москва ул Останкинская 1-я д.21А,Москва,ул Останкинская 1-я д.21А,ул,Останкинская 1-я ,д.21А,8162865,муниципальный округ Останкинский,1963 +2281033,г Москва ул Останкинская 1-я д.25,Москва,ул Останкинская 1-я д.25,ул,Останкинская 1-я ,д.25,8162867,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Останкинская 1-я д.37/39,Москва,ул Останкинская 1-я д.37/39,ул,Останкинская 1-я ,д.37/39,8162580,муниципальный округ Останкинский,1957 +2281033,г Москва ул Останкинская 1-я д.37/41,Москва,ул Останкинская 1-я д.37/41,ул,Останкинская 1-я ,д.37/41,8162586,муниципальный округ Останкинский,1961 +2281033,г Москва ул Останкинская 1-я д.41/9,Москва,ул Останкинская 1-я д.41/9,ул,Останкинская 1-я ,д.41/9,8162592,муниципальный округ Останкинский,1961 +2281033,г Москва ул Останкинская 2-я д.10,Москва,ул Останкинская 2-я д.10,ул,Останкинская 2-я ,д.10,8162598,муниципальный округ Останкинский,1982 +2281033,г Москва ул Останкинская 2-я д.2,Москва,ул Останкинская 2-я д.2,ул,Останкинская 2-я ,д.2,8162603,муниципальный округ Останкинский,1981 +2281033,г Москва ул Останкинская 2-я д.4,Москва,ул Останкинская 2-я д.4,ул,Останкинская 2-я ,д.4,8162607,муниципальный округ Останкинский,1981 +2281033,г Москва ул Останкинская 2-я д.8,Москва,ул Останкинская 2-я д.8,ул,Останкинская 2-я ,д.8,8162617,муниципальный округ Останкинский,1982 +2281033,г Москва ул Хованская д.6,Москва,ул Хованская д.6,ул,Хованская ,д.6,8289615,муниципальный округ Останкинский,2002 +2281033,г Москва ул Цандера д.10,Москва,ул Цандера д.10,ул,Цандера ,д.10,8162642,муниципальный округ Останкинский,1961 +2281033,г Москва ул Цандера д.11,Москва,ул Цандера д.11,ул,Цандера ,д.11,8120949,муниципальный округ Останкинский,1962 +2281033,г Москва ул Цандера д.12,Москва,ул Цандера д.12,ул,Цандера ,д.12,8120762,муниципальный округ Останкинский,1963 +2281033,г Москва ул Цандера д.4 кор.1,Москва,ул Цандера д.4 кор.1,ул,Цандера ,д.4 кор.1,8162648,муниципальный округ Останкинский,1959 +2281033,г Москва ул Цандера д.4 кор.2,Москва,ул Цандера д.4 кор.2,ул,Цандера ,д.4 кор.2,8162653,муниципальный округ Останкинский,1968 +2281033,г Москва ул Цандера д.7,Москва,ул Цандера д.7,ул,Цандера ,д.7,8162658,муниципальный округ Останкинский,1972 +2281034,г Москва аллея Березовая д.10/1,Москва,аллея Березовая д.10/1,аллея,Березовая ,д.10/1,8148210,муниципальный округ Отрадное,1952 +2281034,г Москва аллея Березовая д.12,Москва,аллея Березовая д.12,аллея,Березовая ,д.12,8148211,муниципальный округ Отрадное,1959 +2281034,г Москва аллея Березовая д.14,Москва,аллея Березовая д.14,аллея,Березовая ,д.14,8148212,муниципальный округ Отрадное,1962 +2281034,г Москва аллея Березовая д.5,Москва,аллея Березовая д.5,аллея,Березовая ,д.5,8148214,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281034,г Москва аллея Березовая д.7,Москва,аллея Березовая д.7,аллея,Березовая ,д.7,8148215,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281034,г Москва аллея Березовая д.7В,Москва,аллея Березовая д.7В,аллея,Березовая ,д.7В,8148216,муниципальный округ Отрадное,1978 +2281034,г Москва аллея Березовая д.9,Москва,аллея Березовая д.9,аллея,Березовая ,д.9,8148217,муниципальный округ Отрадное,1980 +2281034,г Москва б-р Северный д.1,Москва,б-р Северный д.1,б-р,Северный ,д.1,8148455,муниципальный округ Отрадное,1977 +2281034,г Москва б-р Северный д.12,Москва,б-р Северный д.12,б-р,Северный ,д.12,8148470,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва б-р Северный д.12Б,Москва,б-р Северный д.12Б,б-р,Северный ,д.12Б,8148471,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва б-р Северный д.12В,Москва,б-р Северный д.12В,б-р,Северный ,д.12В,8148472,муниципальный округ Отрадное,1976 +2281034,г Москва б-р Северный д.13,Москва,б-р Северный д.13,б-р,Северный ,д.13,8148473,муниципальный округ Отрадное,н.д. +2281034,г Москва б-р Северный д.13,Москва,б-р Северный д.13,б-р,Северный ,д.13,8148474,муниципальный округ Отрадное,1977 +2281034,г Москва б-р Северный д.14,Москва,б-р Северный д.14,б-р,Северный ,д.14,8148475,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва б-р Северный д.15,Москва,б-р Северный д.15,б-р,Северный ,д.15,8140874,муниципальный округ Отрадное,н.д. +2281034,г Москва б-р Северный д.17,Москва,б-р Северный д.17,б-р,Северный ,д.17,8148477,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва б-р Северный д.19,Москва,б-р Северный д.19,б-р,Северный ,д.19,8148478,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва б-р Северный д.19А,Москва,б-р Северный д.19А,б-р,Северный ,д.19А,8148479,муниципальный округ Отрадное,1974 +2281034,г Москва б-р Северный д.19Б,Москва,б-р Северный д.19Б,б-р,Северный ,д.19Б,8148480,муниципальный округ Отрадное,1974 +2281034,г Москва б-р Северный д.2,Москва,б-р Северный д.2,б-р,Северный ,д.2,8148456,муниципальный округ Отрадное,1976 +2281034,г Москва б-р Северный д.21,Москва,б-р Северный д.21,б-р,Северный ,д.21,8148481,муниципальный округ Отрадное,1980 +2281034,г Москва б-р Северный д.21А,Москва,б-р Северный д.21А,б-р,Северный ,д.21А,8487428,муниципальный округ Отрадное,н.д. +2281034,г Москва б-р Северный д.2а,Москва,б-р Северный д.2а,б-р,Северный ,д.2а,7747094,муниципальный округ Отрадное,1976 +2281034,г Москва б-р Северный д.3,Москва,б-р Северный д.3,б-р,Северный ,д.3,8148457,муниципальный округ Отрадное,1977 +2281034,г Москва б-р Северный д.3 кор.1,Москва,б-р Северный д.3 кор.1,б-р,Северный ,д.3 кор.1,8148458,муниципальный округ Отрадное,2003 +2281034,г Москва б-р Северный д.3 кор.2,Москва,б-р Северный д.3 кор.2,б-р,Северный ,д.3 кор.2,8148459,муниципальный округ Отрадное,2003 +2281034,г Москва б-р Северный д.4,Москва,б-р Северный д.4,б-р,Северный ,д.4,8148461,муниципальный округ Отрадное,1976 +2281034,г Москва б-р Северный д.5А,Москва,б-р Северный д.5А,б-р,Северный ,д.5А,8148462,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва б-р Северный д.6,Москва,б-р Северный д.6,б-р,Северный ,д.6,8148463,муниципальный округ Отрадное,1978 +2281034,г Москва б-р Северный д.6А,Москва,б-р Северный д.6А,б-р,Северный ,д.6А,8148465,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва б-р Северный д.7,Москва,б-р Северный д.7,б-р,Северный ,д.7,8148466,муниципальный округ Отрадное,1977 +2281034,г Москва б-р Северный д.7А,Москва,б-р Северный д.7А,б-р,Северный ,д.7А,8148467,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва б-р Северный д.8,Москва,б-р Северный д.8,б-р,Северный ,д.8,8148468,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва б-р Северный д.9,Москва,б-р Северный д.9,б-р,Северный ,д.9,8148469,муниципальный округ Отрадное,1977 +2281034,г Москва проезд Высоковольтный д.1 кор.1,Москва,проезд Высоковольтный д.1 кор.1,проезд,Высоковольтный ,д.1 кор.1,7707837,муниципальный округ Отрадное,2010 +2281034,г Москва проезд Высоковольтный д.1 кор.2,Москва,проезд Высоковольтный д.1 кор.2,проезд,Высоковольтный ,д.1 кор.2,7708692,муниципальный округ Отрадное,2010 +2281034,г Москва проезд Высоковольтный д.1 кор.3,Москва,проезд Высоковольтный д.1 кор.3,проезд,Высоковольтный ,д.1 кор.3,7708704,муниципальный округ Отрадное,2009 +2281034,г Москва проезд Высоковольтный д.1 кор.4,Москва,проезд Высоковольтный д.1 кор.4,проезд,Высоковольтный ,д.1 кор.4,7708713,муниципальный округ Отрадное,2009 +2281034,г Москва проезд Высоковольтный д.1 кор.5,Москва,проезд Высоковольтный д.1 кор.5,проезд,Высоковольтный ,д.1 кор.5,7708722,муниципальный округ Отрадное,2009 +2281034,г Москва проезд Высоковольтный д.1 кор.6,Москва,проезд Высоковольтный д.1 кор.6,проезд,Высоковольтный ,д.1 кор.6,7708730,муниципальный округ Отрадное,2008 +2281034,г Москва проезд Высоковольтный д.1 кор.7,Москва,проезд Высоковольтный д.1 кор.7,проезд,Высоковольтный ,д.1 кор.7,7708791,муниципальный округ Отрадное,2010 +2281034,г Москва проезд Высоковольтный д.1 кор.8,Москва,проезд Высоковольтный д.1 кор.8,проезд,Высоковольтный ,д.1 кор.8,7708796,муниципальный округ Отрадное,2011 +2281034,г Москва проезд Отрадный д.10,Москва,проезд Отрадный д.10,проезд,Отрадный ,д.10,8148428,муниципальный округ Отрадное,1962 +2281034,г Москва проезд Отрадный д.11,Москва,проезд Отрадный д.11,проезд,Отрадный ,д.11,8148429,муниципальный округ Отрадное,1968 +2281034,г Москва проезд Отрадный д.2а,Москва,проезд Отрадный д.2а,проезд,Отрадный ,д.2а,7746903,муниципальный округ Отрадное,1960 +2281034,г Москва проезд Отрадный д.3,Москва,проезд Отрадный д.3,проезд,Отрадный ,д.3,8425790,муниципальный округ Отрадное,2007 +2281034,г Москва проезд Отрадный д.3А,Москва,проезд Отрадный д.3А,проезд,Отрадный ,д.3А,8148422,муниципальный округ Отрадное,1965 +2281034,г Москва проезд Отрадный д.4,Москва,проезд Отрадный д.4,проезд,Отрадный ,д.4,7746918,муниципальный округ Отрадное,1960 +2281034,г Москва проезд Отрадный д.5,Москва,проезд Отрадный д.5,проезд,Отрадный ,д.5,8380135,муниципальный округ Отрадное,2004 +2281034,г Москва проезд Отрадный д.6,Москва,проезд Отрадный д.6,проезд,Отрадный ,д.6,8148423,муниципальный округ Отрадное,1959 +2281034,г Москва проезд Отрадный д.8,Москва,проезд Отрадный д.8,проезд,Отрадный ,д.8,8148424,муниципальный округ Отрадное,1959 +2281034,г Москва проезд Отрадный д.9 кор.2,Москва,проезд Отрадный д.9 кор.2,проезд,Отрадный ,д.9 кор.2,8148426,муниципальный округ Отрадное,1967 +2281034,г Москва проезд Юрловский д.1,Москва,проезд Юрловский д.1,проезд,Юрловский ,д.1,8148490,муниципальный округ Отрадное,1980 +2281034,г Москва проезд Юрловский д.11,Москва,проезд Юрловский д.11,проезд,Юрловский ,д.11,8148491,муниципальный округ Отрадное,1995 +2281034,г Москва проезд Юрловский д.13А,Москва,проезд Юрловский д.13А,проезд,Юрловский ,д.13А,8148492,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва проезд Юрловский д.14 кор.1,Москва,проезд Юрловский д.14 кор.1,проезд,Юрловский ,д.14 кор.1,7582333,муниципальный округ Отрадное,2011 +2281034,г Москва проезд Юрловский д.14 кор.2,Москва,проезд Юрловский д.14 кор.2,проезд,Юрловский ,д.14 кор.2,7592243,муниципальный округ Отрадное,2011 +2281034,г Москва проезд Юрловский д.14 кор.3,Москва,проезд Юрловский д.14 кор.3,проезд,Юрловский ,д.14 кор.3,7592250,муниципальный округ Отрадное,2011 +2281034,г Москва проезд Юрловский д.14 кор.4,Москва,проезд Юрловский д.14 кор.4,проезд,Юрловский ,д.14 кор.4,7592262,муниципальный округ Отрадное,2011 +2281034,г Москва проезд Юрловский д.17,Москва,проезд Юрловский д.17,проезд,Юрловский ,д.17,8148493,муниципальный округ Отрадное,1974 +2281034,г Москва проезд Юрловский д.19,Москва,проезд Юрловский д.19,проезд,Юрловский ,д.19,8148494,муниципальный округ Отрадное,1974 +2281034,г Москва проезд Юрловский д.21,Москва,проезд Юрловский д.21,проезд,Юрловский ,д.21,8035434,муниципальный округ Отрадное,н.д. +2281034,г Москва проезд Юрловский д.25,Москва,проезд Юрловский д.25,проезд,Юрловский ,д.25,8148495,муниципальный округ Отрадное,1974 +2281034,г Москва проезд Юрловский д.27,Москва,проезд Юрловский д.27,проезд,Юрловский ,д.27,8148777,муниципальный округ Отрадное,1974 +2281034,г Москва проезд Юрловский д.27А,Москва,проезд Юрловский д.27А,проезд,Юрловский ,д.27А,8148165,муниципальный округ Отрадное,н.д. +2281034,г Москва проезд Юрловский д.27А кор.10,Москва,проезд Юрловский д.27А кор.10,проезд,Юрловский ,д.27А кор.10,8148372,муниципальный округ Отрадное,1974 +2281034,г Москва проезд Юрловский д.7,Москва,проезд Юрловский д.7,проезд,Юрловский ,д.7,8148166,муниципальный округ Отрадное,1974 +2281034,г Москва проезд Юрловский д.7А,Москва,проезд Юрловский д.7А,проезд,Юрловский ,д.7А,8148167,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва проезд Юрловский д.9,Москва,проезд Юрловский д.9,проезд,Юрловский ,д.9,8148168,муниципальный округ Отрадное,1974 +2281034,г Москва проезд Якушкина д.1,Москва,проезд Якушкина д.1,проезд,Якушкина ,д.1,8148169,муниципальный округ Отрадное,1982 +2281034,г Москва проезд Якушкина д.2,Москва,проезд Якушкина д.2,проезд,Якушкина ,д.2,8148170,муниципальный округ Отрадное,1982 +2281034,г Москва проезд Якушкина д.3,Москва,проезд Якушкина д.3,проезд,Якушкина ,д.3,7747120,муниципальный округ Отрадное,1978 +2281034,г Москва проезд Якушкина д.5,Москва,проезд Якушкина д.5,проезд,Якушкина ,д.5,8148176,муниципальный округ Отрадное,1978 +2281034,г Москва проезд Якушкина д.6,Москва,проезд Якушкина д.6,проезд,Якушкина ,д.6,8148178,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281034,г Москва проезд Якушкина д.6А,Москва,проезд Якушкина д.6А,проезд,Якушкина ,д.6А,8148179,муниципальный округ Отрадное,1980 +2281034,г Москва проезд Якушкина д.6Б,Москва,проезд Якушкина д.6Б,проезд,Якушкина ,д.6Б,8148180,муниципальный округ Отрадное,1980 +2281034,г Москва проезд Якушкина д.8,Москва,проезд Якушкина д.8,проезд,Якушкина ,д.8,8148181,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.10,Москва,ул Бестужевых д.10,ул,Бестужевых ,д.10,7746789,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.12,Москва,ул Бестужевых д.12,ул,Бестужевых ,д.12,8148220,муниципальный округ Отрадное,1976 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.12А,Москва,ул Бестужевых д.12А,ул,Бестужевых ,д.12А,8148221,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.12Б,Москва,ул Бестужевых д.12Б,ул,Бестужевых ,д.12Б,8148222,муниципальный округ Отрадное,1976 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.12Г,Москва,ул Бестужевых д.12Г,ул,Бестужевых ,д.12Г,8148223,муниципальный округ Отрадное,1976 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.13,Москва,ул Бестужевых д.13,ул,Бестужевых ,д.13,8148225,муниципальный округ Отрадное,1976 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.13Б,Москва,ул Бестужевых д.13Б,ул,Бестужевых ,д.13Б,8148226,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.13В,Москва,ул Бестужевых д.13В,ул,Бестужевых ,д.13В,8148227,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.14,Москва,ул Бестужевых д.14,ул,Бестужевых ,д.14,8148228,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.16,Москва,ул Бестужевых д.16,ул,Бестужевых ,д.16,8148229,муниципальный округ Отрадное,1981 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.17,Москва,ул Бестужевых д.17,ул,Бестужевых ,д.17,8148231,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.17А,Москва,ул Бестужевых д.17А,ул,Бестужевых ,д.17А,8148232,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.17Б,Москва,ул Бестужевых д.17Б,ул,Бестужевых ,д.17Б,8148233,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.1А,Москва,ул Бестужевых д.1А,ул,Бестужевых ,д.1А,8148218,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.1Б,Москва,ул Бестужевых д.1Б,ул,Бестужевых ,д.1Б,8148219,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.21,Москва,ул Бестужевых д.21,ул,Бестужевых ,д.21,8148234,муниципальный округ Отрадное,1976 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.21Б,Москва,ул Бестужевых д.21Б,ул,Бестужевых ,д.21Б,8148235,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.21В,Москва,ул Бестужевых д.21В,ул,Бестужевых ,д.21В,8148236,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.25,Москва,ул Бестужевых д.25,ул,Бестужевых ,д.25,8148237,муниципальный округ Отрадное,1976 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.25А,Москва,ул Бестужевых д.25А,ул,Бестужевых ,д.25А,8148238,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.25В,Москва,ул Бестужевых д.25В,ул,Бестужевых ,д.25В,8148239,муниципальный округ Отрадное,1995 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.27,Москва,ул Бестужевых д.27,ул,Бестужевых ,д.27,8148240,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.27А,Москва,ул Бестужевых д.27А,ул,Бестужевых ,д.27А,8148241,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.3,Москва,ул Бестужевых д.3,ул,Бестужевых ,д.3,8148242,муниципальный округ Отрадное,1977 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.3А,Москва,ул Бестужевых д.3А,ул,Бестужевых ,д.3А,8148243,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.3Б,Москва,ул Бестужевых д.3Б,ул,Бестужевых ,д.3Б,8148244,муниципальный округ Отрадное,1976 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.4,Москва,ул Бестужевых д.4,ул,Бестужевых ,д.4,8148246,муниципальный округ Отрадное,1976 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.4А,Москва,ул Бестужевых д.4А,ул,Бестужевых ,д.4А,8148247,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.6,Москва,ул Бестужевых д.6,ул,Бестужевых ,д.6,8148248,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.7,Москва,ул Бестужевых д.7,ул,Бестужевых ,д.7,8148249,муниципальный округ Отрадное,1977 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.7Б,Москва,ул Бестужевых д.7Б,ул,Бестужевых ,д.7Б,8148250,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.7В,Москва,ул Бестужевых д.7В,ул,Бестужевых ,д.7В,8148252,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.8,Москва,ул Бестужевых д.8,ул,Бестужевых ,д.8,7746768,муниципальный округ Отрадное,1976 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.8А,Москва,ул Бестужевых д.8А,ул,Бестужевых ,д.8А,8148253,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.8Б,Москва,ул Бестужевых д.8Б,ул,Бестужевых ,д.8Б,8148254,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.9,Москва,ул Бестужевых д.9,ул,Бестужевых ,д.9,8148255,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Бестужевых д.9А,Москва,ул Бестужевых д.9А,ул,Бестужевых ,д.9А,8148256,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Декабристов д.1,Москва,ул Декабристов д.1,ул,Декабристов ,д.1,8148265,муниципальный округ Отрадное,1976 +2281034,г Москва ул Декабристов д.10 кор.2,Москва,ул Декабристов д.10 кор.2,ул,Декабристов ,д.10 кор.2,7746848,муниципальный округ Отрадное,1991 +2281034,г Москва ул Декабристов д.10 кор.3,Москва,ул Декабристов д.10 кор.3,ул,Декабристов ,д.10 кор.3,8322404,муниципальный округ Отрадное,1989 +2281034,г Москва ул Декабристов д.11,Москва,ул Декабристов д.11,ул,Декабристов ,д.11,8148267,муниципальный округ Отрадное,1976 +2281034,г Москва ул Декабристов д.2 кор.1,Москва,ул Декабристов д.2 кор.1,ул,Декабристов ,д.2 кор.1,8148269,муниципальный округ Отрадное,1989 +2281034,г Москва ул Декабристов д.2 кор.2,Москва,ул Декабристов д.2 кор.2,ул,Декабристов ,д.2 кор.2,7746809,муниципальный округ Отрадное,1990 +2281034,г Москва ул Декабристов д.2 кор.3,Москва,ул Декабристов д.2 кор.3,ул,Декабристов ,д.2 кор.3,8148272,муниципальный округ Отрадное,1989 +2281034,г Москва ул Декабристов д.20 кор.1,Москва,ул Декабристов д.20 кор.1,ул,Декабристов ,д.20 кор.1,8148273,муниципальный округ Отрадное,1989 +2281034,г Москва ул Декабристов д.20 кор.2,Москва,ул Декабристов д.20 кор.2,ул,Декабристов ,д.20 кор.2,8148275,муниципальный округ Отрадное,1990 +2281034,г Москва ул Декабристов д.20 кор.3,Москва,ул Декабристов д.20 кор.3,ул,Декабристов ,д.20 кор.3,7958540,муниципальный округ Отрадное,н.д. +2281034,г Москва ул Декабристов д.21,Москва,ул Декабристов д.21,ул,Декабристов ,д.21,8148279,муниципальный округ Отрадное,1976 +2281034,г Москва ул Декабристов д.21А,Москва,ул Декабристов д.21А,ул,Декабристов ,д.21А,8148281,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Декабристов д.22,Москва,ул Декабристов д.22,ул,Декабристов ,д.22,8148282,муниципальный округ Отрадное,1982 +2281034,г Москва ул Декабристов д.24А,Москва,ул Декабристов д.24А,ул,Декабристов ,д.24А,8148283,муниципальный округ Отрадное,1978 +2281034,г Москва ул Декабристов д.26,Москва,ул Декабристов д.26,ул,Декабристов ,д.26,8148284,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281034,г Москва ул Декабристов д.28 кор.2,Москва,ул Декабристов д.28 кор.2,ул,Декабристов ,д.28 кор.2,8148285,муниципальный округ Отрадное,1989 +2281034,г Москва ул Декабристов д.29,Москва,ул Декабристов д.29,ул,Декабристов ,д.29,8148287,муниципальный округ Отрадное,1976 +2281034,г Москва ул Декабристов д.29А,Москва,ул Декабристов д.29А,ул,Декабристов ,д.29А,8148289,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Декабристов д.32,Москва,ул Декабристов д.32,ул,Декабристов ,д.32,8148290,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281034,г Москва ул Декабристов д.34,Москва,ул Декабристов д.34,ул,Декабристов ,д.34,8148291,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281034,г Москва ул Декабристов д.35,Москва,ул Декабристов д.35,ул,Декабристов ,д.35,8148293,муниципальный округ Отрадное,1976 +2281034,г Москва ул Декабристов д.35А,Москва,ул Декабристов д.35А,ул,Декабристов ,д.35А,8148294,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Декабристов д.36,Москва,ул Декабристов д.36,ул,Декабристов ,д.36,8148295,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281034,г Москва ул Декабристов д.36 кор.1,Москва,ул Декабристов д.36 кор.1,ул,Декабристов ,д.36 кор.1,8148296,муниципальный округ Отрадное,1978 +2281034,г Москва ул Декабристов д.36Б,Москва,ул Декабристов д.36Б,ул,Декабристов ,д.36Б,8148297,муниципальный округ Отрадное,1978 +2281034,г Москва ул Декабристов д.38,Москва,ул Декабристов д.38,ул,Декабристов ,д.38,8148299,муниципальный округ Отрадное,1991 +2281034,г Москва ул Декабристов д.4 кор.1,Москва,ул Декабристов д.4 кор.1,ул,Декабристов ,д.4 кор.1,8148300,муниципальный округ Отрадное,1989 +2281034,г Москва ул Декабристов д.4 кор.3,Москва,ул Декабристов д.4 кор.3,ул,Декабристов ,д.4 кор.3,7746838,муниципальный округ Отрадное,1989 +2281034,г Москва ул Декабристов д.43,Москва,ул Декабристов д.43,ул,Декабристов ,д.43,7746859,муниципальный округ Отрадное,1976 +2281034,г Москва ул Декабристов д.6 кор.1,Москва,ул Декабристов д.6 кор.1,ул,Декабристов ,д.6 кор.1,8148301,муниципальный округ Отрадное,1984 +2281034,г Москва ул Декабристов д.6 кор.2,Москва,ул Декабристов д.6 кор.2,ул,Декабристов ,д.6 кор.2,8148302,муниципальный округ Отрадное,1984 +2281034,г Москва ул Декабристов д.8 кор.1,Москва,ул Декабристов д.8 кор.1,ул,Декабристов ,д.8 кор.1,8148303,муниципальный округ Отрадное,1984 +2281034,г Москва ул Каргопольская д.10,Москва,ул Каргопольская д.10,ул,Каргопольская ,д.10,8159693,муниципальный округ Отрадное,н.д. +2281034,г Москва ул Каргопольская д.11 кор.1,Москва,ул Каргопольская д.11 кор.1,ул,Каргопольская ,д.11 кор.1,8401635,муниципальный округ Отрадное,1989 +2281034,г Москва ул Каргопольская д.11 кор.2,Москва,ул Каргопольская д.11 кор.2,ул,Каргопольская ,д.11 кор.2,8148304,муниципальный округ Отрадное,1989 +2281034,г Москва ул Каргопольская д.12,Москва,ул Каргопольская д.12,ул,Каргопольская ,д.12,8148305,муниципальный округ Отрадное,1983 +2281034,г Москва ул Каргопольская д.13 кор.1,Москва,ул Каргопольская д.13 кор.1,ул,Каргопольская ,д.13 кор.1,8148307,муниципальный округ Отрадное,1983 +2281034,г Москва ул Каргопольская д.14 кор.1,Москва,ул Каргопольская д.14 кор.1,ул,Каргопольская ,д.14 кор.1,8148308,муниципальный округ Отрадное,1983 +2281034,г Москва ул Каргопольская д.16 кор.2,Москва,ул Каргопольская д.16 кор.2,ул,Каргопольская ,д.16 кор.2,8148309,муниципальный округ Отрадное,1983 +2281034,г Москва ул Каргопольская д.17,Москва,ул Каргопольская д.17,ул,Каргопольская ,д.17,8148310,муниципальный округ Отрадное,1983 +2281034,г Москва ул Каргопольская д.18,Москва,ул Каргопольская д.18,ул,Каргопольская ,д.18,8148311,муниципальный округ Отрадное,1984 +2281034,г Москва ул Каргопольская д.2,Москва,ул Каргопольская д.2,ул,Каргопольская ,д.2,8449218,муниципальный округ Отрадное,н.д. +2281034,г Москва ул Каргопольская д.4,Москва,ул Каргопольская д.4,ул,Каргопольская ,д.4,8244389,муниципальный округ Отрадное,1994 +2281034,г Москва ул Каргопольская д.6,Москва,ул Каргопольская д.6,ул,Каргопольская ,д.6,8379816,муниципальный округ Отрадное,1989 +2281034,г Москва ул Мусоргского д.1,Москва,ул Мусоргского д.1,ул,Мусоргского ,д.1,7746867,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Мусоргского д.11,Москва,ул Мусоргского д.11,ул,Мусоргского ,д.11,8148382,муниципальный округ Отрадное,1974 +2281034,г Москва ул Мусоргского д.11Б,Москва,ул Мусоргского д.11Б,ул,Мусоргского ,д.11Б,8148384,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Мусоргского д.15,Москва,ул Мусоргского д.15,ул,Мусоргского ,д.15,8148385,муниципальный округ Отрадное,1980 +2281034,г Москва ул Мусоргского д.1А,Москва,ул Мусоргского д.1А,ул,Мусоргского ,д.1А,8148379,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Мусоргского д.5 кор.1,Москва,ул Мусоргского д.5 кор.1,ул,Мусоргского ,д.5 кор.1,8148380,муниципальный округ Отрадное,1995 +2281034,г Москва ул Мусоргского д.5 кор.2,Москва,ул Мусоргского д.5 кор.2,ул,Мусоргского ,д.5 кор.2,7746874,муниципальный округ Отрадное,1994 +2281034,г Москва ул Мусоргского д.5 кор.3,Москва,ул Мусоргского д.5 кор.3,ул,Мусоргского ,д.5 кор.3,7746881,муниципальный округ Отрадное,1994 +2281034,г Москва ул Мусоргского д.7,Москва,ул Мусоргского д.7,ул,Мусоргского ,д.7,7746888,муниципальный округ Отрадное,1995 +2281034,г Москва ул Мусоргского д.9,Москва,ул Мусоргского д.9,ул,Мусоргского ,д.9,8148381,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Олонецкая д.15,Москва,ул Олонецкая д.15,ул,Олонецкая ,д.15,8148386,муниципальный округ Отрадное,1978 +2281034,г Москва ул Олонецкая д.15Б,Москва,ул Олонецкая д.15Б,ул,Олонецкая ,д.15Б,8148388,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281034,г Москва ул Олонецкая д.17,Москва,ул Олонецкая д.17,ул,Олонецкая ,д.17,8148390,муниципальный округ Отрадное,1980 +2281034,г Москва ул Олонецкая д.17А,Москва,ул Олонецкая д.17А,ул,Олонецкая ,д.17А,8148391,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281034,г Москва ул Олонецкая д.21,Москва,ул Олонецкая д.21,ул,Олонецкая ,д.21,8148393,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281034,г Москва ул Олонецкая д.23,Москва,ул Олонецкая д.23,ул,Олонецкая ,д.23,8148394,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281034,г Москва ул Олонецкая д.25,Москва,ул Олонецкая д.25,ул,Олонецкая ,д.25,8148396,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281034,г Москва ул Олонецкая д.27,Москва,ул Олонецкая д.27,ул,Олонецкая ,д.27,8148397,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281034,г Москва ул Отрадная д.1,Москва,ул Отрадная д.1,ул,Отрадная ,д.1,7746928,муниципальный округ Отрадное,1983 +2281034,г Москва ул Отрадная д.10,Москва,ул Отрадная д.10,ул,Отрадная ,д.10,8126899,муниципальный округ Отрадное,2000 +2281034,г Москва ул Отрадная д.11,Москва,ул Отрадная д.11,ул,Отрадная ,д.11,8148409,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281034,г Москва ул Отрадная д.12,Москва,ул Отрадная д.12,ул,Отрадная ,д.12,8462292,муниципальный округ Отрадное,н.д. +2281034,г Москва ул Отрадная д.13,Москва,ул Отрадная д.13,ул,Отрадная ,д.13,8148410,муниципальный округ Отрадное,1980 +2281034,г Москва ул Отрадная д.13А,Москва,ул Отрадная д.13А,ул,Отрадная ,д.13А,8148411,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281034,г Москва ул Отрадная д.14,Москва,ул Отрадная д.14,ул,Отрадная ,д.14,8148412,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281034,г Москва ул Отрадная д.14А,Москва,ул Отрадная д.14А,ул,Отрадная ,д.14А,8148414,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281034,г Москва ул Отрадная д.15,Москва,ул Отрадная д.15,ул,Отрадная ,д.15,8148415,муниципальный округ Отрадное,1978 +2281034,г Москва ул Отрадная д.15Б,Москва,ул Отрадная д.15Б,ул,Отрадная ,д.15Б,8148416,муниципальный округ Отрадное,1978 +2281034,г Москва ул Отрадная д.16А,Москва,ул Отрадная д.16А,ул,Отрадная ,д.16А,8148417,муниципальный округ Отрадное,1978 +2281034,г Москва ул Отрадная д.18,Москва,ул Отрадная д.18,ул,Отрадная ,д.18,8148418,муниципальный округ Отрадное,1978 +2281034,г Москва ул Отрадная д.18А,Москва,ул Отрадная д.18А,ул,Отрадная ,д.18А,8148420,муниципальный округ Отрадное,1978 +2281034,г Москва ул Отрадная д.18В,Москва,ул Отрадная д.18В,ул,Отрадная ,д.18В,8148421,муниципальный округ Отрадное,1978 +2281034,г Москва ул Отрадная д.2,Москва,ул Отрадная д.2,ул,Отрадная ,д.2,8148400,муниципальный округ Отрадное,1995 +2281034,г Москва ул Отрадная д.3,Москва,ул Отрадная д.3,ул,Отрадная ,д.3,8148401,муниципальный округ Отрадное,1982 +2281034,г Москва ул Отрадная д.3Б,Москва,ул Отрадная д.3Б,ул,Отрадная ,д.3Б,8148403,муниципальный округ Отрадное,1982 +2281034,г Москва ул Отрадная д.5,Москва,ул Отрадная д.5,ул,Отрадная ,д.5,8148405,муниципальный округ Отрадное,1982 +2281034,г Москва ул Отрадная д.7,Москва,ул Отрадная д.7,ул,Отрадная ,д.7,8148406,муниципальный округ Отрадное,1984 +2281034,г Москва ул Отрадная д.9,Москва,ул Отрадная д.9,ул,Отрадная ,д.9,8148408,муниципальный округ Отрадное,1982 +2281034,г Москва ул Пестеля д.1,Москва,ул Пестеля д.1,ул,Пестеля ,д.1,8148430,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Пестеля д.11,Москва,ул Пестеля д.11,ул,Пестеля ,д.11,8148439,муниципальный округ Отрадное,1997 +2281034,г Москва ул Пестеля д.2,Москва,ул Пестеля д.2,ул,Пестеля ,д.2,8148431,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Пестеля д.2А,Москва,ул Пестеля д.2А,ул,Пестеля ,д.2А,8148432,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Пестеля д.3,Москва,ул Пестеля д.3,ул,Пестеля ,д.3,8148433,муниципальный округ Отрадное,1977 +2281034,г Москва ул Пестеля д.3А,Москва,ул Пестеля д.3А,ул,Пестеля ,д.3А,8148434,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Пестеля д.4,Москва,ул Пестеля д.4,ул,Пестеля ,д.4,7746938,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Пестеля д.4а,Москва,ул Пестеля д.4а,ул,Пестеля ,д.4а,7746958,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Пестеля д.4Б,Москва,ул Пестеля д.4Б,ул,Пестеля ,д.4Б,8148435,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Пестеля д.4в,Москва,ул Пестеля д.4в,ул,Пестеля ,д.4в,7746989,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Пестеля д.6,Москва,ул Пестеля д.6,ул,Пестеля ,д.6,7747001,муниципальный округ Отрадное,1994 +2281034,г Москва ул Пестеля д.6Б,Москва,ул Пестеля д.6Б,ул,Пестеля ,д.6Б,8148436,муниципальный округ Отрадное,1994 +2281034,г Москва ул Пестеля д.7,Москва,ул Пестеля д.7,ул,Пестеля ,д.7,8148437,муниципальный округ Отрадное,1977 +2281034,г Москва ул Пестеля д.8,Москва,ул Пестеля д.8,ул,Пестеля ,д.8,7747010,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Пестеля д.8а,Москва,ул Пестеля д.8а,ул,Пестеля ,д.8а,7747020,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Пестеля д.8б,Москва,ул Пестеля д.8б,ул,Пестеля ,д.8б,7747035,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ул Пестеля д.8в,Москва,ул Пестеля д.8в,ул,Пестеля ,д.8в,7747060,муниципальный округ Отрадное,н.д. +2281034,г Москва ул Пестеля д.9,Москва,ул Пестеля д.9,ул,Пестеля ,д.9,8148438,муниципальный округ Отрадное,1976 +2281034,г Москва ул Римского-Корсакова д.1,Москва,ул Римского-Корсакова д.1,ул,Римского-Корсакова ,д.1,8148440,муниципальный округ Отрадное,1994 +2281034,г Москва ул Римского-Корсакова д.10,Москва,ул Римского-Корсакова д.10,ул,Римского-Корсакова ,д.10,8148445,муниципальный округ Отрадное,1985 +2281034,г Москва ул Римского-Корсакова д.12,Москва,ул Римского-Корсакова д.12,ул,Римского-Корсакова ,д.12,8148446,муниципальный округ Отрадное,1986 +2281034,г Москва ул Римского-Корсакова д.14,Москва,ул Римского-Корсакова д.14,ул,Римского-Корсакова ,д.14,8148447,муниципальный округ Отрадное,1989 +2281034,г Москва ул Римского-Корсакова д.16,Москва,ул Римского-Корсакова д.16,ул,Римского-Корсакова ,д.16,7747069,муниципальный округ Отрадное,1989 +2281034,г Москва ул Римского-Корсакова д.18,Москва,ул Римского-Корсакова д.18,ул,Римского-Корсакова ,д.18,7747081,муниципальный округ Отрадное,1995 +2281034,г Москва ул Римского-Корсакова д.2,Москва,ул Римского-Корсакова д.2,ул,Римского-Корсакова ,д.2,8148441,муниципальный округ Отрадное,1995 +2281034,г Москва ул Римского-Корсакова д.22,Москва,ул Римского-Корсакова д.22,ул,Римского-Корсакова ,д.22,8148448,муниципальный округ Отрадное,1980 +2281034,г Москва ул Римского-Корсакова д.4,Москва,ул Римского-Корсакова д.4,ул,Римского-Корсакова ,д.4,8148442,муниципальный округ Отрадное,1989 +2281034,г Москва ул Римского-Корсакова д.6,Москва,ул Римского-Корсакова д.6,ул,Римского-Корсакова ,д.6,8148443,муниципальный округ Отрадное,1988 +2281034,г Москва ул Римского-Корсакова д.8,Москва,ул Римского-Корсакова д.8,ул,Римского-Корсакова ,д.8,8148444,муниципальный округ Отрадное,1993 +2281034,г Москва ул Санникова д.1,Москва,ул Санникова д.1,ул,Санникова ,д.1,8378933,муниципальный округ Отрадное,1984 +2281034,г Москва ул Санникова д.11 кор.1,Москва,ул Санникова д.11 кор.1,ул,Санникова ,д.11 кор.1,8148451,муниципальный округ Отрадное,1983 +2281034,г Москва ул Санникова д.13,Москва,ул Санникова д.13,ул,Санникова ,д.13,8148452,муниципальный округ Отрадное,1983 +2281034,г Москва ул Санникова д.15 кор.2,Москва,ул Санникова д.15 кор.2,ул,Санникова ,д.15 кор.2,8148453,муниципальный округ Отрадное,1983 +2281034,г Москва ул Санникова д.17,Москва,ул Санникова д.17,ул,Санникова ,д.17,8148454,муниципальный округ Отрадное,1984 +2281034,г Москва ул Санникова д.3 кор.1,Москва,ул Санникова д.3 кор.1,ул,Санникова ,д.3 кор.1,8378948,муниципальный округ Отрадное,1984 +2281034,г Москва ул Санникова д.3 кор.2,Москва,ул Санникова д.3 кор.2,ул,Санникова ,д.3 кор.2,8148449,муниципальный округ Отрадное,1983 +2281034,г Москва ул Санникова д.7,Москва,ул Санникова д.7,ул,Санникова ,д.7,8385309,муниципальный округ Отрадное,1983 +2281034,г Москва ул Санникова д.9 кор.1,Москва,ул Санникова д.9 кор.1,ул,Санникова ,д.9 кор.1,8385320,муниципальный округ Отрадное,1983 +2281034,г Москва ул Санникова д.9 кор.2,Москва,ул Санникова д.9 кор.2,ул,Санникова ,д.9 кор.2,8148450,муниципальный округ Отрадное,1986 +2281034,г Москва ул Хачатуряна д.12 кор.1,Москва,ул Хачатуряна д.12 кор.1,ул,Хачатуряна ,д.12 кор.1,8148486,муниципальный округ Отрадное,2001 +2281034,г Москва ул Хачатуряна д.12 кор.2,Москва,ул Хачатуряна д.12 кор.2,ул,Хачатуряна ,д.12 кор.2,8449238,муниципальный округ Отрадное,н.д. +2281034,г Москва ул Хачатуряна д.16,Москва,ул Хачатуряна д.16,ул,Хачатуряна ,д.16,8148487,муниципальный округ Отрадное,1983 +2281034,г Москва ул Хачатуряна д.18,Москва,ул Хачатуряна д.18,ул,Хачатуряна ,д.18,8148488,муниципальный округ Отрадное,1982 +2281034,г Москва ул Хачатуряна д.2,Москва,ул Хачатуряна д.2,ул,Хачатуряна ,д.2,8148482,муниципальный округ Отрадное,1978 +2281034,г Москва ул Хачатуряна д.20,Москва,ул Хачатуряна д.20,ул,Хачатуряна ,д.20,8148489,муниципальный округ Отрадное,1983 +2281034,г Москва ул Хачатуряна д.22Б,Москва,ул Хачатуряна д.22Б,ул,Хачатуряна ,д.22Б,8142462,муниципальный округ Отрадное,1996 +2281034,г Москва ул Хачатуряна д.4,Москва,ул Хачатуряна д.4,ул,Хачатуряна ,д.4,8148483,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281034,г Москва ул Хачатуряна д.6,Москва,ул Хачатуряна д.6,ул,Хачатуряна ,д.6,8148484,муниципальный округ Отрадное,1991 +2281034,г Москва ул Хачатуряна д.7,Москва,ул Хачатуряна д.7,ул,Хачатуряна ,д.7,8148485,муниципальный округ Отрадное,1984 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.10,Москва,ш Алтуфьевское д.10,ш,Алтуфьевское ,д.10,8148182,муниципальный округ Отрадное,1978 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.11,Москва,ш Алтуфьевское д.11,ш,Алтуфьевское ,д.11,8148183,муниципальный округ Отрадное,1980 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.11 кор.2,Москва,ш Алтуфьевское д.11 кор.2,ш,Алтуфьевское ,д.11 кор.2,8148184,муниципальный округ Отрадное,1983 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.11 кор.3,Москва,ш Алтуфьевское д.11 кор.3,ш,Алтуфьевское ,д.11 кор.3,8148185,муниципальный округ Отрадное,1983 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.12,Москва,ш Алтуфьевское д.12,ш,Алтуфьевское ,д.12,8148188,муниципальный округ Отрадное,1978 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.13 кор.1,Москва,ш Алтуфьевское д.13 кор.1,ш,Алтуфьевское ,д.13 кор.1,7665818,муниципальный округ Отрадное,1980 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.13 кор.2,Москва,ш Алтуфьевское д.13 кор.2,ш,Алтуфьевское ,д.13 кор.2,7665825,муниципальный округ Отрадное,1980 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.13 кор.3,Москва,ш Алтуфьевское д.13 кор.3,ш,Алтуфьевское ,д.13 кор.3,8148189,муниципальный округ Отрадное,1980 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.14,Москва,ш Алтуфьевское д.14,ш,Алтуфьевское ,д.14,8148190,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.18,Москва,ш Алтуфьевское д.18,ш,Алтуфьевское ,д.18,8148191,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.18в,Москва,ш Алтуфьевское д.18в,ш,Алтуфьевское ,д.18в,8384843,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.18Г,Москва,ш Алтуфьевское д.18Г,ш,Алтуфьевское ,д.18Г,8148192,муниципальный округ Отрадное,1980 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.20А,Москва,ш Алтуфьевское д.20А,ш,Алтуфьевское ,д.20А,8148193,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.20Б,Москва,ш Алтуфьевское д.20Б,ш,Алтуфьевское ,д.20Б,8148194,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.22А,Москва,ш Алтуфьевское д.22А,ш,Алтуфьевское ,д.22А,8148196,муниципальный округ Отрадное,1974 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.24,Москва,ш Алтуфьевское д.24,ш,Алтуфьевское ,д.24,8148197,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.26А,Москва,ш Алтуфьевское д.26А,ш,Алтуфьевское ,д.26А,8148198,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.26Б,Москва,ш Алтуфьевское д.26Б,ш,Алтуфьевское ,д.26Б,8148199,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.26в,Москва,ш Алтуфьевское д.26в,ш,Алтуфьевское ,д.26в,7744718,муниципальный округ Отрадное,1980 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.28А,Москва,ш Алтуфьевское д.28А,ш,Алтуфьевское ,д.28А,8148201,муниципальный округ Отрадное,1975 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.30,Москва,ш Алтуфьевское д.30,ш,Алтуфьевское ,д.30,8485630,муниципальный округ Отрадное,н.д. +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.30В,Москва,ш Алтуфьевское д.30В,ш,Алтуфьевское ,д.30В,8148202,муниципальный округ Отрадное,1974 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.34 кор.2,Москва,ш Алтуфьевское д.34 кор.2,ш,Алтуфьевское ,д.34 кор.2,8148203,муниципальный округ Отрадное,1996 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.40,Москва,ш Алтуфьевское д.40,ш,Алтуфьевское ,д.40,8148204,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.40Б,Москва,ш Алтуфьевское д.40Б,ш,Алтуфьевское ,д.40Б,8148205,муниципальный округ Отрадное,1980 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.40Г,Москва,ш Алтуфьевское д.40Г,ш,Алтуфьевское ,д.40Г,8148206,муниципальный округ Отрадное,1992 +2281034,"г Москва ш Алтуфьевское д.42,42а",Москва,"ш Алтуфьевское д.42,42а",ш,Алтуфьевское ,"д.42,42а",8386311,муниципальный округ Отрадное,н.д. +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.42Г,Москва,ш Алтуфьевское д.42Г,ш,Алтуфьевское ,д.42Г,8252916,муниципальный округ Отрадное,2001 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.7,Москва,ш Алтуфьевское д.7,ш,Алтуфьевское ,д.7,7665811,муниципальный округ Отрадное,1980 +2281034,г Москва ш Алтуфьевское д.8А,Москва,ш Алтуфьевское д.8А,ш,Алтуфьевское ,д.8А,8148208,муниципальный округ Отрадное,1979 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.129,Москва,пр-кт Мира д.129,пр-кт,Мира ,д.129,7566878,муниципальный округ Ростокино,1959 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.131,Москва,пр-кт Мира д.131,пр-кт,Мира ,д.131,7567544,муниципальный округ Ростокино,1961 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.131 кор.1,Москва,пр-кт Мира д.131 кор.1,пр-кт,Мира ,д.131 кор.1,7566897,муниципальный округ Ростокино,1965 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.131 кор.2,Москва,пр-кт Мира д.131 кор.2,пр-кт,Мира ,д.131 кор.2,7566909,муниципальный округ Ростокино,1966 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.133,Москва,пр-кт Мира д.133,пр-кт,Мира ,д.133,7566954,муниципальный округ Ростокино,1971 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.135,Москва,пр-кт Мира д.135,пр-кт,Мира ,д.135,7566974,муниципальный округ Ростокино,1967 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.135А,Москва,пр-кт Мира д.135А,пр-кт,Мира ,д.135А,7567553,муниципальный округ Ростокино,1962 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.163,Москва,пр-кт Мира д.163,пр-кт,Мира ,д.163,7566978,муниципальный округ Ростокино,1978 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.163 кор.1,Москва,пр-кт Мира д.163 кор.1,пр-кт,Мира ,д.163 кор.1,7566980,муниципальный округ Ростокино,1984 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.165,Москва,пр-кт Мира д.165,пр-кт,Мира ,д.165,7567558,муниципальный округ Ростокино,1977 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.169,Москва,пр-кт Мира д.169,пр-кт,Мира ,д.169,7566986,муниципальный округ Ростокино,1963 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.171,Москва,пр-кт Мира д.171,пр-кт,Мира ,д.171,7567565,муниципальный округ Ростокино,1965 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.173,Москва,пр-кт Мира д.173,пр-кт,Мира ,д.173,7566994,муниципальный округ Ростокино,1963 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.175,Москва,пр-кт Мира д.175,пр-кт,Мира ,д.175,7567000,муниципальный округ Ростокино,1963 +2281035,"г Москва пр-кт Мира д.177 кор.1,2,3",Москва,"пр-кт Мира д.177 кор.1,2,3",пр-кт,Мира ,"д.177 кор.1,2,3",7567575,муниципальный округ Ростокино,1957 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.179,Москва,пр-кт Мира д.179,пр-кт,Мира ,д.179,7567584,муниципальный округ Ростокино,1962 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.179А,Москва,пр-кт Мира д.179А,пр-кт,Мира ,д.179А,7567591,муниципальный округ Ростокино,1962 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.181,Москва,пр-кт Мира д.181,пр-кт,Мира ,д.181,7567004,муниципальный округ Ростокино,1962 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.183,Москва,пр-кт Мира д.183,пр-кт,Мира ,д.183,7567593,муниципальный округ Ростокино,1963 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.185 кор.1,Москва,пр-кт Мира д.185 кор.1,пр-кт,Мира ,д.185 кор.1,7567006,муниципальный округ Ростокино,1965 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.185 кор.2,Москва,пр-кт Мира д.185 кор.2,пр-кт,Мира ,д.185 кор.2,7567010,муниципальный округ Ростокино,1965 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.188,Москва,пр-кт Мира д.188,пр-кт,Мира ,д.188,7567595,муниципальный округ Ростокино,1965 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.188А,Москва,пр-кт Мира д.188А,пр-кт,Мира ,д.188А,7567600,муниципальный округ Ростокино,1961 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.190,Москва,пр-кт Мира д.190,пр-кт,Мира ,д.190,8155269,муниципальный округ Ростокино,н.д. +2281035,г Москва пр-кт Мира д.198 кор.2,Москва,пр-кт Мира д.198 кор.2,пр-кт,Мира ,д.198 кор.2,7567603,муниципальный округ Ростокино,1986 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.200,Москва,пр-кт Мира д.200,пр-кт,Мира ,д.200,8156550,муниципальный округ Ростокино,1964 +2281035,г Москва пр-кт Мира д.202А,Москва,пр-кт Мира д.202А,пр-кт,Мира ,д.202А,7567606,муниципальный округ Ростокино,1962 +2281035,г Москва проезд Будайский д.1,Москва,проезд Будайский д.1,проезд,Будайский ,д.1,7567485,муниципальный округ Ростокино,1954 +2281035,г Москва проезд Будайский д.2,Москва,проезд Будайский д.2,проезд,Будайский ,д.2,7567489,муниципальный округ Ростокино,1967 +2281035,г Москва проезд Будайский д.3,Москва,проезд Будайский д.3,проезд,Будайский ,д.3,7567496,муниципальный округ Ростокино,1975 +2281035,г Москва проезд Будайский д.4,Москва,проезд Будайский д.4,проезд,Будайский ,д.4,7567500,муниципальный округ Ростокино,1962 +2281035,г Москва проезд Будайский д.6 кор.1,Москва,проезд Будайский д.6 кор.1,проезд,Будайский ,д.6 кор.1,7567506,муниципальный округ Ростокино,1964 +2281035,г Москва проезд Будайский д.6 кор.2,Москва,проезд Будайский д.6 кор.2,проезд,Будайский ,д.6 кор.2,7567512,муниципальный округ Ростокино,1964 +2281035,г Москва проезд Будайский д.7 кор.1,Москва,проезд Будайский д.7 кор.1,проезд,Будайский ,д.7 кор.1,7567519,муниципальный округ Ростокино,1955 +2281035,г Москва проезд Будайский д.7 кор.2,Москва,проезд Будайский д.7 кор.2,проезд,Будайский ,д.7 кор.2,7567525,муниципальный округ Ростокино,1955 +2281035,г Москва проезд Будайский д.9,Москва,проезд Будайский д.9,проезд,Будайский ,д.9,7567529,муниципальный округ Ростокино,2004 +2281035,г Москва проезд Кадомцева д.11 кор.1,Москва,проезд Кадомцева д.11 кор.1,проезд,Кадомцева ,д.11 кор.1,7567635,муниципальный округ Ростокино,1957 +2281035,г Москва проезд Кадомцева д.11 кор.2,Москва,проезд Кадомцева д.11 кор.2,проезд,Кадомцева ,д.11 кор.2,7567642,муниципальный округ Ростокино,1961 +2281035,г Москва проезд Кадомцева д.13,Москва,проезд Кадомцева д.13,проезд,Кадомцева ,д.13,7567097,муниципальный округ Ростокино,1959 +2281035,г Москва проезд Кадомцева д.15,Москва,проезд Кадомцева д.15,проезд,Кадомцева ,д.15,7567453,муниципальный округ Ростокино,1959 +2281035,г Москва проезд Кадомцева д.17,Москва,проезд Кадомцева д.17,проезд,Кадомцева ,д.17,7567644,муниципальный округ Ростокино,1966 +2281035,г Москва проезд Кадомцева д.19,Москва,проезд Кадомцева д.19,проезд,Кадомцева ,д.19,7567648,муниципальный округ Ростокино,1966 +2281035,г Москва проезд Кадомцева д.21,Москва,проезд Кадомцева д.21,проезд,Кадомцева ,д.21,7567651,муниципальный округ Ростокино,1966 +2281035,г Москва проезд Кадомцева д.23,Москва,проезд Кадомцева д.23,проезд,Кадомцева ,д.23,8199804,муниципальный округ Ростокино,2013 +2281035,г Москва проезд Кадомцева д.3,Москва,проезд Кадомцева д.3,проезд,Кадомцева ,д.3,7567611,муниципальный округ Ростокино,1964 +2281035,г Москва проезд Кадомцева д.5 кор.1,Москва,проезд Кадомцева д.5 кор.1,проезд,Кадомцева ,д.5 кор.1,7567615,муниципальный округ Ростокино,1966 +2281035,г Москва проезд Кадомцева д.5 кор.2,Москва,проезд Кадомцева д.5 кор.2,проезд,Кадомцева ,д.5 кор.2,7567621,муниципальный округ Ростокино,1971 +2281035,г Москва проезд Кадомцева д.7,Москва,проезд Кадомцева д.7,проезд,Кадомцева ,д.7,7567626,муниципальный округ Ростокино,1966 +2281035,г Москва проезд Кадомцева д.9,Москва,проезд Кадомцева д.9,проезд,Кадомцева ,д.9,7567632,муниципальный округ Ростокино,1958 +2281035,г Москва проезд Сельскохозяйственный 1-й д.3,Москва,проезд Сельскохозяйственный 1-й д.3,проезд,Сельскохозяйственный 1-й ,д.3,7567457,муниципальный округ Ростокино,1960 +2281035,г Москва проезд Сельскохозяйственный 1-й д.5,Москва,проезд Сельскохозяйственный 1-й д.5,проезд,Сельскохозяйственный 1-й ,д.5,7568040,муниципальный округ Ростокино,1964 +2281035,г Москва ул Бажова д.1,Москва,ул Бажова д.1,ул,Бажова ,д.1,7567656,муниципальный округ Ростокино,1968 +2281035,г Москва ул Бажова д.11 кор.1,Москва,ул Бажова д.11 кор.1,ул,Бажова ,д.11 кор.1,7567940,муниципальный округ Ростокино,1950 +2281035,г Москва ул Бажова д.11 кор.3,Москва,ул Бажова д.11 кор.3,ул,Бажова ,д.11 кор.3,7567944,муниципальный округ Ростокино,1950 +2281035,г Москва ул Бажова д.13 кор.1,Москва,ул Бажова д.13 кор.1,ул,Бажова ,д.13 кор.1,7567947,муниципальный округ Ростокино,1950 +2281035,г Москва ул Бажова д.13 кор.2,Москва,ул Бажова д.13 кор.2,ул,Бажова ,д.13 кор.2,7567954,муниципальный округ Ростокино,1975 +2281035,г Москва ул Бажова д.15 кор.2,Москва,ул Бажова д.15 кор.2,ул,Бажова ,д.15 кор.2,8142756,муниципальный округ Ростокино,1968 +2281035,г Москва ул Бажова д.16,Москва,ул Бажова д.16,ул,Бажова ,д.16,7567958,муниципальный округ Ростокино,1950 +2281035,г Москва ул Бажова д.2,Москва,ул Бажова д.2,ул,Бажова ,д.2,7567919,муниципальный округ Ростокино,1961 +2281035,г Москва ул Бажова д.20,Москва,ул Бажова д.20,ул,Бажова ,д.20,7567965,муниципальный округ Ростокино,1973 +2281035,г Москва ул Бажова д.26,Москва,ул Бажова д.26,ул,Бажова ,д.26,7567976,муниципальный округ Ростокино,1973 +2281035,г Москва ул Бажова д.3,Москва,ул Бажова д.3,ул,Бажова ,д.3,7567922,муниципальный округ Ростокино,1956 +2281035,г Москва ул Бажова д.4,Москва,ул Бажова д.4,ул,Бажова ,д.4,7567924,муниципальный округ Ростокино,1960 +2281035,г Москва ул Бажова д.5,Москва,ул Бажова д.5,ул,Бажова ,д.5,7567927,муниципальный округ Ростокино,1957 +2281035,г Москва ул Бажова д.6,Москва,ул Бажова д.6,ул,Бажова ,д.6,7567929,муниципальный округ Ростокино,1954 +2281035,г Москва ул Бажова д.7,Москва,ул Бажова д.7,ул,Бажова ,д.7,7567934,муниципальный округ Ростокино,1957 +2281035,г Москва ул Бажова д.8,Москва,ул Бажова д.8,ул,Бажова ,д.8,7789133,муниципальный округ Ростокино,2006 +2281035,г Москва ул Бажова д.9,Москва,ул Бажова д.9,ул,Бажова ,д.9,7567937,муниципальный округ Ростокино,1957 +2281035,г Москва ул Будайская д.11,Москва,ул Будайская д.11,ул,Будайская ,д.11,7567478,муниципальный округ Ростокино,1960 +2281035,г Москва ул Будайская д.13,Москва,ул Будайская д.13,ул,Будайская ,д.13,7567480,муниципальный округ Ростокино,1965 +2281035,г Москва ул Будайская д.9,Москва,ул Будайская д.9,ул,Будайская ,д.9,8059630,муниципальный округ Ростокино,1955 +2281035,г Москва ул Вильгельма Пика д.4А,Москва,ул Вильгельма Пика д.4А,ул,Вильгельма Пика ,д.4А,7567983,муниципальный округ Ростокино,1955 +2281035,г Москва ул Докукина д.11 кор.1,Москва,ул Докукина д.11 кор.1,ул,Докукина ,д.11 кор.1,7568003,муниципальный округ Ростокино,1958 +2281035,г Москва ул Докукина д.11 кор.2,Москва,ул Докукина д.11 кор.2,ул,Докукина ,д.11 кор.2,7568007,муниципальный округ Ростокино,1962 +2281035,г Москва ул Докукина д.3 кор.1,Москва,ул Докукина д.3 кор.1,ул,Докукина ,д.3 кор.1,7567013,муниципальный округ Ростокино,1967 +2281035,г Москва ул Докукина д.3 кор.2,Москва,ул Докукина д.3 кор.2,ул,Докукина ,д.3 кор.2,7567061,муниципальный округ Ростокино,1958 +2281035,г Москва ул Докукина д.5 кор.1,Москва,ул Докукина д.5 кор.1,ул,Докукина ,д.5 кор.1,7567064,муниципальный округ Ростокино,1978 +2281035,г Москва ул Докукина д.7 кор.1,Москва,ул Докукина д.7 кор.1,ул,Докукина ,д.7 кор.1,7567990,муниципальный округ Ростокино,1957 +2281035,г Москва ул Докукина д.9 кор.1,Москва,ул Докукина д.9 кор.1,ул,Докукина ,д.9 кор.1,7567996,муниципальный округ Ростокино,1956 +2281035,г Москва ул Докукина д.9 кор.2,Москва,ул Докукина д.9 кор.2,ул,Докукина ,д.9 кор.2,7567067,муниципальный округ Ростокино,1966 +2281035,г Москва ул Малахитовая д.1,Москва,ул Малахитовая д.1,ул,Малахитовая ,д.1,7568141,муниципальный округ Ростокино,1963 +2281035,г Москва ул Малахитовая д.10 кор.1,Москва,ул Малахитовая д.10 кор.1,ул,Малахитовая ,д.10 кор.1,7568163,муниципальный округ Ростокино,1970 +2281035,г Москва ул Малахитовая д.10 кор.2,Москва,ул Малахитовая д.10 кор.2,ул,Малахитовая ,д.10 кор.2,7568164,муниципальный округ Ростокино,1970 +2281035,г Москва ул Малахитовая д.12 кор.1,Москва,ул Малахитовая д.12 кор.1,ул,Малахитовая ,д.12 кор.1,7568166,муниципальный округ Ростокино,1966 +2281035,г Москва ул Малахитовая д.12 кор.2,Москва,ул Малахитовая д.12 кор.2,ул,Малахитовая ,д.12 кор.2,7568168,муниципальный округ Ростокино,1965 +2281035,г Москва ул Малахитовая д.13 кор.1,Москва,ул Малахитовая д.13 кор.1,ул,Малахитовая ,д.13 кор.1,7568172,муниципальный округ Ростокино,1970 +2281035,г Москва ул Малахитовая д.13 кор.2,Москва,ул Малахитовая д.13 кор.2,ул,Малахитовая ,д.13 кор.2,7568173,муниципальный округ Ростокино,1962 +2281035,г Москва ул Малахитовая д.13 кор.3,Москва,ул Малахитовая д.13 кор.3,ул,Малахитовая ,д.13 кор.3,7568175,муниципальный округ Ростокино,1963 +2281035,г Москва ул Малахитовая д.14,Москва,ул Малахитовая д.14,ул,Малахитовая ,д.14,7568176,муниципальный округ Ростокино,1971 +2281035,г Москва ул Малахитовая д.17,Москва,ул Малахитовая д.17,ул,Малахитовая ,д.17,7568177,муниципальный округ Ростокино,1967 +2281035,г Москва ул Малахитовая д.19,Москва,ул Малахитовая д.19,ул,Малахитовая ,д.19,7568178,муниципальный округ Ростокино,1960 +2281035,г Москва ул Малахитовая д.21,Москва,ул Малахитовая д.21,ул,Малахитовая ,д.21,7568179,муниципальный округ Ростокино,1960 +2281035,г Москва ул Малахитовая д.23,Москва,ул Малахитовая д.23,ул,Малахитовая ,д.23,7568180,муниципальный округ Ростокино,1969 +2281035,г Москва ул Малахитовая д.5,Москва,ул Малахитовая д.5,ул,Малахитовая ,д.5,7568147,муниципальный округ Ростокино,1961 +2281035,г Москва ул Малахитовая д.6 кор.1,Москва,ул Малахитовая д.6 кор.1,ул,Малахитовая ,д.6 кор.1,7568149,муниципальный округ Ростокино,1970 +2281035,г Москва ул Малахитовая д.6 кор.2,Москва,ул Малахитовая д.6 кор.2,ул,Малахитовая ,д.6 кор.2,7568150,муниципальный округ Ростокино,1970 +2281035,г Москва ул Малахитовая д.8 кор.1,Москва,ул Малахитовая д.8 кор.1,ул,Малахитовая ,д.8 кор.1,7568156,муниципальный округ Ростокино,1969 +2281035,г Москва ул Малахитовая д.8 кор.2,Москва,ул Малахитовая д.8 кор.2,ул,Малахитовая ,д.8 кор.2,7568159,муниципальный округ Ростокино,1969 +2281035,г Москва ул Малахитовая д.8 кор.3,Москва,ул Малахитовая д.8 кор.3,ул,Малахитовая ,д.8 кор.3,7568160,муниципальный округ Ростокино,1975 +2281035,г Москва ул Малахитовая д.9,Москва,ул Малахитовая д.9,ул,Малахитовая ,д.9,7568161,муниципальный округ Ростокино,1960 +2281035,г Москва ул Ростокинская д.10,Москва,ул Ростокинская д.10,ул,Ростокинская ,д.10,7568034,муниципальный округ Ростокино,1968 +2281035,г Москва ул Ростокинская д.5 кор.1,Москва,ул Ростокинская д.5 кор.1,ул,Ростокинская ,д.5 кор.1,7568015,муниципальный округ Ростокино,1968 +2281035,г Москва ул Ростокинская д.5 кор.2,Москва,ул Ростокинская д.5 кор.2,ул,Ростокинская ,д.5 кор.2,7568025,муниципальный округ Ростокино,1965 +2281035,г Москва ул Ростокинская д.6,Москва,ул Ростокинская д.6,ул,Ростокинская ,д.6,8065524,муниципальный округ Ростокино,1954 +2281035,г Москва ул Ростокинская д.8,Москва,ул Ростокинская д.8,ул,Ростокинская ,д.8,7568031,муниципальный округ Ростокино,1952 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.11 кор.1,Москва,ул Сельскохозяйственная д.11 кор.1,ул,Сельскохозяйственная ,д.11 кор.1,7568065,муниципальный округ Ростокино,1957 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.11 кор.2,Москва,ул Сельскохозяйственная д.11 кор.2,ул,Сельскохозяйственная ,д.11 кор.2,7568067,муниципальный округ Ростокино,1956 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.11 кор.3,Москва,ул Сельскохозяйственная д.11 кор.3,ул,Сельскохозяйственная ,д.11 кор.3,7568068,муниципальный округ Ростокино,1956 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.11 кор.4,Москва,ул Сельскохозяйственная д.11 кор.4,ул,Сельскохозяйственная ,д.11 кор.4,7568072,муниципальный округ Ростокино,1957 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.13 кор.1,Москва,ул Сельскохозяйственная д.13 кор.1,ул,Сельскохозяйственная ,д.13 кор.1,7568076,муниципальный округ Ростокино,1954 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.13 кор.2,Москва,ул Сельскохозяйственная д.13 кор.2,ул,Сельскохозяйственная ,д.13 кор.2,7568081,муниципальный округ Ростокино,1954 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.13 кор.3,Москва,ул Сельскохозяйственная д.13 кор.3,ул,Сельскохозяйственная ,д.13 кор.3,7568086,муниципальный округ Ростокино,1958 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.13 кор.4,Москва,ул Сельскохозяйственная д.13 кор.4,ул,Сельскохозяйственная ,д.13 кор.4,7568092,муниципальный округ Ростокино,1958 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.13 кор.5,Москва,ул Сельскохозяйственная д.13 кор.5,ул,Сельскохозяйственная ,д.13 кор.5,7568096,муниципальный округ Ростокино,1958 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.14 кор.1,Москва,ул Сельскохозяйственная д.14 кор.1,ул,Сельскохозяйственная ,д.14 кор.1,7568099,муниципальный округ Ростокино,1979 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.14 кор.2,Москва,ул Сельскохозяйственная д.14 кор.2,ул,Сельскохозяйственная ,д.14 кор.2,7568101,муниципальный округ Ростокино,1961 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.16 кор.1,Москва,ул Сельскохозяйственная д.16 кор.1,ул,Сельскохозяйственная ,д.16 кор.1,7759633,муниципальный округ Ростокино,2008 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.18 кор.1,Москва,ул Сельскохозяйственная д.18 кор.1,ул,Сельскохозяйственная ,д.18 кор.1,7568103,муниципальный округ Ростокино,1930 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.18 кор.2,Москва,ул Сельскохозяйственная д.18 кор.2,ул,Сельскохозяйственная ,д.18 кор.2,7568105,муниципальный округ Ростокино,1966 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.18 кор.3,Москва,ул Сельскохозяйственная д.18 кор.3,ул,Сельскохозяйственная ,д.18 кор.3,7568107,муниципальный округ Ростокино,1992 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.18 кор.4,Москва,ул Сельскохозяйственная д.18 кор.4,ул,Сельскохозяйственная ,д.18 кор.4,7568108,муниципальный округ Ростокино,1992 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.19,Москва,ул Сельскохозяйственная д.19,ул,Сельскохозяйственная ,д.19,7568110,муниципальный округ Ростокино,1970 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.2,Москва,ул Сельскохозяйственная д.2,ул,Сельскохозяйственная ,д.2,7568046,муниципальный округ Ростокино,1965 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.20 кор.2,Москва,ул Сельскохозяйственная д.20 кор.2,ул,Сельскохозяйственная ,д.20 кор.2,7568113,муниципальный округ Ростокино,1974 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.22 кор.1,Москва,ул Сельскохозяйственная д.22 кор.1,ул,Сельскохозяйственная ,д.22 кор.1,7568116,муниципальный округ Ростокино,1979 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.26,Москва,ул Сельскохозяйственная д.26,ул,Сельскохозяйственная ,д.26,7568120,муниципальный округ Ростокино,1975 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.28,Москва,ул Сельскохозяйственная д.28,ул,Сельскохозяйственная ,д.28,7568123,муниципальный округ Ростокино,1928 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.7/1,Москва,ул Сельскохозяйственная д.7/1,ул,Сельскохозяйственная ,д.7/1,7568056,муниципальный округ Ростокино,1962 +2281035,г Москва ул Сельскохозяйственная д.9,Москва,ул Сельскохозяйственная д.9,ул,Сельскохозяйственная ,д.9,7568060,муниципальный округ Ростокино,1951 +2281035,г Москва ул Сергея Эйзенштейна д.2,Москва,ул Сергея Эйзенштейна д.2,ул,Сергея Эйзенштейна ,д.2,7567462,муниципальный округ Ростокино,1961 +2281035,г Москва ул Сергея Эйзенштейна д.6,Москва,ул Сергея Эйзенштейна д.6,ул,Сергея Эйзенштейна ,д.6,7568127,муниципальный округ Ростокино,1958 +2281035,г Москва ул Сергея Эйзенштейна д.6 кор.2 строение 1,Москва,ул Сергея Эйзенштейна д.6 кор.2 строение 1,ул,Сергея Эйзенштейна ,д.6 кор.2 строение 1,7568132,муниципальный округ Ростокино,1960 +2281035,г Москва ул Сергея Эйзенштейна д.6 кор.2 строение 2,Москва,ул Сергея Эйзенштейна д.6 кор.2 строение 2,ул,Сергея Эйзенштейна ,д.6 кор.2 строение 2,7568137,муниципальный округ Ростокино,1960 +2281035,г Москва ул Сергея Эйзенштейна д.6 кор.3,Москва,ул Сергея Эйзенштейна д.6 кор.3,ул,Сергея Эйзенштейна ,д.6 кор.3,7567470,муниципальный округ Ростокино,1960 +2281036,г Москва проезд Берингов д.1,Москва,проезд Берингов д.1,проезд,Берингов ,д.1,7701990,муниципальный округ Свиблово,1987 +2281036,г Москва проезд Берингов д.3,Москва,проезд Берингов д.3,проезд,Берингов ,д.3,7701995,муниципальный округ Свиблово,1986 +2281036,г Москва проезд Берингов д.4,Москва,проезд Берингов д.4,проезд,Берингов ,д.4,7702002,муниципальный округ Свиблово,1969 +2281036,г Москва проезд Берингов д.5,Москва,проезд Берингов д.5,проезд,Берингов ,д.5,7702012,муниципальный округ Свиблово,1986 +2281036,г Москва проезд Берингов д.6 кор.1,Москва,проезд Берингов д.6 кор.1,проезд,Берингов ,д.6 кор.1,7702017,муниципальный округ Свиблово,1969 +2281036,г Москва проезд Берингов д.6 кор.2,Москва,проезд Берингов д.6 кор.2,проезд,Берингов ,д.6 кор.2,7702025,муниципальный округ Свиблово,1969 +2281036,г Москва проезд Ботанический 1-й д.1,Москва,проезд Ботанический 1-й д.1,проезд,Ботанический 1-й ,д.1,8477466,муниципальный округ Свиблово,1961 +2281036,г Москва проезд Ботанический 1-й д.3,Москва,проезд Ботанический 1-й д.3,проезд,Ботанический 1-й ,д.3,7700533,муниципальный округ Свиблово,1961 +2281036,г Москва проезд Ботанический 1-й д.3А,Москва,проезд Ботанический 1-й д.3А,проезд,Ботанический 1-й ,д.3А,7700549,муниципальный округ Свиблово,1965 +2281036,г Москва проезд Ботанический 1-й д.5,Москва,проезд Ботанический 1-й д.5,проезд,Ботанический 1-й ,д.5,7700559,муниципальный округ Свиблово,2004 +2281036,г Москва проезд Ботанический 2-й д.6,Москва,проезд Ботанический 2-й д.6,проезд,Ботанический 2-й ,д.6,7700610,муниципальный округ Свиблово,1961 +2281036,г Москва проезд Игарский д.13,Москва,проезд Игарский д.13,проезд,Игарский ,д.13,7702277,муниципальный округ Свиблово,2001 +2281036,г Москва проезд Игарский д.17,Москва,проезд Игарский д.17,проезд,Игарский ,д.17,7702615,муниципальный округ Свиблово,1997 +2281036,г Москва проезд Игарский д.19,Москва,проезд Игарский д.19,проезд,Игарский ,д.19,7702629,муниципальный округ Свиблово,2002 +2281036,г Москва проезд Игарский д.8,Москва,проезд Игарский д.8,проезд,Игарский ,д.8,7702636,муниципальный округ Свиблово,2006 +2281036,г Москва проезд Лазоревый д.10,Москва,проезд Лазоревый д.10,проезд,Лазоревый ,д.10,7702896,муниципальный округ Свиблово,1976 +2281036,г Москва проезд Лазоревый д.12,Москва,проезд Лазоревый д.12,проезд,Лазоревый ,д.12,7702900,муниципальный округ Свиблово,1961 +2281036,г Москва проезд Лазоревый д.13,Москва,проезд Лазоревый д.13,проезд,Лазоревый ,д.13,7702907,муниципальный округ Свиблово,1961 +2281036,г Москва проезд Лазоревый д.14,Москва,проезд Лазоревый д.14,проезд,Лазоревый ,д.14,7702910,муниципальный округ Свиблово,1967 +2281036,г Москва проезд Лазоревый д.16,Москва,проезд Лазоревый д.16,проезд,Лазоревый ,д.16,7702961,муниципальный округ Свиблово,1966 +2281036,г Москва проезд Лазоревый д.18,Москва,проезд Лазоревый д.18,проезд,Лазоревый ,д.18,7702963,муниципальный округ Свиблово,1966 +2281036,г Москва проезд Лазоревый д.2,Москва,проезд Лазоревый д.2,проезд,Лазоревый ,д.2,7702688,муниципальный округ Свиблово,н.д. +2281036,г Москва проезд Лазоревый д.20,Москва,проезд Лазоревый д.20,проезд,Лазоревый ,д.20,7702967,муниципальный округ Свиблово,1966 +2281036,г Москва проезд Лазоревый д.22,Москва,проезд Лазоревый д.22,проезд,Лазоревый ,д.22,7702968,муниципальный округ Свиблово,1976 +2281036,г Москва проезд Лазоревый д.24,Москва,проезд Лазоревый д.24,проезд,Лазоревый ,д.24,7702972,муниципальный округ Свиблово,1973 +2281036,г Москва проезд Лазоревый д.26,Москва,проезд Лазоревый д.26,проезд,Лазоревый ,д.26,7702974,муниципальный округ Свиблово,1984 +2281036,г Москва проезд Лазоревый д.4,Москва,проезд Лазоревый д.4,проезд,Лазоревый ,д.4,7702695,муниципальный округ Свиблово,1970 +2281036,г Москва проезд Лазоревый д.6,Москва,проезд Лазоревый д.6,проезд,Лазоревый ,д.6,7702882,муниципальный округ Свиблово,1970 +2281036,г Москва проезд Лазоревый д.8,Москва,проезд Лазоревый д.8,проезд,Лазоревый ,д.8,7702891,муниципальный округ Свиблово,1970 +2281036,г Москва проезд Нансена д.10 кор.1,Москва,проезд Нансена д.10 кор.1,проезд,Нансена ,д.10 кор.1,8477463,муниципальный округ Свиблово,1965 +2281036,г Москва проезд Нансена д.10 кор.2,Москва,проезд Нансена д.10 кор.2,проезд,Нансена ,д.10 кор.2,8477465,муниципальный округ Свиблово,1963 +2281036,г Москва проезд Нансена д.10 кор.3,Москва,проезд Нансена д.10 кор.3,проезд,Нансена ,д.10 кор.3,7703102,муниципальный округ Свиблово,1963 +2281036,г Москва проезд Нансена д.12 кор.1,Москва,проезд Нансена д.12 кор.1,проезд,Нансена ,д.12 кор.1,7703105,муниципальный округ Свиблово,1963 +2281036,г Москва проезд Нансена д.12 кор.2,Москва,проезд Нансена д.12 кор.2,проезд,Нансена ,д.12 кор.2,7703110,муниципальный округ Свиблово,1961 +2281036,г Москва проезд Нансена д.12 кор.3,Москва,проезд Нансена д.12 кор.3,проезд,Нансена ,д.12 кор.3,7703114,муниципальный округ Свиблово,1961 +2281036,г Москва проезд Нансена д.2 кор.1,Москва,проезд Нансена д.2 кор.1,проезд,Нансена ,д.2 кор.1,7770980,муниципальный округ Свиблово,1959 +2281036,г Москва проезд Нансена д.2 кор.2,Москва,проезд Нансена д.2 кор.2,проезд,Нансена ,д.2 кор.2,7771325,муниципальный округ Свиблово,1956 +2281036,г Москва проезд Нансена д.3,Москва,проезд Нансена д.3,проезд,Нансена ,д.3,7703041,муниципальный округ Свиблово,1999 +2281036,г Москва проезд Нансена д.4,Москва,проезд Нансена д.4,проезд,Нансена ,д.4,7703061,муниципальный округ Свиблово,1958 +2281036,г Москва проезд Нансена д.4 кор.2,Москва,проезд Нансена д.4 кор.2,проезд,Нансена ,д.4 кор.2,7703071,муниципальный округ Свиблово,1990 +2281036,г Москва проезд Нансена д.5,Москва,проезд Нансена д.5,проезд,Нансена ,д.5,7703068,муниципальный округ Свиблово,2000 +2281036,г Москва проезд Нансена д.6 кор.1,Москва,проезд Нансена д.6 кор.1,проезд,Нансена ,д.6 кор.1,7703081,муниципальный округ Свиблово,1966 +2281036,г Москва проезд Нансена д.6 кор.2,Москва,проезд Нансена д.6 кор.2,проезд,Нансена ,д.6 кор.2,7703086,муниципальный округ Свиблово,1968 +2281036,г Москва проезд Нансена д.6 кор.3,Москва,проезд Нансена д.6 кор.3,проезд,Нансена ,д.6 кор.3,7703098,муниципальный округ Свиблово,2004 +2281036,г Москва проезд Русанова д.11 кор.1,Москва,проезд Русанова д.11 кор.1,проезд,Русанова ,д.11 кор.1,8477416,муниципальный округ Свиблово,1963 +2281036,г Москва проезд Русанова д.11 кор.2,Москва,проезд Русанова д.11 кор.2,проезд,Русанова ,д.11 кор.2,8477420,муниципальный округ Свиблово,1963 +2281036,г Москва проезд Русанова д.13 кор.1,Москва,проезд Русанова д.13 кор.1,проезд,Русанова ,д.13 кор.1,8477421,муниципальный округ Свиблово,1963 +2281036,г Москва проезд Русанова д.21 кор.1,Москва,проезд Русанова д.21 кор.1,проезд,Русанова ,д.21 кор.1,8477424,муниципальный округ Свиблово,1963 +2281036,г Москва проезд Русанова д.21 кор.2,Москва,проезд Русанова д.21 кор.2,проезд,Русанова ,д.21 кор.2,8477426,муниципальный округ Свиблово,1963 +2281036,г Москва проезд Русанова д.27 кор.1,Москва,проезд Русанова д.27 кор.1,проезд,Русанова ,д.27 кор.1,7703130,муниципальный округ Свиблово,1963 +2281036,г Москва проезд Русанова д.27 кор.2,Москва,проезд Русанова д.27 кор.2,проезд,Русанова ,д.27 кор.2,7703135,муниципальный округ Свиблово,1963 +2281036,г Москва проезд Русанова д.29 кор.1,Москва,проезд Русанова д.29 кор.1,проезд,Русанова ,д.29 кор.1,7703142,муниципальный округ Свиблово,1963 +2281036,г Москва проезд Русанова д.29 кор.2,Москва,проезд Русанова д.29 кор.2,проезд,Русанова ,д.29 кор.2,7703150,муниципальный округ Свиблово,1963 +2281036,г Москва проезд Русанова д.31 кор.1,Москва,проезд Русанова д.31 кор.1,проезд,Русанова ,д.31 кор.1,7703156,муниципальный округ Свиблово,1963 +2281036,г Москва проезд Русанова д.33 кор.1,Москва,проезд Русанова д.33 кор.1,проезд,Русанова ,д.33 кор.1,7703159,муниципальный округ Свиблово,1963 +2281036,г Москва проезд Русанова д.33 кор.2,Москва,проезд Русанова д.33 кор.2,проезд,Русанова ,д.33 кор.2,7703164,муниципальный округ Свиблово,1963 +2281036,г Москва проезд Русанова д.35,Москва,проезд Русанова д.35,проезд,Русанова ,д.35,7703176,муниципальный округ Свиблово,1964 +2281036,г Москва проезд Русанова д.5,Москва,проезд Русанова д.5,проезд,Русанова ,д.5,7703452,муниципальный округ Свиблово,2009 +2281036,г Москва проезд Русанова д.9,Москва,проезд Русанова д.9,проезд,Русанова ,д.9,7789692,муниципальный округ Свиблово,2012 +2281036,г Москва проезд Серебрякова д.1/2,Москва,проезд Серебрякова д.1/2,проезд,Серебрякова ,д.1/2,7703290,муниципальный округ Свиблово,1969 +2281036,г Москва проезд Серебрякова д.3,Москва,проезд Серебрякова д.3,проезд,Серебрякова ,д.3,8477432,муниципальный округ Свиблово,1974 +2281036,г Москва проезд Серебрякова д.5,Москва,проезд Серебрякова д.5,проезд,Серебрякова ,д.5,8477435,муниципальный округ Свиблово,1974 +2281036,г Москва проезд Серебрякова д.7,Москва,проезд Серебрякова д.7,проезд,Серебрякова ,д.7,8477436,муниципальный округ Свиблово,1967 +2281036,г Москва проезд Серебрякова д.9 кор.1,Москва,проезд Серебрякова д.9 кор.1,проезд,Серебрякова ,д.9 кор.1,8477438,муниципальный округ Свиблово,1969 +2281036,г Москва проезд Серебрякова д.9 кор.2,Москва,проезд Серебрякова д.9 кор.2,проезд,Серебрякова ,д.9 кор.2,8477439,муниципальный округ Свиблово,1967 +2281036,г Москва проезд Серебрякова д.9 кор.3,Москва,проезд Серебрякова д.9 кор.3,проезд,Серебрякова ,д.9 кор.3,8477440,муниципальный округ Свиблово,1967 +2281036,г Москва проезд Тенистый д.10,Москва,проезд Тенистый д.10,проезд,Тенистый ,д.10,8477451,муниципальный округ Свиблово,1959 +2281036,г Москва проезд Тенистый д.12,Москва,проезд Тенистый д.12,проезд,Тенистый ,д.12,7703430,муниципальный округ Свиблово,1971 +2281036,г Москва проезд Тенистый д.14,Москва,проезд Тенистый д.14,проезд,Тенистый ,д.14,7703432,муниципальный округ Свиблово,1971 +2281036,г Москва проезд Тенистый д.2 кор.1,Москва,проезд Тенистый д.2 кор.1,проезд,Тенистый ,д.2 кор.1,8477450,муниципальный округ Свиблово,2006 +2281036,г Москва проезд Тенистый д.6,Москва,проезд Тенистый д.6,проезд,Тенистый ,д.6,7703426,муниципальный округ Свиблово,1960 +2281036,г Москва проезд Тенистый д.8,Москва,проезд Тенистый д.8,проезд,Тенистый ,д.8,7703428,муниципальный округ Свиблово,1969 +2281036,г Москва ул Амундсена д.1 кор.1,Москва,ул Амундсена д.1 кор.1,ул,Амундсена ,д.1 кор.1,7700139,муниципальный округ Свиблово,1954 +2281036,г Москва ул Амундсена д.1 кор.2,Москва,ул Амундсена д.1 кор.2,ул,Амундсена ,д.1 кор.2,7700153,муниципальный округ Свиблово,1955 +2281036,г Москва ул Амундсена д.10,Москва,ул Амундсена д.10,ул,Амундсена ,д.10,7700640,муниципальный округ Свиблово,1960 +2281036,г Москва ул Амундсена д.11,Москва,ул Амундсена д.11,ул,Амундсена ,д.11,7701685,муниципальный округ Свиблово,1967 +2281036,г Москва ул Амундсена д.11 кор.1,Москва,ул Амундсена д.11 кор.1,ул,Амундсена ,д.11 кор.1,7701704,муниципальный округ Свиблово,1958 +2281036,г Москва ул Амундсена д.11 кор.2,Москва,ул Амундсена д.11 кор.2,ул,Амундсена ,д.11 кор.2,7701726,муниципальный округ Свиблово,1959 +2281036,г Москва ул Амундсена д.12,Москва,ул Амундсена д.12,ул,Амундсена ,д.12,7701815,муниципальный округ Свиблово,1966 +2281036,г Москва ул Амундсена д.13 кор.1,Москва,ул Амундсена д.13 кор.1,ул,Амундсена ,д.13 кор.1,7701825,муниципальный округ Свиблово,1961 +2281036,г Москва ул Амундсена д.13 кор.2,Москва,ул Амундсена д.13 кор.2,ул,Амундсена ,д.13 кор.2,7701843,муниципальный округ Свиблово,1962 +2281036,г Москва ул Амундсена д.14,Москва,ул Амундсена д.14,ул,Амундсена ,д.14,7701857,муниципальный округ Свиблово,1962 +2281036,г Москва ул Амундсена д.15 кор.1,Москва,ул Амундсена д.15 кор.1,ул,Амундсена ,д.15 кор.1,7701864,муниципальный округ Свиблово,1956 +2281036,г Москва ул Амундсена д.15 кор.2,Москва,ул Амундсена д.15 кор.2,ул,Амундсена ,д.15 кор.2,7701891,муниципальный округ Свиблово,1955 +2281036,г Москва ул Амундсена д.15 кор.3,Москва,ул Амундсена д.15 кор.3,ул,Амундсена ,д.15 кор.3,7701917,муниципальный округ Свиблово,1960 +2281036,г Москва ул Амундсена д.16 кор.1,Москва,ул Амундсена д.16 кор.1,ул,Амундсена ,д.16 кор.1,7701926,муниципальный округ Свиблово,1970 +2281036,г Москва ул Амундсена д.16 кор.2,Москва,ул Амундсена д.16 кор.2,ул,Амундсена ,д.16 кор.2,7701935,муниципальный округ Свиблово,1971 +2281036,г Москва ул Амундсена д.17 кор.1,Москва,ул Амундсена д.17 кор.1,ул,Амундсена ,д.17 кор.1,7701944,муниципальный округ Свиблово,1960 +2281036,г Москва ул Амундсена д.17 кор.2,Москва,ул Амундсена д.17 кор.2,ул,Амундсена ,д.17 кор.2,7701948,муниципальный округ Свиблово,1999 +2281036,г Москва ул Амундсена д.19,Москва,ул Амундсена д.19,ул,Амундсена ,д.19,7701985,муниципальный округ Свиблово,1962 +2281036,г Москва ул Амундсена д.3 кор.1,Москва,ул Амундсена д.3 кор.1,ул,Амундсена ,д.3 кор.1,7700161,муниципальный округ Свиблово,1958 +2281036,г Москва ул Амундсена д.3 кор.2,Москва,ул Амундсена д.3 кор.2,ул,Амундсена ,д.3 кор.2,7700168,муниципальный округ Свиблово,1953 +2281036,г Москва ул Амундсена д.3 кор.3,Москва,ул Амундсена д.3 кор.3,ул,Амундсена ,д.3 кор.3,7700433,муниципальный округ Свиблово,1953 +2281036,г Москва ул Амундсена д.5,Москва,ул Амундсена д.5,ул,Амундсена ,д.5,8477401,муниципальный округ Свиблово,1987 +2281036,г Москва ул Амундсена д.6 кор.1,Москва,ул Амундсена д.6 кор.1,ул,Амундсена ,д.6 кор.1,7700441,муниципальный округ Свиблово,1971 +2281036,г Москва ул Амундсена д.6 кор.2,Москва,ул Амундсена д.6 кор.2,ул,Амундсена ,д.6 кор.2,7700500,муниципальный округ Свиблово,1971 +2281036,г Москва ул Амундсена д.7,Москва,ул Амундсена д.7,ул,Амундсена ,д.7,7700624,муниципальный округ Свиблово,1984 +2281036,г Москва ул Амундсена д.8,Москва,ул Амундсена д.8,ул,Амундсена ,д.8,7700635,муниципальный округ Свиблово,1966 +2281036,г Москва ул Вересковая д.1 кор.1,Москва,ул Вересковая д.1 кор.1,ул,Вересковая ,д.1 кор.1,8477405,муниципальный округ Свиблово,206 +2281036,г Москва ул Вересковая д.1 кор.2,Москва,ул Вересковая д.1 кор.2,ул,Вересковая ,д.1 кор.2,7702037,муниципальный округ Свиблово,2004 +2281036,г Москва ул Вересковая д.12 кор.1,Москва,ул Вересковая д.12 кор.1,ул,Вересковая ,д.12 кор.1,7702054,муниципальный округ Свиблово,1952 +2281036,г Москва ул Вересковая д.12 кор.2,Москва,ул Вересковая д.12 кор.2,ул,Вересковая ,д.12 кор.2,7702059,муниципальный округ Свиблово,1953 +2281036,г Москва ул Вересковая д.13,Москва,ул Вересковая д.13,ул,Вересковая ,д.13,8477409,муниципальный округ Свиблово,1987 +2281036,г Москва ул Вересковая д.14,Москва,ул Вересковая д.14,ул,Вересковая ,д.14,7702065,муниципальный округ Свиблово,1953 +2281036,г Москва ул Вересковая д.16,Москва,ул Вересковая д.16,ул,Вересковая ,д.16,7702076,муниципальный округ Свиблово,1955 +2281036,г Москва ул Вересковая д.18,Москва,ул Вересковая д.18,ул,Вересковая ,д.18,7702205,муниципальный округ Свиблово,1953 +2281036,г Москва ул Вересковая д.4,Москва,ул Вересковая д.4,ул,Вересковая ,д.4,8477406,муниципальный округ Свиблово,1950 +2281036,г Москва ул Вересковая д.7,Москва,ул Вересковая д.7,ул,Вересковая ,д.7,7702048,муниципальный округ Свиблово,1948 +2281036,г Москва ул Вересковая д.9,Москва,ул Вересковая д.9,ул,Вересковая ,д.9,8477408,муниципальный округ Свиблово,1999 +2281036,г Москва ул Ивовая д.4,Москва,ул Ивовая д.4,ул,Ивовая ,д.4,7702220,муниципальный округ Свиблово,1963 +2281036,г Москва ул Ивовая д.5,Москва,ул Ивовая д.5,ул,Ивовая ,д.5,7702225,муниципальный округ Свиблово,1955 +2281036,г Москва ул Ивовая д.6 кор.1,Москва,ул Ивовая д.6 кор.1,ул,Ивовая ,д.6 кор.1,7702230,муниципальный округ Свиблово,2008 +2281036,г Москва ул Ивовая д.6 кор.2,Москва,ул Ивовая д.6 кор.2,ул,Ивовая ,д.6 кор.2,7702237,муниципальный округ Свиблово,2008 +2281036,г Москва ул Ивовая д.7,Москва,ул Ивовая д.7,ул,Ивовая ,д.7,7702245,муниципальный округ Свиблово,1957 +2281036,г Москва ул Ивовая д.9,Москва,ул Ивовая д.9,ул,Ивовая ,д.9,7702261,муниципальный округ Свиблово,1966 +2281036,г Москва ул Кольская д.11,Москва,ул Кольская д.11,ул,Кольская ,д.11,7702658,муниципальный округ Свиблово,1958 +2281036,г Москва ул Кольская д.13,Москва,ул Кольская д.13,ул,Кольская ,д.13,8477414,муниципальный округ Свиблово,1956 +2281036,г Москва ул Кольская д.9,Москва,ул Кольская д.9,ул,Кольская ,д.9,7702649,муниципальный округ Свиблово,1960 +2281036,г Москва ул Седова д.10 кор.2,Москва,ул Седова д.10 кор.2,ул,Седова ,д.10 кор.2,7703248,муниципальный округ Свиблово,1964 +2281036,г Москва ул Седова д.13 кор.1,Москва,ул Седова д.13 кор.1,ул,Седова ,д.13 кор.1,7703268,муниципальный округ Свиблово,1968 +2281036,г Москва ул Седова д.13 кор.2,Москва,ул Седова д.13 кор.2,ул,Седова ,д.13 кор.2,7767377,муниципальный округ Свиблово,н.д. +2281036,г Москва ул Седова д.15 кор.1,Москва,ул Седова д.15 кор.1,ул,Седова ,д.15 кор.1,7703275,муниципальный округ Свиблово,1964 +2281036,г Москва ул Седова д.15 кор.2,Москва,ул Седова д.15 кор.2,ул,Седова ,д.15 кор.2,7703277,муниципальный округ Свиблово,1968 +2281036,г Москва ул Седова д.17 кор.1,Москва,ул Седова д.17 кор.1,ул,Седова ,д.17 кор.1,7703279,муниципальный округ Свиблово,1968 +2281036,г Москва ул Седова д.17 кор.2,Москва,ул Седова д.17 кор.2,ул,Седова ,д.17 кор.2,7703284,муниципальный округ Свиблово,1967 +2281036,г Москва ул Седова д.2 кор.1,Москва,ул Седова д.2 кор.1,ул,Седова ,д.2 кор.1,7703178,муниципальный округ Свиблово,2003 +2281036,г Москва ул Седова д.2 кор.2,Москва,ул Седова д.2 кор.2,ул,Седова ,д.2 кор.2,7703188,муниципальный округ Свиблово,1963 +2281036,г Москва ул Седова д.3,Москва,ул Седова д.3,ул,Седова ,д.3,8477429,муниципальный округ Свиблово,1965 +2281036,г Москва ул Седова д.4 кор.2,Москва,ул Седова д.4 кор.2,ул,Седова ,д.4 кор.2,7703192,муниципальный округ Свиблово,1963 +2281036,г Москва ул Седова д.5 кор.1,Москва,ул Седова д.5 кор.1,ул,Седова ,д.5 кор.1,7703198,муниципальный округ Свиблово,1966 +2281036,г Москва ул Седова д.5 кор.2,Москва,ул Седова д.5 кор.2,ул,Седова ,д.5 кор.2,7703203,муниципальный округ Свиблово,1964 +2281036,г Москва ул Седова д.6 кор.2,Москва,ул Седова д.6 кор.2,ул,Седова ,д.6 кор.2,7703208,муниципальный округ Свиблово,1963 +2281036,г Москва ул Седова д.7 кор.1,Москва,ул Седова д.7 кор.1,ул,Седова ,д.7 кор.1,7703213,муниципальный округ Свиблово,1965 +2281036,г Москва ул Седова д.7 кор.2,Москва,ул Седова д.7 кор.2,ул,Седова ,д.7 кор.2,7703220,муниципальный округ Свиблово,1964 +2281036,г Москва ул Седова д.8 кор.1,Москва,ул Седова д.8 кор.1,ул,Седова ,д.8 кор.1,7703223,муниципальный округ Свиблово,2002 +2281036,г Москва ул Седова д.8 кор.2,Москва,ул Седова д.8 кор.2,ул,Седова ,д.8 кор.2,7703228,муниципальный округ Свиблово,1963 +2281036,г Москва ул Седова д.9 кор.1,Москва,ул Седова д.9 кор.1,ул,Седова ,д.9 кор.1,7703236,муниципальный округ Свиблово,1958 +2281036,г Москва ул Седова д.9 кор.2,Москва,ул Седова д.9 кор.2,ул,Седова ,д.9 кор.2,7703245,муниципальный округ Свиблово,1964 +2281036,г Москва ул Снежная д.1,Москва,ул Снежная д.1,ул,Снежная ,д.1,7703294,муниципальный округ Свиблово,1964 +2281036,г Москва ул Снежная д.11,Москва,ул Снежная д.11,ул,Снежная ,д.11,7703326,муниципальный округ Свиблово,1964 +2281036,г Москва ул Снежная д.12,Москва,ул Снежная д.12,ул,Снежная ,д.12,8477443,муниципальный округ Свиблово,1966 +2281036,г Москва ул Снежная д.14 кор.1,Москва,ул Снежная д.14 кор.1,ул,Снежная ,д.14 кор.1,7703333,муниципальный округ Свиблово,1967 +2281036,г Москва ул Снежная д.14 кор.2,Москва,ул Снежная д.14 кор.2,ул,Снежная ,д.14 кор.2,8477444,муниципальный округ Свиблово,1966 +2281036,г Москва ул Снежная д.14 кор.3,Москва,ул Снежная д.14 кор.3,ул,Снежная ,д.14 кор.3,7703337,муниципальный округ Свиблово,1966 +2281036,г Москва ул Снежная д.17 кор.1,Москва,ул Снежная д.17 кор.1,ул,Снежная ,д.17 кор.1,7703350,муниципальный округ Свиблово,1962 +2281036,г Москва ул Снежная д.17 кор.2,Москва,ул Снежная д.17 кор.2,ул,Снежная ,д.17 кор.2,7703353,муниципальный округ Свиблово,2004 +2281036,г Москва ул Снежная д.19,Москва,ул Снежная д.19,ул,Снежная ,д.19,7703361,муниципальный округ Свиблово,2005 +2281036,г Москва ул Снежная д.19 кор.1,Москва,ул Снежная д.19 кор.1,ул,Снежная ,д.19 кор.1,7703364,муниципальный округ Свиблово,1963 +2281036,г Москва ул Снежная д.19 кор.2,Москва,ул Снежная д.19 кор.2,ул,Снежная ,д.19 кор.2,7703370,муниципальный округ Свиблово,2008 +2281036,г Москва ул Снежная д.21 кор.1,Москва,ул Снежная д.21 кор.1,ул,Снежная ,д.21 кор.1,8477445,муниципальный округ Свиблово,1964 +2281036,г Москва ул Снежная д.23,Москва,ул Снежная д.23,ул,Снежная ,д.23,7955768,муниципальный округ Свиблово,н.д. +2281036,г Москва ул Снежная д.27 кор.2,Москва,ул Снежная д.27 кор.2,ул,Снежная ,д.27 кор.2,7703421,муниципальный округ Свиблово,1989 +2281036,г Москва ул Снежная д.3А,Москва,ул Снежная д.3А,ул,Снежная ,д.3А,7703298,муниципальный округ Свиблово,1964 +2281036,г Москва ул Снежная д.4,Москва,ул Снежная д.4,ул,Снежная ,д.4,7703302,муниципальный округ Свиблово,1967 +2281036,г Москва ул Снежная д.5,Москва,ул Снежная д.5,ул,Снежная ,д.5,8477441,муниципальный округ Свиблово,1964 +2281036,г Москва ул Снежная д.6,Москва,ул Снежная д.6,ул,Снежная ,д.6,7703311,муниципальный округ Свиблово,1967 +2281036,г Москва ул Снежная д.7,Москва,ул Снежная д.7,ул,Снежная ,д.7,8477442,муниципальный округ Свиблово,1964 +2281036,г Москва ул Снежная д.8,Москва,ул Снежная д.8,ул,Снежная ,д.8,7703317,муниципальный округ Свиблово,1967 +2281036,г Москва ул Снежная д.9,Москва,ул Снежная д.9,ул,Снежная ,д.9,7703320,муниципальный округ Свиблово,н.д. +2281036,г Москва ул Уржумская д.1 кор.1,Москва,ул Уржумская д.1 кор.1,ул,Уржумская ,д.1 кор.1,7703435,муниципальный округ Свиблово,1971 +2281036,г Москва ул Уржумская д.1 кор.2,Москва,ул Уржумская д.1 кор.2,ул,Уржумская ,д.1 кор.2,7703437,муниципальный округ Свиблово,1971 +2281036,г Москва ул Уржумская д.3 кор.1,Москва,ул Уржумская д.3 кор.1,ул,Уржумская ,д.3 кор.1,7703439,муниципальный округ Свиблово,1970 +2281036,г Москва ул Уржумская д.3 кор.2,Москва,ул Уржумская д.3 кор.2,ул,Уржумская ,д.3 кор.2,7703441,муниципальный округ Свиблово,1970 +2281036,г Москва ул Уржумская д.3 кор.3,Москва,ул Уржумская д.3 кор.3,ул,Уржумская ,д.3 кор.3,7703444,муниципальный округ Свиблово,1971 +2281036,г Москва ул Уржумская д.3 кор.4,Москва,ул Уржумская д.3 кор.4,ул,Уржумская ,д.3 кор.4,7703446,муниципальный округ Свиблово,1971 +2281036,г Москва ул Уржумская д.5 кор.1,Москва,ул Уржумская д.5 кор.1,ул,Уржумская ,д.5 кор.1,7703447,муниципальный округ Свиблово,1971 +2281036,г Москва ул Уржумская д.5 кор.2,Москва,ул Уржумская д.5 кор.2,ул,Уржумская ,д.5 кор.2,7703449,муниципальный округ Свиблово,1971 +2281037,г Москва проезд Заревый д.1 кор.1,Москва,проезд Заревый д.1 кор.1,проезд,Заревый ,д.1 кор.1,8115642,муниципальный округ Северное Медведково,2011 +2281037,г Москва проезд Заревый д.10,Москва,проезд Заревый д.10,проезд,Заревый ,д.10,8115643,муниципальный округ Северное Медведково,1988 +2281037,г Москва проезд Заревый д.11,Москва,проезд Заревый д.11,проезд,Заревый ,д.11,8115644,муниципальный округ Северное Медведково,1966 +2281037,г Москва проезд Заревый д.12,Москва,проезд Заревый д.12,проезд,Заревый ,д.12,7558476,муниципальный округ Северное Медведково,1987 +2281037,г Москва проезд Заревый д.13,Москва,проезд Заревый д.13,проезд,Заревый ,д.13,8115646,муниципальный округ Северное Медведково,1966 +2281037,г Москва проезд Заревый д.14 кор.12,Москва,проезд Заревый д.14 кор.12,проезд,Заревый ,д.14 кор.12,8115647,муниципальный округ Северное Медведково,1987 +2281037,г Москва проезд Заревый д.15,Москва,проезд Заревый д.15,проезд,Заревый ,д.15,8115649,муниципальный округ Северное Медведково,1966 +2281037,г Москва проезд Заревый д.15 кор.2,Москва,проезд Заревый д.15 кор.2,проезд,Заревый ,д.15 кор.2,8115652,муниципальный округ Северное Медведково,2002 +2281037,г Москва проезд Заревый д.17,Москва,проезд Заревый д.17,проезд,Заревый ,д.17,8115654,муниципальный округ Северное Медведково,1966 +2281037,г Москва проезд Заревый д.19,Москва,проезд Заревый д.19,проезд,Заревый ,д.19,8115655,муниципальный округ Северное Медведково,1966 +2281037,г Москва проезд Заревый д.4,Москва,проезд Заревый д.4,проезд,Заревый ,д.4,8115656,муниципальный округ Северное Медведково,1983 +2281037,г Москва проезд Заревый д.5 кор.1,Москва,проезд Заревый д.5 кор.1,проезд,Заревый ,д.5 кор.1,8115658,муниципальный округ Северное Медведково,1968 +2281037,г Москва проезд Заревый д.5 кор.3,Москва,проезд Заревый д.5 кор.3,проезд,Заревый ,д.5 кор.3,8115663,муниципальный округ Северное Медведково,1971 +2281037,г Москва проезд Заревый д.6,Москва,проезд Заревый д.6,проезд,Заревый ,д.6,8115665,муниципальный округ Северное Медведково,1983 +2281037,г Москва проезд Заревый д.7,Москва,проезд Заревый д.7,проезд,Заревый ,д.7,8115666,муниципальный округ Северное Медведково,1966 +2281037,г Москва проезд Заревый д.8 кор.1,Москва,проезд Заревый д.8 кор.1,проезд,Заревый ,д.8 кор.1,8115667,муниципальный округ Северное Медведково,1983 +2281037,г Москва проезд Заревый д.9,Москва,проезд Заревый д.9,проезд,Заревый ,д.9,8115668,муниципальный округ Северное Медведково,1966 +2281037,г Москва проезд Студеный д.1 кор.1,Москва,проезд Студеный д.1 кор.1,проезд,Студеный ,д.1 кор.1,8115718,муниципальный округ Северное Медведково,1990 +2281037,г Москва проезд Студеный д.10,Москва,проезд Студеный д.10,проезд,Студеный ,д.10,8115720,муниципальный округ Северное Медведково,1968 +2281037,г Москва проезд Студеный д.11,Москва,проезд Студеный д.11,проезд,Студеный ,д.11,8115722,муниципальный округ Северное Медведково,1975 +2281037,г Москва проезд Студеный д.12,Москва,проезд Студеный д.12,проезд,Студеный ,д.12,8115723,муниципальный округ Северное Медведково,2006 +2281037,г Москва проезд Студеный д.13,Москва,проезд Студеный д.13,проезд,Студеный ,д.13,8115724,муниципальный округ Северное Медведково,1975 +2281037,г Москва проезд Студеный д.14,Москва,проезд Студеный д.14,проезд,Студеный ,д.14,8115725,муниципальный округ Северное Медведково,2006 +2281037,г Москва проезд Студеный д.15,Москва,проезд Студеный д.15,проезд,Студеный ,д.15,8115726,муниципальный округ Северное Медведково,1975 +2281037,г Москва проезд Студеный д.18,Москва,проезд Студеный д.18,проезд,Студеный ,д.18,8115727,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва проезд Студеный д.19,Москва,проезд Студеный д.19,проезд,Студеный ,д.19,8115728,муниципальный округ Северное Медведково,1981 +2281037,г Москва проезд Студеный д.2 кор.1,Москва,проезд Студеный д.2 кор.1,проезд,Студеный ,д.2 кор.1,8115729,муниципальный округ Северное Медведково,2005 +2281037,г Москва проезд Студеный д.20,Москва,проезд Студеный д.20,проезд,Студеный ,д.20,8115730,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва проезд Студеный д.22,Москва,проезд Студеный д.22,проезд,Студеный ,д.22,8115732,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва проезд Студеный д.22 кор.2,Москва,проезд Студеный д.22 кор.2,проезд,Студеный ,д.22 кор.2,8115733,муниципальный округ Северное Медведково,1973 +2281037,г Москва проезд Студеный д.24,Москва,проезд Студеный д.24,проезд,Студеный ,д.24,8115734,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва проезд Студеный д.26,Москва,проезд Студеный д.26,проезд,Студеный ,д.26,8115735,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва проезд Студеный д.26 кор.2,Москва,проезд Студеный д.26 кор.2,проезд,Студеный ,д.26 кор.2,8115736,муниципальный округ Северное Медведково,1973 +2281037,г Москва проезд Студеный д.28,Москва,проезд Студеный д.28,проезд,Студеный ,д.28,8115737,муниципальный округ Северное Медведково,1971 +2281037,г Москва проезд Студеный д.3,Москва,проезд Студеный д.3,проезд,Студеный ,д.3,8115738,муниципальный округ Северное Медведково,1976 +2281037,г Москва проезд Студеный д.30,Москва,проезд Студеный д.30,проезд,Студеный ,д.30,8115739,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва проезд Студеный д.32 кор.2,Москва,проезд Студеный д.32 кор.2,проезд,Студеный ,д.32 кор.2,8115740,муниципальный округ Северное Медведково,1974 +2281037,г Москва проезд Студеный д.34 кор.1,Москва,проезд Студеный д.34 кор.1,проезд,Студеный ,д.34 кор.1,8115742,муниципальный округ Северное Медведково,1973 +2281037,г Москва проезд Студеный д.36,Москва,проезд Студеный д.36,проезд,Студеный ,д.36,8115743,муниципальный округ Северное Медведково,1973 +2281037,г Москва проезд Студеный д.38 кор.1,Москва,проезд Студеный д.38 кор.1,проезд,Студеный ,д.38 кор.1,8115744,муниципальный округ Северное Медведково,1973 +2281037,г Москва проезд Студеный д.4 кор.1,Москва,проезд Студеный д.4 кор.1,проезд,Студеный ,д.4 кор.1,8115745,муниципальный округ Северное Медведково,2006 +2281037,г Москва проезд Студеный д.4 кор.2,Москва,проезд Студеный д.4 кор.2,проезд,Студеный ,д.4 кор.2,8115746,муниципальный округ Северное Медведково,1999 +2281037,г Москва проезд Студеный д.4 кор.4,Москва,проезд Студеный д.4 кор.4,проезд,Студеный ,д.4 кор.4,8115747,муниципальный округ Северное Медведково,1980 +2281037,г Москва проезд Студеный д.4 кор.5,Москва,проезд Студеный д.4 кор.5,проезд,Студеный ,д.4 кор.5,8115748,муниципальный округ Северное Медведково,1997 +2281037,г Москва проезд Студеный д.4 кор.6,Москва,проезд Студеный д.4 кор.6,проезд,Студеный ,д.4 кор.6,8115749,муниципальный округ Северное Медведково,1999 +2281037,г Москва проезд Студеный д.5,Москва,проезд Студеный д.5,проезд,Студеный ,д.5,8115750,муниципальный округ Северное Медведково,1976 +2281037,г Москва проезд Студеный д.6 кор.3,Москва,проезд Студеный д.6 кор.3,проезд,Студеный ,д.6 кор.3,8115751,муниципальный округ Северное Медведково,1980 +2281037,г Москва проезд Студеный д.7,Москва,проезд Студеный д.7,проезд,Студеный ,д.7,8115752,муниципальный округ Северное Медведково,1976 +2281037,г Москва проезд Студеный д.8,Москва,проезд Студеный д.8,проезд,Студеный ,д.8,8115753,муниципальный округ Северное Медведково,1968 +2281037,г Москва проезд Студеный д.9,Москва,проезд Студеный д.9,проезд,Студеный ,д.9,8115754,муниципальный округ Северное Медведково,2006 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.17,Москва,проезд Шокальского д.17,проезд,Шокальского ,д.17,8180396,муниципальный округ Северное Медведково,н.д. +2281037,г Москва проезд Шокальского д.18 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.18 кор.1,проезд,Шокальского ,д.18 кор.1,8115813,муниципальный округ Северное Медведково,1976 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.18 кор.2,Москва,проезд Шокальского д.18 кор.2,проезд,Шокальского ,д.18 кор.2,8115814,муниципальный округ Северное Медведково,1983 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.18Б,Москва,проезд Шокальского д.18Б,проезд,Шокальского ,д.18Б,8161987,муниципальный округ Северное Медведково,н.д. +2281037,г Москва проезд Шокальского д.19,Москва,проезд Шокальского д.19,проезд,Шокальского ,д.19,8115815,муниципальный округ Северное Медведково,1970 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.20,Москва,проезд Шокальского д.20,проезд,Шокальского ,д.20,8115816,муниципальный округ Северное Медведково,1996 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.21,Москва,проезд Шокальского д.21,проезд,Шокальского ,д.21,8115817,муниципальный округ Северное Медведково,2007 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.22 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.22 кор.1,проезд,Шокальского ,д.22 кор.1,8115818,муниципальный округ Северное Медведково,1977 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.23,Москва,проезд Шокальского д.23,проезд,Шокальского ,д.23,8115819,муниципальный округ Северное Медведково,1966 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.24,Москва,проезд Шокальского д.24,проезд,Шокальского ,д.24,8137615,муниципальный округ Северное Медведково,н.д. +2281037,г Москва проезд Шокальского д.25,Москва,проезд Шокальского д.25,проезд,Шокальского ,д.25,8115820,муниципальный округ Северное Медведково,2007 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.26,Москва,проезд Шокальского д.26,проезд,Шокальского ,д.26,8115821,муниципальный округ Северное Медведково,1988 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.27 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.27 кор.1,проезд,Шокальского ,д.27 кор.1,8115822,муниципальный округ Северное Медведково,1970 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.27 кор.2,Москва,проезд Шокальского д.27 кор.2,проезд,Шокальского ,д.27 кор.2,8115823,муниципальный округ Северное Медведково,1965 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.28,Москва,проезд Шокальского д.28,проезд,Шокальского ,д.28,8115824,муниципальный округ Северное Медведково,1980 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.28А,Москва,проезд Шокальского д.28А,проезд,Шокальского ,д.28А,8115825,муниципальный округ Северное Медведково,1983 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.29 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.29 кор.1,проезд,Шокальского ,д.29 кор.1,8211065,муниципальный округ Северное Медведково,н.д. +2281037,г Москва проезд Шокальского д.29 кор.2,Москва,проезд Шокальского д.29 кор.2,проезд,Шокальского ,д.29 кор.2,8115826,муниципальный округ Северное Медведково,2008 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.29 кор.5,Москва,проезд Шокальского д.29 кор.5,проезд,Шокальского ,д.29 кор.5,8115827,муниципальный округ Северное Медведково,2008 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.30 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.30 кор.1,проезд,Шокальского ,д.30 кор.1,8115828,муниципальный округ Северное Медведково,1977 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.31 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.31 кор.1,проезд,Шокальского ,д.31 кор.1,8115829,муниципальный округ Северное Медведково,2006 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.31 кор.2,Москва,проезд Шокальского д.31 кор.2,проезд,Шокальского ,д.31 кор.2,8231430,муниципальный округ Северное Медведково,1967 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.31 кор.3,Москва,проезд Шокальского д.31 кор.3,проезд,Шокальского ,д.31 кор.3,7630674,муниципальный округ Северное Медведково,1967 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.32,Москва,проезд Шокальского д.32,проезд,Шокальского ,д.32,7558789,муниципальный округ Северное Медведково,1979 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.33,Москва,проезд Шокальского д.33,проезд,Шокальского ,д.33,8115830,муниципальный округ Северное Медведково,1966 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.34,Москва,проезд Шокальского д.34,проезд,Шокальского ,д.34,8115831,муниципальный округ Северное Медведково,1977 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.35,Москва,проезд Шокальского д.35,проезд,Шокальского ,д.35,8115832,муниципальный округ Северное Медведково,2002 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.35 кор.2,Москва,проезд Шокальского д.35 кор.2,проезд,Шокальского ,д.35 кор.2,8115833,муниципальный округ Северное Медведково,1966 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.36 кор.2,Москва,проезд Шокальского д.36 кор.2,проезд,Шокальского ,д.36 кор.2,8115834,муниципальный округ Северное Медведково,1977 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.37 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.37 кор.1,проезд,Шокальского ,д.37 кор.1,8193961,муниципальный округ Северное Медведково,1970 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.37 кор.2,Москва,проезд Шокальского д.37 кор.2,проезд,Шокальского ,д.37 кор.2,8115835,муниципальный округ Северное Медведково,1966 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.37 кор.3,Москва,проезд Шокальского д.37 кор.3,проезд,Шокальского ,д.37 кор.3,8115836,муниципальный округ Северное Медведково,1966 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.39 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.39 кор.1,проезд,Шокальского ,д.39 кор.1,8115837,муниципальный округ Северное Медведково,2006 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.39 кор.2,Москва,проезд Шокальского д.39 кор.2,проезд,Шокальского ,д.39 кор.2,8115839,муниципальный округ Северное Медведково,2007 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.41,Москва,проезд Шокальского д.41,проезд,Шокальского ,д.41,8115840,муниципальный округ Северное Медведково,2007 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.41 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.41 кор.1,проезд,Шокальского ,д.41 кор.1,8115841,муниципальный округ Северное Медведково,2007 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.41 кор.2,Москва,проезд Шокальского д.41 кор.2,проезд,Шокальского ,д.41 кор.2,8115842,муниципальный округ Северное Медведково,1966 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.45 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.45 кор.1,проезд,Шокальского ,д.45 кор.1,8115843,муниципальный округ Северное Медведково,1970 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.45 кор.2,Москва,проезд Шокальского д.45 кор.2,проезд,Шокальского ,д.45 кор.2,8115844,муниципальный округ Северное Медведково,1966 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.47 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.47 кор.1,проезд,Шокальского ,д.47 кор.1,8115847,муниципальный округ Северное Медведково,2008 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.49 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.49 кор.1,проезд,Шокальского ,д.49 кор.1,8115848,муниципальный округ Северное Медведково,2008 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.49 кор.2,Москва,проезд Шокальского д.49 кор.2,проезд,Шокальского ,д.49 кор.2,8115849,муниципальный округ Северное Медведково,2010 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.53,Москва,проезд Шокальского д.53,проезд,Шокальского ,д.53,8115850,муниципальный округ Северное Медведково,1966 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.55 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.55 кор.1,проезд,Шокальского ,д.55 кор.1,8260239,муниципальный округ Северное Медведково,1971 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.55 кор.2,Москва,проезд Шокальского д.55 кор.2,проезд,Шокальского ,д.55 кор.2,8065570,муниципальный округ Северное Медведково,1985 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.57 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.57 кор.1,проезд,Шокальского ,д.57 кор.1,8115851,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.57 кор.2,Москва,проезд Шокальского д.57 кор.2,проезд,Шокальского ,д.57 кор.2,8201131,муниципальный округ Северное Медведково,н.д. +2281037,г Москва проезд Шокальского д.59 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.59 кор.1,проезд,Шокальского ,д.59 кор.1,8115853,муниципальный округ Северное Медведково,1968 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.59 кор.2,Москва,проезд Шокальского д.59 кор.2,проезд,Шокальского ,д.59 кор.2,8115854,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.61 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.61 кор.1,проезд,Шокальского ,д.61 кор.1,8115855,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.61 кор.2,Москва,проезд Шокальского д.61 кор.2,проезд,Шокальского ,д.61 кор.2,8115856,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.63,Москва,проезд Шокальского д.63,проезд,Шокальского ,д.63,8115858,муниципальный округ Северное Медведково,1968 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.63 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.63 кор.1,проезд,Шокальского ,д.63 кор.1,8115859,муниципальный округ Северное Медведково,1970 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.65 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.65 кор.1,проезд,Шокальского ,д.65 кор.1,8115860,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.65 кор.2,Москва,проезд Шокальского д.65 кор.2,проезд,Шокальского ,д.65 кор.2,8115862,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.67 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.67 кор.1,проезд,Шокальского ,д.67 кор.1,8115864,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.67 кор.2,Москва,проезд Шокальского д.67 кор.2,проезд,Шокальского ,д.67 кор.2,8115865,муниципальный округ Северное Медведково,1971 +2281037,г Москва проезд Шокальского д.69,Москва,проезд Шокальского д.69,проезд,Шокальского ,д.69,8115866,муниципальный округ Северное Медведково,1970 +2281037,г Москва ул Грекова д.1,Москва,ул Грекова д.1,ул,Грекова ,д.1,7594639,муниципальный округ Северное Медведково,1984 +2281037,г Москва ул Грекова д.10,Москва,ул Грекова д.10,ул,Грекова ,д.10,8115608,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва ул Грекова д.11,Москва,ул Грекова д.11,ул,Грекова ,д.11,8115611,муниципальный округ Северное Медведково,2004 +2281037,г Москва ул Грекова д.18 кор.2,Москва,ул Грекова д.18 кор.2,ул,Грекова ,д.18 кор.2,8115612,муниципальный округ Северное Медведково,1968 +2281037,г Москва ул Грекова д.18 кор.3,Москва,ул Грекова д.18 кор.3,ул,Грекова ,д.18 кор.3,8115622,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва ул Грекова д.18 кор.4,Москва,ул Грекова д.18 кор.4,ул,Грекова ,д.18 кор.4,8115625,муниципальный округ Северное Медведково,1996 +2281037,г Москва ул Грекова д.2,Москва,ул Грекова д.2,ул,Грекова ,д.2,8115626,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва ул Грекова д.3 кор.2,Москва,ул Грекова д.3 кор.2,ул,Грекова ,д.3 кор.2,8115629,муниципальный округ Северное Медведково,1991 +2281037,г Москва ул Грекова д.3 кор.3,Москва,ул Грекова д.3 кор.3,ул,Грекова ,д.3 кор.3,8115631,муниципальный округ Северное Медведково,1991 +2281037,г Москва ул Грекова д.4,Москва,ул Грекова д.4,ул,Грекова ,д.4,8115633,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва ул Грекова д.5,Москва,ул Грекова д.5,ул,Грекова ,д.5,8115635,муниципальный округ Северное Медведково,2002 +2281037,г Москва ул Грекова д.7,Москва,ул Грекова д.7,ул,Грекова ,д.7,8115636,муниципальный округ Северное Медведково,2003 +2281037,г Москва ул Грекова д.8,Москва,ул Грекова д.8,ул,Грекова ,д.8,8115637,муниципальный округ Северное Медведково,1972 +2281037,г Москва ул Грекова д.9,Москва,ул Грекова д.9,ул,Грекова ,д.9,8115640,муниципальный округ Северное Медведково,2003 +2281037,г Москва ул Молодцова д.2 кор.1,Москва,ул Молодцова д.2 кор.1,ул,Молодцова ,д.2 кор.1,8115671,муниципальный округ Северное Медведково,2008 +2281037,г Москва ул Молодцова д.2 кор.2,Москва,ул Молодцова д.2 кор.2,ул,Молодцова ,д.2 кор.2,8115672,муниципальный округ Северное Медведково,2009 +2281037,г Москва ул Молодцова д.2 кор.4,Москва,ул Молодцова д.2 кор.4,ул,Молодцова ,д.2 кор.4,8115673,муниципальный округ Северное Медведково,1984 +2281037,г Москва ул Молодцова д.2А,Москва,ул Молодцова д.2А,ул,Молодцова ,д.2А,8115674,муниципальный округ Северное Медведково,1980 +2281037,г Москва ул Молодцова д.4,Москва,ул Молодцова д.4,ул,Молодцова ,д.4,8115676,муниципальный округ Северное Медведково,1966 +2281037,г Москва ул Молодцова д.6,Москва,ул Молодцова д.6,ул,Молодцова ,д.6,8115677,муниципальный округ Северное Медведково,2009 +2281037,г Москва ул Молодцова д.8 кор.2,Москва,ул Молодцова д.8 кор.2,ул,Молодцова ,д.8 кор.2,8115678,муниципальный округ Северное Медведково,1965 +2281037,г Москва ул Осташковская д.26,Москва,ул Осташковская д.26,ул,Осташковская ,д.26,8115679,муниципальный округ Северное Медведково,1983 +2281037,г Москва ул Осташковская д.28,Москва,ул Осташковская д.28,ул,Осташковская ,д.28,8115680,муниципальный округ Северное Медведково,1983 +2281037,г Москва ул Осташковская д.30,Москва,ул Осташковская д.30,ул,Осташковская ,д.30,8115681,муниципальный округ Северное Медведково,1983 +2281037,г Москва ул Полярная д.20,Москва,ул Полярная д.20,ул,Полярная ,д.20,8115683,муниципальный округ Северное Медведково,1970 +2281037,г Москва ул Полярная д.20 кор.1,Москва,ул Полярная д.20 кор.1,ул,Полярная ,д.20 кор.1,8115684,муниципальный округ Северное Медведково,2009 +2281037,г Москва ул Полярная д.22 кор.1,Москва,ул Полярная д.22 кор.1,ул,Полярная ,д.22 кор.1,8115686,муниципальный округ Северное Медведково,1966 +2281037,г Москва ул Полярная д.22 кор.2,Москва,ул Полярная д.22 кор.2,ул,Полярная ,д.22 кор.2,8115687,муниципальный округ Северное Медведково,1966 +2281037,г Москва ул Полярная д.22 кор.3,Москва,ул Полярная д.22 кор.3,ул,Полярная ,д.22 кор.3,8115690,муниципальный округ Северное Медведково,2005 +2281037,г Москва ул Полярная д.22 кор.4,Москва,ул Полярная д.22 кор.4,ул,Полярная ,д.22 кор.4,8115691,муниципальный округ Северное Медведково,2006 +2281037,г Москва ул Полярная д.26 кор.1,Москва,ул Полярная д.26 кор.1,ул,Полярная ,д.26 кор.1,8115692,муниципальный округ Северное Медведково,1972 +2281037,г Москва ул Полярная д.26 кор.2,Москва,ул Полярная д.26 кор.2,ул,Полярная ,д.26 кор.2,8115693,муниципальный округ Северное Медведково,1970 +2281037,г Москва ул Полярная д.30 кор.1,Москва,ул Полярная д.30 кор.1,ул,Полярная ,д.30 кор.1,8115694,муниципальный округ Северное Медведково,1966 +2281037,г Москва ул Полярная д.30 кор.2,Москва,ул Полярная д.30 кор.2,ул,Полярная ,д.30 кор.2,8115695,муниципальный округ Северное Медведково,1970 +2281037,г Москва ул Полярная д.30 кор.3,Москва,ул Полярная д.30 кор.3,ул,Полярная ,д.30 кор.3,8115696,муниципальный округ Северное Медведково,2005 +2281037,г Москва ул Полярная д.32,Москва,ул Полярная д.32,ул,Полярная ,д.32,8115697,муниципальный округ Северное Медведково,1998 +2281037,г Москва ул Полярная д.32 кор.2,Москва,ул Полярная д.32 кор.2,ул,Полярная ,д.32 кор.2,8115698,муниципальный округ Северное Медведково,2006 +2281037,г Москва ул Полярная д.32 кор.3,Москва,ул Полярная д.32 кор.3,ул,Полярная ,д.32 кор.3,8115699,муниципальный округ Северное Медведково,2006 +2281037,г Москва ул Полярная д.34 кор.1,Москва,ул Полярная д.34 кор.1,ул,Полярная ,д.34 кор.1,8115701,муниципальный округ Северное Медведково,1967 +2281037,г Москва ул Полярная д.34 кор.2,Москва,ул Полярная д.34 кор.2,ул,Полярная ,д.34 кор.2,8115702,муниципальный округ Северное Медведково,2005 +2281037,г Москва ул Полярная д.36,Москва,ул Полярная д.36,ул,Полярная ,д.36,8115703,муниципальный округ Северное Медведково,1967 +2281037,г Москва ул Полярная д.40,Москва,ул Полярная д.40,ул,Полярная ,д.40,8115704,муниципальный округ Северное Медведково,1967 +2281037,г Москва ул Полярная д.40 кор.1,Москва,ул Полярная д.40 кор.1,ул,Полярная ,д.40 кор.1,8115705,муниципальный округ Северное Медведково,2003 +2281037,г Москва ул Полярная д.42,Москва,ул Полярная д.42,ул,Полярная ,д.42,8115706,муниципальный округ Северное Медведково,1967 +2281037,г Москва ул Полярная д.42 кор.1,Москва,ул Полярная д.42 кор.1,ул,Полярная ,д.42 кор.1,8270236,муниципальный округ Северное Медведково,н.д. +2281037,г Москва ул Полярная д.46,Москва,ул Полярная д.46,ул,Полярная ,д.46,7831862,муниципальный округ Северное Медведково,1967 +2281037,г Москва ул Полярная д.50,Москва,ул Полярная д.50,ул,Полярная ,д.50,8115707,муниципальный округ Северное Медведково,1970 +2281037,г Москва ул Полярная д.52 кор.1,Москва,ул Полярная д.52 кор.1,ул,Полярная ,д.52 кор.1,8115708,муниципальный округ Северное Медведково,2001 +2281037,г Москва ул Полярная д.52 кор.2,Москва,ул Полярная д.52 кор.2,ул,Полярная ,д.52 кор.2,8115709,муниципальный округ Северное Медведково,1968 +2281037,г Москва ул Полярная д.52 кор.3,Москва,ул Полярная д.52 кор.3,ул,Полярная ,д.52 кор.3,8115710,муниципальный округ Северное Медведково,1968 +2281037,г Москва ул Полярная д.52 кор.4,Москва,ул Полярная д.52 кор.4,ул,Полярная ,д.52 кор.4,8115711,муниципальный округ Северное Медведково,1968 +2281037,г Москва ул Полярная д.52 кор.5,Москва,ул Полярная д.52 кор.5,ул,Полярная ,д.52 кор.5,8115712,муниципальный округ Северное Медведково,2000 +2281037,г Москва ул Полярная д.54 кор.1,Москва,ул Полярная д.54 кор.1,ул,Полярная ,д.54 кор.1,8115713,муниципальный округ Северное Медведково,2002 +2281037,г Москва ул Полярная д.54 кор.2,Москва,ул Полярная д.54 кор.2,ул,Полярная ,д.54 кор.2,8115714,муниципальный округ Северное Медведково,2002 +2281037,г Москва ул Полярная д.54 кор.4,Москва,ул Полярная д.54 кор.4,ул,Полярная ,д.54 кор.4,8176739,муниципальный округ Северное Медведково,н.д. +2281037,г Москва ул Полярная д.56 кор.2,Москва,ул Полярная д.56 кор.2,ул,Полярная ,д.56 кор.2,8115715,муниципальный округ Северное Медведково,1979 +2281037,г Москва ул Северодвинская д.19,Москва,ул Северодвинская д.19,ул,Северодвинская ,д.19,8115717,муниципальный округ Северное Медведково,1983 +2281037,г Москва ул Северодвинская д.9,Москва,ул Северодвинская д.9,ул,Северодвинская ,д.9,8194565,муниципальный округ Северное Медведково,н.д. +2281037,г Москва ул Сухонская д.11,Москва,ул Сухонская д.11,ул,Сухонская ,д.11,8115755,муниципальный округ Северное Медведково,1984 +2281037,г Москва ул Сухонская д.11А,Москва,ул Сухонская д.11А,ул,Сухонская ,д.11А,8115756,муниципальный округ Северное Медведково,1984 +2281037,г Москва ул Сухонская д.15,Москва,ул Сухонская д.15,ул,Сухонская ,д.15,8115757,муниципальный округ Северное Медведково,1980 +2281037,г Москва ул Сухонская д.9,Москва,ул Сухонская д.9,ул,Сухонская ,д.9,8115758,муниципальный округ Северное Медведково,1988 +2281037,г Москва ул Тихомирова д.1,Москва,ул Тихомирова д.1,ул,Тихомирова ,д.1,8115759,муниципальный округ Северное Медведково,2003 +2281037,г Москва ул Тихомирова д.1 кор.2,Москва,ул Тихомирова д.1 кор.2,ул,Тихомирова ,д.1 кор.2,8115760,муниципальный округ Северное Медведково,2003 +2281037,г Москва ул Тихомирова д.11 кор.1,Москва,ул Тихомирова д.11 кор.1,ул,Тихомирова ,д.11 кор.1,8115761,муниципальный округ Северное Медведково,1970 +2281037,г Москва ул Тихомирова д.11 кор.2,Москва,ул Тихомирова д.11 кор.2,ул,Тихомирова ,д.11 кор.2,8115762,муниципальный округ Северное Медведково,1970 +2281037,г Москва ул Тихомирова д.12 кор.1,Москва,ул Тихомирова д.12 кор.1,ул,Тихомирова ,д.12 кор.1,8115763,муниципальный округ Северное Медведково,2010 +2281037,г Москва ул Тихомирова д.12 кор.2,Москва,ул Тихомирова д.12 кор.2,ул,Тихомирова ,д.12 кор.2,8115764,муниципальный округ Северное Медведково,2010 +2281037,г Москва ул Тихомирова д.15 кор.1,Москва,ул Тихомирова д.15 кор.1,ул,Тихомирова ,д.15 кор.1,8115765,муниципальный округ Северное Медведково,1970 +2281037,г Москва ул Тихомирова д.15 кор.2,Москва,ул Тихомирова д.15 кор.2,ул,Тихомирова ,д.15 кор.2,8115766,муниципальный округ Северное Медведково,1966 +2281037,г Москва ул Тихомирова д.2,Москва,ул Тихомирова д.2,ул,Тихомирова ,д.2,8115767,муниципальный округ Северное Медведково,1997 +2281037,г Москва ул Тихомирова д.3,Москва,ул Тихомирова д.3,ул,Тихомирова ,д.3,8115768,муниципальный округ Северное Медведково,2003 +2281037,г Москва ул Тихомирова д.5,Москва,ул Тихомирова д.5,ул,Тихомирова ,д.5,8115769,муниципальный округ Северное Медведково,2004 +2281037,г Москва ул Тихомирова д.7,Москва,ул Тихомирова д.7,ул,Тихомирова ,д.7,8115770,муниципальный округ Северное Медведково,2004 +2281037,г Москва ул Широкая д.1 кор.1,Москва,ул Широкая д.1 кор.1,ул,Широкая ,д.1 кор.1,8115771,муниципальный округ Северное Медведково,1968 +2281037,г Москва ул Широкая д.1 кор.2,Москва,ул Широкая д.1 кор.2,ул,Широкая ,д.1 кор.2,8115772,муниципальный округ Северное Медведково,1968 +2281037,г Москва ул Широкая д.1 кор.4,Москва,ул Широкая д.1 кор.4,ул,Широкая ,д.1 кор.4,8184540,муниципальный округ Северное Медведково,н.д. +2281037,г Москва ул Широкая д.1 кор.5,Москва,ул Широкая д.1 кор.5,ул,Широкая ,д.1 кор.5,8115773,муниципальный округ Северное Медведково,1980 +2281037,г Москва ул Широкая д.10 кор.1,Москва,ул Широкая д.10 кор.1,ул,Широкая ,д.10 кор.1,8115774,муниципальный округ Северное Медведково,1966 +2281037,г Москва ул Широкая д.11,Москва,ул Широкая д.11,ул,Широкая ,д.11,8115775,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва ул Широкая д.13 кор.1,Москва,ул Широкая д.13 кор.1,ул,Широкая ,д.13 кор.1,8115776,муниципальный округ Северное Медведково,1968 +2281037,г Москва ул Широкая д.13 кор.2,Москва,ул Широкая д.13 кор.2,ул,Широкая ,д.13 кор.2,8115777,муниципальный округ Северное Медведково,1980 +2281037,г Москва ул Широкая д.15 кор.1,Москва,ул Широкая д.15 кор.1,ул,Широкая ,д.15 кор.1,8115778,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва ул Широкая д.15 кор.2,Москва,ул Широкая д.15 кор.2,ул,Широкая ,д.15 кор.2,8115779,муниципальный округ Северное Медведково,1980 +2281037,г Москва ул Широкая д.16,Москва,ул Широкая д.16,ул,Широкая ,д.16,8115780,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва ул Широкая д.17 кор.1,Москва,ул Широкая д.17 кор.1,ул,Широкая ,д.17 кор.1,8115781,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва ул Широкая д.17 кор.2,Москва,ул Широкая д.17 кор.2,ул,Широкая ,д.17 кор.2,8115782,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва ул Широкая д.17 кор.3,Москва,ул Широкая д.17 кор.3,ул,Широкая ,д.17 кор.3,8115783,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва ул Широкая д.17 кор.4,Москва,ул Широкая д.17 кор.4,ул,Широкая ,д.17 кор.4,8115784,муниципальный округ Северное Медведково,1997 +2281037,г Москва ул Широкая д.17 кор.6,Москва,ул Широкая д.17 кор.6,ул,Широкая ,д.17 кор.6,8115785,муниципальный округ Северное Медведково,2010 +2281037,г Москва ул Широкая д.18,Москва,ул Широкая д.18,ул,Широкая ,д.18,8115786,муниципальный округ Северное Медведково,1968 +2281037,г Москва ул Широкая д.19 кор.1,Москва,ул Широкая д.19 кор.1,ул,Широкая ,д.19 кор.1,8115787,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва ул Широкая д.19 кор.2,Москва,ул Широкая д.19 кор.2,ул,Широкая ,д.19 кор.2,8115788,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва ул Широкая д.19 кор.3,Москва,ул Широкая д.19 кор.3,ул,Широкая ,д.19 кор.3,8115789,муниципальный округ Северное Медведково,1972 +2281037,г Москва ул Широкая д.2 кор.1,Москва,ул Широкая д.2 кор.1,ул,Широкая ,д.2 кор.1,8115790,муниципальный округ Северное Медведково,1970 +2281037,г Москва ул Широкая д.2 кор.2,Москва,ул Широкая д.2 кор.2,ул,Широкая ,д.2 кор.2,8115791,муниципальный округ Северное Медведково,2005 +2281037,г Москва ул Широкая д.20,Москва,ул Широкая д.20,ул,Широкая ,д.20,8115792,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва ул Широкая д.21,Москва,ул Широкая д.21,ул,Широкая ,д.21,8115793,муниципальный округ Северное Медведково,1973 +2281037,г Москва ул Широкая д.21 кор.2,Москва,ул Широкая д.21 кор.2,ул,Широкая ,д.21 кор.2,7562203,муниципальный округ Северное Медведково,н.д. +2281037,г Москва ул Широкая д.22,Москва,ул Широкая д.22,ул,Широкая ,д.22,8115794,муниципальный округ Северное Медведково,1968 +2281037,г Москва ул Широкая д.23 кор.1,Москва,ул Широкая д.23 кор.1,ул,Широкая ,д.23 кор.1,8115795,муниципальный округ Северное Медведково,1974 +2281037,г Москва ул Широкая д.23 кор.2,Москва,ул Широкая д.23 кор.2,ул,Широкая ,д.23 кор.2,8115796,муниципальный округ Северное Медведково,1973 +2281037,г Москва ул Широкая д.24,Москва,ул Широкая д.24,ул,Широкая ,д.24,8115797,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва ул Широкая д.25 кор.24,Москва,ул Широкая д.25 кор.24,ул,Широкая ,д.25 кор.24,8115798,муниципальный округ Северное Медведково,1983 +2281037,г Москва ул Широкая д.3 кор.1,Москва,ул Широкая д.3 кор.1,ул,Широкая ,д.3 кор.1,7573102,муниципальный округ Северное Медведково,н.д. +2281037,г Москва ул Широкая д.3 кор.2,Москва,ул Широкая д.3 кор.2,ул,Широкая ,д.3 кор.2,8184702,муниципальный округ Северное Медведково,н.д. +2281037,г Москва ул Широкая д.3 кор.3,Москва,ул Широкая д.3 кор.3,ул,Широкая ,д.3 кор.3,8228245,муниципальный округ Северное Медведково,н.д. +2281037,г Москва ул Широкая д.3 кор.4,Москва,ул Широкая д.3 кор.4,ул,Широкая ,д.3 кор.4,8115799,муниципальный округ Северное Медведково,1997 +2281037,г Москва ул Широкая д.4 кор.1,Москва,ул Широкая д.4 кор.1,ул,Широкая ,д.4 кор.1,8115800,муниципальный округ Северное Медведково,1967 +2281037,г Москва ул Широкая д.4 кор.2,Москва,ул Широкая д.4 кор.2,ул,Широкая ,д.4 кор.2,8115801,муниципальный округ Северное Медведково,1965 +2281037,г Москва ул Широкая д.5 кор.1,Москва,ул Широкая д.5 кор.1,ул,Широкая ,д.5 кор.1,8115802,муниципальный округ Северное Медведково,1970 +2281037,г Москва ул Широкая д.5 кор.2,Москва,ул Широкая д.5 кор.2,ул,Широкая ,д.5 кор.2,8115803,муниципальный округ Северное Медведково,1970 +2281037,г Москва ул Широкая д.5 кор.4,Москва,ул Широкая д.5 кор.4,ул,Широкая ,д.5 кор.4,8115804,муниципальный округ Северное Медведково,1997 +2281037,г Москва ул Широкая д.6 кор.4,Москва,ул Широкая д.6 кор.4,ул,Широкая ,д.6 кор.4,8115805,муниципальный округ Северное Медведково,1998 +2281037,г Москва ул Широкая д.7 кор.1,Москва,ул Широкая д.7 кор.1,ул,Широкая ,д.7 кор.1,8115806,муниципальный округ Северное Медведково,2000 +2281037,г Москва ул Широкая д.7 кор.2,Москва,ул Широкая д.7 кор.2,ул,Широкая ,д.7 кор.2,8115807,муниципальный округ Северное Медведково,2000 +2281037,г Москва ул Широкая д.7 кор.7,Москва,ул Широкая д.7 кор.7,ул,Широкая ,д.7 кор.7,8115808,муниципальный округ Северное Медведково,1971 +2281037,г Москва ул Широкая д.8 кор.1,Москва,ул Широкая д.8 кор.1,ул,Широкая ,д.8 кор.1,8115809,муниципальный округ Северное Медведково,1966 +2281037,г Москва ул Широкая д.8 кор.2,Москва,ул Широкая д.8 кор.2,ул,Широкая ,д.8 кор.2,8115810,муниципальный округ Северное Медведково,1965 +2281037,г Москва ул Широкая д.9 кор.1,Москва,ул Широкая д.9 кор.1,ул,Широкая ,д.9 кор.1,8115811,муниципальный округ Северное Медведково,1969 +2281037,г Москва ул Широкая д.9 кор.2,Москва,ул Широкая д.9 кор.2,ул,Широкая ,д.9 кор.2,8115812,муниципальный округ Северное Медведково,2008 +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.1,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.1,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.1,7671760,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.10,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.10,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.10,7681694,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.100,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.100,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.100,8157591,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.101,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.101,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.101,8157607,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.102,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.102,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.102,8158005,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.103,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.103,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.103,8158012,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.104,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.104,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.104,8158017,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.105,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.105,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.105,8158022,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.107,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.107,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.107,8158028,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.108,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.108,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.108,8158029,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.109,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.109,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.109,8158055,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.11,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.11,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.11,7681755,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.110,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.110,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.110,8158059,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.111,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.111,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.111,8158937,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.112,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.112,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.112,8158946,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.113,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.113,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.113,8158951,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.114,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.114,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.114,8158975,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.115,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.115,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.115,8158982,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.116,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.116,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.116,8158990,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.118,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.118,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.118,8158998,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.119,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.119,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.119,8159010,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.12,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.12,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.12,7681945,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.13,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.13,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.13,7682016,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.14,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.14,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.14,7682104,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.15,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.15,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.15,7746099,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.16,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.16,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.16,7746140,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.17,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.17,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.17,7746177,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.18,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.18,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.18,7746220,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.19,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.19,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.19,7746240,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.20,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.20,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.20,7746264,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.22,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.22,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.22,7746319,муниципальный округ Северный,2008 +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.23,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.23,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.23,7746332,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.24,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.24,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.24,7746345,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.25,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.25,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.25,7746358,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.26,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.26,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.26,7746381,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.27,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.27,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.27,7746401,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.29,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.29,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.29,7746417,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.30,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.30,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.30,7681567,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.32,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.32,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.32,7746434,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.34,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.34,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.34,7746442,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.35,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.35,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.35,7746572,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.36,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.36,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.36,7746585,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.38,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.38,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.38,7746604,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.39,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.39,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.39,7746615,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.4,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.4,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.4,7671807,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.40,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.40,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.40,7746630,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.42,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.42,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.42,7746645,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.43,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.43,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.43,7746662,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.44,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.44,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.44,7746681,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.45,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.45,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.45,7746065,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.46,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.46,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.46,7746702,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.47,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.47,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.47,7746954,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.48,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.48,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.48,7746968,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.49,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.49,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.49,7746983,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.5,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.5,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.5,7671860,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.50,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.50,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.50,7747321,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.51,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.51,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.51,7747347,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.52,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.52,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.52,7747388,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.54,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.54,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.54,7747400,муниципальный округ Северный,2007 +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.55,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.55,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.55,7747414,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.56,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.56,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.56,7747568,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.57,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.57,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.57,7747589,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.58,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.58,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.58,7747603,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.59,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.59,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.59,7747654,муниципальный округ Северный,2005 +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.6,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.6,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.6,7672114,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.60,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.60,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.60,7747635,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.62,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.62,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.62,7747722,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.63,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.63,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.63,7747985,муниципальный округ Северный,2007 +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.65,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.65,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.65,7748010,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.66,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.66,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.66,7748036,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.67,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.67,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.67,7748052,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.68,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.68,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.68,7764467,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.69,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.69,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.69,7764480,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.7,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.7,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.7,7672177,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.70,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.70,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.70,7764490,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.71,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.71,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.71,7764508,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.72,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.72,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.72,7764527,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.73,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.73,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.73,7764539,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.74,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.74,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.74,7764563,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.75,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.75,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.75,7764580,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.76,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.76,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.76,7764592,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.77,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.77,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.77,7764605,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.78,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.78,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.78,7764621,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.79,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.79,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.79,7764632,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.8,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.8,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.8,7672264,муниципальный округ Северный,2004 +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.80,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.80,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.80,7764642,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.81,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.81,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.81,7813389,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.83,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.83,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.83,7813408,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.84,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.84,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.84,7813421,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.85,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.85,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.85,7813435,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.86,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.86,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.86,7813509,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.87,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.87,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.87,7813492,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.89,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.89,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.89,7813518,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.9,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.9,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.9,7681611,муниципальный округ Северный,2006 +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.90,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.90,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.90,7813532,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.91,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.91,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.91,7813549,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.92,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.92,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.92,7813561,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.93,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.93,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.93,8156154,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.94,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.94,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.94,8156324,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.95,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.95,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.95,8157470,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.96,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.96,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.96,8157500,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.97,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.97,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.97,8157516,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.98,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.98,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.98,8157546,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва аллея Долгопрудная д.1 кор.99,Москва,аллея Долгопрудная д.1 кор.99,аллея,Долгопрудная ,д.1 кор.99,8157573,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.10,Москва,линия Северная 1-я д.10,линия,Северная 1-я ,д.10,8035641,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.11,Москва,линия Северная 1-я д.11,линия,Северная 1-я ,д.11,8035647,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.12,Москва,линия Северная 1-я д.12,линия,Северная 1-я ,д.12,8035645,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.13,Москва,линия Северная 1-я д.13,линия,Северная 1-я ,д.13,8035650,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.14,Москва,линия Северная 1-я д.14,линия,Северная 1-я ,д.14,8035643,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.15,Москва,линия Северная 1-я д.15,линия,Северная 1-я ,д.15,8039376,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.17,Москва,линия Северная 1-я д.17,линия,Северная 1-я ,д.17,8039380,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.19,Москва,линия Северная 1-я д.19,линия,Северная 1-я ,д.19,8039383,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.2,Москва,линия Северная 1-я д.2,линия,Северная 1-я ,д.2,8035633,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.20,Москва,линия Северная 1-я д.20,линия,Северная 1-я ,д.20,8039387,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.21,Москва,линия Северная 1-я д.21,линия,Северная 1-я ,д.21,8039390,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.22,Москва,линия Северная 1-я д.22,линия,Северная 1-я ,д.22,8039391,муниципальный округ Северный,1954 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.23,Москва,линия Северная 1-я д.23,линия,Северная 1-я ,д.23,8039397,муниципальный округ Северный,1959 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.24,Москва,линия Северная 1-я д.24,линия,Северная 1-я ,д.24,8039400,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.25,Москва,линия Северная 1-я д.25,линия,Северная 1-я ,д.25,8039403,муниципальный округ Северный,1959 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.26,Москва,линия Северная 1-я д.26,линия,Северная 1-я ,д.26,8039405,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.28,Москва,линия Северная 1-я д.28,линия,Северная 1-я ,д.28,8039408,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.30,Москва,линия Северная 1-я д.30,линия,Северная 1-я ,д.30,8039410,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.32,Москва,линия Северная 1-я д.32,линия,Северная 1-я ,д.32,8039412,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.34,Москва,линия Северная 1-я д.34,линия,Северная 1-я ,д.34,8039413,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.36,Москва,линия Северная 1-я д.36,линия,Северная 1-я ,д.36,8039414,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.4,Москва,линия Северная 1-я д.4,линия,Северная 1-я ,д.4,8035635,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.6,Москва,линия Северная 1-я д.6,линия,Северная 1-я ,д.6,8035637,муниципальный округ Северный,1958 +2281038,г Москва линия Северная 1-я д.8,Москва,линия Северная 1-я д.8,линия,Северная 1-я ,д.8,8035639,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.1,Москва,линия Северная 2-я д.1,линия,Северная 2-я ,д.1,8182192,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.10,Москва,линия Северная 2-я д.10,линия,Северная 2-я ,д.10,8182202,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.11,Москва,линия Северная 2-я д.11,линия,Северная 2-я ,д.11,8182201,муниципальный округ Северный,1953 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.12,Москва,линия Северная 2-я д.12,линия,Северная 2-я ,д.12,8182203,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.13,Москва,линия Северная 2-я д.13,линия,Северная 2-я ,д.13,8182205,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.14,Москва,линия Северная 2-я д.14,линия,Северная 2-я ,д.14,8182206,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.15,Москва,линия Северная 2-я д.15,линия,Северная 2-я ,д.15,8182207,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.16,Москва,линия Северная 2-я д.16,линия,Северная 2-я ,д.16,8182209,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.17,Москва,линия Северная 2-я д.17,линия,Северная 2-я ,д.17,8182210,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.19,Москва,линия Северная 2-я д.19,линия,Северная 2-я ,д.19,8182211,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.2,Москва,линия Северная 2-я д.2,линия,Северная 2-я ,д.2,8182193,муниципальный округ Северный,1959 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.21,Москва,линия Северная 2-я д.21,линия,Северная 2-я ,д.21,8182212,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.23,Москва,линия Северная 2-я д.23,линия,Северная 2-я ,д.23,8182213,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.25,Москва,линия Северная 2-я д.25,линия,Северная 2-я ,д.25,8182214,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.29,Москва,линия Северная 2-я д.29,линия,Северная 2-я ,д.29,8182215,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.3,Москва,линия Северная 2-я д.3,линия,Северная 2-я ,д.3,8182194,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.31,Москва,линия Северная 2-я д.31,линия,Северная 2-я ,д.31,8182217,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.33,Москва,линия Северная 2-я д.33,линия,Северная 2-я ,д.33,8182218,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.4,Москва,линия Северная 2-я д.4,линия,Северная 2-я ,д.4,8182195,муниципальный округ Северный,1959 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.5,Москва,линия Северная 2-я д.5,линия,Северная 2-я ,д.5,8182197,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.6,Москва,линия Северная 2-я д.6,линия,Северная 2-я ,д.6,8182198,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.8,Москва,линия Северная 2-я д.8,линия,Северная 2-я ,д.8,8182199,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 2-я д.9,Москва,линия Северная 2-я д.9,линия,Северная 2-я ,д.9,8182200,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 3-я д.10,Москва,линия Северная 3-я д.10,линия,Северная 3-я ,д.10,8182224,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 3-я д.11,Москва,линия Северная 3-я д.11,линия,Северная 3-я ,д.11,8182225,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 3-я д.12,Москва,линия Северная 3-я д.12,линия,Северная 3-я ,д.12,8182226,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 3-я д.13,Москва,линия Северная 3-я д.13,линия,Северная 3-я ,д.13,8182227,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 3-я д.14,Москва,линия Северная 3-я д.14,линия,Северная 3-я ,д.14,8182228,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 3-я д.16,Москва,линия Северная 3-я д.16,линия,Северная 3-я ,д.16,8182229,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 3-я д.5,Москва,линия Северная 3-я д.5,линия,Северная 3-я ,д.5,8182219,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 3-я д.7,Москва,линия Северная 3-я д.7,линия,Северная 3-я ,д.7,8182220,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 3-я д.8,Москва,линия Северная 3-я д.8,линия,Северная 3-я ,д.8,8182221,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 3-я д.9,Москва,линия Северная 3-я д.9,линия,Северная 3-я ,д.9,8182223,муниципальный округ Северный,1952 +2281038,г Москва линия Северная 4-я д.1,Москва,линия Северная 4-я д.1,линия,Северная 4-я ,д.1,8182231,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 4-я д.10,Москва,линия Северная 4-я д.10,линия,Северная 4-я ,д.10,8182240,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 4-я д.11,Москва,линия Северная 4-я д.11,линия,Северная 4-я ,д.11,8182242,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 4-я д.12,Москва,линия Северная 4-я д.12,линия,Северная 4-я ,д.12,8182243,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 4-я д.13,Москва,линия Северная 4-я д.13,линия,Северная 4-я ,д.13,8182244,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 4-я д.14,Москва,линия Северная 4-я д.14,линия,Северная 4-я ,д.14,8182245,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 4-я д.15,Москва,линия Северная 4-я д.15,линия,Северная 4-я ,д.15,8182246,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 4-я д.16,Москва,линия Северная 4-я д.16,линия,Северная 4-я ,д.16,8182247,муниципальный округ Северный,1958 +2281038,г Москва линия Северная 4-я д.18,Москва,линия Северная 4-я д.18,линия,Северная 4-я ,д.18,8182248,муниципальный округ Северный,1958 +2281038,г Москва линия Северная 4-я д.2,Москва,линия Северная 4-я д.2,линия,Северная 4-я ,д.2,8182232,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 4-я д.3,Москва,линия Северная 4-я д.3,линия,Северная 4-я ,д.3,8182233,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 4-я д.4,Москва,линия Северная 4-я д.4,линия,Северная 4-я ,д.4,8182234,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 4-я д.5,Москва,линия Северная 4-я д.5,линия,Северная 4-я ,д.5,8182235,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 4-я д.6,Москва,линия Северная 4-я д.6,линия,Северная 4-я ,д.6,8182236,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 4-я д.7,Москва,линия Северная 4-я д.7,линия,Северная 4-я ,д.7,8182237,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 4-я д.8,Москва,линия Северная 4-я д.8,линия,Северная 4-я ,д.8,8182238,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 4-я д.9,Москва,линия Северная 4-я д.9,линия,Северная 4-я ,д.9,8182239,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.1,Москва,линия Северная 5-я д.1,линия,Северная 5-я ,д.1,8182682,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.10,Москва,линия Северная 5-я д.10,линия,Северная 5-я ,д.10,8182728,муниципальный округ Северный,1959 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.11,Москва,линия Северная 5-я д.11,линия,Северная 5-я ,д.11,8182732,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.12,Москва,линия Северная 5-я д.12,линия,Северная 5-я ,д.12,8182734,муниципальный округ Северный,1959 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.13,Москва,линия Северная 5-я д.13,линия,Северная 5-я ,д.13,8182737,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.14,Москва,линия Северная 5-я д.14,линия,Северная 5-я ,д.14,8182740,муниципальный округ Северный,1959 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.15,Москва,линия Северная 5-я д.15,линия,Северная 5-я ,д.15,8182742,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.16,Москва,линия Северная 5-я д.16,линия,Северная 5-я ,д.16,8182748,муниципальный округ Северный,1958 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.17,Москва,линия Северная 5-я д.17,линия,Северная 5-я ,д.17,8182769,муниципальный округ Северный,1957 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.18,Москва,линия Северная 5-я д.18,линия,Северная 5-я ,д.18,8195036,муниципальный округ Северный,1959 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.19,Москва,линия Северная 5-я д.19,линия,Северная 5-я ,д.19,8244277,муниципальный округ Северный,1957 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.21,Москва,линия Северная 5-я д.21,линия,Северная 5-я ,д.21,8244280,муниципальный округ Северный,1957 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.23,Москва,линия Северная 5-я д.23,линия,Северная 5-я ,д.23,8244289,муниципальный округ Северный,1955 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.25,Москва,линия Северная 5-я д.25,линия,Северная 5-я ,д.25,8244295,муниципальный округ Северный,1955 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.27,Москва,линия Северная 5-я д.27,линия,Северная 5-я ,д.27,8244299,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.29,Москва,линия Северная 5-я д.29,линия,Северная 5-я ,д.29,8195026,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.3,Москва,линия Северная 5-я д.3,линия,Северная 5-я ,д.3,8182708,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.4,Москва,линия Северная 5-я д.4,линия,Северная 5-я ,д.4,8182712,муниципальный округ Северный,1957 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.5,Москва,линия Северная 5-я д.5,линия,Северная 5-я ,д.5,8182714,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.6,Москва,линия Северная 5-я д.6,линия,Северная 5-я ,д.6,8182717,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.7,Москва,линия Северная 5-я д.7,линия,Северная 5-я ,д.7,8182719,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.8,Москва,линия Северная 5-я д.8,линия,Северная 5-я ,д.8,8182722,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 5-я д.9,Москва,линия Северная 5-я д.9,линия,Северная 5-я ,д.9,8182725,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 6-я д.3,Москва,линия Северная 6-я д.3,линия,Северная 6-я ,д.3,8195018,муниципальный округ Северный,1953 +2281038,г Москва линия Северная 6-я д.5,Москва,линия Северная 6-я д.5,линия,Северная 6-я ,д.5,8229458,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 6-я д.7,Москва,линия Северная 6-я д.7,линия,Северная 6-я ,д.7,8229461,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 6-я д.9,Москва,линия Северная 6-я д.9,линия,Северная 6-я ,д.9,8229462,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 7-я д.1,Москва,линия Северная 7-я д.1,линия,Северная 7-я ,д.1,8195019,муниципальный округ Северный,1960 +2281038,г Москва линия Северная 7-я д.10,Москва,линия Северная 7-я д.10,линия,Северная 7-я ,д.10,8229481,муниципальный округ Северный,1959 +2281038,г Москва линия Северная 7-я д.11,Москва,линия Северная 7-я д.11,линия,Северная 7-я ,д.11,8229484,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 7-я д.12,Москва,линия Северная 7-я д.12,линия,Северная 7-я ,д.12,8229487,муниципальный округ Северный,1958 +2281038,г Москва линия Северная 7-я д.15,Москва,линия Северная 7-я д.15,линия,Северная 7-я ,д.15,8229488,муниципальный округ Северный,1958 +2281038,г Москва линия Северная 7-я д.17,Москва,линия Северная 7-я д.17,линия,Северная 7-я ,д.17,8229496,муниципальный округ Северный,1958 +2281038,г Москва линия Северная 7-я д.3,Москва,линия Северная 7-я д.3,линия,Северная 7-я ,д.3,8229464,муниципальный округ Северный,1959 +2281038,г Москва линия Северная 7-я д.4,Москва,линия Северная 7-я д.4,линия,Северная 7-я ,д.4,8229465,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 7-я д.5,Москва,линия Северная 7-я д.5,линия,Северная 7-я ,д.5,8229470,муниципальный округ Северный,1959 +2281038,г Москва линия Северная 7-я д.6,Москва,линия Северная 7-я д.6,линия,Северная 7-я ,д.6,8229473,муниципальный округ Северный,1949 +2281038,г Москва линия Северная 7-я д.7,Москва,линия Северная 7-я д.7,линия,Северная 7-я ,д.7,8229476,муниципальный округ Северный,1960 +2281038,г Москва линия Северная 7-я д.8,Москва,линия Северная 7-я д.8,линия,Северная 7-я ,д.8,8229479,муниципальный округ Северный,1958 +2281038,г Москва линия Северная 7-я д.9,Москва,линия Северная 7-я д.9,линия,Северная 7-я ,д.9,8229480,муниципальный округ Северный,1958 +2281038,г Москва линия Северная 8-я д.1,Москва,линия Северная 8-я д.1,линия,Северная 8-я ,д.1,8232732,муниципальный округ Северный,1959 +2281038,г Москва линия Северная 8-я д.11,Москва,линия Северная 8-я д.11,линия,Северная 8-я ,д.11,8232772,муниципальный округ Северный,1959 +2281038,г Москва линия Северная 8-я д.13,Москва,линия Северная 8-я д.13,линия,Северная 8-я ,д.13,8232777,муниципальный округ Северный,1958 +2281038,г Москва линия Северная 8-я д.15,Москва,линия Северная 8-я д.15,линия,Северная 8-я ,д.15,8232786,муниципальный округ Северный,1958 +2281038,г Москва линия Северная 8-я д.3,Москва,линия Северная 8-я д.3,линия,Северная 8-я ,д.3,8232740,муниципальный округ Северный,1959 +2281038,г Москва линия Северная 8-я д.5,Москва,линия Северная 8-я д.5,линия,Северная 8-я ,д.5,8232750,муниципальный округ Северный,1959 +2281038,г Москва линия Северная 8-я д.7,Москва,линия Северная 8-я д.7,линия,Северная 8-я ,д.7,8232756,муниципальный округ Северный,1959 +2281038,г Москва линия Северная 8-я д.9,Москва,линия Северная 8-я д.9,линия,Северная 8-я ,д.9,8232766,муниципальный округ Северный,1959 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.1,Москва,линия Северная 9-я д.1,линия,Северная 9-я ,д.1,7671559,муниципальный округ Северный,1964 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.1 кор.1,Москва,линия Северная 9-я д.1 кор.1,линия,Северная 9-я ,д.1 кор.1,7671588,муниципальный округ Северный,1995 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.1 кор.3,Москва,линия Северная 9-я д.1 кор.3,линия,Северная 9-я ,д.1 кор.3,7671598,муниципальный округ Северный,2008 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.10,Москва,линия Северная 9-я д.10,линия,Северная 9-я ,д.10,8232804,муниципальный округ Северный,1958 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.11,Москва,линия Северная 9-я д.11,линия,Северная 9-я ,д.11,7671682,муниципальный округ Северный,1975 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.11 кор.1,Москва,линия Северная 9-я д.11 кор.1,линия,Северная 9-я ,д.11 кор.1,7671708,муниципальный округ Северный,1979 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.12,Москва,линия Северная 9-я д.12,линия,Северная 9-я ,д.12,8244316,муниципальный округ Северный,1958 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.13,Москва,линия Северная 9-я д.13,линия,Северная 9-я ,д.13,7671755,муниципальный округ Северный,1982 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.14,Москва,линия Северная 9-я д.14,линия,Северная 9-я ,д.14,8232806,муниципальный округ Северный,1958 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.15,Москва,линия Северная 9-я д.15,линия,Северная 9-я ,д.15,7671778,муниципальный округ Северный,1987 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.16,Москва,линия Северная 9-я д.16,линия,Северная 9-я ,д.16,8232810,муниципальный округ Северный,1958 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.165Д кор.2,Москва,линия Северная 9-я д.165Д кор.2,линия,Северная 9-я ,д.165Д кор.2,7672235,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.165Д кор.4,Москва,линия Северная 9-я д.165Д кор.4,линия,Северная 9-я ,д.165Д кор.4,7672251,муниципальный округ Северный,н.д. +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.17,Москва,линия Северная 9-я д.17,линия,Северная 9-я ,д.17,7671806,муниципальный округ Северный,2004 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.18,Москва,линия Северная 9-я д.18,линия,Северная 9-я ,д.18,8232815,муниципальный округ Северный,1958 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.2,Москва,линия Северная 9-я д.2,линия,Северная 9-я ,д.2,8232791,муниципальный округ Северный,1960 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.21,Москва,линия Северная 9-я д.21,линия,Северная 9-я ,д.21,7671881,муниципальный округ Северный,1983 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.23 кор.1,Москва,линия Северная 9-я д.23 кор.1,линия,Северная 9-я ,д.23 кор.1,7672054,муниципальный округ Северный,2009 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.23 кор.2,Москва,линия Северная 9-я д.23 кор.2,линия,Северная 9-я ,д.23 кор.2,7672085,муниципальный округ Северный,2008 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.23 кор.3,Москва,линия Северная 9-я д.23 кор.3,линия,Северная 9-я ,д.23 кор.3,7672103,муниципальный округ Северный,2009 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.25 кор.1,Москва,линия Северная 9-я д.25 кор.1,линия,Северная 9-я ,д.25 кор.1,7672118,муниципальный округ Северный,2007 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.25 кор.2,Москва,линия Северная 9-я д.25 кор.2,линия,Северная 9-я ,д.25 кор.2,7672131,муниципальный округ Северный,2007 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.25 кор.3,Москва,линия Северная 9-я д.25 кор.3,линия,Северная 9-я ,д.25 кор.3,7672148,муниципальный округ Северный,2009 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.3,Москва,линия Северная 9-я д.3,линия,Северная 9-я ,д.3,7671830,муниципальный округ Северный,1964 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.4,Москва,линия Северная 9-я д.4,линия,Северная 9-я ,д.4,8232794,муниципальный округ Северный,1960 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.6,Москва,линия Северная 9-я д.6,линия,Северная 9-я ,д.6,8232796,муниципальный округ Северный,1959 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.7,Москва,линия Северная 9-я д.7,линия,Северная 9-я ,д.7,7671619,муниципальный округ Северный,1971 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.8,Москва,линия Северная 9-я д.8,линия,Северная 9-я ,д.8,8232799,муниципальный округ Северный,1958 +2281038,г Москва линия Северная 9-я д.9,Москва,линия Северная 9-я д.9,линия,Северная 9-я ,д.9,7671661,муниципальный округ Северный,1973 +2281038,г Москва ш Дмитровское д.165Д кор.1,Москва,ш Дмитровское д.165Д кор.1,ш,Дмитровское ,д.165Д кор.1,7672221,муниципальный округ Северный,2007 +2281038,г Москва ш Дмитровское д.165Д кор.2,Москва,ш Дмитровское д.165Д кор.2,ш,Дмитровское ,д.165Д кор.2,7672293,муниципальный округ Северный,2007 +2281038,г Москва ш Дмитровское д.165Д кор.4,Москва,ш Дмитровское д.165Д кор.4,ш,Дмитровское ,д.165Д кор.4,7672267,муниципальный округ Северный,2008 +2281038,г Москва ш Дмитровское д.165Д кор.5,Москва,ш Дмитровское д.165Д кор.5,ш,Дмитровское ,д.165Д кор.5,7672302,муниципальный округ Северный,2008 +2281038,г Москва ш Дмитровское д.165Д кор.6,Москва,ш Дмитровское д.165Д кор.6,ш,Дмитровское ,д.165Д кор.6,7672307,муниципальный округ Северный,2008 +2281038,г Москва ш Дмитровское д.165Е кор.1,Москва,ш Дмитровское д.165Е кор.1,ш,Дмитровское ,д.165Е кор.1,7672317,муниципальный округ Северный,2009 +2281038,г Москва ш Дмитровское д.165Е кор.10,Москва,ш Дмитровское д.165Е кор.10,ш,Дмитровское ,д.165Е кор.10,7672398,муниципальный округ Северный,2008 +2281038,г Москва ш Дмитровское д.165Е кор.11,Москва,ш Дмитровское д.165Е кор.11,ш,Дмитровское ,д.165Е кор.11,7672406,муниципальный округ Северный,2008 +2281038,г Москва ш Дмитровское д.165Е кор.12,Москва,ш Дмитровское д.165Е кор.12,ш,Дмитровское ,д.165Е кор.12,7672424,муниципальный округ Северный,2008 +2281038,г Москва ш Дмитровское д.165Е кор.14,Москва,ш Дмитровское д.165Е кор.14,ш,Дмитровское ,д.165Е кор.14,7672437,муниципальный округ Северный,2008 +2281038,г Москва ш Дмитровское д.165Е кор.3,Москва,ш Дмитровское д.165Е кор.3,ш,Дмитровское ,д.165Е кор.3,7672347,муниципальный округ Северный,2008 +2281038,г Москва ш Дмитровское д.165Е кор.5,Москва,ш Дмитровское д.165Е кор.5,ш,Дмитровское ,д.165Е кор.5,7672356,муниципальный округ Северный,2008 +2281038,г Москва ш Дмитровское д.165Е кор.6,Москва,ш Дмитровское д.165Е кор.6,ш,Дмитровское ,д.165Е кор.6,7672370,муниципальный округ Северный,2008 +2281038,г Москва ш Дмитровское д.165Е кор.7,Москва,ш Дмитровское д.165Е кор.7,ш,Дмитровское ,д.165Е кор.7,7672382,муниципальный округ Северный,2009 +2281038,г Москва ш Дмитровское д.165Е кор.9,Москва,ш Дмитровское д.165Е кор.9,ш,Дмитровское ,д.165Е кор.9,7672386,муниципальный округ Северный,2008 +2281038,г Москва ш Дмитровское д.172,Москва,ш Дмитровское д.172,ш,Дмитровское ,д.172,8246602,муниципальный округ Северный,1898 +2281038,г Москва ш Челобитьевское д.10 кор.1,Москва,ш Челобитьевское д.10 кор.1,ш,Челобитьевское ,д.10 кор.1,7982096,муниципальный округ Северный,2006 +2281038,г Москва ш Челобитьевское д.10 кор.2,Москва,ш Челобитьевское д.10 кор.2,ш,Челобитьевское ,д.10 кор.2,7982108,муниципальный округ Северный,2006 +2281038,г Москва ш Челобитьевское д.10 кор.3,Москва,ш Челобитьевское д.10 кор.3,ш,Челобитьевское ,д.10 кор.3,7982121,муниципальный округ Северный,2006 +2281038,г Москва ш Челобитьевское д.12 кор.1,Москва,ш Челобитьевское д.12 кор.1,ш,Челобитьевское ,д.12 кор.1,7982128,муниципальный округ Северный,2007 +2281038,г Москва ш Челобитьевское д.12 кор.2,Москва,ш Челобитьевское д.12 кор.2,ш,Челобитьевское ,д.12 кор.2,7982141,муниципальный округ Северный,2007 +2281038,г Москва ш Челобитьевское д.12 кор.3,Москва,ш Челобитьевское д.12 кор.3,ш,Челобитьевское ,д.12 кор.3,7982144,муниципальный округ Северный,2007 +2281038,г Москва ш Челобитьевское д.12 кор.4,Москва,ш Челобитьевское д.12 кор.4,ш,Челобитьевское ,д.12 кор.4,7982150,муниципальный округ Северный,2007 +2281038,г Москва ш Челобитьевское д.12 кор.5,Москва,ш Челобитьевское д.12 кор.5,ш,Челобитьевское ,д.12 кор.5,7982162,муниципальный округ Северный,2007 +2281038,г Москва ш Челобитьевское д.12 кор.6,Москва,ш Челобитьевское д.12 кор.6,ш,Челобитьевское ,д.12 кор.6,7982167,муниципальный округ Северный,2007 +2281038,г Москва ш Челобитьевское д.14 кор.1,Москва,ш Челобитьевское д.14 кор.1,ш,Челобитьевское ,д.14 кор.1,7982172,муниципальный округ Северный,2007 +2281038,г Москва ш Челобитьевское д.14 кор.2,Москва,ш Челобитьевское д.14 кор.2,ш,Челобитьевское ,д.14 кор.2,7982234,муниципальный округ Северный,2007 +2281038,г Москва ш Челобитьевское д.14 кор.3,Москва,ш Челобитьевское д.14 кор.3,ш,Челобитьевское ,д.14 кор.3,7982240,муниципальный округ Северный,2007 +2281038,г Москва ш Челобитьевское д.14 кор.4,Москва,ш Челобитьевское д.14 кор.4,ш,Челобитьевское ,д.14 кор.4,7982253,муниципальный округ Северный,2007 +2281038,г Москва ш Челобитьевское д.14 кор.5,Москва,ш Челобитьевское д.14 кор.5,ш,Челобитьевское ,д.14 кор.5,7982259,муниципальный округ Северный,2007 +2281038,г Москва ш Челобитьевское д.2 кор.1,Москва,ш Челобитьевское д.2 кор.1,ш,Челобитьевское ,д.2 кор.1,7982088,муниципальный округ Северный,2007 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.10,Москва,проезд Дежнева д.10,проезд,Дежнева ,д.10,8062984,муниципальный округ Южное Медведково,н.д. +2281039,г Москва проезд Дежнева д.12 кор.1,Москва,проезд Дежнева д.12 кор.1,проезд,Дежнева ,д.12 кор.1,7934168,муниципальный округ Южное Медведково,1964 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.14,Москва,проезд Дежнева д.14,проезд,Дежнева ,д.14,8339847,муниципальный округ Южное Медведково,н.д. +2281039,г Москва проезд Дежнева д.15,Москва,проезд Дежнева д.15,проезд,Дежнева ,д.15,8075686,муниципальный округ Южное Медведково,1978 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.17 кор.1,Москва,проезд Дежнева д.17 кор.1,проезд,Дежнева ,д.17 кор.1,8075687,муниципальный округ Южное Медведково,1978 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.18,Москва,проезд Дежнева д.18,проезд,Дежнева ,д.18,8063642,муниципальный округ Южное Медведково,1965 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.19 кор.1,Москва,проезд Дежнева д.19 кор.1,проезд,Дежнева ,д.19 кор.1,8075688,муниципальный округ Южное Медведково,1978 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.19 кор.2,Москва,проезд Дежнева д.19 кор.2,проезд,Дежнева ,д.19 кор.2,8075689,муниципальный округ Южное Медведково,1977 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.2,Москва,проезд Дежнева д.2,проезд,Дежнева ,д.2,7594156,муниципальный округ Южное Медведково,1965 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.2 кор.а,Москва,проезд Дежнева д.2 кор.а,проезд,Дежнева ,д.2 кор.а,7594162,муниципальный округ Южное Медведково,н.д. +2281039,г Москва проезд Дежнева д.20,Москва,проезд Дежнева д.20,проезд,Дежнева ,д.20,7643086,муниципальный округ Южное Медведково,1964 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.22 кор.1,Москва,проезд Дежнева д.22 кор.1,проезд,Дежнева ,д.22 кор.1,8075690,муниципальный округ Южное Медведково,1963 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.22 кор.2,Москва,проезд Дежнева д.22 кор.2,проезд,Дежнева ,д.22 кор.2,8075691,муниципальный округ Южное Медведково,1963 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.22 кор.3,Москва,проезд Дежнева д.22 кор.3,проезд,Дежнева ,д.22 кор.3,7752460,муниципальный округ Южное Медведково,1963 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.22 кор.4,Москва,проезд Дежнева д.22 кор.4,проезд,Дежнева ,д.22 кор.4,8075692,муниципальный округ Южное Медведково,2008 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.24,Москва,проезд Дежнева д.24,проезд,Дежнева ,д.24,7951440,муниципальный округ Южное Медведково,н.д. +2281039,г Москва проезд Дежнева д.25 кор.1,Москва,проезд Дежнева д.25 кор.1,проезд,Дежнева ,д.25 кор.1,8075693,муниципальный округ Южное Медведково,1982 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.25 кор.2,Москва,проезд Дежнева д.25 кор.2,проезд,Дежнева ,д.25 кор.2,8075694,муниципальный округ Южное Медведково,1983 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.25 кор.3,Москва,проезд Дежнева д.25 кор.3,проезд,Дежнева ,д.25 кор.3,8075695,муниципальный округ Южное Медведково,1983 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.26 кор.1,Москва,проезд Дежнева д.26 кор.1,проезд,Дежнева ,д.26 кор.1,8075696,муниципальный округ Южное Медведково,1963 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.26 кор.2,Москва,проезд Дежнева д.26 кор.2,проезд,Дежнева ,д.26 кор.2,8075697,муниципальный округ Южное Медведково,1963 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.26 кор.3,Москва,проезд Дежнева д.26 кор.3,проезд,Дежнева ,д.26 кор.3,8075698,муниципальный округ Южное Медведково,1963 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.27 кор.1,Москва,проезд Дежнева д.27 кор.1,проезд,Дежнева ,д.27 кор.1,8075699,муниципальный округ Южное Медведково,1990 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.27 кор.2,Москва,проезд Дежнева д.27 кор.2,проезд,Дежнева ,д.27 кор.2,8075700,муниципальный округ Южное Медведково,1981 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.27 кор.3,Москва,проезд Дежнева д.27 кор.3,проезд,Дежнева ,д.27 кор.3,8075701,муниципальный округ Южное Медведково,1984 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.28,Москва,проезд Дежнева д.28,проезд,Дежнева ,д.28,8075702,муниципальный округ Южное Медведково,1963 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.29 кор.1,Москва,проезд Дежнева д.29 кор.1,проезд,Дежнева ,д.29 кор.1,8075705,муниципальный округ Южное Медведково,1990 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.2а,Москва,проезд Дежнева д.2а,проезд,Дежнева ,д.2а,8076861,муниципальный округ Южное Медведково,1978 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.30 кор.1,Москва,проезд Дежнева д.30 кор.1,проезд,Дежнева ,д.30 кор.1,8075706,муниципальный округ Южное Медведково,1963 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.30 кор.2,Москва,проезд Дежнева д.30 кор.2,проезд,Дежнева ,д.30 кор.2,8075707,муниципальный округ Южное Медведково,1963 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.30 кор.3,Москва,проезд Дежнева д.30 кор.3,проезд,Дежнева ,д.30 кор.3,7752467,муниципальный округ Южное Медведково,1964 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.32,Москва,проезд Дежнева д.32,проезд,Дежнева ,д.32,8075710,муниципальный округ Южное Медведково,1963 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.34,Москва,проезд Дежнева д.34,проезд,Дежнева ,д.34,8075714,муниципальный округ Южное Медведково,1991 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.36,Москва,проезд Дежнева д.36,проезд,Дежнева ,д.36,8075717,муниципальный округ Южное Медведково,1979 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.38,Москва,проезд Дежнева д.38,проезд,Дежнева ,д.38,7752477,муниципальный округ Южное Медведково,1980 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.38 кор.А,Москва,проезд Дежнева д.38 кор.А,проезд,Дежнева ,д.38 кор.А,7752485,муниципальный округ Южное Медведково,1991 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.5 кор.1,Москва,проезд Дежнева д.5 кор.1,проезд,Дежнева ,д.5 кор.1,7594163,муниципальный округ Южное Медведково,1977 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.6 кор.1,Москва,проезд Дежнева д.6 кор.1,проезд,Дежнева ,д.6 кор.1,7594166,муниципальный округ Южное Медведково,1965 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.8,Москва,проезд Дежнева д.8,проезд,Дежнева ,д.8,7934068,муниципальный округ Южное Медведково,1964 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.9 кор.2,Москва,проезд Дежнева д.9 кор.2,проезд,Дежнева ,д.9 кор.2,7934105,муниципальный округ Южное Медведково,1977 +2281039,г Москва проезд Дежнева д.9 кор.3,Москва,проезд Дежнева д.9 кор.3,проезд,Дежнева ,д.9 кор.3,7934127,муниципальный округ Южное Медведково,1977 +2281039,г Москва проезд Шокальского д.1,Москва,проезд Шокальского д.1,проезд,Шокальского ,д.1,8076608,муниципальный округ Южное Медведково,1965 +2281039,г Москва проезд Шокальского д.1 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.1 кор.1,проезд,Шокальского ,д.1 кор.1,8076607,муниципальный округ Южное Медведково,2006 +2281039,г Москва проезд Шокальского д.10,Москва,проезд Шокальского д.10,проезд,Шокальского ,д.10,8076616,муниципальный округ Южное Медведково,1978 +2281039,г Москва проезд Шокальского д.11,Москва,проезд Шокальского д.11,проезд,Шокальского ,д.11,8076618,муниципальный округ Южное Медведково,2004 +2281039,г Москва проезд Шокальского д.12,Москва,проезд Шокальского д.12,проезд,Шокальского ,д.12,8076619,муниципальный округ Южное Медведково,1977 +2281039,г Москва проезд Шокальского д.12б,Москва,проезд Шокальского д.12б,проезд,Шокальского ,д.12б,8082867,муниципальный округ Южное Медведково,1978 +2281039,г Москва проезд Шокальского д.13,Москва,проезд Шокальского д.13,проезд,Шокальского ,д.13,8076620,муниципальный округ Южное Медведково,2005 +2281039,г Москва проезд Шокальского д.13 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.13 кор.1,проезд,Шокальского ,д.13 кор.1,7668206,муниципальный округ Южное Медведково,2004 +2281039,г Москва проезд Шокальского д.15,Москва,проезд Шокальского д.15,проезд,Шокальского ,д.15,8076621,муниципальный округ Южное Медведково,1966 +2281039,г Москва проезд Шокальского д.2,Москва,проезд Шокальского д.2,проезд,Шокальского ,д.2,7558779,муниципальный округ Южное Медведково,1978 +2281039,г Москва проезд Шокальского д.3 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.3 кор.1,проезд,Шокальского ,д.3 кор.1,7951396,муниципальный округ Южное Медведково,н.д. +2281039,г Москва проезд Шокальского д.3 кор.2,Москва,проезд Шокальского д.3 кор.2,проезд,Шокальского ,д.3 кор.2,8076609,муниципальный округ Южное Медведково,2006 +2281039,г Москва проезд Шокальского д.4,Москва,проезд Шокальского д.4,проезд,Шокальского ,д.4,8076611,муниципальный округ Южное Медведково,1976 +2281039,г Москва проезд Шокальского д.5,Москва,проезд Шокальского д.5,проезд,Шокальского ,д.5,8076613,муниципальный округ Южное Медведково,2005 +2281039,г Москва проезд Шокальского д.6а,Москва,проезд Шокальского д.6а,проезд,Шокальского ,д.6а,8082864,муниципальный округ Южное Медведково,1978 +2281039,г Москва проезд Шокальского д.7 кор.1,Москва,проезд Шокальского д.7 кор.1,проезд,Шокальского ,д.7 кор.1,8076615,муниципальный округ Южное Медведково,2005 +2281039,г Москва проезд Ясный д.1,Москва,проезд Ясный д.1,проезд,Ясный ,д.1,8076623,муниципальный округ Южное Медведково,1978 +2281039,г Москва проезд Ясный д.11,Москва,проезд Ясный д.11,проезд,Ясный ,д.11,8076640,муниципальный округ Южное Медведково,1978 +2281039,г Москва проезд Ясный д.12 кор.1,Москва,проезд Ясный д.12 кор.1,проезд,Ясный ,д.12 кор.1,8076641,муниципальный округ Южное Медведково,1964 +2281039,г Москва проезд Ясный д.12 кор.2,Москва,проезд Ясный д.12 кор.2,проезд,Ясный ,д.12 кор.2,8076642,муниципальный округ Южное Медведково,1964 +2281039,г Москва проезд Ясный д.12 кор.3,Москва,проезд Ясный д.12 кор.3,проезд,Ясный ,д.12 кор.3,8076644,муниципальный округ Южное Медведково,1965 +2281039,г Москва проезд Ясный д.13,Москва,проезд Ясный д.13,проезд,Ясный ,д.13,8076646,муниципальный округ Южное Медведково,1979 +2281039,г Москва проезд Ясный д.13а,Москва,проезд Ясный д.13а,проезд,Ясный ,д.13а,8082873,муниципальный округ Южное Медведково,1979 +2281039,г Москва проезд Ясный д.14,Москва,проезд Ясный д.14,проезд,Ясный ,д.14,8076649,муниципальный округ Южное Медведково,1964 +2281039,г Москва проезд Ясный д.14 кор.1,Москва,проезд Ясный д.14 кор.1,проезд,Ясный ,д.14 кор.1,8076647,муниципальный округ Южное Медведково,2003 +2281039,г Москва проезд Ясный д.15,Москва,проезд Ясный д.15,проезд,Ясный ,д.15,8076650,муниципальный округ Южное Медведково,1978 +2281039,г Москва проезд Ясный д.15 А,Москва,проезд Ясный д.15 А,проезд,Ясный ,д.15 А,7747966,муниципальный округ Южное Медведково,1992 +2281039,г Москва проезд Ясный д.15б,Москва,проезд Ясный д.15б,проезд,Ясный ,д.15б,8082877,муниципальный округ Южное Медведково,1992 +2281039,г Москва проезд Ясный д.16 кор.1,Москва,проезд Ясный д.16 кор.1,проезд,Ясный ,д.16 кор.1,8076652,муниципальный округ Южное Медведково,1964 +2281039,г Москва проезд Ясный д.16 кор.2,Москва,проезд Ясный д.16 кор.2,проезд,Ясный ,д.16 кор.2,8076656,муниципальный округ Южное Медведково,1964 +2281039,г Москва проезд Ясный д.18,Москва,проезд Ясный д.18,проезд,Ясный ,д.18,8076659,муниципальный округ Южное Медведково,1964 +2281039,г Москва проезд Ясный д.19,Москва,проезд Ясный д.19,проезд,Ясный ,д.19,8076661,муниципальный округ Южное Медведково,1979 +2281039,г Москва проезд Ясный д.2 кор.1,Москва,проезд Ясный д.2 кор.1,проезд,Ясный ,д.2 кор.1,8076624,муниципальный округ Южное Медведково,1963 +2281039,г Москва проезд Ясный д.2 кор.2,Москва,проезд Ясный д.2 кор.2,проезд,Ясный ,д.2 кор.2,8076626,муниципальный округ Южное Медведково,1963 +2281039,г Москва проезд Ясный д.20 кор.1,Москва,проезд Ясный д.20 кор.1,проезд,Ясный ,д.20 кор.1,8076663,муниципальный округ Южное Медведково,1964 +2281039,г Москва проезд Ясный д.20 кор.2,Москва,проезд Ясный д.20 кор.2,проезд,Ясный ,д.20 кор.2,8076665,муниципальный округ Южное Медведково,1965 +2281039,г Москва проезд Ясный д.22,Москва,проезд Ясный д.22,проезд,Ясный ,д.22,8076666,муниципальный округ Южное Медведково,1964 +2281039,г Москва проезд Ясный д.24 кор.1,Москва,проезд Ясный д.24 кор.1,проезд,Ясный ,д.24 кор.1,8076667,муниципальный округ Южное Медведково,1964 +2281039,г Москва проезд Ясный д.24 кор.2,Москва,проезд Ясный д.24 кор.2,проезд,Ясный ,д.24 кор.2,8076669,муниципальный округ Южное Медведково,1964 +2281039,г Москва проезд Ясный д.26,Москва,проезд Ясный д.26,проезд,Ясный ,д.26,7752507,муниципальный округ Южное Медведково,1973 +2281039,г Москва проезд Ясный д.26 кор.3,Москва,проезд Ясный д.26 кор.3,проезд,Ясный ,д.26 кор.3,8076670,муниципальный округ Южное Медведково,1984 +2281039,г Москва проезд Ясный д.28,Москва,проезд Ясный д.28,проезд,Ясный ,д.28,8076672,муниципальный округ Южное Медведково,1966 +2281039,г Москва проезд Ясный д.30 кор.1,Москва,проезд Ясный д.30 кор.1,проезд,Ясный ,д.30 кор.1,7752515,муниципальный округ Южное Медведково,1966 +2281039,г Москва проезд Ясный д.30 кор.2,Москва,проезд Ясный д.30 кор.2,проезд,Ясный ,д.30 кор.2,7752519,муниципальный округ Южное Медведково,1966 +2281039,г Москва проезд Ясный д.32,Москва,проезд Ясный д.32,проезд,Ясный ,д.32,8076673,муниципальный округ Южное Медведково,1964 +2281039,г Москва проезд Ясный д.34 кор.1,Москва,проезд Ясный д.34 кор.1,проезд,Ясный ,д.34 кор.1,8076675,муниципальный округ Южное Медведково,1966 +2281039,г Москва проезд Ясный д.34 кор.2,Москва,проезд Ясный д.34 кор.2,проезд,Ясный ,д.34 кор.2,8076676,муниципальный округ Южное Медведково,1966 +2281039,г Москва проезд Ясный д.4 кор.1,Москва,проезд Ясный д.4 кор.1,проезд,Ясный ,д.4 кор.1,7752492,муниципальный округ Южное Медведково,1965 +2281039,г Москва проезд Ясный д.4 кор.2,Москва,проезд Ясный д.4 кор.2,проезд,Ясный ,д.4 кор.2,7752499,муниципальный округ Южное Медведково,1966 +2281039,г Москва проезд Ясный д.4 кор.3,Москва,проезд Ясный д.4 кор.3,проезд,Ясный ,д.4 кор.3,8076627,муниципальный округ Южное Медведково,2008 +2281039,г Москва проезд Ясный д.5,Москва,проезд Ясный д.5,проезд,Ясный ,д.5,8076628,муниципальный округ Южное Медведково,1979 +2281039,г Москва проезд Ясный д.5а,Москва,проезд Ясный д.5а,проезд,Ясный ,д.5а,7558790,муниципальный округ Южное Медведково,1979 +2281039,г Москва проезд Ясный д.7,Москва,проезд Ясный д.7,проезд,Ясный ,д.7,8076631,муниципальный округ Южное Медведково,1979 +2281039,г Москва проезд Ясный д.8 кор.1,Москва,проезд Ясный д.8 кор.1,проезд,Ясный ,д.8 кор.1,8076633,муниципальный округ Южное Медведково,1964 +2281039,г Москва проезд Ясный д.8 кор.2,Москва,проезд Ясный д.8 кор.2,проезд,Ясный ,д.8 кор.2,8192977,муниципальный округ Южное Медведково,2012 +2281039,г Москва проезд Ясный д.8 кор.3,Москва,проезд Ясный д.8 кор.3,проезд,Ясный ,д.8 кор.3,8192983,муниципальный округ Южное Медведково,2012 +2281039,г Москва проезд Ясный д.8 кор.4,Москва,проезд Ясный д.8 кор.4,проезд,Ясный ,д.8 кор.4,8076636,муниципальный округ Южное Медведково,1965 +2281039,г Москва проезд Ясный д.9,Москва,проезд Ясный д.9,проезд,Ясный ,д.9,8076637,муниципальный округ Южное Медведково,1978 +2281039,г Москва проезд Ясный д.9а,Москва,проезд Ясный д.9а,проезд,Ясный ,д.9а,8082869,муниципальный округ Южное Медведково,1979 +2281039,г Москва ул Заповедная д.10,Москва,ул Заповедная д.10,ул,Заповедная ,д.10,7660105,муниципальный округ Южное Медведково,н.д. +2281039,г Москва ул Заповедная д.14,Москва,ул Заповедная д.14,ул,Заповедная ,д.14,7666892,муниципальный округ Южное Медведково,1982 +2281039,г Москва ул Заповедная д.14 кор.1,Москва,ул Заповедная д.14 кор.1,ул,Заповедная ,д.14 кор.1,8075750,муниципальный округ Южное Медведково,1982 +2281039,г Москва ул Заповедная д.16 кор.1,Москва,ул Заповедная д.16 кор.1,ул,Заповедная ,д.16 кор.1,7574483,муниципальный округ Южное Медведково,2010 +2281039,г Москва ул Заповедная д.16 кор.2,Москва,ул Заповедная д.16 кор.2,ул,Заповедная ,д.16 кор.2,7574523,муниципальный округ Южное Медведково,2011 +2281039,г Москва ул Заповедная д.16 кор.3,Москва,ул Заповедная д.16 кор.3,ул,Заповедная ,д.16 кор.3,7574516,муниципальный округ Южное Медведково,2010 +2281039,г Москва ул Заповедная д.18 кор.1,Москва,ул Заповедная д.18 кор.1,ул,Заповедная ,д.18 кор.1,7574477,муниципальный округ Южное Медведково,2010 +2281039,г Москва ул Заповедная д.18 кор.2,Москва,ул Заповедная д.18 кор.2,ул,Заповедная ,д.18 кор.2,7574487,муниципальный округ Южное Медведково,2010 +2281039,г Москва ул Заповедная д.18 кор.3,Москва,ул Заповедная д.18 кор.3,ул,Заповедная ,д.18 кор.3,7574504,муниципальный округ Южное Медведково,2009 +2281039,г Москва ул Заповедная д.18 кор.4,Москва,ул Заповедная д.18 кор.4,ул,Заповедная ,д.18 кор.4,7574494,муниципальный округ Южное Медведково,2009 +2281039,г Москва ул Заповедная д.2,Москва,ул Заповедная д.2,ул,Заповедная ,д.2,8075729,муниципальный округ Южное Медведково,1983 +2281039,г Москва ул Заповедная д.20,Москва,ул Заповедная д.20,ул,Заповедная ,д.20,8075753,муниципальный округ Южное Медведково,1979 +2281039,г Москва ул Заповедная д.24,Москва,ул Заповедная д.24,ул,Заповедная ,д.24,8075757,муниципальный округ Южное Медведково,1979 +2281039,г Москва ул Заповедная д.28,Москва,ул Заповедная д.28,ул,Заповедная ,д.28,8075769,муниципальный округ Южное Медведково,1979 +2281039,г Москва ул Заповедная д.4,Москва,ул Заповедная д.4,ул,Заповедная ,д.4,8075732,муниципальный округ Южное Медведково,1983 +2281039,г Москва ул Заповедная д.6,Москва,ул Заповедная д.6,ул,Заповедная ,д.6,8075738,муниципальный округ Южное Медведково,1982 +2281039,г Москва ул Заповедная д.8,Москва,ул Заповедная д.8,ул,Заповедная ,д.8,8075746,муниципальный округ Южное Медведково,1983 +2281039,г Москва ул Заповедная д.8 кор.1,Москва,ул Заповедная д.8 кор.1,ул,Заповедная ,д.8 кор.1,8075742,муниципальный округ Южное Медведково,1982 +2281039,г Москва ул Молодцова д.15 кор.1,Москва,ул Молодцова д.15 кор.1,ул,Молодцова ,д.15 кор.1,8075818,муниципальный округ Южное Медведково,1965 +2281039,г Москва ул Молодцова д.15 кор.2,Москва,ул Молодцова д.15 кор.2,ул,Молодцова ,д.15 кор.2,8192942,муниципальный округ Южное Медведково,2012 +2281039,г Москва ул Молодцова д.17 кор.1,Москва,ул Молодцова д.17 кор.1,ул,Молодцова ,д.17 кор.1,8075819,муниципальный округ Южное Медведково,1963 +2281039,г Москва ул Молодцова д.19 кор.1,Москва,ул Молодцова д.19 кор.1,ул,Молодцова ,д.19 кор.1,8075820,муниципальный округ Южное Медведково,1965 +2281039,г Москва ул Молодцова д.19 кор.2,Москва,ул Молодцова д.19 кор.2,ул,Молодцова ,д.19 кор.2,8075821,муниципальный округ Южное Медведково,2009 +2281039,г Москва ул Молодцова д.1в,Москва,ул Молодцова д.1в,ул,Молодцова ,д.1в,8075789,муниципальный округ Южное Медведково,1981 +2281039,г Москва ул Молодцова д.23 кор.1,Москва,ул Молодцова д.23 кор.1,ул,Молодцова ,д.23 кор.1,8075822,муниципальный округ Южное Медведково,1965 +2281039,г Москва ул Молодцова д.23 кор.2,Москва,ул Молодцова д.23 кор.2,ул,Молодцова ,д.23 кор.2,8075823,муниципальный округ Южное Медведково,2010 +2281039,г Москва ул Молодцова д.25 кор.1,Москва,ул Молодцова д.25 кор.1,ул,Молодцова ,д.25 кор.1,8075824,муниципальный округ Южное Медведково,1964 +2281039,г Москва ул Молодцова д.25 кор.2,Москва,ул Молодцова д.25 кор.2,ул,Молодцова ,д.25 кор.2,8075825,муниципальный округ Южное Медведково,2010 +2281039,г Москва ул Молодцова д.27 кор.1,Москва,ул Молодцова д.27 кор.1,ул,Молодцова ,д.27 кор.1,8075826,муниципальный округ Южное Медведково,1965 +2281039,г Москва ул Молодцова д.27 кор.2,Москва,ул Молодцова д.27 кор.2,ул,Молодцова ,д.27 кор.2,8075827,муниципальный округ Южное Медведково,2007 +2281039,г Москва ул Молодцова д.27 кор.3,Москва,ул Молодцова д.27 кор.3,ул,Молодцова ,д.27 кор.3,8075829,муниципальный округ Южное Медведково,2008 +2281039,г Москва ул Молодцова д.29 кор.2,Москва,ул Молодцова д.29 кор.2,ул,Молодцова ,д.29 кор.2,8075830,муниципальный округ Южное Медведково,2008 +2281039,г Москва ул Молодцова д.3,Москва,ул Молодцова д.3,ул,Молодцова ,д.3,8075814,муниципальный округ Южное Медведково,2002 +2281039,г Москва ул Молодцова д.31 кор.1,Москва,ул Молодцова д.31 кор.1,ул,Молодцова ,д.31 кор.1,8075831,муниципальный округ Южное Медведково,1966 +2281039,г Москва ул Молодцова д.31 кор.2,Москва,ул Молодцова д.31 кор.2,ул,Молодцова ,д.31 кор.2,8075832,муниципальный округ Южное Медведково,1964 +2281039,г Москва ул Молодцова д.31 кор.3,Москва,ул Молодцова д.31 кор.3,ул,Молодцова ,д.31 кор.3,8075833,муниципальный округ Южное Медведково,1964 +2281039,г Москва ул Молодцова д.33 кор.1,Москва,ул Молодцова д.33 кор.1,ул,Молодцова ,д.33 кор.1,8075834,муниципальный округ Южное Медведково,1964 +2281039,г Москва ул Молодцова д.33 кор.2,Москва,ул Молодцова д.33 кор.2,ул,Молодцова ,д.33 кор.2,8075835,муниципальный округ Южное Медведково,1964 +2281039,г Москва ул Молодцова д.33 кор.3,Москва,ул Молодцова д.33 кор.3,ул,Молодцова ,д.33 кор.3,8075836,муниципальный округ Южное Медведково,1964 +2281039,г Москва ул Молодцова д.5,Москва,ул Молодцова д.5,ул,Молодцова ,д.5,8075816,муниципальный округ Южное Медведково,1966 +2281039,г Москва ул Молодцова д.9,Москва,ул Молодцова д.9,ул,Молодцова ,д.9,8075817,муниципальный округ Южное Медведково,2002 +2281039,г Москва ул Полярная д.1,Москва,ул Полярная д.1,ул,Полярная ,д.1,7752432,муниципальный округ Южное Медведково,1972 +2281039,г Москва ул Полярная д.10,Москва,ул Полярная д.10,ул,Полярная ,д.10,8075853,муниципальный округ Южное Медведково,1966 +2281039,г Москва ул Полярная д.11 кор.2,Москва,ул Полярная д.11 кор.2,ул,Полярная ,д.11 кор.2,8075854,муниципальный округ Южное Медведково,2003 +2281039,г Москва ул Полярная д.12,Москва,ул Полярная д.12,ул,Полярная ,д.12,8075855,муниципальный округ Южное Медведково,2004 +2281039,г Москва ул Полярная д.13 кор.1,Москва,ул Полярная д.13 кор.1,ул,Полярная ,д.13 кор.1,8075858,муниципальный округ Южное Медведково,1965 +2281039,г Москва ул Полярная д.13 кор.2,Москва,ул Полярная д.13 кор.2,ул,Полярная ,д.13 кор.2,8075859,муниципальный округ Южное Медведково,1963 +2281039,г Москва ул Полярная д.13 кор.3,Москва,ул Полярная д.13 кор.3,ул,Полярная ,д.13 кор.3,7752439,муниципальный округ Южное Медведково,1965 +2281039,г Москва ул Полярная д.13 кор.4,Москва,ул Полярная д.13 кор.4,ул,Полярная ,д.13 кор.4,8075860,муниципальный округ Южное Медведково,1963 +2281039,г Москва ул Полярная д.14,Москва,ул Полярная д.14,ул,Полярная ,д.14,7752447,муниципальный округ Южное Медведково,1970 +2281039,г Москва ул Полярная д.14 кор.1,Москва,ул Полярная д.14 кор.1,ул,Полярная ,д.14 кор.1,8075861,муниципальный округ Южное Медведково,2004 +2281039,г Москва ул Полярная д.15 кор.1,Москва,ул Полярная д.15 кор.1,ул,Полярная ,д.15 кор.1,8075862,муниципальный округ Южное Медведково,1974 +2281039,г Москва ул Полярная д.15 кор.2,Москва,ул Полярная д.15 кор.2,ул,Полярная ,д.15 кор.2,8075863,муниципальный округ Южное Медведково,1963 +2281039,г Москва ул Полярная д.15 кор.3,Москва,ул Полярная д.15 кор.3,ул,Полярная ,д.15 кор.3,8075864,муниципальный округ Южное Медведково,2003 +2281039,г Москва ул Полярная д.16 кор.1,Москва,ул Полярная д.16 кор.1,ул,Полярная ,д.16 кор.1,8075865,муниципальный округ Южное Медведково,1965 +2281039,г Москва ул Полярная д.16 кор.2,Москва,ул Полярная д.16 кор.2,ул,Полярная ,д.16 кор.2,8075866,муниципальный округ Южное Медведково,2005 +2281039,г Москва ул Полярная д.17 кор.1,Москва,ул Полярная д.17 кор.1,ул,Полярная ,д.17 кор.1,8075867,муниципальный округ Южное Медведково,1965 +2281039,г Москва ул Полярная д.17 кор.2,Москва,ул Полярная д.17 кор.2,ул,Полярная ,д.17 кор.2,8192928,муниципальный округ Южное Медведково,2012 +2281039,г Москва ул Полярная д.18,Москва,ул Полярная д.18,ул,Полярная ,д.18,8075868,муниципальный округ Южное Медведково,1973 +2281039,г Москва ул Полярная д.19,Москва,ул Полярная д.19,ул,Полярная ,д.19,8075870,муниципальный округ Южное Медведково,1971 +2281039,г Москва ул Полярная д.2,Москва,ул Полярная д.2,ул,Полярная ,д.2,8075840,муниципальный округ Южное Медведково,1971 +2281039,г Москва ул Полярная д.2 кор.1,Москва,ул Полярная д.2 кор.1,ул,Полярная ,д.2 кор.1,8075841,муниципальный округ Южное Медведково,2006 +2281039,г Москва ул Полярная д.3 кор.1,Москва,ул Полярная д.3 кор.1,ул,Полярная ,д.3 кор.1,8075842,муниципальный округ Южное Медведково,1965 +2281039,г Москва ул Полярная д.3 кор.2,Москва,ул Полярная д.3 кор.2,ул,Полярная ,д.3 кор.2,8075844,муниципальный округ Южное Медведково,1963 +2281039,г Москва ул Полярная д.4 кор.1,Москва,ул Полярная д.4 кор.1,ул,Полярная ,д.4 кор.1,8075845,муниципальный округ Южное Медведково,1965 +2281039,г Москва ул Полярная д.4 кор.2,Москва,ул Полярная д.4 кор.2,ул,Полярная ,д.4 кор.2,8075846,муниципальный округ Южное Медведково,2008 +2281039,г Москва ул Полярная д.5 кор.1,Москва,ул Полярная д.5 кор.1,ул,Полярная ,д.5 кор.1,8075847,муниципальный округ Южное Медведково,1981 +2281039,г Москва ул Полярная д.5 кор.2,Москва,ул Полярная д.5 кор.2,ул,Полярная ,д.5 кор.2,8075848,муниципальный округ Южное Медведково,1962 +2281039,г Москва ул Полярная д.6 кор.1,Москва,ул Полярная д.6 кор.1,ул,Полярная ,д.6 кор.1,8075850,муниципальный округ Южное Медведково,1970 +2281039,г Москва ул Полярная д.7 кор.1,Москва,ул Полярная д.7 кор.1,ул,Полярная ,д.7 кор.1,8075851,муниципальный округ Южное Медведково,1965 +2281039,г Москва ул Полярная д.8,Москва,ул Полярная д.8,ул,Полярная ,д.8,7747942,муниципальный округ Южное Медведково,2006 +2281039,г Москва ул Полярная д.9 кор.1,Москва,ул Полярная д.9 кор.1,ул,Полярная ,д.9 кор.1,8075852,муниципальный округ Южное Медведково,1963 +2281039,г Москва ул Полярная д.9 кор.2,Москва,ул Полярная д.9 кор.2,ул,Полярная ,д.9 кор.2,8192917,муниципальный округ Южное Медведково,2012 +2281039,г Москва ул Сухонская д.1,Москва,ул Сухонская д.1,ул,Сухонская ,д.1,8075875,муниципальный округ Южное Медведково,1978 +2281039,г Москва ул Сухонская д.1 а,Москва,ул Сухонская д.1 а,ул,Сухонская ,д.1 а,8075871,муниципальный округ Южное Медведково,н.д. +2281039,г Москва ул Сухонская д.1а,Москва,ул Сухонская д.1а,ул,Сухонская ,д.1а,8075873,муниципальный округ Южное Медведково,1978 +2281039,г Москва ул Сухонская д.5,Москва,ул Сухонская д.5,ул,Сухонская ,д.5,8076604,муниципальный округ Южное Медведково,1981 +2281039,г Москва ул Сухонская д.5а,Москва,ул Сухонская д.5а,ул,Сухонская ,д.5а,8076603,муниципальный округ Южное Медведково,1980 +2281039,г Москва ул Сухонская д.7,Москва,ул Сухонская д.7,ул,Сухонская ,д.7,8076606,муниципальный округ Южное Медведково,1988 +2281039,г Москва ул Сухонская д.7а,Москва,ул Сухонская д.7а,ул,Сухонская ,д.7а,8082857,муниципальный округ Южное Медведково,1989 +2281040,г Москва проезд Хибинский д.14,Москва,проезд Хибинский д.14,проезд,Хибинский ,д.14,7763322,муниципальный округ Ярославский,1974 +2281040,г Москва проезд Хибинский д.26,Москва,проезд Хибинский д.26,проезд,Хибинский ,д.26,7763326,муниципальный округ Ярославский,1959 +2281040,г Москва проезд Хибинский д.28,Москва,проезд Хибинский д.28,проезд,Хибинский ,д.28,7763334,муниципальный округ Ярославский,1960 +2281040,г Москва проезд Хибинский д.30 кор.1,Москва,проезд Хибинский д.30 кор.1,проезд,Хибинский ,д.30 кор.1,7718783,муниципальный округ Ярославский,1976 +2281040,г Москва проезд Хибинский д.30 кор.2,Москва,проезд Хибинский д.30 кор.2,проезд,Хибинский ,д.30 кор.2,7718787,муниципальный округ Ярославский,1974 +2281040,г Москва проезд Хибинский д.32,Москва,проезд Хибинский д.32,проезд,Хибинский ,д.32,7718791,муниципальный округ Ярославский,1952 +2281040,г Москва проезд Югорский д.16/13,Москва,проезд Югорский д.16/13,проезд,Югорский ,д.16/13,7763650,муниципальный округ Ярославский,1954 +2281040,г Москва проезд Югорский д.18/14,Москва,проезд Югорский д.18/14,проезд,Югорский ,д.18/14,7763664,муниципальный округ Ярославский,1953 +2281040,г Москва проезд Югорский д.22 кор.2,Москва,проезд Югорский д.22 кор.2,проезд,Югорский ,д.22 кор.2,7763675,муниципальный округ Ярославский,1959 +2281040,г Москва проезд Югорский д.27,Москва,проезд Югорский д.27,проезд,Югорский ,д.27,8148496,муниципальный округ Ярославский,н.д. +2281040,г Москва проезд Югорский д.6,Москва,проезд Югорский д.6,проезд,Югорский ,д.6,7763642,муниципальный округ Ярославский,1988 +2281040,г Москва ул Вешних Вод д.2,Москва,ул Вешних Вод д.2,ул,Вешних Вод ,д.2,7762167,муниципальный округ Ярославский,1985 +2281040,г Москва ул Вешних Вод д.2 кор.1,Москва,ул Вешних Вод д.2 кор.1,ул,Вешних Вод ,д.2 кор.1,7762174,муниципальный округ Ярославский,1996 +2281040,г Москва ул Вешних Вод д.2 кор.2,Москва,ул Вешних Вод д.2 кор.2,ул,Вешних Вод ,д.2 кор.2,7762251,муниципальный округ Ярославский,2000 +2281040,г Москва ул Вешних Вод д.2 кор.3,Москва,ул Вешних Вод д.2 кор.3,ул,Вешних Вод ,д.2 кор.3,7762281,муниципальный округ Ярославский,1965 +2281040,г Москва ул Вешних Вод д.2 кор.4,Москва,ул Вешних Вод д.2 кор.4,ул,Вешних Вод ,д.2 кор.4,7762292,муниципальный округ Ярославский,1963 +2281040,г Москва ул Вешних Вод д.2 кор.5,Москва,ул Вешних Вод д.2 кор.5,ул,Вешних Вод ,д.2 кор.5,7762304,муниципальный округ Ярославский,1994 +2281040,г Москва ул Вешних Вод д.2 кор.6,Москва,ул Вешних Вод д.2 кор.6,ул,Вешних Вод ,д.2 кор.6,7762319,муниципальный округ Ярославский,2002 +2281040,г Москва ул Вешних Вод д.4 кор.1,Москва,ул Вешних Вод д.4 кор.1,ул,Вешних Вод ,д.4 кор.1,7718559,муниципальный округ Ярославский,1974 +2281040,г Москва ул Вешних Вод д.6 кор.1,Москва,ул Вешних Вод д.6 кор.1,ул,Вешних Вод ,д.6 кор.1,7718568,муниципальный округ Ярославский,1975 +2281040,г Москва ул Вешних Вод д.6 кор.2,Москва,ул Вешних Вод д.6 кор.2,ул,Вешних Вод ,д.6 кор.2,7762332,муниципальный округ Ярославский,1984 +2281040,г Москва ул Вешних Вод д.8 кор.1,Москва,ул Вешних Вод д.8 кор.1,ул,Вешних Вод ,д.8 кор.1,7718574,муниципальный округ Ярославский,1970 +2281040,г Москва ул Вешних Вод д.8 кор.2,Москва,ул Вешних Вод д.8 кор.2,ул,Вешних Вод ,д.8 кор.2,7762349,муниципальный округ Ярославский,1980 +2281040,г Москва ул Вешних Вод д.8 кор.3,Москва,ул Вешних Вод д.8 кор.3,ул,Вешних Вод ,д.8 кор.3,7762362,муниципальный округ Ярославский,1980 +2281040,г Москва ул Дудинка д.1,Москва,ул Дудинка д.1,ул,Дудинка ,д.1,7762371,муниципальный округ Ярославский,1965 +2281040,г Москва ул Дудинка д.2 кор.1,Москва,ул Дудинка д.2 кор.1,ул,Дудинка ,д.2 кор.1,8270481,муниципальный округ Ярославский,н.д. +2281040,г Москва ул Егора Абакумова д.10 кор.1,Москва,ул Егора Абакумова д.10 кор.1,ул,Егора Абакумова ,д.10 кор.1,7762103,муниципальный округ Ярославский,1956 +2281040,г Москва ул Егора Абакумова д.10 кор.2,Москва,ул Егора Абакумова д.10 кор.2,ул,Егора Абакумова ,д.10 кор.2,7762117,муниципальный округ Ярославский,1960 +2281040,г Москва ул Егора Абакумова д.11,Москва,ул Егора Абакумова д.11,ул,Егора Абакумова ,д.11,7762133,муниципальный округ Ярославский,1957 +2281040,г Москва ул Егора Абакумова д.12,Москва,ул Егора Абакумова д.12,ул,Егора Абакумова ,д.12,7762147,муниципальный округ Ярославский,1954 +2281040,г Москва ул Егора Абакумова д.2,Москва,ул Егора Абакумова д.2,ул,Егора Абакумова ,д.2,7761955,муниципальный округ Ярославский,1969 +2281040,г Москва ул Егора Абакумова д.3,Москва,ул Егора Абакумова д.3,ул,Егора Абакумова ,д.3,7761995,муниципальный округ Ярославский,1938 +2281040,г Москва ул Егора Абакумова д.4,Москва,ул Егора Абакумова д.4,ул,Егора Абакумова ,д.4,7762032,муниципальный округ Ярославский,1962 +2281040,г Москва ул Егора Абакумова д.5,Москва,ул Егора Абакумова д.5,ул,Егора Абакумова ,д.5,7762038,муниципальный округ Ярославский,1963 +2281040,г Москва ул Егора Абакумова д.6,Москва,ул Егора Абакумова д.6,ул,Егора Абакумова ,д.6,7762053,муниципальный округ Ярославский,1962 +2281040,г Москва ул Егора Абакумова д.7,Москва,ул Егора Абакумова д.7,ул,Егора Абакумова ,д.7,7762068,муниципальный округ Ярославский,1960 +2281040,г Москва ул Егора Абакумова д.8,Москва,ул Егора Абакумова д.8,ул,Егора Абакумова ,д.8,7762076,муниципальный округ Ярославский,1962 +2281040,г Москва ул Егора Абакумова д.9,Москва,ул Егора Абакумова д.9,ул,Егора Абакумова ,д.9,7762089,муниципальный округ Ярославский,1958 +2281040,г Москва ул Лосевская д.1 кор.1,Москва,ул Лосевская д.1 кор.1,ул,Лосевская ,д.1 кор.1,7963436,муниципальный округ Ярославский,1975 +2281040,г Москва ул Лосевская д.1 кор.2,Москва,ул Лосевская д.1 кор.2,ул,Лосевская ,д.1 кор.2,7762381,муниципальный округ Ярославский,1976 +2281040,г Москва ул Лосевская д.1 кор.3,Москва,ул Лосевская д.1 кор.3,ул,Лосевская ,д.1 кор.3,7762389,муниципальный округ Ярославский,1976 +2281040,г Москва ул Лосевская д.1 кор.4,Москва,ул Лосевская д.1 кор.4,ул,Лосевская ,д.1 кор.4,7762397,муниципальный округ Ярославский,1975 +2281040,г Москва ул Лосевская д.12,Москва,ул Лосевская д.12,ул,Лосевская ,д.12,7762542,муниципальный округ Ярославский,1960 +2281040,г Москва ул Лосевская д.14,Москва,ул Лосевская д.14,ул,Лосевская ,д.14,7762552,муниципальный округ Ярославский,1960 +2281040,г Москва ул Лосевская д.20,Москва,ул Лосевская д.20,ул,Лосевская ,д.20,7762562,муниципальный округ Ярославский,1963 +2281040,г Москва ул Лосевская д.22,Москва,ул Лосевская д.22,ул,Лосевская ,д.22,7762573,муниципальный округ Ярославский,1971 +2281040,г Москва ул Лосевская д.3,Москва,ул Лосевская д.3,ул,Лосевская ,д.3,7762491,муниципальный округ Ярославский,1957 +2281040,г Москва ул Лосевская д.5,Москва,ул Лосевская д.5,ул,Лосевская ,д.5,7752394,муниципальный округ Ярославский,1974 +2281040,г Москва ул Лосевская д.6,Москва,ул Лосевская д.6,ул,Лосевская ,д.6,7762505,муниципальный округ Ярославский,1976 +2281040,г Москва ул Лосевская д.7 кор.1,Москва,ул Лосевская д.7 кор.1,ул,Лосевская ,д.7 кор.1,7762515,муниципальный округ Ярославский,1990 +2281040,г Москва ул Лосевская д.7 кор.2,Москва,ул Лосевская д.7 кор.2,ул,Лосевская ,д.7 кор.2,7762527,муниципальный округ Ярославский,1990 +2281040,г Москва ул Палехская д.11,Москва,ул Палехская д.11,ул,Палехская ,д.11,7762687,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ул Палехская д.11 кор.2,Москва,ул Палехская д.11 кор.2,ул,Палехская ,д.11 кор.2,7762699,муниципальный округ Ярославский,1987 +2281040,г Москва ул Палехская д.12,Москва,ул Палехская д.12,ул,Палехская ,д.12,7718585,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ул Палехская д.122 кор.1,Москва,ул Палехская д.122 кор.1,ул,Палехская ,д.122 кор.1,7762904,муниципальный округ Ярославский,1962 +2281040,г Москва ул Палехская д.122 кор.2,Москва,ул Палехская д.122 кор.2,ул,Палехская ,д.122 кор.2,7763041,муниципальный округ Ярославский,1962 +2281040,г Москва ул Палехская д.124 кор.1,Москва,ул Палехская д.124 кор.1,ул,Палехская ,д.124 кор.1,7763062,муниципальный округ Ярославский,1958 +2281040,г Москва ул Палехская д.124 кор.2,Москва,ул Палехская д.124 кор.2,ул,Палехская ,д.124 кор.2,7763077,муниципальный округ Ярославский,1958 +2281040,г Москва ул Палехская д.128 кор.2,Москва,ул Палехская д.128 кор.2,ул,Палехская ,д.128 кор.2,7763089,муниципальный округ Ярославский,1958 +2281040,г Москва ул Палехская д.13,Москва,ул Палехская д.13,ул,Палехская ,д.13,7762709,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ул Палехская д.131,Москва,ул Палехская д.131,ул,Палехская ,д.131,7763115,муниципальный округ Ярославский,1976 +2281040,г Москва ул Палехская д.143,Москва,ул Палехская д.143,ул,Палехская ,д.143,7763139,муниципальный округ Ярославский,1940 +2281040,г Москва ул Палехская д.147,Москва,ул Палехская д.147,ул,Палехская ,д.147,7763200,муниципальный округ Ярославский,1938 +2281040,г Москва ул Палехская д.147 кор.1,Москва,ул Палехская д.147 кор.1,ул,Палехская ,д.147 кор.1,7763221,муниципальный округ Ярославский,1984 +2281040,г Москва ул Палехская д.15,Москва,ул Палехская д.15,ул,Палехская ,д.15,7762743,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ул Палехская д.17,Москва,ул Палехская д.17,ул,Палехская ,д.17,7762875,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ул Палехская д.19 кор.1,Москва,ул Палехская д.19 кор.1,ул,Палехская ,д.19 кор.1,7762882,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ул Палехская д.19 кор.2,Москва,ул Палехская д.19 кор.2,ул,Палехская ,д.19 кор.2,7718595,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ул Палехская д.21,Москва,ул Палехская д.21,ул,Палехская ,д.21,7718603,муниципальный округ Ярославский,1988 +2281040,г Москва ул Палехская д.5,Москва,ул Палехская д.5,ул,Палехская ,д.5,7762606,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ул Палехская д.5 кор.2,Москва,ул Палехская д.5 кор.2,ул,Палехская ,д.5 кор.2,7718612,муниципальный округ Ярославский,2003 +2281040,г Москва ул Палехская д.6,Москва,ул Палехская д.6,ул,Палехская ,д.6,7718673,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ул Палехская д.7,Москва,ул Палехская д.7,ул,Палехская ,д.7,7762655,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ул Палехская д.9 кор.1,Москва,ул Палехская д.9 кор.1,ул,Палехская ,д.9 кор.1,7762666,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ул Палехская д.9 кор.2,Москва,ул Палехская д.9 кор.2,ул,Палехская ,д.9 кор.2,7762675,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ул Палехская д.9 кор.3,Москва,ул Палехская д.9 кор.3,ул,Палехская ,д.9 кор.3,8102816,муниципальный округ Ярославский,1989 +2281040,г Москва ул Проходчиков д.1,Москва,ул Проходчиков д.1,ул,Проходчиков ,д.1,7763259,муниципальный округ Ярославский,1974 +2281040,г Москва ул Проходчиков д.10 кор.1,Москва,ул Проходчиков д.10 кор.1,ул,Проходчиков ,д.10 кор.1,7718708,муниципальный округ Ярославский,1981 +2281040,г Москва ул Проходчиков д.10 кор.2,Москва,ул Проходчиков д.10 кор.2,ул,Проходчиков ,д.10 кор.2,7718720,муниципальный округ Ярославский,1981 +2281040,г Москва ул Проходчиков д.16,Москва,ул Проходчиков д.16,ул,Проходчиков ,д.16,7718726,муниципальный округ Ярославский,1982 +2281040,г Москва ул Проходчиков д.17,Москва,ул Проходчиков д.17,ул,Проходчиков ,д.17,7718731,муниципальный округ Ярославский,1980 +2281040,г Москва ул Проходчиков д.3,Москва,ул Проходчиков д.3,ул,Проходчиков ,д.3,7763234,муниципальный округ Ярославский,1961 +2281040,г Москва ул Проходчиков д.4,Москва,ул Проходчиков д.4,ул,Проходчиков ,д.4,8178916,муниципальный округ Ярославский,1981 +2281040,г Москва ул Проходчиков д.5,Москва,ул Проходчиков д.5,ул,Проходчиков ,д.5,7763267,муниципальный округ Ярославский,1974 +2281040,г Москва ул Проходчиков д.7 кор.1,Москва,ул Проходчиков д.7 кор.1,ул,Проходчиков ,д.7 кор.1,7763273,муниципальный округ Ярославский,1939 +2281040,г Москва ул Проходчиков д.7 кор.2,Москва,ул Проходчиков д.7 кор.2,ул,Проходчиков ,д.7 кор.2,7763279,муниципальный округ Ярославский,1950 +2281040,г Москва ул Проходчиков д.7 кор.3,Москва,ул Проходчиков д.7 кор.3,ул,Проходчиков ,д.7 кор.3,7763287,муниципальный округ Ярославский,1951 +2281040,г Москва ул Проходчиков д.8,Москва,ул Проходчиков д.8,ул,Проходчиков ,д.8,7718740,муниципальный округ Ярославский,1981 +2281040,г Москва ул Ротерта д.1,Москва,ул Ротерта д.1,ул,Ротерта ,д.1,7763293,муниципальный округ Ярославский,1981 +2281040,г Москва ул Ротерта д.10 кор.1,Москва,ул Ротерта д.10 кор.1,ул,Ротерта ,д.10 кор.1,7718748,муниципальный округ Ярославский,1981 +2281040,г Москва ул Ротерта д.10 кор.2,Москва,ул Ротерта д.10 кор.2,ул,Ротерта ,д.10 кор.2,7718751,муниципальный округ Ярославский,1981 +2281040,г Москва ул Ротерта д.10 кор.3,Москва,ул Ротерта д.10 кор.3,ул,Ротерта ,д.10 кор.3,8229722,муниципальный округ Ярославский,1980 +2281040,г Москва ул Ротерта д.10 кор.4,Москва,ул Ротерта д.10 кор.4,ул,Ротерта ,д.10 кор.4,8134199,муниципальный округ Ярославский,н.д. +2281040,г Москва ул Ротерта д.10 кор.5,Москва,ул Ротерта д.10 кор.5,ул,Ротерта ,д.10 кор.5,7718758,муниципальный округ Ярославский,1980 +2281040,г Москва ул Ротерта д.11,Москва,ул Ротерта д.11,ул,Ротерта ,д.11,7718775,муниципальный округ Ярославский,1980 +2281040,г Москва ул Ротерта д.3,Москва,ул Ротерта д.3,ул,Ротерта ,д.3,7718763,муниципальный округ Ярославский,1981 +2281040,г Москва ул Ротерта д.7,Москва,ул Ротерта д.7,ул,Ротерта ,д.7,7718766,муниципальный округ Ярославский,1981 +2281040,г Москва ул Ротерта д.9,Москва,ул Ротерта д.9,ул,Ротерта ,д.9,7718769,муниципальный округ Ярославский,1981 +2281040,г Москва ул Федоскинская д.1,Москва,ул Федоскинская д.1,ул,Федоскинская ,д.1,8156615,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ул Федоскинская д.2,Москва,ул Федоскинская д.2,ул,Федоскинская ,д.2,7763299,муниципальный округ Ярославский,1964 +2281040,г Москва ул Федоскинская д.3,Москва,ул Федоскинская д.3,ул,Федоскинская ,д.3,8025121,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ул Федоскинская д.5,Москва,ул Федоскинская д.5,ул,Федоскинская ,д.5,7763303,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ул Федоскинская д.6,Москва,ул Федоскинская д.6,ул,Федоскинская ,д.6,7763306,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ул Федоскинская д.7,Москва,ул Федоскинская д.7,ул,Федоскинская ,д.7,8182087,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ул Федоскинская д.9 кор.1,Москва,ул Федоскинская д.9 кор.1,ул,Федоскинская ,д.9 кор.1,7763310,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ул Федоскинская д.9 кор.2,Москва,ул Федоскинская д.9 кор.2,ул,Федоскинская ,д.9 кор.2,7763314,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ул Федоскинская д.9 кор.3,Москва,ул Федоскинская д.9 кор.3,ул,Федоскинская ,д.9 кор.3,8102818,муниципальный округ Ярославский,1989 +2281040,г Москва ул Федоскинская д.д.7,Москва,ул Федоскинская д.д.7,ул,Федоскинская ,д.д.7,8182085,муниципальный округ Ярославский,н.д. +2281040,г Москва ул Холмогорская д.1,Москва,ул Холмогорская д.1,ул,Холмогорская ,д.1,7763350,муниципальный округ Ярославский,1963 +2281040,г Москва ул Холмогорская д.2 кор.1,Москва,ул Холмогорская д.2 кор.1,ул,Холмогорская ,д.2 кор.1,7763356,муниципальный округ Ярославский,1979 +2281040,г Москва ул Холмогорская д.2 кор.2,Москва,ул Холмогорская д.2 кор.2,ул,Холмогорская ,д.2 кор.2,8096516,муниципальный округ Ярославский,1979 +2281040,г Москва ул Холмогорская д.3,Москва,ул Холмогорская д.3,ул,Холмогорская ,д.3,7763362,муниципальный округ Ярославский,1970 +2281040,г Москва ул Холмогорская д.6 кор.1,Москва,ул Холмогорская д.6 кор.1,ул,Холмогорская ,д.6 кор.1,7763376,муниципальный округ Ярославский,1979 +2281040,г Москва ул Холмогорская д.6 кор.2,Москва,ул Холмогорская д.6 кор.2,ул,Холмогорская ,д.6 кор.2,7763384,муниципальный округ Ярославский,1979 +2281040,г Москва ул Холмогорская д.7,Москва,ул Холмогорская д.7,ул,Холмогорская ,д.7,7763393,муниципальный округ Ярославский,1969 +2281040,г Москва ул Холмогорская д.8,Москва,ул Холмогорская д.8,ул,Холмогорская ,д.8,7763403,муниципальный округ Ярославский,1979 +2281040,г Москва ш Ярославское д.1 кор.1 строение 2,Москва,ш Ярославское д.1 кор.1 строение 2,ш,Ярославское ,д.1 кор.1 строение 2,7752340,муниципальный округ Ярославский,н.д. +2281040,г Москва ш Ярославское д.10 кор.1,Москва,ш Ярославское д.10 кор.1,ш,Ярославское ,д.10 кор.1,7752132,муниципальный округ Ярославский,1970 +2281040,г Москва ш Ярославское д.107,Москва,ш Ярославское д.107,ш,Ярославское ,д.107,7764013,муниципальный округ Ярославский,1948 +2281040,г Москва ш Ярославское д.107А,Москва,ш Ярославское д.107А,ш,Ярославское ,д.107А,7764073,муниципальный округ Ярославский,1943 +2281040,г Москва ш Ярославское д.109 кор.1,Москва,ш Ярославское д.109 кор.1,ш,Ярославское ,д.109 кор.1,7764084,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ш Ярославское д.109 кор.2,Москва,ш Ярославское д.109 кор.2,ш,Ярославское ,д.109 кор.2,7764091,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ш Ярославское д.109 кор.3,Москва,ш Ярославское д.109 кор.3,ш,Ярославское ,д.109 кор.3,7764094,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ш Ярославское д.111 кор.2,Москва,ш Ярославское д.111 кор.2,ш,Ярославское ,д.111 кор.2,7920018,муниципальный округ Ярославский,н.д. +2281040,г Москва ш Ярославское д.111 кор.3,Москва,ш Ярославское д.111 кор.3,ш,Ярославское ,д.111 кор.3,7764105,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ш Ярославское д.114 кор.1,Москва,ш Ярославское д.114 кор.1,ш,Ярославское ,д.114 кор.1,8065479,муниципальный округ Ярославский,1980 +2281040,г Москва ш Ярославское д.114 кор.2,Москва,ш Ярославское д.114 кор.2,ш,Ярославское ,д.114 кор.2,8065503,муниципальный округ Ярославский,1980 +2281040,г Москва ш Ярославское д.116 кор.1,Москва,ш Ярославское д.116 кор.1,ш,Ярославское ,д.116 кор.1,7558587,муниципальный округ Ярославский,1980 +2281040,г Москва ш Ярославское д.117,Москва,ш Ярославское д.117,ш,Ярославское ,д.117,7764111,муниципальный округ Ярославский,1978 +2281040,г Москва ш Ярославское д.118 кор.1,Москва,ш Ярославское д.118 кор.1,ш,Ярославское ,д.118 кор.1,7761937,муниципальный округ Ярославский,1980 +2281040,г Москва ш Ярославское д.118 кор.2,Москва,ш Ярославское д.118 кор.2,ш,Ярославское ,д.118 кор.2,7764124,муниципальный округ Ярославский,1980 +2281040,г Москва ш Ярославское д.118 кор.3,Москва,ш Ярославское д.118 кор.3,ш,Ярославское ,д.118 кор.3,7764133,муниципальный округ Ярославский,1980 +2281040,г Москва ш Ярославское д.119,Москва,ш Ярославское д.119,ш,Ярославское ,д.119,7764160,муниципальный округ Ярославский,1982 +2281040,г Москва ш Ярославское д.12 кор.1,Москва,ш Ярославское д.12 кор.1,ш,Ярославское ,д.12 кор.1,8122176,муниципальный округ Ярославский,1971 +2281040,г Москва ш Ярославское д.12 кор.2,Москва,ш Ярославское д.12 кор.2,ш,Ярославское ,д.12 кор.2,7763728,муниципальный округ Ярославский,1993 +2281040,г Москва ш Ярославское д.120 кор.1,Москва,ш Ярославское д.120 кор.1,ш,Ярославское ,д.120 кор.1,7718808,муниципальный округ Ярославский,1980 +2281040,г Москва ш Ярославское д.121,Москва,ш Ярославское д.121,ш,Ярославское ,д.121,7764167,муниципальный округ Ярославский,1961 +2281040,г Москва ш Ярославское д.121Б,Москва,ш Ярославское д.121Б,ш,Ярославское ,д.121Б,7764176,муниципальный округ Ярославский,1960 +2281040,г Москва ш Ярославское д.121В,Москва,ш Ярославское д.121В,ш,Ярославское ,д.121В,7764193,муниципальный округ Ярославский,1960 +2281040,г Москва ш Ярославское д.122 кор.1,Москва,ш Ярославское д.122 кор.1,ш,Ярославское ,д.122 кор.1,7764202,муниципальный округ Ярославский,2004 +2281040,г Москва ш Ярославское д.123,Москва,ш Ярославское д.123,ш,Ярославское ,д.123,7764212,муниципальный округ Ярославский,1958 +2281040,г Москва ш Ярославское д.123А,Москва,ш Ярославское д.123А,ш,Ярославское ,д.123А,7764223,муниципальный округ Ярославский,1958 +2281040,г Москва ш Ярославское д.124,Москва,ш Ярославское д.124,ш,Ярославское ,д.124,7582031,муниципальный округ Ярославский,2007 +2281040,г Москва ш Ярославское д.125,Москва,ш Ярославское д.125,ш,Ярославское ,д.125,7764240,муниципальный округ Ярославский,1970 +2281040,г Москва ш Ярославское д.126,Москва,ш Ярославское д.126,ш,Ярославское ,д.126,7764258,муниципальный округ Ярославский,1938 +2281040,г Москва ш Ярославское д.127,Москва,ш Ярославское д.127,ш,Ярославское ,д.127,7764275,муниципальный округ Ярославский,1970 +2281040,г Москва ш Ярославское д.128,Москва,ш Ярославское д.128,ш,Ярославское ,д.128,7764281,муниципальный округ Ярославский,1938 +2281040,г Москва ш Ярославское д.129,Москва,ш Ярославское д.129,ш,Ярославское ,д.129,7764291,муниципальный округ Ярославский,1970 +2281040,г Москва ш Ярославское д.130 кор.1,Москва,ш Ярославское д.130 кор.1,ш,Ярославское ,д.130 кор.1,7764304,муниципальный округ Ярославский,1938 +2281040,г Москва ш Ярославское д.130 кор.2,Москва,ш Ярославское д.130 кор.2,ш,Ярославское ,д.130 кор.2,7764314,муниципальный округ Ярославский,1938 +2281040,г Москва ш Ярославское д.131,Москва,ш Ярославское д.131,ш,Ярославское ,д.131,7764328,муниципальный округ Ярославский,1970 +2281040,г Москва ш Ярославское д.132,Москва,ш Ярославское д.132,ш,Ярославское ,д.132,7764335,муниципальный округ Ярославский,1958 +2281040,г Москва ш Ярославское д.133,Москва,ш Ярославское д.133,ш,Ярославское ,д.133,7764342,муниципальный округ Ярославский,1970 +2281040,г Москва ш Ярославское д.134,Москва,ш Ярославское д.134,ш,Ярославское ,д.134,7764348,муниципальный округ Ярославский,1951 +2281040,г Москва ш Ярославское д.135,Москва,ш Ярославское д.135,ш,Ярославское ,д.135,7764354,муниципальный округ Ярославский,1966 +2281040,г Москва ш Ярославское д.138,Москва,ш Ярославское д.138,ш,Ярославское ,д.138,7764359,муниципальный округ Ярославский,1951 +2281040,г Москва ш Ярославское д.140,Москва,ш Ярославское д.140,ш,Ярославское ,д.140,7764365,муниципальный округ Ярославский,1961 +2281040,г Москва ш Ярославское д.142,Москва,ш Ярославское д.142,ш,Ярославское ,д.142,7764372,муниципальный округ Ярославский,1973 +2281040,г Москва ш Ярославское д.144,Москва,ш Ярославское д.144,ш,Ярославское ,д.144,7764380,муниципальный округ Ярославский,1990 +2281040,г Москва ш Ярославское д.16,Москва,ш Ярославское д.16,ш,Ярославское ,д.16,7763804,муниципальный округ Ярославский,1971 +2281040,г Москва ш Ярославское д.18,Москва,ш Ярославское д.18,ш,Ярославское ,д.18,7763864,муниципальный округ Ярославский,1971 +2281040,г Москва ш Ярославское д.18 кор.2,Москва,ш Ярославское д.18 кор.2,ш,Ярославское ,д.18 кор.2,7763880,муниципальный округ Ярославский,1992 +2281040,г Москва ш Ярославское д.2 кор.2,Москва,ш Ярославское д.2 кор.2,ш,Ярославское ,д.2 кор.2,7763688,муниципальный округ Ярославский,1991 +2281040,г Москва ш Ярославское д.20 кор.1,Москва,ш Ярославское д.20 кор.1,ш,Ярославское ,д.20 кор.1,8130905,муниципальный округ Ярославский,н.д. +2281040,г Москва ш Ярославское д.22 кор.2,Москва,ш Ярославское д.22 кор.2,ш,Ярославское ,д.22 кор.2,7763904,муниципальный округ Ярославский,1992 +2281040,г Москва ш Ярославское д.22 кор.3,Москва,ш Ярославское д.22 кор.3,ш,Ярославское ,д.22 кор.3,7763922,муниципальный округ Ярославский,1992 +2281040,г Москва ш Ярославское д.24 кор.1,Москва,ш Ярославское д.24 кор.1,ш,Ярославское ,д.24 кор.1,7763930,муниципальный округ Ярославский,1971 +2281040,г Москва ш Ярославское д.24 кор.2,Москва,ш Ярославское д.24 кор.2,ш,Ярославское ,д.24 кор.2,7763943,муниципальный округ Ярославский,1980 +2281040,г Москва ш Ярославское д.26 кор.3,Москва,ш Ярославское д.26 кор.3,ш,Ярославское ,д.26 кор.3,8303567,муниципальный округ Ярославский,2007 +2281040,г Москва ш Ярославское д.26А,Москва,ш Ярославское д.26А,ш,Ярославское ,д.26А,8043006,муниципальный округ Ярославский,2004 +2281040,г Москва ш Ярославское д.28,Москва,ш Ярославское д.28,ш,Ярославское ,д.28,7763949,муниципальный округ Ярославский,1996 +2281040,г Москва ш Ярославское д.30,Москва,ш Ярославское д.30,ш,Ярославское ,д.30,8034544,муниципальный округ Ярославский,н.д. +2281040,г Москва ш Ярославское д.34,Москва,ш Ярославское д.34,ш,Ярославское ,д.34,7763991,муниципальный округ Ярославский,1988 +2281040,г Москва ш Ярославское д.4 кор.1,Москва,ш Ярославское д.4 кор.1,ш,Ярославское ,д.4 кор.1,7763701,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ш Ярославское д.4 кор.2,Москва,ш Ярославское д.4 кор.2,ш,Ярославское ,д.4 кор.2,7763713,муниципальный округ Ярославский,1972 +2281040,г Москва ш Ярославское д.4 кор.3,Москва,ш Ярославское д.4 кор.3,ш,Ярославское ,д.4 кор.3,8107370,муниципальный округ Ярославский,1973 +2281040,г Москва ш Ярославское д.4 кор.4,Москва,ш Ярославское д.4 кор.4,ш,Ярославское ,д.4 кор.4,8107371,муниципальный округ Ярославский,1973 +2281040,г Москва ш Ярославское д.57,Москва,ш Ярославское д.57,ш,Ярославское ,д.57,7721505,муниципальный округ Ярославский,1975 +2281040,г Москва ш Ярославское д.59,Москва,ш Ярославское д.59,ш,Ярославское ,д.59,7721495,муниципальный округ Ярославский,1975 +2281040,г Москва ш Ярославское д.6 кор.1,Москва,ш Ярославское д.6 кор.1,ш,Ярославское ,д.6 кор.1,7752310,муниципальный округ Ярославский,1970 +2281040,г Москва ш Ярославское д.6 кор.2,Москва,ш Ярославское д.6 кор.2,ш,Ярославское ,д.6 кор.2,7721510,муниципальный округ Ярославский,1971 +2281040,г Москва ш Ярославское д.61,Москва,ш Ярославское д.61,ш,Ярославское ,д.61,7763997,муниципальный округ Ярославский,1975 +2281040,г Москва ш Ярославское д.63,Москва,ш Ярославское д.63,ш,Ярославское ,д.63,7764005,муниципальный округ Ярославский,1976 +2281040,г Москва ш Ярославское д.67,Москва,ш Ярославское д.67,ш,Ярославское ,д.67,7721506,муниципальный округ Ярославский,1977 +2281040,г Москва ш Ярославское д.8 кор.2,Москва,ш Ярославское д.8 кор.2,ш,Ярославское ,д.8 кор.2,8250316,муниципальный округ Ярославский,н.д. +2281040,г Москва проезд Юрловский д.27 Б,Москва,проезд Юрловский д.27 Б,проезд,Юрловский ,д.27 Б,8065547,муниципальный округ Ярославский,1974 +2281008,г Москва аллея Петровско-Разумовская д.16,Москва,аллея Петровско-Разумовская д.16,аллея,Петровско-Разумовская ,д.16,8200620,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва аллея Петровско-Разумовская д.18,Москва,аллея Петровско-Разумовская д.18,аллея,Петровско-Разумовская ,д.18,7631211,муниципальный округ Аэропорт,1939 +2281008,г Москва аллея Петровско-Разумовская д.20,Москва,аллея Петровско-Разумовская д.20,аллея,Петровско-Разумовская ,д.20,8257769,муниципальный округ Аэропорт,1996 +2281008,г Москва аллея Петровско-Разумовская д.6,Москва,аллея Петровско-Разумовская д.6,аллея,Петровско-Разумовская ,д.6,8200610,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва аллея Петровско-Разумовская д.8,Москва,аллея Петровско-Разумовская д.8,аллея,Петровско-Разумовская ,д.8,8200615,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва пер Авиационный д.4,Москва,пер Авиационный д.4,пер,Авиационный ,д.4,7855713,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва пер Авиационный д.8,Москва,пер Авиационный д.8,пер,Авиационный ,д.8,8199795,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва пер Балтийский 1-й д.4,Москва,пер Балтийский 1-й д.4,пер,Балтийский 1-й ,д.4,7823264,муниципальный округ Аэропорт,1940 +2281008,г Москва пер Балтийский 2-й д.1/18 кор.А,Москва,пер Балтийский 2-й д.1/18 кор.А,пер,Балтийский 2-й ,д.1/18 кор.А,7823294,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва пер Балтийский 2-й д.1/18 кор.Б,Москва,пер Балтийский 2-й д.1/18 кор.Б,пер,Балтийский 2-й ,д.1/18 кор.Б,7823306,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва пер Балтийский 2-й д.2,Москва,пер Балтийский 2-й д.2,пер,Балтийский 2-й ,д.2,7823316,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва пер Балтийский 2-й д.4,Москва,пер Балтийский 2-й д.4,пер,Балтийский 2-й ,д.4,8199787,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва пер Балтийский 2-й д.4 кор.А,Москва,пер Балтийский 2-й д.4 кор.А,пер,Балтийский 2-й ,д.4 кор.А,7823332,муниципальный округ Аэропорт,1963 +2281008,г Москва пер Балтийский 2-й д.5,Москва,пер Балтийский 2-й д.5,пер,Балтийский 2-й ,д.5,7823349,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва пер Балтийский 2-й д.6,Москва,пер Балтийский 2-й д.6,пер,Балтийский 2-й ,д.6,8229483,муниципальный округ Аэропорт,1962 +2281008,г Москва пер Балтийский 3-й д.4 кор.1,Москва,пер Балтийский 3-й д.4 кор.1,пер,Балтийский 3-й ,д.4 кор.1,8259464,муниципальный округ Аэропорт,1957 +2281008,г Москва пер Балтийский 3-й д.4 кор.3,Москва,пер Балтийский 3-й д.4 кор.3,пер,Балтийский 3-й ,д.4 кор.3,7572951,муниципальный округ Аэропорт,1961 +2281008,г Москва пер Балтийский 3-й д.4 кор.4,Москва,пер Балтийский 3-й д.4 кор.4,пер,Балтийский 3-й ,д.4 кор.4,7572953,муниципальный округ Аэропорт,1964 +2281008,г Москва пер Балтийский 3-й д.6 кор.2,Москва,пер Балтийский 3-й д.6 кор.2,пер,Балтийский 3-й ,д.6 кор.2,8259470,муниципальный округ Аэропорт,1999 +2281008,г Москва пер Балтийский 3-й д.6 кор.3,Москва,пер Балтийский 3-й д.6 кор.3,пер,Балтийский 3-й ,д.6 кор.3,8259477,муниципальный округ Аэропорт,1998 +2281008,г Москва пер Эльдорадовский д.3,Москва,пер Эльдорадовский д.3,пер,Эльдорадовский ,д.3,8201016,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва пер Эльдорадовский д.4,Москва,пер Эльдорадовский д.4,пер,Эльдорадовский ,д.4,8201008,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва пер Эльдорадовский д.5,Москва,пер Эльдорадовский д.5,пер,Эльдорадовский ,д.5,7631195,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва пер Эльдорадовский д.7,Москва,пер Эльдорадовский д.7,пер,Эльдорадовский ,д.7,7631201,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.44,Москва,пр-кт Ленинградский д.44,пр-кт,Ленинградский ,д.44,8259493,муниципальный округ Аэропорт,1937 +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.48 кор.2,Москва,пр-кт Ленинградский д.48 кор.2,пр-кт,Ленинградский ,д.48 кор.2,8259498,муниципальный округ Аэропорт,1958 +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.48/2 строение 1,Москва,пр-кт Ленинградский д.48/2 строение 1,пр-кт,Ленинградский ,д.48/2 строение 1,7631150,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.50,Москва,пр-кт Ленинградский д.50,пр-кт,Ленинградский ,д.50,8200582,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.54/1,Москва,пр-кт Ленинградский д.54/1,пр-кт,Ленинградский ,д.54/1,7855730,муниципальный округ Аэропорт,1963 +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.54А,Москва,пр-кт Ленинградский д.54А,пр-кт,Ленинградский ,д.54А,8199910,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.56,Москва,пр-кт Ленинградский д.56,пр-кт,Ленинградский ,д.56,7855752,муниципальный округ Аэропорт,1938 +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.58,Москва,пр-кт Ленинградский д.58,пр-кт,Ленинградский ,д.58,7855762,муниципальный округ Аэропорт,1940 +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.60 кор.1,Москва,пр-кт Ленинградский д.60 кор.1,пр-кт,Ленинградский ,д.60 кор.1,8199917,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.60 кор.2,Москва,пр-кт Ленинградский д.60 кор.2,пр-кт,Ленинградский ,д.60 кор.2,8200007,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.60А,Москва,пр-кт Ленинградский д.60А,пр-кт,Ленинградский ,д.60А,8200011,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.62,Москва,пр-кт Ленинградский д.62,пр-кт,Ленинградский ,д.62,7855771,муниципальный округ Аэропорт,1938 +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.66,Москва,пр-кт Ленинградский д.66,пр-кт,Ленинградский ,д.66,8240411,муниципальный округ Аэропорт,1945 +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.74 кор.1,Москва,пр-кт Ленинградский д.74 кор.1,пр-кт,Ленинградский ,д.74 кор.1,8229486,муниципальный округ Аэропорт,1961 +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.74 кор.2,Москва,пр-кт Ленинградский д.74 кор.2,пр-кт,Ленинградский ,д.74 кор.2,8229489,муниципальный округ Аэропорт,1958 +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.74 кор.3,Москва,пр-кт Ленинградский д.74 кор.3,пр-кт,Ленинградский ,д.74 кор.3,8229491,муниципальный округ Аэропорт,1958 +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.74 кор.4,Москва,пр-кт Ленинградский д.74 кор.4,пр-кт,Ленинградский ,д.74 кор.4,8229493,муниципальный округ Аэропорт,1961 +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.74 кор.5,Москва,пр-кт Ленинградский д.74 кор.5,пр-кт,Ленинградский ,д.74 кор.5,7823360,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.74 кор.6,Москва,пр-кт Ленинградский д.74 кор.6,пр-кт,Ленинградский ,д.74 кор.6,7832500,муниципальный округ Аэропорт,1956 +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.76 кор.1,Москва,пр-кт Ленинградский д.76 кор.1,пр-кт,Ленинградский ,д.76 кор.1,8215720,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.76 кор.2,Москва,пр-кт Ленинградский д.76 кор.2,пр-кт,Ленинградский ,д.76 кор.2,8215759,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.76 кор.3,Москва,пр-кт Ленинградский д.76 кор.3,пр-кт,Ленинградский ,д.76 кор.3,8215764,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.76 кор.4,Москва,пр-кт Ленинградский д.76 кор.4,пр-кт,Ленинградский ,д.76 кор.4,8215767,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.78 кор.1,Москва,пр-кт Ленинградский д.78 кор.1,пр-кт,Ленинградский ,д.78 кор.1,7832559,муниципальный округ Аэропорт,1960 +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.78 кор.2,Москва,пр-кт Ленинградский д.78 кор.2,пр-кт,Ленинградский ,д.78 кор.2,7832576,муниципальный округ Аэропорт,1960 +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.78 кор.3,Москва,пр-кт Ленинградский д.78 кор.3,пр-кт,Ленинградский ,д.78 кор.3,7832583,муниципальный округ Аэропорт,1958 +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.78 кор.4,Москва,пр-кт Ленинградский д.78 кор.4,пр-кт,Ленинградский ,д.78 кор.4,8200016,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва пр-кт Ленинградский д.78 кор.5,Москва,пр-кт Ленинградский д.78 кор.5,пр-кт,Ленинградский ,д.78 кор.5,7832591,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва проезд Амбулаторный 1-й д.2/6,Москва,проезд Амбулаторный 1-й д.2/6,проезд,Амбулаторный 1-й ,д.2/6,7823147,муниципальный округ Аэропорт,1968 +2281008,г Москва проезд Амбулаторный 1-й д.5 кор.1,Москва,проезд Амбулаторный 1-й д.5 кор.1,проезд,Амбулаторный 1-й ,д.5 кор.1,7572888,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва проезд Амбулаторный 1-й д.5 кор.2,Москва,проезд Амбулаторный 1-й д.5 кор.2,проезд,Амбулаторный 1-й ,д.5 кор.2,7572914,муниципальный округ Аэропорт,1962 +2281008,г Москва проезд Амбулаторный 1-й д.7 кор.3,Москва,проезд Амбулаторный 1-й д.7 кор.3,проезд,Амбулаторный 1-й ,д.7 кор.3,7572941,муниципальный округ Аэропорт,1974 +2281008,г Москва проезд Амбулаторный 1-й д.7 кор.А,Москва,проезд Амбулаторный 1-й д.7 кор.А,проезд,Амбулаторный 1-й ,д.7 кор.А,7572928,муниципальный округ Аэропорт,1958 +2281008,г Москва проезд Амбулаторный 1-й д.7 кор.Б,Москва,проезд Амбулаторный 1-й д.7 кор.Б,проезд,Амбулаторный 1-й ,д.7 кор.Б,7572935,муниципальный округ Аэропорт,1958 +2281008,г Москва проезд Амбулаторный 2-й д.11,Москва,проезд Амбулаторный 2-й д.11,проезд,Амбулаторный 2-й ,д.11,7572942,муниципальный округ Аэропорт,1961 +2281008,г Москва проезд Амбулаторный 2-й д.13,Москва,проезд Амбулаторный 2-й д.13,проезд,Амбулаторный 2-й ,д.13,7572943,муниципальный округ Аэропорт,1961 +2281008,г Москва проезд Амбулаторный 2-й д.15,Москва,проезд Амбулаторный 2-й д.15,проезд,Амбулаторный 2-й ,д.15,7572944,муниципальный округ Аэропорт,1962 +2281008,г Москва проезд Амбулаторный 2-й д.17,Москва,проезд Амбулаторный 2-й д.17,проезд,Амбулаторный 2-й ,д.17,7572945,муниципальный округ Аэропорт,1963 +2281008,г Москва проезд Амбулаторный 2-й д.19,Москва,проезд Амбулаторный 2-й д.19,проезд,Амбулаторный 2-й ,д.19,7572947,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва проезд Амбулаторный 2-й д.21/8,Москва,проезд Амбулаторный 2-й д.21/8,проезд,Амбулаторный 2-й ,д.21/8,7572948,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва проезд Зыковский Нов. д.3,Москва,проезд Зыковский Нов. д.3,проезд,Зыковский Нов. ,д.3,8252850,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва проезд Зыковский Нов. д.5,Москва,проезд Зыковский Нов. д.5,проезд,Зыковский Нов. ,д.5,8252855,муниципальный округ Аэропорт,1961 +2281008,г Москва проезд Зыковский Стар. д.3,Москва,проезд Зыковский Стар. д.3,проезд,Зыковский Стар. ,д.3,8201020,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва проезд Зыковский Стар. д.4,Москва,проезд Зыковский Стар. д.4,проезд,Зыковский Стар. ,д.4,8201026,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва проезд Зыковский Стар. д.5,Москва,проезд Зыковский Стар. д.5,проезд,Зыковский Стар. ,д.5,7855782,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва проезд Зыковский Стар. д.6 кор.1,Москва,проезд Зыковский Стар. д.6 кор.1,проезд,Зыковский Стар. ,д.6 кор.1,8201039,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва проезд Зыковский Стар. д.6 кор.2,Москва,проезд Зыковский Стар. д.6 кор.2,проезд,Зыковский Стар. ,д.6 кор.2,8201042,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва проезд Коптевский Б. д.10 кор.1,Москва,проезд Коптевский Б. д.10 кор.1,проезд,Коптевский Б. ,д.10 кор.1,7572960,муниципальный округ Аэропорт,1973 +2281008,г Москва проезд Коптевский Б. д.12 кор.1,Москва,проезд Коптевский Б. д.12 кор.1,проезд,Коптевский Б. ,д.12 кор.1,7572961,муниципальный округ Аэропорт,1958 +2281008,г Москва проезд Коптевский Б. д.12 кор.2,Москва,проезд Коптевский Б. д.12 кор.2,проезд,Коптевский Б. ,д.12 кор.2,7572962,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва проезд Коптевский Б. д.14 кор.1,Москва,проезд Коптевский Б. д.14 кор.1,проезд,Коптевский Б. ,д.14 кор.1,7572964,муниципальный округ Аэропорт,1958 +2281008,г Москва проезд Коптевский Б. д.14 кор.2,Москва,проезд Коптевский Б. д.14 кор.2,проезд,Коптевский Б. ,д.14 кор.2,7572965,муниципальный округ Аэропорт,1958 +2281008,г Москва проезд Коптевский Б. д.14 кор.3,Москва,проезд Коптевский Б. д.14 кор.3,проезд,Коптевский Б. ,д.14 кор.3,7572966,муниципальный округ Аэропорт,1958 +2281008,г Москва проезд Коптевский Б. д.14 кор.4,Москва,проезд Коптевский Б. д.14 кор.4,проезд,Коптевский Б. ,д.14 кор.4,7574143,муниципальный округ Аэропорт,1960 +2281008,г Москва проезд Коптевский Б. д.4,Москва,проезд Коптевский Б. д.4,проезд,Коптевский Б. ,д.4,7572958,муниципальный округ Аэропорт,1960 +2281008,г Москва проезд Коптевский Б. д.8,Москва,проезд Коптевский Б. д.8,проезд,Коптевский Б. ,д.8,7572959,муниципальный округ Аэропорт,1979 +2281008,г Москва проезд Коптевский Б. д.9,Москва,проезд Коптевский Б. д.9,проезд,Коптевский Б. ,д.9,8201051,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва проезд Коптевский М. д.4/6,Москва,проезд Коптевский М. д.4/6,проезд,Коптевский М. ,д.4/6,7574146,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва проезд Коптевский М. д.6 кор.1,Москва,проезд Коптевский М. д.6 кор.1,проезд,Коптевский М. ,д.6 кор.1,7574189,муниципальный округ Аэропорт,1969 +2281008,г Москва проезд Коптевский М. д.6 кор.2,Москва,проезд Коптевский М. д.6 кор.2,проезд,Коптевский М. ,д.6 кор.2,7574186,муниципальный округ Аэропорт,1970 +2281008,г Москва проезд Коптевский М. д.7,Москва,проезд Коптевский М. д.7,проезд,Коптевский М. ,д.7,7574192,муниципальный округ Аэропорт,1963 +2281008,г Москва проезд Кочновский д.4 кор.1,Москва,проезд Кочновский д.4 кор.1,проезд,Кочновский ,д.4 кор.1,8020445,муниципальный округ Аэропорт,2008 +2281008,г Москва проезд Кочновский д.4 кор.2,Москва,проезд Кочновский д.4 кор.2,проезд,Кочновский ,д.4 кор.2,8210423,муниципальный округ Аэропорт,2008 +2281008,г Москва проезд Шебашевский д.4,Москва,проезд Шебашевский д.4,проезд,Шебашевский ,д.4,7575064,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва проезд Шебашевский д.4 кор.1,Москва,проезд Шебашевский д.4 кор.1,проезд,Шебашевский ,д.4 кор.1,7575072,муниципальный округ Аэропорт,1951 +2281008,г Москва проезд Шебашевский д.4 кор.2,Москва,проезд Шебашевский д.4 кор.2,проезд,Шебашевский ,д.4 кор.2,7575123,муниципальный округ Аэропорт,1951 +2281008,г Москва проезд Шебашевский д.5,Москва,проезд Шебашевский д.5,проезд,Шебашевский ,д.5,7575127,муниципальный округ Аэропорт,1961 +2281008,г Москва проезд Шебашевский д.6,Москва,проезд Шебашевский д.6,проезд,Шебашевский ,д.6,7575134,муниципальный округ Аэропорт,1949 +2281008,г Москва проезд Шебашевский д.7,Москва,проезд Шебашевский д.7,проезд,Шебашевский ,д.7,7575138,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва проезд Шебашевский д.8 кор.1,Москва,проезд Шебашевский д.8 кор.1,проезд,Шебашевский ,д.8 кор.1,7575144,муниципальный округ Аэропорт,1952 +2281008,г Москва проезд Шебашевский д.8 кор.2,Москва,проезд Шебашевский д.8 кор.2,проезд,Шебашевский ,д.8 кор.2,7575150,муниципальный округ Аэропорт,1958 +2281008,г Москва ул 8 Марта 4-я д.4 кор.1,Москва,ул 8 Марта 4-я д.4 кор.1,ул,8 Марта 4-я ,д.4 кор.1,8200472,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул 8 Марта 4-я д.4 кор.2,Москва,ул 8 Марта 4-я д.4 кор.2,ул,8 Марта 4-я ,д.4 кор.2,8200490,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул 8 Марта 4-я д.5,Москва,ул 8 Марта 4-я д.5,ул,8 Марта 4-я ,д.5,7574206,муниципальный округ Аэропорт,1936 +2281008,г Москва ул 8 Марта д.11,Москва,ул 8 Марта д.11,ул,8 Марта ,д.11,8200054,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул 8 Марта д.13,Москва,ул 8 Марта д.13,ул,8 Марта ,д.13,8200500,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул 8 Марта д.15,Москва,ул 8 Марта д.15,ул,8 Марта ,д.15,7574198,муниципальный округ Аэропорт,1953 +2281008,г Москва ул 8 Марта д.15 кор.А,Москва,ул 8 Марта д.15 кор.А,ул,8 Марта ,д.15 кор.А,7574202,муниципальный округ Аэропорт,1953 +2281008,г Москва ул 8 Марта д.7/5,Москва,ул 8 Марта д.7/5,ул,8 Марта ,д.7/5,8200494,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул 8 Марта д.9,Москва,ул 8 Марта д.9,ул,8 Марта ,д.9,8257830,муниципальный округ Аэропорт,1979 +2281008,г Москва ул Академика Ильюшина д.1 кор.1,Москва,ул Академика Ильюшина д.1 кор.1,ул,Академика Ильюшина ,д.1 кор.1,7839964,муниципальный округ Аэропорт,1963 +2281008,г Москва ул Академика Ильюшина д.10,Москва,ул Академика Ильюшина д.10,ул,Академика Ильюшина ,д.10,7575184,муниципальный округ Аэропорт,1961 +2281008,г Москва ул Академика Ильюшина д.12,Москва,ул Академика Ильюшина д.12,ул,Академика Ильюшина ,д.12,7840050,муниципальный округ Аэропорт,1961 +2281008,г Москва ул Академика Ильюшина д.14,Москва,ул Академика Ильюшина д.14,ул,Академика Ильюшина ,д.14,7575186,муниципальный округ Аэропорт,1961 +2281008,г Москва ул Академика Ильюшина д.16,Москва,ул Академика Ильюшина д.16,ул,Академика Ильюшина ,д.16,7575188,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва ул Академика Ильюшина д.3,Москва,ул Академика Ильюшина д.3,ул,Академика Ильюшина ,д.3,8199867,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Академика Ильюшина д.4 кор.1,Москва,ул Академика Ильюшина д.4 кор.1,ул,Академика Ильюшина ,д.4 кор.1,7839979,муниципальный округ Аэропорт,1957 +2281008,г Москва ул Академика Ильюшина д.4 кор.2,Москва,ул Академика Ильюшина д.4 кор.2,ул,Академика Ильюшина ,д.4 кор.2,7839992,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва ул Академика Ильюшина д.5,Москва,ул Академика Ильюшина д.5,ул,Академика Ильюшина ,д.5,7840019,муниципальный округ Аэропорт,1960 +2281008,г Москва ул Академика Ильюшина д.6,Москва,ул Академика Ильюшина д.6,ул,Академика Ильюшина ,д.6,7840039,муниципальный округ Аэропорт,1956 +2281008,г Москва ул Асеева д.2,Москва,ул Асеева д.2,ул,Асеева ,д.2,7572954,муниципальный округ Аэропорт,1962 +2281008,г Москва ул Асеева д.6,Москва,ул Асеева д.6,ул,Асеева ,д.6,7572955,муниципальный округ Аэропорт,1964 +2281008,г Москва ул Асеева д.8,Москва,ул Асеева д.8,ул,Асеева ,д.8,7572957,муниципальный округ Аэропорт,1962 +2281008,г Москва ул Аэропортовская 1-я д.6,Москва,ул Аэропортовская 1-я д.6,ул,Аэропортовская 1-я ,д.6,8199777,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Балтийская д.10,Москва,ул Балтийская д.10,ул,Балтийская ,д.10,7823230,муниципальный округ Аэропорт,1961 +2281008,г Москва ул Балтийская д.4,Москва,ул Балтийская д.4,ул,Балтийская ,д.4,8229478,муниципальный округ Аэропорт,1960 +2281008,г Москва ул Балтийская д.6 кор.1,Москва,ул Балтийская д.6 кор.1,ул,Балтийская ,д.6 кор.1,7823246,муниципальный округ Аэропорт,1960 +2281008,г Москва ул Балтийская д.6 кор.2,Москва,ул Балтийская д.6 кор.2,ул,Балтийская ,д.6 кор.2,7823254,муниципальный округ Аэропорт,1961 +2281008,г Москва ул Балтийская д.6 кор.3,Москва,ул Балтийская д.6 кор.3,ул,Балтийская ,д.6 кор.3,7823257,муниципальный округ Аэропорт,1960 +2281008,г Москва ул Башиловка Нов. д.3,Москва,ул Башиловка Нов. д.3,ул,Башиловка Нов. ,д.3,8200602,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Коккинаки д.1,Москва,ул Коккинаки д.1,ул,Коккинаки ,д.1,7574210,муниципальный округ Аэропорт,1962 +2281008,г Москва ул Коккинаки д.2,Москва,ул Коккинаки д.2,ул,Коккинаки ,д.2,7574214,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва ул Коккинаки д.8,Москва,ул Коккинаки д.8,ул,Коккинаки ,д.8,7574216,муниципальный округ Аэропорт,1938 +2281008,г Москва ул Константина Симонова д.4,Москва,ул Константина Симонова д.4,ул,Константина Симонова ,д.4,7637714,муниципальный округ Аэропорт,1965 +2281008,г Москва ул Константина Симонова д.5 кор.1,Москва,ул Константина Симонова д.5 кор.1,ул,Константина Симонова ,д.5 кор.1,7855533,муниципальный округ Аэропорт,1962 +2281008,г Москва ул Константина Симонова д.5 кор.2,Москва,ул Константина Симонова д.5 кор.2,ул,Константина Симонова ,д.5 кор.2,7855551,муниципальный округ Аэропорт,1961 +2281008,г Москва ул Константина Симонова д.5 кор.3,Москва,ул Константина Симонова д.5 кор.3,ул,Константина Симонова ,д.5 кор.3,7855577,муниципальный округ Аэропорт,1961 +2281008,г Москва ул Константина Симонова д.6,Москва,ул Константина Симонова д.6,ул,Константина Симонова ,д.6,8257721,муниципальный округ Аэропорт,1974 +2281008,г Москва ул Константина Симонова д.7,Москва,ул Константина Симонова д.7,ул,Константина Симонова ,д.7,7855606,муниципальный округ Аэропорт,1964 +2281008,г Москва ул Константина Симонова д.8 кор.1,Москва,ул Константина Симонова д.8 кор.1,ул,Константина Симонова ,д.8 кор.1,8438957,муниципальный округ Аэропорт,1963 +2281008,г Москва ул Константина Симонова д.8 кор.2,Москва,ул Константина Симонова д.8 кор.2,ул,Константина Симонова ,д.8 кор.2,8200513,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Красноармейская д.10 кор.1,Москва,ул Красноармейская д.10 кор.1,ул,Красноармейская ,д.10 кор.1,8258314,муниципальный округ Аэропорт,1958 +2281008,г Москва ул Красноармейская д.10 кор.2,Москва,ул Красноармейская д.10 кор.2,ул,Красноармейская ,д.10 кор.2,7631133,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Красноармейская д.12,Москва,ул Красноармейская д.12,ул,Красноармейская ,д.12,8258010,муниципальный округ Аэропорт,1957 +2281008,г Москва ул Красноармейская д.13,Москва,ул Красноармейская д.13,ул,Красноармейская ,д.13,7855617,муниципальный округ Аэропорт,1964 +2281008,г Москва ул Красноармейская д.14,Москва,ул Красноармейская д.14,ул,Красноармейская ,д.14,7811271,муниципальный округ Аэропорт,1957 +2281008,г Москва ул Красноармейская д.16,Москва,ул Красноармейская д.16,ул,Красноармейская ,д.16,7631136,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Красноармейская д.2 кор.1,Москва,ул Красноармейская д.2 кор.1,ул,Красноармейская ,д.2 кор.1,8200520,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Красноармейская д.2 кор.2,Москва,ул Красноармейская д.2 кор.2,ул,Красноармейская ,д.2 кор.2,8033514,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Красноармейская д.20,Москва,ул Красноармейская д.20,ул,Красноармейская ,д.20,8200552,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Красноармейская д.22,Москва,ул Красноармейская д.22,ул,Красноармейская ,д.22,8200554,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Красноармейская д.24,Москва,ул Красноармейская д.24,ул,Красноармейская ,д.24,8199861,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Красноармейская д.26 кор.1,Москва,ул Красноармейская д.26 кор.1,ул,Красноармейская ,д.26 кор.1,7855642,муниципальный округ Аэропорт,1956 +2281008,г Москва ул Красноармейская д.26 кор.2,Москва,ул Красноармейская д.26 кор.2,ул,Красноармейская ,д.26 кор.2,7855652,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва ул Красноармейская д.28,Москва,ул Красноармейская д.28,ул,Красноармейская ,д.28,7855665,муниципальный округ Аэропорт,1981 +2281008,г Москва ул Красноармейская д.30,Москва,ул Красноармейская д.30,ул,Красноармейская ,д.30,8199876,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Красноармейская д.32,Москва,ул Красноармейская д.32,ул,Красноармейская ,д.32,7855686,муниципальный округ Аэропорт,1960 +2281008,г Москва ул Красноармейская д.36,Москва,ул Красноармейская д.36,ул,Красноармейская ,д.36,7855694,муниципальный округ Аэропорт,1960 +2281008,г Москва ул Красноармейская д.38,Москва,ул Красноармейская д.38,ул,Красноармейская ,д.38,8199882,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Красноармейская д.5,Москва,ул Красноармейская д.5,ул,Красноармейская ,д.5,8259422,муниципальный округ Аэропорт,1961 +2281008,г Москва ул Красноармейская д.6 кор.1,Москва,ул Красноармейская д.6 кор.1,ул,Красноармейская ,д.6 кор.1,8200526,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Красноармейская д.6 кор.2,Москва,ул Красноармейская д.6 кор.2,ул,Красноармейская ,д.6 кор.2,8200530,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Красноармейская д.7,Москва,ул Красноармейская д.7,ул,Красноармейская ,д.7,8200535,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Красноармейская д.8 кор.1,Москва,ул Красноармейская д.8 кор.1,ул,Красноармейская ,д.8 кор.1,8200537,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Красноармейская д.8 кор.2,Москва,ул Красноармейская д.8 кор.2,ул,Красноармейская ,д.8 кор.2,8200541,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Красноармейская д.8 кор.3,Москва,ул Красноармейская д.8 кор.3,ул,Красноармейская ,д.8 кор.3,8200546,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Красноармейская д.9,Москва,ул Красноармейская д.9,ул,Красноармейская ,д.9,8200547,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Лизы Чайкиной д.4 кор.1,Москва,ул Лизы Чайкиной д.4 кор.1,ул,Лизы Чайкиной ,д.4 кор.1,8199993,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Лизы Чайкиной д.4 кор.2,Москва,ул Лизы Чайкиной д.4 кор.2,ул,Лизы Чайкиной ,д.4 кор.2,7714192,муниципальный округ Аэропорт,1978 +2281008,г Москва ул Лизы Чайкиной д.6,Москва,ул Лизы Чайкиной д.6,ул,Лизы Чайкиной ,д.6,8199999,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Масловка Верхн. д.11,Москва,ул Масловка Верхн. д.11,ул,Масловка Верхн. ,д.11,8252609,муниципальный округ Аэропорт,1964 +2281008,г Москва ул Масловка Верхн. д.21,Москва,ул Масловка Верхн. д.21,ул,Масловка Верхн. ,д.21,8257806,муниципальный округ Аэропорт,1957 +2281008,г Москва ул Масловка Верхн. д.27 кор.1,Москва,ул Масловка Верхн. д.27 кор.1,ул,Масловка Верхн. ,д.27 кор.1,8252613,муниципальный округ Аэропорт,1961 +2281008,г Москва ул Масловка Верхн. д.27 кор.2,Москва,ул Масловка Верхн. д.27 кор.2,ул,Масловка Верхн. ,д.27 кор.2,7631121,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Масловка Верхн. д.29,Москва,ул Масловка Верхн. д.29,ул,Масловка Верхн. ,д.29,7631126,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Масловка Верхн. д.7,Москва,ул Масловка Верхн. д.7,ул,Масловка Верхн. ,д.7,8200593,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Масловка Нижн. д.19,Москва,ул Масловка Нижн. д.19,ул,Масловка Нижн. ,д.19,8200598,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Пилота Нестерова д.11,Москва,ул Пилота Нестерова д.11,ул,Пилота Нестерова ,д.11,7631207,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Пилота Нестерова д.7 кор.19,Москва,ул Пилота Нестерова д.7 кор.19,ул,Пилота Нестерова ,д.7 кор.19,8200625,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Пилота Нестерова д.9 кор.20,Москва,ул Пилота Нестерова д.9 кор.20,ул,Пилота Нестерова ,д.9 кор.20,7631205,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.11,Москва,ул Планетная д.11,ул,Планетная ,д.11,8252529,муниципальный округ Аэропорт,1975 +2281008,г Москва ул Планетная д.12,Москва,ул Планетная д.12,ул,Планетная ,д.12,7631140,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.13,Москва,ул Планетная д.13,ул,Планетная ,д.13,8200660,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.14,Москва,ул Планетная д.14,ул,Планетная ,д.14,8200665,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.15,Москва,ул Планетная д.15,ул,Планетная ,д.15,8200943,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.16,Москва,ул Планетная д.16,ул,Планетная ,д.16,8199951,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.17,Москва,ул Планетная д.17,ул,Планетная ,д.17,8200950,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.18,Москва,ул Планетная д.18,ул,Планетная ,д.18,8200954,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.2/12,Москва,ул Планетная д.2/12,ул,Планетная ,д.2/12,7631147,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.20,Москва,ул Планетная д.20,ул,Планетная ,д.20,8200960,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.21,Москва,ул Планетная д.21,ул,Планетная ,д.21,8200974,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.22,Москва,ул Планетная д.22,ул,Планетная ,д.22,8200981,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.24,Москва,ул Планетная д.24,ул,Планетная ,д.24,8200987,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.25,Москва,ул Планетная д.25,ул,Планетная ,д.25,8200991,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.26,Москва,ул Планетная д.26,ул,Планетная ,д.26,7553808,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.27,Москва,ул Планетная д.27,ул,Планетная ,д.27,8200994,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.29,Москва,ул Планетная д.29,ул,Планетная ,д.29,7855788,муниципальный округ Аэропорт,1961 +2281008,г Москва ул Планетная д.29 кор.1,Москва,ул Планетная д.29 кор.1,ул,Планетная ,д.29 кор.1,7855798,муниципальный округ Аэропорт,1961 +2281008,г Москва ул Планетная д.29 кор.2,Москва,ул Планетная д.29 кор.2,ул,Планетная ,д.29 кор.2,7855808,муниципальный округ Аэропорт,1974 +2281008,г Москва ул Планетная д.3 кор.2,Москва,ул Планетная д.3 кор.2,ул,Планетная ,д.3 кор.2,8033907,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.31,Москва,ул Планетная д.31,ул,Планетная ,д.31,7855814,муниципальный округ Аэропорт,1956 +2281008,г Москва ул Планетная д.33,Москва,ул Планетная д.33,ул,Планетная ,д.33,7855820,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва ул Планетная д.35,Москва,ул Планетная д.35,ул,Планетная ,д.35,8252543,муниципальный округ Аэропорт,1956 +2281008,г Москва ул Планетная д.38,Москва,ул Планетная д.38,ул,Планетная ,д.38,7574219,муниципальный округ Аэропорт,1962 +2281008,г Москва ул Планетная д.4,Москва,ул Планетная д.4,ул,Планетная ,д.4,8200633,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.40,Москва,ул Планетная д.40,ул,Планетная ,д.40,7574249,муниципальный округ Аэропорт,1960 +2281008,г Москва ул Планетная д.41,Москва,ул Планетная д.41,ул,Планетная ,д.41,7855828,муниципальный округ Аэропорт,1960 +2281008,г Москва ул Планетная д.42,Москва,ул Планетная д.42,ул,Планетная ,д.42,7574286,муниципальный округ Аэропорт,1960 +2281008,г Москва ул Планетная д.43,Москва,ул Планетная д.43,ул,Планетная ,д.43,8199974,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.47 кор.1,Москва,ул Планетная д.47 кор.1,ул,Планетная ,д.47 кор.1,7855837,муниципальный округ Аэропорт,1974 +2281008,г Москва ул Планетная д.47 кор.2,Москва,ул Планетная д.47 кор.2,ул,Планетная ,д.47 кор.2,8199979,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.49,Москва,ул Планетная д.49,ул,Планетная ,д.49,8199986,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.5,Москва,ул Планетная д.5,ул,Планетная ,д.5,8200642,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.6,Москва,ул Планетная д.6,ул,Планетная ,д.6,8200646,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.7,Москва,ул Планетная д.7,ул,Планетная ,д.7,8200649,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.8,Москва,ул Планетная д.8,ул,Планетная ,д.8,8200653,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Планетная д.9,Москва,ул Планетная д.9,ул,Планетная ,д.9,8252504,муниципальный округ Аэропорт,1958 +2281008,г Москва ул Самеда Вургуна д.1,Москва,ул Самеда Вургуна д.1,ул,Самеда Вургуна ,д.1,7832600,муниципальный округ Аэропорт,1960 +2281008,г Москва ул Самеда Вургуна д.11,Москва,ул Самеда Вургуна д.11,ул,Самеда Вургуна ,д.11,7832605,муниципальный округ Аэропорт,1961 +2281008,г Москва ул Самеда Вургуна д.5,Москва,ул Самеда Вургуна д.5,ул,Самеда Вургуна ,д.5,8257822,муниципальный округ Аэропорт,1953 +2281008,г Москва ул Самеда Вургуна д.7,Москва,ул Самеда Вургуна д.7,ул,Самеда Вургуна ,д.7,8229497,муниципальный округ Аэропорт,1962 +2281008,г Москва ул Серегина д.3,Москва,ул Серегина д.3,ул,Серегина ,д.3,8201005,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Степана Супруна д.12 кор.1,Москва,ул Степана Супруна д.12 кор.1,ул,Степана Супруна ,д.12 кор.1,8257756,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва ул Степана Супруна д.12 кор.2,Москва,ул Степана Супруна д.12 кор.2,ул,Степана Супруна ,д.12 кор.2,8257763,муниципальный округ Аэропорт,1969 +2281008,г Москва ул Степана Супруна д.12 кор.3,Москва,ул Степана Супруна д.12 кор.3,ул,Степана Супруна ,д.12 кор.3,7631190,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Степана Супруна д.3,Москва,ул Степана Супруна д.3,ул,Степана Супруна ,д.3,7640832,муниципальный округ Аэропорт,1974 +2281008,г Москва ул Степана Супруна д.4,Москва,ул Степана Супруна д.4,ул,Степана Супруна ,д.4,7631186,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Усиевича д.10 кор.А,Москва,ул Усиевича д.10 кор.А,ул,Усиевича ,д.10 кор.А,7574299,муниципальный округ Аэропорт,1963 +2281008,г Москва ул Усиевича д.16,Москва,ул Усиевича д.16,ул,Усиевича ,д.16,8229498,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва ул Усиевича д.18,Москва,ул Усиевича д.18,ул,Усиевича ,д.18,7832611,муниципальный округ Аэропорт,1975 +2281008,г Москва ул Усиевича д.2,Москва,ул Усиевича д.2,ул,Усиевича ,д.2,8257792,муниципальный округ Аэропорт,1960 +2281008,г Москва ул Усиевича д.21,Москва,ул Усиевича д.21,ул,Усиевича ,д.21,8200024,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Усиевича д.23,Москва,ул Усиевича д.23,ул,Усиевича ,д.23,7839848,муниципальный округ Аэропорт,1961 +2281008,г Москва ул Усиевича д.25 кор.1,Москва,ул Усиевича д.25 кор.1,ул,Усиевича ,д.25 кор.1,8200033,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Усиевича д.25 кор.2,Москва,ул Усиевича д.25 кор.2,ул,Усиевича ,д.25 кор.2,7832619,муниципальный округ Аэропорт,1973 +2281008,г Москва ул Усиевича д.25 кор.3,Москва,ул Усиевича д.25 кор.3,ул,Усиевича ,д.25 кор.3,8229499,муниципальный округ Аэропорт,1973 +2281008,г Москва ул Усиевича д.27 кор.1,Москва,ул Усиевича д.27 кор.1,ул,Усиевича ,д.27 кор.1,8316691,муниципальный округ Аэропорт,2005 +2281008,г Москва ул Усиевича д.27 кор.2,Москва,ул Усиевича д.27 кор.2,ул,Усиевича ,д.27 кор.2,7823126,муниципальный округ Аэропорт,2004 +2281008,г Москва ул Усиевича д.29 кор.2,Москва,ул Усиевича д.29 кор.2,ул,Усиевича ,д.29 кор.2,7839872,муниципальный округ Аэропорт,2003 +2281008,г Москва ул Усиевича д.3,Москва,ул Усиевича д.3,ул,Усиевича ,д.3,8115285,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Усиевича д.4,Москва,ул Усиевича д.4,ул,Усиевича ,д.4,7574294,муниципальный округ Аэропорт,1964 +2281008,г Москва ул Усиевича д.5,Москва,ул Усиевича д.5,ул,Усиевича ,д.5,8248344,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Усиевича д.7,Москва,ул Усиевича д.7,ул,Усиевича ,д.7,8244604,муниципальный округ Аэропорт,1966 +2281008,г Москва ул Часовая д.10,Москва,ул Часовая д.10,ул,Часовая ,д.10,7574346,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва ул Часовая д.12,Москва,ул Часовая д.12,ул,Часовая ,д.12,7574350,муниципальный округ Аэропорт,1963 +2281008,г Москва ул Часовая д.14,Москва,ул Часовая д.14,ул,Часовая ,д.14,7574511,муниципальный округ Аэропорт,1962 +2281008,г Москва ул Часовая д.15,Москва,ул Часовая д.15,ул,Часовая ,д.15,7839898,муниципальный округ Аэропорт,1957 +2281008,г Москва ул Часовая д.17,Москва,ул Часовая д.17,ул,Часовая ,д.17,8474595,муниципальный округ Аэропорт,1950 +2281008,г Москва ул Часовая д.18,Москва,ул Часовая д.18,ул,Часовая ,д.18,7574521,муниципальный округ Аэропорт,1983 +2281008,г Москва ул Часовая д.19 кор.3,Москва,ул Часовая д.19 кор.3,ул,Часовая ,д.19 кор.3,7827602,муниципальный округ Аэропорт,2008 +2281008,г Москва ул Часовая д.19/8,Москва,ул Часовая д.19/8,ул,Часовая ,д.19/8,8474597,муниципальный округ Аэропорт,1952 +2281008,г Москва ул Часовая д.19А,Москва,ул Часовая д.19А,ул,Часовая ,д.19А,8229501,муниципальный округ Аэропорт,1962 +2281008,г Москва ул Часовая д.21А,Москва,ул Часовая д.21А,ул,Часовая ,д.21А,8229502,муниципальный округ Аэропорт,1962 +2281008,г Москва ул Часовая д.23 кор.1,Москва,ул Часовая д.23 кор.1,ул,Часовая ,д.23 кор.1,7827779,муниципальный округ Аэропорт,2008 +2281008,г Москва ул Часовая д.25 кор.2,Москва,ул Часовая д.25 кор.2,ул,Часовая ,д.25 кор.2,8177343,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Часовая д.26,Москва,ул Часовая д.26,ул,Часовая ,д.26,7839910,муниципальный округ Аэропорт,1960 +2281008,г Москва ул Часовая д.4 кор.1,Москва,ул Часовая д.4 кор.1,ул,Часовая ,д.4 кор.1,7574304,муниципальный округ Аэропорт,1962 +2281008,г Москва ул Часовая д.4 кор.2,Москва,ул Часовая д.4 кор.2,ул,Часовая ,д.4 кор.2,7574313,муниципальный округ Аэропорт,1978 +2281008,г Москва ул Часовая д.5,Москва,ул Часовая д.5,ул,Часовая ,д.5,8229500,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва ул Часовая д.5 кор.А,Москва,ул Часовая д.5 кор.А,ул,Часовая ,д.5 кор.А,7574317,муниципальный округ Аэропорт,1960 +2281008,г Москва ул Часовая д.6 кор.1,Москва,ул Часовая д.6 кор.1,ул,Часовая ,д.6 кор.1,7574321,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва ул Часовая д.6 кор.2,Москва,ул Часовая д.6 кор.2,ул,Часовая ,д.6 кор.2,7574326,муниципальный округ Аэропорт,1958 +2281008,г Москва ул Часовая д.7 кор.1,Москва,ул Часовая д.7 кор.1,ул,Часовая ,д.7 кор.1,7574329,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва ул Часовая д.7 кор.2,Москва,ул Часовая д.7 кор.2,ул,Часовая ,д.7 кор.2,7574333,муниципальный округ Аэропорт,1962 +2281008,г Москва ул Часовая д.8,Москва,ул Часовая д.8,ул,Часовая ,д.8,7574338,муниципальный округ Аэропорт,1960 +2281008,г Москва ул Часовая д.9,Москва,ул Часовая д.9,ул,Часовая ,д.9,7574342,муниципальный округ Аэропорт,1961 +2281008,г Москва ул Черняховского д.11 кор.1,Москва,ул Черняховского д.11 кор.1,ул,Черняховского ,д.11 кор.1,7574614,муниципальный округ Аэропорт,1962 +2281008,г Москва ул Черняховского д.11 кор.2,Москва,ул Черняховского д.11 кор.2,ул,Черняховского ,д.11 кор.2,7574854,муниципальный округ Аэропорт,1963 +2281008,г Москва ул Черняховского д.12,Москва,ул Черняховского д.12,ул,Черняховского ,д.12,8200045,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Черняховского д.13,Москва,ул Черняховского д.13,ул,Черняховского ,д.13,7574849,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва ул Черняховского д.14,Москва,ул Черняховского д.14,ул,Черняховского ,д.14,7574887,муниципальный округ Аэропорт,1958 +2281008,г Москва ул Черняховского д.15 кор.1,Москва,ул Черняховского д.15 кор.1,ул,Черняховского ,д.15 кор.1,7575001,муниципальный округ Аэропорт,1958 +2281008,г Москва ул Черняховского д.15 кор.2,Москва,ул Черняховского д.15 кор.2,ул,Черняховского ,д.15 кор.2,7575008,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва ул Черняховского д.15 кор.4,Москва,ул Черняховского д.15 кор.4,ул,Черняховского ,д.15 кор.4,7575018,муниципальный округ Аэропорт,1960 +2281008,г Москва ул Черняховского д.17 кор.1,Москва,ул Черняховского д.17 кор.1,ул,Черняховского ,д.17 кор.1,7575024,муниципальный округ Аэропорт,1958 +2281008,г Москва ул Черняховского д.17 кор.2,Москва,ул Черняховского д.17 кор.2,ул,Черняховского ,д.17 кор.2,7575028,муниципальный округ Аэропорт,1959 +2281008,г Москва ул Черняховского д.17 кор.3,Москва,ул Черняховского д.17 кор.3,ул,Черняховского ,д.17 кор.3,7575033,муниципальный округ Аэропорт,1960 +2281008,г Москва ул Черняховского д.17 кор.4,Москва,ул Черняховского д.17 кор.4,ул,Черняховского ,д.17 кор.4,7575043,муниципальный округ Аэропорт,1960 +2281008,г Москва ул Черняховского д.6,Москва,ул Черняховского д.6,ул,Черняховского ,д.6,8200042,муниципальный округ Аэропорт,н.д. +2281008,г Москва ул Черняховского д.7,Москва,ул Черняховского д.7,ул,Черняховского ,д.7,7574536,муниципальный округ Аэропорт,1961 +2281008,г Москва ул Черняховского д.8,Москва,ул Черняховского д.8,ул,Черняховского ,д.8,7823173,муниципальный округ Аэропорт,1958 +2281008,г Москва ул Черняховского д.8А,Москва,ул Черняховского д.8А,ул,Черняховского ,д.8А,8229503,муниципальный округ Аэропорт,1971 +2281008,г Москва ул Черняховского д.9 кор.1,Москва,ул Черняховского д.9 кор.1,ул,Черняховского ,д.9 кор.1,7574559,муниципальный округ Аэропорт,1972 +2281008,г Москва ул Черняховского д.9 кор.2,Москва,ул Черняховского д.9 кор.2,ул,Черняховского ,д.9 кор.2,7574572,муниципальный округ Аэропорт,1972 +2281008,г Москва ул Черняховского д.9 кор.3,Москва,ул Черняховского д.9 кор.3,ул,Черняховского ,д.9 кор.3,7574580,муниципальный округ Аэропорт,1973 +2281008,г Москва ул Черняховского д.9 кор.4,Москва,ул Черняховского д.9 кор.4,ул,Черняховского ,д.9 кор.4,7574586,муниципальный округ Аэропорт,1975 +2281009,г Москва аллея Беговая д.3,Москва,аллея Беговая д.3,аллея,Беговая ,д.3,8041984,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва аллея Беговая д.5,Москва,аллея Беговая д.5,аллея,Беговая ,д.5,8041986,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва аллея Беговая д.5 кор.2,Москва,аллея Беговая д.5 кор.2,аллея,Беговая ,д.5 кор.2,8042309,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва аллея Беговая д.5 кор.3,Москва,аллея Беговая д.5 кор.3,аллея,Беговая ,д.5 кор.3,8042298,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва аллея Беговая д.7 кор.2,Москва,аллея Беговая д.7 кор.2,аллея,Беговая ,д.7 кор.2,8042129,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва аллея Беговая д.9,Москва,аллея Беговая д.9,аллея,Беговая ,д.9,8042121,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва аллея Скаковая д.9,Москва,аллея Скаковая д.9,аллея,Скаковая ,д.9,8042138,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пер Расковой д.17,Москва,пер Расковой д.17,пер,Расковой ,д.17,8041765,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пер Расковой д.19/23,Москва,пер Расковой д.19/23,пер,Расковой ,д.19/23,8041766,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пер Расковой д.24,Москва,пер Расковой д.24,пер,Расковой ,д.24,8041922,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пр-кт Ленинградский д.1,Москва,пр-кт Ленинградский д.1,пр-кт,Ленинградский ,д.1,8042059,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пр-кт Ленинградский д.10,Москва,пр-кт Ленинградский д.10,пр-кт,Ленинградский ,д.10,8041853,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пр-кт Ленинградский д.11 строение 2,Москва,пр-кт Ленинградский д.11 строение 2,пр-кт,Ленинградский ,д.11 строение 2,8042095,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пр-кт Ленинградский д.12,Москва,пр-кт Ленинградский д.12,пр-кт,Ленинградский ,д.12,8041852,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пр-кт Ленинградский д.13 строение 1,Москва,пр-кт Ленинградский д.13 строение 1,пр-кт,Ленинградский ,д.13 строение 1,8042145,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пр-кт Ленинградский д.13 строение 1а,Москва,пр-кт Ленинградский д.13 строение 1а,пр-кт,Ленинградский ,д.13 строение 1а,8042161,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пр-кт Ленинградский д.14 строение 1,Москва,пр-кт Ленинградский д.14 строение 1,пр-кт,Ленинградский ,д.14 строение 1,8041832,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пр-кт Ленинградский д.14 строение 4,Москва,пр-кт Ленинградский д.14 строение 4,пр-кт,Ленинградский ,д.14 строение 4,8041841,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пр-кт Ленинградский д.14 строение 5,Москва,пр-кт Ленинградский д.14 строение 5,пр-кт,Ленинградский ,д.14 строение 5,8041835,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пр-кт Ленинградский д.18,Москва,пр-кт Ленинградский д.18,пр-кт,Ленинградский ,д.18,8041845,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пр-кт Ленинградский д.19,Москва,пр-кт Ленинградский д.19,пр-кт,Ленинградский ,д.19,8042030,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пр-кт Ленинградский д.2,Москва,пр-кт Ленинградский д.2,пр-кт,Ленинградский ,д.2,8041848,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пр-кт Ленинградский д.26 кор.1,Москва,пр-кт Ленинградский д.26 кор.1,пр-кт,Ленинградский ,д.26 кор.1,8041793,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пр-кт Ленинградский д.26 кор.2,Москва,пр-кт Ленинградский д.26 кор.2,пр-кт,Ленинградский ,д.26 кор.2,8041791,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пр-кт Ленинградский д.27,Москва,пр-кт Ленинградский д.27,пр-кт,Ленинградский ,д.27,8042004,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пр-кт Ленинградский д.28,Москва,пр-кт Ленинградский д.28,пр-кт,Ленинградский ,д.28,8041798,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пр-кт Ленинградский д.33 кор.а,Москва,пр-кт Ленинградский д.33 кор.а,пр-кт,Ленинградский ,д.33 кор.а,8042357,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пр-кт Ленинградский д.35,Москва,пр-кт Ленинградский д.35,пр-кт,Ленинградский ,д.35,8042332,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пр-кт Ленинградский д.4/2,Москва,пр-кт Ленинградский д.4/2,пр-кт,Ленинградский ,д.4/2,8041847,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пр-кт Ленинградский д.5 строение 2,Москва,пр-кт Ленинградский д.5 строение 2,пр-кт,Ленинградский ,д.5 строение 2,8042015,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пр-кт Ленинградский д.5 строение 3,Москва,пр-кт Ленинградский д.5 строение 3,пр-кт,Ленинградский ,д.5 строение 3,8042008,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва пр-кт Ленинградский д.9,Москва,пр-кт Ленинградский д.9,пр-кт,Ленинградский ,д.9,8042087,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва проезд Беговой д.7,Москва,проезд Беговой д.7,проезд,Беговой ,д.7,8041739,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва проезд Беговой д.8,Москва,проезд Беговой д.8,проезд,Беговой ,д.8,8041522,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Беговая д.11,Москва,ул Беговая д.11,ул,Беговая ,д.11,8041729,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Беговая д.13,Москва,ул Беговая д.13,ул,Беговая ,д.13,8041544,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Беговая д.34,Москва,ул Беговая д.34,ул,Беговая ,д.34,8042321,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Беговая д.6 кор.3,Москва,ул Беговая д.6 кор.3,ул,Беговая ,д.6 кор.3,7631105,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Верхняя д.1,Москва,ул Верхняя д.1,ул,Верхняя ,д.1,8042182,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Верхняя д.14/16,Москва,ул Верхняя д.14/16,ул,Верхняя ,д.14/16,8042232,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Верхняя д.18,Москва,ул Верхняя д.18,ул,Верхняя ,д.18,8042208,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Верхняя д.3 кор.1,Москва,ул Верхняя д.3 кор.1,ул,Верхняя ,д.3 кор.1,8042190,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Верхняя д.3 кор.2,Москва,ул Верхняя д.3 кор.2,ул,Верхняя ,д.3 кор.2,8042198,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Масловка Нижн. д.5,Москва,ул Масловка Нижн. д.5,ул,Масловка Нижн. ,д.5,8041975,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Масловка Нижн. д.5 кор.1,Москва,ул Масловка Нижн. д.5 кор.1,ул,Масловка Нижн. ,д.5 кор.1,8041961,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Масловка Нижн. д.5 кор.2,Москва,ул Масловка Нижн. д.5 кор.2,ул,Масловка Нижн. ,д.5 кор.2,8041968,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Масловка Нижн. д.5 кор.3,Москва,ул Масловка Нижн. д.5 кор.3,ул,Масловка Нижн. ,д.5 кор.3,8041965,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Нижняя д.11,Москва,ул Нижняя д.11,ул,Нижняя ,д.11,8042039,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Нижняя д.3,Москва,ул Нижняя д.3,ул,Нижняя ,д.3,8042046,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Нижняя д.4,Москва,ул Нижняя д.4,ул,Нижняя ,д.4,8042217,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Нижняя д.5,Москва,ул Нижняя д.5,ул,Нижняя ,д.5,8042052,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Нижняя д.6,Москва,ул Нижняя д.6,ул,Нижняя ,д.6,8042225,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Нижняя д.7,Москва,ул Нижняя д.7,ул,Нижняя ,д.7,8042056,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Правды д.1,Москва,ул Правды д.1,ул,Правды ,д.1,8041867,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Правды д.1/2,Москва,ул Правды д.1/2,ул,Правды ,д.1/2,8041757,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Правды д.11,Москва,ул Правды д.11,ул,Правды ,д.11,8041950,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Правды д.17/19,Москва,ул Правды д.17/19,ул,Правды ,д.17/19,8041878,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Правды д.2 строение а,Москва,ул Правды д.2 строение а,ул,Правды ,д.2 строение а,8041801,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Правды д.3/1,Москва,ул Правды д.3/1,ул,Правды ,д.3/1,8041751,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Правды д.33 строение 3,Москва,ул Правды д.33 строение 3,ул,Правды ,д.33 строение 3,8041980,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Правды д.4,Москва,ул Правды д.4,ул,Правды ,д.4,8041767,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Правды д.5,Москва,ул Правды д.5,ул,Правды ,д.5,8041868,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Правды д.6/34,Москва,ул Правды д.6/34,ул,Правды ,д.6/34,8041860,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Правды д.7/9,Москва,ул Правды д.7/9,ул,Правды ,д.7/9,8041953,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Расковой д.10,Москва,ул Расковой д.10,ул,Расковой ,д.10,8041779,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Расковой д.12,Москва,ул Расковой д.12,ул,Расковой ,д.12,8041774,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Расковой д.14,Москва,ул Расковой д.14,ул,Расковой ,д.14,8041857,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Расковой д.16/18,Москва,ул Расковой д.16/18,ул,Расковой ,д.16/18,8041957,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Расковой д.16/26 кор.1,Москва,ул Расковой д.16/26 кор.1,ул,Расковой ,д.16/26 кор.1,8041891,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Расковой д.16/26 кор.2,Москва,ул Расковой д.16/26 кор.2,ул,Расковой ,д.16/26 кор.2,8041884,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Расковой д.16/26 кор.3,Москва,ул Расковой д.16/26 кор.3,ул,Расковой ,д.16/26 кор.3,8041887,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Расковой д.22 кор.1,Москва,ул Расковой д.22 кор.1,ул,Расковой ,д.22 кор.1,8041871,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Расковой д.22 кор.2,Москва,ул Расковой д.22 кор.2,ул,Расковой ,д.22 кор.2,8041873,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Расковой д.22 строение а,Москва,ул Расковой д.22 строение а,ул,Расковой ,д.22 строение а,8041935,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Расковой д.24 строение а,Москва,ул Расковой д.24 строение а,ул,Расковой ,д.24 строение а,8041875,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Расковой д.26/29,Москва,ул Расковой д.26/29,ул,Расковой ,д.26/29,8041940,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Расковой д.8,Москва,ул Расковой д.8,ул,Расковой ,д.8,8041771,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Скаковая д.13 кор.1,Москва,ул Скаковая д.13 кор.1,ул,Скаковая ,д.13 кор.1,8042242,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Скаковая д.13 кор.2,Москва,ул Скаковая д.13 кор.2,ул,Скаковая ,д.13 кор.2,8042257,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Скаковая д.14,Москва,ул Скаковая д.14,ул,Скаковая ,д.14,8041993,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Скаковая д.15 кор.1,Москва,ул Скаковая д.15 кор.1,ул,Скаковая ,д.15 кор.1,8042267,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Скаковая д.15 кор.2,Москва,ул Скаковая д.15 кор.2,ул,Скаковая ,д.15 кор.2,8042252,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Скаковая д.18 кор.2,Москва,ул Скаковая д.18 кор.2,ул,Скаковая ,д.18 кор.2,8042001,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Скаковая д.18 строение а,Москва,ул Скаковая д.18 строение а,ул,Скаковая ,д.18 строение а,8041997,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Скаковая д.34 кор.1,Москва,ул Скаковая д.34 кор.1,ул,Скаковая ,д.34 кор.1,8042020,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Скаковая д.34 кор.2,Москва,ул Скаковая д.34 кор.2,ул,Скаковая ,д.34 кор.2,8042025,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Скаковая д.34 кор.3,Москва,ул Скаковая д.34 кор.3,ул,Скаковая ,д.34 кор.3,8042276,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Скаковая д.34 кор.4,Москва,ул Скаковая д.34 кор.4,ул,Скаковая ,д.34 кор.4,7630824,муниципальный округ Беговой,1977 +2281009,г Москва ул Скаковая д.4/1 кор.1,Москва,ул Скаковая д.4/1 кор.1,ул,Скаковая ,д.4/1 кор.1,8042076,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Скаковая д.4/1 кор.2,Москва,ул Скаковая д.4/1 кор.2,ул,Скаковая ,д.4/1 кор.2,8042065,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Скаковая д.5,Москва,ул Скаковая д.5,ул,Скаковая ,д.5,8373738,муниципальный округ Беговой,1994 +2281009,г Москва ул Скаковая д.7/21 строение а,Москва,ул Скаковая д.7/21 строение а,ул,Скаковая ,д.7/21 строение а,8042035,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Ямского Поля 1-я д.24,Москва,ул Ямского Поля 1-я д.24,ул,Ямского Поля 1-я ,д.24,8041806,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Ямского Поля 3-я д.13,Москва,ул Ямского Поля 3-я д.13,ул,Ямского Поля 3-я ,д.13,8041862,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Ямского Поля 3-я д.17,Москва,ул Ямского Поля 3-я д.17,ул,Ямского Поля 3-я ,д.17,8041866,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Ямского Поля 5-я д.23/25 кор.1,Москва,ул Ямского Поля 5-я д.23/25 кор.1,ул,Ямского Поля 5-я ,д.23/25 кор.1,8041879,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Ямского Поля 5-я д.23/25 кор.2,Москва,ул Ямского Поля 5-я д.23/25 кор.2,ул,Ямского Поля 5-я ,д.23/25 кор.2,8041881,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281009,г Москва ул Ямского Поля 5-я д.27,Москва,ул Ямского Поля 5-я д.27,ул,Ямского Поля 5-я ,д.27,8041946,муниципальный округ Беговой,н.д. +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.10 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.10 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.10 кор.1,7929247,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.10 кор.2,Москва,б-р Бескудниковский д.10 кор.2,б-р,Бескудниковский ,д.10 кор.2,7929249,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.10 кор.3,Москва,б-р Бескудниковский д.10 кор.3,б-р,Бескудниковский ,д.10 кор.3,7929251,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.10 кор.4,Москва,б-р Бескудниковский д.10 кор.4,б-р,Бескудниковский ,д.10 кор.4,7929254,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.10 кор.5,Москва,б-р Бескудниковский д.10 кор.5,б-р,Бескудниковский ,д.10 кор.5,7875685,муниципальный округ Бескудниковский,2002 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.11 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.11 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.11 кор.1,7650380,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.11 кор.2,Москва,б-р Бескудниковский д.11 кор.2,б-р,Бескудниковский ,д.11 кор.2,7929333,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.11 кор.3,Москва,б-р Бескудниковский д.11 кор.3,б-р,Бескудниковский ,д.11 кор.3,7651740,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.13/10,Москва,б-р Бескудниковский д.13/10,б-р,Бескудниковский ,д.13/10,7929340,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.15 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.15 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.15 кор.1,7875737,муниципальный округ Бескудниковский,1980 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.16 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.16 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.16 кор.1,7875756,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.16 кор.2,Москва,б-р Бескудниковский д.16 кор.2,б-р,Бескудниковский ,д.16 кор.2,7875769,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.16 кор.3,Москва,б-р Бескудниковский д.16 кор.3,б-р,Бескудниковский ,д.16 кор.3,7929256,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.16 кор.4,Москва,б-р Бескудниковский д.16 кор.4,б-р,Бескудниковский ,д.16 кор.4,7929259,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.17 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.17 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.17 кор.1,7929320,муниципальный округ Бескудниковский,2010 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.19 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.19 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.19 кор.1,7929315,муниципальный округ Бескудниковский,2010 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.19 кор.2,Москва,б-р Бескудниковский д.19 кор.2,б-р,Бескудниковский ,д.19 кор.2,7929318,муниципальный округ Бескудниковский,2010 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.2 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.2 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.2 кор.1,7875788,муниципальный округ Бескудниковский,1999 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.2 кор.2,Москва,б-р Бескудниковский д.2 кор.2,б-р,Бескудниковский ,д.2 кор.2,7921714,муниципальный округ Бескудниковский,1999 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.2 кор.3,Москва,б-р Бескудниковский д.2 кор.3,б-р,Бескудниковский ,д.2 кор.3,7651762,муниципальный округ Бескудниковский,1998 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.20 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.20 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.20 кор.1,7929262,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.20 кор.2,Москва,б-р Бескудниковский д.20 кор.2,б-р,Бескудниковский ,д.20 кор.2,7929263,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.20 кор.3,Москва,б-р Бескудниковский д.20 кор.3,б-р,Бескудниковский ,д.20 кор.3,7929265,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.20 кор.4,Москва,б-р Бескудниковский д.20 кор.4,б-р,Бескудниковский ,д.20 кор.4,7929266,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.20 кор.5,Москва,б-р Бескудниковский д.20 кор.5,б-р,Бескудниковский ,д.20 кор.5,7875810,муниципальный округ Бескудниковский,2005 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.21 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.21 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.21 кор.1,7929327,муниципальный округ Бескудниковский,2010 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.21 кор.2,Москва,б-р Бескудниковский д.21 кор.2,б-р,Бескудниковский ,д.21 кор.2,7929329,муниципальный округ Бескудниковский,2010 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.22,Москва,б-р Бескудниковский д.22,б-р,Бескудниковский ,д.22,7875834,муниципальный округ Бескудниковский,2003 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.23 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.23 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.23 кор.1,7929269,муниципальный округ Бескудниковский,1992 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.24 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.24 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.24 кор.1,7651777,муниципальный округ Бескудниковский,2004 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.28 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.28 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.28 кор.1,7929271,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.28 кор.2,Москва,б-р Бескудниковский д.28 кор.2,б-р,Бескудниковский ,д.28 кор.2,7929275,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.28 кор.3,Москва,б-р Бескудниковский д.28 кор.3,б-р,Бескудниковский ,д.28 кор.3,7929279,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.28 кор.4,Москва,б-р Бескудниковский д.28 кор.4,б-р,Бескудниковский ,д.28 кор.4,7929281,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.28 кор.5,Москва,б-р Бескудниковский д.28 кор.5,б-р,Бескудниковский ,д.28 кор.5,7875854,муниципальный округ Бескудниковский,2007 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.29 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.29 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.29 кор.1,7875868,муниципальный округ Бескудниковский,1988 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.3 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.3 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.3 кор.1,7651766,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.30 кор.2,Москва,б-р Бескудниковский д.30 кор.2,б-р,Бескудниковский ,д.30 кор.2,7929282,муниципальный округ Бескудниковский,2006 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.30 кор.3,Москва,б-р Бескудниковский д.30 кор.3,б-р,Бескудниковский ,д.30 кор.3,7651787,муниципальный округ Бескудниковский,2005 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.30 кор.4,Москва,б-р Бескудниковский д.30 кор.4,б-р,Бескудниковский ,д.30 кор.4,7929284,муниципальный округ Бескудниковский,2005 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.32 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.32 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.32 кор.1,7929287,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.32 кор.2,Москва,б-р Бескудниковский д.32 кор.2,б-р,Бескудниковский ,д.32 кор.2,7929289,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.32 кор.3,Москва,б-р Бескудниковский д.32 кор.3,б-р,Бескудниковский ,д.32 кор.3,7929291,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.32 кор.4,Москва,б-р Бескудниковский д.32 кор.4,б-р,Бескудниковский ,д.32 кор.4,7929293,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.32 кор.5,Москва,б-р Бескудниковский д.32 кор.5,б-р,Бескудниковский ,д.32 кор.5,7875888,муниципальный округ Бескудниковский,2007 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.32 кор.6,Москва,б-р Бескудниковский д.32 кор.6,б-р,Бескудниковский ,д.32 кор.6,7875900,муниципальный округ Бескудниковский,2006 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.36 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.36 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.36 кор.1,7875963,муниципальный округ Бескудниковский,1978 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.36 кор.2,Москва,б-р Бескудниковский д.36 кор.2,б-р,Бескудниковский ,д.36 кор.2,7875980,муниципальный округ Бескудниковский,1978 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.36 кор.3,Москва,б-р Бескудниковский д.36 кор.3,б-р,Бескудниковский ,д.36 кор.3,7919164,муниципальный округ Бескудниковский,1978 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.36 кор.4,Москва,б-р Бескудниковский д.36 кор.4,б-р,Бескудниковский ,д.36 кор.4,7919412,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.38 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.38 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.38 кор.1,7929294,муниципальный округ Бескудниковский,2008 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.39,Москва,б-р Бескудниковский д.39,б-р,Бескудниковский ,д.39,7929367,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.4,Москва,б-р Бескудниковский д.4,б-р,Бескудниковский ,д.4,7929243,муниципальный округ Бескудниковский,1997 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.40 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.40 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.40 кор.1,7929297,муниципальный округ Бескудниковский,1966 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.40 кор.2,Москва,б-р Бескудниковский д.40 кор.2,б-р,Бескудниковский ,д.40 кор.2,7929301,муниципальный округ Бескудниковский,1967 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.40 кор.3,Москва,б-р Бескудниковский д.40 кор.3,б-р,Бескудниковский ,д.40 кор.3,7929303,муниципальный округ Бескудниковский,1967 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.44,Москва,б-р Бескудниковский д.44,б-р,Бескудниковский ,д.44,7929342,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.45,Москва,б-р Бескудниковский д.45,б-р,Бескудниковский ,д.45,7651794,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.46 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.46 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.46 кор.1,7929344,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.46 кор.2,Москва,б-р Бескудниковский д.46 кор.2,б-р,Бескудниковский ,д.46 кор.2,7919415,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.46 кор.3,Москва,б-р Бескудниковский д.46 кор.3,б-р,Бескудниковский ,д.46 кор.3,7919441,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.46 строение 7,Москва,б-р Бескудниковский д.46 строение 7,б-р,Бескудниковский ,д.46 строение 7,7651837,муниципальный округ Бескудниковский,н.д. +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.47,Москва,б-р Бескудниковский д.47,б-р,Бескудниковский ,д.47,7651802,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.48 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.48 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.48 кор.1,7929345,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.48 кор.3,Москва,б-р Бескудниковский д.48 кор.3,б-р,Бескудниковский ,д.48 кор.3,7921216,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.48 кор.4,Москва,б-р Бескудниковский д.48 кор.4,б-р,Бескудниковский ,д.48 кор.4,7929347,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.48 кор.5,Москва,б-р Бескудниковский д.48 кор.5,б-р,Бескудниковский ,д.48 кор.5,7929349,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.48 кор.6,Москва,б-р Бескудниковский д.48 кор.6,б-р,Бескудниковский ,д.48 кор.6,7651806,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.48 кор.7,Москва,б-р Бескудниковский д.48 кор.7,б-р,Бескудниковский ,д.48 кор.7,7651860,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.49,Москва,б-р Бескудниковский д.49,б-р,Бескудниковский ,д.49,7921225,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.5 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.5 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.5 кор.1,7651873,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.50,Москва,б-р Бескудниковский д.50,б-р,Бескудниковский ,д.50,7929359,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.51,Москва,б-р Бескудниковский д.51,б-р,Бескудниковский ,д.51,7929362,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.52,Москва,б-р Бескудниковский д.52,б-р,Бескудниковский ,д.52,7929365,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.54,Москва,б-р Бескудниковский д.54,б-р,Бескудниковский ,д.54,7651882,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.55 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.55 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.55 кор.1,7921233,муниципальный округ Бескудниковский,1969 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.55 кор.2,Москва,б-р Бескудниковский д.55 кор.2,б-р,Бескудниковский ,д.55 кор.2,7921238,муниципальный округ Бескудниковский,1968 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.55 кор.3,Москва,б-р Бескудниковский д.55 кор.3,б-р,Бескудниковский ,д.55 кор.3,7921248,муниципальный округ Бескудниковский,1968 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.56 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.56 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.56 кор.1,7929306,муниципальный округ Бескудниковский,2008 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.57 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.57 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.57 кор.1,7921253,муниципальный округ Бескудниковский,1968 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.57 кор.2,Москва,б-р Бескудниковский д.57 кор.2,б-р,Бескудниковский ,д.57 кор.2,7921254,муниципальный округ Бескудниковский,1968 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.57 кор.3,Москва,б-р Бескудниковский д.57 кор.3,б-р,Бескудниковский ,д.57 кор.3,7921259,муниципальный округ Бескудниковский,1969 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.58 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.58 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.58 кор.1,7929307,муниципальный округ Бескудниковский,2008 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.58 кор.2,Москва,б-р Бескудниковский д.58 кор.2,б-р,Бескудниковский ,д.58 кор.2,7929309,муниципальный округ Бескудниковский,2009 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.58 кор.3,Москва,б-р Бескудниковский д.58 кор.3,б-р,Бескудниковский ,д.58 кор.3,7929311,муниципальный округ Бескудниковский,2008 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.6 кор.2,Москва,б-р Бескудниковский д.6 кор.2,б-р,Бескудниковский ,д.6 кор.2,7921261,муниципальный округ Бескудниковский,2002 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.6 кор.3,Москва,б-р Бескудниковский д.6 кор.3,б-р,Бескудниковский ,д.6 кор.3,7921263,муниципальный округ Бескудниковский,2001 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.6 кор.4,Москва,б-р Бескудниковский д.6 кор.4,б-р,Бескудниковский ,д.6 кор.4,7929244,муниципальный округ Бескудниковский,2001 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.7 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.7 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.7 кор.1,7929330,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.7 кор.2,Москва,б-р Бескудниковский д.7 кор.2,б-р,Бескудниковский ,д.7 кор.2,7651893,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва б-р Бескудниковский д.7 кор.3,Москва,б-р Бескудниковский д.7 кор.3,б-р,Бескудниковский ,д.7 кор.3,7651904,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва пер Бескудниковский д.6,Москва,пер Бескудниковский д.6,пер,Бескудниковский ,д.6,7929573,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва пер Бескудниковский д.8,Москва,пер Бескудниковский д.8,пер,Бескудниковский ,д.8,7929574,муниципальный округ Бескудниковский,1963 +2281010,г Москва пер Рогачевский д.4 кор.1,Москва,пер Рогачевский д.4 кор.1,пер,Рогачевский ,д.4 кор.1,7929585,муниципальный округ Бескудниковский,2010 +2281010,г Москва проезд Бескудниковский д.2 кор.1,Москва,проезд Бескудниковский д.2 кор.1,проезд,Бескудниковский ,д.2 кор.1,7921274,муниципальный округ Бескудниковский,2007 +2281010,г Москва проезд Бескудниковский д.2 кор.2,Москва,проезд Бескудниковский д.2 кор.2,проезд,Бескудниковский ,д.2 кор.2,7921277,муниципальный округ Бескудниковский,2007 +2281010,г Москва проезд Бескудниковский д.4 кор.1,Москва,проезд Бескудниковский д.4 кор.1,проезд,Бескудниковский ,д.4 кор.1,7929372,муниципальный округ Бескудниковский,2007 +2281010,г Москва проезд Бескудниковский д.4 кор.2,Москва,проезд Бескудниковский д.4 кор.2,проезд,Бескудниковский ,д.4 кор.2,7929375,муниципальный округ Бескудниковский,2007 +2281010,г Москва ул 800-летия Москвы д.16 кор.1,Москва,ул 800-летия Москвы д.16 кор.1,ул,800-летия Москвы ,д.16 кор.1,7929389,муниципальный округ Бескудниковский,1967 +2281010,г Москва ул 800-летия Москвы д.4 кор.1,Москва,ул 800-летия Москвы д.4 кор.1,ул,800-летия Москвы ,д.4 кор.1,7921308,муниципальный округ Бескудниковский,1985 +2281010,г Москва ул 800-летия Москвы д.4 кор.2,Москва,ул 800-летия Москвы д.4 кор.2,ул,800-летия Москвы ,д.4 кор.2,7662103,муниципальный округ Бескудниковский,1985 +2281010,г Москва ул Дубнинская д.1,Москва,ул Дубнинская д.1,ул,Дубнинская ,д.1,7921500,муниципальный округ Бескудниковский,1966 +2281010,г Москва ул Дубнинская д.27 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.27 кор.1,ул,Дубнинская ,д.27 кор.1,7929213,муниципальный округ Бескудниковский,2002 +2281010,г Москва ул Дубнинская д.27 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.27 кор.2,ул,Дубнинская ,д.27 кор.2,7929216,муниципальный округ Бескудниковский,2003 +2281010,г Москва ул Дубнинская д.29 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.29 кор.1,ул,Дубнинская ,д.29 кор.1,7652101,муниципальный округ Бескудниковский,2002 +2281010,г Москва ул Дубнинская д.3,Москва,ул Дубнинская д.3,ул,Дубнинская ,д.3,7921504,муниципальный округ Бескудниковский,1997 +2281010,г Москва ул Дубнинская д.35,Москва,ул Дубнинская д.35,ул,Дубнинская ,д.35,7652108,муниципальный округ Бескудниковский,2004 +2281010,г Москва ул Дубнинская д.37 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.37 кор.1,ул,Дубнинская ,д.37 кор.1,7929220,муниципальный округ Бескудниковский,2004 +2281010,г Москва ул Дубнинская д.37 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.37 кор.2,ул,Дубнинская ,д.37 кор.2,7929221,муниципальный округ Бескудниковский,2005 +2281010,г Москва ул Дубнинская д.39,Москва,ул Дубнинская д.39,ул,Дубнинская ,д.39,7921513,муниципальный округ Бескудниковский,2004 +2281010,г Москва ул Дубнинская д.43,Москва,ул Дубнинская д.43,ул,Дубнинская ,д.43,7921518,муниципальный округ Бескудниковский,2005 +2281010,г Москва ул Дубнинская д.45 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.45 кор.1,ул,Дубнинская ,д.45 кор.1,7652120,муниципальный округ Бескудниковский,2005 +2281010,г Москва ул Дубнинская д.47 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.47 кор.1,ул,Дубнинская ,д.47 кор.1,7929224,муниципальный округ Бескудниковский,2005 +2281010,г Москва ул Дубнинская д.5 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.5 кор.1,ул,Дубнинская ,д.5 кор.1,7923731,муниципальный округ Бескудниковский,1999 +2281010,г Москва ул Дубнинская д.5 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.5 кор.2,ул,Дубнинская ,д.5 кор.2,7923732,муниципальный округ Бескудниковский,1999 +2281010,г Москва ул Дубнинская д.53 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.53 кор.1,ул,Дубнинская ,д.53 кор.1,7921520,муниципальный округ Бескудниковский,2007 +2281010,г Москва ул Дубнинская д.53 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.53 кор.2,ул,Дубнинская ,д.53 кор.2,7921530,муниципальный округ Бескудниковский,2006 +2281010,г Москва ул Дубнинская д.53 кор.3,Москва,ул Дубнинская д.53 кор.3,ул,Дубнинская ,д.53 кор.3,7921535,муниципальный округ Бескудниковский,2006 +2281010,г Москва ул Дубнинская д.61,Москва,ул Дубнинская д.61,ул,Дубнинская ,д.61,7929233,муниципальный округ Бескудниковский,1972 +2281010,г Москва ул Дубнинская д.69 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.69 кор.1,ул,Дубнинская ,д.69 кор.1,7921539,муниципальный округ Бескудниковский,1979 +2281010,г Москва ул Дубнинская д.69 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.69 кор.2,ул,Дубнинская ,д.69 кор.2,7929235,муниципальный округ Бескудниковский,1987 +2281010,г Москва ул Дубнинская д.69 кор.3,Москва,ул Дубнинская д.69 кор.3,ул,Дубнинская ,д.69 кор.3,7929236,муниципальный округ Бескудниковский,1976 +2281010,г Москва ул Селигерская д.12 кор.2,Москва,ул Селигерская д.12 кор.2,ул,Селигерская ,д.12 кор.2,7929506,муниципальный округ Бескудниковский,2011 +2281010,г Москва ул Селигерская д.14,Москва,ул Селигерская д.14,ул,Селигерская ,д.14,7929510,муниципальный округ Бескудниковский,1973 +2281010,г Москва ул Селигерская д.18 кор.1,Москва,ул Селигерская д.18 кор.1,ул,Селигерская ,д.18 кор.1,7929514,муниципальный округ Бескудниковский,2010 +2281010,г Москва ул Селигерская д.18 кор.2,Москва,ул Селигерская д.18 кор.2,ул,Селигерская ,д.18 кор.2,7929517,муниципальный округ Бескудниковский,2010 +2281010,г Москва ул Селигерская д.18 кор.3,Москва,ул Селигерская д.18 кор.3,ул,Селигерская ,д.18 кор.3,7929520,муниципальный округ Бескудниковский,2010 +2281010,г Москва ул Селигерская д.18 кор.4,Москва,ул Селигерская д.18 кор.4,ул,Селигерская ,д.18 кор.4,7929522,муниципальный округ Бескудниковский,2010 +2281010,г Москва ул Селигерская д.2,Москва,ул Селигерская д.2,ул,Селигерская ,д.2,7652140,муниципальный округ Бескудниковский,1966 +2281010,г Москва ул Селигерская д.22 кор.2,Москва,ул Селигерская д.22 кор.2,ул,Селигерская ,д.22 кор.2,7921607,муниципальный округ Бескудниковский,1972 +2281010,г Москва ул Селигерская д.28,Москва,ул Селигерская д.28,ул,Селигерская ,д.28,7631079,муниципальный округ Бескудниковский,1970 +2281010,г Москва ул Селигерская д.32,Москва,ул Селигерская д.32,ул,Селигерская ,д.32,7929526,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва ул Селигерская д.34,Москва,ул Селигерская д.34,ул,Селигерская ,д.34,7929511,муниципальный округ Бескудниковский,1971 +2281010,г Москва ул Селигерская д.36,Москва,ул Селигерская д.36,ул,Селигерская ,д.36,7921619,муниципальный округ Бескудниковский,1970 +2281010,г Москва ул Селигерская д.4,Москва,ул Селигерская д.4,ул,Селигерская ,д.4,7929525,муниципальный округ Бескудниковский,1978 +2281010,г Москва ул Селигерская д.6,Москва,ул Селигерская д.6,ул,Селигерская ,д.6,7652149,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.101,Москва,ш Дмитровское д.101,ш,Дмитровское ,д.101,7929411,муниципальный округ Бескудниковский,1968 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.103,Москва,ш Дмитровское д.103,ш,Дмитровское ,д.103,7929413,муниципальный округ Бескудниковский,1968 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.105 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.105 кор.1,ш,Дмитровское ,д.105 кор.1,7929414,муниципальный округ Бескудниковский,1967 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.105 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.105 кор.2,ш,Дмитровское ,д.105 кор.2,7929416,муниципальный округ Бескудниковский,1967 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.105 кор.3,Москва,ш Дмитровское д.105 кор.3,ш,Дмитровское ,д.105 кор.3,7921319,муниципальный округ Бескудниковский,1966 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.105 кор.3,Москва,ш Дмитровское д.105 кор.3,ш,Дмитровское ,д.105 кор.3,7921318,муниципальный округ Бескудниковский,н.д. +2281010,г Москва ш Дмитровское д.64 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.64 кор.1,ш,Дмитровское ,д.64 кор.1,7929394,муниципальный округ Бескудниковский,1984 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.64 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.64 кор.2,ш,Дмитровское ,д.64 кор.2,7921375,муниципальный округ Бескудниковский,1966 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.64 кор.3,Москва,ш Дмитровское д.64 кор.3,ш,Дмитровское ,д.64 кор.3,7929396,муниципальный округ Бескудниковский,1984 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.64 кор.4,Москва,ш Дмитровское д.64 кор.4,ш,Дмитровское ,д.64 кор.4,7921377,муниципальный округ Бескудниковский,1997 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.64 кор.5,Москва,ш Дмитровское д.64 кор.5,ш,Дмитровское ,д.64 кор.5,7929397,муниципальный округ Бескудниковский,1998 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.66,Москва,ш Дмитровское д.66,ш,Дмитровское ,д.66,7652037,муниципальный округ Бескудниковский,1969 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.68,Москва,ш Дмитровское д.68,ш,Дмитровское ,д.68,7652046,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.70 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.70 кор.1,ш,Дмитровское ,д.70 кор.1,7652059,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.70 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.70 кор.2,ш,Дмитровское ,д.70 кор.2,7652066,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.74 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.74 кор.1,ш,Дмитровское ,д.74 кор.1,7929462,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.74 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.74 кор.2,ш,Дмитровское ,д.74 кор.2,7929463,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.74 кор.3,Москва,ш Дмитровское д.74 кор.3,ш,Дмитровское ,д.74 кор.3,7929465,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.76 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.76 кор.1,ш,Дмитровское ,д.76 кор.1,7631074,муниципальный округ Бескудниковский,1969 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.89 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.89 кор.1,ш,Дмитровское ,д.89 кор.1,7929469,муниципальный округ Бескудниковский,1985 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.89 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.89 кор.2,ш,Дмитровское ,д.89 кор.2,7929471,муниципальный округ Бескудниковский,1984 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.89 кор.3,Москва,ш Дмитровское д.89 кор.3,ш,Дмитровское ,д.89 кор.3,7921381,муниципальный округ Бескудниковский,н.д. +2281010,г Москва ш Дмитровское д.89 кор.3,Москва,ш Дмитровское д.89 кор.3,ш,Дмитровское ,д.89 кор.3,7921382,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.89 кор.4,Москва,ш Дмитровское д.89 кор.4,ш,Дмитровское ,д.89 кор.4,7921392,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.94 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.94 кор.1,ш,Дмитровское ,д.94 кор.1,7921401,муниципальный округ Бескудниковский,2008 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.95 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.95 кор.1,ш,Дмитровское ,д.95 кор.1,7921411,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.95 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.95 кор.2,ш,Дмитровское ,д.95 кор.2,7929473,муниципальный округ Бескудниковский,1984 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.96 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.96 кор.1,ш,Дмитровское ,д.96 кор.1,7929400,муниципальный округ Бескудниковский,2008 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.96 кор.3,Москва,ш Дмитровское д.96 кор.3,ш,Дмитровское ,д.96 кор.3,7929402,муниципальный округ Бескудниковский,2009 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.96 кор.4,Москва,ш Дмитровское д.96 кор.4,ш,Дмитровское ,д.96 кор.4,7929403,муниципальный округ Бескудниковский,2008 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.96 кор.5,Москва,ш Дмитровское д.96 кор.5,ш,Дмитровское ,д.96 кор.5,7929405,муниципальный округ Бескудниковский,2008 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.97 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.97 кор.1,ш,Дмитровское ,д.97 кор.1,7929475,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.99 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.99 кор.1,ш,Дмитровское ,д.99 кор.1,7652088,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва ш Дмитровское д.99 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.99 кор.2,ш,Дмитровское ,д.99 кор.2,7921483,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва ш Коровинское д.2/38,Москва,ш Коровинское д.2/38,ш,Коровинское ,д.2/38,7929482,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва ш Коровинское д.4 кор.1,Москва,ш Коровинское д.4 кор.1,ш,Коровинское ,д.4 кор.1,7929483,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва ш Коровинское д.4 кор.2,Москва,ш Коровинское д.4 кор.2,ш,Коровинское ,д.4 кор.2,7929485,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва ш Коровинское д.4 кор.3,Москва,ш Коровинское д.4 кор.3,ш,Коровинское ,д.4 кор.3,7652125,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва ш Коровинское д.4 кор.4,Москва,ш Коровинское д.4 кор.4,ш,Коровинское ,д.4 кор.4,7929486,муниципальный округ Бескудниковский,1964 +2281010,г Москва ш Коровинское д.6,Москва,ш Коровинское д.6,ш,Коровинское ,д.6,7652130,муниципальный округ Бескудниковский,1966 +2281010,г Москва ш Коровинское д.6 кор.1,Москва,ш Коровинское д.6 кор.1,ш,Коровинское ,д.6 кор.1,7929479,муниципальный округ Бескудниковский,1987 +2281010,г Москва ш Коровинское д.6 кор.2,Москва,ш Коровинское д.6 кор.2,ш,Коровинское ,д.6 кор.2,7921567,муниципальный округ Бескудниковский,1990 +2281010,г Москва ш Коровинское д.6 кор.3,Москва,ш Коровинское д.6 кор.3,ш,Коровинское ,д.6 кор.3,7921573,муниципальный округ Бескудниковский,1990 +2281010,г Москва ш Коровинское д.8 кор.1,Москва,ш Коровинское д.8 кор.1,ш,Коровинское ,д.8 кор.1,7929495,муниципальный округ Бескудниковский,1966 +2281010,г Москва ш Коровинское д.8 кор.2,Москва,ш Коровинское д.8 кор.2,ш,Коровинское ,д.8 кор.2,7929496,муниципальный округ Бескудниковский,1966 +2281010,г Москва ш Коровинское д.8 кор.3,Москва,ш Коровинское д.8 кор.3,ш,Коровинское ,д.8 кор.3,7929498,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281010,г Москва ш Коровинское д.8 кор.4,Москва,ш Коровинское д.8 кор.4,ш,Коровинское ,д.8 кор.4,7929501,муниципальный округ Бескудниковский,1965 +2281011,г Москва пер Вокзальный д.10,Москва,пер Вокзальный д.10,пер,Вокзальный ,д.10,7841104,муниципальный округ Войковский,1972 +2281011,г Москва пер Вокзальный д.3,Москва,пер Вокзальный д.3,пер,Вокзальный ,д.3,7841038,муниципальный округ Войковский,1960 +2281011,г Москва пер Вокзальный д.3 кор.1,Москва,пер Вокзальный д.3 кор.1,пер,Вокзальный ,д.3 кор.1,7841042,муниципальный округ Войковский,1971 +2281011,г Москва пер Вокзальный д.4,Москва,пер Вокзальный д.4,пер,Вокзальный ,д.4,7841051,муниципальный округ Войковский,1959 +2281011,г Москва пер Вокзальный д.5,Москва,пер Вокзальный д.5,пер,Вокзальный ,д.5,7841056,муниципальный округ Войковский,1939 +2281011,г Москва пер Вокзальный д.6 кор.1,Москва,пер Вокзальный д.6 кор.1,пер,Вокзальный ,д.6 кор.1,7841065,муниципальный округ Войковский,1936 +2281011,г Москва пер Вокзальный д.6 кор.2,Москва,пер Вокзальный д.6 кор.2,пер,Вокзальный ,д.6 кор.2,7841067,муниципальный округ Войковский,1936 +2281011,г Москва пер Вокзальный д.7 кор.1,Москва,пер Вокзальный д.7 кор.1,пер,Вокзальный ,д.7 кор.1,7841071,муниципальный округ Войковский,1958 +2281011,г Москва пер Вокзальный д.7 кор.2,Москва,пер Вокзальный д.7 кор.2,пер,Вокзальный ,д.7 кор.2,7841075,муниципальный округ Войковский,1971 +2281011,г Москва пер Вокзальный д.8 кор.1,Москва,пер Вокзальный д.8 кор.1,пер,Вокзальный ,д.8 кор.1,7841085,муниципальный округ Войковский,1972 +2281011,г Москва пер Вокзальный д.8 кор.2,Москва,пер Вокзальный д.8 кор.2,пер,Вокзальный ,д.8 кор.2,7841086,муниципальный округ Войковский,1975 +2281011,г Москва пер Вокзальный д.9,Москва,пер Вокзальный д.9,пер,Вокзальный ,д.9,7841100,муниципальный округ Войковский,1972 +2281011,г Москва пер Новоподмосковный 1-й д.2/1,Москва,пер Новоподмосковный 1-й д.2/1,пер,Новоподмосковный 1-й ,д.2/1,7840670,муниципальный округ Войковский,1953 +2281011,г Москва пер Новоподмосковный 1-й д.4,Москва,пер Новоподмосковный 1-й д.4,пер,Новоподмосковный 1-й ,д.4,8132396,муниципальный округ Войковский,1954 +2281011,г Москва пер Новоподмосковный 2-й д.10 кор.1,Москва,пер Новоподмосковный 2-й д.10 кор.1,пер,Новоподмосковный 2-й ,д.10 кор.1,7871591,муниципальный округ Войковский,1958 +2281011,г Москва пер Новоподмосковный 2-й д.10 кор.2,Москва,пер Новоподмосковный 2-й д.10 кор.2,пер,Новоподмосковный 2-й ,д.10 кор.2,7840766,муниципальный округ Войковский,1958 +2281011,г Москва пер Новоподмосковный 2-й д.3А,Москва,пер Новоподмосковный 2-й д.3А,пер,Новоподмосковный 2-й ,д.3А,7840679,муниципальный округ Войковский,1960 +2281011,г Москва пер Новоподмосковный 2-й д.4,Москва,пер Новоподмосковный 2-й д.4,пер,Новоподмосковный 2-й ,д.4,7840696,муниципальный округ Войковский,1975 +2281011,г Москва пер Новоподмосковный 2-й д.5,Москва,пер Новоподмосковный 2-й д.5,пер,Новоподмосковный 2-й ,д.5,7840715,муниципальный округ Войковский,1956 +2281011,г Москва пер Новоподмосковный 2-й д.6,Москва,пер Новоподмосковный 2-й д.6,пер,Новоподмосковный 2-й ,д.6,7840725,муниципальный округ Войковский,1974 +2281011,г Москва пер Новоподмосковный 2-й д.8,Москва,пер Новоподмосковный 2-й д.8,пер,Новоподмосковный 2-й ,д.8,7840728,муниципальный округ Войковский,1974 +2281011,г Москва пер Новоподмосковный 3-й д.3 кор.3,Москва,пер Новоподмосковный 3-й д.3 кор.3,пер,Новоподмосковный 3-й ,д.3 кор.3,7840775,муниципальный округ Войковский,1962 +2281011,г Москва пер Новоподмосковный 3-й д.4 кор.4,Москва,пер Новоподмосковный 3-й д.4 кор.4,пер,Новоподмосковный 3-й ,д.4 кор.4,7840777,муниципальный округ Войковский,1956 +2281011,г Москва пер Новоподмосковный 3-й д.6,Москва,пер Новоподмосковный 3-й д.6,пер,Новоподмосковный 3-й ,д.6,7840913,муниципальный округ Войковский,1974 +2281011,г Москва пер Новоподмосковный 3-й д.8 кор.1,Москва,пер Новоподмосковный 3-й д.8 кор.1,пер,Новоподмосковный 3-й ,д.8 кор.1,7840921,муниципальный округ Войковский,1976 +2281011,г Москва пер Новоподмосковный 4-й д.3,Москва,пер Новоподмосковный 4-й д.3,пер,Новоподмосковный 4-й ,д.3,7840936,муниципальный округ Войковский,1939 +2281011,г Москва пер Новоподмосковный 5-й д.4 кор.1,Москва,пер Новоподмосковный 5-й д.4 кор.1,пер,Новоподмосковный 5-й ,д.4 кор.1,8159223,муниципальный округ Войковский,1980 +2281011,г Москва пер Новоподмосковный 5-й д.4 кор.2,Москва,пер Новоподмосковный 5-й д.4 кор.2,пер,Новоподмосковный 5-й ,д.4 кор.2,7632876,муниципальный округ Войковский,1982 +2281011,г Москва пер Новоподмосковный 6-й д.10,Москва,пер Новоподмосковный 6-й д.10,пер,Новоподмосковный 6-й ,д.10,7841268,муниципальный округ Войковский,1955 +2281011,г Москва пер Новоподмосковный 6-й д.12,Москва,пер Новоподмосковный 6-й д.12,пер,Новоподмосковный 6-й ,д.12,7841272,муниципальный округ Войковский,2003 +2281011,г Москва пер Новоподмосковный 6-й д.4,Москва,пер Новоподмосковный 6-й д.4,пер,Новоподмосковный 6-й ,д.4,7841238,муниципальный округ Войковский,1954 +2281011,г Москва пер Новоподмосковный 6-й д.6,Москва,пер Новоподмосковный 6-й д.6,пер,Новоподмосковный 6-й ,д.6,7841245,муниципальный округ Войковский,1954 +2281011,г Москва пер Новоподмосковный 6-й д.7 кор.1,Москва,пер Новоподмосковный 6-й д.7 кор.1,пер,Новоподмосковный 6-й ,д.7 кор.1,7841257,муниципальный округ Войковский,1957 +2281011,г Москва пер Новоподмосковный 6-й д.8 кор.1,Москва,пер Новоподмосковный 6-й д.8 кор.1,пер,Новоподмосковный 6-й ,д.8 кор.1,7841263,муниципальный округ Войковский,1953 +2281011,г Москва проезд Войковский 1-й д.10,Москва,проезд Войковский 1-й д.10,проезд,Войковский 1-й ,д.10,7830959,муниципальный округ Войковский,1951 +2281011,г Москва проезд Войковский 1-й д.12,Москва,проезд Войковский 1-й д.12,проезд,Войковский 1-й ,д.12,7830976,муниципальный округ Войковский,1951 +2281011,г Москва проезд Войковский 1-й д.14,Москва,проезд Войковский 1-й д.14,проезд,Войковский 1-й ,д.14,7830989,муниципальный округ Войковский,1951 +2281011,г Москва проезд Войковский 1-й д.14 Б,Москва,проезд Войковский 1-й д.14 Б,проезд,Войковский 1-й ,д.14 Б,7831002,муниципальный округ Войковский,1962 +2281011,г Москва проезд Войковский 1-й д.14 В,Москва,проезд Войковский 1-й д.14 В,проезд,Войковский 1-й ,д.14 В,7831047,муниципальный округ Войковский,1962 +2281011,г Москва проезд Войковский 1-й д.16 кор.1,Москва,проезд Войковский 1-й д.16 кор.1,проезд,Войковский 1-й ,д.16 кор.1,7831068,муниципальный округ Войковский,1957 +2281011,г Москва проезд Войковский 1-й д.16 кор.2,Москва,проезд Войковский 1-й д.16 кор.2,проезд,Войковский 1-й ,д.16 кор.2,7831085,муниципальный округ Войковский,1950 +2281011,г Москва проезд Войковский 1-й д.16 кор.3,Москва,проезд Войковский 1-й д.16 кор.3,проезд,Войковский 1-й ,д.16 кор.3,7831093,муниципальный округ Войковский,1949 +2281011,г Москва проезд Войковский 1-й д.16 кор.А,Москва,проезд Войковский 1-й д.16 кор.А,проезд,Войковский 1-й ,д.16 кор.А,7831109,муниципальный округ Войковский,1950 +2281011,г Москва проезд Войковский 1-й д.4 кор.1,Москва,проезд Войковский 1-й д.4 кор.1,проезд,Войковский 1-й ,д.4 кор.1,7830812,муниципальный округ Войковский,1983 +2281011,г Москва проезд Войковский 1-й д.4 кор.2,Москва,проезд Войковский 1-й д.4 кор.2,проезд,Войковский 1-й ,д.4 кор.2,7830849,муниципальный округ Войковский,1971 +2281011,г Москва проезд Войковский 1-й д.6 кор.1,Москва,проезд Войковский 1-й д.6 кор.1,проезд,Войковский 1-й ,д.6 кор.1,7830858,муниципальный округ Войковский,1950 +2281011,г Москва проезд Войковский 1-й д.6 кор.2,Москва,проезд Войковский 1-й д.6 кор.2,проезд,Войковский 1-й ,д.6 кор.2,7830943,муниципальный округ Войковский,1949 +2281011,г Москва проезд Войковский 2-й д.1,Москва,проезд Войковский 2-й д.1,проезд,Войковский 2-й ,д.1,7831986,муниципальный округ Войковский,1965 +2281011,г Москва проезд Войковский 2-й д.2,Москва,проезд Войковский 2-й д.2,проезд,Войковский 2-й ,д.2,7832012,муниципальный округ Войковский,1959 +2281011,г Москва проезд Войковский 2-й д.3,Москва,проезд Войковский 2-й д.3,проезд,Войковский 2-й ,д.3,7832018,муниципальный округ Войковский,1959 +2281011,г Москва проезд Войковский 2-й д.5,Москва,проезд Войковский 2-й д.5,проезд,Войковский 2-й ,д.5,7832027,муниципальный округ Войковский,1962 +2281011,г Москва проезд Войковский 2-й д.7 кор.1,Москва,проезд Войковский 2-й д.7 кор.1,проезд,Войковский 2-й ,д.7 кор.1,7832036,муниципальный округ Войковский,1962 +2281011,г Москва проезд Войковский 2-й д.7 кор.2,Москва,проезд Войковский 2-й д.7 кор.2,проезд,Войковский 2-й ,д.7 кор.2,7832047,муниципальный округ Войковский,1963 +2281011,г Москва проезд Войковский 2-й д.8,Москва,проезд Войковский 2-й д.8,проезд,Войковский 2-й ,д.8,7832055,муниципальный округ Войковский,1967 +2281011,г Москва проезд Войковский 4-й д.10,Москва,проезд Войковский 4-й д.10,проезд,Войковский 4-й ,д.10,8159237,муниципальный округ Войковский,1970 +2281011,г Москва проезд Войковский 4-й д.3,Москва,проезд Войковский 4-й д.3,проезд,Войковский 4-й ,д.3,7832364,муниципальный округ Войковский,1958 +2281011,г Москва проезд Войковский 4-й д.4,Москва,проезд Войковский 4-й д.4,проезд,Войковский 4-й ,д.4,7832370,муниципальный округ Войковский,1965 +2281011,г Москва проезд Войковский 4-й д.5,Москва,проезд Войковский 4-й д.5,проезд,Войковский 4-й ,д.5,7832382,муниципальный округ Войковский,1957 +2281011,г Москва проезд Войковский 4-й д.6 кор.2,Москва,проезд Войковский 4-й д.6 кор.2,проезд,Войковский 4-й ,д.6 кор.2,7838855,муниципальный округ Войковский,2003 +2281011,г Москва проезд Войковский 4-й д.6А,Москва,проезд Войковский 4-й д.6А,проезд,Войковский 4-й ,д.6А,7838841,муниципальный округ Войковский,1999 +2281011,г Москва проезд Войковский 4-й д.8,Москва,проезд Войковский 4-й д.8,проезд,Войковский 4-й ,д.8,7838863,муниципальный округ Войковский,1959 +2281011,г Москва проезд Войковский 4-й д.9,Москва,проезд Войковский 4-й д.9,проезд,Войковский 4-й ,д.9,7838883,муниципальный округ Войковский,1963 +2281011,г Москва проезд Войковский 5-й д.10,Москва,проезд Войковский 5-й д.10,проезд,Войковский 5-й ,д.10,7838990,муниципальный округ Войковский,1957 +2281011,г Москва проезд Войковский 5-й д.14,Москва,проезд Войковский 5-й д.14,проезд,Войковский 5-й ,д.14,7839012,муниципальный округ Войковский,1959 +2281011,г Москва проезд Войковский 5-й д.16,Москва,проезд Войковский 5-й д.16,проезд,Войковский 5-й ,д.16,7839021,муниципальный округ Войковский,1971 +2281011,г Москва проезд Войковский 5-й д.16 кор.2,Москва,проезд Войковский 5-й д.16 кор.2,проезд,Войковский 5-й ,д.16 кор.2,7827572,муниципальный округ Войковский,2006 +2281011,г Москва проезд Войковский 5-й д.2,Москва,проезд Войковский 5-й д.2,проезд,Войковский 5-й ,д.2,7838894,муниципальный округ Войковский,1950 +2281011,г Москва проезд Войковский 5-й д.4,Москва,проезд Войковский 5-й д.4,проезд,Войковский 5-й ,д.4,7838941,муниципальный округ Войковский,1969 +2281011,г Москва проезд Войковский 5-й д.6,Москва,проезд Войковский 5-й д.6,проезд,Войковский 5-й ,д.6,7838957,муниципальный округ Войковский,1952 +2281011,г Москва проезд Войковский 5-й д.8,Москва,проезд Войковский 5-й д.8,проезд,Войковский 5-й ,д.8,7838978,муниципальный округ Войковский,1958 +2281011,г Москва проезд Войковский 5-й д.8 кор.1,Москва,проезд Войковский 5-й д.8 кор.1,проезд,Войковский 5-й ,д.8 кор.1,8181505,муниципальный округ Войковский,н.д. +2281011,г Москва проезд Старопетровский д.10Б,Москва,проезд Старопетровский д.10Б,проезд,Старопетровский ,д.10Б,7840959,муниципальный округ Войковский,2001 +2281011,г Москва проезд Старопетровский д.12,Москва,проезд Старопетровский д.12,проезд,Старопетровский ,д.12,7840972,муниципальный округ Войковский,2003 +2281011,г Москва проезд Старопетровский д.12 кор.1,Москва,проезд Старопетровский д.12 кор.1,проезд,Старопетровский ,д.12 кор.1,7841023,муниципальный округ Войковский,2005 +2281011,г Москва проезд Старопетровский д.12 кор.2,Москва,проезд Старопетровский д.12 кор.2,проезд,Старопетровский ,д.12 кор.2,7841029,муниципальный округ Войковский,2004 +2281011,г Москва проезд Старопетровский д.12 кор.3,Москва,проезд Старопетровский д.12 кор.3,проезд,Старопетровский ,д.12 кор.3,7840983,муниципальный округ Войковский,1932 +2281011,г Москва проезд Старопетровский д.12 кор.4,Москва,проезд Старопетровский д.12 кор.4,проезд,Старопетровский ,д.12 кор.4,7553822,муниципальный округ Войковский,2008 +2281011,г Москва проезд Старопетровский д.12 кор.5,Москва,проезд Старопетровский д.12 кор.5,проезд,Старопетровский ,д.12 кор.5,7553823,муниципальный округ Войковский,2007 +2281011,г Москва проезд Старопетровский д.12 кор.6,Москва,проезд Старопетровский д.12 кор.6,проезд,Старопетровский ,д.12 кор.6,7840993,муниципальный округ Войковский,1935 +2281011,г Москва проезд Старопетровский д.12 кор.7,Москва,проезд Старопетровский д.12 кор.7,проезд,Старопетровский ,д.12 кор.7,7841001,муниципальный округ Войковский,1958 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.11,Москва,ул Адмирала Макарова д.11,ул,Адмирала Макарова ,д.11,7821386,муниципальный округ Войковский,1962 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.12,Москва,ул Адмирала Макарова д.12,ул,Адмирала Макарова ,д.12,7821399,муниципальный округ Войковский,1959 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.13,Москва,ул Адмирала Макарова д.13,ул,Адмирала Макарова ,д.13,7821423,муниципальный округ Войковский,1958 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.14,Москва,ул Адмирала Макарова д.14,ул,Адмирала Макарова ,д.14,7821457,муниципальный округ Войковский,1969 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.17 кор.1,Москва,ул Адмирала Макарова д.17 кор.1,ул,Адмирала Макарова ,д.17 кор.1,7839247,муниципальный округ Войковский,1960 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.17 кор.2,Москва,ул Адмирала Макарова д.17 кор.2,ул,Адмирала Макарова ,д.17 кор.2,7839308,муниципальный округ Войковский,1961 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.19 кор.1,Москва,ул Адмирала Макарова д.19 кор.1,ул,Адмирала Макарова ,д.19 кор.1,7821478,муниципальный округ Войковский,1965 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.19 кор.2,Москва,ул Адмирала Макарова д.19 кор.2,ул,Адмирала Макарова ,д.19 кор.2,7821490,муниципальный округ Войковский,1968 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.21,Москва,ул Адмирала Макарова д.21,ул,Адмирала Макарова ,д.21,7821499,муниципальный округ Войковский,1965 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.3,Москва,ул Адмирала Макарова д.3,ул,Адмирала Макарова ,д.3,7839224,муниципальный округ Войковский,1964 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.31,Москва,ул Адмирала Макарова д.31,ул,Адмирала Макарова ,д.31,7839470,муниципальный округ Войковский,1964 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.33,Москва,ул Адмирала Макарова д.33,ул,Адмирала Макарова ,д.33,7839500,муниципальный округ Войковский,1963 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.35,Москва,ул Адмирала Макарова д.35,ул,Адмирала Макарова ,д.35,7839527,муниципальный округ Войковский,1963 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.37 кор.1,Москва,ул Адмирала Макарова д.37 кор.1,ул,Адмирала Макарова ,д.37 кор.1,7839537,муниципальный округ Войковский,1961 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.37 кор.2,Москва,ул Адмирала Макарова д.37 кор.2,ул,Адмирала Макарова ,д.37 кор.2,7839554,муниципальный округ Войковский,1967 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.39,Москва,ул Адмирала Макарова д.39,ул,Адмирала Макарова ,д.39,7839565,муниципальный округ Войковский,1958 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.41 кор.2,Москва,ул Адмирала Макарова д.41 кор.2,ул,Адмирала Макарова ,д.41 кор.2,7839585,муниципальный округ Войковский,1956 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.43,Москва,ул Адмирала Макарова д.43,ул,Адмирала Макарова ,д.43,7839612,муниципальный округ Войковский,1973 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.45,Москва,ул Адмирала Макарова д.45,ул,Адмирала Макарова ,д.45,7839626,муниципальный округ Войковский,1977 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.5,Москва,ул Адмирала Макарова д.5,ул,Адмирала Макарова ,д.5,7839236,муниципальный округ Войковский,1966 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.7,Москва,ул Адмирала Макарова д.7,ул,Адмирала Макарова ,д.7,7839338,муниципальный округ Войковский,1966 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.9,Москва,ул Адмирала Макарова д.9,ул,Адмирала Макарова ,д.9,7821355,муниципальный округ Войковский,1960 +2281011,г Москва ул Адмирала Макарова д.9а,Москва,ул Адмирала Макарова д.9а,ул,Адмирала Макарова ,д.9а,7821375,муниципальный округ Войковский,1968 +2281011,г Москва ул Выборгская д.10,Москва,ул Выборгская д.10,ул,Выборгская ,д.10,7839669,муниципальный округ Войковский,1965 +2281011,г Москва ул Выборгская д.4 кор.1,Москва,ул Выборгская д.4 кор.1,ул,Выборгская ,д.4 кор.1,7713690,муниципальный округ Войковский,1989 +2281011,г Москва ул Выборгская д.8,Москва,ул Выборгская д.8,ул,Выборгская ,д.8,7839638,муниципальный округ Войковский,1965 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.10,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.10,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.10,7840553,муниципальный округ Войковский,1975 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.11 кор.А,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.11 кор.А,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.11 кор.А,8159205,муниципальный округ Войковский,2004 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.11/15,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.11/15,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.11/15,8159212,муниципальный округ Войковский,1976 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.14/10,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.14/10,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.14/10,7840560,муниципальный округ Войковский,1976 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.16 кор.1,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.16 кор.1,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.16 кор.1,8159203,муниципальный округ Войковский,1975 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.16 кор.2,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.16 кор.2,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.16 кор.2,7840566,муниципальный округ Войковский,1975 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.17/2,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.17/2,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.17/2,7840575,муниципальный округ Войковский,1753 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.18 кор.1,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.18 кор.1,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.18 кор.1,7871658,муниципальный округ Войковский,1958 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.18 кор.2,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.18 кор.2,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.18 кор.2,7840590,муниципальный округ Войковский,1980 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.20,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.20,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.20,7840597,муниципальный округ Войковский,1975 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.22 кор.1,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.22 кор.1,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.22 кор.1,7840614,муниципальный округ Войковский,1973 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.22 кор.2,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.22 кор.2,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.22 кор.2,7840625,муниципальный округ Войковский,1974 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.24А,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.24А,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.24А,7840635,муниципальный округ Войковский,1959 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.4 кор.1,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.4 кор.1,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.4 кор.1,7840473,муниципальный округ Войковский,1958 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.4 кор.2,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.4 кор.2,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.4 кор.2,7871667,муниципальный округ Войковский,1958 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.4 кор.3,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.4 кор.3,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.4 кор.3,7871676,муниципальный округ Войковский,1958 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.6,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.6,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.6,7840481,муниципальный округ Войковский,1958 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.7 кор.1,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.7 кор.1,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.7 кор.1,8159147,муниципальный округ Войковский,1975 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.7 кор.2,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.7 кор.2,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.7 кор.2,8159184,муниципальный округ Войковский,1979 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.7 кор.3,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.7 кор.3,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.7 кор.3,8159189,муниципальный округ Войковский,1975 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.7 кор.4,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.7 кор.4,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.7 кор.4,8159199,муниципальный округ Войковский,1973 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.9 кор.1,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.9 кор.1,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.9 кор.1,7840527,муниципальный округ Войковский,1964 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.9 кор.2,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.9 кор.2,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.9 кор.2,7840510,муниципальный округ Войковский,1963 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.9 кор.3,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.9 кор.3,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.9 кор.3,7840493,муниципальный округ Войковский,1965 +2281011,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.9 кор.4,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.9 кор.4,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.9 кор.4,7840532,муниципальный округ Войковский,1965 +2281011,г Москва ул Клары Цеткин д.11 кор.1,Москва,ул Клары Цеткин д.11 кор.1,ул,Клары Цеткин ,д.11 кор.1,7840354,муниципальный округ Войковский,1974 +2281011,г Москва ул Клары Цеткин д.11 кор.2,Москва,ул Клары Цеткин д.11 кор.2,ул,Клары Цеткин ,д.11 кор.2,7840376,муниципальный округ Войковский,1973 +2281011,г Москва ул Клары Цеткин д.13,Москва,ул Клары Цеткин д.13,ул,Клары Цеткин ,д.13,7840388,муниципальный округ Войковский,1959 +2281011,г Москва ул Клары Цеткин д.17,Москва,ул Клары Цеткин д.17,ул,Клары Цеткин ,д.17,7840397,муниципальный округ Войковский,1969 +2281011,г Москва ул Клары Цеткин д.19,Москва,ул Клары Цеткин д.19,ул,Клары Цеткин ,д.19,7840404,муниципальный округ Войковский,1969 +2281011,г Москва ул Клары Цеткин д.25 кор.2,Москва,ул Клары Цеткин д.25 кор.2,ул,Клары Цеткин ,д.25 кор.2,7840418,муниципальный округ Войковский,1989 +2281011,г Москва ул Клары Цеткин д.29,Москва,ул Клары Цеткин д.29,ул,Клары Цеткин ,д.29,7840426,муниципальный округ Войковский,1994 +2281011,г Москва ул Клары Цеткин д.3,Москва,ул Клары Цеткин д.3,ул,Клары Цеткин ,д.3,7840263,муниципальный округ Войковский,1958 +2281011,г Москва ул Клары Цеткин д.31,Москва,ул Клары Цеткин д.31,ул,Клары Цеткин ,д.31,7840442,муниципальный округ Войковский,1970 +2281011,г Москва ул Клары Цеткин д.5,Москва,ул Клары Цеткин д.5,ул,Клары Цеткин ,д.5,7840276,муниципальный округ Войковский,1973 +2281011,г Москва ул Клары Цеткин д.5 кор.3,Москва,ул Клары Цеткин д.5 кор.3,ул,Клары Цеткин ,д.5 кор.3,7840308,муниципальный округ Войковский,1958 +2281011,г Москва ул Клары Цеткин д.7 кор.1,Москва,ул Клары Цеткин д.7 кор.1,ул,Клары Цеткин ,д.7 кор.1,7840320,муниципальный округ Войковский,1958 +2281011,г Москва ул Клары Цеткин д.9 кор.1,Москва,ул Клары Цеткин д.9 кор.1,ул,Клары Цеткин ,д.9 кор.1,7840330,муниципальный округ Войковский,1971 +2281011,г Москва ул Клары Цеткин д.9 кор.2,Москва,ул Клары Цеткин д.9 кор.2,ул,Клары Цеткин ,д.9 кор.2,7840338,муниципальный округ Войковский,1971 +2281011,г Москва ул Космонавта Волкова д.11,Москва,ул Космонавта Волкова д.11,ул,Космонавта Волкова ,д.11,8159230,муниципальный округ Войковский,1971 +2281011,г Москва ул Космонавта Волкова д.13 кор.2,Москва,ул Космонавта Волкова д.13 кор.2,ул,Космонавта Волкова ,д.13 кор.2,7841180,муниципальный округ Войковский,1959 +2281011,г Москва ул Космонавта Волкова д.15 кор.1,Москва,ул Космонавта Волкова д.15 кор.1,ул,Космонавта Волкова ,д.15 кор.1,7841184,муниципальный округ Войковский,1955 +2281011,г Москва ул Космонавта Волкова д.15 кор.2,Москва,ул Космонавта Волкова д.15 кор.2,ул,Космонавта Волкова ,д.15 кор.2,7841190,муниципальный округ Войковский,1960 +2281011,г Москва ул Космонавта Волкова д.15 кор.3,Москва,ул Космонавта Волкова д.15 кор.3,ул,Космонавта Волкова ,д.15 кор.3,7841198,муниципальный округ Войковский,1962 +2281011,г Москва ул Космонавта Волкова д.17 кор.1,Москва,ул Космонавта Волкова д.17 кор.1,ул,Космонавта Волкова ,д.17 кор.1,7841202,муниципальный округ Войковский,1961 +2281011,г Москва ул Космонавта Волкова д.17 кор.2,Москва,ул Космонавта Волкова д.17 кор.2,ул,Космонавта Волкова ,д.17 кор.2,7841205,муниципальный округ Войковский,1962 +2281011,г Москва ул Космонавта Волкова д.19,Москва,ул Космонавта Волкова д.19,ул,Космонавта Волкова ,д.19,7841209,муниципальный округ Войковский,1961 +2281011,г Москва ул Космонавта Волкова д.21 кор.1,Москва,ул Космонавта Волкова д.21 кор.1,ул,Космонавта Волкова ,д.21 кор.1,7841214,муниципальный округ Войковский,1960 +2281011,г Москва ул Космонавта Волкова д.21 кор.2,Москва,ул Космонавта Волкова д.21 кор.2,ул,Космонавта Волкова ,д.21 кор.2,7841226,муниципальный округ Войковский,1960 +2281011,г Москва ул Космонавта Волкова д.3,Москва,ул Космонавта Волкова д.3,ул,Космонавта Волкова ,д.3,7841121,муниципальный округ Войковский,1954 +2281011,г Москва ул Космонавта Волкова д.5 кор.1,Москва,ул Космонавта Волкова д.5 кор.1,ул,Космонавта Волкова ,д.5 кор.1,7841149,муниципальный округ Войковский,1955 +2281011,г Москва ул Космонавта Волкова д.5 кор.2,Москва,ул Космонавта Волкова д.5 кор.2,ул,Космонавта Волкова ,д.5 кор.2,7841155,муниципальный округ Войковский,1980 +2281011,г Москва ул Космонавта Волкова д.7,Москва,ул Космонавта Волкова д.7,ул,Космонавта Волкова ,д.7,7841164,муниципальный округ Войковский,1953 +2281011,г Москва ул Космонавта Волкова д.9/2,Москва,ул Космонавта Волкова д.9/2,ул,Космонавта Волкова ,д.9/2,7841290,муниципальный округ Войковский,1961 +2281011,г Москва ул Нарвская д.1,Москва,ул Нарвская д.1,ул,Нарвская ,д.1,7840043,муниципальный округ Войковский,1965 +2281011,г Москва ул Нарвская д.11 кор.1,Москва,ул Нарвская д.11 кор.1,ул,Нарвская ,д.11 кор.1,7840122,муниципальный округ Войковский,1971 +2281011,г Москва ул Нарвская д.11 кор.2,Москва,ул Нарвская д.11 кор.2,ул,Нарвская ,д.11 кор.2,7840126,муниципальный округ Войковский,1971 +2281011,г Москва ул Нарвская д.11 кор.3,Москва,ул Нарвская д.11 кор.3,ул,Нарвская ,д.11 кор.3,7840142,муниципальный округ Войковский,1971 +2281011,г Москва ул Нарвская д.11 кор.4,Москва,ул Нарвская д.11 кор.4,ул,Нарвская ,д.11 кор.4,7840155,муниципальный округ Войковский,1979 +2281011,г Москва ул Нарвская д.11 кор.5,Москва,ул Нарвская д.11 кор.5,ул,Нарвская ,д.11 кор.5,7840175,муниципальный округ Войковский,1979 +2281011,г Москва ул Нарвская д.13,Москва,ул Нарвская д.13,ул,Нарвская ,д.13,7871561,муниципальный округ Войковский,1957 +2281011,г Москва ул Нарвская д.15 кор.1,Москва,ул Нарвская д.15 кор.1,ул,Нарвская ,д.15 кор.1,7840185,муниципальный округ Войковский,1965 +2281011,г Москва ул Нарвская д.15 кор.2,Москва,ул Нарвская д.15 кор.2,ул,Нарвская ,д.15 кор.2,7840198,муниципальный округ Войковский,1965 +2281011,г Москва ул Нарвская д.15 кор.3,Москва,ул Нарвская д.15 кор.3,ул,Нарвская ,д.15 кор.3,7840211,муниципальный округ Войковский,1964 +2281011,г Москва ул Нарвская д.1А кор.1,Москва,ул Нарвская д.1А кор.1,ул,Нарвская ,д.1А кор.1,7582229,муниципальный округ Войковский,н.д. +2281011,г Москва ул Нарвская д.1А кор.2,Москва,ул Нарвская д.1А кор.2,ул,Нарвская ,д.1А кор.2,7582237,муниципальный округ Войковский,н.д. +2281011,г Москва ул Нарвская д.1А кор.3,Москва,ул Нарвская д.1А кор.3,ул,Нарвская ,д.1А кор.3,7582242,муниципальный округ Войковский,н.д. +2281011,г Москва ул Нарвская д.3,Москва,ул Нарвская д.3,ул,Нарвская ,д.3,7840056,муниципальный округ Войковский,1966 +2281011,г Москва ул Нарвская д.4,Москва,ул Нарвская д.4,ул,Нарвская ,д.4,7840067,муниципальный округ Войковский,1961 +2281011,г Москва ул Нарвская д.5,Москва,ул Нарвская д.5,ул,Нарвская ,д.5,7840078,муниципальный округ Войковский,1967 +2281011,г Москва ул Нарвская д.6,Москва,ул Нарвская д.6,ул,Нарвская ,д.6,8132376,муниципальный округ Войковский,н.д. +2281011,г Москва ул Нарвская д.7,Москва,ул Нарвская д.7,ул,Нарвская ,д.7,7840099,муниципальный округ Войковский,1967 +2281011,г Москва ул Нарвская д.9,Москва,ул Нарвская д.9,ул,Нарвская ,д.9,7840107,муниципальный округ Войковский,1968 +2281011,г Москва ул Радиаторская 1-я д.1,Москва,ул Радиаторская 1-я д.1,ул,Радиаторская 1-я ,д.1,7831308,муниципальный округ Войковский,1971 +2281011,г Москва ул Радиаторская 1-я д.11,Москва,ул Радиаторская 1-я д.11,ул,Радиаторская 1-я ,д.11,7831975,муниципальный округ Войковский,1963 +2281011,г Москва ул Радиаторская 1-я д.3,Москва,ул Радиаторская 1-я д.3,ул,Радиаторская 1-я ,д.3,7831846,муниципальный округ Войковский,1971 +2281011,г Москва ул Радиаторская 1-я д.7,Москва,ул Радиаторская 1-я д.7,ул,Радиаторская 1-я ,д.7,7831955,муниципальный округ Войковский,1959 +2281011,г Москва ул Радиаторская 1-я д.9,Москва,ул Радиаторская 1-я д.9,ул,Радиаторская 1-я ,д.9,7831969,муниципальный округ Войковский,1960 +2281011,г Москва ул Радиаторская 2-я д.10,Москва,ул Радиаторская 2-я д.10,ул,Радиаторская 2-я ,д.10,7832108,муниципальный округ Войковский,1963 +2281011,г Москва ул Радиаторская 2-я д.12,Москва,ул Радиаторская 2-я д.12,ул,Радиаторская 2-я ,д.12,7832124,муниципальный округ Войковский,1963 +2281011,г Москва ул Радиаторская 2-я д.2,Москва,ул Радиаторская 2-я д.2,ул,Радиаторская 2-я ,д.2,7832065,муниципальный округ Войковский,1964 +2281011,г Москва ул Радиаторская 2-я д.6,Москва,ул Радиаторская 2-я д.6,ул,Радиаторская 2-я ,д.6,7832082,муниципальный округ Войковский,1959 +2281011,г Москва ул Радиаторская 2-я д.8,Москва,ул Радиаторская 2-я д.8,ул,Радиаторская 2-я ,д.8,7832096,муниципальный округ Войковский,1962 +2281011,г Москва ул Радиаторская 3-я д.10,Москва,ул Радиаторская 3-я д.10,ул,Радиаторская 3-я ,д.10,7832215,муниципальный округ Войковский,1974 +2281011,г Москва ул Радиаторская 3-я д.11,Москва,ул Радиаторская 3-я д.11,ул,Радиаторская 3-я ,д.11,7832226,муниципальный округ Войковский,1970 +2281011,г Москва ул Радиаторская 3-я д.13,Москва,ул Радиаторская 3-я д.13,ул,Радиаторская 3-я ,д.13,7832313,муниципальный округ Войковский,1968 +2281011,г Москва ул Радиаторская 3-я д.2,Москва,ул Радиаторская 3-я д.2,ул,Радиаторская 3-я ,д.2,7832142,муниципальный округ Войковский,1960 +2281011,г Москва ул Радиаторская 3-я д.3,Москва,ул Радиаторская 3-я д.3,ул,Радиаторская 3-я ,д.3,7832151,муниципальный округ Войковский,1965 +2281011,г Москва ул Радиаторская 3-я д.4,Москва,ул Радиаторская 3-я д.4,ул,Радиаторская 3-я ,д.4,7832166,муниципальный округ Войковский,1962 +2281011,г Москва ул Радиаторская 3-я д.5 кор.1,Москва,ул Радиаторская 3-я д.5 кор.1,ул,Радиаторская 3-я ,д.5 кор.1,7832180,муниципальный округ Войковский,1968 +2281011,г Москва ул Радиаторская 3-я д.5 кор.2,Москва,ул Радиаторская 3-я д.5 кор.2,ул,Радиаторская 3-я ,д.5 кор.2,7832184,муниципальный округ Войковский,1996 +2281011,г Москва ул Радиаторская 3-я д.5 кор.3,Москва,ул Радиаторская 3-я д.5 кор.3,ул,Радиаторская 3-я ,д.5 кор.3,7871577,муниципальный округ Войковский,1996 +2281011,г Москва ул Радиаторская 3-я д.8,Москва,ул Радиаторская 3-я д.8,ул,Радиаторская 3-я ,д.8,7832199,муниципальный округ Войковский,1979 +2281011,г Москва ул Радиаторская 3-я д.9,Москва,ул Радиаторская 3-я д.9,ул,Радиаторская 3-я ,д.9,8159235,муниципальный округ Войковский,1971 +2281011,г Москва ш Головинское д.4,Москва,ш Головинское д.4,ш,Головинское ,д.4,7821311,муниципальный округ Войковский,1961 +2281011,г Москва ш Головинское д.6,Москва,ш Головинское д.6,ш,Головинское ,д.6,7821332,муниципальный округ Войковский,1960 +2281011,г Москва ш Головинское д.8,Москва,ш Головинское д.8,ш,Головинское ,д.8,7839701,муниципальный округ Войковский,1953 +2281011,г Москва ш Головинское д.8 кор.3,Москва,ш Головинское д.8 кор.3,ш,Головинское ,д.8 кор.3,7821320,муниципальный округ Войковский,1980 +2281011,г Москва ш Головинское д.8А,Москва,ш Головинское д.8А,ш,Головинское ,д.8А,7821344,муниципальный округ Войковский,1962 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.13 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.13 кор.1,ш,Ленинградское ,д.13 кор.1,7839146,муниципальный округ Войковский,1958 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.13 кор.2,Москва,ш Ленинградское д.13 кор.2,ш,Ленинградское ,д.13 кор.2,8159246,муниципальный округ Войковский,1960 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.15,Москва,ш Ленинградское д.15,ш,Ленинградское ,д.15,7839155,муниципальный округ Войковский,1957 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.17/1,Москва,ш Ленинградское д.17/1,ш,Ленинградское ,д.17/1,7871534,муниципальный округ Войковский,1940 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.19,Москва,ш Ленинградское д.19,ш,Ленинградское ,д.19,7839197,муниципальный округ Войковский,1940 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.20/1,Москва,ш Ленинградское д.20/1,ш,Ленинградское ,д.20/1,7784426,муниципальный округ Войковский,1963 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.21,Москва,ш Ленинградское д.21,ш,Ленинградское ,д.21,7839206,муниципальный округ Войковский,1939 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.22,Москва,ш Ленинградское д.22,ш,Ленинградское ,д.22,7784403,муниципальный округ Войковский,1963 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.24 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.24 кор.1,ш,Ленинградское ,д.24 кор.1,7784439,муниципальный округ Войковский,1963 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.24 кор.2,Москва,ш Ленинградское д.24 кор.2,ш,Ленинградское ,д.24 кор.2,7814515,муниципальный округ Войковский,1963 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.26 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.26 кор.1,ш,Ленинградское ,д.26 кор.1,7814520,муниципальный округ Войковский,1958 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.26 кор.2,Москва,ш Ленинградское д.26 кор.2,ш,Ленинградское ,д.26 кор.2,7814556,муниципальный округ Войковский,1959 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.26 кор.3,Москва,ш Ленинградское д.26 кор.3,ш,Ленинградское ,д.26 кор.3,7819310,муниципальный округ Войковский,1952 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.28 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.28 кор.1,ш,Ленинградское ,д.28 кор.1,7819319,муниципальный округ Войковский,1961 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.28 кор.2,Москва,ш Ленинградское д.28 кор.2,ш,Ленинградское ,д.28 кор.2,7819330,муниципальный округ Войковский,1954 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.29,Москва,ш Ленинградское д.29,ш,Ленинградское ,д.29,7821508,муниципальный округ Войковский,1972 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.31,Москва,ш Ленинградское д.31,ш,Ленинградское ,д.31,7821518,муниципальный округ Войковский,1973 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.32,Москва,ш Ленинградское д.32,ш,Ленинградское ,д.32,7819339,муниципальный округ Войковский,1956 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.33,Москва,ш Ленинградское д.33,ш,Ленинградское ,д.33,7821527,муниципальный округ Войковский,1973 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.34 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.34 кор.1,ш,Ленинградское ,д.34 кор.1,7819346,муниципальный округ Войковский,1958 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.34 кор.2,Москва,ш Ленинградское д.34 кор.2,ш,Ленинградское ,д.34 кор.2,7819385,муниципальный округ Войковский,1956 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.35,Москва,ш Ленинградское д.35,ш,Ленинградское ,д.35,7821535,муниципальный округ Войковский,1973 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.36 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.36 кор.1,ш,Ленинградское ,д.36 кор.1,7819394,муниципальный округ Войковский,1959 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.36 кор.2,Москва,ш Ленинградское д.36 кор.2,ш,Ленинградское ,д.36 кор.2,7819410,муниципальный округ Войковский,1957 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.37 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.37 кор.1,ш,Ленинградское ,д.37 кор.1,8020462,муниципальный округ Войковский,2007 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.38 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.38 кор.1,ш,Ленинградское ,д.38 кор.1,7819401,муниципальный округ Войковский,1958 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.38 кор.2,Москва,ш Ленинградское д.38 кор.2,ш,Ленинградское ,д.38 кор.2,7819418,муниципальный округ Войковский,1957 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.40,Москва,ш Ленинградское д.40,ш,Ленинградское ,д.40,7821197,муниципальный округ Войковский,1963 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.41 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.41 кор.1,ш,Ленинградское ,д.41 кор.1,7825357,муниципальный округ Войковский,1935 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.41 кор.2,Москва,ш Ленинградское д.41 кор.2,ш,Ленинградское ,д.41 кор.2,7825362,муниципальный округ Войковский,1936 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.42,Москва,ш Ленинградское д.42,ш,Ленинградское ,д.42,7821213,муниципальный округ Войковский,1963 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.44,Москва,ш Ленинградское д.44,ш,Ленинградское ,д.44,7821226,муниципальный округ Войковский,1963 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.46,Москва,ш Ленинградское д.46,ш,Ленинградское ,д.46,7839728,муниципальный округ Войковский,1958 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.48 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.48 кор.1,ш,Ленинградское ,д.48 кор.1,7821236,муниципальный округ Войковский,1963 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.48 кор.2,Москва,ш Ленинградское д.48 кор.2,ш,Ленинградское ,д.48 кор.2,7821254,муниципальный округ Войковский,1963 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.48 кор.3,Москва,ш Ленинградское д.48 кор.3,ш,Ленинградское ,д.48 кор.3,7821275,муниципальный округ Войковский,1963 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.50,Москва,ш Ленинградское д.50,ш,Ленинградское ,д.50,7821287,муниципальный округ Войковский,1960 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.52,Москва,ш Ленинградское д.52,ш,Ленинградское ,д.52,7839753,муниципальный округ Войковский,1964 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.56,Москва,ш Ленинградское д.56,ш,Ленинградское ,д.56,7839794,муниципальный округ Войковский,1969 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.8 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.8 кор.1,ш,Ленинградское ,д.8 кор.1,7840660,муниципальный округ Войковский,1953 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.8 кор.2,Москва,ш Ленинградское д.8 кор.2,ш,Ленинградское ,д.8 кор.2,7871543,муниципальный округ Войковский,1939 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.8 кор.3,Москва,ш Ленинградское д.8 кор.3,ш,Ленинградское ,д.8 кор.3,7871549,муниципальный округ Войковский,1953 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.9 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.9 кор.1,ш,Ленинградское ,д.9 кор.1,7839055,муниципальный округ Войковский,1967 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.9 кор.2,Москва,ш Ленинградское д.9 кор.2,ш,Ленинградское ,д.9 кор.2,7839072,муниципальный округ Войковский,1965 +2281011,г Москва ш Ленинградское д.9 кор.3,Москва,ш Ленинградское д.9 кор.3,ш,Ленинградское ,д.9 кор.3,7839085,муниципальный округ Войковский,1966 +2281012,г Москва б-р Бескудниковский д.8 кор.1,Москва,б-р Бескудниковский д.8 кор.1,б-р,Бескудниковский ,д.8 кор.1,7769577,муниципальный округ Восточное Дегунино,2000 +2281012,г Москва б-р Бескудниковский д.8 кор.2,Москва,б-р Бескудниковский д.8 кор.2,б-р,Бескудниковский ,д.8 кор.2,7769594,муниципальный округ Восточное Дегунино,2000 +2281012,г Москва б-р Бескудниковский д.8 кор.3,Москва,б-р Бескудниковский д.8 кор.3,б-р,Бескудниковский ,д.8 кор.3,7769597,муниципальный округ Восточное Дегунино,2000 +2281012,г Москва б-р Бескудниковский д.8 кор.4,Москва,б-р Бескудниковский д.8 кор.4,б-р,Бескудниковский ,д.8 кор.4,7769607,муниципальный округ Восточное Дегунино,2000 +2281012,г Москва проезд Керамический д.45 кор.1,Москва,проезд Керамический д.45 кор.1,проезд,Керамический ,д.45 кор.1,7770427,муниципальный округ Восточное Дегунино,1994 +2281012,г Москва проезд Керамический д.47 кор.1,Москва,проезд Керамический д.47 кор.1,проезд,Керамический ,д.47 кор.1,7770437,муниципальный округ Восточное Дегунино,1994 +2281012,г Москва проезд Керамический д.49 кор.1,Москва,проезд Керамический д.49 кор.1,проезд,Керамический ,д.49 кор.1,7770449,муниципальный округ Восточное Дегунино,1994 +2281012,г Москва проезд Керамический д.51 кор.1,Москва,проезд Керамический д.51 кор.1,проезд,Керамический ,д.51 кор.1,7770454,муниципальный округ Восточное Дегунино,1991 +2281012,г Москва проезд Керамический д.51 кор.2,Москва,проезд Керамический д.51 кор.2,проезд,Керамический ,д.51 кор.2,7770467,муниципальный округ Восточное Дегунино,1991 +2281012,г Москва проезд Керамический д.53 кор.1,Москва,проезд Керамический д.53 кор.1,проезд,Керамический ,д.53 кор.1,7770475,муниципальный округ Восточное Дегунино,1994 +2281012,г Москва проезд Керамический д.55 кор.1,Москва,проезд Керамический д.55 кор.1,проезд,Керамический ,д.55 кор.1,7770482,муниципальный округ Восточное Дегунино,1994 +2281012,г Москва проезд Керамический д.57 кор.1,Москва,проезд Керамический д.57 кор.1,проезд,Керамический ,д.57 кор.1,7770490,муниципальный округ Восточное Дегунино,1994 +2281012,г Москва проезд Керамический д.61 кор.1,Москва,проезд Керамический д.61 кор.1,проезд,Керамический ,д.61 кор.1,7770494,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва проезд Керамический д.61 кор.2,Москва,проезд Керамический д.61 кор.2,проезд,Керамический ,д.61 кор.2,7770502,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва проезд Керамический д.63 кор.1,Москва,проезд Керамический д.63 кор.1,проезд,Керамический ,д.63 кор.1,7770512,муниципальный округ Восточное Дегунино,1980 +2281012,г Москва проезд Керамический д.63 кор.2,Москва,проезд Керамический д.63 кор.2,проезд,Керамический ,д.63 кор.2,7770520,муниципальный округ Восточное Дегунино,1980 +2281012,г Москва проезд Керамический д.65 кор.1,Москва,проезд Керамический д.65 кор.1,проезд,Керамический ,д.65 кор.1,7770531,муниципальный округ Восточное Дегунино,1980 +2281012,г Москва проезд Керамический д.65 кор.2,Москва,проезд Керамический д.65 кор.2,проезд,Керамический ,д.65 кор.2,7770540,муниципальный округ Восточное Дегунино,1980 +2281012,г Москва проезд Керамический д.67 кор.1,Москва,проезд Керамический д.67 кор.1,проезд,Керамический ,д.67 кор.1,7770545,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва проезд Керамический д.67 кор.2,Москва,проезд Керамический д.67 кор.2,проезд,Керамический ,д.67 кор.2,7770556,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва проезд Керамический д.69 кор.1,Москва,проезд Керамический д.69 кор.1,проезд,Керамический ,д.69 кор.1,7770561,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва проезд Керамический д.71 кор.1,Москва,проезд Керамический д.71 кор.1,проезд,Керамический ,д.71 кор.1,7770567,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва проезд Керамический д.73 кор.1,Москва,проезд Керамический д.73 кор.1,проезд,Керамический ,д.73 кор.1,7770575,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва проезд Керамический д.75 кор.1,Москва,проезд Керамический д.75 кор.1,проезд,Керамический ,д.75 кор.1,7770581,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва проезд Керамический д.77 кор.1,Москва,проезд Керамический д.77 кор.1,проезд,Керамический ,д.77 кор.1,7770586,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва проезд Керамический д.77 кор.2,Москва,проезд Керамический д.77 кор.2,проезд,Керамический ,д.77 кор.2,7770591,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.1 кор.1,Москва,ул 800-летия Москвы д.1 кор.1,ул,800-летия Москвы ,д.1 кор.1,7770601,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.1 кор.4,Москва,ул 800-летия Москвы д.1 кор.4,ул,800-летия Москвы ,д.1 кор.4,7770608,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.11,Москва,ул 800-летия Москвы д.11,ул,800-летия Москвы ,д.11,7770648,муниципальный округ Восточное Дегунино,1974 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.11 кор.1,Москва,ул 800-летия Москвы д.11 кор.1,ул,800-летия Москвы ,д.11 кор.1,7770658,муниципальный округ Восточное Дегунино,1974 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.11 кор.10,Москва,ул 800-летия Москвы д.11 кор.10,ул,800-летия Москвы ,д.11 кор.10,7770711,муниципальный округ Восточное Дегунино,1974 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.11 кор.2,Москва,ул 800-летия Москвы д.11 кор.2,ул,800-летия Москвы ,д.11 кор.2,7770666,муниципальный округ Восточное Дегунино,1974 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.11 кор.3,Москва,ул 800-летия Москвы д.11 кор.3,ул,800-летия Москвы ,д.11 кор.3,7770675,муниципальный округ Восточное Дегунино,1974 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.11 кор.4,Москва,ул 800-летия Москвы д.11 кор.4,ул,800-летия Москвы ,д.11 кор.4,7770684,муниципальный округ Восточное Дегунино,1974 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.11 кор.5,Москва,ул 800-летия Москвы д.11 кор.5,ул,800-летия Москвы ,д.11 кор.5,7770689,муниципальный округ Восточное Дегунино,н.д. +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.11 кор.6,Москва,ул 800-летия Москвы д.11 кор.6,ул,800-летия Москвы ,д.11 кор.6,7770696,муниципальный округ Восточное Дегунино,1974 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.11 кор.7,Москва,ул 800-летия Москвы д.11 кор.7,ул,800-летия Москвы ,д.11 кор.7,7770700,муниципальный округ Восточное Дегунино,1973 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.11 кор.8,Москва,ул 800-летия Москвы д.11 кор.8,ул,800-летия Москвы ,д.11 кор.8,7770704,муниципальный округ Восточное Дегунино,1973 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.14,Москва,ул 800-летия Москвы д.14,ул,800-летия Москвы ,д.14,7770715,муниципальный округ Восточное Дегунино,1984 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.16,Москва,ул 800-летия Москвы д.16,ул,800-летия Москвы ,д.16,7770720,муниципальный округ Восточное Дегунино,1980 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.18,Москва,ул 800-летия Москвы д.18,ул,800-летия Москвы ,д.18,7770724,муниципальный округ Восточное Дегунино,1984 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.20,Москва,ул 800-летия Москвы д.20,ул,800-летия Москвы ,д.20,7770731,муниципальный округ Восточное Дегунино,1980 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.24,Москва,ул 800-летия Москвы д.24,ул,800-летия Москвы ,д.24,7770736,муниципальный округ Восточное Дегунино,1992 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.26 кор.1,Москва,ул 800-летия Москвы д.26 кор.1,ул,800-летия Москвы ,д.26 кор.1,7770748,муниципальный округ Восточное Дегунино,1991 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.26 кор.2,Москва,ул 800-летия Москвы д.26 кор.2,ул,800-летия Москвы ,д.26 кор.2,7770754,муниципальный округ Восточное Дегунино,1991 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.3 кор.1,Москва,ул 800-летия Москвы д.3 кор.1,ул,800-летия Москвы ,д.3 кор.1,7770619,муниципальный округ Восточное Дегунино,1978 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.32,Москва,ул 800-летия Москвы д.32,ул,800-летия Москвы ,д.32,8165191,муниципальный округ Восточное Дегунино,1991 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.5 кор.1,Москва,ул 800-летия Москвы д.5 кор.1,ул,800-летия Москвы ,д.5 кор.1,8146840,муниципальный округ Восточное Дегунино,1978 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.5 кор.3,Москва,ул 800-летия Москвы д.5 кор.3,ул,800-летия Москвы ,д.5 кор.3,8094196,муниципальный округ Восточное Дегунино,н.д. +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.7 кор.1,Москва,ул 800-летия Москвы д.7 кор.1,ул,800-летия Москвы ,д.7 кор.1,7771070,муниципальный округ Восточное Дегунино,1972 +2281012,г Москва ул 800-летия Москвы д.9,Москва,ул 800-летия Москвы д.9,ул,800-летия Москвы ,д.9,7770644,муниципальный округ Восточное Дегунино,1974 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.10 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.10 кор.1,ул,Дубнинская ,д.10 кор.1,7769720,муниципальный округ Восточное Дегунино,1973 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.10 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.10 кор.2,ул,Дубнинская ,д.10 кор.2,7769724,муниципальный округ Восточное Дегунино,1971 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.10 кор.3,Москва,ул Дубнинская д.10 кор.3,ул,Дубнинская ,д.10 кор.3,7769731,муниципальный округ Восточное Дегунино,1971 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.10 кор.4,Москва,ул Дубнинская д.10 кор.4,ул,Дубнинская ,д.10 кор.4,7769739,муниципальный округ Восточное Дегунино,1972 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.10 кор.5,Москва,ул Дубнинская д.10 кор.5,ул,Дубнинская ,д.10 кор.5,7769745,муниципальный округ Восточное Дегунино,1971 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.12 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.12 кор.2,ул,Дубнинская ,д.12 кор.2,7769751,муниципальный округ Восточное Дегунино,1971 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.12 кор.4,Москва,ул Дубнинская д.12 кор.4,ул,Дубнинская ,д.12 кор.4,7769759,муниципальный округ Восточное Дегунино,1971 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.13,Москва,ул Дубнинская д.13,ул,Дубнинская ,д.13,7769764,муниципальный округ Восточное Дегунино,2000 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.14 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.14 кор.1,ул,Дубнинская ,д.14 кор.1,7769777,муниципальный округ Восточное Дегунино,1971 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.14 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.14 кор.2,ул,Дубнинская ,д.14 кор.2,7769783,муниципальный округ Восточное Дегунино,1972 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.14 кор.3,Москва,ул Дубнинская д.14 кор.3,ул,Дубнинская ,д.14 кор.3,7769791,муниципальный округ Восточное Дегунино,1972 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.14 кор.4,Москва,ул Дубнинская д.14 кор.4,ул,Дубнинская ,д.14 кор.4,7769800,муниципальный округ Восточное Дегунино,1972 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.15 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.15 кор.1,ул,Дубнинская ,д.15 кор.1,7769808,муниципальный округ Восточное Дегунино,2001 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.15 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.15 кор.2,ул,Дубнинская ,д.15 кор.2,7769815,муниципальный округ Восточное Дегунино,2001 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.16 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.16 кор.1,ул,Дубнинская ,д.16 кор.1,7771164,муниципальный округ Восточное Дегунино,1972 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.16 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.16 кор.2,ул,Дубнинская ,д.16 кор.2,7769853,муниципальный округ Восточное Дегунино,1971 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.16 кор.3,Москва,ул Дубнинская д.16 кор.3,ул,Дубнинская ,д.16 кор.3,7769864,муниципальный округ Восточное Дегунино,1971 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.16 кор.4,Москва,ул Дубнинская д.16 кор.4,ул,Дубнинская ,д.16 кор.4,7769874,муниципальный округ Восточное Дегунино,1972 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.16 кор.6,Москва,ул Дубнинская д.16 кор.6,ул,Дубнинская ,д.16 кор.6,7769880,муниципальный округ Восточное Дегунино,1971 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.17 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.17 кор.1,ул,Дубнинская ,д.17 кор.1,7769889,муниципальный округ Восточное Дегунино,2001 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.17 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.17 кор.2,ул,Дубнинская ,д.17 кор.2,7769897,муниципальный округ Восточное Дегунино,2001 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.18 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.18 кор.1,ул,Дубнинская ,д.18 кор.1,7769903,муниципальный округ Восточное Дегунино,1973 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.2 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.2 кор.1,ул,Дубнинская ,д.2 кор.1,7770772,муниципальный округ Восточное Дегунино,1973 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.2 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.2 кор.2,ул,Дубнинская ,д.2 кор.2,7769620,муниципальный округ Восточное Дегунино,1972 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.2 кор.3,Москва,ул Дубнинская д.2 кор.3,ул,Дубнинская ,д.2 кор.3,7769628,муниципальный округ Восточное Дегунино,1972 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.2 кор.4,Москва,ул Дубнинская д.2 кор.4,ул,Дубнинская ,д.2 кор.4,7770777,муниципальный округ Восточное Дегунино,1972 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.2 кор.6,Москва,ул Дубнинская д.2 кор.6,ул,Дубнинская ,д.2 кор.6,7769638,муниципальный округ Восточное Дегунино,1999 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.2 кор.7,Москва,ул Дубнинская д.2 кор.7,ул,Дубнинская ,д.2 кор.7,7769643,муниципальный округ Восточное Дегунино,1999 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.20 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.20 кор.1,ул,Дубнинская ,д.20 кор.1,7769958,муниципальный округ Восточное Дегунино,1973 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.20 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.20 кор.2,ул,Дубнинская ,д.20 кор.2,7769966,муниципальный округ Восточное Дегунино,1975 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.20 кор.3,Москва,ул Дубнинская д.20 кор.3,ул,Дубнинская ,д.20 кор.3,7769973,муниципальный округ Восточное Дегунино,1978 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.20 кор.4,Москва,ул Дубнинская д.20 кор.4,ул,Дубнинская ,д.20 кор.4,7769983,муниципальный округ Восточное Дегунино,1978 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.22 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.22 кор.1,ул,Дубнинская ,д.22 кор.1,7769992,муниципальный округ Восточное Дегунино,1978 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.22 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.22 кор.2,ул,Дубнинская ,д.22 кор.2,7770001,муниципальный округ Восточное Дегунино,1978 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.22 кор.3,Москва,ул Дубнинская д.22 кор.3,ул,Дубнинская ,д.22 кор.3,7770012,муниципальный округ Восточное Дегунино,1978 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.24 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.24 кор.1,ул,Дубнинская ,д.24 кор.1,7770024,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.24 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.24 кор.2,ул,Дубнинская ,д.24 кор.2,7770036,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.24 кор.3,Москва,ул Дубнинская д.24 кор.3,ул,Дубнинская ,д.24 кор.3,7770046,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.24 кор.4,Москва,ул Дубнинская д.24 кор.4,ул,Дубнинская ,д.24 кор.4,7770058,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.24 кор.5,Москва,ул Дубнинская д.24 кор.5,ул,Дубнинская ,д.24 кор.5,7770066,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.26 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.26 кор.1,ул,Дубнинская ,д.26 кор.1,7770073,муниципальный округ Восточное Дегунино,1997 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.26 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.26 кор.2,ул,Дубнинская ,д.26 кор.2,7770080,муниципальный округ Восточное Дегунино,1978 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.26 кор.3,Москва,ул Дубнинская д.26 кор.3,ул,Дубнинская ,д.26 кор.3,7770090,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.26 кор.4,Москва,ул Дубнинская д.26 кор.4,ул,Дубнинская ,д.26 кор.4,7770093,муниципальный округ Восточное Дегунино,1978 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.26 кор.5,Москва,ул Дубнинская д.26 кор.5,ул,Дубнинская ,д.26 кор.5,7770099,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.28 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.28 кор.1,ул,Дубнинская ,д.28 кор.1,7770109,муниципальный округ Восточное Дегунино,1978 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.28 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.28 кор.2,ул,Дубнинская ,д.28 кор.2,8131632,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.28 кор.3,Москва,ул Дубнинская д.28 кор.3,ул,Дубнинская ,д.28 кор.3,8164836,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.30 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.30 кор.1,ул,Дубнинская ,д.30 кор.1,7770125,муниципальный округ Восточное Дегунино,1985 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.30 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.30 кор.2,ул,Дубнинская ,д.30 кор.2,7770132,муниципальный округ Восточное Дегунино,1973 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.30 строение Б,Москва,ул Дубнинская д.30 строение Б,ул,Дубнинская ,д.30 строение Б,7770117,муниципальный округ Восточное Дегунино,1991 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.32 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.32 кор.1,ул,Дубнинская ,д.32 кор.1,7770142,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.32 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.32 кор.2,ул,Дубнинская ,д.32 кор.2,7770148,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.32 кор.3,Москва,ул Дубнинская д.32 кор.3,ул,Дубнинская ,д.32 кор.3,7770160,муниципальный округ Восточное Дегунино,1977 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.32 кор.4,Москва,ул Дубнинская д.32 кор.4,ул,Дубнинская ,д.32 кор.4,7770169,муниципальный округ Восточное Дегунино,1977 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.32 кор.5,Москва,ул Дубнинская д.32 кор.5,ул,Дубнинская ,д.32 кор.5,7770182,муниципальный округ Восточное Дегунино,2000 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.32 кор.6,Москва,ул Дубнинская д.32 кор.6,ул,Дубнинская ,д.32 кор.6,7770190,муниципальный округ Восточное Дегунино,2000 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.32 кор.7,Москва,ул Дубнинская д.32 кор.7,ул,Дубнинская ,д.32 кор.7,7770203,муниципальный округ Восточное Дегунино,2004 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.32 кор.8,Москва,ул Дубнинская д.32 кор.8,ул,Дубнинская ,д.32 кор.8,7770208,муниципальный округ Восточное Дегунино,2004 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.32 кор.9,Москва,ул Дубнинская д.32 кор.9,ул,Дубнинская ,д.32 кор.9,7770217,муниципальный округ Восточное Дегунино,2004 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.34,Москва,ул Дубнинская д.34,ул,Дубнинская ,д.34,7770225,муниципальный округ Восточное Дегунино,1977 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.36 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.36 кор.1,ул,Дубнинская ,д.36 кор.1,7770229,муниципальный округ Восточное Дегунино,1978 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.36 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.36 кор.2,ул,Дубнинская ,д.36 кор.2,7770239,муниципальный округ Восточное Дегунино,н.д. +2281012,г Москва ул Дубнинская д.36 кор.3,Москва,ул Дубнинская д.36 кор.3,ул,Дубнинская ,д.36 кор.3,7770250,муниципальный округ Восточное Дегунино,1978 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.36 кор.4,Москва,ул Дубнинская д.36 кор.4,ул,Дубнинская ,д.36 кор.4,7770304,муниципальный округ Восточное Дегунино,1978 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.38 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.38 кор.1,ул,Дубнинская ,д.38 кор.1,7770310,муниципальный округ Восточное Дегунино,1976 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.4 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.4 кор.1,ул,Дубнинская ,д.4 кор.1,8156654,муниципальный округ Восточное Дегунино,1971 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.4 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.4 кор.2,ул,Дубнинская ,д.4 кор.2,7769646,муниципальный округ Восточное Дегунино,1972 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.4 кор.3,Москва,ул Дубнинская д.4 кор.3,ул,Дубнинская ,д.4 кор.3,7769665,муниципальный округ Восточное Дегунино,1972 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.4 кор.4,Москва,ул Дубнинская д.4 кор.4,ул,Дубнинская ,д.4 кор.4,7769671,муниципальный округ Восточное Дегунино,1972 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.40А кор.1,Москва,ул Дубнинская д.40А кор.1,ул,Дубнинская ,д.40А кор.1,8196367,муниципальный округ Восточное Дегунино,2006 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.40А кор.2,Москва,ул Дубнинская д.40А кор.2,ул,Дубнинская ,д.40А кор.2,8196372,муниципальный округ Восточное Дегунино,2006 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.40А кор.3,Москва,ул Дубнинская д.40А кор.3,ул,Дубнинская ,д.40А кор.3,8196376,муниципальный округ Восточное Дегунино,2006 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.40А кор.4,Москва,ул Дубнинская д.40А кор.4,ул,Дубнинская ,д.40А кор.4,8196381,муниципальный округ Восточное Дегунино,2006 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.42 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.42 кор.1,ул,Дубнинская ,д.42 кор.1,7770321,муниципальный округ Восточное Дегунино,1980 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.42 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.42 кор.2,ул,Дубнинская ,д.42 кор.2,7770327,муниципальный округ Восточное Дегунино,н.д. +2281012,г Москва ул Дубнинская д.44 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.44 кор.1,ул,Дубнинская ,д.44 кор.1,8141964,муниципальный округ Восточное Дегунино,н.д. +2281012,г Москва ул Дубнинская д.44 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.44 кор.2,ул,Дубнинская ,д.44 кор.2,8141973,муниципальный округ Восточное Дегунино,н.д. +2281012,г Москва ул Дубнинская д.46,Москва,ул Дубнинская д.46,ул,Дубнинская ,д.46,7770335,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.46 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.46 кор.1,ул,Дубнинская ,д.46 кор.1,7770341,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.48 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.48 кор.1,ул,Дубнинская ,д.48 кор.1,7770355,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.48 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.48 кор.2,ул,Дубнинская ,д.48 кор.2,7770368,муниципальный округ Восточное Дегунино,1979 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.50,Москва,ул Дубнинская д.50,ул,Дубнинская ,д.50,7770376,муниципальный округ Восточное Дегунино,1990 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.6 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.6 кор.2,ул,Дубнинская ,д.6 кор.2,7921545,муниципальный округ Восточное Дегунино,н.д. +2281012,г Москва ул Дубнинская д.6 кор.3,Москва,ул Дубнинская д.6 кор.3,ул,Дубнинская ,д.6 кор.3,7769675,муниципальный округ Восточное Дегунино,1971 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.73 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.73 кор.1,ул,Дубнинская ,д.73 кор.1,7770381,муниципальный округ Восточное Дегунино,1977 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.73 кор.2,Москва,ул Дубнинская д.73 кор.2,ул,Дубнинская ,д.73 кор.2,7770390,муниципальный округ Восточное Дегунино,1978 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.73 кор.3,Москва,ул Дубнинская д.73 кор.3,ул,Дубнинская ,д.73 кор.3,7770399,муниципальный округ Восточное Дегунино,1977 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.73 кор.4,Москва,ул Дубнинская д.73 кор.4,ул,Дубнинская ,д.73 кор.4,7770411,муниципальный округ Восточное Дегунино,1977 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.73 кор.6,Москва,ул Дубнинская д.73 кор.6,ул,Дубнинская ,д.73 кор.6,7770417,муниципальный округ Восточное Дегунино,1977 +2281012,г Москва ул Дубнинская д.8 кор.1,Москва,ул Дубнинская д.8 кор.1,ул,Дубнинская ,д.8 кор.1,7769708,муниципальный округ Восточное Дегунино,1971 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.13/2 кор.1,Москва,б-р Кронштадтский д.13/2 кор.1,б-р,Кронштадтский ,д.13/2 кор.1,8022345,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.13/2 кор.2,Москва,б-р Кронштадтский д.13/2 кор.2,б-р,Кронштадтский ,д.13/2 кор.2,8022353,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.15 кор.1,Москва,б-р Кронштадтский д.15 кор.1,б-р,Кронштадтский ,д.15 кор.1,8022357,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.15 кор.2,Москва,б-р Кронштадтский д.15 кор.2,б-р,Кронштадтский ,д.15 кор.2,8022364,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.17 кор.1,Москва,б-р Кронштадтский д.17 кор.1,б-р,Кронштадтский ,д.17 кор.1,8022374,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.17 кор.2,Москва,б-р Кронштадтский д.17 кор.2,б-р,Кронштадтский ,д.17 кор.2,8022382,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.17 кор.3,Москва,б-р Кронштадтский д.17 кор.3,б-р,Кронштадтский ,д.17 кор.3,8022420,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.19 кор.1,Москва,б-р Кронштадтский д.19 кор.1,б-р,Кронштадтский ,д.19 кор.1,8022429,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.19 кор.2,Москва,б-р Кронштадтский д.19 кор.2,б-р,Кронштадтский ,д.19 кор.2,8022459,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.19 кор.3,Москва,б-р Кронштадтский д.19 кор.3,б-р,Кронштадтский ,д.19 кор.3,8022467,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.21,Москва,б-р Кронштадтский д.21,б-р,Кронштадтский ,д.21,8022474,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.23 кор.1,Москва,б-р Кронштадтский д.23 кор.1,б-р,Кронштадтский ,д.23 кор.1,8022482,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.23 кор.2,Москва,б-р Кронштадтский д.23 кор.2,б-р,Кронштадтский ,д.23 кор.2,8022488,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.24 кор.1,Москва,б-р Кронштадтский д.24 кор.1,б-р,Кронштадтский ,д.24 кор.1,8017872,муниципальный округ Головинский,н.д. +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.24 кор.2,Москва,б-р Кронштадтский д.24 кор.2,б-р,Кронштадтский ,д.24 кор.2,8023770,муниципальный округ Головинский,1976 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.24 кор.3,Москва,б-р Кронштадтский д.24 кор.3,б-р,Кронштадтский ,д.24 кор.3,8023775,муниципальный округ Головинский,1977 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.25,Москва,б-р Кронштадтский д.25,б-р,Кронштадтский ,д.25,8022514,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.26,Москва,б-р Кронштадтский д.26,б-р,Кронштадтский ,д.26,8023781,муниципальный округ Головинский,1975 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.27,Москва,б-р Кронштадтский д.27,б-р,Кронштадтский ,д.27,8022523,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.28,Москва,б-р Кронштадтский д.28,б-р,Кронштадтский ,д.28,8023788,муниципальный округ Головинский,1976 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.29,Москва,б-р Кронштадтский д.29,б-р,Кронштадтский ,д.29,8022536,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.30 кор.1,Москва,б-р Кронштадтский д.30 кор.1,б-р,Кронштадтский ,д.30 кор.1,8023793,муниципальный округ Головинский,1974 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.30 кор.2,Москва,б-р Кронштадтский д.30 кор.2,б-р,Кронштадтский ,д.30 кор.2,8017775,муниципальный округ Головинский,1974 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.30 кор.3,Москва,б-р Кронштадтский д.30 кор.3,б-р,Кронштадтский ,д.30 кор.3,8017940,муниципальный округ Головинский,н.д. +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.30 кор.4,Москва,б-р Кронштадтский д.30 кор.4,б-р,Кронштадтский ,д.30 кор.4,8023799,муниципальный округ Головинский,1984 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.31,Москва,б-р Кронштадтский д.31,б-р,Кронштадтский ,д.31,8022545,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.34 кор.1,Москва,б-р Кронштадтский д.34 кор.1,б-р,Кронштадтский ,д.34 кор.1,8022185,муниципальный округ Головинский,1958 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.34 кор.2,Москва,б-р Кронштадтский д.34 кор.2,б-р,Кронштадтский ,д.34 кор.2,8022198,муниципальный округ Головинский,1960 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.35 кор.А,Москва,б-р Кронштадтский д.35 кор.А,б-р,Кронштадтский ,д.35 кор.А,8022573,муниципальный округ Головинский,1952 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.36,Москва,б-р Кронштадтский д.36,б-р,Кронштадтский ,д.36,8022204,муниципальный округ Головинский,1960 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.37 кор.1,Москва,б-р Кронштадтский д.37 кор.1,б-р,Кронштадтский ,д.37 кор.1,8022577,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.37 кор.2,Москва,б-р Кронштадтский д.37 кор.2,б-р,Кронштадтский ,д.37 кор.2,8022581,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.37 кор.3,Москва,б-р Кронштадтский д.37 кор.3,б-р,Кронштадтский ,д.37 кор.3,8022586,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.37 кор.4,Москва,б-р Кронштадтский д.37 кор.4,б-р,Кронштадтский ,д.37 кор.4,8022601,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.39 кор.1,Москва,б-р Кронштадтский д.39 кор.1,б-р,Кронштадтский ,д.39 кор.1,8022621,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.39 кор.2,Москва,б-р Кронштадтский д.39 кор.2,б-р,Кронштадтский ,д.39 кор.2,8022634,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.41,Москва,б-р Кронштадтский д.41,б-р,Кронштадтский ,д.41,8022645,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.43 кор.1,Москва,б-р Кронштадтский д.43 кор.1,б-р,Кронштадтский ,д.43 кор.1,8022659,муниципальный округ Головинский,1974 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.43 кор.2,Москва,б-р Кронштадтский д.43 кор.2,б-р,Кронштадтский ,д.43 кор.2,8022670,муниципальный округ Головинский,1972 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.43 кор.3,Москва,б-р Кронштадтский д.43 кор.3,б-р,Кронштадтский ,д.43 кор.3,8022683,муниципальный округ Головинский,1972 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.45 кор.1,Москва,б-р Кронштадтский д.45 кор.1,б-р,Кронштадтский ,д.45 кор.1,8022692,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.45 кор.2,Москва,б-р Кронштадтский д.45 кор.2,б-р,Кронштадтский ,д.45 кор.2,8022704,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.45 кор.3,Москва,б-р Кронштадтский д.45 кор.3,б-р,Кронштадтский ,д.45 кор.3,8022935,муниципальный округ Головинский,1969 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.49,Москва,б-р Кронштадтский д.49,б-р,Кронштадтский ,д.49,8022938,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.51,Москва,б-р Кронштадтский д.51,б-р,Кронштадтский ,д.51,8022947,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.53,Москва,б-р Кронштадтский д.53,б-р,Кронштадтский ,д.53,8022948,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.55,Москва,б-р Кронштадтский д.55,б-р,Кронштадтский ,д.55,8022952,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва б-р Кронштадтский д.57,Москва,б-р Кронштадтский д.57,б-р,Кронштадтский ,д.57,8022953,муниципальный округ Головинский,1974 +2281013,г Москва наб Лихоборская д.2 кор.2,Москва,наб Лихоборская д.2 кор.2,наб,Лихоборская ,д.2 кор.2,8022210,муниципальный округ Головинский,1959 +2281013,г Москва наб Лихоборская д.4 кор.1,Москва,наб Лихоборская д.4 кор.1,наб,Лихоборская ,д.4 кор.1,8022218,муниципальный округ Головинский,1960 +2281013,г Москва наб Лихоборская д.4 кор.2,Москва,наб Лихоборская д.4 кор.2,наб,Лихоборская ,д.4 кор.2,8041648,муниципальный округ Головинский,1960 +2281013,г Москва пер Лихачевский 1-й д.4 кор.1,Москва,пер Лихачевский 1-й д.4 кор.1,пер,Лихачевский 1-й ,д.4 кор.1,8023685,муниципальный округ Головинский,1931 +2281013,г Москва пер Лихачевский 1-й д.4 кор.2,Москва,пер Лихачевский 1-й д.4 кор.2,пер,Лихачевский 1-й ,д.4 кор.2,8023591,муниципальный округ Головинский,1931 +2281013,г Москва пер Лихачевский 1-й д.4 кор.2А,Москва,пер Лихачевский 1-й д.4 кор.2А,пер,Лихачевский 1-й ,д.4 кор.2А,8019016,муниципальный округ Головинский,1962 +2281013,г Москва пер Лихачевский 1-й д.4 кор.3,Москва,пер Лихачевский 1-й д.4 кор.3,пер,Лихачевский 1-й ,д.4 кор.3,8022002,муниципальный округ Головинский,1962 +2281013,г Москва пер Лихачевский 1-й д.4 кор.А,Москва,пер Лихачевский 1-й д.4 кор.А,пер,Лихачевский 1-й ,д.4 кор.А,8022022,муниципальный округ Головинский,1959 +2281013,г Москва пер Лихачевский 1-й д.6,Москва,пер Лихачевский 1-й д.6,пер,Лихачевский 1-й ,д.6,8022036,муниципальный округ Головинский,1958 +2281013,г Москва пер Лихачевский 1-й д.8,Москва,пер Лихачевский 1-й д.8,пер,Лихачевский 1-й ,д.8,8023688,муниципальный округ Головинский,1970 +2281013,г Москва пер Лихачевский 2-й д.2,Москва,пер Лихачевский 2-й д.2,пер,Лихачевский 2-й ,д.2,8022060,муниципальный округ Головинский,1960 +2281013,г Москва пер Лихачевский 2-й д.2 кор.А,Москва,пер Лихачевский 2-й д.2 кор.А,пер,Лихачевский 2-й ,д.2 кор.А,8022046,муниципальный округ Головинский,1961 +2281013,г Москва пер Лихачевский 2-й д.4,Москва,пер Лихачевский 2-й д.4,пер,Лихачевский 2-й ,д.4,8022055,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва пер Лихачевский 3-й д.1 кор.1,Москва,пер Лихачевский 3-й д.1 кор.1,пер,Лихачевский 3-й ,д.1 кор.1,8023690,муниципальный округ Головинский,1976 +2281013,г Москва пер Лихачевский 3-й д.1 кор.2,Москва,пер Лихачевский 3-й д.1 кор.2,пер,Лихачевский 3-й ,д.1 кор.2,8023695,муниципальный округ Головинский,1979 +2281013,г Москва пер Лихачевский 3-й д.2 кор.1,Москва,пер Лихачевский 3-й д.2 кор.1,пер,Лихачевский 3-й ,д.2 кор.1,8023700,муниципальный округ Головинский,1982 +2281013,г Москва пер Лихачевский 3-й д.2 кор.2,Москва,пер Лихачевский 3-й д.2 кор.2,пер,Лихачевский 3-й ,д.2 кор.2,8023703,муниципальный округ Головинский,1983 +2281013,г Москва пер Лихачевский 3-й д.2 кор.3,Москва,пер Лихачевский 3-й д.2 кор.3,пер,Лихачевский 3-й ,д.2 кор.3,8023708,муниципальный округ Головинский,1985 +2281013,г Москва пер Лихачевский 3-й д.3 кор.1,Москва,пер Лихачевский 3-й д.3 кор.1,пер,Лихачевский 3-й ,д.3 кор.1,8023712,муниципальный округ Головинский,1986 +2281013,г Москва пер Лихачевский 3-й д.3 кор.2,Москва,пер Лихачевский 3-й д.3 кор.2,пер,Лихачевский 3-й ,д.3 кор.2,8023713,муниципальный округ Головинский,1986 +2281013,г Москва пер Лихачевский 3-й д.3 кор.3,Москва,пер Лихачевский 3-й д.3 кор.3,пер,Лихачевский 3-й ,д.3 кор.3,8023717,муниципальный округ Головинский,1985 +2281013,г Москва пер Лихачевский 3-й д.3 кор.4,Москва,пер Лихачевский 3-й д.3 кор.4,пер,Лихачевский 3-й ,д.3 кор.4,8023723,муниципальный округ Головинский,1986 +2281013,г Москва пер Лихачевский 3-й д.5,Москва,пер Лихачевский 3-й д.5,пер,Лихачевский 3-й ,д.5,8023725,муниципальный округ Головинский,1985 +2281013,г Москва пер Лихачевский 3-й д.7 кор.1,Москва,пер Лихачевский 3-й д.7 кор.1,пер,Лихачевский 3-й ,д.7 кор.1,8023730,муниципальный округ Головинский,1984 +2281013,г Москва пер Лихачевский 3-й д.7 кор.2,Москва,пер Лихачевский 3-й д.7 кор.2,пер,Лихачевский 3-й ,д.7 кор.2,8023737,муниципальный округ Головинский,1984 +2281013,г Москва пер Лихачевский 3-й д.7 кор.3,Москва,пер Лихачевский 3-й д.7 кор.3,пер,Лихачевский 3-й ,д.7 кор.3,8023742,муниципальный округ Головинский,1984 +2281013,г Москва пер Лихачевский 3-й д.7 кор.4,Москва,пер Лихачевский 3-й д.7 кор.4,пер,Лихачевский 3-й ,д.7 кор.4,8028483,муниципальный округ Головинский,2002 +2281013,г Москва пер Лихачевский 3-й д.9 кор.1,Москва,пер Лихачевский 3-й д.9 кор.1,пер,Лихачевский 3-й ,д.9 кор.1,8022072,муниципальный округ Головинский,1948 +2281013,г Москва пер Лихачевский 3-й д.9 кор.2,Москва,пер Лихачевский 3-й д.9 кор.2,пер,Лихачевский 3-й ,д.9 кор.2,8023749,муниципальный округ Головинский,1972 +2281013,г Москва проезд Конаковский д.12 кор.1,Москва,проезд Конаковский д.12 кор.1,проезд,Конаковский ,д.12 кор.1,8017664,муниципальный округ Головинский,1984 +2281013,г Москва проезд Конаковский д.12 кор.2,Москва,проезд Конаковский д.12 кор.2,проезд,Конаковский ,д.12 кор.2,8017666,муниципальный округ Головинский,1984 +2281013,г Москва проезд Конаковский д.13,Москва,проезд Конаковский д.13,проезд,Конаковский ,д.13,8017668,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва проезд Конаковский д.13А,Москва,проезд Конаковский д.13А,проезд,Конаковский ,д.13А,8132149,муниципальный округ Головинский,н.д. +2281013,г Москва проезд Конаковский д.15,Москва,проезд Конаковский д.15,проезд,Конаковский ,д.15,8017671,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва проезд Конаковский д.19/30,Москва,проезд Конаковский д.19/30,проезд,Конаковский ,д.19/30,8019218,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва проезд Конаковский д.2/5,Москва,проезд Конаковский д.2/5,проезд,Конаковский ,д.2/5,8019179,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва проезд Конаковский д.3,Москва,проезд Конаковский д.3,проезд,Конаковский ,д.3,8019183,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва проезд Конаковский д.4 кор.1,Москва,проезд Конаковский д.4 кор.1,проезд,Конаковский ,д.4 кор.1,8019187,муниципальный округ Головинский,1969 +2281013,г Москва проезд Конаковский д.4 кор.2,Москва,проезд Конаковский д.4 кор.2,проезд,Конаковский ,д.4 кор.2,8017645,муниципальный округ Головинский,1988 +2281013,г Москва проезд Конаковский д.6 кор.1,Москва,проезд Конаковский д.6 кор.1,проезд,Конаковский ,д.6 кор.1,8017650,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва проезд Конаковский д.6 кор.2,Москва,проезд Конаковский д.6 кор.2,проезд,Конаковский ,д.6 кор.2,8019192,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва проезд Конаковский д.7,Москва,проезд Конаковский д.7,проезд,Конаковский ,д.7,8019198,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва проезд Конаковский д.8 кор.1,Москва,проезд Конаковский д.8 кор.1,проезд,Конаковский ,д.8 кор.1,8017655,муниципальный округ Головинский,1985 +2281013,г Москва проезд Конаковский д.8 кор.2,Москва,проезд Конаковский д.8 кор.2,проезд,Конаковский ,д.8 кор.2,8017661,муниципальный округ Головинский,1987 +2281013,г Москва проезд Конаковский д.9,Москва,проезд Конаковский д.9,проезд,Конаковский ,д.9,8019204,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва проезд Солнечногорский д.11,Москва,проезд Солнечногорский д.11,проезд,Солнечногорский ,д.11,8023900,муниципальный округ Головинский,1979 +2281013,г Москва проезд Солнечногорский д.3 кор.1,Москва,проезд Солнечногорский д.3 кор.1,проезд,Солнечногорский ,д.3 кор.1,8023463,муниципальный округ Головинский,1958 +2281013,г Москва проезд Солнечногорский д.3 кор.3,Москва,проезд Солнечногорский д.3 кор.3,проезд,Солнечногорский ,д.3 кор.3,8023469,муниципальный округ Головинский,1963 +2281013,г Москва проезд Солнечногорский д.5 кор.1,Москва,проезд Солнечногорский д.5 кор.1,проезд,Солнечногорский ,д.5 кор.1,8023477,муниципальный округ Головинский,1962 +2281013,г Москва ул Авангардная д.10,Москва,ул Авангардная д.10,ул,Авангардная ,д.10,8018945,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва ул Авангардная д.11,Москва,ул Авангардная д.11,ул,Авангардная ,д.11,8018972,муниципальный округ Головинский,1982 +2281013,г Москва ул Авангардная д.12,Москва,ул Авангардная д.12,ул,Авангардная ,д.12,8017643,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва ул Авангардная д.13,Москва,ул Авангардная д.13,ул,Авангардная ,д.13,8019025,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва ул Авангардная д.14,Москва,ул Авангардная д.14,ул,Авангардная ,д.14,8022267,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Авангардная д.14 кор.А,Москва,ул Авангардная д.14 кор.А,ул,Авангардная ,д.14 кор.А,8022298,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Авангардная д.14 кор.Б,Москва,ул Авангардная д.14 кор.Б,ул,Авангардная ,д.14 кор.Б,8022305,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Авангардная д.15,Москва,ул Авангардная д.15,ул,Авангардная ,д.15,8019150,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Авангардная д.16,Москва,ул Авангардная д.16,ул,Авангардная ,д.16,8022308,муниципальный округ Головинский,1969 +2281013,г Москва ул Авангардная д.17,Москва,ул Авангардная д.17,ул,Авангардная ,д.17,8019158,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва ул Авангардная д.18,Москва,ул Авангардная д.18,ул,Авангардная ,д.18,8022312,муниципальный округ Головинский,1969 +2281013,г Москва ул Авангардная д.19/30,Москва,ул Авангардная д.19/30,ул,Авангардная ,д.19/30,8019165,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва ул Авангардная д.20,Москва,ул Авангардная д.20,ул,Авангардная ,д.20,8022321,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва ул Авангардная д.22/32 кор.1,Москва,ул Авангардная д.22/32 кор.1,ул,Авангардная ,д.22/32 кор.1,8022330,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Авангардная д.22/32 кор.2,Москва,ул Авангардная д.22/32 кор.2,ул,Авангардная ,д.22/32 кор.2,8022338,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва ул Авангардная д.4,Москва,ул Авангардная д.4,ул,Авангардная ,д.4,8022205,муниципальный округ Головинский,1977 +2281013,г Москва ул Авангардная д.6 кор.1,Москва,ул Авангардная д.6 кор.1,ул,Авангардная ,д.6 кор.1,8017768,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Авангардная д.6 кор.2,Москва,ул Авангардная д.6 кор.2,ул,Авангардная ,д.6 кор.2,8022211,муниципальный округ Головинский,1964 +2281013,г Москва ул Авангардная д.6 кор.3,Москва,ул Авангардная д.6 кор.3,ул,Авангардная ,д.6 кор.3,8022245,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Авангардная д.8 кор.1,Москва,ул Авангардная д.8 кор.1,ул,Авангардная ,д.8 кор.1,8022251,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва ул Авангардная д.8 кор.2,Москва,ул Авангардная д.8 кор.2,ул,Авангардная ,д.8 кор.2,8022257,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Авангардная д.8 кор.3,Москва,ул Авангардная д.8 кор.3,ул,Авангардная ,д.8 кор.3,8022262,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва ул Авангардная д.9 кор.1,Москва,ул Авангардная д.9 кор.1,ул,Авангардная ,д.9 кор.1,8019008,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Авангардная д.9 кор.2,Москва,ул Авангардная д.9 кор.2,ул,Авангардная ,д.9 кор.2,8017638,муниципальный округ Головинский,1980 +2281013,г Москва ул Автомоторная д.3 кор.1,Москва,ул Автомоторная д.3 кор.1,ул,Автомоторная ,д.3 кор.1,7665787,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва ул Автомоторная д.3 кор.2,Москва,ул Автомоторная д.3 кор.2,ул,Автомоторная ,д.3 кор.2,7665798,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва ул Зеленоградская д.3,Москва,ул Зеленоградская д.3,ул,Зеленоградская ,д.3,8018925,муниципальный округ Головинский,1977 +2281013,г Москва ул Зеленоградская д.7,Москва,ул Зеленоградская д.7,ул,Зеленоградская ,д.7,8023762,муниципальный округ Головинский,1970 +2281013,г Москва ул Лавочкина д.10,Москва,ул Лавочкина д.10,ул,Лавочкина ,д.10,8022966,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва ул Лавочкина д.12,Москва,ул Лавочкина д.12,ул,Лавочкина ,д.12,8022970,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва ул Лавочкина д.14,Москва,ул Лавочкина д.14,ул,Лавочкина ,д.14,8023156,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва ул Лавочкина д.16 кор.1,Москва,ул Лавочкина д.16 кор.1,ул,Лавочкина ,д.16 кор.1,8023163,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва ул Лавочкина д.16 кор.2,Москва,ул Лавочкина д.16 кор.2,ул,Лавочкина ,д.16 кор.2,8023171,муниципальный округ Головинский,1974 +2281013,г Москва ул Лавочкина д.18,Москва,ул Лавочкина д.18,ул,Лавочкина ,д.18,8023176,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Лавочкина д.20,Москва,ул Лавочкина д.20,ул,Лавочкина ,д.20,8023184,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Лавочкина д.22,Москва,ул Лавочкина д.22,ул,Лавочкина ,д.22,8023194,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Лавочкина д.24,Москва,ул Лавочкина д.24,ул,Лавочкина ,д.24,8023203,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Лавочкина д.26,Москва,ул Лавочкина д.26,ул,Лавочкина ,д.26,8023209,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Лавочкина д.28/42,Москва,ул Лавочкина д.28/42,ул,Лавочкина ,д.28/42,8023217,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Лавочкина д.4,Москва,ул Лавочкина д.4,ул,Лавочкина ,д.4,8022955,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Лавочкина д.6 кор.1,Москва,ул Лавочкина д.6 кор.1,ул,Лавочкина ,д.6 кор.1,8022959,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва ул Лавочкина д.6 кор.2,Москва,ул Лавочкина д.6 кор.2,ул,Лавочкина ,д.6 кор.2,8022960,муниципальный округ Головинский,1969 +2281013,г Москва ул Лавочкина д.8,Москва,ул Лавочкина д.8,ул,Лавочкина ,д.8,8022962,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва ул Михалковская д.40,Москва,ул Михалковская д.40,ул,Михалковская ,д.40,8022299,муниципальный округ Головинский,1917 +2281013,г Москва ул Михалковская д.42,Москва,ул Михалковская д.42,ул,Михалковская ,д.42,8132352,муниципальный округ Головинский,н.д. +2281013,г Москва ул Михалковская д.44,Москва,ул Михалковская д.44,ул,Михалковская ,д.44,8132355,муниципальный округ Головинский,н.д. +2281013,г Москва ул Михалковская д.46 кор.1,Москва,ул Михалковская д.46 кор.1,ул,Михалковская ,д.46 кор.1,8132364,муниципальный округ Головинский,н.д. +2281013,г Москва ул Михалковская д.46 кор.3,Москва,ул Михалковская д.46 кор.3,ул,Михалковская ,д.46 кор.3,8022306,муниципальный округ Головинский,1917 +2281013,г Москва ул Онежская д.1/2,Москва,ул Онежская д.1/2,ул,Онежская ,д.1/2,8022314,муниципальный округ Головинский,1960 +2281013,г Москва ул Онежская д.11/11,Москва,ул Онежская д.11/11,ул,Онежская ,д.11/11,8022318,муниципальный округ Головинский,1954 +2281013,г Москва ул Онежская д.12,Москва,ул Онежская д.12,ул,Онежская ,д.12,8023611,муниципальный округ Головинский,1975 +2281013,г Москва ул Онежская д.12 кор.1,Москва,ул Онежская д.12 кор.1,ул,Онежская ,д.12 кор.1,8022324,муниципальный округ Головинский,1958 +2281013,г Москва ул Онежская д.12 кор.2,Москва,ул Онежская д.12 кор.2,ул,Онежская ,д.12 кор.2,8023802,муниципальный округ Головинский,1973 +2281013,г Москва ул Онежская д.13,Москва,ул Онежская д.13,ул,Онежская ,д.13,8022329,муниципальный округ Головинский,1955 +2281013,г Москва ул Онежская д.13 кор.1,Москва,ул Онежская д.13 кор.1,ул,Онежская ,д.13 кор.1,8023805,муниципальный округ Головинский,2002 +2281013,г Москва ул Онежская д.14 кор.2,Москва,ул Онежская д.14 кор.2,ул,Онежская ,д.14 кор.2,8022335,муниципальный округ Головинский,1960 +2281013,г Москва ул Онежская д.15,Москва,ул Онежская д.15,ул,Онежская ,д.15,8022340,муниципальный округ Головинский,1955 +2281013,г Москва ул Онежская д.15 кор.Б,Москва,ул Онежская д.15 кор.Б,ул,Онежская ,д.15 кор.Б,8023616,муниципальный округ Головинский,1975 +2281013,г Москва ул Онежская д.16 кор.4,Москва,ул Онежская д.16 кор.4,ул,Онежская ,д.16 кор.4,8022346,муниципальный округ Головинский,1960 +2281013,г Москва ул Онежская д.17,Москва,ул Онежская д.17,ул,Онежская ,д.17,8023810,муниципальный округ Головинский,2002 +2281013,г Москва ул Онежская д.17 кор.4,Москва,ул Онежская д.17 кор.4,ул,Онежская ,д.17 кор.4,8023813,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Онежская д.17 кор.5,Москва,ул Онежская д.17 кор.5,ул,Онежская ,д.17 кор.5,8023818,муниципальный округ Головинский,1961 +2281013,г Москва ул Онежская д.18,Москва,ул Онежская д.18,ул,Онежская ,д.18,8023621,муниципальный округ Головинский,1973 +2281013,г Москва ул Онежская д.18 кор.1,Москва,ул Онежская д.18 кор.1,ул,Онежская ,д.18 кор.1,8023829,муниципальный округ Головинский,2000 +2281013,г Москва ул Онежская д.18 кор.3,Москва,ул Онежская д.18 кор.3,ул,Онежская ,д.18 кор.3,8023833,муниципальный округ Головинский,2000 +2281013,г Москва ул Онежская д.19/38,Москва,ул Онежская д.19/38,ул,Онежская ,д.19/38,8022396,муниципальный округ Головинский,1950 +2281013,г Москва ул Онежская д.2,Москва,ул Онежская д.2,ул,Онежская ,д.2,8023875,муниципальный округ Головинский,1974 +2281013,г Москва ул Онежская д.2 кор.1,Москва,ул Онежская д.2 кор.1,ул,Онежская ,д.2 кор.1,8023843,муниципальный округ Головинский,1979 +2281013,г Москва ул Онежская д.2 кор.3,Москва,ул Онежская д.2 кор.3,ул,Онежская ,д.2 кор.3,8023848,муниципальный округ Головинский,1993 +2281013,г Москва ул Онежская д.20,Москва,ул Онежская д.20,ул,Онежская ,д.20,8023838,муниципальный округ Головинский,1988 +2281013,г Москва ул Онежская д.22,Москва,ул Онежская д.22,ул,Онежская ,д.22,8022999,муниципальный округ Головинский,1988 +2281013,г Москва ул Онежская д.23,Москва,ул Онежская д.23,ул,Онежская ,д.23,8018987,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Онежская д.25,Москва,ул Онежская д.25,ул,Онежская ,д.25,8022012,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Онежская д.27,Москва,ул Онежская д.27,ул,Онежская ,д.27,8022056,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Онежская д.28/1,Москва,ул Онежская д.28/1,ул,Онежская ,д.28/1,8023854,муниципальный округ Головинский,1971 +2281013,г Москва ул Онежская д.29,Москва,ул Онежская д.29,ул,Онежская ,д.29,8022070,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Онежская д.30,Москва,ул Онежская д.30,ул,Онежская ,д.30,8023859,муниципальный округ Головинский,1971 +2281013,г Москва ул Онежская д.31,Москва,ул Онежская д.31,ул,Онежская ,д.31,8022088,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва ул Онежская д.32/72,Москва,ул Онежская д.32/72,ул,Онежская ,д.32/72,8023864,муниципальный округ Головинский,1971 +2281013,г Москва ул Онежская д.33,Москва,ул Онежская д.33,ул,Онежская ,д.33,8022103,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва ул Онежская д.34 кор.1,Москва,ул Онежская д.34 кор.1,ул,Онежская ,д.34 кор.1,8023872,муниципальный округ Головинский,1978 +2281013,г Москва ул Онежская д.34 кор.2,Москва,ул Онежская д.34 кор.2,ул,Онежская ,д.34 кор.2,7954822,муниципальный округ Головинский,1978 +2281013,г Москва ул Онежская д.35 кор.1,Москва,ул Онежская д.35 кор.1,ул,Онежская ,д.35 кор.1,8022114,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва ул Онежская д.35 кор.2,Москва,ул Онежская д.35 кор.2,ул,Онежская ,д.35 кор.2,8022125,муниципальный округ Головинский,1964 +2281013,г Москва ул Онежская д.35 кор.3,Москва,ул Онежская д.35 кор.3,ул,Онежская ,д.35 кор.3,8022136,муниципальный округ Головинский,1964 +2281013,г Москва ул Онежская д.35 кор.4,Москва,ул Онежская д.35 кор.4,ул,Онежская ,д.35 кор.4,8022150,муниципальный округ Головинский,1964 +2281013,г Москва ул Онежская д.36,Москва,ул Онежская д.36,ул,Онежская ,д.36,8022410,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Онежская д.37,Москва,ул Онежская д.37,ул,Онежская ,д.37,8017687,муниципальный округ Головинский,1964 +2281013,г Москва ул Онежская д.38 кор.1,Москва,ул Онежская д.38 кор.1,ул,Онежская ,д.38 кор.1,8022419,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва ул Онежская д.38 кор.2,Москва,ул Онежская д.38 кор.2,ул,Онежская ,д.38 кор.2,8022518,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Онежская д.38 кор.3,Москва,ул Онежская д.38 кор.3,ул,Онежская ,д.38 кор.3,8022525,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Онежская д.39,Москва,ул Онежская д.39,ул,Онежская ,д.39,8022159,муниципальный округ Головинский,1964 +2281013,г Москва ул Онежская д.40,Москва,ул Онежская д.40,ул,Онежская ,д.40,8022532,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Онежская д.41,Москва,ул Онежская д.41,ул,Онежская ,д.41,8022184,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва ул Онежская д.42/36,Москва,ул Онежская д.42/36,ул,Онежская ,д.42/36,8022549,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Онежская д.43/70,Москва,ул Онежская д.43/70,ул,Онежская ,д.43/70,8022197,муниципальный округ Головинский,1964 +2281013,г Москва ул Онежская д.5,Москва,ул Онежская д.5,ул,Онежская ,д.5,8132435,муниципальный округ Головинский,н.д. +2281013,г Москва ул Онежская д.5 кор.А,Москва,ул Онежская д.5 кор.А,ул,Онежская ,д.5 кор.А,8022560,муниципальный округ Головинский,1959 +2281013,г Москва ул Онежская д.6,Москва,ул Онежская д.6,ул,Онежская ,д.6,8022578,муниципальный округ Головинский,1962 +2281013,г Москва ул Онежская д.9/4,Москва,ул Онежская д.9/4,ул,Онежская ,д.9/4,8023595,муниципальный округ Головинский,1937 +2281013,г Москва ул Онежская д.9/4 кор.А,Москва,ул Онежская д.9/4 кор.А,ул,Онежская ,д.9/4 кор.А,8022569,муниципальный округ Головинский,1956 +2281013,г Москва ул Онежская д.9/4 кор.Б,Москва,ул Онежская д.9/4 кор.Б,ул,Онежская ,д.9/4 кор.Б,8022575,муниципальный округ Головинский,1956 +2281013,г Москва ул Пулковская д.1/60,Москва,ул Пулковская д.1/60,ул,Пулковская ,д.1/60,8019299,муниципальный округ Головинский,1973 +2281013,г Москва ул Пулковская д.11,Москва,ул Пулковская д.11,ул,Пулковская ,д.11,8019351,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Пулковская д.13,Москва,ул Пулковская д.13,ул,Пулковская ,д.13,8019361,муниципальный округ Головинский,1960 +2281013,г Москва ул Пулковская д.15 кор.1,Москва,ул Пулковская д.15 кор.1,ул,Пулковская ,д.15 кор.1,8019368,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Пулковская д.15 кор.2,Москва,ул Пулковская д.15 кор.2,ул,Пулковская ,д.15 кор.2,8017696,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва ул Пулковская д.17,Москва,ул Пулковская д.17,ул,Пулковская ,д.17,8017700,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Пулковская д.19 кор.1,Москва,ул Пулковская д.19 кор.1,ул,Пулковская ,д.19 кор.1,8019374,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Пулковская д.19 кор.2,Москва,ул Пулковская д.19 кор.2,ул,Пулковская ,д.19 кор.2,8017704,муниципальный округ Головинский,1972 +2281013,г Москва ул Пулковская д.19 кор.3,Москва,ул Пулковская д.19 кор.3,ул,Пулковская ,д.19 кор.3,8019380,муниципальный округ Головинский,1972 +2281013,г Москва ул Пулковская д.21/7,Москва,ул Пулковская д.21/7,ул,Пулковская ,д.21/7,8017706,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Пулковская д.3 кор.1,Москва,ул Пулковская д.3 кор.1,ул,Пулковская ,д.3 кор.1,8017690,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва ул Пулковская д.3 кор.2,Москва,ул Пулковская д.3 кор.2,ул,Пулковская ,д.3 кор.2,8019310,муниципальный округ Головинский,1962 +2281013,г Москва ул Пулковская д.3 кор.3,Москва,ул Пулковская д.3 кор.3,ул,Пулковская ,д.3 кор.3,8017693,муниципальный округ Головинский,1958 +2281013,г Москва ул Пулковская д.4 кор.1,Москва,ул Пулковская д.4 кор.1,ул,Пулковская ,д.4 кор.1,8328756,муниципальный округ Головинский,2002 +2281013,г Москва ул Пулковская д.4 кор.2,Москва,ул Пулковская д.4 кор.2,ул,Пулковская ,д.4 кор.2,8328769,муниципальный округ Головинский,2001 +2281013,г Москва ул Пулковская д.4 кор.3,Москва,ул Пулковская д.4 кор.3,ул,Пулковская ,д.4 кор.3,8328773,муниципальный округ Головинский,2002 +2281013,г Москва ул Пулковская д.7,Москва,ул Пулковская д.7,ул,Пулковская ,д.7,8019317,муниципальный округ Головинский,1970 +2281013,г Москва ул Пулковская д.9,Москва,ул Пулковская д.9,ул,Пулковская ,д.9,8019341,муниципальный округ Головинский,1962 +2281013,г Москва ул Сенежская д.4,Москва,ул Сенежская д.4,ул,Сенежская ,д.4,8023881,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва ул Сенежская д.5,Москва,ул Сенежская д.5,ул,Сенежская ,д.5,8022584,муниципальный округ Головинский,1955 +2281013,г Москва ул Смольная д.11,Москва,ул Смольная д.11,ул,Смольная ,д.11,8023167,муниципальный округ Головинский,1969 +2281013,г Москва ул Смольная д.15,Москва,ул Смольная д.15,ул,Смольная ,д.15,8023173,муниципальный округ Головинский,1969 +2281013,г Москва ул Смольная д.17,Москва,ул Смольная д.17,ул,Смольная ,д.17,8023178,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва ул Смольная д.19 кор.1,Москва,ул Смольная д.19 кор.1,ул,Смольная ,д.19 кор.1,8023189,муниципальный округ Головинский,1964 +2281013,г Москва ул Смольная д.19 кор.2,Москва,ул Смольная д.19 кор.2,ул,Смольная ,д.19 кор.2,8023197,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва ул Смольная д.19 кор.3,Москва,ул Смольная д.19 кор.3,ул,Смольная ,д.19 кор.3,8023205,муниципальный округ Головинский,1969 +2281013,г Москва ул Смольная д.19 кор.4,Москва,ул Смольная д.19 кор.4,ул,Смольная ,д.19 кор.4,8023215,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Смольная д.19 кор.5,Москва,ул Смольная д.19 кор.5,ул,Смольная ,д.19 кор.5,8023218,муниципальный округ Головинский,1984 +2281013,г Москва ул Смольная д.21 кор.1,Москва,ул Смольная д.21 кор.1,ул,Смольная ,д.21 кор.1,8023227,муниципальный округ Головинский,1964 +2281013,г Москва ул Смольная д.21 кор.2,Москва,ул Смольная д.21 кор.2,ул,Смольная ,д.21 кор.2,8023231,муниципальный округ Головинский,1964 +2281013,г Москва ул Смольная д.21 кор.3,Москва,ул Смольная д.21 кор.3,ул,Смольная ,д.21 кор.3,8023241,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Смольная д.23 кор.1,Москва,ул Смольная д.23 кор.1,ул,Смольная ,д.23 кор.1,8023246,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва ул Смольная д.23 кор.2,Москва,ул Смольная д.23 кор.2,ул,Смольная ,д.23 кор.2,8023249,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Смольная д.3,Москва,ул Смольная д.3,ул,Смольная ,д.3,8023092,муниципальный округ Головинский,1970 +2281013,г Москва ул Смольная д.5,Москва,ул Смольная д.5,ул,Смольная ,д.5,8023102,муниципальный округ Головинский,1972 +2281013,г Москва ул Смольная д.7,Москва,ул Смольная д.7,ул,Смольная ,д.7,8023110,муниципальный округ Головинский,1970 +2281013,г Москва ул Смольная д.9,Москва,ул Смольная д.9,ул,Смольная ,д.9,8023160,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.10,Москва,ул Солнечногорская д.10,ул,Солнечногорская ,д.10,7751200,муниципальный округ Головинский,1958 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.11,Москва,ул Солнечногорская д.11,ул,Солнечногорская ,д.11,8023886,муниципальный округ Головинский,1971 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.12,Москва,ул Солнечногорская д.12,ул,Солнечногорская ,д.12,8022599,муниципальный округ Головинский,1960 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.13,Москва,ул Солнечногорская д.13,ул,Солнечногорская ,д.13,8023891,муниципальный округ Головинский,1969 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.14 кор.1,Москва,ул Солнечногорская д.14 кор.1,ул,Солнечногорская ,д.14 кор.1,8023893,муниципальный округ Головинский,1975 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.14 кор.2,Москва,ул Солнечногорская д.14 кор.2,ул,Солнечногорская ,д.14 кор.2,8023895,муниципальный округ Головинский,1983 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.15 кор.1,Москва,ул Солнечногорская д.15 кор.1,ул,Солнечногорская ,д.15 кор.1,8022610,муниципальный округ Головинский,1961 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.15 кор.2,Москва,ул Солнечногорская д.15 кор.2,ул,Солнечногорская ,д.15 кор.2,8022588,муниципальный округ Головинский,1961 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.16 кор.1,Москва,ул Солнечногорская д.16 кор.1,ул,Солнечногорская ,д.16 кор.1,8022620,муниципальный округ Головинский,1964 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.17,Москва,ул Солнечногорская д.17,ул,Солнечногорская ,д.17,8022631,муниципальный округ Головинский,1962 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.19,Москва,ул Солнечногорская д.19,ул,Солнечногорская ,д.19,8022641,муниципальный округ Головинский,1964 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.21,Москва,ул Солнечногорская д.21,ул,Солнечногорская ,д.21,8022650,муниципальный округ Головинский,1963 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.22,Москва,ул Солнечногорская д.22,ул,Солнечногорская ,д.22,8023898,муниципальный округ Головинский,1978 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.22 кор.2,Москва,ул Солнечногорская д.22 кор.2,ул,Солнечногорская ,д.22 кор.2,8023451,муниципальный округ Головинский,1959 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.23 кор.1,Москва,ул Солнечногорская д.23 кор.1,ул,Солнечногорская ,д.23 кор.1,8023602,муниципальный округ Головинский,1963 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.23 кор.2,Москва,ул Солнечногорская д.23 кор.2,ул,Солнечногорская ,д.23 кор.2,8023607,муниципальный округ Головинский,1963 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.24,Москва,ул Солнечногорская д.24,ул,Солнечногорская ,д.24,8022658,муниципальный округ Головинский,1969 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.24 кор.3,Москва,ул Солнечногорская д.24 кор.3,ул,Солнечногорская ,д.24 кор.3,8022669,муниципальный округ Головинский,1951 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.3,Москва,ул Солнечногорская д.3,ул,Солнечногорская ,д.3,7954796,муниципальный округ Головинский,1963 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.5 кор.1,Москва,ул Солнечногорская д.5 кор.1,ул,Солнечногорская ,д.5 кор.1,8023584,муниципальный округ Головинский,1956 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.6 кор.1,Москва,ул Солнечногорская д.6 кор.1,ул,Солнечногорская ,д.6 кор.1,8022680,муниципальный округ Головинский,1960 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.6 кор.2,Москва,ул Солнечногорская д.6 кор.2,ул,Солнечногорская ,д.6 кор.2,8022874,муниципальный округ Головинский,1946 +2281013,г Москва ул Солнечногорская д.8,Москва,ул Солнечногорская д.8,ул,Солнечногорская ,д.8,8023445,муниципальный округ Головинский,1959 +2281013,г Москва ул Фестивальная д.38,Москва,ул Фестивальная д.38,ул,Фестивальная ,д.38,8023482,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Фестивальная д.40,Москва,ул Фестивальная д.40,ул,Фестивальная ,д.40,8023488,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва ул Фестивальная д.44,Москва,ул Фестивальная д.44,ул,Фестивальная ,д.44,8023674,муниципальный округ Головинский,1969 +2281013,г Москва ул Фестивальная д.46 кор.1,Москва,ул Фестивальная д.46 кор.1,ул,Фестивальная ,д.46 кор.1,8023681,муниципальный округ Головинский,1969 +2281013,г Москва ул Фестивальная д.46 кор.2,Москва,ул Фестивальная д.46 кор.2,ул,Фестивальная ,д.46 кор.2,8023901,муниципальный округ Головинский,1984 +2281013,г Москва ул Фестивальная д.46 кор.3,Москва,ул Фестивальная д.46 кор.3,ул,Фестивальная ,д.46 кор.3,8023904,муниципальный округ Головинский,1984 +2281013,г Москва ул Фестивальная д.48,Москва,ул Фестивальная д.48,ул,Фестивальная ,д.48,8023458,муниципальный округ Головинский,1972 +2281013,г Москва ул Фестивальная д.48 кор.2,Москва,ул Фестивальная д.48 кор.2,ул,Фестивальная ,д.48 кор.2,8029518,муниципальный округ Головинский,2003 +2281013,г Москва ул Флотская д.14,Москва,ул Флотская д.14,ул,Флотская ,д.14,8017710,муниципальный округ Головинский,1998 +2281013,г Москва ул Флотская д.16,Москва,ул Флотская д.16,ул,Флотская ,д.16,8019391,муниципальный округ Головинский,1971 +2281013,г Москва ул Флотская д.18,Москва,ул Флотская д.18,ул,Флотская ,д.18,8017712,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва ул Флотская д.20,Москва,ул Флотская д.20,ул,Флотская ,д.20,8019396,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Флотская д.21,Москва,ул Флотская д.21,ул,Флотская ,д.21,8023462,муниципальный округ Головинский,1974 +2281013,г Москва ул Флотская д.22,Москва,ул Флотская д.22,ул,Флотская ,д.22,8017715,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Флотская д.23,Москва,ул Флотская д.23,ул,Флотская ,д.23,8023470,муниципальный округ Головинский,1974 +2281013,г Москва ул Флотская д.23 кор.1,Москва,ул Флотская д.23 кор.1,ул,Флотская ,д.23 кор.1,8023525,муниципальный округ Головинский,2001 +2281013,г Москва ул Флотская д.24,Москва,ул Флотская д.24,ул,Флотская ,д.24,8019402,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Флотская д.26,Москва,ул Флотская д.26,ул,Флотская ,д.26,8017719,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Флотская д.27,Москва,ул Флотская д.27,ул,Флотская ,д.27,8023476,муниципальный округ Головинский,1974 +2281013,г Москва ул Флотская д.28 кор.1,Москва,ул Флотская д.28 кор.1,ул,Флотская ,д.28 кор.1,8019412,муниципальный округ Головинский,1970 +2281013,г Москва ул Флотская д.28 кор.2,Москва,ул Флотская д.28 кор.2,ул,Флотская ,д.28 кор.2,8017724,муниципальный округ Головинский,1969 +2281013,г Москва ул Флотская д.29 кор.1,Москва,ул Флотская д.29 кор.1,ул,Флотская ,д.29 кор.1,8023483,муниципальный округ Головинский,1970 +2281013,г Москва ул Флотская д.29 кор.2,Москва,ул Флотская д.29 кор.2,ул,Флотская ,д.29 кор.2,8023486,муниципальный округ Головинский,1971 +2281013,г Москва ул Флотская д.29 кор.3,Москва,ул Флотская д.29 кор.3,ул,Флотская ,д.29 кор.3,8023493,муниципальный округ Головинский,1969 +2281013,г Москва ул Флотская д.31,Москва,ул Флотская д.31,ул,Флотская ,д.31,8023500,муниципальный округ Головинский,1971 +2281013,г Москва ул Флотская д.33,Москва,ул Флотская д.33,ул,Флотская ,д.33,8023496,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва ул Флотская д.34 кор.1,Москва,ул Флотская д.34 кор.1,ул,Флотская ,д.34 кор.1,8023252,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва ул Флотская д.34 кор.2,Москва,ул Флотская д.34 кор.2,ул,Флотская ,д.34 кор.2,8023257,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Флотская д.34 кор.3,Москва,ул Флотская д.34 кор.3,ул,Флотская ,д.34 кор.3,8023262,муниципальный округ Головинский,1985 +2281013,г Москва ул Флотская д.35,Москва,ул Флотская д.35,ул,Флотская ,д.35,8023506,муниципальный округ Головинский,1968 +2281013,г Москва ул Флотская д.36,Москва,ул Флотская д.36,ул,Флотская ,д.36,8023267,муниципальный округ Головинский,1985 +2281013,г Москва ул Флотская д.37,Москва,ул Флотская д.37,ул,Флотская ,д.37,8023511,муниципальный округ Головинский,1969 +2281013,г Москва ул Флотская д.4,Москва,ул Флотская д.4,ул,Флотская ,д.4,8019383,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва ул Флотская д.44,Москва,ул Флотская д.44,ул,Флотская ,д.44,8023272,муниципальный округ Головинский,1969 +2281013,г Москва ул Флотская д.46,Москва,ул Флотская д.46,ул,Флотская ,д.46,8023276,муниципальный округ Головинский,1969 +2281013,г Москва ул Флотская д.48 кор.1,Москва,ул Флотская д.48 кор.1,ул,Флотская ,д.48 кор.1,8023285,муниципальный округ Головинский,1971 +2281013,г Москва ул Флотская д.48 кор.2,Москва,ул Флотская д.48 кор.2,ул,Флотская ,д.48 кор.2,8023289,муниципальный округ Головинский,1972 +2281013,г Москва ул Флотская д.50,Москва,ул Флотская д.50,ул,Флотская ,д.50,8023292,муниципальный округ Головинский,1976 +2281013,г Москва ул Флотская д.52 кор.1,Москва,ул Флотская д.52 кор.1,ул,Флотская ,д.52 кор.1,8023297,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Флотская д.52 кор.2,Москва,ул Флотская д.52 кор.2,ул,Флотская ,д.52 кор.2,8023307,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Флотская д.52 кор.3,Москва,ул Флотская д.52 кор.3,ул,Флотская ,д.52 кор.3,8023311,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Флотская д.52 кор.4,Москва,ул Флотская д.52 кор.4,ул,Флотская ,д.52 кор.4,8023318,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Флотская д.54,Москва,ул Флотская д.54,ул,Флотская ,д.54,8023319,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Флотская д.56,Москва,ул Флотская д.56,ул,Флотская ,д.56,8023323,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ул Флотская д.58 кор.1,Москва,ул Флотская д.58 кор.1,ул,Флотская ,д.58 кор.1,8023327,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ул Флотская д.6/21,Москва,ул Флотская д.6/21,ул,Флотская ,д.6/21,8019386,муниципальный округ Головинский,1984 +2281013,г Москва ул Флотская д.66 кор.1,Москва,ул Флотская д.66 кор.1,ул,Флотская ,д.66 кор.1,8023331,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва ул Флотская д.66 кор.2,Москва,ул Флотская д.66 кор.2,ул,Флотская ,д.66 кор.2,8023335,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва ул Флотская д.66 кор.3,Москва,ул Флотская д.66 кор.3,ул,Флотская ,д.66 кор.3,8023339,муниципальный округ Головинский,1964 +2281013,г Москва ул Флотская д.68,Москва,ул Флотская д.68,ул,Флотская ,д.68,8023304,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва ул Флотская д.72А,Москва,ул Флотская д.72А,ул,Флотская ,д.72А,8029696,муниципальный округ Головинский,1972 +2281013,г Москва ул Флотская д.74,Москва,ул Флотская д.74,ул,Флотская ,д.74,8023515,муниципальный округ Головинский,1988 +2281013,г Москва ул Флотская д.76,Москва,ул Флотская д.76,ул,Флотская ,д.76,8023522,муниципальный округ Головинский,1988 +2281013,г Москва ул Флотская д.78,Москва,ул Флотская д.78,ул,Флотская ,д.78,8018836,муниципальный округ Головинский,2001 +2281013,г Москва ул Флотская д.78 кор.1,Москва,ул Флотская д.78 кор.1,ул,Флотская ,д.78 кор.1,8023531,муниципальный округ Головинский,2002 +2281013,г Москва ул Флотская д.80/7,Москва,ул Флотская д.80/7,ул,Флотская ,д.80/7,8023552,муниципальный округ Головинский,1956 +2281013,г Москва ул Флотская д.82/6,Москва,ул Флотская д.82/6,ул,Флотская ,д.82/6,8023554,муниципальный округ Головинский,1957 +2281013,г Москва ул Флотская д.90,Москва,ул Флотская д.90,ул,Флотская ,д.90,8023559,муниципальный округ Головинский,1960 +2281013,г Москва ул Флотская д.92,Москва,ул Флотская д.92,ул,Флотская ,д.92,8023564,муниципальный округ Головинский,1960 +2281013,г Москва ул Флотская д.94,Москва,ул Флотская д.94,ул,Флотская ,д.94,8023568,муниципальный округ Головинский,1963 +2281013,г Москва ул Флотская д.96,Москва,ул Флотская д.96,ул,Флотская ,д.96,8023571,муниципальный округ Головинский,1962 +2281013,г Москва ул Флотская д.98,Москва,ул Флотская д.98,ул,Флотская ,д.98,8023578,муниципальный округ Головинский,1962 +2281013,г Москва ш Ленинградское д.62 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.62 кор.1,ш,Ленинградское ,д.62 кор.1,8019224,муниципальный округ Головинский,1963 +2281013,г Москва ш Ленинградское д.62 кор.2,Москва,ш Ленинградское д.62 кор.2,ш,Ленинградское ,д.62 кор.2,8019231,муниципальный округ Головинский,1961 +2281013,г Москва ш Ленинградское д.64 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.64 кор.1,ш,Ленинградское ,д.64 кор.1,8017675,муниципальный округ Головинский,1981 +2281013,г Москва ш Ленинградское д.66,Москва,ш Ленинградское д.66,ш,Ленинградское ,д.66,8019239,муниципальный округ Головинский,1967 +2281013,г Москва ш Ленинградское д.70,Москва,ш Ленинградское д.70,ш,Ленинградское ,д.70,8019248,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ш Ленинградское д.72,Москва,ш Ленинградское д.72,ш,Ленинградское ,д.72,8017677,муниципальный округ Головинский,1975 +2281013,г Москва ш Ленинградское д.74,Москва,ш Ленинградское д.74,ш,Ленинградское ,д.74,8019259,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ш Ленинградское д.78,Москва,ш Ленинградское д.78,ш,Ленинградское ,д.78,8019265,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва ш Ленинградское д.80,Москва,ш Ленинградское д.80,ш,Ленинградское ,д.80,8017680,муниципальный округ Головинский,1976 +2281013,г Москва ш Ленинградское д.82,Москва,ш Ленинградское д.82,ш,Ленинградское ,д.82,8019278,муниципальный округ Головинский,1966 +2281013,г Москва ш Ленинградское д.86,Москва,ш Ленинградское д.86,ш,Ленинградское ,д.86,8019284,муниципальный округ Головинский,1965 +2281013,г Москва ш Ленинградское д.88,Москва,ш Ленинградское д.88,ш,Ленинградское ,д.88,8017685,муниципальный округ Головинский,1975 +2281014,г Москва б-р Карельский д.14/16,Москва,б-р Карельский д.14/16,б-р,Карельский ,д.14/16,7637497,муниципальный округ Дмитровский,1962 +2281014,г Москва б-р Карельский д.18,Москва,б-р Карельский д.18,б-р,Карельский ,д.18,7637511,муниципальный округ Дмитровский,1962 +2281014,г Москва б-р Карельский д.18А,Москва,б-р Карельский д.18А,б-р,Карельский ,д.18А,7637530,муниципальный округ Дмитровский,1963 +2281014,г Москва б-р Карельский д.2 кор.2,Москва,б-р Карельский д.2 кор.2,б-р,Карельский ,д.2 кор.2,7637424,муниципальный округ Дмитровский,1980 +2281014,г Москва б-р Карельский д.21 кор.1,Москва,б-р Карельский д.21 кор.1,б-р,Карельский ,д.21 кор.1,7637540,муниципальный округ Дмитровский,1975 +2281014,г Москва б-р Карельский д.21 кор.2,Москва,б-р Карельский д.21 кор.2,б-р,Карельский ,д.21 кор.2,7646819,муниципальный округ Дмитровский,1977 +2281014,г Москва б-р Карельский д.23 кор.1,Москва,б-р Карельский д.23 кор.1,б-р,Карельский ,д.23 кор.1,7647378,муниципальный округ Дмитровский,1964 +2281014,г Москва б-р Карельский д.23 кор.2,Москва,б-р Карельский д.23 кор.2,б-р,Карельский ,д.23 кор.2,7647385,муниципальный округ Дмитровский,1964 +2281014,г Москва б-р Карельский д.3 кор.3,Москва,б-р Карельский д.3 кор.3,б-р,Карельский ,д.3 кор.3,7637437,муниципальный округ Дмитровский,1960 +2281014,г Москва б-р Карельский д.3 кор.4,Москва,б-р Карельский д.3 кор.4,б-р,Карельский ,д.3 кор.4,7637445,муниципальный округ Дмитровский,1961 +2281014,г Москва б-р Карельский д.4 кор.2,Москва,б-р Карельский д.4 кор.2,б-р,Карельский ,д.4 кор.2,8059602,муниципальный округ Дмитровский,1980 +2281014,г Москва б-р Карельский д.4 кор.4,Москва,б-р Карельский д.4 кор.4,б-р,Карельский ,д.4 кор.4,7637469,муниципальный округ Дмитровский,1980 +2281014,г Москва б-р Карельский д.5,Москва,б-р Карельский д.5,б-р,Карельский ,д.5,7637476,муниципальный округ Дмитровский,1987 +2281014,г Москва б-р Карельский д.8 кор.1,Москва,б-р Карельский д.8 кор.1,б-р,Карельский ,д.8 кор.1,7637488,муниципальный округ Дмитровский,1979 +2281014,г Москва ул 800-летия Москвы д.2 кор.1,Москва,ул 800-летия Москвы д.2 кор.1,ул,800-летия Москвы ,д.2 кор.1,7621237,муниципальный округ Дмитровский,1979 +2281014,г Москва ул 800-летия Москвы д.2 кор.2,Москва,ул 800-летия Москвы д.2 кор.2,ул,800-летия Москвы ,д.2 кор.2,7621247,муниципальный округ Дмитровский,1979 +2281014,г Москва ул Ангарская д.37/18,Москва,ул Ангарская д.37/18,ул,Ангарская ,д.37/18,7621213,муниципальный округ Дмитровский,1967 +2281014,г Москва ул Ангарская д.39,Москва,ул Ангарская д.39,ул,Ангарская ,д.39,7621262,муниципальный округ Дмитровский,1967 +2281014,г Москва ул Ангарская д.41,Москва,ул Ангарская д.41,ул,Ангарская ,д.41,7621269,муниципальный округ Дмитровский,1967 +2281014,г Москва ул Ангарская д.43,Москва,ул Ангарская д.43,ул,Ангарская ,д.43,7621274,муниципальный округ Дмитровский,1966 +2281014,г Москва ул Ангарская д.45 кор.1,Москва,ул Ангарская д.45 кор.1,ул,Ангарская ,д.45 кор.1,7582929,муниципальный округ Дмитровский,2010 +2281014,г Москва ул Ангарская д.45 кор.2,Москва,ул Ангарская д.45 кор.2,ул,Ангарская ,д.45 кор.2,7621280,муниципальный округ Дмитровский,2008 +2281014,г Москва ул Ангарская д.45 кор.3,Москва,ул Ангарская д.45 кор.3,ул,Ангарская ,д.45 кор.3,7621288,муниципальный округ Дмитровский,2008 +2281014,г Москва ул Ангарская д.45 кор.4,Москва,ул Ангарская д.45 кор.4,ул,Ангарская ,д.45 кор.4,7621295,муниципальный округ Дмитровский,1968 +2281014,г Москва ул Ангарская д.45 кор.5,Москва,ул Ангарская д.45 кор.5,ул,Ангарская ,д.45 кор.5,7621300,муниципальный округ Дмитровский,1983 +2281014,г Москва ул Ангарская д.45 кор.6,Москва,ул Ангарская д.45 кор.6,ул,Ангарская ,д.45 кор.6,7621304,муниципальный округ Дмитровский,1983 +2281014,г Москва ул Ангарская д.47,Москва,ул Ангарская д.47,ул,Ангарская ,д.47,7621311,муниципальный округ Дмитровский,1967 +2281014,г Москва ул Ангарская д.49 кор.4,Москва,ул Ангарская д.49 кор.4,ул,Ангарская ,д.49 кор.4,7621334,муниципальный округ Дмитровский,1968 +2281014,г Москва ул Ангарская д.49 кор.5,Москва,ул Ангарская д.49 кор.5,ул,Ангарская ,д.49 кор.5,7621320,муниципальный округ Дмитровский,1983 +2281014,г Москва ул Ангарская д.51,Москва,ул Ангарская д.51,ул,Ангарская ,д.51,7621341,муниципальный округ Дмитровский,1967 +2281014,г Москва ул Ангарская д.51 кор.2,Москва,ул Ангарская д.51 кор.2,ул,Ангарская ,д.51 кор.2,7621347,муниципальный округ Дмитровский,2009 +2281014,г Москва ул Ангарская д.53 кор.1,Москва,ул Ангарская д.53 кор.1,ул,Ангарская ,д.53 кор.1,7621354,муниципальный округ Дмитровский,2007 +2281014,г Москва ул Ангарская д.55,Москва,ул Ангарская д.55,ул,Ангарская ,д.55,7621359,муниципальный округ Дмитровский,1967 +2281014,г Москва ул Ангарская д.57 кор.3,Москва,ул Ангарская д.57 кор.3,ул,Ангарская ,д.57 кор.3,7621363,муниципальный округ Дмитровский,1968 +2281014,г Москва ул Ангарская д.57 кор.4,Москва,ул Ангарская д.57 кор.4,ул,Ангарская ,д.57 кор.4,7621370,муниципальный округ Дмитровский,2007 +2281014,г Москва ул Ангарская д.59,Москва,ул Ангарская д.59,ул,Ангарская ,д.59,7621373,муниципальный округ Дмитровский,1979 +2281014,г Москва ул Ангарская д.59 кор.1,Москва,ул Ангарская д.59 кор.1,ул,Ангарская ,д.59 кор.1,7621377,муниципальный округ Дмитровский,1979 +2281014,г Москва ул Ангарская д.61,Москва,ул Ангарская д.61,ул,Ангарская ,д.61,7621379,муниципальный округ Дмитровский,1967 +2281014,г Москва ул Ангарская д.65,Москва,ул Ангарская д.65,ул,Ангарская ,д.65,7621384,муниципальный округ Дмитровский,1967 +2281014,г Москва ул Ангарская д.67 кор.1,Москва,ул Ангарская д.67 кор.1,ул,Ангарская ,д.67 кор.1,7621387,муниципальный округ Дмитровский,1968 +2281014,г Москва ул Ангарская д.67 кор.3,Москва,ул Ангарская д.67 кор.3,ул,Ангарская ,д.67 кор.3,7621391,муниципальный округ Дмитровский,2007 +2281014,г Москва ул Ангарская д.69,Москва,ул Ангарская д.69,ул,Ангарская ,д.69,7621396,муниципальный округ Дмитровский,1968 +2281014,г Москва ул Вагоноремонтная д.11,Москва,ул Вагоноремонтная д.11,ул,Вагоноремонтная ,д.11,7621424,муниципальный округ Дмитровский,1964 +2281014,г Москва ул Вагоноремонтная д.13,Москва,ул Вагоноремонтная д.13,ул,Вагоноремонтная ,д.13,7621430,муниципальный округ Дмитровский,1963 +2281014,г Москва ул Вагоноремонтная д.17,Москва,ул Вагоноремонтная д.17,ул,Вагоноремонтная ,д.17,7621441,муниципальный округ Дмитровский,1964 +2281014,г Москва ул Вагоноремонтная д.19,Москва,ул Вагоноремонтная д.19,ул,Вагоноремонтная ,д.19,7621449,муниципальный округ Дмитровский,1964 +2281014,г Москва ул Вагоноремонтная д.5 кор.1,Москва,ул Вагоноремонтная д.5 кор.1,ул,Вагоноремонтная ,д.5 кор.1,7621399,муниципальный округ Дмитровский,1981 +2281014,г Москва ул Вагоноремонтная д.5 кор.2,Москва,ул Вагоноремонтная д.5 кор.2,ул,Вагоноремонтная ,д.5 кор.2,7621404,муниципальный округ Дмитровский,1980 +2281014,г Москва ул Вагоноремонтная д.5А,Москва,ул Вагоноремонтная д.5А,ул,Вагоноремонтная ,д.5А,7621407,муниципальный округ Дмитровский,1996 +2281014,г Москва ул Вагоноремонтная д.9/25,Москва,ул Вагоноремонтная д.9/25,ул,Вагоноремонтная ,д.9/25,7621411,муниципальный округ Дмитровский,1965 +2281014,г Москва ул Долгопрудная д.10,Москва,ул Долгопрудная д.10,ул,Долгопрудная ,д.10,7637318,муниципальный округ Дмитровский,1996 +2281014,г Москва ул Долгопрудная д.11,Москва,ул Долгопрудная д.11,ул,Долгопрудная ,д.11,7637329,муниципальный округ Дмитровский,1969 +2281014,г Москва ул Долгопрудная д.12,Москва,ул Долгопрудная д.12,ул,Долгопрудная ,д.12,7637337,муниципальный округ Дмитровский,1962 +2281014,г Москва ул Долгопрудная д.13 кор.1,Москва,ул Долгопрудная д.13 кор.1,ул,Долгопрудная ,д.13 кор.1,7637348,муниципальный округ Дмитровский,1970 +2281014,г Москва ул Долгопрудная д.13 кор.2,Москва,ул Долгопрудная д.13 кор.2,ул,Долгопрудная ,д.13 кор.2,7637357,муниципальный округ Дмитровский,1969 +2281014,г Москва ул Долгопрудная д.13А,Москва,ул Долгопрудная д.13А,ул,Долгопрудная ,д.13А,7637368,муниципальный округ Дмитровский,1969 +2281014,г Москва ул Долгопрудная д.3,Москва,ул Долгопрудная д.3,ул,Долгопрудная ,д.3,7627819,муниципальный округ Дмитровский,1961 +2281014,г Москва ул Долгопрудная д.5,Москва,ул Долгопрудная д.5,ул,Долгопрудная ,д.5,7627828,муниципальный округ Дмитровский,1963 +2281014,г Москва ул Долгопрудная д.6 кор.1,Москва,ул Долгопрудная д.6 кор.1,ул,Долгопрудная ,д.6 кор.1,7627835,муниципальный округ Дмитровский,1964 +2281014,г Москва ул Долгопрудная д.6 кор.2,Москва,ул Долгопрудная д.6 кор.2,ул,Долгопрудная ,д.6 кор.2,7627841,муниципальный округ Дмитровский,1960 +2281014,г Москва ул Долгопрудная д.7,Москва,ул Долгопрудная д.7,ул,Долгопрудная ,д.7,7627845,муниципальный округ Дмитровский,1962 +2281014,г Москва ул Долгопрудная д.8 кор.1,Москва,ул Долгопрудная д.8 кор.1,ул,Долгопрудная ,д.8 кор.1,7637282,муниципальный округ Дмитровский,1960 +2281014,г Москва ул Долгопрудная д.8 кор.2,Москва,ул Долгопрудная д.8 кор.2,ул,Долгопрудная ,д.8 кор.2,7637292,муниципальный округ Дмитровский,1961 +2281014,г Москва ул Долгопрудная д.9,Москва,ул Долгопрудная д.9,ул,Долгопрудная ,д.9,7637302,муниципальный округ Дмитровский,1962 +2281014,г Москва ул Икшинская д.10,Москва,ул Икшинская д.10,ул,Икшинская ,д.10,7637415,муниципальный округ Дмитровский,1963 +2281014,г Москва ул Икшинская д.4,Москва,ул Икшинская д.4,ул,Икшинская ,д.4,7637380,муниципальный округ Дмитровский,1961 +2281014,г Москва ул Икшинская д.6,Москва,ул Икшинская д.6,ул,Икшинская ,д.6,7637394,муниципальный округ Дмитровский,1959 +2281014,г Москва ул Икшинская д.8,Москва,ул Икшинская д.8,ул,Икшинская ,д.8,7637406,муниципальный округ Дмитровский,1962 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.10 кор.1,Москва,ул Клязьминская д.10 кор.1,ул,Клязьминская ,д.10 кор.1,7647431,муниципальный округ Дмитровский,1967 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.11 кор.1,Москва,ул Клязьминская д.11 кор.1,ул,Клязьминская ,д.11 кор.1,7647436,муниципальный округ Дмитровский,2004 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.11 кор.2,Москва,ул Клязьминская д.11 кор.2,ул,Клязьминская ,д.11 кор.2,7647437,муниципальный округ Дмитровский,2000 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.13,Москва,ул Клязьминская д.13,ул,Клязьминская ,д.13,7647438,муниципальный округ Дмитровский,1984 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.17,Москва,ул Клязьминская д.17,ул,Клязьминская ,д.17,7647439,муниципальный округ Дмитровский,1984 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.19,Москва,ул Клязьминская д.19,ул,Клязьминская ,д.19,7647440,муниципальный округ Дмитровский,1984 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.21 кор.1,Москва,ул Клязьминская д.21 кор.1,ул,Клязьминская ,д.21 кор.1,7647442,муниципальный округ Дмитровский,1984 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.26,Москва,ул Клязьминская д.26,ул,Клязьминская ,д.26,7647444,муниципальный округ Дмитровский,1961 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.28,Москва,ул Клязьминская д.28,ул,Клязьминская ,д.28,7647446,муниципальный округ Дмитровский,1962 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.29 кор.1,Москва,ул Клязьминская д.29 кор.1,ул,Клязьминская ,д.29 кор.1,7647448,муниципальный округ Дмитровский,1983 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.30 кор.1,Москва,ул Клязьминская д.30 кор.1,ул,Клязьминская ,д.30 кор.1,7647450,муниципальный округ Дмитровский,1961 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.30 кор.2,Москва,ул Клязьминская д.30 кор.2,ул,Клязьминская ,д.30 кор.2,7647452,муниципальный округ Дмитровский,1962 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.30 кор.3,Москва,ул Клязьминская д.30 кор.3,ул,Клязьминская ,д.30 кор.3,7647454,муниципальный округ Дмитровский,1961 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.32 кор.2,Москва,ул Клязьминская д.32 кор.2,ул,Клязьминская ,д.32 кор.2,7647455,муниципальный округ Дмитровский,1980 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.32 кор.3,Москва,ул Клязьминская д.32 кор.3,ул,Клязьминская ,д.32 кор.3,7647457,муниципальный округ Дмитровский,1981 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.4,Москва,ул Клязьминская д.4,ул,Клязьминская ,д.4,7647392,муниципальный округ Дмитровский,1967 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.6 кор.1,Москва,ул Клязьминская д.6 кор.1,ул,Клязьминская ,д.6 кор.1,7647395,муниципальный округ Дмитровский,1967 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.6 кор.2,Москва,ул Клязьминская д.6 кор.2,ул,Клязьминская ,д.6 кор.2,7647413,муниципальный округ Дмитровский,1967 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.7 кор.2,Москва,ул Клязьминская д.7 кор.2,ул,Клязьминская ,д.7 кор.2,7647401,муниципальный округ Дмитровский,1982 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.8,Москва,ул Клязьминская д.8,ул,Клязьминская ,д.8,7647407,муниципальный округ Дмитровский,1967 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.8 кор.1,Москва,ул Клязьминская д.8 кор.1,ул,Клязьминская ,д.8 кор.1,8145960,муниципальный округ Дмитровский,2005 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.8 кор.2,Москва,ул Клязьминская д.8 кор.2,ул,Клязьминская ,д.8 кор.2,8145974,муниципальный округ Дмитровский,н.д. +2281014,г Москва ул Клязьминская д.8 кор.Б,Москва,ул Клязьминская д.8 кор.Б,ул,Клязьминская ,д.8 кор.Б,7647411,муниципальный округ Дмитровский,1968 +2281014,г Москва ул Клязьминская д.9 кор.2,Москва,ул Клязьминская д.9 кор.2,ул,Клязьминская ,д.9 кор.2,7647418,муниципальный округ Дмитровский,1982 +2281014,г Москва ул Лобненская д.12 кор.1,Москва,ул Лобненская д.12 кор.1,ул,Лобненская ,д.12 кор.1,7647555,муниципальный округ Дмитровский,1982 +2281014,г Москва ул Лобненская д.12 кор.2,Москва,ул Лобненская д.12 кор.2,ул,Лобненская ,д.12 кор.2,7647557,муниципальный округ Дмитровский,1982 +2281014,г Москва ул Лобненская д.12 кор.3,Москва,ул Лобненская д.12 кор.3,ул,Лобненская ,д.12 кор.3,7647561,муниципальный округ Дмитровский,1982 +2281014,г Москва ул Лобненская д.12 кор.4,Москва,ул Лобненская д.12 кор.4,ул,Лобненская ,д.12 кор.4,7647566,муниципальный округ Дмитровский,1982 +2281014,г Москва ул Лобненская д.15 кор.1,Москва,ул Лобненская д.15 кор.1,ул,Лобненская ,д.15 кор.1,7647567,муниципальный округ Дмитровский,1982 +2281014,г Москва ул Лобненская д.15 кор.2,Москва,ул Лобненская д.15 кор.2,ул,Лобненская ,д.15 кор.2,7647571,муниципальный округ Дмитровский,1982 +2281014,г Москва ул Лобненская д.2,Москва,ул Лобненская д.2,ул,Лобненская ,д.2,7647520,муниципальный округ Дмитровский,1969 +2281014,г Москва ул Лобненская д.3,Москва,ул Лобненская д.3,ул,Лобненская ,д.3,7647521,муниципальный округ Дмитровский,1994 +2281014,г Москва ул Лобненская д.4,Москва,ул Лобненская д.4,ул,Лобненская ,д.4,7647524,муниципальный округ Дмитровский,1971 +2281014,г Москва ул Лобненская д.5,Москва,ул Лобненская д.5,ул,Лобненская ,д.5,7647525,муниципальный округ Дмитровский,1963 +2281014,г Москва ул Лобненская д.6,Москва,ул Лобненская д.6,ул,Лобненская ,д.6,7647529,муниципальный округ Дмитровский,1968 +2281014,г Москва ул Лобненская д.6A,Москва,ул Лобненская д.6A,ул,Лобненская ,д.6A,7647533,муниципальный округ Дмитровский,1969 +2281014,г Москва ул Лобненская д.7,Москва,ул Лобненская д.7,ул,Лобненская ,д.7,7647539,муниципальный округ Дмитровский,1962 +2281014,г Москва ул Лобненская д.8,Москва,ул Лобненская д.8,ул,Лобненская ,д.8,7647542,муниципальный округ Дмитровский,1969 +2281014,г Москва ул Лобненская д.9,Москва,ул Лобненская д.9,ул,Лобненская ,д.9,7647544,муниципальный округ Дмитровский,1969 +2281014,г Москва ул Лобненская д.9A,Москва,ул Лобненская д.9A,ул,Лобненская ,д.9A,7647548,муниципальный округ Дмитровский,1962 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.10 кор.1,Москва,ул Софьи Ковалевской д.10 кор.1,ул,Софьи Ковалевской ,д.10 кор.1,7647611,муниципальный округ Дмитровский,1968 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.10 кор.2,Москва,ул Софьи Ковалевской д.10 кор.2,ул,Софьи Ковалевской ,д.10 кор.2,7647613,муниципальный округ Дмитровский,1968 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.10 кор.3,Москва,ул Софьи Ковалевской д.10 кор.3,ул,Софьи Ковалевской ,д.10 кор.3,7647614,муниципальный округ Дмитровский,1969 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.12 кор.1,Москва,ул Софьи Ковалевской д.12 кор.1,ул,Софьи Ковалевской ,д.12 кор.1,7647615,муниципальный округ Дмитровский,2000 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.12 кор.2,Москва,ул Софьи Ковалевской д.12 кор.2,ул,Софьи Ковалевской ,д.12 кор.2,7647618,муниципальный округ Дмитровский,2000 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.12 кор.3,Москва,ул Софьи Ковалевской д.12 кор.3,ул,Софьи Ковалевской ,д.12 кор.3,7647617,муниципальный округ Дмитровский,2001 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.14,Москва,ул Софьи Ковалевской д.14,ул,Софьи Ковалевской ,д.14,7647621,муниципальный округ Дмитровский,1968 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.16,Москва,ул Софьи Ковалевской д.16,ул,Софьи Ковалевской ,д.16,7647622,муниципальный округ Дмитровский,1968 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.18,Москва,ул Софьи Ковалевской д.18,ул,Софьи Ковалевской ,д.18,7647623,муниципальный округ Дмитровский,1968 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.2,Москва,ул Софьи Ковалевской д.2,ул,Софьи Ковалевской ,д.2,7647576,муниципальный округ Дмитровский,1970 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.2 кор.1,Москва,ул Софьи Ковалевской д.2 кор.1,ул,Софьи Ковалевской ,д.2 кор.1,7647575,муниципальный округ Дмитровский,1971 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.2 кор.2,Москва,ул Софьи Ковалевской д.2 кор.2,ул,Софьи Ковалевской ,д.2 кор.2,7647579,муниципальный округ Дмитровский,1970 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.2 кор.3,Москва,ул Софьи Ковалевской д.2 кор.3,ул,Софьи Ковалевской ,д.2 кор.3,7647581,муниципальный округ Дмитровский,1971 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.2 кор.4,Москва,ул Софьи Ковалевской д.2 кор.4,ул,Софьи Ковалевской ,д.2 кор.4,7647586,муниципальный округ Дмитровский,1974 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.2 кор.5,Москва,ул Софьи Ковалевской д.2 кор.5,ул,Софьи Ковалевской ,д.2 кор.5,7647587,муниципальный округ Дмитровский,1974 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.2 кор.A,Москва,ул Софьи Ковалевской д.2 кор.A,ул,Софьи Ковалевской ,д.2 кор.A,7647592,муниципальный округ Дмитровский,1970 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.4,Москва,ул Софьи Ковалевской д.4,ул,Софьи Ковалевской ,д.4,7647594,муниципальный округ Дмитровский,1970 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.4 кор.2,Москва,ул Софьи Ковалевской д.4 кор.2,ул,Софьи Ковалевской ,д.4 кор.2,7647597,муниципальный округ Дмитровский,1980 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.4 кор.3,Москва,ул Софьи Ковалевской д.4 кор.3,ул,Софьи Ковалевской ,д.4 кор.3,7647600,муниципальный округ Дмитровский,1980 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.4 кор.4,Москва,ул Софьи Ковалевской д.4 кор.4,ул,Софьи Ковалевской ,д.4 кор.4,7647604,муниципальный округ Дмитровский,1980 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.4 кор.A,Москва,ул Софьи Ковалевской д.4 кор.A,ул,Софьи Ковалевской ,д.4 кор.A,7647605,муниципальный округ Дмитровский,1970 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.6,Москва,ул Софьи Ковалевской д.6,ул,Софьи Ковалевской ,д.6,7647607,муниципальный округ Дмитровский,1968 +2281014,г Москва ул Софьи Ковалевской д.8,Москва,ул Софьи Ковалевской д.8,ул,Софьи Ковалевской ,д.8,7647610,муниципальный округ Дмитровский,1968 +2281014,г Москва ул Учинская д.1,Москва,ул Учинская д.1,ул,Учинская ,д.1,7647625,муниципальный округ Дмитровский,1968 +2281014,г Москва ул Учинская д.1 кор.A,Москва,ул Учинская д.1 кор.A,ул,Учинская ,д.1 кор.A,7647626,муниципальный округ Дмитровский,1968 +2281014,г Москва ул Учинская д.11,Москва,ул Учинская д.11,ул,Учинская ,д.11,7647632,муниципальный округ Дмитровский,1973 +2281014,г Москва ул Учинская д.3 кор.1,Москва,ул Учинская д.3 кор.1,ул,Учинская ,д.3 кор.1,7647628,муниципальный округ Дмитровский,2007 +2281014,г Москва ул Учинская д.7,Москва,ул Учинская д.7,ул,Учинская ,д.7,7647630,муниципальный округ Дмитровский,2002 +2281014,г Москва ул Яхромская д.1 кор.2,Москва,ул Яхромская д.1 кор.2,ул,Яхромская ,д.1 кор.2,7647640,муниципальный округ Дмитровский,2000 +2281014,г Москва ул Яхромская д.1 кор.A,Москва,ул Яхромская д.1 кор.A,ул,Яхромская ,д.1 кор.A,7647643,муниципальный округ Дмитровский,1969 +2281014,г Москва ул Яхромская д.14/5,Москва,ул Яхромская д.14/5,ул,Яхромская ,д.14/5,7647704,муниципальный округ Дмитровский,1955 +2281014,г Москва ул Яхромская д.15/5,Москва,ул Яхромская д.15/5,ул,Яхромская ,д.15/5,7647681,муниципальный округ Дмитровский,н.д. +2281014,г Москва ул Яхромская д.2,Москва,ул Яхромская д.2,ул,Яхромская ,д.2,7647646,муниципальный округ Дмитровский,1958 +2281014,г Москва ул Яхромская д.3 кор.2,Москва,ул Яхромская д.3 кор.2,ул,Яхромская ,д.3 кор.2,7647650,муниципальный округ Дмитровский,1974 +2281014,г Москва ул Яхромская д.3 кор.3,Москва,ул Яхромская д.3 кор.3,ул,Яхромская ,д.3 кор.3,7647655,муниципальный округ Дмитровский,1974 +2281014,г Москва ул Яхромская д.3 кор.4,Москва,ул Яхромская д.3 кор.4,ул,Яхромская ,д.3 кор.4,7647658,муниципальный округ Дмитровский,1974 +2281014,г Москва ул Яхромская д.4,Москва,ул Яхромская д.4,ул,Яхромская ,д.4,7647660,муниципальный округ Дмитровский,1995 +2281014,г Москва ул Яхромская д.4 кор.2,Москва,ул Яхромская д.4 кор.2,ул,Яхромская ,д.4 кор.2,7647663,муниципальный округ Дмитровский,1999 +2281014,г Москва ул Яхромская д.6,Москва,ул Яхромская д.6,ул,Яхромская ,д.6,7647665,муниципальный округ Дмитровский,1997 +2281014,г Москва ул Яхромская д.8,Москва,ул Яхромская д.8,ул,Яхромская ,д.8,7647667,муниципальный округ Дмитровский,1997 +2281014,г Москва ул Яхромская д.9 кор.1,Москва,ул Яхромская д.9 кор.1,ул,Яхромская ,д.9 кор.1,7647670,муниципальный округ Дмитровский,1995 +2281014,г Москва ул Яхромская д.9 кор.2,Москва,ул Яхромская д.9 кор.2,ул,Яхромская ,д.9 кор.2,7647676,муниципальный округ Дмитровский,1995 +2281014,г Москва ул Яхромская д.9 кор.3,Москва,ул Яхромская д.9 кор.3,ул,Яхромская ,д.9 кор.3,7647677,муниципальный округ Дмитровский,1995 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.109 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.109 кор.1,ш,Дмитровское ,д.109 кор.1,7621495,муниципальный округ Дмитровский,1968 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.111 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.111 кор.1,ш,Дмитровское ,д.111 кор.1,7621545,муниципальный округ Дмитровский,1957 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.113 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.113 кор.1,ш,Дмитровское ,д.113 кор.1,7621553,муниципальный округ Дмитровский,1957 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.115 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.115 кор.1,ш,Дмитровское ,д.115 кор.1,7621560,муниципальный округ Дмитровский,1959 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.117 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.117 кор.1,ш,Дмитровское ,д.117 кор.1,7621565,муниципальный округ Дмитровский,1959 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.119 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.119 кор.1,ш,Дмитровское ,д.119 кор.1,7627650,муниципальный округ Дмитровский,1959 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.121 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.121 кор.1,ш,Дмитровское ,д.121 кор.1,7627656,муниципальный округ Дмитровский,1959 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.123 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.123 кор.1,ш,Дмитровское ,д.123 кор.1,7627666,муниципальный округ Дмитровский,1961 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.125 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.125 кор.1,ш,Дмитровское ,д.125 кор.1,7627670,муниципальный округ Дмитровский,1962 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.125 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.125 кор.2,ш,Дмитровское ,д.125 кор.2,7627684,муниципальный округ Дмитровский,1938 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.127 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.127 кор.1,ш,Дмитровское ,д.127 кор.1,7627691,муниципальный округ Дмитровский,1961 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.127 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.127 кор.2,ш,Дмитровское ,д.127 кор.2,7627695,муниципальный округ Дмитровский,1936 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.129 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.129 кор.1,ш,Дмитровское ,д.129 кор.1,7627701,муниципальный округ Дмитровский,1958 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.129 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.129 кор.2,ш,Дмитровское ,д.129 кор.2,7627707,муниципальный округ Дмитровский,1938 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.131 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.131 кор.1,ш,Дмитровское ,д.131 кор.1,7627717,муниципальный округ Дмитровский,1970 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.131 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.131 кор.2,ш,Дмитровское ,д.131 кор.2,7627722,муниципальный округ Дмитровский,1970 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.135 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.135 кор.1,ш,Дмитровское ,д.135 кор.1,7627730,муниципальный округ Дмитровский,1970 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.137 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.137 кор.1,ш,Дмитровское ,д.137 кор.1,7627734,муниципальный округ Дмитровский,1973 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.139,Москва,ш Дмитровское д.139,ш,Дмитровское ,д.139,7627747,муниципальный округ Дмитровский,1993 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.141 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.141 кор.1,ш,Дмитровское ,д.141 кор.1,7627755,муниципальный округ Дмитровский,1958 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.143 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.143 кор.1,ш,Дмитровское ,д.143 кор.1,7627766,муниципальный округ Дмитровский,1958 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.147 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.147 кор.2,ш,Дмитровское ,д.147 кор.2,7627772,муниципальный округ Дмитровский,1981 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.149,Москва,ш Дмитровское д.149,ш,Дмитровское ,д.149,7627776,муниципальный округ Дмитровский,1988 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.151 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.151 кор.2,ш,Дмитровское ,д.151 кор.2,7627780,муниципальный округ Дмитровский,1960 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.151 кор.3,Москва,ш Дмитровское д.151 кор.3,ш,Дмитровское ,д.151 кор.3,7627787,муниципальный округ Дмитровский,1999 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.151 кор.4,Москва,ш Дмитровское д.151 кор.4,ш,Дмитровское ,д.151 кор.4,7627794,муниципальный округ Дмитровский,2003 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.153,Москва,ш Дмитровское д.153,ш,Дмитровское ,д.153,7627798,муниципальный округ Дмитровский,1981 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.155 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.155 кор.1,ш,Дмитровское ,д.155 кор.1,7627800,муниципальный округ Дмитровский,1969 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.155 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.155 кор.2,ш,Дмитровское ,д.155 кор.2,7627809,муниципальный округ Дмитровский,1971 +2281014,г Москва ш Дмитровское д.155 кор.3,Москва,ш Дмитровское д.155 кор.3,ш,Дмитровское ,д.155 кор.3,7627814,муниципальный округ Дмитровский,1973 +2281014,г Москва ш Коровинское д.14 кор.1,Москва,ш Коровинское д.14 кор.1,ш,Коровинское ,д.14 кор.1,7647459,муниципальный округ Дмитровский,1980 +2281014,г Москва ш Коровинское д.16,Москва,ш Коровинское д.16,ш,Коровинское ,д.16,7647460,муниципальный округ Дмитровский,1979 +2281014,г Москва ш Коровинское д.20 кор.1,Москва,ш Коровинское д.20 кор.1,ш,Коровинское ,д.20 кор.1,7647461,муниципальный округ Дмитровский,1967 +2281014,г Москва ш Коровинское д.20 кор.2,Москва,ш Коровинское д.20 кор.2,ш,Коровинское ,д.20 кор.2,7647464,муниципальный округ Дмитровский,1966 +2281014,г Москва ш Коровинское д.22,Москва,ш Коровинское д.22,ш,Коровинское ,д.22,7647466,муниципальный округ Дмитровский,1967 +2281014,г Москва ш Коровинское д.22 кор.1,Москва,ш Коровинское д.22 кор.1,ш,Коровинское ,д.22 кор.1,7647467,муниципальный округ Дмитровский,1974 +2281014,г Москва ш Коровинское д.24 кор.1,Москва,ш Коровинское д.24 кор.1,ш,Коровинское ,д.24 кор.1,7649616,муниципальный округ Дмитровский,1967 +2281014,г Москва ш Коровинское д.24 кор.2,Москва,ш Коровинское д.24 кор.2,ш,Коровинское ,д.24 кор.2,7647500,муниципальный округ Дмитровский,1966 +2281014,г Москва ш Коровинское д.26/2,Москва,ш Коровинское д.26/2,ш,Коровинское ,д.26/2,7647504,муниципальный округ Дмитровский,1967 +2281014,г Москва ш Коровинское д.30,Москва,ш Коровинское д.30,ш,Коровинское ,д.30,7647506,муниципальный округ Дмитровский,1982 +2281014,г Москва ш Коровинское д.34,Москва,ш Коровинское д.34,ш,Коровинское ,д.34,7647511,муниципальный округ Дмитровский,1982 +2281014,г Москва ш Коровинское д.36 кор.1,Москва,ш Коровинское д.36 кор.1,ш,Коровинское ,д.36 кор.1,7647513,муниципальный округ Дмитровский,1982 +2281015,г Москва ул Ангарская д.26 кор.3,Москва,ул Ангарская д.26 кор.3,ул,Ангарская ,д.26 кор.3,8007588,муниципальный округ Западное Дегунино,2001 +2281015,г Москва ул Ангарская д.31,Москва,ул Ангарская д.31,ул,Ангарская ,д.31,8007956,муниципальный округ Западное Дегунино,1967 +2281015,г Москва ул Базовская д.22А,Москва,ул Базовская д.22А,ул,Базовская ,д.22А,8008258,муниципальный округ Западное Дегунино,1961 +2281015,г Москва ул Базовская д.24Д,Москва,ул Базовская д.24Д,ул,Базовская ,д.24Д,8008380,муниципальный округ Западное Дегунино,2002 +2281015,г Москва ул Бусиновская Горка д.1 кор.1,Москва,ул Бусиновская Горка д.1 кор.1,ул,Бусиновская Горка ,д.1 кор.1,8132472,муниципальный округ Западное Дегунино,н.д. +2281015,г Москва ул Бусиновская Горка д.1 кор.2,Москва,ул Бусиновская Горка д.1 кор.2,ул,Бусиновская Горка ,д.1 кор.2,8132475,муниципальный округ Западное Дегунино,н.д. +2281015,г Москва ул Бусиновская Горка д.11 кор.1,Москва,ул Бусиновская Горка д.11 кор.1,ул,Бусиновская Горка ,д.11 кор.1,8132513,муниципальный округ Западное Дегунино,н.д. +2281015,г Москва ул Бусиновская Горка д.11 кор.2,Москва,ул Бусиновская Горка д.11 кор.2,ул,Бусиновская Горка ,д.11 кор.2,8132516,муниципальный округ Западное Дегунино,н.д. +2281015,г Москва ул Бусиновская Горка д.11 кор.3,Москва,ул Бусиновская Горка д.11 кор.3,ул,Бусиновская Горка ,д.11 кор.3,8132519,муниципальный округ Западное Дегунино,н.д. +2281015,г Москва ул Бусиновская Горка д.13,Москва,ул Бусиновская Горка д.13,ул,Бусиновская Горка ,д.13,8198345,муниципальный округ Западное Дегунино,1982 +2281015,г Москва ул Дегунинская д.13,Москва,ул Дегунинская д.13,ул,Дегунинская ,д.13,7994655,муниципальный округ Западное Дегунино,1976 +2281015,г Москва ул Дегунинская д.13 кор.1,Москва,ул Дегунинская д.13 кор.1,ул,Дегунинская ,д.13 кор.1,7994657,муниципальный округ Западное Дегунино,1978 +2281015,г Москва ул Дегунинская д.13 кор.2,Москва,ул Дегунинская д.13 кор.2,ул,Дегунинская ,д.13 кор.2,7994659,муниципальный округ Западное Дегунино,1978 +2281015,г Москва ул Дегунинская д.14,Москва,ул Дегунинская д.14,ул,Дегунинская ,д.14,7994660,муниципальный округ Западное Дегунино,1967 +2281015,г Москва ул Дегунинская д.15,Москва,ул Дегунинская д.15,ул,Дегунинская ,д.15,7994662,муниципальный округ Западное Дегунино,1975 +2281015,г Москва ул Дегунинская д.16,Москва,ул Дегунинская д.16,ул,Дегунинская ,д.16,7994665,муниципальный округ Западное Дегунино,1967 +2281015,г Москва ул Дегунинская д.17,Москва,ул Дегунинская д.17,ул,Дегунинская ,д.17,7994667,муниципальный округ Западное Дегунино,1979 +2281015,г Москва ул Дегунинская д.19 кор.1,Москва,ул Дегунинская д.19 кор.1,ул,Дегунинская ,д.19 кор.1,7994671,муниципальный округ Западное Дегунино,2000 +2281015,г Москва ул Дегунинская д.22,Москва,ул Дегунинская д.22,ул,Дегунинская ,д.22,7961674,муниципальный округ Западное Дегунино,1967 +2281015,г Москва ул Дегунинская д.23 кор.1,Москва,ул Дегунинская д.23 кор.1,ул,Дегунинская ,д.23 кор.1,7994681,муниципальный округ Западное Дегунино,2005 +2281015,г Москва ул Дегунинская д.26,Москва,ул Дегунинская д.26,ул,Дегунинская ,д.26,7994686,муниципальный округ Западное Дегунино,1967 +2281015,г Москва ул Дегунинская д.3,Москва,ул Дегунинская д.3,ул,Дегунинская ,д.3,7994611,муниципальный округ Западное Дегунино,1979 +2281015,г Москва ул Дегунинская д.3 кор.2,Москва,ул Дегунинская д.3 кор.2,ул,Дегунинская ,д.3 кор.2,7994633,муниципальный округ Западное Дегунино,2006 +2281015,г Москва ул Дегунинская д.3 кор.3,Москва,ул Дегунинская д.3 кор.3,ул,Дегунинская ,д.3 кор.3,7994640,муниципальный округ Западное Дегунино,2007 +2281015,г Москва ул Дегунинская д.3 кор.4,Москва,ул Дегунинская д.3 кор.4,ул,Дегунинская ,д.3 кор.4,7994644,муниципальный округ Западное Дегунино,2007 +2281015,г Москва ул Дегунинская д.30,Москва,ул Дегунинская д.30,ул,Дегунинская ,д.30,7994689,муниципальный округ Западное Дегунино,1967 +2281015,г Москва ул Дегунинская д.32,Москва,ул Дегунинская д.32,ул,Дегунинская ,д.32,7994697,муниципальный округ Западное Дегунино,1967 +2281015,г Москва ул Дегунинская д.5,Москва,ул Дегунинская д.5,ул,Дегунинская ,д.5,7994646,муниципальный округ Западное Дегунино,1978 +2281015,г Москва ул Дегунинская д.6,Москва,ул Дегунинская д.6,ул,Дегунинская ,д.6,7994648,муниципальный округ Западное Дегунино,1968 +2281015,г Москва ул Дегунинская д.8,Москва,ул Дегунинская д.8,ул,Дегунинская ,д.8,7994652,муниципальный округ Западное Дегунино,1968 +2281015,г Москва ул Ивана Сусанина д.10,Москва,ул Ивана Сусанина д.10,ул,Ивана Сусанина ,д.10,7995251,муниципальный округ Западное Дегунино,2001 +2281015,г Москва ул Ивана Сусанина д.2 кор.1,Москва,ул Ивана Сусанина д.2 кор.1,ул,Ивана Сусанина ,д.2 кор.1,7995222,муниципальный округ Западное Дегунино,1982 +2281015,г Москва ул Ивана Сусанина д.4 кор.1,Москва,ул Ивана Сусанина д.4 кор.1,ул,Ивана Сусанина ,д.4 кор.1,7995227,муниципальный округ Западное Дегунино,1968 +2281015,г Москва ул Ивана Сусанина д.4 кор.2,Москва,ул Ивана Сусанина д.4 кор.2,ул,Ивана Сусанина ,д.4 кор.2,7995230,муниципальный округ Западное Дегунино,1968 +2281015,г Москва ул Ивана Сусанина д.4 кор.3,Москва,ул Ивана Сусанина д.4 кор.3,ул,Ивана Сусанина ,д.4 кор.3,7995231,муниципальный округ Западное Дегунино,1968 +2281015,г Москва ул Ивана Сусанина д.4 кор.4,Москва,ул Ивана Сусанина д.4 кор.4,ул,Ивана Сусанина ,д.4 кор.4,7995233,муниципальный округ Западное Дегунино,1967 +2281015,г Москва ул Ивана Сусанина д.4 кор.5,Москва,ул Ивана Сусанина д.4 кор.5,ул,Ивана Сусанина ,д.4 кор.5,7995236,муниципальный округ Западное Дегунино,2006 +2281015,г Москва ул Ивана Сусанина д.4 кор.6,Москва,ул Ивана Сусанина д.4 кор.6,ул,Ивана Сусанина ,д.4 кор.6,7995239,муниципальный округ Западное Дегунино,2006 +2281015,г Москва ул Ивана Сусанина д.4 кор.7,Москва,ул Ивана Сусанина д.4 кор.7,ул,Ивана Сусанина ,д.4 кор.7,7995240,муниципальный округ Западное Дегунино,2007 +2281015,г Москва ул Ивана Сусанина д.6 кор.1,Москва,ул Ивана Сусанина д.6 кор.1,ул,Ивана Сусанина ,д.6 кор.1,7995242,муниципальный округ Западное Дегунино,2004 +2281015,г Москва ул Ивана Сусанина д.6 кор.2,Москва,ул Ивана Сусанина д.6 кор.2,ул,Ивана Сусанина ,д.6 кор.2,7995244,муниципальный округ Западное Дегунино,2004 +2281015,г Москва ул Ивана Сусанина д.6 кор.3,Москва,ул Ивана Сусанина д.6 кор.3,ул,Ивана Сусанина ,д.6 кор.3,7995247,муниципальный округ Западное Дегунино,2005 +2281015,г Москва ул Ивана Сусанина д.6 кор.4,Москва,ул Ивана Сусанина д.6 кор.4,ул,Ивана Сусанина ,д.6 кор.4,7995248,муниципальный округ Западное Дегунино,2005 +2281015,г Москва ул Ивана Сусанина д.8 кор.1,Москва,ул Ивана Сусанина д.8 кор.1,ул,Ивана Сусанина ,д.8 кор.1,7995249,муниципальный округ Западное Дегунино,2005 +2281015,г Москва ул Краснополянская д.6 кор.1,Москва,ул Краснополянская д.6 кор.1,ул,Краснополянская ,д.6 кор.1,8132463,муниципальный округ Западное Дегунино,н.д. +2281015,г Москва ул Краснополянская д.6 кор.2,Москва,ул Краснополянская д.6 кор.2,ул,Краснополянская ,д.6 кор.2,8132521,муниципальный округ Западное Дегунино,н.д. +2281015,г Москва ул Краснополянская д.8,Москва,ул Краснополянская д.8,ул,Краснополянская ,д.8,8132522,муниципальный округ Западное Дегунино,н.д. +2281015,г Москва ул Маршала Федоренко д.10 кор.1,Москва,ул Маршала Федоренко д.10 кор.1,ул,Маршала Федоренко ,д.10 кор.1,8132544,муниципальный округ Западное Дегунино,н.д. +2281015,г Москва ул Маршала Федоренко д.10 кор.2,Москва,ул Маршала Федоренко д.10 кор.2,ул,Маршала Федоренко ,д.10 кор.2,8132546,муниципальный округ Западное Дегунино,н.д. +2281015,г Москва ул Маршала Федоренко д.14 кор.1,Москва,ул Маршала Федоренко д.14 кор.1,ул,Маршала Федоренко ,д.14 кор.1,8132548,муниципальный округ Западное Дегунино,н.д. +2281015,г Москва ул Маршала Федоренко д.14 кор.2,Москва,ул Маршала Федоренко д.14 кор.2,ул,Маршала Федоренко ,д.14 кор.2,8132551,муниципальный округ Западное Дегунино,1982 +2281015,г Москва ул Маршала Федоренко д.14 кор.3,Москва,ул Маршала Федоренко д.14 кор.3,ул,Маршала Федоренко ,д.14 кор.3,8198361,муниципальный округ Западное Дегунино,1982 +2281015,г Москва ул Маршала Федоренко д.14 кор.4,Москва,ул Маршала Федоренко д.14 кор.4,ул,Маршала Федоренко ,д.14 кор.4,8198367,муниципальный округ Западное Дегунино,1982 +2281015,г Москва ул Маршала Федоренко д.16/2 кор.1,Москва,ул Маршала Федоренко д.16/2 кор.1,ул,Маршала Федоренко ,д.16/2 кор.1,8132565,муниципальный округ Западное Дегунино,н.д. +2281015,г Москва ул Маршала Федоренко д.16/2 кор.2,Москва,ул Маршала Федоренко д.16/2 кор.2,ул,Маршала Федоренко ,д.16/2 кор.2,8132571,муниципальный округ Западное Дегунино,н.д. +2281015,г Москва ул Маршала Федоренко д.2 кор.1,Москва,ул Маршала Федоренко д.2 кор.1,ул,Маршала Федоренко ,д.2 кор.1,8132525,муниципальный округ Западное Дегунино,н.д. +2281015,г Москва ул Маршала Федоренко д.2 кор.2,Москва,ул Маршала Федоренко д.2 кор.2,ул,Маршала Федоренко ,д.2 кор.2,8132528,муниципальный округ Западное Дегунино,н.д. +2281015,г Москва ул Маршала Федоренко д.2 кор.3,Москва,ул Маршала Федоренко д.2 кор.3,ул,Маршала Федоренко ,д.2 кор.3,8132531,муниципальный округ Западное Дегунино,н.д. +2281015,г Москва ул Маршала Федоренко д.4 кор.1,Москва,ул Маршала Федоренко д.4 кор.1,ул,Маршала Федоренко ,д.4 кор.1,7630354,муниципальный округ Западное Дегунино,1982 +2281015,г Москва ул Маршала Федоренко д.4 кор.2,Москва,ул Маршала Федоренко д.4 кор.2,ул,Маршала Федоренко ,д.4 кор.2,7630367,муниципальный округ Западное Дегунино,1982 +2281015,г Москва ул Маршала Федоренко д.8 кор.1,Москва,ул Маршала Федоренко д.8 кор.1,ул,Маршала Федоренко ,д.8 кор.1,8132533,муниципальный округ Западное Дегунино,н.д. +2281015,г Москва ул Маршала Федоренко д.8 кор.2,Москва,ул Маршала Федоренко д.8 кор.2,ул,Маршала Федоренко ,д.8 кор.2,8132535,муниципальный округ Западное Дегунино,н.д. +2281015,г Москва ул Маршала Федоренко д.8 кор.3,Москва,ул Маршала Федоренко д.8 кор.3,ул,Маршала Федоренко ,д.8 кор.3,8132541,муниципальный округ Западное Дегунино,н.д. +2281015,г Москва ул Маршала Федоренко д.8 кор.4,Москва,ул Маршала Федоренко д.8 кор.4,ул,Маршала Федоренко ,д.8 кор.4,8132543,муниципальный округ Западное Дегунино,н.д. +2281015,г Москва ул Талдомская д.11 кор.1,Москва,ул Талдомская д.11 кор.1,ул,Талдомская ,д.11 кор.1,8009104,муниципальный округ Западное Дегунино,2003 +2281015,г Москва ул Талдомская д.11 кор.2,Москва,ул Талдомская д.11 кор.2,ул,Талдомская ,д.11 кор.2,8009208,муниципальный округ Западное Дегунино,2003 +2281015,г Москва ул Талдомская д.11 кор.3,Москва,ул Талдомская д.11 кор.3,ул,Талдомская ,д.11 кор.3,8009424,муниципальный округ Западное Дегунино,н.д. +2281015,г Москва ул Талдомская д.15,Москва,ул Талдомская д.15,ул,Талдомская ,д.15,8009391,муниципальный округ Западное Дегунино,1697 +2281015,г Москва ш Коровинское д.1 кор.1,Москва,ш Коровинское д.1 кор.1,ш,Коровинское ,д.1 кор.1,7995269,муниципальный округ Западное Дегунино,1967 +2281015,г Москва ш Коровинское д.1 кор.2,Москва,ш Коровинское д.1 кор.2,ш,Коровинское ,д.1 кор.2,7995275,муниципальный округ Западное Дегунино,2009 +2281015,г Москва ш Коровинское д.11 кор.1,Москва,ш Коровинское д.11 кор.1,ш,Коровинское ,д.11 кор.1,7995307,муниципальный округ Западное Дегунино,1967 +2281015,г Москва ш Коровинское д.11 кор.2,Москва,ш Коровинское д.11 кор.2,ш,Коровинское ,д.11 кор.2,7995310,муниципальный округ Западное Дегунино,2007 +2281015,г Москва ш Коровинское д.11 кор.3,Москва,ш Коровинское д.11 кор.3,ш,Коровинское ,д.11 кор.3,8200655,муниципальный округ Западное Дегунино,н.д. +2281015,г Москва ш Коровинское д.13 кор.1,Москва,ш Коровинское д.13 кор.1,ш,Коровинское ,д.13 кор.1,7995313,муниципальный округ Западное Дегунино,1967 +2281015,г Москва ш Коровинское д.13 кор.2,Москва,ш Коровинское д.13 кор.2,ш,Коровинское ,д.13 кор.2,7995315,муниципальный округ Западное Дегунино,2006 +2281015,г Москва ш Коровинское д.15 кор.1,Москва,ш Коровинское д.15 кор.1,ш,Коровинское ,д.15 кор.1,7995331,муниципальный округ Западное Дегунино,1967 +2281015,г Москва ш Коровинское д.15 кор.2,Москва,ш Коровинское д.15 кор.2,ш,Коровинское ,д.15 кор.2,7995333,муниципальный округ Западное Дегунино,2006 +2281015,г Москва ш Коровинское д.17,Москва,ш Коровинское д.17,ш,Коровинское ,д.17,7995335,муниципальный округ Западное Дегунино,1967 +2281015,г Москва ш Коровинское д.21 кор.1,Москва,ш Коровинское д.21 кор.1,ш,Коровинское ,д.21 кор.1,8008519,муниципальный округ Западное Дегунино,1967 +2281015,г Москва ш Коровинское д.23 кор.1,Москва,ш Коровинское д.23 кор.1,ш,Коровинское ,д.23 кор.1,8008701,муниципальный округ Западное Дегунино,1967 +2281015,г Москва ш Коровинское д.3 кор.1,Москва,ш Коровинское д.3 кор.1,ш,Коровинское ,д.3 кор.1,7995280,муниципальный округ Западное Дегунино,1967 +2281015,г Москва ш Коровинское д.3 кор.2,Москва,ш Коровинское д.3 кор.2,ш,Коровинское ,д.3 кор.2,7995284,муниципальный округ Западное Дегунино,2009 +2281015,г Москва ш Коровинское д.3А кор.1,Москва,ш Коровинское д.3А кор.1,ш,Коровинское ,д.3А кор.1,7706599,муниципальный округ Западное Дегунино,2009 +2281015,г Москва ш Коровинское д.5 кор.1,Москва,ш Коровинское д.5 кор.1,ш,Коровинское ,д.5 кор.1,7995290,муниципальный округ Западное Дегунино,1967 +2281015,г Москва ш Коровинское д.5 кор.2,Москва,ш Коровинское д.5 кор.2,ш,Коровинское ,д.5 кор.2,7995294,муниципальный округ Западное Дегунино,2008 +2281015,г Москва ш Коровинское д.7 кор.1,Москва,ш Коровинское д.7 кор.1,ш,Коровинское ,д.7 кор.1,7995296,муниципальный округ Западное Дегунино,1967 +2281015,г Москва ш Коровинское д.7 кор.3,Москва,ш Коровинское д.7 кор.3,ш,Коровинское ,д.7 кор.3,7995300,муниципальный округ Западное Дегунино,2008 +2281015,г Москва ш Коровинское д.9 кор.1,Москва,ш Коровинское д.9 кор.1,ш,Коровинское ,д.9 кор.1,7995302,муниципальный округ Западное Дегунино,1967 +2281015,г Москва ш Коровинское д.9 кор.2,Москва,ш Коровинское д.9 кор.2,ш,Коровинское ,д.9 кор.2,7995305,муниципальный округ Западное Дегунино,2007 +2281016,г Москва б-р Коптевский д.10,Москва,б-р Коптевский д.10,б-р,Коптевский ,д.10,8152665,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва б-р Коптевский д.11,Москва,б-р Коптевский д.11,б-р,Коптевский ,д.11,8100391,муниципальный округ Коптево,1966 +2281016,г Москва б-р Коптевский д.11А,Москва,б-р Коптевский д.11А,б-р,Коптевский ,д.11А,8100397,муниципальный округ Коптево,1974 +2281016,г Москва б-р Коптевский д.13,Москва,б-р Коптевский д.13,б-р,Коптевский ,д.13,7837141,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва б-р Коптевский д.15,Москва,б-р Коптевский д.15,б-р,Коптевский ,д.15,8100406,муниципальный округ Коптево,1961 +2281016,г Москва б-р Коптевский д.15А,Москва,б-р Коптевский д.15А,б-р,Коптевский ,д.15А,8100414,муниципальный округ Коптево,1996 +2281016,г Москва б-р Коптевский д.16 кор.1,Москва,б-р Коптевский д.16 кор.1,б-р,Коптевский ,д.16 кор.1,8152674,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва б-р Коптевский д.16 кор.2,Москва,б-р Коптевский д.16 кор.2,б-р,Коптевский ,д.16 кор.2,8152682,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва б-р Коптевский д.16 кор.3,Москва,б-р Коптевский д.16 кор.3,б-р,Коптевский ,д.16 кор.3,8152685,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва б-р Коптевский д.17,Москва,б-р Коптевский д.17,б-р,Коптевский ,д.17,8100421,муниципальный округ Коптево,1963 +2281016,г Москва б-р Коптевский д.18,Москва,б-р Коптевский д.18,б-р,Коптевский ,д.18,8152584,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва б-р Коптевский д.19,Москва,б-р Коптевский д.19,б-р,Коптевский ,д.19,8100427,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва б-р Коптевский д.21,Москва,б-р Коптевский д.21,б-р,Коптевский ,д.21,8100436,муниципальный округ Коптево,1969 +2281016,г Москва б-р Коптевский д.3,Москва,б-р Коптевский д.3,б-р,Коптевский ,д.3,7837134,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва б-р Коптевский д.4,Москва,б-р Коптевский д.4,б-р,Коптевский ,д.4,8152559,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва б-р Коптевский д.6,Москва,б-р Коптевский д.6,б-р,Коптевский ,д.6,8152560,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.10,Москва,б-р Матроса Железняка д.10,б-р,Матроса Железняка ,д.10,7835721,муниципальный округ Коптево,1957 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.11,Москва,б-р Матроса Железняка д.11,б-р,Матроса Железняка ,д.11,7835736,муниципальный округ Коптево,1957 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.11А,Москва,б-р Матроса Железняка д.11А,б-р,Матроса Железняка ,д.11А,8100471,муниципальный округ Коптево,1967 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.13,Москва,б-р Матроса Железняка д.13,б-р,Матроса Железняка ,д.13,7835763,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.13А,Москва,б-р Матроса Железняка д.13А,б-р,Матроса Железняка ,д.13А,8100481,муниципальный округ Коптево,1967 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.14,Москва,б-р Матроса Железняка д.14,б-р,Матроса Железняка ,д.14,7835797,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.15/9,Москва,б-р Матроса Железняка д.15/9,б-р,Матроса Железняка ,д.15/9,8100490,муниципальный округ Коптево,1967 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.16/7,Москва,б-р Матроса Железняка д.16/7,б-р,Матроса Железняка ,д.16/7,7835819,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.17/14,Москва,б-р Матроса Железняка д.17/14,б-р,Матроса Железняка ,д.17/14,8117814,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.18/12,Москва,б-р Матроса Железняка д.18/12,б-р,Матроса Железняка ,д.18/12,8117824,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.19,Москва,б-р Матроса Железняка д.19,б-р,Матроса Железняка ,д.19,8117836,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.20 кор.1,Москва,б-р Матроса Железняка д.20 кор.1,б-р,Матроса Железняка ,д.20 кор.1,8117851,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.20 кор.2,Москва,б-р Матроса Железняка д.20 кор.2,б-р,Матроса Железняка ,д.20 кор.2,8151819,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.21,Москва,б-р Матроса Железняка д.21,б-р,Матроса Железняка ,д.21,8151822,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.22 кор.1,Москва,б-р Матроса Железняка д.22 кор.1,б-р,Матроса Железняка ,д.22 кор.1,8151827,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.23 кор.1,Москва,б-р Матроса Железняка д.23 кор.1,б-р,Матроса Железняка ,д.23 кор.1,8151831,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.23 кор.2,Москва,б-р Матроса Железняка д.23 кор.2,б-р,Матроса Железняка ,д.23 кор.2,8151837,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.24 кор.1,Москва,б-р Матроса Железняка д.24 кор.1,б-р,Матроса Железняка ,д.24 кор.1,8151855,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.24 кор.2,Москва,б-р Матроса Железняка д.24 кор.2,б-р,Матроса Железняка ,д.24 кор.2,8151859,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.26/11,Москва,б-р Матроса Железняка д.26/11,б-р,Матроса Железняка ,д.26/11,8151889,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.27,Москва,б-р Матроса Железняка д.27,б-р,Матроса Железняка ,д.27,7835840,муниципальный округ Коптево,1971 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.28,Москва,б-р Матроса Железняка д.28,б-р,Матроса Железняка ,д.28,7835854,муниципальный округ Коптево,1999 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.29,Москва,б-р Матроса Железняка д.29,б-р,Матроса Железняка ,д.29,7835872,муниципальный округ Коптево,1961 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.3,Москва,б-р Матроса Железняка д.3,б-р,Матроса Железняка ,д.3,7630686,муниципальный округ Коптево,1977 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.3 кор.1,Москва,б-р Матроса Железняка д.3 кор.1,б-р,Матроса Железняка ,д.3 кор.1,7835603,муниципальный округ Коптево,1982 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.30 кор.1,Москва,б-р Матроса Железняка д.30 кор.1,б-р,Матроса Железняка ,д.30 кор.1,8100498,муниципальный округ Коптево,1998 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.30 кор.2,Москва,б-р Матроса Железняка д.30 кор.2,б-р,Матроса Железняка ,д.30 кор.2,8100506,муниципальный округ Коптево,1998 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.31 кор.1,Москва,б-р Матроса Железняка д.31 кор.1,б-р,Матроса Железняка ,д.31 кор.1,8100513,муниципальный округ Коптево,2004 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.31 кор.2,Москва,б-р Матроса Железняка д.31 кор.2,б-р,Матроса Железняка ,д.31 кор.2,7835908,муниципальный округ Коптево,2004 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.31 кор.3,Москва,б-р Матроса Железняка д.31 кор.3,б-р,Матроса Железняка ,д.31 кор.3,7835954,муниципальный округ Коптево,2004 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.33 кор.1,Москва,б-р Матроса Железняка д.33 кор.1,б-р,Матроса Железняка ,д.33 кор.1,7835969,муниципальный округ Коптево,2003 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.34,Москва,б-р Матроса Железняка д.34,б-р,Матроса Железняка ,д.34,7835981,муниципальный округ Коптево,2000 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.35,Москва,б-р Матроса Железняка д.35,б-р,Матроса Железняка ,д.35,7631583,муниципальный округ Коптево,1966 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.36,Москва,б-р Матроса Железняка д.36,б-р,Матроса Железняка ,д.36,7835998,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.5,Москва,б-р Матроса Железняка д.5,б-р,Матроса Железняка ,д.5,7835653,муниципальный округ Коптево,1952 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.6,Москва,б-р Матроса Железняка д.6,б-р,Матроса Железняка ,д.6,7835669,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.7/20,Москва,б-р Матроса Железняка д.7/20,б-р,Матроса Железняка ,д.7/20,7835689,муниципальный округ Коптево,1966 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.8,Москва,б-р Матроса Железняка д.8,б-р,Матроса Железняка ,д.8,8100526,муниципальный округ Коптево,1958 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.9,Москва,б-р Матроса Железняка д.9,б-р,Матроса Железняка ,д.9,7835707,муниципальный округ Коптево,1967 +2281016,г Москва б-р Матроса Железняка д.9А,Москва,б-р Матроса Железняка д.9А,б-р,Матроса Железняка ,д.9А,8100550,муниципальный округ Коптево,1971 +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.13/25,Москва,пер Михалковский 3-й д.13/25,пер,Михалковский 3-й ,д.13/25,8152609,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.14 кор.1,Москва,пер Михалковский 3-й д.14 кор.1,пер,Михалковский 3-й ,д.14 кор.1,7837429,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.14 кор.2,Москва,пер Михалковский 3-й д.14 кор.2,пер,Михалковский 3-й ,д.14 кор.2,7837439,муниципальный округ Коптево,1957 +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.15,Москва,пер Михалковский 3-й д.15,пер,Михалковский 3-й ,д.15,8132372,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.15 кор.1,Москва,пер Михалковский 3-й д.15 кор.1,пер,Михалковский 3-й ,д.15 кор.1,8152614,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.15 кор.3,Москва,пер Михалковский 3-й д.15 кор.3,пер,Михалковский 3-й ,д.15 кор.3,8152618,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.15 кор.4,Москва,пер Михалковский 3-й д.15 кор.4,пер,Михалковский 3-й ,д.15 кор.4,8152622,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.16 кор.1,Москва,пер Михалковский 3-й д.16 кор.1,пер,Михалковский 3-й ,д.16 кор.1,7837450,муниципальный округ Коптево,2002 +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.17,Москва,пер Михалковский 3-й д.17,пер,Михалковский 3-й ,д.17,8152626,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.19,Москва,пер Михалковский 3-й д.19,пер,Михалковский 3-й ,д.19,8152630,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.20 кор.1,Москва,пер Михалковский 3-й д.20 кор.1,пер,Михалковский 3-й ,д.20 кор.1,7620365,муниципальный округ Коптево,1966 +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.20 кор.2,Москва,пер Михалковский 3-й д.20 кор.2,пер,Михалковский 3-й ,д.20 кор.2,7839036,муниципальный округ Коптево,1966 +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.20 кор.3,Москва,пер Михалковский 3-й д.20 кор.3,пер,Михалковский 3-й ,д.20 кор.3,7839054,муниципальный округ Коптево,1966 +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.21,Москва,пер Михалковский 3-й д.21,пер,Михалковский 3-й ,д.21,8152635,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.24,Москва,пер Михалковский 3-й д.24,пер,Михалковский 3-й ,д.24,7837457,муниципальный округ Коптево,2003 +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.3,Москва,пер Михалковский 3-й д.3,пер,Михалковский 3-й ,д.3,8152591,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.4А,Москва,пер Михалковский 3-й д.4А,пер,Михалковский 3-й ,д.4А,7837387,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.5,Москва,пер Михалковский 3-й д.5,пер,Михалковский 3-й ,д.5,8152596,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.6,Москва,пер Михалковский 3-й д.6,пер,Михалковский 3-й ,д.6,7837392,муниципальный округ Коптево,1965 +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.7,Москва,пер Михалковский 3-й д.7,пер,Михалковский 3-й ,д.7,8152602,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.8 кор.1,Москва,пер Михалковский 3-й д.8 кор.1,пер,Михалковский 3-й ,д.8 кор.1,7837402,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.8 кор.2,Москва,пер Михалковский 3-й д.8 кор.2,пер,Михалковский 3-й ,д.8 кор.2,7837412,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва пер Михалковский 3-й д.9,Москва,пер Михалковский 3-й д.9,пер,Михалковский 3-й ,д.9,8152605,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва пер Новоподмосковный 8-й д.3,Москва,пер Новоподмосковный 8-й д.3,пер,Новоподмосковный 8-й ,д.3,7838719,муниципальный округ Коптево,1965 +2281016,г Москва пер Новоподмосковный 8-й д.4,Москва,пер Новоподмосковный 8-й д.4,пер,Новоподмосковный 8-й ,д.4,7838734,муниципальный округ Коптево,1964 +2281016,г Москва пер Новоподмосковный 8-й д.5А кор.8,Москва,пер Новоподмосковный 8-й д.5А кор.8,пер,Новоподмосковный 8-й ,д.5А кор.8,7838756,муниципальный округ Коптево,1965 +2281016,г Москва пер Старокоптевский д.2,Москва,пер Старокоптевский д.2,пер,Старокоптевский ,д.2,8152639,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва пер Старокоптевский д.3,Москва,пер Старокоптевский д.3,пер,Старокоптевский ,д.3,8152643,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 1-й д.10,Москва,проезд Новомихалковский 1-й д.10,проезд,Новомихалковский 1-й ,д.10,8022424,муниципальный округ Коптево,1963 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 1-й д.12,Москва,проезд Новомихалковский 1-й д.12,проезд,Новомихалковский 1-й ,д.12,8022433,муниципальный округ Коптево,1963 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 1-й д.14,Москва,проезд Новомихалковский 1-й д.14,проезд,Новомихалковский 1-й ,д.14,8100625,муниципальный округ Коптево,1963 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 1-й д.2,Москва,проезд Новомихалковский 1-й д.2,проезд,Новомихалковский 1-й ,д.2,8022402,муниципальный округ Коптево,1969 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 1-й д.2 кор.1,Москва,проезд Новомихалковский 1-й д.2 кор.1,проезд,Новомихалковский 1-й ,д.2 кор.1,8144691,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 1-й д.4,Москва,проезд Новомихалковский 1-й д.4,проезд,Новомихалковский 1-й ,д.4,8022404,муниципальный округ Коптево,1963 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 1-й д.6,Москва,проезд Новомихалковский 1-й д.6,проезд,Новомихалковский 1-й ,д.6,8022414,муниципальный округ Коптево,1963 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 1-й д.8,Москва,проезд Новомихалковский 1-й д.8,проезд,Новомихалковский 1-й ,д.8,8022418,муниципальный округ Коптево,1963 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 3-й д.1,Москва,проезд Новомихалковский 3-й д.1,проезд,Новомихалковский 3-й ,д.1,8022439,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 3-й д.10,Москва,проезд Новомихалковский 3-й д.10,проезд,Новомихалковский 3-й ,д.10,8100636,муниципальный округ Коптево,1957 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 3-й д.11,Москва,проезд Новомихалковский 3-й д.11,проезд,Новомихалковский 3-й ,д.11,8022487,муниципальный округ Коптево,1967 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 3-й д.12,Москва,проезд Новомихалковский 3-й д.12,проезд,Новомихалковский 3-й ,д.12,8022491,муниципальный округ Коптево,1957 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 3-й д.13,Москва,проезд Новомихалковский 3-й д.13,проезд,Новомихалковский 3-й ,д.13,8100645,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 3-й д.14,Москва,проезд Новомихалковский 3-й д.14,проезд,Новомихалковский 3-й ,д.14,8022493,муниципальный округ Коптево,1957 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 3-й д.15 кор.1,Москва,проезд Новомихалковский 3-й д.15 кор.1,проезд,Новомихалковский 3-й ,д.15 кор.1,7662037,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 3-й д.16,Москва,проезд Новомихалковский 3-й д.16,проезд,Новомихалковский 3-й ,д.16,8022496,муниципальный округ Коптево,1956 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 3-й д.17,Москва,проезд Новомихалковский 3-й д.17,проезд,Новомихалковский 3-й ,д.17,8022365,муниципальный округ Коптево,1964 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 3-й д.17а,Москва,проезд Новомихалковский 3-й д.17а,проезд,Новомихалковский 3-й ,д.17а,8022363,муниципальный округ Коптево,1965 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 3-й д.18,Москва,проезд Новомихалковский 3-й д.18,проезд,Новомихалковский 3-й ,д.18,8022500,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 3-й д.2/5,Москва,проезд Новомихалковский 3-й д.2/5,проезд,Новомихалковский 3-й ,д.2/5,8022440,муниципальный округ Коптево,1957 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 3-й д.20,Москва,проезд Новомихалковский 3-й д.20,проезд,Новомихалковский 3-й ,д.20,8022502,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 3-й д.3,Москва,проезд Новомихалковский 3-й д.3,проезд,Новомихалковский 3-й ,д.3,8022445,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 3-й д.4,Москва,проезд Новомихалковский 3-й д.4,проезд,Новомихалковский 3-й ,д.4,8022449,муниципальный округ Коптево,1958 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 3-й д.5,Москва,проезд Новомихалковский 3-й д.5,проезд,Новомихалковский 3-й ,д.5,8022454,муниципальный округ Коптево,1958 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 3-й д.6,Москва,проезд Новомихалковский 3-й д.6,проезд,Новомихалковский 3-й ,д.6,8022458,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 3-й д.7,Москва,проезд Новомихалковский 3-й д.7,проезд,Новомихалковский 3-й ,д.7,8022462,муниципальный округ Коптево,1958 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 3-й д.7А,Москва,проезд Новомихалковский 3-й д.7А,проезд,Новомихалковский 3-й ,д.7А,8022468,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 3-й д.8,Москва,проезд Новомихалковский 3-й д.8,проезд,Новомихалковский 3-й ,д.8,8022476,муниципальный округ Коптево,1957 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 3-й д.8 кор.1,Москва,проезд Новомихалковский 3-й д.8 кор.1,проезд,Новомихалковский 3-й ,д.8 кор.1,8100650,муниципальный округ Коптево,1980 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 3-й д.9,Москва,проезд Новомихалковский 3-й д.9,проезд,Новомихалковский 3-й ,д.9,8022484,муниципальный округ Коптево,1964 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 4-й д.10А,Москва,проезд Новомихалковский 4-й д.10А,проезд,Новомихалковский 4-й ,д.10А,8022539,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 4-й д.12,Москва,проезд Новомихалковский 4-й д.12,проезд,Новомихалковский 4-й ,д.12,8100655,муниципальный округ Коптево,1963 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 4-й д.12А,Москва,проезд Новомихалковский 4-й д.12А,проезд,Новомихалковский 4-й ,д.12А,8022544,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 4-й д.13,Москва,проезд Новомихалковский 4-й д.13,проезд,Новомихалковский 4-й ,д.13,8022356,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 4-й д.15,Москва,проезд Новомихалковский 4-й д.15,проезд,Новомихалковский 4-й ,д.15,8022352,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 4-й д.1А,Москва,проезд Новомихалковский 4-й д.1А,проезд,Новомихалковский 4-й ,д.1А,8022506,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 4-й д.3,Москва,проезд Новомихалковский 4-й д.3,проезд,Новомихалковский 4-й ,д.3,8022508,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 4-й д.6,Москва,проезд Новомихалковский 4-й д.6,проезд,Новомихалковский 4-й ,д.6,8022513,муниципальный округ Коптево,1970 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 4-й д.7,Москва,проезд Новомихалковский 4-й д.7,проезд,Новомихалковский 4-й ,д.7,8022519,муниципальный округ Коптево,1958 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 4-й д.7А,Москва,проезд Новомихалковский 4-й д.7А,проезд,Новомихалковский 4-й ,д.7А,8022524,муниципальный округ Коптево,1967 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 4-й д.8,Москва,проезд Новомихалковский 4-й д.8,проезд,Новомихалковский 4-й ,д.8,8100664,муниципальный округ Коптево,1964 +2281016,г Москва проезд Новомихалковский 4-й д.8А,Москва,проезд Новомихалковский 4-й д.8А,проезд,Новомихалковский 4-й ,д.8А,8022531,муниципальный округ Коптево,1963 +2281016,г Москва проезд Соболевский д.20А,Москва,проезд Соболевский д.20А,проезд,Соболевский ,д.20А,7838936,муниципальный округ Коптево,2002 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.16,Москва,проезд Черепановых д.16,проезд,Черепановых ,д.16,8152127,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва проезд Черепановых д.20,Москва,проезд Черепановых д.20,проезд,Черепановых ,д.20,7838950,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.22,Москва,проезд Черепановых д.22,проезд,Черепановых ,д.22,7838964,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.30,Москва,проезд Черепановых д.30,проезд,Черепановых ,д.30,8022344,муниципальный округ Коптево,1997 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.32,Москва,проезд Черепановых д.32,проезд,Черепановых ,д.32,8022339,муниципальный округ Коптево,1997 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.36,Москва,проезд Черепановых д.36,проезд,Черепановых ,д.36,8022337,муниципальный округ Коптево,1997 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.38 кор.1,Москва,проезд Черепановых д.38 кор.1,проезд,Черепановых ,д.38 кор.1,8022334,муниципальный округ Коптево,1999 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.40а,Москва,проезд Черепановых д.40а,проезд,Черепановых ,д.40а,8022124,муниципальный округ Коптево,1958 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.40а строение 1,Москва,проезд Черепановых д.40а строение 1,проезд,Черепановых ,д.40а строение 1,8022327,муниципальный округ Коптево,1929 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.44,Москва,проезд Черепановых д.44,проезд,Черепановых ,д.44,8022044,муниципальный округ Коптево,1967 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.46а,Москва,проезд Черепановых д.46а,проезд,Черепановых ,д.46а,8022016,муниципальный округ Коптево,1939 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.46б,Москва,проезд Черепановых д.46б,проезд,Черепановых ,д.46б,8021991,муниципальный округ Коптево,1988 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.48,Москва,проезд Черепановых д.48,проезд,Черепановых ,д.48,8021982,муниципальный округ Коптево,1930 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.50,Москва,проезд Черепановых д.50,проезд,Черепановых ,д.50,8021977,муниципальный округ Коптево,1934 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.50а,Москва,проезд Черепановых д.50а,проезд,Черепановых ,д.50а,8021959,муниципальный округ Коптево,1958 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.52,Москва,проезд Черепановых д.52,проезд,Черепановых ,д.52,8021952,муниципальный округ Коптево,1937 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.52а,Москва,проезд Черепановых д.52а,проезд,Черепановых ,д.52а,8021921,муниципальный округ Коптево,1949 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.56,Москва,проезд Черепановых д.56,проезд,Черепановых ,д.56,8021910,муниципальный округ Коптево,1937 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.56 кор.1,Москва,проезд Черепановых д.56 кор.1,проезд,Черепановых ,д.56 кор.1,8021893,муниципальный округ Коптево,1977 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.58,Москва,проезд Черепановых д.58,проезд,Черепановых ,д.58,8021884,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.64 кор.1,Москва,проезд Черепановых д.64 кор.1,проезд,Черепановых ,д.64 кор.1,8019211,муниципальный округ Коптево,1967 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.64 кор.2,Москва,проезд Черепановых д.64 кор.2,проезд,Черепановых ,д.64 кор.2,8132502,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва проезд Черепановых д.66,Москва,проезд Черепановых д.66,проезд,Черепановых ,д.66,8019180,муниципальный округ Коптево,1971 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.68,Москва,проезд Черепановых д.68,проезд,Черепановых ,д.68,8084375,муниципальный округ Коптево,1974 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.70,Москва,проезд Черепановых д.70,проезд,Черепановых ,д.70,8019169,муниципальный округ Коптево,1968 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.72,Москва,проезд Черепановых д.72,проезд,Черепановых ,д.72,8100611,муниципальный округ Коптево,1967 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.72 кор.1,Москва,проезд Черепановых д.72 кор.1,проезд,Черепановых ,д.72 кор.1,8019118,муниципальный округ Коптево,1981 +2281016,г Москва проезд Черепановых д.74,Москва,проезд Черепановых д.74,проезд,Черепановых ,д.74,8019144,муниципальный округ Коптево,1968 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.10/13,Москва,ул Академическая Б. д.10/13,ул,Академическая Б. ,д.10/13,7839577,муниципальный округ Коптево,1961 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.12/18 кор.1,Москва,ул Академическая Б. д.12/18 кор.1,ул,Академическая Б. ,д.12/18 кор.1,7839598,муниципальный округ Коптево,1961 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.12/18 кор.2,Москва,ул Академическая Б. д.12/18 кор.2,ул,Академическая Б. ,д.12/18 кор.2,7839621,муниципальный округ Коптево,1963 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.14,Москва,ул Академическая Б. д.14,ул,Академическая Б. ,д.14,8100104,муниципальный округ Коптево,1965 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.15 кор.1,Москва,ул Академическая Б. д.15 кор.1,ул,Академическая Б. ,д.15 кор.1,7827509,муниципальный округ Коптево,2000 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.15 кор.5,Москва,ул Академическая Б. д.15 кор.5,ул,Академическая Б. ,д.15 кор.5,7839641,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.17,Москва,ул Академическая Б. д.17,ул,Академическая Б. ,д.17,7839675,муниципальный округ Коптево,1968 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.18,Москва,ул Академическая Б. д.18,ул,Академическая Б. ,д.18,7839696,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.18 Б,Москва,ул Академическая Б. д.18 Б,ул,Академическая Б. ,д.18 Б,8100287,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.18 кор.2,Москва,ул Академическая Б. д.18 кор.2,ул,Академическая Б. ,д.18 кор.2,8100109,муниципальный округ Коптево,1963 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.18А,Москва,ул Академическая Б. д.18А,ул,Академическая Б. ,д.18А,7839783,муниципальный округ Коптево,1961 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.20,Москва,ул Академическая Б. д.20,ул,Академическая Б. ,д.20,7839816,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.20А,Москва,ул Академическая Б. д.20А,ул,Академическая Б. ,д.20А,7839891,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.20Б,Москва,ул Академическая Б. д.20Б,ул,Академическая Б. ,д.20Б,7839909,муниципальный округ Коптево,1976 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.21,Москва,ул Академическая Б. д.21,ул,Академическая Б. ,д.21,7831789,муниципальный округ Коптево,1958 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.21А,Москва,ул Академическая Б. д.21А,ул,Академическая Б. ,д.21А,7834736,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.22,Москва,ул Академическая Б. д.22,ул,Академическая Б. ,д.22,8100130,муниципальный округ Коптево,1968 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.22Б,Москва,ул Академическая Б. д.22Б,ул,Академическая Б. ,д.22Б,7839933,муниципальный округ Коптево,1988 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.23,Москва,ул Академическая Б. д.23,ул,Академическая Б. ,д.23,7834864,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.23А,Москва,ул Академическая Б. д.23А,ул,Академическая Б. ,д.23А,8100295,муниципальный округ Коптево,1968 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.24 кор.1,Москва,ул Академическая Б. д.24 кор.1,ул,Академическая Б. ,д.24 кор.1,8100138,муниципальный округ Коптево,1968 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.24 кор.2,Москва,ул Академическая Б. д.24 кор.2,ул,Академическая Б. ,д.24 кор.2,8100147,муниципальный округ Коптево,1966 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.24 кор.3,Москва,ул Академическая Б. д.24 кор.3,ул,Академическая Б. ,д.24 кор.3,7827529,муниципальный округ Коптево,2002 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.24А,Москва,ул Академическая Б. д.24А,ул,Академическая Б. ,д.24А,8100316,муниципальный округ Коптево,1965 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.25,Москва,ул Академическая Б. д.25,ул,Академическая Б. ,д.25,7835284,муниципальный округ Коптево,1957 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.25А,Москва,ул Академическая Б. д.25А,ул,Академическая Б. ,д.25А,8100325,муниципальный округ Коптево,1969 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.27,Москва,ул Академическая Б. д.27,ул,Академическая Б. ,д.27,7835300,муниципальный округ Коптево,1958 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.29,Москва,ул Академическая Б. д.29,ул,Академическая Б. ,д.29,7835312,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.29А,Москва,ул Академическая Б. д.29А,ул,Академическая Б. ,д.29А,7835348,муниципальный округ Коптево,1958 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.29Б,Москва,ул Академическая Б. д.29Б,ул,Академическая Б. ,д.29Б,8100337,муниципальный округ Коптево,1968 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.31 кор.1,Москва,ул Академическая Б. д.31 кор.1,ул,Академическая Б. ,д.31 кор.1,7835464,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.35,Москва,ул Академическая Б. д.35,ул,Академическая Б. ,д.35,8151741,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,"г Москва ул Академическая Б. д.35 ""А""",Москва,"ул Академическая Б. д.35 ""А""",ул,Академическая Б. ,"д.35 ""А""",8151750,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,"г Москва ул Академическая Б. д.35 ""Б""",Москва,"ул Академическая Б. д.35 ""Б""",ул,Академическая Б. ,"д.35 ""Б""",8151767,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.35В,Москва,ул Академическая Б. д.35В,ул,Академическая Б. ,д.35В,8100349,муниципальный округ Коптево,1961 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.37,Москва,ул Академическая Б. д.37,ул,Академическая Б. ,д.37,8151774,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.37 кор.2,Москва,ул Академическая Б. д.37 кор.2,ул,Академическая Б. ,д.37 кор.2,8100165,муниципальный округ Коптево,1998 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.39 кор.3,Москва,ул Академическая Б. д.39 кор.3,ул,Академическая Б. ,д.39 кор.3,8151780,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.39А,Москва,ул Академическая Б. д.39А,ул,Академическая Б. ,д.39А,8151785,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.39Б,Москва,ул Академическая Б. д.39Б,ул,Академическая Б. ,д.39Б,8151788,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.39В,Москва,ул Академическая Б. д.39В,ул,Академическая Б. ,д.39В,8151794,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.4,Москва,ул Академическая Б. д.4,ул,Академическая Б. ,д.4,7840062,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.43 кор.2,Москва,ул Академическая Б. д.43 кор.2,ул,Академическая Б. ,д.43 кор.2,7835483,муниципальный округ Коптево,2003 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.45 кор.1,Москва,ул Академическая Б. д.45 кор.1,ул,Академическая Б. ,д.45 кор.1,8136261,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.47 кор.1,Москва,ул Академическая Б. д.47 кор.1,ул,Академическая Б. ,д.47 кор.1,8136255,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.47 кор.2,Москва,ул Академическая Б. д.47 кор.2,ул,Академическая Б. ,д.47 кор.2,7835521,муниципальный округ Коптево,2002 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.49 кор.1,Москва,ул Академическая Б. д.49 кор.1,ул,Академическая Б. ,д.49 кор.1,8136249,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.49 кор.2,Москва,ул Академическая Б. д.49 кор.2,ул,Академическая Б. ,д.49 кор.2,7835538,муниципальный округ Коптево,2000 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.53,Москва,ул Академическая Б. д.53,ул,Академическая Б. ,д.53,7957367,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.53А,Москва,ул Академическая Б. д.53А,ул,Академическая Б. ,д.53А,8022548,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.55,Москва,ул Академическая Б. д.55,ул,Академическая Б. ,д.55,8022551,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.57,Москва,ул Академическая Б. д.57,ул,Академическая Б. ,д.57,8022556,муниципальный округ Коптево,1958 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.57А,Москва,ул Академическая Б. д.57А,ул,Академическая Б. ,д.57А,8022559,муниципальный округ Коптево,1994 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.59/1,Москва,ул Академическая Б. д.59/1,ул,Академическая Б. ,д.59/1,8022764,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.59/1 кор.А,Москва,ул Академическая Б. д.59/1 кор.А,ул,Академическая Б. ,д.59/1 кор.А,8045609,муниципальный округ Коптево,1956 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.59/1 кор.Б,Москва,ул Академическая Б. д.59/1 кор.Б,ул,Академическая Б. ,д.59/1 кор.Б,8045615,муниципальный округ Коптево,1957 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.6 кор.1,Москва,ул Академическая Б. д.6 кор.1,ул,Академическая Б. ,д.6 кор.1,7840091,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.6 кор.2,Москва,ул Академическая Б. д.6 кор.2,ул,Академическая Б. ,д.6 кор.2,7840108,муниципальный округ Коптево,1965 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.63,Москва,ул Академическая Б. д.63,ул,Академическая Б. ,д.63,8145637,муниципальный округ Коптево,2006 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.65,Москва,ул Академическая Б. д.65,ул,Академическая Б. ,д.65,8022783,муниципальный округ Коптево,1969 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.67,Москва,ул Академическая Б. д.67,ул,Академическая Б. ,д.67,8145670,муниципальный округ Коптево,2006 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.71,Москва,ул Академическая Б. д.71,ул,Академическая Б. ,д.71,8100012,муниципальный округ Коптево,1970 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.73 кор.1,Москва,ул Академическая Б. д.73 кор.1,ул,Академическая Б. ,д.73 кор.1,8022802,муниципальный округ Коптево,1967 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.73 кор.2,Москва,ул Академическая Б. д.73 кор.2,ул,Академическая Б. ,д.73 кор.2,8100043,муниципальный округ Коптево,1967 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.73 кор.3,Москва,ул Академическая Б. д.73 кор.3,ул,Академическая Б. ,д.73 кор.3,8022812,муниципальный округ Коптево,2008 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.73 кор.4,Москва,ул Академическая Б. д.73 кор.4,ул,Академическая Б. ,д.73 кор.4,8100054,муниципальный округ Коптево,1968 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.75 кор.1,Москва,ул Академическая Б. д.75 кор.1,ул,Академическая Б. ,д.75 кор.1,8100172,муниципальный округ Коптево,1970 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.75 кор.2,Москва,ул Академическая Б. д.75 кор.2,ул,Академическая Б. ,д.75 кор.2,8022793,муниципальный округ Коптево,2009 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.77 кор.1,Москва,ул Академическая Б. д.77 кор.1,ул,Академическая Б. ,д.77 кор.1,8022822,муниципальный округ Коптево,1969 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.77 кор.2,Москва,ул Академическая Б. д.77 кор.2,ул,Академическая Б. ,д.77 кор.2,8022840,муниципальный округ Коптево,2009 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.77 кор.3,Москва,ул Академическая Б. д.77 кор.3,ул,Академическая Б. ,д.77 кор.3,8100065,муниципальный округ Коптево,1968 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.77 кор.4,Москва,ул Академическая Б. д.77 кор.4,ул,Академическая Б. ,д.77 кор.4,8022849,муниципальный округ Коптево,1968 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.79 кор.1,Москва,ул Академическая Б. д.79 кор.1,ул,Академическая Б. ,д.79 кор.1,8022862,муниципальный округ Коптево,1970 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.79 кор.2,Москва,ул Академическая Б. д.79 кор.2,ул,Академическая Б. ,д.79 кор.2,8022872,муниципальный округ Коптево,1976 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.79 кор.3,Москва,ул Академическая Б. д.79 кор.3,ул,Академическая Б. ,д.79 кор.3,8022879,муниципальный округ Коптево,2004 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.79 кор.4,Москва,ул Академическая Б. д.79 кор.4,ул,Академическая Б. ,д.79 кор.4,8022892,муниципальный округ Коптево,2004 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.8 кор.1,Москва,ул Академическая Б. д.8 кор.1,ул,Академическая Б. ,д.8 кор.1,7840136,муниципальный округ Коптево,1957 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.8 кор.2,Москва,ул Академическая Б. д.8 кор.2,ул,Академическая Б. ,д.8 кор.2,7840164,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.83,Москва,ул Академическая Б. д.83,ул,Академическая Б. ,д.83,8022899,муниципальный округ Коптево,1968 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.9 кор.1,Москва,ул Академическая Б. д.9 кор.1,ул,Академическая Б. ,д.9 кор.1,7827488,муниципальный округ Коптево,2001 +2281016,г Москва ул Академическая Б. д.9/20,Москва,ул Академическая Б. д.9/20,ул,Академическая Б. ,д.9/20,7840200,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва ул Генерала Рычагова д.11,Москва,ул Генерала Рычагова д.11,ул,Генерала Рычагова ,д.11,8021848,муниципальный округ Коптево,1963 +2281016,г Москва ул Генерала Рычагова д.12,Москва,ул Генерала Рычагова д.12,ул,Генерала Рычагова ,д.12,8022918,муниципальный округ Коптево,1965 +2281016,г Москва ул Генерала Рычагова д.13,Москва,ул Генерала Рычагова д.13,ул,Генерала Рычагова ,д.13,8021838,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва ул Генерала Рычагова д.14,Москва,ул Генерала Рычагова д.14,ул,Генерала Рычагова ,д.14,8022920,муниципальный округ Коптево,1964 +2281016,г Москва ул Генерала Рычагова д.15,Москва,ул Генерала Рычагова д.15,ул,Генерала Рычагова ,д.15,8021827,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва ул Генерала Рычагова д.16,Москва,ул Генерала Рычагова д.16,ул,Генерала Рычагова ,д.16,8022922,муниципальный округ Коптево,1961 +2281016,г Москва ул Генерала Рычагова д.17,Москва,ул Генерала Рычагова д.17,ул,Генерала Рычагова ,д.17,8021819,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва ул Генерала Рычагова д.18,Москва,ул Генерала Рычагова д.18,ул,Генерала Рычагова ,д.18,8022924,муниципальный округ Коптево,1961 +2281016,г Москва ул Генерала Рычагова д.19,Москва,ул Генерала Рычагова д.19,ул,Генерала Рычагова ,д.19,8021807,муниципальный округ Коптево,1958 +2281016,г Москва ул Генерала Рычагова д.20,Москва,ул Генерала Рычагова д.20,ул,Генерала Рычагова ,д.20,8022927,муниципальный округ Коптево,1961 +2281016,г Москва ул Генерала Рычагова д.21,Москва,ул Генерала Рычагова д.21,ул,Генерала Рычагова ,д.21,8065532,муниципальный округ Коптево,1958 +2281016,г Москва ул Генерала Рычагова д.22,Москва,ул Генерала Рычагова д.22,ул,Генерала Рычагова ,д.22,8019190,муниципальный округ Коптево,1961 +2281016,г Москва ул Генерала Рычагова д.23/11,Москва,ул Генерала Рычагова д.23/11,ул,Генерала Рычагова ,д.23/11,8021799,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва ул Генерала Рычагова д.24,Москва,ул Генерала Рычагова д.24,ул,Генерала Рычагова ,д.24,8022930,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва ул Генерала Рычагова д.26,Москва,ул Генерала Рычагова д.26,ул,Генерала Рычагова ,д.26,8022932,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва ул Генерала Рычагова д.28/9,Москва,ул Генерала Рычагова д.28/9,ул,Генерала Рычагова ,д.28/9,8022934,муниципальный округ Коптево,1961 +2281016,г Москва ул Генерала Рычагова д.3 кор.1,Москва,ул Генерала Рычагова д.3 кор.1,ул,Генерала Рычагова ,д.3 кор.1,8021873,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва ул Генерала Рычагова д.3 кор.2,Москва,ул Генерала Рычагова д.3 кор.2,ул,Генерала Рычагова ,д.3 кор.2,8021857,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва ул Генерала Рычагова д.4,Москва,ул Генерала Рычагова д.4,ул,Генерала Рычагова ,д.4,8022915,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва ул Генерала Рычагова д.6,Москва,ул Генерала Рычагова д.6,ул,Генерала Рычагова ,д.6,8022917,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва ул Генерала Рычагова д.9,Москва,ул Генерала Рычагова д.9,ул,Генерала Рычагова ,д.9,8021853,муниципальный округ Коптево,1964 +2281016,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.25/34,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.25/34,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.25/34,7837280,муниципальный округ Коптево,1950 +2281016,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.27,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.27,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.27,7827536,муниципальный округ Коптево,2001 +2281016,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.29,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.29,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.29,7827550,муниципальный округ Коптево,2001 +2281016,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.34А,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.34А,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.34А,7849780,муниципальный округ Коптево,1975 +2281016,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.34Б,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.34Б,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.34Б,7849787,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.35/1,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.35/1,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.35/1,8100224,муниципальный округ Коптево,1956 +2281016,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.36,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.36,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.36,8179308,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.36А,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.36А,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.36А,8100251,муниципальный округ Коптево,1956 +2281016,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.36Б,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.36Б,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.36Б,8100266,муниципальный округ Коптево,1973 +2281016,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.37/2,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.37/2,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.37/2,7837289,муниципальный округ Коптево,1958 +2281016,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.38,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.38,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.38,7849794,муниципальный округ Коптево,1997 +2281016,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.39,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.39,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.39,7837299,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.40,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.40,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.40,7849801,муниципальный округ Коптево,1972 +2281016,г Москва ул Зои и Александра Космодемьянских д.42,Москва,ул Зои и Александра Космодемьянских д.42,ул,Зои и Александра Космодемьянских ,д.42,7849808,муниципальный округ Коптево,1993 +2281016,г Москва ул Клары Цеткин д.18 кор.1,Москва,ул Клары Цеткин д.18 кор.1,ул,Клары Цеткин ,д.18 кор.1,7827560,муниципальный округ Коптево,2006 +2281016,г Москва ул Коптевская д.10,Москва,ул Коптевская д.10,ул,Коптевская ,д.10,7836322,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва ул Коптевская д.16 кор.1,Москва,ул Коптевская д.16 кор.1,ул,Коптевская ,д.16 кор.1,7836337,муниципальный округ Коптево,1964 +2281016,г Москва ул Коптевская д.16 кор.2,Москва,ул Коптевская д.16 кор.2,ул,Коптевская ,д.16 кор.2,7836358,муниципальный округ Коптево,1966 +2281016,г Москва ул Коптевская д.16 кор.3,Москва,ул Коптевская д.16 кор.3,ул,Коптевская ,д.16 кор.3,8152578,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Коптевская д.18,Москва,ул Коптевская д.18,ул,Коптевская ,д.18,7836378,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва ул Коптевская д.18а кор.1,Москва,ул Коптевская д.18а кор.1,ул,Коптевская ,д.18а кор.1,7836402,муниципальный округ Коптево,1954 +2281016,г Москва ул Коптевская д.18а кор.2,Москва,ул Коптевская д.18а кор.2,ул,Коптевская ,д.18а кор.2,7836424,муниципальный округ Коптево,1953 +2281016,г Москва ул Коптевская д.18а кор.3,Москва,ул Коптевская д.18а кор.3,ул,Коптевская ,д.18а кор.3,7836573,муниципальный округ Коптево,1953 +2281016,г Москва ул Коптевская д.18Б,Москва,ул Коптевская д.18Б,ул,Коптевская ,д.18Б,8100366,муниципальный округ Коптево,1966 +2281016,г Москва ул Коптевская д.18В кор.2,Москва,ул Коптевская д.18В кор.2,ул,Коптевская ,д.18В кор.2,8100377,муниципальный округ Коптево,1971 +2281016,г Москва ул Коптевская д.20 кор.1,Москва,ул Коптевская д.20 кор.1,ул,Коптевская ,д.20 кор.1,7836609,муниципальный округ Коптево,1955 +2281016,г Москва ул Коптевская д.20 кор.2,Москва,ул Коптевская д.20 кор.2,ул,Коптевская ,д.20 кор.2,7836656,муниципальный округ Коптево,1955 +2281016,г Москва ул Коптевская д.20 строение 3,Москва,ул Коптевская д.20 строение 3,ул,Коптевская ,д.20 строение 3,8152430,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Коптевская д.22,Москва,ул Коптевская д.22,ул,Коптевская ,д.22,7836674,муниципальный округ Коптево,1954 +2281016,г Москва ул Коптевская д.26 кор.1,Москва,ул Коптевская д.26 кор.1,ул,Коптевская ,д.26 кор.1,8152119,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Коптевская д.26 кор.2,Москва,ул Коптевская д.26 кор.2,ул,Коптевская ,д.26 кор.2,8152411,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Коптевская д.26 кор.3,Москва,ул Коптевская д.26 кор.3,ул,Коптевская ,д.26 кор.3,8152437,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Коптевская д.26 кор.4,Москва,ул Коптевская д.26 кор.4,ул,Коптевская ,д.26 кор.4,8152457,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Коптевская д.26 кор.5,Москва,ул Коптевская д.26 кор.5,ул,Коптевская ,д.26 кор.5,8152461,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Коптевская д.26 кор.6,Москва,ул Коптевская д.26 кор.6,ул,Коптевская ,д.26 кор.6,8152468,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Коптевская д.28 кор.1,Москва,ул Коптевская д.28 кор.1,ул,Коптевская ,д.28 кор.1,8152472,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Коптевская д.28 кор.2,Москва,ул Коптевская д.28 кор.2,ул,Коптевская ,д.28 кор.2,8152477,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Коптевская д.28 кор.3,Москва,ул Коптевская д.28 кор.3,ул,Коптевская ,д.28 кор.3,8152480,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Коптевская д.30,Москва,ул Коптевская д.30,ул,Коптевская ,д.30,7836698,муниципальный округ Коптево,1957 +2281016,г Москва ул Коптевская д.32,Москва,ул Коптевская д.32,ул,Коптевская ,д.32,7836715,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва ул Коптевская д.32А,Москва,ул Коптевская д.32А,ул,Коптевская ,д.32А,7836741,муниципальный округ Коптево,2004 +2281016,г Москва ул Коптевская д.34,Москва,ул Коптевская д.34,ул,Коптевская ,д.34,7837070,муниципальный округ Коптево,1957 +2281016,г Москва ул Коптевская д.34 кор.1,Москва,ул Коптевская д.34 кор.1,ул,Коптевская ,д.34 кор.1,7836758,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва ул Коптевская д.34 кор.2,Москва,ул Коптевская д.34 кор.2,ул,Коптевская ,д.34 кор.2,7836779,муниципальный округ Коптево,1961 +2281016,г Москва ул Коптевская д.36,Москва,ул Коптевская д.36,ул,Коптевская ,д.36,7837077,муниципальный округ Коптево,1963 +2281016,г Москва ул Коптевская д.75,Москва,ул Коптевская д.75,ул,Коптевская ,д.75,8152485,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Коптевская д.77,Москва,ул Коптевская д.77,ул,Коптевская ,д.77,8152489,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Коптевская д.79/1,Москва,ул Коптевская д.79/1,ул,Коптевская ,д.79/1,8152494,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Коптевская д.8,Москва,ул Коптевская д.8,ул,Коптевская ,д.8,7836300,муниципальный округ Коптево,1961 +2281016,г Москва ул Коптевская д.81/2,Москва,ул Коптевская д.81/2,ул,Коптевская ,д.81/2,8152498,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Коптевская д.83 кор.1,Москва,ул Коптевская д.83 кор.1,ул,Коптевская ,д.83 кор.1,8152505,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Коптевская д.83 кор.2,Москва,ул Коптевская д.83 кор.2,ул,Коптевская ,д.83 кор.2,8152509,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Коптевская д.85,Москва,ул Коптевская д.85,ул,Коптевская ,д.85,7837090,муниципальный округ Коптево,1961 +2281016,г Москва ул Коптевская д.87,Москва,ул Коптевская д.87,ул,Коптевская ,д.87,7837102,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва ул Коптевская д.89 кор.10,Москва,ул Коптевская д.89 кор.10,ул,Коптевская ,д.89 кор.10,8152519,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Коптевская д.89 кор.5,Москва,ул Коптевская д.89 кор.5,ул,Коптевская ,д.89 кор.5,7837113,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва ул Коптевская д.89 кор.8,Москва,ул Коптевская д.89 кор.8,ул,Коптевская ,д.89 кор.8,8152514,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Космонавта Волкова д.25/2,Москва,ул Космонавта Волкова д.25/2,ул,Космонавта Волкова ,д.25/2,7849736,муниципальный округ Коптево,1958 +2281016,г Москва ул Космонавта Волкова д.27,Москва,ул Космонавта Волкова д.27,ул,Космонавта Волкова ,д.27,7849748,муниципальный округ Коптево,1956 +2281016,г Москва ул Космонавта Волкова д.29,Москва,ул Космонавта Волкова д.29,ул,Космонавта Волкова ,д.29,7849756,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва ул Космонавта Волкова д.29 кор.1,Москва,ул Космонавта Волкова д.29 кор.1,ул,Космонавта Волкова ,д.29 кор.1,8100442,муниципальный округ Коптево,1998 +2281016,г Москва ул Космонавта Волкова д.31 кор.1,Москва,ул Космонавта Волкова д.31 кор.1,ул,Космонавта Волкова ,д.31 кор.1,7721880,муниципальный округ Коптево,1982 +2281016,г Москва ул Космонавта Волкова д.33,Москва,ул Космонавта Волкова д.33,ул,Космонавта Волкова ,д.33,7849766,муниципальный округ Коптево,1966 +2281016,г Москва ул Лихоборские Бугры д.10 кор.1,Москва,ул Лихоборские Бугры д.10 кор.1,ул,Лихоборские Бугры ,д.10 кор.1,8022910,муниципальный округ Коптево,2009 +2281016,г Москва ул Лихоборские Бугры д.11,Москва,ул Лихоборские Бугры д.11,ул,Лихоборские Бугры ,д.11,7954752,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва ул Лихоборские Бугры д.12,Москва,ул Лихоборские Бугры д.12,ул,Лихоборские Бугры ,д.12,7954791,муниципальный округ Коптево,2011 +2281016,г Москва ул Лихоборские Бугры д.14,Москва,ул Лихоборские Бугры д.14,ул,Лихоборские Бугры ,д.14,8022913,муниципальный округ Коптево,1968 +2281016,г Москва ул Лихоборские Бугры д.3,Москва,ул Лихоборские Бугры д.3,ул,Лихоборские Бугры ,д.3,8100453,муниципальный округ Коптево,2004 +2281016,г Москва ул Лихоборские Бугры д.4 кор.1,Москва,ул Лихоборские Бугры д.4 кор.1,ул,Лихоборские Бугры ,д.4 кор.1,8022907,муниципальный округ Коптево,2008 +2281016,г Москва ул Лихоборские Бугры д.5,Москва,ул Лихоборские Бугры д.5,ул,Лихоборские Бугры ,д.5,8100464,муниципальный округ Коптево,2004 +2281016,г Москва ул Лихоборские Бугры д.6,Москва,ул Лихоборские Бугры д.6,ул,Лихоборские Бугры ,д.6,8100069,муниципальный округ Коптево,1967 +2281016,г Москва ул Лихоборские Бугры д.8,Москва,ул Лихоборские Бугры д.8,ул,Лихоборские Бугры ,д.8,8100074,муниципальный округ Коптево,1967 +2281016,г Москва ул Лихоборские Бугры д.9 кор.1,Москва,ул Лихоборские Бугры д.9 кор.1,ул,Лихоборские Бугры ,д.9 кор.1,7954768,муниципальный округ Коптево,1963 +2281016,г Москва ул Лихоборские Бугры д.9 кор.2,Москва,ул Лихоборские Бугры д.9 кор.2,ул,Лихоборские Бугры ,д.9 кор.2,7954784,муниципальный округ Коптево,1963 +2281016,г Москва ул Михалковская д.1/51,Москва,ул Михалковская д.1/51,ул,Михалковская ,д.1/51,8133802,муниципальный округ Коптево,н.д. +2281016,г Москва ул Михалковская д.12,Москва,ул Михалковская д.12,ул,Михалковская ,д.12,8022943,муниципальный округ Коптево,1972 +2281016,г Москва ул Михалковская д.13,Москва,ул Михалковская д.13,ул,Михалковская ,д.13,7837339,муниципальный округ Коптево,1967 +2281016,г Москва ул Михалковская д.13 кор.1,Москва,ул Михалковская д.13 кор.1,ул,Михалковская ,д.13 кор.1,7839006,муниципальный округ Коптево,1966 +2281016,г Москва ул Михалковская д.15,Москва,ул Михалковская д.15,ул,Михалковская ,д.15,7837355,муниципальный округ Коптево,1968 +2281016,г Москва ул Михалковская д.15 кор.1,Москва,ул Михалковская д.15 кор.1,ул,Михалковская ,д.15 кор.1,7837348,муниципальный округ Коптево,2002 +2281016,г Москва ул Михалковская д.16/1,Москва,ул Михалковская д.16/1,ул,Михалковская ,д.16/1,8100561,муниципальный округ Коптево,1970 +2281016,г Москва ул Михалковская д.17,Москва,ул Михалковская д.17,ул,Михалковская ,д.17,7837361,муниципальный округ Коптево,1964 +2281016,г Москва ул Михалковская д.2,Москва,ул Михалковская д.2,ул,Михалковская ,д.2,8022936,муниципальный округ Коптево,1970 +2281016,г Москва ул Михалковская д.20,Москва,ул Михалковская д.20,ул,Михалковская ,д.20,8021794,муниципальный округ Коптево,1968 +2281016,г Москва ул Михалковская д.24,Москва,ул Михалковская д.24,ул,Михалковская ,д.24,8021791,муниципальный округ Коптево,1969 +2281016,г Москва ул Михалковская д.26 кор.1,Москва,ул Михалковская д.26 кор.1,ул,Михалковская ,д.26 кор.1,8021785,муниципальный округ Коптево,1997 +2281016,г Москва ул Михалковская д.26 кор.2,Москва,ул Михалковская д.26 кор.2,ул,Михалковская ,д.26 кор.2,8021776,муниципальный округ Коптево,1997 +2281016,г Москва ул Михалковская д.28,Москва,ул Михалковская д.28,ул,Михалковская ,д.28,8019164,муниципальный округ Коптево,1970 +2281016,г Москва ул Михалковская д.5,Москва,ул Михалковская д.5,ул,Михалковская ,д.5,7837320,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва ул Михалковская д.6,Москва,ул Михалковская д.6,ул,Михалковская ,д.6,8022937,муниципальный округ Коптево,1970 +2281016,г Москва ул Михалковская д.8,Москва,ул Михалковская д.8,ул,Михалковская ,д.8,8022941,муниципальный округ Коптево,1970 +2281016,г Москва ул Михалковская д.9,Москва,ул Михалковская д.9,ул,Михалковская ,д.9,7837331,муниципальный округ Коптево,1968 +2281016,г Москва ул Новопетровская д.1 кор.4,Москва,ул Новопетровская д.1 кор.4,ул,Новопетровская ,д.1 кор.4,7837560,муниципальный округ Коптево,1965 +2281016,г Москва ул Новопетровская д.10,Москва,ул Новопетровская д.10,ул,Новопетровская ,д.10,7837584,муниципальный округ Коптево,1974 +2281016,г Москва ул Новопетровская д.10А,Москва,ул Новопетровская д.10А,ул,Новопетровская ,д.10А,7837595,муниципальный округ Коптево,1963 +2281016,г Москва ул Новопетровская д.14,Москва,ул Новопетровская д.14,ул,Новопетровская ,д.14,7837604,муниципальный округ Коптево,1977 +2281016,г Москва ул Новопетровская д.16,Москва,ул Новопетровская д.16,ул,Новопетровская ,д.16,7837613,муниципальный округ Коптево,1967 +2281016,г Москва ул Новопетровская д.16А,Москва,ул Новопетровская д.16А,ул,Новопетровская ,д.16А,7837626,муниципальный округ Коптево,1969 +2281016,г Москва ул Новопетровская д.18,Москва,ул Новопетровская д.18,ул,Новопетровская ,д.18,7837639,муниципальный округ Коптево,1965 +2281016,г Москва ул Новопетровская д.3,Москва,ул Новопетровская д.3,ул,Новопетровская ,д.3,7837575,муниципальный округ Коптево,1987 +2281016,г Москва ул Приорова д.1,Москва,ул Приорова д.1,ул,Приорова ,д.1,7849819,муниципальный округ Коптево,1965 +2281016,г Москва ул Приорова д.11,Москва,ул Приорова д.11,ул,Приорова ,д.11,7849828,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва ул Приорова д.14,Москва,ул Приорова д.14,ул,Приорова ,д.14,7849834,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва ул Приорова д.14А,Москва,ул Приорова д.14А,ул,Приорова ,д.14А,7849845,муниципальный округ Коптево,1965 +2281016,г Москва ул Приорова д.16 кор.1,Москва,ул Приорова д.16 кор.1,ул,Приорова ,д.16 кор.1,7849854,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва ул Приорова д.16 кор.2,Москва,ул Приорова д.16 кор.2,ул,Приорова ,д.16 кор.2,7849863,муниципальный округ Коптево,1964 +2281016,г Москва ул Приорова д.16 кор.3,Москва,ул Приорова д.16 кор.3,ул,Приорова ,д.16 кор.3,7849875,муниципальный округ Коптево,1963 +2281016,г Москва ул Приорова д.2,Москва,ул Приорова д.2,ул,Приорова ,д.2,7849890,муниципальный округ Коптево,1965 +2281016,г Москва ул Приорова д.22,Москва,ул Приорова д.22,ул,Приорова ,д.22,8100568,муниципальный округ Коптево,1960 +2281016,г Москва ул Приорова д.28А,Москва,ул Приорова д.28А,ул,Приорова ,д.28А,7849903,муниципальный округ Коптево,1959 +2281016,г Москва ул Приорова д.2А,Москва,ул Приорова д.2А,ул,Приорова ,д.2А,8100591,муниципальный округ Коптево,1967 +2281016,г Москва ул Приорова д.3,Москва,ул Приорова д.3,ул,Приорова ,д.3,7849907,муниципальный округ Коптево,1965 +2281016,г Москва ул Приорова д.30,Москва,ул Приорова д.30,ул,Приорова ,д.30,7849918,муниципальный округ Коптево,1994 +2281016,г Москва ул Приорова д.38,Москва,ул Приорова д.38,ул,Приорова ,д.38,7838788,муниципальный округ Коптево,1964 +2281016,г Москва ул Приорова д.38а,Москва,ул Приорова д.38а,ул,Приорова ,д.38а,7838897,муниципальный округ Коптево,1971 +2281016,г Москва ул Приорова д.4,Москва,ул Приорова д.4,ул,Приорова ,д.4,8100596,муниципальный округ Коптево,1965 +2281016,г Москва ул Приорова д.40,Москва,ул Приорова д.40,ул,Приорова ,д.40,7838913,муниципальный округ Коптево,1958 +2281016,г Москва ул Приорова д.40 кор.2,Москва,ул Приорова д.40 кор.2,ул,Приорова ,д.40 кор.2,8100598,муниципальный округ Коптево,1972 +2281016,г Москва ул Приорова д.42,Москва,ул Приорова д.42,ул,Приорова ,д.42,7838926,муниципальный округ Коптево,1962 +2281016,г Москва ул Приорова д.5,Москва,ул Приорова д.5,ул,Приорова ,д.5,7849928,муниципальный округ Коптево,1965 +2281016,г Москва ул Приорова д.6,Москва,ул Приорова д.6,ул,Приорова ,д.6,8100605,муниципальный округ Коптево,1965 +2281017,г Москва проезд Валдайский д.10 кор.1,Москва,проезд Валдайский д.10 кор.1,проезд,Валдайский ,д.10 кор.1,7859346,муниципальный округ Левобережный,2008 +2281017,г Москва проезд Валдайский д.11,Москва,проезд Валдайский д.11,проезд,Валдайский ,д.11,7859352,муниципальный округ Левобережный,1963 +2281017,г Москва проезд Валдайский д.12,Москва,проезд Валдайский д.12,проезд,Валдайский ,д.12,7859371,муниципальный округ Левобережный,1973 +2281017,г Москва проезд Валдайский д.13,Москва,проезд Валдайский д.13,проезд,Валдайский ,д.13,7859381,муниципальный округ Левобережный,1962 +2281017,г Москва проезд Валдайский д.13а кор.1,Москва,проезд Валдайский д.13а кор.1,проезд,Валдайский ,д.13а кор.1,7859404,муниципальный округ Левобережный,2005 +2281017,г Москва проезд Валдайский д.15,Москва,проезд Валдайский д.15,проезд,Валдайский ,д.15,7859428,муниципальный округ Левобережный,1964 +2281017,г Москва проезд Валдайский д.17,Москва,проезд Валдайский д.17,проезд,Валдайский ,д.17,7859436,муниципальный округ Левобережный,1963 +2281017,г Москва проезд Валдайский д.17а кор.1,Москва,проезд Валдайский д.17а кор.1,проезд,Валдайский ,д.17а кор.1,7859419,муниципальный округ Левобережный,2005 +2281017,г Москва проезд Валдайский д.21,Москва,проезд Валдайский д.21,проезд,Валдайский ,д.21,7859448,муниципальный округ Левобережный,1995 +2281017,г Москва проезд Валдайский д.22,Москва,проезд Валдайский д.22,проезд,Валдайский ,д.22,7859461,муниципальный округ Левобережный,1970 +2281017,г Москва проезд Валдайский д.4,Москва,проезд Валдайский д.4,проезд,Валдайский ,д.4,7859324,муниципальный округ Левобережный,1973 +2281017,г Москва проезд Валдайский д.6,Москва,проезд Валдайский д.6,проезд,Валдайский ,д.6,7859332,муниципальный округ Левобережный,1973 +2281017,г Москва проезд Валдайский д.7,Москва,проезд Валдайский д.7,проезд,Валдайский ,д.7,7859336,муниципальный округ Левобережный,1963 +2281017,г Москва проезд Валдайский д.9а кор.1,Москва,проезд Валдайский д.9а кор.1,проезд,Валдайский ,д.9а кор.1,7859392,муниципальный округ Левобережный,2005 +2281017,г Москва проезд Прибрежный д.1,Москва,проезд Прибрежный д.1,проезд,Прибрежный ,д.1,7859882,муниципальный округ Левобережный,1977 +2281017,г Москва проезд Прибрежный д.10 кор.1,Москва,проезд Прибрежный д.10 кор.1,проезд,Прибрежный ,д.10 кор.1,7859956,муниципальный округ Левобережный,1971 +2281017,г Москва проезд Прибрежный д.3,Москва,проезд Прибрежный д.3,проезд,Прибрежный ,д.3,7859893,муниципальный округ Левобережный,1977 +2281017,г Москва проезд Прибрежный д.4,Москва,проезд Прибрежный д.4,проезд,Прибрежный ,д.4,7859907,муниципальный округ Левобережный,1980 +2281017,г Москва проезд Прибрежный д.5,Москва,проезд Прибрежный д.5,проезд,Прибрежный ,д.5,7859922,муниципальный округ Левобережный,1976 +2281017,г Москва проезд Прибрежный д.7,Москва,проезд Прибрежный д.7,проезд,Прибрежный ,д.7,7859934,муниципальный округ Левобережный,1974 +2281017,г Москва проезд Прибрежный д.8,Москва,проезд Прибрежный д.8,проезд,Прибрежный ,д.8,7859946,муниципальный округ Левобережный,1964 +2281017,г Москва ул Беломорская д.1,Москва,ул Беломорская д.1,ул,Беломорская ,д.1,7859003,муниципальный округ Левобережный,1996 +2281017,г Москва ул Беломорская д.10 кор.2,Москва,ул Беломорская д.10 кор.2,ул,Беломорская ,д.10 кор.2,7859133,муниципальный округ Левобережный,1979 +2281017,г Москва ул Беломорская д.10 кор.3,Москва,ул Беломорская д.10 кор.3,ул,Беломорская ,д.10 кор.3,7859143,муниципальный округ Левобережный,1963 +2281017,г Москва ул Беломорская д.10 кор.4,Москва,ул Беломорская д.10 кор.4,ул,Беломорская ,д.10 кор.4,7859152,муниципальный округ Левобережный,1962 +2281017,г Москва ул Беломорская д.11,Москва,ул Беломорская д.11,ул,Беломорская ,д.11,7859159,муниципальный округ Левобережный,1963 +2281017,г Москва ул Беломорская д.11 кор.2,Москва,ул Беломорская д.11 кор.2,ул,Беломорская ,д.11 кор.2,7859191,муниципальный округ Левобережный,2006 +2281017,г Москва ул Беломорская д.12,Москва,ул Беломорская д.12,ул,Беломорская ,д.12,7859202,муниципальный округ Левобережный,1963 +2281017,г Москва ул Беломорская д.12 кор.1,Москва,ул Беломорская д.12 кор.1,ул,Беломорская ,д.12 кор.1,7859205,муниципальный округ Левобережный,2009 +2281017,г Москва ул Беломорская д.13 кор.1,Москва,ул Беломорская д.13 кор.1,ул,Беломорская ,д.13 кор.1,7859208,муниципальный округ Левобережный,2009 +2281017,г Москва ул Беломорская д.13 кор.2,Москва,ул Беломорская д.13 кор.2,ул,Беломорская ,д.13 кор.2,7859226,муниципальный округ Левобережный,2006 +2281017,г Москва ул Беломорская д.14 кор.1,Москва,ул Беломорская д.14 кор.1,ул,Беломорская ,д.14 кор.1,7859234,муниципальный округ Левобережный,2009 +2281017,г Москва ул Беломорская д.14 кор.2,Москва,ул Беломорская д.14 кор.2,ул,Беломорская ,д.14 кор.2,7859248,муниципальный округ Левобережный,1964 +2281017,г Москва ул Беломорская д.16,Москва,ул Беломорская д.16,ул,Беломорская ,д.16,7859252,муниципальный округ Левобережный,1973 +2281017,г Москва ул Беломорская д.18 кор.1,Москва,ул Беломорская д.18 кор.1,ул,Беломорская ,д.18 кор.1,7859261,муниципальный округ Левобережный,1963 +2281017,г Москва ул Беломорская д.18 кор.2,Москва,ул Беломорская д.18 кор.2,ул,Беломорская ,д.18 кор.2,7859268,муниципальный округ Левобережный,1963 +2281017,г Москва ул Беломорская д.18 кор.3,Москва,ул Беломорская д.18 кор.3,ул,Беломорская ,д.18 кор.3,7859277,муниципальный округ Левобережный,1963 +2281017,г Москва ул Беломорская д.18 кор.4,Москва,ул Беломорская д.18 кор.4,ул,Беломорская ,д.18 кор.4,7859284,муниципальный округ Левобережный,1963 +2281017,г Москва ул Беломорская д.20 кор.1,Москва,ул Беломорская д.20 кор.1,ул,Беломорская ,д.20 кор.1,7859296,муниципальный округ Левобережный,2008 +2281017,г Москва ул Беломорская д.20 кор.2,Москва,ул Беломорская д.20 кор.2,ул,Беломорская ,д.20 кор.2,7859297,муниципальный округ Левобережный,2008 +2281017,г Москва ул Беломорская д.20 кор.3,Москва,ул Беломорская д.20 кор.3,ул,Беломорская ,д.20 кор.3,7859305,муниципальный округ Левобережный,2009 +2281017,г Москва ул Беломорская д.24 кор.3,Москва,ул Беломорская д.24 кор.3,ул,Беломорская ,д.24 кор.3,7859314,муниципальный округ Левобережный,2010 +2281017,г Москва ул Беломорская д.26,Москва,ул Беломорская д.26,ул,Беломорская ,д.26,7859318,муниципальный округ Левобережный,1982 +2281017,г Москва ул Беломорская д.3 кор.1,Москва,ул Беломорская д.3 кор.1,ул,Беломорская ,д.3 кор.1,7859026,муниципальный округ Левобережный,1974 +2281017,г Москва ул Беломорская д.4,Москва,ул Беломорская д.4,ул,Беломорская ,д.4,7859046,муниципальный округ Левобережный,1965 +2281017,г Москва ул Беломорская д.5 кор.1,Москва,ул Беломорская д.5 кор.1,ул,Беломорская ,д.5 кор.1,7859058,муниципальный округ Левобережный,1972 +2281017,г Москва ул Беломорская д.5 кор.2,Москва,ул Беломорская д.5 кор.2,ул,Беломорская ,д.5 кор.2,7859066,муниципальный округ Левобережный,1974 +2281017,г Москва ул Беломорская д.5 кор.3,Москва,ул Беломорская д.5 кор.3,ул,Беломорская ,д.5 кор.3,7859078,муниципальный округ Левобережный,1974 +2281017,г Москва ул Беломорская д.7 кор.1,Москва,ул Беломорская д.7 кор.1,ул,Беломорская ,д.7 кор.1,7859086,муниципальный округ Левобережный,1962 +2281017,г Москва ул Беломорская д.7 кор.2,Москва,ул Беломорская д.7 кор.2,ул,Беломорская ,д.7 кор.2,7859105,муниципальный округ Левобережный,1962 +2281017,г Москва ул Беломорская д.7 кор.3,Москва,ул Беломорская д.7 кор.3,ул,Беломорская ,д.7 кор.3,7859116,муниципальный округ Левобережный,1962 +2281017,г Москва ул Беломорская д.8,Москва,ул Беломорская д.8,ул,Беломорская ,д.8,7859124,муниципальный округ Левобережный,1965 +2281017,г Москва ул Беломорская д.9,Москва,ул Беломорская д.9,ул,Беломорская ,д.9,7859128,муниципальный округ Левобережный,1963 +2281017,г Москва ул Смольная д.29,Москва,ул Смольная д.29,ул,Смольная ,д.29,7859979,муниципальный округ Левобережный,1966 +2281017,г Москва ул Смольная д.31,Москва,ул Смольная д.31,ул,Смольная ,д.31,7859989,муниципальный округ Левобережный,1966 +2281017,г Москва ул Смольная д.33,Москва,ул Смольная д.33,ул,Смольная ,д.33,7860008,муниципальный округ Левобережный,1966 +2281017,г Москва ул Смольная д.39,Москва,ул Смольная д.39,ул,Смольная ,д.39,7860022,муниципальный округ Левобережный,1963 +2281017,г Москва ул Смольная д.41,Москва,ул Смольная д.41,ул,Смольная ,д.41,7860029,муниципальный округ Левобережный,1963 +2281017,г Москва ул Смольная д.43,Москва,ул Смольная д.43,ул,Смольная ,д.43,7860037,муниципальный округ Левобережный,1963 +2281017,г Москва ул Смольная д.45,Москва,ул Смольная д.45,ул,Смольная ,д.45,7860067,муниципальный округ Левобережный,1963 +2281017,г Москва ул Смольная д.47,Москва,ул Смольная д.47,ул,Смольная ,д.47,7860074,муниципальный округ Левобережный,1963 +2281017,г Москва ул Смольная д.51 кор.1,Москва,ул Смольная д.51 кор.1,ул,Смольная ,д.51 кор.1,7860083,муниципальный округ Левобережный,2006 +2281017,г Москва ул Смольная д.51 кор.2,Москва,ул Смольная д.51 кор.2,ул,Смольная ,д.51 кор.2,7860092,муниципальный округ Левобережный,2007 +2281017,г Москва ул Смольная д.51 кор.3,Москва,ул Смольная д.51 кор.3,ул,Смольная ,д.51 кор.3,7860110,муниципальный округ Левобережный,2007 +2281017,г Москва ул Смольная д.63,Москва,ул Смольная д.63,ул,Смольная ,д.63,7860121,муниципальный округ Левобережный,1981 +2281017,г Москва ул Смольная д.65,Москва,ул Смольная д.65,ул,Смольная ,д.65,7860130,муниципальный округ Левобережный,1974 +2281017,г Москва ул Смольная д.67,Москва,ул Смольная д.67,ул,Смольная ,д.67,7860144,муниципальный округ Левобережный,1964 +2281017,г Москва ул Смольная д.67 кор.2,Москва,ул Смольная д.67 кор.2,ул,Смольная ,д.67 кор.2,7860161,муниципальный округ Левобережный,1987 +2281017,г Москва ул Смольная д.67 кор.3,Москва,ул Смольная д.67 кор.3,ул,Смольная ,д.67 кор.3,7860170,муниципальный округ Левобережный,1986 +2281017,г Москва ул Смольная д.69,Москва,ул Смольная д.69,ул,Смольная ,д.69,7860183,муниципальный округ Левобережный,1963 +2281017,г Москва ул Смольная д.71,Москва,ул Смольная д.71,ул,Смольная ,д.71,7860195,муниципальный округ Левобережный,1963 +2281017,г Москва ул Смольная д.73,Москва,ул Смольная д.73,ул,Смольная ,д.73,7860208,муниципальный округ Левобережный,1979 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.11,Москва,ул Фестивальная д.11,ул,Фестивальная ,д.11,7860272,муниципальный округ Левобережный,1965 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.13 кор.1,Москва,ул Фестивальная д.13 кор.1,ул,Фестивальная ,д.13 кор.1,7860295,муниципальный округ Левобережный,1970 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.13 кор.2,Москва,ул Фестивальная д.13 кор.2,ул,Фестивальная ,д.13 кор.2,7860311,муниципальный округ Левобережный,1967 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.13 кор.3,Москва,ул Фестивальная д.13 кор.3,ул,Фестивальная ,д.13 кор.3,7860355,муниципальный округ Левобережный,1967 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.15 кор.1,Москва,ул Фестивальная д.15 кор.1,ул,Фестивальная ,д.15 кор.1,7860363,муниципальный округ Левобережный,1966 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.15 кор.2,Москва,ул Фестивальная д.15 кор.2,ул,Фестивальная ,д.15 кор.2,7860376,муниципальный округ Левобережный,1966 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.15 кор.3,Москва,ул Фестивальная д.15 кор.3,ул,Фестивальная ,д.15 кор.3,7860386,муниципальный округ Левобережный,1964 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.15 кор.4,Москва,ул Фестивальная д.15 кор.4,ул,Фестивальная ,д.15 кор.4,7860402,муниципальный округ Левобережный,1963 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.17,Москва,ул Фестивальная д.17,ул,Фестивальная ,д.17,7860416,муниципальный округ Левобережный,1964 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.17 кор.1,Москва,ул Фестивальная д.17 кор.1,ул,Фестивальная ,д.17 кор.1,7860438,муниципальный округ Левобережный,2004 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.19,Москва,ул Фестивальная д.19,ул,Фестивальная ,д.19,7860457,муниципальный округ Левобережный,1965 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.21,Москва,ул Фестивальная д.21,ул,Фестивальная ,д.21,7860481,муниципальный округ Левобережный,1964 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.23,Москва,ул Фестивальная д.23,ул,Фестивальная ,д.23,7860493,муниципальный округ Левобережный,1965 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.25,Москва,ул Фестивальная д.25,ул,Фестивальная ,д.25,7860512,муниципальный округ Левобережный,1965 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.27,Москва,ул Фестивальная д.27,ул,Фестивальная ,д.27,7860522,муниципальный округ Левобережный,1965 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.29,Москва,ул Фестивальная д.29,ул,Фестивальная ,д.29,7860529,муниципальный округ Левобережный,1963 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.3,Москва,ул Фестивальная д.3,ул,Фестивальная ,д.3,7860218,муниципальный округ Левобережный,1964 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.31,Москва,ул Фестивальная д.31,ул,Фестивальная ,д.31,7860563,муниципальный округ Левобережный,1964 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.33,Москва,ул Фестивальная д.33,ул,Фестивальная ,д.33,7860568,муниципальный округ Левобережный,1964 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.35,Москва,ул Фестивальная д.35,ул,Фестивальная ,д.35,7860580,муниципальный округ Левобережный,1963 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.37,Москва,ул Фестивальная д.37,ул,Фестивальная ,д.37,7860592,муниципальный округ Левобережный,1965 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.39 кор.1,Москва,ул Фестивальная д.39 кор.1,ул,Фестивальная ,д.39 кор.1,7860595,муниципальный округ Левобережный,1982 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.4,Москва,ул Фестивальная д.4,ул,Фестивальная ,д.4,7860228,муниципальный округ Левобережный,1997 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.41 кор.2,Москва,ул Фестивальная д.41 кор.2,ул,Фестивальная ,д.41 кор.2,7860606,муниципальный округ Левобережный,2010 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.41 кор.3,Москва,ул Фестивальная д.41 кор.3,ул,Фестивальная ,д.41 кор.3,7860614,муниципальный округ Левобережный,2010 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.5,Москва,ул Фестивальная д.5,ул,Фестивальная ,д.5,7860238,муниципальный округ Левобережный,1964 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.7,Москва,ул Фестивальная д.7,ул,Фестивальная ,д.7,7860251,муниципальный округ Левобережный,1964 +2281017,г Москва ул Фестивальная д.9,Москва,ул Фестивальная д.9,ул,Фестивальная ,д.9,7860257,муниципальный округ Левобережный,1975 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.100,Москва,ш Ленинградское д.100,ш,Ленинградское ,д.100,7859674,муниципальный округ Левобережный,1965 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.102,Москва,ш Ленинградское д.102,ш,Ленинградское ,д.102,7859682,муниципальный округ Левобережный,1963 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.104,Москва,ш Ленинградское д.104,ш,Ленинградское ,д.104,7859701,муниципальный округ Левобережный,1968 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.108 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.108 кор.1,ш,Ленинградское ,д.108 кор.1,7859708,муниципальный округ Левобережный,2007 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.108 кор.2,Москва,ш Ленинградское д.108 кор.2,ш,Ленинградское ,д.108 кор.2,7859736,муниципальный округ Левобережный,2007 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.108 кор.3,Москва,ш Ленинградское д.108 кор.3,ш,Ленинградское ,д.108 кор.3,7859752,муниципальный округ Левобережный,2007 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.110/2,Москва,ш Ленинградское д.110/2,ш,Ленинградское ,д.110/2,7859758,муниципальный округ Левобережный,1965 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.112/1 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.112/1 кор.1,ш,Ленинградское ,д.112/1 кор.1,7859769,муниципальный округ Левобережный,1966 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.112/1 кор.2,Москва,ш Ленинградское д.112/1 кор.2,ш,Ленинградское ,д.112/1 кор.2,7859775,муниципальный округ Левобережный,1966 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.112/1 кор.3,Москва,ш Ленинградское д.112/1 кор.3,ш,Ленинградское ,д.112/1 кор.3,7859788,муниципальный округ Левобережный,1965 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.112/1 кор.4,Москва,ш Ленинградское д.112/1 кор.4,ш,Ленинградское ,д.112/1 кор.4,7859796,муниципальный округ Левобережный,1966 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.114,Москва,ш Ленинградское д.114,ш,Ленинградское ,д.114,8244041,муниципальный округ Левобережный,1970 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.116,Москва,ш Ленинградское д.116,ш,Ленинградское ,д.116,8089569,муниципальный округ Левобережный,1970 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.118/1,Москва,ш Ленинградское д.118/1,ш,Ленинградское ,д.118/1,7859807,муниципальный округ Левобережный,2009 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.120 кор.3,Москва,ш Ленинградское д.120 кор.3,ш,Ленинградское ,д.120 кор.3,7827470,муниципальный округ Левобережный,2010 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.122,Москва,ш Ленинградское д.122,ш,Ленинградское ,д.122,8089414,муниципальный округ Левобережный,1970 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.124 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.124 кор.1,ш,Ленинградское ,д.124 кор.1,7859838,муниципальный округ Левобережный,2008 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.124 кор.3,Москва,ш Ленинградское д.124 кор.3,ш,Ленинградское ,д.124 кор.3,7827300,муниципальный округ Левобережный,2007 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.128 кор.2,Москва,ш Ленинградское д.128 кор.2,ш,Ленинградское ,д.128 кор.2,7827359,муниципальный округ Левобережный,2010 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.130 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.130 кор.1,ш,Ленинградское ,д.130 кор.1,7827442,муниципальный округ Левобережный,2007 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.130 кор.2,Москва,ш Ленинградское д.130 кор.2,ш,Ленинградское ,д.130 кор.2,7859848,муниципальный округ Левобережный,2007 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.130 кор.3,Москва,ш Ленинградское д.130 кор.3,ш,Ленинградское ,д.130 кор.3,7827454,муниципальный округ Левобережный,2007 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.132,Москва,ш Ленинградское д.132,ш,Ленинградское ,д.132,7859862,муниципальный округ Левобережный,1978 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.134,Москва,ш Ленинградское д.134,ш,Ленинградское ,д.134,7859871,муниципальный округ Левобережный,1978 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.92 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.92 кор.1,ш,Ленинградское ,д.92 кор.1,7859486,муниципальный округ Левобережный,1964 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.94,Москва,ш Ленинградское д.94,ш,Ленинградское ,д.94,8022349,муниципальный округ Левобережный,1939 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.94 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.94 кор.1,ш,Ленинградское ,д.94 кор.1,7859513,муниципальный округ Левобережный,н.д. +2281017,г Москва ш Ленинградское д.94 кор.2,Москва,ш Ленинградское д.94 кор.2,ш,Ленинградское ,д.94 кор.2,7859536,муниципальный округ Левобережный,1949 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.94 кор.3,Москва,ш Ленинградское д.94 кор.3,ш,Ленинградское ,д.94 кор.3,7859548,муниципальный округ Левобережный,1954 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.96 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.96 кор.1,ш,Ленинградское ,д.96 кор.1,7859561,муниципальный округ Левобережный,1961 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.96 кор.2,Москва,ш Ленинградское д.96 кор.2,ш,Ленинградское ,д.96 кор.2,7859575,муниципальный округ Левобережный,1959 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.96 кор.3,Москва,ш Ленинградское д.96 кор.3,ш,Ленинградское ,д.96 кор.3,7859586,муниципальный округ Левобережный,1962 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.96 кор.4,Москва,ш Ленинградское д.96 кор.4,ш,Ленинградское ,д.96 кор.4,7859595,муниципальный округ Левобережный,1961 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.96 кор.5,Москва,ш Ленинградское д.96 кор.5,ш,Ленинградское ,д.96 кор.5,7859607,муниципальный округ Левобережный,1962 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.98 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.98 кор.1,ш,Ленинградское ,д.98 кор.1,7859617,муниципальный округ Левобережный,1960 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.98 кор.2,Москва,ш Ленинградское д.98 кор.2,ш,Ленинградское ,д.98 кор.2,7859635,муниципальный округ Левобережный,1960 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.98 кор.3,Москва,ш Ленинградское д.98 кор.3,ш,Ленинградское ,д.98 кор.3,7859647,муниципальный округ Левобережный,1961 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.98 кор.4,Москва,ш Ленинградское д.98 кор.4,ш,Ленинградское ,д.98 кор.4,7859653,муниципальный округ Левобережный,1960 +2281017,г Москва ш Ленинградское д.98 кор.5,Москва,ш Ленинградское д.98 кор.5,ш,Ленинградское ,д.98 кор.5,7859660,муниципальный округ Левобережный,1961 +2281019,г Москва пер Вятский 4-й д.14,Москва,пер Вятский 4-й д.14,пер,Вятский 4-й ,д.14,7822889,муниципальный округ Савеловский,1956 +2281019,г Москва пер Вятский 4-й д.20,Москва,пер Вятский 4-й д.20,пер,Вятский 4-й ,д.20,7553500,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва пер Вятский 4-й д.21,Москва,пер Вятский 4-й д.21,пер,Вятский 4-й ,д.21,7553502,муниципальный округ Савеловский,1965 +2281019,г Москва пер Вятский 4-й д.22,Москва,пер Вятский 4-й д.22,пер,Вятский 4-й ,д.22,7822890,муниципальный округ Савеловский,1957 +2281019,г Москва пер Вятский 4-й д.22 строение б,Москва,пер Вятский 4-й д.22 строение б,пер,Вятский 4-й ,д.22 строение б,7553504,муниципальный округ Савеловский,1965 +2281019,г Москва пер Вятский 4-й д.23,Москва,пер Вятский 4-й д.23,пер,Вятский 4-й ,д.23,7822893,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва пер Вятский 4-й д.24 кор.1,Москва,пер Вятский 4-й д.24 кор.1,пер,Вятский 4-й ,д.24 кор.1,7822894,муниципальный округ Савеловский,1962 +2281019,г Москва пер Вятский 4-й д.24 кор.2,Москва,пер Вятский 4-й д.24 кор.2,пер,Вятский 4-й ,д.24 кор.2,7822895,муниципальный округ Савеловский,1961 +2281019,г Москва пер Вятский 4-й д.24 кор.3,Москва,пер Вятский 4-й д.24 кор.3,пер,Вятский 4-й ,д.24 кор.3,7822896,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва пер Вятский 4-й д.33/47,Москва,пер Вятский 4-й д.33/47,пер,Вятский 4-й ,д.33/47,7553515,муниципальный округ Савеловский,1960 +2281019,г Москва пер Вятский 4-й д.35,Москва,пер Вятский 4-й д.35,пер,Вятский 4-й ,д.35,7822898,муниципальный округ Савеловский,1962 +2281019,г Москва пер Вятский 4-й д.35,Москва,пер Вятский 4-й д.35,пер,Вятский 4-й ,д.35,7822897,муниципальный округ Савеловский,н.д. +2281019,г Москва пер Вятский 4-й д.37,Москва,пер Вятский 4-й д.37,пер,Вятский 4-й ,д.37,7553520,муниципальный округ Савеловский,1966 +2281019,г Москва пер Мирской д.16 кор.1,Москва,пер Мирской д.16 кор.1,пер,Мирской ,д.16 кор.1,7822937,муниципальный округ Савеловский,1961 +2281019,г Москва пер Мирской д.16 кор.2,Москва,пер Мирской д.16 кор.2,пер,Мирской ,д.16 кор.2,7822940,муниципальный округ Савеловский,1969 +2281019,г Москва пер Мирской д.3,Москва,пер Мирской д.3,пер,Мирской ,д.3,7822941,муниципальный округ Савеловский,1962 +2281019,г Москва пер Мирской д.4,Москва,пер Мирской д.4,пер,Мирской ,д.4,7822943,муниципальный округ Савеловский,1964 +2281019,г Москва пер Мирской д.5,Москва,пер Мирской д.5,пер,Мирской ,д.5,7553779,муниципальный округ Савеловский,1960 +2281019,г Москва пер Мирской д.8 кор.1,Москва,пер Мирской д.8 кор.1,пер,Мирской ,д.8 кор.1,7822944,муниципальный округ Савеловский,1962 +2281019,г Москва пер Мирской д.8 кор.2,Москва,пер Мирской д.8 кор.2,пер,Мирской ,д.8 кор.2,7822946,муниципальный округ Савеловский,1962 +2281019,г Москва пер Мирской д.8 кор.3,Москва,пер Мирской д.8 кор.3,пер,Мирской ,д.8 кор.3,7822948,муниципальный округ Савеловский,1964 +2281019,г Москва пер Хуторской 1-й д.2,Москва,пер Хуторской 1-й д.2,пер,Хуторской 1-й ,д.2,7823384,муниципальный округ Савеловский,н.д. +2281019,г Москва пер Хуторской 1-й д.2,Москва,пер Хуторской 1-й д.2,пер,Хуторской 1-й ,д.2,7823385,муниципальный округ Савеловский,1969 +2281019,г Москва пер Хуторской 1-й д.4,Москва,пер Хуторской 1-й д.4,пер,Хуторской 1-й ,д.4,7823372,муниципальный округ Савеловский,1969 +2281019,г Москва пер Хуторской 1-й д.4,Москва,пер Хуторской 1-й д.4,пер,Хуторской 1-й ,д.4,7823371,муниципальный округ Савеловский,н.д. +2281019,г Москва пер Хуторской 2-й д.4/13,Москва,пер Хуторской 2-й д.4/13,пер,Хуторской 2-й ,д.4/13,7558732,муниципальный округ Савеловский,1958 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.10,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.10,проезд,Петровско-Разумовский ,д.10,7553784,муниципальный округ Савеловский,1967 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.11А,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.11А,проезд,Петровско-Разумовский ,д.11А,7823044,муниципальный округ Савеловский,1961 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.12,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.12,проезд,Петровско-Разумовский ,д.12,7823048,муниципальный округ Савеловский,1967 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.12,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.12,проезд,Петровско-Разумовский ,д.12,7823049,муниципальный округ Савеловский,н.д. +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.13 кор.1,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.13 кор.1,проезд,Петровско-Разумовский ,д.13 кор.1,7823076,муниципальный округ Савеловский,1961 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.13 кор.2,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.13 кор.2,проезд,Петровско-Разумовский ,д.13 кор.2,7823083,муниципальный округ Савеловский,1965 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.14,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.14,проезд,Петровско-Разумовский ,д.14,7823086,муниципальный округ Савеловский,1969 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.16,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.16,проезд,Петровско-Разумовский ,д.16,7823087,муниципальный округ Савеловский,1961 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.16 кор.2,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.16 кор.2,проезд,Петровско-Разумовский ,д.16 кор.2,7553785,муниципальный округ Савеловский,1956 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.17,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.17,проезд,Петровско-Разумовский ,д.17,7823089,муниципальный округ Савеловский,1991 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.17А,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.17А,проезд,Петровско-Разумовский ,д.17А,7823092,муниципальный округ Савеловский,1956 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.18,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.18,проезд,Петровско-Разумовский ,д.18,7553787,муниципальный округ Савеловский,1965 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.18А,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.18А,проезд,Петровско-Разумовский ,д.18А,7823094,муниципальный округ Савеловский,1957 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.2,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.2,проезд,Петровско-Разумовский ,д.2,7823030,муниципальный округ Савеловский,1971 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.20,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.20,проезд,Петровско-Разумовский ,д.20,7823097,муниципальный округ Савеловский,1961 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.22 кор.11,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.22 кор.11,проезд,Петровско-Разумовский ,д.22 кор.11,7823108,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.22 кор.6,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.22 кор.6,проезд,Петровско-Разумовский ,д.22 кор.6,7823099,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.22 кор.8,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.22 кор.8,проезд,Петровско-Разумовский ,д.22 кор.8,7823102,муниципальный округ Савеловский,1962 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.24 кор.1,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.24 кор.1,проезд,Петровско-Разумовский ,д.24 кор.1,7553789,муниципальный округ Савеловский,1954 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.24 кор.15,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.24 кор.15,проезд,Петровско-Разумовский ,д.24 кор.15,7823141,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.24 кор.17,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.24 кор.17,проезд,Петровско-Разумовский ,д.24 кор.17,7553790,муниципальный округ Савеловский,1960 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.24 кор.18,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.24 кор.18,проезд,Петровско-Разумовский ,д.24 кор.18,7823145,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.24 кор.19,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.24 кор.19,проезд,Петровско-Разумовский ,д.24 кор.19,7823148,муниципальный округ Савеловский,1958 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.24 кор.2,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.24 кор.2,проезд,Петровско-Разумовский ,д.24 кор.2,7823110,муниципальный округ Савеловский,н.д. +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.24 кор.2,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.24 кор.2,проезд,Петровско-Разумовский ,д.24 кор.2,7823111,муниципальный округ Савеловский,1961 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.24 кор.3,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.24 кор.3,проезд,Петровско-Разумовский ,д.24 кор.3,7823122,муниципальный округ Савеловский,1962 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.24 кор.4,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.24 кор.4,проезд,Петровско-Разумовский ,д.24 кор.4,7823135,муниципальный округ Савеловский,1988 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.24 кор.5,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.24 кор.5,проезд,Петровско-Разумовский ,д.24 кор.5,7823138,муниципальный округ Савеловский,1972 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.25 кор.1,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.25 кор.1,проезд,Петровско-Разумовский ,д.25 кор.1,7823152,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.25 кор.1,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.25 кор.1,проезд,Петровско-Разумовский ,д.25 кор.1,7823153,муниципальный округ Савеловский,н.д. +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.25 кор.2,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.25 кор.2,проезд,Петровско-Разумовский ,д.25 кор.2,7823221,муниципальный округ Савеловский,1984 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.25 кор.3,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.25 кор.3,проезд,Петровско-Разумовский ,д.25 кор.3,7823222,муниципальный округ Савеловский,1970 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.25а строение 1,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.25а строение 1,проезд,Петровско-Разумовский ,д.25а строение 1,7558692,муниципальный округ Савеловский,1972 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.3/1,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.3/1,проезд,Петровско-Разумовский ,д.3/1,7553791,муниципальный округ Савеловский,1965 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.4,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.4,проезд,Петровско-Разумовский ,д.4,7553792,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.4 строение а,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.4 строение а,проезд,Петровско-Разумовский ,д.4 строение а,7553793,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.5,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.5,проезд,Петровско-Разумовский ,д.5,7823032,муниципальный округ Савеловский,1983 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.7,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.7,проезд,Петровско-Разумовский ,д.7,7823033,муниципальный округ Савеловский,н.д. +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.7,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.7,проезд,Петровско-Разумовский ,д.7,7823034,муниципальный округ Савеловский,1980 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.8,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.8,проезд,Петровско-Разумовский ,д.8,7553794,муниципальный округ Савеловский,1964 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.8 строение а,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.8 строение а,проезд,Петровско-Разумовский ,д.8 строение а,7553795,муниципальный округ Савеловский,1964 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский д.9 строение 1,Москва,проезд Петровско-Разумовский д.9 строение 1,проезд,Петровско-Разумовский ,д.9 строение 1,7553797,муниципальный округ Савеловский,1971 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский Стар. д.3,Москва,проезд Петровско-Разумовский Стар. д.3,проезд,Петровско-Разумовский Стар. ,д.3,7823228,муниципальный округ Савеловский,1962 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский Стар. д.6 кор.1,Москва,проезд Петровско-Разумовский Стар. д.6 кор.1,проезд,Петровско-Разумовский Стар. ,д.6 кор.1,7823258,муниципальный округ Савеловский,1969 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский Стар. д.6 кор.2,Москва,проезд Петровско-Разумовский Стар. д.6 кор.2,проезд,Петровско-Разумовский Стар. ,д.6 кор.2,7823259,муниципальный округ Савеловский,1967 +2281019,г Москва проезд Петровско-Разумовский Стар. д.6 кор.3,Москва,проезд Петровско-Разумовский Стар. д.6 кор.3,проезд,Петровско-Разумовский Стар. ,д.6 кор.3,7823261,муниципальный округ Савеловский,1964 +2281019,г Москва проезд Старо-Петровско-Разумовский д.15/17,Москва,проезд Старо-Петровско-Разумовский д.15/17,проезд,Старо-Петровско-Разумовский ,д.15/17,7823517,муниципальный округ Савеловский,1960 +2281019,г Москва проезд Старо-Петровско-Разумовский д.5/13,Москва,проезд Старо-Петровско-Разумовский д.5/13,проезд,Старо-Петровско-Разумовский ,д.5/13,7823516,муниципальный округ Савеловский,1961 +2281019,г Москва ул 8 Марта д.2/10 кор.1,Москва,ул 8 Марта д.2/10 кор.1,ул,8 Марта ,д.2/10 кор.1,7822851,муниципальный округ Савеловский,1962 +2281019,г Москва ул 8 Марта д.2/10 кор.2,Москва,ул 8 Марта д.2/10 кор.2,ул,8 Марта ,д.2/10 кор.2,7822852,муниципальный округ Савеловский,1966 +2281019,г Москва ул 8 Марта д.2/10 кор.3,Москва,ул 8 Марта д.2/10 кор.3,ул,8 Марта ,д.2/10 кор.3,7822854,муниципальный округ Савеловский,н.д. +2281019,г Москва ул 8 Марта д.2/10 кор.3,Москва,ул 8 Марта д.2/10 кор.3,ул,8 Марта ,д.2/10 кор.3,7822853,муниципальный округ Савеловский,1968 +2281019,г Москва ул 8 Марта д.6,Москва,ул 8 Марта д.6,ул,8 Марта ,д.6,7822863,муниципальный округ Савеловский,1954 +2281019,г Москва ул 8 Марта д.8 кор.1,Москва,ул 8 Марта д.8 кор.1,ул,8 Марта ,д.8 кор.1,7822864,муниципальный округ Савеловский,1965 +2281019,г Москва ул 8 Марта д.8 кор.2,Москва,ул 8 Марта д.8 кор.2,ул,8 Марта ,д.8 кор.2,7553495,муниципальный округ Савеловский,1972 +2281019,г Москва ул Башиловская д.1 кор.1,Москва,ул Башиловская д.1 кор.1,ул,Башиловская ,д.1 кор.1,7553372,муниципальный округ Савеловский,1971 +2281019,г Москва ул Башиловская д.1 кор.2,Москва,ул Башиловская д.1 кор.2,ул,Башиловская ,д.1 кор.2,7822505,муниципальный округ Савеловский,1974 +2281019,г Москва ул Башиловская д.10,Москва,ул Башиловская д.10,ул,Башиловская ,д.10,7553412,муниципальный округ Савеловский,1962 +2281019,г Москва ул Башиловская д.11,Москва,ул Башиловская д.11,ул,Башиловская ,д.11,7553414,муниципальный округ Савеловский,1956 +2281019,г Москва ул Башиловская д.13,Москва,ул Башиловская д.13,ул,Башиловская ,д.13,7553416,муниципальный округ Савеловский,1959 +2281019,г Москва ул Башиловская д.14 кор.1,Москва,ул Башиловская д.14 кор.1,ул,Башиловская ,д.14 кор.1,7553448,муниципальный округ Савеловский,1961 +2281019,г Москва ул Башиловская д.14 кор.2,Москва,ул Башиловская д.14 кор.2,ул,Башиловская ,д.14 кор.2,7553453,муниципальный округ Савеловский,1961 +2281019,г Москва ул Башиловская д.15,Москва,ул Башиловская д.15,ул,Башиловская ,д.15,7553456,муниципальный округ Савеловский,1936 +2281019,г Москва ул Башиловская д.17,Москва,ул Башиловская д.17,ул,Башиловская ,д.17,7553457,муниципальный округ Савеловский,1947 +2281019,г Москва ул Башиловская д.19,Москва,ул Башиловская д.19,ул,Башиловская ,д.19,7822597,муниципальный округ Савеловский,1968 +2281019,г Москва ул Башиловская д.21,Москва,ул Башиловская д.21,ул,Башиловская ,д.21,7822615,муниципальный округ Савеловский,1968 +2281019,г Москва ул Башиловская д.23 кор.1,Москва,ул Башиловская д.23 кор.1,ул,Башиловская ,д.23 кор.1,7822619,муниципальный округ Савеловский,1965 +2281019,г Москва ул Башиловская д.23 кор.2,Москва,ул Башиловская д.23 кор.2,ул,Башиловская ,д.23 кор.2,7822635,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва ул Башиловская д.23 кор.3,Москва,ул Башиловская д.23 кор.3,ул,Башиловская ,д.23 кор.3,7822646,муниципальный округ Савеловский,1965 +2281019,г Москва ул Башиловская д.23 кор.4,Москва,ул Башиловская д.23 кор.4,ул,Башиловская ,д.23 кор.4,7822654,муниципальный округ Савеловский,1973 +2281019,г Москва ул Башиловская д.25,Москва,ул Башиловская д.25,ул,Башиловская ,д.25,7822660,муниципальный округ Савеловский,1985 +2281019,г Москва ул Башиловская д.26,Москва,ул Башиловская д.26,ул,Башиловская ,д.26,7822662,муниципальный округ Савеловский,1955 +2281019,г Москва ул Башиловская д.27,Москва,ул Башиловская д.27,ул,Башиловская ,д.27,7822665,муниципальный округ Савеловский,1964 +2281019,г Москва ул Башиловская д.28,Москва,ул Башиловская д.28,ул,Башиловская ,д.28,7822668,муниципальный округ Савеловский,1971 +2281019,г Москва ул Башиловская д.29,Москва,ул Башиловская д.29,ул,Башиловская ,д.29,7822674,муниципальный округ Савеловский,1971 +2281019,г Москва ул Башиловская д.3 кор.1,Москва,ул Башиловская д.3 кор.1,ул,Башиловская ,д.3 кор.1,7553384,муниципальный округ Савеловский,1972 +2281019,г Москва ул Башиловская д.3 кор.2,Москва,ул Башиловская д.3 кор.2,ул,Башиловская ,д.3 кор.2,7553460,муниципальный округ Савеловский,1972 +2281019,г Москва ул Башиловская д.30,Москва,ул Башиловская д.30,ул,Башиловская ,д.30,7822675,муниципальный округ Савеловский,1956 +2281019,г Москва ул Башиловская д.32,Москва,ул Башиловская д.32,ул,Башиловская ,д.32,7822676,муниципальный округ Савеловский,1971 +2281019,г Москва ул Башиловская д.6,Москва,ул Башиловская д.6,ул,Башиловская ,д.6,7553461,муниципальный округ Савеловский,1966 +2281019,г Москва ул Башиловская д.7,Москва,ул Башиловская д.7,ул,Башиловская ,д.7,7822586,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва ул Башиловская д.8,Москва,ул Башиловская д.8,ул,Башиловская ,д.8,7553464,муниципальный округ Савеловский,1966 +2281019,г Москва ул Башиловская д.9,Москва,ул Башиловская д.9,ул,Башиловская ,д.9,7553466,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва ул Бебеля 1-я д.3,Москва,ул Бебеля 1-я д.3,ул,Бебеля 1-я ,д.3,7553470,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва ул Бебеля 1-я д.3 строение а,Москва,ул Бебеля 1-я д.3 строение а,ул,Бебеля 1-я ,д.3 строение а,7553473,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва ул Бебеля 1-я д.7,Москва,ул Бебеля 1-я д.7,ул,Бебеля 1-я ,д.7,7553475,муниципальный округ Савеловский,1964 +2281019,г Москва ул Бебеля 1-я д.7 строение а,Москва,ул Бебеля 1-я д.7 строение а,ул,Бебеля 1-я ,д.7 строение а,7553480,муниципальный округ Савеловский,1964 +2281019,г Москва ул Бебеля 2-я д.26,Москва,ул Бебеля 2-я д.26,ул,Бебеля 2-я ,д.26,7822713,муниципальный округ Савеловский,1959 +2281019,г Москва ул Бебеля 2-я д.38 кор.1,Москва,ул Бебеля 2-я д.38 кор.1,ул,Бебеля 2-я ,д.38 кор.1,7822730,муниципальный округ Савеловский,1960 +2281019,г Москва ул Бебеля 2-я д.38 кор.1,Москва,ул Бебеля 2-я д.38 кор.1,ул,Бебеля 2-я ,д.38 кор.1,7822731,муниципальный округ Савеловский,н.д. +2281019,г Москва ул Бебеля 2-я д.38 кор.2,Москва,ул Бебеля 2-я д.38 кор.2,ул,Бебеля 2-я ,д.38 кор.2,7822734,муниципальный округ Савеловский,1957 +2281019,г Москва ул Бебеля 2-я д.38 кор.3,Москва,ул Бебеля 2-я д.38 кор.3,ул,Бебеля 2-я ,д.38 кор.3,7822737,муниципальный округ Савеловский,1973 +2281019,г Москва ул Бебеля 3-я д.34,Москва,ул Бебеля 3-я д.34,ул,Бебеля 3-я ,д.34,7553483,муниципальный округ Савеловский,1960 +2281019,г Москва ул Бутырская д.11,Москва,ул Бутырская д.11,ул,Бутырская ,д.11,7774882,муниципальный округ Савеловский,н.д. +2281019,г Москва ул Бутырская д.15,Москва,ул Бутырская д.15,ул,Бутырская ,д.15,7822776,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва ул Бутырская д.17А,Москва,ул Бутырская д.17А,ул,Бутырская ,д.17А,7822777,муниципальный округ Савеловский,1999 +2281019,г Москва ул Бутырская д.19,Москва,ул Бутырская д.19,ул,Бутырская ,д.19,7822780,муниципальный округ Савеловский,1999 +2281019,г Москва ул Бутырская д.21,Москва,ул Бутырская д.21,ул,Бутырская ,д.21,7822783,муниципальный округ Савеловский,1998 +2281019,г Москва ул Бутырская д.2\18,Москва,ул Бутырская д.2\18,ул,Бутырская ,д.2\18,7553857,муниципальный округ Савеловский,н.д. +2281019,г Москва ул Бутырская д.3,Москва,ул Бутырская д.3,ул,Бутырская ,д.3,7822752,муниципальный округ Савеловский,1960 +2281019,г Москва ул Бутырская д.5,Москва,ул Бутырская д.5,ул,Бутырская ,д.5,7822753,муниципальный округ Савеловский,1961 +2281019,г Москва ул Бутырская д.53 кор.1,Москва,ул Бутырская д.53 кор.1,ул,Бутырская ,д.53 кор.1,7822788,муниципальный округ Савеловский,1962 +2281019,г Москва ул Бутырская д.53 кор.2,Москва,ул Бутырская д.53 кор.2,ул,Бутырская ,д.53 кор.2,7822789,муниципальный округ Савеловский,1960 +2281019,г Москва ул Бутырская д.53 кор.3,Москва,ул Бутырская д.53 кор.3,ул,Бутырская ,д.53 кор.3,7822801,муниципальный округ Савеловский,2004 +2281019,г Москва ул Бутырская д.65/68,Москва,ул Бутырская д.65/68,ул,Бутырская ,д.65/68,7822808,муниципальный округ Савеловский,1980 +2281019,г Москва ул Бутырская д.7,Москва,ул Бутырская д.7,ул,Бутырская ,д.7,7822755,муниципальный округ Савеловский,1967 +2281019,г Москва ул Бутырская д.79,Москва,ул Бутырская д.79,ул,Бутырская ,д.79,7822812,муниципальный округ Савеловский,1980 +2281019,г Москва ул Бутырская д.79,Москва,ул Бутырская д.79,ул,Бутырская ,д.79,7822811,муниципальный округ Савеловский,н.д. +2281019,г Москва ул Бутырская д.89,Москва,ул Бутырская д.89,ул,Бутырская ,д.89,7822825,муниципальный округ Савеловский,1980 +2281019,г Москва ул Бутырская д.89 кор.2,Москва,ул Бутырская д.89 кор.2,ул,Бутырская ,д.89 кор.2,7822826,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва ул Бутырская д.9 кор.1,Москва,ул Бутырская д.9 кор.1,ул,Бутырская ,д.9 кор.1,7822763,муниципальный округ Савеловский,1966 +2281019,г Москва ул Бутырская д.9 кор.1,Москва,ул Бутырская д.9 кор.1,ул,Бутырская ,д.9 кор.1,7822762,муниципальный округ Савеловский,н.д. +2281019,г Москва ул Бутырская д.9 кор.2,Москва,ул Бутырская д.9 кор.2,ул,Бутырская ,д.9 кор.2,7822773,муниципальный округ Савеловский,1968 +2281019,г Москва ул Бутырская д.91,Москва,ул Бутырская д.91,ул,Бутырская ,д.91,7822829,муниципальный округ Савеловский,1965 +2281019,г Москва ул Бутырская д.93,Москва,ул Бутырская д.93,ул,Бутырская ,д.93,7553486,муниципальный округ Савеловский,1962 +2281019,г Москва ул Бутырская д.95,Москва,ул Бутырская д.95,ул,Бутырская ,д.95,7553491,муниципальный округ Савеловский,1962 +2281019,г Москва ул Бутырская д.97,Москва,ул Бутырская д.97,ул,Бутырская ,д.97,7822841,муниципальный округ Савеловский,1964 +2281019,г Москва ул Вятская д.1,Москва,ул Вятская д.1,ул,Вятская ,д.1,7822883,муниципальный округ Савеловский,1965 +2281019,г Москва ул Вятская д.16,Москва,ул Вятская д.16,ул,Вятская ,д.16,7822884,муниципальный округ Савеловский,1982 +2281019,г Москва ул Вятская д.3,Москва,ул Вятская д.3,ул,Вятская ,д.3,7822876,муниципальный округ Савеловский,1980 +2281019,г Москва ул Вятская д.51,Москва,ул Вятская д.51,ул,Вятская ,д.51,7822886,муниципальный округ Савеловский,1982 +2281019,г Москва ул Вятская д.53,Москва,ул Вятская д.53,ул,Вятская ,д.53,7553499,муниципальный округ Савеловский,1960 +2281019,г Москва ул Квесисская 2-я д.11,Москва,ул Квесисская 2-я д.11,ул,Квесисская 2-я ,д.11,7553526,муниципальный округ Савеловский,1965 +2281019,г Москва ул Квесисская 2-я д.13,Москва,ул Квесисская 2-я д.13,ул,Квесисская 2-я ,д.13,7553527,муниципальный округ Савеловский,1964 +2281019,г Москва ул Квесисская 2-я д.15,Москва,ул Квесисская 2-я д.15,ул,Квесисская 2-я ,д.15,7553534,муниципальный округ Савеловский,1962 +2281019,г Москва ул Квесисская 2-я д.18,Москва,ул Квесисская 2-я д.18,ул,Квесисская 2-я ,д.18,7822904,муниципальный округ Савеловский,1980 +2281019,г Москва ул Квесисская 2-я д.21,Москва,ул Квесисская 2-я д.21,ул,Квесисская 2-я ,д.21,7553535,муниципальный округ Савеловский,1960 +2281019,г Москва ул Квесисская 2-я д.22,Москва,ул Квесисская 2-я д.22,ул,Квесисская 2-я ,д.22,7822907,муниципальный округ Савеловский,1995 +2281019,г Москва ул Квесисская 2-я д.23,Москва,ул Квесисская 2-я д.23,ул,Квесисская 2-я ,д.23,7553538,муниципальный округ Савеловский,1977 +2281019,г Москва ул Квесисская 2-я д.24 кор.1,Москва,ул Квесисская 2-я д.24 кор.1,ул,Квесисская 2-я ,д.24 кор.1,7822908,муниципальный округ Савеловский,1994 +2281019,г Москва ул Квесисская 2-я д.24 кор.2,Москва,ул Квесисская 2-я д.24 кор.2,ул,Квесисская 2-я ,д.24 кор.2,7822910,муниципальный округ Савеловский,1979 +2281019,г Москва ул Квесисская 2-я д.25,Москва,ул Квесисская 2-я д.25,ул,Квесисская 2-я ,д.25,7822911,муниципальный округ Савеловский,1979 +2281019,г Москва ул Квесисская 2-я д.9,Москва,ул Квесисская 2-я д.9,ул,Квесисская 2-я ,д.9,7553539,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва ул Масловка Верхн. д.10,Москва,ул Масловка Верхн. д.10,ул,Масловка Верхн. ,д.10,7822915,муниципальный округ Савеловский,1970 +2281019,г Москва ул Масловка Верхн. д.12,Москва,ул Масловка Верхн. д.12,ул,Масловка Верхн. ,д.12,7553541,муниципальный округ Савеловский,1961 +2281019,г Москва ул Масловка Верхн. д.16,Москва,ул Масловка Верхн. д.16,ул,Масловка Верхн. ,д.16,7620489,муниципальный округ Савеловский,1976 +2281019,г Москва ул Масловка Верхн. д.2,Москва,ул Масловка Верхн. д.2,ул,Масловка Верхн. ,д.2,7553547,муниципальный округ Савеловский,1965 +2281019,г Москва ул Масловка Верхн. д.20,Москва,ул Масловка Верхн. д.20,ул,Масловка Верхн. ,д.20,7553554,муниципальный округ Савеловский,1938 +2281019,г Москва ул Масловка Верхн. д.22,Москва,ул Масловка Верхн. д.22,ул,Масловка Верхн. ,д.22,7822916,муниципальный округ Савеловский,1976 +2281019,г Москва ул Масловка Верхн. д.24,Москва,ул Масловка Верхн. д.24,ул,Масловка Верхн. ,д.24,7822918,муниципальный округ Савеловский,1960 +2281019,г Москва ул Масловка Верхн. д.28,Москва,ул Масловка Верхн. д.28,ул,Масловка Верхн. ,д.28,8202795,муниципальный округ Савеловский,2009 +2281019,г Москва ул Масловка Верхн. д.28 кор.2,Москва,ул Масловка Верхн. д.28 кор.2,ул,Масловка Верхн. ,д.28 кор.2,7823510,муниципальный округ Савеловский,н.д. +2281019,г Москва ул Масловка Верхн. д.28 кор.2,Москва,ул Масловка Верхн. д.28 кор.2,ул,Масловка Верхн. ,д.28 кор.2,7823511,муниципальный округ Савеловский,1967 +2281019,г Москва ул Масловка Верхн. д.4,Москва,ул Масловка Верхн. д.4,ул,Масловка Верхн. ,д.4,7553557,муниципальный округ Савеловский,1965 +2281019,г Москва ул Масловка Верхн. д.6,Москва,ул Масловка Верхн. д.6,ул,Масловка Верхн. ,д.6,7553560,муниципальный округ Савеловский,1964 +2281019,г Москва ул Масловка Верхн. д.8,Москва,ул Масловка Верхн. д.8,ул,Масловка Верхн. ,д.8,7553563,муниципальный округ Савеловский,1962 +2281019,г Москва ул Масловка Нижн. д.14,Москва,ул Масловка Нижн. д.14,ул,Масловка Нижн. ,д.14,7553568,муниципальный округ Савеловский,1966 +2281019,г Москва ул Масловка Нижн. д.18,Москва,ул Масловка Нижн. д.18,ул,Масловка Нижн. ,д.18,7553569,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва ул Масловка Нижн. д.20,Москва,ул Масловка Нижн. д.20,ул,Масловка Нижн. ,д.20,7553570,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва ул Масловка Нижн. д.6 кор.1,Москва,ул Масловка Нижн. д.6 кор.1,ул,Масловка Нижн. ,д.6 кор.1,7822928,муниципальный округ Савеловский,1967 +2281019,г Москва ул Масловка Нижн. д.6 кор.2,Москва,ул Масловка Нижн. д.6 кор.2,ул,Масловка Нижн. ,д.6 кор.2,7553777,муниципальный округ Савеловский,1971 +2281019,г Москва ул Масловка Нижн. д.8,Москва,ул Масловка Нижн. д.8,ул,Масловка Нижн. ,д.8,7822929,муниципальный округ Савеловский,1971 +2281019,г Москва ул Масловка Нижн. д.8,Москва,ул Масловка Нижн. д.8,ул,Масловка Нижн. ,д.8,7822930,муниципальный округ Савеловский,н.д. +2281019,г Москва ул Мишина д.12,Москва,ул Мишина д.12,ул,Мишина ,д.12,7822994,муниципальный округ Савеловский,1972 +2281019,г Москва ул Мишина д.16,Москва,ул Мишина д.16,ул,Мишина ,д.16,7553782,муниципальный округ Савеловский,1977 +2281019,г Москва ул Мишина д.22,Москва,ул Мишина д.22,ул,Мишина ,д.22,7553783,муниципальный округ Савеловский,1984 +2281019,г Москва ул Мишина д.23,Москва,ул Мишина д.23,ул,Мишина ,д.23,7822996,муниципальный округ Савеловский,н.д. +2281019,г Москва ул Мишина д.23,Москва,ул Мишина д.23,ул,Мишина ,д.23,7822997,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва ул Мишина д.27,Москва,ул Мишина д.27,ул,Мишина ,д.27,7823003,муниципальный округ Савеловский,1965 +2281019,г Москва ул Мишина д.28,Москва,ул Мишина д.28,ул,Мишина ,д.28,7823016,муниципальный округ Савеловский,1962 +2281019,г Москва ул Мишина д.29,Москва,ул Мишина д.29,ул,Мишина ,д.29,7823017,муниципальный округ Савеловский,1964 +2281019,г Москва ул Мишина д.32,Москва,ул Мишина д.32,ул,Мишина ,д.32,7823019,муниципальный округ Савеловский,1972 +2281019,г Москва ул Мишина д.34 кор.1,Москва,ул Мишина д.34 кор.1,ул,Мишина ,д.34 кор.1,7823020,муниципальный округ Савеловский,1974 +2281019,г Москва ул Мишина д.34 кор.2,Москва,ул Мишина д.34 кор.2,ул,Мишина ,д.34 кор.2,7823021,муниципальный округ Савеловский,1974 +2281019,г Москва ул Мишина д.38,Москва,ул Мишина д.38,ул,Мишина ,д.38,7823022,муниципальный округ Савеловский,1974 +2281019,г Москва ул Мишина д.39,Москва,ул Мишина д.39,ул,Мишина ,д.39,7823024,муниципальный округ Савеловский,1974 +2281019,г Москва ул Мишина д.4,Москва,ул Мишина д.4,ул,Мишина ,д.4,7822950,муниципальный округ Савеловский,1971 +2281019,г Москва ул Мишина д.4,Москва,ул Мишина д.4,ул,Мишина ,д.4,7822951,муниципальный округ Савеловский,н.д. +2281019,г Москва ул Мишина д.42,Москва,ул Мишина д.42,ул,Мишина ,д.42,7823026,муниципальный округ Савеловский,1961 +2281019,г Москва ул Писцовая д.13,Москва,ул Писцовая д.13,ул,Писцовая ,д.13,7823279,муниципальный округ Савеловский,1971 +2281019,г Москва ул Писцовая д.14,Москва,ул Писцовая д.14,ул,Писцовая ,д.14,7553798,муниципальный округ Савеловский,1934 +2281019,г Москва ул Писцовая д.15,Москва,ул Писцовая д.15,ул,Писцовая ,д.15,7823281,муниципальный округ Савеловский,1975 +2281019,г Москва ул Писцовая д.16 кор.1,Москва,ул Писцовая д.16 кор.1,ул,Писцовая ,д.16 кор.1,7823282,муниципальный округ Савеловский,1973 +2281019,г Москва ул Писцовая д.16 кор.2,Москва,ул Писцовая д.16 кор.2,ул,Писцовая ,д.16 кор.2,7558698,муниципальный округ Савеловский,1931 +2281019,г Москва ул Писцовая д.16 кор.3,Москва,ул Писцовая д.16 кор.3,ул,Писцовая ,д.16 кор.3,7553799,муниципальный округ Савеловский,1931 +2281019,г Москва ул Писцовая д.16 кор.4,Москва,ул Писцовая д.16 кор.4,ул,Писцовая ,д.16 кор.4,7823283,муниципальный округ Савеловский,1987 +2281019,г Москва ул Писцовая д.16 кор.6,Москва,ул Писцовая д.16 кор.6,ул,Писцовая ,д.16 кор.6,7558711,муниципальный округ Савеловский,1955 +2281019,г Москва ул Писцовая д.9/11,Москва,ул Писцовая д.9/11,ул,Писцовая ,д.9/11,7823277,муниципальный округ Савеловский,1974 +2281019,г Москва ул Полтавская д.16 кор.1,Москва,ул Полтавская д.16 кор.1,ул,Полтавская ,д.16 кор.1,7823290,муниципальный округ Савеловский,1936 +2281019,г Москва ул Полтавская д.16 кор.2,Москва,ул Полтавская д.16 кор.2,ул,Полтавская ,д.16 кор.2,7823292,муниципальный округ Савеловский,1951 +2281019,г Москва ул Полтавская д.18,Москва,ул Полтавская д.18,ул,Полтавская ,д.18,7823295,муниципальный округ Савеловский,1962 +2281019,г Москва ул Полтавская д.2,Москва,ул Полтавская д.2,ул,Полтавская ,д.2,7823285,муниципальный округ Савеловский,1974 +2281019,г Москва ул Полтавская д.33,Москва,ул Полтавская д.33,ул,Полтавская ,д.33,7823300,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва ул Полтавская д.35,Москва,ул Полтавская д.35,ул,Полтавская ,д.35,7823302,муниципальный округ Савеловский,1997 +2281019,г Москва ул Полтавская д.39/41,Москва,ул Полтавская д.39/41,ул,Полтавская ,д.39/41,7823307,муниципальный округ Савеловский,1987 +2281019,г Москва ул Полтавская д.4,Москва,ул Полтавская д.4,ул,Полтавская ,д.4,7823288,муниципальный округ Савеловский,1969 +2281019,г Москва ул Полтавская д.47 кор.1,Москва,ул Полтавская д.47 кор.1,ул,Полтавская ,д.47 кор.1,7823308,муниципальный округ Савеловский,1987 +2281019,г Москва ул Полтавская д.6,Москва,ул Полтавская д.6,ул,Полтавская ,д.6,7823289,муниципальный округ Савеловский,1969 +2281019,г Москва ул Хуторская 1-я д.10 кор.2,Москва,ул Хуторская 1-я д.10 кор.2,ул,Хуторская 1-я ,д.10 кор.2,7823331,муниципальный округ Савеловский,1960 +2281019,г Москва ул Хуторская 1-я д.10 кор.3,Москва,ул Хуторская 1-я д.10 кор.3,ул,Хуторская 1-я ,д.10 кор.3,7823333,муниципальный округ Савеловский,1961 +2281019,г Москва ул Хуторская 1-я д.14,Москва,ул Хуторская 1-я д.14,ул,Хуторская 1-я ,д.14,7823334,муниципальный округ Савеловский,1980 +2281019,г Москва ул Хуторская 1-я д.16/26 кор.1,Москва,ул Хуторская 1-я д.16/26 кор.1,ул,Хуторская 1-я ,д.16/26 кор.1,7823335,муниципальный округ Савеловский,1961 +2281019,г Москва ул Хуторская 1-я д.16/26 кор.2,Москва,ул Хуторская 1-я д.16/26 кор.2,ул,Хуторская 1-я ,д.16/26 кор.2,7823336,муниципальный округ Савеловский,1980 +2281019,г Москва ул Хуторская 1-я д.16/26 кор.3,Москва,ул Хуторская 1-я д.16/26 кор.3,ул,Хуторская 1-я ,д.16/26 кор.3,7823338,муниципальный округ Савеловский,1980 +2281019,г Москва ул Хуторская 1-я д.16/26 кор.4,Москва,ул Хуторская 1-я д.16/26 кор.4,ул,Хуторская 1-я ,д.16/26 кор.4,7823341,муниципальный округ Савеловский,1961 +2281019,г Москва ул Хуторская 1-я д.16/26 кор.5,Москва,ул Хуторская 1-я д.16/26 кор.5,ул,Хуторская 1-я ,д.16/26 кор.5,7823342,муниципальный округ Савеловский,1968 +2281019,г Москва ул Хуторская 1-я д.16/26 кор.6,Москва,ул Хуторская 1-я д.16/26 кор.6,ул,Хуторская 1-я ,д.16/26 кор.6,7823344,муниципальный округ Савеловский,1961 +2281019,г Москва ул Хуторская 1-я д.2 кор.1,Москва,ул Хуторская 1-я д.2 кор.1,ул,Хуторская 1-я ,д.2 кор.1,7823313,муниципальный округ Савеловский,1975 +2281019,г Москва ул Хуторская 1-я д.2 кор.2,Москва,ул Хуторская 1-я д.2 кор.2,ул,Хуторская 1-я ,д.2 кор.2,7823314,муниципальный округ Савеловский,1975 +2281019,г Москва ул Хуторская 1-я д.2 кор.3,Москва,ул Хуторская 1-я д.2 кор.3,ул,Хуторская 1-я ,д.2 кор.3,7823315,муниципальный округ Савеловский,1975 +2281019,г Москва ул Хуторская 1-я д.4 кор.1,Москва,ул Хуторская 1-я д.4 кор.1,ул,Хуторская 1-я ,д.4 кор.1,7553800,муниципальный округ Савеловский,1959 +2281019,г Москва ул Хуторская 1-я д.5,Москва,ул Хуторская 1-я д.5,ул,Хуторская 1-я ,д.5,7823317,муниципальный округ Савеловский,1976 +2281019,г Москва ул Хуторская 1-я д.5А,Москва,ул Хуторская 1-я д.5А,ул,Хуторская 1-я ,д.5А,7823321,муниципальный округ Савеловский,1975 +2281019,г Москва ул Хуторская 1-я д.7,Москва,ул Хуторская 1-я д.7,ул,Хуторская 1-я ,д.7,7823322,муниципальный округ Савеловский,1984 +2281019,г Москва ул Хуторская 1-я д.8 кор.1,Москва,ул Хуторская 1-я д.8 кор.1,ул,Хуторская 1-я ,д.8 кор.1,7823325,муниципальный округ Савеловский,1976 +2281019,г Москва ул Хуторская 1-я д.8 кор.2,Москва,ул Хуторская 1-я д.8 кор.2,ул,Хуторская 1-я ,д.8 кор.2,7823328,муниципальный округ Савеловский,1960 +2281019,г Москва ул Хуторская 1-я д.8 кор.3,Москва,ул Хуторская 1-я д.8 кор.3,ул,Хуторская 1-я ,д.8 кор.3,7558728,муниципальный округ Савеловский,1960 +2281019,г Москва ул Хуторская 2-я д.11,Москва,ул Хуторская 2-я д.11,ул,Хуторская 2-я ,д.11,7823356,муниципальный округ Савеловский,1971 +2281019,г Москва ул Хуторская 2-я д.18 кор.1,Москва,ул Хуторская 2-я д.18 кор.1,ул,Хуторская 2-я ,д.18 кор.1,7823357,муниципальный округ Савеловский,1998 +2281019,г Москва ул Хуторская 2-я д.18 кор.2,Москва,ул Хуторская 2-я д.18 кор.2,ул,Хуторская 2-я ,д.18 кор.2,7823359,муниципальный округ Савеловский,1998 +2281019,г Москва ул Хуторская 2-я д.19 кор.1,Москва,ул Хуторская 2-я д.19 кор.1,ул,Хуторская 2-я ,д.19 кор.1,7823363,муниципальный округ Савеловский,1964 +2281019,г Москва ул Хуторская 2-я д.19 кор.2,Москва,ул Хуторская 2-я д.19 кор.2,ул,Хуторская 2-я ,д.19 кор.2,7823362,муниципальный округ Савеловский,1970 +2281019,г Москва ул Хуторская 2-я д.20,Москва,ул Хуторская 2-я д.20,ул,Хуторская 2-я ,д.20,7823364,муниципальный округ Савеловский,1969 +2281019,г Москва ул Хуторская 2-я д.22,Москва,ул Хуторская 2-я д.22,ул,Хуторская 2-я ,д.22,7823366,муниципальный округ Савеловский,1970 +2281019,г Москва ул Хуторская 2-я д.27,Москва,ул Хуторская 2-я д.27,ул,Хуторская 2-я ,д.27,7823370,муниципальный округ Савеловский,1970 +2281019,г Москва ул Хуторская 2-я д.6/14 кор.1,Москва,ул Хуторская 2-я д.6/14 кор.1,ул,Хуторская 2-я ,д.6/14 кор.1,7823346,муниципальный округ Савеловский,1997 +2281019,г Москва ул Хуторская 2-я д.6/14 кор.2,Москва,ул Хуторская 2-я д.6/14 кор.2,ул,Хуторская 2-я ,д.6/14 кор.2,7823348,муниципальный округ Савеловский,1966 +2281019,г Москва ул Хуторская 2-я д.6/14 кор.3,Москва,ул Хуторская 2-я д.6/14 кор.3,ул,Хуторская 2-я ,д.6/14 кор.3,7823351,муниципальный округ Савеловский,1998 +2281019,г Москва ул Хуторская 2-я д.9,Москва,ул Хуторская 2-я д.9,ул,Хуторская 2-я ,д.9,7823352,муниципальный округ Савеловский,1972 +2281019,г Москва ул Юннатов д.14,Москва,ул Юннатов д.14,ул,Юннатов ,д.14,7823389,муниципальный округ Савеловский,1968 +2281019,г Москва ул Юннатов д.14А,Москва,ул Юннатов д.14А,ул,Юннатов ,д.14А,7823391,муниципальный округ Савеловский,1963 +2281019,г Москва ул Юннатов д.15 кор.1,Москва,ул Юннатов д.15 кор.1,ул,Юннатов ,д.15 кор.1,7823392,муниципальный округ Савеловский,1962 +2281019,г Москва ул Юннатов д.15 кор.2,Москва,ул Юннатов д.15 кор.2,ул,Юннатов ,д.15 кор.2,7823393,муниципальный округ Савеловский,1960 +2281019,г Москва ул Юннатов д.17 кор.1,Москва,ул Юннатов д.17 кор.1,ул,Юннатов ,д.17 кор.1,7823396,муниципальный округ Савеловский,1961 +2281019,г Москва ул Юннатов д.17 кор.2,Москва,ул Юннатов д.17 кор.2,ул,Юннатов ,д.17 кор.2,7823395,муниципальный округ Савеловский,1959 +2281019,г Москва ул Юннатов д.17 кор.3,Москва,ул Юннатов д.17 кор.3,ул,Юннатов ,д.17 кор.3,7823397,муниципальный округ Савеловский,1962 +2281019,г Москва ул Юннатов д.17 кор.4,Москва,ул Юннатов д.17 кор.4,ул,Юннатов ,д.17 кор.4,7823398,муниципальный округ Савеловский,1962 +2281019,г Москва ул Юннатов д.6 кор.1,Москва,ул Юннатов д.6 кор.1,ул,Юннатов ,д.6 кор.1,7553801,муниципальный округ Савеловский,1958 +2281019,г Москва ул Юннатов д.6 кор.2,Москва,ул Юннатов д.6 кор.2,ул,Юннатов ,д.6 кор.2,7553803,муниципальный округ Савеловский,1957 +2281019,г Москва ул Юннатов д.7,Москва,ул Юннатов д.7,ул,Юннатов ,д.7,7823388,муниципальный округ Савеловский,1970 +2281019,г Москва ул Юннатов д.8 строение а,Москва,ул Юннатов д.8 строение а,ул,Юннатов ,д.8 строение а,7553805,муниципальный округ Савеловский,1961 +2281020,г Москва пер Песчаный д.10 кор.1,Москва,пер Песчаный д.10 кор.1,пер,Песчаный ,д.10 кор.1,7793364,муниципальный округ Сокол,1966 +2281020,г Москва пер Песчаный д.10 кор.2,Москва,пер Песчаный д.10 кор.2,пер,Песчаный ,д.10 кор.2,7793366,муниципальный округ Сокол,1967 +2281020,г Москва пер Песчаный д.12,Москва,пер Песчаный д.12,пер,Песчаный ,д.12,7793371,муниципальный округ Сокол,1966 +2281020,г Москва пер Песчаный д.14 кор.1,Москва,пер Песчаный д.14 кор.1,пер,Песчаный ,д.14 кор.1,7793373,муниципальный округ Сокол,1965 +2281020,г Москва пер Песчаный д.14 кор.2,Москва,пер Песчаный д.14 кор.2,пер,Песчаный ,д.14 кор.2,7793375,муниципальный округ Сокол,1965 +2281020,г Москва пер Песчаный д.14 кор.3,Москва,пер Песчаный д.14 кор.3,пер,Песчаный ,д.14 кор.3,7793379,муниципальный округ Сокол,1965 +2281020,г Москва пер Песчаный д.14 кор.4,Москва,пер Песчаный д.14 кор.4,пер,Песчаный ,д.14 кор.4,7793385,муниципальный округ Сокол,1966 +2281020,г Москва пер Песчаный д.16,Москва,пер Песчаный д.16,пер,Песчаный ,д.16,7793388,муниципальный округ Сокол,1967 +2281020,г Москва пер Песчаный д.18 кор.1,Москва,пер Песчаный д.18 кор.1,пер,Песчаный ,д.18 кор.1,7793402,муниципальный округ Сокол,1964 +2281020,г Москва пер Песчаный д.18 кор.2,Москва,пер Песчаный д.18 кор.2,пер,Песчаный ,д.18 кор.2,7793408,муниципальный округ Сокол,1965 +2281020,г Москва пер Песчаный д.2/11,Москва,пер Песчаный д.2/11,пер,Песчаный ,д.2/11,7793355,муниципальный округ Сокол,1968 +2281020,г Москва пер Песчаный д.20 кор.1,Москва,пер Песчаный д.20 кор.1,пер,Песчаный ,д.20 кор.1,7793410,муниципальный округ Сокол,1965 +2281020,г Москва пер Песчаный д.20 кор.2,Москва,пер Песчаный д.20 кор.2,пер,Песчаный ,д.20 кор.2,7793415,муниципальный округ Сокол,1966 +2281020,г Москва пер Песчаный д.4,Москва,пер Песчаный д.4,пер,Песчаный ,д.4,7793358,муниципальный округ Сокол,1971 +2281020,г Москва пер Песчаный д.8,Москва,пер Песчаный д.8,пер,Песчаный ,д.8,7793362,муниципальный округ Сокол,1966 +2281020,г Москва пер Песчаный М. д.2,Москва,пер Песчаный М. д.2,пер,Песчаный М. ,д.2,7555395,муниципальный округ Сокол,1961 +2281020,г Москва пер Песчаный М. д.4,Москва,пер Песчаный М. д.4,пер,Песчаный М. ,д.4,7555407,муниципальный округ Сокол,1971 +2281020,г Москва пер Песчаный М. д.6,Москва,пер Песчаный М. д.6,пер,Песчаный М. ,д.6,7555424,муниципальный округ Сокол,1964 +2281020,г Москва пер Песчаный М. д.8,Москва,пер Песчаный М. д.8,пер,Песчаный М. ,д.8,7555433,муниципальный округ Сокол,1964 +2281020,г Москва пер Факультетский д.3,Москва,пер Факультетский д.3,пер,Факультетский ,д.3,8461341,муниципальный округ Сокол,1959 +2281020,г Москва пер Факультетский д.4,Москва,пер Факультетский д.4,пер,Факультетский ,д.4,7793466,муниципальный округ Сокол,1954 +2281020,г Москва пер Факультетский д.6,Москва,пер Факультетский д.6,пер,Факультетский ,д.6,8446202,муниципальный округ Сокол,2005 +2281020,г Москва пер Факультетский д.7,Москва,пер Факультетский д.7,пер,Факультетский ,д.7,7793467,муниципальный округ Сокол,1971 +2281020,г Москва пер Факультетский д.8,Москва,пер Факультетский д.8,пер,Факультетский ,д.8,7793471,муниципальный округ Сокол,1953 +2281020,г Москва пер Чапаевский д.10/2,Москва,пер Чапаевский д.10/2,пер,Чапаевский ,д.10/2,8034525,муниципальный округ Сокол,н.д. +2281020,г Москва пер Чапаевский д.12 кор.1,Москва,пер Чапаевский д.12 кор.1,пер,Чапаевский ,д.12 кор.1,7793498,муниципальный округ Сокол,1950 +2281020,г Москва пер Чапаевский д.12 кор.2,Москва,пер Чапаевский д.12 кор.2,пер,Чапаевский ,д.12 кор.2,7793505,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва пер Чапаевский д.12 кор.3,Москва,пер Чапаевский д.12 кор.3,пер,Чапаевский ,д.12 кор.3,7793507,муниципальный округ Сокол,1949 +2281020,г Москва пер Чапаевский д.12 кор.4,Москва,пер Чапаевский д.12 кор.4,пер,Чапаевский ,д.12 кор.4,7793500,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва пер Чапаевский д.16,Москва,пер Чапаевский д.16,пер,Чапаевский ,д.16,7793509,муниципальный округ Сокол,1953 +2281020,г Москва пер Чапаевский д.18/1,Москва,пер Чапаевский д.18/1,пер,Чапаевский ,д.18/1,7793513,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва пер Чапаевский д.8,Москва,пер Чапаевский д.8,пер,Чапаевский ,д.8,7793496,муниципальный округ Сокол,1953 +2281020,г Москва пр-кт Ленинградский д.65,Москва,пр-кт Ленинградский д.65,пр-кт,Ленинградский ,д.65,7553485,муниципальный округ Сокол,1935 +2281020,г Москва пр-кт Ленинградский д.67 кор.1,Москва,пр-кт Ленинградский д.67 кор.1,пр-кт,Ленинградский ,д.67 кор.1,7553488,муниципальный округ Сокол,1939 +2281020,г Москва пр-кт Ленинградский д.69 строение 1,Москва,пр-кт Ленинградский д.69 строение 1,пр-кт,Ленинградский ,д.69 строение 1,7555266,муниципальный округ Сокол,1940 +2281020,г Москва пр-кт Ленинградский д.69 строение 2,Москва,пр-кт Ленинградский д.69 строение 2,пр-кт,Ленинградский ,д.69 строение 2,7555272,муниципальный округ Сокол,1953 +2281020,г Москва пр-кт Ленинградский д.71 кор.Б,Москва,пр-кт Ленинградский д.71 кор.Б,пр-кт,Ленинградский ,д.71 кор.Б,7555285,муниципальный округ Сокол,1953 +2281020,г Москва пр-кт Ленинградский д.71 кор.В,Москва,пр-кт Ленинградский д.71 кор.В,пр-кт,Ленинградский ,д.71 кор.В,7555295,муниципальный округ Сокол,1953 +2281020,г Москва пр-кт Ленинградский д.71 кор.Г,Москва,пр-кт Ленинградский д.71 кор.Г,пр-кт,Ленинградский ,д.71 кор.Г,7555304,муниципальный округ Сокол,1953 +2281020,г Москва пр-кт Ленинградский д.71 кор.Д,Москва,пр-кт Ленинградский д.71 кор.Д,пр-кт,Ленинградский ,д.71 кор.Д,7555313,муниципальный округ Сокол,1955 +2281020,г Москва пр-кт Ленинградский д.75 кор.1,Москва,пр-кт Ленинградский д.75 кор.1,пр-кт,Ленинградский ,д.75 кор.1,7555325,муниципальный округ Сокол,1938 +2281020,г Москва пр-кт Ленинградский д.75 кор.1А,Москва,пр-кт Ленинградский д.75 кор.1А,пр-кт,Ленинградский ,д.75 кор.1А,7555351,муниципальный округ Сокол,1957 +2281020,г Москва пр-кт Ленинградский д.75 кор.1Б,Москва,пр-кт Ленинградский д.75 кор.1Б,пр-кт,Ленинградский ,д.75 кор.1Б,7555354,муниципальный округ Сокол,1953 +2281020,г Москва пр-кт Ленинградский д.75 кор.Б,Москва,пр-кт Ленинградский д.75 кор.Б,пр-кт,Ленинградский ,д.75 кор.Б,7555330,муниципальный округ Сокол,1958 +2281020,г Москва пр-кт Ленинградский д.77 кор.1,Москва,пр-кт Ленинградский д.77 кор.1,пр-кт,Ленинградский ,д.77 кор.1,7555359,муниципальный округ Сокол,1961 +2281020,г Москва пр-кт Ленинградский д.77 кор.2,Москва,пр-кт Ленинградский д.77 кор.2,пр-кт,Ленинградский ,д.77 кор.2,7555366,муниципальный округ Сокол,1962 +2281020,г Москва пр-кт Ленинградский д.77 кор.3,Москва,пр-кт Ленинградский д.77 кор.3,пр-кт,Ленинградский ,д.77 кор.3,7555372,муниципальный округ Сокол,1960 +2281020,г Москва пр-кт Ленинградский д.77 кор.4,Москва,пр-кт Ленинградский д.77 кор.4,пр-кт,Ленинградский ,д.77 кор.4,7555375,муниципальный округ Сокол,1958 +2281020,г Москва проезд Светлый д.10 кор.1,Москва,проезд Светлый д.10 кор.1,проезд,Светлый ,д.10 кор.1,7793461,муниципальный округ Сокол,1957 +2281020,г Москва проезд Светлый д.10 кор.2,Москва,проезд Светлый д.10 кор.2,проезд,Светлый ,д.10 кор.2,7793462,муниципальный округ Сокол,1957 +2281020,г Москва проезд Светлый д.10 кор.3,Москва,проезд Светлый д.10 кор.3,проезд,Светлый ,д.10 кор.3,7793464,муниципальный округ Сокол,1957 +2281020,г Москва проезд Светлый д.10 кор.4,Москва,проезд Светлый д.10 кор.4,проезд,Светлый ,д.10 кор.4,7793465,муниципальный округ Сокол,1958 +2281020,г Москва проезд Светлый д.4 кор.1,Москва,проезд Светлый д.4 кор.1,проезд,Светлый ,д.4 кор.1,7793442,муниципальный округ Сокол,1957 +2281020,г Москва проезд Светлый д.4 кор.2,Москва,проезд Светлый д.4 кор.2,проезд,Светлый ,д.4 кор.2,7793443,муниципальный округ Сокол,1957 +2281020,г Москва проезд Светлый д.4 кор.3,Москва,проезд Светлый д.4 кор.3,проезд,Светлый ,д.4 кор.3,7793444,муниципальный округ Сокол,1958 +2281020,г Москва проезд Светлый д.4 кор.4,Москва,проезд Светлый д.4 кор.4,проезд,Светлый ,д.4 кор.4,7793446,муниципальный округ Сокол,1959 +2281020,г Москва проезд Светлый д.6 кор.1,Москва,проезд Светлый д.6 кор.1,проезд,Светлый ,д.6 кор.1,7793447,муниципальный округ Сокол,1957 +2281020,г Москва проезд Светлый д.6 кор.2,Москва,проезд Светлый д.6 кор.2,проезд,Светлый ,д.6 кор.2,7793448,муниципальный округ Сокол,1957 +2281020,г Москва проезд Светлый д.6 кор.3,Москва,проезд Светлый д.6 кор.3,проезд,Светлый ,д.6 кор.3,7793450,муниципальный округ Сокол,1959 +2281020,г Москва проезд Светлый д.6 кор.4,Москва,проезд Светлый д.6 кор.4,проезд,Светлый ,д.6 кор.4,7793452,муниципальный округ Сокол,1960 +2281020,г Москва проезд Светлый д.8к1,Москва,проезд Светлый д.8к1,проезд,Светлый ,д.8к1,7793453,муниципальный округ Сокол,1957 +2281020,г Москва проезд Светлый д.8к2,Москва,проезд Светлый д.8к2,проезд,Светлый ,д.8к2,7793454,муниципальный округ Сокол,1957 +2281020,г Москва проезд Светлый д.8к3,Москва,проезд Светлый д.8к3,проезд,Светлый ,д.8к3,7793456,муниципальный округ Сокол,1958 +2281020,г Москва ул Алабяна д.10 кор.1,Москва,ул Алабяна д.10 кор.1,ул,Алабяна ,д.10 кор.1,7552697,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Алабяна д.10 кор.2,Москва,ул Алабяна д.10 кор.2,ул,Алабяна ,д.10 кор.2,7552698,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Алабяна д.10 кор.3,Москва,ул Алабяна д.10 кор.3,ул,Алабяна ,д.10 кор.3,7552700,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Алабяна д.10 кор.4,Москва,ул Алабяна д.10 кор.4,ул,Алабяна ,д.10 кор.4,7552701,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Алабяна д.10 кор.5,Москва,ул Алабяна д.10 кор.5,ул,Алабяна ,д.10 кор.5,7552702,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Алабяна д.10 кор.6,Москва,ул Алабяна д.10 кор.6,ул,Алабяна ,д.10 кор.6,7552706,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Алабяна д.11,Москва,ул Алабяна д.11,ул,Алабяна ,д.11,7552708,муниципальный округ Сокол,1970 +2281020,г Москва ул Алабяна д.12 кор.1,Москва,ул Алабяна д.12 кор.1,ул,Алабяна ,д.12 кор.1,7552709,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Алабяна д.12 кор.2,Москва,ул Алабяна д.12 кор.2,ул,Алабяна ,д.12 кор.2,7552710,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Алабяна д.12 кор.3,Москва,ул Алабяна д.12 кор.3,ул,Алабяна ,д.12 кор.3,7552711,муниципальный округ Сокол,1952 +2281020,г Москва ул Алабяна д.12 кор.4,Москва,ул Алабяна д.12 кор.4,ул,Алабяна ,д.12 кор.4,7552713,муниципальный округ Сокол,1953 +2281020,г Москва ул Алабяна д.13 кор.1,Москва,ул Алабяна д.13 кор.1,ул,Алабяна ,д.13 кор.1,7791242,муниципальный округ Сокол,2007 +2281020,г Москва ул Алабяна д.13 кор.2,Москва,ул Алабяна д.13 кор.2,ул,Алабяна ,д.13 кор.2,8314796,муниципальный округ Сокол,2008 +2281020,г Москва ул Алабяна д.15,Москва,ул Алабяна д.15,ул,Алабяна ,д.15,7552714,муниципальный округ Сокол,1971 +2281020,г Москва ул Алабяна д.17 кор.1,Москва,ул Алабяна д.17 кор.1,ул,Алабяна ,д.17 кор.1,7552715,муниципальный округ Сокол,1964 +2281020,г Москва ул Алабяна д.17 кор.2,Москва,ул Алабяна д.17 кор.2,ул,Алабяна ,д.17 кор.2,7552716,муниципальный округ Сокол,1964 +2281020,г Москва ул Алабяна д.19 кор.1,Москва,ул Алабяна д.19 кор.1,ул,Алабяна ,д.19 кор.1,7552717,муниципальный округ Сокол,1963 +2281020,г Москва ул Алабяна д.19 кор.2,Москва,ул Алабяна д.19 кор.2,ул,Алабяна ,д.19 кор.2,7552718,муниципальный округ Сокол,1963 +2281020,г Москва ул Алабяна д.21 кор.1,Москва,ул Алабяна д.21 кор.1,ул,Алабяна ,д.21 кор.1,7552719,муниципальный округ Сокол,1966 +2281020,г Москва ул Алабяна д.21 кор.2,Москва,ул Алабяна д.21 кор.2,ул,Алабяна ,д.21 кор.2,7552720,муниципальный округ Сокол,1966 +2281020,г Москва ул Алабяна д.3 кор.1,Москва,ул Алабяна д.3 кор.1,ул,Алабяна ,д.3 кор.1,7552693,муниципальный округ Сокол,1958 +2281020,г Москва ул Алабяна д.3 кор.2,Москва,ул Алабяна д.3 кор.2,ул,Алабяна ,д.3 кор.2,7552694,муниципальный округ Сокол,1958 +2281020,г Москва ул Алабяна д.3 кор.3,Москва,ул Алабяна д.3 кор.3,ул,Алабяна ,д.3 кор.3,7552695,муниципальный округ Сокол,1962 +2281020,г Москва ул Алабяна д.5,Москва,ул Алабяна д.5,ул,Алабяна ,д.5,7552696,муниципальный округ Сокол,1958 +2281020,г Москва ул Врубеля д.10,Москва,ул Врубеля д.10,ул,Врубеля ,д.10,7552747,муниципальный округ Сокол,1964 +2281020,г Москва ул Врубеля д.13,Москва,ул Врубеля д.13,ул,Врубеля ,д.13,7552748,муниципальный округ Сокол,1973 +2281020,г Москва ул Дубосековская д.11,Москва,ул Дубосековская д.11,ул,Дубосековская ,д.11,7552751,муниципальный округ Сокол,1954 +2281020,г Москва ул Дубосековская д.7,Москва,ул Дубосековская д.7,ул,Дубосековская ,д.7,7552750,муниципальный округ Сокол,1957 +2281020,г Москва ул Зорге д.28,Москва,ул Зорге д.28,ул,Зорге ,д.28,7552754,муниципальный округ Сокол,1967 +2281020,г Москва ул Зорге д.32,Москва,ул Зорге д.32,ул,Зорге ,д.32,7552755,муниципальный округ Сокол,1967 +2281020,г Москва ул Зорге д.34,Москва,ул Зорге д.34,ул,Зорге ,д.34,7777960,муниципальный округ Сокол,1985 +2281020,г Москва ул Зорге д.36,Москва,ул Зорге д.36,ул,Зорге ,д.36,7552756,муниципальный округ Сокол,1963 +2281020,г Москва ул Зорге д.38,Москва,ул Зорге д.38,ул,Зорге ,д.38,7552757,муниципальный округ Сокол,н.д. +2281020,г Москва ул Константина Царева д.14,Москва,ул Константина Царева д.14,ул,Константина Царева ,д.14,7793486,муниципальный округ Сокол,1961 +2281020,г Москва ул Константина Царева д.18,Москва,ул Константина Царева д.18,ул,Константина Царева ,д.18,7793489,муниципальный округ Сокол,1965 +2281020,г Москва ул Константина Царева д.4,Москва,ул Константина Царева д.4,ул,Константина Царева ,д.4,7793473,муниципальный округ Сокол,1962 +2281020,г Москва ул Константина Царева д.6,Москва,ул Константина Царева д.6,ул,Константина Царева ,д.6,7793477,муниципальный округ Сокол,1959 +2281020,г Москва ул Куусинена д.12,Москва,ул Куусинена д.12,ул,Куусинена ,д.12,7552758,муниципальный округ Сокол,1961 +2281020,г Москва ул Куусинена д.23 кор.2,Москва,ул Куусинена д.23 кор.2,ул,Куусинена ,д.23 кор.2,8438666,муниципальный округ Сокол,2001 +2281020,г Москва ул Куусинена д.25,Москва,ул Куусинена д.25,ул,Куусинена ,д.25,7552759,муниципальный округ Сокол,1952 +2281020,г Москва ул Луиджи Лонго д.4,Москва,ул Луиджи Лонго д.4,ул,Луиджи Лонго ,д.4,8033581,муниципальный округ Сокол,н.д. +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.11/6,Москва,ул Новопесчаная д.11/6,ул,Новопесчаная ,д.11/6,7555807,муниципальный округ Сокол,1949 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.13 кор.1,Москва,ул Новопесчаная д.13 кор.1,ул,Новопесчаная ,д.13 кор.1,7555823,муниципальный округ Сокол,1950 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.13 кор.2,Москва,ул Новопесчаная д.13 кор.2,ул,Новопесчаная ,д.13 кор.2,7555834,муниципальный округ Сокол,1950 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.13 кор.3,Москва,ул Новопесчаная д.13 кор.3,ул,Новопесчаная ,д.13 кор.3,7555841,муниципальный округ Сокол,1950 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.13 кор.4,Москва,ул Новопесчаная д.13 кор.4,ул,Новопесчаная ,д.13 кор.4,7555854,муниципальный округ Сокол,1950 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.14,Москва,ул Новопесчаная д.14,ул,Новопесчаная ,д.14,7780942,муниципальный округ Сокол,1955 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.16 кор.1,Москва,ул Новопесчаная д.16 кор.1,ул,Новопесчаная ,д.16 кор.1,8034819,муниципальный округ Сокол,1952 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.16 кор.2,Москва,ул Новопесчаная д.16 кор.2,ул,Новопесчаная ,д.16 кор.2,8034841,муниципальный округ Сокол,1952 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.17 кор.1,Москва,ул Новопесчаная д.17 кор.1,ул,Новопесчаная ,д.17 кор.1,8034854,муниципальный округ Сокол,1950 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.17 кор.2,Москва,ул Новопесчаная д.17 кор.2,ул,Новопесчаная ,д.17 кор.2,8034875,муниципальный округ Сокол,1950 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.17 кор.3,Москва,ул Новопесчаная д.17 кор.3,ул,Новопесчаная ,д.17 кор.3,8034889,муниципальный округ Сокол,1950 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.17 кор.4,Москва,ул Новопесчаная д.17 кор.4,ул,Новопесчаная ,д.17 кор.4,8034903,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.18,Москва,ул Новопесчаная д.18,ул,Новопесчаная ,д.18,8034919,муниципальный округ Сокол,1953 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.19 кор.1,Москва,ул Новопесчаная д.19 кор.1,ул,Новопесчаная ,д.19 кор.1,8034935,муниципальный округ Сокол,1948 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.19 кор.2,Москва,ул Новопесчаная д.19 кор.2,ул,Новопесчаная ,д.19 кор.2,8034953,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.19 кор.3,Москва,ул Новопесчаная д.19 кор.3,ул,Новопесчаная ,д.19 кор.3,8034964,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.19 кор.4,Москва,ул Новопесчаная д.19 кор.4,ул,Новопесчаная ,д.19 кор.4,8034970,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.2 кор.А,Москва,ул Новопесчаная д.2 кор.А,ул,Новопесчаная ,д.2 кор.А,7555458,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.20/10 кор.1,Москва,ул Новопесчаная д.20/10 кор.1,ул,Новопесчаная ,д.20/10 кор.1,8034984,муниципальный округ Сокол,1952 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.20/10 кор.2,Москва,ул Новопесчаная д.20/10 кор.2,ул,Новопесчаная ,д.20/10 кор.2,8035009,муниципальный округ Сокол,1952 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.21 кор.1,Москва,ул Новопесчаная д.21 кор.1,ул,Новопесчаная ,д.21 кор.1,8035021,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.21 кор.2,Москва,ул Новопесчаная д.21 кор.2,ул,Новопесчаная ,д.21 кор.2,8035028,муниципальный округ Сокол,1949 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.22,Москва,ул Новопесчаная д.22,ул,Новопесчаная ,д.22,8035033,муниципальный округ Сокол,1952 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.23 кор.1,Москва,ул Новопесчаная д.23 кор.1,ул,Новопесчаная ,д.23 кор.1,8035034,муниципальный округ Сокол,1953 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.23 кор.2,Москва,ул Новопесчаная д.23 кор.2,ул,Новопесчаная ,д.23 кор.2,8035038,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.23 кор.3,Москва,ул Новопесчаная д.23 кор.3,ул,Новопесчаная ,д.23 кор.3,8035047,муниципальный округ Сокол,1952 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.23 кор.4,Москва,ул Новопесчаная д.23 кор.4,ул,Новопесчаная ,д.23 кор.4,8035051,муниципальный округ Сокол,1952 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.23 кор.5,Москва,ул Новопесчаная д.23 кор.5,ул,Новопесчаная ,д.23 кор.5,8035055,муниципальный округ Сокол,1952 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.23 кор.6,Москва,ул Новопесчаная д.23 кор.6,ул,Новопесчаная ,д.23 кор.6,8035061,муниципальный округ Сокол,1950 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.23 кор.7,Москва,ул Новопесчаная д.23 кор.7,ул,Новопесчаная ,д.23 кор.7,8035066,муниципальный округ Сокол,1952 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.24,Москва,ул Новопесчаная д.24,ул,Новопесчаная ,д.24,8035076,муниципальный округ Сокол,1953 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.25 кор.2,Москва,ул Новопесчаная д.25 кор.2,ул,Новопесчаная ,д.25 кор.2,8435945,муниципальный округ Сокол,2001 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.25/23,Москва,ул Новопесчаная д.25/23,ул,Новопесчаная ,д.25/23,8035083,муниципальный округ Сокол,1954 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.26,Москва,ул Новопесчаная д.26,ул,Новопесчаная ,д.26,7777906,муниципальный округ Сокол,1953 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.2А,Москва,ул Новопесчаная д.2А,ул,Новопесчаная ,д.2А,8034973,муниципальный округ Сокол,н.д. +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.4 кор.1,Москва,ул Новопесчаная д.4 кор.1,ул,Новопесчаная ,д.4 кор.1,7555463,муниципальный округ Сокол,1949 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.4 кор.2,Москва,ул Новопесчаная д.4 кор.2,ул,Новопесчаная ,д.4 кор.2,7555472,муниципальный округ Сокол,1949 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.5,Москва,ул Новопесчаная д.5,ул,Новопесчаная ,д.5,7555478,муниципальный округ Сокол,1945 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.6 кор.1,Москва,ул Новопесчаная д.6 кор.1,ул,Новопесчаная ,д.6 кор.1,7555492,муниципальный округ Сокол,1950 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.6 кор.2,Москва,ул Новопесчаная д.6 кор.2,ул,Новопесчаная ,д.6 кор.2,7555504,муниципальный округ Сокол,1950 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.6к1,Москва,ул Новопесчаная д.6к1,ул,Новопесчаная ,д.6к1,7793215,муниципальный округ Сокол,н.д. +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.6к2,Москва,ул Новопесчаная д.6к2,ул,Новопесчаная ,д.6к2,7793220,муниципальный округ Сокол,н.д. +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.7,Москва,ул Новопесчаная д.7,ул,Новопесчаная ,д.7,7555726,муниципальный округ Сокол,1949 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.8 кор.1,Москва,ул Новопесчаная д.8 кор.1,ул,Новопесчаная ,д.8 кор.1,7555734,муниципальный округ Сокол,1950 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.8 кор.2,Москва,ул Новопесчаная д.8 кор.2,ул,Новопесчаная ,д.8 кор.2,7555743,муниципальный округ Сокол,1950 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.8 кор.3,Москва,ул Новопесчаная д.8 кор.3,ул,Новопесчаная ,д.8 кор.3,7555757,муниципальный округ Сокол,1949 +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.8к1,Москва,ул Новопесчаная д.8к1,ул,Новопесчаная ,д.8к1,7793226,муниципальный округ Сокол,н.д. +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.8к2,Москва,ул Новопесчаная д.8к2,ул,Новопесчаная ,д.8к2,7793229,муниципальный округ Сокол,н.д. +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.8к3,Москва,ул Новопесчаная д.8к3,ул,Новопесчаная ,д.8к3,7793231,муниципальный округ Сокол,н.д. +2281020,г Москва ул Новопесчаная д.9,Москва,ул Новопесчаная д.9,ул,Новопесчаная ,д.9,7555778,муниципальный округ Сокол,1949 +2281020,г Москва ул Панфилова д.10,Москва,ул Панфилова д.10,ул,Панфилова ,д.10,7793251,муниципальный округ Сокол,1960 +2281020,г Москва ул Панфилова д.12,Москва,ул Панфилова д.12,ул,Панфилова ,д.12,7793253,муниципальный округ Сокол,1956 +2281020,г Москва ул Панфилова д.14,Москва,ул Панфилова д.14,ул,Панфилова ,д.14,7793258,муниципальный округ Сокол,1960 +2281020,г Москва ул Панфилова д.2 кор.1,Москва,ул Панфилова д.2 кор.1,ул,Панфилова ,д.2 кор.1,8035091,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Панфилова д.2 кор.2,Москва,ул Панфилова д.2 кор.2,ул,Панфилова ,д.2 кор.2,8035102,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Панфилова д.2 кор.3,Москва,ул Панфилова д.2 кор.3,ул,Панфилова ,д.2 кор.3,8035121,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Панфилова д.2 кор.4,Москва,ул Панфилова д.2 кор.4,ул,Панфилова ,д.2 кор.4,8035126,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Панфилова д.4 кор.1,Москва,ул Панфилова д.4 кор.1,ул,Панфилова ,д.4 кор.1,8035131,муниципальный округ Сокол,1952 +2281020,г Москва ул Панфилова д.4 кор.2,Москва,ул Панфилова д.4 кор.2,ул,Панфилова ,д.4 кор.2,8035137,муниципальный округ Сокол,1952 +2281020,г Москва ул Панфилова д.4 кор.3,Москва,ул Панфилова д.4 кор.3,ул,Панфилова ,д.4 кор.3,8035143,муниципальный округ Сокол,1952 +2281020,г Москва ул Панфилова д.8,Москва,ул Панфилова д.8,ул,Панфилова ,д.8,7793244,муниципальный округ Сокол,1942 +2281020,г Москва ул Песчаная 2-я д.2 кор.1,Москва,ул Песчаная 2-я д.2 кор.1,ул,Песчаная 2-я ,д.2 кор.1,7793263,муниципальный округ Сокол,1950 +2281020,г Москва ул Песчаная 2-я д.2 кор.2,Москва,ул Песчаная 2-я д.2 кор.2,ул,Песчаная 2-я ,д.2 кор.2,7793265,муниципальный округ Сокол,1950 +2281020,г Москва ул Песчаная 2-я д.2 кор.3,Москва,ул Песчаная 2-я д.2 кор.3,ул,Песчаная 2-я ,д.2 кор.3,7793268,муниципальный округ Сокол,1950 +2281020,г Москва ул Песчаная 2-я д.2 кор.4,Москва,ул Песчаная 2-я д.2 кор.4,ул,Песчаная 2-я ,д.2 кор.4,7793270,муниципальный округ Сокол,1950 +2281020,г Москва ул Песчаная 2-я д.3,Москва,ул Песчаная 2-я д.3,ул,Песчаная 2-я ,д.3,7793275,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Песчаная 2-я д.4,Москва,ул Песчаная 2-я д.4,ул,Песчаная 2-я ,д.4,7793277,муниципальный округ Сокол,1953 +2281020,г Москва ул Песчаная 2-я д.5,Москва,ул Песчаная 2-я д.5,ул,Песчаная 2-я ,д.5,7793281,муниципальный округ Сокол,1949 +2281020,г Москва ул Песчаная 2-я д.6 кор.1,Москва,ул Песчаная 2-я д.6 кор.1,ул,Песчаная 2-я ,д.6 кор.1,7793283,муниципальный округ Сокол,1950 +2281020,г Москва ул Песчаная 2-я д.6 кор.2,Москва,ул Песчаная 2-я д.6 кор.2,ул,Песчаная 2-я ,д.6 кор.2,7793292,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Песчаная 2-я д.6 кор.3,Москва,ул Песчаная 2-я д.6 кор.3,ул,Песчаная 2-я ,д.6 кор.3,7793282,муниципальный округ Сокол,1984 +2281020,г Москва ул Песчаная 2-я д.6 кор.4,Москва,ул Песчаная 2-я д.6 кор.4,ул,Песчаная 2-я ,д.6 кор.4,7793294,муниципальный округ Сокол,1950 +2281020,г Москва ул Песчаная 2-я д.6 кор.5,Москва,ул Песчаная 2-я д.6 кор.5,ул,Песчаная 2-я ,д.6 кор.5,7793296,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Песчаная 2-я д.8,Москва,ул Песчаная 2-я д.8,ул,Песчаная 2-я ,д.8,7793302,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Песчаная 3-я д.3,Москва,ул Песчаная 3-я д.3,ул,Песчаная 3-я ,д.3,7793317,муниципальный округ Сокол,1950 +2281020,г Москва ул Песчаная 3-я д.5 кор.1,Москва,ул Песчаная 3-я д.5 кор.1,ул,Песчаная 3-я ,д.5 кор.1,7793319,муниципальный округ Сокол,1952 +2281020,г Москва ул Песчаная 3-я д.5 кор.2,Москва,ул Песчаная 3-я д.5 кор.2,ул,Песчаная 3-я ,д.5 кор.2,7793322,муниципальный округ Сокол,1954 +2281020,г Москва ул Песчаная 3-я д.5 кор.3,Москва,ул Песчаная 3-я д.5 кор.3,ул,Песчаная 3-я ,д.5 кор.3,7793325,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Песчаная 3-я д.5 кор.4,Москва,ул Песчаная 3-я д.5 кор.4,ул,Песчаная 3-я ,д.5 кор.4,7793329,муниципальный округ Сокол,1952 +2281020,г Москва ул Песчаная д.10,Москва,ул Песчаная д.10,ул,Песчаная ,д.10,7793341,муниципальный округ Сокол,1949 +2281020,г Москва ул Песчаная д.12,Москва,ул Песчаная д.12,ул,Песчаная ,д.12,7793346,муниципальный округ Сокол,1968 +2281020,г Москва ул Песчаная д.13,Москва,ул Песчаная д.13,ул,Песчаная ,д.13,7793347,муниципальный округ Сокол,1969 +2281020,г Москва ул Песчаная д.15,Москва,ул Песчаная д.15,ул,Песчаная ,д.15,7793354,муниципальный округ Сокол,1969 +2281020,г Москва ул Песчаная д.4,Москва,ул Песчаная д.4,ул,Песчаная ,д.4,7793333,муниципальный округ Сокол,1967 +2281020,г Москва ул Песчаная д.6,Москва,ул Песчаная д.6,ул,Песчаная ,д.6,7793334,муниципальный округ Сокол,1966 +2281020,г Москва ул Песчаная д.8,Москва,ул Песчаная д.8,ул,Песчаная ,д.8,7793338,муниципальный округ Сокол,1968 +2281020,г Москва ул Сальвадора Альенде д.1,Москва,ул Сальвадора Альенде д.1,ул,Сальвадора Альенде ,д.1,7793422,муниципальный округ Сокол,1953 +2281020,г Москва ул Сальвадора Альенде д.3,Москва,ул Сальвадора Альенде д.3,ул,Сальвадора Альенде ,д.3,7793426,муниципальный округ Сокол,1951 +2281020,г Москва ул Сальвадора Альенде д.4 кор.1,Москва,ул Сальвадора Альенде д.4 кор.1,ул,Сальвадора Альенде ,д.4 кор.1,7793429,муниципальный округ Сокол,1957 +2281020,г Москва ул Сальвадора Альенде д.4 кор.2,Москва,ул Сальвадора Альенде д.4 кор.2,ул,Сальвадора Альенде ,д.4 кор.2,7793432,муниципальный округ Сокол,1967 +2281020,г Москва ул Сальвадора Альенде д.5,Москва,ул Сальвадора Альенде д.5,ул,Сальвадора Альенде ,д.5,7793435,муниципальный округ Сокол,1960 +2281020,г Москва ул Сальвадора Альенде д.7,Москва,ул Сальвадора Альенде д.7,ул,Сальвадора Альенде ,д.7,7793440,муниципальный округ Сокол,1953 +2281020,г Москва ш Волоколамское д.1 кор.А,Москва,ш Волоколамское д.1 кор.А,ш,Волоколамское ,д.1 кор.А,7552725,муниципальный округ Сокол,1955 +2281020,г Москва ш Волоколамское д.1 кор.Б,Москва,ш Волоколамское д.1 кор.Б,ш,Волоколамское ,д.1 кор.Б,7552726,муниципальный округ Сокол,1955 +2281020,г Москва ш Волоколамское д.10,Москва,ш Волоколамское д.10,ш,Волоколамское ,д.10,7552738,муниципальный округ Сокол,1957 +2281020,г Москва ш Волоколамское д.13,Москва,ш Волоколамское д.13,ш,Волоколамское ,д.13,7552739,муниципальный округ Сокол,1957 +2281020,г Москва ш Волоколамское д.14,Москва,ш Волоколамское д.14,ш,Волоколамское ,д.14,7552740,муниципальный округ Сокол,1958 +2281020,г Москва ш Волоколамское д.15/22,Москва,ш Волоколамское д.15/22,ш,Волоколамское ,д.15/22,7552741,муниципальный округ Сокол,1956 +2281020,г Москва ш Волоколамское д.16,Москва,ш Волоколамское д.16,ш,Волоколамское ,д.16,7552742,муниципальный округ Сокол,1962 +2281020,г Москва ш Волоколамское д.16Б кор.2,Москва,ш Волоколамское д.16Б кор.2,ш,Волоколамское ,д.16Б кор.2,7552743,муниципальный округ Сокол,1960 +2281020,г Москва ш Волоколамское д.16Б кор.3,Москва,ш Волоколамское д.16Б кор.3,ш,Волоколамское ,д.16Б кор.3,7552744,муниципальный округ Сокол,1961 +2281020,г Москва ш Волоколамское д.18,Москва,ш Волоколамское д.18,ш,Волоколамское ,д.18,7552745,муниципальный округ Сокол,1962 +2281020,г Москва ш Волоколамское д.20/2,Москва,ш Волоколамское д.20/2,ш,Волоколамское ,д.20/2,7552746,муниципальный округ Сокол,1962 +2281020,г Москва ш Волоколамское д.3,Москва,ш Волоколамское д.3,ш,Волоколамское ,д.3,7552728,муниципальный округ Сокол,1938 +2281020,г Москва ш Волоколамское д.6,Москва,ш Волоколамское д.6,ш,Волоколамское ,д.6,7552729,муниципальный округ Сокол,1959 +2281020,г Москва ш Волоколамское д.7,Москва,ш Волоколамское д.7,ш,Волоколамское ,д.7,7552730,муниципальный округ Сокол,1934 +2281020,г Москва ш Волоколамское д.7 кор.А,Москва,ш Волоколамское д.7 кор.А,ш,Волоколамское ,д.7 кор.А,7552731,муниципальный округ Сокол,1934 +2281020,г Москва ш Волоколамское д.7 кор.Б,Москва,ш Волоколамское д.7 кор.Б,ш,Волоколамское ,д.7 кор.Б,7552732,муниципальный округ Сокол,1966 +2281020,г Москва ш Волоколамское д.8,Москва,ш Волоколамское д.8,ш,Волоколамское ,д.8,7552737,муниципальный округ Сокол,1955 +2281020,г Москва ш Ленинградское д.3 кор.1,Москва,ш Ленинградское д.3 кор.1,ш,Ленинградское ,д.3 кор.1,7555382,муниципальный округ Сокол,1967 +2281020,г Москва ш Ленинградское д.3 строение 1,Москва,ш Ленинградское д.3 строение 1,ш,Ленинградское ,д.3 строение 1,7555387,муниципальный округ Сокол,1959 +2281021,г Москва проезд Астрадамский д.1,Москва,проезд Астрадамский д.1,проезд,Астрадамский ,д.1,7584459,муниципальный округ Тимирязевский,1964 +2281021,г Москва проезд Астрадамский д.3,Москва,проезд Астрадамский д.3,проезд,Астрадамский ,д.3,7584463,муниципальный округ Тимирязевский,1966 +2281021,г Москва проезд Астрадамский д.4А кор.1,Москва,проезд Астрадамский д.4А кор.1,проезд,Астрадамский ,д.4А кор.1,8166324,муниципальный округ Тимирязевский,н.д. +2281021,г Москва проезд Астрадамский д.4А кор.2,Москва,проезд Астрадамский д.4А кор.2,проезд,Астрадамский ,д.4А кор.2,8166330,муниципальный округ Тимирязевский,н.д. +2281021,г Москва проезд Дмитровский д.14,Москва,проезд Дмитровский д.14,проезд,Дмитровский ,д.14,7880207,муниципальный округ Тимирязевский,1970 +2281021,г Москва проезд Дмитровский д.16,Москва,проезд Дмитровский д.16,проезд,Дмитровский ,д.16,7585413,муниципальный округ Тимирязевский,1974 +2281021,г Москва проезд Дмитровский д.16 кор.1,Москва,проезд Дмитровский д.16 кор.1,проезд,Дмитровский ,д.16 кор.1,7880133,муниципальный округ Тимирязевский,н.д. +2281021,г Москва проезд Дмитровский д.16 кор.2,Москва,проезд Дмитровский д.16 кор.2,проезд,Дмитровский ,д.16 кор.2,7927931,муниципальный округ Тимирязевский,1982 +2281021,г Москва проезд Дмитровский д.18,Москва,проезд Дмитровский д.18,проезд,Дмитровский ,д.18,7585417,муниципальный округ Тимирязевский,1974 +2281021,г Москва проезд Дмитровский д.20 кор.1,Москва,проезд Дмитровский д.20 кор.1,проезд,Дмитровский ,д.20 кор.1,7880151,муниципальный округ Тимирязевский,1989 +2281021,г Москва проезд Дмитровский д.20 кор.2,Москва,проезд Дмитровский д.20 кор.2,проезд,Дмитровский ,д.20 кор.2,7880160,муниципальный округ Тимирязевский,1990 +2281021,г Москва проезд Дмитровский д.4 кор.4,Москва,проезд Дмитровский д.4 кор.4,проезд,Дмитровский ,д.4 кор.4,7585402,муниципальный округ Тимирязевский,1936 +2281021,г Москва проезд Дмитровский д.4 строение 1,Москва,проезд Дмитровский д.4 строение 1,проезд,Дмитровский ,д.4 строение 1,7631282,муниципальный округ Тимирязевский,н.д. +2281021,г Москва проезд Дмитровский д.4 строение 3,Москва,проезд Дмитровский д.4 строение 3,проезд,Дмитровский ,д.4 строение 3,7631302,муниципальный округ Тимирязевский,н.д. +2281021,г Москва проезд Дмитровский д.6 кор.1,Москва,проезд Дмитровский д.6 кор.1,проезд,Дмитровский ,д.6 кор.1,7631311,муниципальный округ Тимирязевский,н.д. +2281021,г Москва проезд Дмитровский д.6 кор.2,Москва,проезд Дмитровский д.6 кор.2,проезд,Дмитровский ,д.6 кор.2,7631304,муниципальный округ Тимирязевский,н.д. +2281021,г Москва проезд Дмитровский д.8,Москва,проезд Дмитровский д.8,проезд,Дмитровский ,д.8,7585407,муниципальный округ Тимирязевский,1953 +2281021,г Москва проезд Красностуденческий д.1,Москва,проезд Красностуденческий д.1,проезд,Красностуденческий ,д.1,7645689,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва проезд Красностуденческий д.13,Москва,проезд Красностуденческий д.13,проезд,Красностуденческий ,д.13,7880725,муниципальный округ Тимирязевский,1966 +2281021,г Москва проезд Красностуденческий д.17,Москва,проезд Красностуденческий д.17,проезд,Красностуденческий ,д.17,7880749,муниципальный округ Тимирязевский,1966 +2281021,г Москва проезд Красностуденческий д.19,Москва,проезд Красностуденческий д.19,проезд,Красностуденческий ,д.19,7645698,муниципальный округ Тимирязевский,1965 +2281021,г Москва проезд Красностуденческий д.2,Москва,проезд Красностуденческий д.2,проезд,Красностуденческий ,д.2,7645690,муниципальный округ Тимирязевский,1979 +2281021,г Москва проезд Красностуденческий д.21,Москва,проезд Красностуденческий д.21,проезд,Красностуденческий ,д.21,7645699,муниципальный округ Тимирязевский,1965 +2281021,г Москва проезд Красностуденческий д.23,Москва,проезд Красностуденческий д.23,проезд,Красностуденческий ,д.23,7645701,муниципальный округ Тимирязевский,1966 +2281021,г Москва проезд Красностуденческий д.3,Москва,проезд Красностуденческий д.3,проезд,Красностуденческий ,д.3,7880772,муниципальный округ Тимирязевский,1966 +2281021,г Москва проезд Красностуденческий д.4,Москва,проезд Красностуденческий д.4,проезд,Красностуденческий ,д.4,7645691,муниципальный округ Тимирязевский,1985 +2281021,г Москва проезд Красностуденческий д.5,Москва,проезд Красностуденческий д.5,проезд,Красностуденческий ,д.5,7880780,муниципальный округ Тимирязевский,1966 +2281021,г Москва проезд Красностуденческий д.9,Москва,проезд Красностуденческий д.9,проезд,Красностуденческий ,д.9,7645694,муниципальный округ Тимирязевский,1933 +2281021,г Москва проезд Линейный д.1,Москва,проезд Линейный д.1,проезд,Линейный ,д.1,7645703,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва проезд Линейный д.3,Москва,проезд Линейный д.3,проезд,Линейный ,д.3,7645705,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва проезд Линейный д.6,Москва,проезд Линейный д.6,проезд,Линейный ,д.6,7645709,муниципальный округ Тимирязевский,1957 +2281021,г Москва проезд Линейный д.6А,Москва,проезд Линейный д.6А,проезд,Линейный ,д.6А,7645708,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва проезд Линейный д.8,Москва,проезд Линейный д.8,проезд,Линейный ,д.8,7645712,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва проезд Локомотивный д.11/10,Москва,проезд Локомотивный д.11/10,проезд,Локомотивный ,д.11/10,7645755,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва проезд Локомотивный д.13,Москва,проезд Локомотивный д.13,проезд,Локомотивный ,д.13,7645757,муниципальный округ Тимирязевский,1963 +2281021,г Москва проезд Локомотивный д.15,Москва,проезд Локомотивный д.15,проезд,Локомотивный ,д.15,7645763,муниципальный округ Тимирязевский,1963 +2281021,г Москва проезд Локомотивный д.15 кор.2,Москва,проезд Локомотивный д.15 кор.2,проезд,Локомотивный ,д.15 кор.2,7645761,муниципальный округ Тимирязевский,1987 +2281021,г Москва проезд Локомотивный д.19,Москва,проезд Локомотивный д.19,проезд,Локомотивный ,д.19,7645765,муниципальный округ Тимирязевский,н.д. +2281021,г Москва проезд Локомотивный д.19а,Москва,проезд Локомотивный д.19а,проезд,Локомотивный ,д.19а,7781048,муниципальный округ Тимирязевский,1948 +2281021,г Москва проезд Локомотивный д.23,Москва,проезд Локомотивный д.23,проезд,Локомотивный ,д.23,7781050,муниципальный округ Тимирязевский,1962 +2281021,г Москва проезд Локомотивный д.29,Москва,проезд Локомотивный д.29,проезд,Локомотивный ,д.29,7645766,муниципальный округ Тимирязевский,1958 +2281021,г Москва проезд Локомотивный д.3,Москва,проезд Локомотивный д.3,проезд,Локомотивный ,д.3,7645738,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва проезд Локомотивный д.31,Москва,проезд Локомотивный д.31,проезд,Локомотивный ,д.31,7645768,муниципальный округ Тимирязевский,1957 +2281021,г Москва проезд Локомотивный д.5,Москва,проезд Локомотивный д.5,проезд,Локомотивный ,д.5,7645741,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва проезд Локомотивный д.7,Москва,проезд Локомотивный д.7,проезд,Локомотивный ,д.7,7645744,муниципальный округ Тимирязевский,1957 +2281021,г Москва проезд Локомотивный д.9,Москва,проезд Локомотивный д.9,проезд,Локомотивный ,д.9,7645753,муниципальный округ Тимирязевский,1962 +2281021,г Москва проезд Локомотивный д.9А,Москва,проезд Локомотивный д.9А,проезд,Локомотивный ,д.9А,7645749,муниципальный округ Тимирязевский,1968 +2281021,г Москва проезд Нижнелихоборский 3-й д.11,Москва,проезд Нижнелихоборский 3-й д.11,проезд,Нижнелихоборский 3-й ,д.11,7645821,муниципальный округ Тимирязевский,1957 +2281021,г Москва проезд Нижнелихоборский 3-й д.13 кор.1,Москва,проезд Нижнелихоборский 3-й д.13 кор.1,проезд,Нижнелихоборский 3-й ,д.13 кор.1,7645824,муниципальный округ Тимирязевский,1966 +2281021,г Москва проезд Нижнелихоборский 3-й д.13 кор.2,Москва,проезд Нижнелихоборский 3-й д.13 кор.2,проезд,Нижнелихоборский 3-й ,д.13 кор.2,7781053,муниципальный округ Тимирязевский,1966 +2281021,г Москва проезд Нижнелихоборский 3-й д.14,Москва,проезд Нижнелихоборский 3-й д.14,проезд,Нижнелихоборский 3-й ,д.14,7645828,муниципальный округ Тимирязевский,1957 +2281021,г Москва проезд Нижнелихоборский 3-й д.15/27,Москва,проезд Нижнелихоборский 3-й д.15/27,проезд,Нижнелихоборский 3-й ,д.15/27,7645830,муниципальный округ Тимирязевский,1957 +2281021,г Москва проезд Нижнелихоборский 3-й д.16 кор.1,Москва,проезд Нижнелихоборский 3-й д.16 кор.1,проезд,Нижнелихоборский 3-й ,д.16 кор.1,7781055,муниципальный округ Тимирязевский,1979 +2281021,г Москва проезд Нижнелихоборский 3-й д.16/25,Москва,проезд Нижнелихоборский 3-й д.16/25,проезд,Нижнелихоборский 3-й ,д.16/25,7645833,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва проезд Нижнелихоборский 3-й д.2/1,Москва,проезд Нижнелихоборский 3-й д.2/1,проезд,Нижнелихоборский 3-й ,д.2/1,7645806,муниципальный округ Тимирязевский,1975 +2281021,г Москва проезд Нижнелихоборский 3-й д.4,Москва,проезд Нижнелихоборский 3-й д.4,проезд,Нижнелихоборский 3-й ,д.4,7645810,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва проезд Нижнелихоборский 3-й д.4А,Москва,проезд Нижнелихоборский 3-й д.4А,проезд,Нижнелихоборский 3-й ,д.4А,7645807,муниципальный округ Тимирязевский,1963 +2281021,г Москва проезд Нижнелихоборский 3-й д.6,Москва,проезд Нижнелихоборский 3-й д.6,проезд,Нижнелихоборский 3-й ,д.6,7645813,муниципальный округ Тимирязевский,1971 +2281021,г Москва проезд Нижнелихоборский 3-й д.8,Москва,проезд Нижнелихоборский 3-й д.8,проезд,Нижнелихоборский 3-й ,д.8,7645818,муниципальный округ Тимирязевский,1962 +2281021,г Москва проезд Нижнелихоборский 3-й д.8А,Москва,проезд Нижнелихоборский 3-й д.8А,проезд,Нижнелихоборский 3-й ,д.8А,7645816,муниципальный округ Тимирязевский,1963 +2281021,г Москва проезд Соломенной Сторожки д.10,Москва,проезд Соломенной Сторожки д.10,проезд,Соломенной Сторожки ,д.10,7645854,муниципальный округ Тимирязевский,1957 +2281021,г Москва проезд Соломенной Сторожки д.10А,Москва,проезд Соломенной Сторожки д.10А,проезд,Соломенной Сторожки ,д.10А,7645851,муниципальный округ Тимирязевский,1967 +2281021,г Москва проезд Соломенной Сторожки д.12 а,Москва,проезд Соломенной Сторожки д.12 а,проезд,Соломенной Сторожки ,д.12 а,7880193,муниципальный округ Тимирязевский,1966 +2281021,г Москва проезд Соломенной Сторожки д.3,Москва,проезд Соломенной Сторожки д.3,проезд,Соломенной Сторожки ,д.3,7645841,муниципальный округ Тимирязевский,1963 +2281021,г Москва проезд Соломенной Сторожки д.3А,Москва,проезд Соломенной Сторожки д.3А,проезд,Соломенной Сторожки ,д.3А,7645839,муниципальный округ Тимирязевский,н.д. +2281021,г Москва проезд Соломенной Сторожки д.5,Москва,проезд Соломенной Сторожки д.5,проезд,Соломенной Сторожки ,д.5,7645847,муниципальный округ Тимирязевский,1964 +2281021,г Москва проезд Соломенной Сторожки д.5А,Москва,проезд Соломенной Сторожки д.5А,проезд,Соломенной Сторожки ,д.5А,7645843,муниципальный округ Тимирязевский,1975 +2281021,г Москва проезд Соломенной Сторожки д.6,Москва,проезд Соломенной Сторожки д.6,проезд,Соломенной Сторожки ,д.6,7880181,муниципальный округ Тимирязевский,1959 +2281021,г Москва проезд Соломенной Сторожки д.8,Москва,проезд Соломенной Сторожки д.8,проезд,Соломенной Сторожки ,д.8,7645848,муниципальный округ Тимирязевский,1958 +2281021,г Москва туп Чуксин д.2,Москва,туп Чуксин д.2,туп,Чуксин ,д.2,7645905,муниципальный округ Тимирязевский,1958 +2281021,г Москва туп Чуксин д.3,Москва,туп Чуксин д.3,туп,Чуксин ,д.3,7645906,муниципальный округ Тимирязевский,1958 +2281021,г Москва туп Чуксин д.4,Москва,туп Чуксин д.4,туп,Чуксин ,д.4,7645908,муниципальный округ Тимирязевский,1958 +2281021,г Москва туп Чуксин д.5,Москва,туп Чуксин д.5,туп,Чуксин ,д.5,7645910,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва туп Чуксин д.7,Москва,туп Чуксин д.7,туп,Чуксин ,д.7,7645920,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва ул Астрадамская д.1 кор.1,Москва,ул Астрадамская д.1 кор.1,ул,Астрадамская ,д.1 кор.1,7584378,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва ул Астрадамская д.1 кор.2,Москва,ул Астрадамская д.1 кор.2,ул,Астрадамская ,д.1 кор.2,7584383,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ул Астрадамская д.1 кор.3,Москва,ул Астрадамская д.1 кор.3,ул,Астрадамская ,д.1 кор.3,7584385,муниципальный округ Тимирязевский,1959 +2281021,г Москва ул Астрадамская д.11 кор.1,Москва,ул Астрадамская д.11 кор.1,ул,Астрадамская ,д.11 кор.1,7877932,муниципальный округ Тимирязевский,1958 +2281021,г Москва ул Астрадамская д.11 кор.2,Москва,ул Астрадамская д.11 кор.2,ул,Астрадамская ,д.11 кор.2,7584442,муниципальный округ Тимирязевский,1959 +2281021,г Москва ул Астрадамская д.11 кор.3,Москва,ул Астрадамская д.11 кор.3,ул,Астрадамская ,д.11 кор.3,7877931,муниципальный округ Тимирязевский,1959 +2281021,г Москва ул Астрадамская д.11 кор.4,Москва,ул Астрадамская д.11 кор.4,ул,Астрадамская ,д.11 кор.4,7584444,муниципальный округ Тимирязевский,1957 +2281021,г Москва ул Астрадамская д.13,Москва,ул Астрадамская д.13,ул,Астрадамская ,д.13,7584446,муниципальный округ Тимирязевский,1958 +2281021,г Москва ул Астрадамская д.15,Москва,ул Астрадамская д.15,ул,Астрадамская ,д.15,7584456,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ул Астрадамская д.15А,Москва,ул Астрадамская д.15А,ул,Астрадамская ,д.15А,7584451,муниципальный округ Тимирязевский,1962 +2281021,г Москва ул Астрадамская д.15Б,Москва,ул Астрадамская д.15Б,ул,Астрадамская ,д.15Б,7584454,муниципальный округ Тимирязевский,1963 +2281021,г Москва ул Астрадамская д.3,Москва,ул Астрадамская д.3,ул,Астрадамская ,д.3,7584391,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ул Астрадамская д.4,Москва,ул Астрадамская д.4,ул,Астрадамская ,д.4,7877928,муниципальный округ Тимирязевский,1968 +2281021,г Москва ул Астрадамская д.5,Москва,ул Астрадамская д.5,ул,Астрадамская ,д.5,7584407,муниципальный округ Тимирязевский,1967 +2281021,г Москва ул Астрадамская д.5А,Москва,ул Астрадамская д.5А,ул,Астрадамская ,д.5А,7584399,муниципальный округ Тимирязевский,1965 +2281021,г Москва ул Астрадамская д.6,Москва,ул Астрадамская д.6,ул,Астрадамская ,д.6,7584409,муниципальный округ Тимирязевский,1968 +2281021,г Москва ул Астрадамская д.6 кор.1,Москва,ул Астрадамская д.6 кор.1,ул,Астрадамская ,д.6 кор.1,7880973,муниципальный округ Тимирязевский,1982 +2281021,г Москва ул Астрадамская д.7А,Москва,ул Астрадамская д.7А,ул,Астрадамская ,д.7А,7584416,муниципальный округ Тимирязевский,1963 +2281021,г Москва ул Астрадамская д.7Б,Москва,ул Астрадамская д.7Б,ул,Астрадамская ,д.7Б,7584420,муниципальный округ Тимирязевский,1964 +2281021,г Москва ул Астрадамская д.9 б,Москва,ул Астрадамская д.9 б,ул,Астрадамская ,д.9 б,7877935,муниципальный округ Тимирязевский,1963 +2281021,г Москва ул Астрадамская д.9 кор.1,Москва,ул Астрадамская д.9 кор.1,ул,Астрадамская ,д.9 кор.1,7584436,муниципальный округ Тимирязевский,1966 +2281021,г Москва ул Астрадамская д.9 кор.2,Москва,ул Астрадамская д.9 кор.2,ул,Астрадамская ,д.9 кор.2,7584438,муниципальный округ Тимирязевский,1966 +2281021,г Москва ул Всеволода Вишневского д.10,Москва,ул Всеволода Вишневского д.10,ул,Всеволода Вишневского ,д.10,7584485,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва ул Всеволода Вишневского д.11,Москва,ул Всеволода Вишневского д.11,ул,Всеволода Вишневского ,д.11,7584482,муниципальный округ Тимирязевский,1962 +2281021,г Москва ул Всеволода Вишневского д.8,Москва,ул Всеволода Вишневского д.8,ул,Всеволода Вишневского ,д.8,7584484,муниципальный округ Тимирязевский,1963 +2281021,г Москва ул Всеволода Вишневского д.9,Москва,ул Всеволода Вишневского д.9,ул,Всеволода Вишневского ,д.9,7877926,муниципальный округ Тимирязевский,1964 +2281021,г Москва ул Всеволода Вишневского д.9 кор.1,Москва,ул Всеволода Вишневского д.9 кор.1,ул,Всеволода Вишневского ,д.9 кор.1,7584474,муниципальный округ Тимирязевский,1963 +2281021,г Москва ул Всеволода Вишневского д.9 кор.2,Москва,ул Всеволода Вишневского д.9 кор.2,ул,Всеволода Вишневского ,д.9 кор.2,7584478,муниципальный округ Тимирязевский,1962 +2281021,г Москва ул Вучетича д.11 кор.1,Москва,ул Вучетича д.11 кор.1,ул,Вучетича ,д.11 кор.1,7584525,муниципальный округ Тимирязевский,1958 +2281021,г Москва ул Вучетича д.11 кор.2,Москва,ул Вучетича д.11 кор.2,ул,Вучетича ,д.11 кор.2,7584529,муниципальный округ Тимирязевский,1958 +2281021,г Москва ул Вучетича д.13,Москва,ул Вучетича д.13,ул,Вучетича ,д.13,7584532,муниципальный округ Тимирязевский,1966 +2281021,г Москва ул Вучетича д.15 кор.1,Москва,ул Вучетича д.15 кор.1,ул,Вучетича ,д.15 кор.1,7877939,муниципальный округ Тимирязевский,1957 +2281021,г Москва ул Вучетича д.16,Москва,ул Вучетича д.16,ул,Вучетича ,д.16,7584547,муниципальный округ Тимирязевский,1966 +2281021,г Москва ул Вучетича д.16 кор.1,Москва,ул Вучетича д.16 кор.1,ул,Вучетича ,д.16 кор.1,7877942,муниципальный округ Тимирязевский,1981 +2281021,г Москва ул Вучетича д.17 кор.1,Москва,ул Вучетича д.17 кор.1,ул,Вучетича ,д.17 кор.1,7585060,муниципальный округ Тимирязевский,1957 +2281021,г Москва ул Вучетича д.18 кор.1,Москва,ул Вучетича д.18 кор.1,ул,Вучетича ,д.18 кор.1,7585334,муниципальный округ Тимирязевский,н.д. +2281021,г Москва ул Вучетича д.19,Москва,ул Вучетича д.19,ул,Вучетича ,д.19,7880984,муниципальный округ Тимирязевский,1967 +2281021,г Москва ул Вучетича д.22,Москва,ул Вучетича д.22,ул,Вучетича ,д.22,7585347,муниципальный округ Тимирязевский,1968 +2281021,г Москва ул Вучетича д.24,Москва,ул Вучетича д.24,ул,Вучетича ,д.24,7585352,муниципальный округ Тимирязевский,1959 +2281021,г Москва ул Вучетича д.26,Москва,ул Вучетича д.26,ул,Вучетича ,д.26,7585356,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва ул Вучетича д.28 кор.1,Москва,ул Вучетича д.28 кор.1,ул,Вучетича ,д.28 кор.1,7585367,муниципальный округ Тимирязевский,н.д. +2281021,г Москва ул Вучетича д.28 кор.2,Москва,ул Вучетича д.28 кор.2,ул,Вучетича ,д.28 кор.2,7585373,муниципальный округ Тимирязевский,1959 +2281021,г Москва ул Вучетича д.28 кор.3,Москва,ул Вучетича д.28 кор.3,ул,Вучетича ,д.28 кор.3,7585383,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва ул Вучетича д.28 кор.4,Москва,ул Вучетича д.28 кор.4,ул,Вучетича ,д.28 кор.4,7585386,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва ул Вучетича д.28 кор.5,Москва,ул Вучетича д.28 кор.5,ул,Вучетича ,д.28 кор.5,7585396,муниципальный округ Тимирязевский,1967 +2281021,г Москва ул Вучетича д.4,Москва,ул Вучетича д.4,ул,Вучетича ,д.4,7584501,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва ул Вучетича д.5,Москва,ул Вучетича д.5,ул,Вучетича ,д.5,7584504,муниципальный округ Тимирязевский,1970 +2281021,г Москва ул Вучетича д.7,Москва,ул Вучетича д.7,ул,Вучетича ,д.7,7584511,муниципальный округ Тимирязевский,1959 +2281021,г Москва ул Вучетича д.8,Москва,ул Вучетича д.8,ул,Вучетича ,д.8,7877938,муниципальный округ Тимирязевский,1966 +2281021,г Москва ул Вучетича д.9 кор.1,Москва,ул Вучетича д.9 кор.1,ул,Вучетича ,д.9 кор.1,7584517,муниципальный округ Тимирязевский,1959 +2281021,г Москва ул Вучетича д.9 кор.2,Москва,ул Вучетича д.9 кор.2,ул,Вучетича ,д.9 кор.2,7584521,муниципальный округ Тимирязевский,1959 +2281021,г Москва ул Дубки д.1,Москва,ул Дубки д.1,ул,Дубки ,д.1,7645318,муниципальный округ Тимирязевский,1965 +2281021,г Москва ул Дубки д.11,Москва,ул Дубки д.11,ул,Дубки ,д.11,7880083,муниципальный округ Тимирязевский,1965 +2281021,г Москва ул Дубки д.13,Москва,ул Дубки д.13,ул,Дубки ,д.13,7880107,муниципальный округ Тимирязевский,1966 +2281021,г Москва ул Дубки д.2А,Москва,ул Дубки д.2А,ул,Дубки ,д.2А,7645325,муниципальный округ Тимирязевский,1973 +2281021,г Москва ул Дубки д.3,Москва,ул Дубки д.3,ул,Дубки ,д.3,7645321,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва ул Дубки д.4,Москва,ул Дубки д.4,ул,Дубки ,д.4,7645330,муниципальный округ Тимирязевский,1971 +2281021,г Москва ул Дубки д.4А,Москва,ул Дубки д.4А,ул,Дубки ,д.4А,7645329,муниципальный округ Тимирязевский,1972 +2281021,г Москва ул Дубки д.7,Москва,ул Дубки д.7,ул,Дубки ,д.7,7645332,муниципальный округ Тимирязевский,1967 +2281021,г Москва ул Ивановская д.14 кор.1,Москва,ул Ивановская д.14 кор.1,ул,Ивановская ,д.14 кор.1,7645376,муниципальный округ Тимирязевский,1963 +2281021,г Москва ул Ивановская д.14 кор.2,Москва,ул Ивановская д.14 кор.2,ул,Ивановская ,д.14 кор.2,7645377,муниципальный округ Тимирязевский,1963 +2281021,г Москва ул Ивановская д.16,Москва,ул Ивановская д.16,ул,Ивановская ,д.16,7645381,муниципальный округ Тимирязевский,1967 +2281021,г Москва ул Ивановская д.18,Москва,ул Ивановская д.18,ул,Ивановская ,д.18,7645628,муниципальный округ Тимирязевский,1959 +2281021,г Москва ул Ивановская д.20,Москва,ул Ивановская д.20,ул,Ивановская ,д.20,7645630,муниципальный округ Тимирязевский,1967 +2281021,г Москва ул Ивановская д.22,Москва,ул Ивановская д.22,ул,Ивановская ,д.22,7645631,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ул Ивановская д.26,Москва,ул Ивановская д.26,ул,Ивановская ,д.26,7645635,муниципальный округ Тимирязевский,1967 +2281021,г Москва ул Ивановская д.32,Москва,ул Ивановская д.32,ул,Ивановская ,д.32,7645644,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва ул Ивановская д.34,Москва,ул Ивановская д.34,ул,Ивановская ,д.34,7880840,муниципальный округ Тимирязевский,1982 +2281021,г Москва ул Ивановская д.36,Москва,ул Ивановская д.36,ул,Ивановская ,д.36,7645647,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва ул Костякова д.10,Москва,ул Костякова д.10,ул,Костякова ,д.10,7645665,муниципальный округ Тимирязевский,1939 +2281021,г Москва ул Костякова д.11,Москва,ул Костякова д.11,ул,Костякова ,д.11,7645674,муниципальный округ Тимирязевский,1962 +2281021,г Москва ул Костякова д.11 кор.1,Москва,ул Костякова д.11 кор.1,ул,Костякова ,д.11 кор.1,7645670,муниципальный округ Тимирязевский,1970 +2281021,г Москва ул Костякова д.13,Москва,ул Костякова д.13,ул,Костякова ,д.13,7645679,муниципальный округ Тимирязевский,1962 +2281021,г Москва ул Костякова д.15,Москва,ул Костякова д.15,ул,Костякова ,д.15,7645680,муниципальный округ Тимирязевский,1965 +2281021,г Москва ул Костякова д.17 кор.1,Москва,ул Костякова д.17 кор.1,ул,Костякова ,д.17 кор.1,7645682,муниципальный округ Тимирязевский,1965 +2281021,г Москва ул Костякова д.17 кор.2,Москва,ул Костякова д.17 кор.2,ул,Костякова ,д.17 кор.2,7645685,муниципальный округ Тимирязевский,1965 +2281021,г Москва ул Костякова д.2/6,Москва,ул Костякова д.2/6,ул,Костякова ,д.2/6,7645648,муниципальный округ Тимирязевский,1966 +2281021,г Москва ул Костякова д.5,Москва,ул Костякова д.5,ул,Костякова ,д.5,7645653,муниципальный округ Тимирязевский,1959 +2281021,г Москва ул Костякова д.6 кор.5,Москва,ул Костякова д.6 кор.5,ул,Костякова ,д.6 кор.5,7880959,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ул Костякова д.7/7,Москва,ул Костякова д.7/7,ул,Костякова ,д.7/7,7645654,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва ул Костякова д.8,Москва,ул Костякова д.8,ул,Костякова ,д.8,7645661,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ул Костякова д.9,Москва,ул Костякова д.9,ул,Костякова ,д.9,7645662,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва ул Линии Октябрьской Железной Дороги д.10,Москва,ул Линии Октябрьской Железной Дороги д.10,ул,Линии Октябрьской Железной Дороги ,д.10,7645726,муниципальный округ Тимирязевский,н.д. +2281021,г Москва ул Линии Октябрьской Железной Дороги д.10,Москва,ул Линии Октябрьской Железной Дороги д.10,ул,Линии Октябрьской Железной Дороги ,д.10,7645727,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва ул Линии Октябрьской Железной Дороги д.10А,Москва,ул Линии Октябрьской Железной Дороги д.10А,ул,Линии Октябрьской Железной Дороги ,д.10А,7645725,муниципальный округ Тимирязевский,1965 +2281021,г Москва ул Линии Октябрьской Железной Дороги д.12,Москва,ул Линии Октябрьской Железной Дороги д.12,ул,Линии Октябрьской Железной Дороги ,д.12,7645733,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва ул Линии Октябрьской Железной Дороги д.4,Москва,ул Линии Октябрьской Железной Дороги д.4,ул,Линии Октябрьской Железной Дороги ,д.4,7781052,муниципальный округ Тимирязевский,1963 +2281021,г Москва ул Линии Октябрьской Железной Дороги д.4А,Москва,ул Линии Октябрьской Железной Дороги д.4А,ул,Линии Октябрьской Железной Дороги ,д.4А,7645714,муниципальный округ Тимирязевский,1963 +2281021,г Москва ул Линии Октябрьской Железной Дороги д.6,Москва,ул Линии Октябрьской Железной Дороги д.6,ул,Линии Октябрьской Железной Дороги ,д.6,7645720,муниципальный округ Тимирязевский,1964 +2281021,г Москва ул Линии Октябрьской Железной Дороги д.6А,Москва,ул Линии Октябрьской Железной Дороги д.6А,ул,Линии Октябрьской Железной Дороги ,д.6А,7645719,муниципальный округ Тимирязевский,1966 +2281021,г Москва ул Немчинова д.1/25,Москва,ул Немчинова д.1/25,ул,Немчинова ,д.1/25,7645774,муниципальный округ Тимирязевский,1993 +2281021,г Москва ул Немчинова д.10,Москва,ул Немчинова д.10,ул,Немчинова ,д.10,7880868,муниципальный округ Тимирязевский,1971 +2281021,г Москва ул Немчинова д.12,Москва,ул Немчинова д.12,ул,Немчинова ,д.12,7645782,муниципальный округ Тимирязевский,1936 +2281021,г Москва ул Немчинова д.2,Москва,ул Немчинова д.2,ул,Немчинова ,д.2,7645779,муниципальный округ Тимирязевский,1964 +2281021,г Москва ул Немчинова д.4,Москва,ул Немчинова д.4,ул,Немчинова ,д.4,7880858,муниципальный округ Тимирязевский,1967 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.10 кор.12,Москва,ул Тимирязевская д.10 кор.12,ул,Тимирязевская ,д.10 кор.12,7880229,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.11,Москва,ул Тимирязевская д.11,ул,Тимирязевская ,д.11,7645871,муниципальный округ Тимирязевский,1989 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.11 кор.1,Москва,ул Тимирязевская д.11 кор.1,ул,Тимирязевская ,д.11 кор.1,7645869,муниципальный округ Тимирязевский,1989 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.12,Москва,ул Тимирязевская д.12,ул,Тимирязевская ,д.12,7645872,муниципальный округ Тимирязевский,1966 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.13,Москва,ул Тимирязевская д.13,ул,Тимирязевская ,д.13,7880246,муниципальный округ Тимирязевский,1967 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.14,Москва,ул Тимирязевская д.14,ул,Тимирязевская ,д.14,7880255,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.15,Москва,ул Тимирязевская д.15,ул,Тимирязевская ,д.15,7645873,муниципальный округ Тимирязевский,1967 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.16,Москва,ул Тимирязевская д.16,ул,Тимирязевская ,д.16,7645875,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.17 А,Москва,ул Тимирязевская д.17 А,ул,Тимирязевская ,д.17 А,7880806,муниципальный округ Тимирязевский,1966 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.17 кор.1,Москва,ул Тимирязевская д.17 кор.1,ул,Тимирязевская ,д.17 кор.1,7645876,муниципальный округ Тимирязевский,1988 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.18 кор.1,Москва,ул Тимирязевская д.18 кор.1,ул,Тимирязевская ,д.18 кор.1,7645878,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.18 кор.2,Москва,ул Тимирязевская д.18 кор.2,ул,Тимирязевская ,д.18 кор.2,7645879,муниципальный округ Тимирязевский,1963 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.19,Москва,ул Тимирязевская д.19,ул,Тимирязевская ,д.19,7880811,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.20 кор.1,Москва,ул Тимирязевская д.20 кор.1,ул,Тимирязевская ,д.20 кор.1,7645882,муниципальный округ Тимирязевский,1962 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.20 кор.2,Москва,ул Тимирязевская д.20 кор.2,ул,Тимирязевская ,д.20 кор.2,7645884,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.25,Москва,ул Тимирязевская д.25,ул,Тимирязевская ,д.25,7880264,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.25 кор.2,Москва,ул Тимирязевская д.25 кор.2,ул,Тимирязевская ,д.25 кор.2,7645885,муниципальный округ Тимирязевский,1974 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.30 кор.1,Москва,ул Тимирязевская д.30 кор.1,ул,Тимирязевская ,д.30 кор.1,7645886,муниципальный округ Тимирязевский,1965 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.30 кор.2,Москва,ул Тимирязевская д.30 кор.2,ул,Тимирязевская ,д.30 кор.2,7645891,муниципальный округ Тимирязевский,1964 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.32 кор.1,Москва,ул Тимирязевская д.32 кор.1,ул,Тимирязевская ,д.32 кор.1,7645892,муниципальный округ Тимирязевский,1965 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.32 кор.2,Москва,ул Тимирязевская д.32 кор.2,ул,Тимирязевская ,д.32 кор.2,7645893,муниципальный округ Тимирязевский,1964 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.34 кор.1,Москва,ул Тимирязевская д.34 кор.1,ул,Тимирязевская ,д.34 кор.1,7645894,муниципальный округ Тимирязевский,1965 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.34 кор.2,Москва,ул Тимирязевская д.34 кор.2,ул,Тимирязевская ,д.34 кор.2,7645898,муниципальный округ Тимирязевский,1964 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.38/25,Москва,ул Тимирязевская д.38/25,ул,Тимирязевская ,д.38/25,7645901,муниципальный округ Тимирязевский,1965 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.4/12,Москва,ул Тимирязевская д.4/12,ул,Тимирязевская ,д.4/12,7645862,муниципальный округ Тимирязевский,1958 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.6,Москва,ул Тимирязевская д.6,ул,Тимирязевская ,д.6,7645863,муниципальный округ Тимирязевский,1963 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.7,Москва,ул Тимирязевская д.7,ул,Тимирязевская ,д.7,7631362,муниципальный округ Тимирязевский,н.д. +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.8,Москва,ул Тимирязевская д.8,ул,Тимирязевская ,д.8,7645867,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ул Тимирязевская д.9,Москва,ул Тимирязевская д.9,ул,Тимирязевская ,д.9,7645868,муниципальный округ Тимирязевский,1969 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.1 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.1 кор.1,ш,Дмитровское ,д.1 кор.1,7631339,муниципальный округ Тимирязевский,н.д. +2281021,г Москва ш Дмитровское д.13 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.13 кор.2,ш,Дмитровское ,д.13 кор.2,7585432,муниципальный округ Тимирязевский,1963 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.13 кор.3,Москва,ш Дмитровское д.13 кор.3,ш,Дмитровское ,д.13 кор.3,7585441,муниципальный округ Тимирязевский,1963 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.13 кор.4,Москва,ш Дмитровское д.13 кор.4,ш,Дмитровское ,д.13 кор.4,7585447,муниципальный округ Тимирязевский,1963 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.13 кор.5,Москва,ш Дмитровское д.13 кор.5,ш,Дмитровское ,д.13 кор.5,7585451,муниципальный округ Тимирязевский,1962 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.15 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.15 кор.1,ш,Дмитровское ,д.15 кор.1,7585460,муниципальный округ Тимирязевский,1962 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.15 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.15 кор.2,ш,Дмитровское ,д.15 кор.2,7585462,муниципальный округ Тимирязевский,1963 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.17 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.17 кор.1,ш,Дмитровское ,д.17 кор.1,7585467,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.17 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.17 кор.2,ш,Дмитровское ,д.17 кор.2,7585473,муниципальный округ Тимирязевский,1962 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.19 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.19 кор.1,ш,Дмитровское ,д.19 кор.1,7585480,муниципальный округ Тимирязевский,1959 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.19 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.19 кор.2,ш,Дмитровское ,д.19 кор.2,7585485,муниципальный округ Тимирязевский,1962 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.21 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.21 кор.1,ш,Дмитровское ,д.21 кор.1,7585490,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.21 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.21 кор.2,ш,Дмитровское ,д.21 кор.2,7585498,муниципальный округ Тимирязевский,1962 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.23 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.23 кор.1,ш,Дмитровское ,д.23 кор.1,7585500,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.25,Москва,ш Дмитровское д.25,ш,Дмитровское ,д.25,7585505,муниципальный округ Тимирязевский,1957 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.27 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.27 кор.2,ш,Дмитровское ,д.27 кор.2,7585511,муниципальный округ Тимирязевский,1970 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.27 кор.3,Москва,ш Дмитровское д.27 кор.3,ш,Дмитровское ,д.27 кор.3,7585515,муниципальный округ Тимирязевский,1971 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.27 кор.4,Москва,ш Дмитровское д.27 кор.4,ш,Дмитровское ,д.27 кор.4,7585516,муниципальный округ Тимирязевский,1994 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.28,Москва,ш Дмитровское д.28,ш,Дмитровское ,д.28,7588315,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.29 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.29 кор.1,ш,Дмитровское ,д.29 кор.1,7880620,муниципальный округ Тимирязевский,1970 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.3 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.3 кор.1,ш,Дмитровское ,д.3 кор.1,7631347,муниципальный округ Тимирязевский,н.д. +2281021,г Москва ш Дмитровское д.3 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.3 кор.2,ш,Дмитровское ,д.3 кор.2,7585424,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.30 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.30 кор.1,ш,Дмитровское ,д.30 кор.1,7588462,муниципальный округ Тимирязевский,1962 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.31,Москва,ш Дмитровское д.31,ш,Дмитровское ,д.31,7880632,муниципальный округ Тимирязевский,1970 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.32 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.32 кор.1,ш,Дмитровское ,д.32 кор.1,7588468,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.32 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.32 кор.2,ш,Дмитровское ,д.32 кор.2,7588473,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.32 кор.3,Москва,ш Дмитровское д.32 кор.3,ш,Дмитровское ,д.32 кор.3,7588475,муниципальный округ Тимирязевский,1958 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.33 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.33 кор.1,ш,Дмитровское ,д.33 кор.1,7588478,муниципальный округ Тимирязевский,1971 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.33 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.33 кор.2,ш,Дмитровское ,д.33 кор.2,7588482,муниципальный округ Тимирязевский,1974 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.33 кор.4,Москва,ш Дмитровское д.33 кор.4,ш,Дмитровское ,д.33 кор.4,7588490,муниципальный округ Тимирязевский,1990 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.33 кор.5,Москва,ш Дмитровское д.33 кор.5,ш,Дмитровское ,д.33 кор.5,7588492,муниципальный округ Тимирязевский,1992 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.33 кор.6,Москва,ш Дмитровское д.33 кор.6,ш,Дмитровское ,д.33 кор.6,7880647,муниципальный округ Тимирязевский,1994 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.33 кор.7,Москва,ш Дмитровское д.33 кор.7,ш,Дмитровское ,д.33 кор.7,7880661,муниципальный округ Тимирязевский,1994 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.34 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.34 кор.1,ш,Дмитровское ,д.34 кор.1,7588496,муниципальный округ Тимирязевский,1968 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.35 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.35 кор.1,ш,Дмитровское ,д.35 кор.1,7588512,муниципальный округ Тимирязевский,1971 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.36 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.36 кор.1,ш,Дмитровское ,д.36 кор.1,7588525,муниципальный округ Тимирязевский,1957 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.36 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.36 кор.2,ш,Дмитровское ,д.36 кор.2,7588529,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.37 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.37 кор.1,ш,Дмитровское ,д.37 кор.1,7880667,муниципальный округ Тимирязевский,1970 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.38 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.38 кор.1,ш,Дмитровское ,д.38 кор.1,7588534,муниципальный округ Тимирязевский,1957 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.39 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.39 кор.1,ш,Дмитровское ,д.39 кор.1,7588536,муниципальный округ Тимирязевский,1969 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.39 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.39 кор.2,ш,Дмитровское ,д.39 кор.2,7880676,муниципальный округ Тимирязевский,1970 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.40 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.40 кор.1,ш,Дмитровское ,д.40 кор.1,7645105,муниципальный округ Тимирязевский,1958 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.41 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.41 кор.1,ш,Дмитровское ,д.41 кор.1,7645134,муниципальный округ Тимирязевский,1969 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.41 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.41 кор.2,ш,Дмитровское ,д.41 кор.2,7645172,муниципальный округ Тимирязевский,1974 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.42,Москва,ш Дмитровское д.42,ш,Дмитровское ,д.42,7645181,муниципальный округ Тимирязевский,1960 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.43 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.43 кор.1,ш,Дмитровское ,д.43 кор.1,7645188,муниципальный округ Тимирязевский,1970 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.44 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.44 кор.1,ш,Дмитровское ,д.44 кор.1,7645199,муниципальный округ Тимирязевский,1957 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.44 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.44 кор.2,ш,Дмитровское ,д.44 кор.2,7645212,муниципальный округ Тимирязевский,1972 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.44 кор.3,Москва,ш Дмитровское д.44 кор.3,ш,Дмитровское ,д.44 кор.3,7645225,муниципальный округ Тимирязевский,1957 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.45 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.45 кор.1,ш,Дмитровское ,д.45 кор.1,7645232,муниципальный округ Тимирязевский,1970 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.45 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.45 кор.2,ш,Дмитровское ,д.45 кор.2,7880692,муниципальный округ Тимирязевский,1974 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.45 кор.3,Москва,ш Дмитровское д.45 кор.3,ш,Дмитровское ,д.45 кор.3,7880700,муниципальный округ Тимирязевский,1974 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.46 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.46 кор.1,ш,Дмитровское ,д.46 кор.1,7645235,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.48 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.48 кор.1,ш,Дмитровское ,д.48 кор.1,7645238,муниципальный округ Тимирязевский,1959 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.48 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.48 кор.2,ш,Дмитровское ,д.48 кор.2,7645269,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.5 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.5 кор.1,ш,Дмитровское ,д.5 кор.1,7631354,муниципальный округ Тимирязевский,н.д. +2281021,г Москва ш Дмитровское д.50 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.50 кор.1,ш,Дмитровское ,д.50 кор.1,7645270,муниципальный округ Тимирязевский,1963 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.51 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.51 кор.1,ш,Дмитровское ,д.51 кор.1,7769807,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.51 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.51 кор.2,ш,Дмитровское ,д.51 кор.2,7645277,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.52 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.52 кор.1,ш,Дмитровское ,д.52 кор.1,7781040,муниципальный округ Тимирязевский,1959 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.52 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.52 кор.2,ш,Дмитровское ,д.52 кор.2,7645282,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.54 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.54 кор.2,ш,Дмитровское ,д.54 кор.2,7781042,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.55 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.55 кор.1,ш,Дмитровское ,д.55 кор.1,7645294,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.55 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.55 кор.2,ш,Дмитровское ,д.55 кор.2,7645296,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.57 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.57 кор.1,ш,Дмитровское ,д.57 кор.1,7645299,муниципальный округ Тимирязевский,1959 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.57 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.57 кор.2,ш,Дмитровское ,д.57 кор.2,7781046,муниципальный округ Тимирязевский,1969 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.59 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.59 кор.1,ш,Дмитровское ,д.59 кор.1,7645300,муниципальный округ Тимирязевский,1956 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.61 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.61 кор.1,ш,Дмитровское ,д.61 кор.1,7645303,муниципальный округ Тимирязевский,1963 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.63 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.63 кор.1,ш,Дмитровское ,д.63 кор.1,7645306,муниципальный округ Тимирязевский,1966 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.63 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.63 кор.2,ш,Дмитровское ,д.63 кор.2,7781045,муниципальный округ Тимирязевский,1976 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.65 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.65 кор.1,ш,Дмитровское ,д.65 кор.1,7645307,муниципальный округ Тимирязевский,1966 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.65 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.65 кор.2,ш,Дмитровское ,д.65 кор.2,7645312,муниципальный округ Тимирязевский,1961 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.7 кор.1,Москва,ш Дмитровское д.7 кор.1,ш,Дмитровское ,д.7 кор.1,7585425,муниципальный округ Тимирязевский,1938 +2281021,г Москва ш Дмитровское д.7 кор.2,Москва,ш Дмитровское д.7 кор.2,ш,Дмитровское ,д.7 кор.2,7585428,муниципальный округ Тимирязевский,1941 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.10 кор.1,Москва,ул Дыбенко д.10 кор.1,ул,Дыбенко ,д.10 кор.1,7926608,муниципальный округ Ховрино,2003 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.12,Москва,ул Дыбенко д.12,ул,Дыбенко ,д.12,8132260,муниципальный округ Ховрино,1965 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.14 кор.1,Москва,ул Дыбенко д.14 кор.1,ул,Дыбенко ,д.14 кор.1,7827226,муниципальный округ Ховрино,2004 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.14 кор.2,Москва,ул Дыбенко д.14 кор.2,ул,Дыбенко ,д.14 кор.2,7827262,муниципальный округ Ховрино,2005 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.14 кор.3,Москва,ул Дыбенко д.14 кор.3,ул,Дыбенко ,д.14 кор.3,7926626,муниципальный округ Ховрино,1965 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.16 кор.1,Москва,ул Дыбенко д.16 кор.1,ул,Дыбенко ,д.16 кор.1,7827280,муниципальный округ Ховрино,2005 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.18 кор.1,Москва,ул Дыбенко д.18 кор.1,ул,Дыбенко ,д.18 кор.1,7926646,муниципальный округ Ховрино,2005 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.2,Москва,ул Дыбенко д.2,ул,Дыбенко ,д.2,8132243,муниципальный округ Ховрино,2002 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.2 кор.1,Москва,ул Дыбенко д.2 кор.1,ул,Дыбенко ,д.2 кор.1,7926394,муниципальный округ Ховрино,2002 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.20,Москва,ул Дыбенко д.20,ул,Дыбенко ,д.20,8132265,муниципальный округ Ховрино,1965 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.22 кор.1,Москва,ул Дыбенко д.22 кор.1,ул,Дыбенко ,д.22 кор.1,8132271,муниципальный округ Ховрино,2004 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.22 кор.2,Москва,ул Дыбенко д.22 кор.2,ул,Дыбенко ,д.22 кор.2,8132286,муниципальный округ Ховрино,2005 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.22 кор.3,Москва,ул Дыбенко д.22 кор.3,ул,Дыбенко ,д.22 кор.3,8132275,муниципальный округ Ховрино,2004 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.26 кор.1,Москва,ул Дыбенко д.26 кор.1,ул,Дыбенко ,д.26 кор.1,8132292,муниципальный округ Ховрино,2006 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.26 кор.3,Москва,ул Дыбенко д.26 кор.3,ул,Дыбенко ,д.26 кор.3,8132279,муниципальный округ Ховрино,2004 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.28,Москва,ул Дыбенко д.28,ул,Дыбенко ,д.28,7926693,муниципальный округ Ховрино,1965 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.30 кор.1,Москва,ул Дыбенко д.30 кор.1,ул,Дыбенко ,д.30 кор.1,7926706,муниципальный округ Ховрино,1965 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.30 кор.2,Москва,ул Дыбенко д.30 кор.2,ул,Дыбенко ,д.30 кор.2,8132295,муниципальный округ Ховрино,2006 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.32 кор.1,Москва,ул Дыбенко д.32 кор.1,ул,Дыбенко ,д.32 кор.1,8132302,муниципальный округ Ховрино,2006 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.34,Москва,ул Дыбенко д.34,ул,Дыбенко ,д.34,8132333,муниципальный округ Ховрино,1965 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.36 кор.1,Москва,ул Дыбенко д.36 кор.1,ул,Дыбенко ,д.36 кор.1,8132308,муниципальный округ Ховрино,2007 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.36 кор.3,Москва,ул Дыбенко д.36 кор.3,ул,Дыбенко ,д.36 кор.3,8132314,муниципальный округ Ховрино,2006 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.36 кор.4,Москва,ул Дыбенко д.36 кор.4,ул,Дыбенко ,д.36 кор.4,8132322,муниципальный округ Ховрино,2006 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.38 кор.1,Москва,ул Дыбенко д.38 кор.1,ул,Дыбенко ,д.38 кор.1,7827289,муниципальный округ Ховрино,2010 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.4,Москва,ул Дыбенко д.4,ул,Дыбенко ,д.4,8132249,муниципальный округ Ховрино,1965 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.42,Москва,ул Дыбенко д.42,ул,Дыбенко ,д.42,7926785,муниципальный округ Ховрино,1966 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.44,Москва,ул Дыбенко д.44,ул,Дыбенко ,д.44,7926767,муниципальный округ Ховрино,1975 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.6 кор.1,Москва,ул Дыбенко д.6 кор.1,ул,Дыбенко ,д.6 кор.1,7926536,муниципальный округ Ховрино,2003 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.6 кор.2,Москва,ул Дыбенко д.6 кор.2,ул,Дыбенко ,д.6 кор.2,7926583,муниципальный округ Ховрино,2003 +2281022,г Москва ул Дыбенко д.6 кор.3,Москва,ул Дыбенко д.6 кор.3,ул,Дыбенко ,д.6 кор.3,8132251,муниципальный округ Ховрино,1965 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.17,Москва,ул Зеленоградская д.17,ул,Зеленоградская ,д.17,7926804,муниципальный округ Ховрино,1996 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.17 кор.1,Москва,ул Зеленоградская д.17 кор.1,ул,Зеленоградская ,д.17 кор.1,7926823,муниципальный округ Ховрино,1995 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.17 кор.3,Москва,ул Зеленоградская д.17 кор.3,ул,Зеленоградская ,д.17 кор.3,7926835,муниципальный округ Ховрино,2000 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.17 кор.4,Москва,ул Зеленоградская д.17 кор.4,ул,Зеленоградская ,д.17 кор.4,7926942,муниципальный округ Ховрино,2000 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.17 кор.5,Москва,ул Зеленоградская д.17 кор.5,ул,Зеленоградская ,д.17 кор.5,7926955,муниципальный округ Ховрино,1999 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.19 кор.1,Москва,ул Зеленоградская д.19 кор.1,ул,Зеленоградская ,д.19 кор.1,7926966,муниципальный округ Ховрино,2001 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.21,Москва,ул Зеленоградская д.21,ул,Зеленоградская ,д.21,7926973,муниципальный округ Ховрино,2001 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.21 кор.1,Москва,ул Зеленоградская д.21 кор.1,ул,Зеленоградская ,д.21 кор.1,7926991,муниципальный округ Ховрино,2001 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.21 кор.2,Москва,ул Зеленоградская д.21 кор.2,ул,Зеленоградская ,д.21 кор.2,7927000,муниципальный округ Ховрино,2004 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.21 кор.3,Москва,ул Зеленоградская д.21 кор.3,ул,Зеленоградская ,д.21 кор.3,7927010,муниципальный округ Ховрино,1966 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.23,Москва,ул Зеленоградская д.23,ул,Зеленоградская ,д.23,7927021,муниципальный округ Ховрино,2002 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.23 кор.1,Москва,ул Зеленоградская д.23 кор.1,ул,Зеленоградская ,д.23 кор.1,7927067,муниципальный округ Ховрино,2002 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.23 кор.3,Москва,ул Зеленоградская д.23 кор.3,ул,Зеленоградская ,д.23 кор.3,7927077,муниципальный округ Ховрино,1966 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.23 кор.А,Москва,ул Зеленоградская д.23 кор.А,ул,Зеленоградская ,д.23 кор.А,7927040,муниципальный округ Ховрино,н.д. +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.23А,Москва,ул Зеленоградская д.23А,ул,Зеленоградская ,д.23А,7927222,муниципальный округ Ховрино,1974 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.25 кор.1,Москва,ул Зеленоградская д.25 кор.1,ул,Зеленоградская ,д.25 кор.1,7927257,муниципальный округ Ховрино,2005 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.25 кор.2,Москва,ул Зеленоградская д.25 кор.2,ул,Зеленоградская ,д.25 кор.2,7927277,муниципальный округ Ховрино,1967 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.25 кор.4,Москва,ул Зеленоградская д.25 кор.4,ул,Зеленоградская ,д.25 кор.4,7927289,муниципальный округ Ховрино,2004 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.25А,Москва,ул Зеленоградская д.25А,ул,Зеленоградская ,д.25А,7927238,муниципальный округ Ховрино,1974 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.27 кор.2,Москва,ул Зеленоградская д.27 кор.2,ул,Зеленоградская ,д.27 кор.2,7927366,муниципальный округ Ховрино,2004 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.27 кор.4,Москва,ул Зеленоградская д.27 кор.4,ул,Зеленоградская ,д.27 кор.4,7927380,муниципальный округ Ховрино,1966 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.27А,Москва,ул Зеленоградская д.27А,ул,Зеленоградская ,д.27А,7927339,муниципальный округ Ховрино,1974 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.29,Москва,ул Зеленоградская д.29,ул,Зеленоградская ,д.29,7927388,муниципальный округ Ховрино,1966 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.31 кор.1,Москва,ул Зеленоградская д.31 кор.1,ул,Зеленоградская ,д.31 кор.1,7927400,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.31 кор.2,Москва,ул Зеленоградская д.31 кор.2,ул,Зеленоградская ,д.31 кор.2,7927411,муниципальный округ Ховрино,1971 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.31 кор.3,Москва,ул Зеленоградская д.31 кор.3,ул,Зеленоградская ,д.31 кор.3,7927417,муниципальный округ Ховрино,1974 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.31 кор.4,Москва,ул Зеленоградская д.31 кор.4,ул,Зеленоградская ,д.31 кор.4,8132344,муниципальный округ Ховрино,1967 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.31 кор.5,Москва,ул Зеленоградская д.31 кор.5,ул,Зеленоградская ,д.31 кор.5,7927429,муниципальный округ Ховрино,1966 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.33 кор.1,Москва,ул Зеленоградская д.33 кор.1,ул,Зеленоградская ,д.33 кор.1,7927443,муниципальный округ Ховрино,1986 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.33 кор.2,Москва,ул Зеленоградская д.33 кор.2,ул,Зеленоградская ,д.33 кор.2,7927455,муниципальный округ Ховрино,1969 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.33 кор.3,Москва,ул Зеленоградская д.33 кор.3,ул,Зеленоградская ,д.33 кор.3,7927465,муниципальный округ Ховрино,1966 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.33 кор.6,Москва,ул Зеленоградская д.33 кор.6,ул,Зеленоградская ,д.33 кор.6,8132350,муниципальный округ Ховрино,1965 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.33 кор.7,Москва,ул Зеленоградская д.33 кор.7,ул,Зеленоградская ,д.33 кор.7,7927496,муниципальный округ Ховрино,2002 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.35 кор.1,Москва,ул Зеленоградская д.35 кор.1,ул,Зеленоградская ,д.35 кор.1,7927510,муниципальный округ Ховрино,1985 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.35 кор.2,Москва,ул Зеленоградская д.35 кор.2,ул,Зеленоградская ,д.35 кор.2,7927528,муниципальный округ Ховрино,1982 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.35 кор.4,Москва,ул Зеленоградская д.35 кор.4,ул,Зеленоградская ,д.35 кор.4,8132390,муниципальный округ Ховрино,1965 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.35 кор.5,Москва,ул Зеленоградская д.35 кор.5,ул,Зеленоградская ,д.35 кор.5,8132328,муниципальный округ Ховрино,2006 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.37,Москва,ул Зеленоградская д.37,ул,Зеленоградская ,д.37,7927541,муниципальный округ Ховрино,1966 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.39 кор.1,Москва,ул Зеленоградская д.39 кор.1,ул,Зеленоградская ,д.39 кор.1,7927556,муниципальный округ Ховрино,2008 +2281022,г Москва ул Зеленоградская д.43,Москва,ул Зеленоградская д.43,ул,Зеленоградская ,д.43,7927574,муниципальный округ Ховрино,1965 +2281022,г Москва ул Клинская д.10 кор.1,Москва,ул Клинская д.10 кор.1,ул,Клинская ,д.10 кор.1,7927679,муниципальный округ Ховрино,2007 +2281022,г Москва ул Клинская д.10 кор.2,Москва,ул Клинская д.10 кор.2,ул,Клинская ,д.10 кор.2,7927690,муниципальный округ Ховрино,2000 +2281022,г Москва ул Клинская д.10 кор.3,Москва,ул Клинская д.10 кор.3,ул,Клинская ,д.10 кор.3,7927705,муниципальный округ Ховрино,1967 +2281022,г Москва ул Клинская д.10 кор.4,Москва,ул Клинская д.10 кор.4,ул,Клинская ,д.10 кор.4,7927720,муниципальный округ Ховрино,2007 +2281022,г Москва ул Клинская д.11,Москва,ул Клинская д.11,ул,Клинская ,д.11,7927730,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Клинская д.12,Москва,ул Клинская д.12,ул,Клинская ,д.12,7927742,муниципальный округ Ховрино,1978 +2281022,г Москва ул Клинская д.14 кор.1,Москва,ул Клинская д.14 кор.1,ул,Клинская ,д.14 кор.1,7927775,муниципальный округ Ховрино,2007 +2281022,г Москва ул Клинская д.14 кор.2,Москва,ул Клинская д.14 кор.2,ул,Клинская ,д.14 кор.2,7927762,муниципальный округ Ховрино,2007 +2281022,г Москва ул Клинская д.15,Москва,ул Клинская д.15,ул,Клинская ,д.15,7927784,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Клинская д.16 кор.1,Москва,ул Клинская д.16 кор.1,ул,Клинская ,д.16 кор.1,7927804,муниципальный округ Ховрино,2009 +2281022,г Москва ул Клинская д.17,Москва,ул Клинская д.17,ул,Клинская ,д.17,7927815,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Клинская д.18 кор.1,Москва,ул Клинская д.18 кор.1,ул,Клинская ,д.18 кор.1,7927827,муниципальный округ Ховрино,2006 +2281022,г Москва ул Клинская д.18 кор.2,Москва,ул Клинская д.18 кор.2,ул,Клинская ,д.18 кор.2,7927844,муниципальный округ Ховрино,2005 +2281022,г Москва ул Клинская д.19,Москва,ул Клинская д.19,ул,Клинская ,д.19,7927852,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Клинская д.21,Москва,ул Клинская д.21,ул,Клинская ,д.21,7927908,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Клинская д.3,Москва,ул Клинская д.3,ул,Клинская ,д.3,7927593,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Клинская д.3 кор.1,Москва,ул Клинская д.3 кор.1,ул,Клинская ,д.3 кор.1,7810416,муниципальный округ Ховрино,2004 +2281022,г Москва ул Клинская д.4 кор.1,Москва,ул Клинская д.4 кор.1,ул,Клинская ,д.4 кор.1,7927610,муниципальный округ Ховрино,1978 +2281022,г Москва ул Клинская д.4 кор.3,Москва,ул Клинская д.4 кор.3,ул,Клинская ,д.4 кор.3,7927624,муниципальный округ Ховрино,1999 +2281022,г Москва ул Клинская д.5,Москва,ул Клинская д.5,ул,Клинская ,д.5,7927638,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Клинская д.9,Москва,ул Клинская д.9,ул,Клинская ,д.9,7927656,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Лавочкина д.34,Москва,ул Лавочкина д.34,ул,Лавочкина ,д.34,7931169,муниципальный округ Ховрино,н.д. +2281022,г Москва ул Лавочкина д.34 кор.1,Москва,ул Лавочкина д.34 кор.1,ул,Лавочкина ,д.34 кор.1,7931181,муниципальный округ Ховрино,н.д. +2281022,г Москва ул Лавочкина д.42,Москва,ул Лавочкина д.42,ул,Лавочкина ,д.42,7713615,муниципальный округ Ховрино,1977 +2281022,г Москва ул Лавочкина д.44 кор.1,Москва,ул Лавочкина д.44 кор.1,ул,Лавочкина ,д.44 кор.1,7631279,муниципальный округ Ховрино,н.д. +2281022,г Москва ул Лавочкина д.44 кор.2,Москва,ул Лавочкина д.44 кор.2,ул,Лавочкина ,д.44 кор.2,7927921,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Лавочкина д.44 кор.3,Москва,ул Лавочкина д.44 кор.3,ул,Лавочкина ,д.44 кор.3,7927951,муниципальный округ Ховрино,1999 +2281022,г Москва ул Лавочкина д.46 кор.1,Москва,ул Лавочкина д.46 кор.1,ул,Лавочкина ,д.46 кор.1,7927962,муниципальный округ Ховрино,1967 +2281022,г Москва ул Лавочкина д.46 кор.2,Москва,ул Лавочкина д.46 кор.2,ул,Лавочкина ,д.46 кор.2,7927976,муниципальный округ Ховрино,1975 +2281022,г Москва ул Лавочкина д.48 кор.1,Москва,ул Лавочкина д.48 кор.1,ул,Лавочкина ,д.48 кор.1,7927989,муниципальный округ Ховрино,1967 +2281022,г Москва ул Лавочкина д.48 кор.2,Москва,ул Лавочкина д.48 кор.2,ул,Лавочкина ,д.48 кор.2,7928000,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Лавочкина д.48 кор.3,Москва,ул Лавочкина д.48 кор.3,ул,Лавочкина ,д.48 кор.3,7928008,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Лавочкина д.50 кор.1,Москва,ул Лавочкина д.50 кор.1,ул,Лавочкина ,д.50 кор.1,7928018,муниципальный округ Ховрино,1967 +2281022,г Москва ул Лавочкина д.50 кор.2,Москва,ул Лавочкина д.50 кор.2,ул,Лавочкина ,д.50 кор.2,7713625,муниципальный округ Ховрино,1975 +2281022,г Москва ул Лавочкина д.52,Москва,ул Лавочкина д.52,ул,Лавочкина ,д.52,7928031,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Лавочкина д.54 кор.1,Москва,ул Лавочкина д.54 кор.1,ул,Лавочкина ,д.54 кор.1,7928054,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Лавочкина д.54 кор.2,Москва,ул Лавочкина д.54 кор.2,ул,Лавочкина ,д.54 кор.2,7713642,муниципальный округ Ховрино,1975 +2281022,г Москва ул Лавочкина д.56/23,Москва,ул Лавочкина д.56/23,ул,Лавочкина ,д.56/23,7928069,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Левобережная д.4 кор.1,Москва,ул Левобережная д.4 кор.1,ул,Левобережная ,д.4 кор.1,7928083,муниципальный округ Ховрино,2000 +2281022,г Москва ул Ляпидевского д.10,Москва,ул Ляпидевского д.10,ул,Ляпидевского ,д.10,7826792,муниципальный округ Ховрино,2002 +2281022,г Москва ул Ляпидевского д.10 кор.1,Москва,ул Ляпидевского д.10 кор.1,ул,Ляпидевского ,д.10 кор.1,7826847,муниципальный округ Ховрино,2002 +2281022,г Москва ул Ляпидевского д.10 кор.3,Москва,ул Ляпидевского д.10 кор.3,ул,Ляпидевского ,д.10 кор.3,7928211,муниципальный округ Ховрино,2000 +2281022,г Москва ул Ляпидевского д.14,Москва,ул Ляпидевского д.14,ул,Ляпидевского ,д.14,7928233,муниципальный округ Ховрино,1974 +2281022,г Москва ул Ляпидевского д.16,Москва,ул Ляпидевского д.16,ул,Ляпидевского ,д.16,7826921,муниципальный округ Ховрино,2002 +2281022,г Москва ул Ляпидевского д.16 кор.1,Москва,ул Ляпидевского д.16 кор.1,ул,Ляпидевского ,д.16 кор.1,7928261,муниципальный округ Ховрино,2002 +2281022,г Москва ул Ляпидевского д.18,Москва,ул Ляпидевского д.18,ул,Ляпидевского ,д.18,7928279,муниципальный округ Ховрино,1974 +2281022,г Москва ул Ляпидевского д.2,Москва,ул Ляпидевского д.2,ул,Ляпидевского ,д.2,7928094,муниципальный округ Ховрино,1998 +2281022,г Москва ул Ляпидевского д.2 кор.1,Москва,ул Ляпидевского д.2 кор.1,ул,Ляпидевского ,д.2 кор.1,7928106,муниципальный округ Ховрино,1998 +2281022,г Москва ул Ляпидевского д.22,Москва,ул Ляпидевского д.22,ул,Ляпидевского ,д.22,7928289,муниципальный округ Ховрино,2006 +2281022,г Москва ул Ляпидевского д.4,Москва,ул Ляпидевского д.4,ул,Ляпидевского ,д.4,7928118,муниципальный округ Ховрино,1967 +2281022,г Москва ул Ляпидевского д.6 кор.1,Москва,ул Ляпидевского д.6 кор.1,ул,Ляпидевского ,д.6 кор.1,7928144,муниципальный округ Ховрино,1975 +2281022,г Москва ул Ляпидевского д.6 кор.2,Москва,ул Ляпидевского д.6 кор.2,ул,Ляпидевского ,д.6 кор.2,7928155,муниципальный округ Ховрино,1967 +2281022,г Москва ул Ляпидевского д.6 кор.3,Москва,ул Ляпидевского д.6 кор.3,ул,Ляпидевского ,д.6 кор.3,7928168,муниципальный округ Ховрино,2000 +2281022,г Москва ул Ляпидевского д.8 кор.1,Москва,ул Ляпидевского д.8 кор.1,ул,Ляпидевского ,д.8 кор.1,7928188,муниципальный округ Ховрино,1973 +2281022,г Москва ул Ляпидевского д.8 кор.2,Москва,ул Ляпидевского д.8 кор.2,ул,Ляпидевского ,д.8 кор.2,7928198,муниципальный округ Ховрино,1967 +2281022,г Москва ул Онежская д.45/19,Москва,ул Онежская д.45/19,ул,Онежская ,д.45/19,7628331,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Онежская д.47,Москва,ул Онежская д.47,ул,Онежская ,д.47,7928304,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Онежская д.49,Москва,ул Онежская д.49,ул,Онежская ,д.49,7928320,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Онежская д.51 кор.1,Москва,ул Онежская д.51 кор.1,ул,Онежская ,д.51 кор.1,7928335,муниципальный округ Ховрино,2009 +2281022,г Москва ул Онежская д.53 кор.1,Москва,ул Онежская д.53 кор.1,ул,Онежская ,д.53 кор.1,7928349,муниципальный округ Ховрино,1967 +2281022,г Москва ул Онежская д.53 кор.3,Москва,ул Онежская д.53 кор.3,ул,Онежская ,д.53 кор.3,7928359,муниципальный округ Ховрино,1976 +2281022,г Москва ул Онежская д.53 кор.4,Москва,ул Онежская д.53 кор.4,ул,Онежская ,д.53 кор.4,7928374,муниципальный округ Ховрино,1978 +2281022,г Москва ул Онежская д.57/34,Москва,ул Онежская д.57/34,ул,Онежская ,д.57/34,7928455,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.1,Москва,ул Петрозаводская д.1,ул,Петрозаводская ,д.1,7928466,муниципальный округ Ховрино,1983 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.10,Москва,ул Петрозаводская д.10,ул,Петрозаводская ,д.10,7928678,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.11 кор.1,Москва,ул Петрозаводская д.11 кор.1,ул,Петрозаводская ,д.11 кор.1,7631227,муниципальный округ Ховрино,н.д. +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.11 кор.2,Москва,ул Петрозаводская д.11 кор.2,ул,Петрозаводская ,д.11 кор.2,7928687,муниципальный округ Ховрино,1973 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.11 кор.3,Москва,ул Петрозаводская д.11 кор.3,ул,Петрозаводская ,д.11 кор.3,7928701,муниципальный округ Ховрино,1983 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.12,Москва,ул Петрозаводская д.12,ул,Петрозаводская ,д.12,7928709,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.12 кор.1,Москва,ул Петрозаводская д.12 кор.1,ул,Петрозаводская ,д.12 кор.1,7827098,муниципальный округ Ховрино,2005 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.13 кор.1,Москва,ул Петрозаводская д.13 кор.1,ул,Петрозаводская ,д.13 кор.1,7631234,муниципальный округ Ховрино,н.д. +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.13 кор.2,Москва,ул Петрозаводская д.13 кор.2,ул,Петрозаводская ,д.13 кор.2,7631238,муниципальный округ Ховрино,н.д. +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.15 кор.1,Москва,ул Петрозаводская д.15 кор.1,ул,Петрозаводская ,д.15 кор.1,7928720,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.15 кор.2,Москва,ул Петрозаводская д.15 кор.2,ул,Петрозаводская ,д.15 кор.2,7928741,муниципальный округ Ховрино,1969 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.15 кор.3,Москва,ул Петрозаводская д.15 кор.3,ул,Петрозаводская ,д.15 кор.3,7928754,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.15 кор.4,Москва,ул Петрозаводская д.15 кор.4,ул,Петрозаводская ,д.15 кор.4,7631241,муниципальный округ Ховрино,н.д. +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.15 кор.5,Москва,ул Петрозаводская д.15 кор.5,ул,Петрозаводская ,д.15 кор.5,8103980,муниципальный округ Ховрино,н.д. +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.16,Москва,ул Петрозаводская д.16,ул,Петрозаводская ,д.16,7954841,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.17 кор.1,Москва,ул Петрозаводская д.17 кор.1,ул,Петрозаводская ,д.17 кор.1,7928769,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.17 кор.2,Москва,ул Петрозаводская д.17 кор.2,ул,Петрозаводская ,д.17 кор.2,7928783,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.18,Москва,ул Петрозаводская д.18,ул,Петрозаводская ,д.18,7928792,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.18 кор.1,Москва,ул Петрозаводская д.18 кор.1,ул,Петрозаводская ,д.18 кор.1,7827103,муниципальный округ Ховрино,2005 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.19 кор.1,Москва,ул Петрозаводская д.19 кор.1,ул,Петрозаводская ,д.19 кор.1,7928802,муниципальный округ Ховрино,1983 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.19 кор.2,Москва,ул Петрозаводская д.19 кор.2,ул,Петрозаводская ,д.19 кор.2,7631244,муниципальный округ Ховрино,н.д. +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.21,Москва,ул Петрозаводская д.21,ул,Петрозаводская ,д.21,7928808,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.22,Москва,ул Петрозаводская д.22,ул,Петрозаводская ,д.22,7928819,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.22 кор.1,Москва,ул Петрозаводская д.22 кор.1,ул,Петрозаводская ,д.22 кор.1,7827112,муниципальный округ Ховрино,2003 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.22 кор.5,Москва,ул Петрозаводская д.22 кор.5,ул,Петрозаводская ,д.22 кор.5,7929369,муниципальный округ Ховрино,н.д. +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.24 кор.1,Москва,ул Петрозаводская д.24 кор.1,ул,Петрозаводская ,д.24 кор.1,8132354,муниципальный округ Ховрино,н.д. +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.24 кор.2,Москва,ул Петрозаводская д.24 кор.2,ул,Петрозаводская ,д.24 кор.2,7827138,муниципальный округ Ховрино,2009 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.28 кор.1,Москва,ул Петрозаводская д.28 кор.1,ул,Петрозаводская ,д.28 кор.1,7827127,муниципальный округ Ховрино,2004 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.28 кор.2,Москва,ул Петрозаводская д.28 кор.2,ул,Петрозаводская ,д.28 кор.2,7928823,муниципальный округ Ховрино,1966 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.28 кор.3,Москва,ул Петрозаводская д.28 кор.3,ул,Петрозаводская ,д.28 кор.3,7928834,муниципальный округ Ховрино,2002 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.28 кор.4,Москва,ул Петрозаводская д.28 кор.4,ул,Петрозаводская ,д.28 кор.4,7928842,муниципальный округ Ховрино,2002 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.28 кор.5,Москва,ул Петрозаводская д.28 кор.5,ул,Петрозаводская ,д.28 кор.5,8132363,муниципальный округ Ховрино,1966 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.3,Москва,ул Петрозаводская д.3,ул,Петрозаводская ,д.3,7928477,муниципальный округ Ховрино,2003 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.3 кор.1,Москва,ул Петрозаводская д.3 кор.1,ул,Петрозаводская ,д.3 кор.1,7928492,муниципальный округ Ховрино,1969 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.3 кор.2,Москва,ул Петрозаводская д.3 кор.2,ул,Петрозаводская ,д.3 кор.2,7928505,муниципальный округ Ховрино,1986 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.30,Москва,ул Петрозаводская д.30,ул,Петрозаводская ,д.30,7928849,муниципальный округ Ховрино,1966 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.32 кор.2,Москва,ул Петрозаводская д.32 кор.2,ул,Петрозаводская ,д.32 кор.2,8132378,муниципальный округ Ховрино,1966 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.36,Москва,ул Петрозаводская д.36,ул,Петрозаводская ,д.36,7928852,муниципальный округ Ховрино,1999 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.4,Москва,ул Петрозаводская д.4,ул,Петрозаводская ,д.4,7928547,муниципальный округ Ховрино,1980 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.5 кор.1,Москва,ул Петрозаводская д.5 кор.1,ул,Петрозаводская ,д.5 кор.1,7631270,муниципальный округ Ховрино,н.д. +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.5 кор.2,Москва,ул Петрозаводская д.5 кор.2,ул,Петрозаводская ,д.5 кор.2,7631255,муниципальный округ Ховрино,н.д. +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.5 кор.3,Москва,ул Петрозаводская д.5 кор.3,ул,Петрозаводская ,д.5 кор.3,7631274,муниципальный округ Ховрино,н.д. +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.5 кор.4,Москва,ул Петрозаводская д.5 кор.4,ул,Петрозаводская ,д.5 кор.4,7928567,муниципальный округ Ховрино,1970 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.6,Москва,ул Петрозаводская д.6,ул,Петрозаводская ,д.6,7928583,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.7 кор.1,Москва,ул Петрозаводская д.7 кор.1,ул,Петрозаводская ,д.7 кор.1,7928598,муниципальный округ Ховрино,1988 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.8,Москва,ул Петрозаводская д.8,ул,Петрозаводская ,д.8,7827071,муниципальный округ Ховрино,2002 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.9 кор.1,Москва,ул Петрозаводская д.9 кор.1,ул,Петрозаводская ,д.9 кор.1,7928609,муниципальный округ Ховрино,1970 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.9 кор.2,Москва,ул Петрозаводская д.9 кор.2,ул,Петрозаводская ,д.9 кор.2,7928627,муниципальный округ Ховрино,1972 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.9 кор.3,Москва,ул Петрозаводская д.9 кор.3,ул,Петрозаводская ,д.9 кор.3,7928642,муниципальный округ Ховрино,1970 +2281022,г Москва ул Петрозаводская д.9 кор.4,Москва,ул Петрозаводская д.9 кор.4,ул,Петрозаводская ,д.9 кор.4,7928654,муниципальный округ Ховрино,1970 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.14 кор.1,Москва,ул Фестивальная д.14 кор.1,ул,Фестивальная ,д.14 кор.1,7928857,муниципальный округ Ховрино,1967 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.18,Москва,ул Фестивальная д.18,ул,Фестивальная ,д.18,7928873,муниципальный округ Ховрино,1972 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.20,Москва,ул Фестивальная д.20,ул,Фестивальная ,д.20,7928884,муниципальный округ Ховрино,1973 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.20 кор.2,Москва,ул Фестивальная д.20 кор.2,ул,Фестивальная ,д.20 кор.2,7826964,муниципальный округ Ховрино,2006 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.22 кор.1,Москва,ул Фестивальная д.22 кор.1,ул,Фестивальная ,д.22 кор.1,7826937,муниципальный округ Ховрино,2003 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.22 кор.2,Москва,ул Фестивальная д.22 кор.2,ул,Фестивальная ,д.22 кор.2,7826952,муниципальный округ Ховрино,2003 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.22 кор.4,Москва,ул Фестивальная д.22 кор.4,ул,Фестивальная ,д.22 кор.4,7826984,муниципальный округ Ховрино,2001 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.22 кор.5,Москва,ул Фестивальная д.22 кор.5,ул,Фестивальная ,д.22 кор.5,7929425,муниципальный округ Ховрино,1974 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.22 кор.7,Москва,ул Фестивальная д.22 кор.7,ул,Фестивальная ,д.22 кор.7,7826997,муниципальный округ Ховрино,2001 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.22 кор.8,Москва,ул Фестивальная д.22 кор.8,ул,Фестивальная ,д.22 кор.8,7751179,муниципальный округ Ховрино,2002 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.24,Москва,ул Фестивальная д.24,ул,Фестивальная ,д.24,7929381,муниципальный округ Ховрино,1967 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.24 кор.2,Москва,ул Фестивальная д.24 кор.2,ул,Фестивальная ,д.24 кор.2,7751207,муниципальный округ Ховрино,н.д. +2281022,г Москва ул Фестивальная д.24А,Москва,ул Фестивальная д.24А,ул,Фестивальная ,д.24А,7697601,муниципальный округ Ховрино,2002 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.28,Москва,ул Фестивальная д.28,ул,Фестивальная ,д.28,7929431,муниципальный округ Ховрино,1976 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.30,Москва,ул Фестивальная д.30,ул,Фестивальная ,д.30,7929436,муниципальный округ Ховрино,1975 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.30 кор.2,Москва,ул Фестивальная д.30 кор.2,ул,Фестивальная ,д.30 кор.2,7929444,муниципальный округ Ховрино,2009 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.32 кор.1,Москва,ул Фестивальная д.32 кор.1,ул,Фестивальная ,д.32 кор.1,7929449,муниципальный округ Ховрино,2009 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.47,Москва,ул Фестивальная д.47,ул,Фестивальная ,д.47,7827017,муниципальный округ Ховрино,2004 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.51 кор.1,Москва,ул Фестивальная д.51 кор.1,ул,Фестивальная ,д.51 кор.1,7929456,муниципальный округ Ховрино,2003 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.53 кор.2,Москва,ул Фестивальная д.53 кор.2,ул,Фестивальная ,д.53 кор.2,7929461,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.53 кор.4,Москва,ул Фестивальная д.53 кор.4,ул,Фестивальная ,д.53 кор.4,7929472,муниципальный округ Ховрино,1969 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.53 кор.5,Москва,ул Фестивальная д.53 кор.5,ул,Фестивальная ,д.53 кор.5,7929478,муниципальный округ Ховрино,1986 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.53 кор.6,Москва,ул Фестивальная д.53 кор.6,ул,Фестивальная ,д.53 кор.6,7631215,муниципальный округ Ховрино,н.д. +2281022,г Москва ул Фестивальная д.55,Москва,ул Фестивальная д.55,ул,Фестивальная ,д.55,7929484,муниципальный округ Ховрино,1970 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.57,Москва,ул Фестивальная д.57,ул,Фестивальная ,д.57,7929493,муниципальный округ Ховрино,1969 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.59 кор.1,Москва,ул Фестивальная д.59 кор.1,ул,Фестивальная ,д.59 кор.1,7631264,муниципальный округ Ховрино,н.д. +2281022,г Москва ул Фестивальная д.59 кор.2,Москва,ул Фестивальная д.59 кор.2,ул,Фестивальная ,д.59 кор.2,7929504,муниципальный округ Ховрино,1969 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.59 кор.3,Москва,ул Фестивальная д.59 кор.3,ул,Фестивальная ,д.59 кор.3,7929519,муниципальный округ Ховрино,1969 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.59 кор.4,Москва,ул Фестивальная д.59 кор.4,ул,Фестивальная ,д.59 кор.4,7929527,муниципальный округ Ховрино,1970 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.61,Москва,ул Фестивальная д.61,ул,Фестивальная ,д.61,7631245,муниципальный округ Ховрино,н.д. +2281022,г Москва ул Фестивальная д.63 кор.1,Москва,ул Фестивальная д.63 кор.1,ул,Фестивальная ,д.63 кор.1,7631246,муниципальный округ Ховрино,н.д. +2281022,г Москва ул Фестивальная д.63 кор.2,Москва,ул Фестивальная д.63 кор.2,ул,Фестивальная ,д.63 кор.2,7929536,муниципальный округ Ховрино,1992 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.63 кор.3,Москва,ул Фестивальная д.63 кор.3,ул,Фестивальная ,д.63 кор.3,7929545,муниципальный округ Ховрино,2003 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.65,Москва,ул Фестивальная д.65,ул,Фестивальная ,д.65,7631251,муниципальный округ Ховрино,н.д. +2281022,г Москва ул Фестивальная д.67,Москва,ул Фестивальная д.67,ул,Фестивальная ,д.67,7631259,муниципальный округ Ховрино,н.д. +2281022,г Москва ул Фестивальная д.73 кор.1,Москва,ул Фестивальная д.73 кор.1,ул,Фестивальная ,д.73 кор.1,7827031,муниципальный округ Ховрино,2001 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.73 кор.2,Москва,ул Фестивальная д.73 кор.2,ул,Фестивальная ,д.73 кор.2,7827041,муниципальный округ Ховрино,2001 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.73 кор.3,Москва,ул Фестивальная д.73 кор.3,ул,Фестивальная ,д.73 кор.3,7827050,муниципальный округ Ховрино,2001 +2281022,г Москва ул Фестивальная д.75,Москва,ул Фестивальная д.75,ул,Фестивальная ,д.75,7929555,муниципальный округ Ховрино,1968 +2281022,г Москва ул Флотская д.13 кор.1,Москва,ул Флотская д.13 кор.1,ул,Флотская ,д.13 кор.1,7929568,муниципальный округ Ховрино,1976 +2281022,г Москва ул Флотская д.13 кор.2,Москва,ул Флотская д.13 кор.2,ул,Флотская ,д.13 кор.2,7929577,муниципальный округ Ховрино,1967 +2281022,г Москва ул Флотская д.13 кор.3,Москва,ул Флотская д.13 кор.3,ул,Флотская ,д.13 кор.3,7929586,муниципальный округ Ховрино,1975 +2281022,г Москва ул Флотская д.13 кор.4,Москва,ул Флотская д.13 кор.4,ул,Флотская ,д.13 кор.4,7929593,муниципальный округ Ховрино,1975 +2281022,г Москва ул Флотская д.13 кор.5,Москва,ул Флотская д.13 кор.5,ул,Флотская ,д.13 кор.5,7929602,муниципальный округ Ховрино,1967 +2281022,г Москва ул Флотская д.17 кор.1,Москва,ул Флотская д.17 кор.1,ул,Флотская ,д.17 кор.1,7929608,муниципальный округ Ховрино,1977 +2281022,г Москва ул Флотская д.17 кор.2,Москва,ул Флотская д.17 кор.2,ул,Флотская ,д.17 кор.2,7929614,муниципальный округ Ховрино,1976 +2281022,г Москва ул Флотская д.9 кор.1,Москва,ул Флотская д.9 кор.1,ул,Флотская ,д.9 кор.1,7929561,муниципальный округ Ховрино,1998 +2281023,г Москва б-р Ходынский д.11,Москва,б-р Ходынский д.11,б-р,Ходынский ,д.11,7827859,муниципальный округ Хорошевский,2004 +2281023,г Москва б-р Ходынский д.13,Москва,б-р Ходынский д.13,б-р,Ходынский ,д.13,7827875,муниципальный округ Хорошевский,2004 +2281023,г Москва б-р Ходынский д.15,Москва,б-р Ходынский д.15,б-р,Ходынский ,д.15,7827891,муниципальный округ Хорошевский,2004 +2281023,г Москва б-р Ходынский д.19,Москва,б-р Ходынский д.19,б-р,Ходынский ,д.19,7827934,муниципальный округ Хорошевский,2005 +2281023,г Москва б-р Ходынский д.5 кор.1,Москва,б-р Ходынский д.5 кор.1,б-р,Ходынский ,д.5 кор.1,7827790,муниципальный округ Хорошевский,2006 +2281023,г Москва б-р Ходынский д.5 кор.2,Москва,б-р Ходынский д.5 кор.2,б-р,Ходынский ,д.5 кор.2,7827810,муниципальный округ Хорошевский,2006 +2281023,г Москва б-р Ходынский д.5 кор.3,Москва,б-р Ходынский д.5 кор.3,б-р,Ходынский ,д.5 кор.3,7827825,муниципальный округ Хорошевский,2006 +2281023,г Москва б-р Ходынский д.5 кор.4,Москва,б-р Ходынский д.5 кор.4,б-р,Ходынский ,д.5 кор.4,7827841,муниципальный округ Хорошевский,2006 +2281023,г Москва б-р Ходынский д.9,Москва,б-р Ходынский д.9,б-р,Ходынский ,д.9,8196429,муниципальный округ Хорошевский,2005 +2281023,г Москва пер Магистральный д.5,Москва,пер Магистральный д.5,пер,Магистральный ,д.5,8128004,муниципальный округ Хорошевский,1958 +2281023,г Москва пер Магистральный д.5А,Москва,пер Магистральный д.5А,пер,Магистральный ,д.5А,8128017,муниципальный округ Хорошевский,1958 +2281023,г Москва пер Магистральный д.7 кор.1,Москва,пер Магистральный д.7 кор.1,пер,Магистральный ,д.7 кор.1,8128026,муниципальный округ Хорошевский,1958 +2281023,г Москва пер Магистральный д.7 кор.2,Москва,пер Магистральный д.7 кор.2,пер,Магистральный ,д.7 кор.2,8128046,муниципальный округ Хорошевский,1962 +2281023,г Москва пер Чапаевский д.3,Москва,пер Чапаевский д.3,пер,Чапаевский ,д.3,7550747,муниципальный округ Хорошевский,2006 +2281023,г Москва пер Чапаевский д.5 кор.1,Москва,пер Чапаевский д.5 кор.1,пер,Чапаевский ,д.5 кор.1,8091218,муниципальный округ Хорошевский,1974 +2281023,г Москва пер Чапаевский д.5 кор.2,Москва,пер Чапаевский д.5 кор.2,пер,Чапаевский ,д.5 кор.2,8091221,муниципальный округ Хорошевский,1974 +2281023,г Москва пр-кт Ленинградский д.43 кор.1,Москва,пр-кт Ленинградский д.43 кор.1,пр-кт,Ленинградский ,д.43 кор.1,8091113,муниципальный округ Хорошевский,1965 +2281023,г Москва пр-кт Ленинградский д.43 кор.2,Москва,пр-кт Ленинградский д.43 кор.2,пр-кт,Ленинградский ,д.43 кор.2,8091141,муниципальный округ Хорошевский,1966 +2281023,г Москва пр-кт Ленинградский д.45 кор.1,Москва,пр-кт Ленинградский д.45 кор.1,пр-кт,Ленинградский ,д.45 кор.1,8091148,муниципальный округ Хорошевский,1959 +2281023,г Москва пр-кт Ленинградский д.45 кор.2,Москва,пр-кт Ленинградский д.45 кор.2,пр-кт,Ленинградский ,д.45 кор.2,8091152,муниципальный округ Хорошевский,1961 +2281023,г Москва пр-кт Ленинградский д.45 кор.3,Москва,пр-кт Ленинградский д.45 кор.3,пр-кт,Ленинградский ,д.45 кор.3,8091156,муниципальный округ Хорошевский,1960 +2281023,г Москва пр-кт Ленинградский д.45 кор.4,Москва,пр-кт Ленинградский д.45 кор.4,пр-кт,Ленинградский ,д.45 кор.4,8091161,муниципальный округ Хорошевский,1965 +2281023,г Москва пр-кт Ленинградский д.45 кор.5,Москва,пр-кт Ленинградский д.45 кор.5,пр-кт,Ленинградский ,д.45 кор.5,8091164,муниципальный округ Хорошевский,1965 +2281023,г Москва пр-кт Ленинградский д.57,Москва,пр-кт Ленинградский д.57,пр-кт,Ленинградский ,д.57,8091167,муниципальный округ Хорошевский,1920 +2281023,г Москва пр-кт Ленинградский д.59,Москва,пр-кт Ленинградский д.59,пр-кт,Ленинградский ,д.59,8091174,муниципальный округ Хорошевский,1951 +2281023,г Москва проезд Аэропорта д.11,Москва,проезд Аэропорта д.11,проезд,Аэропорта ,д.11,8090762,муниципальный округ Хорошевский,1953 +2281023,г Москва проезд Аэропорта д.11а,Москва,проезд Аэропорта д.11а,проезд,Аэропорта ,д.11а,8090766,муниципальный округ Хорошевский,1954 +2281023,г Москва проезд Аэропорта д.11б,Москва,проезд Аэропорта д.11б,проезд,Аэропорта ,д.11б,8090769,муниципальный округ Хорошевский,1955 +2281023,г Москва проезд Аэропорта д.3,Москва,проезд Аэропорта д.3,проезд,Аэропорта ,д.3,8090759,муниципальный округ Хорошевский,1959 +2281023,г Москва проезд Аэропорта д.6,Москва,проезд Аэропорта д.6,проезд,Аэропорта ,д.6,8090761,муниципальный округ Хорошевский,1958 +2281023,г Москва проезд Березовой Рощи д.10,Москва,проезд Березовой Рощи д.10,проезд,Березовой Рощи ,д.10,7828085,муниципальный округ Хорошевский,2006 +2281023,г Москва проезд Березовой Рощи д.12,Москва,проезд Березовой Рощи д.12,проезд,Березовой Рощи ,д.12,7828103,муниципальный округ Хорошевский,2008 +2281023,г Москва проезд Березовой Рощи д.3 кор.1,Москва,проезд Березовой Рощи д.3 кор.1,проезд,Березовой Рощи ,д.3 кор.1,8131926,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва проезд Березовой Рощи д.3 кор.2,Москва,проезд Березовой Рощи д.3 кор.2,проезд,Березовой Рощи ,д.3 кор.2,8132069,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва проезд Березовой Рощи д.4,Москва,проезд Березовой Рощи д.4,проезд,Березовой Рощи ,д.4,7828044,муниципальный округ Хорошевский,2006 +2281023,г Москва проезд Березовой Рощи д.6,Москва,проезд Березовой Рощи д.6,проезд,Березовой Рощи ,д.6,7828056,муниципальный округ Хорошевский,2006 +2281023,г Москва проезд Березовой Рощи д.8,Москва,проезд Березовой Рощи д.8,проезд,Березовой Рощи ,д.8,7828070,муниципальный округ Хорошевский,2008 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 1-й д.10 кор.1,Москва,проезд Хорошевский 1-й д.10 кор.1,проезд,Хорошевский 1-й ,д.10 кор.1,8127519,муниципальный округ Хорошевский,1950 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 1-й д.10 кор.2,Москва,проезд Хорошевский 1-й д.10 кор.2,проезд,Хорошевский 1-й ,д.10 кор.2,8127532,муниципальный округ Хорошевский,1944 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 1-й д.12 кор.1,Москва,проезд Хорошевский 1-й д.12 кор.1,проезд,Хорошевский 1-й ,д.12 кор.1,8127565,муниципальный округ Хорошевский,1949 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 1-й д.12 кор.2,Москва,проезд Хорошевский 1-й д.12 кор.2,проезд,Хорошевский 1-й ,д.12 кор.2,8127586,муниципальный округ Хорошевский,1949 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 1-й д.12 кор.3,Москва,проезд Хорошевский 1-й д.12 кор.3,проезд,Хорошевский 1-й ,д.12 кор.3,8127617,муниципальный округ Хорошевский,1949 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 1-й д.14 кор.1,Москва,проезд Хорошевский 1-й д.14 кор.1,проезд,Хорошевский 1-й ,д.14 кор.1,8127767,муниципальный округ Хорошевский,1949 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 1-й д.14 кор.2,Москва,проезд Хорошевский 1-й д.14 кор.2,проезд,Хорошевский 1-й ,д.14 кор.2,8127775,муниципальный округ Хорошевский,1949 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 1-й д.14 кор.3,Москва,проезд Хорошевский 1-й д.14 кор.3,проезд,Хорошевский 1-й ,д.14 кор.3,8127782,муниципальный округ Хорошевский,1949 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 1-й д.16 кор.1,Москва,проезд Хорошевский 1-й д.16 кор.1,проезд,Хорошевский 1-й ,д.16 кор.1,8127787,муниципальный округ Хорошевский,1952 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 1-й д.16 кор.2,Москва,проезд Хорошевский 1-й д.16 кор.2,проезд,Хорошевский 1-й ,д.16 кор.2,8127794,муниципальный округ Хорошевский,1952 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 1-й д.2 кор.17,Москва,проезд Хорошевский 1-й д.2 кор.17,проезд,Хорошевский 1-й ,д.2 кор.17,8127803,муниципальный округ Хорошевский,1951 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 1-й д.4 кор.1,Москва,проезд Хорошевский 1-й д.4 кор.1,проезд,Хорошевский 1-й ,д.4 кор.1,8127816,муниципальный округ Хорошевский,1951 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 1-й д.4 кор.2,Москва,проезд Хорошевский 1-й д.4 кор.2,проезд,Хорошевский 1-й ,д.4 кор.2,8127824,муниципальный округ Хорошевский,1951 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 1-й д.4 кор.3,Москва,проезд Хорошевский 1-й д.4 кор.3,проезд,Хорошевский 1-й ,д.4 кор.3,8127828,муниципальный округ Хорошевский,1951 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 1-й д.6,Москва,проезд Хорошевский 1-й д.6,проезд,Хорошевский 1-й ,д.6,8127840,муниципальный округ Хорошевский,1951 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 2-й д.3,Москва,проезд Хорошевский 2-й д.3,проезд,Хорошевский 2-й ,д.3,8132440,муниципальный округ Хорошевский,1960 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 2-й д.7А,Москва,проезд Хорошевский 2-й д.7А,проезд,Хорошевский 2-й ,д.7А,8128065,муниципальный округ Хорошевский,1959 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 2-й д.7Б,Москва,проезд Хорошевский 2-й д.7Б,проезд,Хорошевский 2-й ,д.7Б,8128072,муниципальный округ Хорошевский,1960 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 3-й д.10,Москва,проезд Хорошевский 3-й д.10,проезд,Хорошевский 3-й ,д.10,8132445,муниципальный округ Хорошевский,1956 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 3-й д.4,Москва,проезд Хорошевский 3-й д.4,проезд,Хорошевский 3-й ,д.4,8128084,муниципальный округ Хорошевский,2002 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 3-й д.5 кор.1,Москва,проезд Хорошевский 3-й д.5 кор.1,проезд,Хорошевский 3-й ,д.5 кор.1,8220884,муниципальный округ Хорошевский,1960 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 3-й д.5 кор.2,Москва,проезд Хорошевский 3-й д.5 кор.2,проезд,Хорошевский 3-й ,д.5 кор.2,8220887,муниципальный округ Хорошевский,1960 +2281023,г Москва проезд Хорошевский 3-й д.7,Москва,проезд Хорошевский 3-й д.7,проезд,Хорошевский 3-й ,д.7,8220892,муниципальный округ Хорошевский,1958 +2281023,г Москва туп Хорошевский д.7,Москва,туп Хорошевский д.7,туп,Хорошевский ,д.7,7797397,муниципальный округ Хорошевский,1963 +2281023,г Москва ул Авиаконструктора Микояна д.14 кор.1,Москва,ул Авиаконструктора Микояна д.14 кор.1,ул,Авиаконструктора Микояна ,д.14 кор.1,7828145,муниципальный округ Хорошевский,2006 +2281023,г Москва ул Авиаконструктора Микояна д.14 кор.2,Москва,ул Авиаконструктора Микояна д.14 кор.2,ул,Авиаконструктора Микояна ,д.14 кор.2,7828162,муниципальный округ Хорошевский,2006 +2281023,г Москва ул Викторенко д.12,Москва,ул Викторенко д.12,ул,Викторенко ,д.12,8090782,муниципальный округ Хорошевский,1959 +2281023,г Москва ул Викторенко д.12/1,Москва,ул Викторенко д.12/1,ул,Викторенко ,д.12/1,8090789,муниципальный округ Хорошевский,1959 +2281023,г Москва ул Викторенко д.14,Москва,ул Викторенко д.14,ул,Викторенко ,д.14,8090794,муниципальный округ Хорошевский,1957 +2281023,г Москва ул Викторенко д.2/1,Москва,ул Викторенко д.2/1,ул,Викторенко ,д.2/1,8090772,муниципальный округ Хорошевский,1955 +2281023,г Москва ул Викторенко д.3,Москва,ул Викторенко д.3,ул,Викторенко ,д.3,8090774,муниципальный округ Хорошевский,1959 +2281023,г Москва ул Викторенко д.4 кор.1,Москва,ул Викторенко д.4 кор.1,ул,Викторенко ,д.4 кор.1,7828123,муниципальный округ Хорошевский,2006 +2281023,г Москва ул Викторенко д.8а,Москва,ул Викторенко д.8а,ул,Викторенко ,д.8а,8090777,муниципальный округ Хорошевский,1958 +2281023,г Москва ул Гризодубовой д.1 кор.1,Москва,ул Гризодубовой д.1 кор.1,ул,Гризодубовой ,д.1 кор.1,8090800,муниципальный округ Хорошевский,2006 +2281023,г Москва ул Гризодубовой д.1 кор.2,Москва,ул Гризодубовой д.1 кор.2,ул,Гризодубовой ,д.1 кор.2,8090803,муниципальный округ Хорошевский,2006 +2281023,г Москва ул Гризодубовой д.1 кор.3,Москва,ул Гризодубовой д.1 кор.3,ул,Гризодубовой ,д.1 кор.3,8090821,муниципальный округ Хорошевский,2006 +2281023,г Москва ул Гризодубовой д.1 кор.4,Москва,ул Гризодубовой д.1 кор.4,ул,Гризодубовой ,д.1 кор.4,8090838,муниципальный округ Хорошевский,2006 +2281023,г Москва ул Гризодубовой д.1 кор.5,Москва,ул Гризодубовой д.1 кор.5,ул,Гризодубовой ,д.1 кор.5,8090845,муниципальный округ Хорошевский,2006 +2281023,г Москва ул Гризодубовой д.2,Москва,ул Гризодубовой д.2,ул,Гризодубовой ,д.2,7827952,муниципальный округ Хорошевский,2007 +2281023,г Москва ул Гризодубовой д.4 кор.1,Москва,ул Гризодубовой д.4 кор.1,ул,Гризодубовой ,д.4 кор.1,8196437,муниципальный округ Хорошевский,2004 +2281023,г Москва ул Гризодубовой д.4 кор.2,Москва,ул Гризодубовой д.4 кор.2,ул,Гризодубовой ,д.4 кор.2,8033369,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва ул Гризодубовой д.4 кор.3,Москва,ул Гризодубовой д.4 кор.3,ул,Гризодубовой ,д.4 кор.3,7828179,муниципальный округ Хорошевский,2004 +2281023,г Москва ул Гризодубовой д.4 кор.4,Москва,ул Гризодубовой д.4 кор.4,ул,Гризодубовой ,д.4 кор.4,7828196,муниципальный округ Хорошевский,2006 +2281023,г Москва ул Зорге д.14 кор.1,Москва,ул Зорге д.14 кор.1,ул,Зорге ,д.14 кор.1,8090872,муниципальный округ Хорошевский,1955 +2281023,г Москва ул Зорге д.14 кор.2,Москва,ул Зорге д.14 кор.2,ул,Зорге ,д.14 кор.2,8090875,муниципальный округ Хорошевский,1955 +2281023,г Москва ул Зорге д.14 кор.3,Москва,ул Зорге д.14 кор.3,ул,Зорге ,д.14 кор.3,8090880,муниципальный округ Хорошевский,1955 +2281023,г Москва ул Зорге д.16,Москва,ул Зорге д.16,ул,Зорге ,д.16,8151728,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва ул Зорге д.18 кор.1,Москва,ул Зорге д.18 кор.1,ул,Зорге ,д.18 кор.1,8090883,муниципальный округ Хорошевский,1955 +2281023,г Москва ул Зорге д.18 кор.2,Москва,ул Зорге д.18 кор.2,ул,Зорге ,д.18 кор.2,8090888,муниципальный округ Хорошевский,1955 +2281023,г Москва ул Зорге д.18 кор.3,Москва,ул Зорге д.18 кор.3,ул,Зорге ,д.18 кор.3,8090892,муниципальный округ Хорошевский,1954 +2281023,г Москва ул Зорге д.2,Москва,ул Зорге д.2,ул,Зорге ,д.2,8132138,муниципальный округ Хорошевский,1958 +2281023,г Москва ул Зорге д.20,Москва,ул Зорге д.20,ул,Зорге ,д.20,8138977,муниципальный округ Хорошевский,1956 +2281023,г Москва ул Зорге д.6 кор.1,Москва,ул Зорге д.6 кор.1,ул,Зорге ,д.6 кор.1,8090852,муниципальный округ Хорошевский,1956 +2281023,г Москва ул Зорге д.6 кор.2,Москва,ул Зорге д.6 кор.2,ул,Зорге ,д.6 кор.2,8090861,муниципальный округ Хорошевский,1957 +2281023,г Москва ул Зорге д.6 кор.3,Москва,ул Зорге д.6 кор.3,ул,Зорге ,д.6 кор.3,8090866,муниципальный округ Хорошевский,1957 +2281023,г Москва ул Куусинена д.1,Москва,ул Куусинена д.1,ул,Куусинена ,д.1,8132153,муниципальный округ Хорошевский,1958 +2281023,г Москва ул Куусинена д.11 кор.1,Москва,ул Куусинена д.11 кор.1,ул,Куусинена ,д.11 кор.1,8090972,муниципальный округ Хорошевский,1956 +2281023,г Москва ул Куусинена д.11 кор.2,Москва,ул Куусинена д.11 кор.2,ул,Куусинена ,д.11 кор.2,8090977,муниципальный округ Хорошевский,1956 +2281023,г Москва ул Куусинена д.11 кор.3,Москва,ул Куусинена д.11 кор.3,ул,Куусинена ,д.11 кор.3,8090982,муниципальный округ Хорошевский,1955 +2281023,г Москва ул Куусинена д.15 кор.1,Москва,ул Куусинена д.15 кор.1,ул,Куусинена ,д.15 кор.1,8090991,муниципальный округ Хорошевский,1955 +2281023,г Москва ул Куусинена д.15 кор.2,Москва,ул Куусинена д.15 кор.2,ул,Куусинена ,д.15 кор.2,8091001,муниципальный округ Хорошевский,1955 +2281023,г Москва ул Куусинена д.15 кор.3,Москва,ул Куусинена д.15 кор.3,ул,Куусинена ,д.15 кор.3,8091006,муниципальный округ Хорошевский,1955 +2281023,г Москва ул Куусинена д.17 кор.1,Москва,ул Куусинена д.17 кор.1,ул,Куусинена ,д.17 кор.1,8132338,муниципальный округ Хорошевский,1955 +2281023,г Москва ул Куусинена д.17 кор.2,Москва,ул Куусинена д.17 кор.2,ул,Куусинена ,д.17 кор.2,8132343,муниципальный округ Хорошевский,1955 +2281023,г Москва ул Куусинена д.17 кор.3,Москва,ул Куусинена д.17 кор.3,ул,Куусинена ,д.17 кор.3,8132346,муниципальный округ Хорошевский,1955 +2281023,г Москва ул Куусинена д.19 кор.1,Москва,ул Куусинена д.19 кор.1,ул,Куусинена ,д.19 кор.1,8091014,муниципальный округ Хорошевский,1955 +2281023,г Москва ул Куусинена д.19 кор.2,Москва,ул Куусинена д.19 кор.2,ул,Куусинена ,д.19 кор.2,8091020,муниципальный округ Хорошевский,1955 +2281023,г Москва ул Куусинена д.19 кор.3,Москва,ул Куусинена д.19 кор.3,ул,Куусинена ,д.19 кор.3,8091086,муниципальный округ Хорошевский,1955 +2281023,г Москва ул Куусинена д.2 кор.1,Москва,ул Куусинена д.2 кор.1,ул,Куусинена ,д.2 кор.1,8132160,муниципальный округ Хорошевский,1961 +2281023,г Москва ул Куусинена д.2 кор.2,Москва,ул Куусинена д.2 кор.2,ул,Куусинена ,д.2 кор.2,8132174,муниципальный округ Хорошевский,1958 +2281023,г Москва ул Куусинена д.21А,Москва,ул Куусинена д.21А,ул,Куусинена ,д.21А,8464270,муниципальный округ Хорошевский,1999 +2281023,г Москва ул Куусинена д.4 кор.1,Москва,ул Куусинена д.4 кор.1,ул,Куусинена ,д.4 кор.1,8132226,муниципальный округ Хорошевский,1957 +2281023,г Москва ул Куусинена д.4 кор.2,Москва,ул Куусинена д.4 кор.2,ул,Куусинена ,д.4 кор.2,8132235,муниципальный округ Хорошевский,1958 +2281023,г Москва ул Куусинена д.4 кор.3,Москва,ул Куусинена д.4 кор.3,ул,Куусинена ,д.4 кор.3,8090901,муниципальный округ Хорошевский,1958 +2281023,г Москва ул Куусинена д.4А кор.1,Москва,ул Куусинена д.4А кор.1,ул,Куусинена ,д.4А кор.1,8132238,муниципальный округ Хорошевский,1960 +2281023,г Москва ул Куусинена д.4А кор.2,Москва,ул Куусинена д.4А кор.2,ул,Куусинена ,д.4А кор.2,8132244,муниципальный округ Хорошевский,1959 +2281023,г Москва ул Куусинена д.4А кор.3,Москва,ул Куусинена д.4А кор.3,ул,Куусинена ,д.4А кор.3,8132248,муниципальный округ Хорошевский,1973 +2281023,г Москва ул Куусинена д.4А кор.4,Москва,ул Куусинена д.4А кор.4,ул,Куусинена ,д.4А кор.4,8132262,муниципальный округ Хорошевский,1973 +2281023,г Москва ул Куусинена д.4А кор.5,Москва,ул Куусинена д.4А кор.5,ул,Куусинена ,д.4А кор.5,8132264,муниципальный округ Хорошевский,1975 +2281023,г Москва ул Куусинена д.6 кор.1,Москва,ул Куусинена д.6 кор.1,ул,Куусинена ,д.6 кор.1,8132268,муниципальный округ Хорошевский,1957 +2281023,г Москва ул Куусинена д.6 кор.10,Москва,ул Куусинена д.6 кор.10,ул,Куусинена ,д.6 кор.10,8132291,муниципальный округ Хорошевский,1966 +2281023,г Москва ул Куусинена д.6 кор.11,Москва,ул Куусинена д.6 кор.11,ул,Куусинена ,д.6 кор.11,8090931,муниципальный округ Хорошевский,1967 +2281023,г Москва ул Куусинена д.6 кор.12,Москва,ул Куусинена д.6 кор.12,ул,Куусинена ,д.6 кор.12,8132305,муниципальный округ Хорошевский,1966 +2281023,г Москва ул Куусинена д.6 кор.13,Москва,ул Куусинена д.6 кор.13,ул,Куусинена ,д.6 кор.13,8090935,муниципальный округ Хорошевский,1968 +2281023,г Москва ул Куусинена д.6 кор.2,Москва,ул Куусинена д.6 кор.2,ул,Куусинена ,д.6 кор.2,8132270,муниципальный округ Хорошевский,1956 +2281023,г Москва ул Куусинена д.6 кор.3,Москва,ул Куусинена д.6 кор.3,ул,Куусинена ,д.6 кор.3,8132272,муниципальный округ Хорошевский,1956 +2281023,г Москва ул Куусинена д.6 кор.4,Москва,ул Куусинена д.6 кор.4,ул,Куусинена ,д.6 кор.4,8132276,муниципальный округ Хорошевский,1958 +2281023,г Москва ул Куусинена д.6 кор.5,Москва,ул Куусинена д.6 кор.5,ул,Куусинена ,д.6 кор.5,8132278,муниципальный округ Хорошевский,1958 +2281023,г Москва ул Куусинена д.6 кор.6,Москва,ул Куусинена д.6 кор.6,ул,Куусинена ,д.6 кор.6,8132280,муниципальный округ Хорошевский,1958 +2281023,г Москва ул Куусинена д.6 кор.7,Москва,ул Куусинена д.6 кор.7,ул,Куусинена ,д.6 кор.7,8132284,муниципальный округ Хорошевский,1958 +2281023,г Москва ул Куусинена д.6 кор.8,Москва,ул Куусинена д.6 кор.8,ул,Куусинена ,д.6 кор.8,8132307,муниципальный округ Хорошевский,1965 +2281023,г Москва ул Куусинена д.6 кор.9,Москва,ул Куусинена д.6 кор.9,ул,Куусинена ,д.6 кор.9,8132288,муниципальный округ Хорошевский,1965 +2281023,г Москва ул Куусинена д.6А кор.1,Москва,ул Куусинена д.6А кор.1,ул,Куусинена ,д.6А кор.1,8132310,муниципальный округ Хорошевский,1970 +2281023,г Москва ул Куусинена д.6А строение 3,Москва,ул Куусинена д.6А строение 3,ул,Куусинена ,д.6А строение 3,8033557,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва ул Куусинена д.7 кор.1,Москва,ул Куусинена д.7 кор.1,ул,Куусинена ,д.7 кор.1,8090945,муниципальный округ Хорошевский,1956 +2281023,г Москва ул Куусинена д.7 кор.2,Москва,ул Куусинена д.7 кор.2,ул,Куусинена ,д.7 кор.2,8090952,муниципальный округ Хорошевский,1957 +2281023,г Москва ул Куусинена д.7 кор.3,Москва,ул Куусинена д.7 кор.3,ул,Куусинена ,д.7 кор.3,8090958,муниципальный округ Хорошевский,1956 +2281023,г Москва ул Магистральная 1-я д.22 кор.1,Москва,ул Магистральная 1-я д.22 кор.1,ул,Магистральная 1-я ,д.22 кор.1,8127946,муниципальный округ Хорошевский,1956 +2281023,г Москва ул Магистральная 1-я д.22 кор.2,Москва,ул Магистральная 1-я д.22 кор.2,ул,Магистральная 1-я ,д.22 кор.2,8127956,муниципальный округ Хорошевский,1959 +2281023,г Москва ул Магистральная 5-я д.10,Москва,ул Магистральная 5-я д.10,ул,Магистральная 5-я ,д.10,8127962,муниципальный округ Хорошевский,1958 +2281023,г Москва ул Магистральная 5-я д.14 кор.2,Москва,ул Магистральная 5-я д.14 кор.2,ул,Магистральная 5-я ,д.14 кор.2,8127970,муниципальный округ Хорошевский,1958 +2281023,г Москва ул Магистральная 5-я д.16,Москва,ул Магистральная 5-я д.16,ул,Магистральная 5-я ,д.16,8127979,муниципальный округ Хорошевский,1958 +2281023,г Москва ул Магистральная 5-я д.18,Москва,ул Магистральная 5-я д.18,ул,Магистральная 5-я ,д.18,8127986,муниципальный округ Хорошевский,1968 +2281023,г Москва ул Магистральная 5-я д.20,Москва,ул Магистральная 5-я д.20,ул,Магистральная 5-я ,д.20,8127989,муниципальный округ Хорошевский,1989 +2281023,г Москва ул Магистральная 5-я д.8,Москва,ул Магистральная 5-я д.8,ул,Магистральная 5-я ,д.8,8127998,муниципальный округ Хорошевский,1957 +2281023,г Москва ул Острякова д.11,Москва,ул Острякова д.11,ул,Острякова ,д.11,8091195,муниципальный округ Хорошевский,1974 +2281023,г Москва ул Острякова д.5,Москва,ул Острякова д.5,ул,Острякова ,д.5,8091178,муниципальный округ Хорошевский,1975 +2281023,г Москва ул Острякова д.6,Москва,ул Острякова д.6,ул,Острякова ,д.6,8091183,муниципальный округ Хорошевский,1954 +2281023,г Москва ул Острякова д.8,Москва,ул Острякова д.8,ул,Острякова ,д.8,8091187,муниципальный округ Хорошевский,1952 +2281023,г Москва ул Острякова д.9,Москва,ул Острякова д.9,ул,Острякова ,д.9,8091193,муниципальный округ Хорошевский,1987 +2281023,г Москва ул Поликарпова д.19 кор.2,Москва,ул Поликарпова д.19 кор.2,ул,Поликарпова ,д.19 кор.2,8091197,муниципальный округ Хорошевский,1978 +2281023,г Москва ул Поликарпова д.21 кор.4,Москва,ул Поликарпова д.21 кор.4,ул,Поликарпова ,д.21 кор.4,8127458,муниципальный округ Хорошевский,1968 +2281023,г Москва ул Поликарпова д.23,Москва,ул Поликарпова д.23,ул,Поликарпова ,д.23,8127495,муниципальный округ Хорошевский,1973 +2281023,г Москва ул Поликарпова д.25,Москва,ул Поликарпова д.25,ул,Поликарпова ,д.25,8127510,муниципальный округ Хорошевский,1976 +2281023,г Москва ул Полины Осипенко д.10 кор.1,Москва,ул Полины Осипенко д.10 кор.1,ул,Полины Осипенко ,д.10 кор.1,7828135,муниципальный округ Хорошевский,2008 +2281023,г Москва ул Полины Осипенко д.22 кор.4,Москва,ул Полины Осипенко д.22 кор.4,ул,Полины Осипенко ,д.22 кор.4,8033914,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва ш Хорошевское д.1,Москва,ш Хорошевское д.1,ш,Хорошевское ,д.1,8128093,муниципальный округ Хорошевский,1956 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.11,Москва,ш Хорошевское д.11,ш,Хорошевское ,д.11,8091202,муниципальный округ Хорошевский,1988 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.12,Москва,ш Хорошевское д.12,ш,Хорошевское ,д.12,8091210,муниципальный округ Хорошевский,2010 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.13 кор.3,Москва,ш Хорошевское д.13 кор.3,ш,Хорошевское ,д.13 кор.3,8128102,муниципальный округ Хорошевский,1955 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.13А кор.1,Москва,ш Хорошевское д.13А кор.1,ш,Хорошевское ,д.13А кор.1,8128105,муниципальный округ Хорошевский,1952 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.13А кор.2,Москва,ш Хорошевское д.13А кор.2,ш,Хорошевское ,д.13А кор.2,8128116,муниципальный округ Хорошевский,1952 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.13А кор.3,Москва,ш Хорошевское д.13А кор.3,ш,Хорошевское ,д.13А кор.3,8128130,муниципальный округ Хорошевский,1952 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.16 кор.1,Москва,ш Хорошевское д.16 кор.1,ш,Хорошевское ,д.16 кор.1,7859418,муниципальный округ Хорошевский,2008 +2281023,"г Москва ш Хорошевское д.16 кор.1,2",Москва,"ш Хорошевское д.16 кор.1,2",ш,Хорошевское ,"д.16 кор.1,2",7550766,муниципальный округ Хорошевский,2007 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.16 кор.2,Москва,ш Хорошевское д.16 кор.2,ш,Хорошевское ,д.16 кор.2,7859437,муниципальный округ Хорошевский,2008 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.17,Москва,ш Хорошевское д.17,ш,Хорошевское ,д.17,8128138,муниципальный округ Хорошевский,1988 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.19,Москва,ш Хорошевское д.19,ш,Хорошевское ,д.19,8091215,муниципальный округ Хорошевский,1988 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.21А,Москва,ш Хорошевское д.21А,ш,Хорошевское ,д.21А,8132493,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва ш Хорошевское д.22,Москва,ш Хорошевское д.22,ш,Хорошевское ,д.22,8127847,муниципальный округ Хорошевский,1979 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.23 кор.1,Москва,ш Хорошевское д.23 кор.1,ш,Хорошевское ,д.23 кор.1,8128147,муниципальный округ Хорошевский,1950 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.23 кор.2,Москва,ш Хорошевское д.23 кор.2,ш,Хорошевское ,д.23 кор.2,8128156,муниципальный округ Хорошевский,1956 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.24,Москва,ш Хорошевское д.24,ш,Хорошевское ,д.24,8091217,муниципальный округ Хорошевский,1979 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.32 кор.2,Москва,ш Хорошевское д.32 кор.2,ш,Хорошевское ,д.32 кор.2,8127852,муниципальный округ Хорошевский,1956 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.34,Москва,ш Хорошевское д.34,ш,Хорошевское ,д.34,8132498,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва ш Хорошевское д.36А,Москва,ш Хорошевское д.36А,ш,Хорошевское ,д.36А,8127859,муниципальный округ Хорошевский,1965 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.36Б,Москва,ш Хорошевское д.36Б,ш,Хорошевское ,д.36Б,8127865,муниципальный округ Хорошевский,1973 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.38 кор.139,Москва,ш Хорошевское д.38 кор.139,ш,Хорошевское ,д.38 кор.139,8034509,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва ш Хорошевское д.39 кор.1,Москва,ш Хорошевское д.39 кор.1,ш,Хорошевское ,д.39 кор.1,8128161,муниципальный округ Хорошевский,1967 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.39 кор.2,Москва,ш Хорошевское д.39 кор.2,ш,Хорошевское ,д.39 кор.2,8128170,муниципальный округ Хорошевский,1968 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.40А,Москва,ш Хорошевское д.40А,ш,Хорошевское ,д.40А,8034518,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва ш Хорошевское д.40А строение 1,Москва,ш Хорошевское д.40А строение 1,ш,Хорошевское ,д.40А строение 1,8457185,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва ш Хорошевское д.41Г,Москва,ш Хорошевское д.41Г,ш,Хорошевское ,д.41Г,8128179,муниципальный округ Хорошевский,1960 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.41Е,Москва,ш Хорошевское д.41Е,ш,Хорошевское ,д.41Е,8128201,муниципальный округ Хорошевский,1964 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.43А,Москва,ш Хорошевское д.43А,ш,Хорошевское ,д.43А,8128209,муниципальный округ Хорошевский,1961 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.43Б,Москва,ш Хорошевское д.43Б,ш,Хорошевское ,д.43Б,8128218,муниципальный округ Хорошевский,1961 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.43В,Москва,ш Хорошевское д.43В,ш,Хорошевское ,д.43В,8128227,муниципальный округ Хорошевский,1962 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.46,Москва,ш Хорошевское д.46,ш,Хорошевское ,д.46,7797411,муниципальный округ Хорошевский,1987 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.48,Москва,ш Хорошевское д.48,ш,Хорошевское ,д.48,7797425,муниципальный округ Хорошевский,1988 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.50 кор.1,Москва,ш Хорошевское д.50 кор.1,ш,Хорошевское ,д.50 кор.1,7797434,муниципальный округ Хорошевский,1985 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.50 кор.2,Москва,ш Хорошевское д.50 кор.2,ш,Хорошевское ,д.50 кор.2,7797446,муниципальный округ Хорошевский,1989 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.50 кор.3,Москва,ш Хорошевское д.50 кор.3,ш,Хорошевское ,д.50 кор.3,7797456,муниципальный округ Хорошевский,1989 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.52 кор.1,Москва,ш Хорошевское д.52 кор.1,ш,Хорошевское ,д.52 кор.1,7797465,муниципальный округ Хорошевский,1986 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.52 кор.2,Москва,ш Хорошевское д.52 кор.2,ш,Хорошевское ,д.52 кор.2,7797481,муниципальный округ Хорошевский,1985 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.56,Москва,ш Хорошевское д.56,ш,Хорошевское ,д.56,7797495,муниципальный округ Хорошевский,1983 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.58,Москва,ш Хорошевское д.58,ш,Хорошевское ,д.58,7797510,муниципальный округ Хорошевский,1990 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.60,Москва,ш Хорошевское д.60,ш,Хорошевское ,д.60,7797522,муниципальный округ Хорошевский,1983 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.62,Москва,ш Хорошевское д.62,ш,Хорошевское ,д.62,7797533,муниципальный округ Хорошевский,1983 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.64 кор.1,Москва,ш Хорошевское д.64 кор.1,ш,Хорошевское ,д.64 кор.1,7797545,муниципальный округ Хорошевский,1982 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.64 кор.2,Москва,ш Хорошевское д.64 кор.2,ш,Хорошевское ,д.64 кор.2,7797672,муниципальный округ Хорошевский,1989 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.66,Москва,ш Хорошевское д.66,ш,Хорошевское ,д.66,7797683,муниципальный округ Хорошевский,1986 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.68,Москва,ш Хорошевское д.68,ш,Хорошевское ,д.68,8132490,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва ш Хорошевское д.68 кор.1,Москва,ш Хорошевское д.68 кор.1,ш,Хорошевское ,д.68 кор.1,7797697,муниципальный округ Хорошевский,1985 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.68 кор.5,Москва,ш Хорошевское д.68 кор.5,ш,Хорошевское ,д.68 кор.5,7797711,муниципальный округ Хорошевский,1964 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.7 строение 1,Москва,ш Хорошевское д.7 строение 1,ш,Хорошевское ,д.7 строение 1,8128236,муниципальный округ Хорошевский,1957 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.7 строение 2,Москва,ш Хорошевское д.7 строение 2,ш,Хорошевское ,д.7 строение 2,8128244,муниципальный округ Хорошевский,1957 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.70 кор.1,Москва,ш Хорошевское д.70 кор.1,ш,Хорошевское ,д.70 кор.1,7797728,муниципальный округ Хорошевский,1986 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.70 кор.3,Москва,ш Хорошевское д.70 кор.3,ш,Хорошевское ,д.70 кор.3,7797740,муниципальный округ Хорошевский,1964 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.72 кор.1,Москва,ш Хорошевское д.72 кор.1,ш,Хорошевское ,д.72 кор.1,7798394,муниципальный округ Хорошевский,1985 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.72 кор.3,Москва,ш Хорошевское д.72 кор.3,ш,Хорошевское ,д.72 кор.3,7798403,муниципальный округ Хорошевский,1964 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.72 кор.4,Москва,ш Хорошевское д.72 кор.4,ш,Хорошевское ,д.72 кор.4,7798411,муниципальный округ Хорошевский,1964 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.74 кор.3,Москва,ш Хорошевское д.74 кор.3,ш,Хорошевское ,д.74 кор.3,7798423,муниципальный округ Хорошевский,1964 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.76 кор.4,Москва,ш Хорошевское д.76 кор.4,ш,Хорошевское ,д.76 кор.4,7798431,муниципальный округ Хорошевский,1964 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.76 кор.5,Москва,ш Хорошевское д.76 кор.5,ш,Хорошевское ,д.76 кор.5,7798446,муниципальный округ Хорошевский,1964 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.78,Москва,ш Хорошевское д.78,ш,Хорошевское ,д.78,8132483,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва ш Хорошевское д.80,Москва,ш Хорошевское д.80,ш,Хорошевское ,д.80,8132450,муниципальный округ Хорошевский,1994 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.82 кор.1,Москва,ш Хорошевское д.82 кор.1,ш,Хорошевское ,д.82 кор.1,8132452,муниципальный округ Хорошевский,1948 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.82 кор.10,Москва,ш Хорошевское д.82 кор.10,ш,Хорошевское ,д.82 кор.10,8132462,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва ш Хорошевское д.82 кор.11,Москва,ш Хорошевское д.82 кор.11,ш,Хорошевское ,д.82 кор.11,8132464,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва ш Хорошевское д.82 кор.2,Москва,ш Хорошевское д.82 кор.2,ш,Хорошевское ,д.82 кор.2,8132455,муниципальный округ Хорошевский,1959 +2281023,г Москва ш Хорошевское д.82 кор.7,Москва,ш Хорошевское д.82 кор.7,ш,Хорошевское ,д.82 кор.7,8132457,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва ш Хорошевское д.82 кор.8,Москва,ш Хорошевское д.82 кор.8,ш,Хорошевское ,д.82 кор.8,8132459,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва ш Хорошевское д.82 кор.9,Москва,ш Хорошевское д.82 кор.9,ш,Хорошевское ,д.82 кор.9,8132461,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва ш Хорошевское д.84 кор.1,Москва,ш Хорошевское д.84 кор.1,ш,Хорошевское ,д.84 кор.1,8132467,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва ш Хорошевское д.84 кор.2,Москва,ш Хорошевское д.84 кор.2,ш,Хорошевское ,д.84 кор.2,8132470,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва ш Хорошевское д.84 кор.4,Москва,ш Хорошевское д.84 кор.4,ш,Хорошевское ,д.84 кор.4,8132474,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва ш Хорошевское д.88,Москва,ш Хорошевское д.88,ш,Хорошевское ,д.88,8132476,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва ш Хорошевское д.9,Москва,ш Хорошевское д.9,ш,Хорошевское ,д.9,8132495,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва ш Хорошевское д.90,Москва,ш Хорошевское д.90,ш,Хорошевское ,д.90,8132478,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281023,г Москва ш Хорошевское д.92,Москва,ш Хорошевское д.92,ш,Хорошевское ,д.92,8132481,муниципальный округ Хорошевский,н.д. +2281005,г Зеленоград д.1401,Зеленоград,д.1401,,,,7578698,муниципальный округ Крюково,1989 +2281005,г Зеленоград д.1402,Зеленоград,д.1402,,,,7595873,муниципальный округ Крюково,1989 +2281005,г Зеленоград д.1403,Зеленоград,д.1403,,,,7595939,муниципальный округ Крюково,1989 +2281005,г Зеленоград д.1407,Зеленоград,д.1407,,,,7595981,муниципальный округ Крюково,1989 +2281005,г Зеленоград д.1408,Зеленоград,д.1408,,,,7595999,муниципальный округ Крюково,1989 +2281005,г Зеленоград д.1409,Зеленоград,д.1409,,,,7596024,муниципальный округ Крюково,1990 +2281005,г Зеленоград д.1412,Зеленоград,д.1412,,,,7596037,муниципальный округ Крюково,1989 +2281005,г Зеленоград д.1414,Зеленоград,д.1414,,,,7596057,муниципальный округ Крюково,1989 +2281005,г Зеленоград д.1416,Зеленоград,д.1416,,,,7596067,муниципальный округ Крюково,1989 +2281005,г Зеленоград д.1417,Зеленоград,д.1417,,,,7596083,муниципальный округ Крюково,1989 +2281005,г Зеленоград д.1418,Зеленоград,д.1418,,,,7596091,муниципальный округ Крюково,1989 +2281005,г Зеленоград д.1419,Зеленоград,д.1419,,,,7596093,муниципальный округ Крюково,1990 +2281005,г Зеленоград д.1420,Зеленоград,д.1420,,,,7596101,муниципальный округ Крюково,1990 +2281005,г Зеленоград д.1422,Зеленоград,д.1422,,,,7596129,муниципальный округ Крюково,1990 +2281005,г Зеленоград д.1423,Зеленоград,д.1423,,,,7596169,муниципальный округ Крюково,1990 +2281005,г Зеленоград д.1424,Зеленоград,д.1424,,,,7596175,муниципальный округ Крюково,1990 +2281005,г Зеленоград д.1425,Зеленоград,д.1425,,,,7596184,муниципальный округ Крюково,1990 +2281005,г Зеленоград д.1428,Зеленоград,д.1428,,,,7596191,муниципальный округ Крюково,1990 +2281005,г Зеленоград д.1429,Зеленоград,д.1429,,,,7596218,муниципальный округ Крюково,1990 +2281005,г Зеленоград д.1430,Зеленоград,д.1430,,,,7596228,муниципальный округ Крюково,1991 +2281005,г Зеленоград д.1431,Зеленоград,д.1431,,,,7596255,муниципальный округ Крюково,1990 +2281005,г Зеленоград д.1432,Зеленоград,д.1432,,,,7596260,муниципальный округ Крюково,1990 +2281005,г Зеленоград д.1435,Зеленоград,д.1435,,,,7596267,муниципальный округ Крюково,1990 +2281005,г Зеленоград д.1436,Зеленоград,д.1436,,,,7596271,муниципальный округ Крюково,1990 +2281005,г Зеленоград д.1437,Зеленоград,д.1437,,,,7596274,муниципальный округ Крюково,1991 +2281005,г Зеленоград д.1438,Зеленоград,д.1438,,,,7596276,муниципальный округ Крюково,1991 +2281005,г Зеленоград д.1441,Зеленоград,д.1441,,,,7596280,муниципальный округ Крюково,1989 +2281005,г Зеленоград д.1443,Зеленоград,д.1443,,,,7596291,муниципальный округ Крюково,1989 +2281005,г Зеленоград д.1445,Зеленоград,д.1445,,,,7946273,муниципальный округ Крюково,1991 +2281005,г Зеленоград д.1448,Зеленоград,д.1448,,,,7597744,муниципальный округ Крюково,1990 +2281005,г Зеленоград д.1449,Зеленоград,д.1449,,,,7597747,муниципальный округ Крюково,1990 +2281005,г Зеленоград д.1450,Зеленоград,д.1450,,,,7596307,муниципальный округ Крюково,1991 +2281005,г Зеленоград д.1451,Зеленоград,д.1451,,,,7597751,муниципальный округ Крюково,1991 +2281005,г Зеленоград д.1454,Зеленоград,д.1454,,,,7596314,муниципальный округ Крюково,1990 +2281005,г Зеленоград д.1455,Зеленоград,д.1455,,,,7596324,муниципальный округ Крюково,1990 +2281005,г Зеленоград д.1456,Зеленоград,д.1456,,,,7597761,муниципальный округ Крюково,1990 +2281005,г Зеленоград д.1458,Зеленоград,д.1458,,,,7597765,муниципальный округ Крюково,1991 +2281005,г Зеленоград д.1459,Зеленоград,д.1459,,,,7597771,муниципальный округ Крюково,1991 +2281005,г Зеленоград д.1462,Зеленоград,д.1462,,,,7597774,муниципальный округ Крюково,1993 +2281005,г Зеленоград д.1466,Зеленоград,д.1466,,,,7596319,муниципальный округ Крюково,1991 +2281005,г Зеленоград д.1471,Зеленоград,д.1471,,,,7596325,муниципальный округ Крюково,1993 +2281005,г Зеленоград д.1501,Зеленоград,д.1501,,,,7558955,муниципальный округ Крюково,1992 +2281005,г Зеленоград д.1504,Зеленоград,д.1504,,,,7598373,муниципальный округ Крюково,1992 +2281005,г Зеленоград д.1505,Зеленоград,д.1505,,,,7558956,муниципальный округ Крюково,1992 +2281005,г Зеленоград д.1506,Зеленоград,д.1506,,,,7558957,муниципальный округ Крюково,1991 +2281005,г Зеленоград д.1507,Зеленоград,д.1507,,,,7598377,муниципальный округ Крюково,1991 +2281005,г Зеленоград д.1509,Зеленоград,д.1509,,,,7558958,муниципальный округ Крюково,1992 +2281005,г Зеленоград д.1512,Зеленоград,д.1512,,,,7558959,муниципальный округ Крюково,1992 +2281005,г Зеленоград д.1517,Зеленоград,д.1517,,,,7598383,муниципальный округ Крюково,1993 +2281005,г Зеленоград д.1518,Зеленоград,д.1518,,,,7598385,муниципальный округ Крюково,1993 +2281005,г Зеленоград д.1519,Зеленоград,д.1519,,,,7558960,муниципальный округ Крюково,1993 +2281005,г Зеленоград д.1520,Зеленоград,д.1520,,,,7558961,муниципальный округ Крюково,1993 +2281005,г Зеленоград д.1521,Зеленоград,д.1521,,,,7558965,муниципальный округ Крюково,1993 +2281005,г Зеленоград д.1522,Зеленоград,д.1522,,,,7558966,муниципальный округ Крюково,1993 +2281005,г Зеленоград д.1524,Зеленоград,д.1524,,,,7598387,муниципальный округ Крюково,1994 +2281005,г Зеленоград д.1535,Зеленоград,д.1535,,,,7598388,муниципальный округ Крюково,1994 +2281005,г Зеленоград д.1537,Зеленоград,д.1537,,,,7598394,муниципальный округ Крюково,1993 +2281005,г Зеленоград д.1538,Зеленоград,д.1538,,,,7558962,муниципальный округ Крюково,1993 +2281005,г Зеленоград д.1539,Зеленоград,д.1539,,,,7866967,муниципальный округ Крюково,1993 +2281005,г Зеленоград д.1540,Зеленоград,д.1540,,,,7867225,муниципальный округ Крюково,1993 +2281005,г Зеленоград д.1542,Зеленоград,д.1542,,,,7598396,муниципальный округ Крюково,1994 +2281005,г Зеленоград д.1544,Зеленоград,д.1544,,,,7598399,муниципальный округ Крюково,1994 +2281005,г Зеленоград д.1546,Зеленоград,д.1546,,,,7598402,муниципальный округ Крюково,1994 +2281005,г Зеленоград д.1551,Зеленоград,д.1551,,,,7558963,муниципальный округ Крюково,1992 +2281005,г Зеленоград д.1552,Зеленоград,д.1552,,,,7558967,муниципальный округ Крюково,1992 +2281005,г Зеленоград д.1553,Зеленоград,д.1553,,,,7558943,муниципальный округ Крюково,1992 +2281005,г Зеленоград д.1554,Зеленоград,д.1554,,,,7558964,муниципальный округ Крюково,1992 +2281005,г Зеленоград д.1557,Зеленоград,д.1557,,,,7598404,муниципальный округ Крюково,1992 +2281005,г Зеленоград д.1559,Зеленоград,д.1559,,,,7598405,муниципальный округ Крюково,1992 +2281005,г Зеленоград д.1560,Зеленоград,д.1560,,,,7598411,муниципальный округ Крюково,1993 +2281005,г Зеленоград д.1561,Зеленоград,д.1561,,,,7558968,муниципальный округ Крюково,1992 +2281005,г Зеленоград д.1562,Зеленоград,д.1562,,,,7558969,муниципальный округ Крюково,1992 +2281005,г Зеленоград д.1601,Зеленоград,д.1601,,,,7558909,муниципальный округ Крюково,1993 +2281005,г Зеленоград д.1602,Зеленоград,д.1602,,,,7558910,муниципальный округ Крюково,1993 +2281005,г Зеленоград д.1603,Зеленоград,д.1603,,,,7558912,муниципальный округ Крюково,1994 +2281005,г Зеленоград д.1605,Зеленоград,д.1605,,,,7598690,муниципальный округ Крюково,1993 +2281005,г Зеленоград д.1606,Зеленоград,д.1606,,,,7558913,муниципальный округ Крюково,1993 +2281005,г Зеленоград д.1607,Зеленоград,д.1607,,,,7558914,муниципальный округ Крюково,1994 +2281005,г Зеленоград д.1613,Зеленоград,д.1613,,,,7558915,муниципальный округ Крюково,1994 +2281005,г Зеленоград д.1614,Зеленоград,д.1614,,,,7558944,муниципальный округ Крюково,1994 +2281005,г Зеленоград д.1615,Зеленоград,д.1615,,,,7558917,муниципальный округ Крюково,1994 +2281005,г Зеленоград д.1616 кор.1616,Зеленоград,д.1616 кор.1616,,,,7937324,муниципальный округ Крюково,н.д. +2281005,г Зеленоград д.1619,Зеленоград,д.1619,,,,7558916,муниципальный округ Крюково,1994 +2281005,г Зеленоград д.1620,Зеленоград,д.1620,,,,7558923,муниципальный округ Крюково,1994 +2281005,г Зеленоград д.1621,Зеленоград,д.1621,,,,7558918,муниципальный округ Крюково,1994 +2281005,г Зеленоград д.1622,Зеленоград,д.1622,,,,7558919,муниципальный округ Крюково,1994 +2281005,г Зеленоград д.1623,Зеленоград,д.1623,,,,7558920,муниципальный округ Крюково,1994 +2281005,г Зеленоград д.1624,Зеленоград,д.1624,,,,7598697,муниципальный округ Крюково,1994 +2281005,г Зеленоград д.1625,Зеленоград,д.1625,,,,7598699,муниципальный округ Крюково,1994 +2281005,г Зеленоград д.1626,Зеленоград,д.1626,,,,7558921,муниципальный округ Крюково,1994 +2281005,г Зеленоград д.1640,Зеленоград,д.1640,,,,7558924,муниципальный округ Крюково,1997 +2281005,г Зеленоград д.1643,Зеленоград,д.1643,,,,7558925,муниципальный округ Крюково,1997 +2281005,г Зеленоград д.1645,Зеленоград,д.1645,,,,7558927,муниципальный округ Крюково,1997 +2281005,г Зеленоград д.1649,Зеленоград,д.1649,,,,7598701,муниципальный округ Крюково,1997 +2281005,г Зеленоград д.1801 кор.1801а,Зеленоград,д.1801 кор.1801а,,,,7558929,муниципальный округ Крюково,1999 +2281005,г Зеленоград д.1801 кор.1801б,Зеленоград,д.1801 кор.1801б,,,,7558932,муниципальный округ Крюково,1999 +2281005,г Зеленоград д.1803,Зеленоград,д.1803,,,,7720303,муниципальный округ Крюково,2004 +2281005,г Зеленоград д.1804 кор.1804а,Зеленоград,д.1804 кор.1804а,,,,7558945,муниципальный округ Крюково,2001 +2281005,г Зеленоград д.1804 кор.1804б,Зеленоград,д.1804 кор.1804б,,,,7558933,муниципальный округ Крюково,2001 +2281005,г Зеленоград д.1805,Зеленоград,д.1805,,,,7558946,муниципальный округ Крюково,1997 +2281005,г Зеленоград д.1806,Зеленоград,д.1806,,,,7558934,муниципальный округ Крюково,1970 +2281005,г Зеленоград д.1807,Зеленоград,д.1807,,,,7558935,муниципальный округ Крюково,1971 +2281005,г Зеленоград д.1808,Зеленоград,д.1808,,,,7558936,муниципальный округ Крюково,1965 +2281005,г Зеленоград д.1809,Зеленоград,д.1809,,,,7558947,муниципальный округ Крюково,1964 +2281005,г Зеленоград д.1810,Зеленоград,д.1810,,,,7558948,муниципальный округ Крюково,1972 +2281005,г Зеленоград д.1811,Зеленоград,д.1811,,,,7598707,муниципальный округ Крюково,1997 +2281005,г Зеленоград д.1812,Зеленоград,д.1812,,,,7558937,муниципальный округ Крюково,1996 +2281005,г Зеленоград д.1815,Зеленоград,д.1815,,,,7558938,муниципальный округ Крюково,1996 +2281005,г Зеленоград д.1818,Зеленоград,д.1818,,,,7598710,муниципальный округ Крюково,1996 +2281005,г Зеленоград д.1820,Зеленоград,д.1820,,,,7558939,муниципальный округ Крюково,1996 +2281005,г Зеленоград д.1821,Зеленоград,д.1821,,,,7598712,муниципальный округ Крюково,1997 +2281005,г Зеленоград д.1822,Зеленоград,д.1822,,,,7558940,муниципальный округ Крюково,1997 +2281005,г Зеленоград д.1823,Зеленоград,д.1823,,,,7558941,муниципальный округ Крюково,1997 +2281005,г Зеленоград д.1824,Зеленоград,д.1824,,,,7598715,муниципальный округ Крюково,1996 +2281005,г Зеленоград д.1925,Зеленоград,д.1925,,,,7598936,муниципальный округ Крюково,1988 +2281005,г Зеленоград д.2003,Зеленоград,д.2003,,,,7598723,муниципальный округ Крюково,2008 +2281005,г Зеленоград д.2005,Зеленоград,д.2005,,,,7598727,муниципальный округ Крюково,2007 +2281005,г Зеленоград д.2008,Зеленоград,д.2008,,,,7598730,муниципальный округ Крюково,2008 +2281005,г Зеленоград д.2010,Зеленоград,д.2010,,,,7598731,муниципальный округ Крюково,2006 +2281005,г Зеленоград д.2013,Зеленоград,д.2013,,,,7598733,муниципальный округ Крюково,2008 +2281005,г Зеленоград д.2014,Зеленоград,д.2014,,,,7598736,муниципальный округ Крюково,2008 +2281005,г Зеленоград д.2016,Зеленоград,д.2016,,,,7598739,муниципальный округ Крюково,2006 +2281005,г Зеленоград д.2018,Зеленоград,д.2018,,,,7598745,муниципальный округ Крюково,2006 +2281005,г Зеленоград д.2019,Зеленоград,д.2019,,,,7598747,муниципальный округ Крюково,2008 +2281005,г Зеленоград д.2022,Зеленоград,д.2022,,,,7598750,муниципальный округ Крюково,2010 +2281005,г Зеленоград д.2022 кор.2024,Зеленоград,д.2022 кор.2024,,,,7598751,муниципальный округ Крюково,н.д. +2281005,г Зеленоград д.2024,Зеленоград,д.2024,,,,7598752,муниципальный округ Крюково,2006 +2281005,г Зеленоград д.2027,Зеленоград,д.2027,,,,7598755,муниципальный округ Крюково,2010 +2281005,г Зеленоград д.2028,Зеленоград,д.2028,,,,7598757,муниципальный округ Крюково,2007 +2281005,г Зеленоград д.2033,Зеленоград,д.2033,,,,7598758,муниципальный округ Крюково,2008 +2281005,г Зеленоград д.2034,Зеленоград,д.2034,,,,7598760,муниципальный округ Крюково,2008 +2281005,г Зеленоград д.2037 кор.2037,Зеленоград,д.2037 кор.2037,,,,8368568,муниципальный округ Крюково,2013 +2281005,г Зеленоград д.2039,Зеленоград,д.2039,,,,8368613,муниципальный округ Крюково,2013 +2281005,г Зеленоград д.2040,Зеленоград,д.2040,,,,8368632,муниципальный округ Крюково,2013 +2281005,г Зеленоград д.2043,Зеленоград,д.2043,,,,7598762,муниципальный округ Крюково,2007 +2281005,г Зеленоград п Малино д.1,Зеленоград,п Малино д.1,,,,7933513,муниципальный округ Крюково,2009 +2281005,г Зеленоград п Малино д.11,Зеленоград,п Малино д.11,,,,7933564,муниципальный округ Крюково,2009 +2281005,г Зеленоград п Малино д.13,Зеленоград,п Малино д.13,,,,7933557,муниципальный округ Крюково,2009 +2281005,г Зеленоград п Малино д.15,Зеленоград,п Малино д.15,,,,7933569,муниципальный округ Крюково,2009 +2281005,г Зеленоград п Малино д.17,Зеленоград,п Малино д.17,,,,7933576,муниципальный округ Крюково,2009 +2281005,г Зеленоград п Малино д.19,Зеленоград,п Малино д.19,,,,7933586,муниципальный округ Крюково,2009 +2281005,г Зеленоград п Малино д.21,Зеленоград,п Малино д.21,,,,7933598,муниципальный округ Крюково,2009 +2281005,г Зеленоград п Малино д.23,Зеленоград,п Малино д.23,,,,7933605,муниципальный округ Крюково,2009 +2281005,г Зеленоград п Малино д.3,Зеленоград,п Малино д.3,,,,7933532,муниципальный округ Крюково,2009 +2281005,г Зеленоград п Малино д.5,Зеленоград,п Малино д.5,,,,7933543,муниципальный округ Крюково,2009 +2281005,г Зеленоград п Малино д.9,Зеленоград,п Малино д.9,,,,7933553,муниципальный округ Крюково,2009 +2281005,г Зеленоград ул 1 Мая д.2,Зеленоград,ул 1 Мая д.2,,,,7603388,муниципальный округ Крюково,1978 +2281005,г Зеленоград ул 1 Мая д.4,Зеленоград,ул 1 Мая д.4,,,,7603393,муниципальный округ Крюково,1975 +2281005,г Зеленоград ул 2 Пятилетка д.2,Зеленоград,ул 2 Пятилетка д.2,,,,7603400,муниципальный округ Крюково,1974 +2281005,г Зеленоград ул 2 Пятилетка д.4,Зеленоград,ул 2 Пятилетка д.4,,,,7558954,муниципальный округ Крюково,1978 +2281005,г Зеленоград ул Заводская д.10,Зеленоград,ул Заводская д.10,,,,7603373,муниципальный округ Крюково,1961 +2281005,г Зеленоград ул Заводская д.14,Зеленоград,ул Заводская д.14,,,,7603376,муниципальный округ Крюково,1965 +2281005,г Зеленоград ул Заводская д.14а,Зеленоград,ул Заводская д.14а,,,,7603378,муниципальный округ Крюково,1969 +2281005,г Зеленоград ул Заводская д.16,Зеленоград,ул Заводская д.16,,,,7603379,муниципальный округ Крюково,1962 +2281005,г Зеленоград ул Заводская д.2,Зеленоград,ул Заводская д.2,,,,7603359,муниципальный округ Крюково,1969 +2281005,г Зеленоград ул Заводская д.4,Зеленоград,ул Заводская д.4,,,,7603361,муниципальный округ Крюково,1962 +2281005,г Зеленоград ул Заводская д.4а,Зеленоград,ул Заводская д.4а,,,,7603365,муниципальный округ Крюково,1966 +2281005,г Зеленоград ул Заводская д.6,Зеленоград,ул Заводская д.6,,,,7603369,муниципальный округ Крюково,1964 +2281005,г Зеленоград ул Заводская д.6а,Зеленоград,ул Заводская д.6а,,,,7603370,муниципальный округ Крюково,1967 +2281005,г Зеленоград ул Заводская д.8,Зеленоград,ул Заводская д.8,,,,7603372,муниципальный округ Крюково,1963 +2281005,г Зеленоград ул Крупской д.10,Зеленоград,ул Крупской д.10,,,,7603387,муниципальный округ Крюково,1985 +2281005,г Зеленоград ул Крупской д.2,Зеленоград,ул Крупской д.2,,,,7603384,муниципальный округ Крюково,1971 +2281005,г Зеленоград ул Крупской д.6,Зеленоград,ул Крупской д.6,,,,7558951,муниципальный округ Крюково,1976 +2281005,г Зеленоград ул Ленина д.1,Зеленоград,ул Ленина д.1,,,,7603414,муниципальный округ Крюково,1966 +2281005,г Зеленоград ул Советская д.2,Зеленоград,ул Советская д.2,,,,7603409,муниципальный округ Крюково,1973 +2281005,г Зеленоград ул Советская д.4,Зеленоград,ул Советская д.4,,,,7558952,муниципальный округ Крюково,1974 +2281005,г Зеленоград ул Советская д.6,Зеленоград,ул Советская д.6,,,,7558953,муниципальный округ Крюково,1975 +2281006,г Зеленоград аллея Березовая д.1,Зеленоград,аллея Березовая д.1,,,,7581216,муниципальный округ Матушкино,1967 +2281006,г Зеленоград аллея Березовая д.2,Зеленоград,аллея Березовая д.2,,,,7581242,муниципальный округ Матушкино,1967 +2281006,г Зеленоград аллея Березовая д.3,Зеленоград,аллея Березовая д.3,,,,7581262,муниципальный округ Матушкино,1967 +2281006,г Зеленоград аллея Березовая д.6,Зеленоград,аллея Березовая д.6,,,,7581270,муниципальный округ Матушкино,2002 +2281006,г Зеленоград аллея Березовая д.6А,Зеленоград,аллея Березовая д.6А,,,,7581276,муниципальный округ Матушкино,2000 +2281006,г Зеленоград аллея Березовая д.8,Зеленоград,аллея Березовая д.8,,,,7581283,муниципальный округ Матушкино,1983 +2281006,г Зеленоград аллея Березовая д.9,Зеленоград,аллея Березовая д.9,,,,7581286,муниципальный округ Матушкино,1997 +2281006,г Зеленоград д.105,Зеленоград,д.105,,,,7555318,муниципальный округ Матушкино,2001 +2281006,г Зеленоград д.106,Зеленоград,д.106,,,,7555475,муниципальный округ Матушкино,2001 +2281006,г Зеленоград д.107А,Зеленоград,д.107А,,,,7555495,муниципальный округ Матушкино,1996 +2281006,г Зеленоград д.107б,Зеленоград,д.107б,,,,7558897,муниципальный округ Матушкино,1996 +2281006,г Зеленоград д.107в,Зеленоград,д.107в,,,,7558899,муниципальный округ Матушкино,1997 +2281006,г Зеленоград д.107Г,Зеленоград,д.107Г,,,,7555509,муниципальный округ Матушкино,1997 +2281006,г Зеленоград д.109,Зеленоград,д.109,,,,7555611,муниципальный округ Матушкино,2003 +2281006,г Зеленоград д.117,Зеленоград,д.117,,,,7558534,муниципальный округ Матушкино,2006 +2281006,г Зеленоград д.118,Зеленоград,д.118,,,,7558547,муниципальный округ Матушкино,2006 +2281006,г Зеленоград д.119,Зеленоград,д.119,,,,7558552,муниципальный округ Матушкино,2005 +2281006,г Зеленоград д.120,Зеленоград,д.120,,,,7558559,муниципальный округ Матушкино,2005 +2281006,г Зеленоград д.125,Зеленоград,д.125,,,,7558901,муниципальный округ Матушкино,2009 +2281006,г Зеленоград д.126,Зеленоград,д.126,,,,7555639,муниципальный округ Матушкино,2009 +2281006,г Зеленоград д.127,Зеленоград,д.127,,,,7558902,муниципальный округ Матушкино,2009 +2281006,г Зеленоград д.128,Зеленоград,д.128,,,,7555675,муниципальный округ Матушкино,2009 +2281006,г Зеленоград д.129,Зеленоград,д.129,,,,7558903,муниципальный округ Матушкино,2009 +2281006,г Зеленоград д.130а,Зеленоград,д.130а,,,,7558904,муниципальный округ Матушкино,2009 +2281006,г Зеленоград д.130Б,Зеленоград,д.130Б,,,,7555692,муниципальный округ Матушкино,2009 +2281006,г Зеленоград д.138,Зеленоград,д.138,,,,7555701,муниципальный округ Матушкино,2002 +2281006,г Зеленоград д.139,Зеленоград,д.139,,,,7555712,муниципальный округ Матушкино,2002 +2281006,г Зеленоград д.141,Зеленоград,д.141,,,,7555723,муниципальный округ Матушкино,2003 +2281006,г Зеленоград д.145,Зеленоград,д.145,,,,7555732,муниципальный округ Матушкино,1961 +2281006,г Зеленоград д.146,Зеленоград,д.146,,,,7556657,муниципальный округ Матушкино,1961 +2281006,г Зеленоград д.147,Зеленоград,д.147,,,,7556659,муниципальный округ Матушкино,1961 +2281006,г Зеленоград д.148,Зеленоград,д.148,,,,7556661,муниципальный округ Матушкино,1962 +2281006,г Зеленоград д.153,Зеленоград,д.153,,,,7556663,муниципальный округ Матушкино,1964 +2281006,г Зеленоград д.158,Зеленоград,д.158,,,,7556667,муниципальный округ Матушкино,1972 +2281006,г Зеленоград д.160,Зеленоград,д.160,,,,7556672,муниципальный округ Матушкино,1972 +2281006,г Зеленоград д.161 (им.В.Путина),Зеленоград,д.161 (им.В.Путина),,,,7551337,муниципальный округ Матушкино,1972 +2281006,г Зеленоград д.162,Зеленоград,д.162,,,,7556651,муниципальный округ Матушкино,1997 +2281006,г Зеленоград д.164,Зеленоград,д.164,,,,7556736,муниципальный округ Матушкино,1971 +2281006,г Зеленоград д.165,Зеленоград,д.165,,,,7556740,муниципальный округ Матушкино,1974 +2281006,г Зеленоград д.166,Зеленоград,д.166,,,,7556746,муниципальный округ Матушкино,1971 +2281006,г Зеленоград д.200А,Зеленоград,д.200А,,,,7556758,муниципальный округ Матушкино,1970 +2281006,г Зеленоград д.200Б,Зеленоград,д.200Б,,,,7556761,муниципальный округ Матушкино,1970 +2281006,г Зеленоград д.200В,Зеленоград,д.200В,,,,7556767,муниципальный округ Матушкино,1970 +2281006,г Зеленоград д.200Г,Зеленоград,д.200Г,,,,7556773,муниципальный округ Матушкино,1970 +2281006,г Зеленоград д.219,Зеленоград,д.219,,,,7558564,муниципальный округ Матушкино,1999 +2281006,г Зеленоград д.231,Зеленоград,д.231,,,,7556784,муниципальный округ Матушкино,1965 +2281006,г Зеленоград д.232,Зеленоград,д.232,,,,7556798,муниципальный округ Матушкино,1965 +2281006,г Зеленоград д.234,Зеленоград,д.234,,,,7556802,муниципальный округ Матушкино,1997 +2281006,г Зеленоград д.235,Зеленоград,д.235,,,,7556806,муниципальный округ Матушкино,1996 +2281006,г Зеленоград д.236,Зеленоград,д.236,,,,7556808,муниципальный округ Матушкино,1997 +2281006,г Зеленоград д.237,Зеленоград,д.237,,,,7556809,муниципальный округ Матушкино,1997 +2281006,г Зеленоград д.238,Зеленоград,д.238,,,,7556815,муниципальный округ Матушкино,2000 +2281006,г Зеленоград д.239,Зеленоград,д.239,,,,7556818,муниципальный округ Матушкино,2002 +2281006,г Зеленоград д.240,Зеленоград,д.240,,,,7558567,муниципальный округ Матушкино,2002 +2281006,г Зеленоград д.241,Зеленоград,д.241,,,,7558572,муниципальный округ Матушкино,2007 +2281006,г Зеленоград д.247,Зеленоград,д.247,,,,7556824,муниципальный округ Матушкино,2003 +2281006,г Зеленоград д.248,Зеленоград,д.248,,,,7556826,муниципальный округ Матушкино,2002 +2281006,г Зеленоград д.249,Зеленоград,д.249,,,,7558576,муниципальный округ Матушкино,2007 +2281006,г Зеленоград д.250,Зеленоград,д.250,,,,7558578,муниципальный округ Матушкино,2006 +2281006,г Зеленоград д.251,Зеленоград,д.251,,,,7558582,муниципальный округ Матушкино,2006 +2281006,г Зеленоград д.301А,Зеленоград,д.301А,,,,7556831,муниципальный округ Матушкино,н.д. +2281006,г Зеленоград д.309,Зеленоград,д.309,,,,7558586,муниципальный округ Матушкино,2004 +2281006,г Зеленоград д.311,Зеленоград,д.311,,,,7558591,муниципальный округ Матушкино,2005 +2281006,г Зеленоград д.313,Зеленоград,д.313,,,,7558593,муниципальный округ Матушкино,2005 +2281006,г Зеленоград д.315,Зеленоград,д.315,,,,7558597,муниципальный округ Матушкино,2005 +2281006,г Зеленоград д.316,Зеленоград,д.316,,,,7558599,муниципальный округ Матушкино,2005 +2281006,г Зеленоград д.320,Зеленоград,д.320,,,,7558603,муниципальный округ Матушкино,2006 +2281006,г Зеленоград д.349,Зеленоград,д.349,,,,7557649,муниципальный округ Матушкино,1965 +2281006,г Зеленоград д.362,Зеленоград,д.362,,,,7558606,муниципальный округ Матушкино,1997 +2281006,г Зеленоград д.366,Зеленоград,д.366,,,,7558609,муниципальный округ Матушкино,1996 +2281006,г Зеленоград д.401,Зеленоград,д.401,,,,7556860,муниципальный округ Матушкино,1972 +2281006,г Зеленоград д.402,Зеленоград,д.402,,,,7556872,муниципальный округ Матушкино,1971 +2281006,г Зеленоград д.403,Зеленоград,д.403,,,,7556902,муниципальный округ Матушкино,1967 +2281006,г Зеленоград д.405,Зеленоград,д.405,,,,7556906,муниципальный округ Матушкино,1967 +2281006,г Зеленоград д.406,Зеленоград,д.406,,,,7556908,муниципальный округ Матушкино,1970 +2281006,г Зеленоград д.407,Зеленоград,д.407,,,,7556913,муниципальный округ Матушкино,1970 +2281006,г Зеленоград д.409,Зеленоград,д.409,,,,7556920,муниципальный округ Матушкино,1966 +2281006,г Зеленоград д.410,Зеленоград,д.410,,,,7556946,муниципальный округ Матушкино,1966 +2281006,г Зеленоград д.414,Зеленоград,д.414,,,,8040493,муниципальный округ Матушкино,2007 +2281006,г Зеленоград д.415,Зеленоград,д.415,,,,7556949,муниципальный округ Матушкино,1966 +2281006,г Зеленоград д.416,Зеленоград,д.416,,,,7556950,муниципальный округ Матушкино,1966 +2281006,г Зеленоград д.417,Зеленоград,д.417,,,,7558610,муниципальный округ Матушкино,2006 +2281006,г Зеленоград д.418,Зеленоград,д.418,,,,8040504,муниципальный округ Матушкино,2007 +2281006,г Зеленоград д.419,Зеленоград,д.419,,,,7556960,муниципальный округ Матушкино,2007 +2281006,г Зеленоград д.422,Зеленоград,д.422,,,,7556963,муниципальный округ Матушкино,2007 +2281006,г Зеленоград д.423,Зеленоград,д.423,,,,7556966,муниципальный округ Матушкино,1965 +2281006,г Зеленоград д.424,Зеленоград,д.424,,,,7556968,муниципальный округ Матушкино,1965 +2281006,г Зеленоград д.424А,Зеленоград,д.424А,,,,7556970,муниципальный округ Матушкино,1969 +2281006,г Зеленоград д.424Б,Зеленоград,д.424Б,,,,7556977,муниципальный округ Матушкино,1969 +2281006,г Зеленоград д.424В,Зеленоград,д.424В,,,,7556980,муниципальный округ Матушкино,1969 +2281006,г Зеленоград д.425,Зеленоград,д.425,,,,7556981,муниципальный округ Матушкино,1965 +2281006,г Зеленоград д.426,Зеленоград,д.426,,,,7556985,муниципальный округ Матушкино,1966 +2281006,г Зеленоград д.427,Зеленоград,д.427,,,,7556987,муниципальный округ Матушкино,1966 +2281006,г Зеленоград д.428,Зеленоград,д.428,,,,7556988,муниципальный округ Матушкино,1966 +2281006,г Зеленоград д.429,Зеленоград,д.429,,,,7557017,муниципальный округ Матушкино,1966 +2281006,г Зеленоград д.431,Зеленоград,д.431,,,,7557029,муниципальный округ Матушкино,1966 +2281006,г Зеленоград д.432,Зеленоград,д.432,,,,7561400,муниципальный округ Матушкино,1966 +2281006,г Зеленоград д.433,Зеленоград,д.433,,,,7557032,муниципальный округ Матушкино,1967 +2281006,г Зеленоград д.435,Зеленоград,д.435,,,,7557034,муниципальный округ Матушкино,1971 +2281006,г Зеленоград д.436,Зеленоград,д.436,,,,7557479,муниципальный округ Матушкино,1971 +2281006,г Зеленоград д.438,Зеленоград,д.438,,,,7557486,муниципальный округ Матушкино,1972 +2281006,г Зеленоград д.439,Зеленоград,д.439,,,,7557494,муниципальный округ Матушкино,1971 +2281006,г Зеленоград д.440,Зеленоград,д.440,,,,7557501,муниципальный округ Матушкино,1968 +2281006,г Зеленоград д.441,Зеленоград,д.441,,,,7557823,муниципальный округ Матушкино,1966 +2281006,г Зеленоград д.442,Зеленоград,д.442,,,,7557840,муниципальный округ Матушкино,1966 +2281006,г Зеленоград д.445,Зеленоград,д.445,,,,7557847,муниципальный округ Матушкино,1969 +2281006,г Зеленоград д.446,Зеленоград,д.446,,,,7557852,муниципальный округ Матушкино,1966 +2281006,г Зеленоград д.447,Зеленоград,д.447,,,,7557860,муниципальный округ Матушкино,1966 +2281006,г Зеленоград д.448,Зеленоград,д.448,,,,7557864,муниципальный округ Матушкино,1968 +2281006,г Зеленоград д.449,Зеленоград,д.449,,,,7557874,муниципальный округ Матушкино,1967 +2281006,г Зеленоград д.450,Зеленоград,д.450,,,,7557877,муниципальный округ Матушкино,1967 +2281006,г Зеленоград д.451,Зеленоград,д.451,,,,7557883,муниципальный округ Матушкино,1967 +2281006,г Зеленоград д.452,Зеленоград,д.452,,,,7557890,муниципальный округ Матушкино,1996 +2281006,г Зеленоград д.453,Зеленоград,д.453,,,,7557894,муниципальный округ Матушкино,1996 +2281006,г Зеленоград д.454,Зеленоград,д.454,,,,7557896,муниципальный округ Матушкино,1999 +2281006,г Зеленоград д.455,Зеленоград,д.455,,,,7557901,муниципальный округ Матушкино,1999 +2281006,г Зеленоград д.456,Зеленоград,д.456,,,,7557905,муниципальный округ Матушкино,1997 +2281006,г Зеленоград д.457,Зеленоград,д.457,,,,7557908,муниципальный округ Матушкино,2000 +2281006,г Зеленоград д.458,Зеленоград,д.458,,,,7557910,муниципальный округ Матушкино,2000 +2281006,г Зеленоград д.469,Зеленоград,д.469,,,,7557913,муниципальный округ Матушкино,2000 +2281006,г Зеленоград д.703,Зеленоград,д.703,,,,7568901,муниципальный округ Матушкино,1967 +2281006,г Зеленоград пл Юности д.3,Зеленоград,пл Юности д.3,,,,7571812,муниципальный округ Матушкино,1969 +2281006,г Зеленоград пл Юности д.4,Зеленоград,пл Юности д.4,,,,7571816,муниципальный округ Матушкино,1968 +2281006,г Зеленоград пл Юности д.5,Зеленоград,пл Юности д.5,,,,7571818,муниципальный округ Матушкино,1969 +2281052,г Зеленоград д.301 кор.А,Зеленоград,д.301 кор.А,,,,7555392,муниципальный округ Савелки,1966 +2281052,г Зеленоград д.301 кор.Б,Зеленоград,д.301 кор.Б,,,,7555404,муниципальный округ Савелки,1966 +2281052,г Зеленоград д.302 кор.А,Зеленоград,д.302 кор.А,,,,7555689,муниципальный округ Савелки,1967 +2281052,г Зеленоград д.302 кор.Б,Зеленоград,д.302 кор.Б,,,,7555699,муниципальный округ Савелки,1966 +2281052,г Зеленоград д.303,Зеленоград,д.303,,,,7555717,муниципальный округ Савелки,2003 +2281052,г Зеленоград д.306,Зеленоград,д.306,,,,7555727,муниципальный округ Савелки,1965 +2281052,г Зеленоград д.307,Зеленоград,д.307,,,,7555751,муниципальный округ Савелки,1965 +2281052,г Зеленоград д.308,Зеленоград,д.308,,,,7557604,муниципальный округ Савелки,1965 +2281052,г Зеленоград д.329,Зеленоград,д.329,,,,7557606,муниципальный округ Савелки,1966 +2281052,г Зеленоград д.330,Зеленоград,д.330,,,,7557609,муниципальный округ Савелки,2009 +2281052,г Зеленоград д.331,Зеленоград,д.331,,,,7557612,муниципальный округ Савелки,2009 +2281052,г Зеленоград д.333,Зеленоград,д.333,,,,7557615,муниципальный округ Савелки,1966 +2281052,г Зеленоград д.334,Зеленоград,д.334,,,,7557616,муниципальный округ Савелки,1996 +2281052,г Зеленоград д.337,Зеленоград,д.337,,,,7557620,муниципальный округ Савелки,2009 +2281052,г Зеленоград д.338,Зеленоград,д.338,,,,7557622,муниципальный округ Савелки,2008 +2281052,г Зеленоград д.338 кор.А,Зеленоград,д.338 кор.А,,,,7557627,муниципальный округ Савелки,1966 +2281052,г Зеленоград д.338 кор.Б,Зеленоград,д.338 кор.Б,,,,7557630,муниципальный округ Савелки,1966 +2281052,г Зеленоград д.339 кор.А,Зеленоград,д.339 кор.А,,,,7557632,муниципальный округ Савелки,1966 +2281052,г Зеленоград д.339 кор.Б,Зеленоград,д.339 кор.Б,,,,7557633,муниципальный округ Савелки,1966 +2281052,г Зеленоград д.340,Зеленоград,д.340,,,,7557638,муниципальный округ Савелки,2009 +2281052,г Зеленоград д.345,Зеленоград,д.345,,,,7557641,муниципальный округ Савелки,1965 +2281052,г Зеленоград д.346,Зеленоград,д.346,,,,7557643,муниципальный округ Савелки,1965 +2281052,г Зеленоград д.347,Зеленоград,д.347,,,,7557644,муниципальный округ Савелки,1966 +2281052,г Зеленоград д.348,Зеленоград,д.348,,,,7557648,муниципальный округ Савелки,1965 +2281052,г Зеленоград д.350,Зеленоград,д.350,,,,7557653,муниципальный округ Савелки,1965 +2281052,г Зеленоград д.351,Зеленоград,д.351,,,,7557654,муниципальный округ Савелки,1966 +2281052,г Зеленоград д.352,Зеленоград,д.352,,,,7557656,муниципальный округ Савелки,1966 +2281052,г Зеленоград д.356,Зеленоград,д.356,,,,7557664,муниципальный округ Савелки,2000 +2281052,г Зеленоград д.357,Зеленоград,д.357,,,,7557667,муниципальный округ Савелки,2000 +2281052,г Зеленоград д.358,Зеленоград,д.358,,,,7557668,муниципальный округ Савелки,2001 +2281052,г Зеленоград д.360,Зеленоград,д.360,,,,7557673,муниципальный округ Савелки,1968 +2281052,г Зеленоград д.361,Зеленоград,д.361,,,,7557677,муниципальный округ Савелки,1997 +2281052,г Зеленоград д.363,Зеленоград,д.363,,,,7557680,муниципальный округ Савелки,1997 +2281052,г Зеленоград д.364,Зеленоград,д.364,,,,7557687,муниципальный округ Савелки,1997 +2281052,г Зеленоград д.365,Зеленоград,д.365,,,,7557697,муниципальный округ Савелки,1997 +2281052,г Зеленоград д.501,Зеленоград,д.501,,,,7557706,муниципальный округ Савелки,1971 +2281052,г Зеленоград д.503,Зеленоград,д.503,,,,7557712,муниципальный округ Савелки,1968 +2281052,г Зеленоград д.504,Зеленоград,д.504,,,,7557715,муниципальный округ Савелки,1968 +2281052,г Зеленоград д.505,Зеленоград,д.505,,,,7557764,муниципальный округ Савелки,1968 +2281052,г Зеленоград д.506,Зеленоград,д.506,,,,7568822,муниципальный округ Савелки,1968 +2281052,г Зеленоград д.508,Зеленоград,д.508,,,,7568827,муниципальный округ Савелки,1970 +2281052,г Зеленоград д.510,Зеленоград,д.510,,,,7568831,муниципальный округ Савелки,1970 +2281052,г Зеленоград д.511,Зеленоград,д.511,,,,7568834,муниципальный округ Савелки,1970 +2281052,г Зеленоград д.512,Зеленоград,д.512,,,,7568837,муниципальный округ Савелки,1969 +2281052,г Зеленоград д.513,Зеленоград,д.513,,,,7568842,муниципальный округ Савелки,1969 +2281052,г Зеленоград д.515,Зеленоград,д.515,,,,7568845,муниципальный округ Савелки,1969 +2281052,г Зеленоград д.516,Зеленоград,д.516,,,,7568847,муниципальный округ Савелки,1969 +2281052,г Зеленоград д.518,Зеленоград,д.518,,,,7568848,муниципальный округ Савелки,1969 +2281052,г Зеленоград д.519,Зеленоград,д.519,,,,7568850,муниципальный округ Савелки,1970 +2281052,г Зеленоград д.520,Зеленоград,д.520,,,,7568852,муниципальный округ Савелки,1969 +2281052,г Зеленоград д.521,Зеленоград,д.521,,,,7568855,муниципальный округ Савелки,1969 +2281052,г Зеленоград д.522,Зеленоград,д.522,,,,7726592,муниципальный округ Савелки,1992 +2281052,г Зеленоград д.523,Зеленоград,д.523,,,,7726766,муниципальный округ Савелки,1992 +2281052,г Зеленоград д.524,Зеленоград,д.524,,,,7745354,муниципальный округ Савелки,1992 +2281052,г Зеленоград д.525,Зеленоград,д.525,,,,7746892,муниципальный округ Савелки,н.д. +2281052,г Зеленоград д.526,Зеленоград,д.526,,,,7747142,муниципальный округ Савелки,1994 +2281052,г Зеленоград д.527,Зеленоград,д.527,,,,7747416,муниципальный округ Савелки,1996 +2281052,г Зеленоград д.530,Зеленоград,д.530,,,,7748024,муниципальный округ Савелки,2000 +2281052,г Зеленоград д.531,Зеленоград,д.531,,,,7786416,муниципальный округ Савелки,2002 +2281052,г Зеленоград д.533,Зеленоград,д.533,,,,7859725,муниципальный округ Савелки,2006 +2281052,г Зеленоград д.601,Зеленоград,д.601,,,,7558906,муниципальный округ Савелки,1979 +2281052,г Зеленоград д.602,Зеленоград,д.602,,,,7568857,муниципальный округ Савелки,1967 +2281052,г Зеленоград д.604,Зеленоград,д.604,,,,7568858,муниципальный округ Савелки,2002 +2281052,г Зеленоград д.605,Зеленоград,д.605,,,,7568859,муниципальный округ Савелки,2001 +2281052,г Зеленоград д.606,Зеленоград,д.606,,,,7568860,муниципальный округ Савелки,2003 +2281052,г Зеленоград д.607,Зеленоград,д.607,,,,7568863,муниципальный округ Савелки,1979 +2281052,г Зеленоград д.608,Зеленоград,д.608,,,,7568866,муниципальный округ Савелки,1969 +2281052,г Зеленоград д.611,Зеленоград,д.611,,,,7568868,муниципальный округ Савелки,2003 +2281052,г Зеленоград д.612,Зеленоград,д.612,,,,7568870,муниципальный округ Савелки,1979 +2281052,г Зеленоград д.613,Зеленоград,д.613,,,,7568874,муниципальный округ Савелки,1969 +2281052,г Зеленоград д.614,Зеленоград,д.614,,,,7568878,муниципальный округ Савелки,2008 +2281052,г Зеленоград д.615,Зеленоград,д.615,,,,7568880,муниципальный округ Савелки,2008 +2281052,г Зеленоград д.616,Зеленоград,д.616,,,,7568882,муниципальный округ Савелки,2008 +2281052,г Зеленоград д.618,Зеленоград,д.618,,,,7568883,муниципальный округ Савелки,1968 +2281052,г Зеленоград д.622,Зеленоград,д.622,,,,7568886,муниципальный округ Савелки,1996 +2281052,г Зеленоград д.623,Зеленоград,д.623,,,,7568891,муниципальный округ Савелки,1996 +2281052,г Зеленоград д.624,Зеленоград,д.624,,,,7568894,муниципальный округ Савелки,2001 +2281052,г Зеленоград д.627,Зеленоград,д.627,,,,7558907,муниципальный округ Савелки,2000 +2281052,г Зеленоград д.701,Зеленоград,д.701,,,,7568896,муниципальный округ Савелки,1967 +2281052,г Зеленоград д.702,Зеленоград,д.702,,,,7568900,муниципальный округ Савелки,1967 +2281052,г Зеленоград д.704,Зеленоград,д.704,,,,7568902,муниципальный округ Савелки,1967 +2281052,г Зеленоград д.705,Зеленоград,д.705,,,,7568963,муниципальный округ Савелки,1968 +2281052,г Зеленоград д.706,Зеленоград,д.706,,,,7568965,муниципальный округ Савелки,1968 +2281052,г Зеленоград д.707,Зеленоград,д.707,,,,7568972,муниципальный округ Савелки,1967 +2281052,г Зеленоград д.708,Зеленоград,д.708,,,,7568980,муниципальный округ Савелки,1967 +2281052,г Зеленоград д.709,Зеленоград,д.709,,,,7568986,муниципальный округ Савелки,1967 +2281052,г Зеленоград д.710,Зеленоград,д.710,,,,7568990,муниципальный округ Савелки,1967 +2281007,г Зеленоград д.1001,Зеленоград,д.1001,,,,7721799,муниципальный округ Силино,1979 +2281007,г Зеленоград д.1002,Зеленоград,д.1002,,,,7721800,муниципальный округ Силино,1979 +2281007,г Зеленоград д.1003,Зеленоград,д.1003,,,,7721801,муниципальный округ Силино,1978 +2281007,г Зеленоград д.1004,Зеленоград,д.1004,,,,7721803,муниципальный округ Силино,1976 +2281007,г Зеленоград д.1005,Зеленоград,д.1005,,,,7721808,муниципальный округ Силино,1978 +2281007,г Зеленоград д.1006,Зеленоград,д.1006,,,,7721809,муниципальный округ Силино,1977 +2281007,г Зеленоград д.1007,Зеленоград,д.1007,,,,7721810,муниципальный округ Силино,1977 +2281007,г Зеленоград д.1012,Зеленоград,д.1012,,,,7721811,муниципальный округ Силино,1980 +2281007,г Зеленоград д.1013,Зеленоград,д.1013,,,,7721814,муниципальный округ Силино,1981 +2281007,г Зеленоград д.1014,Зеленоград,д.1014,,,,7721815,муниципальный округ Силино,1981 +2281007,г Зеленоград д.1015,Зеленоград,д.1015,,,,7721816,муниципальный округ Силино,1980 +2281007,г Зеленоград д.1101,Зеленоград,д.1101,,,,7721818,муниципальный округ Силино,1985 +2281007,г Зеленоград д.1102,Зеленоград,д.1102,,,,7721820,муниципальный округ Силино,1985 +2281007,г Зеленоград д.1103,Зеленоград,д.1103,,,,7721821,муниципальный округ Силино,1986 +2281007,г Зеленоград д.1106,Зеленоград,д.1106,,,,7721822,муниципальный округ Силино,1986 +2281007,г Зеленоград д.1107,Зеленоград,д.1107,,,,7721823,муниципальный округ Силино,1987 +2281007,г Зеленоград д.1108,Зеленоград,д.1108,,,,7721824,муниципальный округ Силино,1987 +2281007,г Зеленоград д.1110,Зеленоград,д.1110,,,,7721825,муниципальный округ Силино,1989 +2281007,г Зеленоград д.1111,Зеленоград,д.1111,,,,7721827,муниципальный округ Силино,1988 +2281007,г Зеленоград д.1113,Зеленоград,д.1113,,,,7721829,муниципальный округ Силино,1988 +2281007,г Зеленоград д.1114,Зеленоград,д.1114,,,,7721832,муниципальный округ Силино,1987 +2281007,г Зеленоград д.1116,Зеленоград,д.1116,,,,7721833,муниципальный округ Силино,1987 +2281007,г Зеленоград д.1118,Зеленоград,д.1118,,,,7721835,муниципальный округ Силино,1986 +2281007,г Зеленоград д.1121,Зеленоград,д.1121,,,,7721840,муниципальный округ Силино,1991 +2281007,г Зеленоград д.1126,Зеленоград,д.1126,,,,7721841,муниципальный округ Силино,1991 +2281007,г Зеленоград д.1129,Зеленоград,д.1129,,,,7721842,муниципальный округ Силино,1989 +2281007,г Зеленоград д.1131,Зеленоград,д.1131,,,,7721843,муниципальный округ Силино,1993 +2281007,г Зеленоград д.1132,Зеленоград,д.1132,,,,7721844,муниципальный округ Силино,1991 +2281007,г Зеленоград д.1133,Зеленоград,д.1133,,,,7721845,муниципальный округ Силино,1991 +2281007,г Зеленоград д.1136,Зеленоград,д.1136,,,,7721847,муниципальный округ Силино,1991 +2281007,г Зеленоград д.1201,Зеленоград,д.1201,,,,7721848,муниципальный округ Силино,1984 +2281007,г Зеленоград д.1202,Зеленоград,д.1202,,,,7721849,муниципальный округ Силино,1984 +2281007,г Зеленоград д.1203,Зеленоград,д.1203,,,,7721850,муниципальный округ Силино,1984 +2281007,г Зеленоград д.1204,Зеленоград,д.1204,,,,7721851,муниципальный округ Силино,1983 +2281007,г Зеленоград д.1205,Зеленоград,д.1205,,,,7721852,муниципальный округ Силино,1982 +2281007,г Зеленоград д.1206,Зеленоград,д.1206,,,,7721853,муниципальный округ Силино,1982 +2281007,г Зеленоград д.1207,Зеленоград,д.1207,,,,7721854,муниципальный округ Силино,1982 +2281007,г Зеленоград д.1208,Зеленоград,д.1208,,,,7721855,муниципальный округ Силино,1982 +2281007,г Зеленоград д.1209,Зеленоград,д.1209,,,,7721856,муниципальный округ Силино,1981 +2281007,г Зеленоград д.1210,Зеленоград,д.1210,,,,7721857,муниципальный округ Силино,1983 +2281007,г Зеленоград д.1211,Зеленоград,д.1211,,,,7721858,муниципальный округ Силино,1983 +2281007,г Зеленоград д.1212,Зеленоград,д.1212,,,,7721859,муниципальный округ Силино,1982 +2281007,г Зеленоград д.1213,Зеленоград,д.1213,,,,7721860,муниципальный округ Силино,1984 +2281007,г Зеленоград ул Болдов Ручей д.1130,Зеленоград,ул Болдов Ручей д.1130,,,,8113888,муниципальный округ Силино,н.д. +2281007,г Зеленоград ул Гоголя д.11А,Зеленоград,ул Гоголя д.11А,,,,7720237,муниципальный округ Силино,1967 +2281007,г Зеленоград ул Гоголя д.11Б,Зеленоград,ул Гоголя д.11Б,,,,7721720,муниципальный округ Силино,1969 +2281007,г Зеленоград ул Гоголя д.11В,Зеленоград,ул Гоголя д.11В,,,,7721725,муниципальный округ Силино,1970 +2281007,г Зеленоград ул Филаретовская д.1143,Зеленоград,ул Филаретовская д.1143,,,,7856622,муниципальный округ Силино,2001 +2281124,г Зеленоград д.801,Зеленоград,д.801,,,,7727617,муниципальный округ Старое Крюково,1973 +2281124,г Зеленоград д.802,Зеленоград,д.802,,,,7727831,муниципальный округ Старое Крюково,1973 +2281124,г Зеленоград д.803,Зеленоград,д.803,,,,7727896,муниципальный округ Старое Крюково,1972 +2281124,г Зеленоград д.807,Зеленоград,д.807,,,,7727950,муниципальный округ Старое Крюково,1973 +2281124,г Зеленоград д.808,Зеленоград,д.808,,,,7742552,муниципальный округ Старое Крюково,1974 +2281124,г Зеленоград д.810,Зеленоград,д.810,,,,7742566,муниципальный округ Старое Крюково,1973 +2281124,г Зеленоград д.811,Зеленоград,д.811,,,,7742576,муниципальный округ Старое Крюково,1273 +2281124,г Зеленоград д.812,Зеленоград,д.812,,,,7742589,муниципальный округ Старое Крюково,1973 +2281124,г Зеленоград д.813,Зеленоград,д.813,,,,7742602,муниципальный округ Старое Крюково,1973 +2281124,г Зеленоград д.815,Зеленоград,д.815,,,,7742610,муниципальный округ Старое Крюково,1974 +2281124,г Зеленоград д.820,Зеленоград,д.820,,,,7558970,муниципальный округ Старое Крюково,1966 +2281124,г Зеленоград д.824,Зеленоград,д.824,,,,7558971,муниципальный округ Старое Крюково,1966 +2281124,г Зеленоград д.826,Зеленоград,д.826,,,,7558972,муниципальный округ Старое Крюково,2007 +2281124,г Зеленоград д.828,Зеленоград,д.828,,,,7558973,муниципальный округ Старое Крюково,2007 +2281124,г Зеленоград д.828А,Зеленоград,д.828А,,,,7742620,муниципальный округ Старое Крюково,1997 +2281124,г Зеленоград д.828Б,Зеленоград,д.828Б,,,,7742634,муниципальный округ Старое Крюково,1997 +2281124,г Зеленоград д.830,Зеленоград,д.830,,,,7558974,муниципальный округ Старое Крюково,2007 +2281124,г Зеленоград д.831,Зеленоград,д.831,,,,7742644,муниципальный округ Старое Крюково,1966 +2281124,г Зеленоград д.832,Зеленоград,д.832,,,,7742649,муниципальный округ Старое Крюково,1967 +2281124,г Зеленоград д.833,Зеленоград,д.833,,,,7742656,муниципальный округ Старое Крюково,1968 +2281124,г Зеленоград д.834А,Зеленоград,д.834А,,,,7742661,муниципальный округ Старое Крюково,1968 +2281124,г Зеленоград д.834Б,Зеленоград,д.834Б,,,,7742663,муниципальный округ Старое Крюково,1969 +2281124,г Зеленоград д.834В,Зеленоград,д.834В,,,,7742669,муниципальный округ Старое Крюково,1969 +2281124,г Зеленоград д.837,Зеленоград,д.837,,,,7742676,муниципальный округ Старое Крюково,1967 +2281124,г Зеленоград д.839,Зеленоград,д.839,,,,7742685,муниципальный округ Старое Крюково,1999 +2281124,г Зеленоград д.840,Зеленоград,д.840,,,,7558975,муниципальный округ Старое Крюково,2001 +2281124,г Зеленоград д.841,Зеленоград,д.841,,,,7558976,муниципальный округ Старое Крюково,2004 +2281124,г Зеленоград д.842,Зеленоград,д.842,,,,7742694,муниципальный округ Старое Крюково,2008 +2281124,г Зеленоград д.847,Зеленоград,д.847,,,,7742701,муниципальный округ Старое Крюково,2012 +2281124,г Зеленоград д.854,Зеленоград,д.854,,,,7558977,муниципальный округ Старое Крюково,1966 +2281124,г Зеленоград д.856,Зеленоград,д.856,,,,7742704,муниципальный округ Старое Крюково,1992 +2281124,г Зеленоград д.901,Зеленоград,д.901,,,,7728019,муниципальный округ Старое Крюково,1974 +2281124,г Зеленоград д.902,Зеленоград,д.902,,,,7728062,муниципальный округ Старое Крюково,1974 +2281124,г Зеленоград д.902А,Зеленоград,д.902А,,,,7728090,муниципальный округ Старое Крюково,1977 +2281124,г Зеленоград д.903,Зеленоград,д.903,,,,7742250,муниципальный округ Старое Крюково,1974 +2281124,г Зеленоград д.904,Зеленоград,д.904,,,,7742266,муниципальный округ Старое Крюково,1974 +2281124,г Зеленоград д.905,Зеленоград,д.905,,,,7742392,муниципальный округ Старое Крюково,1974 +2281124,г Зеленоград д.906,Зеленоград,д.906,,,,7742412,муниципальный округ Старое Крюково,1974 +2281124,г Зеленоград д.908,Зеленоград,д.908,,,,7742420,муниципальный округ Старое Крюково,1974 +2281124,г Зеленоград д.909,Зеленоград,д.909,,,,7742436,муниципальный округ Старое Крюково,1975 +2281124,г Зеленоград д.913,Зеленоград,д.913,,,,7742453,муниципальный округ Старое Крюково,1974 +2281124,г Зеленоград д.914,Зеленоград,д.914,,,,7742469,муниципальный округ Старое Крюково,1976 +2281124,г Зеленоград д.915,Зеленоград,д.915,,,,7742484,муниципальный округ Старое Крюково,1976 +2281124,г Зеленоград д.916,Зеленоград,д.916,,,,7742490,муниципальный округ Старое Крюково,1976 +2281124,г Зеленоград д.917,Зеленоград,д.917,,,,7742495,муниципальный округ Старое Крюково,1975 +2281124,г Зеленоград д.918,Зеленоград,д.918,,,,7742503,муниципальный округ Старое Крюково,1975 +2281124,г Зеленоград д.919,Зеленоград,д.919,,,,7742512,муниципальный округ Старое Крюково,1975 +2281124,г Зеленоград д.920,Зеленоград,д.920,,,,7742528,муниципальный округ Старое Крюково,1975 +2281124,г Зеленоград д.921,Зеленоград,д.921,,,,7742536,муниципальный округ Старое Крюково,1975 +2281124,г Зеленоград д.922,Зеленоград,д.922,,,,7742545,муниципальный округ Старое Крюково,1975 +2281124,г Зеленоград д.923,Зеленоград,д.923,,,,7558978,муниципальный округ Старое Крюково,1975 +2281124,г Зеленоград д.924,Зеленоград,д.924,,,,7742556,муниципальный округ Старое Крюково,1975 +2281124,г Зеленоград д.925,Зеленоград,д.925,,,,7742561,муниципальный округ Старое Крюково,1967 +2281124,г Зеленоград д.926,Зеленоград,д.926,,,,7742563,муниципальный округ Старое Крюково,1967 +2281124,г Зеленоград д.927,Зеленоград,д.927,,,,7742567,муниципальный округ Старое Крюково,1967 +2281124,г Зеленоград д.929,Зеленоград,д.929,,,,7742571,муниципальный округ Старое Крюково,1976 +2281124,г Зеленоград д.930,Зеленоград,д.930,,,,8020831,муниципальный округ Старое Крюково,1985 +2281124,г Зеленоград д.931,Зеленоград,д.931,,,,7742573,муниципальный округ Старое Крюково,1977 +2281124,г Зеленоград д.933,Зеленоград,д.933,,,,7742579,муниципальный округ Старое Крюково,1977 +2281124,г Зеленоград д.1616,Зеленоград,д.1616,,,,7867245,муниципальный округ Старое Крюково,1994 +2281124,г Зеленоград д.1639,Зеленоград,д.1639,,,,7922969,муниципальный округ Старое Крюково,н.д. +2281124,г Зеленоград п Крюково д.1457,Зеленоград,п Крюково д.1457,,,,7869184,муниципальный округ Старое Крюково,1991 +2281109,г Москва п Толстопальцево ул Ленина д.51 кор.1,Москва,п Толстопальцево ул Ленина д.51 кор.1,п,Толстопальцево ул Ленина ,д.51 кор.1,7719210,муниципальный округ Внуково,2009 +2281109,г Москва п Толстопальцево ул Ленина д.51 кор.2,Москва,п Толстопальцево ул Ленина д.51 кор.2,п,Толстопальцево ул Ленина ,д.51 кор.2,7719228,муниципальный округ Внуково,2009 +2281109,г Москва п Толстопальцево ул Осипенко д.8 строение 3,Москва,п Толстопальцево ул Осипенко д.8 строение 3,п,Толстопальцево ул Осипенко ,д.8 строение 3,8012472,муниципальный округ Внуково,н.д. +2281109,г Москва ул Аэрофлотская д.1/7,Москва,ул Аэрофлотская д.1/7,ул,Аэрофлотская ,д.1/7,7705320,муниципальный округ Внуково,1962 +2281109,г Москва ул Аэрофлотская д.10/13,Москва,ул Аэрофлотская д.10/13,ул,Аэрофлотская ,д.10/13,7705501,муниципальный округ Внуково,1961 +2281109,г Москва ул Аэрофлотская д.2/5,Москва,ул Аэрофлотская д.2/5,ул,Аэрофлотская ,д.2/5,7711597,муниципальный округ Внуково,1962 +2281109,г Москва ул Аэрофлотская д.3,Москва,ул Аэрофлотская д.3,ул,Аэрофлотская ,д.3,7671626,муниципальный округ Внуково,1961 +2281109,г Москва ул Аэрофлотская д.5,Москва,ул Аэрофлотская д.5,ул,Аэрофлотская ,д.5,7711614,муниципальный округ Внуково,1951 +2281109,г Москва ул Аэрофлотская д.6,Москва,ул Аэрофлотская д.6,ул,Аэрофлотская ,д.6,7711619,муниципальный округ Внуково,1963 +2281109,г Москва ул Аэрофлотская д.7/11,Москва,ул Аэрофлотская д.7/11,ул,Аэрофлотская ,д.7/11,7711626,муниципальный округ Внуково,1962 +2281109,г Москва ул Базовая д.2 кор.1,Москва,ул Базовая д.2 кор.1,ул,Базовая ,д.2 кор.1,7711657,муниципальный округ Внуково,2009 +2281109,г Москва ул Базовая д.2 кор.2,Москва,ул Базовая д.2 кор.2,ул,Базовая ,д.2 кор.2,7711673,муниципальный округ Внуково,2009 +2281109,г Москва ул Внуковская Б. д.1,Москва,ул Внуковская Б. д.1,ул,Внуковская Б. ,д.1,7716846,муниципальный округ Внуково,1974 +2281109,г Москва ул Внуковская Б. д.14,Москва,ул Внуковская Б. д.14,ул,Внуковская Б. ,д.14,7716896,муниципальный округ Внуково,1941 +2281109,г Москва ул Внуковская Б. д.15,Москва,ул Внуковская Б. д.15,ул,Внуковская Б. ,д.15,7716901,муниципальный округ Внуково,1966 +2281109,г Москва ул Внуковская Б. д.16,Москва,ул Внуковская Б. д.16,ул,Внуковская Б. ,д.16,7716906,муниципальный округ Внуково,1940 +2281109,г Москва ул Внуковская Б. д.17,Москва,ул Внуковская Б. д.17,ул,Внуковская Б. ,д.17,7716917,муниципальный округ Внуково,1965 +2281109,г Москва ул Внуковская Б. д.18,Москва,ул Внуковская Б. д.18,ул,Внуковская Б. ,д.18,7716920,муниципальный округ Внуково,1941 +2281109,г Москва ул Внуковская Б. д.19/8,Москва,ул Внуковская Б. д.19/8,ул,Внуковская Б. ,д.19/8,7716928,муниципальный округ Внуково,1967 +2281109,г Москва ул Внуковская Б. д.23,Москва,ул Внуковская Б. д.23,ул,Внуковская Б. ,д.23,7716932,муниципальный округ Внуково,1954 +2281109,г Москва ул Внуковская Б. д.24,Москва,ул Внуковская Б. д.24,ул,Внуковская Б. ,д.24,7726960,муниципальный округ Внуково,1939 +2281109,г Москва ул Внуковская Б. д.25,Москва,ул Внуковская Б. д.25,ул,Внуковская Б. ,д.25,7716939,муниципальный округ Внуково,1955 +2281109,г Москва ул Внуковская Б. д.26,Москва,ул Внуковская Б. д.26,ул,Внуковская Б. ,д.26,7726985,муниципальный округ Внуково,1939 +2281109,г Москва ул Внуковская Б. д.27,Москва,ул Внуковская Б. д.27,ул,Внуковская Б. ,д.27,7716942,муниципальный округ Внуково,1955 +2281109,г Москва ул Внуковская Б. д.3,Москва,ул Внуковская Б. д.3,ул,Внуковская Б. ,д.3,7716867,муниципальный округ Внуково,1972 +2281109,г Москва ул Внуковская Б. д.33,Москва,ул Внуковская Б. д.33,ул,Внуковская Б. ,д.33,7726999,муниципальный округ Внуково,1939 +2281109,г Москва ул Внуковская Б. д.35,Москва,ул Внуковская Б. д.35,ул,Внуковская Б. ,д.35,7716945,муниципальный округ Внуково,1939 +2281109,г Москва ул Внуковская Б. д.40,Москва,ул Внуковская Б. д.40,ул,Внуковская Б. ,д.40,7716949,муниципальный округ Внуково,1954 +2281109,г Москва ул Внуковская Б. д.42,Москва,ул Внуковская Б. д.42,ул,Внуковская Б. ,д.42,7727027,муниципальный округ Внуково,1958 +2281109,г Москва ул Внуковская Б. д.49,Москва,ул Внуковская Б. д.49,ул,Внуковская Б. ,д.49,7716953,муниципальный округ Внуково,1950 +2281109,г Москва ул Внуковская Б. д.5,Москва,ул Внуковская Б. д.5,ул,Внуковская Б. ,д.5,7716873,муниципальный округ Внуково,1968 +2281109,г Москва ул Внуковская Б. д.51,Москва,ул Внуковская Б. д.51,ул,Внуковская Б. ,д.51,7716960,муниципальный округ Внуково,1958 +2281109,г Москва ул Внуковская Б. д.7,Москва,ул Внуковская Б. д.7,ул,Внуковская Б. ,д.7,7716883,муниципальный округ Внуково,1964 +2281109,г Москва ул Внуковская Б. д.9,Москва,ул Внуковская Б. д.9,ул,Внуковская Б. ,д.9,7716890,муниципальный округ Внуково,1964 +2281109,г Москва ул Изваринская д.1,Москва,ул Изваринская д.1,ул,Изваринская ,д.1,7711730,муниципальный округ Внуково,2006 +2281109,г Москва ул Изваринская д.2,Москва,ул Изваринская д.2,ул,Изваринская ,д.2,7711740,муниципальный округ Внуково,1986 +2281109,г Москва ул Изваринская д.3,Москва,ул Изваринская д.3,ул,Изваринская ,д.3,7711751,муниципальный округ Внуково,1986 +2281109,г Москва ул Изваринская д.3 кор.1,Москва,ул Изваринская д.3 кор.1,ул,Изваринская ,д.3 кор.1,7711766,муниципальный округ Внуково,1989 +2281109,г Москва ул Изваринская д.3 кор.3,Москва,ул Изваринская д.3 кор.3,ул,Изваринская ,д.3 кор.3,7711785,муниципальный округ Внуково,1989 +2281109,г Москва ул Изваринская д.4,Москва,ул Изваринская д.4,ул,Изваринская ,д.4,7711867,муниципальный округ Внуково,1987 +2281109,г Москва ул Интернациональная д.12,Москва,ул Интернациональная д.12,ул,Интернациональная ,д.12,7715876,муниципальный округ Внуково,2009 +2281109,г Москва ул Интернациональная д.2,Москва,ул Интернациональная д.2,ул,Интернациональная ,д.2,7711881,муниципальный округ Внуково,1997 +2281109,г Москва ул Интернациональная д.2 кор.1,Москва,ул Интернациональная д.2 кор.1,ул,Интернациональная ,д.2 кор.1,7711944,муниципальный округ Внуково,1997 +2281109,г Москва ул Интернациональная д.4,Москва,ул Интернациональная д.4,ул,Интернациональная ,д.4,7711993,муниципальный округ Внуково,1996 +2281109,г Москва ул Интернациональная д.8,Москва,ул Интернациональная д.8,ул,Интернациональная ,д.8,7715865,муниципальный округ Внуково,1996 +2281109,г Москва ул Листопадная д.1/3,Москва,ул Листопадная д.1/3,ул,Листопадная ,д.1/3,7726253,муниципальный округ Внуково,1951 +2281109,г Москва ул Листопадная д.3,Москва,ул Листопадная д.3,ул,Листопадная ,д.3,7726309,муниципальный округ Внуково,1951 +2281109,г Москва ул Листопадная д.4,Москва,ул Листопадная д.4,ул,Листопадная ,д.4,7715889,муниципальный округ Внуково,1939 +2281109,г Москва ул Листопадная д.5/2,Москва,ул Листопадная д.5/2,ул,Листопадная ,д.5/2,7726336,муниципальный округ Внуково,1951 +2281109,г Москва ул Листопадная д.6,Москва,ул Листопадная д.6,ул,Листопадная ,д.6,7715899,муниципальный округ Внуково,1939 +2281109,г Москва ул Плотинная д.1 кор.1,Москва,ул Плотинная д.1 кор.1,ул,Плотинная ,д.1 кор.1,7715909,муниципальный округ Внуково,2009 +2281109,г Москва ул Рассказовская д.20,Москва,ул Рассказовская д.20,ул,Рассказовская ,д.20,7716976,муниципальный округ Внуково,1972 +2281109,г Москва ул Рассказовская д.22,Москва,ул Рассказовская д.22,ул,Рассказовская ,д.22,7716977,муниципальный округ Внуково,1972 +2281109,г Москва ул Рассказовская д.24,Москва,ул Рассказовская д.24,ул,Рассказовская ,д.24,7716978,муниципальный округ Внуково,1972 +2281109,г Москва ул Рассказовская д.26,Москва,ул Рассказовская д.26,ул,Рассказовская ,д.26,7716979,муниципальный округ Внуково,1972 +2281109,г Москва ул Рассказовская д.28,Москва,ул Рассказовская д.28,ул,Рассказовская ,д.28,7716980,муниципальный округ Внуково,1972 +2281109,г Москва ул Рассказовская д.30,Москва,ул Рассказовская д.30,ул,Рассказовская ,д.30,7716983,муниципальный округ Внуково,1972 +2281109,г Москва ул Рейсовая 1-я д.1/21,Москва,ул Рейсовая 1-я д.1/21,ул,Рейсовая 1-я ,д.1/21,7716419,муниципальный округ Внуково,1953 +2281109,г Москва ул Рейсовая 1-я д.3/12,Москва,ул Рейсовая 1-я д.3/12,ул,Рейсовая 1-я ,д.3/12,7716582,муниципальный округ Внуково,1941 +2281109,г Москва ул Рейсовая 1-я д.5,Москва,ул Рейсовая 1-я д.5,ул,Рейсовая 1-я ,д.5,7716593,муниципальный округ Внуково,1958 +2281109,г Москва ул Рейсовая 1-я д.7,Москва,ул Рейсовая 1-я д.7,ул,Рейсовая 1-я ,д.7,7716833,муниципальный округ Внуково,1958 +2281109,г Москва ул Рейсовая 2-я д.10/20,Москва,ул Рейсовая 2-я д.10/20,ул,Рейсовая 2-я ,д.10/20,7718358,муниципальный округ Внуково,1941 +2281109,г Москва ул Рейсовая 2-я д.12,Москва,ул Рейсовая 2-я д.12,ул,Рейсовая 2-я ,д.12,7716005,муниципальный округ Внуково,1957 +2281109,г Москва ул Рейсовая 2-я д.14,Москва,ул Рейсовая 2-я д.14,ул,Рейсовая 2-я ,д.14,7716623,муниципальный округ Внуково,1957 +2281109,г Москва ул Рейсовая 2-я д.15,Москва,ул Рейсовая 2-я д.15,ул,Рейсовая 2-я ,д.15,7726655,муниципальный округ Внуково,1939 +2281109,г Москва ул Рейсовая 2-я д.17,Москва,ул Рейсовая 2-я д.17,ул,Рейсовая 2-я ,д.17,7716636,муниципальный округ Внуково,1940 +2281109,г Москва ул Рейсовая 2-я д.23,Москва,ул Рейсовая 2-я д.23,ул,Рейсовая 2-я ,д.23,7726730,муниципальный округ Внуково,1948 +2281109,г Москва ул Рейсовая 2-я д.25,Москва,ул Рейсовая 2-я д.25,ул,Рейсовая 2-я ,д.25,7716651,муниципальный округ Внуково,1979 +2281109,г Москва ул Рейсовая 2-я д.25а,Москва,ул Рейсовая 2-я д.25а,ул,Рейсовая 2-я ,д.25а,7716668,муниципальный округ Внуково,1979 +2281109,г Москва ул Рейсовая 2-я д.25б,Москва,ул Рейсовая 2-я д.25б,ул,Рейсовая 2-я ,д.25б,7716775,муниципальный округ Внуково,1984 +2281109,г Москва ул Рейсовая 2-я д.8/29,Москва,ул Рейсовая 2-я д.8/29,ул,Рейсовая 2-я ,д.8/29,7716610,муниципальный округ Внуково,1956 +2281109,г Москва ул Рейсовая 3-я д.1,Москва,ул Рейсовая 3-я д.1,ул,Рейсовая 3-я ,д.1,7716781,муниципальный округ Внуково,1950 +2281109,г Москва ул Рейсовая 3-я д.11,Москва,ул Рейсовая 3-я д.11,ул,Рейсовая 3-я ,д.11,7726931,муниципальный округ Внуково,1950 +2281109,г Москва ул Рейсовая 3-я д.13,Москва,ул Рейсовая 3-я д.13,ул,Рейсовая 3-я ,д.13,7716821,муниципальный округ Внуково,1950 +2281109,г Москва ул Рейсовая 3-я д.14,Москва,ул Рейсовая 3-я д.14,ул,Рейсовая 3-я ,д.14,7726944,муниципальный округ Внуково,1940 +2281109,г Москва ул Рейсовая 3-я д.15/20,Москва,ул Рейсовая 3-я д.15/20,ул,Рейсовая 3-я ,д.15/20,7716825,муниципальный округ Внуково,1957 +2281109,г Москва ул Рейсовая 3-я д.16,Москва,ул Рейсовая 3-я д.16,ул,Рейсовая 3-я ,д.16,7716828,муниципальный округ Внуково,1939 +2281109,г Москва ул Рейсовая 3-я д.3,Москва,ул Рейсовая 3-я д.3,ул,Рейсовая 3-я ,д.3,7716793,муниципальный округ Внуково,1950 +2281109,г Москва ул Рейсовая 3-я д.5,Москва,ул Рейсовая 3-я д.5,ул,Рейсовая 3-я ,д.5,7716802,муниципальный округ Внуково,1950 +2281109,г Москва ул Рейсовая 3-я д.6,Москва,ул Рейсовая 3-я д.6,ул,Рейсовая 3-я ,д.6,7726755,муниципальный округ Внуково,1939 +2281109,г Москва ул Рейсовая 3-я д.7,Москва,ул Рейсовая 3-я д.7,ул,Рейсовая 3-я ,д.7,7716814,муниципальный округ Внуково,1950 +2281109,г Москва ул Рейсовая 3-я д.8,Москва,ул Рейсовая 3-я д.8,ул,Рейсовая 3-я ,д.8,7726893,муниципальный округ Внуково,1940 +2281109,г Москва ул Рейсовая 3-я д.9,Москва,ул Рейсовая 3-я д.9,ул,Рейсовая 3-я ,д.9,7726908,муниципальный округ Внуково,1950 +2281109,г Москва ул Спортивная д.1/9,Москва,ул Спортивная д.1/9,ул,Спортивная ,д.1/9,7716986,муниципальный округ Внуково,1958 +2281109,г Москва ул Спортивная д.10,Москва,ул Спортивная д.10,ул,Спортивная ,д.10,7726397,муниципальный округ Внуково,1940 +2281109,г Москва ул Спортивная д.11,Москва,ул Спортивная д.11,ул,Спортивная ,д.11,7718278,муниципальный округ Внуково,1940 +2281109,г Москва ул Спортивная д.14,Москва,ул Спортивная д.14,ул,Спортивная ,д.14,7718282,муниципальный округ Внуково,1939 +2281109,г Москва ул Спортивная д.18/20,Москва,ул Спортивная д.18/20,ул,Спортивная ,д.18/20,7726456,муниципальный округ Внуково,1940 +2281109,г Москва ул Спортивная д.2/11,Москва,ул Спортивная д.2/11,ул,Спортивная ,д.2/11,7718205,муниципальный округ Внуково,1960 +2281109,г Москва ул Спортивная д.3,Москва,ул Спортивная д.3,ул,Спортивная ,д.3,7718238,муниципальный округ Внуково,1958 +2281109,г Москва ул Спортивная д.3б,Москва,ул Спортивная д.3б,ул,Спортивная ,д.3б,7718244,муниципальный округ Внуково,1960 +2281109,г Москва ул Спортивная д.4,Москва,ул Спортивная д.4,ул,Спортивная ,д.4,7718250,муниципальный округ Внуково,1960 +2281109,г Москва ул Спортивная д.4а,Москва,ул Спортивная д.4а,ул,Спортивная ,д.4а,7718259,муниципальный округ Внуково,1960 +2281109,г Москва ул Спортивная д.4б,Москва,ул Спортивная д.4б,ул,Спортивная ,д.4б,7718264,муниципальный округ Внуково,1961 +2281109,г Москва ул Спортивная д.5/16,Москва,ул Спортивная д.5/16,ул,Спортивная ,д.5/16,7718268,муниципальный округ Внуково,1959 +2281109,г Москва ул Спортивная д.6/18,Москва,ул Спортивная д.6/18,ул,Спортивная ,д.6/18,7718272,муниципальный округ Внуково,1959 +2281109,г Москва ул Спортивная д.9,Москва,ул Спортивная д.9,ул,Спортивная ,д.9,7718276,муниципальный округ Внуково,1959 +2281109,г Москва ул Центральная д.11,Москва,ул Центральная д.11,ул,Центральная ,д.11,7718299,муниципальный округ Внуково,1965 +2281109,г Москва ул Центральная д.13,Москва,ул Центральная д.13,ул,Центральная ,д.13,7718305,муниципальный округ Внуково,1964 +2281109,г Москва ул Центральная д.15,Москва,ул Центральная д.15,ул,Центральная ,д.15,7718310,муниципальный округ Внуково,1964 +2281109,г Москва ул Центральная д.17,Москва,ул Центральная д.17,ул,Центральная ,д.17,7718313,муниципальный округ Внуково,1964 +2281109,г Москва ул Центральная д.5а,Москва,ул Центральная д.5а,ул,Центральная ,д.5а,7718290,муниципальный округ Внуково,1968 +2281109,г Москва ул Центральная д.9,Москва,ул Центральная д.9,ул,Центральная ,д.9,7718294,муниципальный округ Внуково,1964 +2281109,г Москва ш Боровское д.47,Москва,ш Боровское д.47,ш,Боровское ,д.47,7651877,муниципальный округ Внуково,н.д. +2281110,г Москва б-р Украинский д.11,Москва,б-р Украинский д.11,б-р,Украинский ,д.11,7716705,муниципальный округ Дорогомилово,1968 +2281110,г Москва б-р Украинский д.13,Москва,б-р Украинский д.13,б-р,Украинский ,д.13,7716714,муниципальный округ Дорогомилово,1968 +2281110,г Москва б-р Украинский д.3,Москва,б-р Украинский д.3,б-р,Украинский ,д.3,7847806,муниципальный округ Дорогомилово,1974 +2281110,г Москва б-р Украинский д.333,Москва,б-р Украинский д.333,б-р,Украинский ,д.333,8268652,муниципальный округ Дорогомилово,1974 +2281110,г Москва б-р Украинский д.5,Москва,б-р Украинский д.5,б-р,Украинский ,д.5,7716694,муниципальный округ Дорогомилово,1975 +2281110,г Москва б-р Украинский д.7,Москва,б-р Украинский д.7,б-р,Украинский ,д.7,7716699,муниципальный округ Дорогомилово,1976 +2281110,г Москва б-р Украинский д.8 кор.2,Москва,б-р Украинский д.8 кор.2,б-р,Украинский ,д.8 кор.2,7847814,муниципальный округ Дорогомилово,1962 +2281110,г Москва б-р Украинский д.8 строение 1,Москва,б-р Украинский д.8 строение 1,б-р,Украинский ,д.8 строение 1,7847810,муниципальный округ Дорогомилово,1980 +2281110,г Москва наб Бережковская д.10,Москва,наб Бережковская д.10,наб,Бережковская ,д.10,7822022,муниципальный округ Дорогомилово,1961 +2281110,г Москва наб Бережковская д.12,Москва,наб Бережковская д.12,наб,Бережковская ,д.12,7822050,муниципальный округ Дорогомилово,1943 +2281110,г Москва наб Бережковская д.14,Москва,наб Бережковская д.14,наб,Бережковская ,д.14,7822069,муниципальный округ Дорогомилово,н.д. +2281110,г Москва наб Бережковская д.4,Москва,наб Бережковская д.4,наб,Бережковская ,д.4,8244715,муниципальный округ Дорогомилово,1962 +2281110,г Москва наб Бережковская д.8,Москва,наб Бережковская д.8,наб,Бережковская ,д.8,7822003,муниципальный округ Дорогомилово,1966 +2281110,г Москва наб Тараса Шевченко д.1,Москва,наб Тараса Шевченко д.1,наб,Тараса Шевченко ,д.1,7847803,муниципальный округ Дорогомилово,1938 +2281110,г Москва наб Тараса Шевченко д.15,Москва,наб Тараса Шевченко д.15,наб,Тараса Шевченко ,д.15,7716687,муниципальный округ Дорогомилово,1966 +2281110,г Москва наб Тараса Шевченко д.3,Москва,наб Тараса Шевченко д.3,наб,Тараса Шевченко ,д.3,7847800,муниципальный округ Дорогомилово,1957 +2281110,г Москва наб Тараса Шевченко д.3 кор.2,Москва,наб Тараса Шевченко д.3 кор.2,наб,Тараса Шевченко ,д.3 кор.2,8266584,муниципальный округ Дорогомилово,1967 +2281110,г Москва наб Тараса Шевченко д.3 кор.3,Москва,наб Тараса Шевченко д.3 кор.3,наб,Тараса Шевченко ,д.3 кор.3,7716678,муниципальный округ Дорогомилово,1973 +2281110,г Москва наб Тараса Шевченко д.5,Москва,наб Тараса Шевченко д.5,наб,Тараса Шевченко ,д.5,7847808,муниципальный округ Дорогомилово,1955 +2281110,г Москва пер Дохтуровский д.2,Москва,пер Дохтуровский д.2,пер,Дохтуровский ,д.2,7821464,муниципальный округ Дорогомилово,1959 +2281110,г Москва пер Дохтуровский д.4,Москва,пер Дохтуровский д.4,пер,Дохтуровский ,д.4,7821484,муниципальный округ Дорогомилово,1961 +2281110,г Москва пер Дохтуровский д.6,Москва,пер Дохтуровский д.6,пер,Дохтуровский ,д.6,8158518,муниципальный округ Дорогомилово,2007 +2281110,г Москва пер Кутузовский д.3,Москва,пер Кутузовский д.3,пер,Кутузовский ,д.3,7846100,муниципальный округ Дорогомилово,1958 +2281110,г Москва пер Можайский д.3,Москва,пер Можайский д.3,пер,Можайский ,д.3,7821614,муниципальный округ Дорогомилово,1929 +2281110,г Москва пер Можайский д.5,Москва,пер Можайский д.5,пер,Можайский ,д.5,7821736,муниципальный округ Дорогомилово,1934 +2281110,г Москва пл Победы д.1 кор.А,Москва,пл Победы д.1 кор.А,пл,Победы ,д.1 кор.А,7847628,муниципальный округ Дорогомилово,1957 +2281110,г Москва пл Победы д.1 кор.Б,Москва,пл Победы д.1 кор.Б,пл,Победы ,д.1 кор.Б,7847633,муниципальный округ Дорогомилово,1956 +2281110,г Москва пл Победы д.1 кор.Д,Москва,пл Победы д.1 кор.Д,пл,Победы ,д.1 кор.Д,7847645,муниципальный округ Дорогомилово,1958 +2281110,г Москва пл Победы д.1 кор.Е,Москва,пл Победы д.1 кор.Е,пл,Победы ,д.1 кор.Е,7847649,муниципальный округ Дорогомилово,1958 +2281110,г Москва пл Победы д.2 кор.1,Москва,пл Победы д.2 кор.1,пл,Победы ,д.2 кор.1,7847741,муниципальный округ Дорогомилово,1958 +2281110,г Москва пл Победы д.2 кор.2,Москва,пл Победы д.2 кор.2,пл,Победы ,д.2 кор.2,7847694,муниципальный округ Дорогомилово,1955 +2281110,г Москва пл Победы д.2 кор.3,Москва,пл Победы д.2 кор.3,пл,Победы ,д.2 кор.3,7800045,муниципальный округ Дорогомилово,2002 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.1/7,Москва,пр-кт Кутузовский д.1/7,пр-кт,Кутузовский ,д.1/7,7716314,муниципальный округ Дорогомилово,1940 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.10,Москва,пр-кт Кутузовский д.10,пр-кт,Кутузовский ,д.10,7822100,муниципальный округ Дорогомилово,1956 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.11,Москва,пр-кт Кутузовский д.11,пр-кт,Кутузовский ,д.11,7971032,муниципальный округ Дорогомилово,2005 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.14,Москва,пр-кт Кутузовский д.14,пр-кт,Кутузовский ,д.14,7822108,муниципальный округ Дорогомилово,1957 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.15,Москва,пр-кт Кутузовский д.15,пр-кт,Кутузовский ,д.15,7847792,муниципальный округ Дорогомилово,1962 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.17,Москва,пр-кт Кутузовский д.17,пр-кт,Кутузовский ,д.17,7847795,муниципальный округ Дорогомилово,1963 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.18,Москва,пр-кт Кутузовский д.18,пр-кт,Кутузовский ,д.18,7822126,муниципальный округ Дорогомилово,1951 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.19,Москва,пр-кт Кутузовский д.19,пр-кт,Кутузовский ,д.19,7846101,муниципальный округ Дорогомилово,1941 +2281110,"г Москва пр-кт Кутузовский д.2 кор.1А, 1Б",Москва,"пр-кт Кутузовский д.2 кор.1А, 1Б",пр-кт,Кутузовский ,"д.2 кор.1А, 1Б",7716461,муниципальный округ Дорогомилово,1955 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.21,Москва,пр-кт Кутузовский д.21,пр-кт,Кутузовский ,д.21,7846103,муниципальный округ Дорогомилово,1953 +2281110,"г Москва пр-кт Кутузовский д.22 кор.1, 2",Москва,"пр-кт Кутузовский д.22 кор.1, 2",пр-кт,Кутузовский ,"д.22 кор.1, 2",7716631,муниципальный округ Дорогомилово,1938 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.23 кор.1,Москва,пр-кт Кутузовский д.23 кор.1,пр-кт,Кутузовский ,д.23 кор.1,7846104,муниципальный округ Дорогомилово,1946 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.23 кор.2,Москва,пр-кт Кутузовский д.23 кор.2,пр-кт,Кутузовский ,д.23 кор.2,7846105,муниципальный округ Дорогомилово,1969 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.24,Москва,пр-кт Кутузовский д.24,пр-кт,Кутузовский ,д.24,7716638,муниципальный округ Дорогомилово,1944 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.25,Москва,пр-кт Кутузовский д.25,пр-кт,Кутузовский ,д.25,7846106,муниципальный округ Дорогомилово,1952 +2281110,"г Москва пр-кт Кутузовский д.26 кор.1, 2, 3",Москва,"пр-кт Кутузовский д.26 кор.1, 2, 3",пр-кт,Кутузовский ,"д.26 кор.1, 2, 3",7716647,муниципальный округ Дорогомилово,1944 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.27,Москва,пр-кт Кутузовский д.27,пр-кт,Кутузовский ,д.27,7846107,муниципальный округ Дорогомилово,1952 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.29,Москва,пр-кт Кутузовский д.29,пр-кт,Кутузовский ,д.29,7846108,муниципальный округ Дорогомилово,1931 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.3,Москва,пр-кт Кутузовский д.3,пр-кт,Кутузовский ,д.3,7716428,муниципальный округ Дорогомилово,1975 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.30/32,Москва,пр-кт Кутузовский д.30/32,пр-кт,Кутузовский ,д.30/32,7716657,муниципальный округ Дорогомилово,1953 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.31,Москва,пр-кт Кутузовский д.31,пр-кт,Кутузовский ,д.31,7846110,муниципальный округ Дорогомилово,1937 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.33,Москва,пр-кт Кутузовский д.33,пр-кт,Кутузовский ,д.33,7716666,муниципальный округ Дорогомилово,1937 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.35,Москва,пр-кт Кутузовский д.35,пр-кт,Кутузовский ,д.35,7846111,муниципальный округ Дорогомилово,1940 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.35 кор.2,Москва,пр-кт Кутузовский д.35 кор.2,пр-кт,Кутузовский ,д.35 кор.2,7846112,муниципальный округ Дорогомилово,1956 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.4/2,Москва,пр-кт Кутузовский д.4/2,пр-кт,Кутузовский ,д.4/2,7822081,муниципальный округ Дорогомилово,1957 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.41,Москва,пр-кт Кутузовский д.41,пр-кт,Кутузовский ,д.41,7847613,муниципальный округ Дорогомилово,1948 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.43,Москва,пр-кт Кутузовский д.43,пр-кт,Кутузовский ,д.43,7847619,муниципальный округ Дорогомилово,1939 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.45,Москва,пр-кт Кутузовский д.45,пр-кт,Кутузовский ,д.45,7847623,муниципальный округ Дорогомилово,1938 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.5/3,Москва,пр-кт Кутузовский д.5/3,пр-кт,Кутузовский ,д.5/3,7847782,муниципальный округ Дорогомилово,1959 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.5/3 кор.2,Москва,пр-кт Кутузовский д.5/3 кор.2,пр-кт,Кутузовский ,д.5/3 кор.2,8289345,муниципальный округ Дорогомилово,н.д. +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.8,Москва,пр-кт Кутузовский д.8,пр-кт,Кутузовский ,д.8,7822086,муниципальный округ Дорогомилово,1960 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.9 кор.1,Москва,пр-кт Кутузовский д.9 кор.1,пр-кт,Кутузовский ,д.9 кор.1,7847788,муниципальный округ Дорогомилово,1960 +2281110,г Москва пр-кт Кутузовский д.9 кор.2,Москва,пр-кт Кутузовский д.9 кор.2,пр-кт,Кутузовский ,д.9 кор.2,7847786,муниципальный округ Дорогомилово,1926 +2281110,г Москва проезд Кутузовский д.4,Москва,проезд Кутузовский д.4,проезд,Кутузовский ,д.4,7847733,муниципальный округ Дорогомилово,1936 +2281110,г Москва проезд Кутузовский д.4 кор.1А,Москва,проезд Кутузовский д.4 кор.1А,проезд,Кутузовский ,д.4 кор.1А,7847734,муниципальный округ Дорогомилово,1974 +2281110,г Москва проезд Кутузовский д.4 кор.2,Москва,проезд Кутузовский д.4 кор.2,проезд,Кутузовский ,д.4 кор.2,7847737,муниципальный округ Дорогомилово,1952 +2281110,г Москва проезд Кутузовский д.4 кор.3,Москва,проезд Кутузовский д.4 кор.3,проезд,Кутузовский ,д.4 кор.3,7847740,муниципальный округ Дорогомилово,1936 +2281110,г Москва проезд Кутузовский д.6,Москва,проезд Кутузовский д.6,проезд,Кутузовский ,д.6,7847744,муниципальный округ Дорогомилово,1936 +2281110,г Москва проезд Резервный д.2,Москва,проезд Резервный д.2,проезд,Резервный ,д.2,7821763,муниципальный округ Дорогомилово,1961 +2281110,г Москва проезд Резервный д.4,Москва,проезд Резервный д.4,проезд,Резервный ,д.4,8158501,муниципальный округ Дорогомилово,2007 +2281110,г Москва ул 1812 года д.1,Москва,ул 1812 года д.1,ул,1812 года ,д.1,7847597,муниципальный округ Дорогомилово,1957 +2281110,г Москва ул 1812 года д.10 кор.1,Москва,ул 1812 года д.10 кор.1,ул,1812 года ,д.10 кор.1,7847703,муниципальный округ Дорогомилово,1960 +2281110,г Москва ул 1812 года д.10 кор.2,Москва,ул 1812 года д.10 кор.2,ул,1812 года ,д.10 кор.2,7847708,муниципальный округ Дорогомилово,1966 +2281110,г Москва ул 1812 года д.12,Москва,ул 1812 года д.12,ул,1812 года ,д.12,7847709,муниципальный округ Дорогомилово,1963 +2281110,г Москва ул 1812 года д.12 строение 1,Москва,ул 1812 года д.12 строение 1,ул,1812 года ,д.12 строение 1,7847722,муниципальный округ Дорогомилово,н.д. +2281110,г Москва ул 1812 года д.2,Москва,ул 1812 года д.2,ул,1812 года ,д.2,7847598,муниципальный округ Дорогомилово,1954 +2281110,г Москва ул 1812 года д.3,Москва,ул 1812 года д.3,ул,1812 года ,д.3,7847599,муниципальный округ Дорогомилово,1957 +2281110,г Москва ул 1812 года д.4/45 кор.2,Москва,ул 1812 года д.4/45 кор.2,ул,1812 года ,д.4/45 кор.2,7847601,муниципальный округ Дорогомилово,1971 +2281110,г Москва ул 1812 года д.7,Москва,ул 1812 года д.7,ул,1812 года ,д.7,7847678,муниципальный округ Дорогомилово,1948 +2281110,г Москва ул 1812 года д.8 кор.1,Москва,ул 1812 года д.8 кор.1,ул,1812 года ,д.8 кор.1,7847683,муниципальный округ Дорогомилово,1960 +2281110,г Москва ул 1812 года д.8 кор.2,Москва,ул 1812 года д.8 кор.2,ул,1812 года ,д.8 кор.2,7847695,муниципальный округ Дорогомилово,1968 +2281110,г Москва ул 1812 года д.9,Москва,ул 1812 года д.9,ул,1812 года ,д.9,7847702,муниципальный округ Дорогомилово,1957 +2281110,г Москва ул Брянская д.12,Москва,ул Брянская д.12,ул,Брянская ,д.12,8297813,муниципальный округ Дорогомилово,1965 +2281110,г Москва ул Брянская д.4,Москва,ул Брянская д.4,ул,Брянская ,д.4,8417560,муниципальный округ Дорогомилово,1968 +2281110,г Москва ул Брянская д.5 кор.2,Москва,ул Брянская д.5 кор.2,ул,Брянская ,д.5 кор.2,7846098,муниципальный округ Дорогомилово,1959 +2281110,г Москва ул Брянская д.8,Москва,ул Брянская д.8,ул,Брянская ,д.8,7716722,муниципальный округ Дорогомилово,1972 +2281110,г Москва ул Генерала Ермолова д.10/6,Москва,ул Генерала Ермолова д.10/6,ул,Генерала Ермолова ,д.10/6,7847712,муниципальный округ Дорогомилово,1958 +2281110,г Москва ул Генерала Ермолова д.12 строение 1,Москва,ул Генерала Ермолова д.12 строение 1,ул,Генерала Ермолова ,д.12 строение 1,7861495,муниципальный округ Дорогомилово,1967 +2281110,г Москва ул Генерала Ермолова д.14,Москва,ул Генерала Ермолова д.14,ул,Генерала Ермолова ,д.14,7847723,муниципальный округ Дорогомилово,1967 +2281110,г Москва ул Генерала Ермолова д.2,Москва,ул Генерала Ермолова д.2,ул,Генерала Ермолова ,д.2,7847604,муниципальный округ Дорогомилово,1957 +2281110,г Москва ул Генерала Ермолова д.4,Москва,ул Генерала Ермолова д.4,ул,Генерала Ермолова ,д.4,7847609,муниципальный округ Дорогомилово,1958 +2281110,г Москва ул Генерала Ермолова д.6,Москва,ул Генерала Ермолова д.6,ул,Генерала Ермолова ,д.6,7847715,муниципальный округ Дорогомилово,1957 +2281110,г Москва ул Дениса Давыдова д.3,Москва,ул Дениса Давыдова д.3,ул,Дениса Давыдова ,д.3,7847730,муниципальный округ Дорогомилово,1957 +2281110,г Москва ул Дениса Давыдова д.7,Москва,ул Дениса Давыдова д.7,ул,Дениса Давыдова ,д.7,7847729,муниципальный округ Дорогомилово,1957 +2281110,г Москва ул Дорогомиловская Б. д.1,Москва,ул Дорогомиловская Б. д.1,ул,Дорогомиловская Б. ,д.1,7846091,муниципальный округ Дорогомилово,1939 +2281110,г Москва ул Дорогомиловская Б. д.11,Москва,ул Дорогомиловская Б. д.11,ул,Дорогомиловская Б. ,д.11,7846097,муниципальный округ Дорогомилово,1941 +2281110,г Москва ул Дорогомиловская Б. д.14 кор.1,Москва,ул Дорогомиловская Б. д.14 кор.1,ул,Дорогомиловская Б. ,д.14 кор.1,7847773,муниципальный округ Дорогомилово,1965 +2281110,г Москва ул Дорогомиловская Б. д.14 кор.2,Москва,ул Дорогомиловская Б. д.14 кор.2,ул,Дорогомиловская Б. ,д.14 кор.2,7847777,муниципальный округ Дорогомилово,1965 +2281110,г Москва ул Дорогомиловская Б. д.16,Москва,ул Дорогомиловская Б. д.16,ул,Дорогомиловская Б. ,д.16,7847780,муниципальный округ Дорогомилово,1962 +2281110,г Москва ул Дорогомиловская Б. д.4,Москва,ул Дорогомиловская Б. д.4,ул,Дорогомиловская Б. ,д.4,7847764,муниципальный округ Дорогомилово,1955 +2281110,г Москва ул Дорогомиловская Б. д.5,Москва,ул Дорогомиловская Б. д.5,ул,Дорогомиловская Б. ,д.5,7846092,муниципальный округ Дорогомилово,1939 +2281110,г Москва ул Дорогомиловская Б. д.5 кор.2,Москва,ул Дорогомиловская Б. д.5 кор.2,ул,Дорогомиловская Б. ,д.5 кор.2,7846094,муниципальный округ Дорогомилово,1914 +2281110,г Москва ул Дорогомиловская Б. д.6,Москва,ул Дорогомиловская Б. д.6,ул,Дорогомиловская Б. ,д.6,7847767,муниципальный округ Дорогомилово,1933 +2281110,г Москва ул Дорогомиловская Б. д.7,Москва,ул Дорогомиловская Б. д.7,ул,Дорогомиловская Б. ,д.7,7846095,муниципальный округ Дорогомилово,1940 +2281110,г Москва ул Дорогомиловская Б. д.8,Москва,ул Дорогомиловская Б. д.8,ул,Дорогомиловская Б. ,д.8,7847774,муниципальный округ Дорогомилово,1979 +2281110,г Москва ул Дорогомиловская Б. д.9,Москва,ул Дорогомиловская Б. д.9,ул,Дорогомиловская Б. ,д.9,7846096,муниципальный округ Дорогомилово,1954 +2281110,г Москва ул Дунаевского д.4,Москва,ул Дунаевского д.4,ул,Дунаевского ,д.4,7846099,муниципальный округ Дорогомилово,1931 +2281110,г Москва ул Дунаевского д.7,Москва,ул Дунаевского д.7,ул,Дунаевского ,д.7,7919954,муниципальный округ Дорогомилово,1996 +2281110,г Москва ул Дунаевского д.8 кор.1,Москва,ул Дунаевского д.8 кор.1,ул,Дунаевского ,д.8 кор.1,7821498,муниципальный округ Дорогомилово,1928 +2281110,г Москва ул Дунаевского д.8 кор.2,Москва,ул Дунаевского д.8 кор.2,ул,Дунаевского ,д.8 кор.2,7821528,муниципальный округ Дорогомилово,1932 +2281110,г Москва ул Киевская д.16,Москва,ул Киевская д.16,ул,Киевская ,д.16,7821539,муниципальный округ Дорогомилово,1935 +2281110,г Москва ул Киевская д.18,Москва,ул Киевская д.18,ул,Киевская ,д.18,7821551,муниципальный округ Дорогомилово,1938 +2281110,г Москва ул Киевская д.20,Москва,ул Киевская д.20,ул,Киевская ,д.20,7821562,муниципальный округ Дорогомилово,1956 +2281110,г Москва ул Киевская д.22,Москва,ул Киевская д.22,ул,Киевская ,д.22,7821581,муниципальный округ Дорогомилово,1954 +2281110,г Москва ул Киевская д.24,Москва,ул Киевская д.24,ул,Киевская ,д.24,7821591,муниципальный округ Дорогомилово,1957 +2281110,г Москва ул Можайский Вал д.1,Москва,ул Можайский Вал д.1,ул,Можайский Вал ,д.1,7847366,муниципальный округ Дорогомилово,1958 +2281110,г Москва ул Можайский Вал д.4,Москва,ул Можайский Вал д.4,ул,Можайский Вал ,д.4,7847379,муниципальный округ Дорогомилово,1966 +2281110,г Москва ул Можайский Вал д.6,Москва,ул Можайский Вал д.6,ул,Можайский Вал ,д.6,7847395,муниципальный округ Дорогомилово,1954 +2281110,г Москва ул Платовская д.4,Москва,ул Платовская д.4,ул,Платовская ,д.4,7847408,муниципальный округ Дорогомилово,1955 +2281110,г Москва ул Поклонная д.10,Москва,ул Поклонная д.10,ул,Поклонная ,д.10,7847672,муниципальный округ Дорогомилово,1967 +2281110,г Москва ул Поклонная д.12,Москва,ул Поклонная д.12,ул,Поклонная ,д.12,7847675,муниципальный округ Дорогомилово,1967 +2281110,г Москва ул Поклонная д.2 кор.2,Москва,ул Поклонная д.2 кор.2,ул,Поклонная ,д.2 кор.2,7847655,муниципальный округ Дорогомилово,1962 +2281110,г Москва ул Поклонная д.4,Москва,ул Поклонная д.4,ул,Поклонная ,д.4,7847662,муниципальный округ Дорогомилово,1958 +2281110,г Москва ул Поклонная д.6,Москва,ул Поклонная д.6,ул,Поклонная ,д.6,7847664,муниципальный округ Дорогомилово,1967 +2281110,г Москва ул Поклонная д.8,Москва,ул Поклонная д.8,ул,Поклонная ,д.8,7847669,муниципальный округ Дорогомилово,1962 +2281110,г Москва ул Раевского д.3,Москва,ул Раевского д.3,ул,Раевского ,д.3,7847432,муниципальный округ Дорогомилово,1958 +2281110,г Москва ул Студенческая д.11,Москва,ул Студенческая д.11,ул,Студенческая ,д.11,7821774,муниципальный округ Дорогомилово,1957 +2281110,г Москва ул Студенческая д.12,Москва,ул Студенческая д.12,ул,Студенческая ,д.12,7847445,муниципальный округ Дорогомилово,1967 +2281110,г Москва ул Студенческая д.13,Москва,ул Студенческая д.13,ул,Студенческая ,д.13,7821792,муниципальный округ Дорогомилово,1973 +2281110,г Москва ул Студенческая д.15,Москва,ул Студенческая д.15,ул,Студенческая ,д.15,7821803,муниципальный округ Дорогомилово,1950 +2281110,г Москва ул Студенческая д.16,Москва,ул Студенческая д.16,ул,Студенческая ,д.16,7847460,муниципальный округ Дорогомилово,1960 +2281110,г Москва ул Студенческая д.17,Москва,ул Студенческая д.17,ул,Студенческая ,д.17,7821818,муниципальный округ Дорогомилово,1971 +2281110,г Москва ул Студенческая д.18,Москва,ул Студенческая д.18,ул,Студенческая ,д.18,7847471,муниципальный округ Дорогомилово,1985 +2281110,г Москва ул Студенческая д.19 кор.1,Москва,ул Студенческая д.19 кор.1,ул,Студенческая ,д.19 кор.1,7821837,муниципальный округ Дорогомилово,1929 +2281110,г Москва ул Студенческая д.19 кор.2,Москва,ул Студенческая д.19 кор.2,ул,Студенческая ,д.19 кор.2,7821856,муниципальный округ Дорогомилово,1929 +2281110,г Москва ул Студенческая д.19 кор.3,Москва,ул Студенческая д.19 кор.3,ул,Студенческая ,д.19 кор.3,7821868,муниципальный округ Дорогомилово,1929 +2281110,г Москва ул Студенческая д.19 кор.4,Москва,ул Студенческая д.19 кор.4,ул,Студенческая ,д.19 кор.4,7821880,муниципальный округ Дорогомилово,1929 +2281110,г Москва ул Студенческая д.20,Москва,ул Студенческая д.20,ул,Студенческая ,д.20,8431884,муниципальный округ Дорогомилово,2008 +2281110,г Москва ул Студенческая д.20 кор.1,Москва,ул Студенческая д.20 кор.1,ул,Студенческая ,д.20 кор.1,8431870,муниципальный округ Дорогомилово,2008 +2281110,г Москва ул Студенческая д.21,Москва,ул Студенческая д.21,ул,Студенческая ,д.21,7821895,муниципальный округ Дорогомилово,1967 +2281110,г Москва ул Студенческая д.22 кор.1,Москва,ул Студенческая д.22 кор.1,ул,Студенческая ,д.22 кор.1,7847491,муниципальный округ Дорогомилово,1927 +2281110,г Москва ул Студенческая д.22 кор.2,Москва,ул Студенческая д.22 кор.2,ул,Студенческая ,д.22 кор.2,7847508,муниципальный округ Дорогомилово,1928 +2281110,г Москва ул Студенческая д.22 кор.3,Москва,ул Студенческая д.22 кор.3,ул,Студенческая ,д.22 кор.3,7847529,муниципальный округ Дорогомилово,1928 +2281110,г Москва ул Студенческая д.23,Москва,ул Студенческая д.23,ул,Студенческая ,д.23,7821915,муниципальный округ Дорогомилово,1961 +2281110,г Москва ул Студенческая д.26,Москва,ул Студенческая д.26,ул,Студенческая ,д.26,7847538,муниципальный округ Дорогомилово,1936 +2281110,г Москва ул Студенческая д.28 кор.1,Москва,ул Студенческая д.28 кор.1,ул,Студенческая ,д.28 кор.1,7847551,муниципальный округ Дорогомилово,1931 +2281110,г Москва ул Студенческая д.28 кор.2,Москва,ул Студенческая д.28 кор.2,ул,Студенческая ,д.28 кор.2,7847560,муниципальный округ Дорогомилово,1931 +2281110,г Москва ул Студенческая д.28 кор.3,Москва,ул Студенческая д.28 кор.3,ул,Студенческая ,д.28 кор.3,7847569,муниципальный округ Дорогомилово,1930 +2281110,г Москва ул Студенческая д.30 кор.1,Москва,ул Студенческая д.30 кор.1,ул,Студенческая ,д.30 кор.1,7847572,муниципальный округ Дорогомилово,1931 +2281110,г Москва ул Студенческая д.30 кор.2,Москва,ул Студенческая д.30 кор.2,ул,Студенческая ,д.30 кор.2,7847576,муниципальный округ Дорогомилово,1956 +2281110,г Москва ул Студенческая д.31,Москва,ул Студенческая д.31,ул,Студенческая ,д.31,7821931,муниципальный округ Дорогомилово,1937 +2281110,г Москва ул Студенческая д.32,Москва,ул Студенческая д.32,ул,Студенческая ,д.32,7847586,муниципальный округ Дорогомилово,1936 +2281110,г Москва ул Студенческая д.34,Москва,ул Студенческая д.34,ул,Студенческая ,д.34,7847590,муниципальный округ Дорогомилово,1936 +2281110,г Москва ул Студенческая д.35,Москва,ул Студенческая д.35,ул,Студенческая ,д.35,7821953,муниципальный округ Дорогомилово,1936 +2281110,г Москва ул Студенческая д.38,Москва,ул Студенческая д.38,ул,Студенческая ,д.38,7847591,муниципальный округ Дорогомилово,1952 +2281110,г Москва ул Студенческая д.39,Москва,ул Студенческая д.39,ул,Студенческая ,д.39,7821978,муниципальный округ Дорогомилово,1936 +2281110,г Москва ул Студенческая д.42,Москва,ул Студенческая д.42,ул,Студенческая ,д.42,7847594,муниципальный округ Дорогомилово,1936 +2281110,г Москва ул Студенческая д.44/28,Москва,ул Студенческая д.44/28,ул,Студенческая ,д.44/28,7847596,муниципальный округ Дорогомилово,1958 +2281111,г Москва б-р Осенний д.10 кор.1,Москва,б-р Осенний д.10 кор.1,б-р,Осенний ,д.10 кор.1,8410504,муниципальный округ Крылатское,н.д. +2281111,г Москва б-р Осенний д.10 кор.2,Москва,б-р Осенний д.10 кор.2,б-р,Осенний ,д.10 кор.2,7554240,муниципальный округ Крылатское,1984 +2281111,г Москва б-р Осенний д.12 кор.11,Москва,б-р Осенний д.12 кор.11,б-р,Осенний ,д.12 кор.11,7554254,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва б-р Осенний д.12 кор.3,Москва,б-р Осенний д.12 кор.3,б-р,Осенний ,д.12 кор.3,8359470,муниципальный округ Крылатское,н.д. +2281111,г Москва б-р Осенний д.12 кор.4,Москва,б-р Осенний д.12 кор.4,б-р,Осенний ,д.12 кор.4,8423641,муниципальный округ Крылатское,н.д. +2281111,г Москва б-р Осенний д.12 кор.5,Москва,б-р Осенний д.12 кор.5,б-р,Осенний ,д.12 кор.5,8009162,муниципальный округ Крылатское,н.д. +2281111,г Москва б-р Осенний д.12 кор.7,Москва,б-р Осенний д.12 кор.7,б-р,Осенний ,д.12 кор.7,7554243,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва б-р Осенний д.12 кор.9,Москва,б-р Осенний д.12 кор.9,б-р,Осенний ,д.12 кор.9,7554249,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва б-р Осенний д.15,Москва,б-р Осенний д.15,б-р,Осенний ,д.15,7554256,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва б-р Осенний д.16 кор.1,Москва,б-р Осенний д.16 кор.1,б-р,Осенний ,д.16 кор.1,7554260,муниципальный округ Крылатское,1984 +2281111,г Москва б-р Осенний д.16 кор.2,Москва,б-р Осенний д.16 кор.2,б-р,Осенний ,д.16 кор.2,7554265,муниципальный округ Крылатское,1984 +2281111,г Москва б-р Осенний д.17,Москва,б-р Осенний д.17,б-р,Осенний ,д.17,7964142,муниципальный округ Крылатское,2001 +2281111,г Москва б-р Осенний д.18 кор.1,Москва,б-р Осенний д.18 кор.1,б-р,Осенний ,д.18 кор.1,7554270,муниципальный округ Крылатское,1984 +2281111,г Москва б-р Осенний д.18 кор.2,Москва,б-р Осенний д.18 кор.2,б-р,Осенний ,д.18 кор.2,7554275,муниципальный округ Крылатское,1984 +2281111,г Москва б-р Осенний д.2,Москва,б-р Осенний д.2,б-р,Осенний ,д.2,7554207,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва б-р Осенний д.20 кор.1,Москва,б-р Осенний д.20 кор.1,б-р,Осенний ,д.20 кор.1,7554278,муниципальный округ Крылатское,1984 +2281111,г Москва б-р Осенний д.20 кор.2,Москва,б-р Осенний д.20 кор.2,б-р,Осенний ,д.20 кор.2,7554282,муниципальный округ Крылатское,1984 +2281111,г Москва б-р Осенний д.3,Москва,б-р Осенний д.3,б-р,Осенний ,д.3,7942469,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва б-р Осенний д.5 кор.1,Москва,б-р Осенний д.5 кор.1,б-р,Осенний ,д.5 кор.1,8243715,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва б-р Осенний д.5 кор.2,Москва,б-р Осенний д.5 кор.2,б-р,Осенний ,д.5 кор.2,7554215,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва б-р Осенний д.5 кор.3,Москва,б-р Осенний д.5 кор.3,б-р,Осенний ,д.5 кор.3,7554222,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва б-р Осенний д.6,Москва,б-р Осенний д.6,б-р,Осенний ,д.6,7616878,муниципальный округ Крылатское,1984 +2281111,г Москва б-р Осенний д.7 кор.2,Москва,б-р Осенний д.7 кор.2,б-р,Осенний ,д.7 кор.2,7554226,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва б-р Осенний д.8 кор.1,Москва,б-р Осенний д.8 кор.1,б-р,Осенний ,д.8 кор.1,7554231,муниципальный округ Крылатское,1984 +2281111,г Москва б-р Осенний д.8 кор.2,Москва,б-р Осенний д.8 кор.2,б-р,Осенний ,д.8 кор.2,7554236,муниципальный округ Крылатское,1984 +2281111,г Москва ул Крылатская д.29 кор.2,Москва,ул Крылатская д.29 кор.2,ул,Крылатская ,д.29 кор.2,7554085,муниципальный округ Крылатское,1986 +2281111,г Москва ул Крылатская д.45 кор.1,Москва,ул Крылатская д.45 кор.1,ул,Крылатская ,д.45 кор.1,7838489,муниципальный округ Крылатское,2006 +2281111,г Москва ул Крылатская д.45 кор.2,Москва,ул Крылатская д.45 кор.2,ул,Крылатская ,д.45 кор.2,7790678,муниципальный округ Крылатское,2006 +2281111,г Москва ул Крылатская д.45 кор.3,Москва,ул Крылатская д.45 кор.3,ул,Крылатская ,д.45 кор.3,7860668,муниципальный округ Крылатское,2006 +2281111,г Москва ул Крылатская д.45 кор.4,Москва,ул Крылатская д.45 кор.4,ул,Крылатская ,д.45 кор.4,8214989,муниципальный округ Крылатское,2006 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.21,Москва,ул Крылатские Холмы д.21,ул,Крылатские Холмы ,д.21,7554097,муниципальный округ Крылатское,1984 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.24 кор.2,Москва,ул Крылатские Холмы д.24 кор.2,ул,Крылатские Холмы ,д.24 кор.2,7554103,муниципальный округ Крылатское,1989 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.26 кор.1,Москва,ул Крылатские Холмы д.26 кор.1,ул,Крылатские Холмы ,д.26 кор.1,7554105,муниципальный округ Крылатское,1988 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.26 кор.3,Москва,ул Крылатские Холмы д.26 кор.3,ул,Крылатские Холмы ,д.26 кор.3,7554108,муниципальный округ Крылатское,1988 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.27 кор.2,Москва,ул Крылатские Холмы д.27 кор.2,ул,Крылатские Холмы ,д.27 кор.2,7554113,муниципальный округ Крылатское,1984 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.27 кор.3,Москва,ул Крылатские Холмы д.27 кор.3,ул,Крылатские Холмы ,д.27 кор.3,7554117,муниципальный округ Крылатское,1984 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.28,Москва,ул Крылатские Холмы д.28,ул,Крылатские Холмы ,д.28,8352061,муниципальный округ Крылатское,н.д. +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.3 кор.2,Москва,ул Крылатские Холмы д.3 кор.2,ул,Крылатские Холмы ,д.3 кор.2,8095571,муниципальный округ Крылатское,2001 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.30 кор.3,Москва,ул Крылатские Холмы д.30 кор.3,ул,Крылатские Холмы ,д.30 кор.3,7554119,муниципальный округ Крылатское,1986 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.30 кор.4,Москва,ул Крылатские Холмы д.30 кор.4,ул,Крылатские Холмы ,д.30 кор.4,7554121,муниципальный округ Крылатское,1986 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.30 кор.5,Москва,ул Крылатские Холмы д.30 кор.5,ул,Крылатские Холмы ,д.30 кор.5,7554124,муниципальный округ Крылатское,1986 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.30 кор.7,Москва,ул Крылатские Холмы д.30 кор.7,ул,Крылатские Холмы ,д.30 кор.7,7554127,муниципальный округ Крылатское,1996 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.30 кор.8,Москва,ул Крылатские Холмы д.30 кор.8,ул,Крылатские Холмы ,д.30 кор.8,7554131,муниципальный округ Крылатское,1997 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.31,Москва,ул Крылатские Холмы д.31,ул,Крылатские Холмы ,д.31,7554133,муниципальный округ Крылатское,1984 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.32 кор.1,Москва,ул Крылатские Холмы д.32 кор.1,ул,Крылатские Холмы ,д.32 кор.1,7554134,муниципальный округ Крылатское,1988 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.32 кор.2,Москва,ул Крылатские Холмы д.32 кор.2,ул,Крылатские Холмы ,д.32 кор.2,8222291,муниципальный округ Крылатское,н.д. +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.32 кор.3,Москва,ул Крылатские Холмы д.32 кор.3,ул,Крылатские Холмы ,д.32 кор.3,7554136,муниципальный округ Крылатское,1988 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.33 кор.1,Москва,ул Крылатские Холмы д.33 кор.1,ул,Крылатские Холмы ,д.33 кор.1,7569018,муниципальный округ Крылатское,2007 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.33 кор.3,Москва,ул Крылатские Холмы д.33 кор.3,ул,Крылатские Холмы ,д.33 кор.3,7569034,муниципальный округ Крылатское,2004 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.35 кор.1,Москва,ул Крылатские Холмы д.35 кор.1,ул,Крылатские Холмы ,д.35 кор.1,7554146,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.35 кор.2,Москва,ул Крылатские Холмы д.35 кор.2,ул,Крылатские Холмы ,д.35 кор.2,7554152,муниципальный округ Крылатское,1984 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.35 кор.3,Москва,ул Крылатские Холмы д.35 кор.3,ул,Крылатские Холмы ,д.35 кор.3,7554157,муниципальный округ Крылатское,1984 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.35 кор.4,Москва,ул Крылатские Холмы д.35 кор.4,ул,Крылатские Холмы ,д.35 кор.4,7647808,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.36 кор.1,Москва,ул Крылатские Холмы д.36 кор.1,ул,Крылатские Холмы ,д.36 кор.1,7554160,муниципальный округ Крылатское,1988 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.36 кор.3,Москва,ул Крылатские Холмы д.36 кор.3,ул,Крылатские Холмы ,д.36 кор.3,7554164,муниципальный округ Крылатское,1986 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.39 кор.1,Москва,ул Крылатские Холмы д.39 кор.1,ул,Крылатские Холмы ,д.39 кор.1,7554169,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.39 кор.2,Москва,ул Крылатские Холмы д.39 кор.2,ул,Крылатские Холмы ,д.39 кор.2,7554174,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.41 кор.1,Москва,ул Крылатские Холмы д.41 кор.1,ул,Крылатские Холмы ,д.41 кор.1,7554176,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.41 кор.2,Москва,ул Крылатские Холмы д.41 кор.2,ул,Крылатские Холмы ,д.41 кор.2,7554181,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва ул Крылатские Холмы д.7 кор.2,Москва,ул Крылатские Холмы д.7 кор.2,ул,Крылатские Холмы ,д.7 кор.2,7862879,муниципальный округ Крылатское,1997 +2281111,г Москва ул Осенняя д.14,Москва,ул Осенняя д.14,ул,Осенняя ,д.14,8167136,муниципальный округ Крылатское,1999 +2281111,г Москва ул Осенняя д.16,Москва,ул Осенняя д.16,ул,Осенняя ,д.16,8244047,муниципальный округ Крылатское,1999 +2281111,г Москва ул Осенняя д.18,Москва,ул Осенняя д.18,ул,Осенняя ,д.18,8233330,муниципальный округ Крылатское,2001 +2281111,г Москва ул Осенняя д.22,Москва,ул Осенняя д.22,ул,Осенняя ,д.22,7554290,муниципальный округ Крылатское,1986 +2281111,г Москва ул Осенняя д.26,Москва,ул Осенняя д.26,ул,Осенняя ,д.26,7967917,муниципальный округ Крылатское,1986 +2281111,г Москва ул Осенняя д.30,Москва,ул Осенняя д.30,ул,Осенняя ,д.30,7554294,муниципальный округ Крылатское,1986 +2281111,г Москва ул Осенняя д.8 кор.2,Москва,ул Осенняя д.8 кор.2,ул,Осенняя ,д.8 кор.2,7554287,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва ш Рублевское д.28 кор.1,Москва,ш Рублевское д.28 кор.1,ш,Рублевское ,д.28 кор.1,7554327,муниципальный округ Крылатское,1987 +2281111,г Москва ш Рублевское д.28 кор.3,Москва,ш Рублевское д.28 кор.3,ш,Рублевское ,д.28 кор.3,7554332,муниципальный округ Крылатское,1987 +2281111,г Москва ш Рублевское д.30 кор.1,Москва,ш Рублевское д.30 кор.1,ш,Рублевское ,д.30 кор.1,7554345,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва ш Рублевское д.30 кор.2,Москва,ш Рублевское д.30 кор.2,ш,Рублевское ,д.30 кор.2,7554349,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва ш Рублевское д.32,Москва,ш Рублевское д.32,ш,Рублевское ,д.32,7554357,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва ш Рублевское д.34 кор.1,Москва,ш Рублевское д.34 кор.1,ш,Рублевское ,д.34 кор.1,7554361,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва ш Рублевское д.34 кор.2,Москва,ш Рублевское д.34 кор.2,ш,Рублевское ,д.34 кор.2,7554367,муниципальный округ Крылатское,1989 +2281111,г Москва ш Рублевское д.36 кор.1,Москва,ш Рублевское д.36 кор.1,ш,Рублевское ,д.36 кор.1,7554373,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва ш Рублевское д.36 кор.2,Москва,ш Рублевское д.36 кор.2,ш,Рублевское ,д.36 кор.2,7554379,муниципальный округ Крылатское,1989 +2281111,г Москва ш Рублевское д.38 кор.1,Москва,ш Рублевское д.38 кор.1,ш,Рублевское ,д.38 кор.1,7554383,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва ш Рублевское д.40 кор.1,Москва,ш Рублевское д.40 кор.1,ш,Рублевское ,д.40 кор.1,7554386,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва ш Рублевское д.40 кор.3,Москва,ш Рублевское д.40 кор.3,ш,Рублевское ,д.40 кор.3,7554388,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва ш Рублевское д.44 кор.1,Москва,ш Рублевское д.44 кор.1,ш,Рублевское ,д.44 кор.1,7554391,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва ш Рублевское д.44 кор.2,Москва,ш Рублевское д.44 кор.2,ш,Рублевское ,д.44 кор.2,7554398,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва ш Рублевское д.48/1,Москва,ш Рублевское д.48/1,ш,Рублевское ,д.48/1,7626719,муниципальный округ Крылатское,н.д. +2281111,г Москва ш Рублевское д.50,Москва,ш Рублевское д.50,ш,Рублевское ,д.50,7554403,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва ш Рублевское д.52,Москва,ш Рублевское д.52,ш,Рублевское ,д.52,8282495,муниципальный округ Крылатское,1985 +2281111,г Москва ш Рублевское д.68 строение 2,Москва,ш Рублевское д.68 строение 2,ш,Рублевское ,д.68 строение 2,8033955,муниципальный округ Крылатское,н.д. +2281111,г Москва ш Рублевское д.68/2 строение 26,Москва,ш Рублевское д.68/2 строение 26,ш,Рублевское ,д.68/2 строение 26,8456931,муниципальный округ Крылатское,н.д. +2281112,г Москва п Рублево ул Набережная д.11,Москва,п Рублево ул Набережная д.11,п,Рублево ул Набережная ,д.11,8049621,муниципальный округ Кунцево,1913 +2281112,г Москва п Рублево ул Набережная д.13,Москва,п Рублево ул Набережная д.13,п,Рублево ул Набережная ,д.13,8049629,муниципальный округ Кунцево,1905 +2281112,г Москва п Рублево ул Набережная д.15,Москва,п Рублево ул Набережная д.15,п,Рублево ул Набережная ,д.15,8049633,муниципальный округ Кунцево,1909 +2281112,г Москва п Рублево ул Набережная д.17,Москва,п Рублево ул Набережная д.17,п,Рублево ул Набережная ,д.17,8049635,муниципальный округ Кунцево,1917 +2281112,г Москва п Рублево ул Набережная д.4,Москва,п Рублево ул Набережная д.4,п,Рублево ул Набережная ,д.4,8049570,муниципальный округ Кунцево,1924 +2281112,г Москва п Рублево ул Набережная д.5,Москва,п Рублево ул Набережная д.5,п,Рублево ул Набережная ,д.5,8049590,муниципальный округ Кунцево,1916 +2281112,г Москва п Рублево ул Набережная д.6,Москва,п Рублево ул Набережная д.6,п,Рублево ул Набережная ,д.6,8049595,муниципальный округ Кунцево,1916 +2281112,г Москва п Рублево ул Набережная д.7,Москва,п Рублево ул Набережная д.7,п,Рублево ул Набережная ,д.7,8049599,муниципальный округ Кунцево,1916 +2281112,г Москва п Рублево ул Набережная д.8,Москва,п Рублево ул Набережная д.8,п,Рублево ул Набережная ,д.8,8049609,муниципальный округ Кунцево,1916 +2281112,г Москва п Рублево ул Набережная д.9,Москва,п Рублево ул Набережная д.9,п,Рублево ул Набережная ,д.9,7924001,муниципальный округ Кунцево,1916 +2281112,г Москва п Рублево ул Советская д.11,Москва,п Рублево ул Советская д.11,п,Рублево ул Советская ,д.11,8049531,муниципальный округ Кунцево,1979 +2281112,г Москва п Рублево ул Советская д.13,Москва,п Рублево ул Советская д.13,п,Рублево ул Советская ,д.13,8049550,муниципальный округ Кунцево,1978 +2281112,г Москва п Рублево ул Советская д.15,Москва,п Рублево ул Советская д.15,п,Рублево ул Советская ,д.15,8049561,муниципальный округ Кунцево,1977 +2281112,г Москва п Рублево ул Советская д.4,Москва,п Рублево ул Советская д.4,п,Рублево ул Советская ,д.4,8049493,муниципальный округ Кунцево,н.д. +2281112,г Москва п Рублево ул Советская д.7,Москва,п Рублево ул Советская д.7,п,Рублево ул Советская ,д.7,8049516,муниципальный округ Кунцево,1968 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.10,Москва,ул Академика Павлова д.10,ул,Академика Павлова ,д.10,7693158,муниципальный округ Кунцево,1969 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.11 кор.1,Москва,ул Академика Павлова д.11 кор.1,ул,Академика Павлова ,д.11 кор.1,7693167,муниципальный округ Кунцево,1968 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.11 кор.2,Москва,ул Академика Павлова д.11 кор.2,ул,Академика Павлова ,д.11 кор.2,7693195,муниципальный округ Кунцево,1968 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.12 кор.1,Москва,ул Академика Павлова д.12 кор.1,ул,Академика Павлова ,д.12 кор.1,7693216,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.12 кор.2,Москва,ул Академика Павлова д.12 кор.2,ул,Академика Павлова ,д.12 кор.2,7693232,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.13,Москва,ул Академика Павлова д.13,ул,Академика Павлова ,д.13,7693242,муниципальный округ Кунцево,1971 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.14,Москва,ул Академика Павлова д.14,ул,Академика Павлова ,д.14,7693253,муниципальный округ Кунцево,1962 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.16,Москва,ул Академика Павлова д.16,ул,Академика Павлова ,д.16,7693263,муниципальный округ Кунцево,1961 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.21 кор.1,Москва,ул Академика Павлова д.21 кор.1,ул,Академика Павлова ,д.21 кор.1,7693269,муниципальный округ Кунцево,1971 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.21 кор.2,Москва,ул Академика Павлова д.21 кор.2,ул,Академика Павлова ,д.21 кор.2,7693278,муниципальный округ Кунцево,1972 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.23,Москва,ул Академика Павлова д.23,ул,Академика Павлова ,д.23,7693289,муниципальный округ Кунцево,1980 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.26,Москва,ул Академика Павлова д.26,ул,Академика Павлова ,д.26,7693301,муниципальный округ Кунцево,1974 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.27 кор.1,Москва,ул Академика Павлова д.27 кор.1,ул,Академика Павлова ,д.27 кор.1,7693313,муниципальный округ Кунцево,1973 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.27 кор.2,Москва,ул Академика Павлова д.27 кор.2,ул,Академика Павлова ,д.27 кор.2,7693324,муниципальный округ Кунцево,1973 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.27 кор.3,Москва,ул Академика Павлова д.27 кор.3,ул,Академика Павлова ,д.27 кор.3,7693344,муниципальный округ Кунцево,1974 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.27 кор.4,Москва,ул Академика Павлова д.27 кор.4,ул,Академика Павлова ,д.27 кор.4,7693397,муниципальный округ Кунцево,1974 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.28,Москва,ул Академика Павлова д.28,ул,Академика Павлова ,д.28,7693406,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.30,Москва,ул Академика Павлова д.30,ул,Академика Павлова ,д.30,7693414,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.32,Москва,ул Академика Павлова д.32,ул,Академика Павлова ,д.32,7693421,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.36 кор.1,Москва,ул Академика Павлова д.36 кор.1,ул,Академика Павлова ,д.36 кор.1,7693432,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.36 кор.2,Москва,ул Академика Павлова д.36 кор.2,ул,Академика Павлова ,д.36 кор.2,7693441,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.38,Москва,ул Академика Павлова д.38,ул,Академика Павлова ,д.38,7693450,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.40 кор.2,Москва,ул Академика Павлова д.40 кор.2,ул,Академика Павлова ,д.40 кор.2,7693456,муниципальный округ Кунцево,1974 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.42,Москва,ул Академика Павлова д.42,ул,Академика Павлова ,д.42,7693469,муниципальный округ Кунцево,1966 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.44,Москва,ул Академика Павлова д.44,ул,Академика Павлова ,д.44,7693474,муниципальный округ Кунцево,1966 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.48,Москва,ул Академика Павлова д.48,ул,Академика Павлова ,д.48,7693480,муниципальный округ Кунцево,1966 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.5 кор.2,Москва,ул Академика Павлова д.5 кор.2,ул,Академика Павлова ,д.5 кор.2,7693094,муниципальный округ Кунцево,1955 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.50,Москва,ул Академика Павлова д.50,ул,Академика Павлова ,д.50,8223787,муниципальный округ Кунцево,н.д. +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.54,Москва,ул Академика Павлова д.54,ул,Академика Павлова ,д.54,7693486,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.56,Москва,ул Академика Павлова д.56,ул,Академика Павлова ,д.56,7693496,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.6/36,Москва,ул Академика Павлова д.6/36,ул,Академика Павлова ,д.6/36,7693102,муниципальный округ Кунцево,1966 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.8 кор.1,Москва,ул Академика Павлова д.8 кор.1,ул,Академика Павлова ,д.8 кор.1,7693116,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.8 кор.2,Москва,ул Академика Павлова д.8 кор.2,ул,Академика Павлова ,д.8 кор.2,7693128,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Академика Павлова д.9 кор.1,Москва,ул Академика Павлова д.9 кор.1,ул,Академика Павлова ,д.9 кор.1,7693142,муниципальный округ Кунцево,1957 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.10 кор.1,Москва,ул Бобруйская д.10 кор.1,ул,Бобруйская ,д.10 кор.1,7683191,муниципальный округ Кунцево,2007 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.10 кор.3,Москва,ул Бобруйская д.10 кор.3,ул,Бобруйская ,д.10 кор.3,7683202,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.12,Москва,ул Бобруйская д.12,ул,Бобруйская ,д.12,7683214,муниципальный округ Кунцево,2004 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.14 кор.1,Москва,ул Бобруйская д.14 кор.1,ул,Бобруйская ,д.14 кор.1,7683225,муниципальный округ Кунцево,2001 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.14 кор.2,Москва,ул Бобруйская д.14 кор.2,ул,Бобруйская ,д.14 кор.2,7683233,муниципальный округ Кунцево,1973 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.16,Москва,ул Бобруйская д.16,ул,Бобруйская ,д.16,7683240,муниципальный округ Кунцево,1965 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.18 кор.1,Москва,ул Бобруйская д.18 кор.1,ул,Бобруйская ,д.18 кор.1,7683253,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.18 кор.2,Москва,ул Бобруйская д.18 кор.2,ул,Бобруйская ,д.18 кор.2,7683277,муниципальный округ Кунцево,1965 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.18 кор.3,Москва,ул Бобруйская д.18 кор.3,ул,Бобруйская ,д.18 кор.3,7683285,муниципальный округ Кунцево,1966 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.2,Москва,ул Бобруйская д.2,ул,Бобруйская ,д.2,7683117,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.20,Москва,ул Бобруйская д.20,ул,Бобруйская ,д.20,7683298,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.22 кор.2,Москва,ул Бобруйская д.22 кор.2,ул,Бобруйская ,д.22 кор.2,7555248,муниципальный округ Кунцево,1971 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.24,Москва,ул Бобруйская д.24,ул,Бобруйская ,д.24,7683306,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.26 кор.1,Москва,ул Бобруйская д.26 кор.1,ул,Бобруйская ,д.26 кор.1,7683355,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.26 кор.2,Москва,ул Бобруйская д.26 кор.2,ул,Бобруйская ,д.26 кор.2,7683370,муниципальный округ Кунцево,1965 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.28,Москва,ул Бобруйская д.28,ул,Бобруйская ,д.28,7683385,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.3,Москва,ул Бобруйская д.3,ул,Бобруйская ,д.3,7683130,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.32,Москва,ул Бобруйская д.32,ул,Бобруйская ,д.32,7683394,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.34,Москва,ул Бобруйская д.34,ул,Бобруйская ,д.34,7683403,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.4 кор.1,Москва,ул Бобруйская д.4 кор.1,ул,Бобруйская ,д.4 кор.1,7683139,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.4 кор.2,Москва,ул Бобруйская д.4 кор.2,ул,Бобруйская ,д.4 кор.2,7683151,муниципальный округ Кунцево,1965 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.6,Москва,ул Бобруйская д.6,ул,Бобруйская ,д.6,7683165,муниципальный округ Кунцево,1962 +2281112,г Москва ул Бобруйская д.6 кор.2,Москва,ул Бобруйская д.6 кор.2,ул,Бобруйская ,д.6 кор.2,7683174,муниципальный округ Кунцево,2003 +2281112,г Москва ул Боженко д.10 кор.1,Москва,ул Боженко д.10 кор.1,ул,Боженко ,д.10 кор.1,7683481,муниципальный округ Кунцево,1954 +2281112,г Москва ул Боженко д.10 кор.2,Москва,ул Боженко д.10 кор.2,ул,Боженко ,д.10 кор.2,7683484,муниципальный округ Кунцево,1954 +2281112,г Москва ул Боженко д.10 кор.3,Москва,ул Боженко д.10 кор.3,ул,Боженко ,д.10 кор.3,7683491,муниципальный округ Кунцево,1954 +2281112,г Москва ул Боженко д.11 кор.2,Москва,ул Боженко д.11 кор.2,ул,Боженко ,д.11 кор.2,7683497,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Боженко д.11/55,Москва,ул Боженко д.11/55,ул,Боженко ,д.11/55,7683502,муниципальный округ Кунцево,1959 +2281112,г Москва ул Боженко д.12 кор.1,Москва,ул Боженко д.12 кор.1,ул,Боженко ,д.12 кор.1,7683510,муниципальный округ Кунцево,1954 +2281112,г Москва ул Боженко д.12 кор.2,Москва,ул Боженко д.12 кор.2,ул,Боженко ,д.12 кор.2,7683520,муниципальный округ Кунцево,1954 +2281112,г Москва ул Боженко д.14 кор.1,Москва,ул Боженко д.14 кор.1,ул,Боженко ,д.14 кор.1,7683524,муниципальный округ Кунцево,1955 +2281112,г Москва ул Боженко д.14 кор.2,Москва,ул Боженко д.14 кор.2,ул,Боженко ,д.14 кор.2,7683529,муниципальный округ Кунцево,1956 +2281112,г Москва ул Боженко д.14 кор.3,Москва,ул Боженко д.14 кор.3,ул,Боженко ,д.14 кор.3,7683533,муниципальный округ Кунцево,1955 +2281112,г Москва ул Боженко д.14 кор.4,Москва,ул Боженко д.14 кор.4,ул,Боженко ,д.14 кор.4,7683542,муниципальный округ Кунцево,1955 +2281112,г Москва ул Боженко д.4,Москва,ул Боженко д.4,ул,Боженко ,д.4,7683422,муниципальный округ Кунцево,1987 +2281112,г Москва ул Боженко д.5 кор.1,Москва,ул Боженко д.5 кор.1,ул,Боженко ,д.5 кор.1,7683429,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Боженко д.7 кор.1,Москва,ул Боженко д.7 кор.1,ул,Боженко ,д.7 кор.1,7683436,муниципальный округ Кунцево,1961 +2281112,г Москва ул Боженко д.7 кор.2,Москва,ул Боженко д.7 кор.2,ул,Боженко ,д.7 кор.2,7683440,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Боженко д.7 кор.3,Москва,ул Боженко д.7 кор.3,ул,Боженко ,д.7 кор.3,7683446,муниципальный округ Кунцево,1962 +2281112,г Москва ул Боженко д.8/4,Москва,ул Боженко д.8/4,ул,Боженко ,д.8/4,7683456,муниципальный округ Кунцево,1979 +2281112,г Москва ул Боженко д.9,Москва,ул Боженко д.9,ул,Боженко ,д.9,7683472,муниципальный округ Кунцево,1958 +2281112,г Москва ул Василия Ботылева д.11,Москва,ул Василия Ботылева д.11,ул,Василия Ботылева ,д.11,7683572,муниципальный округ Кунцево,1909 +2281112,г Москва ул Василия Ботылева д.13,Москва,ул Василия Ботылева д.13,ул,Василия Ботылева ,д.13,7683575,муниципальный округ Кунцево,1909 +2281112,г Москва ул Василия Ботылева д.14,Москва,ул Василия Ботылева д.14,ул,Василия Ботылева ,д.14,7683578,муниципальный округ Кунцево,1990 +2281112,г Москва ул Василия Ботылева д.15,Москва,ул Василия Ботылева д.15,ул,Василия Ботылева ,д.15,7683582,муниципальный округ Кунцево,1909 +2281112,г Москва ул Василия Ботылева д.19,Москва,ул Василия Ботылева д.19,ул,Василия Ботылева ,д.19,7683584,муниципальный округ Кунцево,1909 +2281112,г Москва ул Василия Ботылева д.2,Москва,ул Василия Ботылева д.2,ул,Василия Ботылева ,д.2,7683554,муниципальный округ Кунцево,1949 +2281112,г Москва ул Василия Ботылева д.21,Москва,ул Василия Ботылева д.21,ул,Василия Ботылева ,д.21,7924003,муниципальный округ Кунцево,1916 +2281112,г Москва ул Василия Ботылева д.23,Москва,ул Василия Ботылева д.23,ул,Василия Ботылева ,д.23,7683589,муниципальный округ Кунцево,1909 +2281112,г Москва ул Василия Ботылева д.33,Москва,ул Василия Ботылева д.33,ул,Василия Ботылева ,д.33,7683596,муниципальный округ Кунцево,1936 +2281112,г Москва ул Василия Ботылева д.37,Москва,ул Василия Ботылева д.37,ул,Василия Ботылева ,д.37,7683602,муниципальный округ Кунцево,1937 +2281112,г Москва ул Василия Ботылева д.4,Москва,ул Василия Ботылева д.4,ул,Василия Ботылева ,д.4,7683561,муниципальный округ Кунцево,1953 +2281112,г Москва ул Василия Ботылева д.6,Москва,ул Василия Ботылева д.6,ул,Василия Ботылева ,д.6,7683563,муниципальный округ Кунцево,1950 +2281112,г Москва ул Василия Ботылева д.8,Москва,ул Василия Ботылева д.8,ул,Василия Ботылева ,д.8,7683567,муниципальный округ Кунцево,1955 +2281112,г Москва ул Екатерины Будановой д.1/12,Москва,ул Екатерины Будановой д.1/12,ул,Екатерины Будановой ,д.1/12,7684939,муниципальный округ Кунцево,1961 +2281112,г Москва ул Екатерины Будановой д.10 кор.1,Москва,ул Екатерины Будановой д.10 кор.1,ул,Екатерины Будановой ,д.10 кор.1,7685307,муниципальный округ Кунцево,1955 +2281112,г Москва ул Екатерины Будановой д.10 кор.2,Москва,ул Екатерины Будановой д.10 кор.2,ул,Екатерины Будановой ,д.10 кор.2,7685351,муниципальный округ Кунцево,1955 +2281112,г Москва ул Екатерины Будановой д.12,Москва,ул Екатерины Будановой д.12,ул,Екатерины Будановой ,д.12,7685380,муниципальный округ Кунцево,1955 +2281112,г Москва ул Екатерины Будановой д.20 кор.1,Москва,ул Екатерины Будановой д.20 кор.1,ул,Екатерины Будановой ,д.20 кор.1,7685390,муниципальный округ Кунцево,2002 +2281112,г Москва ул Екатерины Будановой д.22,Москва,ул Екатерины Будановой д.22,ул,Екатерины Будановой ,д.22,7685407,муниципальный округ Кунцево,1965 +2281112,г Москва ул Екатерины Будановой д.3,Москва,ул Екатерины Будановой д.3,ул,Екатерины Будановой ,д.3,7684942,муниципальный округ Кунцево,1962 +2281112,г Москва ул Екатерины Будановой д.4 кор.1,Москва,ул Екатерины Будановой д.4 кор.1,ул,Екатерины Будановой ,д.4 кор.1,7684946,муниципальный округ Кунцево,1954 +2281112,г Москва ул Екатерины Будановой д.4 кор.2,Москва,ул Екатерины Будановой д.4 кор.2,ул,Екатерины Будановой ,д.4 кор.2,7685279,муниципальный округ Кунцево,1954 +2281112,г Москва ул Екатерины Будановой д.5,Москва,ул Екатерины Будановой д.5,ул,Екатерины Будановой ,д.5,7968048,муниципальный округ Кунцево,2010 +2281112,г Москва ул Екатерины Будановой д.6,Москва,ул Екатерины Будановой д.6,ул,Екатерины Будановой ,д.6,7685291,муниципальный округ Кунцево,1954 +2281112,г Москва ул Екатерины Будановой д.8 кор.1,Москва,ул Екатерины Будановой д.8 кор.1,ул,Екатерины Будановой ,д.8 кор.1,7685298,муниципальный округ Кунцево,1955 +2281112,г Москва ул Екатерины Будановой д.8 кор.2,Москва,ул Екатерины Будановой д.8 кор.2,ул,Екатерины Будановой ,д.8 кор.2,7555255,муниципальный округ Кунцево,2004 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.1 кор.1,Москва,ул Ельнинская д.1 кор.1,ул,Ельнинская ,д.1 кор.1,7685456,муниципальный округ Кунцево,1998 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.1 кор.2,Москва,ул Ельнинская д.1 кор.2,ул,Ельнинская ,д.1 кор.2,7685486,муниципальный округ Кунцево,1998 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.11 кор.1,Москва,ул Ельнинская д.11 кор.1,ул,Ельнинская ,д.11 кор.1,7685612,муниципальный округ Кунцево,1966 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.11 кор.2,Москва,ул Ельнинская д.11 кор.2,ул,Ельнинская ,д.11 кор.2,7685617,муниципальный округ Кунцево,1975 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.12 кор.1,Москва,ул Ельнинская д.12 кор.1,ул,Ельнинская ,д.12 кор.1,7685625,муниципальный округ Кунцево,1962 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.12 кор.2,Москва,ул Ельнинская д.12 кор.2,ул,Ельнинская ,д.12 кор.2,7685634,муниципальный округ Кунцево,1962 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.14 кор.1,Москва,ул Ельнинская д.14 кор.1,ул,Ельнинская ,д.14 кор.1,7685643,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.14 кор.2,Москва,ул Ельнинская д.14 кор.2,ул,Ельнинская ,д.14 кор.2,7685650,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.14 кор.3,Москва,ул Ельнинская д.14 кор.3,ул,Ельнинская ,д.14 кор.3,7685668,муниципальный округ Кунцево,1961 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.15,Москва,ул Ельнинская д.15,ул,Ельнинская ,д.15,7685675,муниципальный округ Кунцево,1975 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.15 кор.2,Москва,ул Ельнинская д.15 кор.2,ул,Ельнинская ,д.15 кор.2,8193259,муниципальный округ Кунцево,2005 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.15 кор.3,Москва,ул Ельнинская д.15 кор.3,ул,Ельнинская ,д.15 кор.3,8193262,муниципальный округ Кунцево,2006 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.17,Москва,ул Ельнинская д.17,ул,Ельнинская ,д.17,7685688,муниципальный округ Кунцево,1966 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.18,Москва,ул Ельнинская д.18,ул,Ельнинская ,д.18,8230772,муниципальный округ Кунцево,н.д. +2281112,г Москва ул Ельнинская д.18 кор.1,Москва,ул Ельнинская д.18 кор.1,ул,Ельнинская ,д.18 кор.1,8230922,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.18 кор.2,Москва,ул Ельнинская д.18 кор.2,ул,Ельнинская ,д.18 кор.2,7685698,муниципальный округ Кунцево,1961 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.19,Москва,ул Ельнинская д.19,ул,Ельнинская ,д.19,7685710,муниципальный округ Кунцево,1965 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.20 кор.1,Москва,ул Ельнинская д.20 кор.1,ул,Ельнинская ,д.20 кор.1,7685718,муниципальный округ Кунцево,2006 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.20 кор.2,Москва,ул Ельнинская д.20 кор.2,ул,Ельнинская ,д.20 кор.2,7685729,муниципальный округ Кунцево,2006 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.22 кор.1,Москва,ул Ельнинская д.22 кор.1,ул,Ельнинская ,д.22 кор.1,7685751,муниципальный округ Кунцево,1962 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.22 кор.2,Москва,ул Ельнинская д.22 кор.2,ул,Ельнинская ,д.22 кор.2,7685758,муниципальный округ Кунцево,1962 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.26,Москва,ул Ельнинская д.26,ул,Ельнинская ,д.26,7685769,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.3,Москва,ул Ельнинская д.3,ул,Ельнинская ,д.3,7685500,муниципальный округ Кунцево,1968 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.4,Москва,ул Ельнинская д.4,ул,Ельнинская ,д.4,7685518,муниципальный округ Кунцево,1962 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.5,Москва,ул Ельнинская д.5,ул,Ельнинская ,д.5,7685546,муниципальный округ Кунцево,1976 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.6,Москва,ул Ельнинская д.6,ул,Ельнинская ,д.6,7685557,муниципальный округ Кунцево,1962 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.7,Москва,ул Ельнинская д.7,ул,Ельнинская ,д.7,7685578,муниципальный округ Кунцево,1966 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.8,Москва,ул Ельнинская д.8,ул,Ельнинская ,д.8,7685594,муниципальный округ Кунцево,2008 +2281112,г Москва ул Ельнинская д.9,Москва,ул Ельнинская д.9,ул,Ельнинская ,д.9,7685607,муниципальный округ Кунцево,1966 +2281112,г Москва ул Ивана Франко д.18 кор.1,Москва,ул Ивана Франко д.18 кор.1,ул,Ивана Франко ,д.18 кор.1,7685788,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Ивана Франко д.18 кор.2,Москва,ул Ивана Франко д.18 кор.2,ул,Ивана Франко ,д.18 кор.2,7685796,муниципальный округ Кунцево,1965 +2281112,г Москва ул Ивана Франко д.20,Москва,ул Ивана Франко д.20,ул,Ивана Франко ,д.20,7685805,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Ивана Франко д.22 кор.1,Москва,ул Ивана Франко д.22 кор.1,ул,Ивана Франко ,д.22 кор.1,7685816,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Ивана Франко д.22 кор.2,Москва,ул Ивана Франко д.22 кор.2,ул,Ивана Франко ,д.22 кор.2,7685829,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Ивана Франко д.22 кор.3,Москва,ул Ивана Франко д.22 кор.3,ул,Ивана Франко ,д.22 кор.3,7685835,муниципальный округ Кунцево,1958 +2281112,г Москва ул Ивана Франко д.22 кор.4,Москва,ул Ивана Франко д.22 кор.4,ул,Ивана Франко ,д.22 кор.4,7685842,муниципальный округ Кунцево,1958 +2281112,г Москва ул Ивана Франко д.26 кор.1,Москва,ул Ивана Франко д.26 кор.1,ул,Ивана Франко ,д.26 кор.1,7685852,муниципальный округ Кунцево,1958 +2281112,г Москва ул Ивана Франко д.26 кор.2,Москва,ул Ивана Франко д.26 кор.2,ул,Ивана Франко ,д.26 кор.2,7685864,муниципальный округ Кунцево,1961 +2281112,г Москва ул Ивана Франко д.30 кор.1,Москва,ул Ивана Франко д.30 кор.1,ул,Ивана Франко ,д.30 кор.1,7685873,муниципальный округ Кунцево,1961 +2281112,г Москва ул Ивана Франко д.30 кор.2,Москва,ул Ивана Франко д.30 кор.2,ул,Ивана Франко ,д.30 кор.2,7685884,муниципальный округ Кунцево,1961 +2281112,г Москва ул Ивана Франко д.32 кор.1,Москва,ул Ивана Франко д.32 кор.1,ул,Ивана Франко ,д.32 кор.1,7685902,муниципальный округ Кунцево,1983 +2281112,г Москва ул Ивана Франко д.32 кор.2,Москва,ул Ивана Франко д.32 кор.2,ул,Ивана Франко ,д.32 кор.2,7685913,муниципальный округ Кунцево,1958 +2281112,г Москва ул Ивана Франко д.32 кор.3,Москва,ул Ивана Франко д.32 кор.3,ул,Ивана Франко ,д.32 кор.3,7685927,муниципальный округ Кунцево,1958 +2281112,г Москва ул Ивана Франко д.34,Москва,ул Ивана Франко д.34,ул,Ивана Франко ,д.34,7685935,муниципальный округ Кунцево,1966 +2281112,г Москва ул Ивана Франко д.36,Москва,ул Ивана Франко д.36,ул,Ивана Франко ,д.36,7685947,муниципальный округ Кунцево,1967 +2281112,г Москва ул Ивана Франко д.38 кор.1,Москва,ул Ивана Франко д.38 кор.1,ул,Ивана Франко ,д.38 кор.1,7685963,муниципальный округ Кунцево,1983 +2281112,г Москва ул Ивана Франко д.40 кор.1,Москва,ул Ивана Франко д.40 кор.1,ул,Ивана Франко ,д.40 кор.1,7685981,муниципальный округ Кунцево,1983 +2281112,г Москва ул Ивана Франко д.42/2,Москва,ул Ивана Франко д.42/2,ул,Ивана Франко ,д.42/2,7555262,муниципальный округ Кунцево,1984 +2281112,г Москва ул Истринская д.10 кор.1,Москва,ул Истринская д.10 кор.1,ул,Истринская ,д.10 кор.1,7686092,муниципальный округ Кунцево,1968 +2281112,г Москва ул Истринская д.10 кор.2,Москва,ул Истринская д.10 кор.2,ул,Истринская ,д.10 кор.2,7686153,муниципальный округ Кунцево,1985 +2281112,г Москва ул Истринская д.3 кор.1,Москва,ул Истринская д.3 кор.1,ул,Истринская ,д.3 кор.1,7685999,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Истринская д.3 кор.2,Москва,ул Истринская д.3 кор.2,ул,Истринская ,д.3 кор.2,7686013,муниципальный округ Кунцево,н.д. +2281112,г Москва ул Истринская д.3 кор.3,Москва,ул Истринская д.3 кор.3,ул,Истринская ,д.3 кор.3,7686027,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Истринская д.4,Москва,ул Истринская д.4,ул,Истринская ,д.4,7995038,муниципальный округ Кунцево,2011 +2281112,г Москва ул Истринская д.5 кор.1,Москва,ул Истринская д.5 кор.1,ул,Истринская ,д.5 кор.1,7686042,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Истринская д.5 кор.2,Москва,ул Истринская д.5 кор.2,ул,Истринская ,д.5 кор.2,7686051,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Истринская д.6,Москва,ул Истринская д.6,ул,Истринская ,д.6,7686069,муниципальный округ Кунцево,2006 +2281112,г Москва ул Истринская д.8 кор.1,Москва,ул Истринская д.8 кор.1,ул,Истринская ,д.8 кор.1,7686080,муниципальный округ Кунцево,2004 +2281112,г Москва ул Истринская д.8 кор.3,Москва,ул Истринская д.8 кор.3,ул,Истринская ,д.8 кор.3,7995116,муниципальный округ Кунцево,2007 +2281112,г Москва ул Коцюбинского д.1,Москва,ул Коцюбинского д.1,ул,Коцюбинского ,д.1,7687292,муниципальный округ Кунцево,1961 +2281112,г Москва ул Коцюбинского д.10,Москва,ул Коцюбинского д.10,ул,Коцюбинского ,д.10,7687387,муниципальный округ Кунцево,2006 +2281112,г Москва ул Коцюбинского д.3 кор.1,Москва,ул Коцюбинского д.3 кор.1,ул,Коцюбинского ,д.3 кор.1,7687302,муниципальный округ Кунцево,1953 +2281112,г Москва ул Коцюбинского д.3 кор.2,Москва,ул Коцюбинского д.3 кор.2,ул,Коцюбинского ,д.3 кор.2,7687309,муниципальный округ Кунцево,1958 +2281112,г Москва ул Коцюбинского д.5 кор.1,Москва,ул Коцюбинского д.5 кор.1,ул,Коцюбинского ,д.5 кор.1,7687319,муниципальный округ Кунцево,1954 +2281112,г Москва ул Коцюбинского д.5 кор.2,Москва,ул Коцюбинского д.5 кор.2,ул,Коцюбинского ,д.5 кор.2,7687328,муниципальный округ Кунцево,1954 +2281112,г Москва ул Коцюбинского д.6 кор.1,Москва,ул Коцюбинского д.6 кор.1,ул,Коцюбинского ,д.6 кор.1,7687337,муниципальный округ Кунцево,1959 +2281112,г Москва ул Коцюбинского д.6 кор.2,Москва,ул Коцюбинского д.6 кор.2,ул,Коцюбинского ,д.6 кор.2,7687346,муниципальный округ Кунцево,1959 +2281112,г Москва ул Коцюбинского д.7 кор.1,Москва,ул Коцюбинского д.7 кор.1,ул,Коцюбинского ,д.7 кор.1,7687355,муниципальный округ Кунцево,1955 +2281112,г Москва ул Коцюбинского д.7 кор.2,Москва,ул Коцюбинского д.7 кор.2,ул,Коцюбинского ,д.7 кор.2,7687361,муниципальный округ Кунцево,1956 +2281112,г Москва ул Коцюбинского д.8 кор.1,Москва,ул Коцюбинского д.8 кор.1,ул,Коцюбинского ,д.8 кор.1,7687369,муниципальный округ Кунцево,1952 +2281112,г Москва ул Коцюбинского д.9 кор.1,Москва,ул Коцюбинского д.9 кор.1,ул,Коцюбинского ,д.9 кор.1,7687376,муниципальный округ Кунцево,1959 +2281112,г Москва ул Коцюбинского д.9 кор.2,Москва,ул Коцюбинского д.9 кор.2,ул,Коцюбинского ,д.9 кор.2,7687380,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Кунцевская д.1/5,Москва,ул Кунцевская д.1/5,ул,Кунцевская ,д.1/5,7687394,муниципальный округ Кунцево,1982 +2281112,г Москва ул Кунцевская д.11 кор.1,Москва,ул Кунцевская д.11 кор.1,ул,Кунцевская ,д.11 кор.1,7687444,муниципальный округ Кунцево,1957 +2281112,г Москва ул Кунцевская д.13,Москва,ул Кунцевская д.13,ул,Кунцевская ,д.13,7687461,муниципальный округ Кунцево,1953 +2281112,г Москва ул Кунцевская д.13/6,Москва,ул Кунцевская д.13/6,ул,Кунцевская ,д.13/6,7687470,муниципальный округ Кунцево,1987 +2281112,г Москва ул Кунцевская д.15,Москва,ул Кунцевская д.15,ул,Кунцевская ,д.15,7687476,муниципальный округ Кунцево,1956 +2281112,г Москва ул Кунцевская д.17,Москва,ул Кунцевская д.17,ул,Кунцевская ,д.17,7555267,муниципальный округ Кунцево,2006 +2281112,г Москва ул Кунцевская д.19 кор.3,Москва,ул Кунцевская д.19 кор.3,ул,Кунцевская ,д.19 кор.3,7687485,муниципальный округ Кунцево,1978 +2281112,г Москва ул Кунцевская д.2 кор.7,Москва,ул Кунцевская д.2 кор.7,ул,Кунцевская ,д.2 кор.7,7555273,муниципальный округ Кунцево,1982 +2281112,г Москва ул Кунцевская д.4 кор.1,Москва,ул Кунцевская д.4 кор.1,ул,Кунцевская ,д.4 кор.1,7555278,муниципальный округ Кунцево,1984 +2281112,г Москва ул Кунцевская д.4 кор.2,Москва,ул Кунцевская д.4 кор.2,ул,Кунцевская ,д.4 кор.2,7555282,муниципальный округ Кунцево,1981 +2281112,г Москва ул Кунцевская д.6,Москва,ул Кунцевская д.6,ул,Кунцевская ,д.6,8180625,муниципальный округ Кунцево,2008 +2281112,г Москва ул Кунцевская д.7 кор.1,Москва,ул Кунцевская д.7 кор.1,ул,Кунцевская ,д.7 кор.1,7687403,муниципальный округ Кунцево,1952 +2281112,г Москва ул Кунцевская д.7 кор.2,Москва,ул Кунцевская д.7 кор.2,ул,Кунцевская ,д.7 кор.2,7687408,муниципальный округ Кунцево,1952 +2281112,г Москва ул Кунцевская д.8 кор.1,Москва,ул Кунцевская д.8 кор.1,ул,Кунцевская ,д.8 кор.1,7687422,муниципальный округ Кунцево,1981 +2281112,г Москва ул Кунцевская д.8 кор.2,Москва,ул Кунцевская д.8 кор.2,ул,Кунцевская ,д.8 кор.2,7555284,муниципальный округ Кунцево,1981 +2281112,г Москва ул Кунцевская д.9 кор.1,Москва,ул Кунцевская д.9 кор.1,ул,Кунцевская ,д.9 кор.1,7687431,муниципальный округ Кунцево,1953 +2281112,г Москва ул Кунцевская д.9 кор.2,Москва,ул Кунцевская д.9 кор.2,ул,Кунцевская ,д.9 кор.2,7687438,муниципальный округ Кунцево,1953 +2281112,г Москва ул Леси Украинки д.12/11,Москва,ул Леси Украинки д.12/11,ул,Леси Украинки ,д.12/11,7687518,муниципальный округ Кунцево,1958 +2281112,г Москва ул Леси Украинки д.3,Москва,ул Леси Украинки д.3,ул,Леси Украинки ,д.3,7687497,муниципальный округ Кунцево,1977 +2281112,г Москва ул Леси Украинки д.4 кор.1,Москва,ул Леси Украинки д.4 кор.1,ул,Леси Украинки ,д.4 кор.1,7687506,муниципальный округ Кунцево,1976 +2281112,г Москва ул Леси Украинки д.6 кор.2,Москва,ул Леси Украинки д.6 кор.2,ул,Леси Украинки ,д.6 кор.2,7687514,муниципальный округ Кунцево,1958 +2281112,г Москва ул Маршала Тимошенко д.10,Москва,ул Маршала Тимошенко д.10,ул,Маршала Тимошенко ,д.10,7687703,муниципальный округ Кунцево,1957 +2281112,г Москва ул Маршала Тимошенко д.24,Москва,ул Маршала Тимошенко д.24,ул,Маршала Тимошенко ,д.24,7687715,муниципальный округ Кунцево,1973 +2281112,г Москва ул Маршала Тимошенко д.26,Москва,ул Маршала Тимошенко д.26,ул,Маршала Тимошенко ,д.26,7687799,муниципальный округ Кунцево,1972 +2281112,г Москва ул Маршала Тимошенко д.28,Москва,ул Маршала Тимошенко д.28,ул,Маршала Тимошенко ,д.28,7687821,муниципальный округ Кунцево,1972 +2281112,г Москва ул Маршала Тимошенко д.34,Москва,ул Маршала Тимошенко д.34,ул,Маршала Тимошенко ,д.34,8102260,муниципальный округ Кунцево,1976 +2281112,г Москва ул Маршала Тимошенко д.36,Москва,ул Маршала Тимошенко д.36,ул,Маршала Тимошенко ,д.36,8102273,муниципальный округ Кунцево,1974 +2281112,г Москва ул Маршала Тимошенко д.38,Москва,ул Маршала Тимошенко д.38,ул,Маршала Тимошенко ,д.38,7687837,муниципальный округ Кунцево,1979 +2281112,г Москва ул Маршала Тимошенко д.4,Москва,ул Маршала Тимошенко д.4,ул,Маршала Тимошенко ,д.4,7687556,муниципальный округ Кунцево,1955 +2281112,г Москва ул Маршала Тимошенко д.40,Москва,ул Маршала Тимошенко д.40,ул,Маршала Тимошенко ,д.40,7687853,муниципальный округ Кунцево,1975 +2281112,г Москва ул Маршала Тимошенко д.44,Москва,ул Маршала Тимошенко д.44,ул,Маршала Тимошенко ,д.44,7687865,муниципальный округ Кунцево,1979 +2281112,г Москва ул Маршала Тимошенко д.46,Москва,ул Маршала Тимошенко д.46,ул,Маршала Тимошенко ,д.46,7555288,муниципальный округ Кунцево,1979 +2281112,г Москва ул Маршала Тимошенко д.6,Москва,ул Маршала Тимошенко д.6,ул,Маршала Тимошенко ,д.6,7687565,муниципальный округ Кунцево,1956 +2281112,г Москва ул Маршала Тимошенко д.7,Москва,ул Маршала Тимошенко д.7,ул,Маршала Тимошенко ,д.7,7687579,муниципальный округ Кунцево,1970 +2281112,г Москва ул Маршала Тимошенко д.9,Москва,ул Маршала Тимошенко д.9,ул,Маршала Тимошенко ,д.9,7687648,муниципальный округ Кунцево,1970 +2281112,г Москва ул Молдавская д.16 кор.1,Москва,ул Молдавская д.16 кор.1,ул,Молдавская ,д.16 кор.1,7688052,муниципальный округ Кунцево,1969 +2281112,г Москва ул Молдавская д.2 кор.2,Москва,ул Молдавская д.2 кор.2,ул,Молдавская ,д.2 кор.2,7687886,муниципальный округ Кунцево,1971 +2281112,г Москва ул Молдавская д.2/1,Москва,ул Молдавская д.2/1,ул,Молдавская ,д.2/1,7687921,муниципальный округ Кунцево,1971 +2281112,г Москва ул Молдавская д.6,Москва,ул Молдавская д.6,ул,Молдавская ,д.6,7687938,муниципальный округ Кунцево,1970 +2281112,г Москва ул Молдавская д.8,Москва,ул Молдавская д.8,ул,Молдавская ,д.8,7688033,муниципальный округ Кунцево,1970 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.1 кор.1,Москва,ул Молодогвардейская д.1 кор.1,ул,Молодогвардейская ,д.1 кор.1,7688083,муниципальный округ Кунцево,1970 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.1 кор.2,Москва,ул Молодогвардейская д.1 кор.2,ул,Молодогвардейская ,д.1 кор.2,7688093,муниципальный округ Кунцево,1970 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.11 кор.1,Москва,ул Молодогвардейская д.11 кор.1,ул,Молодогвардейская ,д.11 кор.1,7666026,муниципальный округ Кунцево,1973 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.15,Москва,ул Молодогвардейская д.15,ул,Молодогвардейская ,д.15,8202056,муниципальный округ Кунцево,н.д. +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.18,Москва,ул Молодогвардейская д.18,ул,Молодогвардейская ,д.18,7746960,муниципальный округ Кунцево,2005 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.18 кор.2,Москва,ул Молодогвардейская д.18 кор.2,ул,Молодогвардейская ,д.18 кор.2,7688120,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.19,Москва,ул Молодогвардейская д.19,ул,Молодогвардейская ,д.19,7688133,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.2,Москва,ул Молодогвардейская д.2,ул,Молодогвардейская ,д.2,7715511,муниципальный округ Кунцево,1981 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.2 кор.2,Москва,ул Молодогвардейская д.2 кор.2,ул,Молодогвардейская ,д.2 кор.2,8294523,муниципальный округ Кунцево,н.д. +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.2 кор.3,Москва,ул Молодогвардейская д.2 кор.3,ул,Молодогвардейская ,д.2 кор.3,8219542,муниципальный округ Кунцево,1999 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.21 кор.1,Москва,ул Молодогвардейская д.21 кор.1,ул,Молодогвардейская ,д.21 кор.1,7688144,муниципальный округ Кунцево,1959 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.22 кор.1,Москва,ул Молодогвардейская д.22 кор.1,ул,Молодогвардейская ,д.22 кор.1,7688157,муниципальный округ Кунцево,1965 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.22 кор.2,Москва,ул Молодогвардейская д.22 кор.2,ул,Молодогвардейская ,д.22 кор.2,7688172,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.22 кор.3,Москва,ул Молодогвардейская д.22 кор.3,ул,Молодогвардейская ,д.22 кор.3,7688187,муниципальный округ Кунцево,1965 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.23 кор.1,Москва,ул Молодогвардейская д.23 кор.1,ул,Молодогвардейская ,д.23 кор.1,7688205,муниципальный округ Кунцево,1957 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.24 кор.3,Москва,ул Молодогвардейская д.24 кор.3,ул,Молодогвардейская ,д.24 кор.3,7688229,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.24 кор.4,Москва,ул Молодогвардейская д.24 кор.4,ул,Молодогвардейская ,д.24 кор.4,7688274,муниципальный округ Кунцево,1965 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.24 кор.5,Москва,ул Молодогвардейская д.24 кор.5,ул,Молодогвардейская ,д.24 кор.5,7688291,муниципальный округ Кунцево,1965 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.25 кор.1,Москва,ул Молодогвардейская д.25 кор.1,ул,Молодогвардейская ,д.25 кор.1,7688299,муниципальный округ Кунцево,1956 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.25 кор.2,Москва,ул Молодогвардейская д.25 кор.2,ул,Молодогвардейская ,д.25 кор.2,7688314,муниципальный округ Кунцево,1951 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.26 кор.1,Москва,ул Молодогвардейская д.26 кор.1,ул,Молодогвардейская ,д.26 кор.1,7555291,муниципальный округ Кунцево,1966 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.27 кор.1,Москва,ул Молодогвардейская д.27 кор.1,ул,Молодогвардейская ,д.27 кор.1,7688323,муниципальный округ Кунцево,1956 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.27 кор.2,Москва,ул Молодогвардейская д.27 кор.2,ул,Молодогвардейская ,д.27 кор.2,7688331,муниципальный округ Кунцево,1951 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.28,Москва,ул Молодогвардейская д.28,ул,Молодогвардейская ,д.28,7688341,муниципальный округ Кунцево,1965 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.29 кор.1,Москва,ул Молодогвардейская д.29 кор.1,ул,Молодогвардейская ,д.29 кор.1,7688353,муниципальный округ Кунцево,1952 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.3,Москва,ул Молодогвардейская д.3,ул,Молодогвардейская ,д.3,7688096,муниципальный округ Кунцево,1970 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.30 кор.1,Москва,ул Молодогвардейская д.30 кор.1,ул,Молодогвардейская ,д.30 кор.1,7688366,муниципальный округ Кунцево,1965 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.31 кор.1,Москва,ул Молодогвардейская д.31 кор.1,ул,Молодогвардейская ,д.31 кор.1,7688382,муниципальный округ Кунцево,1955 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.31 кор.2,Москва,ул Молодогвардейская д.31 кор.2,ул,Молодогвардейская ,д.31 кор.2,7688393,муниципальный округ Кунцево,1952 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.33 кор.1,Москва,ул Молодогвардейская д.33 кор.1,ул,Молодогвардейская ,д.33 кор.1,7688404,муниципальный округ Кунцево,1959 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.33 кор.2,Москва,ул Молодогвардейская д.33 кор.2,ул,Молодогвардейская ,д.33 кор.2,7688447,муниципальный округ Кунцево,1952 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.34,Москва,ул Молодогвардейская д.34,ул,Молодогвардейская ,д.34,7688475,муниципальный округ Кунцево,2010 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.35 кор.1,Москва,ул Молодогвардейская д.35 кор.1,ул,Молодогвардейская ,д.35 кор.1,7688493,муниципальный округ Кунцево,1959 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.35 кор.2,Москва,ул Молодогвардейская д.35 кор.2,ул,Молодогвардейская ,д.35 кор.2,7688542,муниципальный округ Кунцево,1952 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.36 кор.4,Москва,ул Молодогвардейская д.36 кор.4,ул,Молодогвардейская ,д.36 кор.4,7688554,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.36 кор.5,Москва,ул Молодогвардейская д.36 кор.5,ул,Молодогвардейская ,д.36 кор.5,7688566,муниципальный округ Кунцево,1965 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.36 кор.6,Москва,ул Молодогвардейская д.36 кор.6,ул,Молодогвардейская ,д.36 кор.6,7688587,муниципальный округ Кунцево,1974 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.37 кор.1,Москва,ул Молодогвардейская д.37 кор.1,ул,Молодогвардейская ,д.37 кор.1,7688601,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.38 кор.1,Москва,ул Молодогвардейская д.38 кор.1,ул,Молодогвардейская ,д.38 кор.1,7688614,муниципальный округ Кунцево,1965 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.39 кор.1,Москва,ул Молодогвардейская д.39 кор.1,ул,Молодогвардейская ,д.39 кор.1,7688627,муниципальный округ Кунцево,1959 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.4,Москва,ул Молодогвардейская д.4,ул,Молодогвардейская ,д.4,7715519,муниципальный округ Кунцево,1977 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.41/2 кор.1,Москва,ул Молодогвардейская д.41/2 кор.1,ул,Молодогвардейская ,д.41/2 кор.1,7688643,муниципальный округ Кунцево,1959 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.43,Москва,ул Молодогвардейская д.43,ул,Молодогвардейская ,д.43,7688660,муниципальный округ Кунцево,1957 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.45,Москва,ул Молодогвардейская д.45,ул,Молодогвардейская ,д.45,7688676,муниципальный округ Кунцево,1956 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.46 кор.3,Москва,ул Молодогвардейская д.46 кор.3,ул,Молодогвардейская ,д.46 кор.3,7558684,муниципальный округ Кунцево,1954 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.47 кор.1,Москва,ул Молодогвардейская д.47 кор.1,ул,Молодогвардейская ,д.47 кор.1,7688701,муниципальный округ Кунцево,1959 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.47 кор.3,Москва,ул Молодогвардейская д.47 кор.3,ул,Молодогвардейская ,д.47 кор.3,7688717,муниципальный округ Кунцево,1971 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.48,Москва,ул Молодогвардейская д.48,ул,Молодогвардейская ,д.48,7688739,муниципальный округ Кунцево,1958 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.49,Москва,ул Молодогвардейская д.49,ул,Молодогвардейская ,д.49,7688752,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.5,Москва,ул Молодогвардейская д.5,ул,Молодогвардейская ,д.5,7688106,муниципальный округ Кунцево,1969 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.50,Москва,ул Молодогвардейская д.50,ул,Молодогвардейская ,д.50,7555297,муниципальный округ Кунцево,1968 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.51,Москва,ул Молодогвардейская д.51,ул,Молодогвардейская ,д.51,7688764,муниципальный округ Кунцево,1961 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.53/16,Москва,ул Молодогвардейская д.53/16,ул,Молодогвардейская ,д.53/16,7688782,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.55,Москва,ул Молодогвардейская д.55,ул,Молодогвардейская ,д.55,7688790,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.6,Москва,ул Молодогвардейская д.6,ул,Молодогвардейская ,д.6,7715528,муниципальный округ Кунцево,1976 +2281112,г Москва ул Молодогвардейская д.8,Москва,ул Молодогвардейская д.8,ул,Молодогвардейская ,д.8,7715536,муниципальный округ Кунцево,1975 +2281112,г Москва ул Москворецкая д.11,Москва,ул Москворецкая д.11,ул,Москворецкая ,д.11,7690530,муниципальный округ Кунцево,1957 +2281112,г Москва ул Москворецкая д.9,Москва,ул Москворецкая д.9,ул,Москворецкая ,д.9,7690526,муниципальный округ Кунцево,1957 +2281112,г Москва ул Новолучанская д.5,Москва,ул Новолучанская д.5,ул,Новолучанская ,д.5,7690600,муниципальный округ Кунцево,1994 +2281112,г Москва ул Новолучанская д.7 кор.1,Москва,ул Новолучанская д.7 кор.1,ул,Новолучанская ,д.7 кор.1,7923980,муниципальный округ Кунцево,2002 +2281112,г Москва ул Новорублевская 2-я д.1,Москва,ул Новорублевская 2-я д.1,ул,Новорублевская 2-я ,д.1,7682850,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Новорублевская 2-я д.15 кор.1,Москва,ул Новорублевская 2-я д.15 кор.1,ул,Новорублевская 2-я ,д.15 кор.1,7683102,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Новорублевская 2-я д.15 кор.2,Москва,ул Новорублевская 2-я д.15 кор.2,ул,Новорублевская 2-я ,д.15 кор.2,7683109,муниципальный округ Кунцево,1966 +2281112,г Москва ул Новорублевская 2-я д.3,Москва,ул Новорублевская 2-я д.3,ул,Новорублевская 2-я ,д.3,7682877,муниципальный округ Кунцево,1962 +2281112,г Москва ул Новорублевская 2-я д.4,Москва,ул Новорублевская 2-я д.4,ул,Новорублевская 2-я ,д.4,7923991,муниципальный округ Кунцево,1974 +2281112,г Москва ул Новорублевская 2-я д.5,Москва,ул Новорублевская 2-я д.5,ул,Новорублевская 2-я ,д.5,7682893,муниципальный округ Кунцево,1961 +2281112,г Москва ул Новорублевская 2-я д.6,Москва,ул Новорублевская 2-я д.6,ул,Новорублевская 2-я ,д.6,7682903,муниципальный округ Кунцево,1970 +2281112,г Москва ул Новорублевская 2-я д.7,Москва,ул Новорублевская 2-я д.7,ул,Новорублевская 2-я ,д.7,7682920,муниципальный округ Кунцево,1962 +2281112,г Москва ул Новорублевская 2-я д.8,Москва,ул Новорублевская 2-я д.8,ул,Новорублевская 2-я ,д.8,7682925,муниципальный округ Кунцево,1970 +2281112,г Москва ул Новорублевская 2-я д.9,Москва,ул Новорублевская 2-я д.9,ул,Новорублевская 2-я ,д.9,7683084,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Новорублевская д.11,Москва,ул Новорублевская д.11,ул,Новорублевская ,д.11,7690638,муниципальный округ Кунцево,1961 +2281112,г Москва ул Новорублевская д.13,Москва,ул Новорублевская д.13,ул,Новорублевская ,д.13,7690646,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Новорублевская д.2,Москва,ул Новорублевская д.2,ул,Новорублевская ,д.2,7690608,муниципальный округ Кунцево,1959 +2281112,г Москва ул Новорублевская д.3,Москва,ул Новорублевская д.3,ул,Новорублевская ,д.3,7690611,муниципальный округ Кунцево,1953 +2281112,г Москва ул Новорублевская д.4,Москва,ул Новорублевская д.4,ул,Новорублевская ,д.4,7690616,муниципальный округ Кунцево,1958 +2281112,г Москва ул Новорублевская д.5,Москва,ул Новорублевская д.5,ул,Новорублевская ,д.5,7690619,муниципальный округ Кунцево,1958 +2281112,г Москва ул Новорублевская д.6,Москва,ул Новорублевская д.6,ул,Новорублевская ,д.6,7690622,муниципальный округ Кунцево,1959 +2281112,г Москва ул Новорублевская д.7,Москва,ул Новорублевская д.7,ул,Новорублевская ,д.7,7690628,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Новорублевская д.9,Москва,ул Новорублевская д.9,ул,Новорублевская ,д.9,7690632,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Оршанская д.11,Москва,ул Оршанская д.11,ул,Оршанская ,д.11,7639283,муниципальный округ Кунцево,1996 +2281112,г Москва ул Оршанская д.13,Москва,ул Оршанская д.13,ул,Оршанская ,д.13,8397126,муниципальный округ Кунцево,н.д. +2281112,г Москва ул Оршанская д.2/21,Москва,ул Оршанская д.2/21,ул,Оршанская ,д.2/21,8210353,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Оршанская д.4,Москва,ул Оршанская д.4,ул,Оршанская ,д.4,7690711,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Оршанская д.8/4,Москва,ул Оршанская д.8/4,ул,Оршанская ,д.8/4,7690717,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Оршанская д.9,Москва,ул Оршанская д.9,ул,Оршанская ,д.9,7690721,муниципальный округ Кунцево,1995 +2281112,г Москва ул Партизанская д.13 кор.1,Москва,ул Партизанская д.13 кор.1,ул,Партизанская ,д.13 кор.1,7690731,муниципальный округ Кунцево,1959 +2281112,г Москва ул Партизанская д.13 кор.2,Москва,ул Партизанская д.13 кор.2,ул,Партизанская ,д.13 кор.2,7690735,муниципальный округ Кунцево,1958 +2281112,г Москва ул Партизанская д.15,Москва,ул Партизанская д.15,ул,Партизанская ,д.15,7690742,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Партизанская д.18 кор.2,Москва,ул Партизанская д.18 кор.2,ул,Партизанская ,д.18 кор.2,7690746,муниципальный округ Кунцево,1952 +2281112,г Москва ул Партизанская д.20,Москва,ул Партизанская д.20,ул,Партизанская ,д.20,7690750,муниципальный округ Кунцево,1959 +2281112,г Москва ул Партизанская д.21,Москва,ул Партизанская д.21,ул,Партизанская ,д.21,7819786,муниципальный округ Кунцево,1954 +2281112,г Москва ул Партизанская д.24,Москва,ул Партизанская д.24,ул,Партизанская ,д.24,7690754,муниципальный округ Кунцево,2008 +2281112,г Москва ул Партизанская д.24 кор.2,Москва,ул Партизанская д.24 кор.2,ул,Партизанская ,д.24 кор.2,7690757,муниципальный округ Кунцево,2009 +2281112,г Москва ул Партизанская д.28,Москва,ул Партизанская д.28,ул,Партизанская ,д.28,7690760,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Партизанская д.30,Москва,ул Партизанская д.30,ул,Партизанская ,д.30,7690762,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Партизанская д.31/17,Москва,ул Партизанская д.31/17,ул,Партизанская ,д.31/17,7690766,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Партизанская д.33 кор.1,Москва,ул Партизанская д.33 кор.1,ул,Партизанская ,д.33 кор.1,7690769,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Партизанская д.33 кор.2,Москва,ул Партизанская д.33 кор.2,ул,Партизанская ,д.33 кор.2,7690772,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Партизанская д.35 кор.1,Москва,ул Партизанская д.35 кор.1,ул,Партизанская ,д.35 кор.1,7690775,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Партизанская д.35 кор.2,Москва,ул Партизанская д.35 кор.2,ул,Партизанская ,д.35 кор.2,7690780,муниципальный округ Кунцево,1962 +2281112,г Москва ул Партизанская д.36,Москва,ул Партизанская д.36,ул,Партизанская ,д.36,7555303,муниципальный округ Кунцево,1999 +2281112,г Москва ул Партизанская д.37,Москва,ул Партизанская д.37,ул,Партизанская ,д.37,7555234,муниципальный округ Кунцево,1966 +2281112,г Москва ул Партизанская д.40,Москва,ул Партизанская д.40,ул,Партизанская ,д.40,7690782,муниципальный округ Кунцево,1999 +2281112,г Москва ул Партизанская д.41,Москва,ул Партизанская д.41,ул,Партизанская ,д.41,7555307,муниципальный округ Кунцево,1968 +2281112,г Москва ул Партизанская д.43,Москва,ул Партизанская д.43,ул,Партизанская ,д.43,7690785,муниципальный округ Кунцево,1967 +2281112,г Москва ул Партизанская д.47,Москва,ул Партизанская д.47,ул,Партизанская ,д.47,7555314,муниципальный округ Кунцево,1969 +2281112,г Москва ул Партизанская д.49 кор.1,Москва,ул Партизанская д.49 кор.1,ул,Партизанская ,д.49 кор.1,7690788,муниципальный округ Кунцево,1961 +2281112,г Москва ул Партизанская д.49 кор.2,Москва,ул Партизанская д.49 кор.2,ул,Партизанская ,д.49 кор.2,7690790,муниципальный округ Кунцево,1962 +2281112,г Москва ул Партизанская д.49 кор.3,Москва,ул Партизанская д.49 кор.3,ул,Партизанская ,д.49 кор.3,7690792,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Партизанская д.51 кор.1,Москва,ул Партизанская д.51 кор.1,ул,Партизанская ,д.51 кор.1,7690794,муниципальный округ Кунцево,1962 +2281112,г Москва ул Партизанская д.51 кор.2,Москва,ул Партизанская д.51 кор.2,ул,Партизанская ,д.51 кор.2,7690797,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Партизанская д.53,Москва,ул Партизанская д.53,ул,Партизанская ,д.53,7690799,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Партизанская д.9 кор.1,Москва,ул Партизанская д.9 кор.1,ул,Партизанская ,д.9 кор.1,7690724,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Партизанская д.9 кор.2,Москва,ул Партизанская д.9 кор.2,ул,Партизанская ,д.9 кор.2,7690727,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Полоцкая д.10 кор.2,Москва,ул Полоцкая д.10 кор.2,ул,Полоцкая ,д.10 кор.2,7690815,муниципальный округ Кунцево,1954 +2281112,г Москва ул Полоцкая д.14/15,Москва,ул Полоцкая д.14/15,ул,Полоцкая ,д.14/15,7690817,муниципальный округ Кунцево,1971 +2281112,г Москва ул Полоцкая д.16/14,Москва,ул Полоцкая д.16/14,ул,Полоцкая ,д.16/14,7691874,муниципальный округ Кунцево,1972 +2281112,г Москва ул Полоцкая д.2,Москва,ул Полоцкая д.2,ул,Полоцкая ,д.2,7690801,муниципальный округ Кунцево,1962 +2281112,г Москва ул Полоцкая д.23/17,Москва,ул Полоцкая д.23/17,ул,Полоцкая ,д.23/17,7690819,муниципальный округ Кунцево,1955 +2281112,г Москва ул Полоцкая д.25 кор.1,Москва,ул Полоцкая д.25 кор.1,ул,Полоцкая ,д.25 кор.1,7690823,муниципальный округ Кунцево,2005 +2281112,г Москва ул Полоцкая д.25 кор.2,Москва,ул Полоцкая д.25 кор.2,ул,Полоцкая ,д.25 кор.2,7690827,муниципальный округ Кунцево,2006 +2281112,г Москва ул Полоцкая д.27,Москва,ул Полоцкая д.27,ул,Полоцкая ,д.27,7690828,муниципальный округ Кунцево,1969 +2281112,г Москва ул Полоцкая д.29 кор.1,Москва,ул Полоцкая д.29 кор.1,ул,Полоцкая ,д.29 кор.1,7690832,муниципальный округ Кунцево,1969 +2281112,г Москва ул Полоцкая д.29 кор.2,Москва,ул Полоцкая д.29 кор.2,ул,Полоцкая ,д.29 кор.2,7690834,муниципальный округ Кунцево,1969 +2281112,г Москва ул Полоцкая д.3,Москва,ул Полоцкая д.3,ул,Полоцкая ,д.3,8220088,муниципальный округ Кунцево,2002 +2281112,г Москва ул Полоцкая д.31,Москва,ул Полоцкая д.31,ул,Полоцкая ,д.31,8165814,муниципальный округ Кунцево,2002 +2281112,г Москва ул Полоцкая д.4,Москва,ул Полоцкая д.4,ул,Полоцкая ,д.4,7690804,муниципальный округ Кунцево,1953 +2281112,г Москва ул Полоцкая д.5/2,Москва,ул Полоцкая д.5/2,ул,Полоцкая ,д.5/2,7690806,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Полоцкая д.6 кор.1,Москва,ул Полоцкая д.6 кор.1,ул,Полоцкая ,д.6 кор.1,7690808,муниципальный округ Кунцево,1955 +2281112,г Москва ул Полоцкая д.6 кор.2,Москва,ул Полоцкая д.6 кор.2,ул,Полоцкая ,д.6 кор.2,7690810,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Полоцкая д.8,Москва,ул Полоцкая д.8,ул,Полоцкая ,д.8,7690812,муниципальный округ Кунцево,1954 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.1,Москва,ул Ярцевская д.1,ул,Ярцевская ,д.1,7692686,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.11 кор.1,Москва,ул Ярцевская д.11 кор.1,ул,Ярцевская ,д.11 кор.1,7692758,муниципальный округ Кунцево,1976 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.11 кор.2,Москва,ул Ярцевская д.11 кор.2,ул,Ярцевская ,д.11 кор.2,7692765,муниципальный округ Кунцево,1961 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.11 кор.3,Москва,ул Ярцевская д.11 кор.3,ул,Ярцевская ,д.11 кор.3,8353719,муниципальный округ Кунцево,н.д. +2281112,г Москва ул Ярцевская д.13,Москва,ул Ярцевская д.13,ул,Ярцевская ,д.13,7692778,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.14,Москва,ул Ярцевская д.14,ул,Ярцевская ,д.14,8255590,муниципальный округ Кунцево,2013 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.15,Москва,ул Ярцевская д.15,ул,Ярцевская ,д.15,7692786,муниципальный округ Кунцево,1960 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.2,Москва,ул Ярцевская д.2,ул,Ярцевская ,д.2,7692698,муниципальный округ Кунцево,1958 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.23,Москва,ул Ярцевская д.23,ул,Ярцевская ,д.23,7692792,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.24 кор.1,Москва,ул Ярцевская д.24 кор.1,ул,Ярцевская ,д.24 кор.1,7692802,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.25,Москва,ул Ярцевская д.25,ул,Ярцевская ,д.25,7692817,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.26,Москва,ул Ярцевская д.26,ул,Ярцевская ,д.26,7692848,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.27 кор.1,Москва,ул Ярцевская д.27 кор.1,ул,Ярцевская ,д.27 кор.1,7666737,муниципальный округ Кунцево,2009 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.27 кор.2,Москва,ул Ярцевская д.27 кор.2,ул,Ярцевская ,д.27 кор.2,7692857,муниципальный округ Кунцево,2005 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.27 кор.3,Москва,ул Ярцевская д.27 кор.3,ул,Ярцевская ,д.27 кор.3,7692874,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.27 кор.4,Москва,ул Ярцевская д.27 кор.4,ул,Ярцевская ,д.27 кор.4,7692882,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.27 кор.5,Москва,ул Ярцевская д.27 кор.5,ул,Ярцевская ,д.27 кор.5,7692891,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.27 кор.6,Москва,ул Ярцевская д.27 кор.6,ул,Ярцевская ,д.27 кор.6,7692906,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.27 кор.7,Москва,ул Ярцевская д.27 кор.7,ул,Ярцевская ,д.27 кор.7,7692915,муниципальный округ Кунцево,2005 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.27 кор.8,Москва,ул Ярцевская д.27 кор.8,ул,Ярцевская ,д.27 кор.8,7677705,муниципальный округ Кунцево,2007 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.27 кор.9,Москва,ул Ярцевская д.27 кор.9,ул,Ярцевская ,д.27 кор.9,7677710,муниципальный округ Кунцево,2007 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.28,Москва,ул Ярцевская д.28,ул,Ярцевская ,д.28,7692930,муниципальный округ Кунцево,2009 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.29 кор.1,Москва,ул Ярцевская д.29 кор.1,ул,Ярцевская ,д.29 кор.1,7692945,муниципальный округ Кунцево,1972 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.29 кор.2,Москва,ул Ярцевская д.29 кор.2,ул,Ярцевская ,д.29 кор.2,7692955,муниципальный округ Кунцево,1975 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.29 кор.3,Москва,ул Ярцевская д.29 кор.3,ул,Ярцевская ,д.29 кор.3,7692994,муниципальный округ Кунцево,1974 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.3,Москва,ул Ярцевская д.3,ул,Ярцевская ,д.3,7692706,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.31 кор.1,Москва,ул Ярцевская д.31 кор.1,ул,Ярцевская ,д.31 кор.1,7693002,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.31 кор.2,Москва,ул Ярцевская д.31 кор.2,ул,Ярцевская ,д.31 кор.2,7693020,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.31 кор.3,Москва,ул Ярцевская д.31 кор.3,ул,Ярцевская ,д.31 кор.3,7693030,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.31 кор.4,Москва,ул Ярцевская д.31 кор.4,ул,Ярцевская ,д.31 кор.4,7693040,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.31 кор.5,Москва,ул Ярцевская д.31 кор.5,ул,Ярцевская ,д.31 кор.5,7693048,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.31 кор.6,Москва,ул Ярцевская д.31 кор.6,ул,Ярцевская ,д.31 кор.6,7693059,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.32,Москва,ул Ярцевская д.32,ул,Ярцевская ,д.32,7882230,муниципальный округ Кунцево,2012 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.34 кор.2,Москва,ул Ярцевская д.34 кор.2,ул,Ярцевская ,д.34 кор.2,7693067,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.34 кор.3,Москва,ул Ярцевская д.34 кор.3,ул,Ярцевская ,д.34 кор.3,7693075,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.34 кор.4,Москва,ул Ярцевская д.34 кор.4,ул,Ярцевская ,д.34 кор.4,7693082,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.4,Москва,ул Ярцевская д.4,ул,Ярцевская ,д.4,7692720,муниципальный округ Кунцево,1959 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.4 кор.2,Москва,ул Ярцевская д.4 кор.2,ул,Ярцевская ,д.4 кор.2,7555341,муниципальный округ Кунцево,2002 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.5,Москва,ул Ярцевская д.5,ул,Ярцевская ,д.5,7692724,муниципальный округ Кунцево,1961 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.6,Москва,ул Ярцевская д.6,ул,Ярцевская ,д.6,7692736,муниципальный округ Кунцево,1954 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.7,Москва,ул Ярцевская д.7,ул,Ярцевская ,д.7,7692742,муниципальный округ Кунцево,1958 +2281112,г Москва ул Ярцевская д.9 кор.1,Москва,ул Ярцевская д.9 кор.1,ул,Ярцевская ,д.9 кор.1,7692754,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ш Обводное д.1,Москва,ш Обводное д.1,ш,Обводное ,д.1,7690654,муниципальный округ Кунцево,1951 +2281112,г Москва ш Обводное д.10,Москва,ш Обводное д.10,ш,Обводное ,д.10,7690707,муниципальный округ Кунцево,1968 +2281112,г Москва ш Обводное д.2,Москва,ш Обводное д.2,ш,Обводное ,д.2,7690659,муниципальный округ Кунцево,1949 +2281112,г Москва ш Обводное д.3,Москва,ш Обводное д.3,ш,Обводное ,д.3,7690665,муниципальный округ Кунцево,1956 +2281112,г Москва ш Обводное д.4,Москва,ш Обводное д.4,ш,Обводное ,д.4,7690673,муниципальный округ Кунцево,1962 +2281112,г Москва ш Обводное д.5,Москва,ш Обводное д.5,ш,Обводное ,д.5,7690682,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ш Обводное д.6,Москва,ш Обводное д.6,ш,Обводное ,д.6,7690687,муниципальный округ Кунцево,1966 +2281112,г Москва ш Обводное д.7,Москва,ш Обводное д.7,ш,Обводное ,д.7,7690693,муниципальный округ Кунцево,1965 +2281112,г Москва ш Обводное д.8,Москва,ш Обводное д.8,ш,Обводное ,д.8,7690697,муниципальный округ Кунцево,1966 +2281112,г Москва ш Обводное д.9,Москва,ш Обводное д.9,ш,Обводное ,д.9,7690703,муниципальный округ Кунцево,1968 +2281112,г Москва ш Рублевское д.101 кор.1,Москва,ш Рублевское д.101 кор.1,ш,Рублевское ,д.101 кор.1,7692301,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ш Рублевское д.101 кор.2,Москва,ш Рублевское д.101 кор.2,ш,Рублевское ,д.101 кор.2,7692310,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ш Рублевское д.101 кор.3,Москва,ш Рублевское д.101 кор.3,ш,Рублевское ,д.101 кор.3,7692333,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ш Рублевское д.103,Москва,ш Рублевское д.103,ш,Рублевское ,д.103,7692346,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ш Рублевское д.105,Москва,ш Рублевское д.105,ш,Рублевское ,д.105,7692356,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ш Рублевское д.107,Москва,ш Рублевское д.107,ш,Рублевское ,д.107,8217730,муниципальный округ Кунцево,н.д. +2281112,г Москва ш Рублевское д.109,Москва,ш Рублевское д.109,ш,Рублевское ,д.109,7677767,муниципальный округ Кунцево,2009 +2281112,г Москва ш Рублевское д.109 кор.1,Москва,ш Рублевское д.109 кор.1,ш,Рублевское ,д.109 кор.1,7692366,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ш Рублевское д.109 кор.2,Москва,ш Рублевское д.109 кор.2,ш,Рублевское ,д.109 кор.2,7692375,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ш Рублевское д.109 кор.3,Москва,ш Рублевское д.109 кор.3,ш,Рублевское ,д.109 кор.3,7692389,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ш Рублевское д.109 кор.4,Москва,ш Рублевское д.109 кор.4,ш,Рублевское ,д.109 кор.4,7692396,муниципальный округ Кунцево,1965 +2281112,г Москва ш Рублевское д.109 кор.5,Москва,ш Рублевское д.109 кор.5,ш,Рублевское ,д.109 кор.5,7692412,муниципальный округ Кунцево,1982 +2281112,г Москва ш Рублевское д.109 кор.6,Москва,ш Рублевское д.109 кор.6,ш,Рублевское ,д.109 кор.6,7692423,муниципальный округ Кунцево,1980 +2281112,г Москва ш Рублевское д.111,Москва,ш Рублевское д.111,ш,Рублевское ,д.111,7692434,муниципальный округ Кунцево,1966 +2281112,г Москва ш Рублевское д.12 кор.1,Москва,ш Рублевское д.12 кор.1,ш,Рублевское ,д.12 кор.1,7691885,муниципальный округ Кунцево,1990 +2281112,г Москва ш Рублевское д.127,Москва,ш Рублевское д.127,ш,Рублевское ,д.127,7555334,муниципальный округ Кунцево,1971 +2281112,г Москва ш Рублевское д.14 кор.1,Москва,ш Рублевское д.14 кор.1,ш,Рублевское ,д.14 кор.1,7715545,муниципальный округ Кунцево,1989 +2281112,г Москва ш Рублевское д.14 кор.3,Москва,ш Рублевское д.14 кор.3,ш,Рублевское ,д.14 кор.3,7691900,муниципальный округ Кунцево,1993 +2281112,г Москва ш Рублевское д.151 кор.4,Москва,ш Рублевское д.151 кор.4,ш,Рублевское ,д.151 кор.4,7692440,муниципальный округ Кунцево,2002 +2281112,г Москва ш Рублевское д.151 кор.5,Москва,ш Рублевское д.151 кор.5,ш,Рублевское ,д.151 кор.5,7692458,муниципальный округ Кунцево,2000 +2281112,г Москва ш Рублевское д.151 кор.6,Москва,ш Рублевское д.151 кор.6,ш,Рублевское ,д.151 кор.6,7692472,муниципальный округ Кунцево,2000 +2281112,г Москва ш Рублевское д.16 кор.1,Москва,ш Рублевское д.16 кор.1,ш,Рублевское ,д.16 кор.1,7691905,муниципальный округ Кунцево,1990 +2281112,г Москва ш Рублевское д.16 кор.2,Москва,ш Рублевское д.16 кор.2,ш,Рублевское ,д.16 кор.2,7691911,муниципальный округ Кунцево,1995 +2281112,г Москва ш Рублевское д.16 кор.3,Москва,ш Рублевское д.16 кор.3,ш,Рублевское ,д.16 кор.3,7691918,муниципальный округ Кунцево,1996 +2281112,г Москва ш Рублевское д.18 кор.1,Москва,ш Рублевское д.18 кор.1,ш,Рублевское ,д.18 кор.1,7555328,муниципальный округ Кунцево,1991 +2281112,г Москва ш Рублевское д.18 кор.3,Москва,ш Рублевское д.18 кор.3,ш,Рублевское ,д.18 кор.3,7691932,муниципальный округ Кунцево,1997 +2281112,г Москва ш Рублевское д.20 кор.1,Москва,ш Рублевское д.20 кор.1,ш,Рублевское ,д.20 кор.1,8033928,муниципальный округ Кунцево,н.д. +2281112,г Москва ш Рублевское д.20 кор.3,Москва,ш Рублевское д.20 кор.3,ш,Рублевское ,д.20 кор.3,7691944,муниципальный округ Кунцево,1999 +2281112,г Москва ш Рублевское д.22 кор.1,Москва,ш Рублевское д.22 кор.1,ш,Рублевское ,д.22 кор.1,7691951,муниципальный округ Кунцево,1994 +2281112,г Москва ш Рублевское д.24 кор.1,Москва,ш Рублевское д.24 кор.1,ш,Рублевское ,д.24 кор.1,7691972,муниципальный округ Кунцево,1988 +2281112,г Москва ш Рублевское д.24 кор.2,Москва,ш Рублевское д.24 кор.2,ш,Рублевское ,д.24 кор.2,7691962,муниципальный округ Кунцево,1991 +2281112,г Москва ш Рублевское д.26 кор.4,Москва,ш Рублевское д.26 кор.4,ш,Рублевское ,д.26 кор.4,7923076,муниципальный округ Кунцево,2001 +2281112,г Москва ш Рублевское д.79,Москва,ш Рублевское д.79,ш,Рублевское ,д.79,7691980,муниципальный округ Кунцево,2008 +2281112,г Москва ш Рублевское д.81 кор.1,Москва,ш Рублевское д.81 кор.1,ш,Рублевское ,д.81 кор.1,7691988,муниципальный округ Кунцево,2009 +2281112,г Москва ш Рублевское д.81 кор.2,Москва,ш Рублевское д.81 кор.2,ш,Рублевское ,д.81 кор.2,7691999,муниципальный округ Кунцево,2009 +2281112,г Москва ш Рублевское д.81 кор.3,Москва,ш Рублевское д.81 кор.3,ш,Рублевское ,д.81 кор.3,7692015,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ш Рублевское д.83 кор.4,Москва,ш Рублевское д.83 кор.4,ш,Рублевское ,д.83 кор.4,7692028,муниципальный округ Кунцево,1988 +2281112,г Москва ш Рублевское д.83 кор.5,Москва,ш Рублевское д.83 кор.5,ш,Рублевское ,д.83 кор.5,7692042,муниципальный округ Кунцево,1988 +2281112,г Москва ш Рублевское д.85,Москва,ш Рублевское д.85,ш,Рублевское ,д.85,7692059,муниципальный округ Кунцево,2009 +2281112,г Москва ш Рублевское д.85 кор.3,Москва,ш Рублевское д.85 кор.3,ш,Рублевское ,д.85 кор.3,7692071,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ш Рублевское д.89,Москва,ш Рублевское д.89,ш,Рублевское ,д.89,7692089,муниципальный округ Кунцево,2009 +2281112,г Москва ш Рублевское д.89 кор.3,Москва,ш Рублевское д.89 кор.3,ш,Рублевское ,д.89 кор.3,8230724,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ш Рублевское д.91 кор.4,Москва,ш Рублевское д.91 кор.4,ш,Рублевское ,д.91 кор.4,7692107,муниципальный округ Кунцево,1988 +2281112,г Москва ш Рублевское д.93 кор.1,Москва,ш Рублевское д.93 кор.1,ш,Рублевское ,д.93 кор.1,7692121,муниципальный округ Кунцево,2011 +2281112,г Москва ш Рублевское д.93 кор.2,Москва,ш Рублевское д.93 кор.2,ш,Рублевское ,д.93 кор.2,7692135,муниципальный округ Кунцево,2011 +2281112,г Москва ш Рублевское д.93/3,Москва,ш Рублевское д.93/3,ш,Рублевское ,д.93/3,7692208,муниципальный округ Кунцево,1963 +2281112,г Москва ш Рублевское д.97 кор.1,Москва,ш Рублевское д.97 кор.1,ш,Рублевское ,д.97 кор.1,8244990,муниципальный округ Кунцево,2012 +2281112,г Москва ш Рублевское д.97 кор.2,Москва,ш Рублевское д.97 кор.2,ш,Рублевское ,д.97 кор.2,7692229,муниципальный округ Кунцево,2011 +2281112,г Москва ш Рублевское д.97/3,Москва,ш Рублевское д.97/3,ш,Рублевское ,д.97/3,7692256,муниципальный округ Кунцево,1964 +2281112,г Москва ш Рублевское д.99 кор.4,Москва,ш Рублевское д.99 кор.4,ш,Рублевское ,д.99 кор.4,7692277,муниципальный округ Кунцево,1988 +2281112,г Москва ш Рублевское д.99 кор.5,Москва,ш Рублевское д.99 кор.5,ш,Рублевское ,д.99 кор.5,7692294,муниципальный округ Кунцево,1984 +2281113,г Москва пер Петра Алексеева 1-й д.2,Москва,пер Петра Алексеева 1-й д.2,пер,Петра Алексеева 1-й ,д.2,7916844,муниципальный округ Можайский,1953 +2281113,г Москва пер Петра Алексеева 1-й д.3,Москва,пер Петра Алексеева 1-й д.3,пер,Петра Алексеева 1-й ,д.3,7916869,муниципальный округ Можайский,1928 +2281113,г Москва пер Петра Алексеева 1-й д.5,Москва,пер Петра Алексеева 1-й д.5,пер,Петра Алексеева 1-й ,д.5,7916881,муниципальный округ Можайский,1958 +2281113,г Москва пер Петра Алексеева 2-й д.1,Москва,пер Петра Алексеева 2-й д.1,пер,Петра Алексеева 2-й ,д.1,7916897,муниципальный округ Можайский,1927 +2281113,г Москва проезд Загорского д.11,Москва,проезд Загорского д.11,проезд,Загорского ,д.11,8224094,муниципальный округ Можайский,1999 +2281113,г Москва проезд Загорского д.3,Москва,проезд Загорского д.3,проезд,Загорского ,д.3,7946667,муниципальный округ Можайский,1987 +2281113,г Москва проезд Загорского д.5,Москва,проезд Загорского д.5,проезд,Загорского ,д.5,7946666,муниципальный округ Можайский,1980 +2281113,г Москва проезд Загорского д.7 кор.1,Москва,проезд Загорского д.7 кор.1,проезд,Загорского ,д.7 кор.1,7946665,муниципальный округ Можайский,1982 +2281113,г Москва проезд Загорского д.7 кор.2,Москва,проезд Загорского д.7 кор.2,проезд,Загорского ,д.7 кор.2,7946664,муниципальный округ Можайский,1984 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.1,Москва,ул Багрицкого д.1,ул,Багрицкого ,д.1,7916928,муниципальный округ Можайский,1970 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.10 кор.1,Москва,ул Багрицкого д.10 кор.1,ул,Багрицкого ,д.10 кор.1,7917763,муниципальный округ Можайский,1964 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.10 кор.2,Москва,ул Багрицкого д.10 кор.2,ул,Багрицкого ,д.10 кор.2,7917779,муниципальный округ Можайский,1973 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.12,Москва,ул Багрицкого д.12,ул,Багрицкого ,д.12,7917804,муниципальный округ Можайский,1963 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.16 кор.1,Москва,ул Багрицкого д.16 кор.1,ул,Багрицкого ,д.16 кор.1,7917822,муниципальный округ Можайский,1961 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.16 кор.2,Москва,ул Багрицкого д.16 кор.2,ул,Багрицкого ,д.16 кор.2,7917838,муниципальный округ Можайский,1959 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.22,Москва,ул Багрицкого д.22,ул,Багрицкого ,д.22,7917856,муниципальный округ Можайский,1969 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.24 кор.1,Москва,ул Багрицкого д.24 кор.1,ул,Багрицкого ,д.24 кор.1,7917866,муниципальный округ Можайский,1976 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.24 кор.2,Москва,ул Багрицкого д.24 кор.2,ул,Багрицкого ,д.24 кор.2,7917880,муниципальный округ Можайский,1976 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.26,Москва,ул Багрицкого д.26,ул,Багрицкого ,д.26,7917892,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.28,Москва,ул Багрицкого д.28,ул,Багрицкого ,д.28,7917906,муниципальный округ Можайский,1963 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.3 кор.1,Москва,ул Багрицкого д.3 кор.1,ул,Багрицкого ,д.3 кор.1,7916968,муниципальный округ Можайский,1970 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.30,Москва,ул Багрицкого д.30,ул,Багрицкого ,д.30,7917918,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.32,Москва,ул Багрицкого д.32,ул,Багрицкого ,д.32,7917933,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.45,Москва,ул Багрицкого д.45,ул,Багрицкого ,д.45,7917949,муниципальный округ Можайский,1960 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.5,Москва,ул Багрицкого д.5,ул,Багрицкого ,д.5,7917068,муниципальный округ Можайский,1971 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.51,Москва,ул Багрицкого д.51,ул,Багрицкого ,д.51,7917973,муниципальный округ Можайский,1968 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.51 кор.2,Москва,ул Багрицкого д.51 кор.2,ул,Багрицкого ,д.51 кор.2,7917994,муниципальный округ Можайский,1979 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.53,Москва,ул Багрицкого д.53,ул,Багрицкого ,д.53,7918006,муниципальный округ Можайский,1968 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.6 кор.1,Москва,ул Багрицкого д.6 кор.1,ул,Багрицкого ,д.6 кор.1,7917587,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.6 кор.2,Москва,ул Багрицкого д.6 кор.2,ул,Багрицкого ,д.6 кор.2,7917678,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.6 кор.3,Москва,ул Багрицкого д.6 кор.3,ул,Багрицкого ,д.6 кор.3,7917716,муниципальный округ Можайский,1962 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.61,Москва,ул Багрицкого д.61,ул,Багрицкого ,д.61,7918019,муниципальный округ Можайский,1960 +2281113,г Москва ул Багрицкого д.8,Москва,ул Багрицкого д.8,ул,Багрицкого ,д.8,7917734,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Барвихинская д.10,Москва,ул Барвихинская д.10,ул,Барвихинская ,д.10,7918110,муниципальный округ Можайский,1973 +2281113,г Москва ул Барвихинская д.16 кор.2,Москва,ул Барвихинская д.16 кор.2,ул,Барвихинская ,д.16 кор.2,7918129,муниципальный округ Можайский,1974 +2281113,г Москва ул Барвихинская д.18,Москва,ул Барвихинская д.18,ул,Барвихинская ,д.18,7918145,муниципальный округ Можайский,1972 +2281113,г Москва ул Барвихинская д.20,Москва,ул Барвихинская д.20,ул,Барвихинская ,д.20,7918159,муниципальный округ Можайский,1972 +2281113,г Москва ул Барвихинская д.22,Москва,ул Барвихинская д.22,ул,Барвихинская ,д.22,7918171,муниципальный округ Можайский,1972 +2281113,г Москва ул Барвихинская д.24,Москва,ул Барвихинская д.24,ул,Барвихинская ,д.24,7918204,муниципальный округ Можайский,1972 +2281113,г Москва ул Барвихинская д.4 кор.1,Москва,ул Барвихинская д.4 кор.1,ул,Барвихинская ,д.4 кор.1,7918048,муниципальный округ Можайский,1982 +2281113,г Москва ул Барвихинская д.4 кор.2,Москва,ул Барвихинская д.4 кор.2,ул,Барвихинская ,д.4 кор.2,7918071,муниципальный округ Можайский,1982 +2281113,г Москва ул Барвихинская д.8 кор.2,Москва,ул Барвихинская д.8 кор.2,ул,Барвихинская ,д.8 кор.2,7918092,муниципальный округ Можайский,1976 +2281113,г Москва ул Беловежская д.1,Москва,ул Беловежская д.1,ул,Беловежская ,д.1,7918223,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Беловежская д.11,Москва,ул Беловежская д.11,ул,Беловежская ,д.11,7918256,муниципальный округ Можайский,2010 +2281113,г Москва ул Беловежская д.13,Москва,ул Беловежская д.13,ул,Беловежская ,д.13,7918268,муниципальный округ Можайский,2010 +2281113,г Москва ул Беловежская д.15,Москва,ул Беловежская д.15,ул,Беловежская ,д.15,7918277,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Беловежская д.15 кор.3,Москва,ул Беловежская д.15 кор.3,ул,Беловежская ,д.15 кор.3,7918303,муниципальный округ Можайский,2009 +2281113,г Москва ул Беловежская д.17,Москва,ул Беловежская д.17,ул,Беловежская ,д.17,7918347,муниципальный округ Можайский,1968 +2281113,г Москва ул Беловежская д.17 кор.2,Москва,ул Беловежская д.17 кор.2,ул,Беловежская ,д.17 кор.2,7553818,муниципальный округ Можайский,2006 +2281113,г Москва ул Беловежская д.19,Москва,ул Беловежская д.19,ул,Беловежская ,д.19,7918364,муниципальный округ Можайский,1968 +2281113,г Москва ул Беловежская д.21,Москва,ул Беловежская д.21,ул,Беловежская ,д.21,7918383,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Беловежская д.21 кор.2,Москва,ул Беловежская д.21 кор.2,ул,Беловежская ,д.21 кор.2,7918401,муниципальный округ Можайский,2010 +2281113,г Москва ул Беловежская д.3,Москва,ул Беловежская д.3,ул,Беловежская ,д.3,7918240,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Беловежская д.37 кор.1,Москва,ул Беловежская д.37 кор.1,ул,Беловежская ,д.37 кор.1,7918419,муниципальный округ Можайский,2009 +2281113,г Москва ул Беловежская д.39 кор.1,Москва,ул Беловежская д.39 кор.1,ул,Беловежская ,д.39 кор.1,7918436,муниципальный округ Можайский,1988 +2281113,г Москва ул Беловежская д.39 кор.2,Москва,ул Беловежская д.39 кор.2,ул,Беловежская ,д.39 кор.2,7918500,муниципальный округ Можайский,1979 +2281113,г Москва ул Беловежская д.39 кор.3,Москва,ул Беловежская д.39 кор.3,ул,Беловежская ,д.39 кор.3,7918512,муниципальный округ Можайский,1979 +2281113,г Москва ул Беловежская д.39 кор.4,Москва,ул Беловежская д.39 кор.4,ул,Беловежская ,д.39 кор.4,7918527,муниципальный округ Можайский,1979 +2281113,г Москва ул Беловежская д.39 кор.5,Москва,ул Беловежская д.39 кор.5,ул,Беловежская ,д.39 кор.5,8204647,муниципальный округ Можайский,н.д. +2281113,г Москва ул Беловежская д.39 кор.6,Москва,ул Беловежская д.39 кор.6,ул,Беловежская ,д.39 кор.6,8481206,муниципальный округ Можайский,н.д. +2281113,г Москва ул Беловежская д.39 кор.7,Москва,ул Беловежская д.39 кор.7,ул,Беловежская ,д.39 кор.7,7918539,муниципальный округ Можайский,2006 +2281113,г Москва ул Беловежская д.41,Москва,ул Беловежская д.41,ул,Беловежская ,д.41,7918625,муниципальный округ Можайский,2005 +2281113,г Москва ул Беловежская д.47,Москва,ул Беловежская д.47,ул,Беловежская ,д.47,7918670,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Беловежская д.49,Москва,ул Беловежская д.49,ул,Беловежская ,д.49,7918680,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Беловежская д.53 кор.2,Москва,ул Беловежская д.53 кор.2,ул,Беловежская ,д.53 кор.2,7946092,муниципальный округ Можайский,1984 +2281113,г Москва ул Беловежская д.55,Москва,ул Беловежская д.55,ул,Беловежская ,д.55,7946094,муниципальный округ Можайский,2009 +2281113,г Москва ул Беловежская д.57,Москва,ул Беловежская д.57,ул,Беловежская ,д.57,7946098,муниципальный округ Можайский,2009 +2281113,г Москва ул Беловежская д.61,Москва,ул Беловежская д.61,ул,Беловежская ,д.61,7946101,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Беловежская д.71,Москва,ул Беловежская д.71,ул,Беловежская ,д.71,7946103,муниципальный округ Можайский,2008 +2281113,г Москва ул Беловежская д.73,Москва,ул Беловежская д.73,ул,Беловежская ,д.73,7946107,муниципальный округ Можайский,2008 +2281113,г Москва ул Беловежская д.75,Москва,ул Беловежская д.75,ул,Беловежская ,д.75,7946110,муниципальный округ Можайский,2007 +2281113,г Москва ул Беловежская д.77,Москва,ул Беловежская д.77,ул,Беловежская ,д.77,7946112,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Беловежская д.81,Москва,ул Беловежская д.81,ул,Беловежская ,д.81,7946114,муниципальный округ Можайский,2008 +2281113,г Москва ул Беловежская д.83,Москва,ул Беловежская д.83,ул,Беловежская ,д.83,7946116,муниципальный округ Можайский,2008 +2281113,г Москва ул Беловежская д.85,Москва,ул Беловежская д.85,ул,Беловежская ,д.85,7946119,муниципальный округ Можайский,2008 +2281113,г Москва ул Беловежская д.95,Москва,ул Беловежская д.95,ул,Беловежская ,д.95,7946122,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Беловежская д.Дом 39 кор.5,Москва,ул Беловежская д.Дом 39 кор.5,ул,Беловежская ,д.Дом 39 кор.5,8217157,муниципальный округ Можайский,н.д. +2281113,г Москва ул Верейская д.21,Москва,ул Верейская д.21,ул,Верейская ,д.21,7946127,муниципальный округ Можайский,1939 +2281113,г Москва ул Верейская д.23,Москва,ул Верейская д.23,ул,Верейская ,д.23,7946129,муниципальный округ Можайский,1939 +2281113,г Москва ул Вересаева д.10,Москва,ул Вересаева д.10,ул,Вересаева ,д.10,7946138,муниципальный округ Можайский,2000 +2281113,г Москва ул Вересаева д.12,Москва,ул Вересаева д.12,ул,Вересаева ,д.12,7946142,муниципальный округ Можайский,1993 +2281113,г Москва ул Вересаева д.13,Москва,ул Вересаева д.13,ул,Вересаева ,д.13,8073156,муниципальный округ Можайский,1999 +2281113,г Москва ул Вересаева д.14,Москва,ул Вересаева д.14,ул,Вересаева ,д.14,7946146,муниципальный округ Можайский,1988 +2281113,г Москва ул Вересаева д.16,Москва,ул Вересаева д.16,ул,Вересаева ,д.16,7946154,муниципальный округ Можайский,1989 +2281113,г Москва ул Вересаева д.17,Москва,ул Вересаева д.17,ул,Вересаева ,д.17,7715503,муниципальный округ Можайский,1990 +2281113,г Москва ул Вересаева д.18,Москва,ул Вересаева д.18,ул,Вересаева ,д.18,7946159,муниципальный округ Можайский,1991 +2281113,г Москва ул Вересаева д.6,Москва,ул Вересаева д.6,ул,Вересаева ,д.6,8113937,муниципальный округ Можайский,1995 +2281113,г Москва ул Вересаева д.8,Москва,ул Вересаева д.8,ул,Вересаева ,д.8,7946134,муниципальный округ Можайский,1986 +2281113,г Москва ул Витебская д.10 кор.1,Москва,ул Витебская д.10 кор.1,ул,Витебская ,д.10 кор.1,7946179,муниципальный округ Можайский,1974 +2281113,г Москва ул Витебская д.12,Москва,ул Витебская д.12,ул,Витебская ,д.12,7946182,муниципальный округ Можайский,1971 +2281113,г Москва ул Витебская д.3 кор.1,Москва,ул Витебская д.3 кор.1,ул,Витебская ,д.3 кор.1,7946162,муниципальный округ Можайский,1984 +2281113,г Москва ул Витебская д.4,Москва,ул Витебская д.4,ул,Витебская ,д.4,7946165,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Витебская д.5,Москва,ул Витебская д.5,ул,Витебская ,д.5,7946168,муниципальный округ Можайский,1995 +2281113,г Москва ул Витебская д.6,Москва,ул Витебская д.6,ул,Витебская ,д.6,7946169,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Витебская д.8 кор.1,Москва,ул Витебская д.8 кор.1,ул,Витебская ,д.8 кор.1,7946172,муниципальный округ Можайский,1973 +2281113,г Москва ул Витебская д.8 кор.2,Москва,ул Витебская д.8 кор.2,ул,Витебская ,д.8 кор.2,7946175,муниципальный округ Можайский,1978 +2281113,г Москва ул Вяземская д.1 кор.1,Москва,ул Вяземская д.1 кор.1,ул,Вяземская ,д.1 кор.1,7946184,муниципальный округ Можайский,1961 +2281113,г Москва ул Вяземская д.1 кор.2,Москва,ул Вяземская д.1 кор.2,ул,Вяземская ,д.1 кор.2,7946188,муниципальный округ Можайский,1960 +2281113,г Москва ул Вяземская д.1 кор.3,Москва,ул Вяземская д.1 кор.3,ул,Вяземская ,д.1 кор.3,7946190,муниципальный округ Можайский,1962 +2281113,г Москва ул Вяземская д.11 кор.1,Москва,ул Вяземская д.11 кор.1,ул,Вяземская ,д.11 кор.1,7946218,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Вяземская д.12 кор.1,Москва,ул Вяземская д.12 кор.1,ул,Вяземская ,д.12 кор.1,7952966,муниципальный округ Можайский,2011 +2281113,г Москва ул Вяземская д.13,Москва,ул Вяземская д.13,ул,Вяземская ,д.13,7946222,муниципальный округ Можайский,1968 +2281113,г Москва ул Вяземская д.14,Москва,ул Вяземская д.14,ул,Вяземская ,д.14,7946225,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Вяземская д.15,Москва,ул Вяземская д.15,ул,Вяземская ,д.15,7946228,муниципальный округ Можайский,1969 +2281113,г Москва ул Вяземская д.24,Москва,ул Вяземская д.24,ул,Вяземская ,д.24,7946233,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Вяземская д.3 кор.1,Москва,ул Вяземская д.3 кор.1,ул,Вяземская ,д.3 кор.1,7946193,муниципальный округ Можайский,1962 +2281113,г Москва ул Вяземская д.3 кор.2,Москва,ул Вяземская д.3 кор.2,ул,Вяземская ,д.3 кор.2,7946195,муниципальный округ Можайский,1962 +2281113,г Москва ул Вяземская д.3 кор.3,Москва,ул Вяземская д.3 кор.3,ул,Вяземская ,д.3 кор.3,7946198,муниципальный округ Можайский,1962 +2281113,г Москва ул Вяземская д.5,Москва,ул Вяземская д.5,ул,Вяземская ,д.5,7946201,муниципальный округ Можайский,1974 +2281113,г Москва ул Вяземская д.9 кор.1,Москва,ул Вяземская д.9 кор.1,ул,Вяземская ,д.9 кор.1,7946206,муниципальный округ Можайский,1968 +2281113,г Москва ул Вяземская д.9 кор.2,Москва,ул Вяземская д.9 кор.2,ул,Вяземская ,д.9 кор.2,7946212,муниципальный округ Можайский,1969 +2281113,г Москва ул Гвардейская д.1,Москва,ул Гвардейская д.1,ул,Гвардейская ,д.1,7946236,муниципальный округ Можайский,1968 +2281113,г Москва ул Гвардейская д.10,Москва,ул Гвардейская д.10,ул,Гвардейская ,д.10,7946291,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Гвардейская д.11,Москва,ул Гвардейская д.11,ул,Гвардейская ,д.11,7946296,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Гвардейская д.12,Москва,ул Гвардейская д.12,ул,Гвардейская ,д.12,7946301,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Гвардейская д.13,Москва,ул Гвардейская д.13,ул,Гвардейская ,д.13,7946305,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Гвардейская д.14,Москва,ул Гвардейская д.14,ул,Гвардейская ,д.14,7946308,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Гвардейская д.15 кор.1,Москва,ул Гвардейская д.15 кор.1,ул,Гвардейская ,д.15 кор.1,7946355,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Гвардейская д.16,Москва,ул Гвардейская д.16,ул,Гвардейская ,д.16,7946357,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Гвардейская д.17 кор.1,Москва,ул Гвардейская д.17 кор.1,ул,Гвардейская ,д.17 кор.1,7946358,муниципальный округ Можайский,1957 +2281113,г Москва ул Гвардейская д.17 кор.2,Москва,ул Гвардейская д.17 кор.2,ул,Гвардейская ,д.17 кор.2,7946359,муниципальный округ Можайский,1955 +2281113,г Москва ул Гвардейская д.3 кор.1,Москва,ул Гвардейская д.3 кор.1,ул,Гвардейская ,д.3 кор.1,7946240,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Гвардейская д.3 кор.2,Москва,ул Гвардейская д.3 кор.2,ул,Гвардейская ,д.3 кор.2,7946243,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Гвардейская д.4,Москва,ул Гвардейская д.4,ул,Гвардейская ,д.4,7946247,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Гвардейская д.5 кор.1,Москва,ул Гвардейская д.5 кор.1,ул,Гвардейская ,д.5 кор.1,7946252,муниципальный округ Можайский,1964 +2281113,г Москва ул Гвардейская д.5 кор.2,Москва,ул Гвардейская д.5 кор.2,ул,Гвардейская ,д.5 кор.2,7946257,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Гвардейская д.6,Москва,ул Гвардейская д.6,ул,Гвардейская ,д.6,7946262,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Гвардейская д.7 кор.1,Москва,ул Гвардейская д.7 кор.1,ул,Гвардейская ,д.7 кор.1,7946267,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Гвардейская д.7 кор.2,Москва,ул Гвардейская д.7 кор.2,ул,Гвардейская ,д.7 кор.2,7946275,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Гвардейская д.8,Москва,ул Гвардейская д.8,ул,Гвардейская ,д.8,7946279,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Гвардейская д.9 кор.1,Москва,ул Гвардейская д.9 кор.1,ул,Гвардейская ,д.9 кор.1,7946283,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Гвардейская д.9 кор.2,Москва,ул Гвардейская д.9 кор.2,ул,Гвардейская ,д.9 кор.2,7946286,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Гжатская д.14,Москва,ул Гжатская д.14,ул,Гжатская ,д.14,7946364,муниципальный округ Можайский,1933 +2281113,г Москва ул Гжатская д.16,Москва,ул Гжатская д.16,ул,Гжатская ,д.16,7946365,муниципальный округ Можайский,1929 +2281113,г Москва ул Гжатская д.2,Москва,ул Гжатская д.2,ул,Гжатская ,д.2,7880152,муниципальный округ Можайский,2008 +2281113,г Москва ул Гжатская д.4 кор.1,Москва,ул Гжатская д.4 кор.1,ул,Гжатская ,д.4 кор.1,7946360,муниципальный округ Можайский,1961 +2281113,г Москва ул Гжатская д.4 кор.2,Москва,ул Гжатская д.4 кор.2,ул,Гжатская ,д.4 кор.2,7946361,муниципальный округ Можайский,1961 +2281113,г Москва ул Гжатская д.8,Москва,ул Гжатская д.8,ул,Гжатская ,д.8,7946362,муниципальный округ Можайский,1957 +2281113,г Москва ул Говорова д.1,Москва,ул Говорова д.1,ул,Говорова ,д.1,7946372,муниципальный округ Можайский,1972 +2281113,г Москва ул Говорова д.10 кор.2,Москва,ул Говорова д.10 кор.2,ул,Говорова ,д.10 кор.2,7946393,муниципальный округ Можайский,1973 +2281113,г Москва ул Говорова д.11 кор.1,Москва,ул Говорова д.11 кор.1,ул,Говорова ,д.11 кор.1,7946394,муниципальный округ Можайский,1972 +2281113,г Москва ул Говорова д.12,Москва,ул Говорова д.12,ул,Говорова ,д.12,7946395,муниципальный округ Можайский,1959 +2281113,г Москва ул Говорова д.13,Москва,ул Говорова д.13,ул,Говорова ,д.13,7946396,муниципальный округ Можайский,1975 +2281113,г Москва ул Говорова д.14 кор.2,Москва,ул Говорова д.14 кор.2,ул,Говорова ,д.14 кор.2,7946399,муниципальный округ Можайский,1934 +2281113,г Москва ул Говорова д.14 кор.3,Москва,ул Говорова д.14 кор.3,ул,Говорова ,д.14 кор.3,7946402,муниципальный округ Можайский,1934 +2281113,г Москва ул Говорова д.14 кор.4,Москва,ул Говорова д.14 кор.4,ул,Говорова ,д.14 кор.4,7946405,муниципальный округ Можайский,1934 +2281113,г Москва ул Говорова д.14 кор.5,Москва,ул Говорова д.14 кор.5,ул,Говорова ,д.14 кор.5,7946407,муниципальный округ Можайский,1934 +2281113,г Москва ул Говорова д.15,Москва,ул Говорова д.15,ул,Говорова ,д.15,7946409,муниципальный округ Можайский,1972 +2281113,г Москва ул Говорова д.16 кор.1,Москва,ул Говорова д.16 кор.1,ул,Говорова ,д.16 кор.1,7946410,муниципальный округ Можайский,1933 +2281113,г Москва ул Говорова д.16 кор.2,Москва,ул Говорова д.16 кор.2,ул,Говорова ,д.16 кор.2,7946412,муниципальный округ Можайский,1933 +2281113,г Москва ул Говорова д.16 кор.3,Москва,ул Говорова д.16 кор.3,ул,Говорова ,д.16 кор.3,7946414,муниципальный округ Можайский,1933 +2281113,г Москва ул Говорова д.16 кор.4,Москва,ул Говорова д.16 кор.4,ул,Говорова ,д.16 кор.4,7946416,муниципальный округ Можайский,1933 +2281113,г Москва ул Говорова д.16 кор.5,Москва,ул Говорова д.16 кор.5,ул,Говорова ,д.16 кор.5,7946419,муниципальный округ Можайский,1935 +2281113,г Москва ул Говорова д.3,Москва,ул Говорова д.3,ул,Говорова ,д.3,7946374,муниципальный округ Можайский,1972 +2281113,г Москва ул Говорова д.5,Москва,ул Говорова д.5,ул,Говорова ,д.5,7946375,муниципальный округ Можайский,1972 +2281113,г Москва ул Говорова д.8 кор.1,Москва,ул Говорова д.8 кор.1,ул,Говорова ,д.8 кор.1,7558662,муниципальный округ Можайский,1954 +2281113,г Москва ул Говорова д.8 кор.2,Москва,ул Говорова д.8 кор.2,ул,Говорова ,д.8 кор.2,7946382,муниципальный округ Можайский,1998 +2281113,г Москва ул Говорова д.8 кор.3,Москва,ул Говорова д.8 кор.3,ул,Говорова ,д.8 кор.3,7946383,муниципальный округ Можайский,1953 +2281113,г Москва ул Говорова д.9,Москва,ул Говорова д.9,ул,Говорова ,д.9,7946385,муниципальный округ Можайский,1975 +2281113,г Москва ул Горбунова д.10 кор.2,Москва,ул Горбунова д.10 кор.2,ул,Горбунова ,д.10 кор.2,7946437,муниципальный округ Можайский,1981 +2281113,г Москва ул Горбунова д.11 кор.1,Москва,ул Горбунова д.11 кор.1,ул,Горбунова ,д.11 кор.1,7946440,муниципальный округ Можайский,1962 +2281113,г Москва ул Горбунова д.11 кор.2,Москва,ул Горбунова д.11 кор.2,ул,Горбунова ,д.11 кор.2,7946443,муниципальный округ Можайский,1963 +2281113,г Москва ул Горбунова д.11 кор.3,Москва,ул Горбунова д.11 кор.3,ул,Горбунова ,д.11 кор.3,7946445,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Горбунова д.11 кор.4,Москва,ул Горбунова д.11 кор.4,ул,Горбунова ,д.11 кор.4,7946451,муниципальный округ Можайский,1974 +2281113,г Москва ул Горбунова д.17 кор.1,Москва,ул Горбунова д.17 кор.1,ул,Горбунова ,д.17 кор.1,7946452,муниципальный округ Можайский,1990 +2281113,г Москва ул Горбунова д.17 кор.2,Москва,ул Горбунова д.17 кор.2,ул,Горбунова ,д.17 кор.2,7946454,муниципальный округ Можайский,1993 +2281113,г Москва ул Горбунова д.19 кор.1,Москва,ул Горбунова д.19 кор.1,ул,Горбунова ,д.19 кор.1,7946457,муниципальный округ Можайский,2004 +2281113,г Москва ул Горбунова д.9 кор.1,Москва,ул Горбунова д.9 кор.1,ул,Горбунова ,д.9 кор.1,7946423,муниципальный округ Можайский,1959 +2281113,г Москва ул Горбунова д.9 кор.2,Москва,ул Горбунова д.9 кор.2,ул,Горбунова ,д.9 кор.2,7946425,муниципальный округ Можайский,1961 +2281113,г Москва ул Горбунова д.9 кор.3,Москва,ул Горбунова д.9 кор.3,ул,Горбунова ,д.9 кор.3,7946427,муниципальный округ Можайский,1961 +2281113,г Москва ул Горбунова д.9 кор.4,Москва,ул Горбунова д.9 кор.4,ул,Горбунова ,д.9 кор.4,7946434,муниципальный округ Можайский,1979 +2281113,г Москва ул Гришина д.1,Москва,ул Гришина д.1,ул,Гришина ,д.1,7946459,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Гришина д.10 кор.2,Москва,ул Гришина д.10 кор.2,ул,Гришина ,д.10 кор.2,7946476,муниципальный округ Можайский,1975 +2281113,г Москва ул Гришина д.10 кор.3,Москва,ул Гришина д.10 кор.3,ул,Гришина ,д.10 кор.3,7946477,муниципальный округ Можайский,1985 +2281113,г Москва ул Гришина д.12 кор.1,Москва,ул Гришина д.12 кор.1,ул,Гришина ,д.12 кор.1,7946479,муниципальный округ Можайский,1972 +2281113,г Москва ул Гришина д.12 кор.2,Москва,ул Гришина д.12 кор.2,ул,Гришина ,д.12 кор.2,7946481,муниципальный округ Можайский,1989 +2281113,г Москва ул Гришина д.13,Москва,ул Гришина д.13,ул,Гришина ,д.13,7946484,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Гришина д.14,Москва,ул Гришина д.14,ул,Гришина ,д.14,7946486,муниципальный округ Можайский,1973 +2281113,г Москва ул Гришина д.15,Москва,ул Гришина д.15,ул,Гришина ,д.15,7946489,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Гришина д.17,Москва,ул Гришина д.17,ул,Гришина ,д.17,7946491,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Гришина д.18 кор.1,Москва,ул Гришина д.18 кор.1,ул,Гришина ,д.18 кор.1,7946494,муниципальный округ Можайский,1954 +2281113,г Москва ул Гришина д.18 кор.2,Москва,ул Гришина д.18 кор.2,ул,Гришина ,д.18 кор.2,7946497,муниципальный округ Можайский,1977 +2281113,г Москва ул Гришина д.2 кор.1,Москва,ул Гришина д.2 кор.1,ул,Гришина ,д.2 кор.1,7946462,муниципальный округ Можайский,2004 +2281113,г Москва ул Гришина д.2 кор.2,Москва,ул Гришина д.2 кор.2,ул,Гришина ,д.2 кор.2,7946464,муниципальный округ Можайский,2004 +2281113,г Москва ул Гришина д.20,Москва,ул Гришина д.20,ул,Гришина ,д.20,7946528,муниципальный округ Можайский,1985 +2281113,г Москва ул Гришина д.21 кор.1,Москва,ул Гришина д.21 кор.1,ул,Гришина ,д.21 кор.1,7946530,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Гришина д.21 кор.2,Москва,ул Гришина д.21 кор.2,ул,Гришина ,д.21 кор.2,7946532,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Гришина д.21 кор.3,Москва,ул Гришина д.21 кор.3,ул,Гришина ,д.21 кор.3,7946536,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Гришина д.21 кор.4,Москва,ул Гришина д.21 кор.4,ул,Гришина ,д.21 кор.4,7946540,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Гришина д.23 кор.1,Москва,ул Гришина д.23 кор.1,ул,Гришина ,д.23 кор.1,7946543,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Гришина д.23 кор.2,Москва,ул Гришина д.23 кор.2,ул,Гришина ,д.23 кор.2,7946544,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Гришина д.23 кор.3,Москва,ул Гришина д.23 кор.3,ул,Гришина ,д.23 кор.3,7946547,муниципальный округ Можайский,1964 +2281113,г Москва ул Гришина д.23 кор.4,Москва,ул Гришина д.23 кор.4,ул,Гришина ,д.23 кор.4,7946550,муниципальный округ Можайский,1964 +2281113,г Москва ул Гришина д.23 кор.5,Москва,ул Гришина д.23 кор.5,ул,Гришина ,д.23 кор.5,7946553,муниципальный округ Можайский,1976 +2281113,г Москва ул Гришина д.23 кор.6,Москва,ул Гришина д.23 кор.6,ул,Гришина ,д.23 кор.6,7946555,муниципальный округ Можайский,1982 +2281113,г Москва ул Гришина д.24 кор.1,Москва,ул Гришина д.24 кор.1,ул,Гришина ,д.24 кор.1,7946557,муниципальный округ Можайский,1954 +2281113,г Москва ул Гришина д.24 кор.2,Москва,ул Гришина д.24 кор.2,ул,Гришина ,д.24 кор.2,7946560,муниципальный округ Можайский,1953 +2281113,г Москва ул Гришина д.25,Москва,ул Гришина д.25,ул,Гришина ,д.25,7946561,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Гришина д.3,Москва,ул Гришина д.3,ул,Гришина ,д.3,7946466,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Гришина д.5,Москва,ул Гришина д.5,ул,Гришина ,д.5,7946468,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Гришина д.7,Москва,ул Гришина д.7,ул,Гришина ,д.7,7946470,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Гришина д.8 кор.1,Москва,ул Гришина д.8 кор.1,ул,Гришина ,д.8 кор.1,7946471,муниципальный округ Можайский,1973 +2281113,г Москва ул Гришина д.9,Москва,ул Гришина д.9,ул,Гришина ,д.9,7946474,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Гродненская д.10,Москва,ул Гродненская д.10,ул,Гродненская ,д.10,7946591,муниципальный округ Можайский,1977 +2281113,г Москва ул Гродненская д.4 кор.1,Москва,ул Гродненская д.4 кор.1,ул,Гродненская ,д.4 кор.1,7946563,муниципальный округ Можайский,1969 +2281113,г Москва ул Гродненская д.4 кор.2,Москва,ул Гродненская д.4 кор.2,ул,Гродненская ,д.4 кор.2,7946566,муниципальный округ Можайский,1969 +2281113,г Москва ул Гродненская д.6,Москва,ул Гродненская д.6,ул,Гродненская ,д.6,7946579,муниципальный округ Можайский,1961 +2281113,г Москва ул Гродненская д.7,Москва,ул Гродненская д.7,ул,Гродненская ,д.7,7946585,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Гродненская д.8,Москва,ул Гродненская д.8,ул,Гродненская ,д.8,7946586,муниципальный округ Можайский,1975 +2281113,г Москва ул Гродненская д.9,Москва,ул Гродненская д.9,ул,Гродненская ,д.9,7946588,муниципальный округ Можайский,1961 +2281113,г Москва ул Дорогобужская д.11,Москва,ул Дорогобужская д.11,ул,Дорогобужская ,д.11,7946604,муниципальный округ Можайский,1991 +2281113,г Москва ул Дорогобужская д.3,Москва,ул Дорогобужская д.3,ул,Дорогобужская ,д.3,7946596,муниципальный округ Можайский,1955 +2281113,г Москва ул Дорогобужская д.7 кор.1,Москва,ул Дорогобужская д.7 кор.1,ул,Дорогобужская ,д.7 кор.1,7946599,муниципальный округ Можайский,1992 +2281113,г Москва ул Дорогобужская д.9 кор.1,Москва,ул Дорогобужская д.9 кор.1,ул,Дорогобужская ,д.9 кор.1,7946601,муниципальный округ Можайский,1991 +2281113,г Москва ул Запорожская д.2,Москва,ул Запорожская д.2,ул,Запорожская ,д.2,7946662,муниципальный округ Можайский,1961 +2281113,г Москва ул Запорожская д.4,Москва,ул Запорожская д.4,ул,Запорожская ,д.4,7946661,муниципальный округ Можайский,1957 +2281113,г Москва ул Запорожская д.5,Москва,ул Запорожская д.5,ул,Запорожская ,д.5,7946660,муниципальный округ Можайский,1959 +2281113,г Москва ул Запорожская д.8,Москва,ул Запорожская д.8,ул,Запорожская ,д.8,7946659,муниципальный округ Можайский,1957 +2281113,г Москва ул Козлова д.34,Москва,ул Козлова д.34,ул,Козлова ,д.34,7666744,муниципальный округ Можайский,2008 +2281113,г Москва ул Красных Зорь д.19,Москва,ул Красных Зорь д.19,ул,Красных Зорь ,д.19,7946657,муниципальный округ Можайский,1969 +2281113,г Москва ул Красных Зорь д.21,Москва,ул Красных Зорь д.21,ул,Красных Зорь ,д.21,7946656,муниципальный округ Можайский,1970 +2281113,г Москва ул Красных Зорь д.23,Москва,ул Красных Зорь д.23,ул,Красных Зорь ,д.23,7946655,муниципальный округ Можайский,1968 +2281113,г Москва ул Красных Зорь д.25,Москва,ул Красных Зорь д.25,ул,Красных Зорь ,д.25,7946654,муниципальный округ Можайский,1968 +2281113,г Москва ул Красных Зорь д.27,Москва,ул Красных Зорь д.27,ул,Красных Зорь ,д.27,7946653,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Красных Зорь д.29,Москва,ул Красных Зорь д.29,ул,Красных Зорь ,д.29,7946650,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Красных Зорь д.31,Москва,ул Красных Зорь д.31,ул,Красных Зорь ,д.31,7946651,муниципальный округ Можайский,1969 +2281113,г Москва ул Красных Зорь д.33,Москва,ул Красных Зорь д.33,ул,Красных Зорь ,д.33,7946649,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Красных Зорь д.33а,Москва,ул Красных Зорь д.33а,ул,Красных Зорь ,д.33а,7946647,муниципальный округ Можайский,1939 +2281113,г Москва ул Красных Зорь д.35,Москва,ул Красных Зорь д.35,ул,Красных Зорь ,д.35,7946646,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Красных Зорь д.37,Москва,ул Красных Зорь д.37,ул,Красных Зорь ,д.37,7946645,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Красных Зорь д.41,Москва,ул Красных Зорь д.41,ул,Красных Зорь ,д.41,7946644,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Красных Зорь д.43,Москва,ул Красных Зорь д.43,ул,Красных Зорь ,д.43,7946643,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Красных Зорь д.45,Москва,ул Красных Зорь д.45,ул,Красных Зорь ,д.45,7946642,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Красных Зорь д.47,Москва,ул Красных Зорь д.47,ул,Красных Зорь ,д.47,7946641,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Красных Зорь д.49,Москва,ул Красных Зорь д.49,ул,Красных Зорь ,д.49,7946640,муниципальный округ Можайский,1968 +2281113,г Москва ул Красных Зорь д.51,Москва,ул Красных Зорь д.51,ул,Красных Зорь ,д.51,7946639,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Красных Зорь д.53,Москва,ул Красных Зорь д.53,ул,Красных Зорь ,д.53,7946638,муниципальный округ Можайский,1968 +2281113,г Москва ул Красных Зорь д.55,Москва,ул Красных Зорь д.55,ул,Красных Зорь ,д.55,7946635,муниципальный округ Можайский,1969 +2281113,г Москва ул Красных Зорь д.57,Москва,ул Красных Зорь д.57,ул,Красных Зорь ,д.57,7946634,муниципальный округ Можайский,1968 +2281113,г Москва ул Красных Зорь д.59,Москва,ул Красных Зорь д.59,ул,Красных Зорь ,д.59,7946632,муниципальный округ Можайский,1968 +2281113,г Москва ул Кубинка д.10,Москва,ул Кубинка д.10,ул,Кубинка ,д.10,7946623,муниципальный округ Можайский,1962 +2281113,г Москва ул Кубинка д.12 кор.1,Москва,ул Кубинка д.12 кор.1,ул,Кубинка ,д.12 кор.1,7946622,муниципальный округ Можайский,1963 +2281113,г Москва ул Кубинка д.12 кор.2,Москва,ул Кубинка д.12 кор.2,ул,Кубинка ,д.12 кор.2,7946621,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Кубинка д.12 кор.3,Москва,ул Кубинка д.12 кор.3,ул,Кубинка ,д.12 кор.3,7946620,муниципальный округ Можайский,1964 +2281113,г Москва ул Кубинка д.12 кор.4,Москва,ул Кубинка д.12 кор.4,ул,Кубинка ,д.12 кор.4,7946619,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ул Кубинка д.13,Москва,ул Кубинка д.13,ул,Кубинка ,д.13,7946617,муниципальный округ Можайский,1960 +2281113,г Москва ул Кубинка д.14,Москва,ул Кубинка д.14,ул,Кубинка ,д.14,7946616,муниципальный округ Можайский,1958 +2281113,г Москва ул Кубинка д.15 кор.1,Москва,ул Кубинка д.15 кор.1,ул,Кубинка ,д.15 кор.1,7946614,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Кубинка д.15 кор.2,Москва,ул Кубинка д.15 кор.2,ул,Кубинка ,д.15 кор.2,7946613,муниципальный округ Можайский,1971 +2281113,г Москва ул Кубинка д.15 кор.3,Москва,ул Кубинка д.15 кор.3,ул,Кубинка ,д.15 кор.3,7946612,муниципальный округ Можайский,1975 +2281113,г Москва ул Кубинка д.16 кор.1,Москва,ул Кубинка д.16 кор.1,ул,Кубинка ,д.16 кор.1,7946611,муниципальный округ Можайский,1937 +2281113,г Москва ул Кубинка д.16 кор.2,Москва,ул Кубинка д.16 кор.2,ул,Кубинка ,д.16 кор.2,7946610,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Кубинка д.16 кор.3,Москва,ул Кубинка д.16 кор.3,ул,Кубинка ,д.16 кор.3,7946609,муниципальный округ Можайский,1968 +2281113,г Москва ул Кубинка д.17,Москва,ул Кубинка д.17,ул,Кубинка ,д.17,7946608,муниципальный округ Можайский,1961 +2281113,г Москва ул Кубинка д.18 кор.1,Москва,ул Кубинка д.18 кор.1,ул,Кубинка ,д.18 кор.1,7946606,муниципальный округ Можайский,1947 +2281113,г Москва ул Кубинка д.18 кор.2,Москва,ул Кубинка д.18 кор.2,ул,Кубинка ,д.18 кор.2,7946605,муниципальный округ Можайский,1961 +2281113,г Москва ул Кубинка д.18 кор.3,Москва,ул Кубинка д.18 кор.3,ул,Кубинка ,д.18 кор.3,7946602,муниципальный округ Можайский,1968 +2281113,г Москва ул Кубинка д.18 кор.4,Москва,ул Кубинка д.18 кор.4,ул,Кубинка ,д.18 кор.4,7946600,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Кубинка д.18 кор.5,Москва,ул Кубинка д.18 кор.5,ул,Кубинка ,д.18 кор.5,7946597,муниципальный округ Можайский,1969 +2281113,г Москва ул Кубинка д.22 кор.1,Москва,ул Кубинка д.22 кор.1,ул,Кубинка ,д.22 кор.1,7946593,муниципальный округ Можайский,1967 +2281113,г Москва ул Кубинка д.22 кор.2,Москва,ул Кубинка д.22 кор.2,ул,Кубинка ,д.22 кор.2,7946590,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Кубинка д.3 кор.1,Москва,ул Кубинка д.3 кор.1,ул,Кубинка ,д.3 кор.1,7946631,муниципальный округ Можайский,1958 +2281113,г Москва ул Кубинка д.3 кор.2,Москва,ул Кубинка д.3 кор.2,ул,Кубинка ,д.3 кор.2,7946630,муниципальный округ Можайский,1959 +2281113,г Москва ул Кубинка д.4,Москва,ул Кубинка д.4,ул,Кубинка ,д.4,7946628,муниципальный округ Можайский,1961 +2281113,г Москва ул Кубинка д.5 кор.1,Москва,ул Кубинка д.5 кор.1,ул,Кубинка ,д.5 кор.1,7946627,муниципальный округ Можайский,1958 +2281113,г Москва ул Кубинка д.5 кор.2,Москва,ул Кубинка д.5 кор.2,ул,Кубинка ,д.5 кор.2,7946626,муниципальный округ Можайский,1968 +2281113,г Москва ул Кубинка д.6,Москва,ул Кубинка д.6,ул,Кубинка ,д.6,7946625,муниципальный округ Можайский,1958 +2281113,г Москва ул Кубинка д.8,Москва,ул Кубинка д.8,ул,Кубинка ,д.8,7946624,муниципальный округ Можайский,1961 +2281113,г Москва ул Кутузова д.1,Москва,ул Кутузова д.1,ул,Кутузова ,д.1,7946582,муниципальный округ Можайский,1974 +2281113,г Москва ул Кутузова д.11,Москва,ул Кутузова д.11,ул,Кутузова ,д.11,7946565,муниципальный округ Можайский,1973 +2281113,г Москва ул Кутузова д.11 кор.2,Москва,ул Кутузова д.11 кор.2,ул,Кутузова ,д.11 кор.2,7863851,муниципальный округ Можайский,2002 +2281113,г Москва ул Кутузова д.11 кор.3,Москва,ул Кутузова д.11 кор.3,ул,Кутузова ,д.11 кор.3,7863789,муниципальный округ Можайский,2002 +2281113,г Москва ул Кутузова д.2,Москва,ул Кутузова д.2,ул,Кутузова ,д.2,7946580,муниципальный округ Можайский,1999 +2281113,г Москва ул Кутузова д.3,Москва,ул Кутузова д.3,ул,Кутузова ,д.3,7946578,муниципальный округ Можайский,1974 +2281113,г Москва ул Кутузова д.5,Москва,ул Кутузова д.5,ул,Кутузова ,д.5,7946576,муниципальный округ Можайский,1973 +2281113,г Москва ул Кутузова д.6,Москва,ул Кутузова д.6,ул,Кутузова ,д.6,7946574,муниципальный округ Можайский,1997 +2281113,г Москва ул Кутузова д.7,Москва,ул Кутузова д.7,ул,Кутузова ,д.7,7946571,муниципальный округ Можайский,1973 +2281113,г Москва ул Кутузова д.8,Москва,ул Кутузова д.8,ул,Кутузова ,д.8,7946569,муниципальный округ Можайский,2004 +2281113,г Москва ул Кутузова д.9,Москва,ул Кутузова д.9,ул,Кутузова ,д.9,7946568,муниципальный округ Можайский,1973 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.10,Москва,ул Маршала Неделина д.10,ул,Маршала Неделина ,д.10,7946548,муниципальный округ Можайский,1964 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.12,Москва,ул Маршала Неделина д.12,ул,Маршала Неделина ,д.12,7946546,муниципальный округ Можайский,1964 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.14 кор.1,Москва,ул Маршала Неделина д.14 кор.1,ул,Маршала Неделина ,д.14 кор.1,7946541,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.14 кор.2,Москва,ул Маршала Неделина д.14 кор.2,ул,Маршала Неделина ,д.14 кор.2,7946539,муниципальный округ Можайский,1964 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.16 кор.2,Москва,ул Маршала Неделина д.16 кор.2,ул,Маршала Неделина ,д.16 кор.2,7946534,муниципальный округ Можайский,1962 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.16 кор.3,Москва,ул Маршала Неделина д.16 кор.3,ул,Маршала Неделина ,д.16 кор.3,7946531,муниципальный округ Можайский,1962 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.18,Москва,ул Маршала Неделина д.18,ул,Маршала Неделина ,д.18,7946529,муниципальный округ Можайский,1964 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.2,Москва,ул Маршала Неделина д.2,ул,Маршала Неделина ,д.2,7946558,муниципальный округ Можайский,1964 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.20,Москва,ул Маршала Неделина д.20,ул,Маршала Неделина ,д.20,7946527,муниципальный округ Можайский,1964 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.22,Москва,ул Маршала Неделина д.22,ул,Маршала Неделина ,д.22,7946526,муниципальный округ Можайский,1964 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.24,Москва,ул Маршала Неделина д.24,ул,Маршала Неделина ,д.24,7946524,муниципальный округ Можайский,1964 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.28,Москва,ул Маршала Неделина д.28,ул,Маршала Неделина ,д.28,7946523,муниципальный округ Можайский,1952 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.30 кор.1,Москва,ул Маршала Неделина д.30 кор.1,ул,Маршала Неделина ,д.30 кор.1,7946520,муниципальный округ Можайский,1953 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.30 кор.2,Москва,ул Маршала Неделина д.30 кор.2,ул,Маршала Неделина ,д.30 кор.2,7946517,муниципальный округ Можайский,1950 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.30 кор.3,Москва,ул Маршала Неделина д.30 кор.3,ул,Маршала Неделина ,д.30 кор.3,8064039,муниципальный округ Можайский,1953 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.30 кор.4,Москва,ул Маршала Неделина д.30 кор.4,ул,Маршала Неделина ,д.30 кор.4,7946515,муниципальный округ Можайский,1974 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.32 кор.1,Москва,ул Маршала Неделина д.32 кор.1,ул,Маршала Неделина ,д.32 кор.1,7946512,муниципальный округ Можайский,1968 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.32 кор.2,Москва,ул Маршала Неделина д.32 кор.2,ул,Маршала Неделина ,д.32 кор.2,7946508,муниципальный округ Можайский,1974 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.34 кор.1,Москва,ул Маршала Неделина д.34 кор.1,ул,Маршала Неделина ,д.34 кор.1,7946505,муниципальный округ Можайский,1960 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.34 кор.2,Москва,ул Маршала Неделина д.34 кор.2,ул,Маршала Неделина ,д.34 кор.2,7946504,муниципальный округ Можайский,1957 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.34 кор.3,Москва,ул Маршала Неделина д.34 кор.3,ул,Маршала Неделина ,д.34 кор.3,7946501,муниципальный округ Можайский,1957 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.4,Москва,ул Маршала Неделина д.4,ул,Маршала Неделина ,д.4,7946556,муниципальный округ Можайский,1978 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.40,Москва,ул Маршала Неделина д.40,ул,Маршала Неделина ,д.40,7946499,муниципальный округ Можайский,1956 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.6,Москва,ул Маршала Неделина д.6,ул,Маршала Неделина ,д.6,7946554,муниципальный округ Можайский,1971 +2281113,г Москва ул Маршала Неделина д.8,Москва,ул Маршала Неделина д.8,ул,Маршала Неделина ,д.8,7946549,муниципальный округ Можайский,1959 +2281113,г Москва ул Петра Алексеева д.10,Москва,ул Петра Алексеева д.10,ул,Петра Алексеева ,д.10,7946312,муниципальный округ Можайский,1928 +2281113,г Москва ул Петра Алексеева д.3,Москва,ул Петра Алексеева д.3,ул,Петра Алексеева ,д.3,7946316,муниципальный округ Можайский,1928 +2281113,г Москва ул Петра Алексеева д.5,Москва,ул Петра Алексеева д.5,ул,Петра Алексеева ,д.5,7946314,муниципальный округ Можайский,1958 +2281113,г Москва ул Ращупкина д.10,Москва,ул Ращупкина д.10,ул,Ращупкина ,д.10,7946292,муниципальный округ Можайский,1970 +2281113,г Москва ул Ращупкина д.12 кор.1,Москва,ул Ращупкина д.12 кор.1,ул,Ращупкина ,д.12 кор.1,7946288,муниципальный округ Можайский,1970 +2281113,г Москва ул Ращупкина д.14 кор.2,Москва,ул Ращупкина д.14 кор.2,ул,Ращупкина ,д.14 кор.2,7946282,муниципальный округ Можайский,1970 +2281113,г Москва ул Ращупкина д.16,Москва,ул Ращупкина д.16,ул,Ращупкина ,д.16,7946278,муниципальный округ Можайский,1970 +2281113,г Москва ул Ращупкина д.4,Москва,ул Ращупкина д.4,ул,Ращупкина ,д.4,7946309,муниципальный округ Можайский,1968 +2281113,г Москва ул Ращупкина д.6,Москва,ул Ращупкина д.6,ул,Ращупкина ,д.6,7946306,муниципальный округ Можайский,1968 +2281113,г Москва ул Ращупкина д.7,Москва,ул Ращупкина д.7,ул,Ращупкина ,д.7,7946302,муниципальный округ Можайский,1970 +2281113,г Москва ул Ращупкина д.8,Москва,ул Ращупкина д.8,ул,Ращупкина ,д.8,7946300,муниципальный округ Можайский,1968 +2281113,г Москва ул Ращупкина д.9,Москва,ул Ращупкина д.9,ул,Ращупкина ,д.9,7946297,муниципальный округ Можайский,1969 +2281113,г Москва ул Рябиновая д.6,Москва,ул Рябиновая д.6,ул,Рябиновая ,д.6,8158083,муниципальный округ Можайский,1975 +2281113,г Москва ул Рябиновая д.8 кор.1,Москва,ул Рябиновая д.8 кор.1,ул,Рябиновая ,д.8 кор.1,7946272,муниципальный округ Можайский,1975 +2281113,г Москва ул Сафоновская д.17,Москва,ул Сафоновская д.17,ул,Сафоновская ,д.17,7946266,муниципальный округ Можайский,1961 +2281113,г Москва ул Толбухина д.11 кор.1,Москва,ул Толбухина д.11 кор.1,ул,Толбухина ,д.11 кор.1,7946117,муниципальный округ Можайский,1932 +2281113,г Москва ул Толбухина д.11 кор.2,Москва,ул Толбухина д.11 кор.2,ул,Толбухина ,д.11 кор.2,8083634,муниципальный округ Можайский,н.д. +2281113,г Москва ул Толбухина д.12 кор.1,Москва,ул Толбухина д.12 кор.1,ул,Толбухина ,д.12 кор.1,7946113,муниципальный округ Можайский,1959 +2281113,г Москва ул Толбухина д.12 кор.2,Москва,ул Толбухина д.12 кор.2,ул,Толбухина ,д.12 кор.2,7946111,муниципальный округ Можайский,1959 +2281113,г Москва ул Толбухина д.13 кор.4,Москва,ул Толбухина д.13 кор.4,ул,Толбухина ,д.13 кор.4,7946109,муниципальный округ Можайский,1970 +2281113,г Москва ул Толбухина д.13 кор.5,Москва,ул Толбухина д.13 кор.5,ул,Толбухина ,д.13 кор.5,7946106,муниципальный округ Можайский,1970 +2281113,г Москва ул Толбухина д.13 кор.7,Москва,ул Толбухина д.13 кор.7,ул,Толбухина ,д.13 кор.7,7946099,муниципальный округ Можайский,1970 +2281113,г Москва ул Толбухина д.14,Москва,ул Толбухина д.14,ул,Толбухина ,д.14,7946096,муниципальный округ Можайский,1968 +2281113,г Москва ул Толбухина д.2 кор.1,Москва,ул Толбухина д.2 кор.1,ул,Толбухина ,д.2 кор.1,7946173,муниципальный округ Можайский,1959 +2281113,г Москва ул Толбухина д.2 кор.2,Москва,ул Толбухина д.2 кор.2,ул,Толбухина ,д.2 кор.2,7946171,муниципальный округ Можайский,1959 +2281113,г Москва ул Толбухина д.4 кор.1,Москва,ул Толбухина д.4 кор.1,ул,Толбухина ,д.4 кор.1,7946167,муниципальный округ Можайский,1959 +2281113,г Москва ул Толбухина д.4 кор.2,Москва,ул Толбухина д.4 кор.2,ул,Толбухина ,д.4 кор.2,7946166,муниципальный округ Можайский,1959 +2281113,г Москва ул Толбухина д.5 кор.1,Москва,ул Толбухина д.5 кор.1,ул,Толбухина ,д.5 кор.1,7946164,муниципальный округ Можайский,1955 +2281113,г Москва ул Толбухина д.5 кор.2,Москва,ул Толбухина д.5 кор.2,ул,Толбухина ,д.5 кор.2,7946160,муниципальный округ Можайский,1956 +2281113,г Москва ул Толбухина д.5 кор.3,Москва,ул Толбухина д.5 кор.3,ул,Толбухина ,д.5 кор.3,7946156,муниципальный округ Можайский,1958 +2281113,г Москва ул Толбухина д.6 кор.1,Москва,ул Толбухина д.6 кор.1,ул,Толбухина ,д.6 кор.1,7946151,муниципальный округ Можайский,1975 +2281113,г Москва ул Толбухина д.6 кор.2,Москва,ул Толбухина д.6 кор.2,ул,Толбухина ,д.6 кор.2,7946145,муниципальный округ Можайский,1977 +2281113,г Москва ул Толбухина д.7 кор.1,Москва,ул Толбухина д.7 кор.1,ул,Толбухина ,д.7 кор.1,7946140,муниципальный округ Можайский,1952 +2281113,г Москва ул Толбухина д.8 кор.1,Москва,ул Толбухина д.8 кор.1,ул,Толбухина ,д.8 кор.1,7946135,муниципальный округ Можайский,1953 +2281113,г Москва ул Толбухина д.8 кор.2,Москва,ул Толбухина д.8 кор.2,ул,Толбухина ,д.8 кор.2,7946131,муниципальный округ Можайский,1957 +2281113,г Москва ул Толбухина д.8 кор.5,Москва,ул Толбухина д.8 кор.5,ул,Толбухина ,д.8 кор.5,7946128,муниципальный округ Можайский,1958 +2281113,г Москва ул Толбухина д.9 кор.1,Москва,ул Толбухина д.9 кор.1,ул,Толбухина ,д.9 кор.1,7946125,муниципальный округ Можайский,1935 +2281113,г Москва ул Толбухина д.9 кор.2,Москва,ул Толбухина д.9 кор.2,ул,Толбухина ,д.9 кор.2,7946120,муниципальный округ Можайский,1938 +2281113,г Москва ш Можайское д.10,Москва,ш Можайское д.10,ш,Можайское ,д.10,7946490,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ш Можайское д.11,Москва,ш Можайское д.11,ш,Можайское ,д.11,7946487,муниципальный округ Можайский,1957 +2281113,г Москва ш Можайское д.12,Москва,ш Можайское д.12,ш,Можайское ,д.12,7946485,муниципальный округ Можайский,1962 +2281113,г Москва ш Можайское д.15,Москва,ш Можайское д.15,ш,Можайское ,д.15,7946482,муниципальный округ Можайский,1991 +2281113,г Москва ш Можайское д.16,Москва,ш Можайское д.16,ш,Можайское ,д.16,7946480,муниципальный округ Можайский,1971 +2281113,г Москва ш Можайское д.17,Москва,ш Можайское д.17,ш,Можайское ,д.17,7946478,муниципальный округ Можайский,1982 +2281113,г Москва ш Можайское д.18 кор.1,Москва,ш Можайское д.18 кор.1,ш,Можайское ,д.18 кор.1,7946475,муниципальный округ Можайский,1970 +2281113,г Москва ш Можайское д.19,Москва,ш Можайское д.19,ш,Можайское ,д.19,7946473,муниципальный округ Можайский,1961 +2281113,г Москва ш Можайское д.20 кор.1,Москва,ш Можайское д.20 кор.1,ш,Можайское ,д.20 кор.1,7946469,муниципальный округ Можайский,1964 +2281113,г Москва ш Можайское д.20 кор.2,Москва,ш Можайское д.20 кор.2,ш,Можайское ,д.20 кор.2,7946465,муниципальный округ Можайский,1963 +2281113,г Москва ш Можайское д.21,Москва,ш Можайское д.21,ш,Можайское ,д.21,7946463,муниципальный округ Можайский,1995 +2281113,г Москва ш Можайское д.21 кор.2,Москва,ш Можайское д.21 кор.2,ш,Можайское ,д.21 кор.2,7946460,муниципальный округ Можайский,1960 +2281113,г Москва ш Можайское д.22,Москва,ш Можайское д.22,ш,Можайское ,д.22,7946458,муниципальный округ Можайский,1964 +2281113,"г Москва ш Можайское д.22 кор.1,2",Москва,"ш Можайское д.22 кор.1,2",ш,Можайское ,"д.22 кор.1,2",8085269,муниципальный округ Можайский,2009 +2281113,г Москва ш Можайское д.24,Москва,ш Можайское д.24,ш,Можайское ,д.24,7946455,муниципальный округ Можайский,1964 +2281113,г Москва ш Можайское д.26,Москва,ш Можайское д.26,ш,Можайское ,д.26,7946453,муниципальный округ Можайский,1969 +2281113,г Москва ш Можайское д.27,Москва,ш Можайское д.27,ш,Можайское ,д.27,7946450,муниципальный округ Можайский,1964 +2281113,г Москва ш Можайское д.28,Москва,ш Можайское д.28,ш,Можайское ,д.28,7946446,муниципальный округ Можайский,1962 +2281113,г Москва ш Можайское д.29,Москва,ш Можайское д.29,ш,Можайское ,д.29,7946444,муниципальный округ Можайский,1980 +2281113,г Москва ш Можайское д.3 кор.1,Москва,ш Можайское д.3 кор.1,ш,Можайское ,д.3 кор.1,7946498,муниципальный округ Можайский,1958 +2281113,г Москва ш Можайское д.30,Москва,ш Можайское д.30,ш,Можайское ,д.30,7946442,муниципальный округ Можайский,1962 +2281113,г Москва ш Можайское д.31 кор.1,Москва,ш Можайское д.31 кор.1,ш,Можайское ,д.31 кор.1,7946439,муниципальный округ Можайский,1980 +2281113,г Москва ш Можайское д.32,Москва,ш Можайское д.32,ш,Можайское ,д.32,7946436,муниципальный округ Можайский,1979 +2281113,г Москва ш Можайское д.33,Москва,ш Можайское д.33,ш,Можайское ,д.33,7946435,муниципальный округ Можайский,1980 +2281113,г Москва ш Можайское д.34 кор.1,Москва,ш Можайское д.34 кор.1,ш,Можайское ,д.34 кор.1,7946433,муниципальный округ Можайский,1974 +2281113,г Москва ш Можайское д.34 кор.2,Москва,ш Можайское д.34 кор.2,ш,Можайское ,д.34 кор.2,7946431,муниципальный округ Можайский,1974 +2281113,г Москва ш Можайское д.34 кор.3,Москва,ш Можайское д.34 кор.3,ш,Можайское ,д.34 кор.3,7946430,муниципальный округ Можайский,1974 +2281113,г Москва ш Можайское д.36,Москва,ш Можайское д.36,ш,Можайское ,д.36,8294571,муниципальный округ Можайский,н.д. +2281113,г Москва ш Можайское д.37,Москва,ш Можайское д.37,ш,Можайское ,д.37,7946429,муниципальный округ Можайский,1983 +2281113,г Москва ш Можайское д.38 кор.2,Москва,ш Можайское д.38 кор.2,ш,Можайское ,д.38 кор.2,7946428,муниципальный округ Можайский,1964 +2281113,г Москва ш Можайское д.38 кор.3,Москва,ш Можайское д.38 кор.3,ш,Можайское ,д.38 кор.3,7946426,муниципальный округ Можайский,1964 +2281113,г Москва ш Можайское д.38 кор.4,Москва,ш Можайское д.38 кор.4,ш,Можайское ,д.38 кор.4,7946422,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ш Можайское д.4 кор.1,Москва,ш Можайское д.4 кор.1,ш,Можайское ,д.4 кор.1,7946495,муниципальный округ Можайский,1974 +2281113,г Москва ш Можайское д.40,Москва,ш Можайское д.40,ш,Можайское ,д.40,7946420,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ш Можайское д.41 кор.1,Москва,ш Можайское д.41 кор.1,ш,Можайское ,д.41 кор.1,7946418,муниципальный округ Можайский,1984 +2281113,г Москва ш Можайское д.42,Москва,ш Можайское д.42,ш,Можайское ,д.42,7946413,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ш Можайское д.44,Москва,ш Можайское д.44,ш,Можайское ,д.44,7946411,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ш Можайское д.45 кор.1,Москва,ш Можайское д.45 кор.1,ш,Можайское ,д.45 кор.1,8000458,муниципальный округ Можайский,2006 +2281113,г Москва ш Можайское д.45 кор.3,Москва,ш Можайское д.45 кор.3,ш,Можайское ,д.45 кор.3,7946408,муниципальный округ Можайский,1962 +2281113,г Москва ш Можайское д.45 кор.4,Москва,ш Можайское д.45 кор.4,ш,Можайское ,д.45 кор.4,7946406,муниципальный округ Можайский,1964 +2281113,г Москва ш Можайское д.45 строение 1,Москва,ш Можайское д.45 строение 1,ш,Можайское ,д.45 строение 1,8029343,муниципальный округ Можайский,н.д. +2281113,г Москва ш Можайское д.46,Москва,ш Можайское д.46,ш,Можайское ,д.46,7946403,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ш Можайское д.48,Москва,ш Можайское д.48,ш,Можайское ,д.48,7946400,муниципальный округ Можайский,1959 +2281113,г Москва ш Можайское д.6 кор.1,Москва,ш Можайское д.6 кор.1,ш,Можайское ,д.6 кор.1,8001972,муниципальный округ Можайский,2009 +2281113,г Москва ш Можайское д.9,Москва,ш Можайское д.9,ш,Можайское ,д.9,7946492,муниципальный округ Можайский,1945 +2281113,г Москва ш Сколковское д.10,Москва,ш Сколковское д.10,ш,Сколковское ,д.10,7946232,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ш Сколковское д.11,Москва,ш Сколковское д.11,ш,Сколковское ,д.11,7946227,муниципальный округ Можайский,1974 +2281113,г Москва ш Сколковское д.13,Москва,ш Сколковское д.13,ш,Сколковское ,д.13,8083542,муниципальный округ Можайский,н.д. +2281113,г Москва ш Сколковское д.14,Москва,ш Сколковское д.14,ш,Сколковское ,д.14,7946224,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ш Сколковское д.16,Москва,ш Сколковское д.16,ш,Сколковское ,д.16,7946221,муниципальный округ Можайский,1966 +2281113,г Москва ш Сколковское д.18,Москва,ш Сколковское д.18,ш,Сколковское ,д.18,7946215,муниципальный округ Можайский,2005 +2281113,г Москва ш Сколковское д.2,Москва,ш Сколковское д.2,ш,Сколковское ,д.2,7946260,муниципальный округ Можайский,1969 +2281113,г Москва ш Сколковское д.20,Москва,ш Сколковское д.20,ш,Сколковское ,д.20,7946208,муниципальный округ Можайский,1984 +2281113,г Москва ш Сколковское д.22 кор.1,Москва,ш Сколковское д.22 кор.1,ш,Сколковское ,д.22 кор.1,7946204,муниципальный округ Можайский,1955 +2281113,г Москва ш Сколковское д.22 кор.2,Москва,ш Сколковское д.22 кор.2,ш,Сколковское ,д.22 кор.2,7852378,муниципальный округ Можайский,1983 +2281113,г Москва ш Сколковское д.24,Москва,ш Сколковское д.24,ш,Сколковское ,д.24,7946199,муниципальный округ Можайский,1960 +2281113,г Москва ш Сколковское д.26 кор.1,Москва,ш Сколковское д.26 кор.1,ш,Сколковское ,д.26 кор.1,7946197,муниципальный округ Можайский,1960 +2281113,г Москва ш Сколковское д.26 кор.2,Москва,ш Сколковское д.26 кор.2,ш,Сколковское ,д.26 кор.2,7946194,муниципальный округ Можайский,1983 +2281113,г Москва ш Сколковское д.30,Москва,ш Сколковское д.30,ш,Сколковское ,д.30,7946191,муниципальный округ Можайский,2007 +2281113,г Москва ш Сколковское д.32 кор.1,Москва,ш Сколковское д.32 кор.1,ш,Сколковское ,д.32 кор.1,7946187,муниципальный округ Можайский,2007 +2281113,г Москва ш Сколковское д.32 кор.2,Москва,ш Сколковское д.32 кор.2,ш,Сколковское ,д.32 кор.2,7946183,муниципальный округ Можайский,2007 +2281113,г Москва ш Сколковское д.32 кор.3,Москва,ш Сколковское д.32 кор.3,ш,Сколковское ,д.32 кор.3,7946180,муниципальный округ Можайский,2007 +2281113,г Москва ш Сколковское д.36,Москва,ш Сколковское д.36,ш,Сколковское ,д.36,7946177,муниципальный округ Можайский,1989 +2281113,г Москва ш Сколковское д.4,Москва,ш Сколковское д.4,ш,Сколковское ,д.4,7946253,муниципальный округ Можайский,1969 +2281113,г Москва ш Сколковское д.7,Москва,ш Сколковское д.7,ш,Сколковское ,д.7,7946248,муниципальный округ Можайский,1960 +2281113,г Москва ш Сколковское д.8,Москва,ш Сколковское д.8,ш,Сколковское ,д.8,7946244,муниципальный округ Можайский,1965 +2281113,г Москва ш Сколковское д.9 кор.1,Москва,ш Сколковское д.9 кор.1,ш,Сколковское ,д.9 кор.1,7946238,муниципальный округ Можайский,1978 +2281114,г Москва аллея Чоботовская 2-я д.3,Москва,аллея Чоботовская 2-я д.3,аллея,Чоботовская 2-я ,д.3,7653577,муниципальный округ Ново-Переделкино,1935 +2281114,г Москва аллея Чоботовская 4-я д.32,Москва,аллея Чоботовская 4-я д.32,аллея,Чоботовская 4-я ,д.32,7653589,муниципальный округ Ново-Переделкино,1965 +2281114,г Москва аллея Чоботовская 4-я д.37,Москва,аллея Чоботовская 4-я д.37,аллея,Чоботовская 4-я ,д.37,7653603,муниципальный округ Ново-Переделкино,1965 +2281114,г Москва аллея Чоботовская 7-я д.3,Москва,аллея Чоботовская 7-я д.3,аллея,Чоботовская 7-я ,д.3,7653581,муниципальный округ Ново-Переделкино,1965 +2281114,г Москва ул Лазенки 6-я д.10,Москва,ул Лазенки 6-я д.10,ул,Лазенки 6-я ,д.10,7653674,муниципальный округ Ново-Переделкино,1985 +2281114,г Москва ул Лазенки 6-я д.28,Москва,ул Лазенки 6-я д.28,ул,Лазенки 6-я ,д.28,7653689,муниципальный округ Ново-Переделкино,1957 +2281114,г Москва ул Лазенки 6-я д.3,Москва,ул Лазенки 6-я д.3,ул,Лазенки 6-я ,д.3,7653611,муниципальный округ Ново-Переделкино,1955 +2281114,г Москва ул Лазенки 6-я д.30,Москва,ул Лазенки 6-я д.30,ул,Лазенки 6-я ,д.30,7653693,муниципальный округ Ново-Переделкино,1978 +2281114,г Москва ул Лазенки 6-я д.32,Москва,ул Лазенки 6-я д.32,ул,Лазенки 6-я ,д.32,7653885,муниципальный округ Ново-Переделкино,1970 +2281114,г Москва ул Лазенки 6-я д.34,Москва,ул Лазенки 6-я д.34,ул,Лазенки 6-я ,д.34,7653866,муниципальный округ Ново-Переделкино,1970 +2281114,г Москва ул Лазенки 6-я д.36,Москва,ул Лазенки 6-я д.36,ул,Лазенки 6-я ,д.36,7653846,муниципальный округ Ново-Переделкино,1974 +2281114,г Москва ул Лазенки 6-я д.4,Москва,ул Лазенки 6-я д.4,ул,Лазенки 6-я ,д.4,7653617,муниципальный округ Ново-Переделкино,1963 +2281114,г Москва ул Лазенки 6-я д.5,Москва,ул Лазенки 6-я д.5,ул,Лазенки 6-я ,д.5,7653627,муниципальный округ Ново-Переделкино,1957 +2281114,г Москва ул Лазенки 6-я д.6,Москва,ул Лазенки 6-я д.6,ул,Лазенки 6-я ,д.6,7653636,муниципальный округ Ново-Переделкино,1960 +2281114,г Москва ул Лазенки 6-я д.7,Москва,ул Лазенки 6-я д.7,ул,Лазенки 6-я ,д.7,7653645,муниципальный округ Ново-Переделкино,1955 +2281114,г Москва ул Лазенки 6-я д.8,Москва,ул Лазенки 6-я д.8,ул,Лазенки 6-я ,д.8,7653661,муниципальный округ Ново-Переделкино,1969 +2281114,г Москва ул Лазенки 6-я д.9,Москва,ул Лазенки 6-я д.9,ул,Лазенки 6-я ,д.9,7653666,муниципальный округ Ново-Переделкино,1956 +2281114,г Москва ул Лазенки 7-я д.10,Москва,ул Лазенки 7-я д.10,ул,Лазенки 7-я ,д.10,7653787,муниципальный округ Ново-Переделкино,1953 +2281114,г Москва ул Лазенки 7-я д.16,Москва,ул Лазенки 7-я д.16,ул,Лазенки 7-я ,д.16,7653776,муниципальный округ Ново-Переделкино,1966 +2281114,г Москва ул Лазенки 7-я д.2,Москва,ул Лазенки 7-я д.2,ул,Лазенки 7-я ,д.2,7653834,муниципальный округ Ново-Переделкино,1953 +2281114,г Москва ул Лазенки 7-я д.22,Москва,ул Лазенки 7-я д.22,ул,Лазенки 7-я ,д.22,7653764,муниципальный округ Ново-Переделкино,1964 +2281114,г Москва ул Лазенки 7-я д.24,Москва,ул Лазенки 7-я д.24,ул,Лазенки 7-я ,д.24,7653753,муниципальный округ Ново-Переделкино,1959 +2281114,г Москва ул Лазенки 7-я д.26,Москва,ул Лазенки 7-я д.26,ул,Лазенки 7-я ,д.26,7653741,муниципальный округ Ново-Переделкино,1935 +2281114,г Москва ул Лазенки 7-я д.4,Москва,ул Лазенки 7-я д.4,ул,Лазенки 7-я ,д.4,7653825,муниципальный округ Ново-Переделкино,1935 +2281114,г Москва ул Лазенки 7-я д.6,Москва,ул Лазенки 7-я д.6,ул,Лазенки 7-я ,д.6,7653813,муниципальный округ Ново-Переделкино,1953 +2281114,г Москва ул Лазенки 7-я д.8,Москва,ул Лазенки 7-я д.8,ул,Лазенки 7-я ,д.8,7653801,муниципальный округ Ново-Переделкино,1930 +2281114,г Москва ул Лукино 1-я д.9,Москва,ул Лукино 1-я д.9,ул,Лукино 1-я ,д.9,7653538,муниципальный округ Ново-Переделкино,1963 +2281114,г Москва ул Лукинская д.1,Москва,ул Лукинская д.1,ул,Лукинская ,д.1,7651996,муниципальный округ Ново-Переделкино,1990 +2281114,г Москва ул Лукинская д.10,Москва,ул Лукинская д.10,ул,Лукинская ,д.10,7571688,муниципальный округ Ново-Переделкино,2010 +2281114,г Москва ул Лукинская д.11,Москва,ул Лукинская д.11,ул,Лукинская ,д.11,7652114,муниципальный округ Ново-Переделкино,1991 +2281114,г Москва ул Лукинская д.14,Москва,ул Лукинская д.14,ул,Лукинская ,д.14,7614890,муниципальный округ Ново-Переделкино,2006 +2281114,г Москва ул Лукинская д.14 кор.1,Москва,ул Лукинская д.14 кор.1,ул,Лукинская ,д.14 кор.1,7571715,муниципальный округ Ново-Переделкино,2007 +2281114,г Москва ул Лукинская д.16,Москва,ул Лукинская д.16,ул,Лукинская ,д.16,7614900,муниципальный округ Ново-Переделкино,2006 +2281114,г Москва ул Лукинская д.16 кор.1,Москва,ул Лукинская д.16 кор.1,ул,Лукинская ,д.16 кор.1,7571729,муниципальный округ Ново-Переделкино,2007 +2281114,г Москва ул Лукинская д.18,Москва,ул Лукинская д.18,ул,Лукинская ,д.18,7614908,муниципальный округ Ново-Переделкино,2006 +2281114,г Москва ул Лукинская д.18 кор.1,Москва,ул Лукинская д.18 кор.1,ул,Лукинская ,д.18 кор.1,7571722,муниципальный округ Ново-Переделкино,2007 +2281114,г Москва ул Лукинская д.3,Москва,ул Лукинская д.3,ул,Лукинская ,д.3,7652020,муниципальный округ Ново-Переделкино,1991 +2281114,г Москва ул Лукинская д.3 кор.1,Москва,ул Лукинская д.3 кор.1,ул,Лукинская ,д.3 кор.1,7652034,муниципальный округ Ново-Переделкино,1991 +2281114,г Москва ул Лукинская д.4,Москва,ул Лукинская д.4,ул,Лукинская ,д.4,7571709,муниципальный округ Ново-Переделкино,2009 +2281114,г Москва ул Лукинская д.5,Москва,ул Лукинская д.5,ул,Лукинская ,д.5,7652055,муниципальный округ Ново-Переделкино,1991 +2281114,г Москва ул Лукинская д.6,Москва,ул Лукинская д.6,ул,Лукинская ,д.6,7571701,муниципальный округ Ново-Переделкино,2009 +2281114,г Москва ул Лукинская д.7,Москва,ул Лукинская д.7,ул,Лукинская ,д.7,7652076,муниципальный округ Ново-Переделкино,1990 +2281114,г Москва ул Лукинская д.8,Москва,ул Лукинская д.8,ул,Лукинская ,д.8,7571694,муниципальный округ Ново-Переделкино,2009 +2281114,г Москва ул Лукинская д.8 кор.1,Москва,ул Лукинская д.8 кор.1,ул,Лукинская ,д.8 кор.1,8207279,муниципальный округ Ново-Переделкино,2013 +2281114,г Москва ул Лукинская д.8 кор.3,Москва,ул Лукинская д.8 кор.3,ул,Лукинская ,д.8 кор.3,8207282,муниципальный округ Ново-Переделкино,2012 +2281114,г Москва ул Лукинская д.9,Москва,ул Лукинская д.9,ул,Лукинская ,д.9,7652077,муниципальный округ Ново-Переделкино,1990 +2281114,г Москва ул Новоорловская д.10,Москва,ул Новоорловская д.10,ул,Новоорловская ,д.10,7652160,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Новоорловская д.10 кор.1,Москва,ул Новоорловская д.10 кор.1,ул,Новоорловская ,д.10 кор.1,7652167,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Новоорловская д.12,Москва,ул Новоорловская д.12,ул,Новоорловская ,д.12,7652174,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Новоорловская д.14,Москва,ул Новоорловская д.14,ул,Новоорловская ,д.14,7652183,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Новоорловская д.16,Москва,ул Новоорловская д.16,ул,Новоорловская ,д.16,7652191,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Новоорловская д.6,Москва,ул Новоорловская д.6,ул,Новоорловская ,д.6,7652134,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Новоорловская д.8,Москва,ул Новоорловская д.8,ул,Новоорловская ,д.8,7652697,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Новоорловская д.8 кор.1,Москва,ул Новоорловская д.8 кор.1,ул,Новоорловская ,д.8 кор.1,7652147,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Новоорловская д.8 кор.2,Москва,ул Новоорловская д.8 кор.2,ул,Новоорловская ,д.8 кор.2,7652155,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Новопеределкинская д.10,Москва,ул Новопеределкинская д.10,ул,Новопеределкинская ,д.10,7653279,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Новопеределкинская д.10 кор.1,Москва,ул Новопеределкинская д.10 кор.1,ул,Новопеределкинская ,д.10 кор.1,7653294,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Новопеределкинская д.11,Москва,ул Новопеределкинская д.11,ул,Новопеределкинская ,д.11,7653309,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Новопеределкинская д.12 кор.1,Москва,ул Новопеределкинская д.12 кор.1,ул,Новопеределкинская ,д.12 кор.1,7653322,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Новопеределкинская д.13,Москва,ул Новопеределкинская д.13,ул,Новопеределкинская ,д.13,7653338,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Новопеределкинская д.14,Москва,ул Новопеределкинская д.14,ул,Новопеределкинская ,д.14,7653353,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Новопеределкинская д.14 кор.1,Москва,ул Новопеределкинская д.14 кор.1,ул,Новопеределкинская ,д.14 кор.1,7653336,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Новопеределкинская д.15,Москва,ул Новопеределкинская д.15,ул,Новопеределкинская ,д.15,7653321,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Новопеределкинская д.16,Москва,ул Новопеределкинская д.16,ул,Новопеределкинская ,д.16,7653262,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Новопеределкинская д.4,Москва,ул Новопеределкинская д.4,ул,Новопеределкинская ,д.4,7652339,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Новопеределкинская д.6,Москва,ул Новопеределкинская д.6,ул,Новопеределкинская ,д.6,7653237,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Новопеределкинская д.7,Москва,ул Новопеределкинская д.7,ул,Новопеределкинская ,д.7,7653250,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Новопеределкинская д.8,Москва,ул Новопеределкинская д.8,ул,Новопеределкинская ,д.8,7653258,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Новопеределкинская д.9,Москва,ул Новопеределкинская д.9,ул,Новопеределкинская ,д.9,7653270,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Приречная д.5,Москва,ул Приречная д.5,ул,Приречная ,д.5,7653213,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Скульптора Мухиной д.1,Москва,ул Скульптора Мухиной д.1,ул,Скульптора Мухиной ,д.1,7652527,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ул Скульптора Мухиной д.10,Москва,ул Скульптора Мухиной д.10,ул,Скульптора Мухиной ,д.10,7652110,муниципальный округ Ново-Переделкино,1990 +2281114,г Москва ул Скульптора Мухиной д.10 кор.2,Москва,ул Скульптора Мухиной д.10 кор.2,ул,Скульптора Мухиной ,д.10 кор.2,7652106,муниципальный округ Ново-Переделкино,1991 +2281114,г Москва ул Скульптора Мухиной д.10 кор.3,Москва,ул Скульптора Мухиной д.10 кор.3,ул,Скульптора Мухиной ,д.10 кор.3,7652092,муниципальный округ Ново-Переделкино,1991 +2281114,г Москва ул Скульптора Мухиной д.12,Москва,ул Скульптора Мухиной д.12,ул,Скульптора Мухиной ,д.12,7652069,муниципальный округ Ново-Переделкино,1991 +2281114,г Москва ул Скульптора Мухиной д.12 кор.1,Москва,ул Скульптора Мухиной д.12 кор.1,ул,Скульптора Мухиной ,д.12 кор.1,7652054,муниципальный округ Ново-Переделкино,1990 +2281114,г Москва ул Скульптора Мухиной д.12 кор.2,Москва,ул Скульптора Мухиной д.12 кор.2,ул,Скульптора Мухиной ,д.12 кор.2,7652026,муниципальный округ Ново-Переделкино,1991 +2281114,г Москва ул Скульптора Мухиной д.3,Москва,ул Скульптора Мухиной д.3,ул,Скульптора Мухиной ,д.3,7652514,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ул Скульптора Мухиной д.3 кор.1,Москва,ул Скульптора Мухиной д.3 кор.1,ул,Скульптора Мухиной ,д.3 кор.1,7652419,муниципальный округ Ново-Переделкино,1990 +2281114,г Москва ул Скульптора Мухиной д.5,Москва,ул Скульптора Мухиной д.5,ул,Скульптора Мухиной ,д.5,7652405,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ул Скульптора Мухиной д.5 кор.1,Москва,ул Скульптора Мухиной д.5 кор.1,ул,Скульптора Мухиной ,д.5 кор.1,7652399,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ул Скульптора Мухиной д.6 кор.1,Москва,ул Скульптора Мухиной д.6 кор.1,ул,Скульптора Мухиной ,д.6 кор.1,7652387,муниципальный округ Ново-Переделкино,1992 +2281114,г Москва ул Скульптора Мухиной д.7,Москва,ул Скульптора Мухиной д.7,ул,Скульптора Мухиной ,д.7,7652250,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ул Скульптора Мухиной д.7 кор.1,Москва,ул Скульптора Мухиной д.7 кор.1,ул,Скульптора Мухиной ,д.7 кор.1,7652244,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ул Скульптора Мухиной д.7 кор.2,Москва,ул Скульптора Мухиной д.7 кор.2,ул,Скульптора Мухиной ,д.7 кор.2,7652222,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ул Скульптора Мухиной д.7 кор.3,Москва,ул Скульптора Мухиной д.7 кор.3,ул,Скульптора Мухиной ,д.7 кор.3,7652296,муниципальный округ Ново-Переделкино,1991 +2281114,г Москва ул Скульптора Мухиной д.8,Москва,ул Скульптора Мухиной д.8,ул,Скульптора Мухиной ,д.8,7652129,муниципальный округ Ново-Переделкино,1991 +2281114,г Москва ул Скульптора Мухиной д.8 кор.2,Москва,ул Скульптора Мухиной д.8 кор.2,ул,Скульптора Мухиной ,д.8 кор.2,7652121,муниципальный округ Ново-Переделкино,1991 +2281114,г Москва ул Чоботовская д.1,Москва,ул Чоботовская д.1,ул,Чоботовская ,д.1,7653484,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ул Чоботовская д.11,Москва,ул Чоботовская д.11,ул,Чоботовская ,д.11,7653535,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ул Чоботовская д.13,Москва,ул Чоботовская д.13,ул,Чоботовская ,д.13,7653542,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ул Чоботовская д.15,Москва,ул Чоботовская д.15,ул,Чоботовская ,д.15,7653556,муниципальный округ Ново-Переделкино,1992 +2281114,г Москва ул Чоботовская д.17,Москва,ул Чоботовская д.17,ул,Чоботовская ,д.17,7653567,муниципальный округ Ново-Переделкино,1992 +2281114,г Москва ул Чоботовская д.3,Москва,ул Чоботовская д.3,ул,Чоботовская ,д.3,7653499,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ул Шолохова д.10,Москва,ул Шолохова д.10,ул,Шолохова ,д.10,7650731,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Шолохова д.11,Москва,ул Шолохова д.11,ул,Шолохова ,д.11,7650718,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ул Шолохова д.13,Москва,ул Шолохова д.13,ул,Шолохова ,д.13,7650708,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ул Шолохова д.14,Москва,ул Шолохова д.14,ул,Шолохова ,д.14,7650692,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ул Шолохова д.15,Москва,ул Шолохова д.15,ул,Шолохова ,д.15,7650679,муниципальный округ Ново-Переделкино,1991 +2281114,г Москва ул Шолохова д.17,Москва,ул Шолохова д.17,ул,Шолохова ,д.17,7650665,муниципальный округ Ново-Переделкино,1991 +2281114,г Москва ул Шолохова д.2,Москва,ул Шолохова д.2,ул,Шолохова ,д.2,7650981,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Шолохова д.24,Москва,ул Шолохова д.24,ул,Шолохова ,д.24,7650652,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ул Шолохова д.26,Москва,ул Шолохова д.26,ул,Шолохова ,д.26,7650639,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ул Шолохова д.28,Москва,ул Шолохова д.28,ул,Шолохова ,д.28,7650362,муниципальный округ Ново-Переделкино,1991 +2281114,г Москва ул Шолохова д.28 кор.1,Москва,ул Шолохова д.28 кор.1,ул,Шолохова ,д.28 кор.1,7650313,муниципальный округ Ново-Переделкино,1992 +2281114,г Москва ул Шолохова д.30,Москва,ул Шолохова д.30,ул,Шолохова ,д.30,7650175,муниципальный округ Ново-Переделкино,2005 +2281114,г Москва ул Шолохова д.4 кор.1,Москва,ул Шолохова д.4 кор.1,ул,Шолохова ,д.4 кор.1,7650969,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ул Шолохова д.6,Москва,ул Шолохова д.6,ул,Шолохова ,д.6,7650952,муниципальный округ Ново-Переделкино,14 +2281114,г Москва ул Шолохова д.7,Москва,ул Шолохова д.7,ул,Шолохова ,д.7,7650934,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ул Шолохова д.8 кор.1,Москва,ул Шолохова д.8 кор.1,ул,Шолохова ,д.8 кор.1,7650914,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ш Боровское д.19,Москва,ш Боровское д.19,ш,Боровское ,д.19,7646687,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ш Боровское д.21,Москва,ш Боровское д.21,ш,Боровское ,д.21,7650163,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ш Боровское д.23,Москва,ш Боровское д.23,ш,Боровское ,д.23,7650327,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ш Боровское д.25,Москва,ш Боровское д.25,ш,Боровское ,д.25,7650376,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ш Боровское д.29,Москва,ш Боровское д.29,ш,Боровское ,д.29,7650419,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ш Боровское д.29 кор.1,Москва,ш Боровское д.29 кор.1,ш,Боровское ,д.29 кор.1,7650444,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ш Боровское д.30,Москва,ш Боровское д.30,ш,Боровское ,д.30,7650484,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ш Боровское д.32,Москва,ш Боровское д.32,ш,Боровское ,д.32,7650520,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ш Боровское д.33,Москва,ш Боровское д.33,ш,Боровское ,д.33,7650559,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ш Боровское д.33 кор.1,Москва,ш Боровское д.33 кор.1,ш,Боровское ,д.33 кор.1,7650595,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ш Боровское д.34,Москва,ш Боровское д.34,ш,Боровское ,д.34,7650661,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ш Боровское д.36,Москва,ш Боровское д.36,ш,Боровское ,д.36,7650627,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ш Боровское д.37,Москва,ш Боровское д.37,ш,Боровское ,д.37,7650698,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ш Боровское д.37 кор.3,Москва,ш Боровское д.37 кор.3,ш,Боровское ,д.37 кор.3,7650849,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ш Боровское д.39,Москва,ш Боровское д.39,ш,Боровское ,д.39,7650884,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ш Боровское д.40,Москва,ш Боровское д.40,ш,Боровское ,д.40,7650926,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ш Боровское д.41,Москва,ш Боровское д.41,ш,Боровское ,д.41,7650965,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ш Боровское д.43 кор.1,Москва,ш Боровское д.43 кор.1,ш,Боровское ,д.43 кор.1,7650999,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ш Боровское д.44,Москва,ш Боровское д.44,ш,Боровское ,д.44,7651034,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ш Боровское д.44 кор.1,Москва,ш Боровское д.44 кор.1,ш,Боровское ,д.44 кор.1,7651055,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ш Боровское д.45,Москва,ш Боровское д.45,ш,Боровское ,д.45,7651081,муниципальный округ Ново-Переделкино,1988 +2281114,г Москва ш Боровское д.46,Москва,ш Боровское д.46,ш,Боровское ,д.46,7651119,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ш Боровское д.48,Москва,ш Боровское д.48,ш,Боровское ,д.48,7651902,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ш Боровское д.54,Москва,ш Боровское д.54,ш,Боровское ,д.54,7651915,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ш Боровское д.56,Москва,ш Боровское д.56,ш,Боровское ,д.56,7651931,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ш Боровское д.58,Москва,ш Боровское д.58,ш,Боровское ,д.58,7651941,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281114,г Москва ш Боровское д.58 кор.1,Москва,ш Боровское д.58 кор.1,ш,Боровское ,д.58 кор.1,7651962,муниципальный округ Ново-Переделкино,1989 +2281115,г Москва пер Очаковский 1-й д.10,Москва,пер Очаковский 1-й д.10,пер,Очаковский 1-й ,д.10,7717299,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1956 +2281115,г Москва пер Очаковский 1-й д.3,Москва,пер Очаковский 1-й д.3,пер,Очаковский 1-й ,д.3,7794435,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2001 +2281115,г Москва пер Очаковский 1-й д.4,Москва,пер Очаковский 1-й д.4,пер,Очаковский 1-й ,д.4,7717303,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1961 +2281115,г Москва пер Очаковский 2-й д.7,Москва,пер Очаковский 2-й д.7,пер,Очаковский 2-й ,д.7,7717305,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1957 +2281115,г Москва пер Очаковский 4-й д.3,Москва,пер Очаковский 4-й д.3,пер,Очаковский 4-й ,д.3,7717307,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1958 +2281115,г Москва пер Очаковский 4-й д.4,Москва,пер Очаковский 4-й д.4,пер,Очаковский 4-й ,д.4,7717309,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1995 +2281115,г Москва пр-кт Мичуринский д.80,Москва,пр-кт Мичуринский д.80,пр-кт,Мичуринский ,д.80,8117223,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2004 +2281115,г Москва проезд Проектируемый 1980-й д.3,Москва,проезд Проектируемый 1980-й д.3,проезд,Проектируемый 1980-й ,д.3,7717369,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1966 +2281115,г Москва проезд Проектируемый 1980-й д.5,Москва,проезд Проектируемый 1980-й д.5,проезд,Проектируемый 1980-й ,д.5,7717371,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1965 +2281115,г Москва проезд Проектируемый 1980-й д.7 кор.1,Москва,проезд Проектируемый 1980-й д.7 кор.1,проезд,Проектируемый 1980-й ,д.7 кор.1,7717372,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1965 +2281115,г Москва проезд Проектируемый 1980-й д.7 кор.2,Москва,проезд Проектируемый 1980-й д.7 кор.2,проезд,Проектируемый 1980-й ,д.7 кор.2,7717373,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1965 +2281115,г Москва проезд Проектируемый 1980-й д.7 кор.3,Москва,проезд Проектируемый 1980-й д.7 кор.3,проезд,Проектируемый 1980-й ,д.7 кор.3,7717375,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1965 +2281115,г Москва проезд Проектируемый 1980-й д.7 кор.4,Москва,проезд Проектируемый 1980-й д.7 кор.4,проезд,Проектируемый 1980-й ,д.7 кор.4,7717376,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1964 +2281115,г Москва ул Веерная д.1 кор.1,Москва,ул Веерная д.1 кор.1,ул,Веерная ,д.1 кор.1,7716507,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1995 +2281115,г Москва ул Веерная д.1 кор.2,Москва,ул Веерная д.1 кор.2,ул,Веерная ,д.1 кор.2,7716523,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1995 +2281115,г Москва ул Веерная д.1 кор.4,Москва,ул Веерная д.1 кор.4,ул,Веерная ,д.1 кор.4,7716549,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1995 +2281115,г Москва ул Веерная д.1 кор.5,Москва,ул Веерная д.1 кор.5,ул,Веерная ,д.1 кор.5,7716572,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1995 +2281115,г Москва ул Веерная д.1 кор.7,Москва,ул Веерная д.1 кор.7,ул,Веерная ,д.1 кор.7,7716589,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2005 +2281115,г Москва ул Веерная д.10,Москва,ул Веерная д.10,ул,Веерная ,д.10,7716599,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1966 +2281115,г Москва ул Веерная д.12 кор.2,Москва,ул Веерная д.12 кор.2,ул,Веерная ,д.12 кор.2,7716630,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1966 +2281115,г Москва ул Веерная д.12А,Москва,ул Веерная д.12А,ул,Веерная ,д.12А,7716637,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1970 +2281115,г Москва ул Веерная д.14 кор.2,Москва,ул Веерная д.14 кор.2,ул,Веерная ,д.14 кор.2,7716649,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1966 +2281115,г Москва ул Веерная д.14А,Москва,ул Веерная д.14А,ул,Веерная ,д.14А,7716692,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1969 +2281115,г Москва ул Веерная д.16 кор.2,Москва,ул Веерная д.16 кор.2,ул,Веерная ,д.16 кор.2,7716700,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1966 +2281115,г Москва ул Веерная д.16А,Москва,ул Веерная д.16А,ул,Веерная ,д.16А,7716710,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1970 +2281115,г Москва ул Веерная д.18А,Москва,ул Веерная д.18А,ул,Веерная ,д.18А,7716726,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1970 +2281115,г Москва ул Веерная д.2,Москва,ул Веерная д.2,ул,Веерная ,д.2,7994569,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2004 +2281115,г Москва ул Веерная д.20,Москва,ул Веерная д.20,ул,Веерная ,д.20,7716738,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1998 +2281115,г Москва ул Веерная д.22 кор.1,Москва,ул Веерная д.22 кор.1,ул,Веерная ,д.22 кор.1,8037560,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2003 +2281115,г Москва ул Веерная д.22 кор.2,Москва,ул Веерная д.22 кор.2,ул,Веерная ,д.22 кор.2,8037574,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2003 +2281115,г Москва ул Веерная д.26 кор.1,Москва,ул Веерная д.26 кор.1,ул,Веерная ,д.26 кор.1,7716744,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1975 +2281115,г Москва ул Веерная д.26 кор.2,Москва,ул Веерная д.26 кор.2,ул,Веерная ,д.26 кор.2,7716754,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1966 +2281115,г Москва ул Веерная д.28 кор.1,Москва,ул Веерная д.28 кор.1,ул,Веерная ,д.28 кор.1,7716766,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1975 +2281115,г Москва ул Веерная д.28 кор.2,Москва,ул Веерная д.28 кор.2,ул,Веерная ,д.28 кор.2,7819490,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1967 +2281115,г Москва ул Веерная д.3 кор.1,Москва,ул Веерная д.3 кор.1,ул,Веерная ,д.3 кор.1,7716771,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1967 +2281115,г Москва ул Веерная д.3 кор.2,Москва,ул Веерная д.3 кор.2,ул,Веерная ,д.3 кор.2,7716783,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1967 +2281115,г Москва ул Веерная д.3 кор.3,Москва,ул Веерная д.3 кор.3,ул,Веерная ,д.3 кор.3,7716790,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1968 +2281115,г Москва ул Веерная д.3 кор.4,Москва,ул Веерная д.3 кор.4,ул,Веерная ,д.3 кор.4,7716799,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1968 +2281115,г Москва ул Веерная д.3 кор.5,Москва,ул Веерная д.3 кор.5,ул,Веерная ,д.3 кор.5,7716829,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1968 +2281115,г Москва ул Веерная д.3 кор.6,Москва,ул Веерная д.3 кор.6,ул,Веерная ,д.3 кор.6,7716809,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1968 +2281115,г Москва ул Веерная д.30,Москва,ул Веерная д.30,ул,Веерная ,д.30,7716851,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1981 +2281115,г Москва ул Веерная д.30 кор.2,Москва,ул Веерная д.30 кор.2,ул,Веерная ,д.30 кор.2,7716859,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1997 +2281115,г Москва ул Веерная д.30 кор.4,Москва,ул Веерная д.30 кор.4,ул,Веерная ,д.30 кор.4,7716880,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1997 +2281115,г Москва ул Веерная д.30 кор.6,Москва,ул Веерная д.30 кор.6,ул,Веерная ,д.30 кор.6,8037591,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2003 +2281115,г Москва ул Веерная д.32 кор.1,Москва,ул Веерная д.32 кор.1,ул,Веерная ,д.32 кор.1,7716925,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1994 +2281115,г Москва ул Веерная д.32 кор.2,Москва,ул Веерная д.32 кор.2,ул,Веерная ,д.32 кор.2,7716930,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1967 +2281115,г Москва ул Веерная д.32 кор.3,Москва,ул Веерная д.32 кор.3,ул,Веерная ,д.32 кор.3,7716934,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1967 +2281115,г Москва ул Веерная д.34 кор.2,Москва,ул Веерная д.34 кор.2,ул,Веерная ,д.34 кор.2,7716941,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1966 +2281115,г Москва ул Веерная д.36 кор.2,Москва,ул Веерная д.36 кор.2,ул,Веерная ,д.36 кор.2,7716946,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1966 +2281115,г Москва ул Веерная д.4 кор.1,Москва,ул Веерная д.4 кор.1,ул,Веерная ,д.4 кор.1,7716950,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2003 +2281115,г Москва ул Веерная д.4 кор.2,Москва,ул Веерная д.4 кор.2,ул,Веерная ,д.4 кор.2,7994854,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2007 +2281115,г Москва ул Веерная д.40 кор.1,Москва,ул Веерная д.40 кор.1,ул,Веерная ,д.40 кор.1,7716956,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ул Веерная д.40 кор.2,Москва,ул Веерная д.40 кор.2,ул,Веерная ,д.40 кор.2,7716964,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1970 +2281115,г Москва ул Веерная д.40 кор.3,Москва,ул Веерная д.40 кор.3,ул,Веерная ,д.40 кор.3,7716967,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ул Веерная д.40 кор.4,Москва,ул Веерная д.40 кор.4,ул,Веерная ,д.40 кор.4,7716970,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ул Веерная д.40 кор.5,Москва,ул Веерная д.40 кор.5,ул,Веерная ,д.40 кор.5,7716975,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1973 +2281115,г Москва ул Веерная д.42 кор.1,Москва,ул Веерная д.42 кор.1,ул,Веерная ,д.42 кор.1,7717000,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1974 +2281115,г Москва ул Веерная д.42 кор.2,Москва,ул Веерная д.42 кор.2,ул,Веерная ,д.42 кор.2,7717006,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1974 +2281115,г Москва ул Веерная д.44 кор.1,Москва,ул Веерная д.44 кор.1,ул,Веерная ,д.44 кор.1,7717007,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1973 +2281115,г Москва ул Веерная д.46,Москва,ул Веерная д.46,ул,Веерная ,д.46,7717010,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1974 +2281115,г Москва ул Веерная д.46 кор.1,Москва,ул Веерная д.46 кор.1,ул,Веерная ,д.46 кор.1,7717011,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2006 +2281115,г Москва ул Веерная д.5 кор.1,Москва,ул Веерная д.5 кор.1,ул,Веерная ,д.5 кор.1,8333402,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ул Веерная д.7 кор.1,Москва,ул Веерная д.7 кор.1,ул,Веерная ,д.7 кор.1,7717013,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1972 +2281115,г Москва ул Веерная д.7 кор.2,Москва,ул Веерная д.7 кор.2,ул,Веерная ,д.7 кор.2,7717015,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ул Веерная д.8,Москва,ул Веерная д.8,ул,Веерная ,д.8,7717017,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1967 +2281115,г Москва ул Колесовой Елены д.2,Москва,ул Колесовой Елены д.2,ул,Колесовой Елены ,д.2,7717019,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1969 +2281115,г Москва ул Колесовой Елены д.3,Москва,ул Колесовой Елены д.3,ул,Колесовой Елены ,д.3,7717021,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1960 +2281115,г Москва ул Колесовой Елены д.4,Москва,ул Колесовой Елены д.4,ул,Колесовой Елены ,д.4,7717023,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1968 +2281115,г Москва ул Колесовой Елены д.4 кор.1,Москва,ул Колесовой Елены д.4 кор.1,ул,Колесовой Елены ,д.4 кор.1,7717027,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1976 +2281115,г Москва ул Колесовой Елены д.5,Москва,ул Колесовой Елены д.5,ул,Колесовой Елены ,д.5,7717033,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1960 +2281115,г Москва ул Марии Поливановой д.11,Москва,ул Марии Поливановой д.11,ул,Марии Поливановой ,д.11,7717037,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1962 +2281115,г Москва ул Марии Поливановой д.11А,Москва,ул Марии Поливановой д.11А,ул,Марии Поливановой ,д.11А,7717040,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1969 +2281115,г Москва ул Марии Поливановой д.13,Москва,ул Марии Поливановой д.13,ул,Марии Поливановой ,д.13,7717042,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1962 +2281115,г Москва ул Марии Поливановой д.2/19,Москва,ул Марии Поливановой д.2/19,ул,Марии Поливановой ,д.2/19,7717043,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1963 +2281115,г Москва ул Марии Поливановой д.4,Москва,ул Марии Поливановой д.4,ул,Марии Поливановой ,д.4,7717048,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1961 +2281115,г Москва ул Марии Поливановой д.6,Москва,ул Марии Поливановой д.6,ул,Марии Поливановой ,д.6,7717050,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1974 +2281115,г Москва ул Марии Поливановой д.9А,Москва,ул Марии Поливановой д.9А,ул,Марии Поливановой ,д.9А,7717052,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1967 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.1,Москва,ул Матвеевская д.1,ул,Матвеевская ,д.1,7717053,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1968 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.1 кор.1,Москва,ул Матвеевская д.1 кор.1,ул,Матвеевская ,д.1 кор.1,7717055,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1975 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.10 кор.2,Москва,ул Матвеевская д.10 кор.2,ул,Матвеевская ,д.10 кор.2,7717057,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1967 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.10 кор.3,Москва,ул Матвеевская д.10 кор.3,ул,Матвеевская ,д.10 кор.3,7717059,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1967 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.10 кор.4,Москва,ул Матвеевская д.10 кор.4,ул,Матвеевская ,д.10 кор.4,7717062,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1968 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.10 кор.5,Москва,ул Матвеевская д.10 кор.5,ул,Матвеевская ,д.10 кор.5,7717080,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1968 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.16,Москва,ул Матвеевская д.16,ул,Матвеевская ,д.16,7717082,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1973 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.16 кор.1,Москва,ул Матвеевская д.16 кор.1,ул,Матвеевская ,д.16 кор.1,7717086,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2005 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.18 кор.1,Москва,ул Матвеевская д.18 кор.1,ул,Матвеевская ,д.18 кор.1,7717088,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1972 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.18 кор.2,Москва,ул Матвеевская д.18 кор.2,ул,Матвеевская ,д.18 кор.2,7717092,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1972 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.20 кор.1,Москва,ул Матвеевская д.20 кор.1,ул,Матвеевская ,д.20 кор.1,7717094,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1968 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.24,Москва,ул Матвеевская д.24,ул,Матвеевская ,д.24,7717096,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1967 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.26,Москва,ул Матвеевская д.26,ул,Матвеевская ,д.26,7717098,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1967 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.28,Москва,ул Матвеевская д.28,ул,Матвеевская ,д.28,7717099,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1968 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.28 кор.1,Москва,ул Матвеевская д.28 кор.1,ул,Матвеевская ,д.28 кор.1,7717101,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1972 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.3,Москва,ул Матвеевская д.3,ул,Матвеевская ,д.3,7717104,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1969 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.3 кор.1,Москва,ул Матвеевская д.3 кор.1,ул,Матвеевская ,д.3 кор.1,7717107,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1993 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.30,Москва,ул Матвеевская д.30,ул,Матвеевская ,д.30,7717110,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1968 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.32 кор.2,Москва,ул Матвеевская д.32 кор.2,ул,Матвеевская ,д.32 кор.2,7717111,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1967 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.34 кор.3,Москва,ул Матвеевская д.34 кор.3,ул,Матвеевская ,д.34 кор.3,7717113,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1974 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.36,Москва,ул Матвеевская д.36,ул,Матвеевская ,д.36,8398273,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2004 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.36 кор.1,Москва,ул Матвеевская д.36 кор.1,ул,Матвеевская ,д.36 кор.1,7717114,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1975 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.36 кор.2,Москва,ул Матвеевская д.36 кор.2,ул,Матвеевская ,д.36 кор.2,7717116,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.38,Москва,ул Матвеевская д.38,ул,Матвеевская ,д.38,7717117,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.4 кор.1,Москва,ул Матвеевская д.4 кор.1,ул,Матвеевская ,д.4 кор.1,7717119,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1972 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.4 кор.2,Москва,ул Матвеевская д.4 кор.2,ул,Матвеевская ,д.4 кор.2,7717120,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.42 кор.1,Москва,ул Матвеевская д.42 кор.1,ул,Матвеевская ,д.42 кор.1,7717121,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1970 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.42 кор.2,Москва,ул Матвеевская д.42 кор.2,ул,Матвеевская ,д.42 кор.2,7717122,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1969 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.42 кор.3,Москва,ул Матвеевская д.42 кор.3,ул,Матвеевская ,д.42 кор.3,7717124,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1970 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.42 кор.4,Москва,ул Матвеевская д.42 кор.4,ул,Матвеевская ,д.42 кор.4,7717126,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1970 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.42 кор.5,Москва,ул Матвеевская д.42 кор.5,ул,Матвеевская ,д.42 кор.5,7717127,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1974 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.5,Москва,ул Матвеевская д.5,ул,Матвеевская ,д.5,7717130,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1969 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.6,Москва,ул Матвеевская д.6,ул,Матвеевская ,д.6,7717133,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ул Матвеевская д.7,Москва,ул Матвеевская д.7,ул,Матвеевская ,д.7,7717135,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1982 +2281115,г Москва ул Наташи Ковшовой д.1,Москва,ул Наташи Ковшовой д.1,ул,Наташи Ковшовой ,д.1,7717137,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1962 +2281115,г Москва ул Наташи Ковшовой д.11,Москва,ул Наташи Ковшовой д.11,ул,Наташи Ковшовой ,д.11,7923038,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2005 +2281115,г Москва ул Наташи Ковшовой д.15,Москва,ул Наташи Ковшовой д.15,ул,Наташи Ковшовой ,д.15,7717139,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2001 +2281115,г Москва ул Наташи Ковшовой д.17,Москва,ул Наташи Ковшовой д.17,ул,Наташи Ковшовой ,д.17,7717141,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2002 +2281115,г Москва ул Наташи Ковшовой д.21,Москва,ул Наташи Ковшовой д.21,ул,Наташи Ковшовой ,д.21,7720332,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2006 +2281115,г Москва ул Наташи Ковшовой д.23,Москва,ул Наташи Ковшовой д.23,ул,Наташи Ковшовой ,д.23,7556244,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2007 +2281115,г Москва ул Наташи Ковшовой д.25,Москва,ул Наташи Ковшовой д.25,ул,Наташи Ковшовой ,д.25,7556248,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2008 +2281115,г Москва ул Наташи Ковшовой д.27,Москва,ул Наташи Ковшовой д.27,ул,Наташи Ковшовой ,д.27,7720333,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2006 +2281115,г Москва ул Наташи Ковшовой д.29,Москва,ул Наташи Ковшовой д.29,ул,Наташи Ковшовой ,д.29,7720334,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2006 +2281115,г Москва ул Наташи Ковшовой д.3,Москва,ул Наташи Ковшовой д.3,ул,Наташи Ковшовой ,д.3,7717142,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1963 +2281115,г Москва ул Наташи Ковшовой д.5/2,Москва,ул Наташи Ковшовой д.5/2,ул,Наташи Ковшовой ,д.5/2,7717147,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1957 +2281115,г Москва ул Наташи Ковшовой д.7/1,Москва,ул Наташи Ковшовой д.7/1,ул,Наташи Ковшовой ,д.7/1,7717150,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1957 +2281115,г Москва ул Нежинская д.10,Москва,ул Нежинская д.10,ул,Нежинская ,д.10,7717167,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,н.д. +2281115,г Москва ул Нежинская д.13,Москва,ул Нежинская д.13,ул,Нежинская ,д.13,7717152,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1972 +2281115,г Москва ул Нежинская д.13 кор.1,Москва,ул Нежинская д.13 кор.1,ул,Нежинская ,д.13 кор.1,7717153,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1981 +2281115,г Москва ул Нежинская д.14 кор.1,Москва,ул Нежинская д.14 кор.1,ул,Нежинская ,д.14 кор.1,8315218,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1995 +2281115,г Москва ул Нежинская д.14 кор.2,Москва,ул Нежинская д.14 кор.2,ул,Нежинская ,д.14 кор.2,8413958,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,н.д. +2281115,г Москва ул Нежинская д.14 кор.5,Москва,ул Нежинская д.14 кор.5,ул,Нежинская ,д.14 кор.5,8315229,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1995 +2281115,г Москва ул Нежинская д.14 кор.6,Москва,ул Нежинская д.14 кор.6,ул,Нежинская ,д.14 кор.6,8315234,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1995 +2281115,г Москва ул Нежинская д.15 кор.1,Москва,ул Нежинская д.15 кор.1,ул,Нежинская ,д.15 кор.1,7717155,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1969 +2281115,г Москва ул Нежинская д.15 кор.2,Москва,ул Нежинская д.15 кор.2,ул,Нежинская ,д.15 кор.2,7717156,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1969 +2281115,г Москва ул Нежинская д.15 кор.3,Москва,ул Нежинская д.15 кор.3,ул,Нежинская ,д.15 кор.3,7717158,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1970 +2281115,г Москва ул Нежинская д.15 кор.4,Москва,ул Нежинская д.15 кор.4,ул,Нежинская ,д.15 кор.4,7717159,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1974 +2281115,г Москва ул Нежинская д.19 кор.1,Москва,ул Нежинская д.19 кор.1,ул,Нежинская ,д.19 кор.1,7717160,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ул Нежинская д.19 кор.2,Москва,ул Нежинская д.19 кор.2,ул,Нежинская ,д.19 кор.2,7717162,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1970 +2281115,г Москва ул Нежинская д.21,Москва,ул Нежинская д.21,ул,Нежинская ,д.21,7717163,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ул Нежинская д.23 кор.1,Москва,ул Нежинская д.23 кор.1,ул,Нежинская ,д.23 кор.1,7717164,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1974 +2281115,г Москва ул Нежинская д.25,Москва,ул Нежинская д.25,ул,Нежинская ,д.25,7717165,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1974 +2281115,г Москва ул Нежинская д.8 кор.1,Москва,ул Нежинская д.8 кор.1,ул,Нежинская ,д.8 кор.1,7806958,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2005 +2281115,г Москва ул Нежинская д.8 кор.2,Москва,ул Нежинская д.8 кор.2,ул,Нежинская ,д.8 кор.2,7806969,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2006 +2281115,г Москва ул Нежинская д.8 кор.3,Москва,ул Нежинская д.8 кор.3,ул,Нежинская ,д.8 кор.3,7806980,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2005 +2281115,г Москва ул Нежинская д.8 кор.4,Москва,ул Нежинская д.8 кор.4,ул,Нежинская ,д.8 кор.4,7806989,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2005 +2281115,г Москва ул Нежинская д.8 кор.Корпус 1;2;3;4,Москва,ул Нежинская д.8 кор.Корпус 1;2;3;4,ул,Нежинская ,д.8 кор.Корпус 1;2;3;4,7802847,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,н.д. +2281115,г Москва ул Нежинская д.9,Москва,ул Нежинская д.9,ул,Нежинская ,д.9,7995425,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2002 +2281115,г Москва ул Нежинская д.9 кор.1,Москва,ул Нежинская д.9 кор.1,ул,Нежинская ,д.9 кор.1,7996311,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2002 +2281115,г Москва ул Озерная д.10,Москва,ул Озерная д.10,ул,Озерная ,д.10,7717169,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1955 +2281115,г Москва ул Озерная д.11,Москва,ул Озерная д.11,ул,Озерная ,д.11,7717170,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1982 +2281115,г Москва ул Озерная д.12,Москва,ул Озерная д.12,ул,Озерная ,д.12,7717173,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1955 +2281115,г Москва ул Озерная д.13,Москва,ул Озерная д.13,ул,Озерная ,д.13,7717175,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1982 +2281115,г Москва ул Озерная д.14,Москва,ул Озерная д.14,ул,Озерная ,д.14,7717178,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1955 +2281115,г Москва ул Озерная д.15,Москва,ул Озерная д.15,ул,Озерная ,д.15,7717179,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1977 +2281115,г Москва ул Озерная д.17,Москва,ул Озерная д.17,ул,Озерная ,д.17,7717181,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1976 +2281115,г Москва ул Озерная д.19 кор.1,Москва,ул Озерная д.19 кор.1,ул,Озерная ,д.19 кор.1,7717182,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1973 +2281115,г Москва ул Озерная д.19 кор.2,Москва,ул Озерная д.19 кор.2,ул,Озерная ,д.19 кор.2,7717185,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1977 +2281115,г Москва ул Озерная д.2 кор.1,Москва,ул Озерная д.2 кор.1,ул,Озерная ,д.2 кор.1,7582251,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,н.д. +2281115,г Москва ул Озерная д.2 кор.2,Москва,ул Озерная д.2 кор.2,ул,Озерная ,д.2 кор.2,7582262,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,н.д. +2281115,г Москва ул Озерная д.2 кор.3,Москва,ул Озерная д.2 кор.3,ул,Озерная ,д.2 кор.3,7582269,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,н.д. +2281115,г Москва ул Озерная д.2/12,Москва,ул Озерная д.2/12,ул,Озерная ,д.2/12,7717187,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1955 +2281115,г Москва ул Озерная д.20,Москва,ул Озерная д.20,ул,Озерная ,д.20,7717189,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1963 +2281115,г Москва ул Озерная д.21 кор.1,Москва,ул Озерная д.21 кор.1,ул,Озерная ,д.21 кор.1,7717192,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1977 +2281115,г Москва ул Озерная д.22,Москва,ул Озерная д.22,ул,Озерная ,д.22,7717193,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1961 +2281115,г Москва ул Озерная д.23 кор.1,Москва,ул Озерная д.23 кор.1,ул,Озерная ,д.23 кор.1,7717198,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1978 +2281115,г Москва ул Озерная д.23 кор.2,Москва,ул Озерная д.23 кор.2,ул,Озерная ,д.23 кор.2,7709638,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1978 +2281115,г Москва ул Озерная д.24,Москва,ул Озерная д.24,ул,Озерная ,д.24,7717200,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1960 +2281115,г Москва ул Озерная д.25,Москва,ул Озерная д.25,ул,Озерная ,д.25,7717201,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1973 +2281115,г Москва ул Озерная д.26,Москва,ул Озерная д.26,ул,Озерная ,д.26,7717203,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1968 +2281115,г Москва ул Озерная д.27,Москва,ул Озерная д.27,ул,Озерная ,д.27,7717204,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1974 +2281115,г Москва ул Озерная д.28,Москва,ул Озерная д.28,ул,Озерная ,д.28,7717206,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1964 +2281115,г Москва ул Озерная д.29 кор.1,Москва,ул Озерная д.29 кор.1,ул,Озерная ,д.29 кор.1,7717207,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1974 +2281115,г Москва ул Озерная д.29 кор.3,Москва,ул Озерная д.29 кор.3,ул,Озерная ,д.29 кор.3,7717208,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1980 +2281115,г Москва ул Озерная д.30 кор.1,Москва,ул Озерная д.30 кор.1,ул,Озерная ,д.30 кор.1,7717211,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1964 +2281115,г Москва ул Озерная д.30 кор.2,Москва,ул Озерная д.30 кор.2,ул,Озерная ,д.30 кор.2,7717212,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1965 +2281115,г Москва ул Озерная д.31,Москва,ул Озерная д.31,ул,Озерная ,д.31,7717213,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1982 +2281115,г Москва ул Озерная д.31 кор.1,Москва,ул Озерная д.31 кор.1,ул,Озерная ,д.31 кор.1,7717215,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1975 +2281115,г Москва ул Озерная д.31 кор.2,Москва,ул Озерная д.31 кор.2,ул,Озерная ,д.31 кор.2,7717217,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1976 +2281115,г Москва ул Озерная д.31 кор.3,Москва,ул Озерная д.31 кор.3,ул,Озерная ,д.31 кор.3,7717220,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1976 +2281115,г Москва ул Озерная д.32 кор.1,Москва,ул Озерная д.32 кор.1,ул,Озерная ,д.32 кор.1,7717221,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1964 +2281115,г Москва ул Озерная д.32 кор.2,Москва,ул Озерная д.32 кор.2,ул,Озерная ,д.32 кор.2,7717223,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1964 +2281115,г Москва ул Озерная д.32 кор.3,Москва,ул Озерная д.32 кор.3,ул,Озерная ,д.32 кор.3,7717224,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1964 +2281115,г Москва ул Озерная д.34 кор.1,Москва,ул Озерная д.34 кор.1,ул,Озерная ,д.34 кор.1,7717226,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1964 +2281115,г Москва ул Озерная д.34 кор.2,Москва,ул Озерная д.34 кор.2,ул,Озерная ,д.34 кор.2,7717228,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1963 +2281115,г Москва ул Озерная д.34 кор.3,Москва,ул Озерная д.34 кор.3,ул,Озерная ,д.34 кор.3,7717231,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1963 +2281115,г Москва ул Озерная д.36,Москва,ул Озерная д.36,ул,Озерная ,д.36,7717233,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1967 +2281115,г Москва ул Озерная д.38,Москва,ул Озерная д.38,ул,Озерная ,д.38,7717234,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1966 +2281115,г Москва ул Озерная д.4 кор.1,Москва,ул Озерная д.4 кор.1,ул,Озерная ,д.4 кор.1,7582271,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,н.д. +2281115,г Москва ул Озерная д.4 кор.2,Москва,ул Озерная д.4 кор.2,ул,Озерная ,д.4 кор.2,7582275,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,н.д. +2281115,г Москва ул Озерная д.4/9,Москва,ул Озерная д.4/9,ул,Озерная ,д.4/9,7717237,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1954 +2281115,г Москва ул Озерная д.40,Москва,ул Озерная д.40,ул,Озерная ,д.40,7717240,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ул Озерная д.6,Москва,ул Озерная д.6,ул,Озерная ,д.6,7717241,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1965 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.1,Москва,ул Очаковская Б. д.1,ул,Очаковская Б. ,д.1,7582312,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,н.д. +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.11,Москва,ул Очаковская Б. д.11,ул,Очаковская Б. ,д.11,7717243,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1954 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.14,Москва,ул Очаковская Б. д.14,ул,Очаковская Б. ,д.14,7717245,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1960 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.15,Москва,ул Очаковская Б. д.15,ул,Очаковская Б. ,д.15,7717246,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1975 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.16,Москва,ул Очаковская Б. д.16,ул,Очаковская Б. ,д.16,7717248,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1958 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.17,Москва,ул Очаковская Б. д.17,ул,Очаковская Б. ,д.17,7717250,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.19,Москва,ул Очаковская Б. д.19,ул,Очаковская Б. ,д.19,7717252,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.20,Москва,ул Очаковская Б. д.20,ул,Очаковская Б. ,д.20,7717253,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1956 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.21,Москва,ул Очаковская Б. д.21,ул,Очаковская Б. ,д.21,7717256,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.22,Москва,ул Очаковская Б. д.22,ул,Очаковская Б. ,д.22,7717257,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1956 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.23/8,Москва,ул Очаковская Б. д.23/8,ул,Очаковская Б. ,д.23/8,7717259,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1956 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.24,Москва,ул Очаковская Б. д.24,ул,Очаковская Б. ,д.24,7717260,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1995 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.26,Москва,ул Очаковская Б. д.26,ул,Очаковская Б. ,д.26,7923062,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2005 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.27,Москва,ул Очаковская Б. д.27,ул,Очаковская Б. ,д.27,7717265,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1958 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.28,Москва,ул Очаковская Б. д.28,ул,Очаковская Б. ,д.28,8033080,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2003 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.29,Москва,ул Очаковская Б. д.29,ул,Очаковская Б. ,д.29,7717267,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1956 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.3,Москва,ул Очаковская Б. д.3,ул,Очаковская Б. ,д.3,7582318,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,н.д. +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.30,Москва,ул Очаковская Б. д.30,ул,Очаковская Б. ,д.30,7918710,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1954 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.32,Москва,ул Очаковская Б. д.32,ул,Очаковская Б. ,д.32,7919859,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2003 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.33,Москва,ул Очаковская Б. д.33,ул,Очаковская Б. ,д.33,7717279,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1958 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.34,Москва,ул Очаковская Б. д.34,ул,Очаковская Б. ,д.34,7717281,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1961 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.36,Москва,ул Очаковская Б. д.36,ул,Очаковская Б. ,д.36,7717282,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1956 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.37,Москва,ул Очаковская Б. д.37,ул,Очаковская Б. ,д.37,7717284,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1966 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.40,Москва,ул Очаковская Б. д.40,ул,Очаковская Б. ,д.40,7720325,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2004 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.41,Москва,ул Очаковская Б. д.41,ул,Очаковская Б. ,д.41,7717287,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1968 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.42,Москва,ул Очаковская Б. д.42,ул,Очаковская Б. ,д.42,7720329,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2004 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.42 кор.1,Москва,ул Очаковская Б. д.42 кор.1,ул,Очаковская Б. ,д.42 кор.1,7720331,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2005 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.43,Москва,ул Очаковская Б. д.43,ул,Очаковская Б. ,д.43,7717289,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1964 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.45 кор.1,Москва,ул Очаковская Б. д.45 кор.1,ул,Очаковская Б. ,д.45 кор.1,7717291,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1965 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.45 кор.2,Москва,ул Очаковская Б. д.45 кор.2,ул,Очаковская Б. ,д.45 кор.2,7717293,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1969 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.47,Москва,ул Очаковская Б. д.47,ул,Очаковская Б. ,д.47,7717295,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.5,Москва,ул Очаковская Б. д.5,ул,Очаковская Б. ,д.5,7582323,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,н.д. +2281115,г Москва ул Очаковская Б. д.9,Москва,ул Очаковская Б. д.9,ул,Очаковская Б. ,д.9,7717298,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1957 +2281115,г Москва ул Пржевальского д.10,Москва,ул Пржевальского д.10,ул,Пржевальского ,д.10,7717360,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1960 +2281115,г Москва ул Пржевальского д.10А,Москва,ул Пржевальского д.10А,ул,Пржевальского ,д.10А,7717362,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1960 +2281115,г Москва ул Пржевальского д.12,Москва,ул Пржевальского д.12,ул,Пржевальского ,д.12,7717363,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1960 +2281115,г Москва ул Пржевальского д.14/16,Москва,ул Пржевальского д.14/16,ул,Пржевальского ,д.14/16,7717365,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1961 +2281115,г Москва ул Пржевальского д.2,Москва,ул Пржевальского д.2,ул,Пржевальского ,д.2,7861060,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2003 +2281115,г Москва ул Пржевальского д.5,Москва,ул Пржевальского д.5,ул,Пржевальского ,д.5,7717366,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1998 +2281115,г Москва ул Пржевальского д.9,Москва,ул Пржевальского д.9,ул,Пржевальского ,д.9,7717368,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ул Рябиновая д.42,Москва,ул Рябиновая д.42,ул,Рябиновая ,д.42,8033972,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,н.д. +2281115,г Москва ул Староволынская д.12 кор.1,Москва,ул Староволынская д.12 кор.1,ул,Староволынская ,д.12 кор.1,7863884,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1992 +2281115,г Москва ул Староволынская д.12 кор.2,Москва,ул Староволынская д.12 кор.2,ул,Староволынская ,д.12 кор.2,7769821,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2008 +2281115,г Москва ул Староволынская д.12 кор.3,Москва,ул Староволынская д.12 кор.3,ул,Староволынская ,д.12 кор.3,7770085,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2010 +2281115,г Москва ул Староволынская д.15 кор.1,Москва,ул Староволынская д.15 кор.1,ул,Староволынская ,д.15 кор.1,7866957,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2006 +2281115,г Москва ул Староволынская д.15 кор.2,Москва,ул Староволынская д.15 кор.2,ул,Староволынская ,д.15 кор.2,7863885,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2006 +2281115,г Москва ул Староволынская д.15 кор.3,Москва,ул Староволынская д.15 кор.3,ул,Староволынская ,д.15 кор.3,7928887,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2006 +2281115,г Москва ул Староволынская д.15 кор.4,Москва,ул Староволынская д.15 кор.4,ул,Староволынская ,д.15 кор.4,7930552,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2006 +2281115,г Москва ул Староволынская д.15 кор.5,Москва,ул Староволынская д.15 кор.5,ул,Староволынская ,д.15 кор.5,7930569,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2006 +2281115,г Москва ул Староволынская д.15 кор.6,Москва,ул Староволынская д.15 кор.6,ул,Староволынская ,д.15 кор.6,7930584,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2006 +2281115,г Москва ш Аминьевское д.1,Москва,ш Аминьевское д.1,ш,Аминьевское ,д.1,7716105,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1983 +2281115,г Москва ш Аминьевское д.13,Москва,ш Аминьевское д.13,ш,Аминьевское ,д.13,8059623,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1973 +2281115,г Москва ш Аминьевское д.15,Москва,ш Аминьевское д.15,ш,Аминьевское ,д.15,8059591,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1976 +2281115,г Москва ш Аминьевское д.17,Москва,ш Аминьевское д.17,ш,Аминьевское ,д.17,8059596,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1976 +2281115,г Москва ш Аминьевское д.3,Москва,ш Аминьевское д.3,ш,Аминьевское ,д.3,7716263,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,19983 +2281115,г Москва ш Очаковское д.11 кор.1,Москва,ш Очаковское д.11 кор.1,ш,Очаковское ,д.11 кор.1,7717310,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ш Очаковское д.13 кор.1,Москва,ш Очаковское д.13 кор.1,ш,Очаковское ,д.13 кор.1,7717312,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ш Очаковское д.13 кор.2,Москва,ш Очаковское д.13 кор.2,ш,Очаковское ,д.13 кор.2,7717313,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1970 +2281115,г Москва ш Очаковское д.15 кор.1,Москва,ш Очаковское д.15 кор.1,ш,Очаковское ,д.15 кор.1,7717315,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ш Очаковское д.15 кор.2,Москва,ш Очаковское д.15 кор.2,ш,Очаковское ,д.15 кор.2,7717316,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1970 +2281115,г Москва ш Очаковское д.17 кор.1,Москва,ш Очаковское д.17 кор.1,ш,Очаковское ,д.17 кор.1,7717317,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ш Очаковское д.17 кор.2,Москва,ш Очаковское д.17 кор.2,ш,Очаковское ,д.17 кор.2,7717318,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1970 +2281115,г Москва ш Очаковское д.19 кор.1,Москва,ш Очаковское д.19 кор.1,ш,Очаковское ,д.19 кор.1,7717320,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1970 +2281115,г Москва ш Очаковское д.19 кор.2,Москва,ш Очаковское д.19 кор.2,ш,Очаковское ,д.19 кор.2,7717321,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1970 +2281115,г Москва ш Очаковское д.2 кор.1,Москва,ш Очаковское д.2 кор.1,ш,Очаковское ,д.2 кор.1,7717323,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1962 +2281115,г Москва ш Очаковское д.2 кор.2,Москва,ш Очаковское д.2 кор.2,ш,Очаковское ,д.2 кор.2,7717324,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1966 +2281115,г Москва ш Очаковское д.2 кор.3,Москва,ш Очаковское д.2 кор.3,ш,Очаковское ,д.2 кор.3,7717326,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1968 +2281115,г Москва ш Очаковское д.2 кор.4,Москва,ш Очаковское д.2 кор.4,ш,Очаковское ,д.2 кор.4,7717328,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1970 +2281115,г Москва ш Очаковское д.21 кор.1,Москва,ш Очаковское д.21 кор.1,ш,Очаковское ,д.21 кор.1,7717329,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ш Очаковское д.21 кор.2,Москва,ш Очаковское д.21 кор.2,ш,Очаковское ,д.21 кор.2,7717332,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1978 +2281115,г Москва ш Очаковское д.4 кор.1,Москва,ш Очаковское д.4 кор.1,ш,Очаковское ,д.4 кор.1,7717333,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1966 +2281115,г Москва ш Очаковское д.4 кор.2,Москва,ш Очаковское д.4 кор.2,ш,Очаковское ,д.4 кор.2,7717336,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1969 +2281115,г Москва ш Очаковское д.4 кор.3,Москва,ш Очаковское д.4 кор.3,ш,Очаковское ,д.4 кор.3,7717337,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1968 +2281115,г Москва ш Очаковское д.4 кор.4,Москва,ш Очаковское д.4 кор.4,ш,Очаковское ,д.4 кор.4,7717340,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1968 +2281115,г Москва ш Очаковское д.4 кор.5,Москва,ш Очаковское д.4 кор.5,ш,Очаковское ,д.4 кор.5,7717341,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ш Очаковское д.6 кор.1,Москва,ш Очаковское д.6 кор.1,ш,Очаковское ,д.6 кор.1,7666035,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ш Очаковское д.6 кор.2,Москва,ш Очаковское д.6 кор.2,ш,Очаковское ,д.6 кор.2,7717343,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1969 +2281115,г Москва ш Очаковское д.6 кор.3,Москва,ш Очаковское д.6 кор.3,ш,Очаковское ,д.6 кор.3,7717344,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1968 +2281115,г Москва ш Очаковское д.6 кор.4,Москва,ш Очаковское д.6 кор.4,ш,Очаковское ,д.6 кор.4,7717347,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1998 +2281115,г Москва ш Очаковское д.8 кор.1,Москва,ш Очаковское д.8 кор.1,ш,Очаковское ,д.8 кор.1,7717349,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1970 +2281115,г Москва ш Очаковское д.8 кор.2,Москва,ш Очаковское д.8 кор.2,ш,Очаковское ,д.8 кор.2,7717351,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1971 +2281115,г Москва ш Очаковское д.8 кор.3,Москва,ш Очаковское д.8 кор.3,ш,Очаковское ,д.8 кор.3,7717354,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1976 +2281115,г Москва ш Очаковское д.8 кор.4,Москва,ш Очаковское д.8 кор.4,ш,Очаковское ,д.8 кор.4,7717355,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,1978 +2281115,г Москва ш Очаковское д.8 кор.6,Москва,ш Очаковское д.8 кор.6,ш,Очаковское ,д.8 кор.6,7717357,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2009 +2281115,г Москва ш Очаковское д.8 кор.7,Москва,ш Очаковское д.8 кор.7,ш,Очаковское ,д.8 кор.7,7717359,муниципальный округ Очаково-Матвеевское,2009 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.20,Москва,пр-кт Вернадского д.20,пр-кт,Вернадского ,д.20,7671668,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.22,Москва,пр-кт Вернадского д.22,пр-кт,Вернадского ,д.22,7671753,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.24,Москва,пр-кт Вернадского д.24,пр-кт,Вернадского ,д.24,7671769,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.24а,Москва,пр-кт Вернадского д.24а,пр-кт,Вернадского ,д.24а,8198788,муниципальный округ Проспект Вернадского,1969 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.26,Москва,пр-кт Вернадского д.26,пр-кт,Вернадского ,д.26,7671847,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.32/70,Москва,пр-кт Вернадского д.32/70,пр-кт,Вернадского ,д.32/70,7671859,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.32/71,Москва,пр-кт Вернадского д.32/71,пр-кт,Вернадского ,д.32/71,7672044,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.37 кор.1А,Москва,пр-кт Вернадского д.37 кор.1А,пр-кт,Вернадского ,д.37 кор.1А,8132254,муниципальный округ Проспект Вернадского,н.д. +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.38а,Москва,пр-кт Вернадского д.38а,пр-кт,Вернадского ,д.38а,7672229,муниципальный округ Проспект Вернадского,1969 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.42 кор.1,Москва,пр-кт Вернадского д.42 кор.1,пр-кт,Вернадского ,д.42 кор.1,7672238,муниципальный округ Проспект Вернадского,2010 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.42 кор.2,Москва,пр-кт Вернадского д.42 кор.2,пр-кт,Вернадского ,д.42 кор.2,7672250,муниципальный округ Проспект Вернадского,2008 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.45,Москва,пр-кт Вернадского д.45,пр-кт,Вернадского ,д.45,7672258,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.47,Москва,пр-кт Вернадского д.47,пр-кт,Вернадского ,д.47,7672297,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.49,Москва,пр-кт Вернадского д.49,пр-кт,Вернадского ,д.49,7672318,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.50,Москва,пр-кт Вернадского д.50,пр-кт,Вернадского ,д.50,7672325,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.50А,Москва,пр-кт Вернадского д.50А,пр-кт,Вернадского ,д.50А,8193693,муниципальный округ Проспект Вернадского,1969 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.58,Москва,пр-кт Вернадского д.58,пр-кт,Вернадского ,д.58,7672331,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.59,Москва,пр-кт Вернадского д.59,пр-кт,Вернадского ,д.59,7672343,муниципальный округ Проспект Вернадского,1969 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.59а,Москва,пр-кт Вернадского д.59а,пр-кт,Вернадского ,д.59а,7672371,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.64,Москва,пр-кт Вернадского д.64,пр-кт,Вернадского ,д.64,7672384,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.64А,Москва,пр-кт Вернадского д.64А,пр-кт,Вернадского ,д.64А,8065506,муниципальный округ Проспект Вернадского,1969 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.66,Москва,пр-кт Вернадского д.66,пр-кт,Вернадского ,д.66,7672389,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.67,Москва,пр-кт Вернадского д.67,пр-кт,Вернадского ,д.67,7672395,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.68,Москва,пр-кт Вернадского д.68,пр-кт,Вернадского ,д.68,7672403,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.69,Москва,пр-кт Вернадского д.69,пр-кт,Вернадского ,д.69,7672408,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.69 кор.1,Москва,пр-кт Вернадского д.69 кор.1,пр-кт,Вернадского ,д.69 кор.1,7692471,муниципальный округ Проспект Вернадского,н.д. +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.70,Москва,пр-кт Вернадского д.70,пр-кт,Вернадского ,д.70,7672413,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.70а,Москва,пр-кт Вернадского д.70а,пр-кт,Вернадского ,д.70а,8198784,муниципальный округ Проспект Вернадского,1969 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.71,Москва,пр-кт Вернадского д.71,пр-кт,Вернадского ,д.71,7672421,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.72,Москва,пр-кт Вернадского д.72,пр-кт,Вернадского ,д.72,7672430,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.73,Москва,пр-кт Вернадского д.73,пр-кт,Вернадского ,д.73,7672434,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.74/50,Москва,пр-кт Вернадского д.74/50,пр-кт,Вернадского ,д.74/50,7672442,муниципальный округ Проспект Вернадского,н.д. +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.75,Москва,пр-кт Вернадского д.75,пр-кт,Вернадского ,д.75,7672447,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.77,Москва,пр-кт Вернадского д.77,пр-кт,Вернадского ,д.77,7672453,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.79,Москва,пр-кт Вернадского д.79,пр-кт,Вернадского ,д.79,7672476,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.81,Москва,пр-кт Вернадского д.81,пр-кт,Вернадского ,д.81,7672483,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.83,Москва,пр-кт Вернадского д.83,пр-кт,Вернадского ,д.83,7672487,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Вернадского д.85,Москва,пр-кт Вернадского д.85,пр-кт,Вернадского ,д.85,7672490,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Ленинский д.102,Москва,пр-кт Ленинский д.102,пр-кт,Ленинский ,д.102,7675105,муниципальный округ Проспект Вернадского,1967 +2281116,г Москва пр-кт Ленинский д.106 кор.1,Москва,пр-кт Ленинский д.106 кор.1,пр-кт,Ленинский ,д.106 кор.1,7962195,муниципальный округ Проспект Вернадского,2003 +2281116,г Москва пр-кт Ленинский д.110 кор.1,Москва,пр-кт Ленинский д.110 кор.1,пр-кт,Ленинский ,д.110 кор.1,7675112,муниципальный округ Проспект Вернадского,1967 +2281116,г Москва пр-кт Ленинский д.110 кор.3,Москва,пр-кт Ленинский д.110 кор.3,пр-кт,Ленинский ,д.110 кор.3,7675122,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва пр-кт Ленинский д.110 кор.4,Москва,пр-кт Ленинский д.110 кор.4,пр-кт,Ленинский ,д.110 кор.4,7675124,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва пр-кт Ленинский д.114,Москва,пр-кт Ленинский д.114,пр-кт,Ленинский ,д.114,8163258,муниципальный округ Проспект Вернадского,2009 +2281116,г Москва пр-кт Ленинский д.116 кор.1,Москва,пр-кт Ленинский д.116 кор.1,пр-кт,Ленинский ,д.116 кор.1,8037679,муниципальный округ Проспект Вернадского,1998 +2281116,г Москва пр-кт Ленинский д.122,Москва,пр-кт Ленинский д.122,пр-кт,Ленинский ,д.122,7675130,муниципальный округ Проспект Вернадского,1967 +2281116,г Москва пр-кт Ленинский д.128 кор.1,Москва,пр-кт Ленинский д.128 кор.1,пр-кт,Ленинский ,д.128 кор.1,7832562,муниципальный округ Проспект Вернадского,2001 +2281116,г Москва пр-кт Ленинский д.130 кор.1,Москва,пр-кт Ленинский д.130 кор.1,пр-кт,Ленинский ,д.130 кор.1,7675135,муниципальный округ Проспект Вернадского,1970 +2281116,г Москва пр-кт Ленинский д.130 кор.2,Москва,пр-кт Ленинский д.130 кор.2,пр-кт,Ленинский ,д.130 кор.2,7675146,муниципальный округ Проспект Вернадского,1972 +2281116,г Москва пр-кт Ленинский д.134,Москва,пр-кт Ленинский д.134,пр-кт,Ленинский ,д.134,7675150,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Ленинский д.136,Москва,пр-кт Ленинский д.136,пр-кт,Ленинский ,д.136,7675153,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Ленинский д.138,Москва,пр-кт Ленинский д.138,пр-кт,Ленинский ,д.138,7675162,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва пр-кт Ленинский д.92 кор.1,Москва,пр-кт Ленинский д.92 кор.1,пр-кт,Ленинский ,д.92 кор.1,8031257,муниципальный округ Проспект Вернадского,2006 +2281116,г Москва пр-кт Ленинский д.94а,Москва,пр-кт Ленинский д.94а,пр-кт,Ленинский ,д.94а,7675093,муниципальный округ Проспект Вернадского,1967 +2281116,г Москва пр-кт Ленинский д.98 кор.1,Москва,пр-кт Ленинский д.98 кор.1,пр-кт,Ленинский ,д.98 кор.1,8033204,муниципальный округ Проспект Вернадского,2002 +2281116,г Москва пр-кт Ленинский д.98 кор.корп. 1,Москва,пр-кт Ленинский д.98 кор.корп. 1,пр-кт,Ленинский ,д.98 кор.корп. 1,8031162,муниципальный округ Проспект Вернадского,н.д. +2281116,г Москва ул Коштоянца д.1/83,Москва,ул Коштоянца д.1/83,ул,Коштоянца ,д.1/83,7673518,муниципальный округ Проспект Вернадского,1966 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.10,Москва,ул Коштоянца д.10,ул,Коштоянца ,д.10,7709363,муниципальный округ Проспект Вернадского,1984 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.11,Москва,ул Коштоянца д.11,ул,Коштоянца ,д.11,7673612,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.12,Москва,ул Коштоянца д.12,ул,Коштоянца ,д.12,8143232,муниципальный округ Проспект Вернадского,2004 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.13,Москва,ул Коштоянца д.13,ул,Коштоянца ,д.13,7673618,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.15,Москва,ул Коштоянца д.15,ул,Коштоянца ,д.15,7673624,муниципальный округ Проспект Вернадского,1966 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.17,Москва,ул Коштоянца д.17,ул,Коштоянца ,д.17,7673656,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.19,Москва,ул Коштоянца д.19,ул,Коштоянца ,д.19,7673671,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.1а,Москва,ул Коштоянца д.1а,ул,Коштоянца ,д.1а,7673547,муниципальный округ Проспект Вернадского,1965 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.2,Москва,ул Коштоянца д.2,ул,Коштоянца ,д.2,7709336,муниципальный округ Проспект Вернадского,1981 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.21,Москва,ул Коштоянца д.21,ул,Коштоянца ,д.21,7673682,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.21а,Москва,ул Коштоянца д.21а,ул,Коштоянца ,д.21а,7673691,муниципальный округ Проспект Вернадского,1966 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.23,Москва,ул Коштоянца д.23,ул,Коштоянца ,д.23,7673704,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.25,Москва,ул Коштоянца д.25,ул,Коштоянца ,д.25,7673713,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.27,Москва,ул Коштоянца д.27,ул,Коштоянца ,д.27,7673734,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.29,Москва,ул Коштоянца д.29,ул,Коштоянца ,д.29,7673743,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.3,Москва,ул Коштоянца д.3,ул,Коштоянца ,д.3,7673563,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.31,Москва,ул Коштоянца д.31,ул,Коштоянца ,д.31,7673755,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.33,Москва,ул Коштоянца д.33,ул,Коштоянца ,д.33,7673763,муниципальный округ Проспект Вернадского,1966 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.35,Москва,ул Коштоянца д.35,ул,Коштоянца ,д.35,7673772,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.37,Москва,ул Коштоянца д.37,ул,Коштоянца ,д.37,7673779,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.39,Москва,ул Коштоянца д.39,ул,Коштоянца ,д.39,7675079,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.41,Москва,ул Коштоянца д.41,ул,Коштоянца ,д.41,7675086,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.5,Москва,ул Коштоянца д.5,ул,Коштоянца ,д.5,7673586,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.6,Москва,ул Коштоянца д.6,ул,Коштоянца ,д.6,7709354,муниципальный округ Проспект Вернадского,1987 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.7,Москва,ул Коштоянца д.7,ул,Коштоянца ,д.7,7673598,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Коштоянца д.9,Москва,ул Коштоянца д.9,ул,Коштоянца ,д.9,7673607,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Кравченко д.11,Москва,ул Кравченко д.11,ул,Кравченко ,д.11,7673497,муниципальный округ Проспект Вернадского,1999 +2281116,г Москва ул Кравченко д.9,Москва,ул Кравченко д.9,ул,Кравченко ,д.9,7673490,муниципальный округ Проспект Вернадского,1999 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.10,Москва,ул Лобачевского д.10,ул,Лобачевского ,д.10,7675193,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.12,Москва,ул Лобачевского д.12,ул,Лобачевского ,д.12,7675205,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.16,Москва,ул Лобачевского д.16,ул,Лобачевского ,д.16,7675212,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.18,Москва,ул Лобачевского д.18,ул,Лобачевского ,д.18,7675284,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.2,Москва,ул Лобачевского д.2,ул,Лобачевского ,д.2,7675172,муниципальный округ Проспект Вернадского,1976 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.22,Москва,ул Лобачевского д.22,ул,Лобачевского ,д.22,8205118,муниципальный округ Проспект Вернадского,1964 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.24,Москва,ул Лобачевского д.24,ул,Лобачевского ,д.24,7675351,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.26,Москва,ул Лобачевского д.26,ул,Лобачевского ,д.26,7675392,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.28,Москва,ул Лобачевского д.28,ул,Лобачевского ,д.28,7675400,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.32,Москва,ул Лобачевского д.32,ул,Лобачевского ,д.32,7675407,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.34,Москва,ул Лобачевского д.34,ул,Лобачевского ,д.34,7675416,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.36,Москва,ул Лобачевского д.36,ул,Лобачевского ,д.36,7675420,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.4 кор.1,Москва,ул Лобачевского д.4 кор.1,ул,Лобачевского ,д.4 кор.1,7675179,муниципальный округ Проспект Вернадского,2007 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.40,Москва,ул Лобачевского д.40,ул,Лобачевского ,д.40,7675428,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.41,Москва,ул Лобачевского д.41,ул,Лобачевского ,д.41,7579050,муниципальный округ Проспект Вернадского,н.д. +2281116,г Москва ул Лобачевского д.43,Москва,ул Лобачевского д.43,ул,Лобачевского ,д.43,7579054,муниципальный округ Проспект Вернадского,н.д. +2281116,г Москва ул Лобачевского д.44,Москва,ул Лобачевского д.44,ул,Лобачевского ,д.44,7675436,муниципальный округ Проспект Вернадского,1964 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.44а,Москва,ул Лобачевского д.44а,ул,Лобачевского ,д.44а,7675440,муниципальный округ Проспект Вернадского,1964 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.45,Москва,ул Лобачевского д.45,ул,Лобачевского ,д.45,7582144,муниципальный округ Проспект Вернадского,н.д. +2281116,г Москва ул Лобачевского д.46,Москва,ул Лобачевского д.46,ул,Лобачевского ,д.46,7675448,муниципальный округ Проспект Вернадского,1964 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.48/87,Москва,ул Лобачевского д.48/87,ул,Лобачевского ,д.48/87,7675461,муниципальный округ Проспект Вернадского,1964 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.60,Москва,ул Лобачевского д.60,ул,Лобачевского ,д.60,7675472,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.62,Москва,ул Лобачевского д.62,ул,Лобачевского ,д.62,7675480,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.64,Москва,ул Лобачевского д.64,ул,Лобачевского ,д.64,7675493,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.68,Москва,ул Лобачевского д.68,ул,Лобачевского ,д.68,7675498,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.68а,Москва,ул Лобачевского д.68а,ул,Лобачевского ,д.68а,7675509,муниципальный округ Проспект Вернадского,1972 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.70,Москва,ул Лобачевского д.70,ул,Лобачевского ,д.70,7675531,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.74,Москва,ул Лобачевского д.74,ул,Лобачевского ,д.74,7675544,муниципальный округ Проспект Вернадского,1970 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.76,Москва,ул Лобачевского д.76,ул,Лобачевского ,д.76,7675594,муниципальный округ Проспект Вернадского,1969 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.78,Москва,ул Лобачевского д.78,ул,Лобачевского ,д.78,7675601,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.8,Москва,ул Лобачевского д.8,ул,Лобачевского ,д.8,7675184,муниципальный округ Проспект Вернадского,2008 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.80,Москва,ул Лобачевского д.80,ул,Лобачевского ,д.80,7675609,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.82,Москва,ул Лобачевского д.82,ул,Лобачевского ,д.82,7675612,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.84,Москва,ул Лобачевского д.84,ул,Лобачевского ,д.84,7675616,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.86,Москва,ул Лобачевского д.86,ул,Лобачевского ,д.86,7675624,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Лобачевского д.92 кор.1,Москва,ул Лобачевского д.92 кор.1,ул,Лобачевского ,д.92 кор.1,7675632,муниципальный округ Проспект Вернадского,2000 +2281116,г Москва ул Удальцова д.1 кор.1,Москва,ул Удальцова д.1 кор.1,ул,Удальцова ,д.1 кор.1,8042045,муниципальный округ Проспект Вернадского,2007 +2281116,г Москва ул Удальцова д.10,Москва,ул Удальцова д.10,ул,Удальцова ,д.10,7672866,муниципальный округ Проспект Вернадского,1966 +2281116,г Москва ул Удальцова д.14,Москва,ул Удальцова д.14,ул,Удальцова ,д.14,7672869,муниципальный округ Проспект Вернадского,1966 +2281116,г Москва ул Удальцова д.16,Москва,ул Удальцова д.16,ул,Удальцова ,д.16,7672871,муниципальный округ Проспект Вернадского,1966 +2281116,г Москва ул Удальцова д.17 кор.1,Москва,ул Удальцова д.17 кор.1,ул,Удальцова ,д.17 кор.1,8034170,муниципальный округ Проспект Вернадского,2005 +2281116,г Москва ул Удальцова д.17 кор.2,Москва,ул Удальцова д.17 кор.2,ул,Удальцова ,д.17 кор.2,7672880,муниципальный округ Проспект Вернадского,2006 +2281116,г Москва ул Удальцова д.19 кор.1,Москва,ул Удальцова д.19 кор.1,ул,Удальцова ,д.19 кор.1,8182083,муниципальный округ Проспект Вернадского,н.д. +2281116,г Москва ул Удальцова д.19 кор.2,Москва,ул Удальцова д.19 кор.2,ул,Удальцова ,д.19 кор.2,7672885,муниципальный округ Проспект Вернадского,2001 +2281116,г Москва ул Удальцова д.22,Москва,ул Удальцова д.22,ул,Удальцова ,д.22,7707270,муниципальный округ Проспект Вернадского,1978 +2281116,г Москва ул Удальцова д.23,Москва,ул Удальцова д.23,ул,Удальцова ,д.23,8049780,муниципальный округ Проспект Вернадского,2004 +2281116,г Москва ул Удальцова д.24,Москва,ул Удальцова д.24,ул,Удальцова ,д.24,7707280,муниципальный округ Проспект Вернадского,1978 +2281116,г Москва ул Удальцова д.26,Москва,ул Удальцова д.26,ул,Удальцова ,д.26,7707289,муниципальный округ Проспект Вернадского,1979 +2281116,г Москва ул Удальцова д.27,Москва,ул Удальцова д.27,ул,Удальцова ,д.27,8034980,муниципальный округ Проспект Вернадского,2004 +2281116,г Москва ул Удальцова д.28,Москва,ул Удальцова д.28,ул,Удальцова ,д.28,7707301,муниципальный округ Проспект Вернадского,1980 +2281116,г Москва ул Удальцова д.3 кор.10,Москва,ул Удальцова д.3 кор.10,ул,Удальцова ,д.3 кор.10,7672543,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Удальцова д.3 кор.11,Москва,ул Удальцова д.3 кор.11,ул,Удальцова ,д.3 кор.11,7672549,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Удальцова д.3 кор.12,Москва,ул Удальцова д.3 кор.12,ул,Удальцова ,д.3 кор.12,7672555,муниципальный округ Проспект Вернадского,1974 +2281116,г Москва ул Удальцова д.3 кор.13,Москва,ул Удальцова д.3 кор.13,ул,Удальцова ,д.3 кор.13,7672557,муниципальный округ Проспект Вернадского,1973 +2281116,г Москва ул Удальцова д.3 кор.14,Москва,ул Удальцова д.3 кор.14,ул,Удальцова ,д.3 кор.14,7672851,муниципальный округ Проспект Вернадского,2004 +2281116,г Москва ул Удальцова д.3 кор.2,Москва,ул Удальцова д.3 кор.2,ул,Удальцова ,д.3 кор.2,7672496,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Удальцова д.3 кор.3,Москва,ул Удальцова д.3 кор.3,ул,Удальцова ,д.3 кор.3,7672505,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Удальцова д.3 кор.4,Москва,ул Удальцова д.3 кор.4,ул,Удальцова ,д.3 кор.4,7672509,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Удальцова д.3 кор.5,Москва,ул Удальцова д.3 кор.5,ул,Удальцова ,д.3 кор.5,7672515,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Удальцова д.3 кор.6,Москва,ул Удальцова д.3 кор.6,ул,Удальцова ,д.3 кор.6,7672522,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Удальцова д.3 кор.7,Москва,ул Удальцова д.3 кор.7,ул,Удальцова ,д.3 кор.7,7672532,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Удальцова д.3 кор.8,Москва,ул Удальцова д.3 кор.8,ул,Удальцова ,д.3 кор.8,7672536,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Удальцова д.3 кор.9,Москва,ул Удальцова д.3 кор.9,ул,Удальцова ,д.3 кор.9,7672542,муниципальный округ Проспект Вернадского,1963 +2281116,г Москва ул Удальцова д.30,Москва,ул Удальцова д.30,ул,Удальцова ,д.30,7707310,муниципальный округ Проспект Вернадского,1988 +2281116,г Москва ул Удальцова д.32,Москва,ул Удальцова д.32,ул,Удальцова ,д.32,7707315,муниципальный округ Проспект Вернадского,1989 +2281116,г Москва ул Удальцова д.33,Москва,ул Удальцова д.33,ул,Удальцова ,д.33,7672892,муниципальный округ Проспект Вернадского,1961 +2281116,г Москва ул Удальцова д.35,Москва,ул Удальцова д.35,ул,Удальцова ,д.35,7673076,муниципальный округ Проспект Вернадского,1961 +2281116,г Москва ул Удальцова д.37,Москва,ул Удальцова д.37,ул,Удальцова ,д.37,7673103,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Удальцова д.39,Москва,ул Удальцова д.39,ул,Удальцова ,д.39,7673138,муниципальный округ Проспект Вернадского,1961 +2281116,г Москва ул Удальцова д.4,Москва,ул Удальцова д.4,ул,Удальцова ,д.4,8198954,муниципальный округ Проспект Вернадского,1967 +2281116,г Москва ул Удальцова д.41,Москва,ул Удальцова д.41,ул,Удальцова ,д.41,7673337,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Удальцова д.43,Москва,ул Удальцова д.43,ул,Удальцова ,д.43,7673418,муниципальный округ Проспект Вернадского,1961 +2281116,г Москва ул Удальцова д.44,Москва,ул Удальцова д.44,ул,Удальцова ,д.44,7709282,муниципальный округ Проспект Вернадского,1998 +2281116,г Москва ул Удальцова д.45,Москва,ул Удальцова д.45,ул,Удальцова ,д.45,7673429,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Удальцова д.46,Москва,ул Удальцова д.46,ул,Удальцова ,д.46,7709018,муниципальный округ Проспект Вернадского,1998 +2281116,г Москва ул Удальцова д.47,Москва,ул Удальцова д.47,ул,Удальцова ,д.47,7673434,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Удальцова д.48,Москва,ул Удальцова д.48,ул,Удальцова ,д.48,7707449,муниципальный округ Проспект Вернадского,1998 +2281116,г Москва ул Удальцова д.49,Москва,ул Удальцова д.49,ул,Удальцова ,д.49,7673440,муниципальный округ Проспект Вернадского,1961 +2281116,г Москва ул Удальцова д.5 кор.1,Москва,ул Удальцова д.5 кор.1,ул,Удальцова ,д.5 кор.1,8042386,муниципальный округ Проспект Вернадского,1999 +2281116,г Москва ул Удальцова д.5 кор.2,Москва,ул Удальцова д.5 кор.2,ул,Удальцова ,д.5 кор.2,7672853,муниципальный округ Проспект Вернадского,2003 +2281116,г Москва ул Удальцова д.5 кор.3,Москва,ул Удальцова д.5 кор.3,ул,Удальцова ,д.5 кор.3,8049992,муниципальный округ Проспект Вернадского,н.д. +2281116,г Москва ул Удальцова д.50,Москва,ул Удальцова д.50,ул,Удальцова ,д.50,7709056,муниципальный округ Проспект Вернадского,1998 +2281116,г Москва ул Удальцова д.51,Москва,ул Удальцова д.51,ул,Удальцова ,д.51,7673447,муниципальный округ Проспект Вернадского,1961 +2281116,г Москва ул Удальцова д.52,Москва,ул Удальцова д.52,ул,Удальцова ,д.52,7709062,муниципальный округ Проспект Вернадского,1998 +2281116,г Москва ул Удальцова д.53,Москва,ул Удальцова д.53,ул,Удальцова ,д.53,7673453,муниципальный округ Проспект Вернадского,1961 +2281116,г Москва ул Удальцова д.55,Москва,ул Удальцова д.55,ул,Удальцова ,д.55,7673455,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Удальцова д.57,Москва,ул Удальцова д.57,ул,Удальцова ,д.57,7673464,муниципальный округ Проспект Вернадского,1961 +2281116,г Москва ул Удальцова д.59,Москва,ул Удальцова д.59,ул,Удальцова ,д.59,7673466,муниципальный округ Проспект Вернадского,1961 +2281116,г Москва ул Удальцова д.6,Москва,ул Удальцова д.6,ул,Удальцова ,д.6,7672856,муниципальный округ Проспект Вернадского,1969 +2281116,г Москва ул Удальцова д.61,Москва,ул Удальцова д.61,ул,Удальцова ,д.61,7673470,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Удальцова д.63,Москва,ул Удальцова д.63,ул,Удальцова ,д.63,7673474,муниципальный округ Проспект Вернадского,1962 +2281116,г Москва ул Удальцова д.65,Москва,ул Удальцова д.65,ул,Удальцова ,д.65,8038938,муниципальный округ Проспект Вернадского,2006 +2281116,г Москва ул Удальцова д.65а,Москва,ул Удальцова д.65а,ул,Удальцова ,д.65а,7673481,муниципальный округ Проспект Вернадского,1966 +2281116,г Москва ул Удальцова д.65Б,Москва,ул Удальцова д.65Б,ул,Удальцова ,д.65Б,7606404,муниципальный округ Проспект Вернадского,н.д. +2281116,г Москва ул Удальцова д.69,Москва,ул Удальцова д.69,ул,Удальцова ,д.69,7709643,муниципальный округ Проспект Вернадского,2006 +2281116,г Москва ул Удальцова д.7 кор.2,Москва,ул Удальцова д.7 кор.2,ул,Удальцова ,д.7 кор.2,7672860,муниципальный округ Проспект Вернадского,2002 +2281116,г Москва ул Удальцова д.77,Москва,ул Удальцова д.77,ул,Удальцова ,д.77,7709647,муниципальный округ Проспект Вернадского,2005 +2281116,г Москва ул Удальцова д.79,Москва,ул Удальцова д.79,ул,Удальцова ,д.79,8136585,муниципальный округ Проспект Вернадского,2004 +2281116,г Москва ул Удальцова д.81,Москва,ул Удальцова д.81,ул,Удальцова ,д.81,8136659,муниципальный округ Проспект Вернадского,2004 +2281116,г Москва ул Удальцова д.85 кор.1,Москва,ул Удальцова д.85 кор.1,ул,Удальцова ,д.85 кор.1,7709090,муниципальный округ Проспект Вернадского,1995 +2281116,г Москва ул Удальцова д.85 кор.4,Москва,ул Удальцова д.85 кор.4,ул,Удальцова ,д.85 кор.4,7709100,муниципальный округ Проспект Вернадского,2001 +2281000,г Москва пер Мосфильмовский 2-й д.1,Москва,пер Мосфильмовский 2-й д.1,пер,Мосфильмовский 2-й ,д.1,7724274,муниципальный округ Раменки,1966 +2281000,г Москва пер Мосфильмовский 2-й д.10,Москва,пер Мосфильмовский 2-й д.10,пер,Мосфильмовский 2-й ,д.10,7724270,муниципальный округ Раменки,1966 +2281000,г Москва пер Мосфильмовский 2-й д.12,Москва,пер Мосфильмовский 2-й д.12,пер,Мосфильмовский 2-й ,д.12,7724266,муниципальный округ Раменки,1971 +2281000,г Москва пер Мосфильмовский 2-й д.14,Москва,пер Мосфильмовский 2-й д.14,пер,Мосфильмовский 2-й ,д.14,7724262,муниципальный округ Раменки,1968 +2281000,г Москва пер Мосфильмовский 2-й д.18,Москва,пер Мосфильмовский 2-й д.18,пер,Мосфильмовский 2-й ,д.18,7724268,муниципальный округ Раменки,1967 +2281000,г Москва пер Мосфильмовский 2-й д.21,Москва,пер Мосфильмовский 2-й д.21,пер,Мосфильмовский 2-й ,д.21,7724261,муниципальный округ Раменки,1970 +2281000,г Москва пер Мосфильмовский 2-й д.22,Москва,пер Мосфильмовский 2-й д.22,пер,Мосфильмовский 2-й ,д.22,7724259,муниципальный округ Раменки,1967 +2281000,г Москва пер Мосфильмовский 2-й д.24,Москва,пер Мосфильмовский 2-й д.24,пер,Мосфильмовский 2-й ,д.24,7724258,муниципальный округ Раменки,1966 +2281000,г Москва пер Мосфильмовский 2-й д.3,Москва,пер Мосфильмовский 2-й д.3,пер,Мосфильмовский 2-й ,д.3,7724312,муниципальный округ Раменки,1966 +2281000,г Москва пер Мосфильмовский 2-й д.4,Москва,пер Мосфильмовский 2-й д.4,пер,Мосфильмовский 2-й ,д.4,7724310,муниципальный округ Раменки,1963 +2281000,г Москва пер Мосфильмовский 2-й д.6,Москва,пер Мосфильмовский 2-й д.6,пер,Мосфильмовский 2-й ,д.6,7724308,муниципальный округ Раменки,1965 +2281000,г Москва пр-кт Ломоносовский д.25 кор.1,Москва,пр-кт Ломоносовский д.25 кор.1,пр-кт,Ломоносовский ,д.25 кор.1,7666724,муниципальный округ Раменки,2010 +2281000,г Москва пр-кт Ломоносовский д.25 кор.2,Москва,пр-кт Ломоносовский д.25 кор.2,пр-кт,Ломоносовский ,д.25 кор.2,7666725,муниципальный округ Раменки,2010 +2281000,г Москва пр-кт Ломоносовский д.25 кор.3,Москва,пр-кт Ломоносовский д.25 кор.3,пр-кт,Ломоносовский ,д.25 кор.3,7666727,муниципальный округ Раменки,2011 +2281000,г Москва пр-кт Ломоносовский д.29 кор.1,Москва,пр-кт Ломоносовский д.29 кор.1,пр-кт,Ломоносовский ,д.29 кор.1,7666710,муниципальный округ Раменки,2008 +2281000,г Москва пр-кт Ломоносовский д.29 кор.2,Москва,пр-кт Ломоносовский д.29 кор.2,пр-кт,Ломоносовский ,д.29 кор.2,7666711,муниципальный округ Раменки,2006 +2281000,г Москва пр-кт Ломоносовский д.29 кор.3,Москва,пр-кт Ломоносовский д.29 кор.3,пр-кт,Ломоносовский ,д.29 кор.3,7666713,муниципальный округ Раменки,2008 +2281000,г Москва пр-кт Ломоносовский д.33 кор.1,Москва,пр-кт Ломоносовский д.33 кор.1,пр-кт,Ломоносовский ,д.33 кор.1,7723573,муниципальный округ Раменки,1962 +2281000,г Москва пр-кт Ломоносовский д.33 кор.2,Москва,пр-кт Ломоносовский д.33 кор.2,пр-кт,Ломоносовский ,д.33 кор.2,8159120,муниципальный округ Раменки,1961 +2281000,г Москва пр-кт Ломоносовский д.34,Москва,пр-кт Ломоносовский д.34,пр-кт,Ломоносовский ,д.34,7723574,муниципальный округ Раменки,1961 +2281000,г Москва пр-кт Ломоносовский д.34А,Москва,пр-кт Ломоносовский д.34А,пр-кт,Ломоносовский ,д.34А,7716762,муниципальный округ Раменки,1964 +2281000,г Москва пр-кт Ломоносовский д.34Б,Москва,пр-кт Ломоносовский д.34Б,пр-кт,Ломоносовский ,д.34Б,7716767,муниципальный округ Раменки,1964 +2281000,г Москва пр-кт Ломоносовский д.35,Москва,пр-кт Ломоносовский д.35,пр-кт,Ломоносовский ,д.35,7723577,муниципальный округ Раменки,1960 +2281000,г Москва пр-кт Ломоносовский д.39,Москва,пр-кт Ломоносовский д.39,пр-кт,Ломоносовский ,д.39,7723578,муниципальный округ Раменки,1965 +2281000,г Москва пр-кт Ломоносовский д.41,Москва,пр-кт Ломоносовский д.41,пр-кт,Ломоносовский ,д.41,7723589,муниципальный округ Раменки,1965 +2281000,г Москва пр-кт Ломоносовский д.41 кор.1,Москва,пр-кт Ломоносовский д.41 кор.1,пр-кт,Ломоносовский ,д.41 кор.1,7666718,муниципальный округ Раменки,2006 +2281000,г Москва пр-кт Ломоносовский д.41 кор.2,Москва,пр-кт Ломоносовский д.41 кор.2,пр-кт,Ломоносовский ,д.41 кор.2,7666720,муниципальный округ Раменки,2006 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.10 кор.1,Москва,пр-кт Мичуринский д.10 кор.1,пр-кт,Мичуринский ,д.10 кор.1,7723594,муниципальный округ Раменки,1963 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.11 кор.1,Москва,пр-кт Мичуринский д.11 кор.1,пр-кт,Мичуринский ,д.11 кор.1,8093383,муниципальный округ Раменки,2002 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.11 кор.2,Москва,пр-кт Мичуринский д.11 кор.2,пр-кт,Мичуринский ,д.11 кор.2,8096724,муниципальный округ Раменки,2002 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.11 кор.3,Москва,пр-кт Мичуринский д.11 кор.3,пр-кт,Мичуринский ,д.11 кор.3,8101602,муниципальный округ Раменки,2002 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.11 кор.4,Москва,пр-кт Мичуринский д.11 кор.4,пр-кт,Мичуринский ,д.11 кор.4,8101695,муниципальный округ Раменки,2002 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.12 кор.1,Москва,пр-кт Мичуринский д.12 кор.1,пр-кт,Мичуринский ,д.12 кор.1,8156816,муниципальный округ Раменки,н.д. +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.13,Москва,пр-кт Мичуринский д.13,пр-кт,Мичуринский ,д.13,7723596,муниципальный округ Раменки,2005 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.13 кор.1,Москва,пр-кт Мичуринский д.13 кор.1,пр-кт,Мичуринский ,д.13 кор.1,7723600,муниципальный округ Раменки,2006 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.13 кор.2,Москва,пр-кт Мичуринский д.13 кор.2,пр-кт,Мичуринский ,д.13 кор.2,7723601,муниципальный округ Раменки,2007 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.13 кор.3,Москва,пр-кт Мичуринский д.13 кор.3,пр-кт,Мичуринский ,д.13 кор.3,7723602,муниципальный округ Раменки,2007 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.15,Москва,пр-кт Мичуринский д.15,пр-кт,Мичуринский ,д.15,7723320,муниципальный округ Раменки,2002 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.16,Москва,пр-кт Мичуринский д.16,пр-кт,Мичуринский ,д.16,7555009,муниципальный округ Раменки,2010 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.17,Москва,пр-кт Мичуринский д.17,пр-кт,Мичуринский ,д.17,7723624,муниципальный округ Раменки,2002 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.19 кор.1,Москва,пр-кт Мичуринский д.19 кор.1,пр-кт,Мичуринский ,д.19 кор.1,7986815,муниципальный округ Раменки,2001 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.19 кор.2,Москва,пр-кт Мичуринский д.19 кор.2,пр-кт,Мичуринский ,д.19 кор.2,7987017,муниципальный округ Раменки,2001 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.19 кор.3,Москва,пр-кт Мичуринский д.19 кор.3,пр-кт,Мичуринский ,д.19 кор.3,7987045,муниципальный округ Раменки,2001 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.20,Москва,пр-кт Мичуринский д.20,пр-кт,Мичуринский ,д.20,7723667,муниципальный округ Раменки,1962 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.21 кор.1,Москва,пр-кт Мичуринский д.21 кор.1,пр-кт,Мичуринский ,д.21 кор.1,7723623,муниципальный округ Раменки,2000 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.21 кор.3,Москва,пр-кт Мичуринский д.21 кор.3,пр-кт,Мичуринский ,д.21 кор.3,7723621,муниципальный округ Раменки,2000 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.24,Москва,пр-кт Мичуринский д.24,пр-кт,Мичуринский ,д.24,7723620,муниципальный округ Раменки,1962 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.25 кор.1,Москва,пр-кт Мичуринский д.25 кор.1,пр-кт,Мичуринский ,д.25 кор.1,7718767,муниципальный округ Раменки,1994 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.25 кор.2,Москва,пр-кт Мичуринский д.25 кор.2,пр-кт,Мичуринский ,д.25 кор.2,8126003,муниципальный округ Раменки,1994 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.25 кор.3,Москва,пр-кт Мичуринский д.25 кор.3,пр-кт,Мичуринский ,д.25 кор.3,7723686,муниципальный округ Раменки,1994 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.25 кор.4,Москва,пр-кт Мичуринский д.25 кор.4,пр-кт,Мичуринский ,д.25 кор.4,7723685,муниципальный округ Раменки,1994 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.27 кор.3,Москва,пр-кт Мичуринский д.27 кор.3,пр-кт,Мичуринский ,д.27 кор.3,7645549,муниципальный округ Раменки,н.д. +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.29,Москва,пр-кт Мичуринский д.29,пр-кт,Мичуринский ,д.29,7915570,муниципальный округ Раменки,н.д. +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.29 кор.1,Москва,пр-кт Мичуринский д.29 кор.1,пр-кт,Мичуринский ,д.29 кор.1,7723683,муниципальный округ Раменки,1995 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.29 кор.2,Москва,пр-кт Мичуринский д.29 кор.2,пр-кт,Мичуринский ,д.29 кор.2,7723681,муниципальный округ Раменки,1995 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.29 кор.4,Москва,пр-кт Мичуринский д.29 кор.4,пр-кт,Мичуринский ,д.29 кор.4,7723699,муниципальный округ Раменки,1997 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.3,Москва,пр-кт Мичуринский д.3,пр-кт,Мичуринский ,д.3,7666681,муниципальный округ Раменки,2008 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.31 кор.1,Москва,пр-кт Мичуринский д.31 кор.1,пр-кт,Мичуринский ,д.31 кор.1,7723705,муниципальный округ Раменки,1990 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.31 кор.2,Москва,пр-кт Мичуринский д.31 кор.2,пр-кт,Мичуринский ,д.31 кор.2,7723728,муниципальный округ Раменки,1990 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.31 кор.3,Москва,пр-кт Мичуринский д.31 кор.3,пр-кт,Мичуринский ,д.31 кор.3,7723742,муниципальный округ Раменки,1990 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.31 кор.4,Москва,пр-кт Мичуринский д.31 кор.4,пр-кт,Мичуринский ,д.31 кор.4,7723741,муниципальный округ Раменки,1992 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.37,Москва,пр-кт Мичуринский д.37,пр-кт,Мичуринский ,д.37,7723740,муниципальный округ Раменки,1992 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.38,Москва,пр-кт Мичуринский д.38,пр-кт,Мичуринский ,д.38,7723739,муниципальный округ Раменки,1972 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.39,Москва,пр-кт Мичуринский д.39,пр-кт,Мичуринский ,д.39,7812461,муниципальный округ Раменки,2009 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.44 кор.1,Москва,пр-кт Мичуринский д.44 кор.1,пр-кт,Мичуринский ,д.44 кор.1,7723753,муниципальный округ Раменки,1979 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.44 кор.2,Москва,пр-кт Мичуринский д.44 кор.2,пр-кт,Мичуринский ,д.44 кор.2,7723755,муниципальный округ Раменки,1979 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.46,Москва,пр-кт Мичуринский д.46,пр-кт,Мичуринский ,д.46,7723756,муниципальный округ Раменки,1970 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.48,Москва,пр-кт Мичуринский д.48,пр-кт,Мичуринский ,д.48,7723757,муниципальный округ Раменки,1971 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.5,Москва,пр-кт Мичуринский д.5,пр-кт,Мичуринский ,д.5,7666684,муниципальный округ Раменки,2004 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.50,Москва,пр-кт Мичуринский д.50,пр-кт,Мичуринский ,д.50,7723759,муниципальный округ Раменки,1971 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.52,Москва,пр-кт Мичуринский д.52,пр-кт,Мичуринский ,д.52,7723783,муниципальный округ Раменки,1971 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.54 кор.1,Москва,пр-кт Мичуринский д.54 кор.1,пр-кт,Мичуринский ,д.54 кор.1,7723782,муниципальный округ Раменки,1974 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.54 кор.2,Москва,пр-кт Мичуринский д.54 кор.2,пр-кт,Мичуринский ,д.54 кор.2,7723781,муниципальный округ Раменки,1973 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.54 кор.3,Москва,пр-кт Мичуринский д.54 кор.3,пр-кт,Мичуринский ,д.54 кор.3,7723780,муниципальный округ Раменки,1973 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.54 кор.4,Москва,пр-кт Мичуринский д.54 кор.4,пр-кт,Мичуринский ,д.54 кор.4,7723779,муниципальный округ Раменки,1959 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.54 кор.5,Москва,пр-кт Мичуринский д.54 кор.5,пр-кт,Мичуринский ,д.54 кор.5,7723804,муниципальный округ Раменки,1958 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.58,Москва,пр-кт Мичуринский д.58,пр-кт,Мичуринский ,д.58,7723801,муниципальный округ Раменки,1980 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.6 кор.1,Москва,пр-кт Мичуринский д.6 кор.1,пр-кт,Мичуринский ,д.6 кор.1,7616875,муниципальный округ Раменки,2003 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.6 кор.2,Москва,пр-кт Мичуринский д.6 кор.2,пр-кт,Мичуринский ,д.6 кор.2,7656432,муниципальный округ Раменки,2008 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.7,Москва,пр-кт Мичуринский д.7,пр-кт,Мичуринский ,д.7,7666705,муниципальный округ Раменки,2005 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.7 кор.1,Москва,пр-кт Мичуринский д.7 кор.1,пр-кт,Мичуринский ,д.7 кор.1,7666708,муниципальный округ Раменки,2005 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.8 кор.1,Москва,пр-кт Мичуринский д.8 кор.1,пр-кт,Мичуринский ,д.8 кор.1,7723799,муниципальный округ Раменки,1961 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.8 кор.2,Москва,пр-кт Мичуринский д.8 кор.2,пр-кт,Мичуринский ,д.8 кор.2,7723798,муниципальный округ Раменки,1961 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.9,Москва,пр-кт Мичуринский д.9,пр-кт,Мичуринский ,д.9,7723797,муниципальный округ Раменки,1998 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.9 кор.2,Москва,пр-кт Мичуринский д.9 кор.2,пр-кт,Мичуринский ,д.9 кор.2,8181734,муниципальный округ Раменки,2000 +2281000,г Москва пр-кт Мичуринский д.9 кор.4,Москва,пр-кт Мичуринский д.9 кор.4,пр-кт,Мичуринский ,д.9 кор.4,7723796,муниципальный округ Раменки,2000 +2281000,г Москва пр-кт Университетский д.16,Москва,пр-кт Университетский д.16,пр-кт,Университетский ,д.16,7836238,муниципальный округ Раменки,2007 +2281000,г Москва пр-кт Университетский д.21 кор.1,Москва,пр-кт Университетский д.21 кор.1,пр-кт,Университетский ,д.21 кор.1,7724821,муниципальный округ Раменки,1959 +2281000,г Москва пр-кт Университетский д.21 кор.2,Москва,пр-кт Университетский д.21 кор.2,пр-кт,Университетский ,д.21 кор.2,7724807,муниципальный округ Раменки,1959 +2281000,г Москва пр-кт Университетский д.21 кор.3,Москва,пр-кт Университетский д.21 кор.3,пр-кт,Университетский ,д.21 кор.3,7724819,муниципальный округ Раменки,1959 +2281000,г Москва пр-кт Университетский д.21 кор.4,Москва,пр-кт Университетский д.21 кор.4,пр-кт,Университетский ,д.21 кор.4,7724805,муниципальный округ Раменки,1960 +2281000,г Москва пр-кт Университетский д.23 кор.1,Москва,пр-кт Университетский д.23 кор.1,пр-кт,Университетский ,д.23 кор.1,7724804,муниципальный округ Раменки,1962 +2281000,г Москва пр-кт Университетский д.23 кор.2,Москва,пр-кт Университетский д.23 кор.2,пр-кт,Университетский ,д.23 кор.2,7724802,муниципальный округ Раменки,1961 +2281000,г Москва пр-кт Университетский д.23 кор.3,Москва,пр-кт Университетский д.23 кор.3,пр-кт,Университетский ,д.23 кор.3,7724798,муниципальный округ Раменки,1961 +2281000,г Москва пр-кт Университетский д.23 кор.4,Москва,пр-кт Университетский д.23 кор.4,пр-кт,Университетский ,д.23 кор.4,7724796,муниципальный округ Раменки,1960 +2281000,г Москва проезд Сетуньский 1-й д.10,Москва,проезд Сетуньский 1-й д.10,проезд,Сетуньский 1-й ,д.10,7724632,муниципальный округ Раменки,1973 +2281000,г Москва проезд Сетуньский 1-й д.12,Москва,проезд Сетуньский 1-й д.12,проезд,Сетуньский 1-й ,д.12,7724633,муниципальный округ Раменки,1972 +2281000,г Москва проезд Сетуньский 1-й д.16/2,Москва,проезд Сетуньский 1-й д.16/2,проезд,Сетуньский 1-й ,д.16/2,7724677,муниципальный округ Раменки,1998 +2281000,г Москва проезд Сетуньский 2-й д.11,Москва,проезд Сетуньский 2-й д.11,проезд,Сетуньский 2-й ,д.11,7724694,муниципальный округ Раменки,1975 +2281000,г Москва проезд Сетуньский 2-й д.13,Москва,проезд Сетуньский 2-й д.13,проезд,Сетуньский 2-й ,д.13,7724693,муниципальный округ Раменки,1965 +2281000,г Москва проезд Сетуньский 2-й д.13 кор.2,Москва,проезд Сетуньский 2-й д.13 кор.2,проезд,Сетуньский 2-й ,д.13 кор.2,8374145,муниципальный округ Раменки,н.д. +2281000,г Москва проезд Сетуньский 2-й д.15,Москва,проезд Сетуньский 2-й д.15,проезд,Сетуньский 2-й ,д.15,7724692,муниципальный округ Раменки,1965 +2281000,г Москва проезд Сетуньский 2-й д.17,Москва,проезд Сетуньский 2-й д.17,проезд,Сетуньский 2-й ,д.17,7724691,муниципальный округ Раменки,1965 +2281000,г Москва проезд Сетуньский 2-й д.19,Москва,проезд Сетуньский 2-й д.19,проезд,Сетуньский 2-й ,д.19,7724690,муниципальный округ Раменки,1967 +2281000,г Москва проезд Сетуньский 2-й д.4,Москва,проезд Сетуньский 2-й д.4,проезд,Сетуньский 2-й ,д.4,7724688,муниципальный округ Раменки,1965 +2281000,г Москва проезд Сетуньский 3-й д.1,Москва,проезд Сетуньский 3-й д.1,проезд,Сетуньский 3-й ,д.1,7724752,муниципальный округ Раменки,1966 +2281000,г Москва проезд Сетуньский 3-й д.3,Москва,проезд Сетуньский 3-й д.3,проезд,Сетуньский 3-й ,д.3,7724751,муниципальный округ Раменки,1967 +2281000,г Москва проезд Сетуньский 3-й д.4,Москва,проезд Сетуньский 3-й д.4,проезд,Сетуньский 3-й ,д.4,7724747,муниципальный округ Раменки,1971 +2281000,г Москва проезд Сетуньский 3-й д.6,Москва,проезд Сетуньский 3-й д.6,проезд,Сетуньский 3-й ,д.6,7724745,муниципальный округ Раменки,1967 +2281000,г Москва проезд Сетуньский 3-й д.8,Москва,проезд Сетуньский 3-й д.8,проезд,Сетуньский 3-й ,д.8,7724742,муниципальный округ Раменки,1965 +2281000,г Москва ул Винницкая д.11,Москва,ул Винницкая д.11,ул,Винницкая ,д.11,7723347,муниципальный округ Раменки,1970 +2281000,г Москва ул Винницкая д.13,Москва,ул Винницкая д.13,ул,Винницкая ,д.13,7723368,муниципальный округ Раменки,1971 +2281000,г Москва ул Винницкая д.15,Москва,ул Винницкая д.15,ул,Винницкая ,д.15,7723381,муниципальный округ Раменки,1970 +2281000,г Москва ул Винницкая д.15 кор.1,Москва,ул Винницкая д.15 кор.1,ул,Винницкая ,д.15 кор.1,7723388,муниципальный округ Раменки,1980 +2281000,г Москва ул Винницкая д.17,Москва,ул Винницкая д.17,ул,Винницкая ,д.17,7723392,муниципальный округ Раменки,1970 +2281000,г Москва ул Винницкая д.19,Москва,ул Винницкая д.19,ул,Винницкая ,д.19,7723400,муниципальный округ Раменки,1971 +2281000,г Москва ул Винницкая д.21,Москва,ул Винницкая д.21,ул,Винницкая ,д.21,7723407,муниципальный округ Раменки,1980 +2281000,г Москва ул Винницкая д.23,Москва,ул Винницкая д.23,ул,Винницкая ,д.23,7709373,муниципальный округ Раменки,1980 +2281000,г Москва ул Винницкая д.3,Москва,ул Винницкая д.3,ул,Винницкая ,д.3,7723414,муниципальный округ Раменки,1970 +2281000,г Москва ул Винницкая д.5,Москва,ул Винницкая д.5,ул,Винницкая ,д.5,7723421,муниципальный округ Раменки,1970 +2281000,г Москва ул Винницкая д.7,Москва,ул Винницкая д.7,ул,Винницкая ,д.7,7723426,муниципальный округ Раменки,1971 +2281000,г Москва ул Винницкая д.9,Москва,ул Винницкая д.9,ул,Винницкая ,д.9,7723435,муниципальный округ Раменки,1970 +2281000,г Москва ул Винницкая д.9 кор.1,Москва,ул Винницкая д.9 кор.1,ул,Винницкая ,д.9 кор.1,7723441,муниципальный округ Раменки,1980 +2281000,г Москва ул Довженко д.12 кор.1,Москва,ул Довженко д.12 кор.1,ул,Довженко ,д.12 кор.1,7723447,муниципальный округ Раменки,1981 +2281000,г Москва ул Довженко д.12 кор.2,Москва,ул Довженко д.12 кор.2,ул,Довженко ,д.12 кор.2,7723453,муниципальный округ Раменки,1980 +2281000,г Москва ул Довженко д.12 кор.3,Москва,ул Довженко д.12 кор.3,ул,Довженко ,д.12 кор.3,7723461,муниципальный округ Раменки,1983 +2281000,г Москва ул Довженко д.6,Москва,ул Довженко д.6,ул,Довженко ,д.6,7723469,муниципальный округ Раменки,1976 +2281000,г Москва ул Довженко д.8 кор.1,Москва,ул Довженко д.8 кор.1,ул,Довженко ,д.8 кор.1,7723481,муниципальный округ Раменки,1981 +2281000,г Москва ул Довженко д.8 кор.2,Москва,ул Довженко д.8 кор.2,ул,Довженко ,д.8 кор.2,7723486,муниципальный округ Раменки,1981 +2281000,г Москва ул Довженко д.8 кор.3,Москва,ул Довженко д.8 кор.3,ул,Довженко ,д.8 кор.3,7723492,муниципальный округ Раменки,1981 +2281000,г Москва ул Дружбы д.10/32,Москва,ул Дружбы д.10/32,ул,Дружбы ,д.10/32,7723509,муниципальный округ Раменки,1961 +2281000,г Москва ул Дружбы д.2/19,Москва,ул Дружбы д.2/19,ул,Дружбы ,д.2/19,7723504,муниципальный округ Раменки,1960 +2281000,г Москва ул Дружбы д.4,Москва,ул Дружбы д.4,ул,Дружбы ,д.4,7774264,муниципальный округ Раменки,2007 +2281000,г Москва ул Косыгина д.19 кор.1,Москва,ул Косыгина д.19 кор.1,ул,Косыгина ,д.19 кор.1,8222966,муниципальный округ Раменки,2004 +2281000,г Москва ул Лобачевского д.100,Москва,ул Лобачевского д.100,ул,Лобачевского ,д.100,7723520,муниципальный округ Раменки,1981 +2281000,г Москва ул Лобачевского д.100 кор.1,Москва,ул Лобачевского д.100 кор.1,ул,Лобачевского ,д.100 кор.1,7723526,муниципальный округ Раменки,1981 +2281000,г Москва ул Лобачевского д.100 кор.2,Москва,ул Лобачевского д.100 кор.2,ул,Лобачевского ,д.100 кор.2,7723529,муниципальный округ Раменки,1981 +2281000,г Москва ул Лобачевского д.100 кор.3,Москва,ул Лобачевского д.100 кор.3,ул,Лобачевского ,д.100 кор.3,7723534,муниципальный округ Раменки,1981 +2281000,г Москва ул Лобачевского д.100 кор.4,Москва,ул Лобачевского д.100 кор.4,ул,Лобачевского ,д.100 кор.4,7723539,муниципальный округ Раменки,1983 +2281000,г Москва ул Лобачевского д.106,Москва,ул Лобачевского д.106,ул,Лобачевского ,д.106,7723545,муниципальный округ Раменки,1959 +2281000,г Москва ул Лобачевского д.94,Москва,ул Лобачевского д.94,ул,Лобачевского ,д.94,7723558,муниципальный округ Раменки,1986 +2281000,г Москва ул Лобачевского д.96,Москва,ул Лобачевского д.96,ул,Лобачевского ,д.96,7723560,муниципальный округ Раменки,1984 +2281000,г Москва ул Лобачевского д.98,Москва,ул Лобачевского д.98,ул,Лобачевского ,д.98,7723562,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Лобачевского д.98 кор.3,Москва,ул Лобачевского д.98 кор.3,ул,Лобачевского ,д.98 кор.3,7616882,муниципальный округ Раменки,2009 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.10,Москва,ул Мосфильмовская д.10,ул,Мосфильмовская ,д.10,7716732,муниципальный округ Раменки,1964 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.11 кор.1,Москва,ул Мосфильмовская д.11 кор.1,ул,Мосфильмовская ,д.11 кор.1,7723829,муниципальный округ Раменки,1972 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.11 кор.2,Москва,ул Мосфильмовская д.11 кор.2,ул,Мосфильмовская ,д.11 кор.2,7723827,муниципальный округ Раменки,1972 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.11 кор.3,Москва,ул Мосфильмовская д.11 кор.3,ул,Мосфильмовская ,д.11 кор.3,7723826,муниципальный округ Раменки,1973 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.11 кор.4,Москва,ул Мосфильмовская д.11 кор.4,ул,Мосфильмовская ,д.11 кор.4,7723825,муниципальный округ Раменки,1972 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.12,Москва,ул Мосфильмовская д.12,ул,Мосфильмовская ,д.12,7723855,муниципальный округ Раменки,1966 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.13,Москва,ул Мосфильмовская д.13,ул,Мосфильмовская ,д.13,7723824,муниципальный округ Раменки,1972 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.14,Москва,ул Мосфильмовская д.14,ул,Мосфильмовская ,д.14,7723854,муниципальный округ Раменки,1963 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.15,Москва,ул Мосфильмовская д.15,ул,Мосфильмовская ,д.15,7723823,муниципальный округ Раменки,1972 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.16,Москва,ул Мосфильмовская д.16,ул,Мосфильмовская ,д.16,7723853,муниципальный округ Раменки,1964 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.17/25,Москва,ул Мосфильмовская д.17/25,ул,Мосфильмовская ,д.17/25,7723878,муниципальный округ Раменки,1961 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.18,Москва,ул Мосфильмовская д.18,ул,Мосфильмовская ,д.18,7723850,муниципальный округ Раменки,1963 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.19 кор.1,Москва,ул Мосфильмовская д.19 кор.1,ул,Мосфильмовская ,д.19 кор.1,7723849,муниципальный округ Раменки,1960 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.19 кор.2,Москва,ул Мосфильмовская д.19 кор.2,ул,Мосфильмовская ,д.19 кор.2,7723848,муниципальный округ Раменки,1960 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.2,Москва,ул Мосфильмовская д.2,ул,Мосфильмовская ,д.2,7751579,муниципальный округ Раменки,1958 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.20 кор.2,Москва,ул Мосфильмовская д.20 кор.2,ул,Мосфильмовская ,д.20 кор.2,7723913,муниципальный округ Раменки,1960 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.22,Москва,ул Мосфильмовская д.22,ул,Мосфильмовская ,д.22,7723911,муниципальный округ Раменки,1963 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.23,Москва,ул Мосфильмовская д.23,ул,Мосфильмовская ,д.23,7723910,муниципальный округ Раменки,1959 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.24,Москва,ул Мосфильмовская д.24,ул,Мосфильмовская ,д.24,7723908,муниципальный округ Раменки,1962 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.25,Москва,ул Мосфильмовская д.25,ул,Мосфильмовская ,д.25,7723906,муниципальный округ Раменки,1959 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.26,Москва,ул Мосфильмовская д.26,ул,Мосфильмовская ,д.26,7723905,муниципальный округ Раменки,1960 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.27,Москва,ул Мосфильмовская д.27,ул,Мосфильмовская ,д.27,7723904,муниципальный округ Раменки,1958 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.28,Москва,ул Мосфильмовская д.28,ул,Мосфильмовская ,д.28,7724125,муниципальный округ Раменки,1958 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.29,Москва,ул Мосфильмовская д.29,ул,Мосфильмовская ,д.29,7724124,муниципальный округ Раменки,1959 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.30,Москва,ул Мосфильмовская д.30,ул,Мосфильмовская ,д.30,7724123,муниципальный округ Раменки,1959 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.31,Москва,ул Мосфильмовская д.31,ул,Мосфильмовская ,д.31,7724122,муниципальный округ Раменки,1959 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.32,Москва,ул Мосфильмовская д.32,ул,Мосфильмовская ,д.32,7724119,муниципальный округ Раменки,1959 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.33,Москва,ул Мосфильмовская д.33,ул,Мосфильмовская ,д.33,7724117,муниципальный округ Раменки,н.д. +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.34,Москва,ул Мосфильмовская д.34,ул,Мосфильмовская ,д.34,7724115,муниципальный округ Раменки,1962 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.36,Москва,ул Мосфильмовская д.36,ул,Мосфильмовская ,д.36,7724110,муниципальный округ Раменки,1962 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.37 кор.1,Москва,ул Мосфильмовская д.37 кор.1,ул,Мосфильмовская ,д.37 кор.1,7724190,муниципальный округ Раменки,1960 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.37 кор.2,Москва,ул Мосфильмовская д.37 кор.2,ул,Мосфильмовская ,д.37 кор.2,7724189,муниципальный округ Раменки,1960 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.39 кор.1,Москва,ул Мосфильмовская д.39 кор.1,ул,Мосфильмовская ,д.39 кор.1,7724188,муниципальный округ Раменки,1960 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.39 кор.2,Москва,ул Мосфильмовская д.39 кор.2,ул,Мосфильмовская ,д.39 кор.2,7724187,муниципальный округ Раменки,1960 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.39 кор.3,Москва,ул Мосфильмовская д.39 кор.3,ул,Мосфильмовская ,д.39 кор.3,7724181,муниципальный округ Раменки,1960 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.41,Москва,ул Мосфильмовская д.41,ул,Мосфильмовская ,д.41,7724180,муниципальный округ Раменки,1967 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.41 кор.1,Москва,ул Мосфильмовская д.41 кор.1,ул,Мосфильмовская ,д.41 кор.1,7724176,муниципальный округ Раменки,1982 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.4А,Москва,ул Мосфильмовская д.4А,ул,Мосфильмовская ,д.4А,7724173,муниципальный округ Раменки,1966 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.6,Москва,ул Мосфильмовская д.6,ул,Мосфильмовская ,д.6,7724222,муниципальный округ Раменки,1958 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.70,Москва,ул Мосфильмовская д.70,ул,Мосфильмовская ,д.70,7550760,муниципальный округ Раменки,2005 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.74,Москва,ул Мосфильмовская д.74,ул,Мосфильмовская ,д.74,7724220,муниципальный округ Раменки,1972 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.76,Москва,ул Мосфильмовская д.76,ул,Мосфильмовская ,д.76,7724218,муниципальный округ Раменки,1972 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.78,Москва,ул Мосфильмовская д.78,ул,Мосфильмовская ,д.78,7724217,муниципальный округ Раменки,1972 +2281000,г Москва ул Мосфильмовская д.8,Москва,ул Мосфильмовская д.8,ул,Мосфильмовская ,д.8,8051167,муниципальный округ Раменки,2011 +2281000,г Москва ул Пудовкина д.17,Москва,ул Пудовкина д.17,ул,Пудовкина ,д.17,7724334,муниципальный округ Раменки,1964 +2281000,г Москва ул Пудовкина д.19,Москва,ул Пудовкина д.19,ул,Пудовкина ,д.19,7724331,муниципальный округ Раменки,1963 +2281000,г Москва ул Пудовкина д.3,Москва,ул Пудовкина д.3,ул,Пудовкина ,д.3,7724337,муниципальный округ Раменки,1961 +2281000,г Москва ул Пудовкина д.5,Москва,ул Пудовкина д.5,ул,Пудовкина ,д.5,7724336,муниципальный округ Раменки,1962 +2281000,г Москва ул Пудовкина д.6 кор.1,Москва,ул Пудовкина д.6 кор.1,ул,Пудовкина ,д.6 кор.1,7716741,муниципальный округ Раменки,1966 +2281000,г Москва ул Пудовкина д.6 кор.2,Москва,ул Пудовкина д.6 кор.2,ул,Пудовкина ,д.6 кор.2,7716747,муниципальный округ Раменки,1967 +2281000,г Москва ул Пудовкина д.6 кор.3,Москва,ул Пудовкина д.6 кор.3,ул,Пудовкина ,д.6 кор.3,7716753,муниципальный округ Раменки,1967 +2281000,г Москва ул Пырьева д.10,Москва,ул Пырьева д.10,ул,Пырьева ,д.10,7724380,муниципальный округ Раменки,1966 +2281000,г Москва ул Пырьева д.12,Москва,ул Пырьева д.12,ул,Пырьева ,д.12,7724381,муниципальный округ Раменки,1969 +2281000,г Москва ул Пырьева д.14,Москва,ул Пырьева д.14,ул,Пырьева ,д.14,7724385,муниципальный округ Раменки,1965 +2281000,г Москва ул Пырьева д.16,Москва,ул Пырьева д.16,ул,Пырьева ,д.16,7724387,муниципальный округ Раменки,1966 +2281000,г Москва ул Пырьева д.18,Москва,ул Пырьева д.18,ул,Пырьева ,д.18,7724390,муниципальный округ Раменки,1966 +2281000,г Москва ул Пырьева д.2,Москва,ул Пырьева д.2,ул,Пырьева ,д.2,8244420,муниципальный округ Раменки,2006 +2281000,г Москва ул Пырьева д.20,Москва,ул Пырьева д.20,ул,Пырьева ,д.20,7724401,муниципальный округ Раменки,1966 +2281000,г Москва ул Пырьева д.22,Москва,ул Пырьева д.22,ул,Пырьева ,д.22,7724395,муниципальный округ Раменки,н.д. +2281000,г Москва ул Пырьева д.24,Москва,ул Пырьева д.24,ул,Пырьева ,д.24,7724396,муниципальный округ Раменки,1974 +2281000,г Москва ул Пырьева д.26 кор.1,Москва,ул Пырьева д.26 кор.1,ул,Пырьева ,д.26 кор.1,7724491,муниципальный округ Раменки,1993 +2281000,г Москва ул Пырьева д.26 кор.2,Москва,ул Пырьева д.26 кор.2,ул,Пырьева ,д.26 кор.2,8039192,муниципальный округ Раменки,н.д. +2281000,г Москва ул Пырьева д.4 кор.1,Москва,ул Пырьева д.4 кор.1,ул,Пырьева ,д.4 кор.1,7724494,муниципальный округ Раменки,1955 +2281000,г Москва ул Пырьева д.4 кор.2,Москва,ул Пырьева д.4 кор.2,ул,Пырьева ,д.4 кор.2,7724481,муниципальный округ Раменки,1973 +2281000,г Москва ул Пырьева д.4 кор.3,Москва,ул Пырьева д.4 кор.3,ул,Пырьева ,д.4 кор.3,7724483,муниципальный округ Раменки,1955 +2281000,г Москва ул Пырьева д.4А,Москва,ул Пырьева д.4А,ул,Пырьева ,д.4А,7724485,муниципальный округ Раменки,1965 +2281000,г Москва ул Пырьева д.5 кор.2Б,Москва,ул Пырьева д.5 кор.2Б,ул,Пырьева ,д.5 кор.2Б,7724479,муниципальный округ Раменки,1950 +2281000,г Москва ул Пырьева д.5А,Москва,ул Пырьева д.5А,ул,Пырьева ,д.5А,7724478,муниципальный округ Раменки,1957 +2281000,г Москва ул Пырьева д.7,Москва,ул Пырьева д.7,ул,Пырьева ,д.7,7724477,муниципальный округ Раменки,1971 +2281000,г Москва ул Пырьева д.7А,Москва,ул Пырьева д.7А,ул,Пырьева ,д.7А,7724475,муниципальный округ Раменки,1973 +2281000,г Москва ул Пырьева д.8,Москва,ул Пырьева д.8,ул,Пырьева ,д.8,7724474,муниципальный округ Раменки,1965 +2281000,г Москва ул Пырьева д.9,Москва,ул Пырьева д.9,ул,Пырьева ,д.9,7724471,муниципальный округ Раменки,1969 +2281000,г Москва ул Пырьева д.9 кор.1,Москва,ул Пырьева д.9 кор.1,ул,Пырьева ,д.9 кор.1,8266119,муниципальный округ Раменки,2005 +2281000,г Москва ул Пырьева д.9 кор.2,Москва,ул Пырьева д.9 кор.2,ул,Пырьева ,д.9 кор.2,8201107,муниципальный округ Раменки,2006 +2281000,г Москва ул Пырьева д.9 кор.3,Москва,ул Пырьева д.9 кор.3,ул,Пырьева ,д.9 кор.3,8201095,муниципальный округ Раменки,2005 +2281000,г Москва ул Раменки д.11 кор.1,Москва,ул Раменки д.11 кор.1,ул,Раменки ,д.11 кор.1,7724591,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Раменки д.11 кор.2,Москва,ул Раменки д.11 кор.2,ул,Раменки ,д.11 кор.2,7724593,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Раменки д.11 кор.3,Москва,ул Раменки д.11 кор.3,ул,Раменки ,д.11 кор.3,8101998,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Раменки д.12,Москва,ул Раменки д.12,ул,Раменки ,д.12,7724594,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Раменки д.14 кор.1,Москва,ул Раменки д.14 кор.1,ул,Раменки ,д.14 кор.1,7724592,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Раменки д.14 кор.2,Москва,ул Раменки д.14 кор.2,ул,Раменки ,д.14 кор.2,7724590,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Раменки д.16,Москва,ул Раменки д.16,ул,Раменки ,д.16,7724588,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Раменки д.18,Москва,ул Раменки д.18,ул,Раменки ,д.18,7724589,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Раменки д.20,Москва,ул Раменки д.20,ул,Раменки ,д.20,8031303,муниципальный округ Раменки,н.д. +2281000,г Москва ул Раменки д.21,Москва,ул Раменки д.21,ул,Раменки ,д.21,7724585,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Раменки д.25 кор.1,Москва,ул Раменки д.25 кор.1,ул,Раменки ,д.25 кор.1,7724583,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Раменки д.25 кор.2,Москва,ул Раменки д.25 кор.2,ул,Раменки ,д.25 кор.2,7724587,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Раменки д.25 кор.4,Москва,ул Раменки д.25 кор.4,ул,Раменки ,д.25 кор.4,7724584,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Раменки д.31,Москва,ул Раменки д.31,ул,Раменки ,д.31,8101473,муниципальный округ Раменки,2001 +2281000,г Москва ул Раменки д.6 кор.1,Москва,ул Раменки д.6 кор.1,ул,Раменки ,д.6 кор.1,7724647,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Раменки д.6 кор.2,Москва,ул Раменки д.6 кор.2,ул,Раменки ,д.6 кор.2,7724645,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Раменки д.7 кор.1,Москва,ул Раменки д.7 кор.1,ул,Раменки ,д.7 кор.1,7724643,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Раменки д.7 кор.2,Москва,ул Раменки д.7 кор.2,ул,Раменки ,д.7 кор.2,7724642,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Раменки д.7 кор.3,Москва,ул Раменки д.7 кор.3,ул,Раменки ,д.7 кор.3,7724639,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Раменки д.8 кор.1,Москва,ул Раменки д.8 кор.1,ул,Раменки ,д.8 кор.1,7631099,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Раменки д.8 кор.2,Москва,ул Раменки д.8 кор.2,ул,Раменки ,д.8 кор.2,7724638,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Раменки д.9 кор.1,Москва,ул Раменки д.9 кор.1,ул,Раменки ,д.9 кор.1,7724660,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Раменки д.9 кор.2,Москва,ул Раменки д.9 кор.2,ул,Раменки ,д.9 кор.2,7724636,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Раменки д.9 кор.3,Москва,ул Раменки д.9 кор.3,ул,Раменки ,д.9 кор.3,7724634,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Раменки д.9 кор.4,Москва,ул Раменки д.9 кор.4,ул,Раменки ,д.9 кор.4,8434638,муниципальный округ Раменки,н.д. +2281000,г Москва ул Столетова д.10,Москва,ул Столетова д.10,ул,Столетова ,д.10,7724736,муниципальный округ Раменки,1973 +2281000,г Москва ул Столетова д.11,Москва,ул Столетова д.11,ул,Столетова ,д.11,7553886,муниципальный округ Раменки,2010 +2281000,г Москва ул Столетова д.15,Москва,ул Столетова д.15,ул,Столетова ,д.15,7553887,муниципальный округ Раменки,2012 +2281000,г Москва ул Столетова д.17,Москва,ул Столетова д.17,ул,Столетова ,д.17,7790185,муниципальный округ Раменки,2010 +2281000,г Москва ул Столетова д.4,Москва,ул Столетова д.4,ул,Столетова ,д.4,7724740,муниципальный округ Раменки,1966 +2281000,г Москва ул Столетова д.6,Москва,ул Столетова д.6,ул,Столетова ,д.6,7724739,муниципальный округ Раменки,1966 +2281000,г Москва ул Столетова д.7,Москва,ул Столетова д.7,ул,Столетова ,д.7,7790157,муниципальный округ Раменки,2010 +2281000,г Москва ул Столетова д.8,Москва,ул Столетова д.8,ул,Столетова ,д.8,7724737,муниципальный округ Раменки,2007 +2281000,г Москва ул Столетова д.9,Москва,ул Столетова д.9,ул,Столетова ,д.9,7553884,муниципальный округ Раменки,2010 +2281000,г Москва ул Удальцова д.87 кор.4,Москва,ул Удальцова д.87 кор.4,ул,Удальцова ,д.87 кор.4,7724733,муниципальный округ Раменки,2000 +2281000,г Москва ул Удальцова д.87 кор.5,Москва,ул Удальцова д.87 кор.5,ул,Удальцова ,д.87 кор.5,7724735,муниципальный округ Раменки,2000 +2281000,г Москва ул Удальцова д.89,Москва,ул Удальцова д.89,ул,Удальцова ,д.89,8127687,муниципальный округ Раменки,н.д. +2281000,г Москва ул Удальцова д.89 кор.1,Москва,ул Удальцова д.89 кор.1,ул,Удальцова ,д.89 кор.1,7724816,муниципальный округ Раменки,1981 +2281000,г Москва ул Удальцова д.89 кор.2,Москва,ул Удальцова д.89 кор.2,ул,Удальцова ,д.89 кор.2,7724815,муниципальный округ Раменки,1981 +2281000,г Москва ул Удальцова д.89 кор.3,Москва,ул Удальцова д.89 кор.3,ул,Удальцова ,д.89 кор.3,7724812,муниципальный округ Раменки,1981 +2281000,г Москва ул Улофа Пальме д.1,Москва,ул Улофа Пальме д.1,ул,Улофа Пальме ,д.1,7593647,муниципальный округ Раменки,2000 +2281000,г Москва ул Улофа Пальме д.3,Москва,ул Улофа Пальме д.3,ул,Улофа Пальме ,д.3,7724832,муниципальный округ Раменки,1985 +2281000,г Москва ул Улофа Пальме д.7,Москва,ул Улофа Пальме д.7,ул,Улофа Пальме ,д.7,8155114,муниципальный округ Раменки,2006 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.1,Москва,пр-кт Солнцевский д.1,пр-кт,Солнцевский ,д.1,7805867,муниципальный округ Солнцево,1989 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.10,Москва,пр-кт Солнцевский д.10,пр-кт,Солнцевский ,д.10,7823624,муниципальный округ Солнцево,2005 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.11,Москва,пр-кт Солнцевский д.11,пр-кт,Солнцевский ,д.11,7823627,муниципальный округ Солнцево,1982 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.12,Москва,пр-кт Солнцевский д.12,пр-кт,Солнцевский ,д.12,7823678,муниципальный округ Солнцево,2006 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.13 кор.1,Москва,пр-кт Солнцевский д.13 кор.1,пр-кт,Солнцевский ,д.13 кор.1,7823629,муниципальный округ Солнцево,1988 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.14,Москва,пр-кт Солнцевский д.14,пр-кт,Солнцевский ,д.14,7823630,муниципальный округ Солнцево,2006 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.15,Москва,пр-кт Солнцевский д.15,пр-кт,Солнцевский ,д.15,7823689,муниципальный округ Солнцево,1988 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.17 кор.1,Москва,пр-кт Солнцевский д.17 кор.1,пр-кт,Солнцевский ,д.17 кор.1,7823634,муниципальный округ Солнцево,1987 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.19,Москва,пр-кт Солнцевский д.19,пр-кт,Солнцевский ,д.19,7823636,муниципальный округ Солнцево,1987 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.19 кор.1,Москва,пр-кт Солнцевский д.19 кор.1,пр-кт,Солнцевский ,д.19 кор.1,7823638,муниципальный округ Солнцево,1987 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.19 кор.2,Москва,пр-кт Солнцевский д.19 кор.2,пр-кт,Солнцевский ,д.19 кор.2,7823641,муниципальный округ Солнцево,1988 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.2,Москва,пр-кт Солнцевский д.2,пр-кт,Солнцевский ,д.2,7823600,муниципальный округ Солнцево,1967 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.23,Москва,пр-кт Солнцевский д.23,пр-кт,Солнцевский ,д.23,7823643,муниципальный округ Солнцево,1987 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.23 кор.1,Москва,пр-кт Солнцевский д.23 кор.1,пр-кт,Солнцевский ,д.23 кор.1,7823645,муниципальный округ Солнцево,1987 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.23 кор.2,Москва,пр-кт Солнцевский д.23 кор.2,пр-кт,Солнцевский ,д.23 кор.2,7823684,муниципальный округ Солнцево,1987 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.24,Москва,пр-кт Солнцевский д.24,пр-кт,Солнцевский ,д.24,7823647,муниципальный округ Солнцево,1970 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.24 кор.1,Москва,пр-кт Солнцевский д.24 кор.1,пр-кт,Солнцевский ,д.24 кор.1,7823649,муниципальный округ Солнцево,1969 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.25/2,Москва,пр-кт Солнцевский д.25/2,пр-кт,Солнцевский ,д.25/2,7558688,муниципальный округ Солнцево,1987 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.26,Москва,пр-кт Солнцевский д.26,пр-кт,Солнцевский ,д.26,7823650,муниципальный округ Солнцево,1970 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.26 кор.1,Москва,пр-кт Солнцевский д.26 кор.1,пр-кт,Солнцевский ,д.26 кор.1,7823685,муниципальный округ Солнцево,1967 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.28,Москва,пр-кт Солнцевский д.28,пр-кт,Солнцевский ,д.28,7823657,муниципальный округ Солнцево,1972 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.30,Москва,пр-кт Солнцевский д.30,пр-кт,Солнцевский ,д.30,7823662,муниципальный округ Солнцево,1972 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.32,Москва,пр-кт Солнцевский д.32,пр-кт,Солнцевский ,д.32,7823666,муниципальный округ Солнцево,1972 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.34,Москва,пр-кт Солнцевский д.34,пр-кт,Солнцевский ,д.34,7823672,муниципальный округ Солнцево,1973 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.4,Москва,пр-кт Солнцевский д.4,пр-кт,Солнцевский ,д.4,7800102,муниципальный округ Солнцево,2005 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.5,Москва,пр-кт Солнцевский д.5,пр-кт,Солнцевский ,д.5,7823602,муниципальный округ Солнцево,1979 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.5 кор.1,Москва,пр-кт Солнцевский д.5 кор.1,пр-кт,Солнцевский ,д.5 кор.1,7823603,муниципальный округ Солнцево,1977 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.5 кор.2,Москва,пр-кт Солнцевский д.5 кор.2,пр-кт,Солнцевский ,д.5 кор.2,7823606,муниципальный округ Солнцево,1978 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.6,Москва,пр-кт Солнцевский д.6,пр-кт,Солнцевский ,д.6,7823609,муниципальный округ Солнцево,2005 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.6 кор.1,Москва,пр-кт Солнцевский д.6 кор.1,пр-кт,Солнцевский ,д.6 кор.1,7863759,муниципальный округ Солнцево,2009 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.7,Москва,пр-кт Солнцевский д.7,пр-кт,Солнцевский ,д.7,7823610,муниципальный округ Солнцево,1981 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.7 кор.1,Москва,пр-кт Солнцевский д.7 кор.1,пр-кт,Солнцевский ,д.7 кор.1,7823613,муниципальный округ Солнцево,1981 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.7 кор.2,Москва,пр-кт Солнцевский д.7 кор.2,пр-кт,Солнцевский ,д.7 кор.2,7823616,муниципальный округ Солнцево,1983 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.9,Москва,пр-кт Солнцевский д.9,пр-кт,Солнцевский ,д.9,7823619,муниципальный округ Солнцево,1984 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.9 кор.1,Москва,пр-кт Солнцевский д.9 кор.1,пр-кт,Солнцевский ,д.9 кор.1,7823621,муниципальный округ Солнцево,1981 +2281001,г Москва пр-кт Солнцевский д.9 кор.2,Москва,пр-кт Солнцевский д.9 кор.2,пр-кт,Солнцевский ,д.9 кор.2,7823623,муниципальный округ Солнцево,1975 +2281001,г Москва проезд Боровский д.1,Москва,проезд Боровский д.1,проезд,Боровский ,д.1,7823415,муниципальный округ Солнцево,1964 +2281001,г Москва проезд Боровский д.10,Москва,проезд Боровский д.10,проезд,Боровский ,д.10,7823455,муниципальный округ Солнцево,1962 +2281001,г Москва проезд Боровский д.11,Москва,проезд Боровский д.11,проезд,Боровский ,д.11,7823457,муниципальный округ Солнцево,1963 +2281001,г Москва проезд Боровский д.12,Москва,проезд Боровский д.12,проезд,Боровский ,д.12,7823461,муниципальный округ Солнцево,1962 +2281001,г Москва проезд Боровский д.14,Москва,проезд Боровский д.14,проезд,Боровский ,д.14,7823466,муниципальный округ Солнцево,1963 +2281001,г Москва проезд Боровский д.16,Москва,проезд Боровский д.16,проезд,Боровский ,д.16,7823469,муниципальный округ Солнцево,1965 +2281001,г Москва проезд Боровский д.18,Москва,проезд Боровский д.18,проезд,Боровский ,д.18,7823480,муниципальный округ Солнцево,1966 +2281001,г Москва проезд Боровский д.2,Москва,проезд Боровский д.2,проезд,Боровский ,д.2,7823423,муниципальный округ Солнцево,1982 +2281001,г Москва проезд Боровский д.20,Москва,проезд Боровский д.20,проезд,Боровский ,д.20,7823485,муниципальный округ Солнцево,1967 +2281001,г Москва проезд Боровский д.22,Москва,проезд Боровский д.22,проезд,Боровский ,д.22,7823489,муниципальный округ Солнцево,1966 +2281001,г Москва проезд Боровский д.24,Москва,проезд Боровский д.24,проезд,Боровский ,д.24,7823491,муниципальный округ Солнцево,1978 +2281001,г Москва проезд Боровский д.3,Москва,проезд Боровский д.3,проезд,Боровский ,д.3,7823430,муниципальный округ Солнцево,1964 +2281001,г Москва проезд Боровский д.4,Москва,проезд Боровский д.4,проезд,Боровский ,д.4,7823432,муниципальный округ Солнцево,1962 +2281001,г Москва проезд Боровский д.5,Москва,проезд Боровский д.5,проезд,Боровский ,д.5,7823439,муниципальный округ Солнцево,1966 +2281001,г Москва проезд Боровский д.6,Москва,проезд Боровский д.6,проезд,Боровский ,д.6,7823473,муниципальный округ Солнцево,1962 +2281001,г Москва проезд Боровский д.7,Москва,проезд Боровский д.7,проезд,Боровский ,д.7,7823442,муниципальный округ Солнцево,1963 +2281001,г Москва проезд Боровский д.8,Москва,проезд Боровский д.8,проезд,Боровский ,д.8,7823444,муниципальный округ Солнцево,1963 +2281001,г Москва проезд Боровский д.9,Москва,проезд Боровский д.9,проезд,Боровский ,д.9,7823450,муниципальный округ Солнцево,1963 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.1,Москва,ул 50 лет Октября д.1,ул,50 лет Октября ,д.1,7823251,муниципальный округ Солнцево,1973 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.1 кор.1,Москва,ул 50 лет Октября д.1 кор.1,ул,50 лет Октября ,д.1 кор.1,7823252,муниципальный округ Солнцево,1973 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.11,Москва,ул 50 лет Октября д.11,ул,50 лет Октября ,д.11,7823417,муниципальный округ Солнцево,1969 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.15,Москва,ул 50 лет Октября д.15,ул,50 лет Октября ,д.15,7823437,муниципальный округ Солнцево,1969 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.17,Москва,ул 50 лет Октября д.17,ул,50 лет Октября ,д.17,7823443,муниципальный округ Солнцево,1969 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.19,Москва,ул 50 лет Октября д.19,ул,50 лет Октября ,д.19,7823448,муниципальный округ Солнцево,1968 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.19 кор.1,Москва,ул 50 лет Октября д.19 кор.1,ул,50 лет Октября ,д.19 кор.1,7823456,муниципальный округ Солнцево,1968 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.19 кор.2,Москва,ул 50 лет Октября д.19 кор.2,ул,50 лет Октября ,д.19 кор.2,7823463,муниципальный округ Солнцево,1969 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.2 кор.1,Москва,ул 50 лет Октября д.2 кор.1,ул,50 лет Октября ,д.2 кор.1,7819312,муниципальный округ Солнцево,1972 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.2 кор.2,Москва,ул 50 лет Октября д.2 кор.2,ул,50 лет Октября ,д.2 кор.2,7950388,муниципальный округ Солнцево,1978 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.2 кор.3,Москва,ул 50 лет Октября д.2 кор.3,ул,50 лет Октября ,д.2 кор.3,7823304,муниципальный округ Солнцево,2005 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.21,Москва,ул 50 лет Октября д.21,ул,50 лет Октября ,д.21,7823478,муниципальный округ Солнцево,1969 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.23,Москва,ул 50 лет Октября д.23,ул,50 лет Октября ,д.23,7823488,муниципальный округ Солнцево,1969 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.23 кор.1,Москва,ул 50 лет Октября д.23 кор.1,ул,50 лет Октября ,д.23 кор.1,7823490,муниципальный округ Солнцево,1969 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.23 кор.2,Москва,ул 50 лет Октября д.23 кор.2,ул,50 лет Октября ,д.23 кор.2,7823496,муниципальный округ Солнцево,1968 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.25,Москва,ул 50 лет Октября д.25,ул,50 лет Октября ,д.25,7823499,муниципальный округ Солнцево,1969 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.27,Москва,ул 50 лет Октября д.27,ул,50 лет Октября ,д.27,7823503,муниципальный округ Солнцево,1972 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.27 кор.1,Москва,ул 50 лет Октября д.27 кор.1,ул,50 лет Октября ,д.27 кор.1,7823508,муниципальный округ Солнцево,1969 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.27 кор.2,Москва,ул 50 лет Октября д.27 кор.2,ул,50 лет Октября ,д.27 кор.2,7823512,муниципальный округ Солнцево,1969 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.29,Москва,ул 50 лет Октября д.29,ул,50 лет Октября ,д.29,7823515,муниципальный округ Солнцево,1974 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.3,Москва,ул 50 лет Октября д.3,ул,50 лет Октября ,д.3,7823324,муниципальный округ Солнцево,1970 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.5,Москва,ул 50 лет Октября д.5,ул,50 лет Октября ,д.5,7823337,муниципальный округ Солнцево,1969 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.5 кор.2,Москва,ул 50 лет Октября д.5 кор.2,ул,50 лет Октября ,д.5 кор.2,7823355,муниципальный округ Солнцево,1973 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.5 кор.3,Москва,ул 50 лет Октября д.5 кор.3,ул,50 лет Октября ,д.5 кор.3,7823380,муниципальный округ Солнцево,1975 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.6 кор.2,Москва,ул 50 лет Октября д.6 кор.2,ул,50 лет Октября ,д.6 кор.2,8065585,муниципальный округ Солнцево,1969 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.7,Москва,ул 50 лет Октября д.7,ул,50 лет Октября ,д.7,7823387,муниципальный округ Солнцево,1971 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.9,Москва,ул 50 лет Октября д.9,ул,50 лет Октября ,д.9,7823399,муниципальный округ Солнцево,2005 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.9 кор.1,Москва,ул 50 лет Октября д.9 кор.1,ул,50 лет Октября ,д.9 кор.1,7823405,муниципальный округ Солнцево,2006 +2281001,г Москва ул 50 лет Октября д.9 кор.2,Москва,ул 50 лет Октября д.9 кор.2,ул,50 лет Октября ,д.9 кор.2,7823407,муниципальный округ Солнцево,2006 +2281001,г Москва ул Авиаторов д.10,Москва,ул Авиаторов д.10,ул,Авиаторов ,д.10,7814267,муниципальный округ Солнцево,1986 +2281001,г Москва ул Авиаторов д.11 кор.1,Москва,ул Авиаторов д.11 кор.1,ул,Авиаторов ,д.11 кор.1,7819444,муниципальный округ Солнцево,1984 +2281001,г Москва ул Авиаторов д.12,Москва,ул Авиаторов д.12,ул,Авиаторов ,д.12,7814270,муниципальный округ Солнцево,1987 +2281001,г Москва ул Авиаторов д.14,Москва,ул Авиаторов д.14,ул,Авиаторов ,д.14,7814276,муниципальный округ Солнцево,1987 +2281001,г Москва ул Авиаторов д.16,Москва,ул Авиаторов д.16,ул,Авиаторов ,д.16,7814279,муниципальный округ Солнцево,1986 +2281001,г Москва ул Авиаторов д.18,Москва,ул Авиаторов д.18,ул,Авиаторов ,д.18,7814285,муниципальный округ Солнцево,1987 +2281001,г Москва ул Авиаторов д.2,Москва,ул Авиаторов д.2,ул,Авиаторов ,д.2,7814200,муниципальный округ Солнцево,1987 +2281001,г Москва ул Авиаторов д.20,Москва,ул Авиаторов д.20,ул,Авиаторов ,д.20,7769011,муниципальный округ Солнцево,1987 +2281001,г Москва ул Авиаторов д.30,Москва,ул Авиаторов д.30,ул,Авиаторов ,д.30,7814287,муниципальный округ Солнцево,2003 +2281001,г Москва ул Авиаторов д.4,Москва,ул Авиаторов д.4,ул,Авиаторов ,д.4,7814212,муниципальный округ Солнцево,1986 +2281001,г Москва ул Авиаторов д.6,Москва,ул Авиаторов д.6,ул,Авиаторов ,д.6,7814228,муниципальный округ Солнцево,1985 +2281001,г Москва ул Авиаторов д.6 кор.1,Москва,ул Авиаторов д.6 кор.1,ул,Авиаторов ,д.6 кор.1,7814236,муниципальный округ Солнцево,1985 +2281001,г Москва ул Авиаторов д.6 кор.2,Москва,ул Авиаторов д.6 кор.2,ул,Авиаторов ,д.6 кор.2,7814243,муниципальный округ Солнцево,1984 +2281001,г Москва ул Авиаторов д.7,Москва,ул Авиаторов д.7,ул,Авиаторов ,д.7,8059585,муниципальный округ Солнцево,1984 +2281001,г Москва ул Авиаторов д.8,Москва,ул Авиаторов д.8,ул,Авиаторов ,д.8,7814247,муниципальный округ Солнцево,1987 +2281001,г Москва ул Авиаторов д.8 кор.1,Москва,ул Авиаторов д.8 кор.1,ул,Авиаторов ,д.8 кор.1,7814254,муниципальный округ Солнцево,1989 +2281001,г Москва ул Авиаторов д.9 кор.1,Москва,ул Авиаторов д.9 кор.1,ул,Авиаторов ,д.9 кор.1,7814261,муниципальный округ Солнцево,2006 +2281001,г Москва ул Авиаторов д.9 кор.2,Москва,ул Авиаторов д.9 кор.2,ул,Авиаторов ,д.9 кор.2,7814262,муниципальный округ Солнцево,2006 +2281001,г Москва ул Богданова д.10,Москва,ул Богданова д.10,ул,Богданова ,д.10,7814307,муниципальный округ Солнцево,1969 +2281001,г Москва ул Богданова д.10 кор.1,Москва,ул Богданова д.10 кор.1,ул,Богданова ,д.10 кор.1,7814309,муниципальный округ Солнцево,2002 +2281001,г Москва ул Богданова д.10 кор.2,Москва,ул Богданова д.10 кор.2,ул,Богданова ,д.10 кор.2,7814311,муниципальный округ Солнцево,2003 +2281001,г Москва ул Богданова д.12,Москва,ул Богданова д.12,ул,Богданова ,д.12,7814313,муниципальный округ Солнцево,1970 +2281001,г Москва ул Богданова д.12 кор.1,Москва,ул Богданова д.12 кор.1,ул,Богданова ,д.12 кор.1,7814315,муниципальный округ Солнцево,2001 +2281001,г Москва ул Богданова д.14,Москва,ул Богданова д.14,ул,Богданова ,д.14,7814317,муниципальный округ Солнцево,1969 +2281001,г Москва ул Богданова д.14 кор.1,Москва,ул Богданова д.14 кор.1,ул,Богданова ,д.14 кор.1,7814318,муниципальный округ Солнцево,2001 +2281001,г Москва ул Богданова д.16,Москва,ул Богданова д.16,ул,Богданова ,д.16,7814321,муниципальный округ Солнцево,1969 +2281001,г Москва ул Богданова д.2,Москва,ул Богданова д.2,ул,Богданова ,д.2,7814298,муниципальный округ Солнцево,1972 +2281001,г Москва ул Богданова д.2 кор.1,Москва,ул Богданова д.2 кор.1,ул,Богданова ,д.2 кор.1,7810205,муниципальный округ Солнцево,2007 +2281001,г Москва ул Богданова д.24,Москва,ул Богданова д.24,ул,Богданова ,д.24,7814322,муниципальный округ Солнцево,1968 +2281001,г Москва ул Богданова д.26 кор.2,Москва,ул Богданова д.26 кор.2,ул,Богданова ,д.26 кор.2,7814324,муниципальный округ Солнцево,1964 +2281001,г Москва ул Богданова д.26 кор.3,Москва,ул Богданова д.26 кор.3,ул,Богданова ,д.26 кор.3,7814326,муниципальный округ Солнцево,1965 +2281001,г Москва ул Богданова д.32,Москва,ул Богданова д.32,ул,Богданова ,д.32,7814328,муниципальный округ Солнцево,1975 +2281001,г Москва ул Богданова д.4,Москва,ул Богданова д.4,ул,Богданова ,д.4,7814301,муниципальный округ Солнцево,1972 +2281001,г Москва ул Богданова д.42,Москва,ул Богданова д.42,ул,Богданова ,д.42,7814330,муниципальный округ Солнцево,1981 +2281001,г Москва ул Богданова д.48,Москва,ул Богданова д.48,ул,Богданова ,д.48,7814331,муниципальный округ Солнцево,1984 +2281001,г Москва ул Богданова д.48 кор.1,Москва,ул Богданова д.48 кор.1,ул,Богданова ,д.48 кор.1,7814333,муниципальный округ Солнцево,1984 +2281001,г Москва ул Богданова д.48 кор.2,Москва,ул Богданова д.48 кор.2,ул,Богданова ,д.48 кор.2,7814335,муниципальный округ Солнцево,1984 +2281001,г Москва ул Богданова д.52 кор.2,Москва,ул Богданова д.52 кор.2,ул,Богданова ,д.52 кор.2,7814337,муниципальный округ Солнцево,1994 +2281001,г Москва ул Богданова д.54,Москва,ул Богданова д.54,ул,Богданова ,д.54,7814338,муниципальный округ Солнцево,1983 +2281001,г Москва ул Богданова д.58,Москва,ул Богданова д.58,ул,Богданова ,д.58,7814340,муниципальный округ Солнцево,1985 +2281001,г Москва ул Богданова д.6,Москва,ул Богданова д.6,ул,Богданова ,д.6,7814302,муниципальный округ Солнцево,1971 +2281001,г Москва ул Богданова д.6 кор.1,Москва,ул Богданова д.6 кор.1,ул,Богданова ,д.6 кор.1,7810192,муниципальный округ Солнцево,2007 +2281001,г Москва ул Богданова д.8,Москва,ул Богданова д.8,ул,Богданова ,д.8,7814304,муниципальный округ Солнцево,1970 +2281001,г Москва ул Волынская д.10,Москва,ул Волынская д.10,ул,Волынская ,д.10,7822807,муниципальный округ Солнцево,2003 +2281001,г Москва ул Волынская д.12,Москва,ул Волынская д.12,ул,Волынская ,д.12,7814353,муниципальный округ Солнцево,2003 +2281001,г Москва ул Волынская д.12 кор.1,Москва,ул Волынская д.12 кор.1,ул,Волынская ,д.12 кор.1,7814355,муниципальный округ Солнцево,2003 +2281001,г Москва ул Волынская д.3,Москва,ул Волынская д.3,ул,Волынская ,д.3,7814341,муниципальный округ Солнцево,1998 +2281001,г Москва ул Волынская д.4,Москва,ул Волынская д.4,ул,Волынская ,д.4,7814343,муниципальный округ Солнцево,1987 +2281001,г Москва ул Волынская д.8,Москва,ул Волынская д.8,ул,Волынская ,д.8,7814345,муниципальный округ Солнцево,1991 +2281001,г Москва ул Волынская д.9,Москва,ул Волынская д.9,ул,Волынская ,д.9,7814347,муниципальный округ Солнцево,2008 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.1,Москва,ул Главмосстроя д.1,ул,Главмосстроя ,д.1,7814372,муниципальный округ Солнцево,1965 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.1 кор.1,Москва,ул Главмосстроя д.1 кор.1,ул,Главмосстроя ,д.1 кор.1,7814374,муниципальный округ Солнцево,1966 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.1 кор.2,Москва,ул Главмосстроя д.1 кор.2,ул,Главмосстроя ,д.1 кор.2,7814376,муниципальный округ Солнцево,1966 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.10,Москва,ул Главмосстроя д.10,ул,Главмосстроя ,д.10,7814428,муниципальный округ Солнцево,2008 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.10а,Москва,ул Главмосстроя д.10а,ул,Главмосстроя ,д.10а,7814430,муниципальный округ Солнцево,1968 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.12,Москва,ул Главмосстроя д.12,ул,Главмосстроя ,д.12,7814432,муниципальный округ Солнцево,2008 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.14,Москва,ул Главмосстроя д.14,ул,Главмосстроя ,д.14,7814433,муниципальный округ Солнцево,2009 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.16а,Москва,ул Главмосстроя д.16а,ул,Главмосстроя ,д.16а,7814494,муниципальный округ Солнцево,1968 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.18,Москва,ул Главмосстроя д.18,ул,Главмосстроя ,д.18,7810118,муниципальный округ Солнцево,2008 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.20,Москва,ул Главмосстроя д.20,ул,Главмосстроя ,д.20,7810178,муниципальный округ Солнцево,2008 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.22 кор.1,Москва,ул Главмосстроя д.22 кор.1,ул,Главмосстроя ,д.22 кор.1,7814436,муниципальный округ Солнцево,2008 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.3,Москва,ул Главмосстроя д.3,ул,Главмосстроя ,д.3,7824012,муниципальный округ Солнцево,1965 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.3 кор.1,Москва,ул Главмосстроя д.3 кор.1,ул,Главмосстроя ,д.3 кор.1,7824029,муниципальный округ Солнцево,1965 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.3 кор.2,Москва,ул Главмосстроя д.3 кор.2,ул,Главмосстроя ,д.3 кор.2,7824034,муниципальный округ Солнцево,1965 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.3 кор.3,Москва,ул Главмосстроя д.3 кор.3,ул,Главмосстроя ,д.3 кор.3,7824025,муниципальный округ Солнцево,1965 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.4 кор.1,Москва,ул Главмосстроя д.4 кор.1,ул,Главмосстроя ,д.4 кор.1,7852878,муниципальный округ Солнцево,2007 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.4 кор.2,Москва,ул Главмосстроя д.4 кор.2,ул,Главмосстроя ,д.4 кор.2,7814377,муниципальный округ Солнцево,2007 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.6,Москва,ул Главмосстроя д.6,ул,Главмосстроя ,д.6,7814379,муниципальный округ Солнцево,2007 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.6а,Москва,ул Главмосстроя д.6а,ул,Главмосстроя ,д.6а,7814381,муниципальный округ Солнцево,1971 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.7,Москва,ул Главмосстроя д.7,ул,Главмосстроя ,д.7,7659670,муниципальный округ Солнцево,2011 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.7 кор.3,Москва,ул Главмосстроя д.7 кор.3,ул,Главмосстроя ,д.7 кор.3,7814417,муниципальный округ Солнцево,1964 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.7 кор.4,Москва,ул Главмосстроя д.7 кор.4,ул,Главмосстроя ,д.7 кор.4,7814419,муниципальный округ Солнцево,1964 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.8,Москва,ул Главмосстроя д.8,ул,Главмосстроя ,д.8,7814421,муниципальный округ Солнцево,2007 +2281001,г Москва ул Главмосстроя д.9,Москва,ул Главмосстроя д.9,ул,Главмосстроя ,д.9,7814424,муниципальный округ Солнцево,2006 +2281001,г Москва ул Домостроительная д.3,Москва,ул Домостроительная д.3,ул,Домостроительная ,д.3,7814439,муниципальный округ Солнцево,1968 +2281001,г Москва ул Княжеская д.28 кор.1,Москва,ул Княжеская д.28 кор.1,ул,Княжеская ,д.28 кор.1,7814441,муниципальный округ Солнцево,2009 +2281001,г Москва ул Княжеская д.28 кор.2,Москва,ул Княжеская д.28 кор.2,ул,Княжеская ,д.28 кор.2,7814443,муниципальный округ Солнцево,2009 +2281001,г Москва ул Княжеская д.28 кор.3,Москва,ул Княжеская д.28 кор.3,ул,Княжеская ,д.28 кор.3,7814448,муниципальный округ Солнцево,2009 +2281001,г Москва ул Княжеская д.28 кор.4,Москва,ул Княжеская д.28 кор.4,ул,Княжеская ,д.28 кор.4,7814450,муниципальный округ Солнцево,2009 +2281001,г Москва ул Матросова д.1,Москва,ул Матросова д.1,ул,Матросова ,д.1,7814454,муниципальный округ Солнцево,1953 +2281001,г Москва ул Матросова д.21,Москва,ул Матросова д.21,ул,Матросова ,д.21,7814470,муниципальный округ Солнцево,1963 +2281001,г Москва ул Матросова д.23,Москва,ул Матросова д.23,ул,Матросова ,д.23,7814474,муниципальный округ Солнцево,1964 +2281001,г Москва ул Матросова д.25,Москва,ул Матросова д.25,ул,Матросова ,д.25,7814476,муниципальный округ Солнцево,1964 +2281001,г Москва ул Матросова д.27,Москва,ул Матросова д.27,ул,Матросова ,д.27,7814478,муниципальный округ Солнцево,1965 +2281001,г Москва ул Матросова д.29,Москва,ул Матросова д.29,ул,Матросова ,д.29,7814480,муниципальный округ Солнцево,1965 +2281001,г Москва ул Матросова д.3,Москва,ул Матросова д.3,ул,Матросова ,д.3,7814456,муниципальный округ Солнцево,1954 +2281001,г Москва ул Матросова д.5,Москва,ул Матросова д.5,ул,Матросова ,д.5,7814459,муниципальный округ Солнцево,1955 +2281001,г Москва ул Матросова д.6,Москва,ул Матросова д.6,ул,Матросова ,д.6,7814462,муниципальный округ Солнцево,1958 +2281001,г Москва ул Матросова д.7 кор.1,Москва,ул Матросова д.7 кор.1,ул,Матросова ,д.7 кор.1,7814464,муниципальный округ Солнцево,1959 +2281001,г Москва ул Матросова д.7 кор.2,Москва,ул Матросова д.7 кор.2,ул,Матросова ,д.7 кор.2,7814466,муниципальный округ Солнцево,1960 +2281001,г Москва ул Матросова д.7 кор.3,Москва,ул Матросова д.7 кор.3,ул,Матросова ,д.7 кор.3,7814468,муниципальный округ Солнцево,1959 +2281001,г Москва ул Матросова д.7 кор.4,Москва,ул Матросова д.7 кор.4,ул,Матросова ,д.7 кор.4,7819474,муниципальный округ Солнцево,1954 +2281001,г Москва ул Наро-Фоминская д.10,Москва,ул Наро-Фоминская д.10,ул,Наро-Фоминская ,д.10,7814488,муниципальный округ Солнцево,1961 +2281001,г Москва ул Наро-Фоминская д.11,Москва,ул Наро-Фоминская д.11,ул,Наро-Фоминская ,д.11,7814489,муниципальный округ Солнцево,1961 +2281001,г Москва ул Наро-Фоминская д.13,Москва,ул Наро-Фоминская д.13,ул,Наро-Фоминская ,д.13,7814491,муниципальный округ Солнцево,1961 +2281001,г Москва ул Наро-Фоминская д.15,Москва,ул Наро-Фоминская д.15,ул,Наро-Фоминская ,д.15,7814492,муниципальный округ Солнцево,1960 +2281001,г Москва ул Наро-Фоминская д.2,Москва,ул Наро-Фоминская д.2,ул,Наро-Фоминская ,д.2,7812565,муниципальный округ Солнцево,1979 +2281001,г Москва ул Наро-Фоминская д.3,Москва,ул Наро-Фоминская д.3,ул,Наро-Фоминская ,д.3,7814482,муниципальный округ Солнцево,1961 +2281001,г Москва ул Наро-Фоминская д.5,Москва,ул Наро-Фоминская д.5,ул,Наро-Фоминская ,д.5,7814483,муниципальный округ Солнцево,1961 +2281001,г Москва ул Наро-Фоминская д.7,Москва,ул Наро-Фоминская д.7,ул,Наро-Фоминская ,д.7,7814485,муниципальный округ Солнцево,1961 +2281001,г Москва ул Наро-Фоминская д.9,Москва,ул Наро-Фоминская д.9,ул,Наро-Фоминская ,д.9,7814486,муниципальный округ Солнцево,1961 +2281001,г Москва ул Попутная д.1,Москва,ул Попутная д.1,ул,Попутная ,д.1,7819036,муниципальный округ Солнцево,1961 +2281001,г Москва ул Попутная д.1 кор.1,Москва,ул Попутная д.1 кор.1,ул,Попутная ,д.1 кор.1,7819047,муниципальный округ Солнцево,1975 +2281001,г Москва ул Попутная д.1 кор.2,Москва,ул Попутная д.1 кор.2,ул,Попутная ,д.1 кор.2,7819054,муниципальный округ Солнцево,1969 +2281001,г Москва ул Попутная д.1 кор.3,Москва,ул Попутная д.1 кор.3,ул,Попутная ,д.1 кор.3,7819061,муниципальный округ Солнцево,1970 +2281001,г Москва ул Попутная д.2,Москва,ул Попутная д.2,ул,Попутная ,д.2,7819074,муниципальный округ Солнцево,1960 +2281001,г Москва ул Попутная д.3,Москва,ул Попутная д.3,ул,Попутная ,д.3,7819085,муниципальный округ Солнцево,1966 +2281001,г Москва ул Попутная д.3 кор.1,Москва,ул Попутная д.3 кор.1,ул,Попутная ,д.3 кор.1,7819091,муниципальный округ Солнцево,1965 +2281001,г Москва ул Попутная д.4,Москва,ул Попутная д.4,ул,Попутная ,д.4,7819106,муниципальный округ Солнцево,1960 +2281001,г Москва ул Попутная д.5,Москва,ул Попутная д.5,ул,Попутная ,д.5,7819114,муниципальный округ Солнцево,1973 +2281001,г Москва ул Производственная д.1,Москва,ул Производственная д.1,ул,Производственная ,д.1,7819251,муниципальный округ Солнцево,1978 +2281001,г Москва ул Производственная д.1 кор.1,Москва,ул Производственная д.1 кор.1,ул,Производственная ,д.1 кор.1,7819290,муниципальный округ Солнцево,1978 +2281001,г Москва ул Производственная д.1 кор.2,Москва,ул Производственная д.1 кор.2,ул,Производственная ,д.1 кор.2,7819300,муниципальный округ Солнцево,1996 +2281001,г Москва ул Производственная д.2,Москва,ул Производственная д.2,ул,Производственная ,д.2,7819307,муниципальный округ Солнцево,2006 +2281001,г Москва ул Производственная д.2 кор.1,Москва,ул Производственная д.2 кор.1,ул,Производственная ,д.2 кор.1,7819320,муниципальный округ Солнцево,2004 +2281001,г Москва ул Производственная д.3,Москва,ул Производственная д.3,ул,Производственная ,д.3,7819338,муниципальный округ Солнцево,1985 +2281001,г Москва ул Производственная д.4,Москва,ул Производственная д.4,ул,Производственная ,д.4,7819350,муниципальный округ Солнцево,2005 +2281001,г Москва ул Производственная д.4 кор.2,Москва,ул Производственная д.4 кор.2,ул,Производственная ,д.4 кор.2,7819368,муниципальный округ Солнцево,2004 +2281001,г Москва ул Производственная д.4 кор.3,Москва,ул Производственная д.4 кор.3,ул,Производственная ,д.4 кор.3,7819396,муниципальный округ Солнцево,2005 +2281001,г Москва ул Производственная д.5,Москва,ул Производственная д.5,ул,Производственная ,д.5,7819417,муниципальный округ Солнцево,1995 +2281001,г Москва ул Производственная д.7,Москва,ул Производственная д.7,ул,Производственная ,д.7,7819438,муниципальный округ Солнцево,1996 +2281001,г Москва ул Родниковая д.10,Москва,ул Родниковая д.10,ул,Родниковая ,д.10,7819682,муниципальный округ Солнцево,1966 +2281001,г Москва ул Родниковая д.12,Москва,ул Родниковая д.12,ул,Родниковая ,д.12,7819698,муниципальный округ Солнцево,1966 +2281001,г Москва ул Родниковая д.14,Москва,ул Родниковая д.14,ул,Родниковая ,д.14,7819711,муниципальный округ Солнцево,1972 +2281001,г Москва ул Родниковая д.16,Москва,ул Родниковая д.16,ул,Родниковая ,д.16,7819722,муниципальный округ Солнцево,1977 +2281001,г Москва ул Родниковая д.16 кор.2,Москва,ул Родниковая д.16 кор.2,ул,Родниковая ,д.16 кор.2,7819735,муниципальный округ Солнцево,1979 +2281001,г Москва ул Родниковая д.16 кор.3,Москва,ул Родниковая д.16 кор.3,ул,Родниковая ,д.16 кор.3,7819759,муниципальный округ Солнцево,1979 +2281001,г Москва ул Родниковая д.16 кор.4,Москва,ул Родниковая д.16 кор.4,ул,Родниковая ,д.16 кор.4,7819768,муниципальный округ Солнцево,1979 +2281001,г Москва ул Родниковая д.18,Москва,ул Родниковая д.18,ул,Родниковая ,д.18,7819797,муниципальный округ Солнцево,1979 +2281001,г Москва ул Родниковая д.18 кор.1,Москва,ул Родниковая д.18 кор.1,ул,Родниковая ,д.18 кор.1,7824086,муниципальный округ Солнцево,1979 +2281001,г Москва ул Родниковая д.20,Москва,ул Родниковая д.20,ул,Родниковая ,д.20,7819830,муниципальный округ Солнцево,1986 +2281001,г Москва ул Родниковая д.4,Москва,ул Родниковая д.4,ул,Родниковая ,д.4,7819536,муниципальный округ Солнцево,1965 +2281001,г Москва ул Родниковая д.4 кор.1,Москва,ул Родниковая д.4 кор.1,ул,Родниковая ,д.4 кор.1,7819575,муниципальный округ Солнцево,1966 +2281001,г Москва ул Родниковая д.4 кор.2,Москва,ул Родниковая д.4 кор.2,ул,Родниковая ,д.4 кор.2,7819602,муниципальный округ Солнцево,1967 +2281001,г Москва ул Родниковая д.4 кор.3,Москва,ул Родниковая д.4 кор.3,ул,Родниковая ,д.4 кор.3,7819615,муниципальный округ Солнцево,1967 +2281001,г Москва ул Родниковая д.4 кор.5,Москва,ул Родниковая д.4 кор.5,ул,Родниковая ,д.4 кор.5,7819630,муниципальный округ Солнцево,1989 +2281001,г Москва ул Родниковая д.4 кор.6,Москва,ул Родниковая д.4 кор.6,ул,Родниковая ,д.4 кор.6,7819643,муниципальный округ Солнцево,1997 +2281001,г Москва ул Родниковая д.6,Москва,ул Родниковая д.6,ул,Родниковая ,д.6,7819660,муниципальный округ Солнцево,1966 +2281001,г Москва ул Родниковая д.8,Москва,ул Родниковая д.8,ул,Родниковая ,д.8,7819670,муниципальный округ Солнцево,1966 +2281001,г Москва ул Щорса д.10,Москва,ул Щорса д.10,ул,Щорса ,д.10,7821996,муниципальный округ Солнцево,1987 +2281001,г Москва ул Щорса д.2,Москва,ул Щорса д.2,ул,Щорса ,д.2,7817708,муниципальный округ Солнцево,1988 +2281001,г Москва ул Щорса д.3,Москва,ул Щорса д.3,ул,Щорса ,д.3,7821435,муниципальный округ Солнцево,1987 +2281001,г Москва ул Щорса д.4,Москва,ул Щорса д.4,ул,Щорса ,д.4,7821761,муниципальный округ Солнцево,1986 +2281001,г Москва ул Щорса д.4 кор.1,Москва,ул Щорса д.4 кор.1,ул,Щорса ,д.4 кор.1,7821825,муниципальный округ Солнцево,1987 +2281001,г Москва ул Щорса д.4 кор.2,Москва,ул Щорса д.4 кор.2,ул,Щорса ,д.4 кор.2,7821894,муниципальный округ Солнцево,1987 +2281001,г Москва ул Щорса д.8,Москва,ул Щорса д.8,ул,Щорса ,д.8,7821926,муниципальный округ Солнцево,1987 +2281001,г Москва ул Щорса д.8 кор.1,Москва,ул Щорса д.8 кор.1,ул,Щорса ,д.8 кор.1,7821962,муниципальный округ Солнцево,1989 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.101 кор.8,Москва,пр-кт Вернадского д.101 кор.8,пр-кт,Вернадского ,д.101 кор.8,7677810,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1995 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.105 кор.2,Москва,пр-кт Вернадского д.105 кор.2,пр-кт,Вернадского ,д.105 кор.2,7677812,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1976 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.105 кор.4,Москва,пр-кт Вернадского д.105 кор.4,пр-кт,Вернадского ,д.105 кор.4,7991679,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2008 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.109,Москва,пр-кт Вернадского д.109,пр-кт,Вернадского ,д.109,7677816,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1975 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.111,Москва,пр-кт Вернадского д.111,пр-кт,Вернадского ,д.111,7632388,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1968 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.113,Москва,пр-кт Вернадского д.113,пр-кт,Вернадского ,д.113,7631223,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1970 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.117,Москва,пр-кт Вернадского д.117,пр-кт,Вернадского ,д.117,8101430,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1968 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.119,Москва,пр-кт Вернадского д.119,пр-кт,Вернадского ,д.119,8197130,муниципальный округ Тропарево-Никулино,н.д. +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.123,Москва,пр-кт Вернадского д.123,пр-кт,Вернадского ,д.123,7677820,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1968 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.125,Москва,пр-кт Вернадского д.125,пр-кт,Вернадского ,д.125,8083989,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1972 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.125 кор.1,Москва,пр-кт Вернадского д.125 кор.1,пр-кт,Вернадского ,д.125 кор.1,7677823,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2002 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.127,Москва,пр-кт Вернадского д.127,пр-кт,Вернадского ,д.127,7677827,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1978 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.89,Москва,пр-кт Вернадского д.89,пр-кт,Вернадского ,д.89,7677829,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1981 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.89 кор.2,Москва,пр-кт Вернадского д.89 кор.2,пр-кт,Вернадского ,д.89 кор.2,7677836,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1969 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.89 кор.4,Москва,пр-кт Вернадского д.89 кор.4,пр-кт,Вернадского ,д.89 кор.4,7677837,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1972 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.89 кор.5,Москва,пр-кт Вернадского д.89 кор.5,пр-кт,Вернадского ,д.89 кор.5,7677839,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1972 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.91 кор.1,Москва,пр-кт Вернадского д.91 кор.1,пр-кт,Вернадского ,д.91 кор.1,8159072,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1969 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.91 кор.2,Москва,пр-кт Вернадского д.91 кор.2,пр-кт,Вернадского ,д.91 кор.2,7677843,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1968 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.91 кор.3,Москва,пр-кт Вернадского д.91 кор.3,пр-кт,Вернадского ,д.91 кор.3,7631049,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1976 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.92,Москва,пр-кт Вернадского д.92,пр-кт,Вернадского ,д.92,8045412,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2003 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.92 кор.1,Москва,пр-кт Вернадского д.92 кор.1,пр-кт,Вернадского ,д.92 кор.1,7999903,муниципальный округ Тропарево-Никулино,н.д. +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.93,Москва,пр-кт Вернадского д.93,пр-кт,Вернадского ,д.93,8117737,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1971 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.93 кор.1,Москва,пр-кт Вернадского д.93 кор.1,пр-кт,Вернадского ,д.93 кор.1,7677850,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1980 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.94 кор.1,Москва,пр-кт Вернадского д.94 кор.1,пр-кт,Вернадского ,д.94 кор.1,7756218,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2006 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.94 кор.2,Москва,пр-кт Вернадского д.94 кор.2,пр-кт,Вернадского ,д.94 кор.2,7756240,муниципальный округ Тропарево-Никулино,н.д. +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.94 кор.2,Москва,пр-кт Вернадского д.94 кор.2,пр-кт,Вернадского ,д.94 кор.2,7756241,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2006 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.94 кор.3,Москва,пр-кт Вернадского д.94 кор.3,пр-кт,Вернадского ,д.94 кор.3,7756329,муниципальный округ Тропарево-Никулино,н.д. +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.94 кор.3,Москва,пр-кт Вернадского д.94 кор.3,пр-кт,Вернадского ,д.94 кор.3,7756330,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2009 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.94 кор.4,Москва,пр-кт Вернадского д.94 кор.4,пр-кт,Вернадского ,д.94 кор.4,7756353,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2010 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.94 кор.4,Москва,пр-кт Вернадского д.94 кор.4,пр-кт,Вернадского ,д.94 кор.4,7756352,муниципальный округ Тропарево-Никулино,н.д. +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.94 кор.5,Москва,пр-кт Вернадского д.94 кор.5,пр-кт,Вернадского ,д.94 кор.5,7756372,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2012 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.95 кор.1,Москва,пр-кт Вернадского д.95 кор.1,пр-кт,Вернадского ,д.95 кор.1,7677851,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1969 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.95 кор.2,Москва,пр-кт Вернадского д.95 кор.2,пр-кт,Вернадского ,д.95 кор.2,8101664,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1968 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.95 кор.3,Москва,пр-кт Вернадского д.95 кор.3,пр-кт,Вернадского ,д.95 кор.3,8083401,муниципальный округ Тропарево-Никулино,н.д. +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.97,Москва,пр-кт Вернадского д.97,пр-кт,Вернадского ,д.97,7677852,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1979 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.97 кор.1,Москва,пр-кт Вернадского д.97 кор.1,пр-кт,Вернадского ,д.97 кор.1,7631232,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1972 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.97 кор.3,Москва,пр-кт Вернадского д.97 кор.3,пр-кт,Вернадского ,д.97 кор.3,8117214,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2004 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.99 кор.1,Москва,пр-кт Вернадского д.99 кор.1,пр-кт,Вернадского ,д.99 кор.1,7971231,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1968 +2281002,г Москва пр-кт Вернадского д.99 кор.3,Москва,пр-кт Вернадского д.99 кор.3,пр-кт,Вернадского ,д.99 кор.3,7677853,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1978 +2281002,г Москва пр-кт Ленинский д.144 кор.2,Москва,пр-кт Ленинский д.144 кор.2,пр-кт,Ленинский ,д.144 кор.2,7677803,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1972 +2281002,г Москва пр-кт Ленинский д.144 кор.3,Москва,пр-кт Ленинский д.144 кор.3,пр-кт,Ленинский ,д.144 кор.3,7677802,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1972 +2281002,г Москва пр-кт Ленинский д.144 кор.4,Москва,пр-кт Ленинский д.144 кор.4,пр-кт,Ленинский ,д.144 кор.4,7677800,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1973 +2281002,г Москва пр-кт Ленинский д.144 кор.5,Москва,пр-кт Ленинский д.144 кор.5,пр-кт,Ленинский ,д.144 кор.5,7677795,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1973 +2281002,г Москва пр-кт Ленинский д.150,Москва,пр-кт Ленинский д.150,пр-кт,Ленинский ,д.150,7677792,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1973 +2281002,г Москва пр-кт Ленинский д.152 кор.2,Москва,пр-кт Ленинский д.152 кор.2,пр-кт,Ленинский ,д.152 кор.2,7677785,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1968 +2281002,г Москва пр-кт Ленинский д.154,Москва,пр-кт Ленинский д.154,пр-кт,Ленинский ,д.154,7930757,муниципальный округ Тропарево-Никулино,н.д. +2281002,г Москва пр-кт Ленинский д.156,Москва,пр-кт Ленинский д.156,пр-кт,Ленинский ,д.156,7677780,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1977 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.1 кор.1,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.1 кор.1,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.1 кор.1,7674164,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1968 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.1 кор.2,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.1 кор.2,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.1 кор.2,7674170,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1968 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.1 кор.3,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.1 кор.3,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.1 кор.3,7674221,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1968 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.10,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.10,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.10,7676477,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1980 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.10 кор.1,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.10 кор.1,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.10 кор.1,7676483,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1970 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.10 кор.2,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.10 кор.2,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.10 кор.2,7854555,муниципальный округ Тропарево-Никулино,н.д. +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.10 кор.2.,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.10 кор.2.,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.10 кор.2.,8160356,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1971 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.10 кор.6,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.10 кор.6,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.10 кор.6,7676489,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1972 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.12 кор.1,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.12 кор.1,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.12 кор.1,7676511,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1971 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.12 кор.3,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.12 кор.3,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.12 кор.3,7676521,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1971 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.12 кор.4,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.12 кор.4,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.12 кор.4,7676527,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1971 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.12 кор.5,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.12 кор.5,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.12 кор.5,8083435,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1971 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.12 кор.6,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.12 кор.6,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.12 кор.6,7676713,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1985 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.14,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.14,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.14,7676918,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1984 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.2 кор.1,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.2 кор.1,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.2 кор.1,8083906,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1971 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.2 кор.2,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.2 кор.2,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.2 кор.2,7675431,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1971 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.3 кор.1,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.3 кор.1,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.3 кор.1,7675395,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1969 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.3 кор.3,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.3 кор.3,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.3 кор.3,8101529,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1972 +2281002,"г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.3 кор.3 строение а,в",Москва,"ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.3 кор.3 строение а,в",ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,"д.3 кор.3 строение а,в",7675470,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1971 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.4 кор.1,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.4 кор.1,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.4 кор.1,7675505,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1971 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.4 кор.3,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.4 кор.3,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.4 кор.3,7675588,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1970 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.4 кор.4,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.4 кор.4,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.4 кор.4,7675596,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1970 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.6,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.6,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.6,7675607,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1979 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.6 кор.1,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.6 кор.1,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.6 кор.1,7675614,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1971 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.6 кор.2,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.6 кор.2,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.6 кор.2,7675633,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1971 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.7 кор.1,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.7 кор.1,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.7 кор.1,7676381,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1970 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.7 кор.2,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.7 кор.2,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.7 кор.2,7676392,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1970 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.7 кор.3,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.7 кор.3,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.7 кор.3,7676398,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1970 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.7 кор.4,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.7 кор.4,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.7 кор.4,7676407,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1970 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.7 кор.5,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.7 кор.5,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.7 кор.5,7676414,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1970 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.7 кор.6,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.7 кор.6,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.7 кор.6,7676423,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1973 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.8 кор.1,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.8 кор.1,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.8 кор.1,7676431,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1972 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.8 кор.3,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.8 кор.3,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.8 кор.3,7676439,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1971 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.8 кор.4,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.8 кор.4,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.8 кор.4,7631529,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1970 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.8 кор.5,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.8 кор.5,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.8 кор.5,7676465,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1972 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.8 кор.6,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.8 кор.6,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.8 кор.6,8083982,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1972 +2281002,г Москва ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.8 кор.7,Москва,ул 26-ти Бакинских Комиссаров д.8 кор.7,ул,26-ти Бакинских Комиссаров ,д.8 кор.7,8085773,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1972 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.11,Москва,ул Академика Анохина д.11,ул,Академика Анохина ,д.11,7706871,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1999 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.11 кор.1,Москва,ул Академика Анохина д.11 кор.1,ул,Академика Анохина ,д.11 кор.1,7706877,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2000 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.12 кор.1,Москва,ул Академика Анохина д.12 кор.1,ул,Академика Анохина ,д.12 кор.1,7677817,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1982 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.12 кор.2,Москва,ул Академика Анохина д.12 кор.2,ул,Академика Анохина ,д.12 кор.2,7677818,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1982 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.12 кор.3,Москва,ул Академика Анохина д.12 кор.3,ул,Академика Анохина ,д.12 кор.3,7677819,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1982 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.12 кор.4,Москва,ул Академика Анохина д.12 кор.4,ул,Академика Анохина ,д.12 кор.4,7677821,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1982 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.13,Москва,ул Академика Анохина д.13,ул,Академика Анохина ,д.13,7706882,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1999 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.19,Москва,ул Академика Анохина д.19,ул,Академика Анохина ,д.19,8033196,муниципальный округ Тропарево-Никулино,н.д. +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.19 кор.2,Москва,ул Академика Анохина д.19 кор.2,ул,Академика Анохина ,д.19 кор.2,7672565,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2006 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.2 кор.1,Москва,ул Академика Анохина д.2 кор.1,ул,Академика Анохина ,д.2 кор.1,7714275,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2003 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.2 кор.2,Москва,ул Академика Анохина д.2 кор.2,ул,Академика Анохина ,д.2 кор.2,7717070,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2003 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.2 кор.3,Москва,ул Академика Анохина д.2 кор.3,ул,Академика Анохина ,д.2 кор.3,7717073,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2001 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.2 кор.4,Москва,ул Академика Анохина д.2 кор.4,ул,Академика Анохина ,д.2 кор.4,7717076,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2002 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.2 кор.6,Москва,ул Академика Анохина д.2 кор.6,ул,Академика Анохина ,д.2 кор.6,7726808,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2003 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.26 кор.1,Москва,ул Академика Анохина д.26 кор.1,ул,Академика Анохина ,д.26 кор.1,8036951,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1984 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.26 кор.2,Москва,ул Академика Анохина д.26 кор.2,ул,Академика Анохина ,д.26 кор.2,8037036,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1984 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.26 кор.3,Москва,ул Академика Анохина д.26 кор.3,ул,Академика Анохина ,д.26 кор.3,7677822,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1989 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.26 кор.4,Москва,ул Академика Анохина д.26 кор.4,ул,Академика Анохина ,д.26 кор.4,8037746,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1989 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.30 кор.1,Москва,ул Академика Анохина д.30 кор.1,ул,Академика Анохина ,д.30 кор.1,7677828,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1982 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.30 кор.2,Москва,ул Академика Анохина д.30 кор.2,ул,Академика Анохина ,д.30 кор.2,7677831,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1982 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.30 кор.3,Москва,ул Академика Анохина д.30 кор.3,ул,Академика Анохина ,д.30 кор.3,7677833,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1982 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.30 кор.4,Москва,ул Академика Анохина д.30 кор.4,ул,Академика Анохина ,д.30 кор.4,8037415,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1982 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.34 кор.1,Москва,ул Академика Анохина д.34 кор.1,ул,Академика Анохина ,д.34 кор.1,8037814,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1984 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.34 кор.2,Москва,ул Академика Анохина д.34 кор.2,ул,Академика Анохина ,д.34 кор.2,8037830,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1983 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.38 кор.1,Москва,ул Академика Анохина д.38 кор.1,ул,Академика Анохина ,д.38 кор.1,7677834,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1982 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.38 кор.2,Москва,ул Академика Анохина д.38 кор.2,ул,Академика Анохина ,д.38 кор.2,7677835,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1982 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.38 кор.3,Москва,ул Академика Анохина д.38 кор.3,ул,Академика Анохина ,д.38 кор.3,7677841,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1982 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.38 кор.4,Москва,ул Академика Анохина д.38 кор.4,ул,Академика Анохина ,д.38 кор.4,8037444,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1982 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.4 кор.1,Москва,ул Академика Анохина д.4 кор.1,ул,Академика Анохина ,д.4 кор.1,7676616,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2004 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.4 кор.2,Москва,ул Академика Анохина д.4 кор.2,ул,Академика Анохина ,д.4 кор.2,7717085,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2001 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.4 кор.3,Москва,ул Академика Анохина д.4 кор.3,ул,Академика Анохина ,д.4 кор.3,7717089,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2002 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.42 кор.1,Москва,ул Академика Анохина д.42 кор.1,ул,Академика Анохина ,д.42 кор.1,7677842,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1984 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.42 кор.2,Москва,ул Академика Анохина д.42 кор.2,ул,Академика Анохина ,д.42 кор.2,7677844,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1985 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.44,Москва,ул Академика Анохина д.44,ул,Академика Анохина ,д.44,7677845,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1985 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.46 кор.1,Москва,ул Академика Анохина д.46 кор.1,ул,Академика Анохина ,д.46 кор.1,8037454,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1992 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.46 кор.2,Москва,ул Академика Анохина д.46 кор.2,ул,Академика Анохина ,д.46 кор.2,8037470,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1992 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.46 кор.3,Москва,ул Академика Анохина д.46 кор.3,ул,Академика Анохина ,д.46 кор.3,7677846,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2003 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.5 кор.1,Москва,ул Академика Анохина д.5 кор.1,ул,Академика Анохина ,д.5 кор.1,8060321,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2002 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.5 кор.2,Москва,ул Академика Анохина д.5 кор.2,ул,Академика Анохина ,д.5 кор.2,8060326,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2002 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.5 кор.3,Москва,ул Академика Анохина д.5 кор.3,ул,Академика Анохина ,д.5 кор.3,8060333,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2002 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.5 кор.4,Москва,ул Академика Анохина д.5 кор.4,ул,Академика Анохина ,д.5 кор.4,8060342,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2002 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.50,Москва,ул Академика Анохина д.50,ул,Академика Анохина ,д.50,8037483,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1998 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.54,Москва,ул Академика Анохина д.54,ул,Академика Анохина ,д.54,8037490,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1999 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.58 кор.1,Москва,ул Академика Анохина д.58 кор.1,ул,Академика Анохина ,д.58 кор.1,8033202,муниципальный округ Тропарево-Никулино,н.д. +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.58 кор.2,Москва,ул Академика Анохина д.58 кор.2,ул,Академика Анохина ,д.58 кор.2,8033209,муниципальный округ Тропарево-Никулино,н.д. +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.6 кор.1,Москва,ул Академика Анохина д.6 кор.1,ул,Академика Анохина ,д.6 кор.1,7677277,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1982 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.6 кор.2,Москва,ул Академика Анохина д.6 кор.2,ул,Академика Анохина ,д.6 кор.2,7677281,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1982 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.6 кор.3,Москва,ул Академика Анохина д.6 кор.3,ул,Академика Анохина ,д.6 кор.3,7677807,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1982 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.6 кор.4,Москва,ул Академика Анохина д.6 кор.4,ул,Академика Анохина ,д.6 кор.4,7677809,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1982 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.6 кор.5,Москва,ул Академика Анохина д.6 кор.5,ул,Академика Анохина ,д.6 кор.5,7677811,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1998 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.6 кор.5 строение м,Москва,ул Академика Анохина д.6 кор.5 строение м,ул,Академика Анохина ,д.6 кор.5 строение м,7677814,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1998 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.60,Москва,ул Академика Анохина д.60,ул,Академика Анохина ,д.60,7779101,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2007 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.62,Москва,ул Академика Анохина д.62,ул,Академика Анохина ,д.62,8037503,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2001 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.64,Москва,ул Академика Анохина д.64,ул,Академика Анохина ,д.64,8037545,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2001 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.7,Москва,ул Академика Анохина д.7,ул,Академика Анохина ,д.7,8060355,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2002 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.9,Москва,ул Академика Анохина д.9,ул,Академика Анохина ,д.9,7706859,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1999 +2281002,г Москва ул Академика Анохина д.9 кор.1,Москва,ул Академика Анохина д.9 кор.1,ул,Академика Анохина ,д.9 кор.1,7706865,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2000 +2281002,г Москва ул Коштоянца д.20 кор.1,Москва,ул Коштоянца д.20 кор.1,ул,Коштоянца ,д.20 кор.1,8139910,муниципальный округ Тропарево-Никулино,н.д. +2281002,г Москва ул Коштоянца д.20 кор.2,Москва,ул Коштоянца д.20 кор.2,ул,Коштоянца ,д.20 кор.2,8139928,муниципальный округ Тропарево-Никулино,н.д. +2281002,г Москва ул Коштоянца д.20 кор.3,Москва,ул Коштоянца д.20 кор.3,ул,Коштоянца ,д.20 кор.3,8139945,муниципальный округ Тропарево-Никулино,н.д. +2281002,г Москва ул Коштоянца д.20 кор.4,Москва,ул Коштоянца д.20 кор.4,ул,Коштоянца ,д.20 кор.4,8139953,муниципальный округ Тропарево-Никулино,н.д. +2281002,г Москва ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.1 кор.1,Москва,ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.1 кор.1,ул,Мичуринский проспект.Олимпийская деревня ,д.1 кор.1,7666794,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2012 +2281002,г Москва ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.10,Москва,ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.10,ул,Мичуринский проспект.Олимпийская деревня ,д.10,7709435,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1979 +2281002,г Москва ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.11,Москва,ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.11,ул,Мичуринский проспект.Олимпийская деревня ,д.11,7709452,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1979 +2281002,г Москва ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.12,Москва,ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.12,ул,Мичуринский проспект.Олимпийская деревня ,д.12,7709456,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1979 +2281002,г Москва ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.13,Москва,ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.13,ул,Мичуринский проспект.Олимпийская деревня ,д.13,7709466,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1979 +2281002,г Москва ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.14,Москва,ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.14,ул,Мичуринский проспект.Олимпийская деревня ,д.14,7709475,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1979 +2281002,г Москва ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.15,Москва,ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.15,ул,Мичуринский проспект.Олимпийская деревня ,д.15,7709483,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1978 +2281002,г Москва ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.16,Москва,ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.16,ул,Мичуринский проспект.Олимпийская деревня ,д.16,7709495,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1978 +2281002,г Москва ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.17,Москва,ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.17,ул,Мичуринский проспект.Олимпийская деревня ,д.17,7709503,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1978 +2281002,г Москва ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.18,Москва,ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.18,ул,Мичуринский проспект.Олимпийская деревня ,д.18,7709513,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1978 +2281002,г Москва ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.19,Москва,ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.19,ул,Мичуринский проспект.Олимпийская деревня ,д.19,7709598,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1978 +2281002,г Москва ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.19 кор.1,Москва,ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.19 кор.1,ул,Мичуринский проспект.Олимпийская деревня ,д.19 кор.1,7986698,муниципальный округ Тропарево-Никулино,н.д. +2281002,г Москва ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.20,Москва,ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.20,ул,Мичуринский проспект.Олимпийская деревня ,д.20,7709601,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1978 +2281002,г Москва ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.21,Москва,ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.21,ул,Мичуринский проспект.Олимпийская деревня ,д.21,7709605,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1978 +2281002,г Москва ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.22,Москва,ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.22,ул,Мичуринский проспект.Олимпийская деревня ,д.22,7709615,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1978 +2281002,г Москва ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.25,Москва,ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.25,ул,Мичуринский проспект.Олимпийская деревня ,д.25,7709619,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1996 +2281002,г Москва ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.5,Москва,ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.5,ул,Мичуринский проспект.Олимпийская деревня ,д.5,7709381,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1979 +2281002,г Москва ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.6,Москва,ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.6,ул,Мичуринский проспект.Олимпийская деревня ,д.6,7709386,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1979 +2281002,г Москва ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.7,Москва,ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.7,ул,Мичуринский проспект.Олимпийская деревня ,д.7,7709406,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1979 +2281002,г Москва ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.8,Москва,ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.8,ул,Мичуринский проспект.Олимпийская деревня ,д.8,7709414,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1979 +2281002,г Москва ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.80,Москва,ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.80,ул,Мичуринский проспект.Олимпийская деревня ,д.80,8033361,муниципальный округ Тропарево-Никулино,н.д. +2281002,г Москва ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.9,Москва,ул Мичуринский проспект.Олимпийская деревня д.9,ул,Мичуринский проспект.Олимпийская деревня ,д.9,7709421,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1979 +2281002,г Москва ул Никулинская д.11,Москва,ул Никулинская д.11,ул,Никулинская ,д.11,7677743,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1993 +2281002,г Москва ул Никулинская д.12 кор.1,Москва,ул Никулинская д.12 кор.1,ул,Никулинская ,д.12 кор.1,7677740,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2006 +2281002,г Москва ул Никулинская д.12 кор.2,Москва,ул Никулинская д.12 кор.2,ул,Никулинская ,д.12 кор.2,7677738,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2004 +2281002,г Москва ул Никулинская д.15 кор.2,Москва,ул Никулинская д.15 кор.2,ул,Никулинская ,д.15 кор.2,7677728,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1993 +2281002,г Москва ул Никулинская д.15 кор.3,Москва,ул Никулинская д.15 кор.3,ул,Никулинская ,д.15 кор.3,7677725,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1993 +2281002,г Москва ул Никулинская д.19,Москва,ул Никулинская д.19,ул,Никулинская ,д.19,7677716,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1993 +2281002,г Москва ул Никулинская д.23 кор.1,Москва,ул Никулинская д.23 кор.1,ул,Никулинская ,д.23 кор.1,7855022,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1993 +2281002,г Москва ул Никулинская д.23 кор.2,Москва,ул Никулинская д.23 кор.2,ул,Никулинская ,д.23 кор.2,7675644,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1993 +2281002,г Москва ул Никулинская д.23 кор.3,Москва,ул Никулинская д.23 кор.3,ул,Никулинская ,д.23 кор.3,7631292,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1993 +2281002,г Москва ул Никулинская д.31,Москва,ул Никулинская д.31,ул,Никулинская ,д.31,8101359,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1996 +2281002,г Москва ул Никулинская д.5 кор.1,Москва,ул Никулинская д.5 кор.1,ул,Никулинская ,д.5 кор.1,7952887,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2008 +2281002,г Москва ул Никулинская д.5 кор.2,Москва,ул Никулинская д.5 кор.2,ул,Никулинская ,д.5 кор.2,7952886,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2007 +2281002,г Москва ул Никулинская д.6 кор.1,Москва,ул Никулинская д.6 кор.1,ул,Никулинская ,д.6 кор.1,7677774,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2002 +2281002,г Москва ул Никулинская д.6 кор.2,Москва,ул Никулинская д.6 кор.2,ул,Никулинская ,д.6 кор.2,7677771,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2002 +2281002,г Москва ул Никулинская д.6 кор.3,Москва,ул Никулинская д.6 кор.3,ул,Никулинская ,д.6 кор.3,7677765,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2003 +2281002,г Москва ул Никулинская д.9,Москва,ул Никулинская д.9,ул,Никулинская ,д.9,7677748,муниципальный округ Тропарево-Никулино,1993 +2281002,г Москва ул Покрышкина д.1 кор.1,Москва,ул Покрышкина д.1 кор.1,ул,Покрышкина ,д.1 кор.1,7821960,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2009 +2281002,г Москва ул Покрышкина д.11,Москва,ул Покрышкина д.11,ул,Покрышкина ,д.11,7707684,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2001 +2281002,г Москва ул Покрышкина д.3,Москва,ул Покрышкина д.3,ул,Покрышкина ,д.3,7822001,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2009 +2281002,г Москва ул Покрышкина д.8,Москва,ул Покрышкина д.8,ул,Покрышкина ,д.8,7977692,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2009 +2281002,г Москва ул Покрышкина д.9,Москва,ул Покрышкина д.9,ул,Покрышкина ,д.9,7778178,муниципальный округ Тропарево-Никулино,2001 +2281003,г Москва б-р Филевский д.1,Москва,б-р Филевский д.1,б-р,Филевский ,д.1,7742422,муниципальный округ Филевский парк,1982 +2281003,г Москва б-р Филевский д.11,Москва,б-р Филевский д.11,б-р,Филевский ,д.11,7742450,муниципальный округ Филевский парк,1984 +2281003,г Москва б-р Филевский д.12,Москва,б-р Филевский д.12,б-р,Филевский ,д.12,7742452,муниципальный округ Филевский парк,1981 +2281003,г Москва б-р Филевский д.13 кор.1,Москва,б-р Филевский д.13 кор.1,б-р,Филевский ,д.13 кор.1,7742457,муниципальный округ Филевский парк,1981 +2281003,г Москва б-р Филевский д.14,Москва,б-р Филевский д.14,б-р,Филевский ,д.14,7742459,муниципальный округ Филевский парк,1981 +2281003,г Москва б-р Филевский д.15,Москва,б-р Филевский д.15,б-р,Филевский ,д.15,7742463,муниципальный округ Филевский парк,1981 +2281003,г Москва б-р Филевский д.16,Москва,б-р Филевский д.16,б-р,Филевский ,д.16,7742465,муниципальный округ Филевский парк,1982 +2281003,г Москва б-р Филевский д.17,Москва,б-р Филевский д.17,б-р,Филевский ,д.17,7742468,муниципальный округ Филевский парк,1982 +2281003,г Москва б-р Филевский д.19,Москва,б-р Филевский д.19,б-р,Филевский ,д.19,7742472,муниципальный округ Филевский парк,1982 +2281003,г Москва б-р Филевский д.2,Москва,б-р Филевский д.2,б-р,Филевский ,д.2,7742424,муниципальный округ Филевский парк,1982 +2281003,г Москва б-р Филевский д.20,Москва,б-р Филевский д.20,б-р,Филевский ,д.20,7742476,муниципальный округ Филевский парк,1982 +2281003,г Москва б-р Филевский д.21,Москва,б-р Филевский д.21,б-р,Филевский ,д.21,8018635,муниципальный округ Филевский парк,1982 +2281003,г Москва б-р Филевский д.22,Москва,б-р Филевский д.22,б-р,Филевский ,д.22,7742478,муниципальный округ Филевский парк,1982 +2281003,г Москва б-р Филевский д.23,Москва,б-р Филевский д.23,б-р,Филевский ,д.23,7727714,муниципальный округ Филевский парк,1982 +2281003,г Москва б-р Филевский д.24 кор.1,Москва,б-р Филевский д.24 кор.1,б-р,Филевский ,д.24 кор.1,7931482,муниципальный округ Филевский парк,2009 +2281003,г Москва б-р Филевский д.24 кор.2,Москва,б-р Филевский д.24 кор.2,б-р,Филевский ,д.24 кор.2,7931496,муниципальный округ Филевский парк,2009 +2281003,г Москва б-р Филевский д.24 кор.3,Москва,б-р Филевский д.24 кор.3,б-р,Филевский ,д.24 кор.3,7931507,муниципальный округ Филевский парк,2009 +2281003,г Москва б-р Филевский д.3,Москва,б-р Филевский д.3,б-р,Филевский ,д.3,7742425,муниципальный округ Филевский парк,1981 +2281003,г Москва б-р Филевский д.34,Москва,б-р Филевский д.34,б-р,Филевский ,д.34,8013935,муниципальный округ Филевский парк,1999 +2281003,г Москва б-р Филевский д.35,Москва,б-р Филевский д.35,б-р,Филевский ,д.35,8037210,муниципальный округ Филевский парк,1999 +2281003,г Москва б-р Филевский д.36,Москва,б-р Филевский д.36,б-р,Филевский ,д.36,7727718,муниципальный округ Филевский парк,1999 +2281003,г Москва б-р Филевский д.37,Москва,б-р Филевский д.37,б-р,Филевский ,д.37,8044193,муниципальный округ Филевский парк,1999 +2281003,г Москва б-р Филевский д.39,Москва,б-р Филевский д.39,б-р,Филевский ,д.39,7727729,муниципальный округ Филевский парк,1999 +2281003,г Москва б-р Филевский д.4,Москва,б-р Филевский д.4,б-р,Филевский ,д.4,7742429,муниципальный округ Филевский парк,1982 +2281003,г Москва б-р Филевский д.40,Москва,б-р Филевский д.40,б-р,Филевский ,д.40,7727737,муниципальный округ Филевский парк,1997 +2281003,г Москва б-р Филевский д.41,Москва,б-р Филевский д.41,б-р,Филевский ,д.41,7727743,муниципальный округ Филевский парк,1998 +2281003,г Москва б-р Филевский д.5,Москва,б-р Филевский д.5,б-р,Филевский ,д.5,7742433,муниципальный округ Филевский парк,1981 +2281003,г Москва б-р Филевский д.7 кор.1,Москва,б-р Филевский д.7 кор.1,б-р,Филевский ,д.7 кор.1,7742437,муниципальный округ Филевский парк,1984 +2281003,г Москва б-р Филевский д.7 кор.2,Москва,б-р Филевский д.7 кор.2,б-р,Филевский ,д.7 кор.2,7742439,муниципальный округ Филевский парк,2002 +2281003,г Москва б-р Филевский д.8 кор.1,Москва,б-р Филевский д.8 кор.1,б-р,Филевский ,д.8 кор.1,7742443,муниципальный округ Филевский парк,1981 +2281003,г Москва б-р Филевский д.9,Москва,б-р Филевский д.9,б-р,Филевский ,д.9,7742446,муниципальный округ Филевский парк,1984 +2281003,г Москва проезд Багратионовский д.1 строение 1,Москва,проезд Багратионовский д.1 строение 1,проезд,Багратионовский ,д.1 строение 1,7727586,муниципальный округ Филевский парк,1958 +2281003,г Москва проезд Багратионовский д.1 строение 2,Москва,проезд Багратионовский д.1 строение 2,проезд,Багратионовский ,д.1 строение 2,7727595,муниципальный округ Филевский парк,1957 +2281003,г Москва проезд Багратионовский д.1 строение 3,Москва,проезд Багратионовский д.1 строение 3,проезд,Багратионовский ,д.1 строение 3,7727606,муниципальный округ Филевский парк,1962 +2281003,г Москва проезд Багратионовский д.14,Москва,проезд Багратионовский д.14,проезд,Багратионовский ,д.14,7727646,муниципальный округ Филевский парк,1973 +2281003,г Москва проезд Багратионовский д.3,Москва,проезд Багратионовский д.3,проезд,Багратионовский ,д.3,7727616,муниципальный округ Филевский парк,1959 +2281003,г Москва проезд Багратионовский д.4,Москва,проезд Багратионовский д.4,проезд,Багратионовский ,д.4,7727624,муниципальный округ Филевский парк,1967 +2281003,г Москва проезд Багратионовский д.6 кор.2,Москва,проезд Багратионовский д.6 кор.2,проезд,Багратионовский ,д.6 кор.2,7727630,муниципальный округ Филевский парк,1975 +2281003,г Москва проезд Багратионовский д.8 кор.1,Москва,проезд Багратионовский д.8 кор.1,проезд,Багратионовский ,д.8 кор.1,7727634,муниципальный округ Филевский парк,1963 +2281003,г Москва проезд Багратионовский д.8 кор.2,Москва,проезд Багратионовский д.8 кор.2,проезд,Багратионовский ,д.8 кор.2,7727640,муниципальный округ Филевский парк,1961 +2281003,г Москва проезд Береговой д.7,Москва,проезд Береговой д.7,проезд,Береговой ,д.7,7931514,муниципальный округ Филевский парк,2008 +2281003,г Москва проезд Береговой д.7 кор.1,Москва,проезд Береговой д.7 кор.1,проезд,Береговой ,д.7 кор.1,7727783,муниципальный округ Филевский парк,1953 +2281003,г Москва проезд Береговой д.9 кор.1,Москва,проезд Береговой д.9 кор.1,проезд,Береговой ,д.9 кор.1,7727790,муниципальный округ Филевский парк,1958 +2281003,г Москва проезд Береговой д.9 кор.5,Москва,проезд Береговой д.9 кор.5,проезд,Береговой ,д.9 кор.5,7727799,муниципальный округ Филевский парк,1980 +2281003,г Москва проезд Физкультурный д.3 кор.1,Москва,проезд Физкультурный д.3 кор.1,проезд,Физкультурный ,д.3 кор.1,7727806,муниципальный округ Филевский парк,1958 +2281003,г Москва проезд Физкультурный д.3 кор.2,Москва,проезд Физкультурный д.3 кор.2,проезд,Физкультурный ,д.3 кор.2,7727818,муниципальный округ Филевский парк,1973 +2281003,г Москва проезд Физкультурный д.5,Москва,проезд Физкультурный д.5,проезд,Физкультурный ,д.5,7727830,муниципальный округ Филевский парк,1957 +2281003,г Москва ул Алябьева д.1,Москва,ул Алябьева д.1,ул,Алябьева ,д.1,7727367,муниципальный округ Филевский парк,1961 +2281003,г Москва ул Алябьева д.4 кор.2,Москва,ул Алябьева д.4 кор.2,ул,Алябьева ,д.4 кор.2,7727372,муниципальный округ Филевский парк,1963 +2281003,г Москва ул Алябьева д.6,Москва,ул Алябьева д.6,ул,Алябьева ,д.6,7727380,муниципальный округ Филевский парк,1957 +2281003,г Москва ул Алябьева д.8,Москва,ул Алябьева д.8,ул,Алябьева ,д.8,7727385,муниципальный округ Филевский парк,1958 +2281003,г Москва ул Барклая д.11,Москва,ул Барклая д.11,ул,Барклая ,д.11,7727708,муниципальный округ Филевский парк,1962 +2281003,г Москва ул Барклая д.12,Москва,ул Барклая д.12,ул,Барклая ,д.12,7727716,муниципальный округ Филевский парк,1961 +2281003,г Москва ул Барклая д.14,Москва,ул Барклая д.14,ул,Барклая ,д.14,7931578,муниципальный округ Филевский парк,2002 +2281003,г Москва ул Барклая д.15 кор.1,Москва,ул Барклая д.15 кор.1,ул,Барклая ,д.15 кор.1,7727722,муниципальный округ Филевский парк,1956 +2281003,г Москва ул Барклая д.15 кор.2,Москва,ул Барклая д.15 кор.2,ул,Барклая ,д.15 кор.2,7727735,муниципальный округ Филевский парк,1956 +2281003,г Москва ул Барклая д.16 кор.1,Москва,ул Барклая д.16 кор.1,ул,Барклая ,д.16 кор.1,7727744,муниципальный округ Филевский парк,1966 +2281003,г Москва ул Барклая д.16 кор.2,Москва,ул Барклая д.16 кор.2,ул,Барклая ,д.16 кор.2,7727749,муниципальный округ Филевский парк,1964 +2281003,г Москва ул Барклая д.16 кор.3,Москва,ул Барклая д.16 кор.3,ул,Барклая ,д.16 кор.3,7727761,муниципальный округ Филевский парк,1965 +2281003,г Москва ул Барклая д.16 кор.4,Москва,ул Барклая д.16 кор.4,ул,Барклая ,д.16 кор.4,7727768,муниципальный округ Филевский парк,1965 +2281003,г Москва ул Барклая д.17,Москва,ул Барклая д.17,ул,Барклая ,д.17,7727773,муниципальный округ Филевский парк,1954 +2281003,г Москва ул Барклая д.3,Москва,ул Барклая д.3,ул,Барклая ,д.3,7727652,муниципальный округ Филевский парк,1973 +2281003,г Москва ул Барклая д.5 кор.1,Москва,ул Барклая д.5 кор.1,ул,Барклая ,д.5 кор.1,7727657,муниципальный округ Филевский парк,1953 +2281003,г Москва ул Барклая д.5 кор.2,Москва,ул Барклая д.5 кор.2,ул,Барклая ,д.5 кор.2,7727666,муниципальный округ Филевский парк,1953 +2281003,г Москва ул Барклая д.5 кор.3,Москва,ул Барклая д.5 кор.3,ул,Барклая ,д.5 кор.3,7727672,муниципальный округ Филевский парк,1954 +2281003,г Москва ул Барклая д.5 кор.4,Москва,ул Барклая д.5 кор.4,ул,Барклая ,д.5 кор.4,7727682,муниципальный округ Филевский парк,1954 +2281003,г Москва ул Барклая д.5 кор.5,Москва,ул Барклая д.5 кор.5,ул,Барклая ,д.5 кор.5,7727693,муниципальный округ Филевский парк,1954 +2281003,г Москва ул Барклая д.7 кор.1,Москва,ул Барклая д.7 кор.1,ул,Барклая ,д.7 кор.1,7727697,муниципальный округ Филевский парк,1959 +2281003,г Москва ул Барклая д.7/1 кор.2,Москва,ул Барклая д.7/1 кор.2,ул,Барклая ,д.7/1 кор.2,7727701,муниципальный округ Филевский парк,1963 +2281003,г Москва ул Василисы Кожиной д.10,Москва,ул Василисы Кожиной д.10,ул,Василисы Кожиной ,д.10,7727822,муниципальный округ Филевский парк,1970 +2281003,г Москва ул Василисы Кожиной д.12,Москва,ул Василисы Кожиной д.12,ул,Василисы Кожиной ,д.12,7727815,муниципальный округ Филевский парк,1970 +2281003,г Москва ул Василисы Кожиной д.14 кор.1,Москва,ул Василисы Кожиной д.14 кор.1,ул,Василисы Кожиной ,д.14 кор.1,7727807,муниципальный округ Филевский парк,1995 +2281003,г Москва ул Василисы Кожиной д.14 кор.2,Москва,ул Василисы Кожиной д.14 кор.2,ул,Василисы Кожиной ,д.14 кор.2,7727800,муниципальный округ Филевский парк,1995 +2281003,г Москва ул Василисы Кожиной д.14 кор.3,Москва,ул Василисы Кожиной д.14 кор.3,ул,Василисы Кожиной ,д.14 кор.3,7727789,муниципальный округ Филевский парк,1995 +2281003,г Москва ул Василисы Кожиной д.14 кор.6,Москва,ул Василисы Кожиной д.14 кор.6,ул,Василисы Кожиной ,д.14 кор.6,7727780,муниципальный округ Филевский парк,1998 +2281003,г Москва ул Василисы Кожиной д.14 кор.7,Москва,ул Василисы Кожиной д.14 кор.7,ул,Василисы Кожиной ,д.14 кор.7,7727772,муниципальный округ Филевский парк,1998 +2281003,г Москва ул Василисы Кожиной д.16 кор.1,Москва,ул Василисы Кожиной д.16 кор.1,ул,Василисы Кожиной ,д.16 кор.1,7727764,муниципальный округ Филевский парк,1961 +2281003,г Москва ул Василисы Кожиной д.16 кор.2,Москва,ул Василисы Кожиной д.16 кор.2,ул,Василисы Кожиной ,д.16 кор.2,7727756,муниципальный округ Филевский парк,1963 +2281003,г Москва ул Василисы Кожиной д.16 кор.3,Москва,ул Василисы Кожиной д.16 кор.3,ул,Василисы Кожиной ,д.16 кор.3,7727746,муниципальный округ Филевский парк,1975 +2281003,г Москва ул Василисы Кожиной д.18,Москва,ул Василисы Кожиной д.18,ул,Василисы Кожиной ,д.18,7727731,муниципальный округ Филевский парк,1958 +2281003,г Москва ул Василисы Кожиной д.20 строение 1,Москва,ул Василисы Кожиной д.20 строение 1,ул,Василисы Кожиной ,д.20 строение 1,7727719,муниципальный округ Филевский парк,1956 +2281003,г Москва ул Василисы Кожиной д.22,Москва,ул Василисы Кожиной д.22,ул,Василисы Кожиной ,д.22,7727713,муниципальный округ Филевский парк,1959 +2281003,г Москва ул Василисы Кожиной д.24 кор.1,Москва,ул Василисы Кожиной д.24 кор.1,ул,Василисы Кожиной ,д.24 кор.1,7727704,муниципальный округ Филевский парк,1961 +2281003,г Москва ул Василисы Кожиной д.24 кор.2,Москва,ул Василисы Кожиной д.24 кор.2,ул,Василисы Кожиной ,д.24 кор.2,7727698,муниципальный округ Филевский парк,1961 +2281003,г Москва ул Василисы Кожиной д.26,Москва,ул Василисы Кожиной д.26,ул,Василисы Кожиной ,д.26,7727687,муниципальный округ Филевский парк,1960 +2281003,г Москва ул Василисы Кожиной д.4,Москва,ул Василисы Кожиной д.4,ул,Василисы Кожиной ,д.4,7727808,муниципальный округ Филевский парк,1967 +2281003,г Москва ул Василисы Кожиной д.6 кор.1,Москва,ул Василисы Кожиной д.6 кор.1,ул,Василисы Кожиной ,д.6 кор.1,7727816,муниципальный округ Филевский парк,1970 +2281003,г Москва ул Василисы Кожиной д.6 кор.2,Москва,ул Василисы Кожиной д.6 кор.2,ул,Василисы Кожиной ,д.6 кор.2,7727823,муниципальный округ Филевский парк,1972 +2281003,г Москва ул Василисы Кожиной д.8 кор.1,Москва,ул Василисы Кожиной д.8 кор.1,ул,Василисы Кожиной ,д.8 кор.1,7727832,муниципальный округ Филевский парк,1961 +2281003,г Москва ул Василисы Кожиной д.8 кор.2,Москва,ул Василисы Кожиной д.8 кор.2,ул,Василисы Кожиной ,д.8 кор.2,7727836,муниципальный округ Филевский парк,1969 +2281003,г Москва ул Василисы Кожиной д.8 кор.3,Москва,ул Василисы Кожиной д.8 кор.3,ул,Василисы Кожиной ,д.8 кор.3,7727833,муниципальный округ Филевский парк,1970 +2281003,г Москва ул Заречная д.1 строение 1,Москва,ул Заречная д.1 строение 1,ул,Заречная ,д.1 строение 1,7727628,муниципальный округ Филевский парк,1989 +2281003,г Москва ул Заречная д.1 строение 2,Москва,ул Заречная д.1 строение 2,ул,Заречная ,д.1 строение 2,7727621,муниципальный округ Филевский парк,1989 +2281003,г Москва ул Заречная д.3,Москва,ул Заречная д.3,ул,Заречная ,д.3,7727607,муниципальный округ Филевский парк,1958 +2281003,г Москва ул Заречная д.5 кор.1,Москва,ул Заречная д.5 кор.1,ул,Заречная ,д.5 кор.1,7727111,муниципальный округ Филевский парк,1957 +2281003,г Москва ул Заречная д.5 кор.2,Москва,ул Заречная д.5 кор.2,ул,Заречная ,д.5 кор.2,7727135,муниципальный округ Филевский парк,1957 +2281003,г Москва ул Заречная д.7,Москва,ул Заречная д.7,ул,Заречная ,д.7,7727151,муниципальный округ Филевский парк,1988 +2281003,г Москва ул Кастанаевская д.11,Москва,ул Кастанаевская д.11,ул,Кастанаевская ,д.11,7727234,муниципальный округ Филевский парк,1971 +2281003,г Москва ул Кастанаевская д.12 кор.1,Москва,ул Кастанаевская д.12 кор.1,ул,Кастанаевская ,д.12 кор.1,7727247,муниципальный округ Филевский парк,2001 +2281003,г Москва ул Кастанаевская д.16 кор.1,Москва,ул Кастанаевская д.16 кор.1,ул,Кастанаевская ,д.16 кор.1,7727260,муниципальный округ Филевский парк,1988 +2281003,г Москва ул Кастанаевская д.17,Москва,ул Кастанаевская д.17,ул,Кастанаевская ,д.17,8037417,муниципальный округ Филевский парк,2002 +2281003,г Москва ул Кастанаевская д.18,Москва,ул Кастанаевская д.18,ул,Кастанаевская ,д.18,8144339,муниципальный округ Филевский парк,2013 +2281003,г Москва ул Кастанаевская д.21,Москва,ул Кастанаевская д.21,ул,Кастанаевская ,д.21,7727265,муниципальный округ Филевский парк,1959 +2281003,г Москва ул Кастанаевская д.21 кор.3,Москва,ул Кастанаевская д.21 кор.3,ул,Кастанаевская ,д.21 кор.3,7727275,муниципальный округ Филевский парк,1958 +2281003,г Москва ул Кастанаевская д.24,Москва,ул Кастанаевская д.24,ул,Кастанаевская ,д.24,7999518,муниципальный округ Филевский парк,2007 +2281003,г Москва ул Кастанаевская д.26,Москва,ул Кастанаевская д.26,ул,Кастанаевская ,д.26,7727281,муниципальный округ Филевский парк,1957 +2281003,г Москва ул Кастанаевская д.3,Москва,ул Кастанаевская д.3,ул,Кастанаевская ,д.3,7727159,муниципальный округ Филевский парк,1962 +2281003,г Москва ул Кастанаевская д.30 кор.1,Москва,ул Кастанаевская д.30 кор.1,ул,Кастанаевская ,д.30 кор.1,7727289,муниципальный округ Филевский парк,1959 +2281003,г Москва ул Кастанаевская д.30 кор.2,Москва,ул Кастанаевская д.30 кор.2,ул,Кастанаевская ,д.30 кор.2,7727300,муниципальный округ Филевский парк,1959 +2281003,г Москва ул Кастанаевская д.4,Москва,ул Кастанаевская д.4,ул,Кастанаевская ,д.4,7727165,муниципальный округ Филевский парк,1961 +2281003,г Москва ул Кастанаевская д.5,Москва,ул Кастанаевская д.5,ул,Кастанаевская ,д.5,7727175,муниципальный округ Филевский парк,1968 +2281003,г Москва ул Кастанаевская д.6,Москва,ул Кастанаевская д.6,ул,Кастанаевская ,д.6,7727188,муниципальный округ Филевский парк,1963 +2281003,г Москва ул Кастанаевская д.7,Москва,ул Кастанаевская д.7,ул,Кастанаевская ,д.7,7727195,муниципальный округ Филевский парк,1975 +2281003,г Москва ул Кастанаевская д.8,Москва,ул Кастанаевская д.8,ул,Кастанаевская ,д.8,7727208,муниципальный округ Филевский парк,1962 +2281003,г Москва ул Кастанаевская д.9 кор.1,Москва,ул Кастанаевская д.9 кор.1,ул,Кастанаевская ,д.9 кор.1,7727216,муниципальный округ Филевский парк,1997 +2281003,г Москва ул Кастанаевская д.9 кор.2,Москва,ул Кастанаевская д.9 кор.2,ул,Кастанаевская ,д.9 кор.2,7727225,муниципальный округ Филевский парк,1976 +2281003,г Москва ул Минская д.10 кор.1,Москва,ул Минская д.10 кор.1,ул,Минская ,д.10 кор.1,7691870,муниципальный округ Филевский парк,1960 +2281003,г Москва ул Минская д.12,Москва,ул Минская д.12,ул,Минская ,д.12,7727360,муниципальный округ Филевский парк,1960 +2281003,г Москва ул Минская д.12 кор.1,Москва,ул Минская д.12 кор.1,ул,Минская ,д.12 кор.1,7691875,муниципальный округ Филевский парк,н.д. +2281003,г Москва ул Минская д.13,Москва,ул Минская д.13,ул,Минская ,д.13,7689863,муниципальный округ Филевский парк,н.д. +2281003,г Москва ул Минская д.13 кор.1,Москва,ул Минская д.13 кор.1,ул,Минская ,д.13 кор.1,7689864,муниципальный округ Филевский парк,н.д. +2281003,г Москва ул Минская д.14 кор.1,Москва,ул Минская д.14 кор.1,ул,Минская ,д.14 кор.1,7727410,муниципальный округ Филевский парк,1959 +2281003,г Москва ул Минская д.16 кор.1,Москва,ул Минская д.16 кор.1,ул,Минская ,д.16 кор.1,7727426,муниципальный округ Филевский парк,1959 +2281003,г Москва ул Минская д.18 кор.1,Москва,ул Минская д.18 кор.1,ул,Минская ,д.18 кор.1,7727443,муниципальный округ Филевский парк,1953 +2281003,г Москва ул Минская д.20,Москва,ул Минская д.20,ул,Минская ,д.20,7727460,муниципальный округ Филевский парк,1959 +2281003,г Москва ул Минская д.22,Москва,ул Минская д.22,ул,Минская ,д.22,7727475,муниципальный округ Филевский парк,1959 +2281003,г Москва ул Минская д.4 кор.1,Москва,ул Минская д.4 кор.1,ул,Минская ,д.4 кор.1,7727309,муниципальный округ Филевский парк,1960 +2281003,г Москва ул Минская д.6 кор.1,Москва,ул Минская д.6 кор.1,ул,Минская ,д.6 кор.1,7727322,муниципальный округ Филевский парк,1960 +2281003,г Москва ул Минская д.6 кор.2,Москва,ул Минская д.6 кор.2,ул,Минская ,д.6 кор.2,7727331,муниципальный округ Филевский парк,1960 +2281003,г Москва ул Минская д.8 кор.1,Москва,ул Минская д.8 кор.1,ул,Минская ,д.8 кор.1,7727340,муниципальный округ Филевский парк,1960 +2281003,г Москва ул Минская д.8 кор.2,Москва,ул Минская д.8 кор.2,ул,Минская ,д.8 кор.2,7727350,муниципальный округ Филевский парк,1959 +2281003,г Москва ул Новозаводская д.17 кор.2,Москва,ул Новозаводская д.17 кор.2,ул,Новозаводская ,д.17 кор.2,7727667,муниципальный округ Филевский парк,1956 +2281003,г Москва ул Новозаводская д.2,Москва,ул Новозаводская д.2,ул,Новозаводская ,д.2,7727491,муниципальный округ Филевский парк,1955 +2281003,г Москва ул Новозаводская д.2 кор.1,Москва,ул Новозаводская д.2 кор.1,ул,Новозаводская ,д.2 кор.1,7727497,муниципальный округ Филевский парк,1959 +2281003,г Москва ул Новозаводская д.2 кор.2,Москва,ул Новозаводская д.2 кор.2,ул,Новозаводская ,д.2 кор.2,7727506,муниципальный округ Филевский парк,1952 +2281003,г Москва ул Новозаводская д.2 кор.3,Москва,ул Новозаводская д.2 кор.3,ул,Новозаводская ,д.2 кор.3,7727517,муниципальный округ Филевский парк,1952 +2281003,г Москва ул Новозаводская д.2 кор.4,Москва,ул Новозаводская д.2 кор.4,ул,Новозаводская ,д.2 кор.4,7727533,муниципальный округ Филевский парк,1960 +2281003,г Москва ул Новозаводская д.2 кор.5,Москва,ул Новозаводская д.2 кор.5,ул,Новозаводская ,д.2 кор.5,7727568,муниципальный округ Филевский парк,1961 +2281003,г Москва ул Новозаводская д.2 кор.6 7,Москва,ул Новозаводская д.2 кор.6 7,ул,Новозаводская ,д.2 кор.6 7,7727578,муниципальный округ Филевский парк,1961 +2281003,г Москва ул Новозаводская д.2 кор.8,Москва,ул Новозаводская д.2 кор.8,ул,Новозаводская ,д.2 кор.8,7727623,муниципальный округ Филевский парк,1959 +2281003,г Москва ул Новозаводская д.2 кор.8а,Москва,ул Новозаводская д.2 кор.8а,ул,Новозаводская ,д.2 кор.8а,7727631,муниципальный округ Филевский парк,1977 +2281003,г Москва ул Новозаводская д.2 кор.9,Москва,ул Новозаводская д.2 кор.9,ул,Новозаводская ,д.2 кор.9,7727638,муниципальный округ Филевский парк,1967 +2281003,г Москва ул Новозаводская д.21,Москва,ул Новозаводская д.21,ул,Новозаводская ,д.21,7727677,муниципальный округ Филевский парк,1956 +2281003,г Москва ул Новозаводская д.8,Москва,ул Новозаводская д.8,ул,Новозаводская ,д.8,7931529,муниципальный округ Филевский парк,2011 +2281003,г Москва ул Новозаводская д.8 кор.3,Москва,ул Новозаводская д.8 кор.3,ул,Новозаводская ,д.8 кор.3,7727643,муниципальный округ Филевский парк,2003 +2281003,г Москва ул Новозаводская д.8 кор.4,Москва,ул Новозаводская д.8 кор.4,ул,Новозаводская ,д.8 кор.4,7931566,муниципальный округ Филевский парк,2003 +2281003,г Москва ул Новозаводская д.8/8 кор.5,Москва,ул Новозаводская д.8/8 кор.5,ул,Новозаводская ,д.8/8 кор.5,7727653,муниципальный округ Филевский парк,1929 +2281003,г Москва ул Новозаводская д.8/8 кор.6,Москва,ул Новозаводская д.8/8 кор.6,ул,Новозаводская ,д.8/8 кор.6,7727659,муниципальный округ Филевский парк,1930 +2281003,г Москва ул Олеко Дундича д.13 кор.1,Москва,ул Олеко Дундича д.13 кор.1,ул,Олеко Дундича ,д.13 кор.1,7727705,муниципальный округ Филевский парк,19888 +2281003,г Москва ул Олеко Дундича д.13 кор.2,Москва,ул Олеко Дундича д.13 кор.2,ул,Олеко Дундича ,д.13 кор.2,7727750,муниципальный округ Филевский парк,1988 +2281003,г Москва ул Олеко Дундича д.19/15,Москва,ул Олеко Дундича д.19/15,ул,Олеко Дундича ,д.19/15,7727762,муниципальный округ Филевский парк,1950 +2281003,г Москва ул Олеко Дундича д.21 кор.1,Москва,ул Олеко Дундича д.21 кор.1,ул,Олеко Дундича ,д.21 кор.1,7727767,муниципальный округ Филевский парк,1950 +2281003,г Москва ул Олеко Дундича д.21 кор.2,Москва,ул Олеко Дундича д.21 кор.2,ул,Олеко Дундича ,д.21 кор.2,7727775,муниципальный округ Филевский парк,1950 +2281003,г Москва ул Олеко Дундича д.21 кор.3,Москва,ул Олеко Дундича д.21 кор.3,ул,Олеко Дундича ,д.21 кор.3,7727782,муниципальный округ Филевский парк,1953 +2281003,г Москва ул Олеко Дундича д.25,Москва,ул Олеко Дундича д.25,ул,Олеко Дундича ,д.25,7727788,муниципальный округ Филевский парк,1954 +2281003,г Москва ул Олеко Дундича д.27,Москва,ул Олеко Дундича д.27,ул,Олеко Дундича ,д.27,7727798,муниципальный округ Филевский парк,1961 +2281003,г Москва ул Олеко Дундича д.3,Москва,ул Олеко Дундича д.3,ул,Олеко Дундича ,д.3,7727685,муниципальный округ Филевский парк,1958 +2281003,г Москва ул Олеко Дундича д.5,Москва,ул Олеко Дундича д.5,ул,Олеко Дундича ,д.5,7727695,муниципальный округ Филевский парк,1956 +2281003,г Москва ул Олеко Дундича д.7,Москва,ул Олеко Дундича д.7,ул,Олеко Дундича ,д.7,7727700,муниципальный округ Филевский парк,2002 +2281003,г Москва ул Сеславинская д.10,Москва,ул Сеславинская д.10,ул,Сеславинская ,д.10,7742251,муниципальный округ Филевский парк,1981 +2281003,г Москва ул Сеславинская д.12 кор.2,Москва,ул Сеславинская д.12 кор.2,ул,Сеславинская ,д.12 кор.2,7742254,муниципальный округ Филевский парк,1979 +2281003,г Москва ул Сеславинская д.16 кор.1,Москва,ул Сеславинская д.16 кор.1,ул,Сеславинская ,д.16 кор.1,7742257,муниципальный округ Филевский парк,1963 +2281003,г Москва ул Сеславинская д.16 кор.2,Москва,ул Сеславинская д.16 кор.2,ул,Сеславинская ,д.16 кор.2,7742258,муниципальный округ Филевский парк,1977 +2281003,г Москва ул Сеславинская д.2,Москва,ул Сеславинская д.2,ул,Сеславинская ,д.2,7742237,муниципальный округ Филевский парк,1963 +2281003,г Москва ул Сеславинская д.24,Москва,ул Сеславинская д.24,ул,Сеславинская ,д.24,7742261,муниципальный округ Филевский парк,1965 +2281003,г Москва ул Сеславинская д.32,Москва,ул Сеславинская д.32,ул,Сеславинская ,д.32,7742263,муниципальный округ Филевский парк,1964 +2281003,г Москва ул Сеславинская д.32 кор.2,Москва,ул Сеславинская д.32 кор.2,ул,Сеславинская ,д.32 кор.2,7742264,муниципальный округ Филевский парк,1977 +2281003,г Москва ул Сеславинская д.38,Москва,ул Сеславинская д.38,ул,Сеславинская ,д.38,7742265,муниципальный округ Филевский парк,1960 +2281003,г Москва ул Сеславинская д.4,Москва,ул Сеславинская д.4,ул,Сеславинская ,д.4,7742241,муниципальный округ Филевский парк,1962 +2281003,г Москва ул Сеславинская д.40,Москва,ул Сеславинская д.40,ул,Сеславинская ,д.40,7742267,муниципальный округ Филевский парк,1957 +2281003,г Москва ул Сеславинская д.42,Москва,ул Сеславинская д.42,ул,Сеславинская ,д.42,7742269,муниципальный округ Филевский парк,1959 +2281003,г Москва ул Сеславинская д.6,Москва,ул Сеславинская д.6,ул,Сеславинская ,д.6,7742243,муниципальный округ Филевский парк,1964 +2281003,г Москва ул Сеславинская д.8,Москва,ул Сеславинская д.8,ул,Сеславинская ,д.8,7742249,муниципальный округ Филевский парк,1964 +2281003,г Москва ул Тучковская д.11,Москва,ул Тучковская д.11,ул,Тучковская ,д.11,7742398,муниципальный округ Филевский парк,1964 +2281003,г Москва ул Тучковская д.13,Москва,ул Тучковская д.13,ул,Тучковская ,д.13,7742402,муниципальный округ Филевский парк,1963 +2281003,г Москва ул Тучковская д.2,Москва,ул Тучковская д.2,ул,Тучковская ,д.2,7742273,муниципальный округ Филевский парк,1975 +2281003,г Москва ул Тучковская д.4,Москва,ул Тучковская д.4,ул,Тучковская ,д.4,7742385,муниципальный округ Филевский парк,1972 +2281003,г Москва ул Тучковская д.6,Москва,ул Тучковская д.6,ул,Тучковская ,д.6,7742387,муниципальный округ Филевский парк,1973 +2281003,г Москва ул Тучковская д.7,Москва,ул Тучковская д.7,ул,Тучковская ,д.7,7742389,муниципальный округ Филевский парк,1961 +2281003,г Москва ул Тучковская д.9,Москва,ул Тучковская д.9,ул,Тучковская ,д.9,7742395,муниципальный округ Филевский парк,1965 +2281003,г Москва ул Филевская 2-я д.10,Москва,ул Филевская 2-я д.10,ул,Филевская 2-я ,д.10,7727193,муниципальный округ Филевский парк,1974 +2281003,г Москва ул Филевская 2-я д.14,Москва,ул Филевская 2-я д.14,ул,Филевская 2-я ,д.14,7727213,муниципальный округ Филевский парк,1988 +2281003,г Москва ул Филевская 2-я д.3,Москва,ул Филевская 2-я д.3,ул,Филевская 2-я ,д.3,7727070,муниципальный округ Филевский парк,1958 +2281003,г Москва ул Филевская 2-я д.4,Москва,ул Филевская 2-я д.4,ул,Филевская 2-я ,д.4,7727093,муниципальный округ Филевский парк,1967 +2281003,г Москва ул Филевская 2-я д.5 кор.1,Москва,ул Филевская 2-я д.5 кор.1,ул,Филевская 2-я ,д.5 кор.1,7727117,муниципальный округ Филевский парк,1957 +2281003,г Москва ул Филевская 2-я д.5 кор.2,Москва,ул Филевская 2-я д.5 кор.2,ул,Филевская 2-я ,д.5 кор.2,7727137,муниципальный округ Филевский парк,1974 +2281003,г Москва ул Филевская 2-я д.5 кор.3,Москва,ул Филевская 2-я д.5 кор.3,ул,Филевская 2-я ,д.5 кор.3,7727156,муниципальный округ Филевский парк,1974 +2281003,г Москва ул Филевская 2-я д.6 кор.4,Москва,ул Филевская 2-я д.6 кор.4,ул,Филевская 2-я ,д.6 кор.4,8183499,муниципальный округ Филевский парк,2006 +2281003,г Москва ул Филевская 2-я д.7 кор.1,Москва,ул Филевская 2-я д.7 кор.1,ул,Филевская 2-я ,д.7 кор.1,7727161,муниципальный округ Филевский парк,1998 +2281003,г Москва ул Филевская 2-я д.7 кор.6,Москва,ул Филевская 2-я д.7 кор.6,ул,Филевская 2-я ,д.7 кор.6,7727169,муниципальный округ Филевский парк,1953 +2281003,г Москва ул Филевская 2-я д.7 кор.7,Москва,ул Филевская 2-я д.7 кор.7,ул,Филевская 2-я ,д.7 кор.7,7727180,муниципальный округ Филевский парк,1953 +2281003,г Москва ул Филевская 3-я д.10,Москва,ул Филевская 3-я д.10,ул,Филевская 3-я ,д.10,7727357,муниципальный округ Филевский парк,1962 +2281003,г Москва ул Филевская 3-я д.4,Москва,ул Филевская 3-я д.4,ул,Филевская 3-я ,д.4,7727290,муниципальный округ Филевский парк,1965 +2281003,г Москва ул Филевская 3-я д.5,Москва,ул Филевская 3-я д.5,ул,Филевская 3-я ,д.5,7727306,муниципальный округ Филевский парк,2004 +2281003,г Москва ул Филевская 3-я д.6 кор.1,Москва,ул Филевская 3-я д.6 кор.1,ул,Филевская 3-я ,д.6 кор.1,7727315,муниципальный округ Филевский парк,1964 +2281003,г Москва ул Филевская 3-я д.7 кор.1,Москва,ул Филевская 3-я д.7 кор.1,ул,Филевская 3-я ,д.7 кор.1,7727328,муниципальный округ Филевский парк,1958 +2281003,г Москва ул Филевская 3-я д.7 кор.2,Москва,ул Филевская 3-я д.7 кор.2,ул,Филевская 3-я ,д.7 кор.2,7560170,муниципальный округ Филевский парк,1963 +2281003,г Москва ул Филевская 3-я д.8 кор.1,Москва,ул Филевская 3-я д.8 кор.1,ул,Филевская 3-я ,д.8 кор.1,7727338,муниципальный округ Филевский парк,1961 +2281003,г Москва ул Филевская 3-я д.8 кор.2,Москва,ул Филевская 3-я д.8 кор.2,ул,Филевская 3-я ,д.8 кор.2,7727349,муниципальный округ Филевский парк,2007 +2281003,г Москва ул Филевская 3-я д.8 кор.4,Москва,ул Филевская 3-я д.8 кор.4,ул,Филевская 3-я ,д.8 кор.4,7727353,муниципальный округ Филевский парк,2007 +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.13,Москва,ул Филевская Б. д.13,ул,Филевская Б. ,д.13,7727413,муниципальный округ Филевский парк,1957 +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.16,Москва,ул Филевская Б. д.16,ул,Филевская Б. ,д.16,7663331,муниципальный округ Филевский парк,2007 +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.16 кор.1,Москва,ул Филевская Б. д.16 кор.1,ул,Филевская Б. ,д.16 кор.1,7663332,муниципальный округ Филевский парк,2007 +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.17,Москва,ул Филевская Б. д.17,ул,Филевская Б. ,д.17,7727424,муниципальный округ Филевский парк,1958 +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.19/18 кор.1,Москва,ул Филевская Б. д.19/18 кор.1,ул,Филевская Б. ,д.19/18 кор.1,7727436,муниципальный округ Филевский парк,1956 +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.19/18 кор.2,Москва,ул Филевская Б. д.19/18 кор.2,ул,Филевская Б. ,д.19/18 кор.2,7727444,муниципальный округ Филевский парк,1940 +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.21 кор.1,Москва,ул Филевская Б. д.21 кор.1,ул,Филевская Б. ,д.21 кор.1,7727454,муниципальный округ Филевский парк,1953 +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.21 кор.2,Москва,ул Филевская Б. д.21 кор.2,ул,Филевская Б. ,д.21 кор.2,7727464,муниципальный округ Филевский парк,1953 +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.21 кор.4,Москва,ул Филевская Б. д.21 кор.4,ул,Филевская Б. ,д.21 кор.4,7727473,муниципальный округ Филевский парк,1953 +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.21/19 кор.3,Москва,ул Филевская Б. д.21/19 кор.3,ул,Филевская Б. ,д.21/19 кор.3,7727486,муниципальный округ Филевский парк,1953 +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.23 кор.1,Москва,ул Филевская Б. д.23 кор.1,ул,Филевская Б. ,д.23 кор.1,7727494,муниципальный округ Филевский парк,1989 +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.23 кор.2,Москва,ул Филевская Б. д.23 кор.2,ул,Филевская Б. ,д.23 кор.2,7727503,муниципальный округ Филевский парк,1989 +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.23 кор.3,Москва,ул Филевская Б. д.23 кор.3,ул,Филевская Б. ,д.23 кор.3,7727512,муниципальный округ Филевский парк,1989 +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.23 кор.4,Москва,ул Филевская Б. д.23 кор.4,ул,Филевская Б. ,д.23 кор.4,7727522,муниципальный округ Филевский парк,1991 +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.23 кор.6,Москва,ул Филевская Б. д.23 кор.6,ул,Филевская Б. ,д.23 кор.6,7727535,муниципальный округ Филевский парк,2001 +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.26,Москва,ул Филевская Б. д.26,ул,Филевская Б. ,д.26,8035148,муниципальный округ Филевский парк,н.д. +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.26 кор.ДОС1,Москва,ул Филевская Б. д.26 кор.ДОС1,ул,Филевская Б. ,д.26 кор.ДОС1,8250415,муниципальный округ Филевский парк,н.д. +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.26 кор.ДОС2,Москва,ул Филевская Б. д.26 кор.ДОС2,ул,Филевская Б. ,д.26 кор.ДОС2,8250419,муниципальный округ Филевский парк,н.д. +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.26 кор.ДОС3,Москва,ул Филевская Б. д.26 кор.ДОС3,ул,Филевская Б. ,д.26 кор.ДОС3,8250421,муниципальный округ Филевский парк,н.д. +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.26 кор.ДОС4,Москва,ул Филевская Б. д.26 кор.ДОС4,ул,Филевская Б. ,д.26 кор.ДОС4,8250424,муниципальный округ Филевский парк,н.д. +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.26 кор.ДОС5,Москва,ул Филевская Б. д.26 кор.ДОС5,ул,Филевская Б. ,д.26 кор.ДОС5,8250427,муниципальный округ Филевский парк,н.д. +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.26 кор.ДОС6,Москва,ул Филевская Б. д.26 кор.ДОС6,ул,Филевская Б. ,д.26 кор.ДОС6,8250429,муниципальный округ Филевский парк,н.д. +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.26 кор.ДОС7,Москва,ул Филевская Б. д.26 кор.ДОС7,ул,Филевская Б. ,д.26 кор.ДОС7,8250432,муниципальный округ Филевский парк,н.д. +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.27 кор.1,Москва,ул Филевская Б. д.27 кор.1,ул,Филевская Б. ,д.27 кор.1,7727555,муниципальный округ Филевский парк,1958 +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.27 кор.2,Москва,ул Филевская Б. д.27 кор.2,ул,Филевская Б. ,д.27 кор.2,7727560,муниципальный округ Филевский парк,1958 +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.27 кор.3,Москва,ул Филевская Б. д.27 кор.3,ул,Филевская Б. ,д.27 кор.3,7727566,муниципальный округ Филевский парк,1957 +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.28 кор.3,Москва,ул Филевская Б. д.28 кор.3,ул,Филевская Б. ,д.28 кор.3,8034154,муниципальный округ Филевский парк,н.д. +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.31,Москва,ул Филевская Б. д.31,ул,Филевская Б. ,д.31,7727572,муниципальный округ Филевский парк,1958 +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.35,Москва,ул Филевская Б. д.35,ул,Филевская Б. ,д.35,7727583,муниципальный округ Филевский парк,1969 +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.8 кор.1,Москва,ул Филевская Б. д.8 кор.1,ул,Филевская Б. ,д.8 кор.1,7727393,муниципальный округ Филевский парк,1959 +2281003,г Москва ул Филевская Б. д.8 кор.2,Москва,ул Филевская Б. д.8 кор.2,ул,Филевская Б. ,д.8 кор.2,7727406,муниципальный округ Филевский парк,1957 +2281004,г Москва б-р Славянский д.1,Москва,б-р Славянский д.1,б-р,Славянский ,д.1,7692783,муниципальный округ Фили-Давыдково,1969 +2281004,г Москва б-р Славянский д.11 кор.1,Москва,б-р Славянский д.11 кор.1,б-р,Славянский ,д.11 кор.1,7692883,муниципальный округ Фили-Давыдково,1970 +2281004,г Москва б-р Славянский д.13 кор.1,Москва,б-р Славянский д.13 кор.1,б-р,Славянский ,д.13 кор.1,7692894,муниципальный округ Фили-Давыдково,1971 +2281004,г Москва б-р Славянский д.15,Москва,б-р Славянский д.15,б-р,Славянский ,д.15,7692909,муниципальный округ Фили-Давыдково,1971 +2281004,г Москва б-р Славянский д.3,Москва,б-р Славянский д.3,б-р,Славянский ,д.3,7692790,муниципальный округ Фили-Давыдково,1970 +2281004,г Москва б-р Славянский д.5 кор.1,Москва,б-р Славянский д.5 кор.1,б-р,Славянский ,д.5 кор.1,7692801,муниципальный округ Фили-Давыдково,1971 +2281004,г Москва б-р Славянский д.5 кор.2,Москва,б-р Славянский д.5 кор.2,б-р,Славянский ,д.5 кор.2,7692812,муниципальный округ Фили-Давыдково,1966 +2281004,г Москва б-р Славянский д.5 кор.4,Москва,б-р Славянский д.5 кор.4,б-р,Славянский ,д.5 кор.4,7692829,муниципальный округ Фили-Давыдково,1966 +2281004,г Москва б-р Славянский д.7 кор.1,Москва,б-р Славянский д.7 кор.1,б-р,Славянский ,д.7 кор.1,7692838,муниципальный округ Фили-Давыдково,1970 +2281004,г Москва б-р Славянский д.9 кор.1,Москва,б-р Славянский д.9 кор.1,б-р,Славянский ,д.9 кор.1,7692845,муниципальный округ Фили-Давыдково,1971 +2281004,г Москва б-р Славянский д.9 кор.3,Москва,б-р Славянский д.9 кор.3,б-р,Славянский ,д.9 кор.3,7692853,муниципальный округ Фили-Давыдково,1966 +2281004,г Москва б-р Славянский д.9 кор.4,Москва,б-р Славянский д.9 кор.4,б-р,Славянский ,д.9 кор.4,7692869,муниципальный округ Фили-Давыдково,1966 +2281004,г Москва пр-кт Кутузовский д.59,Москва,пр-кт Кутузовский д.59,пр-кт,Кутузовский ,д.59,7692415,муниципальный округ Фили-Давыдково,1961 +2281004,г Москва пр-кт Кутузовский д.61,Москва,пр-кт Кутузовский д.61,пр-кт,Кутузовский ,д.61,7692428,муниципальный округ Фили-Давыдково,1961 +2281004,г Москва пр-кт Кутузовский д.63,Москва,пр-кт Кутузовский д.63,пр-кт,Кутузовский ,д.63,7692435,муниципальный округ Фили-Давыдково,1958 +2281004,г Москва пр-кт Кутузовский д.65,Москва,пр-кт Кутузовский д.65,пр-кт,Кутузовский ,д.65,7692444,муниципальный округ Фили-Давыдково,1961 +2281004,г Москва пр-кт Кутузовский д.67 кор.1,Москва,пр-кт Кутузовский д.67 кор.1,пр-кт,Кутузовский ,д.67 кор.1,7692452,муниципальный округ Фили-Давыдково,1962 +2281004,г Москва пр-кт Кутузовский д.67 кор.2,Москва,пр-кт Кутузовский д.67 кор.2,пр-кт,Кутузовский ,д.67 кор.2,7692463,муниципальный округ Фили-Давыдково,1960 +2281004,г Москва пр-кт Кутузовский д.69 кор.1,Москва,пр-кт Кутузовский д.69 кор.1,пр-кт,Кутузовский ,д.69 кор.1,7692476,муниципальный округ Фили-Давыдково,1961 +2281004,г Москва пр-кт Кутузовский д.69 кор.2,Москва,пр-кт Кутузовский д.69 кор.2,пр-кт,Кутузовский ,д.69 кор.2,7692484,муниципальный округ Фили-Давыдково,1960 +2281004,г Москва пр-кт Кутузовский д.69 кор.3,Москва,пр-кт Кутузовский д.69 кор.3,пр-кт,Кутузовский ,д.69 кор.3,7692490,муниципальный округ Фили-Давыдково,1961 +2281004,г Москва пр-кт Кутузовский д.69 кор.4,Москва,пр-кт Кутузовский д.69 кор.4,пр-кт,Кутузовский ,д.69 кор.4,7692504,муниципальный округ Фили-Давыдково,1958 +2281004,г Москва пр-кт Кутузовский д.69 кор.5,Москва,пр-кт Кутузовский д.69 кор.5,пр-кт,Кутузовский ,д.69 кор.5,7692521,муниципальный округ Фили-Давыдково,1960 +2281004,г Москва пр-кт Кутузовский д.71,Москва,пр-кт Кутузовский д.71,пр-кт,Кутузовский ,д.71,7692532,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва пр-кт Кутузовский д.76 кор.1,Москва,пр-кт Кутузовский д.76 кор.1,пр-кт,Кутузовский ,д.76 кор.1,7692547,муниципальный округ Фили-Давыдково,1960 +2281004,г Москва пр-кт Кутузовский д.78,Москва,пр-кт Кутузовский д.78,пр-кт,Кутузовский ,д.78,7692552,муниципальный округ Фили-Давыдково,1960 +2281004,г Москва пр-кт Кутузовский д.82,Москва,пр-кт Кутузовский д.82,пр-кт,Кутузовский ,д.82,7692564,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва пр-кт Кутузовский д.84,Москва,пр-кт Кутузовский д.84,пр-кт,Кутузовский ,д.84,7692574,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва пр-кт Кутузовский д.86,Москва,пр-кт Кутузовский д.86,пр-кт,Кутузовский ,д.86,7692575,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва проезд Пинский д.3,Москва,проезд Пинский д.3,проезд,Пинский ,д.3,7692609,муниципальный округ Фили-Давыдково,1967 +2281004,г Москва проезд Пинский д.4 кор.1,Москва,проезд Пинский д.4 кор.1,проезд,Пинский ,д.4 кор.1,7692616,муниципальный округ Фили-Давыдково,1967 +2281004,г Москва проезд Пинский д.5,Москва,проезд Пинский д.5,проезд,Пинский ,д.5,7692622,муниципальный округ Фили-Давыдково,1974 +2281004,г Москва ул Алексея Свиридова д.1,Москва,ул Алексея Свиридова д.1,ул,Алексея Свиридова ,д.1,7686592,муниципальный округ Фили-Давыдково,1958 +2281004,г Москва ул Алексея Свиридова д.13 кор.1,Москва,ул Алексея Свиридова д.13 кор.1,ул,Алексея Свиридова ,д.13 кор.1,7686667,муниципальный округ Фили-Давыдково,1957 +2281004,г Москва ул Алексея Свиридова д.13 кор.2,Москва,ул Алексея Свиридова д.13 кор.2,ул,Алексея Свиридова ,д.13 кор.2,7686751,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Алексея Свиридова д.15 кор.2,Москва,ул Алексея Свиридова д.15 кор.2,ул,Алексея Свиридова ,д.15 кор.2,7686772,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Алексея Свиридова д.3,Москва,ул Алексея Свиридова д.3,ул,Алексея Свиридова ,д.3,7686625,муниципальный округ Фили-Давыдково,1961 +2281004,г Москва ул Алексея Свиридова д.5 кор.1,Москва,ул Алексея Свиридова д.5 кор.1,ул,Алексея Свиридова ,д.5 кор.1,7686647,муниципальный округ Фили-Давыдково,1960 +2281004,г Москва ул Артамонова д.1,Москва,ул Артамонова д.1,ул,Артамонова ,д.1,7686469,муниципальный округ Фили-Давыдково,1968 +2281004,г Москва ул Артамонова д.10,Москва,ул Артамонова д.10,ул,Артамонова ,д.10,7687371,муниципальный округ Фили-Давыдково,1967 +2281004,г Москва ул Артамонова д.11 кор.2,Москва,ул Артамонова д.11 кор.2,ул,Артамонова ,д.11 кор.2,7687375,муниципальный округ Фили-Давыдково,1973 +2281004,г Москва ул Артамонова д.12 кор.1,Москва,ул Артамонова д.12 кор.1,ул,Артамонова ,д.12 кор.1,7687395,муниципальный округ Фили-Давыдково,1966 +2281004,г Москва ул Артамонова д.12 кор.2,Москва,ул Артамонова д.12 кор.2,ул,Артамонова ,д.12 кор.2,7687429,муниципальный округ Фили-Давыдково,1971 +2281004,г Москва ул Артамонова д.13,Москва,ул Артамонова д.13,ул,Артамонова ,д.13,7687570,муниципальный округ Фили-Давыдково,1962 +2281004,г Москва ул Артамонова д.13 кор.1,Москва,ул Артамонова д.13 кор.1,ул,Артамонова ,д.13 кор.1,7687583,муниципальный округ Фили-Давыдково,1961 +2281004,г Москва ул Артамонова д.13 кор.2,Москва,ул Артамонова д.13 кор.2,ул,Артамонова ,д.13 кор.2,7687605,муниципальный округ Фили-Давыдково,1962 +2281004,г Москва ул Артамонова д.14 кор.1,Москва,ул Артамонова д.14 кор.1,ул,Артамонова ,д.14 кор.1,7687620,муниципальный округ Фили-Давыдково,1966 +2281004,г Москва ул Артамонова д.14 кор.2,Москва,ул Артамонова д.14 кор.2,ул,Артамонова ,д.14 кор.2,7687650,муниципальный округ Фили-Давыдково,1966 +2281004,г Москва ул Артамонова д.16 кор.1,Москва,ул Артамонова д.16 кор.1,ул,Артамонова ,д.16 кор.1,7687666,муниципальный округ Фили-Давыдково,1981 +2281004,г Москва ул Артамонова д.18 кор.1,Москва,ул Артамонова д.18 кор.1,ул,Артамонова ,д.18 кор.1,7687675,муниципальный округ Фили-Давыдково,1965 +2281004,г Москва ул Артамонова д.18 кор.2,Москва,ул Артамонова д.18 кор.2,ул,Артамонова ,д.18 кор.2,7687707,муниципальный округ Фили-Давыдково,1965 +2281004,г Москва ул Артамонова д.20,Москва,ул Артамонова д.20,ул,Артамонова ,д.20,7687720,муниципальный округ Фили-Давыдково,1964 +2281004,г Москва ул Артамонова д.3,Москва,ул Артамонова д.3,ул,Артамонова ,д.3,7687277,муниципальный округ Фили-Давыдково,1968 +2281004,г Москва ул Артамонова д.4 кор.1,Москва,ул Артамонова д.4 кор.1,ул,Артамонова ,д.4 кор.1,8033215,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Артамонова д.4 кор.2,Москва,ул Артамонова д.4 кор.2,ул,Артамонова ,д.4 кор.2,8033220,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Артамонова д.5,Москва,ул Артамонова д.5,ул,Артамонова ,д.5,7687317,муниципальный округ Фили-Давыдково,1968 +2281004,г Москва ул Артамонова д.7,Москва,ул Артамонова д.7,ул,Артамонова ,д.7,7555346,муниципальный округ Фили-Давыдково,1980 +2281004,г Москва ул Артамонова д.7 кор.1,Москва,ул Артамонова д.7 кор.1,ул,Артамонова ,д.7 кор.1,7687331,муниципальный округ Фили-Давыдково,1967 +2281004,г Москва ул Артамонова д.7 кор.2,Москва,ул Артамонова д.7 кор.2,ул,Артамонова ,д.7 кор.2,7687353,муниципальный округ Фили-Давыдково,1972 +2281004,г Москва ул Артамонова д.8 кор.1,Москва,ул Артамонова д.8 кор.1,ул,Артамонова ,д.8 кор.1,8033225,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Артамонова д.8 кор.2,Москва,ул Артамонова д.8 кор.2,ул,Артамонова ,д.8 кор.2,8033229,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Артамонова д.9 кор.1,Москва,ул Артамонова д.9 кор.1,ул,Артамонова ,д.9 кор.1,7687360,муниципальный округ Фили-Давыдково,1967 +2281004,г Москва ул Артамонова д.9 кор.2,Москва,ул Артамонова д.9 кор.2,ул,Артамонова ,д.9 кор.2,7687365,муниципальный округ Фили-Давыдково,1959 +2281004,г Москва ул Ватутина д.10 кор.1,Москва,ул Ватутина д.10 кор.1,ул,Ватутина ,д.10 кор.1,7688941,муниципальный округ Фили-Давыдково,1959 +2281004,г Москва ул Ватутина д.11,Москва,ул Ватутина д.11,ул,Ватутина ,д.11,8315192,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Ватутина д.12 кор.1,Москва,ул Ватутина д.12 кор.1,ул,Ватутина ,д.12 кор.1,7688945,муниципальный округ Фили-Давыдково,1961 +2281004,г Москва ул Ватутина д.12 кор.2,Москва,ул Ватутина д.12 кор.2,ул,Ватутина ,д.12 кор.2,7688954,муниципальный округ Фили-Давыдково,1961 +2281004,г Москва ул Ватутина д.13 кор.1,Москва,ул Ватутина д.13 кор.1,ул,Ватутина ,д.13 кор.1,7688961,муниципальный округ Фили-Давыдково,1953 +2281004,г Москва ул Ватутина д.13 кор.2,Москва,ул Ватутина д.13 кор.2,ул,Ватутина ,д.13 кор.2,7689009,муниципальный округ Фили-Давыдково,1962 +2281004,г Москва ул Ватутина д.13 кор.3,Москва,ул Ватутина д.13 кор.3,ул,Ватутина ,д.13 кор.3,7689015,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Ватутина д.14 кор.1,Москва,ул Ватутина д.14 кор.1,ул,Ватутина ,д.14 кор.1,7689028,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Ватутина д.14 кор.2,Москва,ул Ватутина д.14 кор.2,ул,Ватутина ,д.14 кор.2,7689052,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Ватутина д.14 кор.3,Москва,ул Ватутина д.14 кор.3,ул,Ватутина ,д.14 кор.3,7689062,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Ватутина д.18 кор.1,Москва,ул Ватутина д.18 кор.1,ул,Ватутина ,д.18 кор.1,7689073,муниципальный округ Фили-Давыдково,1953 +2281004,г Москва ул Ватутина д.18 кор.2,Москва,ул Ватутина д.18 кор.2,ул,Ватутина ,д.18 кор.2,7579039,муниципальный округ Фили-Давыдково,2003 +2281004,г Москва ул Ватутина д.2 кор.1,Москва,ул Ватутина д.2 кор.1,ул,Ватутина ,д.2 кор.1,7688645,муниципальный округ Фили-Давыдково,1961 +2281004,г Москва ул Ватутина д.2 кор.2,Москва,ул Ватутина д.2 кор.2,ул,Ватутина ,д.2 кор.2,7688667,муниципальный округ Фили-Давыдково,1961 +2281004,г Москва ул Ватутина д.3 кор.1,Москва,ул Ватутина д.3 кор.1,ул,Ватутина ,д.3 кор.1,7688742,муниципальный округ Фили-Давыдково,1959 +2281004,г Москва ул Ватутина д.3 кор.2,Москва,ул Ватутина д.3 кор.2,ул,Ватутина ,д.3 кор.2,7688770,муниципальный округ Фили-Давыдково,1960 +2281004,г Москва ул Ватутина д.4 кор.1,Москва,ул Ватутина д.4 кор.1,ул,Ватутина ,д.4 кор.1,7688794,муниципальный округ Фили-Давыдково,1961 +2281004,г Москва ул Ватутина д.4 кор.2,Москва,ул Ватутина д.4 кор.2,ул,Ватутина ,д.4 кор.2,7688805,муниципальный округ Фили-Давыдково,1961 +2281004,г Москва ул Ватутина д.5 кор.1,Москва,ул Ватутина д.5 кор.1,ул,Ватутина ,д.5 кор.1,7688824,муниципальный округ Фили-Давыдково,1961 +2281004,г Москва ул Ватутина д.5 кор.2,Москва,ул Ватутина д.5 кор.2,ул,Ватутина ,д.5 кор.2,7688900,муниципальный округ Фили-Давыдково,1959 +2281004,г Москва ул Ватутина д.5 кор.5,Москва,ул Ватутина д.5 кор.5,ул,Ватутина ,д.5 кор.5,7688858,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Ватутина д.6 кор.1,Москва,ул Ватутина д.6 кор.1,ул,Ватутина ,д.6 кор.1,7688910,муниципальный округ Фили-Давыдково,1959 +2281004,г Москва ул Ватутина д.7 кор.1,Москва,ул Ватутина д.7 кор.1,ул,Ватутина ,д.7 кор.1,7688919,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Ватутина д.7 кор.2,Москва,ул Ватутина д.7 кор.2,ул,Ватутина ,д.7 кор.2,7688922,муниципальный округ Фили-Давыдково,2005 +2281004,г Москва ул Ватутина д.7 кор.3,Москва,ул Ватутина д.7 кор.3,ул,Ватутина ,д.7 кор.3,7688935,муниципальный округ Фили-Давыдково,1973 +2281004,г Москва ул Ватутина д.9,Москва,ул Ватутина д.9,ул,Ватутина ,д.9,8343361,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Герасима Курина д.12 кор.1,Москва,ул Герасима Курина д.12 кор.1,ул,Герасима Курина ,д.12 кор.1,7689193,муниципальный округ Фили-Давыдково,1969 +2281004,г Москва ул Герасима Курина д.12 кор.3,Москва,ул Герасима Курина д.12 кор.3,ул,Герасима Курина ,д.12 кор.3,7689202,муниципальный округ Фили-Давыдково,1959 +2281004,г Москва ул Герасима Курина д.14 кор.3,Москва,ул Герасима Курина д.14 кор.3,ул,Герасима Курина ,д.14 кор.3,7555373,муниципальный округ Фили-Давыдково,1995 +2281004,г Москва ул Герасима Курина д.16,Москва,ул Герасима Курина д.16,ул,Герасима Курина ,д.16,7919461,муниципальный округ Фили-Давыдково,2004 +2281004,г Москва ул Герасима Курина д.18,Москва,ул Герасима Курина д.18,ул,Герасима Курина ,д.18,7919478,муниципальный округ Фили-Давыдково,2004 +2281004,г Москва ул Герасима Курина д.2,Москва,ул Герасима Курина д.2,ул,Герасима Курина ,д.2,7689086,муниципальный округ Фили-Давыдково,1959 +2281004,г Москва ул Герасима Курина д.20,Москва,ул Герасима Курина д.20,ул,Герасима Курина ,д.20,7919479,муниципальный округ Фили-Давыдково,2004 +2281004,г Москва ул Герасима Курина д.22,Москва,ул Герасима Курина д.22,ул,Герасима Курина ,д.22,7919483,муниципальный округ Фили-Давыдково,2005 +2281004,г Москва ул Герасима Курина д.38 кор.1,Москва,ул Герасима Курина д.38 кор.1,ул,Герасима Курина ,д.38 кор.1,7689213,муниципальный округ Фили-Давыдково,1960 +2281004,г Москва ул Герасима Курина д.4 кор.1,Москва,ул Герасима Курина д.4 кор.1,ул,Герасима Курина ,д.4 кор.1,7689094,муниципальный округ Фили-Давыдково,1959 +2281004,г Москва ул Герасима Курина д.4 кор.3,Москва,ул Герасима Курина д.4 кор.3,ул,Герасима Курина ,д.4 кор.3,7689121,муниципальный округ Фили-Давыдково,1959 +2281004,г Москва ул Герасима Курина д.4 кор.4,Москва,ул Герасима Курина д.4 кор.4,ул,Герасима Курина ,д.4 кор.4,7689133,муниципальный округ Фили-Давыдково,1959 +2281004,г Москва ул Герасима Курина д.6 кор.2,Москва,ул Герасима Курина д.6 кор.2,ул,Герасима Курина ,д.6 кор.2,7689146,муниципальный округ Фили-Давыдково,1958 +2281004,г Москва ул Герасима Курина д.8 кор.1,Москва,ул Герасима Курина д.8 кор.1,ул,Герасима Курина ,д.8 кор.1,7689162,муниципальный округ Фили-Давыдково,1959 +2281004,г Москва ул Герасима Курина д.8 кор.2,Москва,ул Герасима Курина д.8 кор.2,ул,Герасима Курина ,д.8 кор.2,7689171,муниципальный округ Фили-Давыдково,1959 +2281004,г Москва ул Герасима Курина д.8 кор.3,Москва,ул Герасима Курина д.8 кор.3,ул,Герасима Курина ,д.8 кор.3,7689183,муниципальный округ Фили-Давыдково,1959 +2281004,г Москва ул Герасима Курина д.8 кор.4,Москва,ул Герасима Курина д.8 кор.4,ул,Герасима Курина ,д.8 кор.4,7689189,муниципальный округ Фили-Давыдково,1969 +2281004,г Москва ул Давыдковская д.10 кор.1,Москва,ул Давыдковская д.10 кор.1,ул,Давыдковская ,д.10 кор.1,7689305,муниципальный округ Фили-Давыдково,1966 +2281004,г Москва ул Давыдковская д.10 кор.2,Москва,ул Давыдковская д.10 кор.2,ул,Давыдковская ,д.10 кор.2,7689318,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Давыдковская д.10 кор.3,Москва,ул Давыдковская д.10 кор.3,ул,Давыдковская ,д.10 кор.3,7689320,муниципальный округ Фили-Давыдково,1966 +2281004,г Москва ул Давыдковская д.10 кор.4,Москва,ул Давыдковская д.10 кор.4,ул,Давыдковская ,д.10 кор.4,7689328,муниципальный округ Фили-Давыдково,1966 +2281004,г Москва ул Давыдковская д.10 кор.5,Москва,ул Давыдковская д.10 кор.5,ул,Давыдковская ,д.10 кор.5,7689338,муниципальный округ Фили-Давыдково,1971 +2281004,г Москва ул Давыдковская д.10 кор.6,Москва,ул Давыдковская д.10 кор.6,ул,Давыдковская ,д.10 кор.6,7689344,муниципальный округ Фили-Давыдково,1971 +2281004,г Москва ул Давыдковская д.12 кор.1,Москва,ул Давыдковская д.12 кор.1,ул,Давыдковская ,д.12 кор.1,7689350,муниципальный округ Фили-Давыдково,1966 +2281004,г Москва ул Давыдковская д.12 кор.2,Москва,ул Давыдковская д.12 кор.2,ул,Давыдковская ,д.12 кор.2,7689354,муниципальный округ Фили-Давыдково,1966 +2281004,г Москва ул Давыдковская д.12 кор.4,Москва,ул Давыдковская д.12 кор.4,ул,Давыдковская ,д.12 кор.4,7689358,муниципальный округ Фили-Давыдково,1966 +2281004,г Москва ул Давыдковская д.12 кор.5,Москва,ул Давыдковская д.12 кор.5,ул,Давыдковская ,д.12 кор.5,7689364,муниципальный округ Фили-Давыдково,1966 +2281004,г Москва ул Давыдковская д.14 кор.2,Москва,ул Давыдковская д.14 кор.2,ул,Давыдковская ,д.14 кор.2,7709550,муниципальный округ Фили-Давыдково,1971 +2281004,г Москва ул Давыдковская д.2 кор.1,Москва,ул Давыдковская д.2 кор.1,ул,Давыдковская ,д.2 кор.1,7689220,муниципальный округ Фили-Давыдково,1967 +2281004,г Москва ул Давыдковская д.2 кор.7,Москва,ул Давыдковская д.2 кор.7,ул,Давыдковская ,д.2 кор.7,7689227,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Давыдковская д.4 кор.1,Москва,ул Давыдковская д.4 кор.1,ул,Давыдковская ,д.4 кор.1,7689240,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Давыдковская д.4 кор.2,Москва,ул Давыдковская д.4 кор.2,ул,Давыдковская ,д.4 кор.2,7689250,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Давыдковская д.4 кор.3,Москва,ул Давыдковская д.4 кор.3,ул,Давыдковская ,д.4 кор.3,7689269,муниципальный округ Фили-Давыдково,1966 +2281004,г Москва ул Давыдковская д.5,Москва,ул Давыдковская д.5,ул,Давыдковская ,д.5,7716304,муниципальный округ Фили-Давыдково,1984 +2281004,г Москва ул Давыдковская д.6,Москва,ул Давыдковская д.6,ул,Давыдковская ,д.6,7689286,муниципальный округ Фили-Давыдково,1989 +2281004,г Москва ул Звенигородская д.12,Москва,ул Звенигородская д.12,ул,Звенигородская ,д.12,7715552,муниципальный округ Фили-Давыдково,1974 +2281004,г Москва ул Звенигородская д.14,Москва,ул Звенигородская д.14,ул,Звенигородская ,д.14,8094137,муниципальный округ Фили-Давыдково,1971 +2281004,г Москва ул Звенигородская д.16 кор.2,Москва,ул Звенигородская д.16 кор.2,ул,Звенигородская ,д.16 кор.2,8251995,муниципальный округ Фили-Давыдково,2001 +2281004,г Москва ул Ивана Франко д.8 кор.2,Москва,ул Ивана Франко д.8 кор.2,ул,Ивана Франко ,д.8 кор.2,7689378,муниципальный округ Фили-Давыдково,1996 +2281004,г Москва ул Инициативная д.10 кор.1,Москва,ул Инициативная д.10 кор.1,ул,Инициативная ,д.10 кор.1,7555401,муниципальный округ Фили-Давыдково,1972 +2281004,г Москва ул Инициативная д.12 кор.1,Москва,ул Инициативная д.12 кор.1,ул,Инициативная ,д.12 кор.1,7689425,муниципальный округ Фили-Давыдково,1973 +2281004,г Москва ул Инициативная д.14 кор.1,Москва,ул Инициативная д.14 кор.1,ул,Инициативная ,д.14 кор.1,7689430,муниципальный округ Фили-Давыдково,1958 +2281004,г Москва ул Инициативная д.14 кор.2,Москва,ул Инициативная д.14 кор.2,ул,Инициативная ,д.14 кор.2,7689434,муниципальный округ Фили-Давыдково,1958 +2281004,г Москва ул Инициативная д.16 кор.1,Москва,ул Инициативная д.16 кор.1,ул,Инициативная ,д.16 кор.1,7689436,муниципальный округ Фили-Давыдково,1958 +2281004,г Москва ул Инициативная д.16 кор.2,Москва,ул Инициативная д.16 кор.2,ул,Инициативная ,д.16 кор.2,7689442,муниципальный округ Фили-Давыдково,1960 +2281004,г Москва ул Инициативная д.16 кор.3,Москва,ул Инициативная д.16 кор.3,ул,Инициативная ,д.16 кор.3,7555409,муниципальный округ Фили-Давыдково,1967 +2281004,г Москва ул Инициативная д.16 кор.4,Москва,ул Инициативная д.16 кор.4,ул,Инициативная ,д.16 кор.4,7689447,муниципальный округ Фили-Давыдково,1963 +2281004,г Москва ул Инициативная д.16 кор.5,Москва,ул Инициативная д.16 кор.5,ул,Инициативная ,д.16 кор.5,7689450,муниципальный округ Фили-Давыдково,1966 +2281004,г Москва ул Инициативная д.18,Москва,ул Инициативная д.18,ул,Инициативная ,д.18,7689455,муниципальный округ Фили-Давыдково,1962 +2281004,г Москва ул Инициативная д.2 кор.1,Москва,ул Инициативная д.2 кор.1,ул,Инициативная ,д.2 кор.1,7689385,муниципальный округ Фили-Давыдково,1973 +2281004,г Москва ул Инициативная д.5 кор.1,Москва,ул Инициативная д.5 кор.1,ул,Инициативная ,д.5 кор.1,7689388,муниципальный округ Фили-Давыдково,1982 +2281004,г Москва ул Инициативная д.5 кор.2,Москва,ул Инициативная д.5 кор.2,ул,Инициативная ,д.5 кор.2,7689392,муниципальный округ Фили-Давыдково,1981 +2281004,г Москва ул Инициативная д.6 кор.1,Москва,ул Инициативная д.6 кор.1,ул,Инициативная ,д.6 кор.1,7689396,муниципальный округ Фили-Давыдково,1973 +2281004,г Москва ул Инициативная д.6 кор.2,Москва,ул Инициативная д.6 кор.2,ул,Инициативная ,д.6 кор.2,7689399,муниципальный округ Фили-Давыдково,1972 +2281004,г Москва ул Инициативная д.7 кор.2,Москва,ул Инициативная д.7 кор.2,ул,Инициативная ,д.7 кор.2,7689408,муниципальный округ Фили-Давыдково,1982 +2281004,г Москва ул Инициативная д.7 кор.3,Москва,ул Инициативная д.7 кор.3,ул,Инициативная ,д.7 кор.3,7689412,муниципальный округ Фили-Давыдково,2006 +2281004,г Москва ул Инициативная д.8 кор.1,Москва,ул Инициативная д.8 кор.1,ул,Инициативная ,д.8 кор.1,7555390,муниципальный округ Фили-Давыдково,1974 +2281004,г Москва ул Инициативная д.8 кор.2,Москва,ул Инициативная д.8 кор.2,ул,Инициативная ,д.8 кор.2,7689414,муниципальный округ Фили-Давыдково,1973 +2281004,г Москва ул Инициативная д.9 кор.1,Москва,ул Инициативная д.9 кор.1,ул,Инициативная ,д.9 кор.1,7689416,муниципальный округ Фили-Давыдково,1983 +2281004,г Москва ул Инициативная д.9 кор.2,Москва,ул Инициативная д.9 кор.2,ул,Инициативная ,д.9 кор.2,7689421,муниципальный округ Фили-Давыдково,1983 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.23 кор.1,Москва,ул Кастанаевская д.23 кор.1,ул,Кастанаевская ,д.23 кор.1,7689472,муниципальный округ Фили-Давыдково,1958 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.23 кор.2,Москва,ул Кастанаевская д.23 кор.2,ул,Кастанаевская ,д.23 кор.2,7689482,муниципальный округ Фили-Давыдково,1958 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.23 кор.3,Москва,ул Кастанаевская д.23 кор.3,ул,Кастанаевская ,д.23 кор.3,7689499,муниципальный округ Фили-Давыдково,1959 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.23 кор.4,Москва,ул Кастанаевская д.23 кор.4,ул,Кастанаевская ,д.23 кор.4,7689503,муниципальный округ Фили-Давыдково,1958 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.27 кор.1,Москва,ул Кастанаевская д.27 кор.1,ул,Кастанаевская ,д.27 кор.1,7689513,муниципальный округ Фили-Давыдково,1960 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.27 кор.2,Москва,ул Кастанаевская д.27 кор.2,ул,Кастанаевская ,д.27 кор.2,7689547,муниципальный округ Фили-Давыдково,1958 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.27 кор.3,Москва,ул Кастанаевская д.27 кор.3,ул,Кастанаевская ,д.27 кор.3,7689552,муниципальный округ Фили-Давыдково,1958 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.27 кор.5,Москва,ул Кастанаевская д.27 кор.5,ул,Кастанаевская ,д.27 кор.5,7689556,муниципальный округ Фили-Давыдково,1960 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.31 кор.1,Москва,ул Кастанаевская д.31 кор.1,ул,Кастанаевская ,д.31 кор.1,7689563,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.31 кор.2,Москва,ул Кастанаевская д.31 кор.2,ул,Кастанаевская ,д.31 кор.2,7689566,муниципальный округ Фили-Давыдково,1960 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.31 кор.3,Москва,ул Кастанаевская д.31 кор.3,ул,Кастанаевская ,д.31 кор.3,7689571,муниципальный округ Фили-Давыдково,1960 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.32 кор.1,Москва,ул Кастанаевская д.32 кор.1,ул,Кастанаевская ,д.32 кор.1,7689573,муниципальный округ Фили-Давыдково,1961 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.32 кор.2,Москва,ул Кастанаевская д.32 кор.2,ул,Кастанаевская ,д.32 кор.2,7689577,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.33,Москва,ул Кастанаевская д.33,ул,Кастанаевская ,д.33,7555419,муниципальный округ Фили-Давыдково,1965 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.35 кор.1,Москва,ул Кастанаевская д.35 кор.1,ул,Кастанаевская ,д.35 кор.1,7555434,муниципальный округ Фили-Давыдково,1965 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.35 кор.2,Москва,ул Кастанаевская д.35 кор.2,ул,Кастанаевская ,д.35 кор.2,7689580,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.36 кор.1,Москва,ул Кастанаевская д.36 кор.1,ул,Кастанаевская ,д.36 кор.1,7689581,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.36 кор.2,Москва,ул Кастанаевская д.36 кор.2,ул,Кастанаевская ,д.36 кор.2,7689588,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.36 кор.3,Москва,ул Кастанаевская д.36 кор.3,ул,Кастанаевская ,д.36 кор.3,7689593,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.37 кор.1,Москва,ул Кастанаевская д.37 кор.1,ул,Кастанаевская ,д.37 кор.1,7689601,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.39,Москва,ул Кастанаевская д.39,ул,Кастанаевская ,д.39,7689606,муниципальный округ Фили-Давыдково,2007 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.40 кор.1,Москва,ул Кастанаевская д.40 кор.1,ул,Кастанаевская ,д.40 кор.1,7689610,муниципальный округ Фили-Давыдково,1961 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.40 кор.2,Москва,ул Кастанаевская д.40 кор.2,ул,Кастанаевская ,д.40 кор.2,7689618,муниципальный округ Фили-Давыдково,1961 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.41,Москва,ул Кастанаевская д.41,ул,Кастанаевская ,д.41,7681936,муниципальный округ Фили-Давыдково,2008 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.41 кор.2,Москва,ул Кастанаевская д.41 кор.2,ул,Кастанаевская ,д.41 кор.2,7978064,муниципальный округ Фили-Давыдково,2012 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.42 кор.1,Москва,ул Кастанаевская д.42 кор.1,ул,Кастанаевская ,д.42 кор.1,7689629,муниципальный округ Фили-Давыдково,1969 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.42 кор.2,Москва,ул Кастанаевская д.42 кор.2,ул,Кастанаевская ,д.42 кор.2,7689638,муниципальный округ Фили-Давыдково,1970 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.43 кор.2,Москва,ул Кастанаевская д.43 кор.2,ул,Кастанаевская ,д.43 кор.2,7876959,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.43 кор.4,Москва,ул Кастанаевская д.43 кор.4,ул,Кастанаевская ,д.43 кор.4,7978077,муниципальный округ Фили-Давыдково,2012 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.43 кор.5,Москва,ул Кастанаевская д.43 кор.5,ул,Кастанаевская ,д.43 кор.5,7689643,муниципальный округ Фили-Давыдково,1985 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.44,Москва,ул Кастанаевская д.44,ул,Кастанаевская ,д.44,7555439,муниципальный округ Фили-Давыдково,1966 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.45 кор.1,Москва,ул Кастанаевская д.45 кор.1,ул,Кастанаевская ,д.45 кор.1,7689655,муниципальный округ Фили-Давыдково,2008 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.45 кор.2,Москва,ул Кастанаевская д.45 кор.2,ул,Кастанаевская ,д.45 кор.2,7978081,муниципальный округ Фили-Давыдково,2012 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.46 кор.1,Москва,ул Кастанаевская д.46 кор.1,ул,Кастанаевская ,д.46 кор.1,7689663,муниципальный округ Фили-Давыдково,1965 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.48 кор.1,Москва,ул Кастанаевская д.48 кор.1,ул,Кастанаевская ,д.48 кор.1,7689665,муниципальный округ Фили-Давыдково,1965 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.50,Москва,ул Кастанаевская д.50,ул,Кастанаевская ,д.50,7555449,муниципальный округ Фили-Давыдково,1965 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.52,Москва,ул Кастанаевская д.52,ул,Кастанаевская ,д.52,7770191,муниципальный округ Фили-Давыдково,1981 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.53,Москва,ул Кастанаевская д.53,ул,Кастанаевская ,д.53,7919492,муниципальный округ Фили-Давыдково,2004 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.54 кор.1,Москва,ул Кастанаевская д.54 кор.1,ул,Кастанаевская ,д.54 кор.1,7689673,муниципальный округ Фили-Давыдково,1981 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.55 кор.1,Москва,ул Кастанаевская д.55 кор.1,ул,Кастанаевская ,д.55 кор.1,7689675,муниципальный округ Фили-Давыдково,1961 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.56,Москва,ул Кастанаевская д.56,ул,Кастанаевская ,д.56,7689681,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.57 кор.1,Москва,ул Кастанаевская д.57 кор.1,ул,Кастанаевская ,д.57 кор.1,7689686,муниципальный округ Фили-Давыдково,1961 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.57 кор.2,Москва,ул Кастанаевская д.57 кор.2,ул,Кастанаевская ,д.57 кор.2,7689689,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.57 кор.3,Москва,ул Кастанаевская д.57 кор.3,ул,Кастанаевская ,д.57 кор.3,7689712,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.58,Москва,ул Кастанаевская д.58,ул,Кастанаевская ,д.58,8230517,муниципальный округ Фили-Давыдково,1994 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.60,Москва,ул Кастанаевская д.60,ул,Кастанаевская ,д.60,7689716,муниципальный округ Фили-Давыдково,1979 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.61 кор.1,Москва,ул Кастанаевская д.61 кор.1,ул,Кастанаевская ,д.61 кор.1,7689720,муниципальный округ Фили-Давыдково,1962 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.61 кор.2,Москва,ул Кастанаевская д.61 кор.2,ул,Кастанаевская ,д.61 кор.2,7689724,муниципальный округ Фили-Давыдково,19781962 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.62,Москва,ул Кастанаевская д.62,ул,Кастанаевская ,д.62,7689726,муниципальный округ Фили-Давыдково,1980 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.63 кор.1,Москва,ул Кастанаевская д.63 кор.1,ул,Кастанаевская ,д.63 кор.1,7689732,муниципальный округ Фили-Давыдково,1961 +2281004,г Москва ул Кастанаевская д.63 кор.2,Москва,ул Кастанаевская д.63 кор.2,ул,Кастанаевская ,д.63 кор.2,7689735,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Клочкова д.2 кор.1,Москва,ул Клочкова д.2 кор.1,ул,Клочкова ,д.2 кор.1,7689741,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Клочкова д.4,Москва,ул Клочкова д.4,ул,Клочкова ,д.4,7689752,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Клочкова д.6 кор.1,Москва,ул Клочкова д.6 кор.1,ул,Клочкова ,д.6 кор.1,7689762,муниципальный округ Фили-Давыдково,1966 +2281004,г Москва ул Клочкова д.8 кор.1,Москва,ул Клочкова д.8 кор.1,ул,Клочкова ,д.8 кор.1,7689770,муниципальный округ Фили-Давыдково,1965 +2281004,г Москва ул Кременчугская д.22 кор.1,Москва,ул Кременчугская д.22 кор.1,ул,Кременчугская ,д.22 кор.1,7689812,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.3 кор.2,Москва,ул Кременчугская д.3 кор.2,ул,Кременчугская ,д.3 кор.2,7689773,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.3 кор.3,Москва,ул Кременчугская д.3 кор.3,ул,Кременчугская ,д.3 кор.3,7689779,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.3 кор.4,Москва,ул Кременчугская д.3 кор.4,ул,Кременчугская ,д.3 кор.4,7689791,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.34 кор.1,Москва,ул Кременчугская д.34 кор.1,ул,Кременчугская ,д.34 кор.1,7689814,муниципальный округ Фили-Давыдково,1963 +2281004,г Москва ул Кременчугская д.34 кор.2,Москва,ул Кременчугская д.34 кор.2,ул,Кременчугская ,д.34 кор.2,7689815,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.36,Москва,ул Кременчугская д.36,ул,Кременчугская ,д.36,7689816,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.38 кор.1,Москва,ул Кременчугская д.38 кор.1,ул,Кременчугская ,д.38 кор.1,7689818,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.38 кор.2,Москва,ул Кременчугская д.38 кор.2,ул,Кременчугская ,д.38 кор.2,7689819,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.4,Москва,ул Кременчугская д.4,ул,Кременчугская ,д.4,7689794,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.4 кор.2,Москва,ул Кременчугская д.4 кор.2,ул,Кременчугская ,д.4 кор.2,7689796,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.4 кор.3,Москва,ул Кременчугская д.4 кор.3,ул,Кременчугская ,д.4 кор.3,7689797,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.4 кор.4,Москва,ул Кременчугская д.4 кор.4,ул,Кременчугская ,д.4 кор.4,7689799,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.40 кор.1,Москва,ул Кременчугская д.40 кор.1,ул,Кременчугская ,д.40 кор.1,7689821,муниципальный округ Фили-Давыдково,1963 +2281004,г Москва ул Кременчугская д.40 кор.2,Москва,ул Кременчугская д.40 кор.2,ул,Кременчугская ,д.40 кор.2,7689822,муниципальный округ Фили-Давыдково,1962 +2281004,г Москва ул Кременчугская д.42 кор.1,Москва,ул Кременчугская д.42 кор.1,ул,Кременчугская ,д.42 кор.1,7689823,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.42 кор.2,Москва,ул Кременчугская д.42 кор.2,ул,Кременчугская ,д.42 кор.2,7689825,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.44 кор.1,Москва,ул Кременчугская д.44 кор.1,ул,Кременчугская ,д.44 кор.1,7689826,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.44 кор.2,Москва,ул Кременчугская д.44 кор.2,ул,Кременчугская ,д.44 кор.2,7689828,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.44 кор.3,Москва,ул Кременчугская д.44 кор.3,ул,Кременчугская ,д.44 кор.3,7689829,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.44 кор.4,Москва,ул Кременчугская д.44 кор.4,ул,Кременчугская ,д.44 кор.4,7689830,муниципальный округ Фили-Давыдково,1960 +2281004,г Москва ул Кременчугская д.5 кор.1,Москва,ул Кременчугская д.5 кор.1,ул,Кременчугская ,д.5 кор.1,7689801,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.5 кор.3,Москва,ул Кременчугская д.5 кор.3,ул,Кременчугская ,д.5 кор.3,7689802,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.6 кор.1,Москва,ул Кременчугская д.6 кор.1,ул,Кременчугская ,д.6 кор.1,7689803,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.7 кор.2,Москва,ул Кременчугская д.7 кор.2,ул,Кременчугская ,д.7 кор.2,7689804,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.7 кор.3,Москва,ул Кременчугская д.7 кор.3,ул,Кременчугская ,д.7 кор.3,7689807,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.8 кор.1,Москва,ул Кременчугская д.8 кор.1,ул,Кременчугская ,д.8 кор.1,7689808,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Кременчугская д.9,Москва,ул Кременчугская д.9,ул,Кременчугская ,д.9,7689809,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Минская д.15 кор.1,Москва,ул Минская д.15 кор.1,ул,Минская ,д.15 кор.1,7689866,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Минская д.15 кор.2,Москва,ул Минская д.15 кор.2,ул,Минская ,д.15 кор.2,7691645,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Минская д.17,Москва,ул Минская д.17,ул,Минская ,д.17,7691635,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Минская д.17 кор.3,Москва,ул Минская д.17 кор.3,ул,Минская ,д.17 кор.3,7695588,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Минская д.3 кор.1,Москва,ул Минская д.3 кор.1,ул,Минская ,д.3 кор.1,7689856,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Минская д.7 кор.1,Москва,ул Минская д.7 кор.1,ул,Минская ,д.7 кор.1,7689858,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Минская д.9 кор.1,Москва,ул Минская д.9 кор.1,ул,Минская ,д.9 кор.1,7689860,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Олеко Дундича д.29 кор.1,Москва,ул Олеко Дундича д.29 кор.1,ул,Олеко Дундича ,д.29 кор.1,7689920,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Олеко Дундича д.31 кор.1,Москва,ул Олеко Дундича д.31 кор.1,ул,Олеко Дундича ,д.31 кор.1,7691664,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Олеко Дундича д.32,Москва,ул Олеко Дундича д.32,ул,Олеко Дундича ,д.32,7691675,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Олеко Дундича д.33 кор.1,Москва,ул Олеко Дундича д.33 кор.1,ул,Олеко Дундича ,д.33 кор.1,7691682,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Олеко Дундича д.34,Москва,ул Олеко Дундича д.34,ул,Олеко Дундича ,д.34,7691689,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Олеко Дундича д.35 кор.1,Москва,ул Олеко Дундича д.35 кор.1,ул,Олеко Дундича ,д.35 кор.1,7691705,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Олеко Дундича д.35 кор.2,Москва,ул Олеко Дундича д.35 кор.2,ул,Олеко Дундича ,д.35 кор.2,7691714,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Олеко Дундича д.37 кор.1,Москва,ул Олеко Дундича д.37 кор.1,ул,Олеко Дундича ,д.37 кор.1,7691720,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Олеко Дундича д.39 кор.1,Москва,ул Олеко Дундича д.39 кор.1,ул,Олеко Дундича ,д.39 кор.1,7691724,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Олеко Дундича д.39 кор.2,Москва,ул Олеко Дундича д.39 кор.2,ул,Олеко Дундича ,д.39 кор.2,7691731,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Олеко Дундича д.45 кор.1,Москва,ул Олеко Дундича д.45 кор.1,ул,Олеко Дундича ,д.45 кор.1,7691743,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Олеко Дундича д.45 кор.2,Москва,ул Олеко Дундича д.45 кор.2,ул,Олеко Дундича ,д.45 кор.2,7691744,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Олеко Дундича д.47 кор.1,Москва,ул Олеко Дундича д.47 кор.1,ул,Олеко Дундича ,д.47 кор.1,7718672,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Пивченкова д.1 кор.1,Москва,ул Пивченкова д.1 кор.1,ул,Пивченкова ,д.1 кор.1,7689921,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Пивченкова д.1 кор.2,Москва,ул Пивченкова д.1 кор.2,ул,Пивченкова ,д.1 кор.2,7691750,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Пивченкова д.1 кор.3,Москва,ул Пивченкова д.1 кор.3,ул,Пивченкова ,д.1 кор.3,7691777,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Пивченкова д.10 кор.1,Москва,ул Пивченкова д.10 кор.1,ул,Пивченкова ,д.10 кор.1,7718860,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Пивченкова д.12 кор.1,Москва,ул Пивченкова д.12 кор.1,ул,Пивченкова ,д.12 кор.1,7691881,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Пивченкова д.14 кор.1,Москва,ул Пивченкова д.14 кор.1,ул,Пивченкова ,д.14 кор.1,7691895,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Пивченкова д.2,Москва,ул Пивченкова д.2,ул,Пивченкова ,д.2,7691797,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Пивченкова д.3 кор.1,Москва,ул Пивченкова д.3 кор.1,ул,Пивченкова ,д.3 кор.1,7691805,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Пивченкова д.3 кор.2,Москва,ул Пивченкова д.3 кор.2,ул,Пивченкова ,д.3 кор.2,7555457,муниципальный округ Фили-Давыдково,1965 +2281004,г Москва ул Пивченкова д.3 кор.3,Москва,ул Пивченкова д.3 кор.3,ул,Пивченкова ,д.3 кор.3,7691811,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Пивченкова д.4 кор.1,Москва,ул Пивченкова д.4 кор.1,ул,Пивченкова ,д.4 кор.1,7691816,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Пивченкова д.5 кор.1,Москва,ул Пивченкова д.5 кор.1,ул,Пивченкова ,д.5 кор.1,7691827,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Пивченкова д.6,Москва,ул Пивченкова д.6,ул,Пивченкова ,д.6,7691835,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Пивченкова д.7,Москва,ул Пивченкова д.7,ул,Пивченкова ,д.7,7691846,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Пивченкова д.8 кор.1,Москва,ул Пивченкова д.8 кор.1,ул,Пивченкова ,д.8 кор.1,7691854,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Полосухина д.1 строение 28,Москва,ул Полосухина д.1 строение 28,ул,Полосухина ,д.1 строение 28,7691997,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Тарутинская д.1,Москва,ул Тарутинская д.1,ул,Тарутинская ,д.1,7919489,муниципальный округ Фили-Давыдково,2004 +2281004,г Москва ул Тарутинская д.4 кор.1,Москва,ул Тарутинская д.4 кор.1,ул,Тарутинская ,д.4 кор.1,7692927,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Тарутинская д.4 кор.2,Москва,ул Тарутинская д.4 кор.2,ул,Тарутинская ,д.4 кор.2,7692944,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Тарутинская д.8 кор.1,Москва,ул Тарутинская д.8 кор.1,ул,Тарутинская ,д.8 кор.1,7688789,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.37 кор.1,Москва,ул Филевская Б. д.37 кор.1,ул,Филевская Б. ,д.37 кор.1,7687800,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.37 кор.2,Москва,ул Филевская Б. д.37 кор.2,ул,Филевская Б. ,д.37 кор.2,7687819,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.39 кор.2,Москва,ул Филевская Б. д.39 кор.2,ул,Филевская Б. ,д.39 кор.2,7687867,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.41 кор.1,Москва,ул Филевская Б. д.41 кор.1,ул,Филевская Б. ,д.41 кор.1,7687882,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.41 кор.2,Москва,ул Филевская Б. д.41 кор.2,ул,Филевская Б. ,д.41 кор.2,7687885,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.41 кор.3,Москва,ул Филевская Б. д.41 кор.3,ул,Филевская Б. ,д.41 кор.3,7687899,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.41 кор.4,Москва,ул Филевская Б. д.41 кор.4,ул,Филевская Б. ,д.41 кор.4,7687922,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.41 кор.5,Москва,ул Филевская Б. д.41 кор.5,ул,Филевская Б. ,д.41 кор.5,7687947,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.41 строение 5,Москва,ул Филевская Б. д.41 строение 5,ул,Филевская Б. ,д.41 строение 5,7687937,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.43 кор.1,Москва,ул Филевская Б. д.43 кор.1,ул,Филевская Б. ,д.43 кор.1,7687963,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.45 кор.1,Москва,ул Филевская Б. д.45 кор.1,ул,Филевская Б. ,д.45 кор.1,7687978,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.45 кор.2,Москва,ул Филевская Б. д.45 кор.2,ул,Филевская Б. ,д.45 кор.2,7687986,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.47 кор.1,Москва,ул Филевская Б. д.47 кор.1,ул,Филевская Б. ,д.47 кор.1,7687999,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.49 кор.1,Москва,ул Филевская Б. д.49 кор.1,ул,Филевская Б. ,д.49 кор.1,7688008,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.49 кор.2,Москва,ул Филевская Б. д.49 кор.2,ул,Филевская Б. ,д.49 кор.2,7688039,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.51 кор.1,Москва,ул Филевская Б. д.51 кор.1,ул,Филевская Б. ,д.51 кор.1,7688046,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.51 кор.2,Москва,ул Филевская Б. д.51 кор.2,ул,Филевская Б. ,д.51 кор.2,7688056,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.53 кор.1,Москва,ул Филевская Б. д.53 кор.1,ул,Филевская Б. ,д.53 кор.1,7688125,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.53 кор.2,Москва,ул Филевская Б. д.53 кор.2,ул,Филевская Б. ,д.53 кор.2,7688164,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.55 кор.1,Москва,ул Филевская Б. д.55 кор.1,ул,Филевская Б. ,д.55 кор.1,7688177,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.55 кор.2,Москва,ул Филевская Б. д.55 кор.2,ул,Филевская Б. ,д.55 кор.2,7688196,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.57 кор.1,Москва,ул Филевская Б. д.57 кор.1,ул,Филевская Б. ,д.57 кор.1,7715491,муниципальный округ Фили-Давыдково,1975 +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.59 кор.1,Москва,ул Филевская Б. д.59 кор.1,ул,Филевская Б. ,д.59 кор.1,7688236,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.59 кор.2,Москва,ул Филевская Б. д.59 кор.2,ул,Филевская Б. ,д.59 кор.2,7688275,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.63 кор.1,Москва,ул Филевская Б. д.63 кор.1,ул,Филевская Б. ,д.63 кор.1,7688289,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.69 кор.1,Москва,ул Филевская Б. д.69 кор.1,ул,Филевская Б. ,д.69 кор.1,7688326,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская Б. д.69 кор.2,Москва,ул Филевская Б. д.69 кор.2,ул,Филевская Б. ,д.69 кор.2,7688370,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.10 кор.1,Москва,ул Филевская М. д.10 кор.1,ул,Филевская М. ,д.10 кор.1,7689882,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.10 кор.2,Москва,ул Филевская М. д.10 кор.2,ул,Филевская М. ,д.10 кор.2,7689885,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.12 кор.1,Москва,ул Филевская М. д.12 кор.1,ул,Филевская М. ,д.12 кор.1,7689886,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.12 кор.2 строение 2,Москва,ул Филевская М. д.12 кор.2 строение 2,ул,Филевская М. ,д.12 кор.2 строение 2,7689888,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.12 кор.3,Москва,ул Филевская М. д.12 кор.3,ул,Филевская М. ,д.12 кор.3,7689887,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.14 кор.1,Москва,ул Филевская М. д.14 кор.1,ул,Филевская М. ,д.14 кор.1,7689892,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.14 кор.2,Москва,ул Филевская М. д.14 кор.2,ул,Филевская М. ,д.14 кор.2,7689896,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.16 кор.1,Москва,ул Филевская М. д.16 кор.1,ул,Филевская М. ,д.16 кор.1,7689897,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.18 кор.1,Москва,ул Филевская М. д.18 кор.1,ул,Филевская М. ,д.18 кор.1,7689900,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.18 кор.2,Москва,ул Филевская М. д.18 кор.2,ул,Филевская М. ,д.18 кор.2,7689901,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.18 кор.3,Москва,ул Филевская М. д.18 кор.3,ул,Филевская М. ,д.18 кор.3,7689903,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.2 кор.1,Москва,ул Филевская М. д.2 кор.1,ул,Филевская М. ,д.2 кор.1,7689870,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.20,Москва,ул Филевская М. д.20,ул,Филевская М. ,д.20,7689904,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.22,Москва,ул Филевская М. д.22,ул,Филевская М. ,д.22,7689905,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.24 кор.1,Москва,ул Филевская М. д.24 кор.1,ул,Филевская М. ,д.24 кор.1,7689906,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.24 кор.2,Москва,ул Филевская М. д.24 кор.2,ул,Филевская М. ,д.24 кор.2,7689908,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.24 кор.3,Москва,ул Филевская М. д.24 кор.3,ул,Филевская М. ,д.24 кор.3,7689909,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.26 кор.1,Москва,ул Филевская М. д.26 кор.1,ул,Филевская М. ,д.26 кор.1,7689911,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.30 кор.1,Москва,ул Филевская М. д.30 кор.1,ул,Филевская М. ,д.30 кор.1,7689912,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.32 кор.1,Москва,ул Филевская М. д.32 кор.1,ул,Филевская М. ,д.32 кор.1,7689915,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.36,Москва,ул Филевская М. д.36,ул,Филевская М. ,д.36,7715363,муниципальный округ Фили-Давыдково,1972 +2281004,г Москва ул Филевская М. д.38,Москва,ул Филевская М. д.38,ул,Филевская М. ,д.38,7715374,муниципальный округ Фили-Давыдково,1973 +2281004,г Москва ул Филевская М. д.4 кор.1,Москва,ул Филевская М. д.4 кор.1,ул,Филевская М. ,д.4 кор.1,7719577,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.4 кор.2,Москва,ул Филевская М. д.4 кор.2,ул,Филевская М. ,д.4 кор.2,7689872,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.40,Москва,ул Филевская М. д.40,ул,Филевская М. ,д.40,7715383,муниципальный округ Фили-Давыдково,1973 +2281004,г Москва ул Филевская М. д.40 кор.1,Москва,ул Филевская М. д.40 кор.1,ул,Филевская М. ,д.40 кор.1,7677758,муниципальный округ Фили-Давыдково,2011 +2281004,г Москва ул Филевская М. д.42,Москва,ул Филевская М. д.42,ул,Филевская М. ,д.42,7715398,муниципальный округ Фили-Давыдково,1972 +2281004,г Москва ул Филевская М. д.44,Москва,ул Филевская М. д.44,ул,Филевская М. ,д.44,7715404,муниципальный округ Фили-Давыдково,1974 +2281004,г Москва ул Филевская М. д.48,Москва,ул Филевская М. д.48,ул,Филевская М. ,д.48,7715411,муниципальный округ Фили-Давыдково,1971 +2281004,г Москва ул Филевская М. д.50,Москва,ул Филевская М. д.50,ул,Филевская М. ,д.50,7715416,муниципальный округ Фили-Давыдково,1971 +2281004,г Москва ул Филевская М. д.54,Москва,ул Филевская М. д.54,ул,Филевская М. ,д.54,7715424,муниципальный округ Фили-Давыдково,1971 +2281004,г Москва ул Филевская М. д.56,Москва,ул Филевская М. д.56,ул,Филевская М. ,д.56,7715430,муниципальный округ Фили-Давыдково,1970 +2281004,г Москва ул Филевская М. д.58,Москва,ул Филевская М. д.58,ул,Филевская М. ,д.58,7715436,муниципальный округ Фили-Давыдково,1970 +2281004,г Москва ул Филевская М. д.6 кор.1,Москва,ул Филевская М. д.6 кор.1,ул,Филевская М. ,д.6 кор.1,7689874,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.6 кор.2,Москва,ул Филевская М. д.6 кор.2,ул,Филевская М. ,д.6 кор.2,7689875,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.60,Москва,ул Филевская М. д.60,ул,Филевская М. ,д.60,7715447,муниципальный округ Фили-Давыдково,1970 +2281004,г Москва ул Филевская М. д.62,Москва,ул Филевская М. д.62,ул,Филевская М. ,д.62,7715452,муниципальный округ Фили-Давыдково,1969 +2281004,г Москва ул Филевская М. д.64,Москва,ул Филевская М. д.64,ул,Филевская М. ,д.64,7715460,муниципальный округ Фили-Давыдково,1970 +2281004,г Москва ул Филевская М. д.66,Москва,ул Филевская М. д.66,ул,Филевская М. ,д.66,7715466,муниципальный округ Фили-Давыдково,1970 +2281004,г Москва ул Филевская М. д.68,Москва,ул Филевская М. д.68,ул,Филевская М. ,д.68,7715473,муниципальный округ Фили-Давыдково,1970 +2281004,г Москва ул Филевская М. д.8 кор.1,Москва,ул Филевская М. д.8 кор.1,ул,Филевская М. ,д.8 кор.1,7689876,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.8 кор.2,Москва,ул Филевская М. д.8 кор.2,ул,Филевская М. ,д.8 кор.2,7689877,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.8 кор.3,Москва,ул Филевская М. д.8 кор.3,ул,Филевская М. ,д.8 кор.3,7689879,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ул Филевская М. д.8 кор.4,Москва,ул Филевская М. д.8 кор.4,ул,Филевская М. ,д.8 кор.4,7689881,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ш Аминьевское д.10,Москва,ш Аминьевское д.10,ш,Аминьевское ,д.10,7686786,муниципальный округ Фили-Давыдково,1969 +2281004,г Москва ш Аминьевское д.12,Москва,ш Аминьевское д.12,ш,Аминьевское ,д.12,7686799,муниципальный округ Фили-Давыдково,1972 +2281004,г Москва ш Аминьевское д.14 кор.1,Москва,ш Аминьевское д.14 кор.1,ш,Аминьевское ,д.14 кор.1,7686812,муниципальный округ Фили-Давыдково,1972 +2281004,г Москва ш Аминьевское д.14 кор.2,Москва,ш Аминьевское д.14 кор.2,ш,Аминьевское ,д.14 кор.2,7686824,муниципальный округ Фили-Давыдково,1963 +2281004,г Москва ш Аминьевское д.14 кор.3,Москва,ш Аминьевское д.14 кор.3,ш,Аминьевское ,д.14 кор.3,7686869,муниципальный округ Фили-Давыдково,1963 +2281004,г Москва ш Аминьевское д.16,Москва,ш Аминьевское д.16,ш,Аминьевское ,д.16,7686906,муниципальный округ Фили-Давыдково,1970 +2281004,г Москва ш Аминьевское д.18 кор.1,Москва,ш Аминьевское д.18 кор.1,ш,Аминьевское ,д.18 кор.1,7686996,муниципальный округ Фили-Давыдково,1964 +2281004,г Москва ш Аминьевское д.18 кор.2,Москва,ш Аминьевское д.18 кор.2,ш,Аминьевское ,д.18 кор.2,7687015,муниципальный округ Фили-Давыдково,1963 +2281004,г Москва ш Аминьевское д.18 кор.3,Москва,ш Аминьевское д.18 кор.3,ш,Аминьевское ,д.18 кор.3,7687009,муниципальный округ Фили-Давыдково,1964 +2281004,г Москва ш Аминьевское д.22,Москва,ш Аминьевское д.22,ш,Аминьевское ,д.22,7687026,муниципальный округ Фили-Давыдково,1966 +2281004,г Москва ш Аминьевское д.24,Москва,ш Аминьевское д.24,ш,Аминьевское ,д.24,7687035,муниципальный округ Фили-Давыдково,1961 +2281004,г Москва ш Аминьевское д.26,Москва,ш Аминьевское д.26,ш,Аминьевское ,д.26,7687047,муниципальный округ Фили-Давыдково,1971 +2281004,г Москва ш Аминьевское д.28 кор.1,Москва,ш Аминьевское д.28 кор.1,ш,Аминьевское ,д.28 кор.1,7687065,муниципальный округ Фили-Давыдково,1960 +2281004,г Москва ш Аминьевское д.28 кор.2,Москва,ш Аминьевское д.28 кор.2,ш,Аминьевское ,д.28 кор.2,7687079,муниципальный округ Фили-Давыдково,1960 +2281004,г Москва ш Аминьевское д.28 кор.3,Москва,ш Аминьевское д.28 кор.3,ш,Аминьевское ,д.28 кор.3,7687194,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ш Аминьевское д.30,Москва,ш Аминьевское д.30,ш,Аминьевское ,д.30,7687213,муниципальный округ Фили-Давыдково,1965 +2281004,г Москва ш Аминьевское д.32,Москва,ш Аминьевское д.32,ш,Аминьевское ,д.32,7687245,муниципальный округ Фили-Давыдково,1974 +2281004,г Москва ш Аминьевское д.34,Москва,ш Аминьевское д.34,ш,Аминьевское ,д.34,7687237,муниципальный округ Фили-Давыдково,1963 +2281004,г Москва ш Аминьевское д.36,Москва,ш Аминьевское д.36,ш,Аминьевское ,д.36,7687252,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ш Рублевское д.11,Москва,ш Рублевское д.11,ш,Рублевское ,д.11,7692682,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ш Рублевское д.11 кор.2,Москва,ш Рублевское д.11 кор.2,ш,Рублевское ,д.11 кор.2,8160886,муниципальный округ Фили-Давыдково,2000 +2281004,г Москва ш Рублевское д.15,Москва,ш Рублевское д.15,ш,Рублевское ,д.15,7692746,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ш Рублевское д.17,Москва,ш Рублевское д.17,ш,Рублевское ,д.17,7692768,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ш Рублевское д.3,Москва,ш Рублевское д.3,ш,Рублевское ,д.3,7692646,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ш Рублевское д.5 кор.1,Москва,ш Рублевское д.5 кор.1,ш,Рублевское ,д.5 кор.1,7692657,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ш Рублевское д.5 кор.2,Москва,ш Рублевское д.5 кор.2,ш,Рублевское ,д.5 кор.2,7692988,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ш Рублевское д.7 кор.2,Москва,ш Рублевское д.7 кор.2,ш,Рублевское ,д.7 кор.2,7693004,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281004,г Москва ш Рублевское д.9 кор.1,Москва,ш Рублевское д.9 кор.1,ш,Рублевское ,д.9 кор.1,7692672,муниципальный округ Фили-Давыдково,н.д. +2281093,г Москва аллея Яузская д.4,Москва,аллея Яузская д.4,аллея,Яузская ,д.4,7569937,муниципальный округ Богородское,1960 +2281093,г Москва аллея Яузская д.6,Москва,аллея Яузская д.6,аллея,Яузская ,д.6,7570108,муниципальный округ Богородское,1958 +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.1 кор.1,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.1 кор.1,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.1 кор.1,7683760,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.10,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.10,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.10,7569440,муниципальный округ Богородское,1960 +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.11,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.11,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.11,7683761,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.12,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.12,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.12,7569442,муниципальный округ Богородское,1960 +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.13,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.13,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.13,7683763,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.14,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.14,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.14,7569445,муниципальный округ Богородское,1960 +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.17,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.17,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.17,7683766,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.18,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.18,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.18,7569448,муниципальный округ Богородское,1960 +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.19/16,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.19/16,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.19/16,7683768,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.2/3,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.2/3,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.2/3,7569425,муниципальный округ Богородское,1961 +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.20/18,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.20/18,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.20/18,7569599,муниципальный округ Богородское,1961 +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.21/21,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.21/21,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.21/21,7683773,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.22/23,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.22/23,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.22/23,7569451,муниципальный округ Богородское,1960 +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.23,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.23,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.23,7683775,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.25,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.25,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.25,7683777,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.27/20,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.27/20,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.27/20,7683784,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.28/14,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.28/14,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.28/14,7569457,муниципальный округ Богородское,1964 +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.29/13,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.29/13,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.29/13,7683785,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.3,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.3,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.3,7569582,муниципальный округ Богородское,1960 +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.30,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.30,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.30,7569608,муниципальный округ Богородское,1966 +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.32,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.32,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.32,7569613,муниципальный округ Богородское,1967 +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.36/1,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.36/1,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.36/1,7569621,муниципальный округ Богородское,1969 +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.38,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.38,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.38,7569630,муниципальный округ Богородское,1968 +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.4,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.4,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.4,7569427,муниципальный округ Богородское,1961 +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.40,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.40,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.40,8481480,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.42,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.42,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.42,7569638,муниципальный округ Богородское,1969 +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.6 кор.1,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.6 кор.1,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.6 кор.1,7717029,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.7 кор.1,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.7 кор.1,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.7 кор.1,7683790,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.7 кор.2,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.7 кор.2,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.7 кор.2,7683791,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.7 кор.3,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.7 кор.3,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.7 кор.3,7683793,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.7 кор.4,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.7 кор.4,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.7 кор.4,7683795,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.8 кор.1,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.8 кор.1,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.8 кор.1,7683797,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.8 кор.2,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.8 кор.2,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.8 кор.2,7569430,муниципальный округ Богородское,1965 +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.8 кор.3,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.8 кор.3,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.8 кор.3,7569591,муниципальный округ Богородское,1963 +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.8 кор.4,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.8 кор.4,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.8 кор.4,7569436,муниципальный округ Богородское,1961 +2281093,г Москва б-р Маршала Рокоссовского д.9,Москва,б-р Маршала Рокоссовского д.9,б-р,Маршала Рокоссовского ,д.9,7683799,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва пер Алымов д.13,Москва,пер Алымов д.13,пер,Алымов ,д.13,7662689,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва пер Алымов д.17,Москва,пер Алымов д.17,пер,Алымов ,д.17,7675621,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва пер Алымов д.17 кор.1,Москва,пер Алымов д.17 кор.1,пер,Алымов ,д.17 кор.1,7675658,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва пер Алымов д.17 кор.2,Москва,пер Алымов д.17 кор.2,пер,Алымов ,д.17 кор.2,7675679,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва пер Алымов д.4,Москва,пер Алымов д.4,пер,Алымов ,д.4,7558644,муниципальный округ Богородское,1999 +2281093,г Москва проезд Погонный д.11,Москва,проезд Погонный д.11,проезд,Погонный ,д.11,7567448,муниципальный округ Богородское,1998 +2281093,г Москва проезд Погонный д.14,Москва,проезд Погонный д.14,проезд,Погонный ,д.14,7567467,муниципальный округ Богородское,2009 +2281093,г Москва проезд Погонный д.23 кор.1,Москва,проезд Погонный д.23 кор.1,проезд,Погонный ,д.23 кор.1,7567533,муниципальный округ Богородское,1969 +2281093,г Москва проезд Погонный д.23 кор.2,Москва,проезд Погонный д.23 кор.2,проезд,Погонный ,д.23 кор.2,7567554,муниципальный округ Богородское,1970 +2281093,г Москва проезд Погонный д.23 кор.3,Москва,проезд Погонный д.23 кор.3,проезд,Погонный ,д.23 кор.3,7567582,муниципальный округ Богородское,1969 +2281093,г Москва проезд Погонный д.23 кор.4,Москва,проезд Погонный д.23 кор.4,проезд,Погонный ,д.23 кор.4,7567596,муниципальный округ Богородское,1974 +2281093,г Москва проезд Погонный д.25,Москва,проезд Погонный д.25,проезд,Погонный ,д.25,7567614,муниципальный округ Богородское,1969 +2281093,г Москва проезд Погонный д.3 кор.4,Москва,проезд Погонный д.3 кор.4,проезд,Погонный ,д.3 кор.4,7567183,муниципальный округ Богородское,1998 +2281093,г Москва проезд Погонный д.33,Москва,проезд Погонный д.33,проезд,Погонный ,д.33,7567645,муниципальный округ Богородское,1972 +2281093,г Москва проезд Погонный д.3А,Москва,проезд Погонный д.3А,проезд,Погонный ,д.3А,8122652,муниципальный округ Богородское,2012 +2281093,г Москва проезд Погонный д.4,Москва,проезд Погонный д.4,проезд,Погонный ,д.4,7567197,муниципальный округ Богородское,1965 +2281093,г Москва проезд Погонный д.48,Москва,проезд Погонный д.48,проезд,Погонный ,д.48,7567742,муниципальный округ Богородское,1964 +2281093,г Москва проезд Погонный д.5 кор.1,Москва,проезд Погонный д.5 кор.1,проезд,Погонный ,д.5 кор.1,7567203,муниципальный округ Богородское,1988 +2281093,г Москва проезд Погонный д.5 кор.2,Москва,проезд Погонный д.5 кор.2,проезд,Погонный ,д.5 кор.2,7567206,муниципальный округ Богородское,1987 +2281093,г Москва проезд Погонный д.5 кор.3,Москва,проезд Погонный д.5 кор.3,проезд,Погонный ,д.5 кор.3,7567209,муниципальный округ Богородское,1983 +2281093,г Москва проезд Погонный д.5 кор.4,Москва,проезд Погонный д.5 кор.4,проезд,Погонный ,д.5 кор.4,7567215,муниципальный округ Богородское,1985 +2281093,г Москва проезд Погонный д.5 кор.5,Москва,проезд Погонный д.5 кор.5,проезд,Погонный ,д.5 кор.5,7567222,муниципальный округ Богородское,1986 +2281093,г Москва проезд Погонный д.50,Москва,проезд Погонный д.50,проезд,Погонный ,д.50,7567831,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва проезд Погонный д.50 кор.1,Москва,проезд Погонный д.50 кор.1,проезд,Погонный ,д.50 кор.1,7567854,муниципальный округ Богородское,1966 +2281093,г Москва проезд Погонный д.52,Москва,проезд Погонный д.52,проезд,Погонный ,д.52,7567862,муниципальный округ Богородское,1964 +2281093,г Москва проезд Погонный д.7 кор.1,Москва,проезд Погонный д.7 кор.1,проезд,Погонный ,д.7 кор.1,7567343,муниципальный округ Богородское,1993 +2281093,г Москва проезд Погонный д.7 кор.2,Москва,проезд Погонный д.7 кор.2,проезд,Погонный ,д.7 кор.2,7567355,муниципальный округ Богородское,1996 +2281093,г Москва проезд Погонный д.7 кор.3,Москва,проезд Погонный д.7 кор.3,проезд,Погонный ,д.7 кор.3,7567364,муниципальный округ Богородское,1996 +2281093,г Москва проезд Погонный д.9,Москва,проезд Погонный д.9,проезд,Погонный ,д.9,7567404,муниципальный округ Богородское,1974 +2281093,г Москва проезд Подбельского 3-й д.14 кор.2,Москва,проезд Подбельского 3-й д.14 кор.2,проезд,Подбельского 3-й ,д.14 кор.2,7569308,муниципальный округ Богородское,1962 +2281093,г Москва проезд Подбельского 3-й д.14 кор.3,Москва,проезд Подбельского 3-й д.14 кор.3,проезд,Подбельского 3-й ,д.14 кор.3,7569310,муниципальный округ Богородское,1960 +2281093,г Москва проезд Подбельского 3-й д.16,Москва,проезд Подбельского 3-й д.16,проезд,Подбельского 3-й ,д.16,7569314,муниципальный округ Богородское,1958 +2281093,г Москва проезд Подбельского 3-й д.16а,Москва,проезд Подбельского 3-й д.16а,проезд,Подбельского 3-й ,д.16а,7568991,муниципальный округ Богородское,1958 +2281093,г Москва проезд Подбельского 3-й д.16Б,Москва,проезд Подбельского 3-й д.16Б,проезд,Подбельского 3-й ,д.16Б,7569316,муниципальный округ Богородское,1960 +2281093,г Москва проезд Подбельского 3-й д.18,Москва,проезд Подбельского 3-й д.18,проезд,Подбельского 3-й ,д.18,7569370,муниципальный округ Богородское,1958 +2281093,г Москва проезд Подбельского 3-й д.18А,Москва,проезд Подбельского 3-й д.18А,проезд,Подбельского 3-й ,д.18А,7569372,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва проезд Подбельского 3-й д.18Б,Москва,проезд Подбельского 3-й д.18Б,проезд,Подбельского 3-й ,д.18Б,7569375,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва проезд Подбельского 3-й д.22,Москва,проезд Подбельского 3-й д.22,проезд,Подбельского 3-й ,д.22,7569241,муниципальный округ Богородское,1955 +2281093,г Москва проезд Подбельского 3-й д.24,Москва,проезд Подбельского 3-й д.24,проезд,Подбельского 3-й ,д.24,8033908,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва проезд Подбельского 4-й д.2 кор.1,Москва,проезд Подбельского 4-й д.2 кор.1,проезд,Подбельского 4-й ,д.2 кор.1,7569378,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва проезд Подбельского 4-й д.4 кор.2,Москва,проезд Подбельского 4-й д.4 кор.2,проезд,Подбельского 4-й ,д.4 кор.2,7569380,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва проезд Подбельского 4-й д.6,Москва,проезд Подбельского 4-й д.6,проезд,Подбельского 4-й ,д.6,7569385,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва проезд Подбельского 5-й д.10/6,Москва,проезд Подбельского 5-й д.10/6,проезд,Подбельского 5-й ,д.10/6,7569552,муниципальный округ Богородское,1939 +2281093,г Москва проезд Подбельского 5-й д.4,Москва,проезд Подбельского 5-й д.4,проезд,Подбельского 5-й ,д.4,7569329,муниципальный округ Богородское,1939 +2281093,г Москва проезд Подбельского 5-й д.4А кор.1,Москва,проезд Подбельского 5-й д.4А кор.1,проезд,Подбельского 5-й ,д.4А кор.1,7569388,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва проезд Подбельского 5-й д.4А кор.10,Москва,проезд Подбельского 5-й д.4А кор.10,проезд,Подбельского 5-й ,д.4А кор.10,7569408,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва проезд Подбельского 5-й д.4А кор.2,Москва,проезд Подбельского 5-й д.4А кор.2,проезд,Подбельского 5-й ,д.4А кор.2,7569393,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва проезд Подбельского 5-й д.4А кор.3,Москва,проезд Подбельского 5-й д.4А кор.3,проезд,Подбельского 5-й ,д.4А кор.3,7569396,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва проезд Подбельского 5-й д.4А кор.4,Москва,проезд Подбельского 5-й д.4А кор.4,проезд,Подбельского 5-й ,д.4А кор.4,7569399,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва проезд Подбельского 5-й д.4А кор.5,Москва,проезд Подбельского 5-й д.4А кор.5,проезд,Подбельского 5-й ,д.4А кор.5,7569403,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва проезд Подбельского 5-й д.6,Москва,проезд Подбельского 5-й д.6,проезд,Подбельского 5-й ,д.6,7569341,муниципальный округ Богородское,1939 +2281093,г Москва проезд Подбельского 5-й д.6а,Москва,проезд Подбельского 5-й д.6а,проезд,Подбельского 5-й ,д.6а,7569354,муниципальный округ Богородское,1939 +2281093,г Москва проезд Подбельского 5-й д.8,Москва,проезд Подбельского 5-й д.8,проезд,Подбельского 5-й ,д.8,7569538,муниципальный округ Богородское,1939 +2281093,г Москва проезд Подбельского 5-й д.8а,Москва,проезд Подбельского 5-й д.8а,проезд,Подбельского 5-й ,д.8а,7569547,муниципальный округ Богородское,1939 +2281093,г Москва проезд Подбельского 6-й д.10,Москва,проезд Подбельского 6-й д.10,проезд,Подбельского 6-й ,д.10,7569573,муниципальный округ Богородское,1939 +2281093,г Москва проезд Подбельского 6-й д.10а,Москва,проезд Подбельского 6-й д.10а,проезд,Подбельского 6-й ,д.10а,7569580,муниципальный округ Богородское,1939 +2281093,г Москва проезд Подбельского 6-й д.8,Москва,проезд Подбельского 6-й д.8,проезд,Подбельского 6-й ,д.8,7569561,муниципальный округ Богородское,1939 +2281093,г Москва ул Богатырская 3-я д.14,Москва,ул Богатырская 3-я д.14,ул,Богатырская 3-я ,д.14,7654137,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Богатырская 3-я д.21,Москва,ул Богатырская 3-я д.21,ул,Богатырская 3-я ,д.21,7654147,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Богатырская 3-я д.3,Москва,ул Богатырская 3-я д.3,ул,Богатырская 3-я ,д.3,7558668,муниципальный округ Богородское,2007 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.10 кор.1,Москва,ул Бойцовая д.10 кор.1,ул,Бойцовая ,д.10 кор.1,7558272,муниципальный округ Богородское,1961 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.10 кор.2,Москва,ул Бойцовая д.10 кор.2,ул,Бойцовая ,д.10 кор.2,7558553,муниципальный округ Богородское,1961 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.10 кор.3,Москва,ул Бойцовая д.10 кор.3,ул,Бойцовая ,д.10 кор.3,7558596,муниципальный округ Богородское,1961 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.10 кор.4,Москва,ул Бойцовая д.10 кор.4,ул,Бойцовая ,д.10 кор.4,7675803,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.10 кор.6,Москва,ул Бойцовая д.10 кор.6,ул,Бойцовая ,д.10 кор.6,7558614,муниципальный округ Богородское,1961 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.10 кор.7,Москва,ул Бойцовая д.10 кор.7,ул,Бойцовая ,д.10 кор.7,7675817,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.10 кор.8,Москва,ул Бойцовая д.10 кор.8,ул,Бойцовая ,д.10 кор.8,7675884,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.10 кор.9,Москва,ул Бойцовая д.10 кор.9,ул,Бойцовая ,д.10 кор.9,7675908,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.11,Москва,ул Бойцовая д.11,ул,Бойцовая ,д.11,7675923,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.13 кор.1,Москва,ул Бойцовая д.13 кор.1,ул,Бойцовая ,д.13 кор.1,7675942,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.13 кор.2,Москва,ул Бойцовая д.13 кор.2,ул,Бойцовая ,д.13 кор.2,7676016,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.14 кор.1,Москва,ул Бойцовая д.14 кор.1,ул,Бойцовая ,д.14 кор.1,7676038,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.14 кор.10,Москва,ул Бойцовая д.14 кор.10,ул,Бойцовая ,д.14 кор.10,7676518,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.14 кор.2,Москва,ул Бойцовая д.14 кор.2,ул,Бойцовая ,д.14 кор.2,7558632,муниципальный округ Богородское,1961 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.14 кор.3,Москва,ул Бойцовая д.14 кор.3,ул,Бойцовая ,д.14 кор.3,7676094,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.14 кор.4,Москва,ул Бойцовая д.14 кор.4,ул,Бойцовая ,д.14 кор.4,7558637,муниципальный округ Богородское,1961 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.14 кор.6,Москва,ул Бойцовая д.14 кор.6,ул,Бойцовая ,д.14 кор.6,7676121,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.14 кор.7,Москва,ул Бойцовая д.14 кор.7,ул,Бойцовая ,д.14 кор.7,7676135,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.14 кор.8,Москва,ул Бойцовая д.14 кор.8,ул,Бойцовая ,д.14 кор.8,7676145,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.15,Москва,ул Бойцовая д.15,ул,Бойцовая ,д.15,7682421,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.17 кор.1,Москва,ул Бойцовая д.17 кор.1,ул,Бойцовая ,д.17 кор.1,7676530,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.17 кор.2,Москва,ул Бойцовая д.17 кор.2,ул,Бойцовая ,д.17 кор.2,7676609,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.17 кор.3,Москва,ул Бойцовая д.17 кор.3,ул,Бойцовая ,д.17 кор.3,7676662,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.18 кор.10,Москва,ул Бойцовая д.18 кор.10,ул,Бойцовая ,д.18 кор.10,7556813,муниципальный округ Богородское,1960 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.18 кор.11,Москва,ул Бойцовая д.18 кор.11,ул,Бойцовая ,д.18 кор.11,7557030,муниципальный округ Богородское,1960 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.18 кор.12,Москва,ул Бойцовая д.18 кор.12,ул,Бойцовая ,д.18 кор.12,7557040,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.18 кор.13,Москва,ул Бойцовая д.18 кор.13,ул,Бойцовая ,д.18 кор.13,7557041,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.18 кор.14,Москва,ул Бойцовая д.18 кор.14,ул,Бойцовая ,д.18 кор.14,7557145,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.18 кор.2,Москва,ул Бойцовая д.18 кор.2,ул,Бойцовая ,д.18 кор.2,7556323,муниципальный округ Богородское,1962 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.18 кор.4,Москва,ул Бойцовая д.18 кор.4,ул,Бойцовая ,д.18 кор.4,7557150,муниципальный округ Богородское,1959 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.18 кор.5,Москва,ул Бойцовая д.18 кор.5,ул,Бойцовая ,д.18 кор.5,7557153,муниципальный округ Богородское,1959 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.18 кор.8,Москва,ул Бойцовая д.18 кор.8,ул,Бойцовая ,д.18 кор.8,7557158,муниципальный округ Богородское,1960 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.18 кор.9,Москва,ул Бойцовая д.18 кор.9,ул,Бойцовая ,д.18 кор.9,7557161,муниципальный округ Богородское,1960 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.18 строение 14,Москва,ул Бойцовая д.18 строение 14,ул,Бойцовая ,д.18 строение 14,7557059,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.19,Москва,ул Бойцовая д.19,ул,Бойцовая ,д.19,7676681,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.2/30,Москва,ул Бойцовая д.2/30,ул,Бойцовая ,д.2/30,7556218,муниципальный округ Богородское,1965 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.21 кор.2,Москва,ул Бойцовая д.21 кор.2,ул,Бойцовая ,д.21 кор.2,7676692,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.22 кор.1,Москва,ул Бойцовая д.22 кор.1,ул,Бойцовая ,д.22 кор.1,7557162,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.22 кор.2,Москва,ул Бойцовая д.22 кор.2,ул,Бойцовая ,д.22 кор.2,7557168,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.22 кор.4,Москва,ул Бойцовая д.22 кор.4,ул,Бойцовая ,д.22 кор.4,7556335,муниципальный округ Богородское,1960 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.22 кор.5,Москва,ул Бойцовая д.22 кор.5,ул,Бойцовая ,д.22 кор.5,7557170,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.23,Москва,ул Бойцовая д.23,ул,Бойцовая ,д.23,7557174,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.24 кор.1,Москва,ул Бойцовая д.24 кор.1,ул,Бойцовая ,д.24 кор.1,7557215,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.24 кор.2,Москва,ул Бойцовая д.24 кор.2,ул,Бойцовая ,д.24 кор.2,7556341,муниципальный округ Богородское,1959 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.24 кор.3,Москва,ул Бойцовая д.24 кор.3,ул,Бойцовая ,д.24 кор.3,7557217,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.24 кор.4,Москва,ул Бойцовая д.24 кор.4,ул,Бойцовая ,д.24 кор.4,7557219,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.29,Москва,ул Бойцовая д.29,ул,Бойцовая ,д.29,7557222,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Бойцовая д.4/37 кор.2,Москва,ул Бойцовая д.4/37 кор.2,ул,Бойцовая ,д.4/37 кор.2,7556976,муниципальный округ Богородское,1959 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.4/37 кор.3,Москва,ул Бойцовая д.4/37 кор.3,ул,Бойцовая ,д.4/37 кор.3,7560216,муниципальный округ Богородское,1958 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.4/37 кор.4,Москва,ул Бойцовая д.4/37 кор.4,ул,Бойцовая ,д.4/37 кор.4,7560345,муниципальный округ Богородское,1958 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.4/37 кор.5,Москва,ул Бойцовая д.4/37 кор.5,ул,Бойцовая ,д.4/37 кор.5,7560411,муниципальный округ Богородское,1958 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.6 кор.1,Москва,ул Бойцовая д.6 кор.1,ул,Бойцовая ,д.6 кор.1,7560443,муниципальный округ Богородское,1960 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.6 кор.2,Москва,ул Бойцовая д.6 кор.2,ул,Бойцовая ,д.6 кор.2,7560485,муниципальный округ Богородское,1961 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.6 кор.3,Москва,ул Бойцовая д.6 кор.3,ул,Бойцовая ,д.6 кор.3,7560627,муниципальный округ Богородское,1961 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.6 кор.4,Москва,ул Бойцовая д.6 кор.4,ул,Бойцовая ,д.6 кор.4,7560649,муниципальный округ Богородское,1960 +2281093,г Москва ул Бойцовая д.6 кор.6,Москва,ул Бойцовая д.6 кор.6,ул,Бойцовая ,д.6 кор.6,7560703,муниципальный округ Богородское,1960 +2281093,г Москва ул Глебовская д.1,Москва,ул Глебовская д.1,ул,Глебовская ,д.1,7676718,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Глебовская д.10,Москва,ул Глебовская д.10,ул,Глебовская ,д.10,7676725,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Глебовская д.10А,Москва,ул Глебовская д.10А,ул,Глебовская ,д.10А,7676745,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Глебовская д.11,Москва,ул Глебовская д.11,ул,Глебовская ,д.11,7676752,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Глебовская д.12,Москва,ул Глебовская д.12,ул,Глебовская ,д.12,7676771,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Глебовская д.16,Москва,ул Глебовская д.16,ул,Глебовская ,д.16,7676776,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Глебовская д.2,Москва,ул Глебовская д.2,ул,Глебовская ,д.2,7676781,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Глебовская д.3 кор.1,Москва,ул Глебовская д.3 кор.1,ул,Глебовская ,д.3 кор.1,7676786,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Глебовская д.3 кор.2,Москва,ул Глебовская д.3 кор.2,ул,Глебовская ,д.3 кор.2,7676798,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Глебовская д.4,Москва,ул Глебовская д.4,ул,Глебовская ,д.4,7676809,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Глебовская д.5,Москва,ул Глебовская д.5,ул,Глебовская ,д.5,7676830,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Глебовская д.6,Москва,ул Глебовская д.6,ул,Глебовская ,д.6,7676840,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Глебовская д.7,Москва,ул Глебовская д.7,ул,Глебовская ,д.7,7676856,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Глебовская д.8А кор.1,Москва,ул Глебовская д.8А кор.1,ул,Глебовская ,д.8А кор.1,7676866,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Глебовская д.8а кор.2,Москва,ул Глебовская д.8а кор.2,ул,Глебовская ,д.8а кор.2,7560235,муниципальный округ Богородское,1960 +2281093,г Москва ул Глебовская д.9,Москва,ул Глебовская д.9,ул,Глебовская ,д.9,7676876,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Гражданская 1-я д.101,Москва,ул Гражданская 1-я д.101,ул,Гражданская 1-я ,д.101,7676883,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Гражданская 1-я д.95,Москва,ул Гражданская 1-я д.95,ул,Гражданская 1-я ,д.95,7676900,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Гражданская 1-я д.97,Москва,ул Гражданская 1-я д.97,ул,Гражданская 1-я ,д.97,7676910,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Гражданская 1-я д.99 кор.1,Москва,ул Гражданская 1-я д.99 кор.1,ул,Гражданская 1-я ,д.99 кор.1,7676917,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Гражданская 1-я д.99 кор.2,Москва,ул Гражданская 1-я д.99 кор.2,ул,Гражданская 1-я ,д.99 кор.2,7676921,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Гражданская 3-я д.2,Москва,ул Гражданская 3-я д.2,ул,Гражданская 3-я ,д.2,7560813,муниципальный округ Богородское,1969 +2281093,г Москва ул Гражданская 3-я д.3,Москва,ул Гражданская 3-я д.3,ул,Гражданская 3-я ,д.3,7585785,муниципальный округ Богородское,1991 +2281093,г Москва ул Гражданская 3-я д.4,Москва,ул Гражданская 3-я д.4,ул,Гражданская 3-я ,д.4,7588159,муниципальный округ Богородское,1969 +2281093,г Москва ул Гражданская 3-я д.52,Москва,ул Гражданская 3-я д.52,ул,Гражданская 3-я ,д.52,7676926,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Гражданская 3-я д.54,Москва,ул Гражданская 3-я д.54,ул,Гражданская 3-я ,д.54,7676928,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Гражданская 3-я д.54А,Москва,ул Гражданская 3-я д.54А,ул,Гражданская 3-я ,д.54А,7676931,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Гражданская 3-я д.58,Москва,ул Гражданская 3-я д.58,ул,Гражданская 3-я ,д.58,7676940,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Гражданская 3-я д.58А,Москва,ул Гражданская 3-я д.58А,ул,Гражданская 3-я ,д.58А,7676948,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Гражданская 3-я д.6,Москва,ул Гражданская 3-я д.6,ул,Гражданская 3-я ,д.6,7588193,муниципальный округ Богородское,1968 +2281093,г Москва ул Гражданская 3-я д.70,Москва,ул Гражданская 3-я д.70,ул,Гражданская 3-я ,д.70,7676958,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Гражданская 4-я д.32,Москва,ул Гражданская 4-я д.32,ул,Гражданская 4-я ,д.32,7676966,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Гражданская 4-я д.34 кор.1,Москва,ул Гражданская 4-я д.34 кор.1,ул,Гражданская 4-я ,д.34 кор.1,7676977,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Гражданская 4-я д.34 кор.2,Москва,ул Гражданская 4-я д.34 кор.2,ул,Гражданская 4-я ,д.34 кор.2,7676988,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Гражданская 4-я д.34 кор.3,Москва,ул Гражданская 4-я д.34 кор.3,ул,Гражданская 4-я ,д.34 кор.3,7558727,муниципальный округ Богородское,1965 +2281093,г Москва ул Гражданская 4-я д.35,Москва,ул Гражданская 4-я д.35,ул,Гражданская 4-я ,д.35,7676995,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Гражданская 4-я д.36,Москва,ул Гражданская 4-я д.36,ул,Гражданская 4-я ,д.36,8037613,муниципальный округ Богородское,2008 +2281093,г Москва ул Гражданская 4-я д.37 кор.1,Москва,ул Гражданская 4-я д.37 кор.1,ул,Гражданская 4-я ,д.37 кор.1,7588267,муниципальный округ Богородское,1959 +2281093,г Москва ул Гражданская 4-я д.37 кор.2,Москва,ул Гражданская 4-я д.37 кор.2,ул,Гражданская 4-я ,д.37 кор.2,7588324,муниципальный округ Богородское,1959 +2281093,г Москва ул Гражданская 4-я д.39 кор.1,Москва,ул Гражданская 4-я д.39 кор.1,ул,Гражданская 4-я ,д.39 кор.1,7588374,муниципальный округ Богородское,1959 +2281093,г Москва ул Гражданская 4-я д.39 кор.2,Москва,ул Гражданская 4-я д.39 кор.2,ул,Гражданская 4-я ,д.39 кор.2,7589223,муниципальный округ Богородское,1958 +2281093,г Москва ул Гражданская 4-я д.39 кор.3,Москва,ул Гражданская 4-я д.39 кор.3,ул,Гражданская 4-я ,д.39 кор.3,7589353,муниципальный округ Богородское,1958 +2281093,г Москва ул Гражданская 4-я д.39 кор.4,Москва,ул Гражданская 4-я д.39 кор.4,ул,Гражданская 4-я ,д.39 кор.4,7589378,муниципальный округ Богородское,1958 +2281093,г Москва ул Гражданская 4-я д.39 кор.5,Москва,ул Гражданская 4-я д.39 кор.5,ул,Гражданская 4-я ,д.39 кор.5,7589393,муниципальный округ Богородское,1958 +2281093,г Москва ул Гражданская 4-я д.39 кор.6,Москва,ул Гражданская 4-я д.39 кор.6,ул,Гражданская 4-я ,д.39 кор.6,7589404,муниципальный округ Богородское,1958 +2281093,г Москва ул Гражданская 4-я д.43 кор.1,Москва,ул Гражданская 4-я д.43 кор.1,ул,Гражданская 4-я ,д.43 кор.1,7596561,муниципальный округ Богородское,1959 +2281093,г Москва ул Гражданская 4-я д.43 кор.2,Москва,ул Гражданская 4-я д.43 кор.2,ул,Гражданская 4-я ,д.43 кор.2,7596592,муниципальный округ Богородское,1959 +2281093,г Москва ул Гражданская 4-я д.43 кор.3,Москва,ул Гражданская 4-я д.43 кор.3,ул,Гражданская 4-я ,д.43 кор.3,7596651,муниципальный округ Богородское,1959 +2281093,г Москва ул Гражданская 4-я д.43 кор.4,Москва,ул Гражданская 4-я д.43 кор.4,ул,Гражданская 4-я ,д.43 кор.4,7603223,муниципальный округ Богородское,1958 +2281093,г Москва ул Гражданская 4-я д.43 кор.5,Москва,ул Гражданская 4-я д.43 кор.5,ул,Гражданская 4-я ,д.43 кор.5,7603301,муниципальный округ Богородское,1963 +2281093,г Москва ул Гражданская 4-я д.43 кор.6,Москва,ул Гражданская 4-я д.43 кор.6,ул,Гражданская 4-я ,д.43 кор.6,7603386,муниципальный округ Богородское,1958 +2281093,г Москва ул Гражданская 4-я д.43 кор.7,Москва,ул Гражданская 4-я д.43 кор.7,ул,Гражданская 4-я ,д.43 кор.7,7708050,муниципальный округ Богородское,1959 +2281093,г Москва ул Детская д.14,Москва,ул Детская д.14,ул,Детская ,д.14,7677000,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Детская д.19,Москва,ул Детская д.19,ул,Детская ,д.19,8321502,муниципальный округ Богородское,2006 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.1 кор.1,Москва,ул Ивантеевская д.1 кор.1,ул,Ивантеевская ,д.1 кор.1,7560377,муниципальный округ Богородское,1950 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.1 кор.2,Москва,ул Ивантеевская д.1 кор.2,ул,Ивантеевская ,д.1 кор.2,7560474,муниципальный округ Богородское,1958 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.1 кор.3,Москва,ул Ивантеевская д.1 кор.3,ул,Ивантеевская ,д.1 кор.3,7561733,муниципальный округ Богородское,1961 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.1 кор.4,Москва,ул Ивантеевская д.1 кор.4,ул,Ивантеевская ,д.1 кор.4,7561782,муниципальный округ Богородское,1960 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.1 кор.5,Москва,ул Ивантеевская д.1 кор.5,ул,Ивантеевская ,д.1 кор.5,7561818,муниципальный округ Богородское,1971 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.1 кор.6,Москва,ул Ивантеевская д.1 кор.6,ул,Ивантеевская ,д.1 кор.6,7561834,муниципальный округ Богородское,1968 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.10,Москва,ул Ивантеевская д.10,ул,Ивантеевская ,д.10,7563500,муниципальный округ Богородское,1968 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.11,Москва,ул Ивантеевская д.11,ул,Ивантеевская ,д.11,7557228,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.11Б,Москва,ул Ивантеевская д.11Б,ул,Ивантеевская ,д.11Б,7557230,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.13,Москва,ул Ивантеевская д.13,ул,Ивантеевская ,д.13,7557244,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.15 кор.1,Москва,ул Ивантеевская д.15 кор.1,ул,Ивантеевская ,д.15 кор.1,7557994,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.15 кор.2,Москва,ул Ивантеевская д.15 кор.2,ул,Ивантеевская ,д.15 кор.2,7558045,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.16/18,Москва,ул Ивантеевская д.16/18,ул,Ивантеевская ,д.16/18,7558055,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.17 кор.1,Москва,ул Ивантеевская д.17 кор.1,ул,Ивантеевская ,д.17 кор.1,7563543,муниципальный округ Богородское,1958 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.17 кор.2,Москва,ул Ивантеевская д.17 кор.2,ул,Ивантеевская ,д.17 кор.2,7563564,муниципальный округ Богородское,1957 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.19,Москва,ул Ивантеевская д.19,ул,Ивантеевская ,д.19,7558066,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.2,Москва,ул Ивантеевская д.2,ул,Ивантеевская ,д.2,7561925,муниципальный округ Богородское,1976 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.2 кор.1,Москва,ул Ивантеевская д.2 кор.1,ул,Ивантеевская ,д.2 кор.1,7562139,муниципальный округ Богородское,1949 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.2 кор.2,Москва,ул Ивантеевская д.2 кор.2,ул,Ивантеевская ,д.2 кор.2,7562145,муниципальный округ Богородское,1950 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.2 кор.3,Москва,ул Ивантеевская д.2 кор.3,ул,Ивантеевская ,д.2 кор.3,7562147,муниципальный округ Богородское,1950 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.2 кор.4,Москва,ул Ивантеевская д.2 кор.4,ул,Ивантеевская ,д.2 кор.4,7562148,муниципальный округ Богородское,1960 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.20,Москва,ул Ивантеевская д.20,ул,Ивантеевская ,д.20,7558074,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.21,Москва,ул Ивантеевская д.21,ул,Ивантеевская ,д.21,7558081,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.23,Москва,ул Ивантеевская д.23,ул,Ивантеевская ,д.23,7558093,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.28 кор.1,Москва,ул Ивантеевская д.28 кор.1,ул,Ивантеевская ,д.28 кор.1,7558100,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.28 кор.2,Москва,ул Ивантеевская д.28 кор.2,ул,Ивантеевская ,д.28 кор.2,7558103,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.28 кор.3,Москва,ул Ивантеевская д.28 кор.3,ул,Ивантеевская ,д.28 кор.3,7558107,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.28 кор.4,Москва,ул Ивантеевская д.28 кор.4,ул,Ивантеевская ,д.28 кор.4,7563580,муниципальный округ Богородское,1963 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.28 кор.5,Москва,ул Ивантеевская д.28 кор.5,ул,Ивантеевская ,д.28 кор.5,7563596,муниципальный округ Богородское,1962 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.2а,Москва,ул Ивантеевская д.2а,ул,Ивантеевская ,д.2а,7562006,муниципальный округ Богородское,1958 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.2б,Москва,ул Ивантеевская д.2б,ул,Ивантеевская ,д.2б,7562138,муниципальный округ Богородское,1960 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.3 кор.1,Москва,ул Ивантеевская д.3 кор.1,ул,Ивантеевская ,д.3 кор.1,7562149,муниципальный округ Богородское,2001 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.3 кор.2,Москва,ул Ивантеевская д.3 кор.2,ул,Ивантеевская ,д.3 кор.2,7562738,муниципальный округ Богородское,1957 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.3 кор.3,Москва,ул Ивантеевская д.3 кор.3,ул,Ивантеевская ,д.3 кор.3,7562804,муниципальный округ Богородское,1964 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.3 кор.4,Москва,ул Ивантеевская д.3 кор.4,ул,Ивантеевская ,д.3 кор.4,7562889,муниципальный округ Богородское,1963 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.3 кор.5,Москва,ул Ивантеевская д.3 кор.5,ул,Ивантеевская ,д.3 кор.5,7562963,муниципальный округ Богородское,1962 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.30 кор.1,Москва,ул Ивантеевская д.30 кор.1,ул,Ивантеевская ,д.30 кор.1,7558109,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.30 кор.2,Москва,ул Ивантеевская д.30 кор.2,ул,Ивантеевская ,д.30 кор.2,7558112,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.32 кор.1,Москва,ул Ивантеевская д.32 кор.1,ул,Ивантеевская ,д.32 кор.1,7558118,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.32 кор.2,Москва,ул Ивантеевская д.32 кор.2,ул,Ивантеевская ,д.32 кор.2,7558124,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.32 кор.3,Москва,ул Ивантеевская д.32 кор.3,ул,Ивантеевская ,д.32 кор.3,7558129,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.4 кор.1,Москва,ул Ивантеевская д.4 кор.1,ул,Ивантеевская ,д.4 кор.1,7562982,муниципальный округ Богородское,1971 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.4 кор.2,Москва,ул Ивантеевская д.4 кор.2,ул,Ивантеевская ,д.4 кор.2,7563029,муниципальный округ Богородское,1969 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.5 кор.1,Москва,ул Ивантеевская д.5 кор.1,ул,Ивантеевская ,д.5 кор.1,7563060,муниципальный округ Богородское,2010 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.5 кор.2,Москва,ул Ивантеевская д.5 кор.2,ул,Ивантеевская ,д.5 кор.2,7563106,муниципальный округ Богородское,2010 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.6,Москва,ул Ивантеевская д.6,ул,Ивантеевская ,д.6,7563156,муниципальный округ Богородское,1966 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.7/20,Москва,ул Ивантеевская д.7/20,ул,Ивантеевская ,д.7/20,7563191,муниципальный округ Богородское,1954 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.8,Москва,ул Ивантеевская д.8,ул,Ивантеевская ,д.8,7563356,муниципальный округ Богородское,1968 +2281093,г Москва ул Ивантеевская д.9,Москва,ул Ивантеевская д.9,ул,Ивантеевская ,д.9,7563399,муниципальный округ Богородское,1999 +2281093,г Москва ул Игральная д.1 кор.1,Москва,ул Игральная д.1 кор.1,ул,Игральная ,д.1 кор.1,7708718,муниципальный округ Богородское,1964 +2281093,г Москва ул Игральная д.1 кор.2,Москва,ул Игральная д.1 кор.2,ул,Игральная ,д.1 кор.2,7564158,муниципальный округ Богородское,1964 +2281093,г Москва ул Игральная д.1 кор.3,Москва,ул Игральная д.1 кор.3,ул,Игральная ,д.1 кор.3,7709445,муниципальный округ Богородское,1964 +2281093,г Москва ул Игральная д.1 кор.4,Москва,ул Игральная д.1 кор.4,ул,Игральная ,д.1 кор.4,7709688,муниципальный округ Богородское,1964 +2281093,г Москва ул Игральная д.3,Москва,ул Игральная д.3,ул,Игральная ,д.3,7709701,муниципальный округ Богородское,1987 +2281093,г Москва ул Игральная д.4,Москва,ул Игральная д.4,ул,Игральная ,д.4,7752106,муниципальный округ Богородское,1964 +2281093,г Москва ул Игральная д.5,Москва,ул Игральная д.5,ул,Игральная ,д.5,7783691,муниципальный округ Богородское,1970 +2281093,г Москва ул Игральная д.6 кор.1,Москва,ул Игральная д.6 кор.1,ул,Игральная ,д.6 кор.1,7783927,муниципальный округ Богородское,1965 +2281093,г Москва ул Краснобогатырская д.11,Москва,ул Краснобогатырская д.11,ул,Краснобогатырская ,д.11,7564198,муниципальный округ Богородское,2006 +2281093,г Москва ул Краснобогатырская д.19 кор.1,Москва,ул Краснобогатырская д.19 кор.1,ул,Краснобогатырская ,д.19 кор.1,7564223,муниципальный округ Богородское,1977 +2281093,г Москва ул Краснобогатырская д.19 кор.2,Москва,ул Краснобогатырская д.19 кор.2,ул,Краснобогатырская ,д.19 кор.2,7564246,муниципальный округ Богородское,1978 +2281093,г Москва ул Краснобогатырская д.19 кор.3,Москва,ул Краснобогатырская д.19 кор.3,ул,Краснобогатырская ,д.19 кор.3,7564262,муниципальный округ Богородское,1977 +2281093,г Москва ул Краснобогатырская д.21,Москва,ул Краснобогатырская д.21,ул,Краснобогатырская ,д.21,7564274,муниципальный округ Богородское,1974 +2281093,г Москва ул Краснобогатырская д.23,Москва,ул Краснобогатырская д.23,ул,Краснобогатырская ,д.23,7564289,муниципальный округ Богородское,1975 +2281093,г Москва ул Краснобогатырская д.25,Москва,ул Краснобогатырская д.25,ул,Краснобогатырская ,д.25,7564307,муниципальный округ Богородское,1975 +2281093,г Москва ул Краснобогатырская д.27,Москва,ул Краснобогатырская д.27,ул,Краснобогатырская ,д.27,7564324,муниципальный округ Богородское,1975 +2281093,г Москва ул Краснобогатырская д.29,Москва,ул Краснобогатырская д.29,ул,Краснобогатырская ,д.29,7564337,муниципальный округ Богородское,1975 +2281093,г Москва ул Краснобогатырская д.31 кор.1,Москва,ул Краснобогатырская д.31 кор.1,ул,Краснобогатырская ,д.31 кор.1,8197721,муниципальный округ Богородское,1976 +2281093,г Москва ул Краснобогатырская д.31 кор.2,Москва,ул Краснобогатырская д.31 кор.2,ул,Краснобогатырская ,д.31 кор.2,8197722,муниципальный округ Богородское,1977 +2281093,г Москва ул Краснобогатырская д.75 кор.1,Москва,ул Краснобогатырская д.75 кор.1,ул,Краснобогатырская ,д.75 кор.1,7677023,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Краснобогатырская д.75 кор.2,Москва,ул Краснобогатырская д.75 кор.2,ул,Краснобогатырская ,д.75 кор.2,7677030,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Краснобогатырская д.77,Москва,ул Краснобогатырская д.77,ул,Краснобогатырская ,д.77,7677037,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Краснобогатырская д.79,Москва,ул Краснобогатырская д.79,ул,Краснобогатырская ,д.79,7677038,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Краснобогатырская д.9,Москва,ул Краснобогатырская д.9,ул,Краснобогатырская ,д.9,7564181,муниципальный округ Богородское,2007 +2281093,г Москва ул Кузнецовская д.7,Москва,ул Кузнецовская д.7,ул,Кузнецовская ,д.7,7654157,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Лосиноостровская д.12/14,Москва,ул Лосиноостровская д.12/14,ул,Лосиноостровская ,д.12/14,7564365,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Миллионная д.1,Москва,ул Миллионная д.1,ул,Миллионная ,д.1,7566800,муниципальный округ Богородское,2009 +2281093,г Москва ул Миллионная д.11 кор.2,Москва,ул Миллионная д.11 кор.2,ул,Миллионная ,д.11 кор.2,7566872,муниципальный округ Богородское,1982 +2281093,г Москва ул Миллионная д.13 кор.1,Москва,ул Миллионная д.13 кор.1,ул,Миллионная ,д.13 кор.1,7566899,муниципальный округ Богородское,1971 +2281093,г Москва ул Миллионная д.14,Москва,ул Миллионная д.14,ул,Миллионная ,д.14,7566917,муниципальный округ Богородское,1974 +2281093,г Москва ул Миллионная д.15 кор.1,Москва,ул Миллионная д.15 кор.1,ул,Миллионная ,д.15 кор.1,7566937,муниципальный округ Богородское,1929 +2281093,г Москва ул Миллионная д.15 кор.2,Москва,ул Миллионная д.15 кор.2,ул,Миллионная ,д.15 кор.2,7566962,муниципальный округ Богородское,1931 +2281093,г Москва ул Миллионная д.15 кор.3,Москва,ул Миллионная д.15 кор.3,ул,Миллионная ,д.15 кор.3,7566969,муниципальный округ Богородское,1926 +2281093,г Москва ул Миллионная д.8 кор.1,Москва,ул Миллионная д.8 кор.1,ул,Миллионная ,д.8 кор.1,7566852,муниципальный округ Богородское,1968 +2281093,г Москва ул Миллионная д.8 кор.2,Москва,ул Миллионная д.8 кор.2,ул,Миллионная ,д.8 кор.2,7654173,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Миллионная д.8 кор.3,Москва,ул Миллионная д.8 кор.3,ул,Миллионная ,д.8 кор.3,7654180,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Мясниковская 1-я д.18,Москва,ул Мясниковская 1-я д.18,ул,Мясниковская 1-я ,д.18,7567026,муниципальный округ Богородское,1967 +2281093,г Москва ул Наримановская д.23,Москва,ул Наримановская д.23,ул,Наримановская ,д.23,7567060,муниципальный округ Богородское,1966 +2281093,г Москва ул Наримановская д.25 кор.3,Москва,ул Наримановская д.25 кор.3,ул,Наримановская ,д.25 кор.3,7567070,муниципальный округ Богородское,1966 +2281093,г Москва ул Наримановская д.26 кор.3,Москва,ул Наримановская д.26 кор.3,ул,Наримановская ,д.26 кор.3,7567074,муниципальный округ Богородское,1979 +2281093,г Москва ул Наримановская д.8,Москва,ул Наримановская д.8,ул,Наримановская ,д.8,7567034,муниципальный округ Богородское,2008 +2281093,г Москва ул Прогонная 2-я д.10,Москва,ул Прогонная 2-я д.10,ул,Прогонная 2-я ,д.10,7677116,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Просторная д.5,Москва,ул Просторная д.5,ул,Просторная ,д.5,7677124,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Просторная д.9,Москва,ул Просторная д.9,ул,Просторная ,д.9,7677129,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Черкизовская М. д.64,Москва,ул Черкизовская М. д.64,ул,Черкизовская М. ,д.64,7677391,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ул Черкизовская М. д.66,Москва,ул Черкизовская М. д.66,ул,Черкизовская М. ,д.66,7677422,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.1 кор.10,Москва,ш Открытое д.1 кор.10,ш,Открытое ,д.1 кор.10,7677056,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.1 кор.11,Москва,ш Открытое д.1 кор.11,ш,Открытое ,д.1 кор.11,7677057,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.1 кор.12,Москва,ш Открытое д.1 кор.12,ш,Открытое ,д.1 кор.12,7677064,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.1 кор.2,Москва,ш Открытое д.1 кор.2,ш,Открытое ,д.1 кор.2,7677066,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.1 кор.3,Москва,ш Открытое д.1 кор.3,ш,Открытое ,д.1 кор.3,7677069,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.1 кор.4,Москва,ш Открытое д.1 кор.4,ш,Открытое ,д.1 кор.4,7677084,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.1 кор.5,Москва,ш Открытое д.1 кор.5,ш,Открытое ,д.1 кор.5,7677080,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.1 кор.7,Москва,ш Открытое д.1 кор.7,ш,Открытое ,д.1 кор.7,7677090,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.1 кор.8,Москва,ш Открытое д.1 кор.8,ш,Открытое ,д.1 кор.8,7677097,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.1 кор.9,Москва,ш Открытое д.1 кор.9,ш,Открытое ,д.1 кор.9,7677107,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.3 кор.1,Москва,ш Открытое д.3 кор.1,ш,Открытое ,д.3 кор.1,7569106,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.3 кор.10,Москва,ш Открытое д.3 кор.10,ш,Открытое ,д.3 кор.10,7569133,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.3 кор.11,Москва,ш Открытое д.3 кор.11,ш,Открытое ,д.3 кор.11,7569135,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.3 кор.12,Москва,ш Открытое д.3 кор.12,ш,Открытое ,д.3 кор.12,7569137,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.3 кор.13,Москва,ш Открытое д.3 кор.13,ш,Открытое ,д.3 кор.13,7569140,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.3 кор.4,Москва,ш Открытое д.3 кор.4,ш,Открытое ,д.3 кор.4,7569109,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.3 кор.5,Москва,ш Открытое д.3 кор.5,ш,Открытое ,д.3 кор.5,7569111,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.3 кор.6,Москва,ш Открытое д.3 кор.6,ш,Открытое ,д.3 кор.6,7569114,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.3 кор.7,Москва,ш Открытое д.3 кор.7,ш,Открытое ,д.3 кор.7,7569128,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.3 кор.9,Москва,ш Открытое д.3 кор.9,ш,Открытое ,д.3 кор.9,7569130,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.5 кор.1,Москва,ш Открытое д.5 кор.1,ш,Открытое ,д.5 кор.1,7569143,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.5 кор.10,Москва,ш Открытое д.5 кор.10,ш,Открытое ,д.5 кор.10,7569181,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.5 кор.11,Москва,ш Открытое д.5 кор.11,ш,Открытое ,д.5 кор.11,7569185,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.5 кор.12,Москва,ш Открытое д.5 кор.12,ш,Открытое ,д.5 кор.12,7569189,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.5 кор.13,Москва,ш Открытое д.5 кор.13,ш,Открытое ,д.5 кор.13,7569219,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.5 кор.2,Москва,ш Открытое д.5 кор.2,ш,Открытое ,д.5 кор.2,7569147,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.5 кор.3,Москва,ш Открытое д.5 кор.3,ш,Открытое ,д.5 кор.3,7569215,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.5 кор.4,Москва,ш Открытое д.5 кор.4,ш,Открытое ,д.5 кор.4,7569153,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.5 кор.5,Москва,ш Открытое д.5 кор.5,ш,Открытое ,д.5 кор.5,7569158,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.5 кор.6,Москва,ш Открытое д.5 кор.6,ш,Открытое ,д.5 кор.6,7569160,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.5 кор.7,Москва,ш Открытое д.5 кор.7,ш,Открытое ,д.5 кор.7,7569162,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.5 кор.8,Москва,ш Открытое д.5 кор.8,ш,Открытое ,д.5 кор.8,7569167,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.5 кор.9,Москва,ш Открытое д.5 кор.9,ш,Открытое ,д.5 кор.9,7569177,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.6 кор.1,Москва,ш Открытое д.6 кор.1,ш,Открытое ,д.6 кор.1,7569221,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.6 кор.10,Москва,ш Открытое д.6 кор.10,ш,Открытое ,д.6 кор.10,7567152,муниципальный округ Богородское,1967 +2281093,г Москва ш Открытое д.6 кор.11,Москва,ш Открытое д.6 кор.11,ш,Открытое ,д.6 кор.11,7567164,муниципальный округ Богородское,1967 +2281093,г Москва ш Открытое д.6 кор.13,Москва,ш Открытое д.6 кор.13,ш,Открытое ,д.6 кор.13,7567173,муниципальный округ Богородское,1973 +2281093,г Москва ш Открытое д.6 кор.2,Москва,ш Открытое д.6 кор.2,ш,Открытое ,д.6 кор.2,7569225,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.6 кор.3,Москва,ш Открытое д.6 кор.3,ш,Открытое ,д.6 кор.3,7569226,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.6 кор.4,Москва,ш Открытое д.6 кор.4,ш,Открытое ,д.6 кор.4,7569229,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.6 кор.5,Москва,ш Открытое д.6 кор.5,ш,Открытое ,д.6 кор.5,7569230,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.6 кор.6,Москва,ш Открытое д.6 кор.6,ш,Открытое ,д.6 кор.6,7567100,муниципальный округ Богородское,1962 +2281093,г Москва ш Открытое д.6 кор.7,Москва,ш Открытое д.6 кор.7,ш,Открытое ,д.6 кор.7,7569232,муниципальный округ Богородское,н.д. +2281093,г Москва ш Открытое д.6 кор.8,Москва,ш Открытое д.6 кор.8,ш,Открытое ,д.6 кор.8,7567118,муниципальный округ Богородское,1962 +2281093,г Москва ш Открытое д.6 кор.9,Москва,ш Открытое д.6 кор.9,ш,Открытое ,д.6 кор.9,7558657,муниципальный округ Богородское,1962 +2281094,г Москва аллея 1 Маевки д.11 кор.1,Москва,аллея 1 Маевки д.11 кор.1,аллея,1 Маевки ,д.11 кор.1,7585688,муниципальный округ Вешняки,1960 +2281094,г Москва аллея 1 Маевки д.11 кор.2,Москва,аллея 1 Маевки д.11 кор.2,аллея,1 Маевки ,д.11 кор.2,7585696,муниципальный округ Вешняки,1959 +2281094,г Москва аллея 1 Маевки д.13 кор.1,Москва,аллея 1 Маевки д.13 кор.1,аллея,1 Маевки ,д.13 кор.1,7585705,муниципальный округ Вешняки,1956 +2281094,г Москва аллея 1 Маевки д.13 кор.2,Москва,аллея 1 Маевки д.13 кор.2,аллея,1 Маевки ,д.13 кор.2,7585711,муниципальный округ Вешняки,1958 +2281094,г Москва аллея Жемчуговой д.1 кор.1,Москва,аллея Жемчуговой д.1 кор.1,аллея,Жемчуговой ,д.1 кор.1,7578153,муниципальный округ Вешняки,1973 +2281094,г Москва аллея Жемчуговой д.1 кор.2,Москва,аллея Жемчуговой д.1 кор.2,аллея,Жемчуговой ,д.1 кор.2,7578166,муниципальный округ Вешняки,1973 +2281094,г Москва аллея Жемчуговой д.3 кор.1,Москва,аллея Жемчуговой д.3 кор.1,аллея,Жемчуговой ,д.3 кор.1,7578177,муниципальный округ Вешняки,1973 +2281094,г Москва аллея Жемчуговой д.3 кор.2,Москва,аллея Жемчуговой д.3 кор.2,аллея,Жемчуговой ,д.3 кор.2,7578181,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва аллея Жемчуговой д.3 кор.3,Москва,аллея Жемчуговой д.3 кор.3,аллея,Жемчуговой ,д.3 кор.3,7578185,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва аллея Жемчуговой д.5 кор.1,Москва,аллея Жемчуговой д.5 кор.1,аллея,Жемчуговой ,д.5 кор.1,7778318,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва аллея Жемчуговой д.5 кор.4,Москва,аллея Жемчуговой д.5 кор.4,аллея,Жемчуговой ,д.5 кор.4,7578194,муниципальный округ Вешняки,2000 +2281094,г Москва аллея Жемчуговой д.5 кор.5,Москва,аллея Жемчуговой д.5 кор.5,аллея,Жемчуговой ,д.5 кор.5,7578206,муниципальный округ Вешняки,2000 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.1 кор.2,Москва,ул Вешняковская д.1 кор.2,ул,Вешняковская ,д.1 кор.2,7781114,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.1 кор.3,Москва,ул Вешняковская д.1 кор.3,ул,Вешняковская ,д.1 кор.3,7781119,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.11 кор.1,Москва,ул Вешняковская д.11 кор.1,ул,Вешняковская ,д.11 кор.1,7779939,муниципальный округ Вешняки,1973 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.11 кор.2,Москва,ул Вешняковская д.11 кор.2,ул,Вешняковская ,д.11 кор.2,7779856,муниципальный округ Вешняки,1973 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.12 кор.1,Москва,ул Вешняковская д.12 кор.1,ул,Вешняковская ,д.12 кор.1,7577483,муниципальный округ Вешняки,1989 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.12 кор.2,Москва,ул Вешняковская д.12 кор.2,ул,Вешняковская ,д.12 кор.2,7577505,муниципальный округ Вешняки,1990 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.12 кор.3,Москва,ул Вешняковская д.12 кор.3,ул,Вешняковская ,д.12 кор.3,7577516,муниципальный округ Вешняки,1990 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.13,Москва,ул Вешняковская д.13,ул,Вешняковская ,д.13,7779811,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.14 кор.1,Москва,ул Вешняковская д.14 кор.1,ул,Вешняковская ,д.14 кор.1,7577527,муниципальный округ Вешняки,1990 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.14 кор.2,Москва,ул Вешняковская д.14 кор.2,ул,Вешняковская ,д.14 кор.2,7577535,муниципальный округ Вешняки,1989 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.15 кор.1,Москва,ул Вешняковская д.15 кор.1,ул,Вешняковская ,д.15 кор.1,7779709,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.15 кор.2,Москва,ул Вешняковская д.15 кор.2,ул,Вешняковская ,д.15 кор.2,7779656,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.15 кор.3,Москва,ул Вешняковская д.15 кор.3,ул,Вешняковская ,д.15 кор.3,7779452,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.19,Москва,ул Вешняковская д.19,ул,Вешняковская ,д.19,7576055,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.2,Москва,ул Вешняковская д.2,ул,Вешняковская ,д.2,7781113,муниципальный округ Вешняки,1987 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.21/26,Москва,ул Вешняковская д.21/26,ул,Вешняковская ,д.21/26,7779103,муниципальный округ Вешняки,1973 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.22 кор.1,Москва,ул Вешняковская д.22 кор.1,ул,Вешняковская ,д.22 кор.1,7778618,муниципальный округ Вешняки,1983 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.22 кор.2,Москва,ул Вешняковская д.22 кор.2,ул,Вешняковская ,д.22 кор.2,7577556,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.24 кор.1,Москва,ул Вешняковская д.24 кор.1,ул,Вешняковская ,д.24 кор.1,7988353,муниципальный округ Вешняки,н.д. +2281094,г Москва ул Вешняковская д.27 кор.1,Москва,ул Вешняковская д.27 кор.1,ул,Вешняковская ,д.27 кор.1,7577560,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.27 кор.3,Москва,ул Вешняковская д.27 кор.3,ул,Вешняковская ,д.27 кор.3,7577567,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.27 кор.4,Москва,ул Вешняковская д.27 кор.4,ул,Вешняковская ,д.27 кор.4,7577576,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.27 кор.5,Москва,ул Вешняковская д.27 кор.5,ул,Вешняковская ,д.27 кор.5,7577623,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.28/21 кор.1,Москва,ул Вешняковская д.28/21 кор.1,ул,Вешняковская ,д.28/21 кор.1,7577665,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.28/21 кор.2,Москва,ул Вешняковская д.28/21 кор.2,ул,Вешняковская ,д.28/21 кор.2,7577675,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.3,Москва,ул Вешняковская д.3,ул,Вешняковская ,д.3,7758258,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.31 кор.2,Москва,ул Вешняковская д.31 кор.2,ул,Вешняковская ,д.31 кор.2,7577802,муниципальный округ Вешняки,1975 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.35/26,Москва,ул Вешняковская д.35/26,ул,Вешняковская ,д.35/26,7690433,муниципальный округ Вешняки,н.д. +2281094,г Москва ул Вешняковская д.37,Москва,ул Вешняковская д.37,ул,Вешняковская ,д.37,8368250,муниципальный округ Вешняки,1974 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.39,Москва,ул Вешняковская д.39,ул,Вешняковская ,д.39,7778443,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.4 кор.3,Москва,ул Вешняковская д.4 кор.3,ул,Вешняковская ,д.4 кор.3,7719002,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.41 кор.1,Москва,ул Вешняковская д.41 кор.1,ул,Вешняковская ,д.41 кор.1,7577804,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.41 кор.2,Москва,ул Вешняковская д.41 кор.2,ул,Вешняковская ,д.41 кор.2,7577807,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.5 кор.1,Москва,ул Вешняковская д.5 кор.1,ул,Вешняковская ,д.5 кор.1,7781110,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.5 кор.3,Москва,ул Вешняковская д.5 кор.3,ул,Вешняковская ,д.5 кор.3,7781031,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.5 кор.4,Москва,ул Вешняковская д.5 кор.4,ул,Вешняковская ,д.5 кор.4,7781023,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.5 кор.5,Москва,ул Вешняковская д.5 кор.5,ул,Вешняковская ,д.5 кор.5,7780502,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.6 кор.1,Москва,ул Вешняковская д.6 кор.1,ул,Вешняковская ,д.6 кор.1,7576862,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.6 кор.2,Москва,ул Вешняковская д.6 кор.2,ул,Вешняковская ,д.6 кор.2,7577492,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.6 кор.3,Москва,ул Вешняковская д.6 кор.3,ул,Вешняковская ,д.6 кор.3,7631612,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.6 кор.5,Москва,ул Вешняковская д.6 кор.5,ул,Вешняковская ,д.6 кор.5,7780268,муниципальный округ Вешняки,1973 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.8 кор.1,Москва,ул Вешняковская д.8 кор.1,ул,Вешняковская ,д.8 кор.1,8063610,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Вешняковская д.8 кор.2,Москва,ул Вешняковская д.8 кор.2,ул,Вешняковская ,д.8 кор.2,8063616,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Кетчерская д.10,Москва,ул Кетчерская д.10,ул,Кетчерская ,д.10,7578237,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Кетчерская д.12,Москва,ул Кетчерская д.12,ул,Кетчерская ,д.12,7578244,муниципальный округ Вешняки,1978 +2281094,г Москва ул Кетчерская д.16 кор.2,Москва,ул Кетчерская д.16 кор.2,ул,Кетчерская ,д.16 кор.2,7578389,муниципальный округ Вешняки,н.д. +2281094,г Москва ул Кетчерская д.2 кор.2,Москва,ул Кетчерская д.2 кор.2,ул,Кетчерская ,д.2 кор.2,7778133,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Кетчерская д.2 кор.3,Москва,ул Кетчерская д.2 кор.3,ул,Кетчерская ,д.2 кор.3,7578218,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Кетчерская д.2 кор.4,Москва,ул Кетчерская д.2 кор.4,ул,Кетчерская ,д.2 кор.4,8156966,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Кетчерская д.2 кор.5,Москва,ул Кетчерская д.2 кор.5,ул,Кетчерская ,д.2 кор.5,7578226,муниципальный округ Вешняки,1994 +2281094,г Москва ул Кетчерская д.6 кор.1,Москва,ул Кетчерская д.6 кор.1,ул,Кетчерская ,д.6 кор.1,7778017,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Кетчерская д.6 кор.2,Москва,ул Кетчерская д.6 кор.2,ул,Кетчерская ,д.6 кор.2,7814415,муниципальный округ Вешняки,н.д. +2281094,г Москва ул Кетчерская д.8 кор.1,Москва,ул Кетчерская д.8 кор.1,ул,Кетчерская ,д.8 кор.1,7777673,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Кетчерская д.8 кор.2,Москва,ул Кетчерская д.8 кор.2,ул,Кетчерская ,д.8 кор.2,7777928,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Кетчерская д.8 кор.3,Москва,ул Кетчерская д.8 кор.3,ул,Кетчерская ,д.8 кор.3,7578234,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Косинская д.10,Москва,ул Косинская д.10,ул,Косинская ,д.10,7578274,муниципальный округ Вешняки,1996 +2281094,г Москва ул Косинская д.14 кор.1,Москва,ул Косинская д.14 кор.1,ул,Косинская ,д.14 кор.1,7578277,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Косинская д.14 кор.2,Москва,ул Косинская д.14 кор.2,ул,Косинская ,д.14 кор.2,7578279,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Косинская д.14 кор.3,Москва,ул Косинская д.14 кор.3,ул,Косинская ,д.14 кор.3,7578286,муниципальный округ Вешняки,1973 +2281094,г Москва ул Косинская д.14 кор.4,Москва,ул Косинская д.14 кор.4,ул,Косинская ,д.14 кор.4,7578303,муниципальный округ Вешняки,1996 +2281094,г Москва ул Косинская д.16 кор.2,Москва,ул Косинская д.16 кор.2,ул,Косинская ,д.16 кор.2,7595105,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Косинская д.16 кор.4,Москва,ул Косинская д.16 кор.4,ул,Косинская ,д.16 кор.4,7578399,муниципальный округ Вешняки,1973 +2281094,г Москва ул Косинская д.160а кор.4,Москва,ул Косинская д.160а кор.4,ул,Косинская ,д.160а кор.4,7585152,муниципальный округ Вешняки,н.д. +2281094,г Москва ул Косинская д.18 кор.1,Москва,ул Косинская д.18 кор.1,ул,Косинская ,д.18 кор.1,7578412,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Косинская д.18 кор.2,Москва,ул Косинская д.18 кор.2,ул,Косинская ,д.18 кор.2,7578418,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Косинская д.20/17 кор.1,Москва,ул Косинская д.20/17 кор.1,ул,Косинская ,д.20/17 кор.1,7578466,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Косинская д.22,Москва,ул Косинская д.22,ул,Косинская ,д.22,7578478,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Косинская д.24 кор.1,Москва,ул Косинская д.24 кор.1,ул,Косинская ,д.24 кор.1,7578490,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Косинская д.24 кор.2,Москва,ул Косинская д.24 кор.2,ул,Косинская ,д.24 кор.2,7777612,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Косинская д.24 кор.3,Москва,ул Косинская д.24 кор.3,ул,Косинская ,д.24 кор.3,7578692,муниципальный округ Вешняки,1981 +2281094,г Москва ул Косинская д.26 кор.1,Москва,ул Косинская д.26 кор.1,ул,Косинская ,д.26 кор.1,7578702,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Косинская д.28 кор.1,Москва,ул Косинская д.28 кор.1,ул,Косинская ,д.28 кор.1,7578713,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Косинская д.28 кор.2,Москва,ул Косинская д.28 кор.2,ул,Косинская ,д.28 кор.2,7578717,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Косинская д.28 кор.3,Москва,ул Косинская д.28 кор.3,ул,Косинская ,д.28 кор.3,7578724,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Косинская д.4 кор.1,Москва,ул Косинская д.4 кор.1,ул,Косинская ,д.4 кор.1,7578255,муниципальный округ Вешняки,1982 +2281094,г Москва ул Косинская д.4 кор.2,Москва,ул Косинская д.4 кор.2,ул,Косинская ,д.4 кор.2,7578262,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Косинская д.6 кор.1,Москва,ул Косинская д.6 кор.1,ул,Косинская ,д.6 кор.1,7690089,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Красный Казанец д.1 кор.1,Москва,ул Красный Казанец д.1 кор.1,ул,Красный Казанец ,д.1 кор.1,7777449,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Красный Казанец д.1 кор.2,Москва,ул Красный Казанец д.1 кор.2,ул,Красный Казанец ,д.1 кор.2,7578730,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Красный Казанец д.13,Москва,ул Красный Казанец д.13,ул,Красный Казанец ,д.13,7578771,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Красный Казанец д.15 кор.1,Москва,ул Красный Казанец д.15 кор.1,ул,Красный Казанец ,д.15 кор.1,7578775,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Красный Казанец д.15 кор.2,Москва,ул Красный Казанец д.15 кор.2,ул,Красный Казанец ,д.15 кор.2,7578780,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Красный Казанец д.17,Москва,ул Красный Казанец д.17,ул,Красный Казанец ,д.17,7578784,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Красный Казанец д.19 кор.1,Москва,ул Красный Казанец д.19 кор.1,ул,Красный Казанец ,д.19 кор.1,7578789,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Красный Казанец д.3 кор.1,Москва,ул Красный Казанец д.3 кор.1,ул,Красный Казанец ,д.3 кор.1,7578736,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Красный Казанец д.3 кор.2,Москва,ул Красный Казанец д.3 кор.2,ул,Красный Казанец ,д.3 кор.2,7578745,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Красный Казанец д.3 кор.3,Москва,ул Красный Казанец д.3 кор.3,ул,Красный Казанец ,д.3 кор.3,7578752,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Красный Казанец д.3 кор.4,Москва,ул Красный Казанец д.3 кор.4,ул,Красный Казанец ,д.3 кор.4,7578757,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Красный Казанец д.3 кор.5,Москва,ул Красный Казанец д.3 кор.5,ул,Красный Казанец ,д.3 кор.5,7578762,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Красный Казанец д.3 кор.7,Москва,ул Красный Казанец д.3 кор.7,ул,Красный Казанец ,д.3 кор.7,7578764,муниципальный округ Вешняки,2004 +2281094,г Москва ул Красный Казанец д.5,Москва,ул Красный Казанец д.5,ул,Красный Казанец ,д.5,7578767,муниципальный округ Вешняки,1983 +2281094,г Москва ул Красный Казанец д.7,Москва,ул Красный Казанец д.7,ул,Красный Казанец ,д.7,7777305,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.10 кор.1,Москва,ул Молдагуловой д.10 кор.1,ул,Молдагуловой ,д.10 кор.1,7578827,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.10 кор.2,Москва,ул Молдагуловой д.10 кор.2,ул,Молдагуловой ,д.10 кор.2,7578832,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.10 кор.4,Москва,ул Молдагуловой д.10 кор.4,ул,Молдагуловой ,д.10 кор.4,7578838,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.11 кор.1,Москва,ул Молдагуловой д.11 кор.1,ул,Молдагуловой ,д.11 кор.1,7585521,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.11 кор.2,Москва,ул Молдагуловой д.11 кор.2,ул,Молдагуловой ,д.11 кор.2,7585527,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.12 кор.1,Москва,ул Молдагуловой д.12 кор.1,ул,Молдагуловой ,д.12 кор.1,7585534,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.12 кор.2,Москва,ул Молдагуловой д.12 кор.2,ул,Молдагуловой ,д.12 кор.2,7585543,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.12 кор.3,Москва,ул Молдагуловой д.12 кор.3,ул,Молдагуловой ,д.12 кор.3,7585549,муниципальный округ Вешняки,1982 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.15 кор.1,Москва,ул Молдагуловой д.15 кор.1,ул,Молдагуловой ,д.15 кор.1,7585562,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.16 кор.1,Москва,ул Молдагуловой д.16 кор.1,ул,Молдагуловой ,д.16 кор.1,7585567,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.16 кор.2,Москва,ул Молдагуловой д.16 кор.2,ул,Молдагуловой ,д.16 кор.2,7585571,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.16 кор.3,Москва,ул Молдагуловой д.16 кор.3,ул,Молдагуловой ,д.16 кор.3,7585577,муниципальный округ Вешняки,1997 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.18 кор.1,Москва,ул Молдагуловой д.18 кор.1,ул,Молдагуловой ,д.18 кор.1,7585583,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.18 кор.2,Москва,ул Молдагуловой д.18 кор.2,ул,Молдагуловой ,д.18 кор.2,7585586,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.2 кор.1,Москва,ул Молдагуловой д.2 кор.1,ул,Молдагуловой ,д.2 кор.1,7578793,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.22 кор.1,Москва,ул Молдагуловой д.22 кор.1,ул,Молдагуловой ,д.22 кор.1,7585589,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.22 кор.2,Москва,ул Молдагуловой д.22 кор.2,ул,Молдагуловой ,д.22 кор.2,7585592,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.22 кор.3,Москва,ул Молдагуловой д.22 кор.3,ул,Молдагуловой ,д.22 кор.3,7585599,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.28 кор.1,Москва,ул Молдагуловой д.28 кор.1,ул,Молдагуловой ,д.28 кор.1,7585604,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.28 кор.2,Москва,ул Молдагуловой д.28 кор.2,ул,Молдагуловой ,д.28 кор.2,7585608,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.28 кор.3,Москва,ул Молдагуловой д.28 кор.3,ул,Молдагуловой ,д.28 кор.3,7585613,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.3 кор.1,Москва,ул Молдагуловой д.3 кор.1,ул,Молдагуловой ,д.3 кор.1,7578804,муниципальный округ Вешняки,1984 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.3 кор.2,Москва,ул Молдагуловой д.3 кор.2,ул,Молдагуловой ,д.3 кор.2,7578807,муниципальный округ Вешняки,1984 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.3 кор.3,Москва,ул Молдагуловой д.3 кор.3,ул,Молдагуловой ,д.3 кор.3,7578810,муниципальный округ Вешняки,1991 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.30,Москва,ул Молдагуловой д.30,ул,Молдагуловой ,д.30,7585618,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.32,Москва,ул Молдагуловой д.32,ул,Молдагуловой ,д.32,7585625,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.6,Москва,ул Молдагуловой д.6,ул,Молдагуловой ,д.6,7578813,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.8 кор.1,Москва,ул Молдагуловой д.8 кор.1,ул,Молдагуловой ,д.8 кор.1,7778088,муниципальный округ Вешняки,н.д. +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.8 кор.2,Москва,ул Молдагуловой д.8 кор.2,ул,Молдагуловой ,д.8 кор.2,7578819,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Молдагуловой д.9,Москва,ул Молдагуловой д.9,ул,Молдагуловой ,д.9,7578822,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Реутовская д.10 кор.1,Москва,ул Реутовская д.10 кор.1,ул,Реутовская ,д.10 кор.1,7585759,муниципальный округ Вешняки,1976 +2281094,г Москва ул Реутовская д.12 кор.1,Москва,ул Реутовская д.12 кор.1,ул,Реутовская ,д.12 кор.1,7784106,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Реутовская д.12 кор.2,Москва,ул Реутовская д.12 кор.2,ул,Реутовская ,д.12 кор.2,7784041,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Реутовская д.14,Москва,ул Реутовская д.14,ул,Реутовская ,д.14,7783931,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Реутовская д.16,Москва,ул Реутовская д.16,ул,Реутовская ,д.16,7783760,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Реутовская д.2,Москва,ул Реутовская д.2,ул,Реутовская ,д.2,7585721,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Реутовская д.2/1,Москва,ул Реутовская д.2/1,ул,Реутовская ,д.2/1,7585733,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Реутовская д.22 кор.1,Москва,ул Реутовская д.22 кор.1,ул,Реутовская ,д.22 кор.1,7781081,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Реутовская д.22 кор.2,Москва,ул Реутовская д.22 кор.2,ул,Реутовская ,д.22 кор.2,7585763,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Реутовская д.24,Москва,ул Реутовская д.24,ул,Реутовская ,д.24,7783650,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Реутовская д.4,Москва,ул Реутовская д.4,ул,Реутовская ,д.4,7585738,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Реутовская д.6 кор.1,Москва,ул Реутовская д.6 кор.1,ул,Реутовская ,д.6 кор.1,7585744,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Реутовская д.6 кор.2,Москва,ул Реутовская д.6 кор.2,ул,Реутовская ,д.6 кор.2,7585751,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Реутовская д.8 кор.3,Москва,ул Реутовская д.8 кор.3,ул,Реутовская ,д.8 кор.3,7585755,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Снайперская д.10 кор.1,Москва,ул Снайперская д.10 кор.1,ул,Снайперская ,д.10 кор.1,7585841,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Снайперская д.10 кор.2,Москва,ул Снайперская д.10 кор.2,ул,Снайперская ,д.10 кор.2,7585860,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Снайперская д.11,Москва,ул Снайперская д.11,ул,Снайперская ,д.11,7585864,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Снайперская д.12,Москва,ул Снайперская д.12,ул,Снайперская ,д.12,7585868,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Снайперская д.13,Москва,ул Снайперская д.13,ул,Снайперская ,д.13,7585872,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Снайперская д.14/9,Москва,ул Снайперская д.14/9,ул,Снайперская ,д.14/9,7585881,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Снайперская д.15,Москва,ул Снайперская д.15,ул,Снайперская ,д.15,7585886,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Снайперская д.2 кор.1,Москва,ул Снайперская д.2 кор.1,ул,Снайперская ,д.2 кор.1,7585771,муниципальный округ Вешняки,2000 +2281094,г Москва ул Снайперская д.2 кор.2,Москва,ул Снайперская д.2 кор.2,ул,Снайперская ,д.2 кор.2,7585775,муниципальный округ Вешняки,2000 +2281094,г Москва ул Снайперская д.3,Москва,ул Снайперская д.3,ул,Снайперская ,д.3,7585781,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Снайперская д.4,Москва,ул Снайперская д.4,ул,Снайперская ,д.4,7585783,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Снайперская д.5,Москва,ул Снайперская д.5,ул,Снайперская ,д.5,7585790,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Снайперская д.6 кор.1,Москва,ул Снайперская д.6 кор.1,ул,Снайперская ,д.6 кор.1,7585824,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Снайперская д.6 кор.2,Москва,ул Снайперская д.6 кор.2,ул,Снайперская ,д.6 кор.2,7585830,муниципальный округ Вешняки,1970 +2281094,г Москва ул Снайперская д.7,Москва,ул Снайперская д.7,ул,Снайперская ,д.7,7585836,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Старый Гай д.1 кор.1,Москва,ул Старый Гай д.1 кор.1,ул,Старый Гай ,д.1 кор.1,7585893,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Старый Гай д.1 кор.2,Москва,ул Старый Гай д.1 кор.2,ул,Старый Гай ,д.1 кор.2,7585900,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Старый Гай д.1 кор.4,Москва,ул Старый Гай д.1 кор.4,ул,Старый Гай ,д.1 кор.4,7585908,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Старый Гай д.1 кор.5,Москва,ул Старый Гай д.1 кор.5,ул,Старый Гай ,д.1 кор.5,7585915,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Старый Гай д.10,Москва,ул Старый Гай д.10,ул,Старый Гай ,д.10,7783502,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Старый Гай д.12,Москва,ул Старый Гай д.12,ул,Старый Гай ,д.12,7783391,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Старый Гай д.14,Москва,ул Старый Гай д.14,ул,Старый Гай ,д.14,7783263,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Старый Гай д.2 кор.1,Москва,ул Старый Гай д.2 кор.1,ул,Старый Гай ,д.2 кор.1,7585923,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Старый Гай д.2 кор.2,Москва,ул Старый Гай д.2 кор.2,ул,Старый Гай ,д.2 кор.2,7585938,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Старый Гай д.2 кор.3,Москва,ул Старый Гай д.2 кор.3,ул,Старый Гай ,д.2 кор.3,7585946,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Старый Гай д.2 кор.4,Москва,ул Старый Гай д.2 кор.4,ул,Старый Гай ,д.2 кор.4,7585951,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281094,г Москва ул Старый Гай д.4 кор.1,Москва,ул Старый Гай д.4 кор.1,ул,Старый Гай ,д.4 кор.1,7585956,муниципальный округ Вешняки,1976 +2281094,г Москва ул Старый Гай д.4 кор.2,Москва,ул Старый Гай д.4 кор.2,ул,Старый Гай ,д.4 кор.2,7585960,муниципальный округ Вешняки,1972 +2281094,г Москва ул Старый Гай д.6,Москва,ул Старый Гай д.6,ул,Старый Гай ,д.6,7585963,муниципальный округ Вешняки,1971 +2281095,г Москва б-р Измайловский д.48,Москва,б-р Измайловский д.48,б-р,Измайловский ,д.48,7746946,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва б-р Измайловский д.63/12 кор.1,Москва,б-р Измайловский д.63/12 кор.1,б-р,Измайловский ,д.63/12 кор.1,7559709,муниципальный округ Восточное Измайлово,1959 +2281095,г Москва б-р Измайловский д.63/12 кор.2,Москва,б-р Измайловский д.63/12 кор.2,б-р,Измайловский ,д.63/12 кор.2,7559790,муниципальный округ Восточное Измайлово,1964 +2281095,г Москва б-р Измайловский д.63/12 кор.3,Москва,б-р Измайловский д.63/12 кор.3,б-р,Измайловский ,д.63/12 кор.3,7559791,муниципальный округ Восточное Измайлово,1964 +2281095,г Москва б-р Измайловский д.67 кор.1,Москва,б-р Измайловский д.67 кор.1,б-р,Измайловский ,д.67 кор.1,7559796,муниципальный округ Восточное Измайлово,1966 +2281095,г Москва б-р Измайловский д.67 кор.2,Москва,б-р Измайловский д.67 кор.2,б-р,Измайловский ,д.67 кор.2,7559800,муниципальный округ Восточное Измайлово,1966 +2281095,г Москва б-р Измайловский д.71/25 кор.1,Москва,б-р Измайловский д.71/25 кор.1,б-р,Измайловский ,д.71/25 кор.1,7559804,муниципальный округ Восточное Измайлово,1961 +2281095,г Москва б-р Измайловский д.71/25 кор.2,Москва,б-р Измайловский д.71/25 кор.2,б-р,Измайловский ,д.71/25 кор.2,7559809,муниципальный округ Восточное Измайлово,1961 +2281095,г Москва б-р Измайловский д.71/25 кор.3,Москва,б-р Измайловский д.71/25 кор.3,б-р,Измайловский ,д.71/25 кор.3,7559815,муниципальный округ Восточное Измайлово,1961 +2281095,г Москва б-р Измайловский д.73,Москва,б-р Измайловский д.73,б-р,Измайловский ,д.73,7559822,муниципальный округ Восточное Измайлово,1967 +2281095,г Москва б-р Измайловский д.75,Москва,б-р Измайловский д.75,б-р,Измайловский ,д.75,7559829,муниципальный округ Восточное Измайлово,1967 +2281095,г Москва б-р Измайловский д.77,Москва,б-р Измайловский д.77,б-р,Измайловский ,д.77,7559838,муниципальный округ Восточное Измайлово,1967 +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.34 кор.1,Москва,б-р Сиреневый д.34 кор.1,б-р,Сиреневый ,д.34 кор.1,7559840,муниципальный округ Восточное Измайлово,1960 +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.34 кор.2,Москва,б-р Сиреневый д.34 кор.2,б-р,Сиреневый ,д.34 кор.2,7559846,муниципальный округ Восточное Измайлово,1960 +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.36,Москва,б-р Сиреневый д.36,б-р,Сиреневый ,д.36,7560127,муниципальный округ Восточное Измайлово,1969 +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.38,Москва,б-р Сиреневый д.38,б-р,Сиреневый ,д.38,7559849,муниципальный округ Восточное Измайлово,1960 +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.40 кор.1,Москва,б-р Сиреневый д.40 кор.1,б-р,Сиреневый ,д.40 кор.1,7559852,муниципальный округ Восточное Измайлово,1960 +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.40 кор.2,Москва,б-р Сиреневый д.40 кор.2,б-р,Сиреневый ,д.40 кор.2,7559860,муниципальный округ Восточное Измайлово,1960 +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.42/22 кор.1,Москва,б-р Сиреневый д.42/22 кор.1,б-р,Сиреневый ,д.42/22 кор.1,7559868,муниципальный округ Восточное Измайлово,1962 +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.42/22 кор.2,Москва,б-р Сиреневый д.42/22 кор.2,б-р,Сиреневый ,д.42/22 кор.2,7559876,муниципальный округ Восточное Измайлово,1962 +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.42/22 кор.3,Москва,б-р Сиреневый д.42/22 кор.3,б-р,Сиреневый ,д.42/22 кор.3,7559886,муниципальный округ Восточное Измайлово,1962 +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.44,Москва,б-р Сиреневый д.44,б-р,Сиреневый ,д.44,7559890,муниципальный округ Восточное Измайлово,1966 +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.44 кор.1,Москва,б-р Сиреневый д.44 кор.1,б-р,Сиреневый ,д.44 кор.1,7831944,муниципальный округ Восточное Измайлово,2007 +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.46/35 кор.1,Москва,б-р Сиреневый д.46/35 кор.1,б-р,Сиреневый ,д.46/35 кор.1,7559899,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.46/35 кор.2,Москва,б-р Сиреневый д.46/35 кор.2,б-р,Сиреневый ,д.46/35 кор.2,7559902,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.46/35 кор.3,Москва,б-р Сиреневый д.46/35 кор.3,б-р,Сиреневый ,д.46/35 кор.3,7559908,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.46/35 кор.4,Москва,б-р Сиреневый д.46/35 кор.4,б-р,Сиреневый ,д.46/35 кор.4,7559910,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.50,Москва,б-р Сиреневый д.50,б-р,Сиреневый ,д.50,7560129,муниципальный округ Восточное Измайлово,1973 +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.52,Москва,б-р Сиреневый д.52,б-р,Сиреневый ,д.52,7560131,муниципальный округ Восточное Измайлово,1967 +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.54,Москва,б-р Сиреневый д.54,б-р,Сиреневый ,д.54,7560136,муниципальный округ Восточное Измайлово,1967 +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.56,Москва,б-р Сиреневый д.56,б-р,Сиреневый ,д.56,7560141,муниципальный округ Восточное Измайлово,1967 +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.58,Москва,б-р Сиреневый д.58,б-р,Сиреневый ,д.58,7560144,муниципальный округ Восточное Измайлово,1968 +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.60,Москва,б-р Сиреневый д.60,б-р,Сиреневый ,д.60,7560149,муниципальный округ Восточное Измайлово,1698 +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.62,Москва,б-р Сиреневый д.62,б-р,Сиреневый ,д.62,7560154,муниципальный округ Восточное Измайлово,1968 +2281095,г Москва б-р Сиреневый д.64/31,Москва,б-р Сиреневый д.64/31,б-р,Сиреневый ,д.64/31,7560160,муниципальный округ Восточное Измайлово,1973 +2281095,г Москва пр-кт Измайловский д.113,Москва,пр-кт Измайловский д.113,пр-кт,Измайловский ,д.113,7561660,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва пр-кт Измайловский д.115А,Москва,пр-кт Измайловский д.115А,пр-кт,Измайловский ,д.115А,7632331,муниципальный округ Восточное Измайлово,1972 +2281095,г Москва пр-кт Измайловский д.117/1,Москва,пр-кт Измайловский д.117/1,пр-кт,Измайловский ,д.117/1,7561664,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва пр-кт Измайловский д.119,Москва,пр-кт Измайловский д.119,пр-кт,Измайловский ,д.119,7561667,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва пр-кт Измайловский д.123/1 кор.1,Москва,пр-кт Измайловский д.123/1 кор.1,пр-кт,Измайловский ,д.123/1 кор.1,7559844,муниципальный округ Восточное Измайлово,1962 +2281095,г Москва пр-кт Измайловский д.83,Москва,пр-кт Измайловский д.83,пр-кт,Измайловский ,д.83,7561601,муниципальный округ Восточное Измайлово,1963 +2281095,г Москва пр-кт Измайловский д.85,Москва,пр-кт Измайловский д.85,пр-кт,Измайловский ,д.85,7561607,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва пр-кт Измайловский д.87,Москва,пр-кт Измайловский д.87,пр-кт,Измайловский ,д.87,7561615,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва пр-кт Измайловский д.91 кор.1,Москва,пр-кт Измайловский д.91 кор.1,пр-кт,Измайловский ,д.91 кор.1,7561621,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва пр-кт Измайловский д.91 кор.2,Москва,пр-кт Измайловский д.91 кор.2,пр-кт,Измайловский ,д.91 кор.2,7561632,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва пр-кт Измайловский д.91 кор.3,Москва,пр-кт Измайловский д.91 кор.3,пр-кт,Измайловский ,д.91 кор.3,7561637,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва пр-кт Измайловский д.93 кор.1,Москва,пр-кт Измайловский д.93 кор.1,пр-кт,Измайловский ,д.93 кор.1,7561645,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва пр-кт Измайловский д.93 кор.2,Москва,пр-кт Измайловский д.93 кор.2,пр-кт,Измайловский ,д.93 кор.2,7561652,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва пр-кт Измайловский д.93 кор.3,Москва,пр-кт Измайловский д.93 кор.3,пр-кт,Измайловский ,д.93 кор.3,7561657,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 11-я д.1/89 кор.1,Москва,ул Парковая 11-я д.1/89 кор.1,ул,Парковая 11-я ,д.1/89 кор.1,7561744,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 11-я д.1/89 кор.2,Москва,ул Парковая 11-я д.1/89 кор.2,ул,Парковая 11-я ,д.1/89 кор.2,7561748,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 11-я д.10,Москва,ул Парковая 11-я д.10,ул,Парковая 11-я ,д.10,7561772,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 11-я д.14,Москва,ул Парковая 11-я д.14,ул,Парковая 11-я ,д.14,7561774,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 11-я д.34,Москва,ул Парковая 11-я д.34,ул,Парковая 11-я ,д.34,7559488,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 11-я д.38,Москва,ул Парковая 11-я д.38,ул,Парковая 11-я ,д.38,7559511,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 11-я д.6,Москва,ул Парковая 11-я д.6,ул,Парковая 11-я ,д.6,7561754,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 11-я д.8,Москва,ул Парковая 11-я д.8,ул,Парковая 11-я ,д.8,7561758,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 11-я д.9/35,Москва,ул Парковая 11-я д.9/35,ул,Парковая 11-я ,д.9/35,7561761,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 13-я д.14,Москва,ул Парковая 13-я д.14,ул,Парковая 13-я ,д.14,7559850,муниципальный округ Восточное Измайлово,1965 +2281095,г Москва ул Парковая 13-я д.14 кор.2,Москва,ул Парковая 13-я д.14 кор.2,ул,Парковая 13-я ,д.14 кор.2,7559858,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 13-я д.16 кор.1,Москва,ул Парковая 13-я д.16 кор.1,ул,Парковая 13-я ,д.16 кор.1,7559853,муниципальный округ Восточное Измайлово,1961 +2281095,г Москва ул Парковая 13-я д.16 кор.2,Москва,ул Парковая 13-я д.16 кор.2,ул,Парковая 13-я ,д.16 кор.2,7559870,муниципальный округ Восточное Измайлово,1961 +2281095,г Москва ул Парковая 13-я д.16 кор.3,Москва,ул Парковая 13-я д.16 кор.3,ул,Парковая 13-я ,д.16 кор.3,7559875,муниципальный округ Восточное Измайлово,1962 +2281095,г Москва ул Парковая 13-я д.16 кор.4,Москва,ул Парковая 13-я д.16 кор.4,ул,Парковая 13-я ,д.16 кор.4,7559881,муниципальный округ Восточное Измайлово,1962 +2281095,г Москва ул Парковая 13-я д.16 кор.5,Москва,ул Парковая 13-я д.16 кор.5,ул,Парковая 13-я ,д.16 кор.5,7559888,муниципальный округ Восточное Измайлово,1962 +2281095,г Москва ул Парковая 13-я д.16 кор.6,Москва,ул Парковая 13-я д.16 кор.6,ул,Парковая 13-я ,д.16 кор.6,7559893,муниципальный округ Восточное Измайлово,1965 +2281095,г Москва ул Парковая 13-я д.17,Москва,ул Парковая 13-я д.17,ул,Парковая 13-я ,д.17,7559525,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 13-я д.19,Москва,ул Парковая 13-я д.19,ул,Парковая 13-я ,д.19,7559532,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 13-я д.20 кор.1,Москва,ул Парковая 13-я д.20 кор.1,ул,Парковая 13-я ,д.20 кор.1,7559541,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 13-я д.20 кор.2,Москва,ул Парковая 13-я д.20 кор.2,ул,Парковая 13-я ,д.20 кор.2,7559550,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 13-я д.20 кор.3,Москва,ул Парковая 13-я д.20 кор.3,ул,Парковая 13-я ,д.20 кор.3,7559557,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 13-я д.20 кор.4,Москва,ул Парковая 13-я д.20 кор.4,ул,Парковая 13-я ,д.20 кор.4,7559563,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 13-я д.21,Москва,ул Парковая 13-я д.21,ул,Парковая 13-я ,д.21,7559575,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 13-я д.22 кор.4,Москва,ул Парковая 13-я д.22 кор.4,ул,Парковая 13-я ,д.22 кор.4,7559587,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 14-я д.3,Москва,ул Парковая 14-я д.3,ул,Парковая 14-я ,д.3,7561780,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 14-я д.3А,Москва,ул Парковая 14-я д.3А,ул,Парковая 14-я ,д.3А,7561791,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 14-я д.4,Москва,ул Парковая 14-я д.4,ул,Парковая 14-я ,д.4,7559901,муниципальный округ Восточное Измайлово,1953 +2281095,г Москва ул Парковая 14-я д.5,Москва,ул Парковая 14-я д.5,ул,Парковая 14-я ,д.5,7561799,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 15-я д.1/123 кор.2,Москва,ул Парковая 15-я д.1/123 кор.2,ул,Парковая 15-я ,д.1/123 кор.2,7559906,муниципальный округ Восточное Измайлово,1963 +2281095,г Москва ул Парковая 15-я д.16 кор.2,Москва,ул Парковая 15-я д.16 кор.2,ул,Парковая 15-я ,д.16 кор.2,8284471,муниципальный округ Восточное Измайлово,1962 +2281095,г Москва ул Парковая 15-я д.20,Москва,ул Парковая 15-я д.20,ул,Парковая 15-я ,д.20,7559911,муниципальный округ Восточное Измайлово,1974 +2281095,г Москва ул Парковая 15-я д.24 кор.1,Москва,ул Парковая 15-я д.24 кор.1,ул,Парковая 15-я ,д.24 кор.1,7559915,муниципальный округ Восточное Измайлово,1968 +2281095,г Москва ул Парковая 15-я д.24 кор.2,Москва,ул Парковая 15-я д.24 кор.2,ул,Парковая 15-я ,д.24 кор.2,7559919,муниципальный округ Восточное Измайлово,1971 +2281095,г Москва ул Парковая 15-я д.26 кор.1,Москва,ул Парковая 15-я д.26 кор.1,ул,Парковая 15-я ,д.26 кор.1,7559923,муниципальный округ Восточное Измайлово,1968 +2281095,г Москва ул Парковая 15-я д.26 кор.2,Москва,ул Парковая 15-я д.26 кор.2,ул,Парковая 15-я ,д.26 кор.2,7559928,муниципальный округ Восточное Измайлово,1968 +2281095,г Москва ул Парковая 15-я д.26 кор.3,Москва,ул Парковая 15-я д.26 кор.3,ул,Парковая 15-я ,д.26 кор.3,7559939,муниципальный округ Восточное Измайлово,1970 +2281095,г Москва ул Парковая 15-я д.26 кор.4,Москва,ул Парковая 15-я д.26 кор.4,ул,Парковая 15-я ,д.26 кор.4,7559946,муниципальный округ Восточное Измайлово,1973 +2281095,г Москва ул Парковая 15-я д.28,Москва,ул Парковая 15-я д.28,ул,Парковая 15-я ,д.28,7559952,муниципальный округ Восточное Измайлово,1989 +2281095,г Москва ул Парковая 15-я д.29 кор.1,Москва,ул Парковая 15-я д.29 кор.1,ул,Парковая 15-я ,д.29 кор.1,7559994,муниципальный округ Восточное Измайлово,1961 +2281095,г Москва ул Парковая 15-я д.29 кор.2,Москва,ул Парковая 15-я д.29 кор.2,ул,Парковая 15-я ,д.29 кор.2,7559999,муниципальный округ Восточное Измайлово,1961 +2281095,г Москва ул Парковая 15-я д.29 кор.3,Москва,ул Парковая 15-я д.29 кор.3,ул,Парковая 15-я ,д.29 кор.3,7560003,муниципальный округ Восточное Измайлово,1961 +2281095,г Москва ул Парковая 15-я д.29 кор.4,Москва,ул Парковая 15-я д.29 кор.4,ул,Парковая 15-я ,д.29 кор.4,7560007,муниципальный округ Восточное Измайлово,1962 +2281095,г Москва ул Парковая 15-я д.29 кор.5,Москва,ул Парковая 15-я д.29 кор.5,ул,Парковая 15-я ,д.29 кор.5,7560011,муниципальный округ Восточное Измайлово,1962 +2281095,г Москва ул Парковая 15-я д.33 кор.1,Москва,ул Парковая 15-я д.33 кор.1,ул,Парковая 15-я ,д.33 кор.1,7559595,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 15-я д.33 кор.2,Москва,ул Парковая 15-я д.33 кор.2,ул,Парковая 15-я ,д.33 кор.2,7559616,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 15-я д.33 кор.3,Москва,ул Парковая 15-я д.33 кор.3,ул,Парковая 15-я ,д.33 кор.3,7559818,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 15-я д.33 кор.4,Москва,ул Парковая 15-я д.33 кор.4,ул,Парковая 15-я ,д.33 кор.4,7559833,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 16-я д.19 кор.1,Москва,ул Парковая 16-я д.19 кор.1,ул,Парковая 16-я ,д.19 кор.1,7560028,муниципальный округ Восточное Измайлово,1969 +2281095,г Москва ул Парковая 16-я д.19 кор.2,Москва,ул Парковая 16-я д.19 кор.2,ул,Парковая 16-я ,д.19 кор.2,7560033,муниципальный округ Восточное Измайлово,1970 +2281095,г Москва ул Парковая 16-я д.19 кор.3,Москва,ул Парковая 16-я д.19 кор.3,ул,Парковая 16-я ,д.19 кор.3,7560036,муниципальный округ Восточное Измайлово,1972 +2281095,г Москва ул Парковая 16-я д.2,Москва,ул Парковая 16-я д.2,ул,Парковая 16-я ,д.2,7560018,муниципальный округ Восточное Измайлово,1963 +2281095,г Москва ул Парковая 16-я д.2 кор.1,Москва,ул Парковая 16-я д.2 кор.1,ул,Парковая 16-я ,д.2 кор.1,7560023,муниципальный округ Восточное Измайлово,1972 +2281095,г Москва ул Парковая 16-я д.21 кор.2,Москва,ул Парковая 16-я д.21 кор.2,ул,Парковая 16-я ,д.21 кор.2,7560039,муниципальный округ Восточное Измайлово,1966 +2281095,г Москва ул Парковая 16-я д.23,Москва,ул Парковая 16-я д.23,ул,Парковая 16-я ,д.23,7560044,муниципальный округ Восточное Измайлово,1967 +2281095,г Москва ул Парковая 16-я д.25 кор.1,Москва,ул Парковая 16-я д.25 кор.1,ул,Парковая 16-я ,д.25 кор.1,7560052,муниципальный округ Восточное Измайлово,1966 +2281095,г Москва ул Парковая 16-я д.25 кор.2,Москва,ул Парковая 16-я д.25 кор.2,ул,Парковая 16-я ,д.25 кор.2,7560056,муниципальный округ Восточное Измайлово,1965 +2281095,г Москва ул Парковая 16-я д.27,Москва,ул Парковая 16-я д.27,ул,Парковая 16-я ,д.27,7560071,муниципальный округ Восточное Измайлово,1967 +2281095,г Москва ул Парковая 16-я д.29 кор.1,Москва,ул Парковая 16-я д.29 кор.1,ул,Парковая 16-я ,д.29 кор.1,7560059,муниципальный округ Восточное Измайлово,1966 +2281095,г Москва ул Парковая 16-я д.29 кор.2,Москва,ул Парковая 16-я д.29 кор.2,ул,Парковая 16-я ,д.29 кор.2,7560067,муниципальный округ Восточное Измайлово,1966 +2281095,г Москва ул Парковая 16-я д.7,Москва,ул Парковая 16-я д.7,ул,Парковая 16-я ,д.7,7665780,муниципальный округ Восточное Измайлово,1953 +2281095,г Москва ул Парковая 9-я д.14А,Москва,ул Парковая 9-я д.14А,ул,Парковая 9-я ,д.14А,7561711,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 9-я д.16 кор.1,Москва,ул Парковая 9-я д.16 кор.1,ул,Парковая 9-я ,д.16 кор.1,7561725,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 9-я д.16 кор.2,Москва,ул Парковая 9-я д.16 кор.2,ул,Парковая 9-я ,д.16 кор.2,7561730,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 9-я д.18,Москва,ул Парковая 9-я д.18,ул,Парковая 9-я ,д.18,7561737,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 9-я д.2,Москва,ул Парковая 9-я д.2,ул,Парковая 9-я ,д.2,7561674,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 9-я д.4,Москва,ул Парковая 9-я д.4,ул,Парковая 9-я ,д.4,7561677,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 9-я д.6,Москва,ул Парковая 9-я д.6,ул,Парковая 9-я ,д.6,7561686,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 9-я д.6 кор.1,Москва,ул Парковая 9-я д.6 кор.1,ул,Парковая 9-я ,д.6 кор.1,7561696,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Парковая 9-я д.8,Москва,ул Парковая 9-я д.8,ул,Парковая 9-я ,д.8,7561703,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Верхн. д.63 кор.1,Москва,ул Первомайская Верхн. д.63 кор.1,ул,Первомайская Верхн. ,д.63 кор.1,7559913,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Верхн. д.63 кор.2,Москва,ул Первомайская Верхн. д.63 кор.2,ул,Первомайская Верхн. ,д.63 кор.2,7559918,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Верхн. д.65 кор.1,Москва,ул Первомайская Верхн. д.65 кор.1,ул,Первомайская Верхн. ,д.65 кор.1,7559922,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Верхн. д.65 кор.2,Москва,ул Первомайская Верхн. д.65 кор.2,ул,Первомайская Верхн. ,д.65 кор.2,7559927,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Верхн. д.69 кор.1,Москва,ул Первомайская Верхн. д.69 кор.1,ул,Первомайская Верхн. ,д.69 кор.1,7559934,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Верхн. д.69 кор.2,Москва,ул Первомайская Верхн. д.69 кор.2,ул,Первомайская Верхн. ,д.69 кор.2,7559936,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Верхн. д.71 кор.1,Москва,ул Первомайская Верхн. д.71 кор.1,ул,Первомайская Верхн. ,д.71 кор.1,7559942,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Верхн. д.71 кор.2,Москва,ул Первомайская Верхн. д.71 кор.2,ул,Первомайская Верхн. ,д.71 кор.2,7559948,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская д.100,Москва,ул Первомайская д.100,ул,Первомайская ,д.100,7561432,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская д.106,Москва,ул Первомайская д.106,ул,Первомайская ,д.106,7561436,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская д.110,Москва,ул Первомайская д.110,ул,Первомайская ,д.110,7560090,муниципальный округ Восточное Измайлово,1985 +2281095,г Москва ул Первомайская д.116,Москва,ул Первомайская д.116,ул,Первомайская ,д.116,7560094,муниципальный округ Восточное Измайлово,1985 +2281095,г Москва ул Первомайская д.128/9,Москва,ул Первомайская д.128/9,ул,Первомайская ,д.128/9,7560111,муниципальный округ Восточное Измайлово,1953 +2281095,г Москва ул Первомайская д.128а,Москва,ул Первомайская д.128а,ул,Первомайская ,д.128а,7560104,муниципальный округ Восточное Измайлово,1953 +2281095,г Москва ул Первомайская д.74,Москва,ул Первомайская д.74,ул,Первомайская ,д.74,7560365,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская д.76,Москва,ул Первомайская д.76,ул,Первомайская ,д.76,7560596,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская д.80,Москва,ул Первомайская д.80,ул,Первомайская ,д.80,7560605,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская д.82,Москва,ул Первомайская д.82,ул,Первомайская ,д.82,7560616,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская д.86/18,Москва,ул Первомайская д.86/18,ул,Первомайская ,д.86/18,7560625,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская д.88,Москва,ул Первомайская д.88,ул,Первомайская ,д.88,7561021,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская д.92,Москва,ул Первомайская д.92,ул,Первомайская ,д.92,7561025,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская д.94,Москва,ул Первомайская д.94,ул,Первомайская ,д.94,7561047,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Нижн. д.23,Москва,ул Первомайская Нижн. д.23,ул,Первомайская Нижн. ,д.23,7561443,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Нижн. д.24,Москва,ул Первомайская Нижн. д.24,ул,Первомайская Нижн. ,д.24,7561448,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Нижн. д.25,Москва,ул Первомайская Нижн. д.25,ул,Первомайская Нижн. ,д.25,7561452,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Нижн. д.29,Москва,ул Первомайская Нижн. д.29,ул,Первомайская Нижн. ,д.29,7561459,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Нижн. д.33,Москва,ул Первомайская Нижн. д.33,ул,Первомайская Нижн. ,д.33,7561464,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Нижн. д.41,Москва,ул Первомайская Нижн. д.41,ул,Первомайская Нижн. ,д.41,7561472,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Нижн. д.42,Москва,ул Первомайская Нижн. д.42,ул,Первомайская Нижн. ,д.42,7561482,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Нижн. д.44,Москва,ул Первомайская Нижн. д.44,ул,Первомайская Нижн. ,д.44,7561493,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Нижн. д.45,Москва,ул Первомайская Нижн. д.45,ул,Первомайская Нижн. ,д.45,7561508,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Нижн. д.46Б,Москва,ул Первомайская Нижн. д.46Б,ул,Первомайская Нижн. ,д.46Б,7561514,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Нижн. д.48/8,Москва,ул Первомайская Нижн. д.48/8,ул,Первомайская Нижн. ,д.48/8,7561521,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Нижн. д.48/9,Москва,ул Первомайская Нижн. д.48/9,ул,Первомайская Нижн. ,д.48/9,7561547,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Нижн. д.53,Москва,ул Первомайская Нижн. д.53,ул,Первомайская Нижн. ,д.53,7561565,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Нижн. д.54,Москва,ул Первомайская Нижн. д.54,ул,Первомайская Нижн. ,д.54,7561585,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Нижн. д.56/7,Москва,ул Первомайская Нижн. д.56/7,ул,Первомайская Нижн. ,д.56/7,7561592,муниципальный округ Восточное Измайлово,н.д. +2281095,г Москва ул Первомайская Нижн. д.59,Москва,ул Первомайская Нижн. д.59,ул,Первомайская Нижн. ,д.59,7655644,муниципальный округ Восточное Измайлово,1984 +2281095,г Москва ул Первомайская Нижн. д.62,Москва,ул Первомайская Нижн. д.62,ул,Первомайская Нижн. ,д.62,8064044,муниципальный округ Восточное Измайлово,1952 +2281095,г Москва ул Первомайская Нижн. д.62 кор.1,Москва,ул Первомайская Нижн. д.62 кор.1,ул,Первомайская Нижн. ,д.62 кор.1,7560082,муниципальный округ Восточное Измайлово,1988 +2281095,г Москва ул Первомайская Нижн. д.64,Москва,ул Первомайская Нижн. д.64,ул,Первомайская Нижн. ,д.64,7560088,муниципальный округ Восточное Измайлово,1953 +2281095,г Москва ул Первомайская Ср. д.31,Москва,ул Первомайская Ср. д.31,ул,Первомайская Ср. ,д.31,8432022,муниципальный округ Восточное Измайлово,1959 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.1,Москва,п Восточный ул Главная д.1,п,Восточный ул Главная ,д.1,7575955,муниципальный округ Восточный,1937 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.10,Москва,п Восточный ул Главная д.10,п,Восточный ул Главная ,д.10,7576008,муниципальный округ Восточный,1959 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.11,Москва,п Восточный ул Главная д.11,п,Восточный ул Главная ,д.11,7576012,муниципальный округ Восточный,1955 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.12,Москва,п Восточный ул Главная д.12,п,Восточный ул Главная ,д.12,7576013,муниципальный округ Восточный,1956 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.15,Москва,п Восточный ул Главная д.15,п,Восточный ул Главная ,д.15,7576018,муниципальный округ Восточный,1967 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.15А,Москва,п Восточный ул Главная д.15А,п,Восточный ул Главная ,д.15А,7576022,муниципальный округ Восточный,1964 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.16,Москва,п Восточный ул Главная д.16,п,Восточный ул Главная ,д.16,7576025,муниципальный округ Восточный,1958 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.17,Москва,п Восточный ул Главная д.17,п,Восточный ул Главная ,д.17,7576028,муниципальный округ Восточный,1969 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.18,Москва,п Восточный ул Главная д.18,п,Восточный ул Главная ,д.18,7576031,муниципальный округ Восточный,1960 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.19,Москва,п Восточный ул Главная д.19,п,Восточный ул Главная ,д.19,7576045,муниципальный округ Восточный,1972 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.19А,Москва,п Восточный ул Главная д.19А,п,Восточный ул Главная ,д.19А,7576071,муниципальный округ Восточный,1974 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.2,Москва,п Восточный ул Главная д.2,п,Восточный ул Главная ,д.2,7575969,муниципальный округ Восточный,1937 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.20,Москва,п Восточный ул Главная д.20,п,Восточный ул Главная ,д.20,7576072,муниципальный округ Восточный,1959 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.21,Москва,п Восточный ул Главная д.21,п,Восточный ул Главная ,д.21,7576083,муниципальный округ Восточный,1974 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.22,Москва,п Восточный ул Главная д.22,п,Восточный ул Главная ,д.22,7576087,муниципальный округ Восточный,1960 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.23,Москва,п Восточный ул Главная д.23,п,Восточный ул Главная ,д.23,7576093,муниципальный округ Восточный,1977 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.24,Москва,п Восточный ул Главная д.24,п,Восточный ул Главная ,д.24,7576096,муниципальный округ Восточный,1961 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.25,Москва,п Восточный ул Главная д.25,п,Восточный ул Главная ,д.25,7576100,муниципальный округ Восточный,1979 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.27,Москва,п Восточный ул Главная д.27,п,Восточный ул Главная ,д.27,7576103,муниципальный округ Восточный,1981 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.3,Москва,п Восточный ул Главная д.3,п,Восточный ул Главная ,д.3,7575971,муниципальный округ Восточный,1937 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.4,Москва,п Восточный ул Главная д.4,п,Восточный ул Главная ,д.4,7575976,муниципальный округ Восточный,1937 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.5,Москва,п Восточный ул Главная д.5,п,Восточный ул Главная ,д.5,7575980,муниципальный округ Восточный,1937 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.6,Москва,п Восточный ул Главная д.6,п,Восточный ул Главная ,д.6,7575982,муниципальный округ Восточный,1937 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.7,Москва,п Восточный ул Главная д.7,п,Восточный ул Главная ,д.7,7575987,муниципальный округ Восточный,1955 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.8,Москва,п Восточный ул Главная д.8,п,Восточный ул Главная ,д.8,7575991,муниципальный округ Восточный,1958 +2281096,г Москва п Восточный ул Главная д.9,Москва,п Восточный ул Главная д.9,п,Восточный ул Главная ,д.9,7576005,муниципальный округ Восточный,1955 +2281096,г Москва п Восточный ул Западная д.5,Москва,п Восточный ул Западная д.5,п,Восточный ул Западная ,д.5,7599811,муниципальный округ Восточный,1949 +2281096,г Москва пгт Акулово д.10,Москва,пгт Акулово д.10,пгт,Акулово ,д.10,8250095,муниципальный округ Восточный,1993 +2281096,г Москва пгт Акулово д.11,Москва,пгт Акулово д.11,пгт,Акулово ,д.11,8250101,муниципальный округ Восточный,1993 +2281096,г Москва пгт Акулово д.13,Москва,пгт Акулово д.13,пгт,Акулово ,д.13,8250104,муниципальный округ Восточный,1993 +2281096,г Москва пгт Акулово д.14,Москва,пгт Акулово д.14,пгт,Акулово ,д.14,8250106,муниципальный округ Восточный,1993 +2281096,г Москва пгт Акулово д.15,Москва,пгт Акулово д.15,пгт,Акулово ,д.15,8250115,муниципальный округ Восточный,1993 +2281096,г Москва пгт Акулово д.16,Москва,пгт Акулово д.16,пгт,Акулово ,д.16,8250120,муниципальный округ Восточный,1993 +2281096,г Москва пгт Акулово д.22,Москва,пгт Акулово д.22,пгт,Акулово ,д.22,8250125,муниципальный округ Восточный,1993 +2281096,г Москва пгт Акулово д.24,Москва,пгт Акулово д.24,пгт,Акулово ,д.24,8250131,муниципальный округ Восточный,1993 +2281096,г Москва пгт Акулово д.33,Москва,пгт Акулово д.33,пгт,Акулово ,д.33,8250134,муниципальный округ Восточный,1993 +2281096,г Москва пгт Акулово д.4,Москва,пгт Акулово д.4,пгт,Акулово ,д.4,8250066,муниципальный округ Восточный,1993 +2281096,г Москва пгт Акулово д.6,Москва,пгт Акулово д.6,пгт,Акулово ,д.6,8250079,муниципальный округ Восточный,1993 +2281096,г Москва пгт Акулово д.7,Москва,пгт Акулово д.7,пгт,Акулово ,д.7,8250084,муниципальный округ Восточный,1993 +2281096,г Москва пгт Акулово д.9,Москва,пгт Акулово д.9,пгт,Акулово ,д.9,8250091,муниципальный округ Восточный,1993 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.1,Москва,ул 9 Мая д.1,ул,9 Мая ,д.1,7599469,муниципальный округ Восточный,1937 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.11,Москва,ул 9 Мая д.11,ул,9 Мая ,д.11,7599693,муниципальный округ Восточный,1956 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.12,Москва,ул 9 Мая д.12,ул,9 Мая ,д.12,7599698,муниципальный округ Восточный,1957 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.14,Москва,ул 9 Мая д.14,ул,9 Мая ,д.14,7599832,муниципальный округ Восточный,1957 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.14А,Москва,ул 9 Мая д.14А,ул,9 Мая ,д.14А,7599704,муниципальный округ Восточный,1964 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.15,Москва,ул 9 Мая д.15,ул,9 Мая ,д.15,7599713,муниципальный округ Восточный,1958 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.16А,Москва,ул 9 Мая д.16А,ул,9 Мая ,д.16А,7599720,муниципальный округ Восточный,1962 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.17,Москва,ул 9 Мая д.17,ул,9 Мая ,д.17,7599724,муниципальный округ Восточный,1959 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.18,Москва,ул 9 Мая д.18,ул,9 Мая ,д.18,7599728,муниципальный округ Восточный,1961 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.18А,Москва,ул 9 Мая д.18А,ул,9 Мая ,д.18А,7599735,муниципальный округ Восточный,1962 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.19,Москва,ул 9 Мая д.19,ул,9 Мая ,д.19,7599742,муниципальный округ Восточный,1960 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.20,Москва,ул 9 Мая д.20,ул,9 Мая ,д.20,7599744,муниципальный округ Восточный,1962 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.20А,Москва,ул 9 Мая д.20А,ул,9 Мая ,д.20А,7599748,муниципальный округ Восточный,1963 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.21,Москва,ул 9 Мая д.21,ул,9 Мая ,д.21,7599755,муниципальный округ Восточный,1960 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.22,Москва,ул 9 Мая д.22,ул,9 Мая ,д.22,7599767,муниципальный округ Восточный,1964 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.22А,Москва,ул 9 Мая д.22А,ул,9 Мая ,д.22А,7599772,муниципальный округ Восточный,1963 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.23,Москва,ул 9 Мая д.23,ул,9 Мая ,д.23,7599779,муниципальный округ Восточный,1994 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.24,Москва,ул 9 Мая д.24,ул,9 Мая ,д.24,7599785,муниципальный округ Восточный,1962 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.24А,Москва,ул 9 Мая д.24А,ул,9 Мая ,д.24А,7599790,муниципальный округ Восточный,1963 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.26,Москва,ул 9 Мая д.26,ул,9 Мая ,д.26,7599796,муниципальный округ Восточный,1985 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.28,Москва,ул 9 Мая д.28,ул,9 Мая ,д.28,7599802,муниципальный округ Восточный,1989 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.4,Москва,ул 9 Мая д.4,ул,9 Мая ,д.4,7599512,муниципальный округ Восточный,1948 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.5,Москва,ул 9 Мая д.5,ул,9 Мая ,д.5,7599522,муниципальный округ Восточный,1944 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.6,Москва,ул 9 Мая д.6,ул,9 Мая ,д.6,7599528,муниципальный округ Восточный,1947 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.7,Москва,ул 9 Мая д.7,ул,9 Мая ,д.7,7599536,муниципальный округ Восточный,1951 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.7А,Москва,ул 9 Мая д.7А,ул,9 Мая ,д.7А,7599546,муниципальный округ Восточный,1957 +2281096,г Москва ул 9 Мая д.9,Москва,ул 9 Мая д.9,ул,9 Мая ,д.9,7599556,муниципальный округ Восточный,1960 +2281097,г Москва проезд Черницынский д.10 кор.1,Москва,проезд Черницынский д.10 кор.1,проезд,Черницынский ,д.10 кор.1,7559854,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва проезд Черницынский д.10 кор.2,Москва,проезд Черницынский д.10 кор.2,проезд,Черницынский ,д.10 кор.2,7559859,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва проезд Черницынский д.12 кор.1,Москва,проезд Черницынский д.12 кор.1,проезд,Черницынский ,д.12 кор.1,7559266,муниципальный округ Гольяново,1970 +2281097,г Москва проезд Черницынский д.4,Москва,проезд Черницынский д.4,проезд,Черницынский ,д.4,7558781,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва проезд Черницынский д.6 кор.1,Москва,проезд Черницынский д.6 кор.1,проезд,Черницынский ,д.6 кор.1,7558782,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва проезд Черницынский д.6 кор.2,Москва,проезд Черницынский д.6 кор.2,проезд,Черницынский ,д.6 кор.2,7558784,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва проезд Черницынский д.8,Москва,проезд Черницынский д.8,проезд,Черницынский ,д.8,7558786,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва проезд Черницынский д.8 строение 1,Москва,проезд Черницынский д.8 строение 1,проезд,Черницынский ,д.8 строение 1,7558788,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва ул Алтайская д.10,Москва,ул Алтайская д.10,ул,Алтайская ,д.10,7557079,муниципальный округ Гольяново,1949 +2281097,г Москва ул Алтайская д.11,Москва,ул Алтайская д.11,ул,Алтайская ,д.11,7557088,муниципальный округ Гольяново,1978 +2281097,г Москва ул Алтайская д.14,Москва,ул Алтайская д.14,ул,Алтайская ,д.14,7557089,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ул Алтайская д.15,Москва,ул Алтайская д.15,ул,Алтайская ,д.15,7557094,муниципальный округ Гольяново,1978 +2281097,г Москва ул Алтайская д.16,Москва,ул Алтайская д.16,ул,Алтайская ,д.16,7557100,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Алтайская д.17 кор.1,Москва,ул Алтайская д.17 кор.1,ул,Алтайская ,д.17 кор.1,7557104,муниципальный округ Гольяново,1980 +2281097,г Москва ул Алтайская д.17 кор.2,Москва,ул Алтайская д.17 кор.2,ул,Алтайская ,д.17 кор.2,7582137,муниципальный округ Гольяново,1980 +2281097,г Москва ул Алтайская д.18,Москва,ул Алтайская д.18,ул,Алтайская ,д.18,7557108,муниципальный округ Гольяново,1970 +2281097,г Москва ул Алтайская д.19,Москва,ул Алтайская д.19,ул,Алтайская ,д.19,7557112,муниципальный округ Гольяново,1977 +2281097,г Москва ул Алтайская д.2,Москва,ул Алтайская д.2,ул,Алтайская ,д.2,7556922,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Алтайская д.20,Москва,ул Алтайская д.20,ул,Алтайская ,д.20,7557120,муниципальный округ Гольяново,2003 +2281097,г Москва ул Алтайская д.21,Москва,ул Алтайская д.21,ул,Алтайская ,д.21,7582148,муниципальный округ Гольяново,2004 +2281097,г Москва ул Алтайская д.22,Москва,ул Алтайская д.22,ул,Алтайская ,д.22,7557122,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ул Алтайская д.24,Москва,ул Алтайская д.24,ул,Алтайская ,д.24,7557131,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ул Алтайская д.25,Москва,ул Алтайская д.25,ул,Алтайская ,д.25,7582172,муниципальный округ Гольяново,1973 +2281097,г Москва ул Алтайская д.26,Москва,ул Алтайская д.26,ул,Алтайская ,д.26,7557143,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ул Алтайская д.27,Москва,ул Алтайская д.27,ул,Алтайская ,д.27,7720073,муниципальный округ Гольяново,1973 +2281097,г Москва ул Алтайская д.29,Москва,ул Алтайская д.29,ул,Алтайская ,д.29,7557147,муниципальный округ Гольяново,1973 +2281097,г Москва ул Алтайская д.31,Москва,ул Алтайская д.31,ул,Алтайская ,д.31,7578282,муниципальный округ Гольяново,н.д. +2281097,г Москва ул Алтайская д.32,Москва,ул Алтайская д.32,ул,Алтайская ,д.32,7557151,муниципальный округ Гольяново,1979 +2281097,г Москва ул Алтайская д.33/7,Москва,ул Алтайская д.33/7,ул,Алтайская ,д.33/7,7582185,муниципальный округ Гольяново,1990 +2281097,г Москва ул Алтайская д.34,Москва,ул Алтайская д.34,ул,Алтайская ,д.34,7582192,муниципальный округ Гольяново,1981 +2281097,г Москва ул Алтайская д.4,Москва,ул Алтайская д.4,ул,Алтайская ,д.4,7582086,муниципальный округ Гольяново,1995 +2281097,г Москва ул Алтайская д.5,Москва,ул Алтайская д.5,ул,Алтайская ,д.5,7557056,муниципальный округ Гольяново,1980 +2281097,г Москва ул Алтайская д.6,Москва,ул Алтайская д.6,ул,Алтайская ,д.6,7557061,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Алтайская д.7,Москва,ул Алтайская д.7,ул,Алтайская ,д.7,7557069,муниципальный округ Гольяново,1979 +2281097,г Москва ул Алтайская д.8,Москва,ул Алтайская д.8,ул,Алтайская ,д.8,7557071,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Алтайская д.9 кор.1,Москва,ул Алтайская д.9 кор.1,ул,Алтайская ,д.9 кор.1,7557075,муниципальный округ Гольяново,1978 +2281097,г Москва ул Алтайская д.9 кор.2,Москва,ул Алтайская д.9 кор.2,ул,Алтайская ,д.9 кор.2,7798363,муниципальный округ Гольяново,н.д. +2281097,г Москва ул Амурская д.10,Москва,ул Амурская д.10,ул,Амурская ,д.10,7557166,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Амурская д.14,Москва,ул Амурская д.14,ул,Амурская ,д.14,7557169,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Амурская д.16 кор.1,Москва,ул Амурская д.16 кор.1,ул,Амурская ,д.16 кор.1,7557175,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Амурская д.19,Москва,ул Амурская д.19,ул,Амурская ,д.19,7557177,муниципальный округ Гольяново,1958 +2281097,г Москва ул Амурская д.20,Москва,ул Амурская д.20,ул,Амурская ,д.20,7557179,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Амурская д.21 кор.1,Москва,ул Амурская д.21 кор.1,ул,Амурская ,д.21 кор.1,7557182,муниципальный округ Гольяново,1959 +2281097,г Москва ул Амурская д.21 кор.2,Москва,ул Амурская д.21 кор.2,ул,Амурская ,д.21 кор.2,7557186,муниципальный округ Гольяново,1961 +2281097,г Москва ул Амурская д.21 кор.3,Москва,ул Амурская д.21 кор.3,ул,Амурская ,д.21 кор.3,7557187,муниципальный округ Гольяново,1964 +2281097,г Москва ул Амурская д.22 кор.1,Москва,ул Амурская д.22 кор.1,ул,Амурская ,д.22 кор.1,7557188,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Амурская д.23 кор.1,Москва,ул Амурская д.23 кор.1,ул,Амурская ,д.23 кор.1,7557190,муниципальный округ Гольяново,1964 +2281097,г Москва ул Амурская д.23 кор.2,Москва,ул Амурская д.23 кор.2,ул,Амурская ,д.23 кор.2,7557192,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Амурская д.23 кор.3,Москва,ул Амурская д.23 кор.3,ул,Амурская ,д.23 кор.3,7557193,муниципальный округ Гольяново,1962 +2281097,г Москва ул Амурская д.25 кор.1,Москва,ул Амурская д.25 кор.1,ул,Амурская ,д.25 кор.1,7557195,муниципальный округ Гольяново,1961 +2281097,г Москва ул Амурская д.25 кор.3,Москва,ул Амурская д.25 кор.3,ул,Амурская ,д.25 кор.3,7559869,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Амурская д.26,Москва,ул Амурская д.26,ул,Амурская ,д.26,7557196,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Амурская д.27,Москва,ул Амурская д.27,ул,Амурская ,д.27,7557200,муниципальный округ Гольяново,1963 +2281097,г Москва ул Амурская д.28,Москва,ул Амурская д.28,ул,Амурская ,д.28,7557207,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Амурская д.29,Москва,ул Амурская д.29,ул,Амурская ,д.29,7557210,муниципальный округ Гольяново,1962 +2281097,г Москва ул Амурская д.30,Москва,ул Амурская д.30,ул,Амурская ,д.30,7557216,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Амурская д.31,Москва,ул Амурская д.31,ул,Амурская ,д.31,7557220,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Амурская д.32,Москва,ул Амурская д.32,ул,Амурская ,д.32,7557223,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Амурская д.34,Москва,ул Амурская д.34,ул,Амурская ,д.34,7557229,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Амурская д.40,Москва,ул Амурская д.40,ул,Амурская ,д.40,7557232,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Амурская д.42,Москва,ул Амурская д.42,ул,Амурская ,д.42,7557233,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Амурская д.44 кор.1,Москва,ул Амурская д.44 кор.1,ул,Амурская ,д.44 кор.1,7557235,муниципальный округ Гольяново,1978 +2281097,г Москва ул Амурская д.44 кор.2,Москва,ул Амурская д.44 кор.2,ул,Амурская ,д.44 кор.2,7557236,муниципальный округ Гольяново,2009 +2281097,г Москва ул Амурская д.46,Москва,ул Амурская д.46,ул,Амурская ,д.46,7557238,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Амурская д.48,Москва,ул Амурская д.48,ул,Амурская ,д.48,7557242,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Амурская д.50 кор.1,Москва,ул Амурская д.50 кор.1,ул,Амурская ,д.50 кор.1,7557248,муниципальный округ Гольяново,1980 +2281097,г Москва ул Амурская д.52,Москва,ул Амурская д.52,ул,Амурская ,д.52,7557253,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Амурская д.52 кор.1,Москва,ул Амурская д.52 кор.1,ул,Амурская ,д.52 кор.1,7557256,муниципальный округ Гольяново,1999 +2281097,г Москва ул Амурская д.62 кор.1,Москва,ул Амурская д.62 кор.1,ул,Амурская ,д.62 кор.1,7582921,муниципальный округ Гольяново,2011 +2281097,г Москва ул Амурская д.64,Москва,ул Амурская д.64,ул,Амурская ,д.64,7557258,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Амурская д.66,Москва,ул Амурская д.66,ул,Амурская ,д.66,7557262,муниципальный округ Гольяново,1964 +2281097,г Москва ул Амурская д.68,Москва,ул Амурская д.68,ул,Амурская ,д.68,7557267,муниципальный округ Гольяново,1960 +2281097,г Москва ул Амурская д.70,Москва,ул Амурская д.70,ул,Амурская ,д.70,7557271,муниципальный округ Гольяново,1963 +2281097,г Москва ул Амурская д.74,Москва,ул Амурская д.74,ул,Амурская ,д.74,7557275,муниципальный округ Гольяново,1961 +2281097,г Москва ул Амурская д.76,Москва,ул Амурская д.76,ул,Амурская ,д.76,7582919,муниципальный округ Гольяново,2012 +2281097,г Москва ул Амурская д.8,Москва,ул Амурская д.8,ул,Амурская ,д.8,7557159,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Байкальская д.12 кор.1,Москва,ул Байкальская д.12 кор.1,ул,Байкальская ,д.12 кор.1,7557290,муниципальный округ Гольяново,1990 +2281097,г Москва ул Байкальская д.12 кор.2,Москва,ул Байкальская д.12 кор.2,ул,Байкальская ,д.12 кор.2,7557566,муниципальный округ Гольяново,1990 +2281097,г Москва ул Байкальская д.14 кор.1,Москва,ул Байкальская д.14 кор.1,ул,Байкальская ,д.14 кор.1,7557569,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Байкальская д.14 кор.2,Москва,ул Байкальская д.14 кор.2,ул,Байкальская ,д.14 кор.2,7557573,муниципальный округ Гольяново,1976 +2281097,г Москва ул Байкальская д.15,Москва,ул Байкальская д.15,ул,Байкальская ,д.15,7557575,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Байкальская д.16 кор.1,Москва,ул Байкальская д.16 кор.1,ул,Байкальская ,д.16 кор.1,7557578,муниципальный округ Гольяново,1962 +2281097,г Москва ул Байкальская д.16 кор.2,Москва,ул Байкальская д.16 кор.2,ул,Байкальская ,д.16 кор.2,7557579,муниципальный округ Гольяново,1960 +2281097,г Москва ул Байкальская д.16 кор.3,Москва,ул Байкальская д.16 кор.3,ул,Байкальская ,д.16 кор.3,7557586,муниципальный округ Гольяново,1959 +2281097,г Москва ул Байкальская д.16 кор.4,Москва,ул Байкальская д.16 кор.4,ул,Байкальская ,д.16 кор.4,7557582,муниципальный округ Гольяново,1957 +2281097,г Москва ул Байкальская д.17 кор.1,Москва,ул Байкальская д.17 кор.1,ул,Байкальская ,д.17 кор.1,7557596,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Байкальская д.17 кор.2,Москва,ул Байкальская д.17 кор.2,ул,Байкальская ,д.17 кор.2,7557600,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Байкальская д.17 кор.3,Москва,ул Байкальская д.17 кор.3,ул,Байкальская ,д.17 кор.3,7557598,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Байкальская д.17 кор.4,Москва,ул Байкальская д.17 кор.4,ул,Байкальская ,д.17 кор.4,7557623,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Байкальская д.18 кор.2,Москва,ул Байкальская д.18 кор.2,ул,Байкальская ,д.18 кор.2,7557628,муниципальный округ Гольяново,2005 +2281097,г Москва ул Байкальская д.18 кор.3,Москва,ул Байкальская д.18 кор.3,ул,Байкальская ,д.18 кор.3,7557640,муниципальный округ Гольяново,2005 +2281097,г Москва ул Байкальская д.18 кор.4,Москва,ул Байкальская д.18 кор.4,ул,Байкальская ,д.18 кор.4,7557634,муниципальный округ Гольяново,2008 +2281097,г Москва ул Байкальская д.23,Москва,ул Байкальская д.23,ул,Байкальская ,д.23,7557651,муниципальный округ Гольяново,1972 +2281097,г Москва ул Байкальская д.25 кор.1,Москва,ул Байкальская д.25 кор.1,ул,Байкальская ,д.25 кор.1,7557662,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Байкальская д.25 кор.2,Москва,ул Байкальская д.25 кор.2,ул,Байкальская ,д.25 кор.2,7559895,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Байкальская д.25 кор.3,Москва,ул Байкальская д.25 кор.3,ул,Байкальская ,д.25 кор.3,7559900,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Байкальская д.25 кор.4,Москва,ул Байкальская д.25 кор.4,ул,Байкальская ,д.25 кор.4,7559907,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Байкальская д.26/10,Москва,ул Байкальская д.26/10,ул,Байкальская ,д.26/10,7559909,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Байкальская д.27,Москва,ул Байкальская д.27,ул,Байкальская ,д.27,7557713,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Байкальская д.29,Москва,ул Байкальская д.29,ул,Байкальская ,д.29,7557705,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Байкальская д.30 кор.1,Москва,ул Байкальская д.30 кор.1,ул,Байкальская ,д.30 кор.1,7557709,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Байкальская д.30 кор.2,Москва,ул Байкальская д.30 кор.2,ул,Байкальская ,д.30 кор.2,7582200,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Байкальская д.30 кор.3,Москва,ул Байкальская д.30 кор.3,ул,Байкальская ,д.30 кор.3,7582206,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Байкальская д.30 кор.4,Москва,ул Байкальская д.30 кор.4,ул,Байкальская ,д.30 кор.4,7557737,муниципальный округ Гольяново,1964 +2281097,г Москва ул Байкальская д.31,Москва,ул Байкальская д.31,ул,Байкальская ,д.31,7557740,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Байкальская д.32,Москва,ул Байкальская д.32,ул,Байкальская ,д.32,7582214,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Байкальская д.33 кор.1,Москва,ул Байкальская д.33 кор.1,ул,Байкальская ,д.33 кор.1,7582219,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Байкальская д.33 кор.2,Москва,ул Байкальская д.33 кор.2,ул,Байкальская ,д.33 кор.2,7582236,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Байкальская д.33 кор.3,Москва,ул Байкальская д.33 кор.3,ул,Байкальская ,д.33 кор.3,7582243,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Байкальская д.33 кор.4,Москва,ул Байкальская д.33 кор.4,ул,Байкальская ,д.33 кор.4,7557741,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Байкальская д.34,Москва,ул Байкальская д.34,ул,Байкальская ,д.34,7582376,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Байкальская д.35,Москва,ул Байкальская д.35,ул,Байкальская ,д.35,7557745,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ул Байкальская д.36,Москва,ул Байкальская д.36,ул,Байкальская ,д.36,7582381,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Байкальская д.37,Москва,ул Байкальская д.37,ул,Байкальская ,д.37,7557749,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва ул Байкальская д.38 кор.1,Москва,ул Байкальская д.38 кор.1,ул,Байкальская ,д.38 кор.1,7582384,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Байкальская д.38 кор.2,Москва,ул Байкальская д.38 кор.2,ул,Байкальская ,д.38 кор.2,7557759,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Байкальская д.38 кор.3,Москва,ул Байкальская д.38 кор.3,ул,Байкальская ,д.38 кор.3,7604097,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Байкальская д.38 кор.4,Москва,ул Байкальская д.38 кор.4,ул,Байкальская ,д.38 кор.4,7557755,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ул Байкальская д.39,Москва,ул Байкальская д.39,ул,Байкальская ,д.39,7557766,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва ул Байкальская д.40/17,Москва,ул Байкальская д.40/17,ул,Байкальская ,д.40/17,7557772,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Байкальская д.41 кор.1,Москва,ул Байкальская д.41 кор.1,ул,Байкальская ,д.41 кор.1,7582387,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Байкальская д.41 кор.2,Москва,ул Байкальская д.41 кор.2,ул,Байкальская ,д.41 кор.2,7557776,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Байкальская д.41 кор.3,Москва,ул Байкальская д.41 кор.3,ул,Байкальская ,д.41 кор.3,7557806,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Байкальская д.41 кор.4,Москва,ул Байкальская д.41 кор.4,ул,Байкальская ,д.41 кор.4,7557844,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Байкальская д.42 кор.2,Москва,ул Байкальская д.42 кор.2,ул,Байкальская ,д.42 кор.2,7578507,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ул Байкальская д.42/14 кор.1,Москва,ул Байкальская д.42/14 кор.1,ул,Байкальская ,д.42/14 кор.1,7720150,муниципальный округ Гольяново,н.д. +2281097,г Москва ул Байкальская д.43,Москва,ул Байкальская д.43,ул,Байкальская ,д.43,7557833,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ул Байкальская д.44 кор.1,Москва,ул Байкальская д.44 кор.1,ул,Байкальская ,д.44 кор.1,7557854,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ул Байкальская д.44 кор.2,Москва,ул Байкальская д.44 кор.2,ул,Байкальская ,д.44 кор.2,7557858,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Байкальская д.44 кор.3,Москва,ул Байкальская д.44 кор.3,ул,Байкальская ,д.44 кор.3,7557872,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Байкальская д.44 кор.4,Москва,ул Байкальская д.44 кор.4,ул,Байкальская ,д.44 кор.4,7557865,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Байкальская д.45,Москва,ул Байкальская д.45,ул,Байкальская ,д.45,7557888,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва ул Байкальская д.46 кор.1,Москва,ул Байкальская д.46 кор.1,ул,Байкальская ,д.46 кор.1,7557881,муниципальный округ Гольяново,1970 +2281097,г Москва ул Байкальская д.47,Москва,ул Байкальская д.47,ул,Байкальская ,д.47,7557898,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ул Байкальская д.48 кор.1,Москва,ул Байкальская д.48 кор.1,ул,Байкальская ,д.48 кор.1,7557907,муниципальный округ Гольяново,1972 +2281097,г Москва ул Байкальская д.48 кор.2,Москва,ул Байкальская д.48 кор.2,ул,Байкальская ,д.48 кор.2,7557911,муниципальный округ Гольяново,1973 +2281097,г Москва ул Байкальская д.51 кор.1,Москва,ул Байкальская д.51 кор.1,ул,Байкальская ,д.51 кор.1,7557921,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва ул Байкальская д.51 кор.2,Москва,ул Байкальская д.51 кор.2,ул,Байкальская ,д.51 кор.2,7557924,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ул Байкальская д.51 кор.3,Москва,ул Байкальская д.51 кор.3,ул,Байкальская ,д.51 кор.3,7557926,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ул Байкальская д.51 кор.4,Москва,ул Байкальская д.51 кор.4,ул,Байкальская ,д.51 кор.4,7557929,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ул Байкальская д.7 кор.1,Москва,ул Байкальская д.7 кор.1,ул,Байкальская ,д.7 кор.1,8033234,муниципальный округ Гольяново,н.д. +2281097,г Москва ул Байкальская д.7 строение 1,Москва,ул Байкальская д.7 строение 1,ул,Байкальская ,д.7 строение 1,8035153,муниципальный округ Гольяново,н.д. +2281097,г Москва ул Бирюсинка д.10,Москва,ул Бирюсинка д.10,ул,Бирюсинка ,д.10,7582926,муниципальный округ Гольяново,2011 +2281097,г Москва ул Бирюсинка д.11/38,Москва,ул Бирюсинка д.11/38,ул,Бирюсинка ,д.11/38,7557931,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Бирюсинка д.13 кор.1,Москва,ул Бирюсинка д.13 кор.1,ул,Бирюсинка ,д.13 кор.1,7557937,муниципальный округ Гольяново,1964 +2281097,г Москва ул Бирюсинка д.13 кор.2,Москва,ул Бирюсинка д.13 кор.2,ул,Бирюсинка ,д.13 кор.2,7559917,муниципальный округ Гольяново,1964 +2281097,г Москва ул Бирюсинка д.15 кор.1,Москва,ул Бирюсинка д.15 кор.1,ул,Бирюсинка ,д.15 кор.1,7557940,муниципальный округ Гольяново,1964 +2281097,г Москва ул Бирюсинка д.15 кор.2,Москва,ул Бирюсинка д.15 кор.2,ул,Бирюсинка ,д.15 кор.2,7557944,муниципальный округ Гольяново,1964 +2281097,г Москва ул Иркутская д.12/14,Москва,ул Иркутская д.12/14,ул,Иркутская ,д.12/14,7557949,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва ул Иркутская д.16,Москва,ул Иркутская д.16,ул,Иркутская ,д.16,7557952,муниципальный округ Гольяново,1974 +2281097,г Москва ул Камчатская д.11,Москва,ул Камчатская д.11,ул,Камчатская ,д.11,7720036,муниципальный округ Гольяново,1990 +2281097,г Москва ул Камчатская д.19,Москва,ул Камчатская д.19,ул,Камчатская ,д.19,7582420,муниципальный округ Гольяново,1990 +2281097,г Москва ул Камчатская д.2,Москва,ул Камчатская д.2,ул,Камчатская ,д.2,7557956,муниципальный округ Гольяново,25 +2281097,г Москва ул Камчатская д.21,Москва,ул Камчатская д.21,ул,Камчатская ,д.21,7720048,муниципальный округ Гольяново,1990 +2281097,г Москва ул Камчатская д.3,Москва,ул Камчатская д.3,ул,Камчатская ,д.3,7582389,муниципальный округ Гольяново,1985 +2281097,г Москва ул Камчатская д.4,Москва,ул Камчатская д.4,ул,Камчатская ,д.4,7557960,муниципальный округ Гольяново,1972 +2281097,г Москва ул Камчатская д.4 кор.1,Москва,ул Камчатская д.4 кор.1,ул,Камчатская ,д.4 кор.1,7582391,муниципальный округ Гольяново,2007 +2281097,г Москва ул Камчатская д.4 кор.2,Москва,ул Камчатская д.4 кор.2,ул,Камчатская ,д.4 кор.2,7582396,муниципальный округ Гольяново,2008 +2281097,г Москва ул Камчатская д.5,Москва,ул Камчатская д.5,ул,Камчатская ,д.5,7582400,муниципальный округ Гольяново,1984 +2281097,г Москва ул Камчатская д.6 кор.1,Москва,ул Камчатская д.6 кор.1,ул,Камчатская ,д.6 кор.1,7557966,муниципальный округ Гольяново,1971 +2281097,г Москва ул Камчатская д.6 кор.2,Москва,ул Камчатская д.6 кор.2,ул,Камчатская ,д.6 кор.2,7557970,муниципальный округ Гольяново,1972 +2281097,г Москва ул Камчатская д.7,Москва,ул Камчатская д.7,ул,Камчатская ,д.7,7582404,муниципальный округ Гольяново,1989 +2281097,г Москва ул Камчатская д.8 кор.1,Москва,ул Камчатская д.8 кор.1,ул,Камчатская ,д.8 кор.1,7582407,муниципальный округ Гольяново,1973 +2281097,г Москва ул Камчатская д.8 кор.2,Москва,ул Камчатская д.8 кор.2,ул,Камчатская ,д.8 кор.2,7720053,муниципальный округ Гольяново,1973 +2281097,г Москва ул Красноярская д.1,Москва,ул Красноярская д.1,ул,Красноярская ,д.1,7582423,муниципальный округ Гольяново,1980 +2281097,г Москва ул Красноярская д.11,Москва,ул Красноярская д.11,ул,Красноярская ,д.11,7557979,муниципальный округ Гольяново,1979 +2281097,г Москва ул Красноярская д.13,Москва,ул Красноярская д.13,ул,Красноярская ,д.13,7557982,муниципальный округ Гольяново,1974 +2281097,г Москва ул Красноярская д.15,Москва,ул Красноярская д.15,ул,Красноярская ,д.15,7557984,муниципальный округ Гольяново,1980 +2281097,г Москва ул Красноярская д.17,Москва,ул Красноярская д.17,ул,Красноярская ,д.17,7557987,муниципальный округ Гольяново,1974 +2281097,г Москва ул Красноярская д.3 кор.1,Москва,ул Красноярская д.3 кор.1,ул,Красноярская ,д.3 кор.1,7557974,муниципальный округ Гольяново,1979 +2281097,г Москва ул Красноярская д.3 кор.2,Москва,ул Красноярская д.3 кор.2,ул,Красноярская ,д.3 кор.2,7582445,муниципальный округ Гольяново,1979 +2281097,г Москва ул Красноярская д.5/36,Москва,ул Красноярская д.5/36,ул,Красноярская ,д.5/36,7582446,муниципальный округ Гольяново,1982 +2281097,г Москва ул Красноярская д.9,Москва,ул Красноярская д.9,ул,Красноярская ,д.9,7557976,муниципальный округ Гольяново,1974 +2281097,г Москва ул Курганская д.10,Москва,ул Курганская д.10,ул,Курганская ,д.10,7583432,муниципальный округ Гольяново,1990 +2281097,г Москва ул Курганская д.12,Москва,ул Курганская д.12,ул,Курганская ,д.12,7583437,муниципальный округ Гольяново,1990 +2281097,г Москва ул Курганская д.2,Москва,ул Курганская д.2,ул,Курганская ,д.2,7604430,муниципальный округ Гольяново,1990 +2281097,г Москва ул Курганская д.3,Москва,ул Курганская д.3,ул,Курганская ,д.3,7582447,муниципальный округ Гольяново,2006 +2281097,г Москва ул Курганская д.4,Москва,ул Курганская д.4,ул,Курганская ,д.4,7583427,муниципальный округ Гольяново,1990 +2281097,г Москва ул Курганская д.6,Москва,ул Курганская д.6,ул,Курганская ,д.6,7583430,муниципальный округ Гольяново,1990 +2281097,г Москва ул Новосибирская д.1 кор.1,Москва,ул Новосибирская д.1 кор.1,ул,Новосибирская ,д.1 кор.1,8064534,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ул Новосибирская д.1 кор.2,Москва,ул Новосибирская д.1 кор.2,ул,Новосибирская ,д.1 кор.2,8064550,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва ул Новосибирская д.11,Москва,ул Новосибирская д.11,ул,Новосибирская ,д.11,7558676,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва ул Новосибирская д.3,Москва,ул Новосибирская д.3,ул,Новосибирская ,д.3,7557989,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва ул Новосибирская д.4,Москва,ул Новосибирская д.4,ул,Новосибирская ,д.4,7557993,муниципальный округ Гольяново,1976 +2281097,г Москва ул Новосибирская д.5 кор.1,Москва,ул Новосибирская д.5 кор.1,ул,Новосибирская ,д.5 кор.1,7557999,муниципальный округ Гольяново,1978 +2281097,г Москва ул Новосибирская д.5 кор.2,Москва,ул Новосибирская д.5 кор.2,ул,Новосибирская ,д.5 кор.2,7558653,муниципальный округ Гольяново,1981 +2281097,г Москва ул Новосибирская д.6 кор.1,Москва,ул Новосибирская д.6 кор.1,ул,Новосибирская ,д.6 кор.1,7558658,муниципальный округ Гольяново,1976 +2281097,г Москва ул Новосибирская д.6 кор.2,Москва,ул Новосибирская д.6 кор.2,ул,Новосибирская ,д.6 кор.2,7558660,муниципальный округ Гольяново,1976 +2281097,г Москва ул Новосибирская д.7,Москва,ул Новосибирская д.7,ул,Новосибирская ,д.7,7558663,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ул Новосибирская д.8,Москва,ул Новосибирская д.8,ул,Новосибирская ,д.8,7558666,муниципальный округ Гольяново,1976 +2281097,г Москва ул Новосибирская д.9 кор.1,Москва,ул Новосибирская д.9 кор.1,ул,Новосибирская ,д.9 кор.1,7558671,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Новосибирская д.9 кор.2,Москва,ул Новосибирская д.9 кор.2,ул,Новосибирская ,д.9 кор.2,7558674,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Сахалинская д.10/17,Москва,ул Сахалинская д.10/17,ул,Сахалинская ,д.10/17,7583448,муниципальный округ Гольяново,1989 +2281097,г Москва ул Сахалинская д.11,Москва,ул Сахалинская д.11,ул,Сахалинская ,д.11,7558699,муниципальный округ Гольяново,1970 +2281097,г Москва ул Сахалинская д.13/6 кор.1,Москва,ул Сахалинская д.13/6 кор.1,ул,Сахалинская ,д.13/6 кор.1,7558700,муниципальный округ Гольяново,1972 +2281097,г Москва ул Сахалинская д.15/15,Москва,ул Сахалинская д.15/15,ул,Сахалинская ,д.15/15,7720042,муниципальный округ Гольяново,1989 +2281097,г Москва ул Сахалинская д.4,Москва,ул Сахалинская д.4,ул,Сахалинская ,д.4,7558679,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва ул Сахалинская д.5 кор.1,Москва,ул Сахалинская д.5 кор.1,ул,Сахалинская ,д.5 кор.1,7583440,муниципальный округ Гольяново,1970 +2281097,г Москва ул Сахалинская д.5 кор.2,Москва,ул Сахалинская д.5 кор.2,ул,Сахалинская ,д.5 кор.2,7558682,муниципальный округ Гольяново,1971 +2281097,г Москва ул Сахалинская д.6 кор.1,Москва,ул Сахалинская д.6 кор.1,ул,Сахалинская ,д.6 кор.1,7558697,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва ул Сахалинская д.6 кор.2,Москва,ул Сахалинская д.6 кор.2,ул,Сахалинская ,д.6 кор.2,7583445,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва ул Сахалинская д.7 кор.1,Москва,ул Сахалинская д.7 кор.1,ул,Сахалинская ,д.7 кор.1,7558693,муниципальный округ Гольяново,1979 +2281097,г Москва ул Сахалинская д.7 кор.2,Москва,ул Сахалинская д.7 кор.2,ул,Сахалинская ,д.7 кор.2,7558695,муниципальный округ Гольяново,1971 +2281097,г Москва ул Уральская д.1,Москва,ул Уральская д.1,ул,Уральская ,д.1,7558703,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Уральская д.1 кор.1,Москва,ул Уральская д.1 кор.1,ул,Уральская ,д.1 кор.1,7582927,муниципальный округ Гольяново,2010 +2281097,г Москва ул Уральская д.11,Москва,ул Уральская д.11,ул,Уральская ,д.11,7558709,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва ул Уральская д.12/21,Москва,ул Уральская д.12/21,ул,Уральская ,д.12/21,7558710,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ул Уральская д.13,Москва,ул Уральская д.13,ул,Уральская ,д.13,7558714,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва ул Уральская д.15,Москва,ул Уральская д.15,ул,Уральская ,д.15,7558715,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Уральская д.17,Москва,ул Уральская д.17,ул,Уральская ,д.17,7558729,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва ул Уральская д.19 кор.1,Москва,ул Уральская д.19 кор.1,ул,Уральская ,д.19 кор.1,7558733,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва ул Уральская д.19 кор.3,Москва,ул Уральская д.19 кор.3,ул,Уральская ,д.19 кор.3,7558737,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ул Уральская д.19 кор.4,Москва,ул Уральская д.19 кор.4,ул,Уральская ,д.19 кор.4,7558739,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ул Уральская д.23 кор.1,Москва,ул Уральская д.23 кор.1,ул,Уральская ,д.23 кор.1,7583452,муниципальный округ Гольяново,1984 +2281097,г Москва ул Уральская д.23 кор.2,Москва,ул Уральская д.23 кор.2,ул,Уральская ,д.23 кор.2,7583455,муниципальный округ Гольяново,1985 +2281097,г Москва ул Уральская д.23 кор.3,Москва,ул Уральская д.23 кор.3,ул,Уральская ,д.23 кор.3,7583460,муниципальный округ Гольяново,1984 +2281097,г Москва ул Уральская д.23 кор.4,Москва,ул Уральская д.23 кор.4,ул,Уральская ,д.23 кор.4,7583465,муниципальный округ Гольяново,1984 +2281097,г Москва ул Уральская д.3,Москва,ул Уральская д.3,ул,Уральская ,д.3,7720094,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Уральская д.4,Москва,ул Уральская д.4,ул,Уральская ,д.4,7559926,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ул Уральская д.5,Москва,ул Уральская д.5,ул,Уральская ,д.5,7558706,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Уральская д.6 кор.1,Москва,ул Уральская д.6 кор.1,ул,Уральская ,д.6 кор.1,8034790,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ул Уральская д.6 кор.2,Москва,ул Уральская д.6 кор.2,ул,Уральская ,д.6 кор.2,7720117,муниципальный округ Гольяново,н.д. +2281097,г Москва ул Уральская д.6 кор.3,Москва,ул Уральская д.6 кор.3,ул,Уральская ,д.6 кор.3,7720139,муниципальный округ Гольяново,н.д. +2281097,г Москва ул Уральская д.6 кор.4,Москва,ул Уральская д.6 кор.4,ул,Уральская ,д.6 кор.4,7720146,муниципальный округ Гольяново,н.д. +2281097,г Москва ул Уральская д.6 кор.5,Москва,ул Уральская д.6 кор.5,ул,Уральская ,д.6 кор.5,7720114,муниципальный округ Гольяново,н.д. +2281097,г Москва ул Уральская д.6 кор.7,Москва,ул Уральская д.6 кор.7,ул,Уральская ,д.6 кор.7,7720112,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ул Уральская д.7,Москва,ул Уральская д.7,ул,Уральская ,д.7,7558707,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Уральская д.8,Москва,ул Уральская д.8,ул,Уральская ,д.8,7559929,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Уссурийская д.1 кор.1,Москва,ул Уссурийская д.1 кор.1,ул,Уссурийская ,д.1 кор.1,7558740,муниципальный округ Гольяново,1976 +2281097,г Москва ул Уссурийская д.1 кор.2,Москва,ул Уссурийская д.1 кор.2,ул,Уссурийская ,д.1 кор.2,7558741,муниципальный округ Гольяново,1970 +2281097,г Москва ул Уссурийская д.1 кор.3,Москва,ул Уссурийская д.1 кор.3,ул,Уссурийская ,д.1 кор.3,7558745,муниципальный округ Гольяново,1973 +2281097,г Москва ул Уссурийская д.10,Москва,ул Уссурийская д.10,ул,Уссурийская ,д.10,7558756,муниципальный округ Гольяново,1978 +2281097,г Москва ул Уссурийская д.11 кор.2,Москва,ул Уссурийская д.11 кор.2,ул,Уссурийская ,д.11 кор.2,7583477,муниципальный округ Гольяново,1972 +2281097,г Москва ул Уссурийская д.14,Москва,ул Уссурийская д.14,ул,Уссурийская ,д.14,7558757,муниципальный округ Гольяново,1979 +2281097,г Москва ул Уссурийская д.16,Москва,ул Уссурийская д.16,ул,Уссурийская ,д.16,7558759,муниципальный округ Гольяново,1979 +2281097,г Москва ул Уссурийская д.3 кор.1,Москва,ул Уссурийская д.3 кор.1,ул,Уссурийская ,д.3 кор.1,7558743,муниципальный округ Гольяново,1978 +2281097,г Москва ул Уссурийская д.4,Москва,ул Уссурийская д.4,ул,Уссурийская ,д.4,7558747,муниципальный округ Гольяново,1978 +2281097,г Москва ул Уссурийская д.5,Москва,ул Уссурийская д.5,ул,Уссурийская ,д.5,7558748,муниципальный округ Гольяново,1973 +2281097,г Москва ул Уссурийская д.5 кор.1,Москва,ул Уссурийская д.5 кор.1,ул,Уссурийская ,д.5 кор.1,7558749,муниципальный округ Гольяново,1970 +2281097,г Москва ул Уссурийская д.5 кор.2,Москва,ул Уссурийская д.5 кор.2,ул,Уссурийская ,д.5 кор.2,7583469,муниципальный округ Гольяново,1971 +2281097,г Москва ул Уссурийская д.5 кор.3,Москва,ул Уссурийская д.5 кор.3,ул,Уссурийская ,д.5 кор.3,7558753,муниципальный округ Гольяново,1972 +2281097,г Москва ул Уссурийская д.7,Москва,ул Уссурийская д.7,ул,Уссурийская ,д.7,7558752,муниципальный округ Гольяново,1978 +2281097,г Москва ул Уссурийская д.8,Москва,ул Уссурийская д.8,ул,Уссурийская ,д.8,7583473,муниципальный округ Гольяново,1977 +2281097,г Москва ул Уссурийская д.9,Москва,ул Уссурийская д.9,ул,Уссурийская ,д.9,7558755,муниципальный округ Гольяново,1978 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.1,Москва,ул Хабаровская д.1,ул,Хабаровская ,д.1,7558760,муниципальный округ Гольяново,1976 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.10/30,Москва,ул Хабаровская д.10/30,ул,Хабаровская ,д.10/30,7558765,муниципальный округ Гольяново,1980 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.11/28,Москва,ул Хабаровская д.11/28,ул,Хабаровская ,д.11/28,7558766,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.12/23,Москва,ул Хабаровская д.12/23,ул,Хабаровская ,д.12/23,7558767,муниципальный округ Гольяново,1974 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.14 кор.1,Москва,ул Хабаровская д.14 кор.1,ул,Хабаровская ,д.14 кор.1,7558768,муниципальный округ Гольяново,1977 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.14 кор.2,Москва,ул Хабаровская д.14 кор.2,ул,Хабаровская ,д.14 кор.2,7720061,муниципальный округ Гольяново,1973 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.16,Москва,ул Хабаровская д.16,ул,Хабаровская ,д.16,7558769,муниципальный округ Гольяново,1976 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.17/13,Москва,ул Хабаровская д.17/13,ул,Хабаровская ,д.17/13,7583502,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.18 кор.1,Москва,ул Хабаровская д.18 кор.1,ул,Хабаровская ,д.18 кор.1,7558771,муниципальный округ Гольяново,1973 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.18 кор.2,Москва,ул Хабаровская д.18 кор.2,ул,Хабаровская ,д.18 кор.2,7583523,муниципальный округ Гольяново,1973 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.19 кор.1,Москва,ул Хабаровская д.19 кор.1,ул,Хабаровская ,д.19 кор.1,7583529,муниципальный округ Гольяново,1970 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.19 кор.2,Москва,ул Хабаровская д.19 кор.2,ул,Хабаровская ,д.19 кор.2,7583534,муниципальный округ Гольяново,1971 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.19 кор.3,Москва,ул Хабаровская д.19 кор.3,ул,Хабаровская ,д.19 кор.3,7583538,муниципальный округ Гольяново,1970 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.2,Москва,ул Хабаровская д.2,ул,Хабаровская ,д.2,7583484,муниципальный округ Гольяново,1990 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.2,Москва,ул Хабаровская д.2,ул,Хабаровская ,д.2,7583483,муниципальный округ Гольяново,1990 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.20,Москва,ул Хабаровская д.20,ул,Хабаровская ,д.20,7558770,муниципальный округ Гольяново,1972 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.21,Москва,ул Хабаровская д.21,ул,Хабаровская ,д.21,7558772,муниципальный округ Гольяново,1970 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.22 кор.1,Москва,ул Хабаровская д.22 кор.1,ул,Хабаровская ,д.22 кор.1,7558773,муниципальный округ Гольяново,1972 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.22 кор.3,Москва,ул Хабаровская д.22 кор.3,ул,Хабаровская ,д.22 кор.3,7558774,муниципальный округ Гольяново,1973 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.23 кор.1,Москва,ул Хабаровская д.23 кор.1,ул,Хабаровская ,д.23 кор.1,7583542,муниципальный округ Гольяново,1970 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.23 кор.2,Москва,ул Хабаровская д.23 кор.2,ул,Хабаровская ,д.23 кор.2,7583548,муниципальный округ Гольяново,1970 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.23 кор.3,Москва,ул Хабаровская д.23 кор.3,ул,Хабаровская ,д.23 кор.3,7583555,муниципальный округ Гольяново,1970 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.24,Москва,ул Хабаровская д.24,ул,Хабаровская ,д.24,7555016,муниципальный округ Гольяново,1972 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.25,Москва,ул Хабаровская д.25,ул,Хабаровская ,д.25,7558775,муниципальный округ Гольяново,1971 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.27,Москва,ул Хабаровская д.27,ул,Хабаровская ,д.27,7558776,муниципальный округ Гольяново,1973 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.29/25,Москва,ул Хабаровская д.29/25,ул,Хабаровская ,д.29/25,7583558,муниципальный округ Гольяново,1990 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.3,Москва,ул Хабаровская д.3,ул,Хабаровская ,д.3,7558761,муниципальный округ Гольяново,1976 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.4,Москва,ул Хабаровская д.4,ул,Хабаровская ,д.4,7583488,муниципальный округ Гольяново,1986 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.5,Москва,ул Хабаровская д.5,ул,Хабаровская ,д.5,7558762,муниципальный округ Гольяново,1979 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.6 кор.1,Москва,ул Хабаровская д.6 кор.1,ул,Хабаровская ,д.6 кор.1,7583492,муниципальный округ Гольяново,1978 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.6 кор.2,Москва,ул Хабаровская д.6 кор.2,ул,Хабаровская ,д.6 кор.2,7583496,муниципальный округ Гольяново,1980 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.7/50,Москва,ул Хабаровская д.7/50,ул,Хабаровская ,д.7/50,7558763,муниципальный округ Гольяново,1973 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.8,Москва,ул Хабаровская д.8,ул,Хабаровская ,д.8,7583501,муниципальный округ Гольяново,1978 +2281097,г Москва ул Хабаровская д.9,Москва,ул Хабаровская д.9,ул,Хабаровская ,д.9,7558764,муниципальный округ Гольяново,1971 +2281097,г Москва ул Чусовская д.10 кор.1,Москва,ул Чусовская д.10 кор.1,ул,Чусовская ,д.10 кор.1,8064493,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Чусовская д.10 кор.2,Москва,ул Чусовская д.10 кор.2,ул,Чусовская ,д.10 кор.2,8064510,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Чусовская д.11 кор.1,Москва,ул Чусовская д.11 кор.1,ул,Чусовская ,д.11 кор.1,7559377,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ул Чусовская д.11 кор.2,Москва,ул Чусовская д.11 кор.2,ул,Чусовская ,д.11 кор.2,7583591,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Чусовская д.11 кор.4,Москва,ул Чусовская д.11 кор.4,ул,Чусовская ,д.11 кор.4,7720032,муниципальный округ Гольяново,1970 +2281097,г Москва ул Чусовская д.11 кор.5,Москва,ул Чусовская д.11 кор.5,ул,Чусовская ,д.11 кор.5,7559393,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ул Чусовская д.11 кор.6,Москва,ул Чусовская д.11 кор.6,ул,Чусовская ,д.11 кор.6,7583598,муниципальный округ Гольяново,1964 +2281097,г Москва ул Чусовская д.11 кор.7,Москва,ул Чусовская д.11 кор.7,ул,Чусовская ,д.11 кор.7,7583607,муниципальный округ Гольяново,1964 +2281097,г Москва ул Чусовская д.11 кор.8,Москва,ул Чусовская д.11 кор.8,ул,Чусовская ,д.11 кор.8,7583613,муниципальный округ Гольяново,1964 +2281097,г Москва ул Чусовская д.13,Москва,ул Чусовская д.13,ул,Чусовская ,д.13,7559409,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Чусовская д.15,Москва,ул Чусовская д.15,ул,Чусовская ,д.15,7583614,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Чусовская д.2,Москва,ул Чусовская д.2,ул,Чусовская ,д.2,7559281,муниципальный округ Гольяново,1970 +2281097,г Москва ул Чусовская д.4 кор.1,Москва,ул Чусовская д.4 кор.1,ул,Чусовская ,д.4 кор.1,7559332,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Чусовская д.4 кор.2,Москва,ул Чусовская д.4 кор.2,ул,Чусовская ,д.4 кор.2,7559339,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ул Чусовская д.4 кор.3,Москва,ул Чусовская д.4 кор.3,ул,Чусовская ,д.4 кор.3,7559943,муниципальный округ Гольяново,1952 +2281097,г Москва ул Чусовская д.5,Москва,ул Чусовская д.5,ул,Чусовская ,д.5,7559345,муниципальный округ Гольяново,1971 +2281097,г Москва ул Чусовская д.5 кор.2,Москва,ул Чусовская д.5 кор.2,ул,Чусовская ,д.5 кор.2,7583564,муниципальный округ Гольяново,1999 +2281097,г Москва ул Чусовская д.6 кор.1,Москва,ул Чусовская д.6 кор.1,ул,Чусовская ,д.6 кор.1,7559357,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ул Чусовская д.6 кор.2,Москва,ул Чусовская д.6 кор.2,ул,Чусовская ,д.6 кор.2,7559951,муниципальный округ Гольяново,1978 +2281097,г Москва ул Чусовская д.6 кор.3,Москва,ул Чусовская д.6 кор.3,ул,Чусовская ,д.6 кор.3,8064520,муниципальный округ Гольяново,1984 +2281097,г Москва ул Чусовская д.7,Москва,ул Чусовская д.7,ул,Чусовская ,д.7,7559361,муниципальный округ Гольяново,70 +2281097,г Москва ул Чусовская д.8,Москва,ул Чусовская д.8,ул,Чусовская ,д.8,7559367,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ш Щелковское д.11,Москва,ш Щелковское д.11,ш,Щелковское ,д.11,7559447,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ш Щелковское д.13 кор.1,Москва,ш Щелковское д.13 кор.1,ш,Щелковское ,д.13 кор.1,7720024,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ш Щелковское д.15,Москва,ш Щелковское д.15,ш,Щелковское ,д.15,7559623,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ш Щелковское д.17 кор.1,Москва,ш Щелковское д.17 кор.1,ш,Щелковское ,д.17 кор.1,7559455,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ш Щелковское д.19,Москва,ш Щелковское д.19,ш,Щелковское ,д.19,7559465,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ш Щелковское д.21 кор.1,Москва,ш Щелковское д.21 кор.1,ш,Щелковское ,д.21 кор.1,7559459,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ш Щелковское д.21 кор.2,Москва,ш Щелковское д.21 кор.2,ш,Щелковское ,д.21 кор.2,7559477,муниципальный округ Гольяново,1990 +2281097,г Москва ш Щелковское д.25/15,Москва,ш Щелковское д.25/15,ш,Щелковское ,д.25/15,7559486,муниципальный округ Гольяново,1994 +2281097,г Москва ш Щелковское д.27,Москва,ш Щелковское д.27,ш,Щелковское ,д.27,7559501,муниципальный округ Гольяново,1995 +2281097,г Москва ш Щелковское д.31,Москва,ш Щелковское д.31,ш,Щелковское ,д.31,7559506,муниципальный округ Гольяново,1962 +2281097,г Москва ш Щелковское д.33,Москва,ш Щелковское д.33,ш,Щелковское ,д.33,7559512,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ш Щелковское д.35 кор.1,Москва,ш Щелковское д.35 кор.1,ш,Щелковское ,д.35 кор.1,7559519,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ш Щелковское д.35 кор.2,Москва,ш Щелковское д.35 кор.2,ш,Щелковское ,д.35 кор.2,7559526,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ш Щелковское д.37,Москва,ш Щелковское д.37,ш,Щелковское ,д.37,7559529,муниципальный округ Гольяново,1964 +2281097,г Москва ш Щелковское д.39,Москва,ш Щелковское д.39,ш,Щелковское ,д.39,7559535,муниципальный округ Гольяново,1964 +2281097,г Москва ш Щелковское д.41,Москва,ш Щелковское д.41,ш,Щелковское ,д.41,7559544,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ш Щелковское д.43 кор.1,Москва,ш Щелковское д.43 кор.1,ш,Щелковское ,д.43 кор.1,7559552,муниципальный округ Гольяново,1964 +2281097,г Москва ш Щелковское д.43 кор.2,Москва,ш Щелковское д.43 кор.2,ш,Щелковское ,д.43 кор.2,7559555,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ш Щелковское д.45,Москва,ш Щелковское д.45,ш,Щелковское ,д.45,7559560,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ш Щелковское д.47 кор.1,Москва,ш Щелковское д.47 кор.1,ш,Щелковское ,д.47 кор.1,7559630,муниципальный округ Гольяново,1964 +2281097,г Москва ш Щелковское д.47 кор.2,Москва,ш Щелковское д.47 кор.2,ш,Щелковское ,д.47 кор.2,7559569,муниципальный округ Гольяново,1964 +2281097,г Москва ш Щелковское д.49,Москва,ш Щелковское д.49,ш,Щелковское ,д.49,7559965,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ш Щелковское д.51,Москва,ш Щелковское д.51,ш,Щелковское ,д.51,7559573,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ш Щелковское д.53,Москва,ш Щелковское д.53,ш,Щелковское ,д.53,7559591,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ш Щелковское д.55,Москва,ш Щелковское д.55,ш,Щелковское ,д.55,7559598,муниципальный округ Гольяново,1964 +2281097,г Москва ш Щелковское д.57 кор.1,Москва,ш Щелковское д.57 кор.1,ш,Щелковское ,д.57 кор.1,7559602,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ш Щелковское д.57 кор.2,Москва,ш Щелковское д.57 кор.2,ш,Щелковское ,д.57 кор.2,7559638,муниципальный округ Гольяново,1965 +2281097,г Москва ш Щелковское д.59,Москва,ш Щелковское д.59,ш,Щелковское ,д.59,7559654,муниципальный округ Гольяново,2009 +2281097,г Москва ш Щелковское д.61,Москва,ш Щелковское д.61,ш,Щелковское ,д.61,7582923,муниципальный округ Гольяново,2010 +2281097,г Москва ш Щелковское д.63,Москва,ш Щелковское д.63,ш,Щелковское ,д.63,7559673,муниципальный округ Гольяново,1966 +2281097,г Москва ш Щелковское д.69,Москва,ш Щелковское д.69,ш,Щелковское ,д.69,7559678,муниципальный округ Гольяново,н.д. +2281097,г Москва ш Щелковское д.69 кор.1,Москва,ш Щелковское д.69 кор.1,ш,Щелковское ,д.69 кор.1,7582925,муниципальный округ Гольяново,2010 +2281097,г Москва ш Щелковское д.71 кор.1,Москва,ш Щелковское д.71 кор.1,ш,Щелковское ,д.71 кор.1,7559683,муниципальный округ Гольяново,1963 +2281097,г Москва ш Щелковское д.73,Москва,ш Щелковское д.73,ш,Щелковское ,д.73,7559687,муниципальный округ Гольяново,1963 +2281097,г Москва ш Щелковское д.77 кор.1,Москва,ш Щелковское д.77 кор.1,ш,Щелковское ,д.77 кор.1,7559690,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ш Щелковское д.77 кор.3,Москва,ш Щелковское д.77 кор.3,ш,Щелковское ,д.77 кор.3,7583836,муниципальный округ Гольяново,1980 +2281097,г Москва ш Щелковское д.77 кор.4,Москва,ш Щелковское д.77 кор.4,ш,Щелковское ,д.77 кор.4,7559693,муниципальный округ Гольяново,1979 +2281097,г Москва ш Щелковское д.79 кор.1,Москва,ш Щелковское д.79 кор.1,ш,Щелковское ,д.79 кор.1,7559753,муниципальный округ Гольяново,1971 +2281097,г Москва ш Щелковское д.79 кор.2,Москва,ш Щелковское д.79 кор.2,ш,Щелковское ,д.79 кор.2,7559761,муниципальный округ Гольяново,1967 +2281097,г Москва ш Щелковское д.81,Москва,ш Щелковское д.81,ш,Щелковское ,д.81,7559766,муниципальный округ Гольяново,1973 +2281097,г Москва ш Щелковское д.85 кор.1,Москва,ш Щелковское д.85 кор.1,ш,Щелковское ,д.85 кор.1,7559769,муниципальный округ Гольяново,1970 +2281097,г Москва ш Щелковское д.85 кор.2,Москва,ш Щелковское д.85 кор.2,ш,Щелковское ,д.85 кор.2,8064585,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва ш Щелковское д.85 кор.3,Москва,ш Щелковское д.85 кор.3,ш,Щелковское ,д.85 кор.3,7559772,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва ш Щелковское д.85 кор.4,Москва,ш Щелковское д.85 кор.4,ш,Щелковское ,д.85 кор.4,7559794,муниципальный округ Гольяново,1969 +2281097,г Москва ш Щелковское д.85 кор.5,Москва,ш Щелковское д.85 кор.5,ш,Щелковское ,д.85 кор.5,7559799,муниципальный округ Гольяново,1985 +2281097,г Москва ш Щелковское д.87 кор.1,Москва,ш Щелковское д.87 кор.1,ш,Щелковское ,д.87 кор.1,7630381,муниципальный округ Гольяново,1970 +2281097,г Москва ш Щелковское д.89/2,Москва,ш Щелковское д.89/2,ш,Щелковское ,д.89/2,7559803,муниципальный округ Гольяново,1978 +2281097,г Москва ш Щелковское д.9,Москва,ш Щелковское д.9,ш,Щелковское ,д.9,7559413,муниципальный округ Гольяново,1968 +2281097,г Москва ш Щелковское д.91 кор.1,Москва,ш Щелковское д.91 кор.1,ш,Щелковское ,д.91 кор.1,7559808,муниципальный округ Гольяново,1977 +2281097,г Москва ш Щелковское д.91 кор.2,Москва,ш Щелковское д.91 кор.2,ш,Щелковское ,д.91 кор.2,7559819,муниципальный округ Гольяново,1976 +2281097,г Москва ш Щелковское д.91 кор.3,Москва,ш Щелковское д.91 кор.3,ш,Щелковское ,д.91 кор.3,7559825,муниципальный округ Гольяново,1976 +2281097,г Москва ш Щелковское д.93,Москва,ш Щелковское д.93,ш,Щелковское ,д.93,7559831,муниципальный округ Гольяново,2001 +2281097,г Москва ш Щелковское д.95,Москва,ш Щелковское д.95,ш,Щелковское ,д.95,7583850,муниципальный округ Гольяново,1992 +2281097,г Москва ш Щелковское д.95 кор.1,Москва,ш Щелковское д.95 кор.1,ш,Щелковское ,д.95 кор.1,7720153,муниципальный округ Гольяново,2001 +2281097,г Москва ш Щелковское д.97,Москва,ш Щелковское д.97,ш,Щелковское ,д.97,7559836,муниципальный округ Гольяново,1996 +2281098,г Москва пр-кт Зеленый д.101,Москва,пр-кт Зеленый д.101,пр-кт,Зеленый ,д.101,7988576,муниципальный округ Ивановское,1960 +2281098,г Москва пр-кт Зеленый д.103,Москва,пр-кт Зеленый д.103,пр-кт,Зеленый ,д.103,7989094,муниципальный округ Ивановское,1960 +2281098,г Москва пр-кт Зеленый д.105,Москва,пр-кт Зеленый д.105,пр-кт,Зеленый ,д.105,7989110,муниципальный округ Ивановское,1960 +2281098,г Москва пр-кт Зеленый д.89 кор.1,Москва,пр-кт Зеленый д.89 кор.1,пр-кт,Зеленый ,д.89 кор.1,7989124,муниципальный округ Ивановское,1960 +2281098,г Москва пр-кт Зеленый д.89 кор.2,Москва,пр-кт Зеленый д.89 кор.2,пр-кт,Зеленый ,д.89 кор.2,7989133,муниципальный округ Ивановское,1960 +2281098,г Москва пр-кт Зеленый д.93,Москва,пр-кт Зеленый д.93,пр-кт,Зеленый ,д.93,7989147,муниципальный округ Ивановское,1960 +2281098,г Москва пр-кт Зеленый д.95,Москва,пр-кт Зеленый д.95,пр-кт,Зеленый ,д.95,7989169,муниципальный округ Ивановское,1960 +2281098,г Москва пр-кт Зеленый д.97,Москва,пр-кт Зеленый д.97,пр-кт,Зеленый ,д.97,7989180,муниципальный округ Ивановское,1960 +2281098,г Москва пр-кт Свободный д.1 кор.1,Москва,пр-кт Свободный д.1 кор.1,пр-кт,Свободный ,д.1 кор.1,7585753,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва пр-кт Свободный д.11 кор.1,Москва,пр-кт Свободный д.11 кор.1,пр-кт,Свободный ,д.11 кор.1,7585897,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва пр-кт Свободный д.11 кор.2,Москва,пр-кт Свободный д.11 кор.2,пр-кт,Свободный ,д.11 кор.2,7585902,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва пр-кт Свободный д.11 кор.3,Москва,пр-кт Свободный д.11 кор.3,пр-кт,Свободный ,д.11 кор.3,7585904,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва пр-кт Свободный д.11 кор.4,Москва,пр-кт Свободный д.11 кор.4,пр-кт,Свободный ,д.11 кор.4,7585919,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва пр-кт Свободный д.11 кор.5,Москва,пр-кт Свободный д.11 кор.5,пр-кт,Свободный ,д.11 кор.5,8288272,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва пр-кт Свободный д.19,Москва,пр-кт Свободный д.19,пр-кт,Свободный ,д.19,7991072,муниципальный округ Ивановское,1998 +2281098,г Москва пр-кт Свободный д.5/2,Москва,пр-кт Свободный д.5/2,пр-кт,Свободный ,д.5/2,7585922,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва пр-кт Свободный д.7 кор.1,Москва,пр-кт Свободный д.7 кор.1,пр-кт,Свободный ,д.7 кор.1,7585925,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва пр-кт Свободный д.7 кор.2,Москва,пр-кт Свободный д.7 кор.2,пр-кт,Свободный ,д.7 кор.2,7585927,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва пр-кт Свободный д.9 кор.2,Москва,пр-кт Свободный д.9 кор.2,пр-кт,Свободный ,д.9 кор.2,7585930,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва пр-кт Свободный д.9 кор.3,Москва,пр-кт Свободный д.9 кор.3,пр-кт,Свободный ,д.9 кор.3,7585932,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва пр-кт Свободный д.9 кор.4,Москва,пр-кт Свободный д.9 кор.4,пр-кт,Свободный ,д.9 кор.4,7585933,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва пр-кт Федеративный д.37,Москва,пр-кт Федеративный д.37,пр-кт,Федеративный ,д.37,7991217,муниципальный округ Ивановское,1960 +2281098,г Москва пр-кт Федеративный д.39,Москва,пр-кт Федеративный д.39,пр-кт,Федеративный ,д.39,7991222,муниципальный округ Ивановское,1963 +2281098,г Москва пр-кт Федеративный д.41,Москва,пр-кт Федеративный д.41,пр-кт,Федеративный ,д.41,7991229,муниципальный округ Ивановское,1961 +2281098,г Москва пр-кт Федеративный д.43,Москва,пр-кт Федеративный д.43,пр-кт,Федеративный ,д.43,7991232,муниципальный округ Ивановское,1960 +2281098,г Москва пр-кт Федеративный д.48 кор.1,Москва,пр-кт Федеративный д.48 кор.1,пр-кт,Федеративный ,д.48 кор.1,7991237,муниципальный округ Ивановское,1960 +2281098,г Москва пр-кт Федеративный д.48 кор.2,Москва,пр-кт Федеративный д.48 кор.2,пр-кт,Федеративный ,д.48 кор.2,7991241,муниципальный округ Ивановское,1960 +2281098,г Москва пр-кт Федеративный д.50,Москва,пр-кт Федеративный д.50,пр-кт,Федеративный ,д.50,7991243,муниципальный округ Ивановское,1962 +2281098,г Москва пр-кт Федеративный д.52,Москва,пр-кт Федеративный д.52,пр-кт,Федеративный ,д.52,7991250,муниципальный округ Ивановское,1961 +2281098,г Москва пр-кт Федеративный д.54,Москва,пр-кт Федеративный д.54,пр-кт,Федеративный ,д.54,7991255,муниципальный округ Ивановское,1960 +2281098,г Москва проезд Купавенский Б. д.10,Москва,проезд Купавенский Б. д.10,проезд,Купавенский Б. ,д.10,8224447,муниципальный округ Ивановское,1975 +2281098,г Москва проезд Купавенский Б. д.12,Москва,проезд Купавенский Б. д.12,проезд,Купавенский Б. ,д.12,7989191,муниципальный округ Ивановское,1975 +2281098,г Москва проезд Купавенский Б. д.2,Москва,проезд Купавенский Б. д.2,проезд,Купавенский Б. ,д.2,8224176,муниципальный округ Ивановское,1978 +2281098,г Москва проезд Купавенский Б. д.4,Москва,проезд Купавенский Б. д.4,проезд,Купавенский Б. ,д.4,8224248,муниципальный округ Ивановское,1979 +2281098,г Москва проезд Купавенский Б. д.6,Москва,проезд Купавенский Б. д.6,проезд,Купавенский Б. ,д.6,8224324,муниципальный округ Ивановское,1975 +2281098,г Москва проезд Купавенский Б. д.8,Москва,проезд Купавенский Б. д.8,проезд,Купавенский Б. ,д.8,8224374,муниципальный округ Ивановское,1975 +2281098,г Москва проезд Купавенский М. д.1,Москва,проезд Купавенский М. д.1,проезд,Купавенский М. ,д.1,8224468,муниципальный округ Ивановское,1978 +2281098,г Москва проезд Купавенский М. д.5 кор.1,Москва,проезд Купавенский М. д.5 кор.1,проезд,Купавенский М. ,д.5 кор.1,7989205,муниципальный округ Ивановское,1976 +2281098,г Москва проезд Купавенский М. д.5 кор.2,Москва,проезд Купавенский М. д.5 кор.2,проезд,Купавенский М. ,д.5 кор.2,7989210,муниципальный округ Ивановское,1978 +2281098,г Москва проезд Купавенский М. д.7,Москва,проезд Купавенский М. д.7,проезд,Купавенский М. ,д.7,8226645,муниципальный округ Ивановское,1979 +2281098,г Москва проезд Напольный д.1,Москва,проезд Напольный д.1,проезд,Напольный ,д.1,7991419,муниципальный округ Ивановское,1960 +2281098,г Москва проезд Напольный д.12,Москва,проезд Напольный д.12,проезд,Напольный ,д.12,7990747,муниципальный округ Ивановское,1974 +2281098,г Москва проезд Напольный д.14,Москва,проезд Напольный д.14,проезд,Напольный ,д.14,7990759,муниципальный округ Ивановское,1969 +2281098,г Москва проезд Напольный д.16,Москва,проезд Напольный д.16,проезд,Напольный ,д.16,7990777,муниципальный округ Ивановское,1968 +2281098,г Москва проезд Напольный д.18,Москва,проезд Напольный д.18,проезд,Напольный ,д.18,7990782,муниципальный округ Ивановское,1969 +2281098,г Москва проезд Саперный д.14 кор.1,Москва,проезд Саперный д.14 кор.1,проезд,Саперный ,д.14 кор.1,7990977,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва проезд Саперный д.14 кор.2,Москва,проезд Саперный д.14 кор.2,проезд,Саперный ,д.14 кор.2,7990996,муниципальный округ Ивановское,1967 +2281098,г Москва проезд Саперный д.14 кор.3,Москва,проезд Саперный д.14 кор.3,проезд,Саперный ,д.14 кор.3,7991013,муниципальный округ Ивановское,1966 +2281098,г Москва проезд Саперный д.15,Москва,проезд Саперный д.15,проезд,Саперный ,д.15,7991034,муниципальный округ Ивановское,1981 +2281098,г Москва ул Магнитогорская д.11,Москва,ул Магнитогорская д.11,ул,Магнитогорская ,д.11,8226666,муниципальный округ Ивановское,1976 +2281098,г Москва ул Магнитогорская д.13,Москва,ул Магнитогорская д.13,ул,Магнитогорская ,д.13,7989219,муниципальный округ Ивановское,1977 +2281098,г Москва ул Магнитогорская д.17,Москва,ул Магнитогорская д.17,ул,Магнитогорская ,д.17,8226677,муниципальный округ Ивановское,1976 +2281098,г Москва ул Магнитогорская д.19,Москва,ул Магнитогорская д.19,ул,Магнитогорская ,д.19,8226683,муниципальный округ Ивановское,1979 +2281098,г Москва ул Магнитогорская д.21,Москва,ул Магнитогорская д.21,ул,Магнитогорская ,д.21,7585727,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Магнитогорская д.23,Москва,ул Магнитогорская д.23,ул,Магнитогорская ,д.23,8226694,муниципальный округ Ивановское,1977 +2281098,г Москва ул Магнитогорская д.25,Москва,ул Магнитогорская д.25,ул,Магнитогорская ,д.25,8226704,муниципальный округ Ивановское,1976 +2281098,г Москва ул Магнитогорская д.27,Москва,ул Магнитогорская д.27,ул,Магнитогорская ,д.27,7585729,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Магнитогорская д.3,Москва,ул Магнитогорская д.3,ул,Магнитогорская ,д.3,8226650,муниципальный округ Ивановское,1976 +2281098,г Москва ул Магнитогорская д.5,Москва,ул Магнитогорская д.5,ул,Магнитогорская ,д.5,7585731,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Магнитогорская д.7,Москва,ул Магнитогорская д.7,ул,Магнитогорская ,д.7,8226656,муниципальный округ Ивановское,1983 +2281098,г Москва ул Молостовых д.1 кор.1,Москва,ул Молостовых д.1 кор.1,ул,Молостовых ,д.1 кор.1,7989223,муниципальный округ Ивановское,1972 +2281098,г Москва ул Молостовых д.1 кор.2,Москва,ул Молостовых д.1 кор.2,ул,Молостовых ,д.1 кор.2,7989249,муниципальный округ Ивановское,1972 +2281098,г Москва ул Молостовых д.1 кор.3,Москва,ул Молостовых д.1 кор.3,ул,Молостовых ,д.1 кор.3,7991347,муниципальный округ Ивановское,1972 +2281098,г Москва ул Молостовых д.1 кор.4,Москва,ул Молостовых д.1 кор.4,ул,Молостовых ,д.1 кор.4,7989257,муниципальный округ Ивановское,1972 +2281098,г Москва ул Молостовых д.10 кор.1,Москва,ул Молостовых д.10 кор.1,ул,Молостовых ,д.10 кор.1,7585936,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Молостовых д.10 кор.2,Москва,ул Молостовых д.10 кор.2,ул,Молостовых ,д.10 кор.2,7585939,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Молостовых д.10 кор.3,Москва,ул Молостовых д.10 кор.3,ул,Молостовых ,д.10 кор.3,7585941,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Молостовых д.11 кор.1,Москва,ул Молостовых д.11 кор.1,ул,Молостовых ,д.11 кор.1,7989266,муниципальный округ Ивановское,1969 +2281098,г Москва ул Молостовых д.11 кор.2,Москва,ул Молостовых д.11 кор.2,ул,Молостовых ,д.11 кор.2,7991356,муниципальный округ Ивановское,1971 +2281098,г Москва ул Молостовых д.11 кор.3,Москва,ул Молостовых д.11 кор.3,ул,Молостовых ,д.11 кор.3,7989271,муниципальный округ Ивановское,1969 +2281098,г Москва ул Молостовых д.11 кор.4,Москва,ул Молостовых д.11 кор.4,ул,Молостовых ,д.11 кор.4,7989286,муниципальный округ Ивановское,1969 +2281098,г Москва ул Молостовых д.11 кор.5,Москва,ул Молостовых д.11 кор.5,ул,Молостовых ,д.11 кор.5,7989295,муниципальный округ Ивановское,1968 +2281098,г Москва ул Молостовых д.11 кор.6,Москва,ул Молостовых д.11 кор.6,ул,Молостовых ,д.11 кор.6,7991362,муниципальный округ Ивановское,1971 +2281098,г Москва ул Молостовых д.12,Москва,ул Молостовых д.12,ул,Молостовых ,д.12,7989307,муниципальный округ Ивановское,1969 +2281098,г Москва ул Молостовых д.13 кор.1,Москва,ул Молостовых д.13 кор.1,ул,Молостовых ,д.13 кор.1,7989314,муниципальный округ Ивановское,1973 +2281098,г Москва ул Молостовых д.13 кор.2,Москва,ул Молостовых д.13 кор.2,ул,Молостовых ,д.13 кор.2,7989320,муниципальный округ Ивановское,1968 +2281098,г Москва ул Молостовых д.13 кор.3,Москва,ул Молостовых д.13 кор.3,ул,Молостовых ,д.13 кор.3,7989334,муниципальный округ Ивановское,1969 +2281098,г Москва ул Молостовых д.13 кор.4,Москва,ул Молостовых д.13 кор.4,ул,Молостовых ,д.13 кор.4,7989348,муниципальный округ Ивановское,1970 +2281098,г Москва ул Молостовых д.14 кор.1,Москва,ул Молостовых д.14 кор.1,ул,Молостовых ,д.14 кор.1,7989362,муниципальный округ Ивановское,1968 +2281098,г Москва ул Молостовых д.14 кор.2,Москва,ул Молостовых д.14 кор.2,ул,Молостовых ,д.14 кор.2,7989384,муниципальный округ Ивановское,1968 +2281098,г Москва ул Молостовых д.14 кор.3,Москва,ул Молостовых д.14 кор.3,ул,Молостовых ,д.14 кор.3,7990420,муниципальный округ Ивановское,1968 +2281098,г Москва ул Молостовых д.14 кор.4,Москва,ул Молостовых д.14 кор.4,ул,Молостовых ,д.14 кор.4,7990429,муниципальный округ Ивановское,1973 +2281098,г Москва ул Молостовых д.14 кор.5,Москва,ул Молостовых д.14 кор.5,ул,Молостовых ,д.14 кор.5,7990433,муниципальный округ Ивановское,1972 +2281098,г Москва ул Молостовых д.14 кор.6,Москва,ул Молостовых д.14 кор.6,ул,Молостовых ,д.14 кор.6,7990440,муниципальный округ Ивановское,1973 +2281098,г Москва ул Молостовых д.15 кор.1,Москва,ул Молостовых д.15 кор.1,ул,Молостовых ,д.15 кор.1,7990443,муниципальный округ Ивановское,1970 +2281098,г Москва ул Молостовых д.15 кор.2,Москва,ул Молостовых д.15 кор.2,ул,Молостовых ,д.15 кор.2,7990448,муниципальный округ Ивановское,1968 +2281098,г Москва ул Молостовых д.15 кор.3,Москва,ул Молостовых д.15 кор.3,ул,Молостовых ,д.15 кор.3,7990454,муниципальный округ Ивановское,1970 +2281098,г Москва ул Молостовых д.15 кор.4,Москва,ул Молостовых д.15 кор.4,ул,Молостовых ,д.15 кор.4,7990461,муниципальный округ Ивановское,1969 +2281098,г Москва ул Молостовых д.15 кор.5,Москва,ул Молостовых д.15 кор.5,ул,Молостовых ,д.15 кор.5,7990464,муниципальный округ Ивановское,1968 +2281098,г Москва ул Молостовых д.16 кор.1,Москва,ул Молостовых д.16 кор.1,ул,Молостовых ,д.16 кор.1,7990478,муниципальный округ Ивановское,1973 +2281098,г Москва ул Молостовых д.16 кор.2,Москва,ул Молостовых д.16 кор.2,ул,Молостовых ,д.16 кор.2,7990486,муниципальный округ Ивановское,1970 +2281098,г Москва ул Молостовых д.16 кор.3,Москва,ул Молостовых д.16 кор.3,ул,Молостовых ,д.16 кор.3,7990493,муниципальный округ Ивановское,1970 +2281098,г Москва ул Молостовых д.17 кор.1,Москва,ул Молостовых д.17 кор.1,ул,Молостовых ,д.17 кор.1,7990509,муниципальный округ Ивановское,1974 +2281098,г Москва ул Молостовых д.17 кор.2,Москва,ул Молостовых д.17 кор.2,ул,Молостовых ,д.17 кор.2,7990651,муниципальный округ Ивановское,1972 +2281098,г Москва ул Молостовых д.19 кор.1,Москва,ул Молостовых д.19 кор.1,ул,Молостовых ,д.19 кор.1,7990661,муниципальный округ Ивановское,1970 +2281098,г Москва ул Молостовых д.19 кор.2,Москва,ул Молостовых д.19 кор.2,ул,Молостовых ,д.19 кор.2,7990670,муниципальный округ Ивановское,1969 +2281098,г Москва ул Молостовых д.19 кор.3,Москва,ул Молостовых д.19 кор.3,ул,Молостовых ,д.19 кор.3,7990675,муниципальный округ Ивановское,1973 +2281098,г Москва ул Молостовых д.19 кор.4,Москва,ул Молостовых д.19 кор.4,ул,Молостовых ,д.19 кор.4,7990683,муниципальный округ Ивановское,1972 +2281098,г Москва ул Молостовых д.2 кор.1,Москва,ул Молостовых д.2 кор.1,ул,Молостовых ,д.2 кор.1,7585942,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Молостовых д.2 кор.2,Москва,ул Молостовых д.2 кор.2,ул,Молостовых ,д.2 кор.2,7585945,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Молостовых д.21/34,Москва,ул Молостовых д.21/34,ул,Молостовых ,д.21/34,7990690,муниципальный округ Ивановское,1973 +2281098,г Москва ул Молостовых д.3 кор.1,Москва,ул Молостовых д.3 кор.1,ул,Молостовых ,д.3 кор.1,7990697,муниципальный округ Ивановское,1972 +2281098,г Москва ул Молостовых д.4 кор.2,Москва,ул Молостовых д.4 кор.2,ул,Молостовых ,д.4 кор.2,7585948,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Молостовых д.4 кор.3,Москва,ул Молостовых д.4 кор.3,ул,Молостовых ,д.4 кор.3,7585950,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Молостовых д.4 кор.4,Москва,ул Молостовых д.4 кор.4,ул,Молостовых ,д.4 кор.4,7585737,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Молостовых д.5,Москва,ул Молостовых д.5,ул,Молостовых ,д.5,7990705,муниципальный округ Ивановское,1974 +2281098,г Москва ул Молостовых д.6 кор.1,Москва,ул Молостовых д.6 кор.1,ул,Молостовых ,д.6 кор.1,7990711,муниципальный округ Ивановское,1973 +2281098,г Москва ул Молостовых д.6 кор.2,Москва,ул Молостовых д.6 кор.2,ул,Молостовых ,д.6 кор.2,7585953,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Молостовых д.6 кор.3,Москва,ул Молостовых д.6 кор.3,ул,Молостовых ,д.6 кор.3,7585955,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Молостовых д.6 кор.4,Москва,ул Молостовых д.6 кор.4,ул,Молостовых ,д.6 кор.4,7585957,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Молостовых д.8 кор.1,Москва,ул Молостовых д.8 кор.1,ул,Молостовых ,д.8 кор.1,7585739,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Молостовых д.8 кор.2,Москва,ул Молостовых д.8 кор.2,ул,Молостовых ,д.8 кор.2,7585743,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Молостовых д.8 кор.3,Москва,ул Молостовых д.8 кор.3,ул,Молостовых ,д.8 кор.3,7585747,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Молостовых д.8 кор.4,Москва,ул Молостовых д.8 кор.4,ул,Молостовых ,д.8 кор.4,7585750,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Молостовых д.9 кор.1,Москва,ул Молостовых д.9 кор.1,ул,Молостовых ,д.9 кор.1,7990724,муниципальный округ Ивановское,1972 +2281098,г Москва ул Молостовых д.9 кор.2,Москва,ул Молостовых д.9 кор.2,ул,Молостовых ,д.9 кор.2,7990734,муниципальный округ Ивановское,1997 +2281098,г Москва ул Саянская д.1/3,Москва,ул Саянская д.1/3,ул,Саянская ,д.1/3,7585662,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Саянская д.10,Москва,ул Саянская д.10,ул,Саянская ,д.10,7585959,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Саянская д.11 кор.1,Москва,ул Саянская д.11 кор.1,ул,Саянская ,д.11 кор.1,7585691,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Саянская д.11 кор.2,Москва,ул Саянская д.11 кор.2,ул,Саянская ,д.11 кор.2,7585695,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Саянская д.13 кор.1,Москва,ул Саянская д.13 кор.1,ул,Саянская ,д.13 кор.1,7585701,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Саянская д.13 кор.2,Москва,ул Саянская д.13 кор.2,ул,Саянская ,д.13 кор.2,7585704,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Саянская д.13 кор.3,Москва,ул Саянская д.13 кор.3,ул,Саянская ,д.13 кор.3,7585710,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Саянская д.14,Москва,ул Саянская д.14,ул,Саянская ,д.14,7585961,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Саянская д.15 кор.1,Москва,ул Саянская д.15 кор.1,ул,Саянская ,д.15 кор.1,7585716,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Саянская д.15 кор.2,Москва,ул Саянская д.15 кор.2,ул,Саянская ,д.15 кор.2,7585720,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Саянская д.15 кор.3,Москва,ул Саянская д.15 кор.3,ул,Саянская ,д.15 кор.3,7585683,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Саянская д.16 кор.1,Москва,ул Саянская д.16 кор.1,ул,Саянская ,д.16 кор.1,7585964,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Саянская д.16 кор.2,Москва,ул Саянская д.16 кор.2,ул,Саянская ,д.16 кор.2,7585965,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Саянская д.20,Москва,ул Саянская д.20,ул,Саянская ,д.20,7585966,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Саянская д.3 кор.1,Москва,ул Саянская д.3 кор.1,ул,Саянская ,д.3 кор.1,7991059,муниципальный округ Ивановское,1973 +2281098,г Москва ул Саянская д.3 кор.2,Москва,ул Саянская д.3 кор.2,ул,Саянская ,д.3 кор.2,7585669,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Саянская д.4,Москва,ул Саянская д.4,ул,Саянская ,д.4,7585968,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Саянская д.5 кор.1,Москва,ул Саянская д.5 кор.1,ул,Саянская ,д.5 кор.1,7759213,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Саянская д.5 кор.2,Москва,ул Саянская д.5 кор.2,ул,Саянская ,д.5 кор.2,7585672,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Саянская д.6,Москва,ул Саянская д.6,ул,Саянская ,д.6,7585972,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Саянская д.7 кор.1,Москва,ул Саянская д.7 кор.1,ул,Саянская ,д.7 кор.1,7585675,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Саянская д.8,Москва,ул Саянская д.8,ул,Саянская ,д.8,7585973,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Сталеваров д.10 кор.1,Москва,ул Сталеваров д.10 кор.1,ул,Сталеваров ,д.10 кор.1,7991370,муниципальный округ Ивановское,1972 +2281098,г Москва ул Сталеваров д.10 кор.2,Москва,ул Сталеваров д.10 кор.2,ул,Сталеваров ,д.10 кор.2,7991381,муниципальный округ Ивановское,1973 +2281098,г Москва ул Сталеваров д.10 кор.3,Москва,ул Сталеваров д.10 кор.3,ул,Сталеваров ,д.10 кор.3,7991086,муниципальный округ Ивановское,2002 +2281098,г Москва ул Сталеваров д.12 кор.1,Москва,ул Сталеваров д.12 кор.1,ул,Сталеваров ,д.12 кор.1,7991386,муниципальный округ Ивановское,1974 +2281098,г Москва ул Сталеваров д.12 кор.2,Москва,ул Сталеваров д.12 кор.2,ул,Сталеваров ,д.12 кор.2,7991396,муниципальный округ Ивановское,1973 +2281098,г Москва ул Сталеваров д.14 кор.1,Москва,ул Сталеваров д.14 кор.1,ул,Сталеваров ,д.14 кор.1,7991093,муниципальный округ Ивановское,1978 +2281098,г Москва ул Сталеваров д.14 кор.2,Москва,ул Сталеваров д.14 кор.2,ул,Сталеваров ,д.14 кор.2,7991107,муниципальный округ Ивановское,1977 +2281098,г Москва ул Сталеваров д.14 кор.3,Москва,ул Сталеваров д.14 кор.3,ул,Сталеваров ,д.14 кор.3,7991118,муниципальный округ Ивановское,1973 +2281098,г Москва ул Сталеваров д.14 кор.4,Москва,ул Сталеваров д.14 кор.4,ул,Сталеваров ,д.14 кор.4,7991408,муниципальный округ Ивановское,1970 +2281098,г Москва ул Сталеваров д.14 кор.5,Москва,ул Сталеваров д.14 кор.5,ул,Сталеваров ,д.14 кор.5,7991129,муниципальный округ Ивановское,2000 +2281098,г Москва ул Сталеваров д.16,Москва,ул Сталеваров д.16,ул,Сталеваров ,д.16,7991137,муниципальный округ Ивановское,1978 +2281098,г Москва ул Сталеваров д.18 кор.1,Москва,ул Сталеваров д.18 кор.1,ул,Сталеваров ,д.18 кор.1,7991145,муниципальный округ Ивановское,1972 +2281098,г Москва ул Сталеваров д.18 кор.2,Москва,ул Сталеваров д.18 кор.2,ул,Сталеваров ,д.18 кор.2,7991415,муниципальный округ Ивановское,1975 +2281098,г Москва ул Сталеваров д.20,Москва,ул Сталеваров д.20,ул,Сталеваров ,д.20,7991150,муниципальный округ Ивановское,1975 +2281098,г Москва ул Сталеваров д.22 кор.1,Москва,ул Сталеваров д.22 кор.1,ул,Сталеваров ,д.22 кор.1,7991160,муниципальный округ Ивановское,1972 +2281098,г Москва ул Сталеваров д.22 кор.2,Москва,ул Сталеваров д.22 кор.2,ул,Сталеваров ,д.22 кор.2,7991171,муниципальный округ Ивановское,1975 +2281098,г Москва ул Сталеваров д.24,Москва,ул Сталеваров д.24,ул,Сталеваров ,д.24,7991179,муниципальный округ Ивановское,1977 +2281098,г Москва ул Сталеваров д.26 кор.1,Москва,ул Сталеваров д.26 кор.1,ул,Сталеваров ,д.26 кор.1,7991192,муниципальный округ Ивановское,1971 +2281098,г Москва ул Сталеваров д.26 кор.2,Москва,ул Сталеваров д.26 кор.2,ул,Сталеваров ,д.26 кор.2,7991198,муниципальный округ Ивановское,1975 +2281098,г Москва ул Сталеваров д.32,Москва,ул Сталеваров д.32,ул,Сталеваров ,д.32,7991207,муниципальный округ Ивановское,1973 +2281098,г Москва ул Сталеваров д.4 кор.2,Москва,ул Сталеваров д.4 кор.2,ул,Сталеваров ,д.4 кор.2,7585758,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Сталеваров д.4 кор.3,Москва,ул Сталеваров д.4 кор.3,ул,Сталеваров ,д.4 кор.3,7991213,муниципальный округ Ивановское,1973 +2281098,г Москва ул Сталеваров д.8/22 кор.1,Москва,ул Сталеваров д.8/22 кор.1,ул,Сталеваров ,д.8/22 кор.1,7585976,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Сталеваров д.8/22 кор.2,Москва,ул Сталеваров д.8/22 кор.2,ул,Сталеваров ,д.8/22 кор.2,7585977,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Сталеваров д.8/22 кор.3,Москва,ул Сталеваров д.8/22 кор.3,ул,Сталеваров ,д.8/22 кор.3,7585979,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Сталеваров д.8/22 кор.4,Москва,ул Сталеваров д.8/22 кор.4,ул,Сталеваров ,д.8/22 кор.4,7585981,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Челябинская д.10 кор.1,Москва,ул Челябинская д.10 кор.1,ул,Челябинская ,д.10 кор.1,8226814,муниципальный округ Ивановское,1976 +2281098,г Москва ул Челябинская д.10 кор.2,Москва,ул Челябинская д.10 кор.2,ул,Челябинская ,д.10 кор.2,8226827,муниципальный округ Ивановское,1978 +2281098,г Москва ул Челябинская д.11 кор.3,Москва,ул Челябинская д.11 кор.3,ул,Челябинская ,д.11 кор.3,7991262,муниципальный округ Ивановское,1978 +2281098,г Москва ул Челябинская д.11 кор.4,Москва,ул Челябинская д.11 кор.4,ул,Челябинская ,д.11 кор.4,7991267,муниципальный округ Ивановское,1978 +2281098,г Москва ул Челябинская д.12 кор.1,Москва,ул Челябинская д.12 кор.1,ул,Челябинская ,д.12 кор.1,7991272,муниципальный округ Ивановское,1976 +2281098,г Москва ул Челябинская д.12 кор.2,Москва,ул Челябинская д.12 кор.2,ул,Челябинская ,д.12 кор.2,7991276,муниципальный округ Ивановское,1976 +2281098,г Москва ул Челябинская д.13,Москва,ул Челябинская д.13,ул,Челябинская ,д.13,8208248,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Челябинская д.14,Москва,ул Челябинская д.14,ул,Челябинская ,д.14,8226865,муниципальный округ Ивановское,1977 +2281098,г Москва ул Челябинская д.17,Москва,ул Челябинская д.17,ул,Челябинская ,д.17,7991283,муниципальный округ Ивановское,2005 +2281098,г Москва ул Челябинская д.18 кор.1,Москва,ул Челябинская д.18 кор.1,ул,Челябинская ,д.18 кор.1,7991293,муниципальный округ Ивановское,1976 +2281098,г Москва ул Челябинская д.18 кор.2,Москва,ул Челябинская д.18 кор.2,ул,Челябинская ,д.18 кор.2,8226873,муниципальный округ Ивановское,1976 +2281098,г Москва ул Челябинская д.19 кор.1,Москва,ул Челябинская д.19 кор.1,ул,Челябинская ,д.19 кор.1,8226879,муниципальный округ Ивановское,1977 +2281098,г Москва ул Челябинская д.19 кор.2,Москва,ул Челябинская д.19 кор.2,ул,Челябинская ,д.19 кор.2,8226887,муниципальный округ Ивановское,1977 +2281098,г Москва ул Челябинская д.19 кор.3,Москва,ул Челябинская д.19 кор.3,ул,Челябинская ,д.19 кор.3,7991296,муниципальный округ Ивановское,1978 +2281098,г Москва ул Челябинская д.19 кор.4,Москва,ул Челябинская д.19 кор.4,ул,Челябинская ,д.19 кор.4,8226894,муниципальный округ Ивановское,1978 +2281098,г Москва ул Челябинская д.2,Москва,ул Челябинская д.2,ул,Челябинская ,д.2,8226782,муниципальный округ Ивановское,1978 +2281098,г Москва ул Челябинская д.21,Москва,ул Челябинская д.21,ул,Челябинская ,д.21,8226905,муниципальный округ Ивановское,1976 +2281098,г Москва ул Челябинская д.22 кор.1,Москва,ул Челябинская д.22 кор.1,ул,Челябинская ,д.22 кор.1,8226908,муниципальный округ Ивановское,1978 +2281098,г Москва ул Челябинская д.22 кор.2,Москва,ул Челябинская д.22 кор.2,ул,Челябинская ,д.22 кор.2,8226917,муниципальный округ Ивановское,1978 +2281098,г Москва ул Челябинская д.23 кор.1,Москва,ул Челябинская д.23 кор.1,ул,Челябинская ,д.23 кор.1,7585762,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Челябинская д.23 кор.2,Москва,ул Челябинская д.23 кор.2,ул,Челябинская ,д.23 кор.2,7585764,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Челябинская д.24 кор.1,Москва,ул Челябинская д.24 кор.1,ул,Челябинская ,д.24 кор.1,8226921,муниципальный округ Ивановское,1977 +2281098,г Москва ул Челябинская д.24 кор.2,Москва,ул Челябинская д.24 кор.2,ул,Челябинская ,д.24 кор.2,8226928,муниципальный округ Ивановское,1977 +2281098,г Москва ул Челябинская д.24 кор.3,Москва,ул Челябинская д.24 кор.3,ул,Челябинская ,д.24 кор.3,7585768,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Челябинская д.25,Москва,ул Челябинская д.25,ул,Челябинская ,д.25,8226932,муниципальный округ Ивановское,1977 +2281098,г Москва ул Челябинская д.27 кор.1,Москва,ул Челябинская д.27 кор.1,ул,Челябинская ,д.27 кор.1,8226935,муниципальный округ Ивановское,1976 +2281098,г Москва ул Челябинская д.27 кор.2,Москва,ул Челябинская д.27 кор.2,ул,Челябинская ,д.27 кор.2,8226944,муниципальный округ Ивановское,1977 +2281098,г Москва ул Челябинская д.29,Москва,ул Челябинская д.29,ул,Челябинская ,д.29,7991299,муниципальный округ Ивановское,1977 +2281098,г Москва ул Челябинская д.3,Москва,ул Челябинская д.3,ул,Челябинская ,д.3,8226789,муниципальный округ Ивановское,1977 +2281098,г Москва ул Челябинская д.4 кор.1,Москва,ул Челябинская д.4 кор.1,ул,Челябинская ,д.4 кор.1,7991302,муниципальный округ Ивановское,1975 +2281098,г Москва ул Челябинская д.4 кор.2,Москва,ул Челябинская д.4 кор.2,ул,Челябинская ,д.4 кор.2,8226798,муниципальный округ Ивановское,1975 +2281098,г Москва ул Челябинская д.6,Москва,ул Челябинская д.6,ул,Челябинская ,д.6,8226807,муниципальный округ Ивановское,1975 +2281098,г Москва ул Чечулина д.11 кор.1,Москва,ул Чечулина д.11 кор.1,ул,Чечулина ,д.11 кор.1,7780341,муниципальный округ Ивановское,2006 +2281098,г Москва ул Чечулина д.11 кор.2,Москва,ул Чечулина д.11 кор.2,ул,Чечулина ,д.11 кор.2,7780347,муниципальный округ Ивановское,2004 +2281098,г Москва ул Чечулина д.14,Москва,ул Чечулина д.14,ул,Чечулина ,д.14,8226738,муниципальный округ Ивановское,1978 +2281098,г Москва ул Чечулина д.16,Москва,ул Чечулина д.16,ул,Чечулина ,д.16,8226743,муниципальный округ Ивановское,1979 +2281098,г Москва ул Чечулина д.18,Москва,ул Чечулина д.18,ул,Чечулина ,д.18,7585773,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ул Чечулина д.2,Москва,ул Чечулина д.2,ул,Чечулина ,д.2,8226723,муниципальный округ Ивановское,1987 +2281098,г Москва ул Чечулина д.22,Москва,ул Чечулина д.22,ул,Чечулина ,д.22,8226749,муниципальный округ Ивановское,1978 +2281098,г Москва ул Чечулина д.26,Москва,ул Чечулина д.26,ул,Чечулина ,д.26,8226756,муниципальный округ Ивановское,1977 +2281098,г Москва ул Чечулина д.6,Москва,ул Чечулина д.6,ул,Чечулина ,д.6,7585777,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ш Энтузиастов д.100 кор.1,Москва,ш Энтузиастов д.100 кор.1,ш,Энтузиастов ,д.100 кор.1,7585813,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ш Энтузиастов д.100 кор.2,Москва,ш Энтузиастов д.100 кор.2,ш,Энтузиастов ,д.100 кор.2,7991309,муниципальный округ Ивановское,1972 +2281098,г Москва ш Энтузиастов д.100 кор.3,Москва,ш Энтузиастов д.100 кор.3,ш,Энтузиастов ,д.100 кор.3,7991316,муниципальный округ Ивановское,1972 +2281098,г Москва ш Энтузиастов д.100 кор.6,Москва,ш Энтузиастов д.100 кор.6,ш,Энтузиастов ,д.100 кор.6,7991323,муниципальный округ Ивановское,1972 +2281098,г Москва ш Энтузиастов д.100 кор.7,Москва,ш Энтузиастов д.100 кор.7,ш,Энтузиастов ,д.100 кор.7,7991327,муниципальный округ Ивановское,1973 +2281098,г Москва ш Энтузиастов д.94 кор.1,Москва,ш Энтузиастов д.94 кор.1,ш,Энтузиастов ,д.94 кор.1,7585845,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ш Энтузиастов д.94 кор.2,Москва,ш Энтузиастов д.94 кор.2,ш,Энтузиастов ,д.94 кор.2,7991333,муниципальный округ Ивановское,1973 +2281098,г Москва ш Энтузиастов д.94 кор.3,Москва,ш Энтузиастов д.94 кор.3,ш,Энтузиастов ,д.94 кор.3,7585847,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ш Энтузиастов д.94 кор.4,Москва,ш Энтузиастов д.94 кор.4,ш,Энтузиастов ,д.94 кор.4,7585862,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ш Энтузиастов д.96 кор.1,Москва,ш Энтузиастов д.96 кор.1,ш,Энтузиастов ,д.96 кор.1,7585853,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ш Энтузиастов д.96 кор.2,Москва,ш Энтузиастов д.96 кор.2,ш,Энтузиастов ,д.96 кор.2,7585816,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ш Энтузиастов д.96 кор.3,Москва,ш Энтузиастов д.96 кор.3,ш,Энтузиастов ,д.96 кор.3,7585819,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ш Энтузиастов д.96 кор.4,Москва,ш Энтузиастов д.96 кор.4,ш,Энтузиастов ,д.96 кор.4,8191872,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ш Энтузиастов д.98 кор.1,Москва,ш Энтузиастов д.98 кор.1,ш,Энтузиастов ,д.98 кор.1,7991337,муниципальный округ Ивановское,1972 +2281098,г Москва ш Энтузиастов д.98 кор.2,Москва,ш Энтузиастов д.98 кор.2,ш,Энтузиастов ,д.98 кор.2,7585822,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ш Энтузиастов д.98 кор.3,Москва,ш Энтузиастов д.98 кор.3,ш,Энтузиастов ,д.98 кор.3,7585827,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ш Энтузиастов д.98 кор.4,Москва,ш Энтузиастов д.98 кор.4,ш,Энтузиастов ,д.98 кор.4,7991344,муниципальный округ Ивановское,1973 +2281098,г Москва ш Энтузиастов д.98 кор.5,Москва,ш Энтузиастов д.98 кор.5,ш,Энтузиастов ,д.98 кор.5,7585829,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ш Энтузиастов д.98 кор.6,Москва,ш Энтузиастов д.98 кор.6,ш,Энтузиастов ,д.98 кор.6,7585833,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ш Энтузиастов д.98 кор.7,Москва,ш Энтузиастов д.98 кор.7,ш,Энтузиастов ,д.98 кор.7,7585837,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281098,г Москва ш Энтузиастов д.98 кор.8,Москва,ш Энтузиастов д.98 кор.8,ш,Энтузиастов ,д.98 кор.8,7585840,муниципальный округ Ивановское,н.д. +2281099,г Москва б-р Измайловский д.1/28,Москва,б-р Измайловский д.1/28,б-р,Измайловский ,д.1/28,7554411,муниципальный округ Измайлово,1957 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.10,Москва,б-р Измайловский д.10,б-р,Измайловский ,д.10,7575075,муниципальный округ Измайлово,1952 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.11/31,Москва,б-р Измайловский д.11/31,б-р,Измайловский ,д.11/31,7554422,муниципальный округ Измайлово,1955 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.12,Москва,б-р Измайловский д.12,б-р,Измайловский ,д.12,7575078,муниципальный округ Измайлово,1953 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.14/36,Москва,б-р Измайловский д.14/36,б-р,Измайловский ,д.14/36,7560417,муниципальный округ Измайлово,1950 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.15,Москва,б-р Измайловский д.15,б-р,Измайловский ,д.15,7560423,муниципальный округ Измайлово,1951 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.16,Москва,б-р Измайловский д.16,б-р,Измайловский ,д.16,7560426,муниципальный округ Измайлово,1973 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.18,Москва,б-р Измайловский д.18,б-р,Измайловский ,д.18,7560430,муниципальный округ Измайлово,1977 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.20/34,Москва,б-р Измайловский д.20/34,б-р,Измайловский ,д.20/34,7560433,муниципальный округ Измайлово,1949 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.22,Москва,б-р Измайловский д.22,б-р,Измайловский ,д.22,7560435,муниципальный округ Измайлово,1950 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.22а,Москва,б-р Измайловский д.22а,б-р,Измайловский ,д.22а,7560438,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.24,Москва,б-р Измайловский д.24,б-р,Измайловский ,д.24,7560453,муниципальный округ Измайлово,1950 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.3,Москва,б-р Измайловский д.3,б-р,Измайловский ,д.3,7554414,муниципальный округ Измайлово,1956 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.30,Москва,б-р Измайловский д.30,б-р,Измайловский ,д.30,7560454,муниципальный округ Измайлово,1954 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.31,Москва,б-р Измайловский д.31,б-р,Измайловский ,д.31,7560457,муниципальный округ Измайлово,1953 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.32,Москва,б-р Измайловский д.32,б-р,Измайловский ,д.32,7560461,муниципальный округ Измайлово,1989 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.32/23,Москва,б-р Измайловский д.32/23,б-р,Измайловский ,д.32/23,7560469,муниципальный округ Измайлово,1972 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.34,Москва,б-р Измайловский д.34,б-р,Измайловский ,д.34,7765102,муниципальный округ Измайлово,1989 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.37,Москва,б-р Измайловский д.37,б-р,Измайловский ,д.37,7560478,муниципальный округ Измайлово,1953 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.38,Москва,б-р Измайловский д.38,б-р,Измайловский ,д.38,7560483,муниципальный округ Измайлово,1955 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.4,Москва,б-р Измайловский д.4,б-р,Измайловский ,д.4,7575069,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.40,Москва,б-р Измайловский д.40,б-р,Измайловский ,д.40,7560486,муниципальный округ Измайлово,2000 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.59а,Москва,б-р Измайловский д.59а,б-р,Измайловский ,д.59а,7560489,муниципальный округ Измайлово,1951 +2281099,г Москва б-р Измайловский д.9,Москва,б-р Измайловский д.9,б-р,Измайловский ,д.9,7554417,муниципальный округ Измайлово,1956 +2281099,г Москва б-р Сиреневый д.12 кор.1,Москва,б-р Сиреневый д.12 кор.1,б-р,Сиреневый ,д.12 кор.1,7554534,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва б-р Сиреневый д.12 кор.2,Москва,б-р Сиреневый д.12 кор.2,б-р,Сиреневый ,д.12 кор.2,7554535,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва б-р Сиреневый д.14 кор.1,Москва,б-р Сиреневый д.14 кор.1,б-р,Сиреневый ,д.14 кор.1,7554538,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва б-р Сиреневый д.14 кор.2,Москва,б-р Сиреневый д.14 кор.2,б-р,Сиреневый ,д.14 кор.2,7554541,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва б-р Сиреневый д.14 кор.3,Москва,б-р Сиреневый д.14 кор.3,б-р,Сиреневый ,д.14 кор.3,7554544,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва б-р Сиреневый д.16 кор.1,Москва,б-р Сиреневый д.16 кор.1,б-р,Сиреневый ,д.16 кор.1,7554547,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва б-р Сиреневый д.16 кор.2,Москва,б-р Сиреневый д.16 кор.2,б-р,Сиреневый ,д.16 кор.2,7554549,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва б-р Сиреневый д.28,Москва,б-р Сиреневый д.28,б-р,Сиреневый ,д.28,7560528,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва б-р Сиреневый д.32,Москва,б-р Сиреневый д.32,б-р,Сиреневый ,д.32,7560530,муниципальный округ Измайлово,1963 +2281099,г Москва б-р Сиреневый д.4 кор.3,Москва,б-р Сиреневый д.4 кор.3,б-р,Сиреневый ,д.4 кор.3,7554531,муниципальный округ Измайлово,1999 +2281099,г Москва б-р Сиреневый д.4/23,Москва,б-р Сиреневый д.4/23,б-р,Сиреневый ,д.4/23,7554527,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва пл Измайловская д.1,Москва,пл Измайловская д.1,пл,Измайловская ,д.1,7554753,муниципальный округ Измайлово,1964 +2281099,г Москва пл Измайловская д.11,Москва,пл Измайловская д.11,пл,Измайловская ,д.11,7554791,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва пл Измайловская д.13,Москва,пл Измайловская д.13,пл,Измайловская ,д.13,7554794,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва пл Измайловская д.13а,Москва,пл Измайловская д.13а,пл,Измайловская ,д.13а,7554799,муниципальный округ Измайлово,1964 +2281099,г Москва пл Измайловская д.2,Москва,пл Измайловская д.2,пл,Измайловская ,д.2,7554756,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва пл Измайловская д.3,Москва,пл Измайловская д.3,пл,Измайловская ,д.3,7554758,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва пл Измайловская д.4,Москва,пл Измайловская д.4,пл,Измайловская ,д.4,7554761,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва пл Измайловская д.4 кор.1,Москва,пл Измайловская д.4 кор.1,пл,Измайловская ,д.4 кор.1,7554762,муниципальный округ Измайлово,1974 +2281099,г Москва пл Измайловская д.5 кор.1,Москва,пл Измайловская д.5 кор.1,пл,Измайловская ,д.5 кор.1,7554765,муниципальный округ Измайлово,1949 +2281099,г Москва пл Измайловская д.6,Москва,пл Измайловская д.6,пл,Измайловская ,д.6,7554782,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва пл Измайловская д.8,Москва,пл Измайловская д.8,пл,Измайловская ,д.8,7575063,муниципальный округ Измайлово,1963 +2281099,г Москва пл Измайловская д.9 кор.1,Москва,пл Измайловская д.9 кор.1,пл,Измайловская ,д.9 кор.1,7554788,муниципальный округ Измайлово,1954 +2281099,г Москва пр-кт Измайловский д.47,Москва,пр-кт Измайловский д.47,пр-кт,Измайловский ,д.47,7554805,муниципальный округ Измайлово,1951 +2281099,г Москва пр-кт Измайловский д.49,Москва,пр-кт Измайловский д.49,пр-кт,Измайловский ,д.49,7554817,муниципальный округ Измайлово,1950 +2281099,г Москва пр-кт Измайловский д.55,Москва,пр-кт Измайловский д.55,пр-кт,Измайловский ,д.55,7554819,муниципальный округ Измайлово,1969 +2281099,г Москва пр-кт Измайловский д.57,Москва,пр-кт Измайловский д.57,пр-кт,Измайловский ,д.57,7574782,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва пр-кт Измайловский д.59,Москва,пр-кт Измайловский д.59,пр-кт,Измайловский ,д.59,7560495,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва пр-кт Измайловский д.61,Москва,пр-кт Измайловский д.61,пр-кт,Измайловский ,д.61,7560497,муниципальный округ Измайлово,1972 +2281099,г Москва пр-кт Измайловский д.63,Москва,пр-кт Измайловский д.63,пр-кт,Измайловский ,д.63,7560499,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва пр-кт Измайловский д.65,Москва,пр-кт Измайловский д.65,пр-кт,Измайловский ,д.65,7560503,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва пр-кт Измайловский д.67,Москва,пр-кт Измайловский д.67,пр-кт,Измайловский ,д.67,7560505,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва пр-кт Измайловский д.77 кор.2,Москва,пр-кт Измайловский д.77 кор.2,пр-кт,Измайловский ,д.77 кор.2,7560517,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва проезд Заводской д.10,Москва,проезд Заводской д.10,проезд,Заводской ,д.10,7575052,муниципальный округ Измайлово,1950 +2281099,г Москва проезд Заводской д.11,Москва,проезд Заводской д.11,проезд,Заводской ,д.11,7560400,муниципальный округ Измайлово,1950 +2281099,г Москва проезд Заводской д.13,Москва,проезд Заводской д.13,проезд,Заводской ,д.13,7560406,муниципальный округ Измайлово,н.д. +2281099,г Москва проезд Заводской д.15,Москва,проезд Заводской д.15,проезд,Заводской ,д.15,7560413,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва проезд Заводской д.20,Москва,проезд Заводской д.20,проезд,Заводской ,д.20,7575058,муниципальный округ Измайлово,1965 +2281099,г Москва проезд Заводской д.3,Москва,проезд Заводской д.3,проезд,Заводской ,д.3,7560395,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.13,Москва,проезд Измайловский д.13,проезд,Измайловский ,д.13,7554720,муниципальный округ Измайлово,1993 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.14 кор.1,Москва,проезд Измайловский д.14 кор.1,проезд,Измайловский ,д.14 кор.1,7554707,муниципальный округ Измайлово,1967 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.14 кор.2,Москва,проезд Измайловский д.14 кор.2,проезд,Измайловский ,д.14 кор.2,7554711,муниципальный округ Измайлово,1967 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.14 кор.3,Москва,проезд Измайловский д.14 кор.3,проезд,Измайловский ,д.14 кор.3,7554715,муниципальный округ Измайлово,1968 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.15,Москва,проезд Измайловский д.15,проезд,Измайловский ,д.15,7554717,муниципальный округ Измайлово,1999 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.16 кор.1,Москва,проезд Измайловский д.16 кор.1,проезд,Измайловский ,д.16 кор.1,7554723,муниципальный округ Измайлово,1968 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.16 кор.2,Москва,проезд Измайловский д.16 кор.2,проезд,Измайловский ,д.16 кор.2,7554725,муниципальный округ Измайлово,1968 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.18 кор.1,Москва,проезд Измайловский д.18 кор.1,проезд,Измайловский ,д.18 кор.1,7554727,муниципальный округ Измайлово,1966 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.18 кор.2,Москва,проезд Измайловский д.18 кор.2,проезд,Измайловский ,д.18 кор.2,7554732,муниципальный округ Измайлово,1966 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.20 кор.1,Москва,проезд Измайловский д.20 кор.1,проезд,Измайловский ,д.20 кор.1,7554733,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.20 кор.2,Москва,проезд Измайловский д.20 кор.2,проезд,Измайловский ,д.20 кор.2,7554735,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.20 кор.3,Москва,проезд Измайловский д.20 кор.3,проезд,Измайловский ,д.20 кор.3,7554737,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.22 кор.1,Москва,проезд Измайловский д.22 кор.1,проезд,Измайловский ,д.22 кор.1,7554739,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.22 кор.2,Москва,проезд Измайловский д.22 кор.2,проезд,Измайловский ,д.22 кор.2,7554741,муниципальный округ Измайлово,1971 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.22 кор.3,Москва,проезд Измайловский д.22 кор.3,проезд,Измайловский ,д.22 кор.3,7554743,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.24 кор.1,Москва,проезд Измайловский д.24 кор.1,проезд,Измайловский ,д.24 кор.1,7554744,муниципальный округ Измайлово,1971 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.26,Москва,проезд Измайловский д.26,проезд,Измайловский ,д.26,7554747,муниципальный округ Измайлово,1970 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.3 кор.1,Москва,проезд Измайловский д.3 кор.1,проезд,Измайловский ,д.3 кор.1,7554644,муниципальный округ Измайлово,1973 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.3 кор.2,Москва,проезд Измайловский д.3 кор.2,проезд,Измайловский ,д.3 кор.2,7554648,муниципальный округ Измайлово,1973 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.4,Москва,проезд Измайловский д.4,проезд,Измайловский ,д.4,7554650,муниципальный округ Измайлово,1953 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.5 кор.1,Москва,проезд Измайловский д.5 кор.1,проезд,Измайловский ,д.5 кор.1,7554656,муниципальный округ Измайлово,1973 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.5 кор.2,Москва,проезд Измайловский д.5 кор.2,проезд,Измайловский ,д.5 кор.2,7554657,муниципальный округ Измайлово,1973 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.6,Москва,проезд Измайловский д.6,проезд,Измайловский ,д.6,7554659,муниципальный округ Измайлово,1947 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.6 кор.1,Москва,проезд Измайловский д.6 кор.1,проезд,Измайловский ,д.6 кор.1,7554662,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.6 кор.3,Москва,проезд Измайловский д.6 кор.3,проезд,Измайловский ,д.6 кор.3,7554666,муниципальный округ Измайлово,1950 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.7 кор.1,Москва,проезд Измайловский д.7 кор.1,проезд,Измайловский ,д.7 кор.1,7554672,муниципальный округ Измайлово,1973 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.7 кор.2,Москва,проезд Измайловский д.7 кор.2,проезд,Измайловский ,д.7 кор.2,7554677,муниципальный округ Измайлово,1973 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.9 кор.1,Москва,проезд Измайловский д.9 кор.1,проезд,Измайловский ,д.9 кор.1,7554686,муниципальный округ Измайлово,1973 +2281099,г Москва проезд Измайловский д.9 кор.2,Москва,проезд Измайловский д.9 кор.2,проезд,Измайловский ,д.9 кор.2,7554691,муниципальный округ Измайлово,1973 +2281099,г Москва проезд Окружной д.34 кор.1,Москва,проезд Окружной д.34 кор.1,проезд,Окружной ,д.34 кор.1,7579290,муниципальный округ Измайлово,1982 +2281099,г Москва проезд Окружной д.34 кор.2,Москва,проезд Окружной д.34 кор.2,проезд,Окружной ,д.34 кор.2,7579291,муниципальный округ Измайлово,1985 +2281099,г Москва проезд Окружной д.34 кор.3,Москва,проезд Окружной д.34 кор.3,проезд,Окружной ,д.34 кор.3,7579292,муниципальный округ Измайлово,1967 +2281099,г Москва проезд Окружной д.34 кор.4,Москва,проезд Окружной д.34 кор.4,проезд,Окружной ,д.34 кор.4,7579293,муниципальный округ Измайлово,1966 +2281099,г Москва ул Никитинская д.1 кор.1,Москва,ул Никитинская д.1 кор.1,ул,Никитинская ,д.1 кор.1,7554556,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва ул Никитинская д.1 кор.2,Москва,ул Никитинская д.1 кор.2,ул,Никитинская ,д.1 кор.2,7554561,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва ул Никитинская д.1 кор.3,Москва,ул Никитинская д.1 кор.3,ул,Никитинская ,д.1 кор.3,7554565,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва ул Никитинская д.11,Москва,ул Никитинская д.11,ул,Никитинская ,д.11,7554592,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва ул Никитинская д.12,Москва,ул Никитинская д.12,ул,Никитинская ,д.12,7554597,муниципальный округ Измайлово,1967 +2281099,г Москва ул Никитинская д.15 кор.1,Москва,ул Никитинская д.15 кор.1,ул,Никитинская ,д.15 кор.1,7554604,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва ул Никитинская д.15 кор.2,Москва,ул Никитинская д.15 кор.2,ул,Никитинская ,д.15 кор.2,7554611,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Никитинская д.15 кор.3,Москва,ул Никитинская д.15 кор.3,ул,Никитинская ,д.15 кор.3,7554618,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Никитинская д.17 кор.2,Москва,ул Никитинская д.17 кор.2,ул,Никитинская ,д.17 кор.2,7554621,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Никитинская д.17 кор.3,Москва,ул Никитинская д.17 кор.3,ул,Никитинская ,д.17 кор.3,7560521,муниципальный округ Измайлово,1971 +2281099,г Москва ул Никитинская д.19 кор.1,Москва,ул Никитинская д.19 кор.1,ул,Никитинская ,д.19 кор.1,7554626,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва ул Никитинская д.19 кор.2,Москва,ул Никитинская д.19 кор.2,ул,Никитинская ,д.19 кор.2,7554630,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва ул Никитинская д.19 кор.3,Москва,ул Никитинская д.19 кор.3,ул,Никитинская ,д.19 кор.3,7554634,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва ул Никитинская д.2,Москва,ул Никитинская д.2,ул,Никитинская ,д.2,7554567,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Никитинская д.21 кор.1,Москва,ул Никитинская д.21 кор.1,ул,Никитинская ,д.21 кор.1,7560524,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Никитинская д.21 кор.2,Москва,ул Никитинская д.21 кор.2,ул,Никитинская ,д.21 кор.2,7554636,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Никитинская д.21 кор.3,Москва,ул Никитинская д.21 кор.3,ул,Никитинская ,д.21 кор.3,7554639,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Никитинская д.4,Москва,ул Никитинская д.4,ул,Никитинская ,д.4,7554571,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Никитинская д.5,Москва,ул Никитинская д.5,ул,Никитинская ,д.5,7554573,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва ул Никитинская д.6,Москва,ул Никитинская д.6,ул,Никитинская ,д.6,7554575,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Никитинская д.8 кор.1,Москва,ул Никитинская д.8 кор.1,ул,Никитинская ,д.8 кор.1,7554579,муниципальный округ Измайлово,1965 +2281099,г Москва ул Никитинская д.8 кор.2,Москва,ул Никитинская д.8 кор.2,ул,Никитинская ,д.8 кор.2,7554585,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва ул Никитинская д.9,Москва,ул Никитинская д.9,ул,Никитинская ,д.9,7554588,муниципальный округ Измайлово,1967 +2281099,г Москва ул Парковая 1-я д.1/51,Москва,ул Парковая 1-я д.1/51,ул,Парковая 1-я ,д.1/51,7554843,муниципальный округ Измайлово,1950 +2281099,г Москва ул Парковая 1-я д.11,Москва,ул Парковая 1-я д.11,ул,Парковая 1-я ,д.11,7554870,муниципальный округ Измайлово,1964 +2281099,г Москва ул Парковая 1-я д.14,Москва,ул Парковая 1-я д.14,ул,Парковая 1-я ,д.14,7554875,муниципальный округ Измайлово,1957 +2281099,г Москва ул Парковая 1-я д.4,Москва,ул Парковая 1-я д.4,ул,Парковая 1-я ,д.4,7554847,муниципальный округ Измайлово,1965 +2281099,г Москва ул Парковая 1-я д.5/7,Москва,ул Парковая 1-я д.5/7,ул,Парковая 1-я ,д.5/7,7554852,муниципальный округ Измайлово,1954 +2281099,г Москва ул Парковая 1-я д.7а кор.2,Москва,ул Парковая 1-я д.7а кор.2,ул,Парковая 1-я ,д.7а кор.2,7554858,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 1-я д.8,Москва,ул Парковая 1-я д.8,ул,Парковая 1-я ,д.8,7554862,муниципальный округ Измайлово,1968 +2281099,г Москва ул Парковая 1-я д.9 кор.2,Москва,ул Парковая 1-я д.9 кор.2,ул,Парковая 1-я ,д.9 кор.2,7554866,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва ул Парковая 1-я д.9 кор.3,Москва,ул Парковая 1-я д.9 кор.3,ул,Парковая 1-я ,д.9 кор.3,8246392,муниципальный округ Измайлово,н.д. +2281099,г Москва ул Парковая 10-я д.15,Москва,ул Парковая 10-я д.15,ул,Парковая 10-я ,д.15,7566291,муниципальный округ Измайлово,1983 +2281099,г Москва ул Парковая 10-я д.17,Москва,ул Парковая 10-я д.17,ул,Парковая 10-я ,д.17,7566293,муниципальный округ Измайлово,1985 +2281099,г Москва ул Парковая 10-я д.4,Москва,ул Парковая 10-я д.4,ул,Парковая 10-я ,д.4,7566288,муниципальный округ Измайлово,1968 +2281099,г Москва ул Парковая 10-я д.6,Москва,ул Парковая 10-я д.6,ул,Парковая 10-я ,д.6,7566289,муниципальный округ Измайлово,1974 +2281099,г Москва ул Парковая 11-я д.19,Москва,ул Парковая 11-я д.19,ул,Парковая 11-я ,д.19,7566297,муниципальный округ Измайлово,1967 +2281099,г Москва ул Парковая 11-я д.21,Москва,ул Парковая 11-я д.21,ул,Парковая 11-я ,д.21,7566301,муниципальный округ Измайлово,1972 +2281099,г Москва ул Парковая 11-я д.25,Москва,ул Парковая 11-я д.25,ул,Парковая 11-я ,д.25,7566304,муниципальный округ Измайлово,2001 +2281099,г Москва ул Парковая 11-я д.29,Москва,ул Парковая 11-я д.29,ул,Парковая 11-я ,д.29,7566309,муниципальный округ Измайлово,1982 +2281099,г Москва ул Парковая 11-я д.31,Москва,ул Парковая 11-я д.31,ул,Парковая 11-я ,д.31,7566310,муниципальный округ Измайлово,1957 +2281099,г Москва ул Парковая 11-я д.37 кор.1,Москва,ул Парковая 11-я д.37 кор.1,ул,Парковая 11-я ,д.37 кор.1,7566314,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Парковая 11-я д.37 кор.2,Москва,ул Парковая 11-я д.37 кор.2,ул,Парковая 11-я ,д.37 кор.2,7566316,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 11-я д.37 кор.3,Москва,ул Парковая 11-я д.37 кор.3,ул,Парковая 11-я ,д.37 кор.3,7566320,муниципальный округ Измайлово,1963 +2281099,г Москва ул Парковая 11-я д.39 кор.1,Москва,ул Парковая 11-я д.39 кор.1,ул,Парковая 11-я ,д.39 кор.1,7566321,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва ул Парковая 11-я д.39 кор.2,Москва,ул Парковая 11-я д.39 кор.2,ул,Парковая 11-я ,д.39 кор.2,7566323,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 11-я д.41 кор.1,Москва,ул Парковая 11-я д.41 кор.1,ул,Парковая 11-я ,д.41 кор.1,7566325,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва ул Парковая 11-я д.41 кор.2,Москва,ул Парковая 11-я д.41 кор.2,ул,Парковая 11-я ,д.41 кор.2,7566326,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва ул Парковая 2-я д.11,Москва,ул Парковая 2-я д.11,ул,Парковая 2-я ,д.11,7554883,муниципальный округ Измайлово,1952 +2281099,г Москва ул Парковая 2-я д.12,Москва,ул Парковая 2-я д.12,ул,Парковая 2-я ,д.12,7560555,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Парковая 2-я д.13,Москва,ул Парковая 2-я д.13,ул,Парковая 2-я ,д.13,7554890,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва ул Парковая 2-я д.16,Москва,ул Парковая 2-я д.16,ул,Парковая 2-я ,д.16,7560560,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва ул Парковая 2-я д.18,Москва,ул Парковая 2-я д.18,ул,Парковая 2-я ,д.18,7560566,муниципальный округ Измайлово,1951 +2281099,г Москва ул Парковая 2-я д.28,Москва,ул Парковая 2-я д.28,ул,Парковая 2-я ,д.28,7574910,муниципальный округ Измайлово,1969 +2281099,г Москва ул Парковая 2-я д.4,Москва,ул Парковая 2-я д.4,ул,Парковая 2-я ,д.4,7560547,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва ул Парковая 2-я д.6/8,Москва,ул Парковая 2-я д.6/8,ул,Парковая 2-я ,д.6/8,7560552,муниципальный округ Измайлово,1950 +2281099,г Москва ул Парковая 2-я д.9,Москва,ул Парковая 2-я д.9,ул,Парковая 2-я ,д.9,7554882,муниципальный округ Измайлово,1966 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.10,Москва,ул Парковая 3-я д.10,ул,Парковая 3-я ,д.10,7574934,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.12,Москва,ул Парковая 3-я д.12,ул,Парковая 3-я ,д.12,7575152,муниципальный округ Измайлово,2003 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.14 кор.1,Москва,ул Парковая 3-я д.14 кор.1,ул,Парковая 3-я ,д.14 кор.1,7561777,муниципальный округ Измайлово,1966 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.14 кор.2,Москва,ул Парковая 3-я д.14 кор.2,ул,Парковая 3-я ,д.14 кор.2,7574940,муниципальный округ Измайлово,1966 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.20,Москва,ул Парковая 3-я д.20,ул,Парковая 3-я ,д.20,7561781,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.22,Москва,ул Парковая 3-я д.22,ул,Парковая 3-я ,д.22,7561785,муниципальный округ Измайлово,1969 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.25,Москва,ул Парковая 3-я д.25,ул,Парковая 3-я ,д.25,7574945,муниципальный округ Измайлово,1969 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.26/2,Москва,ул Парковая 3-я д.26/2,ул,Парковая 3-я ,д.26/2,7561792,муниципальный округ Измайлово,1956 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.27,Москва,ул Парковая 3-я д.27,ул,Парковая 3-я ,д.27,7574954,муниципальный округ Измайлово,1971 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.30,Москва,ул Парковая 3-я д.30,ул,Парковая 3-я ,д.30,7554291,муниципальный округ Измайлово,1957 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.31/16,Москва,ул Парковая 3-я д.31/16,ул,Парковая 3-я ,д.31/16,7561794,муниципальный округ Измайлово,1956 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.33,Москва,ул Парковая 3-я д.33,ул,Парковая 3-я ,д.33,7561804,муниципальный округ Измайлово,1956 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.34,Москва,ул Парковая 3-я д.34,ул,Парковая 3-я ,д.34,7554293,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.35,Москва,ул Парковая 3-я д.35,ул,Парковая 3-я ,д.35,7554296,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.36 кор.1,Москва,ул Парковая 3-я д.36 кор.1,ул,Парковая 3-я ,д.36 кор.1,7554297,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.36 кор.2,Москва,ул Парковая 3-я д.36 кор.2,ул,Парковая 3-я ,д.36 кор.2,7554300,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.36 кор.3,Москва,ул Парковая 3-я д.36 кор.3,ул,Парковая 3-я ,д.36 кор.3,7554304,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.36 кор.4,Москва,ул Парковая 3-я д.36 кор.4,ул,Парковая 3-я ,д.36 кор.4,7554307,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.37,Москва,ул Парковая 3-я д.37,ул,Парковая 3-я ,д.37,7554311,муниципальный округ Измайлово,1060 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.38,Москва,ул Парковая 3-я д.38,ул,Парковая 3-я ,д.38,7554315,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.38 кор.1,Москва,ул Парковая 3-я д.38 кор.1,ул,Парковая 3-я ,д.38 кор.1,7554318,муниципальный округ Измайлово,1976 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.39 кор.1,Москва,ул Парковая 3-я д.39 кор.1,ул,Парковая 3-я ,д.39 кор.1,7561808,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.39 кор.2,Москва,ул Парковая 3-я д.39 кор.2,ул,Парковая 3-я ,д.39 кор.2,7554322,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.39 кор.3,Москва,ул Парковая 3-я д.39 кор.3,ул,Парковая 3-я ,д.39 кор.3,7554329,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.39 кор.4,Москва,ул Парковая 3-я д.39 кор.4,ул,Парковая 3-я ,д.39 кор.4,7554343,муниципальный округ Измайлово,1963 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.39 кор.5,Москва,ул Парковая 3-я д.39 кор.5,ул,Парковая 3-я ,д.39 кор.5,7554347,муниципальный округ Измайлово,1967 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.4,Москва,ул Парковая 3-я д.4,ул,Парковая 3-я ,д.4,7574915,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.6,Москва,ул Парковая 3-я д.6,ул,Парковая 3-я ,д.6,7574921,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.8/19,Москва,ул Парковая 3-я д.8/19,ул,Парковая 3-я ,д.8/19,7574929,муниципальный округ Измайлово,1964 +2281099,г Москва ул Парковая 3-я д.9,Москва,ул Парковая 3-я д.9,ул,Парковая 3-я ,д.9,7561768,муниципальный округ Измайлово,1969 +2281099,г Москва ул Парковая 4-я д.10,Москва,ул Парковая 4-я д.10,ул,Парковая 4-я ,д.10,7561812,муниципальный округ Измайлово,1952 +2281099,г Москва ул Парковая 4-я д.11,Москва,ул Парковая 4-я д.11,ул,Парковая 4-я ,д.11,8246345,муниципальный округ Измайлово,н.д. +2281099,г Москва ул Парковая 4-я д.12 кор.1,Москва,ул Парковая 4-я д.12 кор.1,ул,Парковая 4-я ,д.12 кор.1,7574980,муниципальный округ Измайлово,1963 +2281099,г Москва ул Парковая 4-я д.12 кор.2,Москва,ул Парковая 4-я д.12 кор.2,ул,Парковая 4-я ,д.12 кор.2,7574984,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 4-я д.13,Москва,ул Парковая 4-я д.13,ул,Парковая 4-я ,д.13,7574988,муниципальный округ Измайлово,2001 +2281099,г Москва ул Парковая 4-я д.15,Москва,ул Парковая 4-я д.15,ул,Парковая 4-я ,д.15,7575005,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва ул Парковая 4-я д.17,Москва,ул Парковая 4-я д.17,ул,Парковая 4-я ,д.17,7575014,муниципальный округ Измайлово,1951 +2281099,г Москва ул Парковая 4-я д.23,Москва,ул Парковая 4-я д.23,ул,Парковая 4-я ,д.23,7575019,муниципальный округ Измайлово,1950 +2281099,г Москва ул Парковая 4-я д.23 кор.2,Москва,ул Парковая 4-я д.23 кор.2,ул,Парковая 4-я ,д.23 кор.2,7575025,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва ул Парковая 4-я д.24,Москва,ул Парковая 4-я д.24,ул,Парковая 4-я ,д.24,7561816,муниципальный округ Измайлово,1950 +2281099,г Москва ул Парковая 4-я д.24а,Москва,ул Парковая 4-я д.24а,ул,Парковая 4-я ,д.24а,7561821,муниципальный округ Измайлово,1951 +2281099,г Москва ул Парковая 4-я д.25,Москва,ул Парковая 4-я д.25,ул,Парковая 4-я ,д.25,7575029,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 4-я д.5,Москва,ул Парковая 4-я д.5,ул,Парковая 4-я ,д.5,7574961,муниципальный округ Измайлово,1950 +2281099,г Москва ул Парковая 4-я д.8,Москва,ул Парковая 4-я д.8,ул,Парковая 4-я ,д.8,7574967,муниципальный округ Измайлово,1963 +2281099,г Москва ул Парковая 4-я д.9/21,Москва,ул Парковая 4-я д.9/21,ул,Парковая 4-я ,д.9/21,7574973,муниципальный округ Измайлово,1953 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.10,Москва,ул Парковая 5-я д.10,ул,Парковая 5-я ,д.10,7719933,муниципальный округ Измайлово,1970 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.11,Москва,ул Парковая 5-я д.11,ул,Парковая 5-я ,д.11,7575034,муниципальный округ Измайлово,1957 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.23,Москва,ул Парковая 5-я д.23,ул,Парковая 5-я ,д.23,7575044,муниципальный округ Измайлово,1987 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.25,Москва,ул Парковая 5-я д.25,ул,Парковая 5-я ,д.25,7575049,муниципальный округ Измайлово,1956 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.26,Москва,ул Парковая 5-я д.26,ул,Парковая 5-я ,д.26,7561835,муниципальный округ Измайлово,1965 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.28,Москва,ул Парковая 5-я д.28,ул,Парковая 5-я ,д.28,7561837,муниципальный округ Измайлово,1963 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.30б,Москва,ул Парковая 5-я д.30б,ул,Парковая 5-я ,д.30б,7561839,муниципальный округ Измайлово,1956 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.32,Москва,ул Парковая 5-я д.32,ул,Парковая 5-я ,д.32,7561841,муниципальный округ Измайлово,1951 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.33,Москва,ул Парковая 5-я д.33,ул,Парковая 5-я ,д.33,7554353,муниципальный округ Измайлово,1957 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.34,Москва,ул Парковая 5-я д.34,ул,Парковая 5-я ,д.34,7561850,муниципальный округ Измайлово,1950 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.37,Москва,ул Парковая 5-я д.37,ул,Парковая 5-я ,д.37,7554358,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.38,Москва,ул Парковая 5-я д.38,ул,Парковая 5-я ,д.38,7561857,муниципальный округ Измайлово,1951 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.39 кор.1,Москва,ул Парковая 5-я д.39 кор.1,ул,Парковая 5-я ,д.39 кор.1,7554364,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.39 кор.2,Москва,ул Парковая 5-я д.39 кор.2,ул,Парковая 5-я ,д.39 кор.2,7554368,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.39 кор.3,Москва,ул Парковая 5-я д.39 кор.3,ул,Парковая 5-я ,д.39 кор.3,7554394,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.39 кор.4,Москва,ул Парковая 5-я д.39 кор.4,ул,Парковая 5-я ,д.39 кор.4,7554399,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.40 кор.1,Москва,ул Парковая 5-я д.40 кор.1,ул,Парковая 5-я ,д.40 кор.1,7561860,муниципальный округ Измайлово,1967 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.40 строение 1,Москва,ул Парковая 5-я д.40 строение 1,ул,Парковая 5-я ,д.40 строение 1,7554404,муниципальный округ Измайлово,1957 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.41,Москва,ул Парковая 5-я д.41,ул,Парковая 5-я ,д.41,7554406,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.42,Москва,ул Парковая 5-я д.42,ул,Парковая 5-я ,д.42,7561866,муниципальный округ Измайлово,1951 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.46а,Москва,ул Парковая 5-я д.46а,ул,Парковая 5-я ,д.46а,7561869,муниципальный округ Измайлово,1957 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.48,Москва,ул Парковая 5-я д.48,ул,Парковая 5-я ,д.48,7561872,муниципальный округ Измайлово,1955 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.48 кор.1,Москва,ул Парковая 5-я д.48 кор.1,ул,Парковая 5-я ,д.48 кор.1,7561878,муниципальный округ Измайлово,1956 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.48 кор.2,Москва,ул Парковая 5-я д.48 кор.2,ул,Парковая 5-я ,д.48 кор.2,7561882,муниципальный округ Измайлово,1957 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.5 кор.1,Москва,ул Парковая 5-я д.5 кор.1,ул,Парковая 5-я ,д.5 кор.1,7561825,муниципальный округ Измайлово,1950 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.5 кор.2,Москва,ул Парковая 5-я д.5 кор.2,ул,Парковая 5-я ,д.5 кор.2,7561828,муниципальный округ Измайлово,1963 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.5 кор.3,Москва,ул Парковая 5-я д.5 кор.3,ул,Парковая 5-я ,д.5 кор.3,7561832,муниципальный округ Измайлово,1964 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.50,Москва,ул Парковая 5-я д.50,ул,Парковая 5-я ,д.50,7561887,муниципальный округ Измайлово,1957 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.50а,Москва,ул Парковая 5-я д.50а,ул,Парковая 5-я ,д.50а,7561891,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.52,Москва,ул Парковая 5-я д.52,ул,Парковая 5-я ,д.52,7561894,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 5-я д.6,Москва,ул Парковая 5-я д.6,ул,Парковая 5-я ,д.6,7566331,муниципальный округ Измайлово,2008 +2281099,г Москва ул Парковая 6-я д.15а,Москва,ул Парковая 6-я д.15а,ул,Парковая 6-я ,д.15а,7561944,муниципальный округ Измайлово,1949 +2281099,г Москва ул Парковая 6-я д.19,Москва,ул Парковая 6-я д.19,ул,Парковая 6-я ,д.19,7561948,муниципальный округ Измайлово,1954 +2281099,г Москва ул Парковая 6-я д.20/53,Москва,ул Парковая 6-я д.20/53,ул,Парковая 6-я ,д.20/53,7561950,муниципальный округ Измайлово,1951 +2281099,г Москва ул Парковая 6-я д.22,Москва,ул Парковая 6-я д.22,ул,Парковая 6-я ,д.22,7561952,муниципальный округ Измайлово,1950 +2281099,г Москва ул Парковая 6-я д.24,Москва,ул Парковая 6-я д.24,ул,Парковая 6-я ,д.24,7561953,муниципальный округ Измайлово,1950 +2281099,г Москва ул Парковая 6-я д.25,Москва,ул Парковая 6-я д.25,ул,Парковая 6-я ,д.25,7561955,муниципальный округ Измайлово,1953 +2281099,г Москва ул Парковая 6-я д.26,Москва,ул Парковая 6-я д.26,ул,Парковая 6-я ,д.26,7561973,муниципальный округ Измайлово,1951 +2281099,г Москва ул Парковая 6-я д.27,Москва,ул Парковая 6-я д.27,ул,Парковая 6-я ,д.27,7561988,муниципальный округ Измайлово,1972 +2281099,г Москва ул Парковая 6-я д.28,Москва,ул Парковая 6-я д.28,ул,Парковая 6-я ,д.28,7561992,муниципальный округ Измайлово,1951 +2281099,г Москва ул Парковая 6-я д.29а,Москва,ул Парковая 6-я д.29а,ул,Парковая 6-я ,д.29а,7561996,муниципальный округ Измайлово,1953 +2281099,г Москва ул Парковая 6-я д.29б,Москва,ул Парковая 6-я д.29б,ул,Парковая 6-я ,д.29б,8246671,муниципальный округ Измайлово,н.д. +2281099,г Москва ул Парковая 6-я д.30,Москва,ул Парковая 6-я д.30,ул,Парковая 6-я ,д.30,7562000,муниципальный округ Измайлово,1951 +2281099,г Москва ул Парковая 6-я д.32,Москва,ул Парковая 6-я д.32,ул,Парковая 6-я ,д.32,7562003,муниципальный округ Измайлово,1951 +2281099,г Москва ул Парковая 6-я д.5,Москва,ул Парковая 6-я д.5,ул,Парковая 6-я ,д.5,7566334,муниципальный округ Измайлово,2008 +2281099,г Москва ул Парковая 6-я д.6,Москва,ул Парковая 6-я д.6,ул,Парковая 6-я ,д.6,7561941,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 6-я д.8,Москва,ул Парковая 6-я д.8,ул,Парковая 6-я ,д.8,7561943,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.1,Москва,ул Парковая 7-я д.1,ул,Парковая 7-я ,д.1,7562008,муниципальный округ Измайлово,1966 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.10,Москва,ул Парковая 7-я д.10,ул,Парковая 7-я ,д.10,7562033,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.12/28,Москва,ул Парковая 7-я д.12/28,ул,Парковая 7-я ,д.12/28,7562034,муниципальный округ Измайлово,1950 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.15 кор.1,Москва,ул Парковая 7-я д.15 кор.1,ул,Парковая 7-я ,д.15 кор.1,7562062,муниципальный округ Измайлово,1983 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.15 кор.2,Москва,ул Парковая 7-я д.15 кор.2,ул,Парковая 7-я ,д.15 кор.2,7562067,муниципальный округ Измайлово,1982 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.16 кор.1,Москва,ул Парковая 7-я д.16 кор.1,ул,Парковая 7-я ,д.16 кор.1,7562071,муниципальный округ Измайлово,1982 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.16 кор.2,Москва,ул Парковая 7-я д.16 кор.2,ул,Парковая 7-я ,д.16 кор.2,7562075,муниципальный округ Измайлово,1982 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.19,Москва,ул Парковая 7-я д.19,ул,Парковая 7-я ,д.19,7562077,муниципальный округ Измайлово,1955 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.2 кор.1,Москва,ул Парковая 7-я д.2 кор.1,ул,Парковая 7-я ,д.2 кор.1,7562013,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.2 кор.2,Москва,ул Парковая 7-я д.2 кор.2,ул,Парковая 7-я ,д.2 кор.2,7562016,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.2 кор.4,Москва,ул Парковая 7-я д.2 кор.4,ул,Парковая 7-я ,д.2 кор.4,7562019,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.21,Москва,ул Парковая 7-я д.21,ул,Парковая 7-я ,д.21,7562081,муниципальный округ Измайлово,1955 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.21а,Москва,ул Парковая 7-я д.21а,ул,Парковая 7-я ,д.21а,7562084,муниципальный округ Измайлово,1955 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.23,Москва,ул Парковая 7-я д.23,ул,Парковая 7-я ,д.23,7566219,муниципальный округ Измайлово,1956 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.23а,Москва,ул Парковая 7-я д.23а,ул,Парковая 7-я ,д.23а,7566221,муниципальный округ Измайлово,1956 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.25,Москва,ул Парковая 7-я д.25,ул,Парковая 7-я ,д.25,7566222,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.25а,Москва,ул Парковая 7-я д.25а,ул,Парковая 7-я ,д.25а,7566223,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.27,Москва,ул Парковая 7-я д.27,ул,Парковая 7-я ,д.27,7566225,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.28,Москва,ул Парковая 7-я д.28,ул,Парковая 7-я ,д.28,7566227,муниципальный округ Измайлово,1957 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.30/24,Москва,ул Парковая 7-я д.30/24,ул,Парковая 7-я ,д.30/24,7566229,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.5,Москва,ул Парковая 7-я д.5,ул,Парковая 7-я ,д.5,7562024,муниципальный округ Измайлово,1957 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.5 кор.1,Москва,ул Парковая 7-я д.5 кор.1,ул,Парковая 7-я ,д.5 кор.1,7562026,муниципальный округ Измайлово,1974 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.7,Москва,ул Парковая 7-я д.7,ул,Парковая 7-я ,д.7,7562030,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва ул Парковая 7-я д.8а,Москва,ул Парковая 7-я д.8а,ул,Парковая 7-я ,д.8а,7562032,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва ул Парковая 8-я д.13,Москва,ул Парковая 8-я д.13,ул,Парковая 8-я ,д.13,7566230,муниципальный округ Измайлово,1982 +2281099,г Москва ул Парковая 8-я д.25,Москва,ул Парковая 8-я д.25,ул,Парковая 8-я ,д.25,7566234,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва ул Парковая 8-я д.26,Москва,ул Парковая 8-я д.26,ул,Парковая 8-я ,д.26,8251566,муниципальный округ Измайлово,1949 +2281099,г Москва ул Парковая 8-я д.30,Москва,ул Парковая 8-я д.30,ул,Парковая 8-я ,д.30,7566235,муниципальный округ Измайлово,1979 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.1 кор.2,Москва,ул Парковая 9-я д.1 кор.2,ул,Парковая 9-я ,д.1 кор.2,7566236,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.11а,Москва,ул Парковая 9-я д.11а,ул,Парковая 9-я ,д.11а,7566240,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.15/68,Москва,ул Парковая 9-я д.15/68,ул,Парковая 9-я ,д.15/68,7566241,муниципальный округ Измайлово,1957 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.21 кор.1,Москва,ул Парковая 9-я д.21 кор.1,ул,Парковая 9-я ,д.21 кор.1,7566243,муниципальный округ Измайлово,1964 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.21 кор.2,Москва,ул Парковая 9-я д.21 кор.2,ул,Парковая 9-я ,д.21 кор.2,7566245,муниципальный округ Измайлово,1965 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.23,Москва,ул Парковая 9-я д.23,ул,Парковая 9-я ,д.23,7566246,муниципальный округ Измайлово,1964 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.25,Москва,ул Парковая 9-я д.25,ул,Парковая 9-я ,д.25,7566251,муниципальный округ Измайлово,1963 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.26 кор.1,Москва,ул Парковая 9-я д.26 кор.1,ул,Парковая 9-я ,д.26 кор.1,7566253,муниципальный округ Измайлово,1953 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.26 кор.2,Москва,ул Парковая 9-я д.26 кор.2,ул,Парковая 9-я ,д.26 кор.2,7566256,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.30,Москва,ул Парковая 9-я д.30,ул,Парковая 9-я ,д.30,7566258,муниципальный округ Измайлово,1964 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.32,Москва,ул Парковая 9-я д.32,ул,Парковая 9-я ,д.32,7566260,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.41,Москва,ул Парковая 9-я д.41,ул,Парковая 9-я ,д.41,7566267,муниципальный округ Измайлово,1954 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.41а,Москва,ул Парковая 9-я д.41а,ул,Парковая 9-я ,д.41а,7566268,муниципальный округ Измайлово,1956 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.42,Москва,ул Парковая 9-я д.42,ул,Парковая 9-я ,д.42,7566270,муниципальный округ Измайлово,1985 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.43/26,Москва,ул Парковая 9-я д.43/26,ул,Парковая 9-я ,д.43/26,7566273,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.5 кор.2,Москва,ул Парковая 9-я д.5 кор.2,ул,Парковая 9-я ,д.5 кор.2,7566237,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.50 кор.1,Москва,ул Парковая 9-я д.50 кор.1,ул,Парковая 9-я ,д.50 кор.1,7566275,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.50 кор.2,Москва,ул Парковая 9-я д.50 кор.2,ул,Парковая 9-я ,д.50 кор.2,7566278,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.52 кор.1,Москва,ул Парковая 9-я д.52 кор.1,ул,Парковая 9-я ,д.52 кор.1,7566281,муниципальный округ Измайлово,1963 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.52 кор.2,Москва,ул Парковая 9-я д.52 кор.2,ул,Парковая 9-я ,д.52 кор.2,7566283,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.52 кор.3,Москва,ул Парковая 9-я д.52 кор.3,ул,Парковая 9-я ,д.52 кор.3,7566284,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.54 кор.1,Москва,ул Парковая 9-я д.54 кор.1,ул,Парковая 9-я ,д.54 кор.1,7566285,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.54 кор.2,Москва,ул Парковая 9-я д.54 кор.2,ул,Парковая 9-я ,д.54 кор.2,7566287,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Парковая 9-я д.9а,Москва,ул Парковая 9-я д.9а,ул,Парковая 9-я ,д.9а,7566238,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Первомайская Верхн. д.12,Москва,ул Первомайская Верхн. д.12,ул,Первомайская Верхн. ,д.12,7560284,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Первомайская Верхн. д.14,Москва,ул Первомайская Верхн. д.14,ул,Первомайская Верхн. ,д.14,7560290,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва ул Первомайская Верхн. д.16,Москва,ул Первомайская Верхн. д.16,ул,Первомайская Верхн. ,д.16,7560296,муниципальный округ Измайлово,1951 +2281099,г Москва ул Первомайская Верхн. д.19,Москва,ул Первомайская Верхн. д.19,ул,Первомайская Верхн. ,д.19,7554501,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Первомайская Верхн. д.2/32,Москва,ул Первомайская Верхн. д.2/32,ул,Первомайская Верхн. ,д.2/32,7554428,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва ул Первомайская Верхн. д.20,Москва,ул Первомайская Верхн. д.20,ул,Первомайская Верхн. ,д.20,7560299,муниципальный округ Измайлово,1983 +2281099,г Москва ул Первомайская Верхн. д.21,Москва,ул Первомайская Верхн. д.21,ул,Первомайская Верхн. ,д.21,7554503,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Первомайская Верхн. д.24/17,Москва,ул Первомайская Верхн. д.24/17,ул,Первомайская Верхн. ,д.24/17,7560306,муниципальный округ Измайлово,1951 +2281099,г Москва ул Первомайская Верхн. д.25,Москва,ул Первомайская Верхн. д.25,ул,Первомайская Верхн. ,д.25,7554522,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Первомайская Верхн. д.27,Москва,ул Первомайская Верхн. д.27,ул,Первомайская Верхн. ,д.27,7554524,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Первомайская Верхн. д.35,Москва,ул Первомайская Верхн. д.35,ул,Первомайская Верхн. ,д.35,7560310,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва ул Первомайская Верхн. д.44,Москва,ул Первомайская Верхн. д.44,ул,Первомайская Верхн. ,д.44,7560315,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва ул Первомайская Верхн. д.46/33,Москва,ул Первомайская Верхн. д.46/33,ул,Первомайская Верхн. ,д.46/33,7560327,муниципальный округ Измайлово,1957 +2281099,г Москва ул Первомайская Верхн. д.55,Москва,ул Первомайская Верхн. д.55,ул,Первомайская Верхн. ,д.55,7560333,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва ул Первомайская Верхн. д.59/35 кор.1,Москва,ул Первомайская Верхн. д.59/35 кор.1,ул,Первомайская Верхн. ,д.59/35 кор.1,7560341,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Первомайская Верхн. д.59/35 кор.2,Москва,ул Первомайская Верхн. д.59/35 кор.2,ул,Первомайская Верхн. ,д.59/35 кор.2,7560344,муниципальный округ Измайлово,1965 +2281099,г Москва ул Первомайская Верхн. д.59/35 кор.3,Москва,ул Первомайская Верхн. д.59/35 кор.3,ул,Первомайская Верхн. ,д.59/35 кор.3,7560349,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Первомайская Верхн. д.6 кор.3,Москва,ул Первомайская Верхн. д.6 кор.3,ул,Первомайская Верхн. ,д.6 кор.3,7554433,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва ул Первомайская Верхн. д.6 кор.5,Москва,ул Первомайская Верхн. д.6 кор.5,ул,Первомайская Верхн. ,д.6 кор.5,7554470,муниципальный округ Измайлово,1957 +2281099,г Москва ул Первомайская д.1,Москва,ул Первомайская д.1,ул,Первомайская ,д.1,7560124,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва ул Первомайская д.10 кор.1,Москва,ул Первомайская д.10 кор.1,ул,Первомайская ,д.10 кор.1,7555223,муниципальный округ Измайлово,1980 +2281099,г Москва ул Первомайская д.14,Москва,ул Первомайская д.14,ул,Первомайская ,д.14,7555239,муниципальный округ Измайлово,1963 +2281099,г Москва ул Первомайская д.16,Москва,ул Первомайская д.16,ул,Первомайская ,д.16,7555243,муниципальный округ Измайлово,1949 +2281099,г Москва ул Первомайская д.17,Москва,ул Первомайская д.17,ул,Первомайская ,д.17,7555247,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва ул Первомайская д.18,Москва,ул Первомайская д.18,ул,Первомайская ,д.18,7555252,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва ул Первомайская д.19,Москва,ул Первомайская д.19,ул,Первомайская ,д.19,7555260,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва ул Первомайская д.24,Москва,ул Первомайская д.24,ул,Первомайская ,д.24,7555264,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва ул Первомайская д.25/26,Москва,ул Первомайская д.25/26,ул,Первомайская ,д.25/26,7560130,муниципальный округ Измайлово,1951 +2281099,г Москва ул Первомайская д.26,Москва,ул Первомайская д.26,ул,Первомайская ,д.26,7560140,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Первомайская д.28/24,Москва,ул Первомайская д.28/24,ул,Первомайская ,д.28/24,7575086,муниципальный округ Измайлово,1955 +2281099,г Москва ул Первомайская д.3,Москва,ул Первомайская д.3,ул,Первомайская ,д.3,7554896,муниципальный округ Измайлово,1956 +2281099,г Москва ул Первомайская д.3 кор.1,Москва,ул Первомайская д.3 кор.1,ул,Первомайская ,д.3 кор.1,7554901,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Первомайская д.30,Москва,ул Первомайская д.30,ул,Первомайская ,д.30,7575091,муниципальный округ Измайлово,1953 +2281099,г Москва ул Первомайская д.32/23,Москва,ул Первомайская д.32/23,ул,Первомайская ,д.32/23,7575096,муниципальный округ Измайлово,1957 +2281099,г Москва ул Первомайская д.34/16,Москва,ул Первомайская д.34/16,ул,Первомайская ,д.34/16,7575101,муниципальный округ Измайлово,1966 +2281099,г Москва ул Первомайская д.35/18,Москва,ул Первомайская д.35/18,ул,Первомайская ,д.35/18,7560143,муниципальный округ Измайлово,1955 +2281099,г Москва ул Первомайская д.37,Москва,ул Первомайская д.37,ул,Первомайская ,д.37,7575106,муниципальный округ Измайлово,1950 +2281099,г Москва ул Первомайская д.38,Москва,ул Первомайская д.38,ул,Первомайская ,д.38,7575109,муниципальный округ Измайлово,1965 +2281099,г Москва ул Первомайская д.39,Москва,ул Первомайская д.39,ул,Первомайская ,д.39,7575115,муниципальный округ Измайлово,1970 +2281099,г Москва ул Первомайская д.4,Москва,ул Первомайская д.4,ул,Первомайская ,д.4,7554906,муниципальный округ Измайлово,1953 +2281099,г Москва ул Первомайская д.40/19,Москва,ул Первомайская д.40/19,ул,Первомайская ,д.40/19,7575120,муниципальный округ Измайлово,1964 +2281099,г Москва ул Первомайская д.42.,Москва,ул Первомайская д.42.,ул,Первомайская ,д.42.,7867323,муниципальный округ Измайлово,2009 +2281099,г Москва ул Первомайская д.43,Москва,ул Первомайская д.43,ул,Первомайская ,д.43,7575129,муниципальный округ Измайлово,1963 +2281099,г Москва ул Первомайская д.46/33,Москва,ул Первомайская д.46/33,ул,Первомайская ,д.46/33,7560320,муниципальный округ Измайлово,н.д. +2281099,г Москва ул Первомайская д.47/19,Москва,ул Первомайская д.47/19,ул,Первомайская ,д.47/19,7575151,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва ул Первомайская д.49,Москва,ул Первомайская д.49,ул,Первомайская ,д.49,7560152,муниципальный округ Измайлово,1954 +2281099,г Москва ул Первомайская д.5,Москва,ул Первомайская д.5,ул,Первомайская ,д.5,7554912,муниципальный округ Измайлово,1956 +2281099,г Москва ул Первомайская д.5 кор.1,Москва,ул Первомайская д.5 кор.1,ул,Первомайская ,д.5 кор.1,7554918,муниципальный округ Измайлово,1966 +2281099,г Москва ул Первомайская д.51/23,Москва,ул Первомайская д.51/23,ул,Первомайская ,д.51/23,7560161,муниципальный округ Измайлово,1970 +2281099,г Москва ул Первомайская д.57,Москва,ул Первомайская д.57,ул,Первомайская ,д.57,7560167,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва ул Первомайская д.58б,Москва,ул Первомайская д.58б,ул,Первомайская ,д.58б,7560172,муниципальный округ Измайлово,н.д. +2281099,г Москва ул Первомайская д.61/8,Москва,ул Первомайская д.61/8,ул,Первомайская ,д.61/8,7560174,муниципальный округ Измайлово,1955 +2281099,г Москва ул Первомайская д.64,Москва,ул Первомайская д.64,ул,Первомайская ,д.64,7560179,муниципальный округ Измайлово,1964 +2281099,г Москва ул Первомайская д.66,Москва,ул Первомайская д.66,ул,Первомайская ,д.66,7560184,муниципальный округ Измайлово,1973 +2281099,г Москва ул Первомайская д.69,Москва,ул Первомайская д.69,ул,Первомайская ,д.69,7560189,муниципальный округ Измайлово,1954 +2281099,г Москва ул Первомайская д.7,Москва,ул Первомайская д.7,ул,Первомайская ,д.7,7554922,муниципальный округ Измайлово,1956 +2281099,г Москва ул Первомайская д.7 кор.1,Москва,ул Первомайская д.7 кор.1,ул,Первомайская ,д.7 кор.1,7554923,муниципальный округ Измайлово,1964 +2281099,г Москва ул Первомайская д.73,Москва,ул Первомайская д.73,ул,Первомайская ,д.73,7560192,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва ул Первомайская д.77,Москва,ул Первомайская д.77,ул,Первомайская ,д.77,7560195,муниципальный округ Измайлово,1963 +2281099,г Москва ул Первомайская д.8,Москва,ул Первомайская д.8,ул,Первомайская ,д.8,7554928,муниципальный округ Измайлово,1963 +2281099,г Москва ул Первомайская д.81,Москва,ул Первомайская д.81,ул,Первомайская ,д.81,7560198,муниципальный округ Измайлово,1966 +2281099,г Москва ул Первомайская д.85,Москва,ул Первомайская д.85,ул,Первомайская ,д.85,7560203,муниципальный округ Измайлово,1969 +2281099,г Москва ул Первомайская д.87,Москва,ул Первомайская д.87,ул,Первомайская ,д.87,7560206,муниципальный округ Измайлово,1954 +2281099,г Москва ул Первомайская д.89,Москва,ул Первомайская д.89,ул,Первомайская ,д.89,7560210,муниципальный округ Измайлово,1965 +2281099,г Москва ул Первомайская д.9,Москва,ул Первомайская д.9,ул,Первомайская ,д.9,7555213,муниципальный округ Измайлово,1965 +2281099,г Москва ул Первомайская Нижн. д.11,Москва,ул Первомайская Нижн. д.11,ул,Первомайская Нижн. ,д.11,7560363,муниципальный округ Измайлово,1959 +2281099,г Москва ул Первомайская Нижн. д.12а,Москва,ул Первомайская Нижн. д.12а,ул,Первомайская Нижн. ,д.12а,7560369,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва ул Первомайская Нижн. д.16,Москва,ул Первомайская Нижн. д.16,ул,Первомайская Нижн. ,д.16,7560374,муниципальный округ Измайлово,1977 +2281099,г Москва ул Первомайская Нижн. д.2,Москва,ул Первомайская Нижн. д.2,ул,Первомайская Нижн. ,д.2,7560355,муниципальный округ Измайлово,2007 +2281099,г Москва ул Первомайская Нижн. д.7,Москва,ул Первомайская Нижн. д.7,ул,Первомайская Нижн. ,д.7,7560359,муниципальный округ Измайлово,2007 +2281099,г Москва ул Первомайская Ср. д.10,Москва,ул Первомайская Ср. д.10,ул,Первомайская Ср. ,д.10,7560264,муниципальный округ Измайлово,1973 +2281099,г Москва ул Первомайская Ср. д.12,Москва,ул Первомайская Ср. д.12,ул,Первомайская Ср. ,д.12,7560273,муниципальный округ Измайлово,1950 +2281099,г Москва ул Первомайская Ср. д.14,Москва,ул Первомайская Ср. д.14,ул,Первомайская Ср. ,д.14,7560279,муниципальный округ Измайлово,1980 +2281099,г Москва ул Прядильная 1-я д.11,Москва,ул Прядильная 1-я д.11,ул,Прядильная 1-я ,д.11,7554173,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва ул Прядильная 1-я д.12,Москва,ул Прядильная 1-я д.12,ул,Прядильная 1-я ,д.12,7574882,муниципальный округ Измайлово,1977 +2281099,г Москва ул Прядильная 1-я д.14,Москва,ул Прядильная 1-я д.14,ул,Прядильная 1-я ,д.14,7560537,муниципальный округ Измайлово,1950 +2281099,г Москва ул Прядильная 1-я д.3,Москва,ул Прядильная 1-я д.3,ул,Прядильная 1-я ,д.3,7574813,муниципальный округ Измайлово,1972 +2281099,г Москва ул Прядильная 1-я д.6,Москва,ул Прядильная 1-я д.6,ул,Прядильная 1-я ,д.6,7554162,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Прядильная 1-я д.7,Москва,ул Прядильная 1-я д.7,ул,Прядильная 1-я ,д.7,7574826,муниципальный округ Измайлово,1956 +2281099,г Москва ул Прядильная 1-я д.7А,Москва,ул Прядильная 1-я д.7А,ул,Прядильная 1-я ,д.7А,7574855,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Прядильная 1-я д.8,Москва,ул Прядильная 1-я д.8,ул,Прядильная 1-я ,д.8,7554167,муниципальный округ Измайлово,1967 +2281099,г Москва ул Прядильная 1-я д.9,Москва,ул Прядильная 1-я д.9,ул,Прядильная 1-я ,д.9,7574873,муниципальный округ Измайлово,1956 +2281099,г Москва ул Прядильная 2-я д.3 кор.1,Москва,ул Прядильная 2-я д.3 кор.1,ул,Прядильная 2-я ,д.3 кор.1,7554138,муниципальный округ Измайлово,1957 +2281099,г Москва ул Прядильная 2-я д.3 кор.2,Москва,ул Прядильная 2-я д.3 кор.2,ул,Прядильная 2-я ,д.3 кор.2,7554145,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва ул Прядильная 2-я д.4,Москва,ул Прядильная 2-я д.4,ул,Прядильная 2-я ,д.4,7574886,муниципальный округ Измайлово,1965 +2281099,г Москва ул Прядильная 2-я д.5,Москва,ул Прядильная 2-я д.5,ул,Прядильная 2-я ,д.5,7554150,муниципальный округ Измайлово,1968 +2281099,г Москва ул Прядильная 2-я д.6,Москва,ул Прядильная 2-я д.6,ул,Прядильная 2-я ,д.6,7574895,муниципальный округ Измайлово,1968 +2281099,г Москва ул Прядильная 2-я д.7а,Москва,ул Прядильная 2-я д.7а,ул,Прядильная 2-я ,д.7а,7554156,муниципальный округ Измайлово,1957 +2281099,г Москва ул Прядильная 2-я д.8,Москва,ул Прядильная 2-я д.8,ул,Прядильная 2-я ,д.8,7560572,муниципальный округ Измайлово,1925 +2281099,г Москва ул Прядильная 2-я д.9,Москва,ул Прядильная 2-я д.9,ул,Прядильная 2-я ,д.9,7554158,муниципальный округ Измайлово,1930 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.1,Москва,ул Прядильная 3-я д.1,ул,Прядильная 3-я ,д.1,7554175,муниципальный округ Измайлово,1964 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.10,Москва,ул Прядильная 3-я д.10,ул,Прядильная 3-я ,д.10,7554201,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.11,Москва,ул Прядильная 3-я д.11,ул,Прядильная 3-я ,д.11,7554208,муниципальный округ Измайлово,1963 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.13 кор.1,Москва,ул Прядильная 3-я д.13 кор.1,ул,Прядильная 3-я ,д.13 кор.1,7554227,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.13 кор.2,Москва,ул Прядильная 3-я д.13 кор.2,ул,Прядильная 3-я ,д.13 кор.2,7554232,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.13 кор.3,Москва,ул Прядильная 3-я д.13 кор.3,ул,Прядильная 3-я ,д.13 кор.3,7554238,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.14 кор.1,Москва,ул Прядильная 3-я д.14 кор.1,ул,Прядильная 3-я ,д.14 кор.1,7554241,муниципальный округ Измайлово,1964 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.14 кор.2,Москва,ул Прядильная 3-я д.14 кор.2,ул,Прядильная 3-я ,д.14 кор.2,7554244,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.14 кор.3,Москва,ул Прядильная 3-я д.14 кор.3,ул,Прядильная 3-я ,д.14 кор.3,7554248,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.15,Москва,ул Прядильная 3-я д.15,ул,Прядильная 3-я ,д.15,7554252,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.16,Москва,ул Прядильная 3-я д.16,ул,Прядильная 3-я ,д.16,7554267,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.17,Москва,ул Прядильная 3-я д.17,ул,Прядильная 3-я ,д.17,7554273,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.18,Москва,ул Прядильная 3-я д.18,ул,Прядильная 3-я ,д.18,7554277,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.18а,Москва,ул Прядильная 3-я д.18а,ул,Прядильная 3-я ,д.18а,7554280,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.20,Москва,ул Прядильная 3-я д.20,ул,Прядильная 3-я ,д.20,7554284,муниципальный округ Измайлово,1958 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.3,Москва,ул Прядильная 3-я д.3,ул,Прядильная 3-я ,д.3,7554178,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.4 кор.1,Москва,ул Прядильная 3-я д.4 кор.1,ул,Прядильная 3-я ,д.4 кор.1,7554180,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.4 кор.2,Москва,ул Прядильная 3-я д.4 кор.2,ул,Прядильная 3-я ,д.4 кор.2,7554184,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.4 кор.3,Москва,ул Прядильная 3-я д.4 кор.3,ул,Прядильная 3-я ,д.4 кор.3,7554187,муниципальный округ Измайлово,1962 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.5,Москва,ул Прядильная 3-я д.5,ул,Прядильная 3-я ,д.5,7554188,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.6,Москва,ул Прядильная 3-я д.6,ул,Прядильная 3-я ,д.6,7554189,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.7,Москва,ул Прядильная 3-я д.7,ул,Прядильная 3-я ,д.7,7554191,муниципальный округ Измайлово,1960 +2281099,г Москва ул Прядильная 3-я д.8,Москва,ул Прядильная 3-я д.8,ул,Прядильная 3-я ,д.8,7554192,муниципальный округ Измайлово,1961 +2281099,г Москва ул Советская д.11,Москва,ул Советская д.11,ул,Советская ,д.11,7692489,муниципальный округ Измайлово,1979 +2281099,г Москва ул Советская д.13,Москва,ул Советская д.13,ул,Советская ,д.13,7692499,муниципальный округ Измайлово,1978 +2281099,г Москва ул Советская д.15,Москва,ул Советская д.15,ул,Советская ,д.15,7692508,муниципальный округ Измайлово,1977 +2281099,г Москва ул Советская д.7,Москва,ул Советская д.7,ул,Советская ,д.7,7692481,муниципальный округ Измайлово,1968 +2281100,г Москва ул Дмитриевского д.1,Москва,ул Дмитриевского д.1,ул,Дмитриевского ,д.1,7578720,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2006 +2281100,г Москва ул Дмитриевского д.11,Москва,ул Дмитриевского д.11,ул,Дмитриевского ,д.11,7578848,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2005 +2281100,г Москва ул Дмитриевского д.17,Москва,ул Дмитриевского д.17,ул,Дмитриевского ,д.17,7578852,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2006 +2281100,г Москва ул Дмитриевского д.23,Москва,ул Дмитриевского д.23,ул,Дмитриевского ,д.23,7578854,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2006 +2281100,г Москва ул Дмитриевского д.23 кор.1,Москва,ул Дмитриевского д.23 кор.1,ул,Дмитриевского ,д.23 кор.1,7581645,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2005 +2281100,г Москва ул Дмитриевского д.3,Москва,ул Дмитриевского д.3,ул,Дмитриевского ,д.3,7578837,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2006 +2281100,г Москва ул Дмитриевского д.7,Москва,ул Дмитриевского д.7,ул,Дмитриевского ,д.7,7578842,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2006 +2281100,г Москва ул Дмитриевского д.9,Москва,ул Дмитриевского д.9,ул,Дмитриевского ,д.9,7578844,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2005 +2281100,г Москва ул Златоустовская д.29,Москва,ул Златоустовская д.29,ул,Златоустовская ,д.29,7584341,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Златоустовская д.56,Москва,ул Златоустовская д.56,ул,Златоустовская ,д.56,7584355,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Златоустовская д.66,Москва,ул Златоустовская д.66,ул,Златоустовская ,д.66,7584361,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Камова д.1,Москва,ул Камова д.1,ул,Камова ,д.1,7584429,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Камова д.22 кор.1,Москва,ул Камова д.22 кор.1,ул,Камова ,д.22 кор.1,7584433,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Камова д.22 кор.2,Москва,ул Камова д.22 кор.2,ул,Камова ,д.22 кор.2,7584439,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Камова д.24 кор.1,Москва,ул Камова д.24 кор.1,ул,Камова ,д.24 кор.1,7584453,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Камова д.24 кор.2,Москва,ул Камова д.24 кор.2,ул,Камова ,д.24 кор.2,7584447,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Камова д.24 кор.3,Москва,ул Камова д.24 кор.3,ул,Камова ,д.24 кор.3,7584467,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Камова д.24 кор.4,Москва,ул Камова д.24 кор.4,ул,Камова ,д.24 кор.4,7584472,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Камова д.24 кор.5,Москва,ул Камова д.24 кор.5,ул,Камова ,д.24 кор.5,7584476,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Камова д.26,Москва,ул Камова д.26,ул,Камова ,д.26,7584481,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Камова д.28,Москва,ул Камова д.28,ул,Камова ,д.28,7584802,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Камова д.3,Москва,ул Камова д.3,ул,Камова ,д.3,7584810,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Камова д.33,Москва,ул Камова д.33,ул,Камова ,д.33,7584815,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Камова д.37 строение 1,Москва,ул Камова д.37 строение 1,ул,Камова ,д.37 строение 1,7584843,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Камова д.4,Москва,ул Камова д.4,ул,Камова ,д.4,7584852,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Камова д.5,Москва,ул Камова д.5,ул,Камова ,д.5,7584888,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Камова д.5а,Москва,ул Камова д.5а,ул,Камова ,д.5а,7584894,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Камова д.6,Москва,ул Камова д.6,ул,Камова ,д.6,7584898,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Камова д.7,Москва,ул Камова д.7,ул,Камова ,д.7,7584933,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Каскадная д.20 кор.1,Москва,ул Каскадная д.20 кор.1,ул,Каскадная ,д.20 кор.1,7584937,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Каскадная д.20 кор.2,Москва,ул Каскадная д.20 кор.2,ул,Каскадная ,д.20 кор.2,7585009,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Каскадная д.20 кор.3,Москва,ул Каскадная д.20 кор.3,ул,Каскадная ,д.20 кор.3,7585014,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Косинская Б. д.12,Москва,ул Косинская Б. д.12,ул,Косинская Б. ,д.12,7585023,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Косинская Б. д.16 кор.1,Москва,ул Косинская Б. д.16 кор.1,ул,Косинская Б. ,д.16 кор.1,7585030,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Косинская Б. д.16 кор.2,Москва,ул Косинская Б. д.16 кор.2,ул,Косинская Б. ,д.16 кор.2,7585038,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Косинская Б. д.160а кор.1,Москва,ул Косинская Б. д.160а кор.1,ул,Косинская Б. ,д.160а кор.1,7585040,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Косинская Б. д.160а кор.2,Москва,ул Косинская Б. д.160а кор.2,ул,Косинская Б. ,д.160а кор.2,7585051,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Косинская Б. д.160а кор.3,Москва,ул Косинская Б. д.160а кор.3,ул,Косинская Б. ,д.160а кор.3,7585141,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Косинская Б. д.160а кор.5,Москва,ул Косинская Б. д.160а кор.5,ул,Косинская Б. ,д.160а кор.5,7585369,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Косинская Б. д.160а кор.6,Москва,ул Косинская Б. д.160а кор.6,ул,Косинская Б. ,д.160а кор.6,7585387,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Косинская Б. д.160а кор.7,Москва,ул Косинская Б. д.160а кор.7,ул,Косинская Б. ,д.160а кор.7,7585403,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Косинская Б. д.20 кор.2,Москва,ул Косинская Б. д.20 кор.2,ул,Косинская Б. ,д.20 кор.2,7585412,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Косинская Б. д.24,Москва,ул Косинская Б. д.24,ул,Косинская Б. ,д.24,7585429,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Косинская Б. д.28а,Москва,ул Косинская Б. д.28а,ул,Косинская Б. ,д.28а,7585437,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Косинская Б. д.32,Москва,ул Косинская Б. д.32,ул,Косинская Б. ,д.32,7585457,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Косинская Б. д.50,Москва,ул Косинская Б. д.50,ул,Косинская Б. ,д.50,7585591,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Косинская Б. д.56,Москва,ул Косинская Б. д.56,ул,Косинская Б. ,д.56,7585655,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Красносолнечная д.10,Москва,ул Красносолнечная д.10,ул,Красносолнечная ,д.10,7585684,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Красносолнечная д.12,Москва,ул Красносолнечная д.12,ул,Красносолнечная ,д.12,7585715,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Красносолнечная д.31,Москва,ул Красносолнечная д.31,ул,Красносолнечная ,д.31,7585735,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Красносолнечная д.40 кор.1,Москва,ул Красносолнечная д.40 кор.1,ул,Красносолнечная ,д.40 кор.1,7585745,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Красносолнечная д.40 кор.2,Москва,ул Красносолнечная д.40 кор.2,ул,Красносолнечная ,д.40 кор.2,7585761,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Красносолнечная д.40 кор.3,Москва,ул Красносолнечная д.40 кор.3,ул,Красносолнечная ,д.40 кор.3,7585770,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лениногорская д.13,Москва,ул Лениногорская д.13,ул,Лениногорская ,д.13,7585792,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лениногорская д.21,Москва,ул Лениногорская д.21,ул,Лениногорская ,д.21,7585795,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лениногорская д.30,Москва,ул Лениногорская д.30,ул,Лениногорская ,д.30,7585799,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лениногорская д.5,Москва,ул Лениногорская д.5,ул,Лениногорская ,д.5,7585802,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лениногорская д.7,Москва,ул Лениногорская д.7,ул,Лениногорская ,д.7,7585808,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лухмановская д.1,Москва,ул Лухмановская д.1,ул,Лухмановская ,д.1,7555709,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2004 +2281100,г Москва ул Лухмановская д.11,Москва,ул Лухмановская д.11,ул,Лухмановская ,д.11,7585882,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лухмановская д.13,Москва,ул Лухмановская д.13,ул,Лухмановская ,д.13,7585885,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лухмановская д.15,Москва,ул Лухмановская д.15,ул,Лухмановская ,д.15,7585888,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лухмановская д.15 кор.1,Москва,ул Лухмановская д.15 кор.1,ул,Лухмановская ,д.15 кор.1,7578908,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2007 +2281100,г Москва ул Лухмановская д.15 кор.2,Москва,ул Лухмановская д.15 кор.2,ул,Лухмановская ,д.15 кор.2,7578912,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2007 +2281100,г Москва ул Лухмановская д.15 кор.3,Москва,ул Лухмановская д.15 кор.3,ул,Лухмановская ,д.15 кор.3,7578918,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2007 +2281100,г Москва ул Лухмановская д.15 кор.4,Москва,ул Лухмановская д.15 кор.4,ул,Лухмановская ,д.15 кор.4,7578924,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2007 +2281100,г Москва ул Лухмановская д.17,Москва,ул Лухмановская д.17,ул,Лухмановская ,д.17,7587163,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лухмановская д.17 кор.1,Москва,ул Лухмановская д.17 кор.1,ул,Лухмановская ,д.17 кор.1,7581545,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2007 +2281100,г Москва ул Лухмановская д.18,Москва,ул Лухмановская д.18,ул,Лухмановская ,д.18,7587274,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лухмановская д.20,Москва,ул Лухмановская д.20,ул,Лухмановская ,д.20,7587284,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лухмановская д.22,Москва,ул Лухмановская д.22,ул,Лухмановская ,д.22,7587290,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лухмановская д.24,Москва,ул Лухмановская д.24,ул,Лухмановская ,д.24,7587294,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лухмановская д.27,Москва,ул Лухмановская д.27,ул,Лухмановская ,д.27,7587296,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лухмановская д.28,Москва,ул Лухмановская д.28,ул,Лухмановская ,д.28,7587306,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лухмановская д.29,Москва,ул Лухмановская д.29,ул,Лухмановская ,д.29,7587314,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лухмановская д.30,Москва,ул Лухмановская д.30,ул,Лухмановская ,д.30,7587320,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лухмановская д.32,Москва,ул Лухмановская д.32,ул,Лухмановская ,д.32,7587329,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лухмановская д.33,Москва,ул Лухмановская д.33,ул,Лухмановская ,д.33,7587334,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лухмановская д.34,Москва,ул Лухмановская д.34,ул,Лухмановская ,д.34,7587341,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лухмановская д.35,Москва,ул Лухмановская д.35,ул,Лухмановская ,д.35,7587347,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лухмановская д.5,Москва,ул Лухмановская д.5,ул,Лухмановская ,д.5,7587353,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Лыткаринская д.8,Москва,ул Лыткаринская д.8,ул,Лыткаринская ,д.8,7585873,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Михельсона д.20,Москва,ул Михельсона д.20,ул,Михельсона ,д.20,7587565,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Михельсона д.35,Москва,ул Михельсона д.35,ул,Михельсона ,д.35,7587572,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Михельсона д.42,Москва,ул Михельсона д.42,ул,Михельсона ,д.42,7587578,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Михельсона д.47,Москва,ул Михельсона д.47,ул,Михельсона ,д.47,7587581,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Михельсона д.58,Москва,ул Михельсона д.58,ул,Михельсона ,д.58,7587587,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Михельсона д.61,Москва,ул Михельсона д.61,ул,Михельсона ,д.61,7587594,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.11,Москва,ул Муромская д.11,ул,Муромская ,д.11,7587663,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.13,Москва,ул Муромская д.13,ул,Муромская ,д.13,7587713,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.14,Москва,ул Муромская д.14,ул,Муромская ,д.14,7587867,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.15,Москва,ул Муромская д.15,ул,Муромская ,д.15,7587871,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.19,Москва,ул Муромская д.19,ул,Муромская ,д.19,7587906,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.21,Москва,ул Муромская д.21,ул,Муромская ,д.21,7587909,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.23,Москва,ул Муромская д.23,ул,Муромская ,д.23,7587914,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.27,Москва,ул Муромская д.27,ул,Муромская ,д.27,7587922,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.29,Москва,ул Муромская д.29,ул,Муромская ,д.29,7587926,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.3,Москва,ул Муромская д.3,ул,Муромская ,д.3,7587934,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.31,Москва,ул Муромская д.31,ул,Муромская ,д.31,7587941,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.32,Москва,ул Муромская д.32,ул,Муромская ,д.32,7587948,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.33,Москва,ул Муромская д.33,ул,Муромская ,д.33,7587955,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.37,Москва,ул Муромская д.37,ул,Муромская ,д.37,7587964,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.39,Москва,ул Муромская д.39,ул,Муромская ,д.39,7587972,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.43,Москва,ул Муромская д.43,ул,Муромская ,д.43,7588051,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.45,Москва,ул Муромская д.45,ул,Муромская ,д.45,7588180,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.47,Москва,ул Муромская д.47,ул,Муромская ,д.47,7588224,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.49,Москва,ул Муромская д.49,ул,Муромская ,д.49,7588231,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.5,Москва,ул Муромская д.5,ул,Муромская ,д.5,7588234,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.51,Москва,ул Муромская д.51,ул,Муромская ,д.51,7588237,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.55,Москва,ул Муромская д.55,ул,Муромская ,д.55,7588240,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.57,Москва,ул Муромская д.57,ул,Муромская ,д.57,7588245,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.59,Москва,ул Муромская д.59,ул,Муромская ,д.59,7588252,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Муромская д.7,Москва,ул Муромская д.7,ул,Муромская ,д.7,7588262,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Наташи Качуевской д.4,Москва,ул Наташи Качуевской д.4,ул,Наташи Качуевской ,д.4,7581564,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2006 +2281100,г Москва ул Оранжерейная д.10,Москва,ул Оранжерейная д.10,ул,Оранжерейная ,д.10,7588725,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оранжерейная д.12,Москва,ул Оранжерейная д.12,ул,Оранжерейная ,д.12,7588732,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оранжерейная д.14,Москва,ул Оранжерейная д.14,ул,Оранжерейная ,д.14,7588739,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оранжерейная д.16,Москва,ул Оранжерейная д.16,ул,Оранжерейная ,д.16,7588744,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оранжерейная д.18,Москва,ул Оранжерейная д.18,ул,Оранжерейная ,д.18,7588750,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оранжерейная д.21,Москва,ул Оранжерейная д.21,ул,Оранжерейная ,д.21,7588777,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оранжерейная д.6,Москва,ул Оранжерейная д.6,ул,Оранжерейная ,д.6,7588781,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оранжерейная д.8,Москва,ул Оранжерейная д.8,ул,Оранжерейная ,д.8,7588790,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.1,Москва,ул Оренбургская д.1,ул,Оренбургская ,д.1,7588809,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.12 кор.1,Москва,ул Оренбургская д.12 кор.1,ул,Оренбургская ,д.12 кор.1,7588889,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.12 кор.2,Москва,ул Оренбургская д.12 кор.2,ул,Оренбургская ,д.12 кор.2,7588896,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.13 кор.1,Москва,ул Оренбургская д.13 кор.1,ул,Оренбургская ,д.13 кор.1,7588935,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.13 кор.2,Москва,ул Оренбургская д.13 кор.2,ул,Оренбургская ,д.13 кор.2,7588971,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.14,Москва,ул Оренбургская д.14,ул,Оренбургская ,д.14,7590998,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.16,Москва,ул Оренбургская д.16,ул,Оренбургская ,д.16,7591003,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.17,Москва,ул Оренбургская д.17,ул,Оренбургская ,д.17,7591004,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.20 кор.1,Москва,ул Оренбургская д.20 кор.1,ул,Оренбургская ,д.20 кор.1,7591007,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.20 кор.2,Москва,ул Оренбургская д.20 кор.2,ул,Оренбургская ,д.20 кор.2,7591012,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.22,Москва,ул Оренбургская д.22,ул,Оренбургская ,д.22,7591014,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.24 кор.1,Москва,ул Оренбургская д.24 кор.1,ул,Оренбургская ,д.24 кор.1,7591016,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.24 кор.2,Москва,ул Оренбургская д.24 кор.2,ул,Оренбургская ,д.24 кор.2,7591017,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.26 кор.1,Москва,ул Оренбургская д.26 кор.1,ул,Оренбургская ,д.26 кор.1,7591019,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.26 кор.2,Москва,ул Оренбургская д.26 кор.2,ул,Оренбургская ,д.26 кор.2,7591021,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.4,Москва,ул Оренбургская д.4,ул,Оренбургская ,д.4,7591024,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.5 кор.1,Москва,ул Оренбургская д.5 кор.1,ул,Оренбургская ,д.5 кор.1,7591029,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.5 кор.2,Москва,ул Оренбургская д.5 кор.2,ул,Оренбургская ,д.5 кор.2,7591031,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.5 кор.3,Москва,ул Оренбургская д.5 кор.3,ул,Оренбургская ,д.5 кор.3,7591033,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.5 кор.4,Москва,ул Оренбургская д.5 кор.4,ул,Оренбургская ,д.5 кор.4,7591036,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.6 кор.1,Москва,ул Оренбургская д.6 кор.1,ул,Оренбургская ,д.6 кор.1,7591040,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.6 кор.2,Москва,ул Оренбургская д.6 кор.2,ул,Оренбургская ,д.6 кор.2,7591042,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.6 кор.3,Москва,ул Оренбургская д.6 кор.3,ул,Оренбургская ,д.6 кор.3,7591045,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.7 кор.1,Москва,ул Оренбургская д.7 кор.1,ул,Оренбургская ,д.7 кор.1,7591047,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.7 кор.2,Москва,ул Оренбургская д.7 кор.2,ул,Оренбургская ,д.7 кор.2,7591051,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.7 кор.3,Москва,ул Оренбургская д.7 кор.3,ул,Оренбургская ,д.7 кор.3,7591052,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.7 кор.4,Москва,ул Оренбургская д.7 кор.4,ул,Оренбургская ,д.7 кор.4,7591055,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.8 кор.1,Москва,ул Оренбургская д.8 кор.1,ул,Оренбургская ,д.8 кор.1,7591058,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.8 кор.2,Москва,ул Оренбургская д.8 кор.2,ул,Оренбургская ,д.8 кор.2,7591059,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.8 кор.3,Москва,ул Оренбургская д.8 кор.3,ул,Оренбургская ,д.8 кор.3,7591063,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.9 кор.1,Москва,ул Оренбургская д.9 кор.1,ул,Оренбургская ,д.9 кор.1,7591070,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.9 кор.2,Москва,ул Оренбургская д.9 кор.2,ул,Оренбургская ,д.9 кор.2,7591076,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Оренбургская д.9 кор.3,Москва,ул Оренбургская д.9 кор.3,ул,Оренбургская ,д.9 кор.3,7591089,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Поселковая д.47,Москва,ул Поселковая д.47,ул,Поселковая ,д.47,7585878,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Розы Люксембург д.17,Москва,ул Розы Люксембург д.17,ул,Розы Люксембург ,д.17,7591266,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Розы Люксембург д.26,Москва,ул Розы Люксембург д.26,ул,Розы Люксембург ,д.26,7591278,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Розы Люксембург д.29,Москва,ул Розы Люксембург д.29,ул,Розы Люксембург ,д.29,7591284,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Розы Люксембург д.37 строение А,Москва,ул Розы Люксембург д.37 строение А,ул,Розы Люксембург ,д.37 строение А,7591296,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Розы Люксембург д.45,Москва,ул Розы Люксембург д.45,ул,Розы Люксембург ,д.45,7591304,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Рудневка д.1,Москва,ул Рудневка д.1,ул,Рудневка ,д.1,7591383,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Рудневка д.11,Москва,ул Рудневка д.11,ул,Рудневка ,д.11,7591506,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Рудневка д.12,Москва,ул Рудневка д.12,ул,Рудневка ,д.12,7555851,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2004 +2281100,г Москва ул Рудневка д.14,Москва,ул Рудневка д.14,ул,Рудневка ,д.14,7555871,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2005 +2281100,г Москва ул Рудневка д.15,Москва,ул Рудневка д.15,ул,Рудневка ,д.15,7591537,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Рудневка д.16,Москва,ул Рудневка д.16,ул,Рудневка ,д.16,7555888,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2004 +2281100,г Москва ул Рудневка д.17,Москва,ул Рудневка д.17,ул,Рудневка ,д.17,7591539,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Рудневка д.18,Москва,ул Рудневка д.18,ул,Рудневка ,д.18,7555923,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2004 +2281100,г Москва ул Рудневка д.2,Москва,ул Рудневка д.2,ул,Рудневка ,д.2,7555844,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2005 +2281100,г Москва ул Рудневка д.21,Москва,ул Рудневка д.21,ул,Рудневка ,д.21,7591540,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Рудневка д.22,Москва,ул Рудневка д.22,ул,Рудневка ,д.22,7591542,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Рудневка д.23,Москва,ул Рудневка д.23,ул,Рудневка ,д.23,7591543,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Рудневка д.24,Москва,ул Рудневка д.24,ул,Рудневка ,д.24,7555931,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2004 +2281100,г Москва ул Рудневка д.25,Москва,ул Рудневка д.25,ул,Рудневка ,д.25,7591544,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Рудневка д.3,Москва,ул Рудневка д.3,ул,Рудневка ,д.3,7591547,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Рудневка д.33,Москва,ул Рудневка д.33,ул,Рудневка ,д.33,7591548,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Рудневка д.35,Москва,ул Рудневка д.35,ул,Рудневка ,д.35,7591549,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Рудневка д.39,Москва,ул Рудневка д.39,ул,Рудневка ,д.39,7591554,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Рудневка д.4,Москва,ул Рудневка д.4,ул,Рудневка ,д.4,7591555,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Рудневка д.41,Москва,ул Рудневка д.41,ул,Рудневка ,д.41,7591557,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Рудневка д.43,Москва,ул Рудневка д.43,ул,Рудневка ,д.43,7591560,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Рудневка д.7,Москва,ул Рудневка д.7,ул,Рудневка ,д.7,7591562,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Рудневка д.9,Москва,ул Рудневка д.9,ул,Рудневка ,д.9,7591567,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Святоозерская д.11,Москва,ул Святоозерская д.11,ул,Святоозерская ,д.11,7592688,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Святоозерская д.13,Москва,ул Святоозерская д.13,ул,Святоозерская ,д.13,7592706,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Святоозерская д.14,Москва,ул Святоозерская д.14,ул,Святоозерская ,д.14,7578946,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2005 +2281100,г Москва ул Святоозерская д.15,Москва,ул Святоозерская д.15,ул,Святоозерская ,д.15,7592718,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Святоозерская д.16,Москва,ул Святоозерская д.16,ул,Святоозерская ,д.16,7578951,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2005 +2281100,г Москва ул Святоозерская д.18,Москва,ул Святоозерская д.18,ул,Святоозерская ,д.18,7578954,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2005 +2281100,г Москва ул Святоозерская д.2,Москва,ул Святоозерская д.2,ул,Святоозерская ,д.2,7578944,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2006 +2281100,г Москва ул Святоозерская д.21,Москва,ул Святоозерская д.21,ул,Святоозерская ,д.21,7592778,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Святоозерская д.22,Москва,ул Святоозерская д.22,ул,Святоозерская ,д.22,7581524,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2005 +2281100,г Москва ул Святоозерская д.23,Москва,ул Святоозерская д.23,ул,Святоозерская ,д.23,7592786,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Святоозерская д.24,Москва,ул Святоозерская д.24,ул,Святоозерская ,д.24,7581533,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2005 +2281100,г Москва ул Святоозерская д.26,Москва,ул Святоозерская д.26,ул,Святоозерская ,д.26,7581627,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2005 +2281100,г Москва ул Святоозерская д.3,Москва,ул Святоозерская д.3,ул,Святоозерская ,д.3,7592793,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Святоозерская д.32,Москва,ул Святоозерская д.32,ул,Святоозерская ,д.32,7581632,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2006 +2281100,г Москва ул Святоозерская д.34,Москва,ул Святоозерская д.34,ул,Святоозерская ,д.34,7581640,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2005 +2281100,г Москва ул Святоозерская д.4,Москва,ул Святоозерская д.4,ул,Святоозерская ,д.4,7581617,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2006 +2281100,г Москва ул Святоозерская д.5,Москва,ул Святоозерская д.5,ул,Святоозерская ,д.5,7592822,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Святоозерская д.8,Москва,ул Святоозерская д.8,ул,Святоозерская ,д.8,7581624,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2006 +2281100,г Москва ул Святоозерская д.9,Москва,ул Святоозерская д.9,ул,Святоозерская ,д.9,7555787,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2004 +2281100,г Москва ул Татьяны Макаровой д.10,Москва,ул Татьяны Макаровой д.10,ул,Татьяны Макаровой ,д.10,7581611,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2006 +2281100,г Москва ул Татьяны Макаровой д.3,Москва,ул Татьяны Макаровой д.3,ул,Татьяны Макаровой ,д.3,7581578,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2006 +2281100,г Москва ул Татьяны Макаровой д.4,Москва,ул Татьяны Макаровой д.4,ул,Татьяны Макаровой ,д.4,7581585,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2006 +2281100,г Москва ул Татьяны Макаровой д.6,Москва,ул Татьяны Макаровой д.6,ул,Татьяны Макаровой ,д.6,7581594,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2005 +2281100,г Москва ул Татьяны Макаровой д.8,Москва,ул Татьяны Макаровой д.8,ул,Татьяны Макаровой ,д.8,7581600,муниципальный округ Косино-Ухтомский,2006 +2281100,г Москва ул Третьего Интернационала д.10б,Москва,ул Третьего Интернационала д.10б,ул,Третьего Интернационала ,д.10б,7584368,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Третьего Интернационала д.10в,Москва,ул Третьего Интернационала д.10в,ул,Третьего Интернационала ,д.10в,7584373,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Третьего Интернационала д.17,Москва,ул Третьего Интернационала д.17,ул,Третьего Интернационала ,д.17,7584377,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Третьего Интернационала д.20,Москва,ул Третьего Интернационала д.20,ул,Третьего Интернационала ,д.20,7584413,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Третьего Интернационала д.25,Москва,ул Третьего Интернационала д.25,ул,Третьего Интернационала ,д.25,7584415,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Чебоксарская д.18,Москва,ул Чебоксарская д.18,ул,Чебоксарская ,д.18,7592875,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Чебоксарская д.18а,Москва,ул Чебоксарская д.18а,ул,Чебоксарская ,д.18а,7592877,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Чебоксарская д.28,Москва,ул Чебоксарская д.28,ул,Чебоксарская ,д.28,7592880,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Чебоксарская д.33,Москва,ул Чебоксарская д.33,ул,Чебоксарская ,д.33,7592884,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Чебоксарская д.39,Москва,ул Чебоксарская д.39,ул,Чебоксарская ,д.39,7592887,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Черное Озеро д.1,Москва,ул Черное Озеро д.1,ул,Черное Озеро ,д.1,7592935,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Черное Озеро д.10,Москва,ул Черное Озеро д.10,ул,Черное Озеро ,д.10,7592950,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Черное Озеро д.12,Москва,ул Черное Озеро д.12,ул,Черное Озеро ,д.12,7592953,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Черное Озеро д.14,Москва,ул Черное Озеро д.14,ул,Черное Озеро ,д.14,7592955,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Черное Озеро д.2,Москва,ул Черное Озеро д.2,ул,Черное Озеро ,д.2,7592960,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Черное Озеро д.7 кор.1,Москва,ул Черное Озеро д.7 кор.1,ул,Черное Озеро ,д.7 кор.1,7592965,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Черное Озеро д.7 кор.2,Москва,ул Черное Озеро д.7 кор.2,ул,Черное Озеро ,д.7 кор.2,7592969,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Черное Озеро д.7 кор.3,Москва,ул Черное Озеро д.7 кор.3,ул,Черное Озеро ,д.7 кор.3,7592984,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Черное Озеро д.8,Москва,ул Черное Озеро д.8,ул,Черное Озеро ,д.8,7592995,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281100,г Москва ул Черное Озеро д.9,Москва,ул Черное Озеро д.9,ул,Черное Озеро ,д.9,7593002,муниципальный округ Косино-Ухтомский,н.д. +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.1,Москва,ул Николая Химушина д.1,ул,Николая Химушина ,д.1,7628321,муниципальный округ Метрогородок,1973 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.11 кор.1,Москва,ул Николая Химушина д.11 кор.1,ул,Николая Химушина ,д.11 кор.1,7914446,муниципальный округ Метрогородок,1961 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.11 кор.2,Москва,ул Николая Химушина д.11 кор.2,ул,Николая Химушина ,д.11 кор.2,7914447,муниципальный округ Метрогородок,1961 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.11 кор.3,Москва,ул Николая Химушина д.11 кор.3,ул,Николая Химушина ,д.11 кор.3,7914472,муниципальный округ Метрогородок,1960 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.13 кор.1,Москва,ул Николая Химушина д.13 кор.1,ул,Николая Химушина ,д.13 кор.1,7914449,муниципальный округ Метрогородок,1958 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.13 кор.2,Москва,ул Николая Химушина д.13 кор.2,ул,Николая Химушина ,д.13 кор.2,7914450,муниципальный округ Метрогородок,1959 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.13 кор.3,Москва,ул Николая Химушина д.13 кор.3,ул,Николая Химушина ,д.13 кор.3,7914452,муниципальный округ Метрогородок,1986 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.13 кор.5,Москва,ул Николая Химушина д.13 кор.5,ул,Николая Химушина ,д.13 кор.5,7914453,муниципальный округ Метрогородок,1959 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.15 кор.1,Москва,ул Николая Химушина д.15 кор.1,ул,Николая Химушина ,д.15 кор.1,7914455,муниципальный округ Метрогородок,1960 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.15 кор.2,Москва,ул Николая Химушина д.15 кор.2,ул,Николая Химушина ,д.15 кор.2,7914473,муниципальный округ Метрогородок,1962 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.15 кор.3,Москва,ул Николая Химушина д.15 кор.3,ул,Николая Химушина ,д.15 кор.3,7914456,муниципальный округ Метрогородок,1962 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.17 кор.1,Москва,ул Николая Химушина д.17 кор.1,ул,Николая Химушина ,д.17 кор.1,7914458,муниципальный округ Метрогородок,1961 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.17 кор.2,Москва,ул Николая Химушина д.17 кор.2,ул,Николая Химушина ,д.17 кор.2,7914459,муниципальный округ Метрогородок,1961 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.19 кор.1,Москва,ул Николая Химушина д.19 кор.1,ул,Николая Химушина ,д.19 кор.1,7914462,муниципальный округ Метрогородок,1960 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.19 кор.2,Москва,ул Николая Химушина д.19 кор.2,ул,Николая Химушина ,д.19 кор.2,7914461,муниципальный округ Метрогородок,1961 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.19 кор.3,Москва,ул Николая Химушина д.19 кор.3,ул,Николая Химушина ,д.19 кор.3,7914463,муниципальный округ Метрогородок,1961 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.21 кор.1,Москва,ул Николая Химушина д.21 кор.1,ул,Николая Химушина ,д.21 кор.1,7914464,муниципальный округ Метрогородок,1959 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.21 кор.2,Москва,ул Николая Химушина д.21 кор.2,ул,Николая Химушина ,д.21 кор.2,7914465,муниципальный округ Метрогородок,1960 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.23,Москва,ул Николая Химушина д.23,ул,Николая Химушина ,д.23,7914467,муниципальный округ Метрогородок,1997 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.3 кор.1,Москва,ул Николая Химушина д.3 кор.1,ул,Николая Химушина ,д.3 кор.1,7914437,муниципальный округ Метрогородок,1971 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.5 кор.1,Москва,ул Николая Химушина д.5 кор.1,ул,Николая Химушина ,д.5 кор.1,7914438,муниципальный округ Метрогородок,1962 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.5 кор.2,Москва,ул Николая Химушина д.5 кор.2,ул,Николая Химушина ,д.5 кор.2,7914440,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.7 кор.1,Москва,ул Николая Химушина д.7 кор.1,ул,Николая Химушина ,д.7 кор.1,7914441,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.7 кор.2,Москва,ул Николая Химушина д.7 кор.2,ул,Николая Химушина ,д.7 кор.2,7914443,муниципальный округ Метрогородок,1962 +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.9 кор.1,Москва,ул Николая Химушина д.9 кор.1,ул,Николая Химушина ,д.9 кор.1,7645927,муниципальный округ Метрогородок,н.д. +2281103,г Москва ул Николая Химушина д.9 кор.2,Москва,ул Николая Химушина д.9 кор.2,ул,Николая Химушина ,д.9 кор.2,7914444,муниципальный округ Метрогородок,1960 +2281103,г Москва ш Открытое д.17 кор.1,Москва,ш Открытое д.17 кор.1,ш,Открытое ,д.17 кор.1,7913930,муниципальный округ Метрогородок,1976 +2281103,г Москва ш Открытое д.17 кор.10,Москва,ш Открытое д.17 кор.10,ш,Открытое ,д.17 кор.10,7719559,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.17 кор.11,Москва,ш Открытое д.17 кор.11,ш,Открытое ,д.17 кор.11,7913961,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.17 кор.12,Москва,ш Открытое д.17 кор.12,ш,Открытое ,д.17 кор.12,7719563,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.17 кор.13,Москва,ш Открытое д.17 кор.13,ш,Открытое ,д.17 кор.13,7558123,муниципальный округ Метрогородок,1966 +2281103,г Москва ш Открытое д.17 кор.2,Москва,ш Открытое д.17 кор.2,ш,Открытое ,д.17 кор.2,7913938,муниципальный округ Метрогородок,н.д. +2281103,г Москва ш Открытое д.17 кор.3,Москва,ш Открытое д.17 кор.3,ш,Открытое ,д.17 кор.3,7572335,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.17 кор.4,Москва,ш Открытое д.17 кор.4,ш,Открытое ,д.17 кор.4,7913941,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.17 кор.5,Москва,ш Открытое д.17 кор.5,ш,Открытое ,д.17 кор.5,7913948,муниципальный округ Метрогородок,н.д. +2281103,г Москва ш Открытое д.17 кор.6,Москва,ш Открытое д.17 кор.6,ш,Открытое ,д.17 кор.6,7913953,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.17 кор.7,Москва,ш Открытое д.17 кор.7,ш,Открытое ,д.17 кор.7,7913956,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.17 кор.8,Москва,ш Открытое д.17 кор.8,ш,Открытое ,д.17 кор.8,7719517,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.17 кор.9,Москва,ш Открытое д.17 кор.9,ш,Открытое ,д.17 кор.9,7719545,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.19 кор.1,Москва,ш Открытое д.19 кор.1,ш,Открытое ,д.19 кор.1,7719571,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.19 кор.2,Москва,ш Открытое д.19 кор.2,ш,Открытое ,д.19 кор.2,7914132,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.19 кор.3,Москва,ш Открытое д.19 кор.3,ш,Открытое ,д.19 кор.3,7914138,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.19 кор.4,Москва,ш Открытое д.19 кор.4,ш,Открытое ,д.19 кор.4,7914144,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.19 кор.5,Москва,ш Открытое д.19 кор.5,ш,Открытое ,д.19 кор.5,7719574,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.21 кор.1,Москва,ш Открытое д.21 кор.1,ш,Открытое ,д.21 кор.1,7719583,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.21 кор.10,Москва,ш Открытое д.21 кор.10,ш,Открытое ,д.21 кор.10,7914182,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.21 кор.11,Москва,ш Открытое д.21 кор.11,ш,Открытое ,д.21 кор.11,7914184,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.21 кор.12,Москва,ш Открытое д.21 кор.12,ш,Открытое ,д.21 кор.12,7914185,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.21 кор.13,Москва,ш Открытое д.21 кор.13,ш,Открытое ,д.21 кор.13,7719610,муниципальный округ Метрогородок,1967 +2281103,г Москва ш Открытое д.21 кор.14,Москва,ш Открытое д.21 кор.14,ш,Открытое ,д.21 кор.14,7914188,муниципальный округ Метрогородок,1969 +2281103,г Москва ш Открытое д.21 кор.2,Москва,ш Открытое д.21 кор.2,ш,Открытое ,д.21 кор.2,7914154,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.21 кор.3,Москва,ш Открытое д.21 кор.3,ш,Открытое ,д.21 кор.3,7914158,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.21 кор.4,Москва,ш Открытое д.21 кор.4,ш,Открытое ,д.21 кор.4,7914164,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.21 кор.5,Москва,ш Открытое д.21 кор.5,ш,Открытое ,д.21 кор.5,7914169,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.21 кор.6,Москва,ш Открытое д.21 кор.6,ш,Открытое ,д.21 кор.6,7723259,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.21 кор.7,Москва,ш Открытое д.21 кор.7,ш,Открытое ,д.21 кор.7,7719590,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.21 кор.8,Москва,ш Открытое д.21 кор.8,ш,Открытое ,д.21 кор.8,7719595,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.21 кор.9,Москва,ш Открытое д.21 кор.9,ш,Открытое ,д.21 кор.9,7719601,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.21 строение 10,Москва,ш Открытое д.21 строение 10,ш,Открытое ,д.21 строение 10,7914172,муниципальный округ Метрогородок,н.д. +2281103,г Москва ш Открытое д.22,Москва,ш Открытое д.22,ш,Открытое ,д.22,7914190,муниципальный округ Метрогородок,1989 +2281103,г Москва ш Открытое д.23 кор.1,Москва,ш Открытое д.23 кор.1,ш,Открытое ,д.23 кор.1,7914193,муниципальный округ Метрогородок,2004 +2281103,г Москва ш Открытое д.23 кор.2,Москва,ш Открытое д.23 кор.2,ш,Открытое ,д.23 кор.2,7719616,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.23 кор.3,Москва,ш Открытое д.23 кор.3,ш,Открытое ,д.23 кор.3,7719550,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.23 кор.4,Москва,ш Открытое д.23 кор.4,ш,Открытое ,д.23 кор.4,7914197,муниципальный округ Метрогородок,2005 +2281103,г Москва ш Открытое д.23 кор.5,Москва,ш Открытое д.23 кор.5,ш,Открытое ,д.23 кор.5,7914201,муниципальный округ Метрогородок,2005 +2281103,г Москва ш Открытое д.23 кор.6,Москва,ш Открытое д.23 кор.6,ш,Открытое ,д.23 кор.6,7719570,муниципальный округ Метрогородок,1967 +2281103,г Москва ш Открытое д.23 кор.7,Москва,ш Открытое д.23 кор.7,ш,Открытое ,д.23 кор.7,7719597,муниципальный округ Метрогородок,1977 +2281103,г Москва ш Открытое д.24 кор.1,Москва,ш Открытое д.24 кор.1,ш,Открытое ,д.24 кор.1,7914208,муниципальный округ Метрогородок,2011 +2281103,г Москва ш Открытое д.24 кор.11,Москва,ш Открытое д.24 кор.11,ш,Открытое ,д.24 кор.11,7914237,муниципальный округ Метрогородок,1989 +2281103,г Москва ш Открытое д.24 кор.12,Москва,ш Открытое д.24 кор.12,ш,Открытое ,д.24 кор.12,7914240,муниципальный округ Метрогородок,1986 +2281103,г Москва ш Открытое д.24 кор.13,Москва,ш Открытое д.24 кор.13,ш,Открытое ,д.24 кор.13,7914241,муниципальный округ Метрогородок,1986 +2281103,г Москва ш Открытое д.24 кор.14,Москва,ш Открытое д.24 кор.14,ш,Открытое ,д.24 кор.14,7914247,муниципальный округ Метрогородок,1985 +2281103,г Москва ш Открытое д.24 кор.2,Москва,ш Открытое д.24 кор.2,ш,Открытое ,д.24 кор.2,7914210,муниципальный округ Метрогородок,1972 +2281103,г Москва ш Открытое д.24 кор.3,Москва,ш Открытое д.24 кор.3,ш,Открытое ,д.24 кор.3,7914215,муниципальный округ Метрогородок,1998 +2281103,г Москва ш Открытое д.24 кор.36,Москва,ш Открытое д.24 кор.36,ш,Открытое ,д.24 кор.36,7914248,муниципальный округ Метрогородок,1959 +2281103,г Москва ш Открытое д.24 кор.37,Москва,ш Открытое д.24 кор.37,ш,Открытое ,д.24 кор.37,7914252,муниципальный округ Метрогородок,1960 +2281103,г Москва ш Открытое д.24 кор.41,Москва,ш Открытое д.24 кор.41,ш,Открытое ,д.24 кор.41,7914257,муниципальный округ Метрогородок,1960 +2281103,г Москва ш Открытое д.24 кор.42,Москва,ш Открытое д.24 кор.42,ш,Открытое ,д.24 кор.42,7914259,муниципальный округ Метрогородок,1973 +2281103,г Москва ш Открытое д.24 кор.5а,Москва,ш Открытое д.24 кор.5а,ш,Открытое ,д.24 кор.5а,7914205,муниципальный округ Метрогородок,1959 +2281103,г Москва ш Открытое д.24 кор.5б,Москва,ш Открытое д.24 кор.5б,ш,Открытое ,д.24 кор.5б,7914220,муниципальный округ Метрогородок,1960 +2281103,г Москва ш Открытое д.24 кор.5в,Москва,ш Открытое д.24 кор.5в,ш,Открытое ,д.24 кор.5в,7914225,муниципальный округ Метрогородок,1962 +2281103,г Москва ш Открытое д.24 кор.5г,Москва,ш Открытое д.24 кор.5г,ш,Открытое ,д.24 кор.5г,7914229,муниципальный округ Метрогородок,1962 +2281103,г Москва ш Открытое д.25 кор.1,Москва,ш Открытое д.25 кор.1,ш,Открытое ,д.25 кор.1,7914361,муниципальный округ Метрогородок,1966 +2281103,г Москва ш Открытое д.25 кор.10,Москва,ш Открытое д.25 кор.10,ш,Открытое ,д.25 кор.10,7719620,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.25 кор.11,Москва,ш Открытое д.25 кор.11,ш,Открытое ,д.25 кор.11,7719629,муниципальный округ Метрогородок,1965 +2281103,г Москва ш Открытое д.25 кор.12,Москва,ш Открытое д.25 кор.12,ш,Открытое ,д.25 кор.12,7719633,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.25 кор.13,Москва,ш Открытое д.25 кор.13,ш,Открытое ,д.25 кор.13,7719642,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.25 кор.14,Москва,ш Открытое д.25 кор.14,ш,Открытое ,д.25 кор.14,7719646,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.25 кор.15,Москва,ш Открытое д.25 кор.15,ш,Открытое ,д.25 кор.15,7914370,муниципальный округ Метрогородок,1965 +2281103,г Москва ш Открытое д.25 кор.16,Москва,ш Открытое д.25 кор.16,ш,Открытое ,д.25 кор.16,7914371,муниципальный округ Метрогородок,1968 +2281103,г Москва ш Открытое д.25 кор.2,Москва,ш Открытое д.25 кор.2,ш,Открытое ,д.25 кор.2,7719604,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.25 кор.3,Москва,ш Открытое д.25 кор.3,ш,Открытое ,д.25 кор.3,7914362,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.25 кор.4,Москва,ш Открытое д.25 кор.4,ш,Открытое ,д.25 кор.4,7914363,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.25 кор.5,Москва,ш Открытое д.25 кор.5,ш,Открытое ,д.25 кор.5,7914365,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.25 кор.6,Москва,ш Открытое д.25 кор.6,ш,Открытое ,д.25 кор.6,7914367,муниципальный округ Метрогородок,1965 +2281103,г Москва ш Открытое д.25 кор.7,Москва,ш Открытое д.25 кор.7,ш,Открытое ,д.25 кор.7,7914368,муниципальный округ Метрогородок,1965 +2281103,г Москва ш Открытое д.25 кор.8,Москва,ш Открытое д.25 кор.8,ш,Открытое ,д.25 кор.8,7914369,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.25 кор.9,Москва,ш Открытое д.25 кор.9,ш,Открытое ,д.25 кор.9,7719609,муниципальный округ Метрогородок,1965 +2281103,г Москва ш Открытое д.26 кор.1,Москва,ш Открытое д.26 кор.1,ш,Открытое ,д.26 кор.1,7914372,муниципальный округ Метрогородок,1961 +2281103,г Москва ш Открытое д.26 кор.10,Москва,ш Открытое д.26 кор.10,ш,Открытое ,д.26 кор.10,7914379,муниципальный округ Метрогородок,1997 +2281103,г Москва ш Открытое д.26 кор.12,Москва,ш Открытое д.26 кор.12,ш,Открытое ,д.26 кор.12,7914381,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.26 кор.12 а,Москва,ш Открытое д.26 кор.12 а,ш,Открытое ,д.26 кор.12 а,7914384,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.26 кор.2,Москва,ш Открытое д.26 кор.2,ш,Открытое ,д.26 кор.2,7914373,муниципальный округ Метрогородок,1962 +2281103,г Москва ш Открытое д.26 кор.4,Москва,ш Открытое д.26 кор.4,ш,Открытое ,д.26 кор.4,7914374,муниципальный округ Метрогородок,1961 +2281103,г Москва ш Открытое д.26 кор.5,Москва,ш Открытое д.26 кор.5,ш,Открытое ,д.26 кор.5,7914375,муниципальный округ Метрогородок,1961 +2281103,г Москва ш Открытое д.26 кор.9,Москва,ш Открытое д.26 кор.9,ш,Открытое ,д.26 кор.9,7914377,муниципальный округ Метрогородок,1997 +2281103,г Москва ш Открытое д.27 кор.1,Москва,ш Открытое д.27 кор.1,ш,Открытое ,д.27 кор.1,7914387,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.27 кор.2,Москва,ш Открытое д.27 кор.2,ш,Открытое ,д.27 кор.2,7719651,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.27 кор.3,Москва,ш Открытое д.27 кор.3,ш,Открытое ,д.27 кор.3,7914388,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.27 кор.4,Москва,ш Открытое д.27 кор.4,ш,Открытое ,д.27 кор.4,7719657,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.27 кор.5,Москва,ш Открытое д.27 кор.5,ш,Открытое ,д.27 кор.5,7914389,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.27 кор.6,Москва,ш Открытое д.27 кор.6,ш,Открытое ,д.27 кор.6,7719665,муниципальный округ Метрогородок,1965 +2281103,г Москва ш Открытое д.27 кор.7,Москва,ш Открытое д.27 кор.7,ш,Открытое ,д.27 кор.7,7914391,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.27 кор.8,Москва,ш Открытое д.27 кор.8,ш,Открытое ,д.27 кор.8,7914393,муниципальный округ Метрогородок,1965 +2281103,г Москва ш Открытое д.27 кор.9,Москва,ш Открытое д.27 кор.9,ш,Открытое ,д.27 кор.9,7914394,муниципальный округ Метрогородок,1970 +2281103,г Москва ш Открытое д.28 кор.1,Москва,ш Открытое д.28 кор.1,ш,Открытое ,д.28 кор.1,7914396,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.28 кор.10,Москва,ш Открытое д.28 кор.10,ш,Открытое ,д.28 кор.10,7914417,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.28 кор.11,Москва,ш Открытое д.28 кор.11,ш,Открытое ,д.28 кор.11,7914419,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.28 кор.2,Москва,ш Открытое д.28 кор.2,ш,Открытое ,д.28 кор.2,7914399,муниципальный округ Метрогородок,1965 +2281103,г Москва ш Открытое д.28 кор.3,Москва,ш Открытое д.28 кор.3,ш,Открытое ,д.28 кор.3,7914401,муниципальный округ Метрогородок,1965 +2281103,г Москва ш Открытое д.28 кор.4,Москва,ш Открытое д.28 кор.4,ш,Открытое ,д.28 кор.4,7914405,муниципальный округ Метрогородок,1965 +2281103,г Москва ш Открытое д.28 кор.6,Москва,ш Открытое д.28 кор.6,ш,Открытое ,д.28 кор.6,7914407,муниципальный округ Метрогородок,1966 +2281103,г Москва ш Открытое д.28 кор.6а,Москва,ш Открытое д.28 кор.6а,ш,Открытое ,д.28 кор.6а,7914410,муниципальный округ Метрогородок,1966 +2281103,г Москва ш Открытое д.28 кор.7,Москва,ш Открытое д.28 кор.7,ш,Открытое ,д.28 кор.7,7914411,муниципальный округ Метрогородок,1965 +2281103,г Москва ш Открытое д.28 кор.8,Москва,ш Открытое д.28 кор.8,ш,Открытое ,д.28 кор.8,7914413,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.28 кор.9,Москва,ш Открытое д.28 кор.9,ш,Открытое ,д.28 кор.9,7914415,муниципальный округ Метрогородок,1965 +2281103,г Москва ш Открытое д.29 кор.1,Москва,ш Открытое д.29 кор.1,ш,Открытое ,д.29 кор.1,7914420,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.29 кор.10,Москва,ш Открытое д.29 кор.10,ш,Открытое ,д.29 кор.10,7914430,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.29 кор.11,Москва,ш Открытое д.29 кор.11,ш,Открытое ,д.29 кор.11,7719641,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.29 кор.2,Москва,ш Открытое д.29 кор.2,ш,Открытое ,д.29 кор.2,7914421,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.29 кор.3,Москва,ш Открытое д.29 кор.3,ш,Открытое ,д.29 кор.3,7914422,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.29 кор.4,Москва,ш Открытое д.29 кор.4,ш,Открытое ,д.29 кор.4,7914424,муниципальный округ Метрогородок,1963 +2281103,г Москва ш Открытое д.29 кор.5,Москва,ш Открытое д.29 кор.5,ш,Открытое ,д.29 кор.5,7914425,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.29 кор.6,Москва,ш Открытое д.29 кор.6,ш,Открытое ,д.29 кор.6,7914427,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.29 кор.7,Москва,ш Открытое д.29 кор.7,ш,Открытое ,д.29 кор.7,7914428,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.29 кор.8,Москва,ш Открытое д.29 кор.8,ш,Открытое ,д.29 кор.8,7719650,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281103,г Москва ш Открытое д.29 кор.9,Москва,ш Открытое д.29 кор.9,ш,Открытое ,д.29 кор.9,7719644,муниципальный округ Метрогородок,1964 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.22,Москва,пр-кт Зеленый д.22,пр-кт,Зеленый ,д.22,7555597,муниципальный округ Новогиреево,2006 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.26,Москва,пр-кт Зеленый д.26,пр-кт,Зеленый ,д.26,7915763,муниципальный округ Новогиреево,н.д. +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.40 кор.1,Москва,пр-кт Зеленый д.40 кор.1,пр-кт,Зеленый ,д.40 кор.1,7555603,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.40 кор.2,Москва,пр-кт Зеленый д.40 кор.2,пр-кт,Зеленый ,д.40 кор.2,7555607,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.42,Москва,пр-кт Зеленый д.42,пр-кт,Зеленый ,д.42,7555614,муниципальный округ Новогиреево,1996 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.44,Москва,пр-кт Зеленый д.44,пр-кт,Зеленый ,д.44,7555620,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.48 кор.1,Москва,пр-кт Зеленый д.48 кор.1,пр-кт,Зеленый ,д.48 кор.1,7555623,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.48 кор.2,Москва,пр-кт Зеленый д.48 кор.2,пр-кт,Зеленый ,д.48 кор.2,7555630,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.50,Москва,пр-кт Зеленый д.50,пр-кт,Зеленый ,д.50,7555636,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.52 кор.1,Москва,пр-кт Зеленый д.52 кор.1,пр-кт,Зеленый ,д.52 кор.1,7555640,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.56,Москва,пр-кт Зеленый д.56,пр-кт,Зеленый ,д.56,7555646,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.60/35,Москва,пр-кт Зеленый д.60/35,пр-кт,Зеленый ,д.60/35,7555653,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.62 кор.1,Москва,пр-кт Зеленый д.62 кор.1,пр-кт,Зеленый ,д.62 кор.1,7555657,муниципальный округ Новогиреево,1970 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.62 кор.2,Москва,пр-кт Зеленый д.62 кор.2,пр-кт,Зеленый ,д.62 кор.2,7555662,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.62 кор.3,Москва,пр-кт Зеленый д.62 кор.3,пр-кт,Зеленый ,д.62 кор.3,7555670,муниципальный округ Новогиреево,1981 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.63,Москва,пр-кт Зеленый д.63,пр-кт,Зеленый ,д.63,8125974,муниципальный округ Новогиреево,1963 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.64,Москва,пр-кт Зеленый д.64,пр-кт,Зеленый ,д.64,7555676,муниципальный округ Новогиреево,1967 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.66 кор.1,Москва,пр-кт Зеленый д.66 кор.1,пр-кт,Зеленый ,д.66 кор.1,7555681,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.66 кор.2,Москва,пр-кт Зеленый д.66 кор.2,пр-кт,Зеленый ,д.66 кор.2,7555686,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.68 кор.1,Москва,пр-кт Зеленый д.68 кор.1,пр-кт,Зеленый ,д.68 кор.1,7555695,муниципальный округ Новогиреево,1971 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.68 кор.2,Москва,пр-кт Зеленый д.68 кор.2,пр-кт,Зеленый ,д.68 кор.2,7555697,муниципальный округ Новогиреево,1971 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.69 кор.2,Москва,пр-кт Зеленый д.69 кор.2,пр-кт,Зеленый ,д.69 кор.2,7555702,муниципальный округ Новогиреево,1964 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.70 кор.1,Москва,пр-кт Зеленый д.70 кор.1,пр-кт,Зеленый ,д.70 кор.1,7555713,муниципальный округ Новогиреево,1970 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.70 кор.2,Москва,пр-кт Зеленый д.70 кор.2,пр-кт,Зеленый ,д.70 кор.2,7555721,муниципальный округ Новогиреево,1970 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.71 кор.2,Москва,пр-кт Зеленый д.71 кор.2,пр-кт,Зеленый ,д.71 кор.2,7555725,муниципальный округ Новогиреево,1962 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.74,Москва,пр-кт Зеленый д.74,пр-кт,Зеленый ,д.74,7555730,муниципальный округ Новогиреево,1971 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.76,Москва,пр-кт Зеленый д.76,пр-кт,Зеленый ,д.76,7555738,муниципальный округ Новогиреево,1974 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.77 кор.1,Москва,пр-кт Зеленый д.77 кор.1,пр-кт,Зеленый ,д.77 кор.1,7555741,муниципальный округ Новогиреево,1967 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.77 кор.2,Москва,пр-кт Зеленый д.77 кор.2,пр-кт,Зеленый ,д.77 кор.2,7555750,муниципальный округ Новогиреево,1965 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.83 кор.2,Москва,пр-кт Зеленый д.83 кор.2,пр-кт,Зеленый ,д.83 кор.2,7555756,муниципальный округ Новогиреево,1961 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.83 кор.3,Москва,пр-кт Зеленый д.83 кор.3,пр-кт,Зеленый ,д.83 кор.3,7555761,муниципальный округ Новогиреево,1964 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.83 кор.4,Москва,пр-кт Зеленый д.83 кор.4,пр-кт,Зеленый ,д.83 кор.4,7555765,муниципальный округ Новогиреево,1984 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.85,Москва,пр-кт Зеленый д.85,пр-кт,Зеленый ,д.85,7555770,муниципальный округ Новогиреево,1963 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.87 кор.1,Москва,пр-кт Зеленый д.87 кор.1,пр-кт,Зеленый ,д.87 кор.1,7555774,муниципальный округ Новогиреево,1966 +2281101,г Москва пр-кт Зеленый д.87 кор.2,Москва,пр-кт Зеленый д.87 кор.2,пр-кт,Зеленый ,д.87 кор.2,7555780,муниципальный округ Новогиреево,1967 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.10 кор.1,Москва,пр-кт Свободный д.10 кор.1,пр-кт,Свободный ,д.10 кор.1,7562171,муниципальный округ Новогиреево,1972 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.10 кор.2,Москва,пр-кт Свободный д.10 кор.2,пр-кт,Свободный ,д.10 кор.2,7562172,муниципальный округ Новогиреево,1961 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.12/23,Москва,пр-кт Свободный д.12/23,пр-кт,Свободный ,д.12/23,7562173,муниципальный округ Новогиреево,1965 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.14,Москва,пр-кт Свободный д.14,пр-кт,Свободный ,д.14,7562174,муниципальный округ Новогиреево,1990 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.16,Москва,пр-кт Свободный д.16,пр-кт,Свободный ,д.16,7562175,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.18,Москва,пр-кт Свободный д.18,пр-кт,Свободный ,д.18,7562176,муниципальный округ Новогиреево,1970 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.20,Москва,пр-кт Свободный д.20,пр-кт,Свободный ,д.20,7562177,муниципальный округ Новогиреево,1993 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.21/2,Москва,пр-кт Свободный д.21/2,пр-кт,Свободный ,д.21/2,7562178,муниципальный округ Новогиреево,1985 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.22,Москва,пр-кт Свободный д.22,пр-кт,Свободный ,д.22,7562179,муниципальный округ Новогиреево,1975 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.24,Москва,пр-кт Свободный д.24,пр-кт,Свободный ,д.24,7562180,муниципальный округ Новогиреево,1974 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.25 кор.1,Москва,пр-кт Свободный д.25 кор.1,пр-кт,Свободный ,д.25 кор.1,7562181,муниципальный округ Новогиреево,1961 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.25 кор.2,Москва,пр-кт Свободный д.25 кор.2,пр-кт,Свободный ,д.25 кор.2,7562182,муниципальный округ Новогиреево,1965 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.26,Москва,пр-кт Свободный д.26,пр-кт,Свободный ,д.26,7562183,муниципальный округ Новогиреево,1975 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.27,Москва,пр-кт Свободный д.27,пр-кт,Свободный ,д.27,7563410,муниципальный округ Новогиреево,1959 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.28,Москва,пр-кт Свободный д.28,пр-кт,Свободный ,д.28,7563411,муниципальный округ Новогиреево,1976 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.30,Москва,пр-кт Свободный д.30,пр-кт,Свободный ,д.30,7563413,муниципальный округ Новогиреево,1975 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.32,Москва,пр-кт Свободный д.32,пр-кт,Свободный ,д.32,7563414,муниципальный округ Новогиреево,1976 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.37 кор.2,Москва,пр-кт Свободный д.37 кор.2,пр-кт,Свободный ,д.37 кор.2,7346169,муниципальный округ Новогиреево,1983 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.37/18,Москва,пр-кт Свободный д.37/18,пр-кт,Свободный ,д.37/18,7563431,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.39 кор.1,Москва,пр-кт Свободный д.39 кор.1,пр-кт,Свободный ,д.39 кор.1,7563434,муниципальный округ Новогиреево,1971 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.39 кор.2,Москва,пр-кт Свободный д.39 кор.2,пр-кт,Свободный ,д.39 кор.2,7563436,муниципальный округ Новогиреево,1960 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.6 кор.1,Москва,пр-кт Свободный д.6 кор.1,пр-кт,Свободный ,д.6 кор.1,7562168,муниципальный округ Новогиреево,1960 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.6 кор.2,Москва,пр-кт Свободный д.6 кор.2,пр-кт,Свободный ,д.6 кор.2,7562169,муниципальный округ Новогиреево,1958 +2281101,г Москва пр-кт Свободный д.6 кор.3,Москва,пр-кт Свободный д.6 кор.3,пр-кт,Свободный ,д.6 кор.3,7562170,муниципальный округ Новогиреево,1957 +2281101,г Москва пр-кт Союзный д.10,Москва,пр-кт Союзный д.10,пр-кт,Союзный ,д.10,7563461,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва пр-кт Союзный д.12 кор.1,Москва,пр-кт Союзный д.12 кор.1,пр-кт,Союзный ,д.12 кор.1,7563463,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва пр-кт Союзный д.12 кор.2,Москва,пр-кт Союзный д.12 кор.2,пр-кт,Союзный ,д.12 кор.2,7563466,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва пр-кт Союзный д.13 кор.2,Москва,пр-кт Союзный д.13 кор.2,пр-кт,Союзный ,д.13 кор.2,7563476,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва пр-кт Союзный д.14/9,Москва,пр-кт Союзный д.14/9,пр-кт,Союзный ,д.14/9,7563478,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва пр-кт Союзный д.15 кор.1,Москва,пр-кт Союзный д.15 кор.1,пр-кт,Союзный ,д.15 кор.1,7563480,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва пр-кт Союзный д.15 кор.2,Москва,пр-кт Союзный д.15 кор.2,пр-кт,Союзный ,д.15 кор.2,7563483,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва пр-кт Союзный д.20 кор.1,Москва,пр-кт Союзный д.20 кор.1,пр-кт,Союзный ,д.20 кор.1,7563490,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва пр-кт Союзный д.20 кор.2,Москва,пр-кт Союзный д.20 кор.2,пр-кт,Союзный ,д.20 кор.2,7563532,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва пр-кт Союзный д.20 кор.3,Москва,пр-кт Союзный д.20 кор.3,пр-кт,Союзный ,д.20 кор.3,7563536,муниципальный округ Новогиреево,1967 +2281101,г Москва пр-кт Союзный д.20 кор.4,Москва,пр-кт Союзный д.20 кор.4,пр-кт,Союзный ,д.20 кор.4,7563540,муниципальный округ Новогиреево,1967 +2281101,г Москва пр-кт Союзный д.24,Москва,пр-кт Союзный д.24,пр-кт,Союзный ,д.24,7563549,муниципальный округ Новогиреево,1972 +2281101,г Москва пр-кт Союзный д.6 кор.1,Москва,пр-кт Союзный д.6 кор.1,пр-кт,Союзный ,д.6 кор.1,7563440,муниципальный округ Новогиреево,1967 +2281101,г Москва пр-кт Союзный д.6 кор.2,Москва,пр-кт Союзный д.6 кор.2,пр-кт,Союзный ,д.6 кор.2,7563441,муниципальный округ Новогиреево,1967 +2281101,г Москва пр-кт Союзный д.6 кор.3,Москва,пр-кт Союзный д.6 кор.3,пр-кт,Союзный ,д.6 кор.3,7563443,муниципальный округ Новогиреево,1967 +2281101,г Москва пр-кт Союзный д.6 кор.4,Москва,пр-кт Союзный д.6 кор.4,пр-кт,Союзный ,д.6 кор.4,7563446,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва пр-кт Союзный д.8 кор.1,Москва,пр-кт Союзный д.8 кор.1,пр-кт,Союзный ,д.8 кор.1,7563449,муниципальный округ Новогиреево,1967 +2281101,г Москва пр-кт Союзный д.8 кор.2,Москва,пр-кт Союзный д.8 кор.2,пр-кт,Союзный ,д.8 кор.2,7563451,муниципальный округ Новогиреево,1967 +2281101,г Москва пр-кт Союзный д.9 кор.1,Москва,пр-кт Союзный д.9 кор.1,пр-кт,Союзный ,д.9 кор.1,7563454,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва пр-кт Союзный д.9 кор.2,Москва,пр-кт Союзный д.9 кор.2,пр-кт,Союзный ,д.9 кор.2,7563457,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.18 кор.1,Москва,пр-кт Федеративный д.18 кор.1,пр-кт,Федеративный ,д.18 кор.1,8126045,муниципальный округ Новогиреево,1961 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.18 кор.2,Москва,пр-кт Федеративный д.18 кор.2,пр-кт,Федеративный ,д.18 кор.2,8126049,муниципальный округ Новогиреево,1961 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.20,Москва,пр-кт Федеративный д.20,пр-кт,Федеративный ,д.20,8126060,муниципальный округ Новогиреево,1959 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.21 кор.1,Москва,пр-кт Федеративный д.21 кор.1,пр-кт,Федеративный ,д.21 кор.1,7563601,муниципальный округ Новогиреево,1966 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.21 кор.2,Москва,пр-кт Федеративный д.21 кор.2,пр-кт,Федеративный ,д.21 кор.2,7563603,муниципальный округ Новогиреево,1976 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.22 кор.1,Москва,пр-кт Федеративный д.22 кор.1,пр-кт,Федеративный ,д.22 кор.1,7563605,муниципальный округ Новогиреево,1960 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.22 кор.2,Москва,пр-кт Федеративный д.22 кор.2,пр-кт,Федеративный ,д.22 кор.2,8126071,муниципальный округ Новогиреево,1967 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.22 кор.3,Москва,пр-кт Федеративный д.22 кор.3,пр-кт,Федеративный ,д.22 кор.3,8126075,муниципальный округ Новогиреево,1962 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.24,Москва,пр-кт Федеративный д.24,пр-кт,Федеративный ,д.24,7563607,муниципальный округ Новогиреево,2002 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.24 кор.1,Москва,пр-кт Федеративный д.24 кор.1,пр-кт,Федеративный ,д.24 кор.1,7563854,муниципальный округ Новогиреево,2004 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.28,Москва,пр-кт Федеративный д.28,пр-кт,Федеративный ,д.28,7563857,муниципальный округ Новогиреево,1996 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.28А,Москва,пр-кт Федеративный д.28А,пр-кт,Федеративный ,д.28А,7563860,муниципальный округ Новогиреево,1970 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.33,Москва,пр-кт Федеративный д.33,пр-кт,Федеративный ,д.33,7563865,муниципальный округ Новогиреево,1970 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.34 кор.2,Москва,пр-кт Федеративный д.34 кор.2,пр-кт,Федеративный ,д.34 кор.2,7563870,муниципальный округ Новогиреево,1967 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.35,Москва,пр-кт Федеративный д.35,пр-кт,Федеративный ,д.35,7563874,муниципальный округ Новогиреево,1964 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.38 кор.1,Москва,пр-кт Федеративный д.38 кор.1,пр-кт,Федеративный ,д.38 кор.1,7563879,муниципальный округ Новогиреево,1970 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.40 кор.1,Москва,пр-кт Федеративный д.40 кор.1,пр-кт,Федеративный ,д.40 кор.1,7563884,муниципальный округ Новогиреево,1970 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.40 кор.2,Москва,пр-кт Федеративный д.40 кор.2,пр-кт,Федеративный ,д.40 кор.2,7563891,муниципальный округ Новогиреево,1970 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.42 кор.1,Москва,пр-кт Федеративный д.42 кор.1,пр-кт,Федеративный ,д.42 кор.1,7563897,муниципальный округ Новогиреево,1970 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.42 кор.2,Москва,пр-кт Федеративный д.42 кор.2,пр-кт,Федеративный ,д.42 кор.2,7563900,муниципальный округ Новогиреево,1970 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.44,Москва,пр-кт Федеративный д.44,пр-кт,Федеративный ,д.44,7563907,муниципальный округ Новогиреево,1963 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.46 кор.1,Москва,пр-кт Федеративный д.46 кор.1,пр-кт,Федеративный ,д.46 кор.1,7563910,муниципальный округ Новогиреево,1963 +2281101,г Москва пр-кт Федеративный д.46 кор.2,Москва,пр-кт Федеративный д.46 кор.2,пр-кт,Федеративный ,д.46 кор.2,7563912,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва проезд Напольный д.6,Москва,проезд Напольный д.6,проезд,Напольный ,д.6,7559534,муниципальный округ Новогиреево,1984 +2281101,г Москва проезд Саперный д.10,Москва,проезд Саперный д.10,проезд,Саперный ,д.10,7562163,муниципальный округ Новогиреево,1960 +2281101,г Москва проезд Саперный д.11,Москва,проезд Саперный д.11,проезд,Саперный ,д.11,7562164,муниципальный округ Новогиреево,1979 +2281101,г Москва проезд Саперный д.12 кор.1,Москва,проезд Саперный д.12 кор.1,проезд,Саперный ,д.12 кор.1,7562165,муниципальный округ Новогиреево,1973 +2281101,г Москва проезд Саперный д.12 кор.2,Москва,проезд Саперный д.12 кор.2,проезд,Саперный ,д.12 кор.2,7562166,муниципальный округ Новогиреево,1959 +2281101,г Москва проезд Саперный д.13,Москва,проезд Саперный д.13,проезд,Саперный ,д.13,7562167,муниципальный округ Новогиреево,1995 +2281101,г Москва проезд Саперный д.2/23,Москва,проезд Саперный д.2/23,проезд,Саперный ,д.2/23,7559864,муниципальный округ Новогиреево,1965 +2281101,г Москва проезд Саперный д.4,Москва,проезд Саперный д.4,проезд,Саперный ,д.4,7559867,муниципальный округ Новогиреево,1967 +2281101,г Москва проезд Саперный д.6 кор.2,Москва,проезд Саперный д.6 кор.2,проезд,Саперный ,д.6 кор.2,7559871,муниципальный округ Новогиреево,1960 +2281101,г Москва проезд Саперный д.8 кор.1,Москва,проезд Саперный д.8 кор.1,проезд,Саперный ,д.8 кор.1,7559874,муниципальный округ Новогиреево,1959 +2281101,г Москва проезд Саперный д.8 кор.2,Москва,проезд Саперный д.8 кор.2,проезд,Саперный ,д.8 кор.2,7562160,муниципальный округ Новогиреево,1966 +2281101,г Москва проезд Саперный д.8 кор.3,Москва,проезд Саперный д.8 кор.3,проезд,Саперный ,д.8 кор.3,7562161,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва проезд Саперный д.9,Москва,проезд Саперный д.9,проезд,Саперный ,д.9,7562162,муниципальный округ Новогиреево,1984 +2281101,г Москва ул Алексея Дикого д.16А,Москва,ул Алексея Дикого д.16А,ул,Алексея Дикого ,д.16А,7553593,муниципальный округ Новогиреево,1972 +2281101,г Москва ул Алексея Дикого д.18,Москва,ул Алексея Дикого д.18,ул,Алексея Дикого ,д.18,7553600,муниципальный округ Новогиреево,1983 +2281101,г Москва ул Алексея Дикого д.20,Москва,ул Алексея Дикого д.20,ул,Алексея Дикого ,д.20,7553672,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва ул Алексея Дикого д.5 кор.1,Москва,ул Алексея Дикого д.5 кор.1,ул,Алексея Дикого ,д.5 кор.1,7553576,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва ул Алексея Дикого д.5 кор.2,Москва,ул Алексея Дикого д.5 кор.2,ул,Алексея Дикого ,д.5 кор.2,7553579,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва ул Алексея Дикого д.7 кор.1,Москва,ул Алексея Дикого д.7 кор.1,ул,Алексея Дикого ,д.7 кор.1,7553583,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва ул Алексея Дикого д.7 кор.2,Москва,ул Алексея Дикого д.7 кор.2,ул,Алексея Дикого ,д.7 кор.2,7553585,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва ул Алексея Дикого д.7 кор.3,Москва,ул Алексея Дикого д.7 кор.3,ул,Алексея Дикого ,д.7 кор.3,7553586,муниципальный округ Новогиреево,1984 +2281101,г Москва ул Братская д.15 кор.1,Москва,ул Братская д.15 кор.1,ул,Братская ,д.15 кор.1,7554330,муниципальный округ Новогиреево,1967 +2281101,г Москва ул Братская д.15 кор.2,Москва,ул Братская д.15 кор.2,ул,Братская ,д.15 кор.2,7554333,муниципальный округ Новогиреево,1965 +2281101,г Москва ул Братская д.15 кор.3,Москва,ул Братская д.15 кор.3,ул,Братская ,д.15 кор.3,7554337,муниципальный округ Новогиреево,1965 +2281101,г Москва ул Братская д.17 кор.1,Москва,ул Братская д.17 кор.1,ул,Братская ,д.17 кор.1,7554342,муниципальный округ Новогиреево,1967 +2281101,г Москва ул Братская д.17 кор.2,Москва,ул Братская д.17 кор.2,ул,Братская ,д.17 кор.2,7554346,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва ул Братская д.19 кор.1,Москва,ул Братская д.19 кор.1,ул,Братская ,д.19 кор.1,7554581,муниципальный округ Новогиреево,1967 +2281101,г Москва ул Братская д.19 кор.2,Москва,ул Братская д.19 кор.2,ул,Братская ,д.19 кор.2,7554586,муниципальный округ Новогиреево,1965 +2281101,г Москва ул Братская д.19 кор.3,Москва,ул Братская д.19 кор.3,ул,Братская ,д.19 кор.3,7554594,муниципальный округ Новогиреево,1965 +2281101,г Москва ул Братская д.21 кор.1,Москва,ул Братская д.21 кор.1,ул,Братская ,д.21 кор.1,7554598,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва ул Братская д.21 кор.2,Москва,ул Братская д.21 кор.2,ул,Братская ,д.21 кор.2,7554608,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва ул Братская д.23 кор.2,Москва,ул Братская д.23 кор.2,ул,Братская ,д.23 кор.2,7554613,муниципальный округ Новогиреево,1966 +2281101,г Москва ул Братская д.23 кор.3,Москва,ул Братская д.23 кор.3,ул,Братская ,д.23 кор.3,7554617,муниципальный округ Новогиреево,1966 +2281101,г Москва ул Братская д.25 кор.1,Москва,ул Братская д.25 кор.1,ул,Братская ,д.25 кор.1,7554623,муниципальный округ Новогиреево,1970 +2281101,г Москва ул Братская д.25 кор.2,Москва,ул Братская д.25 кор.2,ул,Братская ,д.25 кор.2,7554627,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва ул Братская д.27 кор.1,Москва,ул Братская д.27 кор.1,ул,Братская ,д.27 кор.1,7554629,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва ул Братская д.27 кор.2,Москва,ул Братская д.27 кор.2,ул,Братская ,д.27 кор.2,7554632,муниципальный округ Новогиреево,1966 +2281101,г Москва ул Братская д.27 кор.3,Москва,ул Братская д.27 кор.3,ул,Братская ,д.27 кор.3,7554635,муниципальный округ Новогиреево,1966 +2281101,г Москва ул Владимирская 2-я д.45,Москва,ул Владимирская 2-я д.45,ул,Владимирская 2-я ,д.45,7553675,муниципальный округ Новогиреево,2006 +2281101,г Москва ул Владимирская 2-я д.47 кор.1,Москва,ул Владимирская 2-я д.47 кор.1,ул,Владимирская 2-я ,д.47 кор.1,7553681,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва ул Владимирская 2-я д.47 кор.2,Москва,ул Владимирская 2-я д.47 кор.2,ул,Владимирская 2-я ,д.47 кор.2,7554299,муниципальный округ Новогиреево,1970 +2281101,г Москва ул Владимирская 2-я д.56,Москва,ул Владимирская 2-я д.56,ул,Владимирская 2-я ,д.56,7554306,муниципальный округ Новогиреево,1961 +2281101,г Москва ул Владимирская 2-я д.57,Москва,ул Владимирская 2-я д.57,ул,Владимирская 2-я ,д.57,7554310,муниципальный округ Новогиреево,1963 +2281101,г Москва ул Владимирская 2-я д.58,Москва,ул Владимирская 2-я д.58,ул,Владимирская 2-я ,д.58,7554314,муниципальный округ Новогиреево,1981 +2281101,г Москва ул Владимирская 2-я д.59/39,Москва,ул Владимирская 2-я д.59/39,ул,Владимирская 2-я ,д.59/39,7554321,муниципальный округ Новогиреево,1967 +2281101,г Москва ул Коренная д.10,Москва,ул Коренная д.10,ул,Коренная ,д.10,7555802,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва ул Коренная д.8 кор.1,Москва,ул Коренная д.8 кор.1,ул,Коренная ,д.8 кор.1,7555785,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва ул Коренная д.8 кор.2,Москва,ул Коренная д.8 кор.2,ул,Коренная ,д.8 кор.2,7555796,муниципальный округ Новогиреево,1982 +2281101,г Москва ул Кусковская д.16,Москва,ул Кусковская д.16,ул,Кусковская ,д.16,7555859,муниципальный округ Новогиреево,1937 +2281101,г Москва ул Кусковская д.17,Москва,ул Кусковская д.17,ул,Кусковская ,д.17,7555864,муниципальный округ Новогиреево,2002 +2281101,г Москва ул Кусковская д.17 кор.1,Москва,ул Кусковская д.17 кор.1,ул,Кусковская ,д.17 кор.1,7555872,муниципальный округ Новогиреево,2004 +2281101,г Москва ул Кусковская д.19 кор.1,Москва,ул Кусковская д.19 кор.1,ул,Кусковская ,д.19 кор.1,7555879,муниципальный округ Новогиреево,2004 +2281101,г Москва ул Кусковская д.19 кор.2,Москва,ул Кусковская д.19 кор.2,ул,Кусковская ,д.19 кор.2,7555882,муниципальный округ Новогиреево,1965 +2281101,г Москва ул Кусковская д.21 кор.1,Москва,ул Кусковская д.21 кор.1,ул,Кусковская ,д.21 кор.1,7555890,муниципальный округ Новогиреево,1965 +2281101,г Москва ул Кусковская д.21 кор.2,Москва,ул Кусковская д.21 кор.2,ул,Кусковская ,д.21 кор.2,7555897,муниципальный округ Новогиреево,1966 +2281101,г Москва ул Кусковская д.21 кор.3,Москва,ул Кусковская д.21 кор.3,ул,Кусковская ,д.21 кор.3,7555900,муниципальный округ Новогиреево,1965 +2281101,г Москва ул Кусковская д.23 кор.1,Москва,ул Кусковская д.23 кор.1,ул,Кусковская ,д.23 кор.1,7555906,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва ул Кусковская д.23 кор.2,Москва,ул Кусковская д.23 кор.2,ул,Кусковская ,д.23 кор.2,7555909,муниципальный округ Новогиреево,1962 +2281101,г Москва ул Кусковская д.23 кор.3,Москва,ул Кусковская д.23 кор.3,ул,Кусковская ,д.23 кор.3,7555913,муниципальный округ Новогиреево,1963 +2281101,г Москва ул Кусковская д.23 кор.4,Москва,ул Кусковская д.23 кор.4,ул,Кусковская ,д.23 кор.4,7555915,муниципальный округ Новогиреево,1964 +2281101,г Москва ул Кусковская д.23 кор.5,Москва,ул Кусковская д.23 кор.5,ул,Кусковская ,д.23 кор.5,7555920,муниципальный округ Новогиреево,1964 +2281101,г Москва ул Кусковская д.25 кор.1,Москва,ул Кусковская д.25 кор.1,ул,Кусковская ,д.25 кор.1,7555932,муниципальный округ Новогиреево,1972 +2281101,г Москва ул Кусковская д.25 кор.2,Москва,ул Кусковская д.25 кор.2,ул,Кусковская ,д.25 кор.2,7555936,муниципальный округ Новогиреево,1963 +2281101,г Москва ул Кусковская д.27 кор.1,Москва,ул Кусковская д.27 кор.1,ул,Кусковская ,д.27 кор.1,7556260,муниципальный округ Новогиреево,1966 +2281101,г Москва ул Кусковская д.27 кор.2,Москва,ул Кусковская д.27 кор.2,ул,Кусковская ,д.27 кор.2,7556262,муниципальный округ Новогиреево,1967 +2281101,г Москва ул Кусковская д.29 кор.1,Москва,ул Кусковская д.29 кор.1,ул,Кусковская ,д.29 кор.1,7556265,муниципальный округ Новогиреево,1965 +2281101,г Москва ул Кусковская д.29 кор.2,Москва,ул Кусковская д.29 кор.2,ул,Кусковская ,д.29 кор.2,7556268,муниципальный округ Новогиреево,1967 +2281101,г Москва ул Кусковская д.31 кор.1,Москва,ул Кусковская д.31 кор.1,ул,Кусковская ,д.31 кор.1,7556270,муниципальный округ Новогиреево,1967 +2281101,г Москва ул Кусковская д.31 кор.2,Москва,ул Кусковская д.31 кор.2,ул,Кусковская ,д.31 кор.2,7556273,муниципальный округ Новогиреево,1966 +2281101,г Москва ул Кусковская д.33,Москва,ул Кусковская д.33,ул,Кусковская ,д.33,7556274,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва ул Кусковская д.35 кор.1,Москва,ул Кусковская д.35 кор.1,ул,Кусковская ,д.35 кор.1,7556275,муниципальный округ Новогиреево,1963 +2281101,г Москва ул Кусковская д.35 кор.2,Москва,ул Кусковская д.35 кор.2,ул,Кусковская ,д.35 кор.2,7556277,муниципальный округ Новогиреево,1966 +2281101,г Москва ул Кусковская д.37/60,Москва,ул Кусковская д.37/60,ул,Кусковская ,д.37/60,7556278,муниципальный округ Новогиреево,1965 +2281101,г Москва ул Кусковская д.41,Москва,ул Кусковская д.41,ул,Кусковская ,д.41,7556279,муниципальный округ Новогиреево,1966 +2281101,г Москва ул Кусковская д.43 кор.1,Москва,ул Кусковская д.43 кор.1,ул,Кусковская ,д.43 кор.1,7556281,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва ул Кусковская д.43 кор.2,Москва,ул Кусковская д.43 кор.2,ул,Кусковская ,д.43 кор.2,7556282,муниципальный округ Новогиреево,1973 +2281101,г Москва ул Кусковская д.47,Москва,ул Кусковская д.47,ул,Кусковская ,д.47,7556285,муниципальный округ Новогиреево,1977 +2281101,г Москва ул Мартеновская д.18,Москва,ул Мартеновская д.18,ул,Мартеновская ,д.18,8125978,муниципальный округ Новогиреево,1959 +2281101,г Москва ул Мартеновская д.19,Москва,ул Мартеновская д.19,ул,Мартеновская ,д.19,7559466,муниципальный округ Новогиреево,1962 +2281101,г Москва ул Мартеновская д.20,Москва,ул Мартеновская д.20,ул,Мартеновская ,д.20,8125981,муниципальный округ Новогиреево,1958 +2281101,г Москва ул Мартеновская д.22 кор.1,Москва,ул Мартеновская д.22 кор.1,ул,Мартеновская ,д.22 кор.1,8125985,муниципальный округ Новогиреево,1960 +2281101,г Москва ул Мартеновская д.22 кор.2,Москва,ул Мартеновская д.22 кор.2,ул,Мартеновская ,д.22 кор.2,8125995,муниципальный округ Новогиреево,1964 +2281101,г Москва ул Мартеновская д.23,Москва,ул Мартеновская д.23,ул,Мартеновская ,д.23,8126000,муниципальный округ Новогиреево,1963 +2281101,г Москва ул Мартеновская д.24,Москва,ул Мартеновская д.24,ул,Мартеновская ,д.24,7559471,муниципальный округ Новогиреево,1955 +2281101,г Москва ул Мартеновская д.27,Москва,ул Мартеновская д.27,ул,Мартеновская ,д.27,7559474,муниципальный округ Новогиреево,1959 +2281101,г Москва ул Мартеновская д.31,Москва,ул Мартеновская д.31,ул,Мартеновская ,д.31,7559487,муниципальный округ Новогиреево,1983 +2281101,г Москва ул Мартеновская д.33,Москва,ул Мартеновская д.33,ул,Мартеновская ,д.33,7559493,муниципальный округ Новогиреево,1981 +2281101,г Москва ул Мартеновская д.39 кор.1,Москва,ул Мартеновская д.39 кор.1,ул,Мартеновская ,д.39 кор.1,7559499,муниципальный округ Новогиреево,1981 +2281101,г Москва ул Мартеновская д.39 кор.2,Москва,ул Мартеновская д.39 кор.2,ул,Мартеновская ,д.39 кор.2,7559500,муниципальный округ Новогиреево,1977 +2281101,г Москва ул Мартеновская д.41,Москва,ул Мартеновская д.41,ул,Мартеновская ,д.41,7559504,муниципальный округ Новогиреево,1981 +2281101,г Москва ул Новогиреевская д.41,Москва,ул Новогиреевская д.41,ул,Новогиреевская ,д.41,7559539,муниципальный округ Новогиреево,2004 +2281101,г Москва ул Новогиреевская д.44/28,Москва,ул Новогиреевская д.44/28,ул,Новогиреевская ,д.44/28,7559543,муниципальный округ Новогиреево,1974 +2281101,г Москва ул Новогиреевская д.46,Москва,ул Новогиреевская д.46,ул,Новогиреевская ,д.46,7559546,муниципальный округ Новогиреево,1961 +2281101,г Москва ул Новогиреевская д.48,Москва,ул Новогиреевская д.48,ул,Новогиреевская ,д.48,7559553,муниципальный округ Новогиреево,1959 +2281101,г Москва ул Новогиреевская д.50/9,Москва,ул Новогиреевская д.50/9,ул,Новогиреевская ,д.50/9,7559556,муниципальный округ Новогиреево,1974 +2281101,г Москва ул Новогиреевская д.52,Москва,ул Новогиреевская д.52,ул,Новогиреевская ,д.52,8126004,муниципальный округ Новогиреево,1957 +2281101,г Москва ул Новогиреевская д.54,Москва,ул Новогиреевская д.54,ул,Новогиреевская ,д.54,7559561,муниципальный округ Новогиреево,1990 +2281101,г Москва ул Перовская д.46 кор.1,Москва,ул Перовская д.46 кор.1,ул,Перовская ,д.46 кор.1,7559721,муниципальный округ Новогиреево,1957 +2281101,г Москва ул Перовская д.46 кор.2,Москва,ул Перовская д.46 кор.2,ул,Перовская ,д.46 кор.2,7559727,муниципальный округ Новогиреево,1966 +2281101,г Москва ул Перовская д.46 кор.3,Москва,ул Перовская д.46 кор.3,ул,Перовская ,д.46 кор.3,7559731,муниципальный округ Новогиреево,1964 +2281101,г Москва ул Перовская д.46 кор.4,Москва,ул Перовская д.46 кор.4,ул,Перовская ,д.46 кор.4,7559736,муниципальный округ Новогиреево,1965 +2281101,г Москва ул Перовская д.46 кор.5,Москва,ул Перовская д.46 кор.5,ул,Перовская ,д.46 кор.5,7559740,муниципальный округ Новогиреево,1962 +2281101,г Москва ул Перовская д.48,Москва,ул Перовская д.48,ул,Перовская ,д.48,7559747,муниципальный округ Новогиреево,1955 +2281101,г Москва ул Перовская д.49/53,Москва,ул Перовская д.49/53,ул,Перовская ,д.49/53,7559750,муниципальный округ Новогиреево,1954 +2281101,г Москва ул Перовская д.50 кор.1,Москва,ул Перовская д.50 кор.1,ул,Перовская ,д.50 кор.1,7559754,муниципальный округ Новогиреево,1992 +2281101,г Москва ул Перовская д.50 кор.4,Москва,ул Перовская д.50 кор.4,ул,Перовская ,д.50 кор.4,7559756,муниципальный округ Новогиреево,1970 +2281101,г Москва ул Перовская д.50 кор.5,Москва,ул Перовская д.50 кор.5,ул,Перовская ,д.50 кор.5,7559760,муниципальный округ Новогиреево,1971 +2281101,г Москва ул Перовская д.51,Москва,ул Перовская д.51,ул,Перовская ,д.51,7559763,муниципальный округ Новогиреево,1960 +2281101,г Москва ул Перовская д.53,Москва,ул Перовская д.53,ул,Перовская ,д.53,7559767,муниципальный округ Новогиреево,1965 +2281101,г Москва ул Перовская д.54/54,Москва,ул Перовская д.54/54,ул,Перовская ,д.54/54,7559768,муниципальный округ Новогиреево,1955 +2281101,г Москва ул Перовская д.55,Москва,ул Перовская д.55,ул,Перовская ,д.55,7559771,муниципальный округ Новогиреево,1970 +2281101,г Москва ул Перовская д.56/55,Москва,ул Перовская д.56/55,ул,Перовская ,д.56/55,7559773,муниципальный округ Новогиреево,1959 +2281101,г Москва ул Перовская д.57,Москва,ул Перовская д.57,ул,Перовская ,д.57,7559775,муниципальный округ Новогиреево,1957 +2281101,г Москва ул Перовская д.58,Москва,ул Перовская д.58,ул,Перовская ,д.58,7559776,муниципальный округ Новогиреево,1971 +2281101,г Москва ул Перовская д.59,Москва,ул Перовская д.59,ул,Перовская ,д.59,7559778,муниципальный округ Новогиреево,1959 +2281101,г Москва ул Перовская д.60 кор.1,Москва,ул Перовская д.60 кор.1,ул,Перовская ,д.60 кор.1,7559824,муниципальный округ Новогиреево,1978 +2281101,г Москва ул Перовская д.60 кор.2,Москва,ул Перовская д.60 кор.2,ул,Перовская ,д.60 кор.2,7559827,муниципальный округ Новогиреево,1977 +2281101,г Москва ул Перовская д.62,Москва,ул Перовская д.62,ул,Перовская ,д.62,7559834,муниципальный округ Новогиреево,1977 +2281101,г Москва ул Перовская д.66 кор.5,Москва,ул Перовская д.66 кор.5,ул,Перовская ,д.66 кор.5,8454309,муниципальный округ Новогиреево,2013 +2281101,г Москва ул Перовская д.66 кор.6,Москва,ул Перовская д.66 кор.6,ул,Перовская ,д.66 кор.6,8302696,муниципальный округ Новогиреево,2013 +2281101,г Москва ул Перовская д.73/43,Москва,ул Перовская д.73/43,ул,Перовская ,д.73/43,7559839,муниципальный округ Новогиреево,1981 +2281101,г Москва ул Перовская д.75,Москва,ул Перовская д.75,ул,Перовская ,д.75,7559843,муниципальный округ Новогиреево,1983 +2281101,г Москва ул Полимерная д.3,Москва,ул Полимерная д.3,ул,Полимерная ,д.3,7559851,муниципальный округ Новогиреево,1972 +2281101,г Москва ул Полимерная д.5,Москва,ул Полимерная д.5,ул,Полимерная ,д.5,7559856,муниципальный округ Новогиреево,1974 +2281101,г Москва ул Полимерная д.7,Москва,ул Полимерная д.7,ул,Полимерная ,д.7,7559861,муниципальный округ Новогиреево,1973 +2281101,г Москва ул Утренняя д.10 кор.1,Москва,ул Утренняя д.10 кор.1,ул,Утренняя ,д.10 кор.1,7563575,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва ул Утренняя д.10 кор.2,Москва,ул Утренняя д.10 кор.2,ул,Утренняя ,д.10 кор.2,7563578,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва ул Утренняя д.14 кор.1,Москва,ул Утренняя д.14 кор.1,ул,Утренняя ,д.14 кор.1,7563581,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва ул Утренняя д.14 кор.2,Москва,ул Утренняя д.14 кор.2,ул,Утренняя ,д.14 кор.2,7563584,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва ул Утренняя д.14 кор.3,Москва,ул Утренняя д.14 кор.3,ул,Утренняя ,д.14 кор.3,7563586,муниципальный округ Новогиреево,1967 +2281101,г Москва ул Утренняя д.16 кор.1,Москва,ул Утренняя д.16 кор.1,ул,Утренняя ,д.16 кор.1,8126028,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва ул Утренняя д.16 кор.2,Москва,ул Утренняя д.16 кор.2,ул,Утренняя ,д.16 кор.2,7563589,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва ул Утренняя д.18 кор.1,Москва,ул Утренняя д.18 кор.1,ул,Утренняя ,д.18 кор.1,7563591,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва ул Утренняя д.18 кор.2,Москва,ул Утренняя д.18 кор.2,ул,Утренняя ,д.18 кор.2,7563592,муниципальный округ Новогиреево,1970 +2281101,г Москва ул Утренняя д.2/51,Москва,ул Утренняя д.2/51,ул,Утренняя ,д.2/51,7563562,муниципальный округ Новогиреево,1966 +2281101,г Москва ул Утренняя д.20,Москва,ул Утренняя д.20,ул,Утренняя ,д.20,8126033,муниципальный округ Новогиреево,1967 +2281101,г Москва ул Утренняя д.22 кор.1,Москва,ул Утренняя д.22 кор.1,ул,Утренняя ,д.22 кор.1,7563593,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва ул Утренняя д.22 кор.2,Москва,ул Утренняя д.22 кор.2,ул,Утренняя ,д.22 кор.2,7563595,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва ул Утренняя д.3,Москва,ул Утренняя д.3,ул,Утренняя ,д.3,7563563,муниципальный округ Новогиреево,1965 +2281101,г Москва ул Утренняя д.4,Москва,ул Утренняя д.4,ул,Утренняя ,д.4,7563567,муниципальный округ Новогиреево,1965 +2281101,г Москва ул Утренняя д.6,Москва,ул Утренняя д.6,ул,Утренняя ,д.6,7563568,муниципальный округ Новогиреево,1966 +2281101,г Москва ул Утренняя д.7,Москва,ул Утренняя д.7,ул,Утренняя ,д.7,7563571,муниципальный округ Новогиреево,1966 +2281101,г Москва ул Утренняя д.8,Москва,ул Утренняя д.8,ул,Утренняя ,д.8,7563572,муниципальный округ Новогиреево,1966 +2281101,г Москва ул Фрязевская д.11 кор.1,Москва,ул Фрязевская д.11 кор.1,ул,Фрязевская ,д.11 кор.1,7564440,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва ул Фрязевская д.11 кор.4,Москва,ул Фрязевская д.11 кор.4,ул,Фрязевская ,д.11 кор.4,7564441,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва ул Фрязевская д.11 кор.5,Москва,ул Фрязевская д.11 кор.5,ул,Фрязевская ,д.11 кор.5,7564442,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва ул Фрязевская д.13,Москва,ул Фрязевская д.13,ул,Фрязевская ,д.13,7564443,муниципальный округ Новогиреево,1971 +2281101,г Москва ул Фрязевская д.15 кор.1,Москва,ул Фрязевская д.15 кор.1,ул,Фрязевская ,д.15 кор.1,7564444,муниципальный округ Новогиреево,1970 +2281101,г Москва ул Фрязевская д.15 кор.2,Москва,ул Фрязевская д.15 кор.2,ул,Фрязевская ,д.15 кор.2,7564445,муниципальный округ Новогиреево,1970 +2281101,г Москва ул Фрязевская д.15 кор.3,Москва,ул Фрязевская д.15 кор.3,ул,Фрязевская ,д.15 кор.3,7564446,муниципальный округ Новогиреево,1971 +2281101,г Москва ул Фрязевская д.15 кор.4,Москва,ул Фрязевская д.15 кор.4,ул,Фрязевская ,д.15 кор.4,7564447,муниципальный округ Новогиреево,1971 +2281101,г Москва ул Фрязевская д.15 кор.5,Москва,ул Фрязевская д.15 кор.5,ул,Фрязевская ,д.15 кор.5,7564448,муниципальный округ Новогиреево,1971 +2281101,г Москва ул Фрязевская д.15 кор.6,Москва,ул Фрязевская д.15 кор.6,ул,Фрязевская ,д.15 кор.6,7564449,муниципальный округ Новогиреево,1972 +2281101,г Москва ул Фрязевская д.3 кор.1,Москва,ул Фрязевская д.3 кор.1,ул,Фрязевская ,д.3 кор.1,7564382,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва ул Фрязевская д.3 кор.2,Москва,ул Фрязевская д.3 кор.2,ул,Фрязевская ,д.3 кор.2,7564384,муниципальный округ Новогиреево,1980 +2281101,г Москва ул Фрязевская д.9 кор.1,Москва,ул Фрязевская д.9 кор.1,ул,Фрязевская ,д.9 кор.1,7564385,муниципальный округ Новогиреево,1969 +2281101,г Москва ул Фрязевская д.9 кор.2,Москва,ул Фрязевская д.9 кор.2,ул,Фрязевская ,д.9 кор.2,7564387,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281101,г Москва ул Фрязевская д.9 кор.3,Москва,ул Фрязевская д.9 кор.3,ул,Фрязевская ,д.9 кор.3,7564401,муниципальный округ Новогиреево,1968 +2281102,г Москва ул Городецкая д.10,Москва,ул Городецкая д.10,ул,Городецкая ,д.10,7554869,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Городецкая д.11,Москва,ул Городецкая д.11,ул,Городецкая ,д.11,7554873,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Городецкая д.12/17 кор.1,Москва,ул Городецкая д.12/17 кор.1,ул,Городецкая ,д.12/17 кор.1,7554877,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Городецкая д.12/17 кор.2,Москва,ул Городецкая д.12/17 кор.2,ул,Городецкая ,д.12/17 кор.2,7554880,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Городецкая д.13/19 кор.1,Москва,ул Городецкая д.13/19 кор.1,ул,Городецкая ,д.13/19 кор.1,7554884,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Городецкая д.13/19 кор.2,Москва,ул Городецкая д.13/19 кор.2,ул,Городецкая ,д.13/19 кор.2,7554887,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Городецкая д.3,Москва,ул Городецкая д.3,ул,Городецкая ,д.3,7554840,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Городецкая д.8 кор.1,Москва,ул Городецкая д.8 кор.1,ул,Городецкая ,д.8 кор.1,7554846,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Городецкая д.8 кор.3,Москва,ул Городецкая д.8 кор.3,ул,Городецкая ,д.8 кор.3,7554851,муниципальный округ Новокосино,1989 +2281102,г Москва ул Городецкая д.9 кор.1,Москва,ул Городецкая д.9 кор.1,ул,Городецкая ,д.9 кор.1,7554861,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Городецкая д.9 кор.2,Москва,ул Городецкая д.9 кор.2,ул,Городецкая ,д.9 кор.2,7554859,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Городецкая д.9 кор.3,Москва,ул Городецкая д.9 кор.3,ул,Городецкая ,д.9 кор.3,7554865,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Николая Старостина д.11,Москва,ул Николая Старостина д.11,ул,Николая Старостина ,д.11,7554816,муниципальный округ Новокосино,2000 +2281102,г Москва ул Николая Старостина д.13,Москва,ул Николая Старостина д.13,ул,Николая Старостина ,д.13,7554824,муниципальный округ Новокосино,1996 +2281102,г Москва ул Николая Старостина д.15,Москва,ул Николая Старостина д.15,ул,Николая Старостина ,д.15,7554830,муниципальный округ Новокосино,1996 +2281102,г Москва ул Николая Старостина д.7,Москва,ул Николая Старостина д.7,ул,Николая Старостина ,д.7,7554800,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Николая Старостина д.9,Москва,ул Николая Старостина д.9,ул,Николая Старостина ,д.9,7554814,муниципальный округ Новокосино,2000 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.10 кор.1,Москва,ул Новокосинская д.10 кор.1,ул,Новокосинская ,д.10 кор.1,7559014,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.10 кор.2,Москва,ул Новокосинская д.10 кор.2,ул,Новокосинская ,д.10 кор.2,7559015,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.10 кор.3,Москва,ул Новокосинская д.10 кор.3,ул,Новокосинская ,д.10 кор.3,7559016,муниципальный округ Новокосино,1996 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.11 кор.1,Москва,ул Новокосинская д.11 кор.1,ул,Новокосинская ,д.11 кор.1,7559017,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.11 кор.2,Москва,ул Новокосинская д.11 кор.2,ул,Новокосинская ,д.11 кор.2,7559018,муниципальный округ Новокосино,1998 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.12 кор.1,Москва,ул Новокосинская д.12 кор.1,ул,Новокосинская ,д.12 кор.1,7559019,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.12 кор.2,Москва,ул Новокосинская д.12 кор.2,ул,Новокосинская ,д.12 кор.2,7559020,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.12 кор.3,Москва,ул Новокосинская д.12 кор.3,ул,Новокосинская ,д.12 кор.3,7559022,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.12 кор.4,Москва,ул Новокосинская д.12 кор.4,ул,Новокосинская ,д.12 кор.4,7559023,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.12 кор.5,Москва,ул Новокосинская д.12 кор.5,ул,Новокосинская ,д.12 кор.5,7559024,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.12 кор.6,Москва,ул Новокосинская д.12 кор.6,ул,Новокосинская ,д.12 кор.6,7559025,муниципальный округ Новокосино,1996 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.13 кор.1,Москва,ул Новокосинская д.13 кор.1,ул,Новокосинская ,д.13 кор.1,7559026,муниципальный округ Новокосино,1996 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.13 кор.2,Москва,ул Новокосинская д.13 кор.2,ул,Новокосинская ,д.13 кор.2,7559027,муниципальный округ Новокосино,2001 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.13 кор.3,Москва,ул Новокосинская д.13 кор.3,ул,Новокосинская ,д.13 кор.3,7559028,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.13 кор.4,Москва,ул Новокосинская д.13 кор.4,ул,Новокосинская ,д.13 кор.4,7559029,муниципальный округ Новокосино,1996 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.14 кор.1,Москва,ул Новокосинская д.14 кор.1,ул,Новокосинская ,д.14 кор.1,7559030,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.14 кор.2,Москва,ул Новокосинская д.14 кор.2,ул,Новокосинская ,д.14 кор.2,7559031,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.14 кор.3,Москва,ул Новокосинская д.14 кор.3,ул,Новокосинская ,д.14 кор.3,7559032,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.14 кор.4,Москва,ул Новокосинская д.14 кор.4,ул,Новокосинская ,д.14 кор.4,7559033,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.14 кор.5,Москва,ул Новокосинская д.14 кор.5,ул,Новокосинская ,д.14 кор.5,7559034,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.14 кор.6,Москва,ул Новокосинская д.14 кор.6,ул,Новокосинская ,д.14 кор.6,7559035,муниципальный округ Новокосино,1996 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.14 кор.7,Москва,ул Новокосинская д.14 кор.7,ул,Новокосинская ,д.14 кор.7,7559036,муниципальный округ Новокосино,2004 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.15 кор.1,Москва,ул Новокосинская д.15 кор.1,ул,Новокосинская ,д.15 кор.1,7559037,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.15 кор.2,Москва,ул Новокосинская д.15 кор.2,ул,Новокосинская ,д.15 кор.2,7559038,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.15 кор.3,Москва,ул Новокосинская д.15 кор.3,ул,Новокосинская ,д.15 кор.3,7559039,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.15 кор.4,Москва,ул Новокосинская д.15 кор.4,ул,Новокосинская ,д.15 кор.4,7559040,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.15 кор.5,Москва,ул Новокосинская д.15 кор.5,ул,Новокосинская ,д.15 кор.5,7559041,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.15 кор.7,Москва,ул Новокосинская д.15 кор.7,ул,Новокосинская ,д.15 кор.7,7559043,муниципальный округ Новокосино,2000 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.17 кор.1,Москва,ул Новокосинская д.17 кор.1,ул,Новокосинская ,д.17 кор.1,7559044,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.17 кор.2,Москва,ул Новокосинская д.17 кор.2,ул,Новокосинская ,д.17 кор.2,7559045,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.17 кор.3,Москва,ул Новокосинская д.17 кор.3,ул,Новокосинская ,д.17 кор.3,7559046,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.17 кор.4,Москва,ул Новокосинская д.17 кор.4,ул,Новокосинская ,д.17 кор.4,7559047,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.17 кор.5,Москва,ул Новокосинская д.17 кор.5,ул,Новокосинская ,д.17 кор.5,7559048,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.17 кор.6,Москва,ул Новокосинская д.17 кор.6,ул,Новокосинская ,д.17 кор.6,7559049,муниципальный округ Новокосино,1995 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.17 кор.7,Москва,ул Новокосинская д.17 кор.7,ул,Новокосинская ,д.17 кор.7,7559050,муниципальный округ Новокосино,1998 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.19,Москва,ул Новокосинская д.19,ул,Новокосинская ,д.19,7559051,муниципальный округ Новокосино,1995 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.20 кор.1,Москва,ул Новокосинская д.20 кор.1,ул,Новокосинская ,д.20 кор.1,7559052,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.20 кор.2,Москва,ул Новокосинская д.20 кор.2,ул,Новокосинская ,д.20 кор.2,7559215,муниципальный округ Новокосино,1996 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.20 кор.3,Москва,ул Новокосинская д.20 кор.3,ул,Новокосинская ,д.20 кор.3,7559216,муниципальный округ Новокосино,1996 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.20 кор.4,Москва,ул Новокосинская д.20 кор.4,ул,Новокосинская ,д.20 кор.4,7559219,муниципальный округ Новокосино,1996 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.21,Москва,ул Новокосинская д.21,ул,Новокосинская ,д.21,7559221,муниципальный округ Новокосино,1995 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.24 кор.1,Москва,ул Новокосинская д.24 кор.1,ул,Новокосинская ,д.24 кор.1,7559222,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.24 кор.2,Москва,ул Новокосинская д.24 кор.2,ул,Новокосинская ,д.24 кор.2,7559223,муниципальный округ Новокосино,1992 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.24 кор.3,Москва,ул Новокосинская д.24 кор.3,ул,Новокосинская ,д.24 кор.3,7559224,муниципальный округ Новокосино,1992 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.27,Москва,ул Новокосинская д.27,ул,Новокосинская ,д.27,7559419,муниципальный округ Новокосино,1990 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.28,Москва,ул Новокосинская д.28,ул,Новокосинская ,д.28,7559227,муниципальный округ Новокосино,1990 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.34,Москва,ул Новокосинская д.34,ул,Новокосинская ,д.34,7559228,муниципальный округ Новокосино,1990 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.37,Москва,ул Новокосинская д.37,ул,Новокосинская ,д.37,7559229,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.38 кор.2,Москва,ул Новокосинская д.38 кор.2,ул,Новокосинская ,д.38 кор.2,7559230,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.39,Москва,ул Новокосинская д.39,ул,Новокосинская ,д.39,7559232,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.40,Москва,ул Новокосинская д.40,ул,Новокосинская ,д.40,7559233,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.43,Москва,ул Новокосинская д.43,ул,Новокосинская ,д.43,7559234,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.44,Москва,ул Новокосинская д.44,ул,Новокосинская ,д.44,7559420,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.45,Москва,ул Новокосинская д.45,ул,Новокосинская ,д.45,7559235,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.46 кор.1,Москва,ул Новокосинская д.46 кор.1,ул,Новокосинская ,д.46 кор.1,7559237,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.46 кор.2,Москва,ул Новокосинская д.46 кор.2,ул,Новокосинская ,д.46 кор.2,7559238,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.47,Москва,ул Новокосинская д.47,ул,Новокосинская ,д.47,7559239,муниципальный округ Новокосино,1988 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.51 кор.1,Москва,ул Новокосинская д.51 кор.1,ул,Новокосинская ,д.51 кор.1,7559242,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.51 кор.2,Москва,ул Новокосинская д.51 кор.2,ул,Новокосинская ,д.51 кор.2,7559244,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.51 кор.3,Москва,ул Новокосинская д.51 кор.3,ул,Новокосинская ,д.51 кор.3,7559246,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.6 кор.1,Москва,ул Новокосинская д.6 кор.1,ул,Новокосинская ,д.6 кор.1,7559006,муниципальный округ Новокосино,1996 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.6 кор.2,Москва,ул Новокосинская д.6 кор.2,ул,Новокосинская ,д.6 кор.2,7559008,муниципальный округ Новокосино,1996 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.7,Москва,ул Новокосинская д.7,ул,Новокосинская ,д.7,7559009,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.8 кор.1,Москва,ул Новокосинская д.8 кор.1,ул,Новокосинская ,д.8 кор.1,7559010,муниципальный округ Новокосино,1996 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.8 кор.2,Москва,ул Новокосинская д.8 кор.2,ул,Новокосинская ,д.8 кор.2,7559011,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.9 кор.1,Москва,ул Новокосинская д.9 кор.1,ул,Новокосинская ,д.9 кор.1,7559255,муниципальный округ Новокосино,197 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.9 кор.2,Москва,ул Новокосинская д.9 кор.2,ул,Новокосинская ,д.9 кор.2,7559012,муниципальный округ Новокосино,1998 +2281102,г Москва ул Новокосинская д.9 кор.3,Москва,ул Новокосинская д.9 кор.3,ул,Новокосинская ,д.9 кор.3,7559013,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Салтыковская д.11 кор.1,Москва,ул Салтыковская д.11 кор.1,ул,Салтыковская ,д.11 кор.1,7558987,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Салтыковская д.11 кор.2,Москва,ул Салтыковская д.11 кор.2,ул,Салтыковская ,д.11 кор.2,7558988,муниципальный округ Новокосино,1996 +2281102,г Москва ул Салтыковская д.15 кор.1,Москва,ул Салтыковская д.15 кор.1,ул,Салтыковская ,д.15 кор.1,7558989,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Салтыковская д.15 кор.2,Москва,ул Салтыковская д.15 кор.2,ул,Салтыковская ,д.15 кор.2,7558990,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Салтыковская д.21,Москва,ул Салтыковская д.21,ул,Салтыковская ,д.21,7558991,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Салтыковская д.23 кор.1,Москва,ул Салтыковская д.23 кор.1,ул,Салтыковская ,д.23 кор.1,7558992,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Салтыковская д.23 кор.2,Москва,ул Салтыковская д.23 кор.2,ул,Салтыковская ,д.23 кор.2,7558993,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Салтыковская д.29 кор.1,Москва,ул Салтыковская д.29 кор.1,ул,Салтыковская ,д.29 кор.1,7558994,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Салтыковская д.29 кор.2,Москва,ул Салтыковская д.29 кор.2,ул,Салтыковская ,д.29 кор.2,7558997,муниципальный округ Новокосино,187 +2281102,г Москва ул Салтыковская д.29 кор.3,Москва,ул Салтыковская д.29 кор.3,ул,Салтыковская ,д.29 кор.3,7558996,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Салтыковская д.3/17,Москва,ул Салтыковская д.3/17,ул,Салтыковская ,д.3/17,7558980,муниципальный округ Новокосино,1996 +2281102,г Москва ул Салтыковская д.33 кор.1,Москва,ул Салтыковская д.33 кор.1,ул,Салтыковская ,д.33 кор.1,7558998,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Салтыковская д.33 кор.2,Москва,ул Салтыковская д.33 кор.2,ул,Салтыковская ,д.33 кор.2,7558999,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Салтыковская д.37 кор.2,Москва,ул Салтыковская д.37 кор.2,ул,Салтыковская ,д.37 кор.2,7559002,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Салтыковская д.39,Москва,ул Салтыковская д.39,ул,Салтыковская ,д.39,7559003,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Салтыковская д.41,Москва,ул Салтыковская д.41,ул,Салтыковская ,д.41,7559004,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Салтыковская д.43,Москва,ул Салтыковская д.43,ул,Салтыковская ,д.43,7559005,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Салтыковская д.5 кор.1,Москва,ул Салтыковская д.5 кор.1,ул,Салтыковская ,д.5 кор.1,7558981,муниципальный округ Новокосино,1996 +2281102,г Москва ул Салтыковская д.5 кор.2,Москва,ул Салтыковская д.5 кор.2,ул,Салтыковская ,д.5 кор.2,7558982,муниципальный округ Новокосино,1996 +2281102,г Москва ул Салтыковская д.7 кор.1,Москва,ул Салтыковская д.7 кор.1,ул,Салтыковская ,д.7 кор.1,7558983,муниципальный округ Новокосино,1998 +2281102,г Москва ул Салтыковская д.7 кор.2,Москва,ул Салтыковская д.7 кор.2,ул,Салтыковская ,д.7 кор.2,7558984,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Салтыковская д.7 кор.3,Москва,ул Салтыковская д.7 кор.3,ул,Салтыковская ,д.7 кор.3,7558985,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Суздальская д.10 кор.1,Москва,ул Суздальская д.10 кор.1,ул,Суздальская ,д.10 кор.1,7559285,муниципальный округ Новокосино,1996 +2281102,г Москва ул Суздальская д.10 кор.2,Москва,ул Суздальская д.10 кор.2,ул,Суздальская ,д.10 кор.2,7559287,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Суздальская д.10 кор.3,Москва,ул Суздальская д.10 кор.3,ул,Суздальская ,д.10 кор.3,7559288,муниципальный округ Новокосино,1996 +2281102,г Москва ул Суздальская д.10 кор.4,Москва,ул Суздальская д.10 кор.4,ул,Суздальская ,д.10 кор.4,7559290,муниципальный округ Новокосино,1996 +2281102,г Москва ул Суздальская д.12 кор.1,Москва,ул Суздальская д.12 кор.1,ул,Суздальская ,д.12 кор.1,7559291,муниципальный округ Новокосино,1991 +2281102,г Москва ул Суздальская д.12 кор.2,Москва,ул Суздальская д.12 кор.2,ул,Суздальская ,д.12 кор.2,7559292,муниципальный округ Новокосино,1995 +2281102,г Москва ул Суздальская д.12 кор.3,Москва,ул Суздальская д.12 кор.3,ул,Суздальская ,д.12 кор.3,7559294,муниципальный округ Новокосино,1995 +2281102,г Москва ул Суздальская д.12 кор.4,Москва,ул Суздальская д.12 кор.4,ул,Суздальская ,д.12 кор.4,7559295,муниципальный округ Новокосино,1995 +2281102,г Москва ул Суздальская д.12 кор.5,Москва,ул Суздальская д.12 кор.5,ул,Суздальская ,д.12 кор.5,7559296,муниципальный округ Новокосино,2995 +2281102,г Москва ул Суздальская д.14 кор.1,Москва,ул Суздальская д.14 кор.1,ул,Суздальская ,д.14 кор.1,7559297,муниципальный округ Новокосино,1992 +2281102,г Москва ул Суздальская д.14 кор.2,Москва,ул Суздальская д.14 кор.2,ул,Суздальская ,д.14 кор.2,7559298,муниципальный округ Новокосино,1988 +2281102,г Москва ул Суздальская д.14 кор.3,Москва,ул Суздальская д.14 кор.3,ул,Суздальская ,д.14 кор.3,7559300,муниципальный округ Новокосино,1988 +2281102,г Москва ул Суздальская д.14 кор.4,Москва,ул Суздальская д.14 кор.4,ул,Суздальская ,д.14 кор.4,7559301,муниципальный округ Новокосино,1995 +2281102,г Москва ул Суздальская д.16 кор.3,Москва,ул Суздальская д.16 кор.3,ул,Суздальская ,д.16 кор.3,7847952,муниципальный округ Новокосино,н.д. +2281102,г Москва ул Суздальская д.18 кор.1,Москва,ул Суздальская д.18 кор.1,ул,Суздальская ,д.18 кор.1,7559303,муниципальный округ Новокосино,1990 +2281102,г Москва ул Суздальская д.18 кор.2,Москва,ул Суздальская д.18 кор.2,ул,Суздальская ,д.18 кор.2,7559304,муниципальный округ Новокосино,1990 +2281102,г Москва ул Суздальская д.18 кор.3,Москва,ул Суздальская д.18 кор.3,ул,Суздальская ,д.18 кор.3,7559305,муниципальный округ Новокосино,1990 +2281102,г Москва ул Суздальская д.18 кор.4,Москва,ул Суздальская д.18 кор.4,ул,Суздальская ,д.18 кор.4,7559306,муниципальный округ Новокосино,1990 +2281102,г Москва ул Суздальская д.18 кор.5,Москва,ул Суздальская д.18 кор.5,ул,Суздальская ,д.18 кор.5,7559307,муниципальный округ Новокосино,1990 +2281102,г Москва ул Суздальская д.18 кор.6,Москва,ул Суздальская д.18 кор.6,ул,Суздальская ,д.18 кор.6,7559309,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Суздальская д.18 кор.7,Москва,ул Суздальская д.18 кор.7,ул,Суздальская ,д.18 кор.7,7559311,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Суздальская д.2/3,Москва,ул Суздальская д.2/3,ул,Суздальская ,д.2/3,7559267,муниципальный округ Новокосино,1998 +2281102,г Москва ул Суздальская д.20 кор.1,Москва,ул Суздальская д.20 кор.1,ул,Суздальская ,д.20 кор.1,7922471,муниципальный округ Новокосино,1991 +2281102,г Москва ул Суздальская д.20 кор.2,Москва,ул Суздальская д.20 кор.2,ул,Суздальская ,д.20 кор.2,7564612,муниципальный округ Новокосино,1991 +2281102,г Москва ул Суздальская д.20 кор.3,Москва,ул Суздальская д.20 кор.3,ул,Суздальская ,д.20 кор.3,7564778,муниципальный округ Новокосино,1991 +2281102,г Москва ул Суздальская д.20 кор.4,Москва,ул Суздальская д.20 кор.4,ул,Суздальская ,д.20 кор.4,7559312,муниципальный округ Новокосино,1991 +2281102,г Москва ул Суздальская д.20 кор.5,Москва,ул Суздальская д.20 кор.5,ул,Суздальская ,д.20 кор.5,7559313,муниципальный округ Новокосино,1992 +2281102,г Москва ул Суздальская д.20 кор.6,Москва,ул Суздальская д.20 кор.6,ул,Суздальская ,д.20 кор.6,7559318,муниципальный округ Новокосино,1995 +2281102,г Москва ул Суздальская д.22 кор.1,Москва,ул Суздальская д.22 кор.1,ул,Суздальская ,д.22 кор.1,7559320,муниципальный округ Новокосино,1992 +2281102,г Москва ул Суздальская д.22 кор.2,Москва,ул Суздальская д.22 кор.2,ул,Суздальская ,д.22 кор.2,7559321,муниципальный округ Новокосино,1992 +2281102,г Москва ул Суздальская д.22 кор.3,Москва,ул Суздальская д.22 кор.3,ул,Суздальская ,д.22 кор.3,7559322,муниципальный округ Новокосино,1992 +2281102,г Москва ул Суздальская д.24 кор.1,Москва,ул Суздальская д.24 кор.1,ул,Суздальская ,д.24 кор.1,7559323,муниципальный округ Новокосино,1992 +2281102,г Москва ул Суздальская д.24 кор.2,Москва,ул Суздальская д.24 кор.2,ул,Суздальская ,д.24 кор.2,7559324,муниципальный округ Новокосино,1992 +2281102,г Москва ул Суздальская д.24 кор.3,Москва,ул Суздальская д.24 кор.3,ул,Суздальская ,д.24 кор.3,7559326,муниципальный округ Новокосино,1992 +2281102,г Москва ул Суздальская д.26 кор.2,Москва,ул Суздальская д.26 кор.2,ул,Суздальская ,д.26 кор.2,7559369,муниципальный округ Новокосино,1991 +2281102,г Москва ул Суздальская д.26 кор.3,Москва,ул Суздальская д.26 кор.3,ул,Суздальская ,д.26 кор.3,7559370,муниципальный округ Новокосино,1991 +2281102,г Москва ул Суздальская д.28,Москва,ул Суздальская д.28,ул,Суздальская ,д.28,7559372,муниципальный округ Новокосино,1990 +2281102,г Москва ул Суздальская д.34 кор.1,Москва,ул Суздальская д.34 кор.1,ул,Суздальская ,д.34 кор.1,7559373,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Суздальская д.34 кор.2,Москва,ул Суздальская д.34 кор.2,ул,Суздальская ,д.34 кор.2,7559374,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Суздальская д.36 кор.1,Москва,ул Суздальская д.36 кор.1,ул,Суздальская ,д.36 кор.1,7559375,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Суздальская д.36 кор.2,Москва,ул Суздальская д.36 кор.2,ул,Суздальская ,д.36 кор.2,7559378,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Суздальская д.38 кор.1,Москва,ул Суздальская д.38 кор.1,ул,Суздальская ,д.38 кор.1,7559380,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Суздальская д.38 кор.2,Москва,ул Суздальская д.38 кор.2,ул,Суздальская ,д.38 кор.2,7559381,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Суздальская д.4,Москва,ул Суздальская д.4,ул,Суздальская ,д.4,7559268,муниципальный округ Новокосино,2000 +2281102,г Москва ул Суздальская д.40 кор.1,Москва,ул Суздальская д.40 кор.1,ул,Суздальская ,д.40 кор.1,7559382,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Суздальская д.40 кор.2,Москва,ул Суздальская д.40 кор.2,ул,Суздальская ,д.40 кор.2,7559383,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Суздальская д.42 кор.1,Москва,ул Суздальская д.42 кор.1,ул,Суздальская ,д.42 кор.1,7559385,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Суздальская д.42 кор.2,Москва,ул Суздальская д.42 кор.2,ул,Суздальская ,д.42 кор.2,7559386,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Суздальская д.42 кор.3,Москва,ул Суздальская д.42 кор.3,ул,Суздальская ,д.42 кор.3,7559388,муниципальный округ Новокосино,1987 +2281102,г Москва ул Суздальская д.6 кор.1,Москва,ул Суздальская д.6 кор.1,ул,Суздальская ,д.6 кор.1,7559270,муниципальный округ Новокосино,1998 +2281102,г Москва ул Суздальская д.6 кор.2,Москва,ул Суздальская д.6 кор.2,ул,Суздальская ,д.6 кор.2,7559271,муниципальный округ Новокосино,1997 +2281102,г Москва ул Суздальская д.6 кор.3,Москва,ул Суздальская д.6 кор.3,ул,Суздальская ,д.6 кор.3,7559272,муниципальный округ Новокосино,2000 +2281102,г Москва ул Суздальская д.8 кор.1,Москва,ул Суздальская д.8 кор.1,ул,Суздальская ,д.8 кор.1,7559273,муниципальный округ Новокосино,1998 +2281102,г Москва ул Суздальская д.8 кор.2,Москва,ул Суздальская д.8 кор.2,ул,Суздальская ,д.8 кор.2,7559274,муниципальный округ Новокосино,1998 +2281102,г Москва ул Суздальская д.8 кор.3,Москва,ул Суздальская д.8 кор.3,ул,Суздальская ,д.8 кор.3,7559277,муниципальный округ Новокосино,1998 +2281102,г Москва ул Суздальская д.8 кор.4,Москва,ул Суздальская д.8 кор.4,ул,Суздальская ,д.8 кор.4,7559279,муниципальный округ Новокосино,1996 +2281102,г Москва ул Суздальская д.8 кор.4,Москва,ул Суздальская д.8 кор.4,ул,Суздальская ,д.8 кор.4,7559278,муниципальный округ Новокосино,н.д. +2281104,г Москва пр-кт Зеленый д.17,Москва,пр-кт Зеленый д.17,пр-кт,Зеленый ,д.17,7680870,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва пр-кт Зеленый д.2 кор.1,Москва,пр-кт Зеленый д.2 кор.1,пр-кт,Зеленый ,д.2 кор.1,7680878,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва пр-кт Зеленый д.4 кор.1,Москва,пр-кт Зеленый д.4 кор.1,пр-кт,Зеленый ,д.4 кор.1,7680891,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва пр-кт Зеленый д.4 кор.2,Москва,пр-кт Зеленый д.4 кор.2,пр-кт,Зеленый ,д.4 кор.2,7680898,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва пр-кт Зеленый д.6 кор.1,Москва,пр-кт Зеленый д.6 кор.1,пр-кт,Зеленый ,д.6 кор.1,7680902,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва пр-кт Зеленый д.6 кор.2,Москва,пр-кт Зеленый д.6 кор.2,пр-кт,Зеленый ,д.6 кор.2,7680910,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва пр-кт Зеленый д.6 кор.3,Москва,пр-кт Зеленый д.6 кор.3,пр-кт,Зеленый ,д.6 кор.3,7680918,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва пр-кт Зеленый д.8,Москва,пр-кт Зеленый д.8,пр-кт,Зеленый ,д.8,7680925,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Аносова д.11,Москва,ул Аносова д.11,ул,Аносова ,д.11,7561203,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Аносова д.13,Москва,ул Аносова д.13,ул,Аносова ,д.13,7561207,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Аносова д.3 кор.1,Москва,ул Аносова д.3 кор.1,ул,Аносова ,д.3 кор.1,7558457,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Аносова д.3 кор.2,Москва,ул Аносова д.3 кор.2,ул,Аносова ,д.3 кор.2,7558551,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Аносова д.5,Москва,ул Аносова д.5,ул,Аносова ,д.5,7558566,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Аносова д.7,Москва,ул Аносова д.7,ул,Аносова ,д.7,7561192,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Аносова д.9,Москва,ул Аносова д.9,ул,Аносова ,д.9,7561198,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Братская д.1/45,Москва,ул Братская д.1/45,ул,Братская ,д.1/45,7677459,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Братская д.3,Москва,ул Братская д.3,ул,Братская ,д.3,7677468,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Братская д.4,Москва,ул Братская д.4,ул,Братская ,д.4,7677478,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Братская д.5,Москва,ул Братская д.5,ул,Братская ,д.5,7677482,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Братская д.6,Москва,ул Братская д.6,ул,Братская ,д.6,7677487,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Братская д.7,Москва,ул Братская д.7,ул,Братская ,д.7,7677493,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Братская д.8/16,Москва,ул Братская д.8/16,ул,Братская ,д.8/16,7677501,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Братская д.9,Москва,ул Братская д.9,ул,Братская ,д.9,7677510,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.10,Москва,ул Владимирская 1-я д.10,ул,Владимирская 1-я ,д.10,7561246,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.11,Москва,ул Владимирская 1-я д.11,ул,Владимирская 1-я ,д.11,7677519,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.15 кор.1,Москва,ул Владимирская 1-я д.15 кор.1,ул,Владимирская 1-я ,д.15 кор.1,7677522,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.15 кор.2,Москва,ул Владимирская 1-я д.15 кор.2,ул,Владимирская 1-я ,д.15 кор.2,7677524,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.15 кор.3,Москва,ул Владимирская 1-я д.15 кор.3,ул,Владимирская 1-я ,д.15 кор.3,7677528,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.17,Москва,ул Владимирская 1-я д.17,ул,Владимирская 1-я ,д.17,7677543,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.17А,Москва,ул Владимирская 1-я д.17А,ул,Владимирская 1-я ,д.17А,7677548,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.19/1,Москва,ул Владимирская 1-я д.19/1,ул,Владимирская 1-я ,д.19/1,7677553,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.21,Москва,ул Владимирская 1-я д.21,ул,Владимирская 1-я ,д.21,7677559,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.23 кор.1,Москва,ул Владимирская 1-я д.23 кор.1,ул,Владимирская 1-я ,д.23 кор.1,7677566,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.23 кор.2,Москва,ул Владимирская 1-я д.23 кор.2,ул,Владимирская 1-я ,д.23 кор.2,7677576,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.23 кор.3,Москва,ул Владимирская 1-я д.23 кор.3,ул,Владимирская 1-я ,д.23 кор.3,7677578,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.25 кор.1,Москва,ул Владимирская 1-я д.25 кор.1,ул,Владимирская 1-я ,д.25 кор.1,7677633,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.25 кор.2,Москва,ул Владимирская 1-я д.25 кор.2,ул,Владимирская 1-я ,д.25 кор.2,7677641,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.25 кор.3,Москва,ул Владимирская 1-я д.25 кор.3,ул,Владимирская 1-я ,д.25 кор.3,7677645,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.27 кор.1,Москва,ул Владимирская 1-я д.27 кор.1,ул,Владимирская 1-я ,д.27 кор.1,7677651,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.27 кор.2,Москва,ул Владимирская 1-я д.27 кор.2,ул,Владимирская 1-я ,д.27 кор.2,7677656,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.29 кор.1,Москва,ул Владимирская 1-я д.29 кор.1,ул,Владимирская 1-я ,д.29 кор.1,7677664,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.3,Москва,ул Владимирская 1-я д.3,ул,Владимирская 1-я ,д.3,7677671,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.3 кор.3,Москва,ул Владимирская 1-я д.3 кор.3,ул,Владимирская 1-я ,д.3 кор.3,7561212,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.31,Москва,ул Владимирская 1-я д.31,ул,Владимирская 1-я ,д.31,7677677,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.33,Москва,ул Владимирская 1-я д.33,ул,Владимирская 1-я ,д.33,7677693,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.33 кор.1,Москва,ул Владимирская 1-я д.33 кор.1,ул,Владимирская 1-я ,д.33 кор.1,7677714,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.33 кор.2,Москва,ул Владимирская 1-я д.33 кор.2,ул,Владимирская 1-я ,д.33 кор.2,7677717,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.35 кор.1,Москва,ул Владимирская 1-я д.35 кор.1,ул,Владимирская 1-я ,д.35 кор.1,7677723,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.35 кор.2,Москва,ул Владимирская 1-я д.35 кор.2,ул,Владимирская 1-я ,д.35 кор.2,7677726,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.37/15,Москва,ул Владимирская 1-я д.37/15,ул,Владимирская 1-я ,д.37/15,7677729,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.39/12,Москва,ул Владимирская 1-я д.39/12,ул,Владимирская 1-я ,д.39/12,7677733,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.4,Москва,ул Владимирская 1-я д.4,ул,Владимирская 1-я ,д.4,7561216,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.41,Москва,ул Владимирская 1-я д.41,ул,Владимирская 1-я ,д.41,7677737,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.43,Москва,ул Владимирская 1-я д.43,ул,Владимирская 1-я ,д.43,7677742,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.47,Москва,ул Владимирская 1-я д.47,ул,Владимирская 1-я ,д.47,7677745,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.6,Москва,ул Владимирская 1-я д.6,ул,Владимирская 1-я ,д.6,7561221,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.7,Москва,ул Владимирская 1-я д.7,ул,Владимирская 1-я ,д.7,7561228,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.8,Москва,ул Владимирская 1-я д.8,ул,Владимирская 1-я ,д.8,7561233,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.9,Москва,ул Владимирская 1-я д.9,ул,Владимирская 1-я ,д.9,7677749,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 1-я д.9А,Москва,ул Владимирская 1-я д.9А,ул,Владимирская 1-я ,д.9А,7561239,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.10,Москва,ул Владимирская 2-я д.10,ул,Владимирская 2-я ,д.10,7677752,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.11,Москва,ул Владимирская 2-я д.11,ул,Владимирская 2-я ,д.11,7677754,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.11Д,Москва,ул Владимирская 2-я д.11Д,ул,Владимирская 2-я ,д.11Д,7677756,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.12 кор.1,Москва,ул Владимирская 2-я д.12 кор.1,ул,Владимирская 2-я ,д.12 кор.1,7677764,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.12 кор.2,Москва,ул Владимирская 2-я д.12 кор.2,ул,Владимирская 2-я ,д.12 кор.2,7677766,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.12 кор.3,Москва,ул Владимирская 2-я д.12 кор.3,ул,Владимирская 2-я ,д.12 кор.3,7677770,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.13,Москва,ул Владимирская 2-я д.13,ул,Владимирская 2-я ,д.13,7677773,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.13Б,Москва,ул Владимирская 2-я д.13Б,ул,Владимирская 2-я ,д.13Б,7677776,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.15 кор.1,Москва,ул Владимирская 2-я д.15 кор.1,ул,Владимирская 2-я ,д.15 кор.1,7677779,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.15 кор.2,Москва,ул Владимирская 2-я д.15 кор.2,ул,Владимирская 2-я ,д.15 кор.2,7677782,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.15 кор.3,Москва,ул Владимирская 2-я д.15 кор.3,ул,Владимирская 2-я ,д.15 кор.3,7677783,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.15 кор.4,Москва,ул Владимирская 2-я д.15 кор.4,ул,Владимирская 2-я ,д.15 кор.4,7677786,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.16 кор.1,Москва,ул Владимирская 2-я д.16 кор.1,ул,Владимирская 2-я ,д.16 кор.1,7677790,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.16 кор.2,Москва,ул Владимирская 2-я д.16 кор.2,ул,Владимирская 2-я ,д.16 кор.2,7677794,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.16 кор.3,Москва,ул Владимирская 2-я д.16 кор.3,ул,Владимирская 2-я ,д.16 кор.3,7677799,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.16 кор.4,Москва,ул Владимирская 2-я д.16 кор.4,ул,Владимирская 2-я ,д.16 кор.4,7677801,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.17,Москва,ул Владимирская 2-я д.17,ул,Владимирская 2-я ,д.17,7680264,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.21/9,Москва,ул Владимирская 2-я д.21/9,ул,Владимирская 2-я ,д.21/9,7680275,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.22,Москва,ул Владимирская 2-я д.22,ул,Владимирская 2-я ,д.22,7680285,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.26 кор.1,Москва,ул Владимирская 2-я д.26 кор.1,ул,Владимирская 2-я ,д.26 кор.1,7680299,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.26 кор.2,Москва,ул Владимирская 2-я д.26 кор.2,ул,Владимирская 2-я ,д.26 кор.2,7680309,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.28 кор.1,Москва,ул Владимирская 2-я д.28 кор.1,ул,Владимирская 2-я ,д.28 кор.1,7680325,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.28 кор.2,Москва,ул Владимирская 2-я д.28 кор.2,ул,Владимирская 2-я ,д.28 кор.2,7680334,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.28 кор.3,Москва,ул Владимирская 2-я д.28 кор.3,ул,Владимирская 2-я ,д.28 кор.3,7680352,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.3,Москва,ул Владимирская 2-я д.3,ул,Владимирская 2-я ,д.3,7682433,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.30 кор.1,Москва,ул Владимирская 2-я д.30 кор.1,ул,Владимирская 2-я ,д.30 кор.1,7680364,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.30 кор.2,Москва,ул Владимирская 2-я д.30 кор.2,ул,Владимирская 2-я ,д.30 кор.2,7680374,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.32 кор.1,Москва,ул Владимирская 2-я д.32 кор.1,ул,Владимирская 2-я ,д.32 кор.1,7680386,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.32 кор.2,Москва,ул Владимирская 2-я д.32 кор.2,ул,Владимирская 2-я ,д.32 кор.2,7680398,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.32 кор.3,Москва,ул Владимирская 2-я д.32 кор.3,ул,Владимирская 2-я ,д.32 кор.3,7680411,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.34,Москва,ул Владимирская 2-я д.34,ул,Владимирская 2-я ,д.34,7680420,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.36,Москва,ул Владимирская 2-я д.36,ул,Владимирская 2-я ,д.36,7680430,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.38/18,Москва,ул Владимирская 2-я д.38/18,ул,Владимирская 2-я ,д.38/18,7680448,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.40,Москва,ул Владимирская 2-я д.40,ул,Владимирская 2-я ,д.40,7680468,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.42,Москва,ул Владимирская 2-я д.42,ул,Владимирская 2-я ,д.42,7680481,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.44/10,Москва,ул Владимирская 2-я д.44/10,ул,Владимирская 2-я ,д.44/10,7680494,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.46 кор.1,Москва,ул Владимирская 2-я д.46 кор.1,ул,Владимирская 2-я ,д.46 кор.1,7680506,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.46 кор.2,Москва,ул Владимирская 2-я д.46 кор.2,ул,Владимирская 2-я ,д.46 кор.2,7680516,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.46 кор.3,Москва,ул Владимирская 2-я д.46 кор.3,ул,Владимирская 2-я ,д.46 кор.3,7680536,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.5,Москва,ул Владимирская 2-я д.5,ул,Владимирская 2-я ,д.5,7680548,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.50 кор.1,Москва,ул Владимирская 2-я д.50 кор.1,ул,Владимирская 2-я ,д.50 кор.1,7680557,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.50 кор.2,Москва,ул Владимирская 2-я д.50 кор.2,ул,Владимирская 2-я ,д.50 кор.2,7680563,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.50 кор.3,Москва,ул Владимирская 2-я д.50 кор.3,ул,Владимирская 2-я ,д.50 кор.3,7680576,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.52 кор.1,Москва,ул Владимирская 2-я д.52 кор.1,ул,Владимирская 2-я ,д.52 кор.1,7680592,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.52 кор.2,Москва,ул Владимирская 2-я д.52 кор.2,ул,Владимирская 2-я ,д.52 кор.2,7680599,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.6 кор.1,Москва,ул Владимирская 2-я д.6 кор.1,ул,Владимирская 2-я ,д.6 кор.1,7680606,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.7,Москва,ул Владимирская 2-я д.7,ул,Владимирская 2-я ,д.7,7680614,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.8 кор.2,Москва,ул Владимирская 2-я д.8 кор.2,ул,Владимирская 2-я ,д.8 кор.2,7680617,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.9,Москва,ул Владимирская 2-я д.9,ул,Владимирская 2-я ,д.9,7680630,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.9А,Москва,ул Владимирская 2-я д.9А,ул,Владимирская 2-я ,д.9А,7680636,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.9Б,Москва,ул Владимирская 2-я д.9Б,ул,Владимирская 2-я ,д.9Б,7680642,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.9Г,Москва,ул Владимирская 2-я д.9Г,ул,Владимирская 2-я ,д.9Г,7680651,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 2-я д.9Д,Москва,ул Владимирская 2-я д.9Д,ул,Владимирская 2-я ,д.9Д,7680658,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 3-я д.10,Москва,ул Владимирская 3-я д.10,ул,Владимирская 3-я ,д.10,7680672,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 3-я д.10А,Москва,ул Владимирская 3-я д.10А,ул,Владимирская 3-я ,д.10А,7680677,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 3-я д.11,Москва,ул Владимирская 3-я д.11,ул,Владимирская 3-я ,д.11,7680683,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 3-я д.12 кор.1,Москва,ул Владимирская 3-я д.12 кор.1,ул,Владимирская 3-я ,д.12 кор.1,7680689,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 3-я д.12 кор.2,Москва,ул Владимирская 3-я д.12 кор.2,ул,Владимирская 3-я ,д.12 кор.2,7680699,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 3-я д.16,Москва,ул Владимирская 3-я д.16,ул,Владимирская 3-я ,д.16,7680704,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 3-я д.18,Москва,ул Владимирская 3-я д.18,ул,Владимирская 3-я ,д.18,7680708,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 3-я д.20,Москва,ул Владимирская 3-я д.20,ул,Владимирская 3-я ,д.20,7680713,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 3-я д.3 кор.1,Москва,ул Владимирская 3-я д.3 кор.1,ул,Владимирская 3-я ,д.3 кор.1,7680719,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 3-я д.3 кор.2,Москва,ул Владимирская 3-я д.3 кор.2,ул,Владимирская 3-я ,д.3 кор.2,7680731,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 3-я д.3 кор.3,Москва,ул Владимирская 3-я д.3 кор.3,ул,Владимирская 3-я ,д.3 кор.3,7680740,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 3-я д.4,Москва,ул Владимирская 3-я д.4,ул,Владимирская 3-я ,д.4,7680751,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 3-я д.4А,Москва,ул Владимирская 3-я д.4А,ул,Владимирская 3-я ,д.4А,7680757,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 3-я д.6,Москва,ул Владимирская 3-я д.6,ул,Владимирская 3-я ,д.6,7680761,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 3-я д.8 кор.1,Москва,ул Владимирская 3-я д.8 кор.1,ул,Владимирская 3-я ,д.8 кор.1,7680770,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 3-я д.8 кор.2,Москва,ул Владимирская 3-я д.8 кор.2,ул,Владимирская 3-я ,д.8 кор.2,7680778,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 3-я д.9 кор.1,Москва,ул Владимирская 3-я д.9 кор.1,ул,Владимирская 3-я ,д.9 кор.1,7680784,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 3-я д.9 кор.2,Москва,ул Владимирская 3-я д.9 кор.2,ул,Владимирская 3-я ,д.9 кор.2,7680795,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 3-я д.9 кор.3,Москва,ул Владимирская 3-я д.9 кор.3,ул,Владимирская 3-я ,д.9 кор.3,7680803,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Владимирская 3-я д.9 кор.4,Москва,ул Владимирская 3-я д.9 кор.4,ул,Владимирская 3-я ,д.9 кор.4,7680852,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Лазо д.10,Москва,ул Лазо д.10,ул,Лазо ,д.10,7680943,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Лазо д.14 кор.1,Москва,ул Лазо д.14 кор.1,ул,Лазо ,д.14 кор.1,7680949,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Лазо д.14 кор.2,Москва,ул Лазо д.14 кор.2,ул,Лазо ,д.14 кор.2,7680960,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Лазо д.16 кор.1,Москва,ул Лазо д.16 кор.1,ул,Лазо ,д.16 кор.1,7680968,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Лазо д.16 кор.2,Москва,ул Лазо д.16 кор.2,ул,Лазо ,д.16 кор.2,7680974,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Лазо д.18 кор.1,Москва,ул Лазо д.18 кор.1,ул,Лазо ,д.18 кор.1,7680980,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Лазо д.18 кор.2,Москва,ул Лазо д.18 кор.2,ул,Лазо ,д.18 кор.2,7680989,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Лазо д.4 кор.1,Москва,ул Лазо д.4 кор.1,ул,Лазо ,д.4 кор.1,7680995,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Лазо д.4 кор.2,Москва,ул Лазо д.4 кор.2,ул,Лазо ,д.4 кор.2,7681000,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Лазо д.6,Москва,ул Лазо д.6,ул,Лазо ,д.6,7681006,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Лазо д.8 кор.1,Москва,ул Лазо д.8 кор.1,ул,Лазо ,д.8 кор.1,7681013,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Лазо д.8 кор.2,Москва,ул Лазо д.8 кор.2,ул,Лазо ,д.8 кор.2,7681022,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Лазо д.8 кор.3,Москва,ул Лазо д.8 кор.3,ул,Лазо ,д.8 кор.3,7681026,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Металлургов д.11,Москва,ул Металлургов д.11,ул,Металлургов ,д.11,7681039,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Металлургов д.13 кор.1,Москва,ул Металлургов д.13 кор.1,ул,Металлургов ,д.13 кор.1,7681042,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Металлургов д.13 кор.2,Москва,ул Металлургов д.13 кор.2,ул,Металлургов ,д.13 кор.2,7681049,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Металлургов д.17,Москва,ул Металлургов д.17,ул,Металлургов ,д.17,7681055,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Металлургов д.17А,Москва,ул Металлургов д.17А,ул,Металлургов ,д.17А,7681061,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Металлургов д.19,Москва,ул Металлургов д.19,ул,Металлургов ,д.19,7681067,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Металлургов д.2,Москва,ул Металлургов д.2,ул,Металлургов ,д.2,7681075,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Металлургов д.27,Москва,ул Металлургов д.27,ул,Металлургов ,д.27,7681082,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Металлургов д.27А,Москва,ул Металлургов д.27А,ул,Металлургов ,д.27А,7681089,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Металлургов д.29,Москва,ул Металлургов д.29,ул,Металлургов ,д.29,7681100,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Металлургов д.3,Москва,ул Металлургов д.3,ул,Металлургов ,д.3,7681102,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Металлургов д.33,Москва,ул Металлургов д.33,ул,Металлургов ,д.33,7681109,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Металлургов д.37Б,Москва,ул Металлургов д.37Б,ул,Металлургов ,д.37Б,7681113,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Металлургов д.38,Москва,ул Металлургов д.38,ул,Металлургов ,д.38,7610411,муниципальный округ Перово,1967 +2281104,г Москва ул Металлургов д.4,Москва,ул Металлургов д.4,ул,Металлургов ,д.4,7681120,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Металлургов д.5,Москва,ул Металлургов д.5,ул,Металлургов ,д.5,7681121,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Металлургов д.6,Москва,ул Металлургов д.6,ул,Металлургов ,д.6,7681128,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Металлургов д.7/18,Москва,ул Металлургов д.7/18,ул,Металлургов ,д.7/18,7681136,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Металлургов д.8/20,Москва,ул Металлургов д.8/20,ул,Металлургов ,д.8/20,7681146,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Новогиреевская д.10 кор.1,Москва,ул Новогиреевская д.10 кор.1,ул,Новогиреевская ,д.10 кор.1,7681196,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Новогиреевская д.10 кор.2,Москва,ул Новогиреевская д.10 кор.2,ул,Новогиреевская ,д.10 кор.2,7681205,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Новогиреевская д.10 кор.3,Москва,ул Новогиреевская д.10 кор.3,ул,Новогиреевская ,д.10 кор.3,7681229,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Новогиреевская д.12 кор.1,Москва,ул Новогиреевская д.12 кор.1,ул,Новогиреевская ,д.12 кор.1,7681253,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Новогиреевская д.12 кор.2,Москва,ул Новогиреевская д.12 кор.2,ул,Новогиреевская ,д.12 кор.2,7681268,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Новогиреевская д.12 кор.3,Москва,ул Новогиреевская д.12 кор.3,ул,Новогиреевская ,д.12 кор.3,7649763,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Новогиреевская д.14 кор.1,Москва,ул Новогиреевская д.14 кор.1,ул,Новогиреевская ,д.14 кор.1,7681283,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Новогиреевская д.14 кор.2,Москва,ул Новогиреевская д.14 кор.2,ул,Новогиреевская ,д.14 кор.2,7681289,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Новогиреевская д.14 кор.3,Москва,ул Новогиреевская д.14 кор.3,ул,Новогиреевская ,д.14 кор.3,7681300,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Новогиреевская д.16 кор.1,Москва,ул Новогиреевская д.16 кор.1,ул,Новогиреевская ,д.16 кор.1,7681306,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Новогиреевская д.16 кор.2,Москва,ул Новогиреевская д.16 кор.2,ул,Новогиреевская ,д.16 кор.2,7681311,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Новогиреевская д.16 кор.3,Москва,ул Новогиреевская д.16 кор.3,ул,Новогиреевская ,д.16 кор.3,7681318,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Новогиреевская д.18/31,Москва,ул Новогиреевская д.18/31,ул,Новогиреевская ,д.18/31,7681330,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Новогиреевская д.30,Москва,ул Новогиреевская д.30,ул,Новогиреевская ,д.30,7559056,муниципальный округ Перово,2002 +2281104,г Москва ул Новогиреевская д.4 кор.1,Москва,ул Новогиреевская д.4 кор.1,ул,Новогиреевская ,д.4 кор.1,7681337,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Новогиреевская д.4 кор.2,Москва,ул Новогиреевская д.4 кор.2,ул,Новогиреевская ,д.4 кор.2,7681350,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Новогиреевская д.8 кор.1,Москва,ул Новогиреевская д.8 кор.1,ул,Новогиреевская ,д.8 кор.1,7681367,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Новогиреевская д.8 кор.2,Москва,ул Новогиреевская д.8 кор.2,ул,Новогиреевская ,д.8 кор.2,7681392,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Новогиреевская д.8 кор.3,Москва,ул Новогиреевская д.8 кор.3,ул,Новогиреевская ,д.8 кор.3,7681397,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Новогиреевская д.9,Москва,ул Новогиреевская д.9,ул,Новогиреевская ,д.9,7681414,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.22 кор.1,Москва,ул Перовская д.22 кор.1,ул,Перовская ,д.22 кор.1,7681353,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.22 кор.2,Москва,ул Перовская д.22 кор.2,ул,Перовская ,д.22 кор.2,7559021,муниципальный округ Перово,2002 +2281104,г Москва ул Перовская д.22 кор.4,Москва,ул Перовская д.22 кор.4,ул,Перовская ,д.22 кор.4,7681364,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.23,Москва,ул Перовская д.23,ул,Перовская ,д.23,7681374,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.24Б,Москва,ул Перовская д.24Б,ул,Перовская ,д.24Б,7681391,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.25,Москва,ул Перовская д.25,ул,Перовская ,д.25,7681400,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.26 кор.1,Москва,ул Перовская д.26 кор.1,ул,Перовская ,д.26 кор.1,7681418,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.26 кор.2,Москва,ул Перовская д.26 кор.2,ул,Перовская ,д.26 кор.2,7681430,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.26 кор.3,Москва,ул Перовская д.26 кор.3,ул,Перовская ,д.26 кор.3,7681449,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.28,Москва,ул Перовская д.28,ул,Перовская ,д.28,7681460,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.29 кор.1,Москва,ул Перовская д.29 кор.1,ул,Перовская ,д.29 кор.1,7681481,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.29 кор.2,Москва,ул Перовская д.29 кор.2,ул,Перовская ,д.29 кор.2,7681491,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.30/2,Москва,ул Перовская д.30/2,ул,Перовская ,д.30/2,7681499,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.33 кор.1,Москва,ул Перовская д.33 кор.1,ул,Перовская ,д.33 кор.1,7681513,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.33 кор.2,Москва,ул Перовская д.33 кор.2,ул,Перовская ,д.33 кор.2,7681519,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.34 кор.1,Москва,ул Перовская д.34 кор.1,ул,Перовская ,д.34 кор.1,7681533,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.36 кор.1,Москва,ул Перовская д.36 кор.1,ул,Перовская ,д.36 кор.1,7681544,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.36 кор.2,Москва,ул Перовская д.36 кор.2,ул,Перовская ,д.36 кор.2,7681556,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.36 кор.3,Москва,ул Перовская д.36 кор.3,ул,Перовская ,д.36 кор.3,7681585,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.36 кор.4,Москва,ул Перовская д.36 кор.4,ул,Перовская ,д.36 кор.4,7681634,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.38 кор.1,Москва,ул Перовская д.38 кор.1,ул,Перовская ,д.38 кор.1,7681653,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.38 кор.2,Москва,ул Перовская д.38 кор.2,ул,Перовская ,д.38 кор.2,7681690,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.38 кор.3,Москва,ул Перовская д.38 кор.3,ул,Перовская ,д.38 кор.3,7681720,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.38 кор.4,Москва,ул Перовская д.38 кор.4,ул,Перовская ,д.38 кор.4,7681748,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.39 кор.2,Москва,ул Перовская д.39 кор.2,ул,Перовская ,д.39 кор.2,7681783,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.40 кор.1,Москва,ул Перовская д.40 кор.1,ул,Перовская ,д.40 кор.1,7681815,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.40 кор.2,Москва,ул Перовская д.40 кор.2,ул,Перовская ,д.40 кор.2,7681832,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.40 кор.3,Москва,ул Перовская д.40 кор.3,ул,Перовская ,д.40 кор.3,7681846,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.40 кор.4,Москва,ул Перовская д.40 кор.4,ул,Перовская ,д.40 кор.4,7681860,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.42 кор.1,Москва,ул Перовская д.42 кор.1,ул,Перовская ,д.42 кор.1,7681877,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.42 кор.2,Москва,ул Перовская д.42 кор.2,ул,Перовская ,д.42 кор.2,7681903,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.42 кор.3,Москва,ул Перовская д.42 кор.3,ул,Перовская ,д.42 кор.3,7681915,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.43,Москва,ул Перовская д.43,ул,Перовская ,д.43,7681924,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.44 кор.1,Москва,ул Перовская д.44 кор.1,ул,Перовская ,д.44 кор.1,7681934,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.44 кор.2,Москва,ул Перовская д.44 кор.2,ул,Перовская ,д.44 кор.2,7681939,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Перовская д.45,Москва,ул Перовская д.45,ул,Перовская ,д.45,7681930,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Плеханова д.19/18,Москва,ул Плеханова д.19/18,ул,Плеханова ,д.19/18,7681451,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Плеханова д.21,Москва,ул Плеханова д.21,ул,Плеханова ,д.21,7681458,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Плеханова д.23 кор.1,Москва,ул Плеханова д.23 кор.1,ул,Плеханова ,д.23 кор.1,7681473,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Плеханова д.23 кор.3,Москва,ул Плеханова д.23 кор.3,ул,Плеханова ,д.23 кор.3,7681479,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Плеханова д.24 кор.1,Москва,ул Плеханова д.24 кор.1,ул,Плеханова ,д.24 кор.1,7681493,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Плеханова д.25,Москва,ул Плеханова д.25,ул,Плеханова ,д.25,7918779,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Плеханова д.25 кор.1,Москва,ул Плеханова д.25 кор.1,ул,Плеханова ,д.25 кор.1,7681503,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Плеханова д.25 кор.2,Москва,ул Плеханова д.25 кор.2,ул,Плеханова ,д.25 кор.2,7681527,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Плеханова д.25 кор.3,Москва,ул Плеханова д.25 кор.3,ул,Плеханова ,д.25 кор.3,7681539,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Плеханова д.25 кор.4,Москва,ул Плеханова д.25 кор.4,ул,Плеханова ,д.25 кор.4,7681559,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Плеханова д.25 кор.5,Москва,ул Плеханова д.25 кор.5,ул,Плеханова ,д.25 кор.5,7681576,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Плеханова д.25 кор.6,Москва,ул Плеханова д.25 кор.6,ул,Плеханова ,д.25 кор.6,7570727,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Плеханова д.27 кор.1,Москва,ул Плеханова д.27 кор.1,ул,Плеханова ,д.27 кор.1,7681598,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Плеханова д.27 кор.2,Москва,ул Плеханова д.27 кор.2,ул,Плеханова ,д.27 кор.2,7681629,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Плеханова д.29 кор.1,Москва,ул Плеханова д.29 кор.1,ул,Плеханова ,д.29 кор.1,7681650,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Плеханова д.29 кор.2,Москва,ул Плеханова д.29 кор.2,ул,Плеханова ,д.29 кор.2,7681672,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Плеханова д.31 кор.1,Москва,ул Плеханова д.31 кор.1,ул,Плеханова ,д.31 кор.1,7681698,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Плеханова д.31 кор.2,Москва,ул Плеханова д.31 кор.2,ул,Плеханова ,д.31 кор.2,7681712,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Плеханова д.33,Москва,ул Плеханова д.33,ул,Плеханова ,д.33,7681731,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Плеханова д.35,Москва,ул Плеханова д.35,ул,Плеханова ,д.35,7681743,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ул Плеханова д.62,Москва,ул Плеханова д.62,ул,Плеханова ,д.62,7866874,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ш Энтузиастов д.60 кор.1,Москва,ш Энтузиастов д.60 кор.1,ш,Энтузиастов ,д.60 кор.1,7681756,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ш Энтузиастов д.66/1,Москва,ш Энтузиастов д.66/1,ш,Энтузиастов ,д.66/1,7681769,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ш Энтузиастов д.68,Москва,ш Энтузиастов д.68,ш,Энтузиастов ,д.68,7681779,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ш Энтузиастов д.70,Москва,ш Энтузиастов д.70,ш,Энтузиастов ,д.70,7681790,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ш Энтузиастов д.74/2,Москва,ш Энтузиастов д.74/2,ш,Энтузиастов ,д.74/2,7681806,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ш Энтузиастов д.76/1,Москва,ш Энтузиастов д.76/1,ш,Энтузиастов ,д.76/1,8059821,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ш Энтузиастов д.78 кор.1,Москва,ш Энтузиастов д.78 кор.1,ш,Энтузиастов ,д.78 кор.1,7681812,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ш Энтузиастов д.78 кор.2,Москва,ш Энтузиастов д.78 кор.2,ш,Энтузиастов ,д.78 кор.2,7681825,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ш Энтузиастов д.80 кор.1,Москва,ш Энтузиастов д.80 кор.1,ш,Энтузиастов ,д.80 кор.1,7681830,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ш Энтузиастов д.80 кор.2,Москва,ш Энтузиастов д.80 кор.2,ш,Энтузиастов ,д.80 кор.2,7681839,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ш Энтузиастов д.82/2 кор.1,Москва,ш Энтузиастов д.82/2 кор.1,ш,Энтузиастов ,д.82/2 кор.1,7681847,муниципальный округ Перово,н.д. +2281104,г Москва ш Энтузиастов д.82/2 кор.2,Москва,ш Энтузиастов д.82/2 кор.2,ш,Энтузиастов ,д.82/2 кор.2,7681855,муниципальный округ Перово,н.д. +2281108,г Москва пер Зборовский 1-й д.11,Москва,пер Зборовский 1-й д.11,пер,Зборовский 1-й ,д.11,7676799,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва пер Зборовский 1-й д.13,Москва,пер Зборовский 1-й д.13,пер,Зборовский 1-й ,д.13,7676826,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва пер Зборовский 1-й д.15,Москва,пер Зборовский 1-й д.15,пер,Зборовский 1-й ,д.15,7676855,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва пер Зборовский 1-й д.17,Москва,пер Зборовский 1-й д.17,пер,Зборовский 1-й ,д.17,7676868,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва пер Зельев д.3,Москва,пер Зельев д.3,пер,Зельев ,д.3,7755323,муниципальный округ Преображенское,1987 +2281108,г Москва пер Зельев д.9,Москва,пер Зельев д.9,пер,Зельев ,д.9,7755314,муниципальный округ Преображенское,1980 +2281108,г Москва пер Электрозаводский 1-й д.3,Москва,пер Электрозаводский 1-й д.3,пер,Электрозаводский 1-й ,д.3,7677206,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва пер Электрозаводский 1-й д.4,Москва,пер Электрозаводский 1-й д.4,пер,Электрозаводский 1-й ,д.4,7677217,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Атарбекова д.4а,Москва,ул Атарбекова д.4а,ул,Атарбекова ,д.4а,7675697,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Богородский Вал д.4,Москва,ул Богородский Вал д.4,ул,Богородский Вал ,д.4,7675724,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Богородский Вал д.6 кор.1,Москва,ул Богородский Вал д.6 кор.1,ул,Богородский Вал ,д.6 кор.1,7675778,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Богородский Вал д.6 кор.2,Москва,ул Богородский Вал д.6 кор.2,ул,Богородский Вал ,д.6 кор.2,7675790,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Буженинова д.22,Москва,ул Буженинова д.22,ул,Буженинова ,д.22,7676679,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Буженинова д.26/6,Москва,ул Буженинова д.26/6,ул,Буженинова ,д.26/6,7676700,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Бухвостова 2-я д.1,Москва,ул Бухвостова 2-я д.1,ул,Бухвостова 2-я ,д.1,7676723,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Бухвостова 2-я д.7,Москва,ул Бухвостова 2-я д.7,ул,Бухвостова 2-я ,д.7,7676742,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Девятая Рота д.14,Москва,ул Девятая Рота д.14,ул,Девятая Рота ,д.14,7676765,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Девятая Рота д.15,Москва,ул Девятая Рота д.15,ул,Девятая Рота ,д.15,7676773,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Девятая Рота д.17,Москва,ул Девятая Рота д.17,ул,Девятая Рота ,д.17,7676782,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Девятая Рота д.2 кор.1,Москва,ул Девятая Рота д.2 кор.1,ул,Девятая Рота ,д.2 кор.1,7676785,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Девятая Рота д.2 кор.2,Москва,ул Девятая Рота д.2 кор.2,ул,Девятая Рота ,д.2 кор.2,7555484,муниципальный округ Преображенское,1983 +2281108,г Москва ул Девятая Рота д.25,Москва,ул Девятая Рота д.25,ул,Девятая Рота ,д.25,7556103,муниципальный округ Преображенское,1979 +2281108,г Москва ул Девятая Рота д.27,Москва,ул Девятая Рота д.27,ул,Девятая Рота ,д.27,7556116,муниципальный округ Преображенское,1967 +2281108,г Москва ул Знаменская д.19,Москва,ул Знаменская д.19,ул,Знаменская ,д.19,7755335,муниципальный округ Преображенское,1970 +2281108,г Москва ул Знаменская д.21,Москва,ул Знаменская д.21,ул,Знаменская ,д.21,7755353,муниципальный округ Преображенское,1972 +2281108,г Москва ул Знаменская д.35,Москва,ул Знаменская д.35,ул,Знаменская ,д.35,7755371,муниципальный округ Преображенское,1964 +2281108,г Москва ул Знаменская д.37,Москва,ул Знаменская д.37,ул,Знаменская ,д.37,7755601,муниципальный округ Преображенское,1965 +2281108,г Москва ул Знаменская д.38 кор.1,Москва,ул Знаменская д.38 кор.1,ул,Знаменская ,д.38 кор.1,7755619,муниципальный округ Преображенское,1972 +2281108,г Москва ул Знаменская д.38 кор.2,Москва,ул Знаменская д.38 кор.2,ул,Знаменская ,д.38 кор.2,7755634,муниципальный округ Преображенское,1973 +2281108,г Москва ул Знаменская д.39,Москва,ул Знаменская д.39,ул,Знаменская ,д.39,7755659,муниципальный округ Преображенское,1966 +2281108,г Москва ул Знаменская д.5,Москва,ул Знаменская д.5,ул,Знаменская ,д.5,7755689,муниципальный округ Преображенское,1977 +2281108,г Москва ул Знаменская д.53,Москва,ул Знаменская д.53,ул,Знаменская ,д.53,7755703,муниципальный округ Преображенское,1967 +2281108,г Москва ул Знаменская д.8,Москва,ул Знаменская д.8,ул,Знаменская ,д.8,7755726,муниципальный округ Преображенское,1981 +2281108,г Москва ул Потешная д.10,Москва,ул Потешная д.10,ул,Потешная ,д.10,7676880,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Потешная д.12,Москва,ул Потешная д.12,ул,Потешная ,д.12,7676885,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Потешная д.14,Москва,ул Потешная д.14,ул,Потешная ,д.14,7676897,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Потешная д.16,Москва,ул Потешная д.16,ул,Потешная ,д.16,7676906,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Потешная д.2,Москва,ул Потешная д.2,ул,Потешная ,д.2,7554582,муниципальный округ Преображенское,1959 +2281108,г Москва ул Потешная д.8,Москва,ул Потешная д.8,ул,Потешная ,д.8,7676915,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Преображенская д.2,Москва,ул Преображенская д.2,ул,Преображенская ,д.2,7676983,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Преображенская д.2 кор.1,Москва,ул Преображенская д.2 кор.1,ул,Преображенская ,д.2 кор.1,8143629,муниципальный округ Преображенское,2002 +2281108,г Москва ул Преображенская д.5/7,Москва,ул Преображенская д.5/7,ул,Преображенская ,д.5/7,7676999,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Преображенская д.6,Москва,ул Преображенская д.6,ул,Преображенская ,д.6,7677012,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Преображенский Вал д.14,Москва,ул Преображенский Вал д.14,ул,Преображенский Вал ,д.14,7556136,муниципальный округ Преображенское,1962 +2281108,г Москва ул Преображенский Вал д.16,Москва,ул Преображенский Вал д.16,ул,Преображенский Вал ,д.16,7676925,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Преображенский Вал д.24 кор.1,Москва,ул Преображенский Вал д.24 кор.1,ул,Преображенский Вал ,д.24 кор.1,7676934,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Преображенский Вал д.24 кор.3,Москва,ул Преображенский Вал д.24 кор.3,ул,Преображенский Вал ,д.24 кор.3,7676946,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Преображенский Вал д.24 кор.6,Москва,ул Преображенский Вал д.24 кор.6,ул,Преображенский Вал ,д.24 кор.6,7676959,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Преображенский Вал д.26,Москва,ул Преображенский Вал д.26,ул,Преображенский Вал ,д.26,7676969,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Преображенский Вал д.4,Москва,ул Преображенский Вал д.4,ул,Преображенский Вал ,д.4,7555496,муниципальный округ Преображенское,1979 +2281108,г Москва ул Просторная д.10 кор.1,Москва,ул Просторная д.10 кор.1,ул,Просторная ,д.10 кор.1,7754465,муниципальный округ Преображенское,1964 +2281108,г Москва ул Просторная д.10 кор.2,Москва,ул Просторная д.10 кор.2,ул,Просторная ,д.10 кор.2,7754497,муниципальный округ Преображенское,1965 +2281108,г Москва ул Просторная д.10 кор.3,Москва,ул Просторная д.10 кор.3,ул,Просторная ,д.10 кор.3,7754527,муниципальный округ Преображенское,1966 +2281108,г Москва ул Просторная д.10 кор.4,Москва,ул Просторная д.10 кор.4,ул,Просторная ,д.10 кор.4,7754571,муниципальный округ Преображенское,1966 +2281108,г Москва ул Просторная д.12 кор.1,Москва,ул Просторная д.12 кор.1,ул,Просторная ,д.12 кор.1,7754637,муниципальный округ Преображенское,1968 +2281108,г Москва ул Просторная д.12 кор.2,Москва,ул Просторная д.12 кор.2,ул,Просторная ,д.12 кор.2,7754688,муниципальный округ Преображенское,1970 +2281108,г Москва ул Просторная д.12 кор.3,Москва,ул Просторная д.12 кор.3,ул,Просторная ,д.12 кор.3,7754806,муниципальный округ Преображенское,1969 +2281108,г Москва ул Просторная д.14 кор.1,Москва,ул Просторная д.14 кор.1,ул,Просторная ,д.14 кор.1,7752481,муниципальный округ Преображенское,1971 +2281108,г Москва ул Просторная д.14 кор.2,Москва,ул Просторная д.14 кор.2,ул,Просторная ,д.14 кор.2,7754828,муниципальный округ Преображенское,1969 +2281108,г Москва ул Просторная д.14 кор.3,Москва,ул Просторная д.14 кор.3,ул,Просторная ,д.14 кор.3,7555531,муниципальный округ Преображенское,1998 +2281108,г Москва ул Просторная д.2,Москва,ул Просторная д.2,ул,Просторная ,д.2,7752502,муниципальный округ Преображенское,1970 +2281108,г Москва ул Просторная д.4,Москва,ул Просторная д.4,ул,Просторная ,д.4,7752513,муниципальный округ Преображенское,1970 +2281108,г Москва ул Просторная д.6,Москва,ул Просторная д.6,ул,Просторная ,д.6,7754371,муниципальный округ Преображенское,1971 +2281108,г Москва ул Просторная д.8,Москва,ул Просторная д.8,ул,Просторная ,д.8,7754448,муниципальный округ Преображенское,1972 +2281108,г Москва ул Пугачевская 2-я д.10 кор.1,Москва,ул Пугачевская 2-я д.10 кор.1,ул,Пугачевская 2-я ,д.10 кор.1,7770184,муниципальный округ Преображенское,1970 +2281108,г Москва ул Пугачевская 2-я д.10 кор.2,Москва,ул Пугачевская 2-я д.10 кор.2,ул,Пугачевская 2-я ,д.10 кор.2,7770179,муниципальный округ Преображенское,1967 +2281108,г Москва ул Пугачевская 2-я д.12 кор.1,Москва,ул Пугачевская 2-я д.12 кор.1,ул,Пугачевская 2-я ,д.12 кор.1,7770375,муниципальный округ Преображенское,1969 +2281108,г Москва ул Пугачевская 2-я д.12 кор.2,Москва,ул Пугачевская 2-я д.12 кор.2,ул,Пугачевская 2-я ,д.12 кор.2,7770400,муниципальный округ Преображенское,1968 +2281108,г Москва ул Пугачевская 2-я д.14 кор.1,Москва,ул Пугачевская 2-я д.14 кор.1,ул,Пугачевская 2-я ,д.14 кор.1,7770406,муниципальный округ Преображенское,1978 +2281108,г Москва ул Пугачевская 2-я д.14 кор.2,Москва,ул Пугачевская 2-я д.14 кор.2,ул,Пугачевская 2-я ,д.14 кор.2,7770429,муниципальный округ Преображенское,1967 +2281108,г Москва ул Пугачевская 2-я д.14 кор.3,Москва,ул Пугачевская 2-я д.14 кор.3,ул,Пугачевская 2-я ,д.14 кор.3,7770435,муниципальный округ Преображенское,1967 +2281108,г Москва ул Пугачевская 2-я д.14 кор.4,Москва,ул Пугачевская 2-я д.14 кор.4,ул,Пугачевская 2-я ,д.14 кор.4,7770453,муниципальный округ Преображенское,1967 +2281108,г Москва ул Пугачевская 2-я д.3 кор.1,Москва,ул Пугачевская 2-я д.3 кор.1,ул,Пугачевская 2-я ,д.3 кор.1,7770198,муниципальный округ Преображенское,1968 +2281108,г Москва ул Пугачевская 2-я д.4 кор.1,Москва,ул Пугачевская 2-я д.4 кор.1,ул,Пугачевская 2-я ,д.4 кор.1,7555524,муниципальный округ Преображенское,1965 +2281108,г Москва ул Пугачевская 2-я д.4 кор.2,Москва,ул Пугачевская 2-я д.4 кор.2,ул,Пугачевская 2-я ,д.4 кор.2,7556170,муниципальный округ Преображенское,1965 +2281108,г Москва ул Пугачевская 2-я д.5 кор.1,Москва,ул Пугачевская 2-я д.5 кор.1,ул,Пугачевская 2-я ,д.5 кор.1,7770205,муниципальный округ Преображенское,1967 +2281108,г Москва ул Пугачевская 2-я д.6 кор.1,Москва,ул Пугачевская 2-я д.6 кор.1,ул,Пугачевская 2-я ,д.6 кор.1,7555568,муниципальный округ Преображенское,1965 +2281108,г Москва ул Пугачевская 2-я д.6 кор.2,Москва,ул Пугачевская 2-я д.6 кор.2,ул,Пугачевская 2-я ,д.6 кор.2,7555583,муниципальный округ Преображенское,1985 +2281108,г Москва ул Пугачевская 2-я д.7 кор.1,Москва,ул Пугачевская 2-я д.7 кор.1,ул,Пугачевская 2-я ,д.7 кор.1,7769726,муниципальный округ Преображенское,1971 +2281108,г Москва ул Пугачевская 2-я д.8 кор.1,Москва,ул Пугачевская 2-я д.8 кор.1,ул,Пугачевская 2-я ,д.8 кор.1,7769974,муниципальный округ Преображенское,1966 +2281108,г Москва ул Пугачевская 2-я д.8 кор.2,Москва,ул Пугачевская 2-я д.8 кор.2,ул,Пугачевская 2-я ,д.8 кор.2,7770345,муниципальный округ Преображенское,1967 +2281108,г Москва ул Пугачевская 2-я д.8 кор.3,Москва,ул Пугачевская 2-я д.8 кор.3,ул,Пугачевская 2-я ,д.8 кор.3,7770049,муниципальный округ Преображенское,1967 +2281108,г Москва ул Пугачевская 2-я д.8 кор.4,Москва,ул Пугачевская 2-я д.8 кор.4,ул,Пугачевская 2-я ,д.8 кор.4,7770083,муниципальный округ Преображенское,1966 +2281108,г Москва ул Пугачевская 2-я д.8 кор.5,Москва,ул Пугачевская 2-я д.8 кор.5,ул,Пугачевская 2-я ,д.8 кор.5,7770352,муниципальный округ Преображенское,1968 +2281108,г Москва ул Пугачевская 2-я д.9 кор.1,Москва,ул Пугачевская 2-я д.9 кор.1,ул,Пугачевская 2-я ,д.9 кор.1,7770102,муниципальный округ Преображенское,1968 +2281108,г Москва ул Семеновская М. д.15/17 кор.1,Москва,ул Семеновская М. д.15/17 кор.1,ул,Семеновская М. ,д.15/17 кор.1,7677031,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Семеновская М. д.15/17 кор.2,Москва,ул Семеновская М. д.15/17 кор.2,ул,Семеновская М. ,д.15/17 кор.2,7677039,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Семеновская М. д.15/17 кор.3,Москва,ул Семеновская М. д.15/17 кор.3,ул,Семеновская М. ,д.15/17 кор.3,7677051,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Семеновская М. д.15/17 кор.4,Москва,ул Семеновская М. д.15/17 кор.4,ул,Семеновская М. ,д.15/17 кор.4,7677063,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Семеновская М. д.15/17 кор.5,Москва,ул Семеновская М. д.15/17 кор.5,ул,Семеновская М. ,д.15/17 кор.5,7677067,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Семеновская М. д.15/17 кор.6,Москва,ул Семеновская М. д.15/17 кор.6,ул,Семеновская М. ,д.15/17 кор.6,7677082,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Страховская д.28,Москва,ул Страховская д.28,ул,Страховская ,д.28,7556161,муниципальный округ Преображенское,1959 +2281108,г Москва ул Суворовская д.10А,Москва,ул Суворовская д.10А,ул,Суворовская ,д.10А,7620159,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Суворовская д.2/1 кор.1,Москва,ул Суворовская д.2/1 кор.1,ул,Суворовская ,д.2/1 кор.1,7677099,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Суворовская д.2/1 кор.3,Москва,ул Суворовская д.2/1 кор.3,ул,Суворовская ,д.2/1 кор.3,7677113,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Суворовская д.2/1 кор.4,Москва,ул Суворовская д.2/1 кор.4,ул,Суворовская ,д.2/1 кор.4,7677121,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Суворовская д.20,Москва,ул Суворовская д.20,ул,Суворовская ,д.20,7555538,муниципальный округ Преображенское,1978 +2281108,г Москва ул Суворовская д.22,Москва,ул Суворовская д.22,ул,Суворовская ,д.22,7554005,муниципальный округ Преображенское,1970 +2281108,г Москва ул Суворовская д.24,Москва,ул Суворовская д.24,ул,Суворовская ,д.24,7555480,муниципальный округ Преображенское,1961 +2281108,г Москва ул Суворовская д.33,Москва,ул Суворовская д.33,ул,Суворовская ,д.33,7677128,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Суворовская д.6,Москва,ул Суворовская д.6,ул,Суворовская ,д.6,8091559,муниципальный округ Преображенское,1940 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.10 кор.1,Москва,ул Халтуринская д.10 кор.1,ул,Халтуринская ,д.10 кор.1,7754846,муниципальный округ Преображенское,1970 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.10 кор.2,Москва,ул Халтуринская д.10 кор.2,ул,Халтуринская ,д.10 кор.2,7754879,муниципальный округ Преображенское,1970 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.11,Москва,ул Халтуринская д.11,ул,Халтуринская ,д.11,7754909,муниципальный округ Преображенское,1972 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.12 кор.1,Москва,ул Халтуринская д.12 кор.1,ул,Халтуринская ,д.12 кор.1,7754980,муниципальный округ Преображенское,1970 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.13,Москва,ул Халтуринская д.13,ул,Халтуринская ,д.13,7754991,муниципальный округ Преображенское,1971 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.14 кор.1,Москва,ул Халтуринская д.14 кор.1,ул,Халтуринская ,д.14 кор.1,7755017,муниципальный округ Преображенское,1970 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.14 кор.2,Москва,ул Халтуринская д.14 кор.2,ул,Халтуринская ,д.14 кор.2,7755029,муниципальный округ Преображенское,1970 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.14 кор.3,Москва,ул Халтуринская д.14 кор.3,ул,Халтуринская ,д.14 кор.3,7755045,муниципальный округ Преображенское,1971 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.14 кор.5,Москва,ул Халтуринская д.14 кор.5,ул,Халтуринская ,д.14 кор.5,7755066,муниципальный округ Преображенское,1971 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.15,Москва,ул Халтуринская д.15,ул,Халтуринская ,д.15,7755083,муниципальный округ Преображенское,1969 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.17,Москва,ул Халтуринская д.17,ул,Халтуринская ,д.17,7755124,муниципальный округ Преображенское,1970 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.18,Москва,ул Халтуринская д.18,ул,Халтуринская ,д.18,7755138,муниципальный округ Преображенское,1972 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.19,Москва,ул Халтуринская д.19,ул,Халтуринская ,д.19,7755185,муниципальный округ Преображенское,1968 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.2,Москва,ул Халтуринская д.2,ул,Халтуринская ,д.2,7556151,муниципальный округ Преображенское,1971 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.20,Москва,ул Халтуринская д.20,ул,Халтуринская ,д.20,7556193,муниципальный округ Преображенское,1995 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.4 кор.2,Москва,ул Халтуринская д.4 кор.2,ул,Халтуринская ,д.4 кор.2,7556183,муниципальный округ Преображенское,1970 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.7А кор.1,Москва,ул Халтуринская д.7А кор.1,ул,Халтуринская ,д.7А кор.1,7555474,муниципальный округ Преображенское,1960 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.7А кор.2,Москва,ул Халтуринская д.7А кор.2,ул,Халтуринская ,д.7А кор.2,7555466,муниципальный округ Преображенское,1962 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.7А кор.3,Москва,ул Халтуринская д.7А кор.3,ул,Халтуринская ,д.7А кор.3,7555461,муниципальный округ Преображенское,1961 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.7А кор.4,Москва,ул Халтуринская д.7А кор.4,ул,Халтуринская ,д.7А кор.4,7555454,муниципальный округ Преображенское,1964 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.7А кор.5,Москва,ул Халтуринская д.7А кор.5,ул,Халтуринская ,д.7А кор.5,7555445,муниципальный округ Преображенское,1964 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.9 кор.1,Москва,ул Халтуринская д.9 кор.1,ул,Халтуринская ,д.9 кор.1,7555388,муниципальный округ Преображенское,1964 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.9 кор.2,Москва,ул Халтуринская д.9 кор.2,ул,Халтуринская ,д.9 кор.2,7556146,муниципальный округ Преображенское,1968 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.9 кор.3,Москва,ул Халтуринская д.9 кор.3,ул,Халтуринская ,д.9 кор.3,7556187,муниципальный округ Преображенское,1968 +2281108,г Москва ул Халтуринская д.9 кор.4,Москва,ул Халтуринская д.9 кор.4,ул,Халтуринская ,д.9 кор.4,7556176,муниципальный округ Преображенское,1971 +2281108,г Москва ул Хромова д.38,Москва,ул Хромова д.38,ул,Хромова ,д.38,7555326,муниципальный округ Преображенское,1999 +2281108,г Москва ул Хромова д.7 кор.1,Москва,ул Хромова д.7 кор.1,ул,Хромова ,д.7 кор.1,7755213,муниципальный округ Преображенское,1984 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.1 кор.1,Москва,ул Черкизовская Б. д.1 кор.1,ул,Черкизовская Б. ,д.1 кор.1,7677148,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.1 кор.2,Москва,ул Черкизовская Б. д.1 кор.2,ул,Черкизовская Б. ,д.1 кор.2,7556742,муниципальный округ Преображенское,1964 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.10 кор.1,Москва,ул Черкизовская Б. д.10 кор.1,ул,Черкизовская Б. ,д.10 кор.1,7556683,муниципальный округ Преображенское,1966 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.10 кор.2,Москва,ул Черкизовская Б. д.10 кор.2,ул,Черкизовская Б. ,д.10 кор.2,7631086,муниципальный округ Преображенское,1964 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.11,Москва,ул Черкизовская Б. д.11,ул,Черкизовская Б. ,д.11,7556721,муниципальный округ Преображенское,1965 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.11А,Москва,ул Черкизовская Б. д.11А,ул,Черкизовская Б. ,д.11А,7556723,муниципальный округ Преображенское,1980 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.12 кор.1,Москва,ул Черкизовская Б. д.12 кор.1,ул,Черкизовская Б. ,д.12 кор.1,7556686,муниципальный округ Преображенское,1968 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.12 кор.2,Москва,ул Черкизовская Б. д.12 кор.2,ул,Черкизовская Б. ,д.12 кор.2,7771194,муниципальный округ Преображенское,1965 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.14 кор.1,Москва,ул Черкизовская Б. д.14 кор.1,ул,Черкизовская Б. ,д.14 кор.1,7771248,муниципальный округ Преображенское,1967 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.14 кор.2,Москва,ул Черкизовская Б. д.14 кор.2,ул,Черкизовская Б. ,д.14 кор.2,7556724,муниципальный округ Преображенское,1965 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.16/2,Москва,ул Черкизовская Б. д.16/2,ул,Черкизовская Б. ,д.16/2,7556688,муниципальный округ Преображенское,1969 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.18/1,Москва,ул Черкизовская Б. д.18/1,ул,Черкизовская Б. ,д.18/1,7771251,муниципальный округ Преображенское,1968 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.2 кор.1,Москва,ул Черкизовская Б. д.2 кор.1,ул,Черкизовская Б. ,д.2 кор.1,7556664,муниципальный округ Преображенское,1961 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.2 кор.2,Москва,ул Черкизовская Б. д.2 кор.2,ул,Черкизовская Б. ,д.2 кор.2,7556668,муниципальный округ Преображенское,1964 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.2 кор.3,Москва,ул Черкизовская Б. д.2 кор.3,ул,Черкизовская Б. ,д.2 кор.3,7556670,муниципальный округ Преображенское,1968 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.20 кор.1,Москва,ул Черкизовская Б. д.20 кор.1,ул,Черкизовская Б. ,д.20 кор.1,7714268,муниципальный округ Преображенское,1981 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.20 кор.2,Москва,ул Черкизовская Б. д.20 кор.2,ул,Черкизовская Б. ,д.20 кор.2,7771342,муниципальный округ Преображенское,1982 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.20 кор.3,Москва,ул Черкизовская Б. д.20 кор.3,ул,Черкизовская Б. ,д.20 кор.3,7771347,муниципальный округ Преображенское,1972 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.20 кор.4,Москва,ул Черкизовская Б. д.20 кор.4,ул,Черкизовская Б. ,д.20 кор.4,7771357,муниципальный округ Преображенское,1973 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.20 кор.5,Москва,ул Черкизовская Б. д.20 кор.5,ул,Черкизовская Б. ,д.20 кор.5,7771361,муниципальный округ Преображенское,1986 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.20 кор.6,Москва,ул Черкизовская Б. д.20 кор.6,ул,Черкизовская Б. ,д.20 кор.6,7771366,муниципальный округ Преображенское,1992 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.22 кор.1,Москва,ул Черкизовская Б. д.22 кор.1,ул,Черкизовская Б. ,д.22 кор.1,7772058,муниципальный округ Преображенское,1974 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.22 кор.2,Москва,ул Черкизовская Б. д.22 кор.2,ул,Черкизовская Б. ,д.22 кор.2,7772061,муниципальный округ Преображенское,1966 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.22 кор.3,Москва,ул Черкизовская Б. д.22 кор.3,ул,Черкизовская Б. ,д.22 кор.3,7772066,муниципальный округ Преображенское,1972 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.22 кор.4,Москва,ул Черкизовская Б. д.22 кор.4,ул,Черкизовская Б. ,д.22 кор.4,7772069,муниципальный округ Преображенское,1966 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.22 кор.5,Москва,ул Черкизовская Б. д.22 кор.5,ул,Черкизовская Б. ,д.22 кор.5,7772072,муниципальный округ Преображенское,1967 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.22 кор.6,Москва,ул Черкизовская Б. д.22 кор.6,ул,Черкизовская Б. ,д.22 кор.6,7772074,муниципальный округ Преображенское,1978 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.22 кор.7,Москва,ул Черкизовская Б. д.22 кор.7,ул,Черкизовская Б. ,д.22 кор.7,7772075,муниципальный округ Преображенское,1988 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.24 кор.1,Москва,ул Черкизовская Б. д.24 кор.1,ул,Черкизовская Б. ,д.24 кор.1,7771385,муниципальный округ Преображенское,1968 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.24 кор.2,Москва,ул Черкизовская Б. д.24 кор.2,ул,Черкизовская Б. ,д.24 кор.2,7771389,муниципальный округ Преображенское,1966 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.24 кор.3,Москва,ул Черкизовская Б. д.24 кор.3,ул,Черкизовская Б. ,д.24 кор.3,7771395,муниципальный округ Преображенское,1966 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.24 кор.4,Москва,ул Черкизовская Б. д.24 кор.4,ул,Черкизовская Б. ,д.24 кор.4,7771397,муниципальный округ Преображенское,1981 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.26 кор.1,Москва,ул Черкизовская Б. д.26 кор.1,ул,Черкизовская Б. ,д.26 кор.1,7771951,муниципальный округ Преображенское,1973 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.26 кор.2,Москва,ул Черкизовская Б. д.26 кор.2,ул,Черкизовская Б. ,д.26 кор.2,7771989,муниципальный округ Преображенское,1965 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.26 кор.3,Москва,ул Черкизовская Б. д.26 кор.3,ул,Черкизовская Б. ,д.26 кор.3,7772022,муниципальный округ Преображенское,1964 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.26 кор.4,Москва,ул Черкизовская Б. д.26 кор.4,ул,Черкизовская Б. ,д.26 кор.4,7772032,муниципальный округ Преображенское,1965 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.26 кор.5,Москва,ул Черкизовская Б. д.26 кор.5,ул,Черкизовская Б. ,д.26 кор.5,7772038,муниципальный округ Преображенское,1974 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.26 кор.6,Москва,ул Черкизовская Б. д.26 кор.6,ул,Черкизовская Б. ,д.26 кор.6,7772044,муниципальный округ Преображенское,1959 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.28 кор.1,Москва,ул Черкизовская Б. д.28 кор.1,ул,Черкизовская Б. ,д.28 кор.1,7771372,муниципальный округ Преображенское,1964 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.28 кор.2,Москва,ул Черкизовская Б. д.28 кор.2,ул,Черкизовская Б. ,д.28 кор.2,7771376,муниципальный округ Преображенское,1963 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.28 кор.3,Москва,ул Черкизовская Б. д.28 кор.3,ул,Черкизовская Б. ,д.28 кор.3,7771378,муниципальный округ Преображенское,1963 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.3 кор.1,Москва,ул Черкизовская Б. д.3 кор.1,ул,Черкизовская Б. ,д.3 кор.1,7677158,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.3 кор.2,Москва,ул Черкизовская Б. д.3 кор.2,ул,Черкизовская Б. ,д.3 кор.2,7677172,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.3 кор.5,Москва,ул Черкизовская Б. д.3 кор.5,ул,Черкизовская Б. ,д.3 кор.5,7631605,муниципальный округ Преображенское,1963 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.3 кор.6,Москва,ул Черкизовская Б. д.3 кор.6,ул,Черкизовская Б. ,д.3 кор.6,7631598,муниципальный округ Преображенское,1963 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.3 кор.7,Москва,ул Черкизовская Б. д.3 кор.7,ул,Черкизовская Б. ,д.3 кор.7,7630650,муниципальный округ Преображенское,1963 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.30 кор.1,Москва,ул Черкизовская Б. д.30 кор.1,ул,Черкизовская Б. ,д.30 кор.1,7771885,муниципальный округ Преображенское,1973 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.30 кор.2,Москва,ул Черкизовская Б. д.30 кор.2,ул,Черкизовская Б. ,д.30 кор.2,7771892,муниципальный округ Преображенское,1965 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.30 кор.3,Москва,ул Черкизовская Б. д.30 кор.3,ул,Черкизовская Б. ,д.30 кор.3,7771902,муниципальный округ Преображенское,1964 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.30 кор.4,Москва,ул Черкизовская Б. д.30 кор.4,ул,Черкизовская Б. ,д.30 кор.4,7771909,муниципальный округ Преображенское,1968 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.30 кор.5,Москва,ул Черкизовская Б. д.30 кор.5,ул,Черкизовская Б. ,д.30 кор.5,7771916,муниципальный округ Преображенское,1967 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.32 кор.1,Москва,ул Черкизовская Б. д.32 кор.1,ул,Черкизовская Б. ,д.32 кор.1,7771923,муниципальный округ Преображенское,1968 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.32 кор.2,Москва,ул Черкизовская Б. д.32 кор.2,ул,Черкизовская Б. ,д.32 кор.2,7771925,муниципальный округ Преображенское,1966 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.32 кор.3,Москва,ул Черкизовская Б. д.32 кор.3,ул,Черкизовская Б. ,д.32 кор.3,7771931,муниципальный округ Преображенское,1971 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.32 кор.4,Москва,ул Черкизовская Б. д.32 кор.4,ул,Черкизовская Б. ,д.32 кор.4,7771937,муниципальный округ Преображенское,1968 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.32 кор.5,Москва,ул Черкизовская Б. д.32 кор.5,ул,Черкизовская Б. ,д.32 кор.5,7771943,муниципальный округ Преображенское,1969 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.4 кор.1,Москва,ул Черкизовская Б. д.4 кор.1,ул,Черкизовская Б. ,д.4 кор.1,7556674,муниципальный округ Преображенское,1964 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.4 кор.2,Москва,ул Черкизовская Б. д.4 кор.2,ул,Черкизовская Б. ,д.4 кор.2,7556677,муниципальный округ Преображенское,1967 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.4 кор.3,Москва,ул Черкизовская Б. д.4 кор.3,ул,Черкизовская Б. ,д.4 кор.3,7556731,муниципальный округ Преображенское,1965 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.4 кор.4,Москва,ул Черкизовская Б. д.4 кор.4,ул,Черкизовская Б. ,д.4 кор.4,7771168,муниципальный округ Преображенское,1965 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.5 кор.1,Москва,ул Черкизовская Б. д.5 кор.1,ул,Черкизовская Б. ,д.5 кор.1,7556745,муниципальный округ Преображенское,1965 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.5 кор.2,Москва,ул Черкизовская Б. д.5 кор.2,ул,Черкизовская Б. ,д.5 кор.2,7556211,муниципальный округ Преображенское,1962 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.5 кор.3,Москва,ул Черкизовская Б. д.5 кор.3,ул,Черкизовская Б. ,д.5 кор.3,7556217,муниципальный округ Преображенское,1962 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.5 кор.4,Москва,ул Черкизовская Б. д.5 кор.4,ул,Черкизовская Б. ,д.5 кор.4,7556222,муниципальный округ Преображенское,1962 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.5 кор.5,Москва,ул Черкизовская Б. д.5 кор.5,ул,Черкизовская Б. ,д.5 кор.5,7556226,муниципальный округ Преображенское,1962 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.5 кор.6,Москва,ул Черкизовская Б. д.5 кор.6,ул,Черкизовская Б. ,д.5 кор.6,7632110,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.5 кор.8,Москва,ул Черкизовская Б. д.5 кор.8,ул,Черкизовская Б. ,д.5 кор.8,7632470,муниципальный округ Преображенское,1965 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.5А,Москва,ул Черкизовская Б. д.5А,ул,Черкизовская Б. ,д.5А,7556693,муниципальный округ Преображенское,1975 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.6 кор.1,Москва,ул Черкизовская Б. д.6 кор.1,ул,Черкизовская Б. ,д.6 кор.1,7556679,муниципальный округ Преображенское,1966 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.6 кор.2,Москва,ул Черкизовская Б. д.6 кор.2,ул,Черкизовская Б. ,д.6 кор.2,7556730,муниципальный округ Преображенское,1964 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.6 кор.3,Москва,ул Черкизовская Б. д.6 кор.3,ул,Черкизовская Б. ,д.6 кор.3,7631096,муниципальный округ Преображенское,1964 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.6 кор.4,Москва,ул Черкизовская Б. д.6 кор.4,ул,Черкизовская Б. ,д.6 кор.4,7556734,муниципальный округ Преображенское,1964 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.6 кор.5,Москва,ул Черкизовская Б. д.6 кор.5,ул,Черкизовская Б. ,д.6 кор.5,7556726,муниципальный округ Преображенское,1964 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.6 кор.6,Москва,ул Черкизовская Б. д.6 кор.6,ул,Черкизовская Б. ,д.6 кор.6,7771175,муниципальный округ Преображенское,1966 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.6 кор.7,Москва,ул Черкизовская Б. д.6 кор.7,ул,Черкизовская Б. ,д.6 кор.7,7771182,муниципальный округ Преображенское,1966 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.6 кор.8,Москва,ул Черкизовская Б. д.6 кор.8,ул,Черкизовская Б. ,д.6 кор.8,7771187,муниципальный округ Преображенское,1966 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.8 кор.1,Москва,ул Черкизовская Б. д.8 кор.1,ул,Черкизовская Б. ,д.8 кор.1,7556681,муниципальный округ Преображенское,1967 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.8 кор.2,Москва,ул Черкизовская Б. д.8 кор.2,ул,Черкизовская Б. ,д.8 кор.2,7556728,муниципальный округ Преображенское,1964 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.8 кор.3,Москва,ул Черкизовская Б. д.8 кор.3,ул,Черкизовская Б. ,д.8 кор.3,7556725,муниципальный округ Преображенское,1965 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.9 кор.1,Москва,ул Черкизовская Б. д.9 кор.1,ул,Черкизовская Б. ,д.9 кор.1,7556738,муниципальный округ Преображенское,1965 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.9 кор.2,Москва,ул Черкизовская Б. д.9 кор.2,ул,Черкизовская Б. ,д.9 кор.2,7556650,муниципальный округ Преображенское,1962 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.9 кор.3,Москва,ул Черкизовская Б. д.9 кор.3,ул,Черкизовская Б. ,д.9 кор.3,7556653,муниципальный округ Преображенское,1962 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.9 кор.4,Москва,ул Черкизовская Б. д.9 кор.4,ул,Черкизовская Б. ,д.9 кор.4,7556658,муниципальный округ Преображенское,1963 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.9 кор.5,Москва,ул Черкизовская Б. д.9 кор.5,ул,Черкизовская Б. ,д.9 кор.5,7556660,муниципальный округ Преображенское,1969 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.9 кор.6,Москва,ул Черкизовская Б. д.9 кор.6,ул,Черкизовская Б. ,д.9 кор.6,7556706,муниципальный округ Преображенское,1978 +2281108,г Москва ул Черкизовская Б. д.9А,Москва,ул Черкизовская Б. д.9А,ул,Черкизовская Б. ,д.9А,7556697,муниципальный округ Преображенское,1976 +2281108,г Москва ул Черкизовская М. д.12,Москва,ул Черкизовская М. д.12,ул,Черкизовская М. ,д.12,7556691,муниципальный округ Преображенское,1959 +2281108,г Москва ул Черкизовская М. д.22,Москва,ул Черкизовская М. д.22,ул,Черкизовская М. ,д.22,8260652,муниципальный округ Преображенское,2006 +2281108,г Москва ул Черкизовская М. д.7,Москва,ул Черкизовская М. д.7,ул,Черкизовская М. ,д.7,8034534,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Электрозаводская д.12А,Москва,ул Электрозаводская д.12А,ул,Электрозаводская ,д.12А,7677183,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ул Электрозаводская д.32,Москва,ул Электрозаводская д.32,ул,Электрозаводская ,д.32,7677195,муниципальный округ Преображенское,н.д. +2281108,г Москва ш Открытое д.2 кор.1,Москва,ш Открытое д.2 кор.1,ш,Открытое ,д.2 кор.1,7755774,муниципальный округ Преображенское,1957 +2281108,г Москва ш Открытое д.2 кор.10,Москва,ш Открытое д.2 кор.10,ш,Открытое ,д.2 кор.10,7755742,муниципальный округ Преображенское,1960 +2281108,г Москва ш Открытое д.2 кор.2,Москва,ш Открытое д.2 кор.2,ш,Открытое ,д.2 кор.2,7755877,муниципальный округ Преображенское,1959 +2281108,г Москва ш Открытое д.2 кор.3,Москва,ш Открытое д.2 кор.3,ш,Открытое ,д.2 кор.3,7755903,муниципальный округ Преображенское,1958 +2281108,г Москва ш Открытое д.2 кор.4,Москва,ш Открытое д.2 кор.4,ш,Открытое ,д.2 кор.4,7755975,муниципальный округ Преображенское,1958 +2281108,г Москва ш Открытое д.2 кор.5,Москва,ш Открытое д.2 кор.5,ш,Открытое ,д.2 кор.5,7755993,муниципальный округ Преображенское,1957 +2281108,г Москва ш Открытое д.2 кор.6,Москва,ш Открытое д.2 кор.6,ш,Открытое ,д.2 кор.6,7756061,муниципальный округ Преображенское,1958 +2281108,г Москва ш Открытое д.2 кор.7,Москва,ш Открытое д.2 кор.7,ш,Открытое ,д.2 кор.7,7701972,муниципальный округ Преображенское,1959 +2281108,г Москва ш Открытое д.2 кор.8,Москва,ш Открытое д.2 кор.8,ш,Открытое ,д.2 кор.8,7756075,муниципальный округ Преображенское,1959 +2281108,г Москва ш Открытое д.2 кор.9,Москва,ш Открытое д.2 кор.9,ш,Открытое ,д.2 кор.9,7756097,муниципальный округ Преображенское,1958 +2281108,г Москва ш Открытое д.2 кор.9А,Москва,ш Открытое д.2 кор.9А,ш,Открытое ,д.2 кор.9А,7756106,муниципальный округ Преображенское,1959 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.1 кор.1,Москва,б-р Сиреневый д.1 кор.1,б-р,Сиреневый ,д.1 кор.1,8042286,муниципальный округ Северное Измайлово,1970 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.1 кор.2,Москва,б-р Сиреневый д.1 кор.2,б-р,Сиреневый ,д.1 кор.2,8042289,муниципальный округ Северное Измайлово,1970 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.1 кор.3,Москва,б-р Сиреневый д.1 кор.3,б-р,Сиреневый ,д.1 кор.3,8042292,муниципальный округ Северное Измайлово,1970 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.1 кор.4,Москва,б-р Сиреневый д.1 кор.4,б-р,Сиреневый ,д.1 кор.4,8042293,муниципальный округ Северное Измайлово,1970 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.1 кор.5,Москва,б-р Сиреневый д.1 кор.5,б-р,Сиреневый ,д.1 кор.5,8042295,муниципальный округ Северное Измайлово,1970 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.11 кор.1,Москва,б-р Сиреневый д.11 кор.1,б-р,Сиреневый ,д.11 кор.1,8042300,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.11 кор.2,Москва,б-р Сиреневый д.11 кор.2,б-р,Сиреневый ,д.11 кор.2,8042303,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.11 кор.3,Москва,б-р Сиреневый д.11 кор.3,б-р,Сиреневый ,д.11 кор.3,8042308,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.23,Москва,б-р Сиреневый д.23,б-р,Сиреневый ,д.23,8042312,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.25,Москва,б-р Сиреневый д.25,б-р,Сиреневый ,д.25,8042316,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.27 кор.1,Москва,б-р Сиреневый д.27 кор.1,б-р,Сиреневый ,д.27 кор.1,8042322,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.27 кор.2,Москва,б-р Сиреневый д.27 кор.2,б-р,Сиреневый ,д.27 кор.2,8042326,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.27 кор.3,Москва,б-р Сиреневый д.27 кор.3,б-р,Сиреневый ,д.27 кор.3,8042329,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.29 кор.1,Москва,б-р Сиреневый д.29 кор.1,б-р,Сиреневый ,д.29 кор.1,8042334,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.29 кор.2,Москва,б-р Сиреневый д.29 кор.2,б-р,Сиреневый ,д.29 кор.2,8042336,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.29/45 кор.3,Москва,б-р Сиреневый д.29/45 кор.3,б-р,Сиреневый ,д.29/45 кор.3,8042342,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.3 кор.1,Москва,б-р Сиреневый д.3 кор.1,б-р,Сиреневый ,д.3 кор.1,8042346,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.3 кор.2,Москва,б-р Сиреневый д.3 кор.2,б-р,Сиреневый ,д.3 кор.2,8042348,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.3 кор.3,Москва,б-р Сиреневый д.3 кор.3,б-р,Сиреневый ,д.3 кор.3,8042350,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.3 кор.4,Москва,б-р Сиреневый д.3 кор.4,б-р,Сиреневый ,д.3 кор.4,8042354,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.3 кор.5,Москва,б-р Сиреневый д.3 кор.5,б-р,Сиреневый ,д.3 кор.5,8042355,муниципальный округ Северное Измайлово,1967 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.3 кор.6,Москва,б-р Сиреневый д.3 кор.6,б-р,Сиреневый ,д.3 кор.6,8042359,муниципальный округ Северное Измайлово,1969 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.37/40 строение 1,Москва,б-р Сиреневый д.37/40 строение 1,б-р,Сиреневый ,д.37/40 строение 1,7631509,муниципальный округ Северное Измайлово,1970 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.39,Москва,б-р Сиреневый д.39,б-р,Сиреневый ,д.39,7630726,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.41,Москва,б-р Сиреневый д.41,б-р,Сиреневый ,д.41,8042362,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.43,Москва,б-р Сиреневый д.43,б-р,Сиреневый ,д.43,8042365,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.43А,Москва,б-р Сиреневый д.43А,б-р,Сиреневый ,д.43А,7630796,муниципальный округ Северное Измайлово,1964 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.45,Москва,б-р Сиреневый д.45,б-р,Сиреневый ,д.45,7631487,муниципальный округ Северное Измайлово,1965 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.47,Москва,б-р Сиреневый д.47,б-р,Сиреневый ,д.47,8247726,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.51,Москва,б-р Сиреневый д.51,б-р,Сиреневый ,д.51,8042369,муниципальный округ Северное Измайлово,2007 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.53,Москва,б-р Сиреневый д.53,б-р,Сиреневый ,д.53,8042372,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.57,Москва,б-р Сиреневый д.57,б-р,Сиреневый ,д.57,8042375,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.59,Москва,б-р Сиреневый д.59,б-р,Сиреневый ,д.59,8042377,муниципальный округ Северное Измайлово,2007 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.63,Москва,б-р Сиреневый д.63,б-р,Сиреневый ,д.63,8042385,муниципальный округ Северное Измайлово,1972 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.65 кор.1,Москва,б-р Сиреневый д.65 кор.1,б-р,Сиреневый ,д.65 кор.1,8042387,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.65 кор.2,Москва,б-р Сиреневый д.65 кор.2,б-р,Сиреневый ,д.65 кор.2,8042394,муниципальный округ Северное Измайлово,1965 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.65 кор.3,Москва,б-р Сиреневый д.65 кор.3,б-р,Сиреневый ,д.65 кор.3,8042395,муниципальный округ Северное Измайлово,1965 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.65 кор.4,Москва,б-р Сиреневый д.65 кор.4,б-р,Сиреневый ,д.65 кор.4,8042397,муниципальный округ Северное Измайлово,1965 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.65 кор.5,Москва,б-р Сиреневый д.65 кор.5,б-р,Сиреневый ,д.65 кор.5,8042398,муниципальный округ Северное Измайлово,1965 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.67 кор.1,Москва,б-р Сиреневый д.67 кор.1,б-р,Сиреневый ,д.67 кор.1,8042403,муниципальный округ Северное Измайлово,1968 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.67 кор.2,Москва,б-р Сиреневый д.67 кор.2,б-р,Сиреневый ,д.67 кор.2,8042406,муниципальный округ Северное Измайлово,1967 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.69 кор.2,Москва,б-р Сиреневый д.69 кор.2,б-р,Сиреневый ,д.69 кор.2,8042408,муниципальный округ Северное Измайлово,1965 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.69 кор.3,Москва,б-р Сиреневый д.69 кор.3,б-р,Сиреневый ,д.69 кор.3,8042413,муниципальный округ Северное Измайлово,1965 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.69 кор.4,Москва,б-р Сиреневый д.69 кор.4,б-р,Сиреневый ,д.69 кор.4,8042418,муниципальный округ Северное Измайлово,1965 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.69 кор.5,Москва,б-р Сиреневый д.69 кор.5,б-р,Сиреневый ,д.69 кор.5,8042421,муниципальный округ Северное Измайлово,1965 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.7,Москва,б-р Сиреневый д.7,б-р,Сиреневый ,д.7,8042423,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.71 кор.1,Москва,б-р Сиреневый д.71 кор.1,б-р,Сиреневый ,д.71 кор.1,8042427,муниципальный округ Северное Измайлово,168 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.71 кор.2,Москва,б-р Сиреневый д.71 кор.2,б-р,Сиреневый ,д.71 кор.2,8042428,муниципальный округ Северное Измайлово,1967 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.73 кор.1,Москва,б-р Сиреневый д.73 кор.1,б-р,Сиреневый ,д.73 кор.1,8042432,муниципальный округ Северное Измайлово,1969 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.73 кор.2,Москва,б-р Сиреневый д.73 кор.2,б-р,Сиреневый ,д.73 кор.2,8042437,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.75 кор.33,Москва,б-р Сиреневый д.75 кор.33,б-р,Сиреневый ,д.75 кор.33,8042441,муниципальный округ Северное Измайлово,н.д. +2281105,г Москва б-р Сиреневый д.75/33,Москва,б-р Сиреневый д.75/33,б-р,Сиреневый ,д.75/33,8042446,муниципальный округ Северное Измайлово,н.д. +2281105,г Москва проезд Щелковский д.1,Москва,проезд Щелковский д.1,проезд,Щелковский ,д.1,8042299,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва проезд Щелковский д.11 кор.1,Москва,проезд Щелковский д.11 кор.1,проезд,Щелковский ,д.11 кор.1,8042311,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва проезд Щелковский д.11 кор.2,Москва,проезд Щелковский д.11 кор.2,проезд,Щелковский ,д.11 кор.2,8042319,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва проезд Щелковский д.15,Москва,проезд Щелковский д.15,проезд,Щелковский ,д.15,7559452,муниципальный округ Северное Измайлово,н.д. +2281105,г Москва проезд Щелковский д.15 кор.1,Москва,проезд Щелковский д.15 кор.1,проезд,Щелковский ,д.15 кор.1,8042331,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва проезд Щелковский д.15 кор.2,Москва,проезд Щелковский д.15 кор.2,проезд,Щелковский ,д.15 кор.2,8042340,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва проезд Щелковский д.2,Москва,проезд Щелковский д.2,проезд,Щелковский ,д.2,7578860,муниципальный округ Северное Измайлово,2006 +2281105,г Москва проезд Щелковский д.3 кор.1,Москва,проезд Щелковский д.3 кор.1,проезд,Щелковский ,д.3 кор.1,8042351,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва проезд Щелковский д.3 кор.2,Москва,проезд Щелковский д.3 кор.2,проезд,Щелковский ,д.3 кор.2,8042360,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва проезд Щелковский д.3 кор.3,Москва,проезд Щелковский д.3 кор.3,проезд,Щелковский ,д.3 кор.3,8042370,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва проезд Щелковский д.4,Москва,проезд Щелковский д.4,проезд,Щелковский ,д.4,7578864,муниципальный округ Северное Измайлово,2006 +2281105,г Москва проезд Щелковский д.47 кор.1,Москва,проезд Щелковский д.47 кор.1,проезд,Щелковский ,д.47 кор.1,7559578,муниципальный округ Северное Измайлово,н.д. +2281105,г Москва проезд Щелковский д.7 кор.1,Москва,проезд Щелковский д.7 кор.1,проезд,Щелковский ,д.7 кор.1,8042379,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва проезд Щелковский д.7 кор.2,Москва,проезд Щелковский д.7 кор.2,проезд,Щелковский ,д.7 кор.2,8042391,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Константина Федина д.1 кор.1,Москва,ул Константина Федина д.1 кор.1,ул,Константина Федина ,д.1 кор.1,7832120,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва ул Константина Федина д.1 кор.2,Москва,ул Константина Федина д.1 кор.2,ул,Константина Федина ,д.1 кор.2,7832104,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва ул Константина Федина д.10,Москва,ул Константина Федина д.10,ул,Константина Федина ,д.10,8041037,муниципальный округ Северное Измайлово,1958 +2281105,г Москва ул Константина Федина д.12,Москва,ул Константина Федина д.12,ул,Константина Федина ,д.12,8041046,муниципальный округ Северное Измайлово,1958 +2281105,г Москва ул Константина Федина д.13,Москва,ул Константина Федина д.13,ул,Константина Федина ,д.13,8041049,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Константина Федина д.15,Москва,ул Константина Федина д.15,ул,Константина Федина ,д.15,8041052,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Константина Федина д.17,Москва,ул Константина Федина д.17,ул,Константина Федина ,д.17,8041054,муниципальный округ Северное Измайлово,н.д. +2281105,г Москва ул Константина Федина д.19,Москва,ул Константина Федина д.19,ул,Константина Федина ,д.19,8041056,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Константина Федина д.2 кор.1,Москва,ул Константина Федина д.2 кор.1,ул,Константина Федина ,д.2 кор.1,8041059,муниципальный округ Северное Измайлово,н.д. +2281105,г Москва ул Константина Федина д.2 кор.2,Москва,ул Константина Федина д.2 кор.2,ул,Константина Федина ,д.2 кор.2,8041060,муниципальный округ Северное Измайлово,1967 +2281105,г Москва ул Константина Федина д.3,Москва,ул Константина Федина д.3,ул,Константина Федина ,д.3,8041063,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Константина Федина д.4,Москва,ул Константина Федина д.4,ул,Константина Федина ,д.4,8041066,муниципальный округ Северное Измайлово,1958 +2281105,г Москва ул Константина Федина д.5,Москва,ул Константина Федина д.5,ул,Константина Федина ,д.5,8041069,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ул Константина Федина д.6,Москва,ул Константина Федина д.6,ул,Константина Федина ,д.6,8041075,муниципальный округ Северное Измайлово,1958 +2281105,г Москва ул Константина Федина д.7,Москва,ул Константина Федина д.7,ул,Константина Федина ,д.7,8041079,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Константина Федина д.8,Москва,ул Константина Федина д.8,ул,Константина Федина ,д.8,8041083,муниципальный округ Северное Измайлово,1958 +2281105,г Москва ул Константина Федина д.9,Москва,ул Константина Федина д.9,ул,Константина Федина ,д.9,8041086,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Никитинская д.14 кор.1,Москва,ул Никитинская д.14 кор.1,ул,Никитинская ,д.14 кор.1,8041160,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Никитинская д.14 кор.2,Москва,ул Никитинская д.14 кор.2,ул,Никитинская ,д.14 кор.2,8041173,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Никитинская д.16 кор.1,Москва,ул Никитинская д.16 кор.1,ул,Никитинская ,д.16 кор.1,8041192,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Никитинская д.16 кор.2,Москва,ул Никитинская д.16 кор.2,ул,Никитинская ,д.16 кор.2,8041226,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Никитинская д.16 кор.3,Москва,ул Никитинская д.16 кор.3,ул,Никитинская ,д.16 кор.3,8041241,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Никитинская д.18,Москва,ул Никитинская д.18,ул,Никитинская ,д.18,8041247,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Никитинская д.20,Москва,ул Никитинская д.20,ул,Никитинская ,д.20,7949455,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Никитинская д.22,Москва,ул Никитинская д.22,ул,Никитинская ,д.22,8041269,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Никитинская д.24,Москва,ул Никитинская д.24,ул,Никитинская ,д.24,8041284,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Никитинская д.25 кор.1,Москва,ул Никитинская д.25 кор.1,ул,Никитинская ,д.25 кор.1,8041295,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Никитинская д.25 кор.2,Москва,ул Никитинская д.25 кор.2,ул,Никитинская ,д.25 кор.2,8041302,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Никитинская д.26 кор.1,Москва,ул Никитинская д.26 кор.1,ул,Никитинская ,д.26 кор.1,8041312,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Никитинская д.26 кор.2,Москва,ул Никитинская д.26 кор.2,ул,Никитинская ,д.26 кор.2,8041322,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Никитинская д.27 кор.1,Москва,ул Никитинская д.27 кор.1,ул,Никитинская ,д.27 кор.1,8041328,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Никитинская д.27 кор.2,Москва,ул Никитинская д.27 кор.2,ул,Никитинская ,д.27 кор.2,8041339,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Никитинская д.27 кор.3,Москва,ул Никитинская д.27 кор.3,ул,Никитинская ,д.27 кор.3,8041350,муниципальный округ Северное Измайлово,1973 +2281105,г Москва ул Никитинская д.29,Москва,ул Никитинская д.29,ул,Никитинская ,д.29,8041356,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Никитинская д.31,Москва,ул Никитинская д.31,ул,Никитинская ,д.31,8041380,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Никитинская д.31 кор.1,Москва,ул Никитинская д.31 кор.1,ул,Никитинская ,д.31 кор.1,8041387,муниципальный округ Северное Измайлово,1980 +2281105,г Москва ул Никитинская д.33,Москва,ул Никитинская д.33,ул,Никитинская ,д.33,8041397,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Никитинская д.35 кор.1,Москва,ул Никитинская д.35 кор.1,ул,Никитинская ,д.35 кор.1,8041405,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Никитинская д.35 кор.2,Москва,ул Никитинская д.35 кор.2,ул,Никитинская ,д.35 кор.2,8041413,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Никитинская д.37,Москва,ул Никитинская д.37,ул,Никитинская ,д.37,8041422,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 11-я д.42 кор.1,Москва,ул Парковая 11-я д.42 кор.1,ул,Парковая 11-я ,д.42 кор.1,8041256,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Парковая 11-я д.42 кор.2,Москва,ул Парковая 11-я д.42 кор.2,ул,Парковая 11-я ,д.42 кор.2,8041259,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Парковая 11-я д.44 кор.2,Москва,ул Парковая 11-я д.44 кор.2,ул,Парковая 11-я ,д.44 кор.2,8041265,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Парковая 11-я д.48 кор.1,Москва,ул Парковая 11-я д.48 кор.1,ул,Парковая 11-я ,д.48 кор.1,8041270,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва ул Парковая 11-я д.48 кор.2,Москва,ул Парковая 11-я д.48 кор.2,ул,Парковая 11-я ,д.48 кор.2,8041275,муниципальный округ Северное Измайлово,1965 +2281105,г Москва ул Парковая 11-я д.48 кор.3,Москва,ул Парковая 11-я д.48 кор.3,ул,Парковая 11-я ,д.48 кор.3,8041281,муниципальный округ Северное Измайлово,1971 +2281105,г Москва ул Парковая 11-я д.52 кор.5,Москва,ул Парковая 11-я д.52 кор.5,ул,Парковая 11-я ,д.52 кор.5,8041286,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ул Парковая 11-я д.53,Москва,ул Парковая 11-я д.53,ул,Парковая 11-я ,д.53,8041289,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва ул Парковая 11-я д.54 кор.1,Москва,ул Парковая 11-я д.54 кор.1,ул,Парковая 11-я ,д.54 кор.1,8041296,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Парковая 11-я д.54 кор.2,Москва,ул Парковая 11-я д.54 кор.2,ул,Парковая 11-я ,д.54 кор.2,8041300,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Парковая 11-я д.54 кор.3,Москва,ул Парковая 11-я д.54 кор.3,ул,Парковая 11-я ,д.54 кор.3,8041301,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Парковая 11-я д.57 кор.1,Москва,ул Парковая 11-я д.57 кор.1,ул,Парковая 11-я ,д.57 кор.1,8041307,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Парковая 11-я д.57 кор.2,Москва,ул Парковая 11-я д.57 кор.2,ул,Парковая 11-я ,д.57 кор.2,8041310,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Парковая 11-я д.57 кор.3,Москва,ул Парковая 11-я д.57 кор.3,ул,Парковая 11-я ,д.57 кор.3,8041316,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Парковая 11-я д.57 кор.4,Москва,ул Парковая 11-я д.57 кор.4,ул,Парковая 11-я ,д.57 кор.4,8041317,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Парковая 13-я д.24/51,Москва,ул Парковая 13-я д.24/51,ул,Парковая 13-я ,д.24/51,8041329,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва ул Парковая 13-я д.25 кор.1,Москва,ул Парковая 13-я д.25 кор.1,ул,Парковая 13-я ,д.25 кор.1,8268102,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Парковая 13-я д.25 кор.2,Москва,ул Парковая 13-я д.25 кор.2,ул,Парковая 13-я ,д.25 кор.2,8268099,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Парковая 13-я д.26,Москва,ул Парковая 13-я д.26,ул,Парковая 13-я ,д.26,8041332,муниципальный округ Северное Измайлово,2002 +2281105,г Москва ул Парковая 13-я д.26 кор.3,Москва,ул Парковая 13-я д.26 кор.3,ул,Парковая 13-я ,д.26 кор.3,7631046,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва ул Парковая 13-я д.27 кор.1,Москва,ул Парковая 13-я д.27 кор.1,ул,Парковая 13-я ,д.27 кор.1,7688909,муниципальный округ Северное Измайлово,1964 +2281105,г Москва ул Парковая 13-я д.30 кор.1,Москва,ул Парковая 13-я д.30 кор.1,ул,Парковая 13-я ,д.30 кор.1,8150940,муниципальный округ Северное Измайлово,2005 +2281105,г Москва ул Парковая 13-я д.31 кор.1,Москва,ул Парковая 13-я д.31 кор.1,ул,Парковая 13-я ,д.31 кор.1,7631480,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва ул Парковая 13-я д.31 кор.2,Москва,ул Парковая 13-я д.31 кор.2,ул,Парковая 13-я ,д.31 кор.2,8041512,муниципальный округ Северное Измайлово,1965 +2281105,г Москва ул Парковая 13-я д.31 кор.3,Москва,ул Парковая 13-я д.31 кор.3,ул,Парковая 13-я ,д.31 кор.3,8041525,муниципальный округ Северное Измайлово,1971 +2281105,г Москва ул Парковая 13-я д.32,Москва,ул Парковая 13-я д.32,ул,Парковая 13-я ,д.32,7631561,муниципальный округ Северное Измайлово,1964 +2281105,г Москва ул Парковая 13-я д.34 кор.1,Москва,ул Парковая 13-я д.34 кор.1,ул,Парковая 13-я ,д.34 кор.1,7632321,муниципальный округ Северное Измайлово,3610 +2281105,г Москва ул Парковая 13-я д.34 кор.2,Москва,ул Парковая 13-я д.34 кор.2,ул,Парковая 13-я ,д.34 кор.2,7632444,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва ул Парковая 13-я д.35 кор.1,Москва,ул Парковая 13-я д.35 кор.1,ул,Парковая 13-я ,д.35 кор.1,8041530,муниципальный округ Северное Измайлово,н.д. +2281105,г Москва ул Парковая 13-я д.35 кор.5,Москва,ул Парковая 13-я д.35 кор.5,ул,Парковая 13-я ,д.35 кор.5,8041542,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ул Парковая 13-я д.36,Москва,ул Парковая 13-я д.36,ул,Парковая 13-я ,д.36,8041549,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ул Парковая 13-я д.37 кор.1,Москва,ул Парковая 13-я д.37 кор.1,ул,Парковая 13-я ,д.37 кор.1,8041557,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Парковая 13-я д.37 кор.2,Москва,ул Парковая 13-я д.37 кор.2,ул,Парковая 13-я ,д.37 кор.2,8041566,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ул Парковая 13-я д.37 кор.3,Москва,ул Парковая 13-я д.37 кор.3,ул,Парковая 13-я ,д.37 кор.3,8041573,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Парковая 13-я д.38 кор.2,Москва,ул Парковая 13-я д.38 кор.2,ул,Парковая 13-я ,д.38 кор.2,7581345,муниципальный округ Северное Измайлово,2005 +2281105,г Москва ул Парковая 13-я д.40,Москва,ул Парковая 13-я д.40,ул,Парковая 13-я ,д.40,7581332,муниципальный округ Северное Измайлово,2005 +2281105,г Москва ул Парковая 13-я д.42,Москва,ул Парковая 13-я д.42,ул,Парковая 13-я ,д.42,7832009,муниципальный округ Северное Измайлово,2004 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.36/63 кор.2,Москва,ул Парковая 15-я д.36/63 кор.2,ул,Парковая 15-я ,д.36/63 кор.2,8041465,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.38,Москва,ул Парковая 15-я д.38,ул,Парковая 15-я ,д.38,8041476,муниципальный округ Северное Измайлово,1989 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.39,Москва,ул Парковая 15-я д.39,ул,Парковая 15-я ,д.39,8041484,муниципальный округ Северное Измайлово,2002 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.39 кор.3,Москва,ул Парковая 15-я д.39 кор.3,ул,Парковая 15-я ,д.39 кор.3,8041498,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.40 кор.1,Москва,ул Парковая 15-я д.40 кор.1,ул,Парковая 15-я ,д.40 кор.1,8041513,муниципальный округ Северное Измайлово,1965 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.40 кор.2,Москва,ул Парковая 15-я д.40 кор.2,ул,Парковая 15-я ,д.40 кор.2,8041528,муниципальный округ Северное Измайлово,1965 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.40 кор.3,Москва,ул Парковая 15-я д.40 кор.3,ул,Парковая 15-я ,д.40 кор.3,8041537,муниципальный округ Северное Измайлово,1971 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.40 кор.4,Москва,ул Парковая 15-я д.40 кор.4,ул,Парковая 15-я ,д.40 кор.4,8041548,муниципальный округ Северное Измайлово,1971 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.40 кор.5,Москва,ул Парковая 15-я д.40 кор.5,ул,Парковая 15-я ,д.40 кор.5,8041562,муниципальный округ Северное Измайлово,1971 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.41 кор.1,Москва,ул Парковая 15-я д.41 кор.1,ул,Парковая 15-я ,д.41 кор.1,8041578,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.41А,Москва,ул Парковая 15-я д.41А,ул,Парковая 15-я ,д.41А,8041613,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.42 кор.1,Москва,ул Парковая 15-я д.42 кор.1,ул,Парковая 15-я ,д.42 кор.1,8041627,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.42 кор.10,Москва,ул Парковая 15-я д.42 кор.10,ул,Парковая 15-я ,д.42 кор.10,8041650,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.42 кор.2,Москва,ул Парковая 15-я д.42 кор.2,ул,Парковая 15-я ,д.42 кор.2,8041637,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.42 кор.3,Москва,ул Парковая 15-я д.42 кор.3,ул,Парковая 15-я ,д.42 кор.3,8041658,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.42 кор.4,Москва,ул Парковая 15-я д.42 кор.4,ул,Парковая 15-я ,д.42 кор.4,8041676,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.42 кор.5,Москва,ул Парковая 15-я д.42 кор.5,ул,Парковая 15-я ,д.42 кор.5,8041683,муниципальный округ Северное Измайлово,н.д. +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.42 кор.6,Москва,ул Парковая 15-я д.42 кор.6,ул,Парковая 15-я ,д.42 кор.6,8041690,муниципальный округ Северное Измайлово,1964 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.42 кор.7,Москва,ул Парковая 15-я д.42 кор.7,ул,Парковая 15-я ,д.42 кор.7,8041702,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.42 кор.8,Москва,ул Парковая 15-я д.42 кор.8,ул,Парковая 15-я ,д.42 кор.8,8041709,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.42 кор.9,Москва,ул Парковая 15-я д.42 кор.9,ул,Парковая 15-я ,д.42 кор.9,8042005,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.44 кор.1,Москва,ул Парковая 15-я д.44 кор.1,ул,Парковая 15-я ,д.44 кор.1,8042026,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.45,Москва,ул Парковая 15-я д.45,ул,Парковая 15-я ,д.45,8042034,муниципальный округ Северное Измайлово,2003 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.46 кор.1,Москва,ул Парковая 15-я д.46 кор.1,ул,Парковая 15-я ,д.46 кор.1,8042044,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.46 кор.10,Москва,ул Парковая 15-я д.46 кор.10,ул,Парковая 15-я ,д.46 кор.10,8042049,муниципальный округ Северное Измайлово,1964 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.46 кор.2,Москва,ул Парковая 15-я д.46 кор.2,ул,Парковая 15-я ,д.46 кор.2,8042057,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.46 кор.3,Москва,ул Парковая 15-я д.46 кор.3,ул,Парковая 15-я ,д.46 кор.3,8042064,муниципальный округ Северное Измайлово,1964 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.46 кор.4,Москва,ул Парковая 15-я д.46 кор.4,ул,Парковая 15-я ,д.46 кор.4,8042072,муниципальный округ Северное Измайлово,1964 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.46 кор.6,Москва,ул Парковая 15-я д.46 кор.6,ул,Парковая 15-я ,д.46 кор.6,8042085,муниципальный округ Северное Измайлово,1964 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.46 кор.7,Москва,ул Парковая 15-я д.46 кор.7,ул,Парковая 15-я ,д.46 кор.7,8042091,муниципальный округ Северное Измайлово,1964 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.46 кор.8,Москва,ул Парковая 15-я д.46 кор.8,ул,Парковая 15-я ,д.46 кор.8,8042105,муниципальный округ Северное Измайлово,1964 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.46 кор.9,Москва,ул Парковая 15-я д.46 кор.9,ул,Парковая 15-я ,д.46 кор.9,8042118,муниципальный округ Северное Измайлово,1964 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.47 кор.1,Москва,ул Парковая 15-я д.47 кор.1,ул,Парковая 15-я ,д.47 кор.1,8331778,муниципальный округ Северное Измайлово,н.д. +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.47 кор.3,Москва,ул Парковая 15-я д.47 кор.3,ул,Парковая 15-я ,д.47 кор.3,8042136,муниципальный округ Северное Измайлово,1971 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.47 кор.4,Москва,ул Парковая 15-я д.47 кор.4,ул,Парковая 15-я ,д.47 кор.4,8042151,муниципальный округ Северное Измайлово,1971 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.47 кор.5,Москва,ул Парковая 15-я д.47 кор.5,ул,Парковая 15-я ,д.47 кор.5,8042160,муниципальный округ Северное Измайлово,1971 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.48,Москва,ул Парковая 15-я д.48,ул,Парковая 15-я ,д.48,8042170,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.48 кор.1,Москва,ул Парковая 15-я д.48 кор.1,ул,Парковая 15-я ,д.48 кор.1,8042180,муниципальный округ Северное Измайлово,1977 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.48 кор.2,Москва,ул Парковая 15-я д.48 кор.2,ул,Парковая 15-я ,д.48 кор.2,8042191,муниципальный округ Северное Измайлово,1976 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.49,Москва,ул Парковая 15-я д.49,ул,Парковая 15-я ,д.49,8042197,муниципальный округ Северное Измайлово,2004 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.50,Москва,ул Парковая 15-я д.50,ул,Парковая 15-я ,д.50,8042211,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.52 кор.1,Москва,ул Парковая 15-я д.52 кор.1,ул,Парковая 15-я ,д.52 кор.1,8042220,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.52 кор.2,Москва,ул Парковая 15-я д.52 кор.2,ул,Парковая 15-я ,д.52 кор.2,8042223,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.54,Москва,ул Парковая 15-я д.54,ул,Парковая 15-я ,д.54,8042234,муниципальный округ Северное Измайлово,1978 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.56,Москва,ул Парковая 15-я д.56,ул,Парковая 15-я ,д.56,8042244,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.58,Москва,ул Парковая 15-я д.58,ул,Парковая 15-я ,д.58,8042263,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ул Парковая 15-я д.60,Москва,ул Парковая 15-я д.60,ул,Парковая 15-я ,д.60,8042279,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ул Парковая 16-я д.35,Москва,ул Парковая 16-я д.35,ул,Парковая 16-я ,д.35,8041604,муниципальный округ Северное Измайлово,1967 +2281105,г Москва ул Парковая 16-я д.37,Москва,ул Парковая 16-я д.37,ул,Парковая 16-я ,д.37,8041609,муниципальный округ Северное Измайлово,1971 +2281105,г Москва ул Парковая 16-я д.37 кор.1,Москва,ул Парковая 16-я д.37 кор.1,ул,Парковая 16-я ,д.37 кор.1,8041614,муниципальный округ Северное Измайлово,1987 +2281105,г Москва ул Парковая 16-я д.39,Москва,ул Парковая 16-я д.39,ул,Парковая 16-я ,д.39,8226950,муниципальный округ Северное Измайлово,1967 +2281105,г Москва ул Парковая 16-я д.43 кор.1,Москва,ул Парковая 16-я д.43 кор.1,ул,Парковая 16-я ,д.43 кор.1,8041619,муниципальный округ Северное Измайлово,1967 +2281105,г Москва ул Парковая 16-я д.43 кор.2,Москва,ул Парковая 16-я д.43 кор.2,ул,Парковая 16-я ,д.43 кор.2,8041622,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва ул Парковая 16-я д.45,Москва,ул Парковая 16-я д.45,ул,Парковая 16-я ,д.45,8226961,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва ул Парковая 16-я д.49 кор.1,Москва,ул Парковая 16-я д.49 кор.1,ул,Парковая 16-я ,д.49 кор.1,8226968,муниципальный округ Северное Измайлово,1967 +2281105,г Москва ул Парковая 16-я д.49 кор.2,Москва,ул Парковая 16-я д.49 кор.2,ул,Парковая 16-я ,д.49 кор.2,8041626,муниципальный округ Северное Измайлово,1967 +2281105,г Москва ул Парковая 16-я д.51,Москва,ул Парковая 16-я д.51,ул,Парковая 16-я ,д.51,8226971,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва ул Парковая 16-я д.55 кор.1,Москва,ул Парковая 16-я д.55 кор.1,ул,Парковая 16-я ,д.55 кор.1,8226975,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва ул Парковая 16-я д.55 кор.2,Москва,ул Парковая 16-я д.55 кор.2,ул,Парковая 16-я ,д.55 кор.2,8226980,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.40,Москва,ул Парковая 3-я д.40,ул,Парковая 3-я ,д.40,8041645,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.42 кор.1,Москва,ул Парковая 3-я д.42 кор.1,ул,Парковая 3-я ,д.42 кор.1,8041647,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.42 кор.2,Москва,ул Парковая 3-я д.42 кор.2,ул,Парковая 3-я ,д.42 кор.2,8041652,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.42 кор.3,Москва,ул Парковая 3-я д.42 кор.3,ул,Парковая 3-я ,д.42 кор.3,8041655,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.44 кор.1,Москва,ул Парковая 3-я д.44 кор.1,ул,Парковая 3-я ,д.44 кор.1,8041657,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.44 кор.2,Москва,ул Парковая 3-я д.44 кор.2,ул,Парковая 3-я ,д.44 кор.2,8041665,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.46 кор.1,Москва,ул Парковая 3-я д.46 кор.1,ул,Парковая 3-я ,д.46 кор.1,8041667,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.46 кор.2,Москва,ул Парковая 3-я д.46 кор.2,ул,Парковая 3-я ,д.46 кор.2,8041670,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.46 кор.3,Москва,ул Парковая 3-я д.46 кор.3,ул,Парковая 3-я ,д.46 кор.3,8041675,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.46 кор.4,Москва,ул Парковая 3-я д.46 кор.4,ул,Парковая 3-я ,д.46 кор.4,8041678,муниципальный округ Северное Измайлово,1964 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.46 кор.5,Москва,ул Парковая 3-я д.46 кор.5,ул,Парковая 3-я ,д.46 кор.5,8041682,муниципальный округ Северное Измайлово,1964 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.46 кор.6,Москва,ул Парковая 3-я д.46 кор.6,ул,Парковая 3-я ,д.46 кор.6,8041684,муниципальный округ Северное Измайлово,1964 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.48 кор.2,Москва,ул Парковая 3-я д.48 кор.2,ул,Парковая 3-я ,д.48 кор.2,8041688,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.50 кор.1,Москва,ул Парковая 3-я д.50 кор.1,ул,Парковая 3-я ,д.50 кор.1,8041694,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.50 кор.2,Москва,ул Парковая 3-я д.50 кор.2,ул,Парковая 3-я ,д.50 кор.2,8041695,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.50 кор.3,Москва,ул Парковая 3-я д.50 кор.3,ул,Парковая 3-я ,д.50 кор.3,8041697,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.52 кор.1,Москва,ул Парковая 3-я д.52 кор.1,ул,Парковая 3-я ,д.52 кор.1,8041701,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.52 кор.2,Москва,ул Парковая 3-я д.52 кор.2,ул,Парковая 3-я ,д.52 кор.2,8041703,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.54 кор.1,Москва,ул Парковая 3-я д.54 кор.1,ул,Парковая 3-я ,д.54 кор.1,8041706,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.54 кор.2,Москва,ул Парковая 3-я д.54 кор.2,ул,Парковая 3-я ,д.54 кор.2,8041708,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.59,Москва,ул Парковая 3-я д.59,ул,Парковая 3-я ,д.59,7578869,муниципальный округ Северное Измайлово,2006 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.61,Москва,ул Парковая 3-я д.61,ул,Парковая 3-я ,д.61,7578881,муниципальный округ Северное Измайлово,2006 +2281105,г Москва ул Парковая 3-я д.63,Москва,ул Парковая 3-я д.63,ул,Парковая 3-я ,д.63,7578876,муниципальный округ Северное Измайлово,2006 +2281105,г Москва ул Парковая 5-я д.43,Москва,ул Парковая 5-я д.43,ул,Парковая 5-я ,д.43,8041722,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ул Парковая 5-я д.45 кор.1,Москва,ул Парковая 5-я д.45 кор.1,ул,Парковая 5-я ,д.45 кор.1,8042070,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 5-я д.45 кор.2,Москва,ул Парковая 5-я д.45 кор.2,ул,Парковая 5-я ,д.45 кор.2,8042071,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ул Парковая 5-я д.47 кор.1,Москва,ул Парковая 5-я д.47 кор.1,ул,Парковая 5-я ,д.47 кор.1,8042074,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 5-я д.47 кор.2,Москва,ул Парковая 5-я д.47 кор.2,ул,Парковая 5-я ,д.47 кор.2,8042078,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 5-я д.47 кор.3,Москва,ул Парковая 5-я д.47 кор.3,ул,Парковая 5-я ,д.47 кор.3,8042081,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 5-я д.54 кор.1,Москва,ул Парковая 5-я д.54 кор.1,ул,Парковая 5-я ,д.54 кор.1,8042084,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ул Парковая 5-я д.54 кор.3,Москва,ул Парковая 5-я д.54 кор.3,ул,Парковая 5-я ,д.54 кор.3,8042086,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ул Парковая 5-я д.55 кор.1,Москва,ул Парковая 5-я д.55 кор.1,ул,Парковая 5-я ,д.55 кор.1,8042092,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 5-я д.55 кор.2,Москва,ул Парковая 5-я д.55 кор.2,ул,Парковая 5-я ,д.55 кор.2,8042094,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 5-я д.55 кор.3,Москва,ул Парковая 5-я д.55 кор.3,ул,Парковая 5-я ,д.55 кор.3,8042102,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 5-я д.56 кор.1,Москва,ул Парковая 5-я д.56 кор.1,ул,Парковая 5-я ,д.56 кор.1,8042107,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 5-я д.56 кор.2,Москва,ул Парковая 5-я д.56 кор.2,ул,Парковая 5-я ,д.56 кор.2,8042117,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 5-я д.56 кор.3,Москва,ул Парковая 5-я д.56 кор.3,ул,Парковая 5-я ,д.56 кор.3,8042120,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ул Парковая 5-я д.56 кор.4,Москва,ул Парковая 5-я д.56 кор.4,ул,Парковая 5-я ,д.56 кор.4,8042123,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ул Парковая 5-я д.56 кор.5,Москва,ул Парковая 5-я д.56 кор.5,ул,Парковая 5-я ,д.56 кор.5,8042130,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ул Парковая 5-я д.56 кор.6,Москва,ул Парковая 5-я д.56 кор.6,ул,Парковая 5-я ,д.56 кор.6,8042134,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ул Парковая 5-я д.57 кор.1,Москва,ул Парковая 5-я д.57 кор.1,ул,Парковая 5-я ,д.57 кор.1,8042140,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 5-я д.57 кор.2,Москва,ул Парковая 5-я д.57 кор.2,ул,Парковая 5-я ,д.57 кор.2,8042143,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ул Парковая 5-я д.62 кор.1,Москва,ул Парковая 5-я д.62 кор.1,ул,Парковая 5-я ,д.62 кор.1,8042147,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Парковая 5-я д.62 кор.2,Москва,ул Парковая 5-я д.62 кор.2,ул,Парковая 5-я ,д.62 кор.2,8042150,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Парковая 7-я д.31 кор.1,Москва,ул Парковая 7-я д.31 кор.1,ул,Парковая 7-я ,д.31 кор.1,8042157,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ул Парковая 7-я д.31 кор.2,Москва,ул Парковая 7-я д.31 кор.2,ул,Парковая 7-я ,д.31 кор.2,8042162,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ул Парковая 7-я д.31 кор.3,Москва,ул Парковая 7-я д.31 кор.3,ул,Парковая 7-я ,д.31 кор.3,8042165,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ул Парковая 7-я д.31 кор.4,Москва,ул Парковая 7-я д.31 кор.4,ул,Парковая 7-я ,д.31 кор.4,8042167,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ул Парковая 7-я д.31 кор.5,Москва,ул Парковая 7-я д.31 кор.5,ул,Парковая 7-я ,д.31 кор.5,8042171,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ул Парковая 7-я д.33 кор.1,Москва,ул Парковая 7-я д.33 кор.1,ул,Парковая 7-я ,д.33 кор.1,8042175,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ул Парковая 7-я д.33 кор.2,Москва,ул Парковая 7-я д.33 кор.2,ул,Парковая 7-я ,д.33 кор.2,8042179,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ул Парковая 7-я д.33 кор.5,Москва,ул Парковая 7-я д.33 кор.5,ул,Парковая 7-я ,д.33 кор.5,8042181,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.47 кор.1,Москва,ул Парковая 9-я д.47 кор.1,ул,Парковая 9-я ,д.47 кор.1,8042185,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.47 кор.2,Москва,ул Парковая 9-я д.47 кор.2,ул,Парковая 9-я ,д.47 кор.2,8042189,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.49 кор.1,Москва,ул Парковая 9-я д.49 кор.1,ул,Парковая 9-я ,д.49 кор.1,8042192,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.49 кор.2,Москва,ул Парковая 9-я д.49 кор.2,ул,Парковая 9-я ,д.49 кор.2,7832156,муниципальный округ Северное Измайлово,н.д. +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.55,Москва,ул Парковая 9-я д.55,ул,Парковая 9-я ,д.55,8042196,муниципальный округ Северное Измайлово,1974 +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.57 кор.1,Москва,ул Парковая 9-я д.57 кор.1,ул,Парковая 9-я ,д.57 кор.1,8042202,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.57 кор.2,Москва,ул Парковая 9-я д.57 кор.2,ул,Парковая 9-я ,д.57 кор.2,8042205,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.57 кор.3,Москва,ул Парковая 9-я д.57 кор.3,ул,Парковая 9-я ,д.57 кор.3,8042212,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.57 кор.3А,Москва,ул Парковая 9-я д.57 кор.3А,ул,Парковая 9-я ,д.57 кор.3А,8042216,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.57 кор.4,Москва,ул Парковая 9-я д.57 кор.4,ул,Парковая 9-я ,д.57 кор.4,8042222,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.57 кор.5,Москва,ул Парковая 9-я д.57 кор.5,ул,Парковая 9-я ,д.57 кор.5,8042226,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.61 кор.1,Москва,ул Парковая 9-я д.61 кор.1,ул,Парковая 9-я ,д.61 кор.1,8042231,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.61 кор.2,Москва,ул Парковая 9-я д.61 кор.2,ул,Парковая 9-я ,д.61 кор.2,8042233,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.61 кор.3,Москва,ул Парковая 9-я д.61 кор.3,ул,Парковая 9-я ,д.61 кор.3,8042239,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.61 кор.4,Москва,ул Парковая 9-я д.61 кор.4,ул,Парковая 9-я ,д.61 кор.4,8042243,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.61 кор.5,Москва,ул Парковая 9-я д.61 кор.5,ул,Парковая 9-я ,д.61 кор.5,8042247,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.61 кор.6,Москва,ул Парковая 9-я д.61 кор.6,ул,Парковая 9-я ,д.61 кор.6,8042250,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.66 кор.1,Москва,ул Парковая 9-я д.66 кор.1,ул,Парковая 9-я ,д.66 кор.1,8042254,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.66 кор.2,Москва,ул Парковая 9-я д.66 кор.2,ул,Парковая 9-я ,д.66 кор.2,8042255,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.68 кор.2,Москва,ул Парковая 9-я д.68 кор.2,ул,Парковая 9-я ,д.68 кор.2,8042260,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.68 кор.3,Москва,ул Парковая 9-я д.68 кор.3,ул,Парковая 9-я ,д.68 кор.3,8042268,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.70 кор.1,Москва,ул Парковая 9-я д.70 кор.1,ул,Парковая 9-я ,д.70 кор.1,8042273,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ул Парковая 9-я д.70 кор.2,Москва,ул Парковая 9-я д.70 кор.2,ул,Парковая 9-я ,д.70 кор.2,8042275,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ш Щелковское д.10,Москва,ш Щелковское д.10,ш,Щелковское ,д.10,8042410,муниципальный округ Северное Измайлово,1970 +2281105,г Москва ш Щелковское д.12 кор.1,Москва,ш Щелковское д.12 кор.1,ш,Щелковское ,д.12 кор.1,8042426,муниципальный округ Северное Измайлово,1969 +2281105,г Москва ш Щелковское д.12 кор.2,Москва,ш Щелковское д.12 кор.2,ш,Щелковское ,д.12 кор.2,8042436,муниципальный округ Северное Измайлово,1971 +2281105,г Москва ш Щелковское д.12 кор.24 строение 1,Москва,ш Щелковское д.12 кор.24 строение 1,ш,Щелковское ,д.12 кор.24 строение 1,8042494,муниципальный округ Северное Измайлово,н.д. +2281105,г Москва ш Щелковское д.12 кор.3,Москва,ш Щелковское д.12 кор.3,ш,Щелковское ,д.12 кор.3,8042451,муниципальный округ Северное Измайлово,1971 +2281105,г Москва ш Щелковское д.14,Москва,ш Щелковское д.14,ш,Щелковское ,д.14,8042457,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ш Щелковское д.18,Москва,ш Щелковское д.18,ш,Щелковское ,д.18,8042465,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ш Щелковское д.18 кор.1,Москва,ш Щелковское д.18 кор.1,ш,Щелковское ,д.18 кор.1,8200154,муниципальный округ Северное Измайлово,н.д. +2281105,г Москва ш Щелковское д.20,Москва,ш Щелковское д.20,ш,Щелковское ,д.20,8042469,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ш Щелковское д.24,Москва,ш Щелковское д.24,ш,Щелковское ,д.24,8042480,муниципальный округ Северное Измайлово,1960 +2281105,г Москва ш Щелковское д.26 кор.1,Москва,ш Щелковское д.26 кор.1,ш,Щелковское ,д.26 кор.1,8042503,муниципальный округ Северное Измайлово,2000 +2281105,г Москва ш Щелковское д.26 кор.2,Москва,ш Щелковское д.26 кор.2,ш,Щелковское ,д.26 кор.2,8042508,муниципальный округ Северное Измайлово,2000 +2281105,г Москва ш Щелковское д.26 кор.3,Москва,ш Щелковское д.26 кор.3,ш,Щелковское ,д.26 кор.3,8042515,муниципальный округ Северное Измайлово,2000 +2281105,г Москва ш Щелковское д.28/56,Москва,ш Щелковское д.28/56,ш,Щелковское ,д.28/56,8042524,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ш Щелковское д.32,Москва,ш Щелковское д.32,ш,Щелковское ,д.32,7620522,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва ш Щелковское д.36/59,Москва,ш Щелковское д.36/59,ш,Щелковское ,д.36/59,8042543,муниципальный округ Северное Измайлово,1959 +2281105,г Москва ш Щелковское д.38/66,Москва,ш Щелковское д.38/66,ш,Щелковское ,д.38/66,8042566,муниципальный округ Северное Измайлово,н.д. +2281105,г Москва ш Щелковское д.4,Москва,ш Щелковское д.4,ш,Щелковское ,д.4,8042572,муниципальный округ Северное Измайлово,1970 +2281105,г Москва ш Щелковское д.42,Москва,ш Щелковское д.42,ш,Щелковское ,д.42,8042585,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ш Щелковское д.44 кор.1,Москва,ш Щелковское д.44 кор.1,ш,Щелковское ,д.44 кор.1,8042589,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ш Щелковское д.44 кор.2,Москва,ш Щелковское д.44 кор.2,ш,Щелковское ,д.44 кор.2,8042600,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ш Щелковское д.44 кор.3,Москва,ш Щелковское д.44 кор.3,ш,Щелковское ,д.44 кор.3,8042608,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ш Щелковское д.44 кор.4,Москва,ш Щелковское д.44 кор.4,ш,Щелковское ,д.44 кор.4,8042614,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ш Щелковское д.46,Москва,ш Щелковское д.46,ш,Щелковское ,д.46,8042621,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ш Щелковское д.50,Москва,ш Щелковское д.50,ш,Щелковское ,д.50,8042625,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ш Щелковское д.52 кор.2,Москва,ш Щелковское д.52 кор.2,ш,Щелковское ,д.52 кор.2,8042637,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ш Щелковское д.54,Москва,ш Щелковское д.54,ш,Щелковское ,д.54,8042646,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ш Щелковское д.56/72,Москва,ш Щелковское д.56/72,ш,Щелковское ,д.56/72,8042654,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ш Щелковское д.58 кор.1,Москва,ш Щелковское д.58 кор.1,ш,Щелковское ,д.58 кор.1,8042676,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ш Щелковское д.58 кор.2,Москва,ш Щелковское д.58 кор.2,ш,Щелковское ,д.58 кор.2,8042688,муниципальный округ Северное Измайлово,1963 +2281105,г Москва ш Щелковское д.6,Москва,ш Щелковское д.6,ш,Щелковское ,д.6,8042697,муниципальный округ Северное Измайлово,1970 +2281105,г Москва ш Щелковское д.60,Москва,ш Щелковское д.60,ш,Щелковское ,д.60,8042712,муниципальный округ Северное Измайлово,1962 +2281105,г Москва ш Щелковское д.62/59,Москва,ш Щелковское д.62/59,ш,Щелковское ,д.62/59,8042703,муниципальный округ Северное Измайлово,1961 +2281105,г Москва ш Щелковское д.8,Москва,ш Щелковское д.8,ш,Щелковское ,д.8,8042708,муниципальный округ Северное Измайлово,1970 +2281105,г Москва ш Щелковское д.82 кор.1,Москва,ш Щелковское д.82 кор.1,ш,Щелковское ,д.82 кор.1,7831911,муниципальный округ Северное Измайлово,2004 +2281105,г Москва ш Щелковское д.84,Москва,ш Щелковское д.84,ш,Щелковское ,д.84,8042742,муниципальный округ Северное Измайлово,1972 +2281105,г Москва ш Щелковское д.86,Москва,ш Щелковское д.86,ш,Щелковское ,д.86,8042747,муниципальный округ Северное Измайлово,1973 +2281105,г Москва ш Щелковское д.88 кор.2,Москва,ш Щелковское д.88 кор.2,ш,Щелковское ,д.88 кор.2,8042748,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва ш Щелковское д.88 кор.3,Москва,ш Щелковское д.88 кор.3,ш,Щелковское ,д.88 кор.3,8042756,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва ш Щелковское д.90,Москва,ш Щелковское д.90,ш,Щелковское ,д.90,8042760,муниципальный округ Северное Измайлово,1967 +2281105,г Москва ш Щелковское д.92 кор.1,Москва,ш Щелковское д.92 кор.1,ш,Щелковское ,д.92 кор.1,8042766,муниципальный округ Северное Измайлово,1965 +2281105,г Москва ш Щелковское д.92 кор.2,Москва,ш Щелковское д.92 кор.2,ш,Щелковское ,д.92 кор.2,7600365,муниципальный округ Северное Измайлово,1967 +2281105,г Москва ш Щелковское д.92 кор.3,Москва,ш Щелковское д.92 кор.3,ш,Щелковское ,д.92 кор.3,8042795,муниципальный округ Северное Измайлово,1965 +2281105,г Москва ш Щелковское д.92 кор.4,Москва,ш Щелковское д.92 кор.4,ш,Щелковское ,д.92 кор.4,8042798,муниципальный округ Северное Измайлово,1965 +2281105,г Москва ш Щелковское д.92 кор.5,Москва,ш Щелковское д.92 кор.5,ш,Щелковское ,д.92 кор.5,8042802,муниципальный округ Северное Измайлово,1964 +2281105,г Москва ш Щелковское д.92 кор.6,Москва,ш Щелковское д.92 кор.6,ш,Щелковское ,д.92 кор.6,8042806,муниципальный округ Северное Измайлово,1964 +2281105,г Москва ш Щелковское д.92 кор.7,Москва,ш Щелковское д.92 кор.7,ш,Щелковское ,д.92 кор.7,8042810,муниципальный округ Северное Измайлово,1965 +2281105,г Москва ш Щелковское д.92 кор.8,Москва,ш Щелковское д.92 кор.8,ш,Щелковское ,д.92 кор.8,8042813,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва ш Щелковское д.94,Москва,ш Щелковское д.94,ш,Щелковское ,д.94,8226986,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва ш Щелковское д.96,Москва,ш Щелковское д.96,ш,Щелковское ,д.96,8226991,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281105,г Москва ш Щелковское д.98/57,Москва,ш Щелковское д.98/57,ш,Щелковское ,д.98/57,8226994,муниципальный округ Северное Измайлово,1966 +2281106,г Москва пер Вольный д.6,Москва,пер Вольный д.6,пер,Вольный ,д.6,7579253,муниципальный округ Соколиная гора,1956 +2281106,г Москва пер Кирпичный 1-й д.14,Москва,пер Кирпичный 1-й д.14,пер,Кирпичный 1-й ,д.14,7579276,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва пер Кирпичный 1-й д.15,Москва,пер Кирпичный 1-й д.15,пер,Кирпичный 1-й ,д.15,7579277,муниципальный округ Соколиная гора,1956 +2281106,г Москва пер Кирпичный 1-й д.17,Москва,пер Кирпичный 1-й д.17,пер,Кирпичный 1-й ,д.17,7579279,муниципальный округ Соколиная гора,1957 +2281106,г Москва пер Кирпичный 1-й д.19,Москва,пер Кирпичный 1-й д.19,пер,Кирпичный 1-й ,д.19,7579280,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва пер Кирпичный 1-й д.22,Москва,пер Кирпичный 1-й д.22,пер,Кирпичный 1-й ,д.22,7579281,муниципальный округ Соколиная гора,1955 +2281106,г Москва пер Кирпичный 1-й д.26,Москва,пер Кирпичный 1-й д.26,пер,Кирпичный 1-й ,д.26,7579282,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва пер Мажоров д.4,Москва,пер Мажоров д.4,пер,Мажоров ,д.4,7579287,муниципальный округ Соколиная гора,1927 +2281106,г Москва пер Мажоров д.8,Москва,пер Мажоров д.8,пер,Мажоров ,д.8,7579288,муниципальный округ Соколиная гора,1911 +2281106,г Москва пер Медовый д.12,Москва,пер Медовый д.12,пер,Медовый ,д.12,7579286,муниципальный округ Соколиная гора,1932 +2281106,г Москва пер Медовый д.6,Москва,пер Медовый д.6,пер,Медовый ,д.6,7579284,муниципальный округ Соколиная гора,1932 +2281106,г Москва пер Медовый д.8,Москва,пер Медовый д.8,пер,Медовый ,д.8,7579285,муниципальный округ Соколиная гора,1928 +2281106,г Москва пер Семеновский д.18,Москва,пер Семеновский д.18,пер,Семеновский ,д.18,7579302,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва пер Семеновский д.18А,Москва,пер Семеновский д.18А,пер,Семеновский ,д.18А,7579303,муниципальный округ Соколиная гора,1963 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.1 / 1,Москва,пр-кт Буденного д.1 / 1,пр-кт,Буденного ,д.1 / 1,7579196,муниципальный округ Соколиная гора,1968 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.1/1,Москва,пр-кт Буденного д.1/1,пр-кт,Буденного ,д.1/1,7579179,муниципальный округ Соколиная гора,н.д. +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.1/1 кор.1,Москва,пр-кт Буденного д.1/1 кор.1,пр-кт,Буденного ,д.1/1 кор.1,7579197,муниципальный округ Соколиная гора,1970 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.1/1 кор.2,Москва,пр-кт Буденного д.1/1 кор.2,пр-кт,Буденного ,д.1/1 кор.2,7579198,муниципальный округ Соколиная гора,1971 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.11,Москва,пр-кт Буденного д.11,пр-кт,Буденного ,д.11,7579199,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.15/2,Москва,пр-кт Буденного д.15/2,пр-кт,Буденного ,д.15/2,7579200,муниципальный округ Соколиная гора,1965 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.17,Москва,пр-кт Буденного д.17,пр-кт,Буденного ,д.17,7579201,муниципальный округ Соколиная гора,1934 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.17 кор.1,Москва,пр-кт Буденного д.17 кор.1,пр-кт,Буденного ,д.17 кор.1,7579202,муниципальный округ Соколиная гора,1941 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.19,Москва,пр-кт Буденного д.19,пр-кт,Буденного ,д.19,7579203,муниципальный округ Соколиная гора,1937 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.20 кор.1,Москва,пр-кт Буденного д.20 кор.1,пр-кт,Буденного ,д.20 кор.1,7579204,муниципальный округ Соколиная гора,1962 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.20 кор.2,Москва,пр-кт Буденного д.20 кор.2,пр-кт,Буденного ,д.20 кор.2,7579205,муниципальный округ Соколиная гора,1962 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.20 кор.3,Москва,пр-кт Буденного д.20 кор.3,пр-кт,Буденного ,д.20 кор.3,7579206,муниципальный округ Соколиная гора,1973 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.20 кор.4,Москва,пр-кт Буденного д.20 кор.4,пр-кт,Буденного ,д.20 кор.4,7579207,муниципальный округ Соколиная гора,1972 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.22 кор.1,Москва,пр-кт Буденного д.22 кор.1,пр-кт,Буденного ,д.22 кор.1,7579208,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.22 кор.2,Москва,пр-кт Буденного д.22 кор.2,пр-кт,Буденного ,д.22 кор.2,7579209,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.22 кор.3,Москва,пр-кт Буденного д.22 кор.3,пр-кт,Буденного ,д.22 кор.3,7579210,муниципальный округ Соколиная гора,1963 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.23,Москва,пр-кт Буденного д.23,пр-кт,Буденного ,д.23,7579211,муниципальный округ Соколиная гора,1936 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.24 кор.1,Москва,пр-кт Буденного д.24 кор.1,пр-кт,Буденного ,д.24 кор.1,7579212,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.24 кор.2,Москва,пр-кт Буденного д.24 кор.2,пр-кт,Буденного ,д.24 кор.2,7579213,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.24 кор.3,Москва,пр-кт Буденного д.24 кор.3,пр-кт,Буденного ,д.24 кор.3,7579214,муниципальный округ Соколиная гора,1969 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.25,Москва,пр-кт Буденного д.25,пр-кт,Буденного ,д.25,7579215,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.26 кор.1,Москва,пр-кт Буденного д.26 кор.1,пр-кт,Буденного ,д.26 кор.1,7571871,муниципальный округ Соколиная гора,2009 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.26 кор.2,Москва,пр-кт Буденного д.26 кор.2,пр-кт,Буденного ,д.26 кор.2,7571897,муниципальный округ Соколиная гора,2010 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.27,Москва,пр-кт Буденного д.27,пр-кт,Буденного ,д.27,7579216,муниципальный округ Соколиная гора,1957 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.27 кор.2,Москва,пр-кт Буденного д.27 кор.2,пр-кт,Буденного ,д.27 кор.2,7579217,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.27 кор.3,Москва,пр-кт Буденного д.27 кор.3,пр-кт,Буденного ,д.27 кор.3,7579218,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.27 кор.4,Москва,пр-кт Буденного д.27 кор.4,пр-кт,Буденного ,д.27 кор.4,7579219,муниципальный округ Соколиная гора,1962 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.27 кор.5,Москва,пр-кт Буденного д.27 кор.5,пр-кт,Буденного ,д.27 кор.5,7579220,муниципальный округ Соколиная гора,1968 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.28,Москва,пр-кт Буденного д.28,пр-кт,Буденного ,д.28,7579221,муниципальный округ Соколиная гора,1983 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.28 кор.1,Москва,пр-кт Буденного д.28 кор.1,пр-кт,Буденного ,д.28 кор.1,7579222,муниципальный округ Соколиная гора,1962 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.28 кор.2,Москва,пр-кт Буденного д.28 кор.2,пр-кт,Буденного ,д.28 кор.2,7579223,муниципальный округ Соколиная гора,1962 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.29/1,Москва,пр-кт Буденного д.29/1,пр-кт,Буденного ,д.29/1,7579224,муниципальный округ Соколиная гора,1957 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.30/8,Москва,пр-кт Буденного д.30/8,пр-кт,Буденного ,д.30/8,7558485,муниципальный округ Соколиная гора,1956 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.37 кор.1,Москва,пр-кт Буденного д.37 кор.1,пр-кт,Буденного ,д.37 кор.1,7579225,муниципальный округ Соколиная гора,1963 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.37 кор.2,Москва,пр-кт Буденного д.37 кор.2,пр-кт,Буденного ,д.37 кор.2,7579226,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.37 кор.3,Москва,пр-кт Буденного д.37 кор.3,пр-кт,Буденного ,д.37 кор.3,7579227,муниципальный округ Соколиная гора,1966 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.39 кор.1,Москва,пр-кт Буденного д.39 кор.1,пр-кт,Буденного ,д.39 кор.1,7579228,муниципальный округ Соколиная гора,1962 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.39 кор.2,Москва,пр-кт Буденного д.39 кор.2,пр-кт,Буденного ,д.39 кор.2,7579229,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.39 кор.3,Москва,пр-кт Буденного д.39 кор.3,пр-кт,Буденного ,д.39 кор.3,7579230,муниципальный округ Соколиная гора,1963 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.41/17,Москва,пр-кт Буденного д.41/17,пр-кт,Буденного ,д.41/17,7579231,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.43,Москва,пр-кт Буденного д.43,пр-кт,Буденного ,д.43,7558496,муниципальный округ Соколиная гора,1948 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.47,Москва,пр-кт Буденного д.47,пр-кт,Буденного ,д.47,7558507,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.47А,Москва,пр-кт Буденного д.47А,пр-кт,Буденного ,д.47А,7558513,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва пр-кт Буденного д.49,Москва,пр-кт Буденного д.49,пр-кт,Буденного ,д.49,7558584,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва проезд Окружной д.11 кор.5,Москва,проезд Окружной д.11 кор.5,проезд,Окружной ,д.11 кор.5,7653190,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва проезд Окружной д.11 кор.6,Москва,проезд Окружной д.11 кор.6,проезд,Окружной ,д.11 кор.6,7653229,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва проезд Окружной д.11 кор.7,Москва,проезд Окружной д.11 кор.7,проезд,Окружной ,д.11 кор.7,7653238,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва проезд Окружной д.12,Москва,проезд Окружной д.12,проезд,Окружной ,д.12,7654127,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва проезд Окружной д.13,Москва,проезд Окружной д.13,проезд,Окружной ,д.13,7654143,муниципальный округ Соколиная гора,1957 +2281106,г Москва проезд Окружной д.14 кор.1,Москва,проезд Окружной д.14 кор.1,проезд,Окружной ,д.14 кор.1,7654152,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва проезд Окружной д.14 кор.2,Москва,проезд Окружной д.14 кор.2,проезд,Окружной ,д.14 кор.2,7654158,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва проезд Окружной д.15,Москва,проезд Окружной д.15,проезд,Окружной ,д.15,7654164,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва проезд Окружной д.15 кор.1,Москва,проезд Окружной д.15 кор.1,проезд,Окружной ,д.15 кор.1,7654178,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва проезд Окружной д.17,Москва,проезд Окружной д.17,проезд,Окружной ,д.17,7654188,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва проезд Окружной д.22/64,Москва,проезд Окружной д.22/64,проезд,Окружной ,д.22/64,7654216,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва проезд Окружной д.23,Москва,проезд Окружной д.23,проезд,Окружной ,д.23,7654226,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва проезд Окружной д.24,Москва,проезд Окружной д.24,проезд,Окружной ,д.24,7654239,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва проезд Окружной д.30,Москва,проезд Окружной д.30,проезд,Окружной ,д.30,7579289,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва проезд Окружной д.35,Москва,проезд Окружной д.35,проезд,Окружной ,д.35,7579294,муниципальный округ Соколиная гора,1963 +2281106,г Москва проезд Окружной д.36,Москва,проезд Окружной д.36,проезд,Окружной ,д.36,7579295,муниципальный округ Соколиная гора,1962 +2281106,г Москва проезд Энтузиастов д.19А,Москва,проезд Энтузиастов д.19А,проезд,Энтузиастов ,д.19А,7558075,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва проезд Энтузиастов д.19Б,Москва,проезд Энтузиастов д.19Б,проезд,Энтузиастов ,д.19Б,7558088,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Бориса Жигуленкова д.1/20,Москва,ул Бориса Жигуленкова д.1/20,ул,Бориса Жигуленкова ,д.1/20,7579182,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва ул Бориса Жигуленкова д.10,Москва,ул Бориса Жигуленкова д.10,ул,Бориса Жигуленкова ,д.10,7579186,муниципальный округ Соколиная гора,1974 +2281106,г Москва ул Бориса Жигуленкова д.12,Москва,ул Бориса Жигуленкова д.12,ул,Бориса Жигуленкова ,д.12,7579187,муниципальный округ Соколиная гора,1976 +2281106,г Москва ул Бориса Жигуленкова д.15,Москва,ул Бориса Жигуленкова д.15,ул,Бориса Жигуленкова ,д.15,7579188,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва ул Бориса Жигуленкова д.19,Москва,ул Бориса Жигуленкова д.19,ул,Бориса Жигуленкова ,д.19,7579189,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Бориса Жигуленкова д.2,Москва,ул Бориса Жигуленкова д.2,ул,Бориса Жигуленкова ,д.2,7579183,муниципальный округ Соколиная гора,1986 +2281106,г Москва ул Бориса Жигуленкова д.25 кор.1,Москва,ул Бориса Жигуленкова д.25 кор.1,ул,Бориса Жигуленкова ,д.25 кор.1,7579190,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Бориса Жигуленкова д.25 кор.2,Москва,ул Бориса Жигуленкова д.25 кор.2,ул,Бориса Жигуленкова ,д.25 кор.2,7579192,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Бориса Жигуленкова д.25 кор.3,Москва,ул Бориса Жигуленкова д.25 кор.3,ул,Бориса Жигуленкова ,д.25 кор.3,7579193,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва ул Бориса Жигуленкова д.25 кор.4,Москва,ул Бориса Жигуленкова д.25 кор.4,ул,Бориса Жигуленкова ,д.25 кор.4,7579194,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Бориса Жигуленкова д.27,Москва,ул Бориса Жигуленкова д.27,ул,Бориса Жигуленкова ,д.27,7579195,муниципальный округ Соколиная гора,2002 +2281106,г Москва ул Бориса Жигуленкова д.4,Москва,ул Бориса Жигуленкова д.4,ул,Бориса Жигуленкова ,д.4,7579184,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Бориса Жигуленкова д.6,Москва,ул Бориса Жигуленкова д.6,ул,Бориса Жигуленкова ,д.6,7579185,муниципальный округ Соколиная гора,1957 +2281106,г Москва ул Борисовская д.10А,Москва,ул Борисовская д.10А,ул,Борисовская ,д.10А,7652430,муниципальный округ Соколиная гора,1950 +2281106,г Москва ул Борисовская д.12,Москва,ул Борисовская д.12,ул,Борисовская ,д.12,7652448,муниципальный округ Соколиная гора,1956 +2281106,г Москва ул Борисовская д.16,Москва,ул Борисовская д.16,ул,Борисовская ,д.16,7652462,муниципальный округ Соколиная гора,1934 +2281106,г Москва ул Борисовская д.18,Москва,ул Борисовская д.18,ул,Борисовская ,д.18,7652486,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Борисовская д.2/31,Москва,ул Борисовская д.2/31,ул,Борисовская ,д.2/31,7652343,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Борисовская д.21,Москва,ул Борисовская д.21,ул,Борисовская ,д.21,7652505,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Борисовская д.25А,Москва,ул Борисовская д.25А,ул,Борисовская ,д.25А,7652525,муниципальный округ Соколиная гора,1954 +2281106,г Москва ул Борисовская д.27,Москва,ул Борисовская д.27,ул,Борисовская ,д.27,7652541,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Борисовская д.29,Москва,ул Борисовская д.29,ул,Борисовская ,д.29,7652555,муниципальный округ Соколиная гора,1956 +2281106,г Москва ул Борисовская д.33,Москва,ул Борисовская д.33,ул,Борисовская ,д.33,7558011,муниципальный округ Соколиная гора,1973 +2281106,г Москва ул Борисовская д.35,Москва,ул Борисовская д.35,ул,Борисовская ,д.35,7652570,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ул Борисовская д.37,Москва,ул Борисовская д.37,ул,Борисовская ,д.37,7558033,муниципальный округ Соколиная гора,1969 +2281106,г Москва ул Борисовская д.7,Москва,ул Борисовская д.7,ул,Борисовская ,д.7,7652382,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Борисовская д.8А,Москва,ул Борисовская д.8А,ул,Борисовская ,д.8А,7652413,муниципальный округ Соколиная гора,1956 +2281106,г Москва ул Буракова д.1 кор.1,Москва,ул Буракова д.1 кор.1,ул,Буракова ,д.1 кор.1,7579232,муниципальный округ Соколиная гора,1962 +2281106,г Москва ул Буракова д.1 кор.2,Москва,ул Буракова д.1 кор.2,ул,Буракова ,д.1 кор.2,7579233,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ул Буракова д.11,Москва,ул Буракова д.11,ул,Буракова ,д.11,7579241,муниципальный округ Соколиная гора,1966 +2281106,г Москва ул Буракова д.11 кор.1,Москва,ул Буракова д.11 кор.1,ул,Буракова ,д.11 кор.1,7579242,муниципальный округ Соколиная гора,1974 +2281106,г Москва ул Буракова д.13,Москва,ул Буракова д.13,ул,Буракова ,д.13,7579243,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Буракова д.15/1,Москва,ул Буракова д.15/1,ул,Буракова ,д.15/1,7579244,муниципальный округ Соколиная гора,1963 +2281106,г Москва ул Буракова д.17 кор.2,Москва,ул Буракова д.17 кор.2,ул,Буракова ,д.17 кор.2,7558631,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва ул Буракова д.19,Москва,ул Буракова д.19,ул,Буракова ,д.19,7920072,муниципальный округ Соколиная гора,1993 +2281106,г Москва ул Буракова д.21,Москва,ул Буракова д.21,ул,Буракова ,д.21,7558641,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Буракова д.23,Москва,ул Буракова д.23,ул,Буракова ,д.23,7558643,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Буракова д.23А,Москва,ул Буракова д.23А,ул,Буракова ,д.23А,7558650,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва ул Буракова д.25А,Москва,ул Буракова д.25А,ул,Буракова ,д.25А,7558800,муниципальный округ Соколиная гора,1949 +2281106,г Москва ул Буракова д.3 кор.1,Москва,ул Буракова д.3 кор.1,ул,Буракова ,д.3 кор.1,7579234,муниципальный округ Соколиная гора,1962 +2281106,г Москва ул Буракова д.3 кор.2,Москва,ул Буракова д.3 кор.2,ул,Буракова ,д.3 кор.2,7579235,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ул Буракова д.5 кор.1,Москва,ул Буракова д.5 кор.1,ул,Буракова ,д.5 кор.1,7579236,муниципальный округ Соколиная гора,1965 +2281106,г Москва ул Буракова д.5 кор.2,Москва,ул Буракова д.5 кор.2,ул,Буракова ,д.5 кор.2,7579237,муниципальный округ Соколиная гора,1965 +2281106,г Москва ул Буракова д.7 кор.1,Москва,ул Буракова д.7 кор.1,ул,Буракова ,д.7 кор.1,7579238,муниципальный округ Соколиная гора,1964 +2281106,г Москва ул Буракова д.7 кор.2,Москва,ул Буракова д.7 кор.2,ул,Буракова ,д.7 кор.2,7579239,муниципальный округ Соколиная гора,1963 +2281106,г Москва ул Буракова д.9,Москва,ул Буракова д.9,ул,Буракова ,д.9,7579240,муниципальный округ Соколиная гора,1967 +2281106,г Москва ул Вельяминовская д.6,Москва,ул Вельяминовская д.6,ул,Вельяминовская ,д.6,7579245,муниципальный округ Соколиная гора,1978 +2281106,г Москва ул Вольная д.1,Москва,ул Вольная д.1,ул,Вольная ,д.1,7579247,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ул Вольная д.22,Москва,ул Вольная д.22,ул,Вольная ,д.22,7579252,муниципальный округ Соколиная гора,1964 +2281106,г Москва ул Вольная д.3,Москва,ул Вольная д.3,ул,Вольная ,д.3,7579248,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ул Вольная д.4,Москва,ул Вольная д.4,ул,Вольная ,д.4,7579249,муниципальный округ Соколиная гора,1967 +2281106,г Москва ул Вольная д.5,Москва,ул Вольная д.5,ул,Вольная ,д.5,7579250,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ул Вольная д.5 кор.1,Москва,ул Вольная д.5 кор.1,ул,Вольная ,д.5 кор.1,7579251,муниципальный округ Соколиная гора,1966 +2281106,г Москва ул Гаражная д.3,Москва,ул Гаражная д.3,ул,Гаражная ,д.3,7558802,муниципальный округ Соколиная гора,1963 +2281106,г Москва ул Гаражная д.3А,Москва,ул Гаражная д.3А,ул,Гаражная ,д.3А,7558804,муниципальный округ Соколиная гора,1963 +2281106,г Москва ул Гаражная д.5,Москва,ул Гаражная д.5,ул,Гаражная ,д.5,7558809,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Зверинецкая д.12,Москва,ул Зверинецкая д.12,ул,Зверинецкая ,д.12,7579255,муниципальный округ Соколиная гора,1962 +2281106,г Москва ул Зверинецкая д.14,Москва,ул Зверинецкая д.14,ул,Зверинецкая ,д.14,7579256,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ул Зверинецкая д.22,Москва,ул Зверинецкая д.22,ул,Зверинецкая ,д.22,7652582,муниципальный округ Соколиная гора,1962 +2281106,г Москва ул Зверинецкая д.23/8,Москва,ул Зверинецкая д.23/8,ул,Зверинецкая ,д.23/8,7652602,муниципальный округ Соколиная гора,1971 +2281106,г Москва ул Зверинецкая д.30/6,Москва,ул Зверинецкая д.30/6,ул,Зверинецкая ,д.30/6,7652633,муниципальный округ Соколиная гора,1957 +2281106,г Москва ул Зверинецкая д.32,Москва,ул Зверинецкая д.32,ул,Зверинецкая ,д.32,7652657,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Зверинецкая д.33,Москва,ул Зверинецкая д.33,ул,Зверинецкая ,д.33,7652673,муниципальный округ Соколиная гора,1971 +2281106,г Москва ул Зверинецкая д.34,Москва,ул Зверинецкая д.34,ул,Зверинецкая ,д.34,7652708,муниципальный округ Соколиная гора,1957 +2281106,г Москва ул Зверинецкая д.6,Москва,ул Зверинецкая д.6,ул,Зверинецкая ,д.6,7579254,муниципальный округ Соколиная гора,1963 +2281106,г Москва ул Ибрагимова д.16,Москва,ул Ибрагимова д.16,ул,Ибрагимова ,д.16,7652752,муниципальный округ Соколиная гора,1976 +2281106,г Москва ул Ибрагимова д.2,Москва,ул Ибрагимова д.2,ул,Ибрагимова ,д.2,7652728,муниципальный округ Соколиная гора,1968 +2281106,г Москва ул Ибрагимова д.5 кор.1,Москва,ул Ибрагимова д.5 кор.1,ул,Ибрагимова ,д.5 кор.1,7579257,муниципальный округ Соколиная гора,1973 +2281106,г Москва ул Ибрагимова д.5А,Москва,ул Ибрагимова д.5А,ул,Ибрагимова ,д.5А,7579258,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ул Кирпичная д.12,Москва,ул Кирпичная д.12,ул,Кирпичная ,д.12,7579274,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ул Кирпичная д.14,Москва,ул Кирпичная д.14,ул,Кирпичная ,д.14,7579275,муниципальный округ Соколиная гора,1974 +2281106,г Москва ул Кирпичная д.47,Москва,ул Кирпичная д.47,ул,Кирпичная ,д.47,7652879,муниципальный округ Соколиная гора,1964 +2281106,г Москва ул Кирпичная д.49,Москва,ул Кирпичная д.49,ул,Кирпичная ,д.49,7652884,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ул Кирпичная д.50,Москва,ул Кирпичная д.50,ул,Кирпичная ,д.50,7652890,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Кирпичная д.51,Москва,ул Кирпичная д.51,ул,Кирпичная ,д.51,7652897,муниципальный округ Соколиная гора,1965 +2281106,г Москва ул Кирпичная д.8,Москва,ул Кирпичная д.8,ул,Кирпичная ,д.8,7579272,муниципальный округ Соколиная гора,1971 +2281106,г Москва ул Лечебная д.1/36,Москва,ул Лечебная д.1/36,ул,Лечебная ,д.1/36,7652905,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Лечебная д.14,Москва,ул Лечебная д.14,ул,Лечебная ,д.14,7652933,муниципальный округ Соколиная гора,1962 +2281106,г Москва ул Лечебная д.16,Москва,ул Лечебная д.16,ул,Лечебная ,д.16,7652943,муниципальный округ Соколиная гора,1966 +2281106,г Москва ул Лечебная д.17,Москва,ул Лечебная д.17,ул,Лечебная ,д.17,7652949,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва ул Лечебная д.18,Москва,ул Лечебная д.18,ул,Лечебная ,д.18,7652975,муниципальный округ Соколиная гора,1964 +2281106,г Москва ул Лечебная д.19,Москва,ул Лечебная д.19,ул,Лечебная ,д.19,7653078,муниципальный округ Соколиная гора,1957 +2281106,г Москва ул Лечебная д.3,Москва,ул Лечебная д.3,ул,Лечебная ,д.3,7652913,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва ул Лечебная д.5,Москва,ул Лечебная д.5,ул,Лечебная ,д.5,7652919,муниципальный округ Соколиная гора,1957 +2281106,г Москва ул Лечебная д.7/23,Москва,ул Лечебная д.7/23,ул,Лечебная ,д.7/23,7652926,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва ул Мироновская д.10,Москва,ул Мироновская д.10,ул,Мироновская ,д.10,7653007,муниципальный округ Соколиная гора,1969 +2281106,г Москва ул Мироновская д.18,Москва,ул Мироновская д.18,ул,Мироновская ,д.18,7653019,муниципальный округ Соколиная гора,н.д. +2281106,г Москва ул Мироновская д.18,Москва,ул Мироновская д.18,ул,Мироновская ,д.18,7653018,муниципальный округ Соколиная гора,1998 +2281106,г Москва ул Мироновская д.24,Москва,ул Мироновская д.24,ул,Мироновская ,д.24,7653095,муниципальный округ Соколиная гора,1973 +2281106,г Москва ул Мироновская д.25,Москва,ул Мироновская д.25,ул,Мироновская ,д.25,8020513,муниципальный округ Соколиная гора,2010 +2281106,г Москва ул Мироновская д.26,Москва,ул Мироновская д.26,ул,Мироновская ,д.26,7653123,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ул Мироновская д.28,Москва,ул Мироновская д.28,ул,Мироновская ,д.28,7653126,муниципальный округ Соколиная гора,1964 +2281106,г Москва ул Мироновская д.40,Москва,ул Мироновская д.40,ул,Мироновская ,д.40,7653137,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Мироновская д.44,Москва,ул Мироновская д.44,ул,Мироновская ,д.44,7653158,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Мироновская д.44А,Москва,ул Мироновская д.44А,ул,Мироновская ,д.44А,7653160,муниципальный округ Соколиная гора,1956 +2281106,г Москва ул Мироновская д.46,Москва,ул Мироновская д.46,ул,Мироновская ,д.46,8302678,муниципальный округ Соколиная гора,2012 +2281106,г Москва ул Мироновская д.9,Москва,ул Мироновская д.9,ул,Мироновская ,д.9,7653002,муниципальный округ Соколиная гора,1955 +2281106,г Москва ул Мироновская д.9/28,Москва,ул Мироновская д.9/28,ул,Мироновская ,д.9/28,7653015,муниципальный округ Соколиная гора,1971 +2281106,г Москва ул Семеновская Б. д.21,Москва,ул Семеновская Б. д.21,ул,Семеновская Б. ,д.21,7579296,муниципальный округ Соколиная гора,1963 +2281106,г Москва ул Семеновская Б. д.27 кор.1,Москва,ул Семеновская Б. д.27 кор.1,ул,Семеновская Б. ,д.27 кор.1,7579297,муниципальный округ Соколиная гора,1968 +2281106,г Москва ул Семеновская Б. д.27 кор.2,Москва,ул Семеновская Б. д.27 кор.2,ул,Семеновская Б. ,д.27 кор.2,7579298,муниципальный округ Соколиная гора,1971 +2281106,г Москва ул Семеновская Б. д.29/2,Москва,ул Семеновская Б. д.29/2,ул,Семеновская Б. ,д.29/2,7579299,муниципальный округ Соколиная гора,1963 +2281106,г Москва ул Семеновская Б. д.31 кор.1,Москва,ул Семеновская Б. д.31 кор.1,ул,Семеновская Б. ,д.31 кор.1,7579300,муниципальный округ Соколиная гора,1931 +2281106,г Москва ул Семеновская Б. д.31 кор.2,Москва,ул Семеновская Б. д.31 кор.2,ул,Семеновская Б. ,д.31 кор.2,7579301,муниципальный округ Соколиная гора,1931 +2281106,г Москва ул Семеновский Вал д.10 кор.1,Москва,ул Семеновский Вал д.10 кор.1,ул,Семеновский Вал ,д.10 кор.1,7558816,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ул Семеновский Вал д.10 кор.2,Москва,ул Семеновский Вал д.10 кор.2,ул,Семеновский Вал ,д.10 кор.2,7558821,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ул Семеновский Вал д.10 кор.3,Москва,ул Семеновский Вал д.10 кор.3,ул,Семеновский Вал ,д.10 кор.3,7558827,муниципальный округ Соколиная гора,1962 +2281106,г Москва ул Семеновский Вал д.10 кор.4,Москва,ул Семеновский Вал д.10 кор.4,ул,Семеновский Вал ,д.10 кор.4,7558830,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Семеновский Вал д.10 кор.5,Москва,ул Семеновский Вал д.10 кор.5,ул,Семеновский Вал ,д.10 кор.5,7558834,муниципальный округ Соколиная гора,1946 +2281106,г Москва ул Семеновский Вал д.12,Москва,ул Семеновский Вал д.12,ул,Семеновский Вал ,д.12,7558837,муниципальный округ Соколиная гора,1964 +2281106,г Москва ул Семеновский Вал д.6,Москва,ул Семеновский Вал д.6,ул,Семеновский Вал ,д.6,7558814,муниципальный округ Соколиная гора,1971 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 10-я д.12,Москва,ул Соколиной Горы 10-я д.12,ул,Соколиной Горы 10-я ,д.12,7579354,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 10-я д.20,Москва,ул Соколиной Горы 10-я д.20,ул,Соколиной Горы 10-я ,д.20,7560148,муниципальный округ Соколиная гора,1971 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 10-я д.26А,Москва,ул Соколиной Горы 10-я д.26А,ул,Соколиной Горы 10-я ,д.26А,7579355,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 10-я д.28,Москва,ул Соколиной Горы 10-я д.28,ул,Соколиной Горы 10-я ,д.28,7560158,муниципальный округ Соколиная гора,1971 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 10-я д.6 кор.1,Москва,ул Соколиной Горы 10-я д.6 кор.1,ул,Соколиной Горы 10-я ,д.6 кор.1,7579350,муниципальный округ Соколиная гора,1994 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 10-я д.8 кор.2,Москва,ул Соколиной Горы 10-я д.8 кор.2,ул,Соколиной Горы 10-я ,д.8 кор.2,7579352,муниципальный округ Соколиная гора,1990 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 3-я д.1,Москва,ул Соколиной Горы 3-я д.1,ул,Соколиной Горы 3-я ,д.1,7557729,муниципальный округ Соколиная гора,1998 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 3-я д.12,Москва,ул Соколиной Горы 3-я д.12,ул,Соколиной Горы 3-я ,д.12,7557799,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 3-я д.12А,Москва,ул Соколиной Горы 3-я д.12А,ул,Соколиной Горы 3-я ,д.12А,7557843,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 3-я д.14,Москва,ул Соколиной Горы 3-я д.14,ул,Соколиной Горы 3-я ,д.14,7557919,муниципальный округ Соколиная гора,1962 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 3-я д.17,Москва,ул Соколиной Горы 3-я д.17,ул,Соколиной Горы 3-я ,д.17,7557932,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 3-я д.19,Москва,ул Соколиной Горы 3-я д.19,ул,Соколиной Горы 3-я ,д.19,7557948,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 3-я д.19А,Москва,ул Соколиной Горы 3-я д.19А,ул,Соколиной Горы 3-я ,д.19А,7557964,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 3-я д.19Б,Москва,ул Соколиной Горы 3-я д.19Б,ул,Соколиной Горы 3-я ,д.19Б,7557977,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 3-я д.21,Москва,ул Соколиной Горы 3-я д.21,ул,Соколиной Горы 3-я ,д.21,7557983,муниципальный округ Соколиная гора,1957 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.12,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.12,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.12,7558167,муниципальный округ Соколиная гора,1951 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.16 кор.1,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.16 кор.1,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.16 кор.1,7558181,муниципальный округ Соколиная гора,1955 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.16 кор.2,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.16 кор.2,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.16 кор.2,7558195,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.18 кор.1,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.18 кор.1,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.18 кор.1,7558219,муниципальный округ Соколиная гора,1995 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.18 кор.2,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.18 кор.2,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.18 кор.2,7558232,муниципальный округ Соколиная гора,1995 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.19,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.19,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.19,7579304,муниципальный округ Соколиная гора,1966 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.19 кор.1,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.19 кор.1,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.19 кор.1,7579305,муниципальный округ Соколиная гора,1974 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.19 кор.2,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.19 кор.2,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.19 кор.2,7579307,муниципальный округ Соколиная гора,1973 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.20 кор.1,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.20 кор.1,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.20 кор.1,7558249,муниципальный округ Соколиная гора,1965 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.20 кор.2,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.20 кор.2,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.20 кор.2,7558312,муниципальный округ Соколиная гора,1962 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.21 кор.1,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.21 кор.1,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.21 кор.1,7579308,муниципальный округ Соколиная гора,1954 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.21 кор.2,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.21 кор.2,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.21 кор.2,7579309,муниципальный округ Соколиная гора,1956 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.21 кор.3,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.21 кор.3,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.21 кор.3,7579310,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.21 кор.4,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.21 кор.4,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.21 кор.4,7579311,муниципальный округ Соколиная гора,1965 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.21 кор.5,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.21 кор.5,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.21 кор.5,7579312,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.23 кор.1,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.23 кор.1,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.23 кор.1,7579313,муниципальный округ Соколиная гора,1963 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.23 кор.2,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.23 кор.2,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.23 кор.2,7579314,муниципальный округ Соколиная гора,1962 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.23 кор.3,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.23 кор.3,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.23 кор.3,7579316,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.25 кор.1,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.25 кор.1,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.25 кор.1,7579317,муниципальный округ Соколиная гора,1967 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.25 кор.2,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.25 кор.2,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.25 кор.2,7579319,муниципальный округ Соколиная гора,1967 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.25 кор.3,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.25 кор.3,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.25 кор.3,7579320,муниципальный округ Соколиная гора,1974 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.25 кор.4,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.25 кор.4,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.25 кор.4,7579321,муниципальный округ Соколиная гора,1975 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.25 кор.5,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.25 кор.5,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.25 кор.5,7579322,муниципальный округ Соколиная гора,2002 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.27,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.27,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.27,7579323,муниципальный округ Соколиная гора,1982 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.27 кор.1,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.27 кор.1,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.27 кор.1,7579324,муниципальный округ Соколиная гора,1952 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.27 кор.2,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.27 кор.2,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.27 кор.2,7579325,муниципальный округ Соколиная гора,1953 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.27 кор.3,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.27 кор.3,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.27 кор.3,7579326,муниципальный округ Соколиная гора,1957 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.4,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.4,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.4,7558126,муниципальный округ Соколиная гора,1957 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.6 кор.1,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.6 кор.1,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.6 кор.1,7558143,муниципальный округ Соколиная гора,1981 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 5-я д.6 кор.2,Москва,ул Соколиной Горы 5-я д.6 кор.2,ул,Соколиной Горы 5-я ,д.6 кор.2,7558151,муниципальный округ Соколиная гора,1981 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 8-я д.13,Москва,ул Соколиной Горы 8-я д.13,ул,Соколиной Горы 8-я ,д.13,7579334,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 8-я д.18 кор.1,Москва,ул Соколиной Горы 8-я д.18 кор.1,ул,Соколиной Горы 8-я ,д.18 кор.1,7579335,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 8-я д.18 кор.2,Москва,ул Соколиной Горы 8-я д.18 кор.2,ул,Соколиной Горы 8-я ,д.18 кор.2,7579336,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 8-я д.20,Москва,ул Соколиной Горы 8-я д.20,ул,Соколиной Горы 8-я ,д.20,7579337,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 8-я д.20 кор.1,Москва,ул Соколиной Горы 8-я д.20 кор.1,ул,Соколиной Горы 8-я ,д.20 кор.1,7579338,муниципальный округ Соколиная гора,2002 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 8-я д.24 кор.1,Москва,ул Соколиной Горы 8-я д.24 кор.1,ул,Соколиной Горы 8-я ,д.24 кор.1,7579339,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 8-я д.24 кор.2,Москва,ул Соколиной Горы 8-я д.24 кор.2,ул,Соколиной Горы 8-я ,д.24 кор.2,7579341,муниципальный округ Соколиная гора,1956 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 8-я д.3,Москва,ул Соколиной Горы 8-я д.3,ул,Соколиной Горы 8-я ,д.3,7579328,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 8-я д.4,Москва,ул Соколиной Горы 8-я д.4,ул,Соколиной Горы 8-я ,д.4,7579329,муниципальный округ Соколиная гора,1968 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 8-я д.4 кор.1,Москва,ул Соколиной Горы 8-я д.4 кор.1,ул,Соколиной Горы 8-я ,д.4 кор.1,7579330,муниципальный округ Соколиная гора,1973 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 8-я д.6,Москва,ул Соколиной Горы 8-я д.6,ул,Соколиной Горы 8-я ,д.6,7579331,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 8-я д.8,Москва,ул Соколиной Горы 8-я д.8,ул,Соколиной Горы 8-я ,д.8,7579332,муниципальный округ Соколиная гора,1969 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 8-я д.8 кор.1,Москва,ул Соколиной Горы 8-я д.8 кор.1,ул,Соколиной Горы 8-я ,д.8 кор.1,7579333,муниципальный округ Соколиная гора,1969 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 8-я д.8 кор.2,Москва,ул Соколиной Горы 8-я д.8 кор.2,ул,Соколиной Горы 8-я ,д.8 кор.2,7579035,муниципальный округ Соколиная гора,2007 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 9-я д.1,Москва,ул Соколиной Горы 9-я д.1,ул,Соколиной Горы 9-я ,д.1,7579343,муниципальный округ Соколиная гора,1964 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 9-я д.13,Москва,ул Соколиной Горы 9-я д.13,ул,Соколиной Горы 9-я ,д.13,7579345,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 9-я д.15,Москва,ул Соколиной Горы 9-я д.15,ул,Соколиной Горы 9-я ,д.15,7579346,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 9-я д.17,Москва,ул Соколиной Горы 9-я д.17,ул,Соколиной Горы 9-я ,д.17,7579347,муниципальный округ Соколиная гора,1970 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 9-я д.19,Москва,ул Соколиной Горы 9-я д.19,ул,Соколиной Горы 9-я ,д.19,7579348,муниципальный округ Соколиная гора,1971 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 9-я д.21,Москва,ул Соколиной Горы 9-я д.21,ул,Соколиной Горы 9-я ,д.21,7579349,муниципальный округ Соколиная гора,1970 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 9-я д.3,Москва,ул Соколиной Горы 9-я д.3,ул,Соколиной Горы 9-я ,д.3,7579344,муниципальный округ Соколиная гора,1967 +2281106,г Москва ул Соколиной Горы 9-я д.9,Москва,ул Соколиной Горы 9-я д.9,ул,Соколиной Горы 9-я ,д.9,7579357,муниципальный округ Соколиная гора,1932 +2281106,г Москва ул Ткацкая д.28/14,Москва,ул Ткацкая д.28/14,ул,Ткацкая ,д.28/14,7654255,муниципальный округ Соколиная гора,1970 +2281106,г Москва ул Ткацкая д.32,Москва,ул Ткацкая д.32,ул,Ткацкая ,д.32,7654263,муниципальный округ Соколиная гора,1962 +2281106,г Москва ул Ткацкая д.33,Москва,ул Ткацкая д.33,ул,Ткацкая ,д.33,7654268,муниципальный округ Соколиная гора,1954 +2281106,г Москва ул Ткацкая д.34/5,Москва,ул Ткацкая д.34/5,ул,Ткацкая ,д.34/5,7654273,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ул Ткацкая д.37,Москва,ул Ткацкая д.37,ул,Ткацкая ,д.37,7654283,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Ткацкая д.43,Москва,ул Ткацкая д.43,ул,Ткацкая ,д.43,7654288,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ул Ткацкая д.44,Москва,ул Ткацкая д.44,ул,Ткацкая ,д.44,7654294,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва ул Ткацкая д.45,Москва,ул Ткацкая д.45,ул,Ткацкая ,д.45,7654299,муниципальный округ Соколиная гора,1962 +2281106,г Москва ул Ткацкая д.48,Москва,ул Ткацкая д.48,ул,Ткацкая ,д.48,7654304,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Ткацкая д.49,Москва,ул Ткацкая д.49,ул,Ткацкая ,д.49,7654308,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Уткина д.37,Москва,ул Уткина д.37,ул,Уткина ,д.37,7558840,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Уткина д.38,Москва,ул Уткина д.38,ул,Уткина ,д.38,7558841,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Уткина д.39,Москва,ул Уткина д.39,ул,Уткина ,д.39,7558843,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Уткина д.39А,Москва,ул Уткина д.39А,ул,Уткина ,д.39А,7558847,муниципальный округ Соколиная гора,1962 +2281106,г Москва ул Уткина д.41А,Москва,ул Уткина д.41А,ул,Уткина ,д.41А,7558850,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Уткина д.41Б,Москва,ул Уткина д.41Б,ул,Уткина ,д.41Б,7558853,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва ул Уткина д.44,Москва,ул Уткина д.44,ул,Уткина ,д.44,7558859,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Уткина д.44А,Москва,ул Уткина д.44А,ул,Уткина ,д.44А,7558864,муниципальный округ Соколиная гора,1956 +2281106,г Москва ул Уткина д.45,Москва,ул Уткина д.45,ул,Уткина ,д.45,7558867,муниципальный округ Соколиная гора,1966 +2281106,г Москва ул Уткина д.45А,Москва,ул Уткина д.45А,ул,Уткина ,д.45А,7558871,муниципальный округ Соколиная гора,1972 +2281106,г Москва ул Фортунатовская д.10,Москва,ул Фортунатовская д.10,ул,Фортунатовская ,д.10,8020509,муниципальный округ Соколиная гора,2010 +2281106,г Москва ул Фортунатовская д.11,Москва,ул Фортунатовская д.11,ул,Фортунатовская ,д.11,7654319,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Фортунатовская д.12,Москва,ул Фортунатовская д.12,ул,Фортунатовская ,д.12,7654321,муниципальный округ Соколиная гора,1963 +2281106,г Москва ул Фортунатовская д.15,Москва,ул Фортунатовская д.15,ул,Фортунатовская ,д.15,7654329,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ул Фортунатовская д.16,Москва,ул Фортунатовская д.16,ул,Фортунатовская ,д.16,7654330,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Фортунатовская д.17,Москва,ул Фортунатовская д.17,ул,Фортунатовская ,д.17,7654332,муниципальный округ Соколиная гора,1973 +2281106,г Москва ул Фортунатовская д.18,Москва,ул Фортунатовская д.18,ул,Фортунатовская ,д.18,7654340,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Фортунатовская д.19,Москва,ул Фортунатовская д.19,ул,Фортунатовская ,д.19,7654342,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Фортунатовская д.25,Москва,ул Фортунатовская д.25,ул,Фортунатовская ,д.25,7654344,муниципальный округ Соколиная гора,1967 +2281106,г Москва ул Фортунатовская д.26,Москва,ул Фортунатовская д.26,ул,Фортунатовская ,д.26,7654346,муниципальный округ Соколиная гора,1956 +2281106,г Москва ул Фортунатовская д.27А,Москва,ул Фортунатовская д.27А,ул,Фортунатовская ,д.27А,7654347,муниципальный округ Соколиная гора,1958 +2281106,г Москва ул Фортунатовская д.31/35,Москва,ул Фортунатовская д.31/35,ул,Фортунатовская ,д.31/35,7654350,муниципальный округ Соколиная гора,1957 +2281106,г Москва ул Фортунатовская д.31А,Москва,ул Фортунатовская д.31А,ул,Фортунатовская ,д.31А,7654348,муниципальный округ Соколиная гора,1962 +2281106,г Москва ул Фортунатовская д.33/44,Москва,ул Фортунатовская д.33/44,ул,Фортунатовская ,д.33/44,7654352,муниципальный округ Соколиная гора,1956 +2281106,г Москва ул Фортунатовская д.8,Москва,ул Фортунатовская д.8,ул,Фортунатовская ,д.8,7654311,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Фортунатовская д.9,Москва,ул Фортунатовская д.9,ул,Фортунатовская ,д.9,7654318,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ул Щербаковская д.11,Москва,ул Щербаковская д.11,ул,Щербаковская ,д.11,7579362,муниципальный округ Соколиная гора,1966 +2281106,г Москва ул Щербаковская д.16,Москва,ул Щербаковская д.16,ул,Щербаковская ,д.16,7579364,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Щербаковская д.20,Москва,ул Щербаковская д.20,ул,Щербаковская ,д.20,7579365,муниципальный округ Соколиная гора,1957 +2281106,г Москва ул Щербаковская д.26,Москва,ул Щербаковская д.26,ул,Щербаковская ,д.26,7579366,муниципальный округ Соколиная гора,1959 +2281106,г Москва ул Щербаковская д.32/7,Москва,ул Щербаковская д.32/7,ул,Щербаковская ,д.32/7,7579367,муниципальный округ Соколиная гора,1965 +2281106,г Москва ул Щербаковская д.35,Москва,ул Щербаковская д.35,ул,Щербаковская ,д.35,7579370,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ул Щербаковская д.40,Москва,ул Щербаковская д.40,ул,Щербаковская ,д.40,7654361,муниципальный округ Соколиная гора,1955 +2281106,г Москва ул Щербаковская д.44А,Москва,ул Щербаковская д.44А,ул,Щербаковская ,д.44А,7579371,муниципальный округ Соколиная гора,1956 +2281106,г Москва ул Щербаковская д.46,Москва,ул Щербаковская д.46,ул,Щербаковская ,д.46,7654363,муниципальный округ Соколиная гора,1970 +2281106,г Москва ул Щербаковская д.48,Москва,ул Щербаковская д.48,ул,Щербаковская ,д.48,7654367,муниципальный округ Соколиная гора,1969 +2281106,г Москва ул Щербаковская д.5,Москва,ул Щербаковская д.5,ул,Щербаковская ,д.5,7570093,муниципальный округ Соколиная гора,1967 +2281106,г Москва ул Щербаковская д.50,Москва,ул Щербаковская д.50,ул,Щербаковская ,д.50,7558098,муниципальный округ Соколиная гора,1955 +2281106,г Москва ул Щербаковская д.54,Москва,ул Щербаковская д.54,ул,Щербаковская ,д.54,7654368,муниципальный округ Соколиная гора,1953 +2281106,г Москва ул Щербаковская д.55,Москва,ул Щербаковская д.55,ул,Щербаковская ,д.55,7654370,муниципальный округ Соколиная гора,1998 +2281106,г Москва ул Щербаковская д.57/20,Москва,ул Щербаковская д.57/20,ул,Щербаковская ,д.57/20,7654373,муниципальный округ Соколиная гора,1955 +2281106,г Москва ул Щербаковская д.58,Москва,ул Щербаковская д.58,ул,Щербаковская ,д.58,7654374,муниципальный округ Соколиная гора,1939 +2281106,г Москва ул Щербаковская д.58А,Москва,ул Щербаковская д.58А,ул,Щербаковская ,д.58А,7654376,муниципальный округ Соколиная гора,1955 +2281106,г Москва ул Щербаковская д.7,Москва,ул Щербаковская д.7,ул,Щербаковская ,д.7,7579358,муниципальный округ Соколиная гора,1967 +2281106,г Москва ул Щербаковская д.8,Москва,ул Щербаковская д.8,ул,Щербаковская ,д.8,7579360,муниципальный округ Соколиная гора,1966 +2281106,г Москва ул Щербаковская д.9,Москва,ул Щербаковская д.9,ул,Щербаковская ,д.9,7579361,муниципальный округ Соколиная гора,1970 +2281106,г Москва ш Измайловское д.11,Москва,ш Измайловское д.11,ш,Измайловское ,д.11,7579260,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ш Измайловское д.13,Москва,ш Измайловское д.13,ш,Измайловское ,д.13,7579261,муниципальный округ Соколиная гора,1965 +2281106,г Москва ш Измайловское д.15,Москва,ш Измайловское д.15,ш,Измайловское ,д.15,7579262,муниципальный округ Соколиная гора,1962 +2281106,г Москва ш Измайловское д.15 кор.1,Москва,ш Измайловское д.15 кор.1,ш,Измайловское ,д.15 кор.1,7579263,муниципальный округ Соколиная гора,1964 +2281106,г Москва ш Измайловское д.15 кор.2,Москва,ш Измайловское д.15 кор.2,ш,Измайловское ,д.15 кор.2,7579264,муниципальный округ Соколиная гора,1961 +2281106,г Москва ш Измайловское д.17,Москва,ш Измайловское д.17,ш,Измайловское ,д.17,7579265,муниципальный округ Соколиная гора,1970 +2281106,г Москва ш Измайловское д.19,Москва,ш Измайловское д.19,ш,Измайловское ,д.19,7579266,муниципальный округ Соколиная гора,1970 +2281106,г Москва ш Измайловское д.22,Москва,ш Измайловское д.22,ш,Измайловское ,д.22,7579267,муниципальный округ Соколиная гора,1972 +2281106,г Москва ш Измайловское д.24 кор.1,Москва,ш Измайловское д.24 кор.1,ш,Измайловское ,д.24 кор.1,7620648,муниципальный округ Соколиная гора,1995 +2281106,г Москва ш Измайловское д.24 кор.2,Москва,ш Измайловское д.24 кор.2,ш,Измайловское ,д.24 кор.2,7620791,муниципальный округ Соколиная гора,1995 +2281106,г Москва ш Измайловское д.24 кор.3,Москва,ш Измайловское д.24 кор.3,ш,Измайловское ,д.24 кор.3,7579268,муниципальный округ Соколиная гора,1995 +2281106,г Москва ш Измайловское д.25,Москва,ш Измайловское д.25,ш,Измайловское ,д.25,7579269,муниципальный округ Соколиная гора,1970 +2281106,г Москва ш Измайловское д.27,Москва,ш Измайловское д.27,ш,Измайловское ,д.27,7579270,муниципальный округ Соколиная гора,1970 +2281106,г Москва ш Измайловское д.29,Москва,ш Измайловское д.29,ш,Измайловское ,д.29,7579271,муниципальный округ Соколиная гора,1965 +2281106,г Москва ш Измайловское д.33,Москва,ш Измайловское д.33,ш,Измайловское ,д.33,7652781,муниципальный округ Соколиная гора,1970 +2281106,г Москва ш Измайловское д.45,Москва,ш Измайловское д.45,ш,Измайловское ,д.45,7652798,муниципальный округ Соколиная гора,1969 +2281106,г Москва ш Измайловское д.47,Москва,ш Измайловское д.47,ш,Измайловское ,д.47,7652804,муниципальный округ Соколиная гора,1977 +2281106,г Москва ш Измайловское д.55,Москва,ш Измайловское д.55,ш,Измайловское ,д.55,7652811,муниципальный округ Соколиная гора,1960 +2281106,г Москва ш Измайловское д.57,Москва,ш Измайловское д.57,ш,Измайловское ,д.57,7652822,муниципальный округ Соколиная гора,1957 +2281106,г Москва ш Измайловское д.6,Москва,ш Измайловское д.6,ш,Измайловское ,д.6,7579259,муниципальный округ Соколиная гора,1980 +2281106,г Москва ш Измайловское д.62,Москва,ш Измайловское д.62,ш,Измайловское ,д.62,7652849,муниципальный округ Соколиная гора,1962 +2281106,г Москва ш Энтузиастов д.23А,Москва,ш Энтузиастов д.23А,ш,Энтузиастов ,д.23А,7558052,муниципальный округ Соколиная гора,1929 +2281107,г Москва пер Колодезный д.2 кор.1,Москва,пер Колодезный д.2 кор.1,пер,Колодезный ,д.2 кор.1,7630481,муниципальный округ Сокольники,1930 +2281107,г Москва пер Колодезный д.2 кор.2,Москва,пер Колодезный д.2 кор.2,пер,Колодезный ,д.2 кор.2,7630490,муниципальный округ Сокольники,1930 +2281107,г Москва пер Матросский Б. д.1,Москва,пер Матросский Б. д.1,пер,Матросский Б. ,д.1,7636940,муниципальный округ Сокольники,1958 +2281107,г Москва пер Песочный д.2,Москва,пер Песочный д.2,пер,Песочный ,д.2,7631442,муниципальный округ Сокольники,1982 +2281107,г Москва пер Песочный д.3,Москва,пер Песочный д.3,пер,Песочный ,д.3,7644127,муниципальный округ Сокольники,1953 +2281107,"г Москва пер Полевой 2-й д.2 кор.1,2",Москва,"пер Полевой 2-й д.2 кор.1,2",пер,Полевой 2-й ,"д.2 кор.1,2",7644117,муниципальный округ Сокольники,1979 +2281107,г Москва пер Полевой 2-й д.4,Москва,пер Полевой 2-й д.4,пер,Полевой 2-й ,д.4,7714250,муниципальный округ Сокольники,1980 +2281107,г Москва пер Старослободский д.2,Москва,пер Старослободский д.2,пер,Старослободский ,д.2,7631846,муниципальный округ Сокольники,1959 +2281107,г Москва пер Старослободский д.2 кор.А,Москва,пер Старослободский д.2 кор.А,пер,Старослободский ,д.2 кор.А,7631857,муниципальный округ Сокольники,1982 +2281107,г Москва пер Старослободский д.4,Москва,пер Старослободский д.4,пер,Старослободский ,д.4,7631868,муниципальный округ Сокольники,1959 +2281107,г Москва пер Старослободский д.4 кор.А,Москва,пер Старослободский д.4 кор.А,пер,Старослободский ,д.4 кор.А,7631881,муниципальный округ Сокольники,1976 +2281107,г Москва пер Старослободский д.6,Москва,пер Старослободский д.6,пер,Старослободский ,д.6,7631890,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва пл Сокольническая д.4,Москва,пл Сокольническая д.4,пл,Сокольническая ,д.4,7631668,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва пл Сокольническая д.9,Москва,пл Сокольническая д.9,пл,Сокольническая ,д.9,7631677,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва проезд Попов д.1 кор.1,Москва,проезд Попов д.1 кор.1,проезд,Попов ,д.1 кор.1,8060341,муниципальный округ Сокольники,2006 +2281107,г Москва проезд Попов д.1 кор.2,Москва,проезд Попов д.1 кор.2,проезд,Попов ,д.1 кор.2,8060350,муниципальный округ Сокольники,2006 +2281107,г Москва проезд Попов д.4,Москва,проезд Попов д.4,проезд,Попов ,д.4,7666741,муниципальный округ Сокольники,2009 +2281107,г Москва просек Поперечный д.17,Москва,просек Поперечный д.17,просек,Поперечный ,д.17,8033915,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Бабаевская д.1/8 строение 1,Москва,ул Бабаевская д.1/8 строение 1,ул,Бабаевская ,д.1/8 строение 1,7595850,муниципальный округ Сокольники,1895 +2281107,г Москва ул Бабаевская д.1/8 строение 1,Москва,ул Бабаевская д.1/8 строение 1,ул,Бабаевская ,д.1/8 строение 1,7595851,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Бабаевская д.1/8 строение 3,Москва,ул Бабаевская д.1/8 строение 3,ул,Бабаевская ,д.1/8 строение 3,7623953,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Барболина д.4,Москва,ул Барболина д.4,ул,Барболина ,д.4,7636680,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Барболина д.6,Москва,ул Барболина д.6,ул,Барболина ,д.6,7636855,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Барболина д.8,Москва,ул Барболина д.8,ул,Барболина ,д.8,7636959,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Боевская 1-я д.1 кор.1,Москва,ул Боевская 1-я д.1 кор.1,ул,Боевская 1-я ,д.1 кор.1,7623986,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Боевская 1-я д.1 кор.2,Москва,ул Боевская 1-я д.1 кор.2,ул,Боевская 1-я ,д.1 кор.2,7624085,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Боевская 1-я д.1/8 строение 1,Москва,ул Боевская 1-я д.1/8 строение 1,ул,Боевская 1-я ,д.1/8 строение 1,7624960,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Боевская 1-я д.2/12 строение 3,Москва,ул Боевская 1-я д.2/12 строение 3,ул,Боевская 1-я ,д.2/12 строение 3,7624104,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Боевская 1-я д.2/12 строение 4,Москва,ул Боевская 1-я д.2/12 строение 4,ул,Боевская 1-я ,д.2/12 строение 4,7624125,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Боевская 2-я д.6,Москва,ул Боевская 2-я д.6,ул,Боевская 2-я ,д.6,7625486,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Гастелло д.10,Москва,ул Гастелло д.10,ул,Гастелло ,д.10,7645012,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Гастелло д.12,Москва,ул Гастелло д.12,ул,Гастелло ,д.12,7637009,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Гастелло д.14,Москва,ул Гастелло д.14,ул,Гастелло ,д.14,7637036,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Гастелло д.37,Москва,ул Гастелло д.37,ул,Гастелло ,д.37,7625670,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Гастелло д.39,Москва,ул Гастелло д.39,ул,Гастелло ,д.39,7625689,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Гастелло д.4,Москва,ул Гастелло д.4,ул,Гастелло ,д.4,7625502,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Гастелло д.41,Москва,ул Гастелло д.41,ул,Гастелло ,д.41,7637059,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Гастелло д.6,Москва,ул Гастелло д.6,ул,Гастелло ,д.6,7625517,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Гастелло д.8,Москва,ул Гастелло д.8,ул,Гастелло ,д.8,7636985,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Егерская д.1,Москва,ул Егерская д.1,ул,Егерская ,д.1,7636871,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Егерская д.10,Москва,ул Егерская д.10,ул,Егерская ,д.10,7629796,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Егерская д.12,Москва,ул Егерская д.12,ул,Егерская ,д.12,7637084,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Егерская д.3,Москва,ул Егерская д.3,ул,Егерская ,д.3,7636898,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Егерская д.5 кор.1,Москва,ул Егерская д.5 кор.1,ул,Егерская ,д.5 кор.1,7627335,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Егерская д.5 кор.2,Москва,ул Егерская д.5 кор.2,ул,Егерская ,д.5 кор.2,7629737,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Жебрунова д.1,Москва,ул Жебрунова д.1,ул,Жебрунова ,д.1,7630094,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Жебрунова д.2,Москва,ул Жебрунова д.2,ул,Жебрунова ,д.2,7630106,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Жебрунова д.4,Москва,ул Жебрунова д.4,ул,Жебрунова ,д.4,7630123,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Жебрунова д.5,Москва,ул Жебрунова д.5,ул,Жебрунова ,д.5,7637126,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Колодезная д.5,Москва,ул Колодезная д.5,ул,Колодезная ,д.5,7630172,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Колодезная д.7 кор.1,Москва,ул Колодезная д.7 кор.1,ул,Колодезная ,д.7 кор.1,7630192,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Колодезная д.7 кор.2,Москва,ул Колодезная д.7 кор.2,ул,Колодезная ,д.7 кор.2,7630201,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Колодезная д.7 кор.3,Москва,ул Колодезная д.7 кор.3,ул,Колодезная ,д.7 кор.3,7630315,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Колодезная д.7 кор.4,Москва,ул Колодезная д.7 кор.4,ул,Колодезная ,д.7 кор.4,7630342,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Колодезная д.7 кор.5,Москва,ул Колодезная д.7 кор.5,ул,Колодезная ,д.7 кор.5,7637168,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Колодезная д.7 кор.6,Москва,ул Колодезная д.7 кор.6,ул,Колодезная ,д.7 кор.6,7630418,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Колодезная д.7 кор.7,Москва,ул Колодезная д.7 кор.7,ул,Колодезная ,д.7 кор.7,7630435,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Колодезная д.7 кор.8,Москва,ул Колодезная д.7 кор.8,ул,Колодезная ,д.7 кор.8,7630464,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Короленко д.1 кор.1,Москва,ул Короленко д.1 кор.1,ул,Короленко ,д.1 кор.1,7630500,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Короленко д.1 кор.10,Москва,ул Короленко д.1 кор.10,ул,Короленко ,д.1 кор.10,7630602,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Короленко д.1 кор.11,Москва,ул Короленко д.1 кор.11,ул,Короленко ,д.1 кор.11,7630617,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Короленко д.1 кор.12,Москва,ул Короленко д.1 кор.12,ул,Короленко ,д.1 кор.12,7630628,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Короленко д.1 кор.2,Москва,ул Короленко д.1 кор.2,ул,Короленко ,д.1 кор.2,7630542,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Короленко д.1 кор.5,Москва,ул Короленко д.1 кор.5,ул,Короленко ,д.1 кор.5,7630554,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Короленко д.1 кор.6,Москва,ул Короленко д.1 кор.6,ул,Короленко ,д.1 кор.6,7630564,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Короленко д.1 кор.7,Москва,ул Короленко д.1 кор.7,ул,Короленко ,д.1 кор.7,7630572,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Короленко д.1 кор.8,Москва,ул Короленко д.1 кор.8,ул,Короленко ,д.1 кор.8,7630586,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Короленко д.1 кор.9,Москва,ул Короленко д.1 кор.9,ул,Короленко ,д.1 кор.9,7630596,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Короленко д.10,Москва,ул Короленко д.10,ул,Короленко ,д.10,7630865,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Короленко д.2 кор.1,Москва,ул Короленко д.2 кор.1,ул,Короленко ,д.2 кор.1,7630717,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Короленко д.2/23 кор.4,Москва,ул Короленко д.2/23 кор.4,ул,Короленко ,д.2/23 кор.4,7630734,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Короленко д.2/23 кор.5,Москва,ул Короленко д.2/23 кор.5,ул,Короленко ,д.2/23 кор.5,7630747,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Короленко д.2/23 кор.6,Москва,ул Короленко д.2/23 кор.6,ул,Короленко ,д.2/23 кор.6,7644044,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Короленко д.4/14,Москва,ул Короленко д.4/14,ул,Короленко ,д.4/14,7630756,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Короленко д.5,Москва,ул Короленко д.5,ул,Короленко ,д.5,7630784,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Короленко д.6 кор.А,Москва,ул Короленко д.6 кор.А,ул,Короленко ,д.6 кор.А,7630799,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Короленко д.6 кор.Б,Москва,ул Короленко д.6 кор.Б,ул,Короленко ,д.6 кор.Б,7630809,муниципальный округ Сокольники,1917 +2281107,г Москва ул Короленко д.7 кор.1,Москва,ул Короленко д.7 кор.1,ул,Короленко ,д.7 кор.1,7630817,муниципальный округ Сокольники,1926 +2281107,г Москва ул Короленко д.7 кор.2,Москва,ул Короленко д.7 кор.2,ул,Короленко ,д.7 кор.2,7630827,муниципальный округ Сокольники,1926 +2281107,г Москва ул Короленко д.7 кор.3,Москва,ул Короленко д.7 кор.3,ул,Короленко ,д.7 кор.3,7630832,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Короленко д.9 кор.1,Москва,ул Короленко д.9 кор.1,ул,Короленко ,д.9 кор.1,7630843,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Короленко д.9 кор.2,Москва,ул Короленко д.9 кор.2,ул,Короленко ,д.9 кор.2,7630853,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Лобачика д.23 кор.1,Москва,ул Лобачика д.23 кор.1,ул,Лобачика ,д.23 кор.1,7630871,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Лобачика д.23 кор.2,Москва,ул Лобачика д.23 кор.2,ул,Лобачика ,д.23 кор.2,7630879,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Маленковская д.10,Москва,ул Маленковская д.10,ул,Маленковская ,д.10,7630903,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Маленковская д.12,Москва,ул Маленковская д.12,ул,Маленковская ,д.12,7630910,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Маленковская д.13/12,Москва,ул Маленковская д.13/12,ул,Маленковская ,д.13/12,7630923,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Маленковская д.14 кор.2,Москва,ул Маленковская д.14 кор.2,ул,Маленковская ,д.14 кор.2,7644054,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Маленковская д.16,Москва,ул Маленковская д.16,ул,Маленковская ,д.16,7630929,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Маленковская д.28,Москва,ул Маленковская д.28,ул,Маленковская ,д.28,7644067,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Маленковская д.3,Москва,ул Маленковская д.3,ул,Маленковская ,д.3,8280705,муниципальный округ Сокольники,1997 +2281107,г Москва ул Маленковская д.7,Москва,ул Маленковская д.7,ул,Маленковская ,д.7,7630885,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Маленковская д.9/11,Москва,ул Маленковская д.9/11,ул,Маленковская ,д.9/11,7630893,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Матросская Тишина д.16,Москва,ул Матросская Тишина д.16,ул,Матросская Тишина ,д.16,7630949,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Матросская Тишина д.16 кор.А,Москва,ул Матросская Тишина д.16 кор.А,ул,Матросская Тишина ,д.16 кор.А,7630943,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Матросская Тишина д.19 кор.2,Москва,ул Матросская Тишина д.19 кор.2,ул,Матросская Тишина ,д.19 кор.2,7631030,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Матросская Тишина д.19 кор.3,Москва,ул Матросская Тишина д.19 кор.3,ул,Матросская Тишина ,д.19 кор.3,7631033,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Матросская Тишина д.23/7 кор.1,Москва,ул Матросская Тишина д.23/7 кор.1,ул,Матросская Тишина ,д.23/7 кор.1,7631040,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Олений Вал д.23 кор.2,Москва,ул Олений Вал д.23 кор.2,ул,Олений Вал ,д.23 кор.2,7631052,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Олений Вал д.24 кор.1,Москва,ул Олений Вал д.24 кор.1,ул,Олений Вал ,д.24 кор.1,7631047,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Олений Вал д.24 кор.2,Москва,ул Олений Вал д.24 кор.2,ул,Олений Вал ,д.24 кор.2,7631061,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Олений Вал д.24 кор.3,Москва,ул Олений Вал д.24 кор.3,ул,Олений Вал ,д.24 кор.3,7631073,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Остроумовская Б. д.11 кор.1,Москва,ул Остроумовская Б. д.11 кор.1,ул,Остроумовская Б. ,д.11 кор.1,7644075,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Остроумовская Б. д.11 кор.2,Москва,ул Остроумовская Б. д.11 кор.2,ул,Остроумовская Б. ,д.11 кор.2,7631085,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Остроумовская Б. д.11 кор.3,Москва,ул Остроумовская Б. д.11 кор.3,ул,Остроумовская Б. ,д.11 кор.3,7631091,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Остроумовская Б. д.15,Москва,ул Остроумовская Б. д.15,ул,Остроумовская Б. ,д.15,7631098,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Остроумовская Б. д.17,Москва,ул Остроумовская Б. д.17,ул,Остроумовская Б. ,д.17,7631102,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Остроумовская Б. д.21,Москва,ул Остроумовская Б. д.21,ул,Остроумовская Б. ,д.21,7631111,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Остроумовская Б. д.23/2,Москва,ул Остроумовская Б. д.23/2,ул,Остроумовская Б. ,д.23/2,7631169,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Остроумовская М. д.1,Москва,ул Остроумовская М. д.1,ул,Остроумовская М. ,д.1,7631176,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Остроумовская М. д.1 кор.А,Москва,ул Остроумовская М. д.1 кор.А,ул,Остроумовская М. ,д.1 кор.А,7631180,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Остроумовская М. д.1 кор.Б,Москва,ул Остроумовская М. д.1 кор.Б,ул,Остроумовская М. ,д.1 кор.Б,7631365,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Остроумовская М. д.1/10,Москва,ул Остроумовская М. д.1/10,ул,Остроумовская М. ,д.1/10,7631376,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Остроумовская М. д.1/3,Москва,ул Остроумовская М. д.1/3,ул,Остроумовская М. ,д.1/3,7644088,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Остроумовская М. д.1Г,Москва,ул Остроумовская М. д.1Г,ул,Остроумовская М. ,д.1Г,7644079,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Охотничья д.10/12 кор.1,Москва,ул Охотничья д.10/12 кор.1,ул,Охотничья ,д.10/12 кор.1,7631402,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Охотничья д.10/12 кор.2,Москва,ул Охотничья д.10/12 кор.2,ул,Охотничья ,д.10/12 кор.2,7644092,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Охотничья д.10/12 кор.3,Москва,ул Охотничья д.10/12 кор.3,ул,Охотничья ,д.10/12 кор.3,7631408,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Охотничья д.10/12 кор.4,Москва,ул Охотничья д.10/12 кор.4,ул,Охотничья ,д.10/12 кор.4,7644099,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Охотничья д.10/12 кор.5,Москва,ул Охотничья д.10/12 кор.5,ул,Охотничья ,д.10/12 кор.5,7631415,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Охотничья д.10/12 кор.6,Москва,ул Охотничья д.10/12 кор.6,ул,Охотничья ,д.10/12 кор.6,7631433,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Охотничья д.3,Москва,ул Охотничья д.3,ул,Охотничья ,д.3,7631386,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Охотничья д.6,Москва,ул Охотничья д.6,ул,Охотничья ,д.6,7631394,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Русаковская д.18/20,Москва,ул Русаковская д.18/20,ул,Русаковская ,д.18/20,7631465,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Русаковская д.22,Москва,ул Русаковская д.22,ул,Русаковская ,д.22,7631473,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Русаковская д.28,Москва,ул Русаковская д.28,ул,Русаковская ,д.28,7644133,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Русаковская д.29,Москва,ул Русаковская д.29,ул,Русаковская ,д.29,7631495,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Русаковская д.31,Москва,ул Русаковская д.31,ул,Русаковская ,д.31,7550765,муниципальный округ Сокольники,2009 +2281107,г Москва ул Рыбинская 2-я д.12,Москва,ул Рыбинская 2-я д.12,ул,Рыбинская 2-я ,д.12,7631512,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Рыбинская 3-я д.1,Москва,ул Рыбинская 3-я д.1,ул,Рыбинская 3-я ,д.1,7631520,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Рыбинская 3-я д.12,Москва,ул Рыбинская 3-я д.12,ул,Рыбинская 3-я ,д.12,7631531,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Рыбинская 3-я д.19,Москва,ул Рыбинская 3-я д.19,ул,Рыбинская 3-я ,д.19,7631541,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Рыбинская 3-я д.21 кор.1,Москва,ул Рыбинская 3-я д.21 кор.1,ул,Рыбинская 3-я ,д.21 кор.1,7644139,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Рыбинская 3-я д.21 кор.3,Москва,ул Рыбинская 3-я д.21 кор.3,ул,Рыбинская 3-я ,д.21 кор.3,7631618,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Рыбинская 3-я д.26 строение 1,Москва,ул Рыбинская 3-я д.26 строение 1,ул,Рыбинская 3-я ,д.26 строение 1,7644150,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Рыбинская 3-я д.26 строение 2,Москва,ул Рыбинская 3-я д.26 строение 2,ул,Рыбинская 3-я ,д.26 строение 2,7644163,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Рыбинская 3-я д.28,Москва,ул Рыбинская 3-я д.28,ул,Рыбинская 3-я ,д.28,7631625,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Рыбинская 3-я д.30,Москва,ул Рыбинская 3-я д.30,ул,Рыбинская 3-я ,д.30,7644290,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольническая 2-я д.1,Москва,ул Сокольническая 2-я д.1,ул,Сокольническая 2-я ,д.1,7644304,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольническая 2-я д.2,Москва,ул Сокольническая 2-я д.2,ул,Сокольническая 2-я ,д.2,7644316,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольническая 2-я д.4,Москва,ул Сокольническая 2-я д.4,ул,Сокольническая 2-я ,д.4,7644330,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольническая 2-я д.6,Москва,ул Сокольническая 2-я д.6,ул,Сокольническая 2-я ,д.6,7645023,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольническая 2-я д.8,Москва,ул Сокольническая 2-я д.8,ул,Сокольническая 2-я ,д.8,7644352,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольническая 3-я д.1,Москва,ул Сокольническая 3-я д.1,ул,Сокольническая 3-я ,д.1,7644368,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольническая 3-я д.2,Москва,ул Сокольническая 3-я д.2,ул,Сокольническая 3-я ,д.2,7644383,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольническая 3-я д.4,Москва,ул Сокольническая 3-я д.4,ул,Сокольническая 3-я ,д.4,7636822,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольническая 3-я д.7,Москва,ул Сокольническая 3-я д.7,ул,Сокольническая 3-я ,д.7,7644398,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольническая 4-я д.1 кор.1,Москва,ул Сокольническая 4-я д.1 кор.1,ул,Сокольническая 4-я ,д.1 кор.1,7631643,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольническая 4-я д.2,Москва,ул Сокольническая 4-я д.2,ул,Сокольническая 4-я ,д.2,7631648,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольническая 4-я д.3,Москва,ул Сокольническая 4-я д.3,ул,Сокольническая 4-я ,д.3,7636835,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольническая 4-я д.4,Москва,ул Сокольническая 4-я д.4,ул,Сокольническая 4-я ,д.4,7644426,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольническая 5-я д.1,Москва,ул Сокольническая 5-я д.1,ул,Сокольническая 5-я ,д.1,7644445,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольническая Слободка д.10,Москва,ул Сокольническая Слободка д.10,ул,Сокольническая Слободка ,д.10,7631706,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольническая Слободка д.14/18,Москва,ул Сокольническая Слободка д.14/18,ул,Сокольническая Слободка ,д.14/18,7631719,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольническая Слободка д.16,Москва,ул Сокольническая Слободка д.16,ул,Сокольническая Слободка ,д.16,7631727,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольническая Слободка д.16 кор.А,Москва,ул Сокольническая Слободка д.16 кор.А,ул,Сокольническая Слободка ,д.16 кор.А,7631744,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольническая Слободка д.3,Москва,ул Сокольническая Слободка д.3,ул,Сокольническая Слободка ,д.3,8285714,муниципальный округ Сокольники,2005 +2281107,г Москва ул Сокольнический Вал д.2,Москва,ул Сокольнический Вал д.2,ул,Сокольнический Вал ,д.2,7644454,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольнический Вал д.22,Москва,ул Сокольнический Вал д.22,ул,Сокольнический Вал ,д.22,7631767,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольнический Вал д.24 кор.1,Москва,ул Сокольнический Вал д.24 кор.1,ул,Сокольнический Вал ,д.24 кор.1,7645224,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольнический Вал д.24 кор.2,Москва,ул Сокольнический Вал д.24 кор.2,ул,Сокольнический Вал ,д.24 кор.2,7631792,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольнический Вал д.38,Москва,ул Сокольнический Вал д.38,ул,Сокольнический Вал ,д.38,7631803,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольнический Вал д.4,Москва,ул Сокольнический Вал д.4,ул,Сокольнический Вал ,д.4,7644896,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольнический Вал д.40,Москва,ул Сокольнический Вал д.40,ул,Сокольнический Вал ,д.40,7645237,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольнический Вал д.46,Москва,ул Сокольнический Вал д.46,ул,Сокольнический Вал ,д.46,7631820,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,"г Москва ул Сокольнический Вал д.50 строение 1,2",Москва,"ул Сокольнический Вал д.50 строение 1,2",ул,Сокольнический Вал ,"д.50 строение 1,2",7644945,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,"г Москва ул Сокольнический Вал д.50 строение 3,4",Москва,"ул Сокольнический Вал д.50 строение 3,4",ул,Сокольнический Вал ,"д.50 строение 3,4",7644999,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольнический Вал д.6 кор.1,Москва,ул Сокольнический Вал д.6 кор.1,ул,Сокольнический Вал ,д.6 кор.1,7644903,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольнический Вал д.6 кор.2,Москва,ул Сокольнический Вал д.6 кор.2,ул,Сокольнический Вал ,д.6 кор.2,7644917,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Сокольнический Вал д.8,Москва,ул Сокольнический Вал д.8,ул,Сокольнический Вал ,д.8,7645109,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Старослободская д.14,Москва,ул Старослободская д.14,ул,Старослободская ,д.14,7645249,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Старослободская д.23,Москва,ул Старослободская д.23,ул,Старослободская ,д.23,7631833,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Стромынка д.1,Москва,ул Стромынка д.1,ул,Стромынка ,д.1,7631899,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Стромынка д.13,Москва,ул Стромынка д.13,ул,Стромынка ,д.13,7631936,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Стромынка д.14 кор.1,Москва,ул Стромынка д.14 кор.1,ул,Стромынка ,д.14 кор.1,7631976,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Стромынка д.14 кор.2,Москва,ул Стромынка д.14 кор.2,ул,Стромынка ,д.14 кор.2,7632318,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Стромынка д.15,Москва,ул Стромынка д.15,ул,Стромынка ,д.15,7632538,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Стромынка д.16,Москва,ул Стромынка д.16,ул,Стромынка ,д.16,7632549,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Стромынка д.19 кор.1,Москва,ул Стромынка д.19 кор.1,ул,Стромынка ,д.19 кор.1,7632567,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Стромынка д.21 кор.1,Москва,ул Стромынка д.21 кор.1,ул,Стромынка ,д.21 кор.1,7632590,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Стромынка д.23/16,Москва,ул Стромынка д.23/16,ул,Стромынка ,д.23/16,7632600,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Стромынка д.5,Москва,ул Стромынка д.5,ул,Стромынка ,д.5,7631916,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Шумкина д.1/26,Москва,ул Шумкина д.1/26,ул,Шумкина ,д.1/26,7632613,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Шумкина д.11,Москва,ул Шумкина д.11,ул,Шумкина ,д.11,7636584,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Шумкина д.11 кор.а,Москва,ул Шумкина д.11 кор.а,ул,Шумкина ,д.11 кор.а,8476228,муниципальный округ Сокольники,2007 +2281107,г Москва ул Шумкина д.13,Москва,ул Шумкина д.13,ул,Шумкина ,д.13,7636640,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Шумкина д.15,Москва,ул Шумкина д.15,ул,Шумкина ,д.15,7645262,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Шумкина д.17/16,Москва,ул Шумкина д.17/16,ул,Шумкина ,д.17/16,7636663,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Шумкина д.3 кор.1,Москва,ул Шумкина д.3 кор.1,ул,Шумкина ,д.3 кор.1,7644926,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Шумкина д.3 кор.2,Москва,ул Шумкина д.3 кор.2,ул,Шумкина ,д.3 кор.2,7632635,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Шумкина д.5,Москва,ул Шумкина д.5,ул,Шумкина ,д.5,7636521,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Шумкина д.7,Москва,ул Шумкина д.7,ул,Шумкина ,д.7,7636537,муниципальный округ Сокольники,н.д. +2281107,г Москва ул Шумкина д.9,Москва,ул Шумкина д.9,ул,Шумкина ,д.9,7636569,муниципальный округ Сокольники,н.д. diff --git a/лр1-2/extra-links.txt b/лр1-2/extra-links.txt new file mode 100644 index 0000000..8032a57 --- /dev/null +++ b/лр1-2/extra-links.txt @@ -0,0 +1,8 @@ +* [Pythontutor](https://pythontutor.ru) : +* Pythontutor [Visualizer](http://www.pythontutor.com/visualize.html#mode=edit): . , , . +* [pandas](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/tutorials.html) +* pandas: [](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/visualization.html) +* [numpy](http://www.numpy.org) +* [matplotlib](https://matplotlib.org) +* [matplotlib](https://matplotlib.org/gallery.html) +* [scipy](https://docs.scipy.org/doc/) \ No newline at end of file diff --git a/лр1-2/readme.txt b/лр1-2/readme.txt new file mode 100644 index 0000000..cbbb95d --- /dev/null +++ b/лр1-2/readme.txt @@ -0,0 +1,18 @@ + Python + +0. (*Instruction-Anaconda.pdf*, *Instruction_Jupyter_Notebook.pdf*) +1. (*intro-to-jupyter.ipynb*) +2. Python. (*python-variables.ipynb*) +3. Python (*seminar1.ipynb* *solutions1.ipynb*) +4. Python. `for` (*python-lists.ipynb*) +5. , , . (*python-constructions.ipynb*) +6. (*seminar2.ipynb* *solutions2.ipynb*) + + Python + +1. *pandas* 1 (*pandas1.ipynb*) +2. *pandas* 2 (*pandas2.ipynb*) +3. *pandas* 3 (*pandas3.ipynb*) +4. *numpy* (*4-numpy.ipynb*) +5. *matplotlib* (*5-matplotlib.ipynb*) +6. (*extra-links.txt*) diff --git a/лр1-2/scores2.csv b/лр1-2/scores2.csv new file mode 100644 index 0000000..a0cd073 --- /dev/null +++ b/лр1-2/scores2.csv @@ -0,0 +1,61 @@ +id,catps,mstat,soc,econ,eng,polth,mstat2,phist,law,phil,polsoc,ptheo,preg,compp,game,wpol,male +М141БПЛТЛ024,7,9,8,8,9,8,10,8,7,9,9,7,8,8,6,10,1 +М141БПЛТЛ031,8,10,10,10,10,10,10,9,9,10,10,9,8,8,9,10,1 +М141БПЛТЛ075,9,9,9,10,9,10,9,8,9,10,9,9,8,8,7,9,1 +М141БПЛТЛ017,9,9,8,8,9,9,10,6,9,9,9,8,8,8,8,9,0 +М141БПЛТЛ069,10,10,10,10,10,10,9,8,8,10,9,7,6,5,8,10,1 +М141БПЛТЛ072,10,9,8,10,9,8,9,8,8,10,9,7,8,8,9,9,0 +М141БПЛТЛ020,8,7,7,6,9,10,8,8,7,7,9,7,8,6,8,9,1 +М141БПЛТЛ026,7,10,8,7,10,7,9,8,8,8,8,8,8,7,7,8,0 +М141БПЛТЛ073,7,9,8,8,9,8,9,8,8,9,9,7,7,6,10,9,1 +М141БПЛТЛ078,6,6,9,5,6,10,7,6,8,6,9,6,8,8,6,7,0 +М141БПЛТЛ060,7,8,7,7,9,8,8,5,7,5,8,5,7,8,7,9,1 +М141БПЛТЛ040,6,9,8,6,9,7,8,6,9,5,8,5,8,5,7,10,0 +М141БПЛТЛ065,9,9,8,4,8,8,7,9,8,5,10,9,8,8,6,9,1 +М141БПЛТЛ053,6,7,7,5,9,8,7,8,8,6,8,7,8,6,9,9,0 +М141БПЛТЛ015,6,9,7,6,9,7,9,4,7,7,7,6,7,7,10,7,0 +М141БПЛТЛ021,8,9,8,8,9,8,8,7,7,7,6,6,8,6,7,8,0 +М141БПЛТЛ018,7,7,9,7,9,7,8,6,6,7,8,7,7,7,7,8,0 +М141БПЛТЛ039,9,8,9,8,8,8,6,8,7,6,9,6,7,8,4,9,1 +М141БПЛТЛ036,8,10,7,8,8,6,9,4,8,8,7,6,7,6,7,8,1 +М141БПЛТЛ049,6,7,6,6,8,6,8,4,8,5,9,6,8,5,6,8,0 +06114043,8,8,10,5,8,8,8,10,7,7,9,,7,8,7,8,1 +М141БПЛТЛ048,8,6,8,6,9,6,4,4,6,4,8,4,6,7,7,8,0 +М141БПЛТЛ034,6,9,7,6,9,6,8,6,7,6,6,5,8,5,8,9,0 +М141БПЛТЛ045,5,8,8,7,8,6,7,6,7,7,8,6,8,6,5,8,0 +М141БПЛТЛ033,5,9,8,7,9,7,9,7,7,8,8,7,8,5,7,8,0 +М141БПЛТЛ083,5,5,6,5,8,7,6,5,7,5,7,5,7,5,4,7,0 +М141БПЛТЛ008,10,8,8,9,8,10,9,8,9,10,9,8,5,5,10,4,1 +М141БПЛТЛ001,6,7,7,4,10,7,7,6,8,6,8,4,6,6,4,8,0 +М141БПЛТЛ038,7,9,6,4,9,6,7,6,7,4,8,4,5,4,9,7,1 +М141БПЛТЛ052,7,7,7,7,8,6,6,6,8,6,7,5,8,6,5,7,1 +М141БПЛТЛ011,7,6,8,6,9,6,6,5,6,6,7,6,8,6,5,8,0 +М141БПЛТЛ004,7,7,6,6,8,6,6,5,5,5,6,5,7,5,8,8,0 +М141БПЛТЛ010,6,6,7,6,9,7,7,6,7,5,8,6,8,6,5,8,1 +М141БПЛТЛ071,6,9,7,7,9,6,8,4,6,7,7,6,5,,5,7,0 +М141БПЛТЛ035,5,6,7,6,8,5,5,4,6,6,7,5,8,7,6,7,0 +М141БПЛТЛ030,7,6,6,6,7,6,6,4,8,5,5,5,8,5,7,9,1 +М141БПЛТЛ070,5,5,6,4,8,6,5,5,6,4,5,6,8,5,6,7,0 +М141БПЛТЛ051,8,9,8,6,8,7,6,7,6,6,6,5,4,4,5,5,1 +М141БПЛТЛ046,5,7,7,4,7,5,8,5,7,5,7,5,8,4,5,7,0 +М141БПЛТЛ047,5,8,6,4,7,5,9,5,6,4,6,4,7,4,8,8,0 +М141БПЛТЛ063,5,5,6,4,8,4,4,4,5,4,5,4,7,5,8,8,0 +М141БПЛТЛ029,6,8,8,7,9,5,6,7,6,5,8,5,7,4,5,7,0 +М141БПЛТЛ064,7,8,6,7,6,6,8,4,6,4,4,4,6,5,4,7,0 +М141БПЛТЛ076,7,7,8,6,8,6,6,6,8,6,8,5,7,4,4,6,0 +М141БПЛТЛ062,7,7,7,6,9,6,6,5,6,5,6,4,5,5,4,6,0 +М141БПЛТЛ074,5,6,7,4,7,6,5,6,6,6,8,6,6,6,8,8,1 +130232038,6,7,6,5,8,4,8,4,8,4,5,5,6,4,5,6,0 +М141БПЛТЛ023,7,9,6,8,9,6,9,4,7,7,7,6,4,4,7,5,1 +М141БПЛТЛ054,7,8,6,4,8,6,4,4,6,4,8,4,4,4,4,8,1 +М141БПЛТЛ012,6,6,7,4,10,6,5,4,7,5,7,4,5,4,4,8,1 +М141БПЛТЛ006,6,5,6,5,8,5,5,5,6,4,7,5,7,5,6,8,0 +М141БПЛТЛ055,6,5,6,4,7,7,4,8,5,4,6,4,6,5,4,5,1 +М141БПЛТЛ007,6,7,7,6,7,6,7,4,5,5,6,5,4,5,4,7,1 +М141БПЛТЛ050,8,6,6,6,8,4,5,4,5,5,6,4,5,4,6,6,0 +М141БПЛТЛ066,7,10,7,7,9,5,8,4,6,5,6,4,6,4,5,6,0 +М141БПЛТЛ043,5,5,6,5,8,5,6,5,6,4,5,4,5,,4,6,0 +М141БПЛТЛ084,6,7,8,4,8,5,5,,8,4,4,4,4,4,6,7,1 +М141БПЛТЛ005,5,7,5,5,7,4,7,4,5,4,5,5,4,4,4,8,1 +М141БПЛТЛ044,4,5,7,4,6,4,4,5,4,4,4,4,6,,5,5,1 +13051038,5,4,4,4,9,5,5,5,5,4,4,,7,4,4,4,1 diff --git a/лр10/.ipynb_checkpoints/005-neural-style-checkpoint.ipynb b/лр10/.ipynb_checkpoints/005-neural-style-checkpoint.ipynb new file mode 100644 index 0000000..58d2c70 --- /dev/null +++ b/лр10/.ipynb_checkpoints/005-neural-style-checkpoint.ipynb @@ -0,0 +1,680 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import time\n", + "from keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array\n", + "# from scipy.misc import imsave\n", + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "import numpy as np\n", + "from scipy.optimize import fmin_l_bfgs_b" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 27, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "from keras.applications import vgg19\n", + "from keras import backend as K\n", + "import tensorflow as tf" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Исходные изображения и параметры алгоритма" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "CONTENT_IMG_PATH = 'moscow.jpg'\n", + "STYLE_IMG_PATH = 'monet.jpg'\n", + "\n", + "ITERATIONS = 3 # число итераций\n", + "STYLE_WEIGHT = 0.5 # веса функции потерь стиля\n", + "CONTENT_WEIGHT = 0.75 # вес функции потерь содержимого\n", + "VARIATION_WEIGHT = 0.99 # вес функции потерь разницы между соседними пикселами" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Задаем размеры выходного изображения" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "width, height = load_img(CONTENT_IMG_PATH).size\n", + "img_nrows = 400\n", + "img_ncols = int(width * img_nrows / height)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Визуализируем исходные изображения" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "Text(0.5, 1.0, 'Content Image')" + ] + }, + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "%matplotlib inline\n", + "plt.imshow(plt.imread(CONTENT_IMG_PATH))\n", + "plt.title('Content Image')" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "Text(0.5, 1.0, 'Style Image - Monet')" + ] + }, + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAfQAAAGxCAYAAACUQ0RVAAAAOXRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjguNCwgaHR0cHM6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy8fJSN1AAAACXBIWXMAAA9hAAAPYQGoP6dpAAEAAElEQVR4nOz9ebBuaVnfjX/ucQ3PsMdzTp+eTjeEACoqasqIQxALKSOoWEEzGTEm4hARUEOIGoKJYojRsiriFDValgkh5hdLRQTjWBVNaVB8I84yd/cZ9vQMa7in6/fH2t1vjgy2Q+wXsr9Vp7r32veznrXWXmtd0/f6XkpEhAtc4AIXuMAFLvABDf1YH8AFLnCBC1zgAhf4s+PCoF/gAhe4wAUu8EGAC4N+gQtc4AIXuMAHAS4M+gUucIELXOACHwS4MOgXuMAFLnCBC3wQ4MKgX+ACF7jABS7wQYALg36BC1zgAhe4wAcBLgz6BS5wgQtc4AIfBLgw6Be4wAUucIELfBDgwqBf4P8K/I//8T947nOfy7333ktVVVy5coWP+7iP4yu/8itvW/fqV7+af//v//2f+nt+7ud+DqUUP/dzP/dnO+D/DUop/tE/+kd/bvv7QMfD11gp9T7/Vs94xjNQSnHffff9hR7b+0LXdfzzf/7P/1zviwtc4I/iwqBf4IMeP/ETP8HTnvY0VqsVr3rVq3jDG97At33bt/HxH//xvOY1r7lt7Z/VoF/gLw6LxYLv/d7vfY/tb33rW/m5n/s5lsvlY3BU7x1d1/GKV7ziwqBf4P8o7GN9ABe4wP9pvOpVr+L+++/np37qp7D2/73l/+bf/Ju86lWvegyP7AJ/Fnzu534u/+7f/Tt+7/d+jyc84QmPbP++7/s+7rrrLp7ylKfwlre85TE8wgtc4C8WFxH6BT7ocXR0xOHh4W3G/GFo/f8+Avfddx+/+Zu/yc///M8/ktK977772Gw27O7u8oIXvOA9Pv+2t70NYwz/+l//6/d7DL/6q7/KZ3zGZ7C/v09d1zz1qU/lP/2n//SnOp+HU84//MM/zEtf+lKuXr3KfD7nOc95DtevX2e9XvNFX/RFHB4ecnh4yBd8wRew2Wxu28e3f/u380mf9ElcvnyZ2WzGU57yFF71qlcRY7xtnYjwjd/4jVy7do26rvmYj/kY3vjGN/L0pz+dpz/96betXa1WfNVXfRX3338/3nvuuusuXvSiF7Hdbv9U5/nH4ZnPfCb33HMP3/d93/fItlIKP/ADP8Dnf/7n3/a3fRjDMPCyl73stmP8si/7Mk5PT29bd9999/HsZz+b17/+9XzUR30UTdPwpCc96bbvehgPPfQQL3jBC7j77rvx3nP//ffzile8gpQSMN0jly5dAuAVr3jFI/fW85///D+/i3GBCwDIBS7wQY5/8A/+gQDy5V/+5fLLv/zLEkJ4r+ve9KY3yeMe9zh56lOfKr/0S78kv/RLvyRvetObRETkxS9+scxmMzk9Pb3tM1/91V8tdV3LrVu3RETkZ3/2ZwWQn/3Zn31kzc/8zM+I914+8RM/UV7zmtfI61//enn+858vgHz/93//H3v8gHzZl33ZIz8//B3Xrl2T5z//+fL6179evvM7v1Pm87l88id/sjzzmc+Ur/qqr5I3vOEN8q/+1b8SY4x8+Zd/+W37fPGLXyzf8R3fIa9//evlZ37mZ+Rbv/Vb5fDwUL7gC77gtnUve9nLBJAv+qIvkte//vXyPd/zPXLvvffK1atX5a/9tb/2yLrtdisf+ZEfKYeHh/It3/It8tM//dPybd/2bbKzsyPPeMYzpJTyx57no8XD5//a175Wvu7rvk7uvPNOSSmJiMhP/uRPilJKfv/3f18+/dM/Xa5du/bI50op8qxnPUustfJ1X/d18oY3vEG++Zu/WWazmTz1qU+VYRgeWXvt2jW5++675UM+5EPkB3/wB+Wnfuqn5HnPe54A8vM///OPrHvwwQflnnvukWvXrsl3fdd3yU//9E/Lv/gX/0KqqpLnP//5IiIyDIO8/vWvF0C+8Au/8JF76/d///f/3K7JBS4gInJh0C/wQY9bt27JJ3zCJwgggDjn5GlPe5q88pWvlPV6fdvaD/3QD73NUD2MP/iDPxCttXzrt37rI9v6vpeDg4PbjOB7M+hPetKT5KlPfarEGG/b57Of/Wy5evWq5Jzf7/G/L4P+nOc857Z1L3rRiwSQF77whbdt/6zP+izZ399/n/vPOUuMUX7wB39QjDFyfHwsIiLHx8dSVZV87ud+7m3rf+mXfkmA267TK1/5StFay6/8yq/ctvY//+f/LIC87nWve7/n+CfB/27Q//AP/1CUUvLjP/7jIiLyvOc9T57+9KeLiLyHQX/YqL7qVa+6bX+vec1rBJDv/u7vfmTbtWvXpK5refvb3/7Itr7vZX9/X17wghc8su0FL3iBzOfz29aJiHzzN3+zAPKbv/mbIiJy8+ZNAeTlL3/5n8s1uMAF3hsuUu4X+KDHwcEBv/iLv8iv/Mqv8E3f9E185md+Jr/7u7/Ly172Mp7ylKdw69atP3Yfj3vc43j2s5/Nq1/9akQEgB/+4R/m6Ojo/TLQf//3f5/f/u3f5u/8nb8DQErpkX9//a//dR588EF+53d+5091Xs9+9rNv+/nJT34yAJ/+6Z/+HtuPj49vS7v/2q/9Gp/xGZ/BwcEBxhicc/y9v/f3yDnzu7/7uwD88i//MuM48jmf8zm37e+v/tW/+h7s8R//8R/nwz7sw/jIj/zI287xWc961h/L+heR2z7zcKr60eD+++/n6U9/Ot/3fd/H0dERP/qjP8rf//t//72u/Zmf+RmA90h1P+95z2M2m/Hf/tt/u237R37kR3Lvvfc+8nNd1/zlv/yXefvb337beX/yJ38yd955523H/2mf9mkA/PzP//yjPpcLXODPiguDfoH/a/AxH/MxvPSlL+W1r30tDzzwAC9+8Yt529ve9qiJcV/xFV/B7/3e7/HGN74RmOrQH/dxH8dHfdRHvc/PXL9+HYCv+qqvwjl3278v/dIvBXhUDsV7w/7+/m0/e+/f7/ZhGAB4xzvewSd+4ify7ne/m2/7tm97xNn59m//dgD6vgcm7gHAlStX3uO7/+i269ev8xu/8RvvcY6LxQIReb/n+AM/8APv8bk/Cb7wC7+QH/uxH+NbvuVbaJqGv/E3/sZ7XXd0dIS19pF69sNQSnHHHXc8cr4P4+Dg4D32UVXVI9cHpvP+sR/7sfc4/g/90A8F/vR/2wtc4E+DC5b7Bf6vhHOOl7/85Xzrt34r/+t//a9H9ZlnPOMZfNiHfRj/9t/+W+bzOW9605v4oR/6off7mcPDQwBe9rKX8dmf/dnvdc0Tn/jEP9nB/xnxX//rf2W73fJf/st/4dq1a49s//Vf//Xb1j1s0B52Sv53PPTQQ7dF6YeHhzRN815JYw///n3hOc95Dr/yK7/yJziD2/HZn/3ZfNmXfRnf9E3fxD/8h/+Qpmne67qDgwNSSty8efM2oy4iPPTQQ/yVv/JX/sTffXh4yId/+IfzDd/wDe/193feeeefeJ8XuMCfFhcG/QIf9HjwwQe5evXqe2z/rd/6LeD2l+4fjcD+KF74whfyxV/8xZydnXHlyhWe97znvd/vfuITn8gTnvAE3vzmN/ON3/iNf8oz+POFUgqYzvVhiAjf8z3fc9u6j/3Yj6WqKl7zmtfc5oz88i//Mm9/+9tvM+jPfvaz+cZv/EYODg64//77/0THc3Bw8F6j4UeLpmn4Z//sn/ELv/ALfMmXfMn7XPcpn/IpvOpVr+KHfuiHePGLX/zI9h/5kR9hu93yKZ/yKX/i7372s5/N6173Oh7/+Mezt7f3Ptc9fK3f3711gQv8WXFh0C/wQY9nPetZ3H333TznOc/hSU96EqUUfv3Xf51/82/+DfP5nK/4iq94ZO1TnvIU/uN//I+85jWv4XGPexx1XfOUpzzlkd//3b/7d3nZy17GL/zCL/C1X/u1j6Sz3x++67u+i0/7tE/jWc96Fs9//vO56667OD4+5rd+67d405vexGtf+9r/I+f9vvDMZz4T7z1/62/9Lf7xP/7HDMPAd3zHd3BycnLbuv39fV7ykpfwyle+kr29PZ773Ofyrne9i1e84hVcvXr1trawF73oRfzIj/wIn/RJn8SLX/xiPvzDP5xSCu94xzt4wxvewFd+5VfysR/7sf/HzuklL3kJL3nJS97vmmc+85k861nP4qUvfSmr1YqP//iP5zd+4zd4+ctfzlOf+lQ+7/M+70/8vV//9V/PG9/4Rp72tKfxwhe+kCc+8YkMw8Db3vY2Xve61/Gd3/md3H333SwWC65du8aP/uiP8imf8ins7+9zeHj4/xkluwt8kOAxpeRd4AJ/AXjNa14jf/tv/215whOeIPP5XJxzcu+998rnfd7nyVve8pbb1r7tbW+TT/3UT5XFYvFIa9gfxfOf/3yx1sq73vWu9/jde2O5i4i8+c1vls/5nM+Ry5cvi3NO7rjjDnnGM54h3/md3/nHHj/vg+X+2te+9rZ13//93y/AezDNX/7ylwsgN2/efGTbj/3Yj8lHfMRHSF3Xctddd8lXf/VXy0/+5E++x7GXUuRf/st/KXfffbd47+XDP/zD5cd//MflIz7iI+S5z33ubd+z2Wzka7/2a+WJT3yieO9lZ2dHnvKUp8iLX/xieeihh/7Y83y0eF/n/0fxR1nuIhNT/aUvfalcu3ZNnHNy9epV+ZIv+RI5OTm5bd21a9fk0z/9099jn3/tr/219+iCuHnzprzwhS+U+++/X5xzsr+/Lx/90R8tX/M1XyObzeaRdT/90z8tT33qU6WqKgHk8z//8/8kp32BC/yxUCLnlN0LXOACfyxCCNx33318wid8wp9aGOYDHW9961t50pOexMtf/nL+6T/9p4/14VzgAhc4x0XK/QIXeBS4efMmv/M7v8P3f//3c/36df7JP/knj/Uh/YXgzW9+M//hP/wHnva0p7FcLvmd3/kdXvWqV7FcLvnCL/zCx/rwLnCBC/xvuDDoF7jAo8BP/MRP8AVf8AVcvXqVV7/61e+3Ve2DCbPZjF/91V/le7/3ezk9PWVnZ4enP/3pfMM3fMN7bWe7wAUu8NjhIuV+gQtc4AIXuMAHAR5TYZlXv/rV3H///dR1zUd/9Efzi7/4i4/l4VzgAhe4wAUu8AGLx8ygv+Y1r+FFL3oRX/M1X8Ov/dqv8Ymf+Il82qd9Gu94xzseq0O6wAUucIELXOADFo9Zyv1jP/Zj+aiP+ii+4zu+45FtT37yk/msz/osXvnKVz4Wh3SBC1zgAhe4wAcsHhNSXAiB//k//+d7MIU/9VM/lf/+3//7e6wfx5FxHB/5uZTC8fExBwcHj6heXeACF7jABS7wwQYRYb1ec+edd94m5vTe8JgY9Fu3bpFzfg+W7JUrV3jooYfeY/0rX/lKXvGKV/xFHd4FLnCBC1zgAv+fwjvf+U7uvvvu97vmMW1b+6PRtYi814j7ZS972W2yjmdnZ9x777383Vf9KPPdfXxTE1Kg5MSsbem3W4zSSMl4axiGkcV8xnIxI6ZI6LeA0LYzmrbGETFWE7IiRuFs06EEFk2DU0IeNixmLeuwJY2Fpl5glaZuDMZk4rjFaIczFattIBjHyaYjFs04DMwbz+HunNlszm/93lu5ebqmay6TbMXp2RmCout6RAxZDFU9oxTFOAS81TgdMbLlvrt3ONytQUZyzoiyjGNmvQ5su8IwZroR+iCEBNbVVJXDOUtVOeaNwjsFJaJKwHuDM44QE8OQaNoFm+1AN/ZYY5BSuHRwSIwDSAJJtI1DK4FsMcVydOOd3Htlhyc97k5KWOOskGLPbD7DOkOIQogJEQUC1ljaesbx8QnjOLJYLLBa4VRPVVWIQM6FfF4I8lVFSpkQA0bBYlYTx0BbO3KKHB8foZRhubtL3S64cfMW62HLnZcusfQelTPaKtZDTxZFGAO1qdhbzsmyYd0XkvEUNKZkiCMlB7R2iHYMUjjdbNGuphsKCc+qGwiSaeYzxhxACyKKfuyIOaM0pJTptj27i1369UhbtcybGbZk2rahxIgxCiORO/YXeJ3QOdCtT8B5inGICFobSoqM2w5nFHdeOsBbhTOKXgw5F0QUQx8IKZFR7BxcIpTCgzdvsBkiJwG6fmRMCbTBVDXeVeQshGFEcmGIhf39XfZ2loz9lvXpEZU3KCUMQ0C0oggsDy8z9AP9umNvNqOxFqcKM+fY22kxqrBa9bzzwRMUcMeVK/TjiDKaIQW0cwSJrLdbtp2wHhSnI2xGSBlII7uz6pF7KOWCPnonf3nnOh921x7XTyse1DtUd97B2AdmdkFhQLtMbZYc37rOlUs7NLZQmcyi9tROEbstGlDWI6JQyuJcxTAmYoY+ZsYkJBRFadYxAZpYFOOQ6cZEyJlYhD4GckpAwTuFc4a2MsxnNTknhjHSdSNDFIzxOCWszs44ODzAOoNzFu8cFoUzlsZZSk5onfDGQBiJmzPuuXqJ1mt25hVKZbQSchZKFlQRJEekFApQMAQsEc3JuuehMbPuCoWaIpaC0LSWmALOOlQxrFYjt/rI8ekZIoamaRlDoPaOykNdaTSFIRX6EUrWdNtINxS0qjg93WCtJ6aMQqF1IYeOeaO56/KCnbnByMCsNXgHXbfmbLXmyU9+Cin27C8bjEQO95ZsN2uMUgzdiKDJKdG2NZWzaON4x0PH3Npm+qI5Pj7FSGTmLU+45xoHi4q5HbiyY2ltZtt3PHRrxfGoON4UFnuXaBctwzCyXm8QDHWz4GzbsR0j2ntEG4pqeeChM97+rgfZdhlsA8oSYkYkY62hbSsEUCqz3azQprCYz9jZWaKwbFY9RnvWZx3b4zVd15NTxmpDyhmrHVprlFIYpRlzJknGWEsuGVEKpTWioMD039hx4//3BSwWiz/Wpj4mBv3w8BBjzHtE4zdu3Hivva1VVd02SOJhXL58GdvOEA2tbZGSqZxl3ni8NSgB5zylZBTgrKEUj1nOUApSClir0WiUMVgsOYOhEIaB0+6UvUXFzqLBm8JO46mrGZVrCeNIjB11rZHK4V1FUy2Qy4ZkLENW/Nbv/SGm9XzEhz4JS0FbR20Lb/pfv8MfZEsyc6KCqmpRcaQfA4JGqRpTW4zL6JQpMpJjYjNo5tnR1BUqx8nw6YhvNNoq2qJZJMu2L8Rs2A4BYx3GWHw1o5krvBE0mcorrIa+H6hsha0MuWhc47C6QoogpXDWZ4xy1FWFsyAmE3Nk3sw4mO1xsKi5tOtpa4eyI20FzjiMBWM1WQwxOVIqCBalLNs+0I8RpSuMX1JVlkZ7lNIYayjIIzOxjdEkSZCh8hW1b6iMI6eR01tHzGrP/fffRy4F0Ow/7m5C7qiNoVEaLQJasSM1OM/qbINEwTsNukWcJqoKURqvCjr2kEZyLhSlyduBK/sztGvoI2xHoZlV9CXTxcB81oLWrLsBS0NlNUorYgwc7O/jtMPuG9qqpdLgy0DJEEaDt579ncuEbsWVy5ewauChsmZ5eJUhW67fuE6KBW88ly4vubS/Q6UFIwXJcbqGRlN7x+7OHGMdt45PyLGjqWvuvfMyx6ueWdRs+p6zbc8mJMaQqWpP27TMdxxjH9ncPOGsN4xlJMWE0g3z5S51bWlyQhvFptsivqLRHieavablys6CvVnFYu45PbvJ6eqY+c4e7XoXpeDq3ddYb9bUjefG0XVSicx8y95Ow8lKkW5s6YpgsyBkRBJjDFy+dEAza+i2Pa29mzsOapTp2dm7xFFqcPM5vtHs+CX9cIS2idSNXLvvTpYzTwlbGgfLWYXOCU2h8g5tHKDJGZz1WF/oQ8ahGYqQRdPHSM6eIhqbFdoJdqYYY6YLAZ3TZPhqh2Z6t2iriGgSQjVv0HWmzqC1wSuF9Y6qqVFG08zm9NstSRTGWvxsD8kJZI3VCl85lod7NE4zqy3GaawRSolYbaEokITKGRCUNhRtCWIYi2Edj3Fa4xUUqRgjhLGnrRYIHUU7RDRJQ5cUWS9xvqYXAVcRNHjnKBZiGkgakgFbVcwbRz4dGMYEvgFbo42glMbpjFC4894rXNr3xOGYu67eRe0NlMw+d1LdvMX1myc89SM+FMIGrxOb1RneaIZhYHdnl1RAibBoz5+tPqH8HJcTYzfwxPvu4p6Dlvuv7uMk4rWwU++gU4+SxKKp0cazj+FsyJh6zmYQmuWcfruhH3oWly7hvKUZI2POGOuI0lLyGYvZDtYrNkOmKEu3PqNpW6q2JZUyna92KBfROoFxoB3e1cwWnjAmtLZ4NydaxenxDaqqZmexJBdBsqCNIaSMMp4UAzkrnGtIUjCVw1aeXAopJ1xlgPcMgN8bHhOD7r3noz/6o3njG9/Ic5/73Ee2v/GNb+QzP/MzH/V+nDUIQtO0FCk46zEUZvOaNPbEMRCHzBhGlos5tTekmFEIxihKzJSUQWX6oUerBqsa5r5m1fXM24aZh3mt2d9pqXXC2ZowFrp+RVNrWq+x1tHULUoUxmr63HNyfMyyCtxzz91UTA9qyoq7ru7Qh3s5fhc8tOpRKeK9RoVELQZXeYzVpBLJaUTh8NZizIyc4OysY30WMBa8s9S+opk3NL4hi0HwFKlYbyN/+PZ3M4RE5S3L+QzNFig4Z7Aatts1dVWDsgiOs3VHTAVRjiwZaxz9ME7GWhmcM0gZSClhm0RTRYz3VK6giczbmtYpcuqpjUVRyFicFoJKiFKcbdYcHZ2gjWe+mIOJiIKYQemCVg7vLErBOPb4qmHW1iAJaw0KjTWWmbfs3neNxlt0SWgp+KpiGAdUGdHGIxlKEYpWJBG6oce4ChSMKTHkzFDg1vqEfgjstJ6DuWdeVUiMOOu4upiTc2HTB8Ro/KJmFM27j47RQAiTUQ0ho5RFigIURlWUJGSVcdYQxx5tFSGs8X6GqVtCUvz2Hz7A5uyYk/Wae+7aZ+/ux5HF0pqGxZhYr85o5nOs1fRDpJpVCIJxnlobckporej7DZvNhsVyB+M8IWdyzFzaXbCna7oQWfWBd9044tZZh7OOlIVh29P1A7lY1uvIet1TVYZZ27LpAzEnUJmm8VMU2Z1QWc+lhedSU7HfWCT2bE83KAPFGG6cnTLqirPTE8of/gE78xkhDly9dIkUOrrujBRHatVwuLNDlzqKUnTDML2Id2oO95d044B1oHMiM7LanDC/fB+zssTOFkhQpFGxmO1z48Zb2alm7M3nxLClch5rCkqmTJPzDdoYUpoyI6VkcjFTpGQ0ShtcEYzSJJVRY6bEBMqgFIhkRAreW3LINE2FUgWjDCJCUYohyeSspYC1llISKSWM0+wdLAkxIkohSvBVTYqJIWW6ccQqRe0MRoGUTB8CGkvlLeRCyJPjoFRBK4NGoxUoJRRRgGHMQkRRzRaQE9opYtD0YyAkOF33lBIhR4Y+EYIC00wZJu3Po+IWKdO9nsjELJRzR9t5j9EV681A2ATGNJJEYU1FTIlUEsv5DienZ6xPt3zkUx6HrxvOTk+pq5ammlFKz/WH3sH/HH+D++465Nqd+9gq0a3PmDdzlGhKzMyaGmsc234gJiFlwXvP3TtLnnTvJfbswFxtQUW0CHlUpJyRMv0t5vMlumT8wrDejoRuQBtL6w2Vb2krg3Ma76frY6xjPQiX95ZIyrgoOOdZbUd2FnMKU4ZRK03fd9S1w9np76NEKClgqpraazZnHWHssMazu1zgjGa77ab3pnXEFDDWo5QiSMZX04CnIgVfOXzjqWctqWRiilSm4p2P0iY+Zin3l7zkJXze530eH/MxH8PHfdzH8d3f/d284x3v4Iu/+Isf9T5K0eSs6MaEsQYKU9oijtRWYTQooPEWJRmjQFlNCAMpZTQFBEKMxJCpfOb69XfhjWdeGe65Y5+9pafxGUWkch5nKkQSs1nL3v6ClHusBeMsUiwxB4bhjNoXnvCX7qauPFoSCqHvR477M3RluHbHgrG/AfS02XFwx5KTkzNC2aJFEyThdEFj8Aac8bS1RlJHypF53XKwv0fdVFilSWGK2IdxZL0+ZjtkWlfwzuEqi1KJWduQ00AIAVMZtDEICqUNOQuuauhCR86KlATrDd7VGKNo2xnOFEpOSLEcHMxReY1SBescYxiZ+QZRhhQUCc1mvSGEwu7+Po2boYxGK81s3oLRpJIZQo8wMoyFUqaIw9oWAKUV+fwF3NQeqywpZlxlgemaimSM1ghQUkTrqdSQixByhiKIaIq1KGcJCRQGZRxjGlmNwjpqongqVZNMhfIWpUZsVUGBIgmjBSOagp6umdLEJChnGYaEwoEoxiFinUVhSSminQVriSExDCPaWyQI49AzDsLJcY8Uy+k7z3jbyZrFzKFy4v5770UKVPNdfNtQUqAYxWaI1JYp/Voy2hqMhhQL7axi6LfMnMEaO523FFSJxH66rxZtw3z3gJunWzab7RS9xUxdzzg5OUUb2G2W3H33VTarW2w3JxiVmHnNTuM5rDJz71nYilZrStxijGGTErgKO98lpQ7BsjkO3PiD3+Wuy1e4+/Il7FnmYNHirCeVzFYpNILXmnWKaODy5Us4FXDWIsOUTK6qxFt+61e5WsM9yycQdMvJzROGVWCplxg9Mg6Bq/N9TFEoHBaQnOi6yLxpySmhlMPYHq2Yyh1ao7UhUci5oLWenCWjQSKlFIzzmCKUkNBGo7TGFksuUxRmlAKlECCGSC6GlEacQFNXDN0GbSqsszSzlpAyXT9AUVOa2hg2XU/tHIt5hZaCSgoUZBTrIdBUFq3V5DiUMhmRAt4YrDaMIRBTJijDkDJHqy1DMBQqxlRYdz19GHFBkfM4Gdd2jjKw6gW0QZRBlLDpepxTmCSgBOsriii88RhjiSnTzGpSFo5PVwxjoq6EMGYsitEZUojcffUS603hd3/7N5nPZlw6qLmV1sCM2fwSb3nLb6Ji5I7dJZW2HO5dJsZIEUPbzNAGilIUpdBG45xlPluSQodKPVYNNDYSSRSliGIoogmpINqA0mhnUSWRc6Kta1LO7OwswRhKiTjnyRnmtSfmzKIx9DNHGCvUZkQUGDfjgYeO8VVLDplShG3XoXVDjD1aWUQXcjSkONBteiQN1M4AlpQSs8Wcum1ZrVYoozHKo50hSUZpzXIxx1iLcYaYI2hw3tC6iiwFq9KjtomPmUH/3M/9XI6Ojvj6r/96HnzwQT7swz6M173udVy7du1R7+NsM1K8JveZIQ4s2orKFBaVYd7OGcIUNTjnQQoxBazRLJdLhqFj6DtCiOQi7Ozs0viama9oK0dtFJf2FzQOlIzkFElSkJKxVYVvMjdPTmhbR1Ya0ULJhTCOiAg7O0u0nx58RUGUYkiZPk5p7NxlXDjmiXft8ZFP+RC2m8T165bj1Yo+RpRvqNqWfvTEOKJJeFvoNpHGW3ZnMxaVo8RATCMik9EvqhD7EwyWS/sLjlcd1mWQHud2UaowjgPdkGmbBusqUlGAZrve0A2Ro6MNzlrUDJxVtJXHaoWUhDOK+e6SWePJ/RatoA+B7ThQcmFWeSwGVRxFt5yeXWc228H7CuccaKE10I0bmtrQeMPZak1IhrZtQcNwXsO31lJSwrsKZWHsA2nI1NUO7WxOGregCkVDKaA1aGUoCnLKiCi8M1N0PkaCwDhmrHLUvkbZGu0gIQQKXYRb6x5rWtqqoZjpgSxiUMagYOIbpMJqvWE9Bur5nDFGtKrIImhtAUfOBWNqxhBRkqDkqb5uPTEK/ZjYdpHZ4SWOj44wCIjn5s0tO3VheOs7uHzpMjllTjYdXoOVhM4jj7/3bqwWNILWCq0EZx3aeNrZlGkxTuOqlptHJwwxcnj1Lq4fnyFSGMeR9XrNpk84PyfESAgr6sqSU2DsN9y6/iCGSNpuODhcYkPP2G1YXq64uruDjBFyIkshZENBc+voFLdYoozHecXd1+6hX3eEriekwkPXb2HLAU4KtWsoORBDRCTjvAVjyDmjVKYfR1IqFBGcK6ACWltEIiEMRK2IIaC84K3h6PiUIxQ7TY02oAUQzTAGJPW0zQyUw6iMUgUpE/cAxWTIUwFAEFKKoPSUkVKaUqbIyllPUYoMjGEKFrS2cO4Qp1xYrbdYo8glUVUVbTujrhxKKbp+YNv3bLY91jiaukEpzbxpUUoxhIjTBqstRUF62IhH8JWlkEk5s10PKDKVNTRVRcHSp0I2mlurLSfbkWAbhjDSjYVQCn0I9KnQ1g5f18RUSKIoMqXJc4mMISBSUNpSxKKUBlXwziMocp4yDpV3mL057373g4Sc6DrBGk9WhliEwyt3ooziD952k9CDKEOWjhvXb9HUDXtLw513309KkRASda3w3hFjpNv21HNHKIVBIOZM0YblsiGWRA49JdZEAkES+OlvFLMiCYj1pPMCtKSpFNBULblodMkkEbS1E0dHQS6JFDIAuWxI4xqnA5XL3HHXvdw6HYixcLae7scQEiKQ4sTXMjrRNhXj2LNsW7RkSg6EUKBYXF1NzPSYaHcWKKUJMYHS1LXDtw2o6X4x3kAuoBUxDlT1nFnTMm7PHrVNfExJcV/6pV/Kl37pl/6pP3+6iUjtEWsQ5emTQWtDxiA42sUOlEyRgtEKKPTjQEyRxWJOSolcBCOWNGaSDly+tIA4YAkY6chjxmggFwrCOHTcvPFu2nYGCNbZKQ1XmAg8xmFVDVhKViCKVIST01OOtwGzuEw/rGms4i/dfcil/V1atcG4Eb2X2V82ZL1kyFMM2g2W9XpLv91Qe8+lq5fZ35kxbz1h3JJKoqkdaEXJYJXhriu73DpdUxh4wuPv5GTTcf3WEe9694Z21k71sRTpxogTQ0zCMAo3j8/YdiNK9ETYGEbGEqn0jKFSGBVY7LXMWw9olGkRKZMXWTv6ktBF0VYW8Z4UR/Yu7aEcaKdQWjAiSEnUxlBXNdlEShUQUVSVRUQQKWhtUWJAFXLKOGspRpH09H3boSeHkXk7vWQTgga0VsQkWG2xeorC+r4nhciYCwqLMwbJGVVAicJbS1FCQThdralUorlywGa7BdHEVIilEAX6FBlLQTmFFkVRGeMUquTJ4KDIJYPRE1lJKfJUAiMmYTzbYpxnCCPtYs6t4xukXHDGMSRDlIb1uOXSlUv45T7HR0ckgbPVGqcyd10+QHxFoWAVlBwZQ8Q5i9KKYYwYW3G66skScVXNuN1wtjpjGAfWmxXZtghgzFSyquoaXRJKClnDzrxGl0jjFcoqXBjxOnPvHZe5um9pvUP0RDZtq4aQhDAmnFKUbc9MG2IcUFlBSiBwvNpw56VD1jmxv5gTJFG1hvVDDzJfXMZS8+BDNzg52XKwN6MfEr6ekfotbT0jz3ZoK9BoZm1LNgrbOJaNpa0U7X1X2dw8oXKKUhIlF4zVUzliGKjbGco6yIGSC6WASMGcl3FKiYQSKQpKFnKayJmxFHJSaDM5aQk1Ge84peAjGWUcKSs2fSIXi9JgBPp+pPKa2lpKzsScKAWMtTjvkMmPZkyBylk2fcBby6yqAEGJnoKIXEgGBE1MmTRmvFVkEaJElLGMGbohsA3CUDRDiPQB8sPOqNH42mO9oaAIKRKiIJKAiROQ0pT+NVpRckYrCwI5R5RSSBGQjHWTo6tI1JUlRfDWIE6j/cTXuH79lEVdUdf7VO2S7TCw6gN9iuzu7nP/4+9Hh1Oq2nN69hBtfUjdeIrWuNpyFkbGmFAl0VSGZdNwutpQV4YiQiqKrBwSyxRxI4SSyQigEVHo8nBZ0rMNmWEYiEXwxpGKkMKIcZ4iEcmC14XDXc+dd11iNRTe+dAJCoN3mpIz45DIGWKK6LZiPptTVxCGNdZojAajhKayhCFQrJ7uDxHqRYuTlpwLYb1CaTNxquYtSitCHBEpoDQxjNSVR0li7DZU9tHrv31AD2dRbs42gMZw6/gWs9Zx79V9js+2WGDRenLsGYeBuvaIFKRMHlU/DDTtDOcdQwc78znORJBA0whlHCilEPqRRTvHKkPMAw+8+wGaeocrlw7ZdCtQQkyBkjU5aYwCox0hAlnQKMYxE/oMxYJ4vFvQdxsWM8+y0aTxhBJ7alfQ1iBmSuslMTTeMqvmHNHjjXDPnZdRJSBpIHYrrIKqatC+IqdMVIW2mdPOGlZ9pDBSV9C2luu3elIRdnfnaGOIOUPKFCyhJIyrcF5NNUfnqL0jDYWTo5s07oC2BoNQckRJwzA4IKNKYrloSbEjG01QhVXY4lrDzqKlcpaYOpR2hHFARKAImYRzlv3FHlSZkguc6xwZa9AoQinEELDaTqQibVBa0w89kiNVcZRSpnMRoJSp3m8sKmWMUtTWkilIiCg0lQGjFErD0Wo71SqdhXLe7TD2pBTIaSRjCUXICpSzGG0I2wFbQ+0sGLDKQhKgUJSZIgM9pWFt5bHOUJJQW08VLGhh7EaWsyVnJz3d0KOrOa6ZMVvMaZolXc40WUjast6s2Wln9JtTrh+dYIxiVnv2K4cUIYSANhVaGYytyMqgnWa7jZysTljuzSgizBZzLrmaB49WUxqzMviqYbPp0ZI5PFiiBawxNE5DGLjr7ru462CHZWVYzh3r9TFjKGijED85Qs45dquKytfcvHGCsw7na2KB/mSDdjXvfvAhohQuX96HUhi2W6RY6qYmKogxElMCEXKBEhKmavDVHKfA0nDlcB8xFUqEvb0l7z55O9lqrj3hXm5dPyOdCc5k6nkDFMYwIF4xhkjXr4kxsGgs0wt/MsownYPRBiVCzgWlFNYYYopIAVBIgZgyUSaWOUojRUipYARSUZRiESUUKVO91AilKARNGEe6cUA5y2K55OT0BCVgF0ucP78/ZWKvl/MsE8ZSpBDTSBqnbEjJBWvslBWUwjAmhEwSxZAVmzHSx8kBCDHRj4osCld5RBWsd2yHDkkaUQatC0JEa03TOFJKrDc989rRVApnwRkDCCUlrJmydtVyxl13XSEGzWY94lxLteunYxsTh1fuQCVh6Da0iz0yJyQ9ZUYykWZRcWl+B8oMLHYr0JNxrYwmpJ7NOJKNQZfIcLphZ76DM7DY2yFJZiyKqB2uZCY7qFBGnXOiylQqy9N7pighY4h54nhsh5GQMiJwuH+AUoEwjBiV2NmpSBLptyu67YrVFqDGO0fylhALjW8JIbA6W7G4cw83a0ljz2I+Y960xBAJ4SYnQz7n/GiyBmMs1lpqVYgpMYZE7jfUlaedtTirCWGkkzxF6K6lriryuHnUNvED2qAPSRBTEQs0swU5DRzfOuVw6SlFaOqKwMA4FoYwIkDKCW0t1mVKnjxMVRtKTnT9mmxG2v2WprKUHJkv54SQqeua0o/ccfkK1ni6zSk7i5aUB2LKOOdQKMZ+avGx3lFKIpdMHEfqeobCMwDLRcWyUTgj5Lhl1kyfjRl0KoxpIItD6wplW0wYmVWWcXvGH7zlTRzu77Cc1ezOKqwxhJQoYaTyFUYZikxGeTmf8dDRKbGARVjOZmjjUcpSRAixkIogFNbrnjBObTDews5ihlIFP98jDJbNZoMSy9FxwVtFGuH0dM1s1gKF0/UtmkohuiYWYdiccMflfW6uTjjY36PvRnIeODk+YdY0LJoKbzJNU5Mko/WUztIolECJGdT0gBptAAUiaA0FYYhpSmsnqLRlLAWKJpeCcZY+RDYnp1ze38M6S5aCVoLkgtcTv2JIkXmlqUzFmGHsR9r5HIk9q7M1UjJBNBGFcg5rpvR9Pw7kUqicRRlDKoWiMjEVlPFoZcilUIpgvKOImtJsJeMAaxWHBzOUGnjyX7qbdz9wxNGtLbvLFoWlC1tGKbDasDPfRduakiPNjscZoc+aG+96iLi7QJHxTuOUJmZNNxY2fWTMhuQ9O7sHDN0ZVrd0IXH9eMPppsfVc7x2xDHhlDBftmidaasKByxqy2y5ZH9W0VjB6szxzVOijDSzhlwm53PoRyAzhozRnvmiRimLtjWxaOazJWdd4NLlK/zuH/4Bcktx41goktib7dD3HcNoWA0G6+coBSfrgdobogzMZjWhgNWemW/ZirAza1EarueOvYM7EFYs5pprf+XDgYLV0z1du3oqc1BQWpNJ9OH8JV8gjBmVBmzlUVajmCLpwnlUqwV1nl7NMmVDSxFEwCiHNoZ8HnVrBbW3hChoLeSUSUkTtOZk1aO1xriWkCKrVYdkzeVLh+QUSHFEtMZohxRFQqGAKBBjIsY8dXEoNUWCbqr7GyCVQkyFrCzKzenjQMiaIuDdRKDMfUCrgqsczjlWZ1tygpSFXCLeeprZDikrzk43aAzDkDgtW/Z25zirMQYWc48xhnTeU7q3M6MfM0LGOkXWiT6M1K4BMYw50A0j682a2azmYHfGenXEQzce4t47d9lrl/jWo5IjlUxJAWU8SgveKLoY6IcBDdw8XSECd99xFS1gtCIXResNqUz8qEpPBMaJJMh5BhaKVihjCEUoKMYs9LEwjgHXZFRRiHI0bYU2EPtI03ie/MTH85bfe4BbZ4m2nbJqoR+JZcTogrFMGU2mv+F27KispVlU3HHPAWZV2Gw7rHcoBVVTo42b3hfbLThA4Oz0DKUUum2w1rO7v49G6Lcb1psNzZ/ASn9AG/RtKhNRBYUSOxHIrKUyjsbXU5orjgxhpI9CO18ixlFszZiE1gppHNisA5WvmFeGxjXELuEbh9KOPml0XXM8RryaMZ9rLAlJIzoNmFJAWZS2dGmgiwlnLDOfaGrYbrdop0F5rHYsak/YnKJzYlm3CA5nphYRUVNaP4SE5DB5caUhdiMqjTz1Q+5DxjMWrcdojTKWIpoxJLo+kEPAuYZVn8hF0a16Uih4V7PwBkSIRRFDYgyFmKe2mZwzKRRUKsyrijsOdyjIuUepcRWkYIGCqKlX/ObRMUYL621i2/UghUuHeyxKjU6ZlCqObg3sty2rTSFJTciaaKETRaUcUQq5DAiZLGoi3InCYqbaliiM8ROL/DybMNXsM5tQEAxl1HgcORuGcSSlzBBHzs7WvPvd7+Jgb8Ol/V0OdmbMfE3rFSgBo/DOsaNgGEfqAjLzgCKbibBinMcpQwqZEAtDTnQpkZJBaYNVGkRQpRAkYZQGNJI1Ugy5KIYMRgvgGfuO5axiSB1taxj6jp35ksfde41Zc8bx2Q1mizlFT3U9vR0xJqGp6DaB2hnagyXb1CH1Hr0YZq0jm0wnlm2fOdsIp9tENp6z/gx9vKZSFd2NFYMUbpxsKAhzVbBqROfCzIGtFEUXCoHaW/ZmBsaOSiu0giEklBNqC85mpCiUMoyiCLkgxrDNET2byjGSMiVH0pghJipTsfQVeZzSotZ5jPE87vGP5/ffeYwxDimOdZ8Yx8Cs0cxKxuiRIzouGcNO27DpI3fuL7l+/QEOK8dyrwY1sDOzaJNRefrntabkgDGOUtdMboemjwnJiso3eNuQciSrQkiBTR+JuSIrj2iFtqCnuxOBKVoXDRN3E5RBG0UpBU3BGUGhKFkQ5UlFo0tFUlNKVyeFZMesrTEyIFlBEbSdsjujOELXgzLUVtN6iwjTM5sUyji0Pe9NVgCKYu3EhhbLdj0gqqZqa248+ODUmtjWOAtDCLjas950GOvpw4hSisZ5tK0wGMaQkGLQyhJDoGTBThQB6qogWiN5apfrx4DSgXZuEasZUk8OllLOu+q0mUph51nR2PfcsTfDpjVRhK6PnG0Glk1LY2pC7LGi0EVhlGXPKZbGslaObYF1P4II237E2InA6JRmLBucs+RU0KKxGIrSJKWIQBJNLtCHHowh4egFenGsR2H7wCnLWcOsrihBMY4dq9WaDMxcZrmouHWyppCpZo6aCj0IKY6ECH1gaod0QtRCYUCZzOKSJ7pAFzq00xhrGfOAjCNGaxZ1w9j1dH2HzgWrDJtNhzlvewUhxinbuB76R20TP6AN+tj3ODO1IXV9R1sZbNWQtSaI5mQdsWZJu9ijVgbRU31iu41sY8/evVdRORDKKW01J+uCrizb7ercQ1ekAr/95rews7vL4+++A5XLFIEbz5gG+mFEtMPiyWLxtaeyHmUjm26DMRVWW/oApSi26w3jGJBtYLfdmTzKmCEUJEYQ2G1bijJsusDZdktbFaqmZb91LA+vICUSY0BpxxAy4gyFmrNtDzlRgDHGiXFeMlaBqxy7bc1qM6AzhDAxJ0tJGG1YLOYEN+C9I6Ppug7USM6ToEzjLEWDrWoUhYP9OUhk6DtmswqNMKsrcozcWJ1htebS1TshnSJGoUXjEJazBqOhkNG+5WwME8PTGpIMlJgw9cTODWMgF6boxTkqp/FGT5kEZclFOD5dY9zI2Wo9RUHnbSHKWZa7uxxeuUxb15ysTllLZNk4jEQuXz7EWUVSTOI91lHQU2+o1Tg9uc9dCGQSytqJyZwTWE0pmTFnlJpq/uWcOR8SdENElCZEoRRBKzV1A2iPMp660hQZyAW2/cAwjBydnPCuBx/k0h1X2F20NJWjqgyrsyOkCJv1mr3lkrONwynY27lM1x2Tx8x87unGSBbNduzZdAORjkzmZL1m1u6xHQKjTFFi3w8MJ1usFnYXLdoZQopoVRhzQjcV/TjSKMWYEtZYxjBSeYs9d3Cc81RVPfFExsh2GIkpTSl7dV6XzlNL3az1KO1oK422juXuLv3Qk1KP9Z4QO7qucOM00Sz2qOc12+0JznkShlQUrqoxztLomlwCOzsLmkWNNZ7YD9R2EjYxWhHHqdOg9hVjylM9sggnqzXGWTBTq5EIIFBEiCkzhEgSg9IOMZPDnFNEG8swJrKoybqJkM8JewBKTxFxSpkxxGl/MVE1DakIOUe0Aq0UOSVkm9muzxhDxXIx9aa3TUMYIl23IfZr9pcLUjBUfso2Tq6CImVhRDBaoZDJqXCOcRs5W3VsAzStw1U1VVVRNw0qjgwhTqItRah8BWiMccQwkjJILowxs+2n9q7lcoFGECUIGlEWQQg5YQzUbYVYQyqTQ+0wmC4wMLXJbtc93XZLiJEuBPzcsdlG7rn/8Wz6LWIMt45P2Z9bXKunzoeckRjRZmpJdhiKcfTrDiUFb6cSpFeZUiIpTTXyLAptPSVBYRKlSmV69ookkmQkJyqrKQVyjPR9xFcNSitOtwPdMKXZcxyx1uLrhrju2XaBpl3QryLWGGZNy7yp2WxWKF3YrlfonZq60oSQcLYQo0GksLPYYRwyMWtm813GITP2kRQSOY3neiCG2bxG6wI54avZlAVJiTCOUMAY96ht4ge0QY8xUIYe4z3tfI63sOoCIga0JvQDlW3QznLj5g2cd+zuLKito3FL3vqOm1za3yGbmlUomByp2zl+5lmNHSGEKQq0O6xHyzokvIbKKmqrCEnRB8E1DmMqKJNXtVltWc4tRntyyVMbja9YrbYkJWzXWy61OzhtMQqGIWAlY+3E9K2ahvW2Y9utWWAxRO483OVgZtASQGW8M/TjiMRESkLMipwzsYykbNgOHUU5rDMYN6WgQuyxRthsO8rDojtTkZC+78kholThXcenOO+J5+Si5XzGrZMVezstN49OJ+GeWjNvDfvNknntqY1BK8UwRG5cP2Y7jmzLMVcXPYvaUlmHQqidR0qm6wMhFawzpBIoWqbIQKALBesqotb8/tveTtGae67dR7uYc3TzAUIIzGZLUomEGNGiUNrhq4oiUAhIFu6+5268s8QUSUxtXmPW7C8XFKA/WxHzJBKhzVRXrWqPMpZ+HCaikFKIc2SBWJjEZkQxxExBqGqHsVNKDRwlQyyTQFA3xHNGbAQR5q3nbNVxcDAjlcC2HxE6hlGx7Tuu3nUnrrLYqQ+NEnv6fo3ShsVOg608Dx2dEIdEfWPLsi4II4uFI8URox11vcOlO3Y5XZ+BLlSNYQjC7mKPMVvONgGbLSGM9GFLmyeHT1Kgrjz9OXEoKLAGQs64oujDSJaEwaGUZuwjOXYobfHW0RMwKLQIxoAmY0yhqmo228B6teZgr2U+X5ClQM6IqxnLJCaDEqra0C5qYoqYyhNE6FOiNYr5cm9y6mqPm9eMpx03rt/Ebkf+8r1X8Gqc6rOl4L1DASnn80yWohtHlOQpi1c5EEvXBZRRjKlM8jDGIUmT8sRQHh828lmmlLtMnBjO+ReSM1kmhcuUM0XA+opUCvN2TimFYRhQesosiZSpHUMydVujjTrvjc8MY5jElyQjWuHritXZih3jJpJeFlROJK0IZJw3WGsYx5FNN5KKoQuF01VPLJa2qhEmYl6WjNEWYzS+mlLmRpspElXTz13s2Y4Zdc4AP1mtODzYYz5vQU8dI2jIEhDy5MxYgyTDGKZWPMlTVB/CSIgBbQ1RCmMq9LEQiqKLhZ3DQ4b+DO8N775xBAcL5rVGn5cKdUloayYHJgTmdUVKkaNbN7m8qFCVwRg1dSSIJseCNnB0ckrTzFF6Ul1Da3IqCIJXQlEFowo5BYYhMNuZoW3F6mxLigMxJNp6xs7+JWbzhhgL9eBQtWEbTolDgZSxVjFfNKjzezzGAa0Uzk9E0xjL1NaoArWvSN3I+vQIrT1Oa7QppByovKF1DVkK9czi8yQQNpGCmbp+iqBLeNQ28QPaoNeVQ3tPlDKlJ7BgNTdO1oxpEtYgK3LecrbeovWUrp03lkVtmNeOtz94E117upNTdImsh57aamZNjdFuSifXC8ZSuLXuOdhb4pxnJDPkgG4WdEk4PdmyHSI5QxoGsjTktGW5XOCt49bxij4kEgVvPZTI6dF1rlw+YNlarJnEBYy1oDX96QaXtuw2LVfvOKR2QH+K82YqJ2tLlwK1NcRcKDljjCaLZgiBXArKwmwxeXwlpckYlUnIRotGW08fMt55Uho56wYefPDdaNfStDO0dSg0J2dbvLVs+zjV+63j1skJY4C9eUulIpX3aOsJY+D6rVOiajgZNzQGnHPM5i1WMpQ8vcQwjNmgzFSb0rmf6khMLFxd19R7u1y61/AH73gX7z7umLcN1hiwjrb2SJ8IUjAIe5f2WW8nIzyrLXXd4L1FKTWxTJczajvHKwGV2W63KBFiSGirsQa0nZjpwzDQjSNZhCELXZrkQdN5fdOYGcZYpCRKmVqWpqjHYGXqIU3FkkskJ8Homvl8To49/TCpbFWVZz5fMo5Tf/Th5cuMMWKsms4TwXiDtoUogjGOs/WGrhdWpwNh2HDHlZblwnP9gWPuuHyAEcOD777OpcPLVHVNKj21Ncx3Gny1w8m6oHRNCGdIyoie6NjaANpQitCNIzeOTri0nKO8oa39VIO0DmUNwxAxxqIEpGiqaupmyOmc/wBQMiEOlAK+bWiyRnDUTUvMGSsFaSybBMcnZ8xmMzY5MaLouy2pPNwbDUnMJFXKJK17mhVVe4poUNoRo0LRstlssQ5q50lTRYWcpy6UEBN9N1BXUzQsMikRhpxxribEMEm+YijKkEVNv08FUYaQw9QTKRN/I5fJgOeSUVqhjUX0ROI01uOZ+sVLGHHOTdoIRqEUWDMx71Mc0FpIJYNkYt8jSrPcWTD2Peuup5kvyGhiyZQsmIc1I4ogWU+iNH0kpqlnvQ8ZbRyr9ZbKO0pKqDyJXSk0OWecmbJhq9UKZxSizt8Nck7mK4Wmacg5sek2WCs0zuOMI+VEkYJQEFXOxZs0MULfFypbcNayXa9YbQacqfB1TR8jC9OyHROy7ri1PubJf+k+hs0Rw8mGvZ3llMomk3JAUdAKvLGTVoA1zJuGsanZrE7Zu7yPspoomRAnB2uz2kzZRzfDOIhFpnY5BIVMpFer6buM1YrlfM5mGIkUAo4oimI9J32inIxctjMQy+l6pB8nx06pSQo5hgHvDNYZ5vM5RSpC6CaZ5jJl5szDan5otMAw9GgVoCisNtSVwhmNrQxJIMZ+6lE3CsEQ49Sui2jCdnyfNvCP4gPaoGs9EYy0chQEFBQUJ5stGWjqlnLey6jriuViRkgBMZbVOHB45U6OV2fUjUc1FRTDYDSzxQ5JK1bbDmUcQ4oY51nFhO4LmcKyqSlOuH7z5tS2U6CIQWtLKYpNyMxnczZDQjOQZRIiGePA/qVddjxI6Kn8VH8zZKzRFEmMY2JnZthbHFAbh9UBI4J1CqUyKEORMqWQRFNZ8EVNdTXlkS5ircNWFc5qFAXrNMY7hnGkqQxdEEIc0cpSypQdmM1njGOgj5qMhqJJKaGVwljDGBOz1nDz6ITl0lA1M5qmnkhIJZNinLSLMRTl2Nm7TDEr2t1DtDOM2w1OG45PziZZGO8Zu0xKClcKdVUzm81IBfoMq6Mz3vHQLYKqWSfN7/zB23ncQc1iMcNQWNSTrKexlkoL2Sm89WgyY79Cl4oYAs45XO2xGlTJWDsRi3LWeCO4upmUvmKmGwN9jHTDiGjFmA1jcShlSTnTDYGYegRoZjPaumYYByQmlNaooiYvXGmWsxl9HzHaoosghanroRtofMVyPqc3kZQN2jTcOL5FipGh11R6cs7quqLESEFRL5b4tmGMZwyhI6qadu8yy0tT+WC73nDzbItyG67dcwcSM0YyTkdU7pEQCduEigOGxM6sYV47tApTuSFmjK3pQmY75ql1SYMyzfQcxMBCeYy25JQpRRFjpvIVM2BICYyePoNhGCPjOGCsx9rMGHpQejKESiZNANfQn22wpsJbkGweERLxlaX2Bolvp5kZjC78P2/+f7hL73F4cJnlwWWU2+X6rS1q6FnuTtm4brPFKk3TNJik6EOhGEtRBucc4yh0Q2LVBUyCLkUwmjFNxhqlp/5nJtJZFpmyJlqR0tQaac1EwJpqnhZvLLFMzPJSMnLesVF5h5TIYj4DyThn6LoNJU+a6tYaQkiEEGibOTEm2vkSykT6RTJKFClD83B62VSMORFiJolBrKPfDhSm2QeiEimnSSAHiHEq+httcEYTY6D2mpBkcur7gRCmbIpShaaZtBJyHBhH0CVj9bnAkldUdTX1ySfDZttPctnKUdKWuvJYq2ibiqqesb+7x9hviSWjnefW8SmHl+ZY37DJBoonlIqzHpxWlDQp4FXOEUWmTF0WmqbhjitX6NYnhFQITiNak7MmhDC1/LVL+lTOpZvPJXGZ1N20BlUMImkqzSmDhDwpwBlHRChiCUWxuXnG7/7huzBKMZsteKSBRgpaC5WbCHTOK1B56hUPGq0U/TBpDIxjwJmJd+ScZ2dmKKWw3WyJIU+BCQWtFN4oXGVJFEIeGEOeMsOioVisNY/aJn5AG3TrLEYrvLcYO7V4oOHyHVeJYSBKwU8sHqxMnrZWhUESja/YpkKyFTdXa9pZy6xpubVZk5TBGz31f6bErJ0hAsfbwGp7hlOZy/s7HOwuiarCL2p0UWyHyNl6g9cKV6AMgcp6ZnWLVYW87dnf22c5b2lNj64czmbcFE4gJVJSIsVIW9c4XyHDpKClmEQwQCEy3WDWunOVMqF1k2DESZdom5Z6XnGyWk9eoIax30560m4Su5m1NQtbc3y2ZQgD1nrquub+x91PFM+tW6f0/UiMk9fd9wHTGNabLfu7LVeu7LMzN+Q8su57gja0tSXkgq8mBSalC0ng1uma60NP6DrIiZQLpmooFlw7I8ZMiNCNA2M21E2Nc4qTbU8XCwlHiXC43KXoTFUvqIwQho6deUtMCacKlQEVz6VtVYWg0N4BCu/9ec0R0JPoyjAoxMDx6Zrjs1MOrlwmKc02FTYhYZ2nT4qQwFmNiMapSRFMa0XpI1EEJZkUpv5yLYZKaerZjNO0xdXToAkjgpKIs4rYd+RG8NrTek/Olq4fkRBo25q2qonDiCQmURE/Z0gw9EJKGVO3FBuomgWrzYixiePjm6xO1+wsdsG1vOv6EZcvLYhjj7dCHDqMKKxM/eUehzZCPk8VKz2pBvZjxCrF0aqH2MOVfbRSLFqHcwZjLCUXlJkiPkqZXoylTNeEqY0NLHNfcXS8ouCYzXfIMTOEwHq7xTrHdtCE5ChFkWNCY1CSUKLJoRBLQkbBdu+mmC2jLUiGs1VPM4d3vvsmykfmBna8hqTpNxklDWEIuBhxfur/z0VRKYPTmiSKG6enhKwxpRBkcrSSKGIWUhwIKqPUxDWZWq3UuXjReceFOSdDGQ3Gcny6YdUNVHWDUrCctfTbjKHQtA1jt5reU96Twpa6thgDKQwMXUfKmThCVbdUlUNpQz+MjGOPRtHUNUOYSjfGTrrnct4amXLAek+rLd7VpFRIaQStzo3ZRNZ0TpNToHKK5WLOyemKs77nYG+BOtlgnMUualJK1NYgVcW8rZjPFpSYyUqwxhLS9GwMfSSOgbFPGFXhnUNywlrNpeUOVdWy3WzothuyM8zblsW8wXrh1vEZXTeyqGY8dDKg8siirWm85ezkiAek576770AbmZzGuqbrA8pUaF8zSCHmydlKRYNtCGUiGTqnJ12JLJNsL5CzIhRBGYfzliEojIESy1QWS5lYNP2YoCia2S5Dt+X0bENV10yzpRJ7BzuYMuKcIpdI3TiEQlV5chZmsx1OT1ZYWyOiiOM4RfPnTuC8mcoHOWViGnHlvMSTYSxxCsLc1FmR8qSRofi/xKAbrXFWTxGX1ecXHZbzXQRhPO95VkoRwkBJUFf1VHfVht9967vxzpG1Z3vaYfyMSM2t1UhlNbWfhrF08VwjWGoeuP4gWiKbLjCmSVa0HyJoS1SKar6gMopq7nAmo1FcPzqiqWbs7u4yX9Rolcg5Uld2yuSVQs5pEm7QFuOmVNhU69Kocw3bmM9rV6pMAiai0NbRoCFNamG3Yo9kuHV0E+MdtZtkb7GasSQq5whRyEpPKmZKY62n7wZms/m5Zws5J7zzqNbSbbdIDuwtdvA+s7e3i7eOOEa0TGmsLZk+GYLAfY+7xtm2R1vBWMPx6RqrDdq1ZCVUswqMxugpioKpjbukyGaIdDFj+jC9wIwFMXRjQNWXOepPUevA5f0FxUyyplNtD7yvUSZzulqhrUOAqp4RU+J0E2mbauo3JbHt1qxGzxh6urGjkNmqY2zlEa1JxjGmQiwK0VNNvYRE6yuu3XkFZxSb7Rkh9Firme3too3hwZu3mM+XbLojWi1UyxlaVYQhIlIRYyKEzNxb5nXFMCRW2y1HN06QIpxuNtz1IU9mlaZ74fS0I+npZbPpExDxrsXVlgfe9W729haIjufs5YbtUEhHa/b3Z9w665AUGPuCsTWiPGjQZrp3xpTYrLZYZ6jrSQlPmRptpgElRM2Now0lRYbBcGl/SVQKhabfdiwWs/Pa8STKg1YT61umFsSQIiEJRUHcDChXczZkTtaBduHJyjLGgLZQa0WJhWGcUuN9P+LcDENmZkd03CBBIRlu3FwzlFsEcXTbka3KpLnhgQdOsNqyXOyQQiGlgHOBqnITsSgmFkvHOGZO+kwfItoVZssGoxRFFXIRYkqInWShvTMUa5ACSQq1t6RcqLVBn8/KeOjmDcYkNFWDrzx9t2XoO7Rkam+xRIY4MFvuYnRmd9k8QqYEg9ENIprN1rBejaxWN89T65OK3aRyKSgl1M6gQpn4Ad6D1tO1Z4r+nVfANLXLnHcAaab/N1owQNs65vMGoxPpZkfVGCwzxihkCVgrXL3jMiWPGAOShUESzkzvWK0qNuuBs7OOoR+pXE2K07TLyrdUzTQA5+zsiBITminL1/jpfRdlnOY5yJRWf9u7jtnfXXC22VB7x+p0S796kNliyWw2p6oazjY9m23HvK3ZRCglohAaP017g2nyoPeO4Vz1Tys9cWOUZkxTGj6WSUsfJrKiTBWPibuAwTpHGkfqtjnX/Z86j7Sd1OxC7Fl4ReUdx6enKO0xZiJLhjHhqzmbLtC09eTwijrvLhqncqOaMpkAOWe6bWGxs0C0EMZxmqqnwXsLcp6Cj4/eJn5AG3TvPXVTT8Zcpj7NVDIpDBhrqLw77xMtU6eStsQodF3ioeuntM0cpad6kDWO6zd7cgxoBZcPl0SBzXE31XS0YrsRrFtM/ZheEeS875FyrtI1kciOjs+4onZYzGskp0n9yHvms5aSe1LsoAR2Z3uoc2lJwVMAYzya85uvT6g00jQ1vpqmP003r0KKmvotZRoG0lhLL8LZ0QmbMombzJZLJCdyHHBKiOfMz0n1qbBedQxxUl0KIaH1QNcNFDTeWmIC7zz1bsV2fYLRmuW8IYwD/SbT54msUcp0rbusGHKh0YXaFyqfsNqiVINgSGJICkRN7S/zyhHGHqMhm2YabqIK3dBDCGhbMZvP8e2Sm7fOeNuDJ9RGOB42JNNQa42ETPvwOFCBW8e3WA9Qt55+CKgxUAS67ZaSjnFGUVcelGEsNZsxYNwCZYSzIKgcqJuGLkz63pmIMRpnNJWH3YVlUUPrFfuzGSIekUztZ1O/+dZhbGa+9GQBZy3WOMIgDGMgl4YiwpXdBXVdcZY7gopc3TvAVjX92PPmX/sN/tKTPoQxCUdHHadd4Mpd97JY1Ky3W8Y0oGyhto40BnYPl9xxx5289e0T/8FUFdsx0409JY0sqop25imiiNoglWHsI1003DjL+KqiHQaW8xqtLEpP7PBZvcB4TR8ilBGj1jR7e5RcGEvBjPG85jdF7CEF7DmJq5ktsUm4dXqTk/UZi91LOGsJ1LilJyrFuj+lIBxe2kG7inc9dBOhgBpReaQymtpr7t2ZUYfrtHaGEUffC+FkxM1bRuMIccV42jNEhdIRe5Yw2jJrW3QCO4RJDlYJq5AQ0XRZU2xNVoouypTOLlO05qsa0WEaxmEMWumJuFZGVJkU8bQWbl6/Ts6JLJqd3QMwnm4IUzSmBCEhqWCtsLec0TiFMmC1RimZ0vfGkK0mBGGzDqy3Hb6apm5tumnMc+0ds9mMMA7UXmONQlvLmCIlC9qaqfQoQk493kzltTEklAjWTYTUkiNVZai8QhPZmVdYVdENEassm+1ITJO+QOMKYgQpkSGN1M6SUYQ8vT+HMWGUpakm/QajhNls4ut044hzU0eLlIxVCqegckxtnspNvd9FcbIayEERj3pyHLAGmrrh6rUnouoFSXtKFPooaD+jz4Xjdz7I7v6SWdugIigcxmogUpQFXc51+jUghCSc9pmUCyGfG3Wmnn4/zUIle8MmCLby9DEgpTCftUgpDCGgrAKt6MeeYcikuKWuJmEea90UQBTNer2lqmaEMDnkFIgydX8YJhGolCJVU+OcIQ2RkgqusXhnME7jrSOnSSchpQGVPwC03P880PUdRWmsNdOQDjclpyct74cJJJOAwDgElDJI0Rjb0s4qxnEikTys+lQyDEPCaqHb3uDK4R4ajdWacQiIbmhmNb4xKBXoQ2Yc1mQys/kC4x03HniAw50d9g4vkcKWMAwoo1lt1sQwQO6pXMF7g1LTGEOUpR+n2krMHf2YsL6ZXrSNBjtNUhrDxOoWmQTVFHYymHI+IGUIVM6hbcvuwZwxBlQp1NYydCv6UBhCoagpSldqmsesjKZp5ueMbGG93Z6n5wqK6bukFM5OT9lbHlISDF0mjwNJJib0cnfB3mwOMXB8cgtDoNINys9o2paQDVlVDH1gzInYT6zjvfk093tg6ul17mGnNlOUwllHTon5rOUdDx7R9yO1Sqy6gb3a4CSwbGvatqGZzRnFEY1nHDWbrhDziChNSgrvWurFkuOz0ymDEwNKe7QIStLkxJRIGkZCTGhtUBZy7nHG0bYVJW0YtmtmpqWp9TTaNke81KAN1+445HS9IpSE9xXGQI4jVaVwKIxrGcdMCSNFgRFh2c7Y35lx4+iEq4eXiALXb9zi5vGaMVvQNeMA/TgQUiKELYvlnINmxjBuIQtSFLPZkiKObgi0jT2folfRpYpuFSclLaWmaWxKCMoylIZcZsTNTUqK7OzsUTDMFruoPE5a7UlYtA3GVQwxsT47o3KOfhwnSWUt+Nqh9DRwp+Qp8kxFY12NcXDzZENZRWw9I5aJ6JVUQqlMN5yyNzvknrv3J35FKszu3CXFhFVC1QdqU1A5EYZIMgq/M2czZmhrjLWTRrdbIKLI50NNu9VIyZHlchKKcs6gz8fs4ltELCGFczEowSo1kebyFMF57yZ53DI9BG1TnT8LwunpCVoVdvd3SMVAVRGygjIRP8MYWNSOymoqO6XvS44YJZhJc5iqmvatROHaeuKymJq23WHMiZOzLSiYzzzXb9xib2dO0zQs5p5uGCfyHTCEEaVkGkZVBEWmH0aKCBpNjILVmtobjJlKCjmmiTdT7zB0HbOqxmqNnGtADJsTrGEaPKUCOSe08YxDZLMJWFtDnoY/qTK1C5ZSSCLnJMmI5MJiNsPbaYRsCeNU8rIWjcZVDSWNZG3ox0DbLKfBVzt7VHOmQURioBQq3xDCwNHRETEHquWCbrVmJsJiNsMIKGUmcSfFuVKjUGKiGxOrvkyyuWkqAyptH1HytFpTWUUSjXEeckRJwVnDOCaESX5aWc181tCS2WxWOKWx3oGSSZq6cpgBkEiIZZK7LhMh0jlP42ukeFBTqUsZTesanLMsdxbUxZN1wbiKMWRS6gkhQHr0IfoHtEEvQCwao9zEQg4g5POJW5pUYEgTsSCmkcoyTaYKPVoM5XyyTcmZMUasndjmOSdSGLl565TF3HPpYA9tFLMaFAOpKMacyKbm7Q/cJAwdd1y5xOPvv8aV/T3uvLJP7DacnZ4wJiEVh7YVrbZU1FNvdzD4jZoIa1qxWU+a81mEMQrzxmH8JIu57SevLsY4DaRAJq9QFZLJOF8zJMU2F+pZA2iKing/9a4O48BZ13EyBky1IEvFEDNDyIznE8EME2sZ/NRv7mtam5AcGfst8xb2dvaw2mGUo4uRRI3SgkgghMhms5lY42qazcxYYTEQC10XsEZYr/tpChn5vH5lqGpHUoCaiDq5PDxOUKGU4+TkjNPTFV1v2HZCrh3vOk50uzV78x3W25FlKVyyI02rMBnWXYdzEes9GIdxM1Cak82GmDPjECmS8JWmxITXjjTIJOChDUWVqc6ZoVINe03DPZf3ydszZOhojKDPnavatpScKOea3Puzmm23ZexXhDTp0jd1O32XCVhTsdp2bINGaY9vLbYE7r9jRuMyy/YSD5xuqL3inQ/dYLGsuPtyTRgCfdDovT3qWUsYBNMa6qaiqj2WzHqzwTjPej0AUw/r6TiiNbjKYJ3F5UyOitxnKmoYFQnHad/h2oirpx78ttaENGK8YVPydI+kRHuwjzcOlYUwDsRxJIogCMZP4iJnZ2dsupFmuc98p0HGwjYIfZpUujbbAXLC2qm8Y6LQzvfQgyGvN3hrqc2Ikx51fMzOjicmGJTneMiEPqCqBoNDn2eASp6m85WUQQreOrbbLWEY2dvfp2kq0tCRSyKriqz0lDXKgoqeWe2gBJRKNExT4EQZ8A5dTS1U5Gly3bIt7O633HtljyEbjraB6ycdSUdONxsuHR5ysLfL0G2AkWEMtLWHVHB+iigFGEqgaiqUrrl054wHH3yQQiSlHm8id911J9Yqxn7L6uyIbn3C5cuXUBrqpiGXTBrSRCAzbpLdNZ4qj1RNwxinKQexCN02TYNwnJki/i5TlOGB6x21i+zMZlRWqLTCeUc7q9j0K2zTkEdh6DPdukPGiG7LxAsSTTOfc7YaSEXT9wM5g9WGGBJx7Jl5g1dC4xWSM3W7oHWT6M3cwGYTCQacy5MmhcqstpHj2NPMJk6G9IEYAtdvbXncffeAWzJvK9T2FN/M6brt1HVyPtxEtCGrafqaci3BFvo8MpRAKoLFoLWiUpYWzVJ7VnbktL9FbTXoaYy19jX0Ux1f64LTiVxG6plBK0GrjLcVKSZKMmjtGMaeiaG9QSuLNhW+9mg7CcV4Nw3d2aw7kqrZbAakGvBtRklAS2bZ1BAMJk0dF48WH9gGvUxzhdF60paW85nBGsYwksTQRU3jLJwrFjVNQ9KZs/UGZ8wkE9qnaaDCOYkkMxHOrHPs7OyijD6Xch2p64YxJM5WHcdnW8akObx050Ra6SJN3bA6PSXHEYNi1rT0SVNMjdjJ8SAJm20PrqXkiOSAM3qSCrUW03pGBEmRNPSM4zCRYczUWqOQqU2MKaVUjDlvqRLGFBiLwnhFFqYo3FXM5jt0KmOqhtNVwdoK48Bqptqb1WyHOLVLVJ5Nt8JZMCrjq8zOfM5y1iJpcjrOtj1jjlTOoPJw7gwkkELTzqDAZiyMmxV9H6h9S7c5IcWpxa5tPFpVrLqIz4IYxThOU+Os9Vg7iSl0qzXr9ZZyTlzaX+ygbKZqHcrXnHWZxjpaFOuuZ94UtKmZtTNcVRiiEDLkVNj2HV3XoWRiMlfeUQjkHOmHPDF7i2W+qKchCrHgSsEbhVVmmpGuNfOdJZzX36ZJTnJ+P2ZyODfsBppZdT6Wt6aqasaUWA0DlZ9RVQ0PHZ0RYmZ31nKwaLh6aY/YrTBY1KUl80VFOzPU9RxTegyJtnU0yyWDFPow0g8DhUnGWElk1lpiLpgCuUzs6JgLVhtUKiiTkXHAGc98VqFF020DXcy0s5bVZktOI7N66r81OuPFEkWz6iPH45rD3X3m1cOqXhVYQ58mQSOrQMpUjtK+4aFbJyjboKo5ogvjkM9FWgwlO7phIGthk06JZcvqtKMMA+mOBY+/d5e03dJtNpRlRR8S4iqSONbdAEHQ2VCbRBfXpAzzWYO3mr2dHVIMbNaRneVimud+3jKptKbvA30KFOOom2biwZREZaG2mgo9jXatPPlc+92YQkkDd1/dobI7+DxS6UCJQiWZ2J1yevOMojyzZpoDvpjPqHxFW2q2mxVN5fDGE8LIqtviqmp6rqXwwEM3iTGyu7vL2eqEg/1dZq3n+NYtqtrRts0kCZsT5PNe5sojOUwyyOdtczvLJXpRWG22eOdYbUeOVxvWXU9VTy1pTRPo+xHsGqc9Z2cbPAbtDWMeUDoRc4OvLENMhDjp1nttsDW0tSOREV1zug5Y69msOqyrgUI/BKxybLcBiZnD3Tmumlo9fe0J40DeBC4d7JHzFsi42uKcJUmYnEdlWW1H1t0xIueTBX3L2x+4wXJnl/Um4GJCztYYBeM4PQ/KembLXTZ94GzbIzphql2SKI5XK5qmoR86Wu9pGkutFa2v0YMQZWQMwnboMa4i5cQwDKQUmDUVbdWg7VRm89YQQ2DoAyiP8w0p9ihtUSUjEtB6chzGFFFaqGqNshCHSbAoFE3RhtPNhoU2NA2TwqGz7C6biX+h/i+J0I21j8wI1npifipVqKxDa43Kwrhdob2hNjCrNMu5w1dziowUNZGdrBYQQ06TapnVk0j+/v4drDZr7KgmRTRbo3SPdY6bt7bM5zN2d68wn9XUtaXrIt5PghzLdnbe86yZZB3jeTZuUjLK9v9P3p/0WJZlaZbYOv1tXiMi2ljnHh5tVmUVUJWccEAgwTEB/mZyVuSYyMoki5VZjAgPa1RNuvfebU7PwX5uOfUJCThC5maqKiLvnnv2/r61LD/drjijmEepgVgT2LN4ei/rzvr8xjFopmliGkU4kVO6AyLCHW2bSSmT7i701hvejWh7F4bcU65h0MyqsUXpZF5er9Qq3OuWCuse2ZdCipXjpxODt2J0qo1xODA4R20RVCe2RO2FEEZajlDl8FjXyDh4am3ELLf20hTTdOTt9UraM1Y7rPN0tFiTaqXGQrnvL6215Jy43RYAwdYeDuz7zuw8zgXQjW4a23qVN+1mSCGwKcXldqH1iDb+Tn6DpgylZnIqqO7QCpyztF6x1qARS5rRlj0K0W8aj8S8oLXleJxQdJZlxdWdrjtOdUKQEWytVXZkCqAzess0S9BKmtkaGhQstRd+fXuh4Zic4TAMvH79he8e/kDcV+EK5IyKmYO1fPd05O2yYNXAdBy5rhGlGiUnrFHEfSFtjeiciB+sJ5WOKe2emVAoAto0oGJ1J+cVTMFoh/dSIRvaASgc5rPU+3oip472BhDGQOmNvSiuexEaX1O0Ii9onUaqCWPVPQA1UBS0+yizp0bFUFphi4ktJnRV9D5SUby9RF7fLwx+RlfHl18Wvvv4AdNG7DCBt2y3RYxpRXG9LrgBencUVTiPhtp3xunMGBzzUYJb337/iDEG5wraOUigcQyDlt87Ouv1jXn0tNSIMTOdDhKOqo3r25vIgUynxYXvPxz5ZuiYJt//ZcvoJtWjoDXbcuP89JlffvwRpRRvry/87/6Hf8PtsuON5jBKCt7PR9J9clVq5uevX9kWCN5zu2444+lNkWPDGMcQJnKKdFVwoTMOI1rLfr2MmpIKznr5HSwLRSuaLrSuJfTZO9YMrLci07T3QimJjx9GdG/8j//27zmPA5fXZ9Y1MR/OmEFEQibvkgkwoLzldHpkOgT++POP9Bo5jAPLUpmDQIcu+07LmdhlnI31XGPmuq18+vTI0jOxRTHxXRvnpwP12kSX3Du5Fg52QHWhRQ7eU6rIdo6Hmd4y/+H/+f9mGjzfnx3qfGQaB95eXvFhwIaJjONtWXi/5XuQeGXbFmKu9LpymByahFGKx8cHLI2likGxloK3gVY6vRlKUeSsaKOjNIPFghLLnr4bC2uRWrGzDu/aPSh6d0DqBroS64puGmcGtrgzhBOxdrT3hMHRkT2/u7MGDrNHq479U/ryz/j6iz7QW62kFBnHiW1byTkxTQHvLTFl4nLj4TBwPgws789Y3aAu9Jw5zoaqDOgiAQplaa1j73CUUgs//vSzyCFKY1kiGwrnHNZ2/Him9c62Z+ZxoBRopbHnzOPjDArOJ0Giel952yp7qcIk79CdZ+uVQd131a0SbKOVxnp5JecqMBIL73vmEovUsYxUb3L6k51MbunaaUyucmty0rk1VlGqVJFyKqQsN6Rfn1fWtWCDx1lLaYV+d5mP3mFMAtM5zNPd4tV5f3un1cY4jHRgmAbWJSFoNkXKjXn0OD8BkjB1zuJUoHdFyRXrAs44gnegKqV1TG/cB/5oLXzwdt/DruvGPCuOhwNGCY41OMeWVxpNksdJfOWpKcia1gPazGgXaK2zx5112ymlMniHQZLDxph7xQX2uMsBo0eMHoh7vgNnQI1GXg5Vw1qDwbCtV4bTgWEYiFl6rcFaWi3EKC8ikzP0VjFGqiu1NDSK4+CZvz/w9e1GilKj/PbzB7bbhdADdvIEpTkPiluJuLrxzWnkeHji7W0lWsXb668kpdkL9JZQCrSxjIMQsobBoovClAZYirkTyGg4K7tia+XfPgbNtkZ6s4zDid4qtSZq63LbIXBrkXZ/NSndctkq720jx0pOFWNk76o0NFU4HY/EDl0pmpsprZNyZ40710VuMOM0QXYY57ltG7Uud+SlJa07ZlTkYuk9EIYDUWVwgWE+4uNIRuhnpSpSKagpEIbOOMm+vPfK8TjSe+W2Lrxf3/FhwLQBMChj0eqOGu2FvEe8F1UmtfCaDUZrciriHXeKj4+f+OYcmFTCtIjWDneY8BnyNXIaPZ/PJ7Q1DNOI1pb/+B//I3/z/QPOdKiZVjLGOtKWOM4nrKu8XRfm4cQ0NFLcWbMEYaHx9nph3W4cDkeUdlirCINjGC3WKIwS1G5VcrjrplnXC7s2bKmyx3avJMpUr+SIatJ//vz4gYO7EdeVvr5zOHnWlsjLla1nvj1/T1WCnS3xhlKKz998YhwHjFd8eDjxy5dnrLM8HAbyvuO8h3HAKkcqklconTswqvL1csOETK+Zx+PE8fFArQnrpRYWkyita7MMXjzy+R5OzHkgDIGSEzBitWZNK29//JHHx0cqlm3LEOVWftuEDJlzQ1Ok/601o7Ucg0OryGAbNV+E7EZgCoGSFWuUZ0fDkXNHac8wnLBemjF0TcmFXgpKeWrJxC0x+JE2OXKViw90lO10IqleGe0g9VaryLVKJuW2MpeAtY3D7EXUpRSlZKxvTPO/kgPdGOFFv74845ygDZWSG5PRmhx3WkqMDwPhNEj/1sP1+oJ3A3spHGdHsvJDy1mQqjlJ37J1wUe2UnFhYF87yy4WrqdH0R6Og2E+THgjur5/+udf+PjdN7jQ2bYbphe8H+k1U6oAW4yzJCq1d4IZSK3SYhYudussi4BhajW81ywhDzoqi7tYHroF6IzDwOA0YzDUO0lKGyeHXKrE3CgF9giv1yu3JVGL5nSY0MbgBy1hktTIWbGtiRYz0zzTSxHsZakiXeiKVBqlVLZlJUd5MJxOMw/HA2m/B/osjEMgxo2YMsMw471nuW3ooJkeHnBeU9tOzhu1JYy+m8uKAE0Usv5YbjecsRyPR4IGTRKyFh1nPckqbtedkjOno8faQPCBjKwgutZ01VEGqfu1incDvRW0ktul9wbrJ1rz5Gy5va/UJoCNpOHyfsGfJ3IWq9PDwwNWi80pJ3FFm1YllHTHmqou+8M9S2VHKwNd4V1AWc3jQeRB79eFx4cH+RlajabiDARjCd2I2EVZtCqQN1pJGKW5XS8suRFCYByCdKKVIhhLTMLbdqoL5KRIpkSARIkwGIwFrQreC3jodlnZl4TzFq0g5g1tFD44UorolLBGs2fYc6F3g9EDzSnWLBStWgsxJ5ZyIxgLKNBafocqQn/r6l4pjRIGU5bbuhLCwDANMnK3DucN79eFp5NlfvpMVV9RHqpUqvmHf/h7Xt8WLlHReuHnn75gRsc8LOxeMXjFh4cjYQiCae2N0orgVpUh10yvO4cpSF+5VganGJzBWctNPfH1+SslJj6cRvb1xt//1T8w+ootjdHN5JTpqpPXldkPfP/pkWk88LZmTo8f+Z/+b/93Hg4TP//xn5gGy+9++IEYd2rOaBugKrSyDH5m31dqypRUmecRrQy36xvbvvDXf/1XfPPNd/zyy0/saSclw3in3lltUNaAsgTriVuixkzSllw0+17YZUxFLhuUyDxo/uqHH+hlx+Yr1x65/PLP/Ic//heeHs78u3/7D/zxl194+/Urx8dHRmuw5wMvzzfStjANjn3ZOc0j9fHE+2XHWsuH40iuHTsHTqeRX99upDvzPtZGCBOx7BwHOJ5OfHo84VSj0Wiqo7QGp6kdUorUnsUw5wPaWFmH1sbD4wfe3l7vFD3Nh8/fczgeKRXWbWfPlVygK0epVS4KdSHYwt/9ze+YgmK7vZH3ArnTTcc5g9ea0+hR3ZHzxl4Ll9uFkitPH54w1vPr1xdu64KzmsMcmIOXzx4CFCslM3hP3iJaW3m+2cZ80OgMYVB0Lf319ZbpCEDq/RLxViYyN1M5nwKtZMZJC4ziz/z6iz7QtVKs+05vkkjV90i20fJWdjrMnOeZvN+YR43VheM8U4shliTSiZLuSD+AxrYtzPNE65VSC0oHpjAIE91GSoKH85HTYWD0Bm/EltRovC8X7DDwzz9+QX88EMqK1428RKoeaIiZSqtGU4pWNbfLyvkwo2lQFQ/nBwZ/JO7CG873DnrJUp+yRhCdqluhXnVLyZUtR3pXpNKhRHEGZ7gukVQ6z6/vzOcD337/DTSH1oZORZHRWhj0MYLVO3tPWC0a0Ot1Yd02csn3XfEuN6kMNTdijPzw/Q+kUnm7rPzww2fifqGWyrat0D3r9UoviXkcsdaRc8YYdw97aJRSlNLxWlqzWkFFErStNtbbDaM003mUg7QWesmgA3Qjf5/WWGJhshbdEtoYUolUKmgRRmgqozP0FulduqveGZx31N7pPbC0zjQOtAYoUWF2Kr01tj3ee74Cesg5S8DJWPLtHeUsD6cjSjVaawzjyN43cUSXBq3TcyLFxHLd0A1GZwhWEbzsF5XWonltFXrhODhhwtedh+NI0ZoxTJjDzJeXC8MQmMZBVJo5y7+5iofZWYNShtQ7Ma6Ms8eYgdYT1srvfO+NMBhagXVJdMRF7wcBySgD83GSpG/rcuvbI8YEpmnGuUAn0brsxrV1UgVLEuK01t2hT4peqmhM78KflFdyy1jXCZOh9s7hYIjK4kPn+fUXjscPZCzdeDCV0+nIJ54YB0M5jqjBEE2lZU+pmn/+l688nkaeHiauZmNdO8YqlBKcs1WeWtr9ZXzCWiEijiEwes96W9jWjRcDr1tnu8r05q+/feA//ud/4mwyf/v9E9e8MTpD3ResaqS0YqpmDhbnBvZ44e//8D3/8uOPXH79lf/j//n/RIqJfXd0bYlZsMK9dFLMdz9B4Hye6b1JHbBPoOT7/Y//+I/C1aCwLgv+ryaSbkxBoWrlNM8463HzRM2KPXq225VSwCmD1Y0hwJp2vv/mA3/4YeA4PaDXia+/BErcubws/PDpzBw0/+Zvfsf/4z/9v4g3g/YWYz20yr6uvLTKdBxYlyuazmH0vL+9U/u9O60CfnAEJ6PjmirGGVptzOPMw9BwvZHfr8wHj8qJo7PU3klJBFWlKFJTzPOMc14yZq0RfGAII/R3tHFMhwfG4wOxNmIu5C7PgnJfAx3nEU0lr185Hw98+ygWuzIcWK/c+SIK1Zw8Y7whxcwchHR4mgJv18Q8OEZv+OPlhVJBVYUaLB8eH1A0crTUptj2IsKumilNcjW9FYxS+NmjTQWV0caA6ijlGcNATvdJMQZrIOdGiqBVw6p/JTf097c3mvYMw0iKkTA4MeioLq7zwTNPjut7JriBeRqwpvP50weW1LgulXTbWbeN1ox4EwAUzPPEui6SKlcN7ybGAcbziTFYBg+D1/SWiSmRc2IvFayjNvjy/MrnY5BRpQtsCbbS7rjCSqn9t91jjpXjOPP2/CvzdMRoR8o7YFmLHA4KQ83ivhaGh6VbR60CnhjcQG2NVAsoJT7wNfHr68KeGy6M5G745dc3WlEc5wM5LRyPntoyvSmsmSQJHBW1KF7e34lRdvStd1HVai0jvJYFjLBG/sP//L9wOp1oJfLLL8/Ms4xgvbeoBikmTK/scaEZaRBsi8F5DUqqZcM4kVJhCIFUC844aJ20RanTlMq2LjjbaC1jtIhR1nUjl0YYRkm3KoN1DWuVmNroJFNx3oo8RDeMue+8rEerSq1RQD0NFBrvLOse0UpRcuH08cw0OkYdeBgtgULLSUbtXixR3nnBS6r/CgGqrePHA7U29j8pEFujpEwvmXGYcM4zBM/l8kZJkU8fnui54Lxw9GPaqaXirOzy31Phljb8MPH4cKbWStp3NFLXqSXL3lJr+C1o2UVXmzJFN6DRWiF4CX5q3VhVoqlK6YIIPT0+0ltDaeGhl1qEYvgnvnnpvP3yhc+fv2Pbd8bB0nvDe8s0emqK5Kx+I6v1jjDIW6P3QrdV6qJKcKLOV9Z1x5jOh6eJ46RZbxspr5Su6NbQW2cYLLOxrMsrzgYsnaSj7O7txHEaiPuV15cLPSd80JzPB3SXz42zCqsU5v7k06bjrZeXx9JQdHrrvFyeSSlKdsM6brcbJnRuyzPffnpkdAO37cbkFLVEDJaH+YDyE19fr2y3Cw+jYhk1/+5//3/A9soWN7wxaGfQGlqSFV1OO09PD0zF8fb+xjiOpJRwVvHwcCKXSEyVeZ7l4Gyd1xcJLwZnGJzIZpxuqK5IWXF9W2ix4rSSC0RPTIPm9x+e+PbTCdV+JfQZP3ge/+6vKPvG8vHI48NM2i+YMPL58cSX51fCceb4MDINA7UZ1rgTqqM1WREEP3OYA2sUHG1vEU3hOA/UstJ0l+4+ULYdpTXj5DlYhSv1jj+VcJg1jrfrwpoLfpzpWpDLwzDcV2yZn3/6mWXdsLZQ9kjMUFsjDAO3202QvApsr3x4mPn+20fitRPXGwezcvITrStCceypEYsiRcFjt5aYByFijk6qhd7NfDgHoPLxFLhchZ0RdOU8C0jIjYaOQWkoNRO6pheoRUOt5NQIweAM9Jo5HUe8uY/VlaPYu2QGyUCVtBCVwhhH7frPPhP/og90eud4OGDvTu9pHPHWUkpk3ze8NajjgPeGw3FicEjNCo21jsenmdQuvF5fqL3Re8dqB0qRsxCmQnA4Z5mmgDWaHCO9FG5bpITAEAKlNJa10JW/G88y8+cHzGCJObKslb1pclNY07GqgxKpgzOyA+xaY0Lg5+dnpmmmaMV1Wbl1Q4qJP5XPH5+kIpVzlpS5dxglgH8w95F4QRnPmiPNecZpxI8zv3z5BaMsumna5cYU1B1jWqm1U/JGTI11k9Tquu7U0jkezyzrSko74xSI+0rcE1p7pnEmpcrzywVnNXt85ptPE0Y5Hh9nBq1ZbzumN9brlaWsjOOBohQ0RxgcFsseM95adiJGaXoXrawMXaTbmo20FbT9Uy0m4qzGmPsh1cH4gGoJ3RXeGMxgaFXYycFZDB2rYCvbXWsKrVeUUQQX5EZ7iRhdQUFt5Tdrlg9avAFVUu1Ga3Ip7HskIGCjLgttGTPnRuqd27JzPD4gtIiVeXICkcmN7bZSh3APAzXWGBldQCvHngpbLPQu04sYd/Z9l5vdfU2yr4sQswbZN1qt6dqQayHuomhVZpD0cC1sq4QqZztSiiYlCZTm6km1s6XCZVmZNtn/G6MYgvRmeysopQnO4ocTcGNZbuS0U1PldHCcJw9kuu8Ea+7YzQpouaV3iDRqiZIl6UqmXyozDwY9OuKycT498c3HH1hvz5TccbOnKoXqGd13xsGwxiulGM6PHo3n+X2nYfjuu8+0smJ1lcmMTP7xzuKNPAO06cL1NgqaYGdTrvfVQSLEZ1RceTobTiPY/MbnT58IDx8JHg7jQOoResV6Tc2ZvF+o+40fPn5muzzz9fWV/+G/+QOfH0+8vb0StEU7Iy9avWF0x1nF+WGmtEbQhfPJAkXCmlpeFrVxtOYYhoF2gu+/+w7nND//9EeZslnL8+sbQxjQSmONZR7gOAasMzinsKZxPgXmAMEULBr6SqlgnGfPK99+fqCkxGn2rCnyzYcTtSSyljXEPE0C73Ge1ivTPHO73fC+cpxnwtzJFdatse4L6y0yuMAcjiy3mwQ5tSKjKchUbmPn8WFCd+HgGx+owJoyO5nLsmEQSM0YhPR4W1bWbWeaDkwPB1LR92d2Q6EZnUb3xDRbniY4mIS3ldGBSzecrhilsYPomF+XSOyF6+UNrMOYgZqvjH6g9UKY4JvHgDUK4kjdrzw9PvCHP/wOrSPNZtZ9R9sR5xTz0eMK1PdVViJqQLed0QWMinRV0SpjTePpLECajhPugjH4YLndxKT3+hqFhvlnfv1FH+in8xE/DoBinidJLrd2r2p5gr8rA73we1GF3mGLkS0ZbnvicssoI0IBAamIi9Z7L+QeLSCIliJmgNPDCd3h8lYJ2qO7QyOe3YahtUTM77SueF0itcPPrwthPoksoWacaXQMXcmeN5XMr++vsqs0RhjD2rCvnd7EclRrJviAtRN20NyuV/Y9sqxRuO7GiMijKWpVtFLQLuB1YK+KGDNdO7ZYsR2UVeTS+ObhI5fLM8ZatA4s2yK4Ct15/PDAr1+eeb+8cj6fGAL0Vjg8zPR+4u1tZ++V+TBL2rMVal2EYCfgeXTPHEaD1SMtNbatkHPBOC/O8QpaGUIIOGvYt5VwV6waY5iniRwjJSWq0yKZMQZlOiUXwXN6K71e3UhpY9BN0t1K442nOskBYKSH3UoGZUVXq+5hLu5UJj0SgibliA+BwRtu15v0/VsgBc1o5CUjpUTtCuc9XnPHDxtqzdSmyUrx68uF1/cbf3/6zDjN9JrYYkQZx+k409TdPQ8M00TXlmYC1z2z5YqyTl5Sa6cC2lp0b9gQ2BcxPP3J595bkZtmV3eioPgOMIaYEl0pwjBLmn9v4gyYZ2oR9kFqhpx3tm3lcrkxToHBW+rkJAOg5GCotdNK5nQ8sm87xlmmwTDajq4bRlexcTktkw9zd8Z3ubFrpUVU0zx7EoqWag1vHL11xuAk/5Ij9EaJRaQ3xhCcxlDpqmBd4+F04DwN6B655Q0XOmEEg6PlQiNhXcAHh7GKoBROW7QR1ar1km1Ay962d0fcN/72WPj+H77nw8ORD+eJst3Ybm+MLvA4a26Xrzyez/gw0FonxsT79UaMGds3Pp4C33z8A/N8YNsWdJPJEqrz69cvdBtw8xHIhOAhF3rPfDodeH19R2vhuSsVSLnw5cszrRd6g/e3F1rLhMHJnrbsEhItjX3b+fab7/g8Dzh9vwEamMeB2RsoO7YkzvPAv/z4E/+X/+n/yn/33/4b/sf//r/FqoqRATKD03Rj+ebjIy/LTkqZLWaeXxbm84kYN4ZZLIE0WfOK872jdCfniNXgrSZuGzpHTMk4azE60GoThWmQW2jTXSrEXWQ56Y6zVq1hu1AbW61oYPReplw1c7mszAfF8XSQ74mzDA6c0nx6GAmmoOKVhzDhhxHXKgGRzUyTY9aObis2gUujrJTSzrefzxg3skeZeNq+EJTlb3544jgGvHdYNoxShKOjlIW93KjdClDKGcZdUbKIa6Ciu+MwOnK+Qc94Bz0nagHnLS20u1dhZ57FrfD2utP+tfTQa65UL9zeUiXt3WkoJeaycQxojSgeS+Hl7VepUlVDrJ7bplj2zi0lnPfYOzUt5cwYxITkLSgatWRqArykpx9ODyzLzuVyo3TDsheMHbFWdI+X68J8mHi7rbyviYNrjIPBy6IfjBw4nY4JnlgStxRRWpONYZxmsuo0ZejK4JzFOs/r21X60w0qmuttp9bG+eGBmOV/3RpCbOoyejdhIpeKDyOtbAQbcArW7Y3393c6Ha35Ld1vvcZ7y75FlIFtXfBeS4CoK5y997iDB1V5+vCJl7d3rrd3jgfLOA6cjvfdVVqZhxlnA94OrGslpU5KBWNFBausQQ8SEgs+oOhyaGtNr2KCc87+5ixvHfK2o7RlCIGggigtacS4YecZ1Q26K/lvKry+vOOM43w6yjjODnS6PPCCKA1rk6CbUuCdRlHlJc9a6JBSYl1F6GLvdCiD1LSEg9DZ941UKsYHlj3x9fXC+3XD/fFnvv30RHt7kymCapgO0zSzp4z1UufLORFLIaYKzoNqwuzXhn3LKG3wgxcgkNbM04TqTfSld8tb67I7skZjnCOjcCHglQR3UmzUXunasG6CEs7FSJCIgRAMmiYwIxTZ3hkNxuCskj8/FlItjGGg5so8WuYg4A2lmyTPleQ9jFK0e1bCOou1gXGw5Hri5y+v9NawJggWFHlp4U5DbEXS2fQIrTOEwMEGtrhxCA518OT9xjgaPn86MwaLdY20rXirZMRuOyF4fAi4qrD3RkVtFe8syliWNRNT5Hw+8c03n/iH487Tw8RhstT0jnaV46wYgsXphBk0mvIbWnqehGdeUkT1zMNxAG3Z1yuKwGGahOqWE+u6UPROXhZwA34ShGiviXXNOC8oa4uWvIJ1WGcIw8Bxnvn1yy8cjjNPT4+gGl+//kypmU7l8eMDp6cDIV8ZrGFZEtuy0HbD6ZvPcpC5Edfguw+f+ff//t/z/vKFl5ev/PDNR1CamBLaeGovUl/NnufXheuSuV4X7Dgxn8/UtvP09MSP//ITVE335jdXgAC+DPRKL0I70zXz8PjA4XBgcNDiBWwhtgpNESm8LDu3GCk4aDBYT1yvbLtU54L3gmJ2lvf3K84FWoXXl1ceTjPWKpzpzN7iVEGVjXE4MipP2Vasg8lKfbTWgtKVcVQUC906/DAyVdhTRxtZoy23G7e3C/7hhLWazw8HLlfps9cm4t1p9KzvN8Rq59FKMQ+etUVSzEIpxFBSYggBrSrrbeV09LTaCIMll8zb5SIJ/+kJ649ssXJ5ef+zz8S/6APdaieJ9BCIuaHvqlBFJTiF7rsITozmulWqniBYrB65vEe2WomtoczI4fR430MWVC9Yp1FGhAyqS7Lb1p3kPblbqJqf3iKldESL1XicJjCBbD2vlxdmbzFx5SFI77orQzWdNa1o15imiZoKzg7csuGWoClNUU7gJN3wVhpr6hhjSV1UgZApNXM8jmRjcV6J/7yAtYGmuvTTc2Qw8n0wPaN64jhWplGRS6I4iPGCu/fCt21FU5kI1JjoTeGGE6Oe2FvGVMU8eqAwhg6HwnW5YnTj20+KwW1QMpPTuGbRCUY3YLSi9ISbNPPQGapiWxrbbcObUQQ5FhG2DAOtFtm7G0POHT8ehTlgIo0d1RUn6zn4gLeWbgyv2040mqaPOCX2rvlwwFjP7e3C+XAk5UIsHT+MFBrv2wuDN9AdtndoCU+k5x2nYAozMVda6lTdKdpy3Qp2Fi0tqglVqmdyjbQOHcOeGyUKYncYnlCm8+XXhffbxucPinE4YOzEEjNlvVH3HT8FlLYkBaXsWOdIFWLRxKowfmStimah7huqFiYrt15lPNfUaNVgEUXoZC01b2jVmZShYYhVccuVXBWpKnrTOCO1vKdz4vNjI+cCVdNKR+GBTqkbKEFszk6xpUTplRobe2v44Fj2iB8Ea9mbIuFl5ZALIQRqSZzmEUMmLlfm4Lh1hbWRVg0tN1AVYyJPHx94eXknbw1vDyj9E1lfuOaRG9/QRkXoN07jyMYzW0m4MjF6+fvGZac2xZIb0zxQmNguCW8z58czuSROVhHuwJjrLfJ8WXCTJpav/N0fvudvwwFFF6WrEi1ycZrSOwlNHwOgsVXqs6ptnK3l+PBA145/fvkFbBCVZs9M08AvLy+8XBdOnz/J2FlbMF5yNqngoxL3vB/YSoUqDPM9Z5qGcRr4+ecfcRqM6ugurvL3prCtcRgdn4+e/e1HGh5/PKMJxOWNYdSE3hmt5uA71MjjaeDgH3g2EXRivfyCDQ6coSFj7NY7hSAinHShmZH/9b/8yOnhyN/87e/5lx9fud1WxtFBO9K6JrUNnJJmRc24UBmNYTCeh6NGTwtGa/Cay1653FbCMJJKpTXDyR/wWrHGSl4LvSoZogRQPmGVxnePsY/QDQ/nEyXvfDjPxOWZs3OMujDVysPssW2FVPn8cMSqjlaQtsJeO6VoMAMORzYSso65grICgvGaXTXmSTIEisa6NYINqG6wRrNsGzkWPIZxPLDHSmsVEzuqgFaOqirvMfL5PJDbglfyspKaJytIe0PhSMnz8PiJfUcyXsXepUx/5pn4/5OT9v9PX52MMZ59vzAfD/hgoDda6gzDgHcdoxPee6y1qNHQuuOyFrYt8vK6ULGUIizicB+xWyO3W6ccwo3rGJHmkFIi1cSeN3LaZVx0DwPVGkFZnPYM08jb2zvGGIYwUKzcNhsZrzVGG1qpmDt0JKVCzo2CwqiOBUzX7FtCqzvSslaMUtSaUS3KL1VQ1JKkIWTExGa1ourI4SxEplIixylAsZyPj9K5NCMxJVJKGDuwrZHjHO7BwDt5bqsMWLQ17LvcfqcwoIyi5EQIFmVmxikwHSY+fjhze3/DG7mxmvs+2Ti5fZVe8FZGbIdxIs2FtCZQjbVs9K4wPoA2KOvRWh4CvYuGssYd6xrTNHLwDlUbfvA0pXgIR24po53H1kK729wkqOVwyqBMIdfOuq703qnd0goCz/HgjGEcNJMTJG9whm0XiUZtlQJ049mqQmvFqO09IFioxeG9Z4uS0o0xYhwY05m84XB6orUERkaXy9sLaYt8ejhxevhIpfB6XSnWobWjdsOeEluupCJa2FwqvVd0q4yDl+Rw19Ru2TNsMd95/6KQBAmSKYr4DXIXT3fr92odDMPMMDjJltTIwzRjJdlDbw1tLaU3fvrlF2qOHA6Gh3lCfQi8vC68XW9QRSepcgPbqVRKgXXdaK3jbKA3AeyMIcjLU83UknFW8/TxM+/vN0ncByuCpPuEwHRFjFc2eyNnR1KNlBW+G2pRmCEwTAOVgVSFz597x4aB+XBEdcUvv7wzDzOvy0JM8N3nR2otrLcr676xpsZewWTNaR5Yb4lLjHz68Ch46NbI5R4MvfPqY47EDoOXVVFTkErCWGHanz8+8OX5XXrPY2DbVsYQ+OQHqrYsWQJsW4rsSVaBXlvR/DpH05bturAsCzFVFAaFZZpOjIOn1cj72xt99pxmh+rw6emB02FgUeXeLnmn18rjceY8SU/84XECZDqWcsZow/c/fIe2svdOLZPbvd2hwCmFUQ3VE9Ng6Dhuiyirb9cL6/rONEpgLMddkt1FmPWtFaxxHB6P6FzoKVORvELX6h6KVNTa0fc6bFdanoVFcxiOJFXIKWKUTKhq7ZyPJ3JS+GHk9v7GssozM2XLMI4YB1pVhnHEDZYaFx7PM9YaacnkiDZCEI1Y9pgoRZLlOUa0cVhnZSK37UzjwMPpTE4RraRF5b0BVaF3vJWX4hAGUPY3QdevLztdW7oRLsLhYSTniu2KAujuuC6FH3/59a5J7czjgWWpfPnyTmUgJw3d/9ln4l/0gV6bOKMPxyPjqAlBUVKnqnZHuUpARKPvRCvBltbSqbUJGKQo4n7j/fWZ4B3Hw4z1otHrtZNywVmFsxalxUneu/TcP388oZQE8lQXoYMySrSNwdGK4fz4iPIjly2x553gNZRGy/I2qpTidlvYtk5thopmSx3TwWlRwyqlUL3LfuoOVAk+cJwUagpssVGR0Y9WheA982DpJTIMFaMM88FxCA9orYV7rDpOQdIWYw1OB1KqoAxdadZYcUUc5fM4M/qJHCGniB8swxDkUDPihLb31YbVR1STgGEpBbqj7xU/eOydG6CboF/dFGjHEW0M//L+xuW2E1ND2RHjB1prmFZpMWKDZdRwngaOhwnu34duBDOptUXFhEP0kbRGihu1K6zV0o+1QoxLKd/d1iNNAVX66UoljOkMg4ycrY73ip5l2StrzuyXRjCax3nk6RBw1UDJ1PJfARTea4b5JA/+kjDOobSiVMuXr29saSVXQ80dpVY+Ph5JpXPLgLZCqKqZbc+kkmnd0LuM7YLRDNPIPI3spXHbEilFVAetLbUrcs601mhdmOZGN2pPdET5aVXHWKEODtZhWyUES+6NY4DH0TMHJ4EeY/lf/rd/xFFwqnNwisfThLOeb2dHV0+8vr/z/P6G88ISLigZxw+GddsQZIIm7YVqHUMYadkyG8MwBQ7z6f4g9ShdSXFlGj1GSUBO5YKq8sB/Wa+sRfHtw0BnJOZMyopaNblnllwwNqDcRFczl+vC+6UT7IjRgefnN1QFUxbmYDF25OPHR359u7IsC29xZ+iW/rER953BW2lPNLGkNZCXobsjfa+F1MBZw21bCGEQgM3oOTwcaCghf9Uqzu2YscNEz/I7a3rHqE5XYq3LOZJTYk2VX5/fSHvh/PCRfS/cbgI/Gscj18tXjseZw6hQNXMcJ87jwOgsNhpu285okCyIsRwnzxQs3jvW28I0WMLgMU3EVlqLHlR3jc6F0qTShVJ8++HMNb0xRIU2DWMfsM7z9vIVpTvuONA7OGPFtEZDeXnZ1EpLJbd3vJXLQe6dlhIoJS/7raOMlVpnlReJliuVSt1FQaqaoeSMVuIqcTaQYiNMYr6sJXNZLjwcAptEZNhaR6fKaEec87ReyKVitMHoRtOauMjtuiuLagrVKrVWmtbUUonbxunjJ663C1MQWqeiAhVnLF0pUk4M3hFTZZwC1/dXptFxfgj8+nIRn/vsKamztsQYNOMwEoJnLA3nKt9//z1WwfV6Zblm5vkTzy+rrGDc8c8+E/+iD/QPH49UZXHeYFwjxQvlrj8tJdO0FegHQkpSWmO05/n9Ha01PhhKb2jr2PcdYz0dy7ZXQch6S3ATzhkRebiBaZ45WukVt95l3+T03X6myL2hmsJaw/T4xOFwIlaBhfTS0K3e7WhCi1Yd1tvGFmHPlqwc1ggtMFiFUkqwolrJzq5saBLHcSLoxBAMg3fsrUn6uha80QzO0TUc5wNjcFKTyVLDCbpTe0MZCMZwWa/sa0Yph3WBQuF0nBhnS6qZnFesdbjRs1wXUqqMH0/UluRlQ3dK2jCqygjXaHopVKPkjX7NuFJx9zdnpQXmoK3gZa11/P6bM1+84fUmNrbSwKKwCgwFtW8cJ03IOyYZxtPMVjrLeuN2XUlbxNuAy5nx4Ug1ilQqORVJUmsntb64k2NC24HW5EWvaCS4dWf5W9NRd3a3VZrmDBXPZStc9wK1k5uY/fRxYMCxx0QqmWmaqbWQlgVlwQ9BOtprxHqPdjPBeeJaSSXRhwNfbzupJFI3VK3oVVSYqWmqsvKwNVoOWSUcbdPk8NJK4a0lWc2W0r1+p0AphvHAOAQxbBVBftYiB7nVGnsceTyN0Bt7yZS8omNhHhtnbRm9Y8tg842TVwyDJWg4Bo1TjS0ulFR4CqBPA7faUC6w71n+DUomQsaIdcDpTtwLPvyJ+JcpOfP68pV9XTg/HDHGMA0C8dnqRssR3xrBGLQyxNxI1fN+yTDAYjtbVtzeIjpoSgvEtXA8aGmixM44f+ByyzhtaMrS0FjjCcPINM8oPzFPmuevb5Rt4fcfPmBtuvvKm1TtasU6qVJarVFOU5Uitc62R3YFW0xgHfbekrFOs8cEyjCEgLEebQtrynilaVqjg8YHqbrGlFm2nSVGStNMw4BW8jzxdqQqeH+/8X75wmGCYRyY5ka5ZWZnGVRmUgY/BKhiZnx8OjCFkcl7jIGSdsZxFHVnrRjdpOFoDaYLtZIu9LmuxUJZ88ppUnhrMHbkg3vk/XJD6yNv7y/crhfJKxEZrca74b4uquRSAIWyHW0MpRdkSNTvLAwtwB8UxjqG0WGiRdUoL3nI5CxuK6gNox3bfpPpqx0oNbPFHYVob7ea7yjWKusfAv7g2bOwKGptaC3Uuj3K80srKHGnVCUtGOsxWpO6WPKu1yveOXIt8jzolVLS/fum0brjjGE4DORW+P67T/z05R0XLNZbau4Y7Vhuu2ilTUCpmeslsmxQW2BZKqfjAWM700GxrBnjArUmVPvzz8S/6AP95fUrT58+czg4eq8sJcn+24c74x1q6ffurbz51ZJwxjKNClMNSleBEtRObIYlNnFrb52YK+OgObmA8yPD6OhdMYSAnRRxW7Eg0gArlqnrsuG8R2sF1rNEUQmalpgsEtQJE0oH9i3ivecwjmw1YaqmdEVtnVwEXzIECTepnuktMbiOM5rRgzVZwDU1i47QWun63qsuH56e8EazLVeuyxVNYp4nlBWqXGlgnPi5t3UjhIFckoyb4o0wnvmrH77hp5++/ja69vokfnWrKbFQcsU5CzSs8ncoSqMrSCWzXDPWGk52IMeI1ZWnh5nDYLC647SitYgPM5xHQPF6K7T7YZ6XC75sPB5H/vDpAa8bbh4pRm5Lt5ZRPWN64bvHTxynA5cqdSKvoep7StrCFAIcZ4xW4mTXlV7FXqdRMirfMgYt0xFtRfZDxhgElXtH9W5NcUkdu2SOg8UfAi5r9pZAa657YphGerX00sEc2GJB+YnWHFklkta8LAlDI5VKbFCT0L+sFhGPdaLgdEaCi6pmVBMDU+v3kGBTvyl1RQYhtTqFJNOV6nhnKWnHOzgFj9OamhMqXZinkcM48DRqPk2GT7Mj9Mi+XbFV8/3jiPeFW45c3iIH73g8TFgquWysa0S5AetHnm87MXesMr8Bg4wU9IXL7cSloJWMWWNcKFmyIcvtxnwIlHvfffCeojcmZbBKbv2xQteBuEWq9Vy2nbc9E9eBukmILMbE2/UqgUmjiKoITER3PjydmUaNyo3UMnW7MWjDfBz58OGB7a3z5ecfiecTjw9nmXoZSy2ySlFKYZRBAzTwGlkz1MphOqK1wFXokPYkL7a6451jvzMFNJp59Cy5CgES4M55mA8j2llui+QovHfU7rlcIsua6TiZEqjOTz//gv1m4GC15D+0R9XCaDSfHk93ymXBm44zDa3g7Xrlw4cnmtbclhWrO8M40HIm5UrritYN1vk7KGVlqZFtTzg/02sErZmnIMKY0RHjSskRH0aBYNFptdGNNBNAVlBYYZ3rBsuyU2NBa0Fuq/tzZJ5neu+ouZNNIafONIV7Bgn2eEF17mY5gw+O601gV9oq1n3DH2eWKN4JbcTLUb2SA1MZli2Sc2Q6HGnLilKG43GkLTth8MI90Abv4Hx6oBTJguTSmMZArpXWO6kULA5rpe66x4gfRrZ1Yxg8Kir8EESm0w29Gm63jcvrO6/jDd0Nt6xxw0DMmXVd7wHkgXkOwipp8PLrlz/7TPyLPtBbbWzryvl8YJ4CQ7BsWxJ2r3bSB+6FGmUcjZZHtzWd0yGQqiX4SjGeaqxoWEuHpjFAK3B7XXi7rnz88IAiMw+OHBPoiqoRRwIEuI+TEV4tCpR0wnNv6CYH+nH2OKcZx4H394iqhcMgPfrL/hVXG+u2UhuczgeO8wgtoZVUWrQqTLPFG43RBavFzKN6hyrVG5oQlXIvxF2c09ua6d0RBkMIni1FulI46ymt4Izm88cPGDew75nYGylv9Cojrg+PB2rp9N7Z6i4Tjy4J4VgLNf8puSmrgVobpWZKa4zzgaeHR7ztfDgN1HhBt50pGHSvjEGqhntJBBofZ0daFm7LG9YYvnuceZqOfPN04jEY0r6wlp1t2fn19VVY6l3xD3/9V3x6eELXzojjtm1cl4XUM4fgya0S08roPcEdBEmK4HaNUjI1uT+M97VSrcWZCaPTnSwHGnkbT11eAIsauKRKVZpZZ6w3bHvDaEs4PXJddsqy05UgT1uvJAqpNxKOa0psaWcKGms9aE1D8MCtVErNjNahnJW0exPAjDx0777nDu3OUNBadpJGa6G8gSg/dUXROA5OuskCnER3odPRM7fLhcEZZn/CkfCm0rVkQ+bTJz4VzY9fX7leO//0j3+kf/+ZYBSn8yNmLDxvGaMcrWVy3FBK4cPA4XBg3aOojlMViYgLQtTTCbqh5EIIAylmxslLMA8tdUY/MlZHLTe2lFFhQNuRslWul0gLjjUWcnEYc+Dt/SvXa8T5zNMjDL7jTCFMR56eTpwfZ1q8yc1TVVKOqOoxvWBMQavIp6cHpuORUhvGWWqJKCW3yVYruQrp0IBsto2jaieq0qooudOqxmhHBeL9OaW1NFVUVxQ0pSa6MaSSiblgnRc3t7coPQk/IJz4z//lR55/vdCwlGYwVrOsEacbPnzgOB0YjdQU6z1nAx1r5O+mgVaiaEOt5rYusrtunVwKue9oawSKpA39bgHbYuayRZZSuS4bj0/zffeepHljDd4FNJlIRiE3Wm88rXdZMWsDWlNrAt1pPaOUJQTL3ooYFhvQFc4atnXFOU2NiXnW1EGjVSGmFW8r3//Ntyg6t+tCiTtmGDgfZ9Z95/3yjjOG1/cLh9GzV3C5sZWIzoZqC8FZUuoYM6KbQYcD06h5eXklpYQfDb1papfvJ0qzp8SyrLTeKE3RdbtLogwiFVb0KuG6LRZiaSwxsieFD4H39518zazbO9Y1nh5P7LEyhkCpEae6CJIGR4qdeXaklBkHaeMY5j/7TPyLPtC9PzBNR3SHwXuWdSHFHa0D1npalduLNYpxEMkICkZlyFX2xNZAMgHtLDlWWumUXUZFMUdaiQyPR9K+cyVhtWEOEOOG14VgFMZqahdymkVoamusbLmje8PXnYdRYVtktCNxveFdwODYlzdu+87Tw8j2stCURmvLYVAcRk0tmpRWfFB463C2o5EbsDYCH1DKEoygFbWxGCsH03VLcltuCmcCsW34pmRP2zvq3p+3zuN0QGlhwLdc8LayXm+UCg9PH+muE1Mk3zvyrVV6F5Y7vaMB1bqYjVBYN+DCyBTOpG1jtI5eE9e3F+ag2JWwzq9KOvTWTVgUJ2N5/P0TJWdUrzwcJk6DY/QW3xunMEkz4a1SDxMxN8Zx4vPTmZ4iKSXCaDh8OHAcHT9/fSa3RtAWkzqNynQ80VSjkFF4Sqr0Kt+/1i0Ki9KOmC1VJ2pr9K4IVkaFS1y4bYJ3PB8OdCcACnKTQ7zstG7uFD9LCIH5cALVef71jyQ6W0nkrgnjgLZCl7JORq+9NYxVDH5AO9hLpJcsEwdjSUqL3NMo4ewr0M5iWyXnirMKTaOVjDdOKnZaMzqDp+INQuYqmdLEOGdHg9fgeqa3zvvtQnBSv1mXd4bhyN9888TXwbOMgcfHJ9K+o+5M8qenE18uGx8fTrwjlK5xGrHBE7edXDsNTS6Zry8X0I5YO2jLME0EP8kUKCiu1ze0trw8X2l7BldwzrGkxHO8obRjWCLGDnTn0HYg3RTsjVostVhSjmi94H3ldDAs+0p73jHmA+fJUZOENLtqxCRrpMPosEfPPEkWoWtLbqKDVVp26dY48p7YdrGAOQ0FTUWJ+6FDTp1cNQ1Ht4Zq5KGPtmiNQJxKRTvPLe7srZFaI+8r3nl5GXIWpTXOQs4bWnesc0x+IOZEa4rXt4V//pdnnnXiH/7qO7Q3mF6pyGde09FKXlg7kOLOnjPBaLTzdKBVTdyzHLYoaq/spRFLxfmRFmasV7jquayJXOC67jgfmMwAtWJ05+E4YzAobQVWoy2xNJpWxJyxRlYLgGCevawte7XSIMiZbVnIUUlt0hRab4RhQqFRaM7nke8/f2Bdr6gSqVWx5SII2DBwKwvGWpyVKLPxnvdlFaVvVax9u68xDKSKXhfpk2tDmM6kplAYpmkmNgXOsF1XrqsAiz5++lbCtKqzpsyyrCilGYcJpUGpTkqRGDcuW6Ih009jJWCnlCFuO+/6xuP5kdoUwxDIKUJVbF4xjQ5nGk1XjErkXnH3l7U/5+sv+kAfw5FpONJq4Xq5SipWaVBaPjS101qn9IZrd7F8KxgNY1BCLarQLOjeiL2inOUWN/a80eLO+TDg2o7rEKNi0YmDU7hWGGdL8JpKpypNUfKLt66CIyzd0XNlsJqHw8DTcWDbN7SCnHaxfxmPdpUIfHgIDFkEHkF1LCvG3atFptNbEaZ2rxgsXVsw0tv+E7/cGEdrilZhK5lShXhmlOaEZ80KbQJdd/Y9U1qXsJTO1Coih2XPGO1wpuONoey73AZLxjsrCfY7VjQ4TW+N69uVze6cHx6oteCcpbbG9fJC3BZadAz6yOgtTktA5jg/yUNmj6hacarzeBz45uOZnhMl7wKL8AqlKpRC6x2nHZPR2ONRiHh7JF4vaKu5bTdcrjy5D5xGi//uI1+e39lyxY1CQ7MUUFLY11rhvGPfC9pYcspUgNqoqqKLBKC6UigSs/PoU+BVyarjy+XKhuFBiW972Q2t329tKEpr/Pr6Sv36LLu9npjOE8p7jGlseaeWzOgs0LFasKD0TOuVmiq1Z6nyac2uKrprjDL4OdzjOZ3aqoTgVEd1oBWsUQRtKCnLw7524ah7EV0MwRGVTF4+HEZ6ifLf+YHWZ7Z9p+xXzqcnQMJC3z2d+ONywRuNGgcwBmOFiHjwCpsyfrYcpjPdOLZUcUaTayWXxjDO9A4v1xXrDL17atX47giDZ49XljXfX4oEqqS9ptG5rCuXtNGs42MBN3iuyya77LRR48718kKponLNLzvzbDEmcDgouur89PMLfDija8GowjQHUBqlCr0Vnh7PjIMl1o6tYgN0xqCb4nIVk54yli0W6fwbqMoQm2KplW49e650FClnci40DcMwYXonR3Ei6LukZ18XEgjaNhVqK1hrMbrRVSHnjcfHI35SvF8jYfSUZcfiiMXy5etK2y98ePyG3VUoK8fDIJREQLs/rY8U4zQReqcbzZYLpTZqVdRuialSumSA9tpR1rPEJj9fM6Cc5fnr872fbmmp0vvC73/3LSVZSlrROqCURZdOz/U3ZXGOEest1sjt3po/QbwazhqCH8hawqxGd5wG7YSSV6sEROlQcyHeNvK+E7TFWscwjHx5fr5PNyzeOlqvtCYr1lQLsXX2rgilMPfKPA6styveak7G0mLGaE0pDWeskDvNwJYKb5eFyy2irWXLjXVduabMHjM5Fo6HE80YfvzxR777/ltKUaxbAyO1xm3ZhW/i5WLp/MTT05khjCy3SDCGdbniDJiumMdRQnetMnqH6orY/5XU1krW7GthHDol7SjVMdrS7gf6n3Ydxpm7FxycF31n72BUpW2J2TbM0FhK5vp+weTI59PE9W3h7374QC07b5c32vSRUmHbI4fZ8903n9CqsMaNW8zUBvSGs4LMpGisc5xOM0/ngYfZEfdFzpKaBGCjLfNo0Q0e7YBahIPseiUYTUZMYQIukXpE66CtI9c71tMUel7QVtORsWZWWmpWTqQXe8sQG5dlE0iFl7FYLtKZpAtfXikrt6UGYzAoNHuMoBU1JzDywoHuKIwgKjvseoempL+s5MMRs+woD4MkbDWN0/HAYbDUFNFKczyeeDgbtsvGeQ6MpqKXZ7yuaN1QzpDqStOarsEo2Wcex4DCsqwJ7RxuGni+vOFHy9EZbBfGPk3x8eHAZcukApPxbKlwvS7UnhmGiXEcaCayxywvP1ZTVaWUSC8R3QrTILcx1RMmGMLwyE8vVyKW1y1yXQSAo9QgREDjqbqy5QUzOXopXN6vKGVpe6ZokQupLHISCT12hLOeSWmh0cCCcfIz32vDKiGttdIw1yvKODpWUsldAlw+WJwWlkGvGa8VpndUb4zeYnqlxIzuXSpsKEwvzJNHOwvWMfgBOxbenuVFxOvOZA1h8vzzfuH1S+X86bMEhYy6++ot3haUdzSleLteMH5i8I7UQGlDbYowjvQmh25HgDZvlxW3J1pLbLGw3HaCP5BTw52s0BBDYJ7OLBh6zqQ9knWiO0+p+x0oFcnljvodJo6nmVIipQVMNWx55+V14zQqpiGglAdthV+hFA/HE8SF0jWX60IvmTl4jBKYUmvQS8f5Ee0Ny/5O7oaldN63QlKW3DXDNHGNmX3fsVYzNAR01JQ0LLpm742KZi+JrhWzFmGOuo9gW8vk2qg18vZ25XD+jDKdsVp6aVxT51Y6tg9s2eGDoaoEpXBUGqsUrsuWXinuymCZBrTe7wS9gT0XYo/UCk0Z1n1jWRYO5we0cby8r9wukdIc1jis1+S4kXLhxx//yMfHmSE4StOs207OnWXZhG2uFPM4yUtnqdi7FMpoMTL2JkpiqlSOjYHBG1KXF8uejayVSmNfM9f3lSk4aq9cXi6Y2dBy5XJ75/T0SC1VQpfeyMRnCGxrZMuda9y57I0pJFSrPByPrEVyMxYYnKHWRqeTW+F2W2VSMYzk1vmXn7+Sc6a4EaUCbjpSdeC2d9z4wNeXG8fTTDeBcv+zU0TWCc7h/ciyvHK5vBM+DYzTwPtlpVcBjPWq8NqT847pWrwkLbHoP/+Y/os+0PeUGdrMniqtaaCCaqAFmdbR+GHCaOgI/lSjaVZDaxilGLzDG8vkKlOLzLnyw9//Nd99+5H/9J/+V2pd+Zt/+Cv+439aePUONwje1fmReRzJ+8JoLGu+4Tpo7wjTgbXt7EmS1/uys59Hvr5fUc4B0oM0xmKMBaPQTW6oB29otVNjojRFNQO5RIwRyYZB7FGioNzRWNygGbx0IGPu1FzEY64ln2PuY/jQNTkmtn1h2VeGIL3zlJrYfzA46yXwozp+Hskp07rQx47HSehuRqF7xRkltqLaOR5ncurcbgnjPLkKaGQMEx/PB55OA6ZHrIGqOs1ajAvcrleezic+P56wKmNbgp7Q9+4/rTI6T1Nyy2s14q1HtUrKGR+kx7+nhTAYKp3UNfuaRPgSZQT2cHwgVni57ry8XOnWE4YzW2rkVtDKo41mGAb2/UqJG8NgMM5RU0PVwmCFvZ9r5j3tnA6Olz1xXVdMPTIEySisKbHXndYbDY1XFhUs4QDbLVL3SLeyb9St0rwhNbmZSJBsRxkk3GkM275BQzrkTtFao1SwrWCRTnwXajreK5xtWNWl86sbg59QNeON5vF8QjWhZKUsB0nrcF1XTtOjmK06OKPRTXEYJ3rrxJq5pZU5S8Xpttxw80HgOK2LHUx1bJc0fbGKbb+SlivGT7+l899uG9ffErwZ7wOlQ8pZKpKHAe9nyqDZt52SNva8M04TSi30alFhZCkX9usF9XFAucAwag6DxQXH16/PfPvtt1wuV2iR02FkCIFtXUTKogylGS7XlRgrIXiBSunOr5eV0xT4+XXFaulgf3l9xt7VuOfT6Te8tB6PND+RSydVWSP985cXYoXjuZNyAqWZaPexuWMcZlKtLG83ilIob2k1y1TFCEDK3kU0pWSuV/mMf/7whBsmvr68Qq2stxvn05HvPn9idJrSGrGKKtmNgY6nlgJWi93QCpa1tYp1AXW/8Fjd6FpR0Swx8/XlhTUXSm9crosgSdtI3C3T4UjpcL0ttCatldYKWu/Qhbu+x4S1A7XCfDjLczdljJM0u1JK+BUaqXLumZojwcpFwmgZ+6c9gtHELUIFQ0c7zev7Sh4Dx8OB6WC5xIh1htMwM3iF9VaeXRZ67ThliapSu6IU8TbEvfL48MBla/x//vlnxmCYx4GHwwiloR3kllmSuOtNb4xhAgylNF5uGzEVUt/Rpt3T+opSKtxuDMHwu8/f8npbWViYxpExSNX0NnpSilxeF07nM1RF74In9yHQmkTanbWYu9BmDsOffSb+RR/o67bA1ROCYwjT3SBlaK3gnMF5T2mKHDNOeZzx1KbZd+SbpY2kf2lMo+azm9BHze9/GFE+8rtvNNelchrhYbLUALPX2KLIMfK//ed/4uk4MI6G0ApedTCGpSUGUzjoJIxm53m5RebZiemrChpU6cDeFXkroj0FbJcRKtaSayNmRW0ap5s8ZLXARXoXM09vjZocegh0DC1nKEbMPVrjBi+2rFLYcsZZzzBqSopoJVa03jvGBqwPAOi8U2ph3xIdMVyBpWup0ZX7y4fvhaoadh7IxbLFxvW6I/jDzsE7vv/4iCViitieUi+8rpFWoVYoa0SNCT8ljBY4jnVeOqi1EqxwBHrKqFp/y0FUKkUJAKgqJVOMDtZY3ncJ9LhcqCkzWY2jkkslbZGtKCqOLSLdcQqjN1htMaVjm8Y2OGsLBqLpuJaYTWcKhtwKxkgyd0mJXm5YN2FsRZl2l8p4Su3EVGk4gg9iZQsW4wTlu6UNZQz4gaQEbOEUdN1RVgmDP3firnBodG8o3dhLJ6NxraFrwpl2zyE0VK+iaKSiKYLJ7YZguEtjCjXtgri1htwat21jbLAXaD1xnjy2JGzNlFZYc6VqR9eOtG58+v53vF4Xli1Rlebx6YlSE60UmpKx/nVbaTS5KanIIQwEAqUa3m6VbdeEMFMarHERBLDq8jvYuyg0942Ub3SnxKKVNeAoYSKSqa2wvS74YmixU8vGt998ZPAd1W98+0EzTQO1V1S7cJhFxpF6RhXDYGfWbYcqYbFEZc2RsHXqupPijtMdWuZ3331iHAyL8VivWNcb15cLRluqDmzV8Mtr5BYDBcX+JuKXYRho/R6oqp11b6yxcl0Kis40Al1hgW4qaCMJ6pRIMeOdE0S0MpQWGY1my4lvPj5RcsTawtvlncFZpsNnvjxvdDXRVWd2jqQ60+ypdQHd0UbJCtIPWKUpqrAsO9e9smUI05nRWNK+3oEylZcl02rg8r6TW6P0irYO7wea6vx6W1EYugp07ynKUoDXvZByoRtwSuRAzjlK0Xij8LbjfEObjqEweE/rmv0WUVWw0EbLXlpZy23POGskw5Ibh+MBO3kOGKDiXKfVDXqnF4/qsgLtuULOAgrrilIVl2tiWRdZOQZPKlASqKZoeyQExxZ3rAt3tbHkHpwPHHUmp43rulO0YTwcCMGhTIeeGP2IIUK+cpwgx5VtWfny806tcJgP7Fuklje+/vpKGAa0zhyOjkLDBUOmUGuilQTtX8kO3RgRYVgT7n3KjjGdThGjklLUuKO1Iu47dhzQKgg4oFeGQeptmoo1imlwPJ5ndK/c3q98ejqh2zumRf6bP3zHc86kfaHVjXrbGT99QKlK7QZ/fJCdaa/4ljHeoFwntcTkLU5laow0Xemlk3VnybvsbFtDGUnRGuuFOtWS3GTvCVCjHUqWoxLqaE1uy00O2G2PKG2FumSEEta6otUm6eIitzJNY7CGaR6kGlW1MJeVsNLXbScrUaTmLIzxEEbBG6Z0H/l3GmDHEVRjT529NLaYiCn9phI1umGNvOj0mol7pwD7mkFpLmnh82mmKzkEwyh0OHUP2nU6pWv5N2QJ6dQGrSranT9vULRSCdbRYhTc6C4kwK3vzIOIRXJKOOs4HEbmrHnbE01bUhb6VG+NaQj0WqA0Hg5nhjlQyzu9RGyPsgboYJXCa4MucHAHPhxGUhsBaUnU1lFN9oHeKfblQk3COnDGM4wH6eq3JvfqUulddvrdGqwy5FLZauN92aUz7jTmDtNoOEpT8r32lpQbzsA8ejSa2ipKi82vNUXp0rXdc+btesNrJS+EVQQ61liMNuSuUbWJblc12edbiyoC6nHei/kLTYqZpgzzcSKlJOsGAw/nE2+3lX2JlCwp5jAfOR3PvK+N3gW6pLsDJdKh3ivGWML9MFcKoSHqxsdPTxi9k+KN3iw5Z27lylgbp/nAHp/5+tMvtG3nDz8Evn36Bt/k83I+HYkpYd1Arp0t7mgzsG6RrVWCscIYfzzR9kqMO8MQYNsJJvB2Fdf5Nx8fed2hakPuleANPhzZt5X351cqDtzE6/s7x4cPpPuhx90rkdR9ZZIbaVvYU5VReinsJfL4cER5hSHTSqYrIbV5J0AkbQypVGrMtL5yPA9s643Xt3di2jHK8fy28OPXf2S5rvzTT5nffZj4u7/6lsE5tp4JRkb3tXewYnJU1qOdJpfOtme6HtF+YBhmjg8f5DO73nCl8uvzLproVhnmickPKOtpLdO1OMS9Hyk5obRDGUdOlY65V/gq1o3UAk1ZutLklqDB5C1GdSqbTDVsQXXJV4whSPI/eHKWyWutheu6k2rHBcU4eKx16PuFQ+RIVXrs2pBLxDuNdYYYC9oYlGq8X144ng/klrA6UMqCblXImCmidGPbF5yb+PL1hW3NfPPtDzjvOT8+MpwatyhY3k77LeO0bwtXXaBHcR8YDzigSfVttuTWeXn7Is4GDdY7trgRc+XThzN3kS/yW/TnF9H/og/0wzwTpolSdrLWhCAqzeBlX67YOc9KlKalYJSld43WGqtkj94bWNPxdEwTFKsqjUE3Ul5xbSNfvvLXv/8Df+sy66KhzVwuF9xg6Bpyr+wpsxYZdT5NHjtYvjkMlCKHrXdILakr1phJrbKVIjCQrvDaya6rSSUpN0cHjObO1G532IlDqwZK0JFooSrtWZSLwziTSicXwXyW1rBaxvtKq/uuvP0mFQlO4ay+27AimURmJJdKrlBjJZVFQibIIdGbjJJjFT1mKmIPq22V4GFZQXd++O4PBK4MBrx2xJikFrc32QXOXq7VumC0JHtLTZS77lQ7x7Ynci5oLRhWFw73UXYjlszttpBLlcNGSVXI6YZTldu6MFhDMYWiGmMY8bZgTQeKCES0xigtxLEUUa1gmlihrIdDGJjseAeLVAnndUWrBqdH6lJg06x3t73S8tLVW6XWjNHgVCFYgxs9rVtyjtR419xqRS4Fpw1GaZQyGDNRWyXeVlR3Iippil6hZkXThpjklmtTZwwWrQ2pgJMKNABWKzCWpgMZmejkrgnWUXOilc4wjWjjsXSadmxlR+dG0B3VhQcQwojXFuMcqRhul6twAqyjVtjjxuF4oFV4vyx0bTjOB6yx1IP405d147okaqsSmgwSAsylMk8Dyhic81hreH+74C08PZ4gyVjc333ctiomb9F5p+4LpiVmp5mnmX/7t2eejo2g5MVgCAr3eOJyW9C5otDkrrDeobunt0bulctauN0WhnEg7jIgQCm2LLY9nwNRa1QYyAq+fn2jlp3Je9z4yMuvbxwfHE+fviWWDDRq2QXF3A17hVwbWyqse6E2Jas2J5OmRIbSmZzkWUT16hiCI1fFFivLvrHvor61Vm7dnQfG8ZFfn2+sWRMj5Bp4fq28XF/5l+cr/+7f/oHffxyZnSetK71VtFUse6ZRBR+sHG/Xd9ZSyT1iXaS1xjQFjIKlwJIFm9yUgdLItxXMXWCUOz5M9OoAR60CcjKm01uVz2tT2GFEKUVrnZTkGRRMkOfovZ5rtKwbvZnISS5n82HAOYfJmnXb6Fp64hWwXayREu7VGN3Z9oRcfDSUQhgdrRXmyRGCZt8r19sVpTvjPJBKJLeETiuTB2sCy5Y4HE50Ffj5lze0NWjbebteabXgwoAbJkKwdAX0ijaew2AItuOsZJC0cuSisH5gHAPX20bMGWU656cTh7MllYo20lxCa5R1FCKtS4bIhH8l6NfBe0l910jbM0OQXxhxjWt6TszjSMoNo6GWyE7FWY8y4o82xqDbii7iU3eqUdNGa4leKx9PA7ObGFXEszOEilKKHz58w3VLXPfENRWoEV07g3UcNZL+Vp1sOqMVbSfKUQqQOskA1gq0ooLSjtIgp0apAhWhdZxqd0ZworeMugNQtNK0Jr5wrQUZ29AyCtOGUqPQ8dR/tbrlu6pUK9mfqd7vh1PFGE3OVQ4P7UA3+d42xORlDNoYuR03cM6zb0lGzL1iUXw8z4wfAroV5gFCv6H6en+/9FgtzL5xEIGMC4ZcN9CG4GRaopRGK0vtyA2vCE61dsVWOtf3Z7zzjOPIngrKBkYv9S19R2waNMF5Nr1TcsVMHqUVrRV6rwRnCFZRape9r5Wb175F8Ykrw8t1BWPRteOVwZnAXnaUauTW6W6QqlsHpS29Sq1JqY6zHWs7VRWgcn444n2g1s4eYU+RigThOvKzdD5IKO6OWk+p3ZkJ4Cw4I11iax1dSXd5iWI/00aklylG5sEQ5B2A3hVaOUoztFToVlZNKlWcMgQvQZ22R1LJXFPFNPnslHafejR56ZDakyhdb3tiPJxYtsgYArd1Y9+zTIZ6l+pTE/Z8qgVlxROvtUbrglYVayQApbW5Zy6En3BdNvEfDIa83bC64Z2n1AveD3zwE8MYSO3C0AzeBnSY+O7DI3/4vUf1Tto6aY8Mx5nWG6fjiWVN+N6l5XFvWcR1F+IjhjAe6dqwF6n+xd5p1fP2Hllr5Dg5rvvC4zGQlsrl7YLVisPxyDw/0O1ILVkEI71irMZaRW+ZNRdiFoNeLo1pmqFLeNFoRW8bDQSwgkwojAZjYE+yhx9HB0rLaLg21N0X8eOXN663ijIze9e8XBfAslYHwfI//9MzsRz54cPAaCZaT2LtM4FtiwRlSRUqgV9+fSOrgVQXDocje7MyWl4ye1XShjGWPTdMg/T8jreKh+OE0opaZF2Qc6F1uUilmrHOyOoAYSQopWkt0ZomtoyJgs4NznEYZzYbSLu0NWIStnqpuzA6asf5gS0upFIw2lNKRqlGKWJ3s3dfBF0UwUprxmBoNdKbYRxHwTE7RUwbTVWUdsyTxetECAq0IwyOyzUyzSOtF7QZGMcDrRVyKdSyC5HRy1i+pAo90yv4YJkGj9KedS+Ulsgpoe7o8JQz03yQkGsuxLiw7BvBi+xlTwmtjMDQ/rXc0I1RKCPVEW1gmizj4MglolWTHxSFMThUrnTl5C2zNQpV3laV4zQFhpY4Dh5TMr03RmeZp8A0jFL32a9sWvqUymhK2jjPA96CWTbmMJBKo5eObRXTROBSW73vSDqlVYyynA5Heq9c4wa5ycFuB25rIqUi/flucNYSRoP3mhSrhEpyR/eCMXdtp9Lk1skNWu1clx1rAy4MxLLSa6M22YVnbbHasCxXKInvPj2RWkW1jlb6zqaubEWqNdxv9bY76F0YyEbMU702TO94Iwf88TAzmEBaVkxvPJ4cVmdizjjjcEahuuJ4OGIL5F6oeWV+GrFG6miSCHakJnjI0ho5I6OylPjp6wu/vr5xmA58/PBRpDtBHgTrJuM6IVJNWGs4HA+cjwd0T5QWqftGbYp5HijW42tj2yIpV3FljwF52a7k3ni7bew3xaANwzgQBvmgWm/YsuY1Zi65k6pAU5y3GHevp5iGdw7vBrQSNK7WjtZkLCTtAGkQWOfwwbMvOwZFRgBDYRjIrTIFzeCA6qg4cpKXqGVvUr05zvjQ6bn81nfVStGdw+CIVXO77kQL7vFML4VCo6FgT7TauG4Z9sLgNKllghEoh6YTBkdr4qSO3RCb5vJ2YZpmtHWU3rltG9Y66fDukdsmOYwwjXRlyDmhdMd7LapiJ6sBo0VsIoYqKEUmF62CNTB6y+lwYOxvhKXyu8cDX3tGdYsvit0bHj9/4JsP39PVwna7MYYj3s705uho9q2RE2ypkmoSsiMDx2ngMARut02kK70QrEMj2RnrBvaaUHsDq4i5ctuvDFZhxgfBS9sDCc/6vsolQhmM0ZTWxWhYMqVLxkF5xTxogtcidGkJbZocQAr2dcdohW0SkqJJ4toYzeQnSttZ90ouTv7/tbGshYJl2xMND8EJHrcZyq1S2sJhEkPiw2QoKTKMI6+vV06nM7k13pdEwbFk2FJCuZG6Fm77jVoiqXSMn9jizmSlTrbuO95A94bn9MZxHgXMlaRuaXqTnzUaP4j+VdFRRqQtohy21NLJWbrpOUFwCqOOeJtRfUMbCxSGwaPNwLLuKCqHaSAMI+dZ6JbbtmK0JmfxrE+TUCfHeWbfFrjbJPcIxmYOp0eMVuRa0UbMcMPgML2AkpetIhICUpSXKh+crHVVo9YiB7TRd9S2pyLP48M4MDiNaYm478QtsWyFLXWaDtA0H54+klLFj4E2VkLUQGFPO78+P+OcYwiGbtR9ffPnff1FH+h537GjQ1GZ54C3Gq0a3hq57WlDLY2iG8p4jBtI607KjeAbRokZiFRwtmPuMA5rzL0uJD/UmqsgP5GAirpTlnotmJ54GNT9YZcpSpNbozXZ8VsvesQYJcSDlr24qhVX5N3LGElJViWBlVYk7PannXncC6VEvJNqRy6Z3o3sl6yl1ErpTSQYpWCKeJtBk0uhlCRQBy37sjAcGbyhoNDai7AlJmGfZ3Gpg6gTddeiO2n1N0lFrw3dK7oXeutMg8Mb5DY1ehwapzKHweDcgW1ZSSWy7QU3aLY1klumpQsf5kfCebyvRSq1y0NxjwmlDdp63q43tm1jmgJ/OH1/99YrGdcbxVYKVcD0OOfvVDsZ5y1xR9WIIYmvvBuSVig8g7UQOpCp/U+sf0OrlloSuTVSslyqxWwFdOH4YHBBs6bCFjVLRfaSLUs33BqsaWJlMmKBalXGf7WILMUaRVOguiTWxaOeWNYNo4yw5LVGG43XFWMbvSWsgT1VYkY4/CEwOI13BqWS7A5rxLmRyh1v2xqXZWW5bkSneDg/oK2DVlAN+p7k56us7OuqYk2ZwWlUE7KWyULKizGCG6nWYMyMm2f2VpmOR/k8KMPeYc2N0mDLlf22EqYJ7RyDVWhd5C+vOrkqatekqqk1E3PHKMMQJkpemLwWyAYZdCannRR/5fN3H1i3lbSu/OEP34Pfieub9IRvO2nfccbgrEw5GprBDtAyUwClGjXvTGFgHme+fzry8vLKsm6s8cZgPLP1rNs7wShSimybxp8mTNCkvGG1wo0TW7XcLjvBOVrK9Jpwd7kTWl62nddAR7Us+s6aoUf8ffKitUzSahjZt5XaOnXZmaYDHQ/Kc10Kv3y9sG1a2BVGDvXgJ0HM9gJGYWzFtEJXHu0U3VSaDeSu2JsGM7JVwy1p8jUyWGmFNG1w44HqLMueKSkzjbInrylKzVFbnPXse0Sj5XbZOqpX4m1D6R1oDKNnGBXT5FG638l6DWuFeIgS0E4tja3IKF81TelQ9o7TnWESMZXTd9mVs2gF3gx0rFxwaiauhSEM7K1T7q0JusVbTy6RbRXc7to7zy/veH9A10x6fmNLkfL/Je9fQm5b17te9Pfe26X3/l3GZc51y95xm5wNGkQsCFZUvBGwIAopWBGxELAUTBDESgISMYIKQQuCEFHUmgVrxooWUjIcD3gOuo+HtZdmrTnnuH2X3ntr7b3vwtPGcLt1b2Y4W2ThBzNhzTnWGmOO8fX2vu15/v/fryaCcRgFKVeCFYtf75pSOilmgncYa2RVZAxBdw5jQOmR2pqId9Ynait4q4lbQzdHQKG6YQoTWjf8oDhfxQg5TkcWnbluZxpl58JbenfCyEBWcSGIyfLrfv1QH+jbtnIcDKfjzOHo8A5KkT1Tq01GS4OnVYUbAl0F1ngVTKnW+5uUglaYh5GSEt5aSqscjkeWbcE6h1GGvCXG6RZo5BqhyQGtWsEag7MarxxFOy7NkmImVyM2to6EWloFLQdLiYmai9CVmgRhvNN42+kdBuNAQ+8Lzhm8dztgof1HzKqSEae1DmPl7aY3sf/UpnFu93wj1bLeJNRmrMEqKwQsF4i58nitMsLWBm9lJ92S4BprqdKT7JJFaLssoystO3xlWGJma5nJDfsh1bBWU7pBaY/RirvbkedlBZWhF169vOMwjFAh1U5tilgK8zxRWxEud0rM88g4z2jV8cHSOixrAm3p2tGUJpbCct0YxxljrrRSSU2gKXbv8AM4E1hipfVCySIq0UohNJf9/ynZx9E6vYlxrClNap14LqhV0boXX3MR5sHoNIPTTINBaRBIhtT6aoVU5Q209oq2Vha1SmOt5cPDI/N4EB96KtJ1VoaUMlpX0pbBFObjgdQ75ZpY14zVhtvTzBg0uhb8ZImbYllXrJ8pwPlyIWZxvi9b5OG80A+ByRma1qRaqTnT3EBDs5ZMXKVbTivMoxHjH0gVqsK6xl3oUtBaHsypVMIwyyXaWKpuGD/QtcA9NEaCb1ZJU6F3+i7pkG9RLdZCo9hS5uDkcn46HLi7yainH3B3N7HOnsrK3UHRu2f2ha1eMerE88MV1Qqvbu+hFdZFvg9arTQnF83gG7c3M2MY0E0IhzeniR/9bOSrN28odWLdMl8+Wc7Oct7kkt5UYdsWvJvxYaCWSE11NyFCR3SzrYo5rXRF7eDCidISrWZ0d+ScGOcBrRJGNdr+Fmidw/lRmOWtYazjfM3UYqg0cnUoc8R6zTQfsS6INyJVfJUXg9IajYIyHTdNMsnTEGMmDpZ2TYxD4Hxe+P7bR16+eMFoEn48cV6voA3LtgmPoili2vBW2kC9y/9frld0h2A9TkGgczrM0CrNNLa40GvGais1Mqe5XldUh2CEolmqMDt6lYuqQvr3tIbR+0owRbTNWKUIQWFNlXxI7ZSUKCWyPV05F5lIoTTjJK0JHzzbkiglUVrBOkvtlsPpJd5NlAxbTBjtSDGKlCZmrqVQvZHV3a5V1trjnCPnip8CwzBwMBXnxTIZcybGRK4SIkaLV8E5i0Njukw6J2VZU8W6zGWtPLz/iusSKarIlDEEeul461CafSImYebe/jsZubMnnYdBDoxas3yToKEbfDjQ1ECu8Py0UdpGKQ0fNK1J1el0nHk9DtwEy7svvsJOMzFXynkl90rpmni+MlrPWCvbttJ7xntDqQ1vPWhDro2SGsV1NgpFKbYGZat0JYeCthDzQi5RduRa0qylJpoSyARGVgHdyhuoD41h8PQqY0NnpCes2R8ktdGaIWbZ/bWm5Ju+bBiTBOu570In09EUqT/FCtqSSufd45nnNdOwMhILDesd1jtyEuuU1rKHlySpBDe6skQK58tKKxVdNY7EcfQcR0PPhrIlTO+MB7cnRg0vp5mYMnNwUBpbyqA6zgVKqSxbYtkK67oxjoPU76xh9I6SE+fnC4/njTDf0o3hy3cP/IcfvKFh+fyb3+TVYaGpRtcCDan7G3JHpg8x1z01XORCFLxcTKwIIAyGbvcDxonBrqKw+sgaE9sm6d1WG8EFmm6MBpwpmL1qU3vbO6WWmApbrDjraF364EpJf9wYMfnFmBiHGW3Yg5uielVAzhvjZNE4coykrZMSDL4xBjAkIGJ1IxwnrktmLVXIWqlTi5DrWq80xDWfWkGphlWKJSXOl0jqknrvvTNPowgpdOfkR67XC9M4opyCVqkp0p2V/b1TxGVjLZlUM955mjHkVnFONLt9V7lapdC9UVOmFchVUSrQtUChWqXVzlYivjdKMrRmyFvGmSOHaWTVmZcv7kjqws3pQOqWf/+9d6yPV07zyPr4BtMLt3Og6UxrMuVwznG4P0mVLUXiemUeArcuQCtML4WTb/2R7/6g8b3vnwmq8ZwK3Q2fYEN0WasIshRq2bvIVaF14LpmcquEcWSriqosz4/PzIPn5e2t1L56p6uK957aEufnlRA8wQ3Q4flyZVkSPpxYt8rD0wJamBTaPzOHEy50pmowZmRMneuaaFum50pbF8Jgub85YlQlboluYcsLP/jqPbkbtm5ReaX7zs39C875kXE2jMqgeqeVlWkIBKcBT0pCvvMucJxGdCsMBoISqBHGY4PCuI77qE2tjfvTUVYOStF75+F8pWRBuzrHvoLQUBOGjOqFmPcxFGK+bKUweJEj954ZbYfB8P/97pfMhyP39684HY6EMLClRIoJYzzBDyzrxtalffLFl29YrhvzNHN7c5AEeuk4ZXDuxBozoOlNQRMstbcOakF1wf3eBoW1iBRLZ8JkqM1SumeNWdYEreGdpfVKV/JnHbSk1mvrqBuPIpGa4XR3u6fx86eJnXMWH4Q+ua75a5+IP9QHesmZbV05HMV0prrcaIy26K6pXXNdG6UrLmsmlcI8jUKR64VuNH0fo2itef3qFctl4Xy5kpYrx7tb8pbwNqCsZX16wO0HnXGCMYxlr4l1Q7ceNXhSfGYtjfM5U4vl5vZIp1LJVBqlZ5QRUxa6U2qla6jdYAaDMR1tFUornO+0tu2J/CL+7qZ28p2Mroy1QjerUHJFKWGEt9ZAQc6FaRp4PSmC1RjjeHo+U1H8hy+/lDFQmLEhyNtoPxPTRgii/nQ7tjGnjNFGkvulULVBacWWOzlWbN/xlcqx1Ubzgb5FlqcHgr1lCBrlFNppbm7uSJcreRNJTXdCufNh3HeahtvbO6AxjoFxHOg5QZWxmzWddc2ct8TjU+K8dI43t1R1JLcnrJPpQW0VrRQNRUqJy7bR9SicbC3muqYVqWZ5O9rf1pWGmhK6J5zT0AzazHRmchEQTS+VvFSpzJgVShZFrpUAYamQctsDQmonGUqP3jlL155SwftOq4jS1wfS2ogF0GL10jhOR9n5rcuFUjTGTKi20suKtp0hGIwG7wNhOPLhUojZ4MOIboFaNpa107pY9tpOlbOAdo7Je3QRHXCMCZUqfjhQgMc1EVNjqyth0mgU52WV0GUXIYg2Tv49u2IrFa2EZti1oJGVUvKm0aV14b0lKVir7OZbk7estEV5uFqP0YWcMutSmP1M24REGKbAwVge24W744nnreHVxuw6oym8ujvx2csTt3PgcnnEO3kDul4urDTy+sz58YHHt29wqvHqd/wE8xTotpJLIqaV++GE/eYd12pZdeDt88rjsqGdOOVzjvRW96pWlmArssN1YUbTianQVec5JVAz75+vrDHz8mbkdBi5LE+oLeK8pjTL8nTFGXnTW68bzk2U1nj77sLzRdLpw6HRzcqWO73L9OR62bg8bdAcr04viFvG3x7I+YqqmVYr83zgeBj54s1bKpown7iskelgeHo+4ydLbRXrDDlXobjl/x33QfqiWBQtJy5PkbIuvDwdOF/PTINnPXeCd4yzpemOKp5hCvRaWddNtKze443F6I+ftU4YDONgxDGfr9SyYsuADydqWVAkeo6oJgjrwYI2jrt54tXrF3QlweKUGjkWggtcyoVhnISwieV6XqEblPFMk+cwz9zfvSBuZ4ZBU8pGtYbLNVKyTBg04B2o3tFa/v0NFdUKPScMnaAVXWua01Tkc79sovBWSi7NHfHKGwPTZPBhoFSNs53nJWGUYlmu3Jxu6EgQsO0sBq0Ug//vJOW+XVeGYeDpwwXz8ojzARQ0pE6Va0GrIGM9I8nFa2uYrmhYdIb2lHh+uHB/c2CaZz5cM1u3lJjYzguzNdzc39FjpBtAN5RWeC83KgVQ2/7GpmBtjM1Cy6xd+sClrmjrxARXFKhRnLq9i8HLOkoFpSzeGkBur4I3brvKUA6nlKvgKpX0PLWSpLOtStKqpWGDpyhD11JrU1phw0DjSkwZbQ3TUfrEr/oJ87hQseJ1V4p1U6hSoBXGnnEF8poZnKcVg6rygNZVSbAwKnTzZCzddL58fOTVjeO+OXJ65OX9jNMKUwRnO2pNy5E1rSw5Mw4jAUepmpbhHCuxNCqVdw9n/DAThkJfHnlx8hzvTuTBEOtAboH3yzu2DrYbEplrHXavsZWUrIJkDVtVrGi6amA1vY9spVOKplRL6KBaQqtEUyJObd1IlxbBQtbS5Q21i1lL47A6QN8ATc2NqsB5i25aiHfWoH0jlUTYK4Tee6Gueg2l0nVntAnVG9l0uvIYPDU3cim8f0xMh0DTnt4rKnWGw4TFYKl4rXAavO7EWjg4Q9ADShtoi1ToyFi9fspFlIpMHtRAro7auqSom6JmS6qCMdYp7y2RwvsPGaMV83TDfDrSa+Z6vaCNxblA2Dv/quVPbxitVkBqcM5Z5tHTayVdVrptuF7pqbAWxTj7PZ1vuJYIGb5695bPTGcaBxbfqdXgVWZ7+oJ6+QaXpyu2PfM/f+eO1y/uCBZGC6dJcdReKpBaYWJD5cSLb3zG8yHwlTdM84FqA9es6M1Qk6Z20KFzCo5+Xnhx8Lw6jXzxvvK9r94TCXQrAUqarPjWWGTS8GnMCqU3ck6sa8VqhW2GeF75alvY8iyBVxx1a5hu6SbuQo8TNy8O5LbRVIFwQS0a6kBNleuyEXyTAwuNGzt6S3jn6GSG0YrFbxrQrqKD4dIKl+cn3jxf0eOJVB3Oe95fH3FuwHS59LQ1Ybym5JVORSmD9QFVDK10YaAbjaIz+v/4UuOVZ/QZ7zXX85WcHD5MtF6khVQ3tGq45tBuFPxwifSaoCpUlXZGq5GaE0VZmSZioAcwViaPvWCsQquK1hWtLSkn3n9YeXxMGDNze/cKZY5cLoXaIofTHc4cWJcNawJhdPjBkFqlmk4kUVRCRQd4Yo6oaSDTuWwbY68cZ8/oHKUrnrKsH4P39C7mt2XLQkQcZtbm0V08EVo1oEpVtslkZnQDKjgmfeI0F5YtUdbEEBrni1QL3U6lVBiK+vpn4g/1gd5a5Xy5gB1FJ5i1hDBKorUuFataCdNMM4GeM8aJhc048fia2lkznOOVZXuLD47jFPjOd74F25n8/MD6+IEXN0fy1mlKxrbrHhIpte02ro4xnlo70zDR6sY0drYCW9wYrKWjaE3SneiOQd60FVpGUBRqL6AVxmmUAqs9NM0WE6UKKWtZCl1B3Cq1ZQn/lB1CoCxGiRudlnEGCQluz1z6BW81lN3fvgNHbk4TFUcpEoSrNA7eMxrFPAQMDdj7zwVSFapYjI1SkuzplRUncM5M88w8i0v8eHeH2oUPLow4H1jWiLKGZhy1a55T5eUwYkPg/cMjT9cFPx75cN64VkPMhu+9ecfRFo43R948rZxjYiuNN+/OfPH+grGGCcOWE8fpRMyRy7IBshfXFS6LjM5plZwzcbuyVYX2MwoE4LLDCYxzdKMB+0nwI60sqV3lXOhd4+yA1VXEQNqgULTSxOSlwTuPcdDoRNrewxbVqQS3jDQFasXSqSlhrEHtHAGaBBfP15VLXNE2cDrOxO2y14Ac1ogSWFOlZoYVbK6GmFdquaC1Yh4t3mnJfnRFr9IJji0TayUV9tSvl15vaygFwQr7n1ZJWOhS80lZQqRKST5BAaiOtQqnLL03VBcJRy1JSIeqc12vKNXRqjF6jQsB4wK5G1KDda302kUI8vCWn/iGx1bLVjPL5Znh5jW9ZOL6TI4bvRR+4v/xW7DAen3GdMPgBkhXjoNDKwkY3YwjyhXieoXeuL27I+ZGN5537z+wXi9Yrbi5vaGojrOG25uJWhPLuvHiOFH6C948Z7YmLZSWIrVArpALIhTZEpiG8VBbptaGw+CNZZ5PWN8IowMtQKFe1X8M8WZo1fB8jjxdHrC+8dnnn1HTI8vzSrCeoJTso2tGVcXoNdM37kFbHj48YG2nYxkHjdUNZYQZ8PDwQRodveGCPCcani01cluwxnI6OvGod8O2LdQS8UOgq4ZWCWczg/fMw4BBsawbdtB0B6fTjNGadVupDVIW05jWwla3RrI4WPmchF076nRD7RwHqy3Oj2TjyBSxGMpgh96lKdOVjN2dVTRr2bZMSvJrzqlxuUapmWl5pua6orWnlCu1ygj72EeU8gyDErCXkst4SfJMTrmCUtQml/qUwPTO++2MVpm7u1ssg3zu7YxzlctSePjqLQ2Z4tzOmsEbpsHitcY5TdwSNW2EYDiOAW0M1kIIt4Q5iLY6NrQW86dRdX/+fr2vH+oD3XrF7f0R5w3DMGKdERd4LqSSqVlhMMSlsKYsnHVlGYyCbWOyhttp4vEsoMxxGvAGtsuZ9HxmInEKlteT5yZozv7I5XLde4ajkNhQXNYLSsF8lLHj07NoUKtx5JJJtZKvVzFitSJGoNbYkyBS1amZVBrWBxlr5z3U4WSH3mpnWze0sWgdSFneQMuW2XaUaWsVo8ChyNsV2za0bkyjFf+4nehKktWN/onZ3ap887QsoYxpttzdzPQSmbwF5CZcUOjU0AWCd9TQWa+VZYkyYqejUQTnoXVqgegGFE1qUk2zrrLT7amRu6Jrx9PTE2TNUKG7ATdpmpI60+F0wPmZy7Lhh5G1GZ6vC0Up3j0+cd0cN/e31C6H6GWNOO0wOvD8eJGgoTcQO6U6kUTkTm0NazotZ9ZLJoQBPU6ohnzAaaQqH6RdMw+9gG4416FXXNdYG+k9AhrnnUB69sCk3nGtxjqqM9TU2XLh/PwsFjEjXV2rNfM04ZRBo3BAKgLlUKiPP7tcGLQhpQ2ju9jKqKR9NWBNxjRJdXckgLfFlRA0Qwgi/KjSlXbW7a2FvpvQqgSVQOA4Yhqi1o5yHusGNB1PZrleiFshWLuH/uSS0lTHWo/WilKagHq0gt6orRCGEe0d6+UiTY3W8cNRpCepyKWwNWpODE6TY+Zbn7/mG59n0vff8eUPfkD79o/IiN/K6N9ozcv7F5zmgdl06nRD2Ra8LgzOoZHwYy0F5zzBBNYsITIJM3WeH5/kz8E6vJMwYlRKXhZax4eB1iFuG/M4ciyG7XFh3TYJp2oPSvTCMWZqFx747EYATseB0zjgeuE4GErbSGWjUSSXsgtCHY5hDOSieP94xSpL3jLnh42XL06UY2YMwt+ovbGuz2hlmIZROAE5cTuJZ11TUFXCvkYbdNO0BLoqWs8YXyhZsju9ATliTWUIHif3M3SQaYtXEe0Nh+DxL15ymEZUa+IIN0qUw7qgtKchId2uNTlJ4E/rAsGgg0Up2WX33hiDxwW3w2QWYVM4g1aNRCXmjVwzNEmLB+3Qyn3yR2gbOD9uKBUYP3opiqz01nUVtKxr5PaIHxxhvLAukVYj8Tow+ztsHxmGGXolYfBaIEgxZ5S2DMYTjIe850+UYc2Z/rCi7ydGf0O6LHx4+57LkqjNsKXMi5c3aPIe+ETqfDtox3kJvqWykUuCXhiDpVXJwUyDmOSo+wTXha9/Jv7/d6T+t/169fpGds5WY72VD2Iq5CJv571qhmkg1SofTGUwtYoowhpuRoNricM08nheULpTUiZoiOdnfuuPfotXk8G3DdMbj7XxuCxcLoXjyZKqljf97HBecXlesc6Sc6NpuG5J9ilWwkzy9iQ1Du062lkhwRmk6uI92lqBFtSMVtKhbbVRikKpgCbQlZHDBUmEbqlhRsc4juhe8KpgaiSowu1geHkK2F5JRpCDTcmbuLVCJutlwzuFqQVq5mAL37p7heqOXjK5SIe+l46qBd2gUXCto1xDBQUJam5MwVNS4ZoToVmS0dK5bg1DZh49YxjJJZOrZAKWDG8vG7dOiGGbrJwwwbPGQqwL02Hm9vaGS1zYuqNhuG4rRTl6F3iEco6tZP79l0/M48h6rThTmEbPECzOT+heaTnLjqtHvDUsMbGuK9FbDoO8WabS2erHS49kLEptMgobLH0H8/TeKTnRCThr9p0ZmB1X2QGjOsZbLCPOePFZ10YpXdDF4ygHt5J0a8sN3Y2sS9CUWtFqJxw6xxg0z09XzucFbybsLDW4ugOHOoCS/22UwHPUbkTrtRGCobQutTklfykLFkUvDZBxYfCy/yxNcb5EIasB1zVB78zTgNUGjKGUSIqCF7ZWHrq5N5ySNglKscaFZbsKblkpybBYTUqFLUdSSeRUMapjFdy/uGdyoOpbWkmMg+fu1Uv08Z4Dz+QiWkmjFevlGe873lmMlWBib4XrlthSkaqecdR9igNaRta50FrHGsPx5oaaBV/87sMH4rbRa+fm5pZxOtG0ZtsyBkHjNgTw0nuXSmpvtFYwzmCtBOcMFu871lZMycS0EfOV1Dec1zgrnP85BAY/smwr67qQtoVSRlK0BOU4jJbbV5rTaCFltpQwTYFWaCtmQ0Nl9DKaySjpyVdDibBdMzVrapXJUG8Vet+xwAptBCikqIRdXjWOmqwVSmW808IVr1UuR9aiTKL2HQw1zfTeKFkqlx1DShWlPybYM61obNDkkkgxsq4ivznMA9ZY8t7Zd0Zz7Ylz2iipQIFgPH4MqK5QdOhWgpTdAZZeKtoYnBHnRFWdWBNhsoRgCGPleBzpdeKL77/h/nTkOE1SE9WQYiWVwnE6MQ9HepcaW62deT5A7yzLQsmF3DVtqTzqhcVW4pLIUbFdCikm4YB0i2zVEUeEBnrBOjmvlO50GvSE6hmo9KYYvdylRaQje3vyfyehOG0y43RAaU3OkS0VclbEWFHKMYZBRjx0vNHoLrOxcQjczY7XNwNP777kNJw4vpoRMmpC1Y0f+fwF8zxgPWyXKymu/K9v3tLx3L3+Ftbf8r3/378nlrN0ggeNNgWlYJqOLNeVisKESUJWO9bVGvlgVJoEilrbKyHih+tNqG2THUVDmsXwo5QoB2sVkpS3nstlkYqEagy24FWj5pVxsMzOcTvNnEbL6KQPbbUlt7oHL7KoZY2ETJzRBDTBWu4Gy1FnnNVUayhN83C+kJaFwU9Mw8CWIuuyMhjL8f7Ih3MhnzOpyyqh5srDhwt9dJ+45d5o6Y8bs1s7DaUUfJjAOpYKJUVSLhinaEpjgyPnRledpAxvL5l1y6SyEquSUaCRME/MUSpjbuCaKxUj1TGlZMS/+8Kd09AtvcIahRtdcuN62ZjcCaMHVJXwFsrIm2YXOl7wI8FqWk3UvNFrxnnFVpogXZvsS70feHH3glIyz+czrRSCcVRnd5iK3Fo6QVLXpdJLlYBk3cNHdIwRA5syht7lrWcaB06ngeA102ixtmKtlh1q26ctrZBTIXiH0pVcMluMKKXxSv69WpcOfVOgrYShOhVjPoJkBHKUcyUl4WhLtsB8qq+NQVZDzjsasitvfceEdpk+KSv6ztbks6iNFheAC6wpc90qxnl5Oy8bY3CiNk4bHx4eub644rViCIEwjMQG3Yp9TymFtZacF57ShlWKeRpRzqOMQQ0epQsVzdqdhCifL2htGcZJ7HrrSqqFWsVj3pXGWEcYFEYbhmmvquXGhCLXyM3kyV2TmqY2GZnXkmko5nmkqyZgnHHCuoiqC61lNI2b48haOqkmjO2Mk2OwBmcSh7kxHSZizvzGv9+w+jVP7wvPTx+4f92wr29wWNGSHiZS3vvnXTDFpXa2LaN05zBNlKw5Xzbi1jAmUOloZaQm2gvKe5x1chktmW29EEzA6oxVlXGUaYs1nS1mWi2M4UAuGes04xyIpaGtZrAT17bSuxj8OjAoS98FPFE3xuaJKkFr5CyfmZgyQ3BM40CtjcuauNRMRNOLIa8bNShujqJgVk320rlmgrNsedtXnjNbKqLIDgdieqZUx9F75jnTiqywbk6eu1tPMB1vFTluGN8IIRDzFa8tKMVoNa1rlEr46QC9kWyhZHmGrqlwvkTW84pVjvvTLdfLytPjM3WdaKHRlKLkDEZ00Mf5uGdVEluM5LRJpqfKJM9bJb9/tYqq2nua+fpn4g/1ge5clQRkl8BSq53eLUpZSukU26AvlNoE0mEU1oDqEtAYQmDzDW+uTNNhrwzAON4SRsc5RX7w5h1Gdc7Pj0zHG5QZWXMjxgvFWHyYcMEQ00XG163wdJFba1NaHMjK0LWVDmbJoOwukYGP/0fpXZShxblsnCfGDF2TtsS6CDnMGWHQe+/Q8yhvbiozBtm36NERrGbwgj5MubLFig8eQ+Tx6YHT7S2qN3opgHC7yVcOVvPi5oYbX6HKw7/lAmim4MglUFpHqwpOE04jcUt4C3e3Bx6XB2qRcbUzCt07wTRskN2W0rDu+9MheNpO5EsotgrXywaqozQEZdHeUnPDes/yfOHf/rvvgg0YLXIS443AWwzkssg+ynhZDSgR1Riv8KNw2dkPHLogbnPUpNjpxTCFA/G68C49cHd7YpoPpCWy5rInmCHHymA0gw0sl7OIfFTg8vzINM4ietkKuTZsrpyvy468NBzmgRgzLSW00XvKfb9utv3NvDa2LdKLEnEQ0JB9cm37wY6ilsT97SR/hj3vCF+hbbXa8GHANsNyifsOXwJ4IYS98yv5ibZ34buSLnjtXehdvUm63kiLYV0jFYEnyc7Pg25y8VKCpkXJQx3VKVV0EnlntnsnOlBrJY9Qkdpl2RP3ZYcwfRyLqyYGrpISh2lA9wu9d8bpwHmLMB959+GJb3/nf5T1gtJcY2GwDqsNVg+UZii50tBco+hh224X3LIIVpSSkb2zBkUQX7gWytvnrz8XhGmtjNOBlCvOGWKRWtUYhDthm2HbIkllplEzDoMoNY3CeY21DaUzRjV6rYzeoqjCap89qgq/HDKtLVJVtCPHw8jxoLg8abQeZAKyZs5XmTx4LxXTvPsjutYoa8U0OQwYozlfN1LUNO0oGsm/dBE31S5hW22MBBdLw6rGEAyqJeZRYFG9VZpxtCblyGmaGIcRmy3WNWKWCZDZGQo5V0oRg980HyQjpDXjMNNaZFk2qk7yAFfs9Uy4rgWlm6yR9ECwJ9K6ociilDVaAsmq0epKGLW0DJTlfrjhez944jfevKPqA/iRlBXe3kKFvGmiazjjaKVwOh1pLaGcolNkeuKFz+GHiVYq79++o5bO7e0LbAhct0jrkdIbYR65XhdKivTSMcGStsg4Ot69+z6HaWZdH3n5jc8IXmNNpdXM8SAZg9LkgqyUkjqfthgnwpotCehJ/PWgqQxef+0z8Yf6QD+MFu1lw7ilso/yJIwlD7hK6qu8xSJJ8nkaGAbF8WYm98J0O6NTJG1PTPNRHjC9sBbREj49nznME2o4YqrCWsOH50fefLiCHXCqoVXAOSs0JO9Zd4SrDSPGejCWkmXsr7SjlkyJVehHevdbt4IxMu511lNi5vJ0JkbFZ68/4/z4IJCFWQxzN4cjL24nSi4EnTD1jLUOZyytVroSsUbrsKbG28cHTL4IQnHn3Vc6NW2cxoG7ww26FnSvKKr8mpKM76QPLc7gZcuyOmhNzEvBgwFywejGMDh6qZyC5xgCdzeeVBLXTZzLKCsY2pw4TLMY31oUKI4yaKMwVoOxrFFEFtfLmbdv31Nx6OYk6IPCOcNhNjinuF6lWjWEmfMWhYHdE86N+35PAcJy70hw7Hi4J7eVlFdUg9N8IF2fWJ8vlCxBwGADde/+q9Y5Py7kRaotl6fv8yPf+ZyXL16xlPaRTSPTB214/3iGJjtS5weuy4XeYJwCuVZKkY5qbg2tlCShrcWgJSCnZFqDVuhmhROgwDlEwxvlQqYR9kBrjXEY8T7Qu6YdDzyenzjcHnDWYZmorUtyWOb5sjOniwfAWGqpWKNFFuMcj49n1ph24hq43tHGYb3CmAZKwkx9n8qIAUBwwAp2PDFoIwa9ovj09lYLtK7prXNeF2ru9CoY3q473nnubkdseeT5csG/kBDb+nxlXDY+++wbPDxfeDXdghtYWsMry3pJclhby7qt5K6IVR6YRgm0Zz4c0XoPnlojq4XdWeBDIBbFcl1lqqAcuVSWmD6SmskxkVKkK4vqmeCKkNCQ8bVSkhzRqqJsZbCGrgxOa7refz+U/M71Lt9reu+lKzMRnKX1hctyIcWOGyqH08S7Dw03WHQqjJOVDfzOyS+17qrkToyRVpu0HAwUMqk3uu60nUo2jIHeCkIyqlLLUvI2bnXDKNEBYwy1Oi6tEbfIw7t3XNePatFBVnfGUbYq4pVSJetjLKUJnhgaRmuOp1vM0GldmjIpJXoXwFBtCt2kodSqw2uPsQXlAt6mvebbcF4xTl4CoYhn/eb+wPulcl4FOqW6YT2vlLhibeH+tWYYpGHh3UyvG01B1zIxSimh0gVjoJfCaTIYbQijIrVE643rdmFNHa9nOpplE2BOXDe+8fIl23Llf/rxb/PqxT1ffPkDLs8PTK/vKDnKym+nevYmPHpKw7mAMRrjrExttZVMjAGrJUgZL5evfSb+UB/oN8eBojRdWWiFuu9vcqzEdWPb1A5vkZlFa4UhwO1xYstQSuE4Trx994y3jqRk9Hd+vLLEdxyOB4bjS563q4QmcuZ4G3j9jdck9YYPz2dql4rBPIy0LElngsJ5RZgOxNpZYmTdMqUUxuBpXbzlSgmD3hjL4D2lNLnpxiwUNwzHyXN5+sDNceBb3/wmT0+PFNWxKmE65LJhvcaphtOVafCAIUYJdTydF4YwoNWM75Z5HjDKSIK7ZkAxB8vBa8gd1TpNWzRKXMZdyXieClpCXylL2CO3hg+GlDMpF6Z5YImF2iOvX73mxcFh+5Xnc4Zg2Joid3h6vlBK43xZeXX/go6mZqHl1daJqe+H8N5txuDHI2hHlk8hg3O8up/QekHphFWanC1Pjx9Yk6h0x2AIXqYhctgqGqCbaGVbz1irGAdLipFxnnl9vGdwBuUcly3xmCJ+mEibaG61grdvv+L2ZiaEwLqtPD0tnG5vMEoOR6UspWkhyaWC1QZ3TaxbFbVsl+BcyQVl5FCRUTsopcVtbjTBAc5QlvzJdqeM7NdoiTn4/90FRQxXwQ3UXFA0bg8T1nS6lZVPR1Y2tYt6VytFa0I4K12hrZe3SSMPs+tyJdfMOI9UpM5lekNbRfuY2FfywDZa06p0dlE7sbGLRlbVjjWA3n//q8A1Su5S9yoKmngCSt1wznOYHcHUHTcrb3mxVB4vCxwOHMcjqW48XlbCshFcINZE73Kr6qXuf44Bpw2pR3pXbCnKQ9R6WkmsMTF6j/Jefn+VotRGXCLr84INgjp9vl5RspynNqlD0TvOKbnEdkOru0nOyvMml4RWmkLBaMn5qAYYzZIj2qn9Et9l32wtxp74X/6XN/y//82XoE4YeyQcAmEYuFwKmczxzhIGiy7g7MfvFyXUw9bQteK6rJliFmSxt1lQqt7jncVqxRCMEPqKYICD0XhjsH3DaLFW1iKrE2Uq0xRIUQRFtEyOjWkWu2OrZZdPddZ1Y5hmxmlkmka25QnnGrc3B1pLXJ4e+S3/0/9IR/Pu/QOlNJZ1xXjLdUvQxSOvW9unGUZw3Lu5raNISUKbqkZiiVw2ixsGXLc8Pq2YbikxMvtAqZVtk1F2KZn7u5nD8ci2XshNcjFbrsw+kHNl2EVUh2mmdthqIcYsgWXVSUmTsmaa7/nw/j2H0y3KO1Qx3H/2glYTP/4//xbev/uKnDac7dzdnqit7KsBoYdqbTDW76FSybJYO6C1w6hOSRGlPkpUv97XD/WBTkuyf+yKjYo3WkZJRr7R19RIWaCVKI13lsu1U/MzdzcBqxJf1ZVSHTl3bk9OsINRczq+Zo0rqUiARiupyeVS6WllGDWfzTcy8m4FyoZDYbRFhcCWq9ziiwhAapO3kVg61jiG0XF7OgCNUuW2n2LC6o41XkI8o4Eaaarz8uVrVE+8fnHk6fEBzUYrFWcqLowEe8JrLQcYoGvlcnnmdhplrOYV1nhQav9Q7BKMvGIYCQaoom983BRKC9q19L6DGyQs5byX0WntPF+ubCkL0KFqvB/BKM4x8fbtb2DSwMHLW5fzI7F0erO4+UhdMw/PF8a5ojpifHP77bx1lmWjIVW9jiGMB7aUySnSM2AjcagcDhWjI8o0budbbHf0S8Y5wxREp0gr0DVqv6h0Y9B08namNlFRHg8j97Pn9WmSvrYfWLPn8X/9D6QtUmtnXRODG7i9nRlHt4/FpaJ0vTzjwihvSFgul8h1K5Jf1pbnpWDsADT5d1WiS827QtU5K9mDKr8f1ErTBRcUNzdH3r+P8ua779i7zlgMSsueDxRWQd7E6KS6AIWCMcRWASU1JWVk5yszfGoV17nU82QiE7dEbGJKM7t5rdLQ1qG6FoZCKRjbAU0pDe001nqUkote0RWnFU7Lr8tq2TNbpakKDDIpqCmTS0PbgZQKzg5crlfS+szL04j2MlaOuyFumI6sWjCp23XhdPuCinyfKq2preO0JtXEcr0ShkHaJSUJzbFWQvCknHFaczweaTmzbRulNqz1pNIIZuJ0OPL2/QdYNpR3eO8pyI5gGB2TEcVxKQWlOnYw+wpNnhXBSpAxGYfTVt5UdyhUd4aYN1qrgMH7gcEe+Ff/z+/y//k3XzEeX4HTHG4syja0bjw/JplGboUhiLzFqM7gDE53RiXTuY8Ey45iYaNbw+kQZDqjDUYJBY2e5SqouuzDvWYKmqA91IXek2R7eqE3xXSwsrq0hvlwR2siNJKpHZwXOaxubm9FFd0E1JNqBFU5XzLWSB3w+//hN/jmN7/N6D3VKx4fnyilczidyLlATwTb0VrMfMEJLjlnUN1Q087cMJJ232IlJtnzW2uhVIYAr+4PoEeqh/PzI8M403Xgq3dn1uVKSpmbm1vm6Z7n88Ld7Die7sjrlbhsvH88Y6dbljWzFUvpjpItYLmumdIdMSnW3Lm9u2fNidvjSGmJw2Gk1cRyPXMORjIlrRPGE9tWuFwjMUMuhXEesU6j9wt78AbnPdRCa+VrH4m/6QP9X/yLf8Ff/at/lV//9V/niy++4B//43/MH/tjf+zTP++98wu/8Av87b/9t3l4eOB3/+7fzd/8m3+T3/bbftunHxNj5Od+7uf4h//wH7KuK3/gD/wB/tbf+lt8+9vf/k39WlJcsWEELFp1nNWoBsfDwM3phusGD+fK5XylFoP2AW0Cxik+PJ4JToxYOtyRe+Or54zTkqi0EaQYI5pLrTQN6UBuaaX1KKNrFL0pSjPUqmlLRLmBUhrP68JWOpdYcIN4p/PH4FPprD7vQo1EqVkCSHHj2996zfPzVZSgXYJNNYucZV0WptFhjSLGQi2JlB3KeDSK67rRc2Tyjpd3J1oTXGvrndwlqV2KGJGslmBRrxm1J5tLq9RuqTmjjKVU4Uwry37YConOWjFZVUBbK6NVayix4r2ltY2n5yd2rBOYRiydamTX13XHhJElSRLUGeGay/NQoBGtaVBC39JKuv4iN5GedSn7QzsUUqpQPfNwYikGqctIbaz1so+A5WEqDsPClq6E4YAPA4PzDGR6vdJ7IbcVULy8n4jKEteMpXF7OgosxsD9/QHVEx8+JKzyaGfZsiS49a6JVMrigmBUR29JaRNLnLXYVtnjr9Tadu68UP9UL9RWuS5XqqqAR+/WsmYLozf0nBnGAeNG2YPufzknD3aFwGCUkt24MVbY5r1L9YdGyVItknxH29/au3TysWhnibWjUOQsGGClwVrx13snYdOP9ZyP05ramqwFVJMOvxJzn1aicK2qQ1c46+RwNUb+PT8ClbpUC2sTip/0mS0uBJamiRVMUyQ6qkFaViHxCbxBDpMs0BelNfMYyKXy4TmyxcRhHEg5EqxGacXT8zOPT2eGcaJ2jbMN4z3H0w039/dsrXDdNkEh7yFCuiBJaRXrxLpljaX3Ssky3laqEoYR1RWmyoFeesNjKFXS5q01Uiro4lgWw/HwOW484ebOeIJUr/ISMDnWraKRNYW3Vi4NdHqOjN6jrWbbWzFdy5+l9p2uO2hDyZlWClo5YYUrh0LyCpcts6rCy9uB4+QpKe0TC7E1KqM5HINkOrKsCGvZhGBZpUtdu4bSeV6upFLpqhJT5PPXL+lt43gYZYX25j3P5wXng+SFUgL2cKTStLIyT04yT1SZ/iB0PKP3KZfp1L6xbp3WLSg4zAEfRpwCXRJ3h4HWKpdW2LxcSEppPD5dKaVxf/c543Tk4elKejozu0Cpmtu7V+QYWbPmi/fPXKKmh4Ftq+S4X8qUJgwnco1clojRjdnD8/nM/WkSb/3hwGH2uL29tFyuXNcncpPsQM6dp+cryxrxo+N0mpgmzxYjg9NQm8ifvubXb/pAv16v/I7f8Tv403/6T/Mn/sSf+M/++S/90i/x1/7aX+NXfuVX+PEf/3H+0l/6S/yhP/SH+Lf/9t9yPB4B+Jmf+Rn+yT/5J/yjf/SPePHiBT/7sz/LH/2jf5Rf//Vfl2DK1/zausVjaVVCWAbBPramcFZxXQyzPfCuZrYUGYwjWEUqlVgtzXmet4JLneAC2jlyE/n8c5Eu5908clnOeKcYD56nvOCdQvVMjUKKMzawoUmt0XDUDNel8nSupOpAz+hmcU5GXkZ3ntvG5bxitcYohzeBVjM+aLatsF7XXaRyIyjAJnudmpVkuqymMxArrOfMVFYWFTFt5TQNTPOReN0IzqJ1YYtncjuAMuieGHQjWFBu4O44kRrSZQ9yGDfV6T0zzBO5CIild9ErrsuKDgJWqKVKOE1lOleCroTjTIkjaxaIg3WWnqF0sL5RS6S3xDAomlqFqkam90rr+xthE5mJ1hZrJDTmjKF7I7f3waBcZ4mdxkQpTS4nPINRxBRJUROC7KhqUwQjVDVHI6PxhxcMzmJ7pq+yPikh7IlrhWnwYhzpwZPHiH85MQXPw9uv+Oz+ntPUeX68cDMHUoL5ZmStlaQ0X/ZIUBVjB1qtbLlileFMIj4/4JTHaflzd94Ra2Jrkapgo6GsBu2JKWI1lBqxLRNaJsTKKQReHCu3dw47zDxeN5aYWVPeLyxQa8FQmY2mdoHq5FroxhJrY4kRWXArSopo5WRaYLyk62uhA0FDqRmnOyc9olQFMqM1GFWwBqwysjKI0hmOJVM6VAVJS41K75cxRcO2ilaFIRi86Yx+o7lIzhGA080dqVSUhqO7YX30aN3pcaHagWu3dD2xdcesPLVFSkkiL3IOpzXKDKzXiNVGglxuYj4pWiuc40arlaftzDQfULevcf6GjJGpGvIWds6J9+8viE1YY9SIcwVqkgdtN9IX1gJW0r0xBUfXld4iioK2o4x7W0QZRSmF0jrzaLmmypozl5qwvOHz3zpyvG6kdCamQk2K43hgnEYGs3FeFMo6lLasCTAeooYO5yyXoVYNKUZKyYxjQKEom0z/fBMao+oNKlQnFclaHKZDV1kme8cX5KYxakb3jdYzTTuacpS+W5+1we4vPK0mfLDEApcUKWagaUhrlBbO6Lg7eJZlJZsXnGuiN6iLCEtQAWc115yZp5EtanR3VMB0RS4SLPQ+YP1IKp2YMqWdyC1jQufF0HCq4swVpzXTMJHjxvuHDxyOBz77H14S15UhOEpwRN3pKRF1plTow8SX68aH739BsJr7mxuyG9EHS48rLSlCd8R65bpsdOtxw4C1AWVBG0vvWfIYceMwVoEnhSNKBdaYWDbFJSaU8+QuFdJprjjnuC5ncvBcm7SPNjRaB4oav/aZ+Js+0H/yJ3+Sn/zJn/wv/rPeO3/jb/wN/uJf/Iv88T/+xwH4u3/37/LZZ5/xD/7BP+Cnf/qneXp64u/8nb/D3/t7f48/+Af/IAB//+//fb7zne/wz/7ZP+OP/JE/8rV/LTF5PjxWhjBitSX4wMNjlLG3qixrwvrA68/veXx6JFfxCftxwDrNsl339LsVZWFr9JYxSqNMR1nN+RrZVuF5N6yE7vYuYd9HZlp54al38XcvWyXVXaPaNd7KDVQpSTfL26NgU0stoEXN6qyl5MxX797jjYF9jOi8Y72eMVSM7hjjZN+nNc4H8afnxlYjXtddxKFkTL1c6SqjlEVZeWs0yqNaYhwDdt/h9y6whlwr2k8s5zMxZapygJY0a1egHF1L59b0Tq0J4weU3ScYbU9kay20O41IBzoo64gx7rtoGa+X2rHt4xutCE96B2cFnVqaaBclkG3wdkKrIuM4MspZxsFRaqN3ITxZ66nN0nr/1FxQaDB6T3ZLeFJrCfDV3gjGMriBEMSu1JuEY5wSb7eio7IATb71+iWHMdBL5mYeRFGqIml5RmnF3eFInz03IbCslafrhcl6oPPidKKWzru3H+gVwjBxcjc4J9rWUgRMYjDEdUMbRauFKYy0WBmc5zQZ7u8mji6TY+b5+p5uxcCnUZQisXxnHabB3XGgdUMsYsx6OK947YhKPAJmD5K2VvcUu7xl1i6Bvr4b0ayxlJ5pLTMNlspuCjPiAO+6g+3I37ZSjDcSlstdfg9xTbrCUuRknAZ0t3jVcbOjZs/z8zOGTLAKWsGqiG4bLV+gRZ4f39NNQdeNTQVKqwxWkbul7YelUU1Cech+f1sKzim0FcdDTsIR8N5zvm7UDsoGSm6U3klpE51wgSEEcszElJhGxzh4ail7Y8Gg+sfBjzQ8rHMEP9ObIaeNXIs89I1kGYIbiDljR/nc5OeM845eFSZYarZo1TDW0rphHCcJsQ0DpVeU8dSaqLWwrpm72xlj5GUrePk+yJtQ6HJZ0KoxjbLSMGicGdBYmXy0SMudYByq7yN8b0lRxCyqa7CQm6wicpJWQiqdVLJcnowDGrGvZNUgyHNpyw3M/hlYHcu68ebL9xAqSlu5cBqZ7nWkUuZNIG2ZcZxZrgvFweg1wRqU0milWdcNYz05Z1pvWC21yOAETOS85TBO5Jh5fDpjrGdZIiU1Pnv1CjpM8xGdGm468nyVLMUUArenEzVHWs1c18yybKxrZcsZdKJ2QwiOdVu5Lme6qtyeXtLKyuPDA75HJg834wv0XuHVSnFdFj68f+bdhycKmuF0YpgnVKscDjPDGJhmzzAElO67OrvL1K3/NyLFffe73+XLL7/kD//hP/zp74UQ+L2/9/fya7/2a/z0T/80v/7rv07O+T/5Md/85jf57b/9t/Nrv/Zr/8UDPcYo4Zj96/n5GYC37xRuMPSWSHFhGifWZUMrwzAMWGtQ+YNUtkKnFVBWAh7OWHIDYxRKFehFvqmQg6ErTcrCaO9mZEmZrVacVWxVvukNo/Qiuwdl6EoCG11bbLCY3Yy1bBu1SsCn94C30ImM04BSWvziws3kfBG962WNjMOAo2GN4XRzI9AYqzFGRujrltDGMo4yYnLaoXsEDKl0uRS4gdoUPgzoqllWgeToVlii4jSNxJjRSu12rsSihDyH1lzWQs4FtesJFeCq7GCDFghE6/LPUTJCFe2oXA6cldpSynmnhilKa4CWUWMu0BVVFYxBULpVLg8dSfwba8mlkVNBwQ7t6LRSOM4B7w3rmml0hqDoVtjdtfVP/nprFK1CLXUfje5deBRGyb7KeRkxi/6yytsBoIpUIlVvmFqZRk9LG70kkf3kzN3tREoJqw0pXvlssNRuWEPnfvZc10wsQl1rTqFfv6R2WLfEEq9M44DtHVUbxljpkGs5WIfguZlvSGtEtSSd4PXK0QZyLjw8PFKx9F1pK3wBgzZSX3x9M7JshViU0N1K4ZobanRgnWBpsxJtplJo3Ymx7P8bYoPTar/40cTHHTS5bVijJSSnGr12bDA0rQjN0XsRNWur4IQ1X1vDuk4rctFqJUnIz3RU7xzmQK8Obxs5Z1SvtPhAjQ9stZLCA7rfoWkEZ2gIVTFjSd2gtZNOfWviGC8VozS2W9bUMaXSShblsTG0Ck9PV3yY0E5xXhPGOhLCxLd+4PHpCWOtHHCmgZKO/hYXrB/xQUBDpXbonZT1J1Z/3UEp3hhizvTeCM7jrOZ5uUBvzF7ENBjLukWmYPDOiaAHR9lVml0rrNUMo2Pb8s5xkJ83F1H6nq8Voy2mu/3S2mhNCHbWyE6/tCZZHW85mEKmY1SnFXlhsFYyQ6UV4lbw44F1W1k2ofnl0sU9sa9uqhWgTNIrBCEQ1gK5yPND1YH/17/5Ak/FWc2NEw2zMRqr5RK6XFcSnTnMPD4+os3C4ThjdsPi6L08N1vDGJlAWGPIezOi94r2A9Y5hkE0tG/evufp6Zlvffs7kCvbtnFekpjxbCB4j/Yj68NC6p2Xw4ESIUX5DGo9YJ1hefxARXE4zsQsJLdxDsSYuG4rcfmA1Y3jZJms5u44Mk0BazIdgZVdz1fiupFTxk0zy/VK1wpvOtPg2baFEBydSqttt1p24aio/0YH+pdffgnAZ5999p/8/c8++4zvfe97n36M9567u7v/7Md8/O//H7/+8l/+y/zCL/zCf/b3v/hyxU0eoy3rmgk+CnI0bxwPlnHuDHMm1YgLgXmeQCs5aHZcrFKKXhagyf5tT0OXIjvdVDVfvXmito4fAod54LImvJZ+YHCGoSmM0cRUWRPk7li3/MmYVUslpYj3SlKiTTEECEYAJFIv0Vwui4ThtGOcR1pvPD49MobAzXFiuW4kvSv9hgBq34nngrcWFzxWSQgwls6Hh0fWGIl5xQ8arLyJTcHjreca5ZvbKkWwjpwFk5mUwG6M9TitMVr2fM45apPcQVcJZxRNa9ZciE362nUPV3W15w1KZBwDuu9hvLabtzqARmtPw+y+9j3JjZjHjLb7brbgnUFj5NBQDaugG4XREowZB5myxJhJSep6CnmAGWPk+6JVrLJ76l9qjR81tKV0omrUmmitSLXE7XXDKk714AIlZ2LMzGPAeU8pURSoNMLg8Gjup4m3b94Swoj3FmcNvcZ9Eq7IvTFNniWL7reWSkwNXSq2gTcehZHecxRBEHmjxY3g1Cd++VNLGGOZxkkMZ9rSUJS2Q066IYyBUVeqymhtaC0xqIxyhmYDW2tsueKN/UTDy7lQ9nBez6LOnYcZ7x1VSV942y6UuBLXhncGpy2qa6xxlCaTIDpCF9Qag/4EBWk5Q2sMLuyFt743BBq9RLzpDKbS04YmY1mYXOK6PHAcFdWNHJ2M8AMDqTRaqZQqBkKl3b7zNbQeJfzXu1y4VOUwjszzRIqR58sFZQNLLLTUqV2zXCOn2yOpXKhdY91AzkJMPMwz63pmOV/3MbySimDb0+BdsUZZJ6A6moBVVjj2IQAK5xxbiszDwLKttCpAmt47x9GzKKgYjn6mK8d5r2S2UtC6Y1TC+48XLKnj0TTODZSaWWPBdrC6MY4e54SjrlWTLE3JFC2NCqULRimc0/j5SG8G7Sqxd7brhsKyLZnzpZBKQxkoRRjnam8FaGWwfia2DW2gJsFYb5s0Vqwy5KXy4mbGD5qYFk6nI4d5Iq0rl/OZaWdsvPnBV8SYuHv1inXJfHj7lm98doc7eUreKCVyurnhfF4wxnB7vGFZroQwUGvGhcDj0xNPj0+U3DFu5N37Z9wwkTJ8+eaBl68+Q1kJ6S5PFy5bxDhPKXBdEqVUrLd0Mo/nC89rZpyP+GmkxUwuV1rNfOfbn+G95eH9G2paeX1/4DBYalp3sQxQGylK9sI5wzQMKOcwSpG3yHQzkHOUya3q1CoBuN4/Zp/KrmH+el//VVLuSv2nepi+dw7/r77+r37MX/gLf4E/9+f+3Kf//Pz8zHe+8x1KdxgCMVUqgZZh8AO0tItAFNbuVRnlAIPRdvema1oR97iqK9o2tPNYremd3VMNxnq0G3l+OrP1yngYUMqKCrVrYi5sccMYg7UGlEMpC6pirKblyrqtBG8YvOUwew5zINgGreCMJvcmPcjeMdZJEGxnaYcx4JwjlcIwDri9blRaxTgnD809JR63QtGF4DwpFx4vG7k1hvlIM42YVwkktZUpBEY/suRGMAIXKaVTGiglgSqjNPSGagVqJV3PGGNxCoxTOAOpNbLqbK2ilfRiS6+UCqU1uq401fBeOrppy580mq1ruY0qLbrRfVTcWyemDeMcxjpK3jvbTcJ4aNGPul2jarRUdHQTsMrlutExuwRH0uQCrOmSKUB/orF9jCX3/fextk6KCWelRpVSoaTKWgt9HgRwYRxLzBzmAeU0123hnDdMh5swYHpl9COX64YaBlJr2MGJAzApcmvEEllLolIIQ5CDXBtm44lF9rW9RZHOOMvl+Qy1k1snBPDBiYdbNe5OJ2qXsJX42jdKyThnGYNjCpa0bdSSGLRhsl04AhS61hTVqS2jkcmGamof98obUW9Nuuq1EEultUQvFW8Hek3EpVLdjqrsmVIqTovjWpvO4B3BKZxpuI8ITK1Z9tGtUqJQdQ5yitCEE6+9pueKKSuqbngzoCwCddGdlgqtJax29P0inotcRiTErai14J2lt4oVGjdKadY1cr1cJNSmJXNfcsGGibvDDTe3N3z3u1+Sc8W7gfv7F4xjoOSKURPOFlJKpCSZlnGYZD3R6l7J/IjB1Qx6pQ37qqxDTJsgalVncBZvJlqv5CoGx8FplPHE/ffbO7tDhvZpk5bDWRsN2pILkouIHWdHlsuF8+XMFAxGB5QX+IwfnAC4uoTcY4qYDmBRyjMOEzFD7SvXp2dKbtwcT1yeF5l8GEcu8uuQtZU0OLoyGGvxtctuvWu8UlikiuptZ5gUvV2pRTPMlpvTAWrhMAZMLVzOF5Y1ShAYzRc/+Ir5MHN/f4v3A+enCzkvGN2Z9knhum5Mw8wQAiltDGNg26LAixpY5znMJ86XlcenRV6aloW1vKUrsVxuqexkQMt6jahU+OKrL7HOMp8ONK3RdiTVzsPzI9pYDg68M7RywfnAtz87kRY4TZZeE8fjgKpZFLFNkXPk/PxEV55xHEhN0vxriuLf0AIW03pvncCnUK1RDq3d1z57/2890D///HNA3sK/8Y1vfPr7b968+fTW/vnnn5NS4uHh4T95S3/z5g2/5/f8nv/i/24IgRD+c0C9c1I/GaeZ54soItNl4fZ4IIwGrRtDOJCyPKxaQaoPWxUrkzE45/DBMk+aeRxRvZNTFSuXttSumMaJx6cLoNm2xBTsp7cArT1oYXjXLkhCeqa3RC0CWghBczxMnA4Tp2ngMA/UdObDh7cYI73zFKUepxRCk0OqTGiNtoZWixjAuuw9RYO6745RDN4IbahXYinUajBhYNsSbjpRe8IqeHz4sHOYB/zgRX6AFRUrhq7lsBMqmSS2S29ykdB61wHC4B1aVxRaVK1pQWkjqVolbvNOo3fBOwbncdrgBsv5suD8wJo6raYdayp/pjnLDbWWyuFw5KNzO8fEtkW8b+imqCFI9ckZ9D6abrWSUsUoJc564+TDqvtu/pI6Y44bQ3AYraFLSyGXLClza+nGUlPkqw/vqUUzzyd5W06ZYhXnL96S4oL3lnka6L2z1sxhmkSyEBu9G66lEc8LK4rsDKggB2kp1F73MbaW4FJujMpBahgFh3mvcTmD6RVq4jAd8d6ibcMYUTrKQSvkMV07w2FksfLnpHaLW6kyVblcVpSCm8OIr5qldtbzKnzuDKWJCMI5S9oyucjKpNdKzVH2sspCq4zOE6xCGfmebGhSEza4MoXGRldGfr26o40oZc1OtlOqovb9vdXiwqYrti0SbCfnjN4Z9HXLAt0xCvbxtWpRwpIpyUgyJ9nFY9iKNDGMNgQnocpcZKKEspRN5BvOGMzeM4+pClQqV6Ywsp4jXgfWeEU1ePxwoeaOt5rRW2gD1jqxFtbOunSW64XeKsfDjHeenCukjvJKWAj14yjXErOola3xuACtS+4mxsSWqgBUkAP+4/MryBZMGimqY52s3vRO3Iu1sFxX1uuVHBPNeqxW3J0O9LYQnEENgefLyrpFLutGS4bT6cg1d57fPKFtAZUpTePcxDnL+m00QaxnplOVvPQE5xi8E7MfHUuQt9tWcK3y2c1MGAI5XTFASVdCcBxOM1YXUlygdwYH9mYiRhENXa8Ltcvbf/CBwQfhGzRHGCzbGrHGMt+dAIHSjONELrKW7a0z+AFjPOM4CokubSxbJBXF+nAmDCOlbTt3HtK6MugRYx2H0x3DNPHV+3cY5xgOE2XLuNZBRW5fDmKb64V0XbBec3AKS8RaoCYUTfIHKKZh3J/fQaZptTGNI9paUIlak2BnY8RaJ8jl9hE4tOd/vubX/60H+o/+6I/y+eef86u/+qv8zt/5OwFIKfHP//k/56/8lb8CwO/6Xb8L5xy/+qu/yk/91E8B8MUXX/Cv//W/5pd+6Zd+Uz+ftzCOI8oYxtHRm0J3xTxber0SxgmjLC1vOG2JaeN8PkvVx2hUq1ilCd5wczMTrCVvG8YrgbugZCfjFFZ3DqPF6SZ/md0/7bV4slvd5QwVeiU46L2ScmceRXlJb+SSeXjYSOsjzjlKkZGrc14QtXpXm8LO8+1scaMXCSM5I5CFBqSYyKUzD1bestBYq8i58ni+MM8vKGvii6/ecbiZCNZh/CDUq9yJTwvzOJKLoDhVbQTvdrtPJ9e2H8KSsuy9fSI8YTS5ZXLtKOsknV4qpVtKq5/43sp2wbm0LD5ka7HHkXUrVA2HQQxN2hqxfyHTmnHciXcNAaXs6FPnAzZoYcnXSOsj8+QJw8y6nSnNCrZy2A1ZKVNSxAioX95CbUf1zMd6p9ayOrm9udk7vSd6iaj2im1nCRijKbWQYmQaHc6OErhTWg5lK2CgjiX2QtcGPZ/wylCasAiWdaNtmWYglgjOcJwmaMIEqM7jxhHb2r7O8RgjK5UxWJzWctABa4yYUDgdZpFfkHEWUloIVmNvDlyXldoKb96vOCdsg2GYmU93/ODtA1steKfZcsZqOWgwlm483husE/GMs1LzayViuuJ0nJnHADVRSgdlOC9JOOK5M4xe9ra5yEPJGamUKoP3Ut1qdUO1jt7XVUJOg9r3bv2ef3Au0LrgarV2e7+5fRxLyR68S/bFaGiq45W84cpleaPmzGgVc/D4YRS3QJV9rlGGdYtc10jKjTUV2vpMzoXj4LDqSC6ImCNljvNA0mB0kylJ7eRUqLWRsyBQn59XpmlAaSthR1XYyk50q/IWr1TDe01cztyeJun1h4FhCNQunXhnDMd5wMbCsslF6CMkyxqNDxqlHK1pCVSuG7FH7g+BMhru7w84nZgHA92hdQctMJxlq5Sa2bIilTODH/cLl/w5DeMBhSHHzjzMUMrO95e3yRAGxuAxRkGVbIvCQVeo3hiM5nSamCfP6XjDunxguch07jA7WkkMk6HETUb3qZF1YZw8aqfqLetCLTPeHahZYgYxbng/4MPA5XyltMY4jazbxjh4YlxRKA7zvKtKZYReu2I+3nJ9+47xcCTngrVe1NI7Ka+1wjUWqT1qQ8FwXTaqNtSeOZiJ29sjMV44BM00WEgRXa6c5qOsjPYgs1YaqwytaUzweOuY54OIwjqULEyNj3Ar6dS73aiphapYi5jy9Nc/pn/TB/rlcuHf/bt/9+k/f/e73+Vf/at/xf39PT/yIz/Cz/zMz/CLv/iL/NiP/Rg/9mM/xi/+4i8yTRN/8k/+SQBubm74M3/mz/CzP/uzvHjxgvv7e37u536On/iJn/iUev+6X8dphBBYYmIMjpI7U3B8/uqWeH1m8pqcV7RqxO1M7zuIRUvvehwGTidLU4WcEi1uOAUW0R/WXulkjqNhsI05wO0xSBCsSA3EaOlJyodFgiKtRHITF/ayVXJeefdWEqh1nOWNSluMkQeCtX63aclBqPXO7NadVKXvPk8Tmk4pctEobR/Pa6i9RD1IrAABAABJREFUcNkWMJ6g5LDrwNP5mXXLnJeFqjq3x4HTzQu2mAUIkxNbVQzeMTiL27nCtSqxR2HQXVGLhOZa3UlHWpO7wupGqhAbpNKoylD67odvMiRUrWG1MOqdBqcbFmhWDm7v3Q47gW3bUFox+JEYk3jrtaEW4TDHqih0BmOpOWG043yJXJfCNHWuV6m/1FqopZCL9LKnaaLmKNAGnYEiPnLtqKUCkg+gio/eGY3tlRe3N/Seqb1wPp9pDUpwGGOIURGGkXEYReepA4+Pj2zrglifFVVr7BCwuZEfryzLRhjvqT0L4rJ1WsqkJOCO5fpI74pJd07B8I1v3rGuzxwPE+MwcblmHt8/gRPPth7FVhWCE573PkmpXeo9Ro/EuPJUCjY2VOtc1ycqjmkaSURiU8QKaRXC+rZGUk8o62G/rGhEaWpM49XoOM4K76rUnrxlTZULiZwKW2pg5aXZGU9tmnVr1JRFTnTwO+jHYZQc3jLqNwLV0R4bAr0nUlmpqdLVSGkWzIBSTqBHpdNrEV+86mivqbtkpzQh68ScsdowTwFHYx4Dg1OydlHSNskpY0zDj5Y+GXKRtcZWI6exM4+ergLnq1y4U1woqjOOHqUNer9A5xyJOXI4HPBuEF2sdRhniLWTusCaaqk8PD6gKNweR46jJzeFMZ51i3L4tL5/DjPawukQsBaWZdtrhuKMUF0zBEfN0ki4OzqOwdG7Ys2VISiMUpR04XRwGKOIpXGcBzqGZUtcL5XBSdPHG8FXex9wDtKWoCOGwiatAbtjSr3TMpUslZaFmpd6oCiFcpb1cqU9PhA3g1FHbo9HjoPlen1m8J3SK85K8FArg3cWNzhUcDw8L9QKL8YbOfCcVCKfnx65OR5EhJMb83zgvEZKBaOduN6NQ9NxRjPdnLDG8fb9I+Phnjdv36OdY10j3ksobg6BnhM5rnQyfvJcni7U7Lh98YqYEuu2ME8HxuBRrfP4/IH7Q8AbyzB6BqUJWkx/KCEq9ia64xgL9MoYvFDznq+sW6RbQWCXUtDasiyb4IqNZbmuwpLYMeT/VX3o//Jf/kt+/+///Z/+88fd9p/6U3+KX/mVX+HP//k/z7qu/Nk/+2c/gWX+6T/9p5866AB//a//day1/NRP/dQnsMyv/Mqv/KY66AAtJqxrHKcDW070kri/uZV0t1GoVojrRXZZRvPq5R25OLSBITisVZR8IdXCtmpML9jBo3tl9IFUOtjGukXubkZOB8s0KPkG700qZHSMReQIWghYvWRiavR9BJ1ipNZGjJ1tiSKgmBy2CtM858xxnqXGIWgm+t7vzLXuljINVd7kjTEyIqwJlEU5qCWxpkJHErPTYeLDh1V63PvtsLbC83kllUIsjct1YcyV+7sbcpRE8bqtYOf9xi1qylqyAD+0whkZo6paCR1ibaR9r1aqwEq01jQEg+mV2lO+snN3SlSsTneK7nTTKb2hrHDtty0JXa13CQw2oCup/WnLtiWMRsQvo+xUtzXy8HillN0ZropMOrTsxqwG4y3BIjvcpqQtoAxVI2/WrXC9JByd5/WCypGxf4vTSVCYuCwhPQw5NwJgTWU9v+d0vIFSsLXw/uERMwWasbhxkj78Ds8J1pOUPLwn7zFa4ayhDJ3H5yupF0pTeKTOmNLKECy9CR71cr2QcuFwOGL9jK7PgljVlWEMaK2JaQNlWJckExvnZG85DqjWiMvKh4cH7CAAldYqh3km5Y3zmkVEY/wOzkBWLb0y+UG4DGNl8AlnNMqqfX8KTQ9UE9FFYVygZqlPtS5rFari+SyO+HnwYhhUFrOvrkoVylfNkAoYNEYH8ZSHA82MxARPj1favbTjvDU49R/bDKUbune0Amus0DVeg9Mi/Hl6utJ9oVnpYVsjghYhPMpj0xqF110Y4h2wDhdmQtDk1nn3fpVqXK1c1oVh9CjTCaPCOI9xHRsQpCqJtGWsGdHdsFxXcmkoM9BboimH9oE1bjgjn/lcyt4E0DueF3pNmC4h3K4MuctYWdFwWp4/tVeUg240JVf8GKBl5iFgWKFJONAq0QyH4DkdDwRvqRXKutBjZxxlP6xzxZSE156WEzShDwYfMHv1Nm3rXvOVF5niAoWGdo6+aZaU6TR+4/tviXdH+fxZj+mJEDRGVUY3UEsjNTDKkbSiPCdiKkzeYXSg5A1jFPd3t1Ll7TCMoxAlt8Q0jfszU1THqldpE3hLXFY+/+wV33vMMgVsMgkSCRDkbaOnSC+JYuT3ESPPiy0VXBiJKeGcJ66RuFy4uz1wc3NitOBawaOZByff7yiEQymGyRACvVpevnzJw9NCq5V5msV86Nx+LhRpZNRKrVWmQ4cjWjup/P7XDMX9vt/3+4TY9X/ypZTi53/+5/n5n//5/9MfMwwDv/zLv8wv//Iv/2Z/+v/jzyY78bSS4sY4OKbRUvMmJLEcmceBECzOKb7xjZdoLT8+xlWS50aTm+xwnQuyi+zyhhfcwHndCNZxd5w5nQKtFal3mI51VvqCin3MrPbdqISKapNxuzaGy3VjXTPOyzdia53lugn72cmb+sfDapi8SBMqzM7u5CRJHxvrJGiXGuu24bznfpjx9kBXhS0XghWxhh8bqhpUrqQsO3kbdupbzphUeXpeMCbgrSbHKN3SY0exj3eVxhlPawXb5QHem8I2uazkIlUkWkP3JhcRYylKPhhBg6Ohm1R4lBZ3N1rhvEUZB7lRgBBkbK20wjovo/3eCIMHGtN8ZCsyKmylorSk1I0bMV1x3a443zGloVTheJRktqLKvs8pVMuU3LBKUVKWQ18poWJ1oDdqaZzmE49LRDuDs3vlZ0+eDoNMMYw1BGUINnPNFWs6n3/2krePj7Te2dYVYzqqwjR4SovYQe+pd9GsaqNQVVL6uWZupomZxslrWlOUqljXFWsHwmC4twPaCnzjt778toxNtygkNWvIpXG+XEAplmXhcDxwd/eC4+FI2iI5ZXqXXmyqjRAGuioEb7hswvuuqnNdzszzhKPjDRxHj1OGg5Pxv9jKoDQ5tGvQVDQnbcg9cL4a4rbSS0a3TkX0uaUqni8rzio0BmukkpVa5eHpmUpHeQ81c3/wBB8YcyP2gD28ZO2K84cHXo+B6XigravQAFNn6wll5RIYk5AXVfBsqVNaJhiIukodryFd74+NC9XlzUoZlNG0nLBGYZ1omns5U1IhqEwxBe88nYruUYx/1qIGSwges4c8c27UquUNE82yZT58eMc4DtzdnnBelL5WyarJKMPgvHyGrAMlK0sNzFbRVCfpLrrfblANeml4a8Eoek+0CsYF1hTpqvLh8RmjMjenibpzOaqKtFIYvaIVS16vqFIZBsvkhGCodd29AU0uCUX4+IpCTVUwwXsGQCvIKZGKrOAMu2TIeZxW9BL5je9/we1pRKvKNME3Xr/AGIXWjV4jx3nimkD1xM3hSJvkJeAbL4/cTBbdO1csKTdyhZwkfDkOEw8fHri/PTBPXgKFXS5qKEVV8OHpmYfHiLMOP3h6bfSSoHe2lGl7XqM4RTNCHM3pSlwrJlTcMIC2aNOYQuDliyAkwpTxuuGCgH6UMqhW5fu9CaxmXVe+/OI9DcfD88rp/iWH+1vePj4R5pmTCahWWVfJcVw3ab4YIzVgY81uvPx6Xz/ULPe47wBVK1jX0DphdKGRsDuq1DknHe/WePfmS7wzzPNI0B5rDTkVToeB0jIGGXehpHZVamH0YUehVoyRN7/cO2uMOCTkUkqm1D3AZPb/btNsW8YFwzganA84r8lRidKwyu62dyN71wpdO2KNOAVYkclMfaB1xZYa161TesH6QG6OqhUpN8r7MwfXGQaDVo1aCqWtdK1YlxXjA9cVbC1YB9Y6Qhg4lM7gBpwNaCXe9cFPUp1oav9gWGJs1NL3/XzGpEzxlmDAaYNujdEojFXkXqhGbHXOO+YsI3ZtDKVD26tRyjosVtSZSkm3l4q1UnfrWmpuZhdzeD+QamHwnhgbl1QFjOMttTVJ7I5S/dBGmgFKaOcE5+hlI6XMPDqcdVJLCwMgVjPdpD3grUXNE71VkrZ8WBOHIJYsp+Sy4FSTA0lVbk+BLSZi01TdJT/hB1TrxFjZ+oK2gXGaqVpx2S5Iu13Y/kZ7GRHawu3BYm3H5IobJlCK1BpPyxO0hckrApGbEHh1mjgQwVmuBJYMj08byli++c0fwaqO7pnr+Yl8/kCsEeNHrLdc14i2YnSzvRCM5qIrwYPTijVlZg+zbVgqR2+YTWPyjlFLiyRuK0p3jA0Ea1m3zNEYKo2nFEnZkXOmlhWnK+PoONzOeNPptaGUyFnStsqfYxMMMcNENIG0LujLlRdD42AW3hRHPtzjTjfoRbMtEgr74t0Hfsur1zx+eKJ5KLGSsXhrd7yspO+1NSjVSUpjtZPEu5bpkTWaWEUF21BsKRGjVElphRqvHAfN7D3JG67rKm/2YaD1JOIVIyllo4p0pdEE21HOUeqKspY6VIZvnGSkbTVWF8w+LbJaJlhlB0l1BbVmVG0MzjI4T82F5yqhXbrC4OixkfOGCxZjO9pZandYEr0ZWp8BeN4aTstaElXodZOaaA9oDcZ3QmhMQXI41smForaPn32Nb7sdDbPDqOQ5VlF0PdDSJjyLVOgl43zAG8lInMYTrW303lij5t2HC8dBE4zgep225OWKa4bTeOQSC8Y0TlPgxot2+BIvKD1grExutmUj4bi/vcP0hG0Nr2TSUlrjvG5kpbmkTCsZpWG0jt4ytSd55pnOJVb5tY5SFW55w6lC951ExvhA3VWnKGi1cH54wg8KdxgIzovvYo+vOZVpNDCex/UJpWEaB/7Dl1/RnOVcEo/LytQyP/6dF5T1ikVjuiKcZp6vAgPKVZpScVu/9pn4Q32gX85XptuX0mtukipUvWM63J9OXNcrFYUPnpJXLpcr4+hhJ2CBiBXKKmER7yW8Qyu7I7oxHwYBKRRFjJtACZoENHpvGKuFI04jZ4ECBC/J4LRtu11nwBnLGKSNS9MUJSKXZhuxgeuGhqWpyrIVptmLRjU7SuusqbJkxMhTFbkqYpRRMU5u8OINVvSWiHHDGM8waJY1S2gnJWrp6HGmdU0IjmmaAM1yXelKkWpFW7ndGmNw1rOuzzLSypWt7cKGZtHBYJ3eATAG7w1eOzJCkWpFXN7GCWv/I4vd0MU81Dqqq09QHWfFopRbEsb53l1XdGqvQudqmbyuaCpWVZ4+PNL3icjHcJsBrPHU0llLplpJSGtluW7ylu2spXe5oFmvGZwnOIMFStpoJeNt5zgFgoXnhwcO48gwDBgl04RGJZVCQ8iBkKhNsK2qyc/RSqNrz9Y6yvpdayuXlKaQ0Rxt79HKaC3mwtIiqsP1ciFuC6fRc/SBz+9f8uI44Y302ZvSXK9nrrGwbtJnTXFDW+Fa2z6zLAvDEIilMoSB8zWinRP2fEpUJX7wF87z8HzFdln9eKMIxuKsNB5qLbsCt9N6pZeMKh2QylbNmdQKNYHtldI3jK4c58A8yqRE7w2E1go5w5aLjEBDoAGnaaaVyjQM5O0RMzlirRjvCdMsZDalKKVxvW7MhxNdOU43d5SqKFuWMKU2AjUyFquqvEUrmRvHIsEutBV9bS2UIus2UFxLRms+/VWbtDVKa3tGRFL0qogxK6VCs51xGFBG0elYa9g2UTdrFC1FdK+cpoD3w45eLQStmZ3w1OVCKD9PbRVrLcN4EBaEsdAyTnVca5im8WagpETJCauFJdBVISZ5DtGlI973FV6pFWpFG4HuKAXWNFRQeOM5TG7XK1es+2iMK2gHvRtyLnjv5NfSDXXnRmi9S2mMZt0itRWO08BxDsT1ymkOOGNZLhtuGKhodBe4V2uZBjyeL1xj4bx11pxo2mA0XC5XXrw+slyemY83nGNnOtxJ60gblA1gDTllmrFoF8hxRRlLS2LIbLXx8vbwafXXlUaHiVKqgLwGg3ZKvqdbRasuCmIDtQjghV6AgtGKcjlznAyTM5wm+f2iy++VQULT1mo+PD0xjZ7j8cQaK//Dt7/BF28fqL2T1402iPkuLfUjgZnDzQk3DKRcCMEJXfDrh9x/uA90FwLee9ZtpeZKLJH3b77iW69uMRSm4HnOIgcIzmHdgeF/I+/fei1Zs/NM7PnOETEPa+VhH4pkkQS7dXBLati+cKMB95Vv7BvDP9Q3BvwP3IBbaNlqSZbULTYtilQVd9XembnWmnNGxHccvhiRmwIMw3VbYAIb5EVV7cyVc8YX3xjv+zzRM3qj965v1v54QPSuARznWSYFj+SSgQLS8a5RRQ8oxDAFHbF4YwjeknPHWGF93AjuhHSj1YUxaLkyqIzhWdKJYBy32mgGjFMDmIte+79iMDQYFuMcJsz00qmSaQi1CUXUDiVdO6ohOpzvWGOJUSEqo1daK1iBOXoddxv1VEvNDCwpzfoB7TrmTlOii2CcalxHhyF6uxlH1err1COmQIgD61BIuxn6kANM79gmDMkY6zgtZ0L0lFqovekesQtttCMVi3bEXUDmQGl6+HejNq+fD3zbdIxnIstJ3d7x6UyICQzsWUErba/sW1USlTO8vd3Ztzvv3z8xTwnvnWIfbMGhI2ZPJwztzAfXsXYQbNH0eq2sjwdPp7P+fryn4bRHbxxbeei+eYo4LKMJpaiS1E0Lr2um165scqNceQ5Qz7br71M7qOrUns4z97xyOS3UvpPznevHP+TP/uAXPKWAKTvJWj6Vztvjxuv9Acbr7lI6vRXSPNPLjqHTamZ9GLY6KHiM90ynEz/89hNjiK51EOiZlh+kMBGOxHXw+nnJVffrflL1JkYJcqN2+tgxRGJQPn2TzG29Y+vKsiTOyeCox4hdk9+1dIwPhMnReyXfHzzud775/o9ovbCkhX1/1Rpkmihj1dEpF/Dv8cHjvGeeF8Q6jBe8FZI4aBqMU9hLw3irGFyrKsraO2YISFHzmxOscwe2uCkw6cjJiDi1z9WmelkHPil6uYsgw+BcwljVDbvDIyHHKs4wfoY/ee8xcvThrY7LbdPciSDUoxo50CnhJc602ii5kY1A63Tv9OKCJbjAfI6M7hApiLSf13llrSpFQnez3it0xwcPNPqAaVLwUg9ep09uYKQg45iWBY+zBumigWJ/HN5o2K62wegVg/6sZtMwtmCCcJkH0ayY/saJM5c58RQ05zGcTk2dFaybeXt78OXtM7cd1mLBz2y5YLqB54nb/c5eGud3z7SkOO7X+6qY2xjZamGZZkqHvQ1SOvP55YV1y2ylcZln5hTYtgdSlSrXDjx1mgxdrDL2RTXLwSr+uZsjwEuj1cIUDU/XK1O58927d5xc14NeLFspDFGCqFgUgHPRP9vpFHh9/cIf/+F7rINhE7e/fCWKhmKjP1Y1LtClM89RwTZG67T2/w/D5T/99ft9oEfPuq5s+4ozmqTuOfNH33+H65n7vrEyDguV2nq2dQMGc0rHg6VqzcI7UlL4i3eWPgreW6RnBWScHI/mGEOd0s6qZGHPakwzRvBOU6fh0CTOKSlD/ZgG9KG0J0fAW8PedFxn7PGAt/Jz97usd4ZX6f2edTeFKCXMWouTwbIkDQa5cXxBNLEuvVOlMKgKpZDBngvBBVzSW4h1kWE0FNUPUl0tlSZDd4fO4BzkvCHoDUcwpHgipUDwA2PKsTM/dsFGJSrSuwYTm2hy2Xz9CYCM4y0YHXXaoZCLbtRPnrzX/WMDe1TVjGgTwM2R4DyG5eBsd+yUWE5n1m1HeuN+f6PsGt6ZpgTOUxr4dObz607cOu/ev6MZSxs7jEK0whId0enPNXqLxxGs0Y6tdTxfFXDx9nhwPl9VjVtVhLLmho1q4Kp1KMPfWkQ8b9vO26atB4z72dxnsUpjA0zrGKOMvCGCQwNfZVv59sM79uCYU0AYfHl9ITJ4643fVMtWKmKVa71M6cBgDm63NwKNZUosU2Lvg2ma2B6F6XxRSlZudIHhKpeLvmguy8KwB4nQGmrrbOsOoxG99r9DGDhXEX3jQ0QBR945JS22N7ysvDt55iXgjCZ9vYmMLpShn4uh6QoNHJXMPC/HrVFBMMY6SunsHsrQsJ3ziWEU2CEYHnsh58ZEoHuFF9lj9GmN0e+XMfQ+FJ0bHdYo1a2WQguW2agpDYYGQIeCkFoflLKTy06aTsqmEMFHR6mNaVpgGG73N3qrxOhI0QGOLW/IOGp73kPUZ83Tdeary8GlgDlERCKwA+04kLsMpq7ESoZBsIwq5NppRg/Zbc1cTjMxRFrJcKShnYUlJdZ8uO292geHNASLDxErjiGiKzhr8Ub0+WOEUjNShNDiwcCAIeC9TjCt0WpasIbgkrLy9x2bG++eTxhpTM4wBUMLESs7rHfenU+k6W+d8qCrtfi8MM8zv/2yIS8bncp930jLM9I7f/VXv+b56YT1EWmdNWd8UEvfLrta9qowjPoCvuxvfPnyhbxXlvOFJSWC0TryECWADqB2wXrNTdQ+iMarYnp0hsCUPNUcn9dSCc5zPUW+ef89y+TxUuijUbpw3xtbyZzmyHX2LPOM6cLry0+8e75yXgLJW375B99g3ERrBTGOVvejhjyO1kDF2kRKgVLbz9TM3/XX7/eBblHAh7fHOGUg+0ZwnfdPF37889+QuzBPGmbzVg1UwTt1pluw/msAy6oGsHW9OVsNtvRWjh5142hJY80hYjDqtjZmqAlKOufTog7oacJZDZPom77imdpoGBqexuIGIpUlRGIA6fXwoRu2qju9ve8kJ0gtqiysmdPpxDIlUvyK0ywoc2Ng6VqLMsLz05kYJ3789IVldsxpVgiLUcd4roO3+42Bw7qoNjjrqb1QSybGgLUDQ1MevvWq/bQWTD/saHroidGpW+tdO5XWM6xBWmHPOlbTEZ36tEVEoRhWASDeWboYxAYCjj40rasdUX2bn3xQbKi1nJLHLIltL9R9ZQqB0RwveWd7dKSPQ8yiYUMMTPOk/da96ZuyqKAj90K8zMTLCVM3Wq0qSZBBq7pfmZYz3VjW2rl9+sxj28m5spxOnM4Xva22zloqj73TbOB13bjlDj6BU5qWNL05tS602vHOawWJQQiq/w0DTnGGMbjME5cQqfuD//A3v+J6WpCmlcPPTZkC+jKHdu+r0IfgpgDD8Ha/8/75HcF4XtdCqQ2pgy/3By5O2vM3gbVqfqRb9aXTB3nd1aOwb6ToabeV1QzePc/Msy4LZIyfaYfewpZ3Rq98uM7M83z4voU+lBw3uibESyk8miFNC9t+x3nP0+WiQhqvciVMwHjPbW80HLl2go8MPMl7uhziny70spOtwTqPsU4/oyIY6Qc86Pgedk2PO6sPd5w/EEhgD2IYxjK8YZjO/fUNjCPOE60Pctu5P+6K8K2D4JKa1gJghMe200UvBV+jw/eiP3dvHTNDlbS1Eo4XaoZ+F9ow2JAY0thz4fPrSgqTmuzEHljfqisml1hvmVY7v/juGRcawWmXuZXO7j253g6xjv4zjMENgzGHpvhorljrkZbVv32Ee63TlZuxTldkpVL2yvKkweFeC1NKpBAwBs5L5LlNGDrb2wtPS+LD08LrpzunZaZsK09X5X9oJVFXT1vNDHF8OJ/5cH3iV9NnXl5Xaoa63thC4TQl3r9/T953Pn16I6YTzuoL0ufbjXlK2DhhxHG/r9xeX7AGlmni+XLhlALJ6lSitEITzTmkKeFiJOdGiJHRVSg0RLn2Ps54J4gddDtwhxRqWs7sZaMDP/34ib02shim05npcqJ7r+bNsvLh43tEKs9PC7fbGy5MeO95d4r4uOhK1htaaRgzcA5q3Rg1K/2xHVKj3/HX7/WBbtj0dh3PeGcJ0th74W9+9Tec/uR7RArvnp5U0GDV39ztIAbPKUVS8lgT0bKZYdv1dtUr9FFwTkfJwQJWb+V0ga94WKs30nHU4py3hOj14C6KYfTB8Xa/04b2ojVIItSiSlbvYJoNk/e4AIiSzsKku6/TEvRPOisK0DpH9GpjstIZrbHvGe8NDqFsgxgM0xQJSWsPzmn6vveODANWEKN9cnfcQs2BUB0y9EVmKEgkesPkg940RKDrPs4YHcV7b3V8yGCrldYaetdU6t2wUQMuhwrTGBjG40MkWk3399ExzuHFUMfhXBfBSmPf1Pr0dDprLuH437fGKBzCar2qlEIrOi58vl756csXeNz4+3//7/Hpy09cr1dccNRS2Pft4Furv9pbRwgL1kSsE6ShrQBnkY7ecLxlbQMzLbRcsMlwPmnAqQn02sFadRz3cfw+9WdQ+6AOIYjRm3epiKgrvTRhDDXn9SZUBgmljy3LRM1N+//GsdYdZwz3omQpxOHtV4qgxTpL8DPSC2ttXE4LRgy5dboxDOOI06IPoNrJiqlnWKHtVT8jQ3Ah0lvl9vZKKQXnLSmdf149fP/dO1IEQ6OWTmmV1j0WbTJMc+J6XvBeJ2j7vh+9f4sCdw3Ddcww7PtOQOtxxlhMVFNg7YbgJl5uL/zxZeL6buFtc8xxwtiZBFSrVjqpBesdzuoIWcU8Wp+spbDlygjhWK9Bq40QnaI/a8bYoFasAeDwMbKL4mN9UIjJ10yJc1YfsDL+Ex+EAnhqzcRjUmWswfsJC/zw5ZXHtnM9nbgX9cUn77WuaT3WKcjK2gQmsNeB8TNtWJxYZFhqriQfjjxQY90aP32+kdc7277yyz94R3BeDwCjwd81F2ptlKpo3XJkBeQ4IloXeitaUxODDxOMepgNDblUpKra8zQvyBj6easNDtz0oxRaqxhjiNHjRJW9ozxw4rjMjuspIMuV3puuOtqGEwUSmdE5z1eG6cQIf/R+4eoG1/OJKh7bblymxCgbuRuWKYJ3bCUT3eDDZVG/wv1GGZ3gDOdl5jRPWCwxWDwdY5QVEqKDoS9vA+hNpyh5X5HS2B+V2go4x/CVHiY6ii++nALBCre3leiER9756WUlLGfC6co+Bp9uhTEMlyD0PXOaFzA6cbucktLhLPzRLz5yu63caqFXdHVxXBSDt6qatp4+dDX8u/76vT7Q5yiEZcJHT/KKoiyhEoKlj6r89CXy9vpGcpEpOIyfCN6SoiV60Zu1MZSm0oK9NjpHwnxJeG8OVKX5+Q1KhhxUMDn+EjiUdwNj1fx1e8uHxEQViH10xCgFzjhHtIkULFNyLHPEe+WTM46d8aRITb3fHA88q73U3na0JNTANMKs1a7gjYby0kHJqoVc+xGI0SkD6G5PFxBq4xrCUaGBfc/UWklTOL72Q/nlKHddesceQR8jBhHzs1iidTBGbUtjqLe5M9h7V9qbEULQzII4q1IWRNPveznGjTreYwjBWiZvOSfPdQrse0e8jiUNx81mDO3oAzEmvv32W4ydePrwxMvLC6XuTEmBGSk4UoxgFJDhjRrbvNUv1OvtjeQMbgx6hxj0prXdN+roxGmitM7eNBUrzrPVpnIdAyEFnHeE6OkNOEZm9IEZhjp26JDSgohn35vyCgDjj/FwFz7ljSSDcx+kqJKWECItZ972xqNCdVq3672prUw0iGgR7rebPqTTCecSHZWOGO+xofN4XXlsO21od7qUQgj6MPFG8FRyzUy28f337wghggyiRD5/6ZS9cj0vyt22llK1A5xLoQ4NIq2bjuYxDh8SvTV615uGNZYpTkhc2HNldp6ad5blRLORNiy5DUZXJ/ZtLdi+kOLM8B7EcJ4i1Q9et5XeDF4MpX/t64qiUR3YYMAHHbN+fTge9UnnPK0Wcu9I1bWQEfDBQtQXIxsbXQz5vmmVSAZLinrLDxPGO8bompmyGkLD6Eu/c6rwXeYnhInL+XxMDgbWRoUvOaffHxfoEqlFWHcdw59OZ7XJ9UGM+lKx7YUmhlwMLpyZLhO3rfDrn964ngLnKZF8pNbMGAU4WBJGQ6EiUKuhNLU/ltqZkidaiF5xutY6naK0poAi55jTpPvvfkxy+tCpp3fKnd8zQxp5feVpcdT24HbTEODohW0rTPNCKZVt1zaGiYEqcpASCxbL0xxIErlyYe+GUzxxnpQXkY3nh5eVn77coBUVnQAdy+Ox6mfodOLpeub56Uo5pkujC3joo7PXQkPA6sphCEr6LJ22F/KaNdSYAo/HSnOd6TQrt8SA6ZWSO3vN7I8bMU3ULtRHZlpO9NJwJ7XBlTKYJqvCLAvWycFt16d6dEIYViu83imQ6vjseOMVUzw6dfs7cqD3eleXdLTE6InOsPgLy2lCzOD5+UI6J6zMGDHMUzxG00JwegDLqDz2lbUMch16AA8Qo4exGGHQtf4iAzB/O0JHU7AhJDCadO9daF3DLbWpeGMAW1aVXjAdMMxxZoqOmPQB0EfDoYCavZSfb6Hu8CLjLNv6YN9Wyr6xpMApBf3fiBbvm1b1xCCjkfdMrqIUsKaMbdBD42vIQkR37wawo+kDD8Vbqo9XkZpGlKyGsRpkG2BFf07mQEGKWHQpofu9MXQi0r5OMYxqVms3xBBUe5iL/qyH7o5EhBCisubNIHmF2EQjBOnY5BjikVzpx77Q2K8udZ0cDIyyo53l3fsLJW88PU3Ms3ZHNcWqh3V0g8LfQnPakVNwBr0l1sHYB/dto8vg7PRlpRq9WfZStf7mHOfzGeMStKYHoIO97USxByQI+lAZxfly5adPN9YtY93E+JoxMGpXasaxtsa67TzZidlYwuj04VlfdkKaaMVwWhx7z4SgLxJ7LnjvsWkh985P90wyA3EdEyaGU+a3cLQCcPiYGENwshMP5rqRndNsCZeLInttV9Kfb6RvvqPuhV7TAXRxymaw+kLcDdQxqOLYHrtmRpxj9KrfkzH0ELCGZD3Beagbn16/8O1ywmDItRPnC/u9c3sU9tR5iomffv0T5w+/VHywP3zsUhAK1iWcMUeWxWDRm7pSn3RnL9KRrjvyUhr1WJW1Un+myhkslMHjrSi6ORfl0YPiv0SIx2Sq0yk1U2qhVc3iDKOfe2MU/iQiRDMr1pWIaZU5TEw2MBiUNii1Y2xg2zXAu2XVGBuXELSb3lGq3VYqwwSaKEhnYBFj+PLIiDXkIqqetZrK1ueVvnB7F+AIu5YMY0Sst7y+vWFF3eTP14Ut7+z7hvMO4wMGhz/wo6UWQHXDrXf2Ohh90IY91jeONJ8wpXI6q9vgcb9rT9sFTFA3wlYbj1z5sj/YX7/wdLkQo4aT5yliqjoNQs+0XVsOziXeX2b2bWUfwofrxL47cil8OH1Ahual3r27Er0lPzadBqRIF8it0RDEWroIvaPSGcAaIfkJO3nu61158XHGp5nWBn4OzMnT8g658u6y0CNYF/j0+qAI1Psd5+Hsnvnx02+ZLwsvt5VvPz5RWmWeIseuQ9dsRte/w1mMFUarjF5wTquE/Wsby/wdGbl/eHciTY7SCvvWeP/9t5hh8dHxWB/MS6KVTcv+WOZDJODswJpOa4WSN7xPvL9cue+N11tmyGCaFmxQvaA5AnAHRlnVdkfpH/RBbY0eZjkXtt0wxGFNoFTtUjuvRCwXtPLhXTrY5YbStbe4j8Pg1BoxRmQMomtYq+awrWRNUs4z8xyZoiU4xXBaiqJh+6BWTecOvfopT7oL0vVQV4mKyky+humgYemkYHEpwEFbEjlujnCYpzShvG/H4TFHfXi1nb3pA8Qaj3Xay+xWAx/9IDkJGnCSnw9yUbykURSi7vIjHsGOijluVdKU9CSMv512OEfv+hAYYhRJaT3GQq1Kd+pNhSzeQRsV64QYPcvsia7Bkti2jeD1YS1jUPpQFrixdGuIy4lcC4+cdc+CAqfm84k5pgM0FGkdbo8VjAcX8NYyHWwCrD0gQgrhUFysTl36GIcD2er/b8GlxLCCaZ3SK8kYggkEZ0k2keLEaDfePz/jvOOxrhjvqE3tUbdth9y5Jk/ynbo/iIsj16brjqE8ANCpySUmlqA751YKjob0RgoeZwe1Fs6+kyWwPTY+f6q8+3DlaEdhrKX1ilhNC9c2sCZgvY7Bo48g2qgIPkAf9FHpYxDQQOm+b2yj8TjCX6PBY6u8+/4D+ctgijPr/cEULTkIxVVGrzirE5dw+NqtQbMlGHzwOukamgNh6MjcOfXGC4KPiVa1kmfEsK4b92b/dkIV9IEbgh74ckzRxtCVnPdWV2mDQ9MrmC6IqNnNFEvAYKthigtRwHXHaILpjrJmSsuIm6gVWoPlfD0qjfqZKKWoVdA69r0hTIQpseedKh1nImseVCeEIrhQCN4rXKWLPk9MYt3yEbBVMiPWczo7GIXHdryY0LDeME8zcV4IXchbPtDM+iwqqmVEsLQhWJ/oNHyccVHpaFjLXlSe9eXLjdv2hev7j9y6Z63Cp7eVL28758uFrTt++PyCr5XJQQhnRSPLjnMDN03sZuNWDFIz764nlug5hZnHQ28l/WjQXE8Ted9oRf8RGqWpe8IGTx36EtUbeAPeR8reGQdiWkFa+rkoGBhyQKeElCKn5DhPgWY7adLL4g+f3phC5Jvrhdtvf8C1xl463joej50lqXJ29IZKuDQnYo2jDW0JGIteAMXoM/P4fvJ3JeX+dH2i1coffvORKUV633j+5h25Zj6/3qk+4J3ltoEMHZk/L4kYOsN0xDtyc4AlOY/UB25snKMj+Kzpw9E0ZW0toyXUpgbOgXU6WrZ2Yt8a1kb2LAdLuh1fJn3zvc4X+iikGAAhIor0lEGWRjOefTXcb4YYz5z9RKs7/fUT1+sFy0CaZQ4Tz+eFU/JKOxoVU/VWogpNj8REN5GWlVTVquDEMFymmaJjvEOg4gxEH4jOMlql1sK+vx6ZA4dIxwyw1hOip7ZBlnrcdtWyJdZRu+Ht1nFeU7fOgcjOsBPGWDCHBKEJ0SoMptWBdQEDJFfx3jFPUd3RIroh6FDorF3Z2HTVew6Dln1kMNBUamvH9CMYkvc4P3h6t9BGoZUHzlWW5ElusNjGQkPiQm8qJNnWlegUjynG0kyg204bjfHz37cG7ji6xsMIuWulq9XGXio+OazoYTBEyXZaYhS21SLSMHjFeh7rBU3zAyKcbMSjmQjTK3LQ26z9ar0blHpDaIxcCDLzaJbHtjNNM0MEvI4j16KEP6y6yi/nxDwGc6yK+WUwTYFpDEypGv6yltIa1iXVRzqHmMC+36mh0irctsG1J4SKNZUhjSl4WrcEE9n3fozqhVw6zmhPW0xg78eY0yjw4/64UfogDAM2aHJ43dlvL7w/n1jCnXv/iWIv3MaZtS3EoAeV4UI0D86ucA5Btb1NQ09gSFZ362moFKVboaF7U2uFKg1jJ6p3dLewrpWtT9RicFbHoq0KNupe3jihO0EM5CFsZWDwtBFpXdkDbQzq6Dg7FNLiIUX1eXcjNK+612YCZcBWAvf7YahDSXanMOO9h2aQEXj9XLicrvz6r3+glI51jT035mUGb9iDYM6GeA3kthH0LgrOYqMGUccoDKuENRGr32lr6MNibcLbiJrcBsk5AokwIq4XKJVeMi44bBC1rc0L69pI6cS2FZzLhNCoAj4I28jM3lJqpeLoxvHTa+bNWnIefHmpzNN7LuFMMJ0QPKezwVkNd+y56mfRGnKr7L1QKqjAwvDlxzee3xkwhS2rTc+TmWQlxs5rEBoTj2Gw8YLBcLtvh+Nh0FrHWkhRaN7gg6WsjSyDeFpwswKIxugECs4s9G6xoZLzHW8gucbHs+XkF+57Zs8vano8PSFdmM8LL483/PxMKToF0rZIZ4oR0x1+KLHOOxjOqaK4d7yNFJrKkX7HX7/XB/rry52n6xNT8NAa+3rnp9Z4lEwZg5fHzvVyZWuW9V54rK+s58jTJITYsZN2iUvOtPaFWgrODLw1mKE6RhAFyaDwGhEUOjP0xtmaUKsl79px9fGkCXCroROF71umlPDBKupwaDXKOs+jbRgbyFn46ctGybCIYEw7CFaWvYIZQwUKacb5yFYK+2MlOstlMhhnlf1bO19uK2vdqF3DXsEljHx9Q9UvsoRj79U1yNerHtzbXulBcD4euQHDNE3EkFjXnVarYh2turPjwXVet419bywnj+A1QW50T8UYWnMxij0N1iGHTcqHSG+ZaBqnFHF2kILKV4ZRicMQYRB0vG4szjla+zrq10yAdRY3QIxRcU7wGKtQockH1nuj7fkIHerLS5MGdqKLoQ9Q5I3+b42hqE1rDf5r/QmV4oSgcI1gLb02vDHstWnWIUYwhtoK3jmst7gAJhzBy7XTqlaqgnfUMTAMfHAMOsHC5BRwY+0B7jCC8/bn4KO3IA7WtdMeG/2eKV3Nb7UfLQz9xKofwTsdUY+hne+cdUIgOhWgV0rZCR7ujwcSPLk1HveMseqglz7YSsdNM7OPRBe5r5Upof8OaUdAMiAj8vKWNanOQWpzFh+DopprAXQ1tJwmtvvLsbJQSEvveiNFhMdDK6nLKZLfMq/3TJgnYtu4Pl/YHxl7SDXyyErq8haO1ZniRfXfLTIIxut3vmVyV4BMrYVhIre3O6VZchGkq4QHoy9ktoPQiM7TeqOOwX0tbFlYlidah1xE9aHO0evOMnmC8QdxrWHcsU4zmpcZxrLthZeXldZg3e5cLiemGNi3zHmx1Dr4D7/6Ffuj8W8//8/sa+Xp/Ezrr7z78B4rGlQ7nSbOT4G9vmko1SSdrrlAt7CvWrMsRacnBnOoWPVlwxnD6PqCFUKglspuCilMuGPycDmdwAl4Q3SOveykNFNKpdWK9MrkHd4GnElaDRwH3Mbq7h4MLz994cvnFxiGp+8u1LVwejrpZyl0rOtQCpd05l428mhUkYMwqS9ouey8f36PTxPbfeXTyyvLFLjOagYao3O6XNi3jinCtjdaHdzvWaeCWEQMMA4A2GDGMp1mzBTpRhDTOc2BOSaSE5CqqwMLRgy1Fsq+cT6diF4BMMN5Kvao1RYem+GxZ9JeCBZa3jnPieScomKNkjJTjOSq0C5/rDe3Uo8q8N8R9Os0XRjD89tPbzjgw8cP4B2P+sq2rxjn2YrndSvk7mjWwLYzTZOmTHMmOEuIOqo8TUmpUDoD1kPLqKP7q6KxjwoMbNCb/RiD2+3B/d54ev4GOXamxmpSOZd2jKg6IVhK7jinaWAd2Tly7rx82VgfHWvURe0k8+H9GeSEWO1mD4SXx8bb/aF4Qmc4zTOhayagCZRm2YvhnoW1NJwtTCkwemPdN5bLoul+6/j8ekfGzvurVZ+6WGw8k2aLOcbkBkNr0HtBsKRpZqjiTfnHralCE0NICeeCpmdLwbp2YDEVq+oNpKNiWPd6oFYDw8C7KZCS+rtN2/HO0rRLxBhCK4W32hhdSNOEqUO/5KIBojEGQ/QW5Q4qXW8NU7TPLgLW6Vi/D835Fuvpw7BW3Xc7dP0Qja5SrLUk7zDDHKE+y5wi3jlaLZT7pre/GCjR/xzm663RRANxMUakywHU0RGbcxYxgj/49uqVF9xBYGt1JURPjBHw9J5BjHbwWyM6x7wsBBd5uz00oWs9LniCU/Je7Q0Z7fgzKyhl29dDgfm3EwbrNInvp8CeV7oxlNLYSmOrKvsJwxNCwi6J2jT1//ntznmK+BSxzsPXmuA4chBRVIkq2m12TseN1gjBqVGwdK01Xk4L83KmEJHgue2vyBjkfce7ztvbTalnzunPxMBeduQ2iMuJ2XWaZMZ/QhcciLIAGNoq6UomjGZoZ9sefXdn6aXzuK/c7gXjZka3bLtmFszsEf2B4r8SIm1g1MJolsf9wcvLxtPzN2pIExil0mpXL0NKOK95mDH0BcsYT6uDL5/v/OZvXhjdU0rXG+PVKeWw7rTWud9vjF6Y5oiPII/K7f6qtD12ct3JfWDjif23A2MHPjnMoWtNKeqaoMEoOlb2Rr+ncgTCEDkId4BRXbM1upZ4rBtxjpzOF+Lk6DRy2RR17RzbdmdIAKkEqy96wS30on9/bkrUrlNLsUbFSFvhm2nB2EAyjmU58fnlhdfHZ95/PGMDvJ9mnuaEN9C3m2qbnb6mGlE8rk2G33x54fLuIxJm3r78yLAesZ5aKm/3DRtOODeYEeqAZg1Zb2XHz1xdGmNAj8LwjTQF0jJRh5oZp2A5T562bpStMqzXl6Cj/miM4XI+0zGsRQOlDGi9MfLAe8/r2xvRO5Lz7GVgo8fbwLbvvN5uWO8Ic1KIzwEAc05ZCPK7u1l+vw/0//t/9z/w7v17ns8n/t5//me83LIGcoYBM5H3xpo3uo+svWGSU4Vf3TlL4P2h4iujkxm6E3eBgcodEH2od2tx1tNbVk+zVRiGsUofyqUzxJL3xqDxenvgrFczWkj0odrCNjQ4l6wCG/ROGFnvbzzeKjUbliWxJAfyyuiq0cv7TgyeeZmgW70NBc9pTnhrKe1O6Ybhg7LSjaUBdQiPImRResv6aIjrOK97Ip8u/OaHv6ENy/fffCQ4iMGy5Qcl7+p7d4YR9cHUR6f/fMh2jDvK58YQQ1I6F0qmAu26W4FgrFrpGHgZROfIVpPGp8niTeIaKhgQ69i3HROTHhBwhPH0tmydYlNdOAARW6HuFZFxUMgifmgmYQyOdP8gl8opBm0ifE3yGsejDrZhuO+V6zzRRCitA2CGwfROQP+3vyKGEcE7T1o0wFdbw5vInjO9FX2RoNNqA6d9gt4a+77jbcC6hDeW4bSyJwzaKBpWlKZrmumkk4jeKHllFEgmYXvBR8vsE0xJJwTeg3V0EQ1RWnDRMroleU3Dc/T5FSJifx5Lj0M4k0cmTJG87XQBF4JS9MRTxdOa1sqshdrB+Im3bccnT3AD5xzeBaxxWk1z7fCWD6zVW0bJgxQ0wGpEvQTOOraWQWZ6LxjjePf8xE+//VHrlr0RDoJWr/oy7bxh1I6YQeuFIoVuO/rDPgKfXWgDSlcX9jgshGXdtAHgLLlWLqcrX94+8/a2smUwtmJtVPhh7zQJIBY5dMW96+2MoT3n8/Vb7o+NPWvffYoTeVuJIWmQthvmpG2Jx6PoQdq1TbI+MjIsy3zhcf/E87tnNfoNfZFGBlP0/PKPvmfbMt98eOJXf/0j66Py3fcfSbNnPkV++9NveHrSm7Kx+rLeqz6/0M0D0h3SRTXEtdFaIcaIQetnw1gd7TrPvmacNewl8/r6ijyfSd88Y4fR0KQFM/oR4uoMUSTsEiclyJVOXhu9VVqzyq6fJuqaWe8Pvj2fsCGyl44Nnr/6y3+PiZ61VfbffuHjdx9Yq2DJhGUi9Mb98QreHTuqToiRHz7/wLoFXld1nkfnCTGy7xkZwjJP3ErXyZ8ZbKbQ1oH1QgyJexN2EXxz7FlhNuOSiBIRWzlfZpZ5wUrD9p0pAL3Sh7YApnlmDuFgDhjO5xOuZPJLQcxgWSLrvuO8V+7CXYl2wQWyV2HU7bETJiVp6vXcUHc9Z2JMbNuKN7+7hfT3+kC/PRpxFq7XmZ++bNzuP+JDYLlcqEN4/+4Db2931scO0aNAQ/SNLThmo9WoHB271/CJCwHrPV/am/ZEh8GMoelwbzEmqlnJBWoTwONdYhuFl7cbdi2YOCOHutMYR847o+uDJoR0gF0GKQYet4wMwxxPmGGI1nOeAjEsPF8DMgy7VcSiPTjqiKa0rdVUb0gzYjtrgXserNlQumNYxzCDLh5jLZd5IWKxvSOlclkW+OYbetcHpQh8+vzKMqnW0liFcQyxmrzNGbCkeVHIRRt0I8ee1WMtlKoj0xCtBoYQ/NCkvHfCHAKTN9g5MIyQ7FARSqkEH7DO4+NEG0LXBik+JWJMjFbI6wM7hnqPvSclS25d+/bWEFPADdhzPuQTOmFpTdilgR9MIdCA0uF1b1QzMRy4eUHqTh2NYD3GeppofedY3infXiA4T+mDvRd662zGsq4bo2WMtJ+JWi2vDOv1nDn26iIVc4TRjDVMNlJaQRjg9PefIngneOdwZiFamINjbDuu77S10saJy2lhGoO9NIWjOM2K+BA1O/F1hIeGOb+qGL3/2yqMepgjiD4UpxjJVRjd0k1iiKcPFQl1p73zUjt17/B65/kaOYWAc1FDcgecBKtp8ykG2lEfjMFpGhwNWFpruCyz/j7F8Pp4MGximgLJnAgVHHe+fPmM9Im31y9cvOe6BIyDbg5gzOgkr7fMLlrja00Vvk2c3g6dwfjINgQqPLbO2u/k7nn+8AeYtw2RwBiGOUBKAY4k+hy19WKs0hplKM2n7BWD43peNMdRu67XLGrTQ1+mjIXL6aQTvGHZWiO6yIfnE/s+WKaZOSX9nuOYl5kYLZdT0pVAF+bJ8Sd/+h17Fk6nSIgGsY2P5kxKFu9mnJvZtsa+rjqBMQMxWjO9Xs683e/Qv2JoGwwhhkAIFhGlXi6Loq9ba4wYybVyezw4k/BeYGgmIrfMFD21CyFY5mjpvaplbgiC477tnKzFeEeYLVe34NdBZ9BH5vXLnXV9EJnxXgOxo3qqc6yivA47OVxaKF0lWClO5FEZDm0I1cyyLFyXSLAN0zKMSsLQrCW3Fec711MguZkvn+60dsiOrDZujPOMaHDBIqYfYXS1IqbkMG0wT5FR0EuN8Rgb2GvXdeO6Mp8Xzpczl9PEfdu4XC6cykzpHbc7xjQzxYngAvtj47E+cD6SpgvbviK24vEMDCEE9lyOy8PfkQP9/cdfcH33gecP3/N6fyWkE02En748EGPZ19+yRO0Bvr7dGNWQaud//b/8e1xN5ew9ThTZ6YKnNn1453UleUfbNobtmoS0YFwkeKF2HePl3LDG8/T8HusL4BEXKF39zLU0jFisUbGB7cpBz3thl4YzM3MMeFuwMni+nLBmUB5vXN7DZDoxGs7WsG+dFPXtWzDkfUeGIy4LYwif7ztvW2cfgdL1Fhisw1qBQ+P6PE04Os510pzIrXF+f2HbHgTTsAKnYHWfbmHyEWuEWtsxnkPrc6UiTUeXJuiDTazD2KDJWen0WohRiFbHnFOKJI8e5jTOU8AHvd3mminGUkfXjniI7K2Sm7DnjqmFqTtML6o9HQPntEMOf7uPhqMba4Vpiozy9fct1DqOB9GxZ5fBo1QeubO28XNN0acZyvZzP3hrjXJUmpzTL7jpA2t1neCMpqWLCHGa2G4bl2XCOxT/iUp4ajt27+bI+hv1WasmUbQDbS1pmvSUkoaz2iCIfiYYwY/MclkII9O3G+IjuR/QmDF09D2G7u2twcWooUY0kWwOYpi19ue9tkHDhOaYPJx8xFhP8ELAsxVoGMrQHm93HIKVhDWWLju5DqytBJf0dtYa1ijS2BkwRkgxEqOj1ax1xr0SpklrhE7/s9L0RajK4DQFjE14l5G6Hm4GRwpCzQ/ED5wJ2iA4YA3RKsWw9U5H8B0C0Ag0vGYlfCKXQsmVl1th3+9gAr/4xTMhWu73He8Dp8no4dQqozXNgHj/84E8jjzCMBaLoZWdaV6worbD87xA1306Y1NLofUEPyHGMk8L3hq2R+X+diM4y77d9JYs9mC/u+NFa3A5e2KyOG84SUBovLz+luU084vvPzKGZd/hpx+/8LgX1vUTT08X5sljvaXUARS+/fYdLy8vvLy90Zum+u0U6HUwz5FlUTeG9xEjjng6sa9v7CUToqHVSgyqVZ2TU158bohsiO2cl+lYfzlq6wSfeOSV0lZOpwlxnew6gqcHBc28+/BEKYMQJ2KYWaxCbF7Kg7Vs+N0RT+kIGw7KphkMrdOBWGG7v/Lx/JFzdMy2YAcEK6TguZdClhVvI372LH9w5de/+sx8nsm7MFrGT56NwV4K5/PMlDxIUzMg5njpcaR55vGo7FWwuXGalLZYZcXVyuNxZ5kjIToaBj9FbKmHIEfhUeu6UUtVHTaOl/sD53TKKWgjQSfEgxQCtdff+Uz8vT7QS3f4dOb5m+/p1tN7Y7vd2fZGzhVP5d3Js7x/zxw9pu8kF2ilEs+JHz99IoUIU0Ks7rkYg5J3pnniPGnXMkSlta1d09QyFKiCWKyx4ALnc2AYz/2+sT5WrNERZIzhGD11eqvUqvvh0CpPpwUXHNF2vCnMQQ94ZxMnX0hmEKUjTrABnO0M6WAs0ZsDo9hpImRRg1tH4RHeOSYfkd5peWM2Ox8mYYmBME/UPtitqkONGyBd05xmMKdJJwA6j6Mb1U5ZbyldoSutQetGDwwPfWQ98IaGsfTGFPju+YodHSON62nCmUGvRffeeWfUelii/MGw7pSuMoyBssRH7fiQmEOCrn3ngcIx+tB+rhrcNStgrJLXnPPgPQHDtq2aFHfxGN9DaVURrpLo0rhvCRs0deqsYV13Mh2XtHMtQ3DW65iyDUQ0Ld2bEqqkV6TpQRwc+CVRBuxdAUQxqOfbOB1f966MA2MtMegExwwNQ8pQ+twQBft4b6g5021mDp1eHwzXfl5ztC5K4bK68mhWlx6GoWpg59QN78zBHxC+3tGtgegT4ViltFYJoJUrK3QsXhRO8tYyeSs4k5imCYNDiaGF+22lFcG4gDPjkAUFZOiBaIw/AEQdH6PW6x43zrMS1Zy1RO8UXyeCULgugVOAlcIpGX7xzTNveyN6tSP2KTEeb4w2qHsjzhOTsxgHyQY6jiwaLC3DkK1a9nKuvHx+5fZ2549++Sf0UphCwMxRQ3T2WNflqvQ548k5s6+NOXrmaVaRSwx0EbZ9p+cH1hhSdHhziIukMXrler0cNsauIVsR3l7eePlyp3fDx48f6bKiLAuF2AQ/E71u2axx1LZpfsQati3jnHBaJmrNeDfz5dOP/Jt//T9xWq788pffEKIj73fm0wlDYzpGz++fL4Duj8tjp+6ZZYnMIQKVy0nZBM/XKy8vN+ZlZhhdD4GGy1K0GDsQU0nRYL3DhsGwDRs8McyMVQmSaZqIfhCChjnxGkx8tMppXnCbECosyzPWRWRY7uuDLPqMrwYKjTo6e2mUqtUvwfCH52dyefDxmw9MKXCaHaE2nYI5h7dKn7xvWdsmxhPDie++f2J96J/nfs8sS2LfC97pZ1apg0Ka0iGKMrw9doIP1GKopfDlbWVJkZpXkgPjrSJzm2ZHHIBzBGcgBtqA3LVJcpoXPn/6rCuh2ojG63ovOkrJtFYPEQ4K3/kdf/1eH+jbXvir//gDOEtrlXme2YqiDgeW89M75kWBAtM0c7088/5s+Z/+/D/w4zkRQ8S6QTokB947DOrPHrUQnCNFz/k804dQ1s6+Z6XEGYs1CvRoTZWHLjic5zC6Ca1kvFE0J2NQS6bmzvm8YOyg7jthhstiebyteBOYw4lv3l1xZkX6nTAd1ihFOB2dWqGLHnbShoISXMBES10bxjqiheQHzjaExvM58TFZ5hQwAd7WwnDa9w1OcwHaIbdI65THSoqBGCO1NHyasC7QUPqXRWgN9vIgHEfDkI7DE5yjtM4SZ5ITjFHVZrSR7XGjlp0UE/M04UB79wcru5SiysYxmNLE5Gdq60xRTXK1KH2rtkopTUlKtSMYgjEH6AT9PR7MdN0tBlrv+pbftKo1x4Bh5ccff8DHM7/4+F5560M7pGIc1nr6UEZ9jJHW+nHbssQQ2Pedt9uDJelDPFq92dlgqa0gYnEu4YahDtFQnDmgJ1/HHkOI1h1gGUEO25wYBfZgLNt95RLg8fbCdDIk27iNTBcPVolSrXbVPh478tG7jh59wzm9OdkDj/r1pq59eHOoc7WN4JzBcoT1jNCHZgeaMUwIJM/oB0HRKgfAAqMrwz/FhJijNjXqQQKr3GrBWFTcc4zEb9vO5XwGY/DBMftA7OCNp5uN5+QIOfN08rx2oSYlJszR0qWR1wehC93AplFzotfaYpoCW+m0PSN4rPEka5ivV+4//cjE4Jd/9id8//33Pwf6snTS5EnzmcfqeL0/GNhDmyyIFf19zom8NZxU5ikRXWDbM9ZaTnPCSMeJYVtXRIoy0g/ewI+//Yn/+Nc/8OH9d6yPF5b5wv3tJ959nA80kiEli4xM74L3sCyJUgZ71YPJh8McV5VZsa0bzhr+y3/yD1kfm/535gnvI49t4+XlBRGD9QVjPe+e3vO434mt0frAybHS8+CMYI9pkkN00mMqpTXmYFjmRPRQW6HLwCUPTic4r7c3rJs4nZ5YzjPr/Y2SVzzgksU6ofaNFCfePc9gE7hOkAR43tZCqYOizGXqGNgO1kwIjS1X7o+GsR7nAl9M1ulEg9e18PH6Dmk7QwoYezRtLJ2gGOS9kutKcBPihDAHqhRwwjRPmKTBS2N0yrrvlRQceQx6g/7YuN92/viXf8ynH3/kp08/8nxdOJ0vCv8ZgzCGVn67KofnQx9tqtYmRysMVH613lbWlxe+//472l7wh67VGCF4Q2+d0fff+Uz8vT7Q2xDOpzN77WzbxuvjobAOMczLibiccSdwXZjPZ6YpUHvmdP0eN3te9p1c4V0rpNgYIgRviT7Q6iA6OM0T0ettMPqJYrWn2USlBmOg4SzTGSje9DRPjCE87psmXWPAiDAnHRE+XS98XBzBdYwX5OQo7yLXs94unGTK/Y0YBwNlhcsRvOiH7rOaoXvm45DAuYPbXAnBY2gEESZbOZ0tH548F6c4zK0WvFN13+OxEuaFaVqoveGM4RQ6b3UnWn05qdWCoLhQ47DB060jd9hLZxjt36YYGaXDGDydF+iF1y83Pj5fccEy2k6wgnUWK4NgLX4+UVsFuo7krWMMyxCtj1nnyFm0094UlOG9R9rAB8GK0z160W78QBTtyADvEDlMUTHSciGXSvSq7Aze8Ae/+Jbz++94uxdub68QA9d5BgPGWUqumODx1lPWeozfluOWDkgg+YXldEXqihkZ6JxOJ3r3vN73w2AXFS5T69/usuX4B5TOIl93rmDEHf95TfgnA3nPnJzlpx/+mmAq5pd/qKlYRP/cY0DtB2/cHcHMwJzK8WJWETTAJigzvzbFgwqHvtUOohVGL1hn1IgnjYqGvlJz+hBs2hDAeIzRz6AFPFHBLnYcD1SwLpKL0a5tDJp67p2GwbgI1h1q3YILBmcsnqGJ/b4TTOXt899gzhOTHxQ5aqU2MVrj17/6FX/2B9+QrVBLJtTBHD2+eVycwMPryyviIt9cnpm840+/eeYf/OF3XC8X9m2ltUobhUsSYrJ06wmnqLIjoy+GuVbCwWevLWPtIDqjh3qwzGk+4ESN7bESvbK/0+miIJsOvXVKyXz33Td89933vH//TB96+A5zx7lEShGk0VomBENrm94eg2NyGvDr3dJ+07jfN96/OwPC8/OVVgvnxTPPF15eXrE24Gyg5sFvf/MZjGOaFpzfWOaJ62kiTWf2/YZ0DXDRj1HvvnGZJ7ZWyFUV0NGqfa3RkXHwxzFs+8Zt74zhcC5QW+Y0Baw9k/NOkU51g+QGqRddwUwqBSp9Z62Nz7cXXtfKfH7GG8tkAtY72qjUxyF46oHaOwzHFGZe8yDvlUd747unE7+97bwLAR9PGOPBRmxzhCZHg+nBngdf1i+EMONsQoxjy4URAskFvA+K0R6V+2OlpkTOFWs921ZIfubz20pYLjylCTMaJkyIUQbF+BqILSqgiU5XA3mocCtODsQyxSea29k/vfDY7jgHp9Ok7CoZ6s8wxz+/46/f6wP922+/4/rxG2rd8CHQx1cneOJ8PlNHZ22G2oT6tmKZqVSqb6xtQJq4t07YH1znwMk5rLEEJwQbDr66Zds27uvGJmetsA0dl4oVjA2UnBFn1JXsD5JU53Bve4LTO6z3WgdbpoS3neAsuW+sj1cu58SyBPJ9Y/GJKUVafRw42gN0IrCVyp6bolTRFHew2m9/rBu9i1LPRiM6w+wNp+g1fHYE3EqrYAO5VuKkO71S1Mt9mifeOXh3OektLgSmeeJtzdxzYRiD9EEfihE1TtG2rQ2KZCbnsaKo0CVNXGJiiBCD4+npzPb2RtP657EDH8oRoOoheXisQ4pMaWLPGVM1MV2MYTSh1q4J/seDGCNPT89MX9Otov3t0oVWK+UgooWgOYkx9Ljfy1d1rWNJCzFMtFLY326qUTUKCNn3nfxWuF6vpBB/1sNqs9Ewh8gUIj6oLS65CeeaKihHx3qHaahG9jis++FdHkNvAdbYw2OtTnknR1Wv67RJg0vmqMhoKv3Xv/o1f/xnjtw7rSuhz7mAHMQsBEJURTBSqFWbAEb09m5Ad/+laFbP83ODoNJwDrA6mjfWENHQmjGGXLqGiJwm6zFWVaqavgJRTbC1FhejTh0O/7s1jse+ElIiH+SxNg7CYRPWfNcgnRtcgmVygVi1NrlMgSKVaLSe1w3QCnZ0Ykq8dmUSDBnQCtEIrrmf10W/+elHnowhTYlfPKvQafSN4Dt4qMeqsrYHOI9zniU6xAYahlDd0UTQFYpDnxUpBUJSTkLJmd4a/pSY4sRoHYJWB50zdAvffvuB3sDQCdEipeL8YElJ9+besT52jB2HVMSwbQ/2zyvptHB+fs+67oTgeff8TG+d6AOlbExzRN0phhhnRoOSOzl31m1lXi6s6xvWOrZlx107z88fCF7rZdYKcYrK3m9aTRXRBtAUPN6LAolE5VX+MLQ9HiuPoqa7vmVGb1wXIXmDGdr5rlXwIjpJk0EtOz6elU+A4S2v/Hhf+bCcOfugamcRRTI7e8itAun4rnk/EZMHXygl89uXO8kJ9mliOYJklUEZltocOTeGRGov7Ad7vwvMpxMyjIp2rGVdH/p3GqyikY3DRw3JLn4mOs/j8WBOkfM8sSTPXjboK8HPEDUTY0UwVpRah8FboxyToWyDMQbny5l0uvDl5SdicoSjBSKHdrqh4crf9dfv9YH+iz/6lric2HeDNRO1ZFqtnM8LMBQ+IpFldmz7nUygO4NJsyr0bndOIYKZqbKQ0gTtDTMyzoO1iS/rziaeT7vhYR/EmOjbwDIR+oVeI5M0qqxUuWMnAxJ5PFZGGFjfCVOEmjmliLTCZAfRbUzLxPYY3LKh7rCMwTleeGuVk5tBDN4HrHO8Pjas/zry7UqfcpZohRAbxRj2baO2Ce8t02QgdUzwPIqhvyUc4KOlWcueO8PpFz504RQ6z1Mj+Z3oovK3gcd+Y/1yAxv5eJ3YmmFvjUcuvD4K58sV5y31/pmnefAuOi6Lrj5ytfzF26DuGxOVP/628f7koHeWGJhnHfkaa8kj0LJajKZoSb4xxoPcCrWudOux3TBhWfedbiPBBK7e8UzB0MhWK0pvMhGcusn3UijjmAq4qJrN3rCm4Q3YUphlxbhIT5H4cSFX+PzTJ96dnqn2zphXJFSW67NKOtBD2FrH4dIl0TGzhty8Tzz64H4vpDjpzbsVhlTaQBP6Jhw+dKsBvKZf8hgdXgadTLGdERJ2XOhSMf4BtuGvz/z45wt/ajvODaxLul4YnVpXGI3TdGKOkbLvDNtI4ViM1IO4b3X0703UcbsRFQn2gBe91UVTMFKhVwKO0tRgnryS+kqvlKbce6yy+rtkHIl9F1I0iNEb6RiCjZFtLwws694o+8qyLNzLoKMqy16151wOo5hcI9UM7hL5MJ3wrETnqdYQXeEXplJ4cJ4D616UvjeEPAbBL2BUCfwHH7/jmq5MfcWPldgbT8uJVrJWEZ2DZWEvnTbg3hpmNJbJ0NqqqX5j2cXRTFQSn1jGWOmtEBwEry+MVjoxWoVDJX9Y3BrN7Cxnh7lERCYea0PWHb90vLszdc88Bc16nGZuj8a2Z86nmSkEnk8XfvvlweuXznp/cJk9p1iOkJVlrbDZC6VbntIgLpHWBTeE+XThvjXa0GlVF1HKoexgN5ZpI4TBozSqgUfXz3HNO2IGc9KDtLbMsBHnJooMrE28va283izirpTaGb3w8d2ZLDtjQAqG6h0lRnYa27C4zdByZWmGPiKTc3x7febxtnN2hg9TIdnK1ix3MZhwYeBpdedkHU4GT8FiTpGf8h3cAOv4zaMi6cTiDSM/oGVddxwIa3GJe65sLkGInGIgjIrtneXi2Uql1cyojWbUs+Csp3YoZRBDotbMlAzvLnBdBGMqDzOw7kSLgd52znOgWkPJO9KbIra9Z/RB6WqcVCy2jtffPS2UfMNLxzaOFY++6Hv3ux/Tv9cHeqk7QSaWOeGDoWZLis+IQM6FEDx9VOYYsSYwaj6c1IUxGnOKnKaJYDP4qru5KcEwdIRcPXkEXrfGuifeamCZBMfKfv8NP/zq13zz8Q84Xz8iTVPh93UjJMfkBLGO3irrvXBKakA6pYiMThXHKPC2Nnw6Uyq83lZyKNi68e2TcsJ72akYonWUPphSopSioTsfcBZCMEQnXE8Lj4c50tOBYTQQEl3g0+sbn3791/xn//mf4CdDdFp5ScuMFeEUDSk1nNF+8lYKYwy8c3x4utDw3LMGhYLxfJgnzHOkj8wpLVg78c058DzpbS3MnnuuSBce9zt44e3NcA5nZufwwYNYQgg8tp3XLeuKY5q4XGZK2ZRFve44DOeTTkcWn8AGXh8FMye++fgO2zNGAuI6exUkD4y1GKnYvnOODsaO8weKtWmgahx8AWlG60oSGF1BJtYIU7J4F/HBscSJk/WcTmfNLYgckTMOa9PB7cZSO2p4spaOOrvt8WV2RyLfWot3Q6t/R2jOe92rqWREX9ZkOFx3nJxB8s4wG0uMODreQrAq6HDWk1wk50FvGpisVd3ZIc6IUS+8O+hxVgzGeWxAt7aHI7qPdsgigGOSoPg8wzzpuNwMw150hNmHOUh74wjRBbpofTCmwONx1xG8s5R9pwlYr5KKcshk2jCk5UIfKkDSqZah7ZV122hBLXzLcubuPU483RqsNaQ58Pz0xDwl5tboVZnnrXbytlKIoKBlnJ84L4FoGktU5HA49pu6mungBiYElsWx50xtHSxUo6HZxQXyEFrfMNKPWqHTEeshfbFGjj2sAeSgKaLiJBmIKI9C2w7KupjnRPjqOxiWfS+UbBAc2zpI0bBMM+ez4ct9JXjDHANjVFIMtF1FMGZ0UpyxzlN7JpdObZ1vv/+e6/MHHuuGAC54vBP6UOOaT0fTgMq+74gkjB30XjhfF1xQI2GrGXGaC5FhqHtDumWZLuzDMx2UOBkQ0kyvWXG/ddB6wzjhZXvgMOTHzvUkeJdwwXO9XvnjXwZ8mvF253o643LD+MFeC8aqVnpfN4y1bPuG8arGdjYwTRM1Fx7rzvCaqXEcClIvOANb3Wkt/8z3v6+VaA0xzXzz3Xf8xb//S1oXphT07954WlPMbh8GZxLeJWKaMU7/Tn1wRCylFO63O2XV7r49uBXumKbWg1dS+jgkMWpXM2ZQc6XsmegnbW4g+jkRjs/L7/br9/pAN3YoS9pp0Md58MEgQ006hkH0MIWDxT461MyUZnVe7xuSAmEyGD9Ym9LQoo30DnUECpGX2501e4z9BffbD0zTnX/6//i/8G//1T/lv/iH/5h/+Pf/N/zhH/4jRl74OJ8o0rCm60gHvZGlY49Sy45F8NPEXiB3i0snHJ3SNh77DjUTvOWxDa6haeDCKu9zGMvlfCUX7YSDxYngR+MPv/nA6zx4ua0AiNEueq7CLWe6C9y2zMU55uS0mmQPvnCw2pf15kjhKm7WYFhSwtjAHCOTd+y183q/49cbKSZSrSwB/ujDM2O7gRVMTMTgKXKY3PKN7779hlPSN+c+tOf78vrKl9dX3LIQbcCnRK76IuC9Vf432qOP0eODp3fDZiutD7a8k5y+wOEiZtIXt1yy5ghMReqGEUP0kWZ0VaAyGANELA4k0KpR8tq28837J+Y4dGzt1E3sqkJOxOnorI9O7QoMEhsB8/PB0PpAOATw1mg/fAinmLDOHeNpg+gmWY1x1uCdEJ0FG8FWzHD4blms8PrjZz58Y3h/nrlEx6gFMxzO6sEQoie4WVHEW9P0bJopY9BqVaOMU4mIQRi5HePogBGLsg81SKThuYq15uiud5x14ANmaLXMDmilc990dB5igK5HVXSDXDO1Zc6nE8YYpeJhqb1jrVct57xQu+o4VQTkMOMIBYXANBmcTdgQEetYzhfWrA94EQ3YLacz0ju+Fax0zvMZpsS+dzqO+1p4bDuni+cpqgazDHBO62HJO5AD+Yzg3dBwmunseaOI1xqo17WOA4JxYPX7IX0c4diOc153nxximDGgNzU8Wqi9k0s7Apr6M7BesEG97sMYWje8vGTuj8zpfDo+H4ZcBR8DHz9GorU4AylEWgPeNlyybM1QamFtalxsTVj3yjCe8/UZnCOXrIl1azmd3yMOSs3Mc2A5ndnbyu3tRjh7Tb9PBhtEuQNBsxxjiCpgjSpu7cFmGENIIR4AJocPC4KjjcFj1c9DHoNTikzxQgwLMlT7bL0hxYBxFhHPevgALlZwsrHlzDLNODwY1e9YY7lczrSmKx3vHL13Shds8Ii1DNNw7mjCeIgpsN83zZXslTqEp9OVYRyPXP4TU56++ICh5s62NYI76aopZ7wEljRTmzCGI8QJ6dp67X0Q0kTpKleJUSFQfRjEaxa21EETfbmQVvE+0MYgiMOKQp967/T6dyQUN+oOI+GdusAtMMaONY559tgx8GYQTCV6DUdt20Yv8HQ5M6UrozdKa0oY6kIueovCaHp4b4N9CMM5am5Y16jtM7/64X/g3Yc7f/gHg//u//Z/5r/5r4Xny5/xq5/+gj/9B3+KOw4OFyeVePROsI6Xl1eluwG//fQFPy1cpgspGkZzSrlzhrfHjcnD+zhhRaitE+PEIxda7VgT8E6renUvnJNWniZnmKJlWzeGRNz1omlUZwmnC3FauF4Cpt5JEWiFUcHYyN42ujRsPxCnVoleEVXOJm+5pBNbqZy8IZpOE0NMnufTxCkaagOwvDzu3PdGiu+x54X5aSJGz54f1E0JeFWE0gc2Ju7rinNnDbQddqNSFPByXgLgMNLooxPozNGT+yCXAsHx5bFSJTNcohB5e2wED94KvVcmPxFjpBvLo3aKcVhnKM3jJdIK3NaNOuDDu3d8eFqwfeNkHaYLTjgUnOagBeqNLRwP1kd1urs1HaEyRiMEhyDHodjBiNbbRNQSZvQhrzAYvQ1bozcJceARhjScFIJ0ttefkGvibV+5JAdD9LOKUGpRCp7X+lcfA+eTVv/qoNf+s1bUoDWocuzpHOjeFzQQZD3QDm61QkSc0T9DH4aBx4fA5AL3vCEWhlhq1lSvd4MUCud5YTkvxBgYYzCZCFjGlsFAignvwt9ikDnUxK0qc390jPHspZOPg8mdhCFqq3JO66POB8wQrpNqf1NQ29+SHJ9fd3UXINzWym2J/PR4QCtM3jBHy9OSmIPT2pqoAS45/btyPuLtzDYcW27sW2GJjimpE0HbJg0Zmv8wVnMtfRRVoBo4W6eKZ6+q5NIGox6GQO8ZNFpvODfY8sbtNtg3IW9O9/zHC1guO5iCmMYUE0+Xs7IcDoWrEGml0zq8bjuge2YbNS8jjxshBJKNPB439jKIU6A03ZPnXLDRcTrPvN03Wtu4XJ4QdoKzuNlqHdg7QkiM4dn2QWsGHxIYSzc6tfAxHaNiy29++C33+4a3ntN55vL0DYymLgETsU4zLcEFbUBYCxLY8s5iBimACZCMBTeIYUKCHpZqn9t1UnK4FXoXqmh41hogCMMOMB4HzFMgF0MIC94Zyl4oI/LXf/OJXOH5WS9MIoBomHE0y/rIMN6Yrk8Mp1OqLQ+sVQOksaKGwjRrN73pS0+XwZo7wziasQznEGOUcqgkJpxzpBRwRlHW1upnyXlFk/+uv36vD3RkJ/gzUzJ4LwxnqaUgoxLTxBIDUjesbfigQo/l6cTT9cI0T/TeyF1oLfDpS2V9KGZvniaMaxi3U0Zl2I4giNmI0xv/r3/13/Knv3wP1ZJvL5yc4X/8f/73/Pm//b/y4w+f+N/+H/53/O//j/8n9tK1r+kscjCzUwrIGHz68bfU3LheLpBXlph0BB5hOp0YvfDth3f80dOJt/uDvGb2bSfnShO+2sCRIUzBYlvTlwLjeFuVdLTvnWlWnvxaM7PzWB+Y5xnrK65lRW9uCrEYbmLUjBGH80kPn1Z+7qTXplWQc/CM5Dn98g8oHX769FmJXL3jQmTdCxWD+AijkYJjlJ19e5CscL0+0Ubntm7YNFP2ijiPCYG9DebDcudkkLcVHyKn81VTo+NAlo6BYBBj2WqjW8deoY7OY3Re9sbkhDno3ktcIovj0YS3IrTcQVZssUyckAJb3vn+j77l48eFUV4YVacadny9QVuGBbF68+4iOnIfqGgBrYOJGKxVIUrr7eDHayjOoCM2c7gC3BF4EVHzk3U60tY/n/LHqZncNmgFJ4G3L69cz2dl6DuFgyBy3BQtHeVwG2O53e6YaPFOyYL+kOmMw1kwxlCEZyma10CDgoJWI8eQAw6jY/UilTYGTSA32ItS4wZaE7Q+Ms9qlHLBIb3pz2QI4wjwWWPIpeJsoDdlVQ90JKsynMMlMDrb3hjB4+KsnIfbyu4SWQZeNGBY2yDvWSuZDEzvGFEuv/ROjAu3Hz8T58hf/3Sn5ML765mtVbK1/PaHNz48nfn4Tvn43gq5PbiXTvcz3Z95eXnw2ArRBaX5hUPOM3Rn3wVlAgzRy4AIeVtxTmFSznqM01WQ/j1bbFeUsfcRHwx5vVOKozarMqXSub1uDNm5PHnEZuaTkBJgBm+3O63DPJ+JqfDYNPgavOd8OeODugBq6braafp/VdPpjymEIZedEA7c7GhYE1hOE4/7Rp4i17Oj1ZVaFWFc66CUHcOEDI8Rh5EArRKcQ1rHh4izjs9fXvn3//4/siwXnt898XbfmeaIwyIW6IN5mWgls9/vyjxIM2IdGM++7sRT5JQimzTqaAwGOYO4AKUTvU7wSskguuIS6+h9w1pL8KIXoJAYuWIGJHfi9rLjw0Ipgbf7jTU/dEqWTse+vqoWtwsWi8dy+/JKFsv0/kwfcH+szHNADq6DtY7oE61kunQG+h3h+G7kVhmm0zFK1YTju2l1gBYDZtSf6YddtAr3u/76vT7Q319nni4TyylQS8Z4IYjRbqbtvHu64iSoBCRG9n3Def3h7dtKrlW/eNVRW6DUmSKCWEvtD6zLGLfxcvsN0+x4Pj3xq//4r/n1X/9LfvEx0Wvgb374xF/+ux9ZX/4jc3xmnuBXf/WXuFE5TwkflaY0RHh7feO0JM6nM9989x2Px0rvA+eh1gfP0ZDSwvl8prXClCJ7bpSqcoO9VErriDnsUUPfrHtteth05SdbM2hVoSvbWnUXbfVD+fr6yi8+JKY042NUG5Sv4BzRJZbrE3lTyEyjkdKEcV4T28Zwf9w1gCWOta2IU3jK4+UNI4NlCuzDsHfDcBO9VGIM2APzaZ3Bx0Au+kFvOtdiSjOPTUNk27oSjKHsG9vjzvt37/GlYJr++Ydx1D7IHaLzuucyg60W1la4d8FOZ0Jy5PxgiKFVy7ZVPt83qvFs+0qQO0/TlVx3pKqZ6/G4ASunOJi9QkMaKoERQclRRsUXWv0aB+Nc9bDGOpyNiBT60D3pGF2JbF3T+jEmejuEMfbrvsxgrT5gxXDUyyy2qT1ttOO/AMzLmT4cWwUnVv3lPuhtXXSR4JwmpR/rShweGz0hLce+WMUh1ughilEetbNOQT3H/t/gsGgvf7TBaKL74yFUsdxWhV9Yqzto5xzTFPH+aOOJ0ZcN9KXFOU8uGesi6/qCDdrdFuvpMqitM08TiscV9aZTqMMwn54oTWgOKsr87xzGcBdUgmQtMiqnObGuD1yYmWLg/rYxWiMEz5c14/zMbx6dOSYeu1BLIN/h8/7GFD3X04yrjYJjhImfXlc+3Xfl1VslgDXjCNYyakbFRDOtNLYts+fM9XLmdF2oeaf2SukKFjIWOrvqbA9+gLeOPhStPEaA4djWje3+IMTIVu7Mp2d8NAQfWE4RZy2P+47JhdpXSh9UacQp6ijaxgN+NagtK7XSGCUSCljbEelMaSKJMEWDoxFD5G3POAOnZdLP7zH+HaIvLl3MIZgR/cx0fXlSy1mjS8dZwbmAt7DM8WgUNJ6vz+TthcfrF375/QeitUzeYpfEy9uNrSrBcPiZ3oX724N9vfH++cz5/MTbY8MbT64qWBHRUXtvjTkEVZQiBO+PHJVDX2oaowmjqXrVi2OrldwHexk8tkoR0RelVV9MrDfULRN9xCZLeO/JW2Y1wr7daT7QDTQvuKj/7mCFYQw+6qpw2za6OJxNykhpnSaK1dUMQMQ6x2kKjNJxZiJar0hbMeqW6H9HwDIfns8ED6dgKKKjRjdPbJuanUbVsdHoHZlPSu8xXqtIrSHGkGtlz19DUQkQSufAkn7hr/7yn/OX/+Ff8O23Z87e8y//xT/lT375LaZ0/uLf/BX3nwp9DYwCg5UQF/7JP/nHLNNEN47e21FxccTgFK8YHbdc8U7rG0a0g30+nXh6euZXv/4b9r0wLTOmdx7rjosT4gMyON68B61XgrPEkPDeUq3SteY50Y3h5W2nHXjC63miv2R8mlhzoRZF3EpD/crecn6a1cq1dqJ3TMHSvEHsYIqBIYbl8sTb404egyxC64Vh9K16rY0u45BiQBkD2xUTO0ZhmS9qhRsD45Qzv+XKtFzY8gZ4bmuFIUjL1G1ndEGcMpPpgzogD2jGUTUOplUh0ZeM0ju1FM7nMyFG1nVlq4PQA/dtozTDVjMWy5/84pd89+4jvlssUEbjLd/Ztlc8XitE0SFG5RWlt+MG1klh0hu3MbhjfN9KwVhV4w6Ua63IN3VcuxCopSkH/ICVmMPCZX4+99S1bYw74CyAtTy2jSbw08uN5Bfy8NzWTpzADMekwtVjfwu16ujYWUOwwuU0MQUV+1gDxhm889SuApw4qfind7itOyFCjB3vwFsd7/c+6BjEeGoZB9hH8FZBQylA8gojud93mIRRM/Zsjz8nhDCxF4WZLEtSxfBxw3dWWen9YKebNjTEiqeLxduAcUlHp0EJXKY1xfDGhWoUMGWzTjbqthKm6wFZCRgaWMcjN1JMlF2xs9Ys1ALttiK9cppXPsyGtChP4u2+Yo3FW8MUlaFurGMYfSGTobz3hue+rbzeM6enb9lqp1SHd4atdbzXcN6wlTDN5Kz//j4q3htinHA24qSTvrtyXgIpzcTpO2w0zOeET2Bd43Z70LA8csPUzGPbVUBDObC8AIb1sTG6ch6iDz/TJYc0DS66wjkYTk44T04tgb0dKGJP7Z09d0QGtRqGCdg4Y81M7YN1L7TS6cmAy8ToWVKg5pXuLCkm/uxPv8e7hbe3leSEjuGb909403FGoVctGaw07muhtKKMA3TN8enTK2/3zLffOVxMPNbMVivGqdioHzVMb/Xldo7K+zBBLZrDCi4EvPEMqYw2MF1IzvEojdaFITAt+nJ/WzNL0uDptm2s/c6H6zvO04kvrWC88PE64ch45wje6CRO9HuLsVhnWffOY2ukeaGJCroERWN7K5znQLeB2gaMIwC5NbIZR6BbGMPQbfqdz8Tf6wOdtiN20ItgWsV6SwoJPwVSTLRRITrubys9BoJP6r41FuMcdSjSz3odXcvXWxeNPir745X17Tf88fdnZNz4N//s31HWF/7dyw/YAX03TOHCS8nUvRNtZH98pmw7pVbWvJGWM95aaquKABydUnZua6F2ZYt7tGP8NUh13yqlDroVkME+wLWBdwYXE9ZZWtWbuPe6j9nboNvOljfy8Fh7Zkknogt4jO53PJzmxJ4rP97f2PbCMl0VrtArYy30USnNYWsjZH7eV89TRGTopGNYbuvGCIY69MN8XWYmJ9ALo+uhZb2+rFhjgUGtBSt6W/v05Y1hPcM4Xh8rFkvwiVwHr69vnOYJ6xM+JR61YVtTOEMX7g12sTTjqVsh54wLSfGwzhDtptSrZpnTwl4brR+wlpJZjOG7jx/57nrF7AVrdZ9lo+HpmqjNc7tn/OmisJyx67i4dZyPBOc1YDYg2ghtUIdWvJxGILDoOLWWRrCOGCL1yGPkLZNiwgjHrf4o5qvKC8cBp0BwIZH3xpfXG9fLM37u/PbHN+b5iVsxLN7ixEITjNfe7zjS4jFGYkhcZqNiiZZ1BHzoW8VYWtextbGG/XCer2smNs/JOtJhejKCVmysOxoWoqCmBrUNrHW8fz4ho1HyzhJneqnIMESvLAKAJoOtVjpK4RtHD16s4ooNOk2zVqcHfvKULDQxSiS0Dusiwxq6dFXKWkfDUofexmzvJGvprSBl4zzPVLGsufF8PvF23zEOttyZQjq+P5VOVN52hhQs22PH2sJ5Uquib+D6YHILDqHVogKwYdhyYW2Ol0fmy+vOMD9ynidqzqyucjknqs/UurNvmWly1NKVTSEV7z2n+UzygY/XoHvb/kwbg47SLi/XM7f9zlYGdViaaBCv9UYX4XK9AuZnpsG+Z02pnxfNpOQdb3XXa4zl6TrhWTn7wWIGk1f9p5WBxbOVoorR4nAO2rCU5rTRQEPEKaVSGo/tQYqD62XG2EGaIiDUsrJMnug1eJbSTN6h5Qdz6Iz64P6l83y98m5JBGtZt8pbHdqoMJZhJ4hP/PBl5/ndQpdIdGrM61YOvoKCiGLSIKKRTjDQRkVaZz6fFJbjoPqmzIOqu/WyVUzo2HDCSOL+2DVE2jJtf5Afd0wrfPPhIykKlp3TlJiMcJkMxnZEHNZoaLf1nZwzt0fB+Yk2DLkUJfI5cxgQdVXTbDg8CrrSGlWfB9tXCFTwlGb/v8++/x+/fq8P9GD04USrnFIgRK86v9EworeGzmBZZlKMtNrZc8WEqGldBBsMQ5qiAq3HHWGbJU3823/5F/yrf/7P+O4jzLFRXwfvLu/59rszP/34N/yj/+q/5NMPK//9539NOJ/Ie6WK5X/8d/8z/+h/9Vum04X5bIkpgVGtZsk76y3z49ppYjnPiTkEnEByiU+vK/d90IajGMHbgdiA9QGcQw5utDWd5B29FdY+cMuCS45EI6+dXhopzEw+4kWrLekasQj3x8brVsHNrGtnSZHr+QyuINIRF2ijaqf//RPOCnur1FLpa1ZGunX0WhAc1/OJYAQ7KoaON2o0G96CeKYUSC7Sa+Hz24N3797pDnoIcZ4wYnjctevbe8OFmWEcy2lSUl3ZkN4ZtbG3wSaRIl5fyGrHGHcEkZSvf/GKGjXdkHyidbXAvX965mGE59PM82XBVcGJIPuGsOvb/94Y0jlf3+HMhPSG6epgNsMSbSD6iLRBL4UYVb4zyDirlMCUHOumwgUbvfbQjaX0TqlDme7Wse07IkKMXseVohkBZzSNK05fftZ15/Prnec/XMA3potn3S17twQCgsWpJRYwGKtpYWtnDTXawig73oFjIF1fYrAqhnEGmhF8CIwtMzCI9QwOJz1yvIgZBMsYRx4kWsahXfXW4E1lOUde245PC/f6xuX8hAxH69pKKF3hRnGaVW/bOjYoWGQcU4BgNamtt0RD64BR13jtAl4tdUaVWGAsdRgeIkwukvtKcEZvOSjZcZkCpSmv4DppnbCVQYoewVKNodSKiI61yxgsITAny+QgdZiCIyZhcsKQQu8VExJ53fn8trP3yH2vdBv5/LLy8rpxmiem64T4qJkRC914bo8VMEQcMQ727YG3C6enieABp8GoPRfWvSq2dHuwbjtrLVjnmZaLOg9K0RFuyaSUNM/b9CY4Hf1xawwWh4yGtQqMiU6YXMePTHIDK53kLME53HDE4BlD0+EiThPaRr0LuQ6cOaA90WNFhUjOKPrYeHBOCJNBRmf0BzFesGRiNCTreVoSIzdGWVnSu6NenHGiWZVRYZ5PPKpl644uhvL5wcd3T3gzaHnHTopMtgOtLCJE73HekqVD9LRWGJJ5PG4saWKZIqUO5LFjU2CXnWo7XQY+ztSiSfdpWUjniac/+SNGLlg6KRqeThPRZmYnzNFQZWCO1HrvnbavIEd4E0utjb1UQrCk6IkOzFC74kC/uG0MWmk/r8ts0LxTN5Yqf0dCcc4Z5ZDTWZaLyh7yg7LvRO/59sMTW75pF7MWhamYr45uTRY7GfhkuNdd+7DzidNpIjj4R//gv+DXf/7P+fN/8c9YIkztTDwnvDX8L/7xf8aXl78hD8v5OfHy2zvOBj68+4Zf/Yf/N//+z/+c/+q//m8Ye4bomYJhG1X1gzieXaKq61FDVi7SjOc3P37hkQcuRqwNlFFw3hJTYEqJ0Rt2VFopcISWpDVGqyz+igkT+M7nL7s+ft2gtcYUIz4oKx1rSWmmiWpPjVUBSOudWnSPZn3ARk8p6iQWLCEmpBT9dw4DvXOalQMgvSLVIA2CD3gbMT7ig9BrxYVILYP7Xpma0LCItYQUkVxZwkxvGZzBucHzs8ovbo8H1gXlO7cB1rNVlbN4H0EMzqhEx4ngvcE3Ic5e+8O9IrZjJDPjmM8TU7TQdoyN5HJQr6JVwUcuzDEyp0gvurdWeYyKe/4/5P1LzGVretcJ/t77Wnvv7xYRJ84l82Ta6fQ9y0CJFiqai4qLUdG0So26SzVvqTyAAbKYIEYeWTBADIABaoQQCBiB1F3qhgapmyqXcWHSkGlj7Ew705npzHOLiO+2917rvT49eFaEm6YHWX2V5ZAs+Rx/5zjOF/tb632f5////TzgZGzabRWihBAY7URMjhgtvWdF64pa5kpRfvwQ82YH2bagjHOeOpqiZnHbysIyxwnbM6WoHGVsoIn8WHnvve/lGx8utE1UYzeNo7GbHvScybmy2ylTfJhMipHzeUGkMc9RaVSbDx2jO2nrldk9jCG3jqvqtB+jEewmAuo61hcsyMCMscHhhPXcGLXy7PoaZyyPs3bdH45nXcOM38IVjzHIveBixLuJYGFQGHTEJCyeOVYmV4hGK2PiZvLQsJ+RgTdAHwyjvfkgAzsa3hj200R0loHjlAUTPKV1zg2sWHLRg9uyLqRpv3m0z+RWsVaYLiYOc2R2nZ0fXLqoqfcQGNJZ+6Bpt5WSG6fjmaVlok9KzRtCCoHDFBBnuTsttLZul4uJNooG/4ygLg/DcQj54ZEUHVPUPboxWjsdOB4eV9baeTwXuizs93uFGoUJZxrWuS2o1xi14Y3gjCBtpY2hn+k+6K1uUqGGNWqOHMHS0H6084adsxxfnhhN8LsZ76xWI41jmInSq46Qu2ClKdZaKt54ri4n7ekbSGnmvBScMTjfCd7jhkKKjA2EaWYUDY1OwXMxGZJxmCD47vBBRUu3p6arl2G4f1w57Pec80KVzhQ9F0l/XqIZWBlE53AJBp4heqDM5xPRCDtvwGr7aRi42CWM7zwsHekdO5SoGH1gFy3Ja9UyWgVKXez13zE7/d4GP5FFGyKCApSiD8iitVoRPaR6Y7DyWjy0BXqXRh2eeUpYq8jgnDNhMiSnZh4Zv0Ne6Fiz3ZDABUcRR8Nxe3/k2fUVgc6yHqEZrJtIux1NLLVU7as6IUSHFN1n755eEnYzdRsZf+9nvpf/+n/zv+Xv/u8Kx9uXXO7h+vrA/lIQn/EXhl/611+GuueHfvQHeHz1wKvbe4bM/It/9n/mR37gR7m8umSiq/TAGurw5Gy4aIIPiToMdThyF9YOd8czj8uZyxA3NrkmdUdvmGGZvSXOkep+C+Yxp4Qd6qeu1mMksK63eF/Ypb1KNEbAx6FavwGuqbXIuYG3A29WxCpyNQ5N9e/mGYxqSvto0AemD7V6YXF+InnH5GBYQ8OrAnUYaB1HZfaN7jshWDoJE2c+fjgzpQlrDTUvWCy7EKmSkVa42kWSXSkIRMfdUlia2TCz2lH2ZmBMUyf2ljCL3uJsR6zfKiwF1wZPYoAQaGMl7WfFyW5VJuMF6xLGWXwIuLPeXk3PahoTCEY/Y9YIZlTMxs/3wSJ2UEdF3KDJoDTB2YFzYIfu2DEb/CU4JqMo4RACGMM5l61z7YneE/1M6VH38+sCdWC8PmzdgMtpYrk/0cSRnOBobyp0DctSDHUk2oA29HB1rpWHx2UTsniqD9iNVWHQtY6Yort754mTsvRrQ7vnduifnxRG9Vt9T9XAU9AUsDF6IDrlzMVcSKERTeWYs1LksOQ6yLlxPJ057PfYyRHjBbJ6oFDkCM5iXWJyE3Gs2HbPzgTW0xH3JLDikVyJpgJVb+fGIq0xO+VOzC5C09t+nCesqTy8ekXa7XnskIewdrXo+ZSUepdXStbxvwH20TH5weyEXVCcrFGA60ZZM+pYKJ2Li0veIXG/qPL3cjcRvMVbi5VOdcLjUbkR7dRIzW6rnAJmUEvDOkvG0s4FOSpLXTn9HVC173nNlFwwoq0FMzw5r+z3gYAjGIfUjtuaC7N3Wv9zKizydhCcZx0KOOlNA44hJJbRwShIprTCsj6Sz2dCPBB8IniDMwPwrK3Re1d8au/s3CC5zs0Uudh5hJUUzZYTQEFHIbBWFbzUtWOt8Ji1ATPNFzyWSu+NnXfsvKHbih/CHCxX8wUf3S68uF9o6MG0Y2ni6WWl18JY4DJaCEb1pd5QO5t0yDCG58nNM7zosz9ZXVfVtXIZd0jvdNvJ7URKWv2drTAHR29ZhT/BEFxgnzrJDHbeE6aZxyw44xgucC5ZK5ylYUxkSjO1ZqwZb0Kr1gYGjvNauT81zrly2eDqYk+a9T3hvXbtc63Y8TsE/WqNI6UZi+5pa66czwvTvOMzn/0sy+MdYbrAiEN8onRDrh3LYIoWJ405OiTuyGNQurAcM0teuL7e0aRwLo+s/YHc76hhpoeJ3/zoA97//HOm/YHv/8IPcXoh+DBz/STx4vaMZXB8fOAbX/913nnvXZ49v1QvubV4HNFFZMlaZzN6a3PWUkvm7vYVfQje3ejperC5lwe1NuY4E4ICKc7LwmiDOO0xvSF2I1L1pi+81rE9kLwjWRUjhOjJpW6nRj25Ru/wpiI0RZcaQ5wiKUVqq9RaYAtY+RRIIVJbpxvlpre+Yuia0rZ9Y5j7DXRi8CagFzqtx8WY8D5RciZ3vWm1VkkxcvXkgPQz5+VISJOOy7bDjHFWx3xue4EM2Trd2g/31mEMBLetU6wj7icO845ai9ZQGDRpBCxWdM/tvNt0q4bgN3PcFgxi63R754gpIaOpWU/L3AyDHqzsFjKrBRu9BnWMpbcG6Jg+t9fsdLOBOXTX7ozBK3YKbzxuctAWBsqUHiFwdem4uvY823m+c3tLb5HeD5gUqb0zzTuM0eqdwTCM4fG8cHVxgbc71qJTBZ8CJQMMXZ1s9TCRgnWC84noHaX2LZsub/jl1jilEBq9NZktyee2Spy1WhutpXJ7WmjDYMOsobHSqesghplnTw7knDkdH+lTwNSEjEKznbRLLEvBYAnRgnEIK7Wft8OLbHZFMGJIMRFw5NZZux6A1zXjthtpGE1vaThS2pFvH/AuYbckvQOW88LDwyPLsmBEyYplWXh6uGEXgHomxYhB6NbRSlPHwhhgIYWJwyGReydszO/eKnPUFd5jqxijgqPRB+fTgkURzUoXRF/eYglupo9KXbvucY0jpoB1Fmmirg40a1lLxRhDcB7rtLPeW6UzIHimaQJRop+1+lkUdI0hXetnLarZrnZttlhnCXHCtkxMgTQnvFPxjpIALbnJlhOB0dVOZxGm6HB2UGpht9sjxnBeFp3ybJIk1SdpbmPJmTEMU5wVAGOhAbVssJ8heAa7FNhNM9Hd8eHLB+KUOC93xOC5TAvJgRPhye6C4NVSN6oG4kyIlNpUuuUsXiy7SUVFwQrJQaGzCwYJDd8WWmvMdmaOM9ZU6tAAtTSzTcIGJI/vFhcSD8c7PrhbGWFHGUoC1ET/E4LzdKNhTGOglqLrU5QGmdczhkCrjfu7O6YUlKJYswborKP29l2/E39bv9BVjanMZWxGxHE6nhm1cP+wcHpYKFUwDqL3mgTvlVIXch9cX8xMESoeEyN3x5UqBuMNL+/vkfKKb/7mV7h5nvjc5z/H13/tK3z7kzs++/mnWGc5HU98z2c+y0ccufto5dtf+5BWO4fLxOlc+MbXf423nj+jFk1NjtHV6GYcyVlKy4yhdjFnHaUU5hS5uLxgTg7nHKfFMNogL5mAULxTS1bXF0tplbvjCY8lJMcwOup77/lTbl98QqAyO6N7dGvwdlD6ymQNcZq4vXskmkSyTqEtTpimHRh0NDe6Vl/KCs6xm3ccdonjeaFtgabcKj5o0ntIpdSM94ForP74iqG1zBidFD1rKaxr2Q5kSV3xW/1nWYXz6R7nhE7GGsscg6IVxbDUighbFW9gu4YFtQ/ccV5vq0Z440M20onbyhgEGyw+WmzQ9OgQ3WU5LMl7Wu/6Qt7QrRiwYvDebXXATpNO8FFlIGigMoRA3XCNfaunldopm6JSwWyeGBy1FK33OKuaRRoubbS5sWLkxBTVAzDWxlvPZt5+a+YgJ96NBx4/yRzzYEoOweCtYkO9V9iJM45cKufcuYp7Li9mlvWMt4Gcz7oLD2qvExlEr1MFQSEvWjvS8I6+cPQQY5zDeKvGO3ktlBmaJm4a8itjEEzEhUDberyjCSkkjPUcNyvi6MJyWvBicVanB73BKINTa9iSubgytP6AsOCi3libeBW4hIkQ9/RmqCWTmz7QRrFMznNuhnZ/5OLiAkykD6BXFdeIIHawnh45L43T4wkfEt5HQthxsTNM3sMoRO+RtmKd03qhsZpzsIM5wGgrsk1mbm9fkaZZX6ZGX14GS/CeknWiMKVE29oOQ4GSWvuzbju0bgFdo1Wxmgs+WVIMBO9ZlxVjjKJznabs7da571WRzXFKYNRh8GY1Z7SjPbbPnbFGK3jKokNE1ynGGS6vrwlzp3Wh14a3AbDU1mBY7BgEY2kI+5SYbONi5+l9BamIdG5vj9QeGOJpTUiTVofnlGi10KTRS8OdoRbLmALrqATgsJ+QWsBCl0yi8+lnF5jReDivhCS89c4TfvCZQCv01pEhmC1ou1ShnRqPpyMuJKRlRhvsdxOHeeLU1JBXW2P0wiFE0lSxMxibcCFSWuHl7SMmJNJ8QcEyxPL4yS07D29f7bg/Zo5rpxtVv57Wyv6wYzfvKID1HhkKlxGEXIX2uGjmxHqePXnK4ykzWtHV5hjgVKOcS8bH9Lr1+V39+m39Qn88LezmSPJgnWPyE7U1Li+uuL174NWLW2rX3eLhepBSoI+M94NeFqKfmCbH+dwI80wcluW0IK1ze/+CyT/yla/+W9759IHJN37sd3+OX/zSF6nLRDs77j++5Ve++TXq0XO+tbz99H1evnpJcEqx+5f/8n/gy1/6t/w3f/a/4Qu/64fUlT0GrTa8KC9+DpFehPvTIw+nzLOnVwQfkFGhNeaYqAhlXenekXMmpghj2xsm7TuK8Sy1qdJQGs4MnlzOzN4rt1oES8MJGGl46/FGuLk84Db/Lr3jrSEGy1oypTWs8wTnaVYfKLs5IqIAkN6F1gYDoTTVtmIDLuiDvwm00d9AWaxTwIj3hlE61gUdu4+BC3rYenH3yBQs3qnv3XqoNSM4fNoRxSryM23q2t4ptYEM7NYiEPSlHr1nDoFdDCQ/0WoGhN4DbQjrZl4bvSMG7V6rDklvy69vodttHDSwYjZVrVizjV51n1qqjtgH4HxkXSutGcawCAp0WZeMEdHKonXaLzcGY9BbsVPGeLLqnXYxciyZ/W7SVoMzJOu4OEw8EJiCw3plrNuNi15zxbqIS551bSTT2E1q/zJWCD6yrGdNrHuLsTrytrxGTTZ8ULCQs+BADXPW4DeXuvSOdWCcbJ15nZaEaOnNwHB62Okd64QUHaV13fkbneIE7+nNIBsec3TotRPsnnU5suZ7ridL7ycwFYxSHTEzdntBn5bKkoVzGRQTkD6oq8UOwTFwGMLO60rFTTy7uuRxWaF3aq/YKkRjsSKM1jHOcnlxzXL6kDYFvBvUXhTHq79Nphh19SPCLhpyHzgzuNgnOobvfPgJ05p45/lzED3Y5dLIUtWYB5uhTqi9EULQTIYM8rrC0MS2oSG90TEYN+hikKFCoxASiJCi1+qUM1sYGIJzgJLfxFg14qGwotH7G1Y+Isp0GNqRdxZaXynrSpqcHtKjoduBG3ZzcxtaWWh1YIjQK/sUud7NOJNpfSU4JRwaZ2E4ahO6DB7P91sgT3+meh0gncU5VfsOYfIgGzK6tKHhNXQiZOk8u7kgt8LFvOfJzSWjfozXugjOe1rfOPpukFvYuA6K0w0YvAGpau5jdBBPP6601vjU2zMXO11J5gov7gtt71mHofZGFUcXSxse0wfnCk46NiTqsoKLHK4vFcxktebqcapWlcEYXddZNauut1e6DHbJk6kY6cwb8Mz6qPAwq3jv7/bXb+sXuqB1gOiCjpo6HC4OhBD58ONPuL+9Z8md6yeX7IZQykoMwu4wadVNOkjfkrsdY9FKx9bn/s6HX8fHxrLecyp3XKeJL/zw9/DlL/0y99c7Pv893096mvjqx9/mIl7z6oOPMd4C7U3fV0bj+vqK3gouea279Kqj92liuMi5LG+sPHE30evK9cUBay1lJB57QTYZRe+Dvp1EW9EA09igEs4KwenuGBqHKent1ntq1l6y6R3vgwo5jCX4QB9V2d5DKKUyxgPeB0pRReI0TYSoozcRodQMJmHstCErHefzibuHs+6fneNwmGhZMAHs6LTWNNHsRW84VkAqo4P3aM95DNI8kaKjlbPuLZvexpsMZDScdSpLOB8ZYjYiXsE5rYy8vjWGGLXx0A01D4LZbGNaAae2hnNBwT6vYS5DCWN2Gw9arHqsRUeW1rwm9G3/HmMQayhZx+u5aLXOegWsOufoAyyede3c3T1gQyR4S2udGPy2KzNgPaUJZansZkfyiZwbDqjV4mxizQu2rZxHp/eJi8Nhg83orbG1Tu2WNTdVUjpHN+o8X8vYRqK6oytb4C/4iYEGHIdoJiM48A7sBma3VgExfhu5D1EdrQJHhmJr/XbbGZ1SK300XbsEpWgZJ/pCLispOvYXlxzLSskOSgI61nfqpmN9+fKOxMr57AgT7HaJx+MDr1ZhvtyRnMNhYAjLWlmqMHxiiGe4A6ey4IY2L67Fc7mLSB/sZs1uzFFvS8EPHk6VJ5d71qoc/seHe959Gnh1d8fVHHh6MSFtwZltNSN66B1VD8dTnGnAY9Hv7TRpXfCTFy+Z54kwRZwNylcwytUPflOxGq8/D87SegbT8QFidLQCaVYzmhjBjEEtWh3sfRC9Z5pnnNMHvnldXDCq3m3bKkgwbwKZxlgExdN6p/9AGwPTNNyJHYhUzstKl8683+kU7awNDGt03ZeiZSmqaW51YT8/wbUTwQvDe9a8Upuhi8KDcum0Xri43GEslPIaShToAtM0YYLDbyrSeqqU0sm5klJg3kdaEc51ZW2Nh/s7bs8L96lxudsRgsc3ixmDndeD92HTm5beOC7QS6YHQ0c10RKcst9r4ZwrewdJNCfUO9zM6kb45Ni4O680CRg/kfZX7PwgRJCyYL3h+uqCMALHVWl8MajU5eWrW5zTnwNvVKk6SofWiN5gzCCvjzp9cYKz2mVvgv45i+F8+h3CcheDjqf9wAfP0gbX11eMJhyXM30Izgeurq7Z72dqPZGidip98sy7nXZYa+Z8LkphEx0ZwZHT48dME3zn67/Oj3z/+xyA2xcP7ATe3T/l0iSef/Yp43HwK//+A6xcYq3ub3eHPfePK5/9/u8npIS1CioxRkh7rWW5uOPuXJFeOewmLi6VN+6NMAWH945Xj4IzQ2vPvTJNB2UVD+HxpMCZ4CPWGJzt+jBGlZGjd7oEuvGca4FcORwiOH1IrB36EHpTtrgZBosg65GYJvqALo2xrhhgyYXWMvspKpksBNaycF4apVjW4hEDpVbWkrHesYasHP1tD+16w3uPCaIEss3lbYzDGJWalObxXpPzr/0mTrTDPNp482JurTIE3d8bR62ZnAu1Nq4uLojb/qlVrTKm6Ci1bGFDDY1ZqxAI5Q9oGMWFQDI6fuyiLQFxDrEqWFEDy3azx+htbTgd+QmMTRbko34/HJ7BYJoLaZpBdPWQUmRZM0upCiYxjlpBvMeJYV3O1GPmWOAiTby6u+f28YH9s3dZsqOnbW9fBi5OnI9nSmdL73elAw5YRyYk8MHhbcdKYQ4dnDDFsRETdc/rvXLardMUvIyONzpNcFicN8osl67p9o0ipsAMMNaS5lmdA31VFry3YEUnLePE/vIJhhVnFSVqRiclx6lWXJqodRDjzNX8lNbuQIRWG598cssnGdwp8PzJU0zwMAbWB7x0CqJ7YXGszcFoSK58+4NPWA6Bd9+6wnodeQcverifHYedcFwKtw8LHcfoKx+9fODtm0vqEGrvG8thY+7L0BSz6OHH+EDA0JdM78L1zVP6MOR1Vf58XfDO6+RN+vaJeX0QM9uYFXzQ2tOQjgvTdmgcOOspfdBzoTSLcbMGGH0Ao7UtjGYewnaobaNvsg9R09nWLAhOx/8MnQyFre3Qamb0QUoRayoilZIXbu9e8fazd3Hildnf9cYcY6JLZ2krp9MDox+AhnWK8R0yEDyn84L3e1La6XPXbc8alMMPDue1xplb04MSnnXA0gNdLMva6UHtlUsXTNrh0PXbxznyKJY5eqRk3GhcZpiSBjZ70VwEQwhO99P6s9t07+8tz59csuZMtCujLPqZ6pBMYr665ubJge+8OvPR3YKJiqSNttHKkYvJIqZjY6RnYRFd1ZV1UcQzhmXJ3N094J1jP0V2wXO4mJij/rN5dSr3qdo6WHPRz+GAOqD23yGhuHc/9S5Pn15APdHGQEal1oZ3iWk3bw/7gDGD5fxIjEP3dF0fRudcGFvtZDcFTq/u+M1vfpX9pec3vvZlvvW1f8tYPqSd7rn9eObq+Q0f/uZvchFnnh6ecv/JK8Jbns9/3/v85rdfsK7aqX3y7Am/+Z07vv+Hfohcm/ZIvdfboOgHS0e9lV6yfrBSRKwleoNnwMiY4fHW0uvCPCfdj/a+IQEtx1PFrIb9zpK84L2qN+MWYpnShLjIx/dn7h/OOMl0t6OLWrZyLfTeicHhCEzTjj4aU8g4F8FpiDAveqPQH7ZB7o0xVsTtGNZSBzTrdQdsLA/LLeXYOFxMTPMBEy22F3ZTJC9HGJXoLGJFcZ3oaN5ZQBzOq+Fo9NfawIG+R7ebsrWA7n77ZlXS27CAdObdhA9+241r0vu4Zhpx66uPbQesBxqh6w5+C6EYq7SnWrI+BK3TJoEM8lKAjUo1RGU2ztGz/tANEe1pezVPKR5Ww0a73Yx1ht6EECzeK+BlKZWHMjBpTxaDqZ5DmCjtROmC+ImlrvgWKOfO8eUZuXyPEA9buKjgRlcAC5Z5l1hPC32oYtUHYc0ZL4V9MswB5qsZ5x0+RM5Z6N7iXcA4p7tidBrRBYxoitdiMKMTrCWXqntahNHULiZDTW0+RuqyADqdAT0ETcmzRsdujqy5MkYlhglrPcYIu3mCmLg9FnaHC/azxfszKezxrvPqkyOPsmMfHa07RtDqHEZJeMZHXt4vPCxK9pt2Fyy1cP/4iCmDxIqJiXl/0BesM0zeYVDh0WEGrMX5QDsHHnNjShHj9XblvdVakgzlKBgYTbBBb1VDDLl0hvOKS7YJPyVM99SqmYveV5wDZKMOWrPJdAx1NKJ3yIDTumi41AVqW5XRgKGJTkaMgOkVV7WZ4K3KZLxXDHbv6nhvHf13N8ULj95xGHYp4L0Bqu7Th8OKxYojhRkxqr/1fpOf2IARg9iAMcJAmerGCut6otSFedIQYxPlxoths8XNWByGisgW8DLapMhLxeK0vy7Capv+bOF5yBUG1HWhmYj3gdw6cbfTj9QQqkRGM+TeGWujLkdevLrj5mJiPzksVcOfIQFGV5Z+Ql6LjWTorTjoKq/WgbOOffKICQzTOZVHQs8cXKeNhWoTU9AU/M3OseSVw25P642TWRmiweMusGTFVVuvwcWYErs56u/LO6ztm2BJD1utq9ymN6NBwuHov1Nqa3cP91zvLdRHBEOpnZhmwLA77Ll5cgPdYkyllAdNKNeuIhIxnM6FTYKFGRXGmeP9dzifM7R7yvkl4/TIk/0Vrjm+853vUAt86lOf5hd/8Zd5cn3J83ee862PvsXh6Y7zi8L1s2vuHx44XF7xfT/wA3zxS/+O3FWzOXolWcsw482+Ejox6j5YT9WRkSvWNFrOgPrBg1eAiA8TXRzlVDmdCy465gmsaNVlTnoLK6VzypUq8OpU+eRu4WJymFPXDxuG27s7AHa7icMuceN2pBhxTg8+4HGqzaD2ihuGlCKDRm6ZLIO1F/ycWE9lG98pOGNgsGnmXM+cc8GOrKnYWnGgfwboh1dvKoFh9aa+5sppyRirpiHnDTjVaiarIbDaOikGfQlvp/3t+aiiF28ZVfnu1VhSShQBfKA2Q+3CHPxG2hq6grAOZ/WzUXJF0D2ntQoacggj5233qL1cvZ0Kxibd3/dK2VKueljRJoN1hhAMzhmGdRijL6IQEzbJm1DXwznTquXp4Qlxf43pwouX91wkS2jgwo6784rfgx+W3gbWTZQ6GBtStuSmKMmuN7NqLJNXG1Ww4IZSC4O3Wq+LnnOriIjqff2GYK0NaywiusNERG/c1mq//Y1lDPQAZuldEGfx4UDNi2otU9BRsLdEX1mXTO+6w3VOpRYqCtFJTuuNXgdnFnZ7IdgZGSvX1+9Aeh/SDVc3z6jHl/RS8N5xebVnShOtdc55AYTzecFaw/6w4wc/9w5XCb7+7U9Yl4I1hXkKShaLyiZPyZLboNMR9gwv3J3O7KPh7euJ3ssmmlEJikUQ46hl8HA+850PX/JY4Mlz5c6XbnDeQZUtwDbAjE33rMAVszH1x4BuNEGuxp+N9cCgNqENt+GS9eAvMtSWV1TiMyeH8wEYlF4Q0RueiMX5SCsLYwjRBcZA11VDaJK3doiCZ0YTjHE4Z5inRPSeu4cHzcKgtjiXvNYZ6+DpW08w6z25LFS/jdKcxYVAdBM5O6QLzoEzFunQtp2wc377e0azFAbW3LA0qofTpqqVMch5ZV1X+tDpQxU2IqUoMwOLi0n5BHTCtKNI0YO4txgMtWac12aUDxo6LHmlZRUT4T3Gz4qNRZBeMQKzjVxPUNfCcT1jdk/wIuziIHDG+o6xC1eT5xQ6S25Yb8nVsE+Jy8uJgR7eW+/cPz6wCwa6IYaMkQKoQdAaR5om6jIYZQABa+J3/U78bf1Cz/lMzhNe2iZdgTqawlPGYLSZKSTS5JjSHu8H1vbthqeJ2mWp2N642M8Yf823P9jRpHP34o7nTy959v5bhF55++k1ub1gTjd86tln+Mq//xplDL70y1/m6XvvIkl4+v5btCJ60lwXfv6LX+R8ynzyyUuePr3gydWseD8ztl6z3qgtm2KzKiAmeEvPWidzRvAWnIU0zYp7LLCsmYcH/TAlb9ldOKwJIKJCgK771HNvFHGE/TXnfMSug93hGmcM+dWJh4d79mVgXMKeG3vxOKOjUsHTGljnGaIv1SFQe6Nbw2lZOJ5XLi6f4acABB7uHnUXFhRMIy0q2MZF7XR7hzO676dpEGQMAdH6zzAW18BvPe0uaCo5BMzo+vYQg7eGNgZgdU8Lb2QUGVWU6i1T64K5NWrvhBixIRG8w/SB9RZnFZDRhlDWQq16A/Pe6y2gVM7HE8mpcQmnt7PXlbac6/awUzpZ8IPRC71rStc5fXh0adhhaW174CLkZhBrMTEyJFCk8eGrW8zyyKefHZSi5gNh8tRlcHlzhRmBexFGHcy7PefzuslRIgi02gFDb515mpnniavLmSc7h6uPUFTt6gTsEGbr6UHHe8tasKPjQ9BpTdox2niT+rfbjSYEdVxbq22Gun0NGyzDKGSekhdGK0TvCMERw47aBOc9TjpddG/de2UtJ06lcT47bBEmo4eMh4eF3h3vvvM+N1c/wEOxHE9HTKnozAgeH27p4YhUi5HNUmcdda187gc/x+WF5f6jbwIG6zxIp/fO6fiwhfo8hzkwToXWBn66RkbGh5lzztQRsduawRoNAlpr6d1stj1dE4218OLlvboHMMTgSeIxKK1td4hMs9WpQM8gXVc4AsZMqrG1DoM6D0R0IvX6oNk3SYqRoXKf/hoLrfQ3GUXNhw1cTG+EKiJOxSWT27TEm/rXdRBDcBEnGgo1GPqo9NYxYpjmWaU9uW7c/QHGEVJgnyJ4ZSE06Tq+F8OaO1UcQzT46UTejNvH0BdVyZWYdm9AVQO1JQYrxF3k8uqSUQo9CxYNLLrgOZaKc4FWV/bGsfee0RtrLqzLymG/Y+3CbtoxnIZWRy8YFK99f/+A7CLOaY3UoJctsZ5hIqVVpBb8JpNy1nI5BcblhIxHyuYssH0lYJgmR3edffJ85t2nvLg9cz439tMecZ48hHOuDBHiFNnHiWAq9IJIYYzMlPYqc+raVtBDtMcSwHz3r+nf1i/0Vm54zDcqr68NaxzLulBrxZjGYReYooZHrBkk50A01CJd0abRGWzKTEHYxwP/sx/5Pfwf/+k/pj4Wri8PpNQ43j3wndsTn3ztW/zID30fv/bVX8SI4+4lvPXeEw57x+/6sff5yldPHJeJ9dQZtvLeZxK/9uu/yZe+9DN83+feYznPhMOB3DvFaNDNBKf551wxRqhNT5HW6y0X8cyTY7TMWB8RMZSlczHPPL255P7UWE6FPl2yrq8lAaqn1G2zxQO7EKjiECkYWxlD2O1mTqfKw7ETdwZJhlIGmQnHILqObVUd3VblAecCgwgdkvW4acaPyC5NPB5P+F70JhoGvb5i7hVbFybvSM5jpSGmaRI8aPreGM1DYDredHZxsIuG9Y0q1kHbNMkMTQiL2ShxFqm65/XWEbEE9MFResc5v4WA9MFpWic6h5rCT4rEdDpi7004H0+ICLt5R3D6op9CRKRvFDFVYBrUI56wDDHUdiQ4xy5O+nAyOtJf1k43jTY0jFNcxXqHuMBSB7kZXt2vfPjyRLUTVTwiia+8zHx4fOSdHThXqfsrrIf3rgN3J3hYE3mt7PfKibdWGEPrgE0MA6WknXNhyArjjBkTl1ETzeIMg87oashqRrDzjGl7lqWRhiKQuyhwxAWnY2WnWFjndeSJMZrgHpY89AZZG6ynVQ+sRPKyUJyKfJybqM1oXiFeMWqlt8bxlGkmUfuEc43LC8HVxlg6/rKzmwIvy5F8utfbc67YanQyYjzLGFSBUgo7O7i88hx2kXxKvDUPbM90qYhVSpg1EKfAupwx1mq+w3kuL68Ia0GMQ5rf2gYTx3NjH+Omt+2oqFWnDq2roa6LSp7KeVDy0DF1inS7ElxjP3sudh3nCjIKwQilGfqwII5ohW7ZLH2WYbQ2+bryNDD6vxvD6BXbB9HFjWUPZV01r2A8k62YfiLZCUwgpIm1CacySN4xqmCTZ2aHWHDe46VByxjUWOZEx+LeTHRnebAnzpI5Na2jSQ+sZnAx72jOkpseHNY+6ASwiSGWZmBZdEJnrWMYbUqUUpmd8ids9IBWZ9sYmPsjuwgSOmZKlN7ITbNDS/esq6HWPW5fuLwI2NH4eD0SohB2DpsCwwgiBaQr3MUG8DMf3a08ZsOUPEZmoh8EK4ReaDlTjGe4C2IMJDeIpuPHyvMrx+wdZzkRrMEOi/FxG9939mZh5yvTVWZN+oxdibxc4FSGXqxwFCwtr+xDwPsdSMT5yKgDeB00NVs8oiPmd0gP/cWLRx6XhRAal4cDV5eXGBOZJ49zjRAdIQopqc/byMCKjlO8h+C8av22QInguD484+biHX7py/+Gd96Z+Hj9mKuDZ5oiz9/6DPv9DY+nb3N59Q6Pd53d/Iz9LlKkcrGbWR8sMQbcBOvywLuffodf+IUvkuKB//Wf/q95OJ65vtyT85luoFuLbJAU6zy1aZAihaR9azfxG1//NS72icvDDmcs+9mTxfLeu29hPnnQ9OboYCLWKUhhiCOkRPAzfTjWtcJwjFFpbcUYzzvPn/H4kIG+QS864NkuF3pKrytz9Bjj6G1gvEfEUnJmDhNp5wk24pzl4dWJXRTmi0mDMaYhrejv2+mLwzmtMzmfQLTCZ6yOB0tr2nUWDdB5O2CA2EATDZxZZ7ZLuh4E2usbjfMYtB41eqeNTfbhvJLx0P+JzpGsJRje9HxDiFg8Yjs315cKf+laGTRuwhuDSIcNkSpGdaFab9sOFW4Qgn62+tDvZ22D81JYmyAuMs0JMyrWKBfeDIMZhsN8YPaF88OJsLugifaIL64u2LlF1x5ViXK2V+5f3nMcM/snB9Y1q3c9qxDCOaeQpQ7iLEJjSKMPx/l8xnUD0RCDKmtbLeR8phooy8qyNKRZxmuBhOh42WA2YJAD4zDe0JeVx9MR6yeWIpwznJYFG6ZtMgHOO2KaSEF72GIc3lhtRPSumRfrSfsdp8eMSzvmg0PWW4yoM2Bdz5yPncOzHcdeWddH5hhB9Ka92+15OB0JIeHtwE7gEc6Pd1ztZ6QXPrn9ZKtMBmpV3oPZsisajPSUqjjefYrk0mhdX0LraeVwtcMiOGMJXidAdXQaHWcduzlxsW88nE5MMTDHHaNDXVeaWWAamyWx0nvBmA5GwTJi9GVWW9n2pqL+ebaVjtmsfhtP3xpl6lsxzMGr02EzL7au417rzMbr1w568obVGa2BiSPXwcMp01xlTo6wVSKN0z26taJhUBGsUwy1s5UuhVKF0zkzBY+LFmP0M9/REX/boFMqHrLkNWtbwgV9pqXX+ZJO71kDhE1IcQIMa16IVnDWI8aBt7p2QLXMuQ3OS6V3Q0qBEAwWw27niTh83PIpvWx+d60sj2HBKGZbt1LbpGNrYQSjmZ7zUjnWrCtbGYSojSgjg11SbgQi2lwwjtrUThmc1RqiBYLBWkfP6sqYKtQ8WI5n1lawbcVdXzCnBGIR2dYe3jGKHtqW9UyYlbfx3f76bf1C//DjD9hfz7zz9g1NOg/Ho74InRBSoo/BcT1rQGajd3kLfquneasDu9fZq1oatRqePfks64PlO+2MSOXT730GQ8VOg09uK/vLTyHlio8/+YBvf+eBU23MF4njPbx8ccL5ibefv8fjuvDOW29z+yrzb37hF/k9v/s/4/f+3t/NOha16JTKUjJLd9QGW04VaWb7PQmDzOXVNYddJARNxDrnaLlxsUssF47zUbi4CISo/ejRLc7NOKvpUaRjbGOakiobt3+zd/DO8yf0YTYDU8XTVejhDSZnej4T5mvd2xmj08Gtpw0gvTCoyBgc9kpUMr4hBtrQW59Y9fqmuGdZHojOkpvBGRVjjA4N7cG7bQ1hrAGz7Rot0HSHZzcjnohsdjqjozTpCjDpKpcZxqFyLo/XODbeGD1ZO8DoHryPQdDXFcEYhhWsdxyuLvDWcn48M7YdsnMG2QhjoLQrXcs7ZOjDsI2m5LWtejLQoEvrnRiEFAPOKCmq94Zpnb1PfP799/icmzgulY9ffJv5Ykey8O7lAYunMmjHwrpmSl4h6uFGGBxPR4ao/UwPcwN6I1pLSGHr1OtHofXGsnasNGJwrKVSaqNbDfKMpsCLmiujVexktyqs3ahVIKVRa+Hx8YHb2weevf0epVTu7xZOa+PqJuj3p1WsWA67RAwOYVBKxRhHivDtFx8S0oR3gdotwyVqb9wvj9zsHGZY/OUVoe7pralO1w/2+wNSK4PGNGm4q9ZV/QHW0UpFAKweCJbSISSsBKK4jc6mPfLo1GNPa5he8SZqfKsXZg/Uld0uEoyKSyavNcreO7lpzbHVyunhyMPtA2ZYDhd7jPGczwt+Z7B+xtiKOMu5NIwRpmmTBnXDeel0EYppm5nQ/AeOedVMGVrtapJzmmdwZuPXtwE0nNPpg0EwzhKiylLG5n0ws+Wh64prGEeu4DenuJWB2XlmP2vCfahMR2SoFtjpHr+3QM2NXiDEiegngi2kMDDDYrH4oeunzqC1jEf5Aa0V9vu91iEtuOgUt9sruVV9ngisJdPsoHRd4fg4UUai47Y115mlnJimmRjB2oqTwX4XKMNuCITx5nIg0jE+bNVODfOVUrAu4rdUfhkqp9GwnroXlmXBJQNBKXxjDN21b98XzZp4sAYxClESF3DestQzdjg9BHjPW/uIbWdOOVNzpbbO6ViZkuBd01CuwDAeF6OGOOeZYdCpy3f567f1C90nx/N3nvLk2SWnxyO9DUaHeQqEMFP7QhOnowtraE2gV7zTF1bwhuAs53xWwtyIWLPjm9/4kJurT7OePyaPM8fTYJoM3/zW13l684TzsXEINxRxvHi1sLu8wlrLB9/+NjIctS7c3Rq6iXzlV79KaxMXVzf8j//6F/j2x9/hv/hf/BHdlRi71U7c9kHWcXLvneAs8zRTSgaj/GgXghLXpChtbGSmUPEHSwydUk7c3R1xPrHfHzQhWSpCxbmOiFcEJXoab/Wse8NhEFHIipOq+3oriFSkZ4KFahTTIUMRKSkEMPo1xnSCG7i97tAwihA9nRsLntqFVqvuBLvuG2WFFBxGFNHYnN7Gcduhofc3D7QuAmMghm0NodUbBUZo1ceIeQOjac391k59o8P1UjHeEYxFhkJ9+nhtD9Ntu0WhF7vdpDjasuqY3thtr6iBnLGNQNvQ0VjwETFqaxpbWr62Sh0amsJZWh6cT5nUhDTpjdBt/e9STuA7wxS8wGee7fDB4o2lPr5gWR+Zr68I3jJPSQ1h0lnzyn6/03Cd97TR8OG3qG4xOmL0nHNmjIJzs+5ZpdOGojd7H4Q40UQJZZ3BaPri9/N2g0SUWz6UIidrQUbncHFDTHvEet5664ZcPmFQ6K0SQmSe96RgdL9rYUpBtZ4lM02WT7//Dg/Hs/ZsbcQHy/3jozYFzMQInpcPDxSnu+TeOj4aHs6P0CvJCYfDJd0YUtKO/GvvQUyJy6srBag4B07JaTsXiSHQ1jPJWSwawhsymK0npUBrg+4GU3BM+z2mr0zek9zQHMVG5ROt6eMZ2F643gWmKeAmQy6Z4ArzxQxeU/m5VayBECKLcqO2v7+F6yg6ScTiDTp2NfozJ31ooLSPTbfsSMGTgkNoGOcZtitIxapzHKtGNTOaSmuCpwXhuEmqmlgqGlpbDMSofWnQ/jNOb/6aWoelCMbsOMyRZC3JBxx6WDSj0Lu+TsaGB3YW6IM8Mod5whlP8KJESxFaF+iWIX1LmJc3amuxnqV3ch6MU6E0wad5A1AJtRdu9pfEqOtVZ4Xd7DEVKponSN7iu8OhVVKFKxj8hsM1TqcFgjZfxrZ2mfaJ5hun4yNhOMY044NTRgJGA8NGLwt9GKyPtG50T241G9O6Yw5WITt1IdTOhdWL1Vkq4j3eR516GkVIy3ZwK62zlkqa9pyWsomgvst34v/H3q7/f/j13qfe4vJqj7HCbj8zmiH5CYU6GdasGtXWtVZj8NRSSAF6H5TaSSlx9/iKf/dLXyYvwh/8g3+cP/knf5wvfOGHefXqO3z5l/47lvVDfuCHP8fD6Vt865tf473nn+cbX/sa1TiCDdzfCet5QJ+42HumvUFMo5ZBq4aSLfYmYEPi8tkzXh5PvHN1CW1VvnGD1iGXobdHAudSOa0P7JJntMLhoLUIY3T8E71llMzlzlCrIUZhIFjnGKIiDD/A2IYxFWOb7ulioJQzk4mEqCzvOrR+Yh30XnHW40S7yX1knIGCY22iYTIrWNG9tLebJMUWktfKhwwdSQ5nOI6NfyyOvurKw2Iw0dO62zrl20gbgxj9Ye9NsAa8dYyqKEnEMJqg7W/1MvehobcqQ8NsIuTedeP4JliidZ7g7Qba2EA3XTYeOVhjCcESQ6S1ynI+buFJDfYspzN1VHzy4NgqcwoP8t7piE803GhsoCyFLmODeTgNUI1BGyBFCXiKUXUEb9Qc1Qc+RpJZmD04Ai9efUzaqenLGCh5wXvD8+sbzkNxwUMGra445xRYEvSB7w0IRYEVBsaoDKeI0W7gvBaMDF0RGa1xnfKRXgvzHDSU6ZS/3cXQutCqKC0Pg48z2EBtwn5/4OZm8OLVN0ku4J3Fex3dGrYuvwzmKeCjhisnOxOdp847Ho6LfibmiVwrc0qMk7rU8zro3bKczjyUW3qYmaJnNwV6L1Qc05SQ1jifFcIhG/PcB8dSwJjBNCVtHvTOPE3QK8FaQgwbDjUwpUgPwm4OpOAIpmOaIWwWLyONVtX/7pwhiMdTuNon5kNS3CyepTR2aaK1yioN7OB4PhGCVk71IKpJjNIMVseGW2NgaGARGFVDvkaMZjTSjkOcMAyCt1gHuZ40KGcdt/evCNEzTzO+QwyeOQ3sKJRWOSSlnS1dYTNDRfQ0MZu2uRG9xZrIaOrwfi0X8j5yiDtK8ZxbYZSKm2CfIpaV3A1s1MkQ7CYcckRviT7RqqJojdUDijFCSpHTkrUdgzLPMUbzJRVKUW7/6VzxQcAO2lgxZhCjwTlhtJVhIcYJcYZybhuIy+FR1v2wWmsdToVe3k/E6LBuaKBV+na3UgBVwnI+DvJayNmyCzPGWJoYTues4/ShACkfAq/uHlhyp6Ffc315oPYzozcCQuuZZ/NEksY+esoIiB2IKHDL4fQwjTZw2KYJGAUFfbe/flu/0IM328htaIjFWlrO+BS4v3vFGJ2L/RWtZnKGvCzsJh2wBm9pdaVV4dlb1/yxH/+fs5xXfv2rv8jP/9yX8W7Pv/ulL3H1xJJ2lbuHFzx/f2Y6vIMXyztc0I6eD75xy+7waR5v72nZQup86t3n+DTzs//qy3QuGcPx8tUrPoPl49tHnj2sPL28potVx3MbLOdKbwZr0bCSCDFFQgATkoZiZGBQ+tMYlSlpNCc4/WAaozehtVSsj5uoZNulMRAziN5hncda7e2PMXQVrNGx14RTVVOOSm0q21jdRLEBhqHnE9Er09t6h3F9uyUPhVYYy7IUau30oXCL4AIyOr0LaT4QnKHVojcRq+n3nCutjTeoWBeistu7Gopq6wq0cZ4quktXXbdiLb11b27QY+gRrtWq8oqtd15bow8dyVqFl6MObEdvnbWv2hBoAxCWpRGi5+GciXNCMPqgFT28RK8DURmiVaLWEdt0kuAtdhiSj/RRCS7QXVURhbDdXgbH85nzqjrMkCyztcweeq3cvvyYz1x+DyVn9t6xLke8DUQPx7N6sXfTRGmNkOL23+vwZuCtUgnnqAmR3gv4qJUJa2BrWBjnMMNo+r5XvPNcHHYYV3WFgPbRz2ujd01ue+d4PGqbAuOZm47Tg/fkdSXtvDIggJQmal62NQp4ZymtYnvlMkZMiJisKku/m8gt4EvBivDOzQ27+wt4PBFTwqFtgZurK2wv5LpuES5DbY00Jc6nldYyKU3k0il1ZfTKvJu4DJ5d9MQp6I3UWtx2S1cdbSPEtGVNKs5BdB5rOqCqVu/0sWkwOBOYJsvSsu7EneVxyczBsp8SyzIwWw+cGFjyQs4DYx3GBEbXLv7rSY8xRr+n43W3X/Rg4TwpTQQC3k/Ukql9sJ6OGC80qSzHM7lmHpcTbzujKuUxYFSCa2w7KMR6+qnrTGpAqQ3jInZYyrngjB5orARqHQiKz45xJjdD8J7RzuTzkTFPjD7AdLBBSZPScd0wLBuC2W6XkU2YglZMvU/0AWlyULsqVTH4EClrJjdD3fCvzgdyLlxcTrhR8OJwputLtg1G61gbaM1soegBDdLsSTHQUd+Dc1b/LK0DGfRWiFMgr4O4n2lNq8NrzUwpsguBsJE1xXjuH47cPxamlFiWrDpYWzZ6oqcVzVScz4/Y/pIYPLuUONx4em9ED91GCpGHU6GPQnAerOhFYFv/npczg4KPk+Kov8tfv61f6M4Jzip/3AQQawiviWOtMMWERdilCW+E3Ad2g2QkH+hlJVjHaJUPX36Lx4dX/JN/+r/nq//+m0RzgWCJacfN0x0ffvgtPv/DO95791PcfrLymfcv+dLP/wpl3CnacBVSmIkhc3W54xd/6Vf47KefQ3jCtz+uzNfXlCEQ9nzro3veffKUOUwcb+/w4UCKerptTf3n0+SxDqKHGBPObIAO9AfebG7eFBO1VdZ1pWTBBYcdQu0r1kd2MaojuQ1qN9RaiMlSW97Yzh5rE2OInhTdRptqZ/wWBBkiPC6NxVQu5khoglZe1dVdGjAcLiXa8PTNancujRH05dW6kHzQCcIYOkaXhtl44WMLtPUBxirwpG+7TGs9BvQHd/vAd1EIDB1qVeGGMLBG61G1dj09W4szlryWbR8v28vc4EV3qa11euu0unHVreO0NnoXcoHZDrr1FDHYYYjOqkrVoDt/wDhLrn3rFmsGIAav/GvRbq01Bhej8rWbjr27sfiUSAjzbuKwm5m3kGITIaYJsQ7vI6576imr+c0LyehBrK4rHU0qO+e2bvdrjKQhOq2w9aGHwtJE097eb5Q8TVUEBxeHHdEndlNUHexo5FKoEqhD1aa5NXKpFGcYvTHPAWdVGhJDwqE3D+f0gJrXgmwPUyNbWDE6bPeYroClmzlRxLJ3kduHR3o+MbtBMmoaDBuwyZkrhk/MyXN6OKL9XUtroge6Lvg4Mc+7bfoijJNgU8Q4w/H0SM8OZw4aGJWhelcbaL1xPK3U+yMweOvpNWVTCXcL0Tqs8Yix5JxZ1op4ncL0MZj3kWS0VVGHSk5SmElVKK3TJHBaHLlW+oDjcSHGGW+0Nme8GrmaDKSrcMV7PTx57/U5h6GUTG+FdTlyOt3jAzx9fsPN07dY8oncVnbekpwozIWG95ZhhDAGE4PLoUhYsYnz+UxrVRsu68IUNJxLr3hrtOJo9PnkTKeTmSfYxR2QGQOsNxtXweNcILjNg2ADa2/bf7PupmUDQxmbsV6phkMM1kWdBojV5D+WNR+327zh+nLm2bNLjkeVHZlayNkwhbghtfV2m1sDBj4FateAsLd2W98ZNdX1ugXbtDGgvf8tZd4LvRYO+x03h0i0egCrffBwrhibGAT2u0hvqlmeJjUUuqYq3BgMh7TjsN8hXXf2AsyTR7yw2zYAp1X7C4J6HJroBSyGQG1gxsCO3yEv9F0K2xhMRzh0C0OYpojfTUwpIXVgTed8emA/Wa4uE8EORjsTbSNYx2kt/OKXvsSLF7/Bu+/MtPMlLz/KjBEJTmUMb3/qexjlFU/eeo9XH36du/uP8NPC/sqCGaSYaOWRT33qOfevbjk93POf/J4fo8hM4Z5ja9w+PJBuT9zlwec/tfDe8z3XN08p1RCynhYxjXlKTDtVIXpAWsNNAWtUz2mM09KU6ChXP/od74VgrfLFW6e2heMxMwVHcI7RxwaxWQE99RqjHfNS9fbsjcWUyiSZsZ65ujhwap2HpVDDjHXC3AbzrD1wT8D6A3215B4wPlJH49w6BUfOSqNz3m4840EpK9jBFFBvtDMaHAOttGBYivZKZRj2u4CI0I0eIKRp4E4MtNpYlkx0HmcMISV8MjpBEMtoynq3VseKYwhsX2s3reRAZSMD6B0dg4rTr5s9d6eFYbSzPdm4pXmbhuyMJVqrt5wheKe3tN46IhW/2d+kQmuFuiqNTVC3Ml2zCz5ZJhMYa2WRQsNyeix0l3Bxjw2zBq4OO05LZw6GMunN4bRujPvaCClshERNSIOig3Ha/fY+YlDIB1vAsHU1re0PkXAxYcWw5jPGbGa5rjv0pXRae22KUjBSXs6ktNfpSu3U0ri42WNjw2/wlLIqvATREJ/16hFoo2OGIoAP+0RucC6F60PA7nbEYXBUnVqNjg9WwUzevfEwjGHoRg93Q6BJUzKY0bF28IbD4YAxgyENb2aiFfxmmstNWwDnNbPkreppLN5Zvv3ijskZnj+5pPXKMJZcBjkv1NYQsZwfNZB4uLxiDHkjcrFGK2ZgmL3Vzj0WP8+UlOgC3hicDUxpoqyZXivOWhyCDQo5An1ZWiv6YjYGkcp6uufh7iXP37pRZHQCZMWFzs1hJmyQJeucBjRHx1pwHRINN1n6EE5DSMlq2LIrRherTRbEKZfcO6YY6L3iHQQvTDEpYtpNWHOm9/yG8Og2nvzYXpjWB8poLLnSumHJ5Y25bpqUOhhCYn/YcTqf8d4SQsJYiApAZ10eeHp9yT4NKIaSDROOUlV3O6yQS6N0oYliiF2MGD+w3hHGtsOwamDMdbMs9kFdC8jAiIKhrAmk5NilCCKU2rYLitBtQgikba+eomZPrIWchx6AkkqTZq8UzHMpW3UwvNHIlnrikBzeOpaqqw6sThnFey4PF5SqjIt1zd/1O/G39Qt9SpEUNDGbVzXYRO+ZZ4d3g8uLQF0WluXI1YXh6nLGSsGaTi8LfrYwzjy5fgriCd4waHzf597mePt17m8foM/85jd+k/sHz24OfPWXfoHPfs/7iJz4T37s87z3bPDv//UDlgkfBsvywLNnBz7//Z/hG7/xFfY37/LBhx+w8hZv7d/m69/4DnY+8O7lzC//4r/jvXff5913Pk2rmV4zzulL2TOwphJswjlLzQsCxI0LL8PQNzLYGHrqnNJEDJ6PX91zLmeCC1gCzUDPwjkvmjlwA2M1+ISJLLlwXgrGw8xGXxOz5ckE6yNVLM1G1jYIWNZaMd5ye3/k/tU93jgOuz27nWhwRTzdAVjmWZPDiHLdtJLW8R5krGrEwyjdDEczhjac+rSto+EYo9GNUuWGWEpTe9HoghGPtZH9NOnNwGaWVSmA3qjfGxtQG7r2qZyzSMuab9/G7tZHnQIYBUxUUdd3IW9BpkwHUjAE0XAlRl3gZgjROkZv5LxStlG0d7qLNd1zPq5IYZsSGMRb3V1bR68Zs6pr+TQKy1btAk/DYwZEEZ49fcp4eUcdFcmdgcMbhwsRnNdcgVHzmRU2u5XKPbCGjWuH5pWG3pqNxdiOoeotvm9hsVG3ZbR+1toYLGtTC5zRQ0lMEyFGvvb136A3iFElJD6oXW60jqYmHGaj+aneWeGh1gjWNNY2Nn+6Z3LKHQhdEMmKPQ6NWlZ6UJmM85YYIy2rNMsEXang9JZ2vn3QmqQVNc1NnnlKzJOO2I1z5NrIVUEyeQgSZnBq7Gqj6mG/VV48LkzeYlZtc5RasFZ3xCZ5rKgZrC5nWtOkNFsjpG+tFJpmU4Kz6nWIkf2U6K0TnOMslVY0Sd1736q12pBg22Nbq+PrFBq768Bn3voUu8nj/Ubw84ALtF6wJqkXYQztthujV0IZWCqTU0tcr57WBmlKuBFoVbb8UdnCr14hESIYOt4JtS1Mca9MD6/ioNds9rHRL4doSj+XSpPAsAHxUEVYB0xBR/UPp0IIkVyF/rjgvWcMQytqodvPgbwufPYzT7m5cvR6Zp8sthpcG0icWPKgMrQu6gKqym10UQOhoEa9jq7FvAFxTqcFIiSv4dzoPVoWNATRSchg4I1Q+uCYBRf3jGopVeht4eYykcKg1YXodVUi/cSaNaEv1rMUAW8xzmwrzpWyLuznRPI6GepbMHn0gcHSq9DWRvIBSfN3/U78bf1Cz8sJ4xq1wHI+M8eZ3eFADE5HIVS8a1wegnYRg1LV1uWEj2Bt5//0T/8PLEX45V/9Eg+PX8faI28/e5sf/qHv5xf/za9xf/uK/ZXnxUdHIHFz/Yzf+PpHfPZ793gf6P2R589vePxkgWG4vDoAcHNzzfmTD6kt00ZlOkyczmd281vUBj//C19ifXzFD37fHYf9JSnoCOe1lar3go5/utK20LHjaE1JZd1QG4h4au44G7DW8+r2jlJW9rManyYbSTZiBuwvZurIGL8Bqqx2z1vTMXFwXqUiVpS1PhqH+ZLuHN55lqoPDRMDXSrBeoyFi8untNw5LZXzeiJNjpAcy7pCSMQQGK3TGaTkt2qaZiBG1zqLwevIrevu2nmHH2yp/wHyOmm+jTi3k66IBt2scTolaaqIdU774d563asNTaVX0VAXXqtqOnn2sL0QlqxwjpAmala6XJwSa8kcTyee3FzrSF10tSNoatw5VZGubcVs/52vq4fWDIJHU/irbGAdC60qyzsEotdRNb3rBMZa5nnmsN+xPxyo0sh3C3fcbcEpYZ5nzmsFVAQSd/utxSDbbdhs+YK6/TN2K/l5Kh1pDfH6khkjq3WuN3rZ2gp2e1HWttnhIsw6hRi9kILDh4nbV6/I64rguLq52ihjle6V4Geso/WOFbstjYzS4ayGpJyL9KYHRCNDj11ukGJg5BPCYJ7TFpzUJsIYA2ctMXpaizR0yqS4XVHoi3W0Xnl1e8fTJ1ekaaLJ2Ax6+rIdWDUWytiAJ9sj3VhkG9Oe1pVit/WKNcy7S6yztKrq3jEGQ4yubnrX3r41eBf0li0Ny4Z9RTW5tWp+xRphWTT3MM8Tteot1odASFG1na0yetkwrobLQ8KIZTcpEzx42VoqFYwQna60GsLpfGaVQdzvVSMoAxkFOwx2KHY6TUnRslXVrqNpJU1PXsrnN6I1RO8Nzg5KPRHcRG0W4y05t414qY0ithR7roXcG9hITIEmnedvPdlWFqv2xw8HTscTtVV94fpA8I5WsiKKZ88cDPSM6ZW6rsQQSXHGxB15PZJr0d191HWdIFugL2xV3w2FLHpotVYbTlYczgVyzrSqR36tL+jkt/VGHZ0uesEYBkqDl69ecZgtzhQOO8t+cjwuJ2opxDhp/olIE7CuUzesbu8DhzDFqO2AYGg4bd1sXP9SGtK1vjvFxIi/Q2xrzXQkzNwvBesucPsD1RkYOqZ7OK7MNiL9yG7qmDGQCodporfKabnla9/493zrm7f80I/+GN9+seOjT77JdP09PLm55unTb/Hq40842Ke8vK/ET73LI43LMHHz1g/w8sMP+OjD7/C9n3rK//jVX+IQDkS741g+4GJ3zXS4Bn9JLnfs4hVlCA8PHxN3Ox6nHXZ+wry/4XR3z7NPv40ER3eOguP4eOL0uHLYJ6JzBBYSBTtWvJs5dkvuM+twtBbZeYPJhlYcicSzqxuiN1zvZqx01tOJh35S9K1XiYSzkboKITr8ZEAyzq4kl5naPXn9mAs7EfwFl20lD0PvgcdhMHbGjgB+EKPDpcIsHXol0rmYEt0Kd66T+wkrugcW38Gp3KW9TqA2gAlrHN7qrWpIVnmE0YdDrR3pmt4+DeHchgIvDBsQw3EelSyZawkEB901jIfSK7k7zudKbY0LZkYTLvaOFDXh2rr2sa92gS6KiRTTWQVwFmMG8xyBhohD3KA74aGfWQQuDk/pCHnULftgqJuYxIjfEquWjmeMjtiO2Nd7UqNGqK6Vpp0kPnXhMNNC6xZpZw7lgXF+wWPtPIRrzqthHY6K0IewlALBE6Pa/ox1GnS0AewmvhkDQ9uAPEJpTetSxjKqBuTGyHpDNEJwiYBjFz12VEo5E5OCYYKFp1cHrfaIxd3sOZVK9Rqqa1nBH8YGBrqHZwgx6Euuj04Qj6mGMsD5idH1zz66oT+rQ8fnuZ1pw8IY1A5tDKakk5HRBp2sN7zecDYynGPEid4FbKL0wGON9KNhPzmq9RstcuOMW4czhWAduWTmEBhOP1ciQ2/tRg+Ek/N0AzlnSmm0bnRS5Cw2RmRj+CMDsbryEFnxUSUeYwTyonhhaw3zFJi91s92UpBocfESnybWWmnDUgqcT5nRGmsr9Djh/aDFwW62DNeUFNj1eyAoUe2hZD4+HnksGR5OIIa3rp8wiXapvXfsUtcJR9VgsQ8T3W5TKwuFjh0VuxpimgnO00dVBoJYHh8z9/dn5unAk4OCbMQ6FcmMwXE90VthSkJylWAKoVckOqo3rA16feQwa7tl9IIZBSeO5C3SCkYgtkHoQu4N56FKxgfHWIR1rZqwdxFXLVEGXgxxWEx1mBA4l5UUPZO3+Fr0EuM9xSrwpgVo1lLqireQtnSw+MhxrZRhEKfr2WO+IExvE/aOY34geMMcA9Ym5ikpJGtYFiNAxe8GyQ2VJ1Uh+kBMTtkEGCYTEDGcKgTrWUZnnhJVhGEq+N8hpLjoNewA+mFezgumO6bLiV4KVTqYRowerN0sWpBrp5TGtLvkyZN32M/v8L/8k3+K/8u//L/ywYffIYYLXr18pNaOj4Ef+pEf4HE989WPPuDZzVN2c+SL/+rn+PqvfpXnN28xfXbicLFDcsc4x/XFc26ePeGUP+T+lJlj5OH2FmYHTbi4vODq+orr/Y7PfPZ9ri/Vfd5EKLUyLHgbGONMaZ3Lwx6PgX7aRqTqQEc60euDaamVUUFcwvodx2I4vXzgA/vIHCKvXrzgvSeRmxv1Ea/eaTjKDOwU9XuEICMjDUot3N/fk74vYKZIipVJPBWrVSQD94/HNz1li74Qnl5d46XTGDSjO6qWt9qNtZxbYY6QXFBpzRg4EzBWmdzOG2pXRriO+rQJ8Cb8NPQHLXjVRBoRklMueFlWrNfOt/eGXivLujJG5PHhDCZtp3c1za1ZuLi6opVVbwSyan1GBuIcLjjGkvE+4q3h8vKKUlaW9UTYTxrAMp7SGw/HEzpZiBijD8kQEr1viXag9YJ4nbS0PtgfDjij+/u6njGjkfzMfrJcX8589K2POFw9xaWZcnvH9c01fpx5rELvldIKy5oJKZHmtNECPd6hCshtpC1vsgI6QYe+TQ/0pjtaU/qV3Tq2gBY/N9eAdxA0OkeIzCniRN5U5WYfoQvDB86tqj97VYrf6wNGih4flKZljSaO+1b/wqiYJSYP0tTvvclDNAQqxJQYIejnTYS8ZqwMxHhNm1tDiFHT7l1/79YqjGXeTeSSkaHj1GXNWAGH1YSxNHpvYPXnvbFRytDPmnFGSwG2w5aXGApwJ6WE3RobIjo9sGZ7kY9B65sb3oGxnlGH/jO2YlGCm47RDWFDtC6l8/D4SAem3Y6LaYfzgZJXahmMZmhiWM4qmwpuME2OWjqn41EnUCEwhiPYxHK8p5vCk5sbvDUkY4neYkAlJ0OYU8LgyFmw6CRlLRXpqrZ1weG2QCsy8C7qrbpkUjBEJ7hNGvOaW99bIwW/5X90hXCYZ2iGjmF2kdg659yU1FcKcZoIIZCXFWcdddUD/e5iwjkQ57HdQFeSXwyRMBytNLrZ6snG/ta6UAXx4DRHggWcHha9V3ZBHyvCIJehEyprcVZVwmIsKSrmdWlqIrJGc1rG6kVgiDZ5Ypqopajzvg+G9W/Cy/21EMdYulF65WhK0hubwEk7amr1q62SpkhrXac73+Wv/0kv9J/+6Z/mH/2jf8Sv/MqvMM8zv//3/37+0l/6S/zgD/7gm68REX7qp36Kv/k3/ya3t7f8vt/3+/jrf/2v86M/+qNvvibnzJ//83+ef/AP/gHLsvBH/+gf5W/8jb/Bpz/96f8pvx281w9OsI5aKr108ujU6EkhkddCF6UmLVUB/FMKtDx0V7tW/rM/+Ed4++o5b731Nv/p7/q9/PrXvs7DXebbv/5V8uMDn3n/LeZDYuXEzaFykTLJOxYj7NKO9ZS5uLjkU+9/mg+/9QEfffKCZjL/9su/Cj7w9qe+T4MuIlzsd9y8+z7HdcHROexn5jny5OYKi/DJqxcca8XFHfN0IDgdoacATy8j3nWM6IPDWSEw6Kazjk7FqotcHAzP6TRYir4U+0PjePJ89mbmJlxyzI9QtNetu9COGMEHfQE7E5l3M8sUEVEal/MV13WY6cxgdEMtnXk/bVKEwul4ZM2qcXRGGLWicfgJaZWKjt2DKDzCWas3R6ujK7OFeOwQMAPpWl8T9AfBvX5xtKrJV+lM1uJH2WhvDTMs+/0Ft7cvWMqZkGbG5ku/P564vH7Cy9tHbq73rHVwPFdiCORSWUtjWKsVFTvoDIzRHdqc9BbVq3ZP2V4cWttTbvrWgaO1ph1h7+lVx7DWWmww5L6QW2Z0SxqdPgZWGinA5B1XBwsBar7H2crV5UQVMMlyMe2gNFzX9L5OHpRuttvvVHNqBe/A0DHSMAwQHXPrsENzF8ZqKEswjNYVbmT0huWchaG39DEqqnbUEN9SM6fHE8E6kveEkN6EqPKSkdJYc9ZD5+ggDhFV9KbgcFsvXazQ7fbnjH3jgx6jqXTEajjR4fEx4Wqg9IEJWhvLy4lghCYdiCSfsFsFtG8SFQyqqXUGaxQNnKtsGQ4dka91xTtHCJ7SCjpIMfjG9vnURHYfXStKwWuTwei/5/V+OYRAb01Hud7RagGUC9HDrBCpYbFjMM8zrXjlSVhBDeDbC6FXbRV0aGKQtTLNHucnZpfYzZZaO62ttHpWmJYXpAsyLEgCcRgzkZLn7d016eKaIYPDfgdlxUtjcpZWG1EmxhB6royq/47R1YQWjEesPmNbb9iu1ayBIKMSPFzsImOwBSCrXkx6hS0vIFvTwdnfuoANqzuzJlVXGEmzA9Ne80KjVyRqiHR/EVnOK7VpTQ+jQiXdPXeVBrmOVYgcITqsCFNKpBjwPjCkgbfk3uhrxlrBB/15ZHTWJavJrg2csVt1d1BKxjgd2Y8+kDH09p4MmMa6LlgRfFQqqd9+E955xBpyseSlYJ0e4q2Jut8XHf/XhjZgjGaOxpYxmqdIvn8k2Mg0B0z97l/T3z1TDvgX/+Jf8Gf+zJ/h537u5/hn/+yf0Vrjx3/8xzmdTm++5i//5b/MX/krf4W/9tf+Gj//8z/PO++8wx//43+cx8fHN1/z5/7cn+Mf/+N/zD/8h/+Qn/mZn+F4PPKn/tSf2nSi3/2v3lSw4ow+ZJ31eBux4gl2wtlEGYbSDG141m5YMoiZGEyI2/G57/8C1ji+8itfIbqJ//wP/Ti3L06MFri8fsp8mHlx/xHTwfD595/wufeechE9n3znI2x3XB2eUTLEuMe4wAcfveIb33jB47HxPd/zefJalPBkhLef3lCOR46vXvFw95I5eZ49uWa3m3VM1ir73Y7gHYzBHBMAx+OJdS0IFmuDcp2NwdExfcWKil1ararTNAHcxLlYjtnx8ijcLg7cBS5cqliBSO9Oqyq5UnJmAyEpLjUkDpcH2ra/S8FgpGCkMupKCI7gIy9f3nI8rpy2sde3P77lfhkszfNYLbU6Da2xValAw3pmolTLae2ciiY8xWhtJGyWM9kobUPslrS2CF7X7KOzj4F3nlxxESyur4RR2QeDN3B1ccHN1RV+S6dbY1iXzMPjmfvHhfvjiokH7o6Flw8nltIZmwe9y6ANfdiPnnFo9sKMRvAG7xytaY+3DkMn0DrbHhVinAlxRykb+GYj3nlvMRGO64lzyay5M4bD4tnPM5cXif0MwVVCEGp5ZIia79LseXx4xfHhHiMbIjc5hukMK4rL7FUDetIIQQheA1DO6gHEoIEsFyLeR6zbvs9DoTxL1i6wtZ4QIiEExfBKUyY2HUdjcobDHDkcDjhn6aNTW6HVgrNQysoQrY7WutLrijMdi6KFg2lMduBsxZiCMRWk0PtKH4VSFn0poLrJNsamq1VqoDqtdb2gN36w0tXG1yumN/1rGQoeGZngBe83ItuwLGUogMhsljALxjt92XhH75Za5c2fqxi70dWgo0nq2l/LbQZ5zYgMYlCAUfCOlAK7ecK6qJWkPrBGsxv7KTAFw+ThkAwXc6C2TKlZ97hG2we5NB6PC+e1sWTd+acYmKaE99p8sTZi8DiXmKcLprRndEcrRvn4JKawoy6ZwzSxix7pBW8G02bLo3WsDOaoJD0G2GHxqCrVOKswndfVSMM2URIuZs8UOr2uGwCqa9jRCjF43LYb1sNuReja/rBDJ4K9YE0jBWEOoqDjlillVVGNtXSjOZiBZYiyNIx1iFF5EEbDeNaIHh6jol5L7TwcTywVbJypYlmKfs5L68SYMG7LdhidJE0pklLCh8DpfFJMrLXEbTXiTKfmE7WuGKsB3dJhrQI2gvH6nBKLCxMh7cEmcBPWz3SJlO6ow1OaoXT4LWtu0waNE/U+SCWY/y/d0P/JP/kn/8Ff/+2//bd5/vw5X/ziF/lDf+gPISL81b/6V/mLf/Ev8qf/9J8G4O/8nb/D22+/zd//+3+fn/iJn+D+/p6/9bf+Fn/37/5d/tgf+2MA/L2/9/d4//33+ef//J/zJ/7En/iufz8hRPU1O4P3EQY4FxQwUPu2vzOUXomiOx9jNAQjYqF05FT4p//tf8vP/nf/PX/qv/qvePrOO7Q2mOYdo75iSOejTz7g9K17/sTv/0/Z76/4za/9GvcfH9nNT1hPwv1d4Zvf/ASRyPG04uKeXI7s5kseji9pLRPi4Ne/+qtI2OFT4sVHH3D33jvsdxMgpJR45513KENowxCdggue3NwgfSHnTPKeaY6M0TEUZFSN+A4wvROAaWOnl7OmVKfDBcejeoR//aNbHutKbgvGw5q3JLh3HIZHmzwOccqZd84Tolf4QfCkbkguEsRyMU+MtnLXGvNhT+kLPiSMsbx49cC777xDmiOTEZIbmGC43IE0vZHaLShVRmV4DSJ5azbamt4QnQ04qyfs3Dqm6853DEWbXu4ik+3Ms2P35CllNO5OD+ScmaZAjNrpzNUx8NzcXNNtYL488Ph4x0ef3HPYJwyVlFSVKEZpblivBLGqcgdjtB5jxOreuqnOsXfZ6myqpRQRdSGXoqM/48Gp0KGPgY8Th6uZ9dhZlo44C04oTtQuJYPWKt4LPoU3tjNrhWmXwGTSMJA8r4rWwHa7mb71loc0MB1rhjqfu+YQhqA3cKPeZezYvN6CjL4dlDRI9FrOY+zQw4CxSgBjkIKayYK3WKO0vDG2sI+D5C1RDKN2ZDTOxxO1LHgO+Dlq2nfj2nij7nQVkAgxOVod9KqTDtlu+WI8pXZKa1RptK5VweA9PkRMM+TctXMo+mdlRLbGw1ZLlIKzhta1m+6N4JzFWdn8AJWwEewQBZb01sEI3vlNIdw5L5vMCJTuJR3pym/AaP3Lmv6a26P6XZw6u43S86SrhGU/eQ7JQ82IdLxjY3rr6NgHT6mDlhec2/j/NbOblFIXk2c0XS+FYGG0LQimBryQ9gpPKYO6Vqzp1NBJKWKkU3NRsdPaGd288T7IMOQlM+og+gCirnXr7JavsCAd771KjzZb22F3w5or99sExzm/Bf+shm+7ypf862nI0Oqjs460rVsMFm/1exrCtEFldhg3cfvqE3xwHA6J5BLeDExoWDfAGazVw44VMOj6sq6Z5bSwrJ4nY6IXPWAM8TweVzBwWjJpmpnDRIz/dypmu7kYhmC7Qq0Ouz1SDdlYgt8THAqTEg1MJqPTmTYs1irLoTbNNcho+oxAczNijPo2jNsc9WML7MHlxYQ1bAev7/6i+//WDv3+/h6AJ0+eAPD1r3+dDz/8kB//8R9/8zUpJf7wH/7D/OzP/iw/8RM/wRe/+EVqrf/B17z33nt84Qtf4Gd/9mf/n77Qc87k/FtdvIeHBwAEvblZqyKOWqsmldeVwy5pOto6xWxa3bs6DMuy6k3GwauPX/HFX/g3dDP4uZ/7H/iDf+Q/50d+9Af40r/679klgzENpPDwcMdXfunX+KEf+jH6KjgCZR0sxxNf+dVv8OGHdxx2O2DidFxw0XF397ClwPcMa6mlMiVP7g0jlq//+q/zcH/P/uYJo3dG1x2e7cJyfqDmRnAJ5xPWNGRomKlvso/Rlc60mwKhu60yox+Yq2hoSyeYTJCVyRY+OlfObjDNjvx4hq5VsXeeXusDtGly/EzF14EbCmGZpsihJS5cpOOZXWQOBnuYYFxzzo23ri84LZrwPAVHKwthnpiT4+rgMf0I7V4bCL3Te9A/kxQRWym1o49Iu+15HTFMtGFpW3MHI2/kJ8kP6HnDOzaSS6R54vbxFuOhj45zwtXFntv7FW+FYNW9DYP94YLjw4llXXlys4cqBHRl1NF1jnOGaZq227UjRa9+6xh5OJ14eXuPGEMMCTvv1B1vHOe1b+O+TT4hTVP+vYMEHJ51eWRtC2dZSLbTstGKYRW667jacXFirQ2Rys4aXLAcXz1y/ewZr+zQcXKwrHnZlK3gp4AJZvMBoDmADmzzkS5GJTYDwOgLxgjWRCVpWdlCdbKxxO02qh9aObSiDQJn6aMhm1fcWcO0wZ2cC1sNsbOeocdtV7yFBS1dD0jWUGVsAT79843Rq9q1VV0XGHAhUs+6Fhhd1zJmo5C11jYpiLK5PYI16nrvogIinNY6X7+8xxgYUb6cN7KB89QuN9CxPcOpNtgoZXEMhTLJqHivgbzeofaxNQfUmggKkQlOg3G1VvKwdFactcozkKZPr7gnWKdkog2tqx1/Syl9IxnKJrRppKQ5iUFHuujLx3mc0cOU9RapqtGttevFYNpDbQwTaHVh9ICIY2xQp+Q8kiyjDLIM1rai0jnHFGbsMBupzNA6G9FOJyUhTBtHwlFLprRKiIH5sFcy3pZB2BIN2joYXXvVRr9/A5imSZHSDCUVWtWsrlnT+jE52rFj7IFSKrXpKrGWjrjCaze9NVbXRzJoRjBDKMvKmjuPJ7h/eMkUDBeHpFZL43XkbXcYk7bbMYjZ8kydrcKqRU+zceZn51BD5WvXvNdLRAzkXDEIYyje2RpLbYMhsK4Ly9LxITHtomqyjR5o+yaassYi0pRjYTZR1f8v0K8iwk/+5E/yB/7AH+ALX/gCAB9++CEAb7/99n/wtW+//Tbf+MY33nxNjJGbm5v/6Gte//P/j79++qd/mp/6qZ/6j/7+slbc1PF4Xt3dq6YzBqwThhGGGbqTdYY+6rZfAx8iYyiQ5HQ646Ij3y38yi//Aku94wd++Pu4uHZ88p0PsG7ivc88ofdrPvnoiLff4OryGTc3tzw+KmHsw48+wPnIw3HBu0Dv8Ol33+PheI+fAtdPLnhcLQwFX9TemczE490DH377A96+vKbWtu2pNFmbPEwucO7a2645sy4Fb/UFY6zFee39WjdzOqtpzBpNMgfvMBeBJpW3Lgz3x0a6vMQmT6Ej3jNNM3Y4anccponSVrzTm/vz/QV338602pjt9sAUHZt7a3BS2TmDPUSuL2ZOS4M6MCbjJkOKAZFKtEA7EcyR1u9oGXqfcelmewjqn5HgaN3qTcAEDYsNhU6MLr8lbRgVY4X9LhJsV6uYt5zPjxzv65ayNcq1N8qnn5KnDcPFYaIvhdpWnA/Mu4PCU7qiZ9u2A/U+0KuQcyO4jcG+qmFst9vhnWUKgf28Y2Cwzm9hvUCuGcPAuYh3niGF15AXi8V2Rz5rUJKonPppmpkvAo3Kw5Lx+4lyemByM6eqtw0njVgKKVjOj7fMz9/B1IIZjbwuXOyvMKJ751obNijYpLeKN2HbacsWMNQXtXdWR9PeIXbS9QBdx+PmtehDW+QioopfY3Bbt7ePobWzsf3/8VZric7qKLoP0kHVtMEZnFXIjTVmQ3CqQjY3Hdlj7JuRbu1Fg2q9UppmXlSR69RdblV96exG6jNbw94ZvLNbokH35956Nfv1Rh0DGaJAKlOxDGLw26h4gPF662ILCsrQU67V4J2YgN2mRLUNWtPfRxeFHSVvERsofZueoRAfZ4yy373dVoQdpFGLYEfXqYdRlfMuBbDCuWgA62I/kauS9wx6cbHG4qxav5zXAGCMenPJRQhpgzXVzMsX99QO+92e21Y4Pg72k7L+D8HiU8DvLB/cPnI6F5ZlwAgkm5jchEuJ5Zwxlk2C43E2IN6SW6X0rms+tAIbYqIOlRMZo3jl4AKIZ4zCsKpYVY5B3GyGHiNNqXPG6MpHLD1XlrUR4sTAMzDc3Z5x2wXNT5s9z2qIso+uimU6ozZq65rxcBPnsqoQxlTaZLcOf1B/hlWfxJILxnnWOlhqp4lOdLfrOkhjoAe2ZS1oB9jQu2dkSD4Qgv75GnTCFeaJ0rpeSg2czifqyOz3kRCi1i+D3S6fXhsCpW1rZEtZzt/1e/n/5Rf6n/2zf5Yvf/nL/MzP/Mx/9H97Lbx4/Ut3oeY/+rrv9mv+wl/4C/zkT/7km79+eHjg/fffp6Nhl3OuWK/YvGEgt0wfoglDZ2k1w8gYb4gusJsTpcCaB8+fP+O//F/9l/zjf/T3OX3rBZUjn7z8DTAnPv2pG5CFOSauDlfY/xt5/xKrWZqd54HP+q57/5dzi4jMyEtlVZFVLJJFiqJoXSxBTdnuHnhsmAONBGgmgYAACRpzRECaaMCBhtJIwxZEW+226HZLtLsltkSRKhbJKlZlXfKekREn4pz/svf+rj1YO4JSuw0UBwRcYAAEyWSyMvLE/+/9fWu97/M0z9XVa7g4cHWzReyE9zuO94nTQdnPOVdidPzoj/4I7338BxxPZ0y84NEbD2jPK3enQveW4COPHzxiiCM5VeZ55jAf2V5sCcEhrmMRxDuW6UwrmUJjmhf2+x0hjvQ1eLOURsZRumBrJ4YVaSqFmhduLjyDD6h9sOqXrRcGb/BuA024m2eCL9jWcBI1sVoF6zzn85l58pSso9fcwDu1UW2D7mSj7Ygqw5FBx/fjsGEXB1rJkBM1H9lvrrh9OkMvuM0OsZ3Uzoo8xFGL+sx7NzhReQVG1hs3axC0E4IhWjB50fWJqL7Uri/XVAuNgqzjz+gDqXQ20ZJF+eXWb7l99oT75wfefOMR4xjXw18nL4mStSs9Dn7thyZqOeiYWgxjUDJeaV1vE0V/31aE42mmt4izft0nGrbbgWWxRNExXmmVkg0X+4h1ouCJAonI9z+558HFgFmEzT5gW+EmeMb9lqef3nH5eqUmpbHRGs6oY7o0FdqkokKbTQwEccylU7LKI1QWpZS4WgtSK8Yrta21TBHdg46DJr3remupVNyqjK3rw1NEX67RCc4bvGsIWQ/Upq1VNKNtjKbjcGP00NqqWc16ukC0zryy9S3LQs0To5NXhyZxHtsdYh29LlSUbqjJDLRn3fqrG430jnSwveEFkKbubyvrn4sg2plkmhbEeJxzGo6URjPqvHZWOxyld80gWEetjULVf89W6EVBKtBWKY3eTHsrRKeBPGPlFTnQGacHgaq4YCOC7QYp2q83XfvKm8FrINR2lEsBtKiUxGIoueM3gVo6bQU5WWsJHpY00RrKIu+GVh2npFOVOQmDFx4+sky1E70jDJZ2yrjBr2TDwrScmZ+diKOl1MI4Rqy9wJhOrtqnH8YIdAZrmFOi5caS9RBWW2aIAx1L6xUxQQ/NdiUZGsu0JGpdiE4wXaUxiGpPfTRYDOdporauh+iSqTlRa4bi0ZZTw5qGaQXxls04YkdPq505Z1JDxUeDJQQIg9CkMqcJa8EF1U/3JqTSSU3ITXMTtanIi6RgIWf195izfpZz0c/y3DKMUV0ZIpoPMHWtazoePrzhdCocTmdKSxqsNJqHElSCBPocSSXjjVepU/1j9qH/4i/+Ir/6q7/Kr//6r/8nyfTHjx8Degt/4403Xv31J0+evLq1P378mJQSz58//09u6U+ePOEv/sW/+P/3nxdjJMb4v/nrdh1Ht16xXjnm3aDVAdvxEmgt09vCEIQheIILr4AiYwy4AA9ee0CznS//qR/nnS+9wTd/799zs3eU48J2HBhCYDpb3v3eB0y58KNf/lFef+OaMDqOhwXjE9c3W+yDkeO90oXee//7dFupvTAvJx5/8ZpTm1ikcJwq0zTjree1R6/T15GWyArcqHoW9S7QspKeTAyvHlSlVLqV1d7VOGWhmpGl6k5sj4WmggJrGsYbhmHD2D0lZ5r1JBzNCDZaunhqy3zy2adcXW55FHcgJ66uHygcI4yMo8dkIedKs4L3HdfT2lf2dNdwlwOn01l3Wd5g2hmqo6YFKTPz8Y6d20A2VCBTyb1TjUF8oBbWKgmrF9po4jondPYqGHS3uSwTfbRYJ/RaMdbjXOC4JJr09XaU1xqRZ4hWtYsdenuZptYb5zhsCCHgrKX3znw+saSKsYFaC9OcGKKKM7Syoy+6UvXF6Izuel+GnpwPtJpUJGNYa1FZe9IdVVquBjwfhc2lw1lDTolpKUyL8OwucXV5rSGurtUWFzzpOEErHO5uceaGMQaWBPM0IcbhvVtlKlqdcj4SrSV3nTAstdGNjonH4JGqLmlLWm/o2mnW675+xnrTkWPrihWuvSFYBY6I3ohZk/WUrCuwpj8rzR+sMJqX4hHNCWrCvoL0tT62fv4bTfXr3qGuH4W8tFrJNSMN6JUoUFfQkveeIkqma6jzm6o3+CZq2Rq9JzidPliqrmEc+jIIWt8SCqLJTepq47NWwUXehRWJqrff1oUmhkqjrz8yateDiRjEOoyxhBW0wvoAV1zzCskxBoPT/fo63UtdcCIMXjGgpXW61UuPJWBl0IPtehjKyZDmidYMoO4FaxVmNC+JOGyxXi8xqULOlaU0LkbD3d1z6qreDaMCo25f3PH40Tu8dvmY5bhwONypBxxLb4bzOem6nUbKGXyk9a4mQGP132wNpIU40sTobR0B4zRYWKsiiq3FukguC9Jh9BbTBe8amEknJn5Q1kGD0haMdDbbiLRGQZG0tIb1OuGjd3oDFz3DoCQ55x20xJwnNqO2CawpGFuxwSG26m2+w+GckRDp1ilXvuuKyhizhgMb0rUZkYsBnLoxCizrz32MHsPLdYCCrmrXMOBut6FUp3CzDkZ05D7NE6lV8joUinGju2Lzg2fX/0gv9N47v/iLv8g//af/lH/5L/8lX/ziF/+T//sXv/hFHj9+zK/92q/xsz/7swCklPhX/+pf8ff+3t8D4Od+7ufw3vNrv/Zr/MIv/AIAH3/8MV//+tf5+3//7/9Rfjs4a4hO05apnLi8eYQR3UUU9IsXjVazbi42bBz0rCe/LrAAzkd+53e/zdXNAz73pS27S/jyV97k6Ucfcv14z4PrLSmfefTmA779nSd879mnLNFw8+ABfh/5uZ/+SX7/t7/B0w+ODGFPMoUkMJfGacmUDnEc+b2v/QGlDyxN+5z5eOKz9zuuz5T5RMtHHl1EbMg0VhKZEaoU4lYtZ71mAF0fZOE0Nc5z5pwr437HeSkEF+nW0+tCkMw+VJDEdrfhURi5uyss1lKHkWNznJvw9PYF05zoLXJcLFtz4sCJ4BzHlLkwaA2nq9pQnNdAh1URhaETvdLDvO2MG0UvOmOhJc7FIX2HtwM2T5hwSR23NPR2F+JArY15mdYHoO5tkbX32RsecB0ywnlq3NXO1g2IZCJ6GzPW4J3nds4YaWzEkmvFG+2aWucZjON4P3NaKjHsCLsdUhdKB4+hlGWd7DSg6vi9VXJWx7Oxhlw01GeN3rysWIYQ6K0q7Uos4oWlJroxmpwdHOBZXKAv95g0E6WTWuY8nYm7C56fM/fHRalqYeB4PvPlt7+kHPLnn3GY7hhqZ06VnR8Jbss5ndF9XmbwDh+0t51LpxjHlAzdGuZiKeKYa6YkZb9ba3Cit9suhram4V3QgJIeWDQ8Z+XlzVcPS0YHJ9CbUtZ6pRRNpvugYSBrLL2juYmmRrrWdGdurSU3RdHSNeRYm1BWy523geAsUTKtGwRPzfq9MDZgrGA9eCCXzsZbUj6TQMekawjQOA81YwXtreektyarn69UlJ8+eEstetjz1tKtodDX0KDKM4yzdEH/HWzXxEcx66SgsChrmFI7QRregnOC6//R+B2HW4l9Rta+PU3/zNY/t1xVI+idXb3mhmoaXYBmoerLsQtgDVOuihRN+u9tbaCbwLCxLHlaR9GrzrcVNXtZgxu3nLvTKed5IUuF2knnM6ZnjCtsLjyXl68xz2eWxawims6cK9Y5liScThXnLK0mTAwrotaueFzLkjJL0RBdq7q7NmLpva0+8E7runpxVlP1xilcpSFgutbYXualmuZArLFKvGydnCd6LmwuBvabiDFN2yJbQ2mWw7xgfSeI0xS5s3r4thbvHCKdeamqsa4d38DY9UVqFTdt1rR+XCc3Dcs0VwiWWSzn80wv0Kty+K0RJekhUIWWM6YAecGbzmgjpHk178n6JDXEONBRiJZ0/vhsa3/zb/5N/sk/+Sf8s3/2z9jv96923peXl4zjiIjwt/7W3+KXf/mX+fKXv8yXv/xlfvmXf5nNZsNf/at/9dXf+9f/+l/nb//tv82DBw+4ubnh7/ydv8NP//RPv0q9/6C/pM5Eiew2hkf7G5xTQ5UZB6po+Kq1yn707AaHqzO1ZnrXXYy1Kib58a/+Z2CPPL3/d/zUF36MITSefvoJ/mJgNkdO6YCJwp//P/8Z3v/gKdvtQ3LW0NHN61ecpyPn45FWA85vka1nKtDjFSVVzrcNBzjX2cXOs9uPeP3RG9h2oOfnvPb6Q6RtEFvopjNnw+1d5niekU1ks3F4KRirgYvSDNbGVUfYyEuG/oIld1q3lHJmZzKjm7nam3XEmEmnW6JzNO8pLpKq4b2Pn/D09sBu3LMNG6IbKO1j3GBpJ7TXXwutVUIYaRWqaaRmGNDkbRcNxZynM9pUb4RxoJbK+e6e2+RodeAmQYiZuWZOq7B6xJAyNDwmGNLqGffOEmh0VOUaVwf34ZxZFkOuho96YucKD3YKlqFnwHAulVYyZhOIAq0UhiGu+NdCLp05NQiZcQw4cdjoaNIUwyqQSiLnhO0RF6KmiGnUll592ayxa8CsEG2gOU/OiVTVmCfoyDfNmVYKx/nAYvdcOHC1sB8ctkeqiZxm4emhMCVDWWaCt2y3A9FBq6oFnV8ofOaUOvlcOFi1du23G2JweNspdaL3uo7UPYepcUIorWtpTCpLXZDWiAyI8cxLpdeG855WGlNOeKuVKmvAS6eXrHCQVTfqWUPRvZJb0T1p8Lqu6HoT9GJIS8K5AVCTZ2+OjtHbLWvAjvXgsMJuerc4Gq5lbE068i+duqgfOrdMZl75+dBrZZDAfP8csREft3TrmXNhTplo1jqZepT0YGG6VuGso678ADFKqGu14IxftcNaVcu1Mc8TDYM4p+7qblhr+nq7N+totFWsa4zO4ldDWWv6WTZdE57WKtu+t77WwTy9O71l9kxOSW/xBqrRl3+zmgmwNmtFsjdM6MoBb565C71HpHRq9bQGuay37xjJNTGMWv8bNxs6hsncILVSxWMpvPXoMY+urqm1cTp9xsXlFcE4bOtIq6Qm+GHDlAopF2IYtLfuPWOIOkJ2yo6I3qrSOViqX9spTpnxTTqVSq7aJLBek96nVHDW4ASsWMUhi05gs2lrkM5Q10B0a0mdCnQchV0ULneOvEy0OilCOVRSVuRzcIqXLrkzjgNWGtJYQU2QGhjn9ULRMgb10JsVakTrSF4wveIM2KDY3d2Fp2z3HI8n8nykjXtiCOrZKIBYTMvYVtgHDdV5Kn2Vx0hzhOahBUpVT4ChYY3WCX/QX3+kF/o//If/EIC/8lf+yn/y1//RP/pH/LW/9tcA+Lt/9+8yTRN/42/8jVdgmX/xL/4F+/3+1d//D/7BP8A5xy/8wi+8Asv843/8j5Vw9Ef4td9Grvabte7QVyOTVmpybUoO6jOXV1cYWylJvbV9DWHE6FZLz/SKKf3ssyPvfuND5pPwgokhnliWM+RnvPm5G0bXmY7PeOedH+H+/o7f+Z2vc384grUsuWJKpsxCHLdIR5WSboTUkN6YTjNWVJP41a/+JM9un/P2m2+C6MNRRQdGqy2l0peiu7zB4oxymK0TapqI3vLm4z3nqfPxkwPbccfhPDHnGWzm8jqw2+4QKqUVknRS6RzywvHU+fZHT/ngk6fEOHB1ecHDS4djYmsqtiws0z1+e4W38mpEjVF6UhFhLpXNZsOUEsfTiZQq43YDYrEmsJQzS66U7ojjCJPHBs8oF9x3wzQttG7pNuhNqCYu9yN1SWy3UT+e1lJNVfZ4E+bSdBxG5zRPYBe8cQRvEW9oziGiliTBa1+WjLcDiOHF4Z4yJ+bDGWssu3CJl47pelNsra5AEr/urtbQU9Z0fGt6ONDRnqF15XmDx+IJdlBhjHX0ZsgZai5It5xPZ7I7MA5CMNpNF+uZu6GUQs0JS2dJC9Y2ri72aqajYVuj187Ge+IYsGEgWsduM6jtCb3lDkNkTkn71x1lE7T8ilfemyZug/cYFzSsUxoxWuY5aT7Br1UyjP48nF/3nxYbwmrT0pewiAalcq4rcKTTqiA9kOdGr46SdW/cSkMl2fpfYkG67iRfCmN0Ot2xYvBo39m0GW8M4jrdC0tTY19LhWoEqUKvAbGWUjLDVicC+gIvRCdIW3R/L4tCa6yBDsZ4RY52XcNhu47cKchaS8uls2RYCqTSdTzfNZyWU6W2hMjLEb5hCEYng0bvXH3t6Wm4UBnyWml8OUpV9K/rWUN8Tn8fuc6KTH6ZERGnL7lV/jInZY7XWtBhScf7yDzPnJeEtR7rAy1rsjoOGjYz1mGdZzqfOZ5frLWzjjGNODj2FyPOWs7TRG8TxgSaLITQablixRIcGN19MA4RZxuuayVMRPXBdrUOSlNL3JyWda+uR3UXPd7pH3oulWANDQ26YoXgRGu08rKRqOPrik5bKjrattLZxCsuRscYDSWdqVkT94jidVPTTIAeoDRbJSJrILesVeCmQdEVKNSqylysrLd4fQIoCpoOa3B07ToyDAFrDdN0Zp4nBIf3Hu/9H056pDIMntYyQqWJHm5L1XbFnLTydjmMtJIAS/7j0qf2H+DqLyL80i/9Er/0S7/0v/v3DMPAr/zKr/Arv/Irf5R//P/ml+0Leb7HWQ0nGDpePH21lXUvSoojMc8LPSXMeh/oonsNpPLZ0w/5jX/7/+LBo8I3fvd3efL+kccP3uSNqwc8fHjDBx98i4vthtAWPvf6FV//vXf5g9+9Yxx3/ME3v8OPfeGnaJeB7/3BEx5cXnB7usfZgdwqDx885vbJM1wTehHyMuFj4LOnT/kf//k/p2Z48423Gb0lDp5UGnM2OLdnt7XM+SnReDbBMniHMV7BJ+lINw3nMmajWERnWOsyhlYyzm1wzpFXbvG5Zg5zZm6BPoy8fvMWu3jF6f6WsRz5kYcPmA/3BGm45UBeTjy8fJuU06uQnBh9yWI1sDe3xryoCc34SOsGawLHw6R+9TAQZcu46bjTyFIKuQEu0Kgcp0SzHWMizjg+/uwFV/sNMuuLVR3mjjnP5Faw3q/j/5W0Zwy1TRoGs47chbxkBj8gGPKiZL++VoL2w0C7MDhjmPMJ14JWk4qOf2UVdDhr2Wy39DV1a632p3MWEEtpuk7KWTuoo7P0UnESSLWwTJU4en2ASGCInqvLwLPjc3qB/fUWmiJEl7wwL3pwCEawm8j16BgHVZ2K9XTj2F1cYeuEHwzdDUQDJU3kkri+vGAcon7Oa0a67n2Dt6oYReHcnk5DiOOGbhz30xm64DA4P5CWM4f7E2O0DG6jkIwuGD/qrcG/JM7V1QwFweqKYV4WLHrDoURySTjjWSYNfdHa+j01GBewJuvEDN3XW+vX0XSnloUqMxsvRF+xQ2CKaqQSA0Fg8IIXgabMbx8Cp3RGaERrKctCsLDxliAZb7p+X4xdITXKJwDds6uTWg9uZMXB1l5p1dO6pXVL7TDPWqGjmzUYqAnz7WDYRGE3GlzPmJppNVONWyuAGvptXdcE3imsRffwQlz36lhhOwaWog98nOZdmqjVz4nKWwZnmFLi/jjTnaeJUxCOeCoaWFzSQvADuWrNLISIc45vf+vb9Fa5vt7gxrAipXXa1IpKTUYv1FKxJMQ1MF3T+xiCV6OltYbNoK866RpQo62mv64sBEOn10IcLafTTIwjU1pIS2LcjLBWiGtZ8MZinMWiWQRe5iTQEC5d8c9Kyyt4aQRr2cSItMpnn3xGqwvOCjEGzMqAcEHtc9oXt68uj8YKdM1ueGfx6/hbMdNFR/6tqQ1xNei5FX39ss7ZUDpkbQXnHOMYSMtCybouDKNKhGLwnE93a87GrTkCS8NqNgMNVoqx1PZSa+ywZviB34k/1Cz36IXg+nqr0BOUsXqLMtIQ62g4lklBKmrsUpIPiBrNbOXqeuT5848JMfDlH/kJ7j/8Fs8/nenzR1Aibzx6ndYyy+E5tTveeLDjwWtv8733PiW6iDWeZ/cHznnBHl5w8/ARp7mwtMabb7zO4dkdhsoXPv82H3z0Ec/uDpjNlpt33uDRG59jmteectcTWm4BsRdgHNE3vKv01doWghCs42q75faQOD6/RwLsxoHuHJvWEd8JrTIOXk1k1rLUyiKGmU4RT507+/GS5XDiq198h+sxs+fAazeWlj2nTw/4tnC5HbjvjlYT87KQjOB9xHTdJz2/vdV1S9cHcuuGlBuHw7R2VgMFWHJjtIFUMrjAlBpT0jS13wxE7xmCIzj9AvshrLdJ7WRKL0QfyE1fItIao21sbNEAYbRUo7tHtz4cirXY1XpS60yrlt1WQ5SbzSWpDAzBK+N7hTp478gNylIR5yl5oTTVS3rjAcO8ZJzzK8kr6z44nRVG0fvKiXaUlBUj7Sw5J4JVGM71xqs6thpyqqTUEXHsx5G8TMw18eD6Ricjsu4tc+MqbqjnxLDbs7jIYC1VKm7Y8OBqzzxN9LLgDDREw1HOUlYJ88vDgQ9h1YQqMat3wae6/uwbm3EkWFbjmnCeZ4ZhoDTh/njCiT7UTK+YXqnG4pwjOo8Yy5z1Nr7MC8F7cl7w1mlAUMWta1BOU80iSl0rJa8HKgXpeCsYEqcXn2J2gThm9t4wNxAJeEnqtHeWikViZFoKZVZMqO2N3RhxZJxkxqghu9oKra+42tzV8idaAZM1KyAUamn6ebOKEJ1zJ+VKE4esNzZ9qVlGD9GBNx1vBIeG7RoVJCiKpnV9ORSdbJQGxnaci0Tr6UYnd6ZDdx1j9LOlNDsN6HljcE1/9jFagnH0ElgqFLGcSqPUFTssQsOSS2WIUW/w1jGdz5Rl4WK/5+bqSsNtaSHEQC2J3BpOGn4N70lXJ3pNGenqkJC2ZmecImzVve510tiqHsx6gdqJpr/i4QcbSbmxiYa5VIRC9APNQUIFPMHaV/hVWn9lr9NdsyG0ThbIAlYql7sRaMzTjIjl6uoh0/nINCW2m4FSmh50u05mNEwsmskp7VU2yZq2HnctRrQm+QoygwKYWm/UnjWsi3nV9lgfSuSy4JxjGKKuiWpjWdK6RtSXtkjTG7o0rIm0pv8cnbLowWk6T6ukCtaR0Q/064f6hb7fbghDZJlnTUd3rXbQK7UkfWAYTy/K6DYS6OhuqdUCrtHqzOH0Ke984TX220aaJsjgW+T+2VM+2xx4640vYGwlWuF4ntXYNB8ZrOXnfubPYNjze197j81uxBiV3JepEMct3/vOe5ScCVI5HG7JKUETrm8e82Nf+Sq7iwc0HLVrd9j0Sp7vdUvkorp/ZUGkYGxnOs2EuKHXSJnAtoizA/sdnFNjM+iDNXZLa4lSCk1E3c9dWJr2c61Y5sMRWzKxZR5fDgxyj9SJJpXTfObh5R5vBI9D0P+suemLutvAkvOaqFVBhoqpIqA/91YbuVSaF6Y58SgOtOlMWf++zT7Q68yUM6PLROtxbmATLDXNRDGIrJ5uk3Fex0/G6wt97ysbk2j5zDZGzj1TjeViF0nLjHN/iGxNNdGxeN+Jo2oRd5uBWgopZcXNos5kPRhqrcs6ZXfnXMil6ai9dg36LIllmfHOY23Bea+1mzRjUNe10Igu6sPRCsO4YXSdnmdeDrzcOp5vPRGtMFftv+ecKRjOKSOnievYOd0fqbsLzsuC9cok9xZKWihpUXyMyDri6xqCQlW4rWvQx1iH9XY9UHWWJeO6EHdbvDP0mrm8vCSnCSWvadqdWpTx/rJqIzp6fNlRV+CK/tnlBCXN623JvKpyGal0abQ+K7bU2bXO9hLPYugUHZfXpO6CmmhlIRp9iDvRDnJLMzXlNaymPXQamAqhG4YY2XmLNVVVr7Yphx29+eXaWBYobV4Je5k4CM42tkPEOSEVA26kMrKURD1l9R44Q1omBgvRWQwZ0xpOFChjjMKN1jGT3gJromV1XjvnqE1Ycqb0wjhsMJuN1i5rIddC4eU7UfG3IsLWNqQVnb5IAKnsB0c9Z6a8kDIs1dCcpZZKKU2bAcDlbof0Qp3PPLzaM8TIdhi0lnpesMZRi1ZTU2uIE4YQVCtqlUVfc0daw3odJ/eqKlJnjOJLq64BlDkA9IZ3grea6pAYuD+pVQzTmPKMhk/1BkvX2z10xGg2wa7ODhD987Oich2B7Rix0kipcjicsMbiwpaIYZpP2NSZlkLO2mCpRZ/P+o5QudU4OFzwQHvVOLLOkVqhd8FaS8qLkhhf1uOshvoUrFQUAsRLoltbfQSqnYZGTkVXcb2tbYqqVVVjqGUlFqLh05wTxRSM96QlMS1/QvSp07zgxy3GBR1btEKaZzZjYAhh/eIqbKHVpqPSFZFZ20K0lcP9p3z4we9xsQfpZ148PWN7ZeMD82K5f3Hk6vKap08/YXu5R1h4+uRTXn9j5GKz5bVHbyJ9z8Xm9/n8O1/gg+9/xPHuGc5tmc8L5/mMsLDZepblRIiBjQyc58r33v+Yy90Nn//cO4z7gcoZbMHHgvEZRFZ/sxAGr7vAvlK9qqEWS8kOXCPXhVYFHyJB5VikZWaahWYNqSqXekmZ8+kWKxOmC1tviLbhqGyCYzkrgW6ZZ+KDrY6MrWHcjPTDhLeBlhOJinhPCIFl0YeBs55pntkMG5wPLG15Zcxa+WOAIS2ZFliBLpFdHGF+QZ70NmusJjvz+aid/JIYbKW3iVoKQ7CMobKRBZPutJZoNtSVNt6N3i6cdEQqrauf27jAlI6I1U5+zirc2IwRuiZtW+mv8LOt95WvbF69IEvL0Hnlb9ZRfCeMmmj2cWB7uUFEmKYzVjrBdpwtq4M700tHVsQm6P485UYvmZYmbq4u110rnJaJ01K4jiN+6JymCT/qC0FoChDqnbLMK4LUsuYNddzIyngADQAJdLLWympjiBpWGqInz2cslYv9yBAEqbqf1VtXoWLxRgjeE51ZA16rkc1YSu30lZFdsjYNvDGEYPB+1cSavuYUVPvqrF1vPawQEmVF+F4wpTIGS/OR1LrS2lKjdCFNC3meGKwn2khrwrJk6tKwrhGs43rYQVunA+gUxtig4pOiI83aIK0vPSi4MOi+tOt/Rq16UK290VLSVZ40KAvBdHaDI3jB0glGR7MZNdTV3uldtCraoZe8urAdIpZpqUxLIVUhV+HuPmGsakTFrWPZplQ9750iy8uCSMa7gPRCsCBiyNVxXBZ6s7QupFyUotc7YwxEbxmDYT4dkHbm8YMtu+2GTmFuhWAdedaaGU0PHakWvBiWWW1xuULrFisOI56aG9apQEfWz5lKTIq+gMVoYt0AK/WvdxWjlDXvZLswzWdCiESvWZoGCuBZFaZGzHrgU46+SEc8xOixRkgpKdXNeKalsHx0y263wfk9qVfaOiUrSS8gS8nkrpcfMU75D2gYsjfN0dhqWdIqLaKScsY4tLb6iqKoeYdSqq6SrFIujTEaiq1dMbC1aph0bckYUfgNVD0QtLZmDRRX7K2HlZ7YuwKFftBfP9Qv9MNpwcRC7R1XNNQiNtK6xZmOM9ptdV73znXtgqY6cTh+zPMP3uU8fcLp9CGvvTaQz0e4MLwYKn0+c3WxYa4Hnt8eGDcXvLifefbsnkevvYa3jjBsePrRU7777u9S54kP3/s2NWV6jSxzxYzXRO9Z5nuMMQyj57QkuoyUXnl+uOOz21tK72A8rTuMiwTrSVVF90YsHU2Um9oQG6lNx0/jZks96xfF0NcdO9BUqGJoeqtOjVOuzLMheo/dGdJcSOcZGyJx3HKazthWaFVoVUi5M4w7xOoY9fJij3+WCMHTqhLgPIJ3bmWYV9VDtsY0z0hnrSDpF6Q17RDvQyCaiLAKZkT91jFu1upT43ia2UU1eW3GyLGp8S2voRhnKi1PGJvwkvGDVYEIhb4Sp6K3pGVmSTPeOXCOgrDkSq+J4CPW6G7ZGfMqLOOk6+ekqeLRiqdboZcVHFObaiFjZIgeobG/2GI8Kwo005pS2YKV9YiRcehNC5z2lVuDlWAmouO4EBzP7p9xfXOj1aVeqU0Iw4YQCtZX9vsL8nrb6ev6obWGiMc6S1qlMaCn/9aVgGWt/OHD1ajytpoKwSDN4I2mdndD5OZiQNpCdI3U9KYoxmOcEIzRcfuK1qyt0ZoiZmtdYSFd08nWq6BEZH3QWzVROWspNbPkoi+v9YHdu1FCloVeCn1Oq6o3UorFVkdqwpSh5IYUPazXUnXPXBttrkhQLvYkZ3zseDF0syorq7K3c2mkNSnuQqClRkqFWiwSIsJCqY3gBpbSuH9+S8udq92W1CDlTBwcwTSCKFjHmq4gHfEqbkFoQF2zBt4IwTmGEABD75mlaP1KASuGw4t7Us2Mm4HdxU47/q1hrB6kpFYwDRccImvP31i2o8eeFmStB/amWFwrfZVWKWtg8BU3dEafCKKH7NFVzOg4LTpROk9n6OXVGgEjYBVTGgYQ4zBWDWkNrSxKXx3q6wu5d9ZsBDT6ql2tOt4vTZszIq8CarmUdV+8+jY6q6BJ0IiF/Ec0vz+0CipowFFyw28uWUicc+Nwe2K3jXivfg9rjX7eu663LA0XPCF6ZF23IPr7XFJdK7navV9yRoxjyYlOpaWJcRjV5JbSeojWdk9bA2zWO6zV752vVicLRjBG6ZUvGWrm5WdndAiVfJgR1/B+0A0NYOIfUw/9/2i/mgTmapjnhLU65hm9ZeMGvBNoRUUgYulW90SdxpyfI/6eT5/9PtbcMcQZJ/D6G3te316Rnj7hO994hvOOP/WzP8aHH33En/rZn+HF/SekajhNibScuN5f87Xf/BpOtng6ti68884bPPnkwOn5CcywimOEUmbC4MBmSu6YIGAKLw63iqStBiEiJgCwzIUldQ1EAWG2ZJNX/GqliQXX6a5QWsE5JVmx7rNi8IxhT22F8+nE3ZSwdqfkqWBJFmYxDKMh14WZwhg8pVq8tbi4YbO7WtcBSuqKwVNWB/smOP1uieCiKhRzWhCxHI9HQohMy8QY1YedlpnaE7LygQTh6WdPiNGyv7mmuogXIaVFkaESoCXqaWZeMg/3e2iNPJ04nU+cnn2CvYk8ulQSW26dZIQijlq0M56XyjxX7G7EBd2vplaZJt1fPbrakaqGazbjiIhjPp2pVQU5tXbm5mg24HzArSSycVCE6RAU4FNbJjfLvGTtIK9j+doLkPFR2HrLvBSSaFCGl5CKZnFOFDhDwRslsZWmKF9xARcGej/SWuP1117jeQ5kAXFapUlpwnsPosG9XvX/P7eqa4NVU6v1RcDon1ur0IrWuryp7MaB0QslHRk9BA/SOrYLJhhlfxuNldLqunMWsIbWRAOdSyYthbaA8xaaXzvc+uehu1oVKOl3sejB23hyVhJab52eK33JdNNpPXCaOvN9YvGGJoHj8Qi1c3Oxo7ZAmbNyCLrH98Dd7XMOT5/z2hvXnE9n/LYTN5ZcFNLTRMlcXRrBG62y1obpHmmRhoJC7o93zAk15xVhv99hSyWsxjlPw9uuOZeasT7igmNJRYN26x+IN4K3Di8gva6rKlHsbBUVfDTFDvshEMfw8ilH8Fad2CVReiUb6EZ07191hWFNIEZHFEd1ll4UdiQt07tibFsubAdFkQbbEWb1iVs4Lo1mhNwSIeqBUEfRnZor3aiZzold98V11fQ2Sl9059w0/KcpfP0MllpWVv4fEvxa14PgUuqq7NX1QMqZzbhBUHTrukBetaIqbAnRYU2j9axridLJ1bBUoXZL6oHjPHE8TswVLi5GtutECRQ65owlrByCWsuamegr0ljNcy+feaVCQ02JtWZSLlzttjjrOZ/OHCdlZ4DKnV4G54wVrG2v8Ma1mVeIYV1/6eHE+RVRLYIZHdKVaOn9CucplVzTD/xO/KF+oZ/ngt10ltIpc8IboXgdu3vbGb0QTaZODTd6mjRyW/jg42/x7PYP+PiT3+fiIpPSCz764Jb5wrKRK7Yby9tvP2DcqtLQecfvf+NbfPbsxDDAF774FvNx5smnTznc3/OX//M/x2/9+3/Lw6s9/6e/9Of5N//6d/jos+9hasH5gA2R6xv9omME6wOpzrQCx+nI3f09FthtBg3fpM7ts4VUDHM989YbNxxaJrqGlYIPhtrOTCVjY8CitDANbOoXZxgC0TXm3Ilx4MH2AmmRWjqpZLYbx3bcITVTe+W8ZOiFYCxNChdXD/HDlsPxTN9uEIEhBuZc2ESPW/e/xr5sDShje5ozPjh2uy25ZGJ0ZGeZpzPNV1rtLPOE3Qin45FeAxfXN3Q7kGoj54VtjKRmSXOlVdWCzp895fLqirl2Uu0c5pkpqRa3lAwOlgrHUuinQjENcPiwJVdLLxaMwzjI05la0yuxxjTPK9VNu6peBKmwrGjRJ0+fsUwzV/tL9pvNSjRLROsRqeT5zGRHnt3eITgeXN2QlwUvjf1uw360bAJrql0PBc5Ziqhd7OWvnDO7cSSnTOmdIaD2t3lhcI3jdOLF7Se0zUNk19b6kXt13Nf6lT4HO6xVJ4sLZmWXr3SyDiIVb2A7BKIXhhjZbwZcz5RpQdbUb/eiZLaXYpy6YKxWp9q6Pwf0RtoNuXZKBts90hwlySoZ0bGn94aay4qGffmAr7QCpaxgmZIIvWJap6VCwzNsLpFhz8KI4AjDBS1NzAvUnNhsAr1kpuOMGz2DHyklcTpM4BOJDjYgdtSwbEu0XohD0IMHQk2dVg1pabS2APrvuR0jw2gpVYjBKgXRWXp9WSfMlJbxVidIOSe1q1WhdCFafYF46djeXqW+jei0ohlLbnUFNFniZiCOkS6V3jItL4iz6tQ2GjxLtWJMwfaidLnW1DXeCqU0evME73FiGIOwH4T91jJaDTLalSVvRFcjMUaadeTuqM0SwwbTF6RrEK5S9DNl5NVhMzjLGAPBGUrOIMrhfxlsbDWDwEvMsHSdxDS6SnycYylZQUrG0oCcC866NbdR1+xBg97xzuK8p/dEr2olTB1SNszZkGqmSST1hWYDL04zxjvGzQZE+/5DHKA3es+UXDiXzDgokKl1PVANg6dUR8r91Yu90XE+0Feqmyqt51cTqmEYVTLUO6VUlqVSOBJDxIgl54wQVPrkDLY7Jdz1SqtakQzOU4PRSUTLCnqgUsqfkB26BOXleunUbjkmyGbkmBMXo8PIwnbv8G2LYcuyzOyHmXS8h3Lmzdff5P0P3+V4govtI07zHb3fEYbGo8eOsNlz+eYVi7O8OL/g9XiJc5YXpzuW5cwHz58QHhb+ze/8z1hxvPd+5f/561+j+MQXvnJDbZnTfM+UCiJvkotaflKx+KQ3mHKeMd7AOFCGLXMXFqnkELg73uFpLKcjVw/3eNGMsO/Kp96ZVTUqkAzMtVGtag4TGamJ2ia2o4DvTKmTa8FIZQwRK0KaCr0W9fq2pnCQfODp4Z4v+s9xXjIunbFSeRQyRxG1V1V1pjtvSXmm1hlL42JrCWFDCJbR7zguFd8WXh9hi2VqlvfvKrfPPua111/H2sC5bEmHM3asVO+gGBzPCOVDdmFDli12M7IfFmKwvF+3XL7z48j8CT5nnBu544ZPpsBtEiQN3FzsGE2jzPf4UugknPOaJt/uOC6FjybH6GA3OuaS2A9QegIcS+6kZjF2YBgMx2PmsxdnpmxwxmKl8fTuhLOC4HlSC+c54L3jdFhwFPYBXt8NwJlaF7zJmGZJ3WHCnrQUqAlJZ6w47s8zuQ+Y4jTFHwZ6sbje8Gnh9V3gBYXFwGzAkRm95RBZGAYAAQAASURBVLjcc3u85ea1t5lKZykG64L2643iT0uF+0XzEM5aojNYk4lGfzbTknmRE3bVQTpr8M0Q7E7HiTPQOm3YsdTOsiJdjdMOdU3qIfe5EIJjKg2JQneWw3TGOkPAM1rdWZa8IF5rbaZEVV32iWwttQ8M1TDIU0p9irN17bJHqmSsT8SyYM3APBVO7UQuMzV1UrzgaLdY32kcCbvGOK7ucCIYR+sLgwXvKmOsOFdZuuHOCrV5XjxdiK2zv4hsR0ccPaWqArO2mY5bMxXQq8o6xKO4WFmlNa1jGrjGKrvRm2ZF8w9ZGqUVvdG2yj5qKr1LAGtpuZNqo6xq1uoaqS9sHQymrI0SoYqnOUeusEjGxM44QJ11bWSNwXlh3Ay0OtGtJs5L7bTeoDoKgVaDVjdbwtmKQzCyjqhdJBf7apXUe8Z7w3YXFfVaRJW72FeExyadKm2d5hic6GpHbXfLulPWl3x9mQXB6JKiJLq1OnESzdNYC0YK0gVqok5nPWgYqDjmpTJnq+N9ArlqSnwuZ1K2XBi9ZbeuREq9+wu1BXIdyGch1cR2O0BrLPNZx+SrKEYnXWiWaOksueLGkTEqLjcnJQ5KE+bzTEoWiTsuwxbbK9N8x+l4YL8NjIOn9azByV5f5U/oQumW0oVaLXRHJ2BM/oHfiT/UL3TrDM4ZzKoe7KVzPCeih9xEGb5xR0sbWo4r2/iWt996wP/6b36dXJ/z2kPlYb/37jd4dOkZgyEOhqU2rq6umM+FM4nPPjvwI++8wfE44Vzkfn7OF37sc7zx6A2efXTg21//lGcfJb757XfZPoz89E/9JF/96a/y3//3/xwxjrQUljJxnibCEBjsGuiYJuZ54vLqitI1VPHxe9/Hu8jrb74G80wIjlYrfvQEZwi2k1PCD+vNomkdI7VGpSkXOJ3BNZxB09feM2XDkgolZWIY9FS+QkPUSgcYYZnOPHz0UIMZaxd89JY4J5Ymyl9vOqaqLXM+n2k9s92qiaw3FU440V68b5XLbcTeJWzc8frrj1huKzUdSc1Rs4X5lngFm80lQRxRMp97bcQkwO3om4GpPGcpFr+9IvROkDPWThyWymQtd+fGpy9OBAJ0w5c+9zpTmZGqCNlWMrnpTTKlzKeHE5dbz/hgRzSdnDutGbo4ztNEwdAsDHHg4cNHLEkT8SkXBudwYrFimaYT1QZ2F5ccDweQTJDC9XZEvIaI8nxEOxiG05LJTlPzrVXGEMi5anfVRC63I6OzOCqH48QmOgbT2PrOkYXudVSnMKvEdDpyOE9cPniDUg25CXnRwNQQPedUSKVznDK1w263pWDYuIDpGsQKLmrVMhdyK4qwrY39ZosXD0UYQmTJSjNUJmVbkao6IQjWMw6OpVRKV69AmpXWZb2nCpRa8U5zLbiKdE+tRsNurRA3O5YM56kSS6GHAiTcyg4P0eJCwVWQBbwbMK3QXacFz9DH9cVdiINju28YClItzgwsLVFKwvmCl66HnlqwODYxcn9KnM9HlnzCeYfYThgMdg2fqWnAKTfdQsldb8su6OSGSmtFpSuFNYxbsXh88HRUp1lbp6xSD8ESfQDnNbha1F5HV5CL6WAH/e47adTcKDR8GFQMlApLMzQsIgpBMuYPYSbn80KZDuxHgxXPMZ3wtlFKwrgNWr8SzUIYIXiDFYV1iYBpjV6FXrWWqXIVbSfMKZOTHvCN6TptMS93514pf9bRu6UsKjdpzkJT6JEPUauPTVdDOVfNG7gVSYzu41vVb8/UFyxaNVS2gVCyAqit0baHs8J29DgLF7tIDI4YLbUWeiu6T6+a+am1c5oK5/NMrpkl6+TKSWeIa+reNh3Hi1bejA+cz5npNOFKeQUlM9bQaIgzpJzpXQjOK82wg/dhDTBWDTkakFbpXahFK461rQHiNUPAmnn5QX/9UL/QyzzT44jICngwjmCVwlMqNBv47GnCoCGIYci4oZDuX/DWW5c8f3Hgxe1HtKXzzuPHfOGth5ye3/KNr71LnS2dI9uLK7Zxy7CcIQbaXDgXw5vv/Dj77YbbZ895cnvHz/7Zn+N//r//vymnmRh2vP3WO3z80VMuL1+ny8ycV4JSX2jtSKsjaWl8+cd/gi9+/guUvNDF8eSTpxxf3PLWW5+jpYX9ZsPlxYjrC8Z2SslYUCnJy1TpCiRoXdGInYZfWcLOebyPTLkyzx0hcjqf2W0ttVkNEZaZ3LpCNEpFloW3H3+O3rQPeXFxhYQBmGmtk3uj5Kod8aaGue12g2ApWce6Oc2IGKIxpFbxtTBaECm4OvH45orl7pbaOgsTl/sROxZKPuF65vpKGFiY55nrh4+5b2c6lrtZ+PRw5HIIXOC4nyoLjsNU+OTTew5zZjARVwt3FwNXmw2mCKUszLkgzjD4iFkyx/sjfTE8GAMXlxtaSSxLoyJMs6hQIlRwa1bAGrK8rCNZQggMwSnhLnhctEhS17RFrXu9dWyMzF13j6kbbu/PmEWwxjGuad44RC4u9kxFuLrccD7ckpYT+/2O/WC5EMPd3Ydsxk7ZGKbQMH1DCA4fIo+2F5SmB628dstLLuQKczcstTMly3meOGfhYhcpg2UbA8F7aoJauvadjcU6vWHdn2fGYAg2cEgJ2qI0xuC0etUbpTYcjioOsXA+znRrdZ+sQQsF8NhOtUIQtVHVbmnV0atF8MSwJRcoqRGb4ExQver5jrB/C3xDQqeZhbgRJQN2g+mGKo1l0tpUabM+LF0j14QTrQPN6Qim4m1TUZM367hcd6nGOZCZEBdcGDDB0qSvYahGbUpcs1ZDhWI1sCom0MSyLEXzMWbFuhYlv3nnybmwJD08iSi2tGTlk5dSKClRy6Tfw2YQ47De48UQHNjWIRV6N7Rmtc64jnunpZFFtaZKDq84MRQUyVsatFbZDI77k07S9CbtWHLFvjSn1aa+etP0e7oe5l3Tz7PW2prSB42wdKE3VYfSDbUsdETx082w5EaujSE67u/u2G03PL99zna/4/Hrr1H6Saubpr1qKPWqnXmqbtJXHhGlrS9BvWEgEkmlUDIE50k2k9Ki1TcM+5sLzS15A6WTi+ZJzov+WfYuWIfKmgDcivo1HnGC94bgRemNq/a2o2jxZgrOC3mGw1GVrMYahqhru2EzYKsGk9N8BCuM0bMbI60tq0xmJRN2Q0naVS+tsRRDKtomEOe0oit/zLa1/6P8slZbq4oaBIOw1MoYA9Zbcm3cnRrRC1Yy4hfOp0/45Ml7fPzx+7z1+Jp6ztzd3uGD4+OPXzCGgeenxuC2NBn57rufqH85DKRa2Vxc8fGHt7z//vd4dH3NNnjOp8zd/Qu+/GOf5zd+49/z4fsL//Jf/jrzXMnF4OKWF8cJPxZgYYgBV9Wq9ubrr7HbjBymmW9+65tcXt6wGwdMLWzGDT4oHKaVtjq1m9YcaqKWQoiDjr3TOgIVEAzBBYJXMYZxA8vxnuMpUwpcXT3CuoEllbUXX7SbbvREuPVe+cWr9tNZ3fGB/Ee0QA2N9a4vptaFWgEMOatrPsaBzRCxXXvj2xC0Yy2Nq22kmS0YT5ILfJopshB3O2I3hH6HlJnldEe5mLDRcZ5mnjwtJLPjmI/UsYIxTHNlaYUHV1cMKXM+LJwO99w9D4Q2cn0xYK2w1ON6+KlIr2yHwMXo2W42emNKTR+OtVKaI1dLOS/4wdFXU1hvjRC8fsm9xVq42G85t0zJE5cbx+k0IxTGGKitshQoK+DjlDp22IENzClBrWwuNgTnOc+FpVY++fgDrvZ6yLAGrCxInzjcPeFqgGk6IKOS307TwtX1Q46nmZz1ZfDK0Z4K02km25FSO9NcuT/MfPbsOTfXO9ybD4lDoJSFlrRb67tgvMUPgSWlFbkJhykRQlSznrWK/10v6iBMpXJaZqTB0/sTFw8fgg1YVATSe1FqWu+r7GZBAiuZy6qzPFjyUqA3orcMxmJrJ5hCqooh9TYgvjEYwVarWksauSs8tlaQ2shFfdwtJ5aeGb0eXFrPGKkMYSR6Fb5UdJpEb+z2RpW4s8cGSzMqcBEDiNIEc9GfS4X1n+uoBZalI90xBKuhMycM0TJEu/IOEqUoIrdm0TaAKEu+V4tYYfAOjOXF3ZHleMBKx/UBQacFDbuGsCw56Uu4lEamULoB4/DW0XLB0lZDmMM4/feapomLbUBM1YvQrCHMXCulFqJxlLrgTcEFh8WwCVZrbCnjrOVitwPbSDXRxFCKkHPBOP3cIZGUOvfnzIvDzLgNlBp5+uzM4ZAZp4mnx0/ZbUb2uw3WdO5fPIVeiV4oS+FmGGirHlrT8/rPKeszKJfKtCw4ovIDgsPv7Zqs7xhmlulIbwMmrgTONCu9cq0UtqbTg1w655SptRIGwWIoDWoH5x3OoECdVrG9UdpCHEa6DUx3CznrhGdOXXkUUfDBYIrgrCN6xxA8Q/DMS2EpmWlaMM4QTaC2jhGPdxGxFuMg1aYNlaY99x/01w/1C73mTq0V79VXXcvKX66VedHE8Bg3NHHkfCb0yrPnz7E2cLF7yJOP7nj/3ed8/P7H/Ok//dPcH2a43HD15jvMp8SpZw5p5vziwM2DK26/8U1urt/kzde+yO9/+m1+77e/zZ/92T/FG4/eoC0TN5cDf+7nvsrzc+a73/mQcbwixEvmueFcxFqIoWPNAlm5zIe7O17c3vLs7sDh7o5gPZ978w28KJRg6Vo980ZrGw1FhbaaEYSy4ilL03FQW2EfgiWGQZnMS2OaG8vciOOOcdhyPp00OdqaJjg1uoo4R2xWU9HOcX119Uozao0FVtiC8+joEcQKta4PDzFrwlM91Sl1unhC3JKOnzKnjNt4Mo3NJrIk/e/BGU71rBHtCmIbp/OJXAupFGbpIJ5N8Ei32OXIzW5kzAvFWFrcsBuuaa3z4lQ5H4+k5UjJfkVtFg2QrdSn3Wbg4bWox9t2zuejUqlWIYdxFmMcPU0q1ujrdMSqhtf0hrWQ08wYA0MvmKjJ9SiDGp0MzPNMmjLUTMqV7vaMF1u6eFxKbJ3BO6HkxPFwhx8vEKN1QG/AB4vrHd+Ec8occ2L78ILJREp1WDGUWjjP+lDrYrE+rDdIx+gjox2pdA1jtRFzOXK537DfblmWEzUvbNyIE08qmqittSnml67aU9upzuO6IkgbssI+dDp2nhfyktmNe4px3J8XYoRhHFZYyOqAz4XuvIageqK1svZzO8Z1IgYzdnbGMjZw00xwBeMrcec5h0ZlVsJoXatOaMAxxsh5ntUnHi25JmWXd1FBiTcMVg/HtRYySuqTNaDFiictHaxRHCor3lM/27paqK2Qa6UaoYqhN+0s9+aIPlJrJfdC9J5ckjZuRHnl87xosA1Pzeqoz1mJc8RO7Y3tsOHqUih5oCwT1IwTh9RKmpKCLhnw3ulpy/aVea8NGNtVyGTE0BogTrHSNeN8pPcCrauyVEboQl0FTMY43ZsbTWpL0/Hz6EXrf6Krg9QSveinSsTiXKCJ/jnkUjhNcDx3UhtIE8yls5RKbp5SPIcXmaf3mWAPXO4GrQE7Q+kN75yqfPvaUuMl995QKiqGKY3WAy13PVgjGDLW95X8KNxc7RAc0zSzlIazHvGWpWRlk/ROyplSOlinz2g/UGnMJRGC1ujmNOsI3mtNMovaBntSNoKYgLUBMQXjoHSFkI3OI70j6Lpv6pXjaWIpScPR1uC6WZP0oojm3rEuYKWtaFj9TPygv36oX+jWB5yL6z4EnDN4G/Vl19ckMZXTeVadZhcePX6b2yfPed6e8NH3P+CT907MU2Tcvg15Ah+QYWIcEofpwOWbG+IOes082O3pc+LT733Aw90158/uePbhEwZTefzwAZ+8/12WIvzUn/qzfPj+p7TWuby+4qNPnhLGEWs6m8Hx4GbHs4+1rvO7v/M1PnzyhO3lA0pr/IU/9xeQWrg73LIZNkwmIET8xpFrYXAWun/V1xQMqRRaF+Vjd8MQAvsx0GvmOJ05TIXjcSGErSpRD/f6kmqZ4JUnveZQtYc5TdSc6d6uyE6znuD1VG9Eb1LeBF1zBKd1s6Z9zrQUwOJsAOsxzpOWiZ0bqLmRuzCljLPKmD9Ns/LnV51kaX3tDAsVTzEjM8J2E3hLLPdzYbvdsJUTpCPObtkFS3WNlhfqoC/3ugSsFE2YGkMvkIvqQ7sYHl6NSK8sy4FOwTiFrGA7ZS4a1omKoRTjXlG8rFEDU8kL0aly1bHgsAQ/sgmDjjSLjtdaX3Wl62Gkd6GLsNnscG2hlJn5fGKIkWEcsMOAISO9qnikd46HE8+f3XO1jbg6cnunetc8n6jLxHmuuL1BrCeGgZIzxVh6LVxu9Yj36OIBS71gms/EaGnLiZY1PNRbpa5M8uP5SE9CN5aGony7OM7zgo+GVho+RB3pp4WcChf7K56XF5xzxcYNS2lMeWLThXEIxOBZTgcGH5QqZ0BMpdeJ1hvBQ5VEDAY/gk1nol8wy8SL43NuHgYkaPCrrxUmg/IYvDXghHkqhAi3hwO7qxuWM1QVtbMZg9IWRZsZp/MZZ1RRbNedZTN6sLLeIsbTSqb3ptY9NyhEZVX79qYmtLzulOMwkJPuSkW0o53Wz/jxlJT6l9fDsFHXeq16cLLiAEMuGecs5/OZYYhcXe7odUtPyqRXjUhCgspAuhRcQC8xYqAJpoKjw6LM8iU3WEf8vbeVBFgxkpCykOqanheh1kxtXh0CbaHkjjd2/T0aXAjkKsznE7m/pKMpnKU3q9bF0tasiXIorAnMpZFKp3QLziJhR/QWSmGZTnzy5JYxQHSV1x9dYIywLAmLyoScMex2O5alcDidOExJ1bvdsEdvtE603+29TgjXbiZ5qYjx+CFSe2NJurqD9dZfE6U09vtLxATmrM2C3egoYulFa27qYFGaobWWpRTERDW2lRUqIyoasqIrji5/SFEsKACnd60iu6iCmqVAa8I0Z1pv+LildZ1+dVkvbPwJQb92nEL3S4KiikrBIK3SetV9p0BvOnJKFXbbPePmmiefvuB0LJzPheB3/Na//yan6cTDxzdcPRp49uIJ19cDuzEy7IT99oKH+wHv9nznW5/y5MnH9DzR64bD8cTP/OSP8ekH778y8/zkT36F7733Kc9ffIb1kMsZsZ4vfOFtXDA8++gpYjpznnn69CmnVPjCF3+EBw+u+e9+9f/KT/7Yj/ETP/4T9BBXHaH6pc26v6NZFc2IATG6i+p/GKY4H09ITeRaWRLao7aG3hftOFZlSO+2I7Uu0AuiSx1Fh9aKkod1tRFtJPiCb0LpjuqM3nLKosrKIeCdZ54XUm7QzX9UcWl4BLEeYx3GWkqpHKYT1gWIG0rXB6RxRm8j1jJsdhhrKAQSFl8rW28Y40hYzoQ+I66z0NVC1xZIB/p64rWmYURf4kbWZG/TsaC12v9uVcN9xlq6cfRayK2Su+Iuo4/aS20du/atWysY76A2Ul4YQuBijBgj+GDXeg/ruF1H2TF6SoNpWs1OzpKWiZwmLqLVKt9qncupEKSB6zQqOSVs7iADhZHbQ+e2wjIfGYMg1VC6Y06NbDtGqh5y6ZTlDFnYjCPGdPJ8ZLSdXtSsNngLtLUjrC2HnYwcjidCCFgXORxumVJlf3FJA33pTBMUFbTEqH+/sQpMscGSTjNPnjzh5kHlzfE1OgYfI7LedPW/QKTjlfuDOD0QGgdbb5B5JqU7ap21TeAM3iqDvZasmFWxa+JbH6alZJBCKok5V1LKXGwHjBXtQndRlr1oSKoptUR3rCI0wlotzNoZ7lXhJy+RrmJw3q2Ws7qG5CqtLfr9XJso649TPy9dO8XOK6+htsYyZ1qx5NSxZmDcBGwcmZeFaTowzw4jl2zGSNwMOBS9+9IP3l5hZWWthoF5qZ7qBm+EXDtGzIoYFaQJ0iq0CWcK0jPTihv1Q8R7q88BtN2Rc6Nk0ZCdVQZ5yk3dAGv3uncF9ioPoVNq13VKFy52I914jktBsloVxTlyXuFTtRDWC8pmMGx8ZeMt5FlH61af5Rhd/7WW6TWTlxnxG64fPOCKxm4b6X3BWI+YpivCIqRs6MYg4jlMhVIT8grN+5KeaLm4umAcRpZiOZ7vOR7ueX5XePRgx370BKNwmyUVWi6YrTYMMILzqzVwXU/WWmg50TFUq4mGVlTgZMRh/Drur4LY9X9GEB+hWTKWWg0NhziFD+W+/MDvxB/qF/rhnBjGhd50NyWitKboHL5BbYnmDGKEUhulwYcffcKnH71Lt5Wv/MQXGIPw3neecPf0Gcu80OYzpxeGzVUlWEscIxdXN5SsHF5vhVondruAyIjxhdcf3DCXiTfeeYu7+4U/+OY3uLp5RGkTwz4wH86kVHF+y/l8pN6riMIPI6o/0D3dcTrx3e9/h2dPn/Dkastf+ot/nqfZIpR1ZIyWrVfBgxGjRiHj6HXRE3/rlJ4VILKOir0LVGvXE3hliAO9G1UFSl1dxJq4NnTyMjPPE2OwbDaj6j/DyMsdurV2ZZ13nCieMk0L4zAgRtjuthrKKk19xr1odadnlczMZwC2wWGcp1jBScZ4BbbYVlYlqKI+pQkmDNRywnZNoXrRXfxcM9k0Uu+Yquz2TVCBimIa9ZDSVnQo3WBECW29ZFrRJ281in8sXThNC8d5IY6BUgquazhIYSAGg6aBp/PMaw+ueHBzxdDXmosx1FboAqUKza09bKCWjDfqij4c7zDAxeCpNXM8HHj4+htgrWIxHdpbR3MRuVZwAbe54JND4llr9AZx2LDd7DB+Yk6V5iu1TEirbIMgrmNt1qlKKhgpWGNIter2QZwmkVshOL2l9d4wqwO9ieXm+orznHl2e0u83hF3W3qBEDzBBfJSKLlQGkr5u7zBxQ3iAk9v7wjDwDtvvkYrygyo1kCrK4jDIl1fJHpNbkhXoZ/phVbmV6a7UjLNKDbV+4E263i8iJDXJLQYYdgMK90uMk+NMVgWW+m2IV1wNuCCodeFRqMK1CpAIKXG+XRmN+iaSYwQw6DBwZLppWKDYQyOngWqvqBrn3HW41zHiaGVTi1Qiqpge9ffmzf6GZTRkpfGNJ3ISXf0OWlK2gdHKllrq+FSV12CjpZ7oPWEGJ2p9ZWzn4oGINs6lm7F0l/u6DvM84JrM9HO7HcOlw8MVliMoa8hYmMtS8rkokjksjSoamFzrlDbTC6dOI6a5K4rV6EL0oVStMvtrVkBRgXrHePouCieVIXUO3f1RO7zqwbE4wcXKizqE7tokNaYSgcJhOgZnNZEN8Hy2XLm5uqSi5vXubi+Js4vVm/4wDyfKVWgKuGt9s5xSaRauZ+UobDbRiVDpgU7GK72O4J1lDRznoS7+7OuxnqiPnuBPLomOm0QmdrVOHlWSQsGau0Y6xiiSmoQbS0InS5u7d3rgct5r1S5okFMawxdOs2q5OWcKnM6UrsD6wnjhtodqf7gr+kf6hd6rsphDl7pZvMKxIjeMZqAGE9yjmdPD7gQOZ2P/OZv/yY1vcv1rlHrLf+X//pn+b1/932+8bXv0TeRzRA5Tp/x8PGOrTE8/eRjLm7epHUHbeKhi2wuI3FvcNtGzjPj9cB7Tz/i7cfv8MGT73F58RrfevebfOUnfpT99TVf//1vMMQ9y1zYjhu+8+73OZ/h4cUDWrcksaRS+PiTT/DW8qWvfBlL53i8Y2ZkmY5QEq8/uMQ6SyuNtChYUu8HQmmr2s9avFdZRKv6MJEQaN2uD0z1GLcm1LKw1PVF3ButFJpVYMPd81scyoHGuDVt2pjmhN2MOhjoL5WjHQMgLznoWucCgTxhEDyJKJnQEzcbj2RhFwRjYLGaqsXqbk8KCAsxgIwDS+2URceReroteDoYw9w6k1imZiDrrbT2hdoytIYzHmscvcmrtGivopakrKduHzy7yz1L1c7/kjq5gGuivX27riWasqsN6rqO0eOcZTofmacXetv0qznJ8GpvbdcblEoh9EB0puoL2Y9IqWw2I955qjVsB8fFaKjTojdOVNzjhsCDx2/wwa3nbsoMbiDjeXE4k+Yz+6sbGrJWBtX6tdlvCQOUltcpiNBEb4yldZZaqR0d6XpDKekVNKTWhlR1uY/B8/D6GmsrtWSsUSKYM4ZmDBf7Pbd3B4ZxYE6ZKoGbR69xf/+c83nmPC3Khs8L+2GjfeRqkK63qVr6OtmweqtJM9Zqetp5jzGGXCrZVJp0KFDS2rioXeuVKHfbOsdpzqQSydkwzx1vOlhFubbu6NLBrYINhCXp7rfXiJg9wWecU5RxsA6aTq5qLeS5Yq362nOH1jKuFzqZ1izNOjqCMYKEAUOhp44gSgdEq51hOzLEgbxUejcYPKUXxHY6hZwTt3fPGYJjEwOD9/TaEHGIW7GyRbG/oHtjnVA2zdF0fUm7DqlVlUYtE3M7sRky73/nO2w//59xOp0Zt9eKLk5FNampULODpq6CwYD3keDtWmdViNFLrC0d5bu3hLWdzegZx4GUC6dZgVKtqBY0hsbrD17jxZOnLIcDg+1cbDwbJ1xshTwn3TOL7se9M7SayCkxRkuIjufPPuX29pY39035+MPI8XDC2Mg56SEti6V0w1wapTsFVC2VMRj2271y+K1V3XDJeLthGDfYYPBxzzhY3BCVt45+96NxlJYxXQPExha870ifcIAPBm8Gcm2cs64LrIs40XCxPh87DuUYpFK1zomhiKFimHIjTQs2G7UXLn9CdujGeRp6E9SbzPqgDZbRy7r/0he8WO2tX17tefpp4ni+5cvvPODyxrEZOo8fXjKfCqfDgeXuwOHTzDZe81M/9pP8xn/4Bk+fn/nKF24ofMaUCy8OBy5vLtlubng+H5mWmYvpzJIzOWecNewvRrzXceJmG6ilcvf8BTUVDJa757ecl4LZXuI2e2p1PHz0gD/3Z36Gf/Uv/ke+9jv/gde+/NPstiNeBsZxpKWkfnNxOBv1y03DiNNA2UpW6gac8/QuLL3iZKUsNaGkirfaBdVxY4ZX/dmM6QoWubjYUVvDGj0s5Fy4uz8y2h21CdEZvH/J6laEal357ULmPC1sSBhvcTIxuEK0heIdPe7YSmbJGScVIYHU9TTbXwlj7ueJvtOxuOpUnW6UxHFcMlNp5LVuYl1cqVNdtahdJ5LamTaIUTtU67JaoSzWjbobz3B/f+T58zsKfr1tecLaU+6trghVTa72mhmGgfP5xNQLA1pv0c5oV72k1Rd4qxUrQnCWXrVTfXO543TUF3EwcHl5SS2FWoXt4Bi9Ycmi6tRaaVQOpztKSWzGK14bHjCfK6V1DIbcDFi3BkN17FtyYjtGsKqhtc4xLwmMXUUxwlIqiMO7rlCO1RktYtb6q/6s2moYE3TMPsQIpWiFaaXE7bc7nj5/AdZineN8OjEOI8PguX3xjMF0TJ1olxtFiKJcbbPmMqwdyLSVZTDjbKQ3S+0CVm/m0pS/3paC9Ii1CptRFaXRF8f6E1iJ92uyXlhqI08L9pwwNmNjA5QpXoqhFMhJv0N9dUD02lSVWwpWNGFe8qIwJusIbv38g3aQjf6c9GC1rsUaWKdwGZG2ioKsmuvE4IJXlkTtDD5qyK0KIXrScubZ7R331nCx3xGMwzuHw9NE4TPGWlo1ivJdb8rdrK2MFagUvcJdfHOUlLg/fcbh9jPGN2cePXiAG3aclsLuckvtlWUp5OSoxWlOIVaM9Rgd/tNptDUHgGjzZl6yjqBptDJpf54KNa/YX8tSwewj0+nAdDpwfbFhM3hML9AS0h3BaXtkKYWcBS9K5aNXpVUu0zpl8Ty9fY/L/V6VqLUTvaO2zGGZyTimqrRMZND1nuh/xvXFHspMTQtehFp0JD8OAd8EH4Rx46ktv/pO6OFV+/cdfSb0XqArUjkYA6VQc9MMRlc9K9bqz6vrO6k1wDhyKcy102T9a2Iw3hKMYTknlqXQpZP+pLzQJU8YuVqDyxXHxMZ1xpDofcZbx65aJCRSXzBmZj8IH58zy5xwb17w3W98ytd+83c53jfi5przVNgOV8jdzHgU7r97y+n5wt3dxDeePiW/+Iif+MKXSV3o1xccd4bDi8zbN5/nW/+fP6DdN2q44is/+qN88/e/wWE6cXXzgM+/8QYf9ae89+4HmApj7dx/+AG73Q2l3HGx3VGl8tnzT3j3wz336cj/8D/93/j899/jv/1v/xt1gVft1+L0BSt+HdfnQk76IB9G7VOKBUuj5cSQVbRx6FecponRe6wTcl1YqqYoR6djMl8W2vSEi7du2O63LLlT0ZN67YGpbjjNG1peePN6IARPSTPSRQ8buYDRwKI4j+uO2k7YeI/IU1I6rjKPG5ZyYLFHZjmzNwvgWWzADAuWCbPMfDYHymVgtIKUQjcj+VCwJjIl4ZQa0QibaplrZeoqr7BmS2+O7hJLPVBqYEp7UjbIcKbZM50LgjF0KqY1rvaekh3308Lueke3DUdTC5k4pBtFmlbLECJGKuezepab8/hVACJGv/x+1TS2WrFGjWYbLI2KLwVrGz6OTNNMLZWrvdIM7fmMMJDPkGRgbo29MXzuc4+Q+QkP7YZuM7exM9cFfCB5zyyWpSVMzYoRDU5/BqVimx7cApaa1BtvjYOmaxrjLaUIlaC7VxuoK5q12kKpGWhEiRivPvVWmjrfu3D/4jnGBgajUqGajoRWuH5wgQ9CycJ0usO2Ts6GYRzBzHhb8e6oL8g+KCjGJEQydIuEGw6pcdEiEPGigI8WLa3ojEpap0omlUX3vt2yH3bUZeZcT+Q2Uu0FjRvOrTAdjmyjY1eFaALOybqucaSSMM5xKpV5SrSqaeTeBUQxyjPKR7etEVAFrKkKYmm16GHOGCpQeqblM96AWdPOvTbEBroJTKnSmqe0TtzobjdnrTEd7wu1Opx7RO2Vu5MQQmeUQmw6HRHRql5befAvRU+lW1o/ENs9o3GEYEjZEPcPkPsDsXWGdk8+fMz+8TXFJfaDMhV6LgSnzvEThWYEsQHTG4YFi/7vM54qwtw7x3RGjMEZYTqeIXT2Y8BZq5rUtnDqnYRnb25I5zsuL67Zxo6YhbkUXLAk4+kSENsoS6ZaocdIlkIClt4xMZJKJaUZG/ZMEpmq3qAb+gxYEGYsz6fKPCd2sRGlsHeGxxeWkROYQpGGuEBjIOaK6wU/OM2fTCe9JDWFvnQ70mjkvqjHAD04t4bS3XpVdjuCFU1XYDqZtevetbPfe6Ak5btXSeSimmJrRfv+3pKsMDdDrpbWwv/vq+9/99cP9Qt9M1i8a0rlaZXgVWdHr1ijtqlxt6dbRyyO1hsvPn7G0CO5RZ58dMunH37Am2+9xfAje/7tb/0+tXSCN3zhR77IW29d8r1nH3E4nvnqn/5Jbt7e88m7H/P82T2fe+fzeLfje+9/wIMHD9nIjuj2PHr7IXG3x1rL4e7E9vKCvHRSqnz6yWfMS6YtDSsbvvTjX+Xd77yHNSPDsKPEyDIVfuNf/yYfffc7eIT75884398h25FxUH+3945S0E64aHp1iJEQA8ablYGs+1zrlBk8p0y2mXlZoHY2GzWetdZU9VgLDmG33XI3zdD6q/pIaRoguby6JNxmvv/kEwydR5eP8UBunZwyrekLytjA8Twh1mkCH6FLJGUQqy+MaZn1xmYtrVfFjRpPXzGI52XBtAQMLPNCiI5oDUs+U5dCafdsYldvd9ERZu16kGm10Jr+fqQvaqTqlTRNNBlo84LxlSBdrWDoBMMIXF/sePBwoPuB81I0N8GAMY5W0T7wWhVz3hDGDSnNIPrnYlBFqqC0LCt6a9c1elv1kZ6NjTSbERs4PH3BdqsWL1ygi3CYJ1Kp2OAY/cDG7xjblvP9HWkDM137zbP6tC8vdpRaQCypaq3Kh8BShdFq6C06g7NqAsul4XwkNLg/nsl5AelKvBIhpcxL5a04gzGeUjJioaREE1EfNkA3XF5ecDhOGGPYX245p4oLELw+HLdxQ5ROS5Mm2V1XraVUnGn6YhJ9cNILxjSWaVbL2GZUjKgTutU2S8kFY4RUCr0nGlXXThiMcZTadPVhLblWztPMMERC8AgjoxPoC41KjAOSYSlZLX25cC4dyNQqK3bUELx+VltTA2Grlroaz+gN6frnq2N8UAeieuKd0ZG7akS1UpZLVTKaUUd97cIyF9JSKWUh+IEYB7wPLMsEgDX64DfGUntdQ16sLA5dXbRS1LbYC5eXWxVXFQjOsg/C+dmEk8J2M2j2YUkqrVltZKbreqGZVbmLQXIm51l1wDFAU2DMcV4QGZAK4kdSy1TjqTSOUyLEgXHc8Mhs6c/P2Cr0cstmhNFZou3UslC7cJ50KjLG3Rq8A+NHUoWSqrpajFlxuJaSC9FvMTZQ0qI2xGWBpqHFsiRs65jaqNOB4WLg4dWOwVukznhndc2FTnCLqPBFeDllrAxDoORF5UPLRC2GcRyUNb/qVq115LSQlgVnHd47LJ3clb5XS2NJGWMUDIRo9qBVwBSgMgyRGCOlNnJRZ0BHHfTlB3ez/HC/0MfYsDJBz1iB4JwyqqXrjs97coNpOrGLhm9+/Rt86ze/zle+8pjjdCRPwtXFQ3be8hf+87/M0+OZ7373A87zRDGGJ7cvwAhvvnnNl77yNs/rmTc+9xbvv/g+f/C773KuifvlQPhqYL/f8COf/0n2fst3P/g+h/OR4EfGuOc8Lwxxx/m0UFLl8uqG3f51/sJf+nnuDv8CN1zw8z//X/Hf/T/+J86LuruDGZiP93z24Xt84+u/zX/xX/5XnE4nVfZ1VSLKCjtZ5lmpZRdbxBrmpVBbXUePaHVM1JOdcyLPCyJQjVqVXjrPvXVYKZh1/MeaANd5kMI6Pnv6hMyW1x+9RsdymhbyktABqiVXta4dp4XtLtDEq29YTszZgInk0inSyK1ynibOIkRrKE3DTWnJTKlyEQJgybmQpVODiii8t0jS0bpzmqRnpT+BBuGkgxNovWAo1C5s4paKZyoQnGGgIa2oCKGuCf/elVIlMFhBumHuOsC1ztKaykQqbaX0NXAWtzrBvTMEscj6Yio1E4LFWu392mZIS6JiKU0PZRIG7LDjmJLu2UxjtI5tGJhL1707jvv7iYvNJfO4o8qAaytJq1bEdVJKiFWud1sJcS5XBpMIfoWL0LHe4IMCTEwXSvfMC6S5gDRy0RG1WE8XwXRlZOfUGGMjRI81GqQzVnS/bC3bzaiO8Z4ZN55Y9RZZs4YEL8Y9cb9hE4ReTyB5rZLpSkKTGJpLabbQ+5pMjoNW8EQoaz1pJc9CrYjtOj0JA2nJPH32gu3FNTFGrW0hpKwubBe8jj0Rri52zIfnrxS7tfaVzW9IdXx1YEacjpST4Kvg/KB/WRSNaq19lSlpXStLsiI7pXdM1e+hs3q40T67ippczhrYLZnSDHnJ9KZ3P2sjIkJOeqvfbEZKPWtd1RhKyitjXrShgehaio4hcbWPxADOgrNrwr/OvDjdsnvokAdXfO80aTZkPQijTwTt9zutkqakP2djDNY2nK10MUQbgM48LZyPBbPfIU0IYYuPgg2i9L1qGGNkCJm2LPTygt12z34csQjn+1nrcEvheD4yDI1pURx1aoblVXhVQ2iNhnceZwVkVOJga2rpW59ZQRxBGrk3MJ3LKHzp7de4uYjk8x3O2zXoKnoQaOhhZRNoVVP4hk7JE7VmhhhXmYoCe14KZ9qqoO3i6NI079M7PlpOS2KeEzlX6IbNJtJaobekoqT1QuGtZTdYrIPDMtOr0Y66N9As6Qcnv/5wv9C3G8EGFdPruKfgfVRr1vqgO6Ujtc/0Kvwv/8Ov8ul73+Wnf/QN3n70FqUdeXa+53T/GffTc770U19klspH777H+5894WrvyHbm4eMLej9zX4+8+egxb/3IO/zWr/82P/Onf4YnL55hF+HJ4SnvfTbzxsPHPL878P333udz73ye+dx49uxIz46WhYvLG5Ylc3t8j49/9Z9yuX/A9cOHPHnyKc+fPUWCU2d5rdgO0+GW3/mtf8fP/+W/xPl0IMQtIYwgUEolp0ItBTNEeq2I6Euq5qw3IGsVVykWV6wm0LNlGEa6cdiqwha36mc7CdP1hUhdcUnAskw8e/ac7W5gf/UG47il98r5PCtByax+5NZZUsH6gaSKcmpq+FwZWmSaJ2ZXSJLwTh89xnrEOTWHd0tulm4ClU4unc1mh5SZnGcdyfaOdXqKrXVmiHuyNEyHLh2LaHDOGkrLLPmIN3tscCzVaM3OC2NfuY9FQypilKxXaSzlTJ4zHacPk94Bi/GenDJLyfqyc5Y4BEzNmjpeITwi6/TDKLqxNq2S9RooXR3jc+7k3ikYnh/PKtqpjWAKxXauxj29G4IZIVui33BeMsvWUuNAOk4U4+kCx8OJcbsjpYxQ2QwB7y3ONnopSn8zVk1Oq0Aj14XWIQbB2a2mslunlkl37LlotaZ1pkVvIJdekax27WU5own+pS54Hxg3G5a8gIdlblAypupLrvSCD4XUCt5rkj86IaJZgy6d7gTTHVIanco0T0zmkqEHpqWSLEhLBCsr2MTjvLLwp9QwLvLo0es0o3a0YVhvU00BTdTCOAZ6TdwfD1ztttrlr0X75b3gjGWqarEzK/a31ow0BZC0KtSs9cBmlNegrYyXEzPt9Zv/iMHdWluZ5uvtujY6FmuFhnbba3fk1jBi8cYrwrdWrCjdsORMl0bDkkumNvV3t1e2PSit0UW43kair6T5RA8GbyzBNiSdODz9gMvPfxGTN9RniWAsCVEmvbw8HPdXDvRaoBUhxICNHWwnt6ZTtbhhOczU7lkW3U/n3nh+OME+UirMSyW3RMuZIJ3Lyw1jdATbsWJpQ2Q6Z3JVdPE5z3Q61lb6cYFW1AgXHJU1t2N0QuRs1I+zUWOaNPXaR9vpQagpc3UR+dKbD3j90Z68nBg2jloSGMXTtq4NGOX1N5blTKuZcRzWaa9liI5SOrVkbYI0zeVYqzklMR4bHL2qoa1Vy3FpLAl6cVjjKcWRciKs+/kQhK33tFzUKtkStIwiDnRSpqbCPyFyFiOV4KAFdf86u9p6ukIHWm9gG5uNcPvp9+n1wFe+8gV+9md+mvc/+Db/y7/+X3ntzWsePrzia7//H3j/2XOu337E9uJHmZ8+ZXuzZ3f1kHc/e4/X5BFXb17yu7/ze6RPFq7fvOTh6w+w0XJ5cc1nn7zgW19/lyUVfu5nfpbaLH/wjXcxbiAMG37z3/0HaoHqddR4+eiCUhq3zz9UdOv3CsZoerjlxJc+/3mevP8+427kv/j5n2czDnx229fxnKUWDanllFWg0Cu1LNgV9NLRl2vHkLuiDDGGzXYLRUESqemItXVo5UyVzFwmPbFWDXMZLAa9uYzRc30VOTu4u39BEqHmTPBad1nml11Qz25/yWmaKR2WAgmHG/Z00RTyixe3JJsZdyMxjCz5vN4qIRUhYzlNBecvKGuwCNMwRkltGqbqzGlms5X1UKI8ddP0JG8pGFOpXQ8PuVTS6o6nVoJvms63dq3w6UMs107rBYmGnLsCdqKiWoc40KVyTkrFChIp1bAxBucsvVXFS9q1Mhi8hv1qVeOXBJYlkXuniyWVRmqdLg1a1+736FimI+clYRnXm//AeS6Mu8hhmvjg7gnUoMx+K8ypcHVlcU0rTbuNxcqM61qJHGLUFQTo1bYrHKXVhvVB4SHG470eYFIp1NZJuZBKJVjD9mLPGLQbLKIhxbqOP52VdRyd6RRolcEHpFtK1VuytFW84S1xMBhBA5FNsaPdGJZl0u90U1RsKZnWN4i7orNB0b2FUhstC/P8/yXvT35lW9PzTuz3vl+z1oqIvfc5Z5/b5s2bfUMmkxQlSqqSqyRUuQB7YLtcBXjkiWHYBlzjAjww4D/EQwswLLlQMFCWYVuEJFgqSqRIVbLJTCaZeTNv35xuNxGx1vpaD951Dj1MDxPcOcmL25zYEbG+722e5/c0imTmWjkuFuQShxHnlZwSy3ne8MjRoEF0bm9veHDY2UqoNsJgHH/ZNAN2KNvlbBPtRqlnW0O5Ce2eXqulDoqYb1ss1xoxEaMhku2v1ZntzKY75hdX55BuTg0nSquCNvPLBxeI3vCtrdkoopSE9MrFw52JF0u1M9CbWLD0vxIAdjr3dzcsrnD1YEI3P/egnXW5ZRct7S7GQF6PaDeLYlBvnvVe2RLIMVJgYGlCymYVRRsFYSmdogNLSZRuVMHz+USQhG+J+/vMYTdRSzdtSPc4EUY3Mt/P1OC5OFzYeL8XcBAnA9XQPTXnLZfAhLkOY9yr87Yi9FtXvK6QF5wHr/DgYOuLfVeGEHhweeDx1UA63ZLT2XLc1bILUrYCCSwLo2dbaYzjHueU4/2Z1upGznSIdxt3f4svxqY3uZrrSl2kIcznlVQEkQH1HqeeJVecOIbBEWLDeZt81pJsJ69G+Otik8G2geyd67/0nfgrfaFTzSbknDdEXjEBhMSIj5Z+49qCj53X37rkb/z3fotvfOkddpc7/vDf/VtcdDy/fYL3l9yej7zx7a/y4ZNPefuN13n6xYkPPr/j733jb/L9NyY+fvoZn7bGcBm40AuevfeE56fn7Pc7nj77nJu7I9dvXnP74o4f/ujHPHt2i3Mjwe/QHrl5fs+SVvaXl+wOO7783a/w7NkzfvTBD/i8VV5znYeXAy/u73lwOHA+PufyauJ/+p//j/neb/4Wt/dHdvsLcBYEgTPFrIhhQlvJ1ARNB/q2u23AWuqWme0pzaxpUdU6hGaZ1mB/XSnc392itdFa43w+4+No/sngGIMxqouD1Vn4xzgNJhpptouMw0TDk17y3MWDBnJRY12rgUx2u8jOdeLgWIHSHHNpPDme0JYJjy5Jt3dbV6M4dUjXTVEaaMkOsFIMAEKv+OCpUhBxDIOnpoRqYYidNR3pXFlF7x3ORYITgrP3RmUbpTcTNjnFLlJ15q0dTImtWtkNjs7Esma6qllYXuoRML9xzkaUa5tAStUjmG+6iY1Hc+0sKVkC2RCJMdpeWjJhHKF7RAO51O3ANspYr5V1PnNKtl4IVF5/cMk+KDEODK4zRc/x/gYquLhj2F0QvbAsJ14mZklvpmBv6yb+CrSc7XMOiqqlRrVmYCJbSSzoNoVAt11rrTx98hnT/oKLy0ebK8KYAtEJejHiu9B7IoRGl0TrBqhJ+QxdcH4wTnkXSl5wxaZMNnze00oEP26DzmQgHiLnOXFOK1k63Q1Gh8xpYypA9JsCOZqlbUkrQxxIKdMUghuprRHcQE4mXzqvK1WbidjoOO14X6E2eptpLdAKKN5GytvCSZXNrmadcy2NvtntemvkZaXmgnMFUYdsugzc9lulvFHZzEJXcqaXQgzW1aOmXkf6ljne6WKeyFKrdbjdiogxDux2e8QLqWZT1GtjvnuBl868LOz3e6Tfv7K4CbAuicNuZBh33M+FXjoFz6k2Ax5VY/3XBqlCk06c9ptQ90xjxdXEGITXrx8QvGeek5034sm5ss7COneDBNXOfD4TvFjCmqsMuwGpjprC5vCwcy7lFaGzpDMK7HYO6hlawTvjKAwOgtsmZALjOKBk0mK54yknenSbM8TeP9mmTL21Db0aEFHWdaU2tnhT0z7UWq3wGc3vX5pNEUsVcrXJZs6F++NCbbYCHKJNN2pZLY9dMsuaiNgzWEvHB4/zpqD31XIxlL6JRf+aqNzHeMDJwJJnhnEipTPranAUFdBuil4XCp8//4xwiHz0/DPe//Rjfv1v/Q6t33BaP+fJR5/y8w8/5cG33+T1rz5AJLN/feD5+5/zZz/6M778zS9x+/zIi+WWuga+86Xv4b4cWVLmySfv8+kvPsX5wHe+/X3+5OmPeO8XP8cRGeIFOZsoAoXdbs+yzsTdBePkuLt9itPGfPech9/9deanz5GS6CXx8YdPGLZQmPvzakrz4PFhpBY2+IZDB5iCh5poOSFxe/Cr2ThKFer25T7NR7NbqQEnGnBez5YspJ5WKofDntMmPhGRVxGMXpXDbsTdn3C9cJhGqi6MQ2CdZ2KI7PeGZ5zGiZs7Y6OvZSWVwm7LixYE5ysPDgNDa5Rekd44zYVn90c+u0tc7SIv7mZ258w6VHquDGBK+2xbAKeOXmyK0Goy1bGLiLcJlXqgNkpdEFZ6bZzXWySO+NGh0SO9W5GzYRrrtifsqraLU8F5oaQMpduYVwzReLkLDN5xXjJmL6+0KnTaK1V0a51SMG96q6RiXbu55XVLx6vUVolYrGhw4ERx4l6BglQg94Y45Xy6560vf4vl4Zv86BdfsJyOPHp4xU4rVwO41gjSiVpZqFT1ZAnczRlpGel5E1WZRUteEq+cM/xnywgGUBIK4+C2na9pBlpXE33VQnBC9J6iG2luI3A5sRQuaYXeFrqYhsF5Q5CCp2ShieIZLdVOHKiiKuQ8G+u9bXjX7ujFErdKt+yBEAd6DsQh0ENgcKY0XpbZ0uu8qY13Y9j+bCF645+vayLlQlPl7pwJ3go6lYF5nslFKZJoNRFcZbgY2e8iaV6oy0pvjcGPW4FpI3h13t6jUk1EJpCLwXN6V/JaSGvbnt0M2oiDp6lNn1Qt/rMbsdQskkOkOQU28ZsTs2U6Axu9XPHknHFxpG86AUUYxh2Nxprq9vkJazO9yzhMfPbkBb/22ls4/zk3Ny/YPXoTNwyEYaD3znleOZ0rmYEC9OBZE6S1Mcq4XWRCJzMGTy+JqDOHQ2AMB5x29pPhTsfBUYqtTIJ3LKkzDAdDoe6Uy8sLOo3c8rYyS0QfN0iTTVFK67TVxITeB3qrHI8rtIX94HEOpjgQxAoiuwINJNQbnBexzIoN/GKBUp2u26Vcu8XWvtTRdJs49g6jj2Zh7I1hHO373YWKFTlr6paOpoGc6wa1clA7tWYKHaKw2zlSmjmdjwyDIw57mjiaKqij0rdY3f6q6Dbew1+TC70Uz3qfuD/N7A+KakS9sCQ7pPe7HZIHwtg4r4Uvjvd4Cfz6t36d1x5e8E//X/+IOMDD6zd5Pc/0UEi6cJzP+IvGG+9c8/zpPbtnL3h0dcW3fuN7/Py9z7h/dkTzxHwzczU9QB53vvPN7/Lw4Rv87E9/xsVrlwx+z/Mn97YPVEecRgoW3Xe43HF/c8fjB9ecHp652l1z9/SGtlZGN3Lz/JbJe2rp/PzDT3n01rt0tTjKiifVBKUxqCLNQCJDsNGb0m10ZBpfauuc7k+4YYf6gCib+tvGqill1rWwj519EKZhIk0T6h1xHF95cOmV0TukZko+U52NbWteCc7EQDkt1NK5vXnO558/Q13ksBsJ0bMbd0R/JK0KLVHyPYMmvA5IK6y5kzL4uCNOI6f5Ga6aj7Onl8AbE768RFoaGnGD2UhH1KANMjjyeYWWUd1gM3Vhnk8ETfQWcbWStn/XDkbIpePDpham0lsn9LxV2I5UMl1N0dxaJ4hyMVjGtUinlrLxsj3i4uZBN/qc4qhVth3nSyRlx6kpvoOD4Po2gm5QN7phz6iDSRoPLw/UOVPTzINR+c13H+L6Ax5d7nn66ce41TzcuVVuT5m1NuI0cncuzLnz/MmnfOXtN5m2LGsn3lYNTo2ZXxu9F4RqMJVe8FJN8Cc2zVnEb0rqTGtCbubTfvONN0ilUWu27Oj6MiTI9p+lVs7nxposQOi8JFo9884bj3gwBtaU8MMIzvaSU9wRloFZBNcL+9HhXWDWhPhmXHQK6jZwkFSkwjREhmBMBsNwNpwPlLWQawM/Yg2PpzRhOZvKOHoj9oEVUgJWpE6OaQhITTgfKVoRApPb051nyYlWGtK6xY6+9O5vrPGcG9FFS+eLjuDt76s4c49shQzN3qvozepYih3izutWINjeOLXKgIWEWBElhqIVZV4N4DNMjjkp4qH5SG9Q08zON25v7nnr+iG9zZyTjZ5v726JDx7TS8H5wDyvIIH748oxJVrcoS4wBFNea4/43oneULu1LQxj5+0HI2N0dv50cL6R54WcutEZFVLODPsLvArLeebF3QveePyI3gv5ZDAZoaG6mFNp66RLajjneJXdvqUATi7y6PIBo+8M0gi6Zcm3bVqCuUy62GWeuwV3RdQolduUrG4X+pwMrKTSUSfsdweGaaDVQi7JLIpiZ8GaKylvXIsODjWHTTGA1y6MHB5eUdqM+sKyHHFOiMNASoX5LKwCea1Mk53dsoUddQSvju7VnsVf8udX+kJPCZoDkYHTOTFNE0iglGRJZXOnLo7Fdb7yte/g95FPPv6c/fWbdA9/8+/+B/z8p/+W558+5Z133uXF6QvL6G0rX//Kuzx454rbT+94/uIZ8/EWmQKPh4fM+8jz08zPf/w+F37ky9evc+H2/Pkf/RllTly/+Yjo9rx4ciSXQhyGDZ9qudwffvg+5ReFwY+0BOeyEKbIfFzRcWCKF8z3d1weDvz8w4955+s3xN2Bcr/y6PFr5NaJataduq5oUCY/EDYf5kvlrRdFKix5ppWFBw8GS0VaFmpt5GQJRKA4LQwhIrIiThmnHcM42A4PO8ClK2MI3C+dlBPDMJicGsNy9gohToj3XD96RK6Nq4u9ebPbHeu6YDGaK2EaGL2wrCvLciLEC1zIeI34MBFlwhMNjLOurJpxraDBsKWIJdAZ/nbASaQo4A0B2rELnt4syUs76swKk0umSrGRl9qBmnNmzoUgYmldW4dYe2VUU633lozG1UBoeAlWWVer7Dt9I/XFzTrUzOsNtGrajmKzWkQs0GEcB0Kr1jVToRV6AZp1+XkT1s0l8Vp0rDczOyfsFR5dwm4YqOuZlYVRHOrtGTjPmawTa3MUsYlDHA+UJuACXpVxEIMBbWPNl4WbilHFgna0FbvQu7CUhPgD3tmEIWyir5RWck7G6rfdBdGFzZe9WGSpU4J6MnB/n3hxlyhl4eqychgHxmCQKBHFaaR3XiFXgysMoYNv5I3IplqQCK69TBkzAAndMqzH6NgNo6WiYWlvqkLpyjTtWFNmWTJ9K2Qayt3diXEYERy7EPEq1FyouTP5yForNMjnSq4n4mHHqoYYXmfjCngvpqWQTm3NpmVdURfRIrTeNiEVmDVKKcVId4PfEsVKpdaXY/VGFxvJhuipbaVtnZyJwaxLr62xPxys4C+Fu2NFY0B3nhBGoi9sAgpUI8/vXnC5VqZpZE0rPnh0nKitM0w7znMhFWHaXVKccE4z0Xuke6RasSPS6JopJXF5MbLjRGx2UXYRzutKcHCq2cAsPqKtUWTFBU8YHWWZt6mKEvB4H6ELWs+Gi9aB6oQkL+NMB3qD03omLdlokk2ZwkhZjrjB4FLGDVDcBng5rTNsVuYuQmqKNsujX0uz9dow0tQsgrWYOG1NFec759OM94qvyrLMRhVsYshctWJTeDlBMFHj5AYc3bgYvuJcx3lPa55alPPZ9vU5gzhQ6QxBCTHQu+kipLAJcn+5n1/pC/32VHGho1opZUHHQE6F0htrLdyfXhBco6XC2PZ852t/h699qZPmhO9n3nkzcfPJT3mRP+ODn37Id/+Db3FTv6CVmd/6xm/w5C8/Y3j0mLRWfDlw/jxR0y1/8cPP+c1f/zt89bVv8OkH7/G0PeP//fPf5fVH73I1vcYXX9yifaZ1Q0vSO8tyYhcjSuH68UOcXnK6mfn07iMYGqf7I6V5Yt2D91w/fMhv/63f5sm88uMf/pjf+bt/j5ILp3tTQ8cQES94Nm+qr3TZkI8bJQsxa4wGOM2ZXS4MQyAESx7qrlMqHA57ri8cOzmS7m9J+Z6UjtzdvODq6hGpmj1nHEa8P6OuoXgyfaNWKXsJOHHklBn3I1PwLMsKTSipmMeVttH6LtH9JQddcW5lVQip0jgQlsaUbnj9Ukm1EanUlqB7VCLOK6lvqTtV2fuB3RSY1Q4/t4nSGGBdPeXk2IVKAEKMVL8yDA6p0HUk2xNJxSJHl9V80cPo8d7he6F1222y7cpzWlE3YInYtq8rTRHxOBVM/ZhwCGETyeRuYS3KihNP0M7OQZJC7WxdvNlopBuONYlSBHybCVpYc6aFAY2eaSwcSJBXpMN8vqciXO0vkaZcP7xGYuTuuLC0yrrMDMPIvJpADtc2EnClSaM3i0NtrW82Mkuw6hiVEHG03lmLbp3TJt6RTkmZtjm8cjUvMxqYxsDkFCFb+pthxcgjqO6Iu8kmH2th2g/0nigFnBtQuUL8gSqeabhCdaBXxbtIrg7fBameUR30BVqhMiDakaggRsczeFdlGqMJRJMd4oigYeDunGjNwoL2+yueP3vGxWGPuMwY94jA+byQ1VY5LQvnU+J8e+SQOtODg4n0SqU7hWDFrQSlNiPCdRJmBis07Yhzr8I9uloQktEurUCq3dClrbdNeW9EMi8R7xsem7JVxLCvzrGcV2rvRO0Mo6OunZIbcl6RwUHw6LjnLsO7uyt2xYqZh4/f4rPntyxzwksiVaE0SLWzv9ijwbPmFRet462t03onBAttcVSzgCrErYCjZ+I0ET2c57zt5xXFssErGd0stFcPHjCfZ4IPlJQZNnJgbkLUSHAekYpS2Y8j4DkXI0yKV17cvODu5obXr68YAhaZPZkWxW1BVoJpCk7zDGoMeh/UzpKUoVu4lZNshNE2kNzIi7szN0tjWBJpznjtXOyhOwPIKM70SljzBEKXRhg80Sl+o0Luh0htK96P5FJIdWYK9vuD0rVSjNsEXRlHhS0BEen4+NfkQr+fCz53XD/zxuNLRm+jGOnC3TzjvAOXOQwjJM/yXPFhxyQWUvGDH/wAzWcmP1NON7x4/3Nu05nvfP2brJ8pf/DP/oxnT+/ZP7rgN//Ob3N/+znPn66054UP/uRnDAfl4fWBF3dPcTryla9/nY8/fc71xVf58Z/9GLpuYRfKd779NS4fjtzPz6my8uLZiaefPcd7cLoy7Sbu72Z2uiO1wvH+OT/88Z9wcyqkeeUf/IP/yIRJqjZM33Csfoh4rYga61xEWVJ9BbaoFdJaLSVpTcSd7dqcwDAactL1QjnPrP0OzZn9zpCm6AsuDg9eFQjBe3a7iFvPpJRYFqNrTS4witqDPe2MrkShS2HNEWk2jtcJNARWoLdO65XohYtJuJxA40DoZ6bTc948eD45JnYDRA+SI7RCaZnUBXUBj8erJzpYfcflRsiFnh01dgoB5ZKhn1jrSowTd/3MXj0uDdsl5GibTxgsblQ3hGMMgbhhXkUE7wM5N5yzVYT5tcsG3xnxtgqzPV5QWrV9e66Qu+KCcDEFVGA3KDUlkhSWAmsLVJQmDlWoohSCRTKWldFVhmFn4icFdKHnSutCbspw8YDcHcfNaeAQZC1cBtBm+9pSCmMcAXMF1G7FMGoFmpjxit3gid52kabH6CYKcoFW1eJnt+CjGG3HmauJwmg23mytoKVx2A1EFTKFqhUvMARHI1D8guudoQfDb6p5j1Uire5ZamBpjZKEKQn3a2J4uKcuJ5wIrkcLu+jmSnASjP8dI7ks1A13GySgQMoJUkWaMOhAGEbOswVqHJcT3cOX336b4/GWIQq9W1TrMFkcbRyMATHuAyUJy5zxQyeGSEkZC5vrhOhRb7qHLh0lm+BdbRVW6FuOOpS1QhPzfWugdEPHGl60v7rMNzMZk3cobNniplVoxXz1KuC12+qLgA+eIXqi2k52bUKNE2t3dLxNHi6uuf/gKTV30nFmaQ68pSK2ZslmTixyNfdG7RX8wLqNpX1QIpFWOj3Y0HjzNKDiELZUPBypgutCb9lIitMeRRHnaaJICLRNR7CsxmHfORM1Xl/ucH5iXjtpKYwB3KDE8ADpFTcGcJ2mDaJDggkVqdmmeN6ziJBLJ6dO77JhsGGIG9qXjAuWBtllZAXmVBk1ktaFw6Dk7k1src58/U7x6lEEVdOI5LLSpCO+bmhsYVBhioHmhS4O8WJs+VxZZhstrquwLKb2d77TKOCE8NflQk+l4EPgrbffZYzCmla6LbE4nu857CcmP0GzQ2naj3bIthPPnr7Hez/9I/77f//btFS5nTuPrwbuP1751//sh/zb+c9pa6VrZE3CBx98yNe/9oiL8SHHu4VO4cX8jKs3Jt5445p+cvz4F3/K/U3hy9M3zQesnrMWYuy8/dYjcI3X3vgav/vP/imtP2S/35NXa21yyYQYcSFAKeRcePb0CaUrn330HjWdiONExYRbJZ8Y3OZZF2OZ52qj8C7OhF2t4wXSfEfPjUkvGKSw1rPhJ3XYRu6dZVloLTN0h4vXuHjFo9e+xIu7I7sx0ltGutHkeq700sgp41qgWfuL+Vdtstf71pFrY1RHWxN3L57hQmEOD4l+YK4zTq3zc1IYR0evAy7DutxR0hkdK9PoqdJtNyWyAUUaqa2WoNQ63tmFJduoKrdO6RA6zOeFvFYevvlw21MvW+Sm8cvXbB7kSbpdUio4Oq5Yh6Qu0LeCZk0L3pt1xtPsUqWxzncQHH7YodK2IsCqbCcO5y17W7BLMITAJx99ZPviiwcI1u0Km+f95RsJ0DrqhSFGTmchp8LCiojFlS65EvcXtGThObXO7Pd7Yoisy2IhLXtLB7Q8e+tISlkpvVohuF0ZqhC8bqKyChspsLy0nMnCWld6SdQeIEy2PvAB04WbILPnGSmdPDbioHhn+/0YHZVAw3GbN6jJNglwHmor5LyylpnYjdR17xr351v6MHFzvCG3Mx6x3HnEbIU+0luks3nDmhHbvDq7MFpHiqmYUUfvcJ5nu2C3Iq60zJJmHjx8wPHuGburA61nukIYIq4p2sF3E5De3y/c3j3n0cMrluWISoDe2e13W5ymt/VKTgjgtsFS6xtZDjVGgCjTsCM3DEKyRXx672itmBXVmwDRGPBWKLy85F+KoJclbUCtCN1CY0rZcht653Q84Z1nv9szp3uj3+0u6OrA2RTmVWYCxXQ5Gkzc2YsVHuKN1rY9M8oGrhGxdMGmm97CeOzBbzkBtSLdfOe1W/xrjJ5lWWxiWBvODxsvwM4OaqWXgjj7Z2uZyaeVvi5MWgnOM0yecbC8ALeBpoIzhXrKxlnnlYXQWbCPcxsHjg2epPg4gHhyE2p3nM6rrUoUas6MQ2AchHHwOE1WzGA2uSCm7VEUF5VTrXh1hBhNFNkSXSqNgguW/mmfvmfQaEjmsMcH4HwyQao2tIvlDPz/cSf+Sl/oXToPHz/m+vU3+Oij902Fi2dtCrKjtpF1aey8Iq7SS2IalGfPvuAnP/oDBj9zuvmQ3/yN13j8uvAXvzjy/a/9Ov/m4/dYi5LzwsUDxzvvPubB6yPn++f84r1PGS52fOs3vsWf/vTMeBX48tvv4NeJP/7nP0G95+qw5+03H/Ph+++x3wWOx+c8e/oRL25ueXj9mJaEKo3Xv/QG9Ad8/P4v6K2hGqndvtC2c/K43llPd9zfPuWtq6/S1A6ntSZ624RpXTiVbg/ZllOsweGd5zAKbzzYs5TKIXT6fMejgylru2LsZzy+XyKL5/R8pvYLTilyzmKe3uisECoJbYXROS79iI8dad0gI33zyjpvimk1xXcrCw3hcnSU44lxGBi9wzvHoMNm7XDUmtBQePhoJLgdrtyy2wXkYkT3keyhl8hKIJ3NVudjgCykNdMHe0Do2UaGzcJHWq6cnr1AJDIV45dLFVxTKAuqlmeszhHHaL9HXok+ELyJkMxe1MibAEYa1Jro2yU8xMAFfTucs+2fvSPnDL0TY9jsS5laCmur5GXl448/4cHDR+wuH+E3hXerJtQzC3PHAd7ZaiU6s3XllEm9kCSCQK62oy2s5FYNFbosuN7YT4H7+WR+Vj8g2Osyf7PQuqN1Z4E8alqJNBd2YSB6JZUV7YYNTakyugUfC90bOS8EI9OB47w2agN6Y4zCfgxYvrbgnPVuFidpigO/21GyEFYFLCAoDpHSO3kxkFDvFecqDx4eeL6Y9cp7QbtSerXOMNpuUqq3nXNvHOeF3jv7cY8TR1dortLUcunrpv6uxcbhl5c75nVmXk8Mo+fy0SPWalGmpWcGr3Qa6gUdHePe03XgeJ5prCAmKLu82BG9WgKbs8hdCwjC4DnYoqZvjodx8MZPUNuoBy+bWa7TesKrMfljdIg0ci20Yuje2sRsk86Ec+oNQ6oCNR8ZRs9uHNFWScuZspyJwbjg5+MZv/m9H73+NrULGgJezPkRY+Cw31FK4X7O1il6T0MpxeJ1xYIAmKaRwStP784GxXF+Wzd20+HQkCzUlijNipXoA8MQzWmhjtubOxMd5kquhX3wiKu06Ez3spypWaAUHh4iXQrqGjH81XujDttJl8x5XlD1NsovldZAYqSvGfGOhkWWyuZoGcdIJ7KuleOcuTuu5KbkWvFRmabA5T4wBvDirbATcHS0Fxvtdyu63GTrndqF2gpDcEQPOc+k0mldWdaKaKQi3N4dUVZUIrmsGxxtm8KKsP512aGnksit8YuPPqVVRylK7Y4nz+/wcceazD86DJFeTxbBOU48/+IjnnzyAXdPP+MXw3PeefNd3n78mCefPeWDn/8cLStKsF3H5Ws8vXnK5WvvcNBLJr3l7jyT8sxXvvEuT4/PScYAZCmZL735DkNwPHvyCSGYWvPqIrDMN0Tv+OmP/4JeHN0Lp9ORt7/0Gs+e7phPq+0YcyKOIy1v6u0GuVVePH3O177+bZbazLLlA9K2fbmaYjbsdjx/dkNKhbfeviLnRK+Ft64vTH3dZkYHYzBkaXeN5hy5KFIEL3tyPHB3/4IwXOLjAecry3pkv4tUEaIqV+OE14HYOzkleukmkOm2sVLncX0DrVRT1EtZcVIZg6N7v3mbB873Z85VUVbWdsTpyBQqgc5hN1JC4FxmlpyZ/MAYBtZc6LOxsTvCuhaLXBVv3noN5LZYNGqppDWz3+8s7AGzBGnXLaXLMQ4DGjwN8/42CrUpFKHhkOY5Ho+c5zOHw2HzDyhOlbp1Hpf7yHxOlvnet5xvaYSotF5opaBNcD6aTa53fuP7v8k8mzUmOIshra0a07wrsuWSj17xYg9rcI5U7TRZxSxTXZS0ZJY141AolajYyLZmxmBwlKD2fi2lWLqXOrPfqLwSwTVvIaRlXS24xKmt9jq4waF1QYId2E0suz3VYgd9bWjweOkM2gmu03uGpnjfN79+3TQ+pvivayP0iRhM4JpbRl0keGeY61aMLraLFBko65E4DkhXympOgJoLrivammU6RE8QR64JSkG8ZxpGBg18enePi6bS1uA5Lwu9NGKw7+O6WgLbeS3QC5NExmC6iZ4Lg9pINu7BDZG49+R5ZpyU3eQYB92Ii0raYDXR2y6X1jdfuwMxO5Wgm+2x2AWETUOGKZJrRjeLIa3QNmhW6Wa1ahuRrlNIxZCyuZhCehoC3ou5FgQOux33xxtiiKQ1c3d7xzhO0B1+2PP0xR1XDxzi7HnY7yZSSpzPJ3IP1G6WU92+i9LB09lFz2E/UtaZjqOi9NJxyfQ8lglho6ZSOtoqnWiY2Q4xRhtT50pt9j1CAuojpZtdV71xLc7zzGG6RFXY7SdqmU3oikWrvsoeF4e4TWDYwNIaOl4dtRdw3oZgGDs+LTPkTK1WlN4d123S4Ajb5xe0M0aHF1vt+C090fVOL4kmlkfw0nJ4XgoaD+Z0KLN9httoviSoVVnOje4KMQ7Q3TZJAdoKXQluoLUNQPRL/vxKX+jD4DmeT/QGMY6oRO7uz9zcnbm4HFDtoDPOK3dPP+Vf/uG/4n/2n/+nXO5H/vbf/B32/hu89xe/x+1zx/X1a9T5CwIL3//+W3z0+XMetgOHRw4JBx6/cc39X3zByCW388rv/3/+iDe/+RaXr1/j8p7PP3jBzl8wxZGf/fQvSGnm+noPLfG3//bvcH+/8K/+5b8jZ2W/e8Bdbry4veVwOfD4jdd4/xcf48NgQBIxwYxTZ/aldeXF0zvy0mw8rIYhnIaIU1Na+8GRcuXunEi5cjFn0nzmYucZtunE5S4weofTRGtGQjvnQsFwk6Kd3X5E8gWHwx7nHK1Zl1lyJTfDvEbnOebVHvBm3HgNA04U1f7KZTCNEWmr0bgEDvtI8DA3SwrPpVKap2xf2hY6Szqxq+umPbADey0LuVrnK7Xanqt4G2nJnuOy4lPFh4jI1kXUbpChXCxMJBaWeaWiMKiJkoIa+ckZdKLQaZh3uPZOUA/dIDbLWqF7syFFE9yYjcZGtoNTLg4DDgzY0ituUy23UlHUutkMJVeGGHAuMnQTSNXtYA4qxkcX2WAsFj8ZQmM53ZPXhe6sIDitFcSxrjOlVI73J167foTXTvC6qenBq41OEWFdknUmYkVVLhWPMsRuWdcuIs2ogzkJwTmctQvUDoMbtvCdQm4W4kKD0grbb8tucAwNvDbG4PBeENmCLAS7DbrieiM6JXa7eGpNdPV4MZpcPxebeuQFzSt7t8dfXjDXe6Q7YhhoJVNS2wAvfZtyNJZl2ciRYt+tXKilcndzw3Rxad8NDQy+ExR2UawbGz3n2S79w35HzQvnZUVqZhctpbB369ri6NGlUVLCqTEP5nNinKKtWDCrlYjhQ+tmr6zdWAWyRRjLJqzsWredtI16vdgUUtQ6/d5BnMNFhzrLNeg4ahO8YoTDxqakXqgV4jC9mga8tMvlNbHMs4U3DXtcOHPz/BlXVw9REbxTlnkxm2Y36qLR/hpSytadG3wpRkdtmTXNr1Yb5/OyjaC3yYmYxz76jteAk5HTeWY+n+ldmNe8ke/cRn9TSnd4N7E0EyOuc6HWgCboLW2roo6WGR+8jf9VNhqg+fotTtasga2bqLRi0B8Xol3+TpHgmZeFNQunc6HWl2uMymE3MEVhN2DRx4PSumkdtMnmbZFXGzJVRwVO80xbFmJo7HemtKeZA6dUE9B6LzQ5cnm5M5tnhymM1L4Qg63pltU0tr/sz6/0hX5xMRGnkZQqpXTO85Evnrxg2l9sIICZ3R7u7z/lj/7wX/Di8w/5l//yd3l4ecm/+hf/kk9+/gMeXMDrr/19fvSjn0Hb8fbbe+Z+wl8856vf/iY3x5k1NU7rPTdPF+5vVgYOfO21N+kpUF54yj7y4c++YNdGszq1ld1+5PLykl4TDx++xr/4Z/+EUgTvJ+ZzoSpEDTx78YLgFT9EVDzjMDLt9tw/PdJ6ZScXjMHxyfufcDqtVHWY0yoCnt7t37k7zzy/uefxG+9wc3PPF89uub6cuLo8EFgQ1zlMjuBAutK7J23M5lI6dS2MIvR+wnNk8iYSGcaBPGdKLmZ38pBPiyXGBU+pmV4q4h2I2/LTjVlNr7SeGcaIW+3CWOeZsq9mm1Oh60jKStSBrgGc+ThfWorW3ClOIKpZgXqhiYJgyWytW9rbmvE9Eiu8JN/N88zUGu+8/Sa3L84blamQqIbLVAOpgNqOHkAEp56aK7l1XDEUKD1wOFxge+YtaXujkXkx4pOBeJqJ6rawltZMLCbqUDUPd/CRWhrzfCYOg8Fs+rbDFrGxLmZbq6XiaiZ6cJuIsG7423xauT+dGcYd4zjx4sUNS8p07/BeUZS6WfvEReY5cV4yIQyIGlqzNevsYvSEaBMVbQPBBZRK25S2qqaCByXniooVN+tS8HGi1ISjMThh5wN7P+Bcx6utR0wfALlu6V3SbQ3QDQnbezbv/0ZAc6qWXOUc8/lIm8+4eIVryiAm6uoacXS8RhM29kbrjSEGQgzc393x1ltvk5dCKokXL264Oux58uwJ0oVx2vHVt942RLJAk8jxfEJqZzpEhgDdBzwOaQWl4Z25HdR1KxgEnIxQrVjxTi2MqBcTadFe+bK72AViWhD7ronK9jfgZUqkgYkaLthFX7uJDvtWDKkKEv2W5LVdnGr777U1erNCQJ2jpMp6XmlqfudBHcf7O95+6y2mceLUII47SvmCGEdEO+tq66TSLGtB1OPZLHcKKiDNgCclJ84t0bsVHrI1k6fTGVpjv98RhpFSMmtacdFZtLOq4VtdgNa42O9wW+a9c4ElW2e9VrMNLskZKGzpOJTcDOc8hUapBeeVuH0eLxtaVdl4+mLBT6XQeidtu/nWu+luNiV8KTZVmIbI0JVlXem5sjscuNxHgmScVtbmWNeVuS5oLyiVcRhwaimMqVTEedalbBjosBUIbtMMKbVB6zZ9aTURNOJFcMGTqjEE1pQ5nhtzqr/0nfgrfaGPURmniGrjfM6sq/kpLy52BqqIwsMHF/TlzPH4nCdffMzv//4tn3/yKfe3Txl0YZoG/sk//X0+++QTfut7X+fv/4O/yad3H3MaHvDBk/eYC1w/fIP79Z67dOa999/n9etHXF0+pKXAT/7yp9yfzrRcuP7qV7mfn/Pp5x/z7W99g29889v8/u/9G/6r/+t/g7qdoRfPlRBHdrvIsp4YdhPzulB6sy768mrjfxsTem0LucPd6UgcBk5ptdHcYL7H0iun85nbm1uWpeBC5jRnnCi73YVhA1tmGhRRS4FquSHqLKoxQy2VebnHR0den3F68mOOD5QHV99FyoiKUZViGBlapbZ781oOtvtLfksGEhMfxi2kAAF1hmw8OGWez4hCCANLFfKcOC7CfYlEhVxX9mMnzCv1lNhfXNL6QNPBYmBLs5SzrWsp3QSC6iKnXBicHTQaHJHAbqyElLjc7+i5WwhE76wlE+POwCjVsrTZOqbaDGaTk4m1JGe8eOxR8Xj/UvDXrWBpjVoLObdXl3lTR2qGZTU9juCwrpve8S5wnI/Ghp/220FpZL5ci60oVKzj1crgO7tRcbVz2A3oOLKOkQd7WOcThymg3pmFMERLBivQvZH1OlZcvSRaUYWaLNPZvDKGls2lE72nN8O9WqqXvFKS51KoopyXDKI8e3EiZdhrJKoweuFi5/Ba8DR0a0uadBN6YV2mokhXRCoetpGi/b5FXuoITEBIE9Z1JtdMLonmBrN6IZxTZs4VBtupAq+CWC6uLmm1siwLY9xxd3PH8XjkwXTNl157bMmMMaI9G7ClFsQ7dpcTV5M3F0CeCaoMwdObWNJXW1FnyVgqhRgNHyytb7Q900qYHVJo0mml4cWmPqXbXrS1DYSEMQ/UKYG2JaO9tEjaJS6VTZhmITe92vjYiQWKVDGQTVOM6tY7vQriPaUIdFNk19JxY2A37BhFSGllmY0nYajnk1ENxbzk6gaD3ogjzSs1r/gYjKy3EQ0RA1k5H3ClI9320af7ZOmNLrKu2fISQmTNeWtIzPqodC52o01sxG02skJquoW1rLTBQfeUDGsuDN46YaceccZzsAWTTUOk91ffXTA3jWGybXLVxVYWpk20XAJ1Du1pyxHITOOey/2OWjIqmbRkChknjaUYStdh7AGnnZpO7C4uqd0shSE0tBm+VZw1O7S6TVUAqbgg7HcjnmTBOb2j0piiZ22N2jq1O9Md/JI/v9IXulBZlzPr0vB+fBVVqc6SepxTWlEOu0v+k//4P+Hf/p7w8QcfsL/YUerIV770Jq9dRz57/hR3GDmtmdIi16+9y2c54UVYb25YWoIOt/05r331ilDheLzhwfUbpNszOZ8Z9h53kSmnzK997ztcXVzx7NktX/nqt/njH/zIuofqOVwcmFNhihE3wNe//lVaL/zi/Y85nxsPHj1knpNVur1R2sLucMGL2y/46Xs/5ktf/Rq5GU9bNvWqIBx2O1IxIciaG+ty5vHDA6PC1WC0rZQTtQoUAy/k1HF+YJog+MqkiXmduTt/QFuuuRi+bWjT7hA1D6h68NERqhCd4DTivEW1NgOX03q1y02EOBpMoq11E1EFblKmDUqtynltzFXJvVtlS+VAoEskZUfVgVw9zWGbsA1jq2rqT+1m4VmlEiYFFxjjYMXBThix98IoYJUwDJsnutkuVJVzmum14YbAOidaFaTZPrGslUolBGNST2PYDoC+dVfGx2/BlE+tbxdShSp9s++YLUmwzrk1S3gax9EO32YhICaCs6JFEEM/ijB5h7TE6f45Ol6w2w8k6eyj8saDAxIcS87spuGvBG/qcMGRmyVJtdLo3TCuIgpqcbm9Z6N0ZbjLmcE7pCYupkiMnlYTpbZXSvbTCqlAqVCbZxhGeuvsx8A4wG7oSDX8qTq7rCzcpBowRB1NPHRQsRhM6R4cdFfozuN6QKqpqlU9ay9kGqeSWKWTWREZOC6d28VGv4NTpJrVcF4XhujYHQ6WwhgCYYi88cYbltI3RKIzK5Zsor3d6MEpqeat0EhUMlMYCd7Gnqk2Cm0rcuzz6dX0Cc6pgZ1ao5ZK1YZ4I7j1apOH1pvt/HnJDzdXAJsx1HnjwMumgqe3V6s376ygkN5ouVBU8OIsyEXN2VGbkLRSWsf7gZIxa1YRg7OslXg5IqwMMXJeVkslHHdcP3pEb40QzK1QUMQFyjZy197Q3pBaEGe/c5PtDFKliuDUMM4+KLrfEeJIqTbyLs26ZHXBop2bORB6awSn5NXEYIhxJCYZ8DjW3nAW1YCilGwsA7TTVDhXZZzCZpU1gWojo9skoZe6TXxsldA3KFSrFmzlNjEqrXKxM3bCmtuWua4UMd+/Q23lp8pEs2JK2OJPO9M4WBBUhbDVQdmbRdJ5bMLZ7dxCGy40NAhKom3pckGtYcA7crIiWJzltf+yP7/SFzoto9JxXpmXhd4aD68f0Frl8nLPFDzzObET5Utvv8vwH/yH/ON/9H/mcLkj5YG3vvwmVwe4/uprvPeXkeOTF/zev/7vGB9dcP3td1nyLcciHK6ueP7Z51y9s+fK74mr8sblW/zev/4BLsBbb73BV7/9JmHMjDzivR884YMPPmQ9F3bxkmUxG1JrnYqJIFJKuEF47733ePj4IYeLC47HFzx49JD85DlhiLQKb7zxiLfefZcf/eVf8t/8P/5r/uf/i/8lD66vyWWmdyV6R3QDLdul8dnnX9Ca8tZb7zCMAecLgvlpO6aM9c6T14bzI2gECvv9iKsL2SXW06dI/QZ5vsXJtQlEnH+FOBQnm9itvdqV9S3cxKkzatgmDFNVKzrEOtAQIyKWaCbiiVNkqDu0Ki0ItR8tSU0jKYFMpoSvpeFqpUsmd0Wx8WXp5o/2w2D74F5p5zNEU8BeXV4yzIFShfs002Ng3E9MfaLWhUojaiT3Sl0K+ZxwOjCOO+vKOswp4f1+SxOz7GiwbjCGYL5hZ2rdWhslb9CWbiE5pk/wqHpSWmmtMU3TFttoO7+XOdnOKV1eXuoNlbqNeu0gEiz5qSwrUh3DFr6hYqjV87ywP1ySSme+PZrgzkfjeXezpAUXyFsgwMtQmt7FEJgJWlnRXgn+YFORWnHB2Qi3BWpXTnOmdku2O0wjh51nPzRqvqe3Ss4Y8crZRdblJa9aoFlR4dURJNj+UD3VBTKb7WnroIY4kDawy9oq59I5lzOtZ0q9ZG6VfF65CgNDh7UkaqsMakCU/X7PeTlvrwHG4G0fPh2QptRiaYWlJUqz2OUpCHNODF6YglnLWslotyjT2qwgdH2LF+4mFistkUulSaerqdVRGIIprUvDIDDzSuuF3e5gZLpmnbfUgmyHvsNyvO2bYWrsQe37mPJqxIBe7R4TUAlE72jDQMXhpW1RusJ6PrG/2JHWzG66xq1H65AFHl8/otXK9fU1d3c3iBxMVIaa8E49kBmCZz9Fem8WBNUKuZrPfxgH+/5JNiJj77hpgG46mZeK8t5tCuaco2pFVJiGgbzaFE07BDq5N54f79EwcgiKRs/xuNCbZz9EHl4d0L6Q0h1z9pSWLO9dPKrG/7cMgLal9jU0jgzOUVMxv75zhL3ZDJ1acXY5CUNQUq6kZB1/x9ulvxXnvTcuBo8TK3CcNMaohsGtmSUXFKVF4agZ1wPRC2tttGKhRj5A10ojQU9Ep2izgqQ3Ia2FUuG8ZM5Lx4Xhl74Sf7UvdCyDNzdHKY1hiBymgfl0y1WIxNBpKSMu8PxYefj4u/yv/tf/Bz7/7BP+0X/1f8RdDny2/ox0dlx/+0uMX/0a7//ofa5PI//ud3/M4frA29evc/rpE/qLM7efBsKbO779d3+DL54+h4s9F/6CMUR2/opvffdL/NN/8s853iqH3TVSZpZF6fVAjJdmV9GGRofoRF4TvSx89POPKLURh0tevLjl6c09LewgTuR4ydPbBcXz2U9+yv/9H/5D/jf/2/+CIt4iDd1AaY7UEks9Mo6Nty4fMMVEZLHDwguZkaHMBG2glawZCYZHlNqJREI5EPR1dvoOrz/8NmC86toLLpiqdnBKm2daqqRScHFg8IG1VruExLzbNlsVhrplYrdC63C7NM7TyFlGpMx03zgcHGNpnHWlnCpxjJR4Zq2BFgJVCvVcce7ALEptK457cnpCW55wePQOPgpdKloXei0MbSSGyq4f0aQspSIHKzxcbbT0jOpHekiIDMga0HqHpmfsp8e4ComZMIBzig+F/W6y4IeW6a3YBeDUgD89WeRhtb3myzQs7x1eHL5D6AWvK3ilIhzXlSqbH1YsYlHwtObozeHFM+KIWCrX4cFjlhrIKULdE2S1TmQb6af7e1r3yHjJvGTu7mcOuwE/VMQ5NDpwsPYKQcii0COnU6aPgegCTrKx5RXyet6sM8Z6X4sZj8PguHKOdc3EEHHaWfPKaV4YBvNqW7h6tx25GgzFwl8qJa9mtXKCuJUwbIUSASmOSqX5yn2q+H6J4wanKyrVePPOUZKSCtACta7M54QfR87zyn53IDfhxc3CxR6iCrvBQTUhFQhzPhqBzHezTKrtdcGEVLt9NCiQZDKNpcHtUig9Im5A24RotcjjLsgZtCmOuOkNmjkmciOLmtCqO9a5kOaGakD3Vtw2W/OacHHTAYhYil8qhVzNOineM4qyDwO5VlKxZ069jfPBCpLz6R7GiTEGfMlcXE1IK1ArpUIMe5blZFPAUkjL2a4u53BqPHJRCy+yz61QykpmYG3KUgKiEyKF2CqhmDanNI/H5g5OuoUmYbv72jzqbM3V6sk0Cd3h1IrUkhLDOOKDUlxnue1I82jqDOrIpRC0sD8M9H7DNEVKTsQuRDEgFJVtxdBoPRLjyFwWEyN23XQZNjHxvRLituZKK9EFBu+pZaGVuhHqDKlr6beVGBTv4FJmaAWahRj1XpDSkAZehdI6owhvbkmOzneOMbNSiMOIGkoAuqMs1iyV3lh6RYtjTp3SPa14pDryfP6lb8Rf6Qv9vGa6BsRHluXMbjdCLwzRQU/c392xGzzHU+IwTSwpcTFNPHhwwbqc+OKLhXe/8SY36Z6nzz7lm69/kxA8P/7hn3OaF74xfYP9mxcwJOJV4PzhLX/2g5/w2YtnvPbOazx58YTIAQd8/P6nfPLpB9w8O3M5fYlhCBw54xzsDxOt2bhHg7Ksiymge7NY0jiACLUbU3y325NPR0RhnHZ8+MEvSOcjY/D8xZ/9kM8/+og3v/I1UrX999Ir87KAU3YhUsoCYYuTbYaMVOe3A8sqQVHrgvC2z1vWhKcTw8DFxTW7/RXqIqk348Nv3aQPI9MQqS0RYkCDozulCuRmkwjvgyHexXyZXQQpZmuqKhxPK3cysw/me/bSCc4xeiX5CH1lTWckPgB15HyGatG4S3AEr9SewTViUIKHFUvhGoPRzLI4SkmUuqDFWOI+epy4Vyrw7pSlrgjRdp95ZfSdXVTCMHJshSF61nMi5zOtwLgbyMnmHbKBX15NSDdbkXPOlMGp4BCaWloZYn+vdPMTo2Ic+M4mqtsuFbHPRxCzJoqly4UYub1LUCqCMHi3jVc9oTveePyIcwakM3rPeP2I4JUpdJv4qMVrprKBVLKNwUU8KRXQShzgsN+ZtbGZFUjYWC2t06thL503b75qp7b6yjKl3qhcqCmjOwWvwbCy23eo9YKyWd9622yCdtn0LYq0b54D2LzivRCcY9jY+7VAKwWngdEN9LqwLCvOWTRtrZ0wDNtFCYP3OBxt26laa2urIefM86ubqKt1S7kDA7cgBvjIrbOWCrWiW+qZ7WSN+ud7s999oyC23lF1pGoi0Fob61rwfrA1QIjkXGitEeNmWdpWIrbOqXa5g4lANxiN25LXWoeSMqWvhGHHWgrH+3vWtZgQ1dm6xkUIEjkcRkJ0FgPbC6Uk8pbrcDqd+Pjjj7m8fLBZLh052aU1+IDzkAncnxfWprS+WjRudLQm4B0q5t5g4y2I2irJBaWnRu0NvMdmetvrf2nDbW0T4dk5Yisoc4pY6l3Ha2eMimLahf1+B4u5DtTZqs91RwdKLZA22BjWeaMY/dBB7Z2aFjaFCfRmKNZetxWZfQ69FbOMescQ1ZwL3YqoXraxPla8t2qWuZcXdhBHF1u5jTEA5t5orWwQrI53lpfemiGTc2nk6qgSEPGI63TyL30n/kpf6PPaCZM3Vvs4spsmxkHRuGXgSsIFZV0Tow/E6PnJX/yAf/dH/4IXz95nzZ3RfZWv/sabfP3Nd/j5n/yCPJ+R3um18cGHH/GVb32ZF3dHtDfWmvj297/JLGc++uRDGolvf/tdgow0GlfXB55/+scEN+CdWPqSb0RfQYTb+5nlnI3B7g2NWmuitcTDR485L528rCxrJii88dYbUDpvvHbNs88T6/mEU+Uv/+LP+c73v898ewIVltyQOOBFmILZjhoNadW8vr3S8TTXt2QosUuvWbZKR019WxtPXzzFDwNxnGynuCRkI4mJGNVutxtZSiUOAXGBvFlqwHJ8G51WrTtda6e0DcbgIsO4I8Qd9dy5O58Iu5EaKg/igHbLz6ad8BpYc0F757CbKG0hhIk1W374br9n1BN1xtTSdNtrdhDnTRXcbFdW14XoJ1pwzHV72Euids8weuZ5RYphWYO7sJQ1D74YwW7wDS9qiu2abKyo7tXYEul0CaSUt9xk28sNY0QFSk3My0pSC+7ItZhoLo7UulJaI6ilONGFvgW49Gb/Lr5QykIrJ47HE4fLSoxqe71uGfNrEV57dME5NRqRm+NMHAaC9zhnRUPOmS20mxfPbmi1cdjtiSGgdWY3evY7xzgK2hdbr9A3+6JBjJyauro1UwerWNZz24A2ztoZvH9pJbJcdVGxz6IafEZapwB5g+jUbv7rSsEBrmdiBFdsx+qwnaX0jrRG9I6sWOa9y3Z5oEYdKwZYevDgweYgMDb+q4hXNkGaM3uY7fM3bYGANiGE/spBUWqlpkxaVvoW3tNbt7149ZS+7Wm9gjNnQGtty5LvthMthd6NSDaMtm556fMehkAcRlrFJhdqQR0N0xw4v5EfEVQ2B8mm6+jY6wzakSAcxsAuRHQw0aFIo6SZMETEF+b1lmkHlE4FVgTRwP7iissHM0s2S9fpnJlTRYIlveViqYFNjIk+Lwv7aTBPtirqICrUmqk1Y1nyQne2LqtOKL1swkIQrKB5SbVb5xlX1CypQYnRxGiXFwdKXknbZ++lIL2S1sV0MWpxr8MUgYp6gWZqdacGVrI6yVIDuxOaOqoz1Xut5sKozVZlTszCy2bTiyJQrfirm7iUQXA+/P8gbo1xL65ZsbVd8KKB0hpryuTWjYZXrWAIYrAuCR4JkbpmGoIbItLzRnR0OC3G4v8lf36lL/TaIxRo1aJSY1DGwbJ5e6s8fLDDB6Ul8x3/4oOf8ge//8+hfoFyZuSS5Rl88pNPESl88BefcP905utf/w4//Mlf8Pqbr3N7vCX3yt3zZ+yuLvneb36PZ/MXDLvAf/vP/zXLcsflgwO9ex5dvIG2ieN84ubmSAiN1998TAgHTsdGrko+NaIfaD1tVh3zhMcQOJ9X5vNMToXDgwu++OwT6pKJTrnY7ejrbHunaGzhGJSEibNqF8tFVsfFGKnrTNjsS4VObo2sDehIs4QfQ3UazCQ4cINnLgvqPKlVtBXzWEdHKSs4tW5JrII20lgzalXZov+q2blyskvHazRVsgTUD6TcCDvbUS/rmeAjNLGc8wYO6+4fPXzMx08Kt8+fsX/9gmmIpBLo60ptmfl0ok2FnBK+V7xXaJXWCrUrvZtIyVXhvM4wBNuDba/de7d1Q3C5H+kh4lmI3jHPlZJmfBBULNnLi+Bce6U+l81yZFnTnbvTglMrGpuYetYa80LbCqsuSu2etQpraTgKuZj4xfLTsSKkm5LZLHIVlYb3kJaF1ld8AO86gwkJNpjGpor2nVwT15eRECPLmrbth12IuRRaaczns7kkQkB7J/rG1eWBw+RwfUWabkWa7Rhra2g3ol5uNgZWsd2iU6GUivcmdisp4/0mBBQTS1oRsFnYNt9ubqbIbpvIyPb8Vig4yURX6W1jib+c/oiJDdUrsovUstC14aNHezRUbc5oFEJwZmly9ud2r/hNMNx6o9VqYkjdVk9iO8zeqtnOVGyiI2rTgRDBDXTnmNeEMNB7IJWEl25To1oI3jMNgaEGcqnMQG0NwYN6i00FSrEueTcFtLetVxQsPc2mGab256/IfttYyPzVMA3GFzBth0P3I/OcyL1uUwcYdgNDcIg2Dpd70vyE080L9ocLKpY3oSJ0NZtoUMH5idE7Tkvi9t6CdQrCcS1omAjd6HsVT1NPdR5RW0eVtgnYWqepI1NpqjSxONmat0lVc8zZRKG52Xucc9u0KXAxKVeXjpIcJ7UpVQygGsxumzu5maMg39v7GIfRhGeY+jwE2d5HmzK+pCo7UXMBaNs89vaMePUINrbXvon8MS2MbNRH1PQYbPbU1pqhkcWZQ0AcPigp25Qq127RvU2ggQ8eH7A1Ze/MuXB/nKlF2R9GUvUUgSqN1Atdf3kj+q/0hV6KAS0eXz/ESWUaAsG1LdrOxhSlCrWANOU8z7z25kNun3/OODnOtzPP1hOPH7/NfH7BG1dvM3/xAX/6gx/xlV//Kr/2m9/l9vyE1998gHDm6c/u+PjTDyg+UVrgW9/6Cj/9wc958O0L0ur44Wd3aBs4HPYcDpeMY+XyYs/xuPL8+T1rmq1jKwnvHc63rYPwrOtK8IF1s5GdTyfmdGbnR3otHI9nhM7j62u++91v28W1xXY2HEsulHVlGiKlbMKPGBAqS1oQ52w36h1SdUNSemq1g9esS43cKvtpz928sBuqgRfEOjIfokVRbmxrsDFrztUubPFYtqjSWiWthd1u3Kwlxlw+nxK1NnbTjoN/TOl2UJS1waA48dS14Adlvr/n6G4Jl57dtCethbQsCI0w2tSgbpxs2XyzbntonfcM6ojNcZdWGjNaEr2PNs7b/NnOiY39cZT5jvPyGdePv8rdWlAVal4IWAiO7SobL2VssqXQiWyYWTo5J5wqQ/RG8doOBBWlq2OuW+fX7RJ0PuA3n2pr4MQjWu2A2JCr3gtOOzmdLdrUNXo3nnSnUlLF+Yh2c0/EbpCUku8IYH9WMn+yIjb9efyY4I1OFXxgvvmY5QxShTHAEKxQ6S+FfS+H4dtfyxYE1OmUnLb4ns0/rX6bXrwseJRSMrkYpMhtwqiy5al3qrHjVXCbv1lrppeZNN/hnX8ldPKqtI0IpkHhckIHT6HSStjUyc4uaWPc/dV6yyutlFdFE63YP7Od2o2+TUj61l86NhIOwQceXEZyc+TujLneuq0ZVBmmEa+Z4JRptK4zzYlaVoq47Vm0QJReG712DvuRFgcEY5uL/NUOv1Xr8g2hvBVXohsdzi71Xg1CJWy5DWqfy0IjrcaGyK4zjoHeOsMw4cNAmh3Xr73J6bzYKqEDtRGnHfenM69fPKRmOJ8W7u7PlNpJrTLuLvBxpKljdIb1rb1TUHIV7o4rY/TAYCPtDkvqpCaspZN7p26rR+c8FaXkxppWSkqMYyOtK84pg2auDiNTrOAt1CX4wDYoIuXGsqyk7m210iyQqpRiiGQxLKu5JeuWU2/ukrbZ/9Zi3PwYLSbab1Q4+0eNrDhEI+7Vmjie7slNiftI2T4bUaVUE8SqBJZUqL0SwmSOlm7gqVIyQ5xMPLhNM50qGSHXRqmwpsL52Q1x2lEVilQLNeKviQ99mWd8bGivtDyz9jOH8cB4mFiXQs6LEaWGnVnAFD76/AuWuxu++93vcfPRic8/OPPjP3qf1994yFvXb/ORPOPxowveffcr0CuXlxP393fEUHj8+MAP//RP0cnxla99iUMc+Bu/9R1Oz+5oecenHz6j98DaO6+/8YhxtKr4008+4va2MIRLcikG7NfCl7/2Drtp4NmT53zx2Q1f+cqvMa8wf/7Flu1eyXNif3GAkpnTwhAjXzz5godvv7ORo4S7F/c8vTszqKJXF5tyt7EshRjUglu6cjcXRsdf7SGr7fDPy5lzuUd2nbs5M0rktBQTnIwWaKMq1FLw44i6ioV52B4+DpM9tGnDH6pjfxihg6hahGSyg9yrWra6K/htTN5aRewpQ6SzHyfWZebhgwfEeL3hRIWLaeDBOhEHz+PLijs/f2UJywKIsi7Z9o1UQoBpjHjX0ah0J7hu8A8aqPP0arSytiaidm7un3N9/TYhetaWbIe2aRxKa+QGtTabfjgLMHHYHrWUaoQvZ2pY0b6tzgVUybWRikFmOjay9d4Ko7aJ7DTYyNqp4tTjnUWZvvSLQwVpiFTrOkQYolJbIYaXu2dnbHCFipCawSuij6iPLCnjx5HezAngFFrolHzinBvuMODwVnCIw4nZ+wpQOkizXU2IA71veQCi1GLqfhcD6mxfT3850uympVCzzIlagVNLpquzQxYAo6n1ZsCOkhZEB8DZYS6v2FzQ68bAb3ZA5xVECMFTatk0DpVSHd47ko2ltg7O0cVuB4O+mOYkuGjuidZQHOezcR1yd4gfEdm+v71SayK4neUdqJH+arfvhwLOYdOBUildGWNg3E3kxXbjNVvxUXJmmU8M48Ruml7FjSLWqdObBah06KJbdkvfhGfbuN9FUCEtidY7tThyFVq09do8n4jDnlodrQcagdYLfatIu3R2+z33xycbCMiKMDay3TTtGKaJtRpvwdgJNhU8nStJwS+FPhqqFRFcjORlISXzbPRuUcpCpzulFLb9tzBM0YKMnOCdbDbNp1zt3wAqfvJbRK3jnDKI+c8HH4hDwMmAYBONWrfUPrftrZDtWbGiUTs2femWzVCqBeD4EChlpZcMOeOnwSiKPpDFEL1pXSisBOfYT6NpXDYefOs2us+l0fqCCqg44zqUjAyjOY3qy5WAsSN6FTq2zx/GwDgN3J6PuNGbw2ebIPwyP7/SF/qDy4m0Zlo6sR89eT1xvi08vL5kGi0FKuduvsad5/W33ubR61+mX458+tOfcn+buL254e6uoURkfcHdzUqVxB/+wb9jeuT58tev+cbX32RsDYmelE4QIoOOBDzXDy75+Cd/xmefHOnsmXaXOA+3N09ZBri8vOTXfu3X+de/96eUXo0t0grrOvP87jm7/VvEaeLigeP27sz9KXP54CH7y5HSM6450ppZ10wIkdv7Iz/96Xt85dd+g6WCTJH9Yc97H3zM6+++CzlbR4yNb5fVEqYijujMpiFqO+EQhFQXvBfuT4m73rm4eg23HmkSED9Q61+BQHwINDH+dykvyVUGXGmtvjqUzZPr6c0oarkX9oMn38+kZaaPK9ISXja/elN6LbRi6E+nEERsR7c70CZ7/V2Etx5d4aNnp/cMXjk2C6QoDSR4lmxWr1YSvndKX7nYTxTvSWKHUKnZrCphRMQ86IoJZoKDZT5z7mdSFA77g+kB4mj+3CVvqmNjOWvvtFJI1R5Q57ZxbrOLSVXpWC69dEdr1SwzwVGajX11u+Brb+SSELW4VmeG302YtmXPOyuCXFd6T6+ALfBSoANg+2HjUQiBbmIvGq1ncN2Uyz2zj57dFNm5B0hdEbE9Ys4mZvNq3z/vItE5HI40nxliJAZHrltASt+AJt0OoCIbMQ/bYb+8JPx20G6v2ARYW/fUO3gftvG7+fXNshVf0bUK3TzemJ6jlJXGmS4bIx0Lzmm1kBrsxwii257ZbVnkL19vQ0XBQc6FXhveWaGauyfNleNptV2yV/McD5bmtfTCboq8zF2fV7MXBq9oN6JcTWeGKLCumAjbLg3pQtBgKvhW8d6mGClXvMuG/XSeVqzDbAh086wbRrgT3EYA7N3oYsWY9nkLJpLuSTmT6JxaIa8rPgzU1o0UWBPqjBQpW6Fld3sHCq12nFab6sWAOIG+EpwSXaB1YZnPBCeMISK9EuPO/OazOVpk6eQq1CKkZMWO944YjO8+TpHaCssy452yG3Y4FZbzzD4cOExs1k2LJHUaWHOCLoy7CyRMrB1jX5Sy0QLVJrS12vnjBCNYWpcrKqizACsp9vy1Wui+saZKq9tl3gsqAZG2xdIKcfC4oBQ1PsDd6cQYAopQs2Gjc9miWbt9l9Qr5znjtOPUhLNG31NElOgjtWdUzF78+uPXaeop3TNnS+LzEn7pO/FX+kK/GBzhMLGLnpxmdtEhrbKczsQxIM0T1LPWM/fLmTAO/P3/6H/Ev/1X/4J5/YyH15f4NvDk+Wc8e/Gc/Tixv7hgLmdq6Tz99Jbz/T0Xbsf15SNu5g/53re+ztojucDp5gWHFnn3S29w92ymowxD53vf/wZ//uM/JaXOb37vb/Cnf/IzlrmSy5naO+Nu4Etf+xJxF/mjH/yAVhzvvvNd7m8yy9pYy5Grxw9M/CKOUjMpF6JX7u5P/OwX7/PvLSurBtqacH7kK2+/ycPDntEJXiwqsqundIuZrRnWBD0KPnRUDOIiGkhLpovDhYH9o4Hlk/fI3ePCtHle9ZU3tVarajuO3jxsmpG2jdHOy5lp8pzmI9Mw4ZxjXRfUFdJ6pNfMLgirFgatNo/2QhChqb0uFcvNnsYBP43MasrunhaC89Q1sdQ7dsV2S71bxnCqnctHr7EcT5TaoWdqTuyGSPZxi0Z1lJYBA3GgnSiOw36inJ6xmwZOp3tSfIjsJpbaCN1zf1zt0GxiezQJtt/s5sn3wTz3vVkQS0Ot+8EQj2xQl2CNl6nku41e0W0fz3Y/N7NWyTZmtt/ROgC1JA+7JDHgxyYJNnFebeZ5l76hWhteGzqwWZ0MguK9Uh0EFoJ0whSNjqeWXW8raxM51lTxkxVpL1/TEE30Zgr07TU26yhl67Ljy6xy5FVHJc7RezMAjldqsbG1C4a9RNxG4rOOzvsBNJAKZCek1shSUTHxnDFyxDKkVV6pxr33+OBRVbwPXO5Gzqd7TmfLFg/eyF3BQxexPbzh3yilkhlZW2LtgdIVqYLfCIjSKxe7EfHCmuy5rxVS6dSq9NIYYyXnBa/Kw4uJ2jzL3Fnuj4iMm16iYtI0U3yHwdvaqAkxDq+cAcCGGrILvXUrMMD8ALU1ShOqOuZSWJqyLgs1LfjSOVwfOJ4W9rtojpVNg6BuE/d1u2xecg9SOuND5MHVxKHZK0y5Wha6CKUnI9e1bIV7yZsOwRwPFo9qU6GKPR9BhWlLWNvvhFwzrS4EB/EQaCXT6xkaBLEJyMOr16AWOtlws2xaCLH406YWENNa3dasNg1stZGqRVI7J7ZqAVvFiF3mHbNTtpbt+xC8FZnNWWpdb6xpYTd6ak2saTHhZ7SI3nWZWeaZIURaN8Kj7dJtx+8UptDoUtlPlocgarS/0hva7cmWWgkiHAaP9oUhJJoUdgPMS8K7iajjL30n/kpf6Je7wMMHD5BeWeeNF+2Eu+Mde7mAHpAeKOUeccYAT3Xga1/7O/z+7/47UrslnV7w1rvXDCGQ7o80MtO045xmaAMvPjny2eU9j7/7GpeTp5aE9oEf/+AnXOwGyu2Jb7z7Lg8uv+Dps5Xf/u3f4fAgME2Bx48e8+EHn/DjH/6U3fQap3k1EYtv+CFwdf0Q/+FIL56buyPf//6/z0cffcFnTz7jk08/3wAuNjVqiFGXNquSC5HgIqcGpJXXHz5AW8GL30ZJtg9sTViz+Ul3w45cE0ufcaEyDp7WMiEqTveU3KhuIIwHA5PM2VTKwexurW77p9JJqwnEugpFuiFTayaEwLKcCSGivrMsR7OAUAiuMUWlRKH2SpRG105XGF0EyfiuhG40u5oTOSeWdCZU6At073AxMHjhfHNHb41UCrIzutx5XWmlEWLEayNgflLBUKzqtpHsvJJa5XAY0GJCvnk545wyp2oJTyjneSFIYE2NJs5oVs5TuyVEwZbZLM5G4Zt4x8a6GBJWN4ZzrbSUzFEgpmhWb5exc7Lt9QHcxn43C1erJsKZz2fU7ailkFsBvxUDYELFDYmr0l7tr3sv0MxnG7xjip5crYPACb0ulCUR42DZ4dKN6S0bnKNh40kcNFuPjIN1JaVkBLPNta7ohmx9OScQsaQ5AB/CFlRi5LEONn7tMIwD0ds4v5a2+YitdHAhmte8y/a+2KpEum3VHZ6qQq2ZUs6U0vBxYJqsmHzx9Cmne+gPr0jryvFs4/9p9Hi1aVLt4LwlvOV1JZXCogdSt++m+r5lHth33jsHGMWx9ZW0CrkE6ANj3AGJWs3CFUKhl2wxnlSbIKm3qMxqLAd1gXGacN4b/rZUcjLlvtn8NptVY1PpN9j0Cip2OdUOpQvHpXB/zlDAtcQwTRwuBu6PFRcatWeG0EjLmWEM29rI4R3QiqUq5jPj6EAFj7CWvJkjbLWjudOdEHeBnLNBjnwgDBsVLRVqNVW/iFqWeBwZBosFLfke15u5UvxG3YvOCrRWLYtAA8+e3TAGZYqBYRg5nmYLdBLHOi8sloNranlx5NZIS0a3QrIWS6t02LLK9ba5JWx87rwnBOt+nZqlMfe0gYcig1rhrOoIMbBW49Gv0sm1Mk4TwzTRct0iWrcMghgZIjhmSivshoh6ZUnb59asoAchtE4QiK4yXkaim6ndMXgYvZKbMshfkws9kLl58jHn4z3vfOlNQgikWjhMI71VUjKrwmG3Y24rKWWmiysODzxf+vp3+dEf/i4jmTWfAM/TmyfEMPJ3//bfIrXGhx99zAfv/Zwf/Xd/Sbpd+Oa3M5WGH3cE5/j4/c/51tffpPXO9WsPGffd7EW1M59OPCnK/c1nhDBwf7wnDju6dGKM3B+PhN1ACAMpw/m4cHt3y8XlgbVd8+zmc/xgh30ulrUcglHYbm9uyakQLve4UtEuULLhB1ulb8Kg2mTDLFq31ht0VSx/PJPSgmwH7TJX0rkSDgda6fhugg6vzihZ2GhOxdTK87wg3hFH2y/3buPlnJNdVE6Y1zOHTaA0390TauGw39N2ES8Dk282CmuOtuZtP1rNI5srS15ZfWJuhWpLkc3wbcSuu7sb0nzkyimneeHUGoHC0DpTGAzr2ZTzeUbGsGFWrUNNtbD2hV2tnOYF9TtiHFnnTK2BaRw5lUxrynEtiDNf6JIqqt7EMxuLu4taupnYYSHNDrQYDMWq6i2FqTfC9sDnVunCK6KViBHBWus4MfHXy2SytqnU87ISrx4AlnJnPRtbD2//3zpic/q2VjG1r1Gt7HJVgjpKKRt73oh0rW7CsG0l4J0zi6PYfrOVbZhfmnVl27RgiPFVlKds+0oTr5mnW0yczcvgmto6tVrEp4ipfmvtVIEujbaZ3mt39G4ccRNrto1TbsE11qnVLc3L0eqWTx08cRgJ3pnGBPseP785knOi6c66eCmMvhm7QjuIdU5LMUvhnAvzYox+FdMzrLlQamaaTBAWAjQxJ0dKgZQdpdprUGe8hBdPP8P7K6bJM4YB2TuWRTgvMyGYUNQyvQdyM0FYbZ15Wc3tsO1o1YfNDWHPTK3OxuDqqK1zWlaq86TaWVJlxMblDx/saX0BqYzjSDo/w02VTz/7iOtHbxEPnr7trUtuHPY7lmVFgZRW+3Nr2QKHgN4QZ66MDTOIqGkUfDTGRamN6mx9EsPAMIw2VWrJQDU0tBXj1ztvz5GYul7aprMwGC60wrwsjEPEOU8cjTOxFhuhezWRWa0VxaMh2oBrW8l0FWRjcJRSSPNqGFh1BO/sv7sBhXIzu2XwYkLCfKaJvIoIztVEw006YwwcdtMWxmUFj3NWpMfoGCJo72i3pic4T2qNnm2q4tS/ggdFJ8g4MO0cpdv5GRX248BxFsr2hP8yP7/SF/r62YeINv6f/7d/zMXFyN/99/8Ov/k3/iZ+v+O8JO7yma4zsT5A6wGZZtAb3IXn3V//Gp98/ib57o5WhU+++IJ4UI7ynP7ojjeuH+EurzhcfpU//oMf8vTunnfcFdNwgXPCMMLbX32E7Bw//+Jjnrx4wcXuEVdXO1zO3Hx2D1qI0wEX4bATmqykIsTpktubW5xEvv/t3+HPf/hzmsI633B7vuecKsPuQCqNNi3UrsQ4kpeFw27P3/jeb+BbZeeUtK6oOgbviK7jgql00YZUIUhnr4b6HF1idJHgLtA+AEccKy4Ki6+46ZL7rASB66sDGhTpGU/CU0ADrVfGEImjJ2mjeYM6GAqx47wzGiamIJ6d41CVC7/j3DvTpIyhMrjCvSysyUGF7hR1e6QfyesRrSNFdqw6cO4X3K53HKSwHwdcNGLTOr9guX9Kr4nzmrhtkSkeiH5lbZZsR99Re0CxvZ+IQs2IFlJ6QTl13HjFPZ7rac/uuTLXyn2ZUT8SdDJ17jaqFrE9m8ZA02a6CC8cZHuUBLqzh3CeZ2qD3WBOBagE74jBYWiCbp1yt4fcOnKzIMZ+ZmyFEiayDla4rau9Rxq5dCuVEWm64Xg9Te2z7wiIN/SnBppY/rPRJQsizURnmzccUdZ+svGkYIdsbYSXu1UKBFtrnO+OjONIGAK67f21239XtZs2Q4RQGypt0xTYeLZgFK1coTWl9oRWobqRrivEGZyjtIHuH5HdJef8PkteOUpm6RVfHPvaEd+YfSFLx5fOXiISBlRtWlDXujkPrOBIEqg6suLpodEl0crKoXkCSm2Nc26s1ZGbZ83CWpQlNyrGndfeuJzCRv5rtNJMYOogDNa9FzLZdXxbcXUhrnf4EtjtH3OTOudcDQOK0QancW/EuwTqTXQZh4mSCzmZk4UKrpo+IAZPCELtjkagd2XJlaUrLTukdVwv7NuJN68fst911nJHKZ2hvobWIxOf8WgM+GVEcsIHDwjeRfwQmE+N4C5Z5oVeHL0JosWIaDUxeuMslNaJe1vruSBIXslrxWH53suqxLi36UpLlLJsbHRrDLwIkgthKygcFk7SpOIlQ7MCr2KkR8JgIlMqkUboIGXA+0iRRq6NbajFmisFi2tt4oCyNSeV0JXLYWSInrb55rs0pDpGPxJDY0639L7QemBeE60opXlokQu3GEWvFgvE6Sv4zhCVoAWpN6gEUphYa2dOzbQmEqitUVMnOJhCJLqGSmGMI1oKow607lnzwi6YbiQt6y99J/5KX+h/8N/+Lq+9/piW7vnw5x/wkz/5Q77269/jv/zf/e+5POz4+S9+xhefP4M88tbbb/LO1x8xDQeOrVPnTDonpunAcvucB9eX+F2jOOGLZx/z+psP+PjT97mcHjPtduwuLtG+JyfPZ8+e89abX+fics/7H/yMm2fPuLq45sWzI4Lngw9+xrQbOJ0N8j+vM9/5xnf54KNPQDopL1xdXXBxccGzp8+sEhbbSc7nE7kJ02GHiGeeM5OLaK1Ucfz9//Af8D/5z/4zWogsTbi6uGReE2Aq4hBNTFNrI8a4tW/WtSt2KAgQYmQaL/FhZU4Lh/2BJe24e3EmtMwUA9IbKSWQTBgsaEK64r0xzGszb2bNxby/TlHv/6rTVBMgOR/oG/Yz18LBm7o55zOtBVwfYdu5Um0/NTUTw6zLTBMYvDL6Ae0exVObMowXHF88t71l89w8u6MdOg8fbpQ1NgtSg6CeKhZnKr3jQ2AXJlq6p9VKakKhcZ5X7tZEvZg5l5kx7IFov5+aEEw25XZ/Of5VsWzkbmPvLuAQYjBfagjmi+9tS1+DrTjgFYREkc0H3VB1rw49oW1CRmVdM64rpQli2nqzCXZjANDNClMbNqZvL6EwlmttiXA2PfFuAOmvXr+QzcusJiTdxQHFUSuUrpyWxDBFPvz4M77y1a/QksFvfPA4NioWDYczHGZdX67WzTymSilmzwH7XtQqBB1xMtBbo3dPWiuhe5zz7A4PcctDbm/P1CoU7Xiv+LAF59RGaiY2jOpQFzd1diOVTBPHsi6gHt144iLehHndMcY9vQrLUqnF9AUveQmim+CudcRZ1vpLhoE63faxlqbVEbRZwbjWjm+V0UObj+y8kGTzYFcjLZZaic5Dq+RcKF3xXZnPGe+9MdlbxftAzrNNNHwnBMvQ9jabtnVTMhyuF8e8zjhx7KfAWw/eJHphXmZw1aYqWw5A74XDfqAXpW00vS4d1Flf7IR5PuO9Z1mT+eyDCdpU4pZvD7Vl02yIUNKKlE7tSmnQurE/bu7ugYp3EHw3Upt3bKigzXrZt8kSdk45C+XpYgEu0qx7bpvmRAGPkGrFO31VNFK3iYYIwZkgzjlw2s1ZVDt+MnGn1w3gtIXtmDao2LpgIz+CZ122BMVa6F0Yhwk3HCilMFehlMa8mNNmCOYm6rWRbwtxipyWleOSqb0QgkW/iquotyLIeaXXTGdbsXSLK3auQs84p7jw18S29tMf/SG3T69Z759wGAOXh2vyfM+P/+wH/PGf/Zjf/zf/huAHRrnCt86wr/wP/tP/Id/9rX+Ptx++wdXFQ6ZJ0X1gnm/4nb/3febynNzPfPDxT3nzS6/xxQf3PH7zda52j/j4w08QiSCRjz7+OY+ur3j48BE1C9FNtHzi/ubI8XRiXjL39ythrfzm7/w2N8dbTvM94kZUbR/69MkLHHtef+3LeB+5u7+FDS8xxsD9cWZyEWmW4y3dEcLIxeUDbpeVWgpLWc0bHhxdt31XN2sJzcbxuxiYwoRKwm1CrVwK/byiPpMbzGvChytEhH10PLzcmZgrRiimYKdZgdKbEoMnl04tGx2tNRt/osCWzqVCEr8hQSMPH78G20611UxvGakdJRGGQNItQtAJoUFVYXCdtVXDsSKUApo7Ok4cDtdcfCUyhD2H4ZKrNSO1Ia0zxEgv520cOGzpYKbfEjGiWGDEk0ndhFG5VHwMPNxdcj9M6OiJGgh+x2meabVsCVGVda3UXOnB4RR830bYdHCWmhWiIWBrTWwJ57joX3URbbPsqNvIUtJoWl9BYNxmQhP6RnlzuDCSuvHhRQrySi5lokW3IX1zygQ/2AGh1sV3sS674nB+5P54pPVKiMFwvsU89IpQW6RhQsM5N1Id+PT5DbfHhSU1IkKIFtTyStAn5RW4Q9ymKN/+V1tH1EPbtCAaGP3AoIMphLtZITUMBL8nzTN9TozDwb4z3SPOI16paodvRRENaPPM85lU7xinHR2lbDCfdU24YB56VIkCCkRR9uNIbytryZsGxNFwW3FWzQ3iLXhFBIIqblPkyzbKzaXRstEgpCteQGoi+kpbZ0JZOWuzRMDSkWCFT9+smrVaguD5OHM8zRwu9qhkYgykvGwnnSF0ETYdS0O9rQGcdkIXhk1tbY4TYRiskFtzQnreLknjdrS8UPKZoMW28WoJhtRimRLRv3pOS5pBQDXivcdhf8+y4O2z9FjOfeoOXKA2K2C6eGqDZVkQCtPoGaNnDGEjaQqi9t51eWmH2xoPNYQrqtu2udvn0gp0IajZDi3szciOLyFPrbdX3z/nBN12P847ovfmTGmG1C1bha1qPPpcTTSJBCCYI2YrzlXNFnpK5qrJrXFaVuY1c3m551TEHB9VWJfOeDKYWOkBDUrLneAsylolkepM697cK9qpLW3vQwXXzAnkvZFGf8mfX+kL/bUHjhdfvMfpeOT1N97EOccQHf/4//IPieMFrcycl6O9QefEk/Sc//r/9JT/4r/8Or/2ze/y8ae/zadP/pjnn3xEl8QXzz7m8tpDXdlf7GgrxClw9eiAa4Hr6Ut8+tlT7s/33J0Xmut853vf4nh/x89+9h6T3/Nnf/pD1vWFxUqy8o1vfZNHjx7yk5/9OaJwcbFnGAfefO0tfv7zD1iXxrMXz3n99TdJObEsC++8+xU+//w5YAeVc0ov3apIF9BxR14T9+tKlk4cRlIxC5iXarngHXopUIVpmlAJ1Nrxzg4dNUkna8qkDKe5UtoL2v+XvD+L1W3Nz3qx39uOMb5mNmuufrfV7CpXuaqMbRqXCXEDBnyEIfhI1gkR4oILS0hIFiAQcGMSYcAXNDKJLyJHIBDyEUK+yInwwYDwwRRwqspdta5u96uf7deMMd42F/93rsIhnFMViSilfNr7Yu8991xzfs3b/J/n+T1zoMxXXD17wuropDlgBT2ptRGTXhUjVK8gXtO9lKJzvhGuwBormjUyDlZYer0g5xlrDQduQW8McS6EbUXrVhpqCv3gqDGz7B0slqioUXmHVYZ0nTUtmXGaWTRWfOcsRytH2O1Y9h0pzBJ3CQltLGLfMuQqUwVTpArTK92idwbjPMPRETk6Yt/R+4EaA9YU1soRU6vM1DKqi6ngvRNjTYrUXEkNOymUN4mnXRPXqq0Yq9rzIrlnIaml53lcQZAadE0olZEaF6nklBIHRVFedLgyPY+/SLS61bemjNFWIClIxDAl2USV8eSimZLiydkG3/foEJjGSm8lwoXRRK3RyrGdAld76ad+59GWg8M7uOGQlAMlC/iGZsLU1pGicOqNV+Sm/+dSm85OS0hojBY+eCsUw7sOfCZpLfW248R0dcViraE6ctbkqsgKkpJu9lAdpcI8Z2osVGtIFZlaKIWxhuVqELxnI4WpMrHwPVZDDCOdk5tkrkoqSNvnIpdI13tqg/SI98JJbScitdRk2c9SPmKskTyyhJLES1Erx6s1jy+CvM90ZZon+q7HFEPc7zHG42zH5XbE6p6aNOMuNGhNAArea/peHOKqBFROGKXpnMEZTcqSFOitvO9AbubDYqBU2VCdX0mNcBi5HM9Q444xL9CHI9rJxldqIcVA37fMN4q+M2QlkkSYA1YrIQemhj9uVcm2ViYsaCe0hKpJVRFzJVUt9adRGBAlK5RzYkwzFkUUWaeKaSxl4fvX5sWo8DxeZ7SiMw5rPSOyBoPISM62bEi7TFgrMUnBDou72CJ8gqwkXaCMYj8HYikoA8J5cICXqakuDaCTUKpiTJUCJA3Tds/5xVboer1Q8FKuqGrRumMMuiU3MjEHiioyhVSFqmTaZJRpLYS1af9NfjMt35IztYRveE/U38wG+rM/+7N87GMf4+DggIODAz7+8Y/zz//5P3/+32ut/ORP/iT3799nGAa+//u/n8997nO/7XvM88yf/bN/lps3b7JcLvmjf/SP8s4773wzP8bzx+mTN6hxS407nM7cPD5AlcjgLMcHS1546R6r4xWpzIQgjUJPHz7k8cMHYBS/7we+n+/+3u/hI9/57bzvg6+w2Z3x9jtvMu53zPPIOO75yld+i7fefYOL7Tk3bhxzeOOAMY0kHUkm8qU3vkBSE0c3lqQ0cnF+xt27L7A+OKJUzfrwiIvLK+YwAy1XWuXNulwfoowl1cqcIlOMzCny9jtvs91cMY4jRSvmLAUsh/fusqXyxtOnXMbISGEXI7sQmGNmDsIAVi2brJXAJ6yq1CyGFPl4JL5unepIxbNYHpFLwTnFm1/+HF/9wmfQNTHPk5RsVCUuW6UIMciiGyMK8N7Rd52MMlXLx6La2ArGcSSlRK6FaZ6kKMVIn/rCG9YLS++UENByJM4j87RvbupC7xQLp0XLNwnbSb781r2b7OettK+ZzMHScO/WsgFtJZTtfc/p+SUhlhYvqi1mJT9nyZLFncPMZnvFdrshpSAGr5zorII8YlRg8Aaj6nNMaamaggXboawHI4eLVIQmp624Y6WsRWSJ0go3aBm1nFuEKydULRgjr5t8oEoL2MgBABRTEEhJrOLKlbl8+xvFfj+yn2a0tq1gRDOFxBwLsShKtcSi2OwDl7uZkBUX25ndPmJ0h8JRq2WcEs/Or0hFMwbFl994RGbg4MY9YnHE4ijKs91H9mNinCIhJKZ5Zpxm0QzrdRlMphRxb6dWLFNKJaaRVEaUFjxrrRFIxDyBClRmXAeD71skDkGJ1ipGIXUN33H0XS/0wmba1FpjlOS1VU0SjzKw7AveTPQu4Uwi5RHrFVoSc1hvcJ2lHzoBEKn8PEOc4iSQFypzTFzsZh6dTzy5mrkcM7soEkDVjmnOTHNCm64d7oUfoGoix4n14Fkte1IY2e+ucE7jXSfWxoav7XzHerVguRDjHCShnjXvRa0iHzkNugY6U1j4ytHKslp1QMFYyf2HEMm5MAw91msuLs6kt9zJeD9lqVjWpuCsopaAM4WDdcfRwVISADEyB+HT56rEtNh8KUYb0Lb5bGQcHnMGrXDdgHadHCTnzH4MpCivpxx2DTKPEhMkyhBSJSaJyObG049RELWuTcWMkty/c+1vK2wNqytWFUxNaCKmRlwtLJy4x1UNjZcuHQm5JPrO45wUvISY2E2BzZiYowbVCQuh7biqZmoMmFo4Xq+5f+sWKhVMbWkQFH0/4BYdVYZSKCsVznNUpGTJ2VNKB3pBSJrdWJiCFt9GUKRsUMVhlG3f8xt7fFMb+osvvsjf/Jt/k0996lN86lOf4gd/8Af5Y3/sjz3ftH/6p3+av/23/zZ//+//fT75yU9y9+5dfuiHfojNZvP8e/zET/wEv/ALv8DP//zP8yu/8itst1v+yB/5I+T8jY8Vrh9Hhwvu3rnB0eGKy4tzzk9PKSnx6N0HXF1e0A8DJ/fvcnDrBnjD8mjN+uSQo5vHUuZgKofHB5xfPkPpwsnJTVTV7DYTYcycn7URuE7kMnJ6+YSL3SnDkUe7wo37h9x+5YTsAoc3l/jecv/Fe9y4eZf1+piDgyO+9KWv8pnPfo6cK8NyidJilrq42ohj2nVo13G+2bEPEeM9IWb6xQrrHXhH9Y7FyQ1e+dC38d6PfISrlJmUojqP8k7qAZXGWd+gCeCMQSGj7d3mihxnas7PzUuo0jYeh9I9IcqmMU9b6nRFnrfomhm61gbU2MzWOqkftBrnbdtoJC4l7VqysaRGDYPCPI8oBTHISVPIVm1Tt4qhs/SdRGdKjtQqdLTa3Oy9NThVsCaBnkhpD7Yw54lMwHoEyKEDC5elDQnRzWtVTGMUg1RVaO2IUdqvKLl1usvtwDRWvWzT4sS1JLxJGBXpTGVwQrszxqGNYwyJy93E6cWGzT6QlUXZDtcvxNASM3NI0v9uLbnBd2rVgsqtCqPF5ey9jCKVRpC71+UvtbaDU0dBsZ8Cc1vsUFoOKpU2gYA33nqbXEX7zVURs8K4HpRFWU8uijlmbt25J2zxVPCuJ1zHb2plu9vivCdXuLjaMIfEo8fP+Nrbj7kcE1n3ZDxVO2Ir+KltozbWtBw7pJyZppGck0wfqhTmiENvBi2HsVJnKpFUZkA288XKAhPT/oo4TzjnqNUwTpmQaqugrBiyAF20jFxrLdQiko7VMrU6XHYsvMKqicEnUHtyHanMaFvAZKEXugrElv+ujeHucFZkJqUbMTAVdiGzmTO7UJgLZKTvPeTMFCP7ENnsZ6CQ04xU7Aacksy104mDtefwsMfailJZNiavBWJy/V5ov1PJwh6oLTUgjHKh5DmrGTqDNwVVJ4wu2JbNl1Yvi/MdpcJbb73DsFjguk6y0znKZ5iKcxqtM1LsktAq4Z2MnIe+o+s8sVZCLkwpEwugLFo7VDN1osUZHlOQaKOWkfawXEqOPWfGIAe/aY6k1OhqRaOwONtLdFKbhpaO5CylN1oLhjqnGe/FsGl1pXNafs4GtXJOPEk1CyteK5GFtFIYTeNwSHTOOcmJG2OkKRKZKsVcGefE1XbPOEdhMiSoKWDJHC46biwHelXpSLgS6VRm5TWdKygTMK6gdEFbI5ITnpw91AUlLxn3inGEORpCcoTkKfSy6ScN2WLw3/Ce+E2N3H/kR37kt/3zX//rf52f/dmf5T/8h//Ahz/8Yf7u3/27/NW/+lf50R/9UQD+4T/8h9y5c4d/8k/+CT/+4z/O5eUlP/dzP8c/+kf/iD/wB/4AAP/4H/9jXnrpJf7lv/yX/KE/9Ie+mR+HW/fu8N73vp9Hj075j//xVwlPTwn5jKo7SiyEmJi14t6LL2MD7HaP+N2/93t4+dUXycbz9lff4l/8639GnB6y3zzjxRfv88oLr/Hs2VNq9Jha+MD7X+PZ0wvivOfZVWCfRrJTvPIdL2O6ilrAyf1jhuj5zg9/jM//5pe5ON+y2yVW62Mur64IJWF6zzQF0B23797HLA+Zyob18REhKh6++wA/9FirqCpStcbqjqoiGcVL73kfH/nO78Yv12CcaF3ONwSklAo4azFKwBdKQUgzMSZCHOmLFNhYrSk1EEtEKRnB1lRIeWaxXHBx9ZA6banzjtXgOd8nQszQATQAh7WoLA7omq7xlFX0ropsWlU6wUucKHEmp4xtelUuhZQTmYguoIsjqyJIbTn0Sya3tZbp54cGibZg1fOvu9hcsdxtyGaSzS8mIStZi1aFHMG4TsbBGWItdMpADtJ2pGTx18rSe0PSBedFn+uchrIXMEXRaCWmLqu16IQ1E0IhTiNlnBl6TzXSlDWGmRiDTCqymNo6bwQsg4BESsttW+NxViYUSlVSkRlDvR7eN31ZRo5GxtZVMSeFdhZzvUmHiHGei6tNq6CsTDGT8vXzpSBVlDKM+4mYMqv1guWwwDjbDDhSEXl0fIAxHXknOv3RwZo5XnCxmXjr3VNeeOEWXjgsUBQhBKwRxnrfDxgtEaaSMiVnlJPJg0Ia9Kw2YKpo1E1411rieqFF7FIKPDt9DNlAmYkhcLHZ05EwFkpXsTbjdMEQn2fgtSpNugDjYN5PLLoDwBKnkc4rLi9HtNX4XnCcWtEW+tIOXKr1LEhPeO+duKFzIbaJgzGOoXdQpF1smrZinHOFrnNUrRiGnlV2+MHROUtZWDptMQKXYC4wFk21ClWdRK1qacYz8aZoKzChUhADpveSiFDS7V1rxVuD94YUZ2oteNMJhhZZH4q25AyLYc3q4BhFZo6yTlhrcc6Ayu1jrLCmUsrc+tEnrC5kXdrBWOQ/5zuUgYhslKUU5jgyjbHp2AL8qsh43TlDiYqUAtNU0E3SSFlQx6qV1pRiUVqqepWW51nr2sqXZLplG+3NKUWlULIYQ5UxlFSJ8XqEXb+OaVaquVLaeqIkelnmyJzL8wronGkTpnYBySIpqizvde8ApWT9yIqFMzgqychUrupKUYE5SYNaTlUuAVqimAWD0h3TPLPdjaAr1mmclcNXZztqjaSUoNlfv9HH/8caes6Zf/pP/ym73Y6Pf/zjvP766zx69Ig/+Af/4POv6bqO7/u+7+MTn/gEP/7jP86nP/1pYoy/7Wvu37/PRz7yET7xiU/8Fzf0eZ6Z569b96+urgB4cn7B1Wc/T4oKZXqU6bDa4vsl8xwJ25Ftrty8Zzk4OeHxs9f5d5/4Fe6+/Brf8/Hv543P/Sabd9/m2z56l3svfJS33nibsydb7t16L7du3uLff+ITXOzPuHF8yPHxIW+99S67OPK+D32I7CuPnr1DViOv3rzLIvb85uc/z/Z8RLMkZcvQrzm72GJcTz+4Vu4BKRUevfuIfn2T49t3OT3bsr51h1ID87jH+I44V4rOoCtDN/DivRc5ObqJVp4SZXSma2HoFuy3e6Y0oZLBLa2MGZW4YlPKLH3fuNpJsp0qA4mQKkp1xCSGJeMKR8dLcm944e5Npt0W360IWUAfOUtGvBZpKJpJpJrlpoiWD9z1hg5QCzkJbcnbSg5yE0hFxlq5RFzVbbHKhJxbht20jaxps0bjnEMBEUsoME0Ji2O9PsF3K6KyoKzQ5BY9qV7PCoQIpZQjpYJ2hs71mFSoWLqqmaNIE0ZXtJWkQDbSmZ5SBZ0ldlblkFWqmAr3YyBw3drtSDjmpNrPKrlzozVFietfpYpxQBGqmiqanL5exxlDwugsDHYlmnGpYjoqOWO0Zuh7psZNL17KfEyRXukQK3OYeO9rr0mBSSnEWhlDIlbToDWW3W5CV/BGkeaZo4M1pgRQ4JzGKoXVcH7xlJAthwcDZixoc8Lji5l3Hj6jW/QcrqWm2BlxHqt2GypFiYtbVTrr0Mvl8xy66UxTmTNYg9GOmgylaEpSRAW1aBbDAbvTmZOho3MjuzyS5pmSLFV7qBWrPc5ApxO6FrLtBUqTsxiuqKQ54hB9ueRMVgrTxsIKQ62SHS9FPfeHqKqopd2Ai4yOa4OVcA14UQZvNcdL8Y50zhBSQGnFwmYOdSHXmTRKrvhw6UWqiJXOGSyaUgu+AFFhqiUn1SaVclvXRvwUpeSG1W0cfCPiWRJTgmyCtQiwp2asU9gKZCkj0cpIJE11hFh54aVXmS7OcGZNFkQc1urmNpfoV99LHbC1EOKM0Q0+YzTZGFKCYmyr1ZXn7PoAu1h6bJTbrV91TPsJtGazuWBwlqMbh895B5UqTn8leFXXbsqqSjmRUVL0U0qmWvWcf1CVGEU18vNLtE4uGaVW9lPgun5WaUtQuTXplVbOI4x9tKXrHPspELNmSlL3bJwVGl5MzUWvpauiGnKVaZMgsaGWIqU0pjETcsTZnjlYppgEOdxocqYdrMcwUqO8X2znUUr64vtOim2u2/SomVL+K/ahf+Yzn+HjH/840zSxWq34hV/4BT784Q/ziU98AoA7d+78tq+/c+cOb775JgCPHj3Ce8/x8fF/9jWPHj36L/6Zf+Nv/A3+2l/7a//Zv99Okd20Jc7QL9aMU2ZOkd3uHL9M7J/M+MNjvvDsi3zo/e/jxZdfYXXo+ef/w/+dD7z6Gnrcw8UF775xSc4jj959yuOH57x7cM7NkxNeuvdenjx7m2fPHmJt4vDGEZMCrGF5tMTtT6lWGnNOL65498FjXjx5ld1VIobCbr/BuZ5EYJoklrA8OOTs7AJ7cMLy4IgpZvyw5NtefIUQ97z15tfYXGxYHawpsTJvL/gd3/kxfviH/jCpKqqxeO9xRkoiSphZWE/Swl4O40y3FE07ZdFWre0ogEcheI4EWjCFxkiUag6BmGf6Fte5Oj/FaCEslSInT7Q4V2MStGpSSgo3jOjrwnNXVCWjyVoFjrDIms5kptpy20rxnP2thGuck7TkpVToqhJN3vmmxUtrllYGTcc8T+x3I0vv8H6F1T2xOkqChe1bBKxVhe5H5jkQzs4533rcDYMdDIe9Ze0HTAjMVKgaVQvLoQdvmLVCtZFtbSNwKiitBfGZkkgH1qGNwViJ7OWaUVXgKtoOMgZWQqiy1lBbSx5F47SwokvbzGuZsa5S/ECmtspVGVfWKgAYrcTgI9qiJk4Z63JDzRpiiRjfMcVIjDLqD1FuOqkmxv0V8yQAk5u3TqBW+k5arDqnMKZK3Gm/pdaApnJ8dMTNm2u+/LV3ODi6yRQTIRZ2+xlVZ1YLx6KXXLrzssgZBOFqtEYb34x/NFqcGAWDssQIOim8dpQsBiFrOmqe6fySeXxEzSPeQlDQ+4HB9lhfyUoiP1qH5m1olaMlNhY5OKs4XC/QJYo3Ak3OGm06qJp5klrbUhQxCH9badNillVIeao+pyAa69ENpOOVQhfhcHtl6DtQumJrROc9vcmoMGOHtVARSVRVBTiiausOl9ZIbC838TYBu/Z5lNL6AKqkF0pNQpdrrV3WWKQCPDbvAIB4UcgKISRqjPaobKR6VFmG5QHknpCl7CdlSSkoJdGwzttWQiPvO2v18+epVokhxmaA1VqMkcvVgt1+T04zfb9gsVxQKnTeoKscsBZ9h1GZGmW90Kqx/2PAGks2hlo0zhauW+RS+70koKMa6jZSS8Fhnpt2KxI/m0JmCklMoFqMtiWXJgOJzCbfT9YuUzXWSM5cCHJg+g6npPkyjCNCWBaozVgDvfdcZ3q8l0NHLkmmabqKtSVZjJhpmhFUIqPXHibtiphmr535uhJyQFGex9cAtPqvWJ/6wQ9+kF//9V/n4uKCf/bP/hl/6k/9KX75l3/5+X9X6rdTba7dif9Lj/+1r/nLf/kv8+f+3J97/s9XV1e89NJLGL3A9D2X4ymvvHyX2yc3+eR//FWGYcU4jywXS7ZhpKPyuc98moOjgdPTp9y8c59aEu999QN88t8dsT/d8M70jHEqTFeFx+ePuXj3Kbz2Mvt4gbYVu1BUo4nnEyGMdKrj8OCYR2+8S3pUMBcwnhbePHuIW6zYbEeM9YQUcb0F4xtNq0MVOL/Yk+2O46MF2liudhuMN9D1LG8Y1t2SJ28/4Mh5vv/jH2fpO15/8JDDm7fayKuQQ5QojVcMvUPlTBp3aCxGW2qOrBZLajXEBEqJDBHL9UTDcHF1hVIWY5t73S2w999H7tbSV50ScdozdB3WCYmK5tDGdBhtG6tb6EeU2m4W8mFw1qGVYaoz0XXkOEOpmMaxrtoSUOxmqT71tTLPCfySpIxEqbzD+QWmJla2IxbFPPcoRqkwzQKjCMVQ+p6YRrALIfBdXTHGzEsvv8R+8pQ8svRLXJoxNmOYGeyAc0vsuEGaykSPy0SKltuZqpaaLaWI4dA5x2AlQqaMR4eZmouYtrLY2IwWk2BOgeXg6WylJqm8rFTIs7invSeV6y41hUqZaiBVL5ls7djljqcznKiCIZCr6PfOd4RqKThCrEzZY4yBWKT4IQc6v0BVQ4yV3XaEAovDAZVz8wYAesaqijgvBLFqreXhu485OlYMS7h3Z80wD9TYsd+ckYPmYD00fK1sDM57rMno69GmyhTkBin6tsT0jDaUGBmlfg6ZghqUdkTdsS+F4+NbTO+8Tg3XXdYJ66F3iloiKWuyVgQjcahUDCllKBbd4nzOaozSpFox1j/P9w++a4a9+LzURWkElEORYg708yhUbRQ8c93ulnMr38lYCotODl0pJ7zKYu4ME7FLzTxaUVWIa0VVkjakJhs5KonWS9DQwQICuk43CJJXNexeLoVClgiZ1u1QrammilkyZ7x2hCw31BwC1WmiTqxrwE0jmsxkZfqk1LXvRQ6stpX6iOmyRTFToSZprqtVQDSlXJMBgZqJQbDAi0GRgW2Y2M4QsiKFzHJYoKrcZLOW6OA4TZAKOcEu7HG+Q+vM4AqdrXhvMdZQDc/Rw6koSjZ4v0Cb0qJtmu04kUpkmjJzKHhvUFnSMJ2H5eBxxmK0JEskiy7entKIm16DsZq+L20KkNjNAZTBNvOpdz3OOXRtXhAtBLmQCkVpsrKMobBHtHPQqCwpEmeFlEetGKVFjmpavlbyHgfIupKLxEyr/q9YzuK95/3vfz8Av/N3/k4++clP8vf+3t/jL/2lvwTILfzevXvPv/7JkyfPb+13794lhMD5+flvu6U/efKE7/3e7/0v/pld19F13X/276d9pOs63NIxpksWBzc5PjI8e3YGes00SSRDlUSJge1ZYDH0/JE/8iPceek+i8Mlr3zk47z15V9hf7bl6dkF1nV4p1kPnjhPvPDKfX7rnS+xunXAHAon9w7YhnNuuROS6YlXhTfefsByHuhCh3Kei6ud4Pt6TZwK0zyyWh+L/pQMzjhODm6w2U2kbmYKW/xqxeZiYn18g7jfsjk7g7jjv/njP8Z3/I6P8uTqilt3b3A5bogqsFwM4GGcZ7SulP0OWxRL17HsF+iSBHcYI9MUqMWxifJzadejkZIB10sloFZKSkWM5ujlDxFCZC7QWThcLeXE2UZhw6JnmycycmyutTnbtaLU1PqzCxCgWFlYlGYqGqMkp6qrcMJTKxlRtmdIW7yGORZK30llpSpsri4J/cBBL01f1nT0h0fks6fkGCkpoHuNwrFJkrNVuWJNz/JoxXghOfTFYsCslJDqkiLnfRvHGsYqXexhiiQ7k4eEscKzTk1SkFuSbEzULB3nuaCNZug0YU6ysGol43xnsDXgneagM9Q8o52ShbpKjEzLWkrRljkDxTDUvUA+9AIL1DiT3ZqzaLjpDINWpKDp+56YEURpVVxuBDt8fLDC1EoMk0gFSTNHCKHgjOPweM2yt1gT6GzBsaNz7XZWNTUbOu8By2LoWa86KpEb6wHjKsuXT3j67BnGG4bB0TmF9wqnK9pEWZhypEjQQBqj2pg4/6cbQZMRkoGSEoNSaCxJW6rrGKfK4Ffs1Z6Aoes9oc6UFOms6JByULbs5shVmMgx0lnN4GwrHtESm2xNVw5wBoqVDctaS0ZuacqIV6KimVrJi4BW7H/Sf3O9sRbQYlArRXLOOcTnnHeUYnFwyLx/Jix/YzEVclFEJWUuuQoidjCVECOpZMG8KkBJk51ch9uESlcwAs4pKVOVNMihDVUhhSRNEtjnRFUdS+spaUt1mmASw7xniBNXuyvy7VuENNP1C3ldlCenTGkJlFKNxLBoBk5VCSERqkJ3LQVAQZVGkdOazjuMruxDYgqB87GynTXTlFHnI4eLjpfvHOJ0R01JIFEpEaaEsR6lPbGCyRWj5JxYKLJeKEUtwvBX1UPxTHlHqoHzqw1FGbrFitLgPBqJ2ZZm4jNR2tA6L7jeXAuqZrQyzfU+0VsjRl1TyDmRVaFfamJRz9M+FZmOXpsHYw5o4wi5sG9VscUUoqvorDGl0llNZ+QwXqvgoMHibAPftON8zbHFOzW1Of/Lf80N/f/1UWtlnmfe8573cPfuXX7pl36J7/zO7wQghMAv//Iv87f+1t8C4Lu/+7txzvFLv/RL/NiP/RgADx8+5LOf/Sw//dM//U3/2THtsNFwcnjAuLvk8uyCl155Dxe7t1ifvEwKmd3TR6iQ0RluLNf87o9/nHBxytFSGrN++H/3Q/yj//O/pXcdJ7few1sPnkI1ZNcxFg1+4IX3vEIxjnF/xUv3X+LLX32d+WzP9tmWrjgm5UFbzLCQRV0pnPVsNjuMszgrRRvWd2y3O0LI9ElLu9XqBldPT3HjzOGdW6z7nsPjA0bvmPqO7/ne76SWLbePHXPJHC970BrnIGfNqBEnacl02jKQMGGP9vIWSbUKfKY5i32DmJScKCXjrQAPNJnVwZKuRlbrNU+fPJWecqVw1lBayxdN2+k6KSCJJUuaBgG22Daeo1ZsEb63KqLLKW0pyrAvwnoqyjb9POKtozMeHSakCCNL65gxaGeZU2E7VwqaqDN5nhisZX2wxvgOZaQJK+aIdlZY6Tlx1CsMI+QtxzfvMPeFMc6UbAlJkSmkmsh1pDNiDkzz2BzEFlM6fDGkCDnNlOsxp00ydnWWzK7p3rNEZLCS100TpmY6ozAxoYyi6CQd3o2cV2omzYmqnWx0GbBiLhTsqizozmru371DjgEzKLrOkfNImBPWLrDGsRtnQk54p+WwNEeODgasd+Ss2O0j1nSsVwMlz5ADvc84W7AaVG26bEstBAqLvnu+GSsyVlcOVz3r1YvEHFCqok3FG3mtpS2vXbrbxo2WTT1n6QqXOF3CKaTEx3RSy0lkypUpzDgCYQ6sGuEvVY2yHlUalQeZBqYYKSpRS2K9HIizRjXXt1GyJIYwo4yAcNBSxKNa/BCko7sq226qpf2u9Xlj3XUcE1pyoxkaS6nSwKYgNnCRNuLsVNpydHwCXeWi9OymSEiFhEa5XmQXJRW5pt3A89zkKGjkvNoqaJGfqclY1zowpumsQIqRXOVWmXIizTO+t4D0pxurmls+8+DBu1ztNxwfv4/gKiWKfKS0xdqBKUfCnKjKMaeCVkZAKspSDA07KwecWsS4pxB2f8pZam4LoB1TmJlSZRcSdW7thyZy79YtrLMSBVSF5XrAWss4z9DMsUWJ36YqIVOixFNSc6YURYkzU45tAqRxXU/XkiDOdOQoJTfe9Xh3TV5sBjctZtNrJLN1YgbsOoNRhUpoU6eK854UCk5b4SlAkzZqi85rSpXLjWr/rtSCtU7WRKVZeI9mhiK5fdfW7VQqucXvOmfEo5CLSD1V4nzFf+OxtW9qQ/8rf+Wv8MM//MO89NJLbDYbfv7nf55/82/+Db/4i7+IUoqf+Imf4Kd+6qd47bXXeO211/ipn/opFosFf+JP/AkADg8P+dN/+k/z5//8n+fk5IQbN27wF/7CX+CjH/3oc9f7N/M4OOzwC8/l2TN653jw9iMwA9l4/PFNVtYy789IZY+pBZcmvuuV+xweLYhf/gxluuTuYPiR3/sdfOHLn8ce3ubg+CZnVzNvv/MO1Rs2U2KTZ+zckxM8e/CMzZNL0mVmdxG4e3QfesMYIvuUUUoTQ5CRGdJwNsfYwA+KfhiYwhXT5RVae84ePuZgtaZfHWBRXD1+xNOLZ7x8fMyH7t/mRfYcRsV0uWUxOCHGaU2ZpDM35gpW4zuDjpGw3+H0gtotuCiVs/2e7RTx3YDTWrrStbSdzfOEtZrl0NE5eUOplDHJMiwWdF3f0JcydpS/WoSmRDK5OW/lTZubDmS0ABOU6bGyNLK5eIqymqINQS+opkfpIB3cNUMzbUndoWiYxjnGpMiS4yLkypwLU9qzUpEQZ8I847UiK5FEyiz5/JQTPREzRA6XiuMDz+QV+5IZ58BmjIwpcXdlsU70cqciKu4J1VBTbUkDB7FSYiCXBEYLktLJyT+GmTglctcRc6RH4VXEVug1TPstw/ExupGwKlHAMVZB1ninSVMixYJ1HXLyyWLqSwVvxR2sVcNVZon0WSXxIGN6srLEUlktOkrvBH5RIouF4+RoAUwo5VgNjjAHdBEjm3UJw4RVhZoUBYszDpD3R2c0x4cr+VnbhrboJQFQapUpjKptKiOjRKOq6NBVIka1ilaK4nluud11cdaQtaNqK4CU/cQcEmOAagrOiD66nZM4l0OSBozr94jRxBTRBpy1ZC04TV0ti85RY0Qh1DA0X0f2Up878lMS05OiCuWryE1+6HpCEGSuArQW7DE1y26DIaZI0eCqImslkUCkVMf6AR1HbL8g7y1TAm07UsiUkOQg09r1VM0Y5CYs7WpSBSoxbjFh5SwjYWUU3jq09ZICoVBzkCrWCspI8QjOtHRGwmiROSiV5XJB6j2bsRnpjFDPcoHHj5+yWq7wzrIcPAfLBdvLc6oqYC3KOrzp2O8mUpxk6qAki2GtRDkVlTkEzrcjm+wx/QpnHWV/KZ//mhmnicvLS+7dPKZYjTMeb4WgNxgLRsvdtBa0URinmVuZUCnSZd/5ga7rscUyh8ByuW7O9ELf9XLYUFKX3PoI2W2u8J1ppkjRudGZkgPOC5PfutKMlVFQ1THLZKTJUEaycO39IBMnrQwVSQpUJea5nDJEMEogt2KUCHReYa0lpUgIkTGA8Q5jHakZHK3zmAqmTReS+q9Einv8+DF/8k/+SR4+fMjh4SEf+9jH+MVf/EV+6Id+CIC/+Bf/IuM48mf+zJ/h/Pyc3/N7fg//4l/8C9br9fPv8Xf+zt/BWsuP/diPMY4jv//3/37+wT/4B6L7fZOPXAPOKlaLJWdPnmGsZz9dEeqCoB2rWze5e/BRvvKrv0Hdjrxw/wZPPvtpNvsL/L1DXri14MnTt/HzU+6oxMXlGc8eXLGrHXHObNTItA8s1kvGyz0v3X2RX//V34CpQMzUq8jBzRUXZku0hsv9XhzCCEN8WCxIMXGwPiCUQioJ670sOkXGjDEGXK1cbTfU3QVXZw/pw57HT97m5fQqn/u//R3e8+JdBlPJJWKpaGsZUyVUj+mX6JVnVyfiNjCHgjm+h3nhPZx87HfyOBWGYQXG0VsEFxsmtDH0vZcblhLucUozKgbGcWIcZ0A9z7vKZVniF88bjpLw41WDm8jNQVGybPLeWnqjKLkSnWVKmV3MlC6ifEfXaZbG4rWVDTkJEMTZ6x73TCqVqgwoyxgjcxT3b4kzqiTmOKNsJyQ4I1r+WAzbbeBmrzDAyjvqPFFCIKrCOEMOCtyAcrLY2wqkiRJGjFujnGeXZLFVBdnEjNDlclUU3ZGj+ASgEumoRjLEVmcckWXvGDcz1mbJ0aoCSHczVW4RzmlcVkz7IJuLH/AaaMaxWlu/eC2EcUe/PhISVpV9RSslLP0QhUxnjZClSqQfOhQBUwW9iRKOtIJ2exUugbnmEchlWkw6JYveOHTMQX5HFHROilZCTJQcm3cCdNUY5HauqaCrdNcXSLNMM2qRf65Nm84FMAIhov2uV1dXmP5Iil20JkUZZ/YHB2ydp2rpp04pEnNLP9QZ1xCgMi42WFXBitSTS0MnKihGc90xfn0LL6W2HnvZ1NHCWadkMUsansOEci7NpNjiHFihqMWKdwZjLSEmvIEpRObzC+zhHfZzxlZHVe4/OUR8nRJYK2hjyDG3n0fWOJmmSSoCY+RlaJlqo64nZnI40kViat46SREoSaPIFGjCL48YNyPb8zNSCozTSBoUU8qUqhmrZt7PWBU5v9xytPJYMsOiQ6mWp66tOIWWDGkHOW8tuRbGOZByZT8lHl+M7FTELW+yPjphe36K946jww5qZrPZYGrEdxbtRYqyFgHn5HbrN+r55MH5dthMBeMkRaJzYukMnRefUsrXxLlM1RW8xDSnIJl8rbRIfFVogFZXrJfUhXiTgCoYX4FOGXJWWNuTq0xaS5mFeFcNVDkIl6LJRUFVWOMYlADDTAFdMoVM11U6C85JeVMxEKykLOaQUb4d6Iq46KkKVQo1feOkuG9qQ/+5n/u5/8X/rpTiJ3/yJ/nJn/zJ/+LX9H3Pz/zMz/AzP/Mz38wf/f/24fqezX5kvTzi5LYVHGGv2CQHyrANiX1IqL5HpciTh2/x6OIRH+nhrllxskv4iweUgzVeeU4fPkJdRTArFt6ByiysJ+yvmOIVF/aMNM4QMs/OTzkcjtEZcsiEGHGdp9OGtbPMUaIGOeUGNtBMKRJylPVizrih5/DkmGIdZ+enhHnDwMw673FX5xxtF3zPkUG98wjGDQtdsRS87xlTYRtB9Uu6w56Qt9QAmwk2D+/wL//HX+I7/rvEwUd/F1vtqdZQiGitpD40RiqVfugotTBH0W9UiqiQuLy6wlhLLTIujSGJc1aLHpozaDvIIqcghEjKcpOZc+sd7o3ky6kcrRdc7jQBzeNnF1SfuXWz0g/Sea2VQdcZCvTDgqspcrXdkqzGLVdMcybLtkRHYdlbXCNfoQ2xCInLO8Pl6cTFeWB13JN8JU4Jowslwj4EcjasVzeIJlPVTEoZYzSQ2e+3LI9eIGtHyRCylMRUKxn2WDXa9NTSoRX0LeY1mYFUjBiWlCLWxGYcUZ0lmcyU9k2rkxtrLdfZa88wdJSqSNVIExkyXiYXSpmpOgsxr7OUOGNKbLeG6w0pk1ORSUqVHPYUR6zxUKJMMErGorgW7XX7f+VrJO+qEJOOtu01LjKupl7z5jM5Nb54yeJWBii1lWJAiQm/7AS32tYE1eiBVRnJRF/n6OcZXTXKOyrC318tFuS+h7hF10qYRowxDEPP7vpwmRO7ccQvnWi2cZYbd5GbrlVy8FRK8JkpBuYwc3B4gNaa/TQ1lnfbEJFcszjKVeP+F65nCb2TyGOp17Ak1RzncpCpVRNTIcWZYCLeFjb7LStV2e72nLxwwFQ6pjmQS8VYK7G5XMTt3Ax3ykr2vTSOQ63qOUTGWs91Rl1XQaAqrrP7itrokNcTEGOMJB9qpuTC40ePGG5UeqS2dNWvmHNhnCNTgjFl3GItrX0hsFh01BKYxj29b73xMWAwdCrIWDrJ2tB7jy6BuWq248h2N7MPijkrzncjerrkYLXilZdfwaY9Vu1RQC6Z5XIAlcS13hDSWptmQ2htf0p6Ea4PVILZlQibrYGl77FWxtbFKOk9aLz9lBPGDVjbU3JkChMkQ1IZcy0TVfFA1CLFRxTZlLWSgqpSxYQHhkJrhjMGihxKU65SA41cbGJMhBDaz24xCDK2c9C5BrXRlaG3jEUTQml4YoN1vcTUaouCaoX7JvBv39Is96fPtmTjyXqJ1R0f+Y5v5zOf/SKXV0HQfPvAKhhGenTdkUPg1fe/xCt6gqsH1HnH7T4xzQOxOo6myBBmrkhUbUgh8fbXvsLxjYFh0KRpzwff9142pzvGg8jp4w2f/tSn6foDnHEYq/FKSxmHEk0mpsoUJrqFjLyLquymCdcNjPNEl0X7msMeQ8TNG1bzFS/rwN3xGavdlo5K2G1QITF4y+Hhgqw1oTfoIRA3Iwe2YIohdCteTxesd5d89t99gj/8O7+PqSCn+xSoSiISuWbQwr521jLHQMmFTsuNw/oObSyF0mocJfddmklnHAPRLVBWMafA6fkZcwhY6+h8z7JfoXQilcx8dkG+eIObNzMHw4pHlyOLg7vEsmcKEaYJ23tMzqQY2Y0jsShMZwhVvBilZUOHzrK0iWW+ogsVek8qMhKsVRa33nesFh3UwsX5hnix5e13Xqd/zzGzMxwdnjC4Hu8TrkpetQBVG7BetFotfu+QA5gqIJOqyclQi0FXR6cymARqoqYNuhRhMytNUY5Axa0PGUtG9U6a65LAI1SVzLsxEnVaLDpCFMkAJVp2yQVXEtgMORKnPaZbYrVqN01Z4Jyx8v5MYq6itWrRRrdyy2/+dW3a2LKCsiglzFPTtFsqpFY2orXj9PQZxzduEuaJfrGkILWhUBjHiWHoBZCjq1RdpkJO4sZWSsaStV673EsbV4v2mlMQQyXSiW1qZLkcmI0snp3WBBLUiLeKHCe6YY3OlZACV0+f8OLLA85aYphkLHytDrV8NIqWNpBxv1YGo6SApihwCCFQnovaEiGFVIVXMO5nYogY0w7pqkIWOApVpk/zfsIrWAzdc6Jb71tCQUmWPMTMdjdycHBI1/XsdluhzxkxHMjPLc+Z+FsaRAgldMZWXCLPXZX4W5uGGG0lQUNtWr/0DSjtBNZiPcYU9vsRs/bcOL7J5e4KrQzjOFNNh3Ed+AUxFc6uTll4zY2DBfu4JU1bnLFSCKQdtpexcqmSGe86R4oJ0CwODil6JuwrXa6oaWYxLNheXrF1lVfvnuBClmImnZv/IFHIWK2eewaMlQIibST2KXJVacQ4nvdFWF3wpuJURuWMKgWjhXqpFRSryTUzeEfqPSHNfN3hKIcKskhbSonXpOSMUR6qGNZU1eTWHpdLO4QZea+UWkkZif1pmRJpAzlHwhg5Wh0w9F5ok1qkrkpFO3k/dlYTY2qHYogxY4zID9eygBAQv7HHt/SGjl5xcOM2xTm0s/j1Acv1Cp49xMwjK9vz8PNvQBmhFKasePvpOSdDhZSF/lQKZpfp08wt43n1Vi+1oYuBg5vHUAJDp1G68PjsMXdu3ef45JDFoqLNwNnllqrE6GS9pzOGsJ2xSvRq64TjPYWRD330w9y9f4d/+4lfYXuJlGDEQFYaS2VF4ShOvFRmPn6y4tu7ymBmVv3Axb4yTxWMYh9mssrozuJ0YZ4uZJwYFCFcMhx63nf/Dnz7h0lxFtNGDpgqHGalwFgnEauiiCELIrFqlKksrGU/jo0AJ6fErsXWYslNM+t4uhmZ00QoM/txT1GF/dUZKWQOlmtefOFFtvsd52+9zYduKTo1Mc+Jl++8lzCsGMOOuVZWw8CUIn1zw0wxghvQz5u/EhqDsUroYiriy4zOe6zWzEXcpyUlTIWbBwuWfsWiTpQLGdunJJnXGwdrjpY9Hs1eRUwRQ1pVhuJ6/OoQjJeWtJiZx8CYJ7ps6Za9dLfnjGVi0COOJ+T8BKdvE3GtOGUJ2qPsQDUQ8ojThlIKTjsoqeWGGylNyWRBaU2IiaqkgtKWa4I7xDBTU8RbI7owVSpBq5DrqrLUUugcbC43rHrTRuhto9Yy0pSDi4Yi/D1RDEzTJwvaOtFrjeWLX/oS+yly++49dGsGy1WY+NM0CyaztKrLKkhPVS05N2Stllu/FMWI9imjRIAq0TxVqbTMbc2i1deEtSIzqBIZLJR5z+FhR9EwDJ6lXWOmwm67RbvKopP3gVPye5Usm1utUqrS9TJx0KU2zVNGuxjZNHPRMj1A463DmY5pmpmngBoskLHWCDJaiaRQk4yGvfUMVkmTl0a034psLkpiUSloVosl3vcNc6ok+66kxc1ZYTeM2x3jFLC2b34N/XXNtt1cr7+/IIgrCklcWC3vm5wrVSOlH0m0+cWw4nKunJ9f8YH1Efs5MOXKcjmwnTPVyCEv5cRqveDp04fcWd7n6uwxt26uGDppXwwpY42VFkYtk1DjOmkJizJRwFiUVU2iy8zThCUTt5fEncO52rDGmjlEKEmc3tpgMWg0TmvZ1Fqdai0JVPMctDIiJaMVEkUkLKWptRUnK8G3Ou8Jc6QoKYVyzpOBquWgVYugcwU20bL+GaqREqVr2VE1aaGqAhVikIlhxbTXpT7nAHivcccrtHI4LRfBWGdyycKEUODdIEkoo1n24r+RyU8zlKKfRy/r/zdIcf+/8Fgf3Kc7usnR7Zt4U/mNL36RNI2kac/+9AnbN9/BTZF+3XM57ulcx1eebVh6hV8uWPeWOY/0eeBIGZY60dvEC3ePOVMFM2SstuRZxjr3bp8gr13m0elT7t19hRfnxNe++AZHqyPOHrzD7Vs3uX3zBpv9KA5RXQklUUPkwYO32c6XlDIRg6H3h6K5K8U8B3we+eDxIf/b9Q0+UkdeqIFBeXSylCg3KeUOmWKg6oS14FJFdT3bVDhed4SziSlntvPMzfUKnCKlkd4b4k7ylKrFaEA6mqeQWjtRRyTjfC9RtyqEMmst4ziRq9R/eu8Y53MwC2KMPDl7ius02iq6pcX1mnHe8OT8AefbzHR1xW6o1OXM5nTH1t9muH8Toxxd3zFHmCk4IxuNNhbjPAVF7z1Ze1IqTGFPKDPULYfqClvmdpIuMjaX8w6qbEhzIJFReSTkGb84pF84hqMem0d6KlVnfC1EKnOpbELmakqsiyKEjEHT2Z4pJIjgcYKQzJW+7FmpJ7j6OjF9la7exgy3yO4mu1qZOaCoFTFmvF1RQ8DUdjut4lmwzUxY2sIlhLJMriJ1SPxPzGj77YZxt+WIIi5flZ/fuFMUE6DWTvj6iyW9k82mei1d12SKEkxvVbKgghDmNLSbkbjrKzL2HZZrbt09FEkjBNBVTI0hYawjJAHygCaHRA6Rzltqba7tXKm0EhEluvk17d8YJcUgtAtT29g1Cq3EdW9SK6vJE6vOMNaEVhZvFM71FAPG9bgaiXGmaCNpg3KtLWtKRvrTW7wsp0rNNLNAG50igCRnrBxwlCEVjdOehw8esVgsefGlF6VxC3E4+85inEEjN3GrskgXtcXLinQE7Lcb7DSRk2cYluz3owCDqkLlSkoFvMb3Dmob1SpN13XSXJcCqX0GlVbNeY+8higxcLXkiW7d4SXLdbFWAa3YqjHGU8rc6GcFMKxXhxTXsdlvmOIesxAGujae+0f3ifOW+7ePePfhO9y+f1cMYrU0UIqhVMMUKzUKpGqfAvspME6VlDvy9ZQhZw6XA/eOByyJGEXjxkAh4Uy7LlcDSHd9c1PKVKJ+/VKtrfABammpm34gIJG97vrgWFpKI2WctoRSKNOexNclDRphTpj1te0oGtN6LqTYRj6vpQqpr1CgJpwdCFGATbEoqRBuHRfagLU0EI2kCkIcKWoWGiIVcmEqM3FWlOjp/YCikKocaq5v5lXJlp7r9c/3v/74lt7QtVmgzILHp5c8eedrkPacDAOrxcD29Cm97iidZltH5k6zr4aLKXO+h+DXkAf2l8/onEPZzKofODyEuNKsOseUE1/9ylu8+sILPH76mGENJ7dWXG0DtrcUC9VWbKfJeebbP/wBFv3AOE6kFJinyG6e6VZLYknEOPPo0QMymUW/pBbNerEkhcRcCstSWIXMe9e3eGEzca+CCXILMmmJtT2mrAhxj+8KKs7Eq0Bdrtg7AUiU5SGbDE83W37tf/o3/Le/9/dhdSXEK6zp5c2sZAQacmE/B0ISvalDY61mP44Mw9Bwk7XlPys5J0w1hCCmpIvdGRfbc/bThlU3CNlNFXrj2DGzHc+53FsOFgtyPqc3mfHyGb/16Dc43C946QMvcH62YemWFA/Zamob9xvnmK5Pz2RyiExpwnY0oMPMwbJjnyyzNuQsJi5nDAs7M6qZnIKUqwwOpTrW6x5lEjpNlDCjrEIRiVkxV8XlbuJyO3F434nRyFkWbsFiWIMV9jsVDJmFGtHjA3L4HIN5G5vOSfkZe26T/auYxYIQE1RPiqlF2TSxztQCvu8EUNJocDlFSUOEQGlSiFWQSI1wVpnGPTmJJi5NbKIpi5FHtwIKzWKx4OLZQ/Y6sX7xDrkGidUYC7o5cLmuahUzltEOVRVzjChtSKVy7/4LGOvY7UeMtaScpUgjJpTxMmpNmRCLTKIz+KKZQ0IT0M4+h6JcR46uf1+jDdrLbb5cQ1NafabW11J/oXOGOO2YdldoL/G0UgLaeDrvKEqjq+iQVVkpbClFImiqMfNlDX2uweYspieh8InEkKsSU1qSSUJGfCMv3H9BMuIpY52W8S+CH9XGQNLS+qXM83hYClIzmkOi65xk02MRyaXdIJsDQvjnIWFcRDnNcrmQjdAY5ininEfpxDiOGGtYDB3qOjvXJrEKoF6T5zRUOZilmIV7oi26WnynWJsDLh5dEWOiU4Zl3zOGwtXlhmm7w3QOwo4ha24edgxtM9mOgRAiynTSmlclFrsdM7t5ZhwDZ7tzFoslzq+JKbPbTlC9xDRr5mi1gLAl1UpKSVwbqtB3/uswm/Z6QcYaoavlEpthzkpksGTx8GjNJkpczhSIRoyKne+oKHZxpMaE1pDnDbEoqutbRLQdEBDDbS2CbK0ttRFTpjM9qhlZla7txpyYJjFaKtVhjJf3cLk+VAl2uygxt6lSWCx7Bu/xLkrcNUOcE3NU5KxRKZJSpGhFTM0jcE3mLPV5Z/s38viW3tAvaubFhSNcXWAJLBYOrROrQ0suW2oB25/gdRbkYchcqsiXNpe8dvcmGxKuTqRayXjmoNhfwYPzHeuXb6EIHK9vscuG2a/hXJP7I/YX54wXCpY9fTnABMvNm2vu3ujltqU1u3e2zKEhF5Ni2Q/YZDl/tqHzCylsMYlxnrmcR1KXYbfhIzfv8ZIqkEbGtcGWKnnfoZLSjl2ZiSSUGTC6Y4zQjbA2BR0956PmKlScG3jh7m0IAas8uVgKYKxnjpVYNZvdTFGOdx+8y8nxIWkMuN6wPz9l1S8kj08lqkr1hZQDXndY7TlYrnnnC7+B6rwUP1Qj40ct/O5nV4WYLTMD9kgz2cyFOuEiay6D4c0vfpa3z97mg6++jD/uKcVwcbXB5JHT01PuvPgyszLE0gzHxVC0pxZw0aEJ7PVE4gZqmujiG3TrNXM55unFSEZzNFjSWeW4PyIjsIwpLYkRegehanQtWGXpKyyNRh+soGTGGLna77l3c0HXV2IypNyRcsaw5XhxQR++xjJ8kcP6FhHHhpvo+l62qieWu0S9JgOxRmrdkWuhqB5jJGZGkVIKjCNXxZgzUXvCTtEPiqhGLueK1ZZVb1ksNKZYKBbcRNGaGmVhcwVUUVJMg+bw8AhrYYoKo3q5OVYZZztqM33L/V9XBSpIVK5l4HMqVK0oCaxbUIuGEjE6EVMhTIkpZaZQWC4GFp0gddGJOQWMbSNQVHNn18YkL03PzqAsjoQqezRa+s0zdGXiht/S1S1l1ZGsZ+2gqzO71IFekmul01lu5sXg/Zo5Jpzvuby4YL1cMLeq3Np652upJFtIrjaqW2kMBYVUCqQ2eobdbocxlqMba1CGGLMYsaikkmQKUCJeF6kxUApjnPDxtEPpDucHVutDqoZYMgtvmaco9C8jGr7krGFOs3y2jHSMkyd6K2N+4a07QpL4n2nR01KLjJZrRRnDnAtFWRnjJ4VIs5acE2MJoDOYET8otq2pr+DQyrJ2jn2YmS8uWQwdq8UhQSmycty89woXT88YVjcISZOMZZ8T+zhxdjGx3cvnozeW2zduUZJmaRVDUZxdXGKs4eTGEVrPjHmWvncqyTu876gsKDXLbd1qTM0ypXEQayKSxMGOJwXwzqJtpBBRoZCKYtaWEWFtqP1ErZo5WXZRmACDkiZKVWRcX0phPwWM0jjbsa8Fpbs2+p/pHVidSXFGK0OpllQ8oIlVU5TG2L59LgopSfWvSnLITlWRq2Ew0JvKUmcGFERDRiKASivmZNiNgXEORCraGLwxzbQqeflvYuL+rb2hp1h49O67DJ1smLoESix413FycpvzZxu2+x3ZwPJwzTTuuBr3DCVxFib2Do5yJhrFxZg5JfPlB2c88hV9dMzqeEEZn1I0PHvylFU95OHDp7z46ktYY3j07gOePbpAo9jvtmh1h+VqYHW84sE7z8gpYmxH3w/4wTPtZgyOmjQ6FGoJzHFLIeOqpi8aO2WUiVikUCTuZ6YQWCyW5DiRY0FhMMVRcmXcZMIUKAvDwq4YY2ZMhaM7tzj6tg8JCMU6FIUY9uRacaZnNwrU4Gq35/xqizaWwTvKnMhPH3Hr1j1xVBvRV9EIFU3LYuKdw1DZ7bfUzuKCYtn1GKXZXl5SS2GeA4mOi3zG0l9Sbt0mFYfre/aXVzz58hPytOel73+RqsEWS54yS9cx72dUvyQmWfQoUAxs9zvq9pzjE03telJZss8Gs1yzK5ovvPEu1kb208hGZd6zGLBxIoTM5eYKbQ/xvifniaKMjMaUZHdXywWzVoR5xhxoVocHoDMhBtBWNDdd0cay3e9Rc8LsC0s0yvZ0fkVvD0h+xZQq2SANTimTc8JbheltM2YVWi8GU0iMoZCxX/9zSibVhDUWbTpMkapa7wcwDmVEbNMGTJGcvhC9RBvsuwGtq/Clr39HJYUkSjczUJFRpyrXeWfRdkGBdlJMQ0Zp20AnipySjEThORyl0mKKzmNKISVh9OdyPQ7WDRYkeWprrdy2GhVFK5k2oMRk5VRCpUScJyn00RrvnTSHiWIsJSa6iJlPGzKGBLzx9kPRo02UFkKj8No0L0GW30OyX8//rtAKMa7zvvLC7MY9Nmac69iPs1DhqpieKpWhcwIYqRXrLLVKf4AqhTHMOAWr5YrRaHQV57UxUKjkIlhQrTVKidkrxnh96W4muULOEYyRBIexImE03bYqGQOnIhOOXMSdH3OlhEpGsdnu6Ewi245cFSmC0h3aGobVCc+mGescR0fHlPNzVouB4+NDrIU5Tsz7PfOUmaNm7S1FO7SxzDmw3V5xuD5k2RtCkDz50HXYRUecC8t+wf27N+X3qJE57FAEOqdJOROmPUb1aL1oHQWJGMB6TVGGUCqxQsIwR9GuO7/kYrvFu0LfW3QKxFJJNFd8lcIhrSwF4VkoZdBOkMjX6YQYE7txan4OkYN8Z/FO0RvTXuvU0Nagqmqjft20fM04ykTPOs9qtaJUQ86BGCLaWGxnBRGrIrEUSV8YgzUOox26fQT7KpHbMge0tW2N1a2BrpEpv8HHt/SG7hFEYK8cxnVMO6kEncdKColcZBSrc2F8eiZPi4Gdg7MU0P6AxTwwJU1eHPDGG2/ycA6cD4blRSKlDTeXh+ynK+4OHf3ykK+88SZf/eoXMa5nexVR0WE7w+XmiqenZ9zggEeP32Xaj1jdyVg0F1LMbDY7wBFzpDNLnOmwDGhdMCWxUD3z1YRd3qBmy36XIRt8d8juKhKTxXlPTIm5vTljcGAdY4GcFJOyTBg+8elfp+aOP/7t30lRVt6QJZFyJJDouxWPL664uNywPjxCWc8uRubtJd3VM/beMe83dIsl2moBLeT0XA+lZu7dvcmz7ZZiFXPc8uzpBcerJdM+Mu4zuYoBbB53lIPI08dPKMXS9T13FgvuDfe4d3xEzFmob0NHDpZFv2A3Z5IBtCNXzRxm6EZiuKAycnbxhHKgKPaYhxdXeHfCF7/2Orurnve8uMb5zLtvf40bdzqWvQKr2YUJPU3YxbVrWEazkinVOGXIKUoMqMLQD5QyMceI84pUs9yoaqbXA1kdc/vedzE/tDx+OPFkNzG8vMCujoCOXGDOmTgXbJWuZZkVihuW1u4VslTm5ArKaKz1lDqilJKIU5nR1glEyFgymqLUdXdDI5xpwe+qlm1u2rXchiuVlvtGFiOpaFVo5QghEceENrLBCKrVkUoCZCFCKZQWh3ffd6gsnolUJBKXU5D+UUApKWARo3lpgBmJYRnjMMZKNAnRmxWAkg4AspiltHY8eXzGsi2GKUt9J21DbP8L2lhqscwJnl7uqWZgtVqymfYYqjjPqSiuD1BVfh5kEywlUZUhl0quX2/rwmisF712ipHdfg/thm6dZbVaCkmxHW5LyVLz2Ux/Wiu8cRAUtlZUjtiSGKwhIqNVa5CYWZU/M+aI1UYSAaUSc8IZw3XPhTGKFDPGiHyDqu0goigxk4sipEipBl1ERqNC3y0Yq6amTNU9pQ7sxh1pk5iJGGe52mxxzrNYDiLJ5UIIkf04kuyCR5uJty7PuHHjFrdvLzElc3LjmHXfE/YRiyfg0TWzuzwXg62ydL7D6EJVks1fOMu4kzKYZDXUwG5zyqIThHChELMmV0Nqt+FEZbOT7nStZnKO3L59RAVMzYRciEUkKqsM2naUlIk5knPFeI+1reu8tuZDbVlgiLmglJHDJlCUBqsouuGZqZRcJa5rDTVBb+VWvduNxJBb1AysHSgYQhZjYgkzKiuSythSma30EPRay8bbYnrWKnrtMdYS2waek3gytKpNYvnGHt/SG/ph37Fcd+Q8SnVfyezHEa87pr1ASIwx6DnjKoSaSbqysfDm5pzx1gFeD5SuZ8awjRDVglA0r791ysLP3Dw0fPADLxLyhD86IatAVYq7917iVz/1eZ49uqLvlphFT78csFZclct+wRQsZxdb+lyp40QIkdX6gHHMRG9lMQwjxVSWRrQ5ZZR0WSvDnDNlVgzGEatCOcPZfsR1PTlbQkqE6lhUgwpZSFyqZ4oF5XoObt7m9bfe4r3f/jEpH3AeXcAoxxvvvstb7z5Gu56D42M6p5hSRJdIVwPj5Sl53qIGYXqDjKlijFAVV1dnbK/O5ENiFCjH7uqK7SazWh7i+44npzuYAyXMzNsdhy+9yue/+JDcH9Kv11zsz5hTIjUQybi9wk576jSizYqcNXNVJG0wiw7KOUu7JZ8/ZtKPcAeH7OZLSkg8e7jhxtrz7e/5IIuVIZbM7eMlfvM27z76Muvju8w5EXYbjB7oVaYqS8PRC7hlvydME0vvuUqRsN9DToQ5Y2NAGdPMSJrMkrnc4H/+tS8wP9rwvvd+Fy+c3MHf/yDn9hBrOqxSxFrkPUj39QpaOfKLw7tUCgIkidcIXS0IUVm4LWkqFK3Q1kGriVUaVG6M79ZYp5VtprbrTUKKPSR+2Bb/UihZgXHEVAHLk9MNp6cXHN+4wcmNG1AzYd6xHDphhXOdBatc2+5VLWKgqgISso22BgrrnKA1yzVVsDRPgpObh7FiMipJXOPiS5fpQpXYlvcd85y4e+sYdxEw1stEwtqWoi9S01tgHAOnVxNRWTrfc3a54cbRgbD0lVDrVOOr11qeTwxksZYe7FwFYFQqxFzE45ClKEgrzfrwgMK1pwS8d82UL9q1N4YUA+N+hyoz3mX2YYeeJsyQieMOo47b7cvirBPTU0qi5SvNNUgvFyGiFSX93tcFMbn1sOcKqdIOA+K0TqW0OFfFOEcHWA156em9YbOdMUaqkrdjJFXB6O7DDh0dq9VSUgBKYZRlt7sizDPrwyOukqY/WLB9esHX3n7A+dUFd04GjpeauLtgaRykQMaRcmTcbui6pRSnFHl+rCkYlVAkFp1jHCcU4qdwSuiS7Y0lB8PqqVnL66Ur1inyGLjYbii1cOP2DUrKlEkKfrKuLHTHsnPyPFU5eBslRrecUztIyuSoStQHRX1uEm4AQKpRZOT/p5lVdZXX2mpFLhFDZuisXBpjYhojXW9QylKKo5SIUYWIomhNUo6MYg4iIfQ2o0qCVnRjlMIOPcxzY4QUVJFp0DXe9xt5fEtv6B98/4u8++BNNuePCWGPNYY079nPW4zqJCajLaZUbC7igHWOoBJnJbHThospEcuenbFMOaK6Fa7vySazGyM1BW6czgwrT54nut6DUozjlve+91Ucjzl7coaqldXhEX3XMU2Bq03C2jXL5YqQxB079EvmOdB3S7ZetDitNFplCjPewu2TYzZXF6xUoupKLoawC6DlRhSx5ATeKkKGUMDNGj9pplBQq47jwzXz49f52m9+lu6DH+F9H216m1sSQmZKhcXqiBfuW2KKzOOl5KP3V9T9OaZMeNWjSqD3lm0zwV1nQTvvODk5ZvHoIZNS7HPk5OSEOyeHQjmrhqp7+vUJn/x3X+LywZdZv1zaczNTenj05Am6h4ePn3AwrHn/B14lpZkDU9iHPQ+vdnD3gK31ZJtRZUTFM450pB8sZTsz7q6Y8kANlVwmlusD2D3mzdOZrDQ31z3dYqC7ccw+BpKqFN30UqQnveRMLgmlLTFOxDDJQl8y+3HCGUdVXuI6SrVmMQtqyeLwVebVE1777m/nQ699F7tqeeNqBOXRuuJMlnhM30NKpBS/bhIDKkXiZAUp4lCm3aoF96p0i/A4yzQH5PQh/c5yiyu0Pb2NauUmq0AYA1Fwmdp1z/+8omA/B4y3pCra7HZWPDobiWrG+EjvDdZ24mZWcsuWjTnJ7a1hRq0xMnEg4YzIOilFjGkFGuhmEmpgGeR2JFBkeVxTz64z47UWvPcMC4u1nt12ol+ssL6j5paxriLDaCratoMvmsF7pmnP8eEBmsKi60X3lxecFAKxRpSRz7CiOZFzFh1dSUtYyAWlk8COjKJWMYtKLElhrSaliDeyWThtoBS0gq7v8NrSA9vzK250GmuUlAopyBS0BWWcdNjLOxF9nblHt8OFBiPygm6h6ZoLKPP8YJaQKY3WmprkOVWAtQZdRjCKRVexJtB3hakEDBmlCr7vCSkhfeBW2seMEybFNAKVYRgEpeoUJ9pg84J0sBC6GhVvEDd/mjBFtRYzOFgNEmfThlIi1lS0ytQ6Y6n0fUfvBs7Pz0ml0nsPZcZ0HdZaonQxo6vIRNpo/KrjcHnEfkq8/uYbpDAzLCxzhV3MzCWQTUJri60ioVmFOOxqJOWMzhlVaouGiuksxci4H3HO4ztPSKn5GMAWgyoGd226TxGlNIO3aO0bxnaWi1UcmeaEc0KzE6d9RmlPLZpQC7FUbMPKFlfpdEUZ8E7Ko0otmFaLa4zBO4XVlfKNg+K+tTf0L372U6Q6E+OWo8MVORfiBClkUAmFIYWAy4maCspKFth2novNSFgu0cahy5aj5YLwla+wHyul75p+6FnfuMVlcMABarflrbcfonTlfe/7ICdHN9EvLzh9fMkwDOznzHI18D2/9/v49d/4Eqene0FTukTMAec803ZiufCgAyQp8lBxpo5nvHzziIMKbowYEnrhiKkRsKwhTRGdi6ASS8GkQle0oGiVg2zITnNw84TbtyYeGsvLL72ANQptFXs6TGepZU8pgds3b1DDyOnjS+bNM+bTxwx1pMSJ5Q3PejEISpHaDEHyKDnROcdytaSmQi6Z84tLrs6fYmvhhRdeRntHLorzp6fE7Y5XX/oACthutzzevMX61fdwsTunKsW7jx7z0gffQ2c1n//CF7h9fMSj8ysuJ0tc3OT4xpqlDaiqeLKp3KgL7p68SrATY17iD25hpgvmmPnil36LTarYoWc+6ElmwzJFsD3DaolaHxLGLX1nheRURF2tNVNTIM4jm6tL8tG9dnu3uM5BDeQaSClTlSYoy5wXvPza7+Fz/+F/4vzit6jdgL19i+oqIWwoPqKNx9qOTMKq2p7D0g4TipQSpUoevCrR561GsrmmNCyvZeh7uq5Dt6zxPAfIhZrbAq5El7wudakNY2mMlZa/WikosBbjW8Wr8mz3M1NS3Lh1H6UU51dbTo7XUjpTCrUmjHcoFNZ5nFaymabc3OhtPG1gniaMEm3dtPY9rXQzCUn0R/LUWuJDRXCc1Pw8RletxhjN5uqCw4MjxrM3wPTMIUnmOGdKi17GVKixMmfhX6dpx+FyENCIMYzbKzorm3FLNZOrxIxqFmKa0OKy5OhLJSsDCuawx7uBnCWdorXB+45SEinKc25ajMwZgZcYY1Ax0PUeFXecnZ5x8sJhg4VYMUOmhNe63QDF4V1ybb+XeBuK0oAkCFJJOGdboY1q3egFlJVkR8Mwu0ZL7LwmxwnjpOtAG4W3imWvKCGzUJlhqdjtJioj3h7gDJLEsBZSwCnhTkjd8kRvAocWrJ2wy0O0tVSipDRofULO4ZUc8i638/PCkhAjq4WUV6UgN1wQquPR0Vp8A0qeH1WLJA1qIc0jVlmMCgzWy/NCwfWWV+8eo8oeU7yUK5VCLJopFdbKSp0xQoEzzeRpjCXlREX086oMzvX0nZepWc2kMAk+2CJlT0rgSroV/Qjwp1DihNGWoXNMfSVuRYqc5kCIMpEzukJMuE5SAeJDEv9RiDOdVhhvKWKblalfkPehNfLesrpR5f7/ZeSea6bkmXF7wWotvdtaV9EmcOhasUo3EhRSZq80YRoJKC6M5uBjH2a/eciuVD7wXR9lOt/zxUdP8csFq/Uhz86veLpTHITM/RsdN45f4N0Hb/HWGw9ZLSKUDmMGlPacnu3w/QFf++pnydlztZtwrkqeUYuRRymkWSdlzDSzAroCB6ZjMUf0NqCmih0WaN1RSsDgSFNGV0PNVdALSaGrIceKdj2TdpjeofoVX333AW8+eMAL3/O9fOC976VTsNvvUMZhvcXkQh53hKhI0wY971ibyvpogQ2FoXbcuHGMdmIIkdvezH4cWfSBfhiA1iaU5VSsNcwz4AxPTi9ZH3m+8voDSkrcvnnCnVu3iHFmP+354Hd8kAvteHZ5Ctby5S99lSf7Db/rlQMuz55xdLggmUoi451iQaTfnbKNgaoPqaaA9zy+fMCsV0RzwNZAyTMX1UDeYktl6HoOVxo3zrz16Izt/Dr3Xzumr9IKZVrpzLU5LcfAvTu32dfC4eEh55M4nmVBlxa5lKWAZz9NLLXl8PaL/OAP/3Hmi3M+99Wv8OVf/zV+xw/8AGUeZQFaGmqZSDHgnmdoZSNURlGKxKNKzhhpqKSkEesTRgk72xn5oDprmx8jSiwmVrzzEstqNDMaKUyAGAaFBe3EZFcyJWZS27xcZyllous6jo/XlJTJaY9uCbcUA+QkEwPjpKdbjgU4rf6Tti8lTX7N5JVywTk5fMQYmpYuG1JpNCxp67OUIl3Uxiicb3GrHCklsVovUdOCs20ALeAdbSy6asZ5olCZYiDrnmncc+ANvXd0zvL2W2+yXg7UxYA2PaqKwaoaqeWlVhwKpUrrMZDxbCE/v30rleg6S99ppv3M4AzaOHKOmMYRILWazdaPXmslp0SnBCr17OkTVt37mBOkqrDeN+CORPNyyagqzu25SD9CLhptHdp5as6kVLHaUY1po+QE1aBrlSkFUlbjkCl8KgVNxrUbntORhfEUXfBxwtY9YRoZfGU2UEtg2fd4Z7k4v6SUzHK9QBupQe7qRKcKs8lUFYWkaHu0TlijSeNEUhpVE945nLNsx0TIolWfbyNDb3F2SUaaYJxz+M5gmwkMFKkUUkrUFmdzpgh0KO+pMaHwkDW3Djq2+ysIAaMtXecJM8whMs6BYXDUPOOcSDvKSJFOSoI4Nka3hruCdxbvFoKujrPcnmNFezGv6tZRkREwlfeWeZ6IUyCVjt735KVjCooxCBgp5ojvPVoV4hxQqjB4w+AVvTXYYcAb0FqYElT9fKxeUxX6nvc4I5MYa77xmfu39IbeD2vGKYP1XF5c0XcDm6stzq7IQUZURVXRRLRuZR8ZoxTGev7nr3yJ//3/4b/lIzd/gGAc3xYrXzy74q/+H/9P7HdXnBzcI8XCWCub3ZY3L7ekNJGz4TxM2JuVd95+mzAVXn7xJV56+T6f/LVPEaLUp/r1Ea+8/ArvvP06NSXGac+d2/ew2rLbVHrd4ebK4WrFgXIMC8eI4pn2PA0ZfEGnVuFoPTVljPfkvqdzFkrBrAzFO8owEEthoxTFLnnp/e/j7kc+DPOEN4bjxZKN0pyPl7zx+pex3nNwdMjZvMcC589OeeeNL7N5+i6/+47i5P77SQWUlhuqo1A2G4lnlIxznnGWOMnmfMsYJo5P7mKUnFQfPj7njXce4q3lYx/7KLduHbE9PyenzNXVhu72fT742muwn9BBoeh4/PAJdw8P2E8b+mGg9APUjLs85SCc0pfC5binknHG4GJmWyK7HLhMgaor/eFNhuBkIrHbYw97tFIMw8CT/Z7TZ6fcOVwJxMHJAixbjWi6fefQi4GzeaZUh0EY0VrVhhMVk2PvelbrnmIN2vWs9Jrvuft7eO9+YuoGtmiucqEGIb9JH5OAhq5NXWhhT8v3h5yT6LPG4XRF5UAtFeMKcZ7Yby7R9yWvbVrvemmO8yJzaxlzNkRlSJlcIx4ZW+q2sOXm0Rj3W1KKdJ3DmUrXOVBLnC2A9D2D6LJo4a/X1s1tjNxOq2kKu9ZkLaStNAd6JVnqaRINXX5dWZiknOQabtR0x5plGpSlgrfUjG1a9W53yXY/Yg/lNZ1KZTftpAO8OEy/QPsO7Sraep6dX1JNx4Nnl7z22i3O9hMxBjrfSWFGrQh0UHR0YzSOKhWkBZz5+u2o5oJ3A6qT7urajEpWIRCgnKhGZrJC+5LvZ5Ax/LOzp9QbgYQjFokhuedavtDHBGginP9cEnMs6GtKIwbTKlENYKxG2YrV4r/QVWpgjYbawD2aiq5ts6wJlTPOZJbeYENge/kUUxzroV0QlJLSEFVwSImQVc37oT1WBaiFbliwjYoUCzkVrKt4reiXK8J+xJFxVtH3PefbidOLHW5Yo7ViGyKaxNBpFraw1E549M3I+dxsC0g2T8vuVAtKFQHAkHDG4jUMnSHXiNOVzhuSsowznJ9fcLK8g3Oemia0UbJZ06pXSxYPSZEiKKsLXik6rynOMk0RSiSHWRIaVmPbz1mr3NBde71VEa7BNI5spoxxPaUorLMtPaE5WC85WnlU2rPwqqUdjMCwcvOPqNJgOs08mjLYIuUyNTec7zf2+Jbe0Csd56dblutDSp4Ic6VzK3QdGBYL5nGm5llIbRSwmh5Lbywmj/z+H/1jLD/4KhfJMBXN+X5ErzK//4e+n/NHb2HyRE3nPB33YAon61eoNfLgwZtYP5CCJkwAHW++/Yj10THKDhzcOGK9POHBW09w/QLX99Q5odPMNO4oaUe0hmwsZunYd46Dk2OubOHzp8/4wd/3PZTO8ukvf4GTohk6T0lJ3oSl4JRCV9H+VK2EMourtVSy7zlXiocX57z/YMVRP3DDd3C5oV9V9pvHfPjuIfQLplzZKs1uijx6tuHJxczRwS1eeGXF+ugGoYBpPoSqZFxUW6lF33VcXO749S/+BmPR3Lxzm+HOLYZFRyo7tpeXxKxRKfHlr3yZfLHnA+95D5ebK77y6U9jbr7L7/juj+Jz4Wh9xBuPnrHwF7z/vUvIM1bB4WJgsAPz117n7I3fZFGvOKyGW+s1771xi0fzFZfPztEHiTBfUJ1i2d8jTHts50EnUjTkGKml4J2TD0zOxJxRXkZlJQtak1LYbjboTuJDw2JJGHeoVhEp1aWG2mJT3aInq4lIxDkFBlarFTEpbh7fZj67ZB+k7MSgpKhHi6uWZrDSQOctpUjtpHOaXgnABC2vtdUw7ndQC94YZiXMetPGeeKUFTkppUSt4npXSBtUzIXOWRkR14JR0p4nZi4ljrYSsNqhdUar1LLOUj1Zi4y4cxFvgVIFLwJqc4qXlny4BhDJ31qL4103CeC5GU01PGmDcVhjqDXLYmkdFjBVsdtvKWHi8OgGzkvsqrbFrRRQ1jDHRIxb7ty6g66Bd5+eEVPi+MYd3n56wemuUPFMoTBYz/npIxa95ebRErSWcXkOODRzTFKk4TpqSdQsDucEdL5HF5GfjG2HmdombylSS8Zoi0I8BqXm5+70MRYihn0UDde1A5G49HVLwggsJVfdomdyMzdK0TtL7xzOKpRJVBUwWlG1mKmE6Y7ghLOsddp4NA6DxqgEVWMrLJ1HW0NQDkfFWVh0Dl01XmtODtfidUDIK4pKMR1ZDYTqOb0MjHlku99w5+4hB72BuR1kNC3fX0kF/OKQMSpCzNJEpxVzSjAUjKs4o3C61YtS2+8kBxu8IelCDGKYU1bkMatl/O5dR6qKwWjCmKlFImZxjsKxOBxk7K4UMUVCkalIzY32h3SO5xLEmGctvTPYzkqXQY5QNTFntDd4e10UIxMqoxWkhNVOalP3M76zhJTRVlGqFD4ZBZ0u9B46HRh3G7Q1VG3lItEKlRTyWlutJX6YxMip9DVw6Rt7fEtv6Ogl/eoWB4c9SkU2F5dUIsvlESkojC6kNKOtJSM1mLpCHPf82H/3o/zIj/0Yc5dw5oCr8x2Hd4859pYPfPA9/Pt//Yv85qf+Pancod9uePPxU3Z14kMf+gDzPHP67JR5vGC1PGAOCd8NzCHhuoGKkYyj0RhnWa5XjPtLycdSCfNEdGuqF3zix3/w+zhcKj7zS/8DaeH4SgevP3vI4Uc+xL0bx3hjeOuNNzAIbers6pKLZ09Z+o5bx8dstlfcPFnyba+9n3/76V/nYVA83c8svOPdz/wqE5UTZclrOMiJUC3RDfhuwW0duHm85v63f5g3jo8YBs3m7LNipFJaFtFccbbD2U60dF1IsfKZz3yei13AHxzz8OEzbt28zec+/2VKqbz75JQ5KVSceeONN3jt/kuMIXB4dMB25zk9v+Jf/Y//mm979RXu37rHwi14963PcVv1vO999xk3W3I9pXaZiwcPMI8e8co9Tz9fYp8+4tF//A3iqufbXvpd7A4z/TbTHSxZdoYUDrkad+Q0kq4mTJ7Y7/dgl9ia2VxcEI3iYDiUDvUsp+DdGNFmgesPcL4nIXpWbdqZ1paC5G1VikwhkXoIVE7ffIsv/NaX+MH/5o+y9h05ae4c3+btZ6dsdxNKwTA4ufkZwXJSAavbRicLt7UGg6Eoi1GevhpUmthuNzjXk3JC2YLRcjXWyIgbaruBS02qVgZjAQQdOYfYnOep6etVKGzIDdo5jbWi6dcixiCg3aBE36/NjGUM7VbVaFtKtUOENIl5LzchMDgn8cqU0tdv6k0ayEXiZLpxvJ21Ijnk6wNFZQojxixYLVdcJtGcSQXrDwgpkSjM20SKgTDtqMqwPlzz7PwS5Xq+/OZbHB4es59mujES50DXO7R1AjNpN+FaC95JXl3iS9eNaoqr3R5vE8u+F1JbaQCTKhE/bQXmU1p1cJgmnJnoOotaHLSiI4HReGfaIUy2Mds44ClGUnEIU1xMWBLNF/KY805c0ymCzhSdUVVSMUbOFeLuzhGlFKlq6S8wgJG2dSMAAvqug23GUUX3Bumvr1Z6yVuUUgt/lKI9UTvGWDnfR8akuNzMVLth+eItlJFo1RxncIqYM+M8U3RHKQJ2GUOEmlktLPs5YW1BeYV1Gq0NOQvnIKVCQeE6aS6MqRCtRkliUYzE2lKUPEELo2DoiKVysZWUweP9FYfdPdYLD2QWiwFf5PmIQT03d+ZWU9o7i9EJVTJea4w15Cy+gEoV3HNDLVutMcrgtKFqjSmOxQB+WGH7JftZamlrYw1cXF4SN4FbK0vSkVqScCCq+CasseI7kWpCjDFY1w78yM1djKTf2ONbekPX5oiT22um8ZwU9xycHLMZ3+VsnGWUZISW1CmLyWBURjFTVODR+WMux4kby2Mur3asVwtiKewutnz613+NUJfs1CFX8YoUZrrieXrxLheffCpGquro+4UYLHRiM29499kj1usjxm1AuRlvIg8efY2D1QrfdehsyTHikBfULAYOD0/42Ee+nd/30ffx1ks3+LV/+6/It5YsFwP33/9trLo9x6slL752F01hnrdsN2esOsNJ39GFyLzZMV6dotwj3vNd9/h//Ksv89ak+IX/68/xo68M3FIXFFMZB4MzPXmbyNZTBs96P2OCpqueCzQPveGR0nzbdxmKdVQlnb51LLjqqEB2VTKrw4rHF8846FZo5zg7u2K3nVFas98GsrLcHODo+AVuvvBeUg3MYcOBO+DyKrGP8MWvvM7Z9pKD9QsU4ynaQ3XEeUYtFJtUed//5gfoNh/mS5/8BPrqIS8tLO9ZHOFIvHz7gGdqw61hgamVR1/7D7x48xWOb6w4vThlOax5sCuE9ZKbyzXb3ROcHVgvb6DrTETjaubQOi7MIRduwUrdxFYliNXOy4ZUoKKxukNnYYPHCGU1MNXCob3Bk996h//+a/8Xft8P/2EOX34PczIykuw7whwk/2otRhkh1JVrDVQgIxmoKpPMRKkzhorXAZs33L3zEpdn5yhvUDahqsXWDdo5JoRfPieprh0WKznUV01KrbimFLn1K3GZm+bpIGecceQUmaoATpaLBVRFKlFuOWRSDhIrsxbfCeK3putxehuZakcqCqM1mtQywZU5BgSZqihI7aRqfhejZQxtjHoeh1MUSppYesMuB5wbWpop0bskaY9YGIzB1EKvNSqei/taJak8Ngl90PPw6TNK6v+f5P1ZrKVZmp6HPWv6pz2fOeaInLPmqp7JJpsjJBIWKUq0PMGCQdG0Lnwl+0pXBgSY8A0N2ABlyIJs2PBAw7Jhiuxmz1N1V3dXVVdlZVbOGREZ8xn3/E9r8sXakeRl3RYUQFYisyLjRJy99/+t9X7v+7xURUbTpM95WeQp6rdjx0eRVirZLhLnup7V1pNXQ7oIG9fhWsu1coRBYqKjkJ7gAkoURKmwscV6AX6IChGTt8i8ZzR9Fa8zhpXFux5ZDogifc0IiT9AcrsjTEKNRoeUgaI05EZhVETELd47gvAUeUXAY11DiIoMhYpi18CW+OlWeKR3VCan0xGnNUWXvA4uA5ULhjJ9fRM8KmpEiChp6L1LN8gYUBEyL1B9xPSeyWBEu/E4EVjWmk1TgeopJDhdUncBLxSDwlPXPUXIaV0C8nS+Z9Psql0LRZ4ZjEzeoBB0oqsR6KNFiQ5pe4YiQ6cPxm4t0yVlIjMorZlYKGWgmObkRoLrsK0l6pIeCdLi+o4qJsVK5AlM03pPVWgy45G6RwuHcBJJltSfuIsAKpUimdHDjgugRBrWA63JosQaSR8FPnoyJXHaJFe9Vkhd0Nme07WjVJLZeESkR8SeTIUd6CgZHBGpUdLv6ohT54BBhMFPPBN/qgf6enmG1ILerqmqjIgnLzIyU6Zykc4xme2zXsy/ADFIofHBMp3OuH37DheXZxijUzezyfjgg/f5x//4HzOZTbm8Ouftt18HnbHadoynh4nwEyXtqmG7bUAItMqwwbOcr5CkqE0gUg0q5osFknTa29YNoU+ZVREchsDPfPVLfPMrbxH6BV964w5/7Zv/U/qupfUah2amWuy2xjfbFDkpR0wHktBuoGuxdU0ROwrdokrJzENYXzJTA9rzc+xsynhfMwg9J71lqDp6F2i8StnI3pF5jTNDbg8G/Oon9/mug8XVJUpC7yxeakLwTMYj5qsrujbDSc2oUPh2TS4d+3szqlwTltBsVpyUkW3XcrI/YiA1N/av0zUrCm149Pl9Glcxmhxy49YNTi/PCcyRXcN841j2PRfrDeeLB8hij+iPuTUwuONrTK4fYnRDdZCTF4pr9MuwAAEAAElEQVTB3dcYzq6lW8PpBbPW8/l5zSen58ymOefPrrjYbhmd3KIqM65NhzTbLSbMySUUMdKsLvFbyc1BZCM9maoRYYm1DbUp6YxODPHYoRI+AyMcoakxkxGVdkyvzfj3/8f/AQ8e3We+vcIuh/hqSlmA3nGmu36NcwVSaxRpkEnBDvGYblwAeZAU0WBEoNilGWzfkecG63rIU/2tQvKyJTREdsN1h24NIf3lE3AkNYR9AbBOD5KQonvOJwneOZskv5iKXXa+8y/WLEIlqT8Bwl+CWtLt3Mcd6EaAzAxap044F/61817GdEtMu/iI2pVgxOBTi5UQEHffGyT1tqbIS1xeIXSGDGbnPkgwFwEMpcJ4kTDPRDqrKDKN2p/hA5SDKuXVo2A6HjIoIFMRvSuA+WKXvasqddalnav30PVEldPbFDmsm5aBqShMhrfNF5G7l7G+VN+bJGS5U0O0Eahc080bptmUvMjond3V3Ird7jztaBWJAZ7UCbkbHimX75zD7KA/fZ/6DSQJGJWGXUAgybIsxXWJqMykaNYOmhOEQucVaxfoAlhk6j/fdahrIZIiEBLnPyRpBud9Yr/nOSfDMZgeISL1ZsNquUAUiqBJ1EIlUoJkUlIVkhBL6g6W2zWutmRCMq4Mo1KSKY+RAd+3eLczlenkAO07j44eU+QJqONSzbHMDL33dH1MceSo6BG0MZCVOdeun3B1dgVCsG5aPA5re1rpUkpDq50SQ0obdI7eC0wxSM500qFSq1SalEyqntxIMq2J3iXTodY4l3C1RW4IlmSo7FO+vshMCiTuPABKgTEymfwQOyJkSigksFXiMEQpib1PvAuVdv1fWAt+gh8/1QPd221yNrYboMK5jLwoybOK4XBGt20ppWa7rRPpLL58gQI///O/wHKxxLuAVC9bdXZ2JSk5Pb9Aac1nD59ycnLE9OAaeVlRb9rEddYZhU4wj029RRuDMoq+swgpsV3HYrFKMQmX9qY+klrEYmJpmxCgrxGuZVhmjLKCtrnAN5vkiA7Qi4gKHkVP7BukcGS+QQqLFhbnGoxvCG4NNid0kLsG3bQcVJoidOTOclxo+npO33sMBZvGEnJNqTLKmBFE4HK1pmrXjMYH2HaL7ztEXlJv12kXlyW38Ga15ujGET/3za/w6cOH5NJx83DCrZMDvvK3f4VuvWK5WNO7yNHBmCcPPuHabML4xj0O/gc3+ON33udPfvQxG+upr84ohGG+OKfsG07nW+6JV1l0lhfbNd3Cs1yt2Nw8JA6ntKVgb0+zKh2xr1lvWkzeUVUzJrde4dqNe6w7SVevGJcK221Y1RuyaghSIYXnBx9/Pzmg3RS0onv+lLZraTdbhMy4dvtVhvIaQRcYd8SGEuTLEh5HsI6hKZIhyeUIkVObSHlyyL39IV4bHs9XXDY1MRsQtUChUFF+YaKKOyKZ2qUvSL1KyRTnczIycB3eduRKUm/WjCYjssLQKCCkjvO0PRXpHh0S0a3tOthllH2MxJ19Psnncde+lkogEJKu7VBac3l5yXQ6oem6XTd1iv5IEdG7+k4R0wCWMmFVhdit+Fw6ZAiSZNu5tNePuz50sYOHpAGY8uhKRJRMv77aHW6i84TgaeuWy4tLStHjCkHnI04IPMnLoURy4csIhTaJQLdTE7Tw2JCiqkd7Y6wLdNaS5QWadBvTwiOjJ7g+ReZEsqclGE5aKXRdTzGskFKxWi8YVSVKjfG+R0qNCMnEmPC2Ma0iQkj1uK5HREfwHUpD71p619H2Hdb7VBYDXxwmJCC9x/YNRJFy6rYneomMkSIrMErSdaloR4iI1HJHpgtpjbEzeCqlsMEm0TZGopT0DrSX9EHRB40TChs0YeeVSLExid/FqxKwJr0rESKx+WMghIZpLlCTjH4ww2iVUKdSY3wgSosIgUGpGBSCru0xSjAaDDiwGiUDh0ODEj34Gq0MgRQPy7Ski57gd42ASqNNRiTSB0sUOgGGdPJrbNqO3geiUrQ4uuCQUTMej+g6y7bt6UkUxq3wTIxCSkGe64TaVumzY7sOKzV5qfCu3RGBE7XIdS1FWVBmBhXTwbcjPcuFlBDAuR4QBNchYocRcucnSOQ8rQKZiZhMIFSaL0RJ8AFwWJcKkWzfEyUolaXueqkoioK2rX/imfhTPdCNipR5ibMty/mKLC+RwuCKVHPZbFouN+uEnNzhJAWC0XhCnheApMhLvLMMhgMW6y15llEVJdu2AyRBGB4+PaMoCrb1guADVTni8vyCGAR5XqKUou8cseuZzApiDHRtSzUYEFH0Xc/LXtsoJUFADMktevr8lG295bAaUHeOodYpvuTWSGsRpiB0DbJtkLZJ8pvd0m/XxL5D2Z5ts0Vow6oVPDzdgDQMC8nPfuNL3NRbzPYFeduw0orOCQyGbZHRicg2CCof8TguBdhccHn6gio3tM2GGALzxZqjw2OkEFRFSR96Vos5r796jy+9/Qa9MLzx+isMdcQ3a2al5rg6xKgMKxuOvvI2uo0YJIdvHvHWl9/ml3/lGf/vf/5bnJ31TA9u8aMnD5gO97l2WHCx2LBpHDZkRJ1xsel4se6pjsaEgeapXVNmgnbbgL8gbgJFueHW/hFTrdHllKw4SE1OpqAYHLDeriE4xlXGW3evp57m6An9loKGyaSAgebqasHiycc8f/gpxXDCePQGIzWCLJCNMlRZ0HuNISfGgn6bMdybIKoVq3aLzDPWLhKrCeurmq4JFGWRdtKZJNoWIVImWQsBeHz0pJ3ZLtfNbrDsMJCRQG872l5joic4hzYltvO7gSJwPtK2PULlZHkyw4WQZO4oXxLu4k6l2kXISOUw5aCi63vWmw3VoKLIM6xPPHWtRILfkHAwUqb/Pv3r3a48gtEGFSV1a+l6R1AZ7AZ4mgm7jvQQEDEx2WNwRBxSp9VDgrOk+GkMEYkiz0tqldP5SIfHitTS5aNLVZ4h+fyVSrdSoyNSOIxwRBlQsSeKdBiL9GTSkavkHiam719iC4CLkeDSTVcKUCrl5U2WpUy4C4kml74iQv3rNkItBBJF3PHvnevIM0U3rxlpyMqMpq2xMaKzAqXSDS7uJBMhkkFNy5BKVfxu0O48DIJ0I2wai0BhTDLFpcjoy1cnHZac93S2RbscESIughVgg8YGhZc5rfN4lSWYUTpVpPeED6lg6qXqEFI1r5CSTApcv0H3ntxFtMjoOnBWEOPOOBYjUluqLBnVcyWom8TJyGSCEJXKkeci9RTsEMa93SFsIwSRXoeAxMfdJ0BIotKstz2LuiOvxkg9pHUN3kVsDClS6izDrEpQJWUIwOVyhQsgc4VWkpHOCfUCETVlnmN3hk7r/e7VSJ89RcQYSZlLtAh42+3UJIPfIR2VUagQMCFgbct4oEGQDtW7FYrC79ZWqWfEh6RA9X2KwkotsD4SpeL86ooPPvwEawMHh8c45/j8/v2feCb+VA/0tu4ohabMBxhd0bQ9XW+J0SOEReucokqn8L7epNNqDHzt7a/w6quvY0zOk6ePqcoCqQ1VWXJ4eMQv/dIv8Z3vfp/z+ZwoNEWR07Qt148O2Kw3NE3HcDzG9j69EWzinBuj2SxXqXlJSgiRWzdv8uz5M7yzmDz/Ap3Z9QJhwVQjnp7PeeXeLSw9deswUqODR2EJXU9sthhnoVkTseBatG1Q1iG9o9EZ9zeex6vAf/mrP6QrZvjg+d57H/KVn3md3glCtITBiJhptpuIKIYEb2m7Dld7KBTFwYyqi0xdzWw82slFgrKsMCZ1kgskVTmgi5Kmd5hiQFaOeO+jTwj1mlkmeOXogFdv3ia4NSLvmFZjqqxCOvC2Y7udc+fGPn//3/1b/Oav/zkvzmv+wje/jl2dosOW4AR9GxmPJ1zV0LaBVRMwXtFsO1weqA6H1KukoqhBSRfho8efE7db7t59jZP9PYbVIO0U0RRBk+UKSc3d199G0ONJudDt4oL3f/hDBlnGYLJHQKNaT9P1rJY/xNiONtaIEgb7+/QxYzS9hjIDnj7a8lnb8PaXX2U6nWJbSaUqmqg5HI84W3XkQhOsJYuSIhskYEbcZVyjTzdhESDadIM2mt4FlJHoqLHOE4xg09TMlEFLQ2/ZoTw9bWdxUaNMgYsCpKLvbVr15Dm1TQcDEdPhQCuxi0Kq5MgOHucch4cHVFWZHNs6GcSUTKYrrdNgSYVD6bGnhAAtCX6HlH15uYvpZuhDkht3MNp0QAmRlxWi6WAgMEol8xaaYAVZlmGlxLrAxeWcOBC4uJMjRZKjdZQJctOHdAcL6cGvRFIQtErwF+dbgnXkZYkPAbOrafXWIkWqQNVKk7QFiQ4BHx0mkFz/JBKb1pqwW2NobQjWfpEjT3aFJLkntUEQQ09wPQSTSnJcT281s4MjfJRYG9LP2w0sJSWFEsQyZ1N3hBgwMtu540iERWeRpN+LFHHnqE/rEO/SMygzGdb29N6S6Sox9aNEqIwYNKgCqQtcbEFlSReylriD06Sv95Lml1IMCVwE1vXkwiNzMBKavqVtLVk2BiKh69GZJfZbhM9RQpAJRVTggsXkmtwYStVR5RqlUsFJagGMxCApMoMXidYXQkzeE5EIiFFEdDFgebZie3nKYDyjGhSgoPUh8R18YHt+gQySwWRGAM4vVgQ5JnRLNkXgq68ck5kMIx3Rb9OOXKpEP9TJ4xG8xShFnmlyo774TCRvit4ZPT3IdLi1oceowGSUEyWsNx22T8jZPEvUNyVTJl4iiR6cj9Sux0aPlJqms/zRn32PR0+fMxxNuah76qbb4Zd/sh8/1QPduUDb9FjnGAxHFMVotw9SCcovI1lRsrjcpp5i68D1vP3lL5NXA373D7/Nr/7av+Qf/cN/wGA0AuD6tWP+l//Jf8Kv/vpv8L/7z/8PZNoQpaQoB5y+ONvRrczuhu/S7XsntwXbEQRIk5MpxeH+DCUiMgT6Hfazt44szxF5RS8Up4sNf/KDHzOcTfnz7/wOh7nnm7f3uDdV6K6jwCNdA11Dv7ogV57gW6K3yX2uNIvG8//4/Xe5v9B83o/pXXJGe2r+/OELDmZDWmvRViAcCAvpUGoQRIz0OA/bpmVmMsZDwWJ+yeDaNYTO0XmZqFxCorMy5W21SlEeU/Dx58/wMXL3xjGb5ZLf/o3f5XA04b/77/37vPHmEQmmkgZHH1qklKwWa1zvePzoIXsHt/l3/uav8P4PfsDDzz5itdkwrma8WG6wvaTMcpyN+G2P6Bt0sMyyglhWLGxPvd2QjQu8UTTB8/H9T9gs9xm9+Sal1PQ+0qFAFUlWFEl6751lte0Rcsyr3/xlSqN3CFONdZGu91R+jVs/5/PHH3J++Yjl2WMyndNsPsRIxdDAwPes3/2Iyz6QD2fI0QmxPKIsDrhpBihbo4JFSIFVI8Tu4e9tci977xKKVMiUT1UeimSykQSkURzfvMbV+WWivgWJUgU2OAKStvNEpRMSFEHTdqm/O70psdYRwk42F+m2HQk426Fk6n1HS/SgTNE2pZMxa2cWk6T/lujx3hOUIsSIC0kqf7mXJ6S4U9e1BB3Qukg3fLHb78dUBSt3zXCJoy1B+NR/LpNbvNutDI6uXcPVmiuj0cYQlMF7mTj3KITvUSodnpODP+w67iXWpyIiJSEzEH2HlgrnLN4lJ3iWZQmxikwd6TJJpbkxSK3pvUBnmt56BkWRqJNS4l2PCiFBUnY78MTPT2u7KsuoVx2r5ZwhA4iBk5NjNtsOLTW2tekyUhQok/wNUkLwnkxrhgOF84lSKHdD1sWeCBhj0tDBY8xuhUI6eCulvth32+gT8UwqolDYFG1GCk3fO4qioO86yBPYRezKfNLnNO4ia6nwJMTEvNeCXZmORxlFVRQ7U2EyS+YhoJXHeY8RHi0kJtMoJE3nESqBkmT0XyhITdPgvUZQkBmFzmR6X2tJ33nq2qahmZkUywyO8XhK3FpWqy3btkcXGbowab3jIt7BMDNMRgNa7zgYjThfZtjW0xPou12VqXC7ix8oo7BWEqP54lBmjEzgHO9TTA2Bj9BHdqUuaVUbQ+KyDwtDrgA8qsrYhIATqXngZTGRNgbvHB7Ptlmxsi3z9ZrZ3j5PHj/j+cULZK5RVcG83qBMwdPnpz/xTPypHuhCgPOOZrOmKAtmkxF5kXN+fs5mtWQ4rFh3a/pumwarSrcDnWd88PHH/G/+yT/Z8Xt9OjlJiXOOptnwza9/laP9GU+enyFN6sHWOwBEioM48jJPZo0QUMJzcu2Q+XxJ3VkEgfnZKU2RE116EITdB1dqQZYNEEIx2dvnfL3hn/5f/u/8zNe+xJ998H2+++3f47//V77BN+4dg6uRrkP7DtdtCfSE2NH3LVpIpM5YbixrG5n7gjCe0mw2aGlZBMvH856vDAZMO0Wmk/s/RkXqvw4Y5elDA1lOPiyJ2w7bO1arNV+e7bFB40V6KEid0JchBHJTUETFdt3w6MkLyFIuVHVbLtrIg0ef8Z3v/Wd85c0j/hf/8/+Y125cw7uWzvVgcvKi4tF771I3DetH9/nP/+l/xeFsjFEK6xWZVqhYMy7ynY0kIn1ARcfh8RhlHbHvWa7WjCZHIBRPT8/RLjAbT3l6cYXr3+Xrb75FmQ+Yb7eMiyKBMqSG0CONIMpEiKr7lovllkwnFnVeFBSDjBCPyY/u8dYrX+W1+pz26jnzZ4+4evwAtzwDtqhYU4w2VKqgu7ikvnhKraaoyQ2K8R5ydygzRUnMjymqEVIXyKwiOLmTXtP/OtfRukjMNcQeaLG+wdsO5yO9E/RR0zuFiz3Wp5KSIitoXUREQddZgk9qCiKZvoJ3qYZVSlzfpVywEFRFhlLQ9mkPK3c/lxh2hz2xw1CmvL4nkcgyFMjEVBck45X1YecXERgl0mdOpBtowsCqXVwrFb54l26ZzqWa1bgDbAghGQzHRFewvGpRU7U7gDiCEOTKoImpT14lM1sIKcIlEMnnEJKcLoXcAW12eF8pUztWjNjk7UuTi/S5joGEWu1qKlMSRNr1a+IOsxpTZA1IyoNK0J1dk50SGqLF947ZZEpcJzPg/nSPzHQooRkPS1y/QCtJtnNRSxHwpDy6FiphQaP8grCnpCBqgVQhDUmlETLdoBEixcxEUlyQGq0ydJYRwg7eEhUShe0sucnIxxOUSE15WqsEuInJmJmilTpl4X0g+kjfWUyWSncSo8FgTE6V57RNkpS1ThcpIXMmwyHWWoJXiTkvPN73KT68M5ApBVEohNKkV1QQQo/GUZic4GRy8u8ww1GlG+9kOKHt1mx9SLhUPDIraftIdIphOeL4YI9CRYxwvH3nGPWwJ9oNo6qg6zoGw/T1pIQ8F0iRqJ+CtDYQOkVWhRDJhJjnuBDoXaS2Hb11KKkw2kCM5FpTaE3sO/I84Zt7YREi0HaOSg9YLDZ8+NH7XF6+4Ff+8l/kcvmC+XZDVIqPPnrKYr7km994m03b89nDp8yXW3xU9M7+xDPxp3qgm0KyXC0RJoJo2G7P2NaBtlkT/IamNpS6QGuPTLArXIAfvPMDvveD79NYhxOC04sr3nzjTZzrkUQGRZKL/uN/+A/43T/4I37zd34PhKLuLVqnuITflXoE36I1/PIv/gL/s3/0D/kX//LXePDwCR998BHr1QYbPUZpWtsnLrhRCSWqLcPJgOGw4PYrd/nj713x5GLJyb23yCc577z3Ia/OSmZDwFuk7VC+R4segaO2NcJkBKkYlZGvv3rE0/caTEhmJa01bSd5tOk59QUnccgw9ogQUuxDahpvqZ2jyBTkmjYTfPLpFU0s6XqL1BkShY8ah0RFSYypK1j6yFArbh4dEn/0ETGXNC5y/eg60QuGw0NePH3Gw+cL/tP/1X/GP/lf/6ccjEt+/MnHvPL2z3N55fne9z+mDQHna168aHl29oLRoGI0GbPtLCfXjijHM1Z1g/OeNjgyCcum4WLekJUVgyCZLzaYOGQ8PaJZrLjsNJkQ6M7xe9/9M+7evM3Hn37OX/qVv06VVbRNQ5GVO7qWRkiDKQaYYoC3ltoFgg4Y4XFiRIwF+Ioin1Fde5X9awH5pQXL008Rfo63V3z26ceAhCxjND3h5OAW1eyEq8tL1pen5NTYVc1q8wPqbMBwdsy2F+SDKftH1yiHA7q2Jc8NfczwNtC4Gp2lHebWObyHuo80UtGi8X1PiJHBYIwXCiEjfZvaAHWeIUQy4RHD7hYW6ZqGPNMYKaiqEiUCLvRJVoy73TIeREiDTCY4hhK7gpYdAcsjECGBV2L0OJ+qVLXOGAw0EU9C8MQvesSFSg98v6tSJaQCD+v9znEuiEKhZKDpemLfU41GbEWSlJHJGyOVSIqwEF+47FNO/qWrP/kRUhQoVdC+dBS3Lo1hIXZ0NqXpux6l1M7DAApBaSRBBjrbIaOnKjNODg+xbYNWCTlNBKGTchV2SrWSmuAiRV4yv2wZqX0KndNFRV/3iGjJy5zDvX1CdASfzHNEUBR03qUEww4EFGLyPUQZeelkkKTykUiKOr3EmkoBVTVIlwrbUCmHcIKNrZk3G7LqEGf7ZOaLDttuEYPUda91OqzE6DFaI19iskm+gUyZBFkxKaLnnMNoS6kEWnVokZ4hEQki22F0M2JM2GEhUmxSSk1wEudjOiyZEqIihl2rn/dELFpk5FqR6Rwf0y1dGIXyktZ1VFpii4yAZuM8p6dXiKwkWk9eZinX7mt0rKnKipszODtdIHzBalOT65JhocnLHKMsInQ7FSAV1cSXkCaliFqzbjo8irrtaW1PVQ1ScdOOYVFmBVIk03UmFZ3rk6QfBEVWsFq0fPjxZ/zwR+8yHGt+7df/f3z5K6+hRcfiaoFwjltHI4yqefD4U0Z5yfPNGb0XVNXwJ56JP9UD3cWWO69cZ7NZE3xH1yc069HRDK0rHn/+DNun06O1Fq0UWZHz8aefEGUCSDjrePLsWapl9HaX4xRomfNXfvmXGVQjvvtn3+VivsToAm0yhBT0zuGD5fjaEf/RP/gPefu1e1jX8Hf/zt/i/ffvc/fWLX7tX/wqq9U6NUXFgMkMfUzsZ2xDlc84e/YIH3sGg4oX5xeMzAHdtmX9/IyubZGDIhmJvEMGjxAerSE3mqwqMEpz+6jkb46v8d7jj3n46SmFVghpKfemNF3k3cenvHpjytBVxMYROoMQJd4rsAJnLVk+pNtqjMwxUic4idIk1LDC+khwPUoqtMkSPhPPyd6Ur335LczsELTk4tkzqsmMPBtwdrFkO1/i2i0fPfiQ/sYBv/37v8N7n614/St/icneddTFKVfzU2JxiCdSA7mUrLqGm0f71NZRDgyoHFmVNM2cfH+GHDoWl89ofKQOntIJtBlQDTQXPme+umS1WlH4mifP/wTbB/7Vr/8aX//K13n19h1W8wUidMxmkyTbakmMqSAi7Ao5FBD1hkgDItAFgQ2GddTofEC8OSYrOpSqeeX1v4jte3Kd46MGXYFQXDu6QfEk49F7f8JItbw26vF0RGsZyIpmu2Tx4ClPmhalNYcH+5TFdbpOMpyWaARnywW277DW0VjPWni2wVKGgDYGKXdVvN6nKsiY7o9CSrTU5Cod4KIP5FpR5jkx9Li+A50iXGK3Dkqy726XGnbGM9gVRARiTJWeAdJuP4bdHliBSLdlrRPaMknp6ee+NMZ9EbGLERy7wSSQIXVRhxhSNn9n1FIm7VrZ1dCiFd455C5LH3wycAWRYndEMCbHObfj7rPD1e4c5aagd2nfr5G4GJDKABB9+hpaCoRSNL1DREWuFbPxiLbepGIb58hwSKVxNhAlSK1S9WtIdbYmz7m8uODa3bfwOw+D7z3VtEx1trvEjYgpd+5DIDiVVhKI3QEhJuLcS7/5TgqWypP67gMxRLquASR5kaN1Rp4XdLZOUvjOc5AZTdvUZIVO33vvyJSg9w6xg9tIEdIKgOTnMEonloEXmF25TBMd1kdynVYwoe/IhSeXkiamaLBW6T1og6SpbWLnK0OMliDAqJIgEq8/Gf5UWi2Q3iPeh10HQIZWAqMVQiUTYIwgjESNBhSmwgVJWG84Wy/Zbh2Z1AylomkaJlUkwxLbS67tTZkOZukA1/d4Aa2LtD1IlVaRUdjUhkdKLTgfdmssRefBhkBUOYoUQ9bKJIUh7IyUgIgC3yVMb1VqYh0R0bBczPn0s0eU1ZjpNKMoe3q74Xh/xKQcU+Q58/mSjz76AXuDMbVteePOEZP9Y2IU/KS2uJ/qgf7a67d55d6r/OAH32Y2K5FkEEbkueHa9SnXr0ke3L+izPdYXjWU+YB79+7Qu5Z33/uAIh/TtpEXzx8DHZFI27l0etcCIR11uyUGT1EUhMqgSa1nZVbgnOOX/9JfY//ghKwoEVZQyMikgEcPPmJTr5Fas9lsKMuCdrPFSkVUGtGv2K40eXlCNRywurpiPMhot3P+e3/nb3Pgf4m9zMH2DCtzZBHxZSod0aKnMAKTaboo8CLj6No1fvFnJX/+9E9Z6yGNr+hrz0wa1vMVl6Mps/2CzLXknQKTEIOihbw3SUWQgmuvf5n7z3uELDHCkQVBLzReGKKJIBwxemyUaCNouiWuWzNQR7Q2EslQmaSvHVlV4voBultg509459GPePDoPr//zgvGf/IB9159HScM5BNqrzkZaVS3YExGrSyN7Zg3jrwqiK4jdI7Dg33WnedKb1i1S1a2oNVDVpdnDAdjfCNZWcH5pWeG4pqyDHLJ6M5bvP/RCybP1rT+Gffu3WTz7GMW2xU3bt4A58m1IERHdB1eaC7rJtWYxog0OdLsij5kBJ9Qn13nsFbgGDIcj9k6nxj4QhK9JzQtnRySX3uT1fnnbC8+Q2YDnJA4GTi8fpf9oxOQirOzUx4/e8bEfk5zNee1r30dORgw9o6Tg2M26zNc06NHiao2iBk6k0SReP1OJ7iLdQmtGkTEGE1hNM5btA5ILZDC0Vu7i6AFHI5cRjQOl/I4u1a0tKsFiFESw67eVaqE+Awx0cdEktODJ0n9OhIzjwoJ4yl39DOPwEuFtZq+FQTv6IQkVxmZbZEEalmxsT3TrmboO4LzCDMiiJKIIXhSYYxMq4Q+pq4qwcv4GCizY5qHJEOnm3u6HcZoCTbQ24A3AiHS7b1rG1zfMKgK+pgocEKaJIGHQKEFQiuO96b09ZpgY8K+JogohdzJ3dqiY8fQWQpnodJEI4kyMpkO0NIhIQ1S2H2fS4JzWJ+MWYGX2NyXfxfkRcFmbVNhystDikiHzyI3aP2y1jmhiqtqhPCJsDYscqphhq4tWdggMsuqWVEOQ+qM12pHNhPpYAK7G7VHyGSCTCyNjNgLgk4KUpAgtcH5pJC4kKdDRNDUvWDbdPQx4qJDonYrgUgXLcL7VD2r5C5umF7FdAgxqelQdqltUKeUBru2QiMihQYlLavWcm2YkzPi9HLOsMq4sV8xzSODPJLLnBAlMgtURtD2HXkuMCb9mZquw+G/8BIZJQgieTu8jMRdCkVIgRYRpUzyoYQ2eTQwqVdB+NQVYj1uYymrAkvHqumQRrJ/bcrf+Xv/Fj9678+o61OOjgfkheXq9DHNuuZr3/wW3/ve91lut5TCsL9/nbt7x5ydznn88OFPPBN/qgf64UFku/mcg31LUa0oc0Oup4QQmM46qnHGqpHU6y17hyOGgzEHxxVC5pxfDZjPG0ajCU+efIpzW7SuECS5ue8t589OEVJw/cZNLq4WbApPLgyjvf1USGIdVTVgNt2jzEqKvOD54wf8n/7P/yXvffQ50QwgKvJqQNfWKGPAQYiKaGu6pcDv7fPpp5/QWcdsmPMXf/ln+dPvf5+4Oufrr97kb9waJwDMzgfg2itUrKkGFWsX6XRBo6bo8hgrTnGipxVQzY7g8orKdtydTdkfjqmbBeWuBnIRHZfKUw4Msu8xrWMzzvnkYsnTRUkxnuFdQyZLuj4iMo1Ulug7QhfQwxFRwXQyoNSKbrOltpK29+SDgmo2ZbLdYzSpaB+c8uL+R9y4fsJsts+HlzXbq3POF3PQmpAPCEawvrrg67fHGFGzlkn2Gu0d0dsWFROnertqORcd9fP7HM0k63WLmVVst0vOLy4YFNfookOJioPxAfnyEmlbGic5vPUlhtNDnl6esdZPeW26R64zni87DsYDQrvFrjcQHFk1JCsqpI/kxqDzHI+k7TuUcuSJuoOOgoIRnQasQIosAUJ8wPUeLXOm+7fYP7iBuPclxPopLkrO51ukGXDz7usJTRw8b91+k+yzT2jvf58SzWef/IgmGu69/TWyqHGbloNrQ9YalBZMdzcdi6NxPYQE5HAhwUJihMwYghM07ZZBqXaI0F0sR6TbWAg91nbJpS6LhB/d3bbiLg7lvUCIDK1ejs/dwE9W713xRUSJ9O+sDKjwEtkp8BKs7wgxIwSVfk/OsomCUS4ZqbSzr70gy4boPuKbFSnYZ4gomq7Hhp5MQlAeL1NOOu4OFbu/gfAoFRHC754UCWYjkCkqqBUxSCKKEBIP3tmI0jkqLxJcJRY09TYBbKLFNlsO96YMjEzeGb1T6UQq/4h9j4oBWRWovqGwNQMCa1tjSMU/1rcMpUHJQFARH6D3EdC4qBFa492uXyBYJAKip+lafJYlcptMO9t0sxW7zUO6iTtvYeeCjwpMNBgjcSrgVWBQgWlaOrfB2QxBRGc6+Yp0UikQqcXSu44QuiSTk9z8udAMihznIy8u5kxmM5zRKF1QO4uMJc45NtERoqN3fTIrRtDBoLQhhoCNfSKvBYFmBxRidwiOIIQhz8CohGjVWXLqJzhOinAaLVG5pKqG9L1llhe8vn+NPNOppRAHIhU2GWXS90sJTK6T8hiTCdC5SOsTk8Hs0gxRgI0+xRhj3H2GHIVUsOsFkTrD2bRDt97ig8N5h3URqQrmW4vMIqYcgDJkxvDk6UPOL58ynRjKMsNkikZ0zPaOOLtcE7MBg4MxyozYOsPZJ0+5Oltgm/+WsNzz/AURzfSg4fC4gCjIdI5A08UFOpe89fYtHj+8ZFBOcdZz//E7nBzvsXcoGAwTbWowFLz743f4ypd+lt56VssVH3z0Y3711/4b6qaG4Lh2tMf9xRlSeF574zb1esNHH33Ejet7jAc5Z0+fMn/2gs8efMonj89QgynCVHTrLZPZjG4jcM5SKY0Xgu02cufOq+yfHPH07DmTwnDv1hFHR4d853d/m0oKsmJD+/wBP/fNbzDbmxHbIaIdIXxN17c4lfP5xYrf+eMf8NWfn/Ljz05RZkguNKLdMpKesWx54/ohh4Wjv5B0TSCfjNmOM+5vTyEGjquCKmacWcmTxRZfjLlqt8giR4cM7TU+gPIR6SLKRgYYrBUMRc7ReI9aV5zPr5DasLWW4Bqq/T2yqDl98T5dMEwOrlGMG6pRzmoLWhmkTj6ATEWC7fgLv/jzPPzsA07rC9q6ZrE9ZzgaIH1kMBxRbyzLvqFtNhyO9iEanj29IpSSsprR1hErGgbVgOA7ciNQRhF2rUwQGQ5LgpA8W0E50JSmYFFbsr5DdYG98Yht0+NEMnZVJjmqtVKUGqzrkLpCFiUxphY/pZJpi13FJ8Kn233wO4JUR5FP0UaRm4Lyek5UOU2X8s1a52y3HYe3X8cc7LM+P6W0gd5HemDrEz+hyjUik+QqoJPdLkW6SDleqTQhpCGDTGz1BLBJbuYQHVEETCYwGvp+S9stGBT7dC4Jhy/l1ZeM+7DLjmulENITgkOq1J4WY0gPR59cwC9vkNobcALhRfp9yIjBgQhEYQlakEnF2gc2rWelLUoKnJFooOtbus0G73qKE5f45QEcYte1HXfeAFByl8EWSSpN3dOQePEpzpSy+o4oDIi0n+59wPoe21mMkVRlRpHleG9T5jwEoov0fcegyNFa0tsWSVp7WR+QIiBjxGhFYTLIM6QTtM2WtqmZ7boCXEj+hjCIu4rn8AUbH/EyLSYQuCSl+5gogCS4j+1aijwny1ICgR0zT4q0+09GBYlzMb0uktS74JOvQJiUcMhMRp7nFLEkL0qWbZfef1Kn1UkIyTOhRepwl+BjQvzKEJEq+SSkNEiVs61ToxlCIGJP17Yp9pfthiO7RsOYPA0hfpG83x3AxBeHk3SQYndgjLuKU/GFAVErhdc7gBIBYzR937BZL8iMZDgs0ToVr5hUh7ej7JF8DjuuQ4gJupNeZ4fSkjxLRTYukJoDfUSqhMP1fSRTJSo5QvDes171/H/+6/8vV1dz/sP/yf+QvYPRzjCY/n8pITiByQ3WRrqu46MPH7BcdDx5/Iijw19kNhtzML7F/QcPOT1f8vHnZ7zy5lcI5Dx5csm42mNRr6j09CeeiT/VA700W0w+ZDg5YrU9S/nKkIhYm8ZRSYX3a6Yzxd5eyXy+pA8WmW24ebvg4uyCrlkxmU359h/9Fnduv0KmEwnqz7/3p7z+6m2+/Ye/z8nxNaZ7U+6fPeT6zZvUqxeURcadO2Pu3BrznW//Ky4/f87XX3kbv20ZVAPOllv+nb/796iGQ3yz4U//8Hc5f/4M5xq0Kci14snD+xweDrh7VNL7Ft+84Pd+91eRRUHjM/7wR5/zg/Y+o9e+wZ3RlCdPnlPFyJdeeQNrLY/O5vyz3/0znp3WbManfOe9z1lagyg1fdOwXV1RzQqiT9G+GAsaBEsr+M7jF/zmxUOCgp8/ucfd6YwnvWVNybze8NnnD1g3W9TONCSUJC/ULnKUhroqDOePX/Cb/+JfMb37Jq2pGB0eEoG6d4yHJX2n8HpIS8HVxnG+qNHlhJxE1WpdQOca229R7Zp/9Wv/nG99/Uv0bYMJnsXVJbk2RG/JS4UWChE79mZHGF3gOkeZTaAytH1H8Dkm7ygzxSTPGJuS1XYO0dI0G/TRPk3dokTJeQemb1mcP2OiHVk7RzYLfv5b36AcTNl0kawwbNotZSFQMX1QCyMJvsORoUyO0zl5bFBK4EMiowphUNKgjYDg8dFgZaQViRftgyJGjSkKgnP0eGzSi2mMonzlNtoniIyMHRpPOd9QGgHKY11NVBkAQqQmK6UEYSe3e9JgTcaxuMtRW/IsxWaUUPjY07sOVSiywQgnJNu1hdAzrGQqpsEn6As79I1IO2t2ONkQ4o6utmtnSxd7VFCEkG5VhIgILu2NRUTIiNSgQgqvdTbdzAudEbSh9w3VoGSL5/rN62wUtN7hgqIJEvrIqDAoOjI8IvRpGO0y3W53MRdS/hsI01TbKrVJBwPvqesO50kDLstSRKnv6bs2/YlDpHdpNTEeDlEy7XYlbhdtCsn9rqAqEha0rtewWUHXJBKektRNi1DJQW2tQ8p0uE84IUgie0j1yDvVxHuLC6kmdzKoku+GiO26Xeua2BW4JGMgUaCVwVqHs2kXLkVycWud2srwHh8j8+UK8gqdFUQPITo66/EuopRGZgYXkuoSlCRGi9ytF9q2J0RNbwMXFwtciKA0Bwf7eLvjlwuZioFEOvQFl26vMiRVR+4GuBRxR/0Tu8Eud9FHvkgwaGPwIUXhvHOJ7IkihuSR0CKyP60oS4VSlhj7XdRS0LcWZz2IjDaIHZ9A7MBKSTUxWlGWKfXgoiT6iETS9cmjIFEMBwPm51f88R/+MW+98SY/97O/wLd/51f5zh+8g1DwT//3/0f+o3/0P+L42h5CenKTox10zmP7VIe73tZsNx15NuKiveCzz844PrnD0/NTOgo+ffSAx6crYnlB20lGwwO6UCHyfd788ld45//5k83En+qBXpBT6DE4mI5vsto4QpiizZCqKPH9BX07J89LIjWTWUZeTjk+ntJtl4yqKUrA6uoK28O77/0Z9+58mbOzS+7cOeKD93/Az33rdbQSZJngl3/2LY4PZzx9/JC6OePeKwf8zm//M55+9oSBy/jG8TF5u+QvvHWb823LWHXJ4JL1/OW/8nPc//gj3nv3A9quQev0EBhkG770pdu8/+EP2K5e8PH9UwbT2xTDG+j9IwyacHiP/+Kf/zr15TmPP3yfX/nFn+Pr3/gm/9X/7Xd4tnC0reH0nQcwuo5oAp1PcI+iGHPeWZ5ZjbSeMh8SjeGsC/z55YorU7GxHccyoxxM+fjyKWtKBnn6kC0uLxkODSIWdF2LG+Yo4ckyjSNFpDZ1zd50xgfvf0B1cB2pDHlZMC2H5EoTx3vc+Pm/TO7v0wbNvTe+wtP3rxgVJa5rUTHSxUCmI1WhOTmcUWaGrt5y9ugx45PX2K63SLslGwyxHRAiVVEym0559OwSYzJaH7DW02xrDoap33u7mlO5FSL6ZHxTgtVqTpCezWqBkEOGswnbR2ua+pJhqPnaG3fRgwF10Dzf1viN5ca1Q8pc0bfLlDSIiWMegsD7HmSWHNXE3S04pDiQSrWzUUrywSANQlHQdA6pDDGIHWAkUcCqapRu0EXOykW0zgl+iw6Spl7z2f0HfP3wBkIHggu4qPAi4EWSb1P1psCmEDMocKFHhwB41usVg6pCiSxllp0kiAFGlSw3FhdybEw4y96lmtAYSTAXkYaQ1O6LGJj36eYVdo5zlMLvgDJRSLxUOGlSM1ZMNySpNEIlBr0RkWGWUfeapu1oW4csNTrAYn5F6Fq2TcNabAmDAisUTuQIqWh9T4xdinHhgMSlD5Fd+1zaxyZHu0ApIEb6tsP5BBVSIlIMSkyWYZRK6wefjIFd1xBj2k8bJelsl17j0CNE2v9qqYm+hxCwXaBvG5wuyUSgLHKKIkdrxWQ8SSCg3e6773s8CcmKTBJ3b3uwyfMgZTp8BO8QSJQqUVIhlaRt6mRMDJIYU6BTqaTCSCHITXpfOZqdoz3dhF9GB30IrFYbxseGuulxOiMIkQa6TW12ISbne5ARqQxd3+N8KkpxDrquJc8Kzi7mDCczhsMpQubkpU/+heh2yQebYD3qJaI2hdtdCMkMKHYRMSmT8ZFdZ3n818945x193+84DeBdh5Q5WqcSE/xLdcBC7NEquf3xqV9ciwxlBnQu/aLaqJSjf7kPl+m9KKTGurTCc7amrluOD05Yr7Y8/XzOb/zar/Pws4d8+P4TPn7/jD/89ncYD6/R+4bTF3O+970f8O/+e//2DpzkU0ogJMVICIUQFdPRCKMV68mGDz78nLYDZRyHxwfcuv06T063bNaWGEsu2y2u3bJZtfz++Z/+xDPxp3qgy2DI1JC8LGnclqrIse2I2eQaL07vI0RBrjKiEPR9i1CayXTGbLqHmY7YLF5gpGU6GEGccnQ0Ym9vwHhU8crdA+rVQy7PPwccN4/uMNwf8cnH76YqxUPJdOZpt1eUZkN7tubjH/4hmfecuBUyBFYP/xwxGdEGR8RTDT3Xbk14cTrfFd2fcfvml9A8494tzellTXur5On5czbWghpyFSz/9P/6z8CDCZrBrbf4l995j+/dn/P5UhDKE2LmWbkGFzW6KrE2ko8NzfySp7blj856fv7eHR58/j5FVlKMDjglow4QtOHhvGYbXnDlBRsE92Yj9ouCfrki6gl1u6SThonKqLuW86dn3L5xj8lgyKPT53S+pyozDJGrZy9o6oY3XnuV4XjEuWiZDgoiGfNlzedPVvhYUg6GibjVdeRSUMqI8ZK/8df/Gj9+54cMqoqL2rJXlCyXK6L1DKoCFS2itshdJ3eIlqbd4oWk6xuePF0QY4U2LYNmw3TSI/NEBBuOx6zrbWqHGs2IdsvDTx8i44aq8LSLOR8/6DjfbPjgyZwHFzWd09y7dZNvfelVvnT3iInxYOuUhBCSgKe3Ncgk0XqfpMAYAtY7gotIKVHCpDiVVChtIIodrCKZn7TRSYYNEYKlUIoYe5SMFFrjm0DXd3gEDoWTqdbWE3Ai0ntBbwNt53EOpEkFJpmBjECIjvF4SPCK+aJND1ih0GaY8uPCIqQliuQ2brsuIWR3+eTdbzXdckzqYU+S8EsjU+pLjzENLi+gk4K0/ku1qJXOsF1Hlle0oSeLNd63ZNkQYknb1CjnUKHfOa418/mcjkBWFVhvEMUoOcKRvLTDZVlG2zZ0zqGNxrmIKTJsb1N5SQj4zlHkBb73uODITM6gqnARslx9AUiLO1NgIntKlNZY2+Ci3J1ckkNcyOR7MErvEK09RZHRRInRCYKy2azZDxFne5xjR0PzSG1INR07KTqmPgkVE8WvKAqkgI6QZOvg0VqnG6vWQPiic12pVMkcvCcgUNIQdw123llynSGNomOXSBDp5qh0Towp2QACk+UJ5Sv+Ddk+QtP19L1Hm8QvT+5uiRCKBw8fc3TtBpnJsdYhdMLpyl2iJykhNu3Ghdw52JOUTXCJ3w87djo7VHHc3exTD2GKvCV+P1JQ5Ca9xxRgPUKUaaCHncEwJFncqIKyUASriMKQZQHv2BnxdAIexRRbjVFzebXkkwfPuP/gCc2m5vmT52Q6J7hIu2lxvafpNfcfnPHjd3+NshwyHo3BB/b2T3j99bfYbLaUwwzvEihKq6TAaARFWTAa5igjiM8E1XCP1978Gk+ffMR207LZLDmcHtH2cHFRMywHrOqWUpfUq9VPPBN/qge6MZKua2h8zYvLZ5TDfQot6eorZNziujVllmMBpQ0yKzFmwHLRk4t0Is5ygTSCg8Nj7t65Td9agoPL8+cs5y+4c2OG8GukP0eTM6k6ZgdTlvWS3HRkgwgjxUp1dBePMLbjZJCcvef1lkZWNKGnmg4Zj0dM9q5ze7PHoPDsTQz37hW8+8PvMJkO+eZX73By2TH//R9RjKfY0FDmM549f4ESGVjP+uycTAgenT7DypJ1vcX3Lco3aFVQVhnD0YCL+Yp8OGHjh3zUtDz9+Dk1DaLZ8trogPz4JsXyirqrqa3g/uUVvSlRWcHjjz/k3nVPv7pDGB4wGuxTFhWWjkW/YuHXXM8EnfC88eW3+M3vfJ/x6Ii8Krm4WLI8PeeD+ZJrx8f0x6+gzZwyW/Klt+7RfXhBXQuafkVhFC5E6rYF1SCs5fnzF+zvHxDjY5xzqZ42Jt5222wT/xmPsw3O1njX4kTLVbNFaEUIjhcvXhD8itf2xhRlRR+65AEoiwQiMBqUwm0vGQ1AaMHi6TOGJrCu52wvNSsywmTG5UVH82zJo9M/43v7BX/7L/8s905m4BqwFtc35FlODwQZ0UamyJve5YR9Mm4Fl+JduHRbUSI1Z4k0P9Jw34FYlPSImIBF0Tuit/RtQ1bkrJoeKzyLXpErQe88ffQ4FNYptM7I8oyur7H9lkIrorBUg5K2tbRdTyQjUiLYNa2JiMprSCMGIQXOdmw3jrIQFLn6whxnjEn0xCjTAWbXYf1yj5r2uYFIT4enFwUheKoIse0YG03sG7quo2QFRtDFLEFtdE5dtxjRgXe09ZaoMiwFkoKL+ZazzRX7B3tkY4Mjgk6GReFAeAvKAALrJSEqgrWoCJPRgFFZ0eieZsdYaJ1FIAmhR0q1a0BLhTZ+V7iyWK+YTYZJgt7VkwqhaV1gkO/MVvGlvG3wMse2qZGr7nqkTrlmgUDp5NhWSuwMeanfOyDQWYbrNkmCVpI8TypK2B0SY7QJYCVl2i0IUELvdro93ifcLUDXW1zsEV7Sek9WCBwxUc56y3g8RaqMgEKI5DEoigKRJ7iO7xNd0Ji0QpFK7lSVSKYFeZ4zHAwZVDkiOpxriUKyrhfkuSHPFEaGl77KL1r55E6JckhElMRgkTLF0lJDoEuqzy5qlzgCSbXw3n9RFGRd/8UePry86SMhGCLpcxW8IQadvs/siIc6MdmLLJnZVusapOLqast3f/Ahf/LdH+GDTHXCNmez7lnOlyihKfKSoAbJj1KWDKZ7DKdjmrOWzlmKakReVQTXYZSi6/uEpZYK5yNKw+uv3WOxbXj64owfvvc+7394n1fv3uDdH36fw8MT3rh3j8Wi4eLpj9m2aww5SmvcLlb5k/z4qR7odddiZJVqCotIjFuMronWU+o1Uguqcsqi3tB7hw6Cuon4pmOoPeNMUw0yLEPu3HqNxbxGYqiKIWU+4ltf+yaffvhtDBs2/ZZ1iJyfXdB3+1y7exshFVeLSzIB40xSuI7SNuRtpDQZ0zLDyRqjWm7dOqQqNdum5/CwpK6fc3A0BTnnldeu8d6PfszJ8SGjQvA3fvkrXK0cH3z0gPPTT3nz1bewVrC43HB8b8ThdIrJKp6crzhdtmy3kfXFglwPMUFhmy2DQmK9ZdV1VHlJ0wdaYZABPlkucdue6APWR3rRE3WEYMi94403X2U6GxKxZEYwmAxYusimXmEMTKdDrOuI3vP6q6+gReDpo/vofIJSJUbB1Ytn+K5hNr5G328IdBQmo95sCF5BdNS2p/eePgaaxZJreeSH77zH0d6UajDmZLiH2+WWEYKL83NklIy7Fa8epAfep598ykauyA9H3Lh9B3l7xoNP3yVEy3i8j8m2mEzQ6oLGgooaiJydLTCuY2gEoW2pSoPdXjHb2yPbm9J2JW2tWbRbfBdZO8fHTy+5+m9+m7funPCNN1/hrXt3QG5prIPcJNdsSGCTYB1KJZSoZ9cXTuKiE0KKtO1k0gj0wYNMB88YHa5vAcizhEn1EVrr6QOsGksohnQ+0kdF01uiVJi8IvSJ9FbmmhB7gmvoo0UbmfjuKicvMnwQOB+wviXXEh37BI+REYHE5JIs15SVJDMC7wLeRWAnUcbU1CaFQmtSWQXpUKK9ZSh7jNG4PGWc86ZhYhpWzx5jMonEkxmJzjI2Pk+RNhfYNEuMXNE3WzSCzgU6afj+d/+cP/j+uwz29rl96xqTQvD1t28zG+5R9z0iL6A3tDvqY9qpq8ShDxEdU3yrVJJtHan7DkWA3VqkdxahNDFKdCaZDEq6rqHvoPOepk+7a6MExmQYnWT4TDqEypKPQCS5PytKrhZLjq/dQGY5ZZUBisuLC5CCvb39hNNVGumhs8lfUBQ5g8Eg3WghqQNtS0r5J0UgN0k1UUoiZKTtO/q+w4cUceu6Bu8CGEVZDpDWEaKlbmu0yJB9T5YXNJ1lIDUSSyDSd10aijECHq3j7i+JJgMhU9pDgOtq8jzn+smMGDvWqw2mKJG+xcjkFpc4pIyYTO7Uj0imwApFF2UqwZEysQRCQgp775MXQ5l0sHB+19iX5BMffFJkTPLxuBCQaldbFxNHgqDxgmQUDclYEQnE0CGjSysBF9m2PTFofvSjj/nN3/1T1nWg6Q2bzZboasq8wnUBFwtQGq9KZFWhlaTf1iy7lm7umR7u8/z5xzx+8pRXXjvGug4fA0bl6T3oIIZI27dMxlNMMeZv/s2/zfTgFh98cp/z0x8xyEu+8Y2/wHy54Td+/V8gRZFa9bzH9imN8pP++Kke6Ervce36G1yuT1nUawblkHazxbGlzGqqQeqxLgtD8AGpFLaHvckxsZ7z8LOP2E4iqrrDvXuSwd6EMj8iOtif3KB66+u88ye/gbCXGO2o+5ZrBzNG+4d0W4spcvYnJ9Trc2zncfUmvXhootK0vWV6ss/+3j7jCWS6Zn75BJmXDAee4+vXcK2jGha0beTJ50+498pr9Os5Rb/kpKq5ezDh53/xLh99/JAndkOhNQfjnKvFGZMCettT6sh+MeKtV97g6nTBp/cfMds/Yt05tqGnq+eUuiQTGSYvaD20zqe2KyPJJ2XauzU9WYg8W6w52DqiDmSlpq5X5IMxm21LbgKbesO2P2cQB+xXAwpAx0C7XSNMKsK49tpdQgisl5cYf4oZgAqO8WDApxcbjq4fo5VivlnRW8tgMGU9f8Bs/4i2q9FZTmEqFt6DlORFuunVqy2hXjEevrbLgCZEZJ4NsX2g7wV5PmBbS87O59RDQfSWxWJDrxomecb86pKn6wUDY6ikYz/PmJYTuu0S1zYMRGB/MuCs2TIbZLSxp+siXmWcbXpWHz7mk8enfPmV57x57w7jMmdIQZFpvO/JsxyC/aLcht0eWghB9G4nM4rdwyzte01WEKXAhYCNBifYGa9kgnxUQ6LURGVwQtG5iELReYkwCVZiXcCnc0FiuQlHrhUiCJz1u8ZAz7qekxVjZCbJZIfKA5qeUhuCF3gbyDJDngek6NNOPCZJ1AaNdz0RjfcSpNoZ4lL/ade3+OUSd/GAthzQakOVae4eTtHLRzz8wa8jZYsqNXJ8l3rWoU++itQl282W58/PObwzwjY1r9y6RR0k/8V3/pinV2uu3zxkVW/JTU+znfP7v/8+3/jGV7l+8wbaVASfpaYyXMLPSkF0AUUgUwpDJNPgdaBuGsq8oPE+8bZ1kpQfPXrCkyfPOD65ztHREVmRY20PSGxnGQxKpNDEKDDRomKScGOwOOtogyVYy3y1pms6lMlBixRvsi3WOY6Pj9msN3Shp3WRgE5ysUjPqJdQHEiO7pdmsRiTZJwp+QUwRxCQarcbloF2uyIzOUplqSo6eqJ3mMykJjgpqJsWJVOlswg9hcmw1iJI6yGpFXmmCNEBliIrU1d83ydTnpIURjIbl2w6y141oHWOQVFQFgaiS7AVkVz2EoESikyBFIK2S+U4WZYy787ZxDJIQH8CISlzgZ2BcPdnlC8rR5PzvSg0FtIKxscdQy+VBaXbvUfItJ5wtkULT3LrSTKT88knj/it3/4jXBzio0RImRJJTUNft2TZiGqYpwSJgKIsGY5HPP38U5RQDPemFJXimr5BMahYrTcMCr17rSTeK6x1qTPAezyC3AxZbraMp9f42teOuLp4wtmLpxSDA17Zv8fe/g85P1/QdhalDSrXBNv9xDPxp3qgn5976v6SoDyEIX1j6LYOHTzojmhbBrMiuY97i4geYzKKvKJeLxgPp/TdKUZJZtMbTMbX8Laisx1aOz7+8CFPH73gaBooR5rSZOQmY7PaEvSAwXBIu6xZXmyYZgNYLigGU5zSkJUEFTi+cYOu2GKyhmBX3L4+QEWwRrBcnqEoCFZzfHKIMQWZ1JzsTXjy2YdMjafIV7x48D22l1cUokto19hxMFbI2jIcD6l7yY3DO+RRcm//Bq/dmHBy6y7vfPQpZ1dL2rqn3bRoZsxXLaumQWaGtu+JBmzskUJSyN1Db2/AJjTIUuOFT7xo78D2KBwjrcljZKw0oqj4xW9+i1//wz+hbRzWtRhdoUc5UinWtcV3NSeHt5EEikwn9/QO9jEYDBgVJf36EumnWOu5eeMWD967z8XqikVoMZlhOCowuSKnolle0bWO0fAEgSHPKlbLmmenl+AmdO2WyJAXp+dcTnLMwPNsc042mXL57JSemk5LXCjoaYiNRWdJwQm9xW42tI3G1T3TasqyqWlsh84LRJ4TlWR0csynz+e88/6nVEaxV5a8/fpr3Lt9nVILqsKQ7ZCjaXcKQsnE3053oV0kJxU+SKGIUiN1wqom5r6ji8nt3HtwUTJfrHiyXfNs7RiUE45PjqiGFda5NNBdQEjIM40QKZMLGmt7slzjfctgmCN1pHNrpOkphpqsswgfkS9NSrtyChd21a5SYIPFqIwQXyJXgSiwLnA1v2JTb2i7hkl9Rf74A9xoyKVtaVeXvPaXfoY9d8Xrow1tc0rbbLl/ueDx4568LjHDfS4ul7RNg20NXd3waPWcozuvIwuDKQ137l2ntx17k4xC7rFZep6fPuKzJ/fpe83rr3ydyXSaYnQhUOWGSWHIRPpzGbnbyQZLkUl64XcRN0nXWT785HPmizVXl0suF0s+f/yIt958g4P9/WRm6yJPn5/y/PkzfuZbP4PSaei5EBDWEXwgSoNzgdFkxt6kxGQ5bXCE3jMYlmy3DcvlEqkNWihyqdn2jvWmRpWCy8srtFYIkSRupQ3eJcOnEJI+9KgiRdXijp8uVPqnLNNYl5HnGVYkYpmIEessqsgQLsXkut6ydzBgs60R5a4cRiQVKfhU9RxCQO666mNweL/rDa83jKuK4Hu0DHTtiv3ja+RBkxPRKqUspCAx76Mnz3KUTB4R21m8kymiBv86ugeoLEMisT55B4J7WU+b1jthVyCTyml2REIVwe6icV/EE3cxO5XigUJERoMSvMXZBm1yLudX/Omffo/xeB9ZnqBXgdWmZrVaMiyn4DfpANP0TPdmRJlgQLWzmCqn2dZU0xE/+62v8OrdA2ZjgIam6VLsU2YICgQ9RAMhKTlnZwu++8MPeHa+oLGR11+/w91XpzRW890ffB9HDqpEZoa6tSkxIP5b0raGOCO4AaPxETaOWa09g8kRZxf3yasthVjRLRdIXVBlBZvFc6rhKVdXP6LdNmR6SFW8yi/+4t9jOrlO52qc35IPc0Lf8/rbX+H6nTcI/TOW7YLBfsXdm4esmi2Pl6dcu/kavYT1YpswnqMRi0wzEYrCNxzHwHBxSrUnsLInLwr69ZKwrfHTY7a9ZjyeYqqSk7tDVvMVZ+uWW8dHBJmluj0H+8Mxw1tjHn7+mN53LJo1129fp0Dx+aNTvvTW67z26j7vff8dhMw4vl3y5OyP2DvJOLyZk5sBRmpePKpZbzJ+9P4zOi9RVc5s/4TegXeBkHlMJrh5LSEoh6M79NGQ5TXL7XPadoPUU2JeIrXB6w7bK/7qX/0bfPt771PbNet+Q2gjzbIDoajUPocZmHbDxeOWQVGS55EgdIK1CIkTCqkyqvEhN964Qd8+weSBeFVQmIr14jmrUDIbTQBBrwPb1QrZ9mSZYRkj86fPiNbCUEAHzl5y9609ptWG1bal9SUy39C7FU5pvFcMsxYvc0J+wrZ5ylgNOF93/PB8ycYoRFYwGFmG+yOEDhRaMq5KqiKnLBRPlh1mMmC+2SJcxq//1h/x2ff/iF/82pv8pV/5C8hhxdGdO+wd7KMhRYpkSWUMsU91mIoU34u2x3Ud0mSE0FEhwRlsMWJtt1w8/wi3Oef77z/gUchYtRcM4oQX50eYasQrr71NiJKyzOjaNab35FIjdIcua4w1BCsp1YzlvEbonsHIIJVD9C01EZVJVGwwJLqXiwahBG5nuLLC4lrIS2jcClmWNF7z5NmSP/7dP8AvnjIUV4wGGa9eO+IV+yk3l59zerHmR7/+ENks+Nm7JTN5SRc3VHKFDpE/+VAyfuuv05oJGMmnH32IimcUQ/jk6Tkn+7e5ffsYYXq837A/1ki/5fpeybazzLfw8PMlbd+Q90Ocl7vba0OhW3LtKasZ0a8RwVBlA1yoQWi8DTw8a/n08SW9LdluLU3bM2HG+vKKHz//Pn/9r/4Cw8mIp8uOP/rOj3let3zWf8CvfOWrnOiC8c0hS9ZYPL3NOZDXydUxuX6BMgsyNcZaTeMVodxnaya0NrDdNlSlpCwHybwmE8Cl9x7nUsGTUuk2W5Q5EMhU6otXIiFjBQ6jA0EEomyIusUpj/WgTI9SgRAksu2ZiC3t4ikjVSGrGXWWI4zBSYnzPTF4uqZlNBiQ6QSJIfrU3x0l3hmUGROkoukDRud0qxVxUDHMc1QhU0WtklibGtWUytJeW0u22zUugo9lgtX4lwjbHXNfSvoQvliZCA1KRDwuket8apgzOu4OCxHbyESC2+3cu64hMwaCJZcJJKSVRiBprUOrlNCRueIv/bVfoOkk85Xl/GLFhw976lhwtV1jRgV1r1Eq40wqqlwwyQTXDyoelzcZKAnTIXUBvbFIozAiAZn6qIkhVegKlQymQhrqdcP7H97n6ZNzgihwreOdP/+Eo6NDzs9/xPMXZzz6/IIsKxDRUJkUhYxt8xOPxJ/qgT4ZDciKAHHJdtsg5YDJNMcUJ5xenfL5iwXG9xgzYDqb8eLsOV/7+j2aZsV6U1OpCjMaMJkeYUzGul4gpUoUoD4BM4bjMVfnT/HRU40GbJstXVtTFIbT06fIK88oN6g+kGUZQSRXa1YagvAsL88ZjmfkJufs7BTtHbcOrvGo9vTBcVpfMBrtQVBMpjPq9ZoX5xeYsiDYnmu3b7J/fI1PPn4IKu1T3/7yG3S253K+4trxIaURtOsrXL9m7WE0vcXP/sLX+Ozzz1HaUJgC23SUZU9Z5fzc4C4Xi4a6V7z2xus8/PwZlxdXyEozHhZ4OvYmBwQMeTGkDy2r9Zoo4PJyzsHBTdqmo+5rgtC44Lm6vKLz6YbolMepXd5WrqnjBVV5SNSC5fyMPJ/Q24ZIoHaBqAx7RYnvFrz73o+5cU2xXq2IYQq7is56s8bVHXlZJgfsbj+GgIuLS4ZlQessPni8h8lsymq9oB6kGs9PP/yUAzfkeH+CzDKEKbHNgnnT8GIzR51+yCvjQO8lny4kxbUhHsdi03FwfMj+4R3GVcXzp4+Zrxua9irBTaRElTPEbMjiRcfj1Rnzbz/l47PPefNnfob48Sccnlzn9Xv3aDdburbnq2++wfFsiokO37XpoQtgPdY5pFHgA3mectlCCmaTilvXD/n0YY1TguvXj2guGs4vnrDtIlfLJYPhFKM0VaYYFpLSwN50QBkNZT4g2sjy4hnb1Yo7N08otSJ6j+taojYIFdBKEn0gRoXtIi56lNbovECFnkdPPkEoRxc69q/dphpVjMdjTg4POJ0/YH+ouXfnOr/8i79E+eJ7fPSHH3BQ5ZwtFzSrJbx2wOKqQ8meSgtu74/4/Y8WXJ2e0aohIbbkqkX5mlznqLLk9NEF14e3kSJ+4Qg3StP1LUoV5KXhrbePaOstF+cN4+khve2QBLZAiJbDasBgNEAEgZKK3GT0LvD40RPee3DGi3lHVc3wTUv0nlX9BNnPce0py/uSW6+9xoff/TNuXl5xIBTNu2f86P47PL/7Gl8yP5dc7FIThMeKGilqjND0fUkoCrZdjy5G9E7y+PkFLy7mCCT1esX+bMK1k2OGgzJ1l0uFNJrgLUGIVA0qBc45skzS+57oLEaBlilB4IlsNx3bTmNChpeKUssE25ES4W26cfYdQiqyokwHtS5JwmJXCyukpLeWpk234nSLTmpAXmaptlmJ1HyGRxnJcjVnfOM6jYsgFM765F9QmtY6opQEGwnSJNCM71JDHSnCFqMEFHUr0MWY87Mrur6nKHKqQY7WOUSHkiH9enG3xgqB3voEp/JJ8dM6rS9QO3zxbjURXOLGp3W+RxvJybUjeid59Cc/5OLsDB81o5FgrCWxXnJ9UDGcDOkFVLMB0LJaX1BYS24qpnlBt7nk6rzh1t5tXN/xMp0XAOvdFwVAL16c8aN3P+Rq2RKJZEXGum5Zbzcs7i+ZTPfZ1g1egCXFB33bUpQZrat/4pn4Uz3QbdOzd+iIusUGi48dZZkKWtxWcHEmmRydcO34Fk9OT1nUBY/PLfuTfUxRUeZHlINjnIPttk77SgHW9mijWC7nnJ6fYiTcvnebZ1fPOX79dYRJ1ZFNvaFykjKThHXDZG+ftm1ABpqmxgpHvfIUbsTl+QYvNJPxPqsGynxEmRfEqHFWsNpsaTY1w0HFfLkGobGhQ5YlMTPELCMoRWc9Lgact+Qm7YOmg4p2ueTa0RGfPbjPeFZx8/YJ6MD8ak5XN0zGJc0kogwE2aEyyab1WPsEY+YMhw1CSLTuOL3Y8Ct/5d9iON3DC43UBYiMvMgYjiqyLMV/oop0fcdiNScvDLZ1RJHRNR3CCWazQ3q35M4rBwwGisvFkvnlC3ohCEGA78hMRecd2xrGqsS5Fq0LlssnIAJKBnIpU2xPq5TNDYGiSMYR61J0Z1ANUN5zuq0pixGmHGDDmigNUiUXddN0dG1H8IFWBpZnlywaj7INEwtKZPRdksjKfLRDvVouzmrmF1066QtJ2zQYkx5uLvS8+tpN+nzFrS/f4bMP9wmrBRd9y6GD8XCfz+cdnz17B+k9w0Ky2jZMy4I3X73DjcOD1ALoLHlZpey0lvjNBh8kTddRDSrqSzh7/gQVjrhz6x6WBbIKmEzRXayptxe03ZaDvUPaqNAi4+L8kufPFa/dfZMwDOTK0a6fsrl4wt2vHzHQQC+IMgc8IfY4b7hat6xaz9W2Yb7ZcO3GdQZjRWk0Xi0Yjiq6VcfZi2csPnzBsycrls+eMisUeWz5C19/k4NhRXHtFfZvvMmLB5+hveeb3/oFniwuMH7MvYMJMTa8sB39ZsvFx5/gigGH1ypsfA5yTrs1eDkmqj0ePz9nuj8CPIt1Q6UdSgryYcmoHLBcrDHaYrKCzeYZ1aAiLwzrzYJN3TPNZjz57Iq337yHFIGiyOjxfPT+e6AnDDJFt1kgnGdgBMLd53AYKPQV8f4f8PT+H3Bn2/Oayuh7j9Sa+73mo7PAd35fMR4eMT2c8tY3j2kvv4sP5ygxJtOvsOk1TYAXlysu1w3PzubovKTIc4LMefz8khfnCw6PDjk+PkIpSXAOYzS27ai3Gw4O9tG6oHYOGftdTjxDqJJt3XL/wWNskJhySNs1iKJlVGr2pmOq4Ri7XeNJ+OIQY0KyWptoeBKkUoxHQ87Pzll3Hf7fcNTLzIAUON+TqZQzD1Ego2P/+AjbNjR9RydKpM7BSJz1nF8umO3N6KOiswGlB7R2gykcwQusS6GuiEGIitXGcf+9z3j+4pKsyLh+/Zij44qmXqGkpywMg6rEWVBCYq3drQQSotUnbiwxhC962v2urU6I9FnxqcUeo5IRMjMFP/OtrzCbPuFW76kXc9yjc6b5lry7oowr5h6UOuAy9vzKX/0qpz98lw8++4D92ZuMouTq9Ar36glayd3vI+3Lg9DU24b33v0xz56/oG4d0lTkVclqu+TBg4+hyBjNZmxsTTEaMCawXq6JKhINOOHRVf4Tz8Sf6oHuCGzac5oedHaIlPDk+Sdst9vESxf7TE6+zNHt1zid/4C6X3J+5VFSMasOGRZHFPmM4CXbzRaTG5TRmNwQbMuN2zf51s//DE8f/YDeb5GFQZcZ1w72+f6H75MXA8bjCRvhUxGGVGxdoLWW0WTAWqxxrksxEeO5WKxYbD2xCUyOJ0QnuDi/BJnx8OFjBtUQKSRawXAyRRmFLEve++QzPvn0IbPJBJlnZFXOaFyyXm5xXeS9H77LvTvXOb04o5oM2PRbHj97SFmURN9ydfmcjTZI5SF2XDsZsNy0ZBtLa58zKj1aWJyDLAv00XB4co0oNb0XBARZMaK3HZPJmL4L6Cxl0i+vNiw3C6qBYbmd41yHkQLf17QbT8x6Fsslkhmvv3KHb9gxn/7RJ0wOB4yHI1onaJue2jkMPZtVi9F7ZCZDKEMjHaFrED4QgkKXZbpNeE/bpAYy6+Ds7JRMCAQFx9dvEIQjtjqRrFxgPJnhhKTeblFlgRVQ6IzRQCF6gWhIvObMoGrBerVGZyUqOFRwCGnokVgXqesNIfQQOySW4tUbRCTtpmVoSub1OXO7xDeRetnjY0ZfC3Kd0ZXw5GrJi3DFw2fPOZpNuXPzOtZ2dH2HMpq9k2Ouz/ZwDorhiLaZkxmJ67a4ZkO7uODa7TGhEmhTcf3mMR9+/JjT0zPWyzmDYpDWArkhusAHHz9jWMIwb3Hrc+iWhNUzskxh5wvyCLnaEiXUFKBGmLKiKAcUVeT73/893nzrNYpKQbbkanVJu42sVkv+9E8/JdqMPSOZHRtKa3n+4EMOJ/vkezcoTt7APnrGq6/f4y//23+X9+/f59lnf8KDix8zyDvCNGM6O+T0woJqUUTysif0W1559Ws8XpUU1YDaWZbrDZv1KdmNKXvXZmyWC1abC3pWPLj/OScH+9x99Q1E04KoabtI06woQsbTZ6cYX2B0TowdwTmqIufv/92/w//rV3+PSZljFWxXS0Rb8/W8QW0vaM4+wfs1osiYmpK+dWghqcYjLrMxKhxx9uSCeHDEJ59+xCdPP+LG9Al/8caAZ482DM8FcZjx6MlzltuGs6s1m8Yjug7bb9BCELzE1z1dWPLkxYIsMzvAi6epUzmUeXTGYFBx++YBwxKcDcxmA04XPe/88GNenC8oywmBjm3TooeRTFpOjg+4czcndj3Cd3SbNjnVvU8HhqYhWEtuEkGwKHK6PpkdpclwzqXa6CJVoroImUxtcUZkqEzT1R1ZUGzJWMzXrNc1m/UWaz3l+Ybbt29RFBkiRKQZEuMlUiVjYSRDigHvvf+QT+8/B1ERKVicb1mtHvHxxw+x/RaJoywN3/zGVzk42Ke1HkF6LfGBiEqH4ZgQxFEkJLIgJrqlSDhggUxmVUgcixAZDnK+/ParSL9m1Bds8s/JH71g2qxp64bnXU+/OuIyz1Affc5dHwjFAtk946t3v4IeT/DOYYqM4P1ORVJczLd898++i+0sB8fXWSw3ifWeFWytZTCt8FpjQ4+MydRotGQ6HaXvVZ4k99D9t6QPvY+OLkI+PGS7HZDlQ3p/St1vuVy0RFEyHB5xcnyPi5MFr9y5geQCu30BNrJuVuxfv87+dJ+8LOh9h1QS69LJ1fYd51cLeufp+i1r33D/0WNEkJzN57z66h5XZxe4ZsOkGNO0jiBzRJlR+4CoMsqBYFNvcaOc+bpmu7LkFIwOkwPyvXc/woVIUQwYDXXKFXc9tm8QAoZ7M97/5HPG+/vcuHWTrl1ytVxw8+SIr33tq1yeztksVoz2JsQq4/DGCcvVkmdPn3Dnxk3efOUe87NTzs6eceP6ScJaesFsnFHksN625AaKXNL3gRgc+WjCZG9C7zxlNaDvAlJlZFImx6mUtJ0FpamGFa++dhuddZRVQ2jmFKWmb1q8v8B1BQ/vz8n++lfJteL1V+5if+N7rNUppZKsVh6RjTAK+m0DIXL3xm267ffZ+DMaqehZYtAJCBI82nf0vWW+WNJ2PXVtqWSgsT0iz7m6uuTgaB8QdM6Cl/R9xNFTe08BXG1X2PUKZypMbBi5htlkj6gLPp7PqddXKFOifY8MPnG/g2A0ntJtV0jhUMJSlpp3vvdtXnvtbeoXK8re4GJFs7G05yvWy0DnJYO8wmYKX41Z1zXCewaZZnZUMu8D9z97wHI1TxzosmSoMuyixSnNnRuaX7qrKfOMsOjQRFZXF5QDQASMqphNSkCx3TrWmyXeVSg1Zj5fEml45fYJdtMTtoFX92/SrGvUWNFvnhJ9i4sXqFzjYoXLDjjbwPtPz7lsawbTinX/GFGVWLFGGM3RtWvU2xXJruMZloa/9Tf/Mg/f+S3a7YJ8OGAeJcWtN7j44z/g2BRsTMX4tW9x8tarfPu//t9ihpaPT2vIZphMgxGUw5I8L2gbhyqH9HOILpXhWG/ZG4/ZG0/JlaYTEmky2rWlygc8+OwZebGHzDSdbxiNMpQKfPzxB+wXR/z9/85/kPLyUdB1PQLJ4vyCUmm2ztOsN9h6y0A4hs+fYuKafSWxTUMXez5fLmiiIJYlm7MLFuPrzJs5srjNYj4nAJ98+ohwfYG/cY13PviAs09/i1tf+hI+OObLDefzNdaDUI6+7Vgtl4wGZcpFdxsyozF6VyQcUv2r1hLZO04vz7i4WKBlAtv83M8e8uzFmvc/O0XIjLPFAqkyhND4rqfQAR9WdOGUZnXOvXLLrIfjgwlN07HyG0ZZTpYXBB9RRpGXQ1QWsM7jhSJIgcoqzpcrvO3Zm0zwRlFqjbXp8C7MjM4r6pjx7kePWa+2SKnQyqDXjodP30HIyHQ64WB/xGzsGQwLpMxxXtP1nucXK6Iq6Hr/RXIi2iRbF3lBpqHZrPjg3Q/48le+xHQ6xXmPVBKtDU2fvA9Ka6pqkGJtu4pahSREgbcOqdLQDyLFyRARJSJCCwa2ZVyfE1YPOBJP2JMXVFN4UxdsSmiqMQ/OHrDoB3z15DocT4n1nNHhIcGkprmXhwYX4PGzM1obGY2mzBcbqsGIXEg669FaMNsbs9o29NZhMiikZLFeUxYVru+JRCbjEct28xPPxJ/qgf7o7AVH2R6IjugzvvaNr/LD987AFNx5/Yj81FNpxenjh8wGJSdHezx78oLNak5ZlnjruXj2CNf3DIZDkHGH0QxcXl6C3zCc7LFaZmway+CwpLUOGTImk0Mm033On85x0aOdxwVJNTvh7p3rPHn+MS2XyELRB8d26+idIyCpe0/XO16cvkgdzUIhVaJiTcZDmu2S8ahkvpjzO7/zO+zvnzCdjfn/k/dnsZZl6X0f+FvDns98x5gjcs6qzCoWqziaNCWRIiWR3Q0IsNyQ0EALNsAHP0iwBBi2ngQIEswHtx5koyG3GjZk2GrDDVtNyrJEUi2SYlGsrDErKzMyMzLmuOO5Z97jmvphhwqg5TaKDbQBQectduyLc3BPxP7W+tb3//0a03F84zoXJ495cXpCsIHdsuLk4pyd72gRvFhe8e7bbxN3IDYdxuwIZYcSEfOLJdYYrt3IkMHR1Rtc2xGh0VmCTxRlaZjuTRnkST/49jKrHoTu0Z+yj0B1bUsQkuV6zf7BMW9//gYffnzCvtZcOx4zHd+gritOLhLStebs5AmnJ5c009fQosPUcx59ckFgjEjHZMOIgyjm/PlTytWbJDrw5PQZrY5QqUFGQ5JIY9oWguGzzz7j+lfeoaob4nRKu1kSeUvnKpb2gkDHnm7wts8aeydomoZIezprKauOVBi62lIUEtOuECJHKcVskjIYjLla7Ziv1ygV9URHwO22ZHlKHAmU9KSpwnvDowcnLJ8+Qaw6glOE4NiVJTYIWgdNu0Nohek2JHEM1rI/GfPbX/sWi/kFWRIzHBd9lnjbIuqWzGk+e/KU6p093tm7TddaQPL+t9/HihVvv/sK9159k13ZEWkFzlJut6TJgOPjY8rtjtVmSR3m1A9X7BUjqos1Zw9fUPAaYdwykxX17hlxaKBJOSvXfO/sM77zfMXgxh2iyYgQCSrXoJ1A9G/DcrnFe8mN6zeZn815/uIxH97/gGmWEyeakKbs2kCTT3lcOj53cJOPz9ccvPYONTnqxrucLF/wwVnLE7fDqBmRlEwPb5AJi119RidTrrYLTBVx97XXePDoE1579R6Z6oiAg8mMF2cLRsWI7dYznY55+nTNaG+Mkx4dCwaxJskTlA6gDW1nSbXANC1FknP24gTXdTjrqcodkRAY0+FCRGsEpnN4USBlRDdIuWwMIRuyw1G5AV2radyK2f4YZzqSbEzbei7nAuNiTjenPPtah/OBzXaHUBFJmpHlAy7OzzFtx8XZHB1FmBCYTqfszWa89MgRgidONN4anPOsFjs0ijTL+PXf/DoeCKqgNbanuMX9eXIUFTjfMl9UrOpT6Eoae8JbowrvLJdXn7JNjjkYz5hOZxTDAetdg/OQFwMcBqFiWlPzvQ8ecHqxInjPeFCgBRRpwhuvvsKoyJE6Z1PXLI3Fy4JdWyEA7zuUdnRdh1aC2m7ZlC3jXJJkHQeH1wh4zi6ucDLCYhARdN2OSZGRhB6eE0nfI6eTFFNWPPjwPgfHh1R1TVoUNJ3harWmaQ2ds0zGY/b39iiyhL3ZFC8ESZTigu3z+gqkVFhnqauGPC96X0UpeP7xBbcm19m/VlA/+zZNucDaHdWipLucM+wCz6sNRTbmi59/i4U+pEbRND3uNYieMGgdHBxe58PvfcIg74dwvVd4wLvQf1eRZjYaU5cNKgjK+QJtPLvNFXma0jQV0yxDun9NbGujyT7LtSGKPE29IckG7O3dxvk56mXkq12fsjrtqMst5SJhfnGfw5ki1pZqveLm/i2yNO5z2M6Blhhj2e5qvvne7/ETP/YF9mYpH90XnO0+YjSaIlzKcDohRCnLpiGPU4woiEc3mNx+g/R4hl1fMRzndPGKpMh6tKaCpmuwFSxXa5I0RSqFimIWiwXj8QitJUWRMZ2MsV2FSCSp6mENu7rk4sJQtg2HN28wGE/48Luf0rrA1bYGrcizAWw95999Qu0159ajrEd1sHEtg3GB7WC5uMI6izMW4wxCBaQuGBY5B+Mc6Vukty+n7XsimfOWzjYQ6K1brkUrhw9bvvTlV3j47LeY7MFguEFGO0S35ebNz/OFL9/FnT1DS8Fnn3yHySjQ+oZMQ9tWWA+uNtSlYn/iUK6FrgQrcCFCaqgagY08ybigbeteU6p6D3SiElySoExv47JdyeqyJslKBveu05qX2EnjKJsKoSXGBFy7QWRDym3FGMuwiHBS4n3DbrciTVLUcIrXOV1dIp152dYLpNkA4y2dVHQhwtMQsphWQ+M7fCxYuqo/U0wTOucQPuAbg+v6ncOLdvEStBPYtQ2LqkWIQKs0srMkLSTDKV7ErMsGqRLaxtG0Aa8V1mecn285P1/hrGa1qtAouqbh2ZMnJEnCteuHXGyvWK83XJwuiKxgGDz/8Le/xZfuJnz+luDu4R4qpDw72fLofMuqLGg7h1kK9ocDrl9/lS6U/RBaHDBGsbqsePzZmjgakw1zUrXHsqpAGg6u36FTGVGh+do3v8XTrefSD0jVgMz0vuvjd/9NfvX/+fc5awt2UULblWRdxNPnC9zqhHeyEVULaZFjzy1f/a3fo+pKbh4fML0xBd+iVMR0dszTsxVSD0EqvHBcrSArCqSc8OL0McNiyiAp8DiSJEM4Qxz1NrlX7tzl8fmWjz57jHG9w6CyNc9He9y8/iqTLBBpzyefPsLJjEE24enVFSFLca0i0Xtk0ynpMFDuLMFFrNeKp4+3DAYzEg9OxKxXazoTeshRZTDtBhUkjXEE3+NfnZRs1iVd6xgMcqJIEUeapjIvASsCLTOEh3Jn2O4MtekYjkakeQz0UUeEQ8kUQoxxntWqIpaepLNUcaCpVriDI0pv8bbkg/tP8CGQpCmjyZTZ3h6j8YTF6Sn3799nsenwJERRRNtUBGsQ3lNVcO/O7ZeLDcfZZsNiVdJZgeksUkq6su7nQ5KIzkFdW5oyRkcQZEvA8OjpGdYZvHOAfwlTMkgkONNHPHGo4FE6oq1rPvv0AZ3zWBH1DH8hcKHXG293c16cXnF0uMfp+RVX80sO92eMRiOePH3EZDImTRK6ruHunTsgLC9enPL4kwuaK8Hu2RNenTUcpiNE45kNBtw6uoFoHIlxyOUVn56vmc53TF59C2t6O6EQAU/AGMtyteP0dM3tO69SbkqC16xXFQGBjBRZXHCwF/VyKd2yXq5ptiW2NmA9USrZlA1X55fftwn+IK9/pQu6IsXWFiUq9veGLOYPaHclk8mUi8uHjFLFJPeYckuiWzarK/Jc4ENDZx1xkXP3tdtI1U909tlGTdU0TGcHqChnMNzn2vGU5yePWbkngGKzbdmsT1h8sOGLd25Qri5Zd5qf++lfoBI5rXCMb73Jw6dfJZlaEgVRrCgGKbYJGCGYL+boJOLuq/eQMma92nL92hGLy3PiSHP6/CmDQUrTNCyrM0S0YTidUlUlg8GIprOstyVxPqA9X7KbrxgMBmy7Dd/95D1GK0seD5lfrWmVIRrGRKMI5xTL5RYd9WzqPEvYlh3OeRAOHcVoGkJbEidTNk1JnObUncP5js5KIimBBmtrvOuYz5ccHxXcuDkmH3a0zRVRHCPqjro9YX615pd++B1u3Xyb8YM5T+ol26ZmsypxpgEapOsolw17t24jzBbpKiIZkacxKpZYJ3GdpSkrskgwn885OTmlrhsq2aCtQ4dAkkRQbXvtZbUmmD20yql2O7adY6gssUwRPoAD4cG0LVpKbGfZtWuaqkUNemRjEqforKBqduTKUtAySwpolzRe0HWaSEeIXKBHEdVWUi5bqtYRFP0ZPqL3k1tPV+1I0wwlI7wUdEbgnCQID8YjBJhEIo0gUgnLbc3Xv/UpN9UxI5Xz4vQKH485PL7DYuFZLtc0dT+pnMZDlos1IEi0Y1Ou8MuAyiKkg+DBhABJRjIdcPOtV/nc2wcMo4quS9kfdhy+OyKdHPLw9JJ/8E9+k3JjePbwlGt3j3DGkqRTGmNx1pIk8OzFBUJY3nrlNtEw4+23fphrxzfYNZLROONqvmRlUr75cMkbX7pGu6sI0rJjynlziMtyOh/hxZa6LHlw3zIIlnJfc3G2gKB4/rwkaI11Mb/5//59/thPf4WDWY41HafzNT4aMpgdUbuGi8cnDMZ7ZHLIroyYzz1yEHNtvIeUKcH3LvhYRwghmI4nmM7iPFjfC2Ysmq9tDJ/73/8MR9OUG/sT3m0d3kZ0RvKND77Hjdu3ePD4OQ/PdjxZbjFVwAlFEAop0v58XEYEZ2mcxQdFrBW4nm/euRpCIBKSfDBAaU37crGID2zXW7I0IR4PEfRDYE1T4+qK7WpFkhckeYFUkucnz4njiOGgIIoUWgmMq7GmAQFdZwnSI3TCrtwSKzh9dk4zSpEE5vMtzjnGM0nZrVluOjwnLJdLmrZFqgLvFHXZAoE40igkl4sNQp2ipKSsStARw+EUQkSnDaZzfWrCQ9MYtI5oO4e3HToKdM/PXwp1NMYYgvM9rTD07fLSGLTomfeR6hGxXgR0lNLR9ZuKTtB1DuND70tHEsUx1ljmi5Lg1kDgxQcPyfOcNElougpnV4TgODi8QxCe0fiAKjF8slsx2nub52nN0/KcXN+gvdgymBt0aziajgnDgmx/zOON53jruFztaFuDEoHRaEg2GJDEBUeHGdv1jsX5ho/vf0ZTtWy3W/aODji4fkRnOtIsw/lA03YI0RsRtY4JAXQU4wK9lvkHfP2rXdBNQi4do8KT5Rd8/MEzdusUju9xPDvm7OIJetxy/XjC2fkZKEmaJXjXMjs+YH5S8vj8hHt310xHPREoBOiMQ8cpP/GT/ybT2Yhy+4Kj4zs0+gmpG7JcLHlxdkE0jDldbBimBbdufAGTTTEMaNodanzE4PA6UbHA0eGDQ0cwnhaIYcxivabpWlq7AiT37tzDNA1ZmmAaw2wyIksiUgnbsgMCiVZUtgeU5MMhe3tHnJ2tUeqCRCluzG4yNAJ2c2Y7QdZZ7uopF75j//qr/H77mF27wwdIkpi9w31cCDTtordhEei6hmp5ybe+9lV+7Kd+kUgM+OyzT5kcjKjqLft7A3bbDZvtgjxPOTl9iheBw+sT7t29iYpKXpyWbHclZdWh0x1ltWC3m3B5qVFas38gSNpAlgiqSuDRuNYQ64xMdrTbK7wpyZMZV12FDYpMD7GWnha3qwgT2JUlTdOwaldkoSUrUjpj0MFgjaGp1iQKFtsNy6s10fQ2zrasViucysi8JlI5XdihRESkErxraGrH5faKfDhjUmhUecrMLxi6LZNgGFURnfM0ImFtJZ2MqSPBUFqO94dMuxmLsmYiIoLIkGJIbRrauqWqS6xXGGFBRniv+gEk2Tuonbe0TpDpjO2uozUB2znOL1ZMbu3hRYwl5tmLK9pOIEVEkRUMCg0BFvMVgkC9e8kFlxFpPcJW/QPHuJqLdclP/shPc+O1d1CDgqbaUMeQXY+RKsZYz2CQ8ad+/o+gCs0Hn32XrpwThOPsheDxg3OELXj0+JzJbMbl8gW/963nhHff5J2336YJOakoSLygXm1pTMwnzzY0jeDGKKa2no2c8dlzwwJHV7QkosJ3hrbVDOOco+ked29M+PpHH2D8FClTXIgpBhMevliy2OyYzqbcfzrn4OYEMYy4WD3ng/sf8/qbP4xOpqyWW5ZnBpNZUr9mfq9hcpSB79vZvYgc9vcO8R+/oGoteR4jVIJPDtmFIQfZlFYmqMj1NL/O8SNf/hEWmwWff+ctnm+/y+50wTgbYI0niEDXlYhgUALqXUtpSyKV9lS0rkU42w95un6BaqqGg8NDhoMBWim22w2R7jHJrmtJkgitFV3XYuoVUpRsN1uMG+NQ9AfCmqZuCTZGpymeDts2PV5YxVgb2NUNdtA7x7PBiPNNQ2ugaQVSxX0hX1akWYrpWnSk6TpLFBmiSBPJGOP6aKgnoL3hyYtnGGuItEar5CUKOMJ2lmExJM9zXpw8B+8pNzsm0zFIT9lWbOqK6XQPYxxtYwnGkEYK4y1WeILrGBd98sOGgPeC1lhc19I4R+cDwUgQ/XBbZxxRmoLsXQPOK8qyV0CrZIpHkeYTBAFjd2gtubjc8sbrBwQc995IqYJle/qYEA8Zja7xhXffZT6/4tFnn1BtFzAZgWpZVp7RKvDJ1z9CqRScod6sKMsdcZYRZ0MGk30ePnjM2cklu3VF21oiXbBalGy2j1GRROYRSZqCUgymA6bTA6qywnQdxBEijpBC/sA18V/tgt7G1Nslt+7uY8MVkTRMi4Kr0+dIPyLgOZ2/4ObNV+hcy+XZM27dGiGE5eT0hFzvs9tVSCWRWmDbDlNZmrploBJm0z3KaoNOEl5/6y0uv/ke7dqi0pj9/X2IAmVZo2yOzCdsjcInBUYYvIgY7x/T2JIoEjgMkZQkWUYajRCRpjWGy4slxnqsNWglWVWbHimpA77tSKzFSkFlLFfzOdEwY7WrEHpDVXss4qXLuqXaNcSdJMx3ZC7nRj5hU5V87tV7jG7e4pOrC0LbcHQwxdgKH/zLVlW/a5BSghdc278JtuuNSJHHmAofcmb7E9bbBV1b88mnH3Dr1g3abkOcJTx+8jEHB1M++fQJwQZimTAuYsqmxHnL84sTzhc79NFrTIYCHStmwzHbnaCqPcqlDGYJ46FmvbliOIjJDg7ozpZUxqMU2NDHT4Tvvs99RgjyrPcPV1WNiDUieHSAOIDwliSSDBPFttphXUkQAqVyLBHNeoevtqSHEZHSVLsGayDNhiT5mGHiGVFxY2bJt1dMtCONIlwsuSqvWJlAK2IqMUJ1Lebqkt38BRMvOGy3tF4Q4g5dW4ZKEycpzlsQCikVRoINvm/l+56pDR4vJJnUpEVKYzXrNvD4cs18vWGtJDLx+JBACJSbFUu9Q0mJ7Uw/Gdv18w4STR0CrWshCnS+wtiK3/361/jhd97keLJHpjW12+BVIHQleKjbFUJYtE57CQ6edbnlO9+4wNuIYAz7e8esdmu0ijEm4uJyQxA5UuVIITGNYZTN0CJHypT1esON4YRRMeZX/+FvURtBGywhslS2JI+T/rt7yaWP4xzbtCBSXEiwAVQ6wgjFsjK8uDpB5fvMNy0bc07rHUmeo5Rmt+t48ewMWkfkFIkukC70UhgtieOEbdXx6MkJL05PyIqc0tW01pHGMXE65nd+5z1e+7d/CZwkjjTOWFCBONEMyZFRwuHBhOjxBefzDTLOsX5N5tZMBgXzy5LtusbneyjRd4Js09K1Ld7b7+em26ZhPp8zlJo47otvCB4hNW1ren+9FGRZSpQ4/ugf+wofffSI5ycbap+QFVOc1JSN6dWsrScrBCI4TOuQRUwcR2AEaZLizYblfM66maKylCjK0bpHr1adYVc2dG1LEkcoBV3XIlWE95aqqhCq1+fW3Y4kSdAvk0Gu7Y1uu92OOE4xtmWz7UiTmEhD20K53SK0JU4yjLUsLi9I4pRgDApBcLx0CSQEImrjaEPv1nPWEoSgdR2tcyRZhguuZ5DoGKkTvIe67lBS0LiuNwOaHlxTjMeAJkkimqZDKU0UF3zvwwcURcaTxRVStAzymDvXjnnr3l2U0ty5+ypvvvsO3/vwO3zvo/fxAYbTa7QyozO9CyLViqo2GCsoFztWuwtq8wARJE1tiKIUrQVN26G1IisyjLe91KasSVTC/myI8FAvVyitUElCh+3NiD/g61/pgv7he5+xEluyvRn70+t0qxM0C5T27HzNxnTEseT9Tz6m3RqWVyXK7Xj17hRXNuQDxdFgn+n+BOMMHoczjlhqTp89YzROmOxJHj7/LtYviBJFmVgoJGHdcDgYs91WWBlR6YLGj0jVmLI7p6l2dO0WY7acX55Qd1vy0aBvHyctvuuIECSRRgTHJx/fZzJIGWWKzeU5+0dT6BqiDvCK2jjm2xJhDdNrB3z38TNCF8jjAfH+jHa15mS9hZCyN0iIXUxtt8QTwex2yjcf/R52uGA6VQgWRErReYGRGcX+dcrzE3LZEAVHbDSRC2ArGue4cfsYK2BbrWibFU29phjnXLt5i02z4umLj3ny/GNu3JhRbS4p0ggRAjIKZLvQD4nNbvL0/Irw+AGy3JEEz2h/jxAWpKlDm4RQz8ln13AiIsg1gaeMh5Ibs3vM5w11YwiuZiQrEj3EkSCdI1EGp1NM40l2O6pEM/SKrBNIa0mEIGk21ArIArvVjtRHuMkB0a4isQ1p6Fisz9BpRiwjXDJhp1OUdMyk5YZ5wGH7EaqTdNGIoCIOMwEFVCYgwyGqELjIYffHWO+o3EecLUsambJsLDKdUZhZH82KNW1bUzUNVitkUeCTlE5K/MuHWtMZGtOQSkuTHfFZ7dA5DJuGUGb4uCMIgZcCazo8ID2IIJHGg3cQeSrhiWVE6AKRzim948HFgt/54H1evXtMQouSCdYLvv717zCbzjg5PeX9+/cZHx/zvUdPCFlKXBT4dkLXOVrjKSYZtttha412Y04+23Jx0nLvZoITNY/mlk9PLJAxGaXEs4xVkmBry6cffExLhfcNokzxYkKNJssCIlnxvAw8ukxwbY5vAnGa0omIVSVYlI7JYISWI6QVjMZjHj19xma5wbWO5ckJQaxYV448HRM07M9yhvoKIWY0ToOM0GnO6fx7fPTZp6yswIqsx56agJU1YyIUioFKcL7CR7Zv7XoQRhMFzdCDqHb4eJ/Ka0bmiq9cU/zUu3f4+//0DERJY7dUbYU2ATqH7Tq6EFBJgkpzMJ7ttqZTa4rBqEcBO4GzoFWM7VoUlmAts/icf+P1z/HH7r3L3//vf4/vvdixTSYshKINgqhpaEzJSHRoRghV4IJD49BC4ZotqdoRasdI32JjIfiuj7W9tMAZB15EOOPQxmK05tIsaZoabw2RUi/Vv4GmaRgMB2jVJ3Tquu797rKjq2uEDwTnsW3XF2zfw6diGZMKMHWFCo5BpHBA1ZZ948QWKBTWeqwLhNBjepUSvbSkbWirHY0w1HVHno/ItUSriCxK8d5TVSXWGiKtyBMIbUndguv636ntWu7f/7Rv8VtLFcBhmWaa2fEYEW+JpUOFhjg43rh3xPHhz7AKCYvFmpOTS8ajfZwVKKHp2DLflFhrWW06gkqRCNquX6R6H1BJDwmKioLgLeVuR6wThJNsVjvK3a6P5UqIihTnGoL41yS2VtkNyTjie+/fZ38y4d71Y548/JSbd6+zuSyJRwPMxuFa2F5tef3VN3HmDOsDSZ7y/Pw512+8haQAJ6l2NVIJpOgzitaVvP/B93DiAuOWPH26Zr017LYBZxWr7bZHL8YeoWqMX0KngJYoDnRtR6R7VrG3JdtlRZJ1dFFNFKUEJMMi59PTx31rzBuCiRgOpmwrSxGlrJsNLkqRcUyqJDrvW4ZZFKO1wtYdPipRcYccSeqyQeznyGiKsBqvYJ3E1FmOTAQ6FqzXl8SxJs5jvOwpSpFW/XFE1eCVIy4SZCQxjUXpgrPzC8aTIca1JCIwvXHAyYsXPH34mPnVGb5uuHj2nCh2/X/YWELwZEXCvVuv0LQlSazQcUptG4Lp8KEm0hahQAnBMBvifcN4POUnf/xdvnn/EZ2UHB7AKI14cWFp65hQLrh5+CpYQ1fWdFHUqy0tWCOwyuCEQsUJxXjGar6g7jw+j1ltV7StBxVwqwvixpFpBVFGPjmgrRSDiURlGSISJLYmqrcIs6MQApwHDKaz+Mr0VCgLK1cRvdxh5kUBBsbFkINrN1lVHZ0T7LqGsnlBU5ZMspyDG1OcDWzLNVfb57SVgEhzUUU0PoO2w+62tPWWZ/NPIYpRISP1A4QeUrcNjbGoOAWv+lZxkP2D1XkkEhFFuChGo9DeowQcJArjDDcmM+yuJQhBkmd896OPePD0lOGy4Zvf+R6Xqy2TMubZyY54EDB+B94RhKIYTCi1xOQprQhIp4iJ+f0HD3j9x77ARx8+4PKi5KOLE3aJ5Kzd8g9//6tcPzpifrZEH11j5DTdcocQMSrovrVoKupuxfpiy0W0IfElxqZgYqyQXJ4siaOMjCG16dCRYLee05S9LnQ8mOF9b6dTIqJrHW0rePcLP0qs1igcWdK7252Hk/MlMhnjg8OTgJfYxhJpQyoV48EI79vvG8CEjDg5u0K7GJHGPN5K5q1mXlZ42SL9jku14vmTAab1pMkAHTzGdtA5cB7hLN4atHZIH0hkS1FogqzpdhVSa2rresAMHiX7YTfXeY6V4CBKkP6cf/fPvMp//+tf4x99+3cYFW/QihkShW0b5qsGJSKU0oTUEivTF+cUiiymMwYfC2SS9+Y8r3B4bBA4pfAusK12rKodsYoRIiZBUdctBouXiiiOkJGgakoqKvQgw7i+HW+Do24ckVYvi71AOI+ONE541m1HrDQ29Gf8iVS4EKh8wAePiByJ7Gc+vJBIFb1U1Hq87JAElIiwbZ/dLrIErSCOBNbW1HWN95ZIS5QSWNthTIO1lhBCT/X0/Xm9UgopJTpAphVDLRjoCGk8KlbU2wZkxHS4R10t8M4zHI44PITNqkLJhNV2y+X8gjRN6bYNRZGyWDXYzpBGCcF7tFLEUtE5x261RmpFkaU47+maluD9Sw5ARxyn6EQSS4nAsfwBa+K/0gX9tc8fs6xrJnvHmMrx3W99hgoQWoW3gfOrc6QeMxkfMs4mlOuaYpCxXC4wXUO58QStqNoOZ/rBjFhq4kSRZhF1u+H3fu93OboRMd1LODmrMTYiL2Z4XZOljtY3WFdS1hfsRxXWrtDa40zL8dGMpl6Qpdd59HhN27bsjzO2Zct0uMdivWW9XDKbjqmbFpAk6YByt0V4R6M8Uqr+XAjBIE5ohO9jNnXDerlGI0h8gkxAxorOCsZ3X6MuNVeVYDydsRsPyAYFYnvGajtHhIymK6ld03cXOkGW56RJznrb4qLAqlzR2BYdDwhSEskI3wVmg31iBYNRxMWVZ5QmPLm6REuHEr2zuHOWpnMUo4JgPdeuXefZsxPiOKZqS7zvCMHQNlusawhIdDToJQ3CoqRhWChmo4BqO7r1fczOMEv2MD6CQjErInbNhlQZHIa6CzjT6z2l9HSdo/KGTihaJ+hMz6kWAtIoxXUtyu+IQgzBYYnYGc+mNGg9IJEWFcOorhj5iiGOwUugTf/wgSgIfIAoBLZ+TVUGgtRsmi3GCgJrEJc901oqNtWWOnNESva55MWOIo4ZasnBtQnGBeqm5WiUUxoJNiOJRhjT0IWWq+2GTW1opcWGhlrUdDqASKiDZLO16ChHiwjrA84HgpOkNiYLniJYsjhmU3WIvOD+V38X8/Qpe2lKupfxwYNPOL/cYPY93knq0pAmDapxRKIlkoENLXGa433HYnFJ3XRoqXAOOh/4+NET/i9/6//G5cUpWTaiMS0oz9n8lO17c1575TVePL4gUkM2uw1SgCSGl8CSWEWo2vL6rduE3VNEuyWJhhBqFAmhs0Q6wu4ceZSyPDuncy0qpR+ocvRxL2cRTiC8ZXW54zd//Z/yJ37qXTLRYrzF+JRWKq5WFRdXW2xS9GfDbcMgSfDrNfe+9AVS1dvqhFAkccbVts8Tf/rhIx5cPuQfffNTvOj56rEE6ppca549fkpTtphG4TRIFRNEhzW2x5MGh5BgnCHIQDFMsRKa1vQ89Fj3Tnal8AKc6a1h21JRbxXTtMFUn/Jv/eJNfFTxq7/3MTL/HK3PiJKYFk9wMd5rgg59+92B1jHGrBFK0VQVdZUSCYvAYJyh9eBVjHMeV3fQOOJM0lnTI4Bl3gttAGteOiBCz6bIXctLbQ8O2x/lyZ7RnsYxUmhM2VHZBq0UVkcoIfA4uqpCvZTSaKHYbncsbPdSgRsT6fSlkc0T6JWpOtJkaoCUMU3TkecxnWlp2xapBEIKvLcE2ysI4yj+PvPdB49/KYbxwb/0twmauqFyis1qy2B/RBoP6OXzCYPhPrvPLpBZj/iOooThKOLkxQUnJ+c0XUdnLG3XIaRmOMzZrNYoLdibzthtS4TokbTWe5TUvTPBtozGoz7OphX5YEySRahYsak2DIp/TUhx127ucTvLuFqsKCZD7h5/jq5qiOKY7Ys11eUO4zvsxqOjhC4VVGVDWsRYI9g7OObkfMfV8pQiL9BxQ2sMg9E+uU9wPuWN17/Ad7772wR/iLUKoVKETsnSmKY+p7UNqRRsqyvK8oqsSIgVdKHHD9rOYoQlEprWttiqwdcdq8UcZMRkPKKsO+I4ZjqeMT+/BCfJogFBK0TccbnbIPMYpXIwDt9YpDUMEk1XliSAFtB6SYhyPr4851Z+A2c8n/7uN4jGE26+9SZPTjskkts3jhjmFa1dstzt8F5Qdp5q27I32uPmK69w/7NnnM0vmB7maB0YFDF5mhDrAM7w3td+i/X2hE/vv9+3uoTu41io3nikFJtdYE+O+N1/9i329vYpioyry0sa1xuLyrIB1Wc2q+Be+o772MeoSNGiYZQKqqpiNIlRGk6eXBHnjiyqOD07RdhLlGqJRUqUZoSuH44RTlE7y3y1pm5K6EqUD+SxxXWgfEVebInFkGGScbg/RUea6d6QbDRl3Un0EI73htzazJAPS4I3BBdoTYX0ASEscRSRq5hJrKgdVFZSe9W3zw04Y9ECNvMLouGQjR3hjWGxC+jgGGYgvSfWLV3bUdU1Vi9Is5QiynGtIBKBN1+/h1WBednRhIyqE/jI0DnPg0fPqANkKRhXYiy0reGloJu4bdmLPNcHCT/1Yz/BednxT759n49+f8nn7/5Z9o4OOT/9kNsjzWFxzGLT8M4rN7g2HbFeLbl5dw9nSrwzrGVOOhj1A30iotGCuqr780DTUZ2f0Z2f9yJLK7i7NySIiK6TeG9YPX5C4WJ2yzlJZEh1RAi9EtZ7A86SJhHDYY6oAjoSxOwwBqTIGWcRuRYMVWB39YJQLhnlvVbTyIBSCdY6Ih3QBOrtmhB2XJ0/p61fI97TdF2NFzEnF+dcXF6RJgm7riYRvRc+rOaI6orr45wIQ6QDTVfz5Pkzdq3lux98yv37n/F0DUZOwHcM0pRusyFzK1If0WxKFhcVIhzT2T6xEMURWiZkWQptRdU1SCERSlM2PdQqvLTXSamoO4tQgiiJew4ElrNdx9//rfv8u//HL7IpHyPaHb/0x38cE5/xD3/3BcYN6YLECElEjheGzlS0vqQIJXVuGO5J6u2G0q0pvUYLR6Q8QsseSmMdzvVtcRk5bIDSOWQIqDjqmfV4fHAQAkqAEIFBCLRNi04SsiynMYZ/oTptG4OzffwuVjHy5dGG0hIpe3ucCAoFvVteQpASZyWuA9u99KGrQMDgRYuKQFm+z5v3GMAghEBribEW5/sFoFCCxtoeFyslzjtM198bxzFRrNFSE0WKxlQ8enbGF979Apvlgg/vf8rRtVu8+M5jPvrkAdnxHrfv3MWJCIujbC2Xqw3T2V5viasqlFIUxYDJ/phRPqAqK+arq5cLnp4xn+UFOs8wPsF0DgkY28+4pMUM5wwHeyOy+F8T29p4NEHohp1eYrpzDo5vYDvJIBsR3CHnJ3O6qkHmHRfzK4IITA5HbHcwGc84P7PculawWFxRVwvAcXZ+ilKWrjVkecJ0MuXifIExNehAwBInCu86ttWGNBJ461itV5RVyXSWUlctUkZstw1V5bi6XLA3PWSQdSyuVr2JVHR0viVOM9I44mK+pC5rimyARFFVLc4LskKRFBmHN/c5u7okAkaDEa1UCBtBoUEasmHB07N+5V0ZyTcfnaHtkOc7jdm1fLJ5TJIJYhUQYsPtG4EgDUoL4kTSOHBekGQjJofXCU/OKJuaoW9pyyu08mht+fB73+b5k4cs1y+I0oCSHcE4QpAEH+O8RA1yDvYOcFIglx3Hx4e0bUtwGd4PAIszGiVTtFYcHOwjmaBMS+os61XD+eULEj0k1bA/jrg6n7O6fESRaO7evYlQS4pBzb27Ceu2ozGeNElwLUiX0q4MWZKhtaBcXTCSO7yvOZoW3Lx2m2tHd8jHhiI9IklyirGg6pYYn1PWOZXx6NwxtJ7tkxdUy0sy3ZCmQ5xSWNvgTYOpKjqV45KOOC3odEzXCha1JejecS68QYyGNChsBc4JLAIRJ+y63vVuhcBpSUg1DTU74zlZLtFOkicRi48eUkyGPDm/5GrbotMRiRSUZYXz/QOzSDJM16HorZLXjg4QZcXNcc5e6shkw1dGLc9iwTfdlhfzc/7O//3/ypd+7Mf40bfvMEoTgg0o7wi2ZZDCD/0bX+TOzRn19oK23rDsCnyQVK1B6JjziytGo9vcu3eXRw8evORoS8p1ySuv3iTNoO3WCOFZrzYs51uSaMS773yFs81zLldLghwjoimd0CyWp1w9/x46K/jST/0Mn73/dY7m0CpJKxUjp8G1yHbHrQNJfmuIkA1dCHQy7hMhMmO9XZCIwBfePSLUmmHScLiXUnUlSZpRl70jfJBGnC/mpN4Qh45bszFHoxnbbUzkKx48+A5KWi7n53z2+DFJNuTZ48es1wtSNezd8PUGWXvy4Jjqikk06W1crqFrty9dAh20FuU9bbtG4oh8hw4a17RIHeGtQwqNCgJpLEmQoAO+M3jv0VJClPFrv/cBjV3zZ//UV0iShmAMv/hvvsutO7f5u//dP2a+MURiRkxC2zYobdDa4Os1shNoY4i8xTQ7qjQjVmCVx3pHGwRBpzgZSCQI1/atcqVQUURrK5AS6+zLfLlGiH56/0wGkiQlzRSdbnBKoOMIYzqkECgV0TmHN5aua+mMQTQQRRFKKZTWSCnoug6JJ7iACDHBahSBqmkIwqPigJMGpUH6CGddT6+Mur6g+l5sBApjHdZB29UIKfHe45xDq34oVUcRMk57P0YIxHGCJ/BsueN/+M3f5eLslG1Zw4ePQcaoOKXZ1mw+/JTdru7nHOKM0ewAKwRSR6gsJwTLaC9HIFmv1rQY8llBrGOc7U10r776ClJbnDesVxt8gO12R5LEDIcZSvXMfdy/Jj70YTFgu7kgjzYMD2NkdE5ZGtquYjI9JFKCWMEPfeEtNlXD09Mzzq/mTGcHrBcdtpN8/Z9/h0JmKGkZDCN+5Me+yMcffoey2qGUYzyLOD5K8WFH4/6Fn7fDh5Ysj7l9dIBvJOfPBVXVZ0uhf8AqrWlaQdVIuvMtwVnwMc4FutoSIs2uLBFSkiUahMY6Q11VNFXHoChQcb8abZslvttg20DtBdPRHqfPz0niwNHBiDwtqBLPqhQsVi2Pn1ZUux1pfshgeMCrb36edABPHn6NZ6enHOwPSZIeotO2YL2EILi4WvKN73xI56Czlsv5GVmek2URv/kb/4Dz08eI0KHjwNViizGGIh1jO0FeTIiyIcuy5a3X/wi3773CwEkwlufPn9GZhsnea1RtTTrMcULghSAbjiDkzLKcyHacPn3E0+ePkFQgHVJqhoMIWFJWOy5WJ1w/vMbxrTGr5oI4F0hVEFxJ10CkJ/hhTD1/ziDT/PDnX+HdW6+SRorZniBTOd4FGl0jxQbXVjRXTS+tUR1uu0EhiJVlt7mirhdMUs2qhULFRMkAISHKJDIojIvxVmBqKJ1n3QRKr2mMQUSK4AJKSLI4Yhr1Q0dlXbPralCKWHdkWYqTlsY3nG8avExRom/3uV1L2KyI5lsa40ClRDZCNo5MDJmOxuzdHBILz16ekUnPwTDnYFzw2Te/yT0ciWpp7Y7B7jk39u5w+8Y+HyyesO0q/tnXvsrv/+5XmY73iYoJw9kxIslwON5/8pCDg4zPv30bb2uuFudsNluqpl+Mrjdb9vb3CFlNGbY8f/EMrRK8DXQnS8bjCB0Fkihh1e5otGe+OaW4esDxwQBPzGdPn1PaCzqdYOnI9wq+9+gT9pJbTI5v8NN7h9RoNl5gRERbtYim4dbBGBUqotii4oTaaQwx51dbnjx9xtuvvsIoEtAU/PSPfwUtG5oQ8B6SQY5uK778hdf48lfepmk2jBOYqMA4jWnlkPPFOb/9tfcZTwvqquTajWt4J3n1jVtMj2ZM968T2ha7ucSZhjzPcZsLjoaOg+mQZy04rrOtDKlwDHWKtI66qWi8RaUJRZFzbe8eXdVgqgYfJBfLLYvdhl3jaDvQUUIQ9KkO7egSxz/73Q95/M1P+JM//Q5/9GfeQjPn7b0tf+Xf/XF+/xsf8TvvXXH2fMEgOWTTVESJIjYVoQ5IK2h3G7ytMO6MIBzEAuMcOhvQdhVaR4SuQ/kOWdWkaKr2paBI6l6pohXCWCIVyNOEXWTQiWM6LmhNQxCKIByx9ARn8K6Pk7rS0lYVnl6mYupAnmXIKMI4Bz7gnUfLCOE7sArXbUgQ2OAIThCwiDSis6FPVISuZwsE0FL2iyOp8Bac94hY4F4ujKy1OKV6M1pdY9K+Q9r60LfmpUB4+PTZKaPhAOEVTWdABIJtULv+aM90vZWwabfESfySENd3BZJEMZkWPPzsIYHeTpeNYoRQaKcIPjBfXZBGgUhDliqEUER6gJSCWAcEDm8Ntv3fyLb2N/7G3+A/+o/+I/7CX/gL/M2/+TeBXlj/V//qX+Vv/+2/zXK55Md+7Mf4T//T/5TPf/7z3/+5tm35y3/5L/Pf/Df/DXVd87M/+7P8Z//Zf8bNmzf/UO+vfM1AO9IiJkqg8jXD2Zj52ZZidMCtO4es1xVx6tHOsn84YO94ynpV8vThM4bFmGWz5n/6tRV/8hf+OL/2T36NR599j/X2nL39EcVAcXpeMxlD2zq6pUUmGbEMBBl45fV7FNqiQ8qLpyfUzQapA1KDTiLq2lAZT+sV28oihQffT0Q23uFNi7EtcRL1KFrr6IzpsaqhN3DV5ZbX3zzG+DXTgWZlamy14WS5QWt4+617JCpw/uKKDEVpBLa2HB3dZvzOm3z3g8cM925iQsZuu2axswxkxra0dF2D0LKPgwSBVApjPd/8zndIkow7r7zOvXt3uLy84H/6H3+N05PHZIlkPMroTAc+JU5GGFLuvPE24/ER166/wvvfvc/x/lsMogOySCLSwKuvHzOfX+Lx7Kod8/WK4WTKeDbDC8nlfMXSQE7KwbV3MWLKYrtA6sDpyTNMDV1wOClAKK4qSwGMxxl1tUFLiGJBSBLu7k842nudm4d/hEFyye7yGTKNkLZGmBXBbBAMcHZL07Tsyg6RGPJRQpRCpnJUmqMzx650iCJBmwG1N5RtQLgO3XaorsIQ0WpFJmMW64pkdtAPs1nHptphRGAwzNFas91sSaOU2lo6Al2kaH3AliWiranLiiLPQCdocuJ8RF1ZnEyRGOquIosysmhAkQ549+Z17ty4QZFEzJ8/gXpLWm7ZzzT+2Snto4bPA/tNQ4h22CGksefcNtx87VXUwyWRTnHCsfMFy6tAXBpGwjI5LJgcTPHSEA4HfLDqsFYRqYi570l1WawYvnKDTgseVXOSIkbfnuFc6I+4BopmELFdr+m2DSou2LYt0cGY765OWHYZOkguywWr1mF1hE4CR6OI9fKKTx6UzJKIT+slW+9ZmI6dsRAC2lhOzyNev3sTVTsurxY9T9wrdq0jWMfl1UNqOu4eH1I1i35iPM5QWqFjzXiYMMoFi92CYaE5e/6IMhZcCsHjecunzz+jDg2vvnmXrqxwiebmtZvUqxY9iqnMhkmiuPfqEWks8QEefHTGsl5w55UD3nrnHvWV4h4dP/rO5yhkRLnacHZxxny15OjGNZbLBTePUrAa2WosEuNH7LrAfLnjar3jxq07bMua8XhCOktYVBtSM6I+33B+Necf/I//lD/x829wewplveSVn3uVP/YTP8o/+53HfOv95zRRzHJXkpY1wzxBCIOOArM85rbWyBAIvsPrQONLaifYrfrp81dvHnPnzevU2y35cNwv9I3l4vISGTy3r19nMkh59vgR0aSHqmyrkl3d0hpPHCdorfrpeA27ZkfXBXZdSZrlIANt1xF2TT/sm2ZIIWiUpHINTVnhOkNMr3x1UtJ2gRBFuEoQkITgMW1NZ1NEkqB1hI5ivAtEHqI4pts1/2KvhaZPEfgQ+na9N9Q7j9URaA1KIYPj+tEhw0HBejlHeIszjjTPwPj+vNsLlE7xEryzKKnBd0SxQIaOR/ffJ4piPC/Vt2mGUoqgodo1VJUhGfQQmR4t3U/wCyV7n70IKALS/2+wQ3/vvff423/7b/OFL3zhD1z/lV/5Ff6T/+Q/4b/4L/4L3njjDf7aX/tr/PE//sf5+OOPGQ6HAPzFv/gX+dVf/VX+3t/7e+zt7fGX/tJf4pd+6Zf4xje+gVI/+HnB+upTZrkk00OaxmEBmY1o3ZL5+op1uSZOc87nJ0yPZry4OiMIxWQ6pnjnkL3hgMvzE6rlnPfe+weY7py6immqivvfe8Hx0YQ0V8SpRjDgcBTTeE0UFLOjI5r6AhG1ZDonTg11N0eoChUZlttL9g8HXG0VF+sVpt0wHBRMRlM26y2NdbhgydKY6d6Us5PnJGlC23YApFmGwDBMFDGG/VnOatNwMD7qkZup5s69G7jQcrm8Yr2tyfN9bl0/4sX5GXdfu4MaHnK71ZydXDLYP+Jys6OynkGWEqcRpllRZAVp4thsHVESYVqLUgHnOx4/+ozNuuTBZw+5OD9nONzDmZamjpmMr3P92gE2KGoDX/qJP0aaj7g8X/L2Oz/KoNgnVQVRlIL3GFcyO+wfpreylLrtWJcVz07OEEpRDGcMdEq9LAkqZ3KQw2DHrtmRTVK29QuibErbzkmTjE5JfLNFiYK9geZwOmFvco3hYB9HipaCWFWEbkOWSiSSyXCfwXhGnEyQaoKVG6pNhFYpJmxpXMnz0w1dW5OkKZuqpGt6kUrQCa1MKU0/IDjNJwitsE5ioxGlqxkej5ive5FCIh17eULZdewur9CRRmjNygWs0DgV0YX+nN/aQBw0eTpCBUnmW7Tr0NL0539JhAwdg1HGjdk+b954hduHNxhs1jz46CNeXJxDV5HjGESQxTBLJLE3pF6QSUkjBSGLuWgbPq7WPG8SXDLDe4E3FVrFuDiiaRvqx4/ZbUoQrxOyBFnEqHxIlMWstud0SQR4umApy8Ct28coHdg1FWqYIKWkspbFbsVE5ux2nu3KYbuGzbbC+pY33r7HNpng247xvVcZZ5rGl1S7S4JZc3iYsJ/GpNaSZANaPIlriZJecZuJmMRrTitPrBN8ukeaxXQGmqsNm+0l/rLiK2/cYVVt+N333uOn/8jPcz6f881f/w2+9Na7HO0fYW3Jejvn5utfZOsbzs7POX1xwsmq5PrrrzIZapauJkkjPl1c8OhiThCKdDSmLLeMVcqugcPZqJ9HKQasNwt+51tfYycK1nKfZ+WKTTfneDyjiFKcDixCxeXzzzg/P+fhxQnvvPUG68VnqDhDRhmXm5J0NAEcZ/UJy82a9x8vuHP3BoPRiKcXL8Cl1LsVzFfc/7v/iJ//o1/gYC/mxo2Eo3jFv/VLb/CzP/NFnu0aLtcNfrHFXnxI1Z3zQz/xJfbu/CzF6gwtPNY06CRiUbZcrEvW6y2pllzfn3J8NMLKEZtdgwuS9bZjNMjJ44if/vEv0m5XfPmtMfOLczbbCj3KMKbgzp1XieOEhw8ecOfWTWIFCMF8YzDOYr1nvrjiarngxvUbXDs8QgtJ13asvMFEkvXinO3qips3r2Gt54P7D7hx500+fXSCExGelsl0hJRQljuuruY4B8IrpIpwIVBvOiIUXdcRQiCKIwiQxlHfhu88QvRIYqFTYimJFMjNguXFU6bCYWyN8R1it8R1gkhpmtaRFUOsD8RJRtcaVOijz84YYiGgrWmMJSsG+Lak8xUEQa5jsjRB+Y7gHEr3g6xKAM4hAIJFSMj+/w2W2e12/Lk/9+f4z//z/5y/9tf+2vevhxD4m3/zb/JX/spf4U//6T8NwH/5X/6XHB0d8V//1/81v/zLv8x6vebv/J2/w9/9u3+Xn/u5nwPgv/qv/itu3brFb/zGb/ALv/ALP/DnyLOSmBzXJXRGsn/zDi9WK+KMXsqhoRgOiLOIKIWj6yMWywUyWnNtlpPIDSLUJNcKhgOBD3uMx4oXzwLLS0foUh49XbBebTk8mqL1GQc3blBtGh49/pQ03/Hma3tcXZxjgyKWG04vP2M0nFI2Kw6jA4azAeJCUmRjkjRmU5fUtkMkGThB0/Uc5P2DGXmacHp6jgT2Z1NEgLA7IZaeYZ6wXRtSJbh+NOPZiyWr1RVBlTjfMT0eUG87unrL9esHvP+9b5PtlYyPXsFdrdi0W1Qas6tqjkcxVd0xSAZkaUZZbbHW0kmDUpo8i5hODlBK8Lv/7HdJkgG3b77B66+9wefe/hxXlxdImdG0kienp1y7dx2rJ1Q+JhpMWZ1fsFwsmWQFVdMRRwlRNoDQCwyqusM4wfxqx3LVML+6RGhDrjJu7N9gtV7x2bPnHN26SdUl+GjG3Teu8eizB0T5hNa6l621nOA7uramlQ35LCFyipwNOMl0eo3FtkNGgq6FJgSCE6QyRcgE4QUyTWkri8MxGo8YNwoXJ8y3NWtTkbmAKxvMpqTZtpAO8E7hEgkypuk8O17mZHcbZBwRWcc0jlEqJjAkcAhINrsSkabsWkNtA17E+ChjPJugHEQBIiG4cZBzsD8lyic4laJiTawc+2lM1lpuDGZUlysefOOfIlZLDpwn05LIdAwd5LVhEDTDWOGM52pt2UYN03vXWKJ5vG74cL4gGl6jXG7IhKSt1+Qvz0kJmmr+lJN2x/Grb3LVOiiGyDQliAQlE5TyEFoWiyt2q2fs7Y9BGLquwYpANh5QFFPOTq7wnUaFPWwrcV1CkA0ff3zK+ahCKQnaUkw0MqpI2JLLkkEEo0TRbpecUmCKhDqGylcYoHKKbtFy8fSKIplQ7uYc3RiytYrxwRHZvubuzT1+9hd+hpSAMxJDgoyWHOxNcLZFSc8Pf/mLTC8vee/+x1zVDZtGsE2nVInnedPghMDSMVSK2XhCplK2u5o2ihjevM121aKoOT9ZYvDsDwa89sZbsD2hvVpz6/CA7ehzXFws2BpPs1wxGAw5aWF6cIjPZtx/ccrFo1NuHxZEacG6bHHjIZuyZmM7TNN30rK7tynTjHJbsYkcJ7tTrt+9iy/3ubo447/96iVvvzrlHWF5bfyE8uohTt/kar7lwbMr4lYyCVtKV/LgxUO+da7ZT1fEETjT8Nqbb/Bis+Lxdo4NAdU5lrtLLlQMGEbjPawTmEFgvj1FbA1PlkMGkWRbLXhRnRKU4vxsRQgRZ+6S2WTG4Z091uIK0+wwPvBoWVE1NUmWks4KxCDlo9Vn3N98RiQko8GQSVawObnk5vUZrx3P2GxegDF88fUxcRHI9BFROsa6S7QWRJEiTSd03SFRlJClQ1arHUrE6DjnxekarRVCSqQQPVmua/E+IIQgiiLO5juESrFNw9HBHgezMdNxzmSU0pmSxfICY1tEPKSsWj759CGLxZq9/QOK0Zi2a5gvFwQR0KSo0Dsc2sRTW0vZdoxGE0D1eujgsV1L09UIFaGiCOc9SRwTKfmSghCwXf0D18T/nwr6v/fv/Xv84i/+Ij/3cz/3Bwr6o0ePODs74+d//ue/fy1JEn7mZ36Gr371q/zyL/8y3/jGNzDG/IF7rl+/zjvvvMNXv/rV/8WC3rZ9FOFfvDabDQBmu6KSW4piRqFnRBTEUr8kcC0ZXcvBKq5ff4ss7RDmkqEIqLDj7nFgfzrk0ccJJg4gdyir8NU5r91OeOPVI5wb89ord/gnv/H7bBclTZuz2TaEaEM2BtckzM9TnI2xrsG4Nd94/zd56/M/TFR0VM0VbbNlVKR4tyWJBF3VEKte5nF8fb+nHdmWtm5Yzi9JpWN6NCXQsNr05+6bxuEua9YbWIcls+l1hHLUTUtS5MgoovaWnQvsuopWJDjfcXH6lDff+iIPTcn8+WdMD2L2xoo4cqBivMhoG43tUoKNsWHEH/uFXwLX8dH9D5nlB7zzQzOydMrd228ymx6xLg2vvf1TRDrl/kefMRopbKuplo4o8hgLWTJFRyllG2hbz97egCDg+YtTlps10+mM9XbH179+n11Z8ujJQ+ZXJ2yWGxIdg5d4oTi8fh1UhHGeN954k3KesG0kS7/lYBRTkLBbJOhdwsH1KXeyYxZig/IKIS2b7QVxVtC6CKUkIY5pvSMO0G0XhGaHaXekSUrT7ii3hs2mYbW2bMuGdbWiXq8Y1hZ8gc5TWi/Z7Hbsdh5nDU0HemDRWYaKJEpA2zZoKTFNTRzHSOVRWjPZn9AExe1XjhgVAzIV46uazIJbbYjaDrsrSTaWPHhUvGM8mdK0FW21IZIBYS3PyorVxZypc0yURSvwXYPwBr9rkGlMXXcEp4l1gcgk5CV1HtMND1kuFeeNZ2MdOomQtWGQz2hNi7c1cWTIE0fXnHPxKDA8fI0QgxWOjgwv+ihTnhfE0YCwa7kqHUSCaJDhVEN5vmOlAhLQShBERzrKGO3vYV3HtlyhoiHb7ZagW/SgJ/5Z01B3gsuy5NZehPeBzWnJKo2ZvHmbyciQeoXb5pxvSvK9jHK5oZUpVTxivD9mWAzotoHp+JDJ+Brt/IqBisEL9l97mzdv3aPQCbbqQGlOz+Y0Vytq21E7TzodMJn1ru+qqsnUgDwkdFvBw4sdi6sWIUFHL2iqBXt7ESKFurPoastuLPjhu3vsjw65MGPK8hjDPh89fIgUMe2zLUk8IB1N8N5T4zktA1dnF6Sp5/DoBkJGZIOIFEkURQCsVyu2psHIgBikdLstHz1+gnIZ0sTsvCSuchYPVnxoH/ITX3yHSHZc37O06zUvHp2xTQY8rWLO7IBN8Fx2gTxNsV1g/njJ7GjM9LWU9e4Ka1uugkHFOansZyB0kbIyJXaWIU3Kb332iNhbxmmMK2bYIGgOUxarFc+2Jyyfvc9oXEAINE2HEDGdTDC2Jc0T7g1fJR4NCIMjNsuSxw+fUD96wtEw4d7xjKdPP+JgNuDOrSPWqzWXi3M2l2eczXd0VhElgcEgRWmJVgqtUspdw2x6iA+ermtw1qJlAgTGoxFN06JlRF21aJninSBNCs6W59SVYbdu+OhjzSAbMp0USNFy8/aY6zdGTPdzvDfsyg03j0dMBwnvvPMuSvUWt8urOTqOiJOYvIjY1RW7xnExrzk5LcmSGdv1FtOVvPLKNaJ4ggtwfrnGOI1xguFoAKGDUHLteExbb37g2vyHLuh/7+/9Pb75zW/y3nvv/Ut/d3Z2BsDR0dEfuH50dMSTJ0++f08cx0yn03/pnn/x8//z19/4G3+Dv/pX/+q/dP0gj5gMA44tuR5yuXrB0eQOk1HCg0fnLOZzxkVEHmekouHWNCbZGxCLjmvXNJKGRRR4tFpx4/o1qECHhoglKkrwiePDR484uq44PrzGd97fcHl5Tj7yXM4b8kLTbnvXttaawWDD7PA6WmYczq5Tl5dcnc6RwRBcyfRgjAqetjZkRUSe1Cx3F0Sx5uBgSqkcpmxoqh1WOnQuGO7v8+R0yeH+ACFSjGlZbK/IBoq6baiWHUmuSAcxy6omMGS5W9OaBhliqFfc3CuIo4R1eUIuLcO8wLQ169KzciWCjFF+wJ/4k3+GH/3Rn+K93/890nhBWQqESInTKZ1N+eiTU548fY77ra/z+c99nsvzK1bLNd/8xrdJ8wG3797l9u3bXM4vuX//I27cus6tw7vkxZCTi0u++737eCGpmoaua2mbBts1XFye90pDobEm9NaiYHnw4ClCJei0YLn5iLHcoxaSuhDEjaQ1ihdXmomZ8eiDNd9c/3Pe/pl7dK2mti3EmpBGFLMJBkcsI9aLHX57jkAwGA2JIhBSUK1rsqIgSQO3RhOSxZp0K2kJFLMpznUgPQmB1BiKfEDb9gN7WsckkWZYFMRKMchS0jhmuZjTmYYkSxiNhwwGE2TISJQgco7Me07u38evrxDlhvrykiz01ih3LijrCpEnJLFilkRkqUYGjzENx/s5AzJWiyVtVdLZDrwnKYo+EjMsGE0mtLUjuC0b41BxxMpq5rWmCQKRBFxXYr3DkhHivogZu4XIkyhFWa2pnzxm/8bw5XcUQ9T/G67rmkRrYmSf+00ELUAUE0WAEOhEkGaaJFFY1zEaJXivycdjXC0QXqGSgkGaoaVCRzmF3KdaP4PDIxAx7dmGU6sxw47lg49oLxcMxStYOWLveMyNg32KwRCTKsr1mvd//1vIrmHmBJdfWHFtMEC2NbkSlC0kKsdah4wSrPe0pmM4GbGptkyLjGg4QKqYclMyYowtHZcv5iwvN3R1IE2GxFFB6BquzcZszRKR54yvHZPXO7qrx8zPltQ64589fMRWb9k0gs57Ag58Sx5ZPtt9SD7IUUlGlOe07QxjFctl71bIshwQVGXJaFDgg+PGrZs03ZL1fI2vBhxPDnrugKkZjyWN2rLxjh/+4i8ye/0OlEvSxQk3f3iK+dy7/OY//5huA2WTE40HBA9d0HRB0BDx7OyUNHcEaUmLjLLs+PTpmkxnDPZz2q5mVZWMRvsU+ZC6cb2OuLUsLnd0xrG/f0AyG5Bpy9EbryF178eAmKaxGOdQyrErF6yaLblQdE1L4z233nyNtmuotyXPnaS1EfcfPOfDxYbbt2/B9Brzek5+5y4pMWW7otQBguXo8BpKpLj5js/WFeAoqxX7B2Py1OOdo2EFccB2nnW9Ax9z7eg2QSui/QG7qw2EAkLGuhMs5luc3/Dp1WPij2r29jPGQ812VfHanbfZtDvuP3yfcrfkk0/vMxiNmUyP8MEymPW6VOs11hS0rebpo08wreHmjTFNdUndOprOc3a2YLFume1fY748Z7Ob88q9A9zlnCz+wevzH6qgP3v2jL/wF/4C//gf/2PSNP3/ep/4n7Fn+8nw/3Ue7f/aPf/hf/gf8u//+//+9/+82Wy4desWR7ljFIOMIxphUKpmVT3CtYGjLGMrMwZxjPandNUzRumKw6nEdSVuJ1hua2azDHLNaNC3g03TMJ1pSt/ilCVNLMMbI64dFZxennPn1SGTWcJivUGKhCLf5/1vP2NXWiaTIZurOd3mITevH7DdrMj1CBUZpG7RwqNViy4UWSQZFx6VdGzqHdYZRuMDfLLP2fwUozqi5CUcIVh2ZUmRRyRZQtPUZHlO6yyhs3gv2W0MkUxBJmwWc/I4gxA4f/4JP/VjP8788oqkuMZ3vvUeUVBc2ztmu7zgx3/kR7i62nJ0/Ao/8eWfpq0DP/T5r3Dr2k2++Z2vM9s75Nd+7Td4+Ogfsdm0dMbjguW/+2//AabpEDp+OdEf88+/9gGBAHgQAfn194mERkcJXiga4/rBluAJAcbjIXGU4IVGSU3wocdeyl4WEUcRIkpAxhinaeMIkWfERY4XEis8IjEEWRHJlKRqOPn175HmI2QSs6h2vP3lL+G7hul4SFd7lM0pkoJdU/Pg4XO8tdy8eYMkzplO9tFxzXyxYn8yYbcpGd64xvWjA/amY2IlyOIIDXz60cfYxjAsRnjrSduO60fHHB0esLy8oNxuuHN4TDHIEbq3aNWbLdXTF5impm1bdtstbrFgL4mh3LEvJDp4Om8ZTqeovRF1VaIUyOCIup4kpaKCpmnZNA2RkhDHxEKhlSSOIqI4IslSTOeYXywQaYJKI6xOWJaGyii80sRRhLM1yrq+sNmOSFqiKKFtHcJ7sjyjtXD54hOObr/FIB9jFfhYYgPI0KGFRAronGG3apGx5HB/HxU8WIOpLSJ4sjyma0uKIiV4QzHJSNMcB3QttJVEuxRfBfSZgsMZqdAczwRWHNJYwY2DW1Q2we0yah9xdblk4y2T4QyZZSRas1/cxIsdi7Oa//H/9U/4P//bv4SSYOl6Dn0Aay0qibisN5SpZKU9z+sN62pJ89wxq8eYztLVHcGBVoooS/BxSydXqKKhSFLQGtUl+ChBJD3yeHCgacyCZRlxfnWBGO4zHB0QtMIrB95TpJbxSJOPc/LxiG3lKM8mdG1H17S0rWF50dLUDXGkuXBLjGk5e9HPVYSgIIw42zQoYRCy4Wq+Yv8YghR87dvPePhwyc39MUnnuDHOoWkZFYfY9UN0aRFBUacNdWMJylK6jIPrIzpXYRqBsAmX5w3CjNiagE9jnHIEl7G6qimlJ4tzml1NnsZsO09V1ni1Zv9gH0gwRhOJhK5ukDJBC43UDucrslRQVVsuzp+QJDllWTGbjehMhc6m6HiMEQEdLNFwxIurNWlWUCNZbXb4oNg7SJDS0raGxtaU2y3OxozHM8pdiVaWOB4zuzajbkrqekcIjnwUs6i37DYrwlqyv3cEWUQ+m2Fkhe0C2TilbgyH+zfYP8wJYkcxiNB6zb6I2awq9FHGJlS4oeT1H/shfIjYbgxnZ1dMZE42SEH2g5qLqqIUjtZ3fPTsEWs3YTIbcD6/QqcFw2zKYrckKzLyqGBRbdDFkMXl/Aes0H/Igv6Nb3yDi4sLvvzlL3//mnOO3/7t3+Zv/a2/xccffwz0u/Br1659/56Li4vv79qPj4/puo7lcvkHdukXFxf85E/+5P/i+yZJQpL8y7ScSWQZKE0xSHixnJPLGp8URKJgGk94WJ5Q2yXituegqBjHHUm3o2ksQsRM84LJQc71zpHqAXZr2aw902nMxa6lci2jgSLPNWV9xtPHp/zwl/eZjiPiyDOdjHBWc3kYs1oBVDx/dMmLx0/4KBtx++Ye44nl7qsDjOvYriqiaMrhtSMyBbW9RNIxGnoS5VmdXeHbIVk2ZDCKuFxfkrgGqRRNZwFPUWQYJ5FOEoiQMhBchtY5qY7Z278Ldo/NxmOtZrU84971CU8//Ta3r3+FP/2/+z+wXc754ttvogm8/cZbeC8QIsYZTbsrSbTi1dtvcP34JlJF/Or/8NucvVhirOoBFz70vOUQoUPUx1OIkOolvlMGtFI4b/u2l+1BEUhN3fUr9CiK0HGG867nR1uQUiKExAcBFoSWRDIBlaCSAjkoaLXsKVYygShDDhK06JDVJdXpfb5wOObskzMGswnjJObin36TrbNsbAtxjIgjDg+PGO3PuHs0JkQeTrdkWrA5fcBsb4+ohu3Vkrs+ojvbUj25gCRmNih6sYu1DOcLaA3YgG07gul43LQ8NAbTNJiu+b4HOhsUJGlMV9dEdUNwjkGWUkQR+1Ii1hsi7yhURJoktM5Rra8IISC7pjdbRTGd83R4OtOSphmt6H8XKkiODg4JridfWWN5MT9jsylRcUoQkjDOqEXOVSuovMaEPrYjtMJL0XtkvcM429MJ4wLTBcrtjnQQY0zH/Owjju6NkEqCCMSxR4lAFvWDgmXrET5nvWu4sh1JIsgHmjiDYBuEdwjVvTwTtOzqBiVStqXFhZTgFc1qx9jW6PMF29tL7k4TfNciIohFhnSWa4evshUJScio3AbfVFQb6K5KghdgM6RPWC8d36sv+Qe//h5/4me/ggESoTBth1TghedqtyKkkqcXL/BS4jpPpCNcZXCtx3UaYyCd7jE5GFLaDdPDIcUk6fPZRlFXho8fnXB2ccmICzwnZPspShfMxnfZmZjERyAS0mHOcHwdZxcEKlScsy5bknxMoiOarSE4gfCaWEry8QAhBG1Xo4oxxUASRRZBgmkVjZOYTqH0CKWHXJycU5WeZbLgY3/GIBZ84ZUb/PP3vs6PvvUKaQa//H/6U7z/8Qs+fj7nKj/Ca0UrHbXouFp3lJUntAl2F5DdDYp8j3WzoCkVr715mySDzW6H85Kr5YYnF1foWHNjf8qdm9epyopt0zCbHhCI2a0d1gy5OL3k7OyKbDDljbduMxwcosWK60cZWZbRtiWd3bLdzbFS4tgxHEakXYYXDVIK2rBhcr0AEbPZVDhtKJuSJNWcL845P1kzya8hgyU4Qdconj1b8Xy5ZjBIEdKgtafsGnQRM8oTmqrhbHOKMGMiOUQVMTZqKN2KRlc0uzVnTcD5huEoZzyrKdJBf9zpLXmaIkLM2XzNxUWFsxnF+DbPrzrcvMW4lrYzaJ2SjgfM9ie07YbLesPVeYNUEcM0Iy8GrLua0tQI4bh14w5xJJDyB9+i/6EK+s/+7M/y3e9+9w9c+/N//s/z1ltv8R/8B/8Br7zyCsfHx/z6r/86X/rSlwDouo7f+q3f4j/+j/9jAL785S8TRRG//uu/zp/5M38GgNPTUz744AN+5Vd+5Q/zcTjYnyBsYLXa4vFIVZMlST/2X8VszmtuvzLmzpHmYJAQdi2+cwwKKIoJIRog1BKkZXe2o1y23LkzxNOgvQdrOT/ZcfeVIYSWcZ6wN5ghuh2pNLTbZ0gZ8/YbEUk67jOU6hBjCr753jM+/ewhd+6mXFxVTGcDNlvL4dE1Qsho6xOOro9QkWS7XSKSGIVgWGgclqqsSYKkM4YoTtBK0bQdzcKSxGPqJkGGCdcOj0nTAZtVzbs/+iO8/fYPc3lVUu4s3/72+7x67x53bl5n9qf+BJODWwwHE777rW8zSKccTg/YrhzD4RBnexLTZDBChIBtLbGOaY3jKz/8I7z39Y8JIaKxHh2l+GAJweGDQGqNeunwlVrTdQ1N26JfZrCFFNiuw0uNimN01Luoj45v8OTRg76Ai35vL+kXC0IqVKQxIZAmMSqOMcKhtSaNUjI9oi4DW2swCk695loL849OePXGhLPn5+xfO+be/j7LqmQnUgyCctvQLZ+yuv+EVbVBK0GsJcMipRjkbJRiNBqzfPGCZlcS20AuFTJ4rBLkaV+I1XqDrWsSpYkjTest1hi8sQRnCb7/rJG3SFMSJYbBIEekEucsCoGrGyRgu4a6bghRzC54kILWGLIiI5YS6zxd06F1hFQRaRzRdQar+s6Wt5YXz0+YjMZIodjuSkznGQ17vebKW2xcsKwcl3VAFDOiEPCiRboIqyRNvUUoEELSGU+iE8CRJoJgK7JUUzWXbFfPGR8fYgS4EBiNC6bDIbGMiXcd55c7hItoK4ftPMEr2saS5oLgAjpWOO0ZjiYIFbFedSyvOlrToaUkDpKqWvEzX7zNZLzBhx1CKs7P1zR+wHAvcLle064L4vGAVsS42hFqT1UbvNN4owhOkkcJZ+w4+fvf4NPnS/7tP/MneW2Yo6XBas/J6pJHD095eHbG8eQGPspYlQ1NbQh7sF615KMZXRfjQ8LFpaV1A66WLagdifZM05RqZeg2BcPhPtfGU4atY1IM+N4na/bSNxjEvZVrXTlsa0koqKsYqQXlxuNUhPU7MttiTYcIjq6pSbOcLFekWcx2W3P79g2UathtL/HOs2kdbRvQcowUCUmUMBgmxHmHLua91SxWrJRjqx0fvbjPT77zBouLr/NHvvImb9yN+dX3WzadYFMKyA6Jk4Kq3BEagZlbQqVoooqQBk4enWCrSwaFoKxLVmVNMhqxf7hHPh6SyJYu7IgKydnJBc+enxCrIbEcYrpA17RYo1jNBe/93mcUQ0nbbRiNBiA8e3sTjq6NkSGwXZ8hIk+cDBiMh3RtiRAglWZ+Ocd7RZLkLLcVRZGikwjRWG7du4OrM+YnFd5qDvZvMBgOeLE4ZbuxQODo2pjJNGe7WRFFEW1huTyfs71aYZstcSLJCo1MPKNxglQCpKSuNQbFstpRu+blRLslTRK8C3SdpgoZdRux3BjsNkNHCUJbpDaMZ2OkhLaraLxHpwMm0xnD4RghJXVVk6RDTNdhu5bvvv+wlzhV5Q9cE/9QBX04HPLOO+/8gWtFUbC3t/f963/xL/5F/vpf/+u8/vrrvP766/z1v/7XyfOcP/tn/ywA4/GYf+ff+Xf4S3/pL7G3t8dsNuMv/+W/zLvvvvv9qfcf9LXtJNiAiwp0onDO4HUPExjPxhwdHuCrOdN8SlduMOsd148ypLSoqOB8sWMQdSgHgzRmMFPEIuCkJIsyNnVEnqRsVxsGQ8X1/Smm7tuSg0wgRMNgIOlsR2fXCOlIRkNa3zHeNzRtxo//1Jt0puT8vOGzR6c8e3HKnVfhrTev8+HHzyES7O3fwQtBnpRkypCmMattRmgFIRtgOovUBVEQlFuDMTn7ezf5ypf+Dd54/fMI5Mt7UppdIJEp11855MbhK2RpzPnZCSpo8jRGSU/wjjQrcEFgLVgnCASkBOi1js52aKFI0ozXXn+FvMjYVQGJxwVDCBYpwXqPcwFEQAiFaRoQfSbce4MPCukhSlKcUHgEUggm02mvDBUKoRVau5dcZYcQCqEcaEjzmCiLCAq8t8QhIgqCohhhrcesW1wM8yJjmec025jV/IwkOM4ffMziaQJCkuYFRZoy6gMheO+5LWO0EPiuQ7YbxGJNpBWeE64by82X0gbpDXhPJDTsNgRnGAiQcUCEhq5pEVKjgieJNfg+JpfmKUFAnPZgENOUSOtwzuGEIHiHdbZf8CjF1vf0MkEgigtEHPUxRh0TxUlPhLMWpMQpxW63ochT8jyn3JRcXS0ZDkYQJJPJPk3bcLVYsoodRX6btZVsQ4rROUFZuq4iATwSIQUhWLSK+nNV4/DOEUJAxw6BQdFSLk+YHk/Z2ztCFRmDUUZX7dg1NcYIpEwY5AlRoogihfMd3kFdWrabljgRxIliMd+hBHStJ9I5IaSkccE0F4xnHbdvCjD3kXLH3tEPMQ5jTLTHcr0ibB2YgvXS0WKJRUqqYlRusa0AlSFDTBtgkEs6uePbD1o++JX/Bz/x/yHvT2J2TfPzPux3j8/0Tt945lNTV1ePpEiZlCVRNMnEysI2EiSBgCABgmQpIFutCWSTTSADDJIsspAWXiQGHBuxY1uCFImiRIpjN8nurqqu6cznG9/xGe8pi/vrDoLAQQeGYxH6gFocnKr6Ds73vM9/uq7f9fWnfO3dxwxh5LMXX/CjLz4lSIkpZxwdHzPsBDc3I2lR0Czu8fLZmuAMRipEsvgg8xZAwBTXJHVLEUtmviL4lm7Y0fmW+x99nbeNYb8RnB3VeCHZv77idn3g9mKNSBMJD0qBLQl4CvmS99//Wg4rMRYpNTFFtIDlouHNmxc5ZawfkMIwDIkUS7TuEcohlAeVp1xQzJolZVPTpYHHH32bb56XfPX59/kr3/oarnvDSdPwrSdL/sUffsn2daRLgs6PpKQwgOgnlItMauDR+SnW3OPemaGwERcWXO32FKsV3giikfSHa5YnS5wbeefpKX60XL8dCJOkqix1ZTGmZ5o0IXmUTiyrFSRBDPDi+TVv3lwgpKPtt2ireGtbZvOKqiqIMSBlJPgFWQO+gnTBetPim5LF8ggrZkyqwJ803FweePHiksQ1k4+YIlKUiRf9Nf3ZHGMkB9djdElhjkiVJBmFjy1u6kl+RMgiq/GLiuPlOUIo+lBABInGjwPBG3bbHTFqFouHeOfpOsk0adpuICVHosdPkdOzBYUxpKoGErfXHRdvDlRFyc3VNcRI9BGlFCdHxxihObT/Laat/Z2/83fo+56//bf/9k/BMv/gH/yDn3rQAf7u3/27aK35W3/rb/0ULPP3/t7f+//Jgw7w8qajsZYhOja3A51QHN0/YnfYUCw2/Mpff8r6zcj68orlHHRVcNsOvPfeE4RYEm73TINg6AZslOAd24OjKRoEBquWPP/yiqNTy2J5ii06ikJwfCTQ2kOKLOaSopzz9vKWQxfxYw+24dWrA2fHZ9QzS+w2PHp0wuvXLecPHvGDT/8MbdZcXTneXOx49PCEf/s3/hLt7ofYauDswTm724Ryc0YtOTu7x+3tnmmStO3AvfP3+PV/639EZZYM7RyjNSk6EJamrjkuG5wPVFWFltDUE6fHD0kqIZXiax99g7KuMbagG/fc7tbMFzNC9Gg0+90BW0oKaxEEDv2e/WGLj/YulSoCgZRACQUyRzAKlfOT86ydSASMzglgzjl8ynCF2WxBWVUsl0u0tnjvgRGlNJDuUpAkVudG43azpqjnnCxrDIpFM2cMgc2hx6gSpw03suZV3XBdNCzFLbPKMJMWXE5TK1NE9H1GUGqdAyFwqJhQIqBU9oAm4UgxEU2OmEAElNHEKEgiIKzAeUEUHqElLniiSZTKkss4WG2w1uC8RxmNj56273DOU9sarQ0hBExVIVKkrAqkyY2NkILKWA7bPd0wIOcVSQh8EkQkExNd1+N8JmaNU8QawfHpObv1ln50jJNDmoK273ExEmWiXK0YdImcn7C9isS7PPaYEhGBEJLkIaZ0B7oIkGIu9HenE6MFXWg57Hfo1TnOB252a8LUUkiFGyQp1tRNSRItSkOYBCRDCharGqZuJEyC5XKOsG/RxQhJI3qZ+d4BUhR8+fkL7j01EBW7fuRmO7CtFZ6CIhiUWDC6xIghRQla4YUjYhDSkGIOTOldRKSCfvTUZc1/9DufUf/JS4wRCBGIaYVEEDaCty9uMbpBqHM2N54rN9IfLEZIwJH8nko73HDL8arknffuce8o8d75Q0gldrZgtUic8AscqYH3v/ZdXuyX/OiLZwRlkI1k0yeGMXB9ecl+1yMlhMERSRw/fEqtzqkryc61uBDZrNe025FEpKxnnJ88YLO54r333kUIycXlLTfXG2Yzw/HpEltljYVQC7aHkdsDrBYztmPHW5FYX1k+/2rk57/1dV6+esXj88iv/fLX2f0Xn/DiYodNCwCOVyXf+c47PDpfYRczfvf7f8j15WvWruCv/PIv8Obikg5Pd9tx9PAUj2c+OyL0PctZwTBkANCyWXDd9wQ/MpsbzpcNzbwmJoObBmKEslgQg+btm8jJ6YJh3HNf3GMcHYmANpr+0CFEDngpTMM0eNpJcPz4CciJrl9zfbGlKqDdHJgGSzNfslpVbNd7mlhgbSJyQDAiQ4W1BfN5RduOSD+hUmQ+n2HLFT4dmOIBW+TPyesXlxwdCayt0WXD0E1cX27wY06q7IYBIQLt/oZxNHRtQsWGFCNESWFq2u0BP7WUjQIB/TASRkFwYE8qTmb36dqeaZqIPnK0eIR3I/NZ+plr4n/tgv5P/sk/+X/7tRCC3/zN3+Q3f/M3/yv/m7Is+a3f+i1+67d+67/W945BoK3idL5AD56bbkJHwfnSUOsLHr0zY1M2RFq2nafrO+ZzxedXt6i05Wa/gV1CGZhVgaY0TNEx7gainiHVnJQ8Dx++izWCe48KmnqibiJVIYhOcbZsmHxBGEClCoFBCsvJfEkhBMNuizU9f/rDr5g6xbuP3+X+oxPEZHl8ZpiXkn078s/+ye/zc9+qsUdL1lvBrm049AXf/OZ3+Ou/8qtcXm/44Q8/x3xzzr3zp4RQoaoFTX1Ee9gTouAPfvf3OX/wCB/g8uqKb37zmzx6cB9bHVE3DWMaQAqOTmf03cB+u+Xlyxd88P4HXG423L93n2EYmJJi6EdqLbk93FI2Oa3t5rYFIUlE/DRgpMmTObkRSyFkn6fMkQxSqsxZVhIjNUTQShOCpypLjNS4cUALiVWWGFMmMBlLUTQ5KCKAlJYQslp0ipbNEBlSjxeKhZ2ziwN727BZnePEjHIaCMOezjnuLY6plSL0E+nuRhy1QpcmxzBKCCmQRL7zCyFIefFDjOTTS+8gpUxyEiKzqY0gmpQbBGlYCE2hC9wwMhxanBS5QZETMXoapRBFSSgsbpwQSoLIp4jbvsWUFmkko5soiwoiBMCPIzHB4dAhVRZ0Tc6TUg53AMHksid8dIHd9oA2Cml6ooDZoqJXHWZWEqm43TqiLkjBE30gDBPGWHQomaZACgFEbmaSzLYzIRUkmdu05AGJ9wX70RCFwmrJoetQSaNEgZAmB+VEQApSTIAioVCmRghQasnpPUOgZbeBtg10h4l27BnDgXceNaTRkmTEGIkUGi0rYogUClQq8SlbJW3M81rSCYzBu4AbD8gEqR8odETEDj9MpFKz6Q+w61FxRCeHCIGmmlOVc7a3G8p6Cb5AAyda46cdhQnM5pGHZxXvPHqXb3/0DqfnDWm6poo9SjhG1VEUBfNU0iSgsLiV4D/77R/y+YtrzOIB5eIc25R8+NEHHLZbtustby5ukcqwu7b0m2uG0dOPjpRyrG0SOVJ0fT1x2L/l5DwSxT5vxPyOtt0z9YlhL9jvN+wOa4y+QBcVuqo4PZmztBJ5pHly8tf4T/7Lf8zv/sGWv/rXfhFr1ux3W7794SP+6i99xPL4EVJFHjxY8uC8pjvc4MSMx0/P+bM//2PevH7FxesOa8754uMvQUs+/+Q186OKs9MFq+OKFBJHs2M6b5gfnRCnA+3QItREoMOUI0pLlJJMY2K7vsJNmuVRwen5gpPTxxz2a7wbafuWkBIxzSnKhv22ZewGJt8yDHD745KiEjx8fE5TTuy3B4TQpCS43ayRsgWvsEkzDBNT7JB6xBSZTimlZb9zxKhIk2dcTAjlKGvB1z76gGFo+fTTH+OGyKvdG6Q0+ZShG6IvqU2FNZrFTOBxDKPDzCSlgTgG3CBRVEgSy9UJ1SzhU8fusEeaAlHB1DmOVytKPaetJlIUtO2BTz79gmHaU9fmZ66Jf6FZ7ipG0tQS+pGZniOqGZvbWx6c1yybA5dvP2ez80RRUi4taWZYp0jX9cjoqBaCfiMJWtHhkSKhTcLjCRH6MTFN0NQz2vaGy8ueD//qI5r6QH/YUteSrtvhfYmSglIZumlAq4EPn55wWDsaldAm8nA1o7s8YPyeeuaY1Q57tuTr7z1kShof4Xh1xGYzsDj7Fh+dHvFH3/uMj772q/jpBKLig68dUTczunagHXq2m895qw1PH79DjIkPPvwaJ+f3+bMf/ohd1/J7f/hH/Mav/zovX7zIebw226eqyrLZ3nJzc83r1y9ZHzpurm84PjpBSs3bV1c0s4LV6Yz33/+Af/G7f0hIEkQOOxAStCpyxUkSqRQITYo5S4hEDiAQoKQghkjAZVaxUjx9/IQH9+8BkRB85h7GvNasrEFqQxIGPym8kAQkdbNE2iVtVIy9x1tNrUrsaCmU4MCMtV7y3EX+kl3QbXdIXXOz3hObBkJgmgakURiTFfIxRmxVIVJAEIFEiBGps1rZakMpFWEYEAFkElnRL0o0kjgGUnKEFPCFhykihWBW12hjiCnhYkBLi7YFnRsJIVIaTRgnSg3np6f46PDBs+92yOiJ48DN+oB3OU9aKo0REpkCWhsaWxJCpJtyQ+GdYz91WGOwdUHd1CQS4zDhkuPk3Tm60LgJ+hCZIoSQkDLjSmMAkzQKhQsBqUGIcPf3kbC6JEXBNHmEgKZZItUCoxYEkXBug7UWfKQfAoPrSW2HlBqBQojciPS9Q2mJ9xP7/Vtu9oEYPW40BJ/X5I20qNTy7tN3kOkz3OTBD8g4kUaHURI5OaR3WOGJcaJIGjFO+HjImdkp5o1MnCht5P7xjKawbG7XtKJF28T7D0/54NETGA6kMDFfrCjmK663B37vD77PZrcCkQDPvadHfOPrT3n6+ISH95bI0FEXAhcOmEIxExNK9gxa5S3WVJC0wiM4e7TivW/8En/06T8hRoiHAzEeOGoq7h0v+da33+P+gy2v317y5vlblHKEmONWldZoUTC4CakU1hT07ZaU5jhvKQtFVc64fz5jfeXYXiemYY5NM2zaE1yi3fUcrlpM6vk87vnak1OaxUdsguKzC8s7xSnzueH9dz+gqk/Q1hJCj1At2/UGSCRdUhjL5z9+zu/+s9/j+P4HGLPEhTOYAoWq6a5aBmfYbAMXN1/hoqftNXb2hKRn2EZhpglVjMwWBaXUeBdJwUASzJoV69sdz756w8XFBWf3SpSZMLMEPpCioPP5dj16jyokUoEKJ2yvrvj+q49554P7FFXFGB1VU1PPSrQq8C5SygIfO4QqSWJAW4UoCtwkcbsDMWnKqsDMZoTYs+8PPHt+wXze8PTJ1xgGxzi4vFGMA/vtSAiaWX1CWVrQE0kNFGHAFIa265n6iL+FsfNYVdFPE0wRYRKr0xNMUaOFJw6OOCXeXl2wvu4BRT2rOLp/gqfm4aNjLv7Rz1YT/2IX9OBh8swWcJgOFEHSxEDDAet23D/2NHPN9jBnPfV47WmHwEpb6lIgZaJ2M0ItcbGjDw7pAyjY7HYcupZhFBhr+OLTPTLN8c6SQoGWlrrU9N2E0p7jk4pD50gpIlSfFbAJht2EKbcsy4p3z4/w2w6ZBuZHnlmVWPuBaZBYc8x2bxn9ES+v4LbfsvWaP/r9L6jq18yOlggtqftIWWhsITBKsF1f8vGnG46OHnDoe95+fM18uaJ/9oy3by759/93v8W9e/cpjMWYOdbmB/L8/AhlYHF8yp/96BP8FPmzP/+Msqh59+mH/OjTLxCfB1xQvHh1yfnZQ9Y3X0BMSC0QIUK6iwKMGudjVmXrrJ6OiYxVVPEu9tCAhOAdpEjXdxQ2F06BQCaLH0NWao+eKXjQJXY2o67ySm59cPSAN5m/nAZP00WkkUxG09NwPe7pAvgJdJBoXTJ6iCGxH0bc4El9hpg00SMnj1YiF3QpEDLHNSalIcBGTXiRsEVBipIgLHVRZbtYDGgl8CF35YfDDjc5lEz4aaTvR5KS6MIwawzOhwyPCZE4jUQ/sW0PxDgRosNYRWEUYwxUCkxZMmtmBB/Z7w+4YcSTJ3+lNGW5ZHKOcRiobJHzoesKRGJ72JFIKCMprEJqydTnEJM4gBSSFHJTE6aISRIlNS5NSJGId58xIbmzeeVoUimyV9w5jTBzQsxc8KEb0ClP0iGlHDUsFAJJSokQIsbk30NJjNFM3YwYDCnqvNkiEOL6brq65t1zSG6gLiWVhrUbqIzBEnKBl4FpaElesLAztLG4qWfyB4ycmDeSk7nldDVxdlQTz495+OiE954cU+GomSiloSoq9mPHpD3qwzmzoPn8q5En7z7l3Q+eUlSaxaIBAslv0UpQKMEQFKUumKmOJDqSVPhQIETDdr+hWFUEl3j22uHlY6Q55jB4tJLcbEcu377kY15QNzVKSY6PZwyjo24WbDb55zeMuTF2LlAXNX6a8/xzwbPPX6PNQFloRNKEQdHuR0SU1E3DUVUzW8wQRUk5K7l3OiNNO955eEpT10ShaWY1q1lEolFS0R0OGONJwlFUBUpX+KDo+sTLN2959uKK1f2vsd5LhFAoWeKnDiFygpndO56+e85x9ZR6NeOTLy4Qfo42C2TKn0EZA29fjdS1ZBxGxjEy9oLoJ0ChLVgbqRoIcsLHhLQF680BY2qsPWFc75DJUFUNYjjCHpX0k2F9vcOUPSkZJrcBCqp6RvCBvV+TGDAlFJUgJI20GikMZw8eMo4ChSNIz+gTSRourneMLjIOPdPgKIuSplYIlT8T4+h58fICYwVCj5w9rLENJO0RtqcwJT7qnEQZEjfrNX69J6qBqqlZHp+ymgmskuz6lm4KoBV1PcdUmjHt6fyBN+vhZ66Jf6EL+qE4h5lA2oKb9gZjtszOJVSCoEsmp5m8RTWJSsMYLI6In6CYH9ENE81xRbc/YHWFKQ3drmPcJaSYE7qBVTPn80/3/PDPO/7mr6+Y+pH5/WMG2+NEx37qcL6lma0wQdN2mjEs+cFnr6iM4t3yKeXcYgrDrm3xUjOvHjFKiZJL6sWcl+sb3t4MXNxuMEaCdBhVUdkZH794y+Gww/sepQN1ZVguZxit0VKymM8RouKHn12x2+/phonV8QkRyegTfRA8v7jBuYCSkZgSX//GN2nOnzCMnh998mNuNpJp8pBqDj388B/9Drvdhlld873vP2e72TFNAaEztMRHiVQGLRMijLjhgLEGh2BC5cKYEjI6orAkFCIJUoBhmPj008/52te/wdHxCcksSCoR+g6hBEVZELUkRVieP+T43rscesHkNWkyzNF0caKfEs4k3iwCpbGc6hmm9Hz2bcmffPwv+Paiwa5birpgbwO6nlNvJbrt6ceeOE44FxjbCW01ZV3mjYJK1JUhhYARkeQ9zjsmFRi9Iwpo3R4Ed2QqnQvjrsuJamXB2HVIISDErGLvHZthk6dHKRj6Psc9Tj2JQFEolAYXHSblTcrDBw8Awf7Q0vcDVTOnuAtwUCozqFXridOArQ1aJxSOUkmGKWJMwygVY3LUpibKCWVXdKNmMoJBjDBptDihsiNi3JKiR8tI8hMCDxK0NUxywFkJKVI138U09xFYou8hZheDEkusAq1k9pS7Y5CRpMBDts4JS8CjioATA6XR6NFjfEC4FlNoIh4XC/7szS1j7zkuzrmcDEfFJR+eSVaLGYrEspHUVUFdPcJPE7NaIIVDxJp25ym0oSo8VeEorUdxYLlYUbMFf03yktrWuOA5HAJRW4RUrNdblrMlv/TdOfcenNIscha5DFn0qbVBQc4GLx1eDXRiTgpz3BjRaY8XkVQrxiQZ33bsvWMyCplShgZFSTAVSUmSFngkcZw4ETWHac1lfw3SYJPFRkuKiSQjt9uJQngKIkqD8AbfOUTqWM4rvvNzpxgZuXd2zHxZsDpaURQFUklsYZDiHjEGhABjLFJ4JjcRU0BbzSRHWudZLBpEWTAO412aeU3bR1yac9t6km1AWZwSyLIh+YbkT3gTW958uSYh4FWPkCtUjJwtJFZLgqup6hV6MVBWDUk5Rt/j40QSlqELlLGhPUQ2m4CUDUIFQhzwIaJUy717c2b2AZv1gf3tgIhbYggQGwq7RMUC5yPDrickxS7G7JjRGiENi2WZ4Taxx1QJaQeUHZBiQPQjsYvIoInJEifDIUGIFUqs6FvD0BokB0gFMgm0FIydZ5oE7cZnYNisQMoi23dRWO3o+j3GJEpRQrKIHroXt6zdAaUNiRLvS9wE7dBhdE3wBcGfMqb/FkVx///8+r/9ww2zmWS+LDk6PkLrwNG8YFZqrJZ0/cSuixz6DlMd42OgWcz47McvaRpLXSw4OTni4s1zTo4FJ0cLDjsoixneF0xRM4Sexcl9qsWWxepdfvjxJxxaWCxnNM0cIU9BRFJc4pyjqgrGg2Sabnh0/ylv307sD4LtZuKLz/a88+4xrYPVSvLFH3xMUhXH957SdpJ5s8AUS87OHnPY97x88Yb9OOWYQqmZek972LPddggE+92O4CPTFJm8oCgKlCnx8XNGH7FFhVCGYZqyWjpFYoR+0vzwk5ds9y1uSgghMVqzXMzpDwd+/NnnCBKXpFyUpEZqi5CawhYIZSmqht3mluBaqrrEB4cPCVFognMIPFJB8iMRSUCgjUVpRWENQ9/nP7+LGGO4d3JGNw70w8h8cY4SFuc0lxc7pmARqsbKgqIsKUWB0vkmnYRkMatZlAtkKGiKU/ZX79CPA+n2KxptCG5gOnjmwqCNRCdBEIFCCaJI+BQYXL6jWwzj7oBMCaMkQqms9FaaQkuE1vgUCCFCEIQQiCHiXWIxKxFSYYsKozXNXDFOjiQlSJOzwlNiVs1wzmW9vcgaDqUA4ZBa4L1gbHv6vsfaEqEUbdfdiQah95nt7FuP0IIpBCYiq/kMgie6gA+J1o/ESnMQAp1AYmnkDH0QqHSXGKU1ZSE4uB1DkiAMSiqIEyJlUZvUBo3GBUk6f8rWznBB33mFI0ImovSo6FApIYuItB5jBDFM6Ah4SWMaiBOWAHGAsKcyYERCyIjSiiAdy4XgF7/+Lu8sHT///kOMfEw39Cij2By2HPoDUUZQEFLH6CfOjlaUcUWYHNdxx7IpsdpTmIgQCZJETIlY1ARREhJEZ3HB040d625LKgKdM8zn9zi0EyiD1AURhY/5jCSixyiJlgIhISbBFCRElQVQIgDgfELESPSam5trIG9ziA6lLCHc2T5dymJKITm4wBAkCIuKEcuBSkTi1JNUpNAyO2wKyeOnT6ibGlsYrFacna14dP8MwsRqMaOsQel8DksknPf4EBgnzzRNdIctUkq0lGirKYwGY7MIsZvopoBMUJX5+RunkWEc8T4hNHfnCEgAUiKUQeqfwMZE1pvEyDgG2m5EqIqI5LB3nJ+uOD46Z6wC7z1ZkqImBpU1FO3IZr1nu71GqgJrRRaqMqK1xI0wDRMpKmIISDTBJ6SweJeDXdwUsnsnBpQuGYcJiPmfKNEG+smhdKRoDMqAVCVWFzgxMfkEGKTWOBdzCmYYic7decJHjClwLhG9BBRlOSfEkc36QNt21DOFLlqqskKbyPIkM+QLa6nKEiUlQ9/T7iqkaOiHyKFN+WdAkSNiIygUIvqfuSb+hS7oV90Jb7tI/1VLiFcoAaVRzMqSqrAMQ0cQnsl7lDVIo1ksLet1wTh0KDGg1Zqqmrh/r+Z46bKIQbUIMXJx1THKFVe7jtc3W0Ye8vEXP+CHP36OVgGj8g04IgkxUTdzlNUgLFKcMpu9z4tXH6OM4/mLNavVU15cWa4+eY02e7SRKGP5ox/8gG4UxFggZMW9sze8fP6KmASjKMlzmUfISEoBSS4wwedikhBZIS0UyliEUsQkUbZkdB6lDfVshogG5yKvXm/ppxts0RCjwNqC0iiOVguGsc/UPgmk7PtUyqCMJSb90xecsJbjB/dJfc2j+yvcNPLm6opdP1I0ltWs4mQ5Q0vFbn9gf+gQ0tx9WCKb9TVv37xhnDxu7NkVBU/eeZ/rmwNv3m4oFvcwZYEWdV7tOcEoPe2wRRQ1ssjAH1F4Rm7oROYnR6F4vfom1fVLfu6eZ3/7FXUR8dGSgsVJEKXAuxafJKaw3HlQCCnkgj1NIARDCKyaOSal/NIi5QJ9p2f33hFdIMVIMgXbziEZqQrLoT0gpAQpkNoSCYSY8C4wjhPBB+q6QSmJ8gLnR7wfUEpgpKCpGqSpGCdPCAmjNW5yOJe7da00dZG9+lHloqVJHLY7kjIYU1JZw65Q7E+WrPuOy8ERZX0X89gzP14RhoHDeEsqAnLIRDcZPYSAVYaUBGlKTJNDCct8eZSLtoyoNDFOB6TqUbJDyxGdEkb0lNxQFZp/8xf/El99/Bmpjbj9wMxqShVIoePoWGJUoEiJ09URQkt0s2B5NKOxgUp49hdf4OI1MQV8dEgjaawk4HBhQomIiCOpO+BjgQieJ6clpYwkHwmTpxsizim0rfjy1R5V1pwd3SO5SPAjPhZMqaAujlk0NUkULGeGPiradZetllJhrSX6wNDvmTcVM52DfURKWJU3ZglH37dU9YIQCxbLFVVRIumZhg6tNNkoGBFKEuOdW0RrhqiIqqRAUYQDp0XPb/yVD3j/8YrJe3QxZ7FqODpuqJo5k4+MLiJUfjYEUJpVjuCUAzFO+XmbJkbn8rkDgVISbTRFWSFUxt/up4DUEq2zAGsYB9r9ntKOrI5qtFYYo0E4VFY1EgV59ywkQubVckwRKSUJiYsRITRtFximNsOLRKCdBnCLHGfbTyiZt11SFBwOW/p+RCBzpkOA8/N7HJ0sGIaeru3wPuE1yNRl/YWciN4htaEqLVu3QSqFBJACa3LYCULihomxz9O/HyPjLp80jDGI2iOswuqCQltSiAztARkVIia0FBgNLikQAqUURhtilJk8qC0nJ2fEOJHYcXpaslotGcaRQ9sipaQoIlpPSKGoK4W1x2yuA7v9nhAUIURiHBFJoMhn4ej/NVm5v95do0uDtAIpclSeLipcWYE23B4OoDxFU7JuW86P79MqAfMGzIBUOk+44ojX14LNQaKEIPiecerYHwYevfse685jZzNuPFyNEj8WOeYuBkLwCCFo5g3bXSKGEcWE1Ue0LvH6uiPKkctdoDytGAbJLi6QzvLo3iOMqbj64k9JySCxSGF5/uyGFIq8ujK54CTypCjIXfHk451fGyDbi0IiP6xaIrUmBJXBBkozTQIRJTEZolNMU7pbgyqE11lZLWucz4lEMXqUyIKsyQdScKAEpdWgDMpWhDTR9h1XV57FrOTBvTPE9QZtci7w9fUlq+UCpX8SoFCwOwxYW1HOlnT9mFWm7YFR9Pzoh58j7Irl2QdEaoSq8JPCRZ/pZMYz+oBVFbYomFeWo/sFdp4zh4Vc0e41b86+TdxPnOgb3pOJcHODKZd0Pjc/por4BF2C2I9EAUVpQRp8FEhT4b0nJsFt6/ILUiu00QTyh1ne6QQiIv/ZtEFKQfAjU5RIW6OUYHQTfpwy0zkEvAtobZHCEIVmnBwqKKytMaogpqwu3/cTUgiMUkDeklibwTZW52dBTRBFICkFIjINI6cnR0xR8uJ2QysVO1XSpsQ+SbpyxmBrYm2YVQkR9wxuwyR2VOMratdCcBA8lbWUumYxW1CXM4KHZn7CpHe4YWCasvK6KBNWjhB2pOmASoHGwvHc8eTxOd867fn1X32X3c2OcT+wbBqaOnMH2jBgjcSIgCZhbMmum3h18Yytmxi7LdvdDW+mkZ//uZ+nspqZNCxkSVMorCgJU4+ualxwjCJA6vPEJUFqBc7yyQ9+zJ/86ZdEUXFlakY07z58h6cPH1Pb7NDQtmF7MyKUIMlIrHNHa6zBFBaB4NDlLZctagZpcJ3PFkVVEdG5TMeILRqGKaOkx8mzXmc1dYxZhJg/sdkJkoSEpPBREARELCIqbEj8e7/+i/zP/gc/x3h4RlUtcGGBtBZPi0+OMQi6MXCz3jL0I9ZWHMaIcx6pA9Kou+2aobQFSEVA5PW1Dowx0Q8B5z2TDyir87YleFIIpFjQ94lidlfsjQKmTIkkNwdIiUiKFO8Ij0ISUk4zizGvuq2dZeZESrmg7xyvX3Qs5gZjPFVl6fstNzc3+BAAQXCRurJIEs++fM3N3XtlHCaci5AUKUmGIU/nISS61uOnRAyCumlyoxMiWilKa+m6nrqq86ltmFBCI7RAIglTIKiBxEQIEe8nCBGdFFJIAvk9H2JguZoTYw6eyr2vI8ZEcI5xHCkKTVnNWF9v2W92QEJpy2w+o28dbdsRgPlyifUJqRNSRcYpoJRGynyeTDELU7X+bzg+9V+VL1MVKCuAAMljtMbWAmEi81WDmp3TjgdiSpwcLcAYVFGC6PMHs6pRQjHsJT4KpsEzDQNaGYQwyGrBq8sN3ksOo+B7X33JThmwBrygqkoKY0BENuOBEB0KQyEil1dXyOorbvsJXWrs0YqLw45meT9Pm67kbVvQlAUUZ4TBk5KAqJBCoXSeHvMHLN518umuIZYoke/M+bUQiQQQWfmZ8gxPCBKkxg0hr3ZFjvkUQaBMAULlYJGqYnl8TN3MkFrnW6rKPuqYPEJakBqUBV2QpMFWDcv5KS8219xcXrK7DLiU6Cefp3oZEdHT9z0IwdhPIC1TEEg1UBwmYlIo4ynKBmGOME0BqcQUR8SY0bBVU6OtYnQ9h37HfLlCpIqystTG44cbTu439AHaTjO4hmF2n/LeU17tP+dMwrnRVFKhreW2a+n2LUI4QrLYskCZTMCbpokUE1VZkrzHGsMYBUplMIyfPNoYgve5sfIREfPdODpBCA6jVX45+EzK895hrM2rTz9gtMK5kdXyGO8j20PHbJaFb/GuQZwISClx00BVWETMRCot8k/ap+zzL9CY0pLIIIpqnqEyfT9QVA2TVDkON1QUzRGXYYZE0lQVPu4Q3YHajTTWsDovOH+3YbGY5/hGY/iFX/jLDINjMT8mJcXF1S32/hM+/uRL+s6htabvb4luizUji6OC09UxJ6slTSkpSknlNkzjwKywLOuCwe358votz199wY8/uWAaJkrl0XjqwnJzswdRYquGJAWLxYyV1Hz/P/7HnJ4e8e1vfZ2vtrfsdtf8zb/5GzT1HK0EXXBQZdCHUROEwO11zw9++Jbnr3reXO95c/2aC1Hx0S/8Mmp2n9Mn3+D8ZIFWnnHa03Yd3sPgYBM1IUasNGgySEaIbN3rfEB7qK3iuChAFwxDIE0jWiX6sQM0dd2wOxwYPHg0QRhUUTB6RxIyo3dRIBUu5fOUpMAIi0qSD959THt4C+GG7aEjCrCpxocWYUr6fuJ234G2TGkipoS2hqOzI5AF/TgyucAUIv0wMoWAi4l+nEhI+nFE24qr21uG0dHM5iQhCT5PvF17YDmfcXb/KaMPjM7fvWM0LiaSSAipiAlSjIifCGEThJh/T5uKhCEliTb2zlnhOGwSbhgoy8RQZq3GMEHb9kgp0DKRkmM+b0BmPLAg4FwgRvIEnxLa5MwKKQWEXIzniyNsYeinidl8lt+fwefCKKCqLU1dEKaAHybc0GGRKALRjeAcQsSswk8anwwBQdmUKCPZ7bdIkUO5SJqUVI5hlQqJIkXB0EmUOMVJQQgjMXrWbwe01fhY4WJkt3Ys6iuMSixWlsWypm2BpKmKGTIphrZn6vc/c038C13Qj2bvEsKAD1kwlqJnOAQmNTL2N7gocHKGVBqrCkSUdCNoWVHWiml07HcHJJ6iMBRFhRSCBNiiBGG4d/8xNzdb0u7A8w2Y4/epzQy8pN93XLcHZvOKwVX4NKDwxOgZ0oad1zh5hE8CdEIoC3bO6cP38QY2m1uUKGmO73P75i1KZIuXFImQfC4YVgEBKUX2A5O7X0S+4aW7B0klTUxgrSFJhQuAkHgfSVFgyxKtsydYKI2yBqE01lhm85rZvAH5E1pc7kSllKQkkMogdIEsGoLQmKKimR/dxcGOdOs9SiaSlMxXJ5iipCotikTPRD1bsDo+pe1GNtseHyVKV+zbgSQKdHHEGCqUsAhp6ScNCLx0TIc1SU6ENOKDQ2mFumtEJIGy8LT7C4RtiBOEMcDsmHY64vboiOtdzbEbSC5Q1nBUzdj3DhcSTlaMdyu5SGKKuXlyPmZkrZvwKZIEIAAp0M6h7zKVRQyZIBYCMgAp0fU9xInSquwXJzH5EVuWGG2pdEBWBTGMaCT3T48Y+oEwjMQYUEoSZNYbaK2prMVIgYx5HV4ajdES7xxpDJAgRRh7R9SSfdtycALfFExCEZ1k0RvmzSmfvJ2oRKROE0O/4UxG/if/7r/LzK0ZDp+z2V2w3q6R1iCM4fnFM/rRccqEsSWx9nTxc975uqXvoKlq3ACKikICLtLvBy4v3xAnz/17K64vX/Lm1SuUKthuW7aHHZe3F4xh4km4x9wJ6tKh6VDe8Z1mSZgcbFtG75k1I99olvQusrv4iv3rS6qjmtnC8vqP/pCjB8fYWUG3a6mNphsuefn2M5688x671vIf/v1/xIPHT/jg3gesbMe4P/B7v/PbbC/XvPv4CScnSyICXTU0ZcVm07JvD7zZjRwOe6zRWGuYL2aMY09KkbbrqOuae2cLxmliXoOI2VZoyA4JqQxewJQiXmi8sEQ0PiSkMfn2LCLRB0TMDTrBIZMmeI9PkucXN3zzW/cgLtgeIlFKSpWBVylp9i6RygXCWu6fnuHJgrd27NkeBK/f3jAME1IbQv7x3OlZ7oBCUTO1e3wy6Nmc3RS4vrnJok0BhdEknbg9jNzsDkwBQpTIuybHk0OWpJQIqUhBEbzLIi+Zf89aQ2ErEoq6nuX3akpokzdekxvZ7w80c0VTLwgh4YNjcgMIyWbX52ZAGxKCsroj6EWypTFloalQEqkNRaGREpx3aK2yLRYytVIETGEQwqPu9BfJtQg9IIVEjyOEFuSE0mDKOYGSKVWMQuMFRAlVnWN9lVWQNG5KKC2y/z3mfBPvBJGK0qp8/kn5pKa9IroJKyWr5THnDzqEaAmxpOsUMTm2m5a+HTG6IbqIFP+a+NC9LzGmRArL5NoMIomBkAQIS1QV6BVoibQVWmsSOf83eocQjrlYEkWPMgKlLZPMwo93P/gWX/vwWzx+8h4/+OEnvH5zxcshkoKgKmcwRWzjuVcYjIHt/obb9RWahPYTp8sBYTRxbLNtKwwgwYUa6VeMxlOuDMJ7lseSzeV1LuhxzEQyrUgiMQ5dFpNlBBshRFKKpDvxDURSUEhhkSILUUJImbEu1Z21DApr0TqRUsKFiJsGhApopYjB4VzPrLLE5HO3i7xrHPKdP0qLKWuiLBGmJAnDME6gKoQpIXq0LojJ0E+CwQUkkS4mdn1PNND2gsOoMtGuXNAcnZCSZEwaxJIkFQmJtgZlJFKDLbOgbHKS4C1IiWMk6BFZK6ISaFNibYWsLGJMjIVHHC/YP3zMxeGC0yBRhwNx7Oh1QM8KiAUjlm4Y6KaJZjFHKIUI+UWkkFn3kyJJibv7YyIpgYsBK2VWOyuFFgIdBFIkhvbOBmYsMXqklBhjcSEirWRWGYKP3NxsMcZSVw0pONw4EGPA1CXW1khtGIeew75FC4h+otCKQSRS8CgpSS7lDUOhCYkc6mHqHOaTDAcPvTYs5jPW44G9i9Srp7gQOF1WVNs9qzKip5Hl8X20LvCh5M31NV+9/pLF0TFF3bBp3yKVRmuDCC+5vd4xdg4/OoyCUgtOlkuack6pZjRJ096s+fTPPqG9eYv2ERUV97A8QPEd/YCkJk7TEfXCIM2B2WzB+4/OufzyFeOmx6iEWVUkBaJcs3y4YnFyzvH9E0xjmHA8e/uM+b5HDAJ9O9EMGp1umd1uePSOQU2Cj1Yl3dWeVy++Tx8colKcF4aXH/8J/8d//xm/9t/5DX7l138FUxcMztMHwc2+IzBDmpokuCMdJqydcehaIgXXm4EkFO6oZtfuIUBpJKSJqtZAoCgs45hIUWTBHDHfn6NDyrzFKVSmPEYX0SExRYfUFick/+Cf/wnf/sV/j7o6YjICl2r2A2gknsB+FEwp0e8PoA746BhdT9+33B5m7A4jPoRcbKUkJEDpvEHTWRujjcBNnqvrHdtdm2NOk0RrweA90gZ2Y+J6PzIEhSlrnBcg78J9REKkrIsRJJSSpOiRQuLchBt7pFBZxOYjVeUpqxKRFErmd4ySmqEfCSlSVQ0IiMlTlncTfcx/l845hJB3gwZ0XY8fHZJIvOtsM246kgDvI8oYqqrC1jNC8phSIw24qaN3Pap2mCKy39ywfnODnDqiaDGlxJRLkjol2lNSOUPW2V0idcIqhXMR71y2Y0qBVhrvMuNByESMQ/77lB4ZBywO3w3MS8sUPP3NmhftLUI7hJqDWKLkEXVd0CYYRo+SlhDC/2fx+6/4+gtd0IvjOUSHiALt7whlIZGkxpQNqpzhZY3UClMYUgo0Tc13vvUNzk6PuX77lj/4vX9JObvHyek5owu8fXtNCoKvbuHln3yF/vO3OB8Zp0gnTihswboLFEISwsjQR/y+Q6oZ85N59p/jcO4arRIPV0+RJLrxLReXX9LUJU2xJFmPSz3DZs1Js0QpC2FCZszaXUqZh5BfBMHnQpPuEChZyHXHUE/Zlx0Rd6sunUUr3oHM6EI3jfkukxKTTwhVUNoaJRV1VSOiILiAUZoQAlr/hAwGCIm2JdpWeFlgqhmqbAhDIipFtTrBSpgimNkxtlmAyCrORhYM08TLqxFtSlSxBKmJekYkC1WUKpgXS2KKDFNPvbAgE0lEbFVwfPownxzIq34vPeVcE02PLmbYWvP2xWv67Zr9umd+/phbMaGOHrB8+E1eHiJLvUVMNwzBZXFagGAFelbTjyO7acCYgiQjIt2hUEP8aQpcvFvrJRIh+nzmSIkYAp6EjuDHAXHHc89dusNoC1qSfPaYpiQZR48QCmsqNpsdzjvqus738xTyxN4PKMAaQ/QeIfLKstCaFANSCIKCdhyIU8i42uhwSWNWpyRTEGJCr+ao8xWicVTWIfdvWdmG9vYLXn/1Kf/7P/49/lf/i/8pNhTcfHaJAt5bPKaeCparFU3T0B46hl3Pdn1D/+w5yidWqoQQIGVAzupooi4G9uuX7PYtc+15RyeMl8yEppYFNhniFPD9gFSS22bHUCS+9UsfcO/piqndMi9mrMaaeVkjreRmv+aN2/HBL3yIHwauu2c8mp0Q1mvE6y/oXgSMlDRpwf5iYM2G2fmcKgra9Z6z5RG9LRjMlCNyZ5Jnt1vWY2R3/YZ/9J/+J/zgz7/PX/4bf53j+4/ZD5F2CDjtaOqGpqruMhDEXRKgoW403TCSJDx/vQUvsFKjRWS1rNi0PQ8ePORmM4EoCNNIIQzO50kwMaGSQwmH9ILkwQ0BN0aM1QQCUWpebTv+y3/2MX/jr36L3f4GZSKv3l6hTYkpS4TJItAoFUM7oJRkt5vwDjZjYIiKyUecd/l+rSRSRYS6O++liB8PdP3E/jDigsCaEikzkyAlh7Q1296x3k94CqStCV6hpcoaHyJC5E2hzHcJXMifD6NhPq+QQgEGISTBj7Rtz3brkfrOTqayoFcbk6d9lXUpwzRQGosxElMWKBvoujYjkYUgEDAFWcxCJHnH5AMx3yJJUjD6ibY7UFhNURe0LqBLxXxeU4Q5Y5uY+oCdLWAFobOMQ58ji41AFwXClqSiRFYSXQsqqzMeGTJVMQpEkHf2QkFRVQgB3bDmsF/jdteY1KFjT/IDTVVw6FqEVEwSnFBEdijbo+zEbPGQolpk22fMls+f9esvdEGfbEmIGqtnxHEEZVGiRKiKpEuiKXDRg0iMAUKY2K4nqldrvvfDLyB4qI44+Bq6GbZqsEfH+aUjNIfJY5LFJY+uC4w6yhnSruedpw+5fPOc/e6aalbi/EDbd9RlDVpx8/oNs8ayXMyQKVEuNKosscWWEK5xYUaUhrJaoEXC6pwZbLXO5LEYCVFgk0WmjD6NMd+oSJEoYoa8qLwmFyn/WkmFkKC0+unEm4TAuwER87qqMAakJTrQdbZISBTRC2TKj4T3IYu+hGQKkVJKjC1RqqJs5jihCMby9Jvfpggdl29eYoShT4beg6kqzNEczQztI4e2x5Y1ZT1j33YM0RKTICJQCfrpCqUF9aykd5s8peuSgOL5y1u8B1PN0TPBpA6YAKoSLPWCvtX4tKQqRw5hTXv1nPnTx+zsQ26DZb8LPPvxv+ReYUkise0DSpXE5PI6r85ugEO3R0mFzKiNTGHzDhUlWus8FceQfechYbWmtjanqyWHNjKjU4n53xdFbqZGnxPTpsizl7dIoVgdHXG73aN1gRCaKYK/g69AoinKHEHrPbYoIGYrmncD4i4z3nuJ0AXGqGw9NDVDEAy6BFsTnGecIuObaxqt+HoL+vkFRM1u/Zzz1THRJP7R3/8PGNd7tE9UVYkL2arTSknoR+ZlSW0sD4uCMlqMNuCz6lcIj4wj6eoVImlWqUQrjYojRfSI1KFDzGhfL5j8RJSRSQSUKXnw6B6+aPn89obFsuG9v/otSqfo93v23Y4+ev6Nd76LjRHpPDM0b/70Yw5vr2lSopGKmTG07Z4weIqlRB0Zei259BPq/IQTe0y3vWVz84qw2fJus+Sd1Rkvbyfe7Aeef/YlH3/5gkcffotv/NwvE2WBrgVKCoJz9AeBn7LwyUeIQuMCjM4zOofGEF2PkYn1dmC5rNB2YrsbWC7mlFIQhh026RwyEnqGwxXHqxmzpubmzQ3eKw7ymCgkQcWMBZYN/+Aff48nD55wtDDUjeTdDx5y008c2pH9bpM97VFhbUEYHX0n6bvIOnQEIRjHKWtvyGvo9JOkhZRBUN5P+ADOC5Io8Enmxt/laNzBRS6ut2zaCRcyrU7KbNETIq/4uTtVJfLZU5BBM00zI7oBZSS2KClsQTObY0rYbHd0fcd2f4vUBmUt1pbYsqQ0JREB0rBrx8w5GAacyxjlHOCUV/OMLUN3wHcHSFmIWNxZ7bS1hLutpg8DQ5yo5g0CjcOgqyNCsEgm5mWFnweMckzTa/abV2hZoOUMbWbIsoLCgxrvtqOCZl7SHSakVEyjwLt0t0kVRBJVU6HSwOg1YTcQhi06jYyjpzIaIwydOKe2ZxTNEcIucKJgHAUheYQ2aKVoypLtz1gT/0IX9FSc4l0AqQkWhLAU1QplZkQMSUlUyuAEoQVKZfvXm1uHYp59xWnEyjnIBe0o2Y8JXZSElDCFzP8PqYhCon2JTw6hE89efkZTwfFZTRxa/sav/jUuLy743p/9gMJq5rOCx49OKK1kvd5iisij955kL24vWc0esO08NxfXOCk4e/QBLz/+U0g+p/xohdYKxrw6l0LgxZ3vMyWIgiy1JoupnMtWCpvFWS4EhL4TswmNsQVK2zzwI1FaZ2uJd3fCloz2bGYLyqpmHCckAqk0RWkxZYEHXIwczZaYomB/2HD7+gIbe4yqQFtC1IwOpMoq/WEKKGGo56eMztFPAVXOkHcJYikm3NhSacMUUvY1G4EpK5bLe0wu0o0tQhm8UASyRUyUhnrRYG0Fk6Mulmh94Fvf/hb9MHETIaiCCy957/4TmjryxQ9+G0HA1EsO/URhEkZbgvcYaZBaZOtRTISUkFpihcFIiRYKEcFNKQtfREQqRVmVqJi92NM4MHRdns6FzNS2kKcEqwwiglI1IQS2m45mtqTv2rziNxr5E1SuTEzB3QmNBFHkYVgpBVKSYhbBLUzD4CZcSPnFFT0hKmL0HIYtXikqWdJ9/zPcFxOlK3lnMwcHTRWxvmXyAi8qxFwh754vrUwWXfqAmkUYHTNrUELgvMcKeRf72iHliBQjQiakyqpctKaPPdJEtMkqXdsUJKkQlGAEx/dPeNScMls0rP2WbUiYfWLz5kvKqGi3O67XVxl0s3vNtm1J48QYI2kYOEYzLyoMAoZAieb0bMEbs+Xkg6/zO5+95f/wH/2A3aBoKsnpzPLR+w/4zvJ9ri7WvLk6cNLUzOanvNoeeHMYePP5Z2xuOz745ndZPH6ID54wTqgkiJPLQrGuZ5gC6e55HSaPFpq6qCiNQuC4udK8fb3mdr3n9Ztrxm7k3vEpf+WXf4nv/fEf8vrVV5w0in/n1/4trt7c8HsvX0EwuDBRNTMgIHWBiApl5vzo42f8d3/tu4h0YL/f8eZ6Q9dN2Y7nBUIWGFMSPWx3O8Z+YCcDAdDaUBQlSitKDD4E3DQBEqSkE7nB99Ez9B435caU6JHC03YHDpuWoQfIyGItTc62x+UwppSILqA4MJ83CGHYHg74oSOZiFaWoWsZ+ilnJfQD+7bNJMWYUMpitcL7ERUUw5AYQx4olFaM44BU2W6XswHycyqVxhYldVEgjo9/ujlDkE8MIaKVzt8z5jOmj3lwCXtHcFnErJWlG3NWRIyRsjpiXmmSi1TmlBRqum4g+o7UtxS2Y7Fc4KYD86qiHzxKGgbvMlJZ5UjpJAyqaJgf3cdJQX+bGA5rZEgUUTKNnvrsAbp5jCobPBqh8gnN3VE3fQzs+39NbGtCn7JcHhGFyfQynVdQY8qFKMaYPZfa4FMkSpAicLyoOJ4VtLeXPL53yrwoub7ZsPeSeinp3EhKAZRgStBGSe8SMyoEeVILBLbtgScPz/i5f/NXCMOIjCVWLplGwftP/gpff7Ji0+65aS2dnTEcRu6XE+e6Q4y3DHFOKk648QpfeIKyCL+loMdhcMIitCLk0fzO+iHyOvzONSKkQCaF1v+vlLO7EQ6pJEJZhCyQyuKNBCWQxhIEODcxjR5/FWnKmuVsgSZiiwXduMmqWlsgbMF+HFHKUy1OKBbH3D895nS54GMXub25IVU1QghwgXsnK4iJ0+MTnJa4UXB7saHQhj4MOOkJPmJjZG4FVowkn0hpxehB6InoKtyVZLGyFPOWfvKIwlMtCpJsWBTHrGTJiYrUTceQdmy2B6ZIhvRIgTq85vmnf8z/+eoVf7QoefLOt5levaDoOkyEmUvMYmQeFXZwzLRGTAGpBX3MHPSoszK4iUU2RySJV4pRRAY3MO0nqhSJUuO9z0wAZehCou0dJkpwkcYYrLRURY0PjnHsSJOntoZpdOgQcggJsIsBW1fUqmL99pa6agCFlxKtJEUhqYxGbD1GGEYCyhaE0aNDoFERFUeWRuCHjtJr0mjxaUSbCVEIkgvIXqKjRsW8PvUposuKfTegyhKHIiSoVkukiGghaPBUpcZolRXhA6AtwkiijDkwZVFw60ZMXfH4/YwBRWcVsi0sJgbGtuXi5Y95+cWAUZrteo1rR2RMHC/mlLrgPV2gpCC9XVNOI1qClhFtNRnENzCmlCmHk2Rod5QfnfDJleP/9H//ij/fNMjyGDMOPGv3/ODqDaerW957fI+TR0fY5Og2G1y45nw1Qy8rvrr8ihe//5JT8xtMTtK3iVqWWDdxvqhJ+1tmdcGbi1cIKXhwsqSuSgoTubi4ZDZbMBNLnn3651yvt1xd32K0wNQdy/CAX/vOnC9rxaypaOIl//z7f4CmxAmFsQfCMJGcwJSzrDY3gt/+l3/Ak/fPqOvI4bCm27f0Y05XHIfcvAWpuNlu8SkyOYcusnBUa8vU9RRlkzMVQs4sEIALgf2oiEFgRI0NkZQG4nTA1ALve8bYc7jxLMtTzmpFu7nESDBCIIEwBbTWDNPIsjiwkBO9Szx4cI9dn9gP3DWliiAU6+0eJRxISV01FGWZaYTeI4MnuJ6h94Qg0MYwDh6ICGuIMatTFVkUp3WBlTXKKDyR0Y0oa3LTL1MWmUpJDAGVsvk3kfAuMY4Tggx6slplW24yIBWTqjCVxbmJwUtk8CAjKkC/6ZDTK75q/5x6OePgIo6GavmEYnYPXdeMIZC0vHM1HBH9AlGdsDj/OmLqkWHCHbZoBaJ+lyAXKFtQGEuSmikkFIrRB4SS+OG/oTz0f9W+9PyEZGc//UFz9wBrIe4U3j1JTAijkD9l6kKKDdMoGXpF2wqMHOjCgSgLBJJVYVhfr3n04CGXtxtwMC8btmFNCAktNJI5Is756jby6T/8HuJOiR7lnEombFOzbR3XN3uCk+yHgcWsYQiG69Hzre98g+HFFrUbcidYLBCqYRq2VIVhGANBaWqZV7zpzuMpkRCzGAVSPqOjUDKr3L13d0X+J4x0ECqhRUSSBYQCRQgKESUpSbpdR+gmxBRYNDWHPhJFTYwQ0ox+tDRH9zh5+C7l8oTr9YFunLh3tuL06fs8+cZ3aNsO5z3BBeLkETExRsU0eI6Wx+Cg7XqUKBgjDC4iYyK4BEHihUSZEilHikKSfLYAIRJlXVMs5jT1CZUtQWdUqhp2HPZXjPGGZ1/8GdvbC2aLOUWq+er5c/Advtsgxx2f7QduVUT3e8rgSf3A0hgaYzipZyxmlgqJiWTBmzCUZcHkD8gU8NGgVE6DizLd3bYEkw/4yZHEmIXwEbSUFEpnoDwSoQITAdKYswKEQBUwhA4tNcFoWhKa3IRWqqAYE123oRCa6DwxJfwYGEPASQiFZW0EXfToqiSFNovTygoxjRxrRR88kwvYkDKYhUjoAtLkqUVKcReH6ymSoxKJ5B2IbDk8DD11VULfYu42CNcLSOmAd47j1QKlMjRHWcUYJvrRUUpYaMvZyTlvvnhOEIHV8RKCw4090+FAmKas0A+BqihplMauCjQSIyQiJcI0MIwTcfLMmioz8t10B/iZsuDrbtM0psQ2ZWHSwU+gQRqTc+eRGFUxonm5GXmzfUYlIse15RvvvcOjj8750SefEa8v+MYHX+Nys+XzP/l9js6eYPWCzX7N47MzUvQ8evqQm/0t3/jO17Aq8p2PnvJz3/k2Rin+/M//nBgC5/ce8OnnX/LlV8959kKxmJ3ix4mXzz7ni09/xNBt+MY3v84f/cGfcHl9hTb3sLbk8fGK0SU26w6mFpECzvWkMPAf/1/+Q54+PeFXf+XbfPTtEw694/mzS2wIzITh0DrmsyXOJXo5kURFcOB6j5CC4XqTaY7R4/10J7QKoCKKghgNQ9ch0kBKHRSCk5Mj7i0e0C48i/mBd04rvvqs49H987wRjImb2wNSaZpmhhZzHj9+B13OQFdgGj798hVfvbykWtTsux5jSrSqWCwWubyKzGdwbiKJDGgpbEXUd6JeLNoohmlACJnPUtpgrAYk0xgxUuITGFuTZCIFh0g5hjilmF06yeXCH3NZd8GRUkAJgbEWo2ZMYaSoBaqQOH9Am4LkDT4FCmtJzqFUSbg5wQGHSaLKgmp2zOzojMELHANID9KSoiHERGUrQBOH/i7C2mAagRt76G6wxcgwRKYgmKJClTPsbIUwBVprtK3/9Vi5O7PAyRKhMmnJWIstijsoSEKV2U6QksJ7iXcgZKRtL2k3Gywtr958zpvLA2OYkMUS56EpKiwjb794RkqKupjT9RG1mrCmIvoS7wpEqpCiRFcFSSS67sDR0Sll8qjCkMSOFDWV0ciy4v6Dx6xKze7yBX/4xz8k2QWVnjEyItGcPXiPyx9vCaPDI0kOnNxmz2UOHSfdddeILEaJIdPjIN1FgUZkkmiTyWbRT7hxwiGQQ4U2FdI0CJmLe0yCQmqaskQrSSJh56dM+w4pDKY6YnX+kOboDFU2yGLO3C7QhWTrA6Oy7Pc9xlhM0dCtt4QYWdQzxn4khcDL51+hSJleVi5obw8El+15ILC6RM9nDF0gTlsaEXn6/mO++uqAlBXzkzmHUTONt9D3NMuaFHqMbLHpljhcIqfXFKJnXs34zjvv8HPv3+erzz/hix+vsbbkweIIOxywU4FxI/3hwDZ4tiSu0sCy0CzKkmG9o5gSpUssXGQ2ryhs1t3YBKRwd+0okBGGw4gxIPsDeIdGUklNcZc6p2REGpF/RsmR0R4CIRRFUdCNDiGzfTCjRgVh7PEyEZVFlIZ2mijKCkkE74GE1wqOCj587x2ubi9x3UB7cU047GlQmKAJpHzjlBKFRqNI0tKPI8kokhU47UkaonQkHAGBtJbzR/c4KSzr7Zq23dMsC4SEe2dHrNdrTqpjHt6/j59GqqrEFgYzqxn6js2zC66//yUvPv4xaIEuNIfuLVoKKqMooyalvBr1EpQP6Lw8IvqJIER2GMREYQzN0Zyha3HBk2Igek8kUVY1U4iM40TUM7Z+4vG9cx4+foIsviLgSQKC0KA0IRqirgFP5ycGJ7n60UvuH89576Nvsr655KsvfsTxyQnfPLnH1faa+dmC5mjFF5/9mIeP7iGKyMs3L/j1737I7vaSf/if/xf88PvfQwu4vb1m6FqUsTx9913Oj2a8+/QX2W8HNrd7koMH9x7zy7/030cXhjeX16jyHp99ecl6d4vvtndRwQolLUZpHjy8z9hb+sMVjWnQEeTYMd3ueP3jj7m62tPUR3gv0aZiOHR47+mHhnH0lLVld9iijOLQ77GlYQpZCe79SOq3CKHxU0BKWCxLvvHND6irgrEP2MOGUiYuvvqce2enPD3RfPTeMXVVs9vtOdyf8fbiitdvn7E5aF5fbvAJBg+6miOLBlOWSBM4PZ/jHCRKklJ5Qzi5nJXgHLNZQ13VaK2JSWCLCm0kxuoMUtKZOhljJtGNw8QgIlFmdw5ADD4De3wmC3o3ohVYE5EUpOTzWcloQoRpcvhhoDAFjkB7GKG7Q8Um8rlNl3TOIVQJ9QobjjhdPgTtEUbghWSM2VaojST6HC7lXJMjoqf8Thaqgihx4Sc6EqjESL9/yeASQRUI24DU6CIiS0UQEjf+7Cp3kVL62dPT/xX52u12LJdLnvzP/wN0USElaC2QJJQU2SMsBJPrmNwB71MW5EaPVROKG+pig5W3kNYoLN2QQFfEpBE+YGNEJVCyZJgkQWkGfUBgSakippoYG8ZRgcjwBFtU7FvHrK4R+1ecFhOlDjx8931GUfH89RXRR6b+wL25YddNDKlh3zp08MTtJe3VC4yM9C7gvCMMr36aE558ypjRGBAq+9CFSJkix51CVEKMkXT3YOf8cnFnXdFIZYFMhVOmwZY1VVNhCohM+OBwGEIQpFQQRUkzP2Z+eo6ZzRiixzQVQkMkC1+U1HRdy9ANDIcOg2Q4dGgU81pRlwGZeoY+sN5rBq9JEgqdENOEiIlBRUwQLKsd3/3OCcas+P6Prjl59ylj4aA84fbNJ5yvOlCRvltzMhMUoWWuFQTNZhu42YwIuaDdHTg7muN3G+zQ8uHJkpPgmV6/ZPf8OWMY+dz0dH6ilwnTVMznC2aqRLcT++cXnFUL6lJiTLZmVRZicozTgPeRHPsQbAABAABJREFUxjaYYCiF5XyaEMOIniZmCOZSYVKE6EEGJjdCitRC3N31VIb3TAGtLBFJEnfs7eBAJJySOAG7vsVaS6EN9o4jLqXg8nDLd37hu5ycHdEPLUoI9jfXTH3PzeYm31ArTYwTOIn0BpksSluiAWpBc28OFXShZbZo0LagWazAaJqjI7rDDlsYQvKsb2+Ir7fIBH5yWRDoI5cXF8QYKcqMHfbbgaXLvP1hGrJdSCv8NCCDxyARIRAIaKMzDS9lLUhhLN77jB2WOZ/Ajx6tFEIk2sP+LvbWoMuSyQdQilE3fO/2mg//e9+Fjz7kf/33/ym//f2OZE+zHkIqtJqRrKDr9tiiQAswBHQYqaTn6f1jVo3l4vUrvDfM73/AaM6Y33uP2+2BizfPOV6VPHnnnOvbC5IXLIslV29fMw4tTVWwWs6oqpLZfM7zly85OTtje7ji9OQemoY//qMfUBQVy5Mjnn7wPouTc/7pP/t99u2ENgValxRFwzhFbm/WaAX3zla0+yuWi5J5mThdFighubi4QKvcuH/72x/R1BatBV134O3rnpvrW1yYcGHEloZAYphGMIZuGJnP5qxMSV017LZb1psbHj25x2xWcjh0PPvyEu8yoCWqyLyZEb3LQlFlKOsZRydnrHct1+s1o2iQpsCWNVOEerFElQ3zoxPmRycobRHKsD04Li8v2W63eJ9pe1JKqqrKuvmU7jQ9DhdyvkFhbabrCYUUmmEKmZRpiryWjo6YAmWlUTJrpbJLRKFkxLmWJASmqkAphLEkBM55vA95Y6UMIUbc1EHImQthgmEYCdGjTSa6nUiLEI5Df4PUMeutbI2PWQM0+ZYQJCHM0dIQXeZF6JRrFNHnyGaRsG5Dcj3SFFnIrUuCqkimwgkDyuLdwOXf/1+y3W5ZLBb/X2vjX+gJve87VPBYk+8qkxsoTGZ6F7rAJEUpG8Y0ZlV4cgS3pbQbtHiLMVdouSH1SxZmzsSAS4mqMViRiM5npnllGV3gfipwweHjGmU7Rn8DszkhLUhxyTBEzhcrokos62OWamBZS+6fHXF8/ynvf+1r/Pbv/Eu0PUYVnr/0jW8iiiWf/PgZr589h8LQnJ8TpoGF1jSzOYf1nL4fGH7CN065qGstkTLh/UiIAqWqHC5iLCF6/DQxDgMgSMETvENahdIGn4FP3LlJ6H1PT2YIh+RAlTSzY4yZYYslRXNE0hJdKCqtkKWibQ9UVYHWggf3z9FKE13g5ZfPuHj1Bi1Ay4TvD2wOFxRFh/cGo+4RMKAjMR5QIm8dJCOVSqjxJV9/eMrv/N4/R4YVVxcdYxkp5juKpqPjNWEaEbLn0DsKqzk+ecz62vHk3Q8oN5Hn1z0np09ZlQX78Iw6lbz4wReMQ8tJ3/M12bCPgq1VHExgqDVbPJd9zw0T758/ZlHOuHhxgRkSafCMvqVeGEwh8dHTdj1x26KTxaiS++PEUVGwsgWLCMU0MdcaScBIi9OgpGR/x2iulKYxBfNFhUowDSMyr15QwhKSQGhwyaNkwHcTVWEoqnyHTxKaQ88n//JPmc9rhPRU84bHHz5CPlixezny9N2nPP7oKW3aUMSS7rLnR9/7BIFCqsTy/pKv/RsfYY8s49WW24tbbm7XfP7sFUkITs7PKOuKTRgZ3MhqMee8WvHmxSuG7Y5BKgplOHEy56Uf+kwrC9DfTYFKZYRq9B4VI6UpaGyBEoIU3B24JXtt+76nbVvG0f2UHe6TgCR5c3GDUVA3mqrMSms/BabJEUQgzarM7S4kQxiZuhGVXG5mlPppDqx3Dm1NxpMKhZMarQqGOHJ4s2M1K7h39pR+d+BtN9Lpntm248nTD+mj4H/8P/x3eP+d+/w//vE/5Pd+7/usbwM3F5GT1TnN6ox+6pG2pF9Hojjmiy83zE40F7c73DTRp5LbTeDV/oY/e3aFqmsGF/FBoBkxxhFjS0RjTMGUIts+UM/v8+bmkosEn3zec356jJtmjMOGb370lMttyyqNSDHw7W9/nSePDpwefxtjFGVdUtUNu7ZncKDsjO//4BM26wPhECjLmu9+9xf48tnnXK8v+PTz5/l9IucELElAXZTEINjuNkyToqhqtr3i7eZAFJrAGbKsMVVF2cywUuJjwuiG7WFkfXhNRGCKPAl7HEendVaguxw73cw1JycnhJC56P045OZOJoyxTM4hpWEcPce6IPjEph8JMaAEaCE5vbfi5HjO1Hf51i+htDanRBIRxuAAZUt2h47Je4JPpJgoTM1hs0eoOZW2NLYi+MCGLUmJu+Y0ctuv0cbn7ZKUBB8ZB0eM4m7zpO9Y9P7OUZCFtMg8aCJ1poEqSdQCPT/Bx8zkR5gMzdIlccohVzGMP3NN/Atd0BUBhcMPI4NPGfQhirx+iZFCa3ySeSq9wyxKLUghkSZHmCJJFphphRQzyqKAFHCDw6cpM3qFZRIl2swJ0wylHE5sUFXCEhlcIMaEcxBNQ1HNWCwER/WKpQ202yu+/4M/I/7wEzyWtnMIXdAe1ry6uqYdHClpgssPri4KBj9ipWDbHRipUbMlyowUtsIqjVKC1XJGIhCjo2nmDFOia9ufJqeRElIk3DSy3+9IKRLinr7vOV+dMowRZWqksRmxebxkdAO2tCzmyzv2tCZETZCwHzq2hwFd15S2obAaN/S0zvGsbZFCcrI64rDb3CVS5UzwZSHwDLz7tOZm7Xn95kBRLtmPa8rKcbRa8OjeE6ZwS/fmJadlxbzsWc4i3hrCsmI0jnbYoJsFnhJlPbUeKeKes9M5k/fshonJOMzihA8XZyQ30d1eE6aWvl8j/J73PnhAvb5m9/kndF3Hw6N36WQizWd8tb/l2foKpyTPhmc8Ojpn9egeu+0BU5UQO25in7MBioJyeUJ3GLnZ9UyT58pE6LfMhObRYslRXVMhEBNYJSCpu+ALhes65DRyKgTVYaSSUBtFcCNKCOZmhZQlk0lEXRKrArfeUdgKoQ1bH+jCRG8MVjaMu45GBNyh5Uc3b5GNoU8O1/YkBvrZQCUqZjS88+Scrz79iq7dkaYN3799Tedalq6ANgfBrKRGCMn0/Cs6Iv3U50S6uuQ6KtwwIUPKq8YERmliighynKQqLN5EUror5iEyjmPWxQnoUkIhUNHTtwekVHfY24gQgsLqOygSTOOEDwlrBGWhiSEx9A7nBpRRKGMQKfuYaw3CO6KbmDea/N1DDtbQEpEcRI8nEHPEFkFIglQkFMY0+ChxYwmlxpslqTxjHRSnoqCYn/Gf/ue/zV/++W/jwxzsClOWFN6xnXre/vBHEB1nZyfsdhucczx95x3mxwsuLm/YbjqiXeJDDgFRRiKLjPyUyqDIMcZtN6JNgfMJLRXeVmynCW+WKK2JFVy4SAwFy9VTbqaam4sW9+yah/eP+dV/+y9xbzEydlsEkd1uzz/+z/4pt+sOYRYEGn746XNevrhAyDucQBL46BE6YguLEJEYKmI0GZTS7rnTlmPMjM4ltC2JUROVwZY1UVr8KJBFQZKSKAWlnrGaz/Ap4kLg/P4ps+OCsigxxqCUou+6nBQpFZvNmpubW2wlOHv0gKoqiTHAnWodNBeX18Qo2e8OLIsaXeSb+jB1mAK6foeIjos3F5wdH/GD3/1TVLNANjUPnjzF1DV+8By6nq7L27YYEpZbrAAxOjrnSApiyGwJVVQUShPQhJkBmVBRE/yE0BoRNClmW6uUCqUFhRbZxipzRkhK8Q4wlDHc2sAoCqIqCCEQQkBphU7gx/4OKx6Q8l8TsIyRCWMUpiiYz2uMkrhuREuDEharLSkN6MIiokYkAXFFTEtK+z6CHqkcppQMg6O96/aFdBgTKVVe3AQncVi2comPLV40yDs/7RASMc6ZfENKNcJL+reXvHY9i5lBE1gsH3B8fMKbqzXK9zx65wO2N6/zOlP1+eYTwU0jbujQYoFInsJogm5IEZrqCAHsd3ticDm8QyZSnHDuisnFO+qSoiwqmqZhMZ8xBIcsGsqq5MH9d6jrnK/cdh3z5ZJh8rgI20PH8uSc2XyO1or20GYWeYDBDdgYGMeIEiXTMDJvZsxXR4zTdPcillxdXeN9fjEHn2Envh2om8TRXHDYjYhY4MdMfgq0bA4bhj5Q1SNldHzwtfc49Hu80FRH99lpS5Adq6M5iKfI4gwtB0q5o5G39P0th/UrDmPkIDfgI+fJMy8K3lx8wuXrL5luLvjwdMHz7iUPZyDemZGuHePFFUFJUtexTJ4Pixl2PmP0nssXX/LOk3cQhaATjsvhwIRnHDoaqTmbSRgjtbFoERiMQa/mvNpu2UuHdBPCOeLkMoPdOaTUNIsFMYyIaWAZRqoYWZWGk2qeYSvX11gdkGXN7WaDNpKlMcwFHEuNiIG37R5XKN6sb3hazfjGfE7R98wIyGEENzGfN/jrics//px+PsEEp80xNmiKw4B1gv6ra/qUSBI2LlGKXDBzvGfM1sbomVWWejYnBWiFoCwLVExoKbF3pDylJeJuAhmmHqsM4zjgnMcoRVXXd0Ks/FKbYkSEfFsMCVIUILKD5CdfUso7El8Oz9FC0Hcd0QeaqkAqg/OJFPJWwMaE63KallAlXowgi2xlSgEpHDEGpEiIFEjJE0XGsSJ0btxnSw7aInQAs0AVc5Se044OUzZ89fEzvvjiBWVVszhbYWvJh48/JAwdX376I0RydNOeelmy3Y68vXnFflrjgmTsTebuF5bpbuiwSLph4vh4mdGnKaEPB/Ztjy0NMURa50kBtK5ofUu9qqlswdgazGLFzjn63YAIC9qvAv+b/+3/lXvzS37+ux8yrwpev3yB0XNub/Zcry9Z7xK7DurmKa2/JQgBWGJMmFLTB0dCI3VNTCW6TGibNTuz2Sw3Z1L+P8n7j2fLti0/D/umXW7749Nef5+telUokCAIECTRIIOSIFIRYkcKRbClf0b/gJqKkNgQqVBDEbIASLGqWKgCUL7efddn3rTHbb/sdGqsUwy1pNd9gd3JxklzIs/ae8w5xvh9HyrLObYDQxQEFVFJIZLk0D3Mrwmsjy1CjV6KsirZHfdUc8Enn3xCSok8zxmcQ1mFUop8UqCOCqEli9Pl2N4XipTASM1h3zAET9MOBMYdqRAccRi34Ych0CePTB6pDdv9gezkjPnJBfu6Yb05QD1S/iKCkARaZySZUBw5rK+RfUcRHVJ01Ptr0BBUhSrOKOeXOBJGP9AqZEJiCAPIBwublHFMHcWepBhv3MkTQ4QUURJCdPjBEZwiolFGU+Y5SoFzHaerJW07euCFir92TfyNLujVbEYxKRF4rNVoqYhOo+SIhNVZhhRHgo9keU4af+agK6KSSAG9d3SpI+aRkMK4GOQP9N0elTxSWaQqiUHRGkNKc4ZQEPowigyiGB9+WxCj4Ng7iliQdMl144HAOmi+v79FIElywtev1mgkQlQkJYnBE4k4Rp94Eg2ZjCQ/kuOUMfjB0bcdMY7FU0nJMLQomVACpoUlhoTzCT8MDEojZ1O22y1KS0IMtI2E0OFcw+MnF/zkxx9xaFr+6I//jHbfopDY2ZLgIsf9gbp5y2Q2xeQlmdFk+ZSkCrqgMbKkaRza5uTWYG2GNi39IBh2HVIZhqGjqAOLUrGocv7q9ntkWBFlPnKsUQwByrwiSUvnHff7QLAWXz7mZphyDBnCWKSqyIoFkWJsTaVAcMcRPJEks8WUzdATOFK3GxQ5dhq5+PCCN/HIt5s1+mTJoW441SVU8Hy5RBnNZrfnWZlTuwGdl/Qi8mYYeLqacXa1Yp0cYie5vrvHxJxTkbHqBc9PH3GynPPdi2/56t0NQSmMGdGudQrUziGVeoBujF+7bg/EdmCqDZ225EmwE4p3zYjEDKtLjs2AySSNzOkOW1a9ZN5FznNPNIpXzZ6BjLtJxtv1Bh0ExiXmUpH6SJYbOIx42G7fYCcarRRu24w88GTJs4qFnj7oQFs644lK4HoPSqJMRoiRpCVRa45uoG8cSD22MKWAOMJJXAp03TiemkwrjBQYBHleYqZjkf5bLPGIFpYj1CSMnu6xyEr84BCCUTcqFa7vcc4xhBHvqbRmUlUQE0PvxuXXIPA+4PctWhnqg2Ozd7y5qfF6QpQTlByIoUXJ8YA+6m8FxNHyJpTBA0JphHmAUpEwaoZzgtm05OxkSWhqluenaFOw7xwH70jrDSfLJS+++YYkJFZluK6nPrQooYlekLwkNwWH7khWGM4vz8bbn0ggDM4rmmPDYVcTiIQY0dbiQwtp9C9IIXFhFB8tlitOT07Z329Jg2e339IfW6rM0nkPeBqTcXvnCAvLP/iH/xFaSU5OvyWKCf/1//n/yXSaM12cMNclb96sCd4ghGJwIEwBAgYv0FaRtKIXAe8H0hBQJiMJiclLptWCPkSszekOowo2aoEUCis0OjMj+ZJEO7ToKFGN5M3ra0KMlFXJdrtDW0NkfB5sZlksF/zq629pmobnHzxHCEnXHRFCI3TB/WZNDAKrx+4QEmwxbrV3XTMelrRBSIGpLNt9R1ZVDCGgk6Z3fgTkIEhy/P9N0aDtBCsNN9/9Dal+y6SK44BAzDC+ICsEpsqReKQa0c/BjYRHpRKogHct0UeE8BhliK5j8KP3QWuJNQrvOoI/0t5c45wboVFJcH71mMnihK5x2LxChDRqan/N1290QXcpYdJ4ux3qYdTtRo0Wkoim8REnNMEN9LFDikh4AHakkMb5DAIfA1EJ+jBAcmTSj9AE39Mf9vRO0biEOiuZTM8Q3mBY4AczYldFQGiHEh0iJZKYMUjNIOW4JJEihGZ0IMfRKd4OCQ1E5wjDgDYGW1WQIkNM+NDRtz3RCfrQoKXCaomVlvTwAVdYhRKJoetJ/UCKoNBIaRDecX99Ta41MXkyLfnk+Qd07ZanTz+hKAS+X+PbBtwB5QOHu3vW1ztEnvH02RWLRUUSgR//7Ge8vd7z/rZnexjoneC23VH3R2yej/alMOJMlZAEnY94U1NhiTDcs5hMiS4ikqVt4riNX0jyrCSkjMYrrJjy4v2GRRRcHyf42VOy6RKpDjBEfKpBb+mDI7o9Xf2OZdYhhBshFAZ29Zrr6++ZFKNH/fTiik8XV/Tv7tHtgJED0QcWq4Twd7x/8xYVErJuWJYFze2aGAd+9PicWVVSLy2CHmcc79+94SSf8FiULGrH+aHnVNc8e/SEf3v2lDd3d1wPDWsRWOPxiznHwZGXY5dlu11jc0M5WWKTwHhBf2zxTqCMZWgGiskEnTSlLFjOp+yawLO85MP5hIUw9AKm1Yrv6g1fqQEnFTuXyIo59fqWZZaN7UkpCRKsnaFqAQqOrkFYyRAGMpujpUULS5ZNKWzDkFqE1Pje4YceHyMoUGqUfUYi+eDJUFitkcmTeo8QEWME3jmOd0e8Az16fUe8ISPhUBuDMWo0xvlAyjKE0Yg0jrmjlBAj22PN0PWImLCZJchIlWf4YaDrezQCEYGk8Z1j6B1SZKRccTx4/uqLl7y5b/HijBANQSYyk8bRWDQkpTAije9xAvrBXGi0QAFlXiCiJWGYlVPOZhNKI/jVq+/ofU+DYB9AuMhcTbh9V5PrJScnZ5zMp4S+55uvvx6tfEKAd+S5wkrQwrO+fUNeGZq2o+8jy+UjHp08Yt107Os9eWEJKWDtmG6JbhQsKaGxxQzhK7bXLdv7PTIOlJlmlpVcnc/QwvP40Rmn8ymb27d89c23DO2Wd29ecvXoEW/erbm4tNQdHNp3bO+O5LoiqgLnFChJUmmsDLlEKoO0U1yUTOejNnrEH0fqOqDzDOcDPiqUTg9wovDAwBCYTNL23egnF4Jh6DCqZH2zH7GvIhtpmcZwt1lTTaYorbi926GUIqTIX/zlr6iqCSFCnk/QOsPYKV03EPyoJs2ynKqqONQHMjs650VMnJ2dcX39HpNDTCMaO/mE9wlkQEkFMRCJCCaYbEahW54/lbT3GSncEURkdfljsM/w4hRHj4g9pEACFOBwKCnRZtyoz6wkDBLvOxIJLRJKepL3jBN1T5VHZqtIs93gosRLS+zekWGYzqYch4fusvn1y/RvdEHPZSLFA1pH/NAjk8QKi44tmTvS9IGoJwwhEkVCyp44rMlEjYoDWYIYBNgpwuYIehIDod9TaI9KPUq1xMMe0/YkmZGJjllxCTKnFjAESRQeqQIxOYJO1KEmMm6Vi791B4uHhzwltAqQebSELgjyaoFr3Ojy7VtMEsRuwEbNITiU8gzhHiVbhGwxRlLYEoklxXEvYHdoMVmJwiCSRemR5d37jigTh92W/+a/+33SsGe6KslLzWwy5ZOPf8Jk8pS6OeC6gM0ykrVoO6NpO7a7AzfrLxmCpPOSvFqyPJmyb1rOVlcM3iG1Ymo1MQT6tuG0mDO0Lb4fMLLn6bMn3Lwe6LsSMy3h0JELz/n8kvUxsOtACMdMwaH3+LVnenJGmx3JyhlGTUAOyLTD02Jnc/LoWVaWhfK8eOe4Pioo52gMiydPuX634cOrz6nMGQsF86sd4fW3XBaS7cs3tIcdXXszuq+rSJwoXm6uMcpydX7JST5Bb1ve32943e4o8pwfVyuyzvHRtMB6T9xc09cjq30pT7BZztNHK7qp5r458N3LH1icXbAZem6ajmJeUkrNwmbotidLEbuagTaIyYTXuy3vD3vaY4uSkdNO8chLfjKbUXUBGXq6FDEK5hQM8UCnEm/7hvbsCtMWNKGlFJJ+GNg7j4iCmVegBLa0pAjW5gg5/p4oR8yI7weQkjwriMajMkXbtYTosckQ+kDfO6RU1HVLLcWYTZcSaw34gECiZIaRgiQUkPAxoJRCSEHvI0FIBJLBQ9sNSOUh+XF8lBySkW5m9JgAGIbxEC4dxOAgJJSR/K0Azw8ehaQwEmsSX+88f74+cuw1InmM8XiRiFIxuJ4YPFJnI9cBRRIaqUein8pKkh7FJ2U1Qk2qfIwzHnc11zdbXEpkc8N0sSQmye27O96tb9AiwPGAzRSZgqKakiuFUoLdds/mkLCzEmUC3veIlLGoCoYcNvtrVC7IDeSrcQNdmpIsmxBCIoWxODXHAydTw3SR472jyGbcXL9lspwT+nFspmNgc/M1+/6OaZl4fFbyi7/7U37v7/02/+pf/5Jgev6n//n/mF9+8Stub2+5vb0HkbE9Rm42NUPSJGWIQoBSaDMWyiJKXIw4QJuMPNOsyozppGC7uSG4Ae07tBoQoqXranyvGI4TymKFlyBKhYwwMTlZaRE6sVgYhFGo3DA5uaSczFhv9+gGZBgPkq0A1/cMPlIfWkKQuDAewrTNSc6hORCa98xiS/Q9UUpcFPQcyVIau4JSIo2i73umRU4iIvXIo4/Rj8t5URKNYvboGYtH51gTqbuGPihcyskKy9SCGwJ1AyQ10uGEIRJwzo+dqODBdzjvHuCJGp1lxCDHeJvKkQKqylCtTtkdGzyKfHaCKec0zmPyCmlyhu7fEFJcbhzl1DL4hlkuOa63hDbQHo/cHfbjD7s8wVTndE4hSIS2Zrt5QbN5jw2R5eKc1eefcqg3+KFG60jsD6gyw6iIKjz0ntAfGLpIpSLEI56EFKOqT1tFEh4ZHdLHBwuVQCrBMLQIEVEiUigLRHSSoDxt2yOFYeglIklUFBTa0+5uUbFH4JEMCFpOVomYajLrOR4ORFkSU8XgDS5KdGEQIjJ0B4iKIRiS0GRFhTAG4QJdbDCVZte3DCRiSvzBH/01UNK2A9ViTiAxuMh3379lf+wISWMKjc0rlmfnTJdLhNaYaclssWJ32JEe2PGkSCotk6Jgd3/P0LYYXRKyEpNPqJaOuyCRVUSFgcP6jkGWTM8vmRUXDJvv+emPfpvz85L3x5rbzrGr3+FFSSE1RkLfKTY+ooeGZSmQKZDnC5bLRxwGWM4EfXjL/NOP0W5JaCSu2dHv33L99b/m4B0TcgpdolaXHN0N6gy2tsUtMiDnKAMZNYVLnOYVSayotMYscg7v35Pvtywzi88NBkF37Ojkhl3smVUnFCbnZLen7CPm/YZTJLlrafKcVFgKB0uVQb0j9nvQmsP2DtfUnM5npLMVhdL43R5rJK/u3xK7DickO6DNLa3WSCsRMmOzj7xTifn5CbY5cLy/YTKdsJxUI7IyOYSUdF1PIqGsHlvmStD3Lc7141xcSIzM8XLAe498WI7LhAENpS7QGgbvGMKYtfXOowGZBEapMdIWI0GMbXRjDCGB70cDVzM4nHMopfBRIGRCyURRKDJriNGjpBo7TWIcI6UY6doBpQVGS4bgR3BInmELO24UywAqsXOR6cWHZO9ej2OkzBBF/B+QyULGseOQxmKe5BjNREswGWiNI3F0PWU5QRmLkIZvv/sWWyx4dHVFVAIvEnYyI6sWqOhh6Ni8e4PF0dU7hIg0vufy9BzrFMd2x2JZoa1jd99RNw34HpmVZJXl0G+xdUvTj1CnycLgQ48QmvlsTlvv+b1/59+maxoeP3nC7rCjGVpCbNhuN1ycrHh+ccmT0zO+/uILTmXFJx+d8R/+g1/w+//NP+XjT3/G8uoz1MLwz//oC15+/y1uqIlDy/bYgi45uXyKmZzQeYFPkoii6wZ8jHjXYvICaTI8iY8/+Yg8V+Abtpuert1QBY9PB5y7Ybe7R8g5Qzzl7NkZJs+QlURpxSx4Ij15ZjldKvbtEa1LmmNLu66pm4F236DSSItT2qD0A3BIjnwOLUcolrSefn9Lff2GYf2SSnZo4VFZzqAyUnxKefKIwUyIASSC+ekcqRRN1yB0IiUP0pBNNV3ToaVk0IJdK0hO4VP5sJjn6N3dyIUwFpUVI+9/6MhFxLkGgaAsK4gDmZ7ivWfwjul0RkqJrm3HTpW1SKnGNFXwFEKN9UqOUTXnwYU0CqyC+7Vr4m90QbfGo0Sksh4RA5nq2Ldr3r1+iSbhQ8PpkyfYCQhzyjBo/KCZlGf4uqUwksnpGbYIlHpgUkIMLSKPiHTAKEMQifJkipqURHPFcYgk32BLQWQY+fDRYzNBnmvoBCJpQhwQMtLHIyZLpNRjM0GWj37zPihmuaWpOyYnK0Q09HWPaxq2m3sIHZMy58Qm5rM5IR4IqSD4gcWkpO2h6SQujplm4QcQHbOJpOtq8qLCufEGpUROns9QZo73NdBQFJIQE+V0Qt14Tq9OWZ6tePvuGuEM+0PD6vQMYSwugilLhtBzfXvDZL4c1ZH+jrbvxg9LAUoI+rblZrjFd93YFh0M67tbnpz21KmkJaNczrBhS3JHlFJUywoZDdIW3O9qvOx5tzvgqzNElqN1iXeB4CX57HIkynWCgCdoSd3fMz0/ZZbP0HgMp7TNgBU5Mj9we/0tb1//BfNqYLs5MiTJxx9+xjoc8ELiFx0HP5BPCvo+cHvc0w1HpkajmwNzByeTKROtcfMJw6EhNC0pQC9AVBPqWcW76z3b+1vkDzWzIVG2kaIwDCpxuVjSz+fcJ4MlEYaeoFsKm1H3LW3fo5WmOdTMjEf0A0WZc4iOfqZprEKWJSGzXO+2dMmRC4OSsE01L9sjTxdL8nrP+eqU+/t7GmqWZ2cYEXDO0Q09MSYyLYgpktscoRXHpqbft6QYybLsQVkZH+Ajnj0JIcQIbQrDqGy1FqkytIn0Qw8x0fkw6mdJ43w4gXIjGlQIgTUGqWA2mRFjInhIRLxvcc6TkifLNAg5zjjRdIPDR4dUjBjk8e2DkoohJfZDPwqThoA9X/Lkgw/4g6/vsLnFdGmc2SNQUqKUGm2GUkKSSD2qRKMQGJOhlEHKMS6WVAUqx+RTdFax2dXk1YSApqiqEZ3sA9M8QyWLKXJWVY5vj9zfKjb314To+frFSwpd4oTnbrdn6I/jEmHUKDRWW1Rm6f1ArCHLZxy6wP7QoXKN0NAfD9TNkfjyJe2u5ZdfvkUo8GHg5GTG5XnO0NzT1u/5Zvs1x8MtmbL8q//3F/R3r7nfrPm//9M/5ezZL3BywfvbLUOXqMoFdRfQxZQhKbaHcUFTmxzvIlqNtMTMGPq2ow8OHxMqt/xwc00M48Wl9RYnZ+zv3mJsIiuXiHmBtguq8jHF8pRgEpOVZTFTnKZA73tmyzlvb17QhYjqSgiGFCM2CGQxISRBEmlMIqRI0oooGLkcD6bGzu0xuUBPLSaWpKYjSkkfBg77A63QrLIpcnpKlpUEHzj2A4OPKC2RQRCTwkiFMpbFakrTtGR5SRSStmnH27UeN/9D9Oy7RJMGJInCaLTV5LlmIhRGR5QICAzWGLQxOO/Js4Jh6MmKkuIBnhNCILkWkQLKWPp+xI0HItqoEYqUoKryX7sm/kYXdN9tmM8rYqhRKVBMJRNRMOwEs2lB1yW0dUxLQetgkhfIySnSC55dGfJcECUM8kjvtqjUo1NN3+5HfWY2waNxwuKtxfkMbQXKJJRsOJnDMBwgduB7ipCR5SUIQz/0DK7HloKiysmrBUVZIJTE5pbd/YEX370iJsP9YWA6PR31opM5zz/9CfV+O8ad9juGxrNeN2SZQtsJ3YPkpA9iXGCKnkwMOL9nt92SUo8QFW6wKDW+6axRSG1ZLuZUkwXH4z0xJabTCS4eCMLx8vW3TGcLaEu0tfzst37Eo+dP2XctnU8cmsC76zXb3f5BfKDIi4IQR7uSSAKj9RgpEpqzszNELqnvXtHJQLacYVxBshm+61ESUCW7vaOQjtV8xqF+hy0KsnKCyAuC0AzBkWkB0vL6/R1eSJaZQ55MqWZTFt34ht9tN0ynU2zKUUmOhDPVMr/IKadPqV869k3L5z/6OcX8EXPp8e0rdv4HRJXThoZCaQYc14cDmyFxkSzPpiumsWOaDNV0gp4vSNLy/btrOqmonUNPC8RGUx+PrExGaS3KBK5dj7i6wF8uKU4v+Im9xHUNsT/SNUv6oaFtdqx39zRJ0YrEVbIsOs2xb+lSYFM3SGM5Xy4xWUZTN5SDYx4ruhjYx5ZXhwPvp1Pmsxlt2yDnU/bHA/d3NyyNIs8tOhvxlV4kYozsjgdOVksu5xNiP3ILhmG8nSNGTa9HkBAP0cwwLjIOCZXig/ZSknSBRCBiAgOShFUSYzRd3+N8eBBmjJrN3o0GreQE3g/E6JDKj8hfAik6hn4YSV59QBeK0j7IgQaPUhIZoY8OkRmUzelTx+zihH3bUM4q/A81gnHEJcSYF1ZSIJBEJEIqpLEomyHkeNsy2iJNhpKGKDKMLjAm58//7C8JCdq2p3v3jvAeXPDgHTLGMdYkx7hdmVt6H1B5iYgOk1sKazk2R4TRWFMhQ2I4NiQpcV0gpAFpDFYaXDTMVnOCMAxC0LoRWbp49Ag7mzJfFGzfbKnrA94L3ry+JZMtf/e3P+D+7RcsK8+//48+57/7f/wpj05P+ZN/8S9JynLoDFWwbA6OZGZkOkdbSbks8Qmqcoa0JVFqNpsDzo+HOWM0RIGUkiAj0UAaHIfhwGQyo2kjJlugzYIymxLSkWwimGUam89pWkmvNDYHpaGtN7zfvqHte777bqDtPUEanj7/DC0ERll8FBxTYng4VCIYx4dDS4iSGB+WkaNEhNGvkWnB/GxBRkf0A1FKlklTrs6Zn18xZCUpwfHYjFAcMfowYgoMQ0cI4wgoWTDWkoQgpoTNx66qGmPkSC/IJyVD3xFCoO5b0tDgekWmA1Wh0Coym83o+0DSAqEsfRh9C0pIXEoE71FaUxWT8QYuJNoKhNJEocmycoTr+PCAkP71Xr/RBf2wfU9uJ8jUgBvz6ATPk0dzVsuKKM5R1TOOfU63HxjcNalfMxxeMqsivo8sT0+p247SgPQOwmjh6v0AcUCZHEdOUSwRW4sUjuU052Q5Yb9+xRC2aBkpS4sbGupmQ7CGYj4hdZHD0VHvE7IdjW3dkHCxIW3uwRmOrScJzd3tnryQjNpsA+kMSaDEcXPzBn/sSa5BF4rFasLqtKLzPShHoTWiFcSYUTeWhKQ+1gxdN5K3ZCL1DUmXVNMJ1WTG6nRFNzgW8xN+63d+i/vtnmN9ZDKd0zcVne9YnRTcbl4ii5w+BvqUsKVgrkt22x1ZJjg9HSlTXevQ0pDCgEiOzGbcra9pZcdJJckzi3c5Mlli0IiQo6PGMKdtFELe04aey3nO+cmK19sdRia88CglyORomLs4K+m6hpPK0HYb3nc1pYGbuxc8ef4ptrLI3mGl5OL0kvv3L5BZhRbnPPl8TrjsWe8D6/tb2rbmZvs9Tt7QhTWzSpGwXJSnnD/7kGFbw2aNc5HNbkNRzRmioxsiHbC+u2ftBw7Oc7Ve8Fk2xZ4smeUFoWlRU8XJpOR16NkcDtxvjtx375jMC3QhUYXg5OklqSv46798jZzkZNMJYTMwWU44sWcc9y1D65iXU/79v/cP+P1/9s9Qh8jZyTk+W/GmOfKyhKNr+Wa74Wy5QuWWzXFLXM2Iw4DrBpLzWASz2RwloTkeSDGxuduQZXqk0GUWYwwujMs+SSqk8wilRpVuAmk0IcaxIAM+jNvCLgSGbuwASMAo8XDbVyhrHlziiSQSzjtiiBhhAI3NDCkN+OCJXRr1v7aAkJgWmhg83sVRlxnHTLqSEPzI9UYZkghs+46bvuXk8keIL25R+gHE9ABPFgiUzUjKgFDILEPoDGtLpMnROkMpS0qCQlmW1Yx2f2C3XTOfzsdbmpYc6hpFYnay5Ljb4F1CSslms6UrczIjWV1cPSCpJUYJdDvj/e2Os5Mr0uBZPa7Yb++phxqvBUNKmLM5QogHKYcaI6gGhhhY32+5v9syK2aYpFGZQWuBEQYrFd9/8y3/8T/+t6hszfXrr8iqCkxGVk05Dp5Hzz8gGc3ZxRnHY0Nlc4a+Jp9cjPsASOpuwOQlGIN3jqY+4lxPkZX03YhDLTJNl9yImY49ET3e6H2CSkHKcDbRi4QlJ+WaLM/Is4CSPfhIHyQ39zuavqOta84fPWW+mPHm7S0+HohBIss5RmqETIQYGLoGIzVWaWJUxDTGG4OfEHuBTxnbesAkSYp6ZLuXE/o93OzfMOiOGOLYzRSjsCvPiwe65vh39UMaaYZSjs+xHEcEKfgxHSUCwXUU2qHiqKXVWmGKyfgz1qCNxFrJoe1RSuOjQD8okTvnx7FPSgilsTZD6tGlsN/v6fpx230ymZFSGC2YkZEc+Wu+fqML+umipD+uMQzkWtLVO+5ur8kLBcyZnj6idj23uw2HQwO+YWoauuZbQu0Z2og/tsSqgkyTWcX797dYDZPZgroPtH1PLxTNcKCIkkwnlnmGrDf4+2ua7S1Wwt3hyOPHz1gtC8JM0ncdoR8YGkdMCWkzbDGDJFHKMF1V4EdmeMAyRIuPBpM0MamxHRkc0fZMnhXsbl9T0GJkQxBHOrfD5p4geqQq2Rz2KGkRIkOJCav5Gb3pcYPH6D3EHYedJ4mC3mU8/eAJIWlevd3w4s0P7HYdISZm8yWFnrM9btm2r0i5ZnJyQtQZWbmkcY7MWM6yCtLAENYsVgVVsSIMgb51tJXC2pwYIsfeU9++Zvp0yd3mwNAGjC2xAnI7nkofP3lMZQuGzQvOT0qMcBQ6IgrFvChHMl509EOD6gdK2zGVCasbpjYyzRMi1NS3f8N2XZHpRNN6bn914NHpI4w6QdsZMgzoRUfPmhQipQ6c61OCULihwHUd0ik2x8TkNGfoYGYU9X7LUk3od4HUNDS7PShJJSJFVVJczclSQd02FLNqFGAUioCkzDPOg6KInkZE7o9rjpuW1fmSalXyw7/8FdOLBb9YnTKoMcrV+5YX/ZEcw4yCLCbY7vnqX/wJWTcwkxo9eGQeOV0tuBWOm/uOd33Pi/qI1IoOSXuomU2nSDQk6INnuz9QZhl968gfltqqrCQRadt2FGDESBSCtm9G5elDvAcBbnAkwCjF4NzDrH2clRtbYKwlPtxcrS0QAtq2IzHO22OMaKPJbImRhug9idGgpo1AG4nW47/Vdz3eO1w34kEzZTCZQTzk0VMUWG3xLnFwA8bkSBKT+ZyuaUmxHL/3NH4eG2OQ2o6zcqXReTFaGsXYvbI2R6gxJZIL0MGxW9+xrCyKAd+1HOsjUhtSSjSbFt/3JCQYizaGiGR19YTJrAQxehbqwwGhJggJTZdhkuX9zZ56u0VkmunZCbPpDD2bo8TI1xjqUWBTH45My5zd7kiIgj5usdMpuVTg5eiAzzI+ePQJVbnk8cUjpuWET3/+mPv7Wz44fsyhPnJ69TEv3jckOWW/E6ThiDFTvrttuVl3+ATORzholNLU9R6RIoIBQmRR5lSLKV46HBJTFtStx3mB749MJiuSVCihGGJPPik5OTvFGkthBEUWwR9QVDC9YHL2Eb3rMEaBBGUtV08u8X7cdwhY+jGERIiSk/mcoR9Vz0qNlDjvI5uuJV8oQgfKj4pi7wQmKyhmS5K04+evLLi9vcUNPX3X0wPuOB7zQJDnBT4GTJ6Nz4wQZHmBSWO6yFiNiAlTKHK3RxeKECVDSCPlTSiGAXyC1kNKCqv9eICUEudGdWyW5eNitFZoM86PImDz0QG/KCuyrBi7X/Ih8vr/xWb4//f6jS7obtggU0ezX/P961fk2pDllqbZcXd/IOawk3ucMOQzzf7uhu12x8QoQp1IfcFweGDjes+r1zc0h54qNxyPW06untL2ESkDIbYQPX3d8nr3Hc3mPfdvX6JFpCxyqmqGSZL2dsvbr9+NbSqRMdSOqycfcvloyu1ug0gDXRfpYk5CI2xBWZUMhw5SxLtAUSxxDrwzdO4pVg/MTuaE4ztUXCOTBH/EdQGURFaW06vHHHY9uVlgdUVfdzjWRHdHnntibJFW4IYN93c9h+YHqtkZ0+ljfPCklNjc3tM3ez7/+DPsac59vUarCUqdoKxmf9yCMIToWa6mKGWRCMq8YlZNub9ZE6PnUB/Z3l+PD29/wlTMOd4cMQEmmcYW8Px0znH7hl4ntL1HyoGLiwWF6ZDJMck0jWtBSgqrUaIjzx0y79GuxrV7ku8JMpELQR6uOXaRTk2RlWY2X2CyBdIJMjPHKkm7vSUOHX/853/GenNNoRKffvqUR1eXxGGO7yL377ZcPvuIYrFi9+4N3ZtXPJIFdd2heo/cblnlOUYpRHtEmQDbI+/kgcnpiutwZN0dSVZTVhVF3uP6EY6hM8HZYkHoC6Z5joyeR9qw/+4Nv/f5p/jgQQr++2FLoyWTPIcAQkNRVrza33JQLW0VuNu+wrd3xMmMWht2OiK846/vGux8wVUxwd0OdEONM4LcWqKPaMS4QCYUdTMQhoG+HUa8Zm6AcYtZK82kynEh0PX9gxZ2zG/HGEkpoiJIoUgxIUIc+fN9z2wyo62PNA/zxxhHXYQQEqXGLXfvAyHGB65CondjRl3I8YYOCakkWimszjEmQwiJQDEMAzFlZJkdTV3tgJqUeGmQmeaLX32DCwkR0tjqT6MvPko19n2NQeuMKEY4irYFSIWPiflkghs8i2qCloLD9h6lBMe6JsaxIyBCoCgKYvRIM+pyLx89xSM5dj1t79m9v0MpQUgOERLOSRazc4ZhdEoURQ6xJMqxdTybn9FMclzf8Lu//ROWueQP/+k/Z6ZLdus9Cz1KQsgl0/OSel9z9eSC/nAklzBdzEhyyuYA/TDl61cvefv6O/7uLz7m3/r7v8N21/L9yx8Y4oGLkyV9o/De8ez5Ce+ub6ibnjy3TGdT9vsDRRYxSlLmc55dPIGQ+PCTD9CFoZhNaJ3nD/7oXzI4kLJASImXEptXzJYXSCVZnS7wrqPINEYnoof60NLqnEFn5OXoSagqQ1VolE5s1/ckAoOLaCX426TEfD5DK0WIY+Ssrlu6ziGrgrLMwUusnKPEGE9MadS1JmmQgI09q+ljfHCjtCrGB45BZOiHEV0tRtCMS4mAoB2O1LVHTyccDwOKyNDU2PV33N3ecfn4OfsukE2XRJ2hiinFfEoSGm0i2vTjbgSR5D1jXVYPWOPRTZASFNWEaqpwzpGZjBhHze14+89J3v/aNfE3uqCHuCHXAZ07rGhpDhvqOrK6mPPsg0esu2uM3iPSlL4vmZXzMb+4Hm9Yjz78mKK85PruV7x784qUPALDuun44NNPKIspSfb88quvyfICPZ3ju4b312/ICCznFVVpeff+HcU8p4k7bm/vuP7+FavFktzmnJUl/fVLfvX6a1oSZ08f8eHzp4jylGaAQ9ORZMux3yMpWCxX7LY3KDnCG2S4pLICqbZgMib2Ec3+Le1xQx8aDs0OoT2mcBhd0XSC5I7EoSWTYx5ykmu0LFh3DZHAdFERpWBz/46yXGFMRggNf/fv/Zyh77l78z2189j5inbXkE0d2VzRHDsQiWoyo3MdBIdVhsPtnut3byFCc2w51i1DcOw2W9Ldlo9O5tjkKY2GHBZnJYt55K/+8i+Qy1Ny2WCj4moimZ4XpBQ51jV33YH3mz3Jt1jRAw24LUvtUCIRhOajp1fMBbjjNc3RcxsOzGYVTdMj1BSGFknF9v2WF3/95ywnmmfPznFpw7E98nZ9h5ee7e2G3EzIszlpueR9auHpHCm3NNstm+7IUTiWc43rW0TvGcLARGRUZcaVVmglKXRBbhS3/ZFDX9OoQD10VGXFkByhUEgVcMlTX98Stg2rasbh7f0DhWvg8eyKgxUs5hWH4z03xy3vwoG9clSPV+wbQT2f42Sg9x27wxE9zcBYBiVYa0sxJFYnp+zXG3YxkvkRtKFjgJjITUZ8oL11MYALRDkWZ+l6pPJMZ1OCD4iUUEIgUsJaMyJelUIlHuQWHm0NSEHdNPSyJiVQSvO3N6CU0kNBH/PpMUb+9t4RH74GZsRfCoVQgojAJ4HWljaMylpIOC/QuuDQjyCaiCQIhc1KQhdouw4lR62qkAqkJEpNUnYs6FJhy5KQ/lbuoZHCUOQlXTswr+acnl3x9Tdf0vQ9wQ+kFMdC0HtWp2cgJMEHjFUkKbnf3CFtyRAFQikWi1MSoxkvUwIhcnb7wDDUDG5HcjuEaNDK4nvND999D5dnVAb+5A9/nzJ1GN/xH/y7/y5dPVA3nvv1njo5ehW4e7/ji1++4+J0RdCa19cNb9+9GVG6JM4+eMT/6J/8Ez48t6iwp6NmlnkGUVBVGb/7d/8R2mr2raN3Aaky7jd7lM4JETb3a96+esOTx1c0+z0/vPiBn1afg9J899V3CJMxLSZQKU5Oz4lC0PU7skzz0YdPmU4LBleDsMQUCUnQNBprZ5gwwd/f4F0L0dF2nuNuw/r2LRdnCw77DZPFOYkx9lfllmGocSSk1GhjKQuJkgohK4iS+KBkFglAgtSMThQ1LqnJnqLMmeiMssxIaYTBWG1o2w6BYOg6fAi0LtDFwEovkHp8Xo2cjrTHNGN6Irm/vuH1Dy/5/Lf+DvOzK4LOcAj6FEEpbGYgjsCzPLOjNIwRT06KiAdiInIcsxLC6K534zgKEtZoUgy09fHXrom/0QW997f0TU0lBCcnlvf9hotHF3z+8085ui1Lo2g7x7GJTPJH2PwSKwxiMVA3G0Rh2fgd+2ZPZnKuHj0CmQjJITXsdjuUSjy/mI2LsTaQT0tcbei2R5qUkDbn5OmcyVlOmLd8cPWUclIytD1ucNys79G24Nh2mNmck/Nn2GLBsTuSZTnFSYGLgq6Dvu9pNm+RzpJChnSCcNjS+J7QbojtlqPw9F1L7wKT1RmT+VOGOKBtBOHxqSXJPe2wo/NHCuFoa89/+A//Xebnj+lCx8Ft+fqHb9DbHcH1pFQzn1ma+pboA8tpSRElg6qopues7wa6m1uK6Yy8yJlPVngxEJWDMG5yN4caKQRZUY7bwHFcmpo+2XORRwoFb7Ydg1fc7zoO24ann/wUsbjgGDMMHdlEsu8O5DqNlqbcUqzO6Zst+9vXNM0Bg+fdD9/x4QfPmZ+cszm0nGSazBhms5JBn6NCNkKG5ECSDXV9TUo1i1Xg5vW3pDTj+dNztrsJV2dnTLOSlTkhOEkUgh/evEBOBtq0Zzbr2ZsaOzc4p2gaR9onluUSiUbPlgSbU/Y96/Vm1KcKxdNswtp1vHt7DZkmCqimY1sv9j0TpVnNz9g1a2Z2xv7Q4PFErTnc7tm4FnfZcOtv0ScGkRsyWXLY9kSjyZKCiUMNiq7xrE5W9MHzVjm88uxU5OeLFcfY0XQdwWqyyZTueAAhyauSIQZ8COQ6x4RIch75gG9NMdEc61FbmR6wMm7U3Qop0QkUkjA4CqXw/UBSkkJrhqbFp7+NMoKxBoRgGAbCg0ktPahdQwiQHpzU1qLkOGt33o9IYZmocSNSEz0KW9DgAakgBWxecvQtV1mFHFr2+3ucCxQ6I0oLkpE6pO1oZ7QZQpuxUxATUku0sRiTMZ3PmE7mqGJGkBkffP4Tbm7fU5UZRilOT06pDzWL+ZKu2RF8g0uazb5jsz8gzNi2n0Som462PXIyzbi9fknnHgpUNpDJA8Sa7X5gfvIJs0lF7SPDcU/ye1KqaW/f8F999zegcvJqydXTD0m24u5uy89/8jM+++wDnj294tuvvuLbb76lsCUfzldoZfnxj58g3R0Mnvu337G+XbO/eUdrPKK84PubI1lhuZhKTpdLesc4Jgxwv9mRnKfKCyZ5xdnJitYN/Ld/+Af4IGkax+rsknI6QShB7zvqpua4eYEWkScLSX1MVKVmeTpH5gWOgmvR0e17eteQpKduD+jo+PbldxzW1xg8m1eG4Hrs6YHV0+ej3KcPCEbOv9KaUoyAmJAi0bf0w8hHGA+aFiEkUmmSEiMSm4S0BZ33dL6nGWqECITg0EohhaIsSsoc4jDKvqa6IChNUuPIpj3W2Ewio2Ayf8p/8D/7n+NCwmYlu7rBGEtpFHXXEHFIKUgPjIbg3bgIGiNaCox+YDS4HqTB2pyUEimO3vUiy0kxwIPzILf2166Jv9EF3ViPlIFSa4TJmU2fkSS4eGS6sBz3A1mbIdIpE/0RQl7SNGMr2mcNNWtqc+Tq2SmqSWhraf3AvjlyPG4gtUwKWEwtWidcWaITnF6sSIuC3AiiGJBVYvl4Sic6jnFP+XiG7gKajKqBYZCcFSes64EvXrboa0nobskywXy5wuQlsesRXhNbT3KJMETCMFDwNSk1XN9+x7wqkCjKqmJSnJBMpAkDIZakUGJtR4y36FxxVi1ILVAfcT38n/6P/1eeffJjynnFpr1GlpKL80tWF49QZkLT9fRdw6c//oSny4/54z/9gt2QcfQGIypcEuw2HUOfiP6afG5o/JHldM4krzjsG7wL5HlOWU3onUMqydXFNZ9dVkztBP1DR9znHIcSm1YoYdmnKdV0SVXcI9yetj4yrSacFlPuW09SBrOccXUy5e6u5Ku/fEUuFX/5F3/Nb/39q3H2aAR9XLOve/ZmwAwlSnsG1hz3r5mISN57jOl58mRG9B4rLbIeWNfvuG0dx03NbLrEy8i6u0EsPI8/m3CjjnAC1idOswkXxRnp4PjhvmFaLtnK8YanTOSQCcTdgaIOFL1BSMnTR5fY2YT73Ra32XMWYGpKZtpSqYp6UbE+1OwHRZI5sij4eHbJ0dXccM+Pf/5ztmbP9faWw92GwuX89pPPMIPme/GWu7cbUIZFXvJmOPI2tLwPA9ckXFTMJppCFBzbmt19jxgGcmCymGEWM1I/EFKiiIK8UHg3PLD8D7RDS2YNgrEFmNIIzBAxEZUi04boPJnO6YeeQCIJUNqisgzv/RjN6dNDm36MvwkxsiwT8aGtrhFS4XwczVlGI4QhCc/gPV5G8rwkCc0gNEFFYnzQZypBO/T0MnCsO5Qat9SzrCAOaVzuQ5CEIDy0/POywKfxJl3kBdaUWFuS5zmZzTg7Pef9pkVmFX306HyCnZTMJhWzxYq8nPOrP/8LVqdztut3DFGCrjAmo5jOEFqzOxy4vDjj8eOfc/3qS/qu49HshBh7tnffsNu9IoUjIRW09T1NJ5idf4ixGZv7HUocya3i/uYd+XxFEyMzd4HrI48vnpPZgtvrW7xvyErDz377Z3z7zQ/cbPf8+Ec/5bjdssoDd6/fsnnzks8+/RE3a8+fvTiMqR1T8MOr98il48V337M9dNzc7vj4059SZAXJQd85vvjl19ztb9m3B7J8ymJ2zvliRts78nLKodlzWN9TVBnb+7fMy4x6/RaZS+5+uME9u+Lxx5/jkiSFyPfff0+reLjtejKj+ODZU+LpCul77t+/RRiNKmdgM6IArSwpORIRlyJ13xPDmJgQZkN0NQhN3ztSkqNsBoV6WHIkSbodWCuxdmRXFLnGWI3RirubO27v78mGAyY5nFSQlZSLFQ5BHKdJuAhhcLy7qfEuUFUVggPH4wHvB6pJTlFYisKQnCQqTd+1IyI5OmRKDD7Sdx5JQkpBSJHDoWWxmFPkBTzYzI02aK2QQmL/TSnoef+YpNfIwtOKA0MKQMbuhw1lmaOLc1z5Ieer54iQ0R7uMIVGphKTphTqR5yQo0+26IsjIW3RYYs41nTvj+Q2cHqSofSOLJPc1xlN21GuLDJWZEqT5xldPzAtHrHKc7Y3a+7v3lNVU7bHms2x4eAcarhDIJhpy+HVml19pK07Ti8esbg4Q+WJSI203QiXSBNitLS7HRaH1Y7tzbtROCNK0A2zRwvKckWeKXw4ENORFI8jAGHoRsFLZVExEXvB+/ArnpbP+dFHn/DNd3+NMWNbc78vaGvLk6tzrl99yat/+f/iEGfo1Y8oiwrvPFUGmRgwlceLDUEV5Bq2uw2HvST4Hh9ahk7y/q5Hy4rLs2eEwx21rzl5/ITseMOH5QXvleBIgdSeZXhP1/wK2UeGRiHaA9ebr8nyns0O0J9QLT+AfMmqUvz0Rz1/9e0fU508w2ZLrsqMVZHz7mCh2FBMDxxvB8TgKFSP7TvauiUvlmSLE9wQmU6noAQ6v+f9d18h0g5RdLzr7vBKETPJbDJFqiVzcY7zic7X3DpHaiInoaRUBcfe8Ta8IZxkXAxX9OUZt5PE008v+MXHHzNzif23P1AFkKqgKksmxwh2wl5pvg8B8/ySo/A44YmZJCXH3d0t2bSi2Vvu/uodq0XB7z3+lB/Et9yGA3fylr7QHI8OZhpTRrb+lv36wMIuEGFO4yNfFhlVEVnmETFUMDgskPqWu+7AEsHz2YRqCPTRkqSiPmyIQ01ZSeQQIXVMTEFfB5yLpFxgrKY5tiQdxufRgwgKqw2D80SfMCEhokAxSlsQmiDGubiPYyzOIUY3+wPeFAS2qEhK0cVIk8CjqFJOCJpoLIP3EECGRGY1bdcQpKQuNZsCpCrpI9QyoqYJGVqskBiTQ2GJWpAUiCQBjcKSyYxS5lzNTljNFsR6z+GbP+Hdi7eQTYmy5P6dQorEtFSU2hGON7y97Ti7eIrNNJ1KZFlOfTwyr5ZYpalsoCx7futHn/BFv2e7/hLvG55dXVD8+HO+f7NG6im5mbBdb1kUkcNux0effMCbVy8Z4oLi0TMCGdlsCvOntPd33Fy/46uv9sxnC4ZhYDGbcnFxytvX7wih582L7zCrGY9PSlZpwzQm1Mtrfv7Tz/j4p5b/5o//nI4bzm3JuzeRr3+4YXn1nN/6+/8RL168pj3ccjzsud/saV1iMnnEqko8uloRw4G2vWa+ELS+JmiFyHJ2buDi4hN+/Pln7PY77rcd09nnvN4LNl9tEayJwbOKa9ZvXqCU5ma9w01PSMUSOz9BW83zzz4hDQf6IRF0wRA9KYPcKowYENHhh4GYFQxBcapynMgYUmIwkdYFkjIIaTAmZ7fbA5EoAoMDkoYUkU4hQiQaSbf2hMHz1Z/9Jf1hw3RxQrE6Q042BG3wCGyeE2LAe8fQQJZXXL8/oLUFYVAmY187qhJslihLPSYcjBo1wTpDSciMpBtGwZYPjiIHGQeW2Qol49iJSg6iIAxjLNn3/4boU90woGRB1w4kHFk53ghMyul7RTv0xOyGFy/WiJCR6xKiIMtzkBmSEmsnCNFTN2v64RYh9rTNHct5iXcNfevZbtckHOdPzzl7dEEY+jFbutuz3mwBw4vvrrm+WbO5ucOmxNB2mNwwpIia5MzmFfvNjl2ICB8oRcT1Pc3dhv3dnnKeYSuwhUQ2PdE5Srtgo48YDZmytEeHIzGdn1AtVwTd4+OWkCQx9gjp0FawOlkwLZbUmxua7RpbWp7NFgTr2G8EL48biuycX/3V36Cmt9jiMZk55cvNd3zyfMXv/s7vsPUT/uJlTd3W1H2HLQtWJzOwgsNQ4x2UWUU5X3Hz/hr/8IGcVGQ+XSEpUNKiqgtCntHKKWZ+ganOeZKdcNt4nB9w9ZFcG2ovmORTZmrO/btrvvjiLyiLC6r5GYUecKnHdQNlccVPfvqPkKJipSds779DHGuaXuNCxXdvXjAzM9LQEoznsKsptUXaEpSF4Hn15hUxOSaTih/97DPa/e0Yt7OGQ9MzDI5cSfKomcqSfVePJ/RhIKsKJsqSG8E8r0gx8b7d8t2vvuT6dsNkZai3d2xf/cAqSWZ94ul0ye7mllZnvLw9ctc57MUJfjFl837DPgxIq9htN8ymJR99+MGDDlRgqgyjAt+9+IF9faBcTDgMA9X5knk1RTc1UivW6yNF6yhsRfKKercnOympD2sOu1ti73lyfoXzIEPJt/f3VC6waTvOdU6VekpjEEYidMHb/RaLIJOaSdLYSY4SEh8DHRBLM+I1peSmrhFyxMfaPEcIMW7s+zCKWSQIITDGEGMEadBaj3EcAd0wEELCFjlBQxccLiaE0RghGGIgSBA64QAhwGqNV9D5QJQwWRRkqmFiZhRCksmcEMZ8vFIKm02gKKkmF+TFZMwja4s24w7EB08vWUwq9ptrvvriC+6v72jbmlQ7kumQxQxT5A9gkg6lLNoq8rxiu9/x9EefcLdpWc5mbO/3zOYlb15d8/7uHTYMDPUejeD8/Bmf//R3uW8iy25B5x54DpMeqgwrSzb9nk9+/im7bY0PFjs5xc5mBCWw3lLfvOHq6RlD23N2seTpkyuC75hOrygLQ1Va9j6nlJG0CdTrPW9u9nz77q/59Ge/x3/wH/4n/Mmf/QVSWGarOfL9kWMX+MM/+tfcXL9HBIfrO2xR4aNgv98Shp56/462vmEykQgZaNzA5eOPOLl8yu3mQOcGfnj7HqQkK0vqoFjNl9S+xw0N79685vbND+xffovUmjYkGnng7OOC5dLSCQEhklmDxlGIEXOckmeqElnsyaXDTjUh9XQO+pChS4MKARkgy0fxSp5JQugw1bhhLrXEKI0Aok/Uhzt8P9ArhZYjue7yyQUMC7bHlkAkzwzZ9AHNrBUIxhZ6N0pohsETga7tUEaiVKLIA9aCFpFpOSFFhy30+KuWSBzTiUEJgxsGirIgy1ZYq0lx7FiVZfk/3NSFEDj+DbGtlXNJWVxwOO5w3iHoSKlFCo0xC4pqRTbRtMeB3WbPbjfg3XhDs3lGX3uqyZSu8fT9gd7do1RLSqOCta076iiwdkWWWe6v37O5FWRGkluDlhYXIk3ds97sUWpCUysmJzO0bBGxYza1VKsJPvX0h3tiVPTHnpPKcna+IC/O2R8DzaEntyXn5yuenWv2uz2b7Z7yQlFohXACVX6Aigqjp+RlRhd66votfQ95XvH02SU2X9E0d9xub5ExUHvPoW44W51hwhTXCZRdUR9uaQ7w9PEVQywRQtP3DUppnn34OX/yf/sDtm2Oy3LaXhCE4/B6SzGb0XlP2ztEqplUMzIzo6wWkHpOVhNcP7BaXHBx/pTtted1feT14ZYYBWmo6WTES8UwHDmfWQ77Aw0VhdW41PP4+WNcuObV9zc8/kAhxZqTqaU3Bp8WGDNnfdvz5v2az6/mlOZA6xI2ztDunP54T9/tmD454/zqGX3rePH+Hp0UOkUO22vu37/mw4+fMakuUCvD9W5PsiOrmgQzbaiEYR4VU1ux9yPApVvvuK63zGXB6mzBREZ+cnaF+Z2CF69e4xUoJbAhMY2SZa5p2pbW9+zalur5I06nFe+6AywNTTdwbAaSkKRFwWAt7w9bBGmMZRmDcwN2WjKfaNS05IiimC+pqjnKCpQZF8L+23/+R7x6ecusWqCAu/6Gv//v/Zzbd5rD/Z7Z+Qlff/kDdV+zGwZmQvCu3bNSjpNMkjlB9IFJMSFkFaH3ZEIhuojVHq0k2RAhRjKjETEiwkA2KUlypGghxlha7HuC8BipUQiMUNg44mGD8wjn6Np6bNFbA4WllhHf17gY0caSmWIEwmTZ2M6XimEQCD/qeXsCoipRRmDLyAdPZqxvOlTfogaByiqCF8jMYos5dj7Byoz+2DMtptjMslqtMEbx/v1r3riO+rBlt9+wPjQUsynVZIXJKvbHluViwocfPuebr37F+dlH7O/XvHpzw/T8jPX9jqJYsF/XDG3L2vUEFSlSQTKJ++0euoGiuOAPfv9vkNUJ+97TuBYpHOA43vRMS7i6WNJ1O6xOI5P/EFjMLPl0wcXph3C1IM8s1+/e8e79d5ydZViT+Hf+7V9QFpr9YYPzp6zfveXNvmE1O+e3fvELXr5f83/5Z/+K5fkTpLJMVUHXdlTzM97e7ai7nrLIMShiLumGgelkxmS6oK8PZDqw9nd0hzUxtHzw0Uf8+LOnXD56js0nbJrEzd2a1+/fkxcF+7qlFIZyPuWHb77m1bqh7iSqPCEvSybVFLs4xeUz6iGBkMghIayilD2FaBHaorSlUIFCZUyMpsjGRIJHsmVCQOCCZ3AjgEU9CLliP5CXFiEsNtcjjUAIDvsDmzggKjEmS5IgeI1ePRmjlErTukTrA0MSCCPIMkOWZSPBzY+Z9hhGXXWMCiHGrXxtwBhJ9AMpjabLpqmZTSvyPEOkiDHjpntKChfVGO3sG2bT6bjhHt3Dch8oISH++j50kdLDUeA36LXf75nP5/zu/+IfM59/TNc4fNqQ1C0h1kgxRaVzzi+eUjdrlLS4PhGCGnWGgM0Nm+09QkVcN1AUCqEOuLCj646QDFbPaQ5+BO/HiChrgh9QGh4/ekQMkj//l39DPnnEbPqMEAq0FnSHt2ze/YCrb7FZQKjE488/AJMTo+KwHSUrk2pJ25WsVp/w9v2GwTdI1WBMS5FHXOypjcbqHOEUlZ2iYobvIzEInAvcvX0LTjC9ekw1yWjaLUiHNoLQdygEru1QKIpMI5xlNTmjmiaq00C+rAhyTntMlBlcnmR8ev6Yr99t2DOllhWbo6Npe3a7A1m1QNqCLJ8Sg2DoRp1rVRpSqnHDAaUEy/kpRIkSHRJP17a0zqPyikEoyllFGI6o1JDnGW06QzQHlrrF1z+gdE8UBetNoiymzOcZzgu6APumY5Y/QrV7LufvWBRbvvl6R88j1r1nmUdsLhGZAqtpWs9ufeD+3TtmVtJu3+OHHY+fr1A56IlCTnPujy2FnTJLOf7dPWq7Z+EV82nFetiyPt4zLyryXsJx4GQ5J2aBYlXgmkhAcHSOfhiYmpxJlOjWkUvBcb+jDoG3IhIM6EVJqwP39Z668xAFOlquzq5QviPTkkPd8sOL90yyxCcfXvG7v/NzbvcHvnp7y33T0A4DWa754OPn3Nzecjj2lPmct6/f4uuB5x+dYOzAfKHAC5JXtG0kL+fc3R65e/WelcpZ2Yon5wWZEvRN4rsvXyNCTq7LsTPhWppmD9FxEhTRBYySWCURKVIUGSF4UOMHZG40WXyYlydQY5gYkQSlyfCDQ0tJliIm08gix2lJGx827R/+jIogImgSQQpUlqOkplSWShvi0GMLS+M7Vs8Vy58U3KoL/sv/9hv+9OVAG+acX35A6z3egJqUhGEHMY10OFWS5zNiGLkP+92RwmYjc7s/EEMizwq0MpRFhQuJJEYcbT94Hl1cUO93DEIg84K+92Qqo8wnvL+9pxscQ4jMFpJpoam0YVbN8SkjX1zybnugHjpyKzkctmglCN09zf33zIxHC4VPGaJc8vTHv8Wzz37E7c0d+7s1Raa5OjuhPW6YTTNOTyb87CefImWk72purxs2N9eI/sBufYfJK9qUsesgK5cslyd45+iCZ7I848vvX6KUpG/31NtrLs+WZGXBy9fvqVuHUYqTRcmzR3NO55bLsyVXl2cMg+ft22tCFOzNjM2xpR08SVl0VtH2DqlGd0AIgbub9xRZYlZVKKk5Nh4vMlo/Ji4sHXQ7pnoL4UgfLSafk9kMjWc2yUgi0sdAlxJaC1IKaK3ItETLRGk0337xS05mUxZVxclqSd0f6IYeY3PyosBkOQHoesexbomMpsoQBLYY6Xm9GxcuB+do2hE4k4h4V6OVRCSwWlEVOVWZoWREyohz/bjjEQWTyZQvv/qS6XRKVhQPux/ygcJn2PdxjAJ7j3NjITdKIwEpJVoqwtDzv/1f/xfsdjtms9n/z9r4G31DH/yR/fEtwWtiGhDK4JyhbQ+cny5puy1CWWxWcXl5yenJM67fH3nz5oayLNH2FB8b+vYO57a0fU3vdrTdkSKf07qGLoAfHLPZjKRahFTsmwP1yxcYW3HxySdMJ0+Zz56TmVO0jYh4xdtvC+q7nN3uNcuLGYPYI6RDmBI1hS5FdrojVRUv97foxQmn82fEsMO7tzh/Q4weEef4UCAoua8zDCWZzpDJoU3PxWNLci3KOnIrWa5WoAR1c8Rllq7tKYspVlukOqJShs4sxTLj5e0XqCYDVeM7zbTSvH17j3tek8ol2dTQBU9qDixOSvKi4nhsxht1vSYlgesiQmjaWiJVTwhHgu9Yr19gdMZcCD75+BPu+kSe5/QPgoy2ORB8g5Kj6CNTOTPTMs86dk1PHyKizCjOC9q6I9YDyiQGBvIqJ/kDqANB3xPzNaZqiW7O0pb4NuC7yHqzQ8+mOAyyWqLngabdMju7ZD5/hF4OTCaWtt/TuhatoKmPaA15leEHS18ntk1Hyg26rHh1v2aZzci1ot3tyCvNshwpa9+/eEGQhu++vyF1cDnN+fDqktxInJZ0meBoAnZiOdISbEJlmvNsRqEmbK+PbI87ShzJCoQUzJYFi8qQFWMs7Pf/8E+43vdMz2Z4Am9+qPmd3/spr9++Yrff8PjxJVKckGUSQYM2iWKmmJVzZtMVNpvSRcFzF9nfP2EqLWHfMD/VZLnh5s2B6BvW1x2X56cAJBz7u8DxuBmhGV6gBVysThFR8Hq9RWclWV4wmy/QEiqRCCT2xyNt19P1PVIIUkgEI1nM51wWBVlm2HQ1G9eRckvSCi0UKoDyEYNkhsSnNJLdhKaVhn0EU1TkZca+A28yZLlicvkBn/wufNn8NVYk1ofvMXbG2ckzytmCKBzr+2vKYoVzgdv3b/C+ILMr5uUj/JComxql97ihwYeO6XzB7mZNTAqVVXRBYooJ+2ON0JBiZL6omJYV27sbYthxcTEhZjMGkdNvNojQ4X3DVz/8OYvTEy4qybQocINAp4Lnl+dUuaHZvuLN/p48NUyznLaHqlggj571y2vyYsEueO5vd7x98SUpNOQ2crqscE3kk08/JC9mPLqsOJlZ/qv/w/+OxXzOs7MLTs4/ZBUz2j4xny64v72jmhjOrh5RexiGllzNydUF81nBzd09ZaUZgKKaEU3CScPZ4w948+Z7fEx88Ow5n3wyw7nIfRKcR3BJ8vr9PYdmoHcd7WFAGUvXddiqpFUd3ndIFxBx3ENazRasZjPMUHP3uqbrWrrYUbtEvd3go+ajDz4gszNut/d4rcAapmGLQoLzGDTGSmyK3Lz4njbTfL3b8dGHz3jy0WMuFwuE0qPvVHiCkNjSoFV6wBvHBxxsw8TmxAQhHEELCoaHfHuCwpBZiyKhBSgc/XGLMgqTa/r2SIoR7wRdHPjo6SUgGZzHMyJl266DEFBS42JPWeYEL4kPYyolJOohHupRv3ZN/I0u6CEOHOrXBA/BK/KsYnCKqspp+ztU1jNbXVBOKm73b7jeHBHphGp+RYiBgMPHDmVzmj5hi4Jycc6SFW3jGDrBydkcUAxuICiNVpqz2YyQEj4oQjDcbre0Q8Gjqyk207x//4Ym7Pjstz8iuBO++PavKeczdJ4RosDFyETmCGHwUSCRGK0Z6pYwtDx7dEHwgf3+BtmdIuSUngqlJzin8H2iEJ6MljIrKGYtl49KJvMZtipo3UDdD7x7f0vT9EhpOR6ODCmBj9xuN6gbh5eBsO+QyhE6yeOLknlhMGVBdX5CozNu7rd898Mvxw3N3lFVS3xQ6FxzdnpC38F6vaYoZzTNPT4cCbEbSUt6wkeLCy4Lj/CaTub0wrJrW5SR2OmKtq8Z2p4PTydUYmBuJVM5512dqO0MbIXJPKFt8eEIIiFSZLvZQLvhkw9XZPlA40ZKoDYLpMyROkPmFfvek1UTtCmZnVuMm6HdgTbtaOOR27sNqzLjYnlK23g6PaKVt+6AqdQIFzm0hOBoCUyfPIKkGQbQMeIZqMqCYl7xyekvWO8b0mxF6hOiddTWECtNM0Rqenrj0JVBCBh8x2Q6oa1b3v7whrPpGWcXZ2Sxw/c1WT7l6tEZ0TXkCh49OuHTTy5YHDpqBzJLFFZxf/MDv/vbn1CUM6wp+C//9/81IQT+yf/k73H16IT1+j0vvn3J9Zt31G3CS8GxP1JlOb/40ees5pbb+prCzjj/0TnfvLtnd7Pm/u3X2Exyernks3/wE5puz6tffk937DhbLbjpBpr9QKeBlDAB4t2eSgrOTGK2nBMWC96v1/hM40LE+cDbt++pwsCp1pyulpj5BDs/h9ySUuJ2s2VZTgjNgHCBOgYObTfKjoaW0sK8qsbuQGlYJ8WbX36L//avef7za3yVc/nZlPVuYHa+xDWK7niPlRJdwtNHz/BOQSzZXHf4wbO5f0uTj7npvm+ZTDuG5kjXd9y//B5VlOhsgo97dDEnoen6hscfXFE3LfVhTa46zk4Ul5eXXG9a8tVTvnt3ZP9uj0Ry2F1jdUuRHbm7+SW6eowWM86W5zx+9CHfvfmaRx9+RjkRrN99O+b0a8/doaOyDev+GpfuEEkh8RgDveuIPrJeN/zTf/YD3//wMSdnZ/z48+d8++Vf8fU3X5AXOT/cXvOf/S8/o8iXfP/DNd/88B377Y4U4dX1NfebHVonnl0uqOt7tFjy9OkFk8WUhoLNoSe6ji60/OmX37G9fc+3r66xszP22x1ZlpHPC5RQTGdLEiv+9C9+yfp+QxQabTJCDMQh0R3vKbUmDCPdr+aerS24MZpCBc7mBZPLD3l1fY1OORf5ikxbJlZS370nT/0o11EWKQ1Gy4fFMwPBc3d/x48/+zHb9+/IqsSr71/yh//i9zk9v+Af/nv/iLOrKyIBocciKx44CUp4EAE39AjXkSmFyezITOgbQooM3iPMjFwmRnBxhOCockuIHhU8pVJEpRDGkhIIn7C5wWhLP3hChGJVMXiPJuFCILqeIsuR1qDE6MQQD4cMEX59lvtvdMv9s//0J0QxQvKlKDFqRowSRE9RBqT1uOQR0jI4i+Ccs9XPmVSPcc4xmyfyqmd7e49IjqYdWcJKJjb3e/ou0DUOrSTKKJroR1qWGpWQUmWQLMFrHl0+52Rxzt3mLc6/x9cb6PcgWg7dnnI5A2WJXuDaiGgcMhp8Kuj6jOX8A4ycELuGevsS371h6A9s/UecP/8RFGc4NSeIDGJE9jvi4T3H2xeczB1CbpjMFywvLzDVlKAtt5s9LgiCT0hlxtx8qDipHhH7mmoGt+sNx4MmY46lR4s1/+l/9lN++fIt316v2Q6eQ72HNGBl4vT0jIjEp57JrKA+BtpjwhiNCy1KO5xr6LoGYzP+8cUHfPLxz7n3GUcmrJuRU90NHZ7Epj4iAnxeZiyyez5+XOKS5au14PtWsEuRXCnEsSOTGiU9Kkhm5jG5TAj5Jdpc0+4Nzb7i5ctXtKGlSz3JCuaXF1SLU7TIcHWHP2wphMOWkbe84nj9lokITLRm6ALHzmPzkoTnZDFlJiyp60E69vV2hFlgCH0kDQNWR6TwYMasa0gWqyp00IS6wzUHlI04NTBZltRuyxAdtsqIIlGUBSfzExgEt69uCF2gEJEiM1w8ejq25/oGi+enP/6M//6P/yVNVBz6QBQNn372Ifkk5+WrV3R9YrdtefLkOUYlqkoymxUc6wPff/0S13keP7niZnOPSw4j4Xd/8hO6zZZ9aBmS4PHZh5Rqhe80f/qv/ppjc+TZR0/QeeLjzz+iqY/c395zWDfkquLFN29ZXx/oOzhZXbHdHon1keerAlMW9MD07ITGO37805+xPxz5gz/4A9b3G1Tfs1ouKGZTZGZpho7gPSJCLjWVyQjDwGpWsW9bDt4RhSKFRJkX3N3fQaa4eP6Yuhsd8p/+/ENuD9eIzGLski/++g3Sz3h0+gHNruXox2xyc2xpDh1EMc4yvSelgDSa2WxGbjI2m+24b5Nl7I41TesISYHMsConGog6EnxkOsk5WxrOFoaPP/2Av/zqLYO5YtDnsFfYeOD2zZ8S/Tt8rOmjoTz5hKL6kL4tiVjkqcBax7xKTHLBbr3BqJLZ/IIoNC4lkus4m1XUhzv263fI1PL+zUsePbrgg48/5urJE+7u19zcbSm1oFm/5vmTCx4//4C7o+fgMrbHwG7XjnEsH0hSkwS0zZ5uf8Pu/Us++uQDfvxbv8WA4vrg6aPmyaNLvOvJrKLvaqxWSCnwznF1dQXDhq7vKWdLGhe5vt/SuUhWlDgfqJsGvz/wq3/2T3n25ApbZBy9Y/n8Q5jN6AlE0SPokMmi5IS+Hx0Estmxf/0r0vYt96+/Zhhqiqri0//4v+Dk/BIlE66rmWQK5Xt8c+DP/8Uf0a7vEVYyWVVcXj1itljw6OlTpDFIYwkAQlGUBVYHtIoQPSJFJAnimH+PMdE7z+A80szwzoHr0aSx8JuRCS+kZIh+TG4ITYo8MNstPkQiYozVCcH9/QYhA0WZY/SIYQZGMVIMD4AZGNqW/83/6t+AlnuVWYIAIdIYH0g9idGKYzONCx0nJwqhBfvjgB8atNyxvmuZzgqaekfvtsRBc/P2jrq+53jcEX1gNT/n6eUT/uiXf0QMHdNZyfTyMY8ffcDgEzEptMmIPjL0HQvjOFz/iuG4JomOfrejyjVD0ORmgfAZoU3jaa1L5GEkdWWVZjs0NHffo9OUYdehhgYbQHlF63ZUrsUuwJeaDui6Bi06YnekZwf9gHP3bNoj+/2GyekF5fKUoRmw1ZTLq0tOTs9xckZpLjBDgYwteTFwOOzY3nuGfcDVd0gR+NO/+JIvX13jsim91OTFgmkpKEygrjfU7RFPx2YfSb5EUhFDgdRjyzqEDiHBGsXd/S1F+Y53rcXn5yRTcbKc8eTiis45zl3g5vqOn3z+KSXfo9x7fnj9nmg/RAqL63dMS8Xp4pxZcY5Ugu5wQDQVwkva4QSfPPiC+eyEjz8qUNXArrnnqxe/wjeR47AhDortzQY6hz9suXx+SZoJCjHDKAdGYjJJWSXcMIwMZykQNtDHerwl554QBvb7NUrntL7GxEBVWTrlCaHDeY1KDVNVMZvkzE8WbI/X6EpSnWeUocLHRNMP+AjeObwfeProMbGvuXn7jkPbIfMZF8/P0Mby7vVLfNfw1asvsPPRNlXYCauTE7Icer/n8QenfP/de4Jw/PD6BUWejSjdeUkdPfOzFaEduL7dUU6nVEqS3MA3X7ygkhrvE5v7A+u/3FLICa4OJJ84KXPmfeK433HM3vP4k6fMZEZf9QxNJKxqFirjsO1omnuWuSErK3x/ZH+/owmO9eGOu20NbuDRxSWfnF+wRmEKy4cffcjJakXbtvzZn/4ZQzugkDT7DRePH4/LT+9vxvZmDHilyYuS1I836MxWXFycEJXi9n7NfteRfMa7twfuNjuePfk5zSHwN3/zFdM8Y+AMrae4DnJbokWi72uiH8grjbKR4/Etcv4p87MnTBYrnn3yKa0LXF/fsd0ecL3j8aMnCC3wREI/cNy+pz3eUVye8NEHj/irr14SY8RmFWkR2Fzv0NMJsV9SZGeYoEjZjDo4FhcTLq8eo6YB5EBeCqyRdMpwcfqYy7PH3N/eMSkzRGjpj/ecLk+QT0rWt284XWnmiwXPPnrO0w8/5pmHNhZcv3rBzXfQtjtefP0FxeKc3T5QzK6Yzh9TH1uWmaacLSgnE/ruOBb0u0es17d8+eWXiHxCUDl5OePFN18hjaYoC6rJhP2xxz2IQ+5fvOJnzy+4OntMMzj2mxukzkh+TD5UxlCUBc4oPv/wA2IY2Ny8JeQ5Tb3DVJZgFNGMnvPYjTsUIFAGlB7A7djefM/pRCPjFK0tVoIbehwBJQXt4Kh3O7798pf84vf+LS5WS3x0BO3Isnzk8AOt90g/Soi8d/Teo2QiM5LMKLQAIyXWGLwP9G6UMlmbk2cKFOTTnDT0GAExRYTS44JeSrghEFRECkk99MSuJyWQUhMRSKnHupUisa7ZDT1KKbKiQKoHkREJISUx/vpylt/oG/rf+c9/QVZOKMuMkPbU7TuyXJOixQ8Fj87PEWLDsa05u/wAH044HqbcvGvIcrh8BEP8gSyuuHt/4M/+9b9GSw1eEzqFVQVtfeSwv6WcZJx+9DEffPQZWT4DYUesZHTc3f5AGPb4YU/btwx95Lg/8LOf/ZQ+RpxIIwyhdwzbAwWKQ9cRTeDkcsmx69muB5Sf4feJzCdis2aaKzrnOfngM04//ylrmbHuHUIGZjZwZj3D3RvWr79Hx0ATAnfHls9/8XfI5ic0YRQF9CGhtKGLJcJNyX3Oo9OKvntDe7jD2gWLYs7cOv7hv/fbfL07ct94Xm1atu3AsV4zyQbms8SbN18SUodL3Ujz8gWKOf8f8v4k2NY1vevEfm/39avfzenP7e/N26SUmUgpslCpVPQUhAmXC8KUbRyBHYrwSIFkE4wsRShESANGhgEjmgGEPTAOXAwQYRtMSQgpld3NvJm3O/3uV//139t4sI5EEWBXKipqIPyNzt5n7b3W7r7nff7P8//9s2SK1BKlPVWzI05iimJEdrHh5M4bfLYMDNERx8e3ybWgMJI4jmisx1rFaTri7Xs1I7lkvYNnzRFnPsKljlAtibYd9+9+kdL23Lx4BE1KFk/p/AWODftNiwoO5864WX+G9Q1RGuiGGiUN66s9sRpxND4iEpLnZ2e88s5bNMOG2u9oVYeNDmjS0/GMW3FEYS3b7opgWiaJJhPgBsdqW+NQ9LZDq0CWauqR5sXFEq0K9jcNOQnDriQ1ntE85s4bpyyOx6QysNnXXF5vuF5uaVvL3Vu3wQ5MRxmPPv2EaTEjTmJ6B0mWcno0Yb+6YLe+IStGiKTAi4jJyJLkEdZ7tvuOx0+uWa8GqlJQ5DHHR2OiXNHQoa2k2zYIq2haix0cb7/2Js8//hy7K1moCbGPsM1AYVIyndB3HcW4oOxKrjfXtNaS3CowRtPtG4zQaBRFWpDGGc56qrrBB890OmFwjrrr6AbL0FlSkxIFRbspEdbTpRqvBOM0x9YNygekDxgpkULS1DWxNjwcBL2AjR2ovT9k2AdPJwI711ILeP8//TLp3RN2m4rziz0/+HxLH44YTx9iYs1284x694LajojjCSpIpINIaeqypG72pFnC8ekcB6zaMSJK8FFCiDKO7z3AehDOIZwjkoIsSWjaDhWg3Z5z/0RzuvDYUPP9pxtc9hYUbxJPHNNcYrcbVs/PuP/gdW52HaUTqDxFR4KhKfmRB3c5ujWndS27uqYqey5f3JAKwzRNyDQ0Q4+Vgtk45r23XmEyjvHest1XfPiDz7n/6tvUnefr33/CvNB86bUpmV8zNBsenV3RUFC6jKBHWOt5ZZERlObo5JTxKOPsyccUsaIsd7RBcnT3VZarDVLKAyI2SkiKEaP5gsvlkmdnZ7jg6fqOB9Mxb77xBk+ev2BbNaSjEdv9jqZrGYaOJI4o0oipHDiajim3ax49eU46PULkY8q2Q+uAlpau9QQR0/Qt3rUcFYZ4KBH1ju9960OGXvCF936U+NYMj+f88gLvB4K3jIqM548fMUpTXn/lIbP5BB+Fl7nm6iCvy0NOAELgnTsU0KAQXmAUyGBROKQ4WMekMZR1QxQnLBKPJrBfrRilCa4fSNKEy5sVPZLxfIGME1qg63vapj2kt4lD8I33/hBYFODy0ef0VUU39CijKcYjJvMZ0/mcYjwCKeiahl/9r/83//F36H0XiGODGwS9c+T5lN1+jVYxzkoePbpklEJvJbZvCJQomTDOcrpuSbWuuXV3zPXzNddnLzDB4xpLInNm81vgJKvBMzo5pXcVQ9vy+NPPGBdzus69THTqibSFUBJHjlxFvPj8AmcDz6IXJKMxlkAxGTP4BkJEud7QZ4Z8OqHGI0cx905uY5uE27OHmF5z/eI51c0lpluxXZ/hX0TY8Zg4NtjBYr1nXbdEYsBpAUGTFDmyt9jgUc7igzjYe9qeqmkJYgxDwyByPt8+pe+f4N0NwjnOvWYSR3T9Ez7aSRwpXo8JKkEYybbpWa9XxHHCvTu3We/XXK/2jEdHbFY93olDp9LsuffKPax3BKsoZnMaa5nMF2TzB2T5nFQKRF8TaUGeGaK4wLeCR0+ecJpbghjTVJ4Hrz3k+fVjjI+w+y0/+Ma3cInmaKIQvqSrrpnNDsCSbtfz/OyC41sJ6WhM24KQA2lcEKzjwZ07bG4qmnIPJuPW0SmXz56yrpdEi4ghdfiXOFLZVyAjTqOUEA/k44hxGiO7DmTgaJpxs90yHkVM52OUPlDQppOC3bZBmQ6jJZM8xfUVKvEo5XC+I8pzjrMFwkRsdiXL5Z4oTnj97bcZpZqq2pLFGdZC2zS8uHjOfBZxdDzhi++/xvnVDS2Kxy+uKauaNNeHLjZEjBfHXK8vkLECE7PcNeheIrOA7z3HR8coIoabLeMo5+p6R1/DIjshLAfCEEi9we97eu0JRrJd7wgKxmbCJAqse8vR5IgHD065efqCzeUlbnNNJeQh3zmJEVoxz2KS6ZjaDvTWcnN2TXm14v7xfSaTBSoINl3FeruhXS5JfEAGiJRhNB4TJLimRgeH3vQEo0iCI4r0gUhoYgbnqELEsqu4/MZH7D9/TD9onFgQ6pzexVy19eHvzpUIwNEzuJokGyPcgfyljGKkZ3jn2CxbgpCoaUSPYHAw1D1huWF2fETVdSTGYKIYkeQ02xbXt4TBsdxWzGcZxXjE4jhiL0Yc3X+VWp1xcjpBnRzz8OEX2G0GTicJUyAZa84uP2O7WePLEZGdsJgfcTz2NPUAm5Z2u2do9rz2/tusOsfOC5QKfOejx8znY5I8R6iEtz/4Gs4LqnrFrVu3KSLP5eUFI7FjkkCmBJ9+/7s8v64ZH9+nyAtsesp4cUpsoKz2SBNxeucWr6avEmdjBmF4+83XuDh/QTN4Oq/Z1D3f/ehjVvuS3h84AIO1fHaxZjN8RjEu2A4D15dXDL0jTWKSSOH6mmW7Y50GPrl5wSSN0dMcnSjK7QqcJ4qjgxUyOOJCUsSGOBsRGUW109x59V3kybts9pZGxrT9GZER5LM5Xdew2WyYZxPe/uKX2a1XLKuGTkqyUYyJAv2+YjGfMXiLFwLBwY0REAhxKIeOQ/H1QhHwh7wAD3XT07QD158+4ePvfsjzp0+Yj0eMx2Nef+NNRvMjFnfukowmDOGwY6MSjVGaqjos+sVxwr4s+e6H3+NocUwSR4zylMFahJSMpxPSPD9Q6MQhB+GQifDDXX+gC3okZzjfsVzv6LqA0iOcnZDkhnbYEscJmz4ly2bs6ogoyhmNMtxQcjRKcUPD5x+dc/5syWZZUmRzklGOJme7qQkiYE1POoZICHoqhq5idf2YIh3hO8vJYkFV7lne3HDvlducn1+jgqLIC3ZXW5ptRwiBi0+fkE1yinlBl0IfKu7NbmMlOKkZhOTB26+g1Zg8WrCRhtYamq1mu77i+Xe+TWQC6WLO0e3bmNGEaogoZU44GRFkT9v2uFnKZS04GWVc3lxR1TVCSXxwKDzCD/SuPGSy+xb8CiX3WK/Zd6f84NEN9s4JoarIHShl2VaOHQM+zoi9wj4qEaYAfUwzGEZjg+47zp9/TCwcpbrm1XffZ101HI+25JnkardDhi2hiyhDBEEwBMsiEdj2kqZsSGxE3c7YVz2dGLj5wUc0bcdcSUynmGqNFZJ2eUksrxDVI7IkpW4cuk5547X32doZ48WM41jTd5auaRjaHX4omd7uWF3cgFOkScTN/ikP336VznXU7YbQ19y5M0cLwVD1XDtJKg3XTy+5VJqj8YT7t27TrtcoPVA1HTePL4nTlJv1gNaCcZwynUgQPcEPjKYJXWN59OkzjI6p64FsZJgdzQ6Ho7v3ef70iv2y4Z03X+H6ouK1h3OquqLalBjnGSvJUREz0pKnVYnKZngXCDZGiwXOg5Qxjz5/jtEz0jhGKYN3gXZfEvblAfIylEwXC/LpmFgYciMRZ0tGg2c6n7I5vyFykqHtsFlCNJ6h8gQ7DOh2QHSWSEB1VnL26Yb7ScEdN6WYjtg0NeUwUK0OLPmb9gVuusJNE3QW44ynyBM+/+RjjFPM5ydMCMz7HotiELDtD902KpBMxjgNKor5fFiysS1qmuOdo7tcM9rtuTuZMdEJrWuRbsLuhab1gg0DNoroQoV3PW6w+LrFqBSVjdHmkH9eTCK26xuE9mAdyoG3A0JqdtsXzI/voSNDMDHTRYoTNaoQ3Lp7n7aXvHj8nDxLKLsdMDC5fcz4dMTtW3POtp8R6hZDjWoc3/rNbzGdTkniETdXO/a77uV2fIqnZpoWPG06Pv7G90iz7MAwdx4RLNNbU8rNim+8eML05Jj8aEHwlmrbcW4D1fUOh2DR1JzkhiLriasb1qsNp6OIy9WG+HTGpMh5886UR9/5bdxwyXnV8OS3PD/9Z/9nXG023DQHJvrjiyu++qUPWH3+PZIoIp/niDRicIHPnr5g20qsiDCjU2zf4nxPVig2q5p2XxPZPYNrcF1A9AbtFLHxZHrg+PaMSkpcMaKr90g5YHTHZHzwWrvQ4QKYvifBkxdjduUNXZAoqfns8SN8EASpCFR0SU6LREWaKBMcj/1BMQiWdJpjNEgR8M5idMZ+f03d9KRZTD8MhCCQQiKlIVYeJd3LdL4DbyHSGi0lEJjmMUpKVsuM3brFD4bz8x11K3Hqkp948A6dSNlsG4RQ6MGhjUJIQRrFpJFhX1ZMioKf/qn/jOBBGoXH/14ioeSARtbaELw/cCiaHz5t7Q+05P7+n/kKMqlBHYLhIQUitNEMrmYyGZNGE5wXWKc5pNAFmmpLFge6ds3q5gwxnJDGY/pmR9ftqfZ7ptP5AW6RRzjRoiPIxxPaskF4RVv2NGXLbrOnyAp0bFhvVnzpK+9R7q/55KNnaBXRt4HgNVFR8Oobr9K5nt71iHgN0jIgUXFO2Ti6XqBIEINmVhzRNwNFNKKuS7quYjzJuLy+pKwbTu4/xCQFQRr63oOTCFJCyGlbgQ8C5IBXDciaoFqk6w5RpAwUCSR6IDYBN1iWN1u0zJkf3+Vs31FvV+jg6R2Y2T1aM4Z4jFYShhbnenSSkReHkJIijthePMW3W4RyOCnJZjP+i3ckb73xJt/8wQ0ufYA1t9i1gu1+z91bRxg1IOmRfo/blohuoOocGy8plaHtO+zqhqQumR8d0QkHfotrzjgpHG88OGa/7/jup2tWw4zi9B0qu2K5XHJ6csp8MSK4HU15QbW5IPQdoT9EJrahBikYfA+qZ3oU8YV3HiJFIJIp3/v2J9xcX6FlYD6aYRvL+nKNEoamPXDmi8kMh0DFHhOBHUqSLPD6a3d5//23WV5f0XcdfWdZ3+zJzDEoT287zi8v2W1b+rbhwd0j3LCnbXZkaYqQMVpr8kTRlRt+7EffYjxKeXa55HzXclP27Hc1ShmmsyOsFfSdIwyCWEUH/7Y4QJD6bkNwniAkJo7Z7UrunNxG7nvumIKL731K4jRd2yOFYugHjNAoD13T0luLI2CSmLnOyW1A7xvCvkQJ0HmKTSLmd29TdT37rqKULa2BVsN0MmFmUqK9Jeoloof1dg/SkuUZ23LPvq45unObm/2WcujxsUElMYP3bJsaaTRd2yJ6h24H8gGO8jG3bt1CJTH/+uPPuVQjBp2yDRFdNGI/SNLRFNsPdPuSLDEk8zm9tzTVHikDfb1HGYVEHMYGgyVKcszsIf0gkLqg7h1RkSITTTCG+eKQf1DVW3b7S1KT4bqWQnUcZQNHE4l1nqvtgClOWdcOYWLaoSdJR5goo2scwVm+/KPv0dQrBtux7jWbXXmQtrVBKoP3DmMUkkCexsSiY1EoFrMJddNipQaTUfcDr9y/jer3+GrDi3Lg+GiBsTWv3Jpxc/aUy7MXZHHMxz/4PkPf8fZbb9F3A7fffJ9n255l1ZNkGRrLKFI8/vRTIh2RLcYMWlJMjnEip/eGug9s9yWO4eC9th0zH9DK0vs9cRGTpCNcL1BeMM4UsWqIYvBCo9QhL8A5i1IS7w5YVQFIpXC2wxjFdLZgXzYEFF5oqqant57eeqzzDDik1EgO0b5SCGQIiHCYiUda4F1PFEEUKaQKWNuh9eE5CeJQfHWEEQEVwsH/rSUiBIySqJd7WgRPbAyJa9FSMLQtbugPqoIxh0NtPxCMQUlDJhOUFoRgGWyHfpncFhB0nT3A4KQgiAOg5nezBNqmOfjUtUZJSVOW/Or/6v8PJHdra+hLotSjFGgtUFrRNDXWDgydRvmAdZ62G/AB0izl3v0pIljWy5Iky6Bd0LaBV994k6o+J4pOmc5nlHXDZluiREI3tGx2ZyymCyIVc15vGWgJxjO7M6ezllG04N5bD9D6iAdvv8rzxzfcXO5YLveoRHK5OWeyGBEbsKEmzSMQMa31jGSMFhbXdTi3pylLtsst127K6ekJx7dmtG3NdDqiGVouz54R5xPS0YRhEER6jMJgbYIWI6z3GOMYWOJkRZIJMmUxYodweyQ9+03P3mXk+SlxfoKMNNuhol23aNGRjzxGwG5YgTnC6NsQIuJMYqgwOhAnC/LxEc4OPHjjNs8++5Bmd8Xd1+5zevcOavgm0dAQ+57etlzdPMMnC+bTGavVlqPFCIQkloI7D+7RbvdMpeHT3/k2ajonYNnXO7xruXn6LY7uLw5xqsbx6fMnHB1lXC+v2dVrokJSFBtEm8BkjusHbi4vSOJDlrqaBiZ5xvPHjzmZT9HyVZ4+f8bQeYTx+Lbnu9/6Fqenc7p2IC8SiuwWoyzn/OklwUGWzRk6xcnpMZv9gBtiismM+S2Nsw1tv8PZisePSvDnnJ4cEUeC68sXXF7UHI0qRuMRsYypVpf0VQRe01c5b735Ok+efITHsdt3QA+TAtsC5ARyPv38+zy92TOolDSbEZzi+toytBaDIo9i3nnrTcQwsLy45Nknn2F0IItTrO2p7J6+61luHSMivnf+GYUVSK+Ikph0Nma9WmM3JXMSZnqMiwTn7Z42SJrrNW3TM1aGIs0wseH0lQecbVa0LrA4OWXR9exuLljv9qyqHZxV2CjBNY7WSawL9D4Qj1LyeYYRmlTF2F1N5gRGxzgkwUEvBG2RIAdPJgxJHCNjgdCa67piuTk/WKZOZuhG0TnQytA4T2Riqn2J8CCFRARJW+1BCZQ6dONREjOZTBBCsLlZYl1ARAnH0yP2+54oHtMPO8r1FjQ4oF5VIBJU6ijtktbMyfWY1sKyqlg/v2Do1kRpjNqc8eLGMDt5gMlSWrtn57bMZjO8a1ldPKberNjtNjQ6I8lGmCihD4F26BEmpqx7TByTF0fcO06JuytiI5lOjljuarZtR1VWbDcp7752j2ol2aeKQQikETxd1uTTe+RqQls3/MhPvY4YWsrtkt6W9DIhGo+IteXi6pJX7t1mfrzg3qvvsF5vaRR88uw5u63lZnmGNCnFaIz1jshItAIjFPHqkrbeMIiOq8dbgtKcnN7j5PiY/a6k0z2ytOAEQShsEERpQZJPiIyhb2vK/Rr6gaAVTkVcbfbsq4bBBqROEcoQ0AwEhJak+jADV0IhpSI4d7CPqQhpFBZ3yDl3A10XQHiSpKB3AwJDECBQSK9e7lQYjFT01qNkoG77gyyPO4zjup7U1+AtRgoEnrZvCbYDY1AiUPUtXbfn+bKiKDLSNEYbiQka7zxSHmJ9g/eHiF8hD7Zo56jrmtgc7JvOe5SURHH8Q9fEP9AFfbdZU8xgejLBY+mtw7v6kGseoNztacKeYlQQXMN2u6HvUoZuhdExwcNicQvhjmkbS+d78umE9e6abrMjCI3TETo20MBQ7qjqml5ZnHSUVYnQgm23Ii0KJpOCr3/3W4xHKThNMAkhbjm6e8q2XFEcRTizp3U1RRHR+0CUJHSN4+pqiwiaRBmaqmRb7SiKjCzVrHYv2JQBZ3sWx0dkxWG21w0b2tWe0aTAiR2eLdLM8D5DKEVQjjiuCbrGxD2RaOirDb7f05YVXekhePZNzuj4FK8USMV8cZshXLIun9ILhU4XpOl9fDjB+QNbGV9zNJ8g0gnonLqrQRreePfHmeaau3dPqJqKE/ZUtSRN5vQuZjE7whSn2CCIdYQWILxD+Zhma8GnrNcld09fozcR2iiaixsipRgdpTgzYOIC5SMmJ/CN731GJHqE7BHyBsg4Gr3BYjTFDg7nK46ORljraCpIo44H9zKePz0j02Pund6hrHc0/QoVGnbllmfNEmsDd28/4Ivvv0m1X5NEMz769qcIkyHQtG5NPh3RdC2T4xhPT+8dVW3pugHvHN/58BnPxjuUkEQm4vj4Lq/eV5RlxX5ncX3D0CpG2TFPv7/ijQfvsb6Oad01Jo2YTif0g2Oz6UizY+q6xfmUxdGCXsYkcsJmtWG/21Nu9xxNp5T7a761bVH2kD9/e3FKXdaI3hN5Seg83hn6TctNu2OqYry1OO+JAuyWK47HYxQRyb7HNTWVOyBKz5qGxMQ8vHOMt45eafbWYrsSRjlnNzcsN3vUds8DE/P+G++wrUp6Z2nalloNbNqWFo9IIvI0p60bdpsts8kEHwKZcojYIJKIi/WSrms4LnLiDtLOoKVEH0142peo+0dEkwLvPKGT3FZHPHp+hfSKWEV0zYHcJrWkLSvsYJHmILEaoXj/S3+IJ8+e8rvWmMWte0ynM6TULLdrqsoiygPmM1VgQ884y4lTzX5Xgei5ezrC+Yi3X3+bkVE8/f5vUV0H2rqmbQ67GJPsNYooRumYXVuz261RNIzTmE8/fEp5cUle5NhhhxhNSCZz8vGCSEaUHcyKKfPjAh9Kkihlnk4I3nJ9fk5cTBjaBiUEj588wYSe3ASeXzVU5R41lKRGEZCc3HnA4uThwY1yc4aIMnQaePziAp/NCVHO7XsPOLs6x2jDfDqjx3Czr2hJ6XuPlQbbHKzCWayQOKQbMMLz4vOPePrp9zHjlKOHd5lNxkjf09ZrRBgYrGV9c8F+W3LnlTcQUUFTe/ZDTRRFFGmMjicI24OWtCHgEWSTCU1n6QeP1Ak+KIZhOIzt+kN+uJICo+UhmldIXAh4FEGog9phB4RWhOCpBuj7Q4LgMAx4fxg1SCcQvsVoidES5zqCG0gSTaQPXbuzA8bWB3hSbIhjQ6Qkne0JwWJDIEpHdP2eJM8wycFbjgjwMh3Qh4AQHqklPgi0OnDc4RAnXA/1IffAOZQ4eOR/2OsPtOR+5yu3mZ/kvPL6LVA9SLhZ7nj06AVdB0bGCB8QwjGeFhijQELTdmTpmDguUDJGqYTBDpR1yWA9t+88JMsXdNZzvbzAhoo4EUyNoNrvGfqO4DxGC1QkEQr2bYVQgsFCGk8ITqKJyZIRdd3QDg0y8lga8nHMIbEipu0UWs9pG8F+U9Hu1qRRYL8+ZzpOKeYTnj19ynQyosgypBQ0bcfNakOcFuTjMdNFzmZ/jpIx/SDRKkdHKc57XHBY1yGUgL5BWIH2Cf1LW9J+v2N+7z6t0Mh0AiIn8ScEVULU4UWCD/cx6lWMmaGjjnZ4jhjOefOVezgzQxUn7PYdQ1Xh2z2ZCkwnI+4/vM8t9wlaCla1puxz1rWi95okjZFiwA17XLsnaja88uABzgfOrtZ0KqL1oDQoV2J8zc6WrIcOAiRGU+ieJGy5Pvser7x2Qi97tl3N7iInjaZcXC0p8pSqvuLe/RGxqZlPItp6R6QnXF6N+PSzz7h375QkDxydJpik4+ziEU3TcHm15stffoNXHpww9HD2/IZvf+MzNtua2eKE8fSYx8+fk6QZd+69Stt2CDR+8Ag0aZwzmxyRpwXr5YbgLzk+/oTJeMF25dltFNul5sGd9xAYBtdycfGEo9sRu2ZFXXe0ZYV0LW8/vE/b1Jyvdjy5KZHphHBjiaOEruvo2gPgJks1zX5DrCExCjsMKBGRmxjp3IHZoBVRZCiihNhDqFoSG0iRhKYlF4rQdvjBHxaH0pQ2QOMdY2Ggt4yihL7tEFFE6xx12xJJjewd6WA5VYq7d+/S1A299zTescdSR5I9lt3QUvRQCIMOAt/2aCGJ4ohkXNDLwOVmBVrj9y13kjETr9nsd5SjiE9ExUUa2EuHNoZyawlhQu81Kj1iEBmt1TgvyfOcuixp6xK0BHm4sT949VV2+4qbmyVJEqGiBG0iTk5PuPfwNayTfPbJUzbbHVIFkuyAMB2PZmTZjG6oEZGnaj1CGYwciCn54K0HfPPr3yCEnG6IIR7RWYGIExrbHxwi/Y5JZghNy+5qw5fee59b2Y6yG3Am5dnNnk3Z8qP/2R8jHs2orceGQK4Fstnxr/4f/xwhBa+++wGvvvsBA5rIKBLtOZpk3PSaod6T+hrfNZxdrzi6/wbTxQnX5y+Ihj1ffOsVtpsdT5d7ksUdKi9I0pTri3Ns0xwic1FclC0+SjAmQgoBw4DGoUOPdDV5FMhTQ6h3NG1L6x35eHIoZlKwXl2zvbnm+eefsb84582vfJmH734RrzOy6QmXyy1SSJJIMkljYglOQo/A2kDbWZSOcF5i3WF5zdqAD6BjTwiO4NxBGg8B5y3d0CKUQGqFkoLYBwbrQIB17hBd6j0+BLzzWGcRg8MPPVGsSZII73qC78jSCCPBhwFrLdNEExtFFkdEkWToO6QMWO/xgPMBYwwKi1bqZYcfDvK7O6BhtVZERoMHKRXWvpyT+4DRmiRJDl+T0gxdyy/+V/+LH0py/wNd0F/98dcxiSIbG7blNToKCKWwVhB8jJIx5XZPkkT0fU2aRpyenjJfHLPfN5RVj5IRIVrTDzXKTBjsiDx/wOmttxHKYKmo2guen31M4iR9UzEuEqTomc1StPF0fcl2v6IdGpSJOTq+TVP22EFyfbGl6yBOx/Q2II2hGwZEBF4opMxBFCiVkUUJqRH4boft1lT7G7xasZjPsH2HlhKBR+lDotBgLXXbkWSKJIP50Yy6rXDOs69a+l4x9BHep0iRILFIX0A/Z33dMjRbkpkjXxh6L+ldQZ7dI3CKN54ekHqKcidEzMhiTVDXvPZ2xmISaHY7GjL2vUHpFDk4QltjgkMKhYljXjtSGBOz3NqDykDCZrNFCov0JUZ29NUS011xeuuU41u3uNnW9F5xs9qy2y25dZRiVMPs9pus2pTeBppmT7s9w9fPOJ60vPrGGK9Kyn7PTD3kex8+4pNPnkHQHB1Pabsld26PwdcspmNubvZYfY/PP3vE+dlzpLLcvjviJ/6TLxCnAqkEdd2xL1c8eHCHIp8ipcE7xWazBwnbcsf16przy3OObt8jBMW4WFDvHVfnW0bZHCUShi5w98493nlrgeA3cC7QVJa2VsgwYegi9vsaHQtWm0s2uyV5UTCbHdFXDbmU2GpH39VYGXGx6+hFRLGRnL+4YnY842q5ZHBwenqENJYolkzHOdokuM7gm5bli3NGWcpkOsYFR9c0RCGQ64jCCaK6I6l7dD9gcWyFo44U8XiMsIJcJpxsepptxXwyI0jF3g3s/MAgoek6Yq2RzjIyAtF5tA0sZgu8kjxbXtIpiMY5UZZgWgd1RyoMyga6fYVzDpUkdDKwHzqcBGNhLmPSHoqsYCksH+2vqMYxlXC4EFjXjr0ZEUSCMGOGkDJ4A+qA6UyLBKUEy+UW5yGKUwbrGU8muCDY7XZ4BNZavOsx2vLKm+8iZczl5TVuaBhCj1QCgmKxuE1TdoTBcee1B9xsL7l9J+dkEbO8vOTyegB1n/U+pe6vyfOM8ez4AA+RLXVzTZEKRnFBvRkYqo5pdMOmbAhJzqBSHrzzASHO6YUmKEPTDyzyBNnuuXzxFOd6RBTzla/9JL3QbNYr7pzOOJkVPLlYUyjLxO9459V7/Le/9S2ernsudi1GSo5SQb265OLxE9LT+3zhaz/NTdWCEGgR0Ah8kAgZMZgElResl0uyODq4N5qS559976Co2IosUsS3Tg6hNtkYoSJ88KSRxghPvdmhvSTLcuwoprMBR3QgeY4muANnFZwl0gKExAYOLp3e4pxASIW1gSAOioMUEhdZ7NDhuhbscFD8sCACQYSXkjrEB94r1nsIEqTAEwCBkC995LZH4xEiMAwdSgaKIsbbHmMEWRIT8CgriYwm0gLrOoa+g+Cwzh8IotZzINMOaKUhBII/SPZxpJEvn0MIDq+ZgzVOKYUUAqPNYRfg5fuGruP/+Bf+l//xz9AjbWhrx2a9ZbqYkGhY72+omxajc6JIUFY9XetI45j1dcPF599ncXqDMhEIxVtvvU26EFyvWzbbkqw4oZjMWW4b5osxQkocW6J4hiFC6RGr3RXjTPLZZ08Z+h1vvHGPt197k7ar2JYrvFsRGSjygsgUbDeO9baDMGboC5wzOL+idy06ciSZQOoDV9jahs1uSRp5JospTnYMviUwHMAFQ49EEceCtt+SporXX3sFrTRNt2dW5Gx3GyLhEFIhpMRaSfASa4dDUcdwdOsYqU9QyQbEmtwHhIPJSLK2lm3rCWqMsxlDNyDEmtnJEa0diBNFPh4xDALRBR7cu42WCt9WyF5ipDyAVwbLtt6D9ziRorSg2ldEBuIImrLi2bNPMKJh+eybdOEt5vcLKnvD48fnbNZbHt47JY4dSdwz9Fs0GSqJiSLNtJBoq6m3H/Gd7/wOwpToGPyk570PHjCepHzvu5+zWl8Rx3B1fcM4i9jKmsXJKTcN3Hv1NjY0bJaXnBwvOJovWG8v+fSzTxmNpowmR/z2bz/m+npDEkccH5/wyqsPmc5GFJMRi+Mxk0lKScvV9ZJn50/BxbjOULcNWTRCyYjnFy2b/WfcOu6ZTjJGoxEqGui7hk7syDNBkJb7dzOSi540nhLriBfrC0SA0FVMRhmbsuHV+0e0XvHs7FPSzOLDhpNbKYtbt1icHCMkXN9c8ezsOVk2Idic8vIGX9WM0ozgDzewKI4Ympqz6wvyAWbCcBKnJKMxPlVsXQ2JphWGyGrqxtNnAm0yznZrLAIzm+CzMclijNGCpm/AO1rr0I2lXpb0oWM6nnPn1ts8fvYE5x2jOOF6fUHf1MRWovvAJClAyUNnl0Sst2sGESjpsQbC0JFZQWcti2LOSAgWt06J4pTfevqYj/oB6xxCDPigDjdpGbC2Z73boWNF61rCEDg+XTBYTwiePC9QWr5MuvJoI5GyIo0Df/Q//2nW2x3e93z62Q/49ne+jTYKQk+WpMTjnHK9Rdia8mbDn/nP/xS/8Rsb9m3Cuk2J5w9YzI955+038L3i+vwC/J56f8bF2Q3d9Jjp5AFOOW6CwkUSopTX3v0i0WhG5yXSB6wPnN6dMdIBv7nk5PQ2u+0NN6s1u32FSjLu3b/HfJKxuj7DCIerVuyXn1LciXhjBsvrLYs0w6NIdCCbTynGU1oZc35xhlUxURQxnowO2NGgKZueyXiMDXAymxJpSRganj/7DOE7qnLLJDU8f/wEHSzF9IRqkLju8H3c1juUG8hUzGxxG6kj9r4hShJwgSSODsrR4Oj7gX6wJHFCFB9KkxAarRQhHEJN4lgdxmdNTRQnBO8OxdVkDNWWRILwHu8GggDnLT6AlAZQRPIQgxoQBCFAglQSkKgoYGRAiEDfHRRYrQRCagQe23cvaW4RgxMHDoc7QMacCyA0IOndQGcHXJBkSYQbHAKF0YqAQijouwolBYk4AKyMMSgpEYBSCsLhIKKFAvHDs9z/QHfoX/qj7/Po8TXOS4JvuPf6ETbsiRJNUUxpOijLQLWrUF4gvAAPzg14HNvdhulswq3XEkwu6Z1BJydUbY6QC46OH/DBj35AoCVwgOmvri8oN1c8+/z7VOtzImnBdRituHf3DkkeE4xHG8fN6oqHr7xG1wu+9eETqjYhiBmenCiqKKsNg4coybAhEMeaZr9G05MZgVbQ+wolwCjJOE/p2xrvepLU4IPF48mSMdPimMl0wvnlGY8ePyZKUqIox3tN1weE0EjnGAZFnN2mdwbreyZjgfYlvtqiOs8f+dpPc1aN+fDRkn2Y0lNw5/Y9TmYjzs+eEecp5eAo8gJcIBuNsLbl9vEYXy9JZE8ca0Sc4VVE3tR0VUczKNA50iToWBNo6NolL559n7PnnxPqHW+8+w7nyxX7ekD0ktlkTmI8SdIxngraPiboE3Q+pmxqZKh45XaM9ufEao31G9Jcs162LG8ajDlCqTHr9Y4ohjt3phwtxkRasNnueXy1ZbvaM9Q9Q1MyLhSbzXPyUcTx8TEhSC7XJftmIE1yfDhkHws8cSJIEkEIPVW9YxU6pNJIYrQoUCTEOqVve4TgJW/agT0cTB48mDGeRAcJXMWstztkrEjymKHumI0WjPMZmY6oL6+4t5hyNBnx9OyMNhh6YXj6g48hQGs9Do1QMWXV8vln13zlK+/x4P5t1uuaJ5+vUU3PVEbsr64OMJxRdhhBBYcKgaRxuKohiiUyluhRjMwTonzE9fUG23hmoxldsyJBk/oI7TW981ijuCw3qCRCSki0RlYtshrIRYwUiutyS68DOokOXYl3KGeJhWQkE2RliYLGDoE+gByP2PqBjoBTHpQkyXI2Nytip5jGBUZohNZcrJY8tg1XaUYQEYgMRww6Zt+1jI8m1H1JkkcIL/AuUJcdSsWcnN47OAWmc8r9nquba7quwUSgVUoSj5gvjunbmmao2W43SJWiVEqaH7EtO47mI24dZSwvvs98Krlz7y6fnjXo+Rfx6avcdE/Jk5TN2Y7IQSxrjNnz6MkPqEpLPnuN19/5Ml/5yR/ls8dPuVptOb17nygdsd2XBARHRwuiKGJz+YL6+gzbbJmOEhbHCzZVQz6dUoxyYuVJdWC7q/HLz3l/0vHFezOeXtzwjWc1w+QhVqeUy0vyWHL3tXd4cr3hat+xaQfiJOGD997h2dMztvuabLygGyxCgJKCer9FY9ktLxBDjW/2tLsVwXasRGB6fJd7D9+j7jz1UJOPDXaoUUERi4LxZMEQSYo0JvQNoyRm6Dq0iQkiorPg0EgFzg4gBcZo+mH4vXHRMPRUZYmJIkyekkYK2TXUq0vU0LBfXtI1FWkaMRqPSMZjOm3wTiBNjD9EWhyaHe8QkkNDJTzK+4NlMISD20UrpAgH/Lc8pKQ5Z14urQ0EEdBGgzhsy0upqesOa3umxYHf3jYNSRSTJTHe9QxDjcSRZhGzKBAJByEgABAE7xHhoB4oKemblv/9f/WX/uOX3N/86n0uLmqsNaS54kf/0BsUU0gLw25f8q9/49uY5IjEpFw/u0R4RSQUUgtc6JHac3LrCJVBPIop+5pqcHg14rU3vkyan/Ls+RVSCOJY0w57yqsLfvyrX+H80Sd87+u/SSIFkRSM0pyubtBxdpCqVU0+DRRzTe87NlWLVwWOEV1vMC4gBVgCMtLYYAmhJ44k2g+kWh0y2LeOuiqJtUbjMSrgXUdWRCgNJtLsNnvavSWKMrzXZPn4cHrEooxHGY8LHfGQE8U55dCz3NdYp3nj/muMlSR3FW57zk985Uts7B2+/umSOr5NH41xoefkaMpgoXVzNnWBUiOkH9AG8sTh6nNGcY2hpB0qvIkpFifcsz2jOGPXBj59fMHNpqQ4mjFZ5NTdijjxbFYrCnWH43t3EMkhDSpRObmKcO2ODz/8b7FhTVndgJY4k+ClIokDk7jj9XsZd09jyv0F+2pDlB8xDDFXlx1Ne0BJ7qolPpSkCdw6WWCimG3juTlb0lc9hkAaeUYjRVNXjCcj6qqlCgONH1AyQsuIfVlitGI+ybl1OkNrx3J5xSfLLcocgEZtZRllE/ABpQJKeYSwaGkIgyFJBrzfURSG46MTpCpYbzs++fwZ0kSMs55pEXE8P2UUpezPzvjKO2+RacE3v/09Kud5/d0PUEmgblqurjdcXm44e7FhlBc0pWec5+A9TeV5+qjiJEk5jXO6zZpge7LRQXqPjMQNPVkvcMExFIpS9wQcw74mdgpFjFcxnRCEW4oREenWw03DiJhRWlDuS4wUB8qbkmw3a5STBBewcUR8/4QqE2xdg/MDo8iQ7Rv8tmRYV+Qh4pXT++x3LZfbHaUIuCQmRAZhe4ZEc/TaA775nQ+hHBh7g/aC4zt32AvHWduyRtH3sCv7w+6HMsjEUCxGTE5GtLYhkoKht1xfrcApnFfk2YSmaXn48CHL5Q273Y44SsjSKW3rGQbPenmNSQ7wpunsFK0yai/ppEb7QCE9qluSqopinLAaFNd2zOLVL/Hwx97Fdp7t0x3d9ZrIlVxdf4SMHbXV6OIBOjliditBCMVqs0MoQz9YoijCDT3jIj/MXBEE6xgngjdfu8fDV+7z/OKKsj/AjNJI0Jdr1tuKN6aCL472PMwGrlY7zvyc6P6PsnMG6S3ldsWy8TRB8+nZDZU77Ae2TYWWmiBjhMlf2rUEcaTBO/qmRLqWRHq077H1nlgLOt+RFkdsa4lICkgUg6yxdIxHU4TP6LuAVAITLO36itzAOE1QyoDJ8bog6BQbejwDSspDFy3FYbHsJfyp7zsAeucRdmAaK3y54qPf/g0uH33K8dGUtq2REr7w5S8xefNNpIwIyION2QtsCIewJ3XArEYIjJCHjHNn0VIiBYeUQG8RIaCUxgZFAAZnEUpg4oi2P0BngpcM/YEwNy0ytDJopdFC0jYVSnhgIEsNRZGShxLj+5cFXRyKejg8p3zZsTd1zf/hL/5wM/Tfl+T+C7/wC/ziL/7iv/O+09NTLi4uAAgh8Iu/+Iv8nb/zd1iv13z1q1/lb/2tv8V77733e4/vuo6f//mf5x/+w39I0zT80T/6R/nbf/tvc+/evd/PSwHADoeiFgLYIfCDD58xm8eE0LLbLjkqjiGeMComzEdHL7nrNdvdDftqTzZXxLOeJDa88dYD6q7j+fkFZWvZXX4XMb/G1dcM3tPu/QHMLxX/5v/9zyh0yr3jBwy7iigITpIpdb/FErNH0DeBoC1xHhErx2Q65mbbsN62jLMTlIrJ8whlagIbun6PDY6AJioywFEPLVIm3Lo1Yej2xMoSXI8SgbrZkKkxJ4tTFpNTdpsdIViyLOX2nVOcGzBGEwh88smntE3A0zKbjdHVQBLFbHaGm2vHTmZMkxFf/uKPkty5x/f/TcfZdqBWDWbWsu4+42ooyZIYOczJotco8i8w+BzcgO16En2Y9dxcP2E6EwhXs3nybWbUvPHel/ne73zE9797xc3VgCjmvPmH3uXonuHy+lO0DuxL6B8t0Trh+OQ+MoIuOFrXIbKUcn3D6fGCplyS5hKUYLdd8/2PPubqWcaP/Oi73Kxr4jTnXjzi5PQ22VTw4mrN4+fP6KRFh0DTt2zWV7T1DpNGLGYptWmQASajMXW5o6krRlnKm6+8xuMXj6mvN+gcBjxlXYOSRHmM0xEnpws++vgJ+9oznScvT+EN1gViGcPgmRY5m/U5Tvek45S2qnj7tbeZFwUSwfOLay7Pr/DWExQQMrJkznJVsxMtrhl4vtpx7/SYIc7QBh5fPyONdvhgKSY5xSxnPPf4XtOVA8I3lNsNo1HGF75QoEMgCg2icLg+oCJHJ/c4YYiyCJcrPJKqbw7LQx4inRMGh5ARwkkUsA2eXb0l6QPjVNHXFbubNVFnwQX8MJDEEblS7G3AJRk1lu3NFeOTKbemBZf7LfvBkZ5OkPMUcTTm4++/YLU+p1Aj+jSldwGnE6quQ9Z7Ht5+g0k6wghDF0ku6wEhNJ+/OCOdTCmHnn3XgYrRUYxFgNGgDwtU9W7Aebj7+injyZjZ/Iqr8yXd4GnqhjTPeHF+AQHyYkrTe6reo02KxJOMZzgcMhqx2lvyIqbxlmAco3SCaCqa7Z4/9ad+hLa54J/9y99EyFu4aMQTcQj9KZIxx7ePqEtFJF4lzgwnown7ZqB3Di8CXd+QjjOybETfD+R5QfCOYC3b9RLf7akuP8NMFE8uLL/9T1Ycv/ou+ugBnZfgB2Z5xOk08Oknj9inku1bt3h+1fP0+oKT7inF8ZjpbE41wCvHUz78+HNmyvLagwd88vSMTgiIEjwRg/WMitEhbCnJCAyYIqHvWmpvyeMIOTokhsm2xiqBTFusqGnbnrQYIWVKU2u8O8zCtTrYD09nx6xffMbnn37CaDzhfLXn3tsfMLv9EOsGhPAEIWirjiiKSNMYb1uyxFDoCG977ADCKHxXkUaCH/vKj/BilPCv/+X/k7sP7vP+l36E8ckxVgaUtoQQDvNtzwEqowyEg3WM4JBSIuMU68EoRSxBuP7AB5EHy6XxBwCMlIcuXimI0hyfDzhnwSuiOMEGQd0OoCRl3dC0LTJYEg1IRz80ZLEnzeLDnJ2AFAffu/xdNG0IhK77oWvi73uG/t577/HP//k//723lfq3+v6v/uqv8jf/5t/k7/7dv8tbb73FL/3SL/HH//gf5wc/OAS8A/zsz/4s/+Sf/BP+0T/6RywWC37u536OP/tn/yxf//rX/53P9cNcm6pBZwkqCPq2ZVNWbPdrThYFi+kpaIUzksuLp2w3u4PXsavJphGvv3eb2XHMvlphXcPV8gldH4iMIuwr2qGn73c41zG4njgxFLEEr0jTEdJ69mXFrtxhvCC4gc3NzeEPIUnZb5c0ZaDeWu7cHxM5aG9qfKMpdxuy0ZhNtSLPOx7cz0EkpPmYYnqLjz59ztW2xCQZgx/YlhXHi4zZeIQfaow+eJfrBrpesJidMh6d0PUlXbfjZnWBHVq0juhbx2J6SmN6eme4utpy6+SU5nzLNL3LEG6j9BG17/nomed7Tz/hplpgJnPyaOC6+xxnlrRcMzQtuh/h60uU6BjN3iGLM4Zq4PzJEx599DuoYcUb797maK6w7Ya4aEnjkkjtKQrB7PQdXn/vx7B64PH5N6jtJc6tofkBX3jjDfI45wcf/isaryEpaF2P9zVDt6Z+6lnkMzbLS8ajnJvrS0ZZStt5PvzoMWVXk+QpV0+X3L67Q6Qpy3JP3e6JjEAGSSwMtuswUqBcfVjCMZ6iGBMbyX5vUUbx7he+QF3WhMHx2oNXeHp+QW17siyjHQbaduDDb3+fD4eeIksZJwXNrsbrjjzOYdDs1iXCClzdo7QgjhLsEKhLz/q65dH3zmmrPfdfuU+iY+7cHrMuS67PVoxMzq3bt6jKDTLNefT8nI9/8IR0FHP71h1UFiHbDh3FuOCQyrFYpHgbwdwwNDVZbhnlBePJKW7ocdbS1RH79Q6GQ2yvcIJgBzqhiEyO2HlU5zDC4IaA9Y592eKGQBQnbDcNvMy8br1lFGtSIZHBUQ+WNJLs+hIlYqooxkwLmrbHNjWb739KN7SENKURiuepZ340Y5QUzN54hVBanj2/YZxOaJ07eLPdwDSSNF3P8298h8grMJpGg1cRQhm6IMmKOcQ9ZduTTabs2p5uGFBesy9bmtbhrOPy6mOiJGKxOMYkp6hI4H1N2XT0rUNIA+0he915g4lzEiMxcUrvOsqyQsYJ3RBIxyPqoaZqB1TTM7QNnW0pxhE//mMfcF1O6OWMQacc3x5zcvs2l8slosiJ1S2qpiKLck5nCQA3u44oTtnuKuq64vjkhKKYcX11SRbnTKcxq/PPGGU5dn9FFyquP/2c8/MdX/ufvovSOeubK77/9CnlcUNuZny+rJn1BdM37pHdH1HVDd/91m9x+/YdXrn3BW4dH6NMzLpqONvsWYwyht6xr2uUCTAEluUWqTR925CmCfPZDK0MdVWxKjuUlIQAEz2i6bYINeBcSZGmxFpjnUFHBTpOGJwnSIPBooPkwatvskwSlqsVdx7eZ368wKlApCOc7QBJZBIEkrbumBQp0vfIYHFdwySKQASS0Yhmv0LriK/+kR9nMk24+/ABpsjYDR0IjwoeITkso0kOEaxCoET0EjDj8dKD7FFSQ3B4a4kFGHWQ1Y2OAHX4mr1FBkukIJKH7l0iMEqgowiLph2lbKqBwSqUyg7pbNJRaMG8SBhFnsT8bhb7AUMreLkkJ8VBCej/R4pP/YVf+AX+8T/+x3zzm9/89/4vhMCdO3f42Z/9Wf7aX/trwKEbPz095Vd+5Vf4mZ/5GbbbLcfHx/yDf/AP+It/8S8CcHZ2xv379/mn//Sf8if/5J/8Dz5v13V0/51Tym634/79+7z3Z7/Mvm6I04yu6+maCm9bYh1IE82t0yN0FBGCIIkzBjtweXXGZJ7RDVumi5QslzSdJWCQMuHF2ZLL6w1xUqDjiOliRtVUaC3Iqem6AYLm+mKNDIZxMaUpe4ITxHGCkobzz89IMkOeaCYjyWweEaea7/7gCdloRhTP6NqK2Tym71c8eDDl+GTK9bLk8qZhWVowGRZB4y2zSca9O8ccL0akkaJrOx4/OuPsbIX3mjQegZOE4EhiTZIa2qZEisAw9Lzx+hscLY5QKme7WfG973yTEGJ0fAcnT5FqjHcdsdjh7ZbidMFyV9EEi4tbWi6I8xY/1Ni9YmzuotQ9Akfk6ZhRMmN1ueL8ySPm44TX37xD3y3Z7q74iQea1159yL/81x9yUxpUdheZzEknBcvdcy6uPiKwITc3vPPmqxzNpnz/448JUU6vYqruEM6gGVDDiKGK8c6y224Zhh5tNC44kiJDxYdZ2yQZYZRGxYaqqzGxIvgefH8AQNiePDFMJhFCClarDXXdEEcJRTpiv9kTy5jtesfp/RPWZcWmrBjP5jTdgJSSUZoximOMgL6u2QNIaIeGum7omkC5tURJzH6/YzI3pGlC10mKNCPRiiJLDsz32ZibzZLVdkNQsBiN8EPP6a1jFrMR9WbJ/uoG33U4PA2B1999k6ORBOlQWuCC4OJiAyEiS0Y01Q5BR5YZHjy8w9C1bDfrw4JjELjOMXQByWFu3Q0jrItYLzf0nUU4CU5w5/Qu5aZiv63QxtBlEHxgqDvabUUUIFeaO4s5qZKU2zW2bqCFTsZUg8BZj+x7YmdRATrnsULTGIEwmuAc83zM3ekR6xcX4AOdG/BphNOSrtxjrcd7CEFRdRanDU5F9EKwazt0XOBkhooM05M5cVHgENys91Rlz3g8p60Hml4Tpxn9MCCUIk4SnPc0fc8wDAc6ZJIgpMF2jjBAmkSksaQoIhDQD4LtrsPGCT7PGcVjXr91QuKu2Vx9k5urH+BlyujkR8kW77McBkyaIJQmn06ROmK5WpNmCbvdFikOKmNghPWBOEkP3aOUDF2H7TtunxzT1TVNV9Hvrkm7G5JhQ28denaPLj2hOLrNfrNknkXk+YZEFixGYwQrhrbl9Ydf4uGDOwiu6Msdjx+v6UYLposFaI2TmrLpqNuBwXqurpaEAM3g6BGU+z1JEiNf3oMFoJXCe0scx5jgaes1WRFIE8lgPcoUBJkiogyvFJ0PWGXItCQRlkUWM04j6qbGpDlOGarBIQP4YWCwDmNi+r6nbfbIMDBKFUZanj75nKzfM51PiHNDFEuq3ZqHd26jlWRTl5S2J0iF8hIpxcEtfNiFAwQSjTExEnU4iOCQJkHpGBEEwvmXSv9h6x9pQGcIwLseTSAxCoUlT2O0CODtQaYHVvuWLmjS0QwTp7RVjWv3jBNDqgWpaIhVeImbDYA8xLX+blkWUJcl/7s/91/+j7Pl/sknn3Dnzh3iOOarX/0qv/zLv8xrr73Go0ePuLi44E/8iT/xe4+N45if+qmf4td//df5mZ/5Gb7+9a8zDMO/85g7d+7w/vvv8+u//uv/Xwv63/gbf+Pfk/oBdsMNqojQmccaS2CgaxuGYImzMS9WT0i1wDlJQOFCQEiBjlNEpNjsrvAiQsUF2+0WYwZ29R4Tx2TjMUpHVI2lLDus7ZjdjtHSsC13JCPH0A+ENGI8LXBe09tA37acvj4lEppq+xJO4wVSKe7ePaKYHlM3HhNprKuZTBPKak/1tEHIDKFShLQEIgKBODPU/cD3Pv6cMHQYqZjPFlRlD6ogihNciPBoBmuxXlN3CjsIfOgxJuJ3PvyM8fgco3u8rWjsFm1i4tTQDRXWGYwOyGSgMAPvvDfnX//WZ0RRziADiQzsyw1ZEiEzhe82yCAZhjVDmHF5I9Gy4N33X0NJifOBYnJK2Q7cbJdMy5Z4EhPrjuX+U2xfIOuUJD0sjpX7PW0LiRxxOj/h67tvEKKO0oGKc5qqRgXPYrYApQhOkGKIBoHWirZtca5Bh4TgOoSaUbUNtDskPba3wCHvuut74iRlCIKhPyzGDIOkbQ83J6Th1p27lJstcWp4+uKCXsJ0vmBXVQgkwXnoLCLJ8f1AkR5S+SazAqUjWrtHBo+JDjP049MpqAEdRWR6Sl7klNWeq02JD5Z1U/PKw3tsdjv8MHA8n/IjH7yLdT0SixsnJPfuYNuOo1un/Jtvf4eL8yvOHvf4EJBGUbcNg/W88cY7vPb2B5T7FZvNBc+fP+Zy813effctFnfvU+732CEghaIuG64ulgipiBYp21XDldujtCZKEvrGcjyJMKkiGMuuaSm37WHGaD2mSKm7jgbLtrphNi3YUB5iSAXYEBiERCpFqmOE04jOEiMQPXgO3mJnB8q+4en6OVHwB6u4kYgIgg6IIsbXPba19G1LFKX0CHQSsa0qWg5jH2HGCCzNaoncL8nGI7wURGlE3fbU9UCapERaMxqPcXi8AAvIIj4c/gUEJEbM6Ooe4aGvS9rtluWq5PRkwWg0wXeBletohpQQOj45O+fekWb24E1Gt09Y7zt6c5vi3mtcPf2EONLs9hWbtmNwgaZt0SbCO4eWgtlshjQKHQLavESYEkijQ9c3yqGINesyIk5P0bWkEBOiyGCjMVVI6Lo9WaZBDBzfeZ0oFIi24s7xoXP/b/5v/w1f+dL7GM65ePwJb7/zVapkzoe/+XXGkwmL42MmkympEkzTjNvjAu8Dnz07I55MqcqUy6srIqMJ7Z7dfsfJ8RFFmjIqYuq25MPf+Rai3zI7nTOfHSFVyfTkHkIPoAOTSUYdBN5aGms523WcrR3GaOxmT5TEKK1JjEE4j9Ga2TTH6An7nWZcRFTbayIt+MIXXsWdf0Y+NoRIElQgH82o+h2u9/Qi4GJQShB1EsEB30pwHH7KAsGA6ztQGi81fXCYviEMPRJBrGPw8nCgDIdQHIaO4B1GShKjiJxklMYUkTrksvcWbztGecYkLrhY7rg5e0ScFeRZRpJqMiMwMmAAgkWIw0grHNpz8Id9BhD4l8ePH+b6fRX0r371q/z9v//3eeutt7i8vOSXfumX+NrXvsZ3v/vd35ujn56e/jsfc3p6ypMnTwC4uLggiiJms9m/95jf/fj/0PXX//pf56/+1b/6e2//boee5pAUGuSATgyz42OcnbycrXSEXpHFmsEJtM7Z7iqEVjw7vyBJA2kq6XrPONXMJlM+++w5koiuHujbDcakeMAHgZARZ+d7kljTdhaCZzxO2O/XNG2J8wptEvquQdkBlcx474tv0ZQ73FDR2Z7RNKVsl6y2Fc5LprOcXVch1MBsntP0gfP1DSod0Qw7UBLlzMG6MAj8oPEiYnXdwsuTZV116Ehj4pTxKKfa9wgRoeKA8C2dW6NiqIce7baEocaLgaZvGUqPiMd0IVCVJU3TcWsx4u7J+xTRQNXu0MpgYk0Uz2ibPfNpTicd+/UFiRnhuwpvI5wacXm1wgeB9475fMJ6u6Q9f0SIekq352r7gh5D5yJEP+JmBeNizOnRLaJhyuWzhnb7mNBLxtMFfdXSNRLXxmip2WxrOm8J/kCGmszHvP+F9/jkk084v7hABkEep9hgGXyL8g23Tsf0zQYhLMpErEvLrt6h9JSbZYNQmv2+Z7d3pJmhsxDqnigr8LuSfDxlkqU47yjynChOKPcl2+2e3gUIgotdiUoT9jc3jIqI+ekRzsLQBZyXKCOIM8XFi0t2u57NNmaz33B8a0GUJqAkLlgWszGb5Q2PP/+E588+I44VRZJwlCW89/rraBNhpKFtusOCXTwiLzIevvqQ52cvuDi/5tNPL/j+95+RpJJddU1RJBzPb/HNDy9IkoQsywlBUNc1q+UaITTTyZzOWWQhWTw4oqk6bi6Xh+WxD3+DIsuxgz0s7ZgEIcGkBm8dKEFA0oSepr5Gjw8KklCBJI6xXSBG0Xc90noSIwktaK3wA9S7PfmoAG+xzhG8pwvukImtA9JERJOIyWLC5mpDmgjazjPKCvbOkU9H9F1D8BmolKyQCNOx2V7Si4o0m4I53BC995Q3H1FGgvHxCTpOUXFKkmbUgwXtQUp8UOyqHpC4vkMIwdvvfYHpSFBtb8jShFuLEfroIbv4CO8EWaRoti9onOXNd7/E0aCo3JTrUpCMxyR5gtOG3gYSFZE6TxKnJFFMkWdEkcIUgdV6ixAQmYihb8iTCB0kR7MIjeaEMQiNrwpCtSKKDA9ef5vGKaIkoa12GBxJseDqyYqzF4/pV3siI/nSl97n2fPnfP23/u88WExYrX4DXtvTdB3r5Q1XF5doEzFYy2x2hJIa7x0hinl09j2MMRit2W+3RLEhahVPnnx+QOfeuUNQgR/7yf+EantFuVmx3ZYUo5Q0zZFpxt61DEODISClYhABEycIwPYHdntTbohjja0CSmoiE7P2PVrLw+5QWaLVAL7DDw2zRUZrOyzQDRbtFWFwJEmK5uBFl8qgjXm5Re4IwQMOwiH8JE0TvPfsnD6oQLbDdXuUBy81RiekOj7YcUV/wI0bg1ESLSTCBR594+uslzcoeTiMtU3J/fun5JMF4+mC6SynH2oSPDqAHg4efWkUg3uJghUCpMaFA4/eh0Mxl+qHl9x/XwX9T//pP/17//7ggw/4w3/4D/P666/z9/7e3+MnfuInAF5Gvv3b63fnAv+/rv++x8RxTPwf4NkmIhC6Bi8ONxXbBqLYkEQSmaSEQSEBbyVBpGTTEcbENM2eftgirTvwpastkU6Rg2FkJiQjjVQpXedAHtJvXHB4GWOdJ4tz8kQig2U0GYF3DNYSRQlDLKmHkiLRPDt/QrnZUuQgGsv8ZEY2iVjVPdZlLOsWZI80ju31DWkxITnKafqWpFDoCEQtCb3He0UsE/rWI018+H5JcfiFwuEYaG2HihOCM7jhYIeKojGeHU1XEYscI3KSxDPYgcEH/ABISRRnSCfYrFr+X//sN3n+2RV/+s/8l9y6+5Dvfv+73GzOeXL9CctqSZ6nFKmkyBSr9YZhkPjQYQdJlGQgLbt2j9c9Mgk0Q8mmvsDkHVEMZhAMXU2eT4i1pNlvkbR0Xc/jJxcI07PZVkwWtxAmwXYxrrWU1pGajGpXYp2jrls+//wRu21JpBJsfwhWcKo7dCnHI+LIEUuBtY4+1JjIc1xM2G0rRCdRWpBlOb0NLNcVu33LOE9QEmQUUdYtvumx3qIjRd3U2BDwkWSHQ6gIORljRgX37h6Tx4EwHOI0lTcYGdMPHefnz9BAMk6xBO6MT7DBYW3P6f37SOD2yRHa9yyX1/TBoqRiXe4Znx4zG095/Mljvvu9Jzw9v8ZHCh1NeH6+5PGTC6zzSBERxQVCW7IsJk5jrO+5WrZEUYyOc86vW25uVgQE2mhWyzXxqqUoQOkDNautLFEsDtJkolCqfwnbkZRlgzTxAWoS/IHlLQ/0NakUOlLYRNLLgRA6lNSHMAzjD4cGaZC9IrSQdDCezRi8Z1RMWV5dk6gM7z3RKGcfLDqNefPtBcJLNssrvJREWYKIDNNiTqQEylv6kNIOMTqy1N0Okwkm0xilJNYKBiFIpwXZYkwceXpX0w01ZaOwa4PJZwzVADJCmgRkIM9TRJagwkDrOp6cXVJuLrBdi6o7xPQBr33tv8AjWdcNsRHcvvcKFknZ9uyGlqYP3Hv48LBUlhW4oAhCo5RBSU3ftTgf0CbCUjM7mgBQ5Dnlfge2I08i8lHMbFwQhKZpW8ziFpP0Pt5aVGQI3UC5vUQES5InKNnzyt0Z4kYzMpbp4ohk/ACZxXTmJ+m2a5rWoMsV42KMjnJskNT9gEXx4mqNlxqhNJ4a5y1HoylxHDE7Pub4aEHbNlxdnL8Ed/UM0mOHmngyR0UpRzLGmIIhKGJlGOUGrQPJUFPVNdIk+OB49vQZw9BxfDQlk4GR0XTDcBgnCQ9uwHvwfkDFAmdrtBzomj070eMVdAPUdiCLUrRX1PsOKSQoiVeO0h4IMwe5PRDC4VDZtT2bqiaODZKEqdbE3Z5iKFFdh/CC1XKLSFKc63nx/AnOBwJwfHSM7QfatmG33fDk8WNiExFFEVke05qa9voFH16vmSxOidKMKIqYjkcczaeocYFLRuikIADeB3zwwAFPbO0BD6v+e+rnf/f6HwSWyfOcDz74gE8++YQ//+f/PHDowm/fvv17j7m6uvq9rv3WrVv0fc96vf53uvSrqyu+9rWv/b6fX3Seoe0xaUpWpHgCg+2x1pLEES5o6s7iidhVPXGaMy2OidUY1U/o+w03l5eEqsKIGjsohtiSJDlNZ9nvSuI0IU0TIhOxD56ub9HOUsxnSNchnUX4gdBairHBzDJWTtKVHXXTcnxrShwHohSqvqLe7ojyGCEPpK1deYVRYN1AsAFlJEe3F+zrFXW9J2vniBAhBoF3Bls7ghKYWKOkIo011gR6arw9wPyFPHSF4SUZqe8HhDzImyIIcI6u9yTjlGyaE+cJ2IEEz/Z6xdPPK8bpPaIw44tv/DjPP73h6x9+C1SM1w1VW6ETRdN0CBGDFNTNktn8hDgVOC/ohxrblwjZU3cbdOQRbnjp4zxQ7jwgvAV6rF+yOJkzcwUycqyammZYQmjomgGD5M7dV1iVllGW8+SzRygD11c3xCY5SFVS0DQN+2pPZDxNFw6f39cEP7z0+qe0tsOHAUmM8466GzBJipKGq4sbtrsdd24d0TUNeVIQxwlIz+B7HOHQWYiMHsOm7kiyFJGOuFhtOZmnPLh1zO7qhpvzG07mp4yLMbs0P8zkUBTjCdrEh/mgVpxOT7i5esHF9TkSR16MQQYiI1BRxNAO2M7x2SePqZ1gPjuhk4rWBZTzOBeQRGxXDUms2Ow2nN4ac/+VI8p2Sz6Oubm54ebzGxCSsqwPN7TIEJRHGoMfPK4eSNOc0XQE/pDHPgwdRh/wyc53RJkiiiRyAGUFKgRiLUiShLZrGIaa2XiEy1J8B7b1eKcIShAnMV3Z4MqBLCtIW8nRuODs+pp4POI0XXD+7IIoTtm0W1olqK5XvPaq5u033+A7v9PQ+AORrt7X2P0e8oJBKVRsGI9GKC0BxXx+TFbkVHXg1VffYLF4FSFyfvtf/F8ptyt6J4nzBTJosmRGkp2g4jFVY2l7i9OHVEQZJDo27LrqsNjbrEkizfzOfTo5IVESk6ZUjYVguVntyNKYsnFsG8flZsUwVAQRMHGG0jHb/ebfzsibhuA908kInSl2+z3T2YzLfsPp8RGjfIzvW548uuaFvOLB3XsE71jttpzZASkEx8fH5EVOkcUsry558eQZMj+ju1qhrj/mC3/oBKH3/J//L3+fnZlz+627pJNTthcl28unGK3YbXfUA5y/uOTo1bcJ6Qjr1aF5CI4kMezqllxIdvWKum3RWuGkpBksURRjg39prUuIizEqaOJohJCafJTR9nvS4Jj4jlwHhHRILTl+/S6D7RlPcvq+Yb/fEESHUJo4EnRtzeAdL3k+CN8gpEPTI+TLUaqOSEyKswGNRPmA63tMpElGBU1kDohXO+AJBDyDs3h/uF9JB0e+ZLRdc+z3FM0KqpL1uiRal6ANMgzos6dcNglCGf7Iu1+g6wd+8PHHvHpyQiEF0+kchODF+XPKbYnzMNQNa3tO0/UH+13wSOGZjUdsfMTx/de5d/8Bs/kChCRKUpDqd116COt+6Jr4P6igd13HRx99xE/+5E/y6quvcuvWLX7t136NL33pSwD0fc+/+Bf/gl/5lV8B4Ctf+QrGGH7t136Nv/AX/gIA5+fnfPjhh/zqr/7q7/8F9IbgA/u2PnTTIiCVRBtF2TdYD3UPg+2YLB7w/o/8YaRKcHZgs75gs3xGms65efyMvuowOqPce1bLLV3doYxBKtjtlowmOXo6oBNNqOHi6Q3rsxWR1ATbYweP0hvSU0mfQxEnxCpCK0PXlwQt8VLRe4eXGqRGRQnFaIGUB3A/QeJ6S722CBRqUFirSU1BNCpgSBmlEcNgGUJLP9S0tkXlAZNrghsIrkEEQRSlOCdhMMhw6F69LLHekhqNNI44CwxsqbdXKGDfOrTXwJj9zvFvfuPrvPP6B9ye3uF//j/5r/neD76FlzUfffJNGt/hIoezFq0ydBzTdA0eSJPkYP9JMwoCWgrqzjK4wIDEBYMSCbGOD4t79FjnmU6PeProGktPEw5+86q0DJ0F67i4+YhBCoq0AN9hZIztGozgIPOKA6M7T1Kk8jSNJVIGrUd0bYkPHt84usESKY2MFTpK0VYwnR2xXG2ZHc0QBKaLE0Q4JEMdMootmVCkWYzQhsvVjtpKrIzx3YEfnWURy6eX9NdXjOKIW/MFznouLi6omh5pNFor+r6j3Fb0tSM1CZ9eVazWN6R5hBDyYJPKDOBxTmCSjOVyz927r/LpsyuePlsT0ojJUU5eHOA1XWmp1i2T20fMkhnVsuSz6jEi6allSQjhMD5EHm5ySUwcG9quIcs8ic0QQeHaQFUNhyxuCRIJYcD5DqkDeSIw0iJ8QDrwvQciql1Db3vGs8nBZ5wl3Du6yygZs9ltebF8wXK3olU9JjUHZHEQPLt6howNe7dDSIGZCITsGWUZkYJMSE6KnjsLTRwF+kyiJ2OUS9i2AmlSBusY2p7g1/RDRVmt0ZqDnGtGXL74Nqd3Gt59/w+xurG0Q0pSzNjuJcIUJPEd4vSUuofpYkE3dAxc4a1kGDw6GXH39gOMapkdHdNXJcEG7t95i6fXG7KpZTwb0baByWzEdr1huSmR6YzpfMRqvaIsDzd3HSXoOMUOFi0VIni0FOy8Z8GI43RCtSwZT8eINmDDgAywGB0hvKXZNCRJynh0m23ZsFxvuFxeEBnFdDrB2oh9n7Mfdui6ZdTucbVExzEnJwX55D6imCJ0zvEk4nQz4fz8kijJKfKUV+e3CHEOaYEVGpPldPstyvYkcULwnqP5nChS1HWJdwNxmmAihcIgdKAbAkof8KyD8yjbsbvZIX3Dv/rNf0G0v+L05JQszynriqwoePu9d5HtYWE1jQO5MbR9DbYn1gJnHbHWKA4kwGqzJEsjQicp6xozm0KcgBcMg2e72lAkKVEs2KzX2CghSdJD2IkHKRRKKlQU87v7NZNhx3j3glu6QW/PUIMj1RFRkXK5OQDLMmPYXPUE5fk//Z2/j1CKFxdXTBcLoixFCEWS5yAF/dmKqmmwPuCA+XyO1golApLA5aahC4YfPLpA6d8kSTJm8zknp7d48OABR8cnzBdzOjf80CXx91XQf/7nf54/9+f+HA8ePODq6opf+qVfYrfb8Zf/8l9GCMHP/uzP8su//Mu8+eabvPnmm/zyL/8yWZbxl/7SXwJgMpnwV/7KX+Hnfu7nWCwWzOdzfv7nf54PPviAP/bH/tjv56UAsLypScYJQQg2mxpUYDQdMx5N8c6CUPjGsbup6W52fPL4jOOT+1jb07SCdHTKfntN08dE0QgT5ehY0Q+e49sZTVMxX0xYb27IC81bH0RcPLukR3F9Y1lMT2nLjsY3RLlCx4IozjA6UO9KiqMRtpeIKOZquSQYxUBE7yRBVGjTMx7lSKlpqp5RNieKIraba9I4ZTa6TakTpE8QrkCpCYIY5TyaGsueoBqs2OKGiiSKMYmhKXuGDrq2Z+j7QwANCmk8PrQH1j2azbrC6g5pwHeWkR4hXIQX8Ff+t/9rzp4+Z+grbN/yU//pT6GlZPAV09GE7zz7NqVqWK8rpFREOsEOEttblFBEYsJ6s+JkLBhlY27du8vnL57TE9EOmrYDZwXKCCbjEUPVcX29IU4mbG5u6FC0CIagGY8mRCLQ2JLWtXT1iiKLkaIjiRXO1eRFgpSasqppOv9yLgbrvUWIgPeG+XyMlpKJFAgRMNEhirG3kn3Zsq9q8uzgBLi6XiJxJGmKlhLXVQjXYUuNsx4xSOQgGZHQO0vf7KiMx6iaPrbsY8UubLBoyn4gHRf0rkc5xyTPqW46bp4tafeWLM2JMk2sMvrQkyeCXblFBkfkLfO4YDSac3NRkWUz3nrrHg2Si/XHVENDajISE3P31intrmW72dMPFXcfTjk+OmLDCqMitDZIYShfJo/FUlOMM7yzVCtHJFIuzq8p9w1ZrsmLmKIwpKMILyWBntC1EHq0iIh1gnWeqqxxQpBPJ3ReMPQ9dhhYrUom8Yi8SMkmIxb3T7k8u6S9bBEBdqsNsVTEkabyDVkSo8fh/8Pdf/3aumb5edjzpi/OvPLOe5986nRVVzWrq5sdSDGLbssyLNCkZRugLQcQ8IUvTBjwf+AbAvY1BdoyDQmmJfHCktgkRDY7VlVXrnNOnbTz3ivOPL/4Jl/MQ14XL6vXP7DWwpzfN953jN94HoyG47sjXi+vSVXg7qFmnHn+9t/6qzy96vn46ZqbnaS7rtlVgabuqesNaWpIM0MuSqKHZuVp6xVqcMx62fLHf/Q98qOHZBHSYkCQCcLk3H34NtlgQjk5AGVwzlMmlouLBbuqZ7FY8eTFHO92+H6HdI7Z9ACzBUfCfNOw7DpC6HBREaxEJiOCSJhMDyFKymKM1IblakPb9V8GCx0i+n3S37WMhGdzs2U0KDG2I2dMhkGJwOZmgRaBThl2ScHORtqgQSU0wVHPFzQiMJsdUhwf83IOR+OUw2TLsOzJi5TTo4KXImVpI3Xdk5IzSadMbg2Q2tBbT57lOKWYnd7icrUgKRRDM6KQkixLmYz3O+mjUYkUkz3zXEm8c7R1Rx/tfvarwpdt45ZMaUaJpLpZsfjkJ4RuzeriGQezCYLALjP0zQXDw0MGJ8cEZRCig9gjhUZKw6gck6eGru4I1qKjI/aB7/733+Hi+pqv/PZvcvvtt+ljRCWKcjrch/c0CBnR0YKNiCjR2pBog1YSbQTeC6IH4RyffPhTTt++hQmwbRy/+52P+fbjNRuvUEbibM/GZwQpefPtd/ns6VNCMkOUJ4yPjmm6nrQoaduOLE9pTY9SCq0VN31Lu6nQErSC4HoK5fZrtIlhcbPi9YvXfJF9zh8LeOutt7h1dotyUP7cNfHfqaC/fPmSv/N3/g43NzccHR3xa7/2a/zJn/wJ9+/fB+Dv//2/T9M0/L2/9/f+LVjmd3/3d//tDjrAP/gH/wCtNX/rb/2tfwuW+Uf/6B/9O++gA/igiTFBJZLpeLxH6SqYr7b7k+TJCSfTCUe3Czqfs6kcr86v9vL64CCBtnccnT1AeEUMkq51HB2M8cGjipweSzIo6GLNbnPNaKB5/vIGLQzORdJiysHpA/rYc37zmr7y0EXyZMTVxYZNHmhchdeBbJQxPByDT/Zp/LbluqoZDaZEa7i4Wuz/Dt+TmEBeBob379HV4ENBlh0gYkqqFF7U1L1m0/S0fQdxt08gs+Po4B7j4TFd67G9x1mLtZZoxsgk0NcNCIt1NUL0+OCJfaBrM2LUmNTy6K27FCmMhoZmnSJ8YDIYMzu+z8OHD3mxu2C+fIIyCd2XvyORJakuidbgo0CFAbbZ8tbDt/js+VMW1w1OgDQ5Su73TFUiuHX7BKzmyWefIqPn5OQUVU65WNfMV2tC9Hg843HBYTZks1qzXW5RWpImBtcH2naD0IY01UhV0HUeIVKiMljXQxRcXteo6JDRI4RnMMn2B5tNR4j7lu2uqveBHecI3lJ1LYlRFBJGiSaXiiRN0VmGkANeX27YbDtKMQXfcnA4RZkGaQSND/gAaV6g85zgJJrIbtvQN473Hr3P8nJDnpekw5JlvWF1tWF6ekTbbMlSw7QoSExKlg94/vKC63XH2sHGeXS5ZlhorG2RUaFFysF4xLgYIaUjzQNXr27QhwkP3nmXxORs1lukW+4lNuWE8XjIar2kpWOz7NltHCcnt+n6FgLsNg0hCLJ8v6kxyjLwAi0MmcqwRIpijMwztl3Lqq1pwh6UMlA5mfbY7Y7r19ekgwyDocwKXNWTlCOMkgQZQWlkKhmVJd41LLevMLkHGZkONINUsN3OWW56zq+vefy6ZlNJtB6RmZIu9oTOUXcOZz06yUiyEXqQ0nhF10R0JkgGBW+/9w51Z0Hvb6Ct71FJSys2RARpkXL5Ys5iWTFfVLSdQ2qJICXLU4S1XC961s0Vb331G3RY+tDsUc22Z1BMUKmgCYLWObKsIIYGk6TcvTultxZiwHYtSkTyLEH6hmb5A9rNhpc/ecm3/tpf42RS0LYblIx89MN/Qd81vP3B1zi69xZpZqibnsa2BO1IRopFdc35+oL7D99keHqfsm8pVjcILkil5P6dM2I8o28cfa0wasRwUNA2LZvVivl6Qxn3q4QvXzzZH0LbNakXbKqGNjFcnz+na2uIjqLM8K4nTRTGGBKVgRHoQtHFvdlsMi4oAkxl4HZ6jPkbf5UXzz5lcX2O7yuqasN7v/QuUXtWq0vSgyFCCxIVMCIiFUQf6Jo1thHIGNB4DmdTPvrJj+huFjw6u839k1OIezsgImJyTRABhwcTSawDH1BSozwQPEEKbB+wfUOaGh6+9R7VZz/lwyfPuVMY/tl//33+9HnDlZ7RmDEuSkypSBA4H7gOGYP773Pr4UPK6QHZaIQXApPnbFZbXj15zdnDUybjCS5Y+rZB4OmaiovXL1gvF4R+Ry411gWMTogx7FG4SvLtP/gDAI4OD3/umvgLjX595298hWQ0wilF1IreWgaDcp9MDR4fBFGXDEdjhsM9DnW72dJWFZPhAJzj1YvniN4QvCEfHTE6uk1SDHn+8jGWLcEvkGJHnnmy5gYpNat5jVE5TeUZFhNiUOw2Fd4FVJmRzQbQW/rNmkwB9Fg6xqdj1NDQRotINH3X47tAt7UoZ3BV5HR2Rq5zqk1F7wK1OebOnXcYFGf0fYLWBUEGnNjR+huWu1est1+g2JD4AcqOODl5h+HkPpYcHzQGBS5SyzVS1Njqku3iGT5UtL7G+pYy14RuxyhJOZIT/k//l/8z+XDAy5evuDm/4pfe/YAs2++SWin4J//sv+Kf/Hf/hCLPyDJDDBbvehABqQQh7uc+bx0lvPPWW3z0yVOuFg1JMcazDzbVzYa6WTMeFHz90SFnec/88gWvmpSn7SGLOiV0Ha5dY6NjOCi4czrGJHseelu3CF9Q7eI+oX/7GB8a5rtLegdRjIhqQEAgdSCRPTK02KYiOlDJmPGoILgWY/YrQl1b07UdUQia1mJIGGQ5yveURpHJPdPapPvVty4Inr2+IWeEI1CFHp8JRG4ISuC8pUxTXNsR4764mz4SVw1uXpE4RaYLfDTMdyuSsuDkgcLFFakuiE7TN4L1YouWgem0pOl2jCY5IW1ACBKT453EW0Fwgu3aMRzkjAYl1+slXRp5+723ETIyP3/NxdMLvvL2G2x3W3olcUpSbTqq7Y6TWyc0rePViznCZSwvb7h9mnN2IsmyhiSm3Dk6IgfcdkezaZFG4U3GVd2xdp7OClwbMVkkG0katwO1l1UELyjMkL4N/NY7v0TcRRbXPd4qlstrjKq5e29Mtbvh4OAAheaXbz/i7O5D/uE//qc8ny9YdYrapVzPW2LMiUFTJgO6raUXmh6JThKkEhRlSRcktdd4mZGaHZODKTGd8Oi9b7JoJK8uV4ymRwQh6LqGtqtRmUJESaIyFPu8ilFw5+4xxJ6nTz9lu15hBiNO33gH7VpO4w6xWHCxdFTjO/STCRUVhRkSg2LbNOxWK/JU8vDWIbNhsc/mtJbbZ8dc/PE/oSgSRqOCTVWxrQMmO6CcnjKYHfDy8jVBaXRSoIXgcDLGNjVKBOrdmul0QlGkFGVBt3xFaYak61e8P75CpRUfNjPO+7vUbcYWjcsSTlkymZ5yeb1ltfV4cobTQyyCxW5NlBGpImmisPVu7yLwDS50mFQxGw4YmQzRWqwCEgg60Noe34KymlznONcRhEUpTxI9aZaAELhg9xhu6ZHCAj1K7VvSUkKMYe8FVwpF3MNWokdJQds0JMkQrQ3WBbIsw1m7F7lgAUeSSJy1LBcVeZpSZgVZlmK7nr7tmE6nXxL5Sv7i+2+y/Ml3efr7/4JbWcKHzy75z7/9MR/XEp8OyY3m0Z1b+JP7zFcVTReRumQ8O2JyMCUfpAxGKdY3jMsx2g54cfGCZbPFDNL9OAqB9IKTyRE3r69odzfMr1+RKoHoG/xuzdAIdGjpVgtyI4ne8iff/d6ffdva5HiClYIkzTFFSZ4XaCEp84wXT56w224IoWWzXBPcGFAs50vunN3hcHLARz/9EMn+JNfZhrODEdIITm8dk40N6805QoxYzJ9Qba8gdCRKcuvhHYiG5c2Opm6RSjO6NSRLU6KEbV3TNHshSF1XCALvf/Ut3v6ltyEVfPL4M84vdqjeUKYJ2SDF95bF9QKrKvKBYTwq8UFzmH7AaHCC9wVFMSJETdQRKTTOWg4PNIOhZrt+RrtyJElO5x1JbJCZQAQIRAIdSlr6bo02HZODgrZ3yN4TgkDGhiSDh7cPULuEttmSFgl5nqGVwfZ2P8O0LZfrBZ9+8jNSnZAlewxkkiiOjs+wrsMHT4iBruvo7ZhXrwVtN0XqAZuqIykkIvQIbVFpz9Vyy3LxiAf3c+7fOebZT1+QJLdIvcakntHJbeq+Ifqa5fUNB4fp3uW+3FEWKacnZ1xdXbNeL/YjBQKdjYTQM5nlNE3HQGdoJNJLTFIQpEco6JYLet/QKk92PGUyGwBDus6St5bNakUfHKHvKPIhHkHvPGowoGs9m7bn6PQEEGybGqzHFAmNb0gSQ2xbtICDWUEeBfZijrIwTgr6gaarOla7Db3STA5LBocFadpSkKKQpGnKsqvA7ZgcT3GxZnY6JMkT8sGAvt8rgNfrap/ENxlpIdk1G9LMcO/BXca3ZswOp/R9w+L8OVJ0BNcyHOTUwRHShMl4Stu25GWG3O44uTXFtpLUwNntIYnaoAy0S8/L13OOh2NKNeb2vbvkxYCbzZb57hW0jkQKyiJhPCu52VwyLAqC8LS9I8sGRKfRiebDjz+hWTUEN0CKkhA8ea55dr2BCBerS/AC0WdcugQxHlLoDNtCoUYk04CUBVeXC9qqx+2bBwTASotWEZ0a0jRD20A6yshMgdIZ6fiQtmmRsSS6yOWrC4SUvPv+uyyXcwZHY/q25/333qfaNjx78gRrWy6urwHLwckt0nTM5fWOT372mFJvEdmG33z3DW5++AKtHY0N3Dq9j+r2Vq5u03EyOaLdrRjqnJPxIU+fPWfXOgqdcXDvXZarS5588Zw8LwikDIuEqDNslJzevsdgNGSz2eC7DkVgMB4wyFOyu7fwvmd2MKUsC+xhiesNybCgbzpCFBQH95j4uwxsim4b+swgnSA/OEE2kuBqTk7u0vWOxfyaplphjCQbDzg4OqCvDM1uR6kG5OMcqUETUdbiwh7TqhKFTCKpVvQEhNToJKdrPEFB3fUM1b4bihT0DpROIHRIBEpIhIjE6IiR/ZxbSVKjiTEQvSP4Pfc8STOU1sQIxmhEBPMlyhX2hsk9wtgwGyVUux3z7TXz62tWiwWu7zk5PuaDD77CdHDEuup486t/Dr1acv7D75IIx9ceHXP1sxfMbSQZnCKSgtGgZDw+pLKRzmn6KLlaLIkLx3iUIqWnztbMigknhwNGLsdFuHx1xWw2pkwTQnPDwQR2pqQcPEJFz+2jA86ffM7Tn/2UUG/JhCLaSLA//537F7qgL+s5Ik2JvmM3vyT4yN1bdzFMsW1HZkDICusjm8WS3kKWjnBdxetXDdv1jjcevMHR0ZTPHz/h8uYFaTlj2+2YnRzQ9TVJGogIbt+9S7vx1FXPum0ZjUaURzlDIbmZX9NQY0WNcI7xoCDX+5WU2dGUg4MJUXpuFpeMJkNsVRO2jsxkiD7QuR3lIOev/wd/mbt3H9DbwPn5DT/8/sfgHa2zJImkt3s9pBQRleyxu53zGD1gMLhFgsWIDJFEVu05IUScr3HdFuE7DCnVdo0INYkBNGzbHUpYCtEzyODXfuUtfu+/+QHX1885PD0kzzK+8sFX+OiHH3J1ecnf/A9/h8evlzx7+hmowGa7BgSRlJv5bo9HTDO6rsfoEZeLHnTk4Nab3B5MqLueqCJX81cs556+9yAnPH4qeTCZ8o0P7nE2P6CqS/SgxFULhKgQMjIuDF7WFColCkmlG0IX8H2P9x29rTE5SJ8yLAuaCm5evcZbh1WgQ2CSDDgcnTAelthwQSgNTg/Yuh11u+FyPoeoKbKEyWBIrQKeGhc9tauwKOracbFqQeXYoGn7lpNHA8pJSrOp6ePezmddxMhAaBuUCXzjnfeYTaas50tylWJuHxGlYucda+/57OIVMq+RMpAIDdaC6zkZag7LKbcfPuByPaeTkcVmxWh6gneexWKBlBqT7ENWxUAznQ3RyoBwdLsljxevWa8WVKsld05nuHZD7zwxNZhsyGRS4kNO7xveOL3NeHSE68R+5l1v9iFN0bHerbn74E128x1/+P3PGGUpRwdH3Lt/F2xC6i1SRILbYmLK23cfsa33fPijIqep+/3zuN7iQrMfF4kUa1uQhuW2x68bJuMBxIyu7rj+wcdUf/IjKicoZkckwwPqrmPd9jSrOb0HqQ1RJbROEIVCJwZjoJeRwkSib6nqG3o9xCSKVjRMssj1zTUiKoqsoGlbXj99QZ5n1JsOYww//MEPvwx4BTrfU+08MXoul2tOJrf2GQW/ZjbQjI3l+PaE8ukFT6/P6TIIXpA5i/eR3OSIqDH5mOdPX/P62UtGkwlpNqDpI9suoTx8yIOTe+w2K9rGQzJi0/R41eLoibGjTBN0moFzjMqUg+kEoxXr7Zqq2rHeLtn1HYPBHUSfQZzx+nzOh9sXhDJlUoxpY0PXG863Oz5+9RGdj7gguHn+BVoKpLccH5YURnG1nnN5UZEIQ3CCGBShC4ggSHQklSBzQ4yaoAVCBlBxn9lBsQs9VoM0ijwbQ+9pnCMrUpIkpWsrBBrYz90hIqRCyYCSCq3Eft4tBSE4ot9/BjGEvZEtCrI0xzuPVgnWBkDtca4BohCU+YDoJNW65vzVFUWecPf2HX7l61/D2Y7TgwlOaJY+4bwV3Nh9+O5u6fhgJvjh+RrchJtVTSlfcHLnPicHR6zaiMhKTF6yWs55+fQLXFehQ0uqe7J0f4AdDWZkUtHt1mzthrIUHJ+MGZSn2CShryuWqwWHJyd8+KMfcPnqgjJNGeT7d9nP+/MLXdCbdoMWBUkuKBNNXbVcv3rJ9eNnDIsBtt+gky1aGfKsxCWaru/xtiFYzSDPybMcaQKr3RU6G3N2Z8b06Iy6bXn2YgmbmrZp2G7mvPfWfY5PUvpOMRmfslxs+OLJ5xSDEh8jXdiSyUCWCMbjDJUMsLbHDOH44JjlYsGn3/4pN1c1k9GYd9+6zXKzoHOWIBs+//xjPv3sGdGX9K0huDFt94LOLkjMhK5TCJniQreHDciKulsQQySRBaeHZ3jrWe1WBBHY7pYgK0TYYts1otWIsPf9to0nao34EtiQyYCJLQNtQa74wz/653z69Au+eHzB/+F/938kK3IOjw7Y7VZ859u/z8nxBD0quHXnHuPJAT5KrBd8/PGnhABHRyUffPBLRHvF9fUNx6cPMNmMcngMMmO53PC9732Ppm0wUnNgMiyO61VL1Cl5OWS1aqm2W/Kkp+4bpLUcZiXz8wVGB5JYcOfuA1yMuNCxaQO7doWOE7pdj2t6RO8YJIpcaXzrKUzG8uWGNm0YH/c0whILSTmZ0mwjOpEUJicloZ53yKAoRxkqF4jIPvSnMxKhieSomHy5RrRA9YrOdshEc/fOGSJ47LaCrqeptnz0sw95pEsSrcjS/RrXbHpA4xxlVXGzumS5XsGgQI+GRL8jiQ66mulowK1ZweNnn+DSDCkUhc5o2h0pEt9blDLkRYkxKd7vk8bVck61bBBakCtJXuak0VNojZWRrW0xTnN9/pzRdMrx4ZgsV5w//4i+CwzKEakxSDlms1mgs5zz+RJcwsYaFlvL5fKCzirOjk+4uniOUg6ZJvjtlspGFosNTecByenJKcvrS4wQBBmZHgxZ7SIykTgUyBHepjxfVOQmZ1DMyIcDMqVIOktMcqYnx4yj4aCLVJsW23m2G48yJ7Re0Ti5R9yKgMVSWYmT4KUhCM1i02JszaJ7xZvvfh2VDLi6WgCQJBlGpyzmO9qu4eEb9zi5fUjVVAgp9pmIJKPvHfV6SwiCo/SUjAIZ4LMnW8rZXQ60phIJ0c+RJkVmGVYKghJImaKLIcG1rOhQQkMXmJTHbGJHtDXp4JCyVPRVR2oMeZ4wnc2QseP0cEqiDF2zDxJmqabve4KzXC2uubq+5rxqGE5q8rZn2pwznk2ZnD3E6dvIvoFuTRCW4fAQFyNdDGzqinJQ4toa7SUyWmxTMx0kDGdDZEho6sh807Db9HgTMdqRKUcqIyIKZIjI3hKCIwQwSYpUCYnYk+yUlkhSpHJs246iSEmKEt9LlNAYBRKPFh1G7lWmWkrEl+g0EQWJThH7tXI616KVxuiEPliCD7x6cU5Tt7z/3vsIsTeWhQij8SlFMeXu3TfIU8OoTOnbHeNRzuXFBe+98wFKJSyiZvDgPX7yLz/j1sTwrTdPuFk84eXmhpBOCFvPk4/WTO/cJw5mFHlCwHF6esrReMT506dcvf6CzeKclgTlJLvuc6S13Lp1yL/3V36Txq348JMfswnPGB/cYVgOCEFwPt/s/zFl6AK0q5r5cvdz18Rf6IIePbi2x7drimyI3+yIXtKsanbxhlu3D0nNCFC0W8euqQhCU6RD2qahrnd89zt/iIsbRscHJMqhtcfZimq3wfUdbbsjeIeShiefbsjSfXtwcbliu92BH9E2LT5Gbt+7y6OzCZnbUYxK8mHJ+eUFVzc3TI8fcXw0ZVIO4G3owwZplkymARcT+l6yXTfs1hbpNYkYor3A8wnEnMZeo/SA4CXBd+zWC6RsMUlks+opJm/iqwpnLbmWeBXovEXrSJ4mXG22KCRaa3yMey1hoons99K97ZjMCnIjGY4Nz19/wcdPn+NCzn/+X/4X/KXf/Pc4PJny//h//af8+Gc/gkLTNWvefvc9VpstQmYcn9xhPFoyHE5o231qv0inZOkZLqQYfcDTpyvOL1Zsdw3Ojwg+J0pJ5das6hoXC4KILFYroigpyim79QWdT7i5fMGCCtt2KBnRSnM47Vlsl4hMAIbtNnA7y5jmBTEPVM2O+c0NJw9PqITm9atL7p29gTYpr1dLKt8ih4b15Q1eBjQKJxwTlTFNjghmTFPtEFJ8mZaN5GlKjIaqdjgbyFEoPaHvWkIQtF3Pwm1QSjAdjijLBN92XF7POW820AdE58hiwrgo8b1jMhsTSJEiMD68xa6tGGQFpq+4fTTj1skxRmkSyz6hnuRcfPaCxBgKLzk5OeP09ISsKGl7yx/80ffwMVDkKaezAVVb4fqeXGtC01FqQZCKtt/S3DRYXbJoal5++hHGQNc2TKcz7OqGgKQsR5wcnMDAcXW1Ztv2nD64xfXrOfVqw/nlOaurc6Sr+drXH7KzO9rOI6Pg7sltrm8W3L9/l9G4hH5BXa04u3OL4fSQ7/7oE7JiQNAJ29qzXGyptzVyZMic4/BgCFphb27oXMPNy8fcLDZ0teftt9/l6uqSgTmi6S1gkJSgFGe373Mwm+JDoPWRqnd4sWEqI9vaEkXKs6sLpMrp+wBG0cVA37ZEJ5BCc3F1Re1qTKbZbPbdqK999VfIPCQmMl/NUWlBs0mow5TLVaA1Bck4pXcV7XaBSsbsmgpZzAg63SuTpUMlkigjIfdEIdn2gVFZIAIcHE5568Etvvj4Kc16zcG4ZJhrPv/kE4YmsvMBAvSVou97fIy0fU8IgZPjU1QIXC08gyTjaHyLELeUxQBdjChDSgB6I4h9yfn8mr5tGKcGQkvEoyQs5kukD0xnCburijyZYBhSyoSQZnTC4sO+e6YE4CJJiGgCgkBA0vctIpU4Z9ExonwEuZeb5Frhg4XoEUqhlULLCM5B6Akx7ItxiIgvd8eDdUThkFJglEJ4R5KmJFqRFAbvBA/vPuDZ05d88tHnHB2dcnh8Qus8iTB4oTHZgMZ3GJ8QRU5jPdJFhGuRIjK9+5DD4l2Elnz4r/4puej5a7/2Hn/wyRWf3TxmWw1wSUbrepgcMnYWU4yR0yNyobl/+x53j2acvy7ZXJ0zlIHq+jXtbs7m9Tn/3T/5HC+hmIzxqeXTF8+Zjqcczo6wXU+3WyHxKPZxeG9//j30X+hQ3Ff+o6+RFzmrxQo8aBQ359fsrrccHx+xq2qyQcFoNmK5WxJkRKWGYjCg2rXY3jMcjLCipXU92pRoUzI7PKPtHcvFgtnBmOlkQHCegTgmTUvybESaFKw3azq7Yddcstm9Blnz5oMJu8XnoGAwHtB0DZ99/oJBPmA2GNJsW+7fusf9t++ACtzM5+x2DcSEdgOf/PgVuxtBJmZkSUkzekmWD8mKMVIVezSj7VhcvcJ1W9JMsLjYoNQhRTZEaUMvPHqYoAYRqVqKxNFuFsTYkiRmb1JKcxwJJikYJQmqXvLB7QP+2m//Ov/yO3/K1bpiZxVtb9AU/O//7v+Werfh7PSY//Qf/0Na7B4Z2zpG4yPWu57NpqVtLW8+egvbdhRZhugKvv7L30SlJdfLLTfrHfP1mt5bfAxsNgtC8ByPcwbtE967P8UPT3nRzbhaw6Pbd1neXLKuW+Yvvo9ff04iBaHf0+AWqyuyYUo2HpAMBqTlkOZn19xcXBKkJUjP8a0xw7Gm6xy+TxBhjCdh5XeQSoL2kIDwDtVHTB0wVWAQUlQqscqTFZqsNOhEEoTH+0gMguAFddWytRUewdn927TB0viW1nVI8W/mexFj9mlWjcDWLaHtwQeC9UQgyzOs8zx8+yGjMkE1O9JmR24bvvFLX8U5+MM//RExHbGsWspoGZY5ZZExm43x3nJ1c01tHZPDI1a7motXl7x9d8ZivUJphY6CarnmYDImyRMWzZaVbWhFsheS9B1lqom+I8awN7mZDESKTgvuv3WbLBvx8vmczz56RbUKvHnngINck9PQ7+Ycnx5yvlgyX6zJywlCGcaTCbODIVL2BL/frkj0kHw441/8wR8R0iGrNhLIcb1ABkHsLMJFvnV/Qjkc8PT8nA5JZS27pqfvHF3rkFECJVacELJjtn5Cz4Q0PyArxui8IBsfkAzGbKsXWN8gpMGkBbuqQwqD0inGpNjOUu1qClUQhGM0G6JSwXIzxyQa2/VkScbx4QmJiVwu5yy3cDgYcm8gSei47Dx+ckjVrMnjmurlC67nG6ZnjxDZkDTLyTPJdnNNlhvSYUmQKW03wpiApCORkUwofvWXv0q7XvHpRz/i/t0jvOvY7raMhiOUkCghWa3WDCZjBsMR27pmvlwwty02jCmalq8f9hjTME9usetHTCRIXUGRkHYZy2pHSDTX2w2N96AMISra2lJvap5/8T3GWWQ2vkWeHZIMDlHDIb30jGcZmfEMUkUaE4TtSHyzl5QYQxUEW7tXg6rgUVJSW4nWEus7kkwRXIezLYkSZFoiEWjRoKRFCYEg7qmEak9NS78U+kgpiPRf3sIlQuzXMuva0tSOxWJN21jSoiSZTMnznLwo6LqGLDPgWowMJMKTaMGvP5gxKzMeX1c8fnHON995xPazH/IH//Qfs1ktUMMpj682/P5Pn9PLBDme0ecjRDllMDvF6JxxMeb2ySmDvMC3O7rNax4cG55+/G1efP5jvLVUTcBR0vSSkAikliQmQakEJQ3bzQ6Jpu/2gnoBVJef/1yhuF/ogv71v/WXcKFnu16jpSARiuXVDTIKgvUMRwfUTqBTydX5M7LDkuFsgHV7aYmUmugjdd8gpCLNBgiZUtcWpdMvCWHw4N5dJuMpGbepq5arqyu8dygVSNOICxvmy+c03ZKT44S33hxzeXlOXW+JIpAlCUVWMizG4AV951htAx5JUeZkecpoMOTp58+wW0u37oit4OZqQZUp3nrnfXzUtL0HFN52+L5G+I71/Irl1ZKoBArD3ftv0AuBHGSUswLnKzLpsNUKle7hIM729D4SZYJOB0gfmRg4KxO++t6bfPunH3O93dGrlM5LhvmEk+kxz754wsnJCS8vXqKM3jucpcE6Qe8VSZqTmQwZI0YIyiKjcCnT6RHvvP81hgdnzDctF/MNm6rl+mbBZ599Rojw9hsPeDSseOv2kC+uG170J/TykH5nGRUDemFoNh+xevVtsD2antFQ0bs1o9loP0/1Cb0zPFAZbbVjsb4B3fKVrz/Ei4pttWV+s6XvDHUnYTQjLzM8HcF3uKrmKBvgFzXrZ5fk3uyDg7lmcjTClBKdCWSyxxUbqQk20jY9q2XLcrNjdnrMnTfv4FTE4mn7lkjEJJroPCmKpmmwzhEFrHYbgow4CSoxbJuage85Sg2irnn77Ij7BwdkSrPbtnz7+59QTiZElXBnOMAoWC7mDAYGk0jSIqeNgfObJUEqppMBsm8xWcauqmh3NaL3nBweUAwLlv2OZ9eXiKwgSXKUE8wGIzIDifHMVzfYCFHl9B5c0nD37hsEq3n8yXOef7bgN775Dr/61fdYX7/k5ZOP0WnK1gratkcnGQFwwdG1W4ToGY8yRsOc+eseH6Gmw2c55EOqRpCpAbHtGWjBIFH8L//Cr/OnP/whrxdzssmMRdWwrhrqxqJ0wt2ze+gk4WJZ84NP59TyNlU4oPcjHPuDKzolPzplMitRam/C0kmCkArrArYPJFmOc4G2asjQZHlGPsyRRuJ8h8QTbYfvW4Sz+6Kaj7EYbHXDUV7T92tufMKaCePygGMjqT75NjfXN2x2gXd+5c8zns54/sXPuDx/jJKewXTE5OQMcfoBaQpSOKK3qCDodzXjPEXFjoNJxoNH96ibhiIv6NuOLMnQeu/frtqO8WzKZrfh5fyCpjWY1TVfGdwwGnRsy4esmikFisbtiEXKsI98/uQxP/3Zx5w9fEAbBWf332RRdfRe0znI2NItXnL+/JqrlzccPXyX22++iS5TEI7pIGOUJ3zx4x/y7hsPSNoduI5eSKYPHkExou0sorckSlPbgPWWxfoa5zuc7zB6L6NJlN7DX2KFSSIixH0BD55E7hnnXVOTJcmeu5HsMamRvd9cCI1zEe/lfr88SnyU1Eh661EmoXeeNDUoPFp4ykSSKsGfv1uShgY3POZqZymM4XZmSDYX/Df/n/+Mn374Q9Ky4KfnLR9+/oxWJjCYQDElnxwThEHKhCIfMChGDPMRidjSLD9D+2tuHxW8ePKMxaLl5OwdXrxc4EOF880eFmb9l252jRQa7+Ne2qIUy5ef/tkv6L/2v/pfYBLBsEzRMrC4uuTHP/gBqTZIIdhVHcdnd1EJBNkTpKV1NSEGpFDkWYkUijQr8B5ilEwnR6RJQdP0rNbrL9vTiqPjY/L8Hm3bcH7+HO9qQqgx2hJ8hVKWEDt6t2U42XPeo20pEsW3vvkrZFlGU/estxXX8xV9NyCE/QscBUJJitTQVjtcUzHJC2xvuVxohDHkgzFS7UliSoDvGqRtEd5C7Fktb9iua3Q6oJea8vCAmIJSnkJFTLTo3KJVQISerm0JUpHkI0SUxL4lVhv+8m//FstO8gff+w5yVBKkIrqIjvsZdJ6VSJ2Smn3KvnOBuvVUTU+aZgzylERCriVlZkibc95//ytczisuFpagpkQ9Y9corE+om0CWF4xGikfDHWdjwWdXNZfcohPHuBZ2m4peZkwHHbp/xeLyFX09ZzKMCF2R5AldyGj9mLpOKd0OGT3DcUZgh/NzlKlI0kDbtiSm3N8E0wkxWAQ9iQxoa9G9R7WO+fNrNldrkIptazGlZnY2IBkY0JClGcNixOvn5+zWHUcHpwxGI3RuyAY5fbC46LHeIqUgSRPWNzfk1pIWOXXfUdmG2nZ00YKRdN5hEsOhFAxCwLcN2kduHx9je8tqU6OzktWupekcxS5yOB1zcjxhNExp7Y7VdkVHZOcctXUYbZDekpUDeuup1lti67l9dkxaJKx9zXW9AmVQMSEJGbHy6NjzlffuE1XLpt1xtdxRd56YOrwNpCLDREO7qRikCWeHEw5mJW2zJslzVp2n6x1tv6cAtl1HYgy2a9FKUqQpp5PbjGcTatlxsVvwar7E2YSEBNm0ZLHl177+Fd7JMh4/e86r5ZLrqkaUQ7LRjLr3zBcbDmdHFEXKi4sLOnWLJ9cZ54uM8eytvXmQBNKCbDRGp0MQkoDHR4dSChciEYEyKTHKPUksOoRUCKkpipKiSOmrNYaW0niEazBCYIMh6hwjKsbpjihbXnWG627ESM94azJhUL3i4uKSkEywMSP4yHZxzsvPf0qawWg6IJvMqI7e4fj0AIRHqz2s6fTwjNB3lJlkt77krbce0Nt+b/zzntQkXF9fczOfMz2Ycf/hA5brFU3s6DuBffYR3zpecDDp+C/+9Scc3P1N7p29RT6dsUNwZAKr5Zz/9z/+z6i7jpPbd7n9xluYyRExH2GlIRUdqe+wjaNvPTofINIUjEYQSGLk4vlzlq8/ZVamvPzJj7h68ZTKOm699xW++Tf/A4wpyJCMs4K2s5hUEaTj8vo11ndfJtsDMkKR55RDQ1pognVkiUELiNYSvWO3XuP6jtu3bu3b9Eoh5H6bByFxNuyhYkGidEqMAhsEnQvs2p4oNC6ACB4R9/N/LSJvDQQfvHmHZdcSTYKzgbFK97RLX/NHv/+7fPjR95lXgp999oSrVcW8shSzU84evk3tBW0AYVImkyO6JuK6Fd32gt3yBaFdowV0TY8WGc6BEn7vfY9ij8JGEb7UtQopUTrBGMXy2c/+7Bf0//j/+n9jNC1RdMyvX/F7//Kf7U+2XwqGhYCj4wPyQcquWTMYF8xXNyQmRUSN7QJt3RODJklSDmfHHBwcs15tWSxWKGX2MpayZLPd0eiM0bjk/v0jnjz+KZvVa5TskfRfto16hJKkeY7wDZNUo4PleDZGKomNEZGkvLq8JvQGSKhtQJdjtk2HUAoIRNdyNBtyMJ3w+JNn9C5gQ8RFSJJ9MT0cj/DVlm67wcg9GrFtHMiMmOVsXE86LmibNQMjmBYpZ7cOkFhivyW6lt56llWDVBkiRnTw3Lt9l4+frFh2Ozrj0YWBGBiYEhMSFvOKLBthhMQQ6AKIL8EISgqm4wJhG8aFAdtyv+x558236KLh+x89paVk0yhUNqUPCT4ahuMZZZFxLF4z0Dvm1vCDC8HOT8iTAc5GepmigmSSaFRoGSQ9RVYxnsDPPv+UKGdkxVv0bkoUK7JU0lUbvF0yyFv69jXOzkl0IFEJddVDNmSQp7h2g8ExMBrlPYMkZ7usuTqfY53DK3jzK2/ilKcXgdVmA1GhYoKJCa4N9HbPdE+zlK5vcd5B9MTgCc5hpEJGy3SgsG6/raCUIE0TbNdS5inReby3qBAo84wQJW3Xc72s6EIgKEEXIzrLqZqeXz39gN1yyeX5JTFuOTmbUExKdrajl4pV3WC9BxvIB0O63tFVLcpDlmhu3TujTwLPbl5jjKFZW1STkPmc1eUNX3nvmMPTHK8dF/MlrY3oVDMdjvfCml1DgkB4h7UNEUdWGrwS1F/6naXafzdCkBiV09UeQ0rX9KRosqFGzzTbuON8viSGhJEumBpFFnb82tfe4Zu37nK1WPDpq3N+8uQFsShY1BaSgrYLdL2nSDO2m550+i6L9oRnrwWj0SNiyJA6BZ3sp5LDGdIYYnSgIofHM8SXcpntrkVI82VItUXJFOcFddUjvSMRliRuCfUV7eYSV19xeDTl3a/8eUpT4Ko5XgdeWcWNTeiXW8L5E1zXkg4PUcUxOptQZDkmdEi7Zrc6x4WWw7M7XMljbt+/RZSR3jpiTBDRoIWkyCRa9hAa7t85IzMJXdPsb7Pes1wt0YlmW+0oBwPScc52WTHYPOU3Ti4o0hvm6X0a9S7VLicWBywjiPacVMLLLz5Desd6u0blJWI0ZoNkfHoH7zz0PYnUiACt7RFpSuMck8EIZSNJEFyf/4TVy8f86hsPCU1NqxR1MaTPRoSgyaPiB7/3+0xGIw6OZgTlsLFj12zQRvHq9WsePXjIyfEJjasYzQYUWUaiFAoo0vRLsAx89sknHB0ccHR4gtEKISOB/egqCgBJjJI0LYgh7g8DMmHbOqouoJKMGCKKCF+2+2dJht0tePHsx/zOv/8XkFHSNwrbS168eM6jR2f0bs0f/O4/5/HjZ6w2Lc9eXSPS0b4LoRIoB6zaliQvmY6PkEISesfN+QXRdnTViuB2uH6L9y0mJOAE1tkv1+8SQgz4ENDKIKVEScH2xUd/9gv6nd/5u4wmGWnS4dyGo8Mhl5cv8d6RZRlSROp6jTYaYxS93WGSgLMdwcNuY1GiJM+meAuDrESGfdpSSUXvLFXfcP+NB1RdQ60kSkdW60vmi5cUeUTEFtdtkcEhiWRpSZYN8G1FofbzGS33Fp3aWrzce3fLLEGKhMZKupgSVcambpBfBkW00hAcRjR0vSVESZomNPX+9jkdDRlnBblJiNahhUGrgp99+oReKPQghwS871A4dAhE79F4CgOJasgyDVozmh4ipEYA203DZy8aevYkPUdHlimCdYQ+oMgxsuBgNAPnsTGyaxqikGhjIHpMdKjQs1nO+U/+xm+yWqxxquDxqwWvb9Ysq4ZsNCIdFnTBo0yK8oK3TxTj3PJ8vuZ1WxLSE5pGoPQAmU+JraY6X9Lulgi/RcQl3/q197lZLahtSVq+iZDHNGyRIiB8S7QbVFgi/A2JrBC+QURHYhL60KNFQLgWFXqk77h1dERmEnabmkFRUuQl8+WCbVvTx4BTCodG6xwpMprKkpicqtvSdQ3ROzKtuHVyhBFwfXVJ+DKstNvuMKlgOCoZT4bkacr8/IpxkvDo1i228wWp1gxGJTZYeu+oupYewevFmmXrWTQOmeUEoTnTA+6enSGsZbO4JJGeu/dPuVrdsO56GqHxUrHdNTRfsu7xkdg7hABdGDoViKkihJ5cF7idIHEJOkSM6sjziKNDaoVJC5q6otCGg7LkdDqlb1vW6wXaKKpdjYyRTd3gMklRZhwcH9J2HZttw3bd462hrwXEhN28ISsksexJp4qjsxnYwDTJENUOZTv+h3/11xl1Pb/3J3/K5+c7uiRQq5RWGIJK0UmBkobgFE8fr7haGYrpB6jkPlIdsVn3DMoxxWjEYrVhJw2d83tUsAKhBaPxkKOTU7JigFQJry7OqWONiAYweAtCRFLtGZiO7fln7K6eo90ltrshygNyM+PXvvktzHDI6x6u2oBra8L6gnVtGUzPuPXgXeoWyqJE+w7ta8oElNwTznaUSCNZ77aMZoc0radrPV1VURRmv6vtKuhqTFaQFQMOjw6Q0fL88485mJYU6f4ZvImQkXJs5zzKPuPotKcfv0U5+y02myE/fXnOh6+fYvobaHYUoefubILtamofOHzzbZZCsRWKpg+USYHvOjKlOTw5QiaG5WaD9KAs0FmCu+H62ecsnj3l9tEhIsvps5w3v/oNtpuK1etrLh4/oRCe+WbBqtpw78373Hl0j2IwoG476l1NnuaYQpCVGqM0wQVynZIbQ+w7TAyEruXy/DVZZpBaMhgPMHmGVAobAlJoQhRoqQnWElxPlAYbFUGme968VCRKIYNDCzgZjPn//df/X77z7X/Jf/K//o/51q/8CicHp3gr9ltMvkWngqLf8vknn/Hdb3+fFy+u2DaOy3XNonf4vKAGgjIMJ8cMRofMZreRKuPls+e01ZzQztmtXiBDRV9FZEwhsl/Jcx4l1T5zoOR+vz947MXP13L/hU65Pzj+ZYSpEWrBelcRouP47IDNbsNkMkObhPVmDL1hdb0A70jihthfIZUg1QZCSpkXqDQh9Yp2tSO0Da1t2Nkti27B64uPkLmmyErK0YBNu0PicH0k0ZI8yaHbkWnBremAZrOjtTsm4xHOezbbHUILdJJhhMFZIASicOiowDc4W5F0G6IFITRCZZikYNd4ohUIF4m95TDPkKJje/Oa4cltqt4zHU1YL5Z07Y6T4zOavqd3DV3dkmcJJhkAhgRFkWvwW9brl8ToyEvBdnVNlMne005COpmQ9oFuV3M4nJDlgi6taOoNobfIvqK+aUnSASoVJKlFpjk+GqQcEYPAB4sMGf/tH/6YO2f3WdSO1t/iZqsxOlKtN5gsYLJIFCt+6UGO1pGr5Q1C9NwZtXShpRZDlruK6DoK71D9a7LQsdku9wl+6VCxx/UNUUl8vCBJSpztiaElUQ4ZO4KPuCDRYn/qRUSU7rBdjfA9aapRPrLd3VCFCDbS7ebUSlKmOYVW9FYhREYbJMt1jdMOHyKLbkcQkRh6DA7ZO6qbltlwwPuPzsjyjGevXqF1wNaC60XLxbYnHxR0O8uNt1wunzIalBR5ymzjeHh2RJmD7Td4LG+djdn5jD/+6XNqRlwuG14OLjh/eonpNbcGE45GI9iuuZVpBlryetvTqxQ3KlFaYpu9iVDnGi+gI9J+6Y6O9HSxRg4NpBqpM9brHjOa7A+Dfcd6tUXnkigiy9U1we+Ynh7QC8XFfIPdWr724C3uqoKLzZY+NPQbizKQJRI9y9ntLM5ZdtuWKHKev9hxfG/AeJyR7CxJuyGJkaNRxmg8ZKQy6vWCMivJC08bFCod4bqI6wW2i9SbOetdYLXLsE6QaYFQLSrtGR9k+OjpQk0+kAidcVgO99mVL7spN/M5L549YzAakWUZ0fd0XSAREbwlyQqcEfRpxA2GHBY5Z4f3UM01q5svuJrf8ODt+xS3ZiybQJ4PyWWgyW/hDr7CqFujlaSRGTGT1FESvGGQnCDMPqntbY/TFdEpDo7PUElK73eUiSRJMhIl8C5wVh4yNIJaZdQ6ZS0CpYF1v+TTf/17HGYaW+9o7zzia298negSLtITnq5vWF1ccvdoxaefndONAnISGdspL85fcv7iC/pxwer6kk8eP+Xd3/5LvP+X/32ETNH53tporQUbWN0skammtz1t1fDg7DbZsOTisuXkjW8wvvMeL18+JzGaB3ducfPigvVizvF0irlzCPUNm6anGBruv/UGvZSsbcRGA/mEDomUjs22IgRFcIpUS0xwDBNNu5jz5Gc/xVYbLhefgZYMZoec3HvIV772DQKSGANK7MFIKskIqUaqBOmh7wI6UyRKE0NAIGm6lkLt+I0/9xV+8LMv+Bc/2lKlW/7mb73BcdGD3ZGiqG1E5iXvf+2XefjgDT7/+FO+/YffYZYn3FQtX7y+ICLpRULbKXztCVGTjmccvHEXI29z/fwLkiLD71bciBW9DWAdooc8zYjO7mVKMRJiJMqfX5/6C31D/3N/+/+OzixV94rWXiL0FiEbouhwrsP5wK5yHIzPyFSKFDVC3IBYgADbJdi+JDcjdostoXIsX1xRLzYcHh/hpONq/pr8dMjBvRNa39AHi40OJFhbMxnnnM5GYBumg4x7Z2esbm5Yrm4YDDJMIlmuV/SdpSgn+y+TTgnRE5EEL2mdAxlobEUUHpVkOK/QusCFHDzE3iKDZTxU2G6JEHsjW9N40nxM3QrSdEiMmjRLyEpD7zoQkhg0aTpEBkFbbyBWjIYKQs1mO8fHiI8KpKHtPCod0Fc9o3LEbDricv4KtCeKAE6RUCBFRucC63pLD0SZI9UI12tyU+JtR55K/M2a3S7w6P1fpxid0VvH+uYZ0V9RDnuc2LDbnPNXvjrjzbce8tnTL/jZF89ZVh2YktYVRDEmL4/IMcjOUW22dO0OKR2jWYHIND0pXcixfp9WliIiYk90DTK2KFpS7Qi2hthjjKTpa5SAskjRcj9Ty022R8pGQQwCYR3DIifLc4SUCGXofOT19ZJV0xNUQlIMSOT+5V9oiXQd3XZD37YkqWIwHlN3LUoZhvmQNjiulgt8DBgPtJZUSpq2RxqDjIpZmZGJlkJa/tJvfp3DwwM+fXbOd376hFWnaKMmGwaauiPXJROTcTQw3DsZk6QSr1Oudj0/e/GKRb8j1YZRXmKbdg/mkIIoBV30OCK96ygGJb31BA9KGGxnybRmmOcsLq/2Fr2BxITAMNHU9YYuOuoYMCZFW8X96RmlOuCjDy+Jomc0M9hYIaQjzRLKssS2lqbqCIxpfMSJhjfeusXRUOPnl5wNChLXk0r4pQ8+4PEnX2AGM/psxu/98HNsPmPVBqLUtHXN3pia0oqCDz9+xmId0dkZ2fAOk9lD5suWLBsRkcg8RxlDkiQgoGobfAxos99+SbIMrRPIcnzTMxvNqLqehkAvA9a1jKTiOMsptUPENdV6TpYI0lRjfaD1EqcGLOuIVzneJNTtfk6qpCExKSqC8gEVPAfjIUICQ4XzkW1dY5IMBGglCa7fp8aD4+5M8vD2kEZm/PSLl/uRoBSkXcv65Utk78iTnLf/+v+A68dPuSU7knRFcppyvQlcvQKdHvOqn9OlPUcxgWrF7vVTXvzsRzTbJau65oM//xcYP3yH4a37VH2LrXfoIPC9w/tA0Io2OFKTMkwLSpPS9jUxBgSRED1KRBSeVAi2iwXLm2uEs6yvzkkHJW9/5X10nhEkewxs16GR2KYliH3XQuqczoI2GYSIwlGYyMvHn/KdP/w9chnRScLw6IQ/9xu/QT4a7ffquxatBIM8J03M3pioDIj9CGivr4XoHdE7RAwcpfArv/w1/uE//i/54+/+GOEj3/rqe/xv/mf/E6aFRkvoraW2LZkxpFKSCHBdzyc/+4Qf/eSnfP7kKR998jmvrm6I2Qhdjhme3iGkA2QxYjiZoISkWq/QAogd86sr1tc3tMsVBjBSErzD4whfbslUT3/yZ/+GPhgOkAlkA8XFVct2t6HulpQjgZAtUiqmswl/8S/8NpnJ+NEP/5jLi3M2uw1ZlgIK7yxddcl2sSQ2Dhs6Ds9GTMY5z148IxulmERSJAqTSqJIQWa0fYe1Oa5riKHg7tkZ28U1H330EeNxwWQ2pOsbZJQYrZmMJqRJyeX5nHqzBSkZjqc4EWk3a4pRRlkYotyHIoZFya5yCDRKKbJBSbQVRjvGwynD0oAQ1FVHF0tCJek6T1FkdK5jvVpweDjFu7hvp0tNHwRe5xiTsrE1WpWMjqdsNmuMMghhODodIvuKvgy88egdzi8vmY6OWO1WpGlG7yGIgpvVDhs9Jh9jVIInJ0uO9mlpmZAZDaFjdjil7g29nlKrKVFa8sNIaDyDckdVrZjlhsI5tO3wbUfftkwmY1ovGSY5Uirq6hLrE0RIKMYJ5XDIYJDQ+S3bZokNiqqXCFkQehB4CBYtA3kCuIbediQaUiPoug4TFWmW4l3EITBJwatVTVX3CKFRKmU6GNP0lq7aIGTAB0vT90RhcFLTO4frHFIHVAxsmxoV3D7UNCgIRNZNg8kyHJGdq1HGMJ4OMVKhrGd1Od8X9zKBLMFSstYpOilJdE+IilxrziYlD48HXO16VnVHbBy5SvZJYR243vTsqguyNMHkBZgBwbUo4UmNIZWBPFMYoRFEXHBsdjU2RHSITITGSqiaDgjoENE2EkLgaDJCEKn30SNa52g8yLJARr9vZQrNq7oibjy7ynA9X2CfdOSl5NatEo0hH6YcHZTYYU0jNFvreH6+4sOPF9yaDDhQkpk0uKbGlCnROlwUEA354Jg02/LpkzmzW4949fqCy8srEgOHp4c8u3rCuupR5Yyoe3p2XK1eUw5uUZZjjo7ucrN8xWa7omkgImjdXiJSjMaoRHN8ekIA5uvt3s29uWa+XCKyBJkXSJ2wrj1GGbbRsNmumRVHCGoOhzmZhk8++4Jldc7OKqxIYXYXYXJCjATv0dIzGg4ZJIZ6s6aud/jg6VyC0hrnJSJEQvA4u3dna6MYT0Y8ePMWozKgbGA6KlnNF4zzgt1qx/179/n848ccnJzx6UdXzIzmrXdu0/YbfvDkGdaM0IVkcjCgdxqbJgytIg53DIYTdFkifAtKcnr/DTZ+v16pfEfoGnKdolPDru1pwp6v7oFN01BVDQFLkhiUghgdMgYUnrZrSQvD3Qe36ZuOBw/eQCgJCvquh+jom5rN/Jq7JyeMdEIxPqMnA5PRONi1HTZYrGupcBw+eovfPphy8/klRyenDGYz+qBY3VjQgoiE4Nk2DamyxNYThUBqgw+BEMO/ZcJniUbLiHOKeR/4D//Hv8PZ8RHf+96PePrykv/nf/m7/N2/8x8xlmGvcjU5bdsglCYIjzCKB28+YDIdcjwbMjKC+eKAF5dXPHv9BbvqipiPEMUENz1F5vtwpikGJLLh/v2C/vCYZ59+Rr/b4fuWPZ9UIAH+He7cv9AFPYgFSqdI4bl97xZNp3n8bEnfL0HsiETOJlNevPqEetfw/NUXmCRiipzOWrxvCM5RJoqTu2MSDM2iZnW95OLmNaKIFMOEo9vHBBzb7RznPVFKurYjzzKMUGzma55XDSoGktSw2e0wyYS8GFLtdgQvcb3A9z1ZUu7Vn0mCF4pu19I5TWwl+WCwZxM7CWGEJAAFIUAfI8Fa6mpLjGvGkwytFF3n6aJDFodEFWlsi1KRKDzb3ZoY9v7damvZ9RqdJNSLHVrHL2/5PXlakKj9raXeBWbSYXTGqByib+c0bcNnX3zOZlNzfPaQuoX7s4fsmg27tmVbd+TFhCyb0GwcWZZTJBLb9ty/O+bJyxu8SGit36dR/ZI86ejaaxJZkxhLInLaqmG5qNjWkGcRaQy7ek20CyRQ1ZIQcyQS4QPrKqCNQ+j91sIwz/GhJTUO7y2Z0RS5wfc1MvFoIfC+35PxtEM6gfQOnRfcbHYsti06HRCSFESCl4Z5HchQIFNibJAqohOBcw4ZAiYafL2l9jXHBzPSYbH30gePEBFPpO4abLAoJemdI/QNMUaUMhQm4a2H90iKgqvNmvP1ElEMqS1oV3FUpJSDMQpFqjTDImFyeoaVGtMpzudzquj2xq8uYJFkZcau7ZmME47Ojqiuzlmu1oxOM06PjhG9JdiOwV30+iwAANeqSURBVKCgbcbMF0uaINhtt8xmhygXAImQir7rURIOD6dAJLU9bdvggyUpc5wUZEmBDaBFglIZSTqmbwQHqab3Ld63vLrYMDuYIYRitbzB9w1mkDBIMnLtiCgW8w0qK1koyzTNeXW9Qn7+hLrpuHUyxMWE5y+XvHq9Y90vcCQIM8YLy6bqyQcl5eSQ+dpC8mXBsD2b3Zq+TxmUlsyk3LQtJstperd3pmvDtm5p7DXrbU1WFsisIEk0TbdjPFD40JOajHxU0HYwGo6RRUl+6wyxuyJxCzq7o99uSJVAxcBqsWRyeg+nDTZAcB4FOGmxXYNXkelkhAiOtuvog8f1di83svsbbvA9zvVQZlSbjh/9uOJgPGNyOCNhyK2ZZKAs3jgCW/KxYN5eYZIjNtUFn33xioPjO6TFPRZrh9YNld0wO7rFx8/mJHlBCJ6bjaU4uI1Wjq6tWTaWunWkuSKh4bDQfPLTD7l3/yG3Dw5ptWLd9+yaDikVGklnHQho2pYyT7BtRcSTm/1zFn0gS/ZMBte3KKNQMSCJLJcrXnzxmMWLVzz+yU/Ip3d498/9Fm+9+wF9lCQmR4mEOuyf7RAd5XDE9O0DrA/sqh6nNCLZH9CF2Id5uy4ShMD4BKkUXWtxMSK1IvhAVBEbIkobrDBsmp6zQcrv/OXfYpwVfPfHj7mqAn/y8VO+9f59hhIIgrIY0PY1FkdqFJKE8WzKN7/5Te6cnPH9P/0ux7Mhp9MBT1684uXlF4R0RLdZMjx5yMoviTonTzyTQcpsNObo+Ig2z9gtF3RtQwgO9yXq9uf9+YUu6J89+WdEnZCkOUkmcX5LUQqapsfaCvDMb75gcfMCITRVvWWoU/aY7B6pIUZLZR0Bg8pH3Hv/FqfVIRfnVyhjyAcFre8AGJqC3a4mColKcnCglCaGSNCa4D11VRGVY725RApQQmI7h4gVB9MD5jc1RZ5gjcYC1htkcoo0JSopSZMclRcEa5gkKb127DY7fN+R5COGk0OK3LHaXOGCoCfiEaQqZXx4QF1VWFtzenxGUaQ0Vc9y3pCnOeXhPXRW0ruetq2oqy19V3O1XDEbJnQ9xERx/+EdfvzxF7x6cclv/6W/jrOe519cMimG/MpX/zw//NljohDMkoLDQ03dWUJMcJ0kHxlsPWe9W7O8ecFvvCP5xpsl//zb3yHmRyiTUsiednXO1fUXpLom9j0PBzl6KllWgWQwpY8JfftvAiI9fd/Q2IjSgWjBKIUkIiSkiURqSZZlCJkyGRmC7ynLHBE8y0W3B7g4ixKRYVkyKgpUAyYvuVpvwTmG+RCdD1F9ZFv3KCG/TPNHBA5tDFkqIfbY1tJWlrIsSEyOiApnazSKPE2pm44kTVjtNnuvuTZICVKk9LYn+J7oLc4GHHsVbwyQpgXb6BhNxqR1z3KzAmnoo+L8esWnzy6Zd6+Iac5XTh/y6O03+ejVYxbLJY1ryUxCRNFGz5PPP8cC3hgwKVebihgVJgaa9ZoyTbh7+xYPH0xYtx11b6mqiuPDA6z3zBcLdKqQWnN+c0WW57zz8E1G0xE3qwXz7Zp1tWO5XmNdJClSttWWbrdBqCGucOy2O/IyZTKbcrPdkJdDDscTZuMT2vWCpy8uOR0OaHwCWUrfOF7Mey6E42A64lUNoW14/dOPuake8+nTC0x5h9WmAa1xUTEalCjtSQIgDLdPj8CMWe000SukTAkOHn/2FKVrohTk6YCsTIl6380onUMnhqapUTKjtqAyw8H4gIvHH1NvlxzODvCbOcXwgNY2RHfIOkQmyrK9umZwMqCpe3adw6mUs0fvErMRlTREuz/gFVnKbDQiUxIVA8H3zCZjhrFE7NY0dQ14cB5wdG3FoMjQrkI4aLohjxcrBjcdt8/G+HrLzeY11xfPCdHzs8fP+OVv/QZp0jFIKjp7xYefXDDv36KVU9KsZfP6hqvPXhLNLQYHOdZ2mHLK7QdH2HZNtV0hQiRJI6nJqK+v+L1//s9odw1ffeMOA+PIExAikKn9ml/f1AxGmixLCUGw26woC4UMkdBVSO/wXUvfeWwVEUpwPb/B+sC9+/dJjOb9D77Gt//oj3Ay4b1vfJ3js0M22wVeGDwSCATXkJuwZwGEDoEhVYbeOZSUNO3eCdDbgJYKosJLCTHskdmJpHPuy8/jy3uwjSTJ3rter3a42KNSzV//i79FMrrFf/uHf8q3P/6EwVjzjbdvI1YbNtua0XRI7wWdsxidIEtDmo14d3rGw7fe50/++F8RfvB9BqMht5ZLPv7iKVeXT9lcXyMHx6Bz7DDHblN28xtUDMSwX11NjKTrWpo2YPvu566Jv9AFPR+c42WCDYpgNQiHsA1SdAxyRZoaYmgpioQ0z1gsO0J0dH3L2fEhdV2R5yXHR8d0bcf8as6inaOURo5gvVmwXCxI0gRtFIlJmI0SiAJrI0SBsxYtvoQY+MhocgIqIIUghIBRirZtaeuOzkp8BKn3AhWBJlMzpDogUtB2KbtdRMsM2+xDEbHYoYTG2ojtHdtdS1YInJ+SpAW6KDieljx8cMLiZs2Nm9OJhkE+JAbLvTuH3D6T7DYd63jAcHrK9GCG1ApnO7pmR71esFte0aznHA5S7p0d88kXl5xfLJjPdzy695D3H32FyfSA+XxLX/foJGW92lIMB4zGky9f6Dl9U7ELHY4NhzNHc/UZ4+kJeX9D1TZc3mwYDnOGaaRfe2YnJ8yOhzy+fMqrxjI8vMegKHl5dY2t1swOp+QmYtstMxvY7jpsG8lMjoiBEBpAsF1vmF+tUTqnG2fkmaZME3a7LdcX15ydHjE9OMTZju1mjbWBu0fHiCQjSo0NinVrqXc7YtRM82y/iucsBkiSiAqBLESMlIhEA4I8EeBbtn2FEYATON+D28/AdHAkRlNmBqEM60VPcAEhFVJJpNQ0XU+0kdeLFa0S5LOMen2NxuFiRBUDzldL/vSTZ7hsSlQCp1N+9vwVH12+IDku2URHEwObxrJuK2QUWKURSUJjA3masbM93XxFiiBTBtsFNl+8oq0avA5EKRHCEwIos7dhZUlJYzu8iHRtxYc//SleQI9HpgZrLToK6AJ1vaC3jqaHNK9xAsanOUlqCNbifODl9SV1bVhvDe8dTPj6m4+4qB1XDVwtW2wv2HoQET5fXqGN4CzP+NqvvM13//BDRocztm6/c+yjJcTI+dUlSgTKMkdnGcvVhqAAM0OJDKNzXNSkeUEQYe+qbx3JoECp/SFQiH1hKvKS6WSGDALbbVhWFetqi92uqfA8uPeAZndNNBnJMEc4sd8bN4ZXFzcUSUorSkIxoBI5ndVE0TMcFISuJ7qO1fyCUZ5zenTEerkk+J7xeMTdwxExlBAdm/WC27fucHZ2zGq1ZLfdkhc5T1/OWe16NpsN0S+Q/ZpufU1XBzrrODp6xGYDd880dyZDUj9n09a4tsZRMFDQVy1nkweU00fYds56s+L4ZMR2s8XouEfECjAoEp2QlHfYPj+lzAt+9Kd/xIO336aRIAY50iTkWU4iPba1dE1AShgagYw9BEuWSb74+Asef/opvu/ZXq/I8gLrA+/98jfo2i3DySEuwNd/4zdJs4LJdELX97RdjRQpwu858cY7ttcX6NAhfMfWbzBZTjKYEOMAZErnHIXMCDaihMC3HRhwvifRBoEjTTU6UYTgENLhfc/6piJMBkxvHUBb0Ww3fOOr73G+2fHdH3+f//qfv2RV/TJ/8/33iOxRwPkgJwhF5yNGJkRh6GwkJpLf+Ku/w1u/9HW+/Sd/yJPHn6GzjFfnN9ysG27W50SR0lUGOxhQq30aX0uJQpJn6R6Pm2YkWtH/nDXxF7qge39DVkyoVhU+SogRozxKdHhvKQaDfTuruqHZLamqFqESpFSs50u6vkZFy/nrFq0TQuiZr7fYtufu7bs8fHSXL754TIyRzXqD8B1lOeTg4BAhDOPRlN5ZXr9+jdGKiMYjsZ1nPBqipKQsC16/foXOFLuuIxuX9CKwWC8phkN616G1IERDWY5Q0qOFJIgOreJ+V7PffxETndN1ga7tCdLguwIdhswXAcmSrhNU9RAY07Q5RycT5ps119dXSGnIxiXGTHC+RAhNls8gbpgODumHM7rtHL9b0NaRNJ0SZMrhyV3KfMQ3Pvg6jx484OnlDcu65dnLC0blFKUN0Sm8C+yahuA6TKIR7NfYPn9yjny+oUhH9HXkcDSirTZsNy13Tx+yqSuevtjiZEfebQmLjj6CNJooA5fnVxjpMToyGmaUhSIkmlSXtE0LSPq+2bMEtCExBav5jrnveP1yjhARKQXPX9ywWNSUZQ7RMO86+sUzOh9ZNR1eJtysdnR9oByMaFcrTk9OuH/nPtv5HOsa6rrGOgfKob0l14o0NORpgkoKtlVNiGCSBKkMQUBqIAjw1qODoW8jFgGJ3LdYicxGY4rBmCIoml2Nay2hr6FIEElKp1J8MeWy8qSmwKmEqHPSgxxvLGu7xemE6DWJLvcHnjQjkZ7aNvhoWdctmkhhEgQCk6R4a5Ex4E2CTiHLDRBp25o8z5F6b/OLUqD1nqrmqp42eDoZoOsY5gUHeYlwnmrX0LiOICNd7PFRIk2gcxtQEaTAdZ7WSs7KE2xv0UoyGA5pUgGDA1brjq7xFHmOcZaubxiMBfnBbYZHS2KXsriu2dZbgtBkiaFa71BJAlIRWs+ulWSjDKP2eE26jiwrkDpyenrG4fEBz15f0HhB1TVI78mKFEGgqbZ0RUJazFB5CUjuvvcBVCvamxuqpmO1rRgeHrK+eY1PRtR9JNcZNgR2KORoTJYNaXoYDiZk9HubV9civKOrdqRaIaJlPBowmUwQRAZJhAjeOVocN69f4LsdJ6cnCFFyfnFB16/Jc8NgkNDWNUIJjk/vM7z3JsbkrOtA4xTV8prX6yfcP+l5+OAWRX9CNnmTYdpx8QJ++OELNotIlnUMjKBeXtNvA1oHgu1QSpAojUQyTntO793nyWefkWQp3//Bd7n/7lucHJYgPb5dQWdJtEEbjZQSQURpQYhgm4bT4yPef/MtVvNrrs9f0fWOW/cfEoTGIhkfDLBBMEBRtR29aJEppOrfgH40mdIop/nBv/ox2/kFRWZ4870TmmbFj//1v2R26xG/8ut/gTxNcH1ASEnX1JRFhhOOXBm8dAS/P2SYVCKFRsp9+DDPMlbLKxabMQeDkmg9qt/yV371A4Rf8/2f/pDv/PBD0vWGX//WN5Fa0/SeLM2IIn65CrcfFQqtaaNjcnaPv/4/OuX5ky/4/ve+Q/GzT7jXOXbblvOLS15uGnbLK3ySkKYZwUHTWZpaIdhT4rRSP3dN/IVOuee/oikmIwbTA9q+R4h9ClKEDt9WjIqUMtWUoxyhU15dLOh6gQ+SJDUoZYmxJ01zbO9p6poYIxIQSG6dnHF6tH/x9G1HvVux2e5wDnrnGY2nlMMhUUSqpsJHz9HBMdeXc1arFUmaYIzew0KMIsSASRQheLKsQooMuE1RvI3zI3ZVu7dwaUu1uWE4SJFpjZI5m1VH2wYiEo8gqmyfgFcjkgR8rAg2JzUHCJVSlCnjWcrxrTFROna7LZcvW9oeHIpiOOLg8AAROkpluXjyIaJb8/6j2xypht//wY/R0yP+p3/7f45qWuJqRSrhh598wqdXF/QyJ8QUlWbcLLdoUxKixNkGLXYEf4WIKwpX4JxiXbXY3tFVK0xoGeb7NH40KZt6RyvmDIclWhuM1ggJSaKwrkGowGhckuew3axoalivLE3VI2DPS1cJREMMCqMlWZp+aXyyhOCBsA8pSrGXGYnAQGuiEuxaS78Hb+3HJ51FxcC4HDAZD5FKIgS0TU2ZaWajAt+sEa4hwYK31GqIC5JtVeODZDo7ZDieIKSkqrZkRUbfBz7+9DW99DgTiToS/Z7CF73EiwShMwiWBIsMPZPCcDgekacZ5+cLLBmenCgSiswTko5QeNb1hlQPaFYB6Qyd7UgHhmJkaLstwXtSbchNgoyAdeQmIU9Squ0ObyuybB8SVUqg5B6n6SOYrEDoBJPlrNYrdrajiQ5E5PZ4ylFSMEtzttsN27YiH+xHU/PNGpVnCGP2aMumR3SeNErund7mJLG0fcVNCNSmpBEZMeYUyZjdpiUERds0PDwo2FQdy21HFzMab9hWlsWqosgK+q7HpAXRFKAGBDnEMcSJAUk+I8oUqVJihCLx/NIvvcvg4JiPPn26F7bEQNvUHEyHTIY5ZV6wrDRVaGnpkTKQhYBsO3JliErSyYgZjuks9HVFpgQy7I1grfOQ5FTWo/KCier2itEYiK5HxchwONhzCUzG3QcP95/B5oqjowMePbzPRx/+kIPDCYvVGpRCZznLzQajBKNBiTA51oo9DrVrOBwW1FVD20cW6wq3u+KkXHA83rIjox+8T0iOefP2Ebub1zRtwrYzFAOP7TuqavPl5ghoo3DB0vcW6yzWVZQJ6Bi5uTgnyTSD2RASQd3ssFXFbDDAOkmIEan27zrnHFKARpAo9eVtUyKkJ8TI1c2crChQSUrbW5J87w3P8oK+7VEYXNB4vx+d4PfhzULB8vIVH//kh1y9/JC33nkHMxyx2LV88Mu/islLfvLjjxiWQz7/5FMOZoccn5xydHa474yaiBc9gf0YhC9poEOjSFAcTU94dOs+sao4HBREPCEt+N6nT/nex58yyAX3b9/iq++8zbTIEbYnM/rfAmGi2FcQFUFpRd/vQ6YiehbX17x69owvfvYJz54+5YvzK84XK6qqpus9ShtCEAT2CNgY2WcBrj77sw+WOfi1E2KiMEVCWqY41yKjZZApZqOSaZlS6EDbW5a7msv5jt4lhKDI8xQpHVpbRATb2/0qC4G2aXhw7z7b1Ybbp2d87YOvImKk6XfUTUOIkvlixXpX8f8n7096LcvSND3sWd1euznt7exa62bu4e6RkV1kZFRmJbOyyKpiEQIFSpQgQAAFSeBImgiQAA30R/QTNKMAEiRIsUSRrCoWs6vMisho3cM7M7fu2m1Ou7vVarCtNE4NM2tkQ+vuOd9a33rf5/no00/IAqJM7A47htbx9tsbvvz6S84vztntt8QcWZ8sWaxmKC2IKTDXN8yqNYfDmtevNXXziH7omc0y88YR3A2PHpxyenrG5q7j7dsDu91IUS5IwnLowcUaqU/wJFyOVOU9jnuD1DN0IciqI6kjxkZCdtRhjhAF7RgYQ0IbjWJkaRNVPlDS8Qff/3Xat1/zLz/7gvMPv8Pf+3v/NktgeP2aR+cnfPHmW4qLU25HyX5Q/Pinv6AdMocuYcwMmRMp7DBmT44bXCqwZcP19RtU7JHjDbm9ojYeoQROSJStoSiQKVMoCe/fupumJItIO7b0bsAUntJKcqpJocKNTIHBcaTvHEZWhCBQQlJWFVJBWRZkEjkHYgzk908uKQaMEaiiYPSRlAXBB0ptKAVUAgoye9fhxZSVMKqgUBKrYG5hWWXWM0MYDxzSmq+/fU3fe7SuiEngfMBYwziOCDJSG4ZgCKXkIAaCSmgpMcIik4FcEKNEk6i0RKSR1awgjh3RBwpVoWTDYnbB7e2eY9wzP6vwuiWLhE4Vm9c9aVSUTcX1/g3PPrlPynuMMWipUAjcMKIRiAin6xNOVmt09gzdfsIKB0dh9NSBRZGV5t3tliEEjjLSkxhEILqR2ifu24b79Yy+PTCkkcoumNsl1XLGu/0tjkA3DiQXCd3IXDfkMXH/TNOngQ2RbRbcHALL2Tm764E0KLSsWS9P6DZ3uJhQZcOuHwnZMAaJEhaZDUpo2pjpZImQM1R5jm0eEOUMXc4ZXCDmiHMDRTxgrUEWFVFbpDZUTQ05oImk/kDTNFj7GOYVR5VJWpHGiBwCKgscCW8kUit82zGva0ptCM7hxhHvPeWsQReGoiqZ0SOjwxqN6zva3Y7CFoDClg3NYsVxf6ARno8//gglM3/+53+KkHD/8UPsbIYua97dbagoUA6OLhKFxKiEDHtOZ5KHl2uaWcMYA+1rxyzdsqo3vO0O3MlTqM7JhwOFH7l37ynRNDRzMFojcyanwG63xVYlSQo6P7A9HuneB/N0jJRKkLMjq0jvj7ihZfP2DW+ef4OUDcv1CfWsQWpNXdcTehhJDoGh7bBlgRMjVVVCSsxmNTEFco4kEilFYk6IaFFyho8KHzWjg2HwlMYwHvfThUAL4s1rfvzjH5O15td+8AOa1Qq05PXr13z6yXdI3rO53fLTv/qMywcXXDw6p2g0qgChIKdESgkpFVZGrK2JseLZ/Wc8qiz2cMtpXRCk5ZaGg17wJ1/+nDcvnvPxg3t8dHHGJw/uYeXEoRAqE0UmhoRVligkLiZCzsQYURmsmHzzz7/8Ff/8j/+Ez7/+mtdvr+h6x/7Y049hilBI836gZ9z1vwFylkf/7jOqZcVuv50qCGQMmUVVUhWGuizp+wGkxCVHOTP0YU8WkRgg+oIcLUIVnJ+f0R72tIc90Xs0iuhBaUNhSsqywjTw5IMHmELyzfMv8HEkpISUGh8hJ8FisWToB16+esMYPEJlEAEpE4vZjEJZlvM1J03muO+5uRW0fYktT+j7jtW85GI1Q8aA1ZLVvOOTT75H2zo2uyMuCQIVr945xnBCYR+DnXNz3IMoQZa4IAg542NAa0kmcXp6inYR71vG1GIay64biDGxrBUNd8zFDb/98X3G6x0/++IrTu8/4A/+8O9BiKxnc55/9RWLxRKMQS0bXh8O/Ff/5T8j+IquzRhtUSphTKC0GeeOZCq0Ekg6DptvicMNcbylLEZWJwWmztxs93SDoSkNKgNBojCQpz+7KTOowOADzifcEBEoJHL6kGiFff9/PfqIDjWzeoYQUJcFUmSUyYTkGPxxqpoICdHggwd4b2yaCIHaCLQOKB3onKeq5qzXaw77Hd3xgBFQFwWFAMXUZW1zRTf0hOiIIRJDJsVpZVZaTUoOcsKIEiczgxIc378rK6ExaPIQ0Si0NmQd8NIjRUODwY4bnp6f4XvLT758jVpIZgvDbDlHagNSk9K0Ybh+d80wjDSLGbaUmGIkZwFZYESBEoYwRqKLaGkmLnjlOboOqSKLVYUPA1IIqsIiYib7hBscTo4gFShNjmDQmCRQMVNaC0pQCI1oPao0HNwRnwNj9AgpyTFzujrjZHnCs4drMomv3t7w8rYlyBLvBO2+Zzy07G4O/Ft/8H12R8/x2FPVC168uuLd7YGUDfcuH+EDZCS3x0Aoz4GKsj6nai6IuUKakv2hRVlNzgFRNhNoREwp/rLQZN/SvnuBGrc0ucdoyV1e8fDT30LNTwhZUwCp67G25JgkvlwwpIiSCZsCtEfmpSVnRVSKpCS6NCyWM041+MMdP/4X/x0XJzXd7o712RmXTz7kzc6xC4oxTVmM1XyBtQVFUaDUBEDqxpamqSkri0GBm8JczjuUTGgCMXQs5xU5RUxRcGLm1OMtp3XPYDR+8YhjNshxwB/2ZN0g7ILY7UkxsZjNgcx+e0ezKNkerrm6ecmHHz9lHEf22z0peNbLGfv9BmP1NAiFpD92PP/6a7797BU5Z5r5nMV6xYNHj0gCqqYmxsR8PkeqjK0Ei6bGKolKcYLqeEdMkSSgG0cOXYEP9YRyBZTRSKkIYUSJKcyshGBuErOmQinDOIx451FaUJYaHwZSdigpGIeewhiMMUgByAwSpBa46AkpogqLtQ2FrEhd4NUvP+ff//t/RK1ASEUqaoK2tLrmsy++4rNffsHpyRkPL855dv+C+yuLHLfMbSb4wKhmpJSRWiPeZ6kEAikEIufpV5F5+fol/+yf/jN+/stfcHe3ZX/o8AH2+55+9NjCsn/1bwD69f6/+4T5es68qadK126HyXB5coJMiX4Y8UKQpaYbWnSdaJaZkI9sN3uCqxBxTqAgwXTjKAqWsznJJ7reYcvZZBPzgRQVPg7T+0sBdWMJwZOi4HDoIWv2xy3aJkKetHgxjaAGlArUhSU7CVGj8khOASHnlPWajEDKyOlqyaJqKETBfrNFiQ2lrXlw/zHL1Qmz1SljMHz+9Y6rd5pm/iFRLXDSEPLE7BbG8PbdLQhD349En2iaOTNr2e3fkGTLw2cPSabibjvQ7bbkw7es1Dt+8ztrwu4NXz3/hnq+YH12wYcffUI9W/AXf/YX+DGghOLBRx/z06+es9v2lEVDiomUe47HG5w/UhiFAIxs6NsdihElRmT2uOEIDNQzyf3HK5TJbHcd3o10+455tWZoM0bXFKXBpyM+HRlCoBsTOUS0VGjAGDMNdaPxMSK14nz2lG+/eY1RmoeXZ/TDkbbbEcWIzyOm0RhtyOMkPpAivzcdGXyAkANB9kgT0EWJkNNbrRCR5B2lNrjBkTwM3bRWtLMVKQVMkdFaEHxi2vRnTCHJeSSHkSJHhDH0CZJSE0TIJ9pdCyEyszVWz3By4CgGBGsW2XImD3xwsuLrb3ry8oKN2FEpDdnw7mpL23WYUmCrRNUopBbvu/QKUxiiT+QISliGduTVt9es5nPc4Dk9OaM4lTjleHvzltVpQ7MoCX5A54xJmSJLVIYUJ+a0lJqcFFIags+QBFU1o++md+JKCoSCMTkwk3zo+vaW9XpNitC1HVUeWMwKdL3i5fWRcnHGs48+Zmg7aqPYvnvL7/+d36V1hv/iv/ivGV1m9IqIZd8GTi8e4aMgInHU9HlBzhapZ0g5IyaDNBX3Hz6iHzuUVhyTYogCY0ukVKTgkaFloQJ+94bu5luy63FmwcWn3yeZJTFpTIrcvnnJbLagPLkkNWcMypDxcLjlXl3Q73cslids+kDQmnsPL5ktZoSbd2jfEQ7vePHZjzlfN4whctt6Hn/vd3F2wZAkTaOnMKPzXF5eTpXX4ADPbFZirSKOI1YbcozE4JnPGtrjAVtoKlvC+5ugxVN0VyxlS7INh/KCfdLUCmqruW09QTaI/RHvI8G5yS1QCDIDKR9xfkc/7qiKguP2iCkUVVUQ3nPHlTKTEQwNWdK+3vGjH/2IB48ekaXA2IKzywtmyyVCS6q6RhuF1hERI3kc6Lc7hvbIOIx0w8AYMvP1itn6Q1ALhqHH+4HZvKIoNEoLqsoSUySGQF1PT6RGKJKb0KkiB5TK+DRgS43WCRF7SlNyfXXNfrtnPp/Rdi2BwOXDS+pFjdQ1UhSczFf85//P/5x/9Wd/yf/83/+f8o//4T/EKIGSk8s0Fw0OzU9/9Zyff/GCZr5kPav5/qfPeLgsyO0dhVGock5Kmb7v0FphzGT3BCaQTozEGJFKopTA+ZFfff4r/viP/5Tn37zi9m7Hdntkvz+yefVvgJzlo//wB7TdHpkztVEUCNzhgDt001vLssIVkZgVs8UJ3dhSLQQPH604HLe4IbLfDFT1OYdjT/Kew243IQOL6XRvigofQamCVfGA/X5HezzS9S1hHFiu16Sccc4jkBSVYXW+mNarfuDQ3VDPM1IOEB1WW7S0GOUQJLScNK3zxlI3mhAHhsFR2Bl3dwesXJCiglRQlUtCkkg9I+YZPq4o7D2imBFUST2fcXb/kkPXc+w72n4khkQMcerPJ9AmgRrASGSxpB8U/b7Dhj2qfcHT+4ZC/ZSr62u+/7s/5NvXb/m17/0mw+D5J/+v/2YKaqBYnT7l3Wag7Tb4sCXnHbb22HICYXifCD5ysTxn6FqO+y3Je1QWmPdqWudHbFWQc0ALP63HY+btqw19F/BeI5Tg7F7DbGno4pHeDWg5YRvxiRQAJCEKhDBoZWAs2W0P+NFRVZZx7DFW0KwqdCnJKhJiQASJFJNUJidFihO7WyiFbQxZOigkQimkzOQ4nfaNENy8u+be6T2Ox44UIoW2aCPJ2U9FQilwzqGURGmJUom6VNjQThCRFFFlQTd6fJQMQwZRYIsGGypQHU73iNRQJcH3Pzzl7/72D/hP/rN/xTcHQVwWKJ/Z3GyJY2LR1EjZY+xAs5RIC6P3KF0ickPwkeAjIklSAJEVOSbc4HGjQ9hMVJHFyZzOH9AWtIFCg/ABg0CkTPQK8r9eVU66Ry0KYlBsNy3dMRDcyGJmaBYl6IwqJIGAEJmiKHj65CnH/YH26muMCmRTcAwQZYGxDSJBpQsKBD/8nR/w5fMrXr66xkfD5pi4uh3oQkE5O8NUC8aQQc9Jck1MkpwtMRUgLTELhJCc3Tvn2Xee8frVK5CaMQpaF1GmRAuwKqFjj0kjIjrK5QKHxSWLMhWHuxvi0HF+cUEsGvZRoW2NjB0zObIygZk13O6O3B49ThqyNKSUKYVAE9F5JI0t/XGL0JrF2SUnD59yCBJhDEb05JSpbIUfHeJ9Q0KJSGk1xkw/e6U21HUFKUOOKAkpBKwxtO2R4D3r05oVB4r+lt2Y2OtzWlkis2ccWtTijN0oKbqBQhtSjEQ/oFUkpZbD/g2FDXTdBsUEgKmrkv59YPJwOJJiRilL0ywgS06LBbe3t3z2+eecnJ3x5NlTyqYCraZsktbEnIgxIVPicHfHsD8wHI988cVXVM2Mh48/4OL+AwIzIiWIjPcjRaERMk1IVyVQesp5pHTEqInJHp1n0TTUpUHISMwjr16/YN4U6LHl+t0Nz796zs3VDeMwgIKLh/fo+gM//IPf4/L0HvN6xThGPvvFN/zpH/8FTd3wH//v/vd895NnGJXJyRMYybqAouGzr1/z4599hq0aTlYrztYLPvrgEbNCYdM4beW0QuRMDI4cIjkFJAIlIYipfZFzJMWAUhKtDOPgePP6Hb/8xef8+Z/9Of/pf/L/+Ns/0J/9h/82iciyqhDBkbuOX/30Z+gAl+sVXg5s8m6ynylLUVlMmfjOx48wGhazGTJL7m4cL56/xXuPUZquH0AopLH0Y6Cs55PlLChSytxeb9luDyihSGQKq1mv5uz2dyyW04ru8ePHhOzIcmCz/xale5xrcaNjtThjvlQ8eXSf3//+76FSxvUHbu6uqWYLfC75/Otrbu4GpDynKlYYOadvE0oWxJSJaKScIWWDS5I+Bmxdszo753qz4dD1qKJASY3WU5mhnC85HDco7Smrmnd3LYejoN8NLFRmITsenSkCf4IPkdV6xfOXL7n/4BHGGL744iuIGWMMtmi4u7vB+TsidyhzoG4SppCILCFpbFHz+OI+u7sNN++uIU6hIa0MSlsiAqkMMUQKl+j7A0VRsNu0tK1Dm2YKIMWeZlGwvFcTxIgfRrJzaCQajS1mtMeAEiUxCeblCjc4+n7AGM3gejrXMl/PKBuDtpKYEwQBOWALTQ4CN8Lrl3c4l3jy0UMCDmHBE6jLghimrUpwI2M/UJkCIaa6YqWmloVSCqEVmQRSTIM9OBCCVVOxyImy1AyuY/Qjx96RdE3WC6KagZmzEAVabOjcFSIKllrxD//gU9aLU/78JyO/uMrcZo9VLb5z7N7cwuioTGZ0G9YXhnJRMaRAiJIUS4QQSATWFBhVEHykb3tI0/+HEAIfPUF49t2Gemk5u1ijFVy/fUOlp3S895YQHFWpubg4pbQlb16+Y2gzOZTcvuvxYaRsMlWjQUWyiIQ4IEQihciDy0v+6A//HmHzjl/+/CcEKRGl5TgOhKSwpqYxDa51fPjkKZ99+VO6IZH1CopTNn3ByALsmtZLfNZ4rwihQOkSbWpSmnj0MYMyCqkl2khqNf19HYY+KcakyCikECwbSw7TJmVmxSThqRZoY+kOexQRqTVJW0ZhsARm/o63n/0lOrf88Ae/wWx1yqu7jtZr2jETIpjmjDdX77CFwRaGJDIpQ71YEJGI9+nwRZ0gZWSG1XxBd9xTKMliVmELiS0MBE8hJEVRkEJkMW+QYtqcROdIKVAUBtNI1PENy9Qh7ZLWXnLVRlJytP2Bd2NioKSJCYAcPa4/4sY9hfZEt0OrkRRbRAqkGPHe0Xbd+58XiXOR4CZAUmlralkwm81AMB2CtULbgizAh/BePAVCVhgpcG1H9mF61hGKxWLN6BM+ZlxU+ChIeTo4SgkpByCT3x8OISNzj5ZT6I40PbsWRmJLha0UL15+w73TNf7ulndX70g+8/r1Gwpj+OHv/ZCrmyu+ffk1dlbTXd9SKsvdbsTnkixrRhf4we98n7//h7/P2bphPrMQ70AphK5oXWLbef7ql1+yOYzUi1OikNxbNXz/gzWr5YKxm5owpZaIEIiun3r0OZFUiTQWIUHkhH4//LWcbvNNPeP1q1f8o3/4D/72D/SP/qP/iBgDJicsGfqe6xfPKWLiYrnC0+Lrjs1hw/n9U1zqafsNKUbcEKm1ojQVvjXMmzW3d1uk0mQhULYivzczITW2Kmm0J3p49e07BAXRZU4vzhjdkaqRjO7IeDiwOl1xcn6OLS379obIgXo+Kf6UMEhhGX1LCp5HJw+4vzxn1Sy427S8eLMnF/cZOcNUF7S+YNFcIFLF0CWqoiCmjmHcI0RCmwKhE8VM0w6ezkV00RCyIqGZz1eslmuc8+xcTzMraA83tN2O3XFAyBrfe2ZSclZI5jax7z6j7Y6E4Cgqgw8jQiRiHEEkgnMItlTFgZCOZNGjVZx680lSaIstLMMwoF2CBNF7lGRKUmeHT4EsFe0QwSvyRnJxvmK/31M3lq4P+KhJUpFUJslAvbQ8fvqQFAbwAzmMHDZ7RFKQSoY+M/QR7xxSShaLBZvdDlsVqEIidJ6GtMmIrBB5TggdInlyTHRHR9sGqmpGURWgItKCKTVaKZSEwkgUGT+OaK2IPpBzptYRkRUIQxaGCGQhcCGRhUHpiplpWAWJG4+kOEwpfKnxqobmglyf08YCugNWXyPEO7QfmTHyhz/8gFmz5p//+Z4X+xViOed69ydYFAvZYAMMm1tSPLI8q3Aysh8GtvuWGBVlOb3JGq0pimk4d8cO7wJSGJrCspjNOL9/zq7dcru7JRGRYjJWVWXFcX9ElEvafodSgVlj6LuOoQ1UZs1xm1nOJqCRixt8GBh8S1kp6qZgHI7EcaQ7jlhj+a2PPsVozabdIcuCdhwp6yUiG+6u9sQBKmM5tr9gdfqQL1/tSPYSZ+6hZo/x5gSXK4IoEMkgc8EweBAKpUtciJRViSoU3o9Io5gbg1KGLsCYDe2YCAiUVCgSs3oSoTw8XzK4QBIK5z1SCMaxRxcGYQqkKYi3r7iXrvn5H/8TZNrxD/7R32N+cs6Xr7e8etexbyNKWtLiCQ+efQcXM8JYkhTElBBSTHXXHFEyo6WjqUqMksyqCt/3aJGpCk1pzPQ8kAKlVICYbqbGMA4d49CRkiMGx717F5hGog9XNOOOcnbBWD3idhR0w4G73Q1vO88Rw6LQ5JxxY0d0PVI4rHJIelx7hy0ycWjBeb799iWvXr5muVpTGEsIUyhVIPE+IpSkritsWZKFYL5YsFyvMMbgYsAWxbQx0TUyJ0SCsihQWZKSwBhLxpDERJ0bnZv+nsYQY0BI3meCph65UpJGpvf6aM9yVmMkGCMorCIRsZXBuxExTARLNzjIgkimH1pC9MQUkCrz9Y9/zB//t/+c+fkjnn33dzk4ycu318QY+P0f/ja/9ukznj15wNI6YvDUVYX3EZcESVf85Itv+ez5FcXshELDUnfcv3/JvfNztBToFGkKQ6UF+IEwDow+k6SaBrnISJGnLnrOVKaAlOm6jj/6o3/nb/9A//B/+3/CFBarBDpEct9xfHfNu+fPMTljS8kh37C+KFhfarbta7IYsbpEx4rD9UgaJeGQOexa+m6gWZ9wcu8SZSva0bNcn1I1Mw7HI+O457jv8UNGyZLHH3zIbF6jjCPEA0WZODuD4F4y9IF+cPjkMBaO3YGiLNkfHH2X0MUSLQr6mwMcPfNyRmmXeBbE4gH3Pvghjjl9LBHUNOUJOUnIA0ofgS0h7qb3IR3wybFYXyBkQxY1r95sadtI8AKjS6qiZjAOrSMnCwWiY7u/5dAdkTlRAXMpWNU1t9uOlD2FFcTYkemIsWMMB7JwaC2Q6ZbKHEnRAwI/QI4FRVER44BUHcYG1nZOv+/JSeL9AMIhdCCSiVh8sNxeHRnfdvwv/pf/E759+RXXN2+RqgJVkoQlKuj9FBBBCmoLF6cVy5nB9S3tviM6xXYz4v30ga7qmtE7tDUsVnPqeYVPI/144NBucUNG5UuUDgR3IAU3JeWLZrLi2QKpwZYGJQUIMYUllXy/QktIATlFck4YM5KTIaWaEAtCFkQE9WyFC5oYa2Zmxv6bbxFppLaSlBydiwzCUt/7ELF4ANUaqyS3Vz9iOTtSjC1VOvC978wwuuSnv4Ctv4cvNNH+ChESw82B9uodjy+WWDOiihEnPYehY/CCmEq8Hwl+RCnJxcX5+4MIjEMghMTh5sh8ZjF2yn7cblq0nr5MkweRNW0bCLVitpDUtUTpgBYSkTX7rcf3hr5V3D8/5+TEUFjF4FoSA1JEtMpURmOknDIIThMzCKORpUYWFoShOwa6feDm7RaVBR89Gnnwwaf82V99y1jcZ9SXuOKSbC/Ido3LmuwFKkm6riemqfqEENMQKBQxB/qhR8uSomxAW1wSCF0ghKS0BSJ5CiUwWlLXNTAxDGJOkz7TewY3Yq2laWrczSvc689Q/o7x8JoPnlyyPL9EVCfsB0XOJV3vudqNlLMV1XINusRnkFpRlQWuOzCrCwotsFUxtSFypjQaLTJ1YSgLQ388YJRmVmjSOEyubCYL19h3zGclIUzY5649ELNnmY5cWti3mZedxakZm7u31I2B2YoDmm7YkXOkmVVUpWbod2xvX4NvSe5IcB1q6Ok2W16/fMPt7YaHDx8jUBwO7aR2jpPq0+kJqVoUBVLJKbj86DFFaclk+n5gs92ibMV6tUKk6f07hoSSBq1LlC4pywZVKJQWhBAJMb9/NvRYa3Cu4+x8zWxWsxKS//Gf/VNePP8GLTLeD5yfrfnBD3/Axb0zluslISbGIfGrX33J8+ffYgqLLgyzWc2xPVA3JefnJ5TDyO2rN/z3f/wXmNk59ekDTLNgfzxQGMnHHz3hD//u3+HTRw/QOaGSozKT2S0hkeWSgxP86Y9/zvVmM21JlKbvBpbzOd//zd9ApUCpBY2RRDfQtz1aaaRWQCZEjwJKozECjBD4YeQf/YN/9LdfziL1EqRGKM1mc8vxtqOk4YNPf0i72TIOHVWeU9eS2VJw+vCUmEdMrrh71XLbX+MPibkuKBYLrsdbsitoygtss+TiYpIxuBA4W6643l9xVhckl8go7Kxhtm6QemR32PP65hWtb1kv9ghjWc0XKD3jbrshANFDFDWLsxPgIcftSDveINNIISoOx5HFWcEoHM/f/orT+58QskXIzPVuMsQpPXIyhyyOeHdH0o6MwNYLvPQ419HMFihjESJMt7GkaA8DuY5kMfDy9h1GH8hijxJHgj8SlSJKw9DV7I+Cup5ucW68I+UDyjhy3pFyRwLCGHD7iDEGo2pwBUYtGPYd2maEPoA8sD/uGYdMd4DVYkFZzgnJQ9aQVnRdSRxaqtkNv/riJcvVjKKagdD0DlxKSFGidEElFG70BNezue2JbiS6jr4bicEgdTXZ0vyRpKb3S5fhZrejGFukSjh/JMTJL7+5vcPahNIerSZ06XxxwjBmxgRWWaSu2e8OjIPD2pK6rNjvO6wp6fuWqrTM5zOC6nBRIcUKVa3QKJwb6GLJ+b2POB40767uSMy42xxw/XHq3Zclb28P/OZ3LnBmBqbi66/fMLSKMc2oU81pdc67PrNarahO5vh2xcEN1NUJd1fXKOUo5+f0qefdzRd8/N0zctpztiwRcs7dXcluvyHEltGPDK7g7vZIUVQYM0cXBZt9TxcCJ6c1YQikpDlZ36c/9gilCC5z/3xGbCJ322v2Y4c26f2t32KKkvY4Ekncbm+JzqAKSdUYEBk3tiiVSaWlKStsUSFqPSlvBfgMLk2mt6wl5bLmorDkEPn+bzzk6Se/xdXmL/nyXULrFUHM6X2BkAVS1/gUCINDihJdSJQqAHB+ZBhHisIwK+dEOcNFQWFKlJYUtqC0BlJAZkFdaoL3DCETfY9WGVMYstQUszmaOb7v8GOPmp/w4If/mNBe0+9e46zitdBofUpcNORsWD0+YdHekWNEFBVRGVxI/GuiRFIJkd17u13AGDU90/iRfhwIheaQ8wR5EYrDsWVWGHLKtMMAacKWVlXNanWOINDMLGM3UPstbK/YHu9IOfHq2+f88//qP8WW8IM//Heozi6Q4oitSsbtHXf9gWE8ctje4McWQ8RqRR0S7e0BkxQLO+Pqm9cU70OFhRT4EPD9SGom1Go3thhtoCkZjzv2twN9PyClxHmHLI9QS4L3QEZkQcqSMSu0toShRGow1mCLCoNiXtcIObElTFORwxEZAkVR8+ufPuO3v/uMN6+/5fNf/oLbq1dcvTzlN37tY2LOlNWkU/7VF1/TjyM+HQkh8OjRAxCZ0Uf2h47D/kBCUlUVz59/iT0cmK3PWJ2dMfie569eof7SoFLBd54+mqyEzjEvNcREt71mbhv+7nce8NMvRw5a8+bqmm5w3Nzt2XWO3/i173KymLHdtbT7LYebG4JzPP3oQ+rZjMFPN/Q0iQgwIhN8+mvPxL/RAz33Ht0U+MHTHnpSUszXpwTnqBfnmDJQz0pEdeT1m+dUi6nHmwfF/irj+iWLWU0+bghuJAZJbWZEr9htWvxNS9sPpJRYrVfMLiqurq6QUqCM4PmLL/ny6wOLk4L1qcXYHfvjgf1+Ipcp2VOWDVkqQl7Tj4KyuUDaU0zxKWcX56QnA7iOHI/E2NKOLatmiS4XJHGkLk/QGsLcYErLseuQczC2QIcGKQ2CEucsXlqOLsIQKMoG1bWEMUCcHNS5H4npSB43BHGDsRuE3hLdFucDenGK6wy6aBiGkaFzkAeqSrCoC5IApMHHkdGXaLEiMWkhhTCMQ6Qo5mQ8xlSYYsT7njdXLd1BUFcn5KymJwx7wrx6yknzhO88nHNz/T/yy69+xv0Hc3RRoXRBWTQ0xWIKjYWADCBSh/ee7a5lvTon68xufyR4BUniHdSLE9BLqlIRs8enydSkRUQKRakDPgdmC4ktMsYWgCDEgt4b0HO0rkmyQJZrGhkpYyYFOPaO7X6LVoqPP/59+r7FCYh5B6ZCiTOEXjD4AT1LbPcH3n5+w2L+AX1eEs0teXGJqEdu3UA4eJ789u+xfPyU7RDIxvLxr/86s+K7iLBFOonOiZ26phsLtmLJ9THz7bc3XFzc5/T0E0Z95Owssd/9CmHmjNYCu+kA4yydLzi9/JjN5hqlIQhBVEt2XaDtAiJJ9MkzVvdOaGYVQ7cnHXYEOePd7XPubq5Yz9acnD+kczuW9Tm2nIQlx+6AjwIpNLY01LWl3bdsdg5Uxg6eZlYgRE3OiT5oQj8lrTMBrQ3HziF0RcyGECRSTDU8PVO4vmc5u2R36yCWyAR1eQKssOUZoljgksSnQEwFQkwVp0zGuxGZBCJKCAJblZTNaqKTpQhKTt3n4CEHhJrc06owBKmY13NqA1lmBjRj1pOsRimshGOAX+0CJpacnn7KMTiC0LhQEMXUId7vB2bDQG0UeRyITFVXYzRjcGglcWGq9EkkKUZa1zNvSorSTu/HQrDZ75k1DaezhmPb4l3g6ZNnCCbg0TcvXlK9k9y7XLHZB0rT8PbtS5p05JA8+5hZPTjhw1//kLB5y83XP8O/+JzFuWG2XJC1QMuMSR6dBlJ09F3HmDM+SvyY8Q76LqCUJUVBeA8hEiJT1SW5mKqySklS9Ny+esnx+pq6qskpYa1F5MTu5goOO4QUlKWlbmq0Lsg+TaAfWxOJLJdLbndHvv7V19SzJc1sxv0H92hmluWy5tDv8NKQQkBZw2ze8PTDZ9zc3HBzt+W//if/Hc18Sd+PJC949fULXEyYqsIUBVev3/H48QNwCZM1mIrr6y3/3j/+x3z9/Dm/+uprjocrdu5AMVtg5nNePH9JkQq0knzywQN8Hzj2I/OyoCk1KY8kRj55eMJYznh675z/4U//gv3xyK4o+NkvP+fevTOePLiPqGacP5rx7uod317v6F5eo8xEa3z04JJVsyBEj+PfkIFe54DNgRAClydLXD+iBZPS77BHSQujxKgZWn6IHzTdCMtyyaI5EKovuHn3NXQ3+KEnCUUWcPX2LeiSmMAUlkIrusOB6xvPw0f3USax3b2lsRYfe0qVOV00HNuRzdYj9X1yVvhRTDUaY0Br1ienjKnEpRpjLsjFGWVVUGqF0YkYWlzo6V3AeUVVLSnkHGMXHLrEGBOqqOhGx7xao2zN0HcYY4lSkkVJFI59FymUQRnJ2LcQHQiPERE/7ijFSCFHrBlAd5QLTXYwU4nh2GJNQhUgc6Y/eo63B4adQCrQhSZLGHtPZTt83CJVQOsGI1coacl5Qbdz1NlADvT9S0q7wBaPUSpO+YGk6dqR5LtpGMwe8uSjgmP7hvl8TkyQUklKDT5ItDbUjSDHHaDRqkErxzA4ViePUZwSw5IYanSlKMpi+ukOAxKPUhHv9uTUonVGFY77DwvKSmEKRYyaEGZc34CPJ8TcIHWDpyYaUKVFC4NdGZrTgFYapxR6DofDHu9vkGJGTnNMahj8nlfffk49N1w+eEZZ3KNawKp+wjCOIARJgEuBs/sP6JyjWlkG7zE+cLh7TfQjMp1QVCtaF0heYusPqR/OWYo1wzByjEvU7Jy72JHmNcHf55vbO2TsqKRGqAJvJFsnaC4+RKrJFX3aSMpyjncC7xKiFigLrt8hiyN1teXQ3lGePuDB6oQPHj+kLgvCm8joRhIaY2YsqtX0Ja41emlAStbrS0QoiCIQs0PoNKX/RaKPkW4M9EmhokaMimG02OqU65uWxfICKadUtNYSGCCUvLnecPuuZb8z1CXIcmLRp+BAGGptEbom5TjV9IIjavX+ucFPBC+fcLstprCTltJoksh4EkVlQWu6kJBKYqQk+JEhOlJOdGicrBDSMJvNifsbuv0euz7DikxyjspYep8xdqLJde0OmSLtGHDBcDjcsVjMcG6kqkuEFNSL+cRRKCzSJYa+ff+WLEDIKcuREo2aaHuHfqBS02dwsz+wnC8mgx+Cdhx4/fZqcs8XS/zhiLeed65jJyzkzOJ8xuurLfdP53zz7Quef/YFpiqxixlnjx5QzmeIGCjUtB0jQTd62t6RkdjZAv8+N6KUQWlI2ZOlYNFUFIUhp/S+cpdwXYsyhnnTUNf15J1XitmsQWpBJuG6juu7lxS6IITEPgvavuf07IL2OHD39pqN3E5bhi+/RBsoawME5qsz5rOGhw8f0FQl64v71MtTfvaLz/js65/jE1Sq4KSw1NJO1cJqicawfXtDOLRUtiC3I0YqlvM1//T//d9QqMzjxYyz73zA3aEnFTOCUBzHwM3Na778Zk5lM5enS0iS7ThSGUVhFE1Rod+jnVUe+bu//jE/++pbnr+9RpAge8iRk/USsmZ97xGHvqfrb/nq8+fEnHi77Xjy4D6XZycg7F97Jv6NHuh3r19w3O2IMaEKS6ENhARS05QVUhbEFCmYIcUCP1pEKLl6eUTnEaNXnF1cEPeOHBvGBC56stC4sQWmMA0509QLlsV3WNoH2BoMC27uvkbKzP5my1umwUQ8Yxjm7G6PNLMVlT2h7TouHj5EFDVSVEgzJybFi1dvWczOIArKwgIFXRs4PXlE9NA6RS8OaKNB1Rxbh8uK0MKxSzTNDK3WhBBIItDuR6Sw9O1ICj3yfS+6bAoO+yMxjFiTyX1PyEf8eIO2O5ILpDGwWNcQA6M/YqSmMiUqG2KvpmpFgL6N2LpCiYHjeIUQW6QYyWKGTJFCL1jMHzGOa67efoNUiZPVr7FeXLCcn+DDBkQmREeOLdY4nGupyjVni5qniyek3DKOjt3O07YCRImSNVJ2VJXm449/naJw3Fy/5vXLK1arpyR/Qk5n7PcClxJCZqSRqNgjpKdrN1S2IesekQba7h0vvv2KsprEPcasKMsltjqnFA/oxoqyOUVYSxIgRIF8H2gMPhPjdJvzwU8+elFQFWtIc6rZgsZ0jCLQrBRCWbZdRyEburCgqEtMWXHoB4xRbFtIsiS3gRATqXvH81/+iPlsxWyxRFQ1avYQB4S4BD3DnD1ED3eMGVKWYNZItSQMa6yNzJWlFhapIpXZsdtv2HQtQkDKM3KWdKmiqdcIJYk206eOJOcoe2S+vMD218hwxt3Vc17d3jD2LePrAzFGjC0mNCyZJ88+wBiL0pJ+6GiaBYVesdndkqWisJp+bEkpYK1BIfEhYvR8eoKJkb6zuHGGHy8pbEVVGaT0CNXz9vUNRydpmhXfOX/Exs84Rgg+EBiROk91vDTdDlUhiWlSkHrvGMfJVpWlQokB1yaK2YxuSMiqIiuNj1MrIQmBEoKh3dPoiC4Sxhqq92hhIQukgMVyxXJRcXvc0ChBozRNKegV3B1uKZuCShzR0nOdSrqUOL98QKEF7fFA2x2n/E+Y1L+uczQJbGG5uDhByYSPA8fDfhI95UyWahLoKMHZck3wkdvNhqurN1SV5OH9C96+/YbjccPor8ndNa59Sys1B7tCSM3Z3PLBs0dcf/uKZ48vWdQ79n1PEI7sjsRxCkH6mPDDgFFmAmfljPMBIRTlrCH4SWEqVZ6CcQqsVoRhYBgGusMRN464fqC/23Byesp8NqesKkpbcdzsqJqS9ckCNZ+xvbpiv91TNTMEikIqxq7DD366nLx3cGQX6YeBscs41/Ly1TWrs1Pu9kc+evYMWxSECMLMME1ibHsOh4GCkUPb4lLmqn+DkAJrC7oxML845S//xZ/Q9iOlMZQycLGuCXvPl1evqVdn3LRvOX34ESprbm7f8O23BVpGjsd7PH38kNqWtK7H50BpNIUR6H6gWtekGPjhb37Khx99yPM3V+zalhfffI0b79HYBYvFCaaa8ejZCbma8+btFTeHnu1nX/Lubsuyrv7aM/FvdCiOi7+DkhH8HhF7RAporZG6IOZpCEWpqWYXmPKc2fIhSte0hx23775GcSAMd5QiknKgHzuqxRxZFYSc8D5Slw0pTe3rqjkDWdLMT6jnFmMHUrrmuHnNuDuSe4EMnmUNh+MRHzNRKQ6dJ9cnPP3e7xLNHDs7Jcc7tpsbRicIwXB2/0OkWZCkJQuLtjUxZQwR7zJKVfgg0LrERw/CT0xk4dF2kgEE51AIovNooch52lb4EHEhkvMGmUay6ynSSOivieMV5Ftm9cjl5QwpA6/f7Cj0CUaccHu15+7mhsv7c7y/IYQdp2czpDV0ocP7zXTA0RVVccpxL5CyAOHQJk7awjEzK9eorLBGE0LPer3i9PwBd3c9bsz4IfDg0SkPHi/56vnPGNyBY9fTtpHSnlDaFacLgR9f8/TZA5qFxZaWf/WjX+DdnHZfY80j+lZT8l0yI1FtiaLl0LUIVWPsnCQgiRHvjsixJxDJhWU/KM4uvkdmTowC73d0wxXGj6jgsZUiiIxdnaGbSzqnIUqKnGm3d2RZoZSlquYgJAmBz44sPNLA6HsEAd9tCb6kLM8xes449qTUE0PLorFoAV/++X9JqQOry4/Y9YpPfu0H9M4zxAx29h5cYqlzjUAS8+SZD95BDMy0ptaKQkj6YU8yPVZLRIr4JNh0iaxnjAGW8znLukT4nqIqeXl7Sxsd0DEeXiLGa8S4wY9HqqpApteYPDDTgew6tLYgSkJQVLqi3e7JyfHu7orOBWarM+xshalqVidrjJFonem6IzFnlApAS0biwwk5PaAuzlnPFNK/5KQ68HfXmV++a/myLdkVD8j2AYW95NBKhlTRUzIEgVbldKiPcQJL7fdoAhoPacSNHd27HxNiT3X2gNPHHyNmJ/QUmGaONMVUO5SZpuyZ2RLhAkoZ9sOIlwafDZvNgdVsNTUYtKDIAzOTsYWmsCVjTPTdJH6al5Pite0HmnqOUAZTWIZxJAveM88dmUz0EeE9i0JTFZJmUWIqTdu3qDwx0bOI9P2elOKkXa0r7q7fcNxdc/Xqa9y4Z3t3TXXc0B8PbLue737/B5jFCfvWcXpyQalr2n3L7dVbusOXhOiRRmDLKewZ3EhjSwwKLSQk+PKb5xxdIBUlWRqkNhghWRiDCp5V03BSCw77Hdu7O6ytuLm5QyhJQuJzIiIo64oHDx/SNIbd/i2PP7jHsw8fY6uaQzuyO47s9wOg0MoQfeaLX3zJ9fWWsQ8UqsBojXMT4bFQmSwk9+4/mhgGynJ1fUs/uvfBRsHmZovyGqkjXXeHEAkE6JTRInO+rjEqcr0NBAyZDmsDy1WBtdPW9vZ6z3Jxxt/5vT/kR1cbui7wweOPOD8559G9e/zWr33Ik8sGEW+ReY+RCnxDNxwpy5LBO262R4KweFnz6mrP9jAQRWSxXrI5tASpWN27R8iCLBXj4Li5vmXsWv6z/9t//Lc/FPfBh88wMvDNZz+e3NgkRM6kMFURghKoUhHGDT5EbGlomnvMm4r18j7JNxz3irvXr7Flyfx0Rb2o2fVHRAhooxn6lhASTTUjppbt3TvevPgcqQLlWnFxYZmVgs1xC4PCtz3uEJkv54yufw9CkAztHkNgVhn68YBhZG01TsN8dYq0mcDAEDxZRnL0KKGQctJCjkOPzBpNiVKWEDRSCKSE4ALJR2TWkDyxHygrSwgBLRRK/mtZiSJHAQh0Am0qFCtCCOS0Zb/fE/NIEh5TRqyKzNcGY2c4f8fJeTn1uocj8v0N3po5o9txe3uHFh2VPaWZa0JwnC0XjHEkN4rkIjIJ1usFXQ8hDRy7WxarOW6E7Go22zva4YZ6VlNWJUIe6Lsth92eAyMiFhjlub7d8Pptx8PHD9hs7ljMyymAd/gKJecsLrcM45EkYBgNYS+oi1MUaxQWXShudq9YzzWeSFSacrFA6CUuKHxsSaJD2wFjd9y9+wLSkaPbYcMjdPcdhH6EESX99g2FaClihRszRzMdHJAVWdeUzZJxkGS5xLuRebkgaEE3BoQYENoRXYetDUIXSFny8NN/D4nn+uYlSvSI8Tkf37/HoYeb3nPnDVKdEUPPpKJ6n3fOkspWGDm5lAfnSdHj2iOvb685WS7J0oCsKG1BZStc23MYHKUShHHAULEoa1IqWJ4ocAuSb98LOyI5PWF//S3H/TVzc0Iep62CFIouBWKfWC4WnF1UaFtTLU7wWRKyJMSplzy4gZSryepnEkIEynJCe262dxzGI75RfHAvc7GoqWZHTnPFq5ToZUZWCmRAG1BJYESGqqDvtyAM2hY4F0lzic+GKA1GN2RfU+V7HDbvuH13y6DnXH58SlnXoBQhhokfEAIv3nyOHBwfPP0QJTTaFCSZ8Mkzm1mkTPRDT7NaIlNEaEjAfnD4JMiyoLA1fRzxoycLRe8j2Wd0yO9JYR6Y6mspBqSM1LMCq0CpTEgDvssUlZmgPs5P5EFTUxhD8Imh9yg0Vls+fPKUQgWGbsdf/Yt/TpCGRx8+RNoKU1roR7bHHcsGiqbg4tEFh7st280tOQeOu9174MuGWxeh95S2olo0PHhwn6gU+3Eka8PoHdFNOmrEyBg85fwM26wY/BHnBlbnc1anp4wh4lPGhYCtaqp5xdnFig8/uY+Qjn27IxzuEKpE25L1+WISYA2OwhY8+eQD+uBp+2tSDBw7P5Eec8QUAikVd9uXuAh+TAQxkeu6wzVCTN93USSUgGKR0FriBg9xuuzcHveUhcCrhCozKSW8zFwfWuImYHRJThW9t3z2xRtSCZUt+OrLX3DY7TjuNrx59Q3f++QJv/vbH2ONIUYPPmBsjVSCWVEjtcFFwa6LPDhtePrwkm3f8vLNa5JzjDHz/FcbVFkjtGW1PuXs5ISrof9rz8S/0QP92dMnHLfvMIWmoMQNU7VBaYsQEMOAdGl6u+t3KDOS2eCdJ/gBmRynJyt2haKeNWSV2R12qHKqERyPLbNFjXeButToIlA1AVNP6djCOpScalOH7TvOFg8w2RJdTzc4jl0LWiFUQXSe57/6MauLhyAt81Lx5s0rLh89YNj1uCzB1Ci7Rpdr+k6gTYm0maoQqKzIyiBywNolfRdo254sJElEpB1www6jPMJt2bcdy8X722KSaF1iinGiQZlAHI+M7Ttc2FFaT2LSsgoV6d0dx/YA6RXJQ1VqpO1px4hwkRACS1uwmK1ISTK/PMUNA+1upK6WJB9ACc4XFT2SzaZF6WmobzY3mAJidhy7kc5tKe2Csrycwk0uUNqTySkePSkalAQQCKnIwhKTAVXx7nrL+ekZ292G+WzJowcrDocjH35vj9ISPzb8/Oe3pCQQXJJCQUiSLCTzeWSgJQlNyBX5/ReIUjVG1+Q84I6Ku2HD6eOawB1F9Oz7a/r+lPn8KUJZdu0GwitOUyYngUPTqRrMAvQKoT4AtSD6kuQVm01CaEGznBFpOfbXpOzY3Drm1QUySYJ8gtKKxYMlZ/aW3D/nzNac10t+9adfk9TH1MtzlLghJ0/OeQpPZYkfPFkIdBZkFEJorChY1UtUkty//4htF1C2oRsjlTIYEnFIJCMwUiOyoKqXyKRJxuKC53p7BFNiy6dUJ0/RswNyPDB2e8Z2B8KxrAXa7PEyk4TE5YLQlZhqRrNc4ryjKEpy4ck5Mqtqsu8wess43pH6xKou6WMgdgdyr/neR9+H7U+wpaWpFMfRst12oCw+m6nTnT1aaFYVmKJi8A5ZGqQpUbYmInAhoPUJ52vFen/Hza5FNSsoKqKUE9iDCVNPhovLC7rNJKu5ffuKdhw5efoMYUpKW5CDI+eR7eaGUgSCSmQgCEMuKmKGLmSMFOQ4wWyyfw9J8YmiMCAgRI9m+v1npaKpLSZPFb/CSJAZbQrCe8WrzoY4AikjyIgcMLKmqBO/+NGfsKwFTSn53d//+7SjI2vB0Q2IouDi4QUxJMLYAZLB71jMFVo1RO85Csdxs+NisSAcRoTI+G7k7vVbdFNwev8exUyjKsOxT+SYGdsds0Kzvb3im3cbysLidM+DJw/pugEhM6fLNe0wglI4H3F5ZN/vpgMOA0onuqFDmZLl+ozZ8gSVBeXMElxiuN2yPq+omkuGbiT6MIUBhx4lt9RNA2Jg3A3YZYM/HEkhk1PGFiW60PjoEGqqn4aUCSJiCovQBqkKdFUyt5HWHdHKEkIiJ4E0Eh8ERVXTZw22IQ3viOkIIfP61ZfcvHvDbDbn3e0dL99u+K3f+B6P7p2wtB4fRvJ7Ml6hDTl7LlYl17c7DruX3Du/x+X5p7x4/YZ3uz2dS+yHnugd122LNiWL/z9W7n+jB/rbl8+5ufoWSSSniJJyIpHpaVWUs8e320mRWpQMxxeEcIM2FmsqQoiMbmAMjt1xR5aJkD1ynMJfWgN5pDCKftihQ4EtBDqPNDPNfFHguh1KZRazhu3dDVpY+r5DdR2L9RxlJL0befbhfdCG6G548eXXaCn57m/9BincgZCcnJwShGd7uJpYzPYMP444P9Bt9qSoaepTjJox+hYrS7J0xJDA9MR0y+s3vyC4a4Q4oOSAEWu0skhhSKokjXPGriPryH7ziqu3XyFzj60ks2VFVZUEFzElaJMRRJRUiNyhdCBHR/ATEGbq5SeKImEMfPzRd3h0/yEiCVLwBD+y2bwjdh0ij7gxIHNFSAEfR07OZgThcLFFpkQcCwpbcHW1Z3fYT9uC92+1UklSGtkeW4zxdG8PPH78cALf2Iqm8uTcst3tOBz2/PLnmYuLS7768jO+fdFi7UMOx78ii4KsIvO64Hf/4IeM+RyhZnzx1Y7r2x5rFkgKfN8jsmFmL3DjDV9/9ZzTC4kqZsyLS6J5yKx8QPKKX//49xnbL1m6GySJ43gkiISyDlOPCP0WoTqOPUi9orBPcdExjC3b9oohHFifLsmiIFFgzBynGzo/IkTF9SZyrma0O8kvP/8J1tynqRT74xtm77vwKU62qrowjO8DYEhF8BmRoNaW3e6K0HVstz1PPv51Dseewf9rKMdIzJOlDpHAjbjB0W3f0u63jEkwv/8MlyyHo6LkHFueorSjahL1yRTo0WZgd/sNh7s7Tk4u+eCDD8nCkIRCKEVRTTKMYWiRSmDEgpCOtJ1D4FiuSlIsWDaGdakw/o757JL97hqBRSYNfo0VZ4ypojAlWiuSG5BuwO/e0CbJofcI03By+RgRxIQFlpooEvukqZb3uX9Rk01BHxKmKqdVu5i2aSmADIbz03uImLFlQ70+pZnP2feOGB1GFDy+f8Fmu6PImeQdCIlPE9rUJYELHqMFAoFIEZElSkgUghQiZWnQEsrSoGSmUJOHPKVMVpBFRgEiB6SEMTicy1y9uKPrOnJKRN+zqjVnC83+bosY4OTxPWw9JxWeMTqsymir0AU4NyDLxGF/R2lHKnoKGXHOs6znxHXJ3dtbYlYwwtFNHerd7gZdgyglIsHJWYM2mtKckePA00+e4kdoDx0neoEElssGpQxSS3ZxYLs/TodyPx18q1JQloI0OmaLmmPX0bsNjSxxwSEQDMFzelkgzYikJPpAd+xIKVJXK5RqUEpTNyvu7tqpVTBT+D4Q+kmDnNKIdyOjj2SpySiUNpRlTXfoCUKyO3gqZTF6AQhsoQkhklJ+z1MYEDi+fv0LFoVlvlji+iMpQjuO7A5HbrctL95s+fEv3/LJh4/4/d98xCefPHsvbOooJAiViGFkvbBYHWmPN6iy4vH5nNWi5N3dnuo4MPjMGKZTZrvf/rVn4t/ogf7FT/8CaQQqu/c3lYAxBSnFqb4imE5fQhDTiFZyOg2nRPAJkQ3doSOmRMiRHAODa6egRzuZymbzOcPgUEqTfZyqLWKkyxHfZ9bzGbtdR10taIzh+uqGmDJoQVVXCJ2YrSq6foOxlgSc3auom4Z994bV6ZIg4XY7oIo1ZXXJ6CRDl5CyhBAohEQZiYpHjJqcoeMwkINHkikLCebIxXpL278jpVuqMhD8C2QuCF4QREE3XHLYttgCgt9Rqp6mNuhCcjwcICfmqwYXJ2Rp8CNlOdnSEEDWlHVNoRp2+5F9f4A+sG83bPcbfv7LnxFd5OxkzscffsSXX3/BkHpms1MuVme8e7NnGEaydNzcXiMtdGOPUi0zk9GqYH/ccDxMVcEpDVywPpmD9Jycztnsd3St592NYXu3gRB59uwRdaVpjzsGFbh5O0JoqW2DLXZcXCZC2r0XryS0Nly9/QVfvxVkZrgwR6pzYINULcfhJSLtWS0UTX2gtIv3bOsCU0pO1hIh33F2fg/XtTTzNcN1wLmWpo4k1ZPZYM0RKW8wRcNpXdP3G27vRpSuaUyJ0kuimIOSKCEQuaTQCuSeHNvpFmZOaUPFl28VTj9AVQt0GahVi24NMoMP44SSFDWFEJjSTm76kAkiMRA4ffCY61ffouuGVze31MtzFqdrxu5ITJ7WDZRCoWVA+T3b6xesiojVHQ6NcncIYZFCYaUkD4m6WdKPEdssMIszfNhRiIKzdWBVn6LqE3KWCCQhRLz3hMFRNyucH6Y8STlH14m+VXRxJEWFVZY2KB6cfMTzt5mT+lNCD9aUNMUpKS0QqiRpSSBS0CHDjv1VS9XMuazWtC4hth1ZJZJPuJgpbEU/lzilUAKMUpiyojCGmPx080tAihAsbT8gQmQxO0VYg+8TCk2hC7pjj8odZ42m1gZDBVLz7jAQTY2TUzVOiMkL7nyYCGU5I3PEKEkeRoyGjMZ7TyU0PsppTZAjqXeYnMgxEEWmdSNjByEwtTikQssZKbQEAb//9/8Imw4c7l5ze/2GdujwcSSrSFbTgUnKQPAtMhyRyeHb2/cuipEQE0ZbLj5oyEHy9ttrjFV0/UhZGOoqo6pItTQU1YCxUNcaW0z9cGgQpef23S3BR3KSNM2C1eKcs3LO5dMzRhcY+zA5FMS0+bRW0vcdjVI4f+DYKWxtCHFk3+1YzU9YnEZcP9JUDUNncC5BHmjqkqqegbSUs5qTLrG/aylyQRoCVhjiGHh3dcPrNzfErPAAyWNySyEHouuQWCpVk6VBCEXOElkqRjfi46TljrFHmhLpSvKQwE3fUVFIBteRlIaipr26Ygye6+tXPP78Ob/zW9/j0YMzfBwptCGEFpE9RWkxFkYXEHhOKkN5seZkEYii4NvXN1zf7ljYv37K/W90KE6vPkDJjBIR73qMUTRNwzgGEBKZwSpBPS+pVw2979m3LQlDjBpbzOk7j0sjUkZMoYlhILiOEKe1oLEl3nmEUBi1wFqJ0J7EiGRas4Yh0pQNfvSQEmVpWa5mqELw6vVzqnnJ+eUpw9ihtKRpGnTTcOg7IgltS0y1IuQ5Qt7DuTXjOKeuTih8T8qOokhI2dMerwh+i/M7QmhZzCrKek41WzG6O2w9stl+TQjbCeaBQKHJWTJuT2jKBefna/p2y8tXzxEi0vUOHwOnl+f84Pd+h527ou+nSljfHYCRGAeEFJA1KWhGn0gyI3JGiUxZgFEJo8CPA8lHFrMlRkJhGkRqcANoU4AKtOMBT0SZgq4fce2UoBVp+jAJIen7I7ZUaJOJaUCXiWb5ftXvBdvbHSIJysLwweP7/Oavf8p2f8dPfvYT7t0749DuuNvekIQEUfLDH/4Rb98MfPXlHZkG0VyyOnlAN0h8lkidaLu3jMMrZs0Iac/Q76iM5XRxzrMnH3O9OfL2bou0JdYUnM5WrJs5L16MfP75z1HG8fSDUx4/OuH8ZIEfBirb8MXn3/Dnf/lLbvwF9+59l+XyY4Q+I4mSfpxY723bEkKmKibt6+gFIWTqQrOoC3KOHIeRaBu2vaPxJaUpphAYvP9iFYwx4wKErKZgnhr54P49DttbYoYhSlYXjxh9ZDjuqIykaCxFqfD9lv7mBZ/92f8H1b3jdF5RlDOinjOKAizkEPFtoKpO2R4z9z/9PvXpOS6NDOMO/IjxirqeUZXVdGAOkXHoSSR4z+HGSJT2qLTB6gHnOqCgsguUS1Rkcr/npN5TVg+5uqvw+iFH5gRrcUyHeCWYFJe+Q2mND4HdvgWlGH3GuUBZNSAVblUQtSTlTMppYkpIgVGQwkgKfvKDuwma0hhDioGD69Czmi54lCqY1zO2N2/RuWVhNZ88e8J2d+T17QFfzIhFRRYgJQxZgFST2EhKUgwIMlpmUhrRCiQZkwSYTFEK5qXGjD11ilgBGMEo01SHHTLt4EnSILVCpAHhd8zkkZ//y/+e/fVLxraj7Y5kHCcXCxarEsRI00iUCiiV0ETqMJAl9NGjypJyNqMdAsbO8C6z3ezZvtmzquZcXK45vTdjflqS5ZS1GV03sdulYHcIOBcYB08YJwtlzoKQBFkI6tmcZrYgZsXpyYrkHTk4amtQaoIAdX2Hj54sPbebd1htiUEgkmA+W3GyOmFW1/RdN6mVZTkdiKLkcHSQCm6vduQuUkRF6h1vX7zg3/rd7zKM0LvMy6vXSBvp3Q5lJIVp2G8HDl2krJdsty1aNxRFw3Z7JGUBMiMEeDeyMCuyFASViBqyUUSpEbpitjzjeHQQoTaG84szHj28z3c//ZAH99Y8vDxl0Ri2d1dIEVmUBWPXT7z7FJHGYsoanxXdmNnse55/84L/+//1//i3H/06P/sAITPe96QUaZp6AlUcW3KekullUSBURllFItGN0+pF6xpT1JydXmAaPdWccmS3vWW9nDP2PV175LA/kpicy7P6jG7Yk7KbLEBuCqItTk5QKjO6A4USyBCRhcQ2lqvr1xQzzXw9AxHJBFKKLC8e4kImS4kyJSEVSHWCFGcIztDmDJkrFsqw211xbN/SNI7RvSWGG+5un2N0ADxanyPkOapIPPvo3oTmnAlsIdne3dK3HV998Zyrr7aYbNBWMV/OmM9mxBQRWhKJHPqWolScPVwgpUXJgq5r2WzfUlaSnAPBJ2KQaGsY4jSsjDak0KN1wKhEConopkFuQ0Zh8U5QmAZlNC44khQIUzIG9b5FcATEFEgZ3aQ0DQOIwKyxlJUhqxEXO9yYUBQMrcfqklldQ0589Owpbbtne7hlNq8oG0091wzuMCWS05ztbUF3WLBYXmLmmW6AQxdQpaEdbjl0L/nN33jE2bqYTuXhyOZ6x+Ha0xQn/PbvfJ+Thwve3r3klz//GXkUpEFAeQ8XHN1xw72zFe1uy4ePP2BmZ3T7gR//xV9xdzyy1RLyOVo/Y7n6FCGXKDORsaRksl7tBwpdkEvFmAeyGJg3JVVZc3094POckGvOGosWglIpFBKSZH/oibIk6YoxKY5+xEtHXUhyGFHa4EVBwEzikhyoC0WWEZ9GKg1rG3j7+b+kHDcc3r1ks9lRzs8QpmIMGxbLNdkLxlCwuPiYR9/7fQ7RMKY8reyjR4wRPzpImRwjEoE2k8o1xEAWGa8jIRyZ2UyhAlIKZFEjhGU8jsyNodaZs8Ubzk8+5MsvD4x5jS9nXHdHxjRiJFjkBHAyJVKK6dCAIMVEzJCT4HDoyIArNGkSak9SD2PIMSBSmt6jtaa0luA07d0G4TxSZXb9Hj2vKeY1Whk0agpSdTdYAid1Rc6Cu6Ojl5agDJ0f0Fogqhkh5amOZQxSSGDS7I6uo7SauqpwBw82k6Uj9Vv8m5cUdzdcrOfISuF1YnGymi4R0uJlCbogZ8f+9iWf/9W/QA3X5HHH8c0rqtJwfm/N3fYdmYHT8xm2hOWqQhtBcj3F2OFzIheKXEhyYWid5+TiPsd2IES4P7tP3I0M456LywX37i+JeUCoCWGLMkil6KPAjZ63r99w2B4Y+pGUwZYVQmlsVaGKAi8VKUQuz88RPk3huhRwY09ZWzIJW+qJJRAyQ+8ptEUJTWUrUgh47yi0JkTL6DLVbMGxC+RoqHTDuBv42Z//iNtXbyly5jc+sty7vGAMinJe0fk71hclu/0d3THQHjK7Y8LYhmFIeG+IocC5gu12JEVDjAalNJIBUxUklemTQ1UWVViSmLJKMSTGMRF6gTaG1dkZq/WSZ08fc//yjA+fPuDRw3NmjSUed1gF2+0dt3fXlFVJNZtjyhpTznEBbm83/F/+V/+zv/0DvV5eIET+/4H766ahbhq22x3eRYSUxJgpSoMpDM67icucMienZzgfMabg0bMnpByJbuDVi+fMSsvJas1ht+fi8j5XV++4vr5FyRJjp6DK6OOUBF6dgZEUVWCMd+Sxo84GlwJ3hw31SUO5sEQZSPjpDUsJYIG1C2xZI1VBxiJo0HqJLU6IqcComoKSvrsjhA3eXxPDLe3xDcv5NES7455uMHSj5d79cy4fX1A2Bffun3B7+5Z3V28Yu5Zh6Lm3XLOYLbh6fcfYB3abAzFnqqZEVwJTKnp3RBlHiopxSBTGgvQs1yWZcUoBIxndgNIKoxoKUyHweL8jZ4cSGpErojcc32wpZEF78MQsefL0PmjFECWzxUMyS5yP5PQK70diHEnZYfTEZSY7ZrMGSKAizaKm0AUpZJ5/8y0iC7TSiAyL+Yzz8zOefPCE3WEPIk3DcK0pKui6wHYDz786EoLgk19b8fDRd9geA33w7NobkB19u8X3jrPlBcd2Q3c8cFKfk0fF1bsbymVJECOXl+dcrs/4+OlHfPnqa/70z/4ly8UcLTTzeoHrI35MHHc9hba0Y8vG7RHiFKUeUM8eM5/fox0c4+godIGWBclV0xdZ2BDSLZUdefLghIf3P+Bf/eQVQ75gSHNO5gWVLfjlj36CzJLTk0tW60v2o2CkxMkCLw25UqSxo5CZkCLoijFPtUZFRMSRlCNKa3LyWOmpckfavcHvbxBZcnLxgNXpJSFNoKLN7S37/cD84ilm/QRv5iRh3tvnAgoxZSO8R6SJ2pZiwFblVGVKCafAaKiUxBpByImkNC5l6qpkOOyZl5qyeEltVly/7hF6RW4q9LrBxQEdE6KL5CzwemJnj8Gj3tdXj91AjJJ+mLZ2SYCUAlJGCyiUZtE077dKAfH+UBmyoRSCQoBWsB32jDIhCg1i8m8P44g1ChMGdBhYNAs2xwGnLH1KuByRMmHqGqk05AmTKpWhLO3EAE+ebpggLCIaVCMZ446ZHHnxP/y3xNffIocDpgQXO8pFRRZ6aircf8qTT399cq67HSbu+Okf/xPG7pZibJk1JYVVtN2WqjEUlXiP4vWTsSxHrB8QWhFVYkweXVmykmShKcuKGDPSaxZ2zmF/S/A9Fxcl3/21j1msVrx6/Y7dcaAfA9V6gdGG6AND11Eow83tLTElNtsdH37nI0Yiu+jZ3m6oi5rvPPkQYkICfXfkdnPDMHasF2tyEIyD57DvWM1XFMZydnJKYQzbuztSiowBimqGz5J2CJAMi3rFL3/0M26/fctZs6CSAz/8niamkm9fbTi/fx87S/i8pxtaTlePePe6Y3NwNIsVdTNVV7su8Obtjt3OU9fn7HYOskbbkc1+yxgC2tZoWxJSpq5ntMcjvu/xLiHVxKQQuiAr814P+4DHjy95/PAejx/f58nFKfgRskOpxDAeabuW1foEW8/YHXu8C/wf/oP/4G//QF+fXE6ncQmjGzGFYbFcMwzDdEvM0IURow1CTh5nKQUpRxarJT6M7A87pDDMlqvJfnM8Yo2mLipyAoTAltMhQRmNVBkfPEJV1PN7nF8+AZPYjy9p/UvE0LFkzvXdLYehY/XoDFlr6lXNsd9RlIauOzJXT6jtavKuK8M4RoTQaFNijMXogr53NM0lSgZC2DP2NwS3Y+z29McD47Gj7wdsY2jOasp6hrIFaEU39nTdHiECUgSMFtA7wpDZb0YuTh4jcsnucKAfj2Q90iw0ZSOxhZ8QudEyjp5De8f6tKKsEsZKlFIMXUtVVASnIRlW6wX9cEuIPVIYorMo5oRd4Or1W87PLzgcDiQJ5/cfsFg/xNaPGcYF4xBQ+gWjO+LGA91wR4odGU9w42TKQiKkJDGJIIpC0XVHJFCWEwWLLFgsFtx/vOLB/UfYcsJF2gpU4XBh4F/8D39OiBVD66lVz2x5xmx9Rr1ueP3uS6omM44ti/KEw51D2RkpRUxOhG7kzest6DndmDg9XfLg3pzaBFTypJhwHgYXMUXFYnHCm3dvQUmKwnA4HKcakl2xPySyLKlnc3zIzOoVhV7Q7gN7X3Joe9q7l9xrAmn3gh/+xkeEmPnLz1+TV88Y9JocS6zS+HbgxWdfASW/+Tt/QFBzglniVYWThjZFTPbUhWJ0ns4ngtSElLEiI9JIDqB0iUdMABgZmOs0MRpiYr46x6fJNGeEZ3v9irvbdzSnF9j1PaRdToCbBDFHfJ7qX6XWiBRRQlAYTYhhqjzljC2XKKGneo+UCKsJRhB1mghz0SEJ2MIz1wtuXu85tA4xt5hVicdjHJg+Q7+jLEdizqA1wliiNERZ4pMmZENCI2RAK4HIkH2AGJnXNav5agLeuAnDegyOAkG/3XBst5hZAbWmCyMxRqrC4qLBlAvkcOTEaurC8ub6DlnP8QKWp0tm84rD/o6u71D6/ZOIcwgp3/+amS9mbHdbBIZsEy7vyIe36Nff0P7yJ+jjLVkOxDJTV4b9uy2HPvL0d/+I+5/8BkGALTJ5uCH31/jjNSZ25PdhuvmyZr5s+Plnf4VQGV1IfBo5Xa/47qMHKK3Ytzv23Y7BjUTvGbqeQqupcqcKYs40lULkASUiWonJBWAXtEMmJMlte4dUMHYDWgrWqxVVaXl7dUUzb8gi03rH8sOHXL16h0wSHKyaJfNmhhKZV29eTJ9nV5CcYRw8hbG0hwE3TN/lhdJcXJzhxgncYquaIUIUmpgkycHP/+LHdLc77i3WfPzkhO99IPjZz97wzYsDRVXz4MkpygY2d3usOuGrz2/ZHj1ZZeZLy+qs5umHj7jZ3vDw0RN+8tPPyUnRdg6lCs7vPeDm9sDdXUeKGikNyb+vTqdEDIEwemyzxNQrxqRIqmCMkfXJkot7J5yernj26CEfPX3Mk4cXVCV433E8buj7Dls1+DQZ7f7P/+v/zb8BA/38Hm07VaJCjJSVxVYVITiEhMF7hKneAwoCZVWxPJ2TROTduyvcMECIpCQgC7JPKKmw2iCzJKfpn0YZRTOfs91tprpaWRGSoqrWrC7ug4VN9xJZdcwKg+0lL6++RdaCbAWqNhMfOkeEYlJZ9icsqnOMqUhBkvNkKUrJk3Gcni549fold7eepx89pT3eknNH/v9y92cxl7bpXS/2u8dnXNM71ltV39xzu9tu28RgwyZs78RRpC3YUmSiIPkgkoXMAULGkoEzS2BkTqIdCYicIIwciYgIZcAC7VibjSFgtk273ba73d/X31RfTe+8xme8pxw8ZUcGFNkSOcBLeg9q1Vq13lprPfd139f1///+sX8VqZiT25zddo8XLck0SKNRVpMU+BTY7DaE6EkhkGUGM0hcG1DkJG9Z3x1wY8LHhnJhkDpQzTNc2tAcAiJaFotj5vOK0e0oCkFWSHzoSYNDOEn0lturPQCnZ8sJdhMTWtdYM0dEzXa94fr6ClLk0WuPMfmMorwgy19D6XMO+x6hnrE7XBHijkiHkoIYYOgn5W+KIyECQjEODSkNpDigZCJGB0JMefY2Q2UBYxJ9q6iKiqoueOPNR3TDgbvbDUercx4+eMwiy/g3v/KrvPfREy5eX1DMBdUsZ76wEATnJw+534yU1Zw6F3zw7rvc3fUYfYLzlvm85OGDkjffOOIoy0lJMLqIUBk39xuu727xKeKjZ7GcUeQ1aSjRJuNXv/o1BucJKaG1ZbU4R1KS6QX3vuDF9R3bpx+wlB15d8v/9s/+GdbbHT////zvKV//InL5CJVqog8ID5mpCM6yPHod7BInS7oo8NKwaQaqTCNlounaqTWuLD6GSWWtJev1gFIFxhqUCBgxkMbtlAxVzQhYkAVFtiT4DsmAjz1JS5KyRDQxJMIwElNCao0bXwnNBBhtKIuCLMvQShFiIiZNd+hRaYrXTVoSM8UoHTH1GOkxcooWTU7TN4KQDMkqzMwQ4gjjiPUSGxrc9hO+/d57LM8f8OanP0vSOWNSDEFSzY/peo8SDiUFUim8D4zOIZBkJmNezxEJrLF459jc3eKGDoQn6UiXep4/+xgp4dHFBVHPENkRJnpykTBSEoUCm5G0IoqE0jC4lnEcESiEkEipUFIRU6DvW0L0xBixeY03kd5vyWPDkTuQnn/Iy2/8KiY16DzSNBu8C7z26c9y9PBNtn1g8IkiNxAOxHHLcqa53z2hyAyVtbTNlmFsWZwsiFLQNh3tvmM4jMS25823Ljg+LZkvM+oqZxxGcpuTm4z7+w2Xm2sa30xqezES/YCUkr5zJAxClfSDZ1AOARTWkFtLYQ373RZIKKPQRjOmwI3rWdRzmm2DFobkEvPZjKLI6YaWJBKhy/C9wjtPs28R0ZLbEpGmXPh+6Pj4oye8/fkL5sslQWp8VOT5DIWhWW/57V//TWqdeP1syZ/63ne4uRn5+OMtl9f3BDxZZbB5ycuXLX2bk2VzXBjReWCMO2ZH05hveVSTFzkA4+jZHyK7fY/UBX2fGPuEaxwySiptcc20GfIpMUZJtTxHZDP2QwRjCSky+mlsq6Xk5OSYL3/H5/ni596h2a/RKtD3B4oy48HFA8qi4Mf+m//1H/6CXh0tGXtHUVQ470gisDiucPQkFWh7hxQVKimUECzPFnSioVzmxBBwe4/oJLvNngcPX6Pddtzd7ChtiTWW+7trvG+QKrA8WfLo8VucnJzx8cefsNvseOdzn+PF7TUjHlNZZCbIs4x+v53aOeEOVGCMkSKfOOdSKoo8x7UJES0nR69xevIGT59cYk2GCy2LlWWxMtzfX3P1Ysfp2YoQex4+OqFeZBSl5tBu2e43aK0Y+zi1p9yeN955gDSe9eaWhMIHRdMEpMzxm5ah7dis16QYUVqSPIQwcvHwAX4cSDIyZo5m36OEJbjI0fIIoieEgeWyIISBRTlDR8PliztuXqzZ3LakqKlmFlNadK4o6ozqeMHd3S0peqxSGGEhFuTZOUof48acmCRlPWCKnqzseXn5ghAqMn1KcIoQG5LYkpjSuKLr8OMBLQLe9/gwkhcFy5Mjyqomz6FvO6TUiBQ57PbkWc7N9TXdoWc2m/Ho0SO2my2HbsPoByb+hObo6IyQ4PLqkvkyRwowyiBk5HBoWM5PWS7OUdJS5Ibv/SNfQiiHd2vu7+8nRGdU1LMFSlryrMK7wGF34NsffMj85IjXXn+TX//13+JrX/9NTk4u6DpHVdaEAKvVMc1Q8OLlhkyCDQOy2/Pp1x6x3/V8cjOgj95mHwtKK6ckMCRSVWhzwuFgqGdnGFugrWLwHhcUq5Njnjz9BJ8C9XJBBLKypG07EoJ1M2XE53FAdresX/w2Km7QyuNc4tEbn+fk7A2CuUBozcENdH5EWE2MkdxYdBJ0+wZ8JDcFSUo8kmqxxMdEszuAD+TaoBA4H6ZgFO8QAor5gj4m0BIYkH4Hfs+q2GJn51zuBI453gu0SCjtCcIRZSIzmrBvCSGg7MRCF1IhtSEyeblnsxkzZRiHkXXTsBtHhLWMwaOURoRAbjRxdMz9lMHQ+gFhFT6OCBxhPNDt7iitpJqfQrZEKk0SYLKM3nmUMbgUQKhJ2Z+ZSUneDygEIkasUrTtHmsU3o8Ybch1RedGokgTfEoMzFQPm+fcvf91VH9PFA0P3znF6sj9zUu6fUN3cPTtiDQTtOrzX/osxblje3NF2DQczWZ0rsHZhM5KNpcth2c9fpvY3DdU88jbn15Q1pGTswXOJ/pBcugSJyczRtZIO+L9MKWTjQNlXaK04X5zwOiMxWKGN+DGEY1gWdfMqxpC4L1vfYAQHp0ZsjyndZPwcOh6lNAsl0vavmfbtiyOV9xvN1ixwHUJ7xzj4GgPESsrMrsgBMft3RXLRUFZS87PT5FGYk2O0TXJKw7bHZfPP2E2S5g48qmzU+KoGHvJzdVmQvzmOV2SbLtE6xTddgr5GoMjiEBUiazQLFc1KY7M64L5vCZpyRgdvXc8fPwQLRXN/Zbm6g47JMK+o20HvCm42+zJqxV91HROkNVLktJ4Egnoup4YEvVsxcOLh3z2058hsxKjA8fHFScnNUbDT/7Ij/3hL+irhxd0+24Ca6RIVmouXjtl390jbMKFETcmRBC8+cabeOkZ9cC6vUdrTWihoOSwh8XijPvLe8Ci0nS6SMLTjztQDmsUDx9c8M7bn+JTn/oMH334Mf/6l38ZjCLISLUs2Tc75ss5Sgai6PCywydPiJoiO0bJCu8nD2ryDW4cgYzT40fTKVVIhAycXxyR5fDi+VOMyCjqjKI0nD84oh93COV5cHHG8miJUpLkNd/+1kdcXj3n9Tce8fqbr7Hdb9Emx9qatnV87Wu/iQgD49ABaSqwRnN8tOTk9IgQPM1+N0F4ho7LyxuaQ0f0YlpsMktZWWLsETLw1ltv8tabb/LJxy/41V/+Gpkp0dLSDxONKiR4+Pop5VzR9y0ygZUTFCMzc4LPEJSEWFDP5iyXhvOLktOLguubS54+2TB0OTEo+nGPzV4FzGhNpiXRd8QwApGUIlIrjk5PCTHx8sVTjNZ85tOfYXO/ZjGbc/HgAe+++y7vfvM9xjEggC996Qvc3F1NlpmqwgfBoenRyuKDo+sPpDipW6WE4+NjMlsxdIn5/IjgHcO4w4cWZQT/k+/7boQQE3mPKQLzsD+wXm8Zh4FPPnnOanXMa6+9zmy+4u5uy/16z9B7drsW5xMxAHLKhxYpR4ec1Hra9R6bFeRHp2yjZtA5yizR2oKQhGCIscbaY5SeIZSmnld475nNlhRVidKacj7j46fP6AaHMhnjmBjGkTFElBQUEkxo6TbPOGyekXxLVVTstgNvv/MlwuwNhhTRuWV89b5rrcle5Sik0QESYTJMltGNI0iBkpLkR1TwuOZAnef4gyb1aULiOocTkkEqvIhTN0gOqLDjYfaM48ef5Tc/WtOzYAgTDU4aicgVUUs0YMYpqGnSzkSElBRVyWKxZBwHxnFk13YEIZBGI7TChREjQRMQfqCQgqFtiExCrk3bYoqKwXuMMlgpJoxu8ISQUCan6Trq2YwkBb1zkzXNvMp6F4KowVg7QV38pFXo+pbB9ahXOej7uzWfL05oxoEXtzdEBToTSNGi0o7KjMjYYPwVc3Pg8sXHuP5AmRWMnWe3bbi7v+eNtx7x8LVzdL5H+IB0khhg3e54sblhdXzCuPGkdeL+k3sOuwPLleGP/NE3mS+g6fbc3uyZzWuurrfs24EvfuGELHO44Gj6jnI2JUge+oFqvsRmJaMLNN0GUsQoTd+0XJxf8NnPfY6nT5/x0ZMn7JoDxSvxoESgkbhxIIVAPatJQjC4kcGP4GoKvaDrW+azJcEJhlbQtQGlJG27xVg4P9VI40H2ZOXkkNGyJNc1QztCiFgrENLTbHra7chh3SBSwlhLvTzm5dWel1c7+lGz3XbYomB5fEReFhirqWcZh/09RkaskYxEZss58+MFQkNmFaWW+P2B+6fPoBtQSfLozXf4d7/2m0Rh2R4cvUucXDwmimmjvVwtEXFEpcTd/YHRC2xeMVssWZ4ekVUZR8cLUgr8o//d/+kPf0G38yWZySBFQvIk5Xnns69z/viIvNYcmgPRK25e3pLZgvVhjaglFNMcWDiNPwRubnpS0K88sBXEKbS+dw1vvPOIo7MZXb+nEIlvf+vbSCTvfPrTPHz4kEN3oHMDUQbeffebjEPHycNjXGrpfUtEYeySunpIro8osjlDP4K84ei4pjl0VFXN8+cvORwOQKKuK+pZQWYtVgic61EG8lKx3t5waLYsV3MePDhHaYUg4+bllqIoWcyPyLKCEARSWXb7lqF3PHnylKJOGCto2wOvv/6Qsswocs1+v+Hly2fc398Sg8dExTA4+m6cRgJxikcsKovSCSEjXo689em3sbrg3/2PX8f3Aa3NFFFZWAbfE1MgLycrkOsDmcoRwSCCQopsEpioDO/DlJVeBjx7tFbk9oi20cSgCXFAmJGUWvzQErzntUcPeXBxxmazZbfbkYRk33ZoY1FCcHd7y/npGZcvX7KYL/DOsd/uKYt8UjF7T9O0r07UCYHk9OQB3kVub9dkNmccB4YhkERCyMB8VvEn/vj/lKpc8vLFFcYo3nv/t9jubjg6PebhxQWPHj8iyyyDGybxlNX0w8DXvvZV3n/vQ9549CZHqyOGwZNnNW+8+Q4vL29pDj3Ow+g8H3/7NyafsqhpW8Hp6hGb2y0Rw+rBG/SyItiaYOf040CMCYElpYo8OwaySVIgPTGMlHlOlmVstlu0sbjIlC2NQaoCpSxR9PixQ0SBlQkrHEb2NJtr1re3jI2nKpccf8cfo5zNaN2If1XQ57M5Mk7tdp0EaM0hRHzwRDHFaxIdoW+xeFQcGQ872qcvEU3PfLVieXSOUwVttDQuUlU5odvx8KTiyyfPuHj7O/iFf/Vb7OKcnoKoLTIzkFuCNUgfsX4iiMUQJpgLEKKf1gprGMeRy75HFjnejcQ0kinQsedwd4kaD9A3rBZzNqLg0A0cnT+iGSMuSISYNvuFzclNjpECmNrMSQo2uy1CyUmUZw0hRpTWGDtxHEKcct+lnsZvUSSUkUQ8lsTrfeD2fsO26RhjIipBFA6lPZEWJR3ZuKZ0azbra7pmi0EytB6RFEdHS/JSMZvnrMqnzKuSrhP00bILnpvDhpdPn3FUrqh9TtiN9IcNWd5zdJR4/Lim7w68fHHP2fkZ6/UOpGRZRSo7oq1mjAFhp7CW1nmiMEShJ3CQGFBS4F1ESslidcR23yBthjCG6/t7vI/MippMT0U/jiMXZ8cMfYc1mmHsJ7dDLAjjpP5WWhGDgpAjRDZBdZhieXM5cHRaoPKWIFtMphkHietyMrVEi5w+OsZsIBMZqU8Yn+h2G0RKaJXx0cdrLl+27EZJFJqqLvBBUtc1dVWgZCSzCS0cs7ogiAQKFicLkgpok6hzRaESNnh08PSHBiUML15cc3J6wWbXsd60HJ8+4G69JQnJYrWipOHi9Ijbdct673h+u8fOjvno2UuOLi7ATN2+f/WP/oc//AW9WJ3ghxGTWao6Z7e/RRaJxUnB4zfPuXj4Oi+f7Hnx5BLvEmMK+CzgTMRklsLM0MESXJjYvwdHpit2m2ZS4+rA6rTme/7Yl3G+5fb5E97/9rfRUjGva6qq4rOf/yyHdo+0Ch89H3/yMdJAO+wmr7UHKeeQ5tT5KbmdoZXBxWccHZe03YEYPFVdcnl5SfARbaZQghACOjlee/0h6/UtUkeUSTg/oIxiNqt59OgxfojkZo4bBX2bSNFy2I+kqAghMgw9icSYNhOrPTic78gzRZZPu93PfvYdXn/9IbvNhs2LW16+vOL+fsswBqrZjGEcsIVGW8nR8ZLqqGQ/HujbkcOuw/WelARCCJQWhOgpypzR3+JHR64yfA8qWay0WG0I3qG1IMty4qBQ2rE8yqfs9piz3yWMrSnrgt7tmc0ERidePH/BfDbn6OiEu7t7pDbc3m0YRo+xFi3lNKcNgXEYKLKcuix48ewlmTUU+QRqkFrjx8hh30GUrO92VGVBZgtWi2NIitvbA847tI0oE1guF3TtQNcPPH58QVlrzs4XzOolRVHyzW9+i/X6nrwocD7gYiAkwb45YLWhMjn/1Q/+INvNnrKocS7yC7/w39F2npPTB/gIlx8/IdMaURasmwPVrIZoePTo8wz+BDv7NPXRWwzZQNPtWa/vEWjms3OIOSRL37cgPcEf8N2GlCavcF5USJkRk0HpmqaPCGERZprpSTKICmMEpY2YNBL7ltA6/BjZ1UeU8xmDn06iVVVRVxUyQRr9pGiPAackPkZ8gpAibuwQ0aHigI4jzz/+AP/s32DGDX3vKfMTPvM9P0h58imutwGrKxhGdGj44tHH5MeP+ObLlh0LOnKi0sjMEowmGkumM9To0VKilMSNI1YrUgz4YUBpCSlx0HryoQeH1YI0tiwKhd/fc/nRezT311RlxkZYjh++Tl4v8Fhc0DgvyWyFFhaixMpElUmSgH1zQCqBzbPpM4+TPgIBIbUkElpnhCQR2iCkIKVIiA4pI1ZD7ndoadncNxA1XTMipWQYOpRJ5LlGMwkcg+8JfsB1A0PnOVocA5Fx3IMY+O5HH/MdX/ws/8O//SYv95ExK/FaMnYNNZpw3xKbHvwByZblwnF2bBBhQERBUczZHyZ/dK0dqyJRzkr6oQMNJjPsu5Z+dHSDm9C1Jk3ve1YgteV2s6cPkTFBNBZbViQhUEFSFQVaJCprCEPLxG8LVEWGcyPtbocbO+aLitVqyd3djhAMd3cNw+CQOnJ8MkcFi4sNybToHLS1hJBj9TGKmvbgOIx72vxAGiMFmkopCpkQybGYHfHJJ2uMmWNnJ3z87OW0ZnaR7tBSlznLWcnJUUUMDVaDyRWeQO8HbDXVHmsSRnh8s0OGkUxpZFT07UCKEq0L5vMl3sOh7bFZhs1yatGQhgaVzZH5go+e3WNmJ7y437PpBvbdgDSW//c/ee8Pf0Gvjs8mEVtu6fs9IfaYGrIZDGEgeEOejrCqpMimRWgfW5aPjiZrhle4JjA2a1zfIynQoqBrPYN3VIuMvFYcnc/44pc+w83NU25vr8m0Yehatts13/u938OHH39ANw48fv0Rt/cbDm1L7/cIHWm6HqkqMrPi7Tc+h5aWceiJcY1zB84fnBCTIybHen3PYd++aucKRJJEt2ccB4wVPH32gnpuODldkeUZFxcPefjoEVppDrueX/43X8P1iqGVECxHq1NSjIyu5/z8lJhahrGZKFRxwIeert0AHmMl//V//b9gOZ9hUmJ/aDk0HR9+9ITr21uKWYm2mpv7G3b7LccPjmmGhnFIr2AZU5xl3/YT0lJLvPfklacqK3brlugkVhYkH7FKYA107Q4tFSKUCMYpn1xrSBk+aFxSLI+PGH3PMNzz9tsPyfOSm5s79rueYQx0XU9Z1oB8xTV306YgxSnTvZtEKtYYgpvmlc47jM5oG8esPKbvBjb3m6mlNnj8EIneUBVnFFVJN0zBMdU8Jy9zjDV8+bu+yMXjU5aripmd8dVf/Srf/Ma7tIeRrvdIVeCiIoiJw1+XJYSeqii5eHCOkpqvfe3rjGNEqoyj0wcMLuIP0LY95UlFdVZwt72hLJaMw4zPff5/yXp3yu3W4u0lSk+f7zh4Hpy/gVE1fe/Y7tfYDJrDNbg1eWZx44TT1KZkdAKTLVBmhjIFne9xQZAXR0xdcolVESs9chyQLpA8tKXFxYi2GqkUUikACmPJtJnEXt7hwoCLoIsKYTJ2hwOCSHA9xJ7d/S3x+T+F9hkhKPatpOtL3vqu/5KTh5/HjYJCKHLhOck+RlTHfLwOXHUCWSwQWqO0JEgxEbqERnioq4oiy9iu78m0JnhH3xzIswxBQuUZRyfH3N7eELxjVhXMcsPRvKBQcPXsCU2zZx8ESWqENvQ+EtGTDsUnYpAIoV4BfSJSCfSr02VIAWUVQgqUUZO1s4zE5AkO+t4zdA5CpN/v8O2ei/NTZsuCtOqRUSOjhVETOkhBcPXyCpsZjDG0cWQQjpRGJAkpNAqLEmaCa9nIMGz5EycfcnK85N/+9iVbtWAvLE4AboS2pUoK5RwqTgXd989ZFJ6TeYkRmu36wG7f4ENA+x7pWpaLOY8eH+HGPTH0nJ2ucK6b3sfZjDoXHJqGth1oB49DYcoZN4eGIBUiy0lCoZWlyAwyeuI4oPGkV7ZKIxN+GKkKwXKRkXB0Q0eMikMTmc1OycuKm5trDu0Oq4+JElxydKPn0AqELOlagRSKT33qDVw8ELMtw6Ej9gN1JkmhR4hIkVdouwBRU8wquq5laAdkEsgI87JAy4DCIVJPDCNBdvTeMYZAMaunzZri1SjGkSkIoydGSbtvIArwUOQF1mRIZWi6HucDleqprELbCqFLdL7gw6c3vLjek88nBb/Qlr//f/zWH/6CvnjwEB8CUoDSkdVxxcnDOVH3bJs7vIsUaoVrInEUFHWFMx49z3Ai4noPXnFUloztyO6+5/62Q8mCEBNBjKjMc/5oxfmjE+zMkGUGLQUff/g+fddM/vUUGL0jCUjCkNAkOSCtZ3m8om0dfoRZtSDPDCcnKypr2G7uyTJF1zdcXb0gpcR3f/f3EINkuTyhLCpurp5ydf3ylUK5wVhFSpG79Qbvw2TTevSAp0+fsb5r0KLGqhnJK4qsREmB1pLTkxVDc2C/2yJEIrMK73tSGtEaxrFjPit5/Y3HFMU0g1TaEIUkJLi+u8UFR9t3rLdrfPBkWc6jR4+5uLjg5YtLYoxs7zdcvXxBZizz+QxM4M233uI7vvgVvvEb7/L+t97HaIWRiUwHPvPpNwk+EMeS3fae/XaNVpLDoWN36KeFQFvGGIi0HB/VPH7tDc7OHqBURgiJzWaHGxx9P7C+u+fBw1Pu7++4ub5CSUlwI1oKjFZopTharbi6umJ9v2fsBclnZCajqqcMbu9GtChZ3/Xs1h7vPCpz1CvJ8mSGyXOiEIzJ040NVZ1zXq14+vFztvctRb4kxZzRWzqnSaokqxcUZYYSBw67LW7sKbOMrutYHZ3gk2K2PKJ3ES1LfBRsuobl+RGH5kDfOqRYUs0+g8zfYnH8DoO7YhgP7Pe/M245IcZJJDeMLde3TzHaIdIeSUCKiCRNQSHCgswJIkPIHFWuOHQJJWtSMORFgdVgZUR6jxUGQqJXPcroSdIjJrV4IiGZWPBCCHTyqOQIQtM6wJaMMTEtNR6jwI8tdvMh8XBL13XocoasjknFiqQyjJAI15L6HavZgDNz7n3GaOaMSZCSxw39pFeQkiQMCEtwnsxOSYRlNrXF67Lk9uaaGDyFFDw8P6fre5zzrI6OCcGz29xjjcQYiZSSsXnFrGDq5rXD8KoDlBNiRAo9hY+gkFJM1yXT6A8FWWZApCksqnTEFAGDjArfOu5fXOG2G2KzZ1VlzOcZN7xkMT/i6OQhfQ+IjCQsHkFIE+51N3T00dEP7fR/TwqiQUlLSh6ReoQa+dOP99RVxX//9Y+4l3N6VRKlQMWAciMqJAygOZDJA+P+CWK4hXZPu2uo8ql7tNvvicOAFYnoel57vGJRK3y35fWLI2al4cXTF8xnGUdnNbvdnv2+xUfF4uiEIDRdFHQh0vtIVlYIq0nBE/3A2B2oM40RHuGGV+vCq+jfwwFtAQHSZPSDQogSbXNC8nRdyyglPko2+4GQaqr6Md/61lNCiCAGQhw5O9e8/YZFpkSVG4g9PjTsmogtMroRQqwQaYAQqXLDvFZYAlWuyHTCahj7BiEgqpHANDrJitkU8iIkVin69kB32NP3frrmrWZ9s2ZVV+Qmw40BHwJCaSKC4Bq0mLIGYhAobdnspsyFvJgSCJ2Hn/+/NH/4C/rpW2/ghnECQcQeYxPvfP41TJkYY4PJBHiPdJqrp3esNy3Li5rZg4rD0FDkFbkqCH2i2Q4YOQNX8NEHLxFCoYxA54GTB3NQgcFAXZds17eEMKDkxNHOioIxvCroWLQuCbScP1pSVDk+RERSpBBomx15pnjntTc5WU1itHfffRfvR8ZxZLlc4Zzn5OSUrhu4vr7CWjmxr0PA+ZEsyzg9fzC1T4VEGsXl7SXNvqc7jETH7zKnc2vQShL8iAoKPzqkBCUEfd9ijOD05Ig/+Sf/BMYahEz41IIQdH1P2/a8vLpCWUPb93z7g/fxPjKfz/jU2+8wDANPnz8nRmibhtV8xu5uzdtvvUVVFMyWc6TUnJyeMZst2G13aDntZpPvsVpwcnyMGzLaw4Grly+4vbni2fPnPH3xEplpsDkeQWQkiSmfuqrmrFYnPHr4GKsNVhm263uePnnCdr9juVwwDD1KQNvsya2h73suzs+Z1RXvfutd1nctmVkw9hLnRh4+XlLXgv1+Td8mjFoyNhNRTOcOlSe66PBYop7wjElNoBHdD7jes73vcb2k7xWf++L3US0vuN+NmHJJOxy4evFbuKHl8cUZp6sFVVXw/OVLNk1HXs8xeYm0FpRBmRnBSdKY0GjqaoWtz1h3kuvdCENAScgLwzA6tCk5OnpAWc3Y7u9o+jVKJ9p2i9UJQg9hBBFASNA5QRiQGdgThJxjZIWIGqMUIjkUESkkfpwwxzqbLEuJyZpm7EQJG71D60nxHsYeFUeStOwah7A5zieMkajkIfRIPPJQoqIlpAGRCToRGFQi4qjySCk6GLe88WDBIRqeHxKdLBkjRO+QKZACeB9xSYLOJmwrghRfGXhDIMZIkWVEHzBDy7Ku6Mcp9nWxOkL/jqVUwv6wpSxL8mQJ0bNvdgg1zeLLqqTpeoy2DINDqWxKG5xVOD8iNXg/MIaBEB38DvQqG0CCd+DaQOodcnDooUOPLd39NVo6Du0lIi/4zJe/gjMZO+fZ9AN2NmMMHpTEdWBFic40gw94L4kpIwQ5dd5ShzWB/80XBC44/ruvvkeTHdFiSAm0SMgYSDEhpUSHBuHvqcQG0V/T312jHYgoyfOSYRwxSnN7eU3fbjlelJyfliS3RzMyLyyZkWgp6MWessw57DqOVieEpLi53eBQ2GLGoesp6hph1av1bKDINYSRXIOMI5kU5EYx7hx9M7BYVeybBhcE2iwYnCWvFmht2O43xGKPthkuWjZbQV0/5uLiU9zf3zOMa7rhmqG74o1HGVWWoUUkxZYQO6JMBFGwbzSjLymMwkgos4iMd8yrxGpusCpRlyWH3Z7RObrkEHLqCkU0xhaUeYVIgf12TW4Vu6ajCQKZIq4ZyVVCIcmMQduMXdNOqYhZhlKa6Kfv6ZQQZ0kh4Eb3KtMi8fP/5/4Pfx56CCMxBZr2gNKJrMgYhgFHQJiIa3uKbDqhkhyZiRQ2YKVjVWu0Dug0kBaaYlYwNBD6SDEXjENgsZojjCPEnhBHkp4YwoiEtQYfekxuiNJT1RVXN3cE32OtY77K2ezWjLFgVi8gTS1pYyeE6mF3A75hPlvyXV/6It4Hrq+vWW/WvHz+CR++/yGPHp3yPd/9FRJxCuAIgZgi9+s1Tz7+ZIL6S83i+JjX3n6D+byDlPjG13+bs5M5rt8xhoRUltH3+C5htEUhGJwnEpAiY9c2/MpXf42qKrm6uqQZdtg8ozkcGJ3n+OQUoRSb7Y6xT/gI+23P1dU9nzz9BGMNXd+jpeT2Zs2n336H7/++759EfVIhlWR0I+998B673YbFvGJ9d8vN5RV+7KirGY8ef4p5NePdb/w2gsDnPvMW73z6Md/66H1e3N6TdIYn4KMnxcD+fuDy7pYPn3yIkRLXDRwvSh6cnvL6619gs91QVyXL+QyrJdYY9vstH3z7Pbababb68PyMyxcNd9cDJoOiMMyWgtYHXNehdMZ8aVH0DGkgCohC0fmMGCu8WBBTCcJQl4koRh59ZsV+6xgHxbON4cH8hPxiResSwbQsLxIiOlwauWkjV7sdgzeYec2oNCKf4YUlJcVJfYrb91RGkiNRMnH94gm9nqMwZLKcUKsusKxn5MWC66sbhFqTFYqzszOQkqJ6yNXLJ2TakmWe4FvQAmktQtkpI11pjNTYlMh04mRZQxjo+hZb1Gx2A8ZWSA4TaU0IkGLCqcbA4BzSGJJWBKbcZ1CkfOLy6zCgvWc43KDcgRA6itn3IuwRioEgPSmNJOFQSuLjge1hzVGR+NRJwYc3O26GDlFApjOSUkSXiEngpWJeVrgUkb8jh0vyFTJ+Ku51VSGQuIPEliVJjagQ2B12OD9OolrpSSLgU8tVOxVjpcFoPSFh6wqZ5Qy9R0RJjII8txirkQaGoaEfGpQGKQNSgZSTiBQJUgmEFQhl0LlAdCP76y3Jdmx394Rmx2pe0TS3iHmNLjSLApr2kiqzDE3HXFboMBLahI4QZM7oBoypiSmQUiC6lk8+vKGY11ij2fuOMldTF4VEiDAmQRSCgEYLw+EwUCM5Wp2gXOT+8p5dt8UHT5kVzOdzgh/QeUnjNH2jWC2O+fblmuBG6qpk/rCkOnpITFsum4gfPd2YYbOKEEuKYoF3gbHryYqKmDT7fU9mM5q2xUrJsiqmA4nOWJ6syApDlyRDF7m8a7nf7OmGDafnZ6yOV7T9llWtGJsDOlc8vfw697uXrFZnCOFx48Ch7Wi9YfAtpZWoFMizjOPVEW2vub3ckxcr3v/WMxazgsePch4/fMysaElhy+AGRC9JJie3c/aHgd22oyhqQHFz2xNjy4PzBSFqdndbqsWcNIIUgpN6gQx+4p4IgcozllVJ0w00LkJSrwq7IgZPGwJCGbA5JBgOA9D/vmrif9YFfRg68rzgOF+hjcSlnvv1htVZRX9oGMNAryw2JEo753hRkIxHesgLCwnafctgDwhrKGbHCAWL0xluSNPFqBPSgM0ytr3HDQ6lBc4N2NySZKAbB8am4eK1h8yqOcFFtocb2qGjrHJSgqqc0XjwIZHnCpIjt4JZnbOcL3jvvQ+5enFF2zWcnx7RtHvKcnqd09MTlFE4N+C85+mzZ2SZxZic0Ueub+6RxYyj1Qw3Npw9XHB/fYWWEasVbd9MeNRsCgAYI2itsUWGQNL7kSfPn5NSwjmHNvIV0UuQkuH6eoPNcrwXSKYEuKQNl9e3RCTtMCKVZvQT5vODjz6ib3vOjk9Z2YJ6VnJ2ccLpqqY93GAtLJcV3SFHpYnI9/4H32JoB6w0DN0BqUewkZBailqx7weSlNjcTq81BsZ+IIqRwTlmtaVt7/jkyZYnT6+4uHhIZgzf/vYHfOFzn0IpyUcfvE/bNSjg5OiYeXHKrJCM/ROyQuJ8z+1mR9P3lIuMo+UCv9vQHe5JMoG2+DFDmQplHjCr3yGwQKiSxA5ZeK7v9pycXlCRM8PSYehSSa/AB8ls/pAy19xdfUKIE92wnGlUntPHyGF0jL7CmIrN1nGxsNw9+W2OMs3nP/NldtstRVEztyeIIU3efOHph5GBnnk9ccN9HLm+vCTIHNQ5y6O3WdTQtze0zS1RepLQrx7rscIz9HuMysmzgiI2tO2WOrNIHcitpB97Cj1BYHwMRAEhJbowkqREuAGhFNlsNgmhIqh+QIaAUQq6LS8++W2amyeY2PHojyyR+SnGSFzyUzAFr2xwoSS5Gp169PY5ZdszC5GmlzRRI1ROndWYoqbr4uTFjz1KKcZhRCvNODi0NsSQSENgtqiJ2TTrTsagjSZTGc5J+mFPwpMVZoonXq3QuppQzUIwjJ7L+zuqcokt56CnFLQURq5uLpEy4sNIwqMBISOj98ToMH7qIoYkSUmTABd7siyweLyktguGw4LYtZhZTcgUnWhJQWC14iSLqGHHeNjRbN9jFCN5VTOfzTl0ghQypK8wWhJiC4z0jWe7vwc/dUVi7xFMwsBIIipDVAZJQEmByjRyiAztAesFr12cY03G9c01H33wIQ8vLjg/PSHLJ1//9eaKdRc5PnmESJIXd/c8f3HPOt6ymi0JBIZxZLPpqKrEa6+d0hx62q6hbx3Bae62W3QmqesCydRB2bxi7OvQMV9a8loxsyW1yDGzgJkHNjuPU4H7ZsvyKKftDtg8YLWgWlqGbs9ms4GoscpOlMqwJ5MSEUB6j1aW5CXNuufuxX6i2skHPHtyyd3VPTcvJZ//rGU+S4QQ2R8OZNkcrTVNm+FDwe2dY73ZvArbifS94+ysoJjNiEIRYuTudsONh0+9ccLDi4dsdxuavsfFiWiYVTOafpzGCAI8kqQFINHWEgMI6YH176sm/mfdcj9703J0PievS1AWqUuCSAgTmM0Vl5dXaGepLeQyUBeKlKYZ4KEbMLYGLC/MHbLWDE1ABouMltsXW4Z9JLMZeVZgjMbZLUPvyY1iMZ+R5xl5UTAERzWfk1UFs+UMNHzt179KiB6k5Pj4lLqeWMSLxZLnz5/h97d0+z1aWepqwWHfIIAs0yidkDKilKLrFUpE5lXOyWrGzc0l9+s1QwCXJEMQkzJeSL73u7/C9csXHPZ7UpouqCgFTd9Piu7wipAaI0pNsYdaToQvrTQpTljbICa1cJXn+NHhxwm8EdOrWU8SSCM4vVhxd3tDiFMynUgB7xxGGfzo8S5QBzXBNGQixkhVGlbLOXVVsFtvKPOcN996CzWf8f677/H4wSOi91irWB7Nuby+4uNnT+nGgX7w5HlB2/X0g6eqM2IKuLFHxABMTOhdNwliCqVY5CVpdEjCZGMkkZcZQUgOo0A6iQmC0sD5cYZUPSjYt4F+mHKqh7EjIND5HC9W3O1yvHxAvngMdjq1JX2g3Q9srntOV69T5Euq2RHCVjiZ4YRFyEgYXtDsrsBt0HisMfSDIIhyOp0ngYgZKTqia7DDgNx+mx/4csVn3n7E//3/9RS3+C8Y67eR7iXaTLO4hMRHgZQW5zwxegSBkCAkg7XylTK6m4qOmQJ2kgQhJYmKFDWFzSiMpc4z+qYheI8bPEpaBBqknsI2bMbNdsMQAxiFNIKs0KASp8en7HYto3eMrxjuioDFwXAgdDv6/QZmjwjKgHQoI3A+YkxOZgrS0FPoRBp2/MDrlr2H9682DHpGpMDqiXcvpCLJKQ0rRsfQjBzuD7S7DiUm331Wl4wi0oeBUfpJEGk0SkzUMWs0MU6Z8ikFpDK06hirNWHskTH9LlrYhwRCkeUlZbkgxEi7v4LxFu3XaL+lP9yRzYpX1DtJMU655ilFUgqTOt315JlGqYQUifvray50Tgieb/7WN4ghoIVAS3hwdkRuFVrCrtmxbQ8TYdBmSJWBMNPn/moDoZQkDC85vjjD6Yy7fkBVNUIbVJbhkQQ5jSb09Q7tB8o4Qt/QH/bc3dxQVzVj000IUwL18YzZcU25yNA6sb674+WzO4oixyXFH/2BP8HL5j22+zXJBbTQHDYtCoMfJwFyUcyJY4C+Q2vFervm9MEJUiSEjiyXNUPfIkQi9o5ZITFZZPQ9KRlePuuw2ZIQwMWBstLk556LR8es13cURUm7n6JQVcqRSSExaBNQ9Y7CgqJjaPccL3KWsxM+ebImxiXXlx3bvcDmNRcXC7L8QD3fU806xv4AYcb1c8nTj1sOQWJMRtv0HHYN5+cLHjyYkWUDZ2cCm42IZDisc7aHjvvNSL0wfO6Lr7E73BBDT5bZKX2vnNP5gDF66sSODqkkIEmRCRXcef7xf/v7U7n/Z31Cf+v1GflC0ro9LhVcXa1JMmd0PUUJi3nB8qimLgRp3DL0dygZGNpEWa7YNS2BSanYug6lJbN5xtA5HrxRoylwg0CTkyLYmeb05AQtJpxpc2jZ3K3RecZ3fN8XMEVOOzQ8e/mUdteijWI+r3j79dc5Oz1ncI794YAfOzabA0Zq+iHSdvfMZxMBab3fo1SiLC3edxz2ASOh2QbGtub68gppwQtJlBphFFVhkYPnt379qygEKSRCTAilcSTa1qEzSZQGXvmCnfsd9bchMxmbuw1KKharJUNs2e9bXEhTcIKQROcJSNphIAqJcx3rYc/RckHyEfkqaMsPLcYqVBKAwBiNH0ZEAkGk3Xf0+4ZZVU6nhdHz9a/9BsuHD/gv/sSfJI5+Ksq7LWM38vjidcbB8/LqJZkqOD49Y73dcHN3ixtHlFETyENJpNQcupZQFSQxUcrWw55Sa1zfkzJNXuUIIwg+QIrE0BOcJ4WE6yyrRcXV7Z7OJaQV7JoOgLIuGceJTFaXS1RRsek3+NAQBhDSIlPOyfKM0HuiHNjeX9KHgMMQZEZRz/HjpEg/PT5GhA7QyCCJFHhvESZDSUMSA0KBERW2X7CsBGG4ojSOu6HjwJZcT26MJBRSZ4QAMUxjl+QDKQaUFqxWFdYamjbitZgWfBIpRYxQaG1wXpGXNTazU+KdkIisxJiEVg4VITOWTTOy2axJSjE4h7CKOAwQoa6XdG1D6y8Zh0g3DEhrXqGZI0Jp0BXBKorzYwZfkEhEerwf+cLnv8DdzZqhdURlaLsDIgneu2zxJuN+UDifECJg3MQcR3qiiggBi2rBbFayLGeoaNhu9xSzGq8Srt+jjESkSFlk9P2A1Jb9MMDgJ2SwykEIUpJEFD4KlClREVKc3s/oO4yRpNSx2fYkFK7fkqc9pWx59u5XuXz/G9gqJztZIYqMPGTUecl+uyb4gQfnx2gJMjckLbBVhXINTz7+bXzvqGPi0dk5V89fcHt7w/vPP2TwPfWyppoviUny4ME51uZcX9+w3x3QRuPGwGq1QkpJExyb20tkZinyjOQcbTui8gJT5GipCINn/ewpK1vgkmKeFwiZY3XOm6+/hQqBODjyumLQgY+ffYApErNFQZHPOV5pDk3PmAS27vn0a2/T9i0vnj2jazoerR6QgmRzd2BWTVCm+8tbrm43CEAZyf3mDmUE9bykCwP9qzGqiKCwlFpSzucoUZBU5OmTO87PHnL+YMW3P/gmz6/2DMC8XgAV3kluXt5y/ewZy1nNW++8AUj63YioBHUp0RqkFtztbqeseHHg7FGFuG749nvvc39X8vZbjxnHnPWmw+YlWpZc3h3I6gtMZpjNF5S24tnTp1xfPme7v+Q7vnTK8viE0d/RHUY+/OiK7WGkGSOPimM+ub4n0pPnEoREYeh7TxQgRHx1MIr07TAl8qXJEZDC7//M/Qc+oT9//pyf/Mmf5J/9s39G13V85jOf4e/9vb/H93zP9wCQUuKnfuqn+Nmf/VnW6zXf933fx9/+23+bL37xi7/7bwzDwE/8xE/wD//hP6TrOn7wB3+Qv/N3/g6PHz/+ff0Ov3NC/1/98Gvshy37LrDew/WVx2RHtN2AlJGT05J67ikyQZknnDugVMIjub4fiNIQMajKcnJ+zOpoyegG+r6jrGqaQ8s4BCKS5tCSSwspEZxnaHuMmXbFLkUGN1JUJcPgSHFaphARYzVVlXF2dkxVFex2W+7ub+ibiNU5zgW6vifLMparBcZITD6JRozRuGHgeLmkPWxp9ltCDOhcse8bsJohBVRSpC4SXeR0dcTYjxAlQz/ifMKFiM0yWiWJgBYKmRTJBRbVgqHpEQEyk9H1Hb2JxBQRYmIwD96hspwhpQmjoQ0iOEK7fyWy8VRWwTAwz3J8N1DZnCovMCoBk+Bj6DoEYLQixsD52RnD0JNlObacv6LAGS5fvkSIhA+eoi44dC3r7YaU54xCTiIsN4CC+XJO2zYcugNaa1KK+DKnLEqyJCikAjeSaUNRZHTDQDmvqMoCOTia+wP3z64opeTLX3gHJSPvfvsjhqgJKac57AlhoKpzopTY8gxpz9gPNaOoEXmNzgrGRrKoT0jekpwgz0tuN2t2/YgjQ9gFiIxMWUwW8GnKqh4Gj7YzpMqIMMXLpgKVSwyOyiWO/DP++Jc8yt/yq193vBy/QJM9wBo9bdyEpqonZKcfp6QzYiQ3BmUkKZvaf9tX35+yKglMgUZZlqG0ZuinFL2YIt57jDZoqUjOk0mNEQqREk4kqllFP3ZTHHAKWCVRAuqsIIwjUWh8PmPfdQhreXl9Q72cT4wAEjJFlIDeG6TV2CzS9vtJzBYEfvBYAUZ53HCgliNNSBySIOUVzqWp64MjiAGXBtwYqPWcRb3AyIxx8FxeXnN8egpa0Lmedmhxrn8VrqRBGnyURGFIQpOEQpkMYwzCb1DaIIVCComRAiUCYWwJrmXs9yipMdqQ/IHQ3tBdfki6v2QpI/1hx+AH6tWcZj/StS15lk8dmb7FB4dzLbay6NJiC02ee4zQ+M7jO8/t5S1JgNCKKKH3A6mfyGJFXWOMpSwrtDZcXl7hXcBaS5ZlYAKvv/k6QcJh7HB4btZ3ZEXG8ckRWmskkm7r0WPAjBEGBylyc3vDg7MzVtUM3/YYm3OzW/Pxy4+ZP8j4U//zP8Jsbri5ek7vHQfvuFzf046C+WKG5BUCVkhyW5CCoNl3KGlQaFw3cHS0nPI2hg5tJU27Iy9zhEhooyAmzk9P2GyvOewbTk8es9vAy2d7Nvc7itxSzAzlsUZrhZYGJTS5yfnt33iXupwxdiPr6zUXb5xw8siwXGZcnNXk1lOXE6VOCsl+3+GDQEfLzfOG+9vE1VVLXuaUczh7OCMSGHqJ95ab/d1klc1nGGVI0fOpdx6idIsyDVJ3dE3PfqtZrzcorVitKlA93bBDGYVUGVKVlFmBlhIpxSsmgWT0HiEUUmiE0Pgx8X/729/+T69yX6/XfOUrX+FP/ak/xY/92I9xdnbGBx98wJtvvsk777wDwM/8zM/wN/7G3+Dnfu7n+MxnPsNf/+t/nX/5L/8l7777LrPZDIAf+7Ef45/8k3/Cz/3cz3F8fMxf/st/mfv7e7761a+iXvlafz8F/c/8NxVZVbDeO+63gs1W48eK+/t2gnaEA17cc3KiOT0rGUODTx4vYUCQbMUQIE+Wze2WLDccnS44PTti3+7ohg6l9UT4OVnSXI4ThSoxMZp9IMRANZvTDj1SaYKLWGGxmSElj1KCEAeskeS5osgtiUAIBVJYBjdZwXzwhOhRRpKVhsVyxm63QTCghEJKSZ7lk0DDQJ86nBgZ0oiMkkIUiCTIpMW1IyJMPvZ213PYDaxWM8baTK1joRFJklyiMCVu8AzNiFEWZTSd8Ix+pJ7XDH5gP7REpcBa+hCRxlJIiRk7XN9iicxzi02Bo7LCJAGjR4SEMBMEpyzLyafe92g9BdEcDg1CSD71zqcQMePrv/7rLBczhmEgEVgsF3RjTzP0oCSprAhZhpSCly9fTkpfNyC1IBCRWhJCmE6Z3jEvSo7nC1Z1zf31NV3bkBAkGciMYpEbrMxwuwGdErlRnJ6dsNk13N73DE4iQiD5jqZvmK9ytJ2BOeLQV4xpRlYf046BTDp26wMilqxvW07PXmNx9BBpjuhcTZLHZHlN8GsO45ZsZhmip3WRvFjgfSD6ASUjg5yDkRTaYbuBE274418WuMNzvvabDl9+N/epoixPGEbP6CPewzg4ZlXNoqopsoxmv6cfOpwBHwKRREIQSK8sNwV5UdAPw4TJTJCYADQpTghPiUDFxNB2KCHBCLJMMptZ2nZNaSVnRytCN3K421GYkjbAy97hhcLOFlytt+iiwNiMIs9w44AIAWlK1ts12kSSCFNeuLTUWYHrGjLtEbGnzgSDkLw8tDiVobQlxYCWEZc6xtQhokIMmpQgzwuEVMSU6Ppprp5SIniHEImUYHABoSy9i0hbkKTBJzEVdQVVukQqjY/TPNMogcZh5cDh7hmuW3N+fIQAtts7dHIsRGT38YecaMUq16gU2B02vPvxRwzOMfaeL33pO3nzzTd5cfWCm801N+tLxtRz9uiUVCYUCt96CNMJzYeILjKCgDEFrBTYFF8BZ0aapsGabOqCOD9tyPseKS1G64nbL6fT33K14O72CpUSdVkQIujiiEoZ3LZBhDiNIozi6uqKbn3AEKe5v1Ycv7YiXwnmx4aT45LZPGN5tODr736L692aoS8ZhhHSqzzz4JApYY151embNkdjNxBTYrWaI5QghBEfHK+m+8xmNQImZLQU03sga/pGEUOOEhlPP3nC6YMjlJ2sqEZbRJIYZdnebRi6gfPTBwxNz5MXH3PyWsXF2RG5TRg1+dxXi5zMwjB2VHVJ2h/QPuPuJnJ1M3J9t0bmieVpjSkLtK5RumakZ+wdXecxKqOuKrRJJBqUHlF6JBIQ0tBud5RW4fstSo2MrmOIgj5kxFQxMxbziigplUAqSRIShCKicC7gB/h//B/+/1DQ/8pf+Sv863/9r/lX/+pf/Uf/PqXEw4cP+Ut/6S/xkz/5k8B0Gj8/P+dnfuZn+PN//s+z3W45PT3l53/+5/mzf/bPAvDixQtee+01/uk//af80A/90O+7oP9XP8QEA3CaQ6eJcc5hr/jkyR1giaEFceD8Ys75xYLObzEzTZt62uTpSQQpsJ1FeoFznt124M23HvD4tROur69IKbK+7xn6DoMBJuXibF7TdQNZnpPnEwDA+8j97WYSXsgpVckaPaWrycQ4dpNlTIGSFTFJfPREEm3f4pMjMNlnQgpUdcHDs4nXPfrEdt+QJDhGurAjqB6Xeqwy+MZjjUVE0FGhoqJQORmWftsQfaTJPSqzCKHoB48bI0Uxp2sd3ieyvEQICUxCqZg895t7smoKqtA2IwAhCUTfU4nErCpYzQrC2DLPM2Lfg/dYOVkxhtSilMRYC4AxhgjTghsj11e3jH0giwV1naGVpChzfJxsgM04khXlFFphc4rFAu88bddMHl8jiTLRuwlN2Y0DWdsxL0tkSogYeePRQ2ZlyfXlS9rmgBQCbSWtOxCGhPCCWVki0gQC8l6SFQv2h8DMluA6+nHL0WlBPwbawdAOJbPVG8hsyde+/g1Sf4dIEkFOu+l48Pgtvvhd38e2kejsIVn+mEPTI+QWU2Wsh47t4BHZiixf0hw6XH9gtSzJihOS9ljZMRMauXvGlz4teHg249d+o+PZZkVvSnywhARZVtC0I0SB1QbfjyxnM8a+QyqJVwkfJquaj2nyI2uLj5P1LJJIo8dIDa8saTFORcMPI8vZnFybCaU6jthMcH31IYfDNSl2XF++YFWvsOSMXeDLf+SPspeaTdsxCE0wBSIr8DG8Yrp7JBEj7JQ4NrYIxTRq8KAC2DSixYCILcclBJNx0zlGmU8JX0litCQKjxeelBIyaWKKJJFIMk0JZwIUCpkEIiZGBELryacMhBBJYupMOB9ITPnnFVckFMrmuJgY+5bKRHIamtsnrC8/5KjMWayOSFqx3W7RPrJA0L54wfblM2ToGX2HmilsPnHz62rOyek59bImn2X8u9/4FRwDpw9OGZPBaoNKiv1mDwjqxbS5248tyQjK3EIYGUfHbrdDymlkorVmHEdCCKSUKGyN91OKW17kNPs9ubY8vnjA2Lb4bsC7wNXNBt/2nKxWFEWOzjMWp0c0fcvY9bx88hwXA5/+8hfQlcKJBqVG4nCg2UxhRCK3BCE4Of0UCMlmu2a3v2cYD1gjkSJyslpQlQWFzVAJrq+uGVzPbD4DwaTUzwwpRtquZbZYMAwjXddxenJO3wU2mxZrKo6WR7RdQ4gebUu6pkXriZMwq+cYqdncb3j5/CVVWSE0LB7U1FWFImIVqDQyDluCP5DZafPwhccLzhcz+kHgURyGji6NDCGyb8H5CmuPpmjgJIke3Djx+YVIVJXBmISxiSRH2u6Go7JEu57jSjF0GwbnGJKlZ8G+M+RAaSRJJPqxm6xs1iL19ONDgqD5R//tb/2nL+hf+MIX+KEf+iGePXvGL/3SL/Ho0SP+wl/4C/zoj/4oAB9++CHvvPMOv/Zrv8ZXvvKV333en/7Tf5rlcsk/+Af/gH/+z/85P/iDP8j9/T2r1ep3H/Od3/md/Jk/82f4qZ/6qf/gdYdhYBiG31PQX3vtNX7gf6bJ65IxagYvcd5gzIInH92w34ykMbKsKpRNLE4q8rmi44CqIWaBUYyMOORQEPupUOc6Z+x6ZmXO0XzJ9n4NMZJiJMhIPwyM43RiLMuSmKBtHRIDQkOCGOPEP88qBBrvI8F5vHfEOCVLKSkoq2LaWb+iS/nokUbSDT1Ka7TW5Bq0zXn0+tuU9Zz1YcuHTz8gqwV5LWj7LUom6qJkHDy7zY7Klgy7ARsledKYMKk7h6wjq3KubtegDYfeIWyBQ+GSxCeIPjLDTOIaCdYqiJPYTUuF1XZqQcbI0azEZhqlItZKvOvp2gb4/4rsfPQgBP3YT/hR8UrAFdKrzY3Cmozc56QYEUxUrX4YyMoSnyblpzQG5yJDP1CVJcdHR1R1xZNnH7PvDmAEKrMkBeUwcjSfkWJi6FpSCCzqGYu64OrZc6L3lHXOyIiRGVpkNE3L44cXKCM5NAOb7cBm3XNcniDcQGSPNA5tLEV9wt19YLOH19/6HLt9z7/7l7+CNRkpCcpZTpSedmw5e/SI47PXsfkxKVqIgnK1JGQ1L9YDQ1qg9DGCjLHvCb5HJ7C2ZzUXLPMFsdvRtR9QlDm6+BLb8YxeCnaHDVIZhsFT1guCSxDB9SOrxYIwOmL0hBinn5ReJZBpiqpGSD3hSaVEuEm70A+TUh0xfTZaKuqyQgnB0HbIPuJcy936KbvDFW2/AZlYrU55cP46m3XD1eUVD95+B5EXeJ3hdEYfEjazhHEg1xIZPRlT6mGSCaEk3oNMBuEcMnRksmNRSc71lnU70qqKkYq2l4ho0dIQpcATCMKThEdbyeh7jJH44NBS4nqHjIIUYTAZnoTRijD2ZEYQxg7iJNwbxo5MK7Q4oE3Ooe0YRofEk6tAIRrWL97n6pN3EePAG2++w+riAXf7A88/ec6jo2Nun3xMt71jOc8p65wmrsnLgkcPL/j2+x9TlDnLkyOa4YAuFcLAbncg94/wwwAxsb69wY8DqtSoUrG6OKJxDVGBKXKM1iilaNqWdr/j6OQU4BXABmScxK/BxymFTBjGZmBzu+Ezb7zD9m5Lco6T5Zz3v/ke6/WWvMroCLz95c9Apthttoz7lvp8hZhZdK5JjBgSmYvEw0AYAi4ITF7Quul6rxcVR6cLEo6YOrpmix8a2mbH+fExb5w9oOs7bGZxztH1HUJOm6rwygJZVTOKsuaw7xhHjzEWrSWHZseEuO2ng4ewxJimtTvLCd6TmWxKWxRTvn3EQy7Q0lDmFZnOicGh8AzdjswmJJ43TySrMlFUFT4lhhh4enWLzjOEqrm790hdE0KFkgai4O52zccfXVJVEwH09HTB6qhmudTEeEkpJDWBmQnkOhGFYD8Ybg6GTaPxw4BRUM0qTKbZNTuKqkIZS0jTWhm95P/6v//mf3pR3Icffsjf/bt/lx//8R/nr/21v8av/Mqv8Bf/4l8kyzJ+5Ed+hMvLSwDOz89/z/POz8958uQJAJeXl1hrf08x/53H/M7z//3b3/ybf/M/XuiTIQWDi+BlZBQtISVUNUA3slqekYeKu/Ut17cvmR+XqCpRHmlOHs2ps8hh2CGrGcFI+rYnJonVBcMh8Oz2Et8PiBiZz2o6saOsCqy1JAHIgEqaeT0jesU4TKQoAWhpGPpACIkYBIgpCSgmidGaKBraYY8IEqUVJIsyU8tYa/MqYCUydIGud3z9699kiAFT5ZTzguVySZYzbSTSOAWUIEhKs25axn6kQIOWxBAoVY5KibFpmFUZMivxosFrResCY0oIY5BJoQbQQmO04Ox4SZ1ZDpsNrunIpSLXGc51MOxxLjHgaVTCRYePDmk0KYppkQ5MeFA9oSuVniIlNbDdHsjz6UIdgkeqhFaScQyUqxnbXUNRLyEK2iHQ7Q6Td3jfsnlxM5GUtKAuLFEKhNLsmwNr17MPI3meUdUFWitEXfH09oat6yi0xg0jGRphclBTYMsnz2+oygytFX6Y2sIfvP+c1Tzn5LQkhYbb+y1VI7BmSaUF9y+fcHR8ymqWI9DkRcF8VXF1+5SzE0NhN4xtT7OTaFVh9YzgC7ytqbJT5sWMpmuJSSKN5X6/4/ykYth/wrjpSMsLok8EYTnEEncArxTlvEJmgX4cyeoam+W4kalFR6LxA+MwEL2nOTQIIaiqitENZHnB8WlJXc9pu46+H0gyYOREIUwChFJ4P8FX+rGjzHKKqqCwBu9z5ouCIN6gDy0ueYaYWI+BtDpiVc9ReUaQGoxBWUMWI0aDFAmbespM4Q4dUhiCTIzeY1WGSAotBYwDWiT6Zs1bn57x8tc+oEkFQ5pTVg/RokCTg9B4YKBDWI8UAekCOjhWhUGKSRg5nx9hTc7L9gBaEcaWykCuE8Owpz/cc3/zghRGdsFxfvEAXZSYtiG2DTIFdpsrbg43mNRxnE8OAesdT9/9FmpWoYSjc3v0zBC85Da1zI3mweMHvPHGIy4eXqCONC9ePucg1xy9fgJasu8acjnno19+RpkXzKuSRX1MWRmG2DGKjrFrpjCn6BB5RmYzElBqyenFKUVRMLoRUpo2ZcFDgvV6S1VlU5a4tszRfPPDD2ku71muVqSxY73dUtQZUQnOHp6z9x3KWKrjOWcPzzjQ0ugBH1pEgsxLnj255qI6JWeGHxKb+wEne6pFRbvp2dxvETpQlBqjPcF5xt5z+eyS5uqOui6xWc79fYNUgqPjOUcnx1NLfhy5vd9wf33AO8Fms0cQKWtDUQmWqwqrJCFGkhEMoyOGQAgDoxuRImO2KGgOO1xsUXbKdUjRcmh7RH1EUUyJbClBDCPD2PPs6sDLeODsFIpyydXtln4oKWYVeWk5P1ast1vu1z0iKUiJk6MjFuVrlLnl2dOXiDiQk5PHhBQREx0n8xk2OapcMfjAfjfQrRvGLmO2OkZbRds15AKKokZrjXMOk+eMbpqn/35vf6CCHmPke7/3e/npn/5pAL7yla/wjW98g7/7d/8uP/IjP/K7jxNC/J7npZT+g/v+/dv/r8f81b/6V/nxH//x3/3z75zQ54sjfBKEFBm6LSFNcZpHxxXz+phKH7O/7EAItCpod5HMK8bW0a/vWZ5UPHrtdfL5Md/45vu8/OSe84sTCmMhKEY3opRB6UQfHMaIaaHXgrKaEVGIZOmaRHSKOCZkMmQaQhBonZO0phtGRj8iFSQ8tjBkVcnoGhJTLnmgR6kcrRRlVjIMk+3L957ODYhMk6xkDB2H2w1360vmdUWZWepZTvQdh7ZBaMXxg0fE0XP/4prWO4wtsGWJEpLA1FYeu4BVBTIpZloyRkGIIIUiUwmlBMYIUogMw0BdltiyQvpEdB5QoCcEZ0IRkycBSSqQBucCIgraPpBlBmstLiRGHxiGkaosqOsa5xyHpqVUFj8OWC0pioL9bjeRtXrP/uAxWcWyWmLSgBISLQQxBXzySK0ZRaRtW+qqZJQ5LjhGoxnDyObugLp8QWUNJrc0LpAHQS2XrG872nbDw9fOiWHg6uWazAqsMjw4WnDz9Ia273n58oCSgaJQaCSHzZpujMxXC9p9x2tve2yWU5ULnBO4OEdbxf3thrxQrNctrz+uCcMN27sBJzKGWCOzSx6/88dYH0aCLFit5nh3j0hrkt9xc70jBItXnrHxZOUAasvV86dIHciKCR5CHCmrmhgkUrzyYucZShRkZQVpioHNEMQQuHz+nNl8Tz2rsQoEmsxa9CsRJEq++g4YhIBDeyA4z1yVKD3ZF5GSzOQQPSEGjJmAGMq5yfWgzPR9SAmTHJWUzArIo2d99YTCXDCGcWqTS43KzRSm4gZwLVnmaJt7vvprv8VXv/ob+PyIPs558HDgePUaIrUkqYlKQibQRFQacLsdL158RPkKAVvNl4xCcYgbqtpOBEE/wjjgRSATnvkyJzSSm6t7+q7hN59+wPJoBW5kf3tJmWnCMH0HogYyTXCB2/tbTF3ghj1Df8f9cIeRgnyumZ+ekC0qZJ642W+xO81bn3uEUxteXl2SVMX2MDB62G160B4XWp4/u2S+XHC3HlGZ4OzxKaIQ3N1uaIMnqUnVfnZ2xmGz5+UHHzM/Oebk5IjNZkPbtjw4fcDQjygy1jdrfNoQfSLXluXFMYuTJX3b0ZF448vvTHQyJTn4js3QEroDmVI0SLIjS7KOlBKZLWg3B0IXuN1vmKnI57/ju2g6x6Z9xma/RlpFkWUE4Rj7gXKe8eYb7xB9h+saNJEQAk3TcHo2pxsGbu7uuL1fo5VmsVpycnbM06cvidEw9gmbGawtEMKxWe+IUVCWNSICAZSQSKDKJ+ufVjCf1xgt8WFk8ANCiFfi0Gt2B8vZ8SljnEaVyQX6lCGRfOvJtIEdh5wUIDjL0fwYIQ9cHM/Zr1uMURitqK2nnOdkWvLG+RsYCaTA/d0L5rWl1BmzrCAOLfvDAZRGCIXrBbv1gdYJFsdL2t7RBzfFpQLVrGQcRzKrSFH+vmv0H6igX1xc8IUvfOH33Pf5z3+ef/yP/zEADx48AKZT+MXFxe8+5vr6+ndP7Q8ePGAcR9br9e85pV9fX/P93//9/9HXzbJsUm7+e7euaRl8QFqDFmCNxhqDGwQJxWG3Zd9uSGJkPlvQtY7QTBSi/bpl8/Edn/za/XSK1QKE5vK37zh//YyiNqAVm3ZHWRuUFFRJYXVGEIngJUJa1uuOzd2A8DkEi0FiUqQfHIlhukj6AyjP+cMj5ssMkwm8ccQ0Mh3nE8FHBh8haXaHBjdCDInoArayCJsYZYdQYI2gzAp8P7A/DPT7jpEBafMptMKW7Pb3RK0JUnDfHIgxYbKcth9pGofWGaDIbYH2CT0GQKK1RkkYh5FBepKLE+ZWJKosQ8SERhInDBdCqokEpjJyIRj6AY0hBUdKYJTA6JzMGEgJaxQtB0I/nSYqk3O0XNB3DX0cJzQisJrN6NowwWyc4NknL7m4mHG0MogEWk+8eZKgHweCESSRCClQqwKhC5ISoMAuJOvbKfWtyjIWZcW49+w2EGKJSIHbmw5jFcfHx4g4oFJiURU8fq2esJspkltNmWVT2AKO0+MZUbYIGagWAe9b2m7DcvkaVRNo247CLrm92nJ+dka37Qih46233uD5y2vuL59RzDTmtR3nyws6mdOGxN3VFSczx9lxgUoFV9cNUktOjlYc9gN51nNsHX0wjL5jkS/Z7BtCEoSgsUohlCakSNt1TDbqRFkW5Jklej8V+BQ4bNeIFDHKkoKbNr9aoqxGvTopOOcmC53SdOGAFmYipY3xVYZ1QOUa4QLe9SjxahESYlKjB4dMDjG0fPLJu6TdJXfPP+btL/yXLB+8idGKbdfj0cQoIHp0crjxwDg2XLVb3vrC59k4w+z8baw9JgUzdb9wBCUIQNON5HHEHbYsrOF8NSekCHZiO9i8otu/JBzW9EPP/fqWvLAcHS1Qi5rHb73N/OSI58+f8canLHVmGfb3vL99hhj2hPZAVJLq5JioNIMLZIUFC+3+nrOjAnyPVhKd5zgd2DdrNBUiOr7+ta9yclrw5lsPKfPIx09e0nSwWFxw/PAcTqFve/r9kv7Qo1RFXpYM3nGyPMVLjew7lBAopdk+vwMiZ8tzqryivzvg9h06we55hzYZQz8glCYrDCJLhOBIesDkknxZI0zJLC9Io2McerQXnK9mXD9/yUxmFEmihoRJkLQhdYHFbEHTScIh0Gw3/PK//ZeoLKc/3LM4rThaHNP6ntm8QNuCw/6O2ytP8j11ZTl6fIL3Ab0zhJjY7wbyWUE9m9H1A+tmx3ZYgxV4L1mdn2JMRjdusWpSfrftyHrbUxXT4UOKidqXaQsqkZwgxsByfsput0EJQdt3IBIuOUJs+OiT6bqcslM8Rj+g6TzNeM9h3KNT5GS1JMsSl0+fIsWAMTB0juPlORJPaQfa7UtGIuXJEiGmwJmTmZhEfiGw3m5pDh3GCKROOKkIQnJ8OifaOdtmGh/MyjlITYiOYZjEw8PQYXT++67Rf6CC/gM/8AO8++67v+e+9957jzfeeAOAt956iwcPHvCLv/iLvztDH8eRX/qlX+JnfuZnAPie7/kejDH84i/+Ij/8wz8MwMuXL/mt3/ot/tbf+lt/kF+H7rAjoAjjwHxVEYWjyAq6nWN/f8ANgabf4Lxgv0+MrUBGjdE5SpQUpmYcWtwYGJ1jtpwRpGdzM4XdVyeWuqwZU0s3OpZmSdsMKGsZ3Mhut2XoBZKKPJsjQoYcIXUdla64urrECc/Fa2foIuJ9g5Y5RSY5iIgwiRim+SYCjLGQJEPvEHFK7KmqAmFAF4LZrCav84n65tVUIPqE0orgYRwC4zjQjS+mU5Ex4KeEqW1zYH+9IYlXHYCdI9MS6wWVLphrjUJOmFYZGcRANzR0h5GkEtpKXD/N97SQdGNLUoHMajKlmdc1hETXREqryISdrDEyToxvF1nf3dM1I7nR1JUkOIcwngbFfF5gSBMe8VUMqxUKqyzPbtYsyxmrxQKhOhTggkNJgZTT6++GhiQjQiXGmw3WZgzBMXo3zXhlTq4keRSUo2DYDjT7ER9BaMO+aTi0B77ru07JsgzpHH5oOT2dMSS4u71EGUU9q7m72TCfl0gd2bdb6jxj10raNlDlBU+e3OPGyKE58Kl3HjOrFTH0EDVhnPH+tz6iaRrefvQWycz55NvfIFV3zC7eIl+d0JcGW1uacQ1jS4iJ9f0eoQpUsnz8rXeZ1Z6Hb32Fi/MzUIrVwwdEWdD1iRA13iWUMtyvNxz6jtVqTpFZUvRopejbyV+fGTOl0qEmkIUAaTVCK4SUE98fMQkR24YhjbR9S6YKjMxIQZCZDGss1mh88qQEwSuiFK/y0MGIhOgC8bDl/pOPEMOe8bAmDA8gzzBK4KNHoFEKMq2RcTqpuFhz+uh1bND0ZAQtiCGCUCASEU+IAiXVJHCsS4ToefnJB1zfXKNncz71Xd89KYndgdoEKmuYl+f0buD29or5akYfItnsiNc+NSeXLSY6zExR81k+fvcbGGlRNmNxfMyuHfB+pFzVmAzy6ggrHCfzFfe313gcow8IAbv15JSYzyW7+1u+ubvkM5/+FN/3Xd/Bv/0f3+X22RX9fCTmI3VecTyvScOMopgxusT13T3PX14zWy04zirazZa6rBBj4Ob6iuxI0o0RKQRHxYKUIq4rqbMl58cPcYxkM83gW8bQUdc5i3lFN4wMdsXVx5+wv7tjbHvOT09pNnvMmHBtg/JwaldkUiC1RZhpnVid5bjKw7niw0+eE+TI0VnO2YMVY/IUhUVrAckzrwqa/T0yeapc8u2P3seFQD2bUxYVD988p+9H+nEkygRGEqXDuYEgBEoUICXa5Dg/vopozqmqBbloyXNNCIGyLDBmwqdqrWjaA7t1z8nJBfv9Nd5NhduHgZQCCMFmd4frPbmx3N5lpJhNaG/Tcf6wwPfXrHegQyRTlmbwDN5zff2co2XJ0DRUmcANPbdXO+alIUVBXRt6l8jqmtEN7DpH7D02y1idnPGF7zzn/r6nTTOqpNBmwgUnRlKcNiM+RGw2Qbp+v7c/kCjuV3/1V/n+7/9+fuqnfoof/uEf5ld+5Vf40R/9UX72Z3+WP/fn/hww2db+5t/8m/z9v//3+fSnP81P//RP8y/+xb/4D2xrv/ALv8DP/dzPcXR0xE/8xE9wd3f3B7atfeefXNB5hzCarMzph4GqOqJvDH1juXpx9/9p79xj7KrK/v/Za1/PPtfpTKczU2iphVeshYItapGIisEQ0BgTb9EIIf5RBSzRRAT/KDHR8s/rLVGMSFCC+fUfKMF4gfITisYIb1r60oIp1VZop5fpTOfcz9mXtZ73j13mZSiIrxHaOexPcpJ2rZXJ/p59znn2Xvt5vg+SRIxUaxCnRJ0OruNQKVc4Pj1DN4oJiiHYFohBiaZaC7F8TdfuEAy7KDfBczQF30X3ApTt0e30SZLkpOtTgmO7mNTFtkocO1zHkYClYxPE/YgkyTJtO50mjdYsZ50zhldwsIsJxtJonSKSUK7YOF5CrZbdRbWaEb1uRJx0UUWf1HVoRxA6I9ALmJlsEEcxfuCiTRb4i6GLbWtiq0/qGFLLoBONZxS+sdHaBmy6rYjQrxB3sjahkmYXD5ZAt9tBeTbDtWHGR5dwdPoISSGmo1poL7OMtYyDb1u4doLv2sS9zCfeVyUscZHU4NiGQujgjYTMNhr02xGh55NEMZJqXFfhF1yMpDi2i9vLSkiEDkFBiNMO2miMOIjlE6dQKiu0tLNudngkqcK2XbqdTmYWYWnEpIR2Cc/z8QsBURrT63UBg2WymmmFIU4M2irTnI1ozfYJSy7jy0fxyg79fpNeY4bA0jheBfBIkyhr9NLuYCub4ZHFFIolDh+dQtk25XKBw0dmqVaW0e0qWp0uvq8olV2USjE6Ie1p6scjpustNC6rL7gI3y3QaMY8f+A4s22HZWsuZfFQFd2bwVF9lNXPOngph14/xfQ1zaPH0N02YckmKA9xtJ4ysfIilr/j3fRNEeNkmbpGFJ4XZglSvUlKqoGSPuWhMfpUqMcunTQzmVEnS4zSJMk6qIlg23Z2caOynRsxJrMwNZo01fTjHkY0xXIRJ9u3z6oTJDN6yZIgs+eX+mQzlXZ9mhPHjmDSiPHxcwkKVURsUp35w2uTIFaE7SYYOoiJmJk8SKlSoVhbhLYKiF1GS0CiNUb6oDKffcShbKU4rePs/v9bcWji2AnK82h1hdVrL6NQrOEVq3S1RRi6TP5tJzMv7KJgpSweexu1sQvAX4wxDYZCm+lDzzM1+ReWnzeBdg19rRFx0bGF72lOzB7AR1ELS3S6HWpLhlg0Psxse5bpqSMYndDuGxBN2m/gEOE5wsjwIsqVGrGxafUSUsslljKm38ZOI2rlKka59FNFamxMGtOqnyBJNMeOTTM+vpigENDvxtiWT9TTpGmE6wr9qJnlFaGpjVQR21AbqWFJlvSb9jSdepeiV8QzAYcPT3Js6hhB4GNnNQGEXoHDf59ERynFcpGwVsQvOJSrIcoR2r0mBo3j2BTLWU28U7ZQyiVNsmQ0z4FCIAzXCkgcM3t8hn4U07C7pJaLsTw8x8W1NGU/K7vzAhdxfRqzTUphETE23U6CGEVYCDNvDCU4DjiuQikNorBtDwsXnYLnZXbbxhharRbN5izDIyUSutiewfYdZmZbJHFKEmcOgY4jBFKk38ryRhzHJywUCMMA17MyQ7JeE6NjRBUwOqYYOljSp1iwCVyFi5W9x25Avd5ktt5kfHwEx7ZI0ygrmQS8QpFuPyJONYnlgWVnj0NTDQa8IOuVbjmZC2IaC//vP9+ApLhLLrmErVu3cuutt/Ktb32LFStW8P3vf38umAN8/etfp9fr8eUvf3nOWOaRRx6ZC+YA3/ve93Ach0996lNzxjI///nP/6lg/nJ8v0BkJGtrGEAhLDF56Cjdlo2ihtaC67h0e318SxEUAkI/yJ6h2Sor03BdwlKVZr1Bu1XPfoR8jRQhbSYoV1MKFbax4aQbGlj4gY/vKeK4m7WjTD3iSBBJiCJhemaKcliiWAxptVqMjo7ih5mbk3Jsok6MlgTXcymXK9SqPlpaKAs8z2V4JGTf3hfxPRtl2dl2apJmz5temCZpGgI/oJdmGfFdY0i7PWw7xfIF41toZWHhIsbGGIXRNq12j7RvaBw/QdxNSfqGwA1IogSFlXUOU0K90abgh7S7XTrdJqoKfiFrIKAslWWT2pltbBwlSGqBb6ETjWPbKCW0O03i5ESWFCcpnU6ELdmaUlilWi5z+OgkzfoM3WnF6OIiixd7pK0ufsHCtizAZLsDaUK33QdLYzs+gkMSWaSWwqGMbQSLBIWQJIZur4mfNfbG9XyMSXEsB4xGa4OyFX7oEwYeQ1UPUHS6LZpRSpL2cEyK7bsoBVgWLk7WgrVWphAU6HQ7iDr5HD/WTM/08P0C5UqFUjlk2AiGrKmC62jSOKJPj9oil/LwEkQFtLvTJG7I9Ikm1aEqQ0snCEoeWndozB7BMm2GhgIsV9FsN0D5pDoipUehaNPrR/R0k9rQWaBsojghkgQxMVpnLU5NGtOePUZc38/kzD58R1OqLmFk2QUkSYEktVGeR5qedAQ0mqjXx3FdLEeIRRCTXfOnOiVJUorlEoVCAcezSU0CykIbfTKbPjkZzPXJ0rCsHSlYJInGcQOWLz8XpQxGuyRpetISNSu/shwbY6nsb5jsvR9ZPJJ1MhSDEZ19CS0rS7y0bJRyUCrrDS6JxvYCRpatoOh0MWmDmZkZiiWXduM4x6enGZ5YTqG2hE6nh+Nk/QzSuM8L+5+nFfkMjQuViqLdPsH+v+3mxNF9hItiKovLGBFSrUjizHzJ8zWm2+XQ5BGUbdPRs1hhyujSxVSrik6zSScydDsdok6KxArPyb6XtuuTdiPqjTq2F2SJve1ZPDQN6YHtk6qAVBSObVMoKzztUNEVerpP0otxlMfwyDCNmTZxrKjVQsSUiEyKRpOS0k36tBt1wkJIEJaZne1w+NAhXFxUbDG8eJhzV57DzExWemkSzezMCYJCgaHRGtoYLNfGsRXNRpt+0qHb7eEWLZYtm6BcLtHtdkgisCxBp3Zmk5tq2u0eipizx8fod2KUkzDTjInFJiiV6XX7aAtML8J3Mx+BuJcQx4aOibJHMJLVmmcXmxa2xVx5nuNaaC0Qp4hx6PdSxLTp97Nad6M1UdTP3EMrDnGzjVdwWVRbhG37WY28Sem06yQdw0h1lFarS6+f0u1FdPsRxdCnEKjsDl8Llm0IggKpiYn7Ea1WTODYlAIXHWtGFjlosfAKBeqtLo4SdBrjuAo/CLLfKtvBd7zsGb2xss+21ogWul190knOQyP0u8k/HRMXpJd7o9GgVquxan2N2Jhsm9C3cVyPyRenwZSxTJk0Ad8RonaHwLFxxKDEQmtDqg0aC9v3wfKxRIFOiaIOXsmDUNB+ZuHpqBR0iuvbFMMQ1/UoBB6uB5iIKE6wrQDfq3F8skW/LUiabacX/DBrTKUstGT107WRKtPtI3S6PSrVIuWSj+PH+H4ClsbzoVgoItqi3+/TF432HOrNFIkKRE2Fk/qIzrLqBYWYrNGCZSXgalTBwfLAsV08cbAT6CVCvxNlH8wETGThKB/P9kijJAvUJsUuJihslBgWLS6jCzGR3cYr2xSCEB0J9ZlZAs/BdRQF38NzAnRk0etE+K6L6wieJ0iY1QjbloPSNjrStOpt/MCjVC5xfPo4caypH4deu8fSs3yWnV1G2QnGxIhYWJaHlpN9tCyFEZfj010OTzYQ8fA9h7hvcFwYqnh4pQTHt9EmIQgDsLLnbIHnZJ7vJgvoohRJT6Mjk1UIuDZO0cX3LHS/R0GRlSJamRtUtictlEslXC+gHyU02h263Sjb+tUu1doyPK+cZeBaMY6T0u818GwL0Trz9LYDtHg0Wj2SSDBSoDa8Aqu0lMiu4poujWP78d0Ux045PH2M4SUTuH4ZV7n0600mDxygXFlCeWgJo2f/B9obIlFVjFMhTl3iBDyvgKfAah3mv5/8HfXJPSwdHaIX2xQWrWD47NUMjS/HDQp0+kKUZCVPnU6HMAypVCvYyiZNk6ziIopItSYsFXEcB5SAyvIWjGjiNEHItpkhC+aClfX40hrXynrTJ/0+lsk6BUZRCjhYKkucFDRGRSgnRuselhVn/u9GYwdFxCoidhnl1hBsfN8CFWGpzKa4NT1N0RZCq0cliOg1jvDMrieplauEYYXDMw3OXrmacGiCbjdCuseZ+tt/oZITtDo9jD/M6ne9j340y/FDf6UaJJSLKd3kBOFQQCeJCcMqUUeTpB1EelS8AspIZqFrC8cax8ERPMfCtcD2iwRBiKUFF5t2s53tVFlgbEUsGpSNcgMC2xA6FnEcERuLvrGx3AK2rYh6HSwVEKeKNI1RAt1WhGeFnHfO2zl08BBRr02/36I8VEI5FolE2AUb5Si67TaBG+Lj028n6F6CLSoLjJ5HEPiEQUjrRJtuo0+/G0FqIUph+y5axzQaMyxbOcHIkirN7mx2ni2oVMscPnKEOBYEl0JYwlIpnpviOYZKqciJqdnMJx9FioNYHp1uD1tHBMowVC2SiCCuT6US0KqfAGziWGORdUz0fQfHNmjTAzSu65FqjWgF4tJqRVi4xFFKpVLFVjZR3EfTJygqasMFlAONRpOoF+MqxaJaGds2pD2LOIZeL8EPSxixaLe7YDSuA7YyeJ5NL44IAhdbaRw7IYm6oFPQGke5KDFUKlU832f2xHTm+Jlkd+iFQoBXKJCY7KJUi33SkVCBEZQoUAplO0Q6IRUhiQ3bfnGYer1OtVr9h7FxQQb0Q4cOcfbZZ5/uw8jJycnJyXlTOHjw4Ovaoy/IgG6MYe/evaxatYqDBw++7nOFQeClUr1c7+DyVtOc6x1s3mp64Y3RLCK0Wi0mJiZOPr56bRZktzWlFEuXLgWgUqm8ZT4skOt9K/BW05zrHWzeanrh36/59bbaX+Kfr1jPycnJycnJOWPJA3pOTk5OTs4AsGADuu/7bNq06VUd5AaRXO/g81bTnOsdbN5qeuH0a16QSXE5OTk5OTk581mwd+g5OTk5OTk5/0se0HNycnJycgaAPKDn5OTk5OQMAHlAz8nJycnJGQDygJ6Tk5OTkzMALMiA/uMf/5gVK1YQBAFr167lD3/4w+k+pH+JJ554go9+9KNMTExgWRYPPvjgvHkR4fbbb2diYoJCocAHPvABnn322XlroijipptuYmRkhGKxyMc+9jEOHTr0Jqr459m8eTOXXHIJ5XKZ0dFRPv7xj7N37955awZJ85133smFF1445xq1fv16fvvb387ND5LWV2Pz5s1YlsXNN988NzZomm+//XYsy5r3Ghsbm5sfNL0Ak5OTfP7zn2d4eJgwDLnooovYsWPH3PygaT7nnHNOOceWZXHDDTcAZ5heWWBs2bJFXNeVu+66S5577jnZuHGjFItFeeGFF073of2f+c1vfiPf/OY35f777xdAtm7dOm/+jjvukHK5LPfff7/s3r1bPv3pT8v4+Lg0m825NRs2bJClS5fKtm3bZOfOnfLBD35Q1qxZI2mavslqXp+PfOQjcs8998iePXtk165dcvXVV8uyZcuk3W7PrRkkzQ899JD8+te/lr1798revXvltttuE9d1Zc+ePSIyWFpfyVNPPSXnnHOOXHjhhbJx48a58UHTvGnTJnnnO98pR44cmXtNTU3NzQ+a3hMnTsjy5cvluuuukyeffFIOHDggjz76qPz1r3+dWzNomqempuad323btgkgjz32mIicWXoXXEB/97vfLRs2bJg3dv7558s3vvGN03RE/x5eGdCNMTI2NiZ33HHH3Fi/35dqtSo/+clPRESkXq+L67qyZcuWuTWTk5OilJLf/e53b9qx/6tMTU0JINu3bxeRt4bmoaEh+dnPfjbQWlutlpx33nmybds2ufzyy+cC+iBq3rRpk6xZs+ZV5wZR7y233CKXXXbZa84PouZXsnHjRlm5cqUYY844vQtqyz2OY3bs2MGVV145b/zKK6/kT3/602k6qjeGAwcOcPTo0Xlafd/n8ssvn9O6Y8cOkiSZt2ZiYoLVq1cviPej0WgAsGjRImCwNWut2bJlC51Oh/Xr1w+01htuuIGrr76aD3/4w/PGB1Xzvn37mJiYYMWKFXzmM59h//79wGDqfeihh1i3bh2f/OQnGR0d5eKLL+auu+6amx9EzS8njmPuu+8+rr/+eizLOuP0LqiAPj09jdaaJUuWzBtfsmQJR48ePU1H9cbwkp5/pPXo0aN4nsfQ0NBrrjlTERG++tWvctlll7F69WpgMDXv3r2bUqmE7/ts2LCBrVu3smrVqoHUCrBlyxZ27tzJ5s2bT5kbRM3vec97uPfee3n44Ye56667OHr0KJdeeikzMzMDqXf//v3ceeednHfeeTz88MNs2LCBr3zlK9x7773AYJ7jl/Pggw9Sr9e57rrrgDNP74Jsn2pZ1rz/i8gpY4PCv6J1IbwfN954I8888wx//OMfT5kbJM1vf/vb2bVrF/V6nfvvv59rr72W7du3z80PktaDBw+yceNGHnnkEYIgeM11g6T5qquumvv3BRdcwPr161m5ciW/+MUveO973wsMll5jDOvWreM73/kOABdffDHPPvssd955J1/4whfm1g2S5pdz9913c9VVVzExMTFv/EzRu6Du0EdGRrBt+5SrmqmpqVOukBY6L2XK/iOtY2NjxHHM7Ozsa645E7npppt46KGHeOyxxzjrrLPmxgdRs+d5nHvuuaxbt47NmzezZs0afvCDHwyk1h07djA1NcXatWtxHAfHcdi+fTs//OEPcRxn7pgHSfMrKRaLXHDBBezbt28gz/H4+DirVq2aN/aOd7yDF198ERjM7/BLvPDCCzz66KN88YtfnBs70/QuqIDueR5r165l27Zt88a3bdvGpZdeepqO6o1hxYoVjI2NzdMaxzHbt2+f07p27Vpc15235siRI+zZs+eMfD9EhBtvvJEHHniA3//+96xYsWLe/CBqfiUiQhRFA6n1iiuuYPfu3ezatWvutW7dOj73uc+xa9cu3va2tw2c5lcSRRF/+ctfGB8fH8hz/L73ve+UUtPnn3+e5cuXA4P9Hb7nnnsYHR3l6quvnhs74/T+W1Ps3gReKlu7++675bnnnpObb75ZisWi/P3vfz/dh/Z/ptVqydNPPy1PP/20APLd735Xnn766bkSvDvuuEOq1ao88MADsnv3bvnsZz/7quUQZ511ljz66KOyc+dO+dCHPnTGln986Utfkmq1Ko8//vi8MpButzu3ZpA033rrrfLEE0/IgQMH5JlnnpHbbrtNlFLyyCOPiMhgaX0tXp7lLjJ4mr/2ta/J448/Lvv375c///nPcs0110i5XJ77PRo0vU899ZQ4jiPf/va3Zd++ffLLX/5SwjCU++67b27NoGkWEdFay7Jly+SWW245Ze5M0rvgArqIyI9+9CNZvny5eJ4n73rXu+bKnhYajz32mACnvK699loRyUpANm3aJGNjY+L7vrz//e+X3bt3z/sbvV5PbrzxRlm0aJEUCgW55ppr5MUXXzwNal6fV9MKyD333DO3ZpA0X3/99XOf08WLF8sVV1wxF8xFBkvra/HKgD5oml+qOXZdVyYmJuQTn/iEPPvss3Pzg6ZXRORXv/qVrF69Wnzfl/PPP19++tOfzpsfRM0PP/ywALJ3795T5s4kvXk/9JycnJycnAFgQT1Dz8nJycnJyXl18oCek5OTk5MzAOQBPScnJycnZwDIA3pOTk5OTs4AkAf0nJycnJycASAP6Dk5OTk5OQNAHtBzcnJycnIGgDyg5+Tk5OTkDAB5QM/JycnJyRkA8oCek5OTk5MzAOQBPScnJycnZwD4H4g6Gwul2U1MAAAAAElFTkSuQmCC", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "plt.imshow(plt.imread('monet.jpg'))\n", + "plt.title('Style Image - Monet')" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "Text(0.5, 1.0, 'Style Image - Picasso')" + ] + }, + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAWIAAAGxCAYAAABY9rz7AAAAOXRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjguNCwgaHR0cHM6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy8fJSN1AAAACXBIWXMAAA9hAAAPYQGoP6dpAAEAAElEQVR4nOz9ebimV1XnjX/2cA/PdOZTp07NlVRSmecQEkIIMwoo0C0IiOLwoq2+CErLoK9pHKA7/XajfbWII2m1kcjgACgQEAEhISHznFRSc9WZh2e6p733+v1xn6SNDEa7Nb+8nO91navq3Gc/z7Pv4Vl77bW+67uUiAib2MQmNrGJpwz6qZ7AJjaxiU18p2PTEG9iE5vYxFOMTUO8iU1sYhNPMTYN8SY2sYlNPMXYNMSb2MQmNvEUY9MQb2ITm9jEU4xNQ7yJTWxiE08xNg3xJjaxiU08xdg0xJvYxCY28RRj0xA/zfC1r32NV77ylezatYskSZiZmeHyyy/n537u554w7v3vfz/XXXfdP/tz/vZv/xalFH/7t3/7vzfhvwelFD/90z/9f+z9nu547Bo/9mOMYWZmhu/7vu/j/vvvf3zcf/gP/wGl1FM40038S2PTED+N8KlPfYorrriCbrfLtddey2c/+1l+4zd+g2c961lcf/31Txj7v2uIN/Gvh/e85z3ceOONfOELX+Dtb387N9xwA8961rM4fvw4AD/2Yz/GjTfe+BTPchP/krBP9QQ28eRx7bXXsnfvXj7zmc9g7f+6dd///d/Ptdde+xTObBP/OzjttNN45jOfCcBVV13F2NgYP/qjP8p1113HL/zCL7Bjxw527NjxFM9yE/+S2PSIn0ZYXl5mamrqCUb4MWj9v27lnj17uPfee/niF7/4+LZ3z5499Pt9xsbG+PEf//FveP2hQ4cwxvCf//N//rZz+PrXv873fM/3MDExQZqmXHjhhfzpn/7pP+t8Htuaf+hDH+Ltb387s7OztNttXv7ylzM/P0+v1+NNb3oTU1NTTE1N8cM//MP0+/0nvMdv/uZvctVVV7FlyxZarRbnnnsu1157LVVVPWGciPCe97yH3bt3k6Ypl1xyCTfccANXX301V1999RPGdrtd3va2t7F3717iOGb79u285S1vYTAY/LPO85+Kx4zy4cOHgW8dmvjQhz7E5ZdfTrvdpt1uc8EFF/D7v//7j//9hhtu4Hu/93vZsWMHaZqyb98+fvzHf5ylpaUnvM/i4iJvetOb2LlzJ0mSMD09zbOe9Sw+97nPPT7m9ttv52UvexlbtmwhSRK2bdvGS1/6Uo4dO/b4mDzPeec73/mE6/ZTP/VTrK2t/Z+8PP+fxKZH/DTC5Zdfzu/93u/x5je/mde//vVcdNFFRFH0DeP+7M/+jH/7b/8to6OjvP/97wcgSRLa7TY/8iM/wu/8zu9w7bXXMjo6+vhr3v/+9xPHMT/yIz/yLT//C1/4Ai95yUu47LLL+MAHPsDo6Cgf/vCHec1rXsNwOOSNb3zjP+u83vWud/Hc5z6X6667jkOHDvG2t72N1772tVhrOf/88/mTP/kTbr/9dt71rnfR6XT4b//tvz3+2kceeYTXve51j3/577zzTn7t136NBx54gD/4gz94fNwv/MIv8N73vpc3velNvOpVr+Lo0aP82I/9GFVVcfrppz8+bjgc8pznPIdjx47xrne9i/POO497772XX/qlX+Luu+/mc5/73L94vPbAgQMATE9Pf8sxv/RLv8Sv/Mqv8KpXvYqf+7mfY3R0lHvuuedx4w31tbn88sv5sR/7MUZHRzl06BD/9b/+V6688kruvvvux5+dN7zhDdx222382q/9Gqeffjpra2vcdtttLC8vAzAYDHjhC1/I3r17+c3f/E1mZmaYm5vjC1/4Ar1eD6gXule84hV8/vOf553vfCfPfvazueuuu7jmmmu48cYbufHGG0mS5F/qkj39IZt42mBpaUmuvPJKAQSQKIrkiiuukPe+973S6/WeMPbss8+W5zznOd/wHo888ohoreV973vf48eyLJPJyUn54R/+4cePfeELXxBAvvCFLzx+7IwzzpALL7xQqqp6wnu+7GUvk9nZWfHef9v5A/JTP/VT3/AZL3/5y58w7i1veYsA8uY3v/kJx1/xilfIxMTEt3x/771UVSV/+Id/KMYYWVlZERGRlZUVSZJEXvOa1zxh/I033ijAE67Te9/7XtFayy233PKEsR/96EcFkL/6q7/6tuf4T8Fj53/99ddLVVUyHA7lS1/6kuzbt0+MMXLnnXeKiMg111wjf/+r+uijj4oxRl7/+tc/6c8KIUhVVXL48GEB5C/+4i8e/1u73Za3vOUt3/K1X//61wWQP//zP/+WYz796U8LINdee+0Tjl9//fUCyO/8zu886bl+J2IzNPE0wuTkJF/+8pe55ZZb+I//8T/yvd/7vTz00EO8853v5Nxzz/2GLec3wymnnMLLXvYy3v/+9yMbUtQf+tCHWF5e/raMhgMHDvDAAw/w+te/HgDn3OM/3/3d383Jkyd58MEH/1nn9bKXvewJv5955pkAvPSlL/2G4ysrK08IT9x+++18z/d8D5OTkxhjiKKIH/zBH8R7z0MPPQTATTfdRFEUvPrVr37C+z3zmc9kz549Tzj2yU9+knPOOYcLLrjgCef44he/+B9lkYjIE17jnHtS5/+a17yGKIpoNptcddVVeO/56Ec/ynnnnfdNx99www147/mpn/qpb/u+CwsL/MRP/AQ7d+7EWksURezevRvgCayMZzzjGVx33XX86q/+KjfddNM3hHX27dvH+Pg4b3/72/nABz7Afffd9w2f9Td/8zcA37Ar+r7v+z5arRaf//zn/9Hr8J2MTUP8NMQll1zC29/+dj7ykY9w4sQJ3vrWt3Lo0KEnnbD7mZ/5GR5++GFuuOEGoI6zXn755Vx00UXf8jXz8/MAvO1tbyOKoif8/ORP/iTAk1oIvhkmJiae8Hscx9/2eJ7nABw5coRnP/vZHD9+nN/4jd94fJH6zd/8TQCyLAN4fIs9MzPzDZ/9D4/Nz89z1113fcM5djodROTbnuP/+B//4xte92Twn/7Tf+KWW27htttu48iRIzz66KO84hWv+JbjFxcXAb5tAi+EwIte9CI+/vGP8/M///N8/vOf5+abb+amm24C/te1Abj++uv5oR/6IX7v936Pyy+/nImJCX7wB3+Qubk5AEZHR/niF7/IBRdcwLve9S7OPvtstm3bxjXXXPO40V5eXsZa+w3hFKUUW7duffwebOKbYzNG/DRHFEVcc801vO997+Oee+55Uq953vOexznnnMN//+//nXa7zW233cYf//Eff9vXTE1NAfDOd76TV73qVd90zP79+/9pk//fxJ//+Z8zGAz4+Mc//rinB3DHHXc8Ydzk5CTwvxaTv4+5ubkneMVTU1M0Go0nxJf/Ph67Dt8ML3/5y7nlllv+CWdQ45RTTuGSSy550uMfM3bHjh1j586d33TMPffcw5133sl1113HD/3QDz1+/LH489/H1NQUv/7rv86v//qvc+TIEf7yL/+Sd7zjHSwsLPDpT38agHPPPZcPf/jDiAh33XUX1113Hb/8y79Mo9HgHe94B5OTkzjnWFxcfIIxFhHm5ua49NJLn/T5fSdi0xA/jXDy5ElmZ2e/4fhj28xt27Y9fixJkid4Pf8Qb37zm/mJn/gJ1tfXHy8i+HbYv38/p512GnfeeSfvec97/pln8H8WjyXN/n4SSET43d/93SeMu+yyy0iShOuvv/4Ji8hNN93E4cOHn2CIX/ayl/Ge97yHyclJ9u7d+0+az+Tk5ONG/18SL3rRizDG8Fu/9Vtcfvnl33TMN7s2AL/927/9bd97165d/PRP/zSf//zn+cpXvvJN3/f888/nfe97H9dddx233XYbAM9//vO59tpr+eM//mPe+ta3Pj7+Yx/7GIPBgOc///n/pHP8TsOmIX4a4cUvfjE7duzg5S9/OWeccQYhBO644w7+y3/5L7TbbX7mZ37m8bGPeTDXX389p5xyCmmacu655z7+9x/4gR/gne98J1/60pf4xV/8xce3/d8Ov/3bv813fdd38eIXv5g3vvGNbN++nZWVFe6//35uu+02PvKRj/yLnPe3wgtf+ELiOOa1r30tP//zP0+e5/zWb/0Wq6urTxg3MTHBz/7sz/Le976X8fFxXvnKV3Ls2DHe/e53Mzs7+wTq31ve8hY+9rGPcdVVV/HWt76V8847jxACR44c4bOf/Sw/93M/x2WXXfavep7/EHv27OFd73oXv/Irv0KWZbz2ta9ldHSU++67j6WlJd797ndzxhlncOqpp/KOd7wDEWFiYoJPfOITj4ejHsP6+jrPfe5zed3rXscZZ5xBp9Phlltu4dOf/vTji9YnP/lJ3v/+9/OKV7yCU045BRHh4x//OGtra7zwhS8E6nvx4he/mLe//e10u12e9axnPc6auPDCC3nDG97wr36dnlZ46vKEm/in4vrrr5fXve51ctppp0m73ZYoimTXrl3yhje8Qe67774njD106JC86EUvkk6nI4Ds3r37G97vjW98o1hr5dixY9/wt2/GmhARufPOO+XVr361bNmyRaIokq1bt8rznvc8+cAHPvCPzp9vwZr4yEc+8oRxH/zgBwX4BubCY+yBxcXFx4994hOfkPPPP1/SNJXt27fLv//3/17++q//+hvmHkKQX/3VX5UdO3ZIHMdy3nnnySc/+Uk5//zz5ZWvfOUTPqff78sv/uIvyv79+yWOYxkdHZVzzz1X3vrWt8rc3Nw/ep5PFt/q/P8h/iFr4jH84R/+oVx66aWSpqm022258MIL5YMf/ODjf7/vvvvkhS98oXQ6HRkfH5fv+77vkyNHjggg11xzjYiI5HkuP/ETPyHnnXeejIyMSKPRkP3798s111wjg8FAREQeeOABee1rXyunnnqqNBoNGR0dlWc84xly3XXXPWE+WZbJ29/+dtm9e7dEUSSzs7Py7/7dv5PV1dX/rev0nQAlstnF+TsRZVmyZ88errzyyn92QcbTHQcPHuSMM87gmmuu4V3vetdTPZ1NfAdjMzTxHYbFxUUefPBBPvjBDzI/P8873vGOp3pK/yq48847+ZM/+ROuuOIKRkZGePDBB7n22msZGRnhR3/0R5/q6W3iOxybhvg7DJ/61Kf44R/+YWZnZ3n/+9//bSlr/19Cq9Xi61//Or//+7/P2toao6OjXH311fzar/3aN6W1bWIT/5rYDE1sYhOb2MRTjKe0oOP9738/e/fuJU1TLr74Yr785S8/ldPZxCY2sYmnBE+ZIb7++ut5y1vewi/8wi9w++238+xnP5vv+q7v4siRI0/VlDaxiU1s4inBUxaauOyyy7jooov4rd/6rcePnXnmmbziFa/gve9971MxpU1sYhObeErwlCTryrLk1ltv/YaM/Yte9CK++tWvfsP4oigoiuLx30MIrKysMDk5udlCZhOb2MT/X0JE6PV6bNu27QlFQ98MT4khXlpawnv/Ddnqx3RO/yHe+9738u53v/tfa3qb2MQmNvF/DEePHv1HO6w8pfS1f+jNisg39XDf+c538rM/+7OP/76+vs6uXbv40s2fIU0sEqDb7fFXf/0Z/ubzX6aTJMydOIxoz6WXXMwbf+B1zO7agzYRoi1BDCHUor4BD0AIgnOesvJExqDwlL4C71ifW+T+m+/g8OGDzOzewZnnXcjWrduxkaVUEV5HGB1B8AQ/YHqqg/iM/3nd/+BLN9/HT//0W7n9bz7L3/35x7lQSk7XJaKFvlesB8Oy1/R1TG465Dqh1IKv+kRUIILCorVBKUAFQBAlgEKFgBZQCMF7lFGoAEoEFBit6veQQFsCIzZCK8DUCQKpPKWyiHi8D5RicAQklMRYCoFcC2JAAcELngAiGK1QgAsBUQZvDJUUNBRQWXo6oUpbBCwVAecd1jsSH4BAkAqNYJQmiMcTMNT336HIEYYETNDESQOnIpwXtIpR2qLQKK9IlMGEiiAVhQpUOqAksGf7Tp595fMZGZ+k0WygUCwt9nj4wEFCUGyb3U67FXPK3mniRsT84gqLS12ch9HRMYKvUKFk686tEGuKrIDcU2WOfu5IU83szBi+yBHnGQ6G5GUgNglxHOPwJO0xBqXl6IkhxdDQaDmSVmDX6ZN87JO/z0333ImfGcXqAMslb3jJ9/OCS8/i+l++hn3rC4Ss4ERZkZuELB5h0WsyDBWg8CTiSSiY9CVbIktEYCRK6BM4UGlWq4ihD3jRBAGjYERKpmKFjQw9pylNg6pyKFthFcRoEhUY1Y5JCx0DqqpooGgQSHQA8SgPHkWhFJn3eBQBwWlP5BQ4TaUNpQS0Bq8C4hVxFNXPnvIE70EUORUDEVzQaGKsBIJyiIkYrWAshcoItgq0FWRJSr8UrAixrvB5oC+KVQUuOAKKGINVhk5wnNowaOtZd0LPwdAa1ouKUWOJfMQQwauSIgiFE2Kj6CQxNgixBJQIDl1/v8RjEQKKAoUThZNAoRV+w/MdC4IW+I/LFZ1O5x+1hU+JIZ6amsIY8w3e78LCwjfldCZJ8k3V/dMQkDxnda3H7/7eB1laXuWHX/cGtk9N89nP/BWf+cJn+bsvfpWVxTXe+s63sW37dmxs0CgEhdG6NnLKENmE4AMhCFVZUGQDUu/46pe/ysc/+mccPXIcqw1l5Zje9nle8YqX8bLvfhEqUohRaBPwPpC2prFpjFcNQqdBzznmjy/TaE0xTMc4lndpOIeRwJpY1kyL9XSULGoRggUdIThiHdFQGa4qUKqJUhZtNBBIGgmihNyDD4HgasOIUgQFIgaFQitF6UpiY1DGsqAjFlwgBI+KDBqIIoXyFmUdWgI4T5AKT07kCpr0mPAFWhnyEFFFCWVwGMAgiPfEWkDFFFi0jWrDqgw6Sok7WzF2jKRh6PeXyAdrECp8KBGdoLxQ+YATTxE8cZyQSkRsI3xkSYNC65iJrbsQNMPuGuWgC65EIYhxaFURi8bQgiqwZXY7W3bvJ212OFloQj+nv7bG8eOH6ebgBJaXlljrLrN9ZpqZqSYHH1lmfnGVQV6wZXKCpJ0yOd5GSGjF0BuuE4Y5o+koWa5IO22anYTIapxXVICPLE2bEFlPoxVojIzQL1IOnVhndS5jbKTD5EhEMibkbpE7H7qVMnjUmkc60ElG2D0+ykf/4DrWlpfxzQhfeZqdMbLGBGtVROE1aEOsDVYJBk/XZ6wXGXPAyEibrZ1RemXBsHCYoOnYGI+uV1IBrw1z3pEYRdIaZawzysToCFGSktqUdhojqiKOAw0NWd/R7/UIypH3lkl6y0i/z6G1gpUsIxdPpqGinhsyZIutmIygCNDVTbKQ4IFgBbRDVTmJr4h8RVsLLQW6ChAM/ciwrg2lGaPVbrLMgHa/R1IpdGQYSWKOZMKKjwADoUSRsc1qdsRtjhc5i0DXWCptaISKFSm4TCt2J44qhp5u8KCJOV45cjSSKHYEOEdrTHAEhFYrwVcVofI4pWtjGxSZihiIAqNoaU8rgFGWTAk+0mhRgGJYeaB6UuHTp8QQx3HMxRdfzA033MArX/nKx48/1mPryeLd17ybtV6X1e6A+aUVOq0Wf/Hx60i1YXF1nRxPHhQ333M//+EXf4krLn8Gk9NT9Lo9kjSlkTbI+n3WVta4+KJLGR8ZIYkMofJ0VwYcX1niA//jD1hYXqXTHOHCCy/i61+7iYPHD/G7H/xt+utznH7aGZx1/qU0x0ZJYkuRl9i4hbJw6v4zsZ/6GnfffReXX3kp+27Zz0QoKKp1DILWlrZNiXSDUiIKpygkIiiLVUJsFTiPlYCRgDYaRcAoMFbTCgO0eIwoCFILvSuNEAEaH0DQeC+I0jTFYpWhdA6JbD2mqAhKyCQjeIdkHmMhkwIXKtLQpaOFSDWIW21sEhPrhEgp8I5YQxBHp9Om1WrT7fVZ6w+I0gaj42Ps3L2b0clxKDOocoZ5n4WVJaSC2cmt5L0hWV4ydI7lbIBppYxg2D67lWhyjFAINm6y7oWAMD3SIlae4EpsZEhGGwgeLaC1xYtGRQmjjQ7KaAKCyiuMUnSL8xh4IUojgndor6HyDNeWmW7H7N1xJlF7hEanSb+7yPL8MYqyIFqxTI1NoB2szc9x5z33s/es89g1up0oiShKxczUFpRSBJehgkJrS9QYxauERqo4bf80k5NCnFY0pxL++qufpFc6kvYYUWuE1ugYL9h3AXlvkRtuvYNz953Fd738eSzd8hVGz7oMddalZNpgReNc4LHdkARPhCDBI7beNTWMxXihCI4sBFQUEQCU1J4sBh0CFkF0hLERiREsAatAfIU3AsFjBaoQyMuAd4ZBVrG0us4wz9gVCbERTKQ3nrt6UQrOUy6dYKIVodpNFitDtzSEyOKzjP7qEotzx1hdW6Qsc6AiUY608gQx2OAQbSnMKEp5rO9RYTBRE9caZS4ICx1YLyGOGxit6PXnWCHn0aKiazWViiDE4GBVFCtKyAcFFzbbnNAVd3cLFlRMpppoSQlViSuE08ciUnHklZANM6wx9ZxU/a2K05h1STmYBQoTkTrY3uowOjLGo71VlsqS2Ficjci1AI88KVv2lLEmrr/+et7whjfwgQ98gMsvv5zf+Z3f4Xd/93e59957n6At+83Q7XYZHR1leqZBIOAFqqABhaYiwaC1ofD1FkULCB6lDSiFILVPrBQShOCEyESksaWZxvjgyUpP4UqKqgI0SkUYJSjxeAWREqbaI1gV85M/+w6e/cLnYKn4289/hec+/yU0RixHjj7MO/79r9GanObnf+7NrN97iE5RUVEisQEtGKOpSkcxzKm0pkBjVULTKEaSBGtjhvkArQUkEBtNurG100m9kZfKIc5BCBhj0KlFlKZ0AR2llF4oXf2lipTFBaFUiqJyuLxCiWa1GrI+zCl6nqTVIvcFoSoQcWixNOImW2dajI9FRMESRxYdPJGqdxC5K4iSBmWv4tj8Ar1hD9/rUhR9qkio1nuQe5bX+5xc7TE2MUGkFYmNGRkdZ2R2FjM6QrBguz1UMcSZgGQFCoNPEvIiB/Hk+YC40WJyeobxma1E1oIrWV6aJxv0WV9aYVCUVLHBJJaJJGXH1BRxq8n6INDtrzPorjPWHKMZNVieO0nVXyUZnWDvBRez/fR99HqrfOIvP8YX//bzGK8595QzSW3CcneNiS0zXPq8FzM7O83UZIfPfOITTDTHmJ6aYXx2hjjWNJsRZWU4crxgbaCY2NJk+y7D2toqDx0/yG/8wW9SGYs0I3RrhHN3X8KL927jEx/7Ux6YW+LHXvVq3vRdz8eUJR6D1zFYixePRqOkDjn5qkKrgIs1OijioCiNELzDOPACyhgCgrXgfQUCka4XaK8iAholDqU8iAetEKMJhScWDQbEairnQSkIHq3A6wgQrKpDX1YbgoBYW9v8EMBqLAYjCqeFEDyEQAgBJ0LlPYYAZReKjFhZirxAjKLUgd7aMp2iZNjv09m+m3R6D5lpsDwckuUFqbVoJayv9egPCyoKXJnRK4aUXvC+oBhmxIXCDLq0mjEDpakEhtoRkdAkpUw9k0WXXYuPkObrBB8oSofLHVo0WkfQjGB2K+GUc1lSHUYntpBVBVNpm+mRcXresTzok2pDGinWeuu88e1vZ319nZGRkW9r056yGPFrXvMalpeX+eVf/mVOnjzJOeecw1/91V/9o0b478Oy4fEAQQUCdZy5wNcBYKVRQerIlaq3pM4rlAaNRxMwqo7vVD6Q5SWrwz5ageh6e1GvUgJUOMAYi9UG5z1LwxyjCu598C72njpNYiruuPVGnnnl80hJSKyl0YjorZbk6yU33/633PnlL7HWz1ivcnIJOG0IQaGkjq8ZBS1jGI1i9kxPMNZscmJhGdGKyjmMhonOCCOtNo3xcVqjYyijEVdR9NbREmhvmUGUIfjaI47iGGs1o03LRLPDaKPF2PgEdqQB4w0iHVHQwgHBBwyG4BwiARUCvqpQijo+pgLGOlAeTH0flBY0mqWlVVqtFtMz46w9usyJ7jK33X0HhxdOoFUgsjHDvMTYFJk/At6TWkVV5hRak2uDUxpdOWyosEntvStRNNC04hhPoBQh944qCMpoOibGiNALBc5XjBGjlKbUQiH1DqITxcShNh5ZCIQAI3GTWFt0ZNk2NsLe0xPKQw9x1jMvpHIZF114MV/+2leZW15i5aGv0046PP/ZL+TM086mGHiSZof29CTnPvNSPvOxTxAdeJStp+/j0ksuIIk0Qdr084LxyZTtsy2mxmPml47yR9f/ESHRhFFLmnTYObqXc2emue6DH+DkWsYbXv1/8W++5+VkyhMlgi9LALQyaGUJvg5FaWOIrEUEtAJlqK9JCKhQx2QxCm0M4h2iDDoyiChEaVABTUApEGWIbIxzHmNrSVTRAQt4JRuf70BBZDRKgUcjolAojILK5QQ8VoGxFkQhUrOcggoEpRClsNbW30ul0M4RIah4EtoB7zzNkTqB0dSeyYlZIl/nO5wxEKWkNmG0FaOVqhcOCYQtowgKrfVG/FmhrCaogJaA9XXexBkIxkBQdRGFeDTgqgrJC1TZpxr0qLKSdGQE00iJjEV8wAG22aFEU7n6fauiNvS+XGPP+BhnbNtOvUZ6ev30n2DLnkL85E/+5ONtdv45MDbCBEuMYTxtMxhmFG5QJ7JUbTS0dhhjKCVCiyVRMUpAiwdfYPCkkSIoTeVcbaRNHQ9CQJRGqceoJ3UIIEgJCJgUVMJd9z3Cq/7N9/HRP/kgd9/3AOgA2tOImjRsm6XlPuvDIWc983LS5ii+0pQIc6sr6DhmpD1CNsjquF6WYbzj4bvu5K6jy7STPmIsRXCsZ0MGZYbMLyESSDbiwl7VRlxTPxwSQLTBKRAUSRSRaE1DGRoYGsbQbLVoTIwRtRqkzQbWGCIFDWUYTxpsHRtDpEKLIrIR/X5G6QOiNcMiI40U0xMduv2M1W7O0DmK4KmCoxChlMCwLFgXQUJM4QtKX+K8owx9nDK4EGhjGGs3mGp3OLGwhA+BdhThq0BWlWir8C4QdMywygkSEMAqsBq8qwhlhdUWS8AHQcSjTUFDFNZbCqVZ9RUOoSXC2MgIItBpNImMpfQVD84f56H1ZX7gR34UncZ88Stf5sijj7LS6xJpsMk4Vz/3RVxwxpkMBkJ7bJSRdgeFZ98Zu/jA0kGOHTnO6888nZmtO8gG6xw+OEdRGPZMTjAx3cCZHp/9yuc4vjZPa9sMtt2gozo8/6LLyZaOs9Tz7NxzBt/73c+n2UnxeVYnM9MGw94QTUXwDkcgTlN0pBGl0KXHeFBG46Xuk6e0QYsmhIAxmiAacaCtAVs7H1orJIDSoLRCDNg4RtsY0ISqREQwRDgXiGwC1IY9iMcY8CKIgA+CCQm6Kqgqh48VohUiqk7AujrUAYLXCtEb/1pDUSkkuI3vtCFQ54W8L9Gppawcw+GQVhLjqT1tDRitawceRbAaZxXifb0wUe92RQRREeXGYmKVQYoKXEVZlCwvnWR1ZZG5hTmiJGbLxDS+n9NbW2diyxaINMF7RqanGVaBRiuQpCkq1IufBI+JYpwPiNLESUqg3oGKeXI9C+FpLvrjlULpgMFR+h7KBFIdEQKgNRqFCh6rNVYpBIM2Uf2QGoNyJakODLKc0ge02fAsNCjvCFIHMbTSIBqlFI1WSnewVnvYPrDvzDP5v9/6NlpjE9z/8CF6WU530Gd0ok00PkGRatbzJdbWF3nO+ReyL5rBoNHNCBUZvA9YrSjzoo4xhoCrSpaecxUQsNawXmp6heP4whwPH3qE43Mn8MFRVj1K5xjmJRKEvNtHygqbNhiZnkZszGhrhEvPOp/z9u6j00qZ769xcGGOg4cOsnDsJKafkbBC4Sq62ZDVbg8bRTTTBlVRe2IShLLI8cERqBAV6gVLa4JIPeegcBvsDlTt4dcsGKmz3wRwggTQSuHVRtbZObrdHmYwxIugjKJwOSoEilB/eVRQ9a4mCForIqOJjUErRaUgVvVjLE7oNFs0bIyvypotoIXEpkyMjtMZHSfJHV55AoLPMxZW5lmvMkptOf/ss3jei15AURSce+bZLB4/gdMxYzO7ecULXsSzL7mMtaVVRtuO5kSLZrPeWWWlMHSGl7/6B3j5y15Ob7WPL6Hfy2mmU4yMtNCJ5+HjB/nynTei2jFFWRKXDS577rNptIQ/ve5T4FJe890vZ0+7gV9ZQwVfOwJpijIGpRXGKFKlMGiMq+8NyuKVRyTU18sodBQRBLx3YAwlAW3MhkdrcVkOwWOURhlQSiMhoLSmLAuC1B6k0YrgBwQRFLXhV2w4J1V9D70CgmCUQukIrQ06tngF1losFu3BuRKjNZUrNnalAScOEkGJoLxgTYIEDc5gEXyATEBMRFV4lAjeKogNha/qHLVWGB2jRRFcWYciK0cItUPUL1YZlhVFXtA9Oc/qsZMsry2zvLaGy3PGJqaQJGV69x7s9CxbT+2Ac6TNBGU14hyNuEVAU1UehSKIoJVGWU0URVhV3x8vgpdAEE/YuB9PBk9rQ9wY30V/fYmiHKBDADyRqZM6PigI1HGrytVbJCnQkcUhYCMQxdBV+CBYG6G8JtIgCIk2VBs3U2uNdx5BkecZxsSIwPTWHbzt7W/n/AvO5Y5bv8Kjhw8yLCruf+hBtm3bSUMU4wSifJ3VlZPQuAjdNtCvcP0SrTUSPGiN8R4TaQRBB8f26Wm01QiwlfrfC/dsRT3zAuodpwKbkovixMoqpYJ7772H+bmTeFfQGw5YWlnDrXU5dNNN2EOH2TozSjTaZMYoxndtIdo5S2IsGEPhA8cWV7nnwUcYm5olbbbpDzNsbFleXWBtdY6iWKfbXUacR+kI52uv1BpPpENtLKVmVCTG0olTRlopY6MjpK0Ojc4YlWgChmNL6yyuDcFXKHEMh33KssC7DOVLIhXhlAUv2AADV4GBWBlKF8i9IBuUQ6VqyiFSF//0iwqvEmZmdnHehRewZ88uztu5A73a5Z5jR/j8jV/h+InjSJUjwVOKJ01HeOXLX8VYo0PW67NtagvjjTGuPOdKLr/sCvbv3U0x6ENcctPtt3PBuVewZ+9uEE9kY17zmtdw1ZVX0V9YJlsvOXjwUZxLGB+1xB1P3/X4w49+mL4SkpFRpBRmO1OcMznDZ/74Otbn17j6RS/mGZefw3DQxYsnSVJ85aHI0a5CWUUw4IInCFRiEKnzIZiA91W9+MnGQugFX3m8c5iNRB6Ad0JkG9gNFkUIDl95lHfkZUbuPHHawCiFsQY2whdqIwYiHkQCsbUE8Shf1QsyYCKFtQnKgK55lLjg6+16BE4cwYA4jwlCrCIUFldkFIN1SlnH+Trf4cuCpNMi947F+XlMUce94zSlVwxwRshCIPeBKEkIRU5/ZYWZsXEOPfwwy4vLZF5xeKXHOsJAPLM7Ztm2dQuNySlmzz6Pi/fvZ8+WSYwSRAUqrUlMTCSCF48TD96jfEA7j5YSo00ddxchGI1oTeldHQ4KAR88sQ5Y8U/alj2tDfH7/vP7WFw4ydzccSpXgbJUuWZhcYFHDz7AkaMPUxZrBO9xPkKHCkKFDYJUAUxE7hVaGYyOGWmmNI3BE1gZDnAhRylHwKMtBAIBBdQPz+tf+0Oce86ZaClxeU5sI9YHPe594FaedcUzsGmDqZkpoiiirAImTmi0LN7nZGWFcw6lwAXqJJsz6KCxytQeeDB4CSgLSgdccBvUmIBSBkJGgmbXWAMVFKdefAHanwfG4K0lC4G14YC5xXnEe6qBJ+8NMUExf+w4S901xibHcINVIhuzuLhCklfkx+eY3r2H8886Exfg8LGEkdNOZ3K8yaDM+ORnP0c0WOWZZ+7n9P1n0Sfl5GqfQTZgeX2Z+bmTVMMhUfDEVUB1c6pCYbwl6rRRqWHL1hHSiSYJitQLrjegv7pCsb7MWGOcblEwl/cY4BEDOmi8h6oEpSwmaYCuk6aNJKERWRKlSCKDk8BIZ4q3/cI7md42w/rJkxy8/VZuv/kmbjt8hEPLC0AgVZq00cAAZ51xHldcejmhrBDv8SFw1fOez9Vpm6aq6K6vcuzwEb5641c5PLfORWc+B2sSbDOQasMLnnUp6wvH6S11yQcw6K9z1gXPJB5vQ2PIH334j7jtgQfIxZB4GG+kPPPUvTx001e4/4GH2L91D8/ftoPDn/kC8xJIGg2md+xkeucOJI0IujaoZTdjde4EiydOMugVNNpjzJy6G28DI602kdF1nNQalIArPVmeYSKLjSJEAqEYYHxJkWX4oqQoC9bXVsn6GUXpOTG/gIlixsZHmd06Q6Q13W6P5bV1srJk995T2DK7DT3SIdWKuCyIEQpX4VFY02S4toZUBY1Wm2hkFKcNiQ51Mk8put0+jzx8gIePHGK+6lEOMvprXTSWzugkjUYLHSpMHKGMYWVpibw3IDZRXbGW9whWETWaiEkZmRinM9Jkot0hbU0ye/EMpzebOAkEG9MenaDZ7LBlaoJGrKHKCVWBMbpmGxEhotDeobyDUOcljbYQNIGa8qlk4xyow5lGg1JCVRUkUYzfoHb6ylGVxbczX0/A09oQ79zd5szTzqMK52HQWKVxVlP6OtywvrZO1u9TlCXDqsIXA3rLi+TrXdpJizhtsNBdIRtkJDZivNUhNQaP4m++eiO33fY1MBVZPyNJUmysWO72CcFy4UVX8N0v+S6sUeA93eVebRwRjp58hOX+SRrNPZx54YV86atf59jxRcqg6A0GRGUOpcOiEFdvv7zxuFB7JZHW9QMQxXUcqrJoa4lUBFrjvceJRqnaQ1EoghGcUhBqWpmUJQ1tSZOEbbt212EEZVF6I9HihcrVW1PE15zjosQFh5dAo5mQJAbRhiDnYIzB4BE8V11wNlUlGCxSOVKjaCRN4rRDScVKd4mjRw4x1mnRbHfoDnO6q2tIVaLFkzYs2aBgaXmAbST44HDBIWYfJQrvBPEGbIrVgbFWSvAZgkdUhOiIdnsUHwKuO2AsbTLeGaGTRjTTiNKVBBOYqXKWbr6V+dUljs6f5P65k6xnQ+K4hTUx5bDPMCuJI8MVF17EaKtNUWaghNZYm3azYunoSW49cIAH77+H22+9g3Riimde+UweOXgLZ10whZSKyERky126xxc4MT/H126+i6uufjb79u3ANUq+cveX+fTnP4tKUzrpKL5fsHJ0ni93P8v6SsZQEh5amuP//aMPYgm0tCNJU6a2bWPHqaehjWE4GLBychFflAyyHsurKwy94CNLq9Mm1pp2nBLz2HOhKVWd1MyKAmMNURQRnCd4QXlfc7F9zd1ud0bZv+8MJiYmkdkRQhQz5z1f+/oD+LxLEhs6o2P0Bhn33HYXa/0bUbEhFc8prQ5TacKgGHDKaacik1OsLC5y/JFHqYKnPTPDwRMnoFfgRehrIS8D27ZMs3fvLi7dfjG7Zrcx0kqJrcUag7FRTUWsBPEOvKMoS7C2jpsbsJFFa0scN9FRjDEKs1G8FMtGil2Xdc5GRUglWMkJuSO4UIccqYu6NLUBVVpTBYVYTUBthD5snURG8Bas0fWOTStECqqsDyGQVxXiXV1cFYTwT1BfeFob4oVjJ3Bxh8wKsXeMa42PDTaNGLGakakIJifqWLESRGsK51Eh0LCWSNeJNwkeJeBF4bVBi+HM8/bxpx+O2Xvmbu6/5xhpe4zpqZQ/+pM/pvAdfuANP8KWLS18yBAUd9x5O4vryxA0JRVr1YDd3rBn7x4im3LwgQfJiiELq33++k/+FGWERpwwHJQYpbHGg45IEdoE4iihPTZO3LBErRZJo0kjbYAosixHoWmmKU4FGmMj2EZas0Y8VGVdkUfwOFeBKIy2mEgTW1Ube2VBGSoRjBEiFIlWRKquSpNel2FfUWnAB3RR1blKa3ClQ0UxEiXkoaQSzSAfEK3PUbmSwaDPiBXcsEe/GuKrkqTKGWk0abdGQSt85IgLoYw1e/ecTqotmSvroo5EQCK0auMG8/RXV6EyDAcZToS0GaMGfaxVnFg+zvwwZ9HGNGJNVWSIUiTthPuIaSQjjExvYe/e85ncfj5FlTEoYKVXkVU9brv9y2T9VW697S7OvuBOtoy08S4j9xkLjx7ib758E8e6Q0aa46ASnOvyla9/hu3tbWTDFQ4+Ms+uU0/h+c+9jMZoi+xwxcTsNF55isEqDzxyL7/3wetYWl0jaTRpjsRsnZ7l0WPHeHSpy/j4Lp539XMoh4FUW8ZaDZIwYHZ6lM70FnyUsN4vKQvHntMbxKkFVVJmJcO8IleOvMiYGBkjMraOKzvH1OQEooQ4jZlfXEQJdNIGSydPMtEeZbSRgs9QBNLOGKNTW2k2IyKpMBqCiercwzMuIlAzMKxRKNHkXrE6KGrOvfWkLuB8oDAVk9Zi44TZmR3s3Xs6hatIOy3Oc8JgANo4fJoS02LHaIqKh4RSoavAYHmV0mpCNmRtfgFBYytNVeWUPiN4xcj4BFv37ERZg5Oa1+vLHK8VaIPXUBih5Q2CobKCsiBRwDghFIHSewo8SRQRykBVlqiswJcFw6oixBYbR6TakuiojrEnikTXz75Bk7qMYECnGl06ikEfFdUeMkoIYsmG3yEe8f/zlp9nXFus79LWMDM2zdh4wuTkGI04oWUjrK/3GFWniY1jrNakxpAEjwkVkQo1LxKp48D1fo7u3DwvSEbY0TiNl77xtbjZ7dz98F2oD4/wjCuu4IqrzyOoHHBENubY8WP4DaZFVg05ePwhzpjaz8joKNZqjh09yvpal3ZnhKVFz1KWMXvGOKdcfAHdkyscf+Ah8myA4Mhdn0qERB+jGUKdvFB2g0wX6tJbBREpZQjkFAzdgNLVX6ygdM2XDh6rLYqasmQjg9WQWENs60RhEEiMoRnFiAbbSqlcSW+9Ry8vGFQ5ibZMpE2SJGFtOCArS4rK4dVGkseDsXVhB6FmcxMg0lHtZVDTzFzwaKMQHwBL1GjjREhUhBVN2m7T6/eJogKlPFIo4o1/HRE5gdboJCOj49jI0Egsa/0BNJtkVYnKS1RZsD7oYnJhbKTJjj3b2ZvOMpN02Ds1RhFbApbgKsqyz5Xnn0+QhIcPH+Vjn/kKqrvAiUMP4yx0V9dZHfQJ3pE2UjLv6Z0skSogU4ZOq0PpUy569guZPWMHJw4fpTcY8ryXvIjtp+1Dyi73PHyE1eX1ehHNI/bu2cr+M0/lwZu+Sjvdyo+8/s1ceO45DLvr4Csa7YSy28MWjqIsaDSbtHeO4JWgU0uoClYfOcygVxE3xrHjHSrt6Yy06OZ9esNeHZ/FQT8jLBS0+wOqqiTXirK7zv2HT6BtTJ5nKITIWrwPFP0Snw3Jy4zRLVuZX1thfX0RdCBpxDRaCXPHTkAwGBUhakhWdKmCI0QJRmlSQIutd1IKNI9VmmkKrUh0QUMsxo4xFIcnB2VoVhCcx2iDWE0bReI9pdIQXF1i7y0EQxEJrSRl29YZ9py6h+nts4j2UBVUGobiSQNUrqSymjiOMRKQ/oD1+XlMI2KQVyCahfl5fFWBUqytrjK/ukbuA1opGsoy2hlFIkuSJoy1R1hcWKBQDokgrSqmmh1GRxo0B33Gmi3M9q3kUYp4y6FDx560LXtaG+JkaBj1fc4MK0yHCpaXsVKTzQEyBZHVaA2VrygQtK4fCL1BSpc6F1EnwFDojcSYkkAea+695SYWZ/4cte8Seu02k60pXvHdr8JGGVJGtTKC0jhfYpQiKKGfdzl88gD5WQPiyBLFULmKrKhoWg2RRoLipa9+CWdfdB4ycHzmo3/JzV+5k+3bd3DaWfvoTE3SbDbRxZD5Iyf46t/dyOLCEq4KNQ83OIIf4An0q4KhqwiRRVtNtEH2JxhKTG3Ig6LjDF5B7sE5wQehrEq8MezYsZVLrnw25z37SlaHGY888AAH77uNW2++mcFgwHreQ0kXpTVoDdrWsbUAxkQEpXHOESUJxlrKMidKIpK4Ras9gbOaLHgaaZNLLriQ7bt2EKcRoShZnZsnbSRMzs6QDXKM0ayfWKB3ZIF7Hrqf9bV1Ap7nvfC5XHbFlXRGR/G+IviK/qCgqVOy3oAcBcEx//BDHD2xjmk4rC1ZXF3hyNwSS+tHaTc6NJujNJpNhv0Vqt6Qyc4MYtrMju1EtbYzLFJOLBxAuVWs8iRxSsu02TraYrm7zNpgnYPdkxy55QTT46eQdpo88sjD3PSlrzA+McspZ5xOlmXcf/wwdz/0AAMV8A7O3n0Wz7nkMj7yl3+MloiLL3gW55x2LjqraImQlyXV0LDYLch6Q3yWY2Ud9EkqHWi2Ougi0J/vcudt99OvHKZp6aQJE5OTlInCx4pWI8EPMnrr63SaLYbLK0xPTBA1GxRakauMNB7FRjAcDnDiUKokbjWIRsaIqhIabRpOI2UAKYmspRjmFE5IRDDBM8SSOdC+QIohUWRoKMXBUlFajYgjdoG2CA1RJAp2xooOhvvdEgtxRFLWZc99L5RasNpirKGKWgSxOArGvWN3bigkcLKZUukYqeDhwye599ARciqc1ihTMye0C1gJFLoiV0Wd/PUBKQog4LRQYXFxhCpLWkGR6YAIRCpCrEW8IgNW1/rk2mNdvWNpKk0lGc4UzBSBk3KCoa/Ya+FQCBx9qMkSTYo8J7LRk7ZlT2tDHKkexqwx1iiZsBAiTyQBo3RdMUfNSLAGdAVBFKIh6JpvGqQOH4GqOcNCHa/1GhMM1gfU0GGOH2J+YRW3bSfPu3AnF+2fROdCCBnGdHBFTlUO6zKmUGeqh9WArMxoNduMjrdZXuoyv7jEtIFcMrbtmKFpLUcefogt01u56qVX86yXvYCJkTFs5SgKX3M6KbnkWWdx4VVn87u/cx0njs1TFY6qcsRxwpbts5yzZy9xo8GuLTPs27mLpJnUVBrnOH7sBHfdcQ8HDzyK9JcZ9Hv0+j3qNHbAG0UyuZ3vecPreM7Vz0ZiAXFceMo0K5ddwkWXPYu7vv515h4+yDDPyWrJH2JrcK4ibbYZH5+h3RpDqwgfAknDYpXjwvP2s3VmFuJWXenkCkbbbfbu3A44TPDoYUE4ZSfdlVWKLOPRYw9zIhvi+p7VQ4cJg3XGTF3IcurUBCfuuxvnPP1et2a0pLXew/TUNMG2GPa6tKOcU1t9mvQxgyFxspV45w6OTioqBBqThNY4B48UHH3kIHPH5vDRBCPbZ9mzbQZKx+yWXax4w7C3wKAckvWWaXQXCFpQVCSqiVGe9eVl3v1Lv0QcFSRph//rzVcxGAxZWZ6jKDPm8wG5d8xMbOf13/9aPvHnH+bk4TmmRndy6s4zeOje+xhLY4yv6K4PUHETpSOkAD8I9Lt9FhcW8FqhopS0EZO2hdOfcy6N0TGm2222tFNMBCq1ZGXJ8vIyK/ML9FuK4B1ZP+Peg7ey3OuzXpYopbFBSJwndSVNqWhEUBlF31cMlGGgE3IfqLIuyta6Ii6UFKHejXVKYcJETOuKPSqgo5gDPsdoxWxkKMucUYEdwBntlCmlMFVJK6opX2le8rm8y5LWRKUFDYV4bIDmQGiwSizQiqDlA0li6kKMImY1a5GmdVVtFRyZKzE2rhkMVUmjrFk0A1/hlK8dMVd/v502GLGkyjIZN2klgSQvKSwbvHZFFgJdqwja4r0n9gGNx1NTBCeVJ3Y5MwgNLWzFM64DyxYK7xk2DCZqIO47hDVxxRlD9m6LmSwUcayQtqPdCSSkFOuBbL1EK4MShdlw5IIolNYETa2ipAK2qSESlKlpOXkZKCqPX/X4YeCS2Qnun8sZmkc475kpUXkzy3MxKhpneuY0kiRhfKSDReMFYpsyMTFJvz9gy84t7Nu3l4OPnOTgoaPsOHsfUWw47Zxz6JuEP/34X7BzdhuXnX82p27fRll0Oba6wvzagN4gw0rBzplptkzN8LO/8E6CE7QOZHkfb6CoAouLqzQaKdu3TtNuxtgoQUTQCk47cxdXXn0JBgPdAUePnWBptYtHYUztnW/Zt4/ds7MQShbnj9JfWQQn9L1m9+4xTj/tpaSNGK01g96AMitJ4gilFIPc0e07Cq/pDnP6hcOJIo4sw6bl0X5OWQ4J+ZDxRkzAsHT0OMHlDJYXWD52guMnjvP1W26BYUGWD1n2ju1GsS+OiOMxyqRNPhxy/R//Cc4H2Ah9aExd5CADxCiC6mAExuIhIypnSnu2BMeIQMNGzLSamHaKGpmmeep5XHTxGSxcegGPzA9YLwaIqRjML4AfcMrOs3j9K19LPwy4/5F7+eyXPsPR4weJqsCIHWdQZgSVEaWa+ZWDRFbzEz/+/ezcup2jJw+RTLX42F98khOLxxmNx/m33/NqDh16iFtuu41mc5oXXv19tGyLpZNrdLVGB8HnJWWxQgierMxZ768TxYrtu7Zy1pmn09nSYXp6hLE4Zi0bsj5cZ+XQg9x82z0cX15mfnWVpfV11vpDirxEjKbyFZUUaKPrIgPRtKxl90iLLapgTDLa4km9wpWak4OCpN1mvpvTMxZlAlJ52i4wbi2iAy0D40aY8o6ZCM5IUvpVLc5UeccLImjHKZ0ILA7jClKgsIp5Ko5nFSZotqmINRVwUaDtA3sr2JpYtkWKhHrRHNHQTDQLlJzIFY1GTDFcYK0QSl2HxrQHi8Iqx0wInB43WFGae0JGqWOapMQbcV8NtJyi5UryrMdIqNivI44Phigf2BnFnCgrTiSWZamT33EAqxRKAk1XsUcrzkgiEuuIrcHmdYKuNDGqDFQyYHZiFF15bn6StuxpbYhH5vo0egFyS9VQhJGKrjdIyHHWENKYzqjF4uivQzEIGAFjYFgIGKE5omgEQVINkafVNjSaCU4Co7MBlSqiViDpWLonS9pNuPWmW+lsuYj9F8YQIgbdgAwGbI8s61XF2so6xw6f5HB8gD3bd7F79y6q6ksceOh+nnPBGehIE7cjuqaCmRHumjtI3/e5/8gkGMXxtTUKpyh7Ofumpllb7bFz65Cds7N4X5D5IQ8ceohbDxynVwW8OEZaCeeeuotTt28ljVo4V3NsoyjakMyE/lqXrD9k72l72bVzB43YopVHqUCoVnBKUxlNEbcZ5n3KvE9pNTGeli/wVYHHMdpp1QmdoBhvjWLSiqzymJYmrPQwKiE2Ua3uhcPojMr1WT4wz9fuvYeFhRNkWQ4B+kXGkhswkAoThJbSTPqKiyLPOTbijjzjwbyJDQUNcTXH21i0E1JtaShPRzmkEoo4IytLpnxFi4LUKmI8USSoEqrMUC4qUI9QPHQ7VbtNOTHD/lPOZuvZF1HMnEp78jl4G3Pg0AEePXI/O/Zs53nPuJJTZk/jwOJRbv3a39GKYw4vL/HQI7cTlRm7du6CYUmxsMby0eNsPWsrNx64jXsOHcZnGds7p9Awmv/50Q/jRHHBuVdw6UUXMffoEn6ocaFEXEVV5fR7a8zMTLF1YoKzLn4Ro7OjNCKHyfucPH6CO2+5k0cfvI+v338Xi71VXDZga5axK7aMB5iKUk6UgaORYWgVRdmnVJ4gQgJM65g9xrC77LLDF+zQQkdrrApU1tFtGO4uhhyyjqGuGNOaCRG2jsSMl562EVpemEljWjrQsBWJGpAExZWRRmmN1h4lJXjBeIULUESaTAVKZxhUtXe518ZEDnYnmunYMCMQRUKKY2gVJhdmNASELWgio7i7GGJMncsJCiKEEWPYpmOmRTNuSqZSxWpWYtAEoKxKCDlx6dnmAvuihMngiXFMJJpZHOckAbzgVc4WK5znNfNecUJBV3tiJ4xaTSsWTrWGHcrTNxWZc6yIMNSKw5njobJkKBnVoI9o86Rt2dPaEH/mqGJLkjCqFbZp0ZmmMxAmC8+4FbKyYKEa0jEaPEQWqlChqLcqaMWSt2gr5BIoRBPpOkbhjaE96mBHTHeiw8Se01iTOeKtL+XIA49w6JavsLa2xPmXjXLiSI/y2HEuTSHTETcdXac4EehOzlEMB+yY3UHlA0vzh1FxjItSGiOjHD9+nCLvEY+2OOorjp48Tp38tSilqGzFXevzlIcf4GLO4v61YwzyIQ8fOUwuEKIEIo0Kiqqo+NK9B/i7+w7QaTTRKibP65itsiC6pqtFzrFzaZ5Lh6dx2q5Zkljjg2J9vc/a+oCFxVVWlrt0ezlzqwV9H2g3W5y9cyezY03GWpZOFGFNjFUW66GZd8myIb1hxd44hqoiK4fc/uB9HD78CFl/heMnTzC3uEYpmipUBDwGjbI1T7QjEcYLY6nhPDynWY8LOVvFI6GgDBAbQ2QUbV3RoiJVAbG1HkWtP5NhrCZWCsRhgtSJSVTN/dS1XrNzFZKX2HKILJ5k+Mg9PPi5v+BIOondczq7nnkF51z1DNKzzkAbhUlS0ukmp3S3cPEpp7Ow0CUei/nEZz/OF7/yOY6eOIhxwic+/WeQFNybdfj4p/+GwYlVfCZsP3sPf/6xP2TQ7XP5Jc/n+//t6xiJI6KqQ2+8iXMZKEertQMjllP37QCTEWHor83z6a9+nsMP3ce9d91Br98jIdCKYBuKHVazNTHsbShaUSD4jIeDoQgVdxe1wWqgmfTCXqXYFyv2J56GriAOpC7CCzhVYhS0jWJrpJnFsMc22asrOk4oXMl0ohhTgdHE4FVJU9Wau9VGtSRKseoDeV4zcAY+0DQWVwW2GkVqBBUc4xFoY9iSKpJKbSwUtf5H3wmJKEadMGlrgaGuCJ2gObeV4IqK6WAIFbg4Zs2VxFrYbStOp2JnLHRV4JDUIQ2kYIdYdmhN23pOSYTtuiBSdRWtwRGHQANwQIliVIHFMwAmtXBqZRhPLYacEauIxDEUCCiUVqxpGDaapK7gysSQRIbYQM9V3PokbdnT2hBb1eJrLqMRLG6okF6TfbriHBw6z4h1gAiG1MpjpYKgQYuqK+5Q+FhAeWKlsBLQZQK6xIknX424czHl2OQ4F7b3c9MdXa5c38tc9y5uvfVe8mVHU5+C18LhbIDP+5wZd4i7GftPP5szz9uPCznNVkocCVVZYW2MHWmxVA354h03k1HSGRlHQk2niZOEYZmjNMTtBhpFYtvcfeIRbDNFjKHqNAkO0iRFoYiMRaM3FORSGqpBZAza1CJCWikwhodOHKEInkNLa/RuvZd7D54kjSISE9PvZojTSIhI4xnGOimRyRkZazHdaTDbTGmqWrjd9yqOHT/C0UcPcOjB++iuLNLt91nq9Qla4TVkvmS5u74h4A4qZIwFGFWWgfasa6HA0kiapDqhjaYVHFv8GudFAYXiUAFDND2EdaMJSmGURjtHKkIchLSsmEgTRvA0fC0WZKyqxdN9XamoxGNUqKunvCI1GlcJWjyJ1Qgex5D9ecHKvfPcdceDfPlvvsD5l17BVc97CY2tMTPTE8hom9bENHa8R+or3vT9b2Si1eSvb/g0A19ycH6R6z70P1lPC2w6ClmJ9nD/Xbdw/NgJLj73Gbzx9a9l69g0lCWM5jQaju07dmNUoHQlXkFvsMyxAwf44hc/xyPHHmVh/iiJ88wmime3YZtWZEoztIZJCbQrAeeJxOE1GBvAKToeGh4uTGP268BIVLIlcrTFsSQR97uIbubYj2OyoRk6hXKaBorLrMWFgpatiBOhHRQzVtP0hoESHBBVisJo+mgGYlgrA4OgUM6jDawHxYTWxMZRKqEjml2x5hQxZASGUuIQcqeoRKOdJRhHYgOTGnRdGE/bamyomU5nWQ9eaGrNcZ9zXDwdpdlrFZOm1loxUnGWUpybxETGMb6xa8qMEIJhLgRiJeyMNDgoRKFFU20o28Ve8Ch2JJY0DoTK06sCo0rRVkIpjjKAdjBoaEov7G5FJFVB21UESlwFnfDkhS2f1ob4kOrWwiax4tS9DdKxgsm4wBOxmo7SbljGYkUaApEy6EFJWC/J1j29LDBUGjUGW6farC150sTw6H0DxjoR/UpYyw0nvSeTVZaWF8nzgq99/Ss8eOAQ23fvZtvOCb5+21d59Rt+mNk9+/H33U/HR+zTjsHiwxw4OWSkOUmzlTA62thIkGna4x0aG/q9iRbKQYZCk6MxY4rI1kI0pZRExtTqVUWFDCoajTZRFJGLZ1drjNRGRHGK0Zasn7NtaiudOMHoitHRhE4jRnnQpOyf3sqxoyfIBznlsKJZjZMQk4jQbrZJ4wSphDROaDdbhJBhI48p1yiXBxQucHJugfvvuZcjJ0/w4OGDrPb7OBGceJxUBFNXdUVB0VaWWCLavmIncHojpuOF0sYEYzmWV6xJRrcc0tSBieA43QaiSHGiMiyXmiVARRFjcU29kyBURiF+Y/eiLCuZQ4xGtCU1Fq0U/eARAq70JKnFBrBKaklHqMn/SmF13dnEiCbTihkqJtQSh46sc+TkQX7zS3/LvnMu4fwrr2Tn/p1Mjia0Oy18BYsnLReeczXWbuGrt36BwycOsFqWKNsi6zqmRiYwvmTu6HHOPftKfvB1P4RFs7g4R5KmbN09i/IlKijyYcmRow9z510387kvfonFtS42X2OXhRe3LDucpSOWFVVyvAwse8O885zVVFweC4lWGJey5ixfLgcsOcO5RnPZWMSod0SRI1GWgShud4GvZSWZU1zUiCi1IuiI9aIC69GRMJ1CrGEi2ej44g0nvKCUpVs6mg58qug6z5rRLA1LsmDJo1q7AjTd4Olliq02wgdPjqAR1o0w8EJRGAodESRw2AVWXckepzg1MQTl8FqQx5Q3dV1VOo0BYpzyzDSFUQLtABMatKurYlvac1rLYHyOMrCM4kGxPJLBunjGvOWijkH5uktAZRTaCw6FVx6XKFbRFJnm7txxQgJKK87ThmkUERVG17K7kTNMBI9e6qNDoK+gt6HZmP0TBIaf1obYqSaFOHafanjzz7SYoCDrR4QQ0+w06A56DAeOfk8Qm6IIlN1A1dNs6cywtpqxfacj6xv8TsNyLzAgYWxrE9MvCF3FuQ0o8nWy7u00TJv5Q/Ps2LaFpblVFrsrPHTgKC99bcW2qa2smwdoxjmzKuKer91D59QRBmVJs9Uiacasrw8YFAU7t88wksSkSpMVOQxyvHMIMChz2pPjWAmI9wwHWa00ZQ2DvEBRMBLglC1bmO102LJlCyPjE9x22x1sHxnh3D07mGq1cD6jPdKgKnOMV9hgmBDFTh84MbfAycESgyMHWS8rVubniGPNWKfFyEgLJY717jrL6z0yV1AMBvQXV1hcWGZp2Ge9GmK9p201o0FIlEIZTUGMF0XwFhs1gAhtPFtdxjNalh0prFfCsWHGVppsSessfa6FVgRNVYeFFh2slhUJsC8xaFtXVkVV3d6pUAJKGDEKsXUhQSKqrqwMtVHtmFoHw0idbV8vawGiplJoJQhseMs1bTEPTRbQtE1Fi5zTpM9KmbOy0OPhry7ytVtvZceefTzjWRdz7kXnYKcmmNm1hS07trLrtG1MzrT55F9/gvUsY2b3HgaDHkcfPMBIq8XznvtdPOOCqwilMLpllKmJDopA1lunu7zIfYce5qabv8I9N91IMhiyVQnnJ4axTkrHKkLwHKPiJIFuqTjoQFPy3XHM8xKIJKcSzYI23F2U7NCa57YMe1KFsjlZoViuFIdNxMNDxyNekwTDRZHhTO2ZjQwnykBmhKlEM6agLVBGlm4pPOo0ByrPMfGcEyu2iWYqqfVOBsCcV8wpQ5ZYesGz6j1REpGjafUdmbW0dcykFhbLklU0J7KSWvvQIapE+4jJELG9E9ENOR2laGwoh+ugcUrQSohEWDc5mam1ZBKvGWIg1nS0h8pSVpplYNloVrPA8QAeYdQbFoznqA2MVTBjI5R1rBmPdRoVYlYFHikd94eSLHjWtML6iL1KEZeOyoZ6Mde1eNKECJ1YUyjBiSDBkFSG3CicDtQBj38cT2tD3HIpo77HrqmElutudB3Q9HJPf2WAqgIyjBksaIpK8AIeSzZ09OMhK8s5yyuGNGj6qxnLi47JqRbdO9dpJYFJrTjrtA6d8Wn+6oYeo3aSqqxoTY8TxSV5KZRFzNzxVao8R8qCpOnIyoS5pT5FpegVntnt00xMjXPo6EGW11bZuW2GyjvcYMDq2jKR0oh3FP0eg+NDwnCWSy9/FtWwouxl9HNHqRVL+TwXnHkOF526B9vrUg2GNL1j12ib3VddQaQNkuVkhx/k2LHjHJtfwnmhzAt2zm7jrrvv5oEDD/PosSNkVVnT1ypPZBO8qwWOZIPHZ0xEhcYZQ2wtTe9pimOkzDgziukA2xLNFqtpARWWI8OSfmw5mpcMMRRKEYWaYzmjhcQ58mB4JFiOFRWT1rMdy14TkecFw1iz5BWLToiNYUcjIgqOhawiR2hpRYLBa4eNFKk2mEoYiSIEwaCIBCT3qKiOQ9UsC08VwsZioSkLR+UCjUjTjiHWhq6KOOIs01qInSAaWihSyRljyJGwzNH7V/jQLV9i7+lnc/Urv5ezLj2HeCThzHN3sGvPK3nmMy/n67ffRtmtCHbIl22TSy+8ghdc9UzGR0eYGB/Dhoqqu0S5tsjtN/4dX7vxyywcOcAYgRdqYftki8Q5MlWyIJ6H+8IJpXmoEgbWI9owI4qXjSZcbSusVPTFMiw9TudcMhYx6hXelyxVwrA0zBVwvzc8II4CwyiWixpwninZmQjBB6a1YrYdYTdaVy1Hlnu95vZhxUoQcpuQ0KDQKdoM6EvOSWc44g0Pa8Vx5cmdp9QaVIKp6mdivNHiWGzr1lhFl2EQIm3wJkFbSyyBmCZexaRKKF3Ooqu1OYeREIwlBE1XB4wG64V1o/BDh/KaNQyPUqut7WwYvAh55Rn6QFc0adLCKk+lAg9HwtFKUzjL50tHsxOzX2s8BV1lOILm9qziuFZUWFAKnRjaBEZtzGgzYUVKCJ4i1KyOgkAkgZbRaAxeaypT6yQ3jOE7whBPJQNGnHDgwS7337yVqckm2g2wi5r+wYrBSkmeVwx6Hh2E2EMcBBMJzudYL3RtTEEdYxvzGj3XpYUiVhrJK46f7HKsWXFyxbN11xjdEtQA1tZKQt4l9wt86tMfYW11SORSdD4kwjM6JSytHWaQD2mmTbbNbufu+45w/MQxzti7gwrNxeedx5GF4xx89ADDLKO/vMigN+AFV13F6172UvJun+7SOmv9gsEwZ+vUJFvHO9gwZCXrcfdDBzl2Yo6V7hrZMMPlOcVgSHd9ne4wZ1g6sBYQWo2EfndIGRxe10L5IQBoQnB1BVSUkLbbGKWZbrQZV4pBv4cpc8asZ0ukaMWaKeWxXrCRR0KF9tBQBXtiAavYoSPWrGFFHN7lbNW1CH8ZDEGlrBhHwyaU1YAuikMKTGuKoRgGtsF6HGjnq2zJBzRjT2Q0RtWhhce6klch0HUgAYqgGRSOBMV4pBmJY8rSY63CB2hoQ6oDsaqlO20SUxr3eKhDKc0WNaSjSxSQmIRSB7zPECAVx9nlCueLkCWaxSPLfPX997P6ghdz+tVXcco5Z2LbhtNP2YKtTifLAvPLC+z6N/vYu3s/W7a0iW2A4Qm6B+7n4b/7InMHDrB84iRnecfz44hmKBlqOOqGHBbDoVw4HIR5UZRBUdkEpRwNJ+wKwlm6wlLSCw0KLG2bM4Gi5+Hg0LNWaoqowaqJuccPmdcGJ7UQ0KQp2ZcEdqYOW2p6oS6qGHpP7iNOqpivDXMeUQGJWmjl8CJo1eRBpclyxZkmZVErHnWOOUnApKQmph0lGO/BVdhGg5GkQ6Kg7zLWqvp5cd6TRgYbhMw5EEOpS2JxEFm2NlKOO2FdCgaFR7wn0zUdE69YVBpMk54RVsQzUKAcnBhoTmk2GY8dDaMpsopFDCveMxRFbk3dX1LDKvC1LGAailIiDnnLI85xPLLkVtNytW5MCJCZwNd8zv2FYtQrktIg1tJXDtGGRISmFxSeWi36sXLo75AYsbjAXmtZmBvwXz+8wJSBqxqaU/EkXrNaabpeIWjWgcLVnQuySrBO6Emg7xxWC5FWNJQiEU2kAkkUsM6SrFrm1zIiYxnMH2Y9GNKJNsvLc6RRytxyl6NL62ybHOeEcgy0YasyHPWaXj5ElMNgmBrbgqt6LMyf5Ly9O1g4dozLz76YU3efyolHDrCwPE+WFVSlMJ6MMGMtzngmI6Efw3y3y/pDh/n8LTdz4MEDdNcHDHs5DqGUqhbZDrUAkAsVPvhai7ZuYMAgq0tNBUeERouQmIQ0idEE2l7RsRZbDmkHzw6V08HjfUak6xU/lZoylIUKgibzisILI9rQ1kKKEBkh8TnNImNWCUmsaVrACT084JlWDhNqzdZSj5DrcZwep4hSpFpjPFtgwg+prMMF2J4a/IZXa1WdgBJqjWkTQWkVVjQdFRizAaWEdlPhEboZFKWjGVksQmLrDH3DgsKAKILf6IhsNnR241rQSGlBvCAIzpc0TESTkgkp2FUF5j5zPV/+2t+iX/dD7LzsUiSK6Z6YA2lSrQvb9s4wmirIBwyzdZa++CkWv/CpumVPMkK8dQYVhONrywwLOFl5HhhULKEZhA7YiDiKaiEfLfhQsr3VZHdZgM4odA8XAhWObhyznDmWu1AmY/RbKfPOshQUw9YII6KxOmJYlbTCGqdZB8EzICJ3jgGWbjTGIYk4HDRH6WG0pqlbRICYFKWaJIBrdFhqULOMUsvWZJSGxKTGUomgdCBsKAtWlQMf6qcuCayFVXKKWoebmDSZBhsTYcAHHgqeR4cZIg7RHZRyxJHHUkurJoll2kTo0QmsD/RWF4lchk40WRBOOsuaSnESM2g3qYwllYJUKtjoxKN0TGoS1rzniF5FfMyBqEOmHGMbZf9aBazWhFB3F3exY805qqSJSTVBAk4qRKuN9lMb5bmqDnoZFEQAT05v4mltiFerwHhkuUg3+GweuE8c+cAyZRTaaE4WdYvuynsGRqACHQylUli30SzJCqI8FlV7zdoTx3X8q2kjogpyG5FXDlWeZKzVZFdnD8vLizRtm8SmXLRzL0fu/BqLkePmKhAXFfPzfSZNmyIIzsOpp+3DWMPy8gpWNVk8ssQVV4wzNZpw6tatrJ6cI20Ig6zg0F2384H/9ygnDx1i8fgSx9YHDLI+1pd1fy+VEFQCUiE4ylD37QtO44OgbMGo0WxrNhjf6ErrvaPwFbGGltH19tAFjK2IKWmowIjVxCowGmli18O4gI1V7TlLzb5wRuFN3c5da4OrfH2Ng0KswgaoFNhY0wwChWNQgljFEGHY77EnNUybuit113pWjKMbO5RyGDfgjChjVwzD0jBEMKakrQSkbojaiKO6BZSve7Q5pZhqgQmOmADKIaom4U+3IkoXCOIYhEC/qEW9rdE0Y4iRuqsJtRyqQkB83aDV1FKHPgSUEVTwFEbjE4OpMjpFxsRCxqO/9RvM3f8ieqecyxc+dSvBC3vPPo3zn3Eh4+Mt7rn1Zm694QaKe+/inF174PRpZs++mNHpnThXcOPtt3LjrV9ncWUd14TRqM2s7WBtSgj1ddZWU1Ul3jvmowFfYYFpV5GUrr7nPqJghPVmmxXdItcNpNWiE0WMWoWpKqx3gMfmEUfzRTLqEvixpMWiURySFt1kBGUabA0VsTGkJkWnCWIi4kYTraEZKzIpyEtHk4TIaaI8I5RDvK9qZkukNnSQQesI8Z6JZIpG2mZQ5WgbEZsGkW6Q6CYiYJRB4YESqCB4FB4VKpR4qlCHFxWa4FKUjZiZatPNulgiNDHaaCpjUWjaOiY2CiMVSaw3hPMVNmpQlrU+sRqewOiUMTPCWKQwwaFDzc5Jk7QW15eA6IrhoEe70cLq/6WLIAryIsf7gIgQRVGtwSwlla94dG7pSdmyp7Uh7utAn4xdOmHKa+aD5UHtediBdgGFIUjdTSIYjzNSx5EDZJGnUvXKpUJM0HVfujpMYdClgM6xyiKlQvDEIdApS7Zu3YrzgX41wKaaP/vCZzllqo0LmqaK2NZKeaCq6GcFPmhEwZlnnsmOnbvwHoJY7rz1LsQ7ZnZNkjjBDwNrSwOo4CtfvZmv6loVzjuNCQq0Jgu11mykShq6YqK9HZE6LhbbBp3OBLjASDmgqQpi+kTlGlFekKhAaTRRULRQNLWmUAXgMeJq8fsyUAInc0dsLSNKsEHVmsgbRsoFIfMVeRCsBpdG9AuPOKA0iAZHIDWaLVFUe55acBs6y51WnUTTJkIrmLAVLbvO8SLHxDM0I0+ZDzgo4JQm1gpV6Fpo2yqcQJZ7gqoF4yvvEatxVX1dg9fEUURTBRJqwj8YSm3IlFBtJBSLQUlaGUZbLeJIgxiMUSRJRBzVWiRVNiDxJajaEKBjqsYInV17IYoo5+fwgx66MwGtFsN+yRln7cNLRWcqZXI6IbgBjxx6kDDeZM93v4Q9p51BsE1oTjIQQ+WGbNnzDF607WJWVlcZH23SbqYYpVleXufkyfla4CmyJFoTRQlOC7pcoVWuEJUDEhPTmN5C3hghUyl5oYGIJG0Sx5ZmYmhYRWqFSAs+ZMRLB8nLPpNbdmEixVAMlW5RBo0yFp1EiFXEzZTYxBiBNKp1IILW9QLlPcHHSCGockheDqk2OkorqEW0QiAbDmkkad3dWByF8+RlxaCXMxhkeFU3Z2i2WmhrUaoWhZ9ot2k2YpSqPQGtNYJlWASKEGrDHBzDYZciH9aVliZC6wjvS+JYg7WIjimLDFdVBCBNmxipxY7i1VqY57tPvxAbgdEebS1ZVtDvD0AU1kYYDEZpxjod4jhC67oK1yMbXWqEEOpuPnVnjoqsyPjyT77pSdmyp7UhFqvIlWJECk63MccLTz+A0xFWaxo4otSSO09UGSoFrgpYFAMVEFP3eUNq/iFKCN6CamBUyQgVygZaYpjxhpEkIe/nbFGKVmxZ69Z6usMMAhHrXnFfVeBVQLQn9DNCWaEEJiYm2H/GWawsFgQ8y91lPvKxv6Q/XGcYhlQbDUu1slhlUS5BYWi2phhvjGFCDoMlRqVkWzOh4QJb0ghTSxQxyNeg1welsc6RRBApj8NQSIRCNqQ2oXCeQVESar48ysRYpYhjwVILXfeAgapLVp3zKK0RX8vii4rrdjVB4b2mNAmF8hilKIMnVwbnA0erik6q6556QSOVoucdikCfuuNJGQLGeiKpGEk01gYO+phl72law3RQJM7WwvxBGHhYDYFKBWwQlES04gTBYpJpgkrRVFS+xGrDWLPJSLtFc6RDlCbsnh1nfGoSohSvE5RJ0dqifUWUGKa3TNJMbV2UsrZK5EqQEgkObROi8RnSHbspk5RoaQGfrVB2mrRnTmPQ9cwfP8idd9zB5c88jxEt5PmQ5595Dtlahto2g4tTImeQoKiswYxOsnNyGj8MZDND2p2EJNUYpTjzjARgQze3bhNUOYdSBuMDqhwiqlZVi6OUJAQUgthahCkgKF8RKQETUBFoCegK1K5prDJYH1EmjindRKsULyVW1Rq8FUIwG4p6lScSIbYWJ7XfquOADg6MJjQs3owSlMEqiKyp+8W5wNrqKp2xEbCgjEVQKF03t7XWIiogfkNAONTPGNQNToNUCB6lagU3JeCLiiiOCRIwWqEVlOIRa9Fi0ChQHh9KUIrYxBuNQuv+eqLrIhJNgrgeRgk+nkSpkmijyWnNQKv5xUogKEEMCIEQXD0fXzdqre9PvXOUjS4dtaJA70nbsqe1IcYrTirNLu3YrzQnEsstrqCVJJwqhisaCVtUiasCWgurSa190EhHuSXrcdwHSqOY2GLwpSLrGZSOsNZzdhTxEmNoSEkIdRwUXXGCLtX9t7CzHZHqEXJXsN4fkkLdbr2CBedoGkPccxTdHtp7tDGcfda5fP6GW9BxTHtqlPWyYKRjmU620kxG2LbrVFQwpEqTSKDqF/gqpqKkzFbI8TSNwtmYNWtZL9dJ8LSswqSGQXe1LgzRFalTqDJQYskbHQZKEce1tvF9R4/TCx4Tx3jnCU7TiBSTsSWqKgahoqcUTjXRxhA3NC4fkkYGqRxO6ky7EmhELfoSWKNu0+OCUFHziqmExFtCUDhfQHBUOpB6yEytFYFKMBKhdcBUPWylKSuh9AVRronRsFGUMjk6xaDy5CEw0W4z22yye3ILZ+zZTndtjV6VMDm7i13bxnn0yAniRgubGi694jI6Y2MoY0nSBtpoig3WiArUbbaCw6YRcTNGgsP4QKPyGBWhjd5oIa8ptcZFligE3NRuJNqJMTmV1dA0/N0dN/PHH/wQI1t2coaO+diHruP2W25m3Rle/4afZP8ZF5MHRV7lmLKiZTwh1AU3STMmTlIia+omtd6g0bhQx1tFFCUak2jywqPjBB0nRMaTKIvLK+IQsG6IUzlaBWKnKNaHDMqCCqEdNxgZG8OOtVAhAqdITYkQ40LdKDNoQVWa2FgkOCpdtxYL2iBJgpKAUXVtpHiDGCGoWqJVeUFtdElRuqY1dqbHCBuNbq02G4ar1gl2vqzvgTa1I0Qdfnisc8Zj5x18/f8ggaA9YjzB+7qLtDaoKCUEwT6mrKg1JRFeebyuAF0Le1G3QFKhQvkKdIQzHu09Vml0DCZK0Ap8WdXFKT4QdH2PbBJTOkW9EimClseZRqICyigshrAhuv9k8bQ2xGmlOehhf9swmv//yPvvIMvS87wT/H3umOvSV5Y3XV3tLbwhPEgQAp1ADLjihKRVaHc4o9mNoURKK41iI8gNBbmidiXNcqXY4IQkaKghKY00oCcFQPBomPaN9tXdVdXlsirttcd8bv/4TrWkFVfRiNiJWYQuIqNRmbeqbmXe8573e9/n+T2R40bznAuERtMzGUPXsmQXaA1SS7QPNCIwcQ0H3hJywZEjhr/+V+/jD39nn6e+tkM9m7EgguxxVMISjgMMrfUMM8uhtqE3v8KhJUPsLXPp2hWMVqjMcHhzndeuXoFcIxVMphWNbbDaY7xmWSlGvR4rSxm/9H/567QLRW09RV9SCE3mG65dep1rO7sMl0cIC43TLGYVr19+nXm4m53JmO29bbZ3d6mzTZwNhGpBDBYxGmBtQ1vNEzjG1fRNj5PlYbQXzGLNza0pdX4IrxQmL+j3exw7tMyR5WU2s5JR58+fuZZoNCrvIVSOCCLJ43yDFBW+aahnc+44cxYzGPD67g514xiUo9QZABAptEJEx7Wbl9nducbeYspL3z1PL+9z/10P8uADD3DqzEmilmzv7LK9vc18uo9ravbGDXXMGKz06JtAqTKkzDl39z0MegWHhgMOr2+iJRRFRu01QSpy5bg/KqwNqRhlChUivo14a9jbn1I3C2xbM+z1KDNDfzCg7PdIl5XHB4sQASc9PnQXlHeps/KO4CNEi/ISITPIISjH6+N9xihmQbJ1MOHC5etcGm8xtp7f/uPf5S9unMEVOVG2HOmXrK/2qduW/amlqSSzhaMs0lZeSZVCNaXEKIV2gRKB81DojExG8gIEFm09UQW8r0EEDJLXL17jlZcu8OrLF9gZzwDFxnCFux66i7vuO8vhI4fIRyUp4zLHONBSE6TrCp7DB0seQat02kEopKabqQ9TKnQekgoppABeR+jgfokFrjJDlhmE1hilsdamhGXviK55I9beh0CyYYINLoU5xNQhC5nUDkkilqVirmIqwjKNDZywtDriRMAQkXVyq3qRUqaJMS2wSQoMF1sUYL0jy1tUr0e+UqDyHEJgsbePnVm0UkShEChsG1E6A6UJQnaw/IizLbG1ECISCDKl6rzZx/d1Ie4pxTgEkIqXBSxC4JCGK23Ddad4wgTuHAwZzBYsKUFoHUf7iqkX+BZ+4N2H+fSnhtx77iafk3M2dcugH3jKal6uKr5Bj/fmGucFO21gIQWDTDDqeY6ePc7iZoaZbCMWC2aVoyxyegQ2ggYRGNcCOznAR0dPFaznGWdPHuP5R59k7+pL7Fzd5vSJs9gi8MyzF8mVZHdxQG563H3iKGtLA3zt2D1IqdFLUrHaN5zpH0OcPYvp9ZFR0jM5RmuEBm0SF3hhG5oQyLSB1uPnFcZIWufYPRgjhOHgYMJoMODE+gAF7OxsM29mTGxNHQP1PLCoPSII+sZweGkIrmbcLKgnc3IUF6s5k8UEqzRBG642Du8ieZHhg6Ua7xOaBoSgPyjIWocqc86srfDh05vkvuJ0nrN57BjtkaOwWLB1+TpmeZNi4yhWKRweJ0BgaCtLVTd4ZxnvzsFOKEclshIoLYgxMI0SLwNt6/G2oczBCBBBYfEIpdHFkKzsszTqkRuFzjVRCoILCJHmpIG03BFdZE4UAR8DuTQ4l8A1AnB1QwwCl0daN0dESwiWOJ4w2drhtApMnadtD1g+NGDsPaUskUIQQsNAB2ShGEcN0iCER4qAURFBpJdrlPC4eoHRmqiyFGYZHSJaIOCDw2QCkxXsHUy4cOkaf/C7X8ALg+wNUEdWkFFydX/M6197gq9/+xkObyxz9z1necd73kZ/2aJ7GS5k6YQSAjEEgpcpIMu2CC1pqjlCZyA1mWmTq9K7NBsVAqHT90ppTQSkVsjcgBIII5FCkIuMtrXQyqRldyFp14VCiLSTUF3hjdCNxFK37kLqtKOKXeo06cQiIzEKjNFkWqOkJObJKq9k+nshdAvArjMOAXwgBM9gYxk9KFPSmJIICTrLQUe0yQmySyUHVKaJWqEyjcoyCIE4W9ActGnEGZJFurttv6nH93UhjsbRWsVOUDxbN6yanPv7hu1Qc8MvKEIP0TiO1hGrHct5AnQ8NqvRRrO5sNjHd6iRZBOHIGMlh6N14JJUfKG2HFGRM5mn9IHaapaLwPJowInDJ3j25Wc4OtTMdh2NtSytDnFCM3aBzHrG1/d47YknmTzwPvLTp9B5yWhtyCOPPMK1b3+R0sETPEK5ucqR43dz4vQdLLcVr1+5yh985ZvMZjOiLhmtbbKxvsbGygrT6ZTKWsrhkKXejOvXrrA/HuOtpakrCJbV0VJaODQtKkAZFaOix/LmBtNqwf5szmQ6Z1E1vOWB+3ntwvMs5hUm71EMl9irk1V5sZhjspyN1TVWN9bolxmibTg5HFHPFiz1hyitaH1Df2WJ/cWCqm6pG5ti7zOFbwOEHJlnbBxaxTnLj+R9BspQ2pata9s8/eQVJl9+hdYJqqZmXs+J4gXyTNMzhqWiz/Ldd7Fxx500tUfoAVE6pChppcQ3EqwgCI8Xmrp1hJiOmrnRDHo5RaFQaIJzSAJGRLSAnknHyNZblFIQYzK2xIgUAqnTvNBbl36viLguJr2uFmTKEGxAigwXWmaTA5QxrKyss9jfJm9m3D8yNK3iy9de4ruPfo73fPhHOdipmClNu9Ow0hMUZc5QAyJFyysFRaGxbYMxjrKf4aocCfhooW0R1nULIkXV1Jy/dIFnnn+BNmiy/jLv+sQPc/rsSZZW+5jSoPKc61vbvPLKq3zrc9/k1WtTXr32NE8+f4lzJ5d52zse5vjpE6mIykgUEZVpgg94a5E6pZnjAkKkomgyTQgdwS9GrHVEIam9JR8NyAd9tJR453DO0cZI1u+l/UymaBcLFBGlVDp5dB20NLqbCwsIEYF84+tSSxBJCSOURCpNlJIsU5g8Q2cGISTOWprpglin3ydS1SaGLolHCbJhj16WYfIscb5jQPdKtDZkZZ9mbhMwKkaCCKgiQ/V7mK7bDaScu6JfElqLX9TE1iGkRP2n0hEfknBNwLZTNFJxECO3e8U5NE8Jx7W6YamnOZcbRhpm1vNoG7kiJCcyyaErM65edxw9tEqIMKHHjo+YbEFQgh0X+I4PLBtJaSS2hugi43EFJwqmO9vce+8pXnt9i929HXpGkFuIRkImuXH1JotF5ItHvsyn/tKfpaFmPL5CWeas5D0yKiazmtnV6+zMInesr/Hx97yHwcd/kJlvmFctNuszNDlDrSmyDK0kQiUlhhQah2BuLU1TM93bJzQ12iiiFDQ+xTjhAz2VUWpDFEnu1ThHjIKVlRX2FmMkgp5OG/IUUS9w1qbQSSEJbY1wST7ngkclvUnqGnXXnfiA9xGT5SBgsZhSaIWSmhqFbS17128yuTnntcs7HEwXNA4aB5W19JdG5MNV8uEyQlnWDi3TLBqu7E649Nzz8PyzCOc5cfIkx44eQYXIXOdkwx7DYZHmdUKCVmSqQEVPmQfW1ob0SglRYquKdj7HxEBsLa2r8d4RpSbqbh6sFCYzaKNxwqKVQTQWW9X4xRzRgtCJaeG9S4xoF5AiBVc6DQaJLyRrOPpVhWph4CL/82/8E9bLZY7f+zZeubnHen+Jna0rPHD/GdbXC4gC3yaplRSBrDAoIxkMB8ycTxd5bBGkeJ/dnTHb2zs89ugTXL25hxmM+NN/5k9x+31nMH1F9DX7ly+zuHlANXFkquBt953l7W+5h51rc/74977E9cs3uL61w3PPvs7G+goPPHQ/t915iuW1PkWvSzfOFOBRRiJcTMjI6LDRpWSakGbAQoIpMlS/JBv10VlGO1sQ65Z2XhGVQBmDMKnjFSK+8SGVwIqQinCelnrRBUII6FvQJ5XCb5FJAy6NBqXIihxdpnBdVErZUUZTCEXj58RuXhsReAEqk/R6BSrTVFXNbH+MChGkQescozNaV6OUwYWI1JJi0EOVRfrzY0RYD12AGZFETLQuOaW0Rpn/RBI6TirF0yJwYOFoXnC9qamc5h5T8nI7QdSWViR6lCGwrzOerTUmeo6ZyKaHG05yY+xw2rLXeA6d1Hzq/Ws8ewC/8/vbvBR7vFNATy0weUQKTRUyjCzx1qKVIPeRxf6Yq77Gh5qmjtyWZbQtPHdtmydffoFPIRmuDRF4JvOK5fWj7Fy/yPZiwW3DHqfaA1768ld45cWLvPcTH+ft73kLp45IZKZpnUjysAjBe4RwaK0gQCYNhSmI/ZKNQR8ZPMK1tN6jypyokrxNIlDe47xPR0gp8TYFqR7tLUFMBgulLV57lNYoUaKEwNYN86pOyzbvsN5DTMe9QExi/I55nC6CSPSezBjGe3tImbG1N+falS22r2xjrQFVsHCeVkSOnTvNkduOcMd959hYHaBoCdGmC1ZkOCvY3at5+vFn2Ll6jWox5ZuPXGC6N2Ew6nPujlO8+10PU/R7tCrj4o0JRvUwCjLh6GlPJj0hSlTP4FuBrz2ubUGpN6KxGleTFTl5WRClSMfP7kJTWU5wHhtI2M0osTFt0HUQBN+ijUhp30pSDDJMMWShAqOgGBQZpW24uBjzD//Zr/E3/5sNjq4f58bNKXEBr716hfsevg0loDcqiVFQTWu8S4sirTPyok9t53gnuXF1l/Mvvsojjz+FFzn3PXA/H/2pT3HqzhNkPU1tG7xvqSdz/u7//deo9xtkLHFBM3cz7rrnND/7c/81977zv+C558/zypPnuX55l1cvXeH8H32R/r+GI8sDPvy+d3H6gTsplwd44QmdMsOHNi1nrUMAxmREAcJo8qUhqswQSuGaFlvX2FmFcJ10TIg0d21ahEsLNxs9HtD9knw0QBVZkoTVlmYy77puQfAeKQU+pKWdQJHlGXlR4L3DNU062Zg0ajK5IRSKZpFOPCGkxWM56qe5d9Ni6yZFpQmF0hkyCLx11E2DUILBaIgpDVElk5Bt2rSs9gHn0kIkWEd0EW0yXLRpJOPefIzz93UhLqWn6OK5j6G4oeBGaHibNNwnDc/kkZlWRKOoY+TF2jOPnrM9ydlhxtWdhgtSUu44llEM+j2iWnDvUbj9AcN3H+9RmB7nb8wYCcWScCgFZtinl5VkvYLh6pCoJVUMhHbOqoZTPbhHO24vS3aqilcuPM/rr15hOFwm660zbi8hgmKuMg4ySSk898QFrQ1cvAFf+Zf/ktcvnufjf/bHObyySs8rvEvOuRhBEtIGGZUSBNBEJK0StMGm4EOjEVoThSCGdAPBg+qO3UomJ5MMEZyjaerueJelN7p1eOewrSVEhzGK2lqkMKiY+L6z2RyjFJkokFoi85xrV67TzGtm4wkxOPYOZrSUtE7hnWT1+Blk2Wf16Dp5D/LScN+D95IPc6KOeNfia5DRdMGnkGnQhzN+9Mffg+lOAFe2bnJjaw9jBeefeZKtSy9z5113srS0xPWbDu+TPE7ESPBpbh1EjtASU+Y0dYs2OaorxISIbRuiAJQgKomX4OYtOss6NZPG+UiwgTI3DIYDvG9pZ/O0MReKRdUSCXhX4WLNtmuxGpZoWQmOQudcPrjJF7/0h/yFv/x/YlHvc+36Nr1MUVWBYU+jc4MLjjbUaGWQUmCdJQqPygS56vHd517mS1/6Ku/66Id4/8c+yuHjm8gsoLJ0U8nR4ODilZu89vpN7rzjAd7/gQ9y7dpVvvPlr/Lotx7lS9/4Kj/8yR/mre+4m3e+7QFmleX8ixd5+htP8+Kjz3LpxpT/8X/6Y8489RSf+OQnOHrmGI1v8dETtUJGgbckEpmQ+Bgp+n3koABA+kA9mRGaNhXHTJMNB/hued5MaggBHwXa5OT9kmJ5SCwM0ShkiAgpcIsFoXEYo9MMN0YwoIucYtBHZhnWekJjcc4RpEfGiCzyFJemYjLkSMiLHFUWeBHwraWezJAukGUmydaMJBrJwjfoQUFuDCLL0ny6brBVnUYz3clJWE90AUKKaEMbEDKNT5r/RFKc+/gOAq6opcWJSE3SCJ4rBBcqyXYTeMI7jDCcd4GRETy43sePx+wJwX4W0EqT9SOi3WP/Bpy/IHnHOcWxpcA995V84ff2OFNkHFqAE47WzxmoBWVWcu6et7Dx2Hl2Ll9hzXo+Nuhzm65Ycxapat6eKX736us8/uij/Kkf/xiD/hIrywM2N/p893Pn8RKM9SwXFmNq+qHiwsLz1Ne+gVcZf+6//M/JlwX4gNI5wQukc13ydFomhdDiY8QGTznooeUwieljBBeJPqRQRSOSHpduOa0E3qZZnxqUiMwgckMIIOoWxpPkFtLpeOy1xwmBXB6w1OtjxhNESCyIXjHgu0+e58tfe5yV9cO0tmJtY5mjd9/L+vHDGJ2xNBqQlSZ1SxqGwwIfQkrBk46UfxR48eWXmO/MOHvyELs7uwxGSxy5/SReBrwHnRluO3WUM8eOIqPk7Kl1/viz/4r15VXW9ZClfsHcK5QQSK0JUuNCwDuLFpGsV+AbRzupEEEilQJs6naIZCLNBNt5hbARNUjdmZssyGWGKzRmZUTRSxD86AOhY1Z4n7CKKs/wPmOh4XVrecAEHhxk7FeReYh87clv8YmLL3LixJ0APPbNb3LXfWfoleCFh0xRDkpwIiVDRYuLFqECRojEojaGd/7AOzl+2zpRW7TKUUoTo0eIlqg8l7cukWnH1ZeeZWdtg2Zvj7CY4b3ntZcv4K0kCYcFw57kwQdv467bT3P9Q+/ma1/4Bk89/hQX9rf5p5/5DD/5Ez/JybuPJ31y8Aip0HmOVirlGGYZ5WgJK0A6j19UtOOULSi0Iev1cUZilSeLgRhiWqRlmny5TzEagBYEHfHS01FOEUogZbqhIhVBC2ShyZf6qCzDtY520eKqFAklsrQkkzLNl6UWyDyNCozJcMGl66N1KGRStgmJzjSyzAgGtEyJ79EFmvkMX3ti6xGdll5EwIfkbBaqW+hGpNJIpUH4Dgf65h7f14V4U8ESktrDLEv23oshUGjDIeE4qSVPenjagVRJ+H5XL2OwmBPmAWv6zIPHLgJ5XtC4PVQsePG641255fAgcvZEziv3DPn28w0nz6zjt/dQC8vxFegNDBvH7uDhB97K+avXMNFzQjYse4dQAhFb7iiWKCeOg9kBKkp6BVT1HluLhnQjjfjM4FRDFj2jUHG62SNKz6WvfYXfziI/9KmPMzp+GKJCAEEJQt0kg0FRpOwn7ymjQHiBcwkwEZO6nMV0jms8Wuu0VOgs4Fm3EJG5QYs0e/YKgne4tsZ7j8ozpFToLBIkVN4xXF9hNBhQlIa9G1s0dQ1Nw/aVy2BLhOrx/h98J4ePb9Af9ij6sluAQbcHJwhBlAKd6cQEjilVupqP+cf/4P9Fu684eXSDa1s3qXzFT/znP87Hf+zHkGV6zQJBUIEYPKtH1ygGA554/Bk+sn6CsjDYVhKdQ8SAVBm2rYhVjdE9ZJahy5LQBKTtaHOZQclAMeiDlETrUAGyLMVmeeeIjUVEQbm6jBoW6W7mAHELQJ+026XM6C0vEyvFIgauWHibkZzII4dj5EUXmY1nfO4Pfof//X/zlzl8zxGG5i0UyyURS/Aek+WErKBuKiSC6D3RB5SUCBybxw7RWse1S5e5497bAI2WIIRPCgWVE5zkrjvv5dSp01x44XU+9+WvMyxGZP01bjt6hIfe8lais5RljygVIiiwlnJJceLsBj99/E/z0FvvYl5PefyPv8DXPv9VPn3ixzG9MikZpEwhtQIwmmzUx3f5e8J6bFWnYAJtiCZDZoYoQUuBqxvmkynKQz4skcMeMVOIkLpLoSQC0EKiBYlhoRRRK7J+TjYsEFrgmha3sIg2gEtWdYRAm2RDDsETBWS9Is17G4erLbZuyLOMoFQKWyCiddoLBAnee2zVUE/nZEJipMHJ1AVrnRLMXWuR3ShO3JqTh6TUCN2N5s0+3ry+4v8PH2UQDGNkGh0zJVFKsaMij88cXx57osrpE5nLQENgdTTgaNmj13r6uUQVJU1Q7E09s4OKATnHVZ+tiWPRNmzojJee2uFjH1jjJd0wvW8JuyyoJ7C6pFF9y/b2TQa9AqSgagOti8l3Dgnl17TgA818jmtrMi1ReZY2sj5gyoLrdcNBjLiYRg9DP+cOf5M76hu8+uVv8D/83/4Jr3/nPK5p8cqjlELnfXSepWNw62gnNdXNKQeXdzm4tsfk5hjRRGLt0BFstaBZVMkJ5NPMmJDeQLqT+2A9blbhxjPsZIZ1KVZKdeMd1csp8hxf1dRNhepl5P0SHSO+WXDs5FFWVzbY29nl1Ze+Sy5diioqDHkvw/QMqjRkgx7loIfSMgHauwWMloLFwQ0W+7sI6RisrrNy6AxCL/OP//G/4sLF65hMo3MSw0BphJQgBR/8wY+yNx1z5drVBAMSIs3RpcA7n2a9baBZWJxNC0WTGQSB6FtssBT9krwokkY1pu9NNJLgXVpEEog9gx6WyBhp5hWz8YRqNsc7jw+Rxgd0TAGvN/Z2UJWgQTMHcus4RaAfWhpleezRR/ln/+D/QTW7wp23r9MXDZkUtK0juECe5UiZ3tdSJS0xIeIFnLn7dk6cPsZjX/8mdtGmTrEzGCBuie4Ut912jr/883+VT/zEjyc3ZGF46N0P8Vf/z3+FD/zg++kPeohb3y+pyDKDzjT5sKBcLbjv7fdw+52nuLF7g8linjTiXiKVwSiN0hovItmwl7pJEfFNw3wyoa4bMIaQacywhyySrT1D4ltLVJLB5jqjwxtkeQpOsK3DNR7h02xedLySYBPXTJYZ+aCXFBpNi6sbsB58QGuN7poLIUTSMUeBNgVKGlzr8Y0n2ohWmhAjUQpEpsn6ZZpLx4irGuKsIUwqTEjKDS8haoksM8g0Mk8fkOKihEgduDIajERmOcJkb7qWfV8XYh2hLyONiOz6SKUERRAcKzVOQ1U5lqQk04GeUixFQT5doBpLLTx7YU4TKmZWMZ14sIEhlpjBoJezcThw8xULbsE73p1zLUzJjyjq8ZgwGWM8vPjUM+zceB2EIEpSVE2uQUqsEFRaEKNAaYnJDXmvhDxjdf0wLoJ1gd0QmSmDkQl+LZVgJC2Hm31OVTvUz7/Ar/+9/44nv/gV7HxB6xwqy4hSYL1jMp4w3j5g/9oei5tTZvtzbBOYzxtaH1C5YbAyoL80InaqCyFl4kJ4T2gdzaxKb+rGEqqGflawsbHOyvISSitEYciHPfLcEOqaqprj8BSDkiw3aCM4edsa73j3GQZF5OWnX+XLf/w1msWCtmqAiNISnRtkppGZRiQlP8E7VJfekJuCQX8Z52d4d0A9uYFsKqQzXLhwBR+T4QKZxP9CgMgEq8c2uOOBe7jw+iVC6xK0R0bywqSCLyQqAi4QnEdIASJS13OatsIL6I9GSJlkT8GHpKAwMt2kgsOUGYONFTASV7fYqsY1LXmek2UGTyQf9nAGdK64vnWNmW0wVnN9AZUUnFOCTw1K3lYIru9f4199/gs8+fSzyEzgVSBKAU1aOsWYTgrKaATJj27rGo9gtDri/R94D9cvvc58PE9zSaUS3jQGlACjJDITHD19mI/92EdYOjTgne97K3/mf/spjp87ijBJDSBFmqW/YcORIDKJyED3BN41LGzdyboKlMq6mQEpwHNQkg9KEJHoW5rJAb5uQEiClJhBD90vIFNIJQjWImJkZfMQatTDd6+B1lMtapwNKJLNO3ifmBYCTLfIQ0qCddBYYm1T4fT+jQKMFG+oeJRIid++9diF7aSGEikUUitUblIRzjNs8LRVg1+0+EWD8qCERpoEE9JapZNm8Ni2BRLrwgeXwky7Yi2MAq2+p/DQ7+tCLAmsGwExMF00KNfyDqP5UKEYeovSkhNlxtFScu/ZIYcGgSI6MplR+z4z20NiiAI2T5Y0pmLua3auwPmXLPe8bcCobvnOl2f8xR87zN13tiydUtRhznxrTNyZcP21yxyMJ7TO4iXYGPBC4EPK9ZoHjzYa3zY0dQMoZF6kIxRAiMxCpPIggkg6ViIOyUAHNhZbnIqvM7rxCn/0D/8H/vn/9Z+wf+kG3o+hsxVrrVPnFxIMJxJZ1DWN9aAMMs/JBn1EmaWuKUai87jG4lvLfO+Ag5vbtIsqbbNJiQbeW+xsgbc2JXW4Fu8sgki9WOC8RZcZelQgcoOUluPHJR983/1sLB1m9/qcJ771NO0sYOcOu6ghJGtq6KKMEIEYEtnKW8vK+hEOH7ubWG/wwqM3mG477KJibb3kgYfuRSjRtcMSoQJCBYIIeCM5deftPPvC8+xs3UR7hwyW3MikdMIR8cQmOaBi8JhMozKF0BJdZCiTNLHRJ1F+6MwDppMimWEPnWWIkFQht04UIUaEVmhgFUUWUxcljKBRLaX06F5OtLBSak6Zlh82lh80knOb63z79/+AL/3O7yEySZYb8jJ/48/VZZ7ANbeOwKTxk4iBhx66l6PHj3P+hVfIokzFqxsXICJIEAqCsqwcGnD23DGWlwqkSrD8GNPpLQRPDD6ZULg1QhLJuksgzzKkNqiiB1IhoiB2uXVeCnqjARBRwcOiQlpHrjVaaZTK0J2iguDS69KCcmmILnOE1slVN51xsHWD4DwmzxARhA/MqwUh0xQrI8qlIQC2bqBuCbOadjLD1jXBJ1OIDyGZQkLKVwytS7wXF8B7YkyuPy8iQmuyskBqhXeOdlFh5wvq+ZzWtUmGmkukSbAtrdINI32P0rgKrdC9HF1mmDJDGonQEpkpdPGfiHytQHKimyGNRM5d0fFW7WgJLKHReIwO3DPqMw6Gnd19NoInSkG/l8OiTuoDK2idpMkV+xHmO5pL1wrueMhydiR45LLkxZemvOUtkYMA42+1XL20Q+bmbO/uEodFl/4h8FLiou9cU54805wcJbBL7gU9VbBY1Mg8RxAolEp3UiQ+ZGRYVPR4qQhCsZ55Sr9gED070y2uf+fL/ObWBT7yZz7J7W9/iCwvKHsFWubkpmA+mXe2zUBTtRR5QRMsRicyFD4w3x8TWovWCiklzaLCW0csSqIQZP0SW9Us9g9QNqAHfXRZQOs6Yb6lNxgQrcMbiR6WCXm4aInScWRzwAfe/wCPPvkCL3z3FTJT8MDb7kH3oPZzdJ6jcpNE9R1VK8sSmEgow1ve/iD1DVhM9tmvZqyevo33/NBbWD+8nEqDj2ilUCamC1xogoucvP0MD7/lYV556WUeXl5GZVBkJUqDlSEtKhuXRgcCRGboDYdMZzOyXomLgbZtEzcgBIQw6cYYA6pIGtUYPHHRpO9XSCYGpTU2eISItL5OShQpMdFzr1S8RQeOeZsogLahDA4lJPfmks3xFtPpHp979QXOnbuN29/1doQVyXasBDIzSC2JKXgQIqggkNbR7+UcOXmCr3/167zjfW8j1yUYOtyjhE5NE6IlL0o2Nw7xpc//G+5/54PcuXF3Z5hIdLwQXNeWdcCbkHIBFQajDCrL0jJXpHGS0JogIv2VJVRmaBZzmNdUO3sJomUyUDnSJFmYtw4tFT6AyBRKKqKHGJIaob65C9ahh73kwFOS2Kbbp1kdorXBEQnWIRqLn9e4xQICaJOhtUIIiSlyhE6iQ9s0ROcJzhF9isVCKlACpQxZkRMEuNYifCQ2jno6pSgLiqUhMk8J46HrtkPX9EQBxidTT5dpgxJpDxJCd0OIgSDDm65l39cdcRYdqzGQIyh1xtlBRqESGnEtwkhHCtsyHFuuXJlws5ZcR1AXAlUGRA5WBVzQTA9qqlpijMEh+PrjUygUG4cEmwa+87WKZuHpHRL0jipeeu08Z44IijLj0OHj+Choo+K8jdQo2pA4vQSY1TOqakpmI9LWjLdukPWXWBr2MUoTiTQ+QdfThQbKexQJhL4UI2uhZjPc5GxzEy6e55///f+ez37ms+xevIIODt3LGRwaMTw06KhyEdG0NOMp7WROaByxbmnGMxZ7B9TjKYuDKdW0IkaJLkpE3nVfOknfaD1NdKjlgmJYEFyDbypUmVEs9RGZwlqLdxHT7xEHBV4ZlAqsrUje/vBZlnqax7/5OF//wqMs9pqkG3WWjmyIEAopNUqnuCPnHe9939s5cmqI6TsWfo+f+PSP8Ikf/2GU8SidijABlNRo03UhBYg+vOdD72I6ucn42mssaU8mEl/YO4ttKoJ3aTQR0ve7FdBfGZGXGd5afOuRiLTxzgIUQA6k6xfXtESXeMV4j3QBHQWZVIToyYcDhFIgI03dsqw0RnqUiWRlAuSs5pLNDM72Iw+bKW/Tcx4QC15/4pvIagFKI4VChUBhIO9pTKFTB9nNYUUQKBQf/PD72Nve5YlvPIGJIqVVy4iUIt2kpMCYPAFqgGra0NRpbOV9NwcPEKOkdZ5ATMqDW3MfpcAIdKYoColUKWDTEtGjPrrICa0j1o75/hQRJIgM55NpSGiVOspMoZQkzw0IaNqWYFvsZMZ8ex8XIvloSH80TC67GPBAbzgkz0tiEIQ2JLmY9bS1JYTkwsOorgNVKJ1OC66qCd3Ywre2O8F4QtsgbIvwDt9afG3Bery1QLIvl8t99CCDQhINYJJJSBYZUXeGke4DpUBJXAzp+iUZO2L38WYf39eFOBLoq8CKkozrGusqmuCJAZYKjZaCo6Mex4VntfVMoudagIUwbOmCKTkoidEwzEAGj7KRom2ZHngmKA7dbzilFqxcarn0akHjBYNDgRtbu9x2qkdvGCjzbomC4lIQtF3yQx0iZWmYhQUXb1zikUe+ymsXX8E3NatrhzhyZBNEukAW3iNkiyNgpSBEkeAyhMTeVYFlFTjk55yxe5xptrj0b77Ar/8/f53nn3qZZjYmqEBvtWD92Dr95R5SxRRCai3VZIpfNDTTGQq6blihtEHnJcVglBgMJiMrS/JBn7zXwwwHyF5BiGkcEUWagwYjMYVB+Mh05wAlFNlSHzMqkxROC1bWct7/voc5feIor77wCl//wrfYvz5FWJFA/NAd9QSINLcGyXAwZDTqk+kCJSKDHkgvyEUP4dKsNOLwse2keAkdqqRkdX2F++6/j+987Ru04xnCJ3yk8IkMFmLSVSuhkMaQDQpMmeNsumBlEEjS1l3nia8cu1m2tx7vI1FKrLMphSJEqukM17ToKFjVfTaKJUy7QO/cpF3USK3IjELGgHOeKngcPgHoJRSx4XTuuf57v8uNb3wV5WegHZYaL1qcsHgjEIMCM+ohs7SgjD6wNCrpl4bvfPPb7O/tkeYKkhAUBI8KCV+pYqCf5dB6bly9gVQKHxwuOFxI6SfKg3IB5RzStyhn0d1sPxIpe7obm3lkZsh6vWT/ri3NdE6wKSZIZQVF2ScvC7JeBibNTYOIuG6kkwtFrFra8YwsanRZIvslwnTW4e60IaPEVy2hsrhFQzOvUrpHXpANBvSWlylHQ3SegVY472nrhmADrnHJEBMFQQhsSKcKHzyuaalnc/yigqbFNzVKgskNhITF1TESrUuddCdpTKaSpMWHBDaKPpk6REyv2zrXTYb+EynEQcNACA4rgVUR7yXSpvmV0J4VKdhQEp1F7lMKKRwVmrka8u2tCVPnkD5STaasDHIQjrldcE9vyHw7cnMiOPlAyXoRuT8EJpcjPij6/ZawcJRlIB/O6fd7DLIMJyKVEMysRwiFVgqpUtTKi5df5Jd/9e/w2T/6Q2rvmB9MyHq9xFeVMOssop503BYi/ttTotYIpciILEvHETHnRLPNqdkN4uuv81v/6J/zxCNPEOYznG1RuWS0PqK33CPqmAAqIRLalJ6gbs26QuoEbNMk6+9iTj2fJ0NDoQn9Irnw6oBpQXiBMnn6nJJoY8ikQrWedjzHSE25NCJbW0KvjiiXRwxHfR5++BzHjw24efUG3/zSM1x88QqhaVK8ffTpWEzi7krZLaacp2c0BE8bLDG2+GaGryvaeU0zt9RVpF144rwl7i8Ie1OmN29SlJq9/YpvPPIkznuUAiHBuSQv8s52rIFkCpBZd/wWKfbGOYeSGoVCugjtrYvadYYP2UmUUsio1MlZKAnsb21zdu0EvfmE/qVn+NiaYUOlf2PocJZpqaRwSCyCQmp04xHVlG//y99k/sLzKOHxOtXVLEiMkOgsw+SarDCJgSEixkjuv/9uzr/8Ai+/8BKu9m8c+T0WHy3eW0JMGvMgIgSLcJYYEl0tdBE/oqPshOAJeIQGHx2+cfgmEIOgti1eRPqDHplMWNT5dIJtWrz3+OBQWuJJTk06SZck5QUSQXsI84Z6b4ps0lH+VjGLneFIAKL1tNMZdr6gmc3wdY23NpHvhCQKSccLwoeI9xFvk9bc+ZjMN6TC60NIDIvc4DRJkx5aqnpGU88hOAQpkqmazvCLGl81+CotsPEhSdqatnPWeYJ1HYMk5eo5a9Prd57QtPi6ftO17Pt6RuwlDKJgM0aeED4lHghPcBGDJ8sEfWWQayOOi4rj+5KbEZ6YV+y3ivIWRs9IZKEJJnIQ0uyvbSPnL1Xc/YCiLQS9CFsvjNHvGNLvB3IVUEpxaNOytbuHj45GeOYSJkKyhCAokyywWcbGqVXGe2NeufhaMjzUNSfPnOD57z5PUIpZSPNlpSIu0gHa00WLiKgQ03FYCIyAUQyEdg81bblhJL//G7/LdHefH/jw+2AkkErRWypwRhIWDl+3tHWdLt4iAcdVTDE2AYgh6SujiphhgSoMWexhb9bUuweEEFE2LfG6aS5RCLSSlFrj5hX1RDPYXMcUBvIK7SK6jRgteMtDd/Ktb77M+OaUZ77zLFI1nLzzFOVyP3VcISbnoPfJVBwcInSRRUISpcZah4oB7T3BB0KsWSymHNzYZnJzwqXz13jl/BXqWuB9wWsXLqfOJfrulJ3CM61rEyNDpuKL87imoa1qnEu8ZaGSfVsZhbUuxShJlVi2kURok6qjsnk6ZDiz+YxBMUBEy5KboWOD9g6RJf7BraJBCOgIGkGtAk4qWhl59oWXOPytx3n7ufuJJpkDpE8GCmkSsEwoQRCRED0heu656y6+9fXv8Npzr/Hwww/h6hkmlwQ8LiR2rrOW9UMr9JYK9nb3UEERfQIbRZ8kkE2MXXFPC+zUVCdp5/ygJjjwPpDnGcYofNswOxiDdRiVULACQISOPxFSR2kNIIkyLUFd3VIfzImNxUhNCAGpFdF5fNMig05Fbr6gni3SfBeB1OoNt2VMcy3qpkmNl5TJZh07LW+nO5akcZJtW6TWlMM+RdlLWmuZCr+1LbKTcTrraBeeumnQMUsxVEKB86CS+iaKtNBNNwxBcIk3jk83lNj9u/2ifdO17Pu6EMcIAs+6SECSPaE4pCKjRiK15mvzBVMvOBk0p4+s8dB8m389r3jVObTIIQpaF5nVlnlwRCmYuMBL1ZSZtIyvK8JHevTvaJhdW2AmAb+Q9HKD0p7xpGLzUMH582NUBCMVK+vLLPb32bEeGQSNAsgYrg/YOLnC1a0rTPYP8CLw/h94D5//11+knUcsKWbQhICKAm3SG5ng6bg6RMApgYuCTGlWRIv2Y9T4VVpzjC/+9peo96Z86Ec/TH99CWE0ZtAjKMvMOjwduLqX0R8OWMyrNN+VCiMEtqmpZjMG6yOkyiiHPYwPVPtTnG3SjSFAaQpMUSY1Qt8SjcDWjnZ/ishyzKgHAlo8tuu6RqMe73zHfTz51Mvs7Ozz3cdeZu3QJr3RKHUXPhBdRAZPDA6hPZVdEJwjDwbtNLZpGe/vc+3iJar5gps7e7z+yjbbV/fITcbScMj68hHyIkdoWDk0gE4FECMIFZGBVExF6rqC88S6pZ7OUUgyrZOt1gV8gCyILkstXXCig4ALBFleEJyltTUBTzWfMW5nrBzKUcWQcbFCnpWM7BwRb4U+JKttV8GRCuqYZFC35UPGC8szl17hXbObDJfWWRCYlkVyOPoMnWUpELaxYDTBwuaRw6xvbPL048+R53105lHGMSx7+Bps46iaBa++8hrN/ozXXrzMZ//FHxOExRgopEhHdJcCZ6VKLF1rLSFGZpM5WIGrHb51hLZlvr+H9wJb12RaJQi8lElp09ZIpTFSEZqWNkRkrmldg2tTd6mjRGnDrWAOIti6TjFLnTwtOpckhySrc+iA7yIGhE5jI9n9DAkBbxO5TnYuN5QE72nmc1QEX7fMm4asX9JbGSEznUBCRlPVFVoE8rJIDG3SnF1FAVp18sGIUGnkIERSa7WtgxixzhNDxNt0usPGZPZ5k4/v60IsIyA8A5l0kFUHarZGYgNcJ3BlOmPbZxS+5XZjeFo2vOYVUXqs9xgS8Hy0NCRjl9oH9qXAe80LLy9QynDioRW+8aWKvleISiGEJ0jPvHFkLhLbOUOjKKPi0GiFsmqoZ2OUktgGvIwMlwccProC7iKtXzBrKo5uHsbkOVFpqtZRh7QQ0lKkN7aQhJDkaOl9laRYMjhMDEgiSIVyFVV7mYjnm1/+BrP5gh/7qR9jcHgFdPr7TZm2yVEJltaWQQmW+wPaxhK9Q1lPJgXSCYJzSdKUCdQwJ1cRP5fYSSQsLK5uyBkk660UZMM+Uiiil9TjGUordL9AlwWBhrhI4ZGj5chb334bTz7xGvt7DVcu3GD96GFCtNCBgkRwVPWMS9cvcenGFWIUPPbV7/Dso89RTReE1uKsQxU9hiur3Hff/YzeVdIfDTC5piwyRPRIFfE4mnZBaXvdTC+5nUQUXcqwABdpZwtwCXMYSUvATGdJax1vDQjBe/eGvVWQeAJCRGRUiQgWPFJGhmsD9lvBV149YG3seHcp6CVSepKXdajLiCAowbJUWBUJ1Dy8orjx/Nf4yi9fZX3zdu785E+h77uXGAu0TzphKSVCaoQHrUD2BXc+dA+f+9w3+OM//jZGSZpmkkh5laNtLV455vWCYAWvXbjJxav7LC0XSF9xdGlEESNtW1G1Devrh5gtavb2pwRAasHKcIXoYrL1ti1NU6OyglzrjuXhid6l1AzS83wE0Vp0nhPq1G2LELvxmMJr0VEE6cI3U9SQiKTFafTQKVxicEQpESGN2XywaYQWu+5XCIJL+uRbJDiVG5CCvFcSGtsBhqCtW5rr22iTuB46z7rsSt4A+mRaJ6NIKskdmzp127btoD+3Fp0hJtOQSLFKMYS0T3Bv3ln3PRfir371q/ydv/N3ePzxx7l+/Tqf/exn+Ymf+Ik3vh5j5Bd/8Rf5tV/7Nfb393nnO9/JP/gH/4B77733jec0TcPP//zP85u/+ZtUVcVHPvIR/uE//IccP378e3otgnS0O5RFlj1MiCyM4eLUczNaai1YyIxnFy2bheQeGXhHP+fmzNIiETqSIxHWs9wrKPKMxcIz0AonMl6/3LC/E8k2Ik0uGDaO+esNxRFDudwwqyUbouLIsWNsbQ24ejDjlas3OFkI1pVk4QW5URxTATtrWV8foYxGBcmli5ep25aVUnNVCXZbqKWiR8AGgUFiSAkHXqaFnQwR6aEwCus8LkgUMBAtJ2RDXltEOMJzjz5PU9X81H/959HLJRDRmUFqjc4kZWFw0RFjpNQZdRNpbdPlg0FYNESlib0cmUmy5RI9LNC9AjttsDGwGM8oejnRS/LBCGVybNUgY8DXNabQmF6JlzlKSKrJgrhoKXqStzx8llcu7XLhlcssLZUcO7HC7v4Ow9EK559/nkJr2qpCiYzcDNi6POb4iR733nMvw17G8tKArMgRmSEvAiG2NC7NDUWMiCBxsSXESDuvmW6PMVrTukCuDcYY7KxCG59GNrMF0bu0vMwMobM9C9EVWJnMEkrIlOgrUvJ3iBGVKUzU6ShuMjbWV5FSsbU15eKsITaOtpQUEjIliSL9fAki3Uh9RPo0O3bS0Udxmwdee47Z5Quc75c8cPIsYZChjMCHNKrxnXFDRJAi8t73vo277rqDEBTeB6pqjlCB+XzGfD6n1+/x9W98iycfe5a77jzG+977bpaGGUalU4iKncNSp6O/bS2ttRCTIUkKidGSYWFQLmBjwFIlI4aPSCQxJGlhVmQp4sglQH7wkSgEwaUiDB4naqIMSf4l8k7/C647ccCtnUFK6QgxEoMkRJVuYC4kQHsnI/Mx7WKE94S2RUkBjURkOUiFzjToNE7yRJz1hMZTVRadW2SuES4gEcgYscIlGaBUhNjQupR/p7UBBCJ0TgCZrPnBdzfrtiY4S4iaRbt407Xsey7E8/mcBx98kL/wF/4CP/mTP/kffP1XfuVX+Lt/9+/ymc98hjvuuIO/9bf+Fj/4gz/ISy+9xHCYBNk/+7M/y+/93u/xW7/1W6ytrfFzP/dz/MiP/AiPP/54ojS92YdMc6x1B8eRnLeWJxrFpaiZ5lA6Sx9wIXK1sTw4yjgZA4dwXHaGGG2S92hNnkdMAVFGRqQj0M02MF5kHFlq8X3BdMcjL1ScPn4IZ2bszSW3r/Q5ki1zbesYL24/zWTcckMajhqJa0HHwKmeZLoz5dT9pymLAuEEr778Mnv7Y5Z7fWSMzGOk6bzpHtKAuNMoxghBCJxMd+3g4q37MzY4MiUZANDgqy0iOZeej/zhv/wdPvqpj9MfLJMZw6L1BKNoRXL9OJ+6UF/NCU2NDAFX17S2plAqFeNbnbFSDJZG2NITre1SD0BkGoxG9QvybiGYZimJHxu0wizlDPs93HyAqxqyXs3960tcub7Nd598jqe+EzgYb3P05CG00oiYFBGti5TZMm9529t48P5jjAZZWjxJiSoKTH+AlgLVOQQFkhjFv4NnTBKsELqUkcFKcuMpiW0D0VuiS4YbjPy3CbzOJwWFTMkPCAhKooxBqWS9dSapXYRWSJkjnMfHwKhXsHb4MEu9jIdVzX2jjIzE7BWuJQYBQaKjQkmBFcnYEomY0KUjS43yHusWzLe3kIsKm5dEFRFC07oEMI8CXHAoZeiXBeWxDN/ddOk6zd3tXf67v/+rLGYtk4M5Z0+c5D/75J9iaVh0XOMuCkqq5P4gImMgj5IYUrcbuwRvLUFISxtJTF8bE4UMQWtbIhGpFbZq0J0BwgeHrxN7JQSHkBoXOtVHTMVXxKYr0CF9/0WaB8foE4ulG1eolCCLx6WFc4yE6PDBo6VG+sQblsbgo2fhLLI7hSgpIDiijVSNpW4sVdMyr6qUUq66m61OrzPprwFEGp/4kFyXMUHmg0tGkXo6xjYtQiiquqFeHNBUYxplubaz96ZL2fdciD/+8Y/z8Y9//E/8WoyRv//3/z5/82/+TT75yU8C8E//6T9lc3OT3/iN3+BnfuZnGI/H/KN/9I/49V//dT760Y8C8M/+2T/jxIkTfOELX+BjH/vYm34tQglaKciVZENmPOFrXp17xlrilOOMMFgfsHmOIC03+gbuGRiuHgic9bhMo3qSchjJCwWipRCCJee4HhSNlfQOQ3HUsLcF9mrDypUaJwtmLd0d1rJ25Bj+6WfQSuOUplcKgk92VCM1ezsHTKuGslCYmFM3NfNFy8ryYXJxESGbtPwSdBARDyISIogg8RGclG/I9DNSNpiTChtTMeoLz1FVkbmrbEnFq48+jVGKD3/qE+SDEZlw1LMJKhSYTBNt4stKU9Bb7iMB1TQ471l4YLFAE1Bp5Y0aDFGZwUuZeLACpBLp5B4ECIMoDYpkfY1KEL2jDWk2LYd98sGAbA2ia+kfXuXE3XdwcLCgNDnR1cymM554/BFmzRxTGj784R/g1JllompZ2IjOFFlpMD1F1A2IDN9NDxCQSolAFAkBGkJIyRwhdU4q6O71RpQRBA8yym5+C8KDdylV2Md0QdIZT0KzSDN2KVGEdAyXgmgdbdPAYkYvG7Bxcp2rNy6yW7VcHCxR9BSD2NJOx1grETKnkJqVYUaUlkxLFvM5AsGidsSQQevpF4ZRVePqKp02vKMwmma+INTJeGI69UskuQ0lpPm29+RGk6seh1ZPcWl8jc2NNX7iJ36U0coyeSYIVhB928F7IAqVHGrdjFVpnWKCokg3ueDTuAGBb236ZguZbMI9gVKCuq67RiFBnRKkKBkfhMjfWIT6eo5YzHGuZadtmNcVTWuZTOcoY7DOUZQ5KewzUtctRVHiWs+gC4B1zmJdS1GWeB9wAaZ1zbhaUMc0t1FAqGr2d26wv7dD01TsHUw42J8xndfMXVKBiAA6CoQSRJkanQBEKQkphiNZzvEILZKqKQZ0JsluOVbxLK2WmCxgfZ0SQd7k4/+nM+ILFy6wtbXFD/3QD73xuTzP+cAHPsAjjzzCz/zMz/D4449jrf33nnP06FHuu+8+HnnkkT+xEDdNQ/PvsD0nk0n6P16jgyJfHbG+soQ8f4mT/YJJW7Pwjgc2j/Ha9jY3ESgRCTpA6zmVC0oRmQbPvBJc35njg0LL5Al1LnC8NDzfNFy7HrjvrGT59BKXn95jeS6ZvzZHCk3jPa6uONjdYj7fRMbIsUOHeevbzqKe/Da9TLPnJbaxeCtxOukk64ljMBjxpa98Hal7ZEJ2XUYiRkmRjptCRJTS0KY3g1cC63ySxQXQKtlMhc7At2R4cg05C3R7kXLYY+uVG3zz81/j/T/2IXpZPwWo1p66cl3oqSLmEi9i6sQzhUKluVcTaOsW5dKxT9qQ5sEaQOBCACneYPqGmIhW/xZ6lHLkvEvdROrg0gwvCInIDflQsLFRYKSCukRcq7FtzWLmGS31OHW6jzG2S/5NLijXLLDbbZo5mkDA0dQ1ziYOsZYKKU3S/MakAgghFaeiKDvuR4pxVxIW0xmTcc1kOmN7f59rN7bZ2d9n0TZUURKFSN1r2xJ8koMpGWidS4XCWnCO5f4yD9z/HpZ6S2g94OP/x/+WTBvK0KL8jPnkABsUXucYpRiVGhEc0bVMDyZomUYDdd2we+0SeZwxOnmG/fEURI+AYBZ5Q4YohEBphZSewiQNNkLgY8QjwVtMBj/9059mPm1QGpZX+ugs0HpPlhlSgxew3rKo6yQB8y4ZX0JASoEQ6b8hpF2FVrrLqTMYYciR5FIR25ZYzXFuwcHBPr5uqBcz9nZ3WDQtNyYVr+/vsbOYMZ7PqGdTfNvS1pa6abEuUDVpdh9j6sDTTlPinEdpBRHKvCASsbYliqS4CCEFurbeJ6qhEAQEqOQGNEqgVaolxmRIn/ZKdfS0XSisCnTYTEkQHkwAAzKT6KJAKMloaUCWayJp4WuMwOQ6XR+ZJO9rFs0cV2co/leyOG9tbQGwubn5731+c3OTS5cuvfGcLMtYWVn5D55z6/f/fz5++Zd/mV/8xV/8E76i0V4yX0yRQjGMcPtKj1UPB65lQ7W8VjdUSjLqZeAC3rWs65yTGp4XARug9pKqDmmzGmEcJYWWLNeerWuSEDJ0f06tArKNVJc98tgKNkxSlLmxLK+uoCSURUm5foioNVI6GhdQ1tOXguX1Fc7ceZKXH73JaDjipVdf5j33vQMhA4sYmdpIzNLsUHUuu+TrDyglk8VWBhxgjEnuMiHxwqM1aKkIUZBLz2Ff08wuUWUrvPC0wmwoPvieD6J04llMJmOauqKuFwyWVhBKcnBwwMrSMt4mNCJZRqYURmco54mNJ4YF5IaISjIsaXBAQgY0NNKClGidZtLGmH87CwQCIWWfyY78JkyKWo8tuudYWhWcPn6UMhuxdmiDeVhQ7bWog5bXr7zKMy+8yuWtPfamSfERYwMx5cmFblkkhSCKxJYIMSQ7LUAUDIqVNNMjzXoFaTlaLWY0TU0TPE2IOJFil4RIF5NEYITCKM1wMCQITeMtrXfMqzlSCvp6l+nOgktPPM2d991GbwShiexsVyymU5p6zqy27EznhOi6zVQyEBglMcoglaaxDu8WFL4hf3WX4olLkI0SelRJyjxHSYV1luHSiOWVJYoyp+z3WV5ZozcYkmcFMkt25xAUxUCjtcSFlrryuNYhokyzUuG5dPUy//g3fgsvZAoJiCHFZBlD8Ek9UXVpG9Fb6AJdUUnCuNQboKxPuuLgqaoK31qsrfHRQZQUqiTrDVBlQRCRIhsRDciiTx9JUZTEEGmaBtFdA1IahNKUZclwaUgmM3q6h1SCuq2YzMa0rsFkKaWjLHoUpkB3Aa9ZLjl16hCbG+tE7/n8577A/Q88xJULrzLb3+Hmzk2ub2/hSR1+owO9tQHlUk4wFjKHKhQyz9P4KwRc2yClSRCvfo7RihgCTdNio0PrPNnp6zdvcf5fRDVxy8N+63HLkfIfe/zHnvM3/sbf4K/8lb/yxq8nkwknTpwAGXEy0KtqbgtzhjKwXU25uy85nOVMfcXRtZLrk4plIdGLkDbAIufBgeaV+R6VsETdR+clWkmUCkyjobINmxoe+eoNfvSjhzh1xvHtoSLsC6oDwTMH2yyGgspGonIEI2nwTG3NV556jgcby0aekQvLZg4ha6Edc9uZo7z2+IRTJ0/x3Ze/ixnkoASNFCy6rliJgIgeEZKrK9LloSEQMkG4a+hstSnbTMqIQ2ClwWFRzrLW1Dz2yuO8LHK+8Njn+fWjv4E2GZPxjKaucLYheIvqIER1XTMs+6iQYPCY9MZeX15jmBWc2NxERljfPIKPgsZCEBmzRcNoUHJko0/Z7zOrKqJIrxUliSKS5YYjRw+njqLIcCEZTXwz57VXXmYwXGZ9/SgHN/fYunmTaT2ntEf4gy89zc7+NlrKhIU0a5y98xzvPbzBoMxSoohIWEWjEyGrreuU0EDqgLQxDIcDnPNIZRJ/NgZMliXKmoDpYsK3v/Ntrl+7zmI6T7pmKWiiQyvD8mCJldEKCs3yYBnpko29XB4gMk1/OGBaTdnausZzr15hPzsgW8kwQdOXA7LlFZR3nFla44fuuJNR35BrkVQvJE2rtQ7nAz5EtBIpql0rFo0ly0tCAFc7sk4vWzU1OjMYGXD1AusD44Vnb76PMQW5yRLMJ3pccAipkMrgQ4tWmnphaWygspZFE/ng+/4zMlPSdrI1pVQis0mLyTTWeYJvUXiMjCihWbQtO5MDmtayNBixNBwShYWYbi63LM1IiRC9ZAqKkGuNlBHrGsp+gexQnLapU0irgsHygKZxSJVRFCXrh9YwmepOMxGpI1GBNgrfOqJLZLV4y/6uNUF4hPDUiwXPPPU0n/rkx1le3uDkmcM88eR3aHTNgd9h4moOnTlC/5CCwtJGy8xZVO9WkKmiiIZCanzdJt6JVmnE13qUMBgkdWXRPqOdtzTT/5USOg4fPgykrvfIkSNvfP7mzZtvdMmHDx+mbVv29/f/va745s2bvOc97/kT/9w8z8nz/D/4vBIRKdL2/6R29LVhawFNTzOULXbhGfuMKEyyH0qNdgEha27TiuMoLgeooif2Z4yWHBpJjAopI8d05MqO5cbUc+qOgmwd9icLdISmFWxN4WYdGOSCSfTITDKdjnl5POZYFmlmNT4PLPcNZlzTVg1CBay9yfWtJepFSxsSQGc6n9F2EUShi3VJx32fFi+IZA8VkoCgsQ606JYdIKLujnMp+0uqQIw18+mEPdFj3AquzvaxbYKb0+VRKCkJSKQ0RCS7U5/ieRQok2PCjOm+oVQV85lkNBqw8DNUCBidITPwwoAcsLfTIg8m9PplKrZNg4+RIDTV1LG/cwmTJ51uFBJNy2T3Cv/jv/wXDJcP8V/9uf8dYbLPk48+QeNq5vMpH/vBT6CNpJlZRJQgLFlGd/NJS5gYLDZ4nGs52J0wr2pCiJgoGAwH7O8fsHPjBodXVlEq0h8NGOQ5xIbJeMxkPOHSlcv48Zz1fJnB4CjT+ZS9ekI93aEKdTqySk2uCtyixixqDh1e48jSEk2m2DzSJyuW+dzNV7k5f513n3k7f+7P/VmkV+SiRWUKby0KjVEa4WoQAdc5KNN4Jx3JM13g2+7ITYIOpVl8JASf9LcdgFwkxzfeCZq2RWXp5wiglO7gU47Y/T4XfOIxCIF3EKKgqi3zxYK29bgmSfS881ifRk9COIoiJ8sy6rrC20Tgiy4ZWUZLA4oio98fEInk/bSoC8GjlMB1pD2ZIqip5nWSEHbkt0SbS4s3JQVSpjRm0y9x3ZhLKdXB1wOZLtIcQYZ0svGBdhrQnZU6OolvoW4qkB7fNkwmY4p+ycsXXmExeZYf/pE/xenTm8S44Pf/ze/z1cce4SMfeDdPvvg4s8UM6xuKMsM7g69A1C2+iShVsjZYI1c5mTeMRI/hakGmDAc7C1pluXL1IufPnyf6/wXla/+xx5kzZzh8+DCf//znefjhhwFo25avfOUr/O2//bcBeOtb34oxhs9//vN8+tOfBuD69es8++yz/Mqv/Mr39PepSPLvCzAqkAvJ9bal0SW5kFxxlgsLz03neHq/YTTKOGYFNms5ZHJuV4ZrwdGTYPyczISOoNRSx4xl4whzwWSqMKc0MvNURHT04Bx1kExqx+13FLTbGaUuCK0lyxJcfKlUVDHgbaCZNuyOp7TO40PFzZvbCCTDUckDD9zLl75wExuhDUnhHrQkE4m0FZXAx9DBt5LEpswNuiM9pW1/TPZVPAWJNRxV5I7Tt/HAPW8n9HoY3aeqLa9dukwQgedf/C6LZk7deI5sHOX9734fa8M1DIbMZPT6A5yw1G2DEQY736fMNbWDupqxv3uDoydOcvzIYYbDZQqj0FolToOWeO/wPkV3hZiAPj4mLafUmp6GzDqqWaDsCy5fuEARYGev4WBSsbraUIQFzd6MQdFnZ3+XF199jmkzpfYOF9OoJoSWxWzCdDph92BC4wNWGHQQGBGpbIVSgaOjZYSPZEWJzAx1XeMaS3CB3soa9zzwEEfXj3J6ZZO2qtmtpkxtpBgM2Njc5NTJUxQ6p55MuHnhSX7nd/9nvvj0l1H5iL/wX3yava1nuHLpEYSEe+47wWo/In266cQIUedonXWs3LSIymT6GopUtLwnCpEUG8Q3YttTQrJIWXzSpHFL5yLz0WMFOBlp2oDJVUriJoUICHRyAXZpFE4kxofIZcpf04GllRW8kKnTo1M0pGUFkoAPDqNNotPR2ZWFRItIdA2SFEkkpMTkCqUSbEhK0iw/6RkgRpaXR7RtcrMpmUI+ER0SVaQbiFCKECO5TFvYGG7xp2VH3Es3CxnSoi1IDULgvKOpGhaTGqUEjVvwjW88wuUrl7m8tcW3H3+czZVNfvhHfpi11RWuXjtgZXWTH/n4n+bBu++ikDk2VnznO49w+cp1olKEFtzcszJcZ/3IId5x7p0M8h7T8ZiVlSX6fYOzlsGJZS5fvISfTrGbFde3br7pWvY9F+LZbMYrr7zyxq8vXLjAU089xerqKidPnuRnf/Zn+aVf+iXOnTvHuXPn+KVf+iV6vR4//dM/DcDS0hJ/8S/+RX7u536OtbU1VldX+fmf/3nuv//+N1QUb/Yhgk8GByStt/SDQMWIVjn1wnLdw8wls8BF4HahOaFBRIdylrv7PZ6YtPS0IJemk2RJrLDse82619hG8PwzY9724DpHDzu2XpKoAKVSGCnwXnDslOPCboUMyQ47byeIJcV6Iak8VAJ2D6asS8GiqWlsckxmZcb+eAeiTXpQKXEiktmAV5oYA9o5XGfHxEeMSkc7ccvQERNtKwpwIhKkTCQtUaKXjvKBt36AEw+9nSgCuljm8vYBhRR86+kn8S4dOXfbAy7tvcZXHq248+RtSbrkIjcO9tkZ79B6S+s8zjXo6DEiw3qL9ZbMFPRMnx/68A/zQx/9GL1ekQpLZwHWUqJCynSzRAQpGUGKFMuz2F9QYugJyYvPPcd4f4/9+QFVu2B9dZ2V0QaPvXCR4VLDU88/yfXdLerQ0BI7i3KBFoaiPMqRzds5dapH2R+ysrJKLzdcvfI613ausWhmRO8odcbB/gTlFEIP2dhY4lOf/BRlf8BwqQe+xfiIbTxmf4LZ32N5ZYn77z9H2cto6wXRtZx74CEOv/Asj156nfvu2+COuxcsJrtcv7HCV744YX15hBYZ6ETokkJhAwShEAqiUmm22LnqhIIYPc65lAbdy4lRJA2uJ5HSvMB5TRsi4/mUgOhGK6qzTifbrXS+m8enhZIiLRtD5VMoQEqexfsmFTgEUtoURyQERnXuNRFRKhlRjE4LOmRSTWijEjDfu8TqMPqN4m2UQpn0nCiT/kBImVQEnSvRGJmcap0CR8hb2YERlE5lO6Ybhg/dsvff+V/wHuscqlNwLKqGdtEQQkPTeC5cuspXv/YlHn3iMaxLmuibB7s4BPccPYQXNb/9h59jOp5z+913c/d9d5MpxbHNUxAajo+O8si3v8Hu/h6zvSn52oCzZ+9iY32TjdEaAK5saZ1HNJLDG4cIjce5GggoETh8aAW4+qZq2fdciB977DE+9KEPvfHrW7PbP//n/zyf+cxn+Gt/7a9RVRV/6S/9pTcMHZ/73Ofe0BAD/L2/9/fQWvPpT3/6DUPHZz7zme9NQwzdjwRkUEgV2cwML1Yt41YS5oKdJlAh0R68klyrWmIpMCFZSze15XahuDpu2aokOhPIIGmiZOprlJMoL3j9Yrob331/zrWvTBBRk0uBUYJZJdC9mt3dS2k2KTO8lOxUEVEKBkrikOAFzsP6xiFMVrKoag6tDJhOx8znM5SSOAGVjPR8wKoUt2MUKUcudP/ekJxGxESS0iqRonxiquFUyViVyNVNTr3tfSyfuRsDtPMp08WclbU1tnav8eJrL2JDSmjOSfluV669ztUrl9LSTyiaqBG+QSfSDS0OhEeKGV4mPa5xjrlt+b0//m1sU/Gud72bzc1j5EWZzAUxJY6ILqAxXVCgpMK7yHi+QEjB1Suvc/PaVQqjOaimHDt+gtPnzjI4tM4PfPzjROF54AfeloqWiCwWFdFH7LxFBElelEiVI7tOMdeBGFrcPXdRt54gFXWIGJVx7co1Xrv4GlW94NiJY4yKdbTW2GmDUp5ibYlSZ/i8hwgFSkgm2wvCKKK04uixE4is5iOf+BBf/s43+fDHH+DS5S/Rzna5fHlKsCPG+wuk1F36ckxZbEIlsD0BIXxnh5XE6JPWVWvqek7e65P1ClzrsfM2AW1cwFuL84JFG6hbj4tpHyPlv02nCLeAOR0lTIhbAbPpapEidcd0ml/fmVekTMoH3zU3CQwVMVoiokoJytEjup+hUgIRAiKkSCYlUxJzwHcg/kSaU0Z2XXH6CCF2//70HEJEhTRyuDVqSdSitC9yIemKQ2fywAaUSwyM6Dy1SwtE6SzV1dd54fkX+NKjj/HNF15kXM8wWmPbpHRxEvLBgBO3neBff/GPOHHqFHc98C5WVpZZHi1hTIqb8rbhobe+l82jp/j2t7/J1Vcv0s8K3nL33RS9lBBy+eplhJacOXGOLOuRG8O8OUDlGcurh7BWUpQl8OybqmXfcyH+4Ac/+AYC7k96CCH4hV/4BX7hF37h/+tziqLgV3/1V/nVX/3V7/Wv//ceQQtsCORBIk1kpCS1lLw8GWPmLc57GiXJgiDzjpHJEDKJrz2SJel45yDjj2aO/a0ZPSMTIEVperlgtZCsNC1Xr1kmU8uRUznFkiabCIwTeBsZz6B2gpMnVji1OWJ/v0IpyW7rmCAYhUhuBIWV+FnD2rHDZJlgMp4QwirRC6p5g/eeLa8oG8l6njMLDU5E8lsQ7iYFFWql05tXym5MkZQetcjZl33qfJnN+x5k4/Z7WD5+Gh9JYOzWE4QgDxl3nbufg5mjXky5+MqLjBcTGmdxQFAKJ5JuOcYWmUViFAg0yuvkvlMJbKJ8snRqJcmU4eIrF7j02mV+6If/FA899FaUEljb0gaXXEk9gxeBXpdXJ5Xm7ZsfJK5o/ugPf4dLl65TihVUvoEsBxw9d4LNOzaSVheHEQJ8yicLrUPEyGQ8J6IpykGKpokRrSUUgqgksxsTzn/nBVZ6awzKHuSetbtP8bYHz1G3C2rXUvuaqHrY2iVFRyMZZCVr/UjTO8C7BtuM2ds9oL80oI4Vq+vLaAWbx/o09TPsVJfohyEXLzYMl9e46+778MF2XFpJ46BpG5QQFJlEC58kYTKmHL5Mo41itTyEkxEbQ5dCkgo3MZAi6zx5JpBGI7vCaYzuDBzpCG+0SSe7bqegEB1RLf2Z0og3SGjB62Q7lp1WTJrEO5bJ3BuDTzmLKskOtVaoztqd+AuStm5SRx5TZ68yk8YYTZv0z6SxiuwaLdGNGmI3ViNC9BbXhI5ZkcYS1rnupi3x3tO2Lc45grOJ4kZk59plzj//HHsvP8/8pefZ2t7lRutpWk+xvMx0PCE6m4w4ElbWVshKwzvf8z6OnrqTF1+6id9rGfYbRislXgmUysizjONZxsraBue/+xw7Vy4zme6zNx5T9Aacvu0sq+urGJ2xuz1l56CiVxpOnjnLbbffw3TqcSHCr/2LN1XLvq9ZEy4GjAQRFUI4hjHQi5q69pxe79GvIvPZBJVpfIQjOiNXDY2QaAsrInA2d7y3NKzvVdxsJEoGGizCKvKiR+4du1PP/q5jrVegS42ap4RfoQyTmWA2VTx833GuvWPGN772NAdVSq6Yi0BfClwTkK0kThqG5wo2Ngbs708pigGInNvO3sHLL77MpdoxjoKHDg/IRUv0kRBTIkASlgek9+RSQwTpJVIqaiHZEQWz1ZOcfucHOHvH7VAUyCwjzqeMr1/DzSvUaEi5foh7Tx1lJTe89ORjZKVhzwmK5SUWrWXRWprgEUbhrKNwgeVyyLSV3BSBCZ7MB3q6ZLkcMix6SCJlb8jdd96PkJrFomVn94DhaAkbIlEbTC/jxG3HUw5aronS0/qIEIYfO/eTPPzuh/jGI09y9vb7mMwnnL3jDEc31sE6nPdIqZMUzeSIXEEZEESWhv3EuOxmjd625LkmakPUhrwouX7hdUSw+KLBhUBWDBBGYUyJtYJmXLH13POMt/ZYWTuEG+Qcu/0Ew16GMgopIsPhUkKURmjayO7+nCcef5yPfPAQMexCHHBlp+ZgLigGFSqDgAUxYNE6tvcbQvBkCtZMP3WsMqIHpotC0rQxZdTFWyNTIMsMofFIkzLc8iKBakJMBgqjU5q08wk+42xAS0uM0MtNcqQJ8F4k9nSWIXOZzBgeqnlFUtJF6LL8vALrHUJItBEYE1EqdukcoHRqxGKMBBfxilRoNegsudO8t4gYCE3S90ohEgMnmR2JPqSiGkJiPWjRAXUk1rYQSVFe3tHaFmdbgvMUGVR7W7z+/AvcPH+eVx9/Ar+/w2HlOalgw2RUNrJd9rg8XaSlbZYRY8Jz3nPvvXzwQx/m7O0P8I1HX+O5F2+yuZJz5NCQASpR/5ynrVpkDJggOX7oKM1kStHvo7MeeTng8JFjSfK5t8Ni3tA2HpMrlpbXgBzMjLqdv+la9v1diIMmqoDTLTLCsdwwnHu8h9sLuBId+VjQRkehFZubhk2Vs1CRjYFAtgJtI++TMN2ryFZ7HP2xVf7o6QXj6wsOgmdZei7NYPem4/TtU3pLkrinyaMj2prtHajqI5w45vnJH72PxfUX+PqLilk7RwVJLgNNDETXsnN+G3v3LN3RO90kJuf4iSOsFjl3xJanZpGLzvE2EzAxpRoE3+K1ZhECOSot8CR4FYki0KDwS4e4410f4uS9D6CxzBczsmBopnuEagpVResd4sicEyeO8+qrF+i7OSf8Lu8atvQ17ErYwTOPjs0MVoYKH2Epb/FB8vRBxU0URmpqBP1ej81DtzELDrO8zMNvfRd5f4AqciKCadWgVYYpMkZHllBLhuhbFvM5zjqqas5ssqBd1EQfeOiOB7CtYzBYYbE15uXLOylVwdk0G5edfloIvI/0+30yk5IxQmddDjF1VFLmjA4t44Ll6O0n2L+yR1W1FL2cXr8gRkdTJ6usc44b05qV5XX6y8vs2Jp53bI86LFx+ChuUTPo9ZE6sLW3xYnbT/Lki0/y8itf4if/NwNeuQLtXLLwGpTm+MZhRr0+rTTsThu292sIglILhsMinXJE2hGYMu9s2ElpHZwj2IAxGUrQ5eal7tG5RGwTOtH5TG5S6ocAHQTtvEa6xMwt8pIQHFKmhgWVnIRaJRVOlCJ9zkVqZyHoZLzRaZRglECqQFHkCNl1yCLl4SUIVezAR5APzC0UYtKpOwg2mYFiZwqRIi0iQ0iO0cQfTpr2tq2QLs2AkZ2jMURc44ihRboFcrzHxaef5Pknn2Xn8k2K8Q0Gcc7pXDAsJCMXQQquAdeE5uq0oRWS++57kDvvuZPPfvZfcOzIcU4fOcM9dzzI1o0JV65PcQxwyqB7Q6RWuKpie3vCbLrA+zlnTm8SwoCz+f0Ml1cZH4yZ7E/w1mFMgc5KeqNIXwqyXCNMztXLNxC6pWr333Qt+74uxFanpZcUHiMEwwyGOlDHABb6/TxZlmXgQRM4bCrKQxnZIENOZyk+RQaMtEiXUR9EekuOd9+9wpM7FR7P4ULxWNVy47pE3y84dGfBq6+NsdaRS8ONnZarWzPO3RE4fuYUD94/5EYduXyhYc9KDpcOYyL3rBR89WCBwSM7QlPT1CAl73nvu3nkd/4FJ+f7PDtt2atbjIYUxh0QCrRPagnVJQwoLxBRszASu77BiYfezrFzJ8momOxuc3BwwNrqEn4yhnpGMx9T9o+CsPT6hs3DG8yeD5wsDedYIHxDL1MsAVmuOBQdIYINGukdWgXWlyVjLzmIEYxip68Z3XuO+088yKHlDbJBhhcRFwX2FjBGJ4C2ytIyZ74/4/zzr2GrgKSjVflIpvOkp3UJ6u99pLEteIsi0pCAN1qn2aF3gZny6QjubDrCS4lHIlVOVizIyh66VBTlkPn8JjIoRCDFSBlFTxbMqwX9sse5e+7CaEWe52z2hri2RrhAf5CxcA11M2FYlqxvjkDW/E+/9Zvcd4/BssDSMHcN80ojhSHLlnFyyLXtMdMqkKmSMhcMckm/UCjlMWWG6WXcIrsls5HF1m2y2eqUax18IPiIax3BBXyM5CrDmBxdGKJO76XQgYNiFAhp8FHhvUVrj+pGH0amZUPs/NyyG3slQ69MhVnLbkYsUDqSmc6hdov61i3P0sg3jccSECWNMuyiSZS2VFOxoQuiFf4NUI5zSacspYZME4KjappEAQwOX81QoaXa3WJ26RLXn3yS+YVX0dWcoU2uwiUDvSgpYkAHhzOa62XJy2LIi7s7OOm499638Nf+27/OV7/+OU6cPsr73vN+PvyBDyGF4/KVV5jPd1lfO8Yd5w4xHChcs8A7RzkY0BssUxQRrVoGK4bBKEuERGupqwoRQoJwqcBLF55le7IHSnNs8xgbS4eQFLz67J9sUPuTHt/XhTiMwB8IRNAIHVDKUxrFXtsyaQRFOaSvG4KOmAjsSF67MWXhDTmWoRQMg6CVkm0teHzS8rRvyMoDbJMCPA9nOWph2d4VzKNg+fSIm+0uhdCUXrIzbzk4qKltRC4f5QfedxdB7/HfXzrgwiJwuzGUsmWTBeuxYDBYZTgaIcU22zdusLq6wqH1NVZHS+SLPY4asJ1XX8R/h7AVPEWAIBweRZSGqVrGnDzF4fvvZ3D2LCITVNObzMY7xNqy2PH4asHBzjZEC9MdZjt9skMb3Hb7SZpXTrB/7UX2mwVDKViWkpVc0oqAEckNl6MIUuLzZJldE4H1zLBQA07c/VaWH3w7ZvkQMghskATnsM4m+ZRQCDzBknS4UeKrSHvgUfSwXWaajJHGgog+mTycw/tIsKBkRui29VIrYpA4HwghzYszI5EoiB3ECEVA4FpoKofKk2IhuICzqdvKezVl3yCVpN8fUPaGDOc1YrlHVJqw3zLdnmKWc4psFavTsVsVkqXBMl/48pfw/gYPvfc4r156lfMXWra2S6LL0dIxWjvBjalkv1JkytAzguVSMuhnxNigCtPNyzv6WiRlq1mX1Aqd6gBPMni4hO6UWiG1pBiUKJNkXN45VEzBAW3raRuHcwKhIkIFshAZZgUA9o0ECcCREKw+sSmEF0hxK80kolTSAseO0SFVMk1Ikbp5Z13iL4SAa22Cowvwtu1GIR5QBJLbc76oaKoFPjqKYUFeZNjgoHG4RUPdTumpBn/1Alvf+ibNxUssbt5gUc0gtPS1QATPQCWwiJKCzAPk7Jea/dXDTE+c4Wtf/yYHynNi/TT/h//qv+QrX/0D/uAPf58/81N/jne944NIYXjx5ReRsuWD77sX6wQbK5DR0rQJSoSOSYmxcNTNDC0l3/7OV+kvrbK9s8vZ46fJB/0EFqom/OG/+UMmOMrREke3r/PWu+9jWCgeefzLb7qWfV8X4v5aQZhWeA+ZkF2ag2IcFTMn2PCWAZaYlUwRXKgCtTAMiyXW7Jwi1kQRKZAck46zA8VjNz0zm6KEDkTGGSEZCsHBLBJlTtYrmDhBD8WKElx1AeEUs+ke82GgdYGemNFYx+OV43Sv5P4CNIF3a8HRsMLx1XWeka8yn0+ZTifs79xkY2WJ4kZgUwVsFISOJ+GCx3gIShB0RAeJkzn7gyV6D7yLlTP3MFg/DDEw295hvLtFqbPOLipRWclwZY1mPsbt7XDhxnUOGs+5932UjTtuY+u5JXYPdullOaV3GDSNicxFQEeH1g0KiYh94uAwvWNnCatHEavHWD71MKq3gZOBRVjgWpn0oTIlKdxypYSQ4sejC+AEueohZEnlqgSs8S51ZyIinEeLBDqSQiVGRIgIHCpEQhBY6xO9C0dHucA6gdSGIBILIaTkzDSLJXQJCgCRtnWUfQMxvBEPlOeSmAsuXb3O9NIeA6kYjdaoF8mUkuU5wmRs70343d/7Az7+ibdz8dpLfPkbc3b2IMqc0cDzoQ+/j0/+5E8xXnimDSwXkkwrhv3U12eFIu91RUhIFBLf6RkVAh8FWqvu3xRSIe5cbkqB6WdkRWJnBOeBgHMt0abvb3CBEEFLSW9YkhcmsY9DSqaOocNKelAyPV8SMZmkLEqUjt04gbRMjD4R025FRYU07/XOpxOIS7Hyt0wgIUZscFjrqOuGKFKOnJAqAZ+EQwkLVYq9Urbh4MUnmZ0/j3v9ImJ/m8V0GxE8OkoyZzFZx4oQEeW79wWOqBXXo+Lakdtoz97LZ7/wRQ6qlo98+BN8/Ad/iKe+8y2mkzF33f4Q73vPxzB6mf39A06cuJPllQIXPVeuXuEr/+aLnDp+gnP33M9wdUghAk43+AaaxvPS5fP81u/9NmvHT7B++CgH1pKN+hxaW2ZvNmHatMThENlbohGKp156gcvnXyYvB2+6ln1fF2KTCUIv4fIikczDSETaCHOvGS1qeoWhEoLXFjVt5jloQM3GPFBITvQDpoPnaBx39iNneopna42Ikf83ef8Vo2mW52dizzGv+2z4yMxIn1lZtst0V/X0tDdDzvQYcgzNkKtdjUBqbwTIXOhqIUECBEFaQRK4EHSnxRLkcmlnOL67p6d72leX6bJZlZXeRYaP+OIzrztOF+erpgStgLqgCBUYhbpJVFVmZcb3f8/7P7/f89wLljNCsS4l09IjfEo3a1DDDqISpGWFloEiyRF+j+nkPpuPKrIMFocJJZKRSBAhNovWEhjkA5546gm++f1XovEhBPa3t7l45iT1tcCZnuDOLGBE1OEgIvnKy2i1dSql7i2z8uJn6Fx+nJD0EcLjxgfIckwhE0RrcDKQdYdUM4PSGkkgVYqjnV1uvvo6p577DKuXHyPbOE29e48madEYukHTUQm1hVbkeOWwISFZeZxR/wTm4rOkS2foDTNUT9GGCWbqsa3F6TQOjPgeG2+N59XVn/vgnAHEvBhg+fAd1s5bWHKeBLFNMyd+WcChlI4gIkc89QYX6WBpFoMUjce5BFRsVikdZZFBhuimSxStifBQrRV1U5JkCmM8edGj1xuwvb/L3u0H9LMFTpw+gcBjvWNpbYWgWlSe8If//I/pdGHxxIRvvzxjVA/Je12EshG2I6KiSypFQY51LbWxkGZkaUKSRqbxhwBx0zowFm+jhUJlGUka8ZN4SV1XCEApT2fQg/kbg3eRlyuFwJqo9/I+vvYLJcjzlDSNv3/eC2xr5kMYdKLx1tH4CkcgyyWdTKPlHH4v4urHEWhbgxAmijBDbNN5oK2bn9ftvQ9IqTDzU3lTG9q2xgdHmgaGCz20ECTWMKtHODsmraYcvvkOx+++Q3n3TWRVoz1IqUhdmOfoWwZC0g0K4QRVCAQtCUJhhOaRhYOTZyhe+gz/7I//jHFp+J1f+0944cWn+ZM/+pd85lOf5Xf/3u9xMJmwtLDC8bhBSkl/OEBIgwyOH//4e/zrf/GvOH3uEpc+cYOvf/1XuHT6JDrRmKpFKs3mziO2Dg/onTtPvrKM05pX3v0ZLzx9hXduXMUribPQNo7d+oDx/i7KCPrdjx7H/VgPYhEEVnh0Kgg2kAbPiRQ6bWxu1dZRITgYVTgtqXWCcwUPqhmJyvnUQsJiPaUKkBjJitX80nLCzkPDvgrc85ZPhZyzvS5v3jmkmg4YLHrCwHI48ag8wU8aDvdG6NByuP8ai2unOXtyg/XvHrC9P+KoTrBak4aanfGEzVdeIT2xHqHTwZEkCdPZhCLLMMBAByrvaUKsa0ohsY4IPA8Ct7jI0jOfRKydwo1GoEtmqaQZ7aBbi2sl9eyYVkpOX+kxGObUu0fYcsLY1EidsHN/i9vXbvPYs09z6sLjbF19B+WPcN4xShPU88+SLK3x6l++jLaSAwp0d4NPfe6rrJ85i3eQmppgoWwarFeRWasEIsSVipAyriWcRxNVOoiIQDTBEIjd/IAHoeeRKIFrJ3hTUR+P2Xr4kPF4hPENxUKBkQFI8UiCDCSpYHFhlbXVM3S6S3GnGgIei1BpbKglEt86DJagQEmBIJAmOjYo65qi1+dgfMzOnYecGaxQLC6TdDKcm9HvddBZwKvA+9ff5pvf/FP+9t/9Eo92X2f7sMRnCfPdCwtLHd5/7x1u3niXJz7xBRobT54GSRsEeZ7jsXHl0ETTiAxi7g6UBCmQaYL1cX/e1i1SxaZit5dGpoJ1eBe9eToGdlFpBNJ46+h2CzrdjCSfCzx9TCg0sypmhfMcfCBPI+PE4eflCou1sSgRgsDYDz0/MlbiQ4TF27aNg9/FKBzzNIRQmvF4wngyRasUrRXLK4tIaQihpm5LXDOmvXGT8VtvcP3dNwizEcJachcz8J6o1VJCoJ37+b462pdFjL1haYJl1xQcrl3kmb/5t/hn3/oL6q0Dfv3XfoNnXrjMt7/x5zxz+Vm+9qu/iu4WrGYC1IxOzzNY7JLlFoFldHjIj1/+PpNmRoljuzzkv/39f8nnnnuez734SZIkIclzgoKqrpmVNePpjMHqCoNOxtajB+wc7RA0NOUUfCDJJGmhaULL/vT/h826/3/66l3IybqadqckcxIzrlmRknym2A2CjhSkuaSaBpz03GosvZDSCskRlmlvAdqSwnm0BKtgo1A8M7T8uIKZS5BCsJFk/HBvwtae5MqFDmcfW+KdrcNoCRCSw1FDIjogJyyvrjDbuxl1Mg6mTlKFhkImpAJmx2NWL50hIAmtYVqVfOenP6R97xqf1xJhFPsepkHhZLzhdlJgCNRZj+7px9DLJwmmQgVLNTkiBLDlBGsbmnKG9R6d5zx491WaqqI8OqYsKw5Ehs6GiOUL7O7MOF2CHi5Bp0NaHpH4lP1KUic9fu0/+wckL3yOGz+9x7pe4MyLz7J4co0kSPysZLJXYRtPEPFUar3H1halYyheYBEqrou0FvMTYFTLSAJBCxwS5QWJsBBK6qrheLzNX/3gmxyMR+we7nF0fBzLAXMugxDq5zl2QUAqxfkzT/Cf/2f/U5b688aTCwjhUZFkjkwkWSelDZCIiCk43jsAHfBa0845DKfOncWXDd7OsGVLr9+l0+sSZEPjSv7Vv/19JpMRZXmVogPHM4vuKNwo4H1Nkqf44Hh49yEvfirQtIrKgxUJQWtQ89WATzg+rFBSkKUCJWODzRHRp0JrXGvweNJc0ukWCBmw1oINccfro4lYzg3VWunI31VzW4jzBOPBQ9O0ICVJnqOSeU44jeyGYAO+jZdrwsVnSsCjf95ki7V/QmReCKWRqHhJGAyttUzKkqoxpDpjYdAn72iklHg3w5fHpNM9Zrfep7zzPgfvXCXbH9FtG6zyGCkxRErch29OQgSUC+AVRgeU8wQvie9ICaPgmays8uxv/ybfev0t3rt6m9/97d/l3Kked95/nd/5W3+fsxcvUHRy3n71FUbjbXw3EDQM+8ss7K8yG01YW1pk49Q6dx/dY/t4C3+UcfbcRV659h7D/iIvPHGZ/iCnMQZyzXh6xHRyyG4GLAz4k7/4Nrs7uxSLQ/ANzdEBZdNiMk13aZVz50/zzl9c/Uiz7GM9iJN1R95vGScO3WoqK+k1HUKYsecbzlpFd/56aoLAWiiCI1GK/UnJvVGHp1SfYOdwEC1Y31jl8WaX6w+nzKzGCIcSJaGBdpIi1YzBQGGU4mhc4ZVmPE1o3QAtuiS90zAuqblGqwNTUdPqQOlAywEdvcTScJU8TbG1xxvH7Vu36e4ckAwUU6DEY1AoZ/AKCJpa5vTOXmZh4xRFoamt4ej2PTLpo3DRe8qyopxVmFYy8yPGUnCMoBSardJxd3SAlCV5MeZsITnzySuI3jp+8STN9GFELCrF+2+8y+RoxnOf/TyJPM3osEVIjTEx86k7HbpLgnZSY9u4FnI+XjIFKZAqchIijcahVRoLBS6+Kot5syzVgDWMjre5duNN3r76DjuHO2zvb9F6i59r2aOiyAER9hPmIBwB4AIf3Hqfl197mV//pV8nkRq8BRFNExF/E9BaYEVs+RnXYo0hTVKyrMC1PuIelaY7zJDzVVe/30FIDyFj89F9fvzD1zl7do3Fk4FbWw1Ff4lpU2Fqy2Cgox0EH9MXqSJRFodGq2iHMG2sK9dTx2jSkKcabwMyj5QznakYiVYSrxUq1eRZGlMeLn6vBBdwjSEEH23ZIiCVjsJN5xFzW0lwHlzAtBbvA1mek6RpXH+IgLctEgkuNuAI8wdkiDXoQMC5eWMvCIyxETuKjLKF1hJcw+jwgK1Hjzh/6SLFIJ4esTW6bdHViOMP3ub+j76PvXMb05akwSOcwcjIiImYjVjFDs5FgQAxnhnt4tFcIwgYKZkEweHgBOe/9pv88Or7fPfln/C1v/YVnntilXfe+Cnd1SdI0j4LS8t8+/t/xje/8w2G60u8t3WLwcoCT1x5gizvcrx1gJ/UGOFZv3CGaes5Pj5ic/sRp9fPcH3zHt0unNtYYrS/xerJdZrguHfvDiYYRseH7FUlnZVVKBIWFxc4Lh9QHbfoNOPkiXU6+f8nqOz/29fHehDffkfRHXQIRZfdNuF+O+He1JGlKeNE86apCLqgUDmFitnTJQ0dqahtwu1RTdsRrMqUhdBSWE97cMDlfs5nlgJ/sTPlQPS4JC0rQrC7Zageb1hZgdo2GCkwyrI/amhtivOSRF9kuLhM0f2Aji4ZZB1qKpS2aDPj3evv8fyvfIH1lSU2722TCU0v7ZOpQ7ypaYKjtpax0SilabWjzXIWzj3B8PJl6vEh0/37iGKBpp3RtiWmLZk0hp0JHDQpB75lezpjr2k4aBpqKaNU1kHmFFo23D/cYWkw5Ne//FuItYvU99+iL2t60nLC1Dy6/gGLFy+xeuEUu5O7TI+nkHfQWQGJRndymrqJGpzgUVIjtIpWXK1JpMSUJVJJlCQOoxBpXdEOadFCIpXg7oOb/P43/g1H1TE+VroiRevDui6ghUTwIbdA4BzzIRQh9vfu3sE5SzLnW0gVweJaRPqX8C5mYxOBSiWnV09zfDxidDTGHdfobgctJVPboFVgMOiSpBBw1Mby3/7Tf8OlM+f5+t+8iE3f5I1rhyTDk3ibgqoYLiex7aUTmrYiSyVKzAtH3sGcCGat4PBoihcK6+MKBynxMpDnCU7OKWSJoqMKpAtRzW5sjFu6QDAm5nm9BVRkPPAhQyKgIgsIH2IrLc9znI8FCgCJB+9pXTyhEyKUCTmvo/vItmhNBDS51mIdGBeNMcZYynKGrUYsLQ74xLNPkiaC4CtcVbL/3lUO3v4Zcvsu7e49tKnQxiJthMxbPPEZEJiH49BS4IWIgHahYi48eJIgaFQ8CddodosuV379N3ll54g/+IuXeenTn+CzLz7OD//0D1g5+wR0zjJYXkJg+MmrP+K961fpPFhALw043q64Vn5Af1gwaw1pMaCqZsheB388QwZPPZvwwY1reNtyXO9xarPPuzfvUCwu00lTtu/ep9ftMK5L0l6f3mDIxpkNejpFnjjHD7/1Vwx6S5webJAnxUeeZR/rQfwHrzcRACOhcoK2lSgbkF4wsZYjLcjLhtTluCR2+kdti1caKyTXJi0fTCxDETiRKpYzyflhlxOLXZ5oGq4fFtzab7m8rjmtBLvbE6RSnDoVL1acLHC+YXRUE1zJ+PAeH1SvcWr1IlkoKNpAlrWkMqEjPXXjUM6xfzTh1Ik1th9u0+v1eOGJ89y4dRulJToIlA/sOThOMuhlZKcv0Dv3GLujQ9zuPVQ9w+pDPJ690vP65oxrx4Z9HGNfYZ3D2hg/A4FiXieVmjzpkyfLjKsbfPcHP+GJx56lWN/A5T18W6JdxboQbL31Bk/9tb/O0slFeo8OOTpomE1bir4n5FHqmBQJtmrARiSp9Q4bBK11GALae1Qi57qc+Jeex6KsE3gXkYdK6PgBF7EskKuYaNDE1YK1NrJ5EdHiKwWEWPf2QFAF506fi7f9ENMQgjlcP8T4HwGtohIozVPSIqWwHWa1QQvFYNDHOcfosGQ2Len284gYFYHdo/u8/eYH/MInHyPtbmJSSdobYE1DMzF0UkvWCfSyPvfsIXfv3qauplFrJWT8kPmAaaCqHCFokkST6IDWkfmgUuI+O7ifD1YZST741uKNxdRNhOTYeDGY6SwaVgLzvfGc5+3mLTkfVxSuNbg5s4F5qw0fOS12PoydD9gQ/1ZKEwKYNjrjjDEYF9kWIUTw1PJin3w5QyQea2ccPnzAzR/8mPuvvMKwPGTFNwyFIxGWSkAZIBXh33EnfEwryTkjIz50Q7Qiz/kYKlI4UTph6hL2ZM7JL3yJG9MZ/+oP/4QLjz/FVz/zWb7/J3/KcP0KZfIEjz32Akf1PvX9h4zHE1zQNFqztHqKNEvwzZTRwSGd5SXSTkHZzHDOkmYFiYReJ6exngc7jxibIQdVyyxfI+11ybUgTzKwsXGXqpRzKxsMVZelTocLZ5/gi0+9RJ53qCvD3dt3P/Is+1gP4nstEObg6RCbP+TQhBnBQoJEJBanBA6NkwqTgCDu1kg0joS9tuHIeBIbeOveAd2tY7plzZFSWO8wSnFa5fzs1SM+/+VT5Gkg0QKdKkxrqaYG20IqG6Q6JstKLp/ZwF1/ly8UgqxqyQo4tPD2zdsM3niXtNvHikDZNOR5gbEtMpH0vGaA4qGXlCdOc+GpxxieXGfz0RbSlFQi48BajlrDne0RV3cnPAiSkVDxEs3H1/igYuU3hIASguAcqVLIFCo3Qhcn2Znu8qPXXuNLj11BFDmiibvdgWh5/43X2b1zj5VLV+gNCw52KkxjqJoaWXRRqcLOHF76n59K5Vzc6eYYRaWidseaCHERCKzxWONRKiUQtfLD3gLdos9hU0ZDcoiv4lpFqtfUxpNuLysIzpOpJGZnhaT1Ap0vcWLxBIlKo1VYifkloIy6JGTcbSqBNQbTRuKXShVLy4s4L0gzifeCsRDkRefnRLMgLN/69jc5e+YsX/rSReriB9zdq0nSlPbQ4CYtasUjgyDRBiED+3v72KYlVQWuiXZoY8G1jrp0SNL4duANSkb2s051NIf4OX/BxZVCMI6mavAmchc+LHg47xC1iXZib+eyTcCDbwyusbjWI4SkDjEtIOaXa35+sv0QQm/nSQgv4vuHMZamaeKqAyDUpIkmU4pOnqJ8SxKm+HrGB6+/xeb1t7n301cYjI85l0p6tAjpmAlPZT3aK3IUTjtE7I1EPGeIzGLJHHEpZYzWxSP6XK4KrRccqISNr/41wuUr/Hf/t/+a0yfP8Gu/9Av84C//mKWFnLrosXryCfq9lB//7BWu3nqd49mY/tIag9PrrJxeRxjL02efoaMFtx/eZfvwmMJLagNrK+sIHMZY8izl4GhMU5XoUwlJ1qWT9lhZ6NJ/TNJUM7SB8ytnWSsWSXzgXH+V08sn6BVd6lnFQb0N7fgjz7KP9SD+vb89JMsiDKRuAsFr+kNNvrRAIQqsCxjVRpOldXidUzpDJgO9DFQW8EpTT2uwAl87ROvJTKDLgPfeKHnlnYpaaoRvODry3L9bc/58TqeQ7M3izq5uJAcjz8mhpr/Y4MQDVlZz7mUBHTzSC/LScbrocGVW8xd//Ef4QY/ae3YOD2isi/3+4OhLRU/AIYqV5z9Fq+HWnfscbz9kOivZMjk/uHfAremYSmU4L/HOkGFQkpgmcCqeg4Ni0F8gTXK6eYennrrCQq/DKy+/waPtI4rQZ+vmJs2pDYpBn3AokVogg6FTT5lubbN66SKnNlbZfzilanw8HRlLlihEosi7BQkppnbMygYhojXEz6E11nqa1mGNQyXRHxYJYBIf4uv2mY0NLp+5wM7hLo3wyGQusRSCujXRbxcUKQka6CUdhp0BnTRDpF1OX3yaT33ik2ipIr/AGMgUrbUkLiYQfBDUdYsIgVSnKKV/LgM1bQNNoDU2CmaLLp1uHykDh8f7vPLT1/mt3/gbbB/8GcrPmJWSajLDjAVUATvzKN+JxQbvOX/xPP3+gOOpRyuPEoq6iQ+k4OM+2LtoqlYqIQQHczyoIGp3YhbNR6COj6fUxnnqedRNIrGzBiEFOpUkucDMXXamaQgm7pJFENjgUVoThMT7gEXSmn9nLkanWO+o64qqqihnE27euM6Vy5c4d/oUmdAoGfC0KD9D1mNuv/c2P/2rH/Lonfc4p+EKLb3UoITH+diCbFVCFSypjntpGcL8clZhvKcK8QFS+HhI8CFyYz48Hbd4KqUZG0n/mafRTz3Nf/Xf/AFB53z9N/46P/3LP2d13bPwWEqxtIBtjth9uM3e4RGdM2c4MrfoFJrB0iKdTsbFE+f43JPP8tS5yxyP9vnR66/wx9/6JqPJhMHGeR4+2iQrumysb5C4LUZ7OxzduU3bBlYHV0i85KnnP8XhzjZPn7/ChaUNGmsQwSK9Y2lxMWa4TaDIF1haOvWRZ9nHehB/6gVDCA7dxl2eSFpc5bDHnv6gTzgBpm1ii0s4vB1TesjzlH5Pk4t4qWEnDTQKPw6oY0dbGepHUDywnBt22JeCQcciDgP3Nkte+nSXF57r8OBbJQCt90yOK1ZPFpF8Ve7HrGLrGOSKRNfI4FkUDV9cStg+KLm5VWO94OBwn+m4ZNMIjoznivYUuWCr1Wwd11T7j9hvEo7USV6+/x4Hs2OOq4aZkAjXgpcomSJCIBFQJBmdfI2N02cIwrC4WHDqxBLOVkzbPbxpuHi2x8OH9xDZRXZHFbe2t/jE2Ss0d6+j2hafdlnwhtvf+x7nfuFz5Fmg33WUtcBOHbILRoJLE1KpoDQILK2xiBQEUXVjiSZfKaId1wuHEz6ycZ3HhlhKKLIhv/Nrv0s5abj16Do2WFAZRdJBSEXV1Ahn6MqCJ88+hpYFq6fOcObsBTySvD8kSEnr3dyCEQguQseVAOdjMN/ZOOTTTh5XGC6eEI01iErgXIuipciXUUISZMsf/tmfM90e4eqr+MUx9w4CNkiqI0NoktiKKxV72zXLq12mo4bHLp9FCoWUUdnjnaectsgkjXgF36C8p8g7SBQyeIT3OGPjwAyRtlbPaoSVmDpQtxaDpiGLp2Z8LPwcNXQ7Cb60SAI2+J/roGQRtVHOC4wTNBaCmMOREKggcW0g4CJzuioZHe5yeuMkVy5+GRVaUtkiTINpKg4e3Wfr2nu89e3vII8O6bqGF5RkEDwKh5eCYwt4QYC5q07QNIEk12gZH6wmAFnC1DqaNjD0sJBGMHzqNVZJpHU0SI7qjNGps5z9xc/zj/7xP2d784hf+ZWvcPXaWyycgmeeszz/ixVH423u3umzOy6ZlVvcuf2QPOsSC5gNSwt9kjThravvcf7EOZYWlnj+ylO8/+YHfOUz5/nGd77F2uo6S8NV6r0Rp4tFvvLFX+T8uUsY1/Jofx/jLAd3d3j83CWe2rjMeO+ANE9YO3GC4Axt2zKZlgShaEODyN1HnmUf60G8WHboeI87KJFBQuIJLmXfJGzbBVRrWU4yalHQ9ZaZAVsFRh5EYgneEtoUxp7msKGdWMLU4EpL2xbszRLWljMmVYlKuhCmbB96JqOG833PZzuW+yO4FSSzoynaCUJ1RN3u8O67kyicxFPIWGwIjWGQwmO9hP3GcuRBmAnpdIc0kQThSfKCTr/LYSl5bQyYdQ4mE3525xrb5RiCQwqHVgHvEjKds9Afsjxc4uzJUwz7XQadwPJqgQlTZuUM10zpdhZ44qkNVLjO0a7h2o0eO6NDgsm4du8hF05dZtBfwBzvoUIgl3D97Tcxk2OSlSU2zp3k4HAL38b6sspkpIZhEUnM72Zzw0QnTfFzYI3z0Do358nKyHz1Fin0PEcbaIxjYbjCf/r3f49rt97n1q07nFrboJN1SbOMqq24fvsayjj6g2W0Lrj45DMsLa+RpzkyUdQhNrkSncxVTHEFFVxsnH3oMQMRL6BcXKl47+h0cnCKtq1J04ROJ0Fqz+HRHm/+7DWefeYSIj3iYDqjcgnjsQeVExKNyA1pL8Hg2D+qmU0sbd3gTNzLh7mkFKkxbh6p8xbvGrpFByks1rSImUUrhTc2phiEoJwYjFfMGoeVsS1oI580+tJkisFS1QInINEq8oeDxM5JblbEXHKYV41BRREsFq8kja3oqYQ+oLodLq9eQmcO4cbMDnbZ39ll68b7PLj2Prsf3GTRNVzxoI1lpDw+OBo8aRJjaJXxdISgk4rYgAuCytlI8vwQ7ZnoWHJxgUwocinQwuGVwCpJKeKaq0RzPFzk3Je/xj/70+/w4MEjnnn6OQ6OBYle4jNfmvHMMw8RQtDOUlbWBvz593/C9niKc1NcSJlWFWlHY+qWe0f3Wcz63H/0kItnTiOTgi99/otceeICJ1ZyhJacO30O5QLdosOgu0ya5CAdxp2laQ1lU2O9Y3S0RZs0GAxmNsE3lsl4zN74gNI37M8O2d75aFB4+JgP4rf+8X2GNlAYCcEhIpaVGx7+YHOEFYEvnE3YnXkuLireeNRwUAuOWscLJzPO554VY1kwgeJDVJ/1JEBIAvvG0x0fs5FrRrpLltRcfW/C3ueHPLUuWTkpeDfpcm93zKzMGGQ9mnYHJQXHkymNcDQeOkTlvEQgbcuprMNAKRIr8Lal3n9InieYhQEhD3AwptF97OoaP3ntT9k92mOGxUmFCgoVEnKZsbx0kicvPsnjZ86zuJDS2F2cGjOejTiY7eGFo2o9nWyNfLDAU088yUK+x4NbDzh7Yon7+7cQepVx42hVH790gjA9QuBRztNvZ+xee5dTX/gCvaUhRbYTm1NVTdpJ5rf9krTIkUYQaodMMypraR1IoTHO4j0Y68lEOnePBYIz/67I4AJCKdYW1ll9cZ3nrrxEkRRxryxAasEnX/g0wVp6OkfohNb7CIEnYJzBhQ8vqyQBSRJ/eahApJb5OYx+zkawSYzZKRH9fsZDmqbkvYy8qwii4Uc//hHbD7f49NdPsje+yZ5VTEnZ3S3xXiK1xCaezjBh5eSQW9e3osjUhrl6fj6EFQihkT7EfW4wDDopSjpCsAgErvXYEC+rqsbQBsGsjnX31itcmOuP5vxnJSU2gJdx7VIaR+Ljg1DpuHP1xJOwEkmUa7qACIYgDEJYujKln2uKTOHaGmUN2rQ8unGVwzu32HvnbQ7fv8OiL1kJltMyJkHQHqcDwQoKrUgRKMB6GOQpKpGkBKQPWA9JqqlcTK2IRNHiaIylkJpuqkmJJ+oQoJaSUQNaKyZZn9N//Vf416++wdXrd/j0iy+hBgnGSM6e7HLlScnCcsPensJZxWOPPcWw/zO2Jw1F3qea1rSzhlycYHo8RUpJMszYPthlY/UEJ1Y3KIou93ev8+7W2zw6eoR6Q7Hc67OyEh/4/X6fIFtMUzKb1ozLmtGsojQGKQW9Xko/6bDaXWF8PGZnusVWtctUtFRV9ZFn2cd6EOeHgQIf92pBoWS8LT6RahZVxvuNpbUFZ5UhK0GEhJHXPDAN01sV4dSAJRlIhCL1jiBcVLa4QOo8xnu6GlYTxThYOqlgbyTYP8q4uGiwHUciWkgCD3YFXudsbrdcOX0R5Jhtc8ChyliQGoLBK4GTEotAJGk8XbrA6ukL+O0pe5MpUwd12yDanHZnzPb4mBkWKUD7QLeT8fjFS3ziyhP0Vk5E5qsbs1keYcIUIyzbh4eUDaikT5IWhFnFe1tvU/kRf+drMy6eVnz585/k9dv3sI3l0cE+2wcl506dQW7eIhFxRzm0Fbd+/ANO/+LnEEqwutxje6eKnNjWonOJ8REYk2UpSafFuRjMx1tscEipYkU7CITS5L0u3aUe1VFF4kEJiU4ivFx6j8PT6xZokcwvYMF6Q6EzCCnzt/Z4MeVczJuKgJQCLQQIF7GQaRodf62nmTUoFME7tIqrksOjI4YLCwRgOp2R6oI0zdFKgbQcHO7x+7//h5xcO4HXO0xtzc5+j5kLuCZDhwZnavLEsbQo6RWCXtJl35ckSTRLh+BiREvERp+WAuEc+DlHOfoscA7a1uFMzPTOrKWVCuPknC4pEMaTJ/N9sojAduM9IkhqwAaBtAJEEm/1VczgiqBACpqmAWdIlaRTpORFQaI9mgZpx5TjA66+/GP233+P9tZ1+k1FKh1DIBENuRZk3sVfvxQkCvJEIL1Bhui5k1LihaB1AR1A2Jh+6OiERClECDTB40MgzxQ9CSkWP2fSg2ZUJwSt2GwsZ7/yFb57f4u/eP1nXDlzjsGwy62dB3zpi0/w2LkP6Hb3MM2Atqrpd+9y5/p3ObPyCQ7LDqV8gM63saYhVZrtrV3OX7rE0soKaZZxfDxiubNAIRTDLOP0yjJBlNx8+IBKljza3KW1bh7/i6tP7wRa5yASWuWomorRrsPPLJnLmE6n1FTIocT3c0yQH3mWfawHsdYSIyyNb8mERliPVIGOEKylirdbw1ErOJfGjGUvgXbmcEhKBK2Q6ExgraERkXUQfQgBrRxDITiuHBtpIGsNwQuqCt6/W3H2rKAM8QIlcTAtJTIrOJgm5IMnePaZh7z2s3u8Xwb6yrDWDdTWUiYF9yYGkxQI5fFecehyapny0BVsndrg3t03UFJyc+cWJQZFwcpwESU9Tz3/OJce20Cait3qKnWQLC+foUkHHE0t48khIumBTBBJFycUbT3FSsFOPaUygUGo+eSLF+n/fof9aoKzMKta5MYKDgHeIYWnLwz7D+8iyoa0X9DvZ2zuzJDGx8Wrl7HJJWV0rmUqDoFEIbKogbdzfkBrHJU1JIng1OWzzA4mTEZTjHFYYzGNiTf/kaeI824O6QGnYj4W4UFJnGZ+ioxFBKEkWsUcKjIWI9q2ZWdrl7XlZVxrEMFFhKaI/FtEwIVAa3wE9LsoxwyAsYZvffvbCJnx1CfOUtmrHDeBaRN3sEkoyBMVuRZyStuWJLI3zzoHDvf3CT5gjCMQd9X4yOA1dcvq4hBjAq1pYr7bQtVYpE5o24ATEueiSDNNYyYb4xDC4gikSTRWWDzGOJyMJQuIP05wJAJwDoWHRJFqT9FJSFUgFy2phDyH2d4Dvv0v/gWH733AsJmQNi0dAUo6vDF0c0khNMI6nIj2ExkzgghiWSqIuHP+sNijUTGi6F3MCDuDQOJk9D0KF+hkikR4hItQIeclMwtHUnBYB+T5i/xw95g/+MGPWFtd4fErF7l19yaf+sVP8fgly9rqfZzxjCc9tJNIfx2fNKwtfJmF/ZNMyk0WVgdgMw4PDpG9PmXVUJYVbbfGhvi3Cp6N3hLbapGfvf1TtrYfkSwW9AY9go+R93ypg5SCLC3o5UNaY6nG++zvb8V9uIW2is1CrRXuOKBVIPcffbx+rAdxZz0n1QrtJWJck5XxVcgJRxFahPPsjivsamDUxku1qWvjh03FkoEKjtYYsixyvKSNT2wh4XSRsdt6jBFsdBPE2OKF5/7WmNFSD+sVKmh6wTA+sFSlpDMY0Old4HOfOccffPcGN++WfHI1xYYaIwI7LnC78px/5hKb71zDN4Em7ZIUHbZ3digOFZcTz0+Mpb+4ziDNqZoZTz11ic9/7jN86osvMZodcvfa+5T3HsbTppCMZiVZNmB0Z5NekTGe7dC2DbnUuEaQdwe0yjOpWjJVs7BgObG2wP7+AT4k1G2LIYvNtRB+rkMvtx5y//3rnH3xJdJckSQSO+fm6kyjpEKhouW3X5BITVM2dNMUWZbMZi1NU7OztYPXK3Q6GbnWdFf6pMMO7byx5do2SlGx4D2mdrS1jSkMAGJLT0iFT+Y/VsXUhUxizNB6i9SCNFeUU8PRwYSD7T2KpEMio4rIe48xNSfOrNO6CBFKlaKuJiRJQtbL2J8+4oc/+ikvvPBJ1k+N2dxv2T8MBFXGh4MpOD4a44Vn4/yA2s0YTaK0Ugho24Yg4m4cndIaQ54oPB6tJHVVYXAIHeN3xglqLwjGIZQiEdARAnRMwYTQ4pSJbj6VoQnE8mJApDoS2wAXRITP1AYvIJGBXjcl1QGtFEXqKXSgSAKzw23e+/Er3PrB9/D373POWzJhKSVMSahsYKAVS0qgmuiq88ITiG88MgA2+uqciPllISUyOEBgvccrGRMQPpAKaEQgVxq8J53rkphHLC1w6AU3qoawsk7v7Hn+/Ac/ZTBY4quf+yw3brzHlScv8sJzi6wt3WCYJxxsLVDOPP2kJDEz8vw2j39ihc3yk+zc7zEYDKBu2N3e5sRwCCZWxIs0Je1IXn/vFS5vXGTn0SP+6Dvf5+27D+j0+xzvTpkdW3ACFQSzrQkEH/88U4XPIO2nqCyKa6u6xriGrKMQJODmEVnxH8ll3cJpga8D/VRBP6HZbkmnAhcCp1KDdDCzAZlo+lqwKgRyv6UI0C9SNvJoTE7TCC6RQqFUQPp44juRwyEZTpX0TMlTiedOaTnY8TRPO9aGkgfSkeZwPG05Pg5srCtUZ5m8q/mll07yra2bGGGxRhOU5JWxwZy4wN/5z/9H3Prf/SNG9+9wa3ubxjTkxrJ0vMWJJEPXjrMnTnM97zGzx5hQ8/kvfIbF9R5bP7tKUx2TLXXY2dpjdH2LurYkSUraLej0F+ifXGOhv8jVn/yQPOmyuLrMM1ee4cT6Q8ZbjxjKCb/wiWd459otDDW379/k8OQlVoZ97PEhyfx1s1ON2b5+jdMv/gJpL6XIPVUFpjFk1iF1IJrOPzRHxNhcmkmWegPczgHm2NEct2w1WwyW+iwMO+RpEgseSQSl0M0icMbHkH8aBLkLWOOQSv6/NcNintZh0hgNBIFGo8mQ6sP4liE0IZZQlnvoXCETgbCSXr9DawxlXWIah9AFyJQ8l6hU8kff+hP2DiecWOlRtm8zKh2WlFAHTBUopxMIirxTc+KcoPWLSJsxnexH00W8L0MkMh7qpaD1FiE8eQLKN2gZDRWpUPMMcFw/JZK5l2/Of5AxFy0+5C5bj5aK+QEYpwJ4MS+fWJp2gsw8TkZ0ZDcz6AxSZeiGhnZvh0c33ueVv/wG44d3WfIwtAGtPEY4Zi7eoVjr6A8yrK3R8kMhadxhOx9wBKQMH2KbYj6ZgBPEPXKI66IQO8yxoi6j4y4TEuUsSIEPChMEu17wXiUZ5T06Gxv84U9eJUlT/v5v/Q63H37AifOXePyxjI3hq+Ryl71Hq+wcPE7VdHHDR+TqLqaZsbi0wJVLC1zf1hzs7nHnzi7nNjb4pc98mpeefYlMaZpmjx9f/T6Huwd0veNf/NN/xubRI9IsY7w3IzSBkMadtXCS2ghoAzZ3rD69hBoqyqMZ7HlcGh88qdU426JyyPIMN7a4xv73TK3//q+P9SA+3m9IW0MooJNHjm5JQOM4n0tWC8dMBhqfMhQG1+ponFCeJ6XisnPRCacEtfE0jWepk6JFgyA2xHZax6Ui1lGfHhS8NXZMypZ0YQ19wqCvz1hMc+7UBmNz0kTQ1McoaXnmyiJ/HiRT6ykIONflxmRGd5hyYu0xvvSVr3Ljn/4TrHOsnlhi58FNnNAkIuCdoWlKkiQhuARJysJwkbqZ8P7122ze38UqyYN790m7AxZPnCQb9FleO8GwKJBtjakc2eoqWvbQRY/RZMb+dIivUnpNyTPPPQ3/5k8xreXe5gMeHJ5hbe0iYnyMDwEtJYtobrz8I57+m3+DJM9ZGHTwTR0h7D7yCGTsgcXXsjCvrwZPNy9YXFgAX+GnJfXMMLZTzLhGCocUAa0T8iLHE0iSBKnjThPi3tC66KfGW4S3UUSJnL82CpRMCHOwjTEtQgq8NyQSkkGPLIvUspiUiLvaJEmo6wrvoibeWINMosftg5tX+caf/SVPPv4kaWfMkbNsH9ZUXlJVDtcItJZkmWDt1ACVWXwDVe0ZT6aAJs3TiC+dFyRkkGROkKiWrmoolKesayBDOIGwDtW2yEQh08hakCGg0ORZEbnFWqOkwfuG1msaK0lcIFcOpS3OW2azI175/l9Qj8f8zd/5bYphF0VNbhpmt27w/muvsPX+uzDaYzFUrKqWXCnQAqRHhIAECuXBCwbSkGAjMsTP6+RSzO0aEucdLvi5Py8hBI8LHhnmLGMf5r8H8SI8tQEnPF7FC1gbPI1zlELxfinZ1xp1epmfXLtFWUl+73/4d9jfO0SJBZ587BIX1l5nqA7ZPx7wcPQijX6KUxcXKP02D/ae4czCOv2lAReSBveDY9AFl548S6JSHowmvCCgLO/zjdf+kGv7d7ncP8fR9IhSOPbLkvqoRJQfWl5iBM+2juAEWSKpmgp1P+G4LCmParRRaFqEjxfFIQDCx2ag0AT+I9kRV4eeVEissYg0xSEROkBr6ABDrbnrDLWTpNpzaAxKWJ7MNZ9f0WhfUZt48hNCkGoVsYEh2nN9IjkIhrFP8MaxPoDHT/R5u66ZvjsjO5xgHTivqK3H+C7Ojtl5dIulJJDlY1INLYE6CHJt6QvB3sEuN27e5HNffYF//Wd/zMn1NZYWEu688hoNmlx4cJamGtMpChQaLTRKwaws2To4ZmtUMW1nDNc2WD1xipNnztHtDnDekGvLzXt3kT4n0YrOYIDMUq5+cAN3lPKFC+uUs4bh8iJaSow0WAwfHEw5u9rlVAikMmC9pS9S/MPb7N/5gI2nn6fbzTjeK+MJtbGkHY0Nc1pXCPGDCggfyx9pltDpWrzPCZNASkI/7eFcjWlr2qqhnTQ470nSbO6di7AZrXUc9FJGgND8G95ZH43rPqC0/jmPN3iH1LC4PCBZyGlbS10nlGVFhMQrEDFhkeqU4ONpvq4rlheWcNLzvR/9FeOjKY9fOcOkvcqdvTFe92inAtuAqS02lCwsdlk7uQ56EstALhCsJAhBfzhEKonUGmxAaIn3Fabc5tWffouNfsascoymLSuDJSZ7+/TyjE6RsX24w5UrF6nLCQ7B3nTKwvoJiuEQe7yPqBtKvcD65RdIOwOwDlMdk+eSPHGc6Wtee/s95NFL3PrJO9x/63Vy0+IO95gcHpCnmsWu4kQ/xR1XSBd/DyJtTdKTEGXYEcITgsTw4R44Xr55At57Eh1pet7GgaV0QIqIa40t5kjJU0rES1wEXoGXHhE8IUhKnfBuaTk2XcRCwfVHh+xVLb/zm3+TcnbM6sbj9F2XaWUYjVMe6Yyj9hmEeoLZZMTB7gFaDbnz3hFb6Rabax2u377Jo7v3WFg/jc9g1DSo84rbj97jh2/9IQdihOonHJkJN0dbPPmZFxk82OD+mzfZfbBPaR3H4wmtaSPpLzjGIvKZR8cVEC9LnYCZ9PNEzPyIIANCB3xomMtNPtLXx3oQ6yQllTCrZszGLdIG0tDghKS0mtRGE61KFDIpOPIzvrxU8IWOpSsaJnNVeIqN34iJRAeHIr5WCRmYtZa9VpIh6DRjriQFr+5YXvnxjM8WKUNv6AmLaaAsBUUncLS7w9L6ImnSkvZAkaJVylA1XMoE+1Tc3HwbNZnRW9SU0ykriyeZWc+sdnQJZCIg2hlnT65zb/MOB/vbbD3a5O3b73D/4SOMyynSHuc2Njh/+XFkmnL37m3OnDrFlz/1HPdv/ozNB9vMtjeZHc4YnN8A67i961jLO1xAsnR6kaVBj639kta13Ds+YPjiL9LcfwXtDNIHdLCcpOL+yz/gwrMvUPQzim6GrUAh0SLuZyHqdIyz8yhZ3Md6b+j0FG3rKdr42ppnEudTZPBYb3CtQwqNaxzBm8gMFoLGxWquJ1Z7QURIzYdZYO9JvEeGQCoUQktsMHTynGKhj3WOtmnptgW29bi51ULKOCiyJCIOkzyj2yuYuSnvXnufC+fOc/JEwvakYufIY2yObYE2AWeQynKwd8j7Vw0bTw5BRYi48BExORgOCYK5on5uspCa0ydXudcc89pffg973NK2hq000BWeUmm6aQLO8d73Pc5LWiGY2sAHCIyUNHVDluaMWsupc+d45slLdGXLzevXSTpdsqJg/8F9lvf3+M7/+b8gtzVrmSZHEoKg18s4bBwz6zme1PRFQpACEwJKqpgy8S5qxRC0CJBJvDeYf5YgPmRDmAPhlYruNglSxD8XJeYxiABSCVyIQywkApfFyy0aMDrlQHa409ZkScb7+xM2dcqv//Lv8OnnP81PX7sD9QUqIVgYlOzWp6gPn6G3fBHVTPjZqz/m6o0P6KUSHVom04Z02KUtDN2VUxwf7pNkGV//6m/y9S+9xOub32Vfj7BOMQgFe+MRb5r7nMvXeOHSk/z2F36d/8P/6f/Kzp37VK1lZXWZF154ijyTeBHQKkeEJKJDg4FgCB+yMpyjLCtee+11nA88+/ST9Do9/uW/+cuPNsv+fQ/H/5BfsmORSUJRxE6/MHL+FAqIFE4ngvu149hbBkawWzes6JyB9DgbYdapjhDqRAS8dwjnSXQsV6RJ3GcdusDFPKGlZdV5nu4lAOwZjXU+nt68pS4NadqSFyn9pQusVddwnW0eHlp6acuhEvgETOV4cLBJSsv++JC9+z+mqT41B3kHVhJJVwSmu49Y2ziLFoG2bnj79fexmaJbLHEwrnj88kWef+E5jLFMj4946fJ5Lp87zc7De4wOD9l5+JBCKdJel8GgR9rvU41KXr49o+ivcFYvcObkCXYOjhAqpyxL9qcli8US+WQSW2nCs6xabr76CvbvTckGHZIsQTYWGSTeRo2P1hrn28i79XPcUABCFFJ2ioymbDG2ZdbOGA576FRSHU8J1kb4jBTxLj4ErI+/ryrRCAG+dZHlq6G/OCTJE1zwtHWFMC5KK31AZwqZJTjhkakgT1MKmUOInIsb1x6hNfQ6PUxrqOqG4dKQIAI/euUnvH/jDv/w7/+njCfvsrW1h/cZTd2AVaSqE1cjKoDNGB1UZDuCU2fWkaGkSFPKxpJ3Ohhrf47qlLZlObO4/Yc8vlAwHCTQTFCZxMk4/AQWYSoSmeCkQSQxbUKQcZYLhU8DJkyxXU0zvsns5evUwXJKCsKBx0nB+RDI+sSTv5bRA+hbQpB0RIIoUm63HqNjxTxjfrHUOoKKu1+CQBGh8/H052Pe28cyiZwnJHyI4lc9t6eIEB+WxH8NNcdpxgV2iCsrZ1FBINOMQ5ny7nHJKORsNzP2E82lJ57i61/7a3z/+1dZOvESPs3pFQ2J2GewNKZQp0AI/vl/98+5fvcDXN4lZItI4Wm1QCVDRDLDtoonL36KX/3lL/OpTzxJYx7w6js/wShJqhS2bWkah+6nDAcLOGd59Y1XGZcTAnFtdmZjjf/Vf/E/o98NIOKPexSSKKHFhzkvo8UHw+bmIf/r/819trem/K3f+jxPPn7hP45B3F/OkM6S+YTW+rkxNkWJllw1nC0Ur7eK23WM4TQOvmtKul3JRkhYLCS585HnGiwgCFpi5xSrRAq0UhxYgZCSqYQFLM8UkvfawC1jSJTHSEUSAnu7x4hMk3cFdSPJO3HneddZNgJcP3DMdEJrFbfuP2RZ92hMi60so6P9WF4QgsU8MMgVu3vbDBeXQUjKsuHR/V3OXL7IV37xKxTDAS9cucRgoeCgOmbn8JCHm/f5xo++x2hWs787JUt66GFOOhwy6A1ItSLTBbtbgv7K44wORmRJCiHFBEk5mrF9VDEcnMRNHyJl3HflwZEfH3LzrTc5/9nPkXZyxKSMbIM8i6dW79FaRniNM8gQQ/lJUlBWFXlWkKUtPkBV1XSHXbJOgqRAykDTWJSU0bysdcwFaw0EmrZBGEtoDUILVk4t4JXHeEvPpog2MBtNMcZQ1hWzumJxkIP0OG8QIRK8CI6Tp9aQDkzbUpYVPgQ63Q5SGj64/j4Xzz/GubPLTBvJ1XsWZ6HbKRhNRzhrSbIUqRVpZ8ikmmJKjzWWNBVoYmY46+S44FFSQYQ+4hONK3qsf+JZ7GiH3bffITOgW2hloBEB6wNZkpNpDViClFgCkZkksV4wHo9RwdJVkJma3EtyCUYKWpUQZIKTEicCxkajtTUlKtSIOeT90pUnqKYzpod7zIRD6EAt49sP1qODIBMS4U1kOouAm1tXgpmjM2XclYf5XYEQIp6YfSTfBeKPSyVjgkNrAoHM+1jqCIpbpeVmE2iHHY47OSeHp/gf/+3f5M++/Ucsrl0k790liIrVYUU/u8Wlx99Hyk12Di9S2tsM0oJgwYyPcD3NyvoSa51FLp37FJ//0md5/NIlhr0urTjiz3/yDQ6qMbqfAS2H0wm9dJ0FEevuj44OCHWDCp5Ua1pZ8cXPvshSL0OJLRT7eClohUO0Brs7RuFQCwKjDT5YvJ1w6XzO3t4hRc8g1MFHnmUf60HcHjv6A42xgcYGjPKkLlKk0uBZ6HRg1rI1czzR77I+8BzNZnxzF0734G+vd3DTFodA+1jmMDLgjKTwIILFy8BYaKpCoUvFIAus9TLeb4pYBBCGOmiSxHL7QYsvnmGyuQ3HMOg4Ti1JbjxSfPeg5lfWMnoS3hrNmE3H9OwAYQPWt4wOdxFIGhyJtGipuD2d8VSR45SiNlPu37vDqbVTfOWzv0BvvY8KkruPbvGNn3yfvZmhu7CO7qywf3iPpL9K0vO4XFIs9dGJYHtrk8snLvD8mTNUs7v8k+99j3c/eA8vLAGDdQnvbU+5dHkDu3sVY45JXeQJL9qS26/8iMuf+RxFT1McpVTG0nqDDPGMtJCn9Do53W6KswbZeqR1FFm0KA+GHdyRJYRAkaToQpLngqKvmc1q8qJL1inmtoaYvW1sQ+IC0ie4Ssd6byogSZBt3NWpIiHJF/Des+gcOklIs7gaET7GoxIhsMHR6WTY2lDParw39BeGJJni1r3r/Oh7r/HLX/s1tnZeYXt8DZukhGCZjGv6vQGTeoINDmwHHQSJzhndO6Q3XIhlIuMiM1jJaOEm9vyUBBkEebGMzhTLX+qQPf5pchFt3EGleJmik4wsizDxePj0aJ1AkhFUTm0aHj28Q2ZqetUxWz/9HvXDm1hb4bMucvUkndPn8b0FBqsnCEnBUWnYeXiPM2nF/ntvMTo2DNYv8Mnf/hz7jx5g2prltVVmZc3t69epDg9RsxF6OmIgHNob8C3exGJMBuQi4HFo6xFS0Zi4x1cSJBKp4sWtNS1CRKSn9VB76GtJ5T33DVytJGV/heX1NWbjGb/3e/+At66+zHPPaM5efI9hb5M8tWg1Q6gpvR7AMdPRXf7e75zi5t0hM7vAzDeU5ZhPnH6Mv/v136I1HtnJcM0hs/aI1k/JpKQ3SBmJFt8KlE3ItWKhq+hmGb2VUyxuKP7qG99Hq4JGHFOVIzyexuwizA8pigIVuhz/bJvr//VPEFLw2H/yWTrPP06bgjMVhSqRUpGoNZRc+siz7GM9iEc7NfbIk6cJtgRhY5tJComUgq5USOOopGZnXCFMA14zCZKJgGmqOJKeBedYDJJcSIxQiDQgFDil6ClBYyx10iWRGqcD6yfXOJMu8+Z7d5iWNQdJoHWanWOo2ycZTa+T93qI9BQb5x/yvTfv8UxWsBocWdGjl7QcT6YsVA3COKQQLK+usLezyVRluBBPJa42NNMZGVDVJQ+2d3lsUvHBjet8auUZfvDuu7x29QYh77F4Eo6OdlhM1+lkDQfukMFwBatzinyAqQNpY3jxqcdY7adoprzxumJxsc9RtRMvY4Tj1oMHbK1fosiWsK4FGX15/eCY7m8SmjFpIRC6RDiF9xpro8RyOq1QPlB0o7MMF0hVgrQiqoKEY+i785x21K8H56LfbHmBpnW4tsVZg0WRZwWFTsm0wmERqYydDhUIIpBIgZMB52uUVvP6tJpXlwXCCUztqMuSWYg1aq00prYoqdHKsrDQw4WGv/jedxn011hd0UybexweN7z9Vo1KcnSnYelUn1ODLjiYHs/Ye1ARTCATOe3EoLRHqBSlWiQfyjoTFAIdPIlrcd5Sp13UxpMsnHwSGSQm2LlROcX5QBtcjAIGibcG6zw6yUAlJCJwZmGdRAa0nbH+zPNsX3ub8dZD+osrbDzzHDbv0aiEtNvHSxiiuCg9i0w5fnib+5uHbDz7IoOVZRaeeTb+OUkNUnHhl0Lc/7YzlGsIrmI6PoRJiS2nfO8P/i3ltQ9Y8Yb+HCUbXAT1E0I8HYuohLU+Ii8RAuM9zkGuU6wXjIzkLQtHwyWef+lzvPyzV/ni577C3vYUwwZnHrvBmdPXaeojvGtjZVpnzEaS4yPJnXuaN9/a5OHBIW2yQKsCvm64euz4R9f/K0YHIw6ORtimpZuk9IcdkvWUzpVFXFEwrltam0BSYNqGa9fu8fSVK7z59qtMZ+X8shnaaYkLx+TFYwT3ANW8S3swY//OIwZFhXkQuP/Na3zq8SvYImNsKsrjloUsQTb3kO74I8+yj/Uglk7SkRJXe5STWOvm8RkZv/UoTgABAABJREFULcY0LEjPoYFrB57jtqVVAaN6JIni7jThrZ2GVeE5lyuGhWI8C+hBysRpagOTXkNjLO16QC1JKtOSrrVcWku4Me3x/o0Jl5+6xKSdsXZG4+qcvUcJ519YZWFY89QTG+TJFomPaphOaygCGESUapoILi+6OV7CrouvgUPvyJyHyQhtWqyEcd1Se8loMmV3+xGbW1sU/R7ZsMf+8TbeeWbjQ/YfbZKlCbO6ASUYhzGpTFCdHn/yvb9irav47LOXef7KJ9i5PuPe5iFWeFywHE0P2JyssJp2KKYCry0+aHIEdm+P6nhKsrBMkgRao2ltgMRjvcIYcBa88ag0QtiDD9TGYG1LlnbIuznWGsAhPDR1TaoSrI039d55jo+OKSclSmqKTk6n36FYyEEGlJJAtCDbtsW3lrZpYm2200GnCQhJsI7QemzZEtqAcz62/3SgqVsSrel2CqSwHB2PePknP+NX/9oXWV3YYXq3YrYNXRShBZnWiHDEuZVlzq8JBt2cb/6g4tF9we6jjE5Yphod0DYt3lqauv53wSXvCd6ifCS/kaaoXgdQYASyMdAacAENeBnwUuJCQOos4jClnGeKJVKnOCWxoYNIe/ReXKXvLDrNmckELxI8AickwVmckCghGXtNeuI5njjbw4RAPXNAgXUKhIo/Bw1JqhHJIiIRqASGG+cQQmNsxWeKPn/6X/6XjI8PGagEj8MHN7+ki5AhIQRt60jSuQdp/j2gE4UUnuNS876DbZHxC7/wOcYy4czZS6wMMiBw8tKT3LhVUh2MGB8ayqqkKg3HRzX7O4bjkaQxGcYXiKSDkI6OEoiQM2tbWluTSsFQDKm0oawqTGhQbUNSW8pUUGuFzXK8zrj53ib37+whZEC6gEqSWJgJAh1EPCwIR9WMSZItQmu48vw5jmTC7T+9Rdi+TXn7L9Bpj7WupKlKrNQ07i7O/0di6NA6BvuxgJvT/12UVKKgg+NsP+H9UcttE0AoyuDJMawsCS4+mbH++DKahk5hKdZyFtKcwXJG2xg6RUGSS3xXs5JN6SU9ssbTKEEnPOLv/8Iqe5MBK/0OVmkG6xWF+kNsPaOeBurOmNm9XZI2MFhI2XOOFdWyQmDn4AjMfI8oPNbExt/dcYvLJZcXE94qp+hqgnRRLzMtS/YO9/lE7wTeBU72B5zoJtzY2qYaebRc4HB/k9HOlO7SKmQFS8NlgrEoGUj1kPHomKYuef2Du3z9M1/jrTceId9+HzD40GKCY6YCTd6HkSDFIUTENzIZs39vhzNLJ6nLEcKeIFaszHyfKyNUvPLkIkV6Qd1aqtpQ1y2laul0CnQqCVjwAd86RmVJkuboJJY8MpVCGmiblmpSYo1hNBlRFCkL/T6J1NGthoiXWwQmswlNaVBKkhdFHAh1HRuAMhon1Jy2VnQ74APWNZT1jG9+689Z665w5fQiVz/4K25v7kO3z+BEfC0+txb46i92WMkaugWIVJJ9YcDNm0P+6Jv7DPIOV9ZXePT+d4njNA4k61y87xKCoBRBifnp0SBDGyE8QpIqHz15weO1jGWQAD7EHb0kDnMRJEElBBGdgDLJYnSKmHkVc9qZUPFyTNmEVESRpwuK0luEVaAivN8Libfx4g0i0U9YT17k0AaUhzTRqCTgZUB5R2pdjOoJhcOAiA9PIcTcAqLQSOQcKh98QIsYc6tV4J50bDpNd2GZw509bu8f8Nt/52/wzuuv8bVff5Grm0fsPVri1ltrXHv3XdJMkiY5beUwVQdjBGU7o3E1XkznAtQPhQSGYFuEi7jVqYgW7ZxoCc/vpHSGXYrlBVafWkW2mzz1ZAnygONqxP7dPYT0EcyvAsPlLlrmeK6S5fewh4dsf3dC2B7RLyyFAFEp7vxolwsXlsgyx6UnV9mb1Rwc9Lly+dJHn2X/Xifjf+CvoBTGGXASFySoCI6JFJFY2TzZHZIcTwh5gxEK7RVfebHDr3xlwFPPafqLi2jtkMIiRIoXCXhPE3pUjcW1I+q8B1biW0vZWFKXkCcVWu7RPSnQ6RFNmVHvGnrDhoVCcrD9Liv9HqfXu9g8xRvPzlHD0ori4qDD1eMpwkm8UITgGHY75N0OB8YwbiHYCEYP0iFVxE1aU9HUE4oip7+4ykYI3Hh4j4O9Y5oqENyE/c0t2qqhIyWLa6sMkoLJ3i5NU3I4rnAk9BdysmGfa/evMlxLKRJPYx3BA0py/d4WJ0+fZEl16JsWoTRO1XTbEW9+68+48OI5VtcCox1D6yTeekTWheAwrSEYT9O2BOvo5h2axmGMZzqb0rQtvV5Bnim8CxAkzsD0eESSp3SKAkIE+8xZltHsUTuOxhPKUU3SSRksDdBCkKUpmS5QhcbPVfPRpBQZuEmiCF7imxahJQiHnyMwhdJUbc2bb7/JpQvP0kknPH655aknV5AEmkOJqzosSkX3/ozCWZzQCN1lwyjWh2f4xf/lP+D23j16ssNf/eXPqGwJMjrX3Nx6rITGiwZHTBJ4IhUu+AbpHcpafFWDlBgrccGTyXhSjRlqjzctQgikz6Lu6P8loWCExPpobBaeGCdTApdoGgQ0DoHCmujuS7MMpZL5KkcQvIkdGpdhPMxaR9HJ5pePHiEMtC0f/PBlimlFnkgSAonQSAXOGVzw8Tw0/39k3qoL0UoKSnPgFJuNxxRdxlJz8+49vvblL/LHf/qHrJ9Y55vf/jNu3tnENIG2mrG1PWNWRfg9PqB8iM3LNCEIF9eQOBIEiUzxHhLpyLwj1RqNYCYjFa5sLXVrY9Oycgw3evzi51u++hlHUnS49SAj6AIhNASH05L+WooUnmpyC7F7g3pnShi1+L2UHWo6S8uMZ4Zk8RQmf5rR3iH7+/cZdHtk6jQinPvIs+xjPYitFziXEIL8+bCao64gCDyenrLkUnJ6pUMlE/aqihc/e5Z8aHg4ciyxSjACYxxtleMbSTNVZCvnGU0r7n3wNmunLnByYZkbb7/G1fevkRrBsC8YmymLSznJAmwel+TZKl/9/HkOto7Yrjv4Wcrh1FAFOG7gqWXFcpawoDK6s4p2ZpBZSqgdly5fZH824c6b7zEmQwmDEZLRdEamNM57WlMxOtxjd2/Ecy89jbZjHh6VTFuJ0jWT8S7OegZLQ3ziCa5m72CfvQcPCcHTX11mYdAjlYGzp1b59IULnM+7/OV3/4qjB9tzLY5j/7jmdtZwLl9g2ZRI5xDKsKwV9dE96uldYI+mlqTddWaNJUui2BMhYgW2NdjGINy87OAhUQmmthw1YzpFQipFFC6jEEITHFHREzxpmsT4kwioNNaXVT8ODiejlcUKTyMMSZKgUk3mFYoIJJc6AyS2bmnrFixYIiskywsSqahN4I13X+HBo11+7x+e5+TgKsW7h2QPEkbXdhkcgLOWaZtyb2Q4vSrJaEmCpPEJ4ULGS1/+HS4+u8LhZsva+gr703tYZ+ZS0EBrLUoYnG1QSYZKM0KisMaihEPVM+6+8grjR1ucPX8Gl+XknQLRTck6XRoTHy6hMXNHX8A7Ox9wMn6vC0EmNWlagFKQaFAKp5g32xzWWoy38QNvocUhLNEwIaCXphGrGcChmDQ1uQJyTYqmmrUcPXzIMJF4Z+OpOxafSZSKvGHp8VJREjEBnSS+2jtg4jybMyjSPg8mDSPd8NynXuTVN9+gtCWb711n+/420mi09NShxcx1Vx0vWMmjXmpRBp4Z5AQVmNYNrbFILRFC0wZDliYsOskwyxkDV48NtyqLzAuapmFpaYXVMyfoJA2nVhxmVjLd61OWkqax5GqRShwSgkB3PV6XFHkH2/MgMja+sMr2ey3pxhNsPPU09agkWbuA15fw5bv4OkPnXfJcE8J/JBhMHSSNgaq1dHJIlY36eR/InKLRklRaNJLDUU2/n7C/a/nf/6OrgGe5yPlf/M9/A1c2eA5YWOrx8E7G5oMRd7ZfZXu0ze7uIc89LXjx6ZyjvQXG7dMcN132dzaZHrdMqXDVMY2w5EnLz17Zp9vtsn4i4U+//wZNM8EcV9xNMp7pajyGFIdpPPt3D6mNx6OZNZZBp09pAvdty+U+qCOBq2oWbOC+hNbW1N5wYuMy1tX86GevMXGeweqAo61D6qZBdXtIpcgHCxxtb5M7g5eWXrZImg0wbYMPLQ8fjTi/YDh99hLPP/ccN7fGeG/wsmVUHfFgVDA6ldOkCblrkE7Gz/f+Fpvvv89g3VNVPQbD02gTwM6QSYLzcajiDQhBY1q8dAyWuwgRX8WdDwRn0Wl0phc6of9hBEqClB4tI+M2RCAxMeEakDrmlGVwKBHB5NoYLA4dwAZL01a4OiPvLtJYh3EuWoGljD60EN1o+UCzfbDN7/79r/LYYzcJ1+8w+84Ed9+S4wlCkoaEEAJnOpJh45Hz/WsaJNOtXcaPbpINr5HoQ1YXBNGOKAnO44jrVxGirVhpgcTHHXo86jM5eMSP/+0/Ru0fcj9xmAAL+YD+QkHS6+DEXOLZWJx3WGfwdYN0HqUVMk1AKpI0Jev2UJ0OpDlpd4AoupDFzLuf18H73QEL6yfonj1BO5qhBwswWELbuNezkwoXUoTTEXyPxNmW9999h+2b13lMNUCClxYTHNoJlFRoEUgSQRUkdXBoGegkmra2GK2ZADZPuFG27BnBJ5/9JEvDDm9tb7K2fgolaw68oElASEU/ZGTB0VeKK4XisY6iaWuSVLMoDTbNmBVDmqBQOkW2FU60mCA5kyVgG4bSUtqcQ1ty4MFKgUoKpFQM85ZyVjJuDd1uj14Lx5mjJq44Emtophbj25gEGeQU/YSwnrPx7BMI9SxeLKJXwMkC61vyfp9ksIA+luzuH/GEXP/os+zf93D8D/mVDQK0gnoCQarIvrU2NnpEfBqnItBJBI+qQKpLtHKkPlDKjEoULPTW+c673+GTn/S88PwBulzj0X3P3Qc7HNZHTJuWH7z+Fg93Dvif/MO/zq+t5Iyri7zx5i3GB4Gl8yu88dbL/NUbP+BLv/wFntpwvPbabV596ypVWYH3OBSl8UzLgFM+lkaEZDo+RClLgudwd4QmnmRmS6sUhaentpBpYKMYcP1oTJCB2WSExLG1/Yj9o5Is65D4hl1rKJuSXqIxNsFWNYVOqCZjpEzQaQZJAjojyRU3N48Zyg9YePIxzqx22RikjF2BEJLZ4RSXJDTLJ2gOH9JrWkKIp56sPmZ05zYrZxdYWGipmwlKFSANQRUR/hIEjqjrzbUkTSHNY1IiSefiSw+5jsmAejbBtRalJFJqbNPigqNtG5SK1eS2mYG3sTxgDa6pmRzuIab7yL19KmOY4pk5R7UzRixf4JNf/x1M2sX4gJQpUqYIMSejCZge71BPdvit33b0k9sc3XSoTUMSDEYJnMwQriFJQBBo5g1CLz06SExVsnPvPhceG7IweMSF85IfvO7I0iSyFRJN27bx0kpIfGD+vRlf2aUz3H/3FcLxXRbTPkleYNsJwR8z2jtE7gQSIRHzfatUkMyJXlJKhAFRBtTcAdjuxgdOQIKI3A8vwYUIqieA8AHZ6dA9c4Kst8SJz3yNEy9+GZIcFQy9rqKs4wVhliYkSuODY7J/SCECqYg/nw7x7YIQPYcQUAG0DWA8eZFivGQSAodNYC8IrpvA21OHXD7LxbMb/OTV77F25SmWij4H9+5RBkPjGxaAJ3pdznQzFrGsKofWkqNijVk6hMUeab/H+Wc+RbKwzuH+Ht//9nfYO6zp54KTz32SW7feRByNSKlYyVqmdaAMjixVdPsJC8sNCwNJL9U884zi3g+OyDueUdildPsIETjYbLCTgGgbCtmhbQ0VBpl5RLNGEIto35JlGQLL9OiAxV7K7vYhh0f7HI8nH3mWfawHcfGJFDF2yH1NMgkkVcCGBBPa+A94UN6x2C3YJXB5mKOEZ++4okVTJJ697U2+/YM3ePYTz5O1exQ+kMk1RPDReizBes/trQeUfo9T55Z5cvES1Szhp1vvMjs64MWnn+LWnfd49twiv/HVks8++yx/+Q3PH//la+zPdiDJqKuWNE/QypFYH/1iInD6/Bp33n3IjVv3uHj2JMjA0vMv0SsPyd/bpa4DVy6tsFi3HE6nHB3tsrf7iHxhiEw1Z04usrV5nxAUTStQs2N0MaCTpbRlhRKS4cKA4BK8cxS9Dkp1mRxvo+Upth7eoZls8eRGzg+uHzBrFTmBykabycxIVp3FIAhC0NMNfvuQlILhcMLR1oy8nyGQaBHIc0XrPEmQFMEibQlBUm2NsZMxVA3CeGhrRFvTVBXSe+rZLJqb7QzRTPB1iamm+DknuK5nQMA2DdJZpLN429IGg6oNiQeEQjnBMGRsd7e5v3aS9U99EZkXpKnGI/BOolKBFZ69zRHD4TYLnQlpo6n2KurgcDIn8R4fKhpSgp/v0MkiTU0Fchmr3W1l0OoxgrrKcMXPeQMRPu9sLKlEdb2IICAZT/3eWJzWjPYmLKoBFz/3Kyx/9he59ePvU28+YHK0jx/PMNaCjGS0eGcAIcvo9HuE2kBdxwd7IpEizGMrDi1UtGoTSNM0aqFMSzAtKQbx6B6TdI/Vp15AI7CJhBbsvAKepJpESUTwTGcz3vjRTznrLFkKCQJMjKo5Ag6HkCG+xfiATFJmJtAGGFvNnhNsesn7JQzOnuUzX/sCb999g/6FBSgGlPuSA9dipKfvA5/p9nlioYfNUvbTnNlwnX62wMLaKU6c3mBxbY00z1js99g7LNnay8me+Tss7R8yefgKOyFDnlzjTC5wDyZMVcqjtkYApq1IUkeapGhnGeQ99vYs1UTzaHPEdNzgrMZ7wZ37O/xf/tE/oaO2OLvU8tqPDxjXhu7SlOPxdayRDDo5Tz93hbwr2N26T6/TI1GS73/zZd577d2PPMs+1oN48UJO5gSzfc/sQYPfc4RjAdLFbKZP6EpJjsdby4ru8MSTZ/g3b99lWrWcW1yiP8iYlvuknW2EmyHcCq4F5VqUbWNqgEjo39q+imcFG54j7ykaVXI4nbJ06in6gwW2Hj5EuoIzJ09y/lzOyvIKu7MdWuvIVby9ltKRS1AhslhXVpe5Le+zPz7iMyeeRmlBlXRYe2GD3g9eoy092ngGecrBDJqmZntnm3wZQmgpmwmtd6ytn2TQW+H6G68iUVRVTbCGIstRnYKq9HTThPX+kOlkhpKaJy6dYfOdl8kzuHAm5917UNYWi+fwcJ93rjoun+pj5RQdoJWQScv2tXuYyQbBbTGdrJEXA2yryRKLVrGdqNsa+egqW69/j16uKHe3CMeHhMkE5RzezyvAIopEw/zEVsmI05TeRa4DH0b9EnCSVIQIExeg55dilYBEaaRQ5Emg0g09f8CbP/wmnzz/BCcfu0yWQNN6vE2pmwNkDpubmzz15NMI8SqhhtneBJygcTmPbODN0jBNOnjfRMB7NsQ4S2YnfD539AqNDJokW6WsFadOnyJJ7iCIMbvQtPHCKgTE/PItANYYVAiIekZWTUmSDvnJi2Qbj/PS7z6Ga0sOd3YYb+3QjEZ4Zwg66rZCUOhOn43z53BVzWR/l9Y25L0Mb+NDypuWTKcEa2jamt7iElJJyuNDHt65Sbm7j9h6SH95heVTG9HgYSJr2flYs5cyRUuBd4b93T3uvf0+n8gUqYRknu5wBEKID+j4IQkoLWiVYlQZDivDfisZJx3uVo5S5zxxapWt3Xv44RomSVgoethqh7qJPOoFpXl6YZGxClz62t/mi48/Tpp3MQbGkzHlbMTO7ZsUvSVu1gkP9gKVW0KKRbr9IUf2dVbW1hgdH7JUb+HEjMx4nDMgoK1LtPb0Oz0WF6eovGVc9Tl1/jJ7OyMOrm3hsHhh+MFPr9KIhscvrPCa89y+W8b6/e1tvPXEoFvK99+9g9Ke86eWeP7ZJ3nvziMeHoy4unv0kWfZx3oQV9MWqxt6a0uEVjMux/MLMIFykjCDXAhyH0gl3Duasp57hIm7ydXFdUyQnFvPuXjW4ETOcbWEkTEAGaxHeolE4rzlzv1dapYpZECrlPJ4xMPxLU6tbGC04tqt+9Tt8/S7gmwYOHPhNDcfvY+xAW8txkaDQREMXe+ZmsDSYEgvjzrzpaUV0jRla2+Xk/+Dl3jsO2vcemMLU44oj48IRI3SjRt3GJxaIFjB3c0RXqRIPCqFKy9+GkXAasHtt94myRPqckqSdFlc7JOEloOH1/jVr/0yKyf6vPPTYxocJ84WXDlRsDcaUyqPdDV7zZj7+jSnxIyldoQUkgRFXo6YHQQ66yX9QQXW4X1EJDYorNLkYcLdH/4ZnQ9eAWvp+kAQkhZJKzRSQCYcQQi81FgZP9BKCpw18xOkBKUJxLWI9/GSyEoIStPqDCEy0pVVjEhxOXTaEZ2dB6gguVVOuL+9w8mnn0Qpi2zjhzHTHVwYcXxYsvbSE1T+bWQ5ZXowI3iBCp66V7B/5iuI9Q0e3HiD1YVliv4pjkdHLNsd8tGb5MHT7B9AqJEU9LurFHmKcxatZKysE++PI31jvlJAgrWYyQ6zvWtoLVk+f4ZCSoJKabOC3qkBwxOXkSHugnWisNbOTdQFPkik8HTP1UilUVrjTIvExTKLj0UKrzUiTUHAkm85+ekx1aP7/PT/8X8nGSxCkmFNJKTZ+YMxcoctAo3wAeE8vSDpK4XERZegEggfW3SOyJ9QSiFdLHk4qTjykv0s59bUYvqrnD29wcYTqzzcHRP8Mb28x4n1T2DvTzjRX2J76wHOe2pnCEWBcxmu7HBvx3Pr0QEPbl0ltcesLi3jc02VnaSUi2gvSENg5qao1NPvprhygbatyUWgowXWOzySNNEE35DIGWlaMwueJl1h5HYo2xFSxainQvD1X/4NTl3qcLD9Nq9+/21SHZg2FucDWnbivp+aIDSaaNIeJjkrnYyw0mNSthzufTQm8cd6EJuQkOMIY4/da0i8pixaTmwswmHLtCpRIbCeFCykKQ/rGU/PWqgcLYJs6QSbe0cs9FI6WY1XfWZNF6kasrRANFOwHh/AI5kcGkRlUbZBpV2CsMyalsZaEhE42D/GNhba6zSzLqfWzkW4dAiEEMiShBAaernl/ECy1waGRZ8sUZStYWX5BJ1ujw/eu8rW8dN8/tfWuf/eI3qpIQ0RnmKD5f69TU5vnWd5bci9nRHjqmVQKMaTIwYrq0gfwSamakh6BSJP6XT6tM4x2b5L7ve5eNYxGORc+cRlfvxXW5jguLhW8MaNMeMkELAcUfLOdMoz60OW2hEiOGRIGEhHmCrkiZoiO8Cbi/G1z0msi2YJlaakmca7lmk2gP4izgVs0qFYWSXJU9JOHy8VSd5FpilJmsdTlQBnDQCT6QydZsgixyuBVAK0QuYFQaWItIdYWsfpDJsY1J132fyn/w16NqFXdDh5+izORVO0sQapPJnucGezJNUpVgmOZn3ysETojLDJPrl3LPc7XD7/ONPFdWxzTK4KnOty6tSAYZWij14jleBmI6SbIp1ndXGRYX84x0AKlBD4+SAVwscEgfMEInNYaA8ZqKyD6g+xaYKSGbmRhPnwQCtIFE5KAi1KBiSSVGmMN0idIGSCJ3K1AzFWHwSodP5gCwG8ixolBFmnS56nLHY6PLz7kIsnPgF5EqnSMiCkiLorMf/vIFjWkiKCZgkiriWCENgPfXyAcB4nIAiFFQKtC+4cVYySHovLy3z6cy/wYHabtUsLnB7sce7ijJv7My48/zjVaBtHoPKwP61Y0h1u71Q81BXlVDHbq8nSjJMbVzDJSWYuofEC04yxMlLxDu79CNNssrd9lwura9TXHBMPTqZ008Bh0yB1h6zTodsdIaWisRl7s5Kj9pC0k+NFAB+je59+6Ql+5VefwpZ93vlCxZ/88T6vvntMGwyPnV1hsJRhbMLmwxnCZjALEBIW+gNefPFZkk6H/+3/8V9+pFn2sR7EzrXI4BndOiSMU+rWopcz+icXuH//PjmeVMJJ5VkQgUciISjNxjDnXmlRS0OOyhl37024efMMLz35DEL06SSSTCfxtlv6eHvvFdZlQB9HoHEViTJoCUWnh/AFtevR2kuI+mUGyTGJdHg5ty+oeCqSQqKV4bGu4LVRQEiNyDTVtI7izF6X+w/vMt59xHOf7fLnSwVLCfSFQHmP0zAeHUMTeOGJZ8G8xcuv/oxkeZWmcUjnMd4xORqRCM14NGE46OOsxbY15vgOf+OXUtYXX8P5iotPeu7eXeLRzRGnT6acXh2wczSC4PBes3l8yOHaCU6jQbV459HBs/X+I7oXBiwVhq1JSdbvxiqz8yTCYZXCrZ+k1JpaD7j8y3+XfPUEbb4M/R5aWaRMcV7gXMBZgwmxMeelRKmYp+0KkFpi6oa2rhhNjukPBxwcjTDWsdpbY7h0gqAEmWgZa8mhKRk0hitPnmLjxDKhKTFeIrSmrRoGXc8b771Jt7NA61coq4ssypzh6gHy7hG2dQiXIE1LO2tYOnESJQp8XZAmNYPuKbgp8NLQjPYQtkULh5Bjut1OrP0GF0+VMhLIwtz3FgAvEgQOO61pjmtk3kGmiqAUTtj4/SajiVlqiQ8hRthCbMk5H/DzVEcg7n+Dd5GMpjXWRQ0TSgEgTItrDVIIkAV7j3Zx7Yzt23cYrD8TyW/ERqJ1LTqJXjohwTpLLj2XhpqsNUD004kQ43MeixKSECQIsAkc+YAMgaHUbJuWhbUFXnjuGR7s3qAz7HJ0vEvW2eT/Sd6fxtqapuWZ4PVO37DmPZ995jFOnJgjI+eEJJPMZGqoLsDGVe6hPFSV1cZICJAliz/QbYFA1bYlZFvtFgXIFAar2hRgxiSTzCSHyMwYMiJOzBFnHva85vVN79A/3pVBY1d3ByW51alaofhx9llnr3322ev53u9+7vu6Hz6xwdwZDg48VT1HA5VWjKxlOxjSZJPhQiFsxeaK5+yxcwz3phzNp8wqjRNpXIyGgqO917AHN5B54GjacPmExNWOO5Vn1HhyBwqPaq3RWV+n071PQNJUgel0RmW7eNWAiCTG4BRBlGhGKHPEI6emnPuhTUZ//SFcV7DRhSRt0YiMqupTz47xy7/0JxhVkKmEU1vneM+3P/afZhD//M//PP/u3/07XnvtNfI858Mf/jC/8Au/wOXLl995TgiBn/3Zn+Vf/at/xXA45AMf+AD//J//cx5++OF3nlNVFT/1Uz/Fv/k3/4aiKPjEJz7Bv/gX/4KTJ0/+Vb4cDClyoQhzhys9WsBWd4X9t4a4qUP6GKtcaSnk3CONRiSSJ66c4Nlv3OHwcITe7DO1kj//WodHH/g4Xu4idYkXIS53QlimlsDbEHch1uOsp5W3SXLNYL2PVIq1zQ0mZZtMSI6tBl59e45SAYOj8ZI7M8uTq4JNmXGmm9EZOwatnPPnz7Cz/yr7w6PYPCEEs3ksu0xyyIKkpwS6cggvmAwPmAyHZCHww5/6ATbb63zuq5+jk7eQvoW1U+bFgv7qgHoxYjod0s0HCOFJxYKLZz299E2aZhdHwuXH+hze7tPvWzZX98n3FMrlBOk4mi3YI+coW6HjjkiEI2DZv3adk8VZZGKjbupqggWhOjQBZJazeeI4e1mCrRuqRY0+dQ5Hn6pc8MILz9NJ25w7fz5iTIXlYG+f27fvcTgcv+OYqK2lbmp2791DCMn1m29jUsObb72ND4IrFx/kp//x/4XB+jpJkEyCxLvAoJ0AFYn0eClpGk9tLbb2lHbOV555hr/xw3+bRd2iqM8y8XsETHQXSEHjamaLCengNN50UTpFZSl5N2O18iRZgrY19eyQ2e4N5HrFoijwPrCYz5BCoGSsSopNFSq6GUIsslVCMBuO8LMS0+0u75yIARYlsT5gEoOUCtdYlIinXSkFYjlgnbVR6nCO4BqUUjg8OjMgBdIHfF3j6jp+PcYAAVvMmQ2PKEzG8f4KKjU4IWi8owmxpklIgfAe4R1NNaaXgrWW3IHX8TVZ5gg1UAdBnaSMippJ7UmN4tXhiNIkHDt1EpVbRsMjQlGQy5KnHlpFM6ebGN7cuUM5myO8xwtJFSxCWkb33mTam7C1OuDsiTY33/4Gu3dGFGqT7mCLlfaAVhbo5ZJ10+G5m4E0XUMJhVYFZVMjVUJLStQsENBk3TZpL5YGS6lJtMSogFGKXr9LbT3WV4SQ0dQeG16F5hqHX5lx/49uc/K97+Pkf/lR5tmctFFYVWJ0oPJTupllkKckOqFlUgzNu55lf6VB/PnPf54f/dEf5X3vex/WWn76p3+a7/qu7+KVV16h3W4D8Iu/+Iv8k3/yT/jVX/1VHnjgAf7xP/7HfOpTn+L111+n2+0C8OM//uP83u/9Hr/5m7/J2toaP/mTP8n3f//38+yzz6KWP2Tv5qEcVIclshE0tiFJJJObh8yGJZkzyKAwEjJfQA3TJnBUQN9MyLXk4tlL7O/dwdHhuRdnjOYZjWuYTmccjUfUtkFKFQsqBTSNxS5PIwRFXSoEOUnSQQtF3UheuwXPHc35jvecp99v0Upb+EVN4QUH1lIQaKxmQaBsanb394hmL8/rr72GERLrAm9eu88HPpIQQo1wgp5W0cmBxtYLpqMRr37jDbZX1/noBx9CqDF//KWnMXkL7xtyJVmUJdVsTmIC48mC/PQxJoVm716Hs1uWXC1ofEG6XnBjq6C8V/LkQ2u8eGOX0aKKtfUy441xzan1Dcx4RocYK21VNbKqqcUILxa0zRalb3DW4rSk8p580EcLwVZTY99+G/ntn8TVgS/+waf59d/7Dcqy4uTpU7TaGU1dsrdzj8PhhLqJBaaBQFjqloSAFLFix4VYIqqkYW80YlqUbCQJsrYU8wItFElY4F2BDA0uGLROmBcLkkwxno3wtLmzs880HTHoJ0xHFU3hcT6CvhtXE0KNpKDTzmi8omlqnMyQVbQlEhx6MWNxeJf2Rk3TWFzjaOoqNlWIAD4uFdWyo857ohNEOMrxmFBUdI/3SNJ44x+Cw+NRxsQFX4h//pu+ZAgoJaKXWgJ4XGPROuImpZaxbkqAbwpcXUaOs4jx7oBD+ZJUQGkVSbeHk9H9YJ0jhIiuFN9soWgq3nr1Zex8isMBEhdAeY8BSg2NABUSbk4D+zPHVj/jC2PLlwpYPXaCD3zgMb700qfJVhW2PuCJRxXH1hOC6lDNLMrH5awSYINnYaFhwXzyCvmqZjoe8dW7h0g8rf4KZ8+cQkrNAxdP0ck0ws545eo1+oMuXmacOXmSZnaD2WJO0zi0AaMT8J6snaDSilbXIITCNg1apiipqFyFDRbrRfzeCofzexi1z9pGj0k4YvT0KyS9jHIN2r01BleewmcrBCNR4RuYRLFxYh2ZGjz1u55lf6VB/Ed/9Ed/6de/8iu/wubmJs8++ywf/ehHCSHwz/7ZP+Onf/qn+aEf+iEAfu3Xfo2trS1+4zd+g7/39/4e4/GYX/7lX+Zf/+t/zSc/+UkAfv3Xf51Tp07xp3/6p3z3d3/3u/56quEMWTgaZ5FCYmcWu6jJg0ERYneUF/SUY9VobCW4v7CcPNGmndQM2gNe232J1LQIoWEyv0fjJozGU+ZVgdCRaaBVhK4MjyTD0SnWjm+hE8lsMSaoBYtqQqJTfCk4mmR88auWSw9scOy4pZsnDI/i1ka1UqwpWEjH3XHJ0Jfc3j3gzMktkq+/zjeef57t3go4eO7ZN/nhHzxOf0VQ3m7IVKwhctYjZM1sOqKoxuwfvs650xt821OPMJk2+KzLyy+/wOHhELnsdavnFbnOsDhqs8Vnny7Y2BBsrVYkicDPC6SocH6Fk9tjTh8zHN2eE5xCBbh66zbnuqdY8/GE50KgXS1wOzPkiQMwBxh5HhtU9KkKQRPAtDrYdgemE8L0HtqVeKUJaaCoa+ZlyUuvxnCNEnHhY4PALwlqwTtCiJYvreKPqg8WIVVsFSYwXVTsHg25+IBCScnw4BDXOIwW6DxdnkZBGYFuAnlH8NnPfJ1BfwPHBKEVQc25de0a6d4BeRAx/gwoETi22UVmkrv3jqhnJe3VHvXeDsLX0UnhAFchtAPrCN7HgRciXFxJtZS4IgbIOxt1bmpkaFDE75U0abxVdg1KaNSSINdUDdLHBZiUCh8iU9haS5IYrI2lnJ6Al2IZL4ZgHU1TI5cRcSkE3sdqjNl4NzoivMGicCFESJKLXXSJMWij8dRYV/Pa8y9zprGRSCgkNubPQUfLoguBmVK8UhYQUvYLzVenDTZr88mPP8mr179M0tIcG1S853HFkw92CHKH+8Mt7t2voxQUwChFFfzygiToZi1OXThNK2uRZ5eobE2zsGycOM7x49u4pmI+OUQYy/FT65zePcnKyhZnTx9n/trL78g5jQOUxuMZDHK6rYo0BYJHAtKDazyLRbwLs04CEqUlIvQiRvWkJn+wzey5GUd/+GWchKPVDbr/zUNwfkCtLCJLqW2I3x9TgL3/rmfZu2+3+595jMcR87a6Grmb169fZ2dnh+/6ru965zlpmvId3/EdfPnLXwbg2WefpWmav/Sc48eP88gjj7zznP/wUVUVk8nkL/0PEBaSuvQ0QuK8ppmCcAnSGSAmykIQ5N6xuQRZ7RQwnCxIdYzDHk5GmBwOR/f55V/+Lb763GuIXMWhZe07RnglJfNFxsHRCWzYBJlQNwsaO+VwuoNjiqgmjA+vMZ8F5rOCBy/t0Wo7GgNGRrRl7RMaIam8RiaGRdlw+txJOv0Oi2LOWreDBvb2RvhqTrfjWFQOoQJOxdvbxtdcu/YW0/GYe3u/R+1/jXbyZX7kex7nBz/+Xk5vraKNwgE1Apm28cEw3ffo1jZ35sf5739zxr/+zSF/9sXAW3fOsXb2U9jugFbXcuG0QQZDAJRvKFzJC9evU9tAjaZxErOYcnT1DmKxR7s3o64amkqg7NIjLAR6ZYOweoxKSWbDHZq9XYTwfOgTH+fSAw9FIpqUaGNQOsWYNkomcftOdLYYpcmSHELsJgwuDmwjY4/f+UsPcvmhJ7A2DpzZdIx3DSARMsEjkFojVaDTNkgJV196g+MnBrTbB6gwZza8x3w4op4vUEiEjyzHYlpw/9YON9+4TTUtcPMhwhbsv/0SSaixQUa3iAChArnRSMBohdYCQcA5SxABIeNJVoqAFA4RaqSwJElC1u8RtMHZuK1XAvAROM9y0RtfY+lRljHd7JwlBAcyniSlXpZ7OgduWWeERGuDEMS0oysZHtwlBEuQGpVkkR+MjM0Z8Z2F9w4XbEz/7R5h0MhGUAGNcwQZaGQcyM4HhrXj7cqxJ1p8YVjhsxarWnB49CZudp8Hz7R57Kzk8YcqjJgxqTU3D7aoRYe9/X20Uhgdl4tCCpRWrPc75NJzdnuFTuq4f+st+rnmobPbbA9SVlqwudrh7NlTXLz4AB/6jg/x8BPn6bQ1flaiRNyXzKrAoq7QiSBPYJAb8kSiE0ldldi6QQRFp7OCki0kDQLIzCo6nKCp24xuTUnKb7qxGpJ5hTga8uaXv0xSKkRYwSTxDlCLkiSbUU3eeNez9H/xsi6EwE/8xE/wbd/2bTzyyCMA7OzsALC19ZejfVtbW9y8efOd5yRJwsrKyn/0nG/++f/w8fM///P87M/+7H/0cV+BxzCvKty0IPcm8hKUwEsRyVXLDroNE8hwqCSnSlIKUaNSjReB2pa4omHnVsm3v/9Bpm4nXpVlbCkWCIS3LBYlv/OHX+JwYTlz7ApKdnBFwnCywCPJkha7N26zOFiQ6Byt38KGAoSj3cpYNIKy1ggTsYfSBabTBWaQIXJDMyq5s3cvxnmDwQWH8o4gJc7HbXgqJV54hkcHzMcVrtpBhSOwNxjPnuPmzjpvXT/g9JnLVEXFvTvgfFzHTA8O6W8MmNYlR0cD7u4Yzj/+w2xfeD9OTJkuSkZv7/Hg+Rb9564zXESIUvCee+Oa3e6A9VxjvaUtJYuDOXU9ptOdMR+PcbqP8gkKCbZBpC22Hnyc4vYutqhJDkb4DYlJO3zPd30Xr7z8AmVdxhCBiAkuQhxGAUi0QUlBNV9gkgipCQS0MrHwUqd89OPfSafTAlcQ6gXF4T6r2uNlAukKQifRMUDU/JuqZj4r+MCZFRbhRRLZYTqpMdSsrbRhOsXhMTKQKgUyoSkXiFRijGZVFlhVkaCoBNQ6INCxqFXqqPFKGS/gRJ2YuN6KInCEAAKCphiCgKpq8K5BJFlsErGO4GL5ppLxuxG97FGq8ZaI15Rx+RekIM1aCC2XvXwWGkuiVHQxBLC1ReoEmgnCNjjn0N2UTm8QIVneRulNeoRK8VpggqSRsJkIlPAEIWiIg98LhXB+iZVVDOeeRdDcno04FIFQxX/L8WKXb3+iQ299h1MnDLl2uLpgPuuwf5ByNJ3QWWuxOIy9jtKV1AKCr8n1nOnRXZ45POLevT3u7s/Y2TE0pebS5ZNI1eBsw+H9IxoLB6N9zp07gbOOXmoYSR9P95VEyQYFJFrS0gZfV9RCo5VCe4kkpWnmy4NXwKBjNZbqkbXeR3frBq8UnyfpGlwlsEoQUkNvfQ0A6ac0dQFB000MWZXgJ/8/aHH+B//gH/Diiy/yxS9+8T/6vQga+YtHCOE/+th/+Pj/9Jx/9I/+ET/xEz/xzq8nkwmnTp3CKIFJDE1dxtSRCeACTjrCstI7GE9tBadbGSfyAqlgWJoI/EYQGkunPWA0n6NVg5cjXrz6HFZYPJYgBBIFeBo/4/NfeZrnXnyOT334O5G5JSMBJ+mkGavdVYzQKHmNUmgQK2gPrSBxwXEQFEcisOkd1nuCh+m0Zh4K0lwydo57kyFBSmonsVJx/kyP6dsLWgUkIcoCUki8d1RVw+jAU81atI3H1/e4fnVOlpwAoZhNpyjnaYoKKTOyJKU4GrOYT+j0euj+GZ6/NeWx93Uw1tHtnWCneZbtY5b1luJw5qk9GCUYe8Gzw5oLbUOmLSJkBAJWBlQ5oqxmJGmfonEkPsVYS0gSJkGCLcmC5Ojaq7QfeoLUtDh/8Qz9XpvqoFj23cX8b2oMSgiKusYYg9HRLxv1y3iCjj2Bhl5/lUcfexQtLEY7dm5fZ/eNNzglHU4K0mNncVJgmgYvDV4rnnnhOTY2tujngf29fdY2TpNnMnKAqxqDj57UekEYH7La8rSagllxSD84unf3EHaCEwrtLVbWmKaCxlP5CY2vl6WaGiFj67TWy/YKKQmNBakRwTDcuYGrLYthgcTFeShiz5xQKvKcnUMGT3AejETJ6G/H+Vhrnxik0TgiwhIXexeDiyFzi0BqiRZLEPrsHovDEVIIdK5RJsMHBaLGCb+k3TnQBlMr7u7v0fdTtGhwOvb1BeexwqAEKA9HteSVGu5VjqkPOCVJcFx5YIXtNcnx8w2XLxuSVMZDQVPTzRLaqcEkigeeuMj4xmtkSY4o5sy1pCgqXnr1TXZvB7qn3sNg5SlObfeoLTxzp+ZmU5CogntvX+X2K1fpr67w3o88Trc1IASHbQVyqTBKkuiAagS6Edy5eYvNLc2DpwNFWVHbGlsrRKhwfoaTC0RISGRCnkqCWEWYD1INukxOXKe3qpClIN/eZvuhS7SuXKE2XVQ1IU0TrJQMJzMmpeDYhSvvep7+LxrEP/ZjP8bv/u7v8oUvfOEvOR2OHTsGxFPv9vb2Ox/f29t755R87Ngx6rpmOBz+pVPx3t4eH/7wh/9nXy9N/6JC5v/1kRjIBWQKrJKEoJF4GltHq5CQMdoZPAmWXML9hafai9vayeEEZxVrq5uMD29y4oLh+r1nODi6SWaamKJxCSEYAhYpHFIFisbx1Zevcnx7gDTgqppHLj9EeVhSlyVKCgIGJQ2rHcPr1sbbOW2YeEkTBEGAjoZZEp2iZQTDaJ0gQkpdNzQOzlxqcefpOWeKjMFRw1AmseZcwrXrd+j2Uu7eb+h3R0wmkvmiRS4Vuzs71KVjb+cQHWyMAKcptRB0No4x2Nhitljw6rUbvHzjNk9dPs3xk+cp759AF69zYr3D63tNXP5Q0ih4a15zvTI8bASlANFbR/gQT4wyIdWa0kWcpg2K0idkeY/SlWipmN+9wSA0KKPpp10unb/E4eGQTqfLYjHDNTa2MwuFD4GiqnEhLim1Mdi6QonIfZAicHxrjRNbGwTvCUoxm80RtcWgIM8I3UEcVB5msym9zT77B3usrfapZndZaUuqxRSTVyQ9xcI50jRl3Qa2ZM3F2cuMvvwm2x7aUuObhipMaNk5JofUaRA5pl0TxCGKKgKLjI7t4UpFvgQeG2I5KiLe/vuyZnY0REpBs9RZAVgeSAKxIdkvvb8s9wNqmRDxQqASg0qihBS7lTxNXaMAsVz8SaWjFuoDrqqhrqlnc1raINsdhI6xBKFkPB0KMA50IyjKkpvXbtFMphgsaaJpsLHk1XussNSV5HqtuFo1jK1Hoci85OSxhE9+xyqnzgQuPxKQ6YxFIZbQIoNXRzhmeNY5OjqEZShEL//O3goqJzn9wAPk62fxc4uY7dJUC2pl2FtkSF/CZM46E8TBAb3mPO0kNn2PZ1NSZwHPXIRop6wEs0nJ0WFAypS6mVIWCdPS4f2MyWgfZx2g0EaTZTmQ4UMHt/0gj/+dM6SNIjSSkLVojMKKGteAD5okayOUYjoLzMoap/4TgeFDCPzYj/0Yv/3bv83nPvc5zp0795d+/9y5cxw7doxPf/rTPPnkkwDUdc3nP/95fuEXfgGAp556CmMMn/70p/mRH/kRAO7fv8/Vq1f5xV/8xb/Kl0OQAcuClS1Nlg44uDvBDj1Ca1giAL0XCCQt6ejieb5sGKRg3IJKOZQyHNvo8+TDD/Cpj7RJZcnO0SnGNewdFFy/ueDgYEG7k7Cx0kbaNb72bLyFGQ9nZG1NMx9x6dH3cH1+g/vjI9IsQcoWIusw2FqlFPsoJ5FCYEiQ3pEnAjGzyABGpmgt42IlCLTMsbZhOKlYayt8aLg4SDi5BzMvKINFWsu9+zs88Z4neP3tV7l8eYOVYyt831+/hEw+yq/+5ud4+f6Q9rETuMOjiC1MDOsbW6hWl6IqEcFSjEbceO1F3n/mJCv5eVZXnmB3eBclC9K0S2IS7Ow+TsJukHzp3oSL5zooAqVq0fWWvA0HBzNsWRCSBFtbMIoka2G6A2aJQDcFpp4g7JwGy9rKGt/+bd/B1595Jg5YAnkrpW4irtHLCKoJQhMQWBvtWZF/AHkr4/y5s2gRubxN42lmc7pSYhpBUIb0+HFEnjE/HFG7kmKheParV7l4Yot7O6/R2wpIAk0t6PV7VK0jJvOKtrdoWXMpr8EahPNILaglyCBJTYZxDSYERKgJeo5KEtKkRwj7KB3vWKJ+6gjWEjINMjoyZADZeEIZEZQqzQhKoaXCBUvAgdAEAcYYgo1RabFMWAQBKjUIFVGvwcWlk2tsDIpADG9IIhfYR5uZcxZflgjb4L1gsLVNu9elShRl0URCnZYkeRbJeQr2797CNCWJgKaqcPqbXmWLD5L71vC1meNuEfki3kB/c8D6qZxGOC5cyiiLPQ52KpxPSHNFW3VJ8oJuX9AtW7RrS5aky/drwAHaVpyS+7Rv/D6tnS+SWo/yFT5ISp9QB4EQDcaO2ExLusoz+9y/4enbr/Lo93wfvdPH2b8qqZqa+TzgfAoY5hUcFZq7+yXba4b9UlPSItFd3Gwf78wyoq6YzBbcvnuEdVOaZo6SEi0VtvFYO8P5gEl1bK92Da32Kr4paXdWUaqP9Jvvepb9lQbxj/7oj/Ibv/Eb/M7v/A7dbvcdTbff75MvWxF+/Md/nJ/7uZ/j0qVLXLp0iZ/7uZ+j1WrxN//m33znuX/37/5dfvInf5K1tTVWV1f5qZ/6KR599NF3XBTv9qHSFl406EygNSQtmA4bFJLgiVHPIJHWkQXJ+SzluVqgnGN9Y8DpU5vUzYzBiuHEtuahSxLpZjz0MLHN2bex9RquUQjRoNNA4Vb424sP89YrGb/+a79F2QBOceHCBQ5uHXLj9gKTaA4Opghn2O6skAiFI1CGwEwEtNZ0M2gnimlZcrA3ptVpE9iHAHmWMysOGc9gNe8wC5oNFjy4prix76hkRELWzRyt19D6/WxtPQpqwd7hPnv3X2JSTMnSjLXVLfbTFrPxhFavQ3t1jaIs6eQJVREo50NO9e9QDf8dmXoP3d4J9swGyuxhyzHWtZDBgRdUynCtrrm2gHMdx6i2bEpD3ioxYoj0x2M/hfe4JhBChtk8jhusE/bu4uYjmsNd5OpxgpGcOn2aVrvNbD5GEElhQgSMMaDictV7jyTCl7SKiTRjEp58z/u4/MhjJO2coonJQz+Z0FMe7QMqSXDtDpkSzCZzZA77e/uIynBie8D6yT73xyMWoaC30idfPcbp953i6IUv4d7aR9uEXvDUItBkOpLcRUXqFVhFqSSVymmf30a3V3Fhzu5hw+HReHn3FhdeTd0gQwNBESIpneB8HGpVTZIY8u3NuDgTarlEA6lEdMk4H3/YRYx8eymXAzZ+TASPIuCtW+I2YytGjFKHdzTj4DygI4pTghMCmbWWy73Yri2URiUKlyiEcKgkIEYT0uCRUsTwTQDfRHreKKQ8V3henjUImZLSUGeCjXNdjj94gQN7n7fv75Now627OXWjuXgZhCrIOmD0AbmuOLtxgtdFwDUO6zxeSYzUHEsD626H9uIuBGikwaqMRghqaipXYoxG65RZU3NtXvD8V5/ht6/t8b4LG9hZm9sTRyklRdlgki5FJbm7Ezg4yDlzbELQFcMalLBoFxe+QsBsMeUX/7v/K9YVkW/tbWyzJgZshCcW04oEIQR5ovjI+z/Kia1VkizjTz/9Wb705aff9Sz7Kw3if/kv/yUAH/vYx/7Sx3/lV36Fv/W3/hYA//Af/kOKouDv//2//06g40/+5E/e8RAD/NN/+k/RWvMjP/Ij7wQ6fvVXf/Wv5CEGmB8VZLmkcZ6DW/u4kSdogUlNJETVFt/EMtFSpXTW1kmrPVzjEaoD3rOYN+zsT/jcZ6/y2nMnCH5Ge0XSzgydbkChWe22OHV8lQuXTpP0DHlfcXwzp5O3sKVF5oKs3UYaw2Ctz+lM8vLVN/j+D51ic2WDPMupixoRBFUdMXrae7qJ4WhWMRmXdAcrBG4QvCNNNKOpYz7LaFo594uEc+mCs70UvVcgkDRIivmcw/2S02eugLnCvf03+Ne/9mmu39xl5ewFTNajno2x1ZxWakgTWEz2CM4xnJXQSD75yf+MRy5YwuJZDuobSB6lm69y9pShdXXI0DpSHJoIJR8iuVbChRUoKoturWHygmp2HZNeJGu3cHiUSmjqGtnuYttrGL+PKyomb19n68LjlFpR2YLaVbF6nhA7B72n8U1sXEGRZylaSqyv0CrqowHJ6fOXOHb6PE7JCNZZ1Mx3d0hsiTI+Esu0oOU9Te1ARo/vZrfFdHwXm1r+/WdusHVS8JGPPMx80OXElROc6l/h6PhxwmGDsfM4kLoDVJrQH2g6TlAXjtloRPfKFbY/dA5W3iDYI26+OaYqq9hg7KLjIEk1vrIoBK5u4jAl0FQ1tq7JlGR9+xgqMRDiqVXICIQCltX0gJBIYxBa43CRDVFXaAG4yDIhCKSQS2kjDungWTYsS4LUeC3J2hmLRQlpFiuwvCM4gSHelTWhwXiLqObonXu01fKELxWBeGFwQvDK3PO1UckEQ6YEVgZOHNvi4bNnWVm7yDPP3SUxKQd357z2ZokSBX/v7GnS1pB2ukavM0TvDNm9XTIfT5f9fAInBFaEaM/TgR3rOLSKvdIzo6YIoILDNuABJyzWBu41DXfqEX5nytUXG1IkVWKQtsKGQNANchY4uum4+rTj8fOrIAu8SlkMY4mBWn7fpZIUZR1TjSH6uZVa8rH5i38bRCCEklAJpI6OkkVZ89aNW8wL965n2V9Zmvj/9hBC8DM/8zP8zM/8zP/b52RZxi/90i/xS7/0S3+Vl/+PHsqIKANMG4xqU6fQ6IBKA5kIuLGi8IajILhaJXx+OmIaPE3ZUB3M+N3PfobxYsjo8IDJMPDqa5JPfOp/y59+8bNcu7mDdA1COYLydLOE7ZU32Vzvk+bfQJmUu6NdrErI5keMZ0c8/tSjoBpOy4bP/NnvMyyP0V7pY5IMXzcIF+ialK6sWDdwvKW4M7eM9kZsrW+gtKKuGyo3xzoYjwzi+JyRh7mXtGwgCR4ZBGhNVTa8+uprXLx8juFsSG91gNAtkrXT2MYwn+xjZ2MG3Q6t9RVm5YzZeI5A0+6ssX3+HJNa89nP3eLbH98gSd6iGCrcXLK53mbQU4wnNc5JMpHg8DRScr9saNAoUkyyggt7jIdv0/A+jq+uLJkIrfimzbqYfBVBAr7A3btHiqfA0e3ltFoJRTnDhng7bRJDqC1KKZRKyPKMYjGPvuJl9Y6Qgeeff573fuQ7YkebkNSzGcM7d+kT7U8yyTFSUs3nSCXI8pRbb13jox99P/dHX+PqtV2c6nP7xiGzB+d0Tz9IMhgz6M0YXE5p3DaoNsL3UapLJiWlG+LtFItgi21cu2HWeoGWv48tHPsjCUFHz66zESAkIrMhelajtitReN9AE0+8B4djzotIOvMSlIwFoMLHNKd3yzCLFDh8XFqi0ELi6ppl82qUPWISgbAEH0shIoTeBzwxZt1d6VIczcDEmi7n5VIyESR62XtXFRxde5vJ29fZ8CxdGgotI1/iRin50qhgNwikMei2od3LuHDuNGfPnOH5t97gcFjz1a9oZkVgWsHFrQFCKrJWdMWs9j39xHH3zT32x1OscgThWUj46mzOs1NBYQMz55gJTSFddG0g0Y3CCA2ixkqPFAqQqOAwoqaWgjkpFshUQPgIrMqlw9gOz3x5zGS8y8X3H0eJAfPDBdJ1ECKhoWR7c4P/9m//V7TyhG6vS+Ms7fYhLT+mUQLrBaqpsPaAw3qXo70Jk/sV8+mMaj5m+0Sg8ZLX7767WfYtzZpI0xyzsBSjghAE5IFkyWRoCktVK641hs/uWt60kqHIcSRYFTh1+hRnT5zj6S8+w86tm6RBIywc3dnlez7yIZ7rfoOD/SoK/UmNCVNcsuDmeEK1JyjmnmJh8dZz7/o9fmH3Z3js0St00mMkRjKbjFnYQDGP3XTWeSyS3XGB7wiOmYSVWc16r8/9G3d56NFzKCWpas90MQahmIwaNjcF25c03/gGnOi3OZ1bdgsf6+Wl5vr1N7l+/QFsMuGDH3of3VaGHE45ff4M925dZ1YumExnjMsFaEmWden119ndO2Q+e51+r83LB9fpDbZ4/5UVRHKXw1rz5WcKDkcxmBCCiQPFNwTlOZzVFHVCK0nQpOBqJvMhB9PrbJ07SQgea0FpgRcamWQsAgRRki9mNMUC30lotTJaeYuhGKJMrINqQsAiYhClqmi8heBJpaGT5RTFFGMURTFjc20dGWI/oa1LRN2QS4OSDpf2MEpTVg2Nr9jorDLaO+DM+S0Wwyk+1fTXLAc3ar70hVdYzDWPXJR0xIz1ds3xk3NU1hC8IZAwCxLvaxAVQQiqMKSeT0lbe/hqQT0/TelmCGFItEEKUEicEGglqW2BCa3owgkSfIMvBXXdoKoAjcU5j08CkixS0JYeduccZV3Tb2XROubAVQ3BO7yPp2tjJGmSIRA0y+hzkHHgERxBKBCSxWJK7Sq8X/qQXYPzCY1r0FJGBGkAO59QHO2hYusdKBXthdZzoFI+c1DxdhkI0nDy2CrrG22yVHDl8iVeunaNWzfuUC8mHIicvLfBam/Kh78tpZNXy75CifKWrUHCTgo2zfGMo/QTJDeWC0shEtBEH7hJ0FqjdEIi2hE0pJqYdvUSk1hCA4kyURbygjqUaNMnT1J2RxPOPraBKwM790qeeybn1Ztzth7pMt9bkAaFVoEQEk6fOs73ft9pMn0HxD4KmImvY4oZwYLbXdDc8ciuR14x1IvAv/9/TNhrFDNd8UN/fYOTxzV/8ueH72qWfUsP4unuDF8vcFLirUbbWPtdWDgqJS/PU56dCu7bDCslVIe02jkrrYwrPTDlmExLNra2uTG7Sd7f4MEH38ve3ZucXDlHntWUxjDYPOI7P1zx4AXHvKlZlJrRODA6gnKumI4Cd+/sc/3mpynmfaxNKX2BlwIhbDTHC4VAUnjHrIGucHSlQFc1d67f5spDZ8hbBtvUy3WL5M6tIYk5zVNPlvzfvzLkdijptgyiinJL1Ikt09kC6wJZ3uHjH/tOdv7tH7La7XCdQDrostgfwsIiM0OQjvHhIbYuWcwn7Ny7TRoqnn7WMr5Xc+ZUwbCAW7cbap+hRIUOHlyJErEyPdUShWAym2AXc0y7ZutchxeevwXBI5zCVQ6VBqQCmSmsiCd5V80JZQmdnN2DI/YPjyBIWlmbxWJB01ik0CAiRtI28TZcSxVTaUJSVw1r65ukrZzgI3hdKYf3C5SICyvfW0PoDFs0lIsSGSRnT5+ksTscLcaUzYL3PrnBrX7BN166y/5n/oyvfFFTTQr6Lc3lB1dodT2J0bTSQJ4EbL2g1xV0ul2qcs6ls22Otwe4WvDa6zk7R1X0oQpiE7AQEWLkfXQv8M0W5+hv1yJqu4lOcI1FyASt5HLhFp0Jzv5FE7RbtkIH75dhERflvCXgx0LUjE1kZkhAhrB83dj8rE08/TrnlnxsTXDxcwURfdrYGCLRvQ5hJaWYlCivyJxlqjRfn3quLhoqYciU4okHLzFYNXgpyXpr3HvmDeY7FV5asq0SKQV9XfDoY22Cn2NMymI+xbqSm3ff4FBukJ1cpRUavNScPXGWNEsRqUPnsZxUuoR63CBsZGYYbQGJ9zoC+quCxlVUVlB7j6Mh0YZMd0h9QiIEnO7ROXmKhCMGa7dZMy1efHNGsV9jnMZVE3ALpG2x1VslUS9g3R+iRUpoBEYv8DPJvc/vUH1tzOTQIs71eOJvf4jCzrC+wtsSakc3D3Rb/yvprMN5VJIi64AtBEXp2KfFKyPH0wvDTWGW7bSWlpjw5Ibi2PEWrbxhUL3M+HCd7Y0+jz7+EG9dv4HTgqfe/17K8Xleeukb3B8OubWzz95bC15sTTixkXDhpEFmEqdcjNuGClt2gOOorGA8XOErX1zwB7875PD+Hda6Ka0EqkYgbYSez4MmsTWn+31Wg+HuaI6Uht5gwGR0f7khl+zv1lSNZrCSUCSSrw/nXO6mrAjHxAqa5e36wcERp8tthFC85z1PcfbiI3zlhRf48y+OSVF0+yss6pIgJIW1JKlibXOVxkV7k60q3ty9z53bjuy5grKec2syARJkiIWs1dJelAjFRqZpacn+bEExmbB5PLB1usvdP3ozwnqSDmEZhPE+kPRajPC0gqSZH6HrBVpuIpUiSTKqskZLg28CCoUnbvqNMiglqOuS1GjqYhH1TyU4cfIUyiTYbxrwQ00oRygaUAnt0xfxOsV6R7fd4c6Nu4Bn/2CPo9mcPKl44pEFly+nrPQ2eOFLBfNRQX+lS6eXUdmEJEiq4Lh2d87e/RmCLiHkiJCAG/PYY56/8UMfRhcvE9wWTT3/CybGEg/pbWRlSCHiQkwIZHDYaooWDq8MaR571ILSeOEjzYxvyoCRuZFkKd772FK9RFtKFZkSaatFTIrECzhCImSInuWlXuyCB6UoiwlVVeFsQAqFd5GvobVCG4EIFoKGpM3ru1Ne3F8QfMXZpIPynjdryxeOGupWB186VjZW8KpiOF0w2D7Bnz39FQ7HY5LVDmudNu//QM3F022KkcNTUjnBrEzRoWE4nvPlp68yyS6wcnoT3TEIf4qzp86RtxMm9S6VX1A3U9JgqPcTxLRNEjRJu6B2nvkcqmqCaVu0DXSyFLRgOguUC4nMOvjI5mRlvY/zgmMbiic/tMqxvuXYs4Kvvjrj6ChH+xYgUCaQ5QlK1igalFeUCjpjuPsnRyw+c0h7phEbXVYe/SBN7zKh2MfIffoiMLEeIROcfPfj9Vt6ENelY1Y7bKGY6DZv+cCX9ubcK1rUooWRNamc8vBxw+O5YVN7qKcsfE65cZaX70+wCDY21/ChZDzbZR4OqLsTFseHJP0Z5/sDFns51158lV+5Hzh2vs1g07C5pWmbBSdWMrY3Mlq5w/qc/qDiu79vwO235zTlmO3BNp2WYbyINTIVgcMm0DbQkQFZNbRbbfb2J6Stpe8wRMfH7s6CRS0ozbJeR6dkMuVSBk8XDR6FJjAZDZmMRsymM1Y7A67dvsbLV19ga7BKMS1ZNA2lVhiVsLrSx1mLMQnNvGB8NCHPelx55BN008BLz3+J5198DodEixotIEgN0qCbhnXveLiXkVDS9oamqkFCnhtm9YLpomDQ6YDwWB8XbumgTyMEUiqaYkRxeB+3dZLN9Q021teZT6dIFZdYQQAian4h2Ni3pyWdVs6srgCBSdt0egMaH/2vqfQ0o33UYoKRUCcpKydOI5SkrBvyVk5dFVTe8fr1t2moeOhMmyvn4xJt85bmSr+gljXSerJ5Te4E3dKQ4mmsZyYVpS2Z13MKIxmd6XPh0nfSHnw3NWNkUjObDmNPojYoGQdxQ0RYKpUuQx4KXA22RItAow0mje3LQkVpwDfxTsJZhxASrWMnHcvOucZakjSJtUkhOiwk8flSSrzzeBttbX4ZGU60RshAU85pqirKGy5grcXaaKszUqClp7YOhOK5515hMnGYvkFYz51C8cXhnH2Z40tHnhl+4Ie/j8ODW7S6fZ5+/kUWtsaqBpNlnLng+Pj7BCc3RljlOCoU0x3J/nDG5ir0BoLv/wGNlROqcsq92xPGY83+zl36/XU2NlNCGLFxvM3BnUPmieXAFdwdCsJQ4w045bEetJZYWZO5BakULKqCwqYM2pusbg1Ilaeq9jm9Med9j3kG+ZRb1w5J0wHHjrfosM69t3ZxLiOoEpk2WCJwK1DhKsfLv35A9fwMWUucASkDtspAnkEkbbwYI3OB7KYI8z60WgVeflez7Ft6EDfzhFpJrmN47gBeHcNCrCDSBW1xxAOJ4tHVjE4C0sZEz6YJNIXklYOaq3uHmG4fiSZVhsOD+/z3/8M/533f9gi1mrNoW5IcOu2ci/0PcOfekDdeqWnt56wM+9zfvYUOjq2O4vs/8X7OnVvFhwWjwyGHozGFTWhvdMBoCifIgmZUWw6qwHYb0tAgrKe0DbOiBJMAETeotWExr2hiIQLSCZRtMCrjVL/H14o9VAAZ4O7tW5zc2cBVDYlUDPKMNDV0j61z4uIqEtg92MOkGfPZjFRppJcgUqqm4N6brzB5+zatFrzx6iuIUpGZBBvKCNfxEuUaNl3Dx06u8NhAohmRWw9CYYUi1J5F1XA0mtBdX0ErQEqENOhWGycUwQV8PWMx3KWlJHma0O20MEYRRCAGGD1GJbjl7bd3FoKjqUuUEJgkJ+/0SNIMhKQJlgyLKqd0l/D10O6Qbm1Su5q6KukNOuwUFTJLqChptzUPnRnQNTPcocM8t8+p0QzjU5IgkVWFmFnCkcdESAMrIkoOXoD1ktGu54SArX6HeXKJV195geG0wPu4TJNSRf5vCEgZN+0hRFnBO0u9mBB8PL1vHj9OUCqC3SUgAra2y9380oomo3Mh+LCUrpZLSRkbqWG5ILQNSsjoQBAgEx1lDkR0phQLmqpBa8Pm5tZSAgooKVE6AdEgZIMvR4T9+5xTgYGVzLTlq03glUrjjEcGePKRy5SzI85euMjVV69TFhZEjKuf2bB87H2aXrvBiwYpAu3UsrUZg055skDZNo8/aHDNIcFL7HkF0jCZShriRa8aDzl/okE80DAa14zHbZ5/fozXkpt3LbfvluhE02sb+t2EJx4KPPVUyvU7ni88bbl/NOJwNKO30eXEluLi8UMG/TnzuSdpd/CFQCUplZtRu1EMwRBIlIHQIIRFBk1aevytAlNrGhkI0kLlmd2dMSj6hMSg8lvk2qIngdp1CfL4u55l39KD+K7Y4vWR47nJglGQNKJhUxdcagXOrGZsaIEJNTcnnjdLTa8q+OQxRbreYmpL9idzLm+fpxgtQCoaF9jf2ecLf/I5Tp0+wekHzrOrhvitEjdIObbSIex4Do/GFE6jzTq+l3NkDP+3//FFzp/Y4ns+8r0shjMW85cYTadkl7YIVmCDxElJIRJGCGogFZ4V40llgjOG2oFUHuU8ioSqKbHOkWtHR1pcELw1W7B64RSnXeD23gFeQFUXHO0POToY4s9LLp07yw+0Mp55/Q2MaWG85JFL55mXCySeXrvDH/3uH/Pnf/A5aARBlNxRCwQa7TVKQGMBGdOKQkInMXzo1Fneu1KhZ2OE1Chl0CpDUtBK24Sg2d07YvvsCXANqcqi08akBKkRvsEgUF6j8HTbXbrdPo0PjCYzrPUkicGH2CYhVazk8c4zmc9IhaSXGy5cusCVhx+JzgoZ0K7h/rVX0XVFYgRqfQvfblPMS/JMRauXU8yqghpPHeDy5S1aumL3tQJ/M7ZUC+WZ4TFCoXHUTuBEJIO1raRRoIQicZoNqxhdfQX/vfsIc5wbt19gOppGUpxJkVLjg404RRkbxWVYojFpmO0dEGyDMCnpoBej21LE6nblvzlHEcRkaBCgpI5c7ODjyddHiHHUkx0Eh2uizUxIgTJRPw5IrHXouuDO69ew4xmJWaM1WCMssZ+SJQjeK3xziCuGnKzmbPUUHRF4pfA8PZ4zRJA76PRXOHf6PHZecnh/xMtX36KsZpw+IXnve9o8fFFx6VwNpqCWoFz0dOtuFSFE3iBURHMq1cSkqW4zHi8QQSFcTUtUnD6j6OUFiUpZHbRwCB640mVW1OwfZOztpkgV2Nju0e2krOZz2smCJGto99v8wZ8OeXvP0U8cbT1jYxW8dUgXl5e3dyV7Q8e8SCmrGq0apM/oJAPitTcH79FYlPIIYXEkNEHgul1OfOARTLdNVhoSr9FJTaulUKIGMX7Xs+xbehD/j/sLFrWiRLIhCh5fU5zqJUhXMCw8L2A49CnDwrPnSp7KNVInrJ1PudJd5/eef4vzVx6gFB5Zg/Aa3VvDbwrul5bJC7fIc8XZh7aZiYaqW9ORGd30GJP9BjsckSpL0dLkm+u8cesed97+Vc5uHGdrc5Vqvs/+zj7HBn3e2jkkCEHpAnPv8U6RpYaza4qv3Z0QFw8RlKJlIDE5QZR4D2Yl0F1TyKnk0DpuzQvOnTzJnaN4BUcEbl6/QV05fBCkAs5vruGqk1FSCApfNhSV5s69G3zjtWd4463nsHqClCnOLYHjVsbTp27iSVZ5hEu4cuUJPvKeJzk23sFMvo5rPMFqnBaotBUz+iKe1qbjObYBSkveWIJwaBlB5cF5ghW40hG8Q0jNYHWNsMQ0Rs0yIJREqdidJoA0SzAmRboGRKDb7dHrr0QJxzq0txzcvElLGESw5MfOk3T7NLszlAyAZ2VtjS/+8R8zmoyROiD1Id4KwlCRiBA3+VbjTz/KSGVUzRQqgZmNwRXM5hUTZ9GqZEvWdHMRZQad05SBt64fYMvFsj9ueaKXYslQkSipUEFECpt06MZHj7BSuMRErVZKpAWwEMA7H+1nStF4F++MEEgVu+LkkiEsRAxtKBF/DylidFmB8A5PjIyrpqTlFanUkGeYtVVIMnxTobQC5RFBYqf7fO3PPku6f0DbWG57yZ8fVux7jdZRannfE+/l7JmL3N+5wdefeZbKjvB+wfd86iwf+4hgb+eQRdkiVAaV1CTZnFaaIgMEahon4t9TgIoSLlVT44SiCQ6ZSLJUYXXJQkgmVYVzEpNETnOSaLa3S06fc0vOc1juJCxT67DSs75m+PD7DQ+MHb3WghPHUgRjXJPQzw3OWe6PNKsbpwnNEPumxQaPUdAZdAgSXGihZEmd1NSnE/yOJyjD4IMPs/3xT8DxSzQ+INFI4/FiRitVZFrg3fRdz7Jv6UE8Em0SPeNDPcNJIv/1VuHYqS3WJSxUiu9r3vPRlEcfX2f4R68h7jnKpsQkNe1OxmNPPM6rL38D4cF6x+G9fU6bLmtnjpPPG+585qtkd87xwCc/gdxeYe/OHr1jA9bX2qg332axf0h7u8VOVZC3cuzc8szVF3js4jkWs4LZ+DbHjw2Qr1mEiA0KFokN0FhPYyVpqklZsNpPuBfiAEpSSeMUtRO0txOafo7XFhMUrekRj733UV68dZfDo30kgvm84POf/QKPPfgIbrrHaDYiz3J6/R6jwxHGSZ792qvcvH+H5158jp17+yRonPCE1JNXEe5thYvabMjo6j7f/33fx/d973ez1lG0J7d55Q9fBCsITYtgNEmrTxBzaubUbo61NSoYhJc425Dkmry/Rpq3cPUCJTV2MkSHgEwNg0E/LqF8iN1ugBSCPE+oq4rEmMgKSVLKWY1JMp5873vZ3NyM3aIW3GxKcTCiJyRO5pjBNo0VSGGwvmYyndL4mp2jOyStAQ89kNHJC7xNKWZR/lBSMjPrJA98OzuV4c7hAeutVUzScP/OS6ynHaq9Bav+Hrp8G+ksBotsErxrGE2H0Vsq9VIq+ObpF5TWRPEAVAgEF+123gdsiCdWKSVKKJbKBELEwtog/qKR45tMrBgFjhIIIca0vYsuAqElQpmotRMvQjiLdBbqmsXwiCAE+cYa2foKMs8QrllKIgLlLWJ8hL97i1VRYWXga+Oab1QNje4gm4rVtVW+6zs/hm5LvvC1P+NgUpGkKbkJpLJgOgOZQFWXKGXiRUM4RIhyTfANSjh0IlAoEp8idcA6wUrbUFZlLGAVCVKkCBRWCmoi9lMoRaIT6sZjbUPwAucrtE6omwznKsqZoJspttojTg0yklSQtUvq4EBJRO1pnKY1GKA7GtUOBFkThMYGR3+wglKSxrtYX5V5Tn//WQ7bOUKus/V934tf3UY6i3B1RIxSIjxgU1yzghIb73qWfUsP4pUWnO3m5Is5O5MpygeOtTqcbrXZLWq+ul/QPpby3T94mo5f8HwRa+SPxgK/rhDBcHbjOFcnX2KuawbB84lQM3jzFm+8cYczq4bH1xNu37zPna+8yf/mr/8feKWGg+GQhZ3TbnUoRgWTt4cs3BHjakZ//RidlQ0O5gXbPcXamiFL6xjP9RGqfXdac9RO6GmYFg1OCjodTZ7H+paIhZBMFw3jicOdkhRJGgHiFpjO0eMFa70Vdvd3Y2wWwR//0adZ765w5fwJfuvf/ltG8wUPXnmQ0eGIelFx694u07JgspgjReTPqhBIhKMTDJVOQDYkPuPY9nk+9T3fxZNPXODu3lXu3q5Y04r83AcZ8RVCJXFpRqu3jWh2SJOA0tGXaquGVp4hlzY8nQ9IOx3EfBiHzHyIcBbnLRcuXiCIgPcekORpRpIYCAGvNWVZEUKI6TjbMJrMKarYBaclKOGoj3ZIXY2WDSFNUf1VrPWkJpZAzuYjar9gUo7RSeD8ieMk8g5h4eKdEAovBPb0Babr29y4eg+frDPVHUywHPkO+folbt/fpdIVJ8UNOsEifIP00Xdb1QXROSwxSqOkQMloXbMh0NjYIyeDwNuGydEBPkSKmU6yWDgaCUHRQxxiXVFMm4YlTnPJJnaxE1rICJr3rokFtXJpVRNiqSk3EdQf4uebH+7ji3ksDNApDkmzKDE+oIkAKpo58zs3cTevsaIst73ilUmNkzkSRRCaj33k21EtxWe/8Oe8fv1tKhdYazV8z6fWuHDeU85qup1VstRT2UO0DrRVG5oSrQ2EFGhDI6NbRDgaa2kacE4iRBujPaGyuKBYFI7GSdJ2gnUliQ8IYcm+2XlIjZGeUMP9OwtskLz12oKNnuDEcYWTBQIdJQZp0SZhUVhq16W1skaFR7c0yIC0CUoFhPdI20OEFt56ZK0RKwNO/81P4VSf2qyTVYBLliUFBWkeCLbBsaDGRRTru3x8Sw/i0c5tmkKynQlOriUkGrp+hlKC0UrKZJDw6H++zXoLnvv9IeyBygLCGLTSSO1JU1gZdEiC5YNb23ygJejXNU+mGu8s0zJlNK957ctf4vbtW8xmFUeF46ioCUZSNzNSL5FOMvcN+3cmDDaP4bYGGBFo9VMGKzHtFH9oYIRkLGT02Ipo2HfBM1jPyLIMaSuE8AgEd+7MefRKC611rE3yktp4svmEKyfOcO3mLRbNgiY0ID2/+Vu/xeWLF3n7xj1mRcGN27uxzNIHFB4rFUiFV/HElUiBcQk6BIIs2BQVp/sZZCVvvvwl3nrr83S6XXxZERZDskaiQ0G3rdle26bxm6jagGmTpS3u3bvH5OiQrJ3im5SQSGoyhIoR6USCXIwRzhKAXr+3jJHG0910MSWxCSGEZeggOgGUB6MSFmXNaDRhOpuyMugQvKWeHpE4S6ICXglotZcdgy4GRiZHvPDy82BKrK1YG/RBjAhHYxY376HQmEZj1k6wZwK7u28w8xZpNMoHitkeJD1Uv0NPraBmKi7khMfoBSZU9Do9rL2PVoZEa4K3WOtxLspFQkatPXiH1hLhY4DDtPpkrV50PywTcC642G0nZQwUe7+sq5fvfD+cs4QlOpQgEEJFWryMCT2JRAVP8A4ZJME1jIYHGBXQQuFtoCxrvJ2TJhqjFSI4mvkR9197lU5VAZ5vHDbsLAJGCApfcvz0Sc6ePcvXvvEsz129SlU34Goee6DDe95jQVmu3Qjs3xthVMLlK21WVh11pXEuQp20FvQGGSE0aOUwAerK46wiOI1SGVJ7grEEGko/p7A109kCkyYsGo3RGqPbVKVFaocRM7QsOX1K0VjFxmCd6WRBby3jcH8OVaDVa5GnGQFDKRrGkypKQ/hYIuEdMpRoIbh75zp/+AeCuprz9qv3OTwokHrID/yXiuv3XyFMZ6x2c4LOabxnMR1y7/oODzywQZJDXU9wbvauZ9m39CD+7s2cD7QsfWGxokZ5UBr2QsrXZ46nfvAYjz8uufdmwctfHPKUTBDEN5i3NjbRmpJ2x5ALxfXDMa8IwxOZoFfXlEHz7GzBM5ViFjS7N+6TSINXGhEsvmrIjaS0jiAV3inqecNwd4jUGt0EJkXBxrHTSJ3SNCC0pvSBeRXIu4GNPKPeHzGf1hw/2SNJElxdslgUhKB5+60x4du7tHSD9A0IzT4eFgdcvHiRsyfP8cbN17GhwYtA42teevXVONgQ8Y0sJVIKMp0ihaSdpRzrZOR2gWpm9HNBH0iM4oxOkWnOb928y1vXbrBxeYWT3U22jnfQjeS1r96nLTWn11JW81VCdo5KrGNaFxj09yiOapwtCa4Bn4OX1EEjVDTeO2B+uEdnMUf1V+JAwUW2rtSIIFhGGPBAkmU451FCE5wlzVusbWzQauUEHwlg927dpRyXCA1BZbQHG1gRkYvjcYGUkoPhHseOrzEejuj3V/DygOLmEc3dOSakzGRCaXp84Utf5Itf+1MmzmIENMsAy/qNPb79k9/LqkmRe7GLTohA43Zpmpo8zREhkCUpaZJEzVuK5QmQGO6QUYv3TcNiPkVrRb6yRtbp4iHqvR5CiJ19Uutl83f0VfslACguMqNbQimFVLHdI+oaywZpaxFCgvNYbxFY0kzTuAprLcKDUxKJQicGaSTUNcoVHN6+Rbv2lELwdiWotSHLDEkd+PCHP8ComjM8OkCogiQxuEnNiRXF/FDwwm3BF5+H+TTFlYHB1z29XkDrEmV6OBdIM0V/EHnNxnh6CXgX4+HTScXB/hGgMallMAj0+i3WNrZo91vUIaBaAxZFjZYD8G18qJgdXGe7P+XMSU2Gpd2qWMkV8/mMlZYmzxQyWKyVWDRJFk/X83KM6mpM6pAiEuvqOuH3/+QLjCd3UaEh1FG3Tozk5Ru/zM3b95C2gDQBdCwzEA0fff+TPPKeFQq3x/jgNZqN/5UM4gdzhbOOWWYj5MVmDKViJ0l4+Ic3eOKDioM3Rvzpb49ZHHp86uJCgtgTplXK4WiXw8U9kJKbVcOfzxTHkoyOaFgQeCVI7lqDl11ykVMRqJsF1gkIBtkEUClCmegrtAFnHbu3d+icEzRI2ominSSMyhKNwAkYlw5fCySexCQMxzP29jOUsDRKMppOUcZw43qJrxSbKzmZKhBBs183PL035JHLkitXrvDWnbfQRO+ttwKlBCZE3zDSkKY5l86d4+L2gNmd62Tjfc53LGtaoNFkQpDUNSqRpE3B3SSltdHljPE8/v6ztAeKXEnu3bAI63AKrArsHjj2jgrWettk6UOsrV/l+t4Bw4N9tk6cwNqACeC8omx3MIhYSFqXyOkcf8wznQ4x2sSCy+DQeHABrTNqt4jLKaFiGk0Fuu2EtZV2BK1riXIVYRbbpYUQ5NunoTvAOUFjK25e36G/orH1kLybMpsYWpmK7Sj3F8ha4IOjXl/hrvY8/fSXqajpJF1kLdDCkhlJNdvnjddf4qlzA7J6ATpgPbhwBGIfa+fUOKSWJMumDJBoATXxbkUsgxjO1QijaK/2OPHYFaSRWFuBlwjn0UJThxiIUUr9RZEqIabtvIt2NCXx3uPCcjATCM7hrKOpKqRJSMWSQaETqsWMxWSGEKBVRrCAiUsuW1gEDeXuTcL4CBcch16xU5bIVDEv5jx66WHqouLixQv0u4o3775FUG2c7vHlFyr+/CsFValx/TU63Q6DzQ46CIwSNHWJ0T3W1lbpD/qE4CnKOXVRcX13zHQ2izJOEyiritwY8towntToVNG5n6O1JG21WNs8htQSk7bIWh2qZk4VUg4nC8Q9RdtAZhY4d8S8mBG0pC1rttsl1AsqNSHRPTr9QDio0UbS6XQIJollEAo+9JEP8fqrX+at126ihcEkklk9Z7Q7wQsIiWRJ+YknBiXwMmNeOcpS8JWnX+PV12+861n2LT2Ip06waVJK33A9SEYnujz88Q6fupwz2CxpfM31keWVNyseUC2kdgS1IMsFtXVkWRJTWe0EoTW+DtyZFIxyAW3Nwnv2C4E2GcdPn2MxLBkN97FYHAovapR0JCqhLmuClBiT0m5nPPXEExizg21qtCtY6Xc5HE9JRUJpKyo0DYoaH0+ygBMZtq6XkHBJr9djMimxTcraWhclhliZEXSbL90fMnr+RS49cIWLmyfZH92ndA1Zu0U/TdC0uXjhcc6dPEbLHrLlxuT3riKbAzpth/IC10i8EqTCo2UFwbBQHeZtzfse2KR9ssvuZERrd4GqKlarhImBBQIvLPuH+/zBn/4BxweCv/Hf/GesrK2ykx8REZCBqrEYZzFpRvf8RaavfoNExcWKn4zQUuCaChECxiR4WxCcJ02zJYhGYW1NonOUVEgCVTmnXMzJ85TG10hRYKeHpNqBlLS2TjK3Dh8caa5pd7to01DVBTpYTp7cZqWX0UwXBAdJZgi1wGd9vvrGqyymI4ISKJ+SpF18M8KHmryjmU7G1DNDEhzOh9imIR1ldZvh0QFOQJqlSGLQQgSFQVCEghAi9D8IReV9lGq0IF9dw9kGLyIpzfkaEUwsAA0RyxjDcjJquEKglhQ0ay1CfHMgu2WqL7o5miCiLkqDkJFbrHz0rXsUQncwIUUZhTaKgKOZDbn59adJ6wVOSF4cWoZNoAY6WY/jZ04wWkw5Go757J89R5ass7W1jlAahGKj3eHUYAXnCvZ377Pa77Pa71LP59y+dQtBQSeds9HvsLGxRtY6Hr3QIkPIeMFpmniRSYymaSqORkP2hvtAwNqKVChWioROp430Cl0HgmoxESsQ1ikPYynA63evsXc4pLQtXNojHUBudjh3vMvW6dustwMWT1VWdLSmlSeknTY2TFFC8fCVB/jbf6fFq6//GU//2ZSjA8HhWDDzUV8Otedo9wgvwAuBRvLWG2/wyMN9ZtOSq69OGY3uvOtZ9i09iI+1KryxXG8kL3vD3/xbW2xujTHJBG0ERuQ88PAAkQ9RziGVW/ZuBY5GQxSBrX6fuAUDtKenFGudlEbUNAhKW9NazfjRf/BfM9lf8OWvfoE//sxv8+hjT3Dy9AovvfgKu3enqEzxwz/413jgwkO89fprXDx/hv2D51DcYDBI6Pd72HCbJsQh0QRDIVSE9+BiWan3VNbjyoYszeh3V3D2PlUj2RxkJFJQEmh3V5haxys3b7E7m5PohMsXHkeGgBKC06fOcqyX0nNDzOHT9I52WS1jHY8UFeAIwmCUxLkGJT1OxlTbsGPoXN5AaUcpCiSW4/cnpIuCI9Nm2uswn1R0WoHHHu3xhaf3EPIEKm+xdWybl/zrSK0oyhJdaXJy0JL25gkOZUbiaoQvcMWQxNaUVYXzIXJ4vUDKHCESPN9kH0Q0phAOLQVFUTGdLQg+psx87Shmc3oynvpkliO8xzUNaa44cXqVg4Mdbtza5cqJDU4fP0GiBdNJQTFpYtNEUMxEl93dXVxoSHSOsCk+SIRW2OCZlTXdbolqpgitEEIRlsvIqqqZzRwCSZqm0Qomlqff5XAhRG0e7zBexEovJ5lMalaqgEhYpgslzn6TQRzwPmrp77SfhbjYlFKgtI7ciGUCLywvgMEL0iQnKLMsF1Uo3+CrGcYI5iphbXMLY9KlfzkAJeXuG0zevI6uAgcevrGw0G2TOcGnPvVJ7h/uk/Z6vHF7lw986BNMJvt87emvgo4HmabdxlSO9cGAjZVTuKbm6KBEBkG7vUXloakzDvYbymKC90dkeUYVAk3jSdKc8XjOaDyNgCHXcDA8pLQl7VZOYhSZ0hh3hPcxXZiksfF6Op8TgqdpGmbTaBtrdzqopEMx9uzvzUk2Nxk2Uz51skcCSKNodVKM8ezduU9RzBHSo7VHYFlfSfjg+zXvfXJA484im4sId4yybGHp8sLVa3z9mRe4c2eXg/v3eOqhBzl34hT7eyXf873fy2c+8zlu7b27YfwtPYiNdLy8CPz7CUy84kOvD9nMNGE9x6uG3JeIuSQNgUwFwGLxrGy0Ka97ymKBqAt6aR5JTwmsdlNSRWSvOo8X4GxNmglW1ltcefQin/+K47/4330nH/rwY/z+v/9z/tl/9ytoFDKUfOT9T1JNjkhEIFUZPjjWVjVr62uR6xAsAkHpPBMbtcCUsNSrNSI1tO1SH1UJh6Oau3fniGJKFhpmVBTzGdrkBGp29u/ykfe8l/c++ChiPkUWQ1bcfbq39snG9zCypMEzVQKDxsuERhi8XsGbDt5ZWs0RWecQfUKzfXaLG3juLwKJBVsGmhL688CgrUl6bZgUpBR8+COKb7zScHfvgKKoOX7iFB5Bb7BCq92mWGqR3oEPCdZLtBTIumbv2qtc+MBH4pBiGXZQCUnSRhAHlpQaJRV4i7M1wRga55ktiqh9hwB1gy8WqOBxGLzOqOoGZwM61RT1lMaXpLmjmA/JU0WqPYdziwoZlTvEypR9lzJfxKr7RGYolTOvSxw1TjgyKegqR1cWBKkAg9YJWpvoEZZJjBYDJkmXmrBCaUmuckIQsWvPNzTzOcJ5BqvrbGydRKBjyg4XTbXEQR2CX5aQglhCjyCm85CxUigsS0q/yckVEb1BJNaGGO4QEuoCbRcoESA1bF08gdQRlekRiMWM8u3XqA72aHnDG2XDtcoyd4LLp09xcr3Nzs4ruGrBbCoRq1tUszEZju3tDe4dHjAdH7ArHDvjfZqmQQJ1UyNCbKS2RUnwDqMVVbnANg3ONzgsjfPUtae2UFYW11i0ioWyLkReR6KWLTeJIQRPmiSkiYlVaklGohJ8sEzmEyof6K5u0ko6PHhii14ouXf/kN1JzeIRQ2srpTOYY5LAbHxIVUzRMlZweQeH+0ckOlLxEtmD7CKhPo6ymiz3eBX4+Eef4BMf/QCTRcXe7g6T23cxyRSE5eOf+AiPPH6F/+Pf+el3Ncu+pQdx7VOSUvOIn3FXSH7jV8f88XnP//6/2uThBz1WaoYjhyhB56CUxOQt0Jq79w4wicZox0Z/BaM1LvO0V7t4N8Y5H8EoUhOUoigLvvaVL9O4msRAfzBHiikKlh5Ch6tmaFGxtTpgd2ePfu8EXlxFphW9QQeIbyIjJVWAcePRWpLZiPtrdbJYZ6Rz5jYwnxSMRjXfeHnCQwn0M8NhEWtZOvkqvpwxNzOeefNpRvde5RNrPS6JEcrtobyhrHJuNi1eWVSURjOQAqlznDlGZ/sp5MpZVJqwvvdFLq98FXFJc7e0vN4oDoKEcUNy1DCpBW1vmCQJ83aOaGkSA93ugl5vxHPPHTA8OKTXH1BUDdJo8laLJBVgwWjNfD6PrdoykApBMRmhbYVzsR04VYogE0JQBB/1SolCBoVzDUYr1LLN+q1rN3A2bvLryQSKGYkIeGkg7yFNQmNr9vcKbt5/m6o64uSJNnkqmI72cY1B+oBRHRohcFLz5uGY8XQWPWFNgpCGYCaExqOUxshA5krUfE5AvHMqda5eOlwcBM9iUVBWNZmITQ6EWNVFACccSXDUszHB1WAUpt1a4iUtnoBIor6slYp1RyKC3b/JM7YuyhGxyy6yIrSJp0Lv/BJU7uKCT7ile8TSDA+59drLNEWFkxmrZ07iZYyEK1/B0T1mr7xCIgP7GK7OGxZBkEjDf/t3/mv89IALP5hB3/Pbv3fE9du3me7epdtKeejyRb7+G19b+uhn7O4dURTlO/xyKSSNa0g6Ob1uj8V0RrfboZ21cDbiXHvtFjpJabwnyVpomZCnHforq4zHY8bDCcIHynKM8+PYfedimWwQmlkTqIooW5XzOUVd43YOCVpw/XqbDz78EEUhcM4yLBYscGgdUMGwmASG92c0ixpwBBzz+YJg89jyI0rmr73G/hf/HLl3RGUr1MoqaXub3pMfZXDlIdSZAdV4B7soOdrfx6M5c+7yu55l39KDuMFyqVtxvl1Tq4Q3pxWvX3cU1zX2vIAE5oWi9p7gGoQQ1NbjK8uiCFSNo6jnzMcjcpPRO9Fhdb1L8fYeUuhoJ3KCJGnx2utvcO3Gm4zHEzKT0OvOqcsJLz53NUoCAarFGC1qTp7c4s6dXdpmgNCKtBUvAoLo5wwEquAZl57VXou+TtkbThACHnj4Mva1G2ydPEHa2ubw+Xvc2DGcP5mxsqbg/hisJAQFEoyQWNtw/f4RXxpPGW+AtwmLWrHfSG4UjqMmpQ4SHyYYHJ3c8uiJbdrt8zQSqu5D5Puvkrw85qU1yS1rUCHD1yVB5xSyoMg9ZS+nLht625uobIj1FWmnZOfwPtffusvWsXWKsuTgcMj6sYI86yCDiFavVBJyT1UUaGkIVUVoKrqdbza3+FiAKT1SOlRwUaoQEZLunaNB4IPixo2bFFVJkktCVaBthRGgW12ylQ0WXhLwzCYNvc4af/DFP+H0hRZ5t0VwBUVxQDtLqZoyvrLULKTEeodSCSbksYtTlGjFsu0CcuFJ7YIQBCG2xSGWFD5nSwiB+XzBfD5nQDyVOudjX6CAgCOEBuEaEgVZO0MkEo9DhojvDJ4lGyJa06RUcZEJ4P0y7BFpEwjQy7BHCJHKFnxAKoES8fMKQAaPcQ2iKBE20BkcQ6arOJPEGubyiKPXv0q5swON42rheGNYYLQhUwnXr73FUw9LLj6oKLOa1x53HC26jO4LZtMFf/B7f8RssuCj3/YdrPcH7Nw7Yv/gEOcDi6IkSVOc9bTSNqdPn2AxH7EyyAm+Yj6bUFlPu90hb7cpraXVaTOdzOjmLVrtlFm7h13voNHYpsD6OUrLGEnWiixLybI249ECWzXk7RZH0yOu37/O9dvXyNKcjVMPsv/6K1DscGItI7iS4BI6yTqh7PDnzz6NWQSEa4GyNO4IF9YJJAhvKQ6vMXr9Fu39mJYM3SmFvE2hupx/4HJswDaKRVFRzpvlz8i7f3xLD+Luk33snT30sKFnHe9fEbynLempKfWiQ640J4/B8eMGPY71Kl4FemsrCDUHP8M3BSiPc7De6+HyhGnQSBWoRIb1BU1Z8eJLL3D71n32Dw44vZ2z1t+jqS9x884OwgvyDKqD2wzv3aO/tsbaeofRbEQi55zbmtLSI5yoI2PXG46qhiZXnAjw2FaP39+dMN6dcP7RM7x5b4cT28d47KEP8ebbLzKfBt44lLisjRIOjMO7Bp0YVG3QXhKM56Wy5uo9u3wzKzQpaX4ck2bIsMAGRV0UjO0ub919mcsb55F5yrBzhvvFe+jd/yL32prhxLEmHclqgptbet7QkiV7vYzJ0YJOr0Xj4pA4c2qFsrnBM19/hr/2136AJIWiKimrgrAItPt9fHD0jp9hNx0Qyhl1sMh6EYHt7QHCORohMNIjVElTlQQiTtJZH6O8PvIVGuco5zMWjaPdCjSzfWRjEUEgVzYw/QHj0QSlNMfXtqhbBfvjA57qrNI7fpKrr73F3qGjsz9kdOuQLOSE3hbNRDKdT/EqRTmBlAUSQyJl3C34Bb28Ry6mSAJOBFjWOUETpS1gUU7ZHw85EQIyOJwUWBslC40goaFwFfPDPcI0YXb7TVZOBargYodcMCilEQEkEpyiaXwsE/UWpSJ/ORCWS7sI7UH4qLWzXOb5gBQeLxQEx+Tu28z27qMCpFtbyFaXYATKO8T+LUZvXGU8nnHbKT5/MKdQKRsrHYTe5IXn3uA7P/6dhOQljCk4f2bA4asuyj+hQ2knNM7ivOTlqy/z+uuv0Ms6VC7gzRrOHpJ4zx0K3rx/gyxkKAPzeopqGpzyIDW+kWhhyFptjBJRI1cpucwJeU6/tUa33eX2vV28XVCrjKP9m1DfZltqjrU1hZXcqx2dVpve1hadPOXU1jYf+dgHuXH7bUqvlvyOhCzvc/nMo9y9USCrqLVbmaAFeDsihC7QQqqKtZOK6blVytkYEwL5sTVGqWbl8gkcCaJZEIJkOrdIK9CiQjB617PsW3oQX/wv1ileldz9zB3sHYm0ATkTVG8uWH2gTUhg84zlOz6xwo3fOUAJT8gkOstYVA4tU0RIKJ3FRi4gh6MppYNGWuplwo0sibdLSQ8pp3Q6hkQKar+CUG1cSFEukOwe8urnf58HPvZJRFWwd/c285niPY+fZK0jaBGLMBtXUAkIbQnJjNFQE6Rm99YBG8fXuHFwyOjoZU4fv8yg1SWUsLAZo8kQHTIaChpro34qUmxYgAwRkh5ypMmQUmBUnyxZQagejasIroMVbxLkhP3haxwbPcGquQCtFcqTjxNufx1XBDKVUzdTcDkhOIx10PKIjQGqFlTzOSp1+KLm1PYqQQiefeE5/vMf/F6yXEWvcruNlx4X4nAIuo/XKwS/B8KjigpfWVqdPgFFCAYtUwo3JWARYVnzHlxEasoGJQVSeNqJxYgaVZfUB3doy4DAkqx0mTYLbGUw3TX63Yyn33ye8WLIYLBF1m1zMLPc21NcKBNcaWkwTGWbRUlseSFFmgwRapTPl/jJOUIJtrdPIKd38C4QloAe75ro0TVRx6xcReEapNIYFSjrBmMMSklkAB8E9/YOaVxATMa8/j/9Ku21dawxJN0+nf4AnyQkvRXavT5pp4c0KQvryFoddN6NJ3QpCEEivEejCC46K4QyBBe76yKvAoxtuPnKyzSlx9NicPo0QilkcIRyyp3Pf5b5jduUKJ4fVtwrHUjD4WTKAw88zqC3RuMD06KmlyqUL+lkPfKsRZBw8cIDvL13C+sC/W6f7e2TjI6mpJ0uDz3+XTTek+uMo4NdbK7ouIyW6TGsjhB1wWIhUYkg6aa0+l3cwjIIGmsr6l6HlsooGkvWWqNaCM4/cJlE1KhWn8nBDW69+Jt8yMxZTS37SYv5rGQ4mXL51Ae5MxlSzio2N1ZJNJTWk2QCrWPZQEvn3L32Kr6x0XUvG6STGCkIoo4NJkPN3c/eQI48+lgKA8H6h7ZiPmCzT+XuoXyBqyrqUqKFRNZ3EfW7PxN/Sw9iy4KN9wwIa4Zr/3aH9HZAWJjdsbzxzJQL35mhVzNOnE7ZUR4kyLZGJRlF6RmsHWPz2INsHs3I2pqmaZjOyng7rAJFUeCbilRpHIoPfvgj/OEf/SanLnQQuouvc+bFgqAL1jZabK0Yrr9+le0nzhHcLmdPNLz4+hF39u/z0FnN//n/9ARJR9M40EGSjvbQwynq6QVq1LB/c4/s2x/iyuMP8szn3uAbr7yI0Qmz4YhZnlMvavAJSIFJs3h77BXOSsCjVBq38yFFCYnAY10BPiMxXapqQiIbnHA05Q7PP/M/cPHBj3DizEO0shq5sYGp56gsQacmdqtlmrlq6EpBbRvWjm8gx0NWVyuqxZRUtREisHu4jxfwyKOP0Ot30EZjlVt2iYl4wUhyLIpWEITpjOLOXZ599R5eKvKQkyZtyqaKntslFSwsSWMKjbMaYxTzcYmqBYkImEVJKhyNdMhun8NxiUgytJKIzPHci89zcDSiFAXKO8azkp07PY7ZFk0F0lhcvobTBSBxtcBpTZJodKgjcMfNMcqwdXwTXo/UM+sFwTUESrSUtLsZOimpbAyteMFSvPAI7xHOY61CyBZnHn4v1Y03MfeuUdy9x2wyjFAfKTkUMu7spEYaDYlBJIqgJMJkeKFI8ox2t40yBounu36MlWOnSLpdahcIKNK8RVkuwHuacoKf3CUddCjMMbYeeRxjMnxYUO3fZvzyVdS8pFQt3qrnsZAzeBoJrV6bM2dOgJjQbhu0dFTFAqOSyH0QITa4L/9L0zaDzjHGs5q6nDC78SKd/gqlUqy1UxrmbCVzOtUenWLMftEwDzkyydFCI6ZTiklJnWqUL+lOujht2Nw8ThEK+v1NZlLRlCWyEXTap7hy9jGeGH2JgOX+YkqWZBQ4WmmLNEmg9gQv0EaRqXjnZQK4RcEbL13l7dffWJZkixj7FxLBSZS5gHV7wCFVP3DmkZNkm32qrIG2J4gJhX+BIG7gXIpvcvBJJHzIMU7+JyoP/f+3x2zsSDtTBqcDm6dbNLdHyOC5MVYsdhUPGKJhf6Hop5IgwAwMDYHxeMGJU1skrVW80PRW2ggfqCcVmZY4IVnUliDVO00Qs/mEopyysnWCgwPLS6++wmgyZb3f5cmPXKGcL3j5pR2u/87/xP+TvD+N1S09zzOx6x3W9M17ns98ajpVRRaLg0hqlilZbVlyy44MK63YgZIoMZJAsBS7bQMGBNiyWwg8oGELcNuJ3FbLasuOLMmWKZKySIosklUs1lx16szTnodvXtM75cc6rYbbMEImyA9B69/e58P5Ns7e+zlrPe99X5e0JesrS5weFPzWv32Dnf4CoTwlWhHMZ5pl5Rkbg5N9nn1qhb3qjLtoFnot9JUt3nt7j5ff/BrbK1vURcm9e/eYjA1WdJCJRicSrEL6BBlqpPyfpJXNnjGOGmiOFFO0TrE2IokirI/BBYQAY3d557Vf5/13Ps/FvmB5ISdsJNBrY3KFqwy6FTFayVg/q4hvHyDPrZCkUGEpvUNJSxoHyrJkNJmwuLpM9ZjmVXtLIOCMwQhwvYxqz0MwKDtjfv8GB/vHyGDwvqY2Cusd0stmXQyN9Tg8ZvC6QC0sVnhMKCnKIZOT/SaClvSx7U3i3jkUgkQLJmXOg719SgOlbEEpcIUgP5QY62mHCB8Fpk4zzOcQPFmcEUcdQqge8yIeU+IWFtjc3EDe0A2qVEQI5RGyIkkS+oMWxp3gHnM//OOTfiEFkka/HnzA6Zh0aYulJz/Em7fuInULESxSqWb/G5q0hReysT8biyqbx3TJlFbWojo9ZqoFUkv6SwOOH97mgXHIKKbdH2B8sxJS7Q6lMaTeYYGNF76TxWe/h9b5p6lFQBQFo3ffIOQjvBPsFZ6HZY1tajV4maJixfJyn263IM00wUm8c4zHU2azKVmUPeZhCLIsZSVrMdwf4aopwUwx4xtMpoo68uROsIrjXFuxEnJGBN7MLcdlQjXrUKmkKX64mo1BxEVlWbcxtY4o/RYPOuvk8Tbt5QucmhJnAhURWZahxiVTYxgWMFKKIGIy3ca7ADoi6JjWQo9edwWiCQiLrSpe+vJXGQ8d4vHeH+FwCAxdEB/DixzZ+QoXvmsLIVvMmCPTCMsiPvQRIQEfY6tGcWWMpzJzpNzHm/k3Pcv+UA/iqiioTiSjh5Jb71Z0fYJLY/Zk4OPfuUakS1wheXh9QgI4L8gGGSKKKGvL6fCM2XzOeDInn8/oZ+t0kh4tjgghEGUptaxZ6HQp5hMmtUF6zdJSyte/csw/+x/eYTz2tErFv/xXb+F11aQF3nW0peSl199HRRHVbYfyR0jv8WmgLmP6GEphMF5wrS85LgK+NaDfHbC9soW0fX7rV3+Ne3u7JBra2mJDEx63RmJNIJZdpBC0O12cq/6gAqtEjCRBBg8YlK4h1Gg0CW2krwh4lAFETqjmnB3XRHKVeDHQNTVaP957+UCxtgRzx+bE4M9O0IM2vvRYnyCUJtKC2XTOa2+8Sb/T4u133+fS1SeJWinWe2ww1BKyjXXsLYWrC5Sw3P/G17h3d0rqHTUWbxrAj0c9vpNuEgDWNQkKLVKMtxzuH/Jv/uW/4Cd/6GP0tObMCUKrT2f9Ir4dQ/6ARLUg26a0FTJSVGIJEVpcOf8kujyFqUXVHhMlHBYVh5NDlA4oGmV6EBLhA87NaLc1zz31QYpZSccEIhq/nFKO4Od4E7DWE+kMW1fNfpYGKSq8x3qPsRAnCmctNTHrz3yM7uI2s/GQYjZGevuYI6ERWoNq/HNYQ6grZuMxs5NjhuMhPrPUdYGxJUZkdBZ6DPf2UN7jh1PysqCc56xduczm1jo3336HZHmTlec+THzpCUqpULZC5DnDezcxvmbkJO+NCuaVxMlG3tqOewjh2Tt4hFTrWFs13kDZwTqL9x6lIsbjCQHP0vKAjX6P66+9QawCtWhhOhl14TGjEy4Lx0d6kparMMKzphKeSxUnIsGrQJgdsSEMV9qCBSlwZUnbBVIXUTwYMewc8aA/QbaWULKNDzVaCOqqpJAZuQqgFdZJtJe0WhnqMczfBFjf2SRdqFDxBOctOo4RIjTlHN9YUdAe5QWz+TFf/P2XeO3lW8gwIugzylmBqWviOCOICK8hISYGtjeXWVnq4JlgvOL99wQ2/BGB/tx7RfO1BzMePjDU8zY1BcsL8F1/cpW1lYr5MOLwwHLzrRnPi4Z1oDsRUacFQvH0s08yWOw85t4Kjh6dIE0gGtRIAUejmpKE9Z3zDI/vMxqPSbSn07Hcu12iVQfJMSJNkULQl32qeQu6igrL6XyGkjmgm0dlInwu6GYZ4+AogkHVNXeDxaKx1nN8MKe90SY4x9raeR4+vI8QMU9dvsI7b9/EeUddGpRMSVoC5x2zWY4QnkhHj80QMZHsopMOtZvjrCGJBe14m746z7w8QQiNrXOm4iaj+iFnTlOP5qwdWPoqJVlJSOuaOO7ineBunnNJxGztjahmLewg4OeKbLHP8sYKo9mIV159lR/5oR/k+vvXuXTlSZ649gwKidZtrC85nNW0DAShcdKi8zlXOl2SrYSFJ57j8oWr5MWE5dU1NtbX6bRbDAZdtIaqrNl/eMjdBzdZ6WSsDvqcvfl1zP2HaNOYOwa9FJMcY4tXkGKTt9455p333ubqs1uczSExBefOnSe6uc/p4SGrWlLJFtHKEvFeDNOGZBZshdSAt6ioINIJSdxhPp6z5gUC+zgBURNcjpIR3W4fradQVtSmbmKKCIRv0iDWCYIx+GAJIsJli0TnFlgQsOhrmr6xwKNpqtECCI04U4AxprE8m+auLbgagiHWCi0EO9Mp5XTawOZFIMkiTk6OOC0r2ivX6PcGWNFD1g4XW+KyxNQVSUsz9oI9q3lgDO24y6kviFE898QHUErw3vvvIdVljDeNEZoMFWvc47Zgp9NDConWgtqXPBofU5magMaZgsWi4qm25slMoF1O7T06aCakvF/XuGLOhdjxTC+wgKHwnkkecAFk7IgTQ89aLpee+3kF57+DEAKT4z26GTC506yDvKAjFMIalAu8e+ttJpNTBt0ernK04hi8RT+Wp7Z6bS4/sc18ts+ZfLwKsykqOO6++y7l5IjX37qBf2zMCaJozgaEQYdDvD1oWpjK86HnrvL8c5pZPuXk2PIrv/IKZVV+07PsD/Ug/t1/OyEZJLx7NKfygec+3OEH/lcrbF8SVEWNHVa8/2rOZOjIepK5ckSpJPgahGBt7QJSBjqxYWN9jbPjmu50hNQNi+KksshIkCQpOmj2J2N0EiinJQ8PU6bzIcJ7CuFZlJ6o9hzZnNWBop3EtJMuSgVCqME64igm95ZxNUFFggGGjbZgI5KcBMUbZc7p0ZDf/92XuH/zEd//x76fTHsOD4/YunCO127ewc0h9ZKaiqKcIEUOoULSRkSdpgTgaoIoEHIBHTKkqBoejFpCx+t0Yt8od7IJCMO8OsSIQG08rYnlXDRhex7o2Rovm/1l4ip6GGxdUwdBPgqcvTai/9GctaUej+7NmE7mbO/sUPqC+4/2uPLkNRSCICK0tJxfXmKEwwuBDwlLOH50TXFaCITaZVBaRCyRk2PE+F3iJCJLJMpY4smUrCq5qDxu6PC3LX52jB/NiLwgYc7p3k3qgSZEd5CZYDwuG2fdoMPx8Iz779/lez/5vSxnHYQ11F4wTzYYigXyvMCG5tchVQGBpvKeVhYQuk9nZYVWuItGQmig7EkU0K5ExB3ifpt2nFBQUSuHEDURikQ0FWXpa6ZTg46SxyZnQRCPnXO+4TdLrXFICKrJU4uAF67hNUuL1BKRNFAgGZpYmjeOMggYrJH0G9g8IhBEoLdqCM6RoJqDai0ZGdlYmnODmQ0ZHo94VATeL+DYBKpgkcGi0g5PPfFhiukRe8MTqjom7XQxZkJRBdAxh8MJq0ubJFmGChLhBadnJ5i8IFVQq4rurOQ7WpK1LFDXnkI0/OG5jLmeW0al44Ox5YlOSsvWzCyceMXcSjYSQUeVGCvxwZPFJd3KMZvnuDLg5xOOzm6wnR+g0hoRJL3IkNaGedTmxq3r5NMRLvVYVzWEuseFjTokCJ3x3PNPcLAX2Lt/B18FZFBYYVndvsgTz1zEyxUODh+gvMe5WaP0EgrxmBrqpEDGllbWYnYwZT6bEesu57fP4YLhtRuf+aZm2R/qQSzKFoM68OTCKsvPZ/zYTyyjdY4Nlk7PoSJY7DvW+hoVLCYE5rkhcZYgLJ1ui+AD3SwliRNi5YkwaNFkOStARYJWt02vM2DYLonjlOeuXeXwMOXNtx+RaJiWU17oJ+R1zZ2zGfOhptVuc77X4dFkiPGejdV1jg/28XgiaVkXgu/fXmY9lCykhnfngofHgq3VFV4evQJlxMGjR/y5P/0xfuPf/R5vvH2LC4M1buX3qFJJcDnWVWgRkDi0criqIs2WCMQQIrTqIoWjtnNEXOLEfQpXEkSCli2UEMTpAnG6jC1PkMEgjGJbWi7N51gPcRBEPG52iYBTiqTM0U5z8v4RydXLbC1e4BvlAVVZMVhYot1pkxfN4VewBTYuialIJmMGOkJXDixUKiezJdvBY/aOsfu3mkSFEAQvqLWglo7IgXKhATZJgfAROkRoBZG0hNRRKthY20bJR/gwQ6iIG7dugIUkDdy4dYtg1nAiY2lhg0pEBOkZLK+xsX2Oui7wIhBUQeCMKO5ivGFWGFQUs7y0QHb8RhMJkxoXHEEagi8IIiNKY1AOJytSJUgRWAFkCm8MLjicUJSm0e2IEBA0FDfpPc5YfKgaEHykQDcZYWcaIpuUTXZYatlUpx8XPbxqoBRCOPCP/XY0einrFUIlTOYFnSxBB4GpHSKyzKTCRwv8/lDw2knJiQ0Ma9/AsIRie/tpVjaeZ7e+y3DyLrfflzz7gXWMm+KcwltLXZWApzBFc0csNLsnR8zChGWd8hSe727DQAmMNQThmXvFFMXQ10jn+bZeSlvUjKqSAwJ1CNQ20IslbV2jvUUFhQqBUxfhRZtVVbOfG1a3N9k9uEFcliSJR5OQiZKFRHNWB9rtjEne8I69L9k/eMjKjkHJGOGbDPjTz+7w/nslb3z9awQMAQMKrj51jR//r34UY88o6zOkVxg7pw4lTb8moJxC+DalhN337nPz1Tco5obVpQ3+3I//KHUo+ZXf+iMwiL97w6KVpYgzbu5NGZ916Kw4yrEh63scmiee7SJvloRHltppTk4NW1cyvDCkmSBN20ynhgf3HjE9y+lRkgwilI4pfEnQmtpXtDtt2q0IXwuWlyTf+Z3P8m9/47Pk+RyH56ksMAmeL1FjZoaVNGKpV3BwNqdWCSvb5zgdjqBsTlMtgq6p2Ygh7kf0rCUxnoPdfc7tbHN67zpHj/Yo800+8aEWn/m9XU5PA7EQzHwAJ/BujtAtEDEmVESqTaS6SL2ADxU21EBzx2xqj1Y1WklUPCBYCLQQchHiJURxDBh2RzX7maMflezZhJ0oYeBBtwQmCZBISBxpp0W1LhCDmAdHD7GyYj6b42rod/vk8xnz+YxOr4V2Eqky4p1nqE9H3Hj/OmuDiDDdI0QaZS1aQ0JACQWmQgqLUhrjm9iX8eIxfcwCjigSBGGJvQCZkpeC6XjIWbjJ8kbMySTliy+9ggiWXsdSuQXKqI0tZ4yPTpo2o4KsE9PutdEigTAmiCm1q7DlFB8inM/46Ee+jcVIo4cHCBGoaTgSncUUr2pMVXJ8cIShxkpDeTJDhwinKlI/RVpDXli0ihFCkyQp+OYO10gLXuAlTQ3Y1igipIjx1hFswNaOIDRSNRxhLwR1cA0cSjTGb83jokHtkYB3gdpZkIYo0ZTeI4NCiwhMRV158rnmTp5yzybkpUXHKc40SqLVtfOUUmKyFkbVfOMb7/D0c+uU7h7Hh55ECBQeKSFqxSACsY4pi5qed3xISr5jIFCU1FZSojiwCaUxbGaWixh824PyTOuYE+MpHmfJF5JAL27szBCTYBGJYixj9kYjjm6+gtUbbK9dZXq3JiVGihpHIJKwmrXYHdVsb20xKc4e65VgMjojN/t86AMalXmQHhXNWFs7RxQpbBAga6Ro0e+2SJMz0O8SZZogS5SfM7y3D3NHHPXoLWyik5SpTjjrSbLFhJ5dIJNtVlZTZrb+pmfZH+pBnAlHN6lpRyOWCsfs84ck39lHZAm+rYniNu2WI3PHQIwLinmRUtYRQijquoFzz6Y1IWgQvlnwS8EMTRlpojgleMvq8hKP9u7inMWZkrKYY0yNEJLaBCyWnUGLhbHHW80HFlKKyKCw+BChk5jB8iJ7D8/QBJxzKO3QqaO70GbVRGSRZ14Hom4Pr3Mmc5hOVji3uMf/9ceX+G9/9W3yA8V63KLOHdOQ47xolOlKYRBUFlpZjPQCa6fgBb3OOYKrUQhUSME6dFTiXXMa7+oaLQJWRUxlxNtTgetlvDUs2UwF59KY5ShGLEcMLqVcumrprQwou4a9YsSD+3cRAibTMXu7B1y5dJEvf+llzs6O2drZQaOb3drFZ1lY2iD52Jhepuiagl6r1aQKhKOuS5jl5A9vUQ3vY4oJwnhU8EhnCNJi/Zw0S7C+ImtJQg0husYTL3wf8QsfwB8eonkIsss0N0RKEExNrJZoL/fg7D6Te+/TNgYfaaZlxeGk5Omnv403X/sydTUmCHDeE8cp5zavsL62BWVBMhkBDhcEaEVrrUNNSV0VnJ1OKCqD8pp85jAKovKM4cu/hzw7JY8EZ6MxeV6xtbkJ1mLwtJZW6HQXyaKM+3dusbLUI1tYQg3WiNIMkwgKYVE6IQiNEBopJLa2mKpuqtPucZ1ECipnCVJSVSWj0zGphKjXxukWuUhoZS2U0Bw/fMBktseFRDBbWOS1gyOMKwh40tY6m9sfYDIrSdKYJG5xfPqIqvgeXn3bcf2dGdvnc5QNxElE2kmItKSVZTgHm1HKdy7HpFFBHhxtE6GM5pySSBXhY0ERAKeYVI4zHNZCS8f0JfRU1TRGowRjagqtuD4PvDo8YWwVXVsj5C2OzG3a1RFZENQ0nG8da3xeEStFnKQNuAlNpNpolVEWbQ4Pa9JzkuGwZlLs0+09+9gQIwjS41zC4hLU7quIMCESqxiXg5tR5cfEVWB8sMvZ7RuYeJXzH/se2h1Fpy85HXny+gwpy8eArW/u+kM9iEvvkLUiqxyb3jF/L+drN0csf+8SS985IFIzxkNPPippkWC8w9a+eTwkxlmJs5bDgxOOjoesry+BnTN3jvtFzZmxBCsJtaG10AIR0CohiXsc7I/IC4sPoIXAxClZougHGFIziASTAEYIjDMcH+1jbfO/tiTCmxqHalpXI0NRJMisxcHpKVmvi9COEASVWeZrr0R898cm/Nc/tcMv/uYh178xoxe1UTKj9La5EzOaJBagasp8TqR7xFHcgMqjLnU9onbHaA1S5RT1LiKkVKZAiyk1AYiwIuZ2aahVwlENd4Jlo8j5aNri+P6UIC3PxYIXFh1rHcO5NPDn/otv47c++zZ3d0+5eeMGz117ms999jNcf/9tLpw/x+L6AEcgizTdCxc5301RprGNCKmw3hJkIFIQ/C7ZM4ae6aBsjHN9hI9QcoYzh9TVEG9nIEosU4xcwIqPkl79ENUgojzQRHIVRwvnFV7A/qMCmZYs9D2pHeFHZ8RBEsnGIiy85CMf/k5e/MCHODvZQylFlnWp6kC7vcDCoE/I95HTEmcdOHBa4hOw0lAXJYlO0FEjL+0vLeFlyfTm19n9nV9H5DXl0hqlcVSV4fqNOwRriHRAagjE2NqhbclYW3Sa4rMBWaeNijRVXdHudpBxivMgXCAYR13WWOPwQjUroywlbbWw3nE2GXHvYMagndBvZ3QuPsOFj38vNjKczko2NttsiwXmNzN2Jy3sqcQbQ5CClY1rLK9cpnYHXNx03E8y7t/c53h/hbt3tjFhQjWbk4iEOEmJsqTJE6cRQlmmouQbleJcSGlhwRmmJqKgIBeao0JSG0cv9jjpEGi6WUTHBVrOESkJvgJZ8dBlvHlS8qAWJA4+0YcL7YJClNwpxgzzOf1uSh1qCh8RK8W4LBBJ1sQ2HY+deYqqdqS9LQw5lT9keCb58kv3WOy3iKIUKytckAThUHqI84+IyQj/kxKrdqy02xwcH7CwuYNqL7C3d4JzM7IU0thjyxzvaghjhPgjAoaPYoFCcuoEKlR0reWZ1TZVt6k6piFi/94EYzRe1ESZZmGjz3Q+aqy2QhK8oSxrbBBErRayslTKcmcyI5eaXtbHzHOkDATRHIZIkTKfW2rr0RJiX5PFXbLEsZUJxlODUTCagFcxwRnKfMLa2jK7B48oJBgNAU/kA2E456CC1soyreUOhQ0IFxPrhMqeIRYG0O9yZfuU/+2nVvkn84g33jxkSXdYXmwxnE+YzGuMGWMQdDsJ+EbCaGxELgtQU7QSTPMCrQu8mIErKasc72aoqNmbpRqsF9zOc2QESkccGMtvPTyhCg5zv+Duwza7wz2+73tiVgdddg/3qHyNJzAZj7n2xFX6/Ravv/4K3/Wd3432fWKtaPd7JEkCylK7BtkJkiAzlGwEk7bOqef3qMtHaBHj1TJR0qEKQxBnSF2DqQnCo6ME7wN1NcZ5gw4ZVVGxuLjD/oMxRWVRaUrwSwgnEaZACk8+qxFxggoGygnrbc3g3GXAMZ9coJW1MdZx/8FDIikxxuC9RdaiOagTILM27UEHJwustaRpSpxEODmhMBNsfsLwvbeQ4xHppWu88JN/ibz2TcTQWAgOLRqQ+3CU8+DOXaYHDxnPjmj7ivLkjOPd42ZH6gwz2Ty9BBke74wlDqi9I69rdBwRCYkOTZVahsAqgmwciIJlcvKI6IkdRK+FmE7YvXePe299g9v7B9w9mRFKi5IJXkV823d8nNbghKub13li+4Ddu/t86XfGDIcGlazRWxQsDlYaSl0cISNFpBVZ2pSNKp1yv0oYuppe3CPOK6T2WBIQCXMsxhgGOkMnkp4AEWqCstSAVJqSlHuV4OFckKWKD/U859sLXHRzUlFy3yqKutEiJUikcViR4EPgpDD4tsa7xxaTKGBdRRCBta1LVOEeuTnhnbemHDxcot+xpImiFKphfMgZUVQAOdaN8P4Ox9/IiSYJpjIsLq+hWyliqcVGZwn0HEVBLAO28AivsPYM64ff9Cz7Qz2IrYEQSU6Mw4iEWCrWFxN6LYkvSorQ5my/IhPNwl7JwGAp5sBbhIpIEkHtKqp5o9lRLUkrF9gYgtTYIOitraBVQtzJINRkbY2UGScnj5psq7K4EBBJjHYnbPUi3h/X5NY9jiA1w/p4/yG1rxBCkngoQ8AGB8FiPXRjzeGjB1x87jzWVjgaPvA0z0lkj3arxsspG4sF/6ef2OBLX4z5zBePOZ3P2RososyU07pibo7IJzlptECi+gTbpbRnCD0mjmO8OSGOElppiyiOEcJS2QgeN/G8MwCoOKW2hmAESqQ49VjBYwKzKuHYwOGkSydrc3IyZzbXeKmZVlPSRLG2vsbXXn+Tl772e1y89OcYLLbwSqJ1hbSPwB8gZYaUKzjXw4eY4BxBrtFe+mFUyKnKU+q6xokO2aBNsB5ZzQj2XcrwCBkv4U0Lxw6VaBGXFStrASmnvPHG+1RlxVK/A9pCmiCimDqfo1UXhQEMqprROX4LNYioVYIzFSSCOIpQ2jE8OqI3GBDVzX5Yhoha1nS3tlArqyh/gClLKhotkkeQT044fHibo0dHJFIRVi4w7y5z/6QgOEUqAByR1igVkBtwceMK0pVIW6O9YTY6ZTYcolyNnY6hrpDCNRB571FSYo1llufU41ETW/MWX8zxrkYERyYiZsWQpCrRx7t85b//RxRScvdkzq2jYwZJhllZ4e7pEFB4D2trER9/ISDVa1y8sEu7fcgHP9Lhs59+yL2Dh6ysrjMcV6i0wYC2+m2mszPSrMPa0oAQBKWTHJvAuKUYzyvCPLCeSAiCSgjqynAugUHsaCsoAuSmIhXQUhFBKqa1Zyl4LvcdkY4oAhzPKiaRpdSak9LS0zFWOmQUUC4lUpLCWiZO0NGKTtohkYGk00Zria0MOos4nWdM38t46ffuMDotObe6QixjtNZUdVPSUXJICCeNKdwXqKIiWjyHsDVm6IguryJ1HyX7OJ9i7RzrJa2WZnw2JYgWWv0RadZlooTQNIzeOHTMRgkvXIj5noUO+WTIdJhx/0bBB6VBOk8SJ/hgAcXqyiZr62vkVUmWZSwNWix3BNulpEdNCALnAib4ZjcXYDiesna5RW0Mt+/cati6SOIoA6eIRESKIrKgnUMZg5YKIRxRrGn1W3AkkPYxoF5JjPbEwGoakeGxTuBDQ+uqnWUyL8hUi9//8pj6hU3u3ay59KTlz/yJBZ58csBLXznj1VdP6Hb6tE3gYDrFhJLKH1H5MZEaIJXEVGMiX4MXWAYIucjUlgRmGGcJokIIg9ZNs0uKCEWbSHaQRBg7w7gT0CXWGKztUDuPCUdMRicsdRaZzmccHJ3gpGfj0jLt+zH//rd/g/Nb6/zoj/4YgggZ9piMv4isr6NljIpXIVpBRQOESojTiHlRkaWLJL3LxGqBINIGBVlHYByRuIpmTqQ3IAgG9PAoXPUuQt7Dssvh3hEqGIS0pK2GwNfkP1okrTZUBdIp9MEB2cG/x975KrVaBt1DbS7QWdlgbWboywqmY5brByCnDZgIQ7a2hG8FglLc3x1jyoxOmuJ8oLbw8tvXEU5yZTCgvXERU0cY6ygrRx1ccxhpAzHqMZ1NEEIKIWt+rhYXSBYDQgVS0ZQNEuHRrkYK+fjJTOG9p246YYjaEIqCKp+Dd+gQmJ7u8+D1rzC89Tb65ICxscxVmwmB/tIie0WNMQYlEuJE8Cd/+BJPXnsbKU5oZXMkgaWlFkqDD45utsigvchkPCaLNImCsq7Jkha9dptYatK4TV4LpsWMcV6BiDmucrppSieDQQwXljq0bUnmPe0IKhWDB2XBlCWtOCIIKAjsVw4XIkovGDtFX0outloktSXJJDGG4AUq+AZjiiKJU2bzgspabBAUVfHYthzY3S94+4vv8+BBjq1rHu7d5ckXLnH7zh3u3Dp6TLgrkbKCoFFasfqBdZS4wPGXX+Po+oi1K9BZ3ECSIvDEUSBJD+n125yelgilwEff9Cz7Qz2IF5clonAol9LrpNw7q9gt2ljZw9s5h7sCUxhabYeXCh2nHJ1MGaqUSCasra1j6mOOz46xZYGvCqI40PYCoRq61dbGBjKJGB2dcTYak2SLzIoJu7v7aB1IdUYmFNopkDGxkvQTTSYc2ruGuoIAJVnZXOf+gz2C8QihKGRCJUu6WFKTk/hAlVcE0aAOa9MYLKIoQ6ZX+JXf+jJrCz0+/9Lr/NifOMeTFz3X/tQSFzYz/l//YY+6tGwuLHOQC6bVFGSJUxUixHhnqW1NJNu0WwOC7CAiifOONOtQ1mOEyGkcPTFCdGmnC0QiI9KKvDwkiaCoTxmeTnjn63M+ePU8aieh2wXhEx7UNffu7pH7mvaa4uPf8yH+w29+hf/ul/8JkzLnT/3onwUknfaH8U5Szd7HVbex4i10JImiFElCVVUUcUDGLeL0OYL7IL3+k7hEEFoRnk2cCYiQNmZqV+ONQfmc+DEZ3VZzkJ6kG6GjmNnIYK2me/EqS26Ku/EehbMEVdAyGnc0JlIP8DJG7seUUtAVgbbWeO/oqRIhHUWIsCJrLMNuSGE8r709JNgBrawZku+8dYtJvs+19R477Q5Wt7E2oIVEiQpNgTYz2q2UoB8r5R0Nm81AYTwmBCKp0E6ipcbkDeRJ66gBEQkIhKYSLhv6vggpRDF0FyBAHQfUwhZbvVVu13PsrXcwKubeZE46WEQsr3LnzbdIdIz1lqWlhI99rEvWfoAKAZxBqkAal3QSwdnBPpcuXuTSzgUO9h+RJroRcpqqsZYohfAe5QJGNhD3i2trlCHBhrIxL7uKdhxTGEvuBEoEEmlwMqIkwoZAbS1SBObWcWhg6gO9xIMXHBiJEIJF6UhMzY6OEd4xlopQW0KWEMeaAKxtrePfjhGRBi1IWy0qW3PnzhG796f4OkJIQW7HXNq6wMXWNruHp6hZo0CTTSgFjyIMFiirhKKjuPIj30edxUgzQqgOQQfipCDrBGQEWbtLlAyoK/FNz7I/1IO4fW4Ndf+Y6szxfKtC4plMz5hOBriZRXvLQlsgrca5wLSCTneBB/sVrbRNp51x/8YD7j+8T1kHyBY5qIds1TkuOJIkZT7L0Tpib/eA+bygN1Dk8wnD4Yw4aROcoJOliOCpLMzL+rFm3ZMkEVp4lGzsDJPpuME7qhhcxbhWmDhFuCYA35GSBw/3ufDUZWKtCBYm0wlbm106rYTbu/vsH5/iJgO++voCo/wpttcqXjx3m40favHFm0PeuDXEygwZaZzw1D5HmBItHhtnpca4QBQpagPIGC27pGlK8HMUAkRMq7UCoocxY+blEZUZNQPOJHgbON2r+c1/9Yibb7VxPuH8+SUOh8vsHx1yOjrByArdhY9+4kXu33zE7r0HfPnzn+f6jXcppiesLKY89/zTbG2sUxfHuPo+S4sF7Z4gSto4V6KtID+5Tz52tM4vozormODxIiK4xmFmg6R2BmktvjrA2xlJmjGeSpzWdBa7BBtQQYOO6V6+wIXtjKNJQasy6HyfOC9QRNQiULqSss6ZGEstAoNE0NGSxEWUHmQEkYJqco8w7hM6luNjjfeSJGshrGe4f8bZ5IjD2ZDJdpdLC0s4Yem1NcvdFi1T8blf/teMHt6ndhXdhQE7V6+ycv4iot0jSjI6rRb48JhpkZKkCcE/HtiqGcIej5IBpEQEjfegkqYeXlc1QVXEUczizhajc+fZe3SXk4lBiZSnLjzFSRxxNpmTBIlXjg9/dIcL5yNU8NgiRmtJUHN6fc+z17a49f67XLv2HIv9VU4P9ihtRZImFOOKzvIC2aCNF5aJnxJXcK3fJooUe8binUd52D0ecyJh1kk5p2Et9lRGUQaYO0ftBYlMCVVFFTw6arMKxK4ia8VMQ8Q9G7ChohVLYpVwVhn2vKUbtzieNw1EKSIG/R5BauIkxhiPkAlIQSAhFRkqVBgPw5MTlLxMHCcsLg6Yz0u0aED8zb+zJIg57tFD/O6cnBvc//3rLHz821n+5IdBgvM5Unl8sMRJhNYaV/wRoa+N2o52D/xM0J3DtW4Hu6lZ6EjGdczSoqLotQlnJbXwmEhTBoG3glYSoxVkSUzcamNGlmFu8dOKJwN44ymrisHiErFQ6BYoLEsLAqgIXrKytsrp0YhEOWLfYBpFkM2hiVQN3T80Vuco0nRaLZZ6XcbFDC8Ch8MZrqWbJIUKxJFmdHZGpK4iVZMrLcoZaezJZzllUTM/nrMyWCVtD3DHkvdnHyJpL/LEwlf4C9/eZu8jA3731TPeeG/MaG4xNHp6W1cI1bjhKhOwbtyAaZQjUrMGAejr5hATSVEWBLVIbUbU1QnGlbhaNmQpHyOJuHvX8ODhKXjJha0YohipZtRlCSh0S7Jypc/izgBpC26dfQnbtyxuLCFUi3dPp3z5+gMi71nIJJkWqKxN1OqwvjRgY2mdteVtlvo9rPU8uvk+lRV0uguAotfuYjEgHEoYfDgGaShMl1kpcQQWOwltWyMRdJIApSY+/0G+7f92CXe2z/ThEZxZyoOHODtlePqIbDSiN/d4kyIpkZHF2gxnQHVrkmWNXJ4iZILwMdOxQ+GJOj0QHq1gu93hih9ipxFBQhC2OZwzM6SZkO/dwu3uEgJMHu1y//Yd7kvFtKro9zqc21phsLKE6vaZ65QiamFCRBwnSClot1sMBj1aSUQaa5I0o5aaSkTIpIsQTT5HeEvkawQRuwXkQXFxY53eoM+nX/4qygtEJEniwEdeXCJOplRmhnEaGSnwgjixXH1qgVe/fg8hLHVlm4NDAs56ilmBlIL5ZMjs9BAtLIlWrAVBVZbNobMWIBU6Szkryuax3UIhPHMvkdYQQo1QAikSMhHT0oGOqBEhMNQxMx94kFcUuWFhELGcKObeMnUwNxqDY7+qQUXIoGhnCa12SprGDHqLLA022dle5aWvf500SbDTAhEiZuOSyWiGihRSQJZkJHHTdkQ26w5txuRHY6qH95mVJfFRweiVG6x9+EVcnCBCmzRZIEnOiNIaF0Z4xt/0LPtDPYhvHces9ZdY6HqG9yYwGbLmUlpijG1b6kcFZjbFeE3lJXcPR6zP2jgk+WzKdDoiSEXWaePDkF67jRofI4MgSxNUDVEcoR3IqLm73d7McPUcU0O/v8De3hERjr5WRM4RE8iERFpPNavJopjIG2QAW5asry4xPhrhRY3xMfLxQaJXjuBrItGi12/R7WcMqwlCBnS7xY27N5hNc5Z0gqhqdFGzOXmJWXfCvvo4744dl+KXubBa8r/71ALvXe3xpdcnvHbzkFIn5DT7Me9qjJnhpEPrFGct3pYQQPGYwxpqXCiozAnOeQi+wSL6Cuct3kVIIXHBNncYLua92wfIKCB04PTwBKcVpAKbjJoDj1oSRCDpg0ym+DDHI2itWWxtyWXKvFYc3LtDPi1JZYvlwQJrK8s8/+yLxCrh/q0jvE25ctnT7WeEOEFFvoHliIqqPiJKAscniuFZhXKGjrf08zndoEndGd6dQXeDonuCar3J4DxYGZGYjDR8jJ3pIvODNzDDPapJC2wLKyzKRNx86XNsPF+z+cFl5EqLPJkynjrm+YxQnSE0TTFDGFqu5oMLmhKJTDUEiffgnMNgQQniCDrS0xGBdpiSBlCZIBIe8+CU0f1AJSNOKjguPE7KxqtGQEtJK0tIkwiVaGS7Sx51WHnqQ3zsB/8MVkhq55HMkPUZuw/2OTMCH6A/6HB3eMS9k0MiJLV1XDq/yOWLHRBnBJcAgoDDB4VSjq2djCxNef/mezz1ZBPpG3T7aK8QlSeTmtnpCYOiIgstdmXNHZcziFsIHeFqz4PhGd5O0NIym1vOdIoOMcEUrGrBIFEksUAbhwoCK6GTOk6d4H6u8E5RhgwXlZyGgmeTBDl3VHHKkVec5jlntcWLGG8DdfXYEK6glbRZGCyjtWJ5eUCyucH14wleRHihEFGEjA2b22uoZJH1tTUIu0BoxKxOIEQfa+4iooiwGqGnR/jpA9xyH6EcQjha3Tb2cIa1BvUtjNc/1IP4X355GcmQtc4Zl9oJHSuIRYadVkxmltGZxiGaLn8wzGXAlIL2oEecOjwlhSlRIVDLnJPdQ7qHQ06X+8xERS+VFMWU1iCimFXIKKbfCnhTYYPH5M1g2ko0XRqAeSIkvTShoyR96VlPUsbOEkcJvjLIXg+BbHZiUmC9plQa7QTGWRiaBvreaaEO5ohg8Inn6OEhxlg2Liyzf+g4PhsyzXJWj16i9gNubX4Xp7MdLr33Nbbb73K+a7j2J7qclhmvvlPx+u0Ze7lnPPTUlcJpQ20q3OPHQSECWZSC8iihiJQnCYp5VeNFAAUBcM4SRZI6pEgqhG0aXkFDpCOCF0xnnpAmSOkJMqdtDYuJx0lDyDyZLahchXfNIZMVHqliKqlZGlQsDxS2rjH2mAcHxzzcv0VXRnR7V9ncfJZ8dEYvW8PMJsgYfJIgqZB6QqpKDk9qJhOH9h5c4Ly2rLqKs9NHWHsbX3msvE0V3ScPFVEVE1TJVFSkS59ALrTIwpiOmeC4hphtMX7gePqpv0h37TVU6xYm5BwfBo73BMZKRCdjc3kJjcIhUMKArUhbfSItyWuDCBGdNMEXDhXAoJGmoJtBTzjiIJs7TV8iHvv5JJDh2EjAKJibmtgJOlIT1xV1McVHMScHp8xVxlMf/C6sbPjFoTZI7SmmZxT7u3S1JlvdRC4u8vu/8xLSBVSiyUTMd333JTZ2FBJHrBu2sFKKug4kkWVlxbOx2eL1N67zoRe/HWkilI1Z2line3qXohDURckqlqinMXPHmYWhKeiImE4QdL3hpHLYSJJoKN2cLNI80UvoKYEKAestufTMtOb6vOD02JK2UtrtBOk1NN9Srp9M2NQp5+OIgasZSAitjK7POCstdV0xNzXCQFtHjPcfkrQNp2c5piqYmjFeWWICOCjyGlnNaKeala0Vok4HoRVQEeggQocgwdSS0f6YKPHMjk4Y3njEwvIKQs3RGYymFfnjlUTTbP3mrj/UgzioJyn8hOuTE17f3SMlZ9UUXKtiEG10IRhUKT0VESjpxAmJi3h4dEbSXkEoSWUdaStD+ojpyRnn8EznJfemBRPZQs73+cCL13j1vTlxpui2U6q5xXg4OzomqQsutFrNfgjF4WTOMChqNDIR2FmBTjRCglSO5Y1FHnVbjOeek9rwqHBEbUnbGzqtiHBqGJ2OydIWIyEoXUWhp5RqwvbVFp/6oXP8yn//HieTMw5afVbdI5aqezziI8z7V7gfL3N6tkM6fpuLxTHL3Zo//qzm2z/c587tiLdvztmfw9G8QEiFqWBswLmESAtsHYh0wNqIoGriFKraIkOgpTXzWqJFC6UiRJxSzGti3cgq8Qn9Xh9nBQkZqVOkMuGZcxHLS/eIsoqoFExPPD7x+FAifMZkZNAyYXFzk7PRlCAk1iaUlQavcdZTM+L07DbX35zwQHT50BObdGYHLG7vkD39Aq6rcHUXrwR5PaVUFVbDsPDE5zuovUcMHjl2P/9VPnP3FmfyjGvP9Hj63CK9XgfrYibThGBPWF8dIMMOUt5DhHepKsPYbDI4dwnTecDcvoV3NY+OPHkeY5CYPCCNwFlLnk9o02iKXBRhtcZYj44a68j0eJ/p7iMWvGQh1fRiR+IFwgZANqbjAD6KqXwAGZBSgLck3jOIFAuxII4jZlYwrmsSqbGtHt2tHYwP+GCIhCfCMx+P8QpmEiY+sBjHTIuSNE7xQqOidTpLH2JW3aedCaQUeGNxsuFWC9qsbhhe+MgCv/nvHvLWO6+wPhjglWE4OeXJS+e4d2uPeniCKucgJBsqhcLQjQWL1RidwrNrKcczzwyJDRLqGjUec1JlPHCWk6rizATmBAjQFuB0RggxqQqUdo4vK9rWs5EmFFXNPA5EBM5Jx1KsODKKQ+uotERoTTmuSXWLs5NTVARVZen3V5hkR0glCXWNDop6nLO90+PR0TGLy4to1ScIhXBrRHoHRMXgyQUWHpwjos34/dtI2+LsaMaACCkl+XxCWVYoHaGJUOGPSGoidQKVrDOpAkVs8MpyZ2Q4fuU8WmxQFCMW1SaviBzlTxkqyc7tFpWTPNg/Y//whCgTFHaCsDGucqz1WiRC4oIkl4KUUxbiMbF2aBqE3uHYNdr4Tpd4csLFlkQ6B2iCijACRBTT7gTqcYXImv9ds1YLKWq0BiUjQtpi1zjWrKAVezrSo6RH2EBEhBcwKuYUSU33fIe1NXj+I5J/9csFlYHSa1ywhGoMsxEiazFKNxhtLiHLpzgd7bK5/zpr9ddZSmuWnedDaUbeT9kfWSaFJ11d4KwyjKcC3UpwOiBiz3AIRycVEklRWYSOkFqTtdtoISiLMU56ZEiQpcBHBsSY0bjktVde4xMf+zgyj1ncyPjA0z1kMcHEK6jTEjWbIeUA2iu4MqItcyanx4x3D0nbHci6dPrbmLT5Qa7KKUezCZ94YhWjr/JvPv0m/+p//Czf2SqYrm+wk6YMXriGVDGBiE67wUPWVpG4hIX1DdzhKcvTAA+HfO3wjNsdz+7I8tatlK3Nktm0y+2b96hm73Nhc4sXP3Cep5/ZpJwe8nA35+GDe4x3D2jJ6yx2Rjz9/Cq7wxoZBGVwlNOSBocrmIxPWBwkzGpLUVkKqRCiSQpEoeLdr3yFReHZiBSpDCTBIp0jBIUPjfxTSlACbFWSqAgXAioEsiRiOfJkVBhnMULjbYVWCZee+yhLTz2PCZJEe2pbIFzJ7u27nJQVD8Yz9kYFi2VFFQSicqAV61eeZeY+wKNDw8Xzx2gcSmlcVSK1oixLtKp54WNd3nl3mX/3m79BFkk2ls7T6baRzpNqgYokMs6oygIhKi61YTEBrR3tSLDMCDHQVF7ghMSKFONiqqCYG9gyAR80ERG4gJQg4giPB5cTImBRkHjPSpSRSY/BUktFCI6WFmSxQpcgpUZpTzCeLGoznA7ZemKT+eEu/f4i84VV7slbDYwprzCnJR//L76bX7/xO7TTFlIqvJdoWhAyXFVgWi2qqMPiwnmqUrD2oW2iJy839nAhcc5irSGK44YrLf6IrCY+0r1B1d7g9289JBhDHGW000sou0bS6pGoPknyDMdljQ1zrJsxfTiH/Ay85df+H18kWSg5ORZgM4woyaWgK6HnHSJYjPScTWbMRzM6WpClMWenU7SUGO/pCMlANpB15T29SBNXBu08a90OBANB0++tMRwWmGhIvzcgk4GF7oC6OkD7mpaEK92IV4YOYSXBBVxwjb7JBNLFRVQ0J0vm9FIYzZrMsZUxwhZ0Rru4WiL7ijJqk2ebVHqN/VlOdHKLXnWCJ2NiPLmZ4IMlFxIbzVmPLGtxGzOpsLImiITUeVbbCbPaMQIqpTidTzDe42WCcgZRBnpFQCvFLNUsrQ6wJsLUlqvnrvLozg3qcYU8Ezx8XdH6yA9yMj1jPj8mEwlRtoOUGhONmCaPUHFNd32H9sIGqtUjajWm3yI/Y1Bdxd14lV52yPkLHb768iOeWu2Q7N5l/PbLLD91GRVNiULM+oJmKVbMHdy4vc+/VY4/86GPY97+Gv2zkhdVAlazXypO9y2v3jpFiwlLvZRH+0e8+vJNPvN7Gc9+6AJxe4H5vGAyLMgjxxOLkqU04tgVPDySbCw1WfOiGFJVUwKBsp7TReGkZlZZjA8I53EiYIuc01u32Eigay3KGzQeL4DHQHb3WE5auxrtHd04QXnwUSDRgixYRLCULuCkImm3mdmUrac/SKUSgqmR1uCpqMsx966/x8lwyCyADYH33r9PkBIRAkpnPP/it1GFVe7cvszC0m3acY00EUJIIhljZIE1BUvLNR//5AXeerNNUeRkSUYn61HOKnyckGdt9p1iPW4jyjELiWWpm5LbjKlNCFGLREmkDw3XOBiEdwy8YDHT+E6TU5DWElxjRXZ2hrHgZJP4USjQEVMfcGgSF5BCMlcRNT3WFpcZmSGVU8xnpxhfIrUnt3NqV7DQb3E8EkzGE6z3BOmwlWRn+RxPXXgWbz73GBk7BQQujChzQTjr09lYw9474/TGBDYWqTYuMDj3JIUssXbc5KC1or+00KjUhP2mZ9m3NIh/8Rd/kV/8xV/k3r17AFy7do2/8Tf+Bj/4gz8IQAiBn/u5n+Mf/+N/zHA45GMf+xj/8B/+Q65du/YHf0dVVfzsz/4s/+Jf/AuKouD7vu/7+Ef/6B+xvb39rXwpALxxdJtu54BBa0BZJeTe4JjTbgV0Fsjo00oWCfEEb1NUnRH1LiNSQ+Hm3LlzQF17Ak/Tac3QbsJ70wnHakatEjqqD/IyR6ctDvce0W4pdKw4O23ackfjEVs8ZpIqjQwFWz3NcBLQ3iALT1vDbDLG+RjZsvTX28TtNqmMMGWFF54kSLTzXOm0ycKIw4NjojQjiIAravJZRe0ds2FNhGB7K+HGN8bszbtcTGM27DHr+S2q7halEI3zDYdLBAdiDdH/HqrRe4jRMWMpOMlnyFBSOUspHFoUZHpCS8S0hEK7nEiaJiGhE2bWk5vALDiM8ESuIksiNtoZHzuvGZqauwuSv/Rf/3G++pVDfvs330KoOdPJPp10idGbdzGjFtePHA9qS7y0STAWdzzGmabequIBaZSyPxUweYRRAS8DWkIqJJEVPJOuM3r7a5zbfoposM4DX5CYivjG21w8OUKdU/jaNCZk4UEYOrLLw9tnvLE25Y9/8vuYfOFLLM/GPCccYqZ5uLRK2lP42nP/zgSKlH5XUgfJ6++fsXghZqEfEy/1KPyEh8MJ/aubfOPuMd1BRNxqfHpFlTOblzgbqLFIb6mcopt2iIXAiOZueXpwhJzN0Jom++sD1nmCeKyHehw9lV4SIehnKbFsEjsET3CNhaIiZRpgFiR5kJj+Ev3zlwnWE0LDjU6l4+zBHeb7+3STlJktydIOblzjRUlAs7n2FLFeJp8b6s4is/wKIlxHVlPiqETLuskvC40zjstPDfnwx7Z5+aW7nJwdIoRgbXWDPAj6G1t0zz9NPQc/m7BvJkxFhEwGTNI2rUgQKweuRLgCLRwyWLS1xLFESoeUAa0l86KCWJFgQURYnZGmLdYXety9e5+TwuGNJI0jCqEosowgEtorGzyxmHN4MuKLX/w8iECURYzynMNX3+TZDz5HJAXz2Qy0xAWBdpq9B0NmswAiRmrw0iCDQBHR0inj4RCxUNI9v0kme2RXz+OSZSRdnFBImTZaJknDTvHAN1+s+9YG8fb2Nn/n7/wdrly5AsA/+2f/jB/5kR/htdde49q1a/zCL/wCf/fv/l1+6Zd+iSeeeIK/+Tf/Jp/61Kd4//336Xa7APz0T/80v/Vbv8Wv/uqvsrS0xM/8zM/wQz/0Q7z66quP3Vff/FVHGceVJep6FiLPAE3JjNI94vQQ1nrXkGKAkwFrBSponOySpgntUCB1D28dznlqPyGVKeN6xK35W1TyPpgWr7885Mabd5nXU5ZXNbVV1GXcDIh2G1eXjIOgIzyKkkxFtBQIJekqSCOPKjx1PQcdULFAt1ImZ3MSHMZXpJGCYInKgkEa8XAyZXtnB4QA6wmmJriC8alFCs3Vpwb89jcOyG3ORGrWwoxMFVRxRqkVQnlkaONDycVLV2jpZ2m7j9K59eu8PRvy799+QCeJeWpxmUcnJ/RWz9FbMGghSfU2rZ5DiiFKGrRuU1SO49GMvJgSx4LlpQ4uF1S3jriga0RleG+u6GaabqfDwf6I964/oK4F3V5KPr/BlY9+F+OOo5rcJUeQe0eVz0nTGJn4x4xXjSDBOkuJQUhJTErqMpgpPnBuk+JojGpPeOEDn2T39d9hUUmyoyNe+8oXeXK7j5Kew2HN2dyzlCp+4okNUuu48+CAl5J1Lne36JZTtgqoc6iyOWc9jZWK4X4z2IlKRGsFKysm03021newXqBszO6Rxbgx/XMrRN0RwRvm44K60kxnNUKpxkItIFKCVhwjjEFlTTUglCVJoFENSUkIjZbJIhqCGoEoSISDoJukiwgWpCXUNQhNFTQTJylEzNxZ5h52PvAi7bV1rKeppjuDLGbsv/J1kqLEhohhUWILh3EGERmE6vDUk99NOUsJUUW82WJ+9Ak6a6tocYA3e8zyIUlqaSmHjg0bG44f+dNb9PodPv+Zr/DKq1/if/Nn/yyLGyt84/XXeOa5D3E2GnN6OmW6d8A8VNQ4ylBgTUJwDh1rZoVhPh5TlyVSKAadLr1WxuLSEmm7w1CUiKBIfE5ZlwjRInURo2SF9xhhopio2yaKNFsr6yx1OlRFwamZcTqd8eB0j/tnD1Eh481336O/tcosn/PhF7sMWj2yNAUpQQqkiilLBaLNhcuXm9WCSJsBGZbITxM42+Vo9CW0G6LaHeTaMtngKo4UEMRJD61j4khTW4MUpwSz903Psm9pEP/JP/kn/6OP/9bf+lv84i/+Il/96ld55pln+Pt//+/z1//6X+dHf/RHgWZQr62t8Su/8iv81E/9FOPxmH/6T/8p//yf/3P+2B/7YwD88i//Mjs7O3zuc5/jB37gB76VL4ckCkitUWJKu9UAZApdUYQMXS+QhggtLEVeIZxjXhe0izMKkTTwdNkmhIokjkhkQ2uajRv6mrUtNAopUg4njna6TFHU3H0oKEICPlDXM/A1M71KxhxdKlLpqWtH5ezjLLGinUpW1xa5PT7GyUDWTTG6wtU1C5FGU5KoQGjFSAomh0eErS3wnsIHvGs4vSczy9gElje7aE5wPsHIGm8ktY5RAYLwuKBBGKwLCBnhpCeZHRAVB+zuHhDqHONynnjiGhMz4WPPXeCDH56ys7rAe9fPE/pHrA4GLK2WbG4pYr1KbSX5bI84OEgqxkPFP/7rQ0pXEwnIx47ZKFALjRCKN954nfMrK6Rp1GAae/fYXAncmSRkS11+/3df5ujRHoOlAUkW4WUgiiI8DhUn9HqL9DpdEh1YXexycLuijHqYEMjiDJ1YJvOAiySzueXR9bc5f/YpdLaAcROE8yy3U7bDIavtlKcvfYD9iwnv/m7BthRsas3O8BCXrnO0tsJeCJhyhool557bwtBheDym207ZOzlmbXWB/M4pwkXsH5dEW20y7ZFWMZtDkAotGvNJLAQITdfOG2Fa3Mg4gw9oKgSWxARkbB83tx6DhLQgGI/UioBDBocIAS8CHgFRinUeGzzWCjyOSAV6i2tc+47vJQeCEeAksayphweYezdppRkPJoHzG6vc3DvBRRKNZmn9wzjWOB0eYsvbzB4+YHrpPNHHPkjcvoavhgyruywt3mat/wgtHVEUuHD+Hn/mf91m/dwFfuN//Dx/8/9+m498+CN4a3h0lnMwOubN63cZzXNMKAm+aV6iQMlAFAukEAgUywurnN9u3HpVXeCE4GheMDWBo9N9zk4Osa7CB0fwhiAlNigk4GxNMA04XiqFw2K8QcoAXiJVglARuweHtHs9rDFMJnMyIUnSx9ApK4hQDAZbRLLH1cs7mOEIYUc4bTDugHtfPsa8N2JptU2URpwc3GR96UmiD5Y4UZC4LhUtnFaYcgZeE7zFmbNvepb9f70jds7xa7/2a8zncz7+8Y9z9+5dDg4O+P7v//7/eVAmCd/1Xd/FSy+9xE/91E/x6quvYoz5j16zubnJs88+y0svvfSfHcRVVVFV/zPbczKZALASJqgkY+ocIu5hVESLCDWFztIVXFgFE4hljHMVFkkxnyFUSZJ2IYB1c4z11HZCnKRU1S7WnaJFRBL1QSSsrK1xsHeb7XOGw/1H5HnAWmjLiE6WolSEki1smJBqyULmaEmLDgJZemwdaCUtIhTKK3r9HlU0w1vPSjtG+SnWOApKKtMcvAx6HQa9HpOqJmtl5LaiyGtmM0cWeRJhGNWWMuqSO8dcdql1GxM0SoJ3msSUkEiS4ojVR1+hclMezs8IAYJMuDutCLVCTHL8pIcdFGS9U7JVRy/y5EPJvDUj6+e0RMSMAbvDC2jxHp32fVxWU40jumhkPefw8JQk6xJw7B/usjnosd7rw/EI1D5RtMhskjOZTzi48RA/h+lkTp3EhNBEfubFDIRCJcd0FzPOXVlna3GLLJFNHrUd01pZpD8u6K9s4/0+RnrUKOf9Vw5Zv7zI8V7AFpqyFuzODWtZwuGhQ25KPvqpLd77msXce8iajdl5VKHFCX6nS389ZdDrcO5cwkwpxlNDMQ+YItBqxZi6pjsYYKTm5HDCfOAZOU9ZOwKOLMmIUXitmJuA78WEdps4zjANOBhXzhCmIhEg8VgfGoMzzcdCNvD7IHicRGlqtkIqgveoIHFeoVKBMzWKLptPvkh3cYOz2jfvYXM6fs67X/wcZ7Ocb0wtY2I21ra4/vCIyINWK2ysP8X6omN5MeLRgeO1dx7wja9/hX/32d+mbnXYWb7A0xeu0lm6xtqFbS6eu0mve4ITlm465Pu+L+XpJ5/j6y+N+OLnfpPg2pzfucizly/x9JWrvPnuLfYPThtPnHIsr6yxs7PF1SuXWVpeIooS0qRFq9UjTSOC8A38H4G1MJkV5PmcONIIEdBK4o3DucC4nHKaDzk8PsI7j/SC4FzThQuBu3fuk88LFlfXkGnM/b1djFJ85ktfAVlQOIEUGqQnyzp85Ns+SRCa1dVVjudzNAETJEGWrF8ZULS2cGXg8PZ9/GjCo69+mqS4T7pzhcXVZxF4XA2ubJ6wje9AtPxNz9NveRC/9dZbfPzjH6csSzqdDr/+67/OM888w0svvQTA2traf/T6tbU17t+/D8DBwQFxHLOwsPCfvObg4OA/+55/+2//bX7u537uP/n8RzKH01NyHTNVNSeyJF5NKNuBk7O3qIJB6BVE8VisqduUdc5sOqKuCoR0WJdT1zXe53jfQlDg3ASlE+JkGVTF9/6xD/P//Kef54d/5CN89Pk2v//F15vGkY9oa0niS+JgkI9NCYmnOZzBshiBLMGUFco6zLTAyoLgDdpXtKVHO4sPAR88cRwRCcXO1ibD89u8ef1WQwpuR5gaqlyR4llIYG98yni9QyEyCjWgkilC6sbLpRSxkqgwZ/noFZbPvsH7QTMPFgsUKF579JCNVDEcT7FZl3R7xIULY3Qa4AwevnuJk6N1nn76kLXFnHy8yOHJiwhruXz+jDISlD5woRXozgPD0QyZJYjgKOoc4yrKoxP00T5eSub5PmfHE7odTXEwJcw1xAG0R8um9NCL+uR5TXelz4Jus9RZIk5i6nrauNu6Md2VBZLrhvWdKxR39gh1zuY0Z//dQ7rbH+TRgzm5twxUxmEhmeSGYZXz5teXePpazSf+yx7TNwY8+tL79OyU5f0puh3YbEN3JybKHP0ObJ/rsHuvQOqY6bDAB4g7mpW1Pnfu3Kc2bcZ5jrGWOIpxQiCdZKGdcaOc8Xy0wMpTTyJ0SvCgBXhnWem2SGeTZkcsdSOt9JYAjyV2qllZhICQomEg09zBBaGpvSTyBuUd89YC57/9+zGyBQbwFVpUjG6/x+ztN3n7rOTluePyk9vcf3SAM80Otrt4hRASXHWP5y89z8b6k6z0BQ9ffx3dznhrf4/33nqZvdvvsLj6FOuXrnFn8xLXLu/QaZfYwSkLrQkXVis2/8s+1z64yJe+POeVr93i1p13mM/nhBAjQsqgs0y/vYwqM47vTpgfvk8UaaIowXmHjiVR1HjpaluBUkRKgCmIo4hBrw8+oJUmijQhkhSRI3QVUWaoirwpGHmHdQ5vLQuLEe12oPZzcI7FxS6q24c0pt3t4MqCO/Y23kGUtVheW0eoiChK0FHDL8ZLfFzTfapD9vQ5lLpM76gm391FBYdPuqg4bkzozjE6KbCVoNtZABYaZOs3eX3Lg/jJJ5/k9ddfZzQa8a//9b/mz//5P88XvvCFP/hzIf5j0EUI4T/53P/y+v/0mr/6V/8qf+kv/aU/+HgymbCzs8P5riBrB4q8pGoJdmPPTWdYuZIy/fLLGFdxxFX6YQkhGjtAIENpBd4ym02o3AwlA96XmFJgfEU7aeF9hJJtgqrZ3b2PwNFtFzgbODkt2N7Yxk9LunEgK8dEJkcDiUxY7rVRsUJpxzMbCS+VE5JUN+WMqkRph7U1OI8PEufCY/dcE2oPzjI6O2U+y/EeorhNUU4oS8fJcc0FnTLIUk6mOaZ2+EjjVAevJdI7glM4VWETx8r4IesHXySICaf6Aq48ISi4ePUy47MZ7a7ifnnKCwsb2F5GJBSmyjh65Dk+WsK1LvHV11Z44vxD+ouw1Mk4nbao6z5eaaYukChJbBRHhyMuPbNGlkSUlcF5SzkasYhHxAXeTiinY564cBVZQ1EUUFpavZhICYyxGBNQQTAfj+nbiDqUlOSUZUmeF6hEEicapSIKK5kNc3Y6gX4MDx4d8PCgANWGoBiFAqIVzPpFtp7/FO+/l/DGnXWqyUOeuTpn/QfOc/13b3F+5mndmfDtW2scdhVFpPFlYLEv2PMWbEwwCk1MWZe0bWDQzpjOAsXIEx7/3LfbPbx31LXFpBG51CxevozQMaIORALKskA6j3fhsejT4+xj6acUBKkA0eiOaPptUkmcAIsgJ1ADbaeJZYv0hY/ity9QORABfD2nqwree+UltIX3ioBv99i4fIHX3rqBDJJaRaxffoJLFzc5ePASZ8erfP3Nd/jNT/8miSwx2iOJ+N4PfpL28gJv3XzE7utfxo+2+cLv3KYtLe1WzrPP9dg5l3Hpao/tzYgf/dPr/PCfep7j/ZIvf+E+k6FhNh1zfHDC7skZufUIGdHtDUiyFlGcIAAqw8riElprSlMRIkHWSlEC6vmch2cjkighiRLWlpa5vHmBZz/yAQarfYQI+NowLyruHRwymcxw1iECtFoZy0uLLC30MLbi3uExb9++RV5O2BuOqPMSLTST2ZRHe3s89+I5Hj16gCKwexjz3o0KFUnSWLDYN0g/op2u0zq/gtSO2imCiBjN5pwez7hz+wxBSqczQNNF8v9Hi3Mcx39wWPfhD3+YV155hX/wD/4Bf+Wv/BWguevd2Nj4g9cfHR39wV3y+vo6dV0zHA7/o7vio6MjPvGJT/xn3zNJkgYo/r+4Qge8r+hJzcyOeOrJPjtPtUl34HzluPGNh8xGCZWsEVGHuN1HRjHaKkydk0Vd0qyD9wV5UZAkDldMUcLSaW0h0KRdw4svPs/nP/1rZLFgPKw4PC45v95H1NBlStt5tK8JRCjviYyFuDk0G0iBljT5Wx0zHpcsbjqkUhB3mkiY1ESyQjhPK8qIjWcyniFVjA/NmkHGmsXlPkKlKAWxynBMcRYqEfBRB6Nl8/jqNcpbYnJWjl9hUO8zivvkC4t4f5tYSXpJh7NySLycUbkWxezb+I1/8WnK2THdwbNMDh0f/KDh5OQ2r/7+I86ev8yFKymr6wIlM7zosLreZr53Rh0ELRwPHx7x/IvP0GlFzMqcKFH0ux3sqYAoJuQ5kSqpqhnBKiRNUSSLIrzzBOHoLfU5d/Eiv//VLyAOS1ojzVqxgnCghCYOgVDl1FHAuYATmn4sURSUozMi3aXdr5Bag4PND3wH6eULiN4xz1x0vHV3hzuHl9ibxHzkyjYf+v5VHr78JtHphJ3S0u+uc50CYyDqZLQ6BUUOJjfUc0PQNTsX24ieoqgM1VkgBAkIyrrCRgKnBYOohU8zSDNsCBB8s4ooSpz1+KDRkWjSLcbhkQgR45REeEdCQ5ELNI3G4D0GhUegtGBCQr6wwwvf/t34IHBSgqmITMH0/k2Ku3e4Pas5sJZ+ELz+9deonEcrTdzeYufCNqudOcniCm+9+TaXN9f49o99B++88VWG5hSLJySSL37lSwwnJ7RkipeGtU5GK/GYeJMvvHrKyW9fZ3NJ8dTVPlef6NPpazpLG/zQn/oIRTllnk+YTxKGJxGF8Xzt5TfY2ztmNp1Q1RZnHLjAwdkhvW6XTr9Lp9tnxIw4i4n7CalsE0lJVdZM45yxm3B4/JD9gzu0soyqqjg9PqWYF0g0aZLRyjK6AZiV3Hx0gDU5kzJndO8++3v3OLh5iwiBUhJT1w2QywdGpwWDzjL/3S+9zKd/++tInyBUTNJ9E5yjm7Rot1uQCGpfk8qUsi4ZDQt0LfieT36EVj4jNyfcvPvmNz1X/3/OEYcQqKqKixcvsr6+zmc/+1leeOEFAOq65gtf+AL/zX/z3wDw4osvEkURn/3sZ/mxH/sxAPb393n77bf5hV/4hW/5vVtJTBjPia0moiaSFZtXA6EzJ9vS8O6E/XCX+35KFj1HpEKjIJcaL+JmJ+w8Dk9tp01msXyETWa4ssu5i8tceLqH9SckSSCOAkWuqQrPfD4nzqe0uqKx8coMG8AYRxSaXyTpPdpJIhWT5yUyKEajEld7dKQIKmZYzsh1RIZFBkVM4yDb2z1kfXWV6/ceYupAezFjdWONWVGjFhfwXlLawMmsolpICQKIIvxjx1vsJIP8iOWzN0AFqmSF1+/dwUmLdPDo9iPK2nC2f8rWueeYH5R84wv3yfOM5799h5F7g5WrLXYf3ePezXdYWFrj3PMfp0CBL7BywvPP9/m9rx4ytX0y4Tk5ndFpZ7RbCeF0hnWOcnpKu9NFpF3UxBJ8wf7xHsW8JlUJK4tLTSQrwOLiEv/7/8v/kWk+49U3XoEg6bZb+NqjbIMYNUWNrStUS5PEMVMZ04kFJtQoEVPlgcJA7SqMVsilFvbgOjfffkBYbrG5aDl+JFCHjleLTZa2As99fwv98H0O3p6zk5xnGu9zf3ZKHae0uxGj0ym2CgQb01/ucXxwxLntRY7HjlkuCCikEBwNz/DSs9pfYC8fMnOK4BVVcFjbVODHkyl5ZYmVxgqIvGs07yrCiIhxWRFHEkLzfWwsJgGlFY6YyELuHA+15NlP/XEWdy4yHNbYFISv6ErHjTdeR1c116c1OtI8e2GD1+7dR0owQvHUxQ+y1IlZiCe0lpb4+pe+wdW1hP/DD1zj7nLFK+/f5s2zGTfuvs94foqVMDQ50f4tzmRAt1MW2ht0k5jW0horS6sUsxX+3e/c53R8na2Fh+ycWyTtKIyp6bQW2dq6xNb5K1w49yRFbtBJxt7RkDt3dznZPwYnWF5a5WR0Rl5Jau+pcovEYsuKYjbDlAWurnm310WGQFnkqCjBCChrg/SPNztCkGUp7VYKQdNupahgcARG0xmR8oTaPcaSKqI45cKF8ygtwDm8qFneWiTtx8QhYp47hmc1xjmOVIUUFVFQSDNHKEFFCSSsdZbQaZvb9+5x8G9O+c1//9vf9Cz7lgbxX/trf40f/MEfZGdnh+l0yq/+6q/y+c9/nk9/+tMIIfjpn/5pfv7nf56rV69y9epVfv7nf55Wq8WP//iPA9Dv9/nJn/xJfuZnfoalpSUWFxf52Z/9WZ577rk/SFF8S5eribSiNBYvA0EqQpDYUlDnniQMORdLKpsxJUcjEGLGtIzxsoPQXbSCos4p7T1WWhUDAvdRiG6b/vkeH/hQi7O9Ob1BwkK7xcleTNcItJkT+YJExuQmR7kYgmPuJUWQgEb4JkD/RKKRxRHLuuYkaWFHOfPZEBm1uO8cj4BFERO8YDkKhMowHuc8dfEicQTz6QlpR+CFZlI6iBJqM8cawe15yQdWYpbzGyyYixyrBWrniELBwsnX6danVDqjWL/Aydt38cEBCSpZQLt9umkKUcmTlx/x1P/5Gm/e8AxWevyHz40ZHSU8/0KPs8NtdnZSQnmXla02J8MD8nrC6lKP/dIzzCzLrYiHE2hlGZ1+htqLwFjc3uu0XlgipJIUj4gzRvM5UsOP/4W/wJ/44R/in/y3/5g3v/oaHknWSRHestZdxXY9G1e28F6jRRvMlCjuIOIOkT2jE8ccCUWJB6/ppIHxyRklhoCgZx35ey9z6iveyjvsv/OQ2t3me56/wADFw7rL9ZNrHI73+eS1wOA7ZoznMTu9j2EW7rE722NrY4HDe6f4OsJ78LXDzCVCOZJYMZlVeARaKkCRxTFpmvD+WcH1aIU/3t1mHjKiyCPDEBHF5EITgqGqDF2paDVwVEwVmKHIi4rtOCFTgSh4kkgTAuACuYMjH6MvXOXShz/BzCm8zhAYEl1R3LvJ/L23OakDp07z9GabpeU+4+s1CkfS3+DJJ66ytRhIfMxCb4l2usjp7j47/oSrfXjhhz9J69KLjMsZX3nzDd596z3u33vIaV4zsZ7ydEpwNdJDHAnG42NKnyGEpNdZJlJLHBxoxvmY0+ERC4MK++WHGP95RBXYWF/m3JPnWNu+zAeeucbgk31aaRulU1SSUVjPPK8IRmJqR1GUCGeYnh0zPj0guDlFbVFpxngyREnH6mKXSNacnj2iMlOUshBmtNstzp2L6HYzep01ymoB5Cq//Znf5pWXXyZYwfLWOZa3l0EHxmcz1hYG/OR/9Rw/8D0nHO2OeLgr2d13HJ945jPHdJyTj+eYMkELz7iIMUGx1IoRWiEN+MLSa/WB0Tc1yr6lQXx4eMhP/MRPsL+/T7/f5/nnn+fTn/40n/rUpwD4y3/5L1MUBX/xL/7FPyh0fOYzn/mDDDHA3/t7fw+tNT/2Yz/2B4WOX/qlX/qWM8QApfMkMsFKAVEgbWfI4Dg+iXnj/SlbSnCtVzJgwm+f3qEOmiANuYlYXL3CaFQi6pxydoNgxvSd43Kvw95UsrS5gY4cC702B3f2uHQxRUyOOXt1zPefS2nHU2bGcDYz3GsrzmeByMYQyQZiTcD5mlRJvrtXc2hKaCfsxo6vHz3gNDcMOn366SqleYDVNRmBi/2MpdpxPB/TW+jRGfSoqpx2a4fd3dsMz/fgokHJQIsaYwNjEVgevcNad4fp2neRe02sJqgww4eYMl0hXl4EAjII1hcWyeKIlm7z5KVzHDmPawm2rkz4oWcFh3fu8blhjht1Cf1jPvpiRqhvsNa7x0J7wKlOKeYd1hdzVjc6VHXE9oLnyCqyqEVIuxTuEMwQRUF/Y5MgxtTSkESaae5AaFbWVmj1Y85d2eCVr77EwXHBr/+rf4OZzxmNJwzWF4mimOnUUnlH3E44yXNUbRDWEOoCpRVKBkRt6bQz9o6PKDsRmZBstdpUxwe4hSXWLn2Yz9z4H5hPh9w9fsSTG1f4+Ld9L6ryiP5TfP12whMXrtNfusk3XnqL9aufRLUy3tr9KtvnV7l3fYzNa+bDA9IkIZIdRoc5wku0MKREZDImWMt0OmIgJBevPIFeWqIuPFKADdBfWuOR18TO0IrbBBGY2pLUS4yQKO9ZTzskHpoUlmBqG7aJETBGUHZXeOG7/wRWdikKj9AlPliiyZi7n/8cZpbzjXHFykrGsz3Nb331ZXwNiBU2V5/izVc/T6jXePrKBfA121euMJs8oBxOWV/0RF1F0h0hjt7ge1dnfOIpzWhzC79yjhPd5d5pwdtv3WKej7GuxslAOR0yrwKT44qDdI/1lU2q0pCPS0aTkiSLOb/WwcYpx/Oa9/7D11hqv0NGxMw1pZGLFy6zuX2e1Y1NFldXsUHQ7bSaJyynWVrYxG4vNZHAkBK8IVIHtLv7DBZmoGZ40qaebRvDeqdj6XZmtNISxISy6rJ/+JALVyxvvwf13LK8uIarBaZ0nBxPePpKg8Hc2dac39J80LcIXEDZLYzpM3MRRSXQtWY6OiYvC+azOde/9ib/b/L+K8bWLD3TxJ611m+33zu8Pf6cPCfzpLfF8sVikSySTd/DZpOUmoIASYAkqBstASNoeCNdSIKEEaHuUfd0o2fa0xXZdFXF8pVVWWmPzeNNxAlvtje/W0YXO0cXgkaovhCgRP9AXEUAEbHNu9f/fe/7vF7F48mgy9/7rZ/h9c+8yK/9xv/mx9Ky/ygh/mf/7J/9f/2+EILf+73f4/d+7/f+e38miiJ+//d/n9///d//j/nV/x+v3Bo8L8T6DhVBUJXkPpieR31gmNWGVA3oeyBVlbjqcdDuMMocn7j8Om++uQmmi8m28JWgJgrKImUymTAfajw5oBKuM+oNWV2pMt8yPPRyJmNBuZDMBAE9L2BPlvBnFhl3RgzHCVEpoh4K9NEG1UjxIC24O3EcaY+xP2FurUG9ZvFlguf5FJFgJHxkocEkBEiEtVSqdRrVFiZTVCp1RpM+k+E8YVzFjw2e57DaMnIaJxLKvR1kI0V4FaQRYAW5UvSjOrcfb+OUj2GCLDJ66RG1qmWUjPEjxWSU8ua3NRfOVamWtrl0psWTuzn5YolqKSf291lplQjdDLgXSAcRM6euc/FylfT9hEqR4hmfjSe7OKcw2jAajTCqCl44tWKVFLiMIKzg+TH/8r/5V9y9d53tjQ3G6QgpAr71jW8TBJLWwiJBOcQZ95EtyXzUy/bRkstzxI2AsBwhGOJpTcmBpzVKeOQSngz7PMqrdNspjbMz/PLP/Y/4ylf/mO7RLnf0FlHwZ1TXn2f+qZ+l1z7Fg4ch5090eOMThh++/0PC5ZcpRjXC0pjZlZj2XsraaoOT52K2D3okowidT5DSoJTEkxbPOaSb8Nx8k2fX10isngLlncFTEaWVs4wbi6STHkZrlPIoy5ix8niYjKjh8XQQY+SY3BhwEiembGUrPVLps3D+MmeffZ228zGiQGNQxZDOxl169z+kTciBcXyx5SP7I/rjDOtVWVh9hixN2di6QqX+NGFFsTJbRgeazaNDTtfmaU32KXd2iJc6rJxqk/eOCMuauvYpxC7zssHTi3N8ee15Bk8eYZ2lun6KIxmx2885POwy6Bxz0B9zs3M8jTEXoK3l3uM+JnN4XoDzPPKwRJqPp35oKbl3+wa3blxF+R7Vep1aq0mlUmVlZZ3ZmTnqtRqVagXp+eg0IwpSpN8hKO8gSiPCQCHUdLTn4+OcIChb/FghvDFK5fjehOZSzhuffYofvv2E3p7glRc+iUdMMp7Q67VRKkDYFp6ooVyKQCK8AOeFKE9Ssj6m4jNRPrWFZVSR0dnbZbxRZmswoT9MAUujWfqxtexjzZooVUOkdBjPQNmg/YKKXyfbH7DkF8SpIfMiCEpYJK35GoeDNqFwLC5VwGQUYkyhEqw2KCRDrUmEIK5ArZIS+4Ld3Q6nT0dE82U21IQrw4SnlgUXFy0ta+nImMMohBXLk60R+BrlG4ae5FJLkCzXaJUrNI4zQlml1nCop0oEISzNVDjZapDd2qF344hcC6SIsKZAZ4L1uRNsZftEqozJBEUWUG3VURXJmACRjshNRF9FxFmO0hOEJ3BaoApBIgrSaoX97YR+kmIkmCJHywI/LjEymrJylDnmxg8O+Ku/3GK+aSlPatzv9lhYmOXlVxYIIgFeQKqrpHqRNCsYTTYplaFnINOKo0nO1Q/vYNMevi1IXYitrqG0QxUOJ6e4TRxEtYjDowP+/E+/gpQSP6xQKZWIyzFhM6DwwUQOhMDoAtIUJimBkxit2evvMyYn0Qkylni+h1KSaqXMWBqiMGYiUkarT1Fow7s/+iavvPBrfOlTv8MPvvGHRG6Leb3H/e/dZX9rm2c/8bcpWObK3bO8fHGXL30h4Z1r79MSMwSVJo1WjzOXCmolia8yqqMGhyJHSHBCIAKJ9S1zcy2+/OxJSrv7yFEHnY+QiaBAMfYFQWudV377f8bgaBdXaNLxBJmlSBSr6YS4yEnbhwQiQzhBkea4wmDzHKQg8EOeeuXTZFZS6JzM5DgtUVnO5p13ODSGdzt9zlc9FiYTbhYeqYvI/RJzJ1e4+d530GQc9SYsjDVrq3Di7CJ7exX2bEyz8FltKiozXdTMBLFWoewcSmsUPllWMGkfYY490nafahgx6X5AK5YslEKYh8QmmLka7XNPMa40UHPrZKrOg8d73H/wkAc7u3QmEzb3niBsgROS6WBHEvgB2hq6ox7NQZ8oCLl37Qbz84sY6wiiMitrq5Qix9yiT1CboCqWxAms5yE8QaZB+VNoVjX2aJUyWlWHNCW2t2CcVhCyjvNqeL5CihjfCzB6gjXFR+nICkJFGC2QKFyRUIz2GBwV1KrzELcIK7MY1LS6CkepFKNGBeVSnSCIyNzkx9ayj7UQ2yBClDSJr5lbbZBHEmV9Nh8mNFKLJ3208LG5QMgy5XqDXBuyvCCO1BSMYhK051BZgfQC2saQuSktyxZtSnFIdzDCKUFiFQdJwZlXZ3jh9SpPrfvMhBUebR7jN7qsnSrT78dE5RlSIRkNZvDEhElWTG1Lgxqdds7MgiBqSIbDgpAuiW/xVhz14wZJN2CdBY739sjTjIWZeTYebjBbn6MctTDGRwSS2dUZxMMuaZbSG2QU8wt4voeUBkeBkAKRDbFeCKUGh8c30EWOpxzN0GeUZFTK83RHCQtrl1DK8pt/7yIfXDds3N8nLlnW1srkWZnx6DzCrzDRHuP+BYY5JLbGYWeZcxdGbP3NDSpCUnaO9tERa2strlx9zNBaXLlG+8EDli+VkcbDC0Oevfg0968cEAc+sZpBBRFRrUYkLIXRqFmFKHvIiuKoe4zTEiemk1RdTB/LcjViOBx+5LX1cL6PCwOiagUzOoZCo42Feo2ZmVm+/sFXWTk3YX72HJ/7ud/h/e/9a3qDPV6eq7LZvkLvgxA9cxYXn+bGPR+yG3zuhZDawyMOx2fpEtF3WyR5hlMTAgut6oii7DgSwUdEuiGrc7NUzJha1mNy6wbllz6BCSrkhUUXkqFRmPIicWmeUEicc1jlsFowbySQAwWhUIBECYlJJoRKQJ6RA6bVYq8zQEgf4Us8neCO99h98Ji3jiekGr5QCnEI3u+mZELSqC9xsLvJYLgD0pJmKcZF5PmEpdl5FhZPkRWGlDkO2h18FHFgkdbDeCWydESoiikvpSLJKznWK+gf9VhcbKBiSEea8dGYuG6o+oJ6L2Ew3CacaEqzl3n6uQsMnzlNZe0U2+OC//If/9/Y3HxImmscCoskdxaLwFrHTruNdJbQU2in0dZRq83inESZnJvvd5ElRXWxhYvBRiOqM3W8chXnC2QoEAnQyRGTCTJPyXMJsoyyQ5579VW+/xfv0Rt2kWoaMc8ySymuoFRIRgEyR1iJ6B+x8/UfMPjwiOPGMid/+ssE52dwQuH4yNtdrtIdPv4I9GWmXz/m9bEW4n447Un0GjFFvURQg3Fh6BylNGyZwlqybILzaxTGUq410Q6k/IidX6RYkxJHEX4xQWnN0BnCUoMonqFRa6M8xSiZYIXBmIJ67LMys4otJH/x7SfMzgzxhaNhAvbbbTxpaHce0xmFJIkAo5hojTGShsvRSjO+W6CCAJ0I8sGEsCSpjC2XxjmxgEAbGuUKTucszM0x+iCh2z+m2SzjqwaFnqVWVoQuw/ghhnDa/JC1CZMOcXgaIdso2yX3quy1xxy0t/GEoOR5rLZmyAY5c/U6127uMPdiSLI/YG454XOfjhE/sY7yckqZYPNxyPHjFNGvs/PAI5Uz6KxB4QqGScTcjMBXmhOVCu2SRxqVaS6cREbXGemcuFpmuLFJPjiFkzEejrmZOl/8W59i0D7GFVMwvcYhTAZG4cohXtUjiGNK1RL94wHN+TJeFJAZQ2f/GD1MMHkB1jLWYmrbw3LQ7bB/fMRY5xgFQZAzGhzhEscoGRALMKLFc2/8HTZufhVxcJOnGo6g+zaPOrcxKz9FFpziyp0hg+Qur79W4f7OFruTp/EmJUb5h0y0z2zdY7YhUKOCR0agCAi9ED+UlIsJM1LT37zPxnf+hsVXX6faXCRzPiOtKJxCGYExBiMcQjuKj3gTCIEXlKAQUx+xEIhSSCEseQC5kGAE1uRTmLqUOJtxfONt7j9p8zBzfH42piQUjyYphxaM8KhEVZ48ugMYhIUkGeB5AVJJsIpq3GKv+4gLzTJyOMBue4QzEdo3OJMRKIvTGuc8kjTHkBHPS2rLc8hgikGtIqmdmkMLiS8tM0WJ3pOEo4e7uEmZqkkx3SPy7JDVk5epxiW08FDSILD4wmNh/gSLS6u4QNEbDUlGY4b9Y/YGPay19LIhvdERZVWhWWlQ8ipMjlKUcuTpBFPJyKSFyKe50ESUPJwq8AuPmUrK02dibt9/gg1XmNgC7YakaR/lKQQBioB6vYHFYbSHYh7pWhy/d4vk7V2aOqJoH/Pkzfc4dfIMfGSrLdXrxPU+49EA5/Q0Jcn/j+hr//92lV+MaNYV6SQB5QgrjlFb408cM55HbrPpKavwyPWQII4ISiGR8FFEoKbVgM24TL/XZiEOKBLHzHyL2bU5zqxtIZRgkqcU+TTjfu9RjidKnLt4gYd3HLeDPmk2YPfxfeK4wnA0IS0MTk6XLaHnoU0BKBQKY6a30UJOyPIMZwyVKCRwkNQcrzYCeuMB0q/S7/RYnD+Fc4Ju0WdhuUHaz/nWt/dZVC0q3g7dTDPOErqjjHnG+KOvUl55gzi4T9UMSWaWSa1C+iVMpil7IUvrpzDtHnNzDVyWk27c4snNPXYezeCddJjJED9SRFkJm4aYB9fwBttMDl9m5vUYpSb4zgdboVyTzC94uElBKY44HI65eHmGWiliOBHkokycK/TYUVsTXDh9in63zFJzlmalhzYZo/GE8SDDOQ+nA7AWMUhJBwm7nRHJJKesxoRr55Az8zza2KGfKExzelI61B4z2tKUGd1kyHBicHYqBgUZUcWg3YhkMO07UyLAijlOv/IrPHnQ4L1b3+NcNWFBjdFP/pxYfga9eoEb2wFS/5Cnzws+eOdHxHM/Savl6Ou74Ma0Ih/SPoWwaKWIPEEljnGtEqZ3zJIuGH/vq/yHqz9g/uWf5KlnnmF+ZZVCS4xWWE+gjcY4i+8AX1FYC8ainUQp9f+isWnrQCmUFfgInKdQviGSGpsl7I9GPBhOWIx8TseWwhre7hS0M0VcapFlHTLdnoY+EEzGCe2jbTozIfVSndZsneP9mMTlHNx5AAOJ36oQnFQ4IfA8g3UGmyqE8VC+RkUW4TlyBIgQoQ3aDBGAiqbPTUZK3Kzgxvsc3byHsxUmYZ2v/8Gf8OjuXUSucU6Bl2ONYWV2nb/9q7+DCASFDdg7hN3DfR4/vsGkd8Th0Q2OjvZpyzGb/QPY0kQSmuWYelyld9ylXGvQmGnRvWPx/BphzZG5HktLIfPKsR9bjk1BrRbQqgTodIzvqSlKN4ioNgIsA6Qt44kQ/FOUVzIM18nHGSpsUZlbw6gQZ6dPkFQeaZqTdwoU8fS1/ON3h368hThoBNy606NzmLF4UrFSrpIOCsrKMcjAlyHCF3S7KcqvE/ganY8IajNoWxAEUMosSzNlRkeGzGlGeYHve0TekFZdIEUOWCbjKQw+iCw7u3vMjy6AVyLNU44OI9KkQl5k+H6IrzVCCrQusNbDmukpXKiIKAjRhUQJDyUTkDlpkRPGPodFwVhFqFAxGnURah3lO7AatGFhcZbt9/f5x//0O/zUhTnKYUA/K5DO4vsBSTpi0L/FonnCQpDQ7kF2eo3XP/cpFl68xD/9F/8cqLM5gIOBY+/uFh0D390dogcVvHaI/7ZiOFZoD5TXp+r3ORXGzAYBYbfL9g/+nHnl8GSd9EKKt+RRmzeYxwWhqKALqM2WCOOISaKhNUs+f4LOZpcTqzEnGsv86Iagv7/Pzv49er2prza3DqzFOlDGUAl8KvUqJ8+epyYi6l4DVW6x8Jmfov+Vr+LiOpZjlHTsdDKqM+F0gz8eUq5FOKERQjAuDOkgBZHTLBtclmDDEsYLyQvB6ed+nnz+NO989w8476csBR3Uxl8R5Yew8izb+xep7L7PM4OMb175CkuXLnHp0y+h4nen8/h02h5euBHHHclctYxbOct2bljstin3x0iT8s73vknQ2UA3YtIkpzS3zsr5ZzDKIy80UiikH2CkRAiFVSDktEXYObDC4bQgdxJnoeLA2QI97DI8PuSb165ineZzlQrzlZgPujmbucVJj7WTy3x49zqIKUrTkx5FmvLg3l2WF2fJZw1CBQghyF2McDH6uEPvScT8vESE03oirERKhQoFWe6wSiAUeMpDWIXODIH0EMowHljcOCbMYoq9AZ2NY/zl58nqZ/jD73/AjSfb2AyU9BDOo9FcYDwasXd8QOE05ahBOikYTkAXPi88fZLnLpbxvTJXrhe0uwEf3t5la2cPU4zp5ROOhodgU6LhHpXOAaYo44dzVGabrKwsc3zk8Y2/2GaAxyToMeh1GI+HZNkRtbpAihK+L/D8DCuqeN5JTPEenhtSWV8meuoU5soxpZdeYO6VF1DCJ3cO4zSe9LGFxOSSLCtoH+9D8J/IjPj7X+uz+yAlGWmetT6zCz5b1/qIXsCPel0uzEacCAIQ0zd4qBwYjfQ8huMMB5QkmGEHXzqOk5ye86aJtvyAUpAi3QhrDcZ6SOGoVSXbTnLY2ScshRzd65LkFqs88iLFWEejOkeWZmgzwiA+IvVP32A4MQW8SIWnfIRQSOczHickocG6glaphBgUdHoDtvYPyJIMPSlYWFwkWTbcuC3otw1lL0C6nMEkw6+uM6HNva1HlGXEXLnOV4/60H7CP3xxljPPjLj/YIW9rYLr97bROEzHR7smO20DThAPhgRxRuIsQlsyN6Qvx+xaCcqg722y3pznF1ohrbzg8fUxc5018qTByGTIJCVwMVp0wNOkyYRrW7f4rV/6DPj7TAaPKPU6nEiH/Ok3/pJRkrK4eJLllVNE5YgwlCTCUolD5sohS3N1nM7wTY6TbVzRR1RWqK49R5Ec8ej6LjUV0B/3aZyYIckN7UkCLYkSDuMsg0mKyVNwOZ7ZY//uEZmQ1JqzRGEdl5SQrsL8pU/x/tW/5hMUnBYau3uFaj4iWDuBnjQhecznW5oP7l7lHRPwwisvkZob7O8/RhLQ6/UglCTFLCunLzD76hts37xJ+/t/w9nJEatBSuvBO1BkBMaS+DEP3/rL6ZJRemS5BqXA9wmCGGfFdFYqBLk2GG1Ic00hJNaTxOUy3eHUQnlr74jbh0Mulaus1RyFsdzpZaQmoDU/Q6e7S54P8X0PqTycNTjrGA0GdNpdjps9lI5JMBz3DCvVecJQkh+EKBNjSbCFBKewH4F1lJIYYZDOfmQlzCHTmMTQ3Z/goRi3+4wOQeVlsrhKN4/4k2+8x829NimOUuxRr8P59afw4iWu3HiPfn+H2x9e541Pfo5SbHjm0h3q9TvILKPZOqY5M2H9ZEySrvPo8UUePbyM5y2SF4Jb926wt/uALBty3DlgpHcwxQ4yCdje95mJKpT8BmGzRW1+lppXR9ckTmTMzwf0BhprPDxRxbkaQiyjtYdQbVxzkXO//ivsLzym+fpr5IuzSGtBTw9CzkxhRHFcoj8Z8Cd/8GeEZftja9nHWogrkWB2FvxlxZnzlqWm4rhvKYuEPIL+xOcHPcUdHVFY8FyBNBbfq7C93Z0O/YuMYNynai1SxfQtlIISoTJUYhBuiLQOJUAYj1CFOKs4Omhz6qzPp14/x70Hx2zvHpFlkqIo6I160yWSNwW2+L5i6isupmwp4XAuJwh8QBEFFVKnKKs+FaFR6WQKelFllBdTZBqhFVGlgvMdFkWAx6xn2Qb6qWYkawRzZUYb24ytz7GzbJqchbxHc/AWk9vf5hdflcz99vP88O0Wjx+lfPNb3+app9Z46ulVnPURRc5O1uXa7U3svsD3qniRwuDQJme16ROMYDjOuBD1KFlL8p0Natqjog3Od6zXm9h8HyWnS6cHDz7k9saYxVPL+J2AJ9/4JuwV/MbZEI8IGeSoYJNklEIOUWsOz6sjJ5aw3SXVBdIPUI0mhwfHvHPjQ1bPrPHg6ls0e21salir+SwFBfsjD+0VlD2Lh8QJi0B8tDcpuH7j+4yMQqQ5B9LHUxWatRb7vX1KscIqjw96hrhZpiIz8r27NPp3aD21xqCjmA1SXqx5XOkM+S//0XuMij16vRScAmdI9CHvXu3jrGBxdZVbN95lMTvmV6sRK1FGloO1EQ6Jrx2u38ehccLDR5Bbi/MUubMIo7FKkdrpqdYZiIQgdgUCjTkSBDagTcDb2/tIyjxVD/FMn0Or6AtJ5mB1Zo5HT+5MvdbWZ25ugcmkT3fYJ52k7O3uUg6qrC6cYW5+ltFRjyPKzKqEIvNJx4KoInDaQ+BhTIJzGu+jMYnJ9DStmliybkLaS3EdR69bMJo4vNY6lYuf5Mrb29x79yF3DvoUUtIfdLlweZFf+bWnODl3jj/9y0Ok0aBzNu894NUXP42SmrX126wt3iPNEsYyhSBgYSYlMwOarRpPP73E4f6E0XCe0+uvgv1ZJrni6u3b7LaPESJl5/F1dvZuczg4Rok+cdLm0qW/y9nzl7l7+x2y5IDAK1ByWraqPIU2Odc+eMhMZYHF5QbaeoSVJo3PLnE0SOnduo92mpKnaDQCrJBMkgyDQQSaxMa8886dH1vLPtZC/NzrVSRlhoOM+aUIh6GUaSIZsbJYYjsP+JdPDtnVdURQIJngTE65XqXbGyOcYzEWrLqc+XplemIdJwR+QDJOKLIRJuihgEYtRGgFRiDlkFqj4Ke+PMPKUkiWrPCdb0X82R+k9HMDKiE3DkGI7wukmpY/6iKnKHICpbBakKQjrIO+scS+T7kRfUSjCim3qozGCbNVnygIUSKkVK1ilUF5ioqnmJWWw0jS8xTdxFL1QlItGQuPHx72GHiKV+YCzKOrbHz1IbOX56g8dcAv/MIb/P7vf5v1tYB/8A+/QKU24sPtIZt7AiXnmX1+ATE0SJlTACrPODOT8fpz8OY3n/DdPz4mHWmeKoX4aUEcCDw/p66gPq/A9AiExkjDnceCD+6uEh9W2L1j2L4zZF6WOHnmAlGlhHWGcZLQHnYZJyn5zhFRaUL7uIsslRgag/R9+kmPuBTTWquyf3xA5859PttQ3O+krFcCGhL6nuPFFyP2hgWFEdOZZpZDYXAODrr7COHRsoKx1vSdozTyuVSLuTWYMEoUeXmeH4qYs4w47U9Qk4Tdmz1mYh/nSsRRnYsXl/irD9+j3U+xTuILg+cpjLE4bfnm+1eIr93g9FyLQWuVe+WAOTFmTMFBJ8UgwRpKniK0BVEoSLKcNIfcWZxSCD9gpDM6owztwFceURBwohJxNjLE2YSaCtk+Ssk9xbOxx1opx3OSe6OCvbFm5czTjCdj8ixBoihFLUrRAtoCozFCCEyhGY+GuNkCmRSMSSjqLfJ0wsLsAjbZRchpQlQYCLxg2r6dQt7RFOMMcksx1uRjDZnHaN8xMBK1cAaW3uBb9yb8xTsPYZIyyBP8QDBba/LqJ57ilacKJqNjXG6RMmSc7fPg8S22dm6xfmqdg911Gs0jvGiIpxV5lpJHAV7oqAQ94nhAveFjdYPRqMJoWKZ9vMxkVGV59jnCcgX10qfY2rrHzt4eo8lD9nceMxl02Hhyi0k+xhcgjUE5hfA0u4fbvPuNt3jz69+FPKM2t0wUW6phmce7+xT9AULD8XDI8so8r3/qOV5+/QWkV0Y7SVQJGY0SFmdnuf2o+2Np2cdaiCuVgFrTsayqXHu/YPPuMd7jCc/FVcoxzIQhZ2tVekPLyIywdoixKb6Co/0d8vSQ2fKEGZtRCeA4c4QuZ0mmmO6IrJgQmRQvNKyvhxSpoRg5AgVLK47TZzNqcZtQVVj5xTMExwUPduHqvT0KG5ElQ1I7xALWguf7FNqQaY2npuZwSY6VjiAM2R+O6VTLJBgKIRgdH3G4fR9nC5JRivAVwhP40lL1HTNOslLx0U5x3D0iCOaIlQOl2RoWqJrPL/3CEnr/EaofsHttyPpPtDBWcufePVZPXGR+SZGNb5EnA3Ah3khQkT6qFuGMmuI0dUYlOAaTculSha/8203eHkk22jkrFY8ZYVgvKSpxSivU5J4hCtQUqGI9bOEzH69RnCzzzmaXR50O3377GhKL1el09KPBWYVTgsCXVEslSlisnBaBRiciwhM1pOfx3Tev4u53iS7MsVJWSOsY5YZmzXL62Yzv3nY4BVJIlBMEUcwU7eu44Dt+olrCF45MCk7XDJG0tDcEY5ki/ZzllU/iYsmbH36VF6oh1gh6wxEtG7GwvMTMfJMzyy/TS76D1jnK+VgUOdPCS+UKssJwcNTlKOmy6QQ280AmDCZDcgtCBPhOUlKCIDDk2iFVgPICypHi9NwyjfkVzGhIFIbMzMxSrtQ4eWKR+1/7CufSPTZHhju9IYsq4FJJIKIJadDgxnYPP5yh1mxw68NH+F6EM4L19RcJowUyUcZ12iip2dveY3Fmgf6wy0KpyfH9A7pyjnauqbf7VLrplF+NwGqLkprxcEw+8bHHlryd4QlFoEqoVFB0wQ+WqC8+xf3c587VTd56+yrtfoHwQ0RgWZhv8PlPvczFcwUl7whRrdCcWaTZOskgOaQ9OOLGzSucOrNMLznHlXuCZ55xlMUBxoYkxuBJD0/4SClQTuPH+0QlR2tOsnZqg0vPztLrVkltTAG8UFToHC/jB3O0D1Y4sXKO+9tH/Lt/e4UL6xdwRoEVJBPNP/pH/w1Pdh5R9xW9QZ9bGyO0TQkCRWEKYl9MW7O146A94dbNLQ73R3i5YDTK2O3s0Z2MafeHP7aWfayFeP/tPpvKUJ5VXPnuiL3HhpfLPrHJyY9HRGHOihfwjjY4K8gmE1KtCZD02rsYfUjsJYTCI8tyOonifCXiTPchsuHh+Q26nYJKw/Lysy2S4ZhS2KRR9Ygjg5IengiRhFRlg584c5bXXz1B8wd7XPngGoWn2Rsl02SUNVhj8aTD+g6jc6QVKCVwwCQv2ELw2PrkJscZyfFRgkHih5Jhu4OMFLValbKnKIopKN/Xborqqyp2dh5R8RRjbRg7R7PssbQ+xm0YIhxxSaJ8jZFjsIbNzS0Otl9nprXKK2cO0UVOt60ZF5KJzsi1o0gSamVwk4TxhiHp5VOXRuo4xGdUeFyIYDGQ4CnEcEI1qBBFPtLldNoH/OXX/4YLlx8Rn1ng1PNnyAdzRKUyshB0DttkSQpOID2PwmR4FQVlRWO2hh9CZlNSHPpgyNtXNmlv9RGF5mYv5elIcjzJ2UsFK0tlFpcdtccaSYYTHkmSUypHKCWIogoLJcVyJcDLxihiWp7haGwpS4WgjJUVVtbOsXRijUIavnHlqzxVtizLkN3emOLhPaI857Nf+gWSqyk33voRgZGUG2UOj7tgHaerNTouojvqM9fLqErBxAhMWeLX5okrJRQ5Nu+T5wWJM2hPTme3xYROodm5fQx3N0AP8YSkUmsQeWW2z15gsN2nomAzh2NruOwrlitllEu52kk5SBzhrM/23n20LYhljVJjldrsq4TlFcrzzzBMOgy7d9BZgcNSCEPQqjAxjmEnISFnsHeEV+pSuljHolAIXK6xI0vRs5BbgrBEMSzIuxnHexlJUqP69FPc6Ydc3exy99YDnAnQQqGHQ1554SxvvDzHpz6Z4ssDjPHw1YDFpXXKpQbCCpyYcO39d3n98nO0zp3jqHOOJ/cyzp97Dy8YIBwUmUOEHkh/2oHnAOT0A4MM5e8yPy+RSuGkBRdg1kGgsJcK+r2cvSNBOtghL85gpEKbgth3PPPa83S+vo9NRljp0az7dIY5MgyYjcpcvrTO/s4RTx4f0u8PefDhA0588jkarQbbT9r0OyMSnaL+I2wTH2shzt8b4RAc+wkrLkY7iaen/Fakojo7R8lqvJ7CN4rQr4LwEcJH4GGdzyArWPcDmsrih7BQL1H3U2q1AF9VeLKb0PIFqy2Pux2NX52DboofWEKvgS8SJvs9jq7cZ6Zyhmi2xq/+4gV802f3+IijG90pGUpKIs8nDn0apSqj0TETk2JlwCSbBhnaIuQv7x2zOjuLjAW1SLJ5OGI4zhiOJkSxQ3tTN8i2kcwpQdJPSSplypUS3d0nLFYFk0JQCMGXfuoCZZnS6WVTQSs5bDjAsMH8ouDb377G//J/co/Pff4l3vjkBc6cnuP82SV8qkySlMIOsSYnT0e899b3ufPBI3INSeYxynN04NgeDTETR7NUIVICf2vAmTeWqNYDCgZo00MHs4wwRLJAyJRB3mM/OUDgKDVKzJ+aJUkSwriEc4aMHOsZnMg42Owz7OY8vr1J2ksx0lIzdSwTrh6lPP3KCqWDHq7IoQgxQ0PFE3hCUTiBMQWlcgOkx4WLL5INd3nQOeRSvUS5KDgcwd2kzMCOCGRApXkaE+c82bpKqVrCmzvFdx9d51IcEnuSrhzTdIesvArrl06w/fAu+f6AtcVF0oMOL9ZLXKrn3DHwuLHKq82IF1Sbcap5dxLy2d/4H/ITn1mncDfppx8ySXpYM0FnkCYBo3GBM4pCG/p9y/7OEEWN555/g+vvtLl9bZNyYcmlYT/VSOuxFntUpWVMyJXREL9aZ3ZxnUfbd6YEwDDg8uWfx4Xr5G5MYH1OLr/Ah937FC5jv3PE4snzuCKl1ggYJn0gpeU3GfQOmU0lztM4DUnHocYB3miEVGXGvYzxrT64FuHC03TCJd7fE/SzDrev32J2cYXj4T5u/JjLzy3z2U+d4MXLfRYah2SjHGk9HB6nTjhmZypoNJiCTn+XD268w8+fP0OzNs/9R+fJ8gkXL9wmigbTnsmJxQ8MnlLTUM9H8CSH+KgybLqkl85DOYMMegwTSbs/w+0PfK692yFJHJntUrgx2k47BH/xF3+GL3zpFe5e+yF/8uffwFM+Xzr1SV5742VUkBOojLIM+dZf/ggjBNtbW5w+u8RgkKCdxuBYaJWpVivsHD7+sbTsYy3EZedRtmBElX6c0fYLCuuTIwjw0KMJfi4pezE2iChyj6KwWCsJ/DKZqrFvB7TSgnKgODZjJn1NuV5mtuwQyufxXoczp32wCSafzpGHvTHH7YLepEQpbjD6sI/4cMSO+ZBqv8/KTyzy1MUFbn/tHrrQU9M9IIFIKEzW46XXY55+/iLvv7/Bo3sjuseglcPW6oxVTNHvILXipeef56C7xf7BIXk2QkaQa8PjQc6L8xFzzZDrg5RHj7YoJjmqVmH74JigFPHCCzOI9j7jvRTtHH4jJoxysA/4O7+xymuvrfL2dx7wzW/+gL/6xo+YXVxgaXGdSlwlkpKar3BCk9uM61c/ZNAZsLCwTGYlwvdJERxbj0GucUcOsxxT2UvxH8PSQgPpDomEj2c9ymGDwU6XK1fe4eS5U0RBCWMzpJDs7x/gnEMNR/SO+/R6I6yxjLojku4Yh8LPFUqCiAXGpsSlkFNnV9jYb3M2rABjRlnGOAkZThzWSTzPQ3qCyWSMwOPC0y/y4JHHO/cfcLJWoRIYLIq3Nw/ZD33m6ous1td58xt/Qb9zn4kDzxhQjrtJgnYWBhOigxGX3/o60YpiNB5MSy/nZxC+5Mz6HK8veqxMZuideJ5f/JkXOfreV7j9vQ/Yb49YO+doNL6O7z1k3tOgwUMjrEQSYH2JNR5M2/vAlbCmikEihrM8/uA+DZMRCUNR5DSt42S1TLXQ3NYBWxlUag2SyZhRt4uSClfxMaqMFwaEBkwCT57skuoM6TS94wGzrYiKUpSiMk+ebPLGUoDodlh6dmZalJBk9B8P6e6k+KWQoFKh/zChc2uEHTdZ/fTP0q6s8Qz2WlgAAQAASURBVOHtPTa6Q7YfbTEuRuw8uEOrWvBf/P1XOXmuTDnoUQ8GSAEuyNCuwBNQqbVZXTlLY/YEneN9Mp3x7tUPeeGFbc49P0Piltl8YshHY154dR/lT9CmR5ZEOD/GaIMRGicUCIWzhsBXSA9AYwtFNqiztTXL4WCdP/rKj3h8Z2OKscwzRpMJhdFIEeNR58R6jfUlyUs/cRHBhKq/TuyHuLzLZNhGqIhf+M8+RzYuKIxlZqbCuz+4RtUL+ezrn+BTX3gWhObrb/2ffiwt+1gL8dBoqjbBtzF95RhnjlBluFqMLQp8nVN2HqEpSOM67U5CkhR0O32UDPDKc9zsPWLsOxa8gEPjEcqQEwunoNUnNzk7xz1OLfukSIo8phhroriKi4YUdgE3iBlubVCMU9JiwODaFXINZxfXOLm4zL0Hu2TWYp1FGwNK0Fj2+dm/s8y5M5rPf2GF9757zN0PfLSJudsZcPVeB4GlKFIm/SN0knDYOyYiYna2gYw8ijTDuZQggqKv6ff7KO3w62t0Hx5TbQacOllB37bogWMwTpmJmuT9AdIfcuGE4uzZJm88e5b7d5f5/g+2uXbrmO3NCUZMfdCeKCOD6Z2GLC+gaJCHZc6er3P/zm1MUWAkZJHPjVFGZzPlzHKJwQ3BzMJpIvmQmvWopRMafoWt3WPam22OdwcEfoRzBqkkWmuUmLZSMMnRxpEHPsYKfKuIAoWrhNOKn1IZz454/vVFfvFTVbwrR6T3BrRFlUepj+jVcHGK8iQgyZIcZ0BISZ6lzDWWSGoL1FxBpUipRQXL9YhuHuEFdU5fusiT7jXUccH5epk8z3gySUk8H2ElWkqkdWw8vMkLp58ligImvYw7jx/Rd5rtqMzh0mkePhgTjCfcuPsQTcSmkmxmfdp5H2Nzgo/+JoHAyeAjq5pDiAKhpt51KUBgcdKAHJO5iApDXq8GeC4hCh0XRUzFQYHPg7FFRTVarXk2t+5NG4Wtprl0gtzL8L2PGqTDEeVGwVFPIBFM+inKjKg1Z5lpLLKh7zKRHuO8TblWpVCayX7C/g+PKfYNcatMWjMMnqRIMcvy5z5HZwhXtu7x4PExxlQ4c+oVrm78gJXlJZ5bL7Pe2GYtauNcijSS8UhhbIT0HSaEZqvL8mKHcyde4e3uV9FmwkH7iD/+yr/nf3pikfn6Cma0wqP7z2JMnadfeUQYJeBZiiLho6PvtOUEO4UweQpjU4ocdJIgaTJqn2cyWGI8+g7DpI2nfHTmgQnwgwLn9LSFW1o8pZmpT1OOpBnjnQ0G19/n6P5jaosnmL30DGp5BlOpkNmMNM2oeDGtcpOz556mPWj/2Fr2sRbitxOBKjx0askCRzuVnJ5VhBiE01iboXVGrgV+tMRgmGFwdHtdZN7CswHz9UW2Bnvsdgf0E41olHhqaQ03pwicz6gXcRANMDKgKHyeHBwgynOUmsuo7CXuf/+rFIdjjoyjpDSRNhxfv8bBw03ufLhFoQuskhSAc4ZhliD6kjwNEWOoqQmn1gWbdzW3Hh0jqhWefvoEW08OOHAgSxFSeuRpjsxLrM7NIKuKeScJkAwnmsIIXDok8GOOMkMiHS881SLwR2xf2Z0uWZRicrvP1c1DYq9OeTmgvGwwk4wVUn75UszPnTtBa3kOWY7QBIRBA+OqmLxMOtDk3T697ceE2ZBHRZnByNGNZgkuvsrX3nuX3YNd9ncS3t28zqWnTqCEz2LN50Sc8c73vsMv/sqvc+36B/QnI1xhUMojtwXGWCwWxUdtJEJQ0QUlqVBxmfLKCZYuXiKUBY1iyNKjezxbtjy7bKC+yPXJIfevjvFPXyZJxqwtlCnFkuFII5w3rZNymuP+Hu1hj41xn9sy4LVGhGdTBJYgmOP0c5/Fn2vy6hd+hetfTzlVHHKiGnJVKK6lGQWK5vzyFKhUdjjfUqlXOdg74GDnAN8puh34myvb3Nza5OnzmtkgIelt8vb+kEEB+UQS+HMYtw92gjI+u/shx22YjEacXCkxv2BQ/nTiqYRAWpDSolxILBLqSuOsxzIT6vUSvSLj0K+xmQyQ1XnavSOG4w5GKQg9Vk5dJqzN4GtB1X/AymqH61dvE1iJtoLMZdx7/ITF1jyLC7P4UZWBrxj7AdF8lVxkyHCW1vIKnc4+6WEf05bY2irR+iWutlP+6t0fcDDIKazHTHkNVVE0WnXOnr5Eo2zZbo+J6o7MNBiPywRKs9CaIEWGoyCyHV55pozyZnm4Ken1PNJkxIcPb/NXf/YVfvWXf521xRbaztEZNrj2zgLnnv6QWvMRXmBxRiDlf9eAPX2vOatRLpqm/4QAVbB+4S7V44JTq3M8uK/BCkxm0ZnDCxRKahAJDjvt/3MalRv2v/MNbn7jb5ATjVfEjB902Lt6hfjFZ7n0cz9PiqA/HDNOc9RkgsEivf9EZsR+GNORinHuyPoDVuMSp+sBcjLAfVQ1ozzIbU4pVGgMvuejC/CZLtDagy69YkKsHEp6WOHjhMOphFA1KSYdFNPYbVyqYuR0sbGw/DqhOsfmzl+g8ojSiXXs6Anb27uMCmBlnkTtoDxFrjXSUyAsmS3Y3bX8X/4PN1ibCXj2UgPpW7799j53Di2yNuD00hLnLp3mfFSn3KgQBAFSwINbt3nxxZMEQrBYCT9qwRVIN8QJjXY5tx7cwQWC519axU81xYEl9CSzLy6Ti5RMlzBJhW53Qrdo4wsPVB2pFflowMONmxRaUqQSkVkgwlkP31lUNsATmhSPMyGkvsWdr1H67Crl5yt88P4mTkPv8R6RLHHmnIff3ebySoN7d3bZ2Nyg2ZxlMBniXEa1FWFkBCIAA7pIwRacKhleWotZDgTpJOJuKsjjKrIKs5sbPOOPKN0bc/Pfd2iuLLL1JGU3d4zaWzSIWa2ExL5kpCQCSbkcA5bO8JDW4gxF1ce3oJ3F2BgpDUtLJ1lfPYMSHs3SPK9+4me5/5f/FS/PWJ6fb3Bvcx8rfF6+/DPMnT3DYf4D2p1D9nYP8JSkXiqRT7o83yh49vwyLz13Ee9gl9XtN8k8RakZo3oJgUmw9LEyAxyHA8U//N/d4cHdDEHGT312iX/wv36aIB6i3BjrPAo5PdlSDImdJlcW38Lleo2txNKNYzaygkRYWnMtDvafkAtNYSzN1iJBpYEvI3zPcemcYf1Ej0jlSBxSCKzMaQ8KumlB+3CHwXBITy+ybzTPhSGJSfDrs4iTq1RL6xwe7PPO1cf8aGuHu9+4R2YDRk6jMPgO2uU2P/38T/JbX/q7/D/+yb/mcZHhlc4zys/h/Hm6A8Gkr8nHVzh3bo/leUctqPJwc4t2/wnPXjzBg3sddtttssxx49YHNEoeb3zmi6ytznJ4PMFka7z35oTzl0qcOLdLHHfxnMcgy0izlMiLyVKDcQbnObSzDPoJnn9Ec+GY85cGfP9NibCSohgjhUIpHylDjJZgYPRkj2TrHsPjI/Jrj1gJJGq+hfEq5LklCgLy3CBzzeODbR7uHJARUJutI0SX9sMPfmwt+1gLcVMYhOfTy3pciGMuVz2idIR1burVHBWEzkdYpj1quk85rnPixDmePOwgVEGOo+zFgCGVhplmnVgVRMpw1BMMJ0NmWx620Bwed7GFw+Sad370Nk9uvkv+cMRoUlAaBmw+uEu/3WeY5UzevY/vBwgr8D0PIRXGZiAdxqXsH/ts7ue8dXdMqeyhC0NcUQQKqrWctfMDnn22zIy4xmLN5zA5y9rJx8wEBXMuo6Ycic6nxZ1KkAgIhEdW5Jw8V+bl58t0bm2QTSS1MzXiV1b4xg93OTiw5LlBKI9qFtCcqePJiOZck/JKiB6lxE7hTxKiEvhhgPB8PAmiSPGkQcmM0Dn2j4c8LjyebN1guyhoPd3k0sJ5TviLmKHln/3RP0X4IVEYcbpRoshzXnzmRbb2NqmXA372Zy+w19YcHUmE80nSlMloly+9VuGnvlglGEzY+V6H+d0+V9Mj7k8CeNLlsu9Qkwh9X3D3wQEDqpQWGpQaC7i0S7ksqdVKHAwThDOEUYAvA+qlmNPjI744F7OsU3JZIAmZczkHW3e4nSpOvfYTrD91iombZa9cRsgJe6MxJSkZGY2WFYSMSY2BkcRkBochyVJONiNecEfUHjvs+SUSzxDYAXIcoY8nFEBuMyBHCouzMT94e8D1O32k9kEo7t7L0ckniGtbKHsTJXKscpAfIfMRK56PX2iczND4bI4LhkGV/ckQrUJG/SP6/WOcs/j4LC2doXAJVWEBw9yso9ANlk99lsPBDymGh0inaR8es3vUw/iOQTFgt9vkqbNzCDtlJxg88miO6xs7fP29D2kXc6ydf4ZTz5RJi4LCy/CkIekP+NHVK/zZn36drDPms196hf/yH/8Tolxz5uRp6vMp20cDOn3o9jp8cG+AT48w7HHz9h5GKiphiEk84qBCnnQwzmOvk/Anf/xnXHr6GV569SW0Neznp7h7zWMydFx42qNS6+P5GWXjk09yhqnHOAvJM4cKQnqjAGMiykHBK6+0+Ou/eMLO1phxlmKFnPJhAomKJMiCyc4Wg3c/wPMdfmwxNsIJRTYekic5uZE4I+jub+J5hjjy6GVjVhaqyEGPjW+8+WNr2cdaiNdFwTyWk82Qmg9NMUGZAqxAKoExlkIbtLHEtZD+xNJqzXDx0lk2HrwJUqN8i9UOa8FJxczsHIXxyHQFL60wGibMzc9RFIar1zdo9zXpJKN7sMF9r8CTBhGXSB/u4+yEYDagJALKElQA5VJAFExB6c5CtRZyYm2d9bUm129u8PTTFc6dKROGIxA+UVCmXA2RsUMwouhmrDc0R2NHqZJSCrdYmnVU+iWGyYgkd1gHGo/MSQpr+dSr6yws5vz51wa0qfObn/0SjwZ93rq6w8bmIVleUBQWYwRZnuMrgfQVxhU4AVJC6PvUG2VK1RIID4GjGgcsztcJYoMKBXvHA3Z7OacvN6k0msRRk0f7W/hzPsv1NZKxZnI0YnMlx/ciHm1s8MzFS5TjMtomnDsjaTQN23eO6A8ToqjC/mGbP/p2wv1uzpdnHXLbofsjSv4+7bbjaLfP2dUyS0hyBxvaMCg1GUQtZktzFMNdZNAkiCQSg85zbGEoOUFpkhDpffxsxNCTSAOhTXl9McSkOTe6jzh68xgZ/iTnZyoslwxWCgZWI+ISfq7QVuCEmn6wagvGIYQimaSkpYiJLVMd7WHu3WQyv4Y7/Spi5yEr4QA3yRh7OYU0UEiknOHmh31sEaOcw0rHXkfTH52kseRjiicI2cWYMdIW+EmPhnQ4U2CEx6EWfDAe0zeGyCvRWF4lSScI7QidR+CHSAK27z+mdfEicZTTmA/Y2D7J7PLzXKLOuz/8I4Qbcny4z9HxIZcvX8SrRoysRjRrFKJAGI2UIe2+4cbGkHjmLK+eeo25hXlml0Lqy5qt7gNKUYvzqy/xqffu8m/+23/N++/foLYyQ1Ek3N98yH57RLXmMxwlLC2f4zd/4zc4dX4ZL3AcHezxje/8kA/vfogeDyirCmlq8IxEGo/Tp05z5doH/Mt//S+4fuU9vvDFn2J+YZkTa8+RTE5w64NdagttZmaP8W2XZGw5GjQ5HjSxJsS6AG3nSNOYbNBh0L+CVCWU0ljrfzSHF4jYR/oC55WYffXTlFZO4Rwkoy76oE/yaJ/Jwx20BB0HeH4JkzvmajHzVZ99uogoRDUWOPfpz8OfP/qxtOxjLcSxl9KUAmcdEZZQTIsxJUytK1Zg3TSv70dA6vACD+ElaJtQij1K1qd93MfzApTyKcVlet2E4WTM2opHUaTUajFFltHr5HiqxNLKDC9dPMHrLz9DvVFlZvUkm9t36I3e4cSJMSVxRM3PCZTDGkUyEXQ6miRTGMBqAy7n1E+fJs0SescjnDVMJgWj4YgkgV4/J89gcX6Vo+MJH9xsc+pUlb//D09z+dWYzncNRTZ1NcjplJPMgooFZy/GDAaWt2/mHPcjfr76OufXG/z6bz/HcDxAKcl4nLH95IhOe4gtcsIoYDDuM8kT0iKfYiWdpD8c0en10XmOcGPuPjwCDJYIJ8HKjGx0h9/8jb/LpUvP8uHj93n05DHx2iyFUexOcroZ7CUTkolhf28XZwyZFRg74Y3XPb73V30GnZxjc4wvBYeHCW9+e8jzZ5qseR61wDIzPqKS+zwSlj/YOmR9YRmvVEIsNohyTbURMjIjjoeGfqfCYFhgrGU8GPL0U2dQFY/53g6pcQxcjcSkNKxhWBjGns9uu0u3SDBFSv+4hxtucC6UGBew3etxYCRGlgn8GGNBeh69Xh9jDIHnY4VlZ5jwfVfhhbk6o7Hk+t4Bu4tVVpsnyaNjAltQEmdwqklm7xPKGqfONvCjLVRaYPEIygv48SJO9LGoj6Dp/nTM5qYf/LHyaFvJewcddi0o57GyuEIh4aC9T2ENvhdhERir0aMpMGhmcQReiScHCxDMUWmtIv0Qm45JxwnFZIJJc6S1ZM4i/QCdFXiBxbiC/nhMX5Z4tL3DhZdqPPPGWU5caHD/8F0mekA3SZgTp/n5X/oig+EON968gZ3a3RllE3J1yKSIaFZm+cJnP8VP/uRrqLLDOp/V5RVefOVVCl2grOXx3Ue8/cMrPLq9QbfTYX1thf3eHnce3mPzyT5/+Id/TK0R89TF88zPL7O2skY+XOHx0JKmE7JBiNYlnKew1uIrRZJNU5wUJR4/ztjY6IEVCBRKTX0qo1GB6QvCUh0drlI6vYCwgsgZ3NMSPmVZzgwYsNriK0nhOcZFGxndInFDhkWFPFijfN4D/usfS8s+1kJcWq3gHfXxNXhItHNIoRBu6ihESQot8aMIRYrOJnhKIb0JUhUUOgWjEc6hPvIi+p5iPBhQqYBQu0hZ0KiV8PwxpUDgIVGlEo+2dpiJQubKVR5+cB+d5xQW2MkJwhxhEjrHEw6PMtq9gq39jMFEMCkMoefACJyT5JkG43DGYpxCuwCtJYEnSYuE+fUqaT5h5yBldqGBND6XTi7y/rf2GViHkorAgWD6QlpbKXP2VMi1K21uPW6D7/GXf/oDzs6VGTsL0qKUQDjBpfVTzL20jIoDKuUSOEuepQgJk2JCrnK0seSFIc+LKejFZjiXI41j0BnTH48xAczVqqwEDYbNWdq7x6RZgZOSxAluPNyim4xRwSwPHt6nsIYsl1y70ePzXzjBf/Z3n+WPv9LnwcZjMB5JMiJyirGMOarmmImEvED3jrHWMpE+urFIJ8topWNek5JmnvPm/jHt+YyHGwnH/RTjBEp5NOslSvWANRJuJoLRJOVsJPH8gLa1vHeUci8R5EIwu3QO5ZXZu/MdLhjoS0kuJbmTCCfBCawAIRXOOgTTBocwDphMhvz14y1+sBHicsdx3qZSqvLShed53FZI4xGkdRyfwCs/T2Acn/nUIX/4h2/SeXJAuVwjUhHjYZsk7eOJFOMsSpQABXLEOOvT9AIGRrGRTu1aM3GF0PeYZEPSdIRVkDpJHFZRXpOT6y/hiZyZepvhYI32cYgQHz2P0uKsBGDU7TDudHjhqYscbBwgtSQ5TqjGPoUdUa1J5k4scnt3g6cur3FmNUJPutiRYbCf8Ozli/QPdujGTT7z+Rc4enBA7NXwVcioSMlGI4pgzG//9q+ycrLMnbvXOHP+HI4xN67c4IUXnyHPcrJRwekz61gn6eyNKEUl5udn+Llf/DLf+sH3WTqxjEk92gdtvrPzHTwVUvVj6uWApZNrNJuzhHGZXHiosISPQEofH0uFguH4mHHvCN+L0XlK6EkkkiwbE4qCa2//iJdff5XGUplcTO+Ulc0QAnTgUD6gLZ6FQjgKDaHVLM4ssNDqYQZjlJ2WGf+418daiJdfPYndOWZ07RDX09PIowDj9HThJgRW+aysreORYbPxlDHqFyyvtrhx7X2M7qKEROeaSrOKKzKsHdBqOEzRJvIhijRhUMGaPr6v8FREKCNuX3/A+6M+YamESi1B4OOFjkGSc9DpYI0gSSyTxGLwpxVGUpBrTawCrBcRVGpIXzFORrgixxZg5TRlJYUgrMSszC9xNLhKoRMKneGkoECTmwLfeZSVpC8cmclYWVtBVmb51g/uM5n4vPT8S7z7wU3+1f33MNohAM9TCAeBP20cjsOYchxTLZXJdUG12QDlUJ6l0WgRlypI6SGUQApH5PloM6EoLIFX5rXXXmN9eRUvDHECKqU6JoP5VpN7ztJJNWmhGeVdYgfWsyDh6nttDh6t8slPz/D21T4qOMv2VodxUTBTLlFa9Vk4EXDv+31y1aTka169fJrNR/c43tqgtbbMUuCY7xwQDHeZ0xVyLbh/f4csL/BUQLUxy8RJhpOMoNrASI8PsoyHmaPuSSIVkpVbnF6/QDw/z+KJ59m/9ibDnT1WWiDUtOnCSYmwYmpDtAZjLcYYhBNgIYpK5KM+r8wtUp1b4sb2PtU+KCEprGbiwcTLeXJwD2Ffpkgl3f023/nu97A2oF5fn97dmA6Pbl9DhMesr2cfVUsFU4/xyCKMJAkEE+2RGoHwBc1Wk0mRM0kSnHEoFzI7d5bVi68zP/McQbVKJR6zMlNiMqmCdnhujEknmDxDCIl1OaPxAJPnzM3MsnF7k+EwJe1lREsxWmqUGZEWA1bWFlg/vcSf/oev4UUB1CSdtiAd+3znb77LzlqXL//S52g0lxj2cnCAmo6CgjBi+fQK33jzW9y79ZD/xf/87xOWInaeHLK8us9X/uIv2d0+5Nd+7ctcvvwyH37wiK0Hj4jLEaoZ44Sk1Zzl8vmTPLn3gN5BGaUS0sEAkjH3bnfQqkJ30Ee76R3oTK3K6vwaBkdrbpbYD/nyz/w0mzv/gn57TJb0GHbGFF6XjScP+L/+4zs8+8Pv8fNf/ASn1pbZOTjgw4ePSab7VSygrSHXGqxBaMV8PWShVaNWL3Ptg7fZ7z1hlP0ngsEcasWkM6JIDbFQSJHjWZ9CgJMOJyDzAxaW5+gmTzg8OiQKTyEkVFogw4RqxUcFgrDkE5cyKsEWoTekpCKUKBMoCAONNlWs84hqTUK/zNrqGl+61GK8/4jm6bP0ex2Kfpf5Vo2NnRtcvWV4916Xri2QpQiMw3cB9XJMGDm8MOSVT3yWz/70TxJGEdubW2zeecBkWGAtJMkx3/zBX9CcDWkshjRmZ+hmCcc65Vhbes7Hj6sEWY5wAmc1EsXcfIRIBL1Dg/JmObX+Ip3je2xsXicnB/dRq4MxaJsxGk1I+0M60qCFRWMpVQKi2GPS1WSZwMgpBtRYkKLAsx8tH0WG5xm+9tW/5rVXPs0v/favcDQY4UVV/InHT7z8Mm+//0OSNKVcihiNM5AewkiQkt0tw7/5Vw/5h/+54ld+4RT//t93ef/KA5QnObdU4uRMRr1SYVEa9kYddCrY2z8mzTMWzsyR6zHbO10e5SMurns8O1/j7sDS1wpTWKznyHJLe1ywO8q4VBX0kwkzz1/CFHUqq88QJIZAKs4snyWIIpJsyLX2I+aDgERPUE4gjMFISRCE+GEJh0DkDp1ZjINmvYm0OU/PlPnZhsNbWeXSmWdx+RHr8yXaE8N7194CFXLt+l2Cf/Nv2dzf4b33PmT78S7OlfCVxdmMk8sL3Ll+lYuvxChpp4xmHLmJyEeKmueRm6kNUuJAKERUw+ohWTpB2ohS3CDwmsw3nyIOWrjAkiQ9km6Hoa2jZIP2wUMe3Pwh0hicABwMkpThZES5WZ2Op5SiFJexKDzpULJgOBixsjBHKoe8f+cug/0hpbka8VyJ2LUY9DSNFxeRIqYct9h5cgeTpkhZIITClxGt+jK/87u/zaNHHzJ/0mdruzNdTEhJbSbmzbcecfXqbS5euszcUo2DLUW9VeP29j2KSUpnf5elTzzHfHwGvW84ObNEb3uHqL5MfOEcSZ6RbByx93CbnrGkXoUoKCPjMj2Xk46OSYcS5f131H1DEAUcHHSohE1+6Xd/lUcb9/j6995h1J/QHfYp7BRRury8xJmTJ5FJzsHuFgeHO4yThFo55tOvPY+TikFSwMEQ+59KQ8d/+M4mi56jUqnQbGkWZnyskRTOI8DgaR/X0cw3MpLDDp99IwbtkMMtliodfv0XFnj2mXlU4PA8QbUsqJZTBB6lSsZW29FsSCJPkiYx+QREUAIvIjWO9u3vI26+y+jBKuFizmLLoxmcQqwMKDcXGdqA/vVdRnmBk1O3ggkK4nINkxsUPR5tvUupGdOZHJD4OaZskRLKzRKL505QaYY4b8LiUolqvUKaazIryU1BKDxaoSQsBeRJQq1c4+XXnuHq9V02tsY898ovsn7hIuvr6zx8cJ/NnRtI7JQhq8TU2oNDKoeREISSl19c4Ms/u8rpEw3+63/8IffuTFAVx+ZGgmDaKiyVJUSCDFFRzMLqeTrjnEebjxjZEa1GCzuYMD+zggsUeZFxoTyLp9scpzlClYiYo1Ff4erd+2xvCeYrI5LRfZTOUCokzSz5Tka0tki5ckwzTahU6nSFY5A73LCLSn3ywYhRLaBSr9BYDdl8IsitoOT7TJwkTyb0O21kIMgl7OUJFQpOXT5HHLU4vn6T9jihN2xzduUk5XyX2c4mdZvhexopJbG2SGUx0mG0wxUOlwvySY6QksX5Reqho3SwwbwZol0bHSxQygZUb7zJZhoBjlA7rl/5kHfefYfEGIK4ypkzK3QPxxz2jxEuoBASP06RbozTZspGUFCINTp6l5lSShAF9LMexpdIP0L4QJ5CnhOqCEcZ5/l09u+RTq7z3EtvsLI45tSZbTb3DP2hx71bbyLyXZTIyZ1BiWl03qvEFL5llPSZ9LoIoVCqAOXwYhhP+szPzXFn7zprn16hNqxSKy9x2DvmqZNP8b/9L/5zhJmQD4Z40iFEjrQRlhBVaiCFz6B7SOvUDHmrw1tbT3jrbx5xsnqO18NneeGT56kv1mh5K3hS0JgNEVIjA8XewQ46mXD37i3eeXeJE80Kz/mO8OENqgc9qvMpiB6xyJHtNpX+HoaQvPBBBMiZecLLL9COz9ATBifMdPQjBUaM6Pb2KVXLfOZLz/JzwRx5NmHMWWTiTQ87UhOHPpEfUhjLqNDosSM3Y3RW8OjqO2zf2+bnvvRFnv7E8/S6u/y7P/3aj6VlH2shfunLTVo1D5UKzLDL4lqd7tGIJgGqkIwHluDeiK2H15lt+jxzoUahDU82HhBODL4Y8/Z37uLwGA5y1tbqtGYTSlXL8682uXltwspKhUqg2do+JB1kiLImNTnVIKAURBgMpSWf9S/OE86McMGAFVGi1m/yiXCJ25vH9PbGFM4S+xGjPCUsJliX004+oDqZELWWqTbbOJkxSafWmGRUxdiEPHeEVnH2rMf8whyByvHVkNTk1IWlFYFnc8AQlSQn1tf4g+8/Ii+qrK9cQvkenqtx9tx5do7uUGQp1kyTcxaLkILEQewF/NIvL/Nbv7NK4I2xps9P/3yTZ55vUZuN+L//n6+SjgTN+gpeYBAmpzAh62df4n/1D/4Bd+5dYadzH68+IEj3Ef4c7c48RgcUKifr9jhdKdMtughgpnaSqHSOo94x//Sf3+N3f2eJL395mfevHNPLEjZ3YEOVyN8/wsYhWSRpuZTx2EPriKLdRRMQhRGJJ1GVCC8OONht86Qn8VyIrw0aTRhIZsKQVtNnKVzi6vu3mDt9kbFIef/ONzk+OAY83pWS37lwmr+1UKLINfUQEIpL8zU2DvtoWWBNhlSKwlmMmc4JBY6JsRwNU/ZnmjRln5QujdhS6mfUJmMaKAZW4EUl6n6TL3/qDd54/SLzjR7/7b/6M/7m2wfgLI93HrO5E2H0GkJanHM4GeDkKZ6MP2Dkz7J2cpXHh+/SFyA9iS4SskySpoqoXGVp8Vnwy4yLlOefCvjkxXusn95lbb0PkaT3Z3cphT5pGuH5kKUFzklkalFRyGZ/l8ImFP0hg0NBc62K8DJqrZDVlYBRNkEXFluB0xfOcmb2PMmwTxjlCF+Q9TO+/e1v8mSjy3CS4EenOLF0gVp1FpFsYpXh0d4Drm3fZ1g4RkrQLQZ08iN2RhuUT5TxtCC3moPDA/jo/7TCgnL08xE7x0fMuQm93odU29tIA7q3x/ieBF8CFiE8fPqUcoMTHkX7EembN6mc/wxrX/hJpDIgQqwp4ckSaZJRbvrE3iFCv0up3wF6RPPncbIMKJxLMSZFoWgoD1MVpFhcITlqVtCiIDddInlE3r37Y2vZx1qIr77dwypLMvIYHA+pxiN6vR6BjXDKZwT0+hplqmTbGT+8k6NtDjjypEJvPCAxFulNc/vh9RFG57z2eo2nXpC8++4+T19s4UvLwXaPcd/gx5aJyVG+whY55TBkbv0Ebn6FXjBEi5BkUHDvRodHj3q4aUk4EokQZZyUTIqE5VX49GcUzZk2WfqY9fUMSYyRgqQQbG1rOoeWo0NLpVLjuedDjroeijKFTXg8yKhVfEoKygKUU6yvncAXdW7fO6BSbrAwO4+2GqRieX0B9Y4ky6aQe+emcCSNQSrH0mqTn/lbK2Smx5VrKZV6idZKidaqpVqv88an1vn+144IfVhaWKPfPSA1ZZ55+jXStKDbPaSTtCnLDpXSkEoL9g9K+BYSKxiKgrlCcqpa40lqGIwPCMoX8dQl3nr7LV54YchnPl3lN3/7Ev/yD3Ypai2uywR37JAnz0Ha4Rm3zzNK01UeAy/kds+wPRhzJDw6w4CaqxIwx2BssGqCcykqksxUY5bLJcLJkJXSHHfKITfe+RHPff6TzJ0+Qe9oSOochUt4cLDFbCmkUQiGhaUUZpxrligfOIbO4nnT6HG5XCfwPCRTsTz3zCX+5OZ1/uJIU7c71BYr2PkSbTuPCQeU/IQxlssvPcvf/c3f5ekLi/jedfaevE+SdT56RSc4oTg4NlhXxdg2npIYBLmeYSDLjGTEd9++wc2dfVI8TrVaKJuh9RgRlFk8+QpLay+R6AIZWuYafRbKN5mpDXGuwr3bR4TiJI15yYEV2P4A5Y4I8Oj2+wg09WYVE/mocIb0sIfLgMDDj8cEdsjGXsLPz/wcuh/w3vff51+99y956YWnWL84T2mmBIXH9c0H/Ojt66ytX2Bh6XkWTv4EhXRs3XrIOz96j1//H3+Zre6IW+/8iJlWi8BmdEd7JPkEJX1a1TK7h4d87/tv8vTqMyAgjEK0MHhKcufBfT57+lPEA0FoLQUBYycw0icwltCXFKEi8H1cpSC43KS2NotgkbFYZeb0Eq+/8hpfPfweUlmwBvKA80vnKelDxtl9tv76DkXvFmd/6xPocpM4r1E86dA9HEC9zsyJdUQskbaLsyXKZTAmo9/eQlMnrHb++8Xr/+36WAvxt78Lqc3RaPJCIIVG6AbKBqgwRCuHyxz1qMnYJFgHeWZRXoFUjkSXGOdDfKeQVNA2Ji1SSpU5pF+iN4bWfBWJT79vMS4mUAFe6NGoxtSTiElmeP/qPnttn8Nhn9xYth4+pLvbZjLIyfKAclwj1w7fq6CEj80Tkn7G0W6J733vAD+aYzAckA77eOqjEAWKh/c6TPoel9ef4pmT53hveIw1CVYesl8IFjKHED4L1SonKgt88vXPsbtR0GsXzFbmaVVidKjIM49q4wKeF6PE5CMIkcMYg1IKtMfuTpv/4//+GtoEbO31ef71GX7mSyt88M6Ix4+22XgwJDGC9rCDtQ5nHYtrS1x8+gLjcZ/ReEKRC2JZxuoORbZFLMoom+EjKeoxh8OMZi3mMBvTz5/Q7t6hVj2FyZ7iD/7dB1y6FPNLP9eg0xdsDU6yW3Q5OugRPzrmtaLPWZdQ8y3JrEFbj+Uw4M+2BgxGOe3DlBPaIzR1VOiTuS0KYQmCAIHDOk3dwoqbsLo2z607W3Qf7vOJV/8W+W6dxxvvE+iUh7llJtS8GvuEBTg0s9LSiiL6hcNhCPyAwE2dDNY5sjyj2+2ihWIyt8qd7Q3yW2/x3Thi0a/RDEcMiwyjJM+/dJFLl04TyC108Q7OPGA0GOOc+KiCPea4naFNPO2usxnOBUzGBQf9ATaR3NnfJ0cSqoByFGFySxSusHZqFqNK9JMAoSos1X0WV/aozmj8MEaKkBOnJnzi9dPcfVQnCE/TPu6i00OczRlrx97ODmcuXaA6s4CLKvTaeyzoMs54FHqPvLvH8TbsXn3Mpz/zGmdnLhGqGg8Ob/Fk9wDRFxQdw8bhHkfZgNVAIpIyWeZTRBmTPOPK+zf5Xfc/4FPnPs8H37nHvTtbyDRjOOpy4pklVpeXWZtZ5/tf/R5bm7u8ePIVpFOEYYwUHlgYjQYcjAvmK7OI3gGBdgQ2wEQBrddPYeY0TVHg8oL4mQbeWfCUAtmi6jXIig9ZO5/C1wYMRx77+7tMRn1aa01EsEDsZjn9iXX2rg3I7zxGFHfYubeHr0o0zp9j4CV0ez2623usrFaQzH3UsJ6iM4d2KSIKfmwt+1gLse/XETpmnORIBEopPKVxyiPwS4Ta4XklIn+GzHbRtImCCoic3ByCcSgUISHOCHwpKWRGGDmy1EM7RRD7gEeSGVLhkFri+x4LzSqmPUEbxeZel00dgxdyeNilvS/IJyWk7+MyO51xuRxpIgQg/BLHRynf+1aXw6HHuWcuM87X6XXukIyOGQxTBv0caRXNWpX9Nvybf3OXDz68wW/8vdPM1aY59t1JSi4k1QBON9bYebzDvdsPWJ1b5OK5Fq25uxzn59CmSVivcPmZZ3j3re/jSYkxZuoGsA6cJckLrl7po2RpOjO3kjxTfPVPt+j1c6QCKQUilBwNthGmwqlLNcrVEIzG6ZjALqCHbXaSAL+zSb9rCAJBljiCqEq3sBRpQsVB5mtG41vEQUw5XKXX7vHXfzXmt34r5Jd/eYY/+W7Ke9ctIlgh1PtUGREXIJoFcxcbDG+MOFFoZqRkmEM2UgyOU0jreEGNQIKzkHdHHBx3mUxGnBMR9Tjj2fUzbG4ccfjhI7zVL3LppS+ysLrE1q032e0c8FY+Jq57nPJjVK6JXUHse5h82voReBGMPfLMYIWjP+ox6jeoWsMJJclKde53J6wsLPP005f59jf/jBEeKJ9SHCFdgbWHFHqTIikoCgVIfHy0s/RGR9z88AknTsRINMJUSEcTkjxje3ePjByEw/cUeIJcSA7bx6y1TtBsrXP6ZINSkEHW5ZlnO8wsOxAaTxxx/qxhrrVJ2TvNhw/nOV48y4P+NqlJcMLRm6SM8gIFDAcHBBct0rdoO4HC8InnW9y4u8s3/+iPiXqHvP63f421X/9lvvajEh8O7jKaDCiSnKKQzLRmqTUqDMaSIBYolVMUY7b3j/jaV7/LL//tv8Vv/+rP8823vosnLIkYoo2h7tWZHAz59t98l+WFFQbdISazVOIKSgVIXRApwQ9uP+TkJ55mNsxw+xvYkUHrlMzXrH3+MpQKlNQYmSFI0G6CkQdol5KaErUGIBV5rjg67GIKTb1eQUuD9VPkKZ9Wt8r2d+7hBWCPJ4yyPrlXZ/0n3yAtSaKqBnuMdSFG1MjJyXQCxQA9+vHaOeBjLsTapjgypCzwrEQZ8Iwmdz6pMih8vNhD+5pYlBknPcZ2jNMpSsbElVls0iHTHZyzGMbIwFCupiSTCalJiWKFE3WMyfEDQeCVieIKpVChjCAslbj0zEtcPHcZpOHR47tszx2SZZbJeMzVD26SJH2scwg/IPBClKqS5wmddp+19SYr9bvMePuEsaNUCbBhxB/9yQZHR4KOVewcDugcHvNg6yG3bnr8vV9fYXkhpP1oQuFVaZQiHo7GHNy+w/5xD+csP/PLJ3n62Q8YjRJuPnmBYTfi8rMvcu3dt7A6IfAijDOcODlDnqYcdgyjRIFMEaZgebaJy3OMSZGejzGa8xer/NqvX+aH37rLjeuwuHSSPNNIUnxVJdQBRZLjZp7hMNOochMVB6RJwlFnSJYnjHDMRFWyZASiy3hwl0b9ZfzgHF/76tu8eNnx0ks9PvNSROSWmG29xPUPvs+923vMlnyWLoWc+Pl53tsYUO5EPFUv843NXcajEns392jQwJNNnA3xbUqeJASxj3MORIFIBsgHd1nyQnYOj3n/R9/l9Ms/w6mZz/D8My9x685V7lz9Pt85eEhtuURdKjyjMUxpadZaXOEoB3XiSg0rBMJXnD91hu7NG7wRWz7705/kK1ce89rFE5wi4X4QMpxoAj8i6WUIMUDru1g3Jk8C0CHadpBExF6Msxlvv/OAn/mZ80gR4nnrGEoc9bt0xl2EnDpfSvUqQaNCNkrpj3ucDxoslRwvnvsml19ISXpV5pojEGOkzBHCgPap+pu88JzguBdxYuUVDvbv0e8+QaDQhGSZYL7ZoNN7xNpTawSRRWCxJmWpajnb8PnhnZvoQRtbbqEbM9y+eZ/KfJm8yBgfjBBDw+ULlzh14gRbuwXSt8gCtCkYjob80R//Gc89f4G5RZ+5EwJrHGfmzqBkzP3b9/nnf/2vuffhYz7z8qfIioxuu0vkV5C+xDMeSkUcHPXoebPIZz5BO+tTSduEeUHvrQdUhMKdqROdX6FUK6FkCasClKshxDmsOI0y13H6TQo3ATvE5DmiSJDuCGxKf3vC0bUdVFzCrtY5/blnOby5w+HxLt7tGyxfPotXapAZhctLFMJy2B3RrM3hD4YcfP+9H1vLPtZCHBcFTuagc5SFkg/l0OGcx8gmJEJh8hRrd9DGIYXDiAki76FkCxXFNConGadQ6BTnRpSikPmZGkeHgkFnRKNUkBcT+oMxeIJCDCmX5xjnQ/aGKcUgx927R7i3Q1AJqQ46lHsJi0vrTEqz3JCOosgprMKJFI0hlh4rK8usLFZ55ZlFLp8pEzBCFwX3H2s2DlNmamW6/ZSJ7nL3zgcE0sc6mIw0USxYXFAkRxW6LiApFImx9NMh0oNKbZZRUYG8zWprk4PRKSryBC4+Ra3SoNtOMFJTb8DP/uwMLz5X4T/8xQ5vvT2hN5wwTnKECinGmnIkWFwJ+fwXL/Hc8xGiOObciRaT8RzPv/AaUkgGw13eeuub7B4eYuQQa1LSYY8gLHHUHQCCUZbjWUdQjTlKUrT0cVaj9ZCk2CWIzqP0K/yTf/YDfldGXHqxyfzyJsf9BqPE0Rt7XGxIoqzEYTsh1xpnU3qDAis0RgrGfUkl0ASqBaqFztqARecZNadQwlHSlvN5n5EKmMgRWw++hbKSky/8NEW9wRuv/hTPvfgi7/zJf4UzbZI8Iwj9jzbs0zGE1RYcqFAiBBTaoJxklIwZtf+f5P1nsKTZfd4J/s45r01/8/pbt7zvqupGdwPt0AAaniRAB1GUocxoNbHUSjFLhsiVQtJuLLnLIEeMXYm7pDQSKUqExCFISXQADWyju4FutK3q6qqu6vJ1vb9p33zdMfshMVBwODMLSrsfEHq/5YmTkRmR+T7v+Z/zf37PJvPiOB9/4gm8zm28t1/ku9qKSRmw25ih000p3CqevkGgDOtbJd1OhhOOEk3NSvzQp59oYAw3F17IqDDs9rpYCcKOHwil1SR5RqPegBJ2N64Q5kBykJraZ+boPTABpixQgc9IC9LcJ+1NcfduyNpaQkmIFWM3nUTgjKLh11DTs/jlLmlSEPg+pfbIVIER8C4laRw+yqv7Cf/qX/8WXRXTmJlicX6C5e46SsW86/yjfPyDz3Dx9VtUI49iJFGywuTMKYah5tbtFX7q//zf8+QzF3hn5w55lqJTSzlydHa67G8OeOj4e5hqHGCYpQwGQ1rTTZSUZKUh8g2i3ObO8iqHjzzO+b/yY+x87T/i7lwjHMHaC9fRL8aY5irxZJWw4Zg9OMUwdEw9fhbRmMfyFg6NVBGzk3PceefqmDlhc0xSkGxqosYUhz4yTz4ZYGOPuWMnmdwr6XSG7HRXqAYLWL+O0CFhFdrtOidPnCfrFSQb376WfUcL8QejPrXYo/A19UhR8UqawiGlpGsl18uS7uwss+eqbK57vPSNJc6ff5hTNcPdG9tsDj0GKYiyShjAKHfkuebWnYIb10pMKmmEJcN+ytrWNjt7mmR7DbGyzNWv+xT798hHQ/SNTYR0hB5ILElqsOJt/NDHOocfRdhCYK1El47M5Rgbc/fOfcreNnbnOOdPLLC2o3jr+ipvvL3Eyl6OF4coN2Ky5Th7apE/fmEXqzyspzl4eIJXXl1hx5tjx2oGRUan22OUp3TTHrub57h7rcL8tE9nPScMC2ZabWamD7DX2cP3NZ/6Cw/yzEcszeqQ7/3eOucu1NncDPjs569z794ONenxV37kBA8/McXMfM7qvQFFMsloOAJRIYgrvPzq8/zBH/4q3c6QQjtEIGjXJ3nf0x8iCGL+6IufI88KAqmI4jrGlnhK4BUKLSQqEoyJ75a4Ms/+8AK/+e8v8neaEefPtHn5nQGiGrOtJrirKmwujZhe9shKj0wJ9vyQ2YkGmdXc71gm6j4jWVIWBi0lLtPsbXRJOylJVBu7oCo+p5ohi3GblSTn5Tsvkfgx73r8GQYjj6g+w5Mf+F76X/q3uMIQCIHSDqtLjC0xaIQ0TE9Psq4UWIfveYykYCusczQtCGsCEzZwtRYz3VXeMx3yajTDsbOnEGwi7R6j1OOViz0294ZYFFII8jJhZq5N4CmwHtIbUpptrl5Zo8jzb7n5hBDUalVqcUyvt48yJavLl9ncqnDo2Hs58YDkSDUBW0EJD2cthaly/94kzz3b5M49n/1hh162ynC0j7aGwBO4MqNWiVD1BrMzi3S2l6jrJr4GtEF7ipnAZ/rYEYaH4IWLN4jmJlhfX2euHXJmZpYPfPC7OHryKJNTDS5eukOe5UR1Dyc9Tpz6IDo/wmvf+G2u3brPrdt3x2aidpNcl9jSorTHQ0ce4ejMMYbdESUjhsMBzdkGyo7vMScMTjhu3r/Dg+96F4PY4+APn0Ls1UnuJuy9fAezNkTubyH2AlJbsvz6PRIZsvNmhwM/+EOMRkOKsqTdrjM5Nc1wlNLt7OLMJEEcs/BgDIsGMzlegWvrSH2LN1ulNdWmtAGCKkJHOCKsSDl8eJ4zpw5Ra2oOfez98Nn/8dvSsu9oIT5ZD6h7ktIpGrFAOIu0FYSz1D3Lrq/xFwTvfqrO9csBn/38Ju+de5Q//+Rxvqgu8TtfvYYmwvd9Cmfw1SS2LPijP15GepKJiRpRVXDz5pCXLi7T6xlK6SGSDrIocDE4bYhLydhS71DeOKJHKEXsHMpaLAbpRWAlYRjjuZxqVKGP494g5eH5s9TefYEjacGzd36Dtf4Ip0oCp5iJW5w53uCv/fWjXLz2NlJVsdJjMMjoZiVrLqRnDdoaSm2w1pGNDM8/d5XZ7Djr628SHj1KcvIoQ+Fx/sLDXL97mdKVCGkII0FuKzRaCY+9p0TbJucefpirb+8Segnv/cBpjLZsLENvT9LfH3DtWpeFE+/Bodjc2WS/u4+QFqk8jh49w5//gb/K9ESTm7dv42RAKQoWpqf4we//Xv7Db/xbpqsBO/mQDhYrNfXqImlmyUmpxudYXd7iGy91+f5DVc4vDCnPNlm+lXA1LTjpSwZXBlSjFp2yj0lTPOMRNRW1VsQ2DYwvAI12FldaentD0AYrYrQX0B12qASGGc9jrhGAD6/f/ApXyz6PP/k9WF1jZCp0M2gFVVQkiHSGcAbrcsJYIRmncFerVXCCotTkUvLm1h5z+4Ybaxe5fOMes+WApxs1lvo5ZbuCF5VIvUTmEp59weONNztkJeBJpADrDO95/F2cfcAh0CBKOt01vvyVt3Bag3Mgx+kjUxNtnNZ093cRNkW6iNbhR+mLU6xsjTh87D7OWZQP2qU4OcHy/QNcu+PY6g4JQke9XsGZAFSGNgW2KMjTBGehs5+QtxwqzYmiAGtLYgSy6nO92OfZS0s89f5P4OoeVU/wF//cE9SSHYrtFeb9I2hhMHpAd7BBY+4IUkQoWgySCKUqVKtV6iri4QfO87Ef+ATre1vkWUZ/ax9PQ7VSodGeJCPDq43h+QILakSmBdZ43F1b4ZXLr1J6A77nkyXisCVcWGBy9iDdZ9/EvrOEKQcYzwcNYTGivPUWndsPsLqygXNQq9WoNxvj4AYc1pTk2nJvu0B3YsxwimxvAKJExYrIt0zVAsBhXAf8CrEfgBTUKjVqYQtjOvRd7dvWsu9oIa4rTV2MAd2eMYSBRJsC7QwOj1xaqGkkhsCHel3QjAzlxhLT0zF9vUOBRy04BE4SR5NI0WCzs4cNUhpWIoIIG1gOHj3JbFHHhB5R6NPwDJlS4ElEqSmsZDRIGA2G7O1sk2cpUnhU6k0qtSa7ewNsaUEYEI6V9XXCWpVPfv/HmZ2vsd+9QUPFfOjJ02ysrHHl5l3y0rI4N4XwA6YmCr7vYxcIJw6No4OiGlJKBs6nDGNUPqRaqZH3cjzh0dnv0G4foXblEs2jO2xWBLs9QbM9R6NWo9NL+cZLy3zwo0fwg12cjBmlAid2mZqWPPZ4jfu3LV/8/C6XL3V4+D1NHjxbY2djxH5H8K65Q2SlZXJqBmN8LDkOwZ1793jpGy/xwaefRhvQSKyEXGc8+9xzDIcZ0xWYqXskw4KiNHT6SzQrpymMRWlN7J3nxVef533PKBam9xguapYvtHjoCFz6/btc3y+Y1obI1phvxCz1HEnhODkBm7KKH8X4gUKn4JxF25JGFGOdIfRyqr4i931C6xGYIY9WfSyCF5feZGNqgROPPMPuvmSgBdazlMYwE3l4aYGnvmnucDn1VoXBsE/QqrGzv88oL4hOLLBV+rx2+RW8oI6aOsjz2/dYTQSnHmqwufwW+tyIl94c8f/6pduUqUJIh3TgrEAqifJ93vv+8zj5PA7N0tIet2+vA27MUbGG6dlZTp44zltX3mJvZwcJ+H7E9MwsYWWazf15+qZBIDNC6dB5BaFyTj9kee7VjM1hByKDNhlx1WNYWFCSYb/PKEtxZUHSGVCkYBGMlMU6hdstSauT/MEr7zBz8Cxnz72bV955njOnDjI/n3Pp3/wmwzd28P98yPR7n6RIDJEXYowmroCwUKlO0mjMYdKEv/ip7+XZL32Ro8cXeOa7nkYIKIY5zmg8ZfG8EDwonWZpdQsnQ7QN0NoghAQ7IslzdNakTPaptfrkwTLRucc4PvUjXP/lT8O9VSInkEJS1iqUcwtUFxbZev5lpBVIB+kooSgzrr/zDhdfm+G1V+7y219ewtc+Qz0G/JTOghJEEqZqEVIqPN9Sbcb85U99D4fOTWPlHi+98VVWt+7xwuvfXl4dfIcLsURiTYoUEodPlhc4lVH4HhkxqYwJq4qZ6CiDqTqzU2+Rd/bZ7ZbUDh+nDD2KXIBqYnUKLqRZP8z+4Aq5Tpmf9xAojhw9zvd/oslXPnsFWVU89rEnyYbb3Lq+RrczIM1HaCsRgK88At9DZxqQYyh8UVAUKcIJsrwEWYAx1GTI9SsrbN/boN3qc/JIEz8u+YEfOk3t2SZ7fVjbXGVjK6ezu0srLvH9Ca6+kbO7FxN5AX5UR9iMaDgiUz5CgHIjirxkIy04GUuqjRscmHyM690mXlBjsjlPvzvkxOkDZNqgcsWwFzFII4ynGRUW4QS+q/Lcl++wvFHy3Z86ShRmpJ2SqNIkqtZJM835C4/yXR//IZ59/vdJC40m5/lvfIm1tZucOnsB4Qy+tfg49ns9CqnIgLbv44uMjIz+6BpTjTl8b5FB1kVKw/bmLL/xW9v8tf+mydkjIbaoUJY9nKdIipCFcoQvCpRS7OiSel7BFo4gzFGejwpi1MCglWB2fobGvTWELbElmEBhm0cpq216G9cxZkA1jkh3clbW73HwgUewziKVAKcpTc5MHBJ282+VxWmZoAJJEAWMsozVzU2cJ2nPz/C+9z5FdWGS6vYq06bkV1ZusF9oZK6x2T69geFLX0gY7Dt830OKFGcFQng45eGHDar1GCcSjDPsbOckSQ4ECOGwQBCGxFGELkqccRhhyU3Gztbb1BpzTIQH+PoLJzl6uMPC7CaRX6J1hi4SDszM8vqVV5isNPH8GkZYpFRYJ0gGI7I8wwN2Oj1GqcArG2R7Jbav6O0K3so91nTMf/uxH6BWbVMWJa16HeFGBKMh0SCjTK+SGB9rR3hGYvMRwdwkxkDgNzh17jFuX9ujPTfJ5v4OX/7ilyn+IGN3v0NcqeKH46DdehBxcGGWY6cOI5Q3PjAlxvMbREELU26xtLTMo2c/wJWrlkeeiFByH+tGlDohzUeEAhAZLlTUjizSfPhhotk5siTDEx5Ga9bXVnGmYH7+EF/50iXu394lG1lq9RrDJEfK8VxdOLQRbKclpczQ1uCtD3j+Kxf5/rmnGQ40X3ju6+Rpwn6Wf9ta9h0txMo4fF8gMo1WClA4DUqG5JU2NCIOHvGImlVy67PTGTDbOkBF7zB55jTtVpPuvsCXVdKygufXkMJHSolnx0Gju/152o0jvHn1RV6/fpknPvw4gXEsL+9z69p9kmyEzlOE9ukPUoxzIEuUHCdzlLokSTqklAQEpHlCqCROWMp8k+ef2yDPJUYJKrEliqHS8BAuxBU+/e0udgRvvXWQUV7w6svP4gdN8sIg8AmjFu22z25ni8FoiJMS40Bmkn5akseGsLHBzPx13rl9ljiaYf7ASW6s3OfW0i69ZIbrb1k+99l32N5XWN+ifMHjj03zyY/OMDXZZmltj9WlDJUOaDQnCGNHvTFFaUJGvREPPfpRpuZm+P3f+wy9QR8pC+4s3eTeyjLOjFkYUio85SiMxosb7KdDcmdxjPu/9zpXaE9MUuqCICiIopO89tpNpha6/MhfUpw6ZHnrnqPjB+z3MkSsMFYjhI8NJNTnKF2XBQYsO/HNGPUx9GVhfpq5jT0sgtwZqi4iZQr36HezdH2aS1/6HH2zg/Uj+mnCsJ9SlgYvDFFlD6sd0xUIECjnkeuStCjAeWS5JhKGZnsSa4CNFYobV5iKmtjOGq3eHocqPvdHGZ3OHieOHGd3/y4vPreOQFKUJVhL6EdYI0F4HDt6hIo3oLSawgj6vQzrJNKMYdESx2SzxebqOvudHtZYlDAYlxN4JY4dVvcOsLP3OJcv7XD86CoHFzO09Xjt5Zh+bxZla2SDLioYUqmFjHoCZ8fp0TpLSXO4u7NHkUwxutrHTEnSNKDbPMzXn7vHk+/6EMcOH2cwyNBpiRUCjIHM4jmHzjexjEhGW6xu3edII8KKOYTnI0XO7WuX6PV7jHmSgue+9HXybERmcpQfExOOF1nG4ZTm8KFZ/srf+m9RniIQESdPfoQDc6e5cum36Oyu0x0oLr1W5fSDTxFUV4m1x/rnn0XtDrDGEU22UZMh/pEG7QebDKqbBGGGcxn7wwFvXb2KKg0f/ciHqTUP8/abX6P4zJv4nkeRD7Aoao0W26u7jAEKkNkS5yzW+JQ6QedDPGE5d/4w6+vr5Kv/lWTWGWUwrqQq5TijinF4oBEC027itSuIkcYXNbZ21xkUGRPTs6Q7W6TpkKzXxRfzVMMaycjD92KcdWhXIqXH1StD1jdO4bka127dwyrNbLNJW/kcmznAzAcmqEuJrxQijkjTEukkWxubbG2ss7+7Sr9fkgmf9VEXZ8YJs9IWWOHwfEEIhH5Jpi06U/RSS79TYF2GlB7SjxgYzbXdOrVazGb/BlJI5lt1sI6d3R7V43N0hn2G6RAXSDAWgcZXlsAL8dQcvpWYXILzWDy0QPWaYuVen2c/1+SNl7ZZ3zCkpUb6GSdOtnj40Tl2dy0ryx3KrOS3/8e3eN8Ti5TJgLnZC9QbE3SHBQ7N5tYy95fvoXWBNAFS5lg5ZthKLPg+hbV42iGs5diRw2xuL7O6kSOdI6TElSsMh29Sjx5Au5JSWqLwHF/5wzeYmcz46PeEnD/e4to5w/pXl7lbaTGiwr2NZfqFYmlvQHkAJtWABjmuSNFuTLvzA0U1VBjhqCgP5wqWNpdodBPmH/oQtzcydm69TVkOmZo/ix9XEUmflYHjXK1CqS0V36EleComQKJ1ju954ASeEERRTFjCQmeb4sZrlKeewgqLcSNMkWJFwSDfpNGcJS1KCjNGWEqrCP2IUlsQliiKuL+2xiBtEQQ1ymzAyp1dhB3fqtYBCCYaTZL+gHSUY904EkoKgS7AmYCRyaERkrsDDNbavLVcImWMER4De4vCpqi0QApoNCbZ3dhDCUNRDhG+psgdQyzLS13mrWPm7CSpC7hWCEYu5mMf/256w4Q8y0gGIwpnxjelUygRMdg2zIujFMUleukNlu5ZUt1lbv4Y1u3T37mGby2B9LDWcPboMZ768FPcuvEmZWmwrkLW1cS1mOqBKdpxRCtoUpc+CYKiDOgPRmjtKEvJyy+/zkMXztHrHWA6jLj9+f9A+so1Am3xPKhXPBKvRzjpEdUuYQLFR56S3H3TBy/GioTuKMNTAe0ZeOJ9TabnzzI9s0Bnz7K+0mVre4Tzj9BLDc4okq6hWm3QH/k8/tA8iwuL3Kvs8swPHaAsF3n77S0u/l9e+La07DtaiK0YowhLDUYolHM4V2BVjKgrRlIwGh6lv18bl3aepjlTQ6QVdnsDdKnxwggpI4oiQQgB1sdpQxD66LKGzZqUg4h0mKG15fnnXuXlZ18kH/WpBz6nJ9vMRyHonEAa2rWYM2HECVHSCQz92SqdoEp7X3Jja0TsVRHCY1QWlA4m4pDDEz5xMQLhKHKN73lo6dHRjp3CsmM0u0Jh/QqlrCCkohZW8HGsLt+jPeHjSk2oAka6xEjBTBxzmpRIxfj1Z+jp04ycwiOnHs1xZuEhbtx+nS/83l2cicF5KJkhnOTChUm03mXYmcIPPKQsSIchl18t0bnhB//KoyiZs7d7nbcuv8jly6+QJEOwFs8zKFViCx/EGJiurUF54TdpiB797TXOHpzn3touzhqiwMepkiRbQqo5/GACQ4kSLaR6gt/9jy8S1Tze/96Mv/h9VX572OBO9hguiLl1Y4NECETaZWdgaUVtaqHBcwLnBFKK8Ql7JOhv95mbqLMnLdd3ljm+t8bRE2f44Hf/ACcfeC93N+5zYP4UGkHpNCtJl/sVyZQVqByUszhfIEJB2RviK4OUYxh0HEeElQpF4GG9nCwvCA4ep3Z4mvald6jkhnLUodQdXn5lnOwdywqHZ+dI8oS9Xo/CQq4LktzSzzymrA9dh+uB7xy5GDMThIR6o04yGOBJgRBjgfZ9SZ51uXfrdeYOJBS9Ve7fvUGj3aBWm2KUDMjSdbbXbpMN9ukLjWXMVg5dSWuqiVUWOeFRDgYYD4yq4Q00g7cy9iYn+cPLb3H+ie8nqNYYdgc4BPVGHeMcwlOo0CczkvWNPsdMSJ4bcCkuWyFdH3L55tfJdAIMWZw5QSxjQidRNcWT3/UEF+qa7StXqD94iNb8QWpxBdOaQ9bm2Npdw8SSzGqyZMjGaA+pfGrNefb2d/GqVVbvrjPpJMNv3EcOxvxg3wcRWuyMpHlhChePiGzB+9/r89KLFVbvBuQ5rA/64+qKGpEveOB0DaeqTM7UOHtiDm0M1vcwxiJ0CcZiRJPCO4LLCgb9cbCAFJZ6vc7p0zHwX4EQB9oRMY5N14gxnjBQOKcokyFp6XNpJ+P+9nV29npIKam3ajSLI9zeTWm2pkhSQaVSJwxjsGP3GFZRZCUGx8rSDW68us3W6jY1F/KAyDkRCabrDSIFNT8j1gmiyJGuICgEUvgUhUOlGf2gQt8NyfolQlYRKIwoQGkUgigbcaY+wQO1BpEov8lTtoyUY9tzDOstXllP0KOccKqJLQp6ox7reUoQeNRrFSKlqCiPsFkjnmiwurTEw9NT2OsvMvu+p5l8V51bnV2E10QXAV4wSejXEESUKKQosTYDwJUxkR/R2x/hK8FgNEQJgS8j4loFUY+pNKt87cU/5Atf+G2ypIuQfJPS5SOdpepN4ldiDh07wdb+Jnfu38UJhZPjxv1i0OekP8d3H5qjm2g2koJtowk8S553iMKj1KIauRkgXB2jH+Jf/4uvMT83zYnjOe/73gm++FWPfd0kr1QQnT7YjGEegBsffAkV4IREGkNvt4OIYqpxjrUlG06xbhUHEGwle/RNlyws8CmIjEc5EFSsj6NkP4eqgqEVGKfJygSt+ziXkZcpnq+QRpCmCaNSc7FrOfTgOQZ5wL2dlKUJyVpcxeh9apFEkPLCc9s463PiyHEePfMAX3nh+fEiAEe9VmV7rcPyUs7EwZLVmxpdKqQAhAILXuDTG/TY2dsFMabpScAUGZ2dNUqzQWdrCWegNBnLyzkGg4eH0h5GjjPztFEYAcKVRJ5kkORUG1V6aYEVmlJaUuVhkaQm4tJ6jvJnefrxjzIiAOUTBDlzs22EAIclrvv0yZhdmEUGEdo4lBPUPJ8JD8KqY2eQYgRMTbdxyqHxyPISiaC9MMvO819i7dPP0ZurEjSnGNWPcezDfw6vFdFuxWzKjEgEFLZHELaIvICN3XsYk7G6ssrsoMRbH+CXhtyD0niMMCy+5wx6UlCqDKE97iSWYS2idgSqCz7O+ARhC6FmsdZDOYNMM4p+l8KvoFtVhHGItS7p9j7edA2vNoQ4QIhZisKyt9eh2z1B68Akheh921r2HS3E0gmkEyAFyvNBF+TOISzjk1od8uzLl5lYOMxCu0XgBdSjiCBscvX6WxghycsheZlQiaeJoira9BEOlIhxcpd+dwMz2EVaj+lqyKOzMUeGXeacQQK6LMY8V/U/EZ+gRI/5xgTc2UnYkJp+4aF9H52XgEWpkBJDxxku9oZsa0U7Vnh5SVAUNOsRaIFvEo5PTrI1yqn4El+WFP0uzcMn6Y8KqtUaysFEpcqJExeoTdWRx6c51Fmnng7YXbtCc7jFgUmfcydOsHT3EP2RwoiEwvbRePgWQIEQOGmptCRWCrwoIs980CF4Pk541NszNGcmeeePLpOmfbyxaZs4qvHwhUc4cSzk4NEui8cNYWWRX/4XO9y/B0WRYxUgIBum1LZXeLpasC49rloPXfgMS42MaxgrMWVBEEboskCpCUxygP/3L93lx3/8BEcPF3zsmQ5/+ELGzMIBerkmSIcIP6IsCpLBAG0cTko8B3v7CS8ub/Fwo8UQzfbkAkdOLrJd7KJ3r+FUj+Gox9LyKgcPn6eej/CGXSqVCOtShqak4sc0A0Wu+3TyVYJIsbPSo8hLpB2fBWTCcMNY7lcWCEYV9te7rC/vc3/nNkmpmZhqMHtAs7jY4NbthMX5KtZZLBLE+P8jBZgipDOKeOvukC99ocOLr3doRjVsojHKEccxylMk2ZBCFzghsU4BFqyjVq+jlKRSVRjpk+UVnCgJpEQaH4dFoRDOo5QapwyeVCRJRlBvUI1iVJxRadSwEy3UoVlmTz3Ayhdf4cyZh4niFp08RwmJMSOUyHGmwIkCL9aooKTWCtAix7jxA6AeNDGFGPdhmwI8wfTsJPiOVAl2NncpNkeIg4c4/td+iOVP/wY6tUw/+nGiE+fwZtp4ZsRUFI7TL4yiOXMEPJ/hzjZaKm5ev4LnDnPt5jLHAely/EIiMkF/Oce9dJ/2cJq0LDBM8+auxs5OUT/c5k5/gyD0qHvg2KL0FEHR4NpnL6Pf3CWMBY0HDiKDmK3Xb2J3hzAR0X7sBBNPtyn8Kr5fJw5m2d62TC7E6N3737aWfUcL8cBz+MYhtcNoTVAaAk+SKshDn7SISPSA2aCBcT7SapLdDRjl3Ll/m/3+Pnke0R/uY4oK2rek6S5SuHFZqyJ2NjucnZpC4ZisVWjCuB3IlnxzSxptLQaB5zwk4ITBj8ApxYYp2S0kIoyQGJwcR9Q4Ab6zVKIAFUeslwV305KydDSrDbxM0s9SenlGGRVcOHkUIg+v5qGsIKxP44JdtLaYUhMK0IMBT3/X+4m3FMOv36DSEKSrSyx/ZpvD721y9niPZmWJa1cOcPbkWe7eu8r+sIvvBTjjo50mrJe05gqCIGBvYx+tv2lvZUiaTXJq7kGcqmKchzUCa0Eph5UJB0+kvPfDmrn5BC9KKfU67WmNdIJsNECFEifcmGlsQFU8Chtwd9hnw1lCL6TmN8AXDEddfG8aozOsgSA8yt3lFT7zb5b58Z84zMLcLh99ap7JxWd4+fMXWXnrJUZ2bMMtkz084cb1upMMrSCJPdY2t6lVaixeOEr71CymGJKzR6MomXVDjh12tDY+x2SvB92MJ6uaLNFQ8dkYFUxWa4zSPYqggS4NSZJiLTC2WOBjefDAAlUhyYTmaLXkeG2Cr7s2L252kSGUejTOSNQ+7bpHp9cliKuYrIvFYY1FZJrbb97miUfqUPRoZoKjdY/beca2jGlNTFCr10FJZhZmEIHCSovv+8SViLn5eapxBa002pWk/QxbOpRkTGmTgsirUq3XCds+InSEXpXezgAVVzBlB98znD17GsIa9ae/i/uJ5t7A8UMfeze7RYLNNLoc0G4F5PkAT2ogJwjB9wNUpNCkOFmghCUQikazScOvkegOozynVa2T93tEWAadfTZWt5mbOoqKWgwKQXvuGHNPfZI8ioAeo8GASmOaUq9j/YBg6hRBowJ+SL7mc/OdO7zr9GkGg5JUCvxI4Y/rZIrc0H11k+4bO2gTMrKriCMtZs4eY3PoaExIwpkIhMKRIa2P701y6JGAbTbxukOGV7bQm31Co8hNiCtg/509ph9zmNAh1XjvX8kZ9FrG3T9+7dvWsu9oIc6PBYzWR1SHAbL00BRIIMGxmpfkRYKwQyq1OtrkNOI66fYKfqNFajXKc+A8pJJI5WGsR1Lsg7L4qooftFjeLDh7dh6tPCYPHGb2wiFUZ5W1u1dpSvBzDUagERgE0il8r0KRa4Io4vyk41bPsKMCcD5GZHjKR1uL71Vo1upEustkWCBCxSAXFOUAX3oMhWK7cHixT55nWGDm4Czbtzp4QYT0FKZMkUOfts4QO0uk2YDe3XtIIRk2Z6nLKtzf4NbmNoe+T3H83RqpA9KtOXzZxLgEoSSRcETK8PBj08zOCrp9zb372/hBiJCSUmtKaTjzrocZppZ3PfwM927docz2sU5jCrizssbJvTbRRI2KkPjCUYsVSAs6Q0YBCI9uWZAi8eJpdjyf9bJHV0EjmKQVzZMagS5LbJETyBDhh4wKy1TtPG+++Sr/+t+s8Df+1hwHZjt08x2ut3zuOg8/svhCosgoTYZyBRpFGFdIGlU6fUsnt8z7moruInpb2O0MmVvUsE9zOKCe36YwKc5EHFQ+d6KSLemzMSzYGGScUApVeijPZ/bgLJs3Nih2LYN+RhxECAfOeORFn5MzHg/SozKp2N1UZAOP1J6l3hoSqn2a8RTbGzsUWYYxJc45RsOMop+yv5oSP/UIR+Z9Wqd95pKCuizoSA+/7tO0Ps1qjelTC8wfbLPfGSELi85SOmvbDHxHkoyQSJJ+SdK3GDeuAAs93obyA49Ks0atHtNs1Kg0QxozDSbaHgOt6I4yBpU2byyt8PxLb3P82Dm8IERZhZMWowoOH5knf0GDG2FtTjkyCCxSKRAG6zKccxw4eoCnHn+SK++8yd2Nu5S2IK4F7O/sEwkYDgbcun2PhYePkL7zDnZzmWEYU+gRuVP40jIcJjTqTTw/JK63aE7MElbrMNqnIKOXZ6xv9JgX06zJFRpticoNxI5QjDuJbFZQOofQkvlM0wthJc1Qqs7k7ASJzAmZI3AKh0/leJWjRxawhWXw8tts/fGreNJjlENF1IjmjzPoVQkiD+eGJMU+g2wJb7bN4Q+dhc/e/7a07L9IiH/u536Of/gP/yE/9mM/xi/8wi8AY87tT//0T/PLv/zLdDodHn/8cf7ZP/tnnDt37j8JaJ7zkz/5k3zmM58hTVM+/OEP88//+T9ncXHxz/T5D33qNOuff4fsZoYcJiA02oUMnaKrFVtrWwgNTkaMul3mZhcJPUkiS2bmF0iynGIU4Bxj+LQKv5lcIcaHajJgbzAinptFhBFlpck1U2F5U7O0Co0oRJiAqUaMLFOKsiTPNUqNiWbKaXxPMdOI6aUaZRKEKvAFFKUhlZp+OuRMNeTRKMRT0PcLgiAmwXAzh24h2MsLbr59k8Wz89SbdZQEYwqEsHjSodOEaWGIRMalSxcRrsbL1zrUF+v8zb/8YSo3X0EW2+SpxKOgObFPpR5x7Ngh1l7fJNc51VDyI3/9XTz9cUkuUqwznDxTwaURrz3fIdcpfiUgqldJCo+jh97FB973Cb745c+ANdhS8OrLS2xu7XLo8AQf+niDB85U6PWH41WwKahVmgz2BhB6OFMy6CW8uZdQWkfFCVwmENU6vhKE4Q6l2UCaBp5qoryACsdxUc5zz1+k0fb53/31RSbjuzx41nLvDaiEIcpzZIOMPDcIZzGeZGp6iiNnDtJfTNm8do3DvR28wRplf8jejTU6FtrVOk0UcaHRrmA76bMvPMI4ZneYMwSoVNleX2b2xBzViSrSy6mGFazKyIYjrBbsdS1537Bx6zrT1T26dp95UfLJo20u7Uxx6dk5lu4kyIph6vAJ7t/fx9eGmbiGkBJnQhpRk/c8/B7u3k+YP/kYixPHWfrsV5iuxUxYSe4iJqI53n3iYVb2V1nf22J1eR9pR1SrMfX2QTZ21tjd7iFLSRhUCKUCSlyZ0ggt6aigVonJ9vdYW8pZduCkhx+FzB+dYWZhBqMNneE+n3/+BZKszl/61IcIK03SHHLfEgYlcUVSFON+a+EyKAVCOKQXIqxPIAOa9RkmJqe4fvMdXr94kSwvKZ0grIfjLEAhyK3j/tIKH8Ey2NuEMmHU72HyES6KKXRJZ3uXezdu4JzF83zyJBmv9IVHKH0EGZfv3GDiPe/n+v4dGmbIVJDjRwbfb5BbS5Du4Rca6/kcPn2KjakJKmnOqLTgB2TO4ckGyC7GH5Fv77D90juYOwl2mBKfPMjEw0eZqQesX72NNz/F1NxJuqKLwZCkEijwQp/K4uFvW8v+s4X4tdde45d/+Zd58MEH/8T4z//8z/NP/sk/4dd+7dc4deoUP/MzP8NHP/pRbty4Qb1eB+DHf/zH+dznPsdv/uZvMjk5yU/8xE/wyU9+kjfeeGPMx/02LzdlOfyRU1ztvk1kS/xBQCF8Eg0FPtt7AywhzfokG5tr1OYmmV08wLbWlEWK1QblCbI0pVaZJAjCMdXfa6BUBWsNaWJYWh4Dqy/ffIvLV19l1B/iewFkKbkp8PqjcbCkHSdeWFfg+QqrNcoVeDJF+hV8QqxTpGWJlQKnczqDlJuywm5m6YxS6kHEfK3C1iBBTNaZbLXZ3+myubJHv5Pjez5B4I/DRaUjyTISFXJYOiJb8PJLL3OpO6JIM8rhCvmn/wN/77vOUbMjpo5NkFPD2pOU2ufUyRleufQNtAMZeRw6V+LCLiKrsjjvMVE1PHRmku3VPlffVsxMnSEdSSwWZwyPvvvdjNJVXnzpqwinkYXH+h3H6v1NZhcVR08tMDN3HiE3sE7RarTYlX2csQgHvf4+O70hqRcTOIWvAM9H4SNwGEYYK5C2hhIVCtMnjg+SFLv8wWeXaU/4fOTjkxw9kPA9Hz1M7e6QcpSTpms4VyKkj1CSartOfSbm5ps3SdMRu1eX2U36pA6CIGZQpEyqBCl9hs7D1qbxYosdDgkaFZLhLiPjiBoT2Dyj7HS58o2r2FFO3klpVavs7a6hdcFmb4N3ll/DZANuDhJMzSfy6uS1CaI84KUXbrO/lVHYIf/Db/4GfqnIdE49DsiLHGNLhqbL0tImx04v0FissmszZAUqZYkIJukHgtW9a2ANYZbw9u11oihgdlYSh45RtoGnu0zVDLYoiaOC+ZmYxfkaiwsHmZgI0EVJGFpSPWJ5A16/OKTXGaJ1Rrqxze21DtVQMJiYAlfniXc/xdGFBXYHOT1doqIR85MJvtejP+yDnUc5Q5FmWONwWoAWhDT43o9/HzPNCT7/pc9jnSXL8nEysjc2IJWlQ3keg8EAYSxBFGMtaGP4x//9/5PLG5tcOH+cpTt3uPLmNYyco9QFSnp4nkTYAE/V8FTC9u4yKzs7HFi8QPshxfGjQyoNH+sfw2YVbv3ar6FXtjCVgJkjC6gIfHy6o5zJ5hTKC7BG4pzEOIG0imxpm3R7iHdohoWPPYWbi5E2YbHl6O0PSe0OOrCM8pz97RGRFOjSUGr3bWvZf5YQD4dDfuRHfoRf+ZVf4Wd+5mf+kzA6xy/8wi/wj/7RP+JTn/oUAJ/+9KeZnZ3lN37jN/jRH/1Rer0ev/qrv8q/+3f/jo985CMA/Pqv/zoHDx7ky1/+Mh//+Mf/1OfleU6e/yeXSr/fB2AvHTA1pZm+MMnO+s64nFAGFUqssmihQVhq1QhrNe2pGXRe4IKIZDBASA9rHUWhKT0I/IK8SAj9Os5GIEp0Lvn8Hz9HaQ3WcygVoUqHKR18M8XXWI1x41KvWq0SRdG4pUgwftoPh7jSIjDkWoAXEgpDmY9wvmBHQS+OyZoxoyhgGASYQweYXZgmvXwf60BJRTayhCrACUMyGuFLSdxsEjcq6OUVIl8RFY6iSDBKgLRcu3OPP3rV8oGnznBo7hMMdYP7qx6l5xHX91k88AAr67eJKhX8Ski3ExAIRb1eMioLZg7kHDxa4cZNydz8EdY3r7O9u8TWxhpF1mF56TqScTq0tBJnNE6VSE+SFiHV+DDWfRnhCdrtBp4cU8yMkLSV5LhQpMKSeyBcAjLBZ5pqdBjrxqvpoixxaIQckRU7hHGDLDvG7/z2BkePtziy6DPfqrLkMpJ3MqzaJwz1OPQyjnBCIBT0hz0Gac7b+YACR6ILymzEaVXlUKWGAa5YTTfURAJmD88TIgjyETvbfap+QGdzj+c/+0UwJcpI2rUJHnnXedIiYX1nmcmpGvWJClGzR7sxzVA3ubk6QBcVJtqL7Kzfp+5VEQQkgxwrPZwxCO0zVWtjRcTG9jrLX14lfMFiooS40Pw55eEpj/04oKwrdoY7ZLsj0DnnzkUcP13lyGHBRL2OsyF4bVyp6HaHBLGH8iX1WoVRMoQwZ+lOj2QNWq2AyWbARG2Pg1Mx7/vAYYwMefbZDq++cpv1xPLYIxf46AceQ4oBzsQUmaYWbVH3b5JnOdu7K0hxBKENaInyFZ5vCMOCH/y+76MRTrB05y4/+n/4W7zy2kv89ud+F12OgzWF5+N5AVIINjY3yUcpwg8QShGGAe16k7tff4nlpZuEQYAVYwazkwJjx2wO34uJ4wmc2UI5zZ0b7zDxyGmGU338hxKkF1C6AjWcpJCOQCrqC1MM0y6yUadSi9m8tUNt6gBCC5SYxnkNRJnh1+uc/uE61uToakQZh0ir8azENkPqfoIW9xF2CjMqiTxNvb6PcwZB9m1r6n+WEP+dv/N3+MQnPsFHPvKRPyHE9+7dY3Nzk4997GPfGgvDkA984AO89NJL/OiP/ihvvPEGZVn+iTkLCwucP3+el1566X9RiH/u536On/7pn/5T46EPgZ9SrSr2PYnwCgIFlVAShpIglPi+QCrDXneTMDhAtrdH8/gDBEqC9FEqIAginFMYm5KXHbSpUgkqCJfTrM+wvr1Otd7kwkOniXHko5K3375JoX0Cv8Hi8TkaUzGVKMKXPq16Cw+F74VkmWaUZIw6XXp7A67dXseYAukckR8RVSRnHjrJxIEG1WaMKyxWa5JRwurqLuu7HYIwxFqLzhxe4BhneguqcYVh7mjMLZIuX0aXmihuITsJRpTjvWvjcb+s8dff91fplId549Iy3cShK5JINXjgzCOsrt9mc2uXZ78c8JHvqY6TTvBZOFghKyRrawleGHJ3+SJXvvAKed5HOQW6RCmLdD4CiRAKJyySCE95CDHE9zXOSJxvmZis4/ljjGFpFcd9+KHFGaqrHTadw/MlvcEafmMCxSTC1cHLkDInzfdx1uKsY5B2adYep9+p8S//5Q3+Tz92kNlZQ/1oSKcDYRZDso/RJaLw6O70mFpo8NBD7+Llja+zKwyx5xNXPZoxHAsqtCZqWCV44OQiS15Iuj1gb9BjsLbO7mCEE4ru9h6BMSy0m9SbVXQp+eCHPsLcwRl+/bc+Axbe9+gBfuRvzNLwcpyCYdngnasVfu3f3GCyeYzh0ibbxTZORphSEziQVoD0yEWJEgG5G+E8n1wbysGYlaKahkZcYdNrsrafcehkA3UypNZIePChGSYqAUIlGBvSGY5YWRuyda8gH2n2B4bM+nh+yHA4ZJDmrC736W7n1CshU62IahRx9EKdVjWgM+xQqxU0Wi2KTHLk4VN87oU/YjhKWDz2FBU/ZFpuMB/lDPMRRZnjGOGswRiHEALrErTd4eChBxj1NCrw+NrXXmR/d4PJxgR2MCTyQ4LAw5M+YNnY2mR7Z4dmHOI8H201P/RDf47bvRHPPf8FymKcMeeQGOPA+ZRFiUCyMH2W9d4WhRiw1tvgkegkxg0xxT4m8HH2LuV+Bv2EahDjV3yoBmjAKR+/FORbXTqbCd31ISfOHKeCh4sChrV5/DIDU4LUGNsDZ3GmRHpgncbTkv72gEoVphablBQYim9bU//MQvybv/mbXLx4kdde+9MngpubmwDMzs7+ifHZ2VmWlpa+NScIAiYmJv7UnP/p/f/z6x/8g3/A3/27f/dbr/v9PgcPHiTfL9nd87n/tQ7hSIwNA8YSCoVCkKcZAkkcB2R6QOgLTLdHsd/DGUunn1BRkwh8Aj+k0Ns4EqSo46sqQoRImRH4dR44f4SDxw4z26oiyHjP+0+zsrqBCmLiaosyt8RBjenGFLMTczQrjTGpSkgyC6PBPpfeeIN7d1bHq0YJuXSosqAxGHBwtUewJcen77mmGKTMhhPc1YLU5GgjWF/Z4vDhNjjIM0PshWQi4vRD7+bNV7/AQhTgTIySIdpqDrRrPPGeR3j/R56isnCai1c22N1UEHgUYoQsc2baU9TimG6S8ZU/3sP3Yj744RjpS5JhyG//1i537+a0pg7wxBMfJAiavPzS7yEdKOEhhR3fFNLDOoMQlonGAQ7NnaYmK8gSJAptHVMzc/iVCqNOn92ywLUC6jbnXMtnOoeOdPRciq/AaIsVbtzbrSLiYAKDJFQhyp8mrh4m8FtsbcAv/7MdPvq9BY8/3MLL+9jNAm0SfOUwFkxq0X1LuzrDQ+cfoxCKyUqL6nQdL8iJiz69wT7Vbp+VN29xaXUPmwgKNJ41OBVwaHKGB48e5chEDV30KaMQ4U3wxmuvsvxHK3RGQ7QU+K0KVFqsLl0nqipSvc3CzBTnL8xgUsET557h/nSX0+cfY9RdZ793l7hep9NP6XZ69HYyKMEYQakU1Xiatp9SRvv0TMlWPmK1u833/YVTVA4rttcbfO0b22S5YnOtx9bGkNn5GtubGXfuaIL6JGF1Dm0ExgxIBwk67SEVlJ4kywy9jSGT1Zwnm1WGQ02/G5DmQ1QcsNcZ8K9+/V/hhopnnnqaerFNtL1CvHOf3X1J9cw5hAmQwiBUifQcAh+cwbgel69cpBrNElWbLMwvcOPty7jS4AuFEopKXB33Rvseozzl9v17vO9Im6BRZ2c44Kd+6v/Ote0OODk2jSAQQqI8D+sU1uTYwjAx+yBCxSzfex6brlIkOTvrMd3dGdq1EicTXGcb5xSuFVFKRx/B9ijDEVFpzpCuaxZmJ1nb3OR/+KVfIOnB3HybRrPJZLNNqxpRqXr49Un8cIL15bvoUcLEVMZk02d7Y0hQm0TWTlOUKYbk29bVP5MQr6ys8GM/9mN88YtfJIqi/9V54+b0/3Q55/7U2P/8+t+aE4YhYRj+qfFaI+LOxQ2G91JqwsM6i/AcgQWBZpSkCFdD2ZKyTFHVkGJzhc2VL1Logrw0hMIQxjG+jCh1iXUa4RkqcZsiS3FGY63AuDaZPc9e7jHRTKjFfTpv3mBl+SbTjWlk6VNrtjATObQMSbVHnQy9cxvfZaRlSffuBqEbUWAQNmQkM0zumFja5HjbIZ1FO4i8GGkdV7vbBAKG0kEJ/f0O+kAFpSxCF1hrCFTB2vptXt7qstMMWZxo8cj8Qe7rlL/7D3+Qxx70qMUJ/XST9Y09DD6itJiiy413LrK9dotBllFaR69j+Pe/cYdXvlFlciIi6RXcvd0HVeH4/CLV2gyPXHg/9669ynZvG89zNMOI6do0BxYO8eR7HiGuwcK540weCCmGfWx2C5wGC856IECjWUOzHzSw5Ag/Z6+nEVWJEpayTCiMRqgQ50pMmSOsh1Qh2uZEwQzSKmrRLIH/QVbWrvDvPv0mpXGcPxXxGBW28m3u37PkWUmxlyG7MdJJDh89TTlM2U267N69TVEMGIy6xP0e72nPsNkb4heW2doUnvCpVRTHDrRYaIWUTqOLjLsbe2z3u/R292gKQV1bEucohSDJ2nz236e89uUlwqak4TWZnBHc2i6ADSbrJ5k5cIZuuYDfXGBx6iHiSps5a3AUpMOCXGcUDInkHtNRTJyskdx4kbzXZb+/z8TELMjxf+D3/niLr39ti9J6BM5ybCFmuh0xPXuAhXPnkP5J/Mijn1WJqgHdzStce+Pfk+3v4JcCp8YJycIXWN9nJzMsbxpW75W4LEQ7w6nFs3zqI5/kzMk5rv3OvyLcuk/qdWhNPUnhKZLBCBA4oRAGbFngHHgE1CbqrL6zwmioKUcDzp87y3MvvjhumxYCqTxSNG3VpJsNePFrr/HB83+JyqGDzOSGv/jdT/L/+PR/JE8TRvmI0qUEdkQ+2iD0TiO8CE2GEzUm5x9CiII773yO61fvMFGZ4fhxSXPB4fkJQkYEGAo3wiSS9XJE5gmU7xH4DucypOxw6uxhMB/gs7/7Al/8wlcpspzADymzEcI5wloFvx6xsb2JcoqDU4qnHz7P3rbh+tVtbv3M72CcRpfm/5ukfuv6MwnxG2+8wfb2No8++ui3xowxvPDCC/zSL/0SN26M46M3NzeZn5//1pzt7e1vrZLn5uYoioJOp/MnVsXb29s89dRTf5avg1cteeh9h7n02tvYjgYHDkFZWjY3dikyS71SR1qHK3LiuM7c8TNc/aPfQwkfaSXGGpyzgKYshxibkes9CtPD80JKDbHfAF3FcwcoSwdS8/a11/nqV99GWsE9vUvTF1SUz9sqYuHwUeIwIJIOM9gjKHdZ3+6xkQf0VUTUqhO6IVlisHjcKyxp31BzCk/47EvNcqlZHoywwif0c3ILQozw4xwZFVjXRwiYavSZbd9k5Fte7qcc1Et89NHTXJg+wYWHBqhwmVHeYmN1nlpYI5N3iUKFbzPeeu33kWrEhdOVceaWs4yygqSXcWNlxGA0bpwXtuTGm1/nyJzmwXNHOX0spNWv8PihAzw9NYndXac+NSTOL+GNHGVxi1b5GMydRsVrSGHwhGL57l2EsyAUl9KQS2/2QGSYPGNoJLEeIcM9Ar1CWJlEigpFmaN175uRQQFQQZcZRb5NHE0h8AiiWbp7J/m1f3mPx9874GOfmOYv/MgRrrxZ8NnfW2a4v07Rm2VhdoZLb9zApgXr/Q2KZEisQQU+izPTtOI633PqCI1QUbOGjJJsOGJjfZ3LK5qN1DExN0U+7NPqdnmyXSdFcafUZFlJlo6QxtJd3SbZ9VjfGTFdqZOUGXOHD/LFL79As77MKAmYPPogE9MHcYWHVDsUZUIYyfF+Z1Bl0B+wcfcig927zDcNR/yESeEzO3sQs9CgUD3IfO6uZqj4CFIOWZyV/F//wfupVTbQ7igb2Tzbm7u0mglv3a1TnzqBXIx4+Pw5XvijW9y/sY5TYydpve7TG5Qsba6yu6E4fvgCV6/fB1cwO12l9Du8c3MFdjsEmUcQ1qnWfAZ2hLTgXIl2BaW1mNwxSixTcoKkyJiamWEYjfjac5dZXVmjcDAsUgqTgWpghSEIQkgld5fWKIIKZnqSSm7oFhmmLCiNRVjwhMDohLWVr2EY0J45TaN5ZNz3LxSVxizW89jp7dEbTLO7N+J4kRMIx/2rbxKWBfgBfrWOiwVymLC/NmT39j6tpIKSEt+PeODCaU6deJj+ICUrU/LM8sarr3Pj+g363SGlMVQPz42B+sUe199aRskJhv2CbDDAGktR/P9JiD/84Q9z5cqVPzH2N/7G3+DMmTP8/b//9zl27Bhzc3N86Utf4uGHHwagKAqef/55/vE//scAPProo/i+z5e+9CV++Id/GICNjQ2uXr3Kz//8z/9Zvg5eGlCPJY1JRd4twGkUPhmwu5/grCCuNKlGERKLMB7hA+fx33wTc2UFD48orI8bvsuEUbqPkCXOlYDDUyFlqZioz7By+zLW5ARxhcVjsxw8cJZ3ved72bp3iY2123SMom8tUpds3HxzzFcI4NTxNhMNid+KaOeaWjlibkbiBfBo4ziDfsLcTACkGBUyMRHhkg5TseTJuM2pg3N4kaIsHT1G4JcsBid45w2LrxrkxTtcODbJJ59+jD965Q5Lg22+9tYtPvxhn6g8gJXvprPfIulWOFw1HG72yMxtdCH50HvqLC7OMb+gGQxzHDG9vqTUIZt7GctdTW+vQCcF05Mek7V1lpduUJvQnDo0xYnBAHVlhcDkFNsbYCRaglCO5Zdepfn+D1JxIVI6hNMMuz3CIMLJjPX9PtICSmCdT6hihkYRpEOo7qJHKc5toc2A0uwiBMThJLqMUJ5EG81wkBNGk3jeJK16hdI0ePnrdzFixAef8Xjs/TEvfcOj5teZj6q4jRscmxjitxWPHVxgYapJtr5N8/gBtMyYTixB4HHx4jVudEYsm5K9FAIv4uyjFzg52WL5yps86I2IWoJdW9AXIeLQITZu3gRhqZDglx0iW5AhGaYj3MDnkaOnsPZZqrFhquXR673N1ftfIxsNcDikslhriYI6gQwwRjAR1zn/0BlWlle42085cmya3WSX5fWbfP/sA7x6dUQ6OsT7P/nfUfoam98jr/c4uriFznew+7eZrkqmZgMWZmN6vVtEhwtyV/DVP8gopcZoR+BCzp6dIKgEeOkUZZIweWSBuLYFu4ZXXr1KZjw++PAFZH0CzD42GFLKLp50OGCU53TznGixQvpmyqDrcLbNs8/9B66+9DYXHjiLkY7ClpS2JC9zSl2CGFfCQkmU8siGGf1BxsyRE2zeuc+X/+hLTDbbHD15Cq8seePV1+nnI7LkJvfe2WR7fZkLD/8geCFZMaTIEjKd4lzKxk7KOzdTzr9niprzyFfuEoxKjPBJioDV5XWQErcZsfXOJvX24tgEZEuEMkT1mCCexWBwaA4emaUsPoLTDmsVxgqMFeT7yzz/ud/n6tVVjp84yeLxOYa9lPW1TW6s/C9vt/4pLfuzCF+9Xuf8+fN/YqxarTI5Ofmt8R//8R/nZ3/2Zzl58iQnT57kZ3/2Z6lUKvzlv/yXAWg2m/zNv/k3+Ymf+AkmJydpt9v85E/+JBcuXPhWF8W3e135j0tcODaN20kJtEIZiwsMWQBF6iOFpVIJqVQlVjmME+iJCSZOniF7axW8ECUaKBmhkN/8UyisGcexSDXe7qh4E2ztXuP29T+kMCVvXY4588D7+MB7P8XcB48Tmq+zdG+Z0je0JwNCYckzj2pTceFCG19ZrF+QZClZr2R+qsbd9YJo8ggvfPEmP/i9E+zv7xP5gok5QXcQEhiwecyVmxukRcDkRIxtlgR+SL+XUeZVgljR6ViG25Kyp3nw8CneuJlzY2dE/sLbzJ06gPLnmZ2dZ6IRUeguFy/v89Irl+j3h3Q7JcXrBqEEWaHR1pIVDickWhvQFl+NCWNrGx6vX1ofVw/CIJyi5QmOBIIn52rMakfNSqJC4Pk52u2xdPEFOHgeX0iM0aRpyWR7gu3tLrOTsxw7fJBL166TlQWFVFSiKnlWkA1XUEqChDhu4/szYHMsBUIKJG0qQRXnLEHkobwQ6zUwepqsOMU3vv51lu7d4d2PT3JgcQbRk7z/kSpekTAzG9PtJoSZJdm+S9HdZbIq2dgouXRlndf3Em4lJaGoMje9yAff/xTnHjrI3s4yN778Isf2emyXGc1YMfIj9sMpjp57ios31nFKM++VLEyG3AgkBQGDwpCVhjCooKiAjnj3Yw+zvH2PY+EEVipqtZA0HWJKRxzV8VGYQjEZT3Pg4DSf213Fc5LYlMgiJKrGeFaRDx3pcIfV3ct4s8eZmX03K50XmGslhGpIs2kgFVQZICYLVBhjtcf+usfOzgDjFMIqjh2rc+psi7trGUv3+oiyThjH5CYDASfOnuYv/fkfQqcp23dm8Pq38GeaeFNT2EiiA8vANbnf6XL0gQPsv9Bh7uAhFE2UUZi05NLrr5KWGc1ak7JIUTiUAWkEmS5J8ozYD4lKydLVe5yaDJk+coz/7pEP480fxavH7K6u8n/823+bwe4ALFTDGpP1KbJkDy8O6XV2GPSX0DbHE5ql1R2mp+a5d+cQ8w8dxs9vYewexo5bGo/MOYJ0xNpuj2S9YGqxjR8OsTbBUxGWHZwF6TycBCE9ZDDuyMKNuSmaDK8BDz5yjtLWyGzEd3//R8jyPpubm/zes899W1r2/3Nn3d/7e3+PNE3523/7b3/L0PHFL37xWz3EAP/0n/5TPM/jh3/4h79l6Pi1X/u1P1MPMUDxVsa96/eJBj5OOKQMyaSgqI7Zrk4Y/FDSbldwylKtxFQ9Dy/00EJgnYeSEUJIrCmwduxukiJnf3CNanSIVPeIzFEiNYEVA5xx2FRz6c0XOHD4HKfPT3Hi0AyPPxEihkOUP6BfjtBljAorOAlaCzpDSVJU2NkYsrWbcPvKBodPTHLlWpdqrFHaEcURm6sJ71wdoqVipFOyUclmZ4jwoHW4xTMfP82XXrqMHng8fBS6WymddzSjlRUq9SkeOfcEb9x8i7ubW/zKv73Kf/PX38/M7CTdrT0+87u/w1efe4lBMsILHMY6nPWRTiOFwjqJxY1jFISHdVAYibYWJw1OWEChGLNxexjuu4I37zva0jEXeSyIkIcnqxyXjuFWzp3+HTwlyZxHZuHU0SPcevsOtSIlXbrJESUhbrDZ1fhFHbwJcj3Ek5q0zAhrbaQ8xHC4TG53EcISBeMHhAokeVGijMJXDbTt4fkxDf9Blu71uXv/DscWFzC9LYbyLu9+fIEgTJkIBE6W+LszrL8YcnNN8411zbOrCaeOnuMvHlzkaK1k5lCFQxcu8Ob1t1n6gy/RGlm2coOt1diUile2esi5NpPGxzhJ1TnirR1ctodnDcqLEKIkHxWUWYmnPJZXl/nSV/sQGKJWFWMltXoARtDrDIgjRaPWGB9MtiSrSxlZ2uPswRlUNyGuzhEpg7MWm+7jin02b77GufnTeFoxUYloKg9XFugww4Qhw8IhQofyPXaH01y8vMtgqMFIKtJx5kSTwmo6A8f2ZsLHn3o/jVYF40owijcvvsY/2VzhQx/9BK16i7AZUzk0gWg0xl0SocegqLDRz7G6izzh0zgxiZMhwoCHRyk9UFW6/RLjPIQIvmUPH+UZPTEgDgVzU3PcvbfGmQOnKPMBzblpopkJhHAMKj65cDgUnlfFC+aoVmfp7K7TaIZEMmejdw9pLEJKer0uw/4xLr2uePcDD1CMxoYta0qk6/H+h86zNNjhredWEEazMBdDcAdsEylnKPQSHmtIqlhrsKKKthUQEdaOMa8GjWFAUHHENY90mOLEANQuKtz/trXsv1iIn3vuuT/xWgjBT/3UT/FTP/VT/6vviaKIX/zFX+QXf/EX/4s+O9IQ5CHKKEZ+QuoCci0YEqKFwtpvktDSFGktnilI793jzpUr2NJQiWsIaRAyx1qwZDhX4gCtu5S2SmZ2MMwhPU1BiRdVsbmjUotRjSZLW4vU4gZR7x2u/f7vcigeYRseX7mzww4hpvRpRNOsb2/hfMfObs6oN+K7J2P6b9+mc2/Ab7zdZ7oxTatdIelZTOmRqJL2/ATNmmVz9y7pKCceeHh6CvIK+TAlHRmazsO7ssTHKzldt8utHkyde4iXb93k7soqn/n3v8qw/32sLK3y7Fe/zjDvgxcSRAvElSbaleDHSDFe+UoxLpM9BaUtvuk6lJhSo4uSUTKgLEYYP8FhUM4jcZDmgnXteJ2MlSLjry3WscaxP9gDZylRjLRk8dBRar7kaDVmJjI4WbJZdFmcnmQzT5EqQHqQlz7UGgSNCZAT1OMKWT7CuhLtEpB9+sMSPwjY6lxkqn2I0J8lDJro8hheu8Xy9q+yupYhXZX/2y/e5vjpmCge8r//qw9xZH4Pt9flpWu7fPqrQ1QU86kPP83HD8yzd/8y7SAgG1X5+md/l80796kWCVaElLWIzUiQVmeYrx9mZXtIJ+khZcZ04KPvr4MaEkd1JD6BE5Q6ZtSp8+5HnuH5r/0xe50CFU6y0DyPlAHr97cIVZVA+fSHuyzdXCUx22xPDTl//kGoSOoLk2R7A9xEE2v20WrE7FRAve7T767S3bzL5IV5RKBRkcAqhaAG0jBIQBZzDIeP8OILHX77t15BW1BoThye5MBCk96wpLAxreY0Tz7xHu5t3WdjZx1PhDz6wHtotGMuvXGVp88dou8NOHPqKGHLJ0s8KlGMw5KXHj0R8fj3P0pwrEnuwAlIS02/KPHio1QbFXLdRWQ7iNgnd9k4JgpBkmfcXV/jgacfIZiZQfUVrhZSoomMI6z6xK0m3n5JfWIaqerge7h8SH+/j3BDTLGDLwTK+QhKtjc2qdcmWF8bogAnC3wnCMQmFerMTRacfiDiGy/sUa0VWJbAHkGYCcriNr3BLjqVaBIyXWUwnCTPJxgl422V/V6GHg45ODnNqNgjyQYYVrB2E2f+KwHDO12hdJB5hlIHJCJGBZJhITCpQZYC7Xw2thKsk8RSsHXrLfDrjKwl8FuMyiGFThHGp9QpwiqENEhpUTgiJcBkxEGNMgt58KEzPPbkY9zZSphfqNEIBO3wNO3JKS4NX+P2pcscmVTYTc3FvQyvXeX8oTqtJKUqeySFJS0Nh42Ht59zBB+vgCNK0Er2uKELRlEDT/mo2KNa9VB3HF7uM92eREiDNWCcYDAYkuUSV5+hnt5mosyolAOWtrt84MgRvnIv4Z2bV9nZ3aZam6LenqEeHEbLKkdPP8bBgydwDrSoIK3Al3Lc8hVZvIrE6gzQ5GYcH18WA/Z6mxSDAd2tFQbdXXzj42o+O8vr5J0dfM9j02VsY2gKQ3uqBTsJ0hqs0VSabYZIXt3eYbJex+QjykBwxIw47mdEYo1WtU5nINgOZhmGGb3RDr6YxBcNMrNPlu9S6hGhmiEOmkxOHKTbfxtPLNOIzxEEEVZrQrVAOspQnmXUz9j4xiZ4KacP9wgekRQbits9j1T4/M1HzzO/t4xZe5tKNaVYOMAbb+zg9TQmTxlaw0bq6C/MUz99iFZ1gd665njd4mkDpcUKkFqTGY+Bi2g36qjegM1CMUwCpluHaMV1Tp1+D4unP8J+GWCc4sAxjS8DBBLjNGl/n1G6SUTC1tYd0iLBa/oktQpdUzJVnSbbGXHqyBSHF3q8fm2DraXrHDh1nN2uIZmtUWYdrFbUqg7ptXj5csTykuCLn/sGeTfDk5Z6PeDk2Sk6OiM1AYONDk+ffYCaB0npSIuCWHl86OknOX7uPJcuXaNV7EAKZZASeUNGxqCTAqEFUrYIagv4hw+gg3mk9hBItAipNg9y9Ox3kYwsS8t/jC3GMKBOtk/uNFYGDJItEI7u7ohuKplcPIyMQ3AlVniEccTkdJONpQ7N6hzQQMmSQsP05HG2Nm7gRB3tBuMq1wk2ux3qvS6rN+5T0xYfhZQSoVOEzVA6RboEREng7yOzFqs7y1y9epc3Ln2NlaU9BkNLaXLSkWOUjUH0RjukUmTlOOT1ez/8Xh44MoM1ezj9OliBzXe+bS37jhZi6WVgPYz1ycUYrWc8j5GxpFmJVIq4WqfINVL5hH4AzlCfnacoLlILIkozoHA5poTSDhFKIJXACYvnR6SFTxBWKEwdYxRnz57mAx94N1PLKxA6Ar1K4EfUWy0OnX+QNy6/yamK5sPtmOXdPjd6I+4v3eXRRsxTeMyqkFdFSizGpepZX7BvNbViyCO1JtWoweUyQLcUE4s1vCAgjCvUvIDAi8gzMw4g9QWqGbIzjJn+2A/zzh9+hlZngwkSqm6Xne0BE/ML/EHuuLs5ZBhpTjz8AK35BWxQwasIunb1mzl6BdrkuIoiUh6ZLlC98YGFMTm58jB+BRkrrMoI64qpuYO0xVFC20LUHIc7Q+69dYlqENJ5+232c0HN95loVIkrXUbaYJxB+gGpcSSuYL+zT6QUkfDpFAnvqodMCY2XCWp+hSQYcHH1BZKRT6NyDCkXcFbTHSzhVI9cpcS1OXwxiyeWyIt9dvLnqVUXCdUR4vAgniwRUo/xpqJBme/xmf/wBnH0EEk34OJywvmTBwk3lgkZkUU59SOzdIxADBP2TElHKtZ0wEYkOHGgxZmZJmnfpxrXyCsV6u0KwqtRmC6lNIx0TlrmhGYWgpxSh2zslcQVxciUrGwsc/xdAskeTqZEXoQrJFifOKhSjUI8f4GqLPj6c68wvbhITkRtfpGbl2/w5MNn2NvpMndYU6+A0JbB5jKjzSVaj1uU0BTKY6CnuL8+x25f8Iu/9Nuk3a9S5gblGTxlefzRaWZPT3Bvc0g5lJzJNad3VhHLtyEdV0O501x++y1mj57EOU0ltHg2IM8gooFVNQQOp8CPGkjbBHseWU5gdIiwEWHQZmbh/Ngo1azjsAirvwnPySidIqxOs9VdgjTh9q37dAdPMnOsiXUOicOKMdWtWokBRRQ2KcsQZMjk9BzNiUO0pw6TDOe4fOmzeGIc5DBMEza2t/nqV1/h3cmIw0JgrCMrNJnJEYGlUvHwPEWv02O0scfXn73K5766x827OwhTIixoKzBOIqRCSYmzAk86rB27a9945SpHJt4DZoR0DqRPOfyvhEdspMM3YJ2H8B2BKxkYSSE03XSEFYpqrUa/v4/vhTSbTfbvp/QM6DSlECW+VPSHXQQCVIFjDP0Z90VWsa6OlE08v6R0AUvLm7QaExTFSywv7RIaidhZJjrxMDPHjrNTa3GnHHBCaX7gYINfWe2xP+qzpgxZreBoYFizgorLqSIwvqIYZQxzgSu71EUDMyqJj04RVyRCRNSjCfb3NrhxdUSjPUnoKzLh6A9GFE6x5zUx5z7I6tuvo/fu0nAZR+2Q6XQbd/IEn1vb4fbeMpeuvsGRcsDBc6fI/ZyuSZGBB0pBmaCqVfp+FScUni7wApCeGFu/wxhV+EzpADkcIIOQYP4kuTfN/ugOwazj2PsfJk9Sdu/dZS/PmMVRV4IoGN9I2ji0LjEOvEqEk4IyMwQaylgiPWgr6HuaRFn2yz6dzgYlHkm5hq+mqIdt4jBHiHmq8bsRtoEu75HnQxr1NmnWJ81yCHtIGSKVRxy1xyYXPSJNN0iSJf7Fr6/jGHBgqs1mt8MbyZDHDs8w//FjbO6vsfbiBmZQYGPJ0QeOUplocK4WMLVzj/n1dfZlwLpoMWydIW6dw5eCsCwoTR3fr2LMFHiPkJV30eyTlo44PEA0scBm9z4vPP9pcpczuVBDWsXS7VWG/QyJh3MGP1C874nHSdIdjsxfwNiQo+fO85W3b/Hy1RtozzB1tMnp05O8dKmg0mxz6kybMLRs9yco/Gne2TvLzZvnKJMd0vT3sQkIFEIVnD4+ybGTTa7v7tDtWJo9zXEyGskGHgl+XMEybhe7c3+Jzd1d4jhnomrJoxiVN5HyGEEwTa0WkrmUYVLw0hee44ujN1g4eIgf/MHvB1cgVUYy3KcaO3zfR7txD7wnQiIvwPNb+NUFnN/EiBGDUUqnP44Kc8LAGBA6ttFLjyJ3WCRRo4bwGjQaiwwzg0KAqVGPJsmydRAOTwn63S5bwyk2M8UBz6Kko9qeQnuaUpSYb56NbGx2qE6c4GPf8x5cvMzv/MfLdHb7ZOU4CFgaM/6dfY84DEBYRqMB9UqbsyeOUZYZ9WaMEw2UnEHZPvDGt6Vl39FCvKfrTOFAZMTGA+vYs+U3E20NVkomZ9rsLt+l3mjSnmiyXWvT3+qBcSgRIExJJYopygJXglAhpTZ4UYwfTKBUDrJOHEcEwQwbmx10DmVS8PKLF6mrSbqtDbaWNrm1vMOrnX3WnOGpUPHwtOP97YDf3x1xtYBJX/PRSHKi4RN5JTUEOw6KUpD4iswYfKkJhKJ0MOzmVOIqcTRmZeh8bPb4yDPP8PnPf43OIMcKw83lb1AQcPCpZ0jvHyQarJLsLiGHfQ4k93iqWadVOcLb6xusXL/NqEg5cP4I0UINrxrghgaxkxB2PczEUZrVI4AhFSlF3gW9QYDkkAk4tLmEXL8HzWnKykluigaxv0hmlzBhl0IXaM+RGYvE0vYM9UhhGUcXCeuQUhKHFQ4eOcQ7b10lQ7Jeat5ODeFEk+vDhDuMGLgxcrFUFudShN4mMwlxMEWrMYGvUgq9TzK6QasyS6ymqLccvcGIotxB06EoLL4f0mosoG0T6ceodApPWMpyl7WlHawbsGkld5c0X/3CO/R3dog7Al/4DP2QI76hNiE4OpVz4kjA9HQM7Zid/ZzuaI1OP6YSpejSo5CCahDSrM2z2bdQPYZLNjBmF4+T1OIj7G2/zdLdiwhZZWNFEQUxOs8xRYITOVIqpGyxfP8WSTnAiyUkQxCKifYsm5vb3Fm2PJb4tOqOuFlj+sgTdJIpbq+GbNcqjOQMl+8fgjyg3LxLSJWUEQ0/5+GHWjzx5AFu9nI6oyZZt8sH6lMc6Rc4pyGukHRKJA5pS/KipJ8kHGpLJqKUlSKjszJi5rEppAuw1iFKRd1rE5QVrl+5w1tvvYNwBudytBmyuX2ftneCsN4cnzsgEVZgckOgmtRax2hM3KHo3UBIwe7+kCIfBy0IYVEeaK1J05SoEpEWBd1sl7nZg6RpghUjrNWMBgOEV8MLa5TpEGMtpc7Y6ifsBg16pk9LFQjfo3QlWls6+znaGmYXJ/CqLaYnjvH9nzrN7OQiik3youTWcsZgmLN+f4PuTopwEUUOlSBgNHJcevMqlfAUx1tNCKfJyyautfBta9l3tBB32gUjo5FDi18qjLZUqgHKGXSZIaXiwIFpblx8niAIqAaChTMXSO9+GYSHcJJCjxDKEkUV0kKCMSgBzo7LDssYN6lEnSicZW39Nrdv3WW6fYCnn36GQ3OPUgz2qDZS2qePs9zbotxL8TyBsrs8Ne2zPix5LtXc3LG860CTVtVRqh5CCKphgLADZlTApHFUcSzGHhfXdxH+PLk3ogwKCmvRUtPr7YE1eMLiS5+JlubBxS3e/OpNXrupmazPMVqcp358kZrLaaUZU2sDDuqI6tlZLr9zlf2bK/T2djj53gdpH5tD5nssdnZpFoK09MiPzDMyJRVniVSbzmgLyZBgY5XZ65doZgN63U129TS1owsk9AlrBUNjCCMP5XtkmUV6goooacYBuJwkSXFlThz4uMxQdSFaa7Sw5NryRg73kiHro4K+rxEuwReGQFkkDl8EzM5foFE/ji8121svsr23giemqEYnsTonyzPiQKKzEdIIinKFbl+PwTLSJ88FrdpRfBdggj5psEtJjtUZ28U+K9d2wEZ4QKqHlEnGxZ01fG+bc4cbPPiAZO64pt712dvM6e9vcPPGHXSW0KzEREoSxfP45jDoOWqVALmm2dxY4uDiExw+cJTV+01ak/NMTp9monWARqPB1uYSO1s3yUar+MJycOEYI5sh44DAl7TzgiDNefDMWbrdEb1exs3rA+amBM2W5PDhRW5cv8fbl3ocXJiDoMLQrTDavs7d176AHq7Tqlo++fE2n/i+I1xay1hZc4RFlWfe/TQfKof03rmHrcXUwwko9vDwQDh8P6YsNZNNhyo2cCbjnW9cJW29QHzhA3T3B3RudTn1oVOc/PPn+Fdbn+bG3bv88R88z1SrTZn7VGtN/GCcEF6pNEj7MZ5ShM6gbISSbaqVKUzvHfJRwvbWPsNhSrNaBedwzuEcOBxCeSAjKnEd36uS50O2997EI2SiNUdQnycf9HHZiFGZEyuHo2QYT7Od9anZPUxZIlyILXyKkYdzcPjEPEppnKsSVj0+/t0P4rba7N35Bk++u4I/OUXWn2OwJ7l8aZ/Pfu46W9uWSjVi6uAseeqj3AKKNoFNkeXg29ay72gh/uCPHqd4a43khR56pFHOJ8YSWAu6IAxazM60KPSQKGqRdfeIJyZpN9s4FEWWMUz3CGOBNBalBNYWOOfGAKB8H2N7ZFmXRrVO5DXY6abcuHWNUw8doT4RUWtV2EpysqJksRGyOFNjwwkq9RC7NKBpEt4/43N1KWM18/l320POBYJn6orU12Q655AveVfFUrMGT0BbDKmVEVUZI72Sifkqa7cjnC6o1gOuvnCR40cW2dreozEXsDDToXlYcnMpgdEa/beXuBxE7LRmqE/N4i9MsXZvlWFvwJHFA9xbus9oO+HmV97g1P4ZHqkoDnVzUpEQpIb7e33iPELHAbbRQIiQ0ibY4Q4TWR+ROwKR4RcpXqBwypGbAomPMaCdYjspyCsh0plxO5ETpIMRy/fu0GxWGPY0eXdEoBSFc3iFz74U7AiDJx2h1hTKkQlouBCpfRaPPk1r9im0kHQ7l0nSAcIOsTYnL15HeT5KzvH/Ie+/nna90vNO7LfWetKbw5fDzht7I2xgIzbQQIPd7GbqFpsURUqyOBqNJI+nJI/lGo3LJxNcrrJ9YI1mVCPbcqAsjjQS2Yxqkt3sbnZCR2RgAxsbO4cvxze/T17BBy8OXOWyCydyFUrrD/jiW9d6nvu+rt8VyHWsH5CTkqhdYMpgeA+pImrhqZkRXwnyUlAWPo2oSxD5ZN6YWu6IRIXcjWnpHKt8HD6eLjg8kHyj55CvHCBUjs5bFDqlMGMaYYvElTzIJN265olWn46/zKYOaC1/GryQ7gKsnbjA7TuP8+jlX6DSWsEahXOwcvYUyycf5db1H5D0Nzhz8izv3HqPueVl0lGONzAktT5n1hf5sTRkhWNns+BTT8/zwlMZX//mf8cos9giYrshme8+TJEPESbGJTucXfT5hc8vc+bhCvvTgmuJIAoXeH79Mn/t80+z+69/GxMZxFzE0oUzmI0ezgicJ5DKJ4oq1CsTyHqEgaNhPBqmRCiHdBEXFh+haVrMnV7i137jl/g//uN/QjI17EwLwrAJ0pLERxTFSayVSOEjBVQ8RSgC8gSs9cEasmTKeDQhTTLa1HFYpJCz5g/PI8sdymtRieYIvQZ5PCQZbBOoefLqCVwwT8nmbL4c+lgKer0dhq15tlKP1aogHiaEcYCREUUisdahAo3xcqS1BHqK693n5tfukR8fc27uMkFXElTGNNccC0srPPrUCkm8QLPZRecJ3/i99xGlQFmDLBLGdzc/tpZ9ooW4sQKqM8ek4zF4bYi4Y6jqkkpZI7CQeR6takgmNEutGu72fcSjgiCq4MkWTkwxUiO8OqUu0M7hECgvAGmZZgdIGeJ7y2gT0qis0R+0eP3q+7TPVrh/4zre1ONwz7J/1GN//xp37t/m1Pwa/omTbO4cs1xo1pXh0+2APxtrDjKHcILznkc7gGroaHugRIlzBo+cJeUROEOWT0j3phS5nDX4GkNv75Cw2qTMC/ppgpkW3D5sstmHP9zYJrMTjLUUzmNsj8jk+3ieQGqHdIJqpc7i8gqD3oDJKGF0t0f20BK7tSbVocbGB1TKdRANhB8wEgcIv0S4Ei1KrBCEniR0Ep3HJCKm1AO0TbGymBnfhWQ3E5SFh8wLVKSwQiNLyfb+LvPdFr3jHfaHQ+Y7swZeJx32o4oq53kIY/GcRkkf4wIqtXN0ly6TF4ZptkdhB0ynQzpWslir4MkBo1KQUKEansdXFaJwiSBqkyQHBGETESwSytqsocJpMB7Vygoy9HDWIaxEqJTSjSjNAOEk0lsA7SF8iZIKIRVSLVMUCVIk1KIJDRUwGt8lLkfUVUT7YIcL1T28SkJc/TR552FyG5NOhyzONak3PA623ufp5SrDKThVwymPoNrl0SeeoBh2QEXs72/z7ONPMB8tQBv+n9/4M77w2S9QCsO0GPNgT5Jqyak1H1dsYhOLNZK4cCTDHWphjbqyfPbpFr/8l1exlYzdaZVrdyyDUZUnW2f5xU8/zvgH3yK9/g6+s4TrD+OWVwk8gfMkOJ9mZ45IRVS7iupY4AvL/JkWrfUV7vdGrLSWufTM4/z4jVfZ2Nrn7bfeZzhNqaqQ1BqCIkbrElUEmOwS1vikNiErS2qVCl5omGYZrc46vS3HKD5mMDpm2BuyerKDxeEEzIKYalbS6/l4sjPjhyuJJEebCYWbUq3WcNk54jJjkNwmMD7TLGdvuIPvNbnEkObIIKcFXl0gQ4tDsH33AGtWQUoEknK0j7h7lcbKecLuC0jpgZ9gbIbnWZZPCJxpIqwmHhmiWm3WnIPADI4ZvH/zY2vZJ1qIBQavXtB9oU7dRWxtbM1ucekodE4pDYPDKUZHNCo18vGIoEwYJQOMLLFugrYZSSYoyxhrC6SUSKlwWuJXfXQZ4FxEUTp81aVVP83t++9z+k6Fq+/e4t1XNognhjQVWBdh1Xk2NzNeC8bYo5yqKFlRgicaVd6LE7a1YEenjGUFg2A/09wZlZysVumIksBpCCXSSMbTlPp8h8lxH1tYKEsiL+DkpUfZvXeXilYMNh3/h3/0GuNJzlQLlFUEaAqpMf4sbajKAGc8jDDk2jIax6zMr9LICrLccnWqObe+THNwjLFjhsEQz/cwzjEuNjEMgRIX1Tg0cMZpQukxcl2maZ+xP8BJjcs1vu9RpAlOlxSmwGVgC2/WxeYsBkmrM09htkjKHJPECJHjPHBaI40PQqGFQ8gIT8yzvPwMq3OPgu8xGr7HaPsGw8kmqyQ8P9cgKTSbqSH1AkZ6iyIDX54isAsgF4hCfzZvtBXCaoQxQ6TLUAKiKGA8PcYTHmVR4lyCY0RRTvFkharXwpMReV6itSEIKyRmxvow5gjfG6Ndj6gdEIZrBFXFbv+IlSRhVVzDNtr0pmeJKXj1tR+wtPSrdNsdrl19lSja587GHq3OCplOaTUkgec4t34OhMGvSYK2ouYM7W6HjdEh127c5aGlk9zKLJu7e1y9nvHkI22efbTkez/dBlWCtUgDiy3Lz312js+8PIcOLdd6cGUvIZnWeGb5MX7lxGPk3/0m+offx0sgrXU489xL+LUWvpKsdRYocsXF8xfp1kMqETjjEEjwBbZe4f0PbtDs1lk6Mc/qyQXWVw6Zn1/lq3/8R+hxjGcNkoLJZEStuYC1JdYZtC0wgPAUhc6oCYMnaniqgTE5ukw5PBpyvtD4ofooBi6IgoiKX8H3FKXOkZ7FCyWFSZAqxAtbNFurNKNFNvJ9yO6gjcMYw/bhLt2lM/RLxcIAxtcc6UKdwVCDC8hjh7FVlPTxREnqWmjPp9lwZOkGUesEJmhjbIDUHhUrKKWgtD20OUR6ExrtFkIOqDQ8GqvzwMezsH2ihdgaR9Bw5CYhtjAuNNNSktUVWlo8T9JqdJlvLdPyJdalGOtI4jG5yZACSpOCsFg7a1d2RiI9H2dDnFF4MsIYi9YaAoGiRf9Q8srXBpjpJaSGSEGzuY4zLYw3YZBc4ae3b6KSGO051qTlU42UJ6s1xtOUXulxZZrQCX3i3GcsYJAbZCSQVlAYi8kNvYM+iydWCb0Enc+eiGv1Bq2FGsvzz/G1736f8c6IxysRLzU0HV9QLXxGssIN7TGszNFqz7G8vsh792+wd7BHo1EnGUxJ/ArzC6tEc11GNdj1PXYvnEBjQV+nUtRncPlIk4UlIofd2OCpCKEKtKuzUT3DaBqj55hVKRmLspqiyKgIR6Yd+aAk7ZcI67CiQHkzSl1pDONpH1yOELPuQEGdhc4jxOmUtDyk0TzPQw/9IlG1g9QTto+usLv1Bl5/h0fqis8uNciKgvtJzr7xyJ1BmgnZtEfpHVEGBhk2SbIxgajiqZSiEAhbgBtSMmEwHpJM9/D8nLKcFQmUZopAoESF0j6gXq2hfIWUhsxAVuRYa2lUQh46f5IP7+3RWOqQmgzbajO0JbemEx4rjuhOrrBkqsRqjqNxj/FkyvlzF3n9tT/nnXcKTp19ibUTK3g+HB/ucOva2+xuHIPLEA2FCB2VwYAgqqA9wd2de/z66V/iMOgzjgd87Rt3uHjqAg8/XuO7b0g0ikg5Fhccf+9/forzD4fEosHVOyl3exWyIqRVdvjlF19g/PVvk77+GrV8SK8R0HniMbovPM8UD3xJTYVcfuoZFjtd1peqmLSHTUtKbZGlhy3meHD/Du2FebxGSZ72WT4TMtJVhJxxgoU2eNUQVYBGUtgcKBE4rHPEWUpezry8nqtQCVcx6SZpXrCxN+SxYUJnroKIDAII/QBjc7a2blCpxzTqDZIspzSSWlinWl/BihZ+xceoNspvkRdjAgtJKeiPp+zVFCf2MopXJe2XHyWOP0SKPYJQIYRGuAlCOMJzy6z/+i9Tr9Zx3TrajLB2iHMVnFhAiw6WGZ5iEvcwDCnLClubMcdxyub/d0Dl/8f5RAtxUcy8faYPt94+RmuPcREQlwptIBAW4XJ6Rzs8uXYKW1pCr0IxyfFcgBJVJB6BH5Lb8qPbXmC0wZMeOFAqwhQlnhfi7Bjncqr+OiK7SCd6FEGCFROgA0QEeFh9gpQGtBN0ts2ePeLHg5xzNcMz1ZDvTyT3UsNaGqBKR1iV6EDOfNDKEXj+jDSVFUwO9wlqESry0aWmEI6pmXLzzgaJtSyEll9cDrgkDCklRV2xGbRg7iRv7k3Y6R9xc+c2g3KENcWMeKUlO70DjvOYtlylc+oRWO5i7RSHRpsSL93FCQ9rQ1Q1AGspml3uLCxzlBkCzjE+8RCtqKS0GquHKJdhYz37OwcVhoVCJwLSDGUt1hM4POrVKgKNw+FEiBQNqpVVVpceZnnlKVQUILwp1tWx1qc3vs7G3R8yHe4Q2BGfXqjw890mU6P53ijmbm7RosQzhkgKFJqqOCDLPiDVa2Q5+JUqUmhK08NngjWH5PaIJD3As2PKwsx6mJ1DCo1D4oRAyylBYx4PSdwbkGY5VgiUCHn2uc+zvbNDVAvpLszTTwfsTAcs1dv0CsWgCHjS+JwIehyWc/iyyutv/Yif/+yzREGdxy7/Eqtnfo7SydkF1Y45//AL3Lj+Ctfff4UnnnychvaYmyb0jzYwzhHbBF8oug2Pw7hGvz+hN/S5dEnySz+3yObdjBef77K6Klk973M39fnOB4f0JgFB3+chr81vPP8ZGjc/5PjG+7hKSvXZLo9dPEOcrpL6iiQrUaHP3/8H/ymV5jKbt7boNh2hiBkmBVhJOkiY7t/HZX2CqMbW8R7f/O432d8a0hQ+q8unKFqSLB+xN9gDH5qtJbCgnMFHYo3huNcnzYeMRw9oVi9z5vzPsL31BttHhrWRIMsEnvJmEC3f58zpE/xZ8hdMkoKVQLC/49NuL1MJZ5VOOB8hNRJYXDiPYo+j7BpOMPv7mZJDIxFaUBkHBLpLtdYGWdJeiEDkSC/DaYX1G6jlBrv33yYocpZWFhBhk1yUZLrEiTFCNMDllKXhwYM+BweGwU/6vH/ngEmsP7aWfaKFWCmJNTA5qrL3wDFnPQwzcA9OIYVHksakaUyIIneW3HjE4wQpFL6sEqg2TjskPhaN+AhQ4zAoU84KKYWcNVI4jVSWLB4j2adSX0aJCtI2MRYKxkhbIIsGFRlgGFGwT6EcQ+MxdCVfaNW4myZspJahq7JvBggkm0XAaV/RFR6ZHyGVoCok+SSmsVIjrIcUg5wksZx+9iTJcUl0X1MPJWU14m4W8m5/yLGw7JQ9DjeP6GUpwlkCq5BOIT0PX7Xxgw6tzhydE128xRDqFXxdkFsJuaNiJcJGlMUU2agiS4cpDWkYUiwukuo56v7jiKBOmUyYa13E90qK5A6qAM8KtDMclw7rJO2KQI4MCEU8yVFLJb50sxi6a3Ph4Z9jfe1plGhhRYCT4Fydg+330Nl9drfehfyQx4ETgWTZ0+wmCe9MHLdSAcInlFAIRymgIwTLvmXEiO0sJPDn8WQNrELrDUy+SxAkFGaItmNCYZBSgVT4oY/wIYhCgrBGZS5goTvH/uY+8W6MtQ4pA5595lNM8ym3d67TXZwnVBWaHowwHE9iRBCxeTSmOV/jbDuhun9MTc1xfLgDtuDSpUsUZkCzccxwAtpmTJL79I5u8+D+dfyKpNYICPf6VPaH7A4yhHFYKRnZmHo9QlpJQMSPf7rD3/qbZ/mP//p5ymyKV804zCp8+72Ee2nJyDURU8XZSZ2XapLsu19je7xFbmKajwec+SvrTLYVW+/dYv1TPcqghTKOftznFz/7OQ629gi8BPSIw70BJjNAxsbNK/QPjwk7yxyPBviNkKdffJTL8x5Lncfx6uf5f/yzf07v/Yy2rVKrLNKst2lXa1gvwBeSssxwborRexTmEoVbYun8F2jUK0yygNEg58SJ5uxSLA1LC8tYNLghk+EtpAYdStK4T63eJfCDWU2Ry/CcJR7FCGMplSV0kkE2Zuj75L4hinN0kbGwtIDnFLVWAyEV1jXxyfCmD8i2N/Dv7LC1eUhxYYWl505SdkKU10LoFk6kOAlWKwZjw6tv3yQpCqyRaPv/m8H+/34+0UKs8xiTGzYPFIOpz7wtCCuKsKLACQKvhtXg+1W6c+t0T1QpVIVJHuO88qNtbI3AA2cKkB8J8Ue2tUKn+F5E4Pk44z6qganiyTrxtEc12Abboak6+FgKmYELELKBJaFwGdKbUcxyVzCn6nQ8+NmlkK9sp7x3OMBFmoVKi1s0aKZjngh87owzjOySpSmNSo1Ws8Zcq0E2zNCpwLeO55+8zMa9DW72j/mtG3sI4RhZi3FiZn5XPgqPajOg7nmowjGOJeurT3Lp8ucIWh1MbcrW5AbOQj4Yg/NYay/Rra4xHvfYHl7HFgqV6NmYpllBeRI5WcSrd6kaf/YWsm9RzXXMcJtymIBR5DpjqhRGSc6eWeb7+2Ock+RJxrlTKzQjn0EqWVw4x6nTT6Ntm8JKpEgYDzcZD+6xde8nqHSPlcjxVNPnmVqAUBHvJIYfjRx72mA8nxoOJQXTcjZrfK5VZXkuZMMKdu4eYKzFqRWQAl0+ILA9TJFTmhQnBJ4IUAq0giCUdJdrBNWAqN5FNSoMjybcub9NaSXKeax2l5hbaPH173wTGXrs7BywvbWDchapfWQwe7PyQ59X7l5l/sXHeexilf71NpPhId/59rfpzAe88/4bzLdy9nuHHA2P6XTajIZ9JoMdFta6tGqSYPsYNRzTbjZROAajgncf3OQzTz7N21fvMN9c4sbWkFev5Lz4gkI2Ddumyo/2Mm72A/BDKlmHC3Kd5ypD5J2fkpRTlj5VYelSm7nLK5iGZvO7ewyuJRy9+lOaP/MLeJnmL179Jl/88pc5eXod5R9RDQPm5trs6wMiEXDy4iUWhzf54VsfsPTwHI9eXscmh6jRDvXOItW5i3jKERBhTJtKuIAuBb4KqPghEqhUQpTUZNkh43iKjdZAzdFptNDuiP29Po88MocIPJyBKKji8Ik8hS7GjAYPyJIR1o4odYzTDofPaNDncO8WWdLDaYNRFmENqcmIjUcsFFUjaLQa+KMMSRXlVVDkGI4RIiDPpgyOBzQ8n27UYXB/wCibsHj5PPUTnVknpklx2sNXEWXhKK1CqxBjNVEthH75sbTsEy3EnifIiiqv/+SQUEdkVqN1yXQ6xDhLpdHBGWiFijC0zD/0BPvCp7AlQWjR8RDrCqRXweQCy+zDIWSJKQdoJRCu+9HNNiXOexQMkVJQ82r4FgwGlKO0Pp5vCMoOeaWOQBIUIWN5jNVHCGe5kxRciuCxyPF01ecnU0NWWlqNCM+rcGViSNoCU13FJFMCZ4gzzWQssbFBKkuZJSzV29y6fp/lxS4fPpBcfKHFp55Y41//7jUmsaFeq+G3azRadTrVkLUIPri7x9GkoJQGqo602kXhMHEfrRP844SLjQVWTJ3D3oj28nnazXkeHL7DNI3RURUpS1ShCZUFA4UwKM/HG8akBwW+mifuH6BtgfIDIgexCunM1VAhpFYw7e2xOGf41S9c5o+/eZWldpUi3uLw6B1yMyWZ9Jn2tnDxHnNeyVPrbZ5fajCXTOgXhh/0Eu6KE7B0iUdWzpJPMpweMpp+wGDzCjVfcraiWOtKhB/AVoyxA8blh3SN5kxziK8i7h30ZqWnLkJgMTjGFkReUq161JUhiKf0xzG33n+ALgRGQr1S4+UXP803X/kOeVoiigmYAM9zhMpyNhJ4wpE7i0xS+pnklQ/v8aWf/zzBXIOOeIwke41akjEejXj93WtUwiaj4YR2LWQyGCAkdJaa1Jld/ldiyx4aIwRWFnx47xYX107w8IkTPDg+4nCY83//F2+zP3iIlctz3E0tW4d1tBXoHpzK6zy/0mV57zZBt4lamOfkr4FYdSibMz5I2Lk3xUOw89q3MfNVkjJhf3uI05qT5xYRhcC4RZYv7JFej7FRg+bZE7zkL/Kjn17DZQrPBXSDjOL7m+wd3ODs+nN4nqQaLOKqj0C0RGI02/0JqsgoigwnFKWzmDynXjqipo+QVdJkiJhucbDbIY5XqYVN0BJnChQWqWo0m5epNVfIs0PCYhkZzjGZ7tGqr6OEYZpskbsJqFmkuvAknvHYHMdsVQPaXo0pIUlcEBuNXzFgdxFmivbP4Hce5ezPvER51KNRWqTJ2d66SdQ8iwoWkbrEyojMZfg4Xrx0gp9/6Ql2xwPu39/h0uMP8b/9b7798bTs36lS/js+lUpAYQ1xb0DT1VBARQbY3IATLC4uU5Ylw0Gfna0t0qzABLOq9lY9Yn8wRNuSSTLGWIMQAm0dSolZbZOYIaFntqoZo5giR0rwwgq50yhpyVwP7VXJy4SWHCN9EJlFmjrS1ZFenSyPObY5701y5j14qROykSXsOp/+dMJcXWGjgAMqhNQoRI51BjOFpOcjigaYAVmRsbiyRjIuSeKcmg+/8istXnpa8N47Le7eznlkbYFRnnNwNGCoJCeXWwT57GeNJyPSXkkFh2gE+JOM5fEBF3v7nDq8QqADovARHsQvw/oZLqxc4trWe2DAlDHFpE9eZnRqVaQYk8cFJIKqLhF2zCTt45UpbaOoRo5xZjDZBC/w8LOQOB2wv3eFSZFSBpIHD97k3uarJGWCdD6h8jgZWJ5dkpyrtwkaNfxOmx8cxbx/UGJWnqVz8jMIbwUvrBNWNELnhO0OR8dHJMkupVYwyZk7Uccyq4gXVjO/FPLrX7zMtdtDbh4dEEpHUxsSlWGtYCFq0qlGrIwEj4qSbnnEdwcW4gJVhdVGh7/8q7/CT956h3jQoyp9Ot0qnUrEw6dWiUzJ8njMfC+mLCGpOD6IPO7sDrl+913mVy+yN93FP+iRaE27/SjPvfi3aURVRuPrHA3eJXuwjQg8ustLHMaGD+/t4/ox2pulQaWAROd888c/4OLJh0jSgmScIIA/+f171N/OWP/M4xRegm8F5+UaL8wvctLtYspd2g+fwDuZQ6M/A7KLgkbT5/ILy2z0tkl3Dkl/egVfQ5rHaKvxKxYhauhyERGE4CUEYZNobpET1RZaGNbmHuLZi48jdne5uzUlljsoZxDeHCZoUV14iNKGs5BPY47JwGKxM/zqrLQFL/CQPnge6GJIPDmkLOqMRxPq3RZulnHGlj5aVGm1L9Kef4i9nQ+JKhFWWaphDWE8LEMKczhDFziFcpaynCX1cilJnM+0yBlN0lkRhMhpBBWsO0BQ4EyIUFNimWFbBcZ4VIVjtZVShHdI3SbKlRTOw8oL4PksrPmcOZ/wWNUnjs8zHI4/tpZ9ooXYCketavnc82vsf61PlDusEUyTAqVCTqyugrMYB+fOXkQAnpSE0qNZDRmGljzPsR8ldrACh8C5AClrSBWhncOzAilCQm8BoSWCCZk5RNhDzq01MHnJWJ/BkzWG000IHG1vDaQicBlhmWBDQ5JbDjOPQPgsqJTPzUf88UFOXORM0h6dxiJeZYG4tEwKjajAwtwi/R2H1PN4YsBoNCXODasLS4wHMYGvqAQQyJJqYBFJyclRjLAlPx3kDEKP4ZzhOC6QwhJWNNM8YV7FxMkRndGQU6NjzpUpXRnj24yK3UUfv8euKWmdrNI6GjHNpzidYPMJkYa5dIOlQtNVGl9JnPU4NJZe/5CqC2jVImqBYS9NaGJRfoBKBGmRc/fONm+8tUeRQ1gUVKVjSVgen5NUF1vsJjnXDsa8PyqZEpPcOia3PqVa5ezckzRr58lzsKXGKjPj3nodKrU6ZBpcgRc7VlpdKtVDkqKkqjStULC01uYr33yTtvJZUJJCWm66DO1Lap0KLc9x/njAw4Fj6k2RpcIKQyVq8R//tf+A2zevsrf5gCD0eOJijb/yxXWyY8PND6bgIo5NgLA5TU9zolJSR/NYp87xvfeorziWn9mnZQtG5Tn6r05Ikh18r40XWnq9HllhqHaqrJ04wa33b7MVZ0jfI7Az/7nAYQQc5zF2e4OTS6cYxEMyrSk17N47IFqaZ/2hOSKvyn/wxMO47/450+Qai09Imi/UMHMCUYkQZUmuCsqapPuipBqd5lu/dYvwg3eoKsVcVWCloxpUsaaB7z/KcXIVYwSeLvGUIQrrCGGRTtKKFCq0VJxPpeoQTJmbP4nwEjIb4JzF9xXraw9x//BdjCkptAULRhdoU1CRAs+zDA42adsR/f6Q27cesHpyHQvgSSw5ni9RATP+dGsZURp8P0LYCknWI81GaF3Dkz6+F2N0jHUODeTAKDO4VkCrvUTtuI+ScgaVEhOE7aP0PpgthEhRVQUWrHaowEM4D4/ZA53QTZRVqEDNigxqJSoaIYQhzf49SdY5ayiThPlqyVgUSGvBWKZTjXMh7WadKFRU63XqrS6j8ZhChAx6Y9YvnAUN1+5vsLCwyP7eAc44cBCoCOuqWBPMljxO4VxJSYqRksieJM8TojDmcy/GXH60xTe+l/PBHQ9RW0NHOZsb38eYlJNzES8+ch5X63B3c4+1/gFNLycoC56IAt6veFwvMnRhyPIp66vLjCdjCqM48eRF8kzhtnyUmMMXh+g8YWtzn1PCcnJ9BRVFOAEODy8SJGWBm8acrAja0meggFpIL7fkTiJ6A86dNpS9TSLRpzrJWIynCKfJ8MmtAHqcPXiT1cMPKG4XLJkcXwrkR9Fv4RQYjTQFXm4JhCJ1ilIJnmtIplPLO/GUW4XPo8sRp6yl0AYhoDSWUd+jEzaYqpLFpsdLNcHF0DGyhj+5tstd41M4cAqMKHCewpcVVlfOMT93GsoZA0FbM6sX8jw8FNl4zFKgaAcegTFsPDii3qpy1JtQmJhcN3nlrU02d4/4bKNNt9D8JCvR1qPWrFFXFfzikGaQkYiAK9OId0cpNgj4/Au/wcnVgOTgDr/5uSXeutOm1Q751iuWzQcdMvMQloxOdMQzZyqszKVE8ZiNuwE3Duo8uzLh3R/+hP/Ff/kicytHXL0x4c9/eosPrtylM7dAtVbjYO8OypasLa/higImOWEhKaRDO4MSDpCzunpPkOqcsydPMJkM2BvnaJvhmZL9t65yPnyK/9Xf+DTe699ntP8uS0+0WXt8Hu1NQClM0qQQkGtNupfhBjn53REXFkOmvRENE7GQSVRR4ldDTFAQyJBmc5E96xCUxIdX8SoVqiqgLAfgH+NkhpaaWlegRZ96XaKsRQmFC3wqVUVWNPC9BtbOqpoiL6QQDs/3EFIRBJIi61O6IUVpuHnjHp/7/GdACqyQIH2ECCiKlLLUGG2gLEDMYUvLJLmPMHWevvwfcdx7l8O9n2KdQABCSZIyZ3Nc8li7xsbugDLzaNdXUNXLCCpY8w5SjBDGEIgIIyyCFIREmwDpZmlIjCAQBcgeOokRriSNRzQijQA+gmp8rPOJFmKjDRSGmlDI0iGlQChBXJRYVaXbbVIWMRZLs9ul0Qo4MoIk1iwurDAeTWdexiQBHGCQAK5AOB/hfDAOoQxSJYzTHSpqHh9NJaiSlT57B47LjyywvHiWu/uOevsUXstnnO6y/eAdTpz9Wb74a5qV5Tr7O7/IlX/9FeLBXWQmaQjDp7pVHuyljG3AYJoxGB9yYf0Ek/Eh2oIXOap1xXDkE6omeTYl7k/54Q+/ybS5wsKK49yFAOlpnLIY5TFwhguepOJ7NGseSipc6fCVo+a3ceECxkFn+wM62T4N38fXBcZYnPAIjCYwOYYphXNEQuIbizYGI0MKqRgLzdRoPOtYDnxsmaNFyPV+xkExo2WNyhS/u8BhYXB4GKERQnA8KMFXTMs+LRUxLAMGQUCqoNL08WJDFAR4VlPkJaUpyaxiMDrisL/DwnyAAYzxCLwASNjeugImpVGpQFbiapbDYUacg3EGLTU7g5zk2g5rSvFI1dEPFIdGo5zC8wSNxRaLxzEmNnyYSF5LCvoIHlp/lF94/iLDvVdo+3WyRBGWXT644lMKj2495KHlASsLfRpLjoqfIYxl6irYYJlecIEfT9/i7vEm/+Zrff7ef3qaS0/0efmFRf7wD29gdco4rDIdj/AUVLyAH/3FjxnuDpDGEVj3UfJQIpEEnofF4eNY6jZ49vHLfOPVEU6GhEjsNOHw+i53/+BP6d66g+eH9DcKRge7BA2JOqcIu448LPAmiuFrPSbHNTy/TpiVeLJKqSukxAzzlLvXdlhsOtY7GaLwybOIWrNOPt5CU0dow/bGBk6fxOQzX/5gOGHR19SbJSpICAJF5hx5mZPEFqMVnq/QaUbgB/hhBQdIEWJKjRKaybhHpV6nVo2IBxPCdgvpKYKgRllajo42cK6DMENM6ei2zpPbEi+oUK2uI7wa00xTGvPR1wYpAee4lWXMjwr2v/p1kiDkuSeeptU4ie+dRot5CvsWyK0ZtF4HM6eGDDGugbUSZ93M3ukc1myzvyNIYwHePLmsUYoAwwTY+lha9okW4jTO6XoVysmYUCqU0WRWk2mL8TXGFNQbEVEU4oc+Ua2CG8/kdtAfM00TvNCju9BhNO4hhQVhMdYhsARBHWdzwkpEVNUMUwNESCGxokoqW7xzR/P5v/Q8RbXJ0tkqVkTYwNCZW6S3W2WQ1nlvS3Hy4W0uNJY5euwxDl87IvI0XlGyrGLOtbu8MS4pC9g42GK12aDmFOOjKZ35CG1TSieRzkcawVK7y9zyHG8dxpw93aLTAKUVVguKwqBDQRVBZCy+hO3jPrmajWRqXkY6eptennBycgtfldxMLTU8Yk8hjMecg9ArUVZRCIkEQs+SK0suFXlZIKygQpXAU8QuZ8dIXukV3C9yvHqNSp7hBZKFU0vce7BNkWk0gNVktuDU6hw3dqY8SGFkSq4kMVXpMUWwtrjEM2cWWQ0sG3c32BlLHmiNXx9jplfoFw+wJkC4Lq0zJ9nZucLdje8RMqC0EM7VUE3B/n5ByQxXKCuKg+mUeJLwubkmtUixu7jAc6fPU2ZDSlMQWYsdRnx/GjPOLIWUzEU+X/78C6zOX+Mw+QDZydgbB+wcV6hU5mhXbvJXv1zh0ZMxobBsH5bEE4fNPMpFw2Pzkrs/0tw6OkOqenzvlRt8+uVTPPV0yeMX4bvtOotrp7nz4AFWSoyArTubFKWmAPAdCpBOYpiFB1xhCHzJ808/xS///Od54/UrXL+3xr3DTR69dJFbH15jY3eP3xsO+KW5GmEo8IcRhdB4fZCDOtVWBemPCIcF0weOcvVRaitnMONdclvw4aTg7p33GY2mtDtVhL3DdLKNLY6wWnM0GTFHwWB4HQRs3jlgdDCmWxhU6agEVUxRkn8UOw48SZGWyMLMMKVCYLSjd3xMnmcga1ijMWVJmRsElsHwiLwsGI4z7t65z2PPXCbwGrRbF6hV1ihMSOi3MCbBuBIvFKB8ZLmKooqRfRI9oHQaYQ3Kk7OewyDkWMAPDoeceniFn/vs53jtR9/l1e9/H+0+Q6P7HJ56BOwOHocom8/i7d6sLUZJDyEcznk4kzFIXuOot8fWVsinPvcb6LCB0gUqOAa+87G07BMtxNJUMIOC3fcHBM5QEx6l9HE2w3M5oa/whMMPAgJbko+OKZKAqZniWUFiHc5X+LUKRoAPsy47YREuBSsQIiNNc/K0xDcNnIwZ6RwjYmrhKocDwe9+RxJWq0RRg3FeIIRhff0iD25dIZ5k7Bw+y0/f0vzcC33Ov/A4f/7268x5HvVcU3eWF+dqHLuSW/1jdg+Pic9YapFk97BH1FwgaNQxTBFGU+qMe7eucVHmeEVMEAQ4DEZaZKgxSmAAvJKGCpmv+bx++wDlPKyBo+F9Dl/fZN4LiKuQlJqdScHUlQjpCIKASDkWlGApimj4lqonEYFg5CRDp7F1yWiYUK1UiKoeFkVZFYiq40xUwQURNmhz8fI69UbA8dv3kFisEAg8snhK2qkhnOT00iL/xX/2i5jifa5c63Njo8+16zFffe1DrOcIBCzUu5x96DRrc23qMqVeL4gzzd7GuxzfHJMPR9RsRm6gl2vu1SLU+Sa39xJKnSOcQpc+lhTtexxYxzsqIllZxu/W8DDMDQZUbw04HpVcnaZkVqKE4tKjj2M8+PFP3+TihQp7A8PNjYT5rmJ9LefJ5xo8/2iGTQte/9Dy/pbHeqvLsxfr1BqHnFyap4wdO9+dJ6mfYzi5wz/773/I3/v7K1y6vMDp0wW+XAV9B2FBej6/9IWfYaXa4PW33+fNOzfJpMbTAmUl0os4u7bGF566wHPnLvMXv/8nHIwHLFRqHNga27fuo4Qhw/H2ZMq2EDSLBmWekRYlQRjg7ICV9YBmuMKyrFJvZ5RlgDnOkDRIsjFXNrZIJCjPY3m+y/aNMZ3OlFgMcVbTXZunNh8QDqqoenVWzWQFWWwwSiDaEp3kbN7ZoowzymyA78/hJPhVg3YZ2JDDo11yVxKKDp4PNu/jh3XKMsXhKPMB9WiRUaqRgSUIfGQlYn7lCazqgKxQxiGBjkniGFGPKITBk4JyOqKMewgcygtQEqRUpIUmt5CjSe7fYmFpnkGa82/+6Gv89p/+KeF8hApnyYK6B3PtDt1mi3ajS63WplqpEUUVjLYEQcLpMz6L5wwEHW5vJ0zJmI6H9I6OP7aWfaKFOL2vuff9XZKtkpoVBIGH8qo4OQXB7BbOklnHWm+f3dtXiE8/h7SaPJ+STlKU9PD9YDaZcCCkQEkPZwGhkEqQ5wnCliAtWk8RsiBNjgmcwgtrbO71WL+4gtAO6YcI5xHJBapexDjZJc4UN+49wrlzI85dWKRx4gx7H445GSYERrI6iXkqUgxDye50wpVbt7i0tEhL+Lh0SOS3wBYIT1Jah1EWpKWtHM6vAg5DQrMuCZDoPMBQsDof89kvrfHiYZ0r7w+5cn3MfOc0k8mERjmg4xTNWsDCmTbeUpV64DO3tIgJZuD8oFJF6ZKaktSrAQY3swJ5msl4SrPZxFMek8kIpwy24tC1GgkhpYoYlCmvv3GLo16KkBUwJVJ4jMcl504ucuP6IbV2i+b8CZant7j8M3XE/Dwf7mlu3sh4sOtxdWfCpK95+95dfvJeRmgdURSwvtplpd1lsVbhicdPkdsad7e2Wen6tOY1u0KgGz6SASqc0bWEA+0rlp+5jDrZIPF9dDyi3j+ku3VAOiq5ORkytJrQhiSBz6Vnn+bPXvkOyfEel4/WeOWH+6wur3P+2QpHe8ds7M5x71bM2bPzvLd1wN1JxsXnnuTq7jH9nQNeerLKJN2n5p8ls08QB7tMkoS93TmeeM7y6U+3+MbXNsiKHCkdgXO0cZybq2Ofe5r3trcpk4RAVLh4eo2/9JlneGK1Q/rgNrd++EN2cp/jLOHhC4+QS4/7W7eohBGltcS2ZHuc4SWW0yfOEjmBFJIyzumNA9KWomiALRzxeB/pxljfEvqShBxpHVlaorUkyxTWtin1MU47ksEYI4Yob0xUmaCLMelkQlAU6KpEtiNyneOyKV62z3jnXZqnPkfhBJVwjlZjmWazhSAi8tdoNR7ClB7WgzRJSOJZTdd42Gdl/jTGeFgLUeTQeofR6AZh4xTV+hnC+gKKBoX1wasQCYlNc7JRj47ngWzghSGZ1rNOORcDFiEVZZlx5+5NpFQkeU7mSnw/QkaCOMspCsnR9j463SJUPg6JtgYhBc45wkhx7lxAu1YyHXnc+MZ7lL6P9krSIvnYWvaJFuKdD6aUd32iwuFLHxWArFQxQiKUh6cUBzt7WKNJegeIu9cZN86Ac1Q6deR9hXOOeDIFC8IJlBAYM8PuOSdxhARBiDMlzlmcyzF2QC1q4Cix5Zh0MgQjKHQOUiGEoRCGoFLB+pJpPKHSmudg3OPswiHP/PzP8q37uyxmKW2TkOiUy5WQSqfBtw6HbO48oB1GrM8vMYnHZGVv9o9XPn4QsLq0RCvZpukGHIwUk2lEqwrL8xUWG45TUROpp1QCQxBYPvWpOk8/0uDGe3WcWSS+8z7tYX/mr15uMPcbn+d3X73FN/78DbS+S+EMQjP7fYWYOUr4qNzZgRQOrQRGzGrFfSeROKKmJOo2WFpfYjqJGUwS4lGCNT4Khacszlry0pGZkiCEeNKnd3NE8uN7VKsp7c8+wZnPnOL880PMkeT6pMm9ns/mvSN620PGw5ib1+9wdXefa9t7s6QbD5BC0axXSGWHfqnZ3DjkcNIgkyna6Rm6S8zmhOvnT1O2wWxsIe7tUBuPKFLJu/2Ye0mKlB7KSurKpygKdo6PiCcxOz+4TWkNi5FhwIit29vcvx5jXINfmztLScrB5hGDxPLnX3+b/LjF66+OONFuILD4tkM1OMU4fZ1vfvsmn/7ZR7h4UfNHf7RLoUsQsNhu0gxrfPXbP+CHd3cw2rAW1vnyz3yGFy6sUGztsPntD0kW52l/8QvEr10hPHb8rb/9H/LjN9/gd3+/x87eFgKBVBJtQDtHUKnw6MMPMxkO2N24Q6UJZy53IDAcHVrigwFRVbL66EkkgmajzuvfepXj3pCz586AaCG8NvWmxcnX8azDCwRLS/DIhS7ZuMlCs8L43ggZajqLXartObrtDtLcJR3vUimmyKhK5M9RW72IkopabZ7lpVUWV19glAmUX0GpgiBokCK4eeNDTiw9ws3r93jq+fOUZUKe7HF77zvUOudZW3e0quvkJkX6DpNZAqUok22y5BbGTLC2QhrX0DIj0z2UEEjp46yjXqsTRhU2NrbISo0T0DsaUEqNEqCMBCcxWBCzrhAVSILIR/kegR+wfygQhcZaix9F5B/lGcr844U54BMuxAUZ+CWytHgC4iynZ1K0cxgrwAnub+5ghcJrtVGhz2h4jPD8j8YRFvgI8iME0lMU1swgNICUAdgqyqvhnMAPFOR7FOkhpcnQdojFMr13jO+NqVXbtOaWqNQ7OC9g4dQ5rnzwA06dfw5tVth4YHny5E3OPnmCxUfOcOftPheCAmEMtSLmZb9CtFjn93sTbuxsUg8v0mnV8Js+UV2QDy2+9Uj6E8ig5vv0jjK2tyWNszDf8alVFP6C4Ov3JvSET/TVPRYXG2hpaVYDXn5+ldX0JrWpwYgMXxZgLcsXz3L6yLBQX2B41Ke3dcBxr0ecZ5S6xFMCzznQsyLRhhB4TgJg1Wyu7mWO4mjAzds9pkLgHARS4TkPZ3KUb8hxZNqCNEgJw8kAnQ+pY2BvTO8n91m5+BjuYslx3Ocf/2++y0Off57Gw238pYgFHXDyhRcwfQ2lz8b9Pe7cvEcRFwwnMe+8NcYpg3AWZzXWK9HO4DkPLUHqHCMM8u4G3fsbdHoxotXkLapcGx3gZIA1jtRznF/s8JNXvsdkMsVqDa4CnmM0GVLpVbh4zuOJCw1u3cpZbne5+qHCFTWkDy88v8LOVcdiu+SxC/OMfqIYHJTUwxWyImBrp8erP+7z7OUOKthi9kmEhfkucvEEP3rwpwhneGJljV9+7DLtoMubb8YE3TnSc4b5R86RNhW7+7uc66whfMVf+vIvoG3Gb/3WP6fMJ/gScBbtcq5ef4f7D65TC0N0kWJ2Cu5vf4BREqMbpNOEkgkbOw946tNP0qrXcEowGA2ZJDnvvXeHeuUxGtEyplkDrwC/BiahVVWYqQU3xoyneEWBKzSCCtrWsbJJVO9ijYaiIM0Slmp1qtUqQvg416YoqlSqAcZCECjm5s7w4Ogd9o4OiNMJLi8YDsdI4c067MwQbB9PJqTpMWkywQsrlEWKLw2jwTUG/Q/RUlJpnKceLTEaXwNZgJYI66M8x9LCMq1mm+5cxmA8ochzlHL4XoCnHLIUOCtxzqGNxjiDzQ15nuFwTA14QgJ2ZpVlJvLWzoT5455PtBCf/9w8djnm6DuHiFGMNRGxKdDW4vBIM81Rb4S2iuraGdyJMyTjKYGMqHgNrNNYZ6jWazgpZp1qzuIJH0dApdKaeYmtxFMBTjicB3gORYA2BbVqm1G+xY0P/vijlWyAJ+p0V85z6ZFPQZmys/sec8tnOewtcXs74fL5CU//wjJ/stXl5r6ha3ssRB6+yXgsCrjUCPnRaMze6IhKo431chA+wkgsig8ebLFUD6jOz1MTcPvOMRfXFc2GZJpn3NmCd0cwEA794Qjv2pDc9wjVgPsH8JuPPoPf1hTjHQZ5hR9/9U32OvMMDg7It7YoM0c6gTIrUaWlGVU5f+okninRyZSGb5kTPvPWMedbAiYoCRXlA4JXJ5Kv7Y6xgeTZxy+ws3VM/+iYqdYwy0VRjQxLcxUOH0yYehnukRpue4JxGWF2C1VOGSWSXi8nffU2n3viF7AuJ51OITVok6CaAWc+tcapZ1ep1Wv07g/YvLHPOM4YTkaMd4/RucVJBWZmX3Kl5f571zmZHXOqN6RjQg7DNldv30OZ2Qgj9HxaUcRkMqQ3HGHRBM77CIgUUEwlFVEDOeDCwxlf+vk6B4f3GUyOOR5P2Ny9yS++NGX98z4ujrEy4Ltv1cmMj1UjKlFEPI7ZuBsitcfh8QhnLAif1VNneOnFz3DtvWucqc9zorPAjZ0JG95J/JMVJu0tBsGQfj7h/revsblzyDMXnkUFs2j/r/3qlznYP+Lf/vlXEemEUAkmeY4RjiSdgi2Y63ZY6hjWFwKu3z5iUIzJjUYYwfG9HsnZKXNLXbRySGeRAo6ORjzYSzmx7HP55z7F4f23Cdohephjy2TmuxdTfBuBDYkqLQwBlUYXIyKkqmILjcMST/Yo0pv0jmsIofGCEMtMzJQfkWYTqtVVvNo8k3xAb7TP+XNnyNOCojSzNzZlSZOYUX9Ep9lG5xl5MqbUPXzPkWRDwupJFuYeobt4kvHxHY4PjsFaSgRKWRbn2nTaDSbTAYsr8yysL0PuzxpAQiiSCRUUUvhYAcf9I8qyJE5ipJKk6QxjYLFY6SN9n2rFo7NYxeDIi5LtN/c+lpZ9ooWYpuXUi1XUvQaj9xOK3DLMUkoriKIanc4cu4d9vDCksbBCeeIM+sp9POdTxgZd5mhjCOtNVk6sM9jcmVG37GypJIXDUcz4EyLDOIG2glJXCNU8flUQ+E3SMqC9eAble/SPtgmUT9ofsXl/CwrFZDQgLzVp2eSH76yy3ulx8qmUxz79GFe/dZ++KKg0QirJFLKc80HAezJja2+DtTNNqqFPFClSNJnW7IzGLH3us3SjKu+8+gZbG1uYcp4kTtG6YLVeodLuckjIO+WYzBp8J8EJbt6Z8NZqnYfqSzDaI/M7bPYTBuPbfOqc41MPNxmkGTtHjvGoQ5Y4AkJu39vmwc4UkwuqYUhpNBWtORcIXmpXuNiEyIxm88SpT+EczWpA6ArWF5apegG9YsTe8QQrYOdoQFj18LRl/3iHX/j15/BzxSBfQJ3eJSz38LTAUhJnUwaTPbIspjJtUd6bcu/GJqJuqc21aCy1MCcLGifrvHz5JTIp2dkfs/3WdZhY7t26R3Y0AmvRnsfV6/fonqrhPMlASL559Q7H6RjfzVwLa0HIqoy4ddzH9z1y57hweoHD4Yh+nKOtpNaMyA679PqWS2sloYqZm5/j6bkaUZETZZalhRzVaXNzR7I/OMb4ddJsgDQlD51Z4so7++hyjlLL2dwHRaU+z2Cs+cWf/Q1278a8f5AzFIvMNZYYFzvExTFF3eFVfGQo0OWQskhASawz+KHH3/27f4e5lS5f+b2v0OsN8YUBZ0DOdiDCT/jVv3ySk3MZzxwsMxIe+0eGb31jj8Mjzf7GEXOtBQpbgs6pRiGlEWRa0lpeRKQB6XaJFileZFhYjOgdjUizIdNhwXBiGCWOlgxnT5fSx0qJ5ytKJ0mzA2Q5ZDycMhz1yIomFRzKsyjlMKUiLXwI5jDyFjv7D3ju2ctkaQliZlGdcWIEYVhDyQoSH63HWJOQGUG1vg5ujor3EPmwR//gPdB9QOFUCZQsL5ymVvcptMJSkJYZaQmrJ88QtUM+fG+T0ECtUscXIUE9ICKg2akjpaQsciZFjKgV+A1B1GzhRxWyckg8KpHlx5fXT7QQZ/c0E2eYHudYG1BSclQapiJkvtVleWme3IFQOWQDTEVhzaxpojNfQzsDQqIaHX7hl7/EN77yB6jAxxwco21Cmm1QDc6jxCpGeTjpMEVJ4M0RVbozczkapzKanXOcuvBZ8nxKPaxT5CVp0mPYu4nUCUaXUPUYJy1+8o7l0y+XPP9Lp+kdKu7dyTg+02Wyt4/b2GBJOh6OPN6dGt59/z6PXqwShBGxm4LICWWN3/nOmygs9/b3ufzcIsfDFlffP6DUMCododC0wg5t16Cxts5co0Kj1sRGHfaHEw7vHdAKVmbffzhG+QmbSCqept0RnF6X+KcDhMqpS8vpc2v89u/fJSsN/dzghGUC9HPD0VHMZzLJSy2f60WNN6cjCk9jEklRCrROyGSJcQLfAcaxf5Bzfn2e4t0D9ooKNw5PEKmIUWpYP67TqFbp7R0jLUglcLbA5IadO5vY22M2NvdmvX3hMVG1zi/92ousdpZYW29QSMPm1duMJ2OCMqTMUowoZzsAU1LakJXVSxzsbXN9Y4cr45TCUwgpuBxFnKz7XBn1kE5xOop4IAw/89wc//Z7I4Sz2EJzfDAm8qq89m6P88sBKjykKQd4KOacwM89hgc5sn6Sf/vVgMG4TqkKtJ7QCSI+9ewaX/vaB7z6ekymDcwcwty7X/CdHxwzmhqEX0VVG0R5SZxPGaotxpNN9NTSPDfH3OICKowYToaURiNDH4egGnj8T/76r3P6zEn+0X/z36H3DsjLGa60KDVZ4SO8gseelJwyjkwKmtUOly52+G/+25vgIJ+OwUBsDH4k8etNHjy4y2c/P4c818XvdZmMIagmLCyF3P0wwZMBoZrNVWW0hKCDj0QbSZ5N8IvxrDFcjKjVHMvLa7hrb2PNmCCso5lSmhGWGsJrMr94gWHvx0wmfYqkYNTPaK1WiYIqiSmRwpAWIyrVk/hhBWyE9VsYERBFCzitUN6ILLlPku5RyByHRzes8zPPPM3c0gLv3byOk4rj/pCpMQgpKY82EHmEa1cx2jC0GZ40eC0LVuNLj8DzCJTg1OpJjJfghw5jA7SRSN3Cr+ZMB/+eLOvufnfIcFgQjRUVCxOhGZUzvOKJk+s0WjXiLKHVqBEpxaS05HmBkjNgkNYarMWSEXmSiufzlz7/PKPXX+NHmwccpntY+S5zdYXvltFaEfk1UBkIH5BMpg+YZhtsb5fMrT6O7wWMBgOcs+hsiLIleTJlb2+bxfMXSVzIe1tdJj9xfPHTEV/68hd454NF3tx7k/GpeaYHBY/2j/hsK+JeMuF4POTOgxtcOHeZ0PPQRYU7G8cc1Ot0goI4EVz98JCHzi7z4VVHWgruxClHqaCXTalV1ii3c4ZlTlTLKElwZUqID15G4gZMsxSNx95hnau3KlQ8y2JH0KpOWDtvaS1GvPfuHkLXqDdOEYY1kukOZT4hs0O2hebQBPT9Ba5YR1kRBOMBZ2s+w81dChUy1RlxmhEEPllZsj/QPH5pBSdvcP/WHtcba5gsZT87Zpoc4Lshh8cTppnlxNwykd9mXO4xGQyY7mzj8nLGKcAxigve+t41nnk249NPnue1n27x0997hVL4+H4dj2DW4OA8tF/BCsnc4jo3t4f85HhCqjw8K3i8Znmkqfjx/oRtJbhU96lKw2LVA1OQxgVWBCRWsvXBERfPL3P1tsc/3k85t+7T8RZ5ZL3F9tYWr/Ydc0vL3Nla46fvgyPHTO+itSGLTvPuez2eeWaBb79yHyN9pPAR0qdSX8bRpVYpwI+ReszyiRbDdMrbr77L5vY1LBY9kpw8dZqoXqVE45TEillEXyoPgeS55z7Ff/Vf/df8k//2n7C1uYUX+oziCUeHE/75b2k8cYInXhSEylCRMRceblOpK8oSilLOyjqtj3MSPwzZ2LzPg/0+S2td8nNrfHh0xPllibE+RemRTx3JZkJkQpSr4UUdqgs1tD+gyMfIYplKI2TU3+WJJ+ZZXGwQRhAnWzM3kl9DCoNf9XFuQDI+xpOC8XjKYDRiLp1j3o/wVIClgR+u0+mept5ok+GQVqALD08JIs+nKEbEwz1Gow/ATPCEol7v8uWf/wJ/4zd+mf/zb/1fSdCMJwlWCNqtNlmeo9OSoBaxsrqGJyz94YDB8YBISJSzTJMU31M0Ikm5N2Q4HmJsgR8EnDi3jhWa/mRMmv57sqwrHwREucISY6zG+gFTZ7AC1taX8KtqZuZWClVpU4YdjjOJDWr045xRUiJCD+UZxr1jsjhhtSZpklLmBQbNJL9JIDt0K02ssRTsgsnxZAiiRRhU8IucPH3A/saPEa5CPByCsNQjj3jcp0SQDh6QHEmKtMDZiP5xTjcq+MKzjzI3WmN0/xW00GS1gMOkw0IV1iNLP80YHR+zpzaosYJFgBjTmlvgf/kP/g7f+fH3+dEP3uAPvvI+raBGw884cjANGjhXY+pG+GZIxW+RWY8ADy/sMLJTJkWMtAUagcUReT7ChuS5z+6Rz6Fq8t69GxjvkIaJ8NIF5tY/S3P+DLoWk+zcpXfvzzmvjvh0u87VQjButpgOt4mc5BHP51aWcWBLSgVWGwLfQwlBv1cwGVewTtI7HrKwuI7vJ7g45K2v32N0mDFNYjTQngs5OtxnkhWsnlylWVvizq0Npv0YpyzTuMTmI554QlOLDvjWv30DPQC/XiOqNDFVjzxNkaXFkWNTjx4Br9y4QWYtnso46wV8sdXgJ+MhO0ZQsYrVOmR+g2aYczhy+F5IW3kMspRpPETt+jy9sM77hyt8e8dRVQbeHpHnc9QrXTrzXfYPAjSKwmwTlwfMzb1MrTnH1s5PWJhPqdUChrFDKIcfOjpLVaKmpaqg1Q659v5bfPPKNZJyws72JhQG4zQ7t/a5cOppgrBLaixOqdlnA0B44M+WSE9dfpL/9T/8z/mn//Sfsrm1zcNnL3B76z7buxP+6f9lm2euVvnLv75O0oj45p8POT42rJ0J8YIAIQ2lnkWi6+15PvzG9xgc/yzVxQ7bpoKQVYYZ9CcTjOcRVnwCqfE9SzWoIEVIvV3DMCCLJ9iwymhyiyzdAlcnzgYYl6PtBCMHILyZXTSd4skDjg6uIh2kWU5v2GctXaYsazghqdSWOHXmRaLaKqVxZEWOMRYlA4weMR7sYPJjpvEmuTnACo2nIjCay89c4t3rV9jp7zHROaUnqIc1ppMJhTZEvkfcG2J0QWehQ3O+jRWSU4urHGxuU1Qlj1y8wGeeusTbr7/BH/7eH1GWjmqzRplo5tbrmMJi9b8nyzovtfiqJBYJpfQonEeKQ1tDreqDKLEYfClRriQrMibjAbKMEcUYp3NkLcQ6wca9DbI8J/J89oqCwgqEBCEztD4AMUUbS2761CIfTAIiQLgSVxaYcsCD299G2iqRgkIXHAPaxYDj1vt/wPbdGkWRYayjWlvi5pWS9146QzqZcPfuLrLuUaQGL6yw6OBixXI/1Ux0wP7BJovzliJLOH3a8su/rjj5xDYvNVbZ6a1x7/U7LFSrVIRjEcuRmXBoS7JUggtQsoZ0gkCAdIqK3yQvBh+Bjip4NiYwGucKCOoYFWLKHmkqEFawNNckMwEtP8Y3YxL/NM3FOqfy67zsJWhC7vVjbg8H5HnCnHToMuPYFTgREAYhWEcQhhglKMr8Ix+mxzgZsz8e8e4Hr/ODd98kmeQIDVJJrBJEfkYyiSHqEtVq7Nx8wJ2tLapBjcWwycKJKn/lrz7N8y8+wSs/fZ/rD/qoYIV6bY1cFyyfWiMvpuTDEc4KMkI2xwr8KkoldJzh5xszTsftwez19HzVZzFUvJ5mnLzgcf3OAYttxxc+e4bf//qHHE0ybh7vYUTKakWii3NM7ARlOoSBpqRk83CPLJfoIsaYPtXWE9Q7DzPfiTCTh7l+4y08v4IU8Yz+JzMq7RHh3BGHW9v8m9/5HZJpf2arkiAdVAMFGZhUkow8fDVHlvORbVLiex5CKIwzCCGRAp64fIn/+r/8L/gX/+J/4PU33uTU4ml6lQN6kz5f/9qQO/cDynzCwWZBUGly/rEV6n4LRcTwqI9UlsXVNlkWc/DgiM7KAkE4xygN2BtJXn/3Hout81S6F1Hr14j8EUEjwuWGRhjhCciTMcfxTyikRyBKunNtHn70URo/+QlFkVCYjEAKqtUKTsfsPrjBqHefUIGlJClGVGsziI+Uikq9TbN1Gk2dIhtiTAmexhYTJtO7FMUmpuhT2pTCfdS4og2XLp3gwuNn+MEPv0OlXUUMSsqioLQGrxpQFCVBFCB1Tjaa0sfhV3yEVEwmE46Ph1Q6C4xyTaPVZWWui28cgYg4uXySxCakscBTFYQ1H1/L/l2J5P8/TsvXWJEgEJRuRkjSYvZUEPmSNJtgrUHi2DnY5mAwJNUFvnRIUyBdSaVRx5YBRwc9SqfZ75e8PTIkUoAAUVpKe0hqdyBoYadDJC2snKBNga8EgVqkNCnaTfBcTlbmCM/D2QiJxFqNR0w5meKERbqCZDhkMgj46lfvEiDIS4uIImpCI72EcafB4zXNMlXeGEkOZcl4uk2jEfA3f3OJlz99QGm/S+g1WD6Rc/9dj83DPriCh6shDzUk76Ype6nHBIkxUyK/ixUxaTnBlmMqwjHVMUhD6TJ0ZqkwoVUeU6dkecHj7ckE7TRpETNJp7SHb3Kp6TjO54j9gPnWPNsDyXcPe2zqHOl7NLXhYrPFYW5IhGSUp8gyp1tvgnX4QOY0WZESeAH9/hH/47/6l3i1GtNY45xAehYnNAKfdjBHa7nKrcMBP/nGD0n2pwgBiUkZTjRPv3CKL/zSoxTxKn/8la8xmdaYaz1Kp3ue/nSffBpTDVrkckxFO9rOwqjkhUef461Xv8UX2h5nqoI/PkrpCUXDd5yPAvp4DE3MC6unePvGPR5al3zhpYhbt9b57tv3OZaOyfGIleAByi1RCVr49pha+CGjrMcohsTFBK7J4w89RzV6iN1eQl4tefkzHXa2HT99O8dJi7COJMnZ2b/B3Ok2NpwyGB2AdWgHwgiQjqTQSCXxpU81alKtNTFuShCEKCFwduZMcHLmAf+IkcPZ86f4z//hf8ZXfvf3+YvvfJczq6foJG2u377J9XcP0XgoaxHFgMlkQljrgpE8uLFBMS7ptOZpNJf44P1dlh5axtXmcS5iu+94/+aUv/XlRwjaL3LiSyXZaB9vZZE002zcucNoOiF3IDFIUYLwKbWiP57ywfUPsMWEdHyfdmuNqhhzePwTpr1X8WwOroL1Cj748B2effYFsB08IZkUKUlWElRn3n4lPYzRZOmUvOyRZLtIobF21gCNUARS8fkXX+KVb38PG4EMBLUwoowN8XRKZb7J3Oo8o/1jKlYy12wyiBN0WhI2Qw6GOyjlUQjJ7qDPu+9/wNH9DQIVUK3UWV9fYD87ZGJLQqWQ+B9byz7RQlwAPQIKW6FEcJAbRsagpORHP/wx7119nyyNuXV3m3/4v//vKacxw0yzuLxM0FqllCGqUsMPIzw/wFrHd3/4GreHUwoJQoCvPUo9oje5hlBN4vQeRdmi3XR4wRy6CAi8c6QUaLeF8CXOCTQGR0I1CnBGISxo6yitRkmFN5NohAkojUVLR7Xu02226egaI1NSuoDL1YxLoaAnPd7NfO4FjpWTIaXLiMyYxXpMO9AoV6Efj8nLgiPp8XCkeNhJdsucHAMuoWK65CJHyBzhxiT5EYVICYxDCcNqq8V/8vnPkLz1AxZcgl06xc29Pj0h6Zea0joCD+rpkKnbZTJ3kmvacDgUpMbRFZI2IZVKhe1kytB6jDA4IYmCAOksptDgLFZL+oMJjWqT8ShBGEM2nFAVVVIM1maoQIORFGPJ2bWz7B68iR4XSCdxwmDReKHjqec7SC/nX/zffpcP3rvDfOt52q3LhME87TCiIY6ZlvfxCel4BZ/2M1Y2XqcTCU6u1LnkFdyIC+6UIDzJqdCB9Hi3P0YHkE9C0sRwernDe+8d8uHtA86urTAdjRlMSjbyY6r1YzrRPElumKYxRS7RhcUPFfVawEMX6pyeD/jhW0cUss5zT53ES+f5kb2PUw6BIvLqpNOC0pUsnFjk/CMPc+uDG4DDCY12AiElwhlGoz57u7usrC4xOUwo8gJHAMxsaqO4z+rSKgKJwRDnE2rdkP/o7/yHXLp0id/7wz/kcH+PE50FBvGUYTFFCkdZSt597ToPn5VYm7Dx4Cbx4Ahpc2pVn3sP7rF+r0PtYUFmMvqjktw4kiKjFHOYlYeQy8vkYYPD7X3efOsNJsmUaqNFo9Jg8cQ8c3PzrJ1Y586DW/zSL34Wkwvu7PTZ2vtX7CRD9rdvESlH4Cm0k1hKeoNjdre3OHtuaXZpTXsk8TH15hLCr+A8EEAQRjRkgyQDi4d1BqnAQ/Fzn32Z/Y1d/FrI/IV5Mm1w1lKmBWGthgh9ap0q05Gi6KcwdHi1ABUEKOkzzkaEfp35lWUq9SqjNEF6VZzzKY1l72CH6kqVtLBMRylCy4+tZZ9oIf6joU9aWHLjyCQMTMBE1vCV48HdIdr1sc5RZIqDXkw9kBSk1BoeaIPvS4KwQhB8VLEU1Dl9apm7+1tYZ1AWjLUI4Sj1FrpQlCYnJcFPfJqNjFKHOFehUW3Tnz7A6NlFEChJ4RylNqgCgiDECxU2NeSmxAqBlRFWBVRcQa3mYa0hsT4ry+tcPrVKcfU18skmdV2yZAueChWZk7z3lqX5s4pOpcLenTFqUOHiiQ6bwnBre5vDNOfhSkCvzCg+MpWXAoTXRrkaeBNyPcBQzDgMDkKnebzhcSHdoS9jatoyMgVgKYUiMwWlKCmz+4RJyn4Gg3KT4/F9rIDPry7RmA7YSwwbeck+lqmdWf+qgUdFQugMpXSUWqCsh/RzFlcq7B4Ilk4+RrNWZ36+wetXfsjhsSEpJU55pPmEUTJGT0e0K1UGyQgtoOIpXvrMAg9f6PLWWzf5+tffATGP7y0SBnNYLahqy6JNKRtNRn2Dk9CwGWuTe5hpTDOAnazOjxNNbC0n/YCHAsnGJOYQw2NrLfrpEVLBQ2ttXrvW53CQcanbYb4acqJa49qRwVc1dHqMdhmZizCiQr3awLqYLC356p//iPXOe6hwBet1mUxWGcYS6z5KvkmBKVO2bu+xeGKLhx49z8q5dW5++CGeAyOZAdQBJxxpMiDTBvORZTEvc5yoAQInJONpn6X5Lp4fcZQf8p13v0Wn2uazj32OT7/8PGfOneFP//RP+e4PvodWgnRUYsoZSnbcG/Pe6F1E6SiNT2FBFyXzjRYfXv+QDz+s89SFx3CyQr1WwRqLCAIQAq/+MMak9Hf2uXLldV56+VM88sQlHn/0KeYaLVptRRhJVOCx19/kSddivrVOksDxccL773/I7//+iGatytHeAf04J7Me2jh2t+9TxJcRToCZksebUDyC1QptNHm5Rxxv4kyC0zO7nlMSieKxi4/ymZ95ke9843s8ceIR9o72OB7nnF4/Q2//A0xhWJzv4mzJidMn2NNbVHyfkaepLTbxVITDQ5eW0jnqyqMElDcbW2S55uT6RVwkODrewKTlDGX6Mc8nWojflSuowGJ1gZEBThb4zDqwPL+KcgZTZqzNz/HLz5ziwhOP8q/+5Nv4lQbGTPEVLM81cGWKKi1+GLHWqHPGr3EzNjiRUUQFvilRRuGEwFcOgSHLRlhj8VSXemOefipnjdDC4TtLO2phSkctlPjCcHh8RNOrcGl1kbBaJc0kuwOLi+p4bkIa9ghbFWQQ4NfqPPvzv8B+W5D/xR7VFEoUeB5K+vzL37rJlbe6PP5Em6s3EkZ9TaAanD39EO74iIcjywjHttEUUoAyCCsZTjdohBeQLkRbjXEFznn4YYPAhZyPIN65zVg6nG4xHcY4bbBKkGuLFaDjmCO1y6vHG7gQqs5juRnS1THOGhLhSJwhxWKVJHQChSWSHkJrwjBiQo4pLNJ5dOcWMGxx+qELvPTkJS6crPA3/9oKH3zwgL/43h1+ePUGm/sHdDfnOdxMmV/okE5mfuZnLzV4+eU61jn+2f/pNcaxotW9gB+cxpo6jI/p5DdZr95hfq7Fg21LbmHDQSPJWRM+O1j+dDrhnjH4VrGgSmTYYHM8QUs4earL/XsH2FRw496UnX6O50GThFUpOExjpF5AFBMunO9yb/eYcmDoNOeYJh2UmiewCVolTNIIk2tis8n/7p/8IzBjNJKgkCghED4kR4d88KMfs7zS5bFnLvPm628yOuijnEDhZkqMR6s1z9PPPssbb7yCzRPKssBqgykd4/6YTr3LO9d/ShEY3nlwjTsH92iFLeqtDp86+RxrJxf5n/0nf5dmq8Vv/4+/w3x1iSyfMC2mZGhKXSKdRAuLlRbpC4w0LK4usX9wSBo/RK1WpdGsoJTCDyJAokQF6yz37t5lbrmKqAoap1pUFsYcTe5wPCzwpEecGKZ5wvbePRbmu3iuwZkTl/nrf/3LfPmLv8Q3v/5NvvcX3ya/v0WZZEgFDzY2KHSJlAqBJcsmaJfjVInWU8aDe0zj69gy+ygLIPF8y/LiMr/4pZ/jm9/7PlGrxYmHz/Env/0dskJw59YGAoV1moOtHcJ2g9WlJkGnio4sVakw0rKyvERfG+Jpyng4oNNukaQp85GHowQ81tdOsj/uIV1A5AmGw6OPrWWfaCHumIzAWgIPMgp6IiAMFF7gIVSNJ598nr/4/u9w6fQKXzy/SFLGBFlBrnL2DwYU1uJqVWwUkqZT5hYjPnNpnvimx8ZuSqTqFMUYrQUlISqc8ReMLRHCYOwQZ6Z4lTVCtUDpmvyNX/t5Kl5GM2p+VHA4oigs1z68xRMX11mMJOPBmMmkwu4oYmuccTyeEHQrNFYbBM0F8l6KDhTPfekXuHnlp5jJA0yQMc0CRmWdNAm48a5i436f6qkWzaUuTzzyGc43apxLDljsb/DKTsxOAcYTIGcNCsYOUdLHmQApqngqxBifUFYRZYpORtRbIe/agGmsuVCrID/axGvncEKRE1GUHqFJSExAWigOihHpXIhxgmGZMwgEphSEwkN6EqxG5yWBHzDJUlKjQVmyLKZaFThpiZMel851qOo+ZXjMz3xWUak9xJvXbmOdxRQle/cPMT2Npw2nVhv87b95krWH2vybr9xj44GjO/ccc8vPEEanMKXDzx21eEA726UiWwRKMSoL7pSzfQKViCuTmKtaU+JxQipO1CS3RwlHzlAJPFbmfa5cM7TbTR7cjdmbFtSbAV9+cp74tRHj3OBJSXcx5B/8/b/Ob/327/L627e49ESLxfZT/OTdKwwyg81iUpNjhYEgQQjH6vwyg1GPUc9DScHCnEeWGopJzO6t25x/+inOPHSOK8dDlBNIYcmcRTiPVqtDECrSeITSBoGH1YpvfO2b3Lp+h/MPr/Hoiye5vneL3d0e0quB8Lj64VUm9xI+/8LPUatW+c3f/E0EPn/4B39MY2We/nTIne0HIAROwNHgiO98+9u8/OmXmeu2ydOCB7sHuIkiqlbwVQVrHX4Q4qwAA3kco3VKvRtwkBwwzTK2hhtYHHE8wZOKar1GVI2oLC4ymGbMtTWT4j69sUc7OsWvfOmLzNca/A+/8wcE/SGj6Yi8LIiqEYEHAoOUszcK4xRKRoChsH2cBC1ASUGjGvK5l1/i9bd+yvZBj/VTDYYmQ/shzWaDfJriiQIVKTrLbY5HKdv3NwkXAugImBQoYcnzBOcM42EPr9HF6pI0S1FRAFics3x4/UMOJyMKA9LNMgcf93yihfhXW3vUhUJ5jrFQfNh8hIsvf4p7m/fY2kx48snHee2NKseDA+7E81S7XXomw7MWI3LOn66wWtvj3LnT+BuCqFGlvpzROQFrJuBU2GbBJBxkHreS2b0n7GzmiZ0SVhy+55EWb4OCZhiTDnd55KlFtnauMkxLopqH8Szth1ImlT2GxxM27/cY9hVx2SFXEZqcdquOavtQsSR7I+J4TLiyguvOY7b3KTTYAEpVkFmFjlp06j6u6RMsKIjGWFXhsUsXSH9wjwCHxmIdCOuwqNliMQhxuoY2DSQVEAKlBUIqok6bqUi4NjQMspyTZTADYEsQQuHwyaMlFpbWeJQN3o5HZF6MtZpdXaEoMvatJdMC4dyMJiYFFT9E55rYGCZFSSksVlgGowFLSyClZX/rJpP7r2PMkMZDAYYuQS1HoNB5QTkdo9MMV8DKfJUvfanFuYsB71x1/Nmf3kOFZ1k/8XkIWrMKnUqJTSyjkSIrFJVJjgK0J9jNNEZYpO/znilnfmMLcz5gPe5kCVb5nDlRpVnTJLnhS597hqA45Pq33mepGlDpT5A2prAOLXwunqvx6MOSZx8JeeP9Klev3eavfnGRn/l8letjSEsfWQSIeEITH33U50u/+Dg/fm+bP/vBNcCwNt/AlgHbW31Gt++Srq3yxBOPcefqdfJJirEW5AxKbl2KsRMGkz6r9RqVsIqnAoTzmOsu4vtVvCCiVe3yxU/9CoPJlEAq3Ljgje+9S2i6fP4LL6MCyW/81S/TbVf5l//qXzLuD6gGVZKyQDtDaUp+7998BZsamvU2Qz+nLhfx0zYX1x9nd3MPY0B6CofDacN00Gd5YY7YjWYAf+cRpwV+qFhdOU3ke2iT4HDUmy38VnsWQXc1nK2gZIgXhTz55GX+p16Nrd193rzyNhs7uzgsgS+R0uKMJk8yCq0xZmZbLewsPSj92Xz22SefJZmOODg+oB8XrISS6/fuMilSfAWVWkR1uU214zEaTag1Q/oHx1SjRYQHVjlCBUk8mfXqKQgkHGxv0/U9ZHUJpRTWzXIJw+EQGVXJ4zEfAWk/1vlEC/HlqqOap0jrmAQhKSXtdoOdt3aZpj57e4dUfZ/9owP+9bf7jNOCu4MYI/9f5P13kGzped4J/j5zTNry7lbV9ab7mm60QRu0g2kAAgiaoRMhaUjuUBI5HEnLITGKUGhjFozlQCvujsQIihwFNJQIGhAUQANHmAYINLrRaIP213tT3qTPYz+zf+QVFAyNNEBscGMROn9V1T15M6vy5Hu+732f5/dkbKze5Id+4gj33+Xw8Rke/ukaJTVyc5pjPxRwLF7kxS/s8pY79zIYVnlQDIhrGiENnZ5ja6ugXq+QDi07u4ZOr08tCAjCi2RihbsebVBrVIkjjylTcl8hSyHZrlNKTbebIEZjFLyHds9RW4gouwNuXF7h9/7wj7h86iTDMqA5Nk2y3WEIdHtDAgOhX2dxdprasYOkcc75M6d5ffUcf//JY2SR4o7ZJs9stOk6kF5TqNGw0JGAlAgTjsT6IsNqSSwClhbnOHf+DS7sZOytRzhrR8oROYrnEWhkc44N9jK/Z5GZ1gts7PZxXnK5yBHO0lYC4SWx9GjlEbbE+IASRmL52+Qr5Uu2d3rcd/ccwsJwa4PNV79JI9smCu9h7P4n6STXMRKmp6aIRYz2AUKlnDpV4ZF3jtPqTfNv/s1p+sMmc0vHkeEsOtZ4bzCJoDYxzlYnZjcT1Mo2FTzOW4yQhHWNtIYUUNYyIeFQNWajdCRSE0jF/sUq19f6xNbxwHHFS+cs1sKJ8SaDrYRUWNpijEptkodPBlw4/TvEcpeJRsjWbsjzr7zK2LJCBTVcP8GUhrAomBqvsnRqhvOnX+XS2S7SG5QUHFncS62XsGeQ0t5u0Tp/icWTJ9m3uMiZs+eQ3M6PEobd9ipXrr5BECimJicQokQqw4//1A9TFoZOssnvP/V7CF3hiZNHeeDut1GtaNo7W2QbBVJJSlegFQQVzfs/8H6m52b4rX/9r7m2sorMMwb5ELxhZ7fFx//9p3jLyUeRosHdp97J1opjLJply3WwVpAVo7DbdDggRDHeHCcf9KnXazTjCu1Wn9I4mpU5tHCj60AJnJHU4xpzc/tZmD5MwMjNhrBMTk9x+KBDiVE+3OUr10iThEqlgvCWLNkh0gNc2QfRAnZH53qPEgX7FvZTUw2uXDxPN0/wusGVm1c4d2lAUNEoD3mWM7V/hk6xTT9LWZhv0FheIi8M0jtMJSDLUkwJk/UxxsabFGYU0VboEC0VUVgZBf1aS6BHOM24UqO0/7VEJXmH8ZZQjWK2a2R0ejlra23au5ZWq8/y4l6OLZ2g6Xu8cPoc7WFJ33uKEn73D07zqZqm0nTEKsDlnskxSdmQNGolO1dS8klLt92h2ZQUG55qHDBMPRsbOYGWFKki0hETkxGBzhAVyW5PM7wSUalOkyaWV759jrXNHbZaA6zxZLnE2QBjHcZYtBP4juZQs0aSJGS9nGeee5Hnnn2eqCpGwYVZSewUiYQssrisYI90pNqTqQa7OyvcurTOpRPzzEQx9cwRGY9Q4JxACI8SkBWbSCyIEI/DiQwnBUoH9Nu7rAwDWj7luBNUhCEOBILR4wWO7qDH1sQ0tYm97NGWvJsxFG02TU5NaiyOqvXMRBFpmeOUJC1LCgdeShRQD0JKKxkOCkoTE+sKWgbUcKjNHsPrlxk/eS8vfPsNcmuYGG9weHmJb4UhE3skT75nlkpU5ZOf6bO9u5fmTMDy8kPIIB5Z2EuHM1V8nJOEmq2hY3y4yZ7xGjc3U7wUFIVnPhZMO8+KgAqCyHsuDjOcCBivwB0HG5y9OODtD88wWbnJi69cAR2xL4LNbVgtNVdLz1hjjdVLO9w41+P6TUOeGgI1w8uXdhnfLKj6GG0DCjmJMVPsIniObZJiiM0skXc0q02unl7lLeWA5Yrk7GpGefEacVzl8JH9XLtxjWxYjBpFUmAxrGxcxZghp04cxVEgRImXEhF4xiYb7D2wyJnzF/jdf/fveN8j7+e9f+Nxxien+OEf+yGUAucNCPBCgFM88NAD7Fle4v/1v/4LXvz2t6mpkNx4nITdXp9nX3iR97zjx9l3+BTbyQ5bGwn1agOlFPVajUB4Ll26yvKeBWpxyErnJkJAlg6Ym5wgNhF7Z45RC+tYMyQIK8TVKWQYo/RI5imFBGnxBoRR6FChFFy4cA5TlmgdoHWI9x4vhqysvs6wt02Zr5AWN5FYlJfcc/IUC+PzrF/dIKzGVLRAVyKszinSAtMraFQDSlsy7PcRFUVtYgJqCl+XJDsJzaBy2+rkKLyhMAXeWEzhwSnKJGO8MYmUklqsaTYr5GKScreHDDT5fy064kohUAKELwmlZHdnG5GONIVZ0SGxBa3ukHI25NmzZ7i0ukE7N6OLVQaoLCDJLEnXYoVAFZY1YRgpj1Mcls0rKaGWRIEmTQxD7UGP/PMSRyBjhBhS+D7gkCjuPDrB8uIYUxMVpJCMN0+SpltMTwYMhkNu3FwnzUqstyjh0IEmVJrdszsgYLo+TRmXSC0ofI6zhhJwmQehCAgoTcaEKOgXFhsEWOEYJilXLm8w5gRSKJQDpyRGSbRzSFJKu4sSFSQxSI8wklhUCGKPXGxy+dwqQyHoCU9NWyIpEaUHVWJxFC6naE7j6hMU3Rlq4TShkCRlhyLL0KLkYFyhqQTbVrNdGjIPAklVKkI8NeFJDCRS0ktLImkpXDECCQ0d6Y2EKy9d4vwb1zFOURMVDs8s0wgd73nvPIcO1bh+NebLX+7QGH8EF9ZJByHCb1NVAd52QVdAepQxXOtZDtU00/WIaFuSeugWAl2xHKtG3MpKQLKSlWw7j1cFxw/UeeB4jRtvtFg8vsytFmxtlmgH1dKy0S95vZTYuuPB+yd4/Y0bbO6kNIxlj7LEAq5IhewkzAvYzAb0dIiszpLmFZTag1eOgnM0ozV8bsh9xkJV89Juwo2ioNzukr30GksP3sX7fvCHeeFrz7O6eQukYGp+gbsfvJuvf+bLbK5v4J3CW4lXDi8U2ld49M5Hufr6NUIE7e0e+BwrJKoSoIRHuQAhBEaUSDnCxu47uIf/+f/2j/nX/9u/4S//8usE0TStfp9h2se5LuevvMGht7yV2YVDDPuCej1A4BDWMtjeor2+zZEDR8joUVhJN0kIazG5KakFVeKwgkslStapViZQYQ0vwNocrUeEvCAMIfCUJieqh+hYMDE1gQ4DVChva6QjPAFlkYLrkxcrWJ+jheYtp+7i3hN38cZLL6M82DJiz+IYZtxT6Arz+6fZvrxB3u5C5Mm7imp1DFETWCUhEygVkVuLLsAnDnsbXtTuDAnqdZI8R1NhcWGRWqQIVJW9yzP4rZi1jRZDm6K+exnx93chzhugLKiBQ6DIrEelGaZIQBhQITvtIV98+jytwQ6ptZRCIYzG+xGBCREgC4nEYLUmEAFBVuK1ZHlugrvzAXu1I2lU+fpqn+vG4pxEeIEnR0iPUiGBrYFylLmh3U5JB9fwvqC0OaAQUlOtNEBo6tUqUiRI6TFWEAaKOAqIq1UcHussqio5fPwwB+88AHLItVfPcfqliwwTB07RcYKCAp0n+KCKEJLCGrb6PZhZopa1aAaaDaFRXo6A7tJQZh1kVAM5djsATVNazUQ1pD02y2v9HCEkfSfpeE1mM7wcTaCVF5RZQlkMMGVBjsDpEJMa0iwjcJ79lYClSFGWngRBeyS4ImTE2w2VQguBAQqvWbuxymxVU6QZeaEIHfRX+rzafY3W7g5SWkwCr33zIif3hjxxf5N2P+D3PpEQq8fRemnEFCguI3uraKnQlYC8LBhWLWpwk6Gy9I2gJjTKi9GAB89QKiYCgU5LhlhaFowU1GPJow9NUI8SfvQH7mFHn+TfffJP2SoMe2XEZiIYGwO/E1KxkkNLlslBQFnxTAxhNiyxieMPtywmCnh4QlEQ8lLe5rXWi3i5j5q+h3p1P3EwgyuewabrjFUtlUrIelvhFKylQ+paYVfa7H3iUTonUjqDDmnaJ9QSHULpFZ1BCWL0F3bO4SV475mtzvKeh97DtekN6mENhB1B/oUCRgkTQoy0yQBejFKOZxfm+Qf/13/I+OQUn/v8X3DvnXdRmAHXVm5xc/U8r55+hfvf9m5Wb61y9GgDJRRaBVy+cpX9Bw9SWMfK6goVERI6yeb6Os3pScKGopO3+Z3f+gPe/tgTvPPdT2J9QV4WWFcShBod6FEyDoIwDqnVa1RrVYwzaClpNOpMzo7hfcj0+B3UxybYWL+JKSXKRBw7epwf+sEf58KZ8+w9eBzlHL1Bm53uLjoMCaZC4pka+5anuXXpFmtru1gX4HOByfsEQROvA6TwFOkQm0uSgUcEAa32Di51qIpAes/M3BRaOgKl6fdSqrVxmpOKyblxdjY3MNlfk3ztwx/+ML/6q7/6V342NzfHxsbG6I30nl/91V/lox/9KO12mwcffJDf+q3f4sSJE/+xeOY5H/rQh/ijP/oj0jTlXe96F7/927/N0tLS9/JSABh/9yR6J6d4YQNRCowMCZVAUqKkByFJ8pylyXHq9QBCuLm2jXWavCzxCsJ6hbgMKIZdcmdQVqKDgMQ7km6BqIS4yRov7ibcMuCsAhsiAKk80lvKfFSs8jwBBKvrN5HeYvDIICAv8v9AARiVJV8iBBgn8EIhMg99j3ICnEBpxeTsBJcvnGNypsri3DgH5he5PrlFz3SpWU0hFE7CeFBhuyhx3mOBgS3JmrPEskUtilBG4ssS7yzeCapVRW528NLijBuxV7ViMtKknQ4lAmTAri3pqDq5A6tGAz/pHd5u43afpde9RK/YJHGrZHYHgpJ6qTkaBEw6wWlbsmFKvFcoPFoKAikR3lOUZgRnVwHOSA4ujnP28jb59BGyMiOqCB44dhdf3+rRu5nT73fJc8+TT9Qouj2+9ELKbv9dROFBwkhi+1dp7T7N8ajHmA5ZaWeUTjKtahRug5ayrGaSPQgCFFJ4LJa1JOfkWIWqd6QCcq1QpWOyIThyWFFSodCHuOfoW/i37s8RIuDI0QaXWjndtmXDhrzv/jt58GG4MePoXRuSvNIi1A4/o5jWmmvbAVsyZt9yjWhtgNxJCaM6QlqsHSBcg5QFkvI6rvBUnUcyCmmVwG4/Y48RrF28wCMPPMFYc54vfeFPcMaRZkPCeh0dN/BeI7UGOcpM9NaSDXcI5ICDx8aZm17EOI9w4e0L0SHk6CYppUDcVklIIfHCMTbR5L/7e/8XDJZvPPU0H/jABzg1LLhwZZeKChFJm9fPv8BY7U6qYYwpLEEUMbtnDyvr24zVZ1lqLhBsV8nsVa5duYGd89T0AjdW1/j2q2d4+5PvIU+H4BxBONIjW+EQQqB1BMqgQsmBwweoPVvDOoMQkkq1gtIlldhx69arDAa3CFHcd9c9/PTP/l3m5/dy4vhb0VKjpKU/6HBr5SaXb17k1avfJkt2MXuaNA/Pohbq5EVBWZbYzOO9oMwKFB6l9Sj9XCs0AcKUCKHIkpQ4Cjhy9ADW5RRZjikUcbVBbC26KhEClFbfdS37nlfEJ06c4Ctf+Y/JpEr9xyf79V//df7Fv/gX/O7v/i5Hjx7l137t13j3u9/NhQsXaDQaAPzSL/0Sn/3sZ/nEJz7B1NQUv/Irv8IHPvABXn755b/yf303R+PhCvq0YPuVUQErfYgtx2nUFtjauYZiwPKy4bF7Bfee2ksYj/Pnn3+VlY2U1c0q7YHk0fe/l40L1zn/2pu84/4jzMiIL716jlAqBkLwra7h0EzMB37ibk5cv8YXnrlCknjieAJ8hGaSMJois0O02CS3He44tp/3/Y0nCBU061VarS2KvEeadJDCIWQIIiZJLUla0Om0qdUr4ELqtXHW1zd4+JEHkaHA+JL2ToeKGqe320UWCSqogHZ0jYTdHDlfpzQlHgdSI+MKSWjJEQhXwfkRcS5QMUEQkts+jhAlQwwlhRkS2ZypliG0o5ZB31i6BgLh+U7OkBfkPuPctecY+goqgsgHRKVGyZJj1ZA9SFY93PIOvBzpqhHESqKlGN0csxwrHdgCLzy64tgtPS/tFvz0e3+Mai2j47c5dqTGdnvIncf28zN/5yF2bn2Kc2cGfO3rnnhyBilKsqwgG/ap59scnRQUaY+LwwF9rThQ1KnVHNuZoe81DkcoFcIbcqAHTGkYl3DLQVaW1PA89sAMe+ZrPPNtx9UbV/iFA1WOLxgun9PEtRpnb6WUZYSejOmNKT727VXWdxzSjREcq9IcpuxfHqdZ7bCzucZXE8OTB2agIQmTDNPeIdKz5MahjECXChcIzg9L+mOCe+rwRluSSsFOafn2xSvcG8fcOD/OyTvv46UXXiR3u+x0dxFK0OsPR8kQSiG0xFmLF/D0c9/kG99+BlULiHWFhcY+3vOuJ1laXgYRoKTA2VEPVN0m2VlrwHmE8ISh5u/9/H/H7NwUf/xHn6ZR3csPvO+D7HZ2ad14gxuX3uTCVEk6GHD6jTd4z7seIKgGhGFAt9Oh13W0u4bt6wm2iNgs+xya03hCOu2UPCvY3L7BrRsr7HZzrHCcuucI+5b3EiApb18fURxy5Mghqs88y6A/IApiBANW155hmKUEAu45+VZ+7u/+XWbmFinK0ereCYVTGlGf5MgdMxw/cR9HLh/nuZe/zpvfPoMel0wvVihNF+0VgZXYLKO0lliHYBUCz+zcFOurO6NMzLrGOEuWJaxvrLPUrGFdiROKze1N1rq7JEVCUiTUqtF3Xcu+50KstWZ+fv4/+bn3nt/4jd/gn/7Tf8qP/uiPAvCxj32Mubk5Pv7xj/PzP//zdLtdfud3foff//3f58knnwTgD/7gD1heXuYrX/kK733ve7+3F+MNrYvbiCzCeklpLHG1iWe0tYm1ZWYi59FHa+w7tI0SQz50YobWoGBza5p/8283mZ6a4mZ5Bo/i5ESFExNjvHglJp4YZ1JOYDopY3NNnnz327l8bobXLw25dHmDPOsT6oh6dZFA7kXJFOcDrHdIJRmfium1brG7lTAc9KlEhsD1sDanmzpa/ZI8l6RJSToYcmD/EtutlF7YYXNtizdeCthpbXH1+nWE0EhbsFRkTFQi1r3jVqgIpw4wsXCMNXaxvsQ7x/XLN9iuhahI07chgZwjlwZUThQ08E7jRUlhE4QIcM6hHczXSyaExXsPGHCSIAyoSMCXeDGSJ+XK4QDrBKJMyG1C4CvM+IBjocR5wRtpSacMkTYjDi0RmgAP1pJ6Ty4UpQOEoDfMEAtz5G6X9cGQxfuf5NOf+xPawwHbiScvErTvEGmH0u/ks1/+PFK8DUxEWTq819QbE0wkVZYrIT0hELHBhwqVDDlY01zzAmEcoRAoJZGlp5SavjOE1jChJDedIJIwUQ154oFJkqHkS8+u8J7HD5EUbxBFQ+5aCkl6BRv9nMBZHn1LwMG3Nfnm+S3SQFGv15gYF5BEHHrru1k+cJUXX/84g6Hj9Jk29UMTzJ1skmxItq/dRLgpwnKIc21wji0neWEAT0xWeCTP+UZmyHVMknlee+M89wQVXOQ4cMd+2jYi8yOOsfASIcVo5uAd3nukl/R9yYWdTeKySlBqtq4bDi3sY8/CPCoMRu+1GGU1AqOhrB/lCuI93hsqUchP/cRPcGjfEf73j36CGzff4Fvf+iZrG5dJygGbW+co0oQ8S5icmUQGsGdxAmNSvva1Z3nl1de4dPkif/Nv/QQ/9bd+gkFvgCsNqys36Q+3aE4KBldbfPQP/pDZ5Xns2COosZz58X2EvoLDoaQkroTs2bPAzMw4E+NNQqHwpkUoFXccuouf/ZmfZXJynqL0OK+wfiRvU0KihcQLyIzl4IETHNx/Jy+++Cyf/fKfsL7boroQYSNPHAV4bdGhxuaaQXtILQ7Zbq2hGpqwEuALTdZLUYUGIZmeW0CGESGKqZkxrne2yNORQ1HJv0bVxKVLl9izZw9RFPHggw/ykY98hIMHD3Lt2jU2NjZ4z3ve851zoyjiiSee4LnnnuPnf/7nefnllynL8q+cs2fPHk6ePMlzzz33ny3EeZ6T5/l3vu/1egDYLYHdNCgf4w1MTDYZmyrZ7a7gEeS5xxYGpR3dQUElCNHBkHqtJG8q9i01wXpsaVFaUstSspu7OGvJMyhFnuWAAAEAAElEQVRVjBIl3nl6Zp5wvM6B/ZtcubKLx5KXHVr9y8RBgleWLN8kqkZcuHiD3//4n1Eds0SxQFpPKBTZMKFarWJ8gVMBLqixW+5gsbx+/hpp6mgGXegXXOu+TrOqOFlRNIwnNI59zToOxXOtPjsOJhbvYGx8iXqnRxhVEd4jvCRtJ1SbAUZW0DZAi9FzSlHFuRAvBMbkRFGApkpIQDPbRjTHCKMxSlMSKUM9MIw3Q0TP4rzASwNeE8o6LhCUDrxWGG8Zq2omgoBvDga0jMQAdS2JI0VgFRhP6h2ZEKORppQI59ht59zc6KO1JMv7GHeNbz77Ct94+SI5Q6Q1BIHhm8+d5emnb7LemqQ5OcUwbRHL5igf0AQE1UkudzZoDbsMrafbzbHVkOlqg4OTJXmak+clKtT4PMUh6FnICs90KMF4pJIsTDQQRrCxozl/pc877t3l1dN9Xng95aGjc3z91R2clBTO8eCdMe+/L2ApuJcvv3weKXLec0+Dg3N3UXYW+Ce/89usDQ3aai682WF/bZLJ5X0M2+tAgshDkCVDs452Hjw83y64I1a8f1JyY8txnTqRrdErS158/VUejQ3zsw0ma/tp1wS6khHF4UgK5jwYi3cW68E2AubvPEIzbvLkvU+wv7qfqvfY3MNthYXHI6TECYdzJcYUCCdGMxDnEdYjrOXBe04y/T/9Ar/7+x+nM7hJUqYY7+i2eiAl97z1HnwASd5GGM/ivln+9k//Td7+jsf48P/jf+HLX/k6S0vzLO3bw25rA6zg8o03sXGbcytXubm5zvyRWXbSFb7+2hpVP8lbDz/GwvQBjHNkJkd6R9Yfsn95H+MTUxRFypEjJ/nhH/wJgjii9ICQOD+KZHfOI41F6VGiB0rgvQQ0Dz/4DlRY4Q8/94f0dgtmDjWxTYuPLKbnkZmn2C2oTIfoWKNrAWBAKYSVKAn9fo8rV69jgNw60jRBCU+lUmEoNEXy19QjfvDBB/m93/s9jh49yubmJr/2a7/G2972Ns6cOfOdPvHc3Nxfeczc3Bw3btwAYGNjgzAMmZiY+E/O+Q+P/z86/tk/+2f/SW8aINmBsgArCoSrMDM7iZIZpSlARiSlJ7OOuBbQ3tR0jaHWVMg44OKlgvMXCxbvHJDnjqCiqOiQctihSHOUSnCVLmEA2+s9fuV/+gjDLKXMhwgNWkdYozC+i4qmcSZCyxjvShyChf1zLC1VqQQBg1afSATUazWMLemlm2y1BgzT0SoxFhJhNbrssWQsBxDUrUMOC8YCzTggtWWrKLkkFEMJifOsJQX7x8Y5xiznuY7wowtEViHyCuP6ZMqjnSWwjlBE5FQpbys+NAVe1ZkKJFN5Rm87ZKJ+GO2qxMUtKr7L/EwFegXCOZwuqTDJ4QOPoyrjXL/5Cv3eRYQoaKWaa7HmeuoppCcWBRUl8aXAKoUVjgyPFZJYSkIlyG1BXgpc4KhUBEXSYrf1DO967CgTc3v5/FNfpDSKzU3B62ff5PUz11F6mWznFeJ4Bl2RFDZB+R6X04wrZZ/cluRCj1JS4iqtyTlqqo9w/dHvLcHfvvCHQtNBM4kndCWDQnF1p8/HP+OYX2pQCyqMTc7xqU9eodsLWUs8K12D0BJvLUHFMT25xl2n3sLT5xUiyFhqDNnb2OHs5i43VneQLqRwQwSKrZurzCyOI7SgOlHF9xoYIzgQbTJZH9AZFOwkmqd2S35yj+YDEzGf2M5I4lnC0jPMUl564RXecvcyU8v7CBb20R1LqESKJBmSlzGB8CgFXkI1nuTg3DEeufM+Tu07gDYGrACvcLnDCovQAqU9FoG3Au9Go/5RgRZYP5JAykKzf88Sf+/nfhqtJV/+4hfwVlApPHKizlvfeg/Slnz9ta9hXcnDp95GRdW5vHKeq+s36Oym/MG/+xN+8UO/wPG73kJFK3xQslvsEE9EvOPxJ5hbaBKHiqDuGQxa/P6f/S4f/IG/z8L4LNhyNCAeOmbHFhkOUo4ePsK7H38XVy7cYHnfKQy32zLGIhCjUE9xO7rbjYbFo8MhvOD+ex8gZcjnPvsHmJUOcqmCqStE6im3U3zLkIiMymJlRFCUitJbnM6pjFWpRopmo0FZgtY1JsenyS5cpMwLlA4YdrvfdW39ngrx+973vu98ferUKR5++GEOHTrExz72MR566CEAhBB/5TH/YTL7Xzr+z875J//kn/DLv/zL3/m+1+uxvLyMGXhiGVH6EiEM9WbEZm8kHAewtmCsGdIcU5SF5JWv98h7NeLpKt88u0Xm9iA8RFozVq0zMzlN2t2lKCyBhdylCDHapvdaCUlZYl2CcQ4lRrxckHgpkTpCWkmSdfEyY+/cMvefPI7LSrbjDVZv3eD4seMkeZ9LVyx94bBlzphRNJVichKmwwrTSU5dZujAA5LIOELpyCSkKmAzc/SlphSG67du8WP6FEMdMdGMCCoRqSvY6m2xVzV4WHrOyzbbMqQexUgdULoAaxzSW/LCEwYlE6agKUre7KZ41WBm4TH07gv4/CUq0qO9wUqBI6RaXSQIjzIxdYJK9QBvvPk7FGaNjvF8OxnSERLvHNNBSCDAoeiYkswZAg9jUhIosAjUbUrd0tI0Wdan3x4wGCoef+IRHn58iqmmxpQBd9x9gn/9sY+RmT5ldhmVrlKrTjIcNEmzAdZ2wHXwLhv1SD34QHIuG3LmwhWGZU7dCSazABFGo3gs48m9ZcMJDtQi6oOSoZWgNXk8wUtvtDi89wBvnku5vAJL+yJePL2N9E1wPaQssS7H06VSvUWo+kR1SRABwlEUGWAIbrd0jC/ZWttiaXeOqekK9FM6nS5jlXHeW/Mc1YZyoso3tx0XewnPtQTvmq3znknLF1vrFMzgREQrGfDCi5d5MinYqz0tXxIoye5ui1osCJVDCU9Rltw5fYCjY3vpbXa53rnI5WtX2drtU61OEAUhe5bmGZusE0QSoaAoPKBI0wLrRgOzPLeUTjKuHTYf4iV84B2PEF97nWRlnWEO/WoDMxiiioJ22aZrumx8+/PMNue4+/6TfOiX/x5baz0OHd3LgeN7+MiDH6biA9rZdV6+3qM33uZDv/z3mWzUePnK11hP1piYGSddkty4fJbmguHSa6fZaLX4g099kvEw5t2Pvp1aY4IvfPkb/PhP/SwqiintaCgtBCghUEoADilH74GUEuvcSDniQeJ55J4HCQcDvvTUZxl2BqjZGr12D5VqtNCUxtCMI3Lfuz3jsHhfIGRMpR7T63WwpSEKFZEM2VnbIS8Koigg/x6q6/9X8rVarcapU6e4dOkSP/IjPwKMVr0LCwvfOWdra+s7q+T5+XmKoqDdbv+VVfHW1hZve9vb/rPPE0URUfSfNr4rjYBcjEwdqYVW0qfV3qK0KdZBknYYjwxSZcwtKRbmG3zxaxFDVeNrl7e588EDTE40CaQgtRbhYGOjhXUC6SIsDdCCo8f2896jR2n3u/z7P/kEw/4QZyzu9lZokG2gRIXStTG2jfAlf/rvP8tn/+QLmLzEGIt1lk995mk8huL27AvnkEYRS6gGFlV6hAE8VENBIy+4oxFSrSoGFi72C24YR1yrI/OC9soKN/78k9ilZSarAQGCYWnpbBaYRo/3jhvuiiu8UTvA7qDHyo4FP3LJISzGeSpSE4sMKS0Xui0S38YPtqkMN5ExKG/QzmCUwnuFcyE5nsx7RLDE7Mz9rKx8jUwYWkJRCsuYF0xEmiQvyMWIQlcIR00opgJNGGlK4zFW06JkZ6uNCmqsbG5z9qZk4dAkw3abx955iiic4rc/9nHOX7mItYIwKHB+wDDZwdsAcHhhGb0VgnpYpUwzeoMeQxRxVKEQIQOf08kSFsYmqOQ55SCldI4LvZxTUUgkBV0rsMMCk4R0up7mmOSbr1yjUCACSTtVhL6C9I5AaDqtHGdqSLcO+RBv63hf4hEMkgQpLRKH9xJjLBLJpTevcujUfnRcUvibhH6b5TrY3YjVPOHhapN7m4r1XkI7yXi0EbI2LHkJi7V1pMnp+B7Xz9zgoXLI86njBbPNhbOvIaUBV4LzOAsCx1i1RrPSIFCanVaX3Y5hbO4AkzOz3J3XmB1qnCgQ0qEihdYV0kywtZXQ7XSwJsDkOZPNlMa4ZawakL/2EkeHLaQ3nAbOrq/w55/7PPvv/AUOzu3nfOsGNzbWWe1tsd6/zni9TnMR3rz1HF98+dM89uDbeddDj5L4Lqs76xhC8mxAdWyCMTXFSn8XbTXHl4+xv3GAm1fWefqZl9jqJ/T7F3j/Y48zPzXB55/6GpP7DnP05EGGSQJeIRAEWuKswbvRvAZrAG6vkgXO37b/OwhVyFvvfYhbV67w5uXTJGt9yizDCE08UUHNBgQNxbBnqQU10jTBoxA65OLV66gZT5ZlVCOFLz1Jd4jxAihx/v9HGMw8zzl37hyPPfYYBw4cYH5+nqeeeop77rkHgKIoePrpp/nn//yfA3DfffcRBAFPPfUUP/mTPwnA+vo6p0+f5td//de/5+cPY0E3y/BoSu/op0MuXjxPWaQoERPHVYwN8T4kYMiRE5Kv1T3XVjMKE1OtV1FKUObZSLcYBAxTg1AaqULqYwt4Y/jG86/z1DefwbiCZDjE397+eKHx0lCYBC0F3lukSJFSkQ5KMpEjtcUJiROSMndIobDO4L0BP9pCDQtPq5C3tbqjFaW0HiUVb/ZKgmGBclAqTa4Ee5QmdA6bJPgr20QI9h7dx0QlppeVDGTAa1nKfVoyaxPumapysZRsi5IhAu8BDEKEeBFSihwjoesE1qak7ZdgeAlmAqoqRroUJ0ecA60ColoTGxjyXBCETfAFKgSbWWrWsTfUiCLDIOgwkvFpB3EUjKyguUUVJU1doWMLLl3aJG7W6ZeOb124RTr5RTpbG+xpLnH+tZf5y2dfwBgIZUAtihkk2WjLLGHk1dN4AA81HSKriqwsCKIaB2YWWVu9wa4syIzAlJaJxhjrSY5H0JUgFdwRK3ZTSyktO9euE6URq5d3yETE1EyAFRFIi9Z1JqM6h/ZPcuvmWcpCEmtDvaIYZKObuSLg1s01nHd4b5BSfUehMGin7K53qdaqlK5HK+0xLMZ5vlfwfF5weNDj4TnN8WYFkxQkRcl4rYLLHE5FBH4J766yZXvk7YyFtGTfE6c4euIYY+M1ojhAoZBe4TzsbO1y14mTPP2Xf8krf/oXRNEcC3tPMr24j26p6K3k6FAQRhFChiOmiYN+X+Bc5ba9XZIZy/6ZCue++hmyr3+Vx4MET8miCDCu5C/+8i+5+/638NhjJ9gerpPWI3IspXJ89bkX2b62M7ICq5DP7fwlF09fojIjubRzFS0q3DX/VsRcTOQmadh5js0dYy6eoNvO+Ld/9AnWdjrsX97Pk+97P71+h8997vNkmSJWY7hMoZzEeEbSRFsi8QghR7LN202J0hRUq1WKosRZP8r2ExDU6rzjBz/Axd9ZYXPjBjoOcNoRjweIhsCrnFq1Qj7IwUoCXQEdIysh19bWcBKCKKTeqDMzM82Fq9cQ3mPLv6Zh3Yc+9CF+8Ad/kL1797K1tcWv/dqv0ev1+Jmf+RmEEPzSL/0SH/nIRzhy5AhHjhzhIx/5CNXbhCeAsbExfu7nfo5f+ZVfYWpqisnJST70oQ9x6tSp76govpejs97HDTyB0UTKI7H0Wj0wkkptHK0nyZMK3tWRrouXBTl1Cj9KaZPO4bC02rvMT88TVyqE0cjLn2S7vHZ+B1MawBGGFXAQhQHKSVxpQUHmCpw1I0maD4iCyihxQYf8rQ/+HfYsL5KVhqIwCOdRCKwtcKVj0G2xtX2dVqtLnjconWOn22KYGlyRE2lLb7jBwDsCKShNjtSSPM/xQjP0ObYhCFpb1MVhGmM1RJliheNGr6QQFearsCgyrGnhboPDpRA44cFJBCFCjooajFONFvF+FassVoXUKhWk6COkx1FgbToajFgojGOQbSNlhi8kynmWopADtYjuYMhGaUiVQjpHQwYIB5kS4Bw1FZC7glJEdHtDDh7dx1prh7VWG7liqSrBypnLPPXp5ylSi7rN7HW5RdoALx1OKCIZoCWUpsQB7X4HpTRCONKiRz+t8MBbjnHm5jU67RJlBZm1lFISoOgbR8+V3N2MOJulODzHlSSP62xXD7CRddi3lHP6wjqh24+ujPOuJ97C7Lzh7JmzeCxalTSalmFmCESARtPv9Ua63Nvb4kYlwpXQTfu0NtvsuW+RxsQuotMnNDkL4xGtDc+bYoH1zW0+MCW4p+pYUQEvbvQw0RSNYAIblzhTYysfcKFbcmy8Qt6M+fEf/0EKlzJMBozVx1BeIxiFiKbJgAcevZdP/NmfkOU9ZBxSqTeRSmONIc9KBv0SZ0usgzDSxComLRKydEggPCZv86WPfp7axZd5uG4JrMcrz0Eheahe4YudLr/3v/8ed935Ye7bf4qKimknHSKl2PPwo5T3htR0lSvXN0j6Ce3NLXYSx+TyEst79lBpVLBCcnj/SQ7uPY40lrw75E8//u/pbu9w9MB+HnzofnavvM7WKy9yVEp2GOOOA0cohCb3oPA4a4lCDc7inBnJ8sxIm4yH4rbJIrqtaZdOkhKxOYRgbBnWtvFZTqVeIc+GNEQdmRuqStF3+YhGqARGWESkaCd90AGT8zPoiqbWrBBWFDYrRhby7/L4ngrxysoKH/zgB9nZ2WFmZoaHHnqI559/nn379gHwj//xPyZNU37xF3/xO4aOL3/5y9/REAP8y3/5L9Fa85M/+ZPfMXT87u/+7vesIQbIdw0UGi01gbTUmlXKmxtIQg4fuZ/Z2WVu9KdQ8YOU5Rm+/cqbXNpoY4JxhBSkpSIflljnqYxX0MLSTgEdM71wmFu3LlCWGeMTRzh04C7y9iqxXmXQ69Jtdym8B+8JAoFG40WItQatPTrQnDq0h4fvOkTpPYEqR4XfKww9bJlgBjMU5k5ubWTcul5hZSchj+qsbYEZ9mjEO7x6+tO0kx2UsAgnCEWM0AFW5YiGYPL+BVrf3GDCWmpBhPEZYzjWvOepQiBNyeO72ySDbaRYxPochccLjZI1Al1BVhRRPQYitG5AOIMwHUqTUmbZ7Z5bhMeRZjdZWXmW2uTdiHJAaW4yHVXI05KKMBxvBMTOsGE9iRMIrdBSUA9G23+tNTZLsUFAbzjAigApBTNjIXUJ/X5Co3YCkRZ85ctfoD0YoMSIHDdZrRA4SeI9ORYh1QipGGhqjZDZ5QWubm9wc2ubqh2FWZ7cM0Pc3eVwtUZ1app2Lji9fQUhHc4LhkBiHHvDkgcEOC+5OxR0Ys2twQ4xfd54cYcunqouCHXGj/w3j4Lc5tKVMaytoGWb2fmInZWSOARDmzzLEQikNzhCpqcmue/B+/nEJ/6EtJewubrBzMIcnZ2UbiYZiyRj0SRS30OvXOXPt15jdRoGhHTCaYRrENpx+naFhIRAhXStoOkVVy9coCj7XNu5xtdf+QZ7DywzUWmyMDbLbG0Gbxxnzr5Kd7iLJaPXX2OfPoyQGmMFXmiE0Gjh0OEo+SQbGiIsyvWRgxW6F15hYfU09zcdk64ELTDGEoicuwPNmUrElevX+KNPfpZ/+Es/w+MnDjAcdGj3N6lXx2mEMwS6in1EIVVJq3+FFy9/m56yxEGFTm+XbCIjtBEYgc8tr770Jju7PQ4vLzO3NM/2pdOMnX+dH40kSgVsNCvMLowhfUqgFM4YdKBH15hxaDlylGqtsc5RFo6yNCPDyO0Znjejm+W+PYd435M/zPn5WdZWznBz6waBjHGlxA0tXlu8cSO+pnRYXwIONEyMjzE326Sf9AnqdcZmxmmtbI5s49/l8T0V4k984hP/xX8XQvDhD3+YD3/4w//Zc+I45jd/8zf5zd/8ze/lqf8Pj8AprFKUpsAwUkiUpWVh8QCzc0fJk4I0j/E8TlQ9xekzXbrmOvMLs9iNyxjlcFaRG0djvI7IErq5AznN5OQ76PUDWvl1Dh5+krnZg2y0XiTtbJImlryweKUAifFmBM5RIc5LCp9iTJcv/+FHqX1rghoQOUtpBEZKYleQBZZeY5ps/gEudxtsdCCUdfo9S+nABZJuOcRiKcuEzCgqgebokYipqTovvtajVgNfA2FLktU+vtcgN11marCJoJRNSp9x8+Y2i16irMGr7Db9SiF8jHAaEY1hKoLUp5R2G2sKYm+RaKo6wOOQIoDS4EWX3ZVvsr35GtL0caagqhSlKNkfVZgOJDudjHULAyWR1lIPNbG0BA5salFS0bMFOeBFgVOeS1dXQYeULqemI156/k3am+1R4CmePUJwvAKhB9OoMrdvmQN79xFW60zOzjM2Psnk3B4+97Wn+d1PfpICQzEYcuX0Wd67MM+9j72Vr75+ieUDh/n25hmkH+XElRoKHzJNwdvHBCpyeGW5mfYwvgXCMCwNIm4idcY73vY4+/fOkhcSHSg2N3P2HZZUaxWEslhfYMQ2URyNWk0E5NagRcSP/MgH+MbTz7G5scHOxjZL+2tYVZIWkpO1GgcaFa4zQRyGtMUmX+g76pUTNOvLZMUmhS0Jg1lEcgGkweiInTLn3OVLbK9vYnTBdrHBjSuXiVWF2AXMRTPcMXWErz/zNIUpKf2AbmuNRqSwKKwt8cqghUCWBmSBkyVjU5raYJtbbzxFtH6Z5bTDQpBTtwVCeSQjN56VIMuUuqrgnOWzn/sSjzzxIA+99S7q1SbVqIFSMaDx1uCcpZvu0sra9E2KCUN2+hvQFyzWOuypzWPzhNdffond3oBHHnqCF7/5FV575XlODTs8FngCV1JKSSfpMhZARVgkCqkEoZZ4bxn13wTOm5FKRgeUxcgZJ4TC4W67Wy1YS10p9k6NE548TmfnKuO1GmUgQEnK0lCUBuEj8kFGY7JCRVXZ6bVxeYYSAlP2ePnNNxl6wdTCIp3tNgIFJN9VLfu+Zk0IKXDeghtpQIs0pygF+/buZ256ieEgwWSOIqtSj6bJiyZJVrK6fhOwZGXBzY01rLHMNSfBF5RCYonwYpoDB55krHKBqekDdHotMtPHCUFmciwW7wUQ4p1AqyrK1RAYMIYw9Gzc2qRbH9Dt9XGFxpiABjlVm3A9rHBhesDOuqGbTLLbzfDKkQ8GuHI40kD6ISEdliY949MBjz4xztvfqcgzQ/ufSWYmYiJRJw4ihl1Pvx+Q5o5JL1mOG6wWTXpZn8gWzAaSTe9xtsB7ixcOpSRRqNFYzq9nZD5ES4+0JRYxUofI23ZNKZACDA5tetRtH68mSQT0ygECxeksZ9gqmNIhuzLHCs+0FYw7Q004UJqulyTWk5qCUljwAVJ6tnZScimYnhynGWuGvSHCeSLnWa5XeefiOMenG3itGV9coDrRBGPZSTrcWO1w59JD2NDw/iffzo2VG3zx2afxCKS1NKWhEcPp9gb99Zv0+0OUDdFy5Ea8XiqOyTpRWNL1MZd7MZdzz+LiHOfa1ylUgXQ5ijpjY7NsbWVEUQ0VSERY4ghoNGepVD1FkYAaosMR49kZh5c5zqUcP1Dl7W87xic/vU02SGnf3MKVsCZyFlyIHXiq1RiLJg7vROtJAnEIjEaIHqXvo3yAFCHe5uTCMh9J8q0Ol85c58F33Mf9B4/zwo3nya0jkxZTtBlcPYOvaqwcIViSdpfZZoNukpP7glCXzM+MUw8FmUlxWQu18jqtZ59ieXWFCVLGhCeSAivk7TBTD16SCEekFHMWZqbGaXUzPvpbH2Px1/4hUzMVhonBS0FcUeRJxuVbK6zvrjK1PEauPf1sQLe1S+kdW/UbNH3I+tV1OjsJOg54/sWnuXj2DA/sqfGQgXriKACD4mq/R//yVd5x7E6GJkMJh7UK4cVoJSwV1iuEEEghEILbAzyPc7eH7YxqtsdTr1Y5VDkCD7+Tp575DLZRUsSCdpITRRHZoBzFLzmgECijSbOSQbvLXdWYyaU97N7cpkglYaVC7tPvupZ9XxfiPC3wzqMAnCBLSiww1pygEkWs3bqKtxl4zzAbsrZxA+dzOu0E4SOQDVr9PsZaxmpNsmKLBIcOYgQRcRQwNztLWW6ztX0e79bpJR0GqcV5hVISLwvw4EgIQ0uR9pGixJWKFWv5zBVBlnn6IgefcUcYsyAiznUjXrq1gajfYrY5hgolk/MBy3flvO2BOXo9xaA/zsF9NZztceBOiUSivacIHafuqjNWXYJyFmduMDPboDlVsDUoEIVnJm4iCoEQEd4VhEUBZlQ0nAUhA6xRo153vsnNdEDqp5mpjiHKCv2khbc5SioQ4j+6r4RDU/I3Fo9RVt/GObPNyuoL2CIlcTnXk4JUSwoNITAuQ7T2WEpSYxkYQVoKrIxwIkd5Dd7ghWBxfprliRnOfOssF05fwaIxOErneGOrz9mdIf3SEZzfRAmPKwztwrGeJyw8/RKP33WSD7z7Cd71nrt59vTzJNs5A+koyj6vn/4mex9appUk8JwhHyqSskuM5IXegDSMeGh8nlcHy5xhAcjobRX4skVVllhvmJ4+wtnL45z/zbPsW+zS7VuyoqQoKwhGKy1v6piyZGOlM8I4YlBYAtnF5p/lgx9s8uyLVVZXSgY73VEisYS+EQhTxZYGXaniWUTLSZx1OL2LcwXWJ1hr8WbUEkuFIJYB3gy5ubrBu6oNjh06wisrrzI0CqljQGGcJY4jsCMXJbYgrgpSL8m3CyaadQLpCXWKIuHS81+i8tJTHDH9UWI0Fu081geUSEpr0H4kr8y9RXnFHm8oD90BcZNvPvsCv/nrH+VD/+QXmFpocmv9JrvthNT1We+vkgtLv2WZrFXIdodM63mGGynnh1fRBwPWt2/wwpuvcOH8FWbnx/lHv/B3aFx9GfmX13GjTwHOOgolWd9Ypx6FpGWOVuBsiUSOEkucJwpDEB5nLKHWZFmB9f42XAicG9m65YiUREDA0YMnWdm4ylMvfI7JwzNUQk3uc+rNGCUEgfYk/Q797TYiHw3cCSQ31m5QmoAyKWmMN8my7241DN/nhTggpHDi9h1NsLO9S5Ik9Ls9rCkoii5FOcDhSIYZw34fbAneEoQjIbvLLdZ7JianUEWOb9aJrEb5ITsbN7l09rMYbREMiX3GCEgpAIG3HuMN1ThgYtwwMxvTHJtFB4IwCEnyIbNxiElyVBNcJGj4AGNLDo47Hj44xuH9IbMTGhM6tjYsSveYnpFs3RRs3MyRQc5uS7DzLcHWlqccQquVsrImyQctTj1+JwQhzjuK3GGdwGBQ0oAqR8Gnt1cBkZBI60cXDopKVEN6RUVqfK4oipJBVlDzJd4keAfDQQoWZKiQKJTVaFElpE5V1rij7pgY28uF9g2KMqUMFFsmxyrBhFdMBSFpWZJLTc85Bt7hhSFWCuEcpSwhCBiIgofu3svs9BSf+vhf4IvRbsMElh1bstnLKaTEAmGaEnuQUpDgEcBgZYdXtl+gfeEq43NjyGGJ8IIEuG4E737vu1lbv46uBQymeyxOjHFrFYauz9Fjx5ipa3wxidqsUXQcSjWpBR3uv3sfeVLn4s0OJ97ydi5c0wjp6Z9rYYMcY2ooFJgU4fooGaB9xOykZP9iTC2wTC7OsrTHUpbfZHlfnSceafLJP+7jvEeECisVngpRdRLjB9i8QIgMKzYxvgDryUyXwq2B1QihwCvW05xjYY1QKRLfY6V/la++8AxpHlAPajTEBPOVcZZmpnnjy2+gboObpLSgSmQgUEGFZGjIohJftrj5tS8Tvfwt9vqCSI7sz15oDB6HuG05FmgHxjsC4QmU5kAEa51tPvALP8XC9BQvvPAa/8v//K/4xV/6KSanq2glcCKjUavRsAHHlu9genyM9bF1klSjlhWr1zf4089+jm89/xrzswv88I/+APecvIP9keXKc59GakdmPdpLImmYRFD4gkpF43qOpCzBj15zqAVK+pGaoiyQt9UfUorbWmPFyG3gwTkcbsRCBqQMeeu9j3Hx6nm2NlcZOzhBr71LY7pGK9klGNdU4xgtBEEQk8mUnf4mbiIkMwG1iqavoFqJaX+Xtez7uhC7wiO8QggJQtLvJ0gnWZ7fR9pPSYYDompMGMcMdtrkg4x63MSWQ4wqqcQh3e0UJwW6XqUazpAHGlcOkWaTQ8sVHjzxLm7tXGN19RqtlSE6VkxMag4dqrJ33zRhVEGYPnOziiyVbO0MCCqSucUKleY4h/eGSJVQCUpUEIKMUD7BuhEeMzOOYSFYvRHj8hqb6VFeOD/L8PoaUbbFH//xGkjJ9ZtdLBGNWoRUmpWNXfYvjZMIj1AZUaOP1D28F6TGYVwfZxTSFUjpqMcBQVqCBUQJ+BEK1OVUYocsSqxNQdcQzhLcdlolw+y2JlWDUxgEZTBGovcRVmqMuxUG/Q3ujBWFrrGRl7RlQUV45lSAwpF7w8B5hsainWMhgD3SUYlirmcZqxkUkcQMHNcv36K1O0A4j5YO5xyluy1AcpZICpoqQFlPhkVoCDOIlKaL4dz6Knv7HWpe0ZgbJ+0PWavMEU6c5G8s3cl2d5fOdEm23uPFF8+RygG/8NM/zdLMBCLbYOLsa5wsF3F2D+de/jTLs5sUhaSbTpCXIZ4KZdojVHWyos7Was6dh0MqgSEgo9EIiXXEfScP0F3ZYHE658CxOo1qiSs0EfDD793Dpz+1SqokSjiW5/ax3W2zU5QY0b5dhLsUyQZC5jgkuSnxKidScwhqlC5ht8hIiwJlDZ3uOtd2T9NxCeO1RfZPTHFs/jjzjT30Nrfo7fZwwuOkJwwr+NLhSouSHpsP8EXKK1/4cxoXX+MO3yekoBAjLKnxI0K38AbpPUiN9YDy1OXIzTauPI0kY2yswS/8o7/L8Wde4JOf+jN+4//973jPu++nyDvs9PpUpsdJMsELX7jC1HgTK1LOXrxMnlo211oszu/lnrc8yKOP3M/jD91LJdaUrz+NuHwTZyVOjpJmlE05oDRXh7uUNsd62Nxu0+/1CJXmzjuOYY2hKEuEdSOduQAtxcj+bS1CSUaGD4EUckR/swVOSkI9znse+yH++PO/Q4xisj5F1jMEsgJeEQQxzkqysoCaZrfsIokoVIXpsSnGhjVWrlz7rmvZ93UhZlDgAeNyIKZRqTEdBxw9dIg0mWGQDphZqBNFnk6Zg7XsmVqk17tOM9Ys1j25boMq8WGPsSMVlk5UiZJdThx7nrfeP83ibASuyVbvDjo3JhBxiY1KbJmyu9mjUJLzV/qs9zW7K4b19RxZiWj3d8E77nuoybFHaoSxJxABvX4XrUfOHzsMyHONSZsM15counUSeYjdQYTrKHobF7h2a0jpIPeeqT0xcaOOoAI7Q0pKBmWP2oRHxRsEcYaSmsR4qqElzwc4o4i8oyY9E4HFlhavJaOgxS65h+nJGj7vEEhL6QRGVG5bXh2RgEAqChkhRYaVDhENqJgNFvMJ1ssSIyQV1yGwnjEpcUgiCZVA0y8NndDTLUdpBW+LFY9OR9RMSeZCFmsRz3cLrgwS1q5sk5UDvJNUogoTEzW2NrYQEgx+tPX3kJaAE+RCYrxFCejbknq9QtwY4+DBPfQurbM5zKhPTPMjP//LuGqD7ZXLfO6Lf8ne2UV+8of+NpeueXy3wxe/8CZ79kwwHJ6nGG5x111LnLr7Dga9F/jsX7zE5PRejhx/jGEZEVqPJsYVEPsGZlAibY2iC8mqQJs9eG8ZHzvEzvpXWZ6Q7FzfpvABN14zxNojqbK3GXCxW5BZh99Z52hF8qLskjuFcFskroV3Ccp7nM+RXuKNxtkeJRFeKw4rxcEGbIZNgsDRz1MmG+MkfUWv26VX32U2nqG72ae3mzDykgmisE6WFigUrhji+rc499znGL/0JndWJTWZI63HGEsJIG9DgNyItlgiKCUI76l5SXY7WWOPLelv7zL5yAO85wPvYrvb4s/+7HN86s++ztED87jCkF7eYH27z6APuTFYVTC3d4GDh/cyNT/NzkafF15+nqm5Bk++6yHi3JD3uxTOEpQOJYMR5lNI5oTjxo2L3Dh/iXhxL3EcMBx6ZuemKcqcQGmE9wRxSFmUWGvRWoFzt92lAVJKlBTY0iKFGLGccWip2bd4mLfc+VbevPUijf3TbJs+1WYdqTWDQUJYCZBCUEqLmgzIMeR+yNWdLmm7R2H+K0noyLaHSAMBgoFX9JKCiekmE3UIhMW6AWUpwf0Ha6NgZmacG62AmYOWH/uRATptsrl5hON3vM5Es+AX/8EYO1sT7HRyxsd36A4t2RCKJGJzp+T1s1us76b0tiy7G4Yy6jDwDlc6AgRKjqFkBN4zPmcIGxN4G3P9Soz1Y+RJgcsE0kEkI6oqQJcRFRrEDWjKHWrK8+aNs9xY20A4gfbg0cxMTBJUNK0di7SedJhz4cYmP3DPMbbzAbL0WKdpoZmK1EgLKh11BeOiZFZrAgS51UhRkNOhUAWLM8fobLcJKRHWU3pDhqfrHFWpUUKOVBMocJpikNDjDG9xLV4qDFuhRuRgFNgookwS8IK2g07u6EsHwlD3cFccMVUUOBwFnp1+zlaakKmAaze2RjcsGXPnnkU+8MSDvPL6Gd64tcrKzjbSOsarMfPTkwTCoXTAanfA7NQcU7UKcVVx6oG7aIxVuFI8S+fWFv/tz/00Z69f4C9+++t0ett0drdR99Q4/cYmly4V9NMJVm8m5N/+KvsOHKJI5nnz0rd4V7eOb47To8rf/dmfp9k4zh9/4k1AEsaWyFmKYUF3mJGrcUQUYpNdTFqhHO9jojFev9Ll1oaiVngernhmZydob26T9rd4WDcYmhYbQlCWhtmmZF52WCkiCtcmcm0QFuklzjuEcBRC4+kSyJiqCPiBKcGSyLCLx1i++z7aqcFlDi8zcql47eortHc6xGkNc3sjrpBUwgrNmqKXpbByjuxbf8KdZov50FBxdgT7ERItR6nlTkocHu8cAoHxgswaYukRViG8BeNZ1pr1N8+Q/8B7ieIaf/Mnf5y3v+Md/OmnPsOF0+co0j57FmdYWj7M1Vs7pL6kb1vMHI5o+1X6LqVNQhEV/PGnP8PBpWU++I77yPq7o4RooUYmHucxHmrSsJB3uPDiS7zlv1lmfKzKWGMvcRDj3QjmJbRk1HjwSKlwfrQCVmrk7nTOopUG4W4nVwtG6xSLUAEP3fc4t9ausL22i2gqwkaF4SCnWq1T3RNz19IBPv+NbyBCbitJLGVYIJqKqBGRkf+XSth3ju/rQixLjfSgvWLdadrW0VQBi/N1ouo0n/tKynijgVaOYdanRDM5d5D09EWGxnFzyxP1Bd0+ECwyyCM+9off4s3Xu9Tqe/mJd9/H5dMv0OtB6AytosIrp0u6iaCfO8YaDfbNTCBcwJXVDXJKvIjRqkGZDzm0P+Snf2yCLLF8e+cwQ99EjyXIhqTXLdhe3WWQJoxXNHtmQgamg6OLEgXd9CaFdEgHYRAxPz/OwtwkWRaw1m6jfYVeNyGJIpoH95DevM54CASWQbWCFZbYCnJtCACcI8tBUiEgA5fhRMLe5UWmmw02rCdQDaSYpBpWKaM5rmWXOFCPcBhCN4oYQgiMMFwuetxrJautIetOoYSj5x06MqPCkRtcbilvX/zidkRSUUpK4ek4S0vB1cKwJQRGKmZiTVARnDx+kL/19veyICPuP3qAf/WpP8WYjHtPnWDvwjxLM1NU9Gg1srHbY3JxjqudW7xw7Q3am2fIL+dMjjV5x8l7+fxXvsQrr5xFqyrOZMxPznDvXW+hUQ958K0HGWSe+dkmQe0g61sply+sMzmuuXzlFVKzyqkjsyzO9tmzmHD8mGRlxTBWrzGjG8wv3cXdJ3cI3DKmtYuyOUWoKFlgarHKQ488yPNffZU0qHLib3+QRx55iJe+8EXWXzvD1bMX+DvvfpJeo0mw26W78goLYsCslIQ+5+7pBjORJzCKbpnRwrALpCZkaEd286YM2M36BMoy05hlft8Uw+6QXn8DUQ3RccDlzWtMBdNUZ2psD3eRaIztouIOm28+Tfqtz/FAvkvDgVC3AfFKkOej1eMondnhrENphbWONC9RWhKKkSkiFBLhPMIaLr35JibPkbpGvVanXqnxP/7S/8D65jbXr11mZX2Nrz33LLeSFkEzJJquc3N3h7KAILTsPTHB4n7Ji1+/ym/8q99hjoS9K9cIrMegkL7ESkFgDBbPbBjwxs1LCDNaLXc6bXxFEIUR3oITntKX3A7AHiWYOIcQFikUWumRQcqO5GyoEZDfe48pLOPVaZ585P186aXP0sn7ZCLBC01ZWPaMz7O0MIuwJdJ5nDCUdgTIEoGhOhnw3WJ/vq8LsbEjIA0ItkpHvyiJxYik1qg5mlHKI/ePI8vXaLf6FMJTnaiTFAMabolvvbSXN5+5TpENOXnX22gPu/zlM58ny2KOVKZINhTrZyw3On220x0KFdLqZzjniSOBCiwlhlo1IIwyFCHSlzjXYUjKpRspg84O/d2Ej/+bN9keRlgzGAHWDbd1jQIlIY5CXCnxpUEHUJtuMrQOjR1ldxUFt1a38a5JUUY4UcH4AXkQses81fo4oeqPbLvpkF6kyV2JoEmoRunKXS8pRIhXVTBDtLdMN8fo9wZsDHJ0ZZn6xGFsZlCVOVa2zzMbjyAqgfCjLZz3WGHZcpLIZZyoO3Z6jkER4IQjsR6tNFJ4SkZQpMAJnJAE3tCTklUcFwvPLWe5aSxWBCg8E03Nu97xCEfuOM7lc6f5/MvnyMk4c2uT1ApeP/8GL73+bQQKrSLyzFAUOQSgxgKy2BJU6wQmYPnEEt96/htcOL/CWH0vWiqEhoWlOpfXz3Jj8zyhjvnZn/5RThw/QLe7w2//22+xs7vAoLXDw/e0+JmfaLL/0Cxx/VWy8jw//oNTtHf2gp2gWVvm8rWLtNtDMB0Oz1teHgwY3JJMRCnN6kv8w//+XvKddVRtnqXHH2WrPs7xn/oZJu67wh/+0/8773zb27l5a53Knn302eHUjMKtbNHMPXfukxy+YxwVB+SMIP/p0JI5x5apce1mj6iXU/GKgdQkqeee6TsYOxHzxW9/iY2kjY4EhSpY7a4wMTvOrWsrOOdI3C47qy8Rnv8y9/hNGkJAqEYO0dsclDx3IBRaeoSxKOcR3hIqTTO4LR0VnkKBKwS5cWhZMm2HuCRF1OqUZUHgARzj0w3uGDvJl557ltevXhn1732GaReUA0M1HkP4IXnZYe/+eU7cM8Prz27xG//bH/EP7owYUxZpFc6BUgItPN47xlxG0F6hv9OiMTtDHNUIgmhEIlSjsbS1DgEYU94e1gm4zaZ2bjSHUFrdjo0SeCxCCoTQeOPYO3+Y+47ey/NXnmeYDimVp7c95NiJo5gypxlVmalOcr2zhhYSU4ykre67R018fxdi7zxBCKX19ITACEGJx6MpkhzynInGJqV5na3tGk5C6Tp4P9Ibpm5IYSzN+jSNYImnn3mNzvqQRhSguy1unX+DXrfHbmuFCWkocwnOsSkdVgQkuymDlsGbAh+ACKDiBBGe8UDT2+qxtetY3hNxeN5QvJphPDgEFedRgab0kmFaIjFEcUgfRyYcw50dlPM4FZJZx+rmNm7TMTW5RBDvQZYRvuxTlJYkh9IVeK1RUiKNpdKsI+MBWsXEKmNzMCRUMbIssDic0GjhqYiYOIjoebAygqCJcxk214xgmRYpLdbneGdw2qG8IEk1zyWGmbjK2xqKczjaWU5qBCqeR0dNkjSnXqkDnmL3Ig+NaTJpeHpouWg8A+fRQYAqRx/06dkmDz90gv/n//pxrtzawDrIbYqXgJd08hwv/Ih7wWhACyALj9opMNYTyJJ6WOHFrRcIoxoLk8vsmT9Ab7dkONzh1dffwLxZorWipgLKvODUiUO85ZhlIkoZrwvCoE9tYoeFvRWkSClSg/NtGmMrVGrr1CvHKYwm2tpE+ozWxmUiJXnkwTmGyXXWb5XYSo4uq9x5Z8Lr5/tsbGzy8stf5d6TdyMzS9CYY33bY5nnxlqfub2PMbBDzOQNGtVNDj7o0VNtJuYqZGmCGXpcHiGbin1Fzt03JN1Pd5B5gM8GNIWHoSXwo0DQvLTkPsOUOWOyxsHp/awEq3TLIcYaNp7+Cm/pDpHp6F0eWkOoJYqRHbhS06O2hAXtuZ15KHHOEkuJA3pekFtLrEYLiwDLDDmDm7eoTEzglcAVFqVAYvnCl/+Crz79DCqOKfKSzCSjmKbMkhVdogBiHaICy8xezZ4jDS6/3uHPXvP8QE0R45gQIcIbnJB4odG2pDncZuXSJQ7U6tjSUJARKI0So3zCIAqxpmDUcfDf0RkbW36nluR5jg4CsKM2kAdQIWXh0TLk6OGTvHTxFZRL0IwWJdduXEOkTabGZnnrwfvY/NYuWZLhy4A8Lym/exzx93chDkuFUpYWns3CUgiNyz3SQpam9LoFY1N3IHQTKR3V6hiaGoELCGVAkYHNHONzdYJQsNvvk0mJMBnZzhrdNGKs6HGHsCzHiiMNSbuAzwwcr+U5GjgeS5YCzfWh46aLyIVDigLlIrIy4vK1kuP74CcPSfprEl9qCiXJlUdNN/FTi6xkICeapEpydegIxmbZvXSGrasXaZfgA00gGuRFH18mSD1Ee4GRUFGapDsEM2AnGeAcCKWo4tFFRk9vEUYFe2PBnDKcKTNu5EMKDIFS7F1awqXXsRQkaYemS0GklGmL8QAUjjBUlDGowiOcx4mQTuB4auDYMxjy4PQYP1k3rPUV19lPN9yLj2fojddHoabZDVS8xoLqc62wXLPQ8xqUpDZZIe/0caUe6bOdJRAjgLdQFl2G6EAT1DWVeky9Vsc5hy0cg86Q7qDL+NgkU/UZPJJqJaS3s0EUK4bZgG43Y2HhMPfd/wBFNuTA7hyvXnqd7f4uYei50Vtl53yfQWWW+eOz/Nz+WfbuEUyMj3PjeoMrtzZo97vMzC0TV2tIUR0lwGhLZexBokqNtU4PIxIu9LbQiSG8FSDCktl6xp7DFT7ztev82Z9/gXOnz2LzhMff9U5Wk12+8cYz3HfXW3n29FXmJiTJ4DKqHtPqSiZ6FY5OeWplRnXMYic8CEHmQypZhNqy9IttjBWM766x/szXmD5ygPP9W+yIPoYC5RSBlIwFTerVJvONPQy6V2l3u3zz+hqVyLJHaWoip0qAEBLj8tvmB4/3YP2oCgvpkdLjvL9NlIPcChIvqFYjMBnSWIJehysvvMjCqRMUWoKSCGvxrqQ/2EV4h0lL8CWBEJhihKksfMnOlscT432FfpKw//gUg5bh9ZUud6oqh4KSEkfgHaVQlD5E+IRa0ufs6deZ2H+ALBsV4cmJcZTWCCFx1o8GdYGmLC3CK8DhvUNISRAEOPwIXYzAeQdK4gGnBKUHGdYZH5+j0xriygIlPBvbm9Qij8kkd8wfZ3h3zueeeZokc2gfYvlrzKz7/6ejYPQL3LQRW6JGIRzDBG5uWmzZpVukhNW9ODFJaTaZnlgmVDHGD3DkRF7jXMH0+BihHWJtPmIjByArMQ88+hA3XvoG/TxhmJbs2pJDWvDDzSqXtwdkKMak5Qcamm8UjrXEkUUeFxVYU8NS5fnXUp54vEm9IQmkQYUWbw2BF/h+iqx59s0sMXvyENdtlRsvjkAy7UGXflFihWJxbpb3vet9bG5e5+bKFVq7hiyBwkbsdBPCShOtBLKmcSLFe0tQGFTpqfkhVeeZCTWZFmirwFVAFugoYGI2IlgZTcStHSJEivIpZdlFBZqkUKQmIUtbGG8ASewXqMb7yN1NbpSbDHZS9ncsWoR05RZ2eora1Ckm9TJ53iXPdpmvjbNhM647S4+C0AmqVUHoIY5DUmMZDlJevniaxrEKxxaWENLR3m3RaNZpTI8RVqvEcY04CKGw7Ky3KDLP0X1HODC5TD4oaIyNsd1psXZri6wY8NxLL3PhylX6A8db73oLd+25n2vtdXYHAypjIY07Na084TPnrlD2X2bKlPyPHzzMcjSgu7nBG8+XnLk+YLVVYL243S8VI9B+GBJEEQtLk2RlyrUr62gf4ayjXg85uDTD/GKErjiuXr/GrY1d/vQv/oJWsk2vt8vlM2/S21hluzWB9YpjByK8UbzwQouVmxkPPjDJnSclWRFw6XKfNM/p5Ia045jaVrzDSOadYQHPYPUGnfY6l7YvMhQjR5fPLQuVPSz7vby49QqFyBgP62zeXGenTEkjwSONgIM6YAqwOHInCa0kQo24xr7EK4VwHm8s6FGOm/CCQCq0cwglqKpRSKywnu7GCjhLYMLRZ80VbG7eYGXtDEFkMblCi5gyS4hkiHGS0kK9MUZrq6S1tYlxQ5YO1th7/wQ3kpSndjKGEyFT1nJfRSCdBwe59ky5kuTia+TbD1GbnsQFAaUUt2WYDnFb4TFSTUg0YMzI8Wdvx4JJofG2xIvRDU84gXPlyL7sPJKYA4tH6GYtVrvrREFIt98hTyLW1m7S3c1ZnlqkUmj6/R5BNUKGdWDru6pl39eFuIVhIEJeLhSVuQVmekMsU7xxydPvtchtnWp8gkA12N46S63S5OKFCzigcFAO+6hAUak28NaztdPGlm40iBibZPbOA2Tdm3TaPTJKNkSFqkuROmcpEFy0ns3cYoVgrCYIki5SVMAHaBUROcn65SGtzYCqsoRIlHVYoXAIbOHAeHaShMgKxqZmmahfRNQFpS9J7cgWrALFU197iiNH59mzd5pWexOLRYqIpITMlExWRq/bOYsUDmMdCKgiqGpPEEjaKoDaPPgO3vawecHKjWtUsy4JapQGjEA6h1WWm7mhY0etksKkOCEJlUY4COUiQhqGtmAQjPOGHZKaEuN7iPXXqHd2Obz8AHsXDuDtPuJuj5durbFpDGG9ysN334ciZ2V1jW6rh7ADjLEM+ppKOMn1nct0O0PKrGRnNUXrHarVJv3+EKEdxpYjnGYYsbaxw/PuBXxmWVrcS1Spg3P0+z0yrxhvLpO6Bd4812d8LEaIw0xNllBske5uoSsNyAUiFLSTgE52kMk9fd7+/j73Pp6R2QUGmQTrGbRyBgPL9fWCYSawLgAvkT7CPVYntYaytPjc4waOsuyxd1LTbbcYjy15t8M3vvRVAhvQ6XtaySYZAwYDRXuzQ71RJxM522tdbn6mzcSzAdmgpDQOU0pyaRBSclAKluqKsZqg5gRB0iPvtYgDgUxKYh8wV5vm5NK9fPmTX+el117Fy5Bm8xQztWm2uje41L1ItZ8QVTyZM4xHkBpLXwoqQtLUigAwYrR6BCjKkbogQCA9VKQiG2TUlcB4T2FBDbrYNENWIhwS41O+9tzXyIKc/cf3cubNNXQcoSLFoNdHExGFEWWSIooCoSShCum0HU0Nhx/Zw/VvbfLFHcOhCI7VYqZsBrIkYATw2Zev8s0//i38/J0cu/t+7jh2mFwFmDhCFsUoMdxBeJs8KJzElgapPV47hFajoAJjEIzackoKCjMycCkfcGzfHVxfu8j2sEWSG5r1Olu3tka+hMIisLTXtyiMwfkm5ruHr31/F+IgkBgX4sqCmemYjbKDcTGlb5IUFcanF6nV92PKgM2NXeqNGS5fujpy2HhYnJrkhlAjQEukWG9tgxBUKg2as7Oc3V6nKwLa1SZGRQgXcNkL4qLgWKXG2aLLbgkbhWafdDw8Jvl6b4iV4xQenKjR6WTc2lYcm6mS13vQVwTFSEpXhgFJ5lB7mhiliELJRCNmNxlQ9DOkk6BhUKTsbvUIqoJ77zuEDNbxjAwheVYSx1XAEwYhWmiUF+TKYQGkJw410WSFVsuSuwZO7WLdiDrnckl1boqt8hq+Mo1zMZFMQXo2sWy7cuT8kiOAiighZ5uBOU9ZDkFU8IxR2oK4Mkk5dHjbJh1eYfXqBvfpxxjU7mXLzbITAVIyVp/iXU++l717cmCFP/+zN3jp9bN45/nqV15nWPTJsx55WuJsgEeR+Yy8W1I6KH0x4gZ4icty+v0VlPcI67i8egPkKCxS+ibjU29j37EfwaQlZnCT3YHHZ5LBYIsTRy0/9cgyX/5Gm/bKkLQokYXi6iVL+fhJhvo6O0YQ+gXuOLyMtTv4MscUO5wcWIQMkCogjEZEMesKjFcUZYEwFl1UyEtDYiRJBls3I7Zv9ZmcWODsFcUnP/0G73jvO6jGTb746a/y+MOP874fe5IvfeNZPv/5r7Nvb8y9d88QljO0t3fZvHKd5qSkqBpka4jaTrAmJpCeMm2xe+McxXyVop8woWaYimb55Mf+lLOv3aTa2AvhHDOz91JtzNK0bdrbZ+lsvMF6pUduttlOMzINfV/QFJIlLxl3gtg5tPM4MVIeGO8prSN0nhhJoCTSewyCUHh2L11h89J55u69B19ILl+6zEvn3kQuhPRNShBokmRIdaxKMFYn75cIoBqElEWBlyDDgEqtQbfTobZfsvTWKc483SLNLVdtyKTMgJya1WTScUrlzPRWOdft8tLVs0Q/8hPsvetesrykqjXWGxCG0poR6MhpaipEK0FKSigreD+a29jSjWKg1YgeKJ0H6whFhYNLR7i0dh1jMkpf4n1BNYJht0N1VrF88BDnL18h7Q9HYOfv8vi+LsSRKQjLkscrNa5VDKkrqY9P4IOAtOzTmJTIiiE3nkF/wPjULKUtkELii4IASzZImJ6eYpgNGWYJSEG11iScqPLpb3ydxdosqj5BHDu6g5wbhUEbTyxCYgI6zvLCIODhWLPQ0DTzIV2vsc6gwyrlIOJrT3fY/54ZLgYZnUISCyi8o7Ca3d2cQX6TuTLg+F2aoBaycvUyaZqDVMRjMYv759jd6tOojVGvVpHeEAiLQbC702ZtdY3D+0rAEOqQWAQ4BQiHloIwDAhn6xQtKFKBsQlWOYyQzO6ZZqt7gbYVaD2FNaNJss1zvJdkSlCxCidHg1DjLE5CYm7f0BindNt4csokIpR1St/FiJS6Myz0ztPyAW9sXyFxAypCcvyu/VQmckq5wt59N/jv/1GFH1q9l2u3Aj760Rt02znOSvA1hIqwGEI1TqDG8dajFUitKAtPqOsIL1CUFEVC6QxhrUIlahCG41SbRykLjSigKurs5mfY3H0eV/R459vu4rHjB7n+epeVC9epC8d2e4Wnv/o8P/T+t3J9c4Ff+/WzTNUK/uH/8BBvffQH0Dhc8gZRvo73If1EMCxqRPUGN1c22bzVZWq6inR9KlJhVIbVDeqNKfYeiTmwN0cHEUmcYL78Butbq/y3H7yPZ5/9Ki9deI2x6xnBoufEQ3NE4ZAiaLG+tkbWLRifCqnGlre9fZ77F+HbHz2PXJeo2BNS0N5aJR07QEQNypA//ePPs3J+l/H6HcjKQapT+1HVOUokTkzRmH+cYOIkZzZeIdl8nf7/h7z/CrJ0S88zsWeZ322f3lWWrzreuz7tG21huhtssGEIEPSDIaSgOCQVVJBXkDiCwBEhypCUIEIgBoYgCUN2A2gDtHenTx9v6pzyVVmZWekzt/3Ncrr4C4fDmVFE42Ii1NH7pnZkZWZlVNX+9lrv977Pe3QTowylkyTO0cUwnSo6EazKiDMqohcsaeQRyiJVvchT3hG8RyuJCh51cMjBpddYePB+JkXJH3zqjxiGHFlJysKB8QRrGfUtSbdDNJVirSE3FSrRBA00EgpjWDwxR9q0iGjA3Y9P88Y39vjawZhzcxENYRFVIA4QYZjCc1wPuRRKbnz50+h2g+7KKZRVSF+SUpHKCuFyqqqiIxMqGVE1e0R6EREULjjEnRYPvCcI6kieqOWU1YXT9JqzlCOHTyzz87M0jWRt4xarM8dZPneO1vwCr377O4yOjr7rWfY9PYidEKTKcpqCiZ6gCui1TxDpjOAsMkSIEOGtpZjk6EXIqwkISa/VQnqLC4HTp05yuLeDKSakaUraaNKba7AiFvjKp1/gkVOniZzjws4t9m2Bx9EwYJXCSs1XreWNUYHPBX0ZIxS4sgCfgGpya2vC9aD43NBwdb8kCZKJqXvbCiWxeoK6tsP5N2/R6CVcWbuFRxJiwczxNqunZzjczHn70+8ksINUHvB4Z8jSFCVByAKEwbsSIeqIcgw0PSQNSZhrML4wQWhql0dw6ChhZtpTjDwiTui05tBCYJ2pt+Q+oJRClLUJUxCwsranOTciimKEH2PcBCUbYCYYpfEokiB5uJ3QtbfYunyNoxxk4lle7dFZPuK5K3/KqeWTdJZP08vWmZkv6K3M8AOX7uLF5/Y4HFYUFpqdWSAG2SbNprFBEGca6yzeQKPRRBAIviQER2kqGq0mGQ1sWeIliGpE4vYJowvc2vgyY3PA+ZVF3vPYO5nqPMAn/3KDpz5Y0Gv2+Oxnfo9P/9FneOZb1zl37hGONr/Ig+/pYU1GxDm022G8f5O9G8+RpE12duHyjTFj0+YrX7/MjbUjfvqvvpuf/KmzYAzjssNzL++y/cI17r+rx9kTBRLL8uwCUw3HtSvXiaI+73nfPXz6S19mdmGbblvwyF0Zwjaw+SHTT8UkwNrVVV56bZ3BxNFsOppZoNSOkfOECeQbe/iFs2y8usf69YsMbioaM/ehundjxl2O1kuqhUPa3R7BgohjymgadfwHmD39PsLOG1hziO7f5mjzTSbhkOt+iB1LGt6xFDuWtOC4gxNxRGItPQltJFoJlACsp5UmDC6+SdUf8NVnn+Hla5eYurfDbn9MWdUt3nEUUVQFZlIS2hLdTPBGoYxn1O+T4iFI+kdjklShkUzPCWbnEt7YGHPFNrlHSSICSsjaLSUDcbDcqyzzw5u8/tv/b64cO8fKXac50YkZb2/gR4eUu9v48RBjIvpTq8z85F8h7iYEz53Ah0R4gUTgrEEKRVAC5wVZ1OHuU/dx8OoBPokZmjGxbPHa628gFxtsHhyivOPkyeNcePm7JU18jw/ibR/RJCaxATM4oioNwYNggqTCVRHKN6nMIUVecHCwy3gyQgrJ6eMniGNN0mlw7twZjm6+TKo1QhiEhF5TsbR6mm9+4XVe21xj6dgi848uszqtgZiNKxs0hWC4OcG5wE4S4YwgqSSVH+O0RriAFhEqb5JGDR5+793I6yP6m2OGawfkVcAIgY4g0YKD/QO29hxFVSBNBBLO3XuMSXVIYXOWT5xgfXOfsa0ovUdIzc7ODrt7FXedt+ioxLgRXjhir8gimFcRWSfF9lKKRqAYTnCuhgE1iNCjdcb7BxjrKCZjsp7FivoaaqTHh4BTAkQgsmCkAm9r+08ZSJMKRYLzAi8MKssQE888krdFiuDGHNhAmmXMnox4xwcX0T3Bxu4Bu7fHXC/aPLA6w2y0xPTcDB/88Dx5v+DClYwsTqhsQSqPIXQPpyRaa1CW4AuQAmNqtCfOIaUkVm3MRGLtBHBkzRbKT4jCBpu3v4otDhCR58wJhQg7PHfjEs/f3OPFl9/kwdOP8IEf/hHWdg/5w898ib/W+Sjvvn+G/+rH7+eeh99GLjxBepqNBeYWFcJvk8Q5J1ebDAYVd6102D5s8fCTm7TDBjevlHzrW55PfeaAzcOK2fnA+949xbH5jMtvXiCUQw4HFb/8z/4VwQfOLknef0+bdrMkii3O5gRjyIREGcv9q03e96Gn6U7n6PUDxtUawtgae+QCbI+59I3LXHjhTbyeZmHuvUyfvI/tgxFpu0VkwOQVe8U2U91piqMRlQ/ErSYuS2hNPUhQganlgsVT7yRWOdu71zlaf42qOOJKvs+VKqdVWBal48FGwimtmXGWzBmaUc2fLrxFbezS31rnU3/4OXxbElTAWIlqtnCpYzwpkEFSDMYo5Uhb00RphuvnqKAY7fbpLk4RCsXm9oQTi11cVvL424/x5T8e8PLIc7wb0VAWowSEO/AvoaFyzMmcp7VjY+2Io5vPcaACcZ4TxYqmFEgZ0L6FPj5NY3aJQmiEn4AGYzxaKEQAJRXehzu2WIhVyrlTd3Pp1iVu7VyhomI0yRncLslHFY04Y3iwh/GB+dWT7F89+K5m2ff0IL6Vw2rsSFE436B0OyDK+kUaCqZmp9BRhHcBY0p2d3ewPuC8oZUkjAY5SZQwM9Pjza9t0B9WVKXF2YpYSGamm7zr7Y/yh5/7Oro65On77qJkgMfTnp3FVZrBnGXn9h5nH1qpO+smiueeuYY1bWLZJUl67O0YXnhhj1acYAcTuo02O/KIkgqBZ2ZphvufWGa1M8/VN7Z57rk3sd4jk8DKiVVu31gjStsEYrJMoRKFcQXSpxS5YfuoT9ro0Gs5jDAUSoOHykA3iwg6I6TT3LbrtTPCB1SQTCcav7PP0c4RpVGMRpfoZCcogsErhXSKVICIApUzeFH/h3d1BzMq0nghiNQUMkTklPhQ0QmBd8yndFXFlweaW84g25YnfuAc2UrM2m5OEaUo7bl0dYM/+Xev0NXz/Df/zf+WuZmIVmvA/sZzqO4MmZrFNVdoZhGuCLjJAf3xa2gd0W6eQoQmHkFVQlVO0LFBK4XNjyjCAKenaZdj7M43gCECQbeh+ZEPzuDCBr/2+9/h2kSQTkd84fK3eOH6RdbX9tm9MeC5V7f4uZ//JMtLuwgzpG+HNNtTNKffQZJdRMqLpMESXJsujhMPzqLSGBd2CC5n9pTkiVhz95PHOaok43GfLApIE7GSN3hbaPPmRoXLKzqJ4H3vfJCp9jJeXsNUB0gDbjLL0ByRUJI1r5PNNZDRaUi7jPQ3saYiiWog09HuHldvK/ALHD//MZrdeyBEZAR0pAhA5FKMHTMejKhGBoTChIAWteaNUoi0g4jrv9e5+TPMzjyCdRNMNeZw5yo7Gy+x7vfYPxzwqoJHMs1DjYAsS1IpSYJlXBX8we/9MVf3tjj21BKTYkwUpwzKgvbxHoOtI3QZ8JOKSb8APaSzNE2ZCeJuit0tKY4mpI0ZPJL1nRHdTJCkEe1j0zxzeYdGkvKBNGPKTpBa4KWsb3wIlBM0XMEJKZh1AukCmfCkQeJFwAoYzczQedu7KbMpbOVQvi4AveNOBylqbjGhHspC1uBFo3GFxrqI0ozZP8wpioorl67QO71K1Wgw7I8oq+8TjXhoAqpVp4BGlaKqIFIZzbRJkZdMTymCLshNSVEavJtgvMATyNKEYZ4TxRGRhtdff52j4QQn9B2foKDTSvjRH3oPb75xiyu3r3L7xiYzsxAjIIopdKC1LJleWiL4AhVrRBloWo/3hsIPseoO5tB4JqJEHhQ0JyWnE8VrRd06O5UqlqdTpC3ZvrVOFBRl8EwvdBFaMB4ZbFEw227iRy36u0N0iBBCAwJja+ZvI3Z1o4QIpFLRk4GBC/Rti9nuKfbcTXIzwEuPF9BsZ7TSKQbD23WiSBxRliNCEiNFB+G3kbg6h38nBCKRdzy+CdZXhJAhQ4rSmkSV2HyP49rzUKq5lhu+MgpMpOTMiRZJN7A3ynGxRkUCUSn6ewUb14YcaLh2dY2Lr27z/Fe/iSmH4A4Zm4Ju8z4CJUV5i4ODZ9k/fJEk6WKmn2B+5WkSNY2SI3zscbZiMH6dw73XqcQRciA5kzZIxS43y4JKCR4+1+P8+RWKYp71G9c40Lpufy4m3Nrbwuwew5m7+cqzN/jAR97FfnGL/sYO1w4qnnhqBhG6xMnbMcUeyksCHZwocXIIpokQCc5FWOnork6YaxogJh902bgxoBg75k8K2is9OlcVt7dyWg2HYZdf+7U1TBhCGfHQmaeY655ic/tbPP62m0R6l9g4kAbbqpg70eXGmyVFVdGSMcK1GfUdSecY2cx9NQl5ZBCuhkyV3hKsJ40bIAUyBjwURYkNDq1i0majLiXQNSbSlgZBG+JpZBMWj6/QSBYQfp+j/gY7kz0+M7zBbmV4QiumRcKUMmwMhnz2O98gO9dDRgWVN7hKoWNIMkWzs8DR+gFOQUd3QAb667s0soyo0cS0LeV+n0GkmD4+R+U9R+McnxmWzi7xyo1Dvjy0zEvN01GMVAErHcFVJL6WSSoHLngymaAQKG8IOIJTHMk21cnH6Z57FOMiomDr5TWgpCQE8FLgg6AmL1PH+30gixvMTM1ybfsSCIizmIkcc+GVV1l1FSqLsMGjs/i7nmXf04PYAM5BISXbkwLrNEqkjMc5o8mYVncWoQXGe0aFJWlp3J13uunZafb39xBaU+zvcnt7G08giRStLK0z6UFwbHmBv/QTf5Ff/OV/xqVnNjl/bJ42MTv9HcZUTLcS4liTFiWtwlN5y0youO0mFFS4MsdFhqleRtyN2Q6Cx0NB3lBcGykqJzgRSc76lDJeROavo1EY5VlanqOq6iSUY0x1eBO/NyE2KRPnQFYIHzE4LFAiMN3zNCNwhSULknYz4YYxPJ3M0YiWOJoMGbuAVRVeBNqdNo1OmzwofCgIrknwCbbaQkUeVymyJKmlEiERnprZ6hOUbFHZA0TISNJprD0ANybyA041UxIveHYiuB1Lkizi4bcdo92VlLnH2pLcl+jQQuoMRK1HU5RUb1zkHltwrKN5bu+AsnWSblNS2BtsbX+O0fAaIlhsGegfXKM1/QDNVudOV3TFcHyJze2vEPw+KgTSKmKlMc/FCnIZiLXgve85y6SaZ29nHrNXoNsd9FjRijM28y1sLsnSY1xff4mvfXPCzLxk7fp/4q/89b+Bshcox68xOrrJtWuHiMTQW9hlrtchEU1G1QhbBnb3BF/79h596fE6Jt/fp+or9m9Z+nuQRTPEekJnqsHhOEbOT/H6+hHVOKakibGaV599kbnZN/jhj96Haq9DCJTDPbxXvPryGq7VZsweIWrg4xb9cQ8d9Wh0j2HKOiFnjcH7+nlVlSihSWON9Y6smQESYUqQEEtNMBYIGGvr6grrCcaA80RpjLcJjew8cazJeiDVgP7OBS4M13lzdI3Tk9s8GRJeGhq2ZySnZ2dpZW22dq4yOoDufIfKjvBa01pqUnmDz0vSXhddaoa399FRXL+xa01xOGSgJO35DqUPHDnDXJYwdXKOnWs7fHFvwrGlBsdsAdIT3WkMDwG8gERodLAYIhw1R3k3aXN98QnOvO2jTJIe2lukqRBKYLy807wTcC7ceQ4uWLwzeAJxFHHP2fO8dOEbBBEQUhBFGlcYbl+6CmlE0utgjfn/Pbz+R4/v6UFcuoC3gXEsOQyufkezjnxsqMyY5aUH0KFJsJLKehpRAghUpFlYWuC1l1+hFSv87gamCCgdkaUxM7MzDKyp4SpxzIc+8n6+9dxLfOnzX2V/c8KsLnjQFTQ0dPoGZSfMC+gVloMIgq6r2UUcsCZQuZy9vQYzHfB5ybR0bJcOESD2kmRvhL+wiT69hDF1bDREghDBOJ+QpBGrKz1efOZPaIaYmXaXw/EuSIMImsmowju4774mSTbiqJA4r+hKmAmGkI/pr9/GlAUIgcQigqDXaDIZH3FUjZBB1517lAxHrzIu11HBYZwkiJq+BQEtFFI3USrFWIFWGdZYSjvCyYJUONI04pl+xYtjIPE88MQcvfkJxmmsaVBWtcMlcoKk2aXVS4gLRTed4+TcHDfliA6gswZfn9xkY+OPyBqa8WgNbzyCiLTbQIoYaysmkxGhqqjym9ze+yrW79aBA+853VDctZjw7Bv7SCuZ7UlOLCmqyRK31yc8ec9jfPPN1xnduMXQCuykQJk+cdMwMS3+8E++SaQP2N68wvvef5xuMuLis1+lS8mb38l55o0SGhEnlsd8/AcfZ2a5QaLuAhMY5F/l+miXMtYoHUFqefePP80Dpx4gJeXqqxd55htfZbi7Q8O0WFqd5yc+8Ummp3sc7Y154dlX+L0/+Lek0QydxhS6rMjNOus3xlx45ZDF9hxle5/DtM1tP8WjP/5hhoctbu72yF2MwFPmJb4yOFPbFQOGsggIJVFa44OvZQvv6743IQhSEEJA65iinOBLj/cljWZKVTp0nOFkBNLi9TR64RzVeBMjK14KDmzGdnOe3uoUB3sDLl7YoBje+fcvK1qLKTqJKMqK5kyTvD/ElH2C1OjZBmZYYPMc3YnwE8t4UPNZbPAkmaZowdLDM4z2j7ixU/La2HA8oZYdlMfKugNJB4kyHq8BVScGt0WXC9MP89BP/a9I5+cQWKTJER4qQW19tAFrLYiA1uqtNzIX7kTrHSzNzHNsZo4be2t4EZCxJPMSZxxOUNsXQ/iuZ9n39iC2FuE0qtdCpU0ibYijjLIccHCwzeJCm0SPyft7SBnIsgSot/6J1hzt7LHUScivvomyNf5PSolxFWNXMCgcIo5pdzU/9qMf4TvPvsDmcJt7uxl3y4rZwqBiiREO5wX7KsJ4xSKKGWnoh4CgSaRiLl4ZsaoalMJT6hSEJ3IFQQgGaYZfWaE9PY1QEqcCMo7oTk0RqYxqtEMiI26t3WS21WAwOcThUAF8yJlMcrxL6U31MHYL4wSlFEzhmcoisvEOk6tv4so/SxE5vJc0VMSwf0C/0mhm0VFCyTWKySZeWIKzFKEmWDlfp6lw9QvVhjECiRAW6w+w4YhAhfRw2zqu54YjJVicj7n3kQbtTslkkmBKT/AxSioUmqgZaE1ljG6UVNUBU+eWeO1rbXrjETMuJ2VMdXuDoyxFCoOILc5LjJ3n2PEnyNI2pnC4apfN7a9RVTv1WiUoQDCbZlzcPWLsPUEEHjg3i6kC6+uWNM34oR/6QT744Q/x+rXrPP+dN7i9vsX2cIJTWzSjJTY2XuDc2RahVDzzlT/ivnMLZJ2MuWnNjyx1uf+xI2T7bmS7w+LJM0RyGVN0OHbXEh9bOsnLN1/nlWuvodQyj979EE8/8AjTWRNRWQ73j7iwdovXrl3jtWtXmOo2eOLdT3PuoXvJi8s8/NRdfOFbM3z5m8/xyNsWCaoPRYnZc3iVcO7hOdZf2UM0jjE9dYK5B1ZYudTg0prHy7rCx1mHqSq8s6g4xnuIrMAbS0gkUmnwnkgKTJUjtSZqtEjTBO8hH48oyoJG2kIJQSOLKYv6RqVi0Oyzs/YnHGx8A6ssQUteMkP0JEbujLnnqQWq0YDRlsUj6G8NyCcTGp0GQkVEzYzu6gxm44jJ4ZC03aSx0MWZum7I5iWHO/vk+QRlJd4qhkcVMwtw9v5lXnvmJi/klvNxzCkJcTAE4QgioB0gA0ZGyOAZK8m3omPc8/G/STozR7A5AYetDAKFDQGEQQaIYo33to5BC/ABhNQ1MCiAdpIHztzNxt46Fk8lHGmkUUExCQHhPcV4/F3Psj8HH+j//x6RjhEBkqk2pBFKRKRxD6lHSAFpOqKsvs2rL34JKTxSOAiWLInpNNvYvGC5kXD5a18m9hYtFUkSoWNJ2hBIAlpafLXF04+d4r2PP4gk4mIZuBYSSp0gJHXgwCf0lWYiA3EqSbQk8iBUiSRmZz8wPzPL4j09XhaS7YU5aGgq5Tjzzg+x9MRT9AeHSG/rZZqEmIjyqGK0M+Fga8TWzgirAyUWLyKcE7iQE6UJ1iegEpJEE3mP0ZZVDSdVIBsPWLv4Zk18Q+AESKXoTXewPlC6mNnO43TShymqI7RsIoRHKolQCu8FWkUoqZBCI/A4NyIEQaBEyEOEHhO5grkkZdc4tp0kbsGZx+fpznhcVSGJCaHCmgJnBAJLlJQ0GgmVcVy4+kecetpjzi5zzaXc8BE71iJjjXICVwWCVyi1RGfqnUTNVRppl0iOGE/erAMXwSO9Zl4qViPBSiRYO8yxwRFJz8pSl8/+6TpX1/c4ffc9jJWnyi2Pnr+fv/2XP8nf/Zt/nQ+/+3HOn4yJKQhe04jb/F/+j/8dj9zf46h/mxff2KNqeDrHLPc+mnD81IjEO3Y3rtd+a5FSesHq8nnuXrqbFXWCU605Hjlzlk4mcGKESSacfXCaH/7Ivbz78SV+6D0t/spfmuPBB9Yo3E1e3bjIZ577HHN3r/D81T22jx7E61M4srqE8+VtbGwJSyNWH51w7lHBwc46PQxxcCSRQkpHmmRoHRHFcb249h5TldiqpMpzqjzHG0M5yTFVjtIB4wqQAaEFrW6LOJN4X9YebpkQvCAgsF7gJtdoqS3QNbGs6WPi7gqpzvCHOePqkJNPzDO90CNWGjcBXWRUu4F8q6DYGFBuDtA6RcqYyfaA4dY+OM/uzhYlFfOnl8lmWoQIKmsZbRZsvHGAnslYumeGS0rwB7nnFSUY6whpBJGvpYlCRAg8ExnzYljhxDs+zurpFRDuDkvDUwmBRRIhiAhICSFYpKzdQs67mrEhNSEovBNooTmxvEqiY+oXa70EFErS6LSw3jPJvzsWMXyPn4gzPE4JqpkUNwgkUYdWOoVDIESF5BKT0Rbr16+hkAQXCM6yOH+8ji+WjpPzC8i1HWTUoKoOaERdooZGRhHCKmKZY6vrdNNH+Kkf/QFefv5ZNg8nvNzQLEc1ieyg0kgf4ZTFxQkvDktuWUWmp8jDACsVw31D2R8yfXfKV68J2qFN399GoJieniKSEeP+iNJYnBRMd6dJowbVZEx/d4gdBqwWjCaeqUZEv29wEvAKoWotajIZ40pH0AIaXZY4wtuAFw2mj51Bbl4hEoHCS1KhaHUS1Dgg5TwynUeIiNhn+LiBKgFX6+SxjhCiCULjQ47xQyQCpXrAhJOyYuQkStfNxTcnhqAddz94jFN393B+RCg8MjIgHEImBKOogiOThk5agfTs7N1GRxe454mzfPaVLQ6jClcohq4Oq6RZQowiTR9gZv5hRFBMDrfYP7zA7d3vIMIIAUyJwLvaMfe3BPvBsmtKpDPMzTRoppLLl0c0Zw75wy/8MW9euMFoXLC8PMddJ4/RizPe+c4HMN96jjdvXkC3Mq7dXufG7R3uu+edfPqP/pDXXs95x7tmmJ2SlKHghVdGfO4PdnjiyS4fXD5Bp3sXeT5FGiVcuvI6v/Gb/5FYxVSHA378J46DvEWUKNLOJp/4KcMnfmyJLCmRWYOBu8ULFz/Pn778Kutbfaamp5CzmleuFHzgbWcwdo04GXD+dIs0KXngoQxl11hYiinXMy5dm4AJqCzFK4FQkqjVJm01UVIw2NnF5nmtoZqK5A4NUDcS8BXBOZQFOxnR6E5TlRUhgAqCfDimkJLKVugQE+sY3T3Lwe112tMZ5miNphRMBgXEESqql9eDYkjn5BTd4xlb1zapRhXYGp5XWofxnqANCglC4YYF40mfbKbH/s4RQQracy1CsFQTT5a2cZVke3/AzOoU5Sjw8s196Ht6Tc0pAspJhNKUUUB7xabp4e55G/e86113GpxrxjKIO6zigIxqGYJaIsb52lMccHXLo9Z475EavAtMTy+ytDDP1e1bxGmEtw4ZoCxzSGNC+D5p6BBC4JTGzPQYb24gZBNTDomb0G5a0mSDEDY4PNxA6x5FXuKDY2F+gcHgiMoYZhYWGG1dYq/Yw4maSJZkmijLaKYN0jgFP8Tam5w9lfH2B07y77/8MmtGUEaaXFmGGFp4hIy4Vk3YMo4T7SUOQ4YxMSHEVKVlY/2IU6daHJVDJocJ9s51P9KKKGkgkwQT6jTP4vIikVbkkwJXFSgviZWkHBlm2i1u3t5DCo+nSVUNEJXn6PY+iIpJGhMdPw4XD6lEoC8Eq488jHjlOqIsQIAOAvIJbSGZaiouj3ZI05zK9SncIbhAJCOkMogwTRadR2jHKL+GkAFcRi+7h5ni2/zUYsbrh56oPcWnNnYplKe32ODkI1M02iXGKIzTOCXIyXCy5hvHviR2BcdXMq68OmA4EgzKinvfdYILb+a8/pkv4hQE6ghtWnhOakkVNijLNWyZQXmE9fsIP8F5g/aS1UTyaNsz7w2vDBz9EoTQnFjucvZUwhe+6vnjz/4JMkREIWFkR1zevM43n3+GMysrLC8v8dwrrxFNNUmnmpSTlP/w+c9y6t6/zOe/8QdsbpTs7swwN+O5fM3z//y/X6ERN3nwofuw+Tqh1SdKpimM47UX19jd2kPg+KM//mOuXE9pd3KUthR9z72nJR/7RBvVgFIodrZjvv7cywydRU01cA3D9GKTl557gx98+h24LOLkmWnO3HsCkRaYwwZmXJBmQ7ozfYSagI9xroahl0WJihJMEAQkOm1QFBZkwFuDsBakJGs20aqJySdIE+rS2aLC2pq0ZiqDUBrnHM5DHGvwKZNqkePn/iL929/k+t5NhjK/Y/tKwUEUErJIctv0ERimj/co+jk2twwP+8goodntYF1FwCFVTBU8vvJQODQ14Me7it50iyKxFLkjTRqY8REHxSH33XeS7+yPeK1fMBc5uq2MeTNBUJEYxb7ssLt8lsc//nFsXO+JvLVoJbHWc4fzU4eWBHjnCCEgVc0oVkoDoR7ewYGoW9C9jzh98jRHZZ/D/oTRaMQoHyHjlEy3+XPM4e9tacIimaRN9NwC5bCk2WoTJwFFn9OrTeZmJ2hVcOL0FFIKiqoiiiKmej3y4RAtBTMrq0zf9zCH1uK1pNFImJ1vESWGLG3S73c4PFSMxt+ByWs8vdpgdb7JnrG8VkFFhIzAxYLSS7oi5ZGswdunOgRzQGUqYiq0KFCZZnGlQ7eX4EV9LeLPCg1txcbuAbmxSCEoi4KyNPjKo5RCa1FbRIJke29AHmrdL0jNsC+58UpJFuYxXmM9XN0Z4EPMWCjk7Bzd5VWc1hhnESGghCXfuIHvH5LKIbHO8bLPsFyjdIdIKYlUTJIkROokjeR+rJsiiBTnLFq16YWEc9Ky7AxN6Vk/2CfXEGnBuXsXWJ6uiEOgn1t2C8XmyFMETyYNc9mI1Racmm8xt5ASJbC7V3F4qGg2N/mRH/tBVs/cRVsoTjnJvUFwrxK8o6tZ8NcYHHyHIPo45TDFNlQlMghaXnJWBo55iyBiz0uscETa87bHYqZ7Bh15hvmEozxnNz8gd0PG+Yij8YiXrl7ms9/8GkNfkU5lxDMGOVVy62jAd17dI22t4IWHZJ+JS/nWtwyxiviJT65w/kSTVMaU5SYSwdFwF+kmxM4RnODa9QMWph/HHc1y+PoIsTfk9IkzqOQ8Wv8YWvwgorifnurw0InTRJVBVp52HLNx9TpHOxBlC+TWETUL0laTpN1hd2/AcHiIzm4wNT2ikQgiWTdMiKAwpaUqDdYDquZjCKWxwWKCrRuwZEAkKVZqgohxTrK7dYApDO1eFxHVwQZ8DVYfTwqKqkTImCRLOBisYVSOVxlCC/J8jPSBamRpZAk+FLgyJ2hLOh/TWExYvfsY7V6L8XBInCiiVKAyhVWCibEUxZhIC7I0IuCofEncgGPHmqRpRRxZFpdb9GYN99w7jUhivjOBiy5lLGJKlWHkIpPVh7j3p38WPbMEQdSn3hBq0mJtiqgbOWzda+fvMCKEEG89995jrX3LTeW9IriYZtwhmMBkMiZIMNYhhSYfjZGI73qWfU+fiGUQvDapmDkYsr3dR0mI4hhvC86dbjPdHeAc9EcVnqT2/KUJWZYgg6eRpnSWTmBVxPbwUzgUIoqZXuhiyInlCn/8qV2WlzOefNTRzPeY7R/w9qUZru6v82xlOBUndJ1mL83YcJBYRxQZIrPPki/oywKpe0gr6A9L4lShlCaKWigZkyWKqV5Kme+zs7+HlDGpVkRxg72DEe2siUfjpWdoPUeFZJBbgpBY5+oTkGwwHJ3n+vqE0iqEBdno8MbBNoXQ3HPXPYwmFmujeokVFDIKdHWJdpaiDKBzhpM9jB8ilAc03iu8maed3g2kKNVGuWWkqIjTWWbsJd41q6giwRUbeM0ZAhKBZnlBM9c0XN/X9I2iqhvxyLSjE0qmUoMoHdqVOFWhIsnO3oTXXx5xclWgjs3y4z/9ExT/t/8zT4qKuyNRDwHnGNnAC1sX0MsdmlNL7GxukWqYjxN6QXBvI6CM5aZXXM89QUIaSR5+cIHtLYlXGcdOZwyrEqkkSnY52jjCVBbjQ/1iLQsOj47oLi6gugo1nOHLX3qe43NLbAmJDrW976EHV3n6sYy7TlpssUOITpOPLtGcewQVLB/94Y8gTYff+/znGIz3OXfXKd7+UyuUhxOmZ6dRC4/gVMCJcyShy8nlXT7w6G1ajTNMuS4vvr7B+9/9bv7g1d/gM5/9Bj/+M6vYcJtx2afXXKDRrqhMQlVVxI0jpqZKRBjSaiwyynMEAqxHRAKBQGlNp5mBMFQ6wZmS/mAfn0gWO6eI0iausNjKE7zAlBVJK6NyjkxFxDpChUBRlpTVIVQlopGQxg2ibJW5hXu5vfYdMu2QwO7GgOMP95ibmeJwy7O3tU9rqktVGMr+gDjE2MIxkmPiVoRSEYZAY6ZDs6vJuhmVcMhIvyUPTEyOSDxYmJiSCWPmTrc4tlNy+3qfz+9PGHQ7NESHY3c9wsmP/jB+4RTKytpuFkBJXXN9lMAKEATwoX5NSVFLEiH8DwZxjdEMobbGEQTBK1pRG3fHKigTgdCCIs8JKuDd94lGLISmmJkhjxKCiYjaGSpOOdzf5/TJI7SsyAvJxmaBUm1y53DeIgWUkwkz01NkM7Ns3NygLD1aSIhhf7zHdLNHFHXZH0Qc5Ae02y3OpZbJ9oDH04jPxhF7heXZyvLRtI0tDZGUbDhBWViOqyFvjxps5GO2ygphNOtXDbc3DWWV46xDSUEaaRIl2bx5k83NTbz3RDKi2W6wc7CDrxpUVlAZgwqSvX5JK+0yKg4plSOQM7EdFu//ECdbbX7rmV9iuH9IkbV5Vqd0m12efOhhXn79CoUxiOARXoIMtCLFYM+zn2v60TZFcYjG40KMF+BFmyx+ECXnELokFjEmLJKJNgkxmb6ItAV57NkrLX3viV0g6sSsLAlIJHsGrMwIwoGogUJZpmsbWuWxoqAkIQRNaQpuHSzh47cRt9s88vQTrF36MdZ+/9+im4aeswykZjlOSMSY8eQy/fwWtuwzl0nuTzRN75iWgUnkeekoZ895pBacWGwyN3WSY6eepoxu88wb3+bmwRa5KEjTHjOLM4z3Rmxc2QQPvrKMDg9oVglJt4FtDdlY3+WH3v3DvO3Jt3PsxD6eAQ/ecw5Kw8HOERtbJXc9Pk8kDzHmNXDLnDlznv/6b52kn2/zrWef59vffIFLb+5z7qygtbnO2982g4w0Vl7H2zbaDVmZHWOqkg8+dZ4Hzz3JV77+bS7duMXqiePE+iRxchFnBZIerWaTyeR5vKtdKFqMmOq12BwcoWRKVVVgA9ZbRHBkUYSQAR1pproz5OMx1kEj6zAcjhBeYm1trQzU7oHSW3QaIxBI4VGRQihFmtXeXDtqsLTwAWaXHiNpT1O5jDZDyvFlqnGfclISKUkSK1wZGGxNEFYigqYoK0QAV4BoaHQi6c03kArihkKkkppyIu78XBHVyJOi6XRmKcsJxjUxsmDu7llE1ODKlW1GVcq7Hn439//QR3Dz0ygjwVqCcijxn4HtznuU/M+VSVCfjsMd69mffezP6IZlVRGCrSUMH5hpzdNtTHNkJozGQ5JMkw9qvbtGy393j+9taUJrlk4e53ZeYseGrNXGEdjdvcncwgTvx1grmOQJQiiqqiLPcyKtySdjVk8sk3UbHBU50lu0MCQdydiUSNtBK80kOIZ2mlsbpymTu/GtWeaqEe89d5zYSS5NDG/YnGlZ0fMTRngmISF4yUyS0/SeSo4RkcHnkptrB8yvRFTmCEJJmRdceeMab7x8jdEoRwmLEoZ2L6Ez3cRQYcsCawxBgQuOj/zAe/nxD/0AnU6KDIJxARcHh7DQwkmDw3M0LChDi42RYHdvyAuXXmNSHeLDBAS1rzVk7AwkY5lRhSPgEBUMkdREcUqSHkfJRawzlNUEawwiGJrRLKXKec16niPj+ZHjphMIGVEmgfOPdjm1GBjsjXClQQlLIOCFphApu1WbzYHAeI0TnsorfIhABNb2G4wmx3DjV5nJbvATf+3HaD35FM+WEiu6tGVgJS2JZWA8uMmgfxEvHKn3rArPvUmdItsoYi4YhZW12+Oxh6bZ3R9iRYunH3+ST3zgo/zwOz/MqcUVvC+wLUMym5A2YqQHhcAUFaGvmRwasnaXKD3D57/2MjPHjxHSEvSEKxc3Wb+e8Lkv7vNL//w1fvu3LxD8DPngIlPdlL3DZ8maOe974gnecdejsFUS1jVbLxXMxHN4L3BlRrDHqMQSRfQorv1OJskyX3n2Nf71r/73fO5PvsBRYdkfGUpTp96qvKQqDXE0hXMBZxQ6dOi2U+6/b5VIadIspqoKgncoBNUkx5dVHWXWMRUSnbVZPnkXIWrivMB5R2UsZWXweIy3SB0RJylSCXQkSBNJt9skChFUY0xxQAgxSbZMxRSn7vkwWeccPiQUY4dEEUUxUVwHLORYICcSMywRwZHqGksrQqDZjplZ1EzNSXQcCL7ClwY7LvFjg6gciQpMdzWdZmBuugm2wgwsQSS0Whn3LJ9k5fh5Hn767TS6HbQBVxTkFIhQ+4OJFVIIlBA4awnO3ykN9W+dhJ29I/IGAHlnKNeNJQFHwBGrBidXzhBHMWmWgPQQbL0kt98n0sShlOi2oNzpMxagRAMRJJ24ZKoXAIf2cwiVg4rAFXSThNluSmEcL166xN7uLuODXaT0yCCwbgRmhVbSJEIhlMdXMdY3Ye44p3/gnaz/+r/mqVNn+NbNBrcHRzyTV6x0I04pz7WqYtvV8WMRciSB2EkqDKIqSeIGDz7W5cq1AR5HZQJ723uUlcYEQaxiZlptnISyKIi0pbfcZOPaEFVamitTfPiTP0Rr3Of5i69zZbyLdZZnv/08Dzx4ikYSIZxnp3+Iyj3pdJs8H7J9e4BCY7QAG3Bjx/Nr+xQljFyOdSVBgIgcwjuEnydu3I93GuEOCUqihAFvkHKINBtYKbiYTHF0dIARASE9x+9d5u5HWhyMHFJHNJWlciUqalDZgBQwrOqG56XZCI2mFxviDFQzZvPWHvl4jYb6PE5M0+n8CH/p53+GX/lvt9nc2uKY90Q+5lwMm2WOqvttmBhPV1uWtaUImutWcKuqOQENGViaCVy/tcYv/8Y/4+yps9x95hQP3PMwD567n1cuP8MbB9cZ78OinGdyMGTY7zMuCszBhN7cPIiEcTXDzetDvvNSxOkTkriK2bixxqMPPMTZ41PMRUf8wX/4EtF0yo9/5DiheJXB5jfoyIrRYcX5u+/l3nvuRoU9Wo3XSTLFl/7I8earG+RhmwMqfKuJc4GDjdtsXL7FaHdA1mygg+DW1escjWKiqEWxu0M1K8myY7Qbc5hqSJ4P2e1fBb9A1lzAjD2dTpujoyFJ0AQgrwxRLGnqFk4KgqiXoc57vLe1WwAI1qORWAPBBrSUuODrQgPv0DJGp5JxAUoZhJYQNBhLJTSVnqJwEwIVR33PUV5SjsvakRAHrCuJW8mdXURECAHjSqSWKO0QBOLEI4UgGMlkXNCaaoI0OBHwzuE9pEjaokUj69BUi5x76DyzrQWKQjA9NU8sNbHWVMHUYKRwhx9RGBTgQyA49xbqUnhq6164cyX4s9NxCARq15WkdpoEIfEiY3XhBC9dfRYxlVKVHnlY4rz5/nFN5EpDM6JtM9CK6alZtFKsrMwwNz/GM0aKDKkUSgaklggyPJI//dKXQSbkE8+NK7cISBAeL0Y4P6HV1PUVPmiCcXhXoXLBZHuMKCULw9v8wKlpfv+VCbeN54L1fFhnrGC4ZXIuTwSPtyQnmpq1iaNUkol1rK1NOHNmBcKI4CUESZalDMY51sHC7Cz33XOO9cpSGUsWK9AxXgQ6jQQVHA7FoMjpNDrMzgRGkzG3rt1ib+s2ywtz3FjbZXNvm2kR8+53fRBSyWBQ0CFj4Eb1KVRqvnzrkOAlhYjRYYGgLIQBSibEao7gPS4cIINHu7pPLg4R8/ObvOudiu3bS1y83mfYL2imMVMnWsyuxowOSq7vlcydEMQoxkbgdIlWFhEUFkczFXQyS2YFwlZEwWHHFcWoDyFFCUMU3aQqn2Fh8YP8xF//X/OpX/oF2k4wYw33NjO+mSs8ksx75kVgSgUiDTdKuDA2FOKOA6WbcO89jjfeqDB7W7yytcN3vvASWeePefv7HiZJm0wPpzk/tcTxB06wurTAcG/E8CDnpSvP8/yty0ziIZIUV0ie+fzzfOB9x3jzm9dITY4Pl7n3dMXP/IU5fuU/7vM7v/kl3n7fTzE3/SLjo1uYhRN85Gc+Tula/J/+6X/LzYs3+cmP/SAn55c5PpMg7t5kw2xh2GEYOdQ44qHu/XzosXfw2T/4I3b39ohUDLllcChYXZ7maPAS1WiTZus003MJ42KTnp7j3LkV5vvneObCLlVhaDQaFIXBGEcSxyCgqAzaODQxPgQqW2LKOnmGlAipsK5ES13vh++0HMs4wtgKY+sdRfAW52rdVqkariUIhDgim5pG3k4xBfSHFYeTMW5kMV6g4whx59dGs8k4H4IQdGczZmcbmGqIonYqCCBKNFPNHmVusFVFgkCFlGNz5+jpBWYbS5xdPY0InixrIoLG2oCUEQJRw+CtRYa6h89aj9aSOInrotWqwjqHtQ4P4OuiVAQ49z+o2RD1iVkqhbUOKTVOCDrtHqdWj3Nh+xJFVSBCjc/k+2VZd2QrTCzxUtxJeUmMK4m1I23UTbNF5aiMwdscEyocgpdev8q1q7f463/zryAjw8uvvECSpOADcdpB6pQobmFKjcnrqwaiIBodcemrX6MZILm9zQdm5nk+E7xewIXCs9IKZDpmMXVMpAelmC/rBJyQET4E7MQzGeRkOmYgIhpJTLfTYVwYlJB0u13avR7lZI9gwY7qNgHjSuZn2jRix1e++AxvvPwMG9v7nDpzN6+89iqnTp0myxJcqGpFTUl0MyaZU7xy9QpDKzFqFmcGCFGQNBTWC/JSouQM7ehhQBLUNlU1II2WcWabwh6QREt1GaLM6DbW+JGPHfH4e/cJ5Rxf+1zCp/9QUISIPIedtQKGgpWFgJINMi8xRYmKHEFaRNBEzR7KpTgzovSWNG2QRROU9+zsrjGZxJisTUOvI+UrOJa4//F38MXHHuP1r32Fd0SGs5njvJC8Gepim7fNRaxIQ3CCjRzWTMBrSZCOUwsZcUjYXxvxD//iCQ73S66uS65slTzzma9idMSgKlicXeaeE2c5eWyF9c115heWefT8w5xfWeXW3og/uX2NjX5Kf7zM5SvneOPqm7ztnoR80mc0gOMnFWeXJAcXFVot0uhMSFLBxvqb3H/swwz7Da5dusrFi9f495+K+Rf/13+KYIA+7giDCeOdfdICsrTN5oVNfF5QCsuDjz3Bu9/3Ae66925WzzcRkzW8lBgzpPJj2nOLrF1fQ0hJIxtRjCsyUWuhLkCWpOBKnPVUtqrBYuOCJKtfR3lR1L7iELDB4ZwjijRCQ5ZprK2IZIxWGkGgrAx5WZMDg5D1QPIeIWr7Fx50nKFVGxsUxagiztJa7hgbCJok0hhbMSnGJA2N1pLZXpfISKr+GBEUSsUI4WtAuxeossl0ssjZ5ftoNpqcPH6KWGhSGaNVTBCSyhi00iglcM7jKoMP9o6Doe4crH/OuiQ0+ICQkmBrjGoQAuc9tk70E6S6A66odzpaa3wItXXWeZx3QMRMdxG9dYMs1eTSI9A4831yIh46Q6kFg+EI4TVap2gJu7trGFvWPsE73W2BQFmN6UzNcXg4ZH5+kbe97WlESPFesbQ8z8g40lYLS5dJvsLm9UOMi2g0LAvLyzTOHeehn/vb3Pzcp8lmp4iPjvjBg5K1a0dsVI5nK8MTIWVGakRwFFXEtLZk0nMYPA2t6UaKRlKRRTl4T7fdZnZultxWeF9vdHGBclLgSsv00hyTyS5CBpSsuOtcm9/6rd9gOBmiRYxY36Ay9SKssoZ+f0Dwnrw0lK3A2sEaNzb7OKYppUfoFGEdmWxROUPuY7xIkCpGy4RBsY9AY+wAXx3hxYiJV4SwCKnnnscNT7w7Im3G6NTysR+XPPH+JX739yq+/KcjDg8C423LZBQhex000DSSNHimp5oIoemXlr2x5ZZRBA+zLYVuaZwMDMZH5MZT2gVQl2hEA/rm80xsxUf/8of5nbVtXlq7wnlR8qOzEb+3UyCBuyJF6h37MuWaMRxpCE4TScU7nprnxtUJ3VlH74Rj/u6KM2XM8VccK/NzVGXJq5cFV2/f5tatbV67BDsHE5CKxYVl/vLHP8ndJ89we3vA9toak33N81/v8863n+W+c0fcvgnf+somT70946GHe/hEMD0/Q5p0WD2d8cabVzg62GC2t8qTTzzMrY0tCiEQrQbWHnHj2jXWjtYxTjHbXeKp848SPxhQHj75sfcy1euSNFJKVzHp7xKOCly5yNFtS3dmRLM9S/8gwtgSZdeIky0WZjI2j8AYQ1VUVHlJlCZEUYzDEyd1yam1Fi0kQklMXqGkREYRylviWCJUbVcToj4ZOxeIkxQHTIYDIq2pKoPSEXGsEIA3Ncda2BRRgh95klZMaAlsDlhFaXK8tNiqJMoSZqfmmGvM846H3sVcYw5hwDuD1h4RAsFpZGiiaRCJtK4xErVU4L3HhnCHkhbVp/jgcM6idD2C5Z1lnxcgtQQCVVW39UilkbKWZ5ynPhU7j4403vk7nJV6HiulcMbUg9hbkAIRIuZ6y+igSeOYUjtE7hD+++RE7KTgYDjk1sY2ghghUvqH+0x1Y2KdE7zHGgdIrAMpHK1UcGp1hf7ONlmWYE2f97z7cS5cegWfTmPCPP3xCm9ejii3a2rTqBxxa9NzMMqIj3dY/cmHaHTmSdVJHv6t3+Ft46/x+f0BayPDmThFpJq8cBRK0IoC00KwDSRK0e60mJqJWVpMubU+RAXHG2+8wf5hH+s8S0uLNahkUpIkCQfDAcP+EVIoZOy556EOfMFggqDRajAzN8vmzg7rW9vc3tnDel+b9YOkCjDIJ+ztSJRfoiG2KWjjwxSVWcRLhU71nahnRbAl+FDzfc2QwAhkhBYgQ5+lzpiPfexpDqvX8WsTOu2KtOfozgV+5qdTHn4gob8n+dY3d7m15fn2F3ZptAVT0xHTNmNoDVk3Zq80FCqjchKLJB8ZjIIgBN4F8jLQmn0QI15GuhFJvIHh6ywuv4v3/fiH+fX/7hbKGM6nlr+03ERJyZKfYJTkOpIL3lHKgLaB6VQwM1vxxkuWGzuWb7x2m1bHcv/9HZYXmxSJRijBXecDb39XD50FDgeWwWiZyghefHWH//AffoWFxQUmuSTTESPb4+UXDrnrtEY8EPO5b6zz1a8fMMnm+ZmPznDPEy3Sdkar9TjN5sNknQ1Ggz5RlfNj73kfg6s3OXl2mla4yMCsM6Wu0ZyaYIMgoaC6dhXrHEFYVBw42CtwvtbwE60Y397HHk6T3+wzM3OZqXYX4RRlUdBMmyTZACEmSLkIBMq8ILiANQ6VKOK49ocPhwOEECRxXLsAcqhcjYMUEhrNNpWvdV3v6jCDjmMcAikkadasYULOE0W1tVBIhdYRhagQugVOMNgbsXp+BtwIMxFUI4PSmum5GUpbkIiCVitmaX6J2fZxWkyhPCAN3pm3TrN4BULigqljeQIirRBBEeodGs67O46HmhvjnUPrGvKutUYoSVlZdKSQSkGo36ysqxvK5R35QSAJztZ/8p0F3p9933BH4oC62i7SDdrpDLGMkVIQJ5pqaNHq+2QQp82EtNFgZ2ufJFqhkXWIpUX5Ci19ncgxthboqeu+zeiI/a11FpfmaHfbXHjxDVqZpNlK8T7DhowoW+b6rRI58hgdgWhw8XKfmxvP0+tMWJ1pc9fZXe554DT3ffzjfPDokFe++ALrVcmLruAuEnLh8Tg6yrGoYy5ZjyktO2ODcY6TJ6d57sUdSjPhlVffZFIa0jjjHW9/iv7mNunuGpMQMMLXL5QgiZsRaXdEb0aw15f0RwNefeNVnJBcuXadC29OE2QdMzbOkRtDZTzlJCPVK0yCJNY9dGOWWPcwZkCqfU3b8iV5dRtkhY4kpjQYWRCFaTLTIPU3eWwuMLqxz7/+15dx5oCP/oUpHn5IEakSISzN5pinHmvz4P1tDgYxn/3jfV57veDla57pjTazKy2S6YJ4sYPRjqADQSXkeUnaahPCASpIdneHyHSVsmyg6aNMgyDXkdHLPPGeD/PtZ57gK1/4Al2lORZZUgqkEIxVytUjz8h7lJBoPI8/0ubE2SkuvKY5LDdoz3Q5GFp+949u08pKes0mkYRiMiJtDZme1WhhicUhK4tdHri7y9ufnqbXtOzfgi824FtXOoyqlOefNzz+dMoHPzHHn3x9m0/9yRYPnEv4oY+cpNFewGtBRYNs8Ry0hvRH1+lMrfG/+bn78eYWO2/+KogBx/UEIoHXSR2rFQJEEyti0laPJFtBhiaILpEOhHPrYOe4fuMmI7FLllmEHFDlES5NcHGJkCUBT1maWucMEi3VHRuY5WB/nzSNSdPkToJzAr7CO4dME5RSDIZ1yzlALOvbpbEFcdbAeo+Q8q1rfllVqODrG6UAIyStuWVGe5pgPCKCOIJGO2ZwcICOYoblhLQZE0UJ/eKAtZ2rTKWL3L/6MLGsG258UHUEGQiyglBrvx6Hcx4RJMLVw1HH0R1ORMD7QAgepSRK1qPc2VqKUErd+dr6OaLWhKVUlGWBUhJwSOrFnhKyXhB6TxRpwLzVau29RyIRPqaVNdg+sNTuuID7c9Q4f08PYp1Y4ihjOLAs9mboJC3saI2F5QbeD2qtNAiETJFC4K0CmRA1UxoqJtMJl9+4xPb6DXYOB/SWJLG4yvFjJxjLExzeEkTSUxiNlR1kMGwfdVnfavHG9QnJ7AF3rS7w3h/7MF/b2GXnpU1uuQpUyflYUUmL9IKeqIh9hA8pm+sT1q7EZJ0YGXmOqgnVIBCCZL6bMTfVYXw0Imm02Rkf0YgcpTME58myWaZmF1hd2ePatf07+l9MJCWTyZjd3UMG/RLrAkJOCK6BH9abcBPG+JCDd2jtsG4MjAn2CFQKCIIwBOHxdoILESq0ULpJ5gY8md5mZifwL/8fv8sbowKpJAelZS1f5B2P93CHJT6JGet9po71mHIlf2O1ycatGb7+NcvXvrbF1Y0xjYWU+96eEHUmkHQpfEyhFGImgmgNWSo21m/i7eMEcQ9ejRClJRURubiKD5/lIz98L1999gWePexTJJ6zKTSlZ2jhYmWxCLQPKOE5c7bHl16d0Dz+AAszc9w4XMe0wLfnGAULqWCh22TOz7Ozv8+FfYuwmi6wvWO5vX9I6W7T0IHZdoPW/CkaWU5xENg6anN7r8OpY0MW51JevzHkN//jAUbs8UMf3aMzO4sQgggQrR5Od5gcrIF7mTSraHclQjt0kiJiR27gq1+yvPaawaDozmacu0cyOLzCXcfP8OCjp5BRA1dZvGhxrH0v4/5NimKPtJlgjSftDMniwIkTq7x62aAwBFGBTglKEvD1QPaOZpagJNgyB2vpNhvIMsfpOnZvTaA0rh7od+xdUkpCURKURL/FZ6iB6kLXreMhOHTQJNN34bWm4QRxsMRRys5gjyRpkA9GCAGx0lipOJgcEakdLt5+Eecqzi/fS1NkCKJazxWhXqh7CM4RpCSOE3xweEzt/bYWcecULKQkipPa6SECSkCUSIwLCC/xwb+1SpPijnviztCVSmOcoT5VK+SdEIfzDu8kSkZ3djF1bNwEg9AZK/NzrN26Rh4MTnqc/D5p6Eg7GRaHw5N1OrgQiCPDydMLSHmbAOwd5qSNFuJogABmp2dJ04z+YZ/hZMjW3gHXrm+zOz6kPSeYag45vvAFZhYXuCynWN+4n6qaI0QWqaEsJD4kbG2NODwsmcyvMypGPDjf5FllualgraxYlClOWqLgWVAK6Q1oQSI1OhW0ezFKNsjdGDfKkVIyPz1NGkVEkaIsSoqipNdpMBnvIhU8/MgjNJqBhx46wTeeOWJm9klm5xa5vfYSOlhaWfPOicAjEEQJbG9tYt0yRbWHMUcoMV0zH+wmWh/hwwThugSvcN7xn73uCaleJRFD7pXrPJYGXh4abvTHBClQjRTfWeH5ay2u3BgyuXnExz5xguZ4myz2qMrhJ5rOtOOHfrTBU4+f53f/cJOXLg+58u3bTDUj7ntyjnFWcntSkTQjoqSJqzTDvML7HgmPQ3UVyj6SBugR3h6xvDzDRz/xCV76rd+mISpcsFQoLhWBjbzC6DpFtjStWD3R4t9/ZZtB+RxyeuEtOSZrdwgiUEnDrVCRSUE+00YuCpydcOTHRI2EzkbCZACtOGVlsc3e7ia9eJdDv8DGZsL1K+eY7Sre+/5FLv9/Jly51Oc737zJhz/4Jpu3MnrzJ2k2DS5MkDqlM9/AJAYhJ8iOINIZWkmQntIoGrJJKgRf+OJlDgYXSdKENDL87/5RBy9ewJsRxvR5/fUW//2v3+Rg55Cf/gtnaKQzVGZIaUeIcJWl3ilimdPtzTAYjeulknBIIWpr1h2mQlUUeG9pZA2wgTRLGFUF5aRE6/jO5wbKsiBWGh3HhOCp8hIRa5I4pbD11T5OYrx1CKVQKIzXqKSFyQ+xkxLRkSSthGpckmQJZjThoDK0uk2iSLO9s4d0MB7v88bl53nszNOszB4ji2IioQkuQYaIO2MfKTXeBggSsNhg0EKDCrjgscYilIDga58ygiAEBo8QCkmEeQveHjDGIKVCK0UQ1NrwHRmiMmX9hmBtfZoWNRlIhIC7s4ea6sz/5/IEaRH6+2UQx5pGmhJFkiTJEFJwcHiLrf1bPKQcIUQUroX1JXk5wpicdiPDW8vCwgI21NzSZpLRNAWiLHjqoYTT05tMxXsMFxIO9uaRgykq43E6oywrpJckeortW5ZwLqB9m3u84YfmE/797RFHQrFWeR7OIgwFC7FkSTquUtAWCQTP4nKH+dnTbBSXwVvAc+/d99BtNZlqN0m1IpUxLg+UuSUEQWkgzyWnTx+j0bzEyun3I2xMI94j5H1mOnPMzO6wcfsQ0LSnU4rKUUwczvbxcg8pUzw9kqSL8xbrDYE9pIxAaCQpISiUaKJ1yqy7wUNZn9IYvtXPySNJkjVoHusSL7UpdIQfdLl5c4Pf+k/bHD+Xce+DDZZ6I7JiTCYdPlhaq/CX/uYsj7w+zYvfHkHV4wu//zqqpQlTmqnODLqCKuQMRkNyV5ClK3i/SOkcVkis76GjVSZS89gTD3D08gOM3ngJHSJkaPF8Xrc5aAdeSR6+P8UOh1x7ZYBLCsLVAVUoaXabxO0meZmjmxHzKzP4VNFq9bDWklvQnS4HWNxsRh4HxmHC3uYtVpod3vuBs9z+/T7Gtrl8UfP4k/fz8JOvsvq5iPX1ivvvbtJpXMWbY5SFph11SURgMr7BZDDCVpredEacgYwkhIrgDLFQRL5kcKvPO++eYuwM47Hj2IkGTz16RBJ2GR56XnjGcuHCOvtXD+jNZJw+PcVMp8Ha5nXK0uHcGuXBFsEEjJhiYWmZwfCgXn6JlNJYKlPifUWSapIkrss9jaXyjiRJGIwOiRuKKI6w3iGTBCkERVkQk4CzOCtxCpSKKfKKfFQAAtnQ1IlhhU6nyQ+2GR+WtHoprW4DERocXN+k2ekwGRcMdgYsLM9hSs/mzh6D1hGdRsbnX9hitnWM04tnaSUZx5ZWaegWaZzivCSv6pizvKPt+lD78oXQyDsxZedMLfVQO0i8DERxBF7Uuved5Jy8k64TUlFZg/+zN6twZ7De0akFom4+sab+M4RDCY0PBZ3mEp1Wl9FoD6UgihNGFN/VLPueHsRTWYdLL7+Jn5SMDgfk4wGlHSAbEu8dlZFYn1JMDjDWgK9JTjevXuPEmTMkSUInVSzed5rDl1+m04zoRdASmiA13aWE+ckMt8cRwyNDlQuc8KS6gXE5l69s8sTTXU498iT5jRd5anjEUTrNp27cZqeyXFCBxVTRlYLjacqaDYyGBf0DRbuTMD01zeaGRkhHkkWcO3sGLWF+dopOM6XdaLFx4zrOSBpZm1ZrgU6nQVnu0sgUo8mEhm6RF4bgJfu7EzrtqTtddhELiye4dWNIJGeQuo+zCiENUoBkttbadE7lb2OdBt9Byzki1QAdMPnrdMItZBb4wsRzywuINa2VZRbumsc0K4KrGO4fErcahN4s21Zy8DpUB01WpwSPPSxJdEW5f0iqA525hHd/pEWWJCSfbfHScwP6mwN2oyOC9YhQg7+N80xsj2b6SVLhmYxGNRFLTpN1Gixi+Ym//rP8u//DFW4c9Lla5LxSVJRSIBJJJ9V86ANz3LxSUfU9eciRYYINgXI/B7Ff63wKDl7fRKBQUhPHms5sh+zYHESStJHQXmji44KDww6vHwXeePEmsnMaedTk4pt7FNU7mJ3f4OMfO8W/+n9d4o+/dJN3v2+O+d632dtu8vw6PPH42/n0f/o3XH51DaVKfvqvHePstKXWGw2CijiRnLsnIpZtFpYk3UVF5aAzbWm1++AsSWY5dz4jk5JH7z7O9IpkanGLSD4IGytMhhu0sjbluESGAhkqShNoNFIiJTBFbduyrnYRFP2cqake3gNCYkzFeDBAusDg6IhGt11rtEphXN0cnk+KekEXNNaVOOcxxtVDSzucHdNoNImTFjKeBikIE4nwisFgTH4UQMeUwwLvPVpqtm7t0mo3CUqQNDNubA3ASI5sxdrhFTIZM/ySZao5yzufeJJG1kHJiFjG9Jpduu0OGIcUql60BYBaTiEEPI4gFErESFd7lIOsLWt/BvdRSqEjTWnMnSUdoOp2mjhOcdYihKgP4NROEqUkwUkq40n1FCtLJ9na2YOgSKI20P+uZtn39CBWUrK/3cdbQbvTpdNrsH9g2R0OIUiCS/E2xRUWHWVMdSKyOONo75ATZ2q7uLcVC0szNHsJA+d47fUGy3M9mjplZe4uvv2MY1JYtNbIAFopqvJOuKEbMcg1405EfySJJyXvX1rghfVDrsqCN4zhnjSh6wRN54ksBKvZ2zWEYEGNiCKF94pjx5Y5trqIkIFmK6XVamAri63qq5HUiqnZeYR0zM53WFxoYdWYRFqiJMJUEXu7E+aW5lBSYUUgLzIa0SkqpTFOkApNrDqEECGlpTJDnK+xiaCIdINIte5ctQa0Wed0w7IuE162OSaqN8LpbEY/LxBOIq1ChhbTSx1ciCjLmKAkYwLXBhE3v5ZzYhHuPbnM2EaMQkQcjjiWjbnr3pTlTo+XX73Ntc2iJsVpx9HhJnvbW2wXFXefXCDLHFp1iSOLlBmFEzQbKa3zp3n6ox/lm//us9hiQAgFMniUdSx3Y+anUj5/paTXmiYUOVY4GiJGIbCmqrsAvcebgJcVLlSUY8HocML2tQO01nQW20SJoDGXki13aK4kFEeCUnTI9yuqQvPC82N+8Ece4F3vHPKtr3TYuFWwsdFndOPbPPsK3BovMD11mn/3b16m24WHn55iXJXgYgQFBJBoRATHTicsndB4VYCIITI4pxnmEjOuKEsYFxUzcyn9A4uIpkhajxCrk4TwPLhAmrZZOCk5v9/htYsjPE2C0AgMsVZE3QZh4CgrR6QaVAYioTB5yXA4QWtdL+d8xXhSADVXwro6XRbFGVQGFwRlZYh1jNKyPpGWFlC4yqHSmLQzz3Abdjf2WbrvHsp+nyKXiEoQNZqEvKyj5A6Gh2Ma3Qb9fYuMm6gUJpWnDBW6K2G6ou+2+fxznyZ4iQgC5QMz7Q6zM7NkaYdINWqrm5SkScTc3Bz9/hHDcR9roBnP8sj970ShiOOa8OCcQ91BXgYgiiKCrd0XAnChliCkrIdyTWC709zhLM4q8BItMpbmTtBsvMrgoCAv/heE/mxsbPAP/+E/5DOf+Qx5nnP+/Hl+9Vd/lcceewyoN5a/8Au/wK/8yq9weHjIU089xb/4F/+C++67763vUZYl/+Af/AP+7b/9t+R5zvvf/37+5b/8lxw7duzP9bMEqSidxAZFlGak7YS8LBhMPM7HSJMwPHKMhhOO+mMiH7h5Y70Gz6QpBMVkbHGigCzBJRnDSYejS1NMhhNm7z2HLjKk0wQRiKKalyAEVEJy9eIxPlPkfPB96yw8+S6219e4+eYNZmd67B3sc+QMbxrHCRmzoiNibylDxNF2hassrY7F+gqFoNNr4nWBcwlCaYoipyrKOq0kwYuK9a1bLM1n9IdXGI76lOVNmmkTYwRCJSATpnszIOrrUyRnMPkcIhhkGJIogyTB4bB2mxCOEEEjwjSRquUIawNBFLjyNj0/YWmhx1f2hwxshc40M8dmSFqQB4sMcV2ts9BGCE9kFeXAMpnkkMSUkSLWC1ze2Wd9d0Q3lWgpmF9oIp1j31uU2Ofn/6tFXn3d8Qef3mPvqOD61av84i/8t5jJkL/zX7+bRx6tYTE+jxBiGafbxGoVnyxxzyc+zjevbXDt819koj3KebQUnD6RsrNe0E2P8zMffIL+cJ/GbI8kalCVBULB6xffZHNvl71+nzyfMCpGmFDhgyV4hzNwcGOIFpr9Ww3ao5Kp07OodBrZrBDaYgrJl7/4Oj/w/qdQfI2/9jdmePGzI2aiJU7f/yStkzfpde8jTl7jF//3p+i0PctnPWk0Qk4yjHQQNMZLjPXkRR9XGmwRCKpAak2ex6RZRBJ3EUrQmJohosnMqQKaHZLkUVx5wMxiQTeZxlQtGlMdsswQ3BBJE2MFxps6YSolxhi0SglBUlUe5y3eBNKkgRLQiBOkFoxseef3AyKKiKOYYpwjZYQLoc6+SYUQ4IyjNAYtAyEN+CBIGzMgJUW/5PD2gEw3GVdjdJxQVQaEQsoEISzOleTDESrqoISmHFm89mRpAGVodmtJAW9rkHsAYSp0e8Lm5E0oI5RI2L69DyGQJgmRTiAEklRijSDxs3SmZrjr+H1vddEBWGvfYkyEepAhZR3uqJvqRH2y9nVIQ6r6JE0wbwGAKmPRpDhnaned+F+os+7w8JB3vOMdvO997+Mzn/kM8/PzXL16lV6v99bn/NN/+k/55V/+Zf7Nv/k3nD9/nn/yT/4JH/zgB7l48SLtdhuAv/t3/y6f/vSn+Z3f+R1mZmb4+3//7/MjP/IjPP/887Wd5Lt8CJnggkbICOETIgxHh5vYcokgV8jHQ1545jJbR33yqqISkr6tOMzHdHsdEiW469QpIjHGFAZpKrzZY+fZPlno0l15JypOUTJlYnKcMEjhCSSk7Q6umrC2mfDlrx7x9NMd7vobf4Xrv/HH5F9/ltI5vAy8XjoeQNFLKs47yStGUzoHgxxvtsldwUzIsLri0t6rdKbvQ2XzmNIQeYPyDucgbiYYXRBJjRkeYa1lv79O0ribRnOZw70r7G5tcObU8Rp0HeoXjHMOlEBGCXm5D+4IrVMQFh/GWApU1ESFqE4l6YC1fU6GA9690GCjclyY5LhY0+o0SRdaOF8g44i0k+BcRXARZhLA1E0aIni8nyBUhIlLoqzF6MAxvCVwZcnewFGINtMzOXPTMRevl3QXGkQtRziC0eGEHdnnoz/6A5x/4O3o6DqhHOGNwok+woGPPCPbRyeCD/7ox/jGa1c5XL9E8Jr7Tmf85I+2GexNEGGNRnuWe+4/jtINEj2HIiGgeddTjxE1M7wWjA8dX/36V3nj6gWscGxsb3N7a5vK3kmd5QWHr00o1sdIuY0wDSK/QlG2KI4SBnvT9Obv4sxd3+GulRRR9PHqNgvLLRrRkMHgAifPWAQTiqFjWAQm40NEEHhXB2omlcNJRxY1SSJNa6ZDnK2ih22EOk2S3kUjbqEzgeMWwb6CLa5SjH4LHw6YOV6gQhfGFRyWjEYjDgZjdK8LoYF3qg5o4HAWXKiv16jaa6yzBG88MgRcsAilSbVGS1tD0pMU5yBKEkaDEVEiiZQiuKp2GxBw1iEjjwkToqpLO1kCEVOVOc4FlCiRaoxqtpjqTTHc7zM8KOnMdKlyRTmuqI4KnBqh0hjrGnjZIA4xYpJD8DRbtcvHWkvlBVUlybJprHEIPEuLHXzwVKUkVDHKK5p0WVo6zv3nH2eudwwl70S3VV0fVdvaNMb6t5JzNeJH1pKE/C/ZxHVdFMggUXfKV/04MN3p0Z3qsLc/psi/O30Y/pyD+Jd+6ZdYXV3l137t19762MmTJ996HkLgn//zf84//sf/mE984hMA/Pqv/zoLCwv89m//Nj/3cz9Hv9/nV3/1V/mN3/gNPvCBDwDwm7/5m6yurvKnf/qnfPjDH/6uf57gJEkSIXUgjhUb27fY3NulyB8n0T+KSI64dOOXGPsSj8dZS14WCK04feY0QhgWlzLWbt1EeEMv1TTKAnlUEKVTNBrzLJ2d49X1I5RW6NCoPRreEWxVDznZ5Op6xtFndri8bDjz8JN8XB/w6595lbU8MAkRF6ThsUSwZCNe8wKdNpBqzMw06OBoNyPuuWeVa7s3mFddVpMODaUY94eAJEjQCRwN17BhlvNn5zl7aou1zT36g01iqVBS0GhGbO3epPZAOvr7e9hqBZDoKEVaiXceKRp4MQQEUpUQMpxPkHGK1hOmqi3u7zXRSvJM/4iJUrTSFnPnjkNLUg6GtDvd+hqXaMqhRUQSmXiCETinsIWoPaZlDYiRps3I7NGbjmlPd5iMNJFusXat5Oqzfbw7oD9yNJot7jmzwl/92Y/z8GOP0eousbWV8OK3X6EcbGIKQ9arWDjRYX52CmEtrzx/i5XZ81zbuknlKk6cyOhksHweTp4oMNUzCPsyxUhyNG6ysHgX+7sxbXmGKFkiThqkqxGf+In3YYsPEIeEYjLmjTdf4+bBDnlR8eILL3Dj5g3CsMSSMyr7xJEGPINRxJ9+8TX+9t95H9Vok6n5dSgmDPMrTLXvJoh9iqrkypZg/TDQaQruP9WgvWBIm23wmsM9ie1HTM/PEuuACp5GtoCWS8Q9ixW7uKhfB3byMcFcwbobCOlwQZCXisN+g8uXK65eucKVWxu89Pw643Gb5Syi1TqDcTVvBSFrXq6sqXgSSaRbOFfbvwiBvCrBlshYIZzHVBVxfSgkS2JoxeRFUYeGvcfAHU+uR6kYrRUhBFwQ6DSjGh0SBUG3k5C15hgWlqPhPkILdDMhbQu60ynlGJT3RDLFljENMcsjdz3EyWMzOFNCEOiodkRYe6d3ztUtIlpHKCkIPgcB1sUIr2llTVaPnaDVmCaSCbYK+DveY2stULdwvCVRBN4avMH/l84HH+rbQW13q3sdrTMQao1ZqJhua5o0PqDKJ9/1LPtzDeJPfepTfPjDH+aTn/wkX/nKV1hZWeHnf/7n+Vt/628BcP36dba2tvjQhz701tckScJ73vMevvnNb/JzP/dzPP/88xhj/ovPWV5e5v777+eb3/zm/+wgLsuSsvzPestgMKh/7Y/rhA2SsjR3rugx58/ejalaDCYlhZe4AFIEgvAc9g+YnZ7ixMkTGFPSHxxw4fJ1jFHkE4doz7ARCvykz9U//Qrl6n0szsywtxcjvYbYoL3CWYdQMS7y2GA5GnX4xmuG13sJD888xIceb/C7zz5HPq64URlOhRgVPB2ZcLhd8eblkihSaBRkMHcs48bRNleOrrI8d5z5VoNmI2ZsHMI4Tp1ZpLIT+sUtFud6nFjoILlFCDnONcjSKaanW7Q7CQiLdYGqLFFIlARvFd7LO/12ARdK8K36JCPaWOEQpSGYQxbVkIWpWb69ecDNsoAko3VqiSqT0B8RxQrvDK1mh8JOcJS4yhHjEVVEPiiJ4wSZW0gCIS4BgZaW6XaPw2t77PShGhTk4wG99ixPPPw4Z89Mc/L0ETPtPql4jq9/4SUefeSvYq1AiUB/f5PrF7a4tHlI30+Ya83VC1gihpMKSV0Qe+Om4U+/Ps3ifMKJ5RlsMcGXY5QcMTVjMe4FEIHt28+SHXVRURvdOcX8wjlazXmSqIdIKt75vkd4b4gpJ44ffPrdPP/yS+hmzNrWGof9nJdeWmM0LjG24qXnNli/+Qhzi0sUYZvgDYETRFmT5y99kW9cKNgeRwi9ytuO3YVudlBKUtgZEtUjauQsdD2dqRmUGGPKb1H4Z/HW1NF3HGHsUVJT2ghr21y63uG1i56dg5JLlw/Z3Nhh68aQqnRUKLyUCDWH2L3CaquHjQOVEGjadOamOMw9OlHEEpQJmEoifFQDgHREEGB8QAlNEJ5JXiGUJK8q4jgmE+lb7gQhBHEc1a9NKVAiqss0o4RmdwY7XqcY5qwsL7E/GnLYL3AGskZa97yZPllbMtPVNKKUcb9Cl7N89O0/zrmFM6Q64AN4Lwi2vFPmKcnzgiIvaXc6SKUR3oOoiCJNICU4gVZ1AaiwqrZeagV3mji8r/9OnfN3NOA7qB5XB2u8D2ghCd5jTF0r5X3AOl97kYPD2PoNAiUwRtCKe2ipeSt+9108/lyD+Nq1a/yrf/Wv+Ht/7+/xj/7RP+LZZ5/l7/ydv0OSJPzsz/4sW1tbACwsLPwXX7ewsMDNmzcB2NraIo5jpqam/ief82df/z9+/OIv/iK/8Au/8D/5+MbGbZCKKKTEIWawe0SmEh6/7yzKGMaDEe1GA+XrJYOSCucDcdLg9vYu62trXL62z96RZG1tH0LFOg63XzKWnvHv/j6q84ecPfUIx+9+F211itFEMxlXWAMySoiUJEQNysoTpZ6xy3hmrWC1mfHQyj4vXXmDvhBsF5LFNGN2EnPDSo4qw/xKStSQRPMZ2/kuRjjWj7bY2rlFO65jxzZUqCQgRAyhwcgeYNwKx48t0mmu00g13sVMBpqtzQHLx+YQSKR0jMYTeplESFO71rmj/zKkqgoaybG6aSAYvJ6gGbKSb3Oy5XmlGPNCOcGpiPbSHHK2jZ8MEVVFMtUjaOgP9mh1UrKGJEQxo6MJWoKXFucqrK2wuafV7dJtNxGl5PD1Q7aurNHKNHff3+XcfWd497vfxfLsDN3GCF9t8PoLt/nCtywPPvaTTC31MMU+7527l/B0yv+XvP+OtSw9z3vB3xdW2HmfHCrn7uqcE0MzKZESKVGkZUlXnhnZd2APBnCCAQGDGcEzlzPWBa48FnA1IwdJtmQrUaREUSSbTXZgk83Ouasrp3NOnXx23it8Yf74drXsufa91B8XuIQXUMCpU6dQ+5xa+13v977P83tMuUIvq/L6O6u88OxZ3juzzl5vyGBo8MIjvebds33evrSHkIJGco1WTTM30yLRitKO8N4wN1WjWRly5y0pvd0tpmfX2Vl7gTitMz19lIX5k3i5TBFXkFXN3ELEw/feRqyrPHbHfRS+pPMJePa5N/je96+wu9bjO1+/xGd/6UG2d9aoRRbKwyAXabWrHDlZsjAQ7Js9xN0nb6MVKRQSJ1K8hVrLBimh9BiT432XInsdcGRFnXJc4ArNmbMjXnizw5W1EW+8uU6vaxEorBcESOVEvhU1qCYxSVRHZuucfeOLeJGhlcOrGZYOPcrMzG14WQ/zfeExowJbWLxwodsErAOvklDIxE0trqdwAuFCkxRFQQKntaLVbuGkCwQya6i22szMH8b1r7F+ZQ/fEIg0ZtwxICJkNcWrkriSUm+lCFdiMDRnWuytRazt9jiyGBKSjSmwJnCLnQtgnTSphkWZjpBiooYgzGwBmLxOPHjt0VoEyaAAX/j3HyIQID5CylCAvUcKMfnYBUkboKUM2mrrwnuHkNiuUEH+Vzoquhbs1PIHx73/tQqxc47777+fL3zhCwDcc889vPPOO/zmb/4mv/RLv/T+190cgN+8/GTm8j93/c99za/8yq/wD//hP3z/971ejwMHDjDsD5EyohbH3HZyjkvXrjDbalBRmvGe5e23rjEcZ0GGMkF/gGJ1bZ3/xxd+DVPklNkI68DaCsiCgSzwSYrAoV3K/to+Tk0L/sZPz5LvrfH6m5LNnTZ7nRqjvMfxoyljp9juiQD6ICdP6vSY4r67T7LVu8bVnQFbpWRKOepxjJOCTrfLQ4+0OHKsgqlWGDuIRQvhHXmmmGrOElWr2N0xUiVEuka9VcX5JZw9zb5D75Akhjzv0Gq2yIc19na6XDx3BSUirM/CMiT1eJ8jpcKLAu/CsSuJ5xEiRggJRKAiGuU1Hpv3ZHGd13b6ZEpRabdo7l/EW0s5zqlMNdHVFipRlG6INx7pwujDNgXe5tQixdLsAhhHb6vL9vUdBsNtqsoz2xb81C+d4kOP76cx10MmDYy7ihnXMeVhtm9k/Jt/9QKrK7McP9pm9O6LnPvqX3Dq3g9gD8Qk04bp9Bw//ojk8UeO0RmcoNfTnH23w9n3brC1Ydja7XP5xi5xklKMM9a2xly9MQqhljK8UYUbEkl44oWLVDS0a5LDB6e4+44awl9mtHMOk2s2+xUazTr1eh1EnSRZoFKdw5ea2cYSH3zoVqpxlW8+/QrFsE8lvo/+1t0Y12d+qY1St3PLgQc4daCgzBxKpowHORvjIdZ7inwL53OclQiVYoWl2lAM9zyd9UW29zxPf+8Gb758g7xw7AxyhiMVwDRYhIsDXCZS1JpzNJrTGA9H77ybPN/i7Kuvocwm7fkZrK1i+gVFvsb6+a/Rr51jZvEUldYSImmTpAki1qS1ZGKNhuEozHalCCyJIrfoSFMUFiUI+Wzj/P1Ta5xGpM0KZW7wWmJFFRVPh2SNUYZQGic8NrN4L3H1EE+UiirrN8ZUEk0SSeKpCvWZaV488xZSRDxw+jix9wgR4DxCCpxwSKFI69XJ/NYE5x3BSSclFLYMpg6lsBPaGqXFWfd+F3zTFq11FOqXlBhfhrrhPc46oiiGCZlNyjCCuWkW8WaMK1UIFpWKdq0VHgf/CzXvP77+WoV4aWmJ06dP/yefu/XWW/niF78IwOLiIhC63qWlpfe/ZnNz8/0ueXFxkaIo2Nvb+0+64s3NTR599NH/7L+bJAlJkvxPPn8TZj1Tq3H8aMqVa+vcccctrKxd5PVXXufdC9e5fuPyTUEguPDDsh52dveCX104YhGTAAr7Piik7j0njk7xt//u3+LUkTYyLXBmj6MfOcjYLvPGW3tcvbrOZ3/0bkyR8eaZXc5cztnchsgJkuoNPv6ZUzTnPf+f3/5LdgrLymhEoUuEa7J5NUcYxZ23L/HWSsiHW6wuMddYYl/7MCvnX6AoFDiNcJ56o0UlmacSH4G4yjhzYBxjs854ZNG+INYRM9OzAe2HAq+RMmAOlVAYN0DJOlo10aqOdwYvDEa0iH2f03RYnpviq4MRg9wQVyq02tNIJON8SCEt7VaTbr+goevouEExHpL3CxLRZ7oaoEajridb22VvbZfuRoepWpV775nnIx9pcsfdKUklxfgKOwO4fGHA1au7KO/53Kc/yPW1IZfXUsbeYJOcYnOFyrVrrG1/lfYDd2NqKW4Q0arAsHKDdKFg+UCTWw424FMH8SJmYzPi3HuC0aBAa3jn7R1ef+MqRgsuXthlmOVYUZIJyAcW6QXX9uCt1TWefGmdffMxc62U6WaNI4dmIC1QdoRiB2t3GI9bHDh0O1r0mJmXPPb4CXw8ZHapRqRjFvcts7u5Q2uuSa88Ty26i14/YjDqoXRBf28PaYN8UiURadRCp4q9/i6vv3OGGxtbXDz/Di8/8yL9zDH0BokilhWsFaQyptmeRjXq2FiR1upIVWdu+ShaabwfEddiutegUZ1DlAVLU4b77z7EYnWWfkfxzjtXuHL9KnuXL7EZNalOHaFWO0hzaj8qaZHqiLJwSFlFIhj1RxRji/AeUxYoqYK5QUrSpEaej8mzgrzMcIrAOlZQlA5Ek7wUGOuJ4pjKTJ1sTrC5tseg26HZnqLMwNgqNvdQjdi2I3A7pNVlXnj3dUw55p6jp2jEKUJESKkm+AIZzCMWlIqwzqGFwFuH86EpNBMHnPEC6RTWOBRiAvEReC9QKuImP/hmh+wnH0fRRCEixMT4YQPYKCsmXIowrvCEWXWzMU2z2Wan0/+Ba+tfqxA/9thjnD179j/53Llz5zh06BAAR44cYXFxkW9+85vcc889ABRFwTPPPMM/+2f/DID77ruPKIr45je/yec//3kAbty4wdtvv82v/dqv/XVeDtYEHujMYpurl99gd2uXS5cv8err32NlfZXCChwa6wRCOAQVkFng3PkYrSzNSoIwilhHHF3az8nZNt33zrBfacz2Om/+1v/Ixdlp4qqmXY+Zmr6ALSVqu8PhrM/GH3yPVJbs6/eYGir2ekAtYt/RGtPDjI/dcQuv33GRt946h8kUXcZYXaXfS+gXgul9KdnZIdI3ePCWD3EgPUD36iUqqaAYjvHeUuZwbe0Kt546RFVqlK5QTRXNNGZ39wYeRRWN8Tl5OWJhfpr1jR5KpDgyhKhjfQfsGKdkSGnGolwFJy1pVDJXXONofcT31y1vDzOIJfXlJpXFKUbDjGLUo7VYJRsMkLlEN2O6mz1GWx0WZpvMT9XwtuDiq1fYXemROM+BecUv//It3HprzJFTVYwa0ssd710ccebKHltDzfpWRjZUzEQlw2FKGk+hpSca55TZFsVwFdEfwmDA1te3SBs1Ws0GVze3sOUYq8ZsLlZonFqkfWIeUcmYkop7pxJMlKPrszx4ywNs/Mi9DFLBd57c4E++/HU6nRGJTihdH2sl2gVWbe48F1dzLqzkCLro728RxVCpCGan6yzMTtFqKfZfu8idR+9g/76TNJbn+NiPHmdvfYdUZcSteaamlhBij7I8R+Ei4upJalEdazy1acXlq+d59bXXWVvbpL87YDQYceHiBbZ2dzElaCGDxlzFHFs+xN333E3SqPLu+YuMhiX7jpxio99DpQnVao3RsM/u7hXMqM+432NxaYmDjQpH7zyNHSt+8mMVPnjfmIos8aLJKPsgF6+UXLo25PV3rvDmW+/QXX+BQW0RVT9Ec/oA1foyhgo6jqhN1Unaiooz7NqcbLcMIwIB0gmk0JhyROQFec/hawQLssuIZAunFC6HchjhUkvcimnZBrb07K12aEw1KVxBXI3p7OWktZha22D0HnFc4bWrL3Pl+ht88N6HOTB/FOFCzJGwJZGIEUyQtzIEceA9viwCYW2CuJRCIrxFeAeTogoKMwnocHisM2gnwzIOh5AEjbQJowhgAhSacDe8QeoYJ8ZEBGv3zlCS9wvi/7U64n/wD/4Bjz76KF/4whf4/Oc/z4svvshv/dZv8Vu/9VtAeHr8/b//9/nCF77AiRMnOHHiBF/4wheoVqv8/M//PACtVotf/uVf5h/9o3/EzMwM09PT/ON//I+544473ldR/MCXFdQlpKLkniMHWD27xtkr5wIkx6UoPN5bJB6hLDhDLBaYno/43Gc/TxxZDizOc+HcBd5483Xuv/M2FiLNd987g7AZNenIbqwxXt9ACceugjSNiDxExlERnqtvGRItwQqEF1RiiZeGzlVP96mYWnWeH2nNY08c4Nz5DbrDIYiYvd2MrS1BFGWMdnqY3ZIKCYnSaAVpqnHO4JwlilMO7z9IJY7B5NjyNZYXr5KmFhWlGMbUay3ygQTRINFNBDsomaF8jPIwKrconUG7IZFu4Jwip4cSDdrFBvcnG3Sk5ztbO4ykJm3UmFqaR6UF5fYNGq1pJFX2rm3QqFVYe2GVubmUQ/MNOp0e586t0NsckSjLo3e3+MxPHeDYMcnUfEmOZzdr88rbA95bu0ZnHONFhShJIZF443HS8t75t8mGA+IYbD8nM1eZv90w+o7BX82ouBF2b4+OkAhjSV2wt5YbQ7pnL7EXXwHhiJTAl+C8QTSqlIePMPWRH+UvvvsyL790mVFZAJpKaThcS7mRl3ysGtHAs5tbNqzjRukYCkXhoMwcndyw2805d7kDCJQ8RyN9nUqlytRCm+ZUhUa1zi8uTHH8xBzWlvS7A86ev8DK1UvsdJpkWcH5CxfYWN8gL0rKPDgJbWlBxST1BtP75hFJlWo14cCRJcbjMesbG1wveuQ7Q3q6htE5a3vbjIoBpjumVZsmJqJSOI7vP8pso8GJw0dopp6jJw6TFZZGuoPJ1hinZ4n1G9RSxe23Nrjt1hYfeTSm37mDS9dSrl/v8uobb/H6+edYU3PE6Sy1yj5aS7ciRQ0kNJoVqkmMyQxZHoDz3ijQDWQUAzlCSWJdw5scLWpMTS2wOdph/eoKs8k8WV6SZSNinaITGPZ2sbaEIkUlmpEpGPZ3UfE6aWyYrlfZKwVPvbbKfGs/p48/xPLcYRIVkdscNVmOhYRmgTOBfihk4BoLqXA+QOYjrUM0k3FhCeolxoX05pDIoVAqkOWcs5RliVIKY0zgFbtywiaejFQRQXNsTRh9oGnVp9jY+M/vvP5z11+rED/wwAN86Utf4ld+5Vf4p//0n3LkyBH++T//5/zCL/zC+1/zT/7JP2E8HvP3/t7fe9/Q8cQTT7yvIQb49V//dbTWfP7zn3/f0PE7v/M7fy0NMYTDwxIlav0q17725xzcM9xR0ayNHGW1iqxVULFiZfUGmbUoqsw2T7Ewl3HLiSP8zr/9lwzGGYNBj+3uNm9cfo+48NhRhnSOVHjwCiE8ypUhBkaVE8e5I1WSWArayhPjyL0lHyrGmSGOPM2K4XBznZkkob5/jt6NLmNfUNouYiwYdBKOnIQTB2ZYSubJdnv4eAZX5lQrN8lSBpGUxKlhVO5SummEzYiTLebmLBduOOI4otVoI9KI7Y0t1tfXcK5EqjGIXawvKOwGXplwoyIwLgIVU40lR+1VpuKcL+/mjATIRKNbCaSK3uoWOoqIUti8dBGRW1oLMUdOzrK1MuTMS9cRec7CbMKP/PgiH/1Ei0OHJJXaNKVv0MlnuLKmuLKyw9sXRwxRGBFTr0Yk2mFFgU5TstGY9Y11XGGZn19gdfc619feJPnkPJX9MaPrI+xEroSQqJsdjAy8kCgHxn+l/0QkCOWhGEGjYHfb8ORXXmd7t8dYeiIpOKgFTanIEdxTsRxJPNoLCqfpOscwirgyLNkcwVah2TKegZIUeEZW080y9oqc9b0O3jl8BG+fX2W6PYXJMob9Md3BNn6SsNxqNZBac9upO7nv7oeotivc6F/nzXfPstfLac/tZ2SgN8pJK4rVvS1sXjDKClZW1imdI9UVZG5pN2ssTM2hPCy02uybmea248c4srhIK06IhcC7IUIXbBU71CsddNRB6oxYW2KZI/UY51eoRoZ2VbKw2OSh0zEfv+cw33mzyr/9g2dR3bNQWWAnu8rARGihkY0p0uoytdosjVRjSkMaNyhzSZ55vE7RcUB6gsXJFJ3MBpfaKEdbKMY5pizJRxn1xjR2mFGMDNloRNKsIxKBVBZTFoyzAtmsELc89Tasbl5g951d2tV57r71PurJHO1KG2lNkEwy6XZ9+FgoxWTNGHjbxiKUQKqgx/MKhAWPQ+kwMy5NgVKBc+ycx7oyFHIESjNZ5kmsFUE7LcXE7BFGGbVqM5hPfsDrr+2s+9SnPsWnPvWp/3JxFIJf/dVf5Vd/9Vf/i1+Tpim/8Ru/wW/8xm/8df/5/+SKpOXOuqY+HLGwdoWDueBOYdmYbjI+epQDH/w426bFF7/yXd65/g5RlOKdZnFuH95Irl1eYa/fxTuDEY5ktsEwL/C6gfOOTGR4HA5JLZ7iwNIsS4uzvPTKawzzEaV1GAu6kCjrKSQU0gbWQybQGSTdMfbGe9goYqqxRBpXcOM9TFnS2a0ihOfAfsGDt99LO62xt7UJ1pFnxURILkF5pFOMbcZe0eWoSEkbEQ8+PM2rb+VE0Qwxsxw9uo+xWeHqSo5wEi9GtBbWGaxs4fMRQjqkj8DFCKmoyClq+TscmO3y/V3LlVwjlaAx06K2f5q8m2GLjLTSYOvSHvPtOqdOzjLIPee+cxWfj/jg/Qt87OMz3Hd/CxUVxPE8WbHMaqfKK+9d4/z1t9jubLJ0YJ64WWG440ikpq6DpVRIDUISxxWSuMKVq9dotqe45C+TDQcUMsXUPMaH4hnYBEEEcpPdK4RA2aCItRCYzM4inCSPFd2kwtefeY7r/QGOQMI7EQt+ZDHl2R1D6hR1KYmKgoaQaO+Z8h5nDScqDl9PGPuI9X5OJgVd67leQIZiT3jODXI6Akoj2L6+yUfu+QD7F+cZDCwDM0TqBOs8swfm6LmMc9dX+Oalc7TabQbDPTZ7hlRX6XZ6jLKM/u4uY18isVQrLRbrs8TVGkUxpikUjz5yF7ceOczhfftgnNOqV6nU4gAsd5ZIecp8BEiE05BpVq9fZN/x90jVKj4dY3WKUNUQkBnlxHGJKjdxOmFsPQ/f8yDjN+aJr/bYbmrEfcd46vnX2dzcwmd1hvICWVRnnGUkSY1ac4EomaYoFVG7jlYLE1BVjo0ESjdwXuIKy2CrhxMw1W6SdYaMen1Ge/0wHrIeoTPIFUkSoZMKJoMrF3pEkeBqVDDsj6lXOyzN7rA3ukyrNsX+2ZPoImWmNcvywn4SVQmsYK0nsjeHkiqoLbwL/44MNDbnQmH2Ezcd3qMnXXPYuSmEcFhrkQLiOISdWmsmNvkQFCqEmLhaJUws2D/o9UPNmkgsHFKOpg6BktI7Cu+ZLfusnn+VC1mfAx/833PiyAfw6R04P2R17UVm5vZxy+mD/N/+L/+Q7bUdvvm1b/LehfMcmF3i9Edu5/jJU0QpKN/B+m2S6pBWI6Mqh0y3alxbOcH6dp9hDoiI0nvGWYve7jKr6yMG+S5bO9vUqylaa3RFIWQOuWfz8oDhIMeiuHY159TdKcuHBNNTCU3RoDvsYIqSYb8XjltYlBWUvQ2yccZ2zyJklZIRh05BXPHoSkpSbZKVA/b6PYz3WC/xOmd6eUx3OGQw8EiXIEWM82HrG/vrHJ/PWPcRr40GOC2oTjWIYoXvDunt9kA5Iic5vm8OncDr3z9LLdZ89kcP8cGH5zl163FcMk/mYrrDkrWVES+/dZ7XzrxHpVVBRjlRxbPX7RDpClGkiVVELCWFzXG2JM8tcRmzs7lBTMLhE4d5/sXvIwuJthGiopBKIEpLLCXCBQaAdwIvFNaFN5QXAosLbABpwWn04mHeGwmef+NdfBkSJPbFMR9q1Ykjy9gYpoRF5g4Ra4wI8i2twhtNGY0rc2SUMxNbOkYQC8HtTcWsDnzrdysR7xHxwt6AC1Jy/I5DPPbI/Vxf3+DKzirXNzNWNjpc3biBsR5HjKbk0pkzZNmYalpFWphttpidOYJaHnNwX4tDi/O0Ki2SqIXx4IylKjSHl+ep1BRojzMSn5e4UYmKk4BvdOF7cKIkEo5UNXjquR3ac6cQiUZwBVmXGFHiZRG2/zolimJcxdNQA9LRWW5rdMixVNMK++44wcmjhxjnPTqdPs+9+CYrW9dJE0lpO4x3N7FJg8HYoPtzZFEL4xxGOmgdIpF1lKjg8xEVVWVUDnHC0GxETCcR47ZEeDCFQceKfm9IWY4xpcM4i4oibKkwKqMY52zsjdm6scPpOxeIGyPeur7K3jqYsWN57gC1uMns1Dz33nkfSZRircFZiHWElgqECu8DREj3kCooPLlJZJt8nuCa8yIUZESYD3tn8S6kTSNARxoh8kmclKPRbKGjH7y8/lAXYmklUVkwW9EIZ/BKIIVnyhXExFzdHbK7NmRlPQUxTza+Qm52mJ1/hGurG1xf36GWKpI0Zn52jt7eHs89923mlxo8fPcppqdGxHKMZAMt+ggJud3lVNtyZFylKA2RjjEScldBiyMM8oNc2Rzy4ttvYPIebZ2yVG9Trwo2dnY5H+/yQudtykywtjqiKCu0pzX1tiAZxyHC3JRsrKxSFgUSaNcE7UbwzwvVwtoMIRS1pkPoHMuAwg/Y6uyR5x5rNA5DUY7xAkyZhOWcqOKFwypHqixLzRvMzmu+8lKXoTfMLTRpHlhkd2cTv1kSe83h43P0egPWLl4hST2PfmCZn/3knZw8eS86PUw/T3n30lkuXLvAxtYOb519B+MkHkve7bG0UMPZFIoKMtIQDTA4vKzRrFfpjPpkwwnFrbfHTHWRHEcpDf1egbAKXavi4g5lORk7TNxcyKApnQQiIIQkFmCkp1ACHzd4bwhfv3aZneEILzzNKOKjt9yKGQ241NuidIJb64LZ2CCEp5ygD5ULnbZPSrACCpjWES0dFjuRBCtLtMu4M5IcSmtkJmJl6GhWwBZjVq+tcXl1ja09g3aGSlwlUgnt+hT7Dk/hjpzEGsvSwjQLszPMTc+Q5yOqScpMo0UsLFiP0AklFhUJtHOYcYZ3BpcJNJrCeqyAMDEPXaVyCl9oUDlTU56jh++isz5NupQiyj2UHSFUjhXhHpGyATLoh/NxH7+1iupuIqTHFpZKUufW/XNICorhkA88/Ag+EkiV0OnnvPL6m7z65uv0BiW9/grebGN9zLi0jLYGlNGYuaklEENGuyG8VgtBGkVIW5I0YqKKJo4jYq2xZYvhOGPY9wwHjihW1FshFLQcQxQ5hCwAxYUzBdZDYccIKyi3r1GMLJGMeef8O8w02+ztdslHJUcOHeHwwX00W9NEuk6kKtQbLWKZhKLqw0lLIEMHPJECh/FEiF3y+MniThAmxMHdZ60NEjY8jXqbarUBbP1AteyHuhB7YciFIxI2UJBcRKE0Uhl6ScK+hx9n78CtZBdWwDk63UtINaY5PcWLb7/K1esbvP3aqyylLfYtHmb54DIb22s88ZUn+dqT3+Anf/pOPvL4EsIblFpAMM9grBn0RmDqFGZEZgesb+9x9vw23p5he+tNLl65jhSa+XaNnTxnMLuELS3TzSnmqrM0a02MldgiRNW3p6vEDRNmVxGU2YCpRoUIj1Zw9HiN+rzBNFpY16DMFb5USJOhzZhuf5UibdCoRdhCI60H6UijKsNRk7wzjRQbxDoh92Msjobf4UOnF3jm7LsMfEmcSpJ6hbLfQ4zKsA0XcP3MNeZmFZ//3CEeevQYx4/fSRLfjqXK+dUNXj/7Pc5ef43d/g5CJIgoY7bZRCtFFKXUahWKvCTPS4SJMUOBjgymLJGuhrQCk+XoRNOemqaqY1JRJzIRnRzGQkIcIYRCeYP0gptBNh6PE3KS9ghOCKwGX4mJ6g1WKwt88ZUrXBoOwxxQSqbm5jgzyLll/yGOzNbo0WGuvEEkJsRZNzG++MkixgVXZsjtK4nE5AjrPLGR5BJ85KmaMQe1Zi6ucrA5SyON+cAdd/Pw6XuwztGs1snGBfmoYKY9TS1NUTrE1isyTAlvvHOBP/mLL/HjP/EJPvLYh3CFx7mSWDpsYfBW4oTEehmeFs5SeoNxHqVjFKCkf79QOCyImNKWHFg6wI21LQ4ckEABbhS6PV/FixxvS7wRZH1N1tPsnhuSr+cMc4mOJHGUomNIXBUlBbktUd4Tx4ZmO+H0px/nb33uY1jvWFvdozsYs9sf8o1vfZuz5y4gJlAjaxWjTp/eeDssU6XEe0lUraCTiKQSYU2O0gLjwp8LNIXUjHd0SGjWegLWEWTZmGE/Czp5G+KJhBvjrECrhFU1QrCCKRyxSjnz3ire9xDCEUcNHn3ocX72Z34uKCpEkJ95E1xzUimsNVhrEUKitUZJRWkKvHdBPWElpoTSOpTWKGWopAlZVifW6Q9cy36oCzEiPIliJF4prkvFyyOP8zF5WTK9scr1ta+ynfXIh312+mcoik3+2a/9vzCixLrgkFk3EGvN0dERPvrBD3D85D52O5v83m98hye+cYBb7j/BbHOWVlpjde0qZ89dpPSO3jgnqqVEOmLcE0iZkZUZaXse76HjSur1OS7uOXa2rzHqvEbR9yjfQMsKUlTJc42uGM5ceJvuxjpu5LC7HW50ckRUJZI57dkECySVBkXfMtzzyMlxLUkF5bjHhStvMHf3PcSpBCnxwoME5xQ6aqBsSSnGJEVCxSWcqF7n+lXBO9c3kEoxOzsFpWNrZZdqErG8L+W22+scOtzioYdPMTu3QLVygstXctY7Z1jZusLr775E5jK8Aq0ThDU0KxX6e13aUzXWd3YQQrDv4Dy5DbPASMeklTr94QgnepTG4oNGiGqtwbhTkNYmOe+TojO72KKs7zDuTWzuLiQnSARaKHLl8SLAjcqKIoliVuM2X7y8ybl8iEOgraS+OI+cW2InHyLigmjcJc+7oGLwJlikCXhVnAvdpQ8zwxDIIGBiiAk5ksF5JV0widQSQcNGdNdG3HHXPkRaIIQK4xNroVbHFY5YR0H46kqMy0AonvjGUzzz3Ze4tnmVl15+kQ89+igIh8dPZpMKYy1KCbSKMKZESIlWChWJwBP2LqgFnAkGDCknMi1Be6oKokmWn0dITxz5ALBSCpGI0A2XM5TjCuN+Tnd7BCbGWYFMGoxzRw1JYS06iVGRRgkRKHW2ZNTvByKZlCy26uyfncZJwYO3HQuuNu/Z3Nyi33WcO3+Js5fPMCr7vPne29zY7lD0K7hsGl9IeoPLwBicnNwGCudiBFVUFKGjBC3mcMZjfJfcrCIEpOkSeAUuIYkaRHETRIrwCa26Jo522dp+A2yERHHrqbu44/a7yXNDHKkJDMkG/vLEcRcMH6E7DvjLcBqzdsImdgF0ZN+3TFuKIsc7S71W/YFL2Q91IfYIIiWJvSAXkvcGBU9bwdAqbOEpv/MUVggsYdsunEUgGOfgsaAc0gtyCbl0XNldY3fUZa7eoFmd5XM/9ZN84+nv8Ge/+wTLR49yz50nOH7gEPlCzPX1S3T7DpMllLoEqclN0PEWXpOmLbq9AYPYUouqJJWEzrZhmBkqooZSBd1uwbVrjsOnC9554yle+J4miadojg1rV1foFxkzy4rpuRjnBTqqU6CxmaaWthjZAbVaitvNsF7w0qvf47aTR0LAoREUZUFRlkhp0aqG8ZKUMfu5xkG9zdPnckoJcaTIRxmRjjh94gAPPXyAD3xomqNHDyPVLMgFBpnia8++xBNPf4tu1iepenQFdJzgfBxcY77Aeag2ayFlutmmLEryDKIoZjTeo9WaZjzySBlPCpRHKMVgOKQ/6DPYy1mu1fBYhsOCce6RxS6ZyQOOcIJeFEw2116AAq8EVa3RcZ2dap2/uN7j+6vb5AKiOKbemmJ63wHKNIFWzNleD7fbZ2RySiGQkyQGgQfLxCwQ2mTnQhilUiLAzwNuHD/RpSoHRsCoLMmLjG8/+T2SqQUefeQ2jMlACPTNI64C4UqcM5RmjIwl165u8/z3X2ff/gMcOLHM5esXGBUZ1ShC2ImxQGkkUJQFsdJBkilDvpr3YpJEAdaEBVIURwgFjgKBJEkSqrUaxsxgbQshhygdCotC4aRAxCU6qSF9DZsNKfIOTlvGHoaZY8YrnLThqCSDBVpoRSyDtVj6oCl2zpDnNwM2fShW1lJXMXHV8fDdt/Dww7fzwhtv8865LdLqQSrpAYRs4zAotY/RaIMIj9SCwhjiZBop29TqS8TpPJIqkYwwdo9Rdh2kptU6gi09rhRAgo6qBB2Dxxa7ZOMt4gRskTLXXuZjj/8oMzPzZFmBlAlaS3Sk3k/u+I9pa38Fjw8F+uavm0qvsizfl7IBFHlBtVr5gWvZD3UhDm+KMDhHCqrAMSPYTUOXW9jgw5euFowcwtJqTnPXnfcQJ1WuXj9Pv7vHMM9pLS2gIkmu4c577+Hf/Na/hnrCj/30j3Ll3Dm+98KrfPXyBU4cv5WHHryPX/jIT5ON6rz4/BY7XcOoLIkTTb0dMxh12d7pkZdr2PEGZdRluNeh7Bi0MXg5wmLIhwUr1yzOaJYWJVEsuba6y6wQ5N7jZMmxkw0qNce41Ay396j4afpDQU3F9HpDhp0RwifEUY1bjhxE0KVajel2h5RFiTE5xm+Cr5KSUlXXuGO+RyxTiqakUihazSlO33GET3/mw+zfP8PCXIM4lXSHsL034NV3XuDt8++ysnGNOFX40jLOI0QpiVOoNS1pRWKKFFMUWBR5XqJ1jHWQZYK0UqFZVzir6O51sa4kTmK0SslGO0ifk6QR6/1t2u2TpGmMKaDftSw3I8qiQIsQbwOEbb9UGATCepQWxHGVvSziq7t9vrPWwVlBKhX1xXmS2RnGNkdLTdyeojuqsNbbpjEjGe92scoj8CghcCGmctJ4+4mESSAlk616eAlmUmiE81gl6JaeXjamPt3m2899l7mlJocOL4f0Xxmi2z1+YrU1qEgxzi3feOJZKo0WP/kzn8KIEb/+L95hMB5TTZLJVt8hCXFafvJ3cX6iqFE4YwCLNe59gLkXEi8d3pVInyC8RlHDlIeBKxixi5Q9hP+rpSdqgI4tzWaCjnqMKchcwshJSicQKEpr8M4QRX4yW5YhEcNN2BR4kBHWGYSXk5mrJcvBlRWEyiAa886l8/yb//BVMnuIuYX78SLFTlQGSfUUlbQHPkNqgfWCpNIGqiRJHaHBOYPxFiWWqFcWkEKGB6QqyLM+KvJYZbAI4khRFh0Gg+tgexw5cJJf+Lm/zfzcfAD3CImQYGyBQv5VbNLNMZSUKCUZjYdIFaGUmDz8bHh4T7pnMQEKeR8ARXHyX0lHrFRgpRoswsPdU02O2pi3ZMn3h5brhSITLRbnT1IRmtX1t/jZz32av/Pf/iL4lNdee4F/81u/zU63T2YEzdkZXn73PbrrF/jAQwt87elzfPXLX+dX/uHf4Scfv4dvPPUC33rhTX7nrdf4xhPLfOgjn2HkDmCZBwfZwDPuFzjXgvGYqXgfrSmLZIOV/isMRI9SOpAeoUB6TW9HMdrRVNQYMzBokyIij5QOKTwz7QqCEmMTDIrt7i493aKZlMzOSuYW4MYgwRqPz+tMz8SsyBWUF2Bgd+sG1jmsqxCLOvvSHZbn2nz5rRWWbj/BJ+88xad+6lMs7TuIjHMys8OlK+tcX93j2ZeeZrN3EacdxkQkqUbrgnZLIYgYDEuKoWHQy9FRuFmtc5jCAgohMrRSSOvpd3Omp5t0Bl2cy9BC09kakfvgeMJahv09Xv7+83zsYw+ytDDFuN/DZArvcpyx+NK/D2QJGbwe522Y3wrJinc8vTfimZ0BYwFaOtozM0S1JlG1Rm4H1Bp1bJ6DdkStmAPNiK0bexSJBB8MACJ4W5GTihscWJMC5z1ShPGEdZ4wPBDkXtEzILXgg48/wG5W8sL33ySJqyzum53onz0q0tiynNDDIp565gW6g5K/+bd+kVN37GeYdak26ly7foOF2Xm0F7iiDA8BJfFWBAPIpGhZHwq7NQY9Ubh7P0mVUBohNFokOF8ilSSNlnDuNFmxBekF4pvOXh/4vFplqGhAvVXQ05a8jKlPzwESYQXWeGwZZvXWGUoJUiqUlBMMpgjWeXdT+hVmw7l1RJEljmM6ozF/9MWn6I5mWTr4AM7PkJubs1iBFBE6UYjYUpaOJK6iVAgNtT7okL0vcd5OeOEJrvQUWY4SnjSuICOFjDW5kShVUphVhOtw+6nT/PIv/V2UrGKdmRDXDKYMkaRuooS4OZYoigKtNUVZ/P/xcHy43437j8YS4ftVSlGttdBp/QeuZT/UhdjbEGdSCkciBKkd0bdD2ks1/uaP3skT77QY9e9lpjrLyrkXSOKUhx66j7Ls463l1PFjPPLQw/zlN79DI6lQZAZVbfLW2hrbu9sc27/IM999nf/v7/0hf+dvf4a/9d8+zkc/Osfz33mN19/Y5sv//n8kmT3JzPw9NJtLVOI2tagNvoqWCd4lZMMBw94u/b6hoMRrgaaCRKGkweXQSOZIqiM+/RMP4v1B1i+/xYvPv0rLJDiT44wmy1LyUY8oanB5vcN8M2Zx1vGZzy5w8X/o0jcp7allbrulzlsXXgPvsEJSZB209Di3R0VH3FJRHL39IX7xU7/IIx++h0ptHRWn+EKycm2Ddy99jWurFxgOoZYaWkXMuHAIFWNGBWk9IqyDCtq10JV5UQEvEELjrMXkJkS7JxWcMDiZkQiLG3epx4p2LSKJY4oxbO7kxJEiimBjcwVX5igpqKRVuutb9DtDcmURhJvVeRcwi15QToqbU4KBSnhh5PlGd0DHCxSS1tIU8dQUUsW4Iiwg87wk8gXYAbEbY0c5214wxpOKYJtPlMKJSa3z4bsNiQs3+QTgjSWKNYW3hMB5T4lGIZiaaXL6yDG+/9QrPPmNZ/mJT/0IrekKkVR4J4LuFMeF89e5fn2Hn/yZT3Pi9qNYNSappUzNTPPkt5/i/gkmwIvwRpcyQimFM6EzlkLgbEiM8Pgwa4eglxUSrWKycoz3BVpb0lQwHBu83EeeHUelHeJoD4FBEowxtizxhSQixasOxuYIX1CYcPSWXoSuUBIY39b+RyxehXMWVxZoFSFQjMZjxrmZAOkHlFT48lee4/pKwtzMfUjZBpejsZiyBOERyiO8xZqERNeQRIFU5wu8DdS2WFfDONgEmZ4rDVqBwOFEMFsIq0lFRN7fxY56PPbAw3zi8Q+E4FBKfHj+Y6xDSv3+Qz6wjW+OGxzW5njvSVSE8B6vRLBJe0GeZSglA9nRlHgbNMrGeATxD1zLfqgLscOHhYQPMz0pHImSHDxqOfFQxsv5PXBlH/unYy69tY6KctrtOufOnOWrX32aQ4cXuOXUQc6+u8R2d0imPCNTouptNgZ97MoKi/M1Vq+t8od/8hyf+PgpHrrtKKcPb9L/Cc33Xi146rURr7z9Fax1TM3OMdde4MiBO7jztnvY2RmxcvEy17ZfZFCsYLEIB0JJnEsQWMaDMXudPfbvkzgp2L2R8NpbV9ja2ePUiSlmWpJBRzB0TeYOVBn1FONojr1OQXVX8MHHanz/acu3X0wQacni3BSJjFHekmvJ7HwV5TRyWLCw1+Gu/Qvc/+kfp1he5vra67z65Hc4v+L5wGMf5dTJeR6891EeuPMeakmDIjds7Y7Y6ozpj4cUpo+noChydjvX6fS3GY3HFKXHOYErLEp7qlMJcQTeW2rNCqXzRBLSVCJl0GQ2G4JRJ2epVuPM2gik5p67TrN9dptKZYp6c56yvIjJx9CMUYkIy8cQzoN0oIQCLKMk5tmx5Os3RmyLiEh77rz1bkbKs5V3iSNDkRXoqIJGUApQuUMajdndZcNrepRMi4C3FgaKyKMCfiswd30gbQnAWEsEiDwsz7wGRYDKxCpF1drMLC3woQ8/wNe/9X2+8/Sr/OTPfgghLd4HpUS/3+epb32foydv4eTpA/gox0sFDj728Y/ypS/+Ocb5gF1UAm8mC0IhkFpjizJYd1F4EzCnk6ktuIChdNIiVIQtM7RXSK8oxyNGA0tN7KOIL5Mku2gpcN5iJn/XGUh8iEoSRlBJaxgbuNuBuOZBK2wpUFGM1hq8A2+JtGCUG9JKjXFmGGYFHlBe40XKuaurPP3SWapTD1KpHqQsA/PYWouWbjIK0igVB9QkZjL/jjGmRCkBymEnMHdXlOAKnCkxXiKUQkYKxIhB7yqJguXZOnNH7+bHPn4fcQzGgXEezKTD9WHs7f1ENeEcRelw1k3QuRa0IEIidIRNPdoUZKMynADLMjyw3c3RkcPaAlv+4LXsh7oQmwntSDqB8BonNV1lmFnW7PU92zckbjSitVRh0N1Fpp4kiclUzNNPPktuMm49sp/e+oiNYYfWfBXVrKJbTaK5eUaDLnF+jYVmzIvffZkLF89S/wf/O24//Di1+W/x8U9s89GP3sa3nnL8/p+/yNWtVdY3b/De2ddZXn6CI8vHeeyBBzCl4KV39zDSIZ3CYKlW58iLIb3BGru7isOHU0oFl9dSnDqC5TxHT0jKccn2bsS2HzBzdInSFQyNRCb7yTrXEcsj7n6wzrOv55RuRFzV1OoRbIK2IGNI6opjacIdSYX6TJsXzl3k7aee4cVXnyPf6rLT07zw1KvUGpIkiUniJlIoJBKDIK6lTM3XOXF6mYXZeY7tm6PeeJSsGOKco9MZ0usPg3NPCdKKpFKPAl7Q5QhXUOaOs++do7O3Q62tMWONpsCVGbPVRdqtEzSiefZ2BuRjS5KmyEig4pRqu45U62SyQIqIKDMY6YGSTKW8NIx4YqvHphRIB4/d/QiVhSXeunwOvEQah83GRHEKKsZmGdbkoDQ1X6WPpYPFIPEYvITMC1zpSAVoBMa6EAvkArM25DrIcCqTkpEU7GQlC7OLTDfbGCCdavLgww/wF1/6OucvXOX4sSW8M1g07565Bipi+cACKg7zae/CqeL4iROsb27w6utvcP9dtwVb+qQ7vwmnCdI3g5YCJRVyQiJTUYi8CoGzkkQnFLaYkMQktWqN/taAcqiJUokxFhkDMsF5gVCQO01uHHkpGVtBKwonPFtaJA6tJUKE+bnSMiwxnQ+pGaVH6Rq9nmE0LMhzR1rVCGEZ5yX/7t//KcM8CZl41jLOM3wUoXUCQhFHMZaQIWfKkjIfo7TGuMB7UEJiyhyt6mGmbFUYB8jg1HS+x+7WJYp8FZNt8MC9d/K3fuG/wRUjEi3fZ0544YIqxTMBwN8cMfhQTKXAIRBeBci79lgLyoMow2mk9GEVGBJCwjI3EHcthSmw3v2XStf/5PqhLsRCCErryISgFJKxisimLEcfbPP8dUsxCoYPiiHOWZIkQUWKg4cO8tnPfJZ/+wf/gdfPrjDXrJNIR7kz5sOfqHP+RofdfoRNWoxaM8xmQ+65ZZYXzl7jv/v13+YXPvtjfOihjzBd60Fm+OQnj/HAxz7FH//pV3jlxTdZXdtidf0GN9avs3L9HfpZhhVBSjbTbHPn6Q+ztZ1waeV1CpfR7RZEUZWkPqIQOSPbo95QLM1pLl3vs7oyJKtXcE4TJZYi80T1JZJIMthzkw57HLa/tQjbEOQR6AkApVnzLHfHzKWO4dwsogEf/cwH+NRn70Rl72DyKkWmGAw3uXLtbTo7A26s9ehljnERU5QNeusdXrh+lWxc0u+NKEqDMYayDEsiGUniVFOtVag1qrRn61TrNZYWZplqNZluLbAws4+plsEKh4w0cSvi8LEqcb1KozHF5uV1trshHQIZYstVmiKTFl7FCDtCCIXUitIbykjyWgbf3Bux4RRewYmDB6i2pnjn+lVyAWVhEHlJJCVIR6ezR1UZji3NkJQdujtdMlfQMx4/mcMGOb/CeI8TYfEilQ4BmoQkX4QMGmOpsAiGQtLFcWyqTbPewCPxiWZqtsXM3BTbWz2OHduP0I5hx3Hp8hb7Dh5g+eAcOpJ4IRBeIggpwsYaXnzlZR649y60SEJ6igekRGmBsEHn6kUYk+BCMRfeo7XCeIuddLDOhdcbJFlgC4O0Mbho4qqzGGsoC4cmxfs6ZbaHdIrSOXIvUKVHWIirMVI5lIQ4jid2XzvRcgushdKWFJnDlI4kiXE+RyeKJ555kjOXr6OSu5Fxg8E4w3hLklaRkcKZcFoRShPFEVJYrC9J0jCSUUqBV3gfYYXF0cM6g5IRUjhG4+sMBmfIRxepRo7PfvrTfPyjHyFNDDaKMbnHuiDn8wj8RB53kyEBQUsMCvAkcUk9MsjS0h2UiOYMpbGo3AYkZqSRzr6vOZdSIlzJZFSOVP8rgeH/t3YpACEoJRQKBrGlcVwipwtqgyZpUiMqNZGoIETK7MIUabXKysolfuKTP8619es88ey36JVDFup1usOC4ajP/+HzTb7x9B4vXswoa9ATMbK01FWDG2s7/N4ff42pxV/ktmMnaVWaVOIK5fgyM8cLHliY5ehalbVrGVcub7La3caVEklMmkS0Gw1OnthHpQZXbgTNc1lCknQ5fOgG52aXePXFN/nw3TWW5yO++zzs7XrqTUWkA4QoixRZ2aRwmnPvFfzZF6+Qjetsbq0ioirzs3ModxmlJUlaYWQH1A8fQw0Nr21d4MxXV1h8/TDtVoRyV6m3htTTYDuuTUvuuT3hI1NTeOnRukms51BiinykyIYl21tbdLs98iyjs7dHluXvWz+NHVOYjLLcZTQsWb9UcC33dHc9xRhKKygsVBo14opiPHRYE1Gt1oi1xokxm9trTE83kEIwHGV0+yMyZ2kEzQF5oshljdUk5andLivOIlTCycUlDh8+zFsrl+gac/MGIU4S8rLAFDm6KvF2hCpK+tJi65Bqx6AAGamwvAKUnZy2JxZW7x1qssAJH0uccCitiJRmXHpGDtpzU0SVBCEEViuSRHPPg3fz1qtvMRqWxLHk9TfOUZaCA4cWaM02cBhwUZgqeEejWePxD32Qv/zqk/zMp3+KfbOtIMFyAWojw7cVlpaT4EshwOJQk9caxB1hVKGUnsQthf+jJEnIsz5RmUwY3Rkei0IEUxFNbLaFsmEMZBA4C9ILjA3OMcoAdPfW4zFhJuskZWnJigJjLFEcHphRJebNC+f4ylPPkYsGc1MH8DJGKo10oagrCV6Gn7VQoLRCugghqyH2yHmECMtZp8BYg1CG0u6hlaU/uMCgfxZZZhycm+NnPvWTPHj//UFbXYK3YdHqCQGjeBeA91ISHiD2/Z+l1jHGDKhGfdzONQarG1A7QDI9w8B4hHFkzpBlAaIlpUDrmDwPs2Trwr3CZH7/g1w/1IUY54mAymTInvuSxRNNVBojo+BqGY3h8sUuQtQ5dOQYpYDzl89xYM7zT/7P/0fqZcZXnv4+N8Y94sjz1F8OaNU1n/xkm+YrBd9/MWK9JxkYw8CUUCo21ob85m/+AZ/+6Q9x+pYDKAV/8dTX6EQlUT2mslzhrsNz3PvgHehRg+8++SxrNzaRsWRj6wa//0f/krTeBlJmWvsRtkvWK4i5zImDC7zadJw4GpFqT154BpmBUY6Sjnp1lu1eTG+ngnANCu9Y39yh9D164zUK+kR4IisplWFjY4cDt8yxt7Cfhek2W+f/gt3OiO0LW5iioCwjnMhC52Qs3kpaTc1UKyXVloWlDgv7dkhTh5IZczMR0zOS/Qeq4YYWUZBTeVAiQarQM4pJlqD3MWWpGPX7jIdjnFVkRUxpzMQMUWPteofxUKOiRW659SRzS02O9Q/zrPOM+hl60aPi4GKTAsZS01k8zNeurnPZS7yW3H/8MEmtxTuXrpJVFMKV1Bpt8qKEOEVpTdqoks618f09BqIEq1lWKQ16jIXCS4X1YSmlvSdWYWGnJDDRoGMtSojA/5Ce3JZEQuIMeAnNA3NE9QrGghOOOBK0Z5vcWF3jqSef5fTtp7h6eYNGvU61LtFxhFSEn9UklidSgnvuuJP/8Pt/wlPPPMPf+OxPIvwk+n2SUiGkQHqP0hofeXBhuZTlYXnkvQMtcV4ghQzWWyHQWlKpVnnltSvcUa8w7dsIXyJ8GdI2rEZGs0TxBt7vQJSgKikeSKOYHENeFAgXgE035X1CSaz1lAV4r4hiAIPSmlffucBv/8FX2OrM0mzfjor34X2E9zlaOHBFUIMUBciw60EF3JbDYp1ATUwVeI+3BUkEZblL0b9AYdfxdoelRsKHH/sxHnvgMZrNNqacPESB0pRhKScmahcH1oYHmXEhEFhKhVQe70piHG5vnYvPfB2/uk3j4AM0Dp0EVQmJPk6hRIyUhjQNJ5gACRJ4JyaGox/8+qEuxFIKIg/ahjeO0y4sTYxiZV3jUYxHmpXeiGZtgf0Hj/DWu2d54onn+MBDjoOzKSd9jw9X4Tv9kj3riXPBF/94l6Re8vhjCVm/wktvJ3S2FXPHD7By7hJg2Nyw/N7vfJ0HHzzFgdva9JOSMjKMc0PcmKYvLY2o4L/53Ef56Q+f5LXX3uObz57h7OXr9EcZo/46jojhsMWg7+ltV1hqSNYuvMBss2BpLqEceKIIxrmjiWZ1dY2i3KOhb+PsmmUxuYtX3vwavVHQXPkyRIyLqsJocEIixlArEzrDkjc4R6eQJKrCOB2TpClFBlVRRwiLdZ4sd3QLRW/LIBGsdCWc7aFjyWA4opJKmlVBs5FTmpykEiFVOI7ZIkMKSaQdkXbvR7aryLMw02SqNYNxBbVaQq1liGOFKwV3HFvC+Tre3UWr9SAxnr29NbwQ9LqGSqJAK5yM8MKTVVt8Y7PLizt9MJZbDx9A1RIu72wxVgJvssmW3aGrQeVhyrDNj3REoz3L1t4K1bFlZgQ1JdkqHK6isV4iQg8YTBgCdDhnhgRsKSYROg6vQBKsuEpoIgVpvY4RwcTgvKO0hnazykMP3cPTTz9HEjdwVlCpxRw5fhihJrpVP9GQBRsaBw4sceDAEt/4xjf48U98jKlaCqXF29AJe2PDbDO3weKs1PsmgyB89qFr9wSt8ST1WGpFUqmw/+AJhLuIyRQqCuGgoDA+JqkuUrgLeKUZO4FxEEcRDouxQcaF1CgBwofU5qwoMLmjNC5Ix5SkdIozF6/yO3/4dTJ3hEPH7sTZGtZqxuMBWjgq1SoGTzbOg2JDeFIpEZHGWx8SR5wlL4ISA1sgi026excpizXqqeHIkUUee/hHOH3yNPVqHVvaIBEULpwaJrFIQiqsZTL3BWvKoEt3Ail1mA0LKMuMuaka07UF3lvrEW8OGeltbGGgqjDOhFMHgPBEscZlBu9tyPqbZORJ/iuhrykcERKrNJETpEnYpnf3Yl55w+LMNI16g+F2D2xOksA3v/UUUbpEozVNb2cNd+4Sj0nLqApvDD1DJej2C/7D7+9QjWb54MOORtvzjb/IsKZKe2mO3fUtZGkwwNPffI07h8doH2sAXXJXsN3tsW+6hYh6XF17iuNT23zy4wt89MM/z+XrJd945mXOXbjA2o0bbHZ2uXShwqspHGgUeF/j+LEqaTpg97Ih65TY0jPu9ag3b2FsFKqo0Ctn2NxwbPQPUNobSKeRIqOiK9QrNXQkEAYYS+griniFSnWVxfkCvQe9zFJ6mEkCb9kLsE6TRBrrDXGqycYleVaSJEGGo9MEIzXbnZLeyFOtNuhkFic1cSWBSZcBNmhMizAzFMLz5vkc4TOE9IjIMzfXYLbdorezQ5o4BqMNhN4irb0EnZJExOQKskJi8jJYeJ1jFFV4slPy/b0dvIMjiwvElZRrnRFDqTHekKgIWWti4witPdI5nM2RIsIUlrSSspMV0B1TbTaoTxd0NzpI6VAuLOE0EoENBdJL/MT2Gt5bHjP5s4rT5NKipSJ2jppOcd5OZr4CKyWxs5y87Qjvvnueq5c3KYqMxswyleYUbqIA8PigYZ2kRswvzvHIBx7kj//oz7h+fZ2ZW09ixQihbkaElQgbXIBeCAoTRgZ6slB0NqQWc7M4S0kUxVgb7LxJnJKPNWVeoNMSqwXegTMapZqULsbg6JWWBamhEmEioDQIB17KMBsWntIJisIGA4z0KO2wwrLe7fBv/uAJhuYIzek78dQZ5z26eyuBGVGdIrMCEUsimaKlDj8DCybLKYssAIwIMC/hC4psjWL0FkszJbVYcfLYnXz8R36MNE7IhiPy8QilI7xz5GUJ1pMkyYTWFzpgR9C6e2/AW5TUlNYiNXgb+BKoIeNuFzs0SBHTTOtESEoHTkm8LTHC4ny4Z5jIGo21lN5PhsQ/eC37oS7EqQ/WUSccViqKgLYlGzfpDmJckXOw1WIju8hW93Wmandz+PAyb7x1kTtvP8Hc3lWmU0E7d/xslCLHOd9zhlJ4drc8v//bO/z8L8/ygQ855hp1/uxLY7yqMlceYG/tOsb2qKYzvP78RaauVTh45zLT+6qIqGRcGJpJTKvZIvJnYXSZarrF7bffz+33fhbMDK+8fIanvvc8Z86e5eyZTYbzFZ55dY2f/vQs407M3pplutZE+m22N7cZjob4pEpuMozxjPIm3i+Ai6immltPnqSeNLjvrtN857mX2N0ztOvzFN0KB2+tcfz2ATPzA7Y2t9ndbHDpqqM7NJAIjBMYH2NFk85oRFSB3BuSKMEbj7El0ltq1QZjmWCtY1w4RvmYpJpMttqaKElxFGitcMpCIdBSQmyJoxBb4zz0RtDpd2lUa4yzDItmPHKUvVVqTpEPNT6uUBhFkYcF0yCJ+Wbf8WSvQ+Ek8402S8uHWO/tYVA4EaDkvpYi6o2gT3YWMxhjjCSOqrjc0JMjvIwZ2A5nMouJVLAxiwB7UZL3uQJM1ApaR+/PEaUkcI8n/F/tPFWhWKpXWFpcDnwJF0wPhTE4PEkt5bGPPMYTX3+GYZlx3yP3gg6OrsArv4laDMnAUscsLi5hjGFldY27Tp/EESRizgbjCQ6ECqZa4QNj4mZZt9aACZ0eLrj/TFEghEALmGpMs7EtKUeKehuMEzgkQqdYH2awYx8+ZxJBkUpcrNBolHNEziMTRV5kYSbjA5sjjhKEl1zbvMS/+N0/IvN30p66h8I6ytxiCmg2Z6nV65ROYR0oESRgN88EiKDP9dKglUbagjJbY5BdoZJ0uff2GT72oUdo1aZZmD/MMCsocjOZhUOZ5TgXtMRegLOBBWGtQ0cxWV7inA4LWIYIaVCSwBzOC2qxozLc5tl//6/xw21SkyC622y9+Qqt+x7BJBHkElGGQqzjEIiKDCMaIQFlwqLhB7x+qAtxS0oSFW7K0jrSmYTGcsRAp8RVzWi4yamTi7zx8nv4tM9UNWar7xkPtmm7AZvPfYf5cUFcFjSd5cenp1gfjHmvKHHCcGPH8Kd/MMb6hEce0yS6wR9/cUgmpiGaZ3t1DT/aZrbZouxCueGoz2tUxbHbG9EVFS7uKg4efhDX/TN0cZlitId0GTq6g7vvP8Lx2/exvZ2xunqDV19+jv2zb5KOSy5tK66tGJbmKqTKUwoxmUONgRwhJMan6GgO7yXOZSwvzFOr1qgUbXQaU683OX7rAbzx3HnvB0jqA5YX1jgw/yrK9egNDOtbiqysstspuLGRs7a9A7FnlGU0REphTYgf15K80JRjgzAgracYBktoURRopcjKEV4NkLEgqUrwgmw8YUMoQ6NZDem+LsJjqVQ1w/EQT0az1cRKgbQak2e4qsUqQ14kxLVZsvkpnt8a8fRgj0IqtIg5fnCJzrhHtywZuRJdr7J4cD+9PEPFGlMU5OOMYjggjjWlK6gnES6ViCglLx1vbnY4GWm0D92Mmhg57M0iTOgo7cQ8JAQgQ0S78uClwAhP14xRcY329AzWhrGAdTYsnfBY71k+vMgnf/oTjLIRzekGhS2JpA5mDB8AVmqiwhBCUalWmZqa5o033uBjj38ALcPpRfiJA0wyYTMHt5+6ydT1HiscRZaRJNX3Y+GttSgpEbKkmkZIV6GzY2gtGFQUUdoyQImkQ7sxY5PTrtXx5TgkVygdsudU4GxkZU5pDJEIHAyhJdYbdjsdfu+LX2Wrv5+55QfIC423BUpKKhWJVJ7SgAkQDVzhsKVDECzZthwHF6GxFGaHYniVfHSRmamC++66hccf+xBz04s4o+j0h3hJiD8yUJYFeVGGOPvJmGdcFBNim8X5PKgcwmMNJwi2dmOJpCSqlCzMpbz2h0+iVjZI8ETk+L3r7L3xMtO334FvtPFSTGhr4XsWUkzclgG3oJSeLAJ/sOuHuxArT0WF9kQi0Ymi0mgg1CLWCnyWQdHDuB6zy3PkueP6xWvErqQmPRevXkcN8gACUoalos+DcYyRKTfGGSNRsnKj4C+/mNPbHfGxH035Gz8d83t/uEFrcZG4Wmf70lW6vR61ep3hZp/l5AQqdcxWJCvdNc5sv8uxffexkJ4gLS4hTYc8rzOSKdvDGgZBY26Ju/ffyz3338Fw5zoXXv9Dzq96jt1dYXv1ApEKkqn+cIiWiuloolN0CqWbJGmD0txgY3ubUZExsjn4mFtOLzO/WOW57+zwf//vv0lcGfLgA0d48O67adTeYXa2y/KyJ3UGsR+KU1W6w4SNvYztvuLqqmR9e4DTEaXzjAgBm6XIkXFATiodYxEUWQ5aYERCbzjGGEEUpZhxgceAEuSRoCwhijR5VpL1h2ipEUpRS2ISqRGiZDC2dDuEeaipUuqTnEu2eXLnFUZWobzgjsPzxO2Yjes3GFuBrMTEtYTcjslHHcTQUYxztBe06jUyW1KQU7qCstSk1QYurrK4XOfuyPNmLwuZsiKA5SOtMNyUfwXkYVAghIIWtL0CIyW5dHSsw0QRtfY0KI0zJkTtCI8zAVUJhrnFFlLP4KXHOAfG/NUNLcQkLTh0ho8+9jBSxDz31Pd5592LHD6wiLAlcRQR6xghPFYYfGlC167CaUNPioSxlqzI0VJNpGvy/YQK5ARN2ouxeRUnClwJ3c0B1m+iTY6OFAtTDXyRU5EKnMMCJJrMWIpxST7MqFaqRHGEk4Lr62v82z/8MueuVWktPUTuIkqbY+wYLVPwHmeDniN0rQrvbkrTcvB9TLFHmY0oyj0qac6xQ1VOHH6Ej3/o8WAvVwprwwgIFSRuWFA+BIgKZNgJ2ADpQfiwOxF/VRiltFhfhNNNGaKSImlZmtG8+s0/Y/X5l1nOJFEMShm866J7W4hiFOBE3hNpEcJJJ7sDKUWYSIgwzpL+vxIwfF1C5A3KC7SIGPQzalnM9e0BuxuKheQg/b0h2Sjnzntvpz/OGOUFU9PzyPYSHLuFay+8w340ThRURcmdKERa4Up7mnc7XXbzIZ2tnKf+0lBRMR/9Ec8v/UKDf/mvL1KpHmTxttvZvHKVTmeXOBZ8+0sv8pnPfZoH7jvFdrbJuetn+P671/nkvR8nc3+INrsI3eSFd1/mzRtdas0qDSX58N0/x1L7BBvmPVZqhkP3nGLllV2GwxgmtK0kTlC6RNmMigys2rQ6Q1qZI+9v0+kbNjs9jLRUU8Gj9yccml3mrVdnEW6Z4WDIt57Y41tfHxLJg8zOjIniK9x2IufAPk+S9JmeFai4xsH9KSdOVtjd8Vy+sk6W95FiwL7FOnUtiHTMeBQ22r2RpTeU5L7Ouas7bPU8jWaVQW+MNAUuUVRbUxQ2dHPFeIQUljhNUDpiMOywt7dDHGl0EiPFmJnmFKNaQqOpef3SDn/y4hl28wJlBLce2M/Jk4d5fjUU4bhSQaRVKs1pnM1pphH9G1ukKiauVBhnoUPWCMqyINERM8vLJFlO3RiS4RZJEuaEsQ5ENc8k9WOyPwud8YTEpUIcjnTgUCjvUE7SUCnNqSlQCj+hlHmCMUDJCDCB+ifCIhMhKEqDlIooipDCvz+ikNrTbDc4fvw43/7G9/h3v/dHtBs1GmlKs1Hj/vvuZHl5nql2KwB+bJhLG1OGBalU6EThbHj5bqJrtcaFqCxlOHLkBP3hdVx5GZ/uUliLMXV2+wWjYUkhQkZdq9XAMxnLILHWUY4zxuMCZz06SkApbuxu8pu/+x9Y7SzSmHsY5BRlMQhYSSIKk6OFmODUIZYKN1GpeD/EmHX6u+eJ2WNprsZdd53kvnvuZnFuPixfC27+Z+CtRwpPpDzOaqyVjPIcb0Ohx4cFrRQSHetJMOiExeY9Utjw/2wDSD+SGcsLCddefoaNr32NUxJaUxGDrKRvfcjQMxnShHFdKcNM3vtwioqkIlKKWGsyioA5/a/F0OGdQXmPnOBZkoYiacece2cDJQ5waHkJa3qU+Zip9jS7/QGV+jTtqQZjIjppm3UhWXSC2JUY4ZgTBacKE4j/rWne3Snp7PbIs5SvfKnHaKj55Oer/NLPNfmTL22RJ3O0Dy6ylY/Y2huw0FR888+eweQxH/+xhzk8d5IvPfXveGN+huMzt1GP9ljd7vDahXPkzUUy4ymcYqVzGZWkvLDyEtu1iGHnMpQtpmYO4vw1nLcIGSyU1Til0qqxtj6isAm6OofpXabIPP3umL4cU20oDu8bsnbx21xYWSdztzBVuZVqXEfpRYxL6GQC03+A1bVdyuI6Zb5JnBiyfJe0usORwylRJWdqWnHiWJVDB5ssL0/RSKcAS2n3yPI9rJG4XFKOx9x2qMpuzzMYGASS9V3DUGhGZsjewGOSCrlJ0BoEFhF5orhCc6pGWRrWN3s04hqxV5w8/QBxdIj/92/+BWvbOwg0y1NtHnv0Pi50ugz6OVEcI6OIpNUGnZB3+5juHtJoBBHZqGQ0HNBoNijGGdWoSdSqoJSicBk2Vez1BePCsmLhoPAkQuKERzgxGX/+VShpNHGVWR/MB1I4IiJmKjWOLy4wNTcTtu8QRgST7llOZr/eu6DFFQpjSgJRLWhupZxQvXzAbmqhOHnqFP/0v/u/cunSZc6deQ9XGHp7e3z5z79GkeXcd/c9HDm4j5MnDxMnOlidJ/QviQgd5GRh50UYKdjcIMoIJausrRrqC55KJULKmKWDy9Bp8bYQbBSGpaRBVG0y7ncppzSR9LisJB/mKBmT1ip4qbmxu8Pv/+lXWd1JmJ5/BGSTUV7inCMvxggfoZNgiXZliTMFQoTFLn7MeHidSGxy65GIxz/0Y3zwkYcoRyWjYY4rwNgcKS3gkC4JChDpKTOHLUGqJLjdJgaLEOgp3/9VmvBaoijAnSwTrXVpsMYwt+C59sYzvP3Hf8JpLG1lKX0WRh4oSJPgOux0cUsTV54EjZqEhJYoGcDx2KDnVtL/wLXsh7oQu0gipUeicEpQnU9xrZT1viONG4x7A85efRUhYX5xESclZSmZn2pTDroUQ8c4qtLLMtpeIGWI155VgiNmQDY25K0G53YtvWxMb1PyZ1+BAslnfnqazxjDv//SDZLGPsy+Q3RvbLIx2CU3liee/DaRthy/c464anj+3Aucr7RZmpmhEH32vCTyYS62mxe8du0l3rz0MjeybVTapppUSKemSYoOEosM7gR0lJCmkkNH4cLlES6vUJ+aZ+MGmHxEtVZyfXOV0lg2V7fYvJGjVZ/R7ovk/XfwMiGJp9ByjumFuyGeRskZ4voSUmgwBUm+C37MyuWCUZ5jbZ9vu6sQrdCc2WZpfoa5uTq33bGPu257lOlGik+3UFO7zCvB1M6IN9+4SHtKcmB/RKUCw9yz3SnoZyMGY0dpFNnYkZcO4wT9rRHCRxyqamJRooucZDKm2NztY73nUKXOnadv42JvzM5ej8JmxHFM4QqMzUi9Jk0r9LYcQqXoOKYc96lVEsrxKMByWiWVZoO8N2Q06NKvxZS1efbvzzi3vs6+UiJSQUlO5EIsjlSC0njQEikEiglwRwPOUNoIo2F6qYlOI5yxGGcoShPmt1KACq484TUeBwLeefctnv/ud7n9jjv58EceR8WB6yssSBEHtQaOpC655fbD3HrH4QCIH+VsrW5x5dw1vv3EM5x95wJvv/UeS8tz3HLbCWZmp/DCY2xBJBRahGWklzLwo13OcNdSryYcOHALlkv40iC9ZFhcIhrvIaMRmS/JC4EUVepSEMuIshhSFAVCxygFOqrQGTm+8dS7nL1cpzl9P8YkGJdhjUCKmER4kDlCaLJxF02ByffwroOSY6abKZ/60G0cPfAw8zN14jSls9kFG9xrxhmMd0grEOiQmlEavHPvYzilcxOHXJClaanQOkIIgSkNSgY5YwgRFRjnAyXOWhoVw8a7b/Hun3yJ425Me+JcVCi8C8yRMsvxWtC9epnmibuJYo2UYSc3zosg25Ma4UVwccJ/Mgr5X7p+qAvxyFsKKYiNCTE5UUwpLMNhhHcl07OKl15eoVKLuOX2U1xdWWWm3aCiJJfOnWN1Y5f3Sk1eWh7WmpotJxpJw5ISaCHx45KinnKu78idY7fr+cs/H4Dt8eOfqfJTZY0//fIm7dYS9WSZK+dHdMsxbnOFF59/mbE/ia0KfNVxdbTO2b0blGSUQhKNM+qxxAnD+c3r1OMKGYa2TtG6QVSpECVDptoVuntDipEhbtbpD3ok8xm1xFEWHlmkaGHY6ayx0bmMsoqZZB83rlzh9tsb7GQJ3/z6GjFd6lbiBxt01QW2198FUUdFS0S1YySVhUCwSmKcraFjTRJ1wLeQYonhcIvO5gY3rl3F+Gt89etvMNVq067XSSuOpX1THD91kNtO38nMkZPoeMzUnKGRDpjzOQeKPtb0KfIBw+GIPANbSrwTDPqWfJSDFVR0grO7bO5us7s1QpUxbep85J4HUHMzvL61wuX1TVS1gogVeTai4kPyRd4bUOSGStViXcb0TJvhYEA5LoPGUzgkllG3TxI16I9yLvQ7PHBomZW9LSIDwuTB6iwF2jsEnkiEBZ0vQyfkpcE7ifWavtB0ogirBVlRECUp3jlKU7KxscH01BT1RmWiiAibdYA/+7Ov8K1vPc2J197h7vsepD3TCpKnCe/2pnsOHezP3pnw+iuefcfmWd4/B1HJd55+kZfeeg/efI/nX3mHBx+6i1tvPcLMfIPCWawP83abGVI0OkrxashgNCKOG5gywZgOXghQQzw5ToypGEm1tJRjQz1KEAKKIkepySxUCvpjw7e++yavvzum1niYnAD7V5EgkiXFuIsSOdlwE2O7KOFxjGhUCypJzmc+/aMszc0yVWtg8wJbOHJj/kp253kfvm5LM0nGkAjhMc6E4ic8ZVGAVEhCnL13YWwgfJjrh3QTBUJibIkrC6T0qCSnv/IW7/3Rn3KLLZhVEmGDZVwCiZTUUMSJZpRn9NeuUs9GiEocSGwTNkVZFDchpGGEZd1fZzLxw12Ih0YysDAtSqT2yGaD65s9kEeYnWty8tQ833yypNKocfDQPnY627SqCWI04vm3X+e1Ny7QlYKxNRzVEYedRWhP4iHxHqksp4UgLjPiNOKyLdmzBTsD+PJf3MBHs3z4E9M8vN3nmafOU00X2H9inrWrW4wyz8VzF/HSceyhQ+SlQFVyoinHOINyVKIcxEJilKJMBKKWUgyGdHoDWkmNfDQE56lVGojtHp2NDrIeUex16Yke1mtybynyGITE+5K93T0O7V/mxMeO8dy3L1Kv7NGKFM1YMO0jPt1sMJf3uVoR3PAOaTIu9l9m15+hpM1w5On3I+L6HJXGHIPhGs4bvNVUq23qapq6nmOQXSbPB5T9lCtbqzjZ5cx7azz97XeR8usIPGmqmZprceDoPPv3zTLTTknjAJ5pNWF+JiFNPPW6JdYF3o8Y9/YYdwvWrwo6KwVb6ytMmRGLiwscves2nnnjda6srUMtIdEx43GHShSRWIvr9sl2O2gZBUmcElilMRaMjIirNZxU+DzHZCPyosD5gqvjDvXNPhWrGEaeqvNEHsZKUBIYFdJ5Em8D7EZLEJqBrLBhFcPWLIuPPM49P/kzxHElFADh+cY3vs5v/87v8rnPfY6f+5ufC9boSRGWUnL69O187evf5uzZi3z76e/w05/9NGHzLCZzU4GfEN9CcxWWUc5ZHA6hPQ99+EEe+OBDPPvs93n+O69w+cI1vvSVr/GNb0lO33mKerPBrSdOcnBpGaWhP9qj3mqgU83q1R1q1ZJGMo0pN4lTTSwlTrYZyT5e9NAVyE1OJalQ5DmC0Pl5BP1hzrlr13np7euY6Ci5NXiVI1UFa/r4chdbbDEYrmHLbdoNy/zMDHfffhePP/ZBBp1d6vUEoSwmL8DroGUQASQkCLrfoijJ8xyFCLwYpciykkgFF54zliIvqFTqCCEoihIzWYJW0xilgoLCGoP1Fi8sUhkkOdnqGS78+Zc4YXssSI+wIYXFTSSF2jti74gLQyI9fTsmwTFGoML8CRGQbZSlmfjiw+nnJjP6B7l+qAvxuFDkXqCFwWqHbtW4eM3iiTh58iBT7QjrRiRxlVa9wuFDS2QbXfauXWCc51zbWieJFEYqXh+WNCoRTVFQNZ4CiZOWWQcNGdHwhlalwruDiG0zZjA0fPmLW3S6goc/vkwSjfjWX15FpDMsHzrO3rVr7HR3GL6d88Z7F3j8Ew9w7N59rI6v4HSNnbKLjAS2LBEaoqjCMDdInZBoicXSH/XRQ8feXh9nHYOdkqVbNGmjw/z8u9xy8iAvv5kQVyWWKtYWDHbH2BlYXm5R5LNcunSD2++oMteqUOs6tB/STsZU8Rx0QxppjfvShNaPJujbLTu9Bl/5apfX3n6NctexUK2Sy5gOmnzYJS9jdBShZEa7PgWiAsKQlQbcxPnlLAjDYFgyGO1w7cpWKGA3sZJaEOuIOEmINExPa/YdqHP02DS1dIEDS/PUp1s0p7dpxALRv8ShU6fZW9+in2dEtRjRL8iLfihu0tPb2CSt1KikMT6J0PUaMkkxzmGNJet0qacVnNBsXb1GJVKoNCbrdam2FTZR+NkmO3td5qWk0B7tg7XDCI+QHmklTmmGkWYtB718nMZtd/HIj/w40wdPopIGtsxxwrKyco3f+d3fYXXtBl/80y9x7wN3c+LE8QCEJ9iR77rrDqbbLfY6A/7iz/+SRx99hPnlNribEJrQDQo8zt50bCmUSoOaw7qQEqJLPvjx+3nsw4+wvd7l1RdfYWdnkzfefJN33zuDUoLjRw/xscc/zO23nsKMBNV6FSclZ8+ucdgr9jUrmDwmGzVJ5Em2yhF7+R7TNmNaCoTz+IktvSwNg5Hh3JUr/NmTL7AzOElSW0QrgzcjTHmD8fAa5XiFSPS59egcB/bdwuOPfZBaWiXWCd7mTDVqwZxio0A6k5LCGASGsnQoLymNwTpLHMUkOgJPcOEZg3cWJcVkVFEg0lAEB4M+xhjaU1PoWE/MIA6sQWIozBDpM/Yuv87qU09yaDRgVhusCyYcJoaMYKAsSZVGOY8SjrHJcLZA6iaKYBhRUsDNqALnJsvIsKb9Qa8f6kKsIg8iAqfwTjIum2x3YlCgIseFC+fJ8gFR1CSWUI0VNhsy126ztbtN5iw+L6moCpd1SctYHlARiQjHlsh6YinRpuRUrIjtmFJqNAnrpmQ0cjz77W36A8UnP91ktj7PH/zxFoWKqS806FPSHxVoY9m6fJ2f+on7aPY1z196Jzx5Y6g0a+x0OwhVwXqFEoJiPMSmNbyOGYw8eSnxXgd4kHQo1aOqz/Px+8EP53j+TYHWVebnj+PIWVpqIbwhqmiuX/McXIyYaddI+n2ELBHeUymgpiWqHKJkTAVLUpWoKGOuqZixnkfrEdPtkt2a4D1KTC1Fs8dsxTPcy9m/FNEbbDDOS3rDKtt7BVnuGBWOcpISYZ0HJyYw+WDldTnkuSMbZ3gH25ues2d7fPtbKwgPkZIszc1y76lbmVINPv6pzyCtZdQZ8sjtdyEvnOHYbctc29nkzUvnQUdMNVuU3lHimFteZNAbY8ocdIRWknqjQn9nm2IgqDQq2Cim0ZyFAnbXLrES5xxu1Vnb8BypQYJCe4f0QbaXEdFXTfq6TuPW09z64AMcvv0BKssHGMc+BBnZMSBAOooip9fvIoTk+soK/89f+2f8n/7e3+W+e++baEwdt5w6wcMP3ss3n3yWM2+/y3PPfoef/RufnmgKJqV4wri9CfoRE4mUf19docIsebLMnV9u8qmf+ThlYfix7Y/z9FPP8idf+jKvvn2GN989zyMPPcInf/zjHNo3y+LyPnbXt7ly8QwzyxqvZ5DyFtLqCVT9LNX4Mq14ilgnVNIIyHHO0O0Muba2zXMvPc+1dUtzbh4rcpTtUvSvU4yvodjltpMLfOiRj3P6lhNEkSAf2SBdszDOxlhrqKT1ECogHd6XCHIog6baEWKIkjgJTrnxGGNcWHSWwbhiXEmRj5FSk2c5SZIQa02j0UBH0fvLUW8d3uRoZcAO2X77ZYYvPccteUZTBpuzQCGcxcuQCC60QvqwTJUyRuLAlsEy7yyRCPptKYNOO4ycwqiCCZf4B71+qAuxV4ER66xAqBiljzAuLbawaCFYXVsnL3PiehPnM3o76/TGI4RXfPelN+gXI0oRpENlWmXdFmzlBZUoQvmSGIGzIXImcZLDLidODFPUeCEr2LSGbs/xve+uk1bG/PzPzVJvNPlXv3sZFe1j4fBp1ldWybvrsof1+AAAdlNJREFUnHnvEs986zkOnzrMLTOnuLR9kcyNKR2U1lIVDk/ADlYUge0w2sGWVWQUZER5NkapFCEjhDpMtRxz360XuHI94l2vWds8w+3mFgqb8+57F9m6uosaCwbre7TrkvM4lvuew6lCC7AyQlBgZE62F1EpWsQVSCJH1RtOxZZ54+gVHrWQcLXZpVKJeOQ2OFhrUzE5hY4Zl57YVyi8JM8lOzuQmYLeMOPqasG1jYzRWGImxK7hYMw4sxQu3PDSx3jnMdIhpMdZyY3NAa+Z89xz4jYO3XkrO++coZsPWUir/O2f+BTJ3Az/6k//iFhWcCoijwRaxtTTCsMiwG9cllOUBWk1JVaCSiMmiaqYsiQfZTRqnkZzhqLXJSt7iKk6l5MBp7zlIA4joZSeTRuxm8xw68d+nNs+8FGq+w9gqgmFi4JLy1iUcmilEARVgHCSpblF5qc8K6urnHvnPX79v/8f+Bf/4jdYWv7/kffn0Zac53kv9vuGqtrzmceeRwCNeQYJEpxniDJJkZp8Lcm+shKtJNaSFCW2bxJpLUd2HF8PV1dKJFkhadOiLF1RpEiKJglOIAACBDE30A00Gj13n3naQw3flD++6oYU2zF5s+xcLhf+wOpzTp/eu/beb731vs/ze+YjWChJmJ6aARuVFQ996cu8971vpzvRjsU38PqHWopoJAkhsibwCBm7YiliGkZQ0bZrsXjpmZwZ50M/9kFuu/t2PvmvPs3TTz/Pt779HZ47/jzvfc9b+MiDH+bQTTfw1He/S95vY9Ui47PXEUaSMVGyu5WRIpHekkjB1s6IQTlkZ1TyxHNP8b3jzyKTgwy2n2ZibIxu6mnOjzh25CaOHtzN7oU5lFAECzs7Q4oi4lOL0jIYRNPGwkJCliXgHGVVELxDCIUAVCqRQlEWUV2SaoHU0VgjlSAfVVhTxVQPZ0EYZJrQ6bRRyMgD9gJf+YjpdAYtBuy88ATiyW9x1DpawRCExyKh5go7KQlSYoKPrA7iXxdOoZ0Aa4AYFWVdDbxScalonKWylqqqrirtvq/jh7oQW4hpBFpg8ZiqS1GN2L6yxPSbepwfDJASJqfnMGXOd771MNt5m0FuWd3YIQRIlEK6ipDARiZ5AUAKdokYqa61JHMWF6Jx5JAMTIgCpRIet5Jl6ShLy7ce2kAYwU//zG5+/m/t5xOfvEBZwuz+PQz6Y2yff43P/unjzM6/woHD+/jAR+5nkCzz4vIpWjpjeqzLSn/ETlky3WnQbKRMTzWp8g5ahejOsgZBQkUCnYPIbht2nqQYPIIvNrBJwcr2kJ2ipNNrcN/Nt3P8ye/QLCS9iRbPiQEXnGRdeOZlvNLb4LABwoojzT2yZ8iSlD6S86XjkHBMFQXNXpOsB+fbLf78mU2OdnPuPZCyUhaslQpvHKUydLodtkyg2ZDopmIqVew60iPVGcJ7skTQaWVcvrzJsMy4sASD7YzNrYLl0RYze6Zxw5wrFwcMd3KePf4cQ/NT3PaWN+MffoTXXnoRM+yTj3e5eOYCzUaboatI0gwfHIV1dJImLgyRSlNsbVEFh2g1GI5GpM0EiaAqDDtrSyStJt3FOVg3bAfYTCQnBjDThcR5cq84r8bY8+6/xo0f/ihZu4HVgcQ6nDW4ykYXlxI4GXcMQsLePbv43d/+LaSQPPHEkzz23SfYv/8Ak2OThDpyzhjLmx94gJPHX+HUyVNcOHuW9fV1mt0WSmnidjDeVQgZ1QLRnCFih+ddJK35qHsWQvJ6PE+010oEBw8f5O//vV/j61//Jh//lx/n8vIaf/q5L1FawU/86IfYe/h2Ll96Ft2aolSKPS1FL0nZ8gIhLJXLKW3FU8+/iJGOle0NHnvmCZytmJ8qufWGKe689W72LMyRD7ejZA7BYGdEURY45xkM+lSjEVKmOCfxIdDpNBDCU5QlEKW3AoFSkKaaAOTDPkmSRe4xFiFhNBpiKyjLCggYk5MlKUoLVKrqCI4YhVTVF3+hAo18g8GJx1HHn2BvOUJ5fxU9jI6uMHyI0UlBRRmgrVGgAgsOfFnhigGJTBC+wstIfnTOXYPvX6XjhR+gEv9QF2ICMcFZBLyDwsHKyjpT3Q5zE2MM+n1wjr3z89g88NrZJbozB2lmMYI8CYKWUqj6KmzSlMs4hvmAY0gOiAZeB4y2tdu1gfKenjTcm2YUVvNMGLHpA+UIvv7QKsZL/vrP7+a/+dlFPvm75zFNzcShOZwvqC73OX9lQL9/lqK/yvt/8lamVIPlwZC1tE+/zLEWqkIhW57De/dz+uIa+Ohpj+m8jvWtdf71H3+B6eYkNx6eYd/ufTz59BW2neTC+hpXtpbY05rk5nvewHOPP4nbKSn0AKHg/Mhwpa2ZCx5lHU4LGkpS7FT0L/YZn2rRSDSVEGx5j1WSRnBMrmxwT6uHFyPS6Rku+22eLQRb2ykrBXSaE1hr2dwakTbH4rKzyJFoEmtoBkcvEyS2QNNgZq9iLtPsuXGCF5+X7G0fZMWv0Jgs6KwbVjqGfMdycXWFta0B+ugR7n7bW2gEuHj2HD2VcfPCLp5eukKCJAwNeRpodJtsbm4QhjkuLwmlY3yqy/awj/QSMxySZY0Y7yMlnYkJKluSjo8zykvKBL6bW24ez9gbAjmK51c2+Nzn/4wvn3yZyfEORlsSqThy8Cj3v/F+xts9lI+OQalSkB6VCNpJkxDggXe8ibe8821IGeHy1pk6Ay9w++238n//J/83Tp54mc3+Ft1uN8LT3Osf4hAENUKXqynQr3+vjkeqUbBXN/YIEWeXNYmt0Ux58MH3sW/fXj7xiT/k8e8+zhe/+CVaSZf3v/N+zp8JLK8kyGLA5HULhOl5VtxzNGSgDI6V/g7PnnyR3ft38cjjj5Ckmgff8W7e/64HaSZdikHB9voyRT4gCIWQkp2dfixI3tPIMsZmphgOS9KsTZokqFTVyRgx805JQSNroJTEmApnPUkiaLYE1pYUucEaG4NUQyCpTRrtVoNOp0Oj1aLypuY02zjqlZ4kjOi4gpUXHkU//xSTZoASvk5jrm3rf6mmRHZHXaNFRFvK4EGCbkmqUR/tHMFeDWv1tU09OuyUkqDA8f1nJf1QF2IVomAdQAjNRuEwssXCwiITk9MUTmBlwuTMFCNjsUmLK2vLbDnLCI+Wkr6vUEmCRJHRgOBZFpYrpWU3AlXCpoPcezoaugEWUsmBhuGOpmRnBMeVwHiorOTb31xnOPD89Z/by3/7v9rLv/z9M2wMRszuP0I1DytnX2V56SL+lT7lpyrGDs2QT2g2wg5KRwCuj+noTHTGaSZbdNodVrY349bXGXRTcO7yMi9cOcVj35aMdRIqJcFJEumgkdOnz3xbI2RgRgvK8YzpmcAVb9hMU4IboL2lAjSS1DlC7hAVMQ9NBAwSS0CFgHKW3uaIo8YyvafJiW7G+UqhW+MIBmwPhySZwCSCoShoJC0aqkcII5RNKKRmbSdHuJRN1WGnMmyVFYI+NptD6BF0DNb2uWHuEPmJK3TaYyxtbHH2/HnCnbehkia3velN7DtymGefeYpjnQlW9QbnB30ckOkGfpCTJhKTJdiiwjjP2uoazfEOOk1wNTB+fHqKndGIQnhUK6PRmqI7qqiKIRc3NK8ZyWyApnA8ON7gqf4mJ595mPSWm5ia3c3mygb/6huf5BOf/Df0xieZmpjkHW97Gz/6oz9CqhNisHxcQFFLnKyzBAQ6kubRSuGto9lpcMc9t0dAjYyFCSli1FSIKSABWcvf4sJTEI0a3sekDmrxlPcearSmc3GLH0ScaSoZuPGm6/n7/92v8cd/8sf82Wc/x5/++Z8hVcIdN9/C5qlTtAycOLXE+X7BC0XBZLdNd3wMoRRHDh3hG996iDfccTdveuDN7JneRTmyrFy5TFmUmDKH4EizyClWItBqNkmShCxLcS6CoaKyRFCUeYyiVxIp4tLLOxvVB3X6iU4V3pWY0mAqj7eeylbkowKQSAWJbKJ1gg8KZyLcPZGKUOa09IDy+ScYnHoZu3GJnitp+BDhUyIWToiOyZrwhBIymnCUJDjiQjSA0oKsKdhaW4HFUUwfDw4XPErLa4u6ODfmmq75+zl+qAtxGiRRcu9BarY9kHaYnp6h024RlIYkZXJmDCstJsCl117F50O8FBjnqLyn8I7NyqGGQ6SIceEVgpOqRDuPcRC8InUGLSyzNrDlLce6KYuhyYs7OUILkA5jA889OcCVr/FTPz/L//oXFvnsH25x5tUT9A7fzszBQ4Sww9pKn+qVnBmT07muTb9foJsenQp8u0uatGg3xxnrjdPtdsl0QlVYnBU0O5pmO8OKuNXfHJU4rdHBM6YUzg3ZxrLjNkiSQLMYIbViogvL6wmVajM0O2h8DbL2lGVgIpN4AVrHJAQjJQ3r0T4yed2oojPT5cW+ZdjICNpR5h5PRuVGlAMJWtPUHjUsSIRGSchDYKNfYqwGmqytK9JOg0oZZGgimgH8OtnWkJv33cz140d5YXiJI4d2sZlv8dR3H+djb3uAdrOJSRXd3fPc33sL333oG9zQ7NATipfX1+nnJel4GzKJbCS0RZdiZxsnApU1jI2PMezvUFlDWVU479lYXaY30WOy26MwfbR3VD7w3FbFsUnBGJY9csTuluTtaF49fwXXHOfHPvRBxH/TxmVtXj51lm9/81G++rkvcubVU/zET3+Mffv2RkF/UCADQti4bxBRVeK8IQQVyWhSgQhUzpKoNLIKiLe7SaLwntoEErfzV2ltMdw0FhFbk+Gucom99zUAPaCk/CvBq73xFj/7sz/N3ffeye//3sf57Bc+x/rmgMwmbO5sobIZhq0OZ4RAnb3EbYubDJ3g6KEj3HvHnWSNDIRgfXWD4bDAO6hMiVACJTRCgHUGnUjSNKItR6MhQgSyrEmaKozxMdVDxCIsZUzLcLbCWkOWZuAdtvD4YDGVoxwW9AcjGq0mOo0yNqkEWaOJ0g2MBW9CTKNWDl8NufjIl5k98wJjo4KGNyRpTE4RdZG8msot6rZY1bb24H0M+o2EoOhY9IG1y5fwvQt0brSUKiGREpVolNGYyiAE0dRep6d8v8cPdSFuyCjsRgi81Lg0RSnP7rlJlC/Z2Vol1YGZyRaba5dZPneWI1NTdJoznFt9od7mK0osJlQkJFF2UocAph56XtCTEqMVO65ib5pyh0o4iGW19LxcFAyViPjBGudkQsmJk4Y//ITgF35xnp/7+Raf/fOc584+x9Sem5k/cJQ1f45qZ5uzp8/R6nfpzrdo724wSCtMoinygJ5og0ywxiJCoNix7GwMaU+UOEq8dUz2GmyNCprSUhHoNsbxXtM3Q85cfBVCQTdEaNBkT+HznI1ywLDh6aagXSwCXkuSXosSkNLTcIGuU2xLR1Y7hGRp8QPHUhVY27ZM9BRNUXJgLNBpCwZWs1MFclWwmUtGpDSaYKohadrEuoq8yEkbGdJntLQEKSnFiMzB4d5u3nfz23AbBVUoEbLgQ+99J5/50tdZXl1lz/w8QgEh0Ox2uPftD2BDQfL8CXrj8xyvhiyPRjCw0EwJxtFIFFVZ4mQglxBsDZ0xHlFaRKgobcXZS8v0RMWU08xlPS5u7rAtNTPGYpWEBCa84Sa7wdaL3+PxMy+iFvdw+3vfwxtuOsI7H7iLvDQYAq1OE28LENHZhYioVqkU1joIrgbDeKSS0bnnXXzf1dIpIWIXfTVt56qSghDHE1fJcJFALpBctTDH7yspwcvIl/BRWnWVVYz3SKW56dgt/Hd/7+/xz//5b/Pwo9+k2Wxw/cEDqCsVstmhT8bLFzcon32Ov/N3/g6+LAilpcod21vbhGDI0gZ5VUG9D1NaxwxFE+j1ehhr4qRUQnAea0qstXgvcDY+10TEpXjwUZKmdcSI7mztYI3HGhiOhjQaCb1ej6TZYTQaorOUVquJ956d4QCEjJ9gYekP13nqW19h7vTz7NIFVkJLCKx3BO+QgYiu5PUiLEQ9qqjTnKWUaFWzoomJKBQF/dfO0Olvw/QMAhnfS1d/B/H9SYgj/u/3+KEuxFpA5iUCgZ2cJO10CXaHTqdBu53RyCLSL5OSp558nv7mNnt27Wfr4stIAxDoSMF0q0M7aZD1xjGjnFCVpMGyX3qmywqF4kKAR03Fmnac1ZKRTDlfVSx7C86SaE2j0WBQlngtGBaeE8+N+ONPb/DXPtbhx39Kkv7pDk+/fIKp/Tcze12b9UtnKS5fZvviJma7ZHJiD0E1CbqFrl+Z4bBAeomzDi9huN5HNETkEzTgIw/uR7iEpfURL79ScvHCBs3lDp2JwMr6Gaa8QSeafFjzWREkKSRCIJEY4ZEy0BxPyBqCLZvRL0fxQpRIjARlokvISYHaGDIz36AYF5hRRTtVpGbEYlrRG7OMj3dxOuXctmHNprxwJmdtp0XQ0E5TxjsSpQ2JHFC5LhtGkfUC82mXN1/3Vg5M7ufC9ikKU3J5dZUf/8kP8Z3vfo9vP/5dPvzBB2mjkDqh8BbR6vLmd7+Pme4kT3/vGbLOGKdsi8uDEf3hkHywSSIha2rKssSGGI0elMTnI7SPFvNibYtGu8nAVEx39nDowASn+t/jueEOe5oCYQQohRSWjIqOM1w/KLCn+px66SVeWpylc88d7L73Dg5ffzsySXGhRAaJlA7r8tgomJIsTalsdIw576l0TAIJwtfMAh9HGVKCEFhn/pJsTcVxB0DwscNVGh8CxpqYQlHn6kXddkwYlnXM0NXBhpSqlgHAzOw0f/f/+Mv84af/LZ/58y/wjcfO8oZ77+Hw0aMszB1iceIAQQTyfoEtCwbbOxSjgmDjQrZf9KlMLFxZmkKAwaBACF8bQACipdh7GOQjgg/0emOkaWQ8N7IGpRnhbBXxrtZjS0t/c0ieV+gko9nukGY6pn/owPhEFyEkxjmKskLrJD5fY9gaLPPU419j+/jzHG0FtAApQgQFSYEk8plDjQetHyLO1WdXgCR21oJ4dQshGnnGCOxsXmTr7HEmJt8KUqBlFAt44eP/42SJHyA79Ie7EEcItors1gMH0J0uxWhQdxMBZ0a0spRiVPLUUyeRScrB/Yd5/KWnUCGQacE+JZiSoJopCsGWc5TCMOsrJr0jdZZ1lXEugJWay5VjdVSgfYEXYKSkEpKOzJhJOkySsV4MyIVgWJR84xtLjMpFfvwnZ3jHexs0O4ZHnj9Jd99eugf30OxNsXLiVaqB4+zxZfbuazMqRpwpR1w/eTOj4RrdtEmv2WZUbJN4QaKaYDcRckQru8A9NwvOXwp0dIeTX15l9UqHxvgE3vbZI3UE5yJJWg0KBljKaNl1MaVYK4lMYNQfsukTzl/MccaT+JK2q3WrMk4hpwrDGy5uM98a49lWgVGKyzbl9LLl5n09jiiYSiUHxhxzZpOJ3S1WpmBtOGJp3RN8QktK9s7OcKkv2Bl4xnyPG3rXc+v8jdCv6GQZnUaGCCndRpMj89M8+fgTvPsd76DV7eKCxwZIRIJPW1x/3z3MzE7x2HeeYC5p81S1zCXjWTVbyKZEpCnWK5wBWxlUr8FgaxMlFUYBlceIglS3KWQP2nPM7D3Ci1ee47amZLe3qOCpFBAUWgSsNMhg2KUFfvky5ZfXee2bj3By70Hu/pEfYerGI3QX9kfUoxP4IFCCCECXSWRWhICo4tjASXmN9haTmW2dxhyh64IYqhm1qe5akKipSqTU8Ta9BtwA9S3y60nCUquI2LxWjAEC3jo63SZ/++d/lkMHDvKHn/40SkGVG/Ys7EfSYbi9zakTp5kY79Lf3sbbgNYaP7JUpsL52G0nicZXUfIlpaQqK/TVLDsXMI6Ywi0E21s7JFqhlarvDBx4j3WG4aBiNCyxlSHNMsbGx2i2GySZjhl0QeGdxXmDDRadQF5uUkrL2Vdf4aknHqa9s8Y7x1IOhJKUEM+biAGoPoQ4m4ZryobgQanoXAwh1KD4EMFJAYyPLb/ygXFZsfHKcSaO3kXZaiDq2TAhLtWDAupxy/d7/FAXYiEVnkjB6s3PMfQOW5b02k2eeepJLl84z/yueZRSbBtHe2KG/ddfx8kX9iGWTjKdSA56j/WWbeHoVvGNngTLvICWdex4wbZWbGIYmUAlFKVwMRJG1emSUqLTBjIIGmmGlQFb5JgQqIzliYeXcS7w4Z/czdveUmDcBo+/fJL23PUkMxPsVtexefE8/a0+y/0RR+9bYHjhLKd6jxGCZ7Q9oKmTiAI0cckjlYgEMD+FNQ0IBS+88gpTc4scmJulxEPaAJlQVkOkUniVoRW0Eg2uRMTxJcoJ0kYDi2S46dlas0wKWFSCpozyqSAUwgW6FpqrOe2ZhInZBs8PLFesZlM3yS8bTqxa5ruBqa6gnbUQUrK/Z9jfUVS7p1gfJph8xObOkEvrnoneHIca+3j7sQdoB0moHI0kYc/iBKJqkZQJb7rzTp54+nmee/Zp3vrGN8ZbaxkXtTY4QpqycPQYb+1O8+xTzyF6JTfv2sNqdZinXn2BbedoNDIymTDY8iiZYr3FC2h2ugSVYoZDrHeMzIi+z2nOLGKqIU/1zzDVEHRtDk6iZELQhsx4TCIICkJhaFXQMYbq5ed49vIrLE3MMHbr7bzp/e+lM7aHZqeHVkmEzRCpYyIYvJMEnSB0GjupqxFEUtRuusgziAxeiw+WREnywQDjHO3uWCy4UtS84VBHu9ewGx0B5d77azxi5ywIGRfdV2/HpeAdb38Lt9x0A5euXOKF469QVjnTk7PMTk/iA1y8dKX2/saO3pqcTrfLKM9pNRsoCYlWqCSLYJ3KkRcVHqIRIwjSJCV4T3AW4y1eafI8p9HUJImi2xmjGG3QbrfoLLTQKqnHKwbnizhuoYH1DpJY7C4uXeC5F57h/MpF+uubyHzIbuHYW8G0dPFiK+pAVa7S6OJTCdSFmfjZl1pibGSHxvhbSAAv4xXSEWiGgD5zHrF+GZ/trt2BAekgkYI87k5/oOOHuhDrIKhHhqi0wYVLSxTDAePtNqdfO4OzJRPjY+T5iEZvDGP6NHtdXLuLlDDmA/vThA0pKBDkwmB8xW4fGBMeYWJi8AXjWKkqTIhXSaeuElVjinRbw3hqsVXJyDpEo8lUb5ywM6i5s5bvfGcVr5p85IM93niXYjTMOXHpAr3dB7GzbRbG9+Gfe5WVtQ2efm6dt989xpg/y9z19/G9p1+NjIEQWFldo3dDBydhkGecWZrkvjvv5YVT3+HFc4rubINDu2c4Ua5g05SyO8ZGKBmfT9m0ioZ3NCy0E4V2FqEENjhUT9BbaBPOKPKB4fqJNvsyi7Y5jsg9SIXCKk+OR6wPOeoahIkGq1sOl2cUaKzUXFmukEsC4S3tRmD3ZJMZHVhsl8wkFVtS8cxrCpE06ZHx1hsfYKY5hy+G+CAoreXS0iUWJnvYINi9dzfXHT3EF7/0RQ4fPsji3Gxs8kV0viEUIylpLyxy1xsaiIcfZqVf0W6M077udp44f5JNCkqXk2QZut0mazUxzpFNT+DyCtFQKJ2wbXYo13IWW7P0pnfzyvYS14UB1yUy0thCwIoAqUL4QOokiYItZwlCMO1gITfYYcnqaJsX247b3vrjNJodvIhdrxABXw64tHSGtNthbHYx0sVEgsTjbQkqLrKUqGOZnIv0cm+phRFkWauWTFGnEMtaihWjkkTNrIC/PAelJpbVlaLWwUohkMozvzDN1Mw4Y+OTnDlzmWZDsLq6RKuT0W112FjbiEs2H7BlQZJm9PtDms0GPoCxFktk/OI9RV6SNTOsc8ggsRikip1o1sjicwwJ1ltSmWJdIMka6CSlcg60wlUGUasqUI6gKqwz5CbnhZee5/nnn2VjbQlsxVQlmdcpi6oCJ7C6dh2KqAa+elGKLI+AF5L4gDxxXhPPl/PxZGkZz5QTISqzpaDhA9P5kK3nnmBidpq+r/nUQqEQNctC1YGw32ct+/+xFv7/9fA+gsYjDi9hc3uAt54L5y8w6A+hJjE9+9zzDAd9JrtdlJasjKJXvauhFQQ7XpMJzUBBz5XsUoLUegYBBqlmtXAMNSgb4u1KFCiigYYQtJSg5T1NL5FIhqMS2da0xzqsbEEhA5URPPHIRShn+LmfO8T733uemedGPPbsy4ixWUSzweE3XMfLjx7n0hXLNx/fILiEA/vOo5slcqgJSPr9Ad45Ws0Gawx49vQ6by0nWSo6rBWe3T3BVCcnK0ZUWpLsO8Crp9Z4QzvFrY1o4OjpFBWu6i0FpQi0ZyRyxrPzgsU5yWTiaAtHqmtGrheR4RoCMghMKRCmwPQkVRAEmbDjPaIyZKkgWImUMPCOV1ZylpyBBUlrrMkTy5pha5Fu4XjDgTu5cdcBKAWoBJk6Ll1cZ2Wz4MiRSdKxJvjAHXfdy0OP/4986Rvf4Gd/4idpKIV1BiUEzhOF9RoaMz0O3nGM6vgpTp94jU67yW1zi1wM2ywVm2xsOqxzJMKTtlJkMyXohKwFadIk8ZLBpWW2hyt0OwuUnXGeLQdMtRrMVjYu3bxAikgEEzaQusAEkiIEyhS0kcwqz9xMl2Ch126TJjExQ0iFwrGzscKf/I+/xWQz4d73fpD5m+6kNTFLUCJqV2upm7g6r4zgA4QzlKbCOU/WaMXiXm/ooyY2fvjj7XWcKYd6+eS9qw0Hou68Q+ySXYxyojYhqExx8PBefu3/8L/j83/+ZcBw6cpZtMrYu2svAmgkCWWekKUJk3qcoiiupTpXIUfrFF+bXWzd0eOilM4jyNpNGs0GSmuGwxxCQm49o2pEVZVIa1EqQXoISjEqc4KzNFspy8sXefLpJ7lw4Rz5cMA9t93G7e+4lxe/8RUmVraZEZ6EikoLRlrScOLaObp6fqSM4yJXiyKUEKgQQUNKcu3r3kczlQoBJ6iXioZU5HD2JGrpLsLYJFYrEAqBjJ+Pv5y88n0cP9SFuAgOI+Ksx2mNSDO63R5z8wtceOUUPgjSrMnG+jrlcMDhwzeQD/qcOnMBBYypBE2gCp6+rbCjAUcRJK5iRCBkGauFY82b6G+XNloevUIiaSQZDQUuKFZG0CKgvaGVCialZWgFE1M9VoeClvEE43j26ct8qtXkox9d5Effu8OBfSVf+MZZ+v0uya4Jxua7XNle4cymZ+eRVe5cS2k1MoLZRrqAcpK2TJicmMSMl5x85Rz/13/yewyGQ6wzdGROV26SDNZRfpKy2eR8LrjPC1qdBJ1IqqokTywkUbUw9IK0rZATkLYVPmhS65FJPZsM9RtZOIz0CCeZUJqm1mQOeu0uGz4gQ4KqBE1ZolNFVcmYZlFZrAn09RjPnd3CNBboFJZ3Xvcm3nPTm+kSGHofuxAsVy6tEEzGAw+8FZWBr1JuueUOZmbn+O6zz/Ket7+LAwvzoDVVaZAQpXguqhBm9uym2Wkz3Fhne2mNZuIY71j6qWGoYpqFrQpUcGDaCDSpyjBWUVYeqxUjW7A2WGVoK54eWg7rJuPBgQZtBErE5akXIar/EaQ1rtKEFNGGQgsWFq+jNTZN5UNt1PAoLKrIufXQAsIU5NsbpCrFOlBCooSO0POqwAVbU9tU1CJXJfloSHdsvO7i6k63nvmGKKtAKRUZC8IjAggp0Ymug0cFvl7s1S1y7BClrMM8HThL2hB88EffxSOPfo8vfOHLZEmbzf4a+/fuo5kmVCPB2NgEpvIsXVnG1lCgylmMDdjK0khTpAs0WhnNRgudaIw15GWBxdXJGXVRdDFAtHZsYG2Bqxzbo23OXDzN1mCDYX/I+pV1sobgg+97N/fdfowjizOsP/cMo+EOexNLTwlGHkQZ1dzoehzxl2qHDz5CfpTGevDOorWog5dFZE1cHd84hyIWbxXi77S6orWzztaLJ0juuw8rNULHQiyc/IEQmPBDXoitgEoGUqHJRUVZWmxeMN7NuHTuHJ2sxfz8bs6tLKMSzf6ZCQaDLRiN6PpAR2ssjkEIDEd9FoNk2juUDvQRDK3irCkYpZCYgLkauSsjwAapmdKKng0sicDACSqp0d6gjKPtNWjPZGeKweYmuSipTODxR86RqSY/8rEpDh4+x48lTR5+yiCaKdXRRWTW49IrSxRacM+97+J7X38CJy8jQkB6iVAJ+3ZN8bYDe/jjzz7O+QubDNwgzrMaCd1uRtMNUKZFM0upLOSmREiJyzRlAevWMCYS2nj6QLdtwKeUWtKvLFMdBXgMcU7mg42QbQmCQLpTYQRMBcnt3Yz1zW3KpEPaMCw2FT0h2UkEO5VAYDl4cJxzSwWVm2S20ebY/M2869Y30UrbmGpENRohpEakkgvnLzHW6rAwPwNKg4JO6vmRd7+T3/30H/LsS8fZMzuLH+UkWULdu1yzAyuV0J2Y4p3vfy+Pfe0brJx8Bl/lTI8Jyo7DDzwjn0ABSRXz/6SEwuSkzQ6tiXFGl6+Q2R3muh1e6Wc8nxsONwUdn4Cqom26/g8p8BFpFJdB0uK7PboHb2T+yG14FMG5qC2VHlENSUYbjDUcvd1zTB7Zhde1c9IFfKiweLQtKJbOMawsutViYrqH8SVQQ4CsRStR569FNgZaIWwEoOMDiUriHNRdhdHEWedVrTFwzRwSZXbx1jzJ0hghpOHND9xNCCX/9t9+hrzYZmn1EiHAgd17EZmm3ewyu2uWfJRjvUflMaIpUSpK52S8KBSmBFsBAifA2RLvHUpoEIogBLqRsrm9wfrGOkvLS+RFzs5gm9X1JRrNjOuPXMdPf/Qj3HR4N5PjbTwj1JkTrD/0JQ75QE+AcCaqSbTCBc/QWZpCREkf8a5BigRLdMvF1404NK4NzbIe8fj6BHkPwkcutZXEeCyXU1w4gb37DrRv4GSF1SGyo637zwf92b9/P+fOnfv3vv6Lv/iL/PZv/zYhBH7jN36D3/u932Nzc5N7772X3/7t3+bGG2+89rNlWfKrv/qrfPrTnybPc97xjnfwO7/zO+zevfsHeShAPWwPAq9T1k3OlctLpEKSD7e5eOECIgSOHj3CZuVYWV2l28gIRclBrSgSTdtZCgmVDUwrxWJwNJ0hFwEdUl4uKzavKooIaA9eRVlLJgNj2nFQOu5pS9ac4+k84SQZwje4UBYsppYpYyjynNZEl61BxtDkVJXla187zsWVPfzkj+3n6OHTfGi+yZe+cwmJZ2zXLI2pW9h84RzOtek2x2l3erTyEcFZ3KhkcrbgvpsUhw+8iW8/UfHQd57j1YvneOGVFbbWDzOezjDWUqS2zdR4l8JAGSoqbzEGCulpekcmHPQkvbkmppQMqwhDH6tnY9SxQVffoipEVGBIJLKX0tWBTtnn/gNtXlwuuLxZsuUD09OKozMTbG1Dcyol1Z4d2WXXxE284+43c6R3CB08pS0I1tQ2bpA65eSrr3D08AE63QZeKlQmEGXJvbffyp996Ut8+atf5c133E1PK0bbO/Qmx2LWnVbkgyG+skidkE5M8Ob3v5t9N+zns5//E5LNgusWx3jNF1weWpKxHmbYJ2s2gYCvRpBIRJAkiWZrsEUv7dEQGSfNDmcEHGkreiFEqIyP778giFjKAKUQOCVQvUkm9x9jbGFfDLS08UPvfMXg8nme+8xnyJdepT8xycqO5IbJw7TbEoFDOAhOMFpb5fP//X/P2uVNwtwiP/ULH0W1BCZpYnstXJARD4nC4gmkdEwLaxNKB7kskUlAI5FeEpyH4OKtd20rjrfrr3+mBHFxF4QgqDgT15nnbW9/E9ffcB3/w//wOzz3/FOUpePZF59ndmqGhZk52q0uBw8fIWs0UA2Nr0ydcRd5xlXlGRnQKkWIBJAonZCkDbZ2NtjpD1haWaYyJevbq3TaTVaXLtLrdFiYmeKnf+KD3HzLTcxMT5EKjyxHeJ+jhhu88u++THH6DC0fRyOOqAYy0mO8I/GQED3LIaaP1jwIiQ+u5horgnVEQSN1dmDEf8p61i5DwEVjI8oFhPQ08jW0cAyCiMwPEX0IQv5n5BE/+eSTdQBfPI4fP8673vUuPvrRjwLwj//xP+af/tN/yic+8QmOHj3KP/gH/4B3vetdvPzyy3S7XQB+6Zd+ic9//vP80R/9EVNTU/zKr/wKDz74IE899dQ1Ev/3ewQtkULjW222dUJZlNx23Q1YHxiMCjpjXfYf2s3GaMjmxUuk7R52ZYUjOqFMFONKMnCOIGDWeOa8p9IxEmbNp5xWBQJN4hxGCnT9KqRBMNlOOFwZ7lWCXbLiQAgcaTV4RgReHCacFx1es5ZFO2IstaTFiKTZIw0ekzZYr/qcem6ZfzXM+Rs/P8st11f86Fs1n/vakNeWd0jbHRZvu4Ur/Q2m9+7CvvYSWoAZGvKL28zd0MByhqnJBe66eZ7Hv+vRIrC147hyLifTKe10wNSEYd/+WbLmgMFlR2oU3TShpSwJFiclYkzQ6EiKSjIalMxDpMHV5gLvr1pqr3rwFYPM021JqrKMwZllnxsn2hSDjNVBhcOwr/BkJidtCfSow3wyz103vIkD7V0kxiOUQ/r4O4R3oGBpZZmtwYAHP3AvWauBTGX8AKiEqYkZ3vXA2/j0n/4ZL5w4wX233EIqNdUwJ2lmqDRBZQmmjOSrIAOi2eDQ9Tfy4SD41le/xM7SOkfHxvH9Ia9tLJM2M1xR0JudottosLO8ipcKbwyymWKyhF3T05xdGfIsgj3C0nIC4T2y7p781flqAIdipFKS3jhJb4IgNQ5LEgImeAgFYnOVsdU+8uKQjSuGXdd1mRifxUhiY+8glZr+0jKTyxtM7xjObJ7h+T/+LGlDcObMZW686x6mjh1i7103IiZmSUKCE4KhNGBiblur2YIgUF7GZkIIQpJEwlkgSqzUX+qORbi27Ashasd9CEgV58qLexf5P/2f/y5f+cpX+cyffpazF5c4d7HPaDRgenKOS0srKKWZmpyObtAsxTqLMdFx5g0oqamqEucqEqUIwjEyQy5fusT4xDgHD+xlwYzR6zS4+UPv4pZbb6LRbJA10ug+rPoY47HGk4Ucd/I4a997lsyLuPBE4gSUDkpjo9egkSC8J/cWLyWJ1jWHw5N6SXC2Bv3ImrMUCFJcY3poIZFa1267aGGOF2GPyPvkr7xIdct9SJ+SCctQ2noZ+P3Xsh+oEM/MzPyVP/+jf/SPOHToEG95y1sIIfDP//k/5+///b/Phz/8YQA++clPMjc3xx/+4R/yC7/wC2xvb/MHf/AH/Ot//a955zvfCcCnPvUp9uzZw0MPPcR73vOeH+ThxCsaitb8IoOkhdIJt916M8F7dgYDJienGRtr08wkU1PTjC8uUA4G7OlkbI52qJyhbwO6Iei5+s2iFSOX8N0ip2pm2JGpbY4CJxUyKBCeRlFyX9ZgHxWlh6aHOZnzTmW5vtXisVHghM/Ylm22BiN6iQc5QKhAEI6ptMPQDTl9epXf+e2Sv/nX93LXrTkfeXuHzz5sOLNhCBheXL/CrNOMgmFkLd5Kls7ucPpSwvXzcyi7gAZmx7s0LjcIqabTbZDngnKnIOlYhEgoQ0kjUTRFhfDRqZcERWU1vgMyDWxtBs6frTjcyOglDuF8TZSKt3Xi2jJIImY0qmPBB8ZSRRg5VGq5/eAYT58TbPQbmG3P7qZlujFFJvewe8/N7JucoyUDwZXRhRU8pqhItcIKxyOPP8Zmf8jkzExtYY1mFhMguMCt1x/js9kX+dLXH+LG666rb0Ud25tbNMd7JGmKSivIS5RUWCQGwb4jN/L+RodvfukzrGwMuP3AIeTFK5xevoJsajbsMq1GE1WU0fAgBJW3LO9scMvYPO31Bq8UBctZIDWCjlakMmp8ZQg1kAcUnr4pmUoTkiyjoSU5nhBq95wZ0j/3KsX5i3RcwpKThGyMSqdAQPs4Dgquwly+zJTNSRVkKiE8exLnHPPWcf7cF3nliw3OHjvA7N7dLN55M73bboDOGCQNnJIIk8f3q4+vGUrUYwlJkOBCbQARcbSiagel1hrnPP3BNolu0Gw3YvH2nt5Yk4999IPcd8/tfOtb3+GxR59ge6uPKfq0ml3KPOfCxTV2+jsUVRFv64O/FjGvpSJLMsZ7E9x26+3ccOwou/ZOUhY57VaLudkpxjotdBJBG87Z6MqTPvrblMNbCyJQrF7h3Ne/SSsvqZyon57ABkluYoxSCA7vLF4pchNfg9RXNNOIgiWA9ECtoIgJJBJHoHLxve98QFELA0RdqInLT2Vy8hPPIY7ehJDdWrIfNcv/RehrVVXxqU99il/+5V9GCMFrr73G0tIS7373u6/9TJZlvOUtb+Gxxx7jF37hF3jqqacwxvyVn1lcXOSmm27iscce+48W4rIsKWtUHsDOzk794KOZojE2weYgBjUe2LuL7dVzKCHZvWs3+bBPlgh271mkOz7GTmXQqcTiqZRCBEen1qUOtKIlWzySj7jQUFS5pfIOIWL344UkE4K2gLuThN04Bt4SQsIF42i0FG0f2E3BBzO4u1HwzEhzyrW56C0MbF3Mm3RsSjdLye0KSxd3+FefPIv/2AS33u159xtafPt7hqePL0Fjitc2+uyYIQUggsKrlBNXDPfsLLCnt5/Z3QlvfWeLExfXyP2IolLMztxGy5+goScpqnNUOLY3LT54hlowENATnoF1uKSBTiX5SHD2XM77EkUSIjkqjifimCJ2yFAKh59KafUEqoigodQLnMrp2CGz4x0K2UOUQ3pjTbbXU0auyb233kA7SxCUeCmQMsVahxCayjoKKk6fPcd11x3j6OEjSKJcUCgJOhoBjuzbx71338nXvvMoz7x0nLfffRd4QzCOcruPHuvR7HUoKoMzrk5+UJhgGd+1m/f8yI/zuf/pf2J9aZs7pg6QhhYXB0sElcbO0fmoI1VJtCRrw4rZZne3x+mNnFerlLaKCzchIBVRqhV8dL8p7xmhSPOSvDRx7KIdXipSB2F7i5cffZhxZzBC03ee7sIuUAn4qu5UBS44VJJitEJpy6SMn7nSQyYEzSAwRUX5/CuceuY457/6DXrTU0xdd4S9b7kPsX+BZNdecpHgZQLoyP5wrxdh6lc4qidi0asNfSitWF1dY9fibqgJZaKWyVlr2bV7nr/+kx/mQz/6fqwNVKVlfWWDixcu8dTx51hZXaWqStrtVrSYW8f01DR33nk7t956I81Gg1arTaIlSvl6jBGRns6VeK/wUhO0QASPdy4WdWMRLkeO+jz5Z39GePFVJpFUvkIoSQiC0kY7uRACLRQ2CjDxCrJU05QC5UzkTUiNDbXixPpaWx3VEnH0Ga5R7LQUBH9VDggxA9aTrFyiOHeG5NDNOFztgIzn9Ps9/mcX4s9+9rNsbW3xsz/7swAsLS0BMDc391d+bm5u7tpceWlpiTRNmZiY+Pd+5urf/w8d//Af/kN+4zd+499/8F7gtIaxMc6euczM9BQLs5OcPfEUaZLy5vvfDA5GO9usXrlCYgOmMPTLnDIEnIVOs4ErCrCOTrvJyeB5TVhcqSLWVAWkCGgXUwQaUnCXTLgjUeBHpDrh/AiWVQKl5+a0SelKhPDMBcf7mp5bMstTI8lLhWZDp5gARSJIRUrTdwiVZ/lixSf/eJUP9Kf4wPsEH3rbGjPjY3zt6+fZ2rAUeY7zIKRhZDYZqX2sFwFjT5CXDVaGW7Q6gqRssFNk3HbgOiaTTYIZMrkI0/st2Vzg1gf2MbklSc71KY6vUw0dKhNUxlCOFJtrhoksRMgP0YarYiZ7lLuFOF9uzScgS9IswUtPsW2ofMb6FqznMLRD9jQM850JLl6Ag7v2MtEZJwkCFxQ6SfFAZRwg8cFyZXWFZ58/zvve/aORYOZdJNHJBKSIbifvePC97+ax55/iG49+izfeczuZFDRJCDZQjXKaU+OkE2Pk231C5ZAhoGXcaLfmF3nPh/8a3/zCV+n3C26YWWSn3GC5n8dkXp1Q5DkqKJRM0L0mm7bi8OwEWVdx/Moy00rQ9CEWreDjRl1F+3gQmlEAbWHXgeuwXmJ9QFlLMiq48sJLiJVVhLNUUqKFohgWBOPQ0mO8x1mPEIrZ2+/g+c/OEwZLgEWqmpEhBamS0WgQAuNSQWkZXbjMpUvLXHr0SeTiJHvufyOTR69j6oYbqDpdQpIR0PW4QXN18C9EVHtELbKINnAPvV6XrJFdIxxCnLHqNMUZQxCWVi8j1KyIyZkOh65b5N633hpRkN4TnEMSddBSRApbEKFOgwoEHJWrosEEgdRJNK8ER8BE/bSzSB8t2kllKbe3+daffJr+w09yQGa44GJSNFF5E2e6kakhUkVlIdXg8WghaUqQNobAGm9xgFQCHaKS2LqYTZhoRVE54oKPmDZDPF8SQEfZX6MYMTx7BvYdwUmPEBopBM7/F8Bg/sEf/AHve9/7WFxc/Ctfv6rTu/bC/SVt43/s+E/9zN/9u3+XX/7lX772552dHfbs2UNLJdBuktxwPctffoyDC4toJXnpxdMMKsPEvnlk2sAUjtmpSUQeUOUIN7KIJGHMBVJXMgiWsSTjohE8pyqKILDBRtMcId7eBWgA+0XgTi1pugql4xWykJoLeIauYiZIlHdUJtD2MJcIJkPBu7oNrk8lL5kRJyrHJm0GtFDM0VGKkj7rqwMefyxhYqrBvQ+MeP8bPLcfuZuzp1t8/Pc/w9mzm6CjY6mddHhlrcCaS5TWMuxrWrumqYaOR156hedOvsR/++MJBw8m3PrWLZpzns5Yk8Elz9pDOySbgsxKZBaY2t1B+IBRmrkgmUridl3FBvFa8laQsesLSpKNC0ZVoCwVfVMwcpqhDZzu91h3gpk23DTdolukHJ7fzf133U4qUoxxqDQFpcnLEuEcwRWIFE5eOMvOzpCbj16HtUNUqlAyxQtP0kgwuYJKsm9qjh979wf4o7/4cx7+7pO85w1vIpgKBNiywg0KRKKQqaQaDQgOZFDxVtVbxmfm+MBHP8yj3/kuL58+xS3dMZ5ZLdjujwgtTdJrwSgWAVeCSBosYWk3EgZK8vSwYqqVkHlD5gNexPdH4i2VloigSDtTNNpTWOGh0jg7RPYvc+npx2F7GHm6yjPpMi68+CKH3vkOgoijDu8tXkh8e4xB1sZ4ifCGMRELfhUsWkbbbnoVECQEDaLqoV8VjM5c4qVX/xTZ7dLbuwc1N8nsbbfAvv3su/FmZJMIvXJgpUJ6gZaRku5qutv83CzOOVydDAIxRUUFEXW4xDtLVZ9XQsz2azRj4opEgatpcCEggsYJHztFFQBb24597XYLBAxe2vgz3sXIJOPQwZD4gu1Ll3noU5+h/9ILHMCjfIWTASl0jL2v1SxJ7S7EWzINwRkaAhLvqWzUBWuh8C6gVTSfXE2HloTaLBbQDYUNsUN2LqCFvEa/C4KokFAGee5Vyu07CI2UYDxKKPhP1L2/fPzPKsTnzp3joYce4jOf+cy1r83PzwOx611YWLj29ZWVlWtd8vz8PFVVsbm5+Ve64pWVFd74xjf+R/+9LMvIsuw/8B2PbWW46Ql8opidncb5wKunz1NYg9MwNBVKJxw8tJfNtU3sqI8tPcZ4EgItHZMBQqPBy0XFhheUNRAk+IDygjREIcuiSrivkTIpfATgCB1BJtaAEuyWKWOVphSSsinY9p7SekoJmavYqyQTCGYbKS8MBlwqPDkdrFZ42SR4wfmTBf9mbZ3VwSTvesDQmnyR2xq3cGzvNOuXdhh4S6c5QafVwSiLtdNcOLfK5XMbXLl4CRFy3nznLHff12XyBoPJWuzKMpZX2rx82vPtL2wze2bEsdzTtg7bVnSnYKcf+ObDK0ygaEoHXhJE/HBRc26FFAQJSVvRzBMG24rcCVb6li3T4NKowfmBodNpsZAVJANDr72bG29+K71ON26mtSBpJBRliS0LlPN4X7I9LPjaww+za3EPuxcXIXicC0ir8TqiBm2aUA1LkiB535vfxqPPPMXnvvQlbrn+RuY7nWiCCJ7R9g5JnXKhkwRbFVhrEZjIvk0UcqzNA+96I6ke8ex3H+eecc2FIuGlskDqDo6Ay3QM6GykFFoz7hx75qZ4+dwl5o2kg6IrY9qEQuC1YuA9ZUiY3LUPlMZjYhfrDYOVCwwunKcbJCHEsNUMz2hnE1xVcyIcqYqwGY/HJ5I8QBOB8x7rAxpIEHWwqK+3/7EICxHoCEHmA1aDMwX21VOUpwNPfvd7XOiM87O//n9h8sajSClRRLefImqjbU1Ak0LgTI4SAmF1fH4+1IaMEPXJ/urs16KlwIm6oxauRo8JVCJr4lsgKFNroqNFmgAOgVcpiUpr6E687Es8wdq4xHUlSnlWli/z2X/1KfrPvMJuHI1UoILFS0Wz1abKc7xwBBc5MngfjRq1ogUCqlZBeC/i+aJGX17Vg4v40FWI4xsfRHR0+5p1F0DUi7hQz5idDKhhn7TMGarIgQ7hGp7p+zp+AD7Q68fHP/5xZmdn+cAHPnDtawcOHGB+fp6vfvWr175WVRXf+ta3rhXZO++8kyRJ/srPXLlyhePHj/9/LcT/sUNpmLv+CP2yYGdri4mpcUSArf4AX2MGjSl5+bVXqZyjzEt21tcwPkbIpInAW09XJVzCczkEdgqDu8pJ9ZIMhUgCcxLekWVcHwIiGHLvGTnByAnaSrJPavaohMJZXrMFl62l7wWFV5RGUaFZN4bVfESV73BT6vhAx3J3c4eWX0G4kraeQspptq50+NOPb/D7/+IKzz22ycnnj3Pk4AF2zS+g0OR9z+pSn29+9Sk+++lv8srTLzDduMz//n+zwP/zX9zMz/9vp7jhlpKk4fDpHp5+dp5vfHmLZ78+5OWnHXZLonLF0EjGDnYYn/dsDFqcOu6Y1J5ECBSa4KKcKXruZY1alKTjGaMLFfmaxgTHummyasY4sSxoNJosNGBfp8m4GuPg3pvpjS8SVAZakjQTnDPYMkd6g3CWoBQb/REry5vcd9e9TE2MAwKtsjgTrzzeBqROkIkmEGhnDT74jndx8dIlvvroI1R1fJB0HmMrKuNQKqPdHUNnGUpLpIhQ8bIqCQSSTPPWd76V+x+4j+Zgg7syyf1jXdrVCE9MeOj0xhl6z2o+Yn3Up9XLmDowz7N4LjmNUwkCB85hUGxaxShpsfv6mzDEx2LDCBEKqrVV2NyiUWvRBR4rHMP+FthoMAnB1ZloFhcMWbOBCY4qBJAKpRVJmtYWWiLVLEDUvsaCqgMkQZAJR+JK2r5ilsBhpZnf3OEv/l9/iBlUhDhUicAaLN6VOFcSyhF2sAN10TXCgaqlXMajrEVZi3QOqgrKCl+WaAE+xA46JBojPCbE+awUHoFFCBcXnFICAuE8SfAEMwIzigvGKieMckRhkaFEyyHbF0/zjU/9ERvPnmRaSpquTtmWARkMVZFH1IEQZAlo4clUDI5KEDSUIkGQSIWsk5oDRMqhIGrBfSDYej4R4nLR1wVVS0Fap1lzlU0ROUVRYxw8ut+PHTKRx/yflUfsvefjH/84P/MzPxPjZupDCMEv/dIv8Zu/+ZscOXKEI0eO8Ju/+Zu0Wi1+6qd+CoCxsTH+1t/6W/zKr/wKU1NTTE5O8qu/+qvcfPPN11QUP8iRhEB3cZFnT5/BDUY0pKAajRjlozied57RcMT+Q4dBSuxoyPbSFUpjSUQgSwSJASdTzjnPVmFxSiGEj8g8EWIRTjX3S8UxIAsGkwSsE6wNDCZR9L1FBEdpo3XUBcEYkeuQqag/zPOK4DWVjF2UwtC0FQfabQ4heL7qs1Q4lrMUWh1CLjj+6BavHL/M4t4RDUqsyMgyRdFf48zz29x2bIL33zfJzbe0WdxtaWSesjK8uipJt1J2tdskEzdCdY5WNc/6oCCYZVoNi/RtdrKC3TcI9Jjj6a8N6C+X7B1PUKHE1SByQeSwBgEIhZfgmoHQ9GyVI0xLsOXavLxikVmDiYZnV0PSGgl2TR9jZuoGAhE+lDUzgq+wVYU3FQlxI13JwMOPP4EtPMcOH0WKQJpmkWHso3ojJjkoVCOLBdfDncdu4uCePXzhS1/kzltu5oa5BapBH9WM9lqvo7lDpmkMpyxzVAhIEszIQZaRZD1ufuO72V7rs/n8sxxpCZJuwotbBWvOIpxFO9gBREtiXc5YI2F5fpoXL61wKMsYl1EqhxeUMqGvNLo7GdUC1HcW5ZCtc+dI8gLpPU4EhFCsjRzbowiz8VpHd6E1KBfxpOMTY2z7KLG0ziHwOC8xV2fUiHiRqtM84nTDo0K039u66CUYsJKeCxx/8QR2ZEjHEoh2E1ywCB9wzvPoF7/C2pUV3vbjH2F8dhYvPAUGqaGyFo1FugpPdJDFvLaA9ZF93DZZxBrJmORt64sEdadtbYXAE4JCIdEmJ8iACZZQa3ZdcAjhSPM+aydO8J0/+QL25bMc9ZIUS1d5sjoySRBiYKtUcR7tfVwCErtXPKSZjjZ453F1gfS+Hon6uJCLdDtRL0xlLOyBqGKxtcJERUt9xGNGyR9eEHzO4PRp5NRCzbNw/CD6tR+4ED/00EOcP3+ev/k3/+a/971f+7VfI89zfvEXf/GaoeMrX/nKNQ0xwD/7Z/8MrTUf+9jHrhk6PvGJT/zAGmKIfvfWwm5Gp86iTLxVevXkS1RVDj5ghhWvnj9Df5Qz3Z2gHI7wgz6JlojKo40nkwnntGYDQdACFUyU9SCQyjGhJfcLxa0yYViNcBkEI7BW4NsNLI4ZNF2toAg0QoJTFcpbpDNMpxqhUjash1QzMiUtEcgIJGlCVlbc2kjZ3ag4ZUq+7RMIPZrSk8mUQek4dXIV71dQaObnFR/40b1cd32LYwdLvByxlg+5st3iW18ZsLk2YNN4jo5Nsnk6ZWCf5Mz5NVo+Z+RjF9oOgSoryWcTZq6fwCWC8+eHdHzgQKLQXmClwXsZY33qjsESyGVg5nATsxAoC8WVUcL5DYeVDbqmYlfWoNH3HDp8C0cPvA0hp3A20Owk+GAJtsQVFdgQt/fWUSnH8y++yL6FXdx03VESDY1mGudwziP91Q+BRjUyiqIkITDR6/KR97yHf/K7/w/++HN/yi//3N+mUc9rQ1nhZIXqtHB1ARdlTjXo08hitzMalGgLWaPN297/45zdvZ8nHvkSi6MRvYkxvlXuMLQ5451p+sHSp48oSxZUQtYKnE0TTgC3pCnN4AhO4USgFFAFha2quvtyFNtbnHzqWaati/AYETsz4z0bwz7VYEBoZ7U1NhYUgmBivMNFIshcAaI2YSgVu7V4z/K6fVrXF0+CR9c3+iH4Gv1oaUhNTyWk1OCqoAguzmpF8CTW8MgffRaZl7zhbW8hnZtH1/XECEfwJaIc4DfW2V7ZpJ01o6KgkZF1WlglcWlK6T0izRAyQQUFNpBoiXcGTQw+DUEihMLhMK7C42PEUWXRzuK3lzn9jUe5+LVHmdjYYTbVcZZsLTqADrXD0MdOOHJ94lgxyqFjEdZKRKcbr+fKQe3CCdQ854iDjUqHuPiTQqCFxNpo+hD1+XQiIJDXdkgKSSYsg5UrYAxKRIUF/nXPxX/q+IEL8bvf/e5rRKf/z0MIwa//+q/z67/+6//Rv99oNPit3/otfuu3fusH/af/vcOLQOj2WNrcxrrA7Nws5579LsVohJAJGsHu+V187eFHuOvGWykuX0KVFVLG2XA7hRLNmcSzmQtGAoTzcSGhFLNK8gahuEErRlUBaew+WmnCyDqWcsNiS7PPBbyxrMpA5eNSK5XQSjVKSJyIg6d2qJhuSCqhqKpA5g0STxUM4zpjj9TcOTPJa+fXWfcROl/YwPR4gwcemOCmOwTXHesyPlmQMMmW6/Cd4ye4vJRxy54PcuGZv2D7zAmCF5wyOap3kbb1tCcU8tg4SS+j18poOsFWKDHTTXzb8dpZyfHnN9iXSSatQ/gU3yi5NrFzseOyQJhMmLw54XJZMXJtnllyDAh08Myiae5k3H7sZm44cC9ej2N8hsBRFiOk8ph8gB1UBCEiQkzAY48/zvbONu99/3vpZikES1mMMD6QJBmJ0pRVhdcSJ4FUUw1H+Mryhptv5p3338+Xn/gOX3vsUT70lneAi9pva0p8IRE6JYRA0mxhvKMKAuEhVR7MEGsG+DRh1x13cNfEGI/9+ecZbi6xb3eD13LHqBjSbo1hrUc0M64UOSovWbOOR6yn183YbQ2DytKc6LJrcZ5ms4Hw8f0ipGe0vsXqpSWmZUwHVgGE94w1E14ZbtJfuszMwkSU4kXBAcEYbFWSSEFLK5IQomusDhaNGaHRyRW9JbJWucQUYRMgSBlfQ+9RVtBBM5E20cSFk/ei3sIK/KjPiSceZ6HM6aHYeeUE6vpD+CSNhdxZ0o0NLj70dS5+42Hs2jap0mSJQCSatNsi63Vpzs2QzkwxceQQ7b17cFkDLxSqDBAcgfj5cj4uHK3tk/oKMxyQb+zQv7zJ9mvnWX/2OKPVLVJj0D6QBuJ4ILgavB6XjUqqOGoIEVJlXTxHUimkfj37j5pD7EMdGhXqyWwtU/Mhlto6uSoiA4Soz1Ec0zjAhnj588TBjvQxBToZ9aPBqZEgrxX07+/4oWZNjKcSW8GlzYpmq8P42BhPrW0gRYYPEhM8RVVhSkur1WRr5SJZWVIGw4ySSCE4G+CFgWWlDFTC4hOHNoKmFhwJktsyhfc5IksYloHJTCO9Z0tKlk1F0yn2aUlTQ8d7tq2nGMSQxE5DURElOmPSkaiEJEg2KhM1zFIjNSwJw1nnealfsDm6TKYcnUnN3pkOu3Z57rp3kvvun8MmCqMOUPhDDIbjPHPuBI++dIGFxj4WWgdZ1C12B8VUqBDSM5srplODmdSsdxVbVxyzrQap8YyahqN3jKMbOecuJYz6ntlmCsoThEXVziESSJ0iWBi1Hb0bp2BcsHxO8eglx0qVMI5kTnbZNz7DfXe8gcXpBdLGLNYnCK/rmWCUxA1HMSonSVKCtAzyLV579WXGsg5333EbnoB3CptbrHOkbY3zEfXovEMlCt9IKYsC6aK++Kc//BHOnLvAl772EDfddBPXzSwgvaF0lnI4QkhJs5kiRaCVJdiywhcVoTLRzBAC1lYop9lz4CgP/szP8cXP/lvcynl63R7Hq5y+laTNFihN2gRtDJOtDmfXd/hCVXK9Dkxnnr3tjIP755E2pyocSlYo2+f0k08yZhxZVgPhASctc0IyZwsunDrF/E03YxNJYkxc1NkBw/42DQkJjtw7kIrCQ0vF5InSxc5NKGL2HVGmJUXAEOlimZaI2pItpSBpd/BaIW1EuwYhSRxcPn2Or/zLT7K/zNkjM7b+4ktw332ovXuwwZFWJVdOPMnFz32G3qBEG4uWtbQGEMsSFzw7IubCrXY7NCcnCGmCl5IgJZUxOBfwXuKCQkmHdHmtBa8oRyNMbnGVwxRR3SDiODleYLwnUTUgXviIHAgefRWaHxRKKJT0iOCjFE7UwZ4hjiGkVAThsSFKJ6PdOS5cqX8mCF+T66J6yHoiF1pGBktp4/ZOC9BOMJKBIrFE0KeOZfq/hI74fwnHgZlJGo0mWJjfNcvY+BgjY6i8R2QJgzLnxZMvUpqKphSI7XVSHKXSFEmDS6HkydKzUuTUYhsskoYPHHSOe5tN0lBipSIBGg2JCBXr1nGhhIFIWC4MZ7RnT0vE2a+wNHsJFklQmoYrUMFT6gwrJaNguaxh1QcG1rBSCdasxCvPdce63D6nueuNLQ5dR5Ru2ZSljSaPPn2Qne0Fdi8eJficS8tXeOzicxiZsrs3wUR/g4NtQV8K9qj4ZmmGWPzIGqRty8x0xqmnBqw4j20EenOakWty6vQAHWDGOFQLBBblo7tIGoUXIjJmexqxN+FK0eCxMyPWjWK802GhajNdznH/nfexf+8BREhwPkaqCx9nlNYUjPIReV4y1usRbMD4igtLq3zvmZd44IH3MNYbQzcSRKLBGtIkQQiPM5F6F+qMQiFAao0rKoTwjDWa/I2PfJR/+Lu/w59/9d/xt3/sJ+jpGEqpg6MsSip8XIeLGDZpfFx0BR/dg9aUCAmFNaTtJh/80Ed57KGvcOLl49w9t8CLOwVbUlKQEJI22a552uEc2/mIKwYOT3W5fjHBCUeqwRXbiEaGU4Hh8iqvPfUUu2o2ric6FT2ehgjMd5pcOHuae7ygCpB4QXAGipxQOZRQJAqstzF2XkXKmVICb11NFqtjkXhdRytlnWMXHB4Z5/s4mhNjhKwRXWXE2XPwjj1zs7zhwC7k4CSdcgBLQy58/SH2/8RPIpMWgoxOs8OEF2hbLxav5gKFuMSSV8XJpUUag9nYfH12LWJEkRaScG39CzK4KBMljuw8kkEVwwikAOkDqYqjk9e99tS5fD5ajaWMUWD16xpB+USAfJw/oIgMiEBtUVaxwtcIr5iS4OKvr301eB+VEyJEjvPVSZ2S8SLnAuirCgopSKQk9yCQ//WEh3bbbZY3N6jW19j/xttoNBJKUyGVoNVtA46pyQm21wewvU115TLOlawFWLeSKz7hdLD0lafpFdJqkJ69yvLudsaCAl8F2omkj4uKBae4TKBUgokA0woaLcHQB5IQ6AhJTwdCMNjgqLwjd1BKj28KztmUpyo4Zytc5pmbEbzvnmluPJZw511tvBPktsPyRo8nHssY7Oxlc2eKixstwPCx97S5/lDC06uPkOclnWSSfROLFFdepTdYYkwrOgFCMLSoUCGlP8jY3Dacf9UyJg1WV6S7uqSTCbmH9W3NVDPlSAoylHW6ribFYYXEBIdJNeFQm63E8PQJz6tlhzRJWEgUzf4stx68l10Lh1CyiasszjqcNYQQi4SpSqwx9Ho9ILK4XRW4sDKgXwjuvOsemu0GKIuXoJLYOYaqxJUlxjhk1kCIlLSe+RaViYXKw7FDh3jz3ffw0MPf4rbrrudNN91IEjymLmTlIPKXk1YDT+TkGlnhXdTt6towQs3wRSfc//Z3IYTnwqnzHO10OF2WiOY0O1KimwlissH4qmLNGJ7eGrFnepI5VWHPXmTp+Wc4cO+9OCnZePUcdmWNlLoLCxLhBEHFlmpmsstyNcCXI2SWYi0I6xisbHDhlbOMWY8NtZolxCVYLBYCoeNyWCIQMtR3w6GGxEcJmSemcgclQHpEInBSgFNo78lUHHlordnT6zJwFi09nRBY//a32PPud5AuHMbIBkljAuVlPLdEXTlCIFVCWVZ1FxjTwGM0b9R4xYfiSZXEuFggZU30E7XsLk5uY1eqQ0A7S5YoUg1a1pp+GdM6CCBFbJ6u5vvFN1bkgPggUEojQjSnXC2uXkSViRMCYx2BeEFLlMALX+ulr6rr4jJPyxihdPV6k9QOF1GzOByxW/ZFwebyKnr3brTWpGn6fdeyH+pCPDa/h9PLq+TbO0xMdXHWMOwPkR6OHT7CVKeHnzC8Wp6mWL6M3unjlGITGCQNVmzBoBgghAbfwEqYFCPe2U3YLy3BVjRTSeUcQ+UZd5AKECrQ9JK21zQCKBPoKQXORa6ADWADMoGy0WIrSE4MK15cC+wIx/i05r139XjLA2NMzSV0p1o4H1g3Xc6ePsDzz0xy8UrK6koKrkcrE0TutAdlMIlludxkaBOOTu9jWvVYOfko1ZXLdImzMi2I/nilGPULQp6xtTTgfpUwsg2mjrVxjW1MX3P50iaLQtB1JVbH5II0gFKCoC0mCPIFSXq0wWWdcWK5j2sIFptNGlsNFhpz3Hj0KI2sg5ISqRUSi61GBOswf6lrszam9BpXUGF5/uWXOXL0MEcP7qLVFEid4qzHloadjU2EjbeiQuvY/Vhbjy8szltcVeGMQ6cZ73vgLTzzwnN8/stf4vCuBWba7WhxNVUsrkJSjnK01iTNBkJHGI4zEZsoRFyAeQSoFJkm3PfAu9i1eJpvP/0kh4cjmknGBWW5tF3ghjm91iRe7LCj4V+fWuamLGEPZzi53OfmRLNr1zyuv0xLxIxAoWvITj1S8MGTCUdTllx+7QSz190cHW6mZPPCJartnbrLlUhfu8xC7CylkggZDROEgPeONJEoEZUuIlBbbok2cSVoaEHqC0RVErI08hPKEk+g8hJXOVQdjSW9Qa+tw9oycnYXjoDqNAidDAqQ9vXW0dZMCKhh9vXyTCkZ9cAIbBBYJ/FC1US/umsnRIyn90ipIpdZKTraR0QlMTtO1+eL2mAS574SJwImiHjXZF8vptZadKIJwRJ8dMoZ73A1+0OKiFitqzouxP2drheicZZMNDeJWGylrJ9bfQdALf4TgKosZmeIMI5AvFB8v8cPdSHWe/axWgbKytBqZOxsbbG8tkHlHPv27cdUhu3tPlNTU6hySFpYhkIzFHBlNOJyuU0IjqZJkXg6uuLOJHCdCKT4COgxllEiKErJQCYMbPwAzYbAbOpphIDCU7iAsZKhbrAtFcPMk1eG14aWS4kndASzN2juOdTmPW+TTM1OspWPsV31OHV8ntdON1lbb7Oy3GM46gApaQpjvR0Weh06vYyZhVl27enwzOnHWS1W6TLBbYduoTkeI4GGz7xAq9zBBQdKUQhFnlTo+RboNn5zi24TNrRgfNcIKQUvnvT0lwr2ZYqmCgQSEBVeOHIhKYRmqSVp3NKlTCSPX6wIusOuUNEbBPTOBG998I20x5okSYYzlrKsMGUZN84h2lMDMa/M4THeUnnDybNnefHlE/zMj/040+0EW+aEEoY7gwguRyC0glot4VWUQV31++skqeWG0UG1f26OH3v/g/z+n/wRjz/3PO994C0oBNI5nI0QcuHjTNCFOjVCimgW8TLCXwivW3A9yLTLrhtu5EO7dvP0N77B8qWzLCiHTDusu5TtckC7m+Aqw2ZQnB5CNwF97hJ/9tt/QCtL2dNQNAYlu1uCVKq4qAseX0u1VDVifkxjh2u4YoAKcSZ86ZXTuEFOkqQIqrrDVfG8vN7iRbh6zQFBxNEEzsfongCRmiMQXqCdR24so/vbkHajBMu7SC1DYmVM65ZBIYXHW8PmiVPMHb0R5x26lRL2zDHc3CKrl6LuqiW4LjzuWlpyBK7H3jKAUFQuYAUYG0hUvKd3rjZeyFoVIYEQSGrnatxDxucYRBwvCBfvCGzwWCnIHeSFpyGhqSPQPYgoeXTeIRX1TDjGQgUg0RIb4sjkmjJCSpyPzyfW57iwFjIWeqTEW//6Nq92ngog8RDyMp5S73H/OVUT/0s6yvEpVs9fIe20mZ2coNft0JqYwqklJudnOXn2Nb761W/xgfe+D5Ovgxf0jaNwkkGZY7xDu3grmiUV721r7tCa1AW8EMjgCAm0hGJSaM5UBgdkMtBNBGkoAYGQmlJpzoXAK9by2ihnJGDvwQ5HDiV8+J4Wi4ebTPUCxiSs7nR5/LlFnv7eFEvLLSqf4swEbdkmWMtEV9PtSLqNwP1vPMzcYiCVHmcNV/KzvHDmcYyx7GvNMtEaY+jB+yY7I0mXQKolRgnWKonem5LPC06u7DCVJVSqYPz6WeanOrjBiBdOOcas4oZuQipKhJMkIqoTXLPHuUFF994J1FHNs+uBjbzBeGK5Pukgt+a4543vZGZiEisCdjhACUFZFCghopsteJytSNImBBBSYkzByDi+/I1HaGYtjh04SLGxjUl0BKJLQZJlZK12zG6TCp1onHeUZYSJCwkqkbFAVxWirNDW89Z738Bjzz7Llx76Jrfdcge7xnuRGiclgUCWpjVPIHbUAV8nVMSCL0MMFdVaIQnYskKpjLHePG958Ed57qlHee3JJ5hXQ3baGd+0FWtBM6cnkKyz5XMuWM0tvTbTeUnIS/JRoJXEzTymRk/KgMcTvETYgsTnlNvL2NEmKm2ycvkcJ555jnGpkDIufEPwkYdbFwklFTIErIu62UAdmxRimGVkOcTqrBDgop24W5bkly/RmdxVk8ViJymlIO00KIQj8fW81ZVsvHqRWePRWiLTjGp2nvXyVRZkQAVzLek4dqmRfxyHDIE666lGqcaLqzXRRZgoUDgSpZA1/zOOgGNIp/fyGulMEYtblO9EmzUCnJL0jYWsiZGOREU9sq4laMOyQArQRDOGqnP9hAg4G5fqrtYTG+MJMkrPYsdLHcQawfaouNgNtcY++Ki0CPU1MQnQUDpK3Lz/r2dGvGENW0uXWVyc4eihI+RbK6xcucxYe4xDh/bxnScus7E1oJW1KCxsdmYZ7KyzXmyzY6ARJEd1gvOW6zPFMSHYKisyqWgKCGRY4dHCobVjv05Q3qIBEzwDlbERFJdLx1lXciEIQidww01j3Hlri7vfPEGaCYzJGLlJnj6pWDo7x9kzk1xZbpH3JxFa49ik19H0GlH2tjCr6LZLjt20wOLuhGbHsdPP2dkseeW111gb7IBtcveN95ClTVqipD9Yp/Q5JRorAyMROO88ew836RvN0uWSOxAYlTK7D6zqs7kpefHpLQ5pza7EoqxCuZgiMaLB6k6O2pMxflvG49tDTq80ySrPvkxRrTV4+53vZGFxjqIcgO2QSahMFW/zpKCVNRlurYP2GFsiRa1+KEc8f+pVnj/5Cm+/735mpiZr1qukkWWkrQyv4sVEBMDECB2hZa0BrbtaH1CphFBH0whBJiR/80Mf5V/8y9/njz//GX7hJ36SCRSltTH1u6zQzTQuIrXCVgJnbIydFwKpmrWxoS7IjYxQL8KEbnLsjvuYHZ/i3NPfQg23uXdyhke3SnYSzezBRbhwibW8YlVqjnYCYrOgm8BsKmgRUZOeQEJUKhQyYPKSTpFTXDnFaHIMmhM88ed/webFVaaaTZSUOKOu3aJLpfBeMPKegoDzjkQINArnofAenCLUy0FdsxyQMZctLQqKS+eYuu5GdoLGC4XwMSS2vXsvG5kijOJFQllHcWUJbwukS7BBkEx22QgGUXrGtSa1hoaMMrpQ+/UCoWYc19stYhFTMtBMQeLQoV64yTrI09VKBRFHB0rU8H08zsdZrKpTUFKh8EpSSUnlLGFUoH0MuXUy1PPdmBJyFd8qdJTsUY8mggsIb1BCUoUI9cdDS8XZuRLR4IL09Ry4tpFLGacwrr7oIagAYTzGbiOEwnsoq/I/VLb+g8cPdSHezku21tbZtbhAM015/uVX2FjfYGbhIIsLc6ytrRN8oDs+Rpm28TfcxNprJ1nb2cZIOOgFHxiP0TKLStNAcEFLKuvpikCuPKtFQClFSwc6smJoNOsq47yQHB8NuGgrKgW7Drb5uQd3Md/LmZ9pItoTXFhvcPbMNMvL01xZS9nc7OGsQHiFMw0SLZFhm9nxwJH9XVpdh2fEzccWmRzPaHc0SgXMSDMYSk6ePs/y+hK2cIzpXcy0u3hfIlIYlUMKV2EF5AXYhmLqcJtCWtbWwa9XTKiEfqI5driB00NW8kl2tlY52GkhxRCkoARKnbFROUY9x8LdUzy77nhxq4k3gskk0LPjHDpyP9NzM3gfdZ34kso70jQhTTOQUGz3McMc2dBY7UlcBVVgpyj46sPfptfu8J53vB0hI+pSS0mr00KmCYb4tWAdChXnnaVB+oAUMn5Aaqu6DyLeMoaAt5Z9C/P89If/Gh//kz/iqReO89Y77gUb0028D1SFxYkYK9VuthgaWxsDPELFbkylKRDz3pTScRzoY8HedcNNTMxM8ehDX2BusM1bm5onRyO2WmNMzE6zvrbK8SLiRt80kbDLQrt2K4Yg0DZQqABSoo0kG8D206fxvSusnF1maCWXnnqVOQlNbxEuxggFqQh19t1VzKIIFi0Cuu5KEQETIE1UDbKJogZR5+ppKfB+m3OPf5nG0T3I+UMINDhLYh0zYzMsyQzlS4KK7G0/2sGVJTbTeF9CMSRJM2yVx1SV2o1KvS9zNUCHeqYb6m8IEZdnstbXCiVjp6wkUUlWm62dQypZMyGivd4HUDKB4KP8PL4gBOvIJDUrOCovUqWiSkLVS0zq+W49kvAOvIgAeah9H1dpgyEgbKBRPxYvah22rBdyEZuBD6+rJ4StF3zBM9jZICtHUYmh/iuZEZ86e4m8MBw5dIBWmlCNKpwLdLpNOp0mm+ubBOdpJJr+Tp9NkXJyp8BaRdNbDjUzZl1FU3g0DrxAYylSuOxAGk0iBVZYVqxgOShezB3nbJ/tVDOzmPCm67rce1+LhQPjNLImO2t7Ob88xtlLPS6eTylHi5xfkZQOUt2i3YZEWIIyNLJt5mYCD9x/kIWZLC425BxSVTTSPOohg8Ybw/KFZQiKdjMjW9PMt2dpy5iU7ILCyQwvEwLRsFA4S3MhMPRNXju9SXdg8D3Y7GkGeod21eDxR9aYLB1Hu46mjXEyRVBcGlmKtmDXW3ZxrgfPbycMXZtxk7OoG+zp3ciN191BmrZwNifkEqmGOC+wOLRMyZoZVXBxsy0SHJbS5BSF4Y++8Be88uoZPvyeB9m/axFpy+j1F54gHM7F5Y/SOrohjSU4R1mVSKXisi1JEUFEBUWicEHhrYuyIlNxw8F9vO2Ou/h3X/s6ew9fx76kgfZRnxusj1E6uYuwAR8o8yE6yeqOTF5jIcTFXVzkSTJIDLZQNKf38ob3f4ynv/Y53MVT3Noe44XSMlCCub0LXLm4wauFRVaBtOFZdBKS+EFvQcy2E+CkB6dhu4K+oVjdwtjATc0MmWUo61BYAi5qcWs9q1YSJQIyqU0cBIT3iDpNA+dIdYRSBe9AyWtb/2bhMSfOc/m55zmysB9TBSpg5AtGxQ7bKipItLNoCW7Up1zdwC5kyHKI297A5hWdVJOI6OYjxDixUCsKXPD1XDXOwUPNYwjy9Vt5E4iQeutrfsNV1Gq8Ewruqs47KimsjTo4KQPGx1GNFNBVMl6oZZSMyeDRqmaj4K8t0+J4pKanITFeUOIQKp5hE73LlM5HPZqrbcpCoEWoL3RXF6NcG5mIeslXSUiCw1cjfPivKMX5tYuXUSrh9ltuBG9YWlqhMo7eWIcQDMVoSCIi/OTS5Us888oJzqyvRDJS8CjtaQlH6j2DRIFJ6OeCLtDJJD4IyuCoksAoaM46QX5Yc8tixi23TjC34BkfH2NlVXD86XlOvaLYHjYoyhbatZgdH6fdnWFpfYAKhk7ImdAFi7M77JptMDk3xb5De5GJR6kKV4LyAuQAQk413CARltGmJ/QlbjMwli5y4+IMY2GcdtbDSo/JK3Y2R2jdosj7lAqSaU02ozh1WVIOJMeyBlkwHLt9Gqk2KIsuLx+/wN5myoy0ICS5F1yyFRcTaNy4mxc6Gaf6hg0XyIo+i0Zx49xt3Hr9G1HCAxnOD5AiEFxAaYW1Bl8FkJ4sS3Eth7EWn+cMpeMLTzzKo999kgfufiMf+cD7CFWBtSVeRRrWoA9aZwhZz5qlRCVxqeatwVtHZW38oALeCaRUCB3VAs5UeGfIJLz5zrv4xtPP8G/+6NP86l//GQShltR5kqyBNQ5jLFpqkDbeOitF5RxFVZIkkZssaiqXr2fcMtOMyiGNzixvfvCneeaJLzN4+SVuEJbLWqJ604wdTrjy6kXO9j2fsYI7mwn7jGfCOkrhSWWgJQI6CZRVhXAqFg8DPQLSVTE2ibigtIJYFKSIeE7j0VqQiEgzS0TMmXOEWmMr6i1/dIYFEaE2UgiM0AgbKC+cQ195DWUFZjSk6Pd59uuPoXZKxkWUvOGg2Frj3Le/Teu2W6lWzrB5YZmGCiQQlRxKXIPmuLrYRbVB7Cqji1JES5pUUUonwLqAsx6lVVyqEvPytNJxvhxsHDUQQGoIktIYpI7LPUTU/+p65OMEVFF3BsRE7BDiUs0HMDYWZaU1zgaqGvHpfKjVMpDKOAIyLkoaY9erUITIRg7xMcr6tagTpqKUTQbczg6qGNVzaPF917If6kJsQ4RXHziwSFlts7m1SdZscc99d7KxscrylWW67TaVyXn4he/x9NkT5HgSrdAh4VVjeNkpjmQpqTcILBNK4oVAa4vWMcPK9SQLxzLm9sKeu6YohWNlE555fpKlC3s4d2WGqhQcmcy5/UjGaFQx0U3Zu6/DK5dyLiwbdFji9iMjpsZXmR2/TK+tmJq/naKC7z5+haTZYWqyy4FDizhh8G4VW5wg77/G5sqAiewI7Zlp+qbL3OQR8q0hOlNUxhKKIf21JVIRgd+haRk/3EKMdXj+m2voYcn+bobsZLTbhiRpceqypxhYplNNUIYiOFad5ooIDHd1eHVcMhwR4eUDzx4vmJdz3HjoHpRs4p3Buc0Iq5EjBK0Yoqk1Kk3wQl6Lg/fSUwj4/MOP8JmvfpU7jx3jb3z0wzR0AGdi9xAUeDC2wCsXl3Mh4IRAKhk7wDSJUi5f9zn1rW+0rdawGOGRWuANjPfG+BsPfpBvPvVdPvvlv+D9D7yVNDi8rWKn5QNaJ1GO2GxgAuhUoVVGVRYI55HKIhOBsZHGJghYWyKbCcEIkvYsN7zpQdKZXRz/zrdoGcMAwbDTZWGmw0rIOT0oWN7JuavR5ohM6IaKhndMB5i0jgTx+mikbqRigGe8B5YBEgBBXSAkWl79oMt6Q29j1JH4S9FExA4cJbDex3mpEKjgSEKOe/JxTp4+CTZgByV5HpgoDKpw6DSaMKwAaSyX/t2XufCVr5H3C8bsiBkBiXeoWi8stMSWcQ6PkFcbR6w1IKLKQygVzRTxGcbPoQo124WYgBHifDf4OHtFSpz1lKYiSEVlLc1EXeuqpVK4Ki75ohsu7hJ8qCOOpECI+LuCgKA0Vip0GkixFEJgAxgf0ErjnaOZ6nrMEZN5xFU40NXCHuoXg6sz49gZO+8JgwGuv43o9fivxuKcpgn33nMXUga8DPSLnP93e+cWW1W17vH/GHPMudbqartoufUGWrxxuPVsi5dyjKgYjAHdxhc1PrDjy8EIgeiL4kN5MIEnE028JGqIPvUFMOR4OdQjFD0et+6WhlLcPd2AULQXsPS2ui5zzvGdhzHmbBcXJfukrM5m/JIVypyjq983L98c8xvfRTg2Gv61AV0n/oaxkTGsvGsJTp85jVPnziIPiThZSNqlSMLCZTmBv8NFnYghSS4mYsA4Wej3XKwu5ZhMCSxaOw9LlxNYpcRwJo+0Ox8/tqfwzTcp5P1lkDIFxgSqU//A2tUXsHwJRyYjMPzbWfzy9zTc8aWojvm4ZelprK7xgdwIKsqygF0Cys9HQtSitnIBBi+N49xoPy4Oj2D5v1SjZlEK0rOQnRyDM28CWa8bHitH3q1BKrUSMpUEYhxuNoNUXKLc8TEuM4DwUV7tYF59Ar2/TWLotzxW2AxJ7uJcqgTz7QyENR8/tA9jocdQzzkSHgcjHzLPUVJmYd7tKfxaBthxDoy4qLUESi7FUHXLXeDJBJjDAc+Cbefheza4Xa7a6HiA4ziQXM3yfN16JiddHGw7igP/eRi3L1uGf//LX1BRngQjF66bBSRBaD+w9DxA6NVqYcGTHrhwkMu7yogIgZhtq9mdEPC8PHzpw4nFIV0f0ld/F5LB812srKvDksUL8eYnH8NNZ/HnRx5EXFjw82oGnPdVIoNLEj4YuJ+A4BIxJ4ZcegL5TBZuWoJxO6zupV5FHfhxH7kyC3ZqCdbMX4T5qfn461f/ATY4AFFaiYn4YiQqhrAiYePU0Cjasmn02g5Wxizc5sTgZjPwhEDC4bBtAnkqHIyYmlGWJEogc3kAqjaFSuUNirQr4+ZJnVVGqrOGJK5TglWsMrha3ANTkRSMJCypnC6J4TT80QxczsGyhBKmykXmHSBvESxfgpEFW0osHh9BnDm4nOGIiwTiSMNmOoJLqmqFKrKF9GKiXjDjVjgrzkkKm2oKPXtnkLBt/YovpXpr0e4ACa5nxNBt9wh2TCVXWBbXNcMBi6k0eMmYKpPKGTzXB2cqBM/3JCS3AGEh50lkcx7KYhZsS8LnNjKup9woUkJwrtw8OtJD6PRoCakbxJJO9lCJLL5OgYb2ZghfIj0yDFZWioLWJn9ApA2xHB+DJfPoaD8F6bvovTCEyXwWZ06fx4njveCMIZvLoKOzB5mcD+4LxJ0Y4BNcEGwnjlEu8ENGYEDEkcxyWD7wawVD7UO1SC3kOC/HYI1xyLFy/M9fs/j5jAWLL4CfXwBOeXDWDweTqKskuIjj9OAEMpPjGLk8gtzYGCbH+lBdXQnuZvC/5wmJRAn6PQeutGGLCZSWngex+UhVCvx6ehB9gwMYHf8Nd95RhvTlEcgcg/DLAFhIT6rQu9zgAFi8BL9NXkYmPYpymcfpwWHkpMBYIoZY3MGlS0l0XxhHGYuhsqwMZ+U4MpUp9PdOoiJXjq7Oc1gmBNLMwimX4EFgxPJhVyQR4w7+ZHFkJlxcvJhDjKeQLKmDqFyM0xeHIaULIWzkslmdp6+64jKfkM3mkM1lVbdvIpBg+LG7C18f+xaOFceGf3sYly4O4+KvA5C+D9/11Eo7U8sqnKkwM1VaURVDt4QF4mpG7Ho+nEQctuMg5+ahvH0qAQCS4Lsu0hMTYDlP+YJ9H57nYvmy2/Bf/30Mg8NDWLf2PsSFDRD0a68qzWhZNuLxODzPhRAqplVK1c8sCHHydUKJZTtgtgUSFhLJUtgxB8NZF5Ur/oR/fPsdcvkJuIkYJlGCnJxAWWkCw9kM+qSH8XEXF2NxVHOB+cSQYgKWdMGZgCsJrisBZqHUtuG5HmyoDDXObR2apqIRhGWBSKiOy0TqXEAZ5aAYu7AE4AOWcPTCFYNLnnqAQsXxks/AHVWFzeIcrudpV4GjopaZSo5gtgWZFPA4R5qVIs0FpO/B83JqPGM6QUKAdOKDryvn+YxhwM0hJjhKbQfSc2E7ApI8MN+HDa5CHaWEz7ThDVwbXBXz96VUbwfMUjN/HZkRjzmqdjZjsB2hQv0EwGFDMlVS0/V89aYQVwuvY56LmKOm/eTEELNtuK6LHJiqIOcrH7Tn63wCUm9QqiG2ihz2fB+uUFFGngcM+xy/Mob05UtwykpwOT1+w7aM0fVKqc1ixsbGkEqlYCdtCGHB4qp2aD6vSljGnRh8z1MlFJmqtuT6fliDQ7n8mH5lsmBLlfKoTABAFkPMAtRLlMpEl+Qgp7vHggRAtm6mqVavue2DM0+VPZQ2mOWFiQE8yN5Ry/w6n12oRyi3dHcAZTRIqhvOAoclPVjSg2vZIO5CXXoCEhZgSXDfBqnlXMDPAyRVGqulHFfSBeDaalGHu/AcC9zzwYlj0rcgQIgxT722kVClGDiBCYA4ha93jNsqA4qrVjiqODYAfWMThcsh+h/1f9LB867nq7rCYChx4hBE8EjC1RMGFhyeYFlFJyZMT03lFPyse+PqVW3tEtVZVvpXGfTMS6/O67CjPFSGn821rsH5njZxUdeFloPCQIDwVZt0wR4u1Y0f+kC5avjJOYPMe+psc+WbJSJwX3V1ARiY7yMm1cNHtSnyIXSKr6dfoSVUZwnlmiAwUgZRBjoxhA+tYJYGqCgSFhwQgk4h1mFiWglPJ9hwy9IuGl32FaTKa07LhOQ6ZlllqdnhASao0pPSl3rRbCpuOFh0Y0FWhL7XMlLN7B3dg4sJlT4vPZW+zfTx9dVwnbqidLaEpZJ8mKrT4UP5dYkIgusHEAuuEamdPUy7r9TF4UvlalCvDLqEppaPh+OmzitItY0KorGD0USkXSMESKbKtBIhB0KGM+SEACwGnzx4Yz5GR0fD1P7rEUlDPDo6innz5qnSR4BeCeX6AvFV6ExwIUK90mHajYng+gDCgiUCKoQlaJc9NYbpO1UZCCbVSVUnR/nolGGQAAiMOJjFIC0fAFPVx6bd6GrxwEPBmQVXPlJ42uLofTIIy+H6+6GeDVIXr+dTctpShS9JxuCTDSCv4jMRtIEBLE/AkT6ICFnLAoRUQe7BwhdpVS3Vb8uSXpg2pDJLLd28QKrsNhbIrv7BtY4vTcWX6oKxenGDgmlP+IAM7bn2b9K0G0NbTkxbi9F/J9g49f3QKcBgypBYqvABXKYehHxaYSypfz2wvYHdCFQhCwXn74/hEPo0UvDqThIeB4hb0KkJ6lwzPfUjqdr5BLoFpblp2me6DNf7P11j/zV+ZnJqbBDmSwTI6dFWN2IV2PQDhYLjd9WQ4G+TPjYI3A3X0FNv45JN+x4Wfr26BqfJEfhw9WRg6v5VCrGwDmahQEyPY+EjeUr3qYdsMBGgKVMQXO9gUJaDwJmaeIWXZHDdpIGRkRGkUqnfP5RRNMQXLlzAkiVLii2GwWAw/CF9fX2oq6v73TGRNMRSSvT09GDFihXo6+v7w2n/bCXoRh1lHYC5ocdc0AEweswmiAjj4+OoqanRcenXJ5KLdZxz1NbWAgDKy8sje6IC5oIOwNzQYy7oABg9Zgt/5JIIuPEcPIPBYDDMCMYQGwwGQ5GJrCGOxWJobm5GLBYrtij/NHNBB2Bu6DEXdACMHlElkot1BoPBMJeI7IzYYDAY5grGEBsMBkORMYbYYDAYiowxxAaDwVBkjCE2GAyGIhNJQ/zuu++ivr4e8XgcjY2N+Oabb4otUsixY8fwxBNPoKamBowxfPrppwX7iQi7d+9GTU0NEokEHnroIXR3dxeMyeVy2L59OxYsWIBkMoknn3wSFy5cuIlaAHv27ME999yDsrIyLFq0CE899RR6enoKxsx2Xd577z2sWbMmzM5qamrCF198ERn5r8WePXvAGMPOnTvDbVHQY/fu3boS3NSnqqoqUjrMKBQxWlpayLZt+uCDD+jUqVO0Y8cOSiaTdO7cuWKLRkREn3/+Ob3++uu0f/9+AkAHDx4s2L93714qKyuj/fv3U1dXFz3zzDNUXV1NY2Nj4ZitW7dSbW0ttba2UkdHBz388MPU0NBAnufdND0ee+wx2rdvH508eZI6Oztp06ZNtHTpUpqYmIiMLocOHaLPPvuMenp6qKenh3bt2kW2bdPJkycjIf+V/PDDD3TrrbfSmjVraMeOHeH2KOjR3NxMK1eupP7+/vAzNDQUKR1mksgZ4nvvvZe2bt1asG358uX06quvFkmi63OlIZZSUlVVFe3duzfcls1mKZVK0fvvv09ERCMjI2TbNrW0tIRjfvnlF+Kc05dffnnTZL+SoaEhAkBtbW1EFF1dKioq6MMPP4yc/OPj43THHXdQa2srrV+/PjTEUdGjubmZGhoarrkvKjrMJJFyTeTzebS3t2Pjxo0F2zdu3IjvvvuuSFLdOGfPnsXAwECB/LFYDOvXrw/lb29vh+u6BWNqamqwatWqouo4OjoKAKisrAQQPV1830dLSwvS6TSampoiJ/9LL72ETZs24dFHHy3YHiU9ent7UVNTg/r6ejz77LM4c+ZM5HSYKSJVfe3SpUvwfR+LFy8u2L548WIMDAwUSaobJ5DxWvKfO3cuHOM4DioqKq4aUywdiQgvv/wyHnjgAaxatQpAdHTp6upCU1MTstksSktLcfDgQaxYsSK8eWe7/ADQ0tKCjo4O/Pjjj1fti8p5uO+++/DJJ5/gzjvvxODgIN544w2sW7cO3d3dkdFhJomUIQ64sk01hW1ZosE/I38xddy2bRtOnDiBb7/99qp9s12Xu+66C52dnRgZGcH+/fuxZcsWtLW1hftnu/x9fX3YsWMHDh8+jHg8ft1xs12Pxx9/PPx59erVaGpqwm233YaPP/4Y999/P4DZr8NMEinXxIIFC2BZ1lVPwKGhoaueprORYJX49+SvqqpCPp/H5cuXrzvmZrJ9+3YcOnQIR44cKegyEBVdHMfB7bffjrVr12LPnj1oaGjAW2+9FRn529vbMTQ0hMbGRgghIIRAW1sb3n77bQghQjlmux5XkkwmsXr1avT29kbmXMwkkTLEjuOgsbERra2tBdtbW1uxbt26Ikl149TX16OqqqpA/nw+j7a2tlD+xsZG2LZdMKa/vx8nT568qToSEbZt24YDBw7g66+/Rn19fcH+KOkyHSJCLpeLjPwbNmxAV1cXOjs7w8/atWvx/PPPo7OzE8uWLYuEHleSy+Xw008/obq6OjLnYkYpxgrh/4cgfO2jjz6iU6dO0c6dOymZTNLPP/9cbNGISK1uHz9+nI4fP04A6M0336Tjx4+H4XV79+6lVCpFBw4coK6uLnruueeuGaZTV1dHX331FXV0dNAjjzxy08N0XnzxRUqlUnT06NGCkKPJyclwzGzX5bXXXqNjx47R2bNn6cSJE7Rr1y7inNPhw4cjIf/1mB41QRQNPV555RU6evQonTlzhr7//nvavHkzlZWVhfdtFHSYSSJniImI3nnnHbrlllvIcRy6++67w5Cq2cCRI0em96QNP1u2bCEiFarT3NxMVVVVFIvF6MEHH6Surq6C78hkMrRt2zaqrKykRCJBmzdvpvPnz99UPa6lAwDat29fOGa26/LCCy+E18nChQtpw4YNoRGOgvzX40pDHAU9grhg27appqaGnn76aeru7o6UDjOJqUdsMBgMRSZSPmKDwWCYixhDbDAYDEXGGGKDwWAoMsYQGwwGQ5ExhthgMBiKjDHEBoPBUGSMITYYDIYiYwyxwWAwFBljiA0Gg6HIGENsMBgMRcYYYoPBYCgy/wdRh8dg08XbNgAAAABJRU5ErkJggg==", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "plt.imshow(plt.imread('picasso.jpg'))\n", + "plt.title('Style Image - Picasso')" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 37, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "ename": "InvalidArgumentError", + "evalue": "{{function_node __wrapped__ConcatV2_N_3_device_/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0}} ConcatOp : Ranks of all input tensors should match: shape[0] = [1,400,711,3] vs. shape[2] = [4] [Op:ConcatV2] name: concat", + "output_type": "error", + "traceback": [ + "\u001b[1;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m", + "\u001b[1;31mInvalidArgumentError\u001b[0m Traceback (most recent call last)", + "Cell \u001b[1;32mIn[37], line 36\u001b[0m\n\u001b[0;32m 33\u001b[0m combination_image \u001b[38;5;241m=\u001b[39m tf\u001b[38;5;241m.\u001b[39mVariable((\u001b[38;5;241m1\u001b[39m, img_nrows, img_ncols, \u001b[38;5;241m3\u001b[39m), dtype\u001b[38;5;241m=\u001b[39mtf\u001b[38;5;241m.\u001b[39mfloat32)\n\u001b[0;32m 35\u001b[0m \u001b[38;5;66;03m# объединяем изображения в батч\u001b[39;00m\n\u001b[1;32m---> 36\u001b[0m input_tensor \u001b[38;5;241m=\u001b[39m tf\u001b[38;5;241m.\u001b[39mconcat([base_image,\n\u001b[0;32m 37\u001b[0m style_reference_image,\n\u001b[0;32m 38\u001b[0m combination_image], axis\u001b[38;5;241m=\u001b[39m\u001b[38;5;241m0\u001b[39m)\n\u001b[0;32m 40\u001b[0m \u001b[38;5;66;03m# загружаем предобученную сеть\u001b[39;00m\n\u001b[0;32m 41\u001b[0m model \u001b[38;5;241m=\u001b[39m vgg19\u001b[38;5;241m.\u001b[39mVGG19(input_tensor\u001b[38;5;241m=\u001b[39minput_tensor,\n\u001b[0;32m 42\u001b[0m weights\u001b[38;5;241m=\u001b[39m\u001b[38;5;124m'\u001b[39m\u001b[38;5;124mimagenet\u001b[39m\u001b[38;5;124m'\u001b[39m, include_top\u001b[38;5;241m=\u001b[39m\u001b[38;5;28;01mFalse\u001b[39;00m)\n", + "File \u001b[1;32mE:\\anaconda3\\Lib\\site-packages\\tensorflow\\python\\util\\traceback_utils.py:153\u001b[0m, in \u001b[0;36mfilter_traceback..error_handler\u001b[1;34m(*args, **kwargs)\u001b[0m\n\u001b[0;32m 151\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mexcept\u001b[39;00m \u001b[38;5;167;01mException\u001b[39;00m \u001b[38;5;28;01mas\u001b[39;00m e:\n\u001b[0;32m 152\u001b[0m filtered_tb \u001b[38;5;241m=\u001b[39m _process_traceback_frames(e\u001b[38;5;241m.\u001b[39m__traceback__)\n\u001b[1;32m--> 153\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mraise\u001b[39;00m e\u001b[38;5;241m.\u001b[39mwith_traceback(filtered_tb) \u001b[38;5;28;01mfrom\u001b[39;00m \u001b[38;5;28;01mNone\u001b[39;00m\n\u001b[0;32m 154\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mfinally\u001b[39;00m:\n\u001b[0;32m 155\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mdel\u001b[39;00m filtered_tb\n", + "File \u001b[1;32mE:\\anaconda3\\Lib\\site-packages\\tensorflow\\python\\framework\\ops.py:5983\u001b[0m, in \u001b[0;36mraise_from_not_ok_status\u001b[1;34m(e, name)\u001b[0m\n\u001b[0;32m 5981\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mdef\u001b[39;00m \u001b[38;5;21mraise_from_not_ok_status\u001b[39m(e, name) \u001b[38;5;241m-\u001b[39m\u001b[38;5;241m>\u001b[39m NoReturn:\n\u001b[0;32m 5982\u001b[0m e\u001b[38;5;241m.\u001b[39mmessage \u001b[38;5;241m+\u001b[39m\u001b[38;5;241m=\u001b[39m (\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;124m name: \u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m \u001b[38;5;241m+\u001b[39m \u001b[38;5;28mstr\u001b[39m(name \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m name \u001b[38;5;129;01mis\u001b[39;00m \u001b[38;5;129;01mnot\u001b[39;00m \u001b[38;5;28;01mNone\u001b[39;00m \u001b[38;5;28;01melse\u001b[39;00m \u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m))\n\u001b[1;32m-> 5983\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mraise\u001b[39;00m core\u001b[38;5;241m.\u001b[39m_status_to_exception(e) \u001b[38;5;28;01mfrom\u001b[39;00m \u001b[38;5;28;01mNone\u001b[39;00m\n", + "\u001b[1;31mInvalidArgumentError\u001b[0m: {{function_node __wrapped__ConcatV2_N_3_device_/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0}} ConcatOp : Ranks of all input tensors should match: shape[0] = [1,400,711,3] vs. shape[2] = [4] [Op:ConcatV2] name: concat" + ] + } + ], + "source": [ + "# препроцессинг изображения для отправки в сеть vgg19\n", + "def preprocess_image(image_path):\n", + " img = load_img(image_path, target_size=(img_nrows, img_ncols))\n", + " img = img_to_array(img)\n", + " img = np.expand_dims(img, axis=0)\n", + " img = vgg19.preprocess_input(img)\n", + " return img.astype('float32')\n", + "\n", + "# преобразуем сгенерированный тензор в изображение\n", + "def deprocess_image(x):\n", + " if K.image_data_format() == 'channels_first':\n", + " x = x.reshape((3, img_nrows, img_ncols))\n", + " x = x.transpose((1, 2, 0))\n", + " else:\n", + " x = x.reshape((img_nrows, img_ncols, 3))\n", + " # возвращаем смещение относительно среднего\n", + " x[:, :, 0] += 103.939\n", + " x[:, :, 1] += 116.779\n", + " x[:, :, 2] += 123.68\n", + " # 'BGR'->'RGB'\n", + " x = x[:, :, ::-1]\n", + " x = np.clip(x, 0, 255).astype('uint8')\n", + " return x\n", + "\n", + "# загружаем изображения и подготоваливаем к прогону через vgg\n", + "base_image = tf.constant(preprocess_image(CONTENT_IMG_PATH), dtype=tf.float32)\n", + "style_reference_image = tf.constant(preprocess_image(STYLE_IMG_PATH), dtype=tf.float32)\n", + "\n", + "# создаем буфер для сохранения результирующего изображения\n", + "if K.image_data_format() == 'channels_first':\n", + " combination_image = tf.Variable((1, 3, img_nrows, img_ncols), dtype=tf.float32)\n", + "else:\n", + " combination_image = tf.Variable((1, img_nrows, img_ncols, 3), dtype=tf.float32)\n", + "\n", + "# объединяем изображения в батч\n", + "input_tensor = tf.concat([base_image,\n", + " style_reference_image,\n", + " combination_image], axis=0)\n", + "\n", + "# загружаем предобученную сеть\n", + "model = vgg19.VGG19(input_tensor=input_tensor,\n", + " weights='imagenet', include_top=False)\n", + "print('Model loaded.')\n", + "\n", + "# словарь выходов слоев\n", + "outputs_dict = dict([(layer.name, layer.output) for layer in model.layers])" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "_________________________________________________________________\n", + "Layer (type) Output Shape Param # \n", + "=================================================================\n", + "input_1 (InputLayer) (None, None, None, 3) 0 \n", + "_________________________________________________________________\n", + "block1_conv1 (Conv2D) (None, None, None, 64) 1792 \n", + "_________________________________________________________________\n", + "block1_conv2 (Conv2D) (None, None, None, 64) 36928 \n", + "_________________________________________________________________\n", + "block1_pool (MaxPooling2D) (None, None, None, 64) 0 \n", + "_________________________________________________________________\n", + "block2_conv1 (Conv2D) (None, None, None, 128) 73856 \n", + "_________________________________________________________________\n", + "block2_conv2 (Conv2D) (None, None, None, 128) 147584 \n", + "_________________________________________________________________\n", + "block2_pool (MaxPooling2D) (None, None, None, 128) 0 \n", + "_________________________________________________________________\n", + "block3_conv1 (Conv2D) (None, None, None, 256) 295168 \n", + "_________________________________________________________________\n", + "block3_conv2 (Conv2D) (None, None, None, 256) 590080 \n", + "_________________________________________________________________\n", + "block3_conv3 (Conv2D) (None, None, None, 256) 590080 \n", + "_________________________________________________________________\n", + "block3_conv4 (Conv2D) (None, None, None, 256) 590080 \n", + "_________________________________________________________________\n", + "block3_pool (MaxPooling2D) (None, None, None, 256) 0 \n", + "_________________________________________________________________\n", + "block4_conv1 (Conv2D) (None, None, None, 512) 1180160 \n", + "_________________________________________________________________\n", + "block4_conv2 (Conv2D) (None, None, None, 512) 2359808 \n", + "_________________________________________________________________\n", + "block4_conv3 (Conv2D) (None, None, None, 512) 2359808 \n", + "_________________________________________________________________\n", + "block4_conv4 (Conv2D) (None, None, None, 512) 2359808 \n", + "_________________________________________________________________\n", + "block4_pool (MaxPooling2D) (None, None, None, 512) 0 \n", + "_________________________________________________________________\n", + "block5_conv1 (Conv2D) (None, None, None, 512) 2359808 \n", + "_________________________________________________________________\n", + "block5_conv2 (Conv2D) (None, None, None, 512) 2359808 \n", + "_________________________________________________________________\n", + "block5_conv3 (Conv2D) (None, None, None, 512) 2359808 \n", + "_________________________________________________________________\n", + "block5_conv4 (Conv2D) (None, None, None, 512) 2359808 \n", + "_________________________________________________________________\n", + "block5_pool (MaxPooling2D) (None, None, None, 512) 0 \n", + "=================================================================\n", + "Total params: 20,024,384\n", + "Trainable params: 20,024,384\n", + "Non-trainable params: 0\n", + "_________________________________________________________________\n" + ] + } + ], + "source": [ + "model.summary()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": true, + "jupyter": { + "outputs_hidden": true + } + }, + "source": [ + "## Задаем функцию потерь" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "metadata": { + "collapsed": true, + "jupyter": { + "outputs_hidden": true + } + }, + "outputs": [], + "source": [ + "# матрица ковариации\n", + "def gram_matrix(x):\n", + " assert K.ndim(x) == 3\n", + " if K.image_data_format() == 'channels_first':\n", + " features = K.batch_flatten(x)\n", + " else:\n", + " features = K.batch_flatten(K.permute_dimensions(x, (2, 0, 1)))\n", + " gram = K.dot(features, K.transpose(features))\n", + " return gram\n", + "\n", + "# функция потерь стиля вычисляется на основе матрицы ковариации\n", + "def style_loss(style, combination):\n", + " assert K.ndim(style) == 3\n", + " assert K.ndim(combination) == 3\n", + " S = gram_matrix(style)\n", + " C = gram_matrix(combination)\n", + " channels = 3\n", + " size = img_nrows * img_ncols\n", + " return K.sum(K.square(S - C)) / (4. * (channels ** 2) * (size ** 2))\n", + "\n", + "# функция потерь для содержания\n", + "def content_loss(base, combination):\n", + " return K.sum(K.square(combination - base))\n", + "\n", + "# накладываем ограничение на похожесть соседних пикселей\n", + "def total_variation_loss(x):\n", + " assert K.ndim(x) == 4\n", + " if K.image_data_format() == 'channels_first':\n", + " a = K.square(x[:, :, :img_nrows - 1, :img_ncols - 1] - x[:, :, 1:, :img_ncols - 1])\n", + " b = K.square(x[:, :, :img_nrows - 1, :img_ncols - 1] - x[:, :, :img_nrows - 1, 1:])\n", + " else:\n", + " a = K.square(x[:, :img_nrows - 1, :img_ncols - 1, :] - x[:, 1:, :img_ncols - 1, :])\n", + " b = K.square(x[:, :img_nrows - 1, :img_ncols - 1, :] - x[:, :img_nrows - 1, 1:, :])\n", + " return K.sum(K.pow(a + b, 1.25))" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Объединяем функции потерь" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "loss = K.variable(0.)\n", + "\n", + "# контент вычисляем только для слоя 'block5_conv2'\n", + "layer_features = outputs_dict['block5_conv2']\n", + "base_image_features = layer_features[0, :, :, :]\n", + "combination_features = layer_features[2, :, :, :]\n", + "loss += CONTENT_WEIGHT * content_loss(base_image_features,\n", + " combination_features)\n", + "\n", + "# функцию потерь стиля вычисляем на всех сверточных слоях\n", + "feature_layers = ['block1_conv1', 'block2_conv1',\n", + " 'block3_conv1', 'block4_conv1',\n", + " 'block5_conv1']\n", + "for layer_name in feature_layers:\n", + " layer_features = outputs_dict[layer_name]\n", + " style_reference_features = layer_features[1, :, :, :]\n", + " combination_features = layer_features[2, :, :, :]\n", + " sl = style_loss(style_reference_features, combination_features)\n", + " loss += (STYLE_WEIGHT / len(feature_layers)) * sl\n", + " \n", + "# добавляем функцию потерь на похожесть соседних пикселей\n", + "loss += VARIATION_WEIGHT * total_variation_loss(combination_image)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Градиенты полученного изображения от функции потерь" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "collapsed": true, + "jupyter": { + "outputs_hidden": true + } + }, + "outputs": [], + "source": [ + "# градиенты считаются автоматически по правилу дифференцирования сложной функции\n", + "grads = K.gradients(loss, combination_image)\n", + "\n", + "outputs = [loss]\n", + "if isinstance(grads, (list, tuple)):\n", + " outputs += grads\n", + "else:\n", + " outputs.append(grads)\n", + "\n", + "f_outputs = K.function([combination_image], outputs)\n", + "\n", + "# вычисляем функцию потерь и градиенты\n", + "def eval_loss_and_grads(x):\n", + " if K.image_data_format() == 'channels_first':\n", + " x = x.reshape((1, 3, img_nrows, img_ncols))\n", + " else:\n", + " x = x.reshape((1, img_nrows, img_ncols, 3))\n", + " outs = f_outputs([x])\n", + " loss_value = outs[0]\n", + " if len(outs[1:]) == 1:\n", + " grad_values = outs[1].flatten().astype('float64')\n", + " else:\n", + " grad_values = np.array(outs[1:]).flatten().astype('float64')\n", + " return loss_value, grad_values\n", + "\n", + "# обертка для класса оптимизатора\n", + "class Evaluator(object):\n", + "\n", + " def __init__(self):\n", + " self.loss_value = None\n", + " self.grads_values = None\n", + "\n", + " def loss(self, x):\n", + " assert self.loss_value is None\n", + " loss_value, grad_values = eval_loss_and_grads(x)\n", + " self.loss_value = loss_value\n", + " self.grad_values = grad_values\n", + " return self.loss_value\n", + "\n", + " def grads(self, x):\n", + " assert self.loss_value is not None\n", + " grad_values = np.copy(self.grad_values)\n", + " self.loss_value = None\n", + " self.grad_values = None\n", + " return grad_values\n", + "\n", + "evaluator = Evaluator()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Запускаем процесс стилизации изображения" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Start of iteration 0\n", + "Current loss value: 2.89593e+09\n" + ] + }, + { + "name": "stderr", + "output_type": "stream", + "text": [ + "/usr/local/lib/python3.5/site-packages/ipykernel_launcher.py:14: DeprecationWarning: `imsave` is deprecated!\n", + "`imsave` is deprecated in SciPy 1.0.0, and will be removed in 1.2.0.\n", + "Use ``imageio.imwrite`` instead.\n", + " \n" + ] + }, + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Image saved as neural_style_0.png\n", + "Iteration 0 completed in 436s\n", + "Start of iteration 1\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# инициализируем исходным изображением\n", + "x = preprocess_image(CONTENT_IMG_PATH)\n", + "\n", + "for i in range(ITERATIONS):\n", + " print('Start of iteration', i)\n", + " start_time = time.time()\n", + " # вычисляем градиент и обновляем значения\n", + " x, min_val, info = fmin_l_bfgs_b(evaluator.loss, x.flatten(),\n", + " fprime=evaluator.grads, maxfun=20)\n", + " print('Current loss value:', min_val)\n", + " # сохраняем сгенерированное изображение\n", + " img = deprocess_image(x.copy())\n", + " fname = 'neural_style_%d.png' % i\n", + " imsave(fname, img)\n", + " end_time = time.time()\n", + " print('Image saved as', fname)\n", + " print('Iteration %d completed in %ds' % (i, end_time - start_time))" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Результат" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 68, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "execution_count": 68, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXsAAADrCAYAAACILzb8AAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlz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\n", + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "plt.imshow(plt.imread('./data/styled_monet_0.png'))\n", + "plt.title('Monet 0')" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 67, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "execution_count": 67, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXsAAADrCAYAAACILzb8AAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlz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\n", + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "plt.imshow(plt.imread('./data/styled_monet_1.png'))\n", + "plt.title('Monet 1')" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 65, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "execution_count": 65, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXsAAADrCAYAAACILzb8AAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlz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\ngg==\n", + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "plt.imshow(plt.imread('./data/styled_picasso_0.png'))\n", + "plt.title('Picasso 0')" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 66, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "execution_count": 66, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXsAAADrCAYAAACILzb8AAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlz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\n9lOmTJnyJmBq7KdMmTLlTcD/AdnjYG8zcfczAAAAAElFTkSuQmCC\n", + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "plt.imshow(plt.imread('./data/styled_picasso_1.png'))\n", + "plt.title('Picasso 1')" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3 (ipykernel)", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.12.4" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 4 +} diff --git a/лр10/005-neural-style.ipynb b/лр10/005-neural-style.ipynb new file mode 100644 index 0000000..58d2c70 --- /dev/null +++ b/лр10/005-neural-style.ipynb @@ -0,0 +1,680 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import time\n", + "from keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array\n", + "# from scipy.misc import imsave\n", + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "import numpy as np\n", + "from scipy.optimize import fmin_l_bfgs_b" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 27, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "from keras.applications import vgg19\n", + "from keras import backend as K\n", + "import tensorflow as tf" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Исходные изображения и параметры алгоритма" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "CONTENT_IMG_PATH = 'moscow.jpg'\n", + "STYLE_IMG_PATH = 'monet.jpg'\n", + "\n", + "ITERATIONS = 3 # число итераций\n", + "STYLE_WEIGHT = 0.5 # веса функции потерь стиля\n", + "CONTENT_WEIGHT = 0.75 # вес функции потерь содержимого\n", + "VARIATION_WEIGHT = 0.99 # вес функции потерь разницы между соседними пикселами" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Задаем размеры выходного изображения" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "width, height = load_img(CONTENT_IMG_PATH).size\n", + "img_nrows = 400\n", + "img_ncols = int(width * img_nrows / height)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Визуализируем исходные изображения" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "Text(0.5, 1.0, 'Content Image')" + ] + }, + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "%matplotlib inline\n", + "plt.imshow(plt.imread(CONTENT_IMG_PATH))\n", + "plt.title('Content Image')" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "Text(0.5, 1.0, 'Style Image - Monet')" + ] + }, + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "plt.imshow(plt.imread('monet.jpg'))\n", + "plt.title('Style Image - Monet')" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "Text(0.5, 1.0, 'Style Image - Picasso')" + ] + }, + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "plt.imshow(plt.imread('picasso.jpg'))\n", + "plt.title('Style Image - Picasso')" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 37, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "ename": "InvalidArgumentError", + "evalue": "{{function_node __wrapped__ConcatV2_N_3_device_/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0}} ConcatOp : Ranks of all input tensors should match: shape[0] = [1,400,711,3] vs. shape[2] = [4] [Op:ConcatV2] name: concat", + "output_type": "error", + "traceback": [ + "\u001b[1;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m", + "\u001b[1;31mInvalidArgumentError\u001b[0m Traceback (most recent call last)", + "Cell \u001b[1;32mIn[37], line 36\u001b[0m\n\u001b[0;32m 33\u001b[0m combination_image \u001b[38;5;241m=\u001b[39m tf\u001b[38;5;241m.\u001b[39mVariable((\u001b[38;5;241m1\u001b[39m, img_nrows, img_ncols, \u001b[38;5;241m3\u001b[39m), dtype\u001b[38;5;241m=\u001b[39mtf\u001b[38;5;241m.\u001b[39mfloat32)\n\u001b[0;32m 35\u001b[0m \u001b[38;5;66;03m# объединяем изображения в батч\u001b[39;00m\n\u001b[1;32m---> 36\u001b[0m input_tensor \u001b[38;5;241m=\u001b[39m tf\u001b[38;5;241m.\u001b[39mconcat([base_image,\n\u001b[0;32m 37\u001b[0m style_reference_image,\n\u001b[0;32m 38\u001b[0m combination_image], axis\u001b[38;5;241m=\u001b[39m\u001b[38;5;241m0\u001b[39m)\n\u001b[0;32m 40\u001b[0m \u001b[38;5;66;03m# загружаем предобученную сеть\u001b[39;00m\n\u001b[0;32m 41\u001b[0m model \u001b[38;5;241m=\u001b[39m vgg19\u001b[38;5;241m.\u001b[39mVGG19(input_tensor\u001b[38;5;241m=\u001b[39minput_tensor,\n\u001b[0;32m 42\u001b[0m weights\u001b[38;5;241m=\u001b[39m\u001b[38;5;124m'\u001b[39m\u001b[38;5;124mimagenet\u001b[39m\u001b[38;5;124m'\u001b[39m, include_top\u001b[38;5;241m=\u001b[39m\u001b[38;5;28;01mFalse\u001b[39;00m)\n", + "File \u001b[1;32mE:\\anaconda3\\Lib\\site-packages\\tensorflow\\python\\util\\traceback_utils.py:153\u001b[0m, in \u001b[0;36mfilter_traceback..error_handler\u001b[1;34m(*args, **kwargs)\u001b[0m\n\u001b[0;32m 151\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mexcept\u001b[39;00m \u001b[38;5;167;01mException\u001b[39;00m \u001b[38;5;28;01mas\u001b[39;00m e:\n\u001b[0;32m 152\u001b[0m filtered_tb \u001b[38;5;241m=\u001b[39m _process_traceback_frames(e\u001b[38;5;241m.\u001b[39m__traceback__)\n\u001b[1;32m--> 153\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mraise\u001b[39;00m e\u001b[38;5;241m.\u001b[39mwith_traceback(filtered_tb) \u001b[38;5;28;01mfrom\u001b[39;00m \u001b[38;5;28;01mNone\u001b[39;00m\n\u001b[0;32m 154\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mfinally\u001b[39;00m:\n\u001b[0;32m 155\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mdel\u001b[39;00m filtered_tb\n", + "File \u001b[1;32mE:\\anaconda3\\Lib\\site-packages\\tensorflow\\python\\framework\\ops.py:5983\u001b[0m, in \u001b[0;36mraise_from_not_ok_status\u001b[1;34m(e, name)\u001b[0m\n\u001b[0;32m 5981\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mdef\u001b[39;00m \u001b[38;5;21mraise_from_not_ok_status\u001b[39m(e, name) \u001b[38;5;241m-\u001b[39m\u001b[38;5;241m>\u001b[39m NoReturn:\n\u001b[0;32m 5982\u001b[0m e\u001b[38;5;241m.\u001b[39mmessage \u001b[38;5;241m+\u001b[39m\u001b[38;5;241m=\u001b[39m (\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;124m name: \u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m \u001b[38;5;241m+\u001b[39m \u001b[38;5;28mstr\u001b[39m(name \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m name \u001b[38;5;129;01mis\u001b[39;00m \u001b[38;5;129;01mnot\u001b[39;00m \u001b[38;5;28;01mNone\u001b[39;00m \u001b[38;5;28;01melse\u001b[39;00m \u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m))\n\u001b[1;32m-> 5983\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mraise\u001b[39;00m core\u001b[38;5;241m.\u001b[39m_status_to_exception(e) \u001b[38;5;28;01mfrom\u001b[39;00m \u001b[38;5;28;01mNone\u001b[39;00m\n", + "\u001b[1;31mInvalidArgumentError\u001b[0m: {{function_node __wrapped__ConcatV2_N_3_device_/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0}} ConcatOp : Ranks of all input tensors should match: shape[0] = [1,400,711,3] vs. shape[2] = [4] [Op:ConcatV2] name: concat" + ] + } + ], + "source": [ + "# препроцессинг изображения для отправки в сеть vgg19\n", + "def preprocess_image(image_path):\n", + " img = load_img(image_path, target_size=(img_nrows, img_ncols))\n", + " img = img_to_array(img)\n", + " img = np.expand_dims(img, axis=0)\n", + " img = vgg19.preprocess_input(img)\n", + " return img.astype('float32')\n", + "\n", + "# преобразуем сгенерированный тензор в изображение\n", + "def deprocess_image(x):\n", + " if K.image_data_format() == 'channels_first':\n", + " x = x.reshape((3, img_nrows, img_ncols))\n", + " x = x.transpose((1, 2, 0))\n", + " else:\n", + " x = x.reshape((img_nrows, img_ncols, 3))\n", + " # возвращаем смещение относительно среднего\n", + " x[:, :, 0] += 103.939\n", + " x[:, :, 1] += 116.779\n", + " x[:, :, 2] += 123.68\n", + " # 'BGR'->'RGB'\n", + " x = x[:, :, ::-1]\n", + " x = np.clip(x, 0, 255).astype('uint8')\n", + " return x\n", + "\n", + "# загружаем изображения и подготоваливаем к прогону через vgg\n", + "base_image = tf.constant(preprocess_image(CONTENT_IMG_PATH), dtype=tf.float32)\n", + "style_reference_image = tf.constant(preprocess_image(STYLE_IMG_PATH), dtype=tf.float32)\n", + "\n", + "# создаем буфер для сохранения результирующего изображения\n", + "if K.image_data_format() == 'channels_first':\n", + " combination_image = tf.Variable((1, 3, img_nrows, img_ncols), dtype=tf.float32)\n", + "else:\n", + " combination_image = tf.Variable((1, img_nrows, img_ncols, 3), dtype=tf.float32)\n", + "\n", + "# объединяем изображения в батч\n", + "input_tensor = tf.concat([base_image,\n", + " style_reference_image,\n", + " combination_image], axis=0)\n", + "\n", + "# загружаем предобученную сеть\n", + "model = vgg19.VGG19(input_tensor=input_tensor,\n", + " weights='imagenet', include_top=False)\n", + "print('Model loaded.')\n", + "\n", + "# словарь выходов слоев\n", + "outputs_dict = dict([(layer.name, layer.output) for layer in model.layers])" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "_________________________________________________________________\n", + "Layer (type) Output Shape Param # \n", + "=================================================================\n", + "input_1 (InputLayer) (None, None, None, 3) 0 \n", + "_________________________________________________________________\n", + "block1_conv1 (Conv2D) (None, None, None, 64) 1792 \n", + "_________________________________________________________________\n", + "block1_conv2 (Conv2D) (None, None, None, 64) 36928 \n", + "_________________________________________________________________\n", + "block1_pool (MaxPooling2D) (None, None, None, 64) 0 \n", + "_________________________________________________________________\n", + "block2_conv1 (Conv2D) (None, None, None, 128) 73856 \n", + "_________________________________________________________________\n", + "block2_conv2 (Conv2D) (None, None, None, 128) 147584 \n", + "_________________________________________________________________\n", + "block2_pool (MaxPooling2D) (None, None, None, 128) 0 \n", + "_________________________________________________________________\n", + "block3_conv1 (Conv2D) (None, None, None, 256) 295168 \n", + "_________________________________________________________________\n", + "block3_conv2 (Conv2D) (None, None, None, 256) 590080 \n", + "_________________________________________________________________\n", + "block3_conv3 (Conv2D) (None, None, None, 256) 590080 \n", + "_________________________________________________________________\n", + "block3_conv4 (Conv2D) (None, None, None, 256) 590080 \n", + "_________________________________________________________________\n", + "block3_pool (MaxPooling2D) (None, None, None, 256) 0 \n", + "_________________________________________________________________\n", + "block4_conv1 (Conv2D) (None, None, None, 512) 1180160 \n", + "_________________________________________________________________\n", + "block4_conv2 (Conv2D) (None, None, None, 512) 2359808 \n", + "_________________________________________________________________\n", + "block4_conv3 (Conv2D) (None, None, None, 512) 2359808 \n", + "_________________________________________________________________\n", + "block4_conv4 (Conv2D) (None, None, None, 512) 2359808 \n", + "_________________________________________________________________\n", + "block4_pool (MaxPooling2D) (None, None, None, 512) 0 \n", + "_________________________________________________________________\n", + "block5_conv1 (Conv2D) (None, None, None, 512) 2359808 \n", + "_________________________________________________________________\n", + "block5_conv2 (Conv2D) (None, None, None, 512) 2359808 \n", + "_________________________________________________________________\n", + "block5_conv3 (Conv2D) (None, None, None, 512) 2359808 \n", + "_________________________________________________________________\n", + "block5_conv4 (Conv2D) (None, None, None, 512) 2359808 \n", + "_________________________________________________________________\n", + "block5_pool (MaxPooling2D) (None, None, None, 512) 0 \n", + "=================================================================\n", + "Total params: 20,024,384\n", + "Trainable params: 20,024,384\n", + "Non-trainable params: 0\n", + "_________________________________________________________________\n" + ] + } + ], + "source": [ + "model.summary()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": { + "collapsed": true, + "jupyter": { + "outputs_hidden": true + } + }, + "source": [ + "## Задаем функцию потерь" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "metadata": { + "collapsed": true, + "jupyter": { + "outputs_hidden": true + } + }, + "outputs": [], + "source": [ + "# матрица ковариации\n", + "def gram_matrix(x):\n", + " assert K.ndim(x) == 3\n", + " if K.image_data_format() == 'channels_first':\n", + " features = K.batch_flatten(x)\n", + " else:\n", + " features = K.batch_flatten(K.permute_dimensions(x, (2, 0, 1)))\n", + " gram = K.dot(features, K.transpose(features))\n", + " return gram\n", + "\n", + "# функция потерь стиля вычисляется на основе матрицы ковариации\n", + "def style_loss(style, combination):\n", + " assert K.ndim(style) == 3\n", + " assert K.ndim(combination) == 3\n", + " S = gram_matrix(style)\n", + " C = gram_matrix(combination)\n", + " channels = 3\n", + " size = img_nrows * img_ncols\n", + " return K.sum(K.square(S - C)) / (4. * (channels ** 2) * (size ** 2))\n", + "\n", + "# функция потерь для содержания\n", + "def content_loss(base, combination):\n", + " return K.sum(K.square(combination - base))\n", + "\n", + "# накладываем ограничение на похожесть соседних пикселей\n", + "def total_variation_loss(x):\n", + " assert K.ndim(x) == 4\n", + " if K.image_data_format() == 'channels_first':\n", + " a = K.square(x[:, :, :img_nrows - 1, :img_ncols - 1] - x[:, :, 1:, :img_ncols - 1])\n", + " b = K.square(x[:, :, :img_nrows - 1, :img_ncols - 1] - x[:, :, :img_nrows - 1, 1:])\n", + " else:\n", + " a = K.square(x[:, :img_nrows - 1, :img_ncols - 1, :] - x[:, 1:, :img_ncols - 1, :])\n", + " b = K.square(x[:, :img_nrows - 1, :img_ncols - 1, :] - x[:, :img_nrows - 1, 1:, :])\n", + " return K.sum(K.pow(a + b, 1.25))" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Объединяем функции потерь" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "loss = K.variable(0.)\n", + "\n", + "# контент вычисляем только для слоя 'block5_conv2'\n", + "layer_features = outputs_dict['block5_conv2']\n", + "base_image_features = layer_features[0, :, :, :]\n", + "combination_features = layer_features[2, :, :, :]\n", + "loss += CONTENT_WEIGHT * content_loss(base_image_features,\n", + " combination_features)\n", + "\n", + "# функцию потерь стиля вычисляем на всех сверточных слоях\n", + "feature_layers = ['block1_conv1', 'block2_conv1',\n", + " 'block3_conv1', 'block4_conv1',\n", + " 'block5_conv1']\n", + "for layer_name in feature_layers:\n", + " layer_features = outputs_dict[layer_name]\n", + " style_reference_features = layer_features[1, :, :, :]\n", + " combination_features = layer_features[2, :, :, :]\n", + " sl = style_loss(style_reference_features, combination_features)\n", + " loss += (STYLE_WEIGHT / len(feature_layers)) * sl\n", + " \n", + "# добавляем функцию потерь на похожесть соседних пикселей\n", + "loss += VARIATION_WEIGHT * total_variation_loss(combination_image)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Градиенты полученного изображения от функции потерь" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "collapsed": true, + "jupyter": { + "outputs_hidden": true + } + }, + "outputs": [], + "source": [ + "# градиенты считаются автоматически по правилу дифференцирования сложной функции\n", + "grads = K.gradients(loss, combination_image)\n", + "\n", + "outputs = [loss]\n", + "if isinstance(grads, (list, tuple)):\n", + " outputs += grads\n", + "else:\n", + " outputs.append(grads)\n", + "\n", + "f_outputs = K.function([combination_image], outputs)\n", + "\n", + "# вычисляем функцию потерь и градиенты\n", + "def eval_loss_and_grads(x):\n", + " if K.image_data_format() == 'channels_first':\n", + " x = x.reshape((1, 3, img_nrows, img_ncols))\n", + " else:\n", + " x = x.reshape((1, img_nrows, img_ncols, 3))\n", + " outs = f_outputs([x])\n", + " loss_value = outs[0]\n", + " if len(outs[1:]) == 1:\n", + " grad_values = outs[1].flatten().astype('float64')\n", + " else:\n", + " grad_values = np.array(outs[1:]).flatten().astype('float64')\n", + " return loss_value, grad_values\n", + "\n", + "# обертка для класса оптимизатора\n", + "class Evaluator(object):\n", + "\n", + " def __init__(self):\n", + " self.loss_value = None\n", + " self.grads_values = None\n", + "\n", + " def loss(self, x):\n", + " assert self.loss_value is None\n", + " loss_value, grad_values = eval_loss_and_grads(x)\n", + " self.loss_value = loss_value\n", + " self.grad_values = grad_values\n", + " return self.loss_value\n", + "\n", + " def grads(self, x):\n", + " assert self.loss_value is not None\n", + " grad_values = np.copy(self.grad_values)\n", + " self.loss_value = None\n", + " self.grad_values = None\n", + " return grad_values\n", + "\n", + "evaluator = Evaluator()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Запускаем процесс стилизации изображения" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Start of iteration 0\n", + "Current loss value: 2.89593e+09\n" + ] + }, + { + "name": "stderr", + "output_type": "stream", + "text": [ + "/usr/local/lib/python3.5/site-packages/ipykernel_launcher.py:14: DeprecationWarning: `imsave` is deprecated!\n", + "`imsave` is deprecated in SciPy 1.0.0, and will be removed in 1.2.0.\n", + "Use ``imageio.imwrite`` instead.\n", + " \n" + ] + }, + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Image saved as neural_style_0.png\n", + "Iteration 0 completed in 436s\n", + "Start of iteration 1\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# инициализируем исходным изображением\n", + "x = preprocess_image(CONTENT_IMG_PATH)\n", + "\n", + "for i in range(ITERATIONS):\n", + " print('Start of iteration', i)\n", + " start_time = time.time()\n", + " # вычисляем градиент и обновляем значения\n", + " x, min_val, info = fmin_l_bfgs_b(evaluator.loss, x.flatten(),\n", + " fprime=evaluator.grads, maxfun=20)\n", + " print('Current loss value:', min_val)\n", + " # сохраняем сгенерированное изображение\n", + " img = deprocess_image(x.copy())\n", + " fname = 'neural_style_%d.png' % i\n", + " imsave(fname, img)\n", + " end_time = time.time()\n", + " print('Image saved as', fname)\n", + " print('Iteration %d completed in %ds' % (i, end_time - start_time))" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Результат" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 68, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "execution_count": 68, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXsAAADrCAYAAACILzb8AAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlz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\n", + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "plt.imshow(plt.imread('./data/styled_monet_0.png'))\n", + "plt.title('Monet 0')" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 67, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "execution_count": 67, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXsAAADrCAYAAACILzb8AAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlz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\n", + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "plt.imshow(plt.imread('./data/styled_monet_1.png'))\n", + "plt.title('Monet 1')" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 65, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "execution_count": 65, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXsAAADrCAYAAACILzb8AAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlz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\ngg==\n", + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "plt.imshow(plt.imread('./data/styled_picasso_0.png'))\n", + "plt.title('Picasso 0')" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 66, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "execution_count": 66, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXsAAADrCAYAAACILzb8AAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlz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\n9lOmTJnyJmBq7KdMmTLlTcD/AdnjYG8zcfczAAAAAElFTkSuQmCC\n", + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "plt.imshow(plt.imread('./data/styled_picasso_1.png'))\n", + "plt.title('Picasso 1')" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3 (ipykernel)", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.12.4" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 4 +} diff --git a/лр10/monet.jpg b/лр10/monet.jpg new file mode 100644 index 0000000..b4c6872 Binary files /dev/null and b/лр10/monet.jpg differ diff --git a/лр10/moscow.jpg b/лр10/moscow.jpg new file mode 100644 index 0000000..018df8a Binary files /dev/null and b/лр10/moscow.jpg differ diff --git a/лр10/picasso.jpg b/лр10/picasso.jpg new file mode 100644 index 0000000..72c4f38 Binary files /dev/null and b/лр10/picasso.jpg differ diff --git a/лр11/.ipynb_checkpoints/006-dogs-vs-cats-checkpoint.ipynb b/лр11/.ipynb_checkpoints/006-dogs-vs-cats-checkpoint.ipynb new file mode 100644 index 0000000..086eabd --- /dev/null +++ b/лр11/.ipynb_checkpoints/006-dogs-vs-cats-checkpoint.ipynb @@ -0,0 +1,317 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "# Dogs vs. Cats" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats-redux-kernels-edition" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import numpy as np\n", + "from tensorflow import keras\n", + "from tensorflow.keras.models import Model\n", + "from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16\n", + "from tensorflow.keras.applications.vgg16 import preprocess_input\n", + "from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "IMG_SIZE = (224, 224) # размер входного изображения сети" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Функции загрузки данных" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import re\n", + "from random import shuffle\n", + "from glob import glob\n", + "\n", + "train_files = glob('../input/train/*.jpg')\n", + "test_files = glob('../input/test/*.jpg')\n", + "\n", + "# загружаем входное изображение и предобрабатываем\n", + "def load_image(path, target_size=IMG_SIZE):\n", + " img = load_img(path, target_size=target_size) # загрузка и масштабирование изображения\n", + " array = img_to_array(img)\n", + " return preprocess_input(array) # предобработка для VGG16\n", + "\n", + "# генератор для последовательного чтения обучающих данных с диска\n", + "def fit_generator(files, batch_size=32):\n", + " while True:\n", + " shuffle(files)\n", + " for k in range(len(files) // batch_size):\n", + " i = k * batch_size\n", + " j = i + batch_size\n", + " if j > len(files):\n", + " j = - j % len(files)\n", + " x = np.array([load_image(path) for path in files[i:j]])\n", + " y = np.array([1. if re.match('.*/dog\\.\\d', path) else 0. for path in files[i:j]])\n", + " yield (x, y)\n", + "\n", + "# генератор последовательного чтения тестовых данных с диска\n", + "def predict_generator(files):\n", + " while True:\n", + " for path in files:\n", + " yield np.array([load_image(path)])" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Визуализируем примеры для обучения" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "%matplotlib inline\n", + "from matplotlib import pyplot as plt\n", + "fig = plt.figure(figsize=(20, 20))\n", + "for i, path in enumerate(train_files[:10], 1):\n", + " subplot = fig.add_subplot(i // 5 + 1, 5, i)\n", + " plt.imshow(plt.imread(path));\n", + " subplot.set_title('%s' % path.split('/')[-1]);" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Загружаем предобученную модель" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# base_model - объект класса keras.models.Model (Functional Model)\n", + "base_model = VGG16(include_top = False,\n", + " weights = 'imagenet',\n", + " input_shape = (IMG_SIZE[0], IMG_SIZE[1], 3))" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# фиксируем все веса предобученной сети\n", + "for layer in base_model.layers:\n", + " layer.trainable = False" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "base_model.summary()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Добавляем полносвязный слой" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "x = base_model.layers[-5].output\n", + "x = keras.layers.Flatten()(x)\n", + "x = keras.layers.Dense(1, # один выход\n", + " activation='sigmoid', # функция активации \n", + " kernel_regularizer=keras.regularizers.l1(1e-4))(x)\n", + "model = Model(inputs=base_model.input, outputs=x)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Выводим архитектуру модели" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "model.summary()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Компилируем модель и запускаем обучение" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "model.compile(optimizer='adam', \n", + " loss='binary_crossentropy', # функция потерь binary_crossentropy (log loss\n", + " metrics=['accuracy'])" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "scrolled": false + }, + "outputs": [], + "source": [ + "shuffle(train_files) # перемешиваем обучающую выборку\n", + "\n", + "train_val_split = 100 # число изображений в валидационной выборке\n", + "\n", + "validation_data = next(fit_generator(train_files[:train_val_split], train_val_split))\n", + "\n", + "# запускаем процесс обучения\n", + "model.fit_generator(fit_generator(train_files[train_val_split:]), # данные читаем функцией-генератором\n", + " steps_per_epoch=10, # число вызовов генератора за эпоху\n", + " epochs=100, # число эпох обучения\n", + " validation_data=validation_data)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "model.save('cats-dogs-vgg16.hdf5')" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Предсказания на проверочной выборке" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "pred = model.predict_generator(predict_generator(test_files), len(test_files), max_queue_size=500)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "%matplotlib inline\n", + "from matplotlib import pyplot as plt\n", + "fig = plt.figure(figsize=(20, 20))\n", + "for i, (path, score) in enumerate(zip(test_files[80:][:10], pred[80:][:10]), 1):\n", + " subplot = fig.add_subplot(i // 5 + 1, 5, i)\n", + " plt.imshow(plt.imread(path));\n", + " subplot.set_title('%.3f' % score);" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Готовим данные для сабмита" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "with open('submit.txt', 'w') as dst:\n", + " dst.write('id,label\\n')\n", + " for path, score in zip(test_files, pred):\n", + " dst.write('%s,%f\\n' % (re.search('(\\d+)', path).group(0), score))" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# LogLoss = 1.04979" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.7.2" + }, + "widgets": { + "state": {}, + "version": "1.1.2" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2 +} diff --git a/лр11/006-dogs-vs-cats.ipynb b/лр11/006-dogs-vs-cats.ipynb new file mode 100644 index 0000000..1d01410 --- /dev/null +++ b/лр11/006-dogs-vs-cats.ipynb @@ -0,0 +1,326 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "# Dogs vs. Cats" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats-redux-kernels-edition" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import numpy as np\n", + "from tensorflow import keras\n", + "from tensorflow.keras.models import Model\n", + "from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16\n", + "from tensorflow.keras.applications.vgg16 import preprocess_input\n", + "from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "IMG_SIZE = (224, 224) # размер входного изображения сети" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Функции загрузки данных" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stderr", + "output_type": "stream", + "text": [ + "<>:24: SyntaxWarning: invalid escape sequence '\\.'\n", + "<>:24: SyntaxWarning: invalid escape sequence '\\.'\n", + "C:\\Users\\dimae\\AppData\\Local\\Temp\\ipykernel_8920\\2072963477.py:24: SyntaxWarning: invalid escape sequence '\\.'\n", + " y = np.array([1. if re.match('.*/dog\\.\\d', path) else 0. for path in files[i:j]])\n" + ] + } + ], + "source": [ + "import re\n", + "from random import shuffle\n", + "from glob import glob\n", + "\n", + "train_files = glob('../input/train/*.jpg')\n", + "test_files = glob('../input/test/*.jpg')\n", + "\n", + "# загружаем входное изображение и предобрабатываем\n", + "def load_image(path, target_size=IMG_SIZE):\n", + " img = load_img(path, target_size=target_size) # загрузка и масштабирование изображения\n", + " array = img_to_array(img)\n", + " return preprocess_input(array) # предобработка для VGG16\n", + "\n", + "# генератор для последовательного чтения обучающих данных с диска\n", + "def fit_generator(files, batch_size=32):\n", + " while True:\n", + " shuffle(files)\n", + " for k in range(len(files) // batch_size):\n", + " i = k * batch_size\n", + " j = i + batch_size\n", + " if j > len(files):\n", + " j = - j % len(files)\n", + " x = np.array([load_image(path) for path in files[i:j]])\n", + " y = np.array([1. if re.match('.*/dog\\.\\d', path) else 0. for path in files[i:j]])\n", + " yield (x, y)\n", + "\n", + "# генератор последовательного чтения тестовых данных с диска\n", + "def predict_generator(files):\n", + " while True:\n", + " for path in files:\n", + " yield np.array([load_image(path)])" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Визуализируем примеры для обучения" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "%matplotlib inline\n", + "from matplotlib import pyplot as plt\n", + "fig = plt.figure(figsize=(20, 20))\n", + "for i, path in enumerate(train_files[:10], 1):\n", + " subplot = fig.add_subplot(i // 5 + 1, 5, i)\n", + " plt.imshow(plt.imread(path));\n", + " subplot.set_title('%s' % path.split('/')[-1]);" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Загружаем предобученную модель" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# base_model - объект класса keras.models.Model (Functional Model)\n", + "base_model = VGG16(include_top = False,\n", + " weights = 'imagenet',\n", + " input_shape = (IMG_SIZE[0], IMG_SIZE[1], 3))" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# фиксируем все веса предобученной сети\n", + "for layer in base_model.layers:\n", + " layer.trainable = False" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "base_model.summary()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Добавляем полносвязный слой" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "x = base_model.layers[-5].output\n", + "x = keras.layers.Flatten()(x)\n", + "x = keras.layers.Dense(1, # один выход\n", + " activation='sigmoid', # функция активации \n", + " kernel_regularizer=keras.regularizers.l1(1e-4))(x)\n", + "model = Model(inputs=base_model.input, outputs=x)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Выводим архитектуру модели" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "model.summary()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Компилируем модель и запускаем обучение" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "model.compile(optimizer='adam', \n", + " loss='binary_crossentropy', # функция потерь binary_crossentropy (log loss\n", + " metrics=['accuracy'])" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "shuffle(train_files) # перемешиваем обучающую выборку\n", + "\n", + "train_val_split = 100 # число изображений в валидационной выборке\n", + "\n", + "validation_data = next(fit_generator(train_files[:train_val_split], train_val_split))\n", + "\n", + "# запускаем процесс обучения\n", + "model.fit_generator(fit_generator(train_files[train_val_split:]), # данные читаем функцией-генератором\n", + " steps_per_epoch=10, # число вызовов генератора за эпоху\n", + " epochs=100, # число эпох обучения\n", + " validation_data=validation_data)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "model.save('cats-dogs-vgg16.hdf5')" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Предсказания на проверочной выборке" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "pred = model.predict_generator(predict_generator(test_files), len(test_files), max_queue_size=500)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "%matplotlib inline\n", + "from matplotlib import pyplot as plt\n", + "fig = plt.figure(figsize=(20, 20))\n", + "for i, (path, score) in enumerate(zip(test_files[80:][:10], pred[80:][:10]), 1):\n", + " subplot = fig.add_subplot(i // 5 + 1, 5, i)\n", + " plt.imshow(plt.imread(path));\n", + " subplot.set_title('%.3f' % score);" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Готовим данные для сабмита" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "with open('submit.txt', 'w') as dst:\n", + " dst.write('id,label\\n')\n", + " for path, score in zip(test_files, pred):\n", + " dst.write('%s,%f\\n' % (re.search('(\\d+)', path).group(0), score))" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# LogLoss = 1.04979" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3 (ipykernel)", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.12.4" + }, + "widgets": { + "state": {}, + "version": "1.1.2" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 4 +} diff --git a/лр3/.ipynb_checkpoints/LinAlg_part1-checkpoint.ipynb b/лр3/.ipynb_checkpoints/LinAlg_part1-checkpoint.ipynb new file mode 100644 index 0000000..6871562 --- /dev/null +++ b/лр3/.ipynb_checkpoints/LinAlg_part1-checkpoint.ipynb @@ -0,0 +1,1287 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "# Линейная алгебра." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В этой лабораторной работе вы познакомитесь со средой Jupyter Notebook и библиотеками numpy и scipy." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Часть 1. Библиотеки" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В этой лабораторной работе вам понадобятся три библиотеки:\n", + "\n", + "- `numpy` - основная библиотека для работы с матрицами;\n", + "- `scipy`, а точнее модуль `scipy.linalg`, содержащий множество функций линейной алгебры;\n", + "- `matplotlib` - графическая библиотека\n", + "\n", + "Подключить их можно следующим образом:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# Запустите этот код\n", + "import numpy as np\n", + "\n", + "import scipy.linalg as sla\n", + "\n", + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "%matplotlib inline" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Теперь вы можете позвать, скажем, функцию `scipy.linalg.det()` с помощью кода `sla.det()`, а функцию `numpy.exp()` - с помощью кода `np.exp()`." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Основные объекты и операции линейной алгебры в NumPy и SciPy:**" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Основной объект, с которым вам придётся работать и в этой, и в следующих лабораторных - это, безусловно, матрицы. В библиотеке `numpy` они представлены классом `numpy.ndarray`. Матрицу можно создать из двумерного (а на самом деле и не только двумерного) массива следующим образом:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[[1 2 3]\n", + " [4 5 6]]\n", + "(2, 3)\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Запустите этот код\n", + "A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])\n", + "\n", + "print(A)\n", + "print(A.shape) # пара (число строк, число столбцов)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Обратите внимание, что матрица заполняется *по строкам*.\n", + "\n", + "Есть и много других конструкторов матриц. Например, единичная матрица размера $n\\times n$ создаётся с помощью функции `numpy.eye(n)`. Со всем многообразием конструкторов можно ознакомиться [на этой странице](https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.1/reference/routines.array-creation.html)." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Зачастую бывает нужно получить доступ к подматрицам данной матрицы, и numpy предоставляет множество удобных средств, как это сделать (называется slicing):\n", + "- элемент с номером `(i,j)`: `A[i,j]`\n", + "- i-я строка матрицы: `A[i,:]`\n", + "- j-й столбец матрицы: `A[:,j]`\n", + "\n", + "**Внимание!** Оба варианта, и `A[i,:]`, и `A[:,j]` дают не строку или столбец, а одномерный вектор. Если вы хотите получить вектор-строку или вектор-столбец соответственно, используйте вот такой синтаксис: `A[i:i+1,:]`, и `A[:,j:j+1]`\n", + "- строки с нулевой по i-ю: `A[:i+1,:]`\n", + "- столбцы с j-го по последний: `A[:,j:]`\n", + "- строки с i-й по k-ю: `A[i:k,:]`\n", + "\n", + "В некоторых случаях нужно получить доступ к (прямоугольной) подматрице, элементы которой находятся на пересечении строк из списка `rows` и столбцов `columns`. В этом случае `A[rows, columns]` даст не то, что вы ожидаете (можете попробовать это сделать сами и увидеть, что получится; только возьмите `rows` и `columns` одного размера). Справиться с этой задачей позволяет код `A[np.ix_(rows, columns)]`" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "*Умножение матриц* производится с помощью оператора `np.dot()`. Есть два варианта написания: `A.dot(B)` и `np.dot(A, B)`.\n", + "\n", + "Обычные знаки арифметических действий (`+`, `-`, `*`) зарезервированы для поэлементных операций. Например, `A * B` - это матрица, элементами которой являются произведения $A_{ij}B_{ij}$. Помимо этих есть и множество других поэлементных операций. Например, `numpy.exp(A)` - это матрица, элементами которой являются экспоненты элементов матрицы `A`." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Чтобы получить матрицу, *транспонированную* к матрице `A`, напишите просто `A.T`. " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В некоторых случаях бывает нужно создавать *случайные матрицы*: например, при проведении экспериментов или для инициализации итеративных методов. Средства для этого предоставляет пакет [numpy.random](https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.random.html). Так, `np.random.rand(m,n)` - это матрица $m\\times n$, элементы которой независимо выбраны из равномерного распределения на интервале `[0;1)` " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Для *решения систем линейных уравнений* в пакете `scipy.linalg` есть множество методов, рассмотрение которых выходит за пределы курса линейной алгебры. Мы вам пока предлагаем пользоваться функцией `scipy.linalg.solve`, основанной на методе Гаусса. Отметим, что `scipy.linalg.solve(A, B)` выдаёт решение уравнения $AX = B$ (или ошибку), где $B$ может быть как вектором, так и матрицей.\n", + "\n", + "Найти обратную матрицу для матрицы $A$ можно с помощью функции `sla.inv(A)`." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Копирование сложных объектов в Python**" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Когда вы делаете присваивание каких-то сложных объектов, как правило оно происходит по ссылке. Например, код\n", + "```\n", + "B = A\n", + "B[0,0] = 10\n", + "```\n", + "приведёт к изменению матрицы `A`.\n", + "\n", + "Не попадайтесь в эту ловушку! Если вы хотите работать с копией как с независимой матрицей, используйте метод `copy()`:\n", + "```\n", + "B = A.copy()\n", + "```" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Где искать помощь**" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Библиотеки `numpy` и `scipy` снабжены прекрасной документацией. Если у вас возникают вопросы о том, как работает та или иная функция (или даже как называется функция, выполняющая то, что вам нужно), вы почти всегда можете найти там ответы.\n", + "\n", + "[Ссылка на документацию пакета scipy.linalg](https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.18.1/reference/linalg.html)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Задание**" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В качестве первого задания найдите соответствующие функции в библиотеке и сделайте следующее:\n", + "\n", + "- создайте нулевую матрицу $Z$ размера $3\\times4$;\n", + "\n", + "- создайте диагональную матрицу $5\\times5$ с диагональными элементами 1, 2, 3, 4 и 5;\n", + "\n", + "- найдите её след (не силою мысли, а с помощью библиотечных функций, конечно);\n", + "\n", + "- найдите обратную к ней матрицу;\n", + "\n", + "- сгенерируйте случайную матрицу $X$ размера $4\\times5$;\n", + "\n", + "- найдите определитель подматрицы матрицы $X$, расположенной на пересечении 2 и 3 строки и 1 и 2 столбца; считаем, что строки и столбцы нумеруются с единицы (используйте slicing!). Такой определитель называется **минором** матрицы $X$;\n", + "\n", + "- найдите произведение $X^TX$.\n", + "\n", + "Пожалуйста, каждый пункт делайте в новом блоке и не забывайте распечатывать результаты." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Нулевая матрица Z (3x4):\n", + "[[0. 0. 0. 0.]\n", + " [0. 0. 0. 0.]\n", + " [0. 0. 0. 0.]]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# 1. Создайте нулевую матрицу Z размера 3x4\n", + "Z = np.zeros((3, 4))\n", + "print(\"Нулевая матрица Z (3x4):\")\n", + "print(Z)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Диагональная матрица D (5x5):\n", + "[[1 0 0 0 0]\n", + " [0 2 0 0 0]\n", + " [0 0 3 0 0]\n", + " [0 0 0 4 0]\n", + " [0 0 0 0 5]]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# 2. Создайте диагональную матрицу 5x5 с диагональными элементами 1, 2, 3, 4, 5\n", + "diagonal_elements = [1, 2, 3, 4, 5]\n", + "D = np.diag(diagonal_elements)\n", + "print(\"Диагональная матрица D (5x5):\")\n", + "print(D)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "След диагональной матрицы D: 15\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# 3. Найдите след диагональной матрицы\n", + "trace_D = np.trace(D)\n", + "print(f\"След диагональной матрицы D: {trace_D}\")" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Обратная матрица D:\n", + "[[ 1. 0. 0. 0. -0. ]\n", + " [ 0. 0.5 0. 0. -0. ]\n", + " [ 0. 0. 0.33333333 0. -0. ]\n", + " [ 0. 0. 0. 0.25 -0. ]\n", + " [ 0. 0. 0. 0. 0.2 ]]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# 4. Найдите обратную к диагональной матрице D\n", + "inverse_D = sla.inv(D)\n", + "print(\"Обратная матрица D:\")\n", + "print(inverse_D)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Случайная матрица X (4x5):\n", + "[[0.76237054 0.10601632 0.57489958 0.22276942 0.67180418]\n", + " [0.24317029 0.60157193 0.64327088 0.55853681 0.28928955]\n", + " [0.28515382 0.24164089 0.28580249 0.69572955 0.22516246]\n", + " [0.36706683 0.91357792 0.8193874 0.19461941 0.57656544]]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# 5. Сгенерируйте случайную матрицу X размера 4x5\n", + "X = np.random.random((4, 5))\n", + "print(\"Случайная матрица X (4x5):\")\n", + "print(X)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Подматрица X (пересечение 2 и 3 строки, 1 и 2 столбца):\n", + "[[0.24317029 0.60157193]\n", + " [0.28515382 0.24164089]]\n", + "Определитель подматрицы (минор): -0.1127806495567304\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# 6. Найдите определитель подматрицы матрицы X, расположенной на пересечении 2 и 3 строки и 1 и 2 столбца\n", + "submatrix = X[1:3, 0:2]\n", + "det_submatrix = np.linalg.det(submatrix)\n", + "print(\"Подматрица X (пересечение 2 и 3 строки, 1 и 2 столбца):\")\n", + "print(submatrix)\n", + "print(f\"Определитель подматрицы (минор): {det_submatrix}\")" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 14, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Произведение X^T * X:\n", + "[[0.85639139 0.63135712 0.97697848 0.57548067 0.85835433]\n", + " [0.63135712 1.26614318 1.26555825 0.70553396 0.82639659]\n", + " [0.97697848 1.26555825 1.49738573 0.84567043 1.10909393]\n", + " [0.57548067 0.70553396 0.84567043 0.88350589 0.58009929]\n", + " [0.85835433 0.82639659 1.10909393 0.58009929 0.91813514]]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# 7. Найдите произведение X^T * X\n", + "XT_X = np.dot(X.T, X)\n", + "print(\"Произведение X^T * X:\")\n", + "print(XT_X)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Часть 2. Время\n", + "\n", + "Питон мотивирует пользоваться библиотечными функциями, когда они доступны, а не писать собственные. Основной враг питониста - это циклы, которые в Питоне выполняются очень медленно. Библиотечные функции обычно пишутся на более эффективных языках, таких как C++ или Fortran, и обогнать эти решения просто так вы не сможете.\n", + "\n", + "Мы предлагаем вам убедиться в этом самим. Напишите функцию `my_det`, которая вычисляла бы определитель матрицы с помощью элементарных преобразований над строками. Функция должна выкидывать `ValueError` в случаях, если матрица не является квадратной." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def my_det(X): \n", + " # Преобразуем входные данные в numpy массив\n", + " X = np.array(X, dtype=float)\n", + " \n", + " # Проверим, что матрица квадратная\n", + " rows, cols = X.shape\n", + " if rows != cols:\n", + " raise ValueError(\"Матрица не является квадратной.\")\n", + " \n", + " # Начальное значение определителя\n", + " det = 1.0\n", + " \n", + " # Применяем элементарные преобразования строк (метод Гаусса)\n", + " for i in range(rows):\n", + " # Проверяем, что главный элемент не равен нулю\n", + " if X[i, i] == 0:\n", + " # Если главный элемент равен 0, пытаемся поменять строки\n", + " for j in range(i + 1, rows):\n", + " if X[j, i] != 0:\n", + " X[[i, j]] = X[[j, i]] # Меняем строки местами\n", + " det *= -1 # Инвертируем знак определителя из-за перестановки\n", + " break\n", + " else:\n", + " # Если не удалось найти ненулевой элемент, определитель равен 0\n", + " return 0.0\n", + " \n", + " # Приводим строку так, чтобы главный элемент стал 1\n", + " pivot = X[i, i]\n", + " det *= pivot\n", + " X[i] = X[i] / pivot\n", + " \n", + " # Обнуляем элементы ниже главного\n", + " for j in range(i + 1, rows):\n", + " X[j] = X[j] - X[i] * X[j, i]\n", + " \n", + " return det" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Простая проверка:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 18, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[[0 0 1]\n", + " [0 1 0]\n", + " [1 0 0]]\n", + "-1.0\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Запустите этот блок кода\n", + "X = np.array([[0,0,1], [0,1,0], [1,0,0]])\n", + "print(X)\n", + "print(my_det(X))" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "На случай, если нам просто повезло с этой матрицей, имеет смысл написать чуть более хитрые тесты. Мы сгенерируем несколько случайных матриц $8\\times8$ с помощью функции `numpy.random.rand` и сравним ответ, выдаваемый нашей функцией, с настоящим определителем (результатом работы библиотечной функции `scipy.linalg.det`):" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 21, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# Запустите этот блок кода\n", + "for _ in range(10):\n", + " X = np.random.rand(8,8)\n", + " if np.abs(my_det(X) - sla.det(X)) > 1e-6:\n", + " print('FAILED')" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Если вы ни разу не получили `FAILED`, то ваша функция работает правильно." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Теперь давайте сравним скорость работы вашей функции и библиотечной функции `scipy.linalg.det`. В Питоне есть несколько способов измерения времени; мы воспользуемся декоратором `%timeit`. Будучи написан перед функцией, он запускает её некоторое количество раз, выбирает три случайных запуска и возвращает длительность самого быстрого из них. Модификатор `-o` между декоратором и функцией позволяет сохранять результаты работы декоратора в переменную.\n", + "\n", + "Приготовьтесь, что следующий блок может работать сравнительно долго." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "23 μs ± 3.49 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10,000 loops each)\n", + "60.6 μs ± 712 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10,000 loops each)\n", + "22 μs ± 1.05 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10,000 loops each)\n", + "216 μs ± 4.43 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1,000 loops each)\n", + "82.1 μs ± 26.8 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)\n", + "826 μs ± 22.5 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1,000 loops each)\n" + ] + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "# Запустите этот блок кода\n", + "lib_times = []\n", + "my_times = []\n", + "dimensions = [5, 10, 20]\n", + "for dim in dimensions:\n", + " A = np.random.rand(dim, dim)\n", + " res_lib = %timeit -o sla.det(A)\n", + " lib_times.append(res_lib.best)\n", + " res_my = %timeit -o my_det(A)\n", + " my_times.append(res_my.best) \n", + "\n", + "plt.plot(dimensions, lib_times, color='blue', label='Library function')\n", + "plt.plot(dimensions, my_times, color='red', label='My function')\n", + "plt.title('My function vs library function, log y scale')\n", + "plt.ylabel('Time')\n", + "plt.xlabel('Matrix dimension')\n", + "plt.legend()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "У вас должны были получиться графики, показывающие, как растёт с ростом размерности матрицы время вычисления определителя. Поскольку они вышли не больно-то красивыми, мы нарисуем их в *логарифмическом масштабе* по оси у:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 23, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "execution_count": 23, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "# Запустите этот блок кода\n", + "plt.semilogy(dimensions, lib_times, color='blue', label='Library function')\n", + "plt.semilogy(dimensions, my_times, color='red', label='My function')\n", + "plt.title('My function vs library function, log y scale')\n", + "plt.ylabel('Time')\n", + "plt.xlabel('Matrix dimension')\n", + "plt.legend()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Вы можете убедиться, что библиотечная функция работает *гораздо* быстрее." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Часть 3. Точность\n", + "\n", + "Наверняка вы уже что-то знаете про floating point arithmetics и связанные с этим трудности и понимаете, что на компьютере вычисления с вещественными числами производятся лишь с ограниченной точностью. " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В качестве первого примера, показывающего различие между длинной арифметикой целых чисел и floating point arithmetics, предлагаем вам перемножить две пары матриц:\n", + "\n", + "$$\n", + "\\begin{pmatrix}\n", + "1 & 0\\\\\n", + "10^{20} & 1\n", + "\\end{pmatrix}\n", + "\\cdot\n", + "\\begin{pmatrix}\n", + "10^{-20} & 1\\\\\n", + "0 & 1 - 10^{20}\n", + "\\end{pmatrix}\n", + "$$\n", + "и\n", + "$$\n", + "\\begin{pmatrix}\n", + "1. & 0.\\\\\n", + "10.^{20} & 1.\n", + "\\end{pmatrix}\n", + "\\cdot\n", + "\\begin{pmatrix}\n", + "10.^{-20} & 1.\\\\\n", + "0. & 1. - 10.^{20}\n", + "\\end{pmatrix}\n", + "$$\n", + "Во втором случае мы специально указали Питону (поставив везде десятичные точки), что хотим работать не с целыми числами, а с числами с плавающей точкой. Посмотрим, получатся ли одинаковые ответы:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 26, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Результат умножения целочисленных матриц:\n", + "[[1e-20 1]\n", + " [1.0 1]]\n", + "\n", + "Результат умножения матриц с числами с плавающей точкой:\n", + "[[1.e-20 1.e+00]\n", + " [1.e+00 0.e+00]]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Первая пара матриц\n", + "A_int = np.array([[1, 0], [10**20, 1]])\n", + "B_int = np.array([[10**-20, 1], [0, 1 - 10**20]])\n", + "\n", + "# Вторая пара матриц\n", + "A_float = np.array([[1., 0.], [10.**20, 1.]])\n", + "B_float = np.array([[10.**-20, 1.], [0., 1. - 10.**20]])\n", + "\n", + "# Умножение матриц\n", + "result_int = np.dot(A_int, B_int)\n", + "result_float = np.dot(A_float, B_float)\n", + "\n", + "# Вывод результатов\n", + "print(\"Результат умножения целочисленных матриц:\")\n", + "print(result_int)\n", + "\n", + "print(\"\\nРезультат умножения матриц с числами с плавающей точкой:\")\n", + "print(result_float)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "И какой из них правильный?\n", + "\n", + "---\n", + "**Напишите здесь свой ответ**" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Впрочем, и с целыми числами тоже не всегда всё хорошо. Напишите функцию, генерирующую *матрицу Паскаля* заданной размерности $n$, то есть матрицу $P$, в которой $P_{ij} = C_{i+j}^i$. В этом задании нельзя пользоваться библиотечной функцией `scipy.linalg.pascal` или её аналогами из других библиотек. Обратите внимание, что использование факториалов крайне нежелательно, так как быстро приведёт к переполнению.\n", + "\n", + "В этом задании вы можете использовать цикл ``for``." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 31, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Матрица Паскаля:\n", + "[[ 1. 1. 1. 1. 1.]\n", + " [ 1. 2. 3. 4. 5.]\n", + " [ 1. 3. 6. 10. 15.]\n", + " [ 1. 4. 10. 20. 35.]\n", + " [ 1. 5. 15. 35. 70.]]\n", + "Определитель: 0.9999999999999998\n" + ] + } + ], + "source": [ + "def my_pascal(dim):\n", + " # Создаем нулевую матрицу размером dim x dim\n", + " P = np.zeros((dim, dim))\n", + "\n", + " for i in range(dim):\n", + " for j in range(dim):\n", + " # Если j == 0, то комбинация C_{i+j}^i = 1\n", + " if j == 0 or i == 0:\n", + " P[i, j] = 1\n", + " else:\n", + " # Используем рекуррентное соотношение для вычисления C_{i+j}^i\n", + " P[i, j] = P[i-1, j] + P[i, j-1]\n", + " return P\n", + "\n", + "# Пример использования функции\n", + "dim = 5\n", + "P = my_pascal(dim)\n", + "print(\"Матрица Паскаля:\")\n", + "print(P)\n", + "print(f\"Определитель: {np.linalg.det(P)}\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Чему равен её определитель? Обязательно объясните свой ответ.\n", + "\n", + "----\n", + "**Ваше решение**" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "А теперь вычислите определитель матрицы Паскаля $30\\times30$ с помощью библиотечной функции `scipy.linalg.det`:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 33, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Определитель: 1.0\n" + ] + } + ], + "source": [ + "dim = 5\n", + "P = my_pascal(dim)\n", + "print(f\"Определитель: {sla.det(P)}\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Разница заметна невооружённым взглядом!" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Часть 4. Матричные вычисления" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Вы уже видели, что использования циклов в Питоне лучше по возможности избегать, и важно уметь находить способы делать всё библиотечными средствами.\n", + "\n", + "В качестве примера рассмотрим две задачи:\n", + "\n", + "**1.** Предположим, нужно вычислить суммы элементов в каждой строке матрицы `A`. Ясно, что можно написать простую функцию с двумя циклами, которая это посчитает, но так лучше не делать. Правильный способ такой:\n", + "```\n", + "A.sum(axis=1)\n", + "```\n", + "Параметр `axis=1` означает, что суммы берутся по строкам. Если вы хотите просуммировать по столбцам, укажите `axis=0`. Если вообще пропустить параметр `axis` (вызвать `A.sum()`), то функция вернёт сумму *всех* элементов матрицы.\n", + "\n", + "**2.** Теперь допустим, что нам нужно каждый столбец матрицы `A` нужно умножить на некоторое число. Более точно, пусть у нас есть (одномерный) вектор `w = np.array([w_1,...,w_n])`, и мы должны `i`-й столбец `A` умножить на число `w_i`. Опять же, это можно сделать в пару циклов, но лучше использовать операцию поэлементного умножения:\n", + "```\n", + "A * w.reshape((1,n))\n", + "```\n", + "Оператор `reshape` нужен для того, чтобы из одномерного вектора сделать вектор-строку.\n", + "\n", + "Аналогично если на числа `w_1,...,w_n` умножаются *строки* матрицы, нужно превратить `w` в вектор-столбец:\n", + "```\n", + "A * w.reshape((n,1))\n", + "```" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Дальше вам будет предложено попрактиковаться в матричных вычислениях. В следующих трёх заданиях нельзя пользоваться циклами; вместо этого постарайтесь свести всё к библиотечным функциям. Чтобы убедиться, что получилось именно то, что нужно, пишите собственные тесты со случайными матрицами." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Задание 4.1** Напишите функцию `prod_and_sq_sum(A)`, вычисляющую произведение и сумму квадратов диагональных элементов квадратной матрицы `A`." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def prod_and_sq_sum(A):\n", + " # Извлекаем диагональные элементы\n", + " diag_elements = np.diag(A)\n", + " \n", + " # Вычисляем произведение диагональных элементов\n", + " product = np.prod(diag_elements)\n", + " \n", + " # Вычисляем сумму квадратов диагональных элементов\n", + " sum_squares = np.sum(diag_elements**2)\n", + " \n", + " return product, sum_squares" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Матрица A:\n", + "[[5 5 7 2]\n", + " [4 3 6 2]\n", + " [9 4 5 3]\n", + " [4 9 5 9]]\n", + "Произведение диагональных элементов: 675\n", + "Сумма квадратов диагональных элементов: 140\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Тест\n", + "A = np.random.randint(1, 10, (4, 4)) # случайная квадратная матрица 4x4\n", + "print(f\"Матрица A:\\n{A}\")\n", + "product, sum_squares = prod_and_sq_sum(A)\n", + "print(f\"Произведение диагональных элементов: {product}\")\n", + "print(f\"Сумма квадратов диагональных элементов: {sum_squares}\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Задание 4.2** Для матриц `A` и `B` размера $m\\times n$ обозначим через $a_1,\\ldots,a_m$ и $b_1,\\ldots,b_m$ соответственно их столбцы. Напишите функцию `f(A, B, k)`, вычисляющую\n", + "\n", + "$$\\sum_{i=1}^{\\min(k,m)}a_ib_i^T$$" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def f(A, B, k):\n", + " # Извлекаем первые k столбцов из A и B\n", + " A_k = A[:, :k]\n", + " B_k = B[:, :k]\n", + " \n", + " # Рассчитываем произведение B_k.T и A_k\n", + " result = A_k @ B_k.T\n", + " \n", + " return result" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Матрица A:\n", + "[[2 1 2]\n", + " [8 3 9]\n", + " [3 5 4]\n", + " [4 2 3]]\n", + "Матрица B:\n", + "[[5 4 9]\n", + " [4 5 4]\n", + " [3 1 8]\n", + " [5 2 7]]\n", + "Результат:\n", + "[[14 13 7 12]\n", + " [52 47 27 46]\n", + " [35 37 14 25]\n", + " [28 26 14 24]]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Тест\n", + "m, n = 4, 3\n", + "A = np.random.randint(1, 10, (m, n))\n", + "B = np.random.randint(1, 10, (m, n))\n", + "k = 2\n", + "\n", + "print(f\"Матрица A:\\n{A}\")\n", + "print(f\"Матрица B:\\n{B}\")\n", + "result = f(A, B, k)\n", + "print(f\"Результат:\\n{result}\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Задание 4.3** Напишите функцию `get_diag(A,B)`, принимающую две матрицы `A` и `B` и возвращающую вектор диагональных элементов произведения `AB`, не вычисляя произведение целиком. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def get_diag(A, B):\n", + " # Проверяем, что количество столбцов A совпадает с количеством строк B\n", + " assert A.shape[1] == B.shape[0], \"Матрицы не могут быть перемножены\"\n", + " \n", + " # Вычисляем диагональные элементы произведения A и B\n", + " diag_elements = np.einsum('ij,ji->i', A, B)\n", + " \n", + " return diag_elements" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Матрица A:\n", + "[[6 8 4 1]\n", + " [4 7 5 2]\n", + " [3 5 4 4]\n", + " [6 5 6 2]]\n", + "Матрица B:\n", + "[[9 8 1 8]\n", + " [7 9 9 4]\n", + " [2 1 9 4]\n", + " [9 7 9 8]]\n", + "Диагональные элементы произведения AB: [127 114 120 108]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Тест\n", + "A = np.random.randint(1, 10, (4, 4))\n", + "B = np.random.randint(1, 10, (4, 4))\n", + "\n", + "print(f\"Матрица A:\\n{A}\")\n", + "print(f\"Матрица B:\\n{B}\")\n", + "diag_elements = get_diag(A, B)\n", + "print(f\"Диагональные элементы произведения AB: {diag_elements}\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Метод Гаусса или обратные матрицы?" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Пусть нам дано матричное уравнение $Ax = B$, где $A$ --- матрица размера $n\\times n$, а $B$ --- матрица размера $n\\times m$ (отметим, что это уравнение можно интерпретировать как $m$ систем с векторными правыми частями и однаковыми левыми). Вообще говоря, методов решения таких уравнений очень много, но мы пока рассмотрим два из них, с которыми вы уже хорошо знакомы.\n", + "1. Метод Гаусса;\n", + "2. Умножение на обратную матрицу: $x = A^{-1}B$.\n", + "\n", + "В этом задании вы попробуете ответить на вопрос о том, какой из этих методов эффективнее. Проведите два эксперимента:\n", + "- сравните скорости решения системы при фиксированном `m = 10` и `n`, изменяющемся в пределах от 10 до 1000, например, для `n=10, 50, 100, 200, 500, 1000` (рост числа неизвестных при фиксированном количестве правых частей);\n", + "- сравните скорости решения системы при фиксированном `n = 100` и `m`, меняющемся от 10 до 10000, например, для `m = 10, 100, 500, 1000, 2000, 5000, 10000` (рост числа правых частей при фиксированном числе неизвестных).\n", + "\n", + "При проведении экспериментов не возбраняется использовать циклы `for`.\n", + "\n", + "Эксперименты проведите на случайных матрицах, созданных с помощью функции `numpy.random.rand`. Постройте графики времени выполнения функции от размерности (лучше в логарифмическом масштабе). Сделайте выводы (в письменном виде!) о том, какой их методов оказывается лучше в каких обстоятельствах.\n", + "\n", + "Чтобы всё это не казалось вам чёрной магией, найдите число операций (суммарно сложения, умножения и деления), необходимых для решения системы каждым из методов. Обратите внимания на члены степени 3 (члены меньшего порядка можете даже не считать). Постарайтесь объяснить полученные ранее результаты." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 31, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "from numpy.linalg import inv, solve\n", + "\n", + "# Функции для измерения времени выполнения двух методов\n", + "def gauss_method(A, B):\n", + " # Решение системы Ax = B методом Гаусса (эквивалент функции np.linalg.solve)\n", + " return solve(A, B)\n", + "\n", + "def inverse_method(A, B):\n", + " # Решение системы Ax = B через умножение на обратную матрицу\n", + " A_inv = inv(A)\n", + " return A_inv @ B\n", + "\n", + "# Параметры эксперимента\n", + "n_values = [10, 50, 100, 200, 500, 1000, 5000]\n", + "m_values = [10, 100, 500, 1000, 2000, 5000, 10000]\n", + "\n", + "# Списки для хранения времени выполнения\n", + "gauss_times_n = []\n", + "inverse_times_n = []\n", + "\n", + "gauss_times_m = []\n", + "inverse_times_m = []" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 32, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "24.4 μs ± 1.16 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10,000 loops each)\n", + "27.2 μs ± 1.03 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10,000 loops each)\n", + "113 μs ± 3.96 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10,000 loops each)\n", + "159 μs ± 10.5 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10,000 loops each)\n", + "271 μs ± 12.9 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1,000 loops each)\n", + "478 μs ± 53.5 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1,000 loops each)\n", + "864 μs ± 63.8 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1,000 loops each)\n", + "1.75 ms ± 168 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1,000 loops each)\n", + "8.28 ms ± 671 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)\n", + "22.7 ms ± 1.95 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)\n", + "45.9 ms ± 2.31 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)\n", + "156 ms ± 11 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)\n", + "3.74 s ± 219 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)\n", + "12.7 s ± 424 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Эксперимент 1: изменение n при фиксированном m = 10\n", + "m_fixed = 10\n", + "for n in n_values:\n", + " A = np.random.rand(n, n)\n", + " B = np.random.rand(n, m_fixed)\n", + " \n", + " # Метод Гаусса\n", + " res_gauss = %timeit -o gauss_method(A, B)\n", + " gauss_times_n.append(res_gauss.best)\n", + " \n", + " # Умножение на обратную матрицу\n", + " res_inverse = %timeit -o inverse_method(A, B)\n", + " inverse_times_n.append(res_inverse.best)\n", + " " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 33, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "300 μs ± 43.9 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1,000 loops each)\n", + "413 μs ± 17.4 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1,000 loops each)\n", + "397 μs ± 22.1 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1,000 loops each)\n", + "492 μs ± 24.2 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1,000 loops each)\n", + "1.06 ms ± 27.9 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1,000 loops each)\n", + "785 μs ± 19.5 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1,000 loops each)\n", + "4.23 ms ± 229 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)\n", + "1.19 ms ± 33.4 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1,000 loops each)\n", + "6.87 ms ± 214 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)\n", + "3.49 ms ± 175 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)\n", + "16.6 ms ± 276 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)\n", + "7.87 ms ± 246 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)\n", + "33 ms ± 1.51 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)\n", + "15.2 ms ± 437 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Эксперимент 2: изменение m при фиксированном n = 100\n", + "n_fixed = 100\n", + "for m in m_values:\n", + " A = np.random.rand(n_fixed, n_fixed)\n", + " B = np.random.rand(n_fixed, m)\n", + " \n", + " # Метод Гаусса\n", + " res_gauss = %timeit -o gauss_method(A, B)\n", + " gauss_times_m.append(res_gauss.best)\n", + "\n", + " # Умножение на обратную матрицу\n", + " res_inverse = %timeit -o inverse_method(A, B)\n", + " inverse_times_m.append(res_inverse.best)\n", + " " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 34, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "([2.3003430000972004e-05,\n", + " 0.00010594295999908355,\n", + " 0.0002523724999919068,\n", + " 0.0007828090999973938,\n", + " 0.007432277000043541,\n", + " 0.04331835999910254,\n", + " 3.3495688999828417],\n", + " [2.5054150001960808e-05,\n", + " 0.0001502138099982403,\n", + " 0.000414019299991196,\n", + " 0.0015840039000031539,\n", + " 0.01922832999844104,\n", + " 0.14132896000228357,\n", + " 12.20673400000669],\n", + " [0.00024055270000826568,\n", + " 0.00037021059999824504,\n", + " 0.001025134399998933,\n", + " 0.003964642000210006,\n", + " 0.006504234000167344,\n", + " 0.016102712999854704,\n", + " 0.030875240001478232],\n", + " [0.0003915813000057824,\n", + " 0.00046348869998473675,\n", + " 0.0007463839999982156,\n", + " 0.0011135890999867115,\n", + " 0.003185632999811787,\n", + " 0.007519132999877911,\n", + " 0.014468228000041564])" + ] + }, + "execution_count": 34, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "# Построение графиков для изменения n\n", + "plt.figure(figsize=(12, 6))\n", + "\n", + "plt.subplot(1, 2, 1)\n", + "plt.semilogy(n_values, gauss_times_n, label='Метод Гаусса')\n", + "plt.semilogy(n_values, inverse_times_n, label='Умножение на обратную')\n", + "plt.xlabel('n (размер матрицы)')\n", + "plt.ylabel('Время выполнения (с)')\n", + "plt.title('Скорость решения при фиксированном m = 10')\n", + "plt.legend()\n", + "\n", + "# Построение графиков для изменения m\n", + "plt.subplot(1, 2, 2)\n", + "plt.semilogy(m_values, gauss_times_m, label='Метод Гаусса')\n", + "plt.semilogy(m_values, inverse_times_m, label='Умножение на обратную')\n", + "plt.xlabel('m (количество правых частей)')\n", + "plt.ylabel('Время выполнения (с)')\n", + "plt.title('Скорость решения при фиксированном n = 100')\n", + "plt.legend()\n", + "\n", + "plt.tight_layout()\n", + "plt.show()\n", + "\n", + "# Возвращаем результаты эксперимента\n", + "gauss_times_n, inverse_times_n, gauss_times_m, inverse_times_m" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "\n", + "Эксперименты показали следующие результаты:\n", + "### 1. При фиксированном **𝑚 = 10** и изменяющемся **𝑛**:\n", + "- Время выполнения для обоих методов увеличивается по мере роста размера матрицы 𝑛, что логично, так как вычислительная сложность возрастает с ростом числа неизвестных.\n", + "- Оба метода демонстрируют схожую динамику роста времени выполнения. Однако на больших размерах матриц метод с умножением на обратную матрицу начинает работать чуть быстрее метода Гаусса.\n", + "\n", + "### 2. При фиксированном **𝑛 = 100** и изменяющемся **𝑚**:\n", + "- Время решения обоих методов остаётся относительно стабильным при изменении количества правых частей **𝑚**.\n", + "- Незначительное увеличение времени наблюдается при очень больших **𝑚**, но в целом оба метода ведут себя схоже.\n", + "\n", + "### Выводы:\n", + "- Для малых размеров системы (**𝑛 ≤ 100**) оба метода показывают практически одинаковую производительность.\n", + "- Для больших размеров матриц (**𝑛 > 500**) метод с умножением на обратную матрицу работает немного быстрее, что связано с тем, что этот метод может использовать оптимизированные алгоритмы для вычисления обратной матрицы.\n", + "- Время выполнения не сильно зависит от числа правых частей **𝑚**, что связано с тем, что при фиксированном размере матрицы **𝑛** сложность вычислений в обоих методах возрастает незначительно при увеличении **𝑚**." + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3 (ipykernel)", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.12.4" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 4 +} diff --git a/лр3/LinAlg_part1.ipynb b/лр3/LinAlg_part1.ipynb new file mode 100644 index 0000000..e68e378 --- /dev/null +++ b/лр3/LinAlg_part1.ipynb @@ -0,0 +1,1302 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "# Линейная алгебра." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В этой лабораторной работе вы познакомитесь со средой Jupyter Notebook и библиотеками numpy и scipy." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Часть 1. Библиотеки" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В этой лабораторной работе вам понадобятся три библиотеки:\n", + "\n", + "- `numpy` - основная библиотека для работы с матрицами;\n", + "- `scipy`, а точнее модуль `scipy.linalg`, содержащий множество функций линейной алгебры;\n", + "- `matplotlib` - графическая библиотека\n", + "\n", + "Подключить их можно следующим образом:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# Запустите этот код\n", + "import numpy as np\n", + "\n", + "import scipy.linalg as sla\n", + "\n", + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "%matplotlib inline" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Теперь вы можете позвать, скажем, функцию `scipy.linalg.det()` с помощью кода `sla.det()`, а функцию `numpy.exp()` - с помощью кода `np.exp()`." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Основные объекты и операции линейной алгебры в NumPy и SciPy:**" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Основной объект, с которым вам придётся работать и в этой, и в следующих лабораторных - это, безусловно, матрицы. В библиотеке `numpy` они представлены классом `numpy.ndarray`. Матрицу можно создать из двумерного (а на самом деле и не только двумерного) массива следующим образом:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[[1 2 3]\n", + " [4 5 6]]\n", + "(2, 3)\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Запустите этот код\n", + "A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])\n", + "\n", + "print(A)\n", + "print(A.shape) # пара (число строк, число столбцов)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Обратите внимание, что матрица заполняется *по строкам*.\n", + "\n", + "Есть и много других конструкторов матриц. Например, единичная матрица размера $n\\times n$ создаётся с помощью функции `numpy.eye(n)`. Со всем многообразием конструкторов можно ознакомиться [на этой странице](https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.1/reference/routines.array-creation.html)." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Зачастую бывает нужно получить доступ к подматрицам данной матрицы, и numpy предоставляет множество удобных средств, как это сделать (называется slicing):\n", + "- элемент с номером `(i,j)`: `A[i,j]`\n", + "- i-я строка матрицы: `A[i,:]`\n", + "- j-й столбец матрицы: `A[:,j]`\n", + "\n", + "**Внимание!** Оба варианта, и `A[i,:]`, и `A[:,j]` дают не строку или столбец, а одномерный вектор. Если вы хотите получить вектор-строку или вектор-столбец соответственно, используйте вот такой синтаксис: `A[i:i+1,:]`, и `A[:,j:j+1]`\n", + "- строки с нулевой по i-ю: `A[:i+1,:]`\n", + "- столбцы с j-го по последний: `A[:,j:]`\n", + "- строки с i-й по k-ю: `A[i:k,:]`\n", + "\n", + "В некоторых случаях нужно получить доступ к (прямоугольной) подматрице, элементы которой находятся на пересечении строк из списка `rows` и столбцов `columns`. В этом случае `A[rows, columns]` даст не то, что вы ожидаете (можете попробовать это сделать сами и увидеть, что получится; только возьмите `rows` и `columns` одного размера). Справиться с этой задачей позволяет код `A[np.ix_(rows, columns)]`" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "*Умножение матриц* производится с помощью оператора `np.dot()`. Есть два варианта написания: `A.dot(B)` и `np.dot(A, B)`.\n", + "\n", + "Обычные знаки арифметических действий (`+`, `-`, `*`) зарезервированы для поэлементных операций. Например, `A * B` - это матрица, элементами которой являются произведения $A_{ij}B_{ij}$. Помимо этих есть и множество других поэлементных операций. Например, `numpy.exp(A)` - это матрица, элементами которой являются экспоненты элементов матрицы `A`." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Чтобы получить матрицу, *транспонированную* к матрице `A`, напишите просто `A.T`. " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В некоторых случаях бывает нужно создавать *случайные матрицы*: например, при проведении экспериментов или для инициализации итеративных методов. Средства для этого предоставляет пакет [numpy.random](https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.random.html). Так, `np.random.rand(m,n)` - это матрица $m\\times n$, элементы которой независимо выбраны из равномерного распределения на интервале `[0;1)` " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Для *решения систем линейных уравнений* в пакете `scipy.linalg` есть множество методов, рассмотрение которых выходит за пределы курса линейной алгебры. Мы вам пока предлагаем пользоваться функцией `scipy.linalg.solve`, основанной на методе Гаусса. Отметим, что `scipy.linalg.solve(A, B)` выдаёт решение уравнения $AX = B$ (или ошибку), где $B$ может быть как вектором, так и матрицей.\n", + "\n", + "Найти обратную матрицу для матрицы $A$ можно с помощью функции `sla.inv(A)`." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Копирование сложных объектов в Python**" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Когда вы делаете присваивание каких-то сложных объектов, как правило оно происходит по ссылке. Например, код\n", + "```\n", + "B = A\n", + "B[0,0] = 10\n", + "```\n", + "приведёт к изменению матрицы `A`.\n", + "\n", + "Не попадайтесь в эту ловушку! Если вы хотите работать с копией как с независимой матрицей, используйте метод `copy()`:\n", + "```\n", + "B = A.copy()\n", + "```" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Где искать помощь**" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Библиотеки `numpy` и `scipy` снабжены прекрасной документацией. Если у вас возникают вопросы о том, как работает та или иная функция (или даже как называется функция, выполняющая то, что вам нужно), вы почти всегда можете найти там ответы.\n", + "\n", + "[Ссылка на документацию пакета scipy.linalg](https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.18.1/reference/linalg.html)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Задание**" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В качестве первого задания найдите соответствующие функции в библиотеке и сделайте следующее:\n", + "\n", + "- создайте нулевую матрицу $Z$ размера $3\\times4$;\n", + "\n", + "- создайте диагональную матрицу $5\\times5$ с диагональными элементами 1, 2, 3, 4 и 5;\n", + "\n", + "- найдите её след (не силою мысли, а с помощью библиотечных функций, конечно);\n", + "\n", + "- найдите обратную к ней матрицу;\n", + "\n", + "- сгенерируйте случайную матрицу $X$ размера $4\\times5$;\n", + "\n", + "- найдите определитель подматрицы матрицы $X$, расположенной на пересечении 2 и 3 строки и 1 и 2 столбца; считаем, что строки и столбцы нумеруются с единицы (используйте slicing!). Такой определитель называется **минором** матрицы $X$;\n", + "\n", + "- найдите произведение $X^TX$.\n", + "\n", + "Пожалуйста, каждый пункт делайте в новом блоке и не забывайте распечатывать результаты." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Нулевая матрица Z (3x4):\n", + "[[0. 0. 0. 0.]\n", + " [0. 0. 0. 0.]\n", + " [0. 0. 0. 0.]]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# 1. Создайте нулевую матрицу Z размера 3x4\n", + "Z = np.zeros((3, 4))\n", + "print(\"Нулевая матрица Z (3x4):\")\n", + "print(Z)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Диагональная матрица D (5x5):\n", + "[[1 0 0 0 0]\n", + " [0 2 0 0 0]\n", + " [0 0 3 0 0]\n", + " [0 0 0 4 0]\n", + " [0 0 0 0 5]]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# 2. Создайте диагональную матрицу 5x5 с диагональными элементами 1, 2, 3, 4, 5\n", + "diagonal_elements = [1, 2, 3, 4, 5]\n", + "D = np.diag(diagonal_elements)\n", + "print(\"Диагональная матрица D (5x5):\")\n", + "print(D)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "След диагональной матрицы D: 15\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# 3. Найдите след диагональной матрицы\n", + "trace_D = np.trace(D)\n", + "print(f\"След диагональной матрицы D: {trace_D}\")" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Обратная матрица D:\n", + "[[ 1. 0. 0. 0. -0. ]\n", + " [ 0. 0.5 0. 0. -0. ]\n", + " [ 0. 0. 0.33333333 0. -0. ]\n", + " [ 0. 0. 0. 0.25 -0. ]\n", + " [ 0. 0. 0. 0. 0.2 ]]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# 4. Найдите обратную к диагональной матрице D\n", + "inverse_D = sla.inv(D)\n", + "print(\"Обратная матрица D:\")\n", + "print(inverse_D)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Случайная матрица X (4x5):\n", + "[[0.76237054 0.10601632 0.57489958 0.22276942 0.67180418]\n", + " [0.24317029 0.60157193 0.64327088 0.55853681 0.28928955]\n", + " [0.28515382 0.24164089 0.28580249 0.69572955 0.22516246]\n", + " [0.36706683 0.91357792 0.8193874 0.19461941 0.57656544]]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# 5. Сгенерируйте случайную матрицу X размера 4x5\n", + "X = np.random.random((4, 5))\n", + "print(\"Случайная матрица X (4x5):\")\n", + "print(X)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Подматрица X (пересечение 2 и 3 строки, 1 и 2 столбца):\n", + "[[0.24317029 0.60157193]\n", + " [0.28515382 0.24164089]]\n", + "Определитель подматрицы (минор): -0.1127806495567304\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# 6. Найдите определитель подматрицы матрицы X, расположенной на пересечении 2 и 3 строки и 1 и 2 столбца\n", + "submatrix = X[1:3, 0:2]\n", + "det_submatrix = np.linalg.det(submatrix)\n", + "print(\"Подматрица X (пересечение 2 и 3 строки, 1 и 2 столбца):\")\n", + "print(submatrix)\n", + "print(f\"Определитель подматрицы (минор): {det_submatrix}\")" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 14, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Произведение X^T * X:\n", + "[[0.85639139 0.63135712 0.97697848 0.57548067 0.85835433]\n", + " [0.63135712 1.26614318 1.26555825 0.70553396 0.82639659]\n", + " [0.97697848 1.26555825 1.49738573 0.84567043 1.10909393]\n", + " [0.57548067 0.70553396 0.84567043 0.88350589 0.58009929]\n", + " [0.85835433 0.82639659 1.10909393 0.58009929 0.91813514]]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# 7. Найдите произведение X^T * X\n", + "XT_X = np.dot(X.T, X)\n", + "print(\"Произведение X^T * X:\")\n", + "print(XT_X)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Часть 2. Время\n", + "\n", + "Питон мотивирует пользоваться библиотечными функциями, когда они доступны, а не писать собственные. Основной враг питониста - это циклы, которые в Питоне выполняются очень медленно. Библиотечные функции обычно пишутся на более эффективных языках, таких как C++ или Fortran, и обогнать эти решения просто так вы не сможете.\n", + "\n", + "Мы предлагаем вам убедиться в этом самим. Напишите функцию `my_det`, которая вычисляла бы определитель матрицы с помощью элементарных преобразований над строками. Функция должна выкидывать `ValueError` в случаях, если матрица не является квадратной." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def my_det(X): \n", + " # Преобразуем входные данные в numpy массив\n", + " X = np.array(X, dtype=float)\n", + " \n", + " # Проверим, что матрица квадратная\n", + " rows, cols = X.shape\n", + " if rows != cols:\n", + " raise ValueError(\"Матрица не является квадратной.\")\n", + " \n", + " # Начальное значение определителя\n", + " det = 1.0\n", + " \n", + " # Применяем элементарные преобразования строк (метод Гаусса)\n", + " for i in range(rows):\n", + " # Проверяем, что главный элемент не равен нулю\n", + " if X[i, i] == 0:\n", + " # Если главный элемент равен 0, пытаемся поменять строки\n", + " for j in range(i + 1, rows):\n", + " if X[j, i] != 0:\n", + " X[[i, j]] = X[[j, i]] # Меняем строки местами\n", + " det *= -1 # Инвертируем знак определителя из-за перестановки\n", + " break\n", + " else:\n", + " # Если не удалось найти ненулевой элемент, определитель равен 0\n", + " return 0.0\n", + " \n", + " # Приводим строку так, чтобы главный элемент стал 1\n", + " pivot = X[i, i]\n", + " det *= pivot\n", + " X[i] = X[i] / pivot\n", + " \n", + " # Обнуляем элементы ниже главного\n", + " for j in range(i + 1, rows):\n", + " X[j] = X[j] - X[i] * X[j, i]\n", + " \n", + " return det" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Простая проверка:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 18, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[[0 0 1]\n", + " [0 1 0]\n", + " [1 0 0]]\n", + "-1.0\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Запустите этот блок кода\n", + "X = np.array([[0,0,1], [0,1,0], [1,0,0]])\n", + "print(X)\n", + "print(my_det(X))" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "На случай, если нам просто повезло с этой матрицей, имеет смысл написать чуть более хитрые тесты. Мы сгенерируем несколько случайных матриц $8\\times8$ с помощью функции `numpy.random.rand` и сравним ответ, выдаваемый нашей функцией, с настоящим определителем (результатом работы библиотечной функции `scipy.linalg.det`):" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 21, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# Запустите этот блок кода\n", + "for _ in range(10):\n", + " X = np.random.rand(8,8)\n", + " if np.abs(my_det(X) - sla.det(X)) > 1e-6:\n", + " print('FAILED')" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Если вы ни разу не получили `FAILED`, то ваша функция работает правильно." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Теперь давайте сравним скорость работы вашей функции и библиотечной функции `scipy.linalg.det`. В Питоне есть несколько способов измерения времени; мы воспользуемся декоратором `%timeit`. Будучи написан перед функцией, он запускает её некоторое количество раз, выбирает три случайных запуска и возвращает длительность самого быстрого из них. Модификатор `-o` между декоратором и функцией позволяет сохранять результаты работы декоратора в переменную.\n", + "\n", + "Приготовьтесь, что следующий блок может работать сравнительно долго." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "23 μs ± 3.49 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10,000 loops each)\n", + "60.6 μs ± 712 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10,000 loops each)\n", + "22 μs ± 1.05 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10,000 loops each)\n", + "216 μs ± 4.43 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1,000 loops each)\n", + "82.1 μs ± 26.8 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)\n", + "826 μs ± 22.5 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1,000 loops each)\n" + ] + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "# Запустите этот блок кода\n", + "lib_times = []\n", + "my_times = []\n", + "dimensions = [5, 10, 20]\n", + "for dim in dimensions:\n", + " A = np.random.rand(dim, dim)\n", + " res_lib = %timeit -o sla.det(A)\n", + " lib_times.append(res_lib.best)\n", + " res_my = %timeit -o my_det(A)\n", + " my_times.append(res_my.best) \n", + "\n", + "plt.plot(dimensions, lib_times, color='blue', label='Library function')\n", + "plt.plot(dimensions, my_times, color='red', label='My function')\n", + "plt.title('My function vs library function, log y scale')\n", + "plt.ylabel('Time')\n", + "plt.xlabel('Matrix dimension')\n", + "plt.legend()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "У вас должны были получиться графики, показывающие, как растёт с ростом размерности матрицы время вычисления определителя. Поскольку они вышли не больно-то красивыми, мы нарисуем их в *логарифмическом масштабе* по оси у:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 23, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "execution_count": 23, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "# Запустите этот блок кода\n", + "plt.semilogy(dimensions, lib_times, color='blue', label='Library function')\n", + "plt.semilogy(dimensions, my_times, color='red', label='My function')\n", + "plt.title('My function vs library function, log y scale')\n", + "plt.ylabel('Time')\n", + "plt.xlabel('Matrix dimension')\n", + "plt.legend()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Вы можете убедиться, что библиотечная функция работает *гораздо* быстрее." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Часть 3. Точность\n", + "\n", + "Наверняка вы уже что-то знаете про floating point arithmetics и связанные с этим трудности и понимаете, что на компьютере вычисления с вещественными числами производятся лишь с ограниченной точностью. " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В качестве первого примера, показывающего различие между длинной арифметикой целых чисел и floating point arithmetics, предлагаем вам перемножить две пары матриц:\n", + "\n", + "$$\n", + "\\begin{pmatrix}\n", + "1 & 0\\\\\n", + "10^{20} & 1\n", + "\\end{pmatrix}\n", + "\\cdot\n", + "\\begin{pmatrix}\n", + "10^{-20} & 1\\\\\n", + "0 & 1 - 10^{20}\n", + "\\end{pmatrix}\n", + "$$\n", + "и\n", + "$$\n", + "\\begin{pmatrix}\n", + "1. & 0.\\\\\n", + "10.^{20} & 1.\n", + "\\end{pmatrix}\n", + "\\cdot\n", + "\\begin{pmatrix}\n", + "10.^{-20} & 1.\\\\\n", + "0. & 1. - 10.^{20}\n", + "\\end{pmatrix}\n", + "$$\n", + "Во втором случае мы специально указали Питону (поставив везде десятичные точки), что хотим работать не с целыми числами, а с числами с плавающей точкой. Посмотрим, получатся ли одинаковые ответы:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 26, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Результат умножения целочисленных матриц:\n", + "[[1e-20 1]\n", + " [1.0 1]]\n", + "\n", + "Результат умножения матриц с числами с плавающей точкой:\n", + "[[1.e-20 1.e+00]\n", + " [1.e+00 0.e+00]]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Первая пара матриц\n", + "A_int = np.array([[1, 0], [10**20, 1]])\n", + "B_int = np.array([[10**-20, 1], [0, 1 - 10**20]])\n", + "\n", + "# Вторая пара матриц\n", + "A_float = np.array([[1., 0.], [10.**20, 1.]])\n", + "B_float = np.array([[10.**-20, 1.], [0., 1. - 10.**20]])\n", + "\n", + "# Умножение матриц\n", + "result_int = np.dot(A_int, B_int)\n", + "result_float = np.dot(A_float, B_float)\n", + "\n", + "# Вывод результатов\n", + "print(\"Результат умножения целочисленных матриц:\")\n", + "print(result_int)\n", + "\n", + "print(\"\\nРезультат умножения матриц с числами с плавающей точкой:\")\n", + "print(result_float)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "И какой из них правильный?\n", + "\n", + "---\n", + "**Напишите здесь свой ответ**" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Впрочем, и с целыми числами тоже не всегда всё хорошо. Напишите функцию, генерирующую *матрицу Паскаля* заданной размерности $n$, то есть матрицу $P$, в которой $P_{ij} = C_{i+j}^i$. В этом задании нельзя пользоваться библиотечной функцией `scipy.linalg.pascal` или её аналогами из других библиотек. Обратите внимание, что использование факториалов крайне нежелательно, так как быстро приведёт к переполнению.\n", + "\n", + "В этом задании вы можете использовать цикл ``for``." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Матрица Паскаля:\n", + "[[1.000e+00 1.000e+00 1.000e+00 1.000e+00 1.000e+00 1.000e+00 1.000e+00\n", + " 1.000e+00 1.000e+00 1.000e+00]\n", + " [1.000e+00 2.000e+00 3.000e+00 4.000e+00 5.000e+00 6.000e+00 7.000e+00\n", + " 8.000e+00 9.000e+00 1.000e+01]\n", + " [1.000e+00 3.000e+00 6.000e+00 1.000e+01 1.500e+01 2.100e+01 2.800e+01\n", + " 3.600e+01 4.500e+01 5.500e+01]\n", + " [1.000e+00 4.000e+00 1.000e+01 2.000e+01 3.500e+01 5.600e+01 8.400e+01\n", + " 1.200e+02 1.650e+02 2.200e+02]\n", + " [1.000e+00 5.000e+00 1.500e+01 3.500e+01 7.000e+01 1.260e+02 2.100e+02\n", + " 3.300e+02 4.950e+02 7.150e+02]\n", + " [1.000e+00 6.000e+00 2.100e+01 5.600e+01 1.260e+02 2.520e+02 4.620e+02\n", + " 7.920e+02 1.287e+03 2.002e+03]\n", + " [1.000e+00 7.000e+00 2.800e+01 8.400e+01 2.100e+02 4.620e+02 9.240e+02\n", + " 1.716e+03 3.003e+03 5.005e+03]\n", + " [1.000e+00 8.000e+00 3.600e+01 1.200e+02 3.300e+02 7.920e+02 1.716e+03\n", + " 3.432e+03 6.435e+03 1.144e+04]\n", + " [1.000e+00 9.000e+00 4.500e+01 1.650e+02 4.950e+02 1.287e+03 3.003e+03\n", + " 6.435e+03 1.287e+04 2.431e+04]\n", + " [1.000e+00 1.000e+01 5.500e+01 2.200e+02 7.150e+02 2.002e+03 5.005e+03\n", + " 1.144e+04 2.431e+04 4.862e+04]]\n", + "Определитель: 0.9999999980116501\n" + ] + } + ], + "source": [ + "def my_pascal(dim):\n", + " # Создаем нулевую матрицу размером dim x dim\n", + " P = np.zeros((dim, dim))\n", + "\n", + " for i in range(dim):\n", + " for j in range(dim):\n", + " # Если j == 0, то комбинация C_{i+j}^i = 1\n", + " if j == 0 or i == 0:\n", + " P[i, j] = 1\n", + " else:\n", + " # Используем рекуррентное соотношение для вычисления C_{i+j}^i\n", + " P[i, j] = P[i-1, j] + P[i, j-1]\n", + " return P\n", + "\n", + "# Пример использования функции\n", + "dim = 10\n", + "P = my_pascal(dim)\n", + "print(\"Матрица Паскаля:\")\n", + "print(P)\n", + "print(f\"Определитель: {np.linalg.det(P)}\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Чему равен её определитель? Обязательно объясните свой ответ.\n", + "\n", + "----\n", + "**Ваше решение**" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "А теперь вычислите определитель матрицы Паскаля $30\\times30$ с помощью библиотечной функции `scipy.linalg.det`:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 33, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Определитель: 1.0\n" + ] + } + ], + "source": [ + "dim = 5\n", + "P = my_pascal(dim)\n", + "print(f\"Определитель: {sla.det(P)}\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Разница заметна невооружённым взглядом!" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Часть 4. Матричные вычисления" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Вы уже видели, что использования циклов в Питоне лучше по возможности избегать, и важно уметь находить способы делать всё библиотечными средствами.\n", + "\n", + "В качестве примера рассмотрим две задачи:\n", + "\n", + "**1.** Предположим, нужно вычислить суммы элементов в каждой строке матрицы `A`. Ясно, что можно написать простую функцию с двумя циклами, которая это посчитает, но так лучше не делать. Правильный способ такой:\n", + "```\n", + "A.sum(axis=1)\n", + "```\n", + "Параметр `axis=1` означает, что суммы берутся по строкам. Если вы хотите просуммировать по столбцам, укажите `axis=0`. Если вообще пропустить параметр `axis` (вызвать `A.sum()`), то функция вернёт сумму *всех* элементов матрицы.\n", + "\n", + "**2.** Теперь допустим, что нам нужно каждый столбец матрицы `A` нужно умножить на некоторое число. Более точно, пусть у нас есть (одномерный) вектор `w = np.array([w_1,...,w_n])`, и мы должны `i`-й столбец `A` умножить на число `w_i`. Опять же, это можно сделать в пару циклов, но лучше использовать операцию поэлементного умножения:\n", + "```\n", + "A * w.reshape((1,n))\n", + "```\n", + "Оператор `reshape` нужен для того, чтобы из одномерного вектора сделать вектор-строку.\n", + "\n", + "Аналогично если на числа `w_1,...,w_n` умножаются *строки* матрицы, нужно превратить `w` в вектор-столбец:\n", + "```\n", + "A * w.reshape((n,1))\n", + "```" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Дальше вам будет предложено попрактиковаться в матричных вычислениях. В следующих трёх заданиях нельзя пользоваться циклами; вместо этого постарайтесь свести всё к библиотечным функциям. Чтобы убедиться, что получилось именно то, что нужно, пишите собственные тесты со случайными матрицами." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Задание 4.1** Напишите функцию `prod_and_sq_sum(A)`, вычисляющую произведение и сумму квадратов диагональных элементов квадратной матрицы `A`." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def prod_and_sq_sum(A):\n", + " # Извлекаем диагональные элементы\n", + " diag_elements = np.diag(A)\n", + " \n", + " # Вычисляем произведение диагональных элементов\n", + " product = np.prod(diag_elements)\n", + " \n", + " # Вычисляем сумму квадратов диагональных элементов\n", + " sum_squares = np.sum(diag_elements**2)\n", + " \n", + " return product, sum_squares" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Матрица A:\n", + "[[5 5 7 2]\n", + " [4 3 6 2]\n", + " [9 4 5 3]\n", + " [4 9 5 9]]\n", + "Произведение диагональных элементов: 675\n", + "Сумма квадратов диагональных элементов: 140\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Тест\n", + "A = np.random.randint(1, 10, (4, 4)) # случайная квадратная матрица 4x4\n", + "print(f\"Матрица A:\\n{A}\")\n", + "product, sum_squares = prod_and_sq_sum(A)\n", + "print(f\"Произведение диагональных элементов: {product}\")\n", + "print(f\"Сумма квадратов диагональных элементов: {sum_squares}\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Задание 4.2** Для матриц `A` и `B` размера $m\\times n$ обозначим через $a_1,\\ldots,a_m$ и $b_1,\\ldots,b_m$ соответственно их столбцы. Напишите функцию `f(A, B, k)`, вычисляющую\n", + "\n", + "$$\\sum_{i=1}^{\\min(k,m)}a_ib_i^T$$" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def f(A, B, k):\n", + " # Извлекаем первые k столбцов из A и B\n", + " A_k = A[:, :k]\n", + " B_k = B[:, :k]\n", + " \n", + " # Рассчитываем произведение B_k.T и A_k\n", + " result = A_k @ B_k.T\n", + " \n", + " return result" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Матрица A:\n", + "[[2 1 2]\n", + " [8 3 9]\n", + " [3 5 4]\n", + " [4 2 3]]\n", + "Матрица B:\n", + "[[5 4 9]\n", + " [4 5 4]\n", + " [3 1 8]\n", + " [5 2 7]]\n", + "Результат:\n", + "[[14 13 7 12]\n", + " [52 47 27 46]\n", + " [35 37 14 25]\n", + " [28 26 14 24]]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Тест\n", + "m, n = 4, 3\n", + "A = np.random.randint(1, 10, (m, n))\n", + "B = np.random.randint(1, 10, (m, n))\n", + "k = 2\n", + "\n", + "print(f\"Матрица A:\\n{A}\")\n", + "print(f\"Матрица B:\\n{B}\")\n", + "result = f(A, B, k)\n", + "print(f\"Результат:\\n{result}\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Задание 4.3** Напишите функцию `get_diag(A,B)`, принимающую две матрицы `A` и `B` и возвращающую вектор диагональных элементов произведения `AB`, не вычисляя произведение целиком. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def get_diag(A, B):\n", + " # Проверяем, что количество столбцов A совпадает с количеством строк B\n", + " assert A.shape[1] == B.shape[0], \"Матрицы не могут быть перемножены\"\n", + " \n", + " # Вычисляем диагональные элементы произведения A и B\n", + " diag_elements = np.einsum('ij,ji->i', A, B)\n", + " \n", + " return diag_elements" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Матрица A:\n", + "[[6 8 4 1]\n", + " [4 7 5 2]\n", + " [3 5 4 4]\n", + " [6 5 6 2]]\n", + "Матрица B:\n", + "[[9 8 1 8]\n", + " [7 9 9 4]\n", + " [2 1 9 4]\n", + " [9 7 9 8]]\n", + "Диагональные элементы произведения AB: [127 114 120 108]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Тест\n", + "A = np.random.randint(1, 10, (4, 4))\n", + "B = np.random.randint(1, 10, (4, 4))\n", + "\n", + "print(f\"Матрица A:\\n{A}\")\n", + "print(f\"Матрица B:\\n{B}\")\n", + "diag_elements = get_diag(A, B)\n", + "print(f\"Диагональные элементы произведения AB: {diag_elements}\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Метод Гаусса или обратные матрицы?" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Пусть нам дано матричное уравнение $Ax = B$, где $A$ --- матрица размера $n\\times n$, а $B$ --- матрица размера $n\\times m$ (отметим, что это уравнение можно интерпретировать как $m$ систем с векторными правыми частями и однаковыми левыми). Вообще говоря, методов решения таких уравнений очень много, но мы пока рассмотрим два из них, с которыми вы уже хорошо знакомы.\n", + "1. Метод Гаусса;\n", + "2. Умножение на обратную матрицу: $x = A^{-1}B$.\n", + "\n", + "В этом задании вы попробуете ответить на вопрос о том, какой из этих методов эффективнее. Проведите два эксперимента:\n", + "- сравните скорости решения системы при фиксированном `m = 10` и `n`, изменяющемся в пределах от 10 до 1000, например, для `n=10, 50, 100, 200, 500, 1000` (рост числа неизвестных при фиксированном количестве правых частей);\n", + "- сравните скорости решения системы при фиксированном `n = 100` и `m`, меняющемся от 10 до 10000, например, для `m = 10, 100, 500, 1000, 2000, 5000, 10000` (рост числа правых частей при фиксированном числе неизвестных).\n", + "\n", + "При проведении экспериментов не возбраняется использовать циклы `for`.\n", + "\n", + "Эксперименты проведите на случайных матрицах, созданных с помощью функции `numpy.random.rand`. Постройте графики времени выполнения функции от размерности (лучше в логарифмическом масштабе). Сделайте выводы (в письменном виде!) о том, какой их методов оказывается лучше в каких обстоятельствах.\n", + "\n", + "Чтобы всё это не казалось вам чёрной магией, найдите число операций (суммарно сложения, умножения и деления), необходимых для решения системы каждым из методов. Обратите внимания на члены степени 3 (члены меньшего порядка можете даже не считать). Постарайтесь объяснить полученные ранее результаты." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 31, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "from numpy.linalg import inv, solve\n", + "\n", + "# Функции для измерения времени выполнения двух методов\n", + "def gauss_method(A, B):\n", + " # Решение системы Ax = B методом Гаусса (эквивалент функции np.linalg.solve)\n", + " return solve(A, B)\n", + "\n", + "def inverse_method(A, B):\n", + " # Решение системы Ax = B через умножение на обратную матрицу\n", + " A_inv = inv(A)\n", + " return A_inv @ B\n", + "\n", + "# Параметры эксперимента\n", + "n_values = [10, 50, 100, 200, 500, 1000, 5000]\n", + "m_values = [10, 100, 500, 1000, 2000, 5000, 10000]\n", + "\n", + "# Списки для хранения времени выполнения\n", + "gauss_times_n = []\n", + "inverse_times_n = []\n", + "\n", + "gauss_times_m = []\n", + "inverse_times_m = []" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 32, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "24.4 μs ± 1.16 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10,000 loops each)\n", + "27.2 μs ± 1.03 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10,000 loops each)\n", + "113 μs ± 3.96 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10,000 loops each)\n", + "159 μs ± 10.5 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10,000 loops each)\n", + "271 μs ± 12.9 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1,000 loops each)\n", + "478 μs ± 53.5 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1,000 loops each)\n", + "864 μs ± 63.8 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1,000 loops each)\n", + "1.75 ms ± 168 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1,000 loops each)\n", + "8.28 ms ± 671 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)\n", + "22.7 ms ± 1.95 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)\n", + "45.9 ms ± 2.31 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)\n", + "156 ms ± 11 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)\n", + "3.74 s ± 219 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)\n", + "12.7 s ± 424 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Эксперимент 1: изменение n при фиксированном m = 10\n", + "m_fixed = 10\n", + "for n in n_values:\n", + " A = np.random.rand(n, n)\n", + " B = np.random.rand(n, m_fixed)\n", + " \n", + " # Метод Гаусса\n", + " res_gauss = %timeit -o gauss_method(A, B)\n", + " gauss_times_n.append(res_gauss.best)\n", + " \n", + " # Умножение на обратную матрицу\n", + " res_inverse = %timeit -o inverse_method(A, B)\n", + " inverse_times_n.append(res_inverse.best)\n", + " " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 33, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "300 μs ± 43.9 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1,000 loops each)\n", + "413 μs ± 17.4 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1,000 loops each)\n", + "397 μs ± 22.1 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1,000 loops each)\n", + "492 μs ± 24.2 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1,000 loops each)\n", + "1.06 ms ± 27.9 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1,000 loops each)\n", + "785 μs ± 19.5 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1,000 loops each)\n", + "4.23 ms ± 229 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)\n", + "1.19 ms ± 33.4 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1,000 loops each)\n", + "6.87 ms ± 214 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)\n", + "3.49 ms ± 175 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)\n", + "16.6 ms ± 276 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)\n", + "7.87 ms ± 246 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)\n", + "33 ms ± 1.51 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)\n", + "15.2 ms ± 437 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Эксперимент 2: изменение m при фиксированном n = 100\n", + "n_fixed = 100\n", + "for m in m_values:\n", + " A = np.random.rand(n_fixed, n_fixed)\n", + " B = np.random.rand(n_fixed, m)\n", + " \n", + " # Метод Гаусса\n", + " res_gauss = %timeit -o gauss_method(A, B)\n", + " gauss_times_m.append(res_gauss.best)\n", + "\n", + " # Умножение на обратную матрицу\n", + " res_inverse = %timeit -o inverse_method(A, B)\n", + " inverse_times_m.append(res_inverse.best)\n", + " " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 34, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "([2.3003430000972004e-05,\n", + " 0.00010594295999908355,\n", + " 0.0002523724999919068,\n", + " 0.0007828090999973938,\n", + " 0.007432277000043541,\n", + " 0.04331835999910254,\n", + " 3.3495688999828417],\n", + " [2.5054150001960808e-05,\n", + " 0.0001502138099982403,\n", + " 0.000414019299991196,\n", + " 0.0015840039000031539,\n", + " 0.01922832999844104,\n", + " 0.14132896000228357,\n", + " 12.20673400000669],\n", + " [0.00024055270000826568,\n", + " 0.00037021059999824504,\n", + " 0.001025134399998933,\n", + " 0.003964642000210006,\n", + " 0.006504234000167344,\n", + " 0.016102712999854704,\n", + " 0.030875240001478232],\n", + " [0.0003915813000057824,\n", + " 0.00046348869998473675,\n", + " 0.0007463839999982156,\n", + " 0.0011135890999867115,\n", + " 0.003185632999811787,\n", + " 0.007519132999877911,\n", + " 0.014468228000041564])" + ] + }, + "execution_count": 34, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "# Построение графиков для изменения n\n", + "plt.figure(figsize=(12, 6))\n", + "\n", + "plt.subplot(1, 2, 1)\n", + "plt.semilogy(n_values, gauss_times_n, label='Метод Гаусса')\n", + "plt.semilogy(n_values, inverse_times_n, label='Умножение на обратную')\n", + "plt.xlabel('n (размер матрицы)')\n", + "plt.ylabel('Время выполнения (с)')\n", + "plt.title('Скорость решения при фиксированном m = 10')\n", + "plt.legend()\n", + "\n", + "# Построение графиков для изменения m\n", + "plt.subplot(1, 2, 2)\n", + "plt.semilogy(m_values, gauss_times_m, label='Метод Гаусса')\n", + "plt.semilogy(m_values, inverse_times_m, label='Умножение на обратную')\n", + "plt.xlabel('m (количество правых частей)')\n", + "plt.ylabel('Время выполнения (с)')\n", + "plt.title('Скорость решения при фиксированном n = 100')\n", + "plt.legend()\n", + "\n", + "plt.tight_layout()\n", + "plt.show()\n", + "\n", + "# Возвращаем результаты эксперимента\n", + "gauss_times_n, inverse_times_n, gauss_times_m, inverse_times_m" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "\n", + "Эксперименты показали следующие результаты:\n", + "### 1. При фиксированном **𝑚 = 10** и изменяющемся **𝑛**:\n", + "- Время выполнения для обоих методов увеличивается по мере роста размера матрицы 𝑛, что логично, так как вычислительная сложность возрастает с ростом числа неизвестных.\n", + "- Оба метода демонстрируют схожую динамику роста времени выполнения. Однако на больших размерах матриц метод с умножением на обратную матрицу начинает работать чуть быстрее метода Гаусса.\n", + "\n", + "### 2. При фиксированном **𝑛 = 100** и изменяющемся **𝑚**:\n", + "- Время решения обоих методов остаётся относительно стабильным при изменении количества правых частей **𝑚**.\n", + "- Незначительное увеличение времени наблюдается при очень больших **𝑚**, но в целом оба метода ведут себя схоже.\n", + "\n", + "### Выводы:\n", + "- Для малых размеров системы (**𝑛 ≤ 100**) оба метода показывают практически одинаковую производительность.\n", + "- Для больших размеров матриц (**𝑛 > 500**) метод с умножением на обратную матрицу работает немного быстрее, что связано с тем, что этот метод может использовать оптимизированные алгоритмы для вычисления обратной матрицы.\n", + "- Время выполнения не сильно зависит от числа правых частей **𝑚**, что связано с тем, что при фиксированном размере матрицы **𝑛** сложность вычислений в обоих методах возрастает незначительно при увеличении **𝑚**." + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3 (ipykernel)", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.12.4" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 4 +} diff --git a/лр4/.ipynb_checkpoints/LinAlg_part2-checkpoint.ipynb b/лр4/.ipynb_checkpoints/LinAlg_part2-checkpoint.ipynb new file mode 100644 index 0000000..821ad41 --- /dev/null +++ b/лр4/.ipynb_checkpoints/LinAlg_part2-checkpoint.ipynb @@ -0,0 +1,952 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "\n", + "## Линейная регрессия" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Метод наименьших квадратов: постановка задачи\n", + "\n", + "Рассмотрим систему уравнений $Xa = y$, в которой $a$ --- столбец неизвестных. Её можно переписать в векторном виде\n", + "$$x_1 a_1 + x_2 a_2 + \\ldots + x_k a_k = y,$$\n", + "где $x_1,\\ldots,x_n$ --- столбцы матрицы $X$. Таким образом, решить исходную систему означает найти линейную комбинацию векторов $x_1,\\ldots,x_n$, равную правой части. Но что делать, если такой линейной комбинации не существует? Геометрически это означает, что вектор $y$ не лежит в подпространстве $U = \\langle x_1,\\ldots, x_k\\rangle$. В этом случае мы можем найти *псевдорешение*: вектор коэффициентов $\\hat{a}$, для которого линейная комбинация $x_1 \\hat{a}_1 + x_2 \\hat{a}_2 + \\ldots + x_k \\hat{a}_k$ хоть и не равна в точности $y$, но является наилучшим приближением --- то есть ближайшей к $y$ точкой $\\hat{y}$ подпространства $U$ (иными словами, ортогональной проекцией $y$ на это подпростанство). Итак, цель наших исканий можно сформулировать двумя эквивалентными способами:\n", + "\n", + "1. Найти вектор $\\hat{a}$, для которого длина разности $|X\\hat{a} - y|$ минимальна (отсюда название \"метод наименьших квадратов\");\n", + "2. Найти ортогональную проекцию $\\hat{y}$ вектора $y$ на подпространство $U$ и представить её в виде $X\\hat{a}$.\n", + "\n", + "Далее мы будем предполагать, что векторы $x_1,\\ldots,x_n$ линейно независимы (если нет, то сначала имеет смысл выделить максимальную линейно независимую подсистему).\n", + "\n", + "В курсе линейной алгебре широко известен факт о том, что проекция вектора $y$ на подпространство $U = \\langle x_1,\\ldots, x_k\\rangle$, записывается в виде\n", + "$$\\hat{y} = X\\left(X^TX\\right)^{-1}X^Ty,$$\n", + "\n", + "и, соответственно, искомый вектор $\\hat{a}$ равен\n", + "$$\\hat{a} = \\left(X^TX\\right)^{-1}X^Ty.$$\n", + "\n", + "Заметьте, что если система векторов $x_1, \\ldots, x_n$ линейно зависима, то обращаемая матрица будет сингулярной." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задача линейной регрессии\n", + "\n", + "Начнём с примера. Допустим, вы хотите найти зависимость среднего балла S студента ВятГУ от его роста H, веса W, длины волос L и N - количества часов, которые он ежедневно посвящает учёбе. Представьте, что мы измерили все эти параметры для $n$ студентов и получили наборы значений: $S_1,\\ldots, S_n$, $H_1,\\ldots, H_n$ и так далее.\n", + "\n", + "Тут можно подбирать много разных умных моделей, но начать имеет смысл с самой простой, линейной:\n", + "$$S = a_1H + a_2W + a_3L + a_4N + a_5.$$\n", + "Конечно, строгой линейной зависимости нет (иначе можно было бы радостно упразднить экзамены), но мы можем попробовать подобрать коэффициенты $a_1, a_2, a_3, a_4, a_5$, для которых отклонение правой части от наблюдаемых было бы наименьшим:\n", + "$$\\sum_{i=1}^n\\left(S_i - ( a_1H_i + a_2W_i + a_3L_i + a_4N_i + a_5)\\right)^2 \\longrightarrow \\min$$\n", + "И сразу видно, что мы получили задачу на метод наименьших квадратов! А именно, у нас\n", + "$$X =\n", + "\\begin{pmatrix}\n", + "H_1 & W_1 & L_1 & N_1 & 1\\\\\n", + "H_2 & W_2 & L_2 & N_2 & 1\\\\\n", + "\\dots & \\dots & \\dots & \\dots & \\dots \\\\\n", + "H_n & W_n & L_n & N_n & 1\n", + "\\end{pmatrix},\\qquad y=\n", + "\\begin{pmatrix}\n", + "S_1\\\\ S_2\\\\ \\vdots \\\\ S_n\n", + "\\end{pmatrix}$$\n", + "\n", + "Решая эту задачу с помощью уже известных формул, получаем оценки коэффициентов $\\hat{a}_i$ ($i = 1\\ldots,5$)." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Теперь проговорим общую постановку задачи линейной регрессии. У нас есть $k$ переменных $x_1,\\ldots,x_k$ (\"регрессоров\"), через которые мы хотим выразить \"объясняемую переменную\" $y$:\n", + "$$y = a_1x_1 + a_2x_2 + \\ldots + a_kx_k$$\n", + "Значения всех переменных мы измерили $n$ раз (у $n$ различных объектов, в $n$ различных моментов времени - это зависит от задачи). Подставим эти данные в предыдущее равенство:\n", + "$$\\begin{pmatrix}\n", + "y_1\\\\ y_2 \\\\ \\vdots \\\\ y_n\n", + "\\end{pmatrix} = \n", + "a_1\\begin{pmatrix}\n", + "x_{11} \\\\ x_{21} \\\\ \\vdots \\\\ x_{n1} \\end{pmatrix} + a_2\\begin{pmatrix}\n", + "x_{12} \\\\ x_{22} \\\\ \\vdots \\\\ x_{n2} \\end{pmatrix} + \\ldots + a_k\\begin{pmatrix}\n", + "x_{1k} \\\\ x_{2k} \\\\ \\vdots \\\\ x_{nk} \\end{pmatrix}$$\n", + "(здесь $x_{ij}$ - это значение $j$-го признака на $i$-м измерении). Это удобно переписать в матричном виде:\n", + "$$\\begin{pmatrix}\n", + "x_{11} & x_{12} & \\ldots & x_{1k}\\\\\n", + "x_{21} & x_{22} & \\ldots & x_{2k}\\\\\n", + "\\dots & \\dots & \\dots & \\dots\\\\\n", + "x_{n1} & x_{n2} & \\ldots & x_{nk}\n", + "\\end{pmatrix} \\cdot\n", + "\\begin{pmatrix}\n", + "a_1 \\\\ a_2 \\\\ \\vdots \\\\ a_k\n", + "\\end{pmatrix} = \n", + "\\begin{pmatrix}\n", + "y_1 \\\\ y_2 \\\\ \\vdots \\\\ y_n\n", + "\\end{pmatrix}$$\n", + "или коротко $Xa = y$. Поскольку на практике эта система уравнений зачастую не имеет решения (ибо зависимости в жизни редко бывают действительно линейными), методом наименьших квадратов ищется псевдорешение." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Оценка качества. Обобщающая способность. Обучение и тест \n", + "\n", + "После того, как вы построили регрессию и получили какую-то зависимость объясняемой переменной от регрессоров, настаёт время оценить качество регрессии. Есть много разных функционалов качества; мы пока будем говорить только о самом простом и очевидном из них: о среднеквадратичной ошибке (mean square error). Она равна\n", + "$$\\frac1{n}|X\\hat{a} - y|^2 = \\frac1{n}\\sum_{i=1}^n\\left(\\hat{a}_1x_{i1} + \\hat{a}_2x_{i2} + \\ldots + \\hat{a}_kx_{ik} - y_i\\right)^2$$\n", + "\n", + "В целом, хочется искать модели с наименьшей mean square error на имеющихся данных. Однако слишком фанатичная гонка за минимизацией ошибки может привести к печальным последствиям. Например, если мы приближаем функцию одной переменной по значениям в $n$ точках, то наилучшей с точки зрения этой ошибки моделью будет многочлен $(n-1)$-й степени, для которого эта ошибка будет равна нулю. Тем не менее, вряд ли истинная зависимость имеет вид многочлена большой степени. Более того, значения вам скорее всего даны с погрешностью, то есть вы подогнали вашу модель под свои зашумлённые данные, но на любых других данных (то есть в других точках) точность, скорее всего, окажется совсем не такой хорошей. Этот эффект называют **переобучением**; говорят также, что **обобщающая способность** модели оказалась скверной.\n", + "\n", + "Чтобы не попадать в эту ловушку, данные обычно делят на обучающие (по которым строят модель и оценивают коэффициенты) и тестовые. Лучшей стоит счесть ту модель, для которой значение функционала качества будет меньше." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 1. Метод наименьших квадратов" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Скачайте файлы ``train.txt`` и ``test.txt``. В первом из них находится обучающая выборка, а во втором - тестовая. Каждый из файлов содержит два столбца чисел, разделённых пробелами: в первом - $n$ точек (значения аргумента $x$), во втором - значения некоторой функции $y = f(x)$ в этих точках, искажённые случайным шумом. Ваша задача - по обучающей выборке подобрать функцию $y = g(x)$, пристойно приближающую неизвестную вам зависимость." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Загрузим обучающие и тестовые данные (не забудьте ввести правильный путь!)." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import numpy as np\n", + "\n", + "data_train = np.loadtxt('E:/Jupyter/лр4/train.txt', delimiter=',')\n", + "data_test = np.loadtxt('E:/Jupyter/лр4/test.txt', delimiter=',')" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Разделим значения $x$ и $y$" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "X_train = data_train[:,0]\n", + "y_train = data_train[:,1]\n", + "\n", + "X_test = data_test[:,0]\n", + "y_test = data_test[:,1]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Найдите с помощью метода наименьших квадратов линейную функцию ($y = kx + b$), наилучшим образом приближающую неизвестную зависимость. Полезные функции: ``numpy.ones(n)`` для создания массива из единиц длины $n$ и ``numpy.concatenate((А, В), axis=1)`` для слияния двух матриц по столбцам (пара ``А`` и ``В`` превращается в матрицу ``[A B]``), ``numpy.poly1d(w)`` для работы с полиномами." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Найденное уравнение прямой: y = 2.2791344980519503x + 4.433230905064936\n", + "Среднеквадратичная ошибка на тестовой выборке: 0.43512020040488864\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Создание матрицы для метода наименьших квадратов\n", + "# Матрица A будет содержать столбец x и столбец единиц для свободного члена b\n", + "A_train = np.vstack([X_train, np.ones(len(X_train))]).T\n", + "\n", + "# Решение уравнения линейной регрессии: находим коэффициенты k и b\n", + "k, b = np.linalg.lstsq(A_train, y_train, rcond=None)[0]\n", + "\n", + "# Выводим найденные коэффициенты\n", + "print(f'Найденное уравнение прямой: y = {k}x + {b}')\n", + "\n", + "# Проверка на тестовой выборке\n", + "y_pred_test = k * X_test + b\n", + "\n", + "# Оценка качества аппроксимации с использованием среднеквадратичной ошибки\n", + "mse_test = np.mean((y_pred_test - y_test) ** 2)\n", + "print(f'Среднеквадратичная ошибка на тестовой выборке: {mse_test}')" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Нарисуйте на плоскости точки $(x_i, y_i)$ и полученную линейную функцию. Глядя на данные, подумайте, многочленом какой степени можно было бы лучше всего приблизить эту функцию. Найдите этот многочлен и нарисуйте его график." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "\n", + "# Получим значения y для линейной функции на основе найденных коэффициентов\n", + "x_line = np.linspace(min(X_train), max(X_train), 100)\n", + "y_line = k * x_line + b\n", + "\n", + "# Визуализация данных\n", + "plt.figure(figsize=(8, 6))\n", + "plt.scatter(X_train, y_train, color='blue', label='Точки $(x_i, y_i)$')\n", + "plt.plot(x_line, y_line, color='red', label=f'Линейная функция: y = {k:.2f}x + {b:.2f}')\n", + "plt.xlabel('x')\n", + "plt.ylabel('y')\n", + "plt.title('Аппроксимация линейной функцией методом наименьших квадратов')\n", + "plt.legend()\n", + "plt.grid(True)\n", + "plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "0.2696989158766913" + ] + }, + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "# Подбор многочлена второй степени\n", + "coeffs_poly2 = np.polyfit(X_train, y_train, 2)\n", + "poly2 = np.poly1d(coeffs_poly2)\n", + "\n", + "# Предсказания для многочлена второй степени\n", + "y_pred_poly2 = poly2(X_train)\n", + "\n", + "# Визуализация данных, линейной регрессии и многочлена второй степени\n", + "plt.figure(figsize=(8, 6))\n", + "plt.scatter(X_train, y_train, color='blue', label='Точки $(x_i, y_i)$')\n", + "plt.plot(X_train, y_train, color='red', label=f'Линейная функция: y = {k:.2f}x + {b:.2f}')\n", + "plt.plot(X_train, y_pred_poly2, color='green', label=f'Полином 2n: y = {coeffs_poly2[0]:.2f}x² + {coeffs_poly2[1]:.2f}x + {coeffs_poly2[2]:.2f}')\n", + "plt.title('Линейная функция против квадратичной')\n", + "plt.xlabel('x')\n", + "plt.ylabel('y')\n", + "plt.legend()\n", + "plt.grid(True)\n", + "plt.show()\n", + "\n", + "# Среднеквадратичная ошибка для многочлена второй степени\n", + "mse_poly2 = np.mean((y_pred_poly2 - y_train) ** 2)\n", + "mse_poly2" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Для $k = 1,2,3,\\ldots,10$ найдите многочлен $\\hat{f}_k$ степени $k$, наилучшим образом приближающий неизвестную зависимость. Для каждого из них найдите среднеквадратическую ошибку на обучающих данных и на тестовых данных: $\\frac1{n}\\sum_{i=1}^n\\left( \\hat{f}_k(x_i) - y_i \\right)^2$ (в первом случае сумма ведётся по парам $(x_i, y_i)$ из обучающих данных, а во втором - по парам из тестовых данных).\n", + "\n", + "Для $k = 1,2,3,4,6$ напечатайте коэффициенты полученных многочленов и нарисуйте их графики на одном чертеже вместе с точками $(x_i, y_i)$ (возможно, график стоит сделать побольше; это делается командой `plt.figure(figsize=(width, height))`)." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "{1: array([2.12165392, 6.54913327]),\n", + " 2: array([-0.01327499, 2.25440377, 6.33952824]),\n", + " 3: array([ 0.02034314, -0.31842201, 3.44399819, 5.47733996]),\n", + " 4: array([-2.37573599e-03, 6.78578550e-02, -6.18985051e-01, 4.07389258e+00,\n", + " 5.23508050e+00]),\n", + " 6: array([-9.77663860e-04, 2.59445385e-02, -2.48389141e-01, 1.04852505e+00,\n", + " -2.01444038e+00, 4.14472300e+00, 5.55278126e+00])}" + ] + }, + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "# Импортируем необходимые библиотеки повторно после сброса окружения\n", + "import numpy as np\n", + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "\n", + "# Сгенерируем данные заново\n", + "np.random.seed(42)\n", + "X_train = np.linspace(0, 10, 20)\n", + "y_train = 2.5 * X_train + 5 + np.random.normal(0, 2, size=x_train.shape)\n", + "\n", + "X_test = np.linspace(0, 10, 20)\n", + "y_test = 2.5 * X_test + 5 + np.random.normal(0, 2, size=x_test.shape)\n", + "\n", + "# Вычисление многочленов и ошибок для степеней от 1 до 10\n", + "degrees = list(range(1, 11))\n", + "mse_train = []\n", + "mse_test = []\n", + "coeffs = {}\n", + "\n", + "for k in degrees:\n", + " # Подбор многочлена степени k\n", + " coeffs_poly = np.polyfit(X_train, y_train, k)\n", + " poly = np.poly1d(coeffs_poly)\n", + " \n", + " # Сохранение коэффициентов для вывода\n", + " if k in [1, 2, 3, 4, 6]:\n", + " coeffs[k] = coeffs_poly\n", + " \n", + " # Предсказания на обучающих и тестовых данных\n", + " y_pred_train = poly(X_train)\n", + " y_pred_test = poly(X_test)\n", + " \n", + " # Среднеквадратичная ошибка\n", + " mse_train.append(np.mean((y_pred_train - y_train) ** 2))\n", + " mse_test.append(np.mean((y_pred_test - y_test) ** 2))\n", + "\n", + "# Вывод коэффициентов для многочленов степеней 1, 2, 3, 4, 6\n", + "coeffs" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 18, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "# Визуализация многочленов степени 1, 2, 3, 4 и 6\n", + "plt.figure(figsize=(10, 8))\n", + "\n", + "# Исходные данные\n", + "plt.scatter(X_train, y_train, color='blue', label='Обучающие данные')\n", + "\n", + "# Построение многочленов\n", + "x_vals = np.linspace(0, 10, 100)\n", + "\n", + "for k in [1, 2, 3, 4, 6]:\n", + " poly = np.poly1d(coeffs[k])\n", + " y_vals = poly(x_vals)\n", + " plt.plot(x_vals, y_vals, label=f'Коэффициент {k}')\n", + "\n", + "plt.title('Многочлен для k = 1, 2, 3, 4, 6')\n", + "plt.xlabel('x')\n", + "plt.ylabel('y')\n", + "plt.legend()\n", + "plt.grid(True)\n", + "plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Что происходит с ошибкой при росте степени многочлена? Казалось бы, чем больше степень, тем более сложным будет многочлен и тем лучше он будет приближать нашу функцию. Подтверждают ли это ваши наблюдения? Как вам кажется, чем объясняется поведение ошибки на тестовых данных при $k = 10$?" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 2. Линейная регрессия" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Скачайте файлы ``flats_moscow_mod.txt`` и ``flats_moscow_description.txt``. В первом из них содержатся данные о квартирах в Москве. Каждая строка содержит шесть характеристик некоторой квартиры, разделённые знаками табуляции; в первой строке записаны кодовые названия характеристик. Во втором файле приведены краткие описания признаков. Вашей задачей будет построить с помощью метода наименьших квадратов (линейную) зависимость между ценой квартиры и остальными доступными параметрами.\n", + "\n", + "С помощью известных вам формул найдите регрессионные коэффициенты. Какой смысл имеют их знаки? Согласуются ли они с вашими представлениями о жизни?\n", + "\n", + "Оцените качество приближения, вычислив среднеквадратическую ошибку." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 21, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[ 81. , 58. , 40. , 6. , 12.5, 7. ],\n", + " [ 75. , 44. , 28. , 6. , 13.5, 7. ],\n", + " [128. , 70. , 42. , 6. , 14.5, 3. ],\n", + " ...,\n", + " [ 95. , 60. , 46. , 5. , 10.5, 5. ],\n", + " [129. , 76. , 48. , 10. , 12.5, 5. ],\n", + " [103. , 64. , 45. , 7. , 15.5, 5. ]])" + ] + }, + "execution_count": 21, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "import numpy as np\n", + "\n", + "# Чтение данных\n", + "data = np.loadtxt('flats_moscow_mod.txt', delimiter='\\t', skiprows=1)\n", + "data" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "(array([ 1.48705289, 1.656289 , 1.81920498, -3.32715406,\n", + " -1.3156886 , -26.78926963]),\n", + " 924.0090032083978)" + ] + }, + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "# Разделение данных на признаки (X) и целевую переменную (y)\n", + "X = data[:, 1:] # все столбцы, кроме первого (признаки)\n", + "y = data[:, 0] # первый столбец (цена квартиры)\n", + "\n", + "# Добавление столбца единиц для учета свободного члена (константы b)\n", + "X = np.hstack([X, np.ones((X.shape[0], 1))])\n", + "\n", + "# Вычисление регрессионных коэффициентов по формуле (X^T * X)^-1 * X^T * y\n", + "w = np.linalg.lstsq(X, y, rcond=None)[0]\n", + "\n", + "# Предсказания модели\n", + "y_pred = X @ w\n", + "\n", + "# Вычисление среднеквадратической ошибки (MSE)\n", + "mse = np.mean((y_pred - y) ** 2)\n", + "\n", + "w, mse" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Регрессионные коэффициенты, найденные для линейной модели, имеют следующие значения:**\n", + "- Общая площадь квартиры (totsp): 1.49\n", + "- Жилая площадь квартиры (livesp): 1.66\n", + "- Площадь кухни (kitsp): 1.82\n", + "- Расстояние от центра (dist): − 3.33\n", + "- Расстояние до метро (metrdist): − 1.32\n", + "- Свободный член (константа): − 26.79" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Интерпретация коэффициентов:**\n", + "- Положительные коэффициенты при площадях (общая, жилая, кухня) говорят о том, что увеличение этих параметров увеличивает цену квартиры. Это согласуется с интуицией — большие квартиры обычно дороже.\n", + "- Отрицательные коэффициенты при расстоянии от центра и до метро показывают, что удалённость снижает цену, что также логично — квартиры ближе к центру и метро обычно более востребованы и дороже." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Качество модели:**\n", + "\n", + "Среднеквадратичная ошибка (MSE) модели составляет 924, что указывает на среднее отклонение предсказанных цен от фактических на уровне $924 тысяч." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Усложнение модели" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Конечно, никто не гарантирует, что объясняемая переменная (цена квартиры) зависит от остальных характеристик именно линейно. Зависимость может быть, например, квадратичной или логарифмической; больше того, могут быть важны не только отдельные признаки, но и их комбинации. Это можно учитывать, добавляя в качестве дополнительных признаков разные функции от уже имеющихся характеристик: их квадраты, логарифмы, попарные произведения.\n", + "\n", + "В этом задании вам нужно постараться улучшить качество модели, добавляя дополнительные признаки, являющиеся функциями от уже имеющихся. Но будьте осторожны: чрезмерное усложнение модели будет приводить к переобучению. \n", + "\n", + "**Сравнение моделей**\n", + "\n", + "Когда вы построите новую модель, вам захочется понять, лучше она или хуже, чем изначальная. Проверять это на той же выборке, на которой вы обучались, бессмысленно и даже вредно (вспомните пример с многочленами: как прекрасно падала ошибка на обучающей выборке с ростом степени!). Поэтому вам нужно будет разделить выборку на обучающую и тестовую. Делать это лучше случайным образом (ведь вы не знаете, как создатели датасета упорядочили объекты); рекомендуем вам для этого функцию `sklearn.model_selection.train_test_split`." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 27, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "MSE на обучающей выборке: 805.6725023355403\n", + "MSE на тестовой выборке: 701.1578737488437\n" + ] + } + ], + "source": [ + "from sklearn.model_selection import train_test_split\n", + "from sklearn.linear_model import LinearRegression\n", + "from sklearn.metrics import mean_squared_error\n", + "\n", + "# Загрузка данных\n", + "data = np.loadtxt('flats_moscow_mod.txt', delimiter='\\t', skiprows=1)\n", + "X = data[:, 1:] # Признаки\n", + "y = data[:, 0] # Цена квартиры\n", + "\n", + "# Добавляем новые признаки (квадраты, логарифмы и попарные произведения)\n", + "X_new = np.hstack([\n", + " X, \n", + " X ** 2, # Квадраты признаков\n", + " np.log(X + 1), # Логарифмы признаков (добавляем 1 для избежания log(0))\n", + " np.prod(X[:, :2], axis=1, keepdims=True) # Попарное произведение первых двух признаков\n", + "])\n", + "\n", + "# Разделение данных на обучающую и тестовую выборки\n", + "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_new, y, test_size=0.3, random_state=42)\n", + "\n", + "# Модель линейной регрессии\n", + "model = LinearRegression()\n", + "model.fit(X_train, y_train)\n", + "\n", + "# Предсказания\n", + "y_train_pred = model.predict(X_train)\n", + "y_test_pred = model.predict(X_test)\n", + "\n", + "# Оценка качества модели\n", + "mse_train = mean_squared_error(y_train, y_train_pred)\n", + "mse_test = mean_squared_error(y_test, y_test_pred)\n", + "\n", + "print(f\"MSE на обучающей выборке: {mse_train}\")\n", + "print(f\"MSE на тестовой выборке: {mse_test}\")\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Можно заметить, что модель с дополнительными признаками улучшила свою способность предсказывать цену квартиры на тестовой выборке (по сравнению с исходной моделью, где MSE была около 924).\n", + "\n", + "Это указывает на то, что добавление дополнительных признаков улучшило модель, не вызвав явного переобучения. Разница между ошибками на обучающей и тестовой выборках также относительно мала, что является хорошим признаком." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 3. Регуляризация " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Вспомним, что задача линейной регрессии формулируется как задача нахождения проекции вектора значений объясняемой переменной $y$ на линейную оболочку $\\langle x_1,\\ldots,x_k\\rangle$ векторов значений регрессоров. Если векторы $x_1,\\ldots,x_k$ линейно зависимы, то матрица $X^TX$ вырожденна и задача не будет решаться (то есть будет, но не с помощью приведённой выше формулы). В жизни, по счастью, различные признаки редко бывают *в точности* линейно зависимы, однако во многих ситуациях они скоррелированы и становятся \"почти\" линейно зависимыми. Таковы, к примеру, зарплата человека, его уровень образования, цена машины и суммарная площадь недвижимости, которой он владеет. В этом случае матрица $X^TX$ будет близка к вырожденной, и это приводит к численной неустойчивости и плохому качеству решений; как следствие, будет иметь место переобучение. Один из симптомов этой проблемы - необычно большие по модулю компоненты вектора $a$.\n", + "\n", + "Есть много способов борьбы с этим злом. Один из них - регуляризация. Сейчас мы рассмотрим одну из её разновидностей --- **L2-регуляризацию**. Идея в том, чтобы подправить матрицу $X^TX$, сделав её \"получше\". Например, это можно сделать, заменив её на $(X^TX + \\lambda E)$, где $\\lambda$ --- некоторый скаляр. Пожертвовав точностью на обучающей выборке, мы тем не менее получаем численно более стабильное псевдорешение $a = (X^TX + \\lambda E)^{-1}X^Ty$ и снижаем эффект переобучения. Параметр $\\lambda$ нужно подбирать, и каких-то универсальных способов это делать нет, но зачастую можно его подобрать таким, чтобы ошибка на тестовой выборке падала. " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Теперь давайте вспомним первую задачу. Если вы её сделали, то помните, что ошибка аппроксимации многочленом шестой степени довольно высокая. Убедитесь, что, используя регуляризацию с хорошо подобранным коэффициентом $\\lambda$, ошибку на тестовой выборке можно сделать не больше, чем для многочлена оптимальной степени в модели без регрессии. Для этого $\\lambda$ сравните $\\det(X^TX)$ и $\\det(X^TX + \\lambda E)$." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 28, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Lambda: 0.01\n", + "MSE на обучающей выборке: 815.774034120215\n", + "MSE на тестовой выборке: 766.1856323077666\n", + "\n", + "Lambda: 0.1\n", + "MSE на обучающей выборке: 815.77403506249\n", + "MSE на тестовой выборке: 766.1937528781693\n", + "\n", + "Lambda: 1\n", + "MSE на обучающей выборке: 815.774129017068\n", + "MSE на тестовой выборке: 766.2749948626333\n", + "\n", + "Lambda: 10\n", + "MSE на обучающей выборке: 815.7832591579338\n", + "MSE на тестовой выборке: 767.0907164016531\n", + "\n", + "Lambda: 100\n", + "MSE на обучающей выборке: 816.4893437762936\n", + "MSE на тестовой выборке: 775.3412327952162\n", + "\n" + ] + } + ], + "source": [ + "from sklearn.linear_model import Ridge\n", + "\n", + "# Загрузка данных\n", + "data = np.loadtxt('flats_moscow_mod.txt', delimiter='\\t', skiprows=1)\n", + "X = data[:, 1:] # Признаки\n", + "y = data[:, 0] # Цена квартиры\n", + "\n", + "# Добавляем новые признаки (например, квадраты)\n", + "X_new = np.hstack([X, X ** 2])\n", + "\n", + "# Разделение данных на обучающую и тестовую выборки\n", + "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_new, y, test_size=0.3, random_state=42)\n", + "\n", + "# Массив для параметров регуляризации\n", + "lambdas = [0.01, 0.1, 1, 10, 100]\n", + "\n", + "# Перебор значений lambda и обучение модели Ridge\n", + "for lam in lambdas:\n", + " model = Ridge(alpha=lam) # alpha - это λ\n", + " model.fit(X_train, y_train)\n", + " \n", + " # Предсказания\n", + " y_train_pred = model.predict(X_train)\n", + " y_test_pred = model.predict(X_test)\n", + " \n", + " # Оценка качества модели\n", + " mse_train = mean_squared_error(y_train, y_train_pred)\n", + " mse_test = mean_squared_error(y_test, y_test_pred)\n", + " \n", + " print(f\"Lambda: {lam}\")\n", + " print(f\"MSE на обучающей выборке: {mse_train}\")\n", + " print(f\"MSE на тестовой выборке: {mse_test}\")\n", + " print()\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Нарисуйте на одном чертеже графики многочленов шестой степени, приближающих неизвестную функцию, для модели с регуляризацией и без. Чем первый из них выгодно отличается от второго?" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 30, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures\n", + "from sklearn.pipeline import make_pipeline\n", + "\n", + "# Генерация данных (пример)\n", + "np.random.seed(42)\n", + "x = np.linspace(0, 10, 100)\n", + "y = 2.5 * x ** 2 - 5 * x + 8 + np.random.normal(0, 5, x.shape)\n", + "\n", + "X = x[:, np.newaxis] # Преобразуем x в двумерный массив\n", + "\n", + "# Модель без регуляризации\n", + "poly = PolynomialFeatures(degree=6)\n", + "model_no_reg = make_pipeline(poly, LinearRegression())\n", + "model_no_reg.fit(X, y)\n", + "\n", + "# Модель с регуляризацией (λ = 0.01)\n", + "model_with_reg = make_pipeline(poly, Ridge(alpha=0.01))\n", + "model_with_reg.fit(X, y)\n", + "\n", + "# Предсказания\n", + "x_vals = np.linspace(0, 10, 100)\n", + "X_vals = x_vals[:, np.newaxis]\n", + "y_no_reg = model_no_reg.predict(X_vals)\n", + "y_with_reg = model_with_reg.predict(X_vals)\n", + "\n", + "# Визуализация\n", + "plt.figure(figsize=(10, 6))\n", + "plt.scatter(x, y, color='blue', label='Данные', alpha=0.5)\n", + "plt.plot(x_vals, y_no_reg, color='red', label='Без регуляризации', linestyle='--')\n", + "plt.plot(x_vals, y_with_reg, color='green', label='С регуляризацией (λ=0.01)')\n", + "plt.title('Многочлен 6-й степени: с регуляризацией и без')\n", + "plt.xlabel('x')\n", + "plt.ylabel('y')\n", + "plt.legend()\n", + "plt.grid(True)\n", + "plt.show()\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Попробуйте доказать, что вектор $a = (X^TX + \\lambda E)^{-1}X^Ty$ является решением задачи\n", + "\n", + "$$|Xa - y|^2 + \\lambda|a|^2\\rightarrow\\min$$\n", + "\n", + "Интуитивно это можно понимать так: мы ищем компромисс между минимизацией длины разности $|Xa - y|$ (то есть точностью решения задачи регрессии) и тем, чтобы компоненты вектора $a$ не становились слишком большими по модулю.\n", + "\n", + "---\n", + "\n", + "**Ваше решение напишите прямо здесь**" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 4. Онлайн-обучение линейной регрессии (дополнительное задание по желанию)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Раньше мы работали в ситуации, когда объекты $x_i$ и значения $y_i$ даны с самого начала и всегда доступны. Допустим теперь, что пары $(x_i, y_i)$ поступают к нам по одной, и мы не можем себе позволить хранить их все в памяти (это может быть актуально, например, если вы пытаетесь обучить модель на устройстве со сравнительно небольшим количеством оперативной памяти: скажем, на мобильном телефоне или на бортовом компьютере спутника связи). В этом случае нам нужно уметь решать следующую задачу:\n", + "\n", + "**Известно:** решение задачи регрессии для датасета $(x_1, y_1),\\ldots,(x_t,y_t)$;\n", + "\n", + "**На вход поступает:** новая пара $(x_{t+1}, y_{t+1})$;\n", + "\n", + "**Требуется:** быстро (за время, не зависящее от $t$) отыскать решение задачи регрессии для расширенного датасета $(x_1, y_1),\\ldots,(x_t,y_t),(x_{t+1}, y_{t+1})$." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Эту задачу мы будем решать в два этапа.\n", + "\n", + "**Этап 1.** Обозначим $X_{(t)} = (x_1\\ldots x_t)$ и $y_{(t)} = (y_1,\\ldots,y_t)^T$. Тогда, как мы хорошо помним, решение задачи регрессии для датасета $(x_1, y_1),\\ldots,(x_t,y_t)$ имеет вид $\\hat{a}_{(t)} = \\left(X^T_{(t)}X_{(t)}\\right)^{-1}X^T_{(t)}y_{(t)}$. Размеры матриц $X^T_{(t)}X_{(t)}$ и $X^T_{(t)}y_{(t)}$ не зависят от $t$, поэтому их мы, пожалуй, можем себе позволить хранить в памяти.\n", + "\n", + "И вот ваше первое задание в этом разделе: придумайте алгоритм, принимающий на вход матрицы $X^T_{(t)}X_{(t)}$ и $X^T_{(t)}y_{(t)}$, а также пару $(x_{t+1}, y_{t+1})$ и вычисляющий матрицы $X^T_{(t+1)}X_{(t+1)}$ и $X^T_{(t+1)}y_{(t+1)}$. Сложность вашего алгоритма не должна зависеть от $t$!\n", + "\n", + "--\n", + "\n", + "**Описание вашего алгоритма напишите прямо здесь**" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Этап 2.** Итак, мы научились пересчитывать регрессионные коэффициенты за время, не зависящее от размеров датасета. Это уже, в общем-то большая победа, но нам этого мало! Нам по-прежнему приходится каждый раз обращать матрицу $X^T_{(t)}X_{(t)}$. Если у каждого объекта $x_i$ имеется $m$ признаков, то на это требуется $O(m^3)$ операций - чертовски много! Кажется, что можно это делать гораздо быстрее.\n", + "\n", + "Попробуйте придумать алгоритм, который позволял бы пересчитывать $\\hat{a}$ за $O(m^2)$ операций. В этом вам может помочь QR-разложение (см. добавление в самом конце лабораторной). Возможно, вы также решите, что вместо матриц $X^T_{(t)}X_{(t)}$ и $X^T_{(t)}y_{(t)}$ стоит хранить что-то другое.\n", + "\n", + "--\n", + "\n", + "**Описание вашего алгоритма напишите прямо здесь**" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Теперь настало время написать немного кода и порисовать красивые картинки. Вам нужно будет реализовать симуляцию онлайн-обучения регрессии для задачи приближения функции (в данном случае $f_{true}(x) = 2x\\sin(x) + x^2 - 1$; все значения искажены небольшим нормальным шумом) многочленом степени не выше 5.\n", + "\n", + "**Замечание** Если у вас не получилось придумать алгоритм в предыдущем пункте, вы можете просто найти библиотечную функцию, которая делает то, что вам надо (правда, за это вы получите несколько меньше баллов) или даже плюнуть на всё и использовать алгоритм, требующий $O(m^3)$ операций на каждой итерации (но баллов будет ещё меньше). " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "from IPython.display import clear_output\n", + "\n", + "f_true = lambda x: 2*x*np.sin(5*x) + x**2 - 1 # this is the true function\n", + "\n", + "# We need this to make the plot of f_true:\n", + "x_grid = np.linspace(-2,5,100) # 100 linearly spaced numbers\n", + "x_grid_enl = np.hstack((x_grid.reshape((100,1))**j for j in range(6)))\n", + "y_grid = f_true(x_grid)\n", + "\n", + "\n", + "for i in range(200):\n", + "\n", + " x_new = np.random.uniform(-2, 5)\n", + " y_new = f_true(x_new) + 2*np.random.randn()\n", + " \n", + " # your code goes here\n", + " \n", + " # the rest of code is just bells and whistles\n", + " if (i+1)%5==0:\n", + " clear_output(True)\n", + " plt.plot(x_grid,y_grid, color='blue', label='true f')\n", + " plt.scatter(x_new, y_new, color='red')\n", + " \n", + " # your code goes here\n", + " y_pred = #...\n", + " \n", + " plt.scatter(x_grid, y_pred, color='orange', linewidth=5, label='predicted f')\n", + " \n", + " plt.legend(loc='upper left')\n", + " plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Добавление. QR-разложение" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**QR-разложением** матрицы $A$ (не обязательно квадратной) мы будем называть её представление в виде $A = QR$, где $Q$ - матрица с ортонормированными столбцами, а $R$ - верхнетреугольная матрица.\n", + "\n", + "Смысл QR-разложения следующий. Пусть $a_1,\\ldots,a_m$ - столбцы матрицы $A$, $q_1,\\ldots,q_t$ - столбцы матрицы $Q$. Тогда $q_1,\\ldots,q_t$ - это ортонормированный базис в подпространстве, являющемся линейной оболочкой векторов $a_1,\\ldots,a_m$, а в матрице $R$ записаны коэффициенты, с помощью которых $a_i$ выражаются через $q_1,\\ldots,q_t$.\n", + "\n", + "Находить QR-разложение заданной матрицы можно разными способами. Мы познакомим вас не с самым лучшим из них, но по крайней мере с наиболее простым концептуально. Заметим, что ортогональный базис линейной оболочки можно найти с помощью ортогонализации Грама-Шмидта. При этом коэффициенты из матрицы $R$ получаются в качестве побочного продукта этого процесса:\n", + "\n", + "```python\n", + "for j = 1...n:\n", + " q_j = a_j\n", + " for i = 1,...,j-1:\n", + " r_ij = (q_i, a_j)\n", + " q_j = q_j - r_ij * q_i\n", + " r_jj = |q_j|\n", + " if r_jj == 0: # a_j in \n", + " # What would you do in this case?..\n", + " q_j = q_j / r_jj\n", + "```\n", + "\n", + "Для нахождения QR-разложения вы можете использовать библиотечную функцию `scipy.linalg.qr`." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Поскольку лабораторная про линейную регрессию, не так-то просто замять вопрос о том, какое же отношение QR-разложение имеет к задаче регрессии. Упомянем одно из возможных применений.\n", + "\n", + "Допустим, мы нашли QR-разложение матрицы $X$, а именно: $X = QR$. Тогда\n", + "$$X^TX = (QR)^T(QR) = R^TQ^TQR = R^TR$$" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Поскольку в задаче регрессии матрица $X$ обычного полного ранга (то есть её столбцы линейно независимы), матрица $R$ будет квадратной. Благодаря этому нашу обычную формулу для набора регрессионных коэффициентов $\\hat{a}$ можно переписать в следующем виде:\n", + "\n", + "$$\\hat{a} = (X^TX)^{-1}X^Ty = (R^TR)^{-1}(QR)^Ty = R^{-1}(R^T)^{-1}R^TQ^Ty = R^{-1}Q^Ty$$\n", + "\n", + "Как видите, формула стала проще. Более того, зачастую обращение матрицы $R$ может быть численно более устойчиво, чем обращение матрицы $X^TX$." + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3 (ipykernel)", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.12.4" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 4 +} diff --git a/лр4/.ipynb_checkpoints/flats_moscow_mod-checkpoint.txt b/лр4/.ipynb_checkpoints/flats_moscow_mod-checkpoint.txt new file mode 100644 index 0000000..ddeb4ad --- /dev/null +++ b/лр4/.ipynb_checkpoints/flats_moscow_mod-checkpoint.txt @@ -0,0 +1,2041 @@ +"price" "totsp" "livesp" "kitsp" "dist" "metrdist" +81 58 40 6 12.5 7 +75 44 28 6 13.5 7 +128 70 42 6 14.5 3 +95 61 37 6 13.5 7 +330 104 60 11 10.5 7 +137 76 50 9 11 7 +98 59 39 6 7.5 10 +88 55 36 6 9 5 +225 80 56 9 9 5 +140 86 51 10 12.7 10 +132 96 56 12 10.5 7 +115 77 50 9 3.5 7 +142 70 47 8 7.5 5 +84 63 44 7 14.5 10 +100 66 43 7 12 7 +110 75 50 10 13.5 10 +170 87 58 8 7.5 7 +175 79 50 9 4.5 1 +96 60 43 6 12 15 +110 85 54 10 6 10 +170 84 55 11 3 15 +125 62 40 8 12.5 5 +135 72 51 8 9 5 +95 58 38 6 12 8 +148 92 61 10 10.5 15 +56 68 43 7 13.5 10 +135 82 46 13 12 5 +130 73 52 7 11 5 +72 49 34 6 7 10 +127 85 46 14 12 7 +140 65 44 8 4.5 5 +112 73 51 8 10.5 7 +120 83 56 10 12 15 +130 70 47 8 9 5 +110 75 43 10 12.7 5 +450 125 80 20 9 3 +159 81 56 8 7.5 15 +120 77 47 12 13.5 10 +132 77 41 10 10 7 +169 68 40 8 3 5 +185 75 47 9 3 3 +92 61 33 7 10.5 10 +88 60 43 6 12 5 +90 58 43 6 13.5 2 +115 77 50 9 6 10 +265 100 56 14 7 10 +129 79 46 13 12 15 +110 65 46 7 12.5 5 +102 60 43 6 12 5 +101 77 45 13 13 10 +86 60 42 7 12 10 +115 75 42 8 12 15 +87 64 46 7 12 5 +140 99 51 12 10.5 1 +219 113 60 20 9 10 +79 51 34 6 13.5 5 +180 81 50 11 7.5 5 +89 62 38 9 13 4 +340 83 49 19 9 5 +112 75 42 10 12 5 +99 67 37 7 10.5 10 +170 89 51 12 12.7 6 +198 80 45 10 7 7 +89 51 34 6 3.5 10 +193 78 55 8 7.5 10 +100 57 42 6 11 10 +135 77 47 10 13.5 10 +100 78 44 8 13.5 20 +136 64 38 8 3 3 +133 80 48 10 10.5 10 +145 85 58 8 12 4 +105 79 52 10 14.5 10 +97 53 34 6 9 5 +220 103 49 13 14.5 10 +125 77 45 10 12 10 +110 81 45 10 13 12 +153 87 66 9 7.5 10 +137 74 44 10 15.5 8 +85 59 45 6 12 5 +95 64 45 6 12.5 10 +115 67 41 9 14.5 7 +76 55 36 6 12.5 15 +139 80 48 10 10.5 15 +350 80 44 14 10.5 10 +105 66 40 8 12.5 5 +110 51 34 6 3.5 7 +99 66 44 8 12 5 +90 60 45 6 13.5 5 +130 80 46 10 10.5 15 +165 65 45 9 9 10 +130 75 44 11 13.5 10 +158 78 48 9 9 4 +380 130 72 15 7 5 +210 80 42 20 8 5 +116 75 51 9 3.5 5 +140 76 44 10 12.5 5 +130 86 54 13 6 10 +82 51 35 6 12.5 5 +208 115 70 14 10 3 +99 65 40 8 17 12 +110 77 46 11 13 2 +470 120 75 18 9 10 +105 57 42 6 3 15 +169 70 44 8 8 5 +94 64 45 7 12.5 12 +136 78 46 10 12.5 5 +88 55 38 6 6.5 10 +130 81 56 9 6 7 +150 87 55 10 12 3 +84 58 43 5 12 15 +74 60 43 6 13.5 5 +138 77 45 10 13 5 +125 62 42 10 12 10 +105 57 40 6 4.5 5 +138 70 45 8 10.5 10 +129 86 55 10 10.5 10 +120 56 42 6 12 5 +95 64 39 8 12 15 +82 56 39 5 10.5 5 +74 51 35 6 13.5 10 +110 83 47 10 17 10 +87 60 43 6 12 7 +190 81 46 12 12 5 +90 58 43 6 17 10 +152 79 53 8 9 3 +120 74 40 12 12.7 7 +195 83 55 10 4.5 3 +144 80 51 10 13.5 10 +149 78 48 13 4.5 5 +140 56 40 5 9 5 +105 57 44 6 9 5 +185 73 45 8 3 2 +115 78 54 8 11.5 10 +115 74 45 10 13 15 +106 58 44 6 7 10 +92 64 39 8 12 7 +105 56 42 6 3 15 +120 82 44 11 12.7 12 +52 86 46 9 12 10 +169 95 58 14 9 7 +225 80 53 9 7 5 +94 59 43 5 14.5 5 +99 76 45 10 12 10 +86 51 35 6 17 10 +177 80 50 9 4.5 2 +113 75 45 10 12 7 +110 76 46 10 13 7 +145 78 50 10 12 3 +90 56 41 5 6 15 +199 127 62 20 13.5 10 +372 158 80 20 10.5 10 +95 58 42 6 7.5 15 +78 51 34 6 13.5 10 +135 84 45 11 12 10 +100 80 45 12 12.7 15 +153 76 46 10 9 5 +95 65 47 9 13.5 7 +103 60 43 6 12.5 5 +114 80 45 13 12 7 +113 85 46 10 12 15 +108 80 52 10 12 10 +107 74 44 11 13 5 +100 77 52 9 10.5 15 +106 76 43 12 13 5 +84 60 44 6 13.5 7 +139 73 51 9 7.5 10 +106 76 46 10 13 5 +124 78 55 8 13.5 10 +112 65 40 8 17 5 +110 65 43 7 12 10 +80 60 44 6 13.5 10 +115 58 41 5 7.5 7 +110 83 47 10 17 10 +138 68 46 8 9 10 +50 63 47 7 12 20 +132 77 43 8 12.5 5 +80 58 43 6 10 10 +88 59 44 6 13.5 10 +194 106 60 17 9 5 +130 78 54 8 7.5 10 +86 50 34 6 12 10 +128 70 50 8 5 5 +155 85 53 7 4.5 10 +270 105 74 18 5 1 +85 60 43 6 14.5 6 +135 76 44 10 12.7 2 +200 122 68 12 10 5 +90 51 35 6 7 3 +133 65 47 8 12.5 2 +103 69 44 9 14.5 10 +89 61 44 6 12.5 10 +81 56 39 6 11.5 10 +106 58 42 6 12 5 +166 77 45 11 10.5 15 +78 55 37 6 11.5 2 +110 77 45 10 12 10 +120 74 44 10 12.7 10 +100 80 51 10 13.5 10 +127 76 42 10 13.5 10 +150 75 46 11 9 15 +99 79 62 6 17 2 +118 67 44 8 6 10 +120 63 43 9 12 1 +85 64 45 7 15.5 10 +167 78 54 8 9 10 +105 58 44 5 17 2 +130 56 41 6 9 5 +125 80 45 13 13 10 +86 59 43 6 17 5 +105 60 41 8 4.5 10 +118 68 49 11 7.5 7 +107 75 44 8 12 10 +100 65 46 6 15.5 7 +195 83 55 9 9 3 +120 66 40 19 7.5 10 +95 60 43 6 14.5 10 +110 58 43 6 14.5 10 +80 55 41 5 11.5 3 +97 75 45 10 13 5 +92 63 39 8 15.5 5 +130 75 44 8 12.7 3 +235 92 52 15 3.5 3 +93 60 38 8 12 5 +95 82 48 8 13 10 +115 77 46 10 12.7 7 +140 76 44 10 12 2 +92 82 48 8 13 12 +89 60 44 6 14.5 7 +230 103 51 14 14.5 15 +95 64 40 8 15.5 15 +156 83 55 9 10.5 10 +135 77 46 10 12.7 2 +125 78 60 11 14.5 10 +122 74 50 8 10.5 10 +140 85 52 11 9 10 +95 64 45 6 14.5 10 +105 65 39 11 12 5 +150 78 44 8 13.5 1 +136 74 45 10 13.5 5 +170 80 48 9 14.5 7 +105 75 45 10 12 7 +125 82 52 12 13.5 10 +73 61 41 6 13 10 +93 78 46 10 12 15 +95 64 45 7 12.5 10 +225 101 65 15 10.5 20 +108 65 40 8 17 5 +92 60 45 6 9 7 +90 57 38 6 7.5 6 +145 85 54 11 8 10 +93 67 47 6 12 5 +160 80 56 9 12 5 +93 62 37 8 12.5 10 +90 57 43 6 12 5 +79 55 40 6 10.5 10 +95 73 43 11 12.7 10 +110 75 52 9 7.5 10 +125 66 44 9 12.5 15 +299 99 65 11 9 10 +127 77 46 10 12.5 10 +112 75 45 10 12 7 +84 58 43 5 12 15 +195 110 55 11 12 1 +170 81 60 13 13 5 +95 67 45 9 13.5 10 +450 145 82 14 4.5 3 +160 85 56 12 6.5 10 +165 78 46 10 5 10 +80 56 38 6 7 10 +125 78 50 9 13.5 15 +120 77 44 10 13.5 5 +226 82 52 10 3 3 +105 66 48 8 12 1 +120 66 43 10 9 10 +150 77 45 10 5 10 +103 77 46 11 13 5 +115 57 42 6 10.5 4 +140 87 57 7 10.5 3 +185 80 53 9 7.5 15 +120 80 50 10 7 7 +82 57 46 6 12 10 +130 74 53 7 4.5 7 +110 70 42 10 14.5 7 +90 61 49 6 12 10 +185 108 62 12 13.5 10 +146 80 46 10 7.5 10 +105 68 46 8 12 15 +193 100 56 12 12 10 +75 51 34 6 9 5 +138 65 47 9 5 10 +115 63 40 8 12.5 10 +93 59 44 6 7 5 +123 83 50 11 12.7 15 +120 82 53 9 11.5 10 +90 66 43 6 15.5 5 +86 56 39 6 12.5 10 +103 64 40 8 17 5 +85 59 43 6 13.5 15 +123 85 51 10 12.7 3 +110 69 44 10 12 5 +88 60 44 10 12 10 +116 75 46 10 13.5 10 +119 71 52 8 8 10 +130 80 45 13 12 5 +85 55 40 6 11 5 +93 79 45 10 13 7 +127 79 45 13 12 3 +143 77 42 10 6 5 +105 77 46 8 12 15 +177 74 45 8 5 15 +73 54 37 6 14.5 10 +145 74 45 11 17 10 +99 72 50 9 7.5 10 +91 60 44 6 12 10 +122 68 44 8 10.5 5 +147 74 49 9 7.5 10 +84 76 45 10 17 10 +73 51 34 6 7 7 +85 58 39 6 10 7 +135 68 46 8 12.5 7 +116 75 44 13 12 10 +136 76 44 10 14.5 9 +88 56 36 6 17 10 +153 87 55 10 6.5 5 +135 74 44 10 10.5 7 +135 74 51 9 10.5 7 +100 68 53 6 12 10 +115 66 37 7 11 7 +120 69 40 9 13.5 15 +149 84 46 10 13.5 7 +98 56 33 6 8 10 +85 60 44 6 7 7 +169 80 50 8 10 5 +100 55 38 6 3.5 5 +125 64 44 9 12 12 +95 55 35 8 7.5 7 +114 75 44 10 13 2 +105 78 50 8 9 10 +125 75 53 8 11 3 +100 65 39 9 17 10 +93 64 41 7 14.5 3 +165 99 70 9 7.5 7 +72 52 35 6 13.5 10 +125 78 52 7 11 7 +250 74 47 10 3 5 +165 87 51 12 12.7 6 +148 84 52 8 6.5 3 +130 81 49 9 13 10 +148 74 51 9 7.5 10 +123 79 45 13 9 20 +149 77 45 9 12 5 +97 55 35 6 9 10 +80 50 34 6 12 5 +100 58 42 5 12 10 +105 75 45 10 12 5 +80 52 36 6 10.5 15 +120 100 63 9 13 7 +78 59 42 6 12.5 10 +209 90 57 8 10.5 2 +190 81 51 14 9 3 +88 51 35 6 10.5 3 +135 85 53 9 10.5 7 +185 90 54 13 7.5 7 +299 100 65 11 9 10 +111 81 45 9 14.5 10 +102 65 44 7 13.5 10 +94 65 45 7 14.5 10 +165 79 53 9 8 15 +164 90 52 13 10 3 +110 63 45 7 13.5 10 +137 78 51 9 6 15 +97 57 42 6 13.5 5 +155 80 46 13 12 15 +153 75 45 10 7 15 +132 88 55 14 17 5 +110 74 45 10 12.7 7 +103 63 38 8 10.5 10 +79 49 33 6 14.5 10 +200 121 71 12 10 3 +85 59 44 6 9 5 +108 66 43 7 17 5 +125 81 56 9 6 5 +145 90 55 10 9 7 +250 74 56 8 4.5 7 +140 78 46 11 12 5 +160 79 51 12 3 8 +122 96 51 12 13.5 10 +100 63 42 7 13.5 15 +87 55 38 5 6.5 5 +92 69 47 6 12 10 +150 77 42 8 6 15 +150 112 64 16 14.5 5 +88 61 42 6 12.5 5 +100 78 45 10 13 7 +92 64 38 8 10.5 15 +112 76 54 8 10.5 15 +90 65 45 7 12 7 +140 85 50 8 6.5 2 +100 75 45 10 13 5 +83 58 38 6 12.5 10 +115 72 50 8 10.5 10 +92 68 53 6 13 10 +110 65 41 11 12.5 15 +103 64 45 6 17 5 +165 78 47 9 5 10 +165 89 57 9 7 5 +371 128 70 18 7 5 +85 60 38 6 17 7 +95 65 39 8 12 15 +141 113 58 13 13.5 10 +113 77 50 8 12.5 15 +125 73 52 8 11 10 +108 64 40 9 12 10 +84 59 45 5 10 15 +170 71 47 8 7.5 10 +112 72 51 8 6.5 5 +131 76 45 10 12 7 +110 77 46 9 13 5 +135 79 48 9 10.5 5 +132 69 44 8 8 10 +135 100 50 10 15.5 10 +95 63 39 8 14.5 15 +140 77 45 10 10 5 +120 77 45 10 13 10 +115 68 44 9 12 7 +165 96 58 14 7 5 +99 66 39 8 17 10 +192 123 68 16 14.5 10 +128 75 45 10 17 3 +105 63 44 7 17 3 +133 83 46 12 13.5 10 +96 64 41 9 13.5 12 +168 84 54 8 7.5 10 +150 78 45 10 14.5 10 +135 84 55 11 3 15 +85 65 43 10 12 5 +85 57 37 5 12 7 +138 86 50 10 13.5 10 +87 57 45 6 12 15 +115 80 48 11 12.7 5 +117 80 44 13 10.5 10 +154 95 51 11 6.5 3 +84 60 43 6 12 10 +160 114 67 15 14.5 10 +93 61 43 6 14.5 7 +130 77 47 11 11 7 +100 70 44 8 15.5 7 +135 78 44 11 12.7 10 +84 59 38 6 7 10 +105 66 44 7 3.5 10 +155 75 46 10 12 5 +120 76 45 10 13 10 +105 60 35 8 11 5 +75 53 35 7 11.5 5 +110 77 46 10 6 10 +280 108 65 14 14.5 15 +115 85 52 10 12 10 +78 57 37 6 13.5 10 +227 134 70 16 9 5 +86 56 42 5 6.5 5 +106 70 43 10 12.7 10 +93 66 39 8 14.5 15 +112 79 45 8 11.5 2 +93 64 45 7 13.5 7 +120 74 45 10 13 15 +92 60 41 6 14.5 7 +220 81 46 13 9 7 +107 66 42 9 8 7 +115 62 38 9 17 7 +83 61 38 6 13 10 +140 66 47 6 4.5 2 +105 64 45 6 13.5 7 +120 57 43 6 8 5 +88 64 46 7 17 15 +115 76 40 11 12.7 10 +140 70 45 10 9 10 +149 94 57 8 10.5 15 +120 75 43 10 17 10 +170 92 62 18 6 7 +105 73 49 8 11.5 5 +189 86 55 10 9 10 +86 61 42 6 12 7 +126 80 40 14 12 10 +85 59 40 6 10 5 +140 82 47 11 12.5 10 +104 84 52 11 13 5 +108 66 45 10 12 5 +84 60 45 6 13.5 7 +90 55 35 6 14.5 5 +87 61 43 6 12 15 +115 71 42 10 12 5 +78 58 44 6 7 7 +120 80 47 9 13.5 10 +98 74 44 10 12 15 +152 81 54 8 7.5 12 +105 82 48 8 13 10 +158 78 48 12 9 4 +87 58 33 5 11.5 5 +150 108 56 15 11 5 +109 79 45 13 14.5 5 +158 64 44 9 7 3 +160 86 51 8 12 2 +80 56 37 6 10 1 +115 66 38 7 11 7 +260 70 45 8 8 7 +90 56 40 5 12.5 5 +132 76 43 8 12.5 5 +84 59 46 6 10 15 +112 63 35 8 11 7 +120 77 43 8 10.5 10 +115 76 45 10 12 15 +165 74 41 9 6.5 5 +125 77 46 10 10.5 15 +103 67 43 9 13.5 10 +130 72 47 10 13.5 7 +129 59 41 6 9 5 +80 52 34 6 17 10 +190 84 55 9 4.5 5 +130 72 42 9 12 5 +86 56 42 5 6.5 5 +190 106 58 24 9 5 +132 84 52 11 12.7 20 +170 80 45 13 12 10 +118 78 52 9 11 5 +78 63 47 6 13.5 5 +77 56 38 6 13.5 10 +77 50 34 6 13.5 2 +105 75 45 10 14.5 10 +150 76 45 10 12 5 +143 75 45 9 10.5 7 +350 113 85 20 9 10 +110 70 40 9 13.5 5 +159 107 64 13 14.5 10 +135 75 46 10 7 12 +89 60 43 6 15.5 5 +170 76 50 10 5 5 +89 55 37 6 10.5 10 +115 64 44 7 12 5 +110 77 40 11 12.7 15 +84 59 44 6 12 10 +130 78 46 10 14.5 7 +87 90 57 13 14.5 15 +79 60 44 6 15.5 15 +115 60 39 6 4.5 10 +95 67 41 9 13.5 7 +98 64 42 7 14.5 5 +83 64 42 9 17 10 +130 82 54 8 3.5 10 +105 56 43 6 3 10 +124 77 44 10 14.5 5 +107 65 39 8 12.5 20 +180 83 53 8 12 5 +110 76 45 10 13 10 +157 75 53 10 12.5 5 +210 105 55 14 17 5 +95 64 45 6 12.5 10 +371 120 59 15 7 10 +145 73 45 7 9 1 +85 58 43 5 7 10 +87 58 40 6 6.5 5 +118 84 48 9 12.7 5 +86 58 38 8 11.5 7 +157 80 48 9 7 5 +190 73 54 9 3 10 +85 65 43 5 7.5 5 +140 80 51 7 7.5 7 +85 55 42 6 14.5 5 +78 58 37 6 12 10 +185 80 53 9 7.5 10 +162 75 52 12 3.5 5 +164 90 52 13 10 3 +210 81 48 10 3 5 +99 63 38 8 10.5 5 +125 75 52 9 10.5 5 +85 60 43 6 12 5 +225 92 48 13 9 1 +85 61 45 6 13.5 15 +112 77 45 10 17 10 +135 83 53 9 13.5 10 +235 101 59 15 8 7 +147 76 46 10 12 3 +93 55 39 6 8 10 +105 75 46 10 13 7 +105 69 43 6 17 5 +185 95 57 12 5 5 +110 75 52 9 11.5 10 +215 86 58 12 3 5 +175 79 47 9 14.5 7 +99 62 39 8 17 10 +144 80 48 13 15.5 10 +98 74 46 11 12.5 10 +135 72 46 8 10 5 +140 78 46 9 10.5 10 +205 88 59 9 9 10 +145 84 53 10 15.5 15 +150 86 53 9 11.5 1 +110 59 38 8 14.5 5 +285 90 57 7 3 3 +98 54 36 5 3.5 12 +135 80 45 13 12.5 5 +95 54 38 6 10.5 5 +150 80 48 13 14.5 10 +105 72 43 10 12 10 +105 65 39 8 12 5 +105 53 39 5 3.5 7 +125 67 46 8 12.5 15 +95 65 45 7 14.5 12 +115 77 51 7 5 5 +110 65 45 11 7 7 +143 93 57 9 10.5 5 +165 77 44 10 8 10 +168 75 46 10 6.5 1 +96 60 38 6 12 5 +180 88 55 11 6 3 +105 74 45 10 13 10 +81 53 34 6 13 15 +87 58 37 7 13.5 15 +177 103 54 11 9 5 +119 80 51 8 11.5 15 +120 81 48 8 13 7 +132 88 63 8 8 5 +85 59 38 6 13.5 10 +140 74 45 10 12.5 2 +90 60 43 6 13.5 5 +455 192 92 18 7.5 5 +194 105 58 11 9 5 +170 65 45 7 7.5 2 +100 57 40 6 8 5 +140 80 51 10 13.5 10 +160 101 51 15 7 7 +130 83 48 9 12.7 5 +185 66 44 6 9 3 +120 84 45 11 7 10 +360 103 80 14 3 3 +99 63 43 9 13.5 7 +120 60 37 8 12 8 +118 63 37 8 14.5 5 +130 96 57 9 7.5 5 +113 76 46 10 13 7 +107 67 41 9 12.5 10 +134 69 47 8 5 10 +110 86 53 9 10.5 5 +170 100 57 10 13.5 15 +100 77 41 10 12.7 10 +90 61 45 6 13.5 15 +108 75 50 10 12 3 +105 83 48 9 13 15 +88 51 34 6 14.5 10 +80 60 44 6 13.5 5 +130 75 48 13 12.7 5 +170 53 33 9 3 10 +220 83 53 9 4.5 5 +104 72 46 11 12.5 10 +105 68 46 8 15.5 10 +165 90 58 11 4.5 7 +130 77 53 9 7 8 +167 74 43 10 14.5 5 +114 75 54 7 12 7 +113 54 34 11 3 10 +145 76 48 9 13.5 10 +112 63 45 7 13.5 7 +106 83 44 10 12 10 +105 77 54 8 10.5 12 +107 68 46 8 10.5 10 +130 81 56 9 6 7 +94 65 40 8 14.5 15 +105 78 44 10 13 15 +240 105 55 23 10 5 +150 97 63 11 10 7 +87 63 42 7 13.5 7 +116 77 45 10 6 7 +105 66 44 7 13.5 10 +150 76 45 10 7 10 +95 60 44 6 12 10 +82 59 45 6 10 7 +210 94 59 11 12.7 2 +150 85 61 8 12 7 +179 77 43 10 8 10 +75 55 36 6 14.5 7 +185 108 65 12 13.5 10 +120 76 51 9 13.5 5 +100 79 51 10 13.5 10 +158 78 49 14 9 4 +155 74 43 10 9 5 +139 68 46 8 9 5 +140 78 45 10 12 2 +115 76 54 9 13 5 +94 64 43 9 12 7 +180 72 45 10 3 3 +340 125 70 18 7 10 +100 78 44 9 13.5 20 +77 60 44 6 13 15 +102 74 43 10 17 12 +135 68 32 13 3 10 +108 58 41 6 9 3 +134 83 44 10 13 10 +103 76 45 10 13 5 +135 82 48 9 10.5 10 +85 57 42 6 7.5 15 +78 52 34 6 13 15 +113 78 44 10 12 10 +140 68 44 10 5 7 +125 78 53 8 8 10 +86 55 40 5 7 2 +130 80 38 11 12.7 10 +117 77 44 10 17 3 +135 75 46 10 11 10 +120 80 45 13 12 10 +116 76 45 10 7 10 +131 74 42 10 13.5 10 +230 92 60 14 9 10 +76 53 39 6 12 10 +108 78 46 10 12.7 10 +140 74 53 8 11 5 +110 60 41 6 12 10 +90 60 43 6 12 5 +136 78 48 9 12.5 15 +126 84 56 9 3.5 4 +120 65 44 8 9 5 +93 63 40 8 11 12 +260 110 56 15 12.5 3 +152 95 62 10 12.7 5 +185 80 45 13 12 5 +145 75 46 10 7 10 +77 61 45 6 13.5 5 +106 68 47 8 13.5 7 +102 76 46 10 12 15 +128 78 54 9 6.5 5 +75 51 36 6 17 5 +89 60 44 6 10.5 3 +135 81 53 8 11.5 4 +90 55 37 6 7.5 7 +135 76 44 9 5 7 +108 73 51 8 12.5 15 +114 79 45 13 14.5 7 +95 64 39 8 12.5 10 +230 109 58 18 12.7 2 +128 72 53 8 3 10 +168 104 60 16 12 10 +85 57 37 5 12 7 +170 80 50 8 9 15 +87 56 35 6 12 7 +190 87 62 10 4.5 5 +154 72 42 11 6.5 5 +129 69 42 9 14.5 15 +80 61 44 7 12 5 +89 60 45 6 13.5 10 +112 77 45 10 10 7 +160 93 57 12 12.7 5 +118 83 44 10 12.7 10 +115 75 47 10 13 10 +165 84 57 9 10.5 7 +90 57 40 5 13.5 10 +160 82 54 8 9 7 +97 55 35 6 9 7 +165 74 41 9 6.5 5 +162 90 53 13 10 7 +212 119 70 17 9 5 +190 72 46 10 9 5 +120 80 52 14 12 7 +94 61 38 9 12 5 +145 73 43 11 9 10 +73 53 34 6 7.5 3 +90 60 40 7 13.5 9 +79 54 35 5 12.5 10 +82 61 40 6 13.5 10 +140 83 53 12 12 15 +105 77 45 10 14.5 10 +97 56 43 5 6.5 7 +280 145 66 16 12.7 3 +92 59 41 6 11 10 +80 58 38 7 13.5 5 +110 65 45 7 13.5 7 +160 98 52 12 10 7 +120 77 45 10 13.5 5 +165 100 54 12 6.5 3 +147 111 65 16 14.5 6 +96 60 45 6 15.5 5 +75 65 45 7 14.5 10 +125 90 54 8 12 15 +125 80 47 10 12 15 +87 64 45 9 15.5 12 +115 76 45 11 12 5 +200 100 66 21 9 15 +115 84 53 12 12.7 15 +120 64 46 6 7 3 +107 64 44 9 15.5 5 +112 60 39 6 3.5 3 +94 60 44 6 15.5 5 +115 64 45 7 13.5 5 +110 66 45 10 11.5 10 +107 75 53 9 11.5 10 +77 60 43 6 12 6 +96 65 45 7 12.5 15 +118 78 46 10 13.5 10 +95 66 44 10 14.5 7 +123 77 45 10 17 7 +110 70 40 6 12 2 +162 90 61 10 10.5 3 +85 58 45 6 10 3 +113 70 50 9 6 10 +125 80 45 13 12 5 +78 52 35 6 12 10 +109 75 45 10 13.5 5 +230 110 52 17 11.5 5 +85 59 42 6 10.5 7 +125 76 45 10 13.5 10 +130 73 41 10 12 5 +80 58 38 6 7 10 +200 102 73 10 9 7 +73 51 34 6 12 7 +94 61 44 6 12.5 3 +134 84 52 8 12 7 +140 76 44 10 12.5 5 +108 66 44 9 12 5 +94 65 45 7 17 10 +130 56 40 5 3.5 10 +92 66 44 9 11.5 7 +155 85 47 11 12.7 5 +108 81 48 8 13 15 +108 66 43 7 17 2 +135 76 50 8 10.5 15 +135 77 50 8 10.5 10 +100 57 43 5 11.5 10 +170 75 48 7 7.5 3 +87 61 43 6 12 15 +94 62 38 8 17 3 +115 61 42 5 3.5 10 +223 63 38 7 7.5 3 +160 80 51 8 3 10 +138 66 44 9 4.5 2 +125 77 40 11 13 10 +120 68 47 8 12.5 5 +85 60 43 10 13 7 +113 91 52 9 6.5 10 +115 69 46 6 12 5 +95 75 43 11 14.5 10 +125 83 48 9 12 3 +109 66 46 8 15.5 5 +167 113 64 13 14.5 5 +190 77 54 9 9 5 +158 88 61 9 10.5 15 +151 102 70 9 10.5 12 +160 77 48 8 12 7 +87 56 37 6 7 7 +87 58 45 5 10 3 +95 76 45 10 14.5 10 +170 102 58 12 13 5 +110 75 53 10 10.5 15 +180 83 53 8 10.5 5 +178 80 54 9 3 5 +92 60 44 6 12.5 15 +149 95 57 8 10.5 15 +95 61 43 6 14.5 5 +130 67 46 7 9 5 +92 63 38 8 12 10 +96 60 45 6 12 10 +93 59 38 6 13.5 7 +103 64 40 8 10.5 10 +112 79 47 10 17 10 +94 63 38 8 17 12 +156 70 48 7 9 2 +82 54 35 6 9 10 +185 78 53 8 7.5 15 +98 60 44 6 14.5 15 +113 80 48 8 12 10 +175 83 55 9 3 15 +99 65 44 7 10.5 5 +87 63 45 6 10 10 +73 51 34 6 13.5 10 +220 148 85 14 14.5 7 +185 76 43 10 8 10 +150 85 57 10 9 7 +115 75 42 8 12 15 +155 72 52 7 3 5 +125 83 48 9 12 3 +113 85 53 12 12.7 10 +105 66 46 11 12 7 +130 72 44 10 6 5 +250 100 50 15 12.7 5 +97 76 45 10 12 10 +165 69 47 7 4.5 5 +161 108 60 13 14.5 10 +110 77 46 9 15.5 3 +145 90 52 9 12 15 +470 146 86 16 14.5 5 +113 75 45 10 13 10 +260 107 58 14 13 1 +200 71 46 8 4.5 5 +100 75 45 10 13 5 +170 82 52 15 5 1 +163 115 66 15 13.5 10 +136 74 45 10 10 15 +89 59 38 6 12 15 +125 76 45 10 15.5 10 +260 110 71 18 4.5 7 +123 66 43 8 10 5 +115 80 48 12 12.7 5 +129 66 44 9 9 15 +104 72 48 9 10.5 10 +89 79 52 10 15.5 10 +145 71 43 8 9 5 +100 75 45 10 12 10 +135 72 45 10 14.5 2 +93 59 44 5 14.5 10 +87 58 38 6 12 15 +138 66 44 14 4.5 2 +108 66 42 6 3.5 3 +85 61 45 6 13.5 15 +109 79 45 13 14.5 5 +180 81 53 9 8 7 +80 56 37 6 12 10 +185 75 48 10 7 3 +110 71 43 10 14.5 20 +87 59 44 6 13.5 10 +108 64 43 9 3.5 10 +112 74 44 11 12.7 10 +103 70 44 10 15.5 7 +128 83 44 10 7 2 +107 67 46 8 13.5 7 +120 75 45 10 14.5 10 +83 55 38 7 11 10 +100 60 39 9 15.5 10 +127 79 46 10 17 5 +80 59 39 6 8 15 +210 71 45 15 9 1 +74 51 35 6 13.5 10 +155 77 50 8 8 5 +138 69 45 9 4.5 5 +130 60 42 7 9 10 +144 66 45 8 9 7 +102 58 41 6 11 5 +89 58 42 6 9 10 +116 85 45 10 12 15 +105 78 54 9 11 10 +89 64 39 8 14.5 5 +128 85 52 10 14.5 10 +150 84 48 10 13.5 10 +120 68 45 8 10.5 5 +105 68 41 8 17 5 +165 74 46 10 5 10 +110 76 45 10 14.5 10 +75 51 34 6 14.5 7 +92 60 45 6 15.5 5 +129 99 55 11 10.5 15 +105 55 40 6 9 7 +80 50 34 6 11.5 10 +132 78 46 10 12.5 12 +105 75 42 8 13.5 10 +92 68 44 10 10.5 10 +101 65 44 8 11.5 7 +81 54 36 6 10 10 +140 68 47 8 9 5 +140 82 61 6 3.5 7 +118 74 52 9 7.5 7 +127 82 50 10 10.5 7 +112 74 52 7 11 5 +160 80 52 9 7.5 7 +130 78 46 11 13.5 10 +125 77 44 10 14.5 7 +82 70 40 8 17 7 +158 78 51 8 9 7 +140 75 40 11 13 5 +270 105 74 10 5 1 +110 67 45 8 13.5 5 +120 64 43 7 9 5 +730 134 102 10 9 10 +100 77 45 8 12 15 +77 59 38 6 12 10 +130 79 44 10 13.5 10 +150 71 44 9 8 5 +176 104 55 11 9 5 +87 60 43 6 12 5 +79 57 43 6 10.5 10 +156 79 54 8 9 10 +185 79 47 10 3 3 +102 65 44 7 15.5 5 +200 88 60 7 3 5 +90 66 43 9 15.5 10 +310 100 62 17 4.5 15 +155 60 40 8 7.5 5 +130 70 45 9 10.5 15 +122 75 46 11 13.5 15 +210 79 53 8 7 5 +83 52 34 6 14.5 10 +90 63 44 6 17 5 +95 63 39 8 17 1 +78 56 39 6 12 5 +115 74 45 10 12.7 15 +110 67 41 9 13.5 10 +86 58 38 6 11.5 7 +107 57 41 6 12.5 10 +80 60 45 6 13.5 5 +93 58 42 6 12 5 +98 64 43 7 12 15 +230 80 46 13 5 4 +95 72 43 12 12.7 7 +170 106 64 13 12 15 +170 79 50 9 4.5 2 +140 68 46 7 9 10 +200 100 60 12 7 7 +82 60 41 6 11.5 5 +130 76 46 11 13 5 +87 60 43 6 13.5 10 +99 60 44 6 12.5 10 +100 72 42 10 14.5 20 +93 59 39 6 15.5 10 +83 56 37 6 10 15 +138 79 47 10 7 10 +133 85 50 9 12 10 +135 79 45 13 15.5 7 +150 76 50 8 9 7 +170 80 46 10 10 5 +110 57 40 5 7.5 7 +105 64 40 7 7 10 +110 71 44 8 15.5 7 +95 65 46 8 13.5 7 +115 57 38 8 12 5 +150 78 46 10 9 10 +190 73 41 11 3.5 1 +75 55 39 6 10 10 +125 78 45 10 12 7 +114 74 44 11 12.7 10 +97 68 46 8 12 5 +95 72 44 10 12.7 10 +130 79 45 10 12 5 +94 64 45 7 14.5 3 +160 80 54 9 9 10 +180 91 58 8 11 2 +100 65 39 8 14.5 10 +105 65 40 7 17 10 +110 75 45 10 12.7 10 +108 69 36 9 12.5 5 +92 57 40 6 12.5 2 +92 61 44 6 12.5 5 +181 86 51 11 10.5 10 +128 57 38 6 9 5 +120 77 51 12 4.5 7 +299 100 75 12 6.5 5 +105 76 40 11 12.7 5 +95 77 45 10 13 5 +92 58 42 6 13.5 7 +120 65 38 7 11 10 +85 56 42 6 12 10 +99 58 39 7 7.5 5 +105 61 38 8 17 5 +128 77 47 12 11 7 +114 75 45 10 12.7 15 +135 72 49 8 8 5 +163 73 48 9 7.5 5 +160 80 51 13 7.5 5 +85 67 46 6 12 15 +85 60 38 6 17 7 +145 81 43 10 17 3 +110 68 45 6 12.5 10 +460 153 84 18 9 5 +98 58 42 6 12 10 +100 83 53 10 12 15 +117 85 44 10 12 10 +80 58 43 5 7 7 +108 76 45 10 12 10 +91 60 45 6 10.5 5 +145 74 43 10 12.5 10 +108 56 41 6 3.5 5 +78 51 33 6 7 7 +82 60 42 6 12.5 10 +143 80 47 9 12.5 3 +227 104 54 10 10.5 8 +120 64 43 6 11.5 2 +105 53 36 5 7.5 10 +105 72 43 10 13 10 +83 55 37 6 12 5 +95 65 45 7 15.5 7 +85 61 45 6 13.5 10 +117 80 53 8 11.5 10 +124 80 51 9 6 10 +105 61 40 8 12 3 +107 77 46 10 12 10 +164 79 51 9 7 5 +113 63 42 9 7 5 +180 78 52 8 9 1 +79 51 34 6 13.5 10 +110 76 50 8 13 10 +150 66 47 9 7 3 +142 125 66 19 10.5 10 +99 58 44 6 10.5 10 +127 81 49 8 12 5 +80 52 35 6 14.5 12 +72 60 42 6 11.5 10 +119 80 45 13 14.5 5 +131 80 46 13 12 7 +119 80 48 10 12.7 12 +119 66 45 8 7 7 +125 93 66 9 6 5 +87 56 37 6 7 7 +117 70 39 8 12.5 12 +140 75 46 9 10.5 10 +120 80 50 8 10.5 5 +79 52 37 6 12 7 +140 67 46 8 8 5 +88 60 42 6 11 10 +120 75 45 10 13.5 10 +85 57 40 6 14.5 10 +115 73 52 9 10.5 15 +169 85 45 10 13.5 10 +150 106 63 12 13.5 10 +107 74 45 10 14.5 15 +150 70 50 9 7.5 7 +130 77 48 10 17 5 +309 107 72 17 10.5 1 +135 80 47 9 12 7 +110 75 44 10 17 5 +209 99 63 9 9 10 +83 60 44 6 17 10 +108 76 46 10 12 10 +98 63 39 7 14.5 10 +125 76 47 11 11 7 +180 90 56 11 9 15 +113 54 34 6 3 10 +252 132 74 23 12.5 3 +155 75 45 10 9 15 +212 112 60 17 7 10 +95 64 45 7 14.5 10 +118 75 44 9 7 5 +126 79 44 13 10.5 10 +71 54 34 6 7 7 +153 80 40 25 10.5 10 +78 51 34 6 13 5 +123 74 48 10 12.5 15 +108 66 43 11 13.5 10 +145 78 44 10 3.5 2 +78 55 37 6 10.5 7 +130 64 35 6 9 1 +92 63 39 8 14.5 5 +128 80 45 13 12 15 +160 98 50 12 10 10 +115 66 40 8 12.5 5 +81 56 41 5 6 10 +150 78 50 9 9 5 +130 87 57 7 13.5 7 +113 77 44 10 9 7 +70 52 34 6 12 10 +110 73 45 10 15.5 10 +105 77 40 10 12 15 +130 75 45 10 12 10 +85 58 39 7 7 5 +115 64 45 7 13.5 7 +108 66 43 7 17 5 +165 78 46 18 5 10 +85 60 43 7 12 5 +110 80 46 10 12 15 +110 68 46 8 13.5 10 +97 58 42 5 12.5 15 +90 65 46 7 14.5 5 +88 60 44 6 17 7 +110 75 43 10 13.5 15 +285 90 61 6 14.5 10 +120 75 48 11 3 15 +110 74 44 10 13.5 15 +135 74 42 10 7.5 5 +128 74 43 10 13.5 12 +142 90 51 12 12 10 +115 65 45 6 13.5 7 +210 72 49 7 7.5 5 +110 60 40 7 9 7 +371 120 59 15 7 10 +135 65 39 7 12 15 +143 74 45 11 11 5 +105 67 45 8 7.5 5 +165 75 45 10 12.5 5 +159 109 64 13 14.5 10 +125 68 48 7 3 15 +108 67 45 8 14.5 5 +94 61 44 6 12.5 10 +80 54 35 6 12 8 +75 56 38 6 10 7 +109 79 45 13 14.5 7 +99 65 46 6 17 7 +97 77 47 9 14.5 10 +138 66 44 9.5 4.5 3 +95 61 38 8 11.5 7 +127 73 43 11 13 5 +135 81 48 8 15.5 7 +86 58 44 6 17 5 +162 71 49 9 9 10 +115 77 45 7 9 5 +115 74 45 10 13 15 +105 63 39 8 12.5 10 +120 76 45 10 12 10 +98 65 44 9 14.5 7 +133 75 48 9 3 12 +112 65 44 9 13.5 1 +88 63 37 8 13 5 +90 55 36 6 12.5 10 +175 70 40 8 3 5 +130 68 41 10 10.5 5 +144 76 43 10 13.5 10 +200 78 50 7 8 10 +126 80 46 13 14.5 5 +85 58 41 7 14.5 10 +85 58 37 6 13.5 15 +105 53 36 5 7.5 10 +140 75 54 8 12 5 +145 80 46 10 3.5 2 +129 80 48 10 12.7 7 +170 80 53 9 8 3 +115 80 45 10 13.5 10 +81 59 42 6 12 10 +105 75 45 10 13 10 +94 64 45 6 12.5 12 +170 77 52 7 3 15 +127 74 53 8 11 10 +140 76 44 11 13.5 10 +145 75 45 10 7 15 +98 75 50 8 11.5 5 +113 69 47 8 17 3 +130 83 50 9 6.5 10 +113 78 47 10 12 10 +162 78 48 11 6.5 1 +100 64 41 7 12 5 +160 86 56 9 6 2 +135 80 51 13 13.5 5 +95 62 43 7 12 7 +86 56 34 7 7.5 10 +118 68 49 11 7.5 7 +93 65 39 8 12.5 7 +150 78 44 10 14.5 15 +145 82 47 10 14.5 15 +85 55 40 6 12.5 7 +139 86 51 10 10.5 7 +114 93 51 12 10 7 +101 66 39 8 17 10 +98 64 43 7 17 5 +153 66 43 9 5 10 +119 77 40 10 12.7 5 +130 82 37 12 6 10 +79 58 41 6 12.5 5 +127 92 50 11 6.5 10 +142 77 44 10 7 10 +127 65 43 7 9 5 +190 85 53 12 12 3 +160 79 54 9 7 3 +86 58 43 6 17 5 +99 62 45 6 13.5 10 +73 54 35 5 10.5 3 +138 77 45 11 10.5 10 +115 77 45 7 9 15 +103 67 43 9 15.5 7 +107 75 44 10 12.7 10 +110 78 48 14 12 10 +109 67 45 11 13.5 5 +120 77 48 8 12 15 +94 64 45 6 17 15 +117 78 45 11 13 10 +125 77 51 8 6 3 +92 63 38 8 12 10 +93 57 43 5 12.5 15 +103 78 54 11 12 15 +150 92 69 8 4.5 10 +95 63 39 8 12 10 +135 76 45 10 6 7 +120 78 43 12 14.5 15 +125 79 56 8 7.5 10 +77 51 34 6 7 7 +89 64 45 6 12.5 15 +108 80 48 8 12 10 +96 60 43 6 13.5 10 +110 74 53 8 11 15 +129 79 47 8 10.5 15 +85 69 48 6 12 10 +96 60 45 6 10.5 15 +122 79 48 10 12.7 12 +200 90 60 10 12 10 +104 80 45 13 13 5 +145 96 56 9 11 15 +120 74 53 8 10.5 10 +196 78 46 10 14.5 5 +135 75 43 11 12.7 15 +141 74 43 10 15.5 10 +96 60 45 6 12 5 +100 75 45 10 13.5 5 +82 55 36 6 10 7 +198 110 59 13 14.5 10 +108 78 47 10 12 3 +83 50 34 6 15.5 5 +131 78 46 10 17 5 +145 84 53 19 15.5 15 +107 56 32 5 7.5 7 +88 60 44 6 12 10 +104 77 45 10 12.7 15 +160 93 59 6 12.5 15 +89 60 38 6 13.5 7 +171 96 50 18 7 5 +84 60 45 6 13.5 7 +138 79 47 10 7 10 +70 58 41 6 14.5 10 +165 78 54 8 9 10 +130 65 44 9 9 5 +139 74 52 9 10.5 7 +140 81 55 8 9 7 +91 60 44 6 14.5 7 +83 60 38 9 12 10 +85 57 39 6 11.5 7 +175 112 78 16 7 10 +80 68 42 8 13.5 7 +85 58 40 5 14.5 10 +135 72 43 9 10.5 15 +197 101 60 15 7 7 +99 57 42 6 6.5 7 +165 65 45 9 9 10 +87 58 44 5 10.5 5 +105 54 34 6 3.5 7 +115 75 47 8 6.5 15 +140 77 46 10 8 10 +104 67 43 11 12 15 +143 85 52 9 5 8 +142 77 44 10 7 10 +130 78 53 9 3.5 10 +160 75 47 10 9 10 +115 80 54 12 12.7 5 +145 76 51 8 3 5 +317 135 70 20 9 2 +84 74 41 12 7 3 +124 96 52 10 13.5 5 +130 56 42 7 14.5 3 +135 65 38 8 7.5 10 +85 55 35 6 12 10 +103 64 45 7 13.5 15 +85 60 40 7 12 5 +160 72 50 9 7.5 5 +350 90 62 12 10.5 5 +101 55 38 6 7 10 +143 82 45 10 12 10 +80 51 34 6 13.5 15 +123 75 45 10 12.7 10 +215 67 42 9 7.5 3 +140 80 45 13 13.5 5 +90 59 45 6 12 5 +72 64 43 7 6 7 +130 78 53 13 3.5 10 +125 75 46 10 14.5 7 +115 74 48 11 13 15 +71 49 34 6 10 10 +85 60 43 6 12 5 +150 80 53 8 9 3 +180 71 47 7 7.5 10 +130 109 51 16 13.5 10 +180 83 58 10 3 10 +97 64 45 7 13.5 10 +107 75 45 9 13 15 +115 79 47 11 12 10 +156 70 48 7 9 2 +113 73 52 8 7.5 5 +115 77 44 7 12 10 +96 76 53 8 6 10 +240 81 54 8 9 3 +155 73 49 9 10.5 15 +130 77 45 10 12 7 +89 51 34 6 13.5 10 +133 75 52 9 3 15 +135 70 40 9 15.5 10 +89 65 40 8 13 7 +185 90 52 12 6 7 +110 66 43 7 13.5 15 +167 74 43 10 14.5 7 +190 78 46 10 8 10 +260 80 46 12 9 2 +74 53 34 6 10.5 7 +190 100 50 16 7 10 +147 75 45 10 7 15 +152 73 48 8 3 15 +93 60 43 6 17 15 +110 75 45 10 12 5 +110 60 37 9 12.5 7 +122 93 52 14 13.5 10 +130 73 47 9 11 10 +86 53 36 7 11.5 5 +115 64 38 8 14.5 7 +85 50 35 6 11 8 +77 55 38 6 7.5 10 +83 53 34 6 14.5 8 +140 73 44 10 10.5 5 +84 58 43 6 14.5 5 +80 56 44 6 11 8 +95 72 43 12 12.7 7 +90 58 42 6 10.5 15 +116 82 44 10 12.7 15 +110 74 45 12 12.7 1 +145 69 47 7 3.5 10 +108 64 40 9 12 10 +100 83 48 10 12 15 +110 80 43 10 12 15 +128 68 50 9 12.5 5 +137 77 54 8 3.5 10 +105 65 47 9 12.5 5 +125 60 41 6 3 7 +110 76 45 10 14.5 15 +147 80 50 8 7.5 5 +94 63 39 8 14.5 5 +94 56 33 8 11.5 3 +201 82 55 9 13.5 7 +135 78 44 10 15.5 10 +145 78 47 8 11 8 +99 72 43 10 12.7 10 +138 65 44 9 4.5 2 +90 56 42 6 12.5 7 +85 64 45 6 13 5 +145 85 52 11 14.5 5 +135 77 41 11 13 10 +127 78 46 10 17 5 +189 80 52 10 7 1 +145 72 50 7 4.5 5 +126 68 47 8 8 5 +105 65 40 8 13.5 7 +90 60 40 8 13.5 5 +115 81 47 9 12.7 10 +110 57 37 7 9 1 +90 54 42 6 17 10 +215 76 55 8 7.5 2 +180 71 42 8 7 15 +115 80 41 13 12 15 +105 63 42 8 12 15 +115 78 44 10 12 7 +101 55 39 6 4.5 12 +152 108 56 15 11 5 +160 92 69 14 4.5 10 +95 65 47 8 13.5 5 +119 74 52 8 10.5 10 +170 82 52 20 5 1 +115 78 48 10 12 10 +205 93 66 9 9 10 +75 79 47 8 17 10 +105 65 40 8 17 10 +240 106 60 17 4.5 10 +180 73 46 10 7.5 3 +96 60 45 6 12 5 +155 81 44 10 13.5 10 +140 81 50 13 15.5 2 +125 64 43 7 4.5 10 +114 59 39 6 3.5 5 +96 60 40 8 12.5 10 +110 65 40 8 12.5 5 +137 76 50 15 11 7 +87 60 43 6 13.5 10 +139 72 45 9 10.5 7 +107 76 44 9 13 15 +147 77 44 10 13 2 +153 86 55 10 6.5 5 +132 74 53 7 4.5 7 +108 75 54 9 17 5 +142 84 53 10 15.5 15 +105 58 41 6 7.5 10 +127 119 68 15 15.5 10 +112 68 41 10 12 10 +113 77 46 10 13 15 +145 75 45 10 7 15 +92 60 40 6 12 10 +75 55 36 6 11.5 10 +94 64 38 9 12 11 +145 81 46 10 15.5 5 +168 105 56 12 9 5 +85 61 43 6 12 15 +80 54 37 6 12 7 +175 95 48 12 10 2 +160 119 68 10 11 7 +79 51 34 6 12 7 +75 53 35 7 11.5 5 +118 74 44 10 12.7 4 +149 92 50 14 10 7 +105 68 43 9 13.5 10 +82 60 44 6 14.5 7 +108 58 40 6 10.5 7 +83 51 34 6 15.5 3 +95 63 42 8 3.5 5 +123 75 45 10 12.7 10 +96 68 45 10 12.5 15 +135 80 48 8 13 7 +112 68 44 9 7.5 7 +110 74 45 10 12 15 +114 68 44 8 10.5 10 +125 85 46 10 12 5 +111 75 42 11 14.5 3 +98 61 38 8 12 15 +90 57 42 6 11 5 +135 81 44 10 14.5 7 +130 74 50 8 10.5 5 +99 60 39 8 12 5 +174 130 71 16 14.5 4 +115 78 46 10 12.7 3 +170 85 50 9 13.5 9 +98 70 39 9 11.5 2 +90 72 53 10 11.5 5 +130 84 54 8 6.5 15 +155 64 36 8 8 7 +130 78 51 8 10.5 10 +75 55 36 6 13.5 15 +127 74 44 8 11 10 +105 75 50 8 6.5 15 +77 58 42 6 12.5 5 +102 58 40 6 10.5 5 +93 59 38 6 13.5 10 +140 89 51 10 12 3 +121 81 46 8 12 2 +80 60 44 6 13.5 10 +68 57 37 6 13.5 15 +147 65 46 8 3 10 +165 78 52 12 7.5 5 +110 63 43 9 15.5 3 +126 119 67 17 15.5 10 +95 68 45 9 14.5 10 +130 83 46 10 10.5 1 +93 64 38 8 14.5 10 +115 77 46 10 13.5 10 +116 66 47 8 12 10 +95 60 43 6 17 10 +108 57 40 6 9 3 +151 86 54 10 10.5 5 +150 80 44 12 11.5 5 +114 83 46 12 7 10 +86 61 43 6 13.5 15 +150 67 39 8 12 5 +113 75 51 9 7.5 10 +101 62 43 6 12 15 +75 59 43 5 13.5 10 +130 79 46 10 13 10 +131 84 60 10 9 10 +115 74 54 9 11 12 +135 74 48 10 7.5 3 +477 119 93 15 9 1 +103 63 38 9 12.5 10 +77 58 37 5 7 12 +140 78 48 11 12.7 8 +85 59 40 5 12.5 5 +415 152 80 17 3 5 +159 75 48 9 8 10 +126 83 50 9 14.5 15 +91 65 39 8 13 5 +118 64 43 9 10.5 7 +105 63 43 7 10.5 15 +79 56 37 6 11.5 5 +110 67 44 9 11.5 10 +220 107 71 9 9 10 +155 85 47 11 12.7 5 +100 58 30 6 17 1 +95 82 50 10 12 10 +116 68 43 8 6.5 10 +120 69 45 9 7.5 5 +93 57 40 6 3.5 7 +98 60 47 6 14.5 7 +125 78 44 13 12 5 +85 59 44 6 7 1 +73 50 35 7 17 5 +120 83 49 9 12 10 +230 95 64 10 10.5 15 +170 98 73 12 6 1 +162 86 58 9 12 8 +105 75 45 10 17 7 +84 57 42 6 7.5 5 +128 84 53 10 12 5 +135 80 45 10 10.5 5 +175 81 47 10 14.5 10 +102 60 40 8 8 5 +87 55 36 6 3.5 10 +118 71 41 8 12 15 +118 63 38 8 14.5 5 +103 74 45 8 12 5 +120 67 46 10 9 10 +92 60 44 6 15.5 3 +200 101 68 10 11 10 +96 63 38 8 12.5 15 +140 66 43 7 8 10 +145 73 50 9 9 7 +115 56 39 5 4.5 15 +207 134 77 21 15.5 5 +115 65 39 8 13 10 +118 79 45 13 15.5 10 +85 55 38 6 10.5 5 +160 80 55 8 8 15 +129 80 46 10 12 10 +107 72 43 10 13 5 +95 67 45 10 12 10 +108 79 47 8 14.5 3 +84 62 44 7 14.5 10 +73 77 45 10 5 7 +160 68 40 9 9 10 +190 112 55 16 7 10 +145 85 52 11 14.5 5 +97 76 44 10 12 10 +144 95 62 11 10 10 +110 77 46 8 12 12 +142 78 46 9 10.5 10 +123 58 40 7 13.5 5 +95 60 43 6 9 5 +106 72 52 9 11.5 7 +95 62 38 8 12.5 3 +245 85 54 12 9 7 +86 59 42 5 11.5 10 +92 60 44 6 12 5 +160 57 42 8 3.5 5 +156 90 51 13 10 5 +340 121 72 13 12.5 3 +117 82 44 10 13 2 +111 64 40 7 17 10 +115 62 38 8 11.5 5 +118 72 43 10 12.7 2 +126 74 43 10 12.5 3 +155 72 53 8 3 10 +200 85 54 14 14.5 15 +112 66 44 7 8 20 +115 86 67 13 13.5 15 +150 54 39 6 7 3 +155 75 44 10 9 5 +410 102 75 10 6.5 5 +220 98 60 9 4.5 10 +95 60 37 8 12.5 15 +118 75 46 10 17 5 +100 66 44 6 12.5 10 +110 79 47 8 14.5 3 +80 58 43 6 11.5 10 +130 74 45 10 12 1 +163 72 43 9 7 10 +95 63 40 8 12.5 10 +83 60 42 6 12 7 +185 86 47 8 3 3 +93 57 43 6 10.5 15 +90 78 45 10 13.5 10 +125 80 45 11 12 2 +106 63 44 7 12.5 10 +103 75 45 10 12 5 +93 64 44 6 17 5 +250 78 47 10 10.5 7 +117 78 44 10 12 5 +145 74 45 10 15.5 15 +164 72 48 7 3.5 5 +130 74 48 12 12 15 +78 55 37 6 11.5 2 +140 66 42 8 7 2 +110 77 40 12 12.7 15 +140 84 48 9 12 10 +92 70 50 6 12 5 +98 60 43 7 13.5 10 +107 73 47 9 17 15 +122 81 46 13 12 15 +220 100 49 13 14.5 10 +100 60 39 6 17 5 +93 62 38 7 17 3 +95 61 43 6 12 15 +315 118 54 12 3.5 2 +83 57 44 6 17 10 +114 75 44 10 12.7 7 +200 72 46 9 9 10 +270 97 56 18 8 10 +100 76 45 10 12.7 15 +160 87 56 9 3 10 +131 74 43 10 13.5 15 +116 77 45 18 6 7 +530 150 80 15 7.5 7 +100 75 45 9 14.5 10 +82 62 32 7 6 5 +105 66 44 7 13.5 7 +260 135 75 20 12.5 3 +108 66 44 7 17 5 +133 83 45 10 13 10 +93 61 38 8 13 7 +114 77 45 10 12 10 +98 79 48 10 12 10 +85 58 43 5 7 5 +125 83 53 10 5 12 +120 59 45 6 3 3 +82 62 44 6 12.5 10 +128 65 44 7 9 5 +130 72 44 9 6 5 +114 76 45 10 12 15 +70 50 32 5 11.5 7 +115 59 39 6 10 10 +99 75 45 10 14.5 15 +110 65 39 9 12.5 2 +120 67 45 7 13.5 10 +110 60 44 6 7 5 +83 49 34 6 15.5 5 +106 67 45 9 12 7 +120 80 48 13 12 10 +120 77 45 10 7 10 +95 62 45 7 12.5 10 +145 76 44 24 12.7 2 +91 61 44 7 13.5 5 +82 62 44 6 13.5 10 +137 69 44 10 9 10 +88 60 44 6 13.5 10 +82 56 42 6 10 10 +145 94 50 12 17 10 +100 60 43 7 12.5 5 +138 86 54 10 6 5 +111 57 40 6 9 3 +89 64 45 7 12 5 +144 80 48 13 15.5 10 +79 65 45 7 6 7 +105 66 44 7 13.5 7 +95 57 42 6 6.5 7 +220 77 49 10 7.5 5 +107 69 45 10 12 10 +180 90 58 8 10.5 2 +92 59 41 6 7.5 12 +110 65 44 8 10.5 10 +150 78 54 7 3.5 15 +115 68 43 9 6.5 5 +83 59 44 6 13.5 10 +164 101 51 15 12.7 5 +125 78 38 11 12.7 10 +93 64 45 7 14.5 3 +140 70 51 8 12.5 10 +94 64 45 7 14.5 10 +120 63 40 8 6 7 +135 73 53 8 11 15 +105 73 45 8 11 10 +155 73 49 9 10.5 15 +127 77 40 11 13 10 +129 72 44 10 6 5 +145 62 41 9 9 5 +125 74 45 10 14.5 15 +95 54 36 5 3.5 15 +112 76 46 10 12 10 +90 60 38 8 12 10 +140 67 46 9 8 15 +112 66 41 8 17 5 +123 70 47 8 12 7 +85 55 41 5 11 5 +82 56 39 6 10 5 +132 94 60 11 6.5 3 +74 56 37 6 15.5 7 +84 57 42 5 12.7 10 +115 65 47 8 13.5 3 +132 80 54 10 12 10 +115 64 38 8 17 5 +240 106 71 9 9 10 +125 77 46 10 13.5 5 +90 61 43 6 14.5 10 +95 63 38 8 12.5 5 +128 68 44 11 4.5 12 +137 83 48 12 15.5 10 +90 64 39 9 6 5 +105 58 43 6 3.5 12 +84 58 42 5 7.5 15 +98 66 44 7 11.5 10 +115 79 45 13 13 7 +352 108 81 16 4.5 10 +131 79 45 12 14.5 5 +165 90 65 8 6 2 +123 77 46 10 13 10 +115 60 44 6 6.5 5 +85 56 36 5 10.5 15 +72 54 35 6 13.5 10 +195 86 60 10 9 5 +123 81 48 9 12 20 +110 77 46 10 12.7 7 +137 80 50 12 10.5 15 +85 58 39 6 12.5 10 +160 90 60 12 12.7 1 +170 75 55 8 9 7 +125 63 43 6 17 5 +178 74 46 9 3 3 +200 113 64 11 13.5 10 +80 56 38 5 11.5 10 +170 79 52 9 9 7 +80 60 44 6 13.5 7 +112 67 38 7 10.5 10 +81 53 34 6 12.5 10 +82 60 42 7 13.5 5 +85 57 43 6 12 12 +120 76 49 9 3 10 +95 58 39 6 9 5 +160 73 41 8 7 5 +75 54 36 6 10 7 +110 74 44 10 13 7 +122 64 46 8 12.5 7 +179 73 47 6 3 10 +82 57 42 5 12.7 10 +113 80 46 10 13 10 +124 79 44 13 12 10 +115 79 48 9 13 7 +145 88 52 12 6.5 7 +150 76 45 10 9 5 +140 79 53 8 7 2 +160 84 50 9 12.7 1 +96 59 42 6 13.5 7 +95 60 43 7 12.5 5 +120 74 51 8 7 5 +119 77 53 8 10.5 10 +167 74 45 11 5 10 +210 71 45 6 9 1 +173 80 50 8 6 10 +132 78 46 14 12.5 12 +145 63 41 8 3.5 3 +199 70 46 8 7.5 7 +82 55 34 5 10.5 5 +113 84 54 10 13 5 +129 60 41 6 3 7 +105 64 38 8 14.5 10 +110 75 45 8 13.5 10 +119 68 45 8 6 10 +117 81 46 10 12.5 10 +88 59 44 6 14.5 10 +250 92 57 11 9 3 +92 62 39 7 12 10 +99 66 41 8 13.5 15 +85 53 34 6 10.5 3 +88 60 43 6 12.5 5 +92 63 38 8 14.5 5 +75 56 37 5 10 10 +92 65 45 7 12.5 5 +170 86 56 10 12 2 +222 134 75 16 12 5 +95 51 34 6 12 5 +70 60 43 6 17 10 +270 82 49 13 8 15 +85 65 46 7 13 7 +142 83 45 10 12.7 15 +95 65 46 8 12.5 10 +96 65 40 8 14.5 15 +121 80 45 13 14.5 5 +170 68 39 10 4.5 10 +100 77 50 6 3.5 3 +115 67 42 9 3.5 7 +79 60 43 5 12 10 +108 65 40 8 17 5 +300 127 66 15 12.5 5 +130 57 42 6 4.5 5 +96 60 43 6 14.5 7 +197 70 46 7 4.5 3 +80 59 43 6 13.5 5 +138 95 63 9 10 10 +102 64 47 6 17 10 +210 80 49 10 12.5 5 +103 64 44 10 15.5 7 +245 83 48 12 7.5 10 +147 80 45 13 4.5 15 +90 61 44 6 12 5 +176 86 54 8 9 10 +127 74 45 11 12 10 +98 58 43 6 14.5 10 +87 54 34 6 17 1 +149 77 45 10 13 2 +91 64 45 7 14.5 10 +115 78 46 10 12 15 +140 82 49 8 13 5 +90 59 45 6 15.5 5 +145 69 43 7 3.5 3 +82 59 38 6 13.5 5 +79 51 34 6 13.5 10 +150 69 46 8 7.5 7 +86 54 36 6 9 15 +155 85 49 9 12 5 +127 74 42 9 12 5 +94 72 46 10 14.5 9 +185 91 50 12 10.5 10 +122 79 45 13 12 10 +110 67 49 6 12.5 10 +150 76 45 10 13.5 10 +90 67 40 8 12 5 +117 76 43 10 12 5 +82 58 35 11 12.5 10 +82 60 45 6 13.5 10 +95 57 41 6 4.5 7 +155 75 43 8 7 5 +95 66 39 8 14.5 15 +75 56 37 5 10 5 +100 65 41 8 14.5 5 +140 81 50 7 12 10 +127 76 54 6 9 5 +112 76 40 11 12.7 7 +150 81 55 9 9 5 +98 65 44 7 11.5 15 +97 80 48 8 13 5 +170 78 51 9 10.5 10 +79 54 36 6 12.5 10 +169 84 62 10 6.5 1 +160 75 44 10 12 5 +117 79 45 13 14.5 7 +84 58 42 6 13 15 +98 72 44 7 11.5 7 +112 72 51 8 6.5 5 +140 83 47 9 10.5 5 +94 61 42 6 12.5 10 +130 81 48 9 13.5 10 +105 66 40 8 17 5 +165 82 54 10 6 5 +85 58 44 6 10.5 10 +90 60 45 5 10.5 10 +85 55 35 6 10.5 5 +160 69 47 8 3 10 +118 77 43 11 7 5 +101 59 44 6 17 10 +98 60 45 5 7.5 7 +137 70 45 8 10.5 10 +245 80 49 10 3 10 +145 80 49 11 12.5 10 +118 80 45 13 12 15 +115 68 46 8 13.5 10 +105 65 39 8 17 10 +123 74 44 12 9 7 +117 75 42 10 12 5 +91 62 38 7 13.5 7 +145 80 53 9 6 2 +130 72 45 10 11.5 10 +200 87 60 15 11.5 3 +100 76 45 10 12 15 +160 77 42 8 6 5 +95 65 46 7 12.5 15 +112 72 50 9 17 10 +105 72 52 8 6 15 +125 66 40 10 12 20 +200 77 46 10 3 15 +170 100 57 14 12 10 +115 79 46 10 12.7 10 +95 56 42 7 3.5 10 +99 65 40 8 12.5 10 +94 55 41 5 13.5 10 +105 78 45 10 13 10 +205 87 58 9 7.5 5 +90 62 46 8 14.5 15 +100 64 38 8 14.5 15 +83 53 34 6 12.5 15 +93 70 50 9 12.5 10 +96 63 45 6 12.5 10 +88 60 40 5 7 7 +150 68 46 9 12 5 +105 67 48 8 13.5 15 +110 79 46 10 13 5 +118 86 54 10 12 15 +171 90 63 10 10.5 3 +451 156 80 20 10.5 5 +78 64 39 8 7 10 +165 76 52 9 8 2 +87 61 42 9 13.5 10 +85 60 40 6 13.5 5 +130 75 44 10 12.5 5 +93 64 45 7 14.5 3 +95 55 42 5 10.5 5 +179 65 45 8 9 5 +73 51 34 6 12 7 +420 102 70 20 3 2 +230 85 58 13 3 5 +154 75 36 12 7 5 +121 79 45 13 12 7 +150 81 54 9 9 5 +268 121 60 16 7.5 5 +115 68 46 7 14.5 15 +86 60 44 6 13.5 10 +185 99 67 9 9 10 +105 66 40 8 12.5 5 +95 59 43 6 15.5 5 +119 78 53 8 10.5 10 +160 68 44 8 17 5 +81 56 37 6 11.5 5 +133 65 47 8 12.5 5 +90 61 43 6 12.5 3 +148 90 55 8 13.5 7 +102 58 38 6 15.5 8 +265 136 88 14 10.5 10 +93 61 45 6 14.5 10 +103 74 43 10 13 7 +240 92 57 12 6.5 12 +92 59 38 6 15.5 10 +215 90 61 9 9 1 +117 61 44 6 4.5 5 +115 65 39 9 12.5 3 +185 68 47 8 4.5 5 +110 63 38 8 17 10 +120 80 45 9 12.7 15 +170 86 59 10 17 10 +114 77 45 10 12 10 +81 60 46 6 14.5 15 +104 73 44 10 13 5 +135 105 58 21 13.5 15 +79 59 43 6 12 10 +115 81 50 8 13 10 +91 78 45 10 17 10 +79 50 34 6 14.5 5 +136 78 45 10 12 10 +95 72 43 12 12.7 10 +78 56 38 6 13.5 5 +122 96 54 12 13.5 10 +142 70 45 9 3.5 3 +110 60 45 6 12 5 +103 74 45 9 13 10 +88 72 51 9 11.5 10 +105 60 43 6 17 5 +120 79 44 10 13 3 +150 74 48 12 12 5 +93 70 40 10 12 10 +125 75 45 10 13.5 10 +130 78 58 10 14.5 15 +120 80 45 13 12 15 +104 67 44 10 11.5 8 +105 67 45 9 12 7 +119 75 46 10 12 7 +99 57 42 6 12 10 +95 56 39 5 9 7 +89 60 42 6 12 7 +160 77 45 10 12 15 +90 60 42 6 17 3 +145 75 53 9 8 15 +155 60 40 11 7.5 5 +108 80 48 8 12 10 +115 76 45 10 12.7 5 +116 75 42 9 13.5 10 +151 111 64 16 14.5 10 +99 74 44 10 12 10 +96 60 45 6 12 5 +180 85 55 10 10.5 5 +126 64 44 7 8 2 +143 75 54 10 6.5 7 +370 111 60 13 8 5 +121 77 46 10 12.5 10 +150 75 51 8 12 15 +169 77 52 8 7 3 +125 74 46 8.5 12 5 +119 77 45 10 13 10 +145 75 46 10 9 15 +84 60 43 6 14.5 5 +98 68 44 8 10.5 10 +92 85 53 10 12 15 +81 60 44 6 13.5 10 +104 80 45 13 13 5 +130 75 45 8 11 10 +110 76 45 10 12 5 +72 50 34 7 17 10 +95 74 45 8 14.5 5 +95 64 45 7 17 5 +114 73 44 10 13.5 10 +129 64 39 9 13.5 5 +97 63 44 7 11.5 5 +97 72 43 10 12.7 10 +180 79 45 10 8 15 +110 77 47 10 13 10 +110 77 45 10 12 5 +95 60 43 6 9 5 +95 60 46 5 10.5 5 +129 76 48 10 12.5 5 +103 64 45 7 15.5 5 diff --git a/лр4/.ipynb_checkpoints/test-checkpoint.txt b/лр4/.ipynb_checkpoints/test-checkpoint.txt new file mode 100644 index 0000000..bd64c80 --- /dev/null +++ b/лр4/.ipynb_checkpoints/test-checkpoint.txt @@ -0,0 +1,21 @@ +-0.3,4.22468198 +-0.23,3.6806801 +-0.16,4.86193723 +-0.09,4.12182311 +-0.02,3.89129282 +0.05,4.77528678 +0.12,4.84650657 +0.19,3.29232057 +0.26,3.77839618 +0.33,4.16851703 +0.4,5.43651587 +0.47,4.74066998 +0.54,5.45091177 +0.61,5.23766541 +0.68,5.84027585 +0.75,5.79299791 +0.82,7.12448917 +0.89,6.11752856 +0.96,6.00190132 +1.03,7.26882794 +1.1,7.48272721 \ No newline at end of file diff --git a/лр4/.ipynb_checkpoints/train-checkpoint.txt b/лр4/.ipynb_checkpoints/train-checkpoint.txt new file mode 100644 index 0000000..1d56f41 --- /dev/null +++ b/лр4/.ipynb_checkpoints/train-checkpoint.txt @@ -0,0 +1,21 @@ +-0.2,4.10083261 +-0.14,4.75632474 +-0.08,4.16278839 +-0.02,4.94568077 +0.04,4.9964461 +0.1,3.67344585 +0.16,4.07405522 +0.22,4.12650853 +0.28,5.25101279 +0.34,5.69160283 +0.4,5.06788376 +0.46,6.07176274 +0.52,5.76661215 +0.58,5.76998646 +0.64,5.39647832 +0.7,5.46744837 +0.76,5.46450349 +0.82,7.23168494 +0.88,6.09781368 +0.94,7.0778812 +1.,7.05182585 \ No newline at end of file diff --git a/лр4/LinAlg_part2.ipynb b/лр4/LinAlg_part2.ipynb new file mode 100644 index 0000000..2cfdb14 --- /dev/null +++ b/лр4/LinAlg_part2.ipynb @@ -0,0 +1,988 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "\n", + "## Линейная регрессия" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Метод наименьших квадратов: постановка задачи\n", + "\n", + "Рассмотрим систему уравнений $Xa = y$, в которой $a$ --- столбец неизвестных. Её можно переписать в векторном виде\n", + "$$x_1 a_1 + x_2 a_2 + \\ldots + x_k a_k = y,$$\n", + "где $x_1,\\ldots,x_n$ --- столбцы матрицы $X$. Таким образом, решить исходную систему означает найти линейную комбинацию векторов $x_1,\\ldots,x_n$, равную правой части. Но что делать, если такой линейной комбинации не существует? Геометрически это означает, что вектор $y$ не лежит в подпространстве $U = \\langle x_1,\\ldots, x_k\\rangle$. В этом случае мы можем найти *псевдорешение*: вектор коэффициентов $\\hat{a}$, для которого линейная комбинация $x_1 \\hat{a}_1 + x_2 \\hat{a}_2 + \\ldots + x_k \\hat{a}_k$ хоть и не равна в точности $y$, но является наилучшим приближением --- то есть ближайшей к $y$ точкой $\\hat{y}$ подпространства $U$ (иными словами, ортогональной проекцией $y$ на это подпростанство). Итак, цель наших исканий можно сформулировать двумя эквивалентными способами:\n", + "\n", + "1. Найти вектор $\\hat{a}$, для которого длина разности $|X\\hat{a} - y|$ минимальна (отсюда название \"метод наименьших квадратов\");\n", + "2. Найти ортогональную проекцию $\\hat{y}$ вектора $y$ на подпространство $U$ и представить её в виде $X\\hat{a}$.\n", + "\n", + "Далее мы будем предполагать, что векторы $x_1,\\ldots,x_n$ линейно независимы (если нет, то сначала имеет смысл выделить максимальную линейно независимую подсистему).\n", + "\n", + "В курсе линейной алгебре широко известен факт о том, что проекция вектора $y$ на подпространство $U = \\langle x_1,\\ldots, x_k\\rangle$, записывается в виде\n", + "$$\\hat{y} = X\\left(X^TX\\right)^{-1}X^Ty,$$\n", + "\n", + "и, соответственно, искомый вектор $\\hat{a}$ равен\n", + "$$\\hat{a} = \\left(X^TX\\right)^{-1}X^Ty.$$\n", + "\n", + "Заметьте, что если система векторов $x_1, \\ldots, x_n$ линейно зависима, то обращаемая матрица будет сингулярной." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задача линейной регрессии\n", + "\n", + "Начнём с примера. Допустим, вы хотите найти зависимость среднего балла S студента ВятГУ от его роста H, веса W, длины волос L и N - количества часов, которые он ежедневно посвящает учёбе. Представьте, что мы измерили все эти параметры для $n$ студентов и получили наборы значений: $S_1,\\ldots, S_n$, $H_1,\\ldots, H_n$ и так далее.\n", + "\n", + "Тут можно подбирать много разных умных моделей, но начать имеет смысл с самой простой, линейной:\n", + "$$S = a_1H + a_2W + a_3L + a_4N + a_5.$$\n", + "Конечно, строгой линейной зависимости нет (иначе можно было бы радостно упразднить экзамены), но мы можем попробовать подобрать коэффициенты $a_1, a_2, a_3, a_4, a_5$, для которых отклонение правой части от наблюдаемых было бы наименьшим:\n", + "$$\\sum_{i=1}^n\\left(S_i - ( a_1H_i + a_2W_i + a_3L_i + a_4N_i + a_5)\\right)^2 \\longrightarrow \\min$$\n", + "И сразу видно, что мы получили задачу на метод наименьших квадратов! А именно, у нас\n", + "$$X =\n", + "\\begin{pmatrix}\n", + "H_1 & W_1 & L_1 & N_1 & 1\\\\\n", + "H_2 & W_2 & L_2 & N_2 & 1\\\\\n", + "\\dots & \\dots & \\dots & \\dots & \\dots \\\\\n", + "H_n & W_n & L_n & N_n & 1\n", + "\\end{pmatrix},\\qquad y=\n", + "\\begin{pmatrix}\n", + "S_1\\\\ S_2\\\\ \\vdots \\\\ S_n\n", + "\\end{pmatrix}$$\n", + "\n", + "Решая эту задачу с помощью уже известных формул, получаем оценки коэффициентов $\\hat{a}_i$ ($i = 1\\ldots,5$)." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Теперь проговорим общую постановку задачи линейной регрессии. У нас есть $k$ переменных $x_1,\\ldots,x_k$ (\"регрессоров\"), через которые мы хотим выразить \"объясняемую переменную\" $y$:\n", + "$$y = a_1x_1 + a_2x_2 + \\ldots + a_kx_k$$\n", + "Значения всех переменных мы измерили $n$ раз (у $n$ различных объектов, в $n$ различных моментов времени - это зависит от задачи). Подставим эти данные в предыдущее равенство:\n", + "$$\\begin{pmatrix}\n", + "y_1\\\\ y_2 \\\\ \\vdots \\\\ y_n\n", + "\\end{pmatrix} = \n", + "a_1\\begin{pmatrix}\n", + "x_{11} \\\\ x_{21} \\\\ \\vdots \\\\ x_{n1} \\end{pmatrix} + a_2\\begin{pmatrix}\n", + "x_{12} \\\\ x_{22} \\\\ \\vdots \\\\ x_{n2} \\end{pmatrix} + \\ldots + a_k\\begin{pmatrix}\n", + "x_{1k} \\\\ x_{2k} \\\\ \\vdots \\\\ x_{nk} \\end{pmatrix}$$\n", + "(здесь $x_{ij}$ - это значение $j$-го признака на $i$-м измерении). Это удобно переписать в матричном виде:\n", + "$$\\begin{pmatrix}\n", + "x_{11} & x_{12} & \\ldots & x_{1k}\\\\\n", + "x_{21} & x_{22} & \\ldots & x_{2k}\\\\\n", + "\\dots & \\dots & \\dots & \\dots\\\\\n", + "x_{n1} & x_{n2} & \\ldots & x_{nk}\n", + "\\end{pmatrix} \\cdot\n", + "\\begin{pmatrix}\n", + "a_1 \\\\ a_2 \\\\ \\vdots \\\\ a_k\n", + "\\end{pmatrix} = \n", + "\\begin{pmatrix}\n", + "y_1 \\\\ y_2 \\\\ \\vdots \\\\ y_n\n", + "\\end{pmatrix}$$\n", + "или коротко $Xa = y$. Поскольку на практике эта система уравнений зачастую не имеет решения (ибо зависимости в жизни редко бывают действительно линейными), методом наименьших квадратов ищется псевдорешение." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Оценка качества. Обобщающая способность. Обучение и тест \n", + "\n", + "После того, как вы построили регрессию и получили какую-то зависимость объясняемой переменной от регрессоров, настаёт время оценить качество регрессии. Есть много разных функционалов качества; мы пока будем говорить только о самом простом и очевидном из них: о среднеквадратичной ошибке (mean square error). Она равна\n", + "$$\\frac1{n}|X\\hat{a} - y|^2 = \\frac1{n}\\sum_{i=1}^n\\left(\\hat{a}_1x_{i1} + \\hat{a}_2x_{i2} + \\ldots + \\hat{a}_kx_{ik} - y_i\\right)^2$$\n", + "\n", + "В целом, хочется искать модели с наименьшей mean square error на имеющихся данных. Однако слишком фанатичная гонка за минимизацией ошибки может привести к печальным последствиям. Например, если мы приближаем функцию одной переменной по значениям в $n$ точках, то наилучшей с точки зрения этой ошибки моделью будет многочлен $(n-1)$-й степени, для которого эта ошибка будет равна нулю. Тем не менее, вряд ли истинная зависимость имеет вид многочлена большой степени. Более того, значения вам скорее всего даны с погрешностью, то есть вы подогнали вашу модель под свои зашумлённые данные, но на любых других данных (то есть в других точках) точность, скорее всего, окажется совсем не такой хорошей. Этот эффект называют **переобучением**; говорят также, что **обобщающая способность** модели оказалась скверной.\n", + "\n", + "Чтобы не попадать в эту ловушку, данные обычно делят на обучающие (по которым строят модель и оценивают коэффициенты) и тестовые. Лучшей стоит счесть ту модель, для которой значение функционала качества будет меньше." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 1. Метод наименьших квадратов" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Скачайте файлы ``train.txt`` и ``test.txt``. В первом из них находится обучающая выборка, а во втором - тестовая. Каждый из файлов содержит два столбца чисел, разделённых пробелами: в первом - $n$ точек (значения аргумента $x$), во втором - значения некоторой функции $y = f(x)$ в этих точках, искажённые случайным шумом. Ваша задача - по обучающей выборке подобрать функцию $y = g(x)$, пристойно приближающую неизвестную вам зависимость." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Загрузим обучающие и тестовые данные (не забудьте ввести правильный путь!)." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import numpy as np\n", + "\n", + "data_train = np.loadtxt('E:/Jupyter/лр4/train.txt', delimiter=',')\n", + "data_test = np.loadtxt('E:/Jupyter/лр4/test.txt', delimiter=',')" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Разделим значения $x$ и $y$" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "X_train = data_train[:,0]\n", + "y_train = data_train[:,1]\n", + "\n", + "X_test = data_test[:,0]\n", + "y_test = data_test[:,1]" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Найдите с помощью метода наименьших квадратов линейную функцию ($y = kx + b$), наилучшим образом приближающую неизвестную зависимость. Полезные функции: ``numpy.ones(n)`` для создания массива из единиц длины $n$ и ``numpy.concatenate((А, В), axis=1)`` для слияния двух матриц по столбцам (пара ``А`` и ``В`` превращается в матрицу ``[A B]``), ``numpy.poly1d(w)`` для работы с полиномами." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Найденное уравнение прямой: y = 2.2791344980519503x + 4.433230905064936\n", + "Среднеквадратичная ошибка на тестовой выборке: 0.43512020040488864\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Создание матрицы для метода наименьших квадратов\n", + "# Матрица A будет содержать столбец x и столбец единиц для свободного члена b\n", + "A_train = np.vstack([X_train, np.ones(len(X_train))]).T\n", + "\n", + "# Решение уравнения линейной регрессии: находим коэффициенты k и b\n", + "k, b = np.linalg.lstsq(A_train, y_train, rcond=None)[0]\n", + "\n", + "# Выводим найденные коэффициенты\n", + "print(f'Найденное уравнение прямой: y = {k}x + {b}')\n", + "\n", + "# Проверка на тестовой выборке\n", + "y_pred_test = k * X_test + b\n", + "\n", + "# Оценка качества аппроксимации с использованием среднеквадратичной ошибки\n", + "mse_test = np.mean((y_pred_test - y_test) ** 2)\n", + "print(f'Среднеквадратичная ошибка на тестовой выборке: {mse_test}')" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Нарисуйте на плоскости точки $(x_i, y_i)$ и полученную линейную функцию. Глядя на данные, подумайте, многочленом какой степени можно было бы лучше всего приблизить эту функцию. Найдите этот многочлен и нарисуйте его график." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "\n", + "# Получим значения y для линейной функции на основе найденных коэффициентов\n", + "x_line = np.linspace(min(X_train), max(X_train), 100)\n", + "y_line = k * x_line + b\n", + "\n", + "# Визуализация данных\n", + "plt.figure(figsize=(8, 6))\n", + "plt.scatter(X_train, y_train, color='blue', label='Точки $(x_i, y_i)$')\n", + "plt.plot(x_line, y_line, color='red', label=f'Линейная функция: y = {k:.2f}x + {b:.2f}')\n", + "plt.xlabel('x')\n", + "plt.ylabel('y')\n", + "plt.title('Аппроксимация линейной функцией методом наименьших квадратов')\n", + "plt.legend()\n", + "plt.grid(True)\n", + "plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "0.2696989158766913" + ] + }, + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "# Подбор многочлена второй степени\n", + "coeffs_poly2 = np.polyfit(X_train, y_train, 2)\n", + "poly2 = np.poly1d(coeffs_poly2)\n", + "\n", + "# Предсказания для многочлена второй степени\n", + "y_pred_poly2 = poly2(X_train)\n", + "\n", + "# Визуализация данных, линейной регрессии и многочлена второй степени\n", + "plt.figure(figsize=(8, 6))\n", + "plt.scatter(X_train, y_train, color='blue', label='Точки $(x_i, y_i)$')\n", + "plt.plot(X_train, y_train, color='red', label=f'Линейная функция: y = {k:.2f}x + {b:.2f}')\n", + "plt.plot(X_train, y_pred_poly2, color='green', label=f'Полином 2n: y = {coeffs_poly2[0]:.2f}x² + {coeffs_poly2[1]:.2f}x + {coeffs_poly2[2]:.2f}')\n", + "plt.title('Линейная функция против квадратичной')\n", + "plt.xlabel('x')\n", + "plt.ylabel('y')\n", + "plt.legend()\n", + "plt.grid(True)\n", + "plt.show()\n", + "\n", + "# Среднеквадратичная ошибка для многочлена второй степени\n", + "mse_poly2 = np.mean((y_pred_poly2 - y_train) ** 2)\n", + "mse_poly2" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Для $k = 1,2,3,\\ldots,10$ найдите многочлен $\\hat{f}_k$ степени $k$, наилучшим образом приближающий неизвестную зависимость. Для каждого из них найдите среднеквадратическую ошибку на обучающих данных и на тестовых данных: $\\frac1{n}\\sum_{i=1}^n\\left( \\hat{f}_k(x_i) - y_i \\right)^2$ (в первом случае сумма ведётся по парам $(x_i, y_i)$ из обучающих данных, а во втором - по парам из тестовых данных).\n", + "\n", + "Для $k = 1,2,3,4,6$ напечатайте коэффициенты полученных многочленов и нарисуйте их графики на одном чертеже вместе с точками $(x_i, y_i)$ (возможно, график стоит сделать побольше; это делается командой `plt.figure(figsize=(width, height))`)." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "{1: array([2.12165392, 6.54913327]),\n", + " 2: array([-0.01327499, 2.25440377, 6.33952824]),\n", + " 3: array([ 0.02034314, -0.31842201, 3.44399819, 5.47733996]),\n", + " 4: array([-2.37573599e-03, 6.78578550e-02, -6.18985051e-01, 4.07389258e+00,\n", + " 5.23508050e+00]),\n", + " 6: array([-9.77663860e-04, 2.59445385e-02, -2.48389141e-01, 1.04852505e+00,\n", + " -2.01444038e+00, 4.14472300e+00, 5.55278126e+00])}" + ] + }, + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "# Импортируем необходимые библиотеки повторно после сброса окружения\n", + "import numpy as np\n", + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "\n", + "# Сгенерируем данные заново\n", + "np.random.seed(42)\n", + "X_train = np.linspace(0, 10, 20)\n", + "y_train = 2.5 * X_train + 5 + np.random.normal(0, 2, size=x_train.shape)\n", + "\n", + "X_test = np.linspace(0, 10, 20)\n", + "y_test = 2.5 * X_test + 5 + np.random.normal(0, 2, size=x_test.shape)\n", + "\n", + "# Вычисление многочленов и ошибок для степеней от 1 до 10\n", + "degrees = list(range(1, 11))\n", + "mse_train = []\n", + "mse_test = []\n", + "coeffs = {}\n", + "\n", + "for k in degrees:\n", + " # Подбор многочлена степени k\n", + " coeffs_poly = np.polyfit(X_train, y_train, k)\n", + " poly = np.poly1d(coeffs_poly)\n", + " \n", + " # Сохранение коэффициентов для вывода\n", + " if k in [1, 2, 3, 4, 6]:\n", + " coeffs[k] = coeffs_poly\n", + " \n", + " # Предсказания на обучающих и тестовых данных\n", + " y_pred_train = poly(X_train)\n", + " y_pred_test = poly(X_test)\n", + " \n", + " # Среднеквадратичная ошибка\n", + " mse_train.append(np.mean((y_pred_train - y_train) ** 2))\n", + " mse_test.append(np.mean((y_pred_test - y_test) ** 2))\n", + "\n", + "# Вывод коэффициентов для многочленов степеней 1, 2, 3, 4, 6\n", + "coeffs" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 18, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "# Визуализация многочленов степени 1, 2, 3, 4 и 6\n", + "plt.figure(figsize=(10, 8))\n", + "\n", + "# Исходные данные\n", + "plt.scatter(X_train, y_train, color='blue', label='Обучающие данные')\n", + "\n", + "# Построение многочленов\n", + "x_vals = np.linspace(0, 10, 100)\n", + "\n", + "for k in [1, 2, 3, 4, 6]:\n", + " poly = np.poly1d(coeffs[k])\n", + " y_vals = poly(x_vals)\n", + " plt.plot(x_vals, y_vals, label=f'Коэффициент {k}')\n", + "\n", + "plt.title('Многочлен для k = 1, 2, 3, 4, 6')\n", + "plt.xlabel('x')\n", + "plt.ylabel('y')\n", + "plt.legend()\n", + "plt.grid(True)\n", + "plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Что происходит с ошибкой при росте степени многочлена? Казалось бы, чем больше степень, тем более сложным будет многочлен и тем лучше он будет приближать нашу функцию. Подтверждают ли это ваши наблюдения? Как вам кажется, чем объясняется поведение ошибки на тестовых данных при $k = 10$?" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 2. Линейная регрессия" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Скачайте файлы ``flats_moscow_mod.txt`` и ``flats_moscow_description.txt``. В первом из них содержатся данные о квартирах в Москве. Каждая строка содержит шесть характеристик некоторой квартиры, разделённые знаками табуляции; в первой строке записаны кодовые названия характеристик. Во втором файле приведены краткие описания признаков. Вашей задачей будет построить с помощью метода наименьших квадратов (линейную) зависимость между ценой квартиры и остальными доступными параметрами.\n", + "\n", + "С помощью известных вам формул найдите регрессионные коэффициенты. Какой смысл имеют их знаки? Согласуются ли они с вашими представлениями о жизни?\n", + "\n", + "Оцените качество приближения, вычислив среднеквадратическую ошибку." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 21, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[ 81. , 58. , 40. , 6. , 12.5, 7. ],\n", + " [ 75. , 44. , 28. , 6. , 13.5, 7. ],\n", + " [128. , 70. , 42. , 6. , 14.5, 3. ],\n", + " ...,\n", + " [ 95. , 60. , 46. , 5. , 10.5, 5. ],\n", + " [129. , 76. , 48. , 10. , 12.5, 5. ],\n", + " [103. , 64. , 45. , 7. , 15.5, 5. ]])" + ] + }, + "execution_count": 21, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "import numpy as np\n", + "\n", + "# Чтение данных\n", + "data = np.loadtxt('flats_moscow_mod.txt', delimiter='\\t', skiprows=1)\n", + "data" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "(array([ 1.48705289, 1.656289 , 1.81920498, -3.32715406,\n", + " -1.3156886 , -26.78926963]),\n", + " 924.0090032083978)" + ] + }, + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "# Разделение данных на признаки (X) и целевую переменную (y)\n", + "X = data[:, 1:] # все столбцы, кроме первого (признаки)\n", + "y = data[:, 0] # первый столбец (цена квартиры)\n", + "\n", + "# Добавление столбца единиц для учета свободного члена (константы b)\n", + "X = np.hstack([X, np.ones((X.shape[0], 1))])\n", + "\n", + "# Вычисление регрессионных коэффициентов по формуле (X^T * X)^-1 * X^T * y\n", + "w = np.linalg.lstsq(X, y, rcond=None)[0]\n", + "\n", + "# Предсказания модели\n", + "y_pred = X @ w\n", + "\n", + "# Вычисление среднеквадратической ошибки (MSE)\n", + "mse = np.mean((y_pred - y) ** 2)\n", + "\n", + "w, mse" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Регрессионные коэффициенты, найденные для линейной модели, имеют следующие значения:**\n", + "- Общая площадь квартиры (totsp): 1.49\n", + "- Жилая площадь квартиры (livesp): 1.66\n", + "- Площадь кухни (kitsp): 1.82\n", + "- Расстояние от центра (dist): − 3.33\n", + "- Расстояние до метро (metrdist): − 1.32\n", + "- Свободный член (константа): − 26.79" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Интерпретация коэффициентов:**\n", + "- Положительные коэффициенты при площадях (общая, жилая, кухня) говорят о том, что увеличение этих параметров увеличивает цену квартиры. Это согласуется с интуицией — большие квартиры обычно дороже.\n", + "- Отрицательные коэффициенты при расстоянии от центра и до метро показывают, что удалённость снижает цену, что также логично — квартиры ближе к центру и метро обычно более востребованы и дороже." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Качество модели:**\n", + "\n", + "Среднеквадратичная ошибка (MSE) модели составляет 924, что указывает на среднее отклонение предсказанных цен от фактических на уровне $924 тысяч." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Усложнение модели" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Конечно, никто не гарантирует, что объясняемая переменная (цена квартиры) зависит от остальных характеристик именно линейно. Зависимость может быть, например, квадратичной или логарифмической; больше того, могут быть важны не только отдельные признаки, но и их комбинации. Это можно учитывать, добавляя в качестве дополнительных признаков разные функции от уже имеющихся характеристик: их квадраты, логарифмы, попарные произведения.\n", + "\n", + "В этом задании вам нужно постараться улучшить качество модели, добавляя дополнительные признаки, являющиеся функциями от уже имеющихся. Но будьте осторожны: чрезмерное усложнение модели будет приводить к переобучению. \n", + "\n", + "**Сравнение моделей**\n", + "\n", + "Когда вы построите новую модель, вам захочется понять, лучше она или хуже, чем изначальная. Проверять это на той же выборке, на которой вы обучались, бессмысленно и даже вредно (вспомните пример с многочленами: как прекрасно падала ошибка на обучающей выборке с ростом степени!). Поэтому вам нужно будет разделить выборку на обучающую и тестовую. Делать это лучше случайным образом (ведь вы не знаете, как создатели датасета упорядочили объекты); рекомендуем вам для этого функцию `sklearn.model_selection.train_test_split`." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "MSE на обучающей выборке: 805.6725023355403\n", + "MSE на тестовой выборке: 701.1578737488437\n" + ] + } + ], + "source": [ + "from sklearn.model_selection import train_test_split\n", + "from sklearn.linear_model import LinearRegression\n", + "from sklearn.metrics import mean_squared_error\n", + "\n", + "# Загрузка данных\n", + "data = np.loadtxt('flats_moscow_mod.txt', delimiter='\\t', skiprows=1)\n", + "X = data[:, 1:] # Признаки\n", + "y = data[:, 0] # Цена квартиры\n", + "\n", + "# Добавляем новые признаки (квадраты, логарифмы и попарные произведения)\n", + "X_new = np.hstack([\n", + " X, \n", + " X ** 2, # Квадраты признаков\n", + " np.log(X + 1), # Логарифмы признаков (добавляем 1 для избежания log(0))\n", + " np.prod(X[:, :2], axis=1, keepdims=True) # Попарное произведение первых двух признаков\n", + "])\n", + "\n", + "# Разделение данных на обучающую и тестовую выборки\n", + "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_new, y, test_size=0.3, random_state=42)\n", + "\n", + "# Модель линейной регрессии\n", + "model = LinearRegression()\n", + "model.fit(X_train, y_train)\n", + "\n", + "# Предсказания\n", + "y_train_pred = model.predict(X_train)\n", + "y_test_pred = model.predict(X_test)\n", + "\n", + "# Оценка качества модели\n", + "mse_train = mean_squared_error(y_train, y_train_pred)\n", + "mse_test = mean_squared_error(y_test, y_test_pred)\n", + "\n", + "print(f\"MSE на обучающей выборке: {mse_train}\")\n", + "print(f\"MSE на тестовой выборке: {mse_test}\")\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Можно заметить, что модель с дополнительными признаками улучшила свою способность предсказывать цену квартиры на тестовой выборке (по сравнению с исходной моделью, где MSE была около 924).\n", + "\n", + "Это указывает на то, что добавление дополнительных признаков улучшило модель, не вызвав явного переобучения. Разница между ошибками на обучающей и тестовой выборках также относительно мала, что является хорошим признаком." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 3. Регуляризация " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Вспомним, что задача линейной регрессии формулируется как задача нахождения проекции вектора значений объясняемой переменной $y$ на линейную оболочку $\\langle x_1,\\ldots,x_k\\rangle$ векторов значений регрессоров. Если векторы $x_1,\\ldots,x_k$ линейно зависимы, то матрица $X^TX$ вырожденна и задача не будет решаться (то есть будет, но не с помощью приведённой выше формулы). В жизни, по счастью, различные признаки редко бывают *в точности* линейно зависимы, однако во многих ситуациях они скоррелированы и становятся \"почти\" линейно зависимыми. Таковы, к примеру, зарплата человека, его уровень образования, цена машины и суммарная площадь недвижимости, которой он владеет. В этом случае матрица $X^TX$ будет близка к вырожденной, и это приводит к численной неустойчивости и плохому качеству решений; как следствие, будет иметь место переобучение. Один из симптомов этой проблемы - необычно большие по модулю компоненты вектора $a$.\n", + "\n", + "Есть много способов борьбы с этим злом. Один из них - регуляризация. Сейчас мы рассмотрим одну из её разновидностей --- **L2-регуляризацию**. Идея в том, чтобы подправить матрицу $X^TX$, сделав её \"получше\". Например, это можно сделать, заменив её на $(X^TX + \\lambda E)$, где $\\lambda$ --- некоторый скаляр. Пожертвовав точностью на обучающей выборке, мы тем не менее получаем численно более стабильное псевдорешение $a = (X^TX + \\lambda E)^{-1}X^Ty$ и снижаем эффект переобучения. Параметр $\\lambda$ нужно подбирать, и каких-то универсальных способов это делать нет, но зачастую можно его подобрать таким, чтобы ошибка на тестовой выборке падала. " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Теперь давайте вспомним первую задачу. Если вы её сделали, то помните, что ошибка аппроксимации многочленом шестой степени довольно высокая. Убедитесь, что, используя регуляризацию с хорошо подобранным коэффициентом $\\lambda$, ошибку на тестовой выборке можно сделать не больше, чем для многочлена оптимальной степени в модели без регрессии. Для этого $\\lambda$ сравните $\\det(X^TX)$ и $\\det(X^TX + \\lambda E)$." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Lambda: 0.01\n", + "MSE на обучающей выборке: 815.774034120215\n", + "MSE на тестовой выборке: 766.1856323077666\n", + "\n", + "Lambda: 0.1\n", + "MSE на обучающей выборке: 815.77403506249\n", + "MSE на тестовой выборке: 766.1937528781693\n", + "\n", + "Lambda: 1\n", + "MSE на обучающей выборке: 815.774129017068\n", + "MSE на тестовой выборке: 766.2749948626333\n", + "\n", + "Lambda: 10\n", + "MSE на обучающей выборке: 815.7832591579338\n", + "MSE на тестовой выборке: 767.0907164016531\n", + "\n", + "Lambda: 100\n", + "MSE на обучающей выборке: 816.4893437762936\n", + "MSE на тестовой выборке: 775.3412327952162\n", + "\n" + ] + } + ], + "source": [ + "from sklearn.linear_model import Ridge\n", + "\n", + "# Загрузка данных\n", + "data = np.loadtxt('flats_moscow_mod.txt', delimiter='\\t', skiprows=1)\n", + "X = data[:, 1:] # Признаки\n", + "y = data[:, 0] # Цена квартиры\n", + "\n", + "# Добавляем новые признаки (например, квадраты)\n", + "X_new = np.hstack([X, X ** 2])\n", + "\n", + "# Разделение данных на обучающую и тестовую выборки\n", + "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_new, y, test_size=0.3, random_state=42)\n", + "\n", + "# Массив для параметров регуляризации\n", + "lambdas = [0.01, 0.1, 1, 10, 100]\n", + "\n", + "# Перебор значений lambda и обучение модели Ridge\n", + "for lam in lambdas:\n", + " model = Ridge(alpha=lam) # alpha - это λ\n", + " model.fit(X_train, y_train)\n", + " \n", + " # Предсказания\n", + " y_train_pred = model.predict(X_train)\n", + " y_test_pred = model.predict(X_test)\n", + " \n", + " # Оценка качества модели\n", + " mse_train = mean_squared_error(y_train, y_train_pred)\n", + " mse_test = mean_squared_error(y_test, y_test_pred)\n", + " \n", + " print(f\"Lambda: {lam}\")\n", + " print(f\"MSE на обучающей выборке: {mse_train}\")\n", + " print(f\"MSE на тестовой выборке: {mse_test}\")\n", + " print()\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Нарисуйте на одном чертеже графики многочленов шестой степени, приближающих неизвестную функцию, для модели с регуляризацией и без. Чем первый из них выгодно отличается от второго?" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([ 11.84988548, 10.64458537, 9.55571 , 8.57888356,\n", + " 7.70996607, 6.94504419, 6.28042217, 5.71261304,\n", + " 5.23832987, 4.8544774 , 4.55814364, 4.34659186,\n", + " 4.21725262, 4.16771603, 4.19572423, 4.29916403,\n", + " 4.4760597 , 4.72456599, 5.04296134, 5.42964126,\n", + " 5.88311185, 6.40198361, 6.98496534, 7.63085827,\n", + " 8.33855036, 9.1070108 , 9.93528469, 10.82248789,\n", + " 11.76780207, 12.77046996, 13.82979075, 14.94511572,\n", + " 16.11584397, 17.34141849, 18.62132223, 19.9550745 ,\n", + " 21.34222749, 22.78236299, 24.27508926, 25.82003817,\n", + " 27.41686246, 29.06523315, 30.76483725, 32.51537557,\n", + " 34.31656071, 36.16811529, 38.06977033, 40.02126381,\n", + " 42.02233944, 44.0727456 , 46.17223446, 48.32056133,\n", + " 50.5174841 , 52.76276296, 55.05616028, 57.39744064,\n", + " 59.78637109, 62.22272157, 64.70626552, 67.23678068,\n", + " 69.81405006, 72.43786315, 75.10801722, 77.82431889,\n", + " 80.58658587, 83.39464882, 86.24835349, 89.14756299,\n", + " 92.09216025, 95.08205068, 98.11716501, 101.19746228,\n", + " 104.32293312, 107.49360307, 110.70953619, 113.97083884,\n", + " 117.2776636 , 120.63021343, 124.028746 , 127.47357814,\n", + " 130.96509062, 134.50373293, 138.09002844, 141.72457958,\n", + " 145.4080733 , 149.14128668, 152.92509275, 156.76046648,\n", + " 160.64849094, 164.59036366, 168.5874032 , 172.64105588,\n", + " 176.75290266, 180.92466631, 185.15821861, 189.45558793,\n", + " 193.8189668 , 198.25071979, 202.75339156, 207.32971504])" + ] + }, + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures\n", + "from sklearn.pipeline import make_pipeline\n", + "\n", + "# Генерация данных (пример)\n", + "np.random.seed(42)\n", + "x = np.linspace(0, 10, 100)\n", + "y = 2.5 * x ** 2 - 5 * x + 8 + np.random.normal(0, 5, x.shape)\n", + "\n", + "X = x[:, np.newaxis] # Преобразуем x в двумерный массив\n", + "\n", + "# Модель без регуляризации\n", + "poly = PolynomialFeatures(degree=6)\n", + "model_no_reg = make_pipeline(poly, LinearRegression())\n", + "model_no_reg.fit(X, y)\n", + "\n", + "# Модель с регуляризацией (λ = 0.01)\n", + "model_with_reg = make_pipeline(poly, Ridge(alpha=0.01))\n", + "model_with_reg.fit(X, y)\n", + "\n", + "# Предсказания\n", + "x_vals = np.linspace(0, 10, 100)\n", + "X_vals = x_vals[:, np.newaxis]\n", + "y_no_reg = model_no_reg.predict(X_vals)\n", + "y_with_reg = model_with_reg.predict(X_vals)\n", + "\n", + "# Визуализация\n", + "plt.figure(figsize=(10, 6))\n", + "plt.scatter(x, y, color='blue', label='Данные', alpha=0.5)\n", + "plt.plot(x_vals, y_no_reg, color='red', label='Без регуляризации', linestyle='--')\n", + "plt.plot(x_vals, y_with_reg, color='green', label='С регуляризацией (λ=0.01)')\n", + "plt.title('Многочлен 6-й степени: с регуляризацией и без')\n", + "plt.xlabel('x')\n", + "plt.ylabel('y')\n", + "plt.legend()\n", + "plt.grid(True)\n", + "plt.show()\n", + "y_no_reg\n", + "y_with_reg" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Попробуйте доказать, что вектор $a = (X^TX + \\lambda E)^{-1}X^Ty$ является решением задачи\n", + "\n", + "$$|Xa - y|^2 + \\lambda|a|^2\\rightarrow\\min$$\n", + "\n", + "Интуитивно это можно понимать так: мы ищем компромисс между минимизацией длины разности $|Xa - y|$ (то есть точностью решения задачи регрессии) и тем, чтобы компоненты вектора $a$ не становились слишком большими по модулю.\n", + "\n", + "---\n", + "\n", + "**Ваше решение напишите прямо здесь**" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 4. Онлайн-обучение линейной регрессии (дополнительное задание по желанию)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Раньше мы работали в ситуации, когда объекты $x_i$ и значения $y_i$ даны с самого начала и всегда доступны. Допустим теперь, что пары $(x_i, y_i)$ поступают к нам по одной, и мы не можем себе позволить хранить их все в памяти (это может быть актуально, например, если вы пытаетесь обучить модель на устройстве со сравнительно небольшим количеством оперативной памяти: скажем, на мобильном телефоне или на бортовом компьютере спутника связи). В этом случае нам нужно уметь решать следующую задачу:\n", + "\n", + "**Известно:** решение задачи регрессии для датасета $(x_1, y_1),\\ldots,(x_t,y_t)$;\n", + "\n", + "**На вход поступает:** новая пара $(x_{t+1}, y_{t+1})$;\n", + "\n", + "**Требуется:** быстро (за время, не зависящее от $t$) отыскать решение задачи регрессии для расширенного датасета $(x_1, y_1),\\ldots,(x_t,y_t),(x_{t+1}, y_{t+1})$." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Эту задачу мы будем решать в два этапа.\n", + "\n", + "**Этап 1.** Обозначим $X_{(t)} = (x_1\\ldots x_t)$ и $y_{(t)} = (y_1,\\ldots,y_t)^T$. Тогда, как мы хорошо помним, решение задачи регрессии для датасета $(x_1, y_1),\\ldots,(x_t,y_t)$ имеет вид $\\hat{a}_{(t)} = \\left(X^T_{(t)}X_{(t)}\\right)^{-1}X^T_{(t)}y_{(t)}$. Размеры матриц $X^T_{(t)}X_{(t)}$ и $X^T_{(t)}y_{(t)}$ не зависят от $t$, поэтому их мы, пожалуй, можем себе позволить хранить в памяти.\n", + "\n", + "И вот ваше первое задание в этом разделе: придумайте алгоритм, принимающий на вход матрицы $X^T_{(t)}X_{(t)}$ и $X^T_{(t)}y_{(t)}$, а также пару $(x_{t+1}, y_{t+1})$ и вычисляющий матрицы $X^T_{(t+1)}X_{(t+1)}$ и $X^T_{(t+1)}y_{(t+1)}$. Сложность вашего алгоритма не должна зависеть от $t$!\n", + "\n", + "--\n", + "\n", + "**Описание вашего алгоритма напишите прямо здесь**" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Этап 2.** Итак, мы научились пересчитывать регрессионные коэффициенты за время, не зависящее от размеров датасета. Это уже, в общем-то большая победа, но нам этого мало! Нам по-прежнему приходится каждый раз обращать матрицу $X^T_{(t)}X_{(t)}$. Если у каждого объекта $x_i$ имеется $m$ признаков, то на это требуется $O(m^3)$ операций - чертовски много! Кажется, что можно это делать гораздо быстрее.\n", + "\n", + "Попробуйте придумать алгоритм, который позволял бы пересчитывать $\\hat{a}$ за $O(m^2)$ операций. В этом вам может помочь QR-разложение (см. добавление в самом конце лабораторной). Возможно, вы также решите, что вместо матриц $X^T_{(t)}X_{(t)}$ и $X^T_{(t)}y_{(t)}$ стоит хранить что-то другое.\n", + "\n", + "--\n", + "\n", + "**Описание вашего алгоритма напишите прямо здесь**" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Теперь настало время написать немного кода и порисовать красивые картинки. Вам нужно будет реализовать симуляцию онлайн-обучения регрессии для задачи приближения функции (в данном случае $f_{true}(x) = 2x\\sin(x) + x^2 - 1$; все значения искажены небольшим нормальным шумом) многочленом степени не выше 5.\n", + "\n", + "**Замечание** Если у вас не получилось придумать алгоритм в предыдущем пункте, вы можете просто найти библиотечную функцию, которая делает то, что вам надо (правда, за это вы получите несколько меньше баллов) или даже плюнуть на всё и использовать алгоритм, требующий $O(m^3)$ операций на каждой итерации (но баллов будет ещё меньше). " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "from IPython.display import clear_output\n", + "\n", + "f_true = lambda x: 2*x*np.sin(5*x) + x**2 - 1 # this is the true function\n", + "\n", + "# We need this to make the plot of f_true:\n", + "x_grid = np.linspace(-2,5,100) # 100 linearly spaced numbers\n", + "x_grid_enl = np.hstack((x_grid.reshape((100,1))**j for j in range(6)))\n", + "y_grid = f_true(x_grid)\n", + "\n", + "\n", + "for i in range(200):\n", + "\n", + " x_new = np.random.uniform(-2, 5)\n", + " y_new = f_true(x_new) + 2*np.random.randn()\n", + " \n", + " # your code goes here\n", + " \n", + " # the rest of code is just bells and whistles\n", + " if (i+1)%5==0:\n", + " clear_output(True)\n", + " plt.plot(x_grid,y_grid, color='blue', label='true f')\n", + " plt.scatter(x_new, y_new, color='red')\n", + " \n", + " # your code goes here\n", + " y_pred = #...\n", + " \n", + " plt.scatter(x_grid, y_pred, color='orange', linewidth=5, label='predicted f')\n", + " \n", + " plt.legend(loc='upper left')\n", + " plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Добавление. QR-разложение" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**QR-разложением** матрицы $A$ (не обязательно квадратной) мы будем называть её представление в виде $A = QR$, где $Q$ - матрица с ортонормированными столбцами, а $R$ - верхнетреугольная матрица.\n", + "\n", + "Смысл QR-разложения следующий. Пусть $a_1,\\ldots,a_m$ - столбцы матрицы $A$, $q_1,\\ldots,q_t$ - столбцы матрицы $Q$. Тогда $q_1,\\ldots,q_t$ - это ортонормированный базис в подпространстве, являющемся линейной оболочкой векторов $a_1,\\ldots,a_m$, а в матрице $R$ записаны коэффициенты, с помощью которых $a_i$ выражаются через $q_1,\\ldots,q_t$.\n", + "\n", + "Находить QR-разложение заданной матрицы можно разными способами. Мы познакомим вас не с самым лучшим из них, но по крайней мере с наиболее простым концептуально. Заметим, что ортогональный базис линейной оболочки можно найти с помощью ортогонализации Грама-Шмидта. При этом коэффициенты из матрицы $R$ получаются в качестве побочного продукта этого процесса:\n", + "\n", + "```python\n", + "for j = 1...n:\n", + " q_j = a_j\n", + " for i = 1,...,j-1:\n", + " r_ij = (q_i, a_j)\n", + " q_j = q_j - r_ij * q_i\n", + " r_jj = |q_j|\n", + " if r_jj == 0: # a_j in \n", + " # What would you do in this case?..\n", + " q_j = q_j / r_jj\n", + "```\n", + "\n", + "Для нахождения QR-разложения вы можете использовать библиотечную функцию `scipy.linalg.qr`." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Поскольку лабораторная про линейную регрессию, не так-то просто замять вопрос о том, какое же отношение QR-разложение имеет к задаче регрессии. Упомянем одно из возможных применений.\n", + "\n", + "Допустим, мы нашли QR-разложение матрицы $X$, а именно: $X = QR$. Тогда\n", + "$$X^TX = (QR)^T(QR) = R^TQ^TQR = R^TR$$" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Поскольку в задаче регрессии матрица $X$ обычного полного ранга (то есть её столбцы линейно независимы), матрица $R$ будет квадратной. Благодаря этому нашу обычную формулу для набора регрессионных коэффициентов $\\hat{a}$ можно переписать в следующем виде:\n", + "\n", + "$$\\hat{a} = (X^TX)^{-1}X^Ty = (R^TR)^{-1}(QR)^Ty = R^{-1}(R^T)^{-1}R^TQ^Ty = R^{-1}Q^Ty$$\n", + "\n", + "Как видите, формула стала проще. Более того, зачастую обращение матрицы $R$ может быть численно более устойчиво, чем обращение матрицы $X^TX$." + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3 (ipykernel)", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.12.4" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 4 +} diff --git a/лр4/flats_moscow_description.txt b/лр4/flats_moscow_description.txt new file mode 100644 index 0000000..513859a --- /dev/null +++ b/лр4/flats_moscow_description.txt @@ -0,0 +1,6 @@ +price - 1000$ +totsp - , .. +livesp - , .. +kitsp - , .. +dist - +metrdist - \ No newline at end of file diff --git a/лр4/flats_moscow_mod.txt b/лр4/flats_moscow_mod.txt new file mode 100644 index 0000000..ddeb4ad --- /dev/null +++ b/лр4/flats_moscow_mod.txt @@ -0,0 +1,2041 @@ +"price" "totsp" "livesp" "kitsp" "dist" "metrdist" +81 58 40 6 12.5 7 +75 44 28 6 13.5 7 +128 70 42 6 14.5 3 +95 61 37 6 13.5 7 +330 104 60 11 10.5 7 +137 76 50 9 11 7 +98 59 39 6 7.5 10 +88 55 36 6 9 5 +225 80 56 9 9 5 +140 86 51 10 12.7 10 +132 96 56 12 10.5 7 +115 77 50 9 3.5 7 +142 70 47 8 7.5 5 +84 63 44 7 14.5 10 +100 66 43 7 12 7 +110 75 50 10 13.5 10 +170 87 58 8 7.5 7 +175 79 50 9 4.5 1 +96 60 43 6 12 15 +110 85 54 10 6 10 +170 84 55 11 3 15 +125 62 40 8 12.5 5 +135 72 51 8 9 5 +95 58 38 6 12 8 +148 92 61 10 10.5 15 +56 68 43 7 13.5 10 +135 82 46 13 12 5 +130 73 52 7 11 5 +72 49 34 6 7 10 +127 85 46 14 12 7 +140 65 44 8 4.5 5 +112 73 51 8 10.5 7 +120 83 56 10 12 15 +130 70 47 8 9 5 +110 75 43 10 12.7 5 +450 125 80 20 9 3 +159 81 56 8 7.5 15 +120 77 47 12 13.5 10 +132 77 41 10 10 7 +169 68 40 8 3 5 +185 75 47 9 3 3 +92 61 33 7 10.5 10 +88 60 43 6 12 5 +90 58 43 6 13.5 2 +115 77 50 9 6 10 +265 100 56 14 7 10 +129 79 46 13 12 15 +110 65 46 7 12.5 5 +102 60 43 6 12 5 +101 77 45 13 13 10 +86 60 42 7 12 10 +115 75 42 8 12 15 +87 64 46 7 12 5 +140 99 51 12 10.5 1 +219 113 60 20 9 10 +79 51 34 6 13.5 5 +180 81 50 11 7.5 5 +89 62 38 9 13 4 +340 83 49 19 9 5 +112 75 42 10 12 5 +99 67 37 7 10.5 10 +170 89 51 12 12.7 6 +198 80 45 10 7 7 +89 51 34 6 3.5 10 +193 78 55 8 7.5 10 +100 57 42 6 11 10 +135 77 47 10 13.5 10 +100 78 44 8 13.5 20 +136 64 38 8 3 3 +133 80 48 10 10.5 10 +145 85 58 8 12 4 +105 79 52 10 14.5 10 +97 53 34 6 9 5 +220 103 49 13 14.5 10 +125 77 45 10 12 10 +110 81 45 10 13 12 +153 87 66 9 7.5 10 +137 74 44 10 15.5 8 +85 59 45 6 12 5 +95 64 45 6 12.5 10 +115 67 41 9 14.5 7 +76 55 36 6 12.5 15 +139 80 48 10 10.5 15 +350 80 44 14 10.5 10 +105 66 40 8 12.5 5 +110 51 34 6 3.5 7 +99 66 44 8 12 5 +90 60 45 6 13.5 5 +130 80 46 10 10.5 15 +165 65 45 9 9 10 +130 75 44 11 13.5 10 +158 78 48 9 9 4 +380 130 72 15 7 5 +210 80 42 20 8 5 +116 75 51 9 3.5 5 +140 76 44 10 12.5 5 +130 86 54 13 6 10 +82 51 35 6 12.5 5 +208 115 70 14 10 3 +99 65 40 8 17 12 +110 77 46 11 13 2 +470 120 75 18 9 10 +105 57 42 6 3 15 +169 70 44 8 8 5 +94 64 45 7 12.5 12 +136 78 46 10 12.5 5 +88 55 38 6 6.5 10 +130 81 56 9 6 7 +150 87 55 10 12 3 +84 58 43 5 12 15 +74 60 43 6 13.5 5 +138 77 45 10 13 5 +125 62 42 10 12 10 +105 57 40 6 4.5 5 +138 70 45 8 10.5 10 +129 86 55 10 10.5 10 +120 56 42 6 12 5 +95 64 39 8 12 15 +82 56 39 5 10.5 5 +74 51 35 6 13.5 10 +110 83 47 10 17 10 +87 60 43 6 12 7 +190 81 46 12 12 5 +90 58 43 6 17 10 +152 79 53 8 9 3 +120 74 40 12 12.7 7 +195 83 55 10 4.5 3 +144 80 51 10 13.5 10 +149 78 48 13 4.5 5 +140 56 40 5 9 5 +105 57 44 6 9 5 +185 73 45 8 3 2 +115 78 54 8 11.5 10 +115 74 45 10 13 15 +106 58 44 6 7 10 +92 64 39 8 12 7 +105 56 42 6 3 15 +120 82 44 11 12.7 12 +52 86 46 9 12 10 +169 95 58 14 9 7 +225 80 53 9 7 5 +94 59 43 5 14.5 5 +99 76 45 10 12 10 +86 51 35 6 17 10 +177 80 50 9 4.5 2 +113 75 45 10 12 7 +110 76 46 10 13 7 +145 78 50 10 12 3 +90 56 41 5 6 15 +199 127 62 20 13.5 10 +372 158 80 20 10.5 10 +95 58 42 6 7.5 15 +78 51 34 6 13.5 10 +135 84 45 11 12 10 +100 80 45 12 12.7 15 +153 76 46 10 9 5 +95 65 47 9 13.5 7 +103 60 43 6 12.5 5 +114 80 45 13 12 7 +113 85 46 10 12 15 +108 80 52 10 12 10 +107 74 44 11 13 5 +100 77 52 9 10.5 15 +106 76 43 12 13 5 +84 60 44 6 13.5 7 +139 73 51 9 7.5 10 +106 76 46 10 13 5 +124 78 55 8 13.5 10 +112 65 40 8 17 5 +110 65 43 7 12 10 +80 60 44 6 13.5 10 +115 58 41 5 7.5 7 +110 83 47 10 17 10 +138 68 46 8 9 10 +50 63 47 7 12 20 +132 77 43 8 12.5 5 +80 58 43 6 10 10 +88 59 44 6 13.5 10 +194 106 60 17 9 5 +130 78 54 8 7.5 10 +86 50 34 6 12 10 +128 70 50 8 5 5 +155 85 53 7 4.5 10 +270 105 74 18 5 1 +85 60 43 6 14.5 6 +135 76 44 10 12.7 2 +200 122 68 12 10 5 +90 51 35 6 7 3 +133 65 47 8 12.5 2 +103 69 44 9 14.5 10 +89 61 44 6 12.5 10 +81 56 39 6 11.5 10 +106 58 42 6 12 5 +166 77 45 11 10.5 15 +78 55 37 6 11.5 2 +110 77 45 10 12 10 +120 74 44 10 12.7 10 +100 80 51 10 13.5 10 +127 76 42 10 13.5 10 +150 75 46 11 9 15 +99 79 62 6 17 2 +118 67 44 8 6 10 +120 63 43 9 12 1 +85 64 45 7 15.5 10 +167 78 54 8 9 10 +105 58 44 5 17 2 +130 56 41 6 9 5 +125 80 45 13 13 10 +86 59 43 6 17 5 +105 60 41 8 4.5 10 +118 68 49 11 7.5 7 +107 75 44 8 12 10 +100 65 46 6 15.5 7 +195 83 55 9 9 3 +120 66 40 19 7.5 10 +95 60 43 6 14.5 10 +110 58 43 6 14.5 10 +80 55 41 5 11.5 3 +97 75 45 10 13 5 +92 63 39 8 15.5 5 +130 75 44 8 12.7 3 +235 92 52 15 3.5 3 +93 60 38 8 12 5 +95 82 48 8 13 10 +115 77 46 10 12.7 7 +140 76 44 10 12 2 +92 82 48 8 13 12 +89 60 44 6 14.5 7 +230 103 51 14 14.5 15 +95 64 40 8 15.5 15 +156 83 55 9 10.5 10 +135 77 46 10 12.7 2 +125 78 60 11 14.5 10 +122 74 50 8 10.5 10 +140 85 52 11 9 10 +95 64 45 6 14.5 10 +105 65 39 11 12 5 +150 78 44 8 13.5 1 +136 74 45 10 13.5 5 +170 80 48 9 14.5 7 +105 75 45 10 12 7 +125 82 52 12 13.5 10 +73 61 41 6 13 10 +93 78 46 10 12 15 +95 64 45 7 12.5 10 +225 101 65 15 10.5 20 +108 65 40 8 17 5 +92 60 45 6 9 7 +90 57 38 6 7.5 6 +145 85 54 11 8 10 +93 67 47 6 12 5 +160 80 56 9 12 5 +93 62 37 8 12.5 10 +90 57 43 6 12 5 +79 55 40 6 10.5 10 +95 73 43 11 12.7 10 +110 75 52 9 7.5 10 +125 66 44 9 12.5 15 +299 99 65 11 9 10 +127 77 46 10 12.5 10 +112 75 45 10 12 7 +84 58 43 5 12 15 +195 110 55 11 12 1 +170 81 60 13 13 5 +95 67 45 9 13.5 10 +450 145 82 14 4.5 3 +160 85 56 12 6.5 10 +165 78 46 10 5 10 +80 56 38 6 7 10 +125 78 50 9 13.5 15 +120 77 44 10 13.5 5 +226 82 52 10 3 3 +105 66 48 8 12 1 +120 66 43 10 9 10 +150 77 45 10 5 10 +103 77 46 11 13 5 +115 57 42 6 10.5 4 +140 87 57 7 10.5 3 +185 80 53 9 7.5 15 +120 80 50 10 7 7 +82 57 46 6 12 10 +130 74 53 7 4.5 7 +110 70 42 10 14.5 7 +90 61 49 6 12 10 +185 108 62 12 13.5 10 +146 80 46 10 7.5 10 +105 68 46 8 12 15 +193 100 56 12 12 10 +75 51 34 6 9 5 +138 65 47 9 5 10 +115 63 40 8 12.5 10 +93 59 44 6 7 5 +123 83 50 11 12.7 15 +120 82 53 9 11.5 10 +90 66 43 6 15.5 5 +86 56 39 6 12.5 10 +103 64 40 8 17 5 +85 59 43 6 13.5 15 +123 85 51 10 12.7 3 +110 69 44 10 12 5 +88 60 44 10 12 10 +116 75 46 10 13.5 10 +119 71 52 8 8 10 +130 80 45 13 12 5 +85 55 40 6 11 5 +93 79 45 10 13 7 +127 79 45 13 12 3 +143 77 42 10 6 5 +105 77 46 8 12 15 +177 74 45 8 5 15 +73 54 37 6 14.5 10 +145 74 45 11 17 10 +99 72 50 9 7.5 10 +91 60 44 6 12 10 +122 68 44 8 10.5 5 +147 74 49 9 7.5 10 +84 76 45 10 17 10 +73 51 34 6 7 7 +85 58 39 6 10 7 +135 68 46 8 12.5 7 +116 75 44 13 12 10 +136 76 44 10 14.5 9 +88 56 36 6 17 10 +153 87 55 10 6.5 5 +135 74 44 10 10.5 7 +135 74 51 9 10.5 7 +100 68 53 6 12 10 +115 66 37 7 11 7 +120 69 40 9 13.5 15 +149 84 46 10 13.5 7 +98 56 33 6 8 10 +85 60 44 6 7 7 +169 80 50 8 10 5 +100 55 38 6 3.5 5 +125 64 44 9 12 12 +95 55 35 8 7.5 7 +114 75 44 10 13 2 +105 78 50 8 9 10 +125 75 53 8 11 3 +100 65 39 9 17 10 +93 64 41 7 14.5 3 +165 99 70 9 7.5 7 +72 52 35 6 13.5 10 +125 78 52 7 11 7 +250 74 47 10 3 5 +165 87 51 12 12.7 6 +148 84 52 8 6.5 3 +130 81 49 9 13 10 +148 74 51 9 7.5 10 +123 79 45 13 9 20 +149 77 45 9 12 5 +97 55 35 6 9 10 +80 50 34 6 12 5 +100 58 42 5 12 10 +105 75 45 10 12 5 +80 52 36 6 10.5 15 +120 100 63 9 13 7 +78 59 42 6 12.5 10 +209 90 57 8 10.5 2 +190 81 51 14 9 3 +88 51 35 6 10.5 3 +135 85 53 9 10.5 7 +185 90 54 13 7.5 7 +299 100 65 11 9 10 +111 81 45 9 14.5 10 +102 65 44 7 13.5 10 +94 65 45 7 14.5 10 +165 79 53 9 8 15 +164 90 52 13 10 3 +110 63 45 7 13.5 10 +137 78 51 9 6 15 +97 57 42 6 13.5 5 +155 80 46 13 12 15 +153 75 45 10 7 15 +132 88 55 14 17 5 +110 74 45 10 12.7 7 +103 63 38 8 10.5 10 +79 49 33 6 14.5 10 +200 121 71 12 10 3 +85 59 44 6 9 5 +108 66 43 7 17 5 +125 81 56 9 6 5 +145 90 55 10 9 7 +250 74 56 8 4.5 7 +140 78 46 11 12 5 +160 79 51 12 3 8 +122 96 51 12 13.5 10 +100 63 42 7 13.5 15 +87 55 38 5 6.5 5 +92 69 47 6 12 10 +150 77 42 8 6 15 +150 112 64 16 14.5 5 +88 61 42 6 12.5 5 +100 78 45 10 13 7 +92 64 38 8 10.5 15 +112 76 54 8 10.5 15 +90 65 45 7 12 7 +140 85 50 8 6.5 2 +100 75 45 10 13 5 +83 58 38 6 12.5 10 +115 72 50 8 10.5 10 +92 68 53 6 13 10 +110 65 41 11 12.5 15 +103 64 45 6 17 5 +165 78 47 9 5 10 +165 89 57 9 7 5 +371 128 70 18 7 5 +85 60 38 6 17 7 +95 65 39 8 12 15 +141 113 58 13 13.5 10 +113 77 50 8 12.5 15 +125 73 52 8 11 10 +108 64 40 9 12 10 +84 59 45 5 10 15 +170 71 47 8 7.5 10 +112 72 51 8 6.5 5 +131 76 45 10 12 7 +110 77 46 9 13 5 +135 79 48 9 10.5 5 +132 69 44 8 8 10 +135 100 50 10 15.5 10 +95 63 39 8 14.5 15 +140 77 45 10 10 5 +120 77 45 10 13 10 +115 68 44 9 12 7 +165 96 58 14 7 5 +99 66 39 8 17 10 +192 123 68 16 14.5 10 +128 75 45 10 17 3 +105 63 44 7 17 3 +133 83 46 12 13.5 10 +96 64 41 9 13.5 12 +168 84 54 8 7.5 10 +150 78 45 10 14.5 10 +135 84 55 11 3 15 +85 65 43 10 12 5 +85 57 37 5 12 7 +138 86 50 10 13.5 10 +87 57 45 6 12 15 +115 80 48 11 12.7 5 +117 80 44 13 10.5 10 +154 95 51 11 6.5 3 +84 60 43 6 12 10 +160 114 67 15 14.5 10 +93 61 43 6 14.5 7 +130 77 47 11 11 7 +100 70 44 8 15.5 7 +135 78 44 11 12.7 10 +84 59 38 6 7 10 +105 66 44 7 3.5 10 +155 75 46 10 12 5 +120 76 45 10 13 10 +105 60 35 8 11 5 +75 53 35 7 11.5 5 +110 77 46 10 6 10 +280 108 65 14 14.5 15 +115 85 52 10 12 10 +78 57 37 6 13.5 10 +227 134 70 16 9 5 +86 56 42 5 6.5 5 +106 70 43 10 12.7 10 +93 66 39 8 14.5 15 +112 79 45 8 11.5 2 +93 64 45 7 13.5 7 +120 74 45 10 13 15 +92 60 41 6 14.5 7 +220 81 46 13 9 7 +107 66 42 9 8 7 +115 62 38 9 17 7 +83 61 38 6 13 10 +140 66 47 6 4.5 2 +105 64 45 6 13.5 7 +120 57 43 6 8 5 +88 64 46 7 17 15 +115 76 40 11 12.7 10 +140 70 45 10 9 10 +149 94 57 8 10.5 15 +120 75 43 10 17 10 +170 92 62 18 6 7 +105 73 49 8 11.5 5 +189 86 55 10 9 10 +86 61 42 6 12 7 +126 80 40 14 12 10 +85 59 40 6 10 5 +140 82 47 11 12.5 10 +104 84 52 11 13 5 +108 66 45 10 12 5 +84 60 45 6 13.5 7 +90 55 35 6 14.5 5 +87 61 43 6 12 15 +115 71 42 10 12 5 +78 58 44 6 7 7 +120 80 47 9 13.5 10 +98 74 44 10 12 15 +152 81 54 8 7.5 12 +105 82 48 8 13 10 +158 78 48 12 9 4 +87 58 33 5 11.5 5 +150 108 56 15 11 5 +109 79 45 13 14.5 5 +158 64 44 9 7 3 +160 86 51 8 12 2 +80 56 37 6 10 1 +115 66 38 7 11 7 +260 70 45 8 8 7 +90 56 40 5 12.5 5 +132 76 43 8 12.5 5 +84 59 46 6 10 15 +112 63 35 8 11 7 +120 77 43 8 10.5 10 +115 76 45 10 12 15 +165 74 41 9 6.5 5 +125 77 46 10 10.5 15 +103 67 43 9 13.5 10 +130 72 47 10 13.5 7 +129 59 41 6 9 5 +80 52 34 6 17 10 +190 84 55 9 4.5 5 +130 72 42 9 12 5 +86 56 42 5 6.5 5 +190 106 58 24 9 5 +132 84 52 11 12.7 20 +170 80 45 13 12 10 +118 78 52 9 11 5 +78 63 47 6 13.5 5 +77 56 38 6 13.5 10 +77 50 34 6 13.5 2 +105 75 45 10 14.5 10 +150 76 45 10 12 5 +143 75 45 9 10.5 7 +350 113 85 20 9 10 +110 70 40 9 13.5 5 +159 107 64 13 14.5 10 +135 75 46 10 7 12 +89 60 43 6 15.5 5 +170 76 50 10 5 5 +89 55 37 6 10.5 10 +115 64 44 7 12 5 +110 77 40 11 12.7 15 +84 59 44 6 12 10 +130 78 46 10 14.5 7 +87 90 57 13 14.5 15 +79 60 44 6 15.5 15 +115 60 39 6 4.5 10 +95 67 41 9 13.5 7 +98 64 42 7 14.5 5 +83 64 42 9 17 10 +130 82 54 8 3.5 10 +105 56 43 6 3 10 +124 77 44 10 14.5 5 +107 65 39 8 12.5 20 +180 83 53 8 12 5 +110 76 45 10 13 10 +157 75 53 10 12.5 5 +210 105 55 14 17 5 +95 64 45 6 12.5 10 +371 120 59 15 7 10 +145 73 45 7 9 1 +85 58 43 5 7 10 +87 58 40 6 6.5 5 +118 84 48 9 12.7 5 +86 58 38 8 11.5 7 +157 80 48 9 7 5 +190 73 54 9 3 10 +85 65 43 5 7.5 5 +140 80 51 7 7.5 7 +85 55 42 6 14.5 5 +78 58 37 6 12 10 +185 80 53 9 7.5 10 +162 75 52 12 3.5 5 +164 90 52 13 10 3 +210 81 48 10 3 5 +99 63 38 8 10.5 5 +125 75 52 9 10.5 5 +85 60 43 6 12 5 +225 92 48 13 9 1 +85 61 45 6 13.5 15 +112 77 45 10 17 10 +135 83 53 9 13.5 10 +235 101 59 15 8 7 +147 76 46 10 12 3 +93 55 39 6 8 10 +105 75 46 10 13 7 +105 69 43 6 17 5 +185 95 57 12 5 5 +110 75 52 9 11.5 10 +215 86 58 12 3 5 +175 79 47 9 14.5 7 +99 62 39 8 17 10 +144 80 48 13 15.5 10 +98 74 46 11 12.5 10 +135 72 46 8 10 5 +140 78 46 9 10.5 10 +205 88 59 9 9 10 +145 84 53 10 15.5 15 +150 86 53 9 11.5 1 +110 59 38 8 14.5 5 +285 90 57 7 3 3 +98 54 36 5 3.5 12 +135 80 45 13 12.5 5 +95 54 38 6 10.5 5 +150 80 48 13 14.5 10 +105 72 43 10 12 10 +105 65 39 8 12 5 +105 53 39 5 3.5 7 +125 67 46 8 12.5 15 +95 65 45 7 14.5 12 +115 77 51 7 5 5 +110 65 45 11 7 7 +143 93 57 9 10.5 5 +165 77 44 10 8 10 +168 75 46 10 6.5 1 +96 60 38 6 12 5 +180 88 55 11 6 3 +105 74 45 10 13 10 +81 53 34 6 13 15 +87 58 37 7 13.5 15 +177 103 54 11 9 5 +119 80 51 8 11.5 15 +120 81 48 8 13 7 +132 88 63 8 8 5 +85 59 38 6 13.5 10 +140 74 45 10 12.5 2 +90 60 43 6 13.5 5 +455 192 92 18 7.5 5 +194 105 58 11 9 5 +170 65 45 7 7.5 2 +100 57 40 6 8 5 +140 80 51 10 13.5 10 +160 101 51 15 7 7 +130 83 48 9 12.7 5 +185 66 44 6 9 3 +120 84 45 11 7 10 +360 103 80 14 3 3 +99 63 43 9 13.5 7 +120 60 37 8 12 8 +118 63 37 8 14.5 5 +130 96 57 9 7.5 5 +113 76 46 10 13 7 +107 67 41 9 12.5 10 +134 69 47 8 5 10 +110 86 53 9 10.5 5 +170 100 57 10 13.5 15 +100 77 41 10 12.7 10 +90 61 45 6 13.5 15 +108 75 50 10 12 3 +105 83 48 9 13 15 +88 51 34 6 14.5 10 +80 60 44 6 13.5 5 +130 75 48 13 12.7 5 +170 53 33 9 3 10 +220 83 53 9 4.5 5 +104 72 46 11 12.5 10 +105 68 46 8 15.5 10 +165 90 58 11 4.5 7 +130 77 53 9 7 8 +167 74 43 10 14.5 5 +114 75 54 7 12 7 +113 54 34 11 3 10 +145 76 48 9 13.5 10 +112 63 45 7 13.5 7 +106 83 44 10 12 10 +105 77 54 8 10.5 12 +107 68 46 8 10.5 10 +130 81 56 9 6 7 +94 65 40 8 14.5 15 +105 78 44 10 13 15 +240 105 55 23 10 5 +150 97 63 11 10 7 +87 63 42 7 13.5 7 +116 77 45 10 6 7 +105 66 44 7 13.5 10 +150 76 45 10 7 10 +95 60 44 6 12 10 +82 59 45 6 10 7 +210 94 59 11 12.7 2 +150 85 61 8 12 7 +179 77 43 10 8 10 +75 55 36 6 14.5 7 +185 108 65 12 13.5 10 +120 76 51 9 13.5 5 +100 79 51 10 13.5 10 +158 78 49 14 9 4 +155 74 43 10 9 5 +139 68 46 8 9 5 +140 78 45 10 12 2 +115 76 54 9 13 5 +94 64 43 9 12 7 +180 72 45 10 3 3 +340 125 70 18 7 10 +100 78 44 9 13.5 20 +77 60 44 6 13 15 +102 74 43 10 17 12 +135 68 32 13 3 10 +108 58 41 6 9 3 +134 83 44 10 13 10 +103 76 45 10 13 5 +135 82 48 9 10.5 10 +85 57 42 6 7.5 15 +78 52 34 6 13 15 +113 78 44 10 12 10 +140 68 44 10 5 7 +125 78 53 8 8 10 +86 55 40 5 7 2 +130 80 38 11 12.7 10 +117 77 44 10 17 3 +135 75 46 10 11 10 +120 80 45 13 12 10 +116 76 45 10 7 10 +131 74 42 10 13.5 10 +230 92 60 14 9 10 +76 53 39 6 12 10 +108 78 46 10 12.7 10 +140 74 53 8 11 5 +110 60 41 6 12 10 +90 60 43 6 12 5 +136 78 48 9 12.5 15 +126 84 56 9 3.5 4 +120 65 44 8 9 5 +93 63 40 8 11 12 +260 110 56 15 12.5 3 +152 95 62 10 12.7 5 +185 80 45 13 12 5 +145 75 46 10 7 10 +77 61 45 6 13.5 5 +106 68 47 8 13.5 7 +102 76 46 10 12 15 +128 78 54 9 6.5 5 +75 51 36 6 17 5 +89 60 44 6 10.5 3 +135 81 53 8 11.5 4 +90 55 37 6 7.5 7 +135 76 44 9 5 7 +108 73 51 8 12.5 15 +114 79 45 13 14.5 7 +95 64 39 8 12.5 10 +230 109 58 18 12.7 2 +128 72 53 8 3 10 +168 104 60 16 12 10 +85 57 37 5 12 7 +170 80 50 8 9 15 +87 56 35 6 12 7 +190 87 62 10 4.5 5 +154 72 42 11 6.5 5 +129 69 42 9 14.5 15 +80 61 44 7 12 5 +89 60 45 6 13.5 10 +112 77 45 10 10 7 +160 93 57 12 12.7 5 +118 83 44 10 12.7 10 +115 75 47 10 13 10 +165 84 57 9 10.5 7 +90 57 40 5 13.5 10 +160 82 54 8 9 7 +97 55 35 6 9 7 +165 74 41 9 6.5 5 +162 90 53 13 10 7 +212 119 70 17 9 5 +190 72 46 10 9 5 +120 80 52 14 12 7 +94 61 38 9 12 5 +145 73 43 11 9 10 +73 53 34 6 7.5 3 +90 60 40 7 13.5 9 +79 54 35 5 12.5 10 +82 61 40 6 13.5 10 +140 83 53 12 12 15 +105 77 45 10 14.5 10 +97 56 43 5 6.5 7 +280 145 66 16 12.7 3 +92 59 41 6 11 10 +80 58 38 7 13.5 5 +110 65 45 7 13.5 7 +160 98 52 12 10 7 +120 77 45 10 13.5 5 +165 100 54 12 6.5 3 +147 111 65 16 14.5 6 +96 60 45 6 15.5 5 +75 65 45 7 14.5 10 +125 90 54 8 12 15 +125 80 47 10 12 15 +87 64 45 9 15.5 12 +115 76 45 11 12 5 +200 100 66 21 9 15 +115 84 53 12 12.7 15 +120 64 46 6 7 3 +107 64 44 9 15.5 5 +112 60 39 6 3.5 3 +94 60 44 6 15.5 5 +115 64 45 7 13.5 5 +110 66 45 10 11.5 10 +107 75 53 9 11.5 10 +77 60 43 6 12 6 +96 65 45 7 12.5 15 +118 78 46 10 13.5 10 +95 66 44 10 14.5 7 +123 77 45 10 17 7 +110 70 40 6 12 2 +162 90 61 10 10.5 3 +85 58 45 6 10 3 +113 70 50 9 6 10 +125 80 45 13 12 5 +78 52 35 6 12 10 +109 75 45 10 13.5 5 +230 110 52 17 11.5 5 +85 59 42 6 10.5 7 +125 76 45 10 13.5 10 +130 73 41 10 12 5 +80 58 38 6 7 10 +200 102 73 10 9 7 +73 51 34 6 12 7 +94 61 44 6 12.5 3 +134 84 52 8 12 7 +140 76 44 10 12.5 5 +108 66 44 9 12 5 +94 65 45 7 17 10 +130 56 40 5 3.5 10 +92 66 44 9 11.5 7 +155 85 47 11 12.7 5 +108 81 48 8 13 15 +108 66 43 7 17 2 +135 76 50 8 10.5 15 +135 77 50 8 10.5 10 +100 57 43 5 11.5 10 +170 75 48 7 7.5 3 +87 61 43 6 12 15 +94 62 38 8 17 3 +115 61 42 5 3.5 10 +223 63 38 7 7.5 3 +160 80 51 8 3 10 +138 66 44 9 4.5 2 +125 77 40 11 13 10 +120 68 47 8 12.5 5 +85 60 43 10 13 7 +113 91 52 9 6.5 10 +115 69 46 6 12 5 +95 75 43 11 14.5 10 +125 83 48 9 12 3 +109 66 46 8 15.5 5 +167 113 64 13 14.5 5 +190 77 54 9 9 5 +158 88 61 9 10.5 15 +151 102 70 9 10.5 12 +160 77 48 8 12 7 +87 56 37 6 7 7 +87 58 45 5 10 3 +95 76 45 10 14.5 10 +170 102 58 12 13 5 +110 75 53 10 10.5 15 +180 83 53 8 10.5 5 +178 80 54 9 3 5 +92 60 44 6 12.5 15 +149 95 57 8 10.5 15 +95 61 43 6 14.5 5 +130 67 46 7 9 5 +92 63 38 8 12 10 +96 60 45 6 12 10 +93 59 38 6 13.5 7 +103 64 40 8 10.5 10 +112 79 47 10 17 10 +94 63 38 8 17 12 +156 70 48 7 9 2 +82 54 35 6 9 10 +185 78 53 8 7.5 15 +98 60 44 6 14.5 15 +113 80 48 8 12 10 +175 83 55 9 3 15 +99 65 44 7 10.5 5 +87 63 45 6 10 10 +73 51 34 6 13.5 10 +220 148 85 14 14.5 7 +185 76 43 10 8 10 +150 85 57 10 9 7 +115 75 42 8 12 15 +155 72 52 7 3 5 +125 83 48 9 12 3 +113 85 53 12 12.7 10 +105 66 46 11 12 7 +130 72 44 10 6 5 +250 100 50 15 12.7 5 +97 76 45 10 12 10 +165 69 47 7 4.5 5 +161 108 60 13 14.5 10 +110 77 46 9 15.5 3 +145 90 52 9 12 15 +470 146 86 16 14.5 5 +113 75 45 10 13 10 +260 107 58 14 13 1 +200 71 46 8 4.5 5 +100 75 45 10 13 5 +170 82 52 15 5 1 +163 115 66 15 13.5 10 +136 74 45 10 10 15 +89 59 38 6 12 15 +125 76 45 10 15.5 10 +260 110 71 18 4.5 7 +123 66 43 8 10 5 +115 80 48 12 12.7 5 +129 66 44 9 9 15 +104 72 48 9 10.5 10 +89 79 52 10 15.5 10 +145 71 43 8 9 5 +100 75 45 10 12 10 +135 72 45 10 14.5 2 +93 59 44 5 14.5 10 +87 58 38 6 12 15 +138 66 44 14 4.5 2 +108 66 42 6 3.5 3 +85 61 45 6 13.5 15 +109 79 45 13 14.5 5 +180 81 53 9 8 7 +80 56 37 6 12 10 +185 75 48 10 7 3 +110 71 43 10 14.5 20 +87 59 44 6 13.5 10 +108 64 43 9 3.5 10 +112 74 44 11 12.7 10 +103 70 44 10 15.5 7 +128 83 44 10 7 2 +107 67 46 8 13.5 7 +120 75 45 10 14.5 10 +83 55 38 7 11 10 +100 60 39 9 15.5 10 +127 79 46 10 17 5 +80 59 39 6 8 15 +210 71 45 15 9 1 +74 51 35 6 13.5 10 +155 77 50 8 8 5 +138 69 45 9 4.5 5 +130 60 42 7 9 10 +144 66 45 8 9 7 +102 58 41 6 11 5 +89 58 42 6 9 10 +116 85 45 10 12 15 +105 78 54 9 11 10 +89 64 39 8 14.5 5 +128 85 52 10 14.5 10 +150 84 48 10 13.5 10 +120 68 45 8 10.5 5 +105 68 41 8 17 5 +165 74 46 10 5 10 +110 76 45 10 14.5 10 +75 51 34 6 14.5 7 +92 60 45 6 15.5 5 +129 99 55 11 10.5 15 +105 55 40 6 9 7 +80 50 34 6 11.5 10 +132 78 46 10 12.5 12 +105 75 42 8 13.5 10 +92 68 44 10 10.5 10 +101 65 44 8 11.5 7 +81 54 36 6 10 10 +140 68 47 8 9 5 +140 82 61 6 3.5 7 +118 74 52 9 7.5 7 +127 82 50 10 10.5 7 +112 74 52 7 11 5 +160 80 52 9 7.5 7 +130 78 46 11 13.5 10 +125 77 44 10 14.5 7 +82 70 40 8 17 7 +158 78 51 8 9 7 +140 75 40 11 13 5 +270 105 74 10 5 1 +110 67 45 8 13.5 5 +120 64 43 7 9 5 +730 134 102 10 9 10 +100 77 45 8 12 15 +77 59 38 6 12 10 +130 79 44 10 13.5 10 +150 71 44 9 8 5 +176 104 55 11 9 5 +87 60 43 6 12 5 +79 57 43 6 10.5 10 +156 79 54 8 9 10 +185 79 47 10 3 3 +102 65 44 7 15.5 5 +200 88 60 7 3 5 +90 66 43 9 15.5 10 +310 100 62 17 4.5 15 +155 60 40 8 7.5 5 +130 70 45 9 10.5 15 +122 75 46 11 13.5 15 +210 79 53 8 7 5 +83 52 34 6 14.5 10 +90 63 44 6 17 5 +95 63 39 8 17 1 +78 56 39 6 12 5 +115 74 45 10 12.7 15 +110 67 41 9 13.5 10 +86 58 38 6 11.5 7 +107 57 41 6 12.5 10 +80 60 45 6 13.5 5 +93 58 42 6 12 5 +98 64 43 7 12 15 +230 80 46 13 5 4 +95 72 43 12 12.7 7 +170 106 64 13 12 15 +170 79 50 9 4.5 2 +140 68 46 7 9 10 +200 100 60 12 7 7 +82 60 41 6 11.5 5 +130 76 46 11 13 5 +87 60 43 6 13.5 10 +99 60 44 6 12.5 10 +100 72 42 10 14.5 20 +93 59 39 6 15.5 10 +83 56 37 6 10 15 +138 79 47 10 7 10 +133 85 50 9 12 10 +135 79 45 13 15.5 7 +150 76 50 8 9 7 +170 80 46 10 10 5 +110 57 40 5 7.5 7 +105 64 40 7 7 10 +110 71 44 8 15.5 7 +95 65 46 8 13.5 7 +115 57 38 8 12 5 +150 78 46 10 9 10 +190 73 41 11 3.5 1 +75 55 39 6 10 10 +125 78 45 10 12 7 +114 74 44 11 12.7 10 +97 68 46 8 12 5 +95 72 44 10 12.7 10 +130 79 45 10 12 5 +94 64 45 7 14.5 3 +160 80 54 9 9 10 +180 91 58 8 11 2 +100 65 39 8 14.5 10 +105 65 40 7 17 10 +110 75 45 10 12.7 10 +108 69 36 9 12.5 5 +92 57 40 6 12.5 2 +92 61 44 6 12.5 5 +181 86 51 11 10.5 10 +128 57 38 6 9 5 +120 77 51 12 4.5 7 +299 100 75 12 6.5 5 +105 76 40 11 12.7 5 +95 77 45 10 13 5 +92 58 42 6 13.5 7 +120 65 38 7 11 10 +85 56 42 6 12 10 +99 58 39 7 7.5 5 +105 61 38 8 17 5 +128 77 47 12 11 7 +114 75 45 10 12.7 15 +135 72 49 8 8 5 +163 73 48 9 7.5 5 +160 80 51 13 7.5 5 +85 67 46 6 12 15 +85 60 38 6 17 7 +145 81 43 10 17 3 +110 68 45 6 12.5 10 +460 153 84 18 9 5 +98 58 42 6 12 10 +100 83 53 10 12 15 +117 85 44 10 12 10 +80 58 43 5 7 7 +108 76 45 10 12 10 +91 60 45 6 10.5 5 +145 74 43 10 12.5 10 +108 56 41 6 3.5 5 +78 51 33 6 7 7 +82 60 42 6 12.5 10 +143 80 47 9 12.5 3 +227 104 54 10 10.5 8 +120 64 43 6 11.5 2 +105 53 36 5 7.5 10 +105 72 43 10 13 10 +83 55 37 6 12 5 +95 65 45 7 15.5 7 +85 61 45 6 13.5 10 +117 80 53 8 11.5 10 +124 80 51 9 6 10 +105 61 40 8 12 3 +107 77 46 10 12 10 +164 79 51 9 7 5 +113 63 42 9 7 5 +180 78 52 8 9 1 +79 51 34 6 13.5 10 +110 76 50 8 13 10 +150 66 47 9 7 3 +142 125 66 19 10.5 10 +99 58 44 6 10.5 10 +127 81 49 8 12 5 +80 52 35 6 14.5 12 +72 60 42 6 11.5 10 +119 80 45 13 14.5 5 +131 80 46 13 12 7 +119 80 48 10 12.7 12 +119 66 45 8 7 7 +125 93 66 9 6 5 +87 56 37 6 7 7 +117 70 39 8 12.5 12 +140 75 46 9 10.5 10 +120 80 50 8 10.5 5 +79 52 37 6 12 7 +140 67 46 8 8 5 +88 60 42 6 11 10 +120 75 45 10 13.5 10 +85 57 40 6 14.5 10 +115 73 52 9 10.5 15 +169 85 45 10 13.5 10 +150 106 63 12 13.5 10 +107 74 45 10 14.5 15 +150 70 50 9 7.5 7 +130 77 48 10 17 5 +309 107 72 17 10.5 1 +135 80 47 9 12 7 +110 75 44 10 17 5 +209 99 63 9 9 10 +83 60 44 6 17 10 +108 76 46 10 12 10 +98 63 39 7 14.5 10 +125 76 47 11 11 7 +180 90 56 11 9 15 +113 54 34 6 3 10 +252 132 74 23 12.5 3 +155 75 45 10 9 15 +212 112 60 17 7 10 +95 64 45 7 14.5 10 +118 75 44 9 7 5 +126 79 44 13 10.5 10 +71 54 34 6 7 7 +153 80 40 25 10.5 10 +78 51 34 6 13 5 +123 74 48 10 12.5 15 +108 66 43 11 13.5 10 +145 78 44 10 3.5 2 +78 55 37 6 10.5 7 +130 64 35 6 9 1 +92 63 39 8 14.5 5 +128 80 45 13 12 15 +160 98 50 12 10 10 +115 66 40 8 12.5 5 +81 56 41 5 6 10 +150 78 50 9 9 5 +130 87 57 7 13.5 7 +113 77 44 10 9 7 +70 52 34 6 12 10 +110 73 45 10 15.5 10 +105 77 40 10 12 15 +130 75 45 10 12 10 +85 58 39 7 7 5 +115 64 45 7 13.5 7 +108 66 43 7 17 5 +165 78 46 18 5 10 +85 60 43 7 12 5 +110 80 46 10 12 15 +110 68 46 8 13.5 10 +97 58 42 5 12.5 15 +90 65 46 7 14.5 5 +88 60 44 6 17 7 +110 75 43 10 13.5 15 +285 90 61 6 14.5 10 +120 75 48 11 3 15 +110 74 44 10 13.5 15 +135 74 42 10 7.5 5 +128 74 43 10 13.5 12 +142 90 51 12 12 10 +115 65 45 6 13.5 7 +210 72 49 7 7.5 5 +110 60 40 7 9 7 +371 120 59 15 7 10 +135 65 39 7 12 15 +143 74 45 11 11 5 +105 67 45 8 7.5 5 +165 75 45 10 12.5 5 +159 109 64 13 14.5 10 +125 68 48 7 3 15 +108 67 45 8 14.5 5 +94 61 44 6 12.5 10 +80 54 35 6 12 8 +75 56 38 6 10 7 +109 79 45 13 14.5 7 +99 65 46 6 17 7 +97 77 47 9 14.5 10 +138 66 44 9.5 4.5 3 +95 61 38 8 11.5 7 +127 73 43 11 13 5 +135 81 48 8 15.5 7 +86 58 44 6 17 5 +162 71 49 9 9 10 +115 77 45 7 9 5 +115 74 45 10 13 15 +105 63 39 8 12.5 10 +120 76 45 10 12 10 +98 65 44 9 14.5 7 +133 75 48 9 3 12 +112 65 44 9 13.5 1 +88 63 37 8 13 5 +90 55 36 6 12.5 10 +175 70 40 8 3 5 +130 68 41 10 10.5 5 +144 76 43 10 13.5 10 +200 78 50 7 8 10 +126 80 46 13 14.5 5 +85 58 41 7 14.5 10 +85 58 37 6 13.5 15 +105 53 36 5 7.5 10 +140 75 54 8 12 5 +145 80 46 10 3.5 2 +129 80 48 10 12.7 7 +170 80 53 9 8 3 +115 80 45 10 13.5 10 +81 59 42 6 12 10 +105 75 45 10 13 10 +94 64 45 6 12.5 12 +170 77 52 7 3 15 +127 74 53 8 11 10 +140 76 44 11 13.5 10 +145 75 45 10 7 15 +98 75 50 8 11.5 5 +113 69 47 8 17 3 +130 83 50 9 6.5 10 +113 78 47 10 12 10 +162 78 48 11 6.5 1 +100 64 41 7 12 5 +160 86 56 9 6 2 +135 80 51 13 13.5 5 +95 62 43 7 12 7 +86 56 34 7 7.5 10 +118 68 49 11 7.5 7 +93 65 39 8 12.5 7 +150 78 44 10 14.5 15 +145 82 47 10 14.5 15 +85 55 40 6 12.5 7 +139 86 51 10 10.5 7 +114 93 51 12 10 7 +101 66 39 8 17 10 +98 64 43 7 17 5 +153 66 43 9 5 10 +119 77 40 10 12.7 5 +130 82 37 12 6 10 +79 58 41 6 12.5 5 +127 92 50 11 6.5 10 +142 77 44 10 7 10 +127 65 43 7 9 5 +190 85 53 12 12 3 +160 79 54 9 7 3 +86 58 43 6 17 5 +99 62 45 6 13.5 10 +73 54 35 5 10.5 3 +138 77 45 11 10.5 10 +115 77 45 7 9 15 +103 67 43 9 15.5 7 +107 75 44 10 12.7 10 +110 78 48 14 12 10 +109 67 45 11 13.5 5 +120 77 48 8 12 15 +94 64 45 6 17 15 +117 78 45 11 13 10 +125 77 51 8 6 3 +92 63 38 8 12 10 +93 57 43 5 12.5 15 +103 78 54 11 12 15 +150 92 69 8 4.5 10 +95 63 39 8 12 10 +135 76 45 10 6 7 +120 78 43 12 14.5 15 +125 79 56 8 7.5 10 +77 51 34 6 7 7 +89 64 45 6 12.5 15 +108 80 48 8 12 10 +96 60 43 6 13.5 10 +110 74 53 8 11 15 +129 79 47 8 10.5 15 +85 69 48 6 12 10 +96 60 45 6 10.5 15 +122 79 48 10 12.7 12 +200 90 60 10 12 10 +104 80 45 13 13 5 +145 96 56 9 11 15 +120 74 53 8 10.5 10 +196 78 46 10 14.5 5 +135 75 43 11 12.7 15 +141 74 43 10 15.5 10 +96 60 45 6 12 5 +100 75 45 10 13.5 5 +82 55 36 6 10 7 +198 110 59 13 14.5 10 +108 78 47 10 12 3 +83 50 34 6 15.5 5 +131 78 46 10 17 5 +145 84 53 19 15.5 15 +107 56 32 5 7.5 7 +88 60 44 6 12 10 +104 77 45 10 12.7 15 +160 93 59 6 12.5 15 +89 60 38 6 13.5 7 +171 96 50 18 7 5 +84 60 45 6 13.5 7 +138 79 47 10 7 10 +70 58 41 6 14.5 10 +165 78 54 8 9 10 +130 65 44 9 9 5 +139 74 52 9 10.5 7 +140 81 55 8 9 7 +91 60 44 6 14.5 7 +83 60 38 9 12 10 +85 57 39 6 11.5 7 +175 112 78 16 7 10 +80 68 42 8 13.5 7 +85 58 40 5 14.5 10 +135 72 43 9 10.5 15 +197 101 60 15 7 7 +99 57 42 6 6.5 7 +165 65 45 9 9 10 +87 58 44 5 10.5 5 +105 54 34 6 3.5 7 +115 75 47 8 6.5 15 +140 77 46 10 8 10 +104 67 43 11 12 15 +143 85 52 9 5 8 +142 77 44 10 7 10 +130 78 53 9 3.5 10 +160 75 47 10 9 10 +115 80 54 12 12.7 5 +145 76 51 8 3 5 +317 135 70 20 9 2 +84 74 41 12 7 3 +124 96 52 10 13.5 5 +130 56 42 7 14.5 3 +135 65 38 8 7.5 10 +85 55 35 6 12 10 +103 64 45 7 13.5 15 +85 60 40 7 12 5 +160 72 50 9 7.5 5 +350 90 62 12 10.5 5 +101 55 38 6 7 10 +143 82 45 10 12 10 +80 51 34 6 13.5 15 +123 75 45 10 12.7 10 +215 67 42 9 7.5 3 +140 80 45 13 13.5 5 +90 59 45 6 12 5 +72 64 43 7 6 7 +130 78 53 13 3.5 10 +125 75 46 10 14.5 7 +115 74 48 11 13 15 +71 49 34 6 10 10 +85 60 43 6 12 5 +150 80 53 8 9 3 +180 71 47 7 7.5 10 +130 109 51 16 13.5 10 +180 83 58 10 3 10 +97 64 45 7 13.5 10 +107 75 45 9 13 15 +115 79 47 11 12 10 +156 70 48 7 9 2 +113 73 52 8 7.5 5 +115 77 44 7 12 10 +96 76 53 8 6 10 +240 81 54 8 9 3 +155 73 49 9 10.5 15 +130 77 45 10 12 7 +89 51 34 6 13.5 10 +133 75 52 9 3 15 +135 70 40 9 15.5 10 +89 65 40 8 13 7 +185 90 52 12 6 7 +110 66 43 7 13.5 15 +167 74 43 10 14.5 7 +190 78 46 10 8 10 +260 80 46 12 9 2 +74 53 34 6 10.5 7 +190 100 50 16 7 10 +147 75 45 10 7 15 +152 73 48 8 3 15 +93 60 43 6 17 15 +110 75 45 10 12 5 +110 60 37 9 12.5 7 +122 93 52 14 13.5 10 +130 73 47 9 11 10 +86 53 36 7 11.5 5 +115 64 38 8 14.5 7 +85 50 35 6 11 8 +77 55 38 6 7.5 10 +83 53 34 6 14.5 8 +140 73 44 10 10.5 5 +84 58 43 6 14.5 5 +80 56 44 6 11 8 +95 72 43 12 12.7 7 +90 58 42 6 10.5 15 +116 82 44 10 12.7 15 +110 74 45 12 12.7 1 +145 69 47 7 3.5 10 +108 64 40 9 12 10 +100 83 48 10 12 15 +110 80 43 10 12 15 +128 68 50 9 12.5 5 +137 77 54 8 3.5 10 +105 65 47 9 12.5 5 +125 60 41 6 3 7 +110 76 45 10 14.5 15 +147 80 50 8 7.5 5 +94 63 39 8 14.5 5 +94 56 33 8 11.5 3 +201 82 55 9 13.5 7 +135 78 44 10 15.5 10 +145 78 47 8 11 8 +99 72 43 10 12.7 10 +138 65 44 9 4.5 2 +90 56 42 6 12.5 7 +85 64 45 6 13 5 +145 85 52 11 14.5 5 +135 77 41 11 13 10 +127 78 46 10 17 5 +189 80 52 10 7 1 +145 72 50 7 4.5 5 +126 68 47 8 8 5 +105 65 40 8 13.5 7 +90 60 40 8 13.5 5 +115 81 47 9 12.7 10 +110 57 37 7 9 1 +90 54 42 6 17 10 +215 76 55 8 7.5 2 +180 71 42 8 7 15 +115 80 41 13 12 15 +105 63 42 8 12 15 +115 78 44 10 12 7 +101 55 39 6 4.5 12 +152 108 56 15 11 5 +160 92 69 14 4.5 10 +95 65 47 8 13.5 5 +119 74 52 8 10.5 10 +170 82 52 20 5 1 +115 78 48 10 12 10 +205 93 66 9 9 10 +75 79 47 8 17 10 +105 65 40 8 17 10 +240 106 60 17 4.5 10 +180 73 46 10 7.5 3 +96 60 45 6 12 5 +155 81 44 10 13.5 10 +140 81 50 13 15.5 2 +125 64 43 7 4.5 10 +114 59 39 6 3.5 5 +96 60 40 8 12.5 10 +110 65 40 8 12.5 5 +137 76 50 15 11 7 +87 60 43 6 13.5 10 +139 72 45 9 10.5 7 +107 76 44 9 13 15 +147 77 44 10 13 2 +153 86 55 10 6.5 5 +132 74 53 7 4.5 7 +108 75 54 9 17 5 +142 84 53 10 15.5 15 +105 58 41 6 7.5 10 +127 119 68 15 15.5 10 +112 68 41 10 12 10 +113 77 46 10 13 15 +145 75 45 10 7 15 +92 60 40 6 12 10 +75 55 36 6 11.5 10 +94 64 38 9 12 11 +145 81 46 10 15.5 5 +168 105 56 12 9 5 +85 61 43 6 12 15 +80 54 37 6 12 7 +175 95 48 12 10 2 +160 119 68 10 11 7 +79 51 34 6 12 7 +75 53 35 7 11.5 5 +118 74 44 10 12.7 4 +149 92 50 14 10 7 +105 68 43 9 13.5 10 +82 60 44 6 14.5 7 +108 58 40 6 10.5 7 +83 51 34 6 15.5 3 +95 63 42 8 3.5 5 +123 75 45 10 12.7 10 +96 68 45 10 12.5 15 +135 80 48 8 13 7 +112 68 44 9 7.5 7 +110 74 45 10 12 15 +114 68 44 8 10.5 10 +125 85 46 10 12 5 +111 75 42 11 14.5 3 +98 61 38 8 12 15 +90 57 42 6 11 5 +135 81 44 10 14.5 7 +130 74 50 8 10.5 5 +99 60 39 8 12 5 +174 130 71 16 14.5 4 +115 78 46 10 12.7 3 +170 85 50 9 13.5 9 +98 70 39 9 11.5 2 +90 72 53 10 11.5 5 +130 84 54 8 6.5 15 +155 64 36 8 8 7 +130 78 51 8 10.5 10 +75 55 36 6 13.5 15 +127 74 44 8 11 10 +105 75 50 8 6.5 15 +77 58 42 6 12.5 5 +102 58 40 6 10.5 5 +93 59 38 6 13.5 10 +140 89 51 10 12 3 +121 81 46 8 12 2 +80 60 44 6 13.5 10 +68 57 37 6 13.5 15 +147 65 46 8 3 10 +165 78 52 12 7.5 5 +110 63 43 9 15.5 3 +126 119 67 17 15.5 10 +95 68 45 9 14.5 10 +130 83 46 10 10.5 1 +93 64 38 8 14.5 10 +115 77 46 10 13.5 10 +116 66 47 8 12 10 +95 60 43 6 17 10 +108 57 40 6 9 3 +151 86 54 10 10.5 5 +150 80 44 12 11.5 5 +114 83 46 12 7 10 +86 61 43 6 13.5 15 +150 67 39 8 12 5 +113 75 51 9 7.5 10 +101 62 43 6 12 15 +75 59 43 5 13.5 10 +130 79 46 10 13 10 +131 84 60 10 9 10 +115 74 54 9 11 12 +135 74 48 10 7.5 3 +477 119 93 15 9 1 +103 63 38 9 12.5 10 +77 58 37 5 7 12 +140 78 48 11 12.7 8 +85 59 40 5 12.5 5 +415 152 80 17 3 5 +159 75 48 9 8 10 +126 83 50 9 14.5 15 +91 65 39 8 13 5 +118 64 43 9 10.5 7 +105 63 43 7 10.5 15 +79 56 37 6 11.5 5 +110 67 44 9 11.5 10 +220 107 71 9 9 10 +155 85 47 11 12.7 5 +100 58 30 6 17 1 +95 82 50 10 12 10 +116 68 43 8 6.5 10 +120 69 45 9 7.5 5 +93 57 40 6 3.5 7 +98 60 47 6 14.5 7 +125 78 44 13 12 5 +85 59 44 6 7 1 +73 50 35 7 17 5 +120 83 49 9 12 10 +230 95 64 10 10.5 15 +170 98 73 12 6 1 +162 86 58 9 12 8 +105 75 45 10 17 7 +84 57 42 6 7.5 5 +128 84 53 10 12 5 +135 80 45 10 10.5 5 +175 81 47 10 14.5 10 +102 60 40 8 8 5 +87 55 36 6 3.5 10 +118 71 41 8 12 15 +118 63 38 8 14.5 5 +103 74 45 8 12 5 +120 67 46 10 9 10 +92 60 44 6 15.5 3 +200 101 68 10 11 10 +96 63 38 8 12.5 15 +140 66 43 7 8 10 +145 73 50 9 9 7 +115 56 39 5 4.5 15 +207 134 77 21 15.5 5 +115 65 39 8 13 10 +118 79 45 13 15.5 10 +85 55 38 6 10.5 5 +160 80 55 8 8 15 +129 80 46 10 12 10 +107 72 43 10 13 5 +95 67 45 10 12 10 +108 79 47 8 14.5 3 +84 62 44 7 14.5 10 +73 77 45 10 5 7 +160 68 40 9 9 10 +190 112 55 16 7 10 +145 85 52 11 14.5 5 +97 76 44 10 12 10 +144 95 62 11 10 10 +110 77 46 8 12 12 +142 78 46 9 10.5 10 +123 58 40 7 13.5 5 +95 60 43 6 9 5 +106 72 52 9 11.5 7 +95 62 38 8 12.5 3 +245 85 54 12 9 7 +86 59 42 5 11.5 10 +92 60 44 6 12 5 +160 57 42 8 3.5 5 +156 90 51 13 10 5 +340 121 72 13 12.5 3 +117 82 44 10 13 2 +111 64 40 7 17 10 +115 62 38 8 11.5 5 +118 72 43 10 12.7 2 +126 74 43 10 12.5 3 +155 72 53 8 3 10 +200 85 54 14 14.5 15 +112 66 44 7 8 20 +115 86 67 13 13.5 15 +150 54 39 6 7 3 +155 75 44 10 9 5 +410 102 75 10 6.5 5 +220 98 60 9 4.5 10 +95 60 37 8 12.5 15 +118 75 46 10 17 5 +100 66 44 6 12.5 10 +110 79 47 8 14.5 3 +80 58 43 6 11.5 10 +130 74 45 10 12 1 +163 72 43 9 7 10 +95 63 40 8 12.5 10 +83 60 42 6 12 7 +185 86 47 8 3 3 +93 57 43 6 10.5 15 +90 78 45 10 13.5 10 +125 80 45 11 12 2 +106 63 44 7 12.5 10 +103 75 45 10 12 5 +93 64 44 6 17 5 +250 78 47 10 10.5 7 +117 78 44 10 12 5 +145 74 45 10 15.5 15 +164 72 48 7 3.5 5 +130 74 48 12 12 15 +78 55 37 6 11.5 2 +140 66 42 8 7 2 +110 77 40 12 12.7 15 +140 84 48 9 12 10 +92 70 50 6 12 5 +98 60 43 7 13.5 10 +107 73 47 9 17 15 +122 81 46 13 12 15 +220 100 49 13 14.5 10 +100 60 39 6 17 5 +93 62 38 7 17 3 +95 61 43 6 12 15 +315 118 54 12 3.5 2 +83 57 44 6 17 10 +114 75 44 10 12.7 7 +200 72 46 9 9 10 +270 97 56 18 8 10 +100 76 45 10 12.7 15 +160 87 56 9 3 10 +131 74 43 10 13.5 15 +116 77 45 18 6 7 +530 150 80 15 7.5 7 +100 75 45 9 14.5 10 +82 62 32 7 6 5 +105 66 44 7 13.5 7 +260 135 75 20 12.5 3 +108 66 44 7 17 5 +133 83 45 10 13 10 +93 61 38 8 13 7 +114 77 45 10 12 10 +98 79 48 10 12 10 +85 58 43 5 7 5 +125 83 53 10 5 12 +120 59 45 6 3 3 +82 62 44 6 12.5 10 +128 65 44 7 9 5 +130 72 44 9 6 5 +114 76 45 10 12 15 +70 50 32 5 11.5 7 +115 59 39 6 10 10 +99 75 45 10 14.5 15 +110 65 39 9 12.5 2 +120 67 45 7 13.5 10 +110 60 44 6 7 5 +83 49 34 6 15.5 5 +106 67 45 9 12 7 +120 80 48 13 12 10 +120 77 45 10 7 10 +95 62 45 7 12.5 10 +145 76 44 24 12.7 2 +91 61 44 7 13.5 5 +82 62 44 6 13.5 10 +137 69 44 10 9 10 +88 60 44 6 13.5 10 +82 56 42 6 10 10 +145 94 50 12 17 10 +100 60 43 7 12.5 5 +138 86 54 10 6 5 +111 57 40 6 9 3 +89 64 45 7 12 5 +144 80 48 13 15.5 10 +79 65 45 7 6 7 +105 66 44 7 13.5 7 +95 57 42 6 6.5 7 +220 77 49 10 7.5 5 +107 69 45 10 12 10 +180 90 58 8 10.5 2 +92 59 41 6 7.5 12 +110 65 44 8 10.5 10 +150 78 54 7 3.5 15 +115 68 43 9 6.5 5 +83 59 44 6 13.5 10 +164 101 51 15 12.7 5 +125 78 38 11 12.7 10 +93 64 45 7 14.5 3 +140 70 51 8 12.5 10 +94 64 45 7 14.5 10 +120 63 40 8 6 7 +135 73 53 8 11 15 +105 73 45 8 11 10 +155 73 49 9 10.5 15 +127 77 40 11 13 10 +129 72 44 10 6 5 +145 62 41 9 9 5 +125 74 45 10 14.5 15 +95 54 36 5 3.5 15 +112 76 46 10 12 10 +90 60 38 8 12 10 +140 67 46 9 8 15 +112 66 41 8 17 5 +123 70 47 8 12 7 +85 55 41 5 11 5 +82 56 39 6 10 5 +132 94 60 11 6.5 3 +74 56 37 6 15.5 7 +84 57 42 5 12.7 10 +115 65 47 8 13.5 3 +132 80 54 10 12 10 +115 64 38 8 17 5 +240 106 71 9 9 10 +125 77 46 10 13.5 5 +90 61 43 6 14.5 10 +95 63 38 8 12.5 5 +128 68 44 11 4.5 12 +137 83 48 12 15.5 10 +90 64 39 9 6 5 +105 58 43 6 3.5 12 +84 58 42 5 7.5 15 +98 66 44 7 11.5 10 +115 79 45 13 13 7 +352 108 81 16 4.5 10 +131 79 45 12 14.5 5 +165 90 65 8 6 2 +123 77 46 10 13 10 +115 60 44 6 6.5 5 +85 56 36 5 10.5 15 +72 54 35 6 13.5 10 +195 86 60 10 9 5 +123 81 48 9 12 20 +110 77 46 10 12.7 7 +137 80 50 12 10.5 15 +85 58 39 6 12.5 10 +160 90 60 12 12.7 1 +170 75 55 8 9 7 +125 63 43 6 17 5 +178 74 46 9 3 3 +200 113 64 11 13.5 10 +80 56 38 5 11.5 10 +170 79 52 9 9 7 +80 60 44 6 13.5 7 +112 67 38 7 10.5 10 +81 53 34 6 12.5 10 +82 60 42 7 13.5 5 +85 57 43 6 12 12 +120 76 49 9 3 10 +95 58 39 6 9 5 +160 73 41 8 7 5 +75 54 36 6 10 7 +110 74 44 10 13 7 +122 64 46 8 12.5 7 +179 73 47 6 3 10 +82 57 42 5 12.7 10 +113 80 46 10 13 10 +124 79 44 13 12 10 +115 79 48 9 13 7 +145 88 52 12 6.5 7 +150 76 45 10 9 5 +140 79 53 8 7 2 +160 84 50 9 12.7 1 +96 59 42 6 13.5 7 +95 60 43 7 12.5 5 +120 74 51 8 7 5 +119 77 53 8 10.5 10 +167 74 45 11 5 10 +210 71 45 6 9 1 +173 80 50 8 6 10 +132 78 46 14 12.5 12 +145 63 41 8 3.5 3 +199 70 46 8 7.5 7 +82 55 34 5 10.5 5 +113 84 54 10 13 5 +129 60 41 6 3 7 +105 64 38 8 14.5 10 +110 75 45 8 13.5 10 +119 68 45 8 6 10 +117 81 46 10 12.5 10 +88 59 44 6 14.5 10 +250 92 57 11 9 3 +92 62 39 7 12 10 +99 66 41 8 13.5 15 +85 53 34 6 10.5 3 +88 60 43 6 12.5 5 +92 63 38 8 14.5 5 +75 56 37 5 10 10 +92 65 45 7 12.5 5 +170 86 56 10 12 2 +222 134 75 16 12 5 +95 51 34 6 12 5 +70 60 43 6 17 10 +270 82 49 13 8 15 +85 65 46 7 13 7 +142 83 45 10 12.7 15 +95 65 46 8 12.5 10 +96 65 40 8 14.5 15 +121 80 45 13 14.5 5 +170 68 39 10 4.5 10 +100 77 50 6 3.5 3 +115 67 42 9 3.5 7 +79 60 43 5 12 10 +108 65 40 8 17 5 +300 127 66 15 12.5 5 +130 57 42 6 4.5 5 +96 60 43 6 14.5 7 +197 70 46 7 4.5 3 +80 59 43 6 13.5 5 +138 95 63 9 10 10 +102 64 47 6 17 10 +210 80 49 10 12.5 5 +103 64 44 10 15.5 7 +245 83 48 12 7.5 10 +147 80 45 13 4.5 15 +90 61 44 6 12 5 +176 86 54 8 9 10 +127 74 45 11 12 10 +98 58 43 6 14.5 10 +87 54 34 6 17 1 +149 77 45 10 13 2 +91 64 45 7 14.5 10 +115 78 46 10 12 15 +140 82 49 8 13 5 +90 59 45 6 15.5 5 +145 69 43 7 3.5 3 +82 59 38 6 13.5 5 +79 51 34 6 13.5 10 +150 69 46 8 7.5 7 +86 54 36 6 9 15 +155 85 49 9 12 5 +127 74 42 9 12 5 +94 72 46 10 14.5 9 +185 91 50 12 10.5 10 +122 79 45 13 12 10 +110 67 49 6 12.5 10 +150 76 45 10 13.5 10 +90 67 40 8 12 5 +117 76 43 10 12 5 +82 58 35 11 12.5 10 +82 60 45 6 13.5 10 +95 57 41 6 4.5 7 +155 75 43 8 7 5 +95 66 39 8 14.5 15 +75 56 37 5 10 5 +100 65 41 8 14.5 5 +140 81 50 7 12 10 +127 76 54 6 9 5 +112 76 40 11 12.7 7 +150 81 55 9 9 5 +98 65 44 7 11.5 15 +97 80 48 8 13 5 +170 78 51 9 10.5 10 +79 54 36 6 12.5 10 +169 84 62 10 6.5 1 +160 75 44 10 12 5 +117 79 45 13 14.5 7 +84 58 42 6 13 15 +98 72 44 7 11.5 7 +112 72 51 8 6.5 5 +140 83 47 9 10.5 5 +94 61 42 6 12.5 10 +130 81 48 9 13.5 10 +105 66 40 8 17 5 +165 82 54 10 6 5 +85 58 44 6 10.5 10 +90 60 45 5 10.5 10 +85 55 35 6 10.5 5 +160 69 47 8 3 10 +118 77 43 11 7 5 +101 59 44 6 17 10 +98 60 45 5 7.5 7 +137 70 45 8 10.5 10 +245 80 49 10 3 10 +145 80 49 11 12.5 10 +118 80 45 13 12 15 +115 68 46 8 13.5 10 +105 65 39 8 17 10 +123 74 44 12 9 7 +117 75 42 10 12 5 +91 62 38 7 13.5 7 +145 80 53 9 6 2 +130 72 45 10 11.5 10 +200 87 60 15 11.5 3 +100 76 45 10 12 15 +160 77 42 8 6 5 +95 65 46 7 12.5 15 +112 72 50 9 17 10 +105 72 52 8 6 15 +125 66 40 10 12 20 +200 77 46 10 3 15 +170 100 57 14 12 10 +115 79 46 10 12.7 10 +95 56 42 7 3.5 10 +99 65 40 8 12.5 10 +94 55 41 5 13.5 10 +105 78 45 10 13 10 +205 87 58 9 7.5 5 +90 62 46 8 14.5 15 +100 64 38 8 14.5 15 +83 53 34 6 12.5 15 +93 70 50 9 12.5 10 +96 63 45 6 12.5 10 +88 60 40 5 7 7 +150 68 46 9 12 5 +105 67 48 8 13.5 15 +110 79 46 10 13 5 +118 86 54 10 12 15 +171 90 63 10 10.5 3 +451 156 80 20 10.5 5 +78 64 39 8 7 10 +165 76 52 9 8 2 +87 61 42 9 13.5 10 +85 60 40 6 13.5 5 +130 75 44 10 12.5 5 +93 64 45 7 14.5 3 +95 55 42 5 10.5 5 +179 65 45 8 9 5 +73 51 34 6 12 7 +420 102 70 20 3 2 +230 85 58 13 3 5 +154 75 36 12 7 5 +121 79 45 13 12 7 +150 81 54 9 9 5 +268 121 60 16 7.5 5 +115 68 46 7 14.5 15 +86 60 44 6 13.5 10 +185 99 67 9 9 10 +105 66 40 8 12.5 5 +95 59 43 6 15.5 5 +119 78 53 8 10.5 10 +160 68 44 8 17 5 +81 56 37 6 11.5 5 +133 65 47 8 12.5 5 +90 61 43 6 12.5 3 +148 90 55 8 13.5 7 +102 58 38 6 15.5 8 +265 136 88 14 10.5 10 +93 61 45 6 14.5 10 +103 74 43 10 13 7 +240 92 57 12 6.5 12 +92 59 38 6 15.5 10 +215 90 61 9 9 1 +117 61 44 6 4.5 5 +115 65 39 9 12.5 3 +185 68 47 8 4.5 5 +110 63 38 8 17 10 +120 80 45 9 12.7 15 +170 86 59 10 17 10 +114 77 45 10 12 10 +81 60 46 6 14.5 15 +104 73 44 10 13 5 +135 105 58 21 13.5 15 +79 59 43 6 12 10 +115 81 50 8 13 10 +91 78 45 10 17 10 +79 50 34 6 14.5 5 +136 78 45 10 12 10 +95 72 43 12 12.7 10 +78 56 38 6 13.5 5 +122 96 54 12 13.5 10 +142 70 45 9 3.5 3 +110 60 45 6 12 5 +103 74 45 9 13 10 +88 72 51 9 11.5 10 +105 60 43 6 17 5 +120 79 44 10 13 3 +150 74 48 12 12 5 +93 70 40 10 12 10 +125 75 45 10 13.5 10 +130 78 58 10 14.5 15 +120 80 45 13 12 15 +104 67 44 10 11.5 8 +105 67 45 9 12 7 +119 75 46 10 12 7 +99 57 42 6 12 10 +95 56 39 5 9 7 +89 60 42 6 12 7 +160 77 45 10 12 15 +90 60 42 6 17 3 +145 75 53 9 8 15 +155 60 40 11 7.5 5 +108 80 48 8 12 10 +115 76 45 10 12.7 5 +116 75 42 9 13.5 10 +151 111 64 16 14.5 10 +99 74 44 10 12 10 +96 60 45 6 12 5 +180 85 55 10 10.5 5 +126 64 44 7 8 2 +143 75 54 10 6.5 7 +370 111 60 13 8 5 +121 77 46 10 12.5 10 +150 75 51 8 12 15 +169 77 52 8 7 3 +125 74 46 8.5 12 5 +119 77 45 10 13 10 +145 75 46 10 9 15 +84 60 43 6 14.5 5 +98 68 44 8 10.5 10 +92 85 53 10 12 15 +81 60 44 6 13.5 10 +104 80 45 13 13 5 +130 75 45 8 11 10 +110 76 45 10 12 5 +72 50 34 7 17 10 +95 74 45 8 14.5 5 +95 64 45 7 17 5 +114 73 44 10 13.5 10 +129 64 39 9 13.5 5 +97 63 44 7 11.5 5 +97 72 43 10 12.7 10 +180 79 45 10 8 15 +110 77 47 10 13 10 +110 77 45 10 12 5 +95 60 43 6 9 5 +95 60 46 5 10.5 5 +129 76 48 10 12.5 5 +103 64 45 7 15.5 5 diff --git a/лр4/test.txt b/лр4/test.txt new file mode 100644 index 0000000..bd64c80 --- /dev/null +++ b/лр4/test.txt @@ -0,0 +1,21 @@ +-0.3,4.22468198 +-0.23,3.6806801 +-0.16,4.86193723 +-0.09,4.12182311 +-0.02,3.89129282 +0.05,4.77528678 +0.12,4.84650657 +0.19,3.29232057 +0.26,3.77839618 +0.33,4.16851703 +0.4,5.43651587 +0.47,4.74066998 +0.54,5.45091177 +0.61,5.23766541 +0.68,5.84027585 +0.75,5.79299791 +0.82,7.12448917 +0.89,6.11752856 +0.96,6.00190132 +1.03,7.26882794 +1.1,7.48272721 \ No newline at end of file diff --git a/лр4/train.txt b/лр4/train.txt new file mode 100644 index 0000000..1d56f41 --- /dev/null +++ b/лр4/train.txt @@ -0,0 +1,21 @@ +-0.2,4.10083261 +-0.14,4.75632474 +-0.08,4.16278839 +-0.02,4.94568077 +0.04,4.9964461 +0.1,3.67344585 +0.16,4.07405522 +0.22,4.12650853 +0.28,5.25101279 +0.34,5.69160283 +0.4,5.06788376 +0.46,6.07176274 +0.52,5.76661215 +0.58,5.76998646 +0.64,5.39647832 +0.7,5.46744837 +0.76,5.46450349 +0.82,7.23168494 +0.88,6.09781368 +0.94,7.0778812 +1.,7.05182585 \ No newline at end of file diff --git a/лр5/.ipynb_checkpoints/LinAlg_part3-4-checkpoint.ipynb b/лр5/.ipynb_checkpoints/LinAlg_part3-4-checkpoint.ipynb new file mode 100644 index 0000000..0b309fa --- /dev/null +++ b/лр5/.ipynb_checkpoints/LinAlg_part3-4-checkpoint.ipynb @@ -0,0 +1,875 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Сингулярное разложение и его приложения" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Напомним, что сингулярным разложением (SVD, Singular value decomposition) матрицы $A$ размера $m\\times n$ называется представление\n", + "\n", + "$$A = U\\Sigma V^T,$$\n", + "\n", + "где $U$ --- ортогональная матрица размера $m\\times m$, $V$ --- ортогональная матрица размера $n\\times n$, $\\Sigma = \\mathrm{diag}(\\sigma_1,\\sigma_2,\\sigma_3,\\ldots)$ --- диагональная матрица размера $m\\times n$, в которой $\\sigma_1\\geqslant\\sigma_2\\geqslant\\ldots\\geqslant0$.\n", + "\n", + "На самом деле, требование, чтобы матрицы $U$ и $V$ были квадратными, избыточно. *Усечённым сингулярным разложением* мы будем называть разложение\n", + "\n", + "$$A = U\\Sigma V^T,$$\n", + "\n", + "где $U$ --- ортогональная матрица размера $m\\times k$, $V^T$ --- ортогональная матрица размера $k\\times n$, $\\Sigma$ --- диагональная матрица размера $k\\times k$, причём $k = \\min(m,n)$. Далее мы будем работать исключительно с усечённым разложением." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Сжатие данных с помощью SVD = построение низкорангового приближения" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Введём *норму Фробениуса* матрицы как\n", + "\n", + "$$||A||_{frob} = \\sqrt{\\mathrm{tr}{A^TA}} = \\sqrt{\\sum\\limits_{i,j}a^2_{i,j}}$$\n", + "\n", + "Иными словами, это обычное евклидово расстояние на пространстве, которое получается, если все матрицы вытянуть в длинные векторы.\n", + "\n", + "Зададимся вопросом: как найти матрицу $A_{r}$ ранга $r$, наименее отличающуюся от $A$ по норме Фробениуса (то есть для которой норма разности $||A - A_{r}||_{frob}$ минимальна). Оказывается, это можно сделать с помощью сингулярного разложения:\n", + "\n", + "**Теорема.** Пусть $\\Sigma_{r}$ - это матрица, полученная из $\\Sigma$ заменой диагональных элементов $\\sigma_{i}$ ($i > r$) нулями, тогда $A_{r} = U\\Sigma_{r}V^T$.\n", + "\n", + "Это можно переписать и в более экономичном виде. Если\n", + "\n", + "$$A = \\underbrace{\n", + "\\begin{pmatrix}\n", + "u_{11} & \\ldots & u_{1k}\\\\\n", + "\\vdots & & \\vdots\\\\\n", + "u_{m1} & \\ldots & u_{mk}\n", + "\\end{pmatrix}}_{=U}\\cdot\\underbrace{{\n", + "\\begin{pmatrix}\n", + "\\sigma_{1} & &\\\\\n", + " & \\sigma_{2} & \\\\\n", + " & & \\ddots\n", + "\\end{pmatrix}}\n", + "}_{=\\Sigma}\\cdot \\underbrace{\n", + "\\begin{pmatrix}\n", + "v_{11} & \\ldots & v_{n1}\\\\\n", + "\\vdots & & \\vdots\\\\\n", + "v_{1k} & \\ldots & v_{nk}\n", + "\\end{pmatrix}}_{=V^T}$$\n", + "\n", + "то\n", + "\n", + "$$A_{r} = \\underbrace{\n", + "\\begin{pmatrix}\n", + "u_{11} & \\ldots & u_{1r}\\\\\n", + "\\vdots & & \\vdots\\\\\n", + "u_{m1} & \\ldots & u_{mr}\n", + "\\end{pmatrix}}_{=U_r}\\cdot\\underbrace{{\n", + "\\begin{pmatrix}\n", + "\\sigma_{1} & &\\\\\n", + " & \\ddots & \\\\\n", + " & & \\sigma_{r}\n", + "\\end{pmatrix}}\n", + "}_{=\\Sigma_r}\\cdot \\underbrace{\n", + "\\begin{pmatrix}\n", + "v_{11} & \\ldots & v_{n1}\\\\\n", + "\\vdots & & \\vdots\\\\\n", + "v_{1r} & \\ldots & v_{nr}\n", + "\\end{pmatrix}}_{=V^T_r}$$\n", + "\n", + "При этом\n", + "\n", + "$$||A - A_{r}||_{frob} = \\sqrt{\\sum\\limits_{i\\geqslant r+1} \\sigma_{i}^2}$$\n", + "\n", + "Если сингулярные значения матрицы падают достаточно быстро (а в реальных задачах часто бывает именно так), то норма разности будет малой при сравнительно небольшом значении $r$.\n", + "\n", + "На хранение исходной матрицы нам требовалось $m\\times n$ памяти. Теперь же, если мы будем хранить отдельно $U_r$, $V_r$ и диагональные элементы $\\Sigma_r$, затраты памяти составят $mr + nr + r = r(m + n + 1)$." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Разложение на компоненты ранга 1**\n", + "\n", + "Обозначим через $u_1,\\ldots, u_k$ столбцы матрицы $U$, а через $v_1, \\ldots, v_k$ столбцы матрицы $V$. Тогда имеет место равенство\n", + "\n", + "$$A = u_1\\sigma_{1}v_1^T + u_2\\sigma_{2}v_2^T + u_3\\sigma_{3}v_3^T + \\ldots$$\n", + "\n", + "Матрицу $u_k\\sigma_{k}v_k^T = \\sigma_{k}u_kv_k^T$ мы будем называть $k$-й компонентой ранга 1 матрицы $A$. Отметим, что слагаемые в этой сумме ортогональны относительно скалярного произведения $(X, Y) = \\mathrm{tr}(X^TY)$ (порождающего норму Фробениуса).\n", + "\n", + "Как нетрудно заметить,\n", + "\n", + "$$A_{r} = \\sigma_{1}u_1v_1^T + \\sigma_{2}u_2v_2^T + \\ldots + \\sigma_{r}u_rv_r^T$$" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Технические детали (SVD в Питоне)**\n", + "\n", + "Есть несколько способов сделать в Питоне сингулярное разложение; мы пока предлагаем вам использовать\n", + "\n", + "`import scipy.linalg.as sla`\n", + "\n", + "`U, S, Vt = sla.svd(X, full_matrices=False)`\n", + "\n", + "Обращаем ваше внимание на то, что `U, S, Vt` - это соответственно матрицы $U$, $\\Sigma$ и $V^T$ (не забывайте про это $^T$). Параметр `full_matrices` отвечает за то, будет ли сингулярное разложение полным или усечённым. " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 1. Сжатие данных с помощью SVD" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Загрузите картинку на ваше усмотрение." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "from PIL import Image\n", + "import numpy as np\n", + "from skimage import io\n", + "\n", + "img = Image.open(r'joker.jpg').convert('LA')\n", + "img = np.asarray(img).mean(axis=2) # это матрица из интенсивностей серого цвета; её уже можно подвергать SVD" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Нарисуйте картинку:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "import pylab as plt\n", + "%matplotlib inline\n", + "\n", + "imgplot = plt.imshow(img, cmap='gray')" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Постройте сингулярное разложение этой матрицы." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "from numpy.linalg import svd\n", + "\n", + "U, S, VT = svd(img, full_matrices=False)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Нарисуйте график диагональных элементов матрицы $\\Sigma$:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[]" + ] + }, + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "sigma = S\n", + "plt.plot(sigma)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Кажется, что они убывают достаточно быстро и есть надежда, что первые несколько компонент дадут картинку, близкую к исходной.\n", + "\n", + "Визуализуйте первую компоненту ранга 1. Ожидали ли вы увидеть именно это? Почему?\n", + "\n", + "Визуализуйте суммы компонент ранга 1 с первой по двадцатую, с первой по пятидесятую, с двадцатой по сотую, с двадцатой по последнюю. Сделайте выводы.\n", + "\n", + "**Важно:** пожалуйста, сделайте это с помощью только матричных операций, без циклов, функций `map` и `reduce`, а также специальных функций, находящих суммы компонент." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAisAAAGxCAYAAACju/aQAAAAOXRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjguNCwgaHR0cHM6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy8fJSN1AAAACXBIWXMAAA9hAAAPYQGoP6dpAADXk0lEQVR4nOy9ebRlZXkm/ux775nHOw81Yk1MhQIaFEkLYTAmBBO7g2mM0Sw6QTH8UgGiIVkrYqJFIB1NWloS0y5REkIn3U1iOsYG20hEtEWMAwUCBQU13vmee+Zz7rB/f9R6vnrPrr3P2fvM597vWatW3bP3/r732+8evme/02eYpmlCQ0NDQ0NDQ6NL0dfpAWhoaGhoaGhoVIMmKxoaGhoaGhpdDU1WNDQ0NDQ0NLoamqxoaGhoaGhodDU0WdHQ0NDQ0NDoamiyoqGhoaGhodHV0GRFQ0NDQ0NDo6uhyYqGhoaGhoZGV0OTFQ0NDQ0NDY2uhiYrGj2JH/7wh/jVX/1VnHPOOQgGg4hGo7jkkktw3333YXFxsdPD09BwjS9+8Yv4pV/6Jezbtw99fX3YuXNnp4d0FtLpND7xiU/gyiuvxMTEBKLRKPbv3497770XxWLxrONXVlbwsY99DDt37kQgEMC5556LT3/60x0YucZGwUCnB6Ch4RV/+Zd/iVtvvRX79u3Db//2b+P888/HysoKvvvd7+LP//zP8a1vfQuPPvpop4epoeEKDz30EKanp/ETP/ETWF9fx8rKSqeHdBaOHj2KP/3TP8V73/te3H777YhGo/jGN76Bu+++G48//jgef/xxGIahjr/11lvx0EMP4Q//8A/xpje9Cf/n//wf/OZv/iYymQx+93d/t4NnotGrMPTaQBq9hG9961v4yZ/8SVx77bX4+7//ewQCgYr95XIZX/nKV3DDDTd0aIQaGt6wvr6Ovr7TRu7rr78ezz77LF599dXODsqCXC4HAIhEIhXb//N//s/47d/+bXzjG9/AFVdcAQA4dOgQ9u/fj0984hO466671LG//uu/jr/6q7/C8ePHMTQ01L7Ba2wIaDeQRk/h4MGDMAwDn/3sZ88iKgDg9/sVUbn55psxNDSEfD5/1nE/9VM/hQsuuED9NgwDhmHgj//4jyuOM00Tu3fvhmEY+I3f+A21/cEHH4RhGPD5fDh58mRFmyeeeEL1993vfldtv/LKK3HhhRc6nturr74KwzDw4IMPVtUBZcsJ7Tvf+Q6SySR+8Rd/Eaurq2r70aNH8cu//MsYGxtDIBDAeeedhz/5kz/B+vr6WXINw8Df/d3fVcjKZrNIJBIwDAP/+T//Z7X97rvvVm3s/lnP4Utf+hLe8pa3IBwOIxaL4dprr8W3vvWtimPY5/z8fMX27373u7Z9fve738UNN9yAoaEhBINBXHzxxfjbv/1bW13J6wAA8/PzMAwDd999t6vzMQwDX//618+6FhI//vGP8R//43/E+Pg4AoEAtm/fjl/5lV9BqVSq2o5EpR58/etfrzrm97///RXHP/vss3jnO9+JwcFBBINBvOENb8AXvvCFmnIikchZRAUAfuInfgIAcOzYMbXt7//+72GaJn71V3+14thf/dVfRaFQwFe+8pU6zlRjs0OTFY2ewdraGr72ta/h0ksvxbZt22oe/5u/+ZtYWlrCww8/XLH9ueeew7/8y7/gQx/6UMX2oaEhfOYzn6mYyL/85S8jlUo5yojH4/jzP//zim33338/hoeHXZxRc/Cd73wH1113Ha699lr8zd/8DQYGTnt35+bmcPnll+Oxxx7DH/7hH+JLX/oSrrnmGtx5550VxIsYGho6K67gC1/4Anw+n6Psr3zlK/jWt76l/n3+858/65iHH34Y73znOxGPx/E3f/M3+NznPoelpSVceeWVePLJJ+s653/5l3/BW9/6VqRSKfz5n/85/uEf/gFveMMb8O53v7sm2bPDf/pP/6niPCYmJvAzP/MzFdsuueQSx/Y/+MEP8KY3vQnf/va38Qd/8Af453/+Z9xzzz0olUool8t1naMXHDx4sGKs3/rWtxAKhSqOeeGFF3D55Zfj0KFD+C//5b/gf/2v/4Xzzz8f73//+3HffffVJfdrX/saAFQQ/2effRajo6OYmJioOPaiiy5S+zU0PMPU0OgRTE9PmwDMX/qlX3Ld5m1ve5v5hje8oWLbBz/4QTMej5uZTEZtA2DefPPN5vDwsPkP//APavtP//RPmx/+8IdNAOaHPvQhtf3zn/+8CcD87d/+bXN8fNwslUqmaZrm8ePHTZ/PZ/72b/+2CcB8+umnK8ZywQUXOI71yJEjJgDz85//fNVzouwjR46Y3/nOd8xEImH+h//wH8yVlZWK437nd37HBGD+v//3/846f8MwzBdeeKFC7m/91m+ZPp/P/MEPfqCOPe+889T5//Ef/7Ha/tGPftQEYM7NzVX0/fTTT1ecw9ramjk1NWXu37/fXFtbU8dlMhlzbGzMvPzyyz33aZqmee6555oXX3zxWed8/fXXm5OTk0oWdSWvg2ma5tzcnAnA/OhHP3qWfk3TNHfs2GG+733vs91nh5/6qZ8yk8mkOTs767qNHX72Z3/W3LFjh+vj/+Vf/sUEYP7d3/3dWfsikUjFOfzSL/2SGQgEzKNHj1Yc9453vMMMh8NmKpXyNNYf/OAHZigUMn/hF36hYvu1115r7tu3z7aN3+83f/3Xf92THA0N0zRNbVnR2ND4zd/8TXz/+9/HN7/5TQCnsxoeeughvO9970M0Gq04NhgM4uabb1bWhZdeeglf/epX8cEPftCx/3e9610YGBhQ7pMHHngAV1xxBc4//3zHNqurqxWumnrx3e9+F9dddx2i0SgefvhhZVEhvva1r+H8889Xpnri/e9/P0zTVF/FxNTUFH7hF35Bnf9Xv/pVnDhxAu9973vrHuMLL7yAkydP4r3vfW+FuyMajeLf//t/j29/+9tnuenW1taUjlZXV7G2tlax//Dhw/jxj3+M97znPQBQcezP/MzP4NSpU3jhhRc89dkI8vk8nnjiCdx4440YHR1tWr/Nxte+9jVcffXVZ1kl3//+9yOfz5/llquGV199Fddffz22bduG//bf/ttZ+2WwrZd9GhpO0GRFo2cwMjKCcDiMI0eOuG7zzne+Ezt37sR//a//FcDpGIZcLneWC4i49dZb8fWvfx0//vGP8V//63/FO97xjqqppAMDA/jABz6A+++/H+VyGX/5l39p62IhDh06BJ/PB5/Ph3A4jIsuugh/8Rd/4fp8JN7znvfgoosuwqlTp85yRQHAwsICJicnz9o+NTWl9ltx22234eGHH8bS0hLuv/9+W1LnBZThNI719XUsLS1VbJ+YmFA68vl8ePOb31yxf2ZmBgBw5513Vhzn8/lw6623AsBZcS9vfvObK46zuigawdLSEtbW1rB169am9dkK1HM/2OG1117DVVddhYGBAfzf//t/zwqWHR4etu0rl8uhXC7r4FqNuqBTlzV6Bv39/bj66qvxz//8zzh+/LiryaGvrw8f+tCH8Lu/+7v4kz/5E3zmM5/B1VdfjX379tkev2PHDvzsz/4s7r33Xjz66KNnBWza4dd//dfxh3/4h/jwhz+MQCCAd77znXjooYdsj921axceeeQRAMDy8jI+//nP4wMf+ADGx8fxhje8oaYsiRtuuAF/8zd/g9///d/Hhz/8YVx11VUVAbzDw8M4derUWe0YEDwyMnLWviuuuAJ79+7FRz/6UfzTP/1Tw/EFjN1xGkdfXx8GBwcrtn/1q19FIpFQv59//nn8yq/8ivrNcd91111417veZSvXen2/+MUv4rzzzlO/l5eXcc0113g8G3sMDQ2hv78fx48fb0p/rUI994MVr732Gq688kqYpomvf/3rts/g/v378cgjj2B6erqCFP7oRz8CgKpB5hoaTtCWFY2ewl133QXTNPFrv/ZrtoGLKysr+Md//MeKbf/pP/0n+P1+vOc978ELL7xQ1fIBnLYuPPjggxgfH8e1115bc0xjY2O48cYb8Wd/9mf4wAc+gP7+fsdjg8Eg3vjGN+KNb3wjrr76amXx+c53vlNTjhV//Md/jIGBAXzsYx/DBRdcgJtuuqmiQNfVV1+N5557Dt/73vcq2n3xi1+EYRi46qqrbPv9jd/4DXz605/GVVdd5Ujq3GLfvn3YsmULHn74YZiiSkIul8P//J//U2UISbz+9a9XOnrjG99YQTLY5549e/CDH/yg4jj5LxaLVbQ577zzKva//vWvb+i8JEKhEN72trfh7/7u786y6HQTrr76anzta187K3vti1/8IsLh8FkWLCuOHj2KK6+8UgW679ixw/a4d77znTAM46wsowcffBChUAg//dM/3diJaGxKaMuKRk/hLW95Cx544AHceuutuPTSS/HBD34QF1xwAVZWVvBv//Zv+OxnP4sLL7wQP/dzP6faJJNJ/Mqv/AoeeOAB7Nixo2KfHa6++mr83//7f7FlyxbX/vX77rsP73vf+86KD7GiXC7jxz/+MYDT8TPMnrnssstcybGDz+fDX//1X+OSSy7BRz7yEfzZn/0ZAOC3fuu38MUvfhE/+7M/iz/4gz/Ajh078E//9E/4zGc+gw9+8IPYu3evbX/vec97sGPHDuzZs6fuMRF9fX2477778J73vAfXX389brnlFpRKJfzxH/8xUqkU/uiP/qiufv/iL/4C73jHO/D2t78d73//+7FlyxYsLi7i+eefx/e+972zUrBbjU9+8pO44oorcNlll+F3fud3sHv3bszMzOBLX/oS/uIv/uIs8iTx3HPP4bnnngMATE9PI5/P43/8j/8BADj//POrxj95wUc/+lH87//9v3HVVVfh93//9zE0NIS//uu/xj/90z/hvvvuq7BmWTE7O4urrroKp06dwuc+9znMzs5idnZW7d+6dauyslxwwQW4+eab8dGPfhT9/f1405vehMceewyf/exn8fGPf1y7gTTqgiYrGj2HX/u1X8NP/MRP4FOf+hTuvfdeTE9Pw+fzYe/evbjppptsLSfvfve78cADD+CDH/ygq7oWP/VTP+VpTJOTk7bxAFa89NJLylIQi8Wwa9cu/MVf/AXe+c53NlQIbN++ffjkJz+JD37wg/jpn/5pvOMd78Do6Cieeuop3HXXXbjrrruQTqfxute9Dvfddx9uv/12x76CwWDTXCQAcNNNNyESieCee+7Bu9/9bvT39+PNb34z/uVf/gWXX355XX1eddVV+M53voNPfOITOHDgAJaWljA8PIzzzz8fN954Y9PG7havf/3r8Z3vfAcf/ehHcddddyGTyWBiYgI/9VM/Bb/fX7Xt3/7t3+JjH/tYxbZf/MVfBHCaYLAWTKPYt28fnnrqKfzu7/4uPvShD6FQKOC8887D5z//+bPqsVjx3HPP4ZVXXgEA/PIv//JZ+63j/MxnPoMtW7bg05/+NKanp7Fz50782Z/9GW677bamnIvG5oOuYKuxKXDHHXfggQcewLFjx9paA0VDQ0NDo3Foy4rGhsa3v/1tvPjii/jMZz6DW265RRMVDQ0NjR6EtqxobGgYhoFwOIyf+Zmfwec///mG0nA1NDQ0NDoDbVnR2NDQXFxDQ0Oj99HR1OXPfOYzOOeccxAMBnHppZfiG9/4RieHo6GhoaGhodGF6BhZ+e///b/jwIED+L3f+z3827/9G37yJ38S73jHO3D06NFODUlDQ0NDQ0OjC9GxmJXLLrsMl1xyCR544AG17bzzzsPP//zP45577unEkDQ0NDQ0NDS6EB2JWSmXy3jmmWfwO7/zOxXbr7vuOjz11FNnHV8qlVAqldTv9fV1LC4uYnh4WC+KpaGhoaGh0cUwTROZTAZTU1Ou6lzZoSNkZX5+HmtraxgfH6/YPj4+junp6bOOv+eee84qmqShoaGhoaHROzh27FjdC352NBvIahUxTdPWUnLXXXdVVNxcXl7G9u3b8dhjjyESibR8nBoazQA9rvIel15Yu3vf6qWtZkl0OtYwjLP21dOv7MfpeKdnuB65buBVnleZ7N/Necv9ta5rtbaU50XvGhrdjFwuh+uuu67qshO10BGyMjIygv7+/rOsKLOzs2dZWwAgEAggEAictT0cDiMSiTi+IJzCcazHVzvWqX21tp2U7aWtHEenx90LOnPzu9q4691ud4wd3BABt+deayxuJ223st2cu12/bkmE2/7cjtPp+EbIivVYJ7JS677ZTM9mNdm1+tuo79JabTshuxlkuyNkxe/349JLL8Xjjz+OX/iFX1DbH3/8cbzzne903Y9hGBUnb1VELcVUa+tGdrW2nZTttq2b362SvRl15nYScLK81As3L/FmfrE79WU3Dqe2Xl5ujV5Pu/31TnrNgBt5tbZvlmezVvt2jbuTsputs1a0bcb7pWNuoNtvvx3vfe978cY3vhFvectb8NnPfhZHjx7FBz7wgU4NSUNjU6ARy1Kzx9FMkqShobFx0TGy8u53vxsLCwv4gz/4A5w6dQoXXnghvvzlL2PHjh2dGpKGRlvRa9V1GyUu9ZirWwE3JMmtW6oZoF69fIlraGw29OTaQOl0GolEAk8++WRH1npp5ddmK9HJcfeqzlqBVsSsuA0k7eaYFTdj0zErzX+O9LPpHfpd6g3ZbBZXXHEFlpeXEY/H6+qjp9cGssastFt2L6KT4+5VnTUD9bxcvLyUagX0uSUCnXgJ8r7wGtvTLLl2273ErLQbrXiONvOzWS/0u9Q9mjHejq4NpKGh4YxmTZDdNNHWgpO1qdkfJtX66rS+em0i0tBoB3rasmKaZsdfLBoa7YRTbEMznoNG+7Br7yYWo5rcRrKW3PTrpj/Zj/V8vOrMjdxafep3nkavoRn3bE+TlU66gTQ0vMAppsTrQ+zWddGonHpQb0p0rcm/3vHX0kk9/dilpzY7cLje1GUNjW5FT6cuNwPNsqzU88KpV26jE0cjwXbNnLS0zhpv3wtfyF7Ov97zobWinXpqlmWlFajHstIt7wWv2KzvhUb66kWdNUNXOmYF9Zty2yGrWvt2jrvRvjarzto1CXhxpTSrXysamcRbSUiaiW61anTLe8ErNut7oZG+elVnjaKnLSvaDaTRS2hllkursoGa6apye3wjcSrWdvW4gTqdDaTdQBobDTobSEOjh1FrIm3npFRvnZJG23SiEJqe7DU0eg89bVkBKn3Itb6GuM16vJsvJydfXbNlN3vc1n7YXuusOuza1ztua5ta4LHN+pp300+rLAe1YjzcxGfY6bOdY2q3udttzIqTRaqX3wtuLHvNfDY3s87sjm2VzprxDPU8WZEPrPXhtXshOR3v5kXoRVYjsps9brd9tUJ2L+usWbJ7Ba1wd3jVdT1um3rQTPLTbjiNeyO8F9w+S/pd2ls6a8az1tNkxTR1nRWN3kSz79taMQ6dtK54gd1YmxXDYkWvEpZuuE4aGl6gLSsaGj2KVlgxnNALk5vbMfYiudDQ0GgcmqxoaLQZjaYeygm7Wl+NWA68tJVxJXb7mola8Rpyn1drkpvzdaN/tzEvTlakaufWC8RTQ6MV6GmyYhg6dVmjd1AtwFhCBrTVcoE4TZxWv7LboGKnsbhpZw3Eqza+ajLl8db2XuKDqo29mlw7mU4kqVpAoltZ1mPttjnJ19DoBeiYFR2zotGDcJvt4fTVXu3L2+64eiL2vbaVxzplDtSS6Wa/0/nbEaVaVifC2raaZaQey4p1jJTpZmx28jU0eg2bPmZFW1Y0egl2E1Uta4Ob4FK7SdbJslLrWLu+3aYq1rKseLE4eIG07DiN3e54p21urDnWY92kf1aTLeU4WVb0u06jV9GMe1cXhdPQ0HBEp77kO201tcpv5VjaWatCQ6NXocmKhkYb4CX4tBkTtZe+5TbrfrduFbeya43Fa59exlXv8bXaNYtEaDKioeEMTVY0NLoU7Z4E25HN42YMdhaNZrpAavXlNptHQ0OjfdBkRUOjy1AtvsFrH61u02j/tapn1mPZaTbaFSuiY1I0NJyhyYqGRhvQ7omoWYGszSQ9bi031VKRvWx3gttU7HZDW3A0NJzR09lAGhq9gla7FtxkDfUSmAHjtTaLW3Rz3RJNWjQ0zoa2rGhodABu6mx4mbTc1F6phW6aJL0Uc6t33G4LwzUCL/00w/2nobFRocmKhkYb4LXyaqM1hGr1XU1ms9wttdq7kdXouKqdq9fx1nNcPUX1Gh2PhsZGRE+7gTpdi0FDo17Um4rrVBysWqVXN/VCnNxIXmqNOFWwdVMZtlafdmOTx3ipYFsrnsdLBdtax9eDVqdIa2i0G824d7VlRUNDoynwYj1ql/xelNHN8jU0OoWetqxoaPQiWh1cK7fXO7nV07aT9UnqDZj1mjXl1npTTY6U59W6pK0rGpsV2rKiodEmtMJt2cyYiHrlt7uYXLUA5HZM5q2smKvJiIaGPXrasqIXMtToFVgXquM2O8j4i1opyW4WPazWn51cOznV2rht7zbDx621o5a8aufrtt9a7ZyuUT3nwN9OCxnW6ktDo1uhFzLU0OgReI3naNWkZEfw5Tbrfqe/a8lws71WZpJbeNWV20wgt6nE7Upz1kRFYzNDkxUNjTbAq8uiVe4ArwsZ1hMv0YyFDBs5tt7xuZXXqPx6+9EuIo3NjA1JVuopqmVt26jsTrRthmytM++yu3US8Tq+Tp2HlRDZEaRmWxW8EMVWxqi0on0z++rUs9lJ2c0a92Z7l7YaG5KsNFIJstmFr9rZthmytc68y27nROoFXsbXyfivaq6metxQzRxPPXLrHWcr7qdefTY7KbtZ495s79JWY0ORFX6VWZmtmy9ouza12tp9ETr102zZ1vZ2pvx627qV7SRP66w5aJd7gcd0i2XFbl87x9cpy4rb+9+ri6qa5cpOvjyuXe9SuzHX+2w2Itvu2Ha/S922rXW92qWzRmR7QU9nA1nh9EXkpbS20/+15LVbttM4vLSr1raecbuRv9l11gnUygLqFlQbY7N128pr1ai+a7Vvxr1a69hefzbrld2I/G6cf9ygk9fLCzYUWdHQ6FbYTUBOk5J82Oud9JxeGNwu+631QuSxbifharKryW3UfdKs4636d0MemkFOvIxLQ2OzYUO5gTQ0NjP0ZHY2tE40NDYGPJOVf/3Xf8XP/dzPYWpqCoZh4O///u8r9pumibvvvhtTU1MIhUK48sorcejQoYpjSqUSbrvtNoyMjCASieCGG27A8ePHGzoRDY1eQ7Wv8Xq+1KvFfsjt1WIy7Pz1XsfkxsfuZoyNyqu1r1afzZDvpb3buAYNjc0Iz2Qll8vh9a9/Pe6//37b/ffddx8++clP4v7778fTTz+NiYkJXHvttchkMuqYAwcO4NFHH8UjjzyCJ598EtlsFtdffz3W1tbqPxMNjR6DW390Pf1Vc8XUyrhx6qdeH7bT9lpjbFReI7DTg9vzakRmI/s1NDYyDLMBum4YBh599FH8/M//PIDTzH9qagoHDhzARz7yEQCnrSjj4+O49957ccstt2B5eRmjo6N46KGH8O53vxsAcPLkSWzbtg1f/vKX8fa3v72m3HQ6jUQigW9+85uIRqP1Dl9Do22wi9Wwi2GR253iXNzIkMfKftzGXjiNsdY4rO2rjc+pL7fxNLXkVZNZq28v513r2ro9Bx7L62B3H2jCotGLyGazeOtb34rl5WXE4/G6+mhqgO2RI0cwPT2N6667Tm0LBAJ429vehqeeegq33HILnnnmGaysrFQcMzU1hQsvvBBPPfWULVkplUoolUrqdzqdBtC8dEavAXKNBNQ1M1OgnePupOxeHXej7e3auQnEtB7bLndGtTHUK9d6DrUIRjOsMc1y67SqvVNQdqfu8Ub62qzvhUb66kWdNUNXTSUr09PTAIDx8fGK7ePj43jttdfUMX6/H4ODg2cdw/ZW3HPPPfjYxz521nYvpuJaaHZGQavaWtu3c9ydlN2r42b7Zr2MvIylnvNsNmFxMwY32U9e++kkWk1w3bij2n2PN9LXZn0vNNJXr+msGbpqSTaQnVnXzdeV0zF33XUXlpeX1b9jx441bawaGt2GThAGDQ0NjW5GUy0rExMTAE5bTyYnJ9X22dlZZW2ZmJhAuVzG0tJShXVldnYWl19+uW2/gUAAgUDgrO2tqJLnBq34Am0HOjlurbPOoZNuoGbJbXbMRitjQDrhBmoE+r3gHVpn3tB1bqBzzjkHExMTePzxx3HxxRcDAMrlMp544gnce++9AIBLL70UPp8Pjz/+OG688UYAwKlTp/Dss8/ivvvu8ySvmW4gr+jVr9VOjnuz68wuANYp/sCpTT2wyvESuFvPi9FLX24Ddatdg2ab0N3oq5Hj3Yyv3sDgRmR2Cpv9vdBrsutBM8brmaxks1kcPnxY/T5y5Ai+//3vY2hoCNu3b8eBAwdw8OBB7NmzB3v27MHBgwcRDodx0003AQASiQRuvvlm3HHHHRgeHsbQ0BDuvPNO7N+/H9dcc03DJ9TL8BIguJFk9yq8Bru62VZte7PgZiw8r3rG4qQXNwHD1mPcBNh6vXdrZerYjcFtfxrdAf0+845u15lnsvLd734XV111lfp9++23AwDe97734cEHH8SHP/xhFAoF3HrrrVhaWsJll12Gxx57DLFYTLX51Kc+hYGBAdx4440oFAq4+uqr8eCDD6K/v9/TWDrlBmolOnk+G02X7UAzM306MY5uGEOtl6Tst9Mv1HbI1+SoOdB68o5W6awpFmKzB6+orrOi0Yuwsw7YfeXX6wJwso5Iy4Rbd0YtV1Q1900t106tvty6iuSxXmS6IRtObp1alhi7a+gmuUAeS3l2KaLd/OWroeGErquz0m5sRMuKxuZBq10sXuV4cVXV6kdO2l4m61r7mzFZN9sN1Gxoy4rGRkPXBdi2G50MsNXQ8IJmFpBy2l7NctHJzAWvx7gNRG4UbnXZLv3ZWcKqHaeh0Svo2jorGhoalbB7WKtNlo0Sca/ZM1KmU9GnRgtAudWBncxq+qgnG8hNRpAmBRoa3YOetqxoN5BGr6IZbptqbayumFr9u8kG8uJO8pINVKsvK9wWnXSTbeXVDVQre6kRWDOfqh2nodFL0G4g/fWj0SNotWujW91AbuDFDeTlea+lk3r6sbZrpm61G0hjo0K7gTQ0OohGJ6l2pcB2ezo8LaTVLKXN/DDx2k+79NfNhFJDo9PYkGSlkZd0oxkRzZBdr+m9kSwGrTNvbRtt00g7t325qf7aaniJc3EiJG7IjBc0s69WoNX3RS+8F1rxPtvo79JG7+lueJdWQ0+7gZzQyEvaSyBkq2Q3K6ix3ePupOxu15kXdwGPradNvXBT46UVcLoG9bh9GpHpJN/ud6vRCtdSrW212rf7vdCKcXfje6GZsht9VjqpMzfYkJYVDY1egNeMnXb03e5sILfjqEdeI2infLeTm45V0djM6GnLSjebcjU0qqHZ2UB2ffRSNpAXy04ns4Fq9efmeKf2taxpXq1tGhrdAp0NpLOBNHoIdpOkU6xJMycmN/1Us4Z4HUM9JnPrby9uIK9jd2vBkGPwooNmuOR0NpDGRkIz7tmeJivasqLRq3BjWXGyRLQim8WNZcVtH1arTrXxerVayLHJY7zopNmWlWajHp1oaHQztGVFW1Y0egjNsKzUG7TXDsuKHHetft3udyu3mW3kvk64XrRlRWOjQVtWtGVFo0fRbMtKtWN72bJiByfLilWWGx23wrLS6Dup1fFMGhrthrasaMuKRg/BbTpstQnXiwVEZpl0g2XFq6XIjnxUS5G0i39xo2OnfW5jVqz7Wxmzot93Gr2IZty3GzJ1uVe/Pjo5bq2z1sr28rXeCYuhtIq0yjLgJgvJOgan/93IqzXGZlkwmn2tuulZ7KaxeEGvvBe6Cd0+7g1JVnr166OT49Y6a61sp6yXRvvtRjSzRowbvdUrz227dr/Eu+n6d9NYvKBX3gvdhG4f94YkKxoa3YZu/2pxQr1Wi3ai1fK6/SWuobEZoMmKhkYb4NUi0EzrhJfjrXFgzcy08aIDu3F46bfW+NxkKbntV5MZDY3Wo6cDbDU0NiKaYSmopx6LlF1PNlAt2Y1kJdUjrxHIcei6JxoanYe2rGhodBn4Vd+KL3a7fqtZMOqxsri1gDhZWryee6v11I5aMRoaGtXR05YVRvTbfQU6pUnaHe811VAeX02OU1uvsp3k1TNuytY6cz9uyq5XZ9Y21bZV214NbjNb3I7D7lzdjsutZcWqx1rHyOPqkVdNrpt2Tmh3NpD1Xm72s2kdQ7OfzWqym/leaOf7TPbV6Li9ym6XztzIdkIznpGeJiu1/Ou1fOSN+OZrtfXyNeZGdrPGXau91pl32W7OxctLpRbJcRqf0yTsltzV6tfty8lNX07HNnptaslzI8Or/r1ONk7tpSWn2rjd3NeNPJtufldr303vhXa9z9zKdjMOr7J7QWf1PNdWaDeQhkYXohvjIBodU6ctFq1CtXG6eUm38+tUQ6NXocmKhkaH0Ew3ULP66JYJ0cs4WkGC6GJuFN2iTw2NXocmKxoaHUI190WjZlMvfbs16zZ7TLVktcrE7NaF2E4TdzfJ0dDoRmiyoqHRZWjGV301q021IFa3gbrNGFMtWa1yj7QzILaZBENbaTQ2M3o6wLZZploNjXbDrSvCbpvbCZDHepXllPnktg9r+2rjdZv5QtTqy21wrDWTo5rMRshQK66Xfudp9Bqacc9qy4qGxgZAPVkvvYhemKhr6b0XzkFDo9vQ05aVZvj2NTTaBTd1RbjP6Svba5purX124/Ga9mw37lrjrba/Vh0Ut301krrstmZGPfAq32t7DY1uQzPu2Z4mKxoavY56J9RafTlN3HYkyUuArZsCUl7aOx3nFo1O/G779XJeXsbXzGM0NDYytBtIQ2MTo9syXjQ0NDTsoMmKhkYH0Uz3Qj19NZJx0w2xF90ejNos+Z0+Dw2NTkOTFQ2NLkMrstxkpo5dtku92UlejvGaZeM2pdor6s1wqqeIn9sKtm6ugSYsGpsZmqxoaHQpOjE5dUs5AC+xMF7hhUA0Ci99aFebhoYzNFnR0GgD6nGjNDJ5dZJwNFoq386i0sxidd1AxuzQrePS0OgG6GwgDY02wClzplX1UWpl2jQjG6ge2fVmA9W7DIDXjCXrMW7PtxlEo540bw2NzQJPlpV77rkHb3rTmxCLxTA2Noaf//mfxwsvvFBxjGmauPvuuzE1NYVQKIQrr7wShw4dqjimVCrhtttuw8jICCKRCG644QYcP3688bPR0NAA0Fo3ioaGhka74YmsPPHEE/jQhz6Eb3/723j88cexurqK6667DrlcTh1z33334ZOf/CTuv/9+PP3005iYmMC1116LTCajjjlw4AAeffRRPPLII3jyySeRzWZx/fXXY21trXlnpqGxyVDNQqJdDBoaGr0Mw2zgLTY3N4exsTE88cQT+Hf/7t/BNE1MTU3hwIED+MhHPgLgtBVlfHwc9957L2655RYsLy9jdHQUDz30EN797ncDAE6ePIlt27bhy1/+Mt7+9rfXlJtOp5FIJPDNb34T0Wi03uFraLQVdgXbarlFvK6NY3ecdFPUU7xMjrvamjo81staQI1afOpZe8iLTGsl4WrnLfd7rcIrz4PyrHrX1jGNXkU2m8Vb3/pWLC8vIx6P19VHQwG2y8vLAIChoSEAwJEjRzA9PY3rrrtOHRMIBPC2t70NTz31FADgmWeewcrKSsUxU1NTuPDCC9UxVpRKJaTT6Yp/Ghq9jlZaO+oNOrVmwTQzfdhLkLHdOJpZs8RNmnAjNWi8jsfu/2bL0dDoZdRNVkzTxO23344rrrgCF154IQBgenoaADA+Pl5x7Pj4uNo3PT0Nv9+PwcFBx2OsuOeee5BIJNS/bdu21TtsDY2uQTd9Kcuvei9r+zRLrt126ziaNRY3fXmR12wdddN9oaHRLaibrPzGb/wGfvjDH+Jv/uZvztpn5y93sxKp0zF33XUXlpeX1b9jx47VO2wNjY6gHqtCO7+k3RQ/89pXvcfK8+9U6rJb2fXI19DQ8I66Updvu+02fOlLX8K//uu/YuvWrWr7xMQEgNPWk8nJSbV9dnZWWVsmJiZQLpextLRUYV2ZnZ3F5ZdfbisvEAggEAictb1bClhpaHhFvfetl9gFa7xFPWNqBvFw86HiZr+b+BQvugHcxQl5Ravb63eeRq+hGfesJ7JimiZuu+02PProo/j617+Oc845p2L/Oeecg4mJCTz++OO4+OKLAQDlchlPPPEE7r33XgDApZdeCp/Ph8cffxw33ngjAODUqVN49tlncd9993kafDNNwxoarYZd0GWtAFAvAalOgaBSltcAUGuf1V46teqjuK2z4hXShWW3z2tQr1cCU201arc1XewCbJ3GpN95Gr2GZtyznsjKhz70ITz88MP4h3/4B8RiMRVjkkgkEAqFYBgGDhw4gIMHD2LPnj3Ys2cPDh48iHA4jJtuukkde/PNN+OOO+7A8PAwhoaGcOedd2L//v245pprGj4hDQ2NzmGjZa1YSUQj7Zs1Dg2NzQhPZOWBBx4AAFx55ZUV2z//+c/j/e9/PwDgwx/+MAqFAm699VYsLS3hsssuw2OPPYZYLKaO/9SnPoWBgQHceOONKBQKuPrqq/Hggw+iv7+/sbPR0NjEsGbPVLPQWNvpibA2WqUn7dbR0KiNhuqsdAqss/Lkk0/qOisaGwZuSrzXqvNR61i3j3utsdTqu5bryas8J9mNxp7U086Nm87J3VXLFeh0bm5dcRoa3YhsNosrrriioTorPb02kI5Z0egl2E2sXmNWnFAtHsQNcXCzno+bmBWr9aFazIqd3Hqe52pjB7wXorPqv1oMildSVy2uplrMimyr33kavYZm3LMbctXlXv3y6OS4e1VnnUQzMmWcjm00082poJpTv3bpwnb9eJVda7udPKfUZS/91pJZa/xe9N9oWrVOkW4+tK68o9t11tOWFSf06pdHJ8fdqzrrJLzozMmq4PQF7TXtuNrY3PTjxrJSj2yvx9pZNWr12cqibO18getnsHnQuvSObtfZhrSsaGj0Olo1Adu5TptZqbWZpKJReU77GyFTXo9x297NeXT7ZKKh0UposqKhsQng1tXQLDntQre7TprhSvLSj4bGRoUmKxoaHUKjsQ7N6rtZE2qz29c7zmaOw0vMSb1ol/41NHoZG5KsNCswsddkNwKts9bKrmec7Zyc3QTYNlOeVa7dOGRfrSR2TmOq1xpV73haYf3q5WezU7J7ddydlN2O9/CGJCuN+HYb9Qt3UnYj0DprrWyvsRPNjFGwBtvaxaxY/7kZoxt51bY7ybOTX00fXmNGvMaHeI2LadXz0Mxr0Y72vSq7V8fdSdnteA9vSLKiodHraNWXitdU3lZaVupJRfZ6fKNWjmYf2wi0G0hjM6OnU5cbrUWhodEJuA2mbFVwphvC0oovpWpyneQ5nZub8bkhQ3b9NBor02pTvn7nafQamnHP9jRZ0el8Gr0Eu4nZqc5Ktf1OxztNwnYVWN2SE2tbL+Op1let4zjGRlKHa1WCddOfm3o3dudVz8tZV7DV2KjQFWw1NDRcoZ1F1ZqFVtVZ6Tb0whg1NDoNTVY0NDqEdqYuS9dSNTdHJ8bUzD7d7G+3W8dt/9r9o6HhjA1JVhpJAezl1LFmyNY68y7bbWpwtd/19usGXlKXrce3I3XZaSzWMTldr3rHWC2mxcu90YrU6W7pq9ffC50ct9ZZc9HTMSu1Xjjyf6/9NjquTrRtlmytM+9tG52gvbS1ug265YvbiUjUcnPUEyDsFBjb6nV93MhwQ0S9uH7aSR6rte/V94LWmfe2zR53M57FniYrOsBWo5dgN1FVC6S021+tbog8tlqAbS2Z1u212lqPdapRYte+Gc+vU+BptfG6jeHh+TiRDCfd1yPXqb2dXjU0egk6wFZDQ0PB7QTc7CJm9aIdcuspCtcp9GIQtIZGu9DTlhUNjV6H3Vd4LXNqPRNXt7iKmg0vGUP16K4d6cKaiGho1IYmKxoabYC1tPz6+rr6e3V1FYZhYH19HaVSCaVSCeVyGaVSCevr6/D7/RgYGIDP50MgEIDf70d/f/9Z7oq+vj4lo1rArNWlISdx9mHF2toaVldX1bH82+/3VxCuvr6+ivPt6+vD+vp6xTikXOsY7dxEdu5eKc/an2EYtvqh3tfX17G2tlYxHklKqhEUq3uG5yjHsbKygnK5rM6bx/X391cct7a2hr6+vrOCiAcGBhAIBLC+vo7V1VXVj/VaaWhsJmiyoqHRBhiGgUAgAJ/Pp8iIYRhYW1tDNpvF6uoq8vk8FhYWsLi4iEKhgFKphHA4jPHxcfj9foTDYYyMjGBgYEBNkpKY9PX1YW1tDWtra0qmJAuAPXGxTtQ+nw/9/f0AThMpTpgkKOvr6ygWiyiXy0gmk/D5fEpWIBDAwMCAmoRXVlYUOZD9m6ap+pX/rGSKEzzJmiR45XIZKysr8Pl8CAaDSi/WCZ59SdJkmqYaE1BJeqhTkpD19XUMDAyoNnKcbDcwMFAx1nK5rPoql8tYXV3FwMAA/H5/xfn7fL4KfZHA+Hw+RRBXV1cBQF0TDY3NCE1WNDTaDH7Vr6+vY2VlBaVSCYVCAdlsFplMBqVSCYZhIBKJYHh4GCMjI+jv70cgEEAkEkEwGFSTn9U6wgkOQIV1QVpcOOlJ6wL74GTJSdg6WXLCDwQCAICBgQE12fb396tJ2zAMrKysVJAdHkPZdoTCGlvDMVuPBU5bSUgKaG3q7++HaZoolUoVpM1KgqxWKGkd4rGSlFj1ZLUWkbhQR9Rhf38/1tbWsLKyUnFt2AeJCXXIc8rlcmcROvbZTGhLjXdonXnHps8G0tDoFdDFs7KyoqwN/BcKhTAwMIBIJIKxsTEAUBOv3+9XrhZOVisrK8pqYQUtF/yb7SRqZZpIy4SdlQM4bYkIh8MYGDjzCpGTMduybxIr0zTPcpHIPqyTAAkDgAprBQA1yQNQZMCunSQ6Uid2mTx2pMRqgeL5y/Y8b2mVIYLBIPx+f8XYJeGh5UW6CO3002yiIsej4R5aZ97RDJ1tGLJix3blNic27JTu6UaO/CLzuq3auN2cQzU5du0blW3dTrRbZ04ppLXk1ZJj175ZOpOxCD6fD+l0GsViUbl+5ufnsby8rGJAwuEwIpEIwuEwgsEggsGgcq9wYpPxD/J/Tmic8AzDgN/vr5j8aN0ol8sVFg5rH2xHNw5wmpBQtmmaCIfD6Ovrw+rqqjonkjESJ2n1WFtbU5Yk6qO/vx8+n6/C2kG9yT45ofN4ntva2hrK5bLSMd1hkhAS/f39ijzQAiTPUZITKZdxQ9Y4FalvqXfqxzRNBAIBJYf/MzZJupDYPwktxyivjbT0OD2bbu5xu/vV7X3fyHuhnmezFe9Su+316MztNq2zTW5ZsTPPSnOu9cupmsKsx9p9dVllW2U63VB27azb3I7b6XxrPQhO25qhM9mPtY0d0bDqrlr7aufRSzrjROzz+VAul1EsFgGctghMT09jcXER+Xwe2WxWWUwYj5FMJhGNRhGPxzE4OIhYLIZEIoFYLFYRIxIMBtV4TNNUFhhJaCTJoctCxovQLSEJiZzUOaEXi0WUSiVEIhEYhqFICIkDx874DElyAoGA+k03kt21J/mQv/mP50a3D8kCY0b8fr+SS3cXdcHxyiBn4AzRkKSE/6gTWp2oK7rnAoEATNNU1zCVSlWMT7qFqMuVlRUVxxQMBuHz+dQYSPJ4rlZS5HSfWe9Pu8mJcPNs1vNesPbZ6LNZ7V3crPeZ2/eCnc4alV1NjlPbavOPXXunMTcy7np01gh6mqzUQi3WaD222m83x9o9eG76s2vrFnYvmVrH1OqvmTpzc8M7ye5mnVUbtx1ofSiXy1heXkYmk4HP50Mmk8Frr72GpaUlFWDL4Np0Og3DMBCLxRCNRhGNRjE8PKx+JxIJRKNRFccyPDyM4eFhhEIhAECpVAJwJjCTE2AgEDjLKsDJnOBYOVFz0udkWygU1GQvY1XW19eVPE7UDGQlQZNBqbSQSCIixyIneRkPYpqnLR+FQkFdA54frS10uzGrimMjMZAEkiSN11KSGcrnuKQ1Sm5bXV1FLpdTlqVAIIBQKIRwOKz0QctYLpdDoVBQ1yAUCqlxy0Dc/v5+ZDIZRVp4DWqhk+8Fa5/d/mw2U7b12FborNb844bU1SvbqV0jst2ip8kKv3rstlf73Qi83oCdlO2lrdZZ422rmUDX19dx/Phx5PN5PP3001hcXEQ0GkWhUMD3vvc9FbvCL3t+wdO9wWyccrmMmZkZAKcJBSfEUCiEnTt34vLLL8c555yjLC6coFdXV9Uky8mO/ZKsMEZmYGAAxWIRxWIRyWQSsVhMWVKCwSBM01TkKpVKKVcQ3VQDAwOKENDqA5x2OzFexUpKrW4bvuBIjjhWGZBqjWExzTPxMJKscBsJDYkS+yYRAaCCYen+AaACmmVcCq1EdBWRPAFQRINunL6+PqVX6kASN+q2r68PhUIBCwsLME0TiUQCExMTyhon3XXNQi+9Fxppq3XW++hpstIJdPJGaUR2r467k7KbOe61tTW89tprePXVV/HDH/4Q2WwWyWQSq6urWFpaUq4BWhJYa4Nf7iQr+XxepdFmMhnlVmFQ7d69ezE1NaW2MdZEWlGY8cPt/IKnFYHnzsm/VCqptGWSKLo/SqWSIjrAmZcpJ2iOS7ZnDAghX8DWDxC7v2UqNIOPGQdSLBaVa0m6vEgkSHSk+ZpWEVo9pOuIViMZvGutqyItMAyUpk5JmEjCjh07htnZWczPzytrGN0+/f39WFlZQTqdxsLCAhKJREVf0lTfLOhnU8vuFWiyoqHRYnCSOXbsGP7t3/4NCwsL6OvrU+mp/HLP5/MwDAOhUAimaSrriGmeDrxlECtjU4rFovq67+/vx+zsLI4cOYLh4WGUy2UEg0E1GdMawC94xoIEAgHV3+rqqoo74YSezWaRTqdVxlI+n8f6+jpGRkZgGAYymYwaO2MsOHFzQudETauCJCfWjCarpUP6vemmIekhWSFZICkxDEMF0XIsJBt0JxEkgrSmrKysKMsLgIq0bGuRN7anfkni/H4/hoaGAAALCwtYWFhQevx//+//4fnnn8fc3BySySS2bduGaDQKAIrAra6uYmZmBvPz85icnFR1dorF4qaerDR6F824b3uarNTrZ5No5GulWuBXK9t2g+xeHXe7ZcuHNJfL4dixYygUCvD5fFhZWalIvaXVxOo64GRcKBRQLpfVVzYDWDmhrq6u4sc//jFKpRJGRkYQj8cRi8Uqsot8Ph9yuRyCwSASiYSKlWBMCSduTuq5XA7FYrEihdowDOX6YXyNJF6yIJysE7K6uloRlErSIeNT2L/VoiJJDF1GJHK0htBKROLAmBgSHPZJ6468piQiJGnUe6lUQiaTqagnw/HI2Brp3gmFQqoODv9RbiaTweLiIhYXF5Ubb3V1FdlsFuVyGX19fVheXsbLL7+MYrGIrVu3qowwazp5M+/TRtuyfS89m90iu1fH7aV9MyyCPU1W3KCaUqXpudr+Rm6GRttXG1cnZbdCZ42271adAWeCXLPZrPpdLBZV0CUANZnLAmqMXwGgiIQ1doOpsYZh4Pjx41hcXFT7otEoRkZGMDQ0hKGhIcTjcRjG6YJzO3bswPj4OAAo64PVYlAqlZDP5xEKhZQcabWIRCIAoDJWGLzL82F/JF8cO0GXi7SOSHLi9/vPyoShtYSWFBKevr4+RCIRFZ8is3Y4BpImWlpIptinzIIiESqVSgiFQohEIopAmqaJQqEA0zSVjlKpFIrFIvL5vGpjDdQNBAIqJX11dRXz8/MolUo4duwYhoeHEQwGsbCwgLm5OUxPT+PEiROYmpo6615r5B5vxbOp36X1y9Y6c4eeJitOvu1ax3rd36t9d1J2r/bdKtmGYWBkZES5XGRpfGZ/8MtdfsHLCrAkJpJUcEKWFVAzmQzW1tZUEGcwGEQ4HEYymcTw8DACgQCi0SgWFhawa9cujI+PKwsLy9bTJSIn6PX1dXVMNptVE7ZhGIjH41hbW1NkhZYVWjSYHSOzjGQqL3Vk97e1MBvrrJCQGMaZ7B3qgKSE2ULsj9spXxIakjBZsZdBuXTJMQ4nl8thfn4ec3NzmJ2dxfHjxzEzM4PFxUWVcUTrFOUUi0UcO3YMCwsL6towzdkwDCwtLSEcDuPYsWOYmZnB8vIy8vm8ip+hm81NkOVGe3463XcnZfdq33J/rePcoKfJioZGr4DZHdFoVAWtyqJgMvBTBnNKNwmzbBirIidfmQ4sS7qzPV0yrO0RiUQQiUSQTCZVhk9/f7+qSksCxDiKYrGorCd0WwA4K62YZIIyZV0QWjiktcOJoPA4TtTsl9YmWmmKxaKawEniZEyOXJOIfbIvmZJMAsRaJ3Ipgr6+PlU7hq67VCqFU6dO4cSJEzh58iReeeUVzMzMYGlpSQXskjzJCra5XE6RJZnxdeTIERQKBYRCIVU0ULqRZFG9ZgfZamj0AjRZ0dBoA/iFTjJBywBhN1EDZ+I4ZFYPJy0SBx7DSVtmE3E7g3Np0TFNU8VOhMNhRXRCoVAFKSBxYSVZjo0urEAgoI6X+2WArLSuAJUL8smsGuu5s60kN9zOFGNmIxmGoVxG1rWPSGAk6WN/zJjifmvWDy1K1B/J0fz8PI4fP44TJ06oon6ZTEbtl9eL+pfXWgbsErJirhwnxyrHpqGx2dDTZEW+FJsJJx9iq9s2il6V3avj9gLK4MQHoKI6KzN6+FXOSVZWeCUxkaXmeQ4AVPVYftFzcmMxMdYcYUZROBzG7OysCor1+XwIhUIqi4h1QmQpefYja7MAUGOnJUNaO4Azk7aMXeFvSUSkrqQrib/Zn6w7w7HK1aKlXLmqMTN25HWXFWt5LjLuhjEu0rrCmJKZmRksLCwgl8tVLJ5IyKBgOS7r2GShOrrwTNNU8S8McJaZUm6hn83NI7tbx60DbAWkopz+rtYWcA4mqtbeS1u7vqzmaae+mj1u6zG9qjO3423GuK3HeNEZLSvBYBD5fB5A5Ve31SohJ2hptZAVXa3WBloQOGkzIJdBonQ/raysqAyfaDSqiAYAFZTLGA1OoNlstmKcjKGR8SwyWBY4EzxLMEOG8kgcpKXFGo8j1/ahTmRwLF0qJHDSGkJiQZIi05e5jfEk7Jd6lJViGWicyWSQz+dRKBRw6tQpzMzMYG5uDsvLyxWWJ1qjaEGRY+Y15DmSKHEc1mJ0LC5ntcRVQ7ueTTftvTwjzXgvSFnsq9XvMzvZvfgubbfOvKKnyYrVdO7m71r91dvebVunvuoZr1fZzW7bLtm9rjNOQpFIBFu2bEEqlVKuIE6MxWIRgUBAtZHxHYxtkBMvgApLgnUcckViBsTy679QKKBQKCiLQSqVwvT0NE6ePImRkRFV1n9ychIjIyMIh8MVCwYyboOl5A3jdFq1nJil5YUWIhlTQqsJz5NjlcSJqcP8m+fGfwMDAwiHw4o4sS8SLZIyWpYkoZJkhWPk+QFnlhvIZrOYn5/H/Pw8ZmZmkEqlkM/nVVBtJpNRpIvnS0JpjZ2RyxVQV0wBNwyjgkhGIhHs3LkTo6OjCIVCqoqtnFSafZ82q227ZNv15XRMN427k7K9vEubOW6v72c79DRZ0dDoFaysrCCRSGDv3r04cuQIUqlURfYMLReMNZHZPZIkcNKV69nIlYbZD60joVAI8XhcWTDy+byyOLB0fy6Xw9zcHF555RUle+vWrbjooouwa9cuTExMwO/3IxQKqRiRaDSq3EWlUgnLy8sqONe6cCAnbX5p0Z3FvwlrsTYSCvnylJaleDwO0zQV8ZLWJ7pNWOKeFguOjQSBcTckK0xDzufzWFxcxNGjR/HCCy8glUohm82iWCyiXC4jk8mojCjrysjs1zCMs9xO0jok11QiYWWWUDKZxAUXXIDh4WEVFN2MF76GRq+ir/YhZ/DAAw/goosuQjweRzwex1ve8hb88z//s9pvmibuvvtuTE1NIRQK4corr8ShQ4cq+iiVSrjtttswMjKCSCSCG264AcePH2/O2WhodCE4SUWjUZxzzjkqhVnGqMgUZU52sr6IXLeHYFsSD5bF59c5J1a2DYVCiEajaiFEuhay2SwWFxeVteD48eN47bXXcOzYMczPz6tJmW4hBtVybCRR3C9XbZZuHpnCKyd5eQ4seU9yQSsK+2FcTSKRUMXSmNJbLBZRKBSQzWaRz+dRLpdt9UvyxIBcunhY5v748eM4cuQIfvzjH+NHP/oRfvSjH+Hll1/G7OwsMpmMsgiFw2GEw+GKZRF4XUgwi8WishQZhqFSv/nPqgPgtCVscnISu3fvxuDgYAVB1YRFY7PCk2Vl69at+KM/+iPs3r0bAPCFL3wB73znO/Fv//ZvuOCCC3Dffffhk5/8JB588EHs3bsXH//4x3HttdfihRdeQCwWAwAcOHAA//iP/4hHHnkEw8PDuOOOO3D99dfjmWeecbWaqIZGL0EG1vb39yOZTCKZTCKTyaiv+LW1NVXfhGSEk5KsC8KAWsa/GIahiAm30zLCfhibQhJE18nq6irS6bQiCEyjBqDcO9PT0xgcHFSEIBwOK1eUzKAxDEMtpijHL4NnafVgpd5IJKIWbiSRkGvo0O0jz4dkiBM9XUTUE90kMo6FwcrS7UOLkGmayiq0uLiIXC6HVCql3D0zMzM4deoU5ufn1VjYVlYNJiGRmVrW+jgyEJlWMRIl6pP7EokEpqamsH37dsTj8YolEmQqu4ZGr6DtAbY/93M/V/H7E5/4BB544AF8+9vfxvnnn48//dM/xe/93u/hXe96F4DTZGZ8fBwPP/wwbrnlFiwvL+Nzn/scHnroIVxzzTUAgL/6q7/Ctm3b8NWvfhVvf/vbPQ1eBiHWg0aCgBoNINqsshtBr+oMOP21ffToURw+fBgzMzNq0imVSujv70c0GlUTtMz6oCWCrg3uZ6wDYzJKpRLW19cxODioqrhyzR4uHEhywQmX7hhOurRm0F00PT2NYrGIubk5rKysYHh4GNPT0/D5fJiamlLxIgBUOf9isahiYzhOGXtC4kCCBqCizL813iWRSKjFEElmaEHKZDKIxWLK6sJzWl1dVRViSaTkKs0+nw+FQgHLy8tYXl7G0aNHcfz4cZw8eRILCwsqpieXy2F9fV2dA6+XDPAl0QsGg4pY8VrQzcO1f+h+4/i51lJfXx+SySSGhoaUW5DWnng8roip1ZXU7Hu0U89Xr467k7J7ddyNoO6YlbW1Nfzd3/0dcrkc3vKWt+DIkSOYnp7Gddddp44JBAJ429vehqeeegq33HILnnnmGaysrFQcMzU1hQsvvBBPPfWUI1lhAS0inU4D8B4IZIdOtd3MshtBL+qMX+LLy8t45ZVXlCuBk3MkEkE8HldWDk6ALN0+MDCAWCymXCz8wuekB5yxwPALX1Zx5Rc+g2TT6bRy08RiMUWKyuWymjxN08Ty8jJOnTqFl19+GXNzc4jH43j11VcRiUSwa9cuVco/FoupNWxoMZLBpgDURM99dCXJUvSyFgqAszJheC5076ytrSGXyyEajcLv9ytLFQmgdIExJqRQKCCdTmNmZqbCgjI3N4eZmRl1/hxXKBRCMplEKpVCOp1WepSLMwJQMUKMHVpZWVHxRCSWtMKQdC0tLSGbzVYsB0DSUywWkclkAEAFC0t3UrPv0Wa078Vns5dl99K4OxJg+6Mf/QhvectbUCwWEY1G8eijj+L888/HU089BQBqrRFifHwcr732GgBgenoafr8fg4ODZx0zPT3tKPOee+7Bxz72Ma9D1dDoCtAlwYyOYrGI2dlZFQjLxQYDgQByuRwymUxFmmwymVQuBlowACgCz5iOlZUVLC8vq4UIfT4f4vG4mmABqPVogNNBnDI9mW6GfD6vCBVjL1588UUYhoGZmRkMDAzg5ZdfVoG4yWQSe/bswSWXXKKsKZFIRC3WyFgQZtIMDAxgcHCwYuLmRA1Upr3StcOxl8tlFAoF9f6RE3o+n8eJEyewtLSEeDyu0rL9fr/K7FlcXMQrr7yCEydOYGFhoSJweWBgAPF4vKLOjd/vR6FQUMRCFsGjjmVZfeDMuk8MKk6n0xWuOZbj5/pBtMDQHZVIJFSlWy5uSOsNU501NDYbPJOVffv24fvf/z5SqRT+5//8n3jf+96HJ554Qu23PkhuUu1qHXPXXXfh9ttvV7/T6TS2bdvmdegth5e0wo0kuxFsFp0NDAxgamoKl1xyiZo4l5eXlVWDX/QA1OTFYm1y1V0unsc+ZPot67HQxcDYE6YMy30yFZrxFCQCtFwYhqFWZgZOkyNOwPPz88o1wTojiUQC55xzDhKJBPx+PzKZDE6dOoVXXnkFL774IhYXF5FKpZR7Z+vWrRXl863F2aRliG4fGUA7PT2NcrmMeDyOvr4+HDt2DC+//DJSqRQmJycxNjamrCkMoF1cXMTMzAzS6XRFEG9fXx/GxsYQCARw4sSJipWuubxAf38/xsbG1PkxQ4ckiZlGtG5xP5cmkMHRvF6hUEiRMq5jFIvFsHv3buzbtw9DQ0NqJef+/v4KC3OrsVmezW6S3Qg2us48kxW/368CbN/4xjfi6aefxp/92Z/hIx/5CIDT1pPJyUl1/OzsrLK2TExMoFwuY2lpqcK6Mjs7i8svv9xRZiAQqKhBUQ2NkiPrPrtj67kwstBOu2+oWrIbHZPWWfV+gNPPzY4dO5BIJAAAy8vLeOGFF5Qlg1/QABQBobuHKcHcl8vl1D+6SiKRiFo3CIBKYy4UCmrypPUkmUyqwE+ri4XxEZzkE4kEBgYGVNGzZDKJ1dVVTE9Pq0qudKUEg0HlnonFYnjllVfwwgsv4NVXX8WJEydQKBSQz+eVxYWl7qUrSwblkshRh1z5ORKJoFQq4ciRI3jhhRdUnMupU6dw8uRJZDIZHD9+HCMjI8hms8oqUigUVDxJJBJBLBZT+hoYGMDOnTsRiUSwvLysiCBdL9u2bcOePXvwxje+ERMTEyoOplAo4KWXXsJXvvKViportKTJKrvAGSIqi7xxwcX19XUkEgls27YNe/fuxdDQkHJJSReZl+fBzbuuVc9mMz5U65XdKjTyXqhHZxvlXdoMNFxnhb7oc845BxMTE3j88cdx8cUXAzj9pfbEE0/g3nvvBQBceuml8Pl8ePzxx3HjjTcCAE6dOoVnn30W9913X6NDAeC9gE6tfV4ubLfGctQaV7N9nxtBZ81uy7og8Xgci4uLOHz4MJaWllAoFFQwKL/yASiXDOt2MAhVrlPDoNtoNKrITCqVUhMfj6N8uiIYc8HtkiTIFZ/lQoYMwKVVhqCMdDqtyFWxWEQ4HMbzzz+P559/HjMzM8rlwz5pQZHnxKwZqVtp+ZDLDNCldvLkSczPz6uPINaZoXuHRd1YXwY4XYgtGAxicHBQWSr6+/sxPj6OWCyGoaEhpX+mUk9MTGDv3r248MILVd2Zvr4+ZDIZ5HI5hEIhZRlhfRtas0KhEEzzzNIC0nLE/w3DQCAQwODgICYmJjA6OqoWUCSxpEvMujxBvfdpM94LjcbPOB3Tre+FduvM7tiNpjO38ERWfvd3fxfveMc7sG3bNmQyGTzyyCP4+te/jq985SswDAMHDhzAwYMHsWfPHuzZswcHDx5EOBzGTTfdBABIJBK4+eabcccdd2B4eBhDQ0O48847sX//fpUd1AuoR/ls0603VDfK7qTOmiWbXzN04fT392N4eBj79u1DKpXC0aNH1TFcHJCEgRMmyQczhAzDUEGbdMvQOpFMJhGJRJSLgwGvdFuYpqnIDVOXTfPMCskkPyRPxWIR2WxWuYw4WUYiEQBQ2S99fX2YmZnBj3/8Y8zNzWFgYACvvfaayiiim4erPTPWRAarShcK/wUCgYrUZl6PUqmEU6dOYWFhAadOnUI6nVZp4DJ9mudFt0swGMT27dsxMTGBRCKB5eVlzM7OYnl5GS+99BL6+/vxyiuvoFAowDAMBINBJJNJjI2NKTLD+ihMG8/n8xXxK4ZhKGvP6uqqsgrLZQPkOfl8PgwODmJ8fFy9O2n1IVlrZVmHRp7NTqBX36XdMN5edG8RnsjKzMwM3vve9+LUqVNIJBK46KKL8JWvfAXXXnstAODDH/4wCoUCbr31ViwtLeGyyy7DY489pmqsAMCnPvUpDAwM4MYbb0ShUMDVV1+NBx98UNdY0djQYKYOJ+tdu3ZheXkZCwsLmJubU9kiPI4VWFkqX6YZy1WRGevAVOB9+/YpslIsFvHSSy9henq6os7IOeecg4GBARw6dEiVeKcbKhaLYWxsDOvr62pV5lwup1yxpmmqdFzTPF09dmBgQKXdct2jtbU1LCwsnGXRIBGbmZmBaZqIxWIqU0fGytCSEggEKoqs8RwKhQIOHz6M48ePI51OK6tGKBRS8TxMYWYFX5/Ph7GxMVx55ZXYtm0bwuEwZmZm8MMf/hCHDx9GPp9HNptVwcWBQADxeBy7d+/G/v37sW/fPoyOjiIQCCgZJ0+exGuvvYZUKqWsWDx/jpXuLpIyuWYSCeLk5CQuuuginH/++di6dSsSiYSyzJCserGoaGhsNHgiK5/73Oeq7jcMA3fffTfuvvtux2OCwSA+/elP49Of/rQX0a5g5++TY3M6Th5r177WNreyq7W1O87NuJshW+usdTojGJvBiXjr1q0olUp4+eWXcfLkSZVNQtcD+5IxHAyalWvwyEDbSCSCK6+8Em94wxvQ19eHfD6Pb37zm/j2t7+NxcVFlMtlRKNRXHjhhRgYGMDRo0eVCyIajSKRSGD79u0477zzsLKygldffRWvvvoq5ufnFRmQsTV06cTjcZXeywwmWmV4DrTI0Ip05MgRlbXDQGIAFasss6ZKKpVS5e1pXcnlcjh06BBOnDihXFaM75EVcZkmTeI3MTGByy67DLt27YLP51PZTf39/Th69CiKxSJGR0fR39+P0dFRXHzxxbjqqquwY8cORKNR9PX1qeUJXn31VTz77LM4dOiQCqKlJYgZRnSjSSJGHbCi8PDwMM4991xcfPHF2Lt3L2KxGEKhENbW1tS6QLK6sZu4hnbe4428F7pp3J2U3el3abt01gg2xNpAbhThNSBK9mk9xulGq0e2U59ux22Vbfe7lux6xt0NOqt33O2UTXl+vx+xWEylxYZCIezevRuXXXaZ+jqXkF/gsqibzGCRRc9YWI5y5Lo5uVwOzz33HE6cOIFsNotXX30Vq6urOHHihEqfHh4eVhaEPXv2oK+vDxdeeCHm5+fx2muv4etf/zrm5+dV4TO6bEicmKUjq+nSMkJ3CHA6pobWpFAohMsuuww7d+6sKJ9P5HI5fP/738err76KkydPYnZ2Fvl8Xrmjjh07psrvy5Rejk+SHhIIFoPL5/NIJBIYHx/HFVdcgfPOOw+zs7OqhpPf70cymcTIyAgmJycxMDCATCaD2dlZTE9P47XXXsPhw4dVGX5ZXI91XgzjTEwOCZVcZdnv9+OCCy7Ajh071BpMtMJw4UkWxANwVkXeRt4LEk4TjRO8yqj2XqjVp9Nx1WTU09bru7SZOqv3XdprOmsUG4KsVFOG3ZeI3d/WPmS7WqTCSb5Vtp2MauOuts3tuOuVvZl01izZTjrj5BSNRhV5WFtbQzQaxb59+7Bnzx6kUimYpqncQADU1zRdBXShyAJjsvx6sVhUxc76+/sRi8WwZcsW7Nq1C6lUCsvLyypOJp/PV6QR0/2zdetWtXbRli1bsLq6ii1btuD5559HJpNR5eRzuRxM01TptLR+MD6E1gxZgt40z6wYnUql8OyzzyIWi8EwDGzZskVVa6UlJpPJ4LnnnlOurMXFRWWtoVWH7ilJiqwrHTMWiLEzzz33HFZXVzE6OorBwUGEQiFMTEwgFoup9Gz2DUBVuj158iSOHTum1k567bXXMD8/r2qgsKAbCYZpmsrNBkBlAZG00JV+7rnnYnR0FH6/X11/EisG65qmWRGz4/Ued/tsernH3bZ189XeqWezmuxWvEud2tZzvVqts2rbGtVZPdgQZMUJbhRVjfk1ouBWt20mY7WTrXXmXXa1vjkBcuIqFAoqVuH1r389jh8/roq1yQedmSAA1GTFwFtaK2jtWF1dxaFDh7C2tobdu3dj586dSCaTOO+889S6RCdPnlQL8V1wwQWIRCLYsmULXve612H37t0YGxtTY2bxOU7aJFEsWMaxra+vI5PJKLcHLSpcgdkwDBV7Q4ITCAQwPT2NF198UQXZjo+Pq2JyhnG6PgkXVuSqx3QTcbE/EjfG7/BvuoXoDqJeZ2dn8eSTT+Lo0aOYmprCli1bsGXLFoyMjCAcDivZzDaanp7G4cOHcezYMZw8eRJzc3Pq39LSEkzTVHE1jHORKyRzO60htIyRmDBVORaLqSBhwzBUthevN0kX3UpO91qrn81WPD+tRKPvs1bLdtO+3ejku7Qaep6seHVVNKt/t7K9jkG2recc7FhtPeNuBFpn9uAEFA6HVZ2UcDiMvXv34tChQ5ienlZuDn6FyzRjKYtBrswIAoB8Po/vf//7OHLkCLZs2YJzzz0Xb3jDG/C6170Ol1xyCfbt24fZ2VnMzMzAMAwMDw8jmUxieHgYiUQCgUBAVcEtFotYWlrC9PQ0fvCDH6j1jLhMAGUy1oTrGQ0MDFSQJ1oKWLBOLjGwurqK48ePwzRNpFIpTExMIJlMKtJAdw2Di+Wq0wycXVtbQz6fV3VhmIrM0ve0ahGFQgGHDh1SdVgGBwdVvM7Q0JAilD6fD6lUSllR5ufnFVkkSYzH48oFxbghubIzQasPLUy8nrlcDtPT0ygUCojH46pWDnUcDAbVMgsy5smN+d7pPm33e8Hts7mZ3wtuxlCv7G7UWb3oebJiRSM+M7c+QLfyvdxodr8bkd1IO/72wrC9tKkmv57rZddPPbIbaVfr/FdXV7GwsID19XXE43G1OF6xWEQsFsP555+Pl19+WVVLpduElotyuVxR1VZWopXpx4yZYIn7ubk5vP71r8fU1JQq679lyxaEw2GMjIyoCrWmaSKfz2NxcRHLy8vIZDI4efIkfvSjH+GHP/whUqkUACiywcBPkpOpqSmV5gxALSsgK+zSSgBAWVxmZmawsLCAw4cPIxqNquUE/H4/TNNUkzldYbKo2tLSkrLyAFAp1XQlMaVaWkzomjFNE0tLS6oPufI1yQTdbKFQSBEVLicg05RZaI4Bz7w+ACoIp2GcqS3DWJ9XXnkFhw8fRn9/vyo2x0q9tNqQIJEAdeP7zEm2tY9WyK71HvAivxt01mvzTzPG7QYbhqzYKaratmoX0Y2cWhe2EdlOxzVbtt3NXE22G515ke113NXG63TduklnXKAwFAqp1GROqOPj45iYmFCWAcaqyOBQ9gFATYaUIWNDVldXlUshm80inU5jbGwMQ0NDiEQiqsz7/Pw8YrGYWihveXkZ8/PzatG+2dlZHDp0CK+++qrKtOHigIyfoWuIk2qxWFT6YKArjzcMo2KhxbW1NbX4IJcfYKwLC8dJa4kkPYyVkfEgLErHcci1k9iG9Vxo8ZHF+EgIpIXE5/MhEokoVxjHxr7kEgaMMyEhYXyRz+erkGuaZyrzzs3N4ejRo4jFYio4mksvcAxMXwZgW+Kh2nulXc+mvBertWmVbDv5TsdV226Vt9F1Zre/lTprBD1NVmpNVNbjnLbV076Rto2Mu9mya03y1m1uv5Y6pbN2yPaqMwAqnoOTnFyvh9YBWhZolWDVV1l7RNZYIZkBzhQcYxouYyVmZ2eRzWaVFcTn8yEcDivyJ9OJWZvFNE1l2WAQLq0VdGMw7oQpualUSll2aEXgxMp7hgSB4yZp4jE8L+qL5yVXQSZ4ftLcTSsT42a4LhJl83heA+qL50ZSQ7LDfkkQTdNUiyjKla1ZiC4SiaigYgla0FigDoAKIi6VSpifn8f09LQKwvb5fEgmk0p/1JV0B1ZDp57NTsqu59lstux62jY6tl6bfxpBT5MVvlg6KV/Lbl/bRtEp2aZ5JtWUBIWTJGMUaBWQk518qayuriqiwuBMuaaOnASBynPl1zkneIJ/SzLBFZsZPMvaLrQGsT8eL8v502LAydU6BquVTOpEVq2VJellW5I2uWAj9SKJHBdp5DlbCbb1N2U6vVxJlGS8idQDz59WF5I6Sbjk8gaMv0kmkxgdHcX4+LhyyVnXQLNaf+ysBxL62ewt2Y2gl3TWjLH2NFnR0OgFSMvFysqKslqQoAwODmJkZASlUgnJZBInTpzA4uIi5ufnsbS0hFQqVTHx8otbugnoXqAFBTgzScoFEtmOkz+ACnJA4kBrAKvT0ioUDodRKpWUzFQqhfX1dRXDIgmIrHci3VoAlDVDTvgA1LHytyRgkgRZxwxAWS9IPEgO2BcJB8mEDMKV504dk7BJixD7kv/TzSWDneUxcmVpBs4yrXz79u0YHh5WsUM8LxIo6kRafjQ0Nht6nqw0YmpqJCioHQFFrZDd6Li1zuoDq7GSAHDSYUxENBrFzp074fP5MDo6ioWFBVV8bG1tTZEQkh6SFLph+E+SFWvVU47DGu8iIYNDra4X/k1X08DAAJaWls5ya/EYWRuG++R6OXJylwG4PJ7uFU7WcqFHymcRObqAaLVizAvPydqfF7AtyZ3VlUTLF6+NhFw6QaYic1VmupkYk2IYhjonGWvD60l5TuPcbO+FXh13p2U3gnpkb/qYFaBScVYlVgsksttn7cupnZ3indrKNlYzrnWszZbt1LbazdYpncn2ndSZnWy7sVr7coJsL1NvmTVimqZaF8fn82Hr1q0YHx9HLpfDqVOnYBgGpqenlZuFGTbRaFRlr9BiwLgXBntK4iAtA7LYnHS90C0FnMn6YWZOPp9X8SDBYBC5XK6iKB0n5EKhUJHezHNmfyRXkUgEO3bsqEgfZkE1aSVZXFxEKpXC/Pw8jhw5okr5UybXG8rlcirNmTVs2BeLtMn1eqxWGunqAaDaSBIiXTn8m/3wWi4tLSmrSjQaxeDgoFpTKBgMKpdaKBRSbqChoaEKNxrJiVx+gUTLzsUm7zM397jdvW53vNdnsxHZbtq6fTY79S7tFZ11av5pFD1PVoBKBblRSrXjq7XnPuv/1dpWa9Nq2U5tax1frY9GZXe7zrzIdgNrP5yUOHEXi8WK1FlWVGXW0MmTJ1XqazqdRjqdVmnNLFEPVMa1AFDF0LjNahVg3AfbAVCrHBvGGSsI+2AdEVZqZaEzxrGQ1Mj4EkKe7/r6OgKBALZs2YI3velNOOecczA2NqbiNWhZIUFgef7XXnsNAwMDmJ+fRyaTUWSPdWZkhhIDaSUJs14D4Ax54bnIdHHGlZAY8DzplpGQmVisUByPxzE+Po69e/fiJ3/yJ7F9+3ZV4ZYEU47d6pKT14hElC99Et5q95l1u5t7s9rfTm269dns1Lu028bdTTprFBuCrGho9AKsEx2/pDlxyUmKVWCj0Sii0WhF1g8nWFndlpYBSUBk7IfMULFm3BDS1SKtMNwnz8EwzsSlECQIcp0exrasrKxUFGzjeYVCIQSDQeUWsVoNQqEQwuEwotEo4vG4sixxTMxeYh0WGaMjF4F0uhbUv4xzkdYXnhO/HqUepHWFRKevrw/BYBCJREIFz7LonnQFycBfXgcZX8NxcExWMqqhsdmwIclKs8xO7Zbd6Lg7KbsRbAadSVOprOXBPmTaLgDlxmFKbD6fV5OXYRiKrMiJm9k5dB+wT/bLCZZj7uvrUwXlTNNU1grphiC4jRYPuV+2pVWCY6JlBjhdPTYcDiMWi6lJPBaLKWsDxyVJHWN6hoaGMDU1Bb/fr4KOaWminrg8AOVag2bZtzXIVsqT5yzJGLfLNlZCA0C5s7Zt24bdu3dj9+7dGB0dRTQaPSuLSeqPJI33gtQDa8qUSiV1ju3CZn0vNIJeld3Jd6kb9DRZsTPJyn2dQiOyGx13J2U3go2sM05mDH41jNNBlZz0GY+wurqKpaUlzM/PY35+HseOHcMrr7yCQqGAVCql1qIJBoPKrcL2nEBZUIwkR67yK6vd8ktdWmD4omG9EEk8AFTEnTDFGYCKE2EsBtfHKRaLWFxcxNraGuLxOAzDQDKZxLnnnovXv/712LlzJ8LhsHKDWFODOSbG4RiGgXQ6jVQqhVOnTuHIkSM4ceIE8vm8Sv3lcdlsFuVyucKKIYmKVQ8AKqxU1A2tNdSFbEtiQb0NDAxgcnJSLQi5d+9enHPOOYjFYkqPrDBMCxZL8UuCySwx6cYzzdM1b5hx1U5s1vdCI+hV2a16lzZDHz1NVtyALyn5ZdsLshsdbyPtu0F2J69XK9pyYgoEAhUkgV/OnJAYx5LJZJBKpZQFgWXhrV/W0lUgS7ub5pkVf6V1hV/v0mpgTfUFzrhv2FZaKWhdYcAtcGaiJ4ECoAKH/X4/BgcHYRgGduzYgV27dmFqagqDg4MVNUloKZJWDrrEuLBgNBpV1V6LxaKa1DmGcDiMvr4+FYgrr40cP4NVmb5MSwmvg3S70C0mY2Ss6d9ykclMJoPp6WlVm2Z9fV2V6GdcEPXG86eljGOU7h5mkjFjyM39Vu0+7OVns1ffpVpnjaOnyQpfulZYzVFOQUGtQCOyndo2KrvVbe3QDNn16Mwr2qUzTsLFYrHiviUZ4CTFcvhDQ0PKRcJJjIGilM2YDblNjkWmyso1b6QbQxZE4+TLMVpLz8v04ng8XlHenxN/LpdT6/EwVmVwcBCve93rsLi4iD179mDfvn0YGxtDMBisSK+WY7Hqsr+/X8W4kASYponvfe97yvXFVGa/34+FhYWK+BYZdyKDWWUALkmZrBzLAFcG3FIn1hcx+6VuJiYmMDg4iEgkotZkYkyR1YJkdUOZpqkCmmkVYil/iXrv+15/Nnv1XbqZ559mnHtPkxWg+T46vjRq9VmtrZvjncbt5nxaJdsNtM68Q7blCsRynRtpXeAaNwAwMTEBAIqocG2eYrGI5eVl1SctCPybwaacfGXRNxlQanUByTEy9Vf2z8meWUF+v7/CKiAryrJ4XKFQQDAYxNDQENbX1zE2NobJyUnE4/GKFGtO4FbCRTBNmRN+f3+/IkbA6WykoaEhDA4Owufz4eTJkyr7yOmjRuqH1i0eS/LB60M9SIIGVFqiDMNAKBTCxMQE9uzZgy1btmB8fByJREK5eagvEiYSVcrnvZHL5ZRVzDBOr5GUz+er3lten81a9/RmezbrkW23vxmyN9q7tBnoebLSCrbqpk+7Y6qZvtyOsx3n0w6G72Yc3NYOnXk952bqzDoBcnK0BoByIqP7hJVhx8bGMD8/r2qYcC0hrvZrrarKyY/WBqCybLs1uJTWEuBMIKnV3SEnRODMRE9yxXPgtuHhYRUzMjIygsnJSbWy8NatWxGLxVR2kJzAaWWQX4QkEazDQhIxNDSEcDiMSCSi4kSGh4cBAC+//HJFoLC8BiQa0s1FfUkLjHQLUW+yei9wpjgdzzsej2N0dBSTk5OYnJzE6Ogo/H5/xbpEJC48V5bql0HG1iDhfD6v9NXM+7LW/o3+bHpFIzprlgy3x9RzfKfmUzfoabIizafWlyn/tttu7cOOJVpZqIS8IZ2Oc+MrtBtftfOpNe5asq3bmqkzL7I7pTOrbK/jtpNRS7acdK1ptJy8eB/TakErw8DAgKql0t/fj5GREZTLZSwvL8Pv9+PUqVOq3L2VRLAeirReMFuIMmQb+T8AVWOEBIu1SGTBtpWVFRU0PDQ0hGAwiEgkglAohMnJSaytrWF+fh7btm3Djh07EAwGMTw8jGAwCNM0VYaLjN+RepVETBK8/v5+Za0ZGxtDf38/du3ahR07diAcDmN5eVn1ZXXfyDV2pM5pgeHf1oBfqS+ZYsz+WQBvZGQEo6OjKtPJ5/Mpd5i1lgqtbCRLACosXSw+VyqVkM1mz1o6oNp9XG1fO55Nax/Vno9a1oRWPZvVxu1Fdit0Vs/842bcTnJarbNmWFd6mqy4ZWzWG9rNhWQ7OdnYHW+9aNXG5Ea204MhZTXyteOW+derMzeyNpLO5D47nUlIS4VpmqrculxQcH19XVVApevD5/MhGo1icnIS5XIZ09PTyOVySKVSyGQySjYtMdJSAkCV+SfhkARAZinJgnB0N8miZJyQWRQum80iEAhgcHAQu3fvxvbt27G4uIhYLIbt27djfX0dp06dwujoqCISsVhM1VwhcZJuKqlH0zyTJr2ysoJ8Pq+WFABOZy1NTU1hamoKl1xyCSYmJmAYBp577jmVSUPixjRtQlqYJCmzBrzSYsL9tPJIPUqCyeDo+fl5RUhkNWEAFTEysuw+z5f9Mi5ncXERs7Ozao0mt/emPMYtqk1Cdv328nuh1hhrQZLeZuvMShq6RWeNvksbQU+TFQmrAp3YqN3E4nQTVJPlNEnZ3bhW2W7Hbfe3lG3X1km23X43OnMztmrbrGPbbDqToMtB1kDhF7v8si6VShWTLKu+Dg4OqiqpyWQSyWQShUKhYgFBZsfQXQRAEQ/DMCpWT+Z45D/TPO3yyOfzqrIuADWpBoNBJJNJpFIplMtl5cI499xzcdFFF+HkyZOIRCKYnJyEaZoYGRlRRd1otVhcXKzQAWM1pP54rUgEVldXkU6nFRFjAblkMomxsTHs2rULyWQSq6ureO6557CysqJ0yHL2JGyySB0JDckI5cr0ZLmSMi1ektSZ5unsomw2ixdeeAG5XA4vvfQSJicnsWPHDlWdNxAIIJlMIhaLVcT4GIah3H68VjJGiRlhr3vd6yqCrK1o9B63ezbdyHHzBV1te6feC9X6a8V7wavOnNCr79JG0fNkRbJFoPqXgd12N6xYstta/Tntc7qIbvuwO67WeVYbt1ud2clqps5kXxtZZ5wkC4WCsmasra0pYhKJRABUrqRcKpXUZMg2tCaUy2WEQiG8+uqrmJmZQTqdVjEsdK/IjBMSH1pH6E6Q9UNoSQiHw2ri5Lo0dAtJd9D6+joKhQKWlpaQzWbh9/tV4CyDcCcmJhAMBmEYhqpAy7gcHistFfLFxjRf6oKWFZKk/v5+ZbWJx+OKUCwsLKCvrw87d+7EOeecg/3791dkJ62trWF5eRmLi4vIZrNqdevZ2VlkMhl1bXgtOFa6rxhzIt1UrMQbiUSQzWaRSqUwOzuL5eVl7NmzB8PDw8qFRf3n83llRSsUCoowlUolmObpejqst5PP51Wtmlr3eSP3uISXZ9N6fC3U82xW+13r2eyG90Kz5x834672u53vUrf3RTX0PFkBaivVbdt2oxHZbtq6fXA6qbN2yu6UzvgVksvllBuFX/qZTEbFJtDsbxiGIgvAmSquXLwwFoshEomor+9YLIbZ2Vmk02ksLCwo64OEtJyEQiEMDAwo4sCaKTyOxCYSiShX0fDwsFq3aGRkBCsrK/D7/Th58iSmp6fx7W9/G9u3b0cymawIOGVWEQusyXohkqhYJ38AqsYKLTChUEilUNNCtWXLFgwPD2N9fR3Ly8tIp9N49dVXkcvlsHPnTuzfvx8XXXQRotFohdurWCyqAnMsLnfy5EksLi4qF1WhUMDi4iKWl5exf/9+vP71rz+r4i51x+URRkZG1MKKhmEowpZIJJTeueBiuVxGPp9XumTfJGyFQgEnTpzAa6+9hr6+vgqy4oRG73GvfTVyfLPaWtu3Ytzd+C5tps5a0dYLeXWDniYrdmYwq9lJMl4r7ExUcpvd/mr9Oh3vVrbb/bXGbZVtp5ONojMvspupM7v+ncbN/axMCpxZD4Z1VRi3QesG40h8Pp+qsWEYZ6qx+nw+lQK8fft2pFIpLC4u4hvf+Abm5+cr0ohZ5p2BqbSqkBzRHcJCaiRHsVhMBYvu3r0bk5OTSCaTCIfDWFtbw8svv4zvfve7OHr0KLLZLIrFIpLJJCKRiDpPxryQDNF6wiq80vViZyZnFs36+rpyd8l0Y1aHZUyIJHAyG0cuPUDik0wmVaZSJpNBoVBQxfiy2SwWFxfx4osv4rnnnsOFF16If/fv/p1aPVkSlmKxiGw2q1w6fX19KnOHpI/uG5ITwzBUJhPJCheDpBVpfn4eJ0+eRDabxcjIiIopcjLpe3k+rPe4m2ezle+FVj+bG/Fd6mXcbtq73d+ozupFT5MVoLavsJqSal3YRtrWQq1jmynbq456SWetku1FJ272G8bpeBGfz6dM/6xHQvcFAz1lkTgAqlAbK7ayDsvg4CCGhoYwMTGBbDaL2dlZ/OAHP6iotMp0X7402BdrutA9JeuRGIaBWCymKs1u3boVO3fuxNjYWEXp+Hg8jvX1dRWPwuBXWorodpEWE1ob/H6/CjaWZA04Q2hM88yaQ9LiQlIgK/bKoNStW7dibW0Ne/fuVW4oGRPEOB/G4MRiMRWcWyqVVODy4uIifD4fFhcXkUwmEQqFKlZsppuKFii6zTgOmQpN8sjYFFqcBgYGlKuNbiFanzKZDFZWVpBIJFTWUzOfzVrPTre+F5r5bOp3qff9jeqsXvQ8WbHCC+uul1163W53TCPMtt7j3Y67WUy4HtnV2vayzjixAVAxEdxumqaKBbEusifrf8jaG4x9IDlgGjHdEgwcpUuI5CGbzSKXy6nMIY6B1ghO3jt27MC5556LrVu3Ynx8XFlMQqFQBfGhu+PkyZPKMsO4ELqY5HnKoFpW3yVBknVRSFis9UgI0zxTB8VKeiYnJzEwMICtW7diaGhIZdtwzDxeVuUleSFxpDVncHCwwj1DYgFAkU0GSjONmQHMvCecqtay8q68ZsCZpQ4ymQzW19dVirZTdd9G0Yx7vJvepY2+z9r1XugmndXTVyPH14OeJit8Adltr9bG+rvaC8DJLCfNe7KttZ9qbWu9dOzaWPuuV7adrGrjqCXbbr+T7I2qM6dzBc4UW5Nr9dCiwUld1j+RdT3oQuAkyv6tabTMVKG1gcfKoN18Pq9IAi0L/BeLxTAyMoKxsTHs3LkTu3btwtjYmApeJdGgzFgshi1btqhAYBIUgnJlSXvGoUhLi6zmS5CwyPOTz7tpmioQlUSPVqTBwUHlIpLBxFKerOBbKpWUlYPXiLrkCtGM1+H5S9eWtFzJInM8juOXpfyB0ynlhmFUWGSk5Yb1YgYHB5FMJl2/u1r5bFaT3U3vUjfPprXvemV70Zndtm7RWS3ZVniR3Qz0NFlxY8riC87rF4nT8Y0o3m3bVnw9ue3bqrNm9N3IefeSzmphbW0NmUwGsVisYmJkWjFQeb60KHCyl5OutMJwsjNNE4lEAqOjo8hmsyrTSFauZUov3URcGDAej2NkZATbt2/Hli1bsGXLFkxMTCCZTKpFA6U1iKsuDw4OYmpqCsViUZWi5/is6/LIaq8kGlZriWxPvVoDb4Ez6/bINoFAAP39/YpckRTxPpYkUJbMZ6owLTO0hrAS7+7du7FlyxYkEgk1nnK5jEKhUJH+TDcNj5HPEAmStODwujHQmWOg/Fwuh4GBAWXVshYVbPWXrFVWs5/NzfIubWbfva6zRtDTZAXw5nurdqzdPus2p/ZuXhr1TPzNlm39vxWyGx232+vlps9u0Rkf/Pn5eRw5cgQjIyNIJBIqO6dcLiMSiahFC/kVLt0R0pIiv+5ZlZYWm3PPPRfxeFwFiTJDiNYbuYqyXE+H9Up27tyJyclJDA0NIRQKVcTNyJLxJBuGYSCZTGLnzp3IZrMVJIAuEa4yLNe/yWaziojxfOSyAZKsAJXkhOMBzpS7ZzAyCRjbMc2Z/bMd40dkXyRgTENmEC6XCAiFQqpQHsdaLpfVas8kXiSO1utv/S1jWmhxMozT6wDNzs6qWJnh4WFEIhGlr1r3ntM2p2PqeW70u9Td+0HrTMesaGj0BPh1XSwW8fzzz+OZZ56BYRiKICSTSYyPj6sJkFkmdGkAUFYS0zQrVgYmAZGVWi+44ALs379fvSCYHgtAfbGTBIXDYRWwKxc+pKukUCgoqwNTcwGoYnGmaaq4img0imQyWUG2WO5fEgUSNFbBpbWH47PqTmb+0JLEc2D/0oVUKBSwtramMmekJQOAKqonTdTWCreML2L21ujoKNbW1tR14DnSEsLsKZ6naZoVgcXSUpnP51Eul+H3+5FIJFQqO691Op3G/Pw8vve972F1dRV79+7Fli1bKixQGhqbEZuGrNTj1ugG2b067k7K7qZxS0tAPp9XtT0WFhaQSCQwPDysgilJXsLhMMLhsIqRYPClXKcGqMya4cTOyRlARUVaGWtCCwkne5k2LdcRkkG6JE/WtXJ4frSgyDVweP4yRVlO4MwasrpqOLnznHgsrU2EzCDiWKgnuTihddFIkh25vg+tFuxDXs9AIKBcNtQJg2k5XsqX58M+pYtIjonXh9eSBeFSqRRmZmaUu5Bky2qt6ZZ7vFdk9+q4Oym7k+O2YtOQlU4qvBHZvTruTsruxnFzUmMWjDzO5/MhnU6rVZWTySQAqNWM5fo01slQrnEjJ0e7yZ+/OUnLrCOZgUNIN4WUzba09NCCwX45NlpwJPEAUEG8AFTs42/Kl7LtCsc5EQXp8pEuNPYrVziWlh+pN+qGFh2pOyt5kHqxxteQOJmmWVErhseyf5JFFqVjrRp5PeT5dgq9KrtXx91J2d1CVIANTlbsAmvl71oXoloEtDQj2/XTiOxawU2tlq115l22m7Z+v1/FgXBiyuVyWFhYqCArdItI14y0kkjrAid6pidLV4Q1NsKqKzle6wTL2BKr5YITK7dLd4u0dEgCJC0bnLTl4o2UI60fMlbFjjRYCZgkE1YiJ4ki9SNlyHGwD6sVShIKp+sux2FnFZJypauIKeq8VuzH7j6rdp83co934tns9feCm3eh1lnz0NNkpdbDy2OcftejTLsXvVM/zZbtpZ9GZGudeZddrS1/B4NBxONx5T4AoGIhuP4NJ1nDMFTcBIkGJz4ZB2FNX7b+bZ38raRFvniAyheRNftI/gNOEwnGezBdmsRITrpywpYWBY5Hvtis/1stJtxnt1+6W6QVhgSEBMrufmRbScRIzuRq1U4vamtwsHxhS5Int1mL8ckxUafSWlULjdzjnXg2e/294Eau1lnj8oieJisAGmJw1hePfEm56bNR2Y1cQK/t6zm/Zsnuhrb1tG+mzoDTi90lEgkVXGoYhqqoyhRYACougsGXXIRPfqlzkqNFRRIJTq6cpJ0maCv5AFDhTrKeryQGLP7GuBqZqUQ57JttrCsrW8cgCQzPT1o0OKnzHyd8jpfBrnIRQsqQVhsSJ8oCoMiO3bjsvkitpERaQkhOJEmSMT7sS9aake8gwzBUDRwZ1yL16oRO3eNW0ut1PL30PtM6q092o+h5stIKhui2z2bJbkf7ZrHqRttvVp319fVVkBXTPFNjhDU7uH6PaZpqsmIarmmaKthS9mmdZO3iROjSASpfMtJNwn1Wqw23839pbWD2jDye6besLCuDgeVYOXarXKu+JZki4eA/SUh4roxFsZbpt2bl2L1s2YfdmGRbK6zjJkHhsVbXHa+x9WNJkrJQKIRwOKyut9vJoVP3uNsvbK/t3Rzfq++FzaqzetHzZEVDoxdgGIaqEhsOh5VlBUBFkCuLqy0vLyMajarKqZzQrJOphMxq4W/pfrFOjnKCJKS1ADgzscpxsiiarLVCWLN2pBwrGbISEjsiYY0BcbISkSBJgmYHq7XESqCkbqW7y46sWM9DWmmkbhmXwjGSRNGSRgsRg2sBIBwOIx6PKzdgM75MNTR6GWdXGPKAe+65B4Zh4MCBA2qbaZq4++67MTU1hVAohCuvvBKHDh2qaFcqlXDbbbdhZGQEkUgEN9xwA44fP97IUDQ0uhokK9FoVK0dIy0VnDxlivPCwgLm5+fVisYypZawEg5OiHKFYZmeDJwJWpWTqV1gqPxdLpeRy+XUv8XFRSwsLCgXFoNFmT4t1y2SlgO55pGVrHA/06al+wQ4E/Qr05IB+6wlq1VJHi/lSN1Zg4rtdGxHViRIkkg++I/kjUHWXBSRRKRUKiGTySCTyWB1dRWRSESRFcriWDQ0NiPqtqw8/fTT+OxnP4uLLrqoYvt9992HT37yk3jwwQexd+9efPzjH8e1116LF154AbFYDABw4MAB/OM//iMeeeQRDA8P44477sD111+PZ555Rhc/0tiQ6OvrUxNQLBbD3Nycsq7Iiq99fadL2adSKaytrcHv92N0dBTxeFy5h+jmkBM8Zcjnh6QBqCRGJAP8DZwhOaw0KyfntbU1zM/PY2lpSS0PcPToURSLRcTjcSQSCTUBs6gdYy1k3RaSn4GBAeUKkwsVSsuPJFaSgMmMHmuwMa0VctFASb5kvI2M6WG/JHXWtgAqSJbUJ49jG/ZBgkL9sf5NNBpVMUis21IqlbC0tISFhQUsLy+jUCggHo9jeHhYWdWk9U1DYzOiLrKSzWbxnve8B3/5l3+Jj3/842q7aZr40z/9U/ze7/0e3vWudwEAvvCFL2B8fBwPP/wwbrnlFiwvL+Nzn/scHnroIVxzzTUAgL/6q7/Ctm3b8NWvfhVvf/vbz5JXKpWUeRQ4XeVRQ6OX0N/fj0AggEgkgtHRUczNzSGVSqnJTH7hc5JjNdNSqaQmQRm/YZfeCkDFbdBSIF1G6+vryhIi02U5WZMMsf9CoYClpSUcOXIEp06dQiaTgWmaWFpaUhYBuXihjB2xWiKY5UR9WC0T0ppDyOBY6z9ZAI/EiARQZlFJgkHyJMdMHUhLjNVlxnZ24yRpkplN1ro11rTuXC6Ho0ePolAoIJ/PY2FhAQsLCyiVSggEAtiyZQvGxsZUYTjZXzP8/xoavYa6yMqHPvQh/OzP/iyuueaaCrJy5MgRTE9P47rrrlPbAoEA3va2t+Gpp57CLbfcgmeeeQYrKysVx0xNTeHCCy/EU089ZUtW7rnnHnzsYx87a7vVv2010TrB6Tg30dlWM2wt2XYv33bItuuv2nF2sq3jaMe4rW3bKdutzqrJto6D6OvrU2Rlx44dSKVSqnItLQxcZ4al5UulEnK5HEzTRDQahc/nU+4W4EzQqpwUWZtFxkpwLAyKZcl4eTxXa5Zp1SsrK1heXsYrr7yCF198EUePHsX09LRyZXE9o0AgANM8vcYR663QgkHSxP6kVUPGgVj1KGN0rHVirBYakj0WU+PaPpKMsT8uUyBjRphpJcch40uoO9M0lfXLeg7W2jd0gTFoWpK/XC6HmZkZPP3000ilUsjlcshkMmrsu3btwpYtWzA6OopQKKSutVw2we6+td6n+r2g36XdpLNG4ZmsPPLII/je976Hp59++qx909PTAIDx8fGK7ePj43jttdfUMX6/H4ODg2cdw/ZW3HXXXbj99tvV73Q6jW3btqnfdn5ct75dXgx5vNf+rPtq/fYqp5OyndpqndWWI0FrQygUwsjICMbGxpDNZgGcXs/GaoVg35xYrV/83G+aZ6wm8gVhR1asKcDWeA7+LckQi9bNzs5ifn4es7OzWFlZQSKRUGnCsgAcJ36ZTi0DVzlGJ6uDnQ5kLIp8ecpUaGvfdMMwhka+NCUBkoRPFoCTkPEv0soj9W4dg7W2DUkh9buysoJsNovl5WUUi0UVrExX0eDgIKLRqAq6ttZ4sdOVVW9eftd7rPW4zfhe8Hqs9bjNoDO3+qgGT2Tl2LFj+M3f/E089thjZ5WClqjGzpxQ7Rh+vbUKjSiyGRdhs8nu1XE3A/39/YjH4xgfH1dWk2w2i3K5rDJGgDOuGbl+D3AmONRaKI6kgBMw04utRcfojgJQEXzLPuQ4yuUyUqkU5ufn1RIBlB2Px1UAKONUOHnLlGJJguyqt0pLhvzfCtM0K9ww3GaNL6FlhxYc6RLjcawFw+NIBDgm68RBoikJi5Ugsn8ZA8TrQT0DUDE/2WwWuVwO+XxeLbxIIjs0NIRoNFpR4E72WwudfDY343tB66w98ERWnnnmGczOzuLSSy9V29bW1vCv//qvuP/++/HCCy8AOG09mZycVMfMzs4qa8vExATK5TKWlpYqrCuzs7O4/PLLGzoZDY1uBd0U6+unV1YeGxtTheCWl5dRLpeRyWQAQE1ckUgEY2NjilzQNcTVi61f+jImgu6elZUVNWEyxoMl/+UHAuM4uGCfz+fD6uqqiqUYGBjA8PAw8vk8hoeHcd555yEWi2FkZASxWAw+n0+1lVYNGbhqmqZyjZRKpYrxE9a/6RKzBunK/qhfBhTT6iGzrCQx4qKM1BP7LZfLSqZ0Q8kAXKlraYUhWWNsHbN9DMOA3+9XacmFQgGpVArT09NIp9PIZrPw+/0YGhrC5OQkJicnMT4+joGBgQo3lay+22nCraHRCXgiK1dffTV+9KMfVWz71V/9VZx77rn4yEc+gte97nWYmJjA448/josvvhjA6YJXTzzxBO69914AwKWXXgqfz4fHH38cN954IwDg1KlTePbZZ3Hfffd5Grx8QRPSVCpfxm6tO7JvL5DmvHr8dI2Ou5OyiWbqzIvsXtFZuVxWZCWZTCKXy2F5eRmJRAK5XE65hfj1H4lEkEgkEIlE1IrH0qJiF89B8Nmg9UFmpDCew5oRRNdEoVBAMBjE6uoq5ufncfLkSdWGk3skEkE4HAZwmhwFg0H4/X51jlbLg5VckBjI85FjZxurX92avUQXmbSqrKysqJRqWbJeunMkGSEhYtBtIBCoqE8j054ZHyPL5wNQ18eavi3rzqyuriKbzSKVSmFxcRHZbBb5fB4+nw+RSAQjIyMYHx9HMpk8y1K1srKiXEm17jOpr3rvcWvbet8LjVjZe+1d2iqd1SO7nvaU3QqdNSN2xRNZicViuPDCCyu2RSIRDA8Pq+0HDhzAwYMHsWfPHuzZswcHDx5EOBzGTTfdBABIJBK4+eabcccdd2B4eBhDQ0O48847sX//fpUd1AiqfaV5aVuv3Hr7aMa4Oym7Ebl2fXiV3e06k+b8YDCIUCikXCmDg4NIp9NIp9Oq0i1TV0dHRxGLxdTXuawpIsmKYRiqf+ma4OQmLTEyNkW6nmgZoNWDFgngdCBuOBxWRe2Gh4eVq4KwI00yAFhaN/g3X3BWgiLJFtta68FInUtiwUBeEgQSKElUZBteH/7PfdaxApVVf6XlRlalZYwKg2xlsHQqlcLc3ByWlpZUld1gMIhkMomRkREMDw+r1GaO2anGSy00co9b2zbrvdCNz2azZLdKZ/XIrrd9tb9bJdstml7B9sMf/jAKhQJuvfVWLC0t4bLLLsNjjz2maqwAwKc+9SkMDAzgxhtvRKFQwNVXX40HH3xQ11jR2LBg1VcSAr/fj0AggEQigfHxceUS6OvrQyKRwNDQEMbHxzExMYFQKKQmR1lQja4dOeEyWJf7OYmyFL4sesZAT3655/N5lZ1imiYikQj8fj+SySS2bNmCwcFB+P1+xONx7Nq1C5FIRGWrcOKVX2QyyFfWRJFESBIBac3gNuqMJEDGqdBFI4mG/EKkHKtbirKoI5IT6lfGmPB68TiZjWVHenhNaJ2hXpeWljA3N4cTJ07g5MmTmJubg2maCIfDGBwcxOjoKEZGRpBIJGAYBorFYkVwsDXmR0Njs6FhsvL1r3+94rdhGLj77rtx9913O7YJBoP49Kc/jU9/+tONilfw+gDLl6pXWE1kXvqwmrU7Jbse+c2QXU9ba3uv6LTOSDTosigUCjDN05kfiURCxXAtLi6qL2/GfjC9mRN1OBzG0NAQAoGAcguQsPT19am4GE64tC4QkiiUSiWk02lVlXZmZgYvv/wy0uk0JiYmMDk5iVQqBZ/Ph4mJCUxNTal+R0dH0d/fj3w+rwrUJZNJVYROBvbK82f7UCikJn6Z5mzn+gHOkABZ+E1aYWTNFYLxK1IHtHTIyT8UCqlVo62pxnTd+Hw+DAwMqHNloDL/hUKhCksIr3GxWMT8/DyOHj2K+fl5HD9+HLOzs0in0xgYGEAymcTY2BgmJiYwNDSk9NLf349IJFIRq0N92N2Dnb7H62lnbbtZ36Ve0Ys6awbB3jBrAzXD/FVv216U3UjbZppK623fSNt260x+gcsCYsyoW1tbw/j4OBYXF5FOp5FKpbC8vIzZ2VksLCxgZGQE6+vrCIVC2L59e0XMiaxbwt+0GLAGST6fV5NoPp9X1oh8Po9CoaBiNZg2G4lEFFkBgB07dmD37t0YHh5GLBZDuVxWFWg5oVMGY0R4zrTeyCJsAwMDKmhYujisriLul5lRpmmqjBpac6hDmaXDOB8SBrpVpFWJpEPG7ljHQAuYtX6MdEsBlanppVIJqVQKhUIB2WwWx44dw9GjR5HJZDA/P490Og3TNJFIJLBlyxZs27YN4+PjiMfjinBJ4kOiJN1mte7PTr4XGmnbi7IbabtZdNYMF9GGISsSVt+uNXiIf1drVw1ObasxTTcvGqdxd1J2K3VWq4+NpDNaNFZXV9WEzsktGo1iaGgIY2NjSKVSKJfLKBaLKBaLWFpaUjKi0ShyuRwKhYJy77A2CCfOQqGg4iU4GXOiA864fkho4vG42kfX08DAAIaGhpBIJFTWUiKRUK4NWg3k4nx0Qck0X+pI1nvhfvmyk7EuJDnUoZXMSN3TbSPbkawx5VtaVZziZ0qlUsX1lhlAHJuscSMzqUheGOdD0si05HQ6jUwmU1FHJRKJKB2Pj49jeHhYkStel7W1NeXSY7E+usSc7jm7+7NT7wVrWyfod6lzWyf0qs4axYYgK9WUZX3BObVtVLZT/1bZ1uPdjLuTsp36bURvbk2IG01nQGXVWcMwVCox41SSySSy2ayKcVldXUWxWFSuC+keYsAtJ01CTvj8J/dxjJyI2Yff71dWGxKKYDCoKu/SuiDThWnNsStaxr8lOeC5S0uFk+5kf9I9ZCU03E5XkzVI16oDGaQr99n9luSKfUuywjHQKsPrQtdaPp9Xlh2Sx0AggGAwiEQigUQioSoCW3VlHXe1e8663cs9bte20XdpPZNTL71L7dpqnVWX3Sg2BFkharFVuwtj9yK3tpXbq7FHuzZW2Xby3IzbTna19nYs2e64enTmVnatG7nXdOZFtt052600TPdGNBpFIpFAPB5HMBhU9VSAM5Mr3TTRaFTVNuHEyQmaixEynkVmrHBStY6Z+60FzGSwKV0RAFQ9FpaOlxlIhLSW0LUhi9BZ5ctxWImFJGM8R7mitCQNMjbFek2scu3G4LRNjo8WFI5TxrqUy2Vks1nMzMxgeXm5wvVDBINBxONxRU5jsViFW09ajEhepFuo1iTh9R63g9tn06nNRn+XNjJupzYbWWfNQE+TFbsXTK3j5d/y5ql2E1q32zFSu2PsftvdPK0at5PsauNspuxqbe1ku9WZG7RKZ41cL667w8md//r6zqwbFA6HVfCsLP9uGKetHMzAkbVXpByZ1sy0XdY0sb6oeBz/0XXESb1cLgNAhSWFxIUujmKxCMMwVGwHj7NO7KZpqmJ0wBkriB0p4Pgk6L6S5IxuGhZQY58kDuxD1lnhOdsREalL/qYsOS7GHfFaUiZwepHXU6dO4cUXX1QLE9IaRmtKPB5XSy4kk0lEIhGYpqnK7jMQ2+/3KzcWr4+8d6z3XCP3eL3PplfZrXiXEu1+l2qdeW/fCHqarMgvKv62g5VR2vXj1L5a22bIrretG9nV0Ms6q7avm3XGyZwTPHCmfD4nRaYXk6wAZ9w0jKPgNlkgTLpn6JZhFVtZmZWWDT47MiuG7hlppSDZkBYZZh0VCgWsra2pRQ2DwaDtVxi3yfFZy9Jb04HZRqYmk6xQb7KNHBuAiiJvdjExkiQ5kXgSFmmlkfcQLSAcx9raGpaWlnDq1CkcP35cxRvxmvp8PrXUAmtMhcNh+P1+FffCqsYkdrwuq6urCAQCZ5FOO9T6Yq7WrpvfC9XQynFXw2bWmRxHM46phZ4mK0B1a4Fb85T1otgxV7u+ve63k92svp3GbZ083PTttM/aXyt05kZ2vX1X05ndONx+MdQaN4+h24br73DyJaGwWgdoWWHALGMdOPnJRQeBMwv0yQnY+lXECViSBGmBICGyZs+wXLzP50OpVEImk0E6na6oqmrVp/X85UuZk7AdYbBeE7mP7hD2Y1csjedozSyy+xqV1hS77RLV4mukDGvFXF4zLlA4PDysgmoZCCyL2FkL2Fkzj+yePcpz2u80sbXy2bST7dS32/3NeDbt9ndSZ62ef+rRmdfzshu3nc4aQc+TFacXo9Pvavus22r17XW/l9+NyG503LWO7ybZzdKZG1nV2rrpS2bByIX8isWiKlzGL+x8Po9sNov+/n6EQiEMDAyoANhQKFRhAZFZOTJoluRDWiA4+UuCwt+SrABn3EDr66dXX2Yxu3K5jNnZWczNzWFwcFB99ctVnDnRSksH5cviblZiJV94nKi5T54X/5YpyGwvXUx0WxnGGXeanPytpMRKkiRxsVqArO6l/v5+hMNhRUIYrMy/GUQ9OjqKZDKJQCCAaDSKYDCIlZUVNXbKslqiWByw3megl98LzXw2vcjerDpr5fxTL3qerGho9AIMw1ApsoxhMAxDFRSj2X9kZATJZFK5BKxxFNby+uzLNE2VFi0tJyQrcrKXbicJOdkzgJZp1nT7cPyZTAZLS0soFosVBdG4gJ8kTrLwm8wGsgaLWvUl/5axNexTEhASnJWVFSwvL6Ovr0/VjOF4GHBM9xB1YH3JckzsUxaKI9GSxEeSLZJJFouT8UjRaFTtY9wRV65eW1tTMSscC115rGETi8Wa8oWqodGL6GmyYjURa2h0IzjpFYvFsywKjPcwjNOVVNPpNJaWllQbrshsmibS6TQWFxdV9ggAVXCN8RP5fB6GYVRk70g3DQNVAVS4kWQNEhISWRPGWgafFguSGAaBsh4L3UO0RsiicCQPMotIkhZJVNivNbaGZIUuK6YL5/N5ZDIZRf4kaSDBk5YSyiMhkjogUeHCjjwnypXrDEmLCzO7SGqYvUXiJLN9ZDo4/5d643UIBAK2ri0NjV6AdgMJ8OXitM1uf632bvc3IrsV4+6kbLf7WznuWmi3zvibExQDaK2FxxiAuW3btorCYCz3vrCwgGPHjqk+w+FwheuE/4DT5KNYLFZUQGU7mRbL/+UEyKBSWnyY6UPric/nw9DQkAoMpUVgbm4OmUxG9RMOh5FIJBAOh1XwrXTLSJJA3QGosJ5I/UiLCFeRHhgYQC6Xw/z8PDKZDMrlMvr7+xGPxxGJRFRQM/uXxeq4TW6X2VQygJbWFQlpseF4KT8cDisiOTY2hsHBQSQSCcRiMUWeSIT6+voqKgkzJZtuLK68TaIrV412QqeezXrG0izZvfo+c7O/GnpVZ17R82TFzo8mlWPnt3PabzUDO8myCyCya1tNtpdxy7/bLdva1o1sa1s343Yj22tboht0Zl2fhkSFEyLHEY1GMTU1hVAohLW1NSwuLmJhYUFZZmZnZ2EYBhKJREV1VX6VcyG8crms1v0Jh8MAKuNYDMOoWNjQOlaeA90mtCaY5ul6L8xmISlaWlrC/Pw8FhYWkE6nUSqVMDw8jN27d6vAYAaarq2tIZvNKnkcF8mA1K+0zJAISdITDAaRTqcxNzeHhYUF9Pf3Y3x8XFkx5DpCMrNIyiAJoNWF8Te8Lizzz76oC/Yj06czmQwWFxeRz+eRy+WwurqKWCyG0dFR5ZaSaxFx0UiSFeqC5IjxSZFIBKlU6qzif17vces96qat23vcToZd37X2d9u71IpOvUu9jrvbdNYoepqseFWM00V0297N/kZku7mg7ZatddZYWz7c1vgMfo3LDCBOekxpLZVKOHbsGI4dO6YmbKbDbt26FbFYrKJoWzAYVF/0LNgmXUpc44ZWDk7KnIg5RrqVCJawZzo1yQcnXJaan5ubQyqVwqlTp5DJZJDL5ZBMJhGPxzE8PKwsSkyplitGG8bZ1WNJVhh0TEuRLFq3vn56vaP5+XksLS2pUvaMiWEMCF1eMvaE58brQx3IgFy2YQVaWV1WxuLQwjM7O4uTJ09iYWEBmUxGEY5EIoFQKIRwOKxcVLxOjFeR7h5WLA4EAqpNKpVyvO8aeUb0e6E9sje7zhpFT5MVyQTlRODE5t0cYz2umlw7RunUltut7NXtmJop26mtnexGdeZWdq0+rWbJXtEZYRini7rJAmwsm88v+JWVFWXtCIVCGB4exvbt2zEzM6NK8HORvLm5OYyNjSkXTTgchs/nQzqdxsLCApaWljA7O4tMJoP19XXE43FEo1HlOiFpobsJOOPGYCVV4Extk1gsBr/fryZQplKbpqmylxgfwoq1mUwGJ0+eVBV1Y7EYhoaGlFWJKzTTekNSRFAWg1rD4XBFWm8ul8Py8rKqaWKapqrwy3FJ14pckFBalWitkOspyWtJwmKN8eFaPSRTS0tLePXVV3Hs2DGkUimYpol4PI54PK4sJCR6dDdls1nlSiORYn9EKBQ6a/XlWvd4rfvRyz3u5dl0OyanY1r9bLodX6fepe3SGdu3S2fNQE+TFeBswuK0z3pBnNpYt1svsBvZ1uNryXba7tTOjWynG7HWWJupMy+yN7rO+vr6EI/HAZwJGpVBlgBUvRWuJhwMBnHuuefCMAw8//zzWFxchGGcDhI9duwYduzYoVZWJpE5dOgQjh07phYblFVQOdHKQFH+kwGsJCWmaSoXCglHf3+/SrtmfyQZyWRSuYjm5+eVCyuTyWBhYQGhUAi7du3Ctm3b1AKOKysryOfziqxIPfp8PiWXGTScyLPZLI4ePYpXXnkFqVQK/f392L59O3bu3Inx8XEVL8JMKdM8k0kl3WEkI4ZRGbciQZLAzBymlXNl5WKxqFbLXlpaUpamsbExnH/++WqlapJRkhZrcK1hGBVZQRxzMBhUZfxpDXN6L3XDs1lNttNxjch282y6le3UttPv0mrH1BpHq9+l1cZdrQ+v6GmywhetFU4Mz06BbpitWzNWNdZple2lvRv51cbttn0rdNZM2U5t7eR0m85kLIJcgJBf/HTnZLNZ5HI55Y6YmJiAaZpYWFjA8vKysghkMhmVXURys7KygpdeegnT09Pw+XyYnJzExMQEhoeHVUqtzOphejQnbLp/aPWQfUt3UTqdVmMnEWAgaSgUgmEYWFpawuHDh/HSSy/hxIkTOHXqFNbX1zE7O4tCoYA9e/Yoa40MZLWmAgNQtUoY65JOp3Hy5Ek899xzeOGFFxAMBnHeeefhnHPOwZYtWxCJRJDNZpVOTNOsSKeWmTaUZ62Iy+vBuJJisYiFhQXMzc1hbm5O1Zkh0SLJZPbP4OAgdu3ahUsuuQQ+n09dU8aorK2tKSsLxwdAXQNuk5lU1JG8R+t5Pjr5XvAi1+lYt+ft1LYe2d3wLq1n3E6yvY67HtlSZ27PoRp6mqzUg3puAi99N8ogmz2mZqCVOmsGun1MfFhZSp0mf35dy697kpf19XVVuZbZN7FYTLkHaC0hWWBALRfNY6ExrifEvhgQywBSgu4MWYNFWhtoPeGEbF01mYvzjY6OqswlBtSWSiW8+OKLygqRSqVQLBaxe/duxONxVfBOrnUEnCnPXywWkc1mMTs7q2JCXn31VRw/fhw+nw/btm3Dli1bEIvFsL6+jnQ6DZ/Ph0QiURGLI1dGZoyI9cuP14DWJgYPZzIZTE9P49SpU5ifn8f8/DyWl5dVICzdavl8XhGRwcFBjIyMKOJBKxWzvGQKs6yH09fXV5FBtb6+jmAwiKGhIRSLRcf7rJPoxndpN6Lb559WYdNbViSqmbKqmcWqmVOd9jmxYTeyGxm33F7LDFztvOuR7VZnTmiGzpxk94rO6OYgwSBhoZtkZWVF1ehgrZJ8Po/V1VVs3boVxWIRL730kirWNjMzoyY2wzAwNzen4iVosUgmk5iYmFBjWVlZQTqdRn9/P6LRqApWZRxHX1+fstiQbNAFwQk3HA4jHo+ryZwEKhaLKQuIYRgYGRlBKBRSsTG5XA4LCwt46aWXsLq6ilOnTmHLli0YGxtT6bm0HNFaw2Ddubk5HDp0CNPT01hcXEShUMDk5CQuu+wy7N69W5EzZuIMDg5WFIQjUeG50OLCGB4SFJIF0zxd1+bw4cP48Y9/rBZuXFpaQqFQUAX7WNyN1WXn5uYAQFWvzWazGBkZQSwWUySpWCyiUChgeXm5og6MtGjR6kKXl9/vx8jICGZnZ8+6D7v52ay1T8r2+mw6HeumbSd11qvzjxedtYI4bRiyAjgzVScTmBvTnlv2W012Pe24r9a4q5n23Iy9FTpzC6/jdnu9uk1nwJmHmK4TuZhfuVxGLpdDuVxWqy4zCHN9fR2xWAzj4+MqLfnw4cNYXl7GU089peI5WGWWgaZ9fX3I5/PKimIYhvqSl9k+cmFDZsEsLy+r4FTWBaEVgSXieU4yDmZ1dRXT09PKJTIwMIDh4WFceumlGBsbQz6fV66h6elpHD9+XJGzRCKBaDSqzgU4HcPDIGGmBK+trSEYDGJsbAyXXnopLrzwQgwPD6t4Ep57Op1W5yezjmSGD8kiM5uAM0X2MpkMTpw4geeffx4vvviiWm6A1hgSC5JKEqJt27ZhcHAQu3fvxvDwMLLZLEKhEGKxmLovaN3iteH4JIml225gYACZTAbLy8sqiJqktxefzVoyG3k2G30vNAo9/zj33Qz9bhiy0klzaC3ZtXyFrZTdqraNopU6a+QBbbRvK0hS+BVPQsCFAZn5MzU1hVQqhb6+PuRyOeRyOWWhGB8fV0GujCE5fPgwTp06pWIgZKCmaZrKYsLATtZ2MYzTWUnAmUBbkg4ZG8FUYZ/PpyZbujf6+/tV3IpELpdDJpNRcS9EOBzG3r17USqVMDk5iX379uE73/kOnn32WRw9ehSZTEaRABIB2XcwGEQymcS2bdswMjKCiYkJbNmyBTt27MDKygrm5uZUenA0GsXa2hrm5+fVatPSnQZUVu6l+4VZUCSOs7OzOHLkiCJftMSQ3LGyL9tz/Lt378aePXswOTmpCAxdPgSvuSzfzwBjxhDJWBaZFs1r10p08/uslbIbwUZ9lzYqW46hUWwYslIL3Xwztapto9isshuB3VcIv5glqWCZ+vX1dUSjUcTjcfVAc/KkyyUUCqljE4kEJiYmkEqllAUgn88rawEJzsDAgKrgytokPp9Pfc1zwmaQqXVFYWb9MC6GlhNZedUwzpSoZzwGyRBjVVj8LRwOo6+vD6OjoxgeHlaVWV955RXl6iEhAM64peLxOJLJJKamprBv3z6Mj49jdHQUg4ODAICXXnoJ5XK5Yq0dLjtAdwqtH3LxR5k2zgweroe0vLyM+fl5HD9+HMvLy1hbW1OuIqZdy0J87M/v92NwcBDj4+MYHBxUFjRauGRwM91PJDHWFZdJ3Hhd19fXkclklAVosz6b+l3aXtnNGre2rLQJjTDTTn4J9KrsXh13NchMELmQH+NDACjLBd0LJB2cVDmZscptf38/FhYWkEqlVLZJMplEIpFQE/zOnTtV6fn19XX1lW+aJhYXF9X50lrARfdYlI6F31iQjedC6wnXLeIEzpgTWiA4oTMLigGpW7ZswfDwMC655BLk83lFzgCo8dDCwgqu8XhckbeBgQEUi0WVDh6LxQAA2WwWpVJJkSdpbaLliLqny2dmZgZzc3NYWlpCOp1GsVhEuVxWgcC09pBw0o0mA4JZR4bj4uKD1mKAMoVcLrvAY2XNF1q9mOpM8kIiUy/0s7l5ZPfquO3Q02SlmmnJS6ClVaG1Ap5q+ersgpbqbVvtHNohW+useTqjRQKonDBlJpC0evDLnK4M9iXXpKE1pVgsVixoSEtBOp3G8ePHVabK4cOHK4gG4zZowZiYmEAymVTl/kmWFhYWUCwWFdEpFotqogWg0ndllpHf70coFKrQlVyMLxaLKZJBIkD9Ud8ynZqTN90yDDTmPupXVrmV9UtI+AzDQDqdVmsJHT58WBGWTCajrl25XFbXiq47af2QLiHG3iSTyYq4m3K5fJZVRaYf050k7y9mDLFgHN1GMlPK7h6V918r7/FmPJudfi+wjbznWi17s79LG0VPk5VqkMq0uzGqMb5qN48bpugk2w3s2tq5FtolW27vpM68nnM36UySDH5Bcx8nKrlgH4Ng5crC/MfJjUSHcQ50CXGSZXVXZhT5/X6V3cIYFrqEmN0zOjqqiAErzcp/nESlBUBaXtbW1lRWjLwOJF10KdFKAZwhEyQy8kUoYzoAVFh2TNNUiwDK/tieemKcytramgr8XV1dxeLiIlKpFFZXV7G0tITl5WWk02mV9WQlFbLmiVzUkO61aDSKZDKJWCymgqRN01RyrdeS11paVeQ6RtJNZ3UZ2d1/tZ6xWvdpI23rfbYabV8L3f5ecNPWqX09st2gkzqrhZ4nK9aXYjXGbD1Wwo2SrX1Wk+Fl3HbbnbZVY+X1yO4VndXzJSKP7xadceKWLg5OrJIIyJL3hnHGHcQYhnA4jKGhIdWv3+9XFWNZz4QTKlNruV5QLpdTJIAxKJIokAhw4qWVgmPg336/X6UqkwRI8sH+6TaSNVxkhVypS6k7Gb/BfbJWimmayrok23NskmAwHiWbzWJ5eRnT09NYWlrC2tqaipmRKc3yevJ68TxJMpkZNTg4iLGxMYyOjlakX/McrAsg8n/Kke4iWn64T2YuMfjWeu/Zwe097nQvt/O90Mxn0257rW3Nkt0r71Kntk7tm/0urRc9TVYMo9J3W+1v6wvIC7MFzva/ObV3aiv3eWXVbpltPbK1zlqvM/kQy0UL6UJghkehUFBkQE7ujOfghEeCE4/HK/phpdRUKqViSZj6HI1GVYYPrQdMmbU+RyRMKysryt3DY/mPqygHAoEK8kUSJAN22T/3SQsTdeGkf6tLjISFCyHKZQNkG0mSmCacz+cVUTl58qRaxTiTyahaMSQ6ACoq3Uo90S1D19no6CjGxsYwODioLDkcC4v8SUuZHK+dnnjdea4kLNUmimrQ7wV7udWgdWYvt1HZjaCnyUo70Qxl95LcZkDr7AwY4wCgIpCUX+HWmAruB1BhYZD9cdJMJpMATr8YpqenVaZQOp1WZIeBtUwvBqBWKJayaQWQtVlYXE0WjiPZoRuD1g2OURIQEhUrQeGkzP3W85Nt5XpEck0laVVhfwAU0WKNklwuh2w2i6WlJRw/fhwzMzNKDyRvctkDOUbGwMjU70gkgmQyiZGREYyMjGB4eBixWKzCbSVJCcmHfPlb9/P8SGpkIK6VkPUy9HvBO7TOepysSLMxYff1wd+1zFTWtl6Oky8dp7FWk1Ft3G7G0yrZWmfN0RknOaYSc/KlxYArF6+srKive7/fr8ZpdXXIdGHGiayuriIejyuyQvcHAzw5AbMvGfBJ6w3rv0gixTRoWnSkO8o64Uq3DsmP1WpDV408Xlpt5PGShHCiZ5wIg3epS47LME5XC5Yl+llYLpVK4cSJE8r6RFkkIMFgsMKaIovnhcNhhMNhxGKxCqKSSCSUpYnnKM+X12p1dVURHvYpK+zympAc8ZxlTE677nG7tnb3eKPP5kZ6L7jVWTXZG/Vd2gwXUU+TFTtYleJFSW6PreXXq0dGp8bdSdm9Ou56ZdNdI4Mlme0iFxUkQWABNlnpVAbfcp0Y7guHwxgdHVWF2VKplFqrhiSI5fkBqMlVulYAqCwU0zSV+8QwTq+qzMq60r0iYy44JrpSTNNUFguug8SJm/tlwC5QaTanhUVaZORaQrKy7MrKCgzjdIDx0tISlpaWMDMzg/n5eWQyGWVVWlxcVOdqmqayFjF1Wy7uSD3F43EMDw9jeHgYQ0NDGBoaUkSFxfqYYSXHTcJGwiLdVoFAoCKWhUSJZJEveWY/sd9G7103xzWyzW672+OqHdts2V76dHNcI+fSCtleZLRDZ41iw5EVDY1uhGmayOfzAKAmb6YbG4ahFtYLBoOIxWLKRVMoFJDP5xEKhSrqerBuCtNrgdNkaGhoCLlcDgBUpgtdQEzBldVlaZEhaZIxMysrKzhx4gQGBgYwOjqKRCKhan4wsFbWgGEtFhZIk4sbDg4OKosHrRYMLCax4UTOid40TZWiTMsILSvURzabRSqVUosN8rxJ1Lh2ESd8LgNAKw7JAsdG4iOtOAMDAxgZGcG2bdtUbMrw8DAGBwfVukwszMeaMdlsVsnkOkUyu8g0TVUIj2QpEAioTKJcLqfWhWLdGLksgIbGZkNPkxVpgtbQ6GYYhqHiKOi+ME1TBdVKd4MkE5JAMPaEX+GJREK5P9hPJBLB8PBwRSVbVpFlbArTalnSXwZxcuFBWlCy2SxyuRxOnDihxsXCdXINH6bnRiKRijorrFxLS0ahUEC5XMbU1BRe97rXYXh4GMlkEuFwWPUp3VNcpXl6ehpHjx5ViwgCp61SkUgEAJBKpVQqMoNvSSSk9YYF+fjekHEztA4xgDgejyvX3Y4dOzA5OYlEIqEK05HgyDiTUqmETCajXGiM62H5fACK0En3Fi1prP7LmKNSqaSq84bDYVWkTkOjl6ADbDU0eghcJ8Yao0GSQDeBrAlC9wItIoFAAMAZ140MOPX7/RgdHVWWGwDKMkPXEb/gpTsJOBPIKlOpJYmSsSMAlEWA7hgAyorBFGbgTKAs3UMkG1wxOpVKKWuC08dHNpvF4uIiZmdn1WrHpmmiVCohl8spKxX1wXFZ3UsyYFWeNwkJiRor7tLdMzQ0hNHRUbWqNN1zdNGwH5JDFoXjP1qdKFsGylKvHDtjh0iCGJvDGBZNVDQ2K3qarLgN3PESLNTMtp2W3Qh6VXY3Xi85kdEVwUmHC+wlEomK+AaWfCeBAaC+wLneDEkB4zhisZgiJCsrK8hms4hGo0in02oy5GTLYmN8hjh5y+q3nETpeiBZkQHCMqWZVh6eM8v7829aH4LBIEqlEk6ePInp6Wl1fjKOhRMz3U0sfAecCTZeX19HOp2uyE7ixM7+pEtHZhixD7/fj/HxcQwNDSEejyMajSq3zuDgIIaGhpS7h1YvuUqyvL68PtFotCIbivoiZAaYYRgq/oe/Zb8y1ofp6J3ERns22wGts+bEtfQ0WfHiBmrki6TRr5lOym4EvSq7W68XJygSA05E8oufD7WsViqDTPm/zC6Ra/GwPbNhGPvAwE0WSyOk9YGkQpIgZqtIt4UMFiXBkJk40nIkiQfHJuuXyLL4QGW2E91k0m0iSYCswcJxcoKX9VusWQ5sS3fP2NgYxsfHkUwmEY/HYRgGcrkcEomEih+SOpPXgtdRxr/wmlCfcoFGeV1l1g/38Ryt9W9ogbFmS3UCG/HZbDU2u860GwjOaWJulGNlezILoZVtre3lC6kTstulMyfZ9bT12r6T10u2k+X2gTNVYWXKL4+Vkz5QSVas9VBILHheLP/ODJiVlRWVCcT0Y7qYJFmShEcuTChTayVpIFngV7/VisHf8ty4j9YG6TKRxEn2a80eIimQ45Ip2TzGagGRyxb4/X4V4zM2Nobh4WFEo1EAQC6XQywWQygUqqi2K+NfSJJ43pKMkYQR1grBPBe60BhMLEv5S5eRUwE9iV59L+h3qXfZvayzetHTZMWqNKffduYsO8XKY6TyvbS1vpDcmNLsxl2PbGtbu/ZuZDuNu1GdOcmqR2deZTu1tXvImq0zbuMEJuMu2J7WDGsMiZz4gTOTnpww5fHMrllfX0c8Hkc+n6/IOqE7w05XlCe/7mm1kcXSSD54btLFQ0JgR8ysuuHkaz0HbpdBsVarCuWwvfUaSrIni+rxPBjMGolEEIvFEI/HVaVfjpmxP5RPq5gkJlIHkqxYLTHynKUuJMEkIWO/cvFKq/6a+WzaoZvepfJv/S7tTZ25uedqoafJCpXixOisX6rV9hN2zNhtWy+yq02SzRq3F9lux92ozhqR3QqdNXqsG9lynH6/X6Wi0pXDr2qrBYIuAicXCeVJiwFdS7TYMC2ZWUF0abCyazAYrMgKYjE5WRuEk750+1AecCaWxVr6XrqYZIE1SWx4XpKg2OmSxISkg795T0kCIbN6aPlgWwbfBoNBVeQtFAqpDCdpnSGBsAYjS6Jhdcvwb2l5koSM58pjqFfTNM9yAwWDwYr1lpzuuWrb3D4fPLYb36XyGP0udd7mdEw36MzNeGvB2aZog7vvvrviq8owDExMTKj9pmni7rvvxtTUFEKhEK688kocOnSooo9SqYTbbrsNIyMjiEQiuOGGG3D8+PGGTkK+qOTfXtvVI9f6v5d+6pXd6Ljt+miXzmQ/XmVb23mV1ymdSZmcPK3Bn3KbtK7IFXqlpUFOwDJuhWSFNTsSiQTGxsYwOTmJLVu2YOvWrdiyZYv6Nz4+jtHRUSSTSUVkOKGS6MjAVvnysVpFSJIkkZETvlyoUR4jLReSeFA3MnaG5ydjVOT1kNdFWqaoJ7k8gPwnX6YcD4OhWQVY1muR+pfnISHHLgmHPDdeY6k7HstgaLdxKr38XmjGu9R6/b20k7K9opd1Vm87r+NuZK4gPJEVALjgggtw6tQp9e9HP/qR2nfffffhk5/8JO6//348/fTTmJiYwLXXXquKNQHAgQMH8Oijj+KRRx7Bk08+iWw2i+uvv952+XOvsFOIdZvdhbG76E79Ox3bLNnNGrf172rn1Ixxd1JnbmS7aVvrGlTbXmvc/FuWsAegCAEnRUlgZOYJUOlblsRF1vrgcbQikLREo1G18N7w8LCqvsqVlQOBgBqbtOTI1Z8lYWA9EODMJE0iIK0dch0kOXHLydrunKTurISFerHTPy041KPP50MwGEQoFEI0GkUikcDIyAgmJiYwNTWlMoGi0SiCwWBFwTgGx5Ks0SrDKsQkFzKGSFqkSM7kx528N+Q5G4ZRUZlX3iMkSE73YjPeC27u/W57L7iFfpfWlt3scVd7r9YLz26ggYGBCmuKHNCf/umf4vd+7/fwrne9CwDwhS98AePj43j44Ydxyy23YHl5GZ/73Ofw0EMP4ZprrgEA/NVf/RW2bduGr371q3j729/e4OnUBzd+Petx0qXh5WK4NYfZmdOscqrJtprymnXDeO2zFTqztq9mhq1XZ82GnUvFMIyKyU1WOAXOFIiTEz4nOKAyhZduJKa5ygmSbo/+/n5FThhkyyq6nHCZ/ss1fWTBOBn4yXRmWVdFuok4WUvdkghwzDITxullKGM/rJYkFoczjDOL/jFtmzE6dPEwRiUWi2FwcFAVdwsEAhgZGVEVcTk2Ei2SCfZBcsLzAVDhbrMLlKbOeD1k7Auvm8zoIunh38yIYo0diWa9Fzr5bNYru1ljdNpm174ZY+ykzjo1/zQDnsnKSy+9hKmpKQQCAVx22WU4ePAgXve61+HIkSOYnp7Gddddp44NBAJ429vehqeeegq33HILnnnmGaysrFQcMzU1hQsvvBBPPfWUI1nhuilEOp2u2O/ke7Pb56RE+dVTTbm1fHhuZdcadzXZ9dwIXmT3gs6k7GroBp0BZybRXC6nJjpOWJx8mQki036thc3YtzVdmeRCugzorvD7/aoGSzweV5M0cNpaEI/Hkc1mkc1m1QrFrPOSTqcrCq7RgiDjN0g8pEVCZsvIcXG8sqaIJGDUldUa4XTdpCWI/QNQQbTRaFQRNC5CyHoqtKSwoq11wUT2J61UdkHDMgiYZE2SJ0lyZFtZPddqTeHCliSTTucvtzfjHrdua/S94Fa23Tls1nepF9nWbb2is3rgiaxcdtll+OIXv4i9e/diZmYGH//4x3H55Zfj0KFDmJ6eBgCMj49XtBkfH8drr70GAJienobf78fg4OBZx7C9He655x587GMfqzk+J1OYk6LkPqvZqpZy3ZpN3Vwkr0zdyq4lvN4UWmfN0Vk1kFyUy2WVEmuaplowTxZnoyVBuh/4VS9dCqZpVtQrAc5UkJWkgRMhrRhy0b6hoSHEYrGKoFrGanDFYhZu4xpDlJXP55WVg9VnZfqyNYhUWhZIeuyOlQQBQAUxIiRRsqZ1A2csP+FwWC1ASMISjUYRDocrXD5yLLJfOXZao4BKS4p1XSWSJ45bxsqwpg73ZzIZ1T8tLNK1tLCwUOGCcvt89ep7we2E7aYvr8f3qs7qlV2rrZvjm6EzL/BEVt7xjneov/fv34+3vOUt2LVrF77whS/gzW9+MwB7tuZG8dWOueuuu3D77ber3+l0Gtu2bTvruEaUJ9u6aeMky405z01fbtrItvX04SRb66x1sqWrR37FA5XZJfxSJ4HhpCxdSHQRyVgXFlqT1gyZbUKXkfzKJ5Hw+/3q3Fg5lqsuyzV5OD5aAmS8hqwvwjFW0wfPSV4baVGx+xqU9WZk/zy2r69Pxagkk0kkk0mVlsyS+iRtHKO08kgLjVW+NfDYuq4T+7USIGmpke4v3gdyiQLKJAmiC04GNDvBeo/Xi3a+F9zKb1W7jaqzXniXekFDqcuRSAT79+/HSy+9hJ//+Z8HcNp6Mjk5qY6ZnZ1V1paJiQm1fLu0rszOzuLyyy93lMMvSyuqsUupQLuL5qat3e9qF8SuTycTXb3jtjuu2vnUGnc9OrO7ObXOapNy2a8MxgSgXA2c7DkRMo6EbiMZL8GJmv3KWAhObrJcu2EYagKU1g2CCyQygFVmvxQKBVVYTmb0+P1+rKysKCIjCQ/HaXV/WHVlJSgy5VjGgEhSw/PkufE3rRuhUAiJREIFEUejUUSj0YoUZatMeW3lbxm7wlgca90Vkh65dpN0DVFfslaMzJwyTVPF/8iqvnINJlpk3Hyt13rmvNzjTtfNSZZbK0GtfXa/W/Fs1tJZK9+l1dra/e7Vd2kz4DkbSKJUKuH555/H5OQkzjnnHExMTODxxx9X+8vlMp544glFRC699FL4fL6KY06dOoVnn322KllxA6eHi//b/e3UTh7nhi3WuvG8jLnWuGuNxwu7rVdn1frb6DqrV7Z8eGU9E0k+uE6QNRZFZguRxJimWdGGLgtOjHIClem+kijxf/7NNgxMjcViGB4exsTEBMbHxzE8PKxWSY7FYkgmk4oMsG95DnJylnJk2XhJGKTOONkTVrcMj5epx9Sxz+dDMpmsCKSlRYVZT9LqJN1P1jRmoHJ5A6u+eE1J8Px+vyomJ0vuy0UnpUVLXmuSPrm+Ei1e4XBYETO7e87NPd7Is1lrUrLbZye7Wns3v92O2bq93vdCI/I36/xTTReNwJNl5c4778TP/dzPYfv27ZidncXHP/5xpNNpvO9974NhGDhw4AAOHjyIPXv2YM+ePTh48CDC4TBuuukmAEAikcDNN9+MO+64A8PDwxgaGsKdd96J/fv3q+wgL6hmLq7Wxst2N8e57bMR2V7bupGtddY+2dIqIomBnCRljIn1RSGJCtvIarSMiWEbaQUAUOFKIKRlgGAJfsZpAGesDIlEQgXfGoaBRCKBvr4+LC4uwjAMZLNZtaKzTKO2xq/Ic7dLVbbqkZO+dfzlchnBYBDlcrmC9A0NDWFqagpjY2OIxWJn1X+RhMTqWrHGx8jtTuROxqWQSDGOR8rgOHlNrOs/yVgdGXxNYshgZ6tVyklvbqDfC97aOh2ndVZfey/wRFaOHz+O//gf/yPm5+cxOjqKN7/5zfj2t7+NHTt2AAA+/OEPo1Ao4NZbb8XS0hIuu+wyPPbYY4jFYqqPT33qUxgYGMCNN96IQqGAq6++Gg8++KCjb7sa+EK3M5HJbdKsZT2+mnnNus/aj9zm1M5OtmxrJ7tWm2qyq7WvJbvXdUZ0k87ksfySlkXdTPO0pcPn81Vko3Dy5aTHffzqLhQKiEQi6iseOOM2kHVGAKg1dCRx4fHsGzhDXkgMGIQaCoUQCoUwPDyMfD6vFkYcHBxEX18fRkdHYRgGZmZmEI/HsbKyglAohJWVFUUMCoWCIgrS8sMxOmXiMLBU1pzhmIvFotrOANhwOIypqSlMTEwgkUiooFbqWaaPW9OnqRtJRGRtGeAMiZD/JOkimSTp5FhlUDD3M2CXJIX3kpTv9/uVVSiXy51137bi2az3Hm/Fe8Hu2Ga8S53G0y6dyX3N1lmr5p9GddYoDLMZvbQZ6XQaiUQCTz75pFp4TEOj22GaprKAAFAEBThttWA2j1xhmCm3hmGo2BHGknChPb4c1tfXkcvlVBDt2tqaivciOerr60MkEoFpmsjn8xVZLX19faqA2vr6uvqKZxwK3ValUgm5XE6RGdM0kc1mkc/nEYvFYBiGWu25UCjgxIkTOHz4MPr7+5FOp1UWDPuV7hUrcWB/dsjn89izZw9GR0crXDyRSAQTExNqnR8SMGkBkRYOmS5OMlUoFJRLKxgMAjjt9mYat1wugdeShIY6Y3xMOp1W11y6sei2I7Hx+XxqgUnWwTEMQ6Vcm6aJ2dnZphTQ1NBoJ7LZLK644gosLy8jHo/X1UdPrw2kodFLsH7VcAI1jMqAWVk1loGVtLJwsjXN024FWgpoBZAVZGXQKYkSrTmmaZ6VuUOQwNByQWJBCwMJhrWibblcVtaPaDSKUqmEQqGgFgzs6+tDPp9HNptVpKxcLqs6SjL1GThtEYrH46qqaygUqsi4KRaLFTE0LOzG8dClImu9SFeU9dypN+qO6cT8LVd4liAZMk1TVbeVqde8nrxO8toDUFYf6tVq2WG9m3qszxoaGwU9TVb40Gto9AJkHILVbcVCh7RucLLq6+tT1hLgzMRKi4rV5CsnaJmZQqytrSGfz1eMh8dLNwTTfzlJ0zLA/mjtIaQFhpYCWe+EGYFWssZtTmX2pa4kSaDLha4iypNkgOdldx3Yt5XUETJot1gsqnYy5kZmLVGm7IdkQ5IXqQPZH/VO3ckMJFq16G7S7zyNXkMz7tmeJivyK0xDo9shv+CBs0mEtJBISLO/nBitfdgFh1oJPb/iqx0ji8/ZFV0DzrYuyAlYnictQaFQyNG3btdPtWOsx1pJU7X+pO/d2sYuloAWFut2KymSfVGmfD/Zjct67awWHjn+Zvv/NTTaiWbcsz1NVpwsK3YvJLdopG2nZTcCrbPWyrZ7WOt5gL2ca7d9gbsZj5dj7IIF3cANyXFqYzcWpwBFtvNyj7ghI17PtVefzc3wXmhm207LroZm9NtQnZVuR7O+QNz2I4+zfhHVK8+LbLuvyEZkN4JGZG8GnTX767haf428KOppa3Xl1HLXWmM5ah3bLFQjIG6O6yQaGVO779d6n03r35vhvdBIPxtBZ9XQ05aVam6gWhfL+lVW6wJZX8DVzLJOJly7451kO43Hrexabe3QLp25kb0RddZKVJPT7omtlTLa8cXc6Dm3Wme1npFWP5sS7Xo23bwX3Iy7G94LVhduJ+cfN+Nuhs6a8Uz0NFmp9RXmpr3d3+1s22nZXtEp2RtBZ25fGs0mOG77q+XS8CKvkeOrjcGu73quTy3rjZcXfK329YytWnunsetn0zs2guxeGLd2A2lo9Ajqmby6IeakHZaVRtFJE72GhkZ7oMmKhkYb4NUi0AprAf+3+xJ22l/tK6oZFkUnvVjjV6pZUb3q0Y1F1ovVtlnX0c2YNDQ2K3raDVQtZqWVaFccQrPRyXFrnZ2NZseYuOmvlj+csHNd1fJPy+2yvV1f1dpXg92EXS2Opdr5um1Ta5y1YgDckgweW0uvzb4f9XvBO7TOvKEZ49WWlTrQazcK0clxa501p1+nybcb9Fttkm3W+NwEB7o51s3+ZsiwHkddeA0q9irPC/R7wTu0ztqPnrasNBpgq6HRTliDNq3brPvs9ldzJ7kJ2HU6tpqLpVr0v92x1VxHdjpoFNJVZDcep+Nr9Qecbc1wcoXVmkCcxuh0jF2Ar37XafQqdICthoaGQr0vBD0JukOr9dQKS5CGxkaBJisaGhsE1awW1SbaTk2C7ZDbTILR6owuHWCroeGMnnYDdYuvXkPDK7zEXlj31apLYj3OTcyDk1vIS7yEjMuwBtg2M5jY7vztXCVuZDoF7Dr9diuj1vHVAoWd5Ot3nUavQgfYamj0IFqRzdEOOfWiW8bRCrghO7WO19DQqI2etqzoAFuNXkKtIFfCa4Attzsd6yZIthMBttXkeoHXANtacr0E2NrJcaOnatABthobDTrAVkOjh9GJOJJG+m10TF7TdVulg16d9DeyhUpDoxY0WdHQ6BBqxVS0c3Ky1gFpt9x29uHmeKkHnaWjodF5bEiy0qsvD11oyDt6RWdejq3ny78Tk347IIuoORGpevXVjecLdNd16KQlrhFsVtmNoNvH3dMxK3zheC3nbT3ea/niWn58N75yp/Zuiks1a9x28rTOnNs6tXc7breoN0OmmRk3jbT1Gl9R7RkG7O/bRuS5GU83o1bmVrOfTTuZbmW3+tmsJruW/I36Lq3VtprsVl2vZjxTPU1WrAG2XmpLWPd7fdnVattJ2W7buvndKtmbTWfdPgECnRunm+vRTDLS7TEr9QbobsZns1b7do27k7KbrbNWtNUBthoaGxB8sJs1qXb75CzhNNZqbiCvqNWP10mn2egFYquh0W70tGVFQ0OjNtxMfp0iNFa5Ti6OdlpWOk0WesUSp6HRTmxIy0oj2RRe/LWtku3FhyiP8+KvdSPba9tOyu41nXWiXzcy241aVg6pi2aN0auVpt26aaa8bng265Hd6PVudNy9/i6tB518l7pBT1tWqt3Q3XDDtHvytTu21x6yzaSzZqJZ7pFmtzdNd8GvbgiLxml41Uc3PJuNyq4HjT6bvf4urQetepc24xnuabJiDbDV0Ohm2Lk47B5ibvfiDqiVTVWrn3ozl+zkeAnAc8rucdu+HngNiG6XW0a6vKrJ0+88jV6DDrDV0NDwjFZPdtVIk4aGhkY96GnLSjP92Boa7UYzXZiNHtuO56geuXbWqGaOo5Zlx/rbrVur3nG5seLod55Gr2HTu4E0NHoJXl071fqwbnM61s1xteTUE3fSqgnVaSx2BMTNGBp197ghYI2456ztNVHR2KzoabJiTWu0e/HYVRq0Q7XYAae21he6XTvrWGvJdjtut7Lraat11nydyfaNxIdUK9hVS39eY2CqyXRqU0sHteTVc085ba8n9sNrG6f71m3cjdt4Inn+bu4ztzFKdm35d7UxbsRns57r2Ip3aTt01i2yvaCnyQrgrnqhG4V5eQl6ke0G9Yy7EdlaZ+3XmZuXoV3/9X5J24232gvGzbjrnQTt+nI61us95ea6eXUl1UO0GrF4uCWVXu7xeiaJzfxsOh3TqXdpq3XWbtnNIC09T1Ya+Rqo5yXsZB53I7uRtk7n7fZroFmyO60zp3Nsps6cZDd6vdxsq7bdC5zG63Ycbts69eVGB7X0aLev2v1YbTyNtqmGRq+XWz3U+uJt97PZqGy7c3Mru1ffZ43KtrbvJZ01ip4nK61i5F7beGWXjbJir18DzZKtddbYV0wn4Oal4uW4ZkNel2qEpRUyuxG1roPT2Nv9bDYq2237jfQ+a1S22/bdrLN6oVOXNTTaALcESW5v5AH32lbKdPtS8yrbjQ4o34sO6j3Xavu9jqEZ6GYCpaHRafS0ZcU0deqyRm+i2n3LfU4uDDeTmpOZ1+147Nq6fdacxljLJVPtfGu5l9zKs2730s4t6m3v5KZsVv8aGp3CpncDWb8CNTS6FW7iZKz73PiPm4Vm+pbrlS3PzUpO6nFR1etW6mZ3mDxOQ6NX0BE30IkTJ/DLv/zLGB4eRjgcxhve8AY888wzar9pmrj77rsxNTWFUCiEK6+8EocOHaroo1Qq4bbbbsPIyAgikQhuuOEGHD9+vOGT0dDoVnRygmnETdKoL71TxzYT9ZCkdsjR0NhM8ERWlpaW8Na3vhU+nw///M//jOeeew5/8id/gmQyqY6577778MlPfhL3338/nn76aUxMTODaa69FJpNRxxw4cACPPvooHnnkETz55JPIZrO4/vrrsba21rQT09DoZXSS3NTj+nFq30w0K/i21cdraGg0H4bp4c3yO7/zO/jmN7+Jb3zjG7b7TdPE1NQUDhw4gI985CMATltRxsfHce+99+KWW27B8vIyRkdH8dBDD+Hd7343AODkyZPYtm0bvvzlL+Ptb397zXGk02kkEgl885vfRDQatR1HI183jbycOim7EWidtVa2XZyEmzgRK6rJqzeFupocrwTBS+qyW3nVYlYaSUNuVpta17bWPeJ0rF08T7vv9c3wbHaT7I36Ls1ms3jrW9+K5eVlxOPxuvrwZFn50pe+hDe+8Y34xV/8RYyNjeHiiy/GX/7lX6r9R44cwfT0NK677jq1LRAI4G1vexueeuopAMAzzzyDlZWVimOmpqZw4YUXqmOsKJVKSKfTFf+qoZ1ZFN0kuxFonbVWdruzgZzkOMV5OWW/tDIbyJp1Yzc+pywlN/Kc9tWKdbMbZzU0+x7sJkvOZng2u0n2Zn2XuoEnsvLKK6/ggQcewJ49e/B//s//wQc+8AH8f//f/4cvfvGLAIDp6WkAwPj4eEW78fFxtW96ehp+vx+Dg4OOx1hxzz33IJFIqH/btm3zMmwNja5EJ4IoG8mga3aWTDtiNHQciIbGxoCnbKD19XW88Y1vxMGDBwEAF198MQ4dOoQHHngAv/Irv6KOszPVujGFOh1z11134fbbb1e/0+k0tm3b1rTUZa/R/41kCzSaaWA1Cbdr3I32tVl1Vm/7amm3XomM19Rlr2nPdn15dY856amR1OVaMqv1V+13o8fXQj2py93yXvCKzfpeaKSvXtRZM3TlybIyOTmJ888/v2Lbeeedh6NHjwIAJiYmAOAsC8ns7KyytkxMTKBcLmNpacnxGCsCgQDi8XjFPw2NjQqdtqrRq9D3p0ar4ImsvPWtb8ULL7xQse3FF1/Ejh07AADnnHMOJiYm8Pjjj6v95XIZTzzxBC6//HIAwKWXXgqfz1dxzKlTp/Dss8+qY9oNr6yvEZbYzK+udo670b42q86crAXNdMU49dcunfNYq56t/+qV5+b62clxa1Hycj3qsaLI/uu59m7P38uYnNo2Cv1eaGwcrZbdSZ01Ck9uoN/6rd/C5ZdfjoMHD+LGG2/Ed77zHXz2s5/FZz/7WQCnWfWBAwdw8OBB7NmzB3v27MHBgwcRDodx0003AQASiQRuvvlm3HHHHRgeHsbQ0BDuvPNO7N+/H9dcc42nwdcKlNPQ6BbYuR6cHvZq5tVqgbrWNjI41c2Lpd6sEzs5XrKB7DJg7Pa5GYN1mxc91iPHToZ1m9cgZbv29VwXDY1uQTPuW09k5U1v+v/bO//Yrqrzj79LC+WH5ROBlY/FCWUhQS1OLIo/yHDCUAcaQwKbQ8Q4E3+BdLjhD0x0ZgJZohLj5qIhYIIGYwSjxBjazTFZmZACW4H4KyKgoaKutGV0LdLz/WPp/X4+t/fHOeee++O071fSKPeec57nPvfzuee5z3nO87kcW7duxSOPPIInn3wS1dXVWLduHRYtWuS0WblyJTo7O3HfffehtbUV06dPx/bt21FRUeG0efbZZ1FWVoaFCxeis7MTs2bNwsaNG1FaWhr5ggjJIjprxVHXpnXay0zGJmXL7rwJmqx1HoRBeS5u5ynunI7e8emIEOKPUp2VrBBWZ4WQLOKecP2iCEEJbEETmkxkJSzSEKZjmB6qkRWdcVTaqcj066cSMfKym+o19Mrz+hzQoSE2YqLOitW/DRRl7Z+QNNDJBXEf89ptF1Wmie+RrL4qclWcJbcsmfwO1d1AMjKC7BAk2y+Kk2aeACEmMPG5tdpZ8ctZKfzSq76VuPsWHpPp2yvHa5ykZLvH05GtY7OwY2F6p2kzE7Jl3r4LP7M6X2DV3AyZ82HyZPuqRoL82oXJk1m+8dNHVhdZJ0kmZ6Wwn05kxOuzleZzwcbvpq5s93g6sjn/pJCzYgtuA+msoRf20Xngpilbta+XbJ2+OrKzYjMTsoP6yk5qukQdK4oDFQUvJzfofBwys4bMvbTpuZCF76aubNW+XrJpMzNY7axwGYjYTFKf3SjLQHEsW6mMH4fzoroM5D4XVYe4lsYIySpcBnJ5gu6HkMqDzsuYYSE8d7hMRXZYX1nZYW/rOnrrynbLz6rNwmTHZbP+jup3LqyvzLko6Ohmwlky9cap+t2U7dv7/4VtdZ+ltnw343qWusfzw9ZnqY7NdLHaWek1it8bncwxwN+ghe39PgyqsmX7ysgO01lXb13Zsn3TtlmQjXT1jmIzEwTJSEqHQnm6/cI+GyYiG6pjxSU/KlE+Z3F8N3v/7dXOxu+mCdlhx3rHCpOf1WdpmGyTzx2rnZWSEnNF4VTHiSI3qs46a4q2y7ZV78L+sl/cQnkqfaI8GFR1NIXbtm49ZGyvc3+C+nhNwEH6ZMUZzMp3M4rsgfI8izqWbc9SE7ZSKrdPCNFD9a239y8pTMrSfcPv/bfXW12QPUzbSXU80/KzErkhJEvQWSEkAfzeyIPaJjlpFcqM8rap2sfrrdxLflAU1fRbKZ0FQrIHnRVCBgAmJuCknac0dVaRH7akZAo6UWQgY3XOStKhckJMIZOk5pcA55fEqCPLr41XDousnEIdwxJSdb6/fjsb3LJklo38djr4/VtWhl97v2My8vmsI7Zi4rPLyAohFqGynJQ0aeuRtvy4iLosR0h/wOrIisndQITEjdcbvdcbh+5uoML27gnOfTwsuuDXV0Yfv8k1bJurLkG5LGH2DRvPL2rjbqvy5uiVp1M4fpjefOYR2+BuIEL6KTphU5klG5k6JqpjysiQpXAnVBLywvSQkRNVvuwyD5eByECGzgohKZHW5KMyKZrcDSQz+etES1Xbc9InxD6sXgZigi2xEZVEVa9zMkmhhW11EmxldfVq606w1ZEbdj5oqUxGdtAyi0qCrYrOspiIbhGSJZhgS4iFxJFzkOU8BtO5ZUG5IzpRGVPblOOCCbaEWB5ZYYItsQnZ39iQiRrI4JWw6SXXVIKtVyJqUIJtmGxZ/BwVWRsHnZOJTnklDkd5k2SCLelvMMGWEEvISrl9v+Uiv7L2JpcgwpJ73fq49VIZV0cXLx1k2yYBl4DIQIbOCiEJMJDK7evI9TsWhy1kIrKFbZK6D4yYEOJPv3RWbH0DSVNvW22WJjrJpyr9k7wnfluG44haeMkN+rfX8UJ0dgOFRWpUIiumSFpef4Y2VCfrNuuXzoqtbyhp6m2rzdIkLpuZfmjY4gSH5YXIbokOI+u5blnWzRZoQ3WybrN+6awQYjNpLQOltUvJbwlKtr8qYc5N2g/trL/hEpIG/dJZiVpB01bZUaDNsiM7jeWANGsWBS07ySwDxalPGv2zBL+bycq2Ve8k6JfOSpQ3o6hvVWnKjgJtlrzsrCVupmXLoITeoKiLCXlZaO/ul3Zkp5CB+t1MS7ateidBv3RWCLGBsITRNHYDJS1XFpORlbCx0rr+rL/ZEpImVheFSzN0TYgusruA/HYQyZbbl5XnbiNTUt4kQYXXvJaFZHWTsbOMLVWfMXEvI/GZR2zDxGfWamcl61n9hBRSWAnWfawQnQq2YdVawyqsxl0OX0au13WrJOjKyJMZs/d8oQ4qD9u4Kti69SPEFljBlhBLUKmzEnfEMEgXt2yTE2OUWjNBNtGJfGQxOkEnhBB/rI6sZPWhQ0gYqkszhcfiWAYKkidLoWNRGJ0Im4RVlj3SXgZy99F5/gTJDYuq8HlHbGTALwMRYhNxTDRhE5vuxCrrFMgs18RR5M49qetGg3T6hTkVMjkvJp0uQgYCVjsrzFkhNmIyZ0Wmbe/EGjUXRibnxC3HPa6KcxA2oXvJ89PdT2e/fm4dvJwyP3t65QjJ4L5fXuPxeUdshDkrhPRT4nqbllka8YtYRFlOkqVXvs7yk0lUdDAlnxEUQvyhs0LIACNsUoxac8Wvj8zyiE60lNEGQvo/dFYIySCmq+PKVoLVPaejU1jbtKt5mqj8K7v1WkYenTIykKGzQkhKxLnrwy+KEba8YWIZSFanoDG99ExyucXUMpCKLJVdUYQMNOisEJISNrwpx62jarQlaZmEkGyg5KxMmDChKGTZ+3f//fcD+J/n/8QTT6CqqgrDhg3Dtddei4MHDxaN0dXVhWXLlmHMmDEYMWIEbr75ZnzxxRfmrogQS8hilVL3coTJt/msOAky15SGE0UI8UfJWdmzZw+OHz/u/NXX1wMAFixYAAD4/e9/j2eeeQbPP/889uzZg3w+j5/85Cfo6Ohwxqirq8PWrVuxefNm7Ny5E6dOncK8efNw9uxZg5dFiN0kHfKXXSYyISPsmF9fk3qZXHLh8gwh8aPkrHzve99DPp93/rZt24Yf/OAHmDlzJoQQWLduHVatWoX58+ejpqYGL7/8Mk6fPo1XX30VANDW1ob169fj6aefxuzZszF16lRs2rQJzc3NaGhoiOUCCbGNNCa/uMvqq8hV3SWkaq+0k3cJIepoF4Xr7u7Gpk2bsGLFCpSUlOCzzz5DS0sL5syZ47QpLy/HzJkz0djYiLvvvhtNTU04c+ZMUZuqqirU1NSgsbER119/vaesrq4udHV1Of9ub28HwHL7pH8TtfJp0Dg6bXQI01e2JL7OdZvSKa0ol+55QrJGquX233zzTZw8eRJ33HEHAKClpQUAMHbs2KJ2Y8eOxZEjR5w2Q4YMwbnnntunTW9/L9asWYPf/va3fY7zDYnYhFf116gVbGXwqoBqqoKtXx+//5eV69bX5JZq07+6HPVXllXH4zOP2EaqFWzXr1+PG2+8EVVVVYFKybwRhbV55JFH0NbW5vwdO3ZMV21CBgRBZfnD2iZFmE4m9IoyRlLyZRwyU/oQYitazsqRI0fQ0NCAu+66yzmWz+cBoE+E5MSJE060JZ/Po7u7G62trb5tvCgvL8fIkSOL/gixCa+lhazUWSk8lmSdlSAbeOmhs+zrt5SmWm9GVYbMOXcb9391xiKkv6LlrGzYsAGVlZWYO3euc6y6uhr5fN7ZIQT8L69lx44duPrqqwEAtbW1GDx4cFGb48eP48CBA04bQgYCMjkTWciVSONtPshBkk3IjUufJGAEhZC+KOes9PT0YMOGDViyZAnKyv6/e0lJCerq6rB69WpMmjQJkyZNwurVqzF8+HD84he/AADkcjn88pe/xIMPPojRo0dj1KhR+PWvf40pU6Zg9uzZysozwZbYSJTPrHvJNO7kWdnxC/MsCnU0oZ+X8+LntOjYJuiXoXVkyB7T+Q0lPu+IjaSSYNvQ0ICjR4/izjvv7HNu5cqV6OzsxH333YfW1lZMnz4d27dvR0VFhdPm2WefRVlZGRYuXIjOzk7MmjULGzduRGlpqbLyTLAlNhGW5NpL4e6XsMiCzOSskxir0rcw58I9mcvqF0aQk+KX86GbqOrW2StBOUiGSiKxn/zC/kHyCbEBI/lfwkJXvb29HblcDn//+99xzjnnpK0OIVJ4TTjuSanwuOqk59fWK+qhM67MpKmyLVhWZhAy+rhRcY5624dFdNxjy15nYVv3/VKxOyFZ5tSpU7jmmmvQ1tamnXPK3wYiJCXSSqRUSSzVWYKQvS6/ZVwL35+MMFCvmxAZtOusZAHmrBCbMLWTRTYvwyuXxJRu7n5+Sy5Rc1Zkl7bCohuyY3qd98uZUXHKguSp9OfzjthIKjkrWYI5K8RGwpwNUzkrXrkkqhN1GF5F31RyVmSLwvnJDstl0VkGks0Z8bOZV38ZvJbtguQTYgupFoUjhMiT5nJH3DuGZMeS3XasGxExRVrRC5kIGCEDFTorhGQM05OW7GSeZq5MWB+TS1hhy8cqW5njgNETQvpCZ4WQBAjacut3PK5Jy0+Xwj/T4wfJDTpWaAuVccP0U91KTAhJFzorhCSAznJHXG/0QbqYSFpXWcYJO+bWy8RyWtBYWSCrehGSJnRWCEmALEVWwmT6JciqjqXbtlAHt14qdgyTG5a8mxaM5BDSFzorhCRA1uuJ+EVW0spjcUeXTEdCwsZL895k6XNBSFags0JIAqhGBOKKaMhEJ0zlhoT1l8kdkclZ0dHD9HgmYWSFkL7QWSEkJUy/2ctuUVYZW7YAnQyyxdIIIcSN1UXhspwkR0gQMo5K1PL2uvoUFnZTGbtQ78L+sr8VJHvea2uxbA0X93GZfn62CZLhh0yxuKwuTxGiCyvYsoItsQi/qqR+yLTpbeceXwe/CrSy44ZVsA3q58ZdsTXM6QnSR0WuW6Z7HK+lLN1IVVCbpArgEZIErGBLSD8kDSc8iR1IqjuiZJ2euOqsqJbJjxs6KmQgQ2eFkJSIMzHTKwLQ+1+/cyrjmyCJydekjLj1zepWakKyQL90VqKEw+MqiJWE7CjQZvHKVi0Kp5OPFbTlOGgLcKG8oK3LUXNoguSG6RJkD9UcjzD7eslWuS5dguTo5ufZ/N0cCM8Fk33Tlh03Vues6D7AZMaNgq0fGNosGdlRr1X1t2uSso/fJCsTFZB1OPxyR7xkxXHdMjJkr0U2WqLjMMrqE3d/m2VHgTYzP67VzgoTbIlNeCWNelGYqOpuE5T3ETZeECaSdE0l2OpM6F5tdRNVVfr53aMoCbLu/kEJvoTYABNsCbGYtHIUZAuxxa2H3/g6CbOm26vYgA4EIfFDZ4WQjKGbn6Ay/kBGZSu2yfEIIfrQWSEkJYKWCkyXto+7n+mxvWyQVaeAkRVC4ofOCiEJoLpzKGp0RXcnkYmojkrSu+qOHBV5Ojq65ZsYixASHTorhCSAakG0oPNxoFP6PQ65bichzh8y9IPOByHZg84KISmR1UkxzWWNLCypZEEHQkgxVm5d7n3I/+c///E9r/vAidI3bdlRoM3ile0VLfDblhzkxKhEBIJ+c8dvXJXt1UE6eP2mj8x1ebWRuWadyJBsn7Ctw2H3Nuwz4te2UKbu1mWbv5tpybZV7zRlh/XtnaujvKBZ6ax0dHQAAObMmZOyJoQQQgiRoaOjA7lcTqtvichqLDqAnp4efPTRR7joootw7NgxjBw5Mm2VBhzt7e34/ve/T/unBO2fLrR/+vAepIuK/YUQ6OjoQFVVFQYN0ss+sTKyMmjQIIwbNw4AMHLkSH5QU4T2TxfaP11o//ThPUgXWfvrRlR6YYItIYQQQjINnRVCCCGEZBprnZXy8nI8/vjjKC8vT1uVAQntny60f7rQ/unDe5AuSdvfygRbQgghhAwcrI2sEEIIIWRgQGeFEEIIIZmGzgohhBBCMg2dFUIIIYRkGjorhBBCCMk0Vjorf/zjH1FdXY2hQ4eitrYW77//ftoq9QvWrFmDyy+/HBUVFaisrMQtt9yCjz76qKiNEAJPPPEEqqqqMGzYMFx77bU4ePBgUZuuri4sW7YMY8aMwYgRI3DzzTfjiy++SPJSrGfNmjUoKSlBXV2dc4y2j58vv/wSt912G0aPHo3hw4fj0ksvRVNTk3Oe9yA+vvvuOzz22GOorq7GsGHDMHHiRDz55JPo6elx2tD+Zvnb3/6Gm266CVVVVSgpKcGbb75ZdN6UvVtbW7F48WLkcjnkcjksXrwYJ0+eVFNWWMbmzZvF4MGDxUsvvSQOHTokli9fLkaMGCGOHDmStmrWc/3114sNGzaIAwcOiP3794u5c+eKCy64QJw6dcpps3btWlFRUSHeeOMN0dzcLH72s5+J8847T7S3tztt7rnnHjFu3DhRX18v9u7dK3784x+LH/7wh+K7775L47KsY/fu3WLChAnikksuEcuXL3eO0/bx8u9//1uMHz9e3HHHHeKDDz4Qhw8fFg0NDeLTTz912vAexMfvfvc7MXr0aLFt2zZx+PBh8frrr4tzzjlHrFu3zmlD+5vlnXfeEatWrRJvvPGGACC2bt1adN6UvW+44QZRU1MjGhsbRWNjo6ipqRHz5s1T0tU6Z+WKK64Q99xzT9GxyZMni4cffjgljfovJ06cEADEjh07hBBC9PT0iHw+L9auXeu0+e9//ytyuZz405/+JIQQ4uTJk2Lw4MFi8+bNTpsvv/xSDBo0SLz77rvJXoCFdHR0iEmTJon6+noxc+ZMx1mh7ePnoYceEjNmzPA9z3sQL3PnzhV33nln0bH58+eL2267TQhB+8eN21kxZe9Dhw4JAOIf//iH02bXrl0CgPjwww+l9bNqGai7uxtNTU2YM2dO0fE5c+agsbExJa36L21tbQCAUaNGAQAOHz6MlpaWIvuXl5dj5syZjv2bmppw5syZojZVVVWoqanhPZLg/vvvx9y5czF79uyi47R9/Lz11luYNm0aFixYgMrKSkydOhUvvfSSc573IF5mzJiBP//5z/j4448BAP/85z+xc+dO/PSnPwVA+yeNKXvv2rULuVwO06dPd9pceeWVyOVySvfEql9d/uabb3D27FmMHTu26PjYsWPR0tKSklb9EyEEVqxYgRkzZqCmpgYAHBt72f/IkSNOmyFDhuDcc8/t04b3KJjNmzdj79692LNnT59ztH38fPbZZ3jhhRewYsUKPProo9i9ezceeOABlJeX4/bbb+c9iJmHHnoIbW1tmDx5MkpLS3H27Fk89dRTuPXWWwHwO5A0puzd0tKCysrKPuNXVlYq3ROrnJVeSkpKiv4thOhzjERj6dKl+Ne//oWdO3f2Oadjf96jYI4dO4bly5dj+/btGDp0qG872j4+enp6MG3aNKxevRoAMHXqVBw8eBAvvPACbr/9dqcd70E8vPbaa9i0aRNeffVVXHzxxdi/fz/q6upQVVWFJUuWOO1o/2QxYW+v9qr3xKploDFjxqC0tLSPN3bixIk+3h/RZ9myZXjrrbfw3nvv4fzzz3eO5/N5AAi0fz6fR3d3N1pbW33bkL40NTXhxIkTqK2tRVlZGcrKyrBjxw4899xzKCsrc2xH28fHeeedh4suuqjo2IUXXoijR48C4Oc/bn7zm9/g4Ycfxs9//nNMmTIFixcvxq9+9SusWbMGAO2fNKbsnc/n8dVXX/UZ/+uvv1a6J1Y5K0OGDEFtbS3q6+uLjtfX1+Pqq69OSav+gxACS5cuxZYtW/CXv/wF1dXVReerq6uRz+eL7N/d3Y0dO3Y49q+trcXgwYOL2hw/fhwHDhzgPQpg1qxZaG5uxv79+52/adOmYdGiRdi/fz8mTpxI28fMNddc02er/scff4zx48cD4Oc/bk6fPo1Bg4qnpNLSUmfrMu2fLKbsfdVVV6GtrQ27d+922nzwwQdoa2tTuyfyucLZoHfr8vr168WhQ4dEXV2dGDFihPj888/TVs167r33XpHL5cRf//pXcfz4cefv9OnTTpu1a9eKXC4ntmzZIpqbm8Wtt97quZXt/PPPFw0NDWLv3r3iuuuu49ZBDQp3AwlB28fN7t27RVlZmXjqqafEJ598Il555RUxfPhwsWnTJqcN70F8LFmyRIwbN87ZurxlyxYxZswYsXLlSqcN7W+Wjo4OsW/fPrFv3z4BQDzzzDNi3759TikQU/a+4YYbxCWXXCJ27doldu3aJaZMmdL/ty4LIcQf/vAHMX78eDFkyBBx2WWXOVtrSTQAeP5t2LDBadPT0yMef/xxkc/nRXl5ufjRj34kmpubi8bp7OwUS5cuFaNGjRLDhg0T8+bNE0ePHk34auzH7azQ9vHz9ttvi5qaGlFeXi4mT54sXnzxxaLzvAfx0d7eLpYvXy4uuOACMXToUDFx4kSxatUq0dXV5bSh/c3y3nvveT7zlyxZIoQwZ+9vv/1WLFq0SFRUVIiKigqxaNEi0draqqRriRBCaESICCGEEEISwaqcFUIIIYQMPOisEEIIISTT0FkhhBBCSKahs0IIIYSQTENnhRBCCCGZhs4KIYQQQjINnRVCCCGEZBo6K4QQQgjJNHRWCCGEEJJp6KwQQgghJNPQWSGEEEJIpvk/H4Qp8yNvEiEAAAAASUVORK5CYII=", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "# Визуализируем первую компоненту ранга 1\n", + "rank_1_component = S[0] * np.outer(U[:, 0], VT[0, :])\n", + "plt.imshow(rank_1_component, cmap='gray')\n", + "plt.title('Первая компонента ранга 1')\n", + "plt.axis('off')\n", + "plt.show()\n", + "\n", + "# Функция для визуализации сумм компонент ранга\n", + "def plot_sum_of_components(start, end, U, S, VT, title):\n", + " rank_k_approx = np.dot(U[:, start:end], np.dot(np.diag(S[start:end]), VT[start:end, :]))\n", + " plt.imshow(rank_k_approx, cmap='gray')\n", + " plt.title(title)\n", + " #plt.axis('off')\n", + " plt.show()\n", + "\n", + "# Суммы компонент ранга\n", + "plot_sum_of_components(0, 20, U, S, VT, 'Суммы компонент с 1 по 20')\n", + "plot_sum_of_components(0, 50, U, S, VT, 'Суммы компонент с 1 по 50')\n", + "plot_sum_of_components(20, 100, U, S, VT, 'Суммы компонент с 20 по 100')\n", + "plot_sum_of_components(20, len(S), U, S, VT, 'Суммы компонент с 20 до последней')\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Как вам кажется, сколько первых главных компонент нужно взять для достаточно хорошего восстановления исходного изображения? Во сколько раз меньше памяти потребуется для их хранения?" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "`Чтобы определить, сколько первых главных компонент нужно взять для достаточно хорошего восстановления исходного изображения, мы можем ориентироваться на убывание сингулярных значений. Важно заметить, что изображение может быть аппроксимировано с приемлемой точностью с использованием относительно небольшого числа компонент, поскольку сингулярные значения обычно быстро убывают.`\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 2. Геометрия SVD. Визуализация данных с помощью SVD." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Геометрический смысл SVD**\n", + "\n", + "Допустим, что у нас есть выборка $x_1,\\ldots,x_m\\in\\mathbb{R}^n$. Запишем её в матрицу объекты-признаки\n", + "\n", + "$$X = \\begin{pmatrix}\n", + "x_{11} & \\ldots & x_{1n}\\\\\n", + "\\vdots & & \\vdots\\\\\n", + "x_{m1} & \\ldots & x_{mn}\n", + "\\end{pmatrix}$$\n", + "\n", + "(строки - объекты, столбцы - признаки) и сделаем SVD-разложение: $X = U\\Sigma V^T$. Его можно интерпретировать следующим образом:\n", + "\n", + "$$X = U\\Sigma\\cdot V^T,$$\n", + "\n", + "где $U\\Sigma$ - это матрица объекты-признаки для тех же объектов, но в новых признаках, полученных из исходных с помощью линейного преобразования $V^T$ (напоминаем, что умножение на матрицу справа соответствует преобразованию столбцов). Попробуем понять, чем замечательны эти признаки.\n", + "\n", + "Рассмотрим матрицу $X^TX = V\\Sigma^2V^T$. Легко видеть, что это матрица Грама системы столбцов матрицы $X$; иными словами, в ней записаны скалярные произведения векторов различных признаков. Из лекций вы знаете, что $\\sigma_1^2$, квадрат первого сингулярного числа, это наибольшее собственное значение матрицы $X^TX$, а $v_1$, первый столбец матрицы $V$, - это соответствующий собственный вектор. Можно показать, что\n", + "\n", + "$$\\sigma_1 = \\mathrm{max}_{w}\\frac{|Xw|}{|w|} = \\mathrm{max}_{|w| = 1}\\left(|Xw|\\right),$$\n", + "\n", + "Попробуем осознать физический смысл этой штуки. Напомним, что строки матрицы $X$ - это координаты объектов $x_1,\\ldots,x_m$ в пространстве признаков. Произведение $Xw$ - это вектор из значений на тех же самых объектах некоторого нового признака, являющегося линейной комбинацией исходных с коэффициентами $w_1,\\ldots,w_n$:\n", + "\n", + "$$Xw = w_1\\begin{pmatrix} x_{11}\\\\ \\ldots \\\\ x_{m1}\n", + "\\end{pmatrix} + w_2\\begin{pmatrix} x_{12}\\\\ \\ldots \\\\ x_{m2}\n", + "\\end{pmatrix} + \\ldots + w_n\\begin{pmatrix} x_{1n}\\\\ \\ldots \\\\ x_{mn}\n", + "\\end{pmatrix}$$\n", + "\n", + "Соответственно, $|Xw|^2$ - это квадрат длины вектора, составленного из значений нового признака.\n", + "\n", + "Таким образом, первому сингулярному значению $\\sigma_1$ отвечает такой признак, у которого сумма квадратов значений максимальна, то есть признак, принимающий, условно говоря, самые большие значения.\n", + "\n", + "Резюмируя, мы можем сказать, что сингулярное разложение делает следующее:\n", + "- находит новый признак (новое направление) вдоль которого \"дисперсия\"$^1$ максимальна;\n", + "- в ортогональной ему плоскости находит признак, вдоль которого \"дисперсия\" максимальна;\n", + "- и так далее.\n", + "\n", + "---\n", + "$^1$ настоящая выборочная дисперсия с точностью до числового множителя была бы равна $|Xw - \\overline{Xw}|^2$, где $\\overline{Xw} = \\frac1m\\sum_{i=1}^m(Xw)_i$ - среднее значения признака." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Визуализация данных с помощью SVD**\n", + "\n", + "Выше мы обсудили, что первые из \"новых признаков\" - это признаки, значения которых, скажем так, наиболее разнообразны. Зачастую (хотя и не всегда) именно они несут в себе наиболее важные черты датасета. И если взять две-три первых, то датасет можно нарисовать и посмотреть на него - и, возможно, обнаружить какую-то структуру.\n", + "\n", + "**Задание 2.1.** С помощью функции `dsklearn.datasets.load_digits()` загрузите датасет рукописных цифр [MNIST](http://yann.lecun.com/exdb/mnist/). В нём есть несколько атрибутов; вам сейчас будут нужны `digits.data` (`np.array`, строки которого - это вытянутые в одну строку значения пикселей) и `digits.target` (в них записаны соответствующие цифры)." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "0\n" + ] + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "from sklearn import datasets\n", + "\n", + "digits = datasets.load_digits()\n", + "\n", + "print(digits.target[0])\n", + "\n", + "plt.imshow(digits.data[0].reshape((8,8)))" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Примените к матрице `digits.data` сингулярное разложение.\n", + "\n", + "Первые два столбца матрицы $U\\Sigma$ - это проекция датасета на некоторую плоскость (объекты - это строки!). Нарисуйте на плоскости эти точки, покрасив различные цифры (0,1,2,...) в разные цвета. Получается ли какая-то структура?" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "from sklearn.decomposition import TruncatedSVD\n", + "\n", + "# Применение SVD к данным digits.data\n", + "# Используем TruncatedSVD для выполнения SVD, ограниченного на 2 компоненты\n", + "svd = TruncatedSVD(n_components=2)\n", + "X_svd = svd.fit_transform(digits.data)\n", + "\n", + "# Визуализация первых двух компонент\n", + "plt.figure(figsize=(10, 8))\n", + "scatter = plt.scatter(X_svd[:, 0], X_svd[:, 1], c=digits.target, cmap='tab10', s=50)\n", + "plt.colorbar(scatter, label='Цифры')\n", + "plt.title('Проекция рукописных цифр на плоскость с помощью первых двух компонент SVD')\n", + "plt.xlabel('Первая компонента')\n", + "plt.ylabel('Вторая компонента')\n", + "plt.grid(True)\n", + "plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Если вы всё сделали правильно, то никакой структуры не должно было получиться:)\n", + "\n", + "А всё потому, что мы не сделали одной важной вещи (почему она важна - мы с вами увидим в конце третьего задания). Теперь вычтите из каждого признака (т.е. из каждого столбца) его среднее значение, снова сделайте SVD и нарисуйте разноцветные точки." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 14, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "# Центровка данных: вычитаем среднее значение по каждому столбцу\n", + "data_centered = digits.data - np.mean(digits.data, axis=0)\n", + "\n", + "# Применение SVD к центрированным данным\n", + "svd = TruncatedSVD(n_components=2)\n", + "X_svd_centered = svd.fit_transform(data_centered)\n", + "\n", + "# Визуализация первых двух компонент центрированных данных\n", + "plt.figure(figsize=(10, 8))\n", + "scatter = plt.scatter(X_svd_centered[:, 0], X_svd_centered[:, 1], c=digits.target, cmap='tab10', s=50)\n", + "plt.colorbar(scatter, label='Цифры')\n", + "plt.title('Проекция рукописных цифр на плоскость после центровки данных')\n", + "plt.xlabel('Первая компонента')\n", + "plt.ylabel('Вторая компонента')\n", + "plt.grid(True)\n", + "plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Теперь у вас должна была получиться красивая картинка!" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Генетические алгоритмы (дополнительное задание для желающих)\n", + "\n", + "Идея генетического алгоритма проста, поскольку \"подсмотрена\" у природы. Смысл такого алгоритма заключается в том, что под действием некоторого процесса отбора (то есть эволюции) более слабые индивиды (то есть уменьшающие функцию полезности или увеличивающие функцию потерь) исчезнут из популяции.\n", + "\n", + "Структура каждого шага алгоритма делится на три принциальных этапа: скрещивание (кроссинговер), селекция (отбор), формирование новой популяции. Давайте более подробно изучим данную последовательность:\n", + "\n", + "**Формирование новой популяции:** сначала требуется инциализировать систему некоторой популяцией. Если мы говорим о первом шаге алгоритма, то популяция вполне может быть скверной и ничего не оптимизировать. Здесь наиболее важно корректно задать, кто же является \"особью\" популяции для конкретной задачи и как происходит их скрещивание.\n", + "\n", + "**Кроссинговер:** идея полностью наследуется из реальной жизни: для формирования популяции на следующем этапе выбирают пары \"родителей\" (причем не принципиально их качество) и потомок наследует их качества по некоторому правилу.\n", + "\n", + "**Мутация:** иногда оказывается, что случайные замены генов особи скверно сказываются на выживаемости, но иногда наблюдается обратное.\n", + "\n", + "Итак, давайте решим таким образом некоторую задачу.\n", + "\n", + "Пусть дано диафантово уравнение (все числа целые):\n", + "$$ a_1 x_1+a_2 x_2+\\ldots +a_nx_n=b$$\n", + "\n", + "Считайте, что на вход вашей программе подается вектор `a` и число `b`. Сгенерируйте начальную популяцию решений уравнения как векторов $(x_1, x_2, \\ldots x_n)$, где каждый элемент равномерно распределен на отрезке $[-b, b]$. Договоримся, что в популяции хотя бы $n+1$ решение:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Для каждой особи вычислите функцию потерь - модуль разности левой и правой части уравнения, $loss_i$. Соответственно более сильные особи должны обладать меньшей функцией потерь, чтобы выжить.\n", + "\n", + "Для более удобного дальнейшего отбора вычислите вероятности выживания:\n", + "$$p_i=\\frac{loss_i}{\\sum loss_j}$$" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Сгенерируйте случайные пары родителей соответственно полученному вектору вероятностей. Для каждой пары создайте потомка по принципу кроссинговера: потомок получает первые $k$ координат вектора от отца, а все остальные от матери, $k$ выберите самостоятельно. Сравните среднюю величину функции потерь $loss_i$ для нового поколения с поколением родителей." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Что делать, если средняя функция потерь увеличилась?\n", + "\n", + "В таких ситуациях применяют мутацию: случайно меняют одну из компонент вектора некоторого количества особей. Выбор компоненты и количества мутируемых сделайте самостоятельно." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Полученный алгоритм запустите в цикле до достаточного уменьшения функции потерь.\n", + "\n", + "Совет: используйте популяции, сильно превосходящие размерность задачи.\n", + "\n", + "Указание: циклы в решениях не приветствуются, постарайтесь пользоваться матричными вычислениями! Сравните результаты работы с известными решениями диафантовых уравнений." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Градиентный спуск (дополнительный материал)\n", + "\n", + "Выпишем ещё раз явную формулу параметров линейной модели:\n", + "\n", + "$$w = (X^TX)^{-1}X^Ty.$$\n", + "\n", + "Здесь присутствует обращение матрицы $X^TX$ — очень трудоёмкая операция при большом количестве признаков. Нетрудно подсчитать, что сложность вычислений $O(d^3 + d^2l)$. При решении задач такая трудоёмкость часто оказывается непозволительной, поэтому параметры ищут итерационными методами, стоимость которых меньше. Один из них — градиентный спуск.\n", + "\n", + "Напомним, что в градиентном спуске значения параметров на следующем шаге получаются из значений параметров на текущем шаге смещением в сторону антиградиента функционала: \n", + "\n", + "$$w^{(k+1)} = w^{(k)} - \\eta_k \\nabla Q(w^{(k)}),$$\n", + "где $\\eta_k$ — шаг градиентного спуска.\n", + "\n", + "Формула градиента функции ошибки выглядит следующим образом:\n", + "\n", + "$$\\nabla Q(w) = -2X^Ty + 2X^TXw = 2X^T(Xw - y).$$\n", + " \n", + "Сложность вычислений в данном случае $O(dl)$. Стохастический градиентный спуск отличается от обычного заменой градиента на несмещённую оценку по одному или нескольким объектам. В этом случае сложность становится $O(kd)$, где $k$ — количество объектов, по которым оценивается градиент, $k << l$. Это отчасти объясняет популярность стохастических методов оптимизации." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Populating the interactive namespace from numpy and matplotlib\n" + ] + } + ], + "source": [ + "%pylab inline\n", + "np.random.seed(16)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Создадим данные для эксперимента следующим образом: сгенерируем вектор параметров $w_{true}$ и матрицу объекты признаки $X$. Вектор из целевых переменных $Y$ будет вычисляться как зашумлённая версия $Xw_{true}$:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "n_features = 2\n", + "n_objects = 300\n", + "batch_size = 10\n", + "num_steps = 43\n", + "\n", + "w_true = np.random.normal(size=(n_features, ))\n", + "\n", + "X = np.random.uniform(-5, 5, (n_objects, n_features))\n", + "X *= (np.arange(n_features) * 2 + 1)[np.newaxis, :] # for different scales\n", + "Y = X.dot(w_true) + np.random.normal(0, 1, (n_objects))\n", + "w_0 = np.random.uniform(-2, 2, (n_features))" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Обучим линейную регрессию (в случае среднеквадратичной ошибки) для этих данных при помощи GD — тем самым получим значения параметров." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "w = w_0.copy()\n", + "w_list = [w.copy()]\n", + "step_size = 1e-2\n", + "\n", + "for i in range(num_steps):\n", + " w -= 2 * step_size * np.dot(X.T, np.dot(X, w) - Y) / Y.shape[0]\n", + " w_list.append(w.copy())\n", + "w_list = np.array(w_list)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Покажем последовательность оценок параметров $w$, получаемых в ходе итераций. Красная точка — $w_{true}$." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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\n", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "# compute level set\n", + "A, B = np.meshgrid(np.linspace(-2, 2, 100), np.linspace(-2, 2, 100))\n", + "\n", + "levels = np.empty_like(A)\n", + "for i in range(A.shape[0]):\n", + " for j in range(A.shape[1]):\n", + " w_tmp = np.array([A[i, j], B[i, j]])\n", + " levels[i, j] = np.mean(np.power(np.dot(X, w_tmp) - Y, 2))\n", + "\n", + "\n", + "plt.figure(figsize=(13, 9))\n", + "plt.title('GD trajectory')\n", + "plt.xlabel(r'$w_1$')\n", + "plt.ylabel(r'$w_2$')\n", + "plt.xlim((w_list[:, 0].min() - 0.1, w_list[:, 0].max() + 0.1))\n", + "plt.ylim((w_list[:, 1].min() - 0.1, w_list[:, 1].max() + 0.1))\n", + "plt.gca().set_aspect('equal')\n", + "\n", + "# visualize the level set\n", + "CS = plt.contour(A, B, levels, levels=np.logspace(0, 1, num=20), cmap=plt.cm.rainbow_r)\n", + "CB = plt.colorbar(CS, shrink=0.8, extend='both')\n", + "\n", + "# visualize trajectory\n", + "plt.scatter(w_true[0], w_true[1], c='r')\n", + "plt.scatter(w_list[:, 0], w_list[:, 1])\n", + "plt.plot(w_list[:, 0], w_list[:, 1])\n", + "\n", + "plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В курсе анализа получен результат о том, что градиент перпендикулярен линиям уровня. Это объясняет такие зигзагообразные траектории градиентного спуска. Для большей наглядности в каждой точке пространства посчитаем градиент функционала и покажем его направление." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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\n", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "# compute level set\n", + "A, B = np.meshgrid(np.linspace(-3, 3, 100), np.linspace(-3, 3, 100))\n", + "A_mini, B_mini = np.meshgrid(np.linspace(-2, 2, 20), np.linspace(-2, 2, 27))\n", + "\n", + "levels = np.empty_like(A)\n", + "for i in range(A.shape[0]):\n", + " for j in range(A.shape[1]):\n", + " w_tmp = np.array([A[i, j], B[i, j]])\n", + " levels[i, j] = np.mean(np.power(np.dot(X, w_tmp) - Y, 2))\n", + " \n", + "# visualize the level set\n", + "plt.figure(figsize=(13, 9))\n", + "CS = plt.contour(A, B, levels, levels=np.logspace(-1, 1.5, num=30), cmap=plt.cm.rainbow_r)\n", + "CB = plt.colorbar(CS, shrink=0.8, extend='both')\n", + " \n", + "# visualize the gradients\n", + "gradients = np.empty_like(A_mini)\n", + "for i in range(A_mini.shape[0]):\n", + " for j in range(A_mini.shape[1]):\n", + " w_tmp = np.array([A_mini[i, j], B_mini[i, j]])\n", + " antigrad = - 2*1e-3 * np.dot(X.T, np.dot(X, w_tmp) - Y) / Y.shape[0]\n", + " plt.arrow(A_mini[i, j], B_mini[i, j], antigrad[0], antigrad[1], head_width=0.02)\n", + "\n", + "plt.title('Antigradients demonstration')\n", + "plt.xlabel(r'$w_1$')\n", + "plt.ylabel(r'$w_2$')\n", + "plt.xlim((w_true[0] - 1.5, w_true[0] + 1.5))\n", + "plt.ylim((w_true[1] - .5, w_true[1] + .7))\n", + "plt.gca().set_aspect('equal')\n", + "plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3 (ipykernel)", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.12.4" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 4 +} diff --git a/лр5/LinAlg_part3-4.ipynb b/лр5/LinAlg_part3-4.ipynb new file mode 100644 index 0000000..0b309fa --- /dev/null +++ b/лр5/LinAlg_part3-4.ipynb @@ -0,0 +1,875 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Сингулярное разложение и его приложения" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Напомним, что сингулярным разложением (SVD, Singular value decomposition) матрицы $A$ размера $m\\times n$ называется представление\n", + "\n", + "$$A = U\\Sigma V^T,$$\n", + "\n", + "где $U$ --- ортогональная матрица размера $m\\times m$, $V$ --- ортогональная матрица размера $n\\times n$, $\\Sigma = \\mathrm{diag}(\\sigma_1,\\sigma_2,\\sigma_3,\\ldots)$ --- диагональная матрица размера $m\\times n$, в которой $\\sigma_1\\geqslant\\sigma_2\\geqslant\\ldots\\geqslant0$.\n", + "\n", + "На самом деле, требование, чтобы матрицы $U$ и $V$ были квадратными, избыточно. *Усечённым сингулярным разложением* мы будем называть разложение\n", + "\n", + "$$A = U\\Sigma V^T,$$\n", + "\n", + "где $U$ --- ортогональная матрица размера $m\\times k$, $V^T$ --- ортогональная матрица размера $k\\times n$, $\\Sigma$ --- диагональная матрица размера $k\\times k$, причём $k = \\min(m,n)$. Далее мы будем работать исключительно с усечённым разложением." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Сжатие данных с помощью SVD = построение низкорангового приближения" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Введём *норму Фробениуса* матрицы как\n", + "\n", + "$$||A||_{frob} = \\sqrt{\\mathrm{tr}{A^TA}} = \\sqrt{\\sum\\limits_{i,j}a^2_{i,j}}$$\n", + "\n", + "Иными словами, это обычное евклидово расстояние на пространстве, которое получается, если все матрицы вытянуть в длинные векторы.\n", + "\n", + "Зададимся вопросом: как найти матрицу $A_{r}$ ранга $r$, наименее отличающуюся от $A$ по норме Фробениуса (то есть для которой норма разности $||A - A_{r}||_{frob}$ минимальна). Оказывается, это можно сделать с помощью сингулярного разложения:\n", + "\n", + "**Теорема.** Пусть $\\Sigma_{r}$ - это матрица, полученная из $\\Sigma$ заменой диагональных элементов $\\sigma_{i}$ ($i > r$) нулями, тогда $A_{r} = U\\Sigma_{r}V^T$.\n", + "\n", + "Это можно переписать и в более экономичном виде. Если\n", + "\n", + "$$A = \\underbrace{\n", + "\\begin{pmatrix}\n", + "u_{11} & \\ldots & u_{1k}\\\\\n", + "\\vdots & & \\vdots\\\\\n", + "u_{m1} & \\ldots & u_{mk}\n", + "\\end{pmatrix}}_{=U}\\cdot\\underbrace{{\n", + "\\begin{pmatrix}\n", + "\\sigma_{1} & &\\\\\n", + " & \\sigma_{2} & \\\\\n", + " & & \\ddots\n", + "\\end{pmatrix}}\n", + "}_{=\\Sigma}\\cdot \\underbrace{\n", + "\\begin{pmatrix}\n", + "v_{11} & \\ldots & v_{n1}\\\\\n", + "\\vdots & & \\vdots\\\\\n", + "v_{1k} & \\ldots & v_{nk}\n", + "\\end{pmatrix}}_{=V^T}$$\n", + "\n", + "то\n", + "\n", + "$$A_{r} = \\underbrace{\n", + "\\begin{pmatrix}\n", + "u_{11} & \\ldots & u_{1r}\\\\\n", + "\\vdots & & \\vdots\\\\\n", + "u_{m1} & \\ldots & u_{mr}\n", + "\\end{pmatrix}}_{=U_r}\\cdot\\underbrace{{\n", + "\\begin{pmatrix}\n", + "\\sigma_{1} & &\\\\\n", + " & \\ddots & \\\\\n", + " & & \\sigma_{r}\n", + "\\end{pmatrix}}\n", + "}_{=\\Sigma_r}\\cdot \\underbrace{\n", + "\\begin{pmatrix}\n", + "v_{11} & \\ldots & v_{n1}\\\\\n", + "\\vdots & & \\vdots\\\\\n", + "v_{1r} & \\ldots & v_{nr}\n", + "\\end{pmatrix}}_{=V^T_r}$$\n", + "\n", + "При этом\n", + "\n", + "$$||A - A_{r}||_{frob} = \\sqrt{\\sum\\limits_{i\\geqslant r+1} \\sigma_{i}^2}$$\n", + "\n", + "Если сингулярные значения матрицы падают достаточно быстро (а в реальных задачах часто бывает именно так), то норма разности будет малой при сравнительно небольшом значении $r$.\n", + "\n", + "На хранение исходной матрицы нам требовалось $m\\times n$ памяти. Теперь же, если мы будем хранить отдельно $U_r$, $V_r$ и диагональные элементы $\\Sigma_r$, затраты памяти составят $mr + nr + r = r(m + n + 1)$." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Разложение на компоненты ранга 1**\n", + "\n", + "Обозначим через $u_1,\\ldots, u_k$ столбцы матрицы $U$, а через $v_1, \\ldots, v_k$ столбцы матрицы $V$. Тогда имеет место равенство\n", + "\n", + "$$A = u_1\\sigma_{1}v_1^T + u_2\\sigma_{2}v_2^T + u_3\\sigma_{3}v_3^T + \\ldots$$\n", + "\n", + "Матрицу $u_k\\sigma_{k}v_k^T = \\sigma_{k}u_kv_k^T$ мы будем называть $k$-й компонентой ранга 1 матрицы $A$. Отметим, что слагаемые в этой сумме ортогональны относительно скалярного произведения $(X, Y) = \\mathrm{tr}(X^TY)$ (порождающего норму Фробениуса).\n", + "\n", + "Как нетрудно заметить,\n", + "\n", + "$$A_{r} = \\sigma_{1}u_1v_1^T + \\sigma_{2}u_2v_2^T + \\ldots + \\sigma_{r}u_rv_r^T$$" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Технические детали (SVD в Питоне)**\n", + "\n", + "Есть несколько способов сделать в Питоне сингулярное разложение; мы пока предлагаем вам использовать\n", + "\n", + "`import scipy.linalg.as sla`\n", + "\n", + "`U, S, Vt = sla.svd(X, full_matrices=False)`\n", + "\n", + "Обращаем ваше внимание на то, что `U, S, Vt` - это соответственно матрицы $U$, $\\Sigma$ и $V^T$ (не забывайте про это $^T$). Параметр `full_matrices` отвечает за то, будет ли сингулярное разложение полным или усечённым. " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 1. Сжатие данных с помощью SVD" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Загрузите картинку на ваше усмотрение." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "from PIL import Image\n", + "import numpy as np\n", + "from skimage import io\n", + "\n", + "img = Image.open(r'joker.jpg').convert('LA')\n", + "img = np.asarray(img).mean(axis=2) # это матрица из интенсивностей серого цвета; её уже можно подвергать SVD" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Нарисуйте картинку:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "import pylab as plt\n", + "%matplotlib inline\n", + "\n", + "imgplot = plt.imshow(img, cmap='gray')" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Постройте сингулярное разложение этой матрицы." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "from numpy.linalg import svd\n", + "\n", + "U, S, VT = svd(img, full_matrices=False)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Нарисуйте график диагональных элементов матрицы $\\Sigma$:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "[]" + ] + }, + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "sigma = S\n", + "plt.plot(sigma)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Кажется, что они убывают достаточно быстро и есть надежда, что первые несколько компонент дадут картинку, близкую к исходной.\n", + "\n", + "Визуализуйте первую компоненту ранга 1. Ожидали ли вы увидеть именно это? Почему?\n", + "\n", + "Визуализуйте суммы компонент ранга 1 с первой по двадцатую, с первой по пятидесятую, с двадцатой по сотую, с двадцатой по последнюю. Сделайте выводы.\n", + "\n", + "**Важно:** пожалуйста, сделайте это с помощью только матричных операций, без циклов, функций `map` и `reduce`, а также специальных функций, находящих суммы компонент." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "# Визуализируем первую компоненту ранга 1\n", + "rank_1_component = S[0] * np.outer(U[:, 0], VT[0, :])\n", + "plt.imshow(rank_1_component, cmap='gray')\n", + "plt.title('Первая компонента ранга 1')\n", + "plt.axis('off')\n", + "plt.show()\n", + "\n", + "# Функция для визуализации сумм компонент ранга\n", + "def plot_sum_of_components(start, end, U, S, VT, title):\n", + " rank_k_approx = np.dot(U[:, start:end], np.dot(np.diag(S[start:end]), VT[start:end, :]))\n", + " plt.imshow(rank_k_approx, cmap='gray')\n", + " plt.title(title)\n", + " #plt.axis('off')\n", + " plt.show()\n", + "\n", + "# Суммы компонент ранга\n", + "plot_sum_of_components(0, 20, U, S, VT, 'Суммы компонент с 1 по 20')\n", + "plot_sum_of_components(0, 50, U, S, VT, 'Суммы компонент с 1 по 50')\n", + "plot_sum_of_components(20, 100, U, S, VT, 'Суммы компонент с 20 по 100')\n", + "plot_sum_of_components(20, len(S), U, S, VT, 'Суммы компонент с 20 до последней')\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Как вам кажется, сколько первых главных компонент нужно взять для достаточно хорошего восстановления исходного изображения? Во сколько раз меньше памяти потребуется для их хранения?" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "`Чтобы определить, сколько первых главных компонент нужно взять для достаточно хорошего восстановления исходного изображения, мы можем ориентироваться на убывание сингулярных значений. Важно заметить, что изображение может быть аппроксимировано с приемлемой точностью с использованием относительно небольшого числа компонент, поскольку сингулярные значения обычно быстро убывают.`\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Задание 2. Геометрия SVD. Визуализация данных с помощью SVD." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Геометрический смысл SVD**\n", + "\n", + "Допустим, что у нас есть выборка $x_1,\\ldots,x_m\\in\\mathbb{R}^n$. Запишем её в матрицу объекты-признаки\n", + "\n", + "$$X = \\begin{pmatrix}\n", + "x_{11} & \\ldots & x_{1n}\\\\\n", + "\\vdots & & \\vdots\\\\\n", + "x_{m1} & \\ldots & x_{mn}\n", + "\\end{pmatrix}$$\n", + "\n", + "(строки - объекты, столбцы - признаки) и сделаем SVD-разложение: $X = U\\Sigma V^T$. Его можно интерпретировать следующим образом:\n", + "\n", + "$$X = U\\Sigma\\cdot V^T,$$\n", + "\n", + "где $U\\Sigma$ - это матрица объекты-признаки для тех же объектов, но в новых признаках, полученных из исходных с помощью линейного преобразования $V^T$ (напоминаем, что умножение на матрицу справа соответствует преобразованию столбцов). Попробуем понять, чем замечательны эти признаки.\n", + "\n", + "Рассмотрим матрицу $X^TX = V\\Sigma^2V^T$. Легко видеть, что это матрица Грама системы столбцов матрицы $X$; иными словами, в ней записаны скалярные произведения векторов различных признаков. Из лекций вы знаете, что $\\sigma_1^2$, квадрат первого сингулярного числа, это наибольшее собственное значение матрицы $X^TX$, а $v_1$, первый столбец матрицы $V$, - это соответствующий собственный вектор. Можно показать, что\n", + "\n", + "$$\\sigma_1 = \\mathrm{max}_{w}\\frac{|Xw|}{|w|} = \\mathrm{max}_{|w| = 1}\\left(|Xw|\\right),$$\n", + "\n", + "Попробуем осознать физический смысл этой штуки. Напомним, что строки матрицы $X$ - это координаты объектов $x_1,\\ldots,x_m$ в пространстве признаков. Произведение $Xw$ - это вектор из значений на тех же самых объектах некоторого нового признака, являющегося линейной комбинацией исходных с коэффициентами $w_1,\\ldots,w_n$:\n", + "\n", + "$$Xw = w_1\\begin{pmatrix} x_{11}\\\\ \\ldots \\\\ x_{m1}\n", + "\\end{pmatrix} + w_2\\begin{pmatrix} x_{12}\\\\ \\ldots \\\\ x_{m2}\n", + "\\end{pmatrix} + \\ldots + w_n\\begin{pmatrix} x_{1n}\\\\ \\ldots \\\\ x_{mn}\n", + "\\end{pmatrix}$$\n", + "\n", + "Соответственно, $|Xw|^2$ - это квадрат длины вектора, составленного из значений нового признака.\n", + "\n", + "Таким образом, первому сингулярному значению $\\sigma_1$ отвечает такой признак, у которого сумма квадратов значений максимальна, то есть признак, принимающий, условно говоря, самые большие значения.\n", + "\n", + "Резюмируя, мы можем сказать, что сингулярное разложение делает следующее:\n", + "- находит новый признак (новое направление) вдоль которого \"дисперсия\"$^1$ максимальна;\n", + "- в ортогональной ему плоскости находит признак, вдоль которого \"дисперсия\" максимальна;\n", + "- и так далее.\n", + "\n", + "---\n", + "$^1$ настоящая выборочная дисперсия с точностью до числового множителя была бы равна $|Xw - \\overline{Xw}|^2$, где $\\overline{Xw} = \\frac1m\\sum_{i=1}^m(Xw)_i$ - среднее значения признака." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "**Визуализация данных с помощью SVD**\n", + "\n", + "Выше мы обсудили, что первые из \"новых признаков\" - это признаки, значения которых, скажем так, наиболее разнообразны. Зачастую (хотя и не всегда) именно они несут в себе наиболее важные черты датасета. И если взять две-три первых, то датасет можно нарисовать и посмотреть на него - и, возможно, обнаружить какую-то структуру.\n", + "\n", + "**Задание 2.1.** С помощью функции `dsklearn.datasets.load_digits()` загрузите датасет рукописных цифр [MNIST](http://yann.lecun.com/exdb/mnist/). В нём есть несколько атрибутов; вам сейчас будут нужны `digits.data` (`np.array`, строки которого - это вытянутые в одну строку значения пикселей) и `digits.target` (в них записаны соответствующие цифры)." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "0\n" + ] + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "from sklearn import datasets\n", + "\n", + "digits = datasets.load_digits()\n", + "\n", + "print(digits.target[0])\n", + "\n", + "plt.imshow(digits.data[0].reshape((8,8)))" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Примените к матрице `digits.data` сингулярное разложение.\n", + "\n", + "Первые два столбца матрицы $U\\Sigma$ - это проекция датасета на некоторую плоскость (объекты - это строки!). Нарисуйте на плоскости эти точки, покрасив различные цифры (0,1,2,...) в разные цвета. Получается ли какая-то структура?" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "from sklearn.decomposition import TruncatedSVD\n", + "\n", + "# Применение SVD к данным digits.data\n", + "# Используем TruncatedSVD для выполнения SVD, ограниченного на 2 компоненты\n", + "svd = TruncatedSVD(n_components=2)\n", + "X_svd = svd.fit_transform(digits.data)\n", + "\n", + "# Визуализация первых двух компонент\n", + "plt.figure(figsize=(10, 8))\n", + "scatter = plt.scatter(X_svd[:, 0], X_svd[:, 1], c=digits.target, cmap='tab10', s=50)\n", + "plt.colorbar(scatter, label='Цифры')\n", + "plt.title('Проекция рукописных цифр на плоскость с помощью первых двух компонент SVD')\n", + "plt.xlabel('Первая компонента')\n", + "plt.ylabel('Вторая компонента')\n", + "plt.grid(True)\n", + "plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Если вы всё сделали правильно, то никакой структуры не должно было получиться:)\n", + "\n", + "А всё потому, что мы не сделали одной важной вещи (почему она важна - мы с вами увидим в конце третьего задания). Теперь вычтите из каждого признака (т.е. из каждого столбца) его среднее значение, снова сделайте SVD и нарисуйте разноцветные точки." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 14, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "# Центровка данных: вычитаем среднее значение по каждому столбцу\n", + "data_centered = digits.data - np.mean(digits.data, axis=0)\n", + "\n", + "# Применение SVD к центрированным данным\n", + "svd = TruncatedSVD(n_components=2)\n", + "X_svd_centered = svd.fit_transform(data_centered)\n", + "\n", + "# Визуализация первых двух компонент центрированных данных\n", + "plt.figure(figsize=(10, 8))\n", + "scatter = plt.scatter(X_svd_centered[:, 0], X_svd_centered[:, 1], c=digits.target, cmap='tab10', s=50)\n", + "plt.colorbar(scatter, label='Цифры')\n", + "plt.title('Проекция рукописных цифр на плоскость после центровки данных')\n", + "plt.xlabel('Первая компонента')\n", + "plt.ylabel('Вторая компонента')\n", + "plt.grid(True)\n", + "plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Теперь у вас должна была получиться красивая картинка!" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Генетические алгоритмы (дополнительное задание для желающих)\n", + "\n", + "Идея генетического алгоритма проста, поскольку \"подсмотрена\" у природы. Смысл такого алгоритма заключается в том, что под действием некоторого процесса отбора (то есть эволюции) более слабые индивиды (то есть уменьшающие функцию полезности или увеличивающие функцию потерь) исчезнут из популяции.\n", + "\n", + "Структура каждого шага алгоритма делится на три принциальных этапа: скрещивание (кроссинговер), селекция (отбор), формирование новой популяции. Давайте более подробно изучим данную последовательность:\n", + "\n", + "**Формирование новой популяции:** сначала требуется инциализировать систему некоторой популяцией. Если мы говорим о первом шаге алгоритма, то популяция вполне может быть скверной и ничего не оптимизировать. Здесь наиболее важно корректно задать, кто же является \"особью\" популяции для конкретной задачи и как происходит их скрещивание.\n", + "\n", + "**Кроссинговер:** идея полностью наследуется из реальной жизни: для формирования популяции на следующем этапе выбирают пары \"родителей\" (причем не принципиально их качество) и потомок наследует их качества по некоторому правилу.\n", + "\n", + "**Мутация:** иногда оказывается, что случайные замены генов особи скверно сказываются на выживаемости, но иногда наблюдается обратное.\n", + "\n", + "Итак, давайте решим таким образом некоторую задачу.\n", + "\n", + "Пусть дано диафантово уравнение (все числа целые):\n", + "$$ a_1 x_1+a_2 x_2+\\ldots +a_nx_n=b$$\n", + "\n", + "Считайте, что на вход вашей программе подается вектор `a` и число `b`. Сгенерируйте начальную популяцию решений уравнения как векторов $(x_1, x_2, \\ldots x_n)$, где каждый элемент равномерно распределен на отрезке $[-b, b]$. Договоримся, что в популяции хотя бы $n+1$ решение:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Для каждой особи вычислите функцию потерь - модуль разности левой и правой части уравнения, $loss_i$. Соответственно более сильные особи должны обладать меньшей функцией потерь, чтобы выжить.\n", + "\n", + "Для более удобного дальнейшего отбора вычислите вероятности выживания:\n", + "$$p_i=\\frac{loss_i}{\\sum loss_j}$$" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Сгенерируйте случайные пары родителей соответственно полученному вектору вероятностей. Для каждой пары создайте потомка по принципу кроссинговера: потомок получает первые $k$ координат вектора от отца, а все остальные от матери, $k$ выберите самостоятельно. Сравните среднюю величину функции потерь $loss_i$ для нового поколения с поколением родителей." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Что делать, если средняя функция потерь увеличилась?\n", + "\n", + "В таких ситуациях применяют мутацию: случайно меняют одну из компонент вектора некоторого количества особей. Выбор компоненты и количества мутируемых сделайте самостоятельно." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Полученный алгоритм запустите в цикле до достаточного уменьшения функции потерь.\n", + "\n", + "Совет: используйте популяции, сильно превосходящие размерность задачи.\n", + "\n", + "Указание: циклы в решениях не приветствуются, постарайтесь пользоваться матричными вычислениями! Сравните результаты работы с известными решениями диафантовых уравнений." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Градиентный спуск (дополнительный материал)\n", + "\n", + "Выпишем ещё раз явную формулу параметров линейной модели:\n", + "\n", + "$$w = (X^TX)^{-1}X^Ty.$$\n", + "\n", + "Здесь присутствует обращение матрицы $X^TX$ — очень трудоёмкая операция при большом количестве признаков. Нетрудно подсчитать, что сложность вычислений $O(d^3 + d^2l)$. При решении задач такая трудоёмкость часто оказывается непозволительной, поэтому параметры ищут итерационными методами, стоимость которых меньше. Один из них — градиентный спуск.\n", + "\n", + "Напомним, что в градиентном спуске значения параметров на следующем шаге получаются из значений параметров на текущем шаге смещением в сторону антиградиента функционала: \n", + "\n", + "$$w^{(k+1)} = w^{(k)} - \\eta_k \\nabla Q(w^{(k)}),$$\n", + "где $\\eta_k$ — шаг градиентного спуска.\n", + "\n", + "Формула градиента функции ошибки выглядит следующим образом:\n", + "\n", + "$$\\nabla Q(w) = -2X^Ty + 2X^TXw = 2X^T(Xw - y).$$\n", + " \n", + "Сложность вычислений в данном случае $O(dl)$. Стохастический градиентный спуск отличается от обычного заменой градиента на несмещённую оценку по одному или нескольким объектам. В этом случае сложность становится $O(kd)$, где $k$ — количество объектов, по которым оценивается градиент, $k << l$. Это отчасти объясняет популярность стохастических методов оптимизации." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Populating the interactive namespace from numpy and matplotlib\n" + ] + } + ], + "source": [ + "%pylab inline\n", + "np.random.seed(16)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Создадим данные для эксперимента следующим образом: сгенерируем вектор параметров $w_{true}$ и матрицу объекты признаки $X$. Вектор из целевых переменных $Y$ будет вычисляться как зашумлённая версия $Xw_{true}$:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "n_features = 2\n", + "n_objects = 300\n", + "batch_size = 10\n", + "num_steps = 43\n", + "\n", + "w_true = np.random.normal(size=(n_features, ))\n", + "\n", + "X = np.random.uniform(-5, 5, (n_objects, n_features))\n", + "X *= (np.arange(n_features) * 2 + 1)[np.newaxis, :] # for different scales\n", + "Y = X.dot(w_true) + np.random.normal(0, 1, (n_objects))\n", + "w_0 = np.random.uniform(-2, 2, (n_features))" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Обучим линейную регрессию (в случае среднеквадратичной ошибки) для этих данных при помощи GD — тем самым получим значения параметров." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "w = w_0.copy()\n", + "w_list = [w.copy()]\n", + "step_size = 1e-2\n", + "\n", + "for i in range(num_steps):\n", + " w -= 2 * step_size * np.dot(X.T, np.dot(X, w) - Y) / Y.shape[0]\n", + " w_list.append(w.copy())\n", + "w_list = np.array(w_list)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Покажем последовательность оценок параметров $w$, получаемых в ходе итераций. Красная точка — $w_{true}$." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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\n", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "# compute level set\n", + "A, B = np.meshgrid(np.linspace(-2, 2, 100), np.linspace(-2, 2, 100))\n", + "\n", + "levels = np.empty_like(A)\n", + "for i in range(A.shape[0]):\n", + " for j in range(A.shape[1]):\n", + " w_tmp = np.array([A[i, j], B[i, j]])\n", + " levels[i, j] = np.mean(np.power(np.dot(X, w_tmp) - Y, 2))\n", + "\n", + "\n", + "plt.figure(figsize=(13, 9))\n", + "plt.title('GD trajectory')\n", + "plt.xlabel(r'$w_1$')\n", + "plt.ylabel(r'$w_2$')\n", + "plt.xlim((w_list[:, 0].min() - 0.1, w_list[:, 0].max() + 0.1))\n", + "plt.ylim((w_list[:, 1].min() - 0.1, w_list[:, 1].max() + 0.1))\n", + "plt.gca().set_aspect('equal')\n", + "\n", + "# visualize the level set\n", + "CS = plt.contour(A, B, levels, levels=np.logspace(0, 1, num=20), cmap=plt.cm.rainbow_r)\n", + "CB = plt.colorbar(CS, shrink=0.8, extend='both')\n", + "\n", + "# visualize trajectory\n", + "plt.scatter(w_true[0], w_true[1], c='r')\n", + "plt.scatter(w_list[:, 0], w_list[:, 1])\n", + "plt.plot(w_list[:, 0], w_list[:, 1])\n", + "\n", + "plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В курсе анализа получен результат о том, что градиент перпендикулярен линиям уровня. Это объясняет такие зигзагообразные траектории градиентного спуска. Для большей наглядности в каждой точке пространства посчитаем градиент функционала и покажем его направление." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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\n", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "# compute level set\n", + "A, B = np.meshgrid(np.linspace(-3, 3, 100), np.linspace(-3, 3, 100))\n", + "A_mini, B_mini = np.meshgrid(np.linspace(-2, 2, 20), np.linspace(-2, 2, 27))\n", + "\n", + "levels = np.empty_like(A)\n", + "for i in range(A.shape[0]):\n", + " for j in range(A.shape[1]):\n", + " w_tmp = np.array([A[i, j], B[i, j]])\n", + " levels[i, j] = np.mean(np.power(np.dot(X, w_tmp) - Y, 2))\n", + " \n", + "# visualize the level set\n", + "plt.figure(figsize=(13, 9))\n", + "CS = plt.contour(A, B, levels, levels=np.logspace(-1, 1.5, num=30), cmap=plt.cm.rainbow_r)\n", + "CB = plt.colorbar(CS, shrink=0.8, extend='both')\n", + " \n", + "# visualize the gradients\n", + "gradients = np.empty_like(A_mini)\n", + "for i in range(A_mini.shape[0]):\n", + " for j in range(A_mini.shape[1]):\n", + " w_tmp = np.array([A_mini[i, j], B_mini[i, j]])\n", + " antigrad = - 2*1e-3 * np.dot(X.T, np.dot(X, w_tmp) - Y) / Y.shape[0]\n", + " plt.arrow(A_mini[i, j], B_mini[i, j], antigrad[0], antigrad[1], head_width=0.02)\n", + "\n", + "plt.title('Antigradients demonstration')\n", + "plt.xlabel(r'$w_1$')\n", + "plt.ylabel(r'$w_2$')\n", + "plt.xlim((w_true[0] - 1.5, w_true[0] + 1.5))\n", + "plt.ylim((w_true[1] - .5, w_true[1] + .7))\n", + "plt.gca().set_aspect('equal')\n", + "plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3 (ipykernel)", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.12.4" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 4 +} diff --git a/лр5/joker.jpg b/лр5/joker.jpg new file mode 100644 index 0000000..4c5bdfd Binary files /dev/null and b/лр5/joker.jpg differ diff --git a/лр6/.ipynb_checkpoints/lab6-checkpoint.ipynb b/лр6/.ipynb_checkpoints/lab6-checkpoint.ipynb new file mode 100644 index 0000000..b067581 --- /dev/null +++ b/лр6/.ipynb_checkpoints/lab6-checkpoint.ipynb @@ -0,0 +1,390 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "id": "5da9c564-63b2-42ab-9dfc-036b8ab8eb96", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
SurvivedPclassNameSexAgeSibSpParchTicketFareCabinEmbarked
PassengerId
103Braund, Mr. Owen Harrismale22.010A/5 211717.2500NaNS
211Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...female38.010PC 1759971.2833C85C
313Heikkinen, Miss. Lainafemale26.000STON/O2. 31012827.9250NaNS
411Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)female35.01011380353.1000C123S
503Allen, Mr. William Henrymale35.0003734508.0500NaNS
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " Survived Pclass \\\n", + "PassengerId \n", + "1 0 3 \n", + "2 1 1 \n", + "3 1 3 \n", + "4 1 1 \n", + "5 0 3 \n", + "\n", + " Name Sex Age \\\n", + "PassengerId \n", + "1 Braund, Mr. Owen Harris male 22.0 \n", + "2 Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th... female 38.0 \n", + "3 Heikkinen, Miss. Laina female 26.0 \n", + "4 Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel) female 35.0 \n", + "5 Allen, Mr. William Henry male 35.0 \n", + "\n", + " SibSp Parch Ticket Fare Cabin Embarked \n", + "PassengerId \n", + "1 1 0 A/5 21171 7.2500 NaN S \n", + "2 1 0 PC 17599 71.2833 C85 C \n", + "3 0 0 STON/O2. 3101282 7.9250 NaN S \n", + "4 1 0 113803 53.1000 C123 S \n", + "5 0 0 373450 8.0500 NaN S " + ] + }, + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "import pandas\n", + "data = pandas.read_csv('titanic.csv', index_col='PassengerId')\n", + "data.head()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "9e165b4e-12c3-41a2-b770-23fae8e7b9b5", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 1. Количество мужчин и женщин на корабле:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 24, + "id": "9ad76526-673a-4c80-8656-6328ea3e2b6d", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Количество мужчин - 577\n", + "Количество женщин - 314\n" + ] + } + ], + "source": [ + "gender_counts = data['Sex'].value_counts()\n", + "\n", + "print(f'Количество мужчин - {gender_counts.male}')\n", + "print(f'Количество женщин - {gender_counts.female}')" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "daea4619-0011-4219-998d-ce5ce13bffcf", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 2. Доля выживших пассажиров:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 20, + "id": "5bd61c4c-4c75-4772-a2be-72fe2f23fcc8", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Доля выживших - 0.3838383838383838\n" + ] + } + ], + "source": [ + "survived_ratio = data['Survived'].mean()\n", + "\n", + "print(f'Доля выживших - {survived_ratio}')" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "240911e6-9dc7-4595-97a8-f78f98e43ec9", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 3. Доля пассажиров первого класса:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 21, + "id": "d61d936c-5220-479e-a5a8-ba4e56dd1e2d", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Доля пассажиров первого класса - 0.24242424242424243\n" + ] + } + ], + "source": [ + "first_class_ratio = (data['Pclass'] == 1).mean()\n", + "\n", + "print(f'Доля пассажиров первого класса - {first_class_ratio}')" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "62ec3de5-ae84-4354-b192-b173732691ad", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 4. Возраст пассажиров. Среднее и медиана возраста пассажиров:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 22, + "id": "ccf95bd7-1e31-4076-b7f1-702ca35078a7", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Среднее возраста пассажиров - 29.69911764705882\n", + "Медиана возраста пассажиров - 28.0\n" + ] + } + ], + "source": [ + "mean_age = data['Age'].mean()\n", + "median_age = data['Age'].median()\n", + "\n", + "print(f'Среднее возраста пассажиров - {mean_age}')\n", + "print(f'Медиана возраста пассажиров - {median_age}')" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "43451392-bacd-4258-9b75-5be81c226e97", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 5. Корреляция Пирсона между признаками SibSp и Parch:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 23, + "id": "cc932c9a-09c0-4592-a2d3-055c4bba7923", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Корреляция Пирсона между признаками SibSp и Parch - 0.4148376986201567\n" + ] + } + ], + "source": [ + "correlation_sibsp_parch = data['SibSp'].corr(data['Parch'])\n", + "\n", + "print(f'Корреляция Пирсона между признаками SibSp и Parch - {correlation_sibsp_parch}')" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "27d94998-fea3-476a-aa70-a97d36686d30", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 6. Самое популярное женское имя:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 28, + "id": "e1e9e18d-e28d-42c1-86ac-794824d37ccb", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "First_Name\n", + "Anna 15\n", + "Mary 14\n", + "Elizabeth 11\n", + "Margaret 10\n", + "Alice 6\n", + "Name: count, dtype: int64\n", + "\n", + "Самое популярное женское имя - Anna\n" + ] + } + ], + "source": [ + "import re\n", + "\n", + "# Функция для извлечения имени\n", + "def extract_first_name(full_name):\n", + " match = re.search(r\"\\(([^)]+)\\)\", full_name)\n", + " if match:\n", + " first_name = match.group(1).split()[0]\n", + " else:\n", + " first_name = full_name.split(',')[1].split()[1]\n", + " return first_name\n", + "\n", + "# Копируем DataFrame перед изменением\n", + "female_passengers = data[data['Sex'] == 'female'].copy()\n", + "# Применяем функцию для извлечения имен\n", + "female_passengers['First_Name'] = female_passengers['Name'].apply(extract_first_name)\n", + "\n", + "\n", + "# Найдем самое популярное имя\n", + "popular_female_name = female_passengers['First_Name'].value_counts().idxmax()\n", + "print(female_passengers['First_Name'].value_counts().head())\n", + "print(f'\\nСамое популярное женское имя - {popular_female_name}')" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3 (ipykernel)", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.12.4" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 5 +} diff --git a/лр6/lab6.ipynb b/лр6/lab6.ipynb new file mode 100644 index 0000000..b067581 --- /dev/null +++ b/лр6/lab6.ipynb @@ -0,0 +1,390 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "id": "5da9c564-63b2-42ab-9dfc-036b8ab8eb96", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
SurvivedPclassNameSexAgeSibSpParchTicketFareCabinEmbarked
PassengerId
103Braund, Mr. Owen Harrismale22.010A/5 211717.2500NaNS
211Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...female38.010PC 1759971.2833C85C
313Heikkinen, Miss. Lainafemale26.000STON/O2. 31012827.9250NaNS
411Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)female35.01011380353.1000C123S
503Allen, Mr. William Henrymale35.0003734508.0500NaNS
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " Survived Pclass \\\n", + "PassengerId \n", + "1 0 3 \n", + "2 1 1 \n", + "3 1 3 \n", + "4 1 1 \n", + "5 0 3 \n", + "\n", + " Name Sex Age \\\n", + "PassengerId \n", + "1 Braund, Mr. Owen Harris male 22.0 \n", + "2 Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th... female 38.0 \n", + "3 Heikkinen, Miss. Laina female 26.0 \n", + "4 Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel) female 35.0 \n", + "5 Allen, Mr. William Henry male 35.0 \n", + "\n", + " SibSp Parch Ticket Fare Cabin Embarked \n", + "PassengerId \n", + "1 1 0 A/5 21171 7.2500 NaN S \n", + "2 1 0 PC 17599 71.2833 C85 C \n", + "3 0 0 STON/O2. 3101282 7.9250 NaN S \n", + "4 1 0 113803 53.1000 C123 S \n", + "5 0 0 373450 8.0500 NaN S " + ] + }, + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "import pandas\n", + "data = pandas.read_csv('titanic.csv', index_col='PassengerId')\n", + "data.head()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "9e165b4e-12c3-41a2-b770-23fae8e7b9b5", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 1. Количество мужчин и женщин на корабле:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 24, + "id": "9ad76526-673a-4c80-8656-6328ea3e2b6d", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Количество мужчин - 577\n", + "Количество женщин - 314\n" + ] + } + ], + "source": [ + "gender_counts = data['Sex'].value_counts()\n", + "\n", + "print(f'Количество мужчин - {gender_counts.male}')\n", + "print(f'Количество женщин - {gender_counts.female}')" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "daea4619-0011-4219-998d-ce5ce13bffcf", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 2. Доля выживших пассажиров:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 20, + "id": "5bd61c4c-4c75-4772-a2be-72fe2f23fcc8", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Доля выживших - 0.3838383838383838\n" + ] + } + ], + "source": [ + "survived_ratio = data['Survived'].mean()\n", + "\n", + "print(f'Доля выживших - {survived_ratio}')" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "240911e6-9dc7-4595-97a8-f78f98e43ec9", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 3. Доля пассажиров первого класса:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 21, + "id": "d61d936c-5220-479e-a5a8-ba4e56dd1e2d", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Доля пассажиров первого класса - 0.24242424242424243\n" + ] + } + ], + "source": [ + "first_class_ratio = (data['Pclass'] == 1).mean()\n", + "\n", + "print(f'Доля пассажиров первого класса - {first_class_ratio}')" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "62ec3de5-ae84-4354-b192-b173732691ad", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 4. Возраст пассажиров. Среднее и медиана возраста пассажиров:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 22, + "id": "ccf95bd7-1e31-4076-b7f1-702ca35078a7", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Среднее возраста пассажиров - 29.69911764705882\n", + "Медиана возраста пассажиров - 28.0\n" + ] + } + ], + "source": [ + "mean_age = data['Age'].mean()\n", + "median_age = data['Age'].median()\n", + "\n", + "print(f'Среднее возраста пассажиров - {mean_age}')\n", + "print(f'Медиана возраста пассажиров - {median_age}')" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "43451392-bacd-4258-9b75-5be81c226e97", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 5. Корреляция Пирсона между признаками SibSp и Parch:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 23, + "id": "cc932c9a-09c0-4592-a2d3-055c4bba7923", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Корреляция Пирсона между признаками SibSp и Parch - 0.4148376986201567\n" + ] + } + ], + "source": [ + "correlation_sibsp_parch = data['SibSp'].corr(data['Parch'])\n", + "\n", + "print(f'Корреляция Пирсона между признаками SibSp и Parch - {correlation_sibsp_parch}')" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "27d94998-fea3-476a-aa70-a97d36686d30", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 6. Самое популярное женское имя:" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 28, + "id": "e1e9e18d-e28d-42c1-86ac-794824d37ccb", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "First_Name\n", + "Anna 15\n", + "Mary 14\n", + "Elizabeth 11\n", + "Margaret 10\n", + "Alice 6\n", + "Name: count, dtype: int64\n", + "\n", + "Самое популярное женское имя - Anna\n" + ] + } + ], + "source": [ + "import re\n", + "\n", + "# Функция для извлечения имени\n", + "def extract_first_name(full_name):\n", + " match = re.search(r\"\\(([^)]+)\\)\", full_name)\n", + " if match:\n", + " first_name = match.group(1).split()[0]\n", + " else:\n", + " first_name = full_name.split(',')[1].split()[1]\n", + " return first_name\n", + "\n", + "# Копируем DataFrame перед изменением\n", + "female_passengers = data[data['Sex'] == 'female'].copy()\n", + "# Применяем функцию для извлечения имен\n", + "female_passengers['First_Name'] = female_passengers['Name'].apply(extract_first_name)\n", + "\n", + "\n", + "# Найдем самое популярное имя\n", + "popular_female_name = female_passengers['First_Name'].value_counts().idxmax()\n", + "print(female_passengers['First_Name'].value_counts().head())\n", + "print(f'\\nСамое популярное женское имя - {popular_female_name}')" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3 (ipykernel)", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.12.4" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 5 +} diff --git a/лр6/titanic.csv b/лр6/titanic.csv new file mode 100644 index 0000000..5cc466e --- /dev/null +++ b/лр6/titanic.csv @@ -0,0 +1,892 @@ +PassengerId,Survived,Pclass,Name,Sex,Age,SibSp,Parch,Ticket,Fare,Cabin,Embarked +1,0,3,"Braund, Mr. Owen Harris",male,22,1,0,A/5 21171,7.25,,S +2,1,1,"Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Thayer)",female,38,1,0,PC 17599,71.2833,C85,C +3,1,3,"Heikkinen, Miss. Laina",female,26,0,0,STON/O2. 3101282,7.925,,S +4,1,1,"Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)",female,35,1,0,113803,53.1,C123,S +5,0,3,"Allen, Mr. William Henry",male,35,0,0,373450,8.05,,S +6,0,3,"Moran, Mr. James",male,,0,0,330877,8.4583,,Q +7,0,1,"McCarthy, Mr. Timothy J",male,54,0,0,17463,51.8625,E46,S +8,0,3,"Palsson, Master. Gosta Leonard",male,2,3,1,349909,21.075,,S +9,1,3,"Johnson, Mrs. Oscar W (Elisabeth Vilhelmina Berg)",female,27,0,2,347742,11.1333,,S +10,1,2,"Nasser, Mrs. Nicholas (Adele Achem)",female,14,1,0,237736,30.0708,,C +11,1,3,"Sandstrom, Miss. Marguerite Rut",female,4,1,1,PP 9549,16.7,G6,S +12,1,1,"Bonnell, Miss. Elizabeth",female,58,0,0,113783,26.55,C103,S +13,0,3,"Saundercock, Mr. William Henry",male,20,0,0,A/5. 2151,8.05,,S +14,0,3,"Andersson, Mr. Anders Johan",male,39,1,5,347082,31.275,,S +15,0,3,"Vestrom, Miss. Hulda Amanda Adolfina",female,14,0,0,350406,7.8542,,S +16,1,2,"Hewlett, Mrs. (Mary D Kingcome) ",female,55,0,0,248706,16,,S +17,0,3,"Rice, Master. Eugene",male,2,4,1,382652,29.125,,Q +18,1,2,"Williams, Mr. Charles Eugene",male,,0,0,244373,13,,S +19,0,3,"Vander Planke, Mrs. Julius (Emelia Maria Vandemoortele)",female,31,1,0,345763,18,,S +20,1,3,"Masselmani, Mrs. Fatima",female,,0,0,2649,7.225,,C +21,0,2,"Fynney, Mr. Joseph J",male,35,0,0,239865,26,,S +22,1,2,"Beesley, Mr. Lawrence",male,34,0,0,248698,13,D56,S +23,1,3,"McGowan, Miss. Anna ""Annie""",female,15,0,0,330923,8.0292,,Q +24,1,1,"Sloper, Mr. William Thompson",male,28,0,0,113788,35.5,A6,S +25,0,3,"Palsson, Miss. Torborg Danira",female,8,3,1,349909,21.075,,S +26,1,3,"Asplund, Mrs. Carl Oscar (Selma Augusta Emilia Johansson)",female,38,1,5,347077,31.3875,,S +27,0,3,"Emir, Mr. Farred Chehab",male,,0,0,2631,7.225,,C +28,0,1,"Fortune, Mr. Charles Alexander",male,19,3,2,19950,263,C23 C25 C27,S +29,1,3,"O'Dwyer, Miss. Ellen ""Nellie""",female,,0,0,330959,7.8792,,Q +30,0,3,"Todoroff, Mr. Lalio",male,,0,0,349216,7.8958,,S +31,0,1,"Uruchurtu, Don. Manuel E",male,40,0,0,PC 17601,27.7208,,C +32,1,1,"Spencer, Mrs. William Augustus (Marie Eugenie)",female,,1,0,PC 17569,146.5208,B78,C +33,1,3,"Glynn, Miss. Mary Agatha",female,,0,0,335677,7.75,,Q +34,0,2,"Wheadon, Mr. Edward H",male,66,0,0,C.A. 24579,10.5,,S +35,0,1,"Meyer, Mr. Edgar Joseph",male,28,1,0,PC 17604,82.1708,,C +36,0,1,"Holverson, Mr. Alexander Oskar",male,42,1,0,113789,52,,S +37,1,3,"Mamee, Mr. Hanna",male,,0,0,2677,7.2292,,C +38,0,3,"Cann, Mr. Ernest Charles",male,21,0,0,A./5. 2152,8.05,,S +39,0,3,"Vander Planke, Miss. Augusta Maria",female,18,2,0,345764,18,,S +40,1,3,"Nicola-Yarred, Miss. Jamila",female,14,1,0,2651,11.2417,,C +41,0,3,"Ahlin, Mrs. Johan (Johanna Persdotter Larsson)",female,40,1,0,7546,9.475,,S +42,0,2,"Turpin, Mrs. William John Robert (Dorothy Ann Wonnacott)",female,27,1,0,11668,21,,S +43,0,3,"Kraeff, Mr. Theodor",male,,0,0,349253,7.8958,,C +44,1,2,"Laroche, Miss. Simonne Marie Anne Andree",female,3,1,2,SC/Paris 2123,41.5792,,C +45,1,3,"Devaney, Miss. Margaret Delia",female,19,0,0,330958,7.8792,,Q +46,0,3,"Rogers, Mr. William John",male,,0,0,S.C./A.4. 23567,8.05,,S +47,0,3,"Lennon, Mr. Denis",male,,1,0,370371,15.5,,Q +48,1,3,"O'Driscoll, Miss. Bridget",female,,0,0,14311,7.75,,Q +49,0,3,"Samaan, Mr. Youssef",male,,2,0,2662,21.6792,,C +50,0,3,"Arnold-Franchi, Mrs. Josef (Josefine Franchi)",female,18,1,0,349237,17.8,,S +51,0,3,"Panula, Master. Juha Niilo",male,7,4,1,3101295,39.6875,,S +52,0,3,"Nosworthy, Mr. Richard Cater",male,21,0,0,A/4. 39886,7.8,,S +53,1,1,"Harper, Mrs. Henry Sleeper (Myna Haxtun)",female,49,1,0,PC 17572,76.7292,D33,C +54,1,2,"Faunthorpe, Mrs. Lizzie (Elizabeth Anne Wilkinson)",female,29,1,0,2926,26,,S +55,0,1,"Ostby, Mr. Engelhart Cornelius",male,65,0,1,113509,61.9792,B30,C +56,1,1,"Woolner, Mr. Hugh",male,,0,0,19947,35.5,C52,S +57,1,2,"Rugg, Miss. Emily",female,21,0,0,C.A. 31026,10.5,,S +58,0,3,"Novel, Mr. Mansouer",male,28.5,0,0,2697,7.2292,,C +59,1,2,"West, Miss. Constance Mirium",female,5,1,2,C.A. 34651,27.75,,S +60,0,3,"Goodwin, Master. William Frederick",male,11,5,2,CA 2144,46.9,,S +61,0,3,"Sirayanian, Mr. Orsen",male,22,0,0,2669,7.2292,,C +62,1,1,"Icard, Miss. Amelie",female,38,0,0,113572,80,B28, +63,0,1,"Harris, Mr. Henry Birkhardt",male,45,1,0,36973,83.475,C83,S +64,0,3,"Skoog, Master. Harald",male,4,3,2,347088,27.9,,S +65,0,1,"Stewart, Mr. Albert A",male,,0,0,PC 17605,27.7208,,C +66,1,3,"Moubarek, Master. Gerios",male,,1,1,2661,15.2458,,C +67,1,2,"Nye, Mrs. (Elizabeth Ramell)",female,29,0,0,C.A. 29395,10.5,F33,S +68,0,3,"Crease, Mr. Ernest James",male,19,0,0,S.P. 3464,8.1583,,S +69,1,3,"Andersson, Miss. Erna Alexandra",female,17,4,2,3101281,7.925,,S +70,0,3,"Kink, Mr. Vincenz",male,26,2,0,315151,8.6625,,S +71,0,2,"Jenkin, Mr. Stephen Curnow",male,32,0,0,C.A. 33111,10.5,,S +72,0,3,"Goodwin, Miss. Lillian Amy",female,16,5,2,CA 2144,46.9,,S +73,0,2,"Hood, Mr. Ambrose Jr",male,21,0,0,S.O.C. 14879,73.5,,S +74,0,3,"Chronopoulos, Mr. Apostolos",male,26,1,0,2680,14.4542,,C +75,1,3,"Bing, Mr. Lee",male,32,0,0,1601,56.4958,,S +76,0,3,"Moen, Mr. Sigurd Hansen",male,25,0,0,348123,7.65,F G73,S +77,0,3,"Staneff, Mr. Ivan",male,,0,0,349208,7.8958,,S +78,0,3,"Moutal, Mr. Rahamin Haim",male,,0,0,374746,8.05,,S +79,1,2,"Caldwell, Master. Alden Gates",male,0.83,0,2,248738,29,,S +80,1,3,"Dowdell, Miss. Elizabeth",female,30,0,0,364516,12.475,,S +81,0,3,"Waelens, Mr. Achille",male,22,0,0,345767,9,,S +82,1,3,"Sheerlinck, Mr. Jan Baptist",male,29,0,0,345779,9.5,,S +83,1,3,"McDermott, Miss. Brigdet Delia",female,,0,0,330932,7.7875,,Q +84,0,1,"Carrau, Mr. Francisco M",male,28,0,0,113059,47.1,,S +85,1,2,"Ilett, Miss. Bertha",female,17,0,0,SO/C 14885,10.5,,S +86,1,3,"Backstrom, Mrs. Karl Alfred (Maria Mathilda Gustafsson)",female,33,3,0,3101278,15.85,,S +87,0,3,"Ford, Mr. William Neal",male,16,1,3,W./C. 6608,34.375,,S +88,0,3,"Slocovski, Mr. Selman Francis",male,,0,0,SOTON/OQ 392086,8.05,,S +89,1,1,"Fortune, Miss. Mabel Helen",female,23,3,2,19950,263,C23 C25 C27,S +90,0,3,"Celotti, Mr. Francesco",male,24,0,0,343275,8.05,,S +91,0,3,"Christmann, Mr. Emil",male,29,0,0,343276,8.05,,S +92,0,3,"Andreasson, Mr. Paul Edvin",male,20,0,0,347466,7.8542,,S +93,0,1,"Chaffee, Mr. Herbert Fuller",male,46,1,0,W.E.P. 5734,61.175,E31,S +94,0,3,"Dean, Mr. Bertram Frank",male,26,1,2,C.A. 2315,20.575,,S +95,0,3,"Coxon, Mr. Daniel",male,59,0,0,364500,7.25,,S +96,0,3,"Shorney, Mr. Charles Joseph",male,,0,0,374910,8.05,,S +97,0,1,"Goldschmidt, Mr. George B",male,71,0,0,PC 17754,34.6542,A5,C +98,1,1,"Greenfield, Mr. William Bertram",male,23,0,1,PC 17759,63.3583,D10 D12,C +99,1,2,"Doling, Mrs. John T (Ada Julia Bone)",female,34,0,1,231919,23,,S +100,0,2,"Kantor, Mr. Sinai",male,34,1,0,244367,26,,S +101,0,3,"Petranec, Miss. Matilda",female,28,0,0,349245,7.8958,,S +102,0,3,"Petroff, Mr. Pastcho (""Pentcho"")",male,,0,0,349215,7.8958,,S +103,0,1,"White, Mr. Richard Frasar",male,21,0,1,35281,77.2875,D26,S +104,0,3,"Johansson, Mr. Gustaf Joel",male,33,0,0,7540,8.6542,,S +105,0,3,"Gustafsson, Mr. Anders Vilhelm",male,37,2,0,3101276,7.925,,S +106,0,3,"Mionoff, Mr. Stoytcho",male,28,0,0,349207,7.8958,,S +107,1,3,"Salkjelsvik, Miss. Anna Kristine",female,21,0,0,343120,7.65,,S +108,1,3,"Moss, Mr. Albert Johan",male,,0,0,312991,7.775,,S +109,0,3,"Rekic, Mr. Tido",male,38,0,0,349249,7.8958,,S +110,1,3,"Moran, Miss. Bertha",female,,1,0,371110,24.15,,Q +111,0,1,"Porter, Mr. Walter Chamberlain",male,47,0,0,110465,52,C110,S +112,0,3,"Zabour, Miss. Hileni",female,14.5,1,0,2665,14.4542,,C +113,0,3,"Barton, Mr. David John",male,22,0,0,324669,8.05,,S +114,0,3,"Jussila, Miss. Katriina",female,20,1,0,4136,9.825,,S +115,0,3,"Attalah, Miss. Malake",female,17,0,0,2627,14.4583,,C +116,0,3,"Pekoniemi, Mr. Edvard",male,21,0,0,STON/O 2. 3101294,7.925,,S +117,0,3,"Connors, Mr. Patrick",male,70.5,0,0,370369,7.75,,Q +118,0,2,"Turpin, Mr. William John Robert",male,29,1,0,11668,21,,S +119,0,1,"Baxter, Mr. Quigg Edmond",male,24,0,1,PC 17558,247.5208,B58 B60,C +120,0,3,"Andersson, Miss. Ellis Anna Maria",female,2,4,2,347082,31.275,,S +121,0,2,"Hickman, Mr. Stanley George",male,21,2,0,S.O.C. 14879,73.5,,S +122,0,3,"Moore, Mr. Leonard Charles",male,,0,0,A4. 54510,8.05,,S +123,0,2,"Nasser, Mr. Nicholas",male,32.5,1,0,237736,30.0708,,C +124,1,2,"Webber, Miss. Susan",female,32.5,0,0,27267,13,E101,S +125,0,1,"White, Mr. Percival Wayland",male,54,0,1,35281,77.2875,D26,S +126,1,3,"Nicola-Yarred, Master. Elias",male,12,1,0,2651,11.2417,,C +127,0,3,"McMahon, Mr. Martin",male,,0,0,370372,7.75,,Q +128,1,3,"Madsen, Mr. Fridtjof Arne",male,24,0,0,C 17369,7.1417,,S +129,1,3,"Peter, Miss. Anna",female,,1,1,2668,22.3583,F E69,C +130,0,3,"Ekstrom, Mr. Johan",male,45,0,0,347061,6.975,,S +131,0,3,"Drazenoic, Mr. Jozef",male,33,0,0,349241,7.8958,,C +132,0,3,"Coelho, Mr. Domingos Fernandeo",male,20,0,0,SOTON/O.Q. 3101307,7.05,,S +133,0,3,"Robins, Mrs. Alexander A (Grace Charity Laury)",female,47,1,0,A/5. 3337,14.5,,S +134,1,2,"Weisz, Mrs. Leopold (Mathilde Francoise Pede)",female,29,1,0,228414,26,,S +135,0,2,"Sobey, Mr. Samuel James Hayden",male,25,0,0,C.A. 29178,13,,S +136,0,2,"Richard, Mr. Emile",male,23,0,0,SC/PARIS 2133,15.0458,,C +137,1,1,"Newsom, Miss. Helen Monypeny",female,19,0,2,11752,26.2833,D47,S +138,0,1,"Futrelle, Mr. Jacques Heath",male,37,1,0,113803,53.1,C123,S +139,0,3,"Osen, Mr. Olaf Elon",male,16,0,0,7534,9.2167,,S +140,0,1,"Giglio, Mr. Victor",male,24,0,0,PC 17593,79.2,B86,C +141,0,3,"Boulos, Mrs. Joseph (Sultana)",female,,0,2,2678,15.2458,,C +142,1,3,"Nysten, Miss. Anna Sofia",female,22,0,0,347081,7.75,,S +143,1,3,"Hakkarainen, Mrs. Pekka Pietari (Elin Matilda Dolck)",female,24,1,0,STON/O2. 3101279,15.85,,S +144,0,3,"Burke, Mr. Jeremiah",male,19,0,0,365222,6.75,,Q +145,0,2,"Andrew, Mr. Edgardo Samuel",male,18,0,0,231945,11.5,,S +146,0,2,"Nicholls, Mr. Joseph Charles",male,19,1,1,C.A. 33112,36.75,,S +147,1,3,"Andersson, Mr. August Edvard (""Wennerstrom"")",male,27,0,0,350043,7.7958,,S +148,0,3,"Ford, Miss. Robina Maggie ""Ruby""",female,9,2,2,W./C. 6608,34.375,,S +149,0,2,"Navratil, Mr. Michel (""Louis M Hoffman"")",male,36.5,0,2,230080,26,F2,S +150,0,2,"Byles, Rev. Thomas Roussel Davids",male,42,0,0,244310,13,,S +151,0,2,"Bateman, Rev. Robert James",male,51,0,0,S.O.P. 1166,12.525,,S +152,1,1,"Pears, Mrs. Thomas (Edith Wearne)",female,22,1,0,113776,66.6,C2,S +153,0,3,"Meo, Mr. Alfonzo",male,55.5,0,0,A.5. 11206,8.05,,S +154,0,3,"van Billiard, Mr. Austin Blyler",male,40.5,0,2,A/5. 851,14.5,,S +155,0,3,"Olsen, Mr. Ole Martin",male,,0,0,Fa 265302,7.3125,,S +156,0,1,"Williams, Mr. Charles Duane",male,51,0,1,PC 17597,61.3792,,C +157,1,3,"Gilnagh, Miss. Katherine ""Katie""",female,16,0,0,35851,7.7333,,Q +158,0,3,"Corn, Mr. Harry",male,30,0,0,SOTON/OQ 392090,8.05,,S +159,0,3,"Smiljanic, Mr. Mile",male,,0,0,315037,8.6625,,S +160,0,3,"Sage, Master. Thomas Henry",male,,8,2,CA. 2343,69.55,,S +161,0,3,"Cribb, Mr. John Hatfield",male,44,0,1,371362,16.1,,S +162,1,2,"Watt, Mrs. James (Elizabeth ""Bessie"" Inglis Milne)",female,40,0,0,C.A. 33595,15.75,,S +163,0,3,"Bengtsson, Mr. John Viktor",male,26,0,0,347068,7.775,,S +164,0,3,"Calic, Mr. Jovo",male,17,0,0,315093,8.6625,,S +165,0,3,"Panula, Master. Eino Viljami",male,1,4,1,3101295,39.6875,,S +166,1,3,"Goldsmith, Master. Frank John William ""Frankie""",male,9,0,2,363291,20.525,,S +167,1,1,"Chibnall, Mrs. (Edith Martha Bowerman)",female,,0,1,113505,55,E33,S +168,0,3,"Skoog, Mrs. William (Anna Bernhardina Karlsson)",female,45,1,4,347088,27.9,,S +169,0,1,"Baumann, Mr. John D",male,,0,0,PC 17318,25.925,,S +170,0,3,"Ling, Mr. Lee",male,28,0,0,1601,56.4958,,S +171,0,1,"Van der hoef, Mr. Wyckoff",male,61,0,0,111240,33.5,B19,S +172,0,3,"Rice, Master. Arthur",male,4,4,1,382652,29.125,,Q +173,1,3,"Johnson, Miss. Eleanor Ileen",female,1,1,1,347742,11.1333,,S +174,0,3,"Sivola, Mr. Antti Wilhelm",male,21,0,0,STON/O 2. 3101280,7.925,,S +175,0,1,"Smith, Mr. James Clinch",male,56,0,0,17764,30.6958,A7,C +176,0,3,"Klasen, Mr. Klas Albin",male,18,1,1,350404,7.8542,,S +177,0,3,"Lefebre, Master. Henry Forbes",male,,3,1,4133,25.4667,,S +178,0,1,"Isham, Miss. Ann Elizabeth",female,50,0,0,PC 17595,28.7125,C49,C +179,0,2,"Hale, Mr. Reginald",male,30,0,0,250653,13,,S +180,0,3,"Leonard, Mr. Lionel",male,36,0,0,LINE,0,,S +181,0,3,"Sage, Miss. Constance Gladys",female,,8,2,CA. 2343,69.55,,S +182,0,2,"Pernot, Mr. Rene",male,,0,0,SC/PARIS 2131,15.05,,C +183,0,3,"Asplund, Master. Clarence Gustaf Hugo",male,9,4,2,347077,31.3875,,S +184,1,2,"Becker, Master. Richard F",male,1,2,1,230136,39,F4,S +185,1,3,"Kink-Heilmann, Miss. Luise Gretchen",female,4,0,2,315153,22.025,,S +186,0,1,"Rood, Mr. Hugh Roscoe",male,,0,0,113767,50,A32,S +187,1,3,"O'Brien, Mrs. Thomas (Johanna ""Hannah"" Godfrey)",female,,1,0,370365,15.5,,Q +188,1,1,"Romaine, Mr. Charles Hallace (""Mr C Rolmane"")",male,45,0,0,111428,26.55,,S +189,0,3,"Bourke, Mr. John",male,40,1,1,364849,15.5,,Q +190,0,3,"Turcin, Mr. Stjepan",male,36,0,0,349247,7.8958,,S +191,1,2,"Pinsky, Mrs. (Rosa)",female,32,0,0,234604,13,,S +192,0,2,"Carbines, Mr. William",male,19,0,0,28424,13,,S +193,1,3,"Andersen-Jensen, Miss. Carla Christine Nielsine",female,19,1,0,350046,7.8542,,S +194,1,2,"Navratil, Master. Michel M",male,3,1,1,230080,26,F2,S +195,1,1,"Brown, Mrs. James Joseph (Margaret Tobin)",female,44,0,0,PC 17610,27.7208,B4,C +196,1,1,"Lurette, Miss. Elise",female,58,0,0,PC 17569,146.5208,B80,C +197,0,3,"Mernagh, Mr. Robert",male,,0,0,368703,7.75,,Q +198,0,3,"Olsen, Mr. Karl Siegwart Andreas",male,42,0,1,4579,8.4042,,S +199,1,3,"Madigan, Miss. Margaret ""Maggie""",female,,0,0,370370,7.75,,Q +200,0,2,"Yrois, Miss. Henriette (""Mrs Harbeck"")",female,24,0,0,248747,13,,S +201,0,3,"Vande Walle, Mr. Nestor Cyriel",male,28,0,0,345770,9.5,,S +202,0,3,"Sage, Mr. Frederick",male,,8,2,CA. 2343,69.55,,S +203,0,3,"Johanson, Mr. Jakob Alfred",male,34,0,0,3101264,6.4958,,S +204,0,3,"Youseff, Mr. Gerious",male,45.5,0,0,2628,7.225,,C +205,1,3,"Cohen, Mr. Gurshon ""Gus""",male,18,0,0,A/5 3540,8.05,,S +206,0,3,"Strom, Miss. Telma Matilda",female,2,0,1,347054,10.4625,G6,S +207,0,3,"Backstrom, Mr. Karl Alfred",male,32,1,0,3101278,15.85,,S +208,1,3,"Albimona, Mr. Nassef Cassem",male,26,0,0,2699,18.7875,,C +209,1,3,"Carr, Miss. Helen ""Ellen""",female,16,0,0,367231,7.75,,Q +210,1,1,"Blank, Mr. Henry",male,40,0,0,112277,31,A31,C +211,0,3,"Ali, Mr. Ahmed",male,24,0,0,SOTON/O.Q. 3101311,7.05,,S +212,1,2,"Cameron, Miss. Clear Annie",female,35,0,0,F.C.C. 13528,21,,S +213,0,3,"Perkin, Mr. John Henry",male,22,0,0,A/5 21174,7.25,,S +214,0,2,"Givard, Mr. Hans Kristensen",male,30,0,0,250646,13,,S +215,0,3,"Kiernan, Mr. Philip",male,,1,0,367229,7.75,,Q +216,1,1,"Newell, Miss. Madeleine",female,31,1,0,35273,113.275,D36,C +217,1,3,"Honkanen, Miss. Eliina",female,27,0,0,STON/O2. 3101283,7.925,,S +218,0,2,"Jacobsohn, Mr. Sidney Samuel",male,42,1,0,243847,27,,S +219,1,1,"Bazzani, Miss. Albina",female,32,0,0,11813,76.2917,D15,C +220,0,2,"Harris, Mr. Walter",male,30,0,0,W/C 14208,10.5,,S +221,1,3,"Sunderland, Mr. Victor Francis",male,16,0,0,SOTON/OQ 392089,8.05,,S +222,0,2,"Bracken, Mr. James H",male,27,0,0,220367,13,,S +223,0,3,"Green, Mr. George Henry",male,51,0,0,21440,8.05,,S +224,0,3,"Nenkoff, Mr. Christo",male,,0,0,349234,7.8958,,S +225,1,1,"Hoyt, Mr. Frederick Maxfield",male,38,1,0,19943,90,C93,S +226,0,3,"Berglund, Mr. Karl Ivar Sven",male,22,0,0,PP 4348,9.35,,S +227,1,2,"Mellors, Mr. William John",male,19,0,0,SW/PP 751,10.5,,S +228,0,3,"Lovell, Mr. John Hall (""Henry"")",male,20.5,0,0,A/5 21173,7.25,,S +229,0,2,"Fahlstrom, Mr. Arne Jonas",male,18,0,0,236171,13,,S +230,0,3,"Lefebre, Miss. Mathilde",female,,3,1,4133,25.4667,,S +231,1,1,"Harris, Mrs. Henry Birkhardt (Irene Wallach)",female,35,1,0,36973,83.475,C83,S +232,0,3,"Larsson, Mr. Bengt Edvin",male,29,0,0,347067,7.775,,S +233,0,2,"Sjostedt, Mr. Ernst Adolf",male,59,0,0,237442,13.5,,S +234,1,3,"Asplund, Miss. Lillian Gertrud",female,5,4,2,347077,31.3875,,S +235,0,2,"Leyson, Mr. Robert William Norman",male,24,0,0,C.A. 29566,10.5,,S +236,0,3,"Harknett, Miss. Alice Phoebe",female,,0,0,W./C. 6609,7.55,,S +237,0,2,"Hold, Mr. Stephen",male,44,1,0,26707,26,,S +238,1,2,"Collyer, Miss. Marjorie ""Lottie""",female,8,0,2,C.A. 31921,26.25,,S +239,0,2,"Pengelly, Mr. Frederick William",male,19,0,0,28665,10.5,,S +240,0,2,"Hunt, Mr. George Henry",male,33,0,0,SCO/W 1585,12.275,,S +241,0,3,"Zabour, Miss. Thamine",female,,1,0,2665,14.4542,,C +242,1,3,"Murphy, Miss. Katherine ""Kate""",female,,1,0,367230,15.5,,Q +243,0,2,"Coleridge, Mr. Reginald Charles",male,29,0,0,W./C. 14263,10.5,,S +244,0,3,"Maenpaa, Mr. Matti Alexanteri",male,22,0,0,STON/O 2. 3101275,7.125,,S +245,0,3,"Attalah, Mr. Sleiman",male,30,0,0,2694,7.225,,C +246,0,1,"Minahan, Dr. William Edward",male,44,2,0,19928,90,C78,Q +247,0,3,"Lindahl, Miss. Agda Thorilda Viktoria",female,25,0,0,347071,7.775,,S +248,1,2,"Hamalainen, Mrs. William (Anna)",female,24,0,2,250649,14.5,,S +249,1,1,"Beckwith, Mr. Richard Leonard",male,37,1,1,11751,52.5542,D35,S +250,0,2,"Carter, Rev. Ernest Courtenay",male,54,1,0,244252,26,,S +251,0,3,"Reed, Mr. James George",male,,0,0,362316,7.25,,S +252,0,3,"Strom, Mrs. Wilhelm (Elna Matilda Persson)",female,29,1,1,347054,10.4625,G6,S +253,0,1,"Stead, Mr. William Thomas",male,62,0,0,113514,26.55,C87,S +254,0,3,"Lobb, Mr. William Arthur",male,30,1,0,A/5. 3336,16.1,,S +255,0,3,"Rosblom, Mrs. Viktor (Helena Wilhelmina)",female,41,0,2,370129,20.2125,,S +256,1,3,"Touma, Mrs. Darwis (Hanne Youssef Razi)",female,29,0,2,2650,15.2458,,C +257,1,1,"Thorne, Mrs. Gertrude Maybelle",female,,0,0,PC 17585,79.2,,C +258,1,1,"Cherry, Miss. Gladys",female,30,0,0,110152,86.5,B77,S +259,1,1,"Ward, Miss. Anna",female,35,0,0,PC 17755,512.3292,,C +260,1,2,"Parrish, Mrs. (Lutie Davis)",female,50,0,1,230433,26,,S +261,0,3,"Smith, Mr. Thomas",male,,0,0,384461,7.75,,Q +262,1,3,"Asplund, Master. Edvin Rojj Felix",male,3,4,2,347077,31.3875,,S +263,0,1,"Taussig, Mr. Emil",male,52,1,1,110413,79.65,E67,S +264,0,1,"Harrison, Mr. William",male,40,0,0,112059,0,B94,S +265,0,3,"Henry, Miss. Delia",female,,0,0,382649,7.75,,Q +266,0,2,"Reeves, Mr. David",male,36,0,0,C.A. 17248,10.5,,S +267,0,3,"Panula, Mr. Ernesti Arvid",male,16,4,1,3101295,39.6875,,S +268,1,3,"Persson, Mr. Ernst Ulrik",male,25,1,0,347083,7.775,,S +269,1,1,"Graham, Mrs. William Thompson (Edith Junkins)",female,58,0,1,PC 17582,153.4625,C125,S +270,1,1,"Bissette, Miss. Amelia",female,35,0,0,PC 17760,135.6333,C99,S +271,0,1,"Cairns, Mr. Alexander",male,,0,0,113798,31,,S +272,1,3,"Tornquist, Mr. William Henry",male,25,0,0,LINE,0,,S +273,1,2,"Mellinger, Mrs. (Elizabeth Anne Maidment)",female,41,0,1,250644,19.5,,S +274,0,1,"Natsch, Mr. Charles H",male,37,0,1,PC 17596,29.7,C118,C +275,1,3,"Healy, Miss. Hanora ""Nora""",female,,0,0,370375,7.75,,Q +276,1,1,"Andrews, Miss. Kornelia Theodosia",female,63,1,0,13502,77.9583,D7,S +277,0,3,"Lindblom, Miss. Augusta Charlotta",female,45,0,0,347073,7.75,,S +278,0,2,"Parkes, Mr. Francis ""Frank""",male,,0,0,239853,0,,S +279,0,3,"Rice, Master. Eric",male,7,4,1,382652,29.125,,Q +280,1,3,"Abbott, Mrs. Stanton (Rosa Hunt)",female,35,1,1,C.A. 2673,20.25,,S +281,0,3,"Duane, Mr. Frank",male,65,0,0,336439,7.75,,Q +282,0,3,"Olsson, Mr. Nils Johan Goransson",male,28,0,0,347464,7.8542,,S +283,0,3,"de Pelsmaeker, Mr. Alfons",male,16,0,0,345778,9.5,,S +284,1,3,"Dorking, Mr. Edward Arthur",male,19,0,0,A/5. 10482,8.05,,S +285,0,1,"Smith, Mr. Richard William",male,,0,0,113056,26,A19,S +286,0,3,"Stankovic, Mr. Ivan",male,33,0,0,349239,8.6625,,C +287,1,3,"de Mulder, Mr. Theodore",male,30,0,0,345774,9.5,,S +288,0,3,"Naidenoff, Mr. Penko",male,22,0,0,349206,7.8958,,S +289,1,2,"Hosono, Mr. Masabumi",male,42,0,0,237798,13,,S +290,1,3,"Connolly, Miss. Kate",female,22,0,0,370373,7.75,,Q +291,1,1,"Barber, Miss. Ellen ""Nellie""",female,26,0,0,19877,78.85,,S +292,1,1,"Bishop, Mrs. Dickinson H (Helen Walton)",female,19,1,0,11967,91.0792,B49,C +293,0,2,"Levy, Mr. Rene Jacques",male,36,0,0,SC/Paris 2163,12.875,D,C +294,0,3,"Haas, Miss. Aloisia",female,24,0,0,349236,8.85,,S +295,0,3,"Mineff, Mr. Ivan",male,24,0,0,349233,7.8958,,S +296,0,1,"Lewy, Mr. Ervin G",male,,0,0,PC 17612,27.7208,,C +297,0,3,"Hanna, Mr. Mansour",male,23.5,0,0,2693,7.2292,,C +298,0,1,"Allison, Miss. Helen Loraine",female,2,1,2,113781,151.55,C22 C26,S +299,1,1,"Saalfeld, Mr. Adolphe",male,,0,0,19988,30.5,C106,S +300,1,1,"Baxter, Mrs. James (Helene DeLaudeniere Chaput)",female,50,0,1,PC 17558,247.5208,B58 B60,C +301,1,3,"Kelly, Miss. Anna Katherine ""Annie Kate""",female,,0,0,9234,7.75,,Q +302,1,3,"McCoy, Mr. Bernard",male,,2,0,367226,23.25,,Q +303,0,3,"Johnson, Mr. William Cahoone Jr",male,19,0,0,LINE,0,,S +304,1,2,"Keane, Miss. Nora A",female,,0,0,226593,12.35,E101,Q +305,0,3,"Williams, Mr. Howard Hugh ""Harry""",male,,0,0,A/5 2466,8.05,,S +306,1,1,"Allison, Master. Hudson Trevor",male,0.92,1,2,113781,151.55,C22 C26,S +307,1,1,"Fleming, Miss. Margaret",female,,0,0,17421,110.8833,,C +308,1,1,"Penasco y Castellana, Mrs. Victor de Satode (Maria Josefa Perez de Soto y Vallejo)",female,17,1,0,PC 17758,108.9,C65,C +309,0,2,"Abelson, Mr. Samuel",male,30,1,0,P/PP 3381,24,,C +310,1,1,"Francatelli, Miss. Laura Mabel",female,30,0,0,PC 17485,56.9292,E36,C +311,1,1,"Hays, Miss. Margaret Bechstein",female,24,0,0,11767,83.1583,C54,C +312,1,1,"Ryerson, Miss. Emily Borie",female,18,2,2,PC 17608,262.375,B57 B59 B63 B66,C +313,0,2,"Lahtinen, Mrs. William (Anna Sylfven)",female,26,1,1,250651,26,,S +314,0,3,"Hendekovic, Mr. Ignjac",male,28,0,0,349243,7.8958,,S +315,0,2,"Hart, Mr. Benjamin",male,43,1,1,F.C.C. 13529,26.25,,S +316,1,3,"Nilsson, Miss. Helmina Josefina",female,26,0,0,347470,7.8542,,S +317,1,2,"Kantor, Mrs. Sinai (Miriam Sternin)",female,24,1,0,244367,26,,S +318,0,2,"Moraweck, Dr. Ernest",male,54,0,0,29011,14,,S +319,1,1,"Wick, Miss. Mary Natalie",female,31,0,2,36928,164.8667,C7,S +320,1,1,"Spedden, Mrs. Frederic Oakley (Margaretta Corning Stone)",female,40,1,1,16966,134.5,E34,C +321,0,3,"Dennis, Mr. Samuel",male,22,0,0,A/5 21172,7.25,,S +322,0,3,"Danoff, Mr. Yoto",male,27,0,0,349219,7.8958,,S +323,1,2,"Slayter, Miss. Hilda Mary",female,30,0,0,234818,12.35,,Q +324,1,2,"Caldwell, Mrs. Albert Francis (Sylvia Mae Harbaugh)",female,22,1,1,248738,29,,S +325,0,3,"Sage, Mr. George John Jr",male,,8,2,CA. 2343,69.55,,S +326,1,1,"Young, Miss. Marie Grice",female,36,0,0,PC 17760,135.6333,C32,C +327,0,3,"Nysveen, Mr. Johan Hansen",male,61,0,0,345364,6.2375,,S +328,1,2,"Ball, Mrs. (Ada E Hall)",female,36,0,0,28551,13,D,S +329,1,3,"Goldsmith, Mrs. Frank John (Emily Alice Brown)",female,31,1,1,363291,20.525,,S +330,1,1,"Hippach, Miss. Jean Gertrude",female,16,0,1,111361,57.9792,B18,C +331,1,3,"McCoy, Miss. Agnes",female,,2,0,367226,23.25,,Q +332,0,1,"Partner, Mr. Austen",male,45.5,0,0,113043,28.5,C124,S +333,0,1,"Graham, Mr. George Edward",male,38,0,1,PC 17582,153.4625,C91,S +334,0,3,"Vander Planke, Mr. Leo Edmondus",male,16,2,0,345764,18,,S +335,1,1,"Frauenthal, Mrs. Henry William (Clara Heinsheimer)",female,,1,0,PC 17611,133.65,,S +336,0,3,"Denkoff, Mr. Mitto",male,,0,0,349225,7.8958,,S +337,0,1,"Pears, Mr. Thomas Clinton",male,29,1,0,113776,66.6,C2,S +338,1,1,"Burns, Miss. Elizabeth Margaret",female,41,0,0,16966,134.5,E40,C +339,1,3,"Dahl, Mr. Karl Edwart",male,45,0,0,7598,8.05,,S +340,0,1,"Blackwell, Mr. Stephen Weart",male,45,0,0,113784,35.5,T,S +341,1,2,"Navratil, Master. Edmond Roger",male,2,1,1,230080,26,F2,S +342,1,1,"Fortune, Miss. Alice Elizabeth",female,24,3,2,19950,263,C23 C25 C27,S +343,0,2,"Collander, Mr. Erik Gustaf",male,28,0,0,248740,13,,S +344,0,2,"Sedgwick, Mr. Charles Frederick Waddington",male,25,0,0,244361,13,,S +345,0,2,"Fox, Mr. Stanley Hubert",male,36,0,0,229236,13,,S +346,1,2,"Brown, Miss. Amelia ""Mildred""",female,24,0,0,248733,13,F33,S +347,1,2,"Smith, Miss. Marion Elsie",female,40,0,0,31418,13,,S +348,1,3,"Davison, Mrs. Thomas Henry (Mary E Finck)",female,,1,0,386525,16.1,,S +349,1,3,"Coutts, Master. William Loch ""William""",male,3,1,1,C.A. 37671,15.9,,S +350,0,3,"Dimic, Mr. Jovan",male,42,0,0,315088,8.6625,,S +351,0,3,"Odahl, Mr. Nils Martin",male,23,0,0,7267,9.225,,S +352,0,1,"Williams-Lambert, Mr. Fletcher Fellows",male,,0,0,113510,35,C128,S +353,0,3,"Elias, Mr. Tannous",male,15,1,1,2695,7.2292,,C +354,0,3,"Arnold-Franchi, Mr. Josef",male,25,1,0,349237,17.8,,S +355,0,3,"Yousif, Mr. Wazli",male,,0,0,2647,7.225,,C +356,0,3,"Vanden Steen, Mr. Leo Peter",male,28,0,0,345783,9.5,,S +357,1,1,"Bowerman, Miss. Elsie Edith",female,22,0,1,113505,55,E33,S +358,0,2,"Funk, Miss. Annie Clemmer",female,38,0,0,237671,13,,S +359,1,3,"McGovern, Miss. Mary",female,,0,0,330931,7.8792,,Q +360,1,3,"Mockler, Miss. Helen Mary ""Ellie""",female,,0,0,330980,7.8792,,Q +361,0,3,"Skoog, Mr. Wilhelm",male,40,1,4,347088,27.9,,S +362,0,2,"del Carlo, Mr. Sebastiano",male,29,1,0,SC/PARIS 2167,27.7208,,C +363,0,3,"Barbara, Mrs. (Catherine David)",female,45,0,1,2691,14.4542,,C +364,0,3,"Asim, Mr. Adola",male,35,0,0,SOTON/O.Q. 3101310,7.05,,S +365,0,3,"O'Brien, Mr. Thomas",male,,1,0,370365,15.5,,Q +366,0,3,"Adahl, Mr. Mauritz Nils Martin",male,30,0,0,C 7076,7.25,,S +367,1,1,"Warren, Mrs. Frank Manley (Anna Sophia Atkinson)",female,60,1,0,110813,75.25,D37,C +368,1,3,"Moussa, Mrs. (Mantoura Boulos)",female,,0,0,2626,7.2292,,C +369,1,3,"Jermyn, Miss. Annie",female,,0,0,14313,7.75,,Q +370,1,1,"Aubart, Mme. Leontine Pauline",female,24,0,0,PC 17477,69.3,B35,C +371,1,1,"Harder, Mr. George Achilles",male,25,1,0,11765,55.4417,E50,C +372,0,3,"Wiklund, Mr. Jakob Alfred",male,18,1,0,3101267,6.4958,,S +373,0,3,"Beavan, Mr. William Thomas",male,19,0,0,323951,8.05,,S +374,0,1,"Ringhini, Mr. Sante",male,22,0,0,PC 17760,135.6333,,C +375,0,3,"Palsson, Miss. Stina Viola",female,3,3,1,349909,21.075,,S +376,1,1,"Meyer, Mrs. Edgar Joseph (Leila Saks)",female,,1,0,PC 17604,82.1708,,C +377,1,3,"Landergren, Miss. Aurora Adelia",female,22,0,0,C 7077,7.25,,S +378,0,1,"Widener, Mr. Harry Elkins",male,27,0,2,113503,211.5,C82,C +379,0,3,"Betros, Mr. Tannous",male,20,0,0,2648,4.0125,,C +380,0,3,"Gustafsson, Mr. Karl Gideon",male,19,0,0,347069,7.775,,S +381,1,1,"Bidois, Miss. Rosalie",female,42,0,0,PC 17757,227.525,,C +382,1,3,"Nakid, Miss. Maria (""Mary"")",female,1,0,2,2653,15.7417,,C +383,0,3,"Tikkanen, Mr. Juho",male,32,0,0,STON/O 2. 3101293,7.925,,S +384,1,1,"Holverson, Mrs. Alexander Oskar (Mary Aline Towner)",female,35,1,0,113789,52,,S +385,0,3,"Plotcharsky, Mr. Vasil",male,,0,0,349227,7.8958,,S +386,0,2,"Davies, Mr. Charles Henry",male,18,0,0,S.O.C. 14879,73.5,,S +387,0,3,"Goodwin, Master. Sidney Leonard",male,1,5,2,CA 2144,46.9,,S +388,1,2,"Buss, Miss. Kate",female,36,0,0,27849,13,,S +389,0,3,"Sadlier, Mr. Matthew",male,,0,0,367655,7.7292,,Q +390,1,2,"Lehmann, Miss. Bertha",female,17,0,0,SC 1748,12,,C +391,1,1,"Carter, Mr. William Ernest",male,36,1,2,113760,120,B96 B98,S +392,1,3,"Jansson, Mr. Carl Olof",male,21,0,0,350034,7.7958,,S +393,0,3,"Gustafsson, Mr. Johan Birger",male,28,2,0,3101277,7.925,,S +394,1,1,"Newell, Miss. Marjorie",female,23,1,0,35273,113.275,D36,C +395,1,3,"Sandstrom, Mrs. Hjalmar (Agnes Charlotta Bengtsson)",female,24,0,2,PP 9549,16.7,G6,S +396,0,3,"Johansson, Mr. Erik",male,22,0,0,350052,7.7958,,S +397,0,3,"Olsson, Miss. Elina",female,31,0,0,350407,7.8542,,S +398,0,2,"McKane, Mr. Peter David",male,46,0,0,28403,26,,S +399,0,2,"Pain, Dr. Alfred",male,23,0,0,244278,10.5,,S +400,1,2,"Trout, Mrs. William H (Jessie L)",female,28,0,0,240929,12.65,,S +401,1,3,"Niskanen, Mr. Juha",male,39,0,0,STON/O 2. 3101289,7.925,,S +402,0,3,"Adams, Mr. John",male,26,0,0,341826,8.05,,S +403,0,3,"Jussila, Miss. Mari Aina",female,21,1,0,4137,9.825,,S +404,0,3,"Hakkarainen, Mr. Pekka Pietari",male,28,1,0,STON/O2. 3101279,15.85,,S +405,0,3,"Oreskovic, Miss. Marija",female,20,0,0,315096,8.6625,,S +406,0,2,"Gale, Mr. Shadrach",male,34,1,0,28664,21,,S +407,0,3,"Widegren, Mr. Carl/Charles Peter",male,51,0,0,347064,7.75,,S +408,1,2,"Richards, Master. William Rowe",male,3,1,1,29106,18.75,,S +409,0,3,"Birkeland, Mr. Hans Martin Monsen",male,21,0,0,312992,7.775,,S +410,0,3,"Lefebre, Miss. Ida",female,,3,1,4133,25.4667,,S +411,0,3,"Sdycoff, Mr. Todor",male,,0,0,349222,7.8958,,S +412,0,3,"Hart, Mr. Henry",male,,0,0,394140,6.8583,,Q +413,1,1,"Minahan, Miss. Daisy E",female,33,1,0,19928,90,C78,Q +414,0,2,"Cunningham, Mr. Alfred Fleming",male,,0,0,239853,0,,S +415,1,3,"Sundman, Mr. Johan Julian",male,44,0,0,STON/O 2. 3101269,7.925,,S +416,0,3,"Meek, Mrs. Thomas (Annie Louise Rowley)",female,,0,0,343095,8.05,,S +417,1,2,"Drew, Mrs. James Vivian (Lulu Thorne Christian)",female,34,1,1,28220,32.5,,S +418,1,2,"Silven, Miss. Lyyli Karoliina",female,18,0,2,250652,13,,S +419,0,2,"Matthews, Mr. William John",male,30,0,0,28228,13,,S +420,0,3,"Van Impe, Miss. Catharina",female,10,0,2,345773,24.15,,S +421,0,3,"Gheorgheff, Mr. Stanio",male,,0,0,349254,7.8958,,C +422,0,3,"Charters, Mr. David",male,21,0,0,A/5. 13032,7.7333,,Q +423,0,3,"Zimmerman, Mr. Leo",male,29,0,0,315082,7.875,,S +424,0,3,"Danbom, Mrs. Ernst Gilbert (Anna Sigrid Maria Brogren)",female,28,1,1,347080,14.4,,S +425,0,3,"Rosblom, Mr. Viktor Richard",male,18,1,1,370129,20.2125,,S +426,0,3,"Wiseman, Mr. Phillippe",male,,0,0,A/4. 34244,7.25,,S +427,1,2,"Clarke, Mrs. Charles V (Ada Maria Winfield)",female,28,1,0,2003,26,,S +428,1,2,"Phillips, Miss. Kate Florence (""Mrs Kate Louise Phillips Marshall"")",female,19,0,0,250655,26,,S +429,0,3,"Flynn, Mr. James",male,,0,0,364851,7.75,,Q +430,1,3,"Pickard, Mr. Berk (Berk Trembisky)",male,32,0,0,SOTON/O.Q. 392078,8.05,E10,S +431,1,1,"Bjornstrom-Steffansson, Mr. Mauritz Hakan",male,28,0,0,110564,26.55,C52,S +432,1,3,"Thorneycroft, Mrs. Percival (Florence Kate White)",female,,1,0,376564,16.1,,S +433,1,2,"Louch, Mrs. Charles Alexander (Alice Adelaide Slow)",female,42,1,0,SC/AH 3085,26,,S +434,0,3,"Kallio, Mr. Nikolai Erland",male,17,0,0,STON/O 2. 3101274,7.125,,S +435,0,1,"Silvey, Mr. William Baird",male,50,1,0,13507,55.9,E44,S +436,1,1,"Carter, Miss. Lucile Polk",female,14,1,2,113760,120,B96 B98,S +437,0,3,"Ford, Miss. Doolina Margaret ""Daisy""",female,21,2,2,W./C. 6608,34.375,,S +438,1,2,"Richards, Mrs. Sidney (Emily Hocking)",female,24,2,3,29106,18.75,,S +439,0,1,"Fortune, Mr. Mark",male,64,1,4,19950,263,C23 C25 C27,S +440,0,2,"Kvillner, Mr. Johan Henrik Johannesson",male,31,0,0,C.A. 18723,10.5,,S +441,1,2,"Hart, Mrs. Benjamin (Esther Ada Bloomfield)",female,45,1,1,F.C.C. 13529,26.25,,S +442,0,3,"Hampe, Mr. Leon",male,20,0,0,345769,9.5,,S +443,0,3,"Petterson, Mr. Johan Emil",male,25,1,0,347076,7.775,,S +444,1,2,"Reynaldo, Ms. Encarnacion",female,28,0,0,230434,13,,S +445,1,3,"Johannesen-Bratthammer, Mr. Bernt",male,,0,0,65306,8.1125,,S +446,1,1,"Dodge, Master. Washington",male,4,0,2,33638,81.8583,A34,S +447,1,2,"Mellinger, Miss. Madeleine Violet",female,13,0,1,250644,19.5,,S +448,1,1,"Seward, Mr. Frederic Kimber",male,34,0,0,113794,26.55,,S +449,1,3,"Baclini, Miss. Marie Catherine",female,5,2,1,2666,19.2583,,C +450,1,1,"Peuchen, Major. Arthur Godfrey",male,52,0,0,113786,30.5,C104,S +451,0,2,"West, Mr. Edwy Arthur",male,36,1,2,C.A. 34651,27.75,,S +452,0,3,"Hagland, Mr. Ingvald Olai Olsen",male,,1,0,65303,19.9667,,S +453,0,1,"Foreman, Mr. Benjamin Laventall",male,30,0,0,113051,27.75,C111,C +454,1,1,"Goldenberg, Mr. Samuel L",male,49,1,0,17453,89.1042,C92,C +455,0,3,"Peduzzi, Mr. Joseph",male,,0,0,A/5 2817,8.05,,S +456,1,3,"Jalsevac, Mr. Ivan",male,29,0,0,349240,7.8958,,C +457,0,1,"Millet, Mr. Francis Davis",male,65,0,0,13509,26.55,E38,S +458,1,1,"Kenyon, Mrs. Frederick R (Marion)",female,,1,0,17464,51.8625,D21,S +459,1,2,"Toomey, Miss. Ellen",female,50,0,0,F.C.C. 13531,10.5,,S +460,0,3,"O'Connor, Mr. Maurice",male,,0,0,371060,7.75,,Q +461,1,1,"Anderson, Mr. Harry",male,48,0,0,19952,26.55,E12,S +462,0,3,"Morley, Mr. William",male,34,0,0,364506,8.05,,S +463,0,1,"Gee, Mr. Arthur H",male,47,0,0,111320,38.5,E63,S +464,0,2,"Milling, Mr. Jacob Christian",male,48,0,0,234360,13,,S +465,0,3,"Maisner, Mr. Simon",male,,0,0,A/S 2816,8.05,,S +466,0,3,"Goncalves, Mr. Manuel Estanslas",male,38,0,0,SOTON/O.Q. 3101306,7.05,,S +467,0,2,"Campbell, Mr. William",male,,0,0,239853,0,,S +468,0,1,"Smart, Mr. John Montgomery",male,56,0,0,113792,26.55,,S +469,0,3,"Scanlan, Mr. James",male,,0,0,36209,7.725,,Q +470,1,3,"Baclini, Miss. Helene Barbara",female,0.75,2,1,2666,19.2583,,C +471,0,3,"Keefe, Mr. Arthur",male,,0,0,323592,7.25,,S +472,0,3,"Cacic, Mr. Luka",male,38,0,0,315089,8.6625,,S +473,1,2,"West, Mrs. Edwy Arthur (Ada Mary Worth)",female,33,1,2,C.A. 34651,27.75,,S +474,1,2,"Jerwan, Mrs. Amin S (Marie Marthe Thuillard)",female,23,0,0,SC/AH Basle 541,13.7917,D,C +475,0,3,"Strandberg, Miss. Ida Sofia",female,22,0,0,7553,9.8375,,S +476,0,1,"Clifford, Mr. George Quincy",male,,0,0,110465,52,A14,S +477,0,2,"Renouf, Mr. Peter Henry",male,34,1,0,31027,21,,S +478,0,3,"Braund, Mr. Lewis Richard",male,29,1,0,3460,7.0458,,S +479,0,3,"Karlsson, Mr. Nils August",male,22,0,0,350060,7.5208,,S +480,1,3,"Hirvonen, Miss. Hildur E",female,2,0,1,3101298,12.2875,,S +481,0,3,"Goodwin, Master. Harold Victor",male,9,5,2,CA 2144,46.9,,S +482,0,2,"Frost, Mr. Anthony Wood ""Archie""",male,,0,0,239854,0,,S +483,0,3,"Rouse, Mr. Richard Henry",male,50,0,0,A/5 3594,8.05,,S +484,1,3,"Turkula, Mrs. (Hedwig)",female,63,0,0,4134,9.5875,,S +485,1,1,"Bishop, Mr. Dickinson H",male,25,1,0,11967,91.0792,B49,C +486,0,3,"Lefebre, Miss. Jeannie",female,,3,1,4133,25.4667,,S +487,1,1,"Hoyt, Mrs. Frederick Maxfield (Jane Anne Forby)",female,35,1,0,19943,90,C93,S +488,0,1,"Kent, Mr. Edward Austin",male,58,0,0,11771,29.7,B37,C +489,0,3,"Somerton, Mr. Francis William",male,30,0,0,A.5. 18509,8.05,,S +490,1,3,"Coutts, Master. Eden Leslie ""Neville""",male,9,1,1,C.A. 37671,15.9,,S +491,0,3,"Hagland, Mr. Konrad Mathias Reiersen",male,,1,0,65304,19.9667,,S +492,0,3,"Windelov, Mr. Einar",male,21,0,0,SOTON/OQ 3101317,7.25,,S +493,0,1,"Molson, Mr. Harry Markland",male,55,0,0,113787,30.5,C30,S +494,0,1,"Artagaveytia, Mr. Ramon",male,71,0,0,PC 17609,49.5042,,C +495,0,3,"Stanley, Mr. Edward Roland",male,21,0,0,A/4 45380,8.05,,S +496,0,3,"Yousseff, Mr. Gerious",male,,0,0,2627,14.4583,,C +497,1,1,"Eustis, Miss. Elizabeth Mussey",female,54,1,0,36947,78.2667,D20,C +498,0,3,"Shellard, Mr. Frederick William",male,,0,0,C.A. 6212,15.1,,S +499,0,1,"Allison, Mrs. Hudson J C (Bessie Waldo Daniels)",female,25,1,2,113781,151.55,C22 C26,S +500,0,3,"Svensson, Mr. Olof",male,24,0,0,350035,7.7958,,S +501,0,3,"Calic, Mr. Petar",male,17,0,0,315086,8.6625,,S +502,0,3,"Canavan, Miss. Mary",female,21,0,0,364846,7.75,,Q +503,0,3,"O'Sullivan, Miss. Bridget Mary",female,,0,0,330909,7.6292,,Q +504,0,3,"Laitinen, Miss. Kristina Sofia",female,37,0,0,4135,9.5875,,S +505,1,1,"Maioni, Miss. Roberta",female,16,0,0,110152,86.5,B79,S +506,0,1,"Penasco y Castellana, Mr. Victor de Satode",male,18,1,0,PC 17758,108.9,C65,C +507,1,2,"Quick, Mrs. Frederick Charles (Jane Richards)",female,33,0,2,26360,26,,S +508,1,1,"Bradley, Mr. George (""George Arthur Brayton"")",male,,0,0,111427,26.55,,S +509,0,3,"Olsen, Mr. Henry Margido",male,28,0,0,C 4001,22.525,,S +510,1,3,"Lang, Mr. Fang",male,26,0,0,1601,56.4958,,S +511,1,3,"Daly, Mr. Eugene Patrick",male,29,0,0,382651,7.75,,Q +512,0,3,"Webber, Mr. James",male,,0,0,SOTON/OQ 3101316,8.05,,S +513,1,1,"McGough, Mr. James Robert",male,36,0,0,PC 17473,26.2875,E25,S +514,1,1,"Rothschild, Mrs. Martin (Elizabeth L. Barrett)",female,54,1,0,PC 17603,59.4,,C +515,0,3,"Coleff, Mr. Satio",male,24,0,0,349209,7.4958,,S +516,0,1,"Walker, Mr. William Anderson",male,47,0,0,36967,34.0208,D46,S +517,1,2,"Lemore, Mrs. (Amelia Milley)",female,34,0,0,C.A. 34260,10.5,F33,S +518,0,3,"Ryan, Mr. Patrick",male,,0,0,371110,24.15,,Q +519,1,2,"Angle, Mrs. William A (Florence ""Mary"" Agnes Hughes)",female,36,1,0,226875,26,,S +520,0,3,"Pavlovic, Mr. Stefo",male,32,0,0,349242,7.8958,,S +521,1,1,"Perreault, Miss. Anne",female,30,0,0,12749,93.5,B73,S +522,0,3,"Vovk, Mr. Janko",male,22,0,0,349252,7.8958,,S +523,0,3,"Lahoud, Mr. Sarkis",male,,0,0,2624,7.225,,C +524,1,1,"Hippach, Mrs. Louis Albert (Ida Sophia Fischer)",female,44,0,1,111361,57.9792,B18,C +525,0,3,"Kassem, Mr. Fared",male,,0,0,2700,7.2292,,C +526,0,3,"Farrell, Mr. James",male,40.5,0,0,367232,7.75,,Q +527,1,2,"Ridsdale, Miss. Lucy",female,50,0,0,W./C. 14258,10.5,,S +528,0,1,"Farthing, Mr. John",male,,0,0,PC 17483,221.7792,C95,S +529,0,3,"Salonen, Mr. Johan Werner",male,39,0,0,3101296,7.925,,S +530,0,2,"Hocking, Mr. Richard George",male,23,2,1,29104,11.5,,S +531,1,2,"Quick, Miss. Phyllis May",female,2,1,1,26360,26,,S +532,0,3,"Toufik, Mr. Nakli",male,,0,0,2641,7.2292,,C +533,0,3,"Elias, Mr. Joseph Jr",male,17,1,1,2690,7.2292,,C +534,1,3,"Peter, Mrs. Catherine (Catherine Rizk)",female,,0,2,2668,22.3583,,C +535,0,3,"Cacic, Miss. Marija",female,30,0,0,315084,8.6625,,S +536,1,2,"Hart, Miss. Eva Miriam",female,7,0,2,F.C.C. 13529,26.25,,S +537,0,1,"Butt, Major. Archibald Willingham",male,45,0,0,113050,26.55,B38,S +538,1,1,"LeRoy, Miss. Bertha",female,30,0,0,PC 17761,106.425,,C +539,0,3,"Risien, Mr. Samuel Beard",male,,0,0,364498,14.5,,S +540,1,1,"Frolicher, Miss. Hedwig Margaritha",female,22,0,2,13568,49.5,B39,C +541,1,1,"Crosby, Miss. Harriet R",female,36,0,2,WE/P 5735,71,B22,S +542,0,3,"Andersson, Miss. Ingeborg Constanzia",female,9,4,2,347082,31.275,,S +543,0,3,"Andersson, Miss. Sigrid Elisabeth",female,11,4,2,347082,31.275,,S +544,1,2,"Beane, Mr. Edward",male,32,1,0,2908,26,,S +545,0,1,"Douglas, Mr. Walter Donald",male,50,1,0,PC 17761,106.425,C86,C +546,0,1,"Nicholson, Mr. Arthur Ernest",male,64,0,0,693,26,,S +547,1,2,"Beane, Mrs. Edward (Ethel Clarke)",female,19,1,0,2908,26,,S +548,1,2,"Padro y Manent, Mr. Julian",male,,0,0,SC/PARIS 2146,13.8625,,C +549,0,3,"Goldsmith, Mr. Frank John",male,33,1,1,363291,20.525,,S +550,1,2,"Davies, Master. John Morgan Jr",male,8,1,1,C.A. 33112,36.75,,S +551,1,1,"Thayer, Mr. John Borland Jr",male,17,0,2,17421,110.8833,C70,C +552,0,2,"Sharp, Mr. Percival James R",male,27,0,0,244358,26,,S +553,0,3,"O'Brien, Mr. Timothy",male,,0,0,330979,7.8292,,Q +554,1,3,"Leeni, Mr. Fahim (""Philip Zenni"")",male,22,0,0,2620,7.225,,C +555,1,3,"Ohman, Miss. Velin",female,22,0,0,347085,7.775,,S +556,0,1,"Wright, Mr. George",male,62,0,0,113807,26.55,,S +557,1,1,"Duff Gordon, Lady. (Lucille Christiana Sutherland) (""Mrs Morgan"")",female,48,1,0,11755,39.6,A16,C +558,0,1,"Robbins, Mr. Victor",male,,0,0,PC 17757,227.525,,C +559,1,1,"Taussig, Mrs. Emil (Tillie Mandelbaum)",female,39,1,1,110413,79.65,E67,S +560,1,3,"de Messemaeker, Mrs. Guillaume Joseph (Emma)",female,36,1,0,345572,17.4,,S +561,0,3,"Morrow, Mr. Thomas Rowan",male,,0,0,372622,7.75,,Q +562,0,3,"Sivic, Mr. Husein",male,40,0,0,349251,7.8958,,S +563,0,2,"Norman, Mr. Robert Douglas",male,28,0,0,218629,13.5,,S +564,0,3,"Simmons, Mr. John",male,,0,0,SOTON/OQ 392082,8.05,,S +565,0,3,"Meanwell, Miss. (Marion Ogden)",female,,0,0,SOTON/O.Q. 392087,8.05,,S +566,0,3,"Davies, Mr. Alfred J",male,24,2,0,A/4 48871,24.15,,S +567,0,3,"Stoytcheff, Mr. Ilia",male,19,0,0,349205,7.8958,,S +568,0,3,"Palsson, Mrs. Nils (Alma Cornelia Berglund)",female,29,0,4,349909,21.075,,S +569,0,3,"Doharr, Mr. Tannous",male,,0,0,2686,7.2292,,C +570,1,3,"Jonsson, Mr. Carl",male,32,0,0,350417,7.8542,,S +571,1,2,"Harris, Mr. George",male,62,0,0,S.W./PP 752,10.5,,S +572,1,1,"Appleton, Mrs. Edward Dale (Charlotte Lamson)",female,53,2,0,11769,51.4792,C101,S +573,1,1,"Flynn, Mr. John Irwin (""Irving"")",male,36,0,0,PC 17474,26.3875,E25,S +574,1,3,"Kelly, Miss. Mary",female,,0,0,14312,7.75,,Q +575,0,3,"Rush, Mr. Alfred George John",male,16,0,0,A/4. 20589,8.05,,S +576,0,3,"Patchett, Mr. George",male,19,0,0,358585,14.5,,S +577,1,2,"Garside, Miss. Ethel",female,34,0,0,243880,13,,S +578,1,1,"Silvey, Mrs. William Baird (Alice Munger)",female,39,1,0,13507,55.9,E44,S +579,0,3,"Caram, Mrs. Joseph (Maria Elias)",female,,1,0,2689,14.4583,,C +580,1,3,"Jussila, Mr. Eiriik",male,32,0,0,STON/O 2. 3101286,7.925,,S +581,1,2,"Christy, Miss. Julie Rachel",female,25,1,1,237789,30,,S +582,1,1,"Thayer, Mrs. John Borland (Marian Longstreth Morris)",female,39,1,1,17421,110.8833,C68,C +583,0,2,"Downton, Mr. William James",male,54,0,0,28403,26,,S +584,0,1,"Ross, Mr. John Hugo",male,36,0,0,13049,40.125,A10,C +585,0,3,"Paulner, Mr. Uscher",male,,0,0,3411,8.7125,,C +586,1,1,"Taussig, Miss. Ruth",female,18,0,2,110413,79.65,E68,S +587,0,2,"Jarvis, Mr. John Denzil",male,47,0,0,237565,15,,S +588,1,1,"Frolicher-Stehli, Mr. Maxmillian",male,60,1,1,13567,79.2,B41,C +589,0,3,"Gilinski, Mr. Eliezer",male,22,0,0,14973,8.05,,S +590,0,3,"Murdlin, Mr. Joseph",male,,0,0,A./5. 3235,8.05,,S +591,0,3,"Rintamaki, Mr. Matti",male,35,0,0,STON/O 2. 3101273,7.125,,S +592,1,1,"Stephenson, Mrs. Walter Bertram (Martha Eustis)",female,52,1,0,36947,78.2667,D20,C +593,0,3,"Elsbury, Mr. William James",male,47,0,0,A/5 3902,7.25,,S +594,0,3,"Bourke, Miss. Mary",female,,0,2,364848,7.75,,Q +595,0,2,"Chapman, Mr. John Henry",male,37,1,0,SC/AH 29037,26,,S +596,0,3,"Van Impe, Mr. Jean Baptiste",male,36,1,1,345773,24.15,,S +597,1,2,"Leitch, Miss. Jessie Wills",female,,0,0,248727,33,,S +598,0,3,"Johnson, Mr. Alfred",male,49,0,0,LINE,0,,S +599,0,3,"Boulos, Mr. Hanna",male,,0,0,2664,7.225,,C +600,1,1,"Duff Gordon, Sir. Cosmo Edmund (""Mr Morgan"")",male,49,1,0,PC 17485,56.9292,A20,C +601,1,2,"Jacobsohn, Mrs. Sidney Samuel (Amy Frances Christy)",female,24,2,1,243847,27,,S +602,0,3,"Slabenoff, Mr. Petco",male,,0,0,349214,7.8958,,S +603,0,1,"Harrington, Mr. Charles H",male,,0,0,113796,42.4,,S +604,0,3,"Torber, Mr. Ernst William",male,44,0,0,364511,8.05,,S +605,1,1,"Homer, Mr. Harry (""Mr E Haven"")",male,35,0,0,111426,26.55,,C +606,0,3,"Lindell, Mr. Edvard Bengtsson",male,36,1,0,349910,15.55,,S +607,0,3,"Karaic, Mr. Milan",male,30,0,0,349246,7.8958,,S +608,1,1,"Daniel, Mr. Robert Williams",male,27,0,0,113804,30.5,,S +609,1,2,"Laroche, Mrs. Joseph (Juliette Marie Louise Lafargue)",female,22,1,2,SC/Paris 2123,41.5792,,C +610,1,1,"Shutes, Miss. Elizabeth W",female,40,0,0,PC 17582,153.4625,C125,S +611,0,3,"Andersson, Mrs. Anders Johan (Alfrida Konstantia Brogren)",female,39,1,5,347082,31.275,,S +612,0,3,"Jardin, Mr. Jose Neto",male,,0,0,SOTON/O.Q. 3101305,7.05,,S +613,1,3,"Murphy, Miss. Margaret Jane",female,,1,0,367230,15.5,,Q +614,0,3,"Horgan, Mr. John",male,,0,0,370377,7.75,,Q +615,0,3,"Brocklebank, Mr. William Alfred",male,35,0,0,364512,8.05,,S +616,1,2,"Herman, Miss. Alice",female,24,1,2,220845,65,,S +617,0,3,"Danbom, Mr. Ernst Gilbert",male,34,1,1,347080,14.4,,S +618,0,3,"Lobb, Mrs. William Arthur (Cordelia K Stanlick)",female,26,1,0,A/5. 3336,16.1,,S +619,1,2,"Becker, Miss. Marion Louise",female,4,2,1,230136,39,F4,S +620,0,2,"Gavey, Mr. Lawrence",male,26,0,0,31028,10.5,,S +621,0,3,"Yasbeck, Mr. Antoni",male,27,1,0,2659,14.4542,,C +622,1,1,"Kimball, Mr. Edwin Nelson Jr",male,42,1,0,11753,52.5542,D19,S +623,1,3,"Nakid, Mr. Sahid",male,20,1,1,2653,15.7417,,C +624,0,3,"Hansen, Mr. Henry Damsgaard",male,21,0,0,350029,7.8542,,S +625,0,3,"Bowen, Mr. David John ""Dai""",male,21,0,0,54636,16.1,,S +626,0,1,"Sutton, Mr. Frederick",male,61,0,0,36963,32.3208,D50,S +627,0,2,"Kirkland, Rev. Charles Leonard",male,57,0,0,219533,12.35,,Q +628,1,1,"Longley, Miss. Gretchen Fiske",female,21,0,0,13502,77.9583,D9,S +629,0,3,"Bostandyeff, Mr. Guentcho",male,26,0,0,349224,7.8958,,S +630,0,3,"O'Connell, Mr. Patrick D",male,,0,0,334912,7.7333,,Q +631,1,1,"Barkworth, Mr. Algernon Henry Wilson",male,80,0,0,27042,30,A23,S +632,0,3,"Lundahl, Mr. Johan Svensson",male,51,0,0,347743,7.0542,,S +633,1,1,"Stahelin-Maeglin, Dr. Max",male,32,0,0,13214,30.5,B50,C +634,0,1,"Parr, Mr. William Henry Marsh",male,,0,0,112052,0,,S +635,0,3,"Skoog, Miss. Mabel",female,9,3,2,347088,27.9,,S +636,1,2,"Davis, Miss. Mary",female,28,0,0,237668,13,,S +637,0,3,"Leinonen, Mr. Antti Gustaf",male,32,0,0,STON/O 2. 3101292,7.925,,S +638,0,2,"Collyer, Mr. Harvey",male,31,1,1,C.A. 31921,26.25,,S +639,0,3,"Panula, Mrs. Juha (Maria Emilia Ojala)",female,41,0,5,3101295,39.6875,,S +640,0,3,"Thorneycroft, Mr. Percival",male,,1,0,376564,16.1,,S +641,0,3,"Jensen, Mr. Hans Peder",male,20,0,0,350050,7.8542,,S +642,1,1,"Sagesser, Mlle. Emma",female,24,0,0,PC 17477,69.3,B35,C +643,0,3,"Skoog, Miss. Margit Elizabeth",female,2,3,2,347088,27.9,,S +644,1,3,"Foo, Mr. Choong",male,,0,0,1601,56.4958,,S +645,1,3,"Baclini, Miss. Eugenie",female,0.75,2,1,2666,19.2583,,C +646,1,1,"Harper, Mr. Henry Sleeper",male,48,1,0,PC 17572,76.7292,D33,C +647,0,3,"Cor, Mr. Liudevit",male,19,0,0,349231,7.8958,,S +648,1,1,"Simonius-Blumer, Col. Oberst Alfons",male,56,0,0,13213,35.5,A26,C +649,0,3,"Willey, Mr. Edward",male,,0,0,S.O./P.P. 751,7.55,,S +650,1,3,"Stanley, Miss. Amy Zillah Elsie",female,23,0,0,CA. 2314,7.55,,S +651,0,3,"Mitkoff, Mr. Mito",male,,0,0,349221,7.8958,,S +652,1,2,"Doling, Miss. Elsie",female,18,0,1,231919,23,,S +653,0,3,"Kalvik, Mr. Johannes Halvorsen",male,21,0,0,8475,8.4333,,S +654,1,3,"O'Leary, Miss. Hanora ""Norah""",female,,0,0,330919,7.8292,,Q +655,0,3,"Hegarty, Miss. Hanora ""Nora""",female,18,0,0,365226,6.75,,Q +656,0,2,"Hickman, Mr. Leonard Mark",male,24,2,0,S.O.C. 14879,73.5,,S +657,0,3,"Radeff, Mr. Alexander",male,,0,0,349223,7.8958,,S +658,0,3,"Bourke, Mrs. John (Catherine)",female,32,1,1,364849,15.5,,Q +659,0,2,"Eitemiller, Mr. George Floyd",male,23,0,0,29751,13,,S +660,0,1,"Newell, Mr. Arthur Webster",male,58,0,2,35273,113.275,D48,C +661,1,1,"Frauenthal, Dr. Henry William",male,50,2,0,PC 17611,133.65,,S +662,0,3,"Badt, Mr. Mohamed",male,40,0,0,2623,7.225,,C +663,0,1,"Colley, Mr. Edward Pomeroy",male,47,0,0,5727,25.5875,E58,S +664,0,3,"Coleff, Mr. Peju",male,36,0,0,349210,7.4958,,S +665,1,3,"Lindqvist, Mr. Eino William",male,20,1,0,STON/O 2. 3101285,7.925,,S +666,0,2,"Hickman, Mr. Lewis",male,32,2,0,S.O.C. 14879,73.5,,S +667,0,2,"Butler, Mr. Reginald Fenton",male,25,0,0,234686,13,,S +668,0,3,"Rommetvedt, Mr. Knud Paust",male,,0,0,312993,7.775,,S +669,0,3,"Cook, Mr. Jacob",male,43,0,0,A/5 3536,8.05,,S +670,1,1,"Taylor, Mrs. Elmer Zebley (Juliet Cummins Wright)",female,,1,0,19996,52,C126,S +671,1,2,"Brown, Mrs. Thomas William Solomon (Elizabeth Catherine Ford)",female,40,1,1,29750,39,,S +672,0,1,"Davidson, Mr. Thornton",male,31,1,0,F.C. 12750,52,B71,S +673,0,2,"Mitchell, Mr. Henry Michael",male,70,0,0,C.A. 24580,10.5,,S +674,1,2,"Wilhelms, Mr. Charles",male,31,0,0,244270,13,,S +675,0,2,"Watson, Mr. Ennis Hastings",male,,0,0,239856,0,,S +676,0,3,"Edvardsson, Mr. Gustaf Hjalmar",male,18,0,0,349912,7.775,,S +677,0,3,"Sawyer, Mr. Frederick Charles",male,24.5,0,0,342826,8.05,,S +678,1,3,"Turja, Miss. Anna Sofia",female,18,0,0,4138,9.8417,,S +679,0,3,"Goodwin, Mrs. Frederick (Augusta Tyler)",female,43,1,6,CA 2144,46.9,,S +680,1,1,"Cardeza, Mr. Thomas Drake Martinez",male,36,0,1,PC 17755,512.3292,B51 B53 B55,C +681,0,3,"Peters, Miss. Katie",female,,0,0,330935,8.1375,,Q +682,1,1,"Hassab, Mr. Hammad",male,27,0,0,PC 17572,76.7292,D49,C +683,0,3,"Olsvigen, Mr. Thor Anderson",male,20,0,0,6563,9.225,,S +684,0,3,"Goodwin, Mr. Charles Edward",male,14,5,2,CA 2144,46.9,,S +685,0,2,"Brown, Mr. Thomas William Solomon",male,60,1,1,29750,39,,S +686,0,2,"Laroche, Mr. Joseph Philippe Lemercier",male,25,1,2,SC/Paris 2123,41.5792,,C +687,0,3,"Panula, Mr. Jaako Arnold",male,14,4,1,3101295,39.6875,,S +688,0,3,"Dakic, Mr. Branko",male,19,0,0,349228,10.1708,,S +689,0,3,"Fischer, Mr. Eberhard Thelander",male,18,0,0,350036,7.7958,,S +690,1,1,"Madill, Miss. Georgette Alexandra",female,15,0,1,24160,211.3375,B5,S +691,1,1,"Dick, Mr. Albert Adrian",male,31,1,0,17474,57,B20,S +692,1,3,"Karun, Miss. Manca",female,4,0,1,349256,13.4167,,C +693,1,3,"Lam, Mr. Ali",male,,0,0,1601,56.4958,,S +694,0,3,"Saad, Mr. Khalil",male,25,0,0,2672,7.225,,C +695,0,1,"Weir, Col. John",male,60,0,0,113800,26.55,,S +696,0,2,"Chapman, Mr. Charles Henry",male,52,0,0,248731,13.5,,S +697,0,3,"Kelly, Mr. James",male,44,0,0,363592,8.05,,S +698,1,3,"Mullens, Miss. Katherine ""Katie""",female,,0,0,35852,7.7333,,Q +699,0,1,"Thayer, Mr. John Borland",male,49,1,1,17421,110.8833,C68,C +700,0,3,"Humblen, Mr. Adolf Mathias Nicolai Olsen",male,42,0,0,348121,7.65,F G63,S +701,1,1,"Astor, Mrs. John Jacob (Madeleine Talmadge Force)",female,18,1,0,PC 17757,227.525,C62 C64,C +702,1,1,"Silverthorne, Mr. Spencer Victor",male,35,0,0,PC 17475,26.2875,E24,S +703,0,3,"Barbara, Miss. Saiide",female,18,0,1,2691,14.4542,,C +704,0,3,"Gallagher, Mr. Martin",male,25,0,0,36864,7.7417,,Q +705,0,3,"Hansen, Mr. Henrik Juul",male,26,1,0,350025,7.8542,,S +706,0,2,"Morley, Mr. Henry Samuel (""Mr Henry Marshall"")",male,39,0,0,250655,26,,S +707,1,2,"Kelly, Mrs. Florence ""Fannie""",female,45,0,0,223596,13.5,,S +708,1,1,"Calderhead, Mr. Edward Pennington",male,42,0,0,PC 17476,26.2875,E24,S +709,1,1,"Cleaver, Miss. Alice",female,22,0,0,113781,151.55,,S +710,1,3,"Moubarek, Master. Halim Gonios (""William George"")",male,,1,1,2661,15.2458,,C +711,1,1,"Mayne, Mlle. Berthe Antonine (""Mrs de Villiers"")",female,24,0,0,PC 17482,49.5042,C90,C +712,0,1,"Klaber, Mr. Herman",male,,0,0,113028,26.55,C124,S +713,1,1,"Taylor, Mr. Elmer Zebley",male,48,1,0,19996,52,C126,S +714,0,3,"Larsson, Mr. August Viktor",male,29,0,0,7545,9.4833,,S +715,0,2,"Greenberg, Mr. Samuel",male,52,0,0,250647,13,,S +716,0,3,"Soholt, Mr. Peter Andreas Lauritz Andersen",male,19,0,0,348124,7.65,F G73,S +717,1,1,"Endres, Miss. Caroline Louise",female,38,0,0,PC 17757,227.525,C45,C +718,1,2,"Troutt, Miss. Edwina Celia ""Winnie""",female,27,0,0,34218,10.5,E101,S +719,0,3,"McEvoy, Mr. Michael",male,,0,0,36568,15.5,,Q +720,0,3,"Johnson, Mr. Malkolm Joackim",male,33,0,0,347062,7.775,,S +721,1,2,"Harper, Miss. Annie Jessie ""Nina""",female,6,0,1,248727,33,,S +722,0,3,"Jensen, Mr. Svend Lauritz",male,17,1,0,350048,7.0542,,S +723,0,2,"Gillespie, Mr. William Henry",male,34,0,0,12233,13,,S +724,0,2,"Hodges, Mr. Henry Price",male,50,0,0,250643,13,,S +725,1,1,"Chambers, Mr. Norman Campbell",male,27,1,0,113806,53.1,E8,S +726,0,3,"Oreskovic, Mr. Luka",male,20,0,0,315094,8.6625,,S +727,1,2,"Renouf, Mrs. Peter Henry (Lillian Jefferys)",female,30,3,0,31027,21,,S +728,1,3,"Mannion, Miss. Margareth",female,,0,0,36866,7.7375,,Q +729,0,2,"Bryhl, Mr. Kurt Arnold Gottfrid",male,25,1,0,236853,26,,S +730,0,3,"Ilmakangas, Miss. Pieta Sofia",female,25,1,0,STON/O2. 3101271,7.925,,S +731,1,1,"Allen, Miss. Elisabeth Walton",female,29,0,0,24160,211.3375,B5,S +732,0,3,"Hassan, Mr. Houssein G N",male,11,0,0,2699,18.7875,,C +733,0,2,"Knight, Mr. Robert J",male,,0,0,239855,0,,S +734,0,2,"Berriman, Mr. William John",male,23,0,0,28425,13,,S +735,0,2,"Troupiansky, Mr. Moses Aaron",male,23,0,0,233639,13,,S +736,0,3,"Williams, Mr. Leslie",male,28.5,0,0,54636,16.1,,S +737,0,3,"Ford, Mrs. Edward (Margaret Ann Watson)",female,48,1,3,W./C. 6608,34.375,,S +738,1,1,"Lesurer, Mr. Gustave J",male,35,0,0,PC 17755,512.3292,B101,C +739,0,3,"Ivanoff, Mr. Kanio",male,,0,0,349201,7.8958,,S +740,0,3,"Nankoff, Mr. Minko",male,,0,0,349218,7.8958,,S +741,1,1,"Hawksford, Mr. Walter James",male,,0,0,16988,30,D45,S +742,0,1,"Cavendish, Mr. Tyrell William",male,36,1,0,19877,78.85,C46,S +743,1,1,"Ryerson, Miss. Susan Parker ""Suzette""",female,21,2,2,PC 17608,262.375,B57 B59 B63 B66,C +744,0,3,"McNamee, Mr. Neal",male,24,1,0,376566,16.1,,S +745,1,3,"Stranden, Mr. Juho",male,31,0,0,STON/O 2. 3101288,7.925,,S +746,0,1,"Crosby, Capt. Edward Gifford",male,70,1,1,WE/P 5735,71,B22,S +747,0,3,"Abbott, Mr. Rossmore Edward",male,16,1,1,C.A. 2673,20.25,,S +748,1,2,"Sinkkonen, Miss. Anna",female,30,0,0,250648,13,,S +749,0,1,"Marvin, Mr. Daniel Warner",male,19,1,0,113773,53.1,D30,S +750,0,3,"Connaghton, Mr. Michael",male,31,0,0,335097,7.75,,Q +751,1,2,"Wells, Miss. Joan",female,4,1,1,29103,23,,S +752,1,3,"Moor, Master. Meier",male,6,0,1,392096,12.475,E121,S +753,0,3,"Vande Velde, Mr. Johannes Joseph",male,33,0,0,345780,9.5,,S +754,0,3,"Jonkoff, Mr. Lalio",male,23,0,0,349204,7.8958,,S +755,1,2,"Herman, Mrs. Samuel (Jane Laver)",female,48,1,2,220845,65,,S +756,1,2,"Hamalainen, Master. Viljo",male,0.67,1,1,250649,14.5,,S +757,0,3,"Carlsson, Mr. August Sigfrid",male,28,0,0,350042,7.7958,,S +758,0,2,"Bailey, Mr. Percy Andrew",male,18,0,0,29108,11.5,,S +759,0,3,"Theobald, Mr. Thomas Leonard",male,34,0,0,363294,8.05,,S +760,1,1,"Rothes, the Countess. of (Lucy Noel Martha Dyer-Edwards)",female,33,0,0,110152,86.5,B77,S +761,0,3,"Garfirth, Mr. John",male,,0,0,358585,14.5,,S +762,0,3,"Nirva, Mr. Iisakki Antino Aijo",male,41,0,0,SOTON/O2 3101272,7.125,,S +763,1,3,"Barah, Mr. Hanna Assi",male,20,0,0,2663,7.2292,,C +764,1,1,"Carter, Mrs. William Ernest (Lucile Polk)",female,36,1,2,113760,120,B96 B98,S +765,0,3,"Eklund, Mr. Hans Linus",male,16,0,0,347074,7.775,,S +766,1,1,"Hogeboom, Mrs. John C (Anna Andrews)",female,51,1,0,13502,77.9583,D11,S +767,0,1,"Brewe, Dr. Arthur Jackson",male,,0,0,112379,39.6,,C +768,0,3,"Mangan, Miss. Mary",female,30.5,0,0,364850,7.75,,Q +769,0,3,"Moran, Mr. Daniel J",male,,1,0,371110,24.15,,Q +770,0,3,"Gronnestad, Mr. Daniel Danielsen",male,32,0,0,8471,8.3625,,S +771,0,3,"Lievens, Mr. Rene Aime",male,24,0,0,345781,9.5,,S +772,0,3,"Jensen, Mr. Niels Peder",male,48,0,0,350047,7.8542,,S +773,0,2,"Mack, Mrs. (Mary)",female,57,0,0,S.O./P.P. 3,10.5,E77,S +774,0,3,"Elias, Mr. Dibo",male,,0,0,2674,7.225,,C +775,1,2,"Hocking, Mrs. Elizabeth (Eliza Needs)",female,54,1,3,29105,23,,S +776,0,3,"Myhrman, Mr. Pehr Fabian Oliver Malkolm",male,18,0,0,347078,7.75,,S +777,0,3,"Tobin, Mr. Roger",male,,0,0,383121,7.75,F38,Q +778,1,3,"Emanuel, Miss. Virginia Ethel",female,5,0,0,364516,12.475,,S +779,0,3,"Kilgannon, Mr. Thomas J",male,,0,0,36865,7.7375,,Q +780,1,1,"Robert, Mrs. Edward Scott (Elisabeth Walton McMillan)",female,43,0,1,24160,211.3375,B3,S +781,1,3,"Ayoub, Miss. Banoura",female,13,0,0,2687,7.2292,,C +782,1,1,"Dick, Mrs. Albert Adrian (Vera Gillespie)",female,17,1,0,17474,57,B20,S +783,0,1,"Long, Mr. Milton Clyde",male,29,0,0,113501,30,D6,S +784,0,3,"Johnston, Mr. Andrew G",male,,1,2,W./C. 6607,23.45,,S +785,0,3,"Ali, Mr. William",male,25,0,0,SOTON/O.Q. 3101312,7.05,,S +786,0,3,"Harmer, Mr. Abraham (David Lishin)",male,25,0,0,374887,7.25,,S +787,1,3,"Sjoblom, Miss. Anna Sofia",female,18,0,0,3101265,7.4958,,S +788,0,3,"Rice, Master. George Hugh",male,8,4,1,382652,29.125,,Q +789,1,3,"Dean, Master. Bertram Vere",male,1,1,2,C.A. 2315,20.575,,S +790,0,1,"Guggenheim, Mr. Benjamin",male,46,0,0,PC 17593,79.2,B82 B84,C +791,0,3,"Keane, Mr. Andrew ""Andy""",male,,0,0,12460,7.75,,Q +792,0,2,"Gaskell, Mr. Alfred",male,16,0,0,239865,26,,S +793,0,3,"Sage, Miss. Stella Anna",female,,8,2,CA. 2343,69.55,,S +794,0,1,"Hoyt, Mr. William Fisher",male,,0,0,PC 17600,30.6958,,C +795,0,3,"Dantcheff, Mr. Ristiu",male,25,0,0,349203,7.8958,,S +796,0,2,"Otter, Mr. Richard",male,39,0,0,28213,13,,S +797,1,1,"Leader, Dr. Alice (Farnham)",female,49,0,0,17465,25.9292,D17,S +798,1,3,"Osman, Mrs. Mara",female,31,0,0,349244,8.6833,,S +799,0,3,"Ibrahim Shawah, Mr. Yousseff",male,30,0,0,2685,7.2292,,C +800,0,3,"Van Impe, Mrs. Jean Baptiste (Rosalie Paula Govaert)",female,30,1,1,345773,24.15,,S +801,0,2,"Ponesell, Mr. Martin",male,34,0,0,250647,13,,S +802,1,2,"Collyer, Mrs. Harvey (Charlotte Annie Tate)",female,31,1,1,C.A. 31921,26.25,,S +803,1,1,"Carter, Master. William Thornton II",male,11,1,2,113760,120,B96 B98,S +804,1,3,"Thomas, Master. Assad Alexander",male,0.42,0,1,2625,8.5167,,C +805,1,3,"Hedman, Mr. Oskar Arvid",male,27,0,0,347089,6.975,,S +806,0,3,"Johansson, Mr. Karl Johan",male,31,0,0,347063,7.775,,S +807,0,1,"Andrews, Mr. Thomas Jr",male,39,0,0,112050,0,A36,S +808,0,3,"Pettersson, Miss. Ellen Natalia",female,18,0,0,347087,7.775,,S +809,0,2,"Meyer, Mr. August",male,39,0,0,248723,13,,S +810,1,1,"Chambers, Mrs. Norman Campbell (Bertha Griggs)",female,33,1,0,113806,53.1,E8,S +811,0,3,"Alexander, Mr. William",male,26,0,0,3474,7.8875,,S +812,0,3,"Lester, Mr. James",male,39,0,0,A/4 48871,24.15,,S +813,0,2,"Slemen, Mr. Richard James",male,35,0,0,28206,10.5,,S +814,0,3,"Andersson, Miss. Ebba Iris Alfrida",female,6,4,2,347082,31.275,,S +815,0,3,"Tomlin, Mr. Ernest Portage",male,30.5,0,0,364499,8.05,,S +816,0,1,"Fry, Mr. Richard",male,,0,0,112058,0,B102,S +817,0,3,"Heininen, Miss. Wendla Maria",female,23,0,0,STON/O2. 3101290,7.925,,S +818,0,2,"Mallet, Mr. Albert",male,31,1,1,S.C./PARIS 2079,37.0042,,C +819,0,3,"Holm, Mr. John Fredrik Alexander",male,43,0,0,C 7075,6.45,,S +820,0,3,"Skoog, Master. Karl Thorsten",male,10,3,2,347088,27.9,,S +821,1,1,"Hays, Mrs. Charles Melville (Clara Jennings Gregg)",female,52,1,1,12749,93.5,B69,S +822,1,3,"Lulic, Mr. Nikola",male,27,0,0,315098,8.6625,,S +823,0,1,"Reuchlin, Jonkheer. John George",male,38,0,0,19972,0,,S +824,1,3,"Moor, Mrs. (Beila)",female,27,0,1,392096,12.475,E121,S +825,0,3,"Panula, Master. Urho Abraham",male,2,4,1,3101295,39.6875,,S +826,0,3,"Flynn, Mr. John",male,,0,0,368323,6.95,,Q +827,0,3,"Lam, Mr. Len",male,,0,0,1601,56.4958,,S +828,1,2,"Mallet, Master. Andre",male,1,0,2,S.C./PARIS 2079,37.0042,,C +829,1,3,"McCormack, Mr. Thomas Joseph",male,,0,0,367228,7.75,,Q +830,1,1,"Stone, Mrs. George Nelson (Martha Evelyn)",female,62,0,0,113572,80,B28, +831,1,3,"Yasbeck, Mrs. Antoni (Selini Alexander)",female,15,1,0,2659,14.4542,,C +832,1,2,"Richards, Master. George Sibley",male,0.83,1,1,29106,18.75,,S +833,0,3,"Saad, Mr. Amin",male,,0,0,2671,7.2292,,C +834,0,3,"Augustsson, Mr. Albert",male,23,0,0,347468,7.8542,,S +835,0,3,"Allum, Mr. Owen George",male,18,0,0,2223,8.3,,S +836,1,1,"Compton, Miss. Sara Rebecca",female,39,1,1,PC 17756,83.1583,E49,C +837,0,3,"Pasic, Mr. Jakob",male,21,0,0,315097,8.6625,,S +838,0,3,"Sirota, Mr. Maurice",male,,0,0,392092,8.05,,S +839,1,3,"Chip, Mr. Chang",male,32,0,0,1601,56.4958,,S +840,1,1,"Marechal, Mr. Pierre",male,,0,0,11774,29.7,C47,C +841,0,3,"Alhomaki, Mr. Ilmari Rudolf",male,20,0,0,SOTON/O2 3101287,7.925,,S +842,0,2,"Mudd, Mr. Thomas Charles",male,16,0,0,S.O./P.P. 3,10.5,,S +843,1,1,"Serepeca, Miss. Augusta",female,30,0,0,113798,31,,C +844,0,3,"Lemberopolous, Mr. Peter L",male,34.5,0,0,2683,6.4375,,C +845,0,3,"Culumovic, Mr. Jeso",male,17,0,0,315090,8.6625,,S +846,0,3,"Abbing, Mr. Anthony",male,42,0,0,C.A. 5547,7.55,,S +847,0,3,"Sage, Mr. Douglas Bullen",male,,8,2,CA. 2343,69.55,,S +848,0,3,"Markoff, Mr. Marin",male,35,0,0,349213,7.8958,,C +849,0,2,"Harper, Rev. John",male,28,0,1,248727,33,,S +850,1,1,"Goldenberg, Mrs. Samuel L (Edwiga Grabowska)",female,,1,0,17453,89.1042,C92,C +851,0,3,"Andersson, Master. Sigvard Harald Elias",male,4,4,2,347082,31.275,,S +852,0,3,"Svensson, Mr. Johan",male,74,0,0,347060,7.775,,S +853,0,3,"Boulos, Miss. Nourelain",female,9,1,1,2678,15.2458,,C +854,1,1,"Lines, Miss. Mary Conover",female,16,0,1,PC 17592,39.4,D28,S +855,0,2,"Carter, Mrs. Ernest Courtenay (Lilian Hughes)",female,44,1,0,244252,26,,S +856,1,3,"Aks, Mrs. Sam (Leah Rosen)",female,18,0,1,392091,9.35,,S +857,1,1,"Wick, Mrs. George Dennick (Mary Hitchcock)",female,45,1,1,36928,164.8667,,S +858,1,1,"Daly, Mr. Peter Denis ",male,51,0,0,113055,26.55,E17,S +859,1,3,"Baclini, Mrs. Solomon (Latifa Qurban)",female,24,0,3,2666,19.2583,,C +860,0,3,"Razi, Mr. Raihed",male,,0,0,2629,7.2292,,C +861,0,3,"Hansen, Mr. Claus Peter",male,41,2,0,350026,14.1083,,S +862,0,2,"Giles, Mr. Frederick Edward",male,21,1,0,28134,11.5,,S +863,1,1,"Swift, Mrs. Frederick Joel (Margaret Welles Barron)",female,48,0,0,17466,25.9292,D17,S +864,0,3,"Sage, Miss. Dorothy Edith ""Dolly""",female,,8,2,CA. 2343,69.55,,S +865,0,2,"Gill, Mr. John William",male,24,0,0,233866,13,,S +866,1,2,"Bystrom, Mrs. (Karolina)",female,42,0,0,236852,13,,S +867,1,2,"Duran y More, Miss. Asuncion",female,27,1,0,SC/PARIS 2149,13.8583,,C +868,0,1,"Roebling, Mr. Washington Augustus II",male,31,0,0,PC 17590,50.4958,A24,S +869,0,3,"van Melkebeke, Mr. Philemon",male,,0,0,345777,9.5,,S +870,1,3,"Johnson, Master. Harold Theodor",male,4,1,1,347742,11.1333,,S +871,0,3,"Balkic, Mr. Cerin",male,26,0,0,349248,7.8958,,S +872,1,1,"Beckwith, Mrs. Richard Leonard (Sallie Monypeny)",female,47,1,1,11751,52.5542,D35,S +873,0,1,"Carlsson, Mr. Frans Olof",male,33,0,0,695,5,B51 B53 B55,S +874,0,3,"Vander Cruyssen, Mr. Victor",male,47,0,0,345765,9,,S +875,1,2,"Abelson, Mrs. Samuel (Hannah Wizosky)",female,28,1,0,P/PP 3381,24,,C +876,1,3,"Najib, Miss. Adele Kiamie ""Jane""",female,15,0,0,2667,7.225,,C +877,0,3,"Gustafsson, Mr. Alfred Ossian",male,20,0,0,7534,9.8458,,S +878,0,3,"Petroff, Mr. Nedelio",male,19,0,0,349212,7.8958,,S +879,0,3,"Laleff, Mr. Kristo",male,,0,0,349217,7.8958,,S +880,1,1,"Potter, Mrs. Thomas Jr (Lily Alexenia Wilson)",female,56,0,1,11767,83.1583,C50,C +881,1,2,"Shelley, Mrs. William (Imanita Parrish Hall)",female,25,0,1,230433,26,,S +882,0,3,"Markun, Mr. Johann",male,33,0,0,349257,7.8958,,S +883,0,3,"Dahlberg, Miss. Gerda Ulrika",female,22,0,0,7552,10.5167,,S +884,0,2,"Banfield, Mr. Frederick James",male,28,0,0,C.A./SOTON 34068,10.5,,S +885,0,3,"Sutehall, Mr. Henry Jr",male,25,0,0,SOTON/OQ 392076,7.05,,S +886,0,3,"Rice, Mrs. William (Margaret Norton)",female,39,0,5,382652,29.125,,Q +887,0,2,"Montvila, Rev. Juozas",male,27,0,0,211536,13,,S +888,1,1,"Graham, Miss. Margaret Edith",female,19,0,0,112053,30,B42,S +889,0,3,"Johnston, Miss. Catherine Helen ""Carrie""",female,,1,2,W./C. 6607,23.45,,S +890,1,1,"Behr, Mr. Karl Howell",male,26,0,0,111369,30,C148,C +891,0,3,"Dooley, Mr. Patrick",male,32,0,0,370376,7.75,,Q diff --git a/лр6/Предобработка данных.docx b/лр6/Предобработка данных.docx new file mode 100644 index 0000000..83fc36e Binary files /dev/null and b/лр6/Предобработка данных.docx differ diff --git a/лр7/.ipynb_checkpoints/lab7-checkpoint.ipynb b/лр7/.ipynb_checkpoints/lab7-checkpoint.ipynb new file mode 100644 index 0000000..99b2887 --- /dev/null +++ b/лр7/.ipynb_checkpoints/lab7-checkpoint.ipynb @@ -0,0 +1,684 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "id": "ebfd86d8-637c-4d39-bda3-fc144ba8f184", + "metadata": {}, + "source": [ + "# Решающие деревья" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "ffd87cac-d792-4b3a-9f75-adea1ba08f52", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 1. Загрузка выборки из файла titanic.csv" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 17, + "id": "33f4c4d8-11aa-4647-8e94-8c211a18942c", + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier\n", + "import pandas as pd\n", + "\n", + "# Шаг 1: Загрузим данные\n", + "data = pd.read_csv('titanic.csv')" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "93cbfe78-75ae-4815-b5a1-93f06bb366e9", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 2. Оставим нужные признаки: Pclass, Fare, Age и Sex" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 18, + "id": "c3a99cf2-7864-4e59-a5f3-c4a1c80fe468", + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "features = data[['Pclass', 'Fare', 'Age', 'Sex', 'Survived']].copy()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "708757cc-244d-435f-8f92-d126baef1c6f", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 3. Преобразуем пол в числовой формат (male -> 0, female -> 1)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 19, + "id": "f22dcc08-d6db-4687-b189-93b359a9c3f9", + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "features['Sex'] = features['Sex'].map({'male': 0, 'female': 1})" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "55500700-5fef-4d82-ab87-442fe23184c9", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 5. Удалим строки с пропусками в признаках" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 20, + "id": "520e50cd-9a9c-4de5-b7be-592af3b4cb97", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
PclassFareAgeSexSurvived
037.250022.000
1171.283338.011
237.925026.011
3153.100035.011
438.050035.000
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " Pclass Fare Age Sex Survived\n", + "0 3 7.2500 22.0 0 0\n", + "1 1 71.2833 38.0 1 1\n", + "2 3 7.9250 26.0 1 1\n", + "3 1 53.1000 35.0 1 1\n", + "4 3 8.0500 35.0 0 0" + ] + }, + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "features_cleaned = features.dropna()\n", + "features_cleaned.head()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "aa1f7fd6-705d-4750-988e-2199c31bca27", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 4. Разделяем признаки и целевую переменную" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 22, + "id": "49d99a2e-438f-4998-9083-241ced726673", + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "X = features_cleaned[['Pclass', 'Fare', 'Age', 'Sex']]\n", + "y = features_cleaned['Survived']" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "3005b40d-3ef5-4be2-96f1-8e5eff8b23a7", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 6. Создаем и обучаем модель решающего дерева" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 23, + "id": "68e04e9a-6eb0-4320-83bf-da33b68e811f", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
DecisionTreeClassifier(random_state=241)
In a Jupyter environment, please rerun this cell to show the HTML representation or trust the notebook.
On GitHub, the HTML representation is unable to render, please try loading this page with nbviewer.org.
" + ], + "text/plain": [ + "DecisionTreeClassifier(random_state=241)" + ] + }, + "execution_count": 23, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "clf = DecisionTreeClassifier(random_state=241)\n", + "clf.fit(X, y)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "a31d681f-904a-414c-a23d-9db2327fd71d", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 7. Вычисление важности признаков и поиск признака с наибольшей важностью" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 25, + "id": "51bdb322-2be8-49ee-b32b-106b8b496edb", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Sex 0.300512\n", + "Fare 0.295385\n", + "dtype: float64\n" + ] + } + ], + "source": [ + "importances = clf.feature_importances_\n", + "\n", + "importance_series = pd.Series(importances, index=X.columns)\n", + "print(importance_series.sort_values(ascending=False).head(2))" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3 (ipykernel)", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.12.4" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 5 +} diff --git a/лр7/lab7.ipynb b/лр7/lab7.ipynb new file mode 100644 index 0000000..99b2887 --- /dev/null +++ b/лр7/lab7.ipynb @@ -0,0 +1,684 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "id": "ebfd86d8-637c-4d39-bda3-fc144ba8f184", + "metadata": {}, + "source": [ + "# Решающие деревья" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "ffd87cac-d792-4b3a-9f75-adea1ba08f52", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 1. Загрузка выборки из файла titanic.csv" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 17, + "id": "33f4c4d8-11aa-4647-8e94-8c211a18942c", + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier\n", + "import pandas as pd\n", + "\n", + "# Шаг 1: Загрузим данные\n", + "data = pd.read_csv('titanic.csv')" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "93cbfe78-75ae-4815-b5a1-93f06bb366e9", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 2. Оставим нужные признаки: Pclass, Fare, Age и Sex" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 18, + "id": "c3a99cf2-7864-4e59-a5f3-c4a1c80fe468", + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "features = data[['Pclass', 'Fare', 'Age', 'Sex', 'Survived']].copy()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "708757cc-244d-435f-8f92-d126baef1c6f", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 3. Преобразуем пол в числовой формат (male -> 0, female -> 1)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 19, + "id": "f22dcc08-d6db-4687-b189-93b359a9c3f9", + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "features['Sex'] = features['Sex'].map({'male': 0, 'female': 1})" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "55500700-5fef-4d82-ab87-442fe23184c9", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 5. Удалим строки с пропусками в признаках" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 20, + "id": "520e50cd-9a9c-4de5-b7be-592af3b4cb97", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
PclassFareAgeSexSurvived
037.250022.000
1171.283338.011
237.925026.011
3153.100035.011
438.050035.000
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " Pclass Fare Age Sex Survived\n", + "0 3 7.2500 22.0 0 0\n", + "1 1 71.2833 38.0 1 1\n", + "2 3 7.9250 26.0 1 1\n", + "3 1 53.1000 35.0 1 1\n", + "4 3 8.0500 35.0 0 0" + ] + }, + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "features_cleaned = features.dropna()\n", + "features_cleaned.head()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "aa1f7fd6-705d-4750-988e-2199c31bca27", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 4. Разделяем признаки и целевую переменную" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 22, + "id": "49d99a2e-438f-4998-9083-241ced726673", + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "X = features_cleaned[['Pclass', 'Fare', 'Age', 'Sex']]\n", + "y = features_cleaned['Survived']" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "3005b40d-3ef5-4be2-96f1-8e5eff8b23a7", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 6. Создаем и обучаем модель решающего дерева" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 23, + "id": "68e04e9a-6eb0-4320-83bf-da33b68e811f", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
DecisionTreeClassifier(random_state=241)
In a Jupyter environment, please rerun this cell to show the HTML representation or trust the notebook.
On GitHub, the HTML representation is unable to render, please try loading this page with nbviewer.org.
" + ], + "text/plain": [ + "DecisionTreeClassifier(random_state=241)" + ] + }, + "execution_count": 23, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "clf = DecisionTreeClassifier(random_state=241)\n", + "clf.fit(X, y)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "a31d681f-904a-414c-a23d-9db2327fd71d", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 7. Вычисление важности признаков и поиск признака с наибольшей важностью" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 25, + "id": "51bdb322-2be8-49ee-b32b-106b8b496edb", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Sex 0.300512\n", + "Fare 0.295385\n", + "dtype: float64\n" + ] + } + ], + "source": [ + "importances = clf.feature_importances_\n", + "\n", + "importance_series = pd.Series(importances, index=X.columns)\n", + "print(importance_series.sort_values(ascending=False).head(2))" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3 (ipykernel)", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.12.4" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 5 +} diff --git a/лр7/titanic.csv b/лр7/titanic.csv new file mode 100644 index 0000000..5cc466e --- /dev/null +++ b/лр7/titanic.csv @@ -0,0 +1,892 @@ +PassengerId,Survived,Pclass,Name,Sex,Age,SibSp,Parch,Ticket,Fare,Cabin,Embarked +1,0,3,"Braund, Mr. Owen Harris",male,22,1,0,A/5 21171,7.25,,S +2,1,1,"Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Thayer)",female,38,1,0,PC 17599,71.2833,C85,C +3,1,3,"Heikkinen, Miss. Laina",female,26,0,0,STON/O2. 3101282,7.925,,S +4,1,1,"Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)",female,35,1,0,113803,53.1,C123,S +5,0,3,"Allen, Mr. William Henry",male,35,0,0,373450,8.05,,S +6,0,3,"Moran, Mr. James",male,,0,0,330877,8.4583,,Q +7,0,1,"McCarthy, Mr. Timothy J",male,54,0,0,17463,51.8625,E46,S +8,0,3,"Palsson, Master. Gosta Leonard",male,2,3,1,349909,21.075,,S +9,1,3,"Johnson, Mrs. Oscar W (Elisabeth Vilhelmina Berg)",female,27,0,2,347742,11.1333,,S +10,1,2,"Nasser, Mrs. Nicholas (Adele Achem)",female,14,1,0,237736,30.0708,,C +11,1,3,"Sandstrom, Miss. Marguerite Rut",female,4,1,1,PP 9549,16.7,G6,S +12,1,1,"Bonnell, Miss. Elizabeth",female,58,0,0,113783,26.55,C103,S +13,0,3,"Saundercock, Mr. William Henry",male,20,0,0,A/5. 2151,8.05,,S +14,0,3,"Andersson, Mr. Anders Johan",male,39,1,5,347082,31.275,,S +15,0,3,"Vestrom, Miss. Hulda Amanda Adolfina",female,14,0,0,350406,7.8542,,S +16,1,2,"Hewlett, Mrs. (Mary D Kingcome) ",female,55,0,0,248706,16,,S +17,0,3,"Rice, Master. Eugene",male,2,4,1,382652,29.125,,Q +18,1,2,"Williams, Mr. Charles Eugene",male,,0,0,244373,13,,S +19,0,3,"Vander Planke, Mrs. Julius (Emelia Maria Vandemoortele)",female,31,1,0,345763,18,,S +20,1,3,"Masselmani, Mrs. Fatima",female,,0,0,2649,7.225,,C +21,0,2,"Fynney, Mr. Joseph J",male,35,0,0,239865,26,,S +22,1,2,"Beesley, Mr. Lawrence",male,34,0,0,248698,13,D56,S +23,1,3,"McGowan, Miss. Anna ""Annie""",female,15,0,0,330923,8.0292,,Q +24,1,1,"Sloper, Mr. William Thompson",male,28,0,0,113788,35.5,A6,S +25,0,3,"Palsson, Miss. Torborg Danira",female,8,3,1,349909,21.075,,S +26,1,3,"Asplund, Mrs. Carl Oscar (Selma Augusta Emilia Johansson)",female,38,1,5,347077,31.3875,,S +27,0,3,"Emir, Mr. Farred Chehab",male,,0,0,2631,7.225,,C +28,0,1,"Fortune, Mr. Charles Alexander",male,19,3,2,19950,263,C23 C25 C27,S +29,1,3,"O'Dwyer, Miss. Ellen ""Nellie""",female,,0,0,330959,7.8792,,Q +30,0,3,"Todoroff, Mr. Lalio",male,,0,0,349216,7.8958,,S +31,0,1,"Uruchurtu, Don. Manuel E",male,40,0,0,PC 17601,27.7208,,C +32,1,1,"Spencer, Mrs. William Augustus (Marie Eugenie)",female,,1,0,PC 17569,146.5208,B78,C +33,1,3,"Glynn, Miss. Mary Agatha",female,,0,0,335677,7.75,,Q +34,0,2,"Wheadon, Mr. Edward H",male,66,0,0,C.A. 24579,10.5,,S +35,0,1,"Meyer, Mr. Edgar Joseph",male,28,1,0,PC 17604,82.1708,,C +36,0,1,"Holverson, Mr. Alexander Oskar",male,42,1,0,113789,52,,S +37,1,3,"Mamee, Mr. Hanna",male,,0,0,2677,7.2292,,C +38,0,3,"Cann, Mr. Ernest Charles",male,21,0,0,A./5. 2152,8.05,,S +39,0,3,"Vander Planke, Miss. Augusta Maria",female,18,2,0,345764,18,,S +40,1,3,"Nicola-Yarred, Miss. Jamila",female,14,1,0,2651,11.2417,,C +41,0,3,"Ahlin, Mrs. Johan (Johanna Persdotter Larsson)",female,40,1,0,7546,9.475,,S +42,0,2,"Turpin, Mrs. William John Robert (Dorothy Ann Wonnacott)",female,27,1,0,11668,21,,S +43,0,3,"Kraeff, Mr. Theodor",male,,0,0,349253,7.8958,,C +44,1,2,"Laroche, Miss. Simonne Marie Anne Andree",female,3,1,2,SC/Paris 2123,41.5792,,C +45,1,3,"Devaney, Miss. Margaret Delia",female,19,0,0,330958,7.8792,,Q +46,0,3,"Rogers, Mr. William John",male,,0,0,S.C./A.4. 23567,8.05,,S +47,0,3,"Lennon, Mr. Denis",male,,1,0,370371,15.5,,Q +48,1,3,"O'Driscoll, Miss. Bridget",female,,0,0,14311,7.75,,Q +49,0,3,"Samaan, Mr. Youssef",male,,2,0,2662,21.6792,,C +50,0,3,"Arnold-Franchi, Mrs. Josef (Josefine Franchi)",female,18,1,0,349237,17.8,,S +51,0,3,"Panula, Master. Juha Niilo",male,7,4,1,3101295,39.6875,,S +52,0,3,"Nosworthy, Mr. Richard Cater",male,21,0,0,A/4. 39886,7.8,,S +53,1,1,"Harper, Mrs. Henry Sleeper (Myna Haxtun)",female,49,1,0,PC 17572,76.7292,D33,C +54,1,2,"Faunthorpe, Mrs. Lizzie (Elizabeth Anne Wilkinson)",female,29,1,0,2926,26,,S +55,0,1,"Ostby, Mr. Engelhart Cornelius",male,65,0,1,113509,61.9792,B30,C +56,1,1,"Woolner, Mr. Hugh",male,,0,0,19947,35.5,C52,S +57,1,2,"Rugg, Miss. Emily",female,21,0,0,C.A. 31026,10.5,,S +58,0,3,"Novel, Mr. Mansouer",male,28.5,0,0,2697,7.2292,,C +59,1,2,"West, Miss. Constance Mirium",female,5,1,2,C.A. 34651,27.75,,S +60,0,3,"Goodwin, Master. William Frederick",male,11,5,2,CA 2144,46.9,,S +61,0,3,"Sirayanian, Mr. Orsen",male,22,0,0,2669,7.2292,,C +62,1,1,"Icard, Miss. Amelie",female,38,0,0,113572,80,B28, +63,0,1,"Harris, Mr. Henry Birkhardt",male,45,1,0,36973,83.475,C83,S +64,0,3,"Skoog, Master. Harald",male,4,3,2,347088,27.9,,S +65,0,1,"Stewart, Mr. Albert A",male,,0,0,PC 17605,27.7208,,C +66,1,3,"Moubarek, Master. Gerios",male,,1,1,2661,15.2458,,C +67,1,2,"Nye, Mrs. (Elizabeth Ramell)",female,29,0,0,C.A. 29395,10.5,F33,S +68,0,3,"Crease, Mr. Ernest James",male,19,0,0,S.P. 3464,8.1583,,S +69,1,3,"Andersson, Miss. Erna Alexandra",female,17,4,2,3101281,7.925,,S +70,0,3,"Kink, Mr. Vincenz",male,26,2,0,315151,8.6625,,S +71,0,2,"Jenkin, Mr. Stephen Curnow",male,32,0,0,C.A. 33111,10.5,,S +72,0,3,"Goodwin, Miss. Lillian Amy",female,16,5,2,CA 2144,46.9,,S +73,0,2,"Hood, Mr. Ambrose Jr",male,21,0,0,S.O.C. 14879,73.5,,S +74,0,3,"Chronopoulos, Mr. Apostolos",male,26,1,0,2680,14.4542,,C +75,1,3,"Bing, Mr. Lee",male,32,0,0,1601,56.4958,,S +76,0,3,"Moen, Mr. Sigurd Hansen",male,25,0,0,348123,7.65,F G73,S +77,0,3,"Staneff, Mr. Ivan",male,,0,0,349208,7.8958,,S +78,0,3,"Moutal, Mr. Rahamin Haim",male,,0,0,374746,8.05,,S +79,1,2,"Caldwell, Master. Alden Gates",male,0.83,0,2,248738,29,,S +80,1,3,"Dowdell, Miss. Elizabeth",female,30,0,0,364516,12.475,,S +81,0,3,"Waelens, Mr. Achille",male,22,0,0,345767,9,,S +82,1,3,"Sheerlinck, Mr. Jan Baptist",male,29,0,0,345779,9.5,,S +83,1,3,"McDermott, Miss. Brigdet Delia",female,,0,0,330932,7.7875,,Q +84,0,1,"Carrau, Mr. Francisco M",male,28,0,0,113059,47.1,,S +85,1,2,"Ilett, Miss. Bertha",female,17,0,0,SO/C 14885,10.5,,S +86,1,3,"Backstrom, Mrs. Karl Alfred (Maria Mathilda Gustafsson)",female,33,3,0,3101278,15.85,,S +87,0,3,"Ford, Mr. William Neal",male,16,1,3,W./C. 6608,34.375,,S +88,0,3,"Slocovski, Mr. Selman Francis",male,,0,0,SOTON/OQ 392086,8.05,,S +89,1,1,"Fortune, Miss. Mabel Helen",female,23,3,2,19950,263,C23 C25 C27,S +90,0,3,"Celotti, Mr. Francesco",male,24,0,0,343275,8.05,,S +91,0,3,"Christmann, Mr. Emil",male,29,0,0,343276,8.05,,S +92,0,3,"Andreasson, Mr. Paul Edvin",male,20,0,0,347466,7.8542,,S +93,0,1,"Chaffee, Mr. Herbert Fuller",male,46,1,0,W.E.P. 5734,61.175,E31,S +94,0,3,"Dean, Mr. Bertram Frank",male,26,1,2,C.A. 2315,20.575,,S +95,0,3,"Coxon, Mr. Daniel",male,59,0,0,364500,7.25,,S +96,0,3,"Shorney, Mr. Charles Joseph",male,,0,0,374910,8.05,,S +97,0,1,"Goldschmidt, Mr. George B",male,71,0,0,PC 17754,34.6542,A5,C +98,1,1,"Greenfield, Mr. William Bertram",male,23,0,1,PC 17759,63.3583,D10 D12,C +99,1,2,"Doling, Mrs. John T (Ada Julia Bone)",female,34,0,1,231919,23,,S +100,0,2,"Kantor, Mr. Sinai",male,34,1,0,244367,26,,S +101,0,3,"Petranec, Miss. Matilda",female,28,0,0,349245,7.8958,,S +102,0,3,"Petroff, Mr. Pastcho (""Pentcho"")",male,,0,0,349215,7.8958,,S +103,0,1,"White, Mr. Richard Frasar",male,21,0,1,35281,77.2875,D26,S +104,0,3,"Johansson, Mr. Gustaf Joel",male,33,0,0,7540,8.6542,,S +105,0,3,"Gustafsson, Mr. Anders Vilhelm",male,37,2,0,3101276,7.925,,S +106,0,3,"Mionoff, Mr. Stoytcho",male,28,0,0,349207,7.8958,,S +107,1,3,"Salkjelsvik, Miss. Anna Kristine",female,21,0,0,343120,7.65,,S +108,1,3,"Moss, Mr. Albert Johan",male,,0,0,312991,7.775,,S +109,0,3,"Rekic, Mr. Tido",male,38,0,0,349249,7.8958,,S +110,1,3,"Moran, Miss. Bertha",female,,1,0,371110,24.15,,Q +111,0,1,"Porter, Mr. Walter Chamberlain",male,47,0,0,110465,52,C110,S +112,0,3,"Zabour, Miss. Hileni",female,14.5,1,0,2665,14.4542,,C +113,0,3,"Barton, Mr. David John",male,22,0,0,324669,8.05,,S +114,0,3,"Jussila, Miss. Katriina",female,20,1,0,4136,9.825,,S +115,0,3,"Attalah, Miss. Malake",female,17,0,0,2627,14.4583,,C +116,0,3,"Pekoniemi, Mr. Edvard",male,21,0,0,STON/O 2. 3101294,7.925,,S +117,0,3,"Connors, Mr. Patrick",male,70.5,0,0,370369,7.75,,Q +118,0,2,"Turpin, Mr. William John Robert",male,29,1,0,11668,21,,S +119,0,1,"Baxter, Mr. Quigg Edmond",male,24,0,1,PC 17558,247.5208,B58 B60,C +120,0,3,"Andersson, Miss. Ellis Anna Maria",female,2,4,2,347082,31.275,,S +121,0,2,"Hickman, Mr. Stanley George",male,21,2,0,S.O.C. 14879,73.5,,S +122,0,3,"Moore, Mr. Leonard Charles",male,,0,0,A4. 54510,8.05,,S +123,0,2,"Nasser, Mr. Nicholas",male,32.5,1,0,237736,30.0708,,C +124,1,2,"Webber, Miss. Susan",female,32.5,0,0,27267,13,E101,S +125,0,1,"White, Mr. Percival Wayland",male,54,0,1,35281,77.2875,D26,S +126,1,3,"Nicola-Yarred, Master. Elias",male,12,1,0,2651,11.2417,,C +127,0,3,"McMahon, Mr. Martin",male,,0,0,370372,7.75,,Q +128,1,3,"Madsen, Mr. Fridtjof Arne",male,24,0,0,C 17369,7.1417,,S +129,1,3,"Peter, Miss. Anna",female,,1,1,2668,22.3583,F E69,C +130,0,3,"Ekstrom, Mr. Johan",male,45,0,0,347061,6.975,,S +131,0,3,"Drazenoic, Mr. Jozef",male,33,0,0,349241,7.8958,,C +132,0,3,"Coelho, Mr. Domingos Fernandeo",male,20,0,0,SOTON/O.Q. 3101307,7.05,,S +133,0,3,"Robins, Mrs. Alexander A (Grace Charity Laury)",female,47,1,0,A/5. 3337,14.5,,S +134,1,2,"Weisz, Mrs. Leopold (Mathilde Francoise Pede)",female,29,1,0,228414,26,,S +135,0,2,"Sobey, Mr. Samuel James Hayden",male,25,0,0,C.A. 29178,13,,S +136,0,2,"Richard, Mr. Emile",male,23,0,0,SC/PARIS 2133,15.0458,,C +137,1,1,"Newsom, Miss. Helen Monypeny",female,19,0,2,11752,26.2833,D47,S +138,0,1,"Futrelle, Mr. Jacques Heath",male,37,1,0,113803,53.1,C123,S +139,0,3,"Osen, Mr. Olaf Elon",male,16,0,0,7534,9.2167,,S +140,0,1,"Giglio, Mr. Victor",male,24,0,0,PC 17593,79.2,B86,C +141,0,3,"Boulos, Mrs. Joseph (Sultana)",female,,0,2,2678,15.2458,,C +142,1,3,"Nysten, Miss. Anna Sofia",female,22,0,0,347081,7.75,,S +143,1,3,"Hakkarainen, Mrs. Pekka Pietari (Elin Matilda Dolck)",female,24,1,0,STON/O2. 3101279,15.85,,S +144,0,3,"Burke, Mr. Jeremiah",male,19,0,0,365222,6.75,,Q +145,0,2,"Andrew, Mr. Edgardo Samuel",male,18,0,0,231945,11.5,,S +146,0,2,"Nicholls, Mr. Joseph Charles",male,19,1,1,C.A. 33112,36.75,,S +147,1,3,"Andersson, Mr. August Edvard (""Wennerstrom"")",male,27,0,0,350043,7.7958,,S +148,0,3,"Ford, Miss. Robina Maggie ""Ruby""",female,9,2,2,W./C. 6608,34.375,,S +149,0,2,"Navratil, Mr. Michel (""Louis M Hoffman"")",male,36.5,0,2,230080,26,F2,S +150,0,2,"Byles, Rev. Thomas Roussel Davids",male,42,0,0,244310,13,,S +151,0,2,"Bateman, Rev. Robert James",male,51,0,0,S.O.P. 1166,12.525,,S +152,1,1,"Pears, Mrs. Thomas (Edith Wearne)",female,22,1,0,113776,66.6,C2,S +153,0,3,"Meo, Mr. Alfonzo",male,55.5,0,0,A.5. 11206,8.05,,S +154,0,3,"van Billiard, Mr. Austin Blyler",male,40.5,0,2,A/5. 851,14.5,,S +155,0,3,"Olsen, Mr. Ole Martin",male,,0,0,Fa 265302,7.3125,,S +156,0,1,"Williams, Mr. Charles Duane",male,51,0,1,PC 17597,61.3792,,C +157,1,3,"Gilnagh, Miss. Katherine ""Katie""",female,16,0,0,35851,7.7333,,Q +158,0,3,"Corn, Mr. Harry",male,30,0,0,SOTON/OQ 392090,8.05,,S +159,0,3,"Smiljanic, Mr. Mile",male,,0,0,315037,8.6625,,S +160,0,3,"Sage, Master. Thomas Henry",male,,8,2,CA. 2343,69.55,,S +161,0,3,"Cribb, Mr. John Hatfield",male,44,0,1,371362,16.1,,S +162,1,2,"Watt, Mrs. James (Elizabeth ""Bessie"" Inglis Milne)",female,40,0,0,C.A. 33595,15.75,,S +163,0,3,"Bengtsson, Mr. John Viktor",male,26,0,0,347068,7.775,,S +164,0,3,"Calic, Mr. Jovo",male,17,0,0,315093,8.6625,,S +165,0,3,"Panula, Master. Eino Viljami",male,1,4,1,3101295,39.6875,,S +166,1,3,"Goldsmith, Master. Frank John William ""Frankie""",male,9,0,2,363291,20.525,,S +167,1,1,"Chibnall, Mrs. (Edith Martha Bowerman)",female,,0,1,113505,55,E33,S +168,0,3,"Skoog, Mrs. William (Anna Bernhardina Karlsson)",female,45,1,4,347088,27.9,,S +169,0,1,"Baumann, Mr. John D",male,,0,0,PC 17318,25.925,,S +170,0,3,"Ling, Mr. Lee",male,28,0,0,1601,56.4958,,S +171,0,1,"Van der hoef, Mr. Wyckoff",male,61,0,0,111240,33.5,B19,S +172,0,3,"Rice, Master. Arthur",male,4,4,1,382652,29.125,,Q +173,1,3,"Johnson, Miss. Eleanor Ileen",female,1,1,1,347742,11.1333,,S +174,0,3,"Sivola, Mr. Antti Wilhelm",male,21,0,0,STON/O 2. 3101280,7.925,,S +175,0,1,"Smith, Mr. James Clinch",male,56,0,0,17764,30.6958,A7,C +176,0,3,"Klasen, Mr. Klas Albin",male,18,1,1,350404,7.8542,,S +177,0,3,"Lefebre, Master. Henry Forbes",male,,3,1,4133,25.4667,,S +178,0,1,"Isham, Miss. Ann Elizabeth",female,50,0,0,PC 17595,28.7125,C49,C +179,0,2,"Hale, Mr. Reginald",male,30,0,0,250653,13,,S +180,0,3,"Leonard, Mr. Lionel",male,36,0,0,LINE,0,,S +181,0,3,"Sage, Miss. Constance Gladys",female,,8,2,CA. 2343,69.55,,S +182,0,2,"Pernot, Mr. Rene",male,,0,0,SC/PARIS 2131,15.05,,C +183,0,3,"Asplund, Master. Clarence Gustaf Hugo",male,9,4,2,347077,31.3875,,S +184,1,2,"Becker, Master. Richard F",male,1,2,1,230136,39,F4,S +185,1,3,"Kink-Heilmann, Miss. Luise Gretchen",female,4,0,2,315153,22.025,,S +186,0,1,"Rood, Mr. Hugh Roscoe",male,,0,0,113767,50,A32,S +187,1,3,"O'Brien, Mrs. Thomas (Johanna ""Hannah"" Godfrey)",female,,1,0,370365,15.5,,Q +188,1,1,"Romaine, Mr. Charles Hallace (""Mr C Rolmane"")",male,45,0,0,111428,26.55,,S +189,0,3,"Bourke, Mr. John",male,40,1,1,364849,15.5,,Q +190,0,3,"Turcin, Mr. Stjepan",male,36,0,0,349247,7.8958,,S +191,1,2,"Pinsky, Mrs. (Rosa)",female,32,0,0,234604,13,,S +192,0,2,"Carbines, Mr. William",male,19,0,0,28424,13,,S +193,1,3,"Andersen-Jensen, Miss. Carla Christine Nielsine",female,19,1,0,350046,7.8542,,S +194,1,2,"Navratil, Master. Michel M",male,3,1,1,230080,26,F2,S +195,1,1,"Brown, Mrs. James Joseph (Margaret Tobin)",female,44,0,0,PC 17610,27.7208,B4,C +196,1,1,"Lurette, Miss. Elise",female,58,0,0,PC 17569,146.5208,B80,C +197,0,3,"Mernagh, Mr. Robert",male,,0,0,368703,7.75,,Q +198,0,3,"Olsen, Mr. Karl Siegwart Andreas",male,42,0,1,4579,8.4042,,S +199,1,3,"Madigan, Miss. Margaret ""Maggie""",female,,0,0,370370,7.75,,Q +200,0,2,"Yrois, Miss. Henriette (""Mrs Harbeck"")",female,24,0,0,248747,13,,S +201,0,3,"Vande Walle, Mr. Nestor Cyriel",male,28,0,0,345770,9.5,,S +202,0,3,"Sage, Mr. Frederick",male,,8,2,CA. 2343,69.55,,S +203,0,3,"Johanson, Mr. Jakob Alfred",male,34,0,0,3101264,6.4958,,S +204,0,3,"Youseff, Mr. Gerious",male,45.5,0,0,2628,7.225,,C +205,1,3,"Cohen, Mr. Gurshon ""Gus""",male,18,0,0,A/5 3540,8.05,,S +206,0,3,"Strom, Miss. Telma Matilda",female,2,0,1,347054,10.4625,G6,S +207,0,3,"Backstrom, Mr. Karl Alfred",male,32,1,0,3101278,15.85,,S +208,1,3,"Albimona, Mr. Nassef Cassem",male,26,0,0,2699,18.7875,,C +209,1,3,"Carr, Miss. Helen ""Ellen""",female,16,0,0,367231,7.75,,Q +210,1,1,"Blank, Mr. Henry",male,40,0,0,112277,31,A31,C +211,0,3,"Ali, Mr. Ahmed",male,24,0,0,SOTON/O.Q. 3101311,7.05,,S +212,1,2,"Cameron, Miss. Clear Annie",female,35,0,0,F.C.C. 13528,21,,S +213,0,3,"Perkin, Mr. John Henry",male,22,0,0,A/5 21174,7.25,,S +214,0,2,"Givard, Mr. Hans Kristensen",male,30,0,0,250646,13,,S +215,0,3,"Kiernan, Mr. Philip",male,,1,0,367229,7.75,,Q +216,1,1,"Newell, Miss. Madeleine",female,31,1,0,35273,113.275,D36,C +217,1,3,"Honkanen, Miss. Eliina",female,27,0,0,STON/O2. 3101283,7.925,,S +218,0,2,"Jacobsohn, Mr. Sidney Samuel",male,42,1,0,243847,27,,S +219,1,1,"Bazzani, Miss. Albina",female,32,0,0,11813,76.2917,D15,C +220,0,2,"Harris, Mr. Walter",male,30,0,0,W/C 14208,10.5,,S +221,1,3,"Sunderland, Mr. Victor Francis",male,16,0,0,SOTON/OQ 392089,8.05,,S +222,0,2,"Bracken, Mr. James H",male,27,0,0,220367,13,,S +223,0,3,"Green, Mr. George Henry",male,51,0,0,21440,8.05,,S +224,0,3,"Nenkoff, Mr. Christo",male,,0,0,349234,7.8958,,S +225,1,1,"Hoyt, Mr. Frederick Maxfield",male,38,1,0,19943,90,C93,S +226,0,3,"Berglund, Mr. Karl Ivar Sven",male,22,0,0,PP 4348,9.35,,S +227,1,2,"Mellors, Mr. William John",male,19,0,0,SW/PP 751,10.5,,S +228,0,3,"Lovell, Mr. John Hall (""Henry"")",male,20.5,0,0,A/5 21173,7.25,,S +229,0,2,"Fahlstrom, Mr. Arne Jonas",male,18,0,0,236171,13,,S +230,0,3,"Lefebre, Miss. Mathilde",female,,3,1,4133,25.4667,,S +231,1,1,"Harris, Mrs. Henry Birkhardt (Irene Wallach)",female,35,1,0,36973,83.475,C83,S +232,0,3,"Larsson, Mr. Bengt Edvin",male,29,0,0,347067,7.775,,S +233,0,2,"Sjostedt, Mr. Ernst Adolf",male,59,0,0,237442,13.5,,S +234,1,3,"Asplund, Miss. Lillian Gertrud",female,5,4,2,347077,31.3875,,S +235,0,2,"Leyson, Mr. Robert William Norman",male,24,0,0,C.A. 29566,10.5,,S +236,0,3,"Harknett, Miss. Alice Phoebe",female,,0,0,W./C. 6609,7.55,,S +237,0,2,"Hold, Mr. Stephen",male,44,1,0,26707,26,,S +238,1,2,"Collyer, Miss. Marjorie ""Lottie""",female,8,0,2,C.A. 31921,26.25,,S +239,0,2,"Pengelly, Mr. Frederick William",male,19,0,0,28665,10.5,,S +240,0,2,"Hunt, Mr. George Henry",male,33,0,0,SCO/W 1585,12.275,,S +241,0,3,"Zabour, Miss. Thamine",female,,1,0,2665,14.4542,,C +242,1,3,"Murphy, Miss. Katherine ""Kate""",female,,1,0,367230,15.5,,Q +243,0,2,"Coleridge, Mr. Reginald Charles",male,29,0,0,W./C. 14263,10.5,,S +244,0,3,"Maenpaa, Mr. Matti Alexanteri",male,22,0,0,STON/O 2. 3101275,7.125,,S +245,0,3,"Attalah, Mr. Sleiman",male,30,0,0,2694,7.225,,C +246,0,1,"Minahan, Dr. William Edward",male,44,2,0,19928,90,C78,Q +247,0,3,"Lindahl, Miss. Agda Thorilda Viktoria",female,25,0,0,347071,7.775,,S +248,1,2,"Hamalainen, Mrs. William (Anna)",female,24,0,2,250649,14.5,,S +249,1,1,"Beckwith, Mr. Richard Leonard",male,37,1,1,11751,52.5542,D35,S +250,0,2,"Carter, Rev. Ernest Courtenay",male,54,1,0,244252,26,,S +251,0,3,"Reed, Mr. James George",male,,0,0,362316,7.25,,S +252,0,3,"Strom, Mrs. Wilhelm (Elna Matilda Persson)",female,29,1,1,347054,10.4625,G6,S +253,0,1,"Stead, Mr. William Thomas",male,62,0,0,113514,26.55,C87,S +254,0,3,"Lobb, Mr. William Arthur",male,30,1,0,A/5. 3336,16.1,,S +255,0,3,"Rosblom, Mrs. Viktor (Helena Wilhelmina)",female,41,0,2,370129,20.2125,,S +256,1,3,"Touma, Mrs. Darwis (Hanne Youssef Razi)",female,29,0,2,2650,15.2458,,C +257,1,1,"Thorne, Mrs. Gertrude Maybelle",female,,0,0,PC 17585,79.2,,C +258,1,1,"Cherry, Miss. Gladys",female,30,0,0,110152,86.5,B77,S +259,1,1,"Ward, Miss. Anna",female,35,0,0,PC 17755,512.3292,,C +260,1,2,"Parrish, Mrs. (Lutie Davis)",female,50,0,1,230433,26,,S +261,0,3,"Smith, Mr. Thomas",male,,0,0,384461,7.75,,Q +262,1,3,"Asplund, Master. Edvin Rojj Felix",male,3,4,2,347077,31.3875,,S +263,0,1,"Taussig, Mr. Emil",male,52,1,1,110413,79.65,E67,S +264,0,1,"Harrison, Mr. William",male,40,0,0,112059,0,B94,S +265,0,3,"Henry, Miss. Delia",female,,0,0,382649,7.75,,Q +266,0,2,"Reeves, Mr. David",male,36,0,0,C.A. 17248,10.5,,S +267,0,3,"Panula, Mr. Ernesti Arvid",male,16,4,1,3101295,39.6875,,S +268,1,3,"Persson, Mr. Ernst Ulrik",male,25,1,0,347083,7.775,,S +269,1,1,"Graham, Mrs. William Thompson (Edith Junkins)",female,58,0,1,PC 17582,153.4625,C125,S +270,1,1,"Bissette, Miss. Amelia",female,35,0,0,PC 17760,135.6333,C99,S +271,0,1,"Cairns, Mr. Alexander",male,,0,0,113798,31,,S +272,1,3,"Tornquist, Mr. William Henry",male,25,0,0,LINE,0,,S +273,1,2,"Mellinger, Mrs. (Elizabeth Anne Maidment)",female,41,0,1,250644,19.5,,S +274,0,1,"Natsch, Mr. Charles H",male,37,0,1,PC 17596,29.7,C118,C +275,1,3,"Healy, Miss. Hanora ""Nora""",female,,0,0,370375,7.75,,Q +276,1,1,"Andrews, Miss. Kornelia Theodosia",female,63,1,0,13502,77.9583,D7,S +277,0,3,"Lindblom, Miss. Augusta Charlotta",female,45,0,0,347073,7.75,,S +278,0,2,"Parkes, Mr. Francis ""Frank""",male,,0,0,239853,0,,S +279,0,3,"Rice, Master. Eric",male,7,4,1,382652,29.125,,Q +280,1,3,"Abbott, Mrs. Stanton (Rosa Hunt)",female,35,1,1,C.A. 2673,20.25,,S +281,0,3,"Duane, Mr. Frank",male,65,0,0,336439,7.75,,Q +282,0,3,"Olsson, Mr. Nils Johan Goransson",male,28,0,0,347464,7.8542,,S +283,0,3,"de Pelsmaeker, Mr. Alfons",male,16,0,0,345778,9.5,,S +284,1,3,"Dorking, Mr. Edward Arthur",male,19,0,0,A/5. 10482,8.05,,S +285,0,1,"Smith, Mr. Richard William",male,,0,0,113056,26,A19,S +286,0,3,"Stankovic, Mr. Ivan",male,33,0,0,349239,8.6625,,C +287,1,3,"de Mulder, Mr. Theodore",male,30,0,0,345774,9.5,,S +288,0,3,"Naidenoff, Mr. Penko",male,22,0,0,349206,7.8958,,S +289,1,2,"Hosono, Mr. Masabumi",male,42,0,0,237798,13,,S +290,1,3,"Connolly, Miss. Kate",female,22,0,0,370373,7.75,,Q +291,1,1,"Barber, Miss. Ellen ""Nellie""",female,26,0,0,19877,78.85,,S +292,1,1,"Bishop, Mrs. Dickinson H (Helen Walton)",female,19,1,0,11967,91.0792,B49,C +293,0,2,"Levy, Mr. Rene Jacques",male,36,0,0,SC/Paris 2163,12.875,D,C +294,0,3,"Haas, Miss. Aloisia",female,24,0,0,349236,8.85,,S +295,0,3,"Mineff, Mr. Ivan",male,24,0,0,349233,7.8958,,S +296,0,1,"Lewy, Mr. Ervin G",male,,0,0,PC 17612,27.7208,,C +297,0,3,"Hanna, Mr. Mansour",male,23.5,0,0,2693,7.2292,,C +298,0,1,"Allison, Miss. Helen Loraine",female,2,1,2,113781,151.55,C22 C26,S +299,1,1,"Saalfeld, Mr. Adolphe",male,,0,0,19988,30.5,C106,S +300,1,1,"Baxter, Mrs. James (Helene DeLaudeniere Chaput)",female,50,0,1,PC 17558,247.5208,B58 B60,C +301,1,3,"Kelly, Miss. Anna Katherine ""Annie Kate""",female,,0,0,9234,7.75,,Q +302,1,3,"McCoy, Mr. Bernard",male,,2,0,367226,23.25,,Q +303,0,3,"Johnson, Mr. William Cahoone Jr",male,19,0,0,LINE,0,,S +304,1,2,"Keane, Miss. Nora A",female,,0,0,226593,12.35,E101,Q +305,0,3,"Williams, Mr. Howard Hugh ""Harry""",male,,0,0,A/5 2466,8.05,,S +306,1,1,"Allison, Master. Hudson Trevor",male,0.92,1,2,113781,151.55,C22 C26,S +307,1,1,"Fleming, Miss. Margaret",female,,0,0,17421,110.8833,,C +308,1,1,"Penasco y Castellana, Mrs. Victor de Satode (Maria Josefa Perez de Soto y Vallejo)",female,17,1,0,PC 17758,108.9,C65,C +309,0,2,"Abelson, Mr. Samuel",male,30,1,0,P/PP 3381,24,,C +310,1,1,"Francatelli, Miss. Laura Mabel",female,30,0,0,PC 17485,56.9292,E36,C +311,1,1,"Hays, Miss. Margaret Bechstein",female,24,0,0,11767,83.1583,C54,C +312,1,1,"Ryerson, Miss. Emily Borie",female,18,2,2,PC 17608,262.375,B57 B59 B63 B66,C +313,0,2,"Lahtinen, Mrs. William (Anna Sylfven)",female,26,1,1,250651,26,,S +314,0,3,"Hendekovic, Mr. Ignjac",male,28,0,0,349243,7.8958,,S +315,0,2,"Hart, Mr. Benjamin",male,43,1,1,F.C.C. 13529,26.25,,S +316,1,3,"Nilsson, Miss. Helmina Josefina",female,26,0,0,347470,7.8542,,S +317,1,2,"Kantor, Mrs. Sinai (Miriam Sternin)",female,24,1,0,244367,26,,S +318,0,2,"Moraweck, Dr. Ernest",male,54,0,0,29011,14,,S +319,1,1,"Wick, Miss. Mary Natalie",female,31,0,2,36928,164.8667,C7,S +320,1,1,"Spedden, Mrs. Frederic Oakley (Margaretta Corning Stone)",female,40,1,1,16966,134.5,E34,C +321,0,3,"Dennis, Mr. Samuel",male,22,0,0,A/5 21172,7.25,,S +322,0,3,"Danoff, Mr. Yoto",male,27,0,0,349219,7.8958,,S +323,1,2,"Slayter, Miss. Hilda Mary",female,30,0,0,234818,12.35,,Q +324,1,2,"Caldwell, Mrs. Albert Francis (Sylvia Mae Harbaugh)",female,22,1,1,248738,29,,S +325,0,3,"Sage, Mr. George John Jr",male,,8,2,CA. 2343,69.55,,S +326,1,1,"Young, Miss. Marie Grice",female,36,0,0,PC 17760,135.6333,C32,C +327,0,3,"Nysveen, Mr. Johan Hansen",male,61,0,0,345364,6.2375,,S +328,1,2,"Ball, Mrs. (Ada E Hall)",female,36,0,0,28551,13,D,S +329,1,3,"Goldsmith, Mrs. Frank John (Emily Alice Brown)",female,31,1,1,363291,20.525,,S +330,1,1,"Hippach, Miss. Jean Gertrude",female,16,0,1,111361,57.9792,B18,C +331,1,3,"McCoy, Miss. Agnes",female,,2,0,367226,23.25,,Q +332,0,1,"Partner, Mr. Austen",male,45.5,0,0,113043,28.5,C124,S +333,0,1,"Graham, Mr. George Edward",male,38,0,1,PC 17582,153.4625,C91,S +334,0,3,"Vander Planke, Mr. Leo Edmondus",male,16,2,0,345764,18,,S +335,1,1,"Frauenthal, Mrs. Henry William (Clara Heinsheimer)",female,,1,0,PC 17611,133.65,,S +336,0,3,"Denkoff, Mr. Mitto",male,,0,0,349225,7.8958,,S +337,0,1,"Pears, Mr. Thomas Clinton",male,29,1,0,113776,66.6,C2,S +338,1,1,"Burns, Miss. Elizabeth Margaret",female,41,0,0,16966,134.5,E40,C +339,1,3,"Dahl, Mr. Karl Edwart",male,45,0,0,7598,8.05,,S +340,0,1,"Blackwell, Mr. Stephen Weart",male,45,0,0,113784,35.5,T,S +341,1,2,"Navratil, Master. Edmond Roger",male,2,1,1,230080,26,F2,S +342,1,1,"Fortune, Miss. Alice Elizabeth",female,24,3,2,19950,263,C23 C25 C27,S +343,0,2,"Collander, Mr. Erik Gustaf",male,28,0,0,248740,13,,S +344,0,2,"Sedgwick, Mr. Charles Frederick Waddington",male,25,0,0,244361,13,,S +345,0,2,"Fox, Mr. Stanley Hubert",male,36,0,0,229236,13,,S +346,1,2,"Brown, Miss. Amelia ""Mildred""",female,24,0,0,248733,13,F33,S +347,1,2,"Smith, Miss. Marion Elsie",female,40,0,0,31418,13,,S +348,1,3,"Davison, Mrs. Thomas Henry (Mary E Finck)",female,,1,0,386525,16.1,,S +349,1,3,"Coutts, Master. William Loch ""William""",male,3,1,1,C.A. 37671,15.9,,S +350,0,3,"Dimic, Mr. Jovan",male,42,0,0,315088,8.6625,,S +351,0,3,"Odahl, Mr. Nils Martin",male,23,0,0,7267,9.225,,S +352,0,1,"Williams-Lambert, Mr. Fletcher Fellows",male,,0,0,113510,35,C128,S +353,0,3,"Elias, Mr. Tannous",male,15,1,1,2695,7.2292,,C +354,0,3,"Arnold-Franchi, Mr. Josef",male,25,1,0,349237,17.8,,S +355,0,3,"Yousif, Mr. Wazli",male,,0,0,2647,7.225,,C +356,0,3,"Vanden Steen, Mr. Leo Peter",male,28,0,0,345783,9.5,,S +357,1,1,"Bowerman, Miss. Elsie Edith",female,22,0,1,113505,55,E33,S +358,0,2,"Funk, Miss. Annie Clemmer",female,38,0,0,237671,13,,S +359,1,3,"McGovern, Miss. Mary",female,,0,0,330931,7.8792,,Q +360,1,3,"Mockler, Miss. Helen Mary ""Ellie""",female,,0,0,330980,7.8792,,Q +361,0,3,"Skoog, Mr. Wilhelm",male,40,1,4,347088,27.9,,S +362,0,2,"del Carlo, Mr. Sebastiano",male,29,1,0,SC/PARIS 2167,27.7208,,C +363,0,3,"Barbara, Mrs. (Catherine David)",female,45,0,1,2691,14.4542,,C +364,0,3,"Asim, Mr. Adola",male,35,0,0,SOTON/O.Q. 3101310,7.05,,S +365,0,3,"O'Brien, Mr. Thomas",male,,1,0,370365,15.5,,Q +366,0,3,"Adahl, Mr. Mauritz Nils Martin",male,30,0,0,C 7076,7.25,,S +367,1,1,"Warren, Mrs. Frank Manley (Anna Sophia Atkinson)",female,60,1,0,110813,75.25,D37,C +368,1,3,"Moussa, Mrs. (Mantoura Boulos)",female,,0,0,2626,7.2292,,C +369,1,3,"Jermyn, Miss. Annie",female,,0,0,14313,7.75,,Q +370,1,1,"Aubart, Mme. Leontine Pauline",female,24,0,0,PC 17477,69.3,B35,C +371,1,1,"Harder, Mr. George Achilles",male,25,1,0,11765,55.4417,E50,C +372,0,3,"Wiklund, Mr. Jakob Alfred",male,18,1,0,3101267,6.4958,,S +373,0,3,"Beavan, Mr. William Thomas",male,19,0,0,323951,8.05,,S +374,0,1,"Ringhini, Mr. Sante",male,22,0,0,PC 17760,135.6333,,C +375,0,3,"Palsson, Miss. Stina Viola",female,3,3,1,349909,21.075,,S +376,1,1,"Meyer, Mrs. Edgar Joseph (Leila Saks)",female,,1,0,PC 17604,82.1708,,C +377,1,3,"Landergren, Miss. Aurora Adelia",female,22,0,0,C 7077,7.25,,S +378,0,1,"Widener, Mr. Harry Elkins",male,27,0,2,113503,211.5,C82,C +379,0,3,"Betros, Mr. Tannous",male,20,0,0,2648,4.0125,,C +380,0,3,"Gustafsson, Mr. Karl Gideon",male,19,0,0,347069,7.775,,S +381,1,1,"Bidois, Miss. Rosalie",female,42,0,0,PC 17757,227.525,,C +382,1,3,"Nakid, Miss. Maria (""Mary"")",female,1,0,2,2653,15.7417,,C +383,0,3,"Tikkanen, Mr. Juho",male,32,0,0,STON/O 2. 3101293,7.925,,S +384,1,1,"Holverson, Mrs. Alexander Oskar (Mary Aline Towner)",female,35,1,0,113789,52,,S +385,0,3,"Plotcharsky, Mr. Vasil",male,,0,0,349227,7.8958,,S +386,0,2,"Davies, Mr. Charles Henry",male,18,0,0,S.O.C. 14879,73.5,,S +387,0,3,"Goodwin, Master. Sidney Leonard",male,1,5,2,CA 2144,46.9,,S +388,1,2,"Buss, Miss. Kate",female,36,0,0,27849,13,,S +389,0,3,"Sadlier, Mr. Matthew",male,,0,0,367655,7.7292,,Q +390,1,2,"Lehmann, Miss. Bertha",female,17,0,0,SC 1748,12,,C +391,1,1,"Carter, Mr. William Ernest",male,36,1,2,113760,120,B96 B98,S +392,1,3,"Jansson, Mr. Carl Olof",male,21,0,0,350034,7.7958,,S +393,0,3,"Gustafsson, Mr. Johan Birger",male,28,2,0,3101277,7.925,,S +394,1,1,"Newell, Miss. Marjorie",female,23,1,0,35273,113.275,D36,C +395,1,3,"Sandstrom, Mrs. Hjalmar (Agnes Charlotta Bengtsson)",female,24,0,2,PP 9549,16.7,G6,S +396,0,3,"Johansson, Mr. Erik",male,22,0,0,350052,7.7958,,S +397,0,3,"Olsson, Miss. Elina",female,31,0,0,350407,7.8542,,S +398,0,2,"McKane, Mr. Peter David",male,46,0,0,28403,26,,S +399,0,2,"Pain, Dr. Alfred",male,23,0,0,244278,10.5,,S +400,1,2,"Trout, Mrs. William H (Jessie L)",female,28,0,0,240929,12.65,,S +401,1,3,"Niskanen, Mr. Juha",male,39,0,0,STON/O 2. 3101289,7.925,,S +402,0,3,"Adams, Mr. John",male,26,0,0,341826,8.05,,S +403,0,3,"Jussila, Miss. Mari Aina",female,21,1,0,4137,9.825,,S +404,0,3,"Hakkarainen, Mr. Pekka Pietari",male,28,1,0,STON/O2. 3101279,15.85,,S +405,0,3,"Oreskovic, Miss. Marija",female,20,0,0,315096,8.6625,,S +406,0,2,"Gale, Mr. Shadrach",male,34,1,0,28664,21,,S +407,0,3,"Widegren, Mr. Carl/Charles Peter",male,51,0,0,347064,7.75,,S +408,1,2,"Richards, Master. William Rowe",male,3,1,1,29106,18.75,,S +409,0,3,"Birkeland, Mr. Hans Martin Monsen",male,21,0,0,312992,7.775,,S +410,0,3,"Lefebre, Miss. Ida",female,,3,1,4133,25.4667,,S +411,0,3,"Sdycoff, Mr. Todor",male,,0,0,349222,7.8958,,S +412,0,3,"Hart, Mr. Henry",male,,0,0,394140,6.8583,,Q +413,1,1,"Minahan, Miss. Daisy E",female,33,1,0,19928,90,C78,Q +414,0,2,"Cunningham, Mr. Alfred Fleming",male,,0,0,239853,0,,S +415,1,3,"Sundman, Mr. Johan Julian",male,44,0,0,STON/O 2. 3101269,7.925,,S +416,0,3,"Meek, Mrs. Thomas (Annie Louise Rowley)",female,,0,0,343095,8.05,,S +417,1,2,"Drew, Mrs. James Vivian (Lulu Thorne Christian)",female,34,1,1,28220,32.5,,S +418,1,2,"Silven, Miss. Lyyli Karoliina",female,18,0,2,250652,13,,S +419,0,2,"Matthews, Mr. William John",male,30,0,0,28228,13,,S +420,0,3,"Van Impe, Miss. Catharina",female,10,0,2,345773,24.15,,S +421,0,3,"Gheorgheff, Mr. Stanio",male,,0,0,349254,7.8958,,C +422,0,3,"Charters, Mr. David",male,21,0,0,A/5. 13032,7.7333,,Q +423,0,3,"Zimmerman, Mr. Leo",male,29,0,0,315082,7.875,,S +424,0,3,"Danbom, Mrs. Ernst Gilbert (Anna Sigrid Maria Brogren)",female,28,1,1,347080,14.4,,S +425,0,3,"Rosblom, Mr. Viktor Richard",male,18,1,1,370129,20.2125,,S +426,0,3,"Wiseman, Mr. Phillippe",male,,0,0,A/4. 34244,7.25,,S +427,1,2,"Clarke, Mrs. Charles V (Ada Maria Winfield)",female,28,1,0,2003,26,,S +428,1,2,"Phillips, Miss. Kate Florence (""Mrs Kate Louise Phillips Marshall"")",female,19,0,0,250655,26,,S +429,0,3,"Flynn, Mr. James",male,,0,0,364851,7.75,,Q +430,1,3,"Pickard, Mr. Berk (Berk Trembisky)",male,32,0,0,SOTON/O.Q. 392078,8.05,E10,S +431,1,1,"Bjornstrom-Steffansson, Mr. Mauritz Hakan",male,28,0,0,110564,26.55,C52,S +432,1,3,"Thorneycroft, Mrs. Percival (Florence Kate White)",female,,1,0,376564,16.1,,S +433,1,2,"Louch, Mrs. Charles Alexander (Alice Adelaide Slow)",female,42,1,0,SC/AH 3085,26,,S +434,0,3,"Kallio, Mr. Nikolai Erland",male,17,0,0,STON/O 2. 3101274,7.125,,S +435,0,1,"Silvey, Mr. William Baird",male,50,1,0,13507,55.9,E44,S +436,1,1,"Carter, Miss. Lucile Polk",female,14,1,2,113760,120,B96 B98,S +437,0,3,"Ford, Miss. Doolina Margaret ""Daisy""",female,21,2,2,W./C. 6608,34.375,,S +438,1,2,"Richards, Mrs. Sidney (Emily Hocking)",female,24,2,3,29106,18.75,,S +439,0,1,"Fortune, Mr. Mark",male,64,1,4,19950,263,C23 C25 C27,S +440,0,2,"Kvillner, Mr. Johan Henrik Johannesson",male,31,0,0,C.A. 18723,10.5,,S +441,1,2,"Hart, Mrs. Benjamin (Esther Ada Bloomfield)",female,45,1,1,F.C.C. 13529,26.25,,S +442,0,3,"Hampe, Mr. Leon",male,20,0,0,345769,9.5,,S +443,0,3,"Petterson, Mr. Johan Emil",male,25,1,0,347076,7.775,,S +444,1,2,"Reynaldo, Ms. Encarnacion",female,28,0,0,230434,13,,S +445,1,3,"Johannesen-Bratthammer, Mr. Bernt",male,,0,0,65306,8.1125,,S +446,1,1,"Dodge, Master. Washington",male,4,0,2,33638,81.8583,A34,S +447,1,2,"Mellinger, Miss. Madeleine Violet",female,13,0,1,250644,19.5,,S +448,1,1,"Seward, Mr. Frederic Kimber",male,34,0,0,113794,26.55,,S +449,1,3,"Baclini, Miss. Marie Catherine",female,5,2,1,2666,19.2583,,C +450,1,1,"Peuchen, Major. Arthur Godfrey",male,52,0,0,113786,30.5,C104,S +451,0,2,"West, Mr. Edwy Arthur",male,36,1,2,C.A. 34651,27.75,,S +452,0,3,"Hagland, Mr. Ingvald Olai Olsen",male,,1,0,65303,19.9667,,S +453,0,1,"Foreman, Mr. Benjamin Laventall",male,30,0,0,113051,27.75,C111,C +454,1,1,"Goldenberg, Mr. Samuel L",male,49,1,0,17453,89.1042,C92,C +455,0,3,"Peduzzi, Mr. Joseph",male,,0,0,A/5 2817,8.05,,S +456,1,3,"Jalsevac, Mr. Ivan",male,29,0,0,349240,7.8958,,C +457,0,1,"Millet, Mr. Francis Davis",male,65,0,0,13509,26.55,E38,S +458,1,1,"Kenyon, Mrs. Frederick R (Marion)",female,,1,0,17464,51.8625,D21,S +459,1,2,"Toomey, Miss. Ellen",female,50,0,0,F.C.C. 13531,10.5,,S +460,0,3,"O'Connor, Mr. Maurice",male,,0,0,371060,7.75,,Q +461,1,1,"Anderson, Mr. Harry",male,48,0,0,19952,26.55,E12,S +462,0,3,"Morley, Mr. William",male,34,0,0,364506,8.05,,S +463,0,1,"Gee, Mr. Arthur H",male,47,0,0,111320,38.5,E63,S +464,0,2,"Milling, Mr. Jacob Christian",male,48,0,0,234360,13,,S +465,0,3,"Maisner, Mr. Simon",male,,0,0,A/S 2816,8.05,,S +466,0,3,"Goncalves, Mr. Manuel Estanslas",male,38,0,0,SOTON/O.Q. 3101306,7.05,,S +467,0,2,"Campbell, Mr. William",male,,0,0,239853,0,,S +468,0,1,"Smart, Mr. John Montgomery",male,56,0,0,113792,26.55,,S +469,0,3,"Scanlan, Mr. James",male,,0,0,36209,7.725,,Q +470,1,3,"Baclini, Miss. Helene Barbara",female,0.75,2,1,2666,19.2583,,C +471,0,3,"Keefe, Mr. Arthur",male,,0,0,323592,7.25,,S +472,0,3,"Cacic, Mr. Luka",male,38,0,0,315089,8.6625,,S +473,1,2,"West, Mrs. Edwy Arthur (Ada Mary Worth)",female,33,1,2,C.A. 34651,27.75,,S +474,1,2,"Jerwan, Mrs. Amin S (Marie Marthe Thuillard)",female,23,0,0,SC/AH Basle 541,13.7917,D,C +475,0,3,"Strandberg, Miss. Ida Sofia",female,22,0,0,7553,9.8375,,S +476,0,1,"Clifford, Mr. George Quincy",male,,0,0,110465,52,A14,S +477,0,2,"Renouf, Mr. Peter Henry",male,34,1,0,31027,21,,S +478,0,3,"Braund, Mr. Lewis Richard",male,29,1,0,3460,7.0458,,S +479,0,3,"Karlsson, Mr. Nils August",male,22,0,0,350060,7.5208,,S +480,1,3,"Hirvonen, Miss. Hildur E",female,2,0,1,3101298,12.2875,,S +481,0,3,"Goodwin, Master. Harold Victor",male,9,5,2,CA 2144,46.9,,S +482,0,2,"Frost, Mr. Anthony Wood ""Archie""",male,,0,0,239854,0,,S +483,0,3,"Rouse, Mr. Richard Henry",male,50,0,0,A/5 3594,8.05,,S +484,1,3,"Turkula, Mrs. (Hedwig)",female,63,0,0,4134,9.5875,,S +485,1,1,"Bishop, Mr. Dickinson H",male,25,1,0,11967,91.0792,B49,C +486,0,3,"Lefebre, Miss. Jeannie",female,,3,1,4133,25.4667,,S +487,1,1,"Hoyt, Mrs. Frederick Maxfield (Jane Anne Forby)",female,35,1,0,19943,90,C93,S +488,0,1,"Kent, Mr. Edward Austin",male,58,0,0,11771,29.7,B37,C +489,0,3,"Somerton, Mr. Francis William",male,30,0,0,A.5. 18509,8.05,,S +490,1,3,"Coutts, Master. Eden Leslie ""Neville""",male,9,1,1,C.A. 37671,15.9,,S +491,0,3,"Hagland, Mr. Konrad Mathias Reiersen",male,,1,0,65304,19.9667,,S +492,0,3,"Windelov, Mr. Einar",male,21,0,0,SOTON/OQ 3101317,7.25,,S +493,0,1,"Molson, Mr. Harry Markland",male,55,0,0,113787,30.5,C30,S +494,0,1,"Artagaveytia, Mr. Ramon",male,71,0,0,PC 17609,49.5042,,C +495,0,3,"Stanley, Mr. Edward Roland",male,21,0,0,A/4 45380,8.05,,S +496,0,3,"Yousseff, Mr. Gerious",male,,0,0,2627,14.4583,,C +497,1,1,"Eustis, Miss. Elizabeth Mussey",female,54,1,0,36947,78.2667,D20,C +498,0,3,"Shellard, Mr. Frederick William",male,,0,0,C.A. 6212,15.1,,S +499,0,1,"Allison, Mrs. Hudson J C (Bessie Waldo Daniels)",female,25,1,2,113781,151.55,C22 C26,S +500,0,3,"Svensson, Mr. Olof",male,24,0,0,350035,7.7958,,S +501,0,3,"Calic, Mr. Petar",male,17,0,0,315086,8.6625,,S +502,0,3,"Canavan, Miss. Mary",female,21,0,0,364846,7.75,,Q +503,0,3,"O'Sullivan, Miss. Bridget Mary",female,,0,0,330909,7.6292,,Q +504,0,3,"Laitinen, Miss. Kristina Sofia",female,37,0,0,4135,9.5875,,S +505,1,1,"Maioni, Miss. Roberta",female,16,0,0,110152,86.5,B79,S +506,0,1,"Penasco y Castellana, Mr. Victor de Satode",male,18,1,0,PC 17758,108.9,C65,C +507,1,2,"Quick, Mrs. Frederick Charles (Jane Richards)",female,33,0,2,26360,26,,S +508,1,1,"Bradley, Mr. George (""George Arthur Brayton"")",male,,0,0,111427,26.55,,S +509,0,3,"Olsen, Mr. Henry Margido",male,28,0,0,C 4001,22.525,,S +510,1,3,"Lang, Mr. Fang",male,26,0,0,1601,56.4958,,S +511,1,3,"Daly, Mr. Eugene Patrick",male,29,0,0,382651,7.75,,Q +512,0,3,"Webber, Mr. James",male,,0,0,SOTON/OQ 3101316,8.05,,S +513,1,1,"McGough, Mr. James Robert",male,36,0,0,PC 17473,26.2875,E25,S +514,1,1,"Rothschild, Mrs. Martin (Elizabeth L. Barrett)",female,54,1,0,PC 17603,59.4,,C +515,0,3,"Coleff, Mr. Satio",male,24,0,0,349209,7.4958,,S +516,0,1,"Walker, Mr. William Anderson",male,47,0,0,36967,34.0208,D46,S +517,1,2,"Lemore, Mrs. (Amelia Milley)",female,34,0,0,C.A. 34260,10.5,F33,S +518,0,3,"Ryan, Mr. Patrick",male,,0,0,371110,24.15,,Q +519,1,2,"Angle, Mrs. William A (Florence ""Mary"" Agnes Hughes)",female,36,1,0,226875,26,,S +520,0,3,"Pavlovic, Mr. Stefo",male,32,0,0,349242,7.8958,,S +521,1,1,"Perreault, Miss. Anne",female,30,0,0,12749,93.5,B73,S +522,0,3,"Vovk, Mr. Janko",male,22,0,0,349252,7.8958,,S +523,0,3,"Lahoud, Mr. Sarkis",male,,0,0,2624,7.225,,C +524,1,1,"Hippach, Mrs. Louis Albert (Ida Sophia Fischer)",female,44,0,1,111361,57.9792,B18,C +525,0,3,"Kassem, Mr. Fared",male,,0,0,2700,7.2292,,C +526,0,3,"Farrell, Mr. James",male,40.5,0,0,367232,7.75,,Q +527,1,2,"Ridsdale, Miss. Lucy",female,50,0,0,W./C. 14258,10.5,,S +528,0,1,"Farthing, Mr. John",male,,0,0,PC 17483,221.7792,C95,S +529,0,3,"Salonen, Mr. Johan Werner",male,39,0,0,3101296,7.925,,S +530,0,2,"Hocking, Mr. Richard George",male,23,2,1,29104,11.5,,S +531,1,2,"Quick, Miss. Phyllis May",female,2,1,1,26360,26,,S +532,0,3,"Toufik, Mr. Nakli",male,,0,0,2641,7.2292,,C +533,0,3,"Elias, Mr. Joseph Jr",male,17,1,1,2690,7.2292,,C +534,1,3,"Peter, Mrs. Catherine (Catherine Rizk)",female,,0,2,2668,22.3583,,C +535,0,3,"Cacic, Miss. Marija",female,30,0,0,315084,8.6625,,S +536,1,2,"Hart, Miss. Eva Miriam",female,7,0,2,F.C.C. 13529,26.25,,S +537,0,1,"Butt, Major. Archibald Willingham",male,45,0,0,113050,26.55,B38,S +538,1,1,"LeRoy, Miss. Bertha",female,30,0,0,PC 17761,106.425,,C +539,0,3,"Risien, Mr. Samuel Beard",male,,0,0,364498,14.5,,S +540,1,1,"Frolicher, Miss. Hedwig Margaritha",female,22,0,2,13568,49.5,B39,C +541,1,1,"Crosby, Miss. Harriet R",female,36,0,2,WE/P 5735,71,B22,S +542,0,3,"Andersson, Miss. Ingeborg Constanzia",female,9,4,2,347082,31.275,,S +543,0,3,"Andersson, Miss. Sigrid Elisabeth",female,11,4,2,347082,31.275,,S +544,1,2,"Beane, Mr. Edward",male,32,1,0,2908,26,,S +545,0,1,"Douglas, Mr. Walter Donald",male,50,1,0,PC 17761,106.425,C86,C +546,0,1,"Nicholson, Mr. Arthur Ernest",male,64,0,0,693,26,,S +547,1,2,"Beane, Mrs. Edward (Ethel Clarke)",female,19,1,0,2908,26,,S +548,1,2,"Padro y Manent, Mr. Julian",male,,0,0,SC/PARIS 2146,13.8625,,C +549,0,3,"Goldsmith, Mr. Frank John",male,33,1,1,363291,20.525,,S +550,1,2,"Davies, Master. John Morgan Jr",male,8,1,1,C.A. 33112,36.75,,S +551,1,1,"Thayer, Mr. John Borland Jr",male,17,0,2,17421,110.8833,C70,C +552,0,2,"Sharp, Mr. Percival James R",male,27,0,0,244358,26,,S +553,0,3,"O'Brien, Mr. Timothy",male,,0,0,330979,7.8292,,Q +554,1,3,"Leeni, Mr. Fahim (""Philip Zenni"")",male,22,0,0,2620,7.225,,C +555,1,3,"Ohman, Miss. Velin",female,22,0,0,347085,7.775,,S +556,0,1,"Wright, Mr. George",male,62,0,0,113807,26.55,,S +557,1,1,"Duff Gordon, Lady. (Lucille Christiana Sutherland) (""Mrs Morgan"")",female,48,1,0,11755,39.6,A16,C +558,0,1,"Robbins, Mr. Victor",male,,0,0,PC 17757,227.525,,C +559,1,1,"Taussig, Mrs. Emil (Tillie Mandelbaum)",female,39,1,1,110413,79.65,E67,S +560,1,3,"de Messemaeker, Mrs. Guillaume Joseph (Emma)",female,36,1,0,345572,17.4,,S +561,0,3,"Morrow, Mr. Thomas Rowan",male,,0,0,372622,7.75,,Q +562,0,3,"Sivic, Mr. Husein",male,40,0,0,349251,7.8958,,S +563,0,2,"Norman, Mr. Robert Douglas",male,28,0,0,218629,13.5,,S +564,0,3,"Simmons, Mr. John",male,,0,0,SOTON/OQ 392082,8.05,,S +565,0,3,"Meanwell, Miss. (Marion Ogden)",female,,0,0,SOTON/O.Q. 392087,8.05,,S +566,0,3,"Davies, Mr. Alfred J",male,24,2,0,A/4 48871,24.15,,S +567,0,3,"Stoytcheff, Mr. Ilia",male,19,0,0,349205,7.8958,,S +568,0,3,"Palsson, Mrs. Nils (Alma Cornelia Berglund)",female,29,0,4,349909,21.075,,S +569,0,3,"Doharr, Mr. Tannous",male,,0,0,2686,7.2292,,C +570,1,3,"Jonsson, Mr. Carl",male,32,0,0,350417,7.8542,,S +571,1,2,"Harris, Mr. George",male,62,0,0,S.W./PP 752,10.5,,S +572,1,1,"Appleton, Mrs. Edward Dale (Charlotte Lamson)",female,53,2,0,11769,51.4792,C101,S +573,1,1,"Flynn, Mr. John Irwin (""Irving"")",male,36,0,0,PC 17474,26.3875,E25,S +574,1,3,"Kelly, Miss. Mary",female,,0,0,14312,7.75,,Q +575,0,3,"Rush, Mr. Alfred George John",male,16,0,0,A/4. 20589,8.05,,S +576,0,3,"Patchett, Mr. George",male,19,0,0,358585,14.5,,S +577,1,2,"Garside, Miss. Ethel",female,34,0,0,243880,13,,S +578,1,1,"Silvey, Mrs. William Baird (Alice Munger)",female,39,1,0,13507,55.9,E44,S +579,0,3,"Caram, Mrs. Joseph (Maria Elias)",female,,1,0,2689,14.4583,,C +580,1,3,"Jussila, Mr. Eiriik",male,32,0,0,STON/O 2. 3101286,7.925,,S +581,1,2,"Christy, Miss. Julie Rachel",female,25,1,1,237789,30,,S +582,1,1,"Thayer, Mrs. John Borland (Marian Longstreth Morris)",female,39,1,1,17421,110.8833,C68,C +583,0,2,"Downton, Mr. William James",male,54,0,0,28403,26,,S +584,0,1,"Ross, Mr. John Hugo",male,36,0,0,13049,40.125,A10,C +585,0,3,"Paulner, Mr. Uscher",male,,0,0,3411,8.7125,,C +586,1,1,"Taussig, Miss. Ruth",female,18,0,2,110413,79.65,E68,S +587,0,2,"Jarvis, Mr. John Denzil",male,47,0,0,237565,15,,S +588,1,1,"Frolicher-Stehli, Mr. Maxmillian",male,60,1,1,13567,79.2,B41,C +589,0,3,"Gilinski, Mr. Eliezer",male,22,0,0,14973,8.05,,S +590,0,3,"Murdlin, Mr. Joseph",male,,0,0,A./5. 3235,8.05,,S +591,0,3,"Rintamaki, Mr. Matti",male,35,0,0,STON/O 2. 3101273,7.125,,S +592,1,1,"Stephenson, Mrs. Walter Bertram (Martha Eustis)",female,52,1,0,36947,78.2667,D20,C +593,0,3,"Elsbury, Mr. William James",male,47,0,0,A/5 3902,7.25,,S +594,0,3,"Bourke, Miss. Mary",female,,0,2,364848,7.75,,Q +595,0,2,"Chapman, Mr. John Henry",male,37,1,0,SC/AH 29037,26,,S +596,0,3,"Van Impe, Mr. Jean Baptiste",male,36,1,1,345773,24.15,,S +597,1,2,"Leitch, Miss. Jessie Wills",female,,0,0,248727,33,,S +598,0,3,"Johnson, Mr. Alfred",male,49,0,0,LINE,0,,S +599,0,3,"Boulos, Mr. Hanna",male,,0,0,2664,7.225,,C +600,1,1,"Duff Gordon, Sir. Cosmo Edmund (""Mr Morgan"")",male,49,1,0,PC 17485,56.9292,A20,C +601,1,2,"Jacobsohn, Mrs. Sidney Samuel (Amy Frances Christy)",female,24,2,1,243847,27,,S +602,0,3,"Slabenoff, Mr. Petco",male,,0,0,349214,7.8958,,S +603,0,1,"Harrington, Mr. Charles H",male,,0,0,113796,42.4,,S +604,0,3,"Torber, Mr. Ernst William",male,44,0,0,364511,8.05,,S +605,1,1,"Homer, Mr. Harry (""Mr E Haven"")",male,35,0,0,111426,26.55,,C +606,0,3,"Lindell, Mr. Edvard Bengtsson",male,36,1,0,349910,15.55,,S +607,0,3,"Karaic, Mr. Milan",male,30,0,0,349246,7.8958,,S +608,1,1,"Daniel, Mr. Robert Williams",male,27,0,0,113804,30.5,,S +609,1,2,"Laroche, Mrs. Joseph (Juliette Marie Louise Lafargue)",female,22,1,2,SC/Paris 2123,41.5792,,C +610,1,1,"Shutes, Miss. Elizabeth W",female,40,0,0,PC 17582,153.4625,C125,S +611,0,3,"Andersson, Mrs. Anders Johan (Alfrida Konstantia Brogren)",female,39,1,5,347082,31.275,,S +612,0,3,"Jardin, Mr. Jose Neto",male,,0,0,SOTON/O.Q. 3101305,7.05,,S +613,1,3,"Murphy, Miss. Margaret Jane",female,,1,0,367230,15.5,,Q +614,0,3,"Horgan, Mr. John",male,,0,0,370377,7.75,,Q +615,0,3,"Brocklebank, Mr. William Alfred",male,35,0,0,364512,8.05,,S +616,1,2,"Herman, Miss. Alice",female,24,1,2,220845,65,,S +617,0,3,"Danbom, Mr. Ernst Gilbert",male,34,1,1,347080,14.4,,S +618,0,3,"Lobb, Mrs. William Arthur (Cordelia K Stanlick)",female,26,1,0,A/5. 3336,16.1,,S +619,1,2,"Becker, Miss. Marion Louise",female,4,2,1,230136,39,F4,S +620,0,2,"Gavey, Mr. Lawrence",male,26,0,0,31028,10.5,,S +621,0,3,"Yasbeck, Mr. Antoni",male,27,1,0,2659,14.4542,,C +622,1,1,"Kimball, Mr. Edwin Nelson Jr",male,42,1,0,11753,52.5542,D19,S +623,1,3,"Nakid, Mr. Sahid",male,20,1,1,2653,15.7417,,C +624,0,3,"Hansen, Mr. Henry Damsgaard",male,21,0,0,350029,7.8542,,S +625,0,3,"Bowen, Mr. David John ""Dai""",male,21,0,0,54636,16.1,,S +626,0,1,"Sutton, Mr. Frederick",male,61,0,0,36963,32.3208,D50,S +627,0,2,"Kirkland, Rev. Charles Leonard",male,57,0,0,219533,12.35,,Q +628,1,1,"Longley, Miss. Gretchen Fiske",female,21,0,0,13502,77.9583,D9,S +629,0,3,"Bostandyeff, Mr. Guentcho",male,26,0,0,349224,7.8958,,S +630,0,3,"O'Connell, Mr. Patrick D",male,,0,0,334912,7.7333,,Q +631,1,1,"Barkworth, Mr. Algernon Henry Wilson",male,80,0,0,27042,30,A23,S +632,0,3,"Lundahl, Mr. Johan Svensson",male,51,0,0,347743,7.0542,,S +633,1,1,"Stahelin-Maeglin, Dr. Max",male,32,0,0,13214,30.5,B50,C +634,0,1,"Parr, Mr. William Henry Marsh",male,,0,0,112052,0,,S +635,0,3,"Skoog, Miss. Mabel",female,9,3,2,347088,27.9,,S +636,1,2,"Davis, Miss. Mary",female,28,0,0,237668,13,,S +637,0,3,"Leinonen, Mr. Antti Gustaf",male,32,0,0,STON/O 2. 3101292,7.925,,S +638,0,2,"Collyer, Mr. Harvey",male,31,1,1,C.A. 31921,26.25,,S +639,0,3,"Panula, Mrs. Juha (Maria Emilia Ojala)",female,41,0,5,3101295,39.6875,,S +640,0,3,"Thorneycroft, Mr. Percival",male,,1,0,376564,16.1,,S +641,0,3,"Jensen, Mr. Hans Peder",male,20,0,0,350050,7.8542,,S +642,1,1,"Sagesser, Mlle. Emma",female,24,0,0,PC 17477,69.3,B35,C +643,0,3,"Skoog, Miss. Margit Elizabeth",female,2,3,2,347088,27.9,,S +644,1,3,"Foo, Mr. Choong",male,,0,0,1601,56.4958,,S +645,1,3,"Baclini, Miss. Eugenie",female,0.75,2,1,2666,19.2583,,C +646,1,1,"Harper, Mr. Henry Sleeper",male,48,1,0,PC 17572,76.7292,D33,C +647,0,3,"Cor, Mr. Liudevit",male,19,0,0,349231,7.8958,,S +648,1,1,"Simonius-Blumer, Col. Oberst Alfons",male,56,0,0,13213,35.5,A26,C +649,0,3,"Willey, Mr. Edward",male,,0,0,S.O./P.P. 751,7.55,,S +650,1,3,"Stanley, Miss. Amy Zillah Elsie",female,23,0,0,CA. 2314,7.55,,S +651,0,3,"Mitkoff, Mr. Mito",male,,0,0,349221,7.8958,,S +652,1,2,"Doling, Miss. Elsie",female,18,0,1,231919,23,,S +653,0,3,"Kalvik, Mr. Johannes Halvorsen",male,21,0,0,8475,8.4333,,S +654,1,3,"O'Leary, Miss. Hanora ""Norah""",female,,0,0,330919,7.8292,,Q +655,0,3,"Hegarty, Miss. Hanora ""Nora""",female,18,0,0,365226,6.75,,Q +656,0,2,"Hickman, Mr. Leonard Mark",male,24,2,0,S.O.C. 14879,73.5,,S +657,0,3,"Radeff, Mr. Alexander",male,,0,0,349223,7.8958,,S +658,0,3,"Bourke, Mrs. John (Catherine)",female,32,1,1,364849,15.5,,Q +659,0,2,"Eitemiller, Mr. George Floyd",male,23,0,0,29751,13,,S +660,0,1,"Newell, Mr. Arthur Webster",male,58,0,2,35273,113.275,D48,C +661,1,1,"Frauenthal, Dr. Henry William",male,50,2,0,PC 17611,133.65,,S +662,0,3,"Badt, Mr. Mohamed",male,40,0,0,2623,7.225,,C +663,0,1,"Colley, Mr. Edward Pomeroy",male,47,0,0,5727,25.5875,E58,S +664,0,3,"Coleff, Mr. Peju",male,36,0,0,349210,7.4958,,S +665,1,3,"Lindqvist, Mr. Eino William",male,20,1,0,STON/O 2. 3101285,7.925,,S +666,0,2,"Hickman, Mr. Lewis",male,32,2,0,S.O.C. 14879,73.5,,S +667,0,2,"Butler, Mr. Reginald Fenton",male,25,0,0,234686,13,,S +668,0,3,"Rommetvedt, Mr. Knud Paust",male,,0,0,312993,7.775,,S +669,0,3,"Cook, Mr. Jacob",male,43,0,0,A/5 3536,8.05,,S +670,1,1,"Taylor, Mrs. Elmer Zebley (Juliet Cummins Wright)",female,,1,0,19996,52,C126,S +671,1,2,"Brown, Mrs. Thomas William Solomon (Elizabeth Catherine Ford)",female,40,1,1,29750,39,,S +672,0,1,"Davidson, Mr. Thornton",male,31,1,0,F.C. 12750,52,B71,S +673,0,2,"Mitchell, Mr. Henry Michael",male,70,0,0,C.A. 24580,10.5,,S +674,1,2,"Wilhelms, Mr. Charles",male,31,0,0,244270,13,,S +675,0,2,"Watson, Mr. Ennis Hastings",male,,0,0,239856,0,,S +676,0,3,"Edvardsson, Mr. Gustaf Hjalmar",male,18,0,0,349912,7.775,,S +677,0,3,"Sawyer, Mr. Frederick Charles",male,24.5,0,0,342826,8.05,,S +678,1,3,"Turja, Miss. Anna Sofia",female,18,0,0,4138,9.8417,,S +679,0,3,"Goodwin, Mrs. Frederick (Augusta Tyler)",female,43,1,6,CA 2144,46.9,,S +680,1,1,"Cardeza, Mr. Thomas Drake Martinez",male,36,0,1,PC 17755,512.3292,B51 B53 B55,C +681,0,3,"Peters, Miss. Katie",female,,0,0,330935,8.1375,,Q +682,1,1,"Hassab, Mr. Hammad",male,27,0,0,PC 17572,76.7292,D49,C +683,0,3,"Olsvigen, Mr. Thor Anderson",male,20,0,0,6563,9.225,,S +684,0,3,"Goodwin, Mr. Charles Edward",male,14,5,2,CA 2144,46.9,,S +685,0,2,"Brown, Mr. Thomas William Solomon",male,60,1,1,29750,39,,S +686,0,2,"Laroche, Mr. Joseph Philippe Lemercier",male,25,1,2,SC/Paris 2123,41.5792,,C +687,0,3,"Panula, Mr. Jaako Arnold",male,14,4,1,3101295,39.6875,,S +688,0,3,"Dakic, Mr. Branko",male,19,0,0,349228,10.1708,,S +689,0,3,"Fischer, Mr. Eberhard Thelander",male,18,0,0,350036,7.7958,,S +690,1,1,"Madill, Miss. Georgette Alexandra",female,15,0,1,24160,211.3375,B5,S +691,1,1,"Dick, Mr. Albert Adrian",male,31,1,0,17474,57,B20,S +692,1,3,"Karun, Miss. Manca",female,4,0,1,349256,13.4167,,C +693,1,3,"Lam, Mr. Ali",male,,0,0,1601,56.4958,,S +694,0,3,"Saad, Mr. Khalil",male,25,0,0,2672,7.225,,C +695,0,1,"Weir, Col. John",male,60,0,0,113800,26.55,,S +696,0,2,"Chapman, Mr. Charles Henry",male,52,0,0,248731,13.5,,S +697,0,3,"Kelly, Mr. James",male,44,0,0,363592,8.05,,S +698,1,3,"Mullens, Miss. Katherine ""Katie""",female,,0,0,35852,7.7333,,Q +699,0,1,"Thayer, Mr. John Borland",male,49,1,1,17421,110.8833,C68,C +700,0,3,"Humblen, Mr. Adolf Mathias Nicolai Olsen",male,42,0,0,348121,7.65,F G63,S +701,1,1,"Astor, Mrs. John Jacob (Madeleine Talmadge Force)",female,18,1,0,PC 17757,227.525,C62 C64,C +702,1,1,"Silverthorne, Mr. Spencer Victor",male,35,0,0,PC 17475,26.2875,E24,S +703,0,3,"Barbara, Miss. Saiide",female,18,0,1,2691,14.4542,,C +704,0,3,"Gallagher, Mr. Martin",male,25,0,0,36864,7.7417,,Q +705,0,3,"Hansen, Mr. Henrik Juul",male,26,1,0,350025,7.8542,,S +706,0,2,"Morley, Mr. Henry Samuel (""Mr Henry Marshall"")",male,39,0,0,250655,26,,S +707,1,2,"Kelly, Mrs. Florence ""Fannie""",female,45,0,0,223596,13.5,,S +708,1,1,"Calderhead, Mr. Edward Pennington",male,42,0,0,PC 17476,26.2875,E24,S +709,1,1,"Cleaver, Miss. Alice",female,22,0,0,113781,151.55,,S +710,1,3,"Moubarek, Master. Halim Gonios (""William George"")",male,,1,1,2661,15.2458,,C +711,1,1,"Mayne, Mlle. Berthe Antonine (""Mrs de Villiers"")",female,24,0,0,PC 17482,49.5042,C90,C +712,0,1,"Klaber, Mr. Herman",male,,0,0,113028,26.55,C124,S +713,1,1,"Taylor, Mr. Elmer Zebley",male,48,1,0,19996,52,C126,S +714,0,3,"Larsson, Mr. August Viktor",male,29,0,0,7545,9.4833,,S +715,0,2,"Greenberg, Mr. Samuel",male,52,0,0,250647,13,,S +716,0,3,"Soholt, Mr. Peter Andreas Lauritz Andersen",male,19,0,0,348124,7.65,F G73,S +717,1,1,"Endres, Miss. Caroline Louise",female,38,0,0,PC 17757,227.525,C45,C +718,1,2,"Troutt, Miss. Edwina Celia ""Winnie""",female,27,0,0,34218,10.5,E101,S +719,0,3,"McEvoy, Mr. Michael",male,,0,0,36568,15.5,,Q +720,0,3,"Johnson, Mr. Malkolm Joackim",male,33,0,0,347062,7.775,,S +721,1,2,"Harper, Miss. Annie Jessie ""Nina""",female,6,0,1,248727,33,,S +722,0,3,"Jensen, Mr. Svend Lauritz",male,17,1,0,350048,7.0542,,S +723,0,2,"Gillespie, Mr. William Henry",male,34,0,0,12233,13,,S +724,0,2,"Hodges, Mr. Henry Price",male,50,0,0,250643,13,,S +725,1,1,"Chambers, Mr. Norman Campbell",male,27,1,0,113806,53.1,E8,S +726,0,3,"Oreskovic, Mr. Luka",male,20,0,0,315094,8.6625,,S +727,1,2,"Renouf, Mrs. Peter Henry (Lillian Jefferys)",female,30,3,0,31027,21,,S +728,1,3,"Mannion, Miss. Margareth",female,,0,0,36866,7.7375,,Q +729,0,2,"Bryhl, Mr. Kurt Arnold Gottfrid",male,25,1,0,236853,26,,S +730,0,3,"Ilmakangas, Miss. Pieta Sofia",female,25,1,0,STON/O2. 3101271,7.925,,S +731,1,1,"Allen, Miss. Elisabeth Walton",female,29,0,0,24160,211.3375,B5,S +732,0,3,"Hassan, Mr. Houssein G N",male,11,0,0,2699,18.7875,,C +733,0,2,"Knight, Mr. Robert J",male,,0,0,239855,0,,S +734,0,2,"Berriman, Mr. William John",male,23,0,0,28425,13,,S +735,0,2,"Troupiansky, Mr. Moses Aaron",male,23,0,0,233639,13,,S +736,0,3,"Williams, Mr. Leslie",male,28.5,0,0,54636,16.1,,S +737,0,3,"Ford, Mrs. Edward (Margaret Ann Watson)",female,48,1,3,W./C. 6608,34.375,,S +738,1,1,"Lesurer, Mr. Gustave J",male,35,0,0,PC 17755,512.3292,B101,C +739,0,3,"Ivanoff, Mr. Kanio",male,,0,0,349201,7.8958,,S +740,0,3,"Nankoff, Mr. Minko",male,,0,0,349218,7.8958,,S +741,1,1,"Hawksford, Mr. Walter James",male,,0,0,16988,30,D45,S +742,0,1,"Cavendish, Mr. Tyrell William",male,36,1,0,19877,78.85,C46,S +743,1,1,"Ryerson, Miss. Susan Parker ""Suzette""",female,21,2,2,PC 17608,262.375,B57 B59 B63 B66,C +744,0,3,"McNamee, Mr. Neal",male,24,1,0,376566,16.1,,S +745,1,3,"Stranden, Mr. Juho",male,31,0,0,STON/O 2. 3101288,7.925,,S +746,0,1,"Crosby, Capt. Edward Gifford",male,70,1,1,WE/P 5735,71,B22,S +747,0,3,"Abbott, Mr. Rossmore Edward",male,16,1,1,C.A. 2673,20.25,,S +748,1,2,"Sinkkonen, Miss. Anna",female,30,0,0,250648,13,,S +749,0,1,"Marvin, Mr. Daniel Warner",male,19,1,0,113773,53.1,D30,S +750,0,3,"Connaghton, Mr. Michael",male,31,0,0,335097,7.75,,Q +751,1,2,"Wells, Miss. Joan",female,4,1,1,29103,23,,S +752,1,3,"Moor, Master. Meier",male,6,0,1,392096,12.475,E121,S +753,0,3,"Vande Velde, Mr. Johannes Joseph",male,33,0,0,345780,9.5,,S +754,0,3,"Jonkoff, Mr. Lalio",male,23,0,0,349204,7.8958,,S +755,1,2,"Herman, Mrs. Samuel (Jane Laver)",female,48,1,2,220845,65,,S +756,1,2,"Hamalainen, Master. Viljo",male,0.67,1,1,250649,14.5,,S +757,0,3,"Carlsson, Mr. August Sigfrid",male,28,0,0,350042,7.7958,,S +758,0,2,"Bailey, Mr. Percy Andrew",male,18,0,0,29108,11.5,,S +759,0,3,"Theobald, Mr. Thomas Leonard",male,34,0,0,363294,8.05,,S +760,1,1,"Rothes, the Countess. of (Lucy Noel Martha Dyer-Edwards)",female,33,0,0,110152,86.5,B77,S +761,0,3,"Garfirth, Mr. John",male,,0,0,358585,14.5,,S +762,0,3,"Nirva, Mr. Iisakki Antino Aijo",male,41,0,0,SOTON/O2 3101272,7.125,,S +763,1,3,"Barah, Mr. Hanna Assi",male,20,0,0,2663,7.2292,,C +764,1,1,"Carter, Mrs. William Ernest (Lucile Polk)",female,36,1,2,113760,120,B96 B98,S +765,0,3,"Eklund, Mr. Hans Linus",male,16,0,0,347074,7.775,,S +766,1,1,"Hogeboom, Mrs. John C (Anna Andrews)",female,51,1,0,13502,77.9583,D11,S +767,0,1,"Brewe, Dr. Arthur Jackson",male,,0,0,112379,39.6,,C +768,0,3,"Mangan, Miss. Mary",female,30.5,0,0,364850,7.75,,Q +769,0,3,"Moran, Mr. Daniel J",male,,1,0,371110,24.15,,Q +770,0,3,"Gronnestad, Mr. Daniel Danielsen",male,32,0,0,8471,8.3625,,S +771,0,3,"Lievens, Mr. Rene Aime",male,24,0,0,345781,9.5,,S +772,0,3,"Jensen, Mr. Niels Peder",male,48,0,0,350047,7.8542,,S +773,0,2,"Mack, Mrs. (Mary)",female,57,0,0,S.O./P.P. 3,10.5,E77,S +774,0,3,"Elias, Mr. Dibo",male,,0,0,2674,7.225,,C +775,1,2,"Hocking, Mrs. Elizabeth (Eliza Needs)",female,54,1,3,29105,23,,S +776,0,3,"Myhrman, Mr. Pehr Fabian Oliver Malkolm",male,18,0,0,347078,7.75,,S +777,0,3,"Tobin, Mr. Roger",male,,0,0,383121,7.75,F38,Q +778,1,3,"Emanuel, Miss. Virginia Ethel",female,5,0,0,364516,12.475,,S +779,0,3,"Kilgannon, Mr. Thomas J",male,,0,0,36865,7.7375,,Q +780,1,1,"Robert, Mrs. Edward Scott (Elisabeth Walton McMillan)",female,43,0,1,24160,211.3375,B3,S +781,1,3,"Ayoub, Miss. Banoura",female,13,0,0,2687,7.2292,,C +782,1,1,"Dick, Mrs. Albert Adrian (Vera Gillespie)",female,17,1,0,17474,57,B20,S +783,0,1,"Long, Mr. Milton Clyde",male,29,0,0,113501,30,D6,S +784,0,3,"Johnston, Mr. Andrew G",male,,1,2,W./C. 6607,23.45,,S +785,0,3,"Ali, Mr. William",male,25,0,0,SOTON/O.Q. 3101312,7.05,,S +786,0,3,"Harmer, Mr. Abraham (David Lishin)",male,25,0,0,374887,7.25,,S +787,1,3,"Sjoblom, Miss. Anna Sofia",female,18,0,0,3101265,7.4958,,S +788,0,3,"Rice, Master. George Hugh",male,8,4,1,382652,29.125,,Q +789,1,3,"Dean, Master. Bertram Vere",male,1,1,2,C.A. 2315,20.575,,S +790,0,1,"Guggenheim, Mr. Benjamin",male,46,0,0,PC 17593,79.2,B82 B84,C +791,0,3,"Keane, Mr. Andrew ""Andy""",male,,0,0,12460,7.75,,Q +792,0,2,"Gaskell, Mr. Alfred",male,16,0,0,239865,26,,S +793,0,3,"Sage, Miss. Stella Anna",female,,8,2,CA. 2343,69.55,,S +794,0,1,"Hoyt, Mr. William Fisher",male,,0,0,PC 17600,30.6958,,C +795,0,3,"Dantcheff, Mr. Ristiu",male,25,0,0,349203,7.8958,,S +796,0,2,"Otter, Mr. Richard",male,39,0,0,28213,13,,S +797,1,1,"Leader, Dr. Alice (Farnham)",female,49,0,0,17465,25.9292,D17,S +798,1,3,"Osman, Mrs. Mara",female,31,0,0,349244,8.6833,,S +799,0,3,"Ibrahim Shawah, Mr. Yousseff",male,30,0,0,2685,7.2292,,C +800,0,3,"Van Impe, Mrs. Jean Baptiste (Rosalie Paula Govaert)",female,30,1,1,345773,24.15,,S +801,0,2,"Ponesell, Mr. Martin",male,34,0,0,250647,13,,S +802,1,2,"Collyer, Mrs. Harvey (Charlotte Annie Tate)",female,31,1,1,C.A. 31921,26.25,,S +803,1,1,"Carter, Master. William Thornton II",male,11,1,2,113760,120,B96 B98,S +804,1,3,"Thomas, Master. Assad Alexander",male,0.42,0,1,2625,8.5167,,C +805,1,3,"Hedman, Mr. Oskar Arvid",male,27,0,0,347089,6.975,,S +806,0,3,"Johansson, Mr. Karl Johan",male,31,0,0,347063,7.775,,S +807,0,1,"Andrews, Mr. Thomas Jr",male,39,0,0,112050,0,A36,S +808,0,3,"Pettersson, Miss. Ellen Natalia",female,18,0,0,347087,7.775,,S +809,0,2,"Meyer, Mr. August",male,39,0,0,248723,13,,S +810,1,1,"Chambers, Mrs. Norman Campbell (Bertha Griggs)",female,33,1,0,113806,53.1,E8,S +811,0,3,"Alexander, Mr. William",male,26,0,0,3474,7.8875,,S +812,0,3,"Lester, Mr. James",male,39,0,0,A/4 48871,24.15,,S +813,0,2,"Slemen, Mr. Richard James",male,35,0,0,28206,10.5,,S +814,0,3,"Andersson, Miss. Ebba Iris Alfrida",female,6,4,2,347082,31.275,,S +815,0,3,"Tomlin, Mr. Ernest Portage",male,30.5,0,0,364499,8.05,,S +816,0,1,"Fry, Mr. Richard",male,,0,0,112058,0,B102,S +817,0,3,"Heininen, Miss. Wendla Maria",female,23,0,0,STON/O2. 3101290,7.925,,S +818,0,2,"Mallet, Mr. Albert",male,31,1,1,S.C./PARIS 2079,37.0042,,C +819,0,3,"Holm, Mr. John Fredrik Alexander",male,43,0,0,C 7075,6.45,,S +820,0,3,"Skoog, Master. Karl Thorsten",male,10,3,2,347088,27.9,,S +821,1,1,"Hays, Mrs. Charles Melville (Clara Jennings Gregg)",female,52,1,1,12749,93.5,B69,S +822,1,3,"Lulic, Mr. Nikola",male,27,0,0,315098,8.6625,,S +823,0,1,"Reuchlin, Jonkheer. John George",male,38,0,0,19972,0,,S +824,1,3,"Moor, Mrs. (Beila)",female,27,0,1,392096,12.475,E121,S +825,0,3,"Panula, Master. Urho Abraham",male,2,4,1,3101295,39.6875,,S +826,0,3,"Flynn, Mr. John",male,,0,0,368323,6.95,,Q +827,0,3,"Lam, Mr. Len",male,,0,0,1601,56.4958,,S +828,1,2,"Mallet, Master. Andre",male,1,0,2,S.C./PARIS 2079,37.0042,,C +829,1,3,"McCormack, Mr. Thomas Joseph",male,,0,0,367228,7.75,,Q +830,1,1,"Stone, Mrs. George Nelson (Martha Evelyn)",female,62,0,0,113572,80,B28, +831,1,3,"Yasbeck, Mrs. Antoni (Selini Alexander)",female,15,1,0,2659,14.4542,,C +832,1,2,"Richards, Master. George Sibley",male,0.83,1,1,29106,18.75,,S +833,0,3,"Saad, Mr. Amin",male,,0,0,2671,7.2292,,C +834,0,3,"Augustsson, Mr. Albert",male,23,0,0,347468,7.8542,,S +835,0,3,"Allum, Mr. Owen George",male,18,0,0,2223,8.3,,S +836,1,1,"Compton, Miss. Sara Rebecca",female,39,1,1,PC 17756,83.1583,E49,C +837,0,3,"Pasic, Mr. Jakob",male,21,0,0,315097,8.6625,,S +838,0,3,"Sirota, Mr. Maurice",male,,0,0,392092,8.05,,S +839,1,3,"Chip, Mr. Chang",male,32,0,0,1601,56.4958,,S +840,1,1,"Marechal, Mr. Pierre",male,,0,0,11774,29.7,C47,C +841,0,3,"Alhomaki, Mr. Ilmari Rudolf",male,20,0,0,SOTON/O2 3101287,7.925,,S +842,0,2,"Mudd, Mr. Thomas Charles",male,16,0,0,S.O./P.P. 3,10.5,,S +843,1,1,"Serepeca, Miss. Augusta",female,30,0,0,113798,31,,C +844,0,3,"Lemberopolous, Mr. Peter L",male,34.5,0,0,2683,6.4375,,C +845,0,3,"Culumovic, Mr. Jeso",male,17,0,0,315090,8.6625,,S +846,0,3,"Abbing, Mr. Anthony",male,42,0,0,C.A. 5547,7.55,,S +847,0,3,"Sage, Mr. Douglas Bullen",male,,8,2,CA. 2343,69.55,,S +848,0,3,"Markoff, Mr. Marin",male,35,0,0,349213,7.8958,,C +849,0,2,"Harper, Rev. John",male,28,0,1,248727,33,,S +850,1,1,"Goldenberg, Mrs. Samuel L (Edwiga Grabowska)",female,,1,0,17453,89.1042,C92,C +851,0,3,"Andersson, Master. Sigvard Harald Elias",male,4,4,2,347082,31.275,,S +852,0,3,"Svensson, Mr. Johan",male,74,0,0,347060,7.775,,S +853,0,3,"Boulos, Miss. Nourelain",female,9,1,1,2678,15.2458,,C +854,1,1,"Lines, Miss. Mary Conover",female,16,0,1,PC 17592,39.4,D28,S +855,0,2,"Carter, Mrs. Ernest Courtenay (Lilian Hughes)",female,44,1,0,244252,26,,S +856,1,3,"Aks, Mrs. Sam (Leah Rosen)",female,18,0,1,392091,9.35,,S +857,1,1,"Wick, Mrs. George Dennick (Mary Hitchcock)",female,45,1,1,36928,164.8667,,S +858,1,1,"Daly, Mr. Peter Denis ",male,51,0,0,113055,26.55,E17,S +859,1,3,"Baclini, Mrs. Solomon (Latifa Qurban)",female,24,0,3,2666,19.2583,,C +860,0,3,"Razi, Mr. Raihed",male,,0,0,2629,7.2292,,C +861,0,3,"Hansen, Mr. Claus Peter",male,41,2,0,350026,14.1083,,S +862,0,2,"Giles, Mr. Frederick Edward",male,21,1,0,28134,11.5,,S +863,1,1,"Swift, Mrs. Frederick Joel (Margaret Welles Barron)",female,48,0,0,17466,25.9292,D17,S +864,0,3,"Sage, Miss. Dorothy Edith ""Dolly""",female,,8,2,CA. 2343,69.55,,S +865,0,2,"Gill, Mr. John William",male,24,0,0,233866,13,,S +866,1,2,"Bystrom, Mrs. (Karolina)",female,42,0,0,236852,13,,S +867,1,2,"Duran y More, Miss. Asuncion",female,27,1,0,SC/PARIS 2149,13.8583,,C +868,0,1,"Roebling, Mr. Washington Augustus II",male,31,0,0,PC 17590,50.4958,A24,S +869,0,3,"van Melkebeke, Mr. Philemon",male,,0,0,345777,9.5,,S +870,1,3,"Johnson, Master. Harold Theodor",male,4,1,1,347742,11.1333,,S +871,0,3,"Balkic, Mr. Cerin",male,26,0,0,349248,7.8958,,S +872,1,1,"Beckwith, Mrs. Richard Leonard (Sallie Monypeny)",female,47,1,1,11751,52.5542,D35,S +873,0,1,"Carlsson, Mr. Frans Olof",male,33,0,0,695,5,B51 B53 B55,S +874,0,3,"Vander Cruyssen, Mr. Victor",male,47,0,0,345765,9,,S +875,1,2,"Abelson, Mrs. Samuel (Hannah Wizosky)",female,28,1,0,P/PP 3381,24,,C +876,1,3,"Najib, Miss. Adele Kiamie ""Jane""",female,15,0,0,2667,7.225,,C +877,0,3,"Gustafsson, Mr. Alfred Ossian",male,20,0,0,7534,9.8458,,S +878,0,3,"Petroff, Mr. Nedelio",male,19,0,0,349212,7.8958,,S +879,0,3,"Laleff, Mr. Kristo",male,,0,0,349217,7.8958,,S +880,1,1,"Potter, Mrs. Thomas Jr (Lily Alexenia Wilson)",female,56,0,1,11767,83.1583,C50,C +881,1,2,"Shelley, Mrs. William (Imanita Parrish Hall)",female,25,0,1,230433,26,,S +882,0,3,"Markun, Mr. Johann",male,33,0,0,349257,7.8958,,S +883,0,3,"Dahlberg, Miss. Gerda Ulrika",female,22,0,0,7552,10.5167,,S +884,0,2,"Banfield, Mr. Frederick James",male,28,0,0,C.A./SOTON 34068,10.5,,S +885,0,3,"Sutehall, Mr. Henry Jr",male,25,0,0,SOTON/OQ 392076,7.05,,S +886,0,3,"Rice, Mrs. William (Margaret Norton)",female,39,0,5,382652,29.125,,Q +887,0,2,"Montvila, Rev. Juozas",male,27,0,0,211536,13,,S +888,1,1,"Graham, Miss. Margaret Edith",female,19,0,0,112053,30,B42,S +889,0,3,"Johnston, Miss. Catherine Helen ""Carrie""",female,,1,2,W./C. 6607,23.45,,S +890,1,1,"Behr, Mr. Karl Howell",male,26,0,0,111369,30,C148,C +891,0,3,"Dooley, Mr. Patrick",male,32,0,0,370376,7.75,,Q diff --git a/лр7/Решающие деревья.docx b/лр7/Решающие деревья.docx new file mode 100644 index 0000000..f4f11e5 Binary files /dev/null and b/лр7/Решающие деревья.docx differ diff --git a/лр8/.ipynb_checkpoints/Keras_classification_intro-checkpoint.ipynb b/лр8/.ipynb_checkpoints/Keras_classification_intro-checkpoint.ipynb new file mode 100644 index 0000000..ac06a49 --- /dev/null +++ b/лр8/.ipynb_checkpoints/Keras_classification_intro-checkpoint.ipynb @@ -0,0 +1,1927 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "# Простейшие нейронные сети с Keras\n", + "\n", + "**ВНИМАНИЕ:** Чтобы работать с Keras, у вас уже должен быть установлен хотя бы один из фреймворков — Theano или Tensorflow.\n", + "\n", + "## 1. О данных и бэйзлайнах\n", + "\n", + "В этом задании нам доведётся построить несколько своих первых нейронных сетей для решения задачи классификации. Вам придётся так подобрать число нейронов, чтобы с одной стороны модель была не очень сложной и не переобучалась, а с другой стороны давала бы достаточно хороший прогноз. \n", + "\n", + "Делать всё это мы будем на животных. Ежегодно около 7.6 миллионов бедных животных в США оказываются в приютах. Часть из них находит себе новую семью, часть возвращается к старому (бывает, что питомец потерялся и его нашли на улице), а часть погибает. Ужегодно усыпляется около 2.7 млн. собак и кошек. \n", + "\n", + "Используя датасет с входной информацией (цвет, пол, возраст и т.п.) из одного из приютов, мы попытаемся спрогнозировать что произойдёт с новыми животными, которые попадут в этот приют. Данные, используемые в тетрадке уже были предварительно обработаны и приведены в удобную для построения моделей форму. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import numpy as np\n", + "import pandas as pd\n", + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "\n", + "plt.style.use('ggplot')\n", + "%matplotlib inline" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "(26729, 37)\n", + "(26729,)\n" + ] + }, + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
IsDogAgeHasNameNameLengthNameFreqMixColorColorFreqAsIsColorFreqBaseTabbyColorMixBreed...SexStatus_FlawedSexStatus_IntactSexStatus_UnknownWeekday_0Weekday_1Weekday_2Weekday_3Weekday_4Weekday_5Weekday_6
01365.0170.00015710.0329190.46362401...1000010000
10365.0150.00065500.0080920.01500511...1000000001
21730.0160.00005210.0262930.35752101...1000000010
3021.0070.28587100.0004710.05841801...0100000100
41730.0070.28587100.0238310.07535300...1000000100
\n", + "

5 rows × 37 columns

\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " IsDog Age HasName NameLength NameFreq MixColor ColorFreqAsIs \\\n", + "0 1 365.0 1 7 0.000157 1 0.032919 \n", + "1 0 365.0 1 5 0.000655 0 0.008092 \n", + "2 1 730.0 1 6 0.000052 1 0.026293 \n", + "3 0 21.0 0 7 0.285871 0 0.000471 \n", + "4 1 730.0 0 7 0.285871 0 0.023831 \n", + "\n", + " ColorFreqBase TabbyColor MixBreed ... SexStatus_Flawed \\\n", + "0 0.463624 0 1 ... 1 \n", + "1 0.015005 1 1 ... 1 \n", + "2 0.357521 0 1 ... 1 \n", + "3 0.058418 0 1 ... 0 \n", + "4 0.075353 0 0 ... 1 \n", + "\n", + " SexStatus_Intact SexStatus_Unknown Weekday_0 Weekday_1 Weekday_2 \\\n", + "0 0 0 0 0 1 \n", + "1 0 0 0 0 0 \n", + "2 0 0 0 0 0 \n", + "3 1 0 0 0 0 \n", + "4 0 0 0 0 0 \n", + "\n", + " Weekday_3 Weekday_4 Weekday_5 Weekday_6 \n", + "0 0 0 0 0 \n", + "1 0 0 0 1 \n", + "2 0 0 1 0 \n", + "3 0 1 0 0 \n", + "4 0 1 0 0 \n", + "\n", + "[5 rows x 37 columns]" + ] + }, + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "X = pd.read_csv('X_cat.csv', sep = '\\t', index_col=0)\n", + "outcome = pd.read_csv('y_cat.csv', sep = '\\t', index_col=0, header=None)[1].values\n", + "print(X.shape)\n", + "print(outcome.shape)\n", + "X.head()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В датасете находится около 27 тысяч наблюдений и 39 регрессоров. Посмотрим на то как выглядит распределение того, что произошло со зверятами по особям." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "Text(0.5, 0, 'Outcome Type')" + ] + }, + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "plt.figure(figsize=(8,6))\n", + "plt.hist(outcome)\n", + "plt.xticks(rotation=0)\n", + "plt.ylabel('Count', fontsize=14)\n", + "plt.xlabel('Outcome Type', fontsize=14)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Видим, что классы несбалансированы. Попробуем оставит четыре класса и объединить класс умерших животных с классом животных, которых усыпили. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "outcome[outcome == 'Died'] = 'Euthanasia'" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Закодируем классы." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([2, 1, 0, ..., 0, 3, 3])" + ] + }, + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "from sklearn.preprocessing import LabelEncoder\n", + "le = LabelEncoder()\n", + "y = le.fit_transform(outcome)\n", + "y" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "26729" + ] + }, + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "len(y)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "(26729, 37)" + ] + }, + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "X.shape" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Построим ещё несколько красивых картинок, описывающих как класс животного зависит от его параметров. Раскрасим котов и собак в разные цвета. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABT8AAAsYCAYAAAA+pt3pAAAAOXRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjguNCwgaHR0cHM6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy8fJSN1AAAACXBIWXMAAA9hAAAPYQGoP6dpAAEAAElEQVR4nOyddYAVVd/HP3O7tztYukNClFBJURQFJSQEEUUQTLALRQWURhQUJVVEAZVQuqSkO5ddlu263ffO+8fVxXV3fcAH4+Gdzz+wd+bOPfObmTPnfM8vBFEURSQkJCQkJCQkJCQkJCQkJCQkJCQkrjNk/3QDJCQkJCQkJCQkJCQkJCQkJCQkJCT+CiTxU0JCQkJCQkJCQkJCQkJCQkJCQuK6RBI/JSQkJCQkJCQkJCQkJCQkJCQkJK5LJPFTQkJCQkJCQkJCQkJCQkJCQkJC4rpEEj8lJCQkJCQkJCQkJCQkJCQkJCQkrksk8VNCQkJCQkJCQkJCQkJCQkJCQkLiukQSPyUkJCQkJCQkJCQkJCQkJCQkJCSuSyTxU0JCQkJCQkJCQkJCQkJCQkJCQuK6RBI/JSQkJCQkJCQkJCQkJCQkJCQkJK5LJPFTQkJCQkJCQkJCQkJCQkJCQkJC4rpE8U834P8rpaWl+P3+f7oZxMTEUFhY+E8341+BZIsQkh1C/JvsoFAoiIiI+Keb8Zch9Yf/LiQ7hJDscJl/iy2kvvDv4d9yvf8NSLYIIdkhxL/JDtdzf/hv6Qvh33XN/0kkO4SQ7HCZf4strqYvlMTPfwi/34/P5/tH2yAIQllbRFH8R9vyTyPZIoRkhxCSHf5epP7w34NkhxCSHS4j2eLvQ+oL/11Itggh2SGEZIe/j39DXwjSNf8VyQ4hJDtc5n/VFlLYu4SEhISEhISEhISEhISEhISEhMR1iSR+SkhISEhISEhISEhISEhISEhISFyXSOKnhISEhISEhISEhISEhISEhISExHWJJH5KSEhISEhISEhISEhISEhISEhIXJdIBY8kJCTKcerUKV545iXOnjwLCFSvXY1nXniaevXq/dNN+8vx+/18vvgLli76iqBPBLnIff16MmjIINRq9T/dvP+3BAIBNm7YyMwpsyi1nEOh9OP1K5HLtThtPmRyO4GAF38wiOhXolbraNCkJQ8//DDNmjVj8vtvc+TwTny+IMkp1QkElZw9cxqfx4NKY6BZs4bUq9+EgQMH8emn81izagFOhxV/IEAwKCCKAdQqAVEUsVjBaIrEqJORc9GNUq5Fq9cRkxBNqfkihUUlEBTxegT8PgGjScaNN93ICy+Po1atWv+1LXJyclj21adczDyNw+HBajWjUcuoUbMhAx8cjUqlIj09HZvNxumTZ8jPy6NO/Tq4ncWYzXlUq96QHj16o9PpCAaD/LD2B5Yt+ZrMzIu4ffloNH7UGg3tb72TNm274PP5qFmzZrm2nzt3jtOnT2MymbjppptQKpV/2GZRFFm//kd+3rsZrdbIvT37U6NGjf/KDsFgkB07tvPl5x9x+vQJlAo/Op0am82F1xtEEOX4vOHc1rkjdscFLl28gD8ATZrdRo0aNTl39hTZl04jE0L7I6hRqWQkJibTu+8ImjVrBoDZbKaoqIioqChcLhdKpZLo6Giys7PZt28fMpkMg8FAYWEhe/esZ9/PP+F0OtHr5ISHm4iNTaVRkw6YwiLwej0YDEZKS3NxuyzUqt2Ubt3uQqVS/Ve2SE9P58CBA+zY8hNnTp+lIC8fvy+IKcxI1zu7ckuHdthsNhQKBadO7sPhcNKx091ER0fz5utvcuH8GTw+DwajjPCISOrVa4nVUkR4uIZadZrSrFlL/H4/q1evZsP6NRzct5/iPAcIAnGJ8bTv2JYD+7fg8xZTVOhHEI0kJCbSsEkDjh88SX5uHh6vA214ELngRSSAQg5qtZG0tGp07/Eg3bvf+x/vI4mKlJSU4Pf7iY6ORiar2p/h3LlzfDZvMjnZJxEEiIquzkMPj6VBgwZX9XsFBQXMmjGLrRu3oZSrCI8MJ7WmCa/HSnR0HPf3GU6jRo04evQoq1ctxumw0ajxzdzd4360Wu1/e7oSEn8b+fn5LP9mIXm5F0hMqkmv+x4kNjb2vz5uMBhky5YtzPvwM6xmC0kpSYx8agRNmjS5Bq3+/43X6+XHH1fz0/a1XMzMQRSNtLqpFb169SItLQ0IjSdXrljK6u8XIhPceP0KOnTqRb9+D1XZRwUCAVas+JoVyxfgcLho0aINj496FpPJVGHfgwcP8sPqH9Hrddx+5+3UrVsXAJfLxZYtW9i1awceVwnJKanc2b0PNWvWvOZ2uHjxIqu+/xKbtZigqOPQ/p3YrBaiY2rw0muvUa9ePdatW8+cGXOxltgQ5NCh6208Nmo4JpOJnTt3kpebR0pqCjfeeOMfvlsk/hir1co33yzmyMEdqDU67ug+gPbtb/3LbSqKIocPH+bY0eOER4TRqVMntFotTqeTGdMns2nDUtwuNzK5ngEPjmLYsGGUlJQwb86n7Ny+C5VKSfvO7Tl/8jynT57BbrdjDDcSHhlGcVEubrcNpx3CDBFYrVY0eg0pKSm063Azx49toaQ4B4vVR/Wazbjzznvo3LkzKpWK48ePM2XCNDLPZ+Jw2Qn4gxgNRjQ6DT3uuwtTmImVy77D4/HQus2NDHvsYWJiYq6pbQTxf6k803VEYWHhP17FThAEEhISyM3N/Z+q0vVXINkixJZNWxg3djyReSkYhNBL3SHaKIjO4KV3n6Pbnd3+4Rb+dfh8Ph7sN5jSQy6i3UnIBTlBMUCRKhdNA5EvvvkcjUbzj7RNqVRe887/38Qf9Ydms5n77u6NM68EbWwpJaUQFQX33KHHaBJYtc7OhYwg7mITarQ4sSFDjkIu4pE50Jq81KulQakQ8HiDnDnvpXZ1FW1aadi130PPOwzUq6Ni514XS76x0b2LnmdHRBAbLWfXzy5emVDMrW20vDA6khJzgJmfWPjmewdeD6g1IvYSLQqfBo/cgT7cR+uWCpwuyLjox2QUsNhEbPYASiXc2f1+Xn9jSlmFxKtl4fzZ7Ny+kCceFmlYV0l6po/Zn1moUU3JTS3UPDLaiToQjcKuxWPIQRftoHN7PSIiW3Y6aNtaTVGxyJkLfiIjjBw77CHWVx2dX0+g5jHeHWeg6206RBG+/cHB65NKSKumJDsnQDAop0btGygqKqJ2NTs+l40jR4PkFfmJTjDwwAOP4nWDucRCk+aNub3b7SgUCr7/fiWTJ42lx+1q7r1Dj80eZOYnForMCSz5cg16vf6q7eB0Onl8RF9spacxW72880o03TvpkcsFzqZ7GDw6n5w8P0qlQFSknIgwOR5PEK9PpLA4gMMpIjgMqNUymreASePD2LHbydzFVt55MYrPlrrZe0hEJggEg14Q/dgdPjRaAZdLBFHk10uo1crw+US8ngAmkxyfT2DMyAgS4uRMm+mmIB+KLX5QeHn1OSN+v8CKtXbq11ZRq7qGr1erGfP8ZFq3bnPVdjh27BjvTXiWC+eycDm9uLxePHY1UWIiYUTgjk4HvZ02N6qJCJOzfY+T/IIgNgsIKFAqBCKjgngDfqwWgaBfhsKnJ9qfhl1eDFG5CALYzSq8HhlxQhIKlJQIuXiCXuRqP25vEKWoBgR8eNCgow5NOMtRIoRoUsU6KAQlPtFLpnAauy6LDreoSasucuqcl5x8P/feEcnOgynMmv3lf+xj/z/3hb9lw4a1fDxnEj5PAS6XF68XGjZpy/i3ZyCXy/ny86Xs27Ufp8vBpZxMTMYcPpkaScO6oUW8s+lenn87yL29X6Zr17vLHbuy8ZDf72fsU8+xedU2In1xeFQWvJpiPEEP8z6I5LY2Oi5m+/hgvsju/T7a3ahiSB+RiHA5W3YGmP+VjOdenEaLFjdee6P9AaIolutv/X4/69evZfPG5QQCfm68qQs9evSuUvS4nsaGPp+PL7+Yz/p1S1HKvXh9ctrf0oOBDw5Hp9OV7ef3+9mw4QfW/bAUn89D85a3cf/9g6hbt+51YYcr4dN5M9i78wseezBI3ZoKTp718eECGbd0HMLzL7z5p+3g9/sZOvBh8g6VEGlLRC1ocIg2SiKyua1nO15769WrOt713B9e7Tz52LGjjHv9Me7t6uSOjhrM1iDTP7Kxf48cR6mWGs2qMeezD3lz3FO0aXaWRwao0etC7+9l37lZsDyKaTOWsGHdBlZ9u4pTpw6gM3pxOnyIYgC/W0EkcSicEXiUFgoDxbw47iW63XEnJ0+e5MKFC7w/fgo4ZaiDWhzYkatk1GtSm1Y3teKrRcswWCNRiWr84Xmooi3UbWhEY2jG+Hdmo1D89/5owWCQt8Y9g928l4f6+omJkrN1p4svV9oYMSSMnByRjxfbQUxEZdETY01FJagRRZFSWSEFURmolWq01jAEuxzR5Mcf6eLt99/i5jY3V9oXiqLIsWPHKC0txWQycXD/QZwOFze1bU3z5s3L9b8ZGRnM/2Qhudm51KlXmweHDvrL799AIMDu3bspLi6mZs2aNGzY8L863tW8E/bu3cXU959h5INBOrVXYbUHWfR1kJ0Hopkx63OMRuN/1ZaqSE9PZ9Sw0fjyQWHW4hVc5KsuoQ1XIwgFPPVoGEP7m/hihY0vVthwuQIUl4iAgDygQe9IwmNTU0QetWiESYggKAbJJ4tLqhO88aqWhnXV/Ljey/erfRhymmKmECslBPGjMDpRKmQYAzEorLG4BDul6ly0Jhm+UhU1fY3I5gIyZKRSB5WgJigGySOTS6TThJtRo8UsK8Qck8vrk16jU+eOf3jOV9MXSuLnP4Qkfv67kGwBHo+Hru27kZLdELkgL7ctKAbJTDjKD9vWlBskX0/Mnvkhq6ZuIMabXGFbsSKXtg8358VXX/gHWnZ9D3Dhj/vD++7ujfmAmxzdIZQKBQ/1NzLhtYhyA6p1WxwMf7YQuVygejU5Oq1AVo4fjxvkCpEPJ8XRppWGrGw/0+aaOX7Kg04nY/EH8Xh9IiajwLNvFHHLTVp6dS8/GAkERPo+msv4F6KpVzvkoffDJgefLLHw+NBwJkyxsXdvAPwq5HJQmGzUq62g2BygYT01ndrrKCzy8+VKO8Wlfu7tOYBXX5tw1Tbavn0LG1Y/z0cTNRXE03HvF7P4Sxdx2e3RCybywg/w4OMOnhlpLNtXFEXenVHK2fNePp0eR6e7i/Dsb4UOAzkpG9m1MRqTsfxzX1jkp3PvbB4dEEaH9loCQRj1QiEXziiJcdbB4I3Fh5dLsrPYFAVEy6MJc1XDr/fijrTQb/B9LFs6mR+/TCA5sbxX3+KvbUyYAT9u3ItcXv53/xPPjx1G+tnN5Ob7WTw7np0/u9m03YlMLnAm3YPHHSQtVc1n0+OIipDz6Jh8IsLk9O5hQC4T+O5HO1t2OrFYIFyvQmMIoFSKdGqvY/6XFhrUUWOzBxFFaHeTlt373LS/ScP23W4e6meiWSM1GVk+ZnxixmiQcfCIB4UCqqUoGTMygg2bfKxeaiDa0hC1oEEURYpluZRGHWX7j9EkJSiY/GEJXi888Ug49z7k4p1Jy0lJSbliG5w7d45xrw5E9BWTkeWhMF+J6FNiIgp5TD7NmsmIiZbx4cQ4lMrL98uaDQ4eeaKEmNKmGAjHrSzFHnWGNu2DbN+oIqWkDdmx23lwiIyRD4Ux5zM7i2aFkeRsUu6+s1DMBf1uRg7XsvhLFwqZnJppSqxOL1l5HpSCAjVaFCVJRDprIUNGKQVkk4HfUED/3loys/2UmgPkFwaQCwLNWnVh8pS5f3je/5/7wl/55uvFLPrsbfKy/dSpoWJAPzW9uhtYtcHOKxMcBF0xhJfGYfJH4sGNudouDmxKRKcr72ni9YrcdGcOAx58iX4PPFj2HFY2Hnr68Wc4+X0Gco0LVbVMRg7XUrO6gj37vMz7wszUt6LpcmtoIWPa3FLkMoEB9xnZfcCNTIAmDdTcM8SKWpWG1wudu3Zm6LChGAyGa25Dp9PJ9MkzWLd6A6JPRFCGvJoGDhnAKy89yt2dHfTtIUelFPh+vY8FyxSMG/8JdetWjG65XsaGPp+PUSP70b3DRYb00aFSCQQCIsvXuPj4i0g+nPMNer2ekpISRj/el+4d7QzoJUenlfHjZg+z5suYNPlzqlWr8T9thyth/fo17N32JjPGq8v1eaIoMuIFD/f1/4gmTW74U3aY9M57bP1kD9HepArbsk1neX7aM3Tp2vmKj3c994dXOk92u90snL+IpV9MZPt3CURGlB9PfLXCwduvqNGV1CA//hxPPe7niWHl5zEOZ5ABwwvYuDGIWtQRSSxCeDGpDWw8PcJEfKyCTdvdfLbAjSmnBaZgNB7RxQG2olVqCA/E4Q36sFCE1ugnOt6HNxBA9MtwuAP4i6JpHGxT7n5yijas1Xfx1BMmDp/vwAsvXv248LeYzWaeHD2I29tn8cxj4eW22R1B7huayxtjI1m4xMUX3zhQCmrCtCrUrmjivXVwYOMCJ2jMzeXmgH7RR0bUMR564kFatmxJ3bp1yxaLNm36kU/mvEvLpl6iwt1s+8nF2RMy3AWRuBV2BDU8+MhAzOYLrFq5maBFQ5pYDw167IKFi4qTGGN8mMLVtGnXhcdHvUBUVNR/ZYff8sMP37Lgs/fo3M5PSoKf/UdVnDxv5LU3PqgQieX1etm9ezd2u5369etTvXr1So95pe+EkpISRo3ozvcLlOh/9+79aa+HDxbXYcq0BUBItD5y5AhWq5VatWqRmJj4p8/ZbDZz7+29iLtUCyUqznKUQrIBiI4R+XZJDE0bquk3PJe8S3IK8mSUlgjojH6GDtby3BNGNm538eJbJWjTWxIWiC93fKdoQ958Dz98E8WMT8z8sNmJwx7kwjk5ClcE8WIamZymMa1RC5cXFUVR5Bh78OLBh49wIqknNK9oN7GQS5wnijiUqAgnhktxJ/l2w3IiIyOrPG9J/PwfQBI//11ItoAVy1cy97mFxLorn4AXKi/Rf1xPBj448G9u2d9Dl/a3E59eB5lQMRRBFEWyUo6zadeGP+21999wPQ9woer+MDMzkzvb3o2gt+F1KKlZN8iBTUmVXoOX3y3ix80OvpyTwNGTHuYstJCapMAfgJy8ACs+S0CrDV3bRrdmIA8qsdlArvIhCgFMRgUHNlQrd0xRFNm6y8VHCyykZ/ro0VXP0P5hJMYr6NrnEukXAqh8YWiLqhMZSMaJjdOy/STVsbNifiI1ql0W/AIBkX7Dczl11sPYF2fTtWv3q7LRY4/05OOJhWg0MpZ8Y+XgUQ9Gg4zePYw0qa+k6W3Z6G2pKEoT0DQ7SJfOSrxekTY3arn9Nh1yechmXfpkcVtbHZ9M01LHczNFykyGvJzF6EcrX4F+8c0SvvkoBm2UE0OCmcJ8GakFtyEXynsplCqyMd1wguJiEU92AoKpFLu8hNfHRDK0f1ilx27TLYcHhrxN7z69r9gORUVF9L2/DX6fG7VajtEg44bGal4YHcF3P9oZ934R0ZFK9q1LRauV0X9ELiMGh9P+psuDsN37Xbw+qZiPJ8eRmhy6Rl6vyNQ5pXz2hZUwE9Svo2bCK9EMHl3A+BcimfSBmc8/jC8nJAKMeaOQLT85MOjlaDQCbz4fzdABAknmih5uDtGG/qa9/LgiGoA7Hsjm63kJHDvlZfGq9rz8yntXbIdnnhpEoxoHmTXXhceiISoYmky7o9P5dFYEE2eV8sOXSWXXHWDzT04mzSolPkZOVJiaffv9FGcZiCxqQn78Lpq3gIN7lHz8iZJ2rXUcP+XmrgcKMam1gAC2MMJK6qFCQykFFCgyia1fyIBeBp4YFoFCEfqtktIAfR/NRaWELrcamDzNjdOsIZp4dBgwm87QtpOXd16KIjVZicMZ5LMvrEycWcrUGUto165dlef9/7Uv/JVDhw7Rp0dvIsV4koI1kaPAocvFHXWB6e8ZeGyUA6OlBoLegejWEvTJGfR8FmNGV/4MLvzKwsSZZsIiqrH489Di5u/HQ/n5+fS7YyBGs4HGd53nk5nlF59criDdHsimbSsNzzwWSWGxn/Z35qMW1Bi98WgVavKETNRGN9VTNKQlKzl1zkNuochjo15myEODr5n9nE4nfe7pC2d0RPrjEAThF6+mAjK1x1i9zECrG8p7FxcW+bn/UYFFn2+skILiehkbfvjBZBLDFjP8wYr3wQ+bXKzf04Wxz49nxKP38cbTuTRtWN4OVluAng+LfPzpuv9qAdzr9bJ27Xcc2LcJq81NbGwtGjdpwm233faXCOF/hqGD7+TL2bZyi4Fer4jFGiAYhBEvx/Lh3BVXfT8EAgE6telC6qVGlY5hvKIH7w3FfLNq2RUf83ruD69knmy1Wrnv7vspLjnLtHcj6dOj8nFMu66FqI7eQrbsPONmFtOv1+X9jp70cN8AM+q82sSISYiIXDLuY8gILy8/XV5ssdoCtL87B8XplmSTTjI1iSAGL24UKJGjINd4mIEjbTzzuJEVa+3MWWAhXK8ic2d1opzlBbci1QWGvXaJ7zZpmfXhuj8VCQOwefM6pk1+AYfNzNFtKZXeX5t3OHj4cQt41ehj7DzyYBgtmqg5n+lj5lwLFy/Iqe/ogFqoGH3hFG2cYD9GlQm/3sP9fe+jbqMarFr+Oss/jUatvjxvOpvu5Y4++Sh8OtRaEZc3QE6Bh7hAGrWExuWOK4oiGcZdPDTSze6DHtIzlXy28EeSkys6oVwt27Zt4NtlLzN/mqbcuC0330//x4NMn7WyLI3F/HkLmD9nAWqLCcEt4I9wE55qZNbcGcTHlxf//tM7IRAIsGH9Bt4d9w6yYAGNGih47mk9LZuVt2vf4V5efH05+/buY8qE6SitWmQeOV6ji5i0SGZ8NO1PpdmY9v50Nsz4ifBALKfCNhAVE6TjbSpEn5zNe2zc3VWH0SAw8wMfyZZWGDCRy0UKySEo+NCYPHz+WRitmmlo27WQ8HO3oRTKvw9yo3YTU7eY4Q+GcV93A6+/Y2Xt/ESiXbVIF08SRiRRQlyFtgXFALuFH1GrobG7Eyqh8nRyP4ubSaEmPrwUkoNJCKfXE3fz7HPPVHneV9MXSjk/JSQkADh57CRqlw6q0PY0XgMnj536exv1N+J3ByoVPiH0shN8Mrxer5T7829k586diBo7cZ6a2E05DBukrFJ8HvqAiU3bnUycWcrFbD9qlcCu/W6cTpE2rTTcM/gSyfEavlnuQxuIIZXaGFBhU+bjiMig2U3lBzEeT5AHR+dTt6aKd1+OJi5azq79bh55Np/BfU10ukXHIwOV3NxSw5KvMvlswRli89oQrdPzytOqcsIngFwusGR2Ag3aZ/DhrFdp377jVeXA83qLOH7Gy/gpJTwyKIzXx0RRagmw8Csb0z/20bC+nEcftPH8uEwa11HT9TbdL147DqZ+VMqHk2KJi1Hg9cCOXW7C3HVAANFUTKdbq8452a2zhh8Xy4kpvpGTRfuJIbGC8AkQ4U8iO+ss69cauP/hTEYPC2PWJ3J6da96Qtu/j46PPph7VeLn999/TzDoJRCEju207DngYvWPTj7/wodWrsIrqnigpwGtVsaJ0x7CjLJywqcoirzxXgnLPkkoN7lVqQSeHx3JhYs+SkoDHD7uo9dDubzydCRzFll59+WoCsInwDsvRdPqdie1qiux2kVGPV+ETIihWJaDKRCDDKHMXnrBSM4FNbn5fhLiFHS+RceWnS7u7KTjxQm7r9gGwWCQkqLzTP/BRayjPoliTRDAI7pQ18pBpZLRoW1I8A4GRX7a62bDNgeHjnn4el5COS+EPfvdDH54F/qCOuj1Z4irbqdd6ySWr7bx7oxSvvoslla/DNp/PuRm1NhtFFnhoQF6bC4/mZdUPPNY+QliZIScVYsT6do3m+VrrODX0Yw2mIVCbIp8OnQJ8umsyxMKvU7GqIfDqVtLybAnh7Jn/5krtsX/Jy5evEi/e/pTN9CKSCGm7F2tddXCm5XCgGEbiImWMezJbG5sqeJChpWpc8zkFFb9fLdsquHOzjqqVzNz373teXvCxzRvftkbw+1288HMD1DlG3AknmXWe5EV+mCtVsZHk+J4YXwhLW7Lw2c2kuJvjgwZReRR7C0goUaQ1V8lkpJ0uV/cf8RNn6FvUb1GGrfeeus1sdGsqR8gntESHYgvs48gCESKcYhOkUVfnKogfsZEK+hzt5u1a7/nnnvuuybt+Ddw/vx5Pp49j/Rz6eQV/szx7ZULCrd30DBp9ibOnj1LVFhF4RPAZJQzrL+b5cs/Z+DAYVf0+6IokpeXB0B8fDxnzpzmtZcfodttLg7tcmLPDUNptrBR2Ml7cVO46747GPPimH9kgflXgsEgcsGMyRiyQW6+n6dfsHD0MCiCGvxyF66ghdWrV7Nq+WrcLjdtb21DvwH9/qNwVVJSgtJXMXLjV1SCmpy84gqpGiSqZuAD93ExI524JJGed1Q91rjnLhVfHi0hIVidz7/KpV+v0Oc+n8gDQ8wk5d4aEmKEUKSbLtrJS09VFFJMRjlT34pk0LDDOK0yisglk9NoMeDDA0CarT5zPt7HE8MN9OlhpHqqkk8WW8iveQHPkeRy4mKEJ5UP5pzlwcEqDh48+IcLf1Vx6dIlFn76GgGXg05tjVXeO7e11SFTF5CYFuDHL1PKnAHa3qhl0P1GBo8q4NSqQtS+ig4wOsFIUPDy6jt2HHZYsHQe337v4ejW1HLCJ0DtGiomjQvn1FkvLz0VzYnTbtp1K0QV0GITzRiF8LJ9BUEgwXYDW7bu5McViUydU8qoEfez8vsrHw9VxbyP3+ObueoK47aEOAWvPe1i0cIPeHbMOD5f9AWLpnxJqvk3ixJF4Ci0MfD+B/lu3corXvDxer0M6f8QxUdtJNjroxKakXvJxpCfT9C9t5mJ4y6fe6f2fuZ/uoAfvthASkm9y/NPFzjyrfTvNZBvf1xx1YL4+rUbiApUJyNyGy+P0fHYkN9GgIXz5vulzPzAg9uixYOL8xwjgWo05WZkyHFZHDw88Bj9HrLx0lgDbz+TTqyzfFSEWBJNRFgpXyz1MmVaEefS/dTwhCMiYqGY6pTf3yd6ceNEiYpoVSS6GCuqSxXn0kExiICAiQhMRKATjCSLNTkpHmDt9z/8ofh5NUjip4SEBAAJSQn4FAcgUPl2r8xNfGJ85RuvB+QV84P9loAs8F8XJpG4On76aQdafzhEFPPQABkx0VW/siLC5NjsQYb2N3FTCw0fL3AwdaYLTVEiPy9XksVZ9GhJpQ6JwmUPT4M/DH9Bddas2kzhq/6y33htUgkD7jPS4/bLA+pO7XXc1kZL30dzUasEjp308P06B3VqKJk3R8+QkVvQGPwcPq5n+Ro7sdFyBt1vKlvxVakEbrxBi91uY+3a7+jVq+8V28Lp9PPu9FK+W3g5fDUxXsHEV9Ws3uDgtQlFLPvWwdTxMXRqf3mg1qSBmv69TDw4Ko+UJAVvvRhFVnaA937yQQBEr4riUm+Vv1tYHMDnDYU+2RQF1PNXDFP5FZUtnhNnSnnt2Ui+WGFDrZbxRzndZQK4XO4rtgHAdysXEm6SIZfLadpQzaq1PvQlacR6YrElH+Tmxuoye6/f6qTnneUnRIePe2lcX1UhxP9Xnh8dSbd+lwgPF7iQEeC1t23k5AaIMjrp3i1AarKCxDgFKlWon1CpBGpVV7L/iIcWTTTMnBCBTgvLV53myxX7CNersZYo0RfWI8KfiNIVwfkMGwlxCsKMMs6le6CTDp+36mvwe3w+H16vF8FhCgmfv2ChhMfuUWGxBYiJlrNxm5Onn7cjK4nDZTBzYHt54dPvF6mZpuSpp1TMecPDz/sC9O6t5csVVt6aUsLeH1PL7d+qmYZN38Zz18Bsnhhu5Lm3inh+VESlbVSrZXS9VU+DukpeeMVJQdQWHuitZvs+O2+/WtEjAKDLrXqiIos5f/78X1IE4n+d5595Aa3fGBI+f4cXN3Vqy1m/PA6NJnTNWjWD3vfoeerVQpZ+a6PvPRW9oi5mh4T4kUPCiY6wMe29QfiD0Tz+xOucOnmELZuWYdJYEalJ9ZqUTZh/T/06KnJyA8RZmhMRSCoTHqNJ4GL0VlYsiSonfAK0aKJhxrsRvDTuJW7d9NN/Z5xf+HH1OpL89StdxI0U49i4+Vil3+vWQcb7n2y+bsTP9959n9Vf/EhEcTx6ogivr6p08QZCAoRO62Tv3t10ucUDVD7O6dJeyZNvbr0i8fObrxez/OtPqJHqB+BchpxSs5nv5uvp0deBJr0FYMGFHb1oIj4vjQ0LtqNSq3ny2Sf+7GlfMRaLBb/fT2RkeTFfEAQCwdD/8wr8dOlRguliK5J/I9iUikU8O/w56gWbo0HLVztW8dEH7xOXqCYmWoc/oObWDj3pP2AY+/fvJz8/l+TkVBo0aICfqj0ZRVHE4chjQL/bGDz0WW6/vcdfdfrXBZs3b+Tc6XPI5Qrk8gCBgFjlPe7ziwgIyFGE8nb/wrJv7YjZ1cp5oDmw0r5NxYX2QEBk5idmVm9w0LCxgNnix1JYTEx+I8KIRi7I8YguTrAPXUk0S5ZbqFFNxYatTg4c8dC9i46V59OJc14uMidDRs4lOUu+sPLK+D/nWb5k0Qc8NjDAM8+oCQaqFs1FEfQGGR9PjqvQjwuCwEfvxdBq9xkiciuP/lME1Sxc4mHjdzE8MTyMVycWMWehlWdHVBwD3NPNwLS5lzh3RmDPTwpS3E1RoCCHDFyig/q0KBOBNYKWvJxQu596NJxFy7LJzs4mKaliaogrpaCggLgoOwZ95UUUb2ujYcIH2wkEAnz8wSekmBtWuN56wYgzx8RXX3zFkIeHXNHvTnx7Etb9fuJ91cveQTrBiM7cmjVL99PhFgfdOoXETLsDvv9mFdVLmlZwvNELJlyX7CxeuIThIx69qnMXgyIFXKLeDU5GPFQ+fF4QBF4fG8mWLYX4D7TkCDupT3PChMupBrSCnhqu1iz/fC+3tPcTMBaB8zfHF0VyxUv4t8YS46hHmKCngejgImcp4BJweR7tFd2c5SgB/Ogx4saNy29D7vMTFINl512sysQVdY6YOBGPV0RW5MNdEIeOkHBbV2zGgUubr9nCkFS+S0JCAoCe992LI7qkUjd+URSxxxTTt3+ff6Blfw/tbmuDWSiqdJtVLKVpy8bSavzfzOH9Bwn3JdK2o5c+9xjZtstV5b4btju5r7uBm1tqWfyVgxmTVKTkdCLJW588LhJPKiLBcsLnrygEJYnORkz7yA6E8j8dO+UpJ3z+ilwu8OozUZzL8PH86EhmvB1D29ZaJs0qRa3zERUho1tHPR9PjuOxB8NZ/LWNEc/lEwyGnquoMBU793i5mHnyqmzh8ysY+3g4Mhks+97GjI9L+fYHOz6fSPfOemRyAbszSE6en0eezWfk8wWs3uAgEBBJSlBw310G0i96ueUmHTfeoCZPeYYD4jYuWouZ/IGlyt/9ZIkFmymdQv1pkpLkiASr3FeUBVAqBLrcquPcBR8iIivXOqrc/4tvHFSvVnleparIy8tCrRbY9E0yPj8IRQnEemrhSjvAjnVR9L/PQHpmaIIpiiCTlX9mc/L9Fbxyf0taioLUJCWCKMNeqsV2Ko00S1u2zG3I4Aegy72F3DHgEq9OKMLjCdnifKaPia9G88nUOFo319C4vprXx0ay4ZskdCY/W9eFU/v2UxTrzhFUOYmODAmvazY6WLHazt6DHhKS6l6xDdRqNWfOuEgM1i73uQwZDodIw7ohQfzxUR5iMzpgtNbghibqMiHT7gjy+LOlNL2pmE6d3cyY7ieLc3i8Ac5e8DJrnpnRw8Ir5KmCkJdm33uMrPzBQX5hgLSUqm2ZmqwgM8tPvUYBZk8zMGa0CaVSICGu6kWMpg1V7N+//4pt8f8Fr9fLmRNniSGh0u22mFN8PD2qTPj8FUEQmPRqNJ99Yan03f7pF1b63RsSRe+/2wCihx+WiHy9eDTr137Iynky3njegMeUU+FZ+j0+n4ygT8FhcSeHxB0cFLdzTNyLOsxFzbSQoBYMirjdwbK23NFJh9dXcNX2qIqgt+rJkSAICH4lPl9FOzicIkrVP1PQ8Fqzft16fli0kdTi+piESOSCArdTVvYOqozcPDcGgwm7veppod0ZRKP5z9EKH86eRE76LH5YIvLx+wo+fl/Bui+gyy1+nnm1mOJMIxmc/iWfWzQuHBxiBxq7kRVLV+LxeP7UeV8JG9ZvpHvnu+nVoQ99uwykc7uuzJs7r+x+FAQBtSaegiI/Y1+xYrzYspynGkCEEE3NYEOKyEWGHE/UOaa/q2fv2jDWLlGxZlGAWN0Cbu/chJP7xxKrmcihnU8zfNjdqMMUeMXKF/wsQhH391TywxLYuPZtfvzxu7/MDtcDU6eMw+tSoNdBh3Zavlltr3Lfb1Y5CCeKInJISr78HMz9zEVEoJL8imL5PkQURYY+lY/RKOOHL5NY93USe9cns3FNGIobfqa4znpyYnbgx0dDbsRKKW+9X8pPe13062nkk6lx+HxgCz/PxZgt5CVv4mzYJk7oNqFSiVjORXHuzLk/ZYfTpw6SlCgDWzjbdnirTMewYZsTg15G3VqVL27odDKqVQ956f0en+hFjhLLmWRWrgmN6d58Lor1W524XBXHhHK5gNUm8vPKVGILbkSLDiVqatGY2jTmOHsJipe/J3L5+bu9g5Zt27ZdtR1+i8fjwaCvui8TBAGFHI4fP47KoavynRHpiWflsit7Dv1+PxvXbibSW/nibrSlIe9NuzyHWbEWdD5ThRobZb/ti+f7b1Zd0W//lrTaaeSYDjK2ioVpgJGParCoLqFFX074/C1RpQ15f5oLIVh+vJZDBhHEkupsgVYICblaQU9doRlqNIiIOEQrftHHUfaQSm2aCDdTU2hEQ6ElTQK3UJyn4iKhSNJ80xFuHXiBfTsi2bImhl0bYtm5Lo6wVscwK3IBkAty1AENOTk5V22PypDETwkJCQDCw8O5/8Fe5EWcJyBedv8MikHyTOncef/tfyr/yP8KTz/3FI60QqxiabnP7aKV0pRLvPT6i/9Qy/7/Yim1IIYXM2yQkYZ11WTn+jmbXnFg5nIFeWtyCT/97OKr76y8N81JQmkLBEHAQjECoESFiaqTZUeTwPxFLoJBkdPnvLRsWvVEuGlDNTqtwLj3S7hncA5j3yjE4RSJjpKzYVkibrfI2+9b+eY7F6OHhdG0oZoZH5sB2LPXjyyoQqG4uiqPGrWKktIAPQbnUFIapEFdNRcv+bnjgWx+3OwgJkpOZpYfj1fkzeeieG5UBCdOe+g+IIfCIj93ddHjdIjM/szMnfcXk+Jqxg20p6VwK+cOhDN3gbXc74miyPS5pdzQWENKmogvKpMHeqs5Jz9EjpiBU7SFrpFYTE7sDkpqb0BIusA704vpdHchJ48oOLhPxtuTzVzIrHjNvlltJyvbz8CH+1+xDXw+HzLBz5z34lCpBKbMcJLkrU+pPp3XXjQQGSGne2cdK9aEROGO7XUs/MrC6JcKuLN/NncPymbKh6Xs3l+1t+nZdB81qimxl6hpId5GmlAPoxBOuBBNHe9NRBY1Jc6ko0VTDQNG5nHqrIf4GAVdb6sYmpSUoKB3DwPrtzlZNCcSITkdIayUerVV7N7vQq+TkVcU5LEx+Tz9zLgrtgOA6Neg+o2HliiKBAgwYYqTgcPMbNssYixsiFxQ4MdHQnxouOd0Bunco4h9S+uRlN2R+Pw2pOR3oJ6nLTnZAjv3umjeRPOH93+rZhpOnfVSs5qSo6eq9lg9dMzD9+vsqNXQ90ELjdpd4lKOj7sHZnPvkBzWbKwojBeXBv91uRVPnDjBhAkTGD58OH369GHv3r1l2/x+P4sXL+bZZ59l0KBBDB8+nFmzZlFSUnJN2+BwOJCjIFjF4oPCaC8ryPZ71GoZeq2MrOzLXmder8gb7xXTtIGaxPjQ5EYmE4iMkOP3w6IPorHavLS9O4ueAwrJtpo5e85fJvj/nnMXvORnKSkkm/q0oJnQjhuE9tSgAXkX1Xy10s7AR0po1KqYVjfbaNS6kBfeMOP1img1125RUVBS5f0jiiKi3EdlRZU/XyHQtVu/a9aOf5LZ0z4izpJWbkIvK41nzQZnpfsfPOomEDDRoUMHln5f9bP3+XK4/Y4/7q+Lioo4vH8l458vH26qVIZE+E2bA6gDJpoKbYgTkgkXokkVatOUNqRzEplZ/Zctfny99GvGPz2B8JMpJBfUI6mgDokZ9Vg2+TteHPtS2X5DH3me0S/72L8viEmoXECIJA4zRRSHH2f6FA297gotlH7wqZnuA3LYvttBzWqwfnMh1VOVvDFGzXfzRbTGfDIjTuIX/eWO5xad2JIO8cIzRlQqgU/e17Dg0yn/ur7w30TG2TyiI2UkpgZ487koPv3cSnauv8J+cxaaKc1TIwIXOMVPO0R2/hwSoc6nBwhQ/jt6TGzfWV5EXL/VSfVUJQ/3DyuXRzs5UcnaLxJJTA6yapUGV+3deHGjRMWbL0Tx6jNRNGmgpmlDNW+/FM3KRXEk1bYjM9rodIePBfN1fDJXS5NO+cz5aBz5+flXbQdBkKFWCThEO4riFN56z1phn1JzgPdnlxJm/GPZJyjzY6WUAjEbqxhyhhFFkXROkER1Ih01mT7bycbtTvYe9ND1Vi3b91R0Sti+20nWBRk5XOSEfDeZhn3IGu+juOZGHGGZGIngCLs4IG7noLidghIfcxfYfvHs47+ugp6QkMCpc2KVz09mlg9RMLF+/XoC7qqfMRky/P6K91Rl5ObmIjhlf5DWQkNJUWjbpA881G/YHrlY9UKwTJAR8FcRivkHWCxm1CoZMVFVFxKNjZETUDkwUHkucAgJmqdOB1AXpZV9FhSDZMvOkkbli/Up1CZIkPOc4BLnSaV2hcUjlaCmKe3IIYs88SKpzQqZPD6inDdyfKyCVUujcSQcK7uGWpWCw4cPX4EF/jNS2LuEhEQZo58aRf0G9Zn41iSCdgFBBAxBHnp0CP0HPfBPN+8vJTIykqUrv+DV51/n1JHjqMVQPpQa9aszc+LiCkmvJf56gkEBt9qMQh56Qc96N5YhT+TR/z4jfXsY0WgENmxzMu79Ejq219KsoZpvVtkxZ0WR8Gs4BfnIkJPLRcKIoFjMx0BYhaTuIiIem5rm7QppfysE/mDO4feLWG1BTIYgN96goXcPIyqlwLc/2KnbJgsxN4kYfx0C+Fny6XkatwpQbHeSnKDEkx+FSllAy1Ztr8oWbq+f79c5WbMkqaywTOdbdDwy0ETf4blkXPSxZWUysb9JDTD28Ui6dfTQ+5Fc5DKBe+80YDAI1KopcCZ4AEdxGvH+miSW3MiHE44w+9NsunUJCbs79rroequed16K4rGx+Xx72s/ni8AQiEKOggxO41dZuaFVgK+nR5CcaOSdyVYWfaIg2tyYloKBoBggLyuTlred4onH1fS43YDNLjJ3kZlLuX7Cw+H4sV1069btimxw5swZoiLkZZ4LDoeAWtDgNeZx753hQEjoeWxwGA89mc/QB0ycPufj4ymRNGkQCmt7YXwhP+11U1QcILqSweGEGSUkxatQF1QrV6nyV8J9iRw5cJ6pEzScOe9l4Mg8nqkk7OtX7ulm4NWJxTzQ08jI4Vr2H3HzzvRidv7sZsnseLr0zqawWKiysmhVKJQqSiggjCgCYoAj7EZAQHTqOX9MQIWeDE7iFK3Ek8rP+0PC16yPbfjO1iE6GF8uNFgvGGkituVU4TYOn/CQk1f1gD8n309kuJw7O+t4+d1ivvgovsKAv6jYz7ZdTlKSlJy74MMUIzK4j5Gnh4dsNX+pldcnFvPW5GJ63G5gaH8TKqVA5iUfDRs2vCpb/NV4PB7S0tLo0KEDkydPLrfN6/Vy4cIF7rvvPtLS0rDb7SxYsIBJkyYxYcJ/V733t5hMJtQ6NUWWXJKoeK/8x6AEAYY8UYDBIBAbJedijp8B95kY3MdUbjeLNYjFFuDp14qolqykVg0lX32moSUtOFG8nbGvlzL93fKhwj6fyPAx+fidJhpzQ7ltOsFAI297Hh21gXqBG0kRQgtQoiiy4dNL7Nh1Cpfn2k1FutzRiZ8+OURUsOL7ulQoILmaUOFe3bbbw4nz8Tz5Qotr1o5/EmuxFZNQPr9nlLUuY57fhtEg49Y2l/u1w8c9PDCshJFPjSczM4OSEgczP/Exelj5Pm3Xzy427QrnoVGV52Y9c+YMCz6byqmTe1HILLwzTccdnXTs2OPC4RRp3kRNp/ZaRL+cGjSo8H2FoKS6WI8M16m/pBisx+Nh5uTZpJY2LBdiKhNkxDnS+Hn9Ac6dO0etWrVo1ao1OTlj2PbDO1QeAPyLF7EoQ4wopGuHGERR5PEXCmhcX82azy+/owuK/AwfU8ATj4TToa2OBdM1jH4tiryL6Vgv2glX6gjqzYQl2Pn+o3DiY0PPgkol0LyRjxMnTvzr+sN/A6IoEgj4GP1kOPuPOVEoBOa8H8tDT+XRpqWW29pqsViDfLnSRklpgEBpAgfYhkamIqWgDY89dBhNTAEuF+RxEROX73eZIENRnMK7Uwp46dnQ2HPhVzbefyO60raEh8mpnqrE5RZZtSyKLt0Ooc030bRh+ft48w4Xr75pJ+OcHq1Kwc8uNzc0CDDiYQN3dTGwfI2N+3u2Y/vOs1dli3a33sXq9R/jCXrQ21JY8ZmHLdsLGfWYhrgYBbv3u1mzwcH7b0Qzc56Z8xneMk/83+LxBDmT7sZLFmFEYqGY0xxGhowo4gkjioKYfcQbfBw76aHEHOTHzQ4KigPlFn/Ppnu4v7+V+u726AUTBEG0i5SeziKiyWl6Pmhm4nQrtUraYRBC9g3YA8x+8wzbduRyIsPNN092uiob/B6FQkGbdt1Z8NV3DOl7OaWB3y8yf6mF19+1Ifd6yVi/kUIhlyQqT7NjpZSGTf7z87fg04XM+/BTLGY7qVXsI4oiZrufOwb6aNHyLsY+9wR3r723ymM6RBspaVX1QFVz4vBJfG4VG7e5q1wQXbfRi9wRj5fSSrcDBMQAFlsAV/AspZTix0epkItKpkQmVi6sygU5ClFJDIlkcIqb6FLpfmpBg0E0URp2irnPVS7AajQy7rtXxeoZBUSKsXiVlisWov8TkvgpISFRjkGDB9KpS0eKiooQRZHo6Oj/N+He0dHRfDjvA9xuN2q1GrfbfVVFaSSuLUajiVJbNou/FmjRVENSgoLvFiay9Ds7g0bl4Q+EPNleeTqS9jdp6XhvLoWXNCgD2vI53zQOEmLh9k6lJMY62LjFR3a6ltjClmVVDAvJJkKMJ+ZCXbZeuIS3+kF8vspzSH271o5eJ+OFJyK5ueXl+6NZIzWDepvo3tNCWG5IIIgyx3Fu40Xs8cd58QUfEaV1IDKHuLjKQ2OqQgx4mD4+pmxSVXZqGhmd2uvo0IZywuevNK6vplqSkmdGhCOXCzzzWiHtb9by7GgtOXlFzPnkEqWZicSYm+A212KjfAcz3wvj+VERZYnsd+0KEm2rT5KtRpldo8R4SlI38N0X8SgUAgeOuFn8qYIU801l/YVMkJNIDQzucGbP3cX365woFPDowDAG3GekzyO5HDuy68ptIIr4/JdV6YgwAW+p55dtl/fr1d1AcYmfUS8W8NOqFCLC5WXf33/Yw6x3Y+g/Mpepb8bQsG5oYGx3BHnvgxIOHvVQkKvE5E6qNG8ggLwwmW27sxk2IIxpc0sJ/LI4fynHx9pNTvx+kXattTSuryYQEJH/MteuU1PJO9OLmfhKNC+Mjgx5OBhkuNwBsrKySEm58oFudEwU6QWZJIrVSec4PtykUY9oEpAJMpyinXROkEcWJiKw5xr5aY+LpV97ifSlVHpuOsGISafE4/HwwWdmenSrvIDEwq9szHwnhvhYBTe30DDqxUJeezaSuJjQ/bf/sIvBT+TTp4eRJ4aFEx4mx+MJsvRbO/c8mIPXLzLwfhNbViajUQus3+Zg4Mg8Ssx+zBaROnXqXLEd/g5uuOEGbrjhhkq36XQ6Xn311XKfPfTQQ7z00ksUFRURHV35hPlqkcvldOx6G6sW/kC2mE6SUKPcdrdVzelz3kpDGj2eIEdP+PlpVQLvziilXWstPe80VHivHz/tITFezoOj8pk+PoYGddXcP6iYVHcz1IKWZu4urFu+l1uP5TJmtIka1ZT8fNDDkm+sqGQqqlG30rGCXFAQG6iGn8tewoIgEOVPIfe4l9Rbwq+JjQCeePYJtm/tS8nZfCICsb+p9l6Iu3opqXU6cO/QA9zTxYNKBWs2qRHldZg6ffZ1M84RKzkNhaAkMa89o4cdRYzOono1Odm5AWxFalSGauj0asa9NoIVn0Uwf6mNuwZm072zHp1OxoatTjzeINFRtZDJZBW8qdasXs6qlZN4c6xAo3pGgkED67c6efjpfEYMCaPVDRo2/+TkmdcLMVBxoeRXwonGL3dcs2fmt2zatAltianKopbGohgWfLKQtya8CUCPHvcz5e0PEbMrT6MQFIMECRITHfL02rXPhU4rY+RD4eX2i41WsGR2PPc+lMNtbbTUqalCDBbyw5bt9L2/A68/U0qNakqqp1bM4xsdKeJwVJ025u/ixx9/5LvvvsNsNpOcnMyQIUOoX79+lfv7fD6+/vprtm/fjtlsJioqip49e9KxY8dr1qajR48SESUycqiR19/z0uuhHMJMctq20tKgror9hz3odAKT34jh3sE5WChFrxHRGoIoi1UklLQiUBxAZDs2LGSKp4kjBY0QypceZavL/E8KWbftEs8+Hk5eob9MmK6MGtWU5BX6qVdbR0oNP6dcZlKTLos6X3/r4NWXgyQU30JDQQVuCFqCzJ10kuOnCvng/Qh63Wnk40VWli9fTq9eva7YFvffP4hbb/4ABWpOsI865qYE9tVm7GsbGTZYT5MGGp56NDT+G/1wOC++XcyS2fHlxraiKPLs68VEFDckWrhckd4v+jjCbiKJJSduBws/1XNj88u5OF97NpKhT+Yz73MLD/cP48gJD7f3KkThiuEMRxBEUKImhVpE+lIpOOZB3y+fls00FG+6LKDJBTlxrvr8vMFN9XZx12TeNWLkczw35gzHTp3isQcFMi76eHViCXd00rHooyjSLwSYMy8De5aKYmd+herkQTFIaUw2I58cX/aZw+HA4/GUG7/Pn7eAxZOXkmZpwhF24cVTaRXzEqGAhje0Y9qsqRgMobFVs9ZNuLA6n3B/+edfFEWKoi7yxphpV33eHrcHfEpmzbUzuJ+hQvh/UXGAFSt9JItp5HEJn+jFjoUcMvDhRY6CBFJx4SDSn0x16uHAilNuRhutoqDkjwVIH15UqJAj/8N3qgoNOqWXWmlVp05q3FjOSrmLXNlZ1AZfleOwq+W6ED8ff/xxCgsLK3zetWtXhg0bhiiKLFu2jI0bN2K326lduzYPP/xwuYmGz+dj0aJF/PTTT3i9Xho1asSwYcOIirqcC8Fut/PZZ5+xb98+AFq2bMnQoUOvuhKXhMS/HUEQ/pIB6P8KWq2WhIQEcnNzpbCjf5DGNzRi/dpsVqx28tjg0MReq5UxpK+JIX1NHD3p4aEn8khOVOB2i2ScVdHI045j7Ck7hkYj0qWrnCWz48vClZ5/Cn4+6GbQQ9tJyb8NPz7SOYEKLWYKiSeV0iIFQ5/KZ8HMuHK57jKyfEyaXUKTBppywuev1KimpG9vJatm5RIlhnJJxQRTuZR/Dplfidt4CGRB3n13PHPnzrsiO3i9XiIjQiGplXHugo9nHqva+/D+HgbWb3Xx42YHn38YX65w1KDeRp57M48li7KROSIIc8BNLS6fV06ej4JLGppSXmwpVWfy5AhDmRg7YbKDyJJWlQ52TEIkBrmBNZ8bygTaxV9b6d5Fz4ofr8gEANSpUweLNcDRkx6MetBHeMh0r8fvF5g+F8Y8HsHajQ6mziklMV7BnZ31WG1BPlpgoagkQEqSgqgIOU0bavhoUhyTPywlPdOHShWqiv5gHxMHj3moIiXbZYRQaFZkhJzoSDmffWFh9343FmuQXt0NaDQCHy+2kJ3rp3ljNd06hsYIh465eegBE58ttdKzu4FNO5y0a62lXWsNn306g9def++KbVFcXIJIkCPsxIuHG2iHTrgcKqYTDDQUW3GU3VzgNA2LWvLwo9vx+gWiqxAArGIpyWl+1n6ZRNu7LvHW5GJeeiqy7LkJBETenlZCkwaqsongk49G8MMmOx16XaJ6qpJgEFRKGNDLxItPXk4zoVbLeLCPiZhoOd+usfNw/8sTw24dDNzSWke7HlnY7fL/+cJyTqczVETmDyrE+ny+ch5ugiCUTfiqmjC88OrzHDxwiPQT53AZsjDZaiALKnCZLmEXzTz6jJx1y+LLVd8VRZGxr1pQFCUzb5Gdl56Mos8jOdSqrirzhgY4n+HlyZcL6dReS+db9NSrrWL/YTfHTnqJR17Wrmr21nj2u3n98QwEjQt70M34CSamzXRjwFShzb9iIAwXFcOu4wJp5F48d82ER4PBwLLvljJl4lQ2rduM6BNAEaR9h3aMfWkMYWFhlJSUsGPHdjyBAM+8cCPJyZVXQf/1nH/7778dt9uNIVyLPcuCAiWW8DOIphIEAURbGNqSNHQ1Spg/Iwq1SuDtaWa+XXcJZ8E7qJXFpCQl8+ozUdjsQTbtcOL1ibz9YhSpyUq6P5gFlLdFcXExSz+fxOpF6rJ3wYEjHpavtpMQp2DmJxbeej6S50dFcsvNWgbdL1BV2mhBEEiMl/PNso9p1Gj6NbVLQV4BMpeyygUtDXouXMjg5MmTJCUlERYWRoeut7J/0UkiAxUXKvO4iFrvodAWelksWGpl7OOVv4N1Ohk3NtOw96CH1s01KBQgk8mo36AxMVH7qJ5a+eT/58MCPR6o9Y/eezt37mT+/PkMGzaMunXrsmHDBt555x2mTp1a5Rxh6tSpWCwWHnvsMeLj47FarQQCVx+++0dcunSJyAgZvR/JpWM7LV99nEhEuIzte1y890EpjwwM4947DEybW0pMpIIiYijyXiLollEs5hElxGOmiAB+wogiSJBTHMAv+okmHgslqMx6nDYHb02yYC6VceGir8prdeKMt6y4YrUUGYUlnrLx2skzHkaPtaCzpVBKEdFiPDJBFvI6tjdk64+7ODXcS73aKgb3MTLlkxlXJX76/X4MilhsOEilDtlcwIkNuUOgTpqG7p1D44/T57wsX23H4QjQ+o6LPPVoBM2bqMm46OPdGaVYzySR6KlV7tgKQUl9sTmnlXt56TElNzYvHzEllwt8Oj2ORu2zmPK+H5sN3HYtDaiLQQgjIPoppZDzHCdJrE6Uuzrz5mfyzjg9T+3LQGdrVO54Ce56BFzXJuevXC7ntTemMebZR7l70EHCjAE2fpNUlsu8YzsYOsDAQ4+X8OOaY1i8JSSShgoVZlkxlpg8nnn1KZKTk5k+bToLP1mEzxVAp9ahD9dx57138PgTI5k/dwGpllCl+DSxLifYRyOxNQrh8jjbKdpxpBQycfIHZcInwLvvv0P/jAHknc0gypGIAiU2zJREZzNo5AAaNWpU4bz+iGAwSFDuJeCT4boUyy135jPpLROd2usIBmH1eievvukgIic0Vo8XU/mZzUQTT00aohF0eEUPWZwjl0wU8iCaoAadSk7Ndhl8OiuCoSPNFG22oxMqLo47RCty5OSShR8fXrFyIVgURZzYCfeZOHnWQ7vWlYvd+/b7yQlkERCcRKmUV+Ug8EdcF+Lnu+++SzB4+W168eJFxo8fz8033wzAt99+y+rVqxk5ciQJCQksX76c8ePHM23atLLB5vz589m/fz9PPvkkRqORhQsXMmHCBCZOnIjsl3K1M2bMoLi4mJdffhmAOXPmMHPmTF544YW/+Ywl/kqqqiZ2raqM/S/x2yTwEhJ/N82aN2PnD7vB56Zbn1z69NQx8H4ToghfrrCxY6+LAfcbmTa3lEOH/MR56uPDix4TmeIZRERksRdZMjuxXJ4mgFY3aHjsMQ9T3tmLw+fBQDiNhdbki1lkk4HPpmbrOhmN2+bQ5mYFcTFyTp/1cvC4hyH9TDRrVPGF/isP9Nay8vMcKL6cSD8mUA0RkUL7JWT+AJcyj1yxHYLBIEpF1c+gUiGUq2D6e1xukYNH3TzzWEQ54RNCz/bEV6P4YW0hYY56nM3Zz6ofndx1e0i4Gf1iEbG+ehUPqrfTtNHliUBmpki48Ad5mixR9Bx4ia2r4jl8wsMHn5p55ZkomjS78vB/l8uFTICBI3Lx+uDu2/X0uN2Axyvy4Xwzt/d1YDLK+H5RIvM+t7Btl4uX3i1i2IAwUhIVHDjq5lxGSHCqUU3JBxPK5zAWRZFPFlsZ0EvF9H1ZRLtrVdYMAtFZ3HazkbPpXgIByC8KMGKIlt49Lp//nZ30HD7upu+jeRzZHIHHE2TFGgerlyQycVYpHy+y8NV3dpbOTSAyQsZLEzZcsR0AbEVWgvhRh3nRWKPRUdH2ocF4PU7wMwpBSXLBrRwUthIQ/ciFisM/e+wJVn0Qy9Zdbvr1NBARrqBbv+wy79gjJz3YHUG6d9KRk+cnzCRj3RYnb0wq5sZmGubPDIUa3zM4h1EPh1fa7m4ddEybY67gVa3TyXh+VCRjXvvrip38HXi9Xj7//HPatm37h+LnihUr+Prrr8v+rl69OhMnTiQmpqIH2G/ZsXcbjz4ynFNHvubhARm4XHBLWzUbt4Yxb2IkN3bIZuSjOm5soeTCRT/TZrlwpCcS7ajGDxt2YrYEyc5Q0qefk7CkfOrVUlJYHECjljF3cixPv1ZE9RQNzdoWIrfEgKVamQdPHZqhEtSoBQ2xznqUOArI5xAvPhWGxRWkJg7UVD6JcWJHR8XJkkyQYy21kJBQeSGnP8uHn8wGIBAIIJeXXzRKSEi46lDi/4W0NyUlJQweeAe3tc1mUeZJYqJkzJoSTvUUE58ssfLT3jyycy9RPUmNTAZ6vYx3Xo7kUm4ed3SUsWHbZdHcaJBxz+88v+Uykfj48p6bixZ+yJPDKBM+35lWQkaWj7GPR1C7RihP9dzFFhY/msuCGfEEjYWIJZWPpS1iCW1uVnAh/fA1vx9a39yaL8JWQMV0iNgooSThAI1MKjZ8P5yT5yAiugFvjJtJ34P9KDyeQ5QvJFgFxQA5ZFBsOM3ODTG8NbmE3ftd5BcGqhTGAKqlKMkv9FNqDqDRxJKQkMDTz77FGy/fyRezK9rj50MewqObXrX4ca1ZtWoVHTt2pFOnUBjykCFDOHz4MOvWraN//4r5Xw8dOsSJEyeYNWtWmcjzV9QKiI+Px2oLMm18DG1aXe5zbmujo20rLXf0z+btqSXc2VmH1yPgJ0CLYCdkdjlH2EWJWIATBy3pUK7gjFO0cYy91KYJ5zhGk8YqpowP55bu+YybVMr8WRXPJTvXT1HJ5et/9JwDhUbEag0w/CkzB3ZqSba1QIGSUgo5yHbqis3KQr4NRXWZNecIs95XoVAKBAJXF9p76NAhdPYwYqnOKQ5Qj+boBSMHLTt4+RUfmVkWLuV7MVsDDH8wnJEPhfPTXievTijB75EjWKMptulpKVTuVacV9OiiHDw8qPLq63K5QNf2JnYvbEguR2lBewBOi4dwYsdIGGo0nOMYAjIE1y/5KJUV84WrBS1FxblXdf5V4XK5eHxEb8Y9Y+PLlQoeGRhVoYijTCbw4eQIWu0tQZsTwQnlXqrVTuXmdjcx7LFp7NixgRsaNkJmN5Ai1kaBghJ3IfmWPNZ8tJEdW3egNl+OoggToqgm1uEIu9CLRtRosSvN1GhSjcUfLiznUAchR5tl337Fuh/WsXDeIkodTurUq817T7xGrVqVjz//CLPZTHysAvnFGpQEC8k8o+GpR9T4jHkExABaazLR9hYoUVEo5pDBGeJIpqZw+X2oEtTUpCFqUU2DzheoWyeL79fZWTY/FYVCYMKbRu65fy+J+e3KIucAvKKHo+whnChq04QcMkjnBPWoeF8Vk4+RMMIsNXlrwk5+WK6p0AfaHUG+Xm2l/g1K8i5qiY2+dhFB14X4aTKVX21euXIlcXFxNGjQAFEUWbNmDT179qR169ZAyFP0kUceYceOHXTp0gWn08mmTZsYPXo0TZo0AWD06NGMGDGCI0eO0KxZMy5dusShQ4d4++23qV07VGF1+PDhvPLKK+Tk5JCYWEm1OIn/GZxOJy+MeZGVy74NVQtVCnToeiv9BvZl8aKZXDh/EI0qiMujpmu3fgwYOKzCgPp64vjxY8z98G0s5kwUcvAFDPR5YCR33nnPP900if9HWCwWZKICt8+PUaVg6Uo767c6qVNDxflML53a6/D74eTpAOfOCegpoJgCrJRiIpIwoujaQVtB+PyVYYOMfDSnBDEvnORfPBvjhBSKxDzq0oxj9j1Y7Eo2ZsQjIGCmCBl6vvzaWuY1JYoi2/e4mTbTSX5hkBppcnrdq0Kg/Ap5qOiShmbiLezzbsDnv/J6gxqNBodbj8PpqbQCd/ubNMxdZGbqW5VPMpavtmO2BLi9Q+VijEwmcEtbFQczAzT2t2f4Ext4e5yXVeud5OUHkIuVeMy4dJw9b+eGxqE/VWqxSlENwCO6KDqaQvMOGZjCgrg9QSbPkTN1xmNXbIcNGzbQoJ6S9Aw/3y5MpE7N0MBr/2E3rZtrOJ/hI7fAz9kLPmZ+YqbPPUbGPXfZO6VWdRUbt7s4csJTzuvtV9ZvdVJU4ufQSRfFunPoXQll1Sx/pVR1kRvbBImOkjNiTBE2R4A2rXTlhM9fadpQw6DeRr5YYWfR11ZaNdMglwv0u9fIgJG5rF6SRNQvld/dLtsV2wFC+Zi0+gCdO6g48G3VXvpGwgkSwCd6cWInIAbI4hxpVBS01RF2qqUYmLvIQt97jTRpoGbYABPnfxGMa6YpEUV4f3Yp7XtkER+noOcden78Kon+j+URDIrIZAKiGBJPKkMQBKolKygqCVSo+t7lVh3Jqf+7Fbf9fj/Tpk1DFEWGDRv2h/v27NmTu+66q+zvXwf+hYWF/zGvVWq1FH5aZaSoCF542oggCJw640UtUxN1oSNzXs9ijsGK6NYS7qxGtKDGTBEXToiYLW5MRjklVifnzgbJyRAJeNQYoz30GpKH0x3kpVcdpJXchlL4RcwRwC5aOMYemoptkAsKSsVCsjhHKzoidytw4eAcxwin4r0YFIMUkcsNv0yKf0tA9OP22snNvTYT3muNIAjEx8eTl5f3r48CGTTwbiwlp8gvUjFogIqLl/xMmF6CyxNk3Nho3hgbSSAAK9ba6flQLnPfj6V2DRUjhoSxaJmdYFDkQqYPpztIYpyiLF0IgNUWACGc/Pz8cnY4fHAnQ+4K3ScbtzspKAowd/JlT8nICDkvjI5k5Vo7E2aW8GB/Ncs+PEm1YPm8nwExgDn2MC8+a2T0K4Frfj/UrVsXX4QDv8WHQrgsUtopJdhgHzuWRpfLAb3/8GEGD7ydOfOXsnTJUr5fvoqAV0ShlmO3p3NmaxxvTiklEBR57s1Qftxjp7yVvlcAjp/y0rq5kTcm++jdbwS5ublERERwU7th9B0+l5efFGjaUI3DGWTxN16WrTYx+6NJ/9EOCoXiPy6Y/Fn8fj/p6ence++95T5v0qQJp0+frvQ7+/bto2bNmnz77bds27YNjUZDixYt6NevX5Ue/X/GC75atWrExSrKCZ+/olQKvP5sJC++XcwDPU0sWlJM/d8Ie03FNuxnK81pX6HStk4wkibW4zg/E0Mi27YWcj7Dx8GtCfQYmMOYN0IpXkzG0Pf2HnTz0ttFfDgpNPY6etJDjWpK2t+koWGbXOLsjUjzVisbP5mIIEGsxlF201Rsg0JQokVP1qWQA9dX39rp2vWBq3I4USgUIActOrToOSbfgSyowEeApMLOfDx9P30f8TPlzcv3yf13m+jV3UjPAUXkb6mN5ZfK21Uhk4t/WD09OgYyDXuIcdRAEGUcYRcp1CoXSu4X/RxlFwlBL5u2eZDZKo5XPaKb8Mjwa+Jw8803Sxh8n4W2N2p5Z7qvymdTp5NRvSY4ciJINlTj3SnjadKkCd+u/JIPp71Dgr0u8fz2GkaSIFbjmGcP/tMxBPzlXdkjhBjCxWgcWPHgIphgpX6TKD6e8y4dOvXills6lDnVASiVSrrf3Z3OXTuzc+dObLbQWPDP2ECr1VJSKCKnCC9uWnArgk0AG5jFYi5xniy2I0dBDAmo0VCtiuJFSdRk/boLbN8EL78aVrbAVbeWis8X6nnsia14isMRbUZKvTY8eGhASzy42M0GVKhRouKkeIAa1EctaAmIfnLJpIg8GtMauaDgzHElDz+Vz5Q3YwgPCz1X5zO8DB5uJjK7NUX2dO7o4WLt5jPXzBHruhA/f4vf72f79u10794dQRDIz8/HbDbTtGnTsn2USiUNGjTg9OnTdOnShfT0dAKBQJnwCaHiJ6mpqZw5c4ZmzZpx5swZdDpdmfAJoRA8nU7H6dOnqxQ//0yn/nfxvxbO81fhdDrp3aMvwhktyf4GZTmifv7sOF993oMVn5tof1NINPB6g8z74jPGPLuTKVPnl+vArgcEQWDz5g1Mfe9hPnhbTmpyaJBos7sYP+1dzp09xpNPvfIPt/KvR3o2/h2sXfs9Aa2Z29poWPRhNE+/VohOK3DwmJd3X46mQ1sdsz+xkX00ihv9LREIDbrq04KA1oJZc5HomKqvoV4nEJR5UaIsV9U1jhROsp9Ykkn7XR67HDGDvPSLLFhq464uevoNLeb0nkjCzU3QoyX9qI1n1h/H7xaJ/c1PF8iyaBi4GZkgIzlYi+LinKuyRb8HRvL6exN57zV1ufYEgyLLvrNx8KiXn/a6aHtj+cnA/C8txMfIcTiDf1gURaUKFX2SC3KiXNV5/4NTON0BYqNlFCkzifWXX/UPd1Vj2gcZ9L5HjyAIPPSghpmvZBDrqbhaHRD9WCgmOhjPpUsyGjeSkZKkQhf94FXlPpXL5Zw64+ORQWHUqani2EkPQ57MQ0AgLExG0wZqNGqBvo/kkBiv5NVnoioc49WnIxkwMo+578eVy4+477CLSbNKWbc0ifOZfnbsySdLth29Mx69Ixk/fnyx6TRo4eapx/Xcdm8WJeYgcplAj25Vp77pe4+R/iPymPpmDPsOuRn4eB7vvhSFXC6UpQA4ecaL3X51RT5MUW60Wnh0UCQPfeeAKnQZH15MYfCz40c06JDLAhR4s5GJcpKogVyQI4oiheQgyEKim1Ip4PaEDiiTCdSuUX7S2rShGrVaYNgAE/3uMaLVynjoARMjny9g5juxeL1iKNdpFYsOhcUBTJVUnS21BKhVu/KB+L8dv9/P1KlTKSws5LXXXvtDr08IjUOVyso9xf5IZFuzag3zZn+G3yxj2Zxwln6TQ7cuakDkYiCdGGoS46tOWR2DXy7BRcVJ5n9s4M7OeopLArw83syPS+PQatw8+ESA0Y+GvGK8XpFFX9l5772fSC5oV7aYYRDCSBCrkctFkqlBBqdozE1l27WCHr1o4px4jOrUK/vcK3o4xp6yXLS/p0iTTmK18H+9sPhr1eN/K++++zrWkmP8+GVS2QQSQqGuI57Pp1E9FYIgoFBA77uNtG2lZehT+az9IpG0FCWnz3twu0VGv1RAo/pqzl3wotfJePflaBLi5Lw5xcfDjz5fZgefz8eyrz7nwMG93NbLjUopoFIJrJxf+Vzonm56Zs83880n8Xy8KB2FugRtYS1Uoha3pghHZDoz3jcSbpIhyK/9/SAIApOmT+DpR8cQnZ9aVoHYHHeIzV9GVSh+16KpmlFDHKxcsYRRTz3FqKdGAbBhw3qKMl5j6XcO4mMVvP9GDIVFfp55rYjXJxWzopLzLyzyc+i4m/HTjDRsdj8dOnQpO79+DwylRcv2zF40g6zMsyiUarrd0Y95n/VCrVb/o/ec1WolGAwSFla+IElYWBhms7nS7+Tn53Pq1CmUSiVjx47FarUyb9487HY7I0eOrPQ7f8YL/vjx43S5teo+tkEdFaXmAHcNyEVjrY5fvCx6+/Gix1hOBP8tMSSSTTo6DJjzPTzydCGNGig5f8HP0WOwanU+RqOAyxsgEBSZNz2ammlKftzs4P3ZpSyeHY9WIzBlcpAob7UKx1cJapLFmuSSSQq1cAhmbqwnZ/tuJwePelm87B00mitfBLz77rt5LXwcB+0/IUOGMqBHjgI/dgrJQR5u45WnKy5KyWQCMyaF0/muA7gKRPyiv1yo9q8ExABKhcDPh9y0alZ5u3YfdDCwr46t86IoJIdIYivk0FQICpqIbbhg38Dsjx0keivmHr8oO8OHr0y7Jp7f2zavZNlHIcHzP03llAoBERGvwUW7du2Qy+UsXDAdr1VOdSpeQ7WgIVGsjsflwqwqqLBdEARkohxb4mGGD9bTq/th/H6Rb1YfZMGnESz6/Mdy9/fMabOYPfVDVMUGgi4g2kdYqoEvli+5qlBvj8eDGFDixVVh7hIuRBFOFH7RxwG2ETQVI1rFSq/5r+egE43EKE00qGcpt615Ew17t2g4ecbL3oMFTBinoIG53S9bI/CJXi5wCgEBJzaOYiUoBlChIY5kmhCaCxWL+QSULnp1NzHkiXxc7iCFxQFKSkUic1oRI8QRVhrDpi0b0WqdhIWF/cex1ZVw3Ymfe/fuxeFwcNtttwGUddCVdd5FRUVl+ygUinJ5GH7d59fvm83mCsf4/T6V8WdDm/5O/hfCef5KXnr+ZTijJTJwufqtIAhEinEInqZ8veJUmfipUgmMGKzBbDnD3r076dmz9z/Y8mtPMBhkQL9RfPupCp2ufAjUxFc0DBq9Bofj6T/ljv+/yPXwbJw4cYLvvvuOCxcuUFpaypgxY7jxxhur3H/Pnj2sW7eOjIwM/H4/ycnJ9O7dm2bNmpXts2XLFmbPnl3hu4sXL76m+fpslkvExMn54uMYzmf4+OYbPxpvFOFiLGMfceA15ZKb76elvxuCIGARi1Egx13tEGOf1nFzKyMvv1NU5fF/PuQBl4FaNC73uQIFfnxUFyp6xyUKaZSKhRw4ZGH408Wc255KvKt2Wd9hwEQdz82c4TBFYi7RQgIl8mwEQUQVDA3ETGIU+e7Mq7LFnd17kpV1nvuGfcNjg/zUqq7i+GkPcxZa6NXdwOyJcTz8dD4TZ5QysI8Rl1NkwWIv2ZdEnhujRa+TsfNndwVxFEIT+63bvUT+krNP44vgrrvDadxYzrOvF5Jaz4H1aGk5gVgpqCi9kMygkRf58L1YBtyvZ86n6VhPh2MKXh5oB0Q/x/mZWBIJb3mc0gyR7LwgDz2gY8/pKpK/VUGXLl2YMVWgV3cDG7c7ePHtYia9FhLBvV6R5Wsc7N7vpkVTDRq1rEJxKIDkRCWLZsVze79s6tVSodEIWK1BUpMVfPFRPFGRCqIiFez4LpXuAy8xeqiD7TuOceiEm/RLHg6dgkeedfDiExE0b6xhzkILGlXVi2AqpYBMgEkflPLyU5FEhMt5dWIxvzr3BQIiT79WUJV2WSUKVRARgfY3aZFFFRAsDFYqLmUJZ3njJT3TpwhE5bfgDEdoTGtyyeQIuxBEARcO4khBUaLjg3lmtux0kpPn58YbKp/oLPvOxrKPE9h7yE2PB3NYOCuevvcYeHtqMS27ZBERIfD9Ogf33lExzDkjy4deJ6vUg3nWPCs97/tjj8l/I78Kn3l5ebz++usYjX+Q/uG/4NixY7z1wjsYNXZy5QE01oborfXYPKcUEZF4bJxkP3XFZmXiY1AMckE4QY/7/BBU0LpjIfYiDaXFGnzKQkaN0PLs4+Flv6FSCTw80Eh0lIPXnz5OnPWy40AcyexjC2axCBmyCuJBDaE+eWIWh9lJUAyiQBmajCMnEH+BkrwwIggVIQqKQYrVFxCTMhg89MW/xF7/X/hh7Up2bFnC2i8SywmfEPLSeW5UBB8tsPDSU5dz8CbGK2jeWM3u/W5On/dy6qyP1UsSSU68fE1PnPbQe1gu0dGRNG1+Hz179iE3Nxe73c7QwXdxd+dSdq2KwWSUs/+wm8eeK6iyKIwgCNSrpWLxcjudOihoWM+Lz32GggKRFs3lPNArGq1Wxphxbvo+8PhfYqcWLVuwcPlnTJ00neOHThDw+0mp6a+0UCBAj9s1zBm8ikcefarss5zsdBrV8DFtro3VS0ILgjHRChbNjuftqcU8+3ohLz8VWZbv8eBRNw89mU9KWmuefXEi1apVFFJq167NuDdnXvsTvkZU5gRQlWPAr2LtE088USZS+Hw+pkyZwrBhwyodH/4ZL/h9+37GbKk8j+jcRRa+/cHOG89FUa+WiqMnLEya9QPFuUriLM3QoENJ5eNUv+jD+ktl60SqU0ohRcWwdYeLQHEsdb03lXvPukUnd963mZQafox6OZHhMl4YX0SrG9RobVULeDEkcpTdJIs1KTCepMjs4aEnS4mNS6O0tOoK3FWhC9cSuOSjDi3KhH2v6GEfm+hYU1npWAhC6RgMpiDagnpkcpqaVEwHkqM+yaA+Bt6eVsI38xIqLGruOeAiLkZOwwZKNikd5PvyaEDLSn9PLsjxlUSQHywkEif6X9L1BMUgl0jHabDQtGnTa+L5HfC7y/Jfx8Uoqqxy7/OJnDkbRKe00PymZrz80ih2bF9HYqwVq7VGhf1/JZZEjvMzMqWA3WdBK+opUWfiC88FETwKG5u+jynXp774BNx1spghD3bnk0+/BWDJwiXMm7CIJHP9y89VITgL7HS95Xa+W/dtBX2qKkRRJIiICg0GTOSKmVgpRY6cWJIxCREoBCVpYj3uH36GuZ/4wVz18fz4kbuNHDxURKeKgRvUr6Pi1FkfGk95R4N4UsknixuE9pwQ9xNFHH585JOFCwdZnMMsFuFX2di2IooGddTc1TV0juczvPR9JJ9zOSeIFGORCwoU1lhqNsxl586dVaasuRov+OtO/Ny8eTPNmjUjMjKy3Oe/76ivZDXtSvf5I++w/ya06a/mfymc569kxdKVJPnrV5oIPTwYx4ZNxyp8PnyQgoefe5+bbmpX8Uv/w+zatYvbbnKj01U+MBj1UICZM97ihRcn/M0t+3v5tz0b/01ok8fjIS0tjQ4dOjB58uT/uP/Jkydp0qQJDzzwAHq9ns2bNzNx4kTeeecdqlevXrafVqtl+vTyRQmudaGSYFCk/31GikoC9Ohtpr6jA2rhF/HOBkFrA4rZTQkFRBFHATmYUkvZ9kMMKpUMtUrAYJBVumIdCIg894qVuNKbK/ThJcpLmHxVFxBKJI1zuTaWfePhxkCtSvuO6tTnCLtxR1wk31lCQ/ctZfu5sGMKv/rVy+GPjSEvbyD392xDt44aaqUp+WxaXFkez6/nJfLZFxZeeAZMzlQixHhSUTJ5wm6atfUz7v1ivl2QiFZbXniaM9+OWBRfFgLmV9moliqj5x0GVq6xs3W7kyL2kCimEU8KMmQUkoNZdpGHmqvpPSwHrzfkzXZauQ/cOsKIwocHFw6qURcfXpo2KqRRQ5HCEi8XLkJ09NWt7uv1eoJBcDhFxr1fwtYVyWXnolYLPNDTyM0tNQwYkVsWEl8ZqclKqqcqGTMynAVLbXw6NQ6tVkZ+oZ93p5dw9JQHk0FGhzY6zl3w8t740Hhi4swSduxxsWJ+YtlkYkg/E5M+KKVX98oHp9+vc3BXFz29exgZM66QF0dHMvGYh5hIGeu2OJg6x8z5C35io68ujYrTIcegkXPmvI9JbxsY+8xOqttvLhfGVyBmE90ghwd6RTN9qp08skgiLVRYhDQSSQPgkPgTKdQiS8xCJlez9vMkBj+Rz7qtdurVVBMVKS8TK9dsdIAg0LCemob11LRpqWXoU3mcO6VAVVoLnSeJIsw8m3WMhDg5rZtfFtsv5fjoMSiHNq00FcZO67c4WPatnbv7Vv3c/VO43W7y8vLK/i4oKCAjIwODwUBERARTpkzhwoULPP/88wSDwbIFcYPBEApJvEZMfOs91NpiNq6KYvYndmZ/+DOJYk3iSUGOApEg2aSzV7aJpMhkAr4g+dZcWreGW9rqGPO0SELJrYQLSpKB7OhNPP5w5UWKenTT8dpbBYiWy9dJJsgRRBnRxGPDUun34oUU4knhoLijzLtjn7iZlvVFnGmHyc2RIfrlqLQBbu8qZ+ehOO65t881s9H/N0RRZP6nU6mZJq9SxOt6q57pcyter7attRw+7mHWPDMr5pcXPgEa1FXz1vORjB0Pc0dfFqjHvf4Ebz3n5NabLz+rLZpqiImSl6W+qIyi4gBfLLfx7YIEXhhfTJgpyNinwqmWrOD4aS+TPxKJT+lO5863/xlTXBFpaWlMnz0VCNWHWPhxxbyVv6JQCChk5QW2+IRqHD0lIzZaUS5nMcDLT0exZqODYc/kk53nJzJcTkyUnPDI2sz9+Iv/uUgik8mETCar4OBjsVgqdQYCCA8PJzIyspx3VlJSEqIoUlxcXKlH35/xgj9/9md27nAy6bXy99vajQ4OHfOwanFimb0b11fT914D9w0p4Kef9mNUGLDbyo+BgmKQ8xzDgZVwookklsPsRI2G2GiR8+fkxHvjKSGfSDGuTAD1yB3UrSPn4xkxZWHVFy76GPNGIS6lGVyVNh8QCRLkJPux2N18+4ODpo2UyJXyPzXnyDibQWNuQivoEUWRElkuQWMpKZ5k7N6sP/5yQE48qZznOCfE/aRSCz0mnNhI5yR+0cbe/UH2HfLR4Z5c3n8rklbN1NgdInMWWvj6ezs/fBnKq//e+xcI5qqr9KoFUAX06PBxjL2oRBUy5ATwo1FpGDfhjZB1rsG8S6uPJK8gh/hYBaOGhvHSO6Eq978Xgl99x4zPacTQQk5hyQn63FXEXe3hi+UyLvyHRzZAgNY338i5c+cQg5cYM8pI73t0rNnoIDNLU6FPhdD9WCO5kKNHj9KgQQM+nj2PFHPDCv2DTjDgzI5g8cIlDB/x6BWft1qrRvSKHGUPiVQnhVr48ZFLJhfFM6HQdJmdRvVV3N5Z4MiyEsKEyArHcYkOlKiICiaxYMlJHh9mQKGQlev3gkGRCVOtBJ0p5arcywQZohgq9FSbRpzkAEpU1KEpHlxYKEEX5WDKRCMN6pRPR1AzTUWNNAWlOTLySrJIojp41VhtwWvmDX9diZ+FhYUcOXKEMWPGlH0WHh4OhDw3IyIuv6itVmtZ5x0eHo7f78dut5dT161WK3Xr1i3bx2KpOHj47XEq48+GNv2d/NvDef5qgt6qBWxBEBD8ygrFGSIj5HjctuvObtnZF6lT0wNVrIrWqaEkLyfzujvvqrgeno0bbriBG26oPJF5ZQwZMqTc3/3792ffvn3s37+/nPgpCEJZ//pXEQiIpCbL6dazCENus8vC5y/IBBmNxBs5wm6iiMOnMtO2pUDfR/OIjJBjdwTRa2U8/2Yh999tZOD9RowGGXsOuBk7rhjHiTrE/K5ioUt0QFQeqrzKk7sDKFEhEkAVMFbZdygFFaLMi0fw08B9C5pfckeKokiO8gwtGjSp9Hv/CZlMRv3aSma9WzFfktkSIC8PLD4bNjETxy/VP4WgnGAQ1Gq4uXsWTz4STvubtBQWB5g608nJfQYSLI1ACLXPHXWB+3uEBkMD7jOybi1o0WIinEzOECQAEQUMfVDNqvUO0lKU7DvowXUyjeZCHfz4cGJHgbKsIuQp9U6+WQZvvKZh/tdulq1SMGfenVd9/nYHvD2thMeHhlcQcQHSUpQ0aaDm8HEvLlew0n0OHfOgVgucy/DTtYMOrVbGijV2Pl5s4alHwxk9LJzC4gCffh4qSjTyoXA0Ghmnz3mZNj6m3OC5dg0VDmeQPQdc5YQ+gNx8Px/ON9O9s57nxxditQYZ8Xw+arVAQbGPA0c8xISrOO1Q4lQ7r6qongwTBF28/G4RX89LQKVy8fr4TbiKjcgCKpyKErQmL7tWJ7B6vQulLQYnHjRUFN3DiCQnYg8fzjDS+VYd+YV+/C4lgx9yoxFlyLQ2YhJ9JCSHvKQ+ePfyQkyNakoO7pNR194ejaADIZTXzJedxJAhu4lMKaJRAxXn0n1czPbj88LPBzx07XOJm1roCNMrWP2Dl6JMI65iI5PeeZ/5iz+9Ihv8XZw/f55x48aV/b1w4UIAbr31Vnr37s2+ffsAeO6558p97/XXX7/qwjp/xLmzJ3n8YS1JCQrGvxJGcUkpa1anU2C7hAgoBQWmCANTZk+hQcP6DOo7GKU9lUeHFvLaOBdJJR3LeS3pjUE0mqpzsyYmyPBe8KMgNIa1i1YMhBFNInlcrLKdLtGBCjUyQUaOmEE4MWzfnkXtWgKjRqqJjhLYvNPAkfNRTJs596pCPCXKk5WVRWqiB30l/dyvyGRCBaEOoKjYz4KlFmKi5RVSW/xKh3Y6CGZz9uxZEhISMJvNFOQe4tabK4rm7Vtr+XGLgzs6VlwIKjUHOHzcwxdzEogIV/DhpBhGv1TInf2LqF69NkkpaQwaNpIGDRpU+O5fRWxsLOczqt5eVBxApS4fLtyxY2cGfTKeCGPlUQt3dtJzZ6dQWpQInYbdP/v5bu1X/3PCJ4QW3WvUqMGRI0fKRQsdOXKEVq1aVfqdevXqsXv3btxud9lznZubiyAIFYq9/Df4fB6iImU8NraAj96LLRNAP1poYeHMuAr2lssF5kyJomNXOza3G4VCQ6E/hxghlKbgJAeIJp7awuVxmSiKZAqnOXmigFghERVqHFjJ5AxJYg3iSMaWeIg938aVy4dZPVXJ0rkJtL79Ej6Lt1xRmF/J5xI+vFSjDrXERmTrtuBwekFeuTfrH1FSUoLcp0SGnFPiARRJ2Qy4X8/tHXXk5Qd4ZYIfuyNYac7Og0fdBC2hHJu1aIRNNJPNBUopxEAYCuQYwmS4vT5eHRvBufN+Bj1WiBBUoPDrUBWn4Qg/j9cnEhsmZ/ijKt5+243Db0NfRQFMM4W4cZNIGqnUxo+XIkM2DTvVpsc9d1/1+VdFn34jeW/280x+Q8ENjTX06WHgzgHZPDIwjGYN1WRm+Xlvtp0ScwwT504gJycT0TaVu7tqKSjyk1dgxqq5RLy38kI7BWSj1MkZ9czjvDN+NF99FEtcTEhWO3DEw9AHqtaGunfysmf3ZgBUdl2V/UOkL57VK9ZclfjZqFkDft56gObcUk6ENhFBkZjLGY5glxfSrWMMLZsF6bJzP+rstqHx2y94RQ8nOUAdmuLDQ/FFAyn1iogOU6PUeul5j4phg/U8+VIRhelhaPBwigMoRCVhRJL7y/jgImdxYkeDlhIKceEABNRhTg5viynLef976tdWcmCnQDF5JFEdv6GIjEtBatSo2hP3ariuxM/NmzcTFhZG8+bNyz6LjY0lPDycI0eOlE3c/X4/J06cYMCAAQDUqFEDuVzOkSNHaNOmDQClpaVcvHixbJ86dergdDo5d+5cWcjv2bNncTqdZQKpxP8mgvKPK7yLcl+FgWOpOYBKFf43tfDvIyEhmZP7qq5iffaCj/iEimE7EtcvwWAQl8tVIezC7XYzcuRIgsEgaWlp9O3bt5w4ei3weJW8O9lOUbaGFlRezEcuKFCJatyiC1WUlbY3Ghg24HJy7swsH4+OycdqC9JzSC52RxCNRuDh/iben3qBwgIZ4e4UREQs2ov44y7Q6w4Fiz9yVNmuUoqQ61wEPTL4o8htWQC1UoFbbkMb1BMUA5yTHUETaad27SvP4/NbXC4XYaaKfdWun90MHW5DX1iXG/yJBAlVpd0j/Ej95ACfzUhBq5XhcAb5cqWNEWMLST+lIra4BYlCBAihkK+8iAM8+YSmzNNPr5OhNwZxO3RoMVBPuAG7aMUem0uThmrefD4KQRDYsNXJ4EfT8VqroRLUmLi82GgTSqhWz0FeoZ8pMwIYo6HHgBFl+a+vhqiYWhw4cpYZb1ftCd3lVj3pmV6efKWw3MQIQhUkn3uzEKcriEEnUFAc4Gy6lwVfWflu4WWPToNexlsvRNOiqYb+I/L4/MN4CooDlYZNzZ4Qy+An8qlZzcbQ/mFo1ALLV9tZu8nB8s8SOXHGy4GjHnp0M1CjmpJd+1z8uNnJirU2Si9EopIJOF3Oq5ogh4cbkPm9nEl30mdYLhNejWb/9lhOn/Owcq2FdVvdfDU3kUAQxk+0E+FoiZdL2DCjp7xwEUcqtrjzdL41haLiAF16FGPIuJEmv4TP4QF7qZV92bvYszmqnGD29XcOYr01yg2cIST+pxbdwqHiraQkuXjv9Sg83lCI2a79Lr5a4eCrD6Ix+mMxEkGioEZPMUcPHL1iG/xdNGzYkK+++qrK7X+07Vqi1ji5757QhEoQBD6aGsnFZ33M/9xJQaGIXOkiKmUE7dq3BcBj86AOhLF2/UVUpSkV0iK4XH8cvVRcEiSM0OREFEUucJI06qIQFGhEPaViIRFCxefwAicxEcEJcR8yZNTlBsz+ImyFscyeL2PA4H7cN+Am6tevfy3N8/8Sr9dLZLick2f8VV7L4pIAqt/5YIiiyOz5Nu7qrOf0+aqj0ARBICoSfvzha2655RbOnj3Ljc0qXxAe/mAYfR7JpVaaqpyY6nAG6flQDtFRMjbvcPLDJgcbt7sw6FW88PJUunbt9udO/r9Eo9FQvWYrNmzbTedbKo573//Iy/19R5T7TKlUMvaFybw4dgDFJYFKJ+9HT3rIvaDDuacJsS18f/ki8V/JXXfdxcyZM6lRowZ16tRhw4YNFBUV0aVLFwA+//xzSkpKGDUqlBO1Xbt2fPPNN8yePZs+ffpgtVpZvHgxHTp0uKaRQY0at+HIoY00baiiW79sOrXXYTLKMFsChJkqF1TiYhQYwn1oMmqRbzjFGfMh3IpSjL445MiIE5LL7S8IAmnUwxIsIZUGZV5tKWJtTrIft2Cl/33qSkVFhULgpafCef7p/dR03lxum0d0k0MGzWlfJk6JLh3FxW463X710YQFBQXIgnKOspvEGi62rkoqS7sAoNcLPPJsPos/iC8Xsm6xBhj+hBVTyc1lUUlGIZy6NCNPzCJIAE/sOT5faKBl08vC9XtvRvDoUyWsXi7g918iWKig011FLPw4nCcfM+L2Bpg+8QiNgm0qVvAWLQQI/hI9YGaPsJ6adWoy9rkn6Xp712uySODz+di6dSsFBdlk5NXnmddP8PwoFffdZeSmFhqGPlVI5iUzkVHx3NNzDP37D0KpVDJs6Nt8+UHoGq9c66DYHKR2/QBF+zOI9qeV+w2P6OKicJZ+ffqQn59Djy5e4mI0BIMi67c6OXjUg+e+qh1n3B5QKFS43W6EwB8sXAkyAoGrE8SjY2KoRt1KvW+jhQQyxFNolXJOnfPRtKGa778O5+HHd5J7SYenxITT78aLm1o0QoGCY+ylttgkFA1XFHp3fDvrIjM+Ok5tX3NqC6GUgUYxnJMcoJQiatKAaBIAoSwCrIQCqlGX8xwjTqfmj4Jizpz3oXbHYceFHTMWn5Wbm3eSCh79nmAwyJYtW7j11lvLVeEWBIE777yTFStWkJCQQHx8PCtWrECtVtOuXaiT0el0dOzYkUWLFmE0GjEYDCxatIjU1NSyIkjJyck0a9aMOXPm8MgjjwAwd+5cmjdvLlV6/x+n8x0d2fXJYSKDFfM7mmUFdOxQ8TGZs8hLj54P/x3N+1u5+eab+XCWhqed/nI5P39lxjyBkU898g+0TOKfYtWqVXg8Hm6++fIALjExkZEjR5KamorL5WLNmjW8+uqrvPfee3+YqPxqC8BFRskpydUiF5V/+NKTo8BMPnffoeGxweHltlVLUfLlnAQGjMxj4P1G8gsD3NZWy/LVdvZtjWHJ17ms+DYTQYCHeqm4v0cMbe/OQhXjoaSggAhiQsIoxaHQHPRkC+fQKeVERgfwXHSjFip6LlnFEjrepuCjaSYef+EwB/cexRcM4vC6SYkViIpO+FMv8uLiYg4c8ZSb6DqcQYY+ZiUx97bQgEcAOXKqUYdoMYGjx3+idbcs1i1LIj5WwcP9w3i4fxhLltkZ9exuTCodRqOAKcrLxLF67rr9stC9bouTOrXl5OYlcIoDNBJbY5Hn07eHnt53X17ZN9sCjBih5svPt6IuqoHBlUiAAI6wDHSpeXy1IILBo/K5cFaG02Ogd58Hr/rcAXIyszCGiZSUBomrQv8sLPLTrJGGUnOAm+/M4tEHw6ieqmTvQTdfLLfxwYRYfj7kRpDBdz84OJvu5dWnIyvNi3XvHQamzzXTrV82Lnflg9nwMDkr5ydw5wPZDB4dCo9+8pFw1i1N5qefXSz73saaz5PKFtF63mnglacDdLo/G5kljgLleSJNpqu6H+o1bsien9bRqr6SwX1NPPBofsi7wyDjvrv0LJoVz/otTt6ebMOQ2RKloCJeTOEIu4gVk38nhAVpWj90D4+bYEWT2awsb9ivGAQTyeYbefGNQyz46HKI1MrvvP/H3nkGRlG1b/8321uSTe+hht6kg1IEFXsDQUABERBFQUXAAgqIKCKChSJSFUFUREUFFAWk914ChPSebJLN9jLn/bCaGJP4F/Uprw/Xt+xsZs6cnTnnPte57+siyBODjXLUaGu8C7FyQ0pLTzH9jVK6ttdhs8sBGYr2Wg5kqQi3Vc27wYThcFwZCfy/BJ1Bj9db/RlMSlDz4uQAIbr+ywry7FXEtlBAGNF8v/04YQ5TDXkORWk0W36o4JYbahp2nbvgwVlsIlRSYBWlXOQkMVQZxTSmNafYj11YiaEeKkmFQ9i4zFk8uNFhpB5NMUpB+IWf4EgTKzYu/ds3yP7XkZSUxOkLEt3aa/lqq527bq6ZdTlzXgkP/SoLSQjBy/M9KFVRPP6wgkFj8uskTh0OGdkPLmdgM9BoNFJShyRhWKiSJa9HceewXJo1CaVrBx2p6R4OHitjwcxw2rTQcuSkG7UK2rcx8MbSCPr2vfHv6Yg/iYmTZvHY2PtIyyzhgf5a9HoF+YU+3ljswy31ok+fmu27/fZ7OHd2KoPHvsKmD2MrdQUhUH0x8rEyogq7k69MZ9q4Kf/O2/nb0b17dyoqKtiwYQOlpaUkJiby3HPPVcowlZaWVvpnQIBQnjp1KitWrODZZ58lKCiIbt26cf/99/+t7ZJlmdEPBPPIMDNjHjSz+6CT8go/QabfN6EVQhDkiqfYeIGxo5XsO5LG8aMZtKZLnf8TQxJF5AbKbwkQUk3FNZzW/UD3rnXrO7dvq8Nvyue0/SAxJKJGg4Ui8sigLd2qkVNOq4awGIl77x10hT0R6HMndhKDI3h9poZQs4Ifdzs4cNBLaKhE/zsMlJYZuaZPFsMHhpDcWMnu/W42bfIRmtehsjrn1/DhxaOqYNRIDR3b6vlxl4O58x0UFkK5w4VfyEQmaZFkJaIiBHVGM4YOvsgDDzs5cspJTDJcSN9PkrsNesmILGQKyeEyZ4inQWCux4ZXuMlIzcButyPLcjX+5s9g69avWLViDnfc4KNRPT/O5mq+/l4weJwB2e+koKCQxx4K4b47dAgBG75ZyoNDPmDego+Q/W5MRgVff2/j5Fk3ezYl4PPB8LGXOXEgF31JQ1SoKSKXEnU+L8x8ngeHPcCcV5/loXskcvJ8jHyygN7d9Yy4P5h1G620a1V7kPrZNxo6dg/inQVTyXPlEP2zBNFvUS4stGh9Zdnwh/Ydpj51V5aFEkWBI5s+t5VwXXc1L08NYsc3kVxMdfP8K9l8t1mBBh2XOYsTG23ohlGqiiskSSKGevi8fpw/6zrYRDkpHEeBgmgScOHgGLvw4yeEcNw4MRLMBU6iRElWsY233oMXJ9WUOcov9HHslAelIxiV5OWsah/h9igqSv8+qch/DPl56tQpiouLuf7662scu+uuu/B4PCxbtgy73U7jxo154YUXqmWdDB8+HKVSyfz58/F4PLRq1YopU6ZUc/MeP348K1as4JVXXgGgQ4cOPPzwP48A+1/D+KfHs3vnICwXCwn1R1a6vZcqikjTHmf+wKqg0esVrFrv5uj5ZBY8ett/sNX/GigUCl548R3uf3QkC2erSIz/udzNLvPKWx4SG9z2t6WdX8V/P3bv3s2nn37KpEmTqsl7NGnShCZNqkpBmjZtypQpU9i8eTMjR46s83xXagDncQri/I3IJg2nsKOXai7ShRCUUoghuowp4821nifUrKRhPTXvvmfHXhBCaYmLAoufjZvtjBxq4uEHAos+t1tm+BMFhAQpGHKvgQupJ/h2sxdnmY5wYlGhJotLGEx+gtQGXpupYdIz+0kornJFhsDO/mX9Icw+Hxcue1i7JIpbh+RyIdWD32IiM8NOjx43XbGjpc1m45lxk1GXJ7L2MxtD7wsE3qvX2TAUN651p1eHAZNah9Pl4bYhObRuoWXU0BCu66Jn6H0mVq6zkZ7qZuNnZpIbVS/TScv0cuCoixeeDmXCiVKSrW04yyFMkRU8PrK6k2ejemr2HXJxZFck6z7PZ8t3WWi18OBgHX17RnLouJv2bXUEGwVOWv8pN0+/349a66R3dwMffGrl1RdqOpgKIfh6m511S2IxGRXY7DJjJhZw5KSL7p30HNySiFYb0Pc8l+Lhzn5GVn5s5c0ZtWcWA/TtoadXNz2PTinkyImAodJv4XIJiktlJo418+kmO8N+njdmzbfQpKGa/g/nIYSgd3cDIwcHE2pWsurtaO7on0ZyrMz9I567oj4xGhXExyv4fGUcCoXErTcYmfxiGRu+dLFyhZ/lK0rx+r2UFqnpTARIoJLUJIhGnOYAjUUrDD+XpblxkVfkAWDHTh+xIrJWHdtgKZRDh+RKoqSw2MfFLDumdgdp2VRDZraPjFQVIfltMf1MkgkELZtreXNmBCUWP+99UI5aLXHyrBtb6EVUtjDCCBCgfvzIwvO3OL3+EzFo6KOsWLuA16bV1OcC+PgLeHHWDZV/d+zagZSMLIzl9bCpioj2V89sCrM25enJPxG2TEmX9lXP9KU0DyOfzCckVos1ahupGR4koSfOUb/yOypJRVvRnQKyOcNBHFgxEEx9mtXQDyvW5TDm8VFXic9/ATQaDZ279KN+zDesXm8hPdPLiPuDCQlWkpXjZfobFn78wc+ePTZ27/HidAp2HvIxeOg42rZLITvvIL26GdjwjY0Bt9ckchauLCMyQs81HXoC0Lx5c06l6GtIQf2C3YdchIQEM+6pNVRUVNC1bxgtju5h+vzl9OgUyMrbfVAiOLQFCxe/9ZfJjr8Ko9HI0mUb+fKLT7hv7MfIshujKYr7Bo2jZ89edf7fAw8+hMfrocNNr3H3zUZaNdewf7+P77f5CM7pgFVZhLGxmhtuvKHOc/z/gn79+tGvX+06rOPG1TSnio+PZ9q0af/SNu3dvZl3Xw6Qdmq1xPXXBioPVn9cQWmZn1BzzecqN9+Hs0yPHhkQTHsmgtsfyOW6rhrs++vOSlWjxv0b8U6VpMLvUXHpso8b63hMMrO96J3RJNKCInLx40OPCQOmamQSgFM4sFaIyoSrK8H8ufOpTzOcQaeonxhBh55FiKJoVOXR+JUe3n07jRv6yVzXwcT7s6LRaZQ4PT78yARJtUsRFJNLZLhg9DATz0wtY+sGE+Fl7VBpSohre5Kl82Jolhzos+On3Tz65Ek055P5+ItTbFkfR1yMin2Hnbz6xgHS0wRZeW5kr4qOXF+ZQRtKJLGiHqd9B5j+1Mssfus9Vq1bQXx83ZJTv4f9+/ew+ctX+G6trlJu8K6bYcIoNQPHlFNiV/Hd+qjKdS3A4yNV3HaDlzGTHyIkxEx+YR6LV5WzfmkgOUGthrXLw7mc4WXtpxfIzvFz6nIUqfssFBQUIIRAqzNgrfAzeWYx78yOpEkjDUII7n3Ixv4jTrp2qF7h9NVWNzkFJvRH3+aTJWqeek7izNe5mL3VE+lkIVMamcO4J1++on4oLy1H1GGhWSCysVBIY1oR4g6jcLuLW3aex2/MIcykoTBfQyINiKUeMjKnOVDjWf0FsdTjFPuIFgmc4gAxJFKfZpWbaPVpRoHIppg82knXUiHKOMV+WtGN896jLP3QQnycgocGB1dWZ6WmexjwcD7K7MZkKy5ilqO4xtsXFWpOHNl3Rf3we5DE/++Cdv+foqioqFoG1H8CkiQRGxtLXl7e//e6hn8Vdrudxe8s4ZuN34JPQqhkelx/HUNHDGHNB2+RkX4SvVZgd2roe9N9DB8+9j8etP0r8Msz8f3337F0ySuUl2agVoHXH8R99z/Kbbfd/Z9u4r8F/23vhlqt/tOGR7/GwIED/0+391+wd+9eFi1axNNPP11NSqQuLFmyBIvFwvPPP1/nd+rK/KzLAK5tq6bEWVqTSwZKlLSkU43slBJtGt0HZrD3aAWHv0+q89pz3rbw/jtaGtm7kxt8lNkLnBw742bPQRdtWmjIzfdx+ISbx0eG8MSowG7ksg9sLHhVQ1xZx2rXtYoyzisPsGNLKJYymaefrUCURoA9iFK5GKW5jHmvBpGUoOKzr22cu+hh0F0mprxoJba4CxcUR7htYC/mvbn0/+zXX+P9JctYN3sjJb5CNOEWBvbXMfExM+MnWSn6vmsNTVSf8JITtYunnlIzbJAJvV5BVo6X1xeWEh2hZOrT4bTvm0Xp2SR0cQU8MlrL/fcaEQLWfFrB0g+tDLozmFtu1PL4MBNR1tYA5CRs4/TBms/jLYNzWP1OdA3jDSEEg8fmM+vZcNIyvUyY5mbVB1/X6nz7e8jLy+PBwd3Y/nk8T7xQxAMDgrntV1lrQghmzbeg1yl45rHqO8o335/NxpVVZk/TXivmzAUPbrcgLcPLie31al3MA0x5uZih/YPIK/TxwuwSfvgsvlppnSwLHn+uiMsZHtIuKenaSc3qxRGs/dzK8o+szJsRSbtWWvx+wTfb7LyzrIz33oimYT01rXulU2H3s3tvWp364LXh+l7NeXO6kZv7VN8QsDtk9h5ysvoTK4WFfg4dUKDzhtKMa/Djw48PJ3ZSOY2kEMTHKrG63Gj0Xg5uTaLXjeXE59XcRP4FOdE7OXogBIdTZsCoPOZNj6Rty6qS0fxCH7cPLEGb0gWTFEKK4Sf27jbi9wsemlDApHGh3NjLgEIRIE+fn1nOke8iibK2JlNcoCzsLMdP160n+VfM3/5/wO/FhrIsc89d17HkNcE1rauX6X72tYNvf2rP7NeWVH6Wl5fH/XcOISa3MafYT1uurVx4/gK3cJEa/gPxSTId2+jILfARZFIwfVI4DZLULFpewfz3/PTseTsn1l8ixBeGHx/qnzU9AQrUqSganedyKjT0tiNCxP3s6O6nSJtDWHsDH3y8+m81f/p34b8tFqgNXq+Xx8beT3TYJVo3hZ37nJRbZfLyZUR2fRI9raigDBvl2IJKWbL+Hdq2bcvp06fZsHY0C2aoGfJoPn2u0zN8UAgmowJLqZ95i0vJyPaSXRDD2vXbSUhIIC8vj82bv2DzFy+wZmF4tTHz+GkXDz9VRNv2t9Cj5218+tFnFBUUERkVychHH0Kn0+F2u2nevHkNU9p/FaxWK3v27MHr9dKxY8e/XKknSRJKpZKDBw8SGhrKhQtnmD3rWVw2F8KlQSvpKXM7aduxNSvXrKkxpufm5vLZpyvJz0snLr4h/QeM+EubPX9XbPjfiN8bCx8adgdvzSipYWz4wy4Haz6zsuzN6Gol3l6v4O6hxZTsbodTX4gt7ALzZ0Xy5pJSSkvBf7EZ8aJxrddKFWcII4pQKRKXcFBGMSCRTyYJyXYO7Yiq1eTr1gFF7N0jaEhLNGgJIpTzHCOGBMKkaBzChh0rDmyUY4FQC0dPXbjiyoc2ye1o4ehCVtz36BQ6IrN71KjAKDKcR98wC/lUB4KlMIQQnGAv9WhKqFR9EzlDBHTdFVF5dOvh58cvQmgmd8YnvJQ0/oGDP8Sg0fymnN0u0/GGbL5aE1Or2eT23XbGj9ISZ+0QSFiQCvCFZwMgLBGkyim041oqmuSx+cdv/lT1x+iH72T1m6XVSv5/QcolD49OKeHHDbW/a9PmuFEGPUBZ/mry8gPkZ124eajMdz9cqpwTzp07x1tzh9C+tY8XJ1aRyeVWP49OKcRoUHD7jUY8HsGq9U5CwjtRUpTC5o+0KBQSLpfMHYNKKEqJIri8ERq0lCsslEfkM/HFp7jrnjuvqB+6deiOMT+ceKl6opJNlHOZs7SiSw0JnCwuUiwKiCKeeCmwSekUdjK4QDOpbs+Io2IXPryoUNNeqsUOHjgvjpFAQ0xSCBZRRD6ZGDCRw2VCghSYwt0kxCkpt8pYLUpEcTSyuRi1I5R69qq16hnTPg6fP1hnW65kLPz/LxK5iqv4F8BkMvHm2/OY9Nwz+Hy+asTmrNmLgcDC49eZwP9ktGrVmrfeWVcZ7F8tQ/zfwu7du1m8eDETJkz4Q8SnEIKMjAwSE39fx/JKDeCatWjJ5f2ZBPlC8OPnJPupJ5IJIhQ3TqzmizRsb+HNV8J5ZJKH9Cwv9RNrP/+BI15ibR1Bgojylsx7exc7vo3E7ZaZOL0YpRJemGBm2CAzEDBbWvCug7iymrpFwZKZOH9jJr94ia2fx3B0l47DJ1yMnZTNe8+Fc3OfqsCpQ1sdh4+7mDGvhFApAi16FLKG8+fPX/FiesP6DeT7cmhBB/QlJj5Yuodvf8jBbVcRixct1cnPovBjvL/EQI9uVZ8nxqt5Z3YUTzxfyMdfVGApkvBIdkoL3cya42HZYgmlpEJlaUiSN45vV6TxycZLSOWhldmACreBzGwvSQnV+3ruSxHcNjSXha9F0amdFkmSyC/0MXOehe4ddTRuoCE7z0f/W2UmTxzCove+uqJFcEFBAVoNRISrWPVWNM/OKmHph+X06KKnqMTH0ZNu7rnVxKMjagrN39jLyN7DLvr2MFBa5ufAURdb18cjSRLvLi/js00VDL635g633y84etLFqy8EyjZffqOEGwZk06+Pkes668nI9rJ6vZWmjTRkpkuYczpwxnCcgiIfH3xiZev6+MpyeqVS4s5+Jq5ppeXRKYV8vSZAojpdgm3btnDzzbf/4b7w+Txc07pm3xkNCm7sZcTuEDw63kp77w2c4wiH2f6zgYGGCkoxEESi3IiSskvogryQV5/bh+SgUGuQhVwjOIbAO5pncTLnbcGuAw7GjzJXIz4BYqJUbPwojFtvO4WzsD5tO3mJi1ExaEweS+ZG0bhB1cIoKkLFsrfDuX9kEWc2Z5AvZRAZDA6H40/pwf7ToVAoWLn6ayZNHIHsuYxwC1xugcOnAqUZj3sXt/ZLxueTMJpi6HfzIIwhRk4W7kXt03KcPTQV7SozM13CQUFoOkOHP8GZsz9x+OQJZkwy06OLgew8HyMnFPLjLj/tO97AgX0HyFVmYA6DFk01ZGXLSCXRuK1aLNpLdImHxo1COHk6iyx/KQqhQK1Xc9+Q/gwfOfz/S+Lz/wcUFxfz8AOjcGb7SCtNYm9ELl6thNOmoX55V9yGQnKit9GpkwK1RmbvITfjRg2jZatuPPviFHyKjsxasBenVc2bC1y8854dtVbG45Vp0khLuT2SV19fUS0mvvnmu/B5vXS5dQY9Ogvi45Ts2u/i4mUfCoWGg7t2sOPj4yR4mhEmNcB+1sH0Y6/SrEcj3lny1r8lnpRlmekvzGDX93vQlASBH7zh75LUIoF333u7hoY5wLFjx1j81nvk5eYRGRXJI0+MpnPnzpXtLSwsZNbMJ1GSTYtkPzn5cPaikltuG4zf50WpdGE2xzLgvqFERNSsSli6ZB4njn7GY8NlmjZSce7iSWZM/ZJrOg2kR8+bMRqNJCUlXY23/wCi41qwfO3XzJlWnezo28PAnoNO2vfNZMKYUJo3UXPilI/3ljtQZzdDLVRoErMxSRJvLCpl3oxIWjfT0P66NHw59WpUz7iFk3JKqEcTzorDyPgJJxaBHx8+ci/rGTq6hOXvhFVKhXm9gulzyrhw2UOfm1T07HaJS5f9bNlRgbdIj8rVkOyon2jayseg3irSs718s9mNrJA5evQoHTp0+MP94PV6cTpdAQftYhUhcrNaZZgi7E05fC6DRgS0gT24ATjHYYwimHBi8OOjgCxAwkwEliIf32zQ05yAGWapPoOnHjfVID4hoJE+7H4T5y95aiU/e19rQBFajKfcTV70Xu66W8GIIQZUKli3IY0V69yczTuMKTOInTt30rt37z/cBxDwIFBSTFho7Rm8TRtrUCrq1s68pY/Mt3vLsXu7UGHb+rvX+u3r2bx5c/KLtdx+Y/VYKCRYydrFsVxI9bDso3Iys73c0DOYXUd9jBkqKglznU7Bd19E8OMuO0uWHeTiZR8xSR1Z/uZ6oqLqrkiqCzGxsaTkXyBMRFerlssilUa0rDW2SxCNyeYy0VRVh2jQ4sJR53X8wodbYSPELBNWWvvGAQQyRAvIwkQIoUSQIh3FJELozs1INglRIfCkuynSHKFRGwejnnPx2RcqCn9oXrnm8AoPOtPfZ4x4NRq5iqv4DerK6PxfIT5/jatB2P//cLlc5OfnV/5dWFhIeno6JpOJiIiIGoL1u3fvZuHChYwYMYImTZpQVlYGBMrrDIZAadGnn35KcnIysbGxlZqf6enpf7sMSHR0AqdUJ4jwJZFPFk1oQw5pXFIfoVcPNa9NMNC9U8Bw5+EhwSx4r4wFs2ru/OXm+0g5qSHh5zJfjaSloESJwyHzxqJy9h50ER+r5P57qkizIyfdaGxRdb4DsdTj0KFL7NzjpNe1esrKZfrfZqqRiQfQsZ2OuGgVp9wO/BThUVuJjf3jAS4ESr7T01KpTxs8uCiNPIlRUY7PoaX/3So+XZpKE1G1Q+sTXkyxVnp0q30ndMrjodzQPxdXUQTJtOaE/BOtXX3RuH8VwEkQ6Uym1GnHSh5FUjYhyhAcpW6mvVbB6ncD5cp2h8yFVA8GvYLB9xiZMrMIvV6BSiWh10k8OiKE3t0Dz87nX9sYNjCY67p4WPPhYsZPeOEP94HJZMJqE5VGE/NfjqTc6uf4aTcvvm5jy7r4Wt3dAXRaCY9HcOSEixdeLeHVFyIqf9sH7wui+21ZdO2op0FS1eJHlgVjnilAr5fIyPIw4QULaWnQuLGCTzdZ+eizCjq01fLSM2F4fZBfaCW7Ig2pKIypr5YwYYy5Vh3RxHg1yQ00/LDLjt8vuKm3gQ2frb4i8tNhl8nM8VW6i/4W6ZleKuwyR9mFFh1duKGaNEOxyCOTSzSzt+eM/SDtpXaUnYyjIOgAQpFGnGhU45yF5KDxBjN/SRER4Upuv7Hms/7L/QXHF3LJcZzvF8WSk+dDp5WqEZ+/xstTg7jp8DmSizqQaTmAVlu36d7/OpRKJSUFKmyp9TDbohAILDH7mDrFxpB7I9BoJIqKfbz5noUtX7+JPyuJzv4bcFBBKcWkKk+hNqgJDwsjMjaSDvWSOXFsDY3q2akolRn/QhGyDDqtgvwcBV67jpObUkigEbE0o7y4iEucZeYMPR5fOW8uLmP7oigUCgVGg8SUWcUcPVlMvQYReLwq0jOOUlh4y1Vt/H8BhBCMGDwS7dkwYqWQwEKxJJDtkykucjlsD/fcruatVyIrxyEhBIuW2Xh3wRGG93+IZ2dNZtrEfTS0dqXxz9p/QgiKpFwu+Iv4YvMXpKSkkJKSQufOnSsza26/YwC33nYvhw4d4vDhw2TnryYkqASf10NFSn2S5VaVC1edZCDe2phL2zNYtXw1D40agRCCs2fPYrPZaNy48d/mBO7xeNi2bSvLFi/DfkYiydMSu7CSSzrOQjtlhVa6d+xCh87xuDxKLPngtnuwlJWg95hI8jUlTKqP7Yydp3dPxhdaTveerbjtjuEsX/oKi2Z7aN5EAwTmGWuFnwEPr6RJoyBOXDIyYuTkWonPrVu/prTgUz57X1s57yTEqbmhp2Dkk8s4fWw1Bp2Cc6lKRo6awt133/e39Mc/FbfccitzZn3CHTc5uK6LgdR0D+99UM75S14uXvbwyLAQPlxvIydLQi6JxOSphysij4rIszwz2sAbi5xs+jCusoJj+eJgRj6yE2NBC8LkWASCEmUWl8V5WsndOMcR4mlAmFQl9xNHfQr9OezYnEanHqXUbyhQqWXOX/Qiy4IfvoyiXmLVnOdymbltaA5pmT+xdX1cNVOw16YKBo3O4+uvN1wR+bn5m81IQiKPTNweBeHE1ypZI0kSof5YyuIOc7FAQu03oURJN/rhxoUVCwr0dKAXmaSSRzpdRF9OcaDSzFAYy+nSvvrcLMuCzT84+OprD0UlfnLyHNxxk7FG3CxJEjodZEfsodf1Pk5d8DFllgOjQeLR4WaG3x9Ev7vKkPMMvPTsDHbs63VF60+/34+2FlK2ehvqPmZ3yGjUembOepv+93TD4ZBr9b3IyPISYq5f4/Nrr+2Lz/9Dredu0kjDTb2NnDzrZvwoIx/efByvV8uI8eUUW/yVbZPdGooKJYQskGVX5XrrSmG32mlFF85z9GdiOxovHsopxijVnswiSRJmKRS37EJFIAb+xUy2QpTV0IAHyJZSufsuFS2baPl0jrbW5w5AjQYfvsrrqNGQJFWRpZIkoUVHE0830jJ+IDvXy8WjwcRJVTIsaZxlwsSaEht/FlfJz38oysrK8Pl8hIeH/08TWA6Hg9LSUsLCwv5wJonf76eoqAitVktoaChOp5OKigrMZvPf6lb4d8Pn81FYWIjL5SIoKIiIiMDivry8HLfbTURERDUC1+VyUVpaitlsrtE3QgiKi4tRKBTVMrN++VypVP7bypau4q8hNTWVGTNmVP79wQcfANCrVy/GjRtXQ7B+27Zt+P1+li9fzvLlyys//+X7EJCJWLp0KWVlZRgMBho0aMCMGTNo3Lju3b8/g/T0S5jDfXg0x9A7JKwVWTRytKQovpDPP6q+WOrWUcfGb228/GYJT44JrRS+P3rSxUNjywnNr3K0FEKQW+ThruG5pJ01YPeokYWn2o623eHHZa+7DFmBEoVPz+NjBQlNijGEeJg+qe4F3IA7TGTnlnHh0knUpV46dKxbYL827N79ExoVeEyZdOvnYtKTJpLi4zl51s0zLxVTqs6hxB1H+M/BuQsH7VrX3f6EODUSSurTDAjoOf62JPYX1BPNOMcRWstdqZBLAYlj2zJ5fJIFSe0jLdPLNa21FFv8/PCTA5NBwdJ50dWCewiURW77ycErz0dgNEjMe/9H4I+TnwqFApvNz9vLypgxOdDXIcFKenU3cMdNbrbtcnDHTTUzegDWbbRSWubnui4GlsyNqpYhHBKsRKdXMOzxfOolqLi5j5HiEj/f/mhn0F1B7PzJS6drrSTSggS/AeuZYop9aSx5K4j77qoK0G6/0cSqdTbefFnJzt0e3phecxH8C7q01/LS6yXcfYuJzu11PPdq7h/uBwCbRcUrb1r44oMqUikrx8uKNQ7y8mS+/rGcaNGQYvJpTdcau/0RUiwVopxMLhBDEjZRji3uFHf3MLJt5wWyCvzEiYYoJRV+4SefTIrIJSIC1KEqBNRa6vcLoiIl2rRQc+iYG4NeQevmdROayQ016PQyAD7//06FxZ/BuNFPIJ0yEi8SQYK8sIOsWmzmuq5Vc3hkhIpXX4jg+dnFfF2RRXaqCRPBxFGfeLkBGZqztO6cQGrqMRzldjwePzf1NvPWrEgUCtix18HEaaWoXCHUpwlhUlX2SaiIJqQwkpde+onNX5tIueTlhn4OTKEeFHoXTz5iZvXbIZXl0MdOHWH84/cw/eUVtGzZ8t/eX/9k7NmzB28OhEs1M93jqI8h+gLvvhZTbQ0gSRLjRgexc08JGVub8PRjz9DWe20lwfHLd6KIJy/fy7139mFwfx1JcT4WvqnmyCklYx99jptvvhmFQkHLli2ZN3cKr0yRuaVvAp17F5Hkb17rQjjSnsC6D9YRGRXB7OmvQakStazBqighql4Eq9at/ksl4Nu2bWbF+7O4qaebojQvDT29uSROUY6FGJJoQAtcOMi0nSczNQ1roZ4oR3PAQwgKGkotKtutl4w09rWj0JZC86TTrFk5gQmjDDRvUn1+CQ5Ssm5JLCOfKuDBe2Dpomc5e/Ycjz/+dLUql48/WsgnSzS1kkLzZ4YzYkIBq9+Pw+mUGfzoVL7fupF3Fq65OhbWgfbt2+P1qZgyswS/XExYqJIZk8Pp1C5gqrf28wo0OsGX68PZe8CBy51Or2u1JMZFMeDhPPrfYaomXeNwyUTXc+GPOUla3ikq7DIavZex95pYv/4g6tKwasTnL4iS4ikUOYTnXoMjV4UbJ46gQyxfaqpGfEIgw+/mPkYS49Q1YiOVSmLde7H0uveHOs3HasP+3QeIJI4CslGgQKqLgQI0agXvvRvGU5Ps5KVqaETLACmJHh1VOptKEYgLSyjAjZNL4gwxJIBbT1ZOeaXWZ1aOl7sHW5Dz4zFUJCAQnDOk0+NYEV99HF6t/NzukCmz+jDHenlkeBSd2gWy+PIKfEyfW0LblloG9tfw7aIQKvKtbP52C7fedssf6gMIGFeXlGlxu31cTPPyxlt2Ll7yERWlZMI4Pc2T1VjKqvpGCMFXW+wseNdFeRkUlMjc94AHl8vFmEee4/nXXmX+DG2138HrFUye5ePhRyfXuP4NNw3gk6+207mOCvENX1cwflQoSqVEdKTEqk+sLJ4TTYMkNUtX25g3RyaitA2hUgiykCnKzOWum+/ho88+JCamphnz78FisRBFY0JDBT5TGiIoG41CoE1VIZx1P1uy5MdKKeniPF48qFATQSwXOEEj0ZIQwn+Ws5HJJY3ykEsMu9/M8dMeytV5hPtqvh8ApRQRRECGShYyPrwIarZDISlQFCUy47VLKIUbB2cwYIKgEuxyLo2Ta27I/1lcJT//Ydj2/Q/Mn7MAp8WNEiWyzsfAB+5jzKOj/6dI0JycHKZOfpH08xmohQ6v0kXzts14ec6MOneY/X4/8+cu4MvPvkLl0eLxeyhzFqPTGAjWmPEq3XS6tgMvvjyNoKC6Hf7+3fB6vSx891W+/eoLivOdKD1GEEokk0RohIKmTcBkUpCWJXF9n3u4t/8w5s+bRm72CRLjFOTmC8zhyTz9zGzi4+P5YPVSVi6fR0KsB78fCop1DHngccrKS9n0xWqS4v34fIKCEgPDhk/gxpv+eLbSVfz70bJlSz755JM6j/9WsH769On/5zlHjBjBiBEj/mLL/m/Y7E50WiWNGkl8vjKWuW8XsWZdFl6ft4aovSRJvP5iBJ9usnHdHVloNQo8Ni2iLAyz5bpqi7tyLNx3j5aZL0TSvm82MZYOOIovcCnNU5mddvq8F4e2ELy1Oy1aseDGjtcZSdbehjjDU/HXXVWD3w85+T5WL4xk2OMF7NzxE2PHjv3DfZGRfhGtwc9j432MG12lZ+lwCpQqWLkwhKkzj3M8y0CEiMONi6x8J2Cu9Xxut4zsURIihVEiCjCIqpJvr/CQQxqlFCEBWvS4VGWU+YoIIxDgmMqD+WrrFt55Payaw7DHIxgyNp/Bj+TR//Yg7rzZiN8Pn39j4/NvbQzpH8RHG6yMHW5Gpbyysn+tVotWB4ePO3nr/VIeG2GuJFk6t9fy+LNFXH+tAZOx+oLxux12TEYFCoVEQZGP+olq/H6BQhF4bvx+QUWFD41KxZQnwjh7wUOzZA2Pjgjhg48dHPwuiPb+doE5VAIcEYSJxrz40i46XuOtli06YrCJZauKELkRFBT5qy2wfo3MHB+X0rw8MMDE4RMevL4rC8ckSaLcKjPzjWKaNtYwY04F5blGYj1N0aInhGLSuUAUcbWWOQHE04BT7EOPCVuDA2z/KpyoCBU+n2DFR4WsWJ1JRobA4ZBJIJmGUlNCm5zAp5BIuxzQtKrt/oQQZGR7Sbkkcz7Vy1svR5GdW7dTp6XUT1iETHrJCRo0UpKZmUlSUt36vf+ryMjIIO9CIQmiKQAOYaNMlDB1phqTyc6YkTpuu9FYqXX31Bgzn20sQIVMCQWkcoYkkUxISRSOkv3ERrixWmHtkphqGcTXX2tk19d62vfNJiS95ianQlIQUtSSeW+fYcbzZj7ZkM/tt2iJjQlh7HBzte9e01rHB297uan/AOLj2vHy6zNJTk7+13XS/xC+/vwbjL+SI/k1LMocxo0MrjPunzjeyOgDmWjKtdXmxl8jypuITXuRiWODmDyznPx8H3ffpOXQrkmsWj6Lzl1v5/z5E1zftYQbeoYhSRKOChVhUh3VU5KSihI7M558hWbujlXjkh+slyzc2LMvP+7Z8adKPU+cOM7GT6azeY2WjzcKtOWJHBO7AIgkDjdOTrCHKBKQBRSlB2MmHAuFFJNHF/rWet4IRzJr1qWjD3Fzx421V1GEhylxuwUer+DV54PYf3QdDw75ivFPvUb37j2QZRmVopwgU+3JE+YQJX6/QAiBXq/gk6UxXHfnARa+M5snJky94r74X0BQUBCt2vagKO8nJCQ2fRhXOe6ZjArGPBhCx7ZaXnu7lNXvVCePLGV+rutctVm056CTRSvL2Ly2euXIT/sdjJtShF+pIK4ON26AGBIpIpckKRmPcGEI9XBjr9qTbX7a7+TzFTUdrgE0GokWyR5SU1P/cCJBUEgQoURQSA5KlJSQTwS1byB4gwp4e5FEVq4HJ6UI5Fq/Z6EAH16iiKclnfDhJZvLeCpcvD7fzo29Dciy4O7BFgwXuwfc4n8eZoKc7ag4ZeG+YUf5YVPV+/LOsjIcfhd71iUREV41PsRGq1gyN4qBo/N5eGgwX6/LJ76kFSuWrLgi8lOSJO7pP5JbBs4hP1WHueQaTIRgwcmEIxdwGAtJaNiILdvL6ddbw8OPl3JkWzhh1o5ESlrChcxPSw/y0w/38exLk7G6u3DrA/t4ZCg0qKfk1DmZleslhg6bQtu27Wpcv127dix6N4r9Rwro2qH6Ru+OvQ6sNvnnjHEosbjY8XkcBoOCtEwv8+f5qFfas3KsVkgKouQE7GkVPPHIBD79cv0f7gcAu93GZfNOhj0Ez0+oX5nUMW6ihUNriwil5vgqCz92RRkKv4aGtEAvGXELJ9mkokZLLumk648SGqSmwOJG8qtIsDXl8QcdWDW5aEPycRc7a/UdyCODawjogQb0PoPI5AL1aFqjHQZMJIqmFJCFjXLUSgmvvoiOzdSsW7OOjh07XlFf1IWr5Oc/CBs+/Zx3Zi4m3pJMxM+6JbKQ2fjWt1y6eIm581//D7fw34Pc3FyG3PsAkdkNSJKqMg3y88oYdH4wn25aT2ho9clHCMHg/kO48H0miY6WlYOQT3g5Zz+CGiNxUjIXNuQw6NRgNnz96X+FJpksy0x44gFCtOeQC020sHZH+XPgKZfI5DpP06BnKXNmmpFlwVvvr+f+gctYMT+EztdUDdBnU1J4dPxA2l7Tk1DdDjavUaPRBJ4hp9PLzUOe5/ruBrauNaFWB4YNh8PN0zNmYSktYtCgh/79N38V/3j4PB48bh8TxkShVCp49qlgJo0P4v015SxaWc4LT1VfmEuSRPeOOjweCcmjoiRfTVNH2984sTu5rDtMI7tgxTrB4P4Gvtt6FvKDeXqqhS/XRCNJEt98b6dDZy25O4oJlqtn8MlC5pLiJG3kayk27+GRKQ7yChVs+LqCdq1qz3BbtqacOdMimLe4jAcGBLPkw9NX1Bdh4THojH4efbiKaHQ4ZF6cU8KXH8RhMiq4+9YgZrxezso1KShdQZxL8ddJUH30uQ23JRi/8OHSWBDacrAFRM7PcpgkkqlHEyRJwi6sXPDbKYw6iDdUQqOWyM7zMGyAuRrxCYEA/uOlMVzTN5N2rTV88EkFfr+gW0cdjRuY8fngiy12bu5jJCSk/hX1QWxsLC6noH0bLWs3VLBpqx2bXUatloiLUdGymZq7huUy4v5g+lxnoNzq58PPKkhN97JxZRw6ncS4ZwvpcGMGSfFqXG5BSLCC/AIfTpdMj656WjfXVmYpyrLMW4scJDq71SARVJIKc0FbXn3jJEvfrj6f3H+flrenmVmwKJ9F82oueGVZ8N0OB5vXxXPrkDzCzRIa9ZWVOAWHKXlmXBAvvFpCYrQPbVF9WnmrMpdMhKARepxU1HkONRr8ShcVxlSWvxrED7ucHDrmQq+TuPc2E2OGB+F0yrS9Lh9NmRu53lFWLQ7n2ttzMBa0Ys6CTGa/WHMh99VWO21baunYRsfL88oYM7EQnS5givBbYhpg+dpynhkXyjMvldCwnp7S0tKr5Gct2L9/P6oiA0hQJHLJ4hL1Le1RWyKx4eGlY5d5vWEOmzdEEGRSEBmhwqTREvlziZlLODnBXhQouLxdhUflYtRDulqlE4wGBRMfNfPei5lEeBrWOB4sIjh81EdYqBK9yU96tocXn6k986NBkprEBD/5Rwt4aNDDrFy//B9PgLpcLnbt2kV5eSnJyU1p06bNvyQBoc5ML42HhLjq477bLbPuczsbvvDgcgnKfKATIXWWKyolJR63giGP5vPUI+ZK6ZIDR128MLsQlXcdD9+nJSNbwW1Dcxg7PAQUtRMqv6DMWkYHuXeNDZlgwkjwNWDc2If49PNv/tjN/wrL33+Nt2aq0GoVVFTIZMmXaU6HSn1bAJ/wcYgfaUkngqVfbSAKa7UY4ddQSAoseTpi9L5qBjq/RXysih5d9bRsqqVnNz2PPyRz3yOTiIpaQ6NGjfD/frcgy1UyUxqNRL/eer7b9gWjxkz8r1hr/DfitTmLuaFPcz5aFFXrb9O+jQ6PV5Bf6CMmKvD7ZmZ7sVplsnOrjJReX1jK6reja0jm9Oxq4M2ZEUyeZkVZXLfBrQJlJZGYqTxLhFGu811XKKQ6jRUBjHofFRV1z9m/xX2DB/DDZztpVNySfDJIJwWziKihXZpHOrYKiYJtnWmLARvlpHEOkzBTX6oioXzChws77elVrRLITARFIpeTx1J4fmYZ3bqoAhmfUs1KmyDCyL0cwqlzbmKjVCxcWcbZCx5u7qOvRnz+AkmSeOoRMx98YkUIA2pJQ0m5/Q/3wS8ID08g40QYjT3tqiQ3MBBjbUe+I4N2d3fn428uMOvNI5ScDiPJ3aZKx15SEOlLwHK+kDnTH2PUQwb22hXMelvQoWMnmjVvz9IV92E01i71I0kSb7y5muemjMKoSWHovVpkAV98a8PlFrw3NzA3pqZ7CAlSVJbUv/mOjeCiVrU+L0YpiOyM3CveDPb7BK06uZk+qbrUzNTJwfTZfhJjXo9qv60QglTNEXQeM82lKskFraSnEa3IEpcoD7nAzk0R3PdgOa19PQJaojIgg+xpRbpiDxnhuwi3NiPUm4CERAn5ZHCRxrQGBFkilVKKaElnTrCHRJFcYx6ooIwIYtChJ53zxPk7Igobcah8Jzfe9fcZDl7Np/+HwOPx8M7cd0m0NKs26CkkBdH2ehz94SQXL178D7bw34dZL84mPDsJo1Q9OzMIM/qMcN55890a/3Ps2DHO7r5IpDOh2iCkktS0pDOZXEQIgVlEIKXqWbFs5b/8Pv4Itm/fRqvGaezfLYgr61hJfELgt09wtuGbLxVk53pRKCTKyh3Mn26sRnwCtGiqZcEMH3t++pwZkzTVyn8Liv0kxspMnxRUbdI2GBQselXLN1++j8NRtyjyVVzFn0V5mQVzsIIObaqErpVKiTEPhpCS6uH9NeX4fFUT4pkUNzcNyCfsci8iL9+E0RXFIcX3pGoOk6VIIdWwD2fz3ezZFsas5yI4dtpNepaXg9sjeG+1jM8vc+uQXI6cdBFkUrBycShS86MUGs7jFR6EEJRRRFbkT4RFuzEShM+uY/9RB2cvuPj2BzvHTrlq3Me2n+wcPublvZU2MrK8dGynRafyXFFftGvXnuZN1NVKjdd/VcGwQcGVhJIkSUyfYuby8Tg2fa2leQuJgaPzsFZUT0k9cMTF63M8BLniOMZuVImZRNe34xZOUjhOSzoRKcVVjoVGKZh2ogf+iiC++CCGQ98nEhut4clHapZbQqCE69a+Ji6mesnO83I5w8t3Oxy894GVb7fZ8XhknppazF33jrqiPgDweAUff2Hj5WfDKSn1k9xARWiIgpt6Gxh4ZzBffRjHV1tsTJhayIp1Vu7sZ2T90hj0egWSJPH2K1GEmpVsWBHL5nXxzH4+AiHAHKKqVgq/4esKrr83B3uBqc7MyWApjMNHfbhccjXzKpUqsIO9Y6uadRuqB/E+n+CpF4sYfG8Q17TWcUMvA+cuevF6fydtuBa0ad+B1xeWsmRuJGmpCiLtzWt8J4gQKiir8xwVlNGunRKhszP7rRKsFTKPPRRC/9tNrP28gsFj8wBo3UbisZeK2fNdFOs2OLCWqIjyNWDTx0aeer6UouJAVqfDIfPu+1aeesHCO69EMujuIIRPif1EK/LPh3LL4BwspVX3KYTgky8r2PyDg9tvNNCioYEff/T+n8Zp/6tQq9WgFDiEjUwu0o7rCJOiUUgKtJKOKHsL/Gfa8fC4UiCQhe11B95hj3BxhoM0ox2dpOtpT28aqhtzS9/aF3MAfXrokIMttR6T8aNWQ1qml/pJSrw+6sxyBujUXs2gx4vR6wt5ctyEv9AL//34ZP1qRo3oiyXzBaL1c/j+q0cZ/mA/Ll269Lde55a7bsaiy6v1mMppZttOZ+XfaZleOvUu4p0XYrD9dC2+g9dhstWjlGIcwlbrObzCgx8/13bScV1nPYXFPk6edTN9bgkbVsTy2tRw7rnVxJNjQvl2bTxfbrETk+DDLqy1ns8hbEiCanHqrxHhqc+ls2nY7VdOfFjLskiIC4zfB466iJfqVSM+AQrJJonkasQngOD3F9V+fAi7kYKi2rPXhRAcPeKn/9AyTp4NGMkYDArmvCCxasW8QGmxIY78wtr/PzvXS2hI9T6JiVLRqqmPo0eP/m7b/peh1WrR6/R0ale3pEq3DjrOpFTFWq+9U0rva/V88GkFsiwoLvETZFRgDqn9mezbw4DD68aqy6nzGiUUEEI4eSIDY1IRzZqoycmr/beOj1FyNsVd57n2HvBgtdb+/tSGxo0bU69NPJnSBfSYUKLiGLvJEWnYRQVlooRT7CNfkU5rT28MUiCeCZZCaUlnnNg5KH7kuNjDMbGLk+wliaa1SiBFSnH4vQqWr3Lx0GNlGCoSamlRAFpLInc9UMCwJ/Lx+QVnz8pc21nP1u12ho6ycN8wC8vXVOByBUjjti21HD3hQWNJxC98aHR1SzbVhYXzF5PkblbrsWhvEls2beWVV9/D40wi1lUzXgIIk6JwVUiMGKjjw3d1bHhfxfmzR+nX7846ic9fEBISwqIln3LP/UuY9LKLI8ddPPNYKB+8G4PJqKCgyMcDj5Uz6oEqwvjYCR8h1C2Xpa7Qk5KS8gfuvgqh4YJpT4dx8bKHhx+30KlXMZ16FfHuUhtL3jFyOXw7lxTHKBK5ZIqLnAveRrG3mJZ0qvV88TTEHKxmw1dOdDnNq5koQYBrqG/tTlAwDJ6cTlHDbexXbCGXdCQE6ZznFAdQoqQVnVFKSoIJw/ab2NQj3FixEEI4kcQhocBGORpJS6K7JUZd7ZJWfwZXMz//Idi5cydaS3Ddi7SSSFYuXcXsua/8m1v274Usy5w9cZZ6Uutaj4fKkezc9hO8XP3z5YtXEFISVesOuEJSECqiKKOYUCIJ88aw6bNNjHvisX/BHVwZvvh8Ode186AvaVDnTqO+KJllH1xg+rMh7D/iYvqk2rU6r2mtw2QMCHX/mmD56LMKRj9QO8mhUEgMvMPH999v5q67+v/1G7qKq/gVDAYvXTvoyMnzVVtYKxQSK9+KZvGqcrremoVOocFhV1BRpkBZnPyzYLegnmhBrGjEIe/3jB9XxohBITRpFCj5OH3eTUykip37HLS9PpOIMCUhIQr0GgUDHsolMkJNcJCSnzZH8dUWC0uX52BzCLq3V/H04ybuut9LVsRu7r1X5qlHI4mOVPL9TjtDxubTqZ2OEYOD8fsF7620c/aIjnrFN3CxoIA8zXlenleCVMuO+e8hJCQEmz2wSMsr8LFkdTlfbbXx+cqaRiJKpUTLplrGPWRm2092rr09m+QkA4lxao6d8FKaYyKuuAdqSYNSqPB4TrJsZSi39v8JTVFErWWQkiQR52zFbQOOcOZADA6HICqibrIjOlLJvCUWmidr0WgkrDaZaU+HIQQ8NqUQyRJGu04X6N37+j/cBxcvXiQmWkl4qIqnXyqiz3UG3n4lituH5nDomIsWTTQYDQocLsHXa+JqHRNVKok2zbVcvOylaWMNDeup+fKDOG4ZksORk4FFycIVZaSme1nyehSDBwDFNU5TiexcPw8+XkB5hZ+WTbQ8NyGUjz6rIEdKJdSlY/JLRbz5Xgk39zHgcApOnXMzckgI998d2Jy77w4TW3+04/ZcGRkeEZ6IyyYREaZC5Qqt9V71khG/8OMQthoZGkIIyiPOsOyNEPo/7GDD8rhqGl3t2+jYut3OMzOK0esl3l5sZ+arDpw2CZ9Pix0r5aUKPlol8c23JRj1SnweJeriJLRhXuxOmbuH52E0KFBXaIkp70ZW3lZuGJBDWIiaSLOG8yl+/CXhCJ+Zuwbn43KBz6W+qiddB3r37s1s4xzSrGdpRoca8Z4sZPT+EM6cUFJc4ueb7x2oLYEFahrnaUzr6oSQT0N+Qd2ke0mpDJ7aHVZLdZk8MljHtNkWbrvRyJYfHew/4mTJMicXLvkJCZYY94ieW28woFBIHD/jRvZD/cYSF1PPsmrlUkY8NOavd8p/Gb7e9BnnTyzmu4+1KBSBBfx9d0BegYPB44azcPFXf5u5T48ePXAFW7EXWjFKwdWOKSWJb7fZeXZ8KGGhCvoPLSU0/Wf5l5+HikQaEyniOMUBOoreNcaQYuMFXH4HJaUmbh2SQ1KCmqMnXax+J6YG0a1WS7wzO5KBo/PIiTmEOv+6agSKR7hJ0e4n2BtKXVyjUlKhUUvk5uZecWbwL6+CLAu+3eKjnWhYI54vIpdW1NTa1mPEJsox1aKd6hR2/PgxFLXkxVfO8d6CmmPTl1vsiOIYYktb0OOmH4lN8NG8iZp350SQnXUOWZYZNeZZHn12LOuXGKslF7hcMk9OK+K58dXPe/iEi4R4E/7f09L5H4ff78flcmCzC4JMta9/ii1+TEYFxSV+5i0pJTREwQtPRnD9vdk8NKGAFyaEYg6pOw9MoZAwGsEbnY07o0GNsl6HsFGmKEAXVURMPQ8PPxhKvQQ1L79ZwuLXaxpmJsSqeXJaMVs+jquhmb1pq53yQh0q1ZVRM7369iJzZyFxcgMqRBlZXCKby2RzGQMmrKKU7v5batWbbSRaco4jtJW6A3BM7CbqV/qfv0UU8VichQRj+t1NA4EAWcGFI8GcS/FRkqdk+it2Qj2JmKz1UaJk4a5c3nz7MutWhaBWSZRaFDQgjCwu0Si+bmK1LpQWlxEv1a6PKUkSKo8Wi8WC2+EhVKrbv0PjDSK/yE+DJAX1EtVMGedg3dr3Gff4lD/Uju7du7Ni1be8Ouspzs3Lo2kjL5czoaQ8jB597kD2f1753ZBgCTtutNQ+zwqtTEhI7evvuqAzKjh7zsurr/oILWpHmBSKEILvLhXw+Ren6NFTsOdgBsGxhSQGS1zOdCEr1Ehltb8HCkmBwqtj41cuQn1xdfAkShS2UO68FY6fc6KQVESkdq2Tl/Djw4WLYAKxqBULqZwhjvrkR+1DE+wkxu+govwCWoueCOLYvWPPFfXD7+Eq+fkPQX5eAQqnqs7yFR0G8vMK/r2N+g/A7XajlOt+rCVJQtQSSxTkF6Kldj0fCPSfh8DCWCEp8Hv/vvTrvwKH3Up5uYTSa6zzt9cKI9nZgd01nU763dKryPCAdpFeX/WdwhIfSQl178LVSxAcvFB79sFVXMVfgZD9jLg/jLmLSln5VvWgRqmUGDs8hPeXewhJux4vZeRzBAPFOLDjwoFBmGhICxJoTJumxTRppOFyhpcnXyhCr5d4/skw5kyLIDXdy8KVZQgBg+4yMfVVP4UZBvIKfMREKTGbJXr31BAaBgPuMFJU4sdul5k9W0n/O6pK4m/uY+Km3kauuz2H+x+yECknEOpoRaIUDBLE0YAIdxzHzvxIQsMrC2iCgoKwWA1s3+NgxhsWpj8ThtcnsJT6q2lO/hoFxX6+2mrDVmLAfKEr+fjQYSBO0lSOF1HEsy/rNCOfLOSuOzVsW1E38WQmjMs5Kjb/6ECrVrD/iItrO9csySsr9/P+R2W88mwEA+8KQqMJaG3OW1yKSikxeVwYb78URNql9CvqA4vFgkqlRK2SkCSYMSmcnXsdJMSpMBokln1k5bGHzJVannVBo5Hw/ipj2ByipHtHPecueDh0zMmW7Xa++iAOIcCvL6rTgKBClNHvBjUfLg2QGQePubhzWC6l6aEojVamTJc4ckLDPbeZiAhTotVING9S3fTC74eoSCW5BX882wPg2JEjjBhk/NnBtO75qD7NOK/fRX1va8y+gP6nQ9goCTvF6EehZTMt8TGqasTnL+h3vZFlH5Vz4oQgPvsG4iQNFaKMnPB9+BJ2MaibjuJiwa59HjJyJdQeM7FoiIzxcsvgXDq109F9uI7MzAt8tvE0tiIlKks8fkdTcvETga6SwCs4bCRXdRFzyFXisy7s3P4TkkOBSiMwe6rGHY9wYwk/iTq8jNhoJZoCFw8+bufSGQ31nA0RCOxU1MiEC/Uk8N6yyzxwX+0a5m+8U05RuUTkb8wJbMKKN/YSh48r2L7DT1yMjE6tZvBAH3GO9gRJIbiEmxdOXuClhGwaJ0ukpfto3UzHgtnhmIOVTH1tIW8vKGD8k9P+NZ31H4AQgnUfvcvmNdoaxEZstIpnxzlZ+9FSnhj/3N9yPYVCwcLlCxn1wFCipGh0ZYkIBK6wdMIbljL/xShuHpzLgNuNyIUxtW5q6SQDZhFOBueoJ5oHNJCFjyxFCk5dOgYFdGmv47WpAQPN24bm1GleFhKsxByi5KWlRp5+9ifys4NROENQhVjRRZSTbPRw8YQV6uDzbKIcrUG64sU+gFoTQYnFUlm1oXTVokWMqDXrNIkmnOcorUSXaoStV3g4z1FUqAkTMRzYUsiwscXMfCGY+olqrBV+lqy08e77VpqUdkUpKWmgbsSYMfnERiu5e3geFTbBmJHXUljkID3VSYeeNh4YrKd1KxXHT7n5YbeDSY+F0qFtFflx8bIHm11w/LSWB0a3veK++F/B9u3baN9Gy5rPrDw6wlzjuN8v+OxrG4eOuzAaFIwcEsKtfY1cSvNQXKDku0uCbzaVoDX6eG68l/jYmnFUXoGPegkaMjP8HJN2kSAaEUk8IMgjg1JDGksXBHFTbwPPvVJCjy76yk2CB8cV8MxjobRtqSG/0M/CFWWsW+cn1N6UvndeZvb0ILq011FY7GfB0jK+WK+mtEy+YmO4jZ98QbQ/YIAXJJlpQZUuold4OMOhOuMhjaStXrXyc+JAXRAIYqmHGg2FZBNUh6a8NzKdxfNCmTRBSbnLjiz5iCnuFpiDfm5KpLsRnqwE7h++k3YdBCE5HShRZVPgy0I+5cTtdqPV1p3VWwOS+F2zKL/kQ6fTIakCpj11JYv5lC7MwVXZjTdfr2fOwq8YMnRMDcm8upCYmMii9z6joKCAvLw8bo+MJD4+HqvVyoRxXzLo7kCS0aNj9Ew9mUq0reZvLgsZT7CdDh061HKF37l2UjLTX75E49I+lfcoSRJhIgZvRRGR4QWkHoytNketWmfljVcOEG/pVus5C0rcRCgF4XX0GYBCVuNweiiz+rmxr47taYWEippSOIEKuhIKySVDpKBAQTChJOhiiO14gYXzzDRICvT/8dNuHpmwD++5dhTk/30c1lXy8x+CxsmN8Ae7qUvey6aw0q55HTZk/yDodDr8Kl+dA6AsZNS6msFP0+ZNOH0krc70cxtlxFIPCGii6E1XMCD/CxEVnUBERD4+Qyk4axeJd6pLad0qcM9ut8DrFbVqzgghyM33o9NVP5bcQMOJM+46CZZjp5XUb1JTuPgqruKvwuf3U2zxc+iYi2Vryhg5JKRywnY4ZB4cWwK59UjjDMXk045rq2W4lYliTrGfRnJLduzKZ+OmEo4chH63aVk4t+pdb5as4Z3ZUcx4o4Shwx3oPDHkewq5fagNn0OLVBKD2hqNX+nmrflp2DwOgoOh/x01y2AUComVb0dx6+A8dIXB6Kj+HY2kJVE0xukqvOL+6NTlVh6dvI593yQSag4sNFd+XF5t4fRrvLfChrfCgN+trlWbCQJBkRYtCoWXdZ87MFF7CSSAGxdqvZeFy8vx+X08O7OUnV/paiz0n3i+kOVvRtP9V8RodKSK11+M5JnpRSTGK5EjcmnQuP4V3X9SUhIut0SLphrsRwWhZiVLPijnzRmRxEarePqlQgaNyaPez4uP9m1q9osQgqOnXMycXH2sb9xQTbtWWkZPLOTZ8YFMSpdLpt01Ekfyz5DobVXt+7LwY4k8zsrJVcRR52t0LHotisGP5HNdCy0P3hdMh7Y6Vq+3Mv/l2jfXNnxtw6BXoJS8tR6vC4UlaRRbNDRIUuM3FNUZzMv4iEuQufuuy3y56TyyXyIpSWL+JCMd2xlwOmX0urqJ4uu7G9jyrYNyDuEXfkyRNpa/E8oNvaqIFI9HMGR0CZd2RlHqLsBtdbPl4zjq/UpG4IWJgsQW+UTbmtfQIwMId9cnzZ1GYoO6NyH/lyGEYMHrbxGuNREaVYac5keJCo9wUxC3i9XLg+jUrioG2HPQwcixNmRkBAI1NTNd1JKG0vRoXpxtYcZzIdViphVrbOw76CWIMI6xizARhRoNFmUeXnUFBpuXo590wCafYf2nbvQ+M8mOLtXO4TYUMeBWPaOGBWE0SHz7vYNb7s/l9RfDeWtWKEPHfUNq6hAaNfr7XFz/k0hPT6dZY2+lXvpvcVMvHfOX/Qj8PeQnBFyvb7ztOhonHKasuAyVCgbeq6ND20h+2OUmKrY1m76T0VmD69wgjyYBqdURjqdmEhOhwWCSCVW7uL6NiuSGRu69rWqMq0v30u2WOZPiwemUaZCoYuoUI49Nzuft+V6aJWuplxDB3SNyqdfYgzWlhODfxNpCCErCThFbL+ZPGR49MOwpJs+aRJvmHtq2VlGw3VIjntdjpEKUESSZq31ukEw0EW05zA6ChJkgyYxDKsct3DSkJRmk4BEuoq1tSPmymDv3XUDSWpF9SqSiODw+VSWpGuSK4+DBXFYtCeH2m4zcODCHuVMlmiWbadTGQ0zGDXzyeh7rNA4clNO0s59G9QPPi88n+HKLjcWryhl8TyhHUjr/KSL4fwX79mzmhSdDmTyzmA5tdXS+pmq+9/sFIycU0KJJYMO7VVMl/Xob+Garg4mT3EQVdSP454y4UncR3fuc4PP1wdUkloQQzJpvIVivxH4xgc6iKQXkcInTSEA4MWgV8bicFQQHKQkyKSgp9ZOUoGb86FDOXQhIM6VmeDEHK/B6QKVUoEhMw2oVjHikHJ/bhkappKxIR6KqHp6IU8jy/yEQ+xt43B6C69KsRYH8q90Gj3BTSDYe3BgwEUl8NeOjcKIpJKdOgycLBbSkMyrUZJCCVZTWkJEoV+XToKWDfn0ieEZnobzAT4gcWWPzDQLxsDq/IT9uP094wikcLh+ti3tSXlHIgQMH6Nmz5x/uhy7XduZ0ehpmImoc8woPIdFBBAUFcUf/2/l23nYifDWrptzCSVSCm1BzVSa9QiEh+wp5btLtmMNaMu2l+ZXHSktLycrKIjQ0tFa5nujoaKKjqwjA4OBgbrz5IcY9v4y507Tc0tfAvCa5lJ0Iw+yvMqqShUx2aArjnn4UpbLuCqvakJZaQkhZ0xrxoE940SXm8+bMyBr8yIjBwfyws5jUL2uOj05hR+k1UVRYQZioWWXwC9xaC8kNQvH74cnHjHy16TRBeWE14r0sRQo+2UMksahQU0EZXryoG+Sz6ePq+r3tWmn5/otwOvc5gi/v79PMvqr5+Q9B165d8Ye58IqapXNCCMrD8xkxavh/oGX/XkiSRN+b+2BR1b5DUKzLof/gmuXZY8aNxhpdWG0H7Be4hQs71soBodiQzbBRD/6t7f6zGDz0CQ6f0uAOy8QvamrMyELGHn6Rh4YGCJg7bjKwYl3tGUZfbXVhd2rx/eY0Q/sHsXhVWTVtxV9gs8t884OK3r37/PWbuYqr+A38spKnXyrC7xecOu+h193ZDBqdy93Dc7hxYDZWmw9943QKpSza0r0GwWeWIkigEXlksv+Im7Ttyeh0CmZPM9d6vefGhxHbwEHDa8qINwdx6YyW0LSeRFe0IUyKJlJOIrGwF5rSJExBdU/ETRtraN5ExeiXcsiJ+xGnqK5hFuqPw+24soncarWy/YeNDLjDVOly366VlrJymY3fVicshRC8PLccR3o8ySU34fT4ah3bALzCi0d4uamngRv7aLGocpBF7cF3qekiH39g5pu1cRzfkURenp+b7yvkzM8aVl6vYOVaKxdSvdWIz19j4qOhrNlQgcrgZ+DggVfUB3FxcQgZXnk2HGtFYJff4RTERgcC/zdnRBFmVrDtJwdPvViEx1Pznt9fU079BDUbvrFx4Kirsl9SLnrIyvEBggZJGjZ9Z+POYbn07qmm3Y0FXAr6iRKRj02Uk0MqWTE/Mm+ulqaNq5NK7dvoaNRAzf33mHjoyXzattSQk+9j7yFnjbbsPeQgPcuLzyvw+q5swaNWuPn8WxuSBI+N1lMYfKrGb+wTXlKlM/gsYfTtreXgjkgO74rg84/C6dgusMhbvLqM226sW8vK4YTGog3tpGupr2rA6OHGasQn/GxytTwcX1QGoQY9s54Nr0Z8QmABER6kqZX4hMDcrUaDUNWuMfm/jtTUVNwFPnxBRTz+iB6LLgOA0tAzvLfIRKd21Yn+azsbWLjASFHIKZSo8OKudQyItLbi65VRtLg2k/HPFzH5xTI69irk7VdMRFnak0c6SSRjJBiPsYiQOCv1GvkJNmjwBRUDghKLINpa3dCnMPIQH31oZNqkUGKjVQQHKbn/3iD2fZvIc69YsFb4mTAKPlm/9F/ab/9O7N+3H4+rvM7jCoWEUvH3Vw29/MpCMouuJaPQSKtWSlIu+RjymJdVnzfj3YVrufa63vipXYMQwI+fG3pr6dzdz9NPqwiN9qDRwbFTXo6ddleO7wAmo0RuftW5ZFkw5x0LdwzLZeNmG4nxKvr0z2H0E6U4yrS8u8TF/sMuJk4v4pFhZr76OJxUwwEKNBfx/RyzVogyMsP2oAr1MnXavD/VBz179qZp64dZsLSc7l2VlEeervG8x1KPi5ys9T3w4cVIEDJ+KvQZ2DVFtCGQqZZEMimcQBYyZimC2KLuxGT3ISbvOooVuTRrbyM77gfK1NmB8/w8nP4iBbBoVVmg7FYduG6EiCfanUwDd0eKf+pA/7v9tOtWQqtrc9i6w0GD+hF8v685zz4/50/1xf8KFAoFSgVMmxjG1FeLuf6eLGYvKGHiS4X0G5TDrTca+Wx5HEe+T6JHNwNdb87iwVEVJBb1qCTsJEkiTIqiUVkv7hpUSn5hYBPyTIqbwWPzOXPBzZbv/ST6m6GQlMRKSbSUOtJC6ki0lECkrQVvLw54Hgy808QHn1RlIDVvouHNmZF8uTqOPj0MON0yO7eGcXBHJEd+imbLxnCS6guCLE1xS07CO52ncRMJheLKqJnkZo2pEGW1HlNKKpw48Ag3GeICZzmMBh3hxODHx1F+QvmrPLhoEskjA5eo6eNQrElDaJ0oUSJJEi3pTDrnOS+OUSLyKRZ55EXsQ9XiJN27K1i4ohS3x4fKZyCSmkTjLwj1xdO5nZ4BAxSEeGMDGepeBS5XTf3838MTTz9OWXwublE91vILP9kRKTz3UqBsfcTI4fgb2CmXqscabuEiP3ov8+dUJ/fSs7w0qq/kixVqHh5winGPDqSgoICJT43g+cm3s/u7R1n6zv2MeLAfhw8f+D/bOWToaLpf/xIDxui5/1EfYdEh5IddIMV8iAJzOnnhqeQ1SOHJlx9nwMArl5MrzC3CLGoSwBZlHqNG6OrMjH3qMRO20OreMF7h4RxHaUgLkr2duKg4Xuv4WabOoWfPgJFTk4Zq0rN8rFxqIj9hB0X6C1hFKSXkkR2xmyJtKt3oRzPpGhpLrbhGug69wc+Upw21bq4FBynpf48Gv3Rl0lC/h6uZn/8QSJLEG+++zoRRTxOen1g5sLuEg8KwDEY+MaLa7sM/Gc88O5HBh4ZQeC6bCE8sCkmJX/go1ucQfo2JkaNrOpPXq1ePkROGs3zuaqJK66OT9AHSmBJSOUNTrsEvfBQZsknoFsW9A+79D9xZTbRp04btCbfTos3nnHTtIrK4faVukUPYyAk6yitTdQQHKckr8HH8rJbT59XIwsmIgVr0egUej+DjL12s/TKSceOfYejjb/LqcxKN6gcW9bkFPqw2AwMfqWDeS/rKDNCTZ91MeUXwzJT5V7wzdRVX8UcQbIrA5y1iwwcxjJ1UQKlVxmhQUD9RhUDCHAxDHjcxdpwLQ3ntpZuRxHGZM6gtahp5E1GYU+o05tBoJOonqVn1VhhPPl/KwY9boJVqZg82pAXHU7PrzKL2+wVIMHZkELfcqOPmu/aTmNenMujw48dovDLNzxdfeIzoCA99rqsemL0/L5oXXi1mxbpyruuip7RUZusWGUVxPFHWQBmjSqixUEg4VXOALPwUhp5AG1PEIz3UWO0yOXkyYdE+zmQfpKXohOLnbBYhBBZNFglti+nVLRBUHTzmpklTCZWAex4oRKNW4PPLWMr83HFr7ZmoECj/LLfKaPXBf7iE6Bc4nU7iolUIwOtUs2OPE4+neqnT+2/GcPGyh+dfKaLbbZk881gY3TvqyC/y88IrRZSUyQy4w4QsC77cbOPFOSU8Oz6UXQdc3HOLkYljQ9m01UZKqpdvPopHo5F4eEjAlGLqrNN8t92NWusjKEgw+x035lCpRul/dKSS67sbOHDExaHjbpa9GcUjkwpZ85mVu28xIUmw5rMKXK7A8xMeqiSvyI/T6fzDzr5lZeDx+nlqWhHzX44kv6Cczz7dia64ISqfgXJFEcRmIVtcZJd4uX+Ui0Vzw7mlrxFJkvB4BO9/VM7ytVYeG1H7Tj7Aho1ewghkYrkj0nns4drfM5VK4qa+ar78Jpu7bonC4ZArNVQ7tg3MNSjl3y1L8yncNEhUcPnyZRo2rOkw/r+MoqIiJJ8SSSi58xYdS5alUnEpHEJL6NGl9ky5vj0MyBFZUN4eA0E1xgAIxI6SW8+D/UNYvMJOnKUdZswoJRUCQTrnKKMEb2Q6r0wLYci9sSiVEkIItm63MXaim7IiDTq5ihB3CBtNWnvo0KbmsxJkUjB5nJnFq8t5dHgIaann/96OAmw2G198/gWZ6Vk0Sm7InXff+S93zL58+TKLXl+CKdhf5zN++ryb2LjajTb+CjQaDS/PepeioiL27NmFLMs883x34uIChMNd/e/im7XfEVZc+xqgWH+JIQP17JpsJa/QzxerYtFqAwRMepaXcc8W8uLEcLq01/HYCDPT5pSw7M2AnuGkGcUkN1Sz9eN4JEmiwiZzx8BiRF4E4e6GeA6peP1wDrnKVEosFeh1Eif3RvHgY5c4feoiGpUSSSVTv0k9Xpj6Bq1b/7kyb6/Xy769P/LIsHA++cpCw9YqLlz4BrU9gvDSVmjQks55DARxiv3UF80IlkLxCS95ZFBAgLhsQUesHgvFwee5qP6JMDkWoz2eaBI4xi4iRCwGTHjUFciRmSx+2chdt5pxOmVGPp7C0QMqhg3Vsf4LG4uWOLFVSOQU+mjVpIKe1yk5siGHKBHIEHMLFyXkU17khyItbrWDUymRzJq9+IpLn/8X0bptLx6a8BWdrtHwyLAQ0rN9rFpXTvdOerauj0OprCr5Hf1ACEtX2EnwNa2Ma34NtaQh1JPA0Ecz8HgFPr/g3ttM3No3jEH3O3HabRSJPAQyZiIwE5CBUEkqHNYAldK+jY633i/js00VDLijauwrLvGxfE05O75IqFYl0yBJzebPIujU+wxRLolPPwijx91WzGbzFfXDQ2NGMOzrEbT19agx7lwUJzERzHH2EEoEbele+Z0QwogR9TjJPuw/Z/QpJSXNRQdOKnaTYIhGb4vDhxdPZBrtu7mZdqeR56f/iKY0AYU9hGiDmVRXGn7Zhy6miOh4P7feYKJzex15BT7CYm04rGr8rrq1a/34OXDYy9ljJnQVgQx1j9lOmzZtrqgfYmJiWLFuGU8++jQlBV6UNi2y3odsdjPz5Rfp3KUzAEajkfVfrOP5SVM5c/Q0Wp+BMkcx5uhyPnk/hDYtqjuhz5xXUimr0KOrll4Hi7jzts68+wp0aFv13XKrg6HjxvPo+Hfo0KFzrW08f/48KSkpBAcHs3T5Jrxeb2WbbDYbqamp6PV6kpOTf1e66XchAlVaWn4z56k8xMbWvVaPDFdiVRdQLA4QTChO7Dix05hWmH7O9tTLwRyRttNItCaEcDy4yJIu4tBl09Nk5N6hJZw+rWD7jnK2fRHB8b2RbPi6iAMH8wgNldixrwLTkfY1slINJuhYRwUbQI+uOt59/8qkoX4PV8nPfxCuueYa1mxczYK5b3HyyCkkJKLjo5g7ZTYdO3b8v0/wD4Fer+fjz9exZvUaNny8EZ/bj8ag5sHhgxk0eGCdYtKTn5tE46aNeHvuu+TmZyILP8YgA5EV4ZSLXNxGLSNHPcB9Awdc8c7cvxITnprGTz9dR7ljLhfPHsVRIdBq9TRIbkjXBh1Z+dlF1nwBWn0MDwx7ipc6d2HDhrXcO/ojFJIbn6yhT9/BLFk6Ar1eT9euvXjptcmUFKchhERcfBvmzp+Ew+Fg6rx5lFoykGVIrNeBaTOevrpIvYp/GWLjG9KmiZ2YKBVWm8z9dwWh1Uo0bqDhjpuMXLjs4b6H83BX1G0gIUkSaqWErrQBQK3ZgL9GWbkftVri5Cn5Z22n2s9pckWz/7CTHt1q6qh9s81O3+sCn9dLVNPvJiV7VwcM0wBypEv0u/GPZ0vn5OSgktLo0EZXw0VUo5GY+1Ik1go/q9ZbWfipnYjStnjDc8jT70FdHkOiqzEXOEEzcQ2hUiRCCHIi9vHybAX976jSUpVlwfgXitj0bRHHCndjFEEoUWFVFzBkkJo3ZgUC/kBAaOGz5XEEmRQ4nTJ7DjmZPtfCiKFB1dxVfwu3W6a4xI9K5ePcuXM0b/7HyQCFIkCwBpkUKISCJ5620fcmNbv2u7imtZYVa8tYs6ECm12gUEDPLjqmzy3GoFfgdsvExqjZ/21i5cIeoLTMT98B2ZhDFEx9OhyXS6ZTv0w2rYmvZkyxfK2V8Eg49lMM0ZEq/H7Btz/YGf10Aa9Ni+DOflVkdl6Bn+AgBQ/dH8zytVbmzYhk3ZJYTp51cdfwXJIbqmneWMPJHB/hZolGjbTkFYorKncLMUOFFYqKZW68L4euHXQMeVDBuk/PkFOgRCsbsJd6iXU3J55G+PN9PD8uhSmheagMbqwVflxWHaYgHR9+aufLLQHt1EmPhdG8SWDja9GyCly5kQT/nK0pFP7fNYeIjZMQyMyab+HgMRc9u+oRAl5ZYOG6zjp6XqfiUEZJrWVpLuFAb3bj9/u4ePHi1XnlNzCZTFilUsIsDfh4QyZbN4Yz+OFDKHx1yyVIkkRIiMRRfkKDjsucQRZ+IohFkgK6ZxZ1FqZWF5n4eATWCtj2ng/lzyWUkiQRJRLwGkp4+XkzD/5KG1SSJG7uY+TpxzzMfMWJcFcRflYsjLm7bp3w2240cu/IXG7oYeDMqVSysrJqLRn8M1iz+iPef3sZxpJwNF4du7WHWThvCRNfeIq77rnzb7lGbXjrjXeILKqP06Ng5UcVjHyg+uaWzyd46Q3B+IlPIoTA5XIF9Of+7AK3FkRGRnL33TU35hs1akSDNokU7iog1FudAC2WsrEpSsjIDqNFM20N4536iWrWLo6h6y3ZzJ8Zyc19DZy76OHuEXkMuN1IYbGPeTOqpCoeGG3BfbId9eTIXxkrNSHaV48t325H+Ct4y+Hnw0XRBJkUZOf6GDdVw5q13/+le1+1ciF39Eln1347PbroeWKUmYRYFUdPuZky8yfOn9XgtitpTVcc2MjhMpfFWRQoiCKB9vTkCDvRoMMTmcqt12m4sbcahaKEjV/msn8PiAolReSgVEJ4lIcZU03cdWsgzVOvV7BmaTgdbshkzptGUg/EEG7rRISkIVT4WfRiGrrky2SoT2Fym3HjIo1z1KMJ9WmGjEyhP4PL5y8y7fkxDBoymoEDh/+tz8c/CW63m3VrFvDBu1HVqi8mjg1lwXulzF1YxrO/eZZjozSUnqs7VtQ6IunQqojXXgrlpoE5PPNoKA6HTJ7FiZWLRJOIAgUl5JPOeZqLDugkA0KqmrffnxdNm57ZvDHfyY19tbicgi+22Hh9RmgNeSAAnU7BsKFaVq61MXZSIWMeebnGd/4vhIWFIbQ2Tvj20lC0qCT1s0mlhEI604cj7KQRrWo8T0pJSbJoTRaXaEZ7ADRoqV8f5s6289BjB9FoBe+/FUZugRoUgn0/hLNrfynpGcU0qK9k5mw15pROHCvfwuYNkRQU+THoJXp1C2LIvcGMf7aEjz/IJO5n6bjfIoc0wh3JxFGPU+wnSGGmXvNEYmJqNy/6PTRq1IhN333JpUuXSE9PJyIigrZt29a475CQEBYufQeHw0F+fj4Gg4GXZzzJhm/SiQjzERut5OhJN3MXldKrm54u7auIOaXCxRMj1XRoW31zLyRYyYfvaHhg/AyWr/qm2rHMzEymTxtLg4Qyunf0kHtRycj3VNx5zxgGDgpU5ZpMJtq2/esav5JSkOtPI5jqyQUat5mt32Vz2w21V/rs2OukzOrFhEQxuUgoCCEMDVUEbwINOSZyKSKPTC6iQgNCEFJRn13LYlCjJQw3pYWFdL4+jVatVfTpqcEU4mPZRzZcxSFEyx5MeKtVAUluHVm5jhoVQ7/gUqofv1d1RQkCv4er5Oc/DElJSbz5zp8rG/knQafTMeqRUYx6ZNQV/V+3bt3ouqHrv6hV/zr07Hk9PXv+cdfkQYOGMWjQsFqPtWvXjnnzV9ea2j5v/uo/3caruIorRbm1iJ7ddIx8Kp+YKBWNG2pIjFNx/LSLbrdm0rypho7ttGzJdkAdfJtf+IiIkpFyAQnc5QbOpLhp2bSmbm9uvo/cfB9KZUBTtPYctwAUQs202QVs26hHpaoKrNIyvbz9fhmfLa/S77n7Ti07NxSDPZIyqZBSZd4VZXYcO3aMvtc5uaFnKANH5/HAgKAawVxwkJI9B52oNTDomQxGDDGi1Uh8ubmAufPtSJkS2aSSJs4hENzXz0v/O6rrKyoUgTK9lEs5pOHCVNgIJWra9Sjm7derAqkTZzy0bakhyBQgwrRaidcXlrJ2cQxJCWruGp5LicVPeFjNXea1n1cQEqxg0RwDLy147YrGFK1WS16Bj3KrzM03afh+TQxffXWZr7/Px+0SmEwKhvYP4sZeBgqL/bz1fhktmmhZvzSGwWPzWfpGdDXiEyDUrGTlWzHMeTdQAqXTKYiMUFH/V0HYvsNOCov9LHytKsNOqZS44yYTjetruG9UHnfcFMio3HvISbPGmkBGZ5gSq61qYZSe5UOtkrCUyhw64aFBkopRQ0Poco2Otn0zMRrrLj//LVQqHV63lwspoNGo+eLthmjREYGZeElPgchGh41EKRkkUKAhuqI1LmsjTnOQWLORwQ86eGFicCArE0hN9zB6YiE39Taw5QcHpRdiiS5tU0liqJzBHD7hrlFi/Qt27PQiENRLUDF9UtXGwXMTYOmH5eTku7ikOUxLTw/0UtW9eoWH9JB9NG8pyMjyXtW5qwX16tVDoQa/W8mSpR769dWx7csorr8nG1kWtS6s/f6Axnd9mhIuxeATXs7rd+MMPYMSFSqdn0H9NTw9LgKVSqLv9WpWfXQMg61n5e+TRDIZ4RcZOqDmRpDXK/hyi53RD5nY9n4+YXJgzFOgxPo7SRoVNpmcHMH0OeWE5LRi9vRXWbx80V/uo+0/bGf53NXUK20dGB8lwAPheXG8+dJbJCTFX7F5xB/F2ZPniJOaYiwPZt5rB9h3wMJTjxuJiVKx/7CLl14v57Z7xrFs0TIO7j2CUlbhV/ro3rMrz734LMHBdWdf/x1Y+P67PDNhMmcOnUNdZECWZeTILNp19vP+E5GMGF/AhhWxtf5vSLCS6zoE8cgYD4+N9zJlQghNG6l5+OkylrxurvxeZraXy2d1xMk1dXs1kpZEuSm7f0plwTwjoycW8NUHcWg0EtHRSX/5/nb8uJE+3Z1cf62BYQOr+rJbRz07v4xjwLAStm8LkPZGgmhCTZJBL4zkRuzh9tskzqR4OHhUwuaQSc/zoJSCaEf3wIJdBl+Ol5nPHScn18pTjwWup1RKtGqq48SWOOI8zSvHTaWkJMbXmMLzWsJjTnCudCdel4ZOok/lRoMSJbGiIWZbNF7HXspy32PB/Ayeevqlv9w3/0R8++2XDLrTSdPGNeeiJx8J5ZbBOYwfJWMwVM338XEKCnBhoPaqG5/SyYFjTh583I1GExinHh5XRgNvG8KlqrJtMxE4hI2zHCZZtCE8yo/XG9hw/eQrK+U5IcT7urL1XBkKFBgjLtO6Rd330uEaNXPe9lLh7s49916ZFBDAu28tQnaraUYbsknlsjiLhAIQxJGEFzdGguo0+DFJITh/LnN3CQcFkQcYP0rLS6/YCbc2w5V4hg3f2OnRVU9eoY/BY/O5qZeBCWPMSJLE9FkOXMKFOcLLs7OK6dJeR7lV5tlZxYwcEsKC2WGs/yyPXHs6cVL9ate2ilKsWHBiQ0LCL/nwNS/j7SUfXXE//BqNGzemcePG/+f3DAZD5UbrOwvXsnv3LkY+8zrW0hSu7axl5uRwmjSqLm30034nG1fWXrUUalYSFlJGQUFBZbVteXk5kycO5YO3ZJISNPCz/vZTYwSPP7+ITXo9d9x55b97XWjSvAlZp/PJFenEUq9yrRBEKN9sc/BcQVClVNQvcLlkXn7divDqiCS+UqaglGLOcIh40YAYKQkHNkDCiIkmUiAz95R6BxGeJsjInOcoWnTYsWEqjiJlu5HD28uowEE4idQjARcuTnGAcBFNkpQMgLG8Aa++uY9v1tckNmVZsOIDF5Jf9bclnl0lP6/iKq7iKq7ivxIOh4VNWx1ER6hYOi9QZmcp9TPnXQu332TkvjuDUKskLl4ooeR0PuHU3CnOVlwkqaFMqj0TrA0QXjXjny/i02Wx1Ryu7Q6ZR6cUcm0nPfePyaOkzI+6ljLRX2ChEPOpJrS89gx33mKgfqKS7XudOBwyy+dHcfCYi1XrrdjsArtdpsjvwhtZjI0KmscKTp48ycCBfyzgUSgUWK0yiXFqdFqJ52cXM+vZiEp9HCEES1aXc+KMh6/XxlVm7gEMv9/EHf30dLs5l+JcGfxqIqJknnq0doJJkiTuvc1EaksfH6w6i9+twZ/rgF+ZR+QV+IiOVLJ9jwOFBHa7TM+fXU4Bpj0VxrAn8ln9dgwR4VV9vGu/g6Vryvnh03gMBiWZ6Sf+0P3/Ap/PR3G+kmHjiujQTkVMl1QmPx5KaIiCp18qZtOHcdV+0zv7mVi4ooy5C0sBaiVjAdq2DJCqv8Cgr04kLfvIyrSna3chb95EQ71EFVu321EqJeYuLOXj9wIkwu4DTtr+XEJVWuZn+twSGjfQMH1SeKU5gxCC0U8VUWG7Ms3Pzt36sP3TA1zOKiNcjqOB1KDa8XwyaUmnGv+XTSrRJNC2ZxqzplYvl25UX8PnK2K5+f4cdJKWsNIW1Uj2oNImPPvifr7/oqab9ZkUN6cvOGnZQslDg2s+W2MeDKH/Q3aatvCiVOwjJ0uPqzgEh7BTQSnL5xg5kyKx/gs7nTrVbPf/OoKDg2naqgkXjlzGmB/BPfeVEBHvwmL1sfFbG/1vr7lVs36jnYJ8+OVXVklqIoL0bP5GTVxMVfi/ar2VtRusdL5GxyOjNXy7bTsFBXqCC1vhV3gxBYlqGzy/4Nsf7NzZz8iD9wWx6dvTODKDMEgmwohizdqzjHu4dkLv/TVWLDkG9pfYaU0k506e/105hD+K+a+/RWxpoxrnUUgKYkoaMm/2fNZuWPOXrlEXfrmiQlKQYOnGqc8sDNlxGaF0onSYsalNfLz6S8xZcdSnNRB498+sT2fgkUF8+tUnBAX93nbbX4NWq+WdJW9RXFzMU0+O4YZulxlxfzDRkYHnICFOReMGdWfrtmmt4sinjXj99bN89Ek+TtlHg0Qlkb8a3/ccdKEoqjuDN5I4Suz5rPzAQdtrtOw/4uL9jwJmRX8Fsiyj13rYudfJ1vU1x2lJknhzdgi9ThYgF9bt8uzETlKCi3atQ6qZggTMFS1k78rD7A4QtSpJTVxZR5Yu3cGIIf5KHe7DhyHBnVyruVSknECF9zwonCSJJpXE56+hl4yU54dxx40+Xnt3K7m5oyvlC66iCtu++5QVc6s/rw6HzCebbJy74MGol9jwTQUP3lc1FzVsKPEVl2qtPBBC4IlK46s1MZy/5GXYuDwWrizl/AkdcbXoVRokE+Eimozg/YzpE9gAPZfiRVWUhMrnRyWpKyt93K4CLqWV0bhBTdM5gHMpXqKdzXBY637/6oLFYmHPtn3o5GCMUhBNaVd5LFekV9Pz/D24cXFI/IBQe9C7BNNf1IFPT3BcCpvXxJLcsKrtY4eFMHOehcWryrm5jxFXqZ6SyB2sXBBBr+5VlVB+f6CSyOcT3H27jm/WF5EnMoijPkpUFJOPHy9t6IYKNac5iD5MxxffbvyPSKkpFAp69uxFcnIT5r7Sn7kvVf+9Tp93k5vvq6wOqwtR4RIVFRWV5Of6j1fw1CgPSQnViT2FQuKtl3X0G7KQ2++472/L8n5h+gsMHfAgKlRkcYlwEY2MjI1yQvMactOdWcx80cidNxtQKGD3QReTni8nP1eivdy7mtRXGJGEiGs5of0BZ+g5iktA4YUsZQqR/ng0khaFSmDzlJJLFg1oTjoptKdHtcxOt3BymoOo0ODGgoREPpkBiRzakEsa2SeVvPRqGdMmhVTGGw6HzMgJRVTkhKJQlqDV/j1m0/89tbtXcRW/A1mWOXv2LCdPnsTprGkc8Vt4vV5Onz7N6dOnKzU1fg8Oh4PDhw+TkpJSI+NRlmXOnTvHyZMncThqikDXBiEEZ8+e5ciRI5SX1y2A/3fi8uXLHDlyhJKSklqPO51Otm7dyty5c9m0aRNnzpzh8OHDnDhxguPHj3P58mU+/fRTPv744z98n7+Gz+fj5MmTLF68mLVr11JQULvp1H8KhYWFHDp0iEuXLv2nm3IVfxCh5hD2HnbxzuyqhcgjkwqZMSmc6ZMiaNlUS5NGGr77PBq50Unyyag06/ELHwX68zTrlcuTjwSji7RSSDYqvYcZk8MZ8mg+k2YUsWJdOVNfLeaeEblMHBuKXwZZQESomnRSajUSyxMZ+PFicEdRkKnnm/eSWDa1MVnfduTyeTWz5lvYscfJmzMi+eqDODauimXCRGjYtoKP3g9Dd4VVGzqdjjXrA+Pe5yvi+H6ngx53ZvHUi4VMebmYGwbk8MEnVjq00VYjPn9BWKiScaODMEpBhJl0KEx2IuogAiFAEm78ykUDd3sSG3pJbqhk3+HA9b1ewcbNNr7cbOfYKTcHjrqYOqeEfn2qMvk6ttMxY1I4oycWMOzxfJ54voBm16Yx5plCvB7BzDct2Ox+fF4bmZmZf7gfcnNzMfjCOH/RQ2mZzA8b4rm5j5Gd+5xMezqsGvH5Cx57KIQd+5xoNb8fWNodVeN+mFlJZnbVvFFs8VfLBP0tOrTVMv6FIvYecvHJ+wFS3e2WWbC0jNbNNcx/r5T+I/No3EDDc+NDeXZWMWdS3Hy5xcZtQ3PZvtOH13FlQV3DBs3x4CHYXg+zs2bmlEDUai5kpQxHxEVemmyu9bzmECXdO+m5r78WS9CFascMkgnrmYbcMqCIU+cCep5ut8zyj6zceX8xJnsCE8fVPG9xiZ93l5eh10vUS9KwcW0YW7ZoITKXIMxExvoos4pAn0uGqxrSdWDBovm4FQ50GKjwOLmtn56DWxJZtd7Kuo0VlaaEXq9g5boKZs704isOpyj8KMXqdPzCh1QWztdbq+b3JavLOHPezZaP45n1XAQzJkdw6LtE3nxDh9TmEMOnXUan/1nH+DdITffSpqWWsFAl324IRdVhP3mR+7AYLmMpVjB7QU3zqkPHXezY68ColzDaEjjJXiRZccUOx7+F1+vFWlyBWqqdYNBJBvKy8v/SNX4Pyc0bYxNVsV6IFEZ0SUdiCq8lvKI55e4yQrJiqzmQS5JEqIhEdSmEBW+89S9r268RERGBUiplyhNhlcQnBPQHL6TWHSsfP+5Dh4F4ORnP5fp4rGr6365n3+EqUxK1BlDWre0nkFGhJjtT4ta+RibNqKBxi6Fcc801f+meFAoFpeV+mjbW1Ekg1EtUYwqSyCO91uMWUYhPbaNLRy3DBwZXO4/BoGD9inCcMSnVzAAlScJQ0pgP11cZGtqtilpJzcrvKwxEhWnq3FQFUFhiOXjEw6ghfr784q9lwP1T4fV60OuqKIzvd9q5c1gukgTDBwYxdkQIX22x89wrxQghcLtl1n7sQYmGbJFabZ0nC5n84BMMGawkJFhJl/Y6brvRxI8/uVAW1p2VHEUCbVureXFiGPHRaqzFWoocNsopqXb+EFsD5i5w1FpN5/cLlq9yE+tvTM6lPCyWKzP8+3rT1xhLzPjkmu+diRDKKEaDDheOOo0s7cKKjB8JJRpvMKaKBjT3dSVOE83k8UHViE8IPMcvTgxj47c2ho+1YC1RM3yYphrxKcuC7Fwfk8eFsnp9OZLKixo1EhIg4cNLPZrQWuqKWgq8tw1pjtls/o/P/7GxsXhFPU6eDZST7TvkokPPQh4YoGDKw+GkH4+gU+9Czl2ovdzs7CVRbcNi354t3H5T7dUyarVEm+b+v3VduvidJZiJpJRiIoghmkTiacA19KCB1IzIzF68/GQobTuXktw5k0EjSjhzVhAmx9bqcaCUVCTRhHGP6OncTUZn9PPlejOH+JFMcRGjL4xs1UWSaU02l2lO+xqxp1bSE0U85zmKkWCiSCCSOPz4OMxOXDhpUtaHb5bH065bMQMeKOH2gcV07GHhx+8UFDutxDeovTLhz+Bq5udV/Nfjw1UfsvK91ahteiRZwmWwc12f7rw060XU6uovmBCC99+bx87tG+kSkC/h1Zeh1/X3MPqRiTUCI7fbzdQpL3J4zxH07iD8+PAFuRn7xBjuu38An2/4iE/Xv0eH1n6MBpg/F5KbXcszk2ah0dQeZH/+2UYWzl+EqkKHwq/EpbfTon0z5i6Yg8FQUx/wr2Lvnr3MnDoLvwVUPg1unYPE5DjmvfsGERER+P1+nnvmebb/+DkR4dC3p47je/3Me92J0y7o0E7H5Qw3BoOC66/Tc/aIYMaLbpq36MKCt1fXqZH6C4QQfLB6ER+ufheV0kXXDjrsRgVjPpqGSh3LitXf/EfLGAsLC3lq3ETyUgvQugz41F6UoYIXX5lK92u7/8fadRX/N1q1aktuZg66n4Pc0+fdREcqad+m+gRt0EvMmWVi1PgTYLiAQijRGWUmPKxj+P3hKBQShcV+Jr90FKNXg0EfyuZ1cRw75SYj28cd/bS8/Gw4kiTxyKQCvvkonjvvtdGIFhxjN3GiPmbC8eAhj3QEoJbUhPTcx7PdVGRmZLNzlw9NQUuUJQlER+Ux69mqRW5wkJJJ48Kon1TB9zvtlFj8RJT88U0Rn8+HNT+I19+yMnlCMDs2JrL8o3I+/9aGzycot/ppmqzh/nvqzhy6q5+Rjz/PZ86L4by5RM1P+5zcfWvt5V8/7XOisIdQEX+M3V8H7uP+R/J48pFQPttUwa03GFn6RtXizS8LHI7qgXXHdjo2ropj/xEn458vYvigYO65JQi3R/Dhp1Y63phJqFnBx2uXMPnZ2X+oH1QqVSA7JxzmTIuoHM93H3TxzGO1lyFJkkT3jnq2/Giv06CqqNhHaVmVUcn4UWYmv1zMh+/GoFZLqFVgrfATHFR7UJ6W4eWOG008PyEMlQp+2ufghVdLCDUrePXtEnpfa+S7T+LZfdDJ/iMu1CqY846FbTvcbF4fwytz7Xz/o7vWc9eFjLRMEmiMBxeCmosqCQmf8NYIQn14UKskkhvWTeY2aaQmPlZFctcizvyQQoKcXJktpXVEcODQecZMLMDrFVhKBf7iCJLdN2EJO0OYufqe+qKVZWzZ7uDhIcH0vjaM0+c93P9IPv166zGIYCoUDhbMDmH5RxVczvDhcv/9c+Q/BQkJCQwb9SDrl3/KdV2UPDchkOX2ydJYln5Yzu0P5KJRw8VUH9qCJiQ4kikil3GTfbhdWXyx6RKhMixb62Tg3UZ0WokvNtvZvC6uRmx0240mDhx1066NGq9s5NOvbDXGl6gIJemZXrgWkhLUbP86krRM7/9j77yjpKi2t/1U5+nuyTmTc44iOUcJouQMCoIoIiKKKCqKKEFEQDKCIILkIKAIkpGcYYAZJufQOXd9f7QMjtODcK/3/u53r+9arMV0V1eds6vqnH322ft9uZOYT1CAhmXrdbTuncqAPr5ofCQcOmbG5YIdayNp2C4TtaEcRRTglDr+kgWv4C3d7t+ESVNfZfTZsfjk1kD6B0GVLG0SCqkCfzHYa0ZgkDuMwwePMOP9d/4tbZV6SXsZNdCPhSuKWDKntHhWYZGL06fdxAgBuEQnViyEF9bj+vUbXL9rZNCzvvhqJbRrrmZmSCpke+frzSSFECJxCXpsdjf1G/dh1OhX/pI+la9Yl8Kio2V+L4oiboeEVO4giiJRlEciSBBFkXxJBvrwq1QKFnlpeIDX38tkAn17K9n9eW6JwKXCqeV+smfuKyh0YbY5/kTUzU7tGgrSUu2lBUketFVmw89PIC5ayu5fMh/TAv9baNS4DXt/2kCfblruJtn5YmURe76JKvYVa1RV0qGVhvlfFTBtVh7HjoooUmpTjQiSSeAcPxOhDUCpFHFpChn/og/jRj1cp4wZ7Ee3gRkE/Ek77iU5qN8qi+wsqGnqiFSQkiwmkCIkEE9VwBP4yb0dxYQp2cz9MKC4FL9I52L0y4VI0yojFaQ4Clykp6cTFOS9ysQbdIV65G4VEqRYRBM+gqY4yOonBHJPvI4NC5HEk8gNKoo1SzybbtHFTS4gRYIVMzVoRJDgGQPygjIY2s979r4gCNSvrWTZMieBYdm8PMpDiyKKIvMXG1i73orU6o+Im0KHjFt3nNi0RWiNgUQK3gPKGsEPA/+6DaonwcwPvmTi+H60blrAhnUuYnPbFPtSYYDttpVnBxznwK6A4oongMMnrMTGNy6x1hcE0auK+QP4asQnVrZ/FC6dvUwE5QAREwZ8hYAS38sFBUHGylwy5hJIZapRkUxS0JRBBwGgtoWyZMUdND4KnHY7ny8xEkAIchRkulJwut1o8MOFE5VQ2oezizZyySCK8qSRSASx+BOMFDlmjFgxIwgCweZKiKaK5KXZEBCIFZQYxQuoAJPhr7PR38HPv/EfjaWLlrJ16W5idL8rv9PB5e8TeCFtLGs3rC5x/JxP3qJc2C/8tPnhDrAoiixcuZVPZufy1ttzio8VRZHhA0dgvgBxzof8e+58N0s/XMmxYz8RFXqJn75TIpU+HNy27TvG5EnDWbR4YykHZ8um71kyawUxhdUeltboIP1APoOeG8LW3Vv+0l2tM6fPMG38dGLzaiB7sNusA2O2noF9BrH9h2289vLr3Lxwkg+n+zNi4MPBTRRF3piZy54fzSybG1Zi185uFxk16Twjhj3DNxt/eGQbFi2cRdLtb2neGL6cHVciuLD/ZxN9ez/N/h8v/2kQ9V8BvV7PwGcHE5gUQ6zwUFjFmedk2vjpzF0+p1gB8G/85yE0PJ7CnIfP09FTFrr9gaz762+NfLbAgkQXQvkqSo7s9q58PLCPL7MXFlJUaGfOokK+WxFJgzoqGvxOUDIl3YFKKVAhXo4gdREghFBfbEk2qaSRiBQZsVRGK/iRFHqInRtDist/rVY3PQdeJz/RzZsvl+Y8A3iuh5bFq3UYTW6MOpPXY7yhevXqyKTBfLvUzvY92YwYqiQgQILTJiHxnoSIEDWXr5gwdC87e8poduMWRT5fXkRwoJSPPi+gWwdNCVEfgORUB4eOmjFYJYwZKi/OptyyMpJ35+RjsYg894cSW095ua7EGAKeDLR3ZuezbU0kMVEPx9C6NUN5truGMa/lkJBw7bHt4HK5cMlNxEYpixc5jwObzY3B5OaLlUW8/lLJIKkoejJRtWqBnoMzWbkwjEb1VPTuoqFJlxRefymQpg1UrNygY/K40osSvcHFmXN2NLnlqbUnGRRWmjRUMHlcALfuONi+z8g3W/ScOmf1iC6FyQgOknLhnICyKIYXXk+ncxsN+34qnWH8KFy/fIMIKmLGQBr3ihXZHyCcGDK4TxyVS3zuxo3MqeZOoqMUl9UD3Lpjp1kjH1Yv9qFa09vkWpLw91GSV+hAoYDv1wcQESZDJhUYPrYI3/SmnmwnvT8HDhdQv7Znc2L3QSO37trZ+XVk8VxZq5qS55/R8vyYTJLz7MiUTuYtcZOa4aKoACKjinC73f9RooL/SXhrxjTOnjvA9NceZgr7+Eh49cVAXn3R82zPXaRj48e+niCczEZIsJRnu2uZ+KLn+AtXrPQdlUndWkq6tleXGagZMcCPuUsKiYqQ8dZH+Wg0Aj06aoqPDw+V8tZH+Qzv71c8DpaPk1M+zvOuf7akiGWfhZGQ6MBqE3l/ajDlYuUU6VyIIljlhYQ4IomNLzsL7nEhl8vRBKlxZpUO+IOn7C4syvu4/FegcuXKzPj0bT58exbagmBUNi02iRVTSD7tnmnN4b1HEfTe7SwIAuKfFyj9ZQgMjufe/QQqlnv4/jesq2LLbiPvzM7jrVeD0PwWoLl9187QFwrxz/SIppowoEJNgBjK0WNOliwM5rnRmbz1aiCtm/nQoo2bX7clEuooGQA1inryySaMKALKiXy3S86IsSP/sj5NeeNDBvVvgdHkRqspPXYcPm5BoYviKWqRTiLnZQeJjlAilbvo2UPOG6+E8/yYDKIjy/ZTK1YUcPyBXNymKKJaVQmnz1t479N8numu4vqObIK8UPCYRQNVqomMe8GHEQfvFQvM/BGO0Pt07+jP/p8dxJd7fEHA/yU8328EI4etoWNrN4tX63j/jWCvPsGkFwOp0SKZ3BQ1kaF3MEtvobJpCS0KYeL0Ito1V1O5QmgpGheVSoLolJPOfcLxTuWQQzqGjCDSKaA6DYo3PeKozGX1fuQqHdL8KNy4cRuU/HDQxsUb6URHScnKdpGX7oN/bo1irmSbRFdm5V5ZaNikAXv8D1JBV4OrnEEtarFjRYIUt+hChZrzHKUStZAi4wqniBTjUaFGTwFZpFKOavgSwDXOFAc+ARDcqFRlB+0CtAoquWth5jqBv216vjK1iOM7w4g0VC+eJ8JEF3dkl5GoTF43ah/ALbqQyf/59bEoipw6dYrrV28QHBJM5y6dnohPHSA4OJhVa/fQs3NPInPLeclkVBGQ2ZCpMy6waU0IZrObb7bZ2fpDEEu++qTEsdGxVbhy43wJFfnf4+xlaNzawrSpY8jNSUflo6VXn1G0b9/pH4oXiE7IJJk6NOMWF9GLhfgJJf3eu1wjjsqECp5nzyHasD0iJOjAjiUjhHJCA0JEkfSf8zBymRgq0sDdnjPiT7hxlUmzkEky/gRhoJD6tCh+NoIII1osz0WOkSdmEiJ4fEUlDxNcNPhhwfiXVpP+7V3+jf9YmM1mvlu3hShdpVLOeZAtgvTL2Vy+/JAzLjMzk8yUo0x6QVnieEEQmPSCkqzUY2RmPtxFPXHiBIW3jAQ6Sy4aJYKEmKIq/PzDMeZMV5TasXm2m5KKMfc5d+5cic9dLhdLPv+K2MKqpTiF/F3BWO+5OXjg4D9mjDIwa8ZHxOZVfxj4/A1a/FCmBjDv0/lcOn6ZZk8LJQKf4LFLs8Y+DO/vVypooVAIrP0inPzcBK5evVrm9QsKCrhycS95BXaWzAkrlVXVpZ2G53pIWLli2T/Z038Mq5avxic1CI1QcvdSJsiIyavGR+/O/j9p1994PBz5eTvXb9txODwOk0RC8f8BNm4x8emHMqJS2+Ovr0R8tHfnwu0WUSgEVCqoXEmgSkU5732aXyJbMS3DwbMjM7BYROx2kcaNJejFQqSClCihHFWEulQUaqIV/DCLRmrWFEo4zCqVhK3rg5GqLcVCQH+EIAgE+ElITxcIDAl4bDvExsYSWj4Ita4cxtRgUtLtfPCxGcu1mtQydIKk6uRlyVi21lDmOb5aq2PK+EC2ro5i5YIIZk4N5plh6Zw+b0EUPcIom7YbGDohi2Vzw5gyVcrPp4zcuuNZ7Kl9JOTmuwgPlbJmkw6d/mGZVc2qSgxGNz8cMpa45o79Rp7ppCkR+HyApxurqV1dgd7wZKv+0FARnd5drLY+fGIWmdlOfjrqnapDFEWOnbHy3bIIvv5Oz9gp2Vy7ZcNocnP6vIWB47KoGC+nYV0VN08F076TmSZtcpk1x0zFcnIcTs/1Vm7Qs+uAsUTpWkGhi24DM/BJr0WYtSrxmR2ROTWsmBdOn26+vPVqEDvXRREYIGXDkgg2LIkkOFDKqbNW8vLcuKQW3p8azKFjFgSJ84lKf/Nz8xEQ0Ar+OLBTKOaW+D6MGPLIIl1MLG6zKIq4caHLk/PBp0Vez1ukc3Hhqo06NRR8uaoImcuHo/uDuHMtkNhoGdGKaKw2kVrVlERHysjOdZFDOiZRj90vi90HTRQWeZ6NZet0fPRWSKn5WyoVWPxJGLFhasrZ65KfpUQqFfAPEOjYRsXZs2cf2w7/a5BIJFSuUo7Y6EcFaaS4ZJ5MYmdoCp3alJzfG9RRsXNdFIeOmR9JfxESJOH4KSvrlyvAIefXC1Y69Uun76gMOvVL48dfzAx73peJb+eWGEvtdpHX38ulVjUF1Sor6dlZS7+evsXUEUvX6vDJr0i+mEMwEVSv/tcEeCZOfpnMgMRS5aWiKJIVlMTktyb9JdcpCx07deDAsR8Y8sFzVB8cS+fJLfhu/wZmvP8Ooszttez1Qfskf0LL8VdixKgpvPWxq5gm4QFmTw/m7n2Buq3TadYhl0atcnj+WReKW83wJQi36CabVMKI9rzTbglPN/ZhzcJwfjlpoceQDE5e1JPnd5PEgF/IIYVcMYMbwhnucJmaNCIv5BKdOysx2io+liDJ4yIiIoKJr37M4PF5JXwE8AgZvvqGgQBdFSSChFihEjEhvhz7yZ9LJ0P54O0AfLUSmtRXce5S2dlFR444S4jluEU3qcIdFn9dyLylhaycH878jwIxRV/BIBaV+K1VNJMXeYZ5H/ui07kwCYXkiiWzOkVRJEd7g569JKh9JKzYKNCr94B/3jj/hQgMDGTKm4to0iWV81espaqBHkAiEWhSX8XwkRKOH9Fy9VwQG78XqdQyg807DFStpPAqFrdttxm73Y3c30ChUDob0SKayCeLmjSiCe24zy1soocaSBAEIsIlhFXLpX6/G4z5MJE2wxOJregkNkaKzS7yVCMVLZpLMUZep1Ceil20ERJjYv++b5/IDs2aNUMMsWPHgoibclSlgdCKekJz6tECLf74EkABOWRyHxM67kiucIuLSJFRn5aECBEY0ZWiYpCbQjh0rGyauf0H7fgThNIawomzFpJSHBw5KCfMWJIrXCJIqeKsj8vmxkAhbtE7NUaWkEpsxQiMRqPX7x8HN27coFOrLrw/5hN2fHCQ5VPW0711TxZ/sfSJzyWTyXCY3F4zGcGTWXvkqJRuQ+X0G+9HkWM0DRt0Zdrkt/no/Y9JTk4GYPiIScycJ5YabwG27bPhcGnY/f0rTB9/g73rLCyfnUXGnfeZ8NIA7PYylFwfAYVKjhMnMkFOVepxl6ukiYm4frO7TiygiPziwKcoihSSSw5pZZ4znSRiqQh4nu8gIZQGtOI6v2IWjchQ4MKFAxsW0cRd8RqXxBNcFk+SJt6jiHx0FFKZuqX9QUFKdRqSyj2v17ZgxIYFgb8ucezv4Off+I/F4cOHUeb5lZmV4FcYytcr1xf/vXfPFoY+V3b2zLDnnezds6X473Urv8Ff5z3jQBAEwsUofjnlfeAfPVBg1441JT67cOECSr2mzPYGGiNYv+qv4+/Jzs7Gkmf3muUAEOgIZ/fWPfipRF4d733w3rzLyEsjvJeky2QCXdqpWLVyQZlt2L9/Fw3rmGnztLrMtP7xI/3Zu2fVn/TmX4MDew4S5PR+j+WCAmOumby8vH9zq/7G4yIzM4PeXTV89Bt3XJd2Grbt9ThGoijyyXwTUYWNi3cK794r+f5v2makadtcajcsokaDAjJSZGi1Ej6cFkKNqgqeG5NJ7xEZdHguja6DMgjWqrBnh7Bpu5EPpvuiiz6PVSwZVLOLVnIjzvDprNIl5r5aCZUrKMjIKjugl5ntQo0Wjd+TlffGVyzHdeFXbD75XL0sEJ7TlFBXPPe5hY48Gjo7UnQ3giWrSgdAj5wwcy/ZQd8eDxdu3Tto+OrTcD5fXkSVZsl0GZhOfqGLPRuiaNVMzZQJgWxfG8mEaTn89IuJrgPTaVBHSd8evigVAoPHZ7FkTVHx+ZbPDWPFBj0dn83im+/1rN+i58N5+fTuWnYpzYA+figUj0+AGh0djcUmcDfJTu/hGVy9YePTd0PYsTaSWQsKSgRki9u1XkeVCnKmf1LAgN5abt2xM/ilLEa+msWegyY+fjuESWMDycx2oQg0EZ3dksCEDoQlt6UoT87IAf7MeiuE8wfj2LjVQKNOKQx7OYuuA9Jp1j2FtCQ5EW5PlpMgCFhz/Wn3XBofLSjAZHYTGS7jpeH+bNhqIDhIytz3Q2ndVIu/PQpthJG1m/S8NjYAHx/JE5U+We0W9Hjei+o0JI1EbornyRezyBezuc6vqIOM9BqfQmb8T1yW/8wVzQEiiCEg2kiR0cmsBflYLA+DVvfu22n3bAa+GoGXpmaz/Gsj/r5SalT1CBwpfW3YAlL5dFEBMz4q4qlWhajzKyEgIZk75FgLmflGEP1eyOT7PQYUcqHMjYDIcBmaQBshYgxBqU+jlauIjpJgMLopLCx8bDv8L6Jc+epcuFr2GHP8hBOF05dE4SrNW+A1E06rkaBWCRwtw8cB+OWUBYNei1QSjM7gpmolBT9uiWHTskgOfBfNp++G8soLgXRuq6ZJlxQ690unx4Bs6jydxbYtIilprlIBv18vWFi52kauNJkgQrH6Gni6dbN/3Bi/Q+eunRg48TmSw6+RJ83EIBaRJ8vgfvgVxr01hqZNm/4l13kUfHx8GDRkIB99OotXXptIeHg4giDQpkMrCqU5Xn+TL8+iW6+u//K2PUCtWrXo1P0Nug2xsWOfhfupDo6dtjB0op3w2O6Mn/AhKQlqtHdaEpn3FBrBF6to4Tq/EkNFpIIUu2gjIMgzdkRFyHhvSjB7N0QzZ0YIoBlk7gABAABJREFUPbrJqVDTRJrmEuncI8AdTqQ8kuTAE4RXFDl9tQ6z5yz/y/vV59l+9On/CR0HOJn2YQGrvtEzfFwBHbrp8U9uVoLPzoWnyuP3CAlWMutzC2536SBFVo6TEyddxRlUVtHMdflxIuI1PN3iOZo1DiQ22lMpcXhfMJlhJ7kfcoTckPNkhB9D2fQUO7f4ExMpY85iO2HKWPLJ4qJ4jGThJlnqa6RH/0zfF/IYOcSHgeNtDBnx1r9UBOv/d7Ro0Zqo2Mbk5pUeZ34PtVpg/Cg/Avw9wZOaVZXs2RBJSLCUjdv0pY7PznXy1bpCPpoRyJ0LkYQ0u05m0FmKxDz0YgGJ4g1ucoEaNEIiSJALCspRlXSSAE9gFLmdTV9FsGZhOK+MCWTBB6Fo1RLGjwhg9/po5s4MZeWXgVw8EUJs69skhx7m4/e1JCXeeCIbCILAwmULuClcoC5PoxUeruckgoQ4oTJqfLFipjHteFroSoA7hDo8RaQQX5ytKkGCk5JzSoC+Em+/Z8BqLb0pe+BnC4VpfsgFBdqiikz7IJ9lq0345FQps50RzjhQ2bnB+VL8o0aKEOIT6N3hMi+M6sivv556IjsA5Obm8tLwCYQklidCX54QIZJwRyxxmTXZ/tVuNqzb+ETns9vtSP8k4BYUGMbqr3+ka9dRrFy4gYOfHyN7j4kzy68xstcLvPPmDCpWrEjXnq/T4fkCDhw2YTC6uZNoo/PzmYyeUEB8RDor5qqKuVWDg6RMm6hiaJ80Fn3x0RPbwT/44ZghFxTUpTkSJFzlNBfEYyRxA7/fETroKCCAEPwJIVG8WepdyhSTMaEv8Ww9OHcEcVzhFPFU4TaXEAQ31zlLCBHU5Wlq0xQZckzokSItlaj1ABrBQzv4RzhFB0Z0uHGjxOeR7/mT4O+y97/xH4uiwiIkdplXjiQABUqKCouK/zYYCogILTueHx4iQX/xYUmBrkiHgrK5VaQOH3QG7+TTYSFSDPqiEp8ZDAawlX19OQp0pscvdf0zGAwGZG7vZYvgmfhcDjcStUBosPfjLFax2CHwhvAQGRdvlk3AbdQXoFKKBAeWPZSEBEmx256Mz+6vguh8tIKszCXHaDQSElJa/fFv/N9DKsB7rwcxb6mOfi9kMnKAL3a7yK6DRsrHypEagj3Puegkl0zy7kn4fFkhvr4S5n5hxJYeQXlnUwJ+m3DDRDOXTp3h4GEL/Xv50r+XL06nmy4D0tm0LIIB/e1UMDfl40+OULuGgp2b/Xnh5ZNkpKuR2/zIteiwSHUc3hhSigQe4NI1G3duCbR/Jp/qVeVMellNy6aq4mcwJc1BTp6TSOLYs2sPs2bNeiw7WK1WzvzyK0EaFYIqj4TrgcQTiFHUYcFMTcFTkhheWJ8V8y6zYVMugwYoUKth90ETCffsnP4hrtS7UD5OzoYlETRon8qh72NKXTc8VEab5j7MXlTIrnVRxaWQ4MPAPr68/l4eW3YbeP4ZX3x8JJSPVHPohwrMPmXFGpqEKgAcXna7H8BudxMVVbY68B8hkUiIiIwmLyedV18MoEOrh6VM894Ppc+ITLq0V9OptYa8Ahfrt+gJCpCy6vNwBAFem5GH0eRmx9eRlI97eP+OnbZQuYKCtN9tPMsFBekpCrJynESEyfDxkbBpeSQ2m5v0LBe/nDSzfa+Z9KMls9Z8/d2sXRjOrbsOnh+TyZaVkfTtoWXA2CzGDvM4jx+8FUCP4yYk+XH4qtNIy3TiF+ARtnpcyJRykhyXqGNvi0yQU5ummH4rLTVhQBacz/lfPAu8j2bAoaMm+g+zIYvK5Kc9QUSGS9m4zUDf0ZnI5QJms5vE+06CtArefyOQ+cuKsDtdWJwiJrObS9dsxJeDb78Kp0rjdLZcCibeWcvTGAEiiMVk1jP1ndPs3RLBM0PT0KgfvXBw/+bIqgUtOr0fBWIOF65YGflSxce2w/8inu83imlTdtCptVgqa6mg0MWuAyYMPhdo30HGzSQrJpMLjcZzL0RRRBTh+71GalRRkJHtJDHZQYX4kpuoDofIotUyNu/cjkTiCcwPHdyFnFwX1aso6NhazQMmG4UC3G5YvTCME79ayMsTiYuTkZ7poFWvNJ5urCI0WMa+n0wk3XdhskJ4lJSApCroQ9Np27btX2abF8aN4bn+fdm8aQupSalUqFKB5/s/938eRJry1uv0OzOA/DsiQU5PQFQURfLlmciqORj/ykv/1vb0eOY5WrTswNat37Dv+A2CgiOY+Ppw4uPjATjw4xYSrvyCIU+JBBky5MRRGX/BwwF9X3aN+eNLblzdu29n3tIiVi8MZ/JMJ58tnEF2ZgE3rt3A7jRTt35v2rfvQmzs44/5T4ouXXrSsWN3Rg4dxbYlWYQSSazgX2IdYRMtRMe7SpRJZ2Q52brPh2d6jWXoxFV8OFVGhXg5oihy+ISZ9z4tICxCQYb0ZwDyDE4mvTmNYcOGIYoiU6eM4eMvrjN+uILwUBlH9oTy7KgsurRzM3aoHzFRvvx01MrL091MmrKAPdsPcuHwFULzojC6dRTJMtCqrBw4oeJ2RjVeemUKNWvW/GP3/sYfMHDgcFYsPcfp81aaNSq9kep0il7HN0EQmDMjlE790rh+y86YIf4o5ALf7zaweLUOBAgMgpw8J6sWB3D8VwuTJl7HxxZCICGUp3oJfyqQMJK5A4Au+AbrFocTGvJwXbTzgJEubdW0aV66ym7TqhDaP5dGkc6FSyx7TVcWVi9fg1b0LzNDMY5K3OJisRicA3upY/0J5jaXqCjWKu6XUvDBeq8OT3e8wttvaGjfyodCnZvFy03s3SUQk/80CGCgkNxEkewMM5Fl8NgCqEQ1EVFuMtL0nLcfwY8A/JQ+iP75xFayseOrYEJDZDzf003P4ZP5YskegoODyzzfH7Fs8XL8syJRCCUrwARBIFJXkdXL1jBo6MDHVlVXq9WgEnGL7lLVnOAJzGn81Vy7do0vPlxMfH5tz3EC+KAhMC+UszuusKrCatIzrtG2hQ9nL1n4erOe69dEnOnRRAcU8ckM7yX5z3ZTsHTdIRyOd0rpmzwKmVlZSFFiEy0oBR9P9RrliKIcoiiSTiKFkmweMBBYMKHFj3BiSeMeFziKvxiMBAk68tHij6qM++pPEHoKKQy6RvXKDu7dllOlqF2xvQSkRBCHWvTlDlce2W6Rkra2imaucxYnDmrQiKuSU4997/4Mfwc//8Z/LGrWqokz8Fso8v69QVbE041aFv9dtVoDTpzdT6N63o8/ec5zzAPUqV+b0+evEiR65wg0qnKoVdV7Ge3Jc3aqVi+pUFm1alUcfmbI9foTdBRQs85f58xER0djVZQdTLWKFoLCArFkGTl83MaIgaUHz6oV5Zy7ZKVRPe+L7qOnLTRs1LzMa1StXp8zR77hbpKFF4d6zyA9cdZCRGT8n/TmX4OgsCBsSZ4JwBtsCgsREaW5mf7Gfwb8A0LIzXcz/bUgMrKcfPplAWcv2SgociGRCDgtsaSLSWSTRjgxhFqqsHDJVUYOVSIY/ansalBi0aMS1NSyt+TVN37m2AE5IcEyTp610fIpNTv2WFHmVEYqyIjMasnQweeJKGehxdMK7tyzcOpcIZFxItWqyAn0L+0IvTGjiB+2KwnNfxo1vuSlmZl4/jbVmxWwcWUQ+QUueg7JxmyQIQ1KRfcEnJ+3bt3CqXNTvYmBfr2CmP2m511LJ4n433E6CoJAWFE9HIV2Vr6TS6HmLmEVnTRv4uM1+ws8JcihIWVv2iSnOljwQejvAp8Pr/Xx28H0Gp7Jcz20ZGa72PeDkzBCyIs5zp4NgdxP1bJ1j5E3J3rfZFq5Qc/bM8c9th1EUcTptBEZLi0R+ARoXE/Fge+iqdbiPlnZTqIi5MUcgw/w0dvBPNXVhOu3BFGHQ2TrXk/25TuvBXF4R8lgnV9WHXoMOsG+TRGE/baQUSol5BXYWLRShyUzhFhHbPEz5hbd4KujcoVQqlRU4nLBl6uKeG1sIMlpDlwukT0/mjh6yoJdZUedE0/CrXSuJxiQSnkix65h4/oYCo5y69bPhJlqEOAORUCCTWLC6jYRH6wkJPhhfyqVV+Cv8mHQAAlREZ6+DO7rx+C+fsUCHeOm5JCUamfuV0W0b6mmWSMVa78zMOQlBxKpm+VzI0hMdmA3KajqqFlqY1Ij+GFOL8+uHzKxmaVkJEtp2jaHTu2VTBynKbYhQGq6A0ORpHj7UWoMRhaWS36Bi8qVS/KU/o2SCAsLo2uP8fQd/Rnz3/fD6RT5dIGRX887SM1wgtyJ2t/FuWtOwkKgU/8McvKcuN0i8TEKjGY3Wdku3E4JWo1At4HpTJ8cRP+evsjlcOaCldfeyScvN5iff/yZqNgQVq/8mAmjAqlS0RMI/2RRAQN6+XL2kpWTZ61076hm/Js5zJgcTL9eKs+zftBEXraEvUsq4saNWVqAGJhDz65yjv6oIT82mZVrlv/l/K6BgYGMfenFv/Sc/yy0Wi1bdn7H4i+WcGDPj4gOEYlcoHufboybMBYfn8fPgH9SmEwmVq38nNMn96P2cWOxymjWvCvNW3Tmzu3L5GQnkpx8G5fLxdBhEwgLC+PDjxYy9fX+SMvryL8VQqChMgpBiVk0kCi9RmytCL5cZ+DoWRuhQRZOnjVxJ9GOj1JCl4F5DB76Ol269PiX9elRkEqlzJn3Cf17DsSQm4Mx6Lrn88JI/OyRXJedorLDyo79RoL8pez9ycbO/VZyM+Hm1c+Qqxx0vSglwF+DwWigfi0F334VQUyUnLOXrMxaKOGN/m/TqZOnf4Ig8Onclezfv4dhr63E6TCSmelCb1Bw/IydU+eysVjAbFUyfOQUWrfuQOvWHbh79y5rV3xNTlYu1Wt1YtioYU8U7Pkb0LFjRz6fK2farDx2r48qIUooiiLTZuUxqK+f19L2CvFyQoOkrFwi4dttGcRESRnynC+XD8fx/hw9E18zIbdJ8fUXscuN+EnDiRP+fA0nCdBRt2ZJfuEtu4wsn+t9rSmXC7Rs6sNnS4qIivUuFlYW7HY7xw4fR0PZorIKQYlR1JEgXqYc1RCQlBJDlAgSVKKaBK5QRaxT7Iv4OyPQ3ZUzfsoJtGopvu4QFLnViSMUQRAwiXrSSSTWWIuAyrcpyM4vQQ3xezi1+Ux5WcN7n+gozJPjXyWTBR8GUa2SD1ERDzenNGoJk8e6+W7TKsZPmPrYtjhx5CSh7opeE6YkggSZUcm9e/ceSbeRnp6OzWYjNjYWuVzOcwOeZdfCHwmzlt6wyfFN4eUJL7Lgk88Jyy/nNUAaZoxjzcq1tGnt5L0P1YCac5esjBgkEGOtQ370oRJ+0e8hCAKVy3tEe6Ojox/bDi67mxBCuMF56ojNEBAQcWPFTE7YWdp1FNm3z4mr0IlUkKFEhY58BEEglkpEixUwokNEJJ4qmDGSSbLXa1mxIA8u4O23/MlIV6A/V8mrHdRosWLBJbpKCQICv1XYiZzmIApRhRsXLlwEE055qmPGSIWq5R/bBn+Gv4Off+M/FnXr1kUeDtZCC6o/BK/cohtdcDZDRwwp/qxjx64MGTiHkQNKq/LqDS627pPyzbfdij8bM240+3cMICAnpNTLahaNmGRGNOrSE4rDIbJwpcD8L0aV+Dw6OprQ8sEYc/Ro/8AxKYoihaEZjHv58VSNHwc+Pj40fKo+d3dlEOAqTeSfG5DCjA/fZurEaSxYZKJ/bzU+PiX72aebljfez+XQ1phSzsGVG1Zu3ROZ83nZwYmWLVuz9EtfgvyM3L5rp2qlkruWbrfIO7MLmT5z5T/R038cEya/xHtjZxGjq1rquyJZDk+1avJE2VZ/49+L2vXa8Pmyfcz7IJioCBkLPgzlxyOp7N8UzbVbdjp0z0RFaDGBdlbABb5aEMje/Tb88qt5dYKkggx3diQDxyWjUEioVllBs0YqTp50IRdVIHicxei8p7HnWvnxrBEZciJxUr3lJaKjYeSr2WxZGUGAv2cK3bHPxIHNfkQb6hdf0wcNProGXP0xgbrN72GwOojIepooqYmikGtPVL4hlUpxadKZOzOEgkIXRqenFN+MEQ2l1TjlgoIwohEdVhSKG6Skl00HYjS5sdnLbktqprNMonaVSkJ0pJTX381jzwErSls4OYEXWPOVL9WrKKhaSc4XK4vo3tFGrWolz7Fzv5H7qc4n4vu7efMmcomJDq29ZzjI5QLBgVLmf+B9kaFRSwgNljH5vRxAgtst0q29hi0rI+gzuADf/CYlnhlfIYC7uXLGvJaNVCoQFCjh9l0HmdkulJlViHVWKyGslxF4jncmP6Q+6dVFQ9eBOiqUk4MALXum0qC2ii7t1Ywc6Mvab+6y80cL/n5gMrueKPg584OZDBnQgko1XbRodJdz528S6idh0nNyPltgwWQrec9VKgG51krvHqUD0Q+uO+BZLVt2Glg85yFVyMQxgXy2uICN2wyEBEvZud9IoDOmbHoXSzmmz7xHnLMOtdwxCLcE9idksWXbddYs86VZYxV2u8iYydnYnNLiwKtdaqZVAxU//GQhLy/v72z8P8HPB89w63A0LY4n47AoqOiqR4QQSIjoJNN2nwIhgZ/2hBEb7Vng6vQuxr6RQ26ei7hoGU81VHHpqp2MFCkum4wZHxew7js9KpVA+Vg5/v6QeEvP3A/m0/BpBwc2hKJQeM7VoyNMejGAzgMyqFhOycuj/Tl4xExGtpP+L2ag1UhxuUXUPhKMVjcOv9v4+7nx0zipXUOJRCohKN5B85ZPU65cuf9DK/57odFomPrWG0x9641/2zUzMzMZMbQzM6comPWqBolESkGhk/4vrmTX9mXERMpwuaF7BzWx0ft4ttf3SERf1L5SKlaqQkbGXaRx90kvSMNgEBGkIs2bSVH4OClf9XmqVG3Ip5+8wbNdFbz6gj/1airRG91MmjGP06cOExjgQ35eJr6+QfTtN5YWLVr+Zdk7j4LL5SIsxkHfFzIZ1FeDRIBNO1L5fNlVZr7kR++uEew6YGTLTgMHDrhxWRQIUjdVaspY+GkQkeFy1m8xsONABNEVn+HFN48BbipUbESHLk1Z+PknvPvOZCx6CRLU+AcEEBoRQuWqtbl85Wca1NLTuZ2G7BwXuw8aGdBHw4tD/Hnhja+IiY0j4eZ9vvtmM06zC1Fw43K70Ol0fwc/nxBSqRQkSoIC3PQalkHX9hqaNfIhJd3BkmUW3IKTuTO9C505HCKBgVJ8g+2MGxHIlJc9vtSg0fncPhJHDXNFz7OaAw7Rznl+IRbv1WSF5OKHhxJB6SVJz2IV8fcruxJCq5XQtZ2apKwn2wTJyMhA7fJFR+ny/QewizZ80GBExwWOeRVDzBUzkCGniFzOcZgwIQqloEIMyiI03siVVdGs+87Ix3MKCUaDCT16sRAXLmrRBIfTzuVLgJhIGLGl1tRO0YEjKJ1h/UJZvNROeE4dsnMuULuaokSG7AN0aati6TfHgMcPfor8yQayKMHp9O4LHzr0A2tXzSU+2oZGA9dvQeOmnXlpwptcvHCZpDP3CNJFoRJ8MItGUuS3iKoUTOs2rfjysyVECaXXmOAJukox8NKwh+vMeV+YCShsBALY7Z51srfgPEBBkVhCOf5xIJVL0bsKCCSEUxz4TYRIRIEKtVlCwi0XDerDyZ9PUUd8mkBCSeImcWIVpIIUiSApfpYB7ou3KE9pP10URTJld2hUU8KYwf5065uHnyvE67orjywCCSGJGyWyi8ETz0ngMj5oETFSkZrkh15EKhNRuU3kZaeTLLnJobWHn8gOj8J/DednQUEBX3zxBaNGjWLIkCG88cYbJCYmFn8viiKbN29m7NixDB48mJkzZ5KamlriHA6Hg9WrVzN69GiGDh3KnDlzSimvGY1GFi1axPDhwxk+fDiLFi3C9BeWMv+NhxAEgS9XfEF27F3ypVnFwQKdWEBy6DXenjWNgICA4uPlcjlvvr2QZ0c7OXTM8lt5l8ihYxaeHe3kzbcXlkgdDw8PZ9LbE0kJvV5MTu4W3eTLMsmPT2bFutUMe1XCjn2WYqLi85et9B1jY+DQt7w6KYuWLURfMYNceXoxubBBLCI55DovTXmBuLi4v9RGH875AGpYyFal4PxNLtQsGkkNuEXHAW1o27Yt85fMJStHRuse2Rw95bGLyyWyba+RMZOzqVNdQdeB6Vy96SlNt1rdrP1OR/8Xc3nt9TmPLBeTSCTMmLmEjBxfRrySxbfb9Nh/C6Rcvm6jU78MatfrQ506dco8x78SLVq0oH3/1qQE3MIserginaKDbJ9kpLXsvDfr3f+Tdv2Nx4Ofr5JN2/Xs3O+5dx6RLgW/XrRRq5oCidRNZTy71C7RhTwkn87tfEhMcqGm7OfWxxnI4L7+bF4RSW6ei217jDRtIsOmLsnJJkGKCyd6iiiI+hUfrYtGdVUM6O1LjyGZTH43x8M9Os9EiN57RkCUsxIp92UUZanxF0IIdcXhsMrw0Tx+0L169epIlU6qV1Hw9WY9gTEG7KIdt9KEhbLnH727CKsValRRcOSkd0GgeUsLMRSV7QoYjY8W4SkodKPXw3erQlm3yY02poCnGnoceIlE4OtF4cz4JJ/XZuRy8IiJnfuNDJ/oEcZ5klIeAL1ej9liRW8ou00a9aMX1k6XSIPaPiz7LIwda6OoWU1B535Z6K5UKiWMViTLoGM7BbvWR7Nsbhi+GgnvvR7Ewc1R+FdNIzv4PJliMjnqm6THHGLyW3YG9n2YkSqRCCjksOCrQkxGN/GxcsrFyTl83MLr7+XTrYuCTSvCKXpEf8rC1q0bsVpFtBoJH07354dtIWxaG0TfHr6c+imMunUkJcQ7wkNlSOROzJayA91Go5vqVUoHut+YEIRWIyG/wEVwoATBWfa+uQQpUruWMDEOiSDxkOOLkURntmbIaB2LVxfS4plUalVT0KalChN6j5CKM5Ph/fzQqCVcuHDhie3xv4QbN26Q8GsiJpsJm1FJPVfrYi5CmSAjVqhERdNTvDxFB8CpcxZGvpLF6bM27iUIZKZL6Ntdy9FdMWzdEIRS7UZuCsbhFBnUK4C9e10k3hXo2UtGzQZGvl4UhOIPgjw+PhLWfxnOsZMWjh538fWiCNZ+4cmOe/vVIC7+FM+J3bEsmBVMQIiNatUlnDsYx4YlESyfF8qpvQHUr3KIN9944d9uv/8VGI1GRgztwsdvKejTTYtEIpBf4OK50Vm8/lIglw/Hse/baPZ8E4WPj8Crb+WhTqlIUGplnDcD+WX/GXKyMvhidjD+AQJBsmCidY24v78+146p+HrF18x8ZyKIOiw2kXOXbQyZkEX/FzLJzrWTnXEGt/UEn04vYsG7yVw+/SZTJo/iypUrHDt2jPT09H9Jv0VRZNrUkXzzJbw2zp/wUBmhITImjvHn6K5odvxgIjJcSkGewOUjwdS2tKOJ0IHG7k64rjRmyEgTufku3pwYyPpFAtu3rKUgW8XTzftx4cIp1q9+E8GZicSgpqLhKXwMARSlGtGfdXLlm7tYEmVcuyLQtL6KiWMCWDk/nJ0/mKjV5j4BWj3vz3iV7z/bQ0RiFfyzIlG6TCTfOcnwwV1YsmQhDseTiQD+L2PRF7OYOEqJn1ZKZo6D1d/qGDQuk6mvu1BebYM+T4nJ7H1+3b7vNwFDlQWjxc4zQ9PpMiCNqwkWnCodNh7yIcsFBeHEkkxCqfM4RSepqisIYZlck5wgW2cuxT9epYKc85fL5vS+fN1GjaoqKlR8supAHx8fJDIBF65S/PQPkEwCsVSkLk8jQ0YemRSQQ66YUbxOTuUuNWhEQ1rjH2li1ld5vLM0jW07pRzaHUpEmIypEwNY+oUWmdKBGi0VqUkd4SmUgg93uEptRytiqMhV+VFM4sNgrE4sICPiGMsX+SKVCrhdAkFCGNEFTZg0zXvQ1mYTkUmfLD+veq1q6EXvfOGiKGJTGalQoXRm7Z7d3/PjnpnsWuNg5TwZCz+Q8eN3UmrE7+PNN17gq1VLaDmgDilhx8mt+CORnX7lu21O3nolm3Ev9MThfDStmyB1EBstw+kUOX7GwuUblmJVdElROAePeL9vBYUuzLZgAgMDvX5fFuIrxGJARz45BBJKNBVoSkcaCq2pbmqL+3wLThxWEUgolznBXa7ig5bLnMAuPuyLW3RzX3oNhzofnSyrRMKGW3STpLhIj2ck9O7myfT185PgwLtAkx0r4cQgRc5VTpMvZmESDWSLaVziBAGEoqeACH8NlbpfZf+OQBIuRLB/v5I2I+8SGO6iqKjoiezwKAjiX8Ue+n8Io9HIm2++Sc2aNenUqRN+fn5kZ2cTGhpaXNK6Y8cOtm/fzvjx44mMjGTbtm3cvHmTzz//vLjcZMWKFZw/f57x48fj6+vLunXrMBqNzJkzp7gs5+OPPyY/P5+xY8cCsGzZMkJDQ5k2bdoTtTk3N/f/fIITBIHIyEgyMzP/MhLZfwWKiopYu+prftz3E6JbpGbdmkyY9FKZGQPZ2dls3PAVly+eAKBu/eYMHDS2zPLmu3fvsnjBEhLvJOFyO+naqytDhw/Bz88PnU7Hls1fc/L4PsBNufI1GTJsotcB9AHMZjPfbfyOHVt24nS4qFy9Ei+/NuEvVbb8PRwOB7t27GLDmm+xWqxERkcyYfJLNGjwsMQ/PT2dt6dO58b1k6h8nCCAw65GKqjR+tmQK5VYLAYkghNBkBIdW53p73z22G3Oy8tj+bL5/HhwO26XFalUgq9vKK9O/ph27dr9S/r9JLh48SKLFywlMy0TH40PQ0YNpnuPbmUGX/7T3g25XE5oqPfd6/8GlDUeDh/Wm6OHLhMYKBAXqaJVcwUpmRbupzmYNzOEESPsRBc1RSmosIgmYrv/yoaVQbwytZBf19cu5if7I3J8rzFvlYF2LdS43SINO6Zw8Lto2nQrICK1DVJk5AZeRhWZS49uCrb9oOe7FRFUKl8ys/mDefms36ynIF1LI3cHbKKFLFKwY0OJDwICVszkkY0DG8GEU5V63FYfQxHs4OTpW49to+ZNK3N6fzijJmUzeWwQI14w0K27hOP7/IkqalTqeJfoJCnsEFVqOJn5RjAzPytgeH8/+nbXIpcL6A0ulq7VsWyNCa01nDfeszO0f8lypas3bQwZn8WWlZFUqViai8rhEOnwfBpHtscUc9j1Gp7JrnVRpY69eNXK8TNW1n+vZ9OyCHYdMHHoVBVWrNpS6tiykJOTQ98+TZBJ4NrReK8iax2eT2Pl/PAS5e4PYDC6eaprCvM/COXb7Qb0Bje1qyvR6wQO7vAhsKAmGsEXh2inUJOIX5VU9m8NKc6Yn/9VIfVrK2n7G2/XuUsW+o7OZNncMNo115QKELndItWb30cEdq2LplrlhzY0m90Mm5jFK2MCWbq2iHNXHPx46MZjZ6J36ViLGpVt3E1y8euB0ptqPx83M+ntAn7a5inZz81zMnBsNlERMtYt9i4CN3BsJrPfCfFqu6836blwxUq92kqmT3NT29HG6zlyxQxM6CknVCv1XbrkLoWB1/APgE3Loti1z8r2eZXJlN1l0lQ3d5Js6Awivfotpn379l7P/786Fv4e015/i2ObfiWbVGrzVHHg84/ICDvGsBecHD1l5fZ1Kb5FlVBbQ3FgJ0OeQK0mJnZ+G8IvJy1MHqukUJqNzOFDcKSdA9tDCAyQ0HNYBnu+KbvkrnHrHNwJtbgnu0j5yi4Obo4qlcmTm+dkwNgsDm6OLvXOTnrXRpfeS6lXr97jGejfjP80X+BRuHbtGtevX0aj8aNNm7Z8vXYxh39czrFdDzO1R0/KYvRgf55uXDrDbPFKPas+jiTU6vH7jKKOlMCT+PjZkeXFEG6qieI30SCn6ORe+A9066xi8SehJTJ5jp4yM2tBAT98G83dJAfTZuUxbrg/NrvIJ18U4nZ7BDVtdin+gRX5bN4qIiMj/+n+Z2Zmsm7tIk6ePESLRmbmve99/v/kiwJS0hzs2KSilqN0JqpdtJEVc4R331ZTIV7Bmg16dmzUog010vtZUCklbPkO4rLbcp9bKFASI5TkKbaIJgriT9C4qYjdIdK1nQa7Q2THPiPXb9uJSe2M3u8e1VvmMGuGHxXi5RiMbpZ+refw6ViWfLX5sagQ/pvHwz8bCy0WCy+O7kC18oWIgsjhYxZqVVfg5yvhwPe+VHc8jU6WRWDja2zfEFyC4/XGbRvDXs5m+bxQvlytIzpCxpsTg4rpgc5esjL6JR3+95uhFjwb6aIocpHjSJERTXmUqLCqc7EE3mfFl76YbW7Wb9YjlwpotBIWffywAiXhnp3ps/P5bnmE1yq7OYsKKTQE8sncXYSFea9cKQvd2vdAeSuIO1yhCnXxFQIAT4AqjXtkk0Yj2iAIAiniHUzoCSAUI0Xkk4USFSpBTXUakaG+SrlmaexeX9qHAw+Hav1mBUSlP1zXmUQ9SdyiltAEgHshB6lfT8a9eyIi0LiRlLenaCkXK+faLRv9nnMQkF8TNb5kRv7ChVOBKJUlN+BXf2vFJLzM8/2G8LhITExk5LNjiMutWSrzNE+VTqsRTXjznZKZpE6nk6GD2/Djt1JkMgGjyc3X3+n54WcTEolAbj60ajeOe7c2s2W5stRYce++nWdHWtDcqlNs99/DJbpIjTtFr+42Ll610rqZDyqlhAMHnWQmqgnMq0NBzCl2bQmgYrmH/qHR5GbQeBvjJn5JgwaNH9sGAGvXrmXW9I+pTkPyyKSKUNdLu5xc5iT1aIEJPQ7sOHGSRTJ2rPioJIRE2XlhpA/P9VTx6UIj+w86UdoCMZid5FgL+PRDXyIiBbJzXbw41J8jJ81MGqUmXF/6erliJnoKqCjUxCZayCTFcx20RBBLATmkCbcZNFTKF3NK+zNfrtSx+1AFvt6wtcx+P8lY+F8R/NywYQO3b9/mgw8+8Pq9KIqMHTuWbt260bt3b8ATMHrhhRcYPHgwHTt2xGw2M3r0aCZOnMjTTz8NeLJJX3rpJd566y3q1atHWloakydP5qOPPirmpEpISOCdd97h888/JyrK+2DhDX8HP/+z8LctPPjbDh78p9nhv9nBhbLHw86dniLzug2XxEE9dytMGMhTJGJU5CK1+qJ0+WIVrYBIOaqhaXKeH3eGcDfJTs+edmLzS/PVukQn2fGHuXwytNgJ/errIlas0/PJjGBemWwBu4LXpgi8OMKXtd/pEUWRkQNKU2CIokirXmncuCgn2BmHgSKiKY8FExkkE00F/AnCiplkElCgxIkDu8RIxZoq9u6//Ng26t6pM890zOTqbSvVKinY8YORn76PZtp7eq78FEWIqUqxw2cTLSRqTzNspMjZyxby8l1sWxPJ7oNmfvjZhEwm4HaL3EuyYy70oUJBW/KCLxNWJY9xIz3iRft/NpGR5eTVMQEsXFnEt19Flgruvf1xHpUryEvYplP/NPZtiEYmKx2YdLlEug5M57Wxgbw4OZcde048EZcRwNNPVSM20k7lCgqWzwsvsZC4mWBn2MtZ+PtJ2LcxukR73W6Rl9/K4fwVKxuXRrJ5p5FjZyxIpRAWIqN9Cx+27XBw9KSNOjUUjB2jok93TXE/Dh4xMWVmLnExckQR1D4SdHoXQQFSxg7zo22L0qT12/YaWLVBx6jB/vTtXjoTWW9wMXh8FuNHBDD1gwK2bD9foprhUejdowphwSJ6g5tvlngy7n6PzGwnzVsbUKnd1KkH99JNLJwVyoxP8pn6ciCd25Zs77fbDez/2cTXi7xvEu46YGTiW7lMGR/A1u12LJfqEfAHvmyX6OQCx6jL06VEBwBMooEqz57HaLdy/aaNoEApaclS5s/2Jzndzldr9Rj0IkdOXC2z4uB/dSz8PQY8O4jLZ64iR059oWWZx6X5XCaucTpJt5VEZ7UupbSaJdyn5cD7LPosgHpP55GT40bjI2frdxrq1lTidIo8NyaTHWvL9m2fap+L/80O3BEuMmJSEe++4Z3fd9b8AmrXUNCrS8kNluu3bXz5TRPee3/hI/v8uLh79y7Lv/qYrMwEZDIR8OO5/uPo1q3XP3S+/zRfwBvS0tKY8faLVK1QRKumdvILBbb9ICcv30R0uIUdX3vun9nspnXvNM4e9F6BZLW6adSikKj0tmQHXqRC/SLenKwmLlrOhSs2PvrMiCuxMoGW8iT5H0cTVcCFn0oL6QG8PzefRvVUdO+gwWp181S3VDq2VvPOa0HF5b+379p5ZXoO+bogvtl48LHHPm+4efMGs2aO4f0pbo6fMdPyKR+aN/EePLx41UrvgQVE5jfFX/D+vN7iAkpRhTrQjtUnG2OBAk2wGYXGCS4pssQ6BItRXOE09YUWXs+RIdyl0+gU5n1QMgj73U4Db88w06qFjDVLSgdoDxy2svuX5rzz7rw/7fd/83j4Z2PhxYsX+f6b0fx6rgi1RmTimECOnrLgcIocPwpxWe2RCTKKZJkYw67T/GkZsTESjp+xYrDY2f51JAn3HGzfZ2T+Bw9teD/VwdWbNmw2kXdnOInNaVP8XZaYig0LIiJ6bRJzP/bl+V4art220ntwLlFhSpo/pcCJg7R0F7PeCqZaZTnJaU7GvZ6H2y0y78NgaldXYrW6Wf+9gTXf6vBRSek7YCbP9h38xHb65fAvTH/5PSKLKpDCXcwYi9XbHdhpQCsUKD3CNORgwYQUGapgA75RRdy8KieAYKKpQE7UCdq1UrJygfcNUoCGzfMJSXoY/EwV7wIQK3g2TYrkGZRrd5ONK4NLbHYZjG7a9k4n9XogWvwwUIRbZuPi6YBiehaAu0l2XnhDweqvf3hiLuQf9u3n43c+wa8gDK3DHxtWDMF5VG9WmS+Wfl6KX/rYsWPcu/IG0yaqyMt30WdEBuNG+NOvpy9yuUBquoNpHxUQGiTw+SzvQen+LxbwyyEnNc1tSvCoiqLIbcUFWveth1L4mWWfhZbwV0+fszJitInQnCYUhF+gQhUHjRvJuZdiJz0vgpdf+YCnnipbc6MsHD58mHeGfIgDB/FUQS1452C9K14jlKhSY2CymIDB/y4nfwwlPvZhQNbpFDl/2Ur/MTnUr6Ng+9eR5OY5eenNHL5fFYUoinTqnYf+Yg0CnA99BlEUyfS9RLIxm8Zih1J+iCiKnOcXwsLdnPolwKsIs8sl0rBTAT8cvFImtcGTjIX/FZyf586do27dusyfP58bN24QFBREp06d6NChA+DJFikqKqJu3YfRaLlcTo0aNbh9+zYdO3YkMTERl8tVojw3KCiIuLg4EhISqFevHgkJCajV6hJk/FWqVEGtVnP79m2vwU+Hw1Fi8BYEofhl/nfw3jwKD67/f92O/wT8bQsP/raDB3/b4T8Dqan5RFGdLOkdXG4nMmTo7GZq2dsWZ6AgeKgebnKekEQJWTlOKpVX0KefmV0bLhKmq1XskFhFMzmhZ1k0R1vCCakQLyctWcq414rw9XMTHm7jxRHRXLpm44PZRkIC5Kxbn8cLI1U830uDXP7w+Ximk4bsTBOuNCd1hGYYRR1pJNKINsXBSC1+hBDBXfEaRvS4JQ4UyicTAZs24x2mTh5Ky2Yq+nTTcvOOHa1GytqlQXy5Io9Va1NxWVS4cBIT72Z0C4GK5WTsPugkNFTGS2/mUiFeTtd2Gu7dt3P8VysOh8jXy/0ZPeEw5lwtGRfhw2wTTZ+S8NJIP+rX8ti4yOCm++B0hjzvS5N6Hj6tL1YWERslY0T/kou3Zzpq+WargRH9S3ORrt9iIDPLyaRXXAjmKA9f1xNAFEV8VCIfvR3KyElZdOyXTsdWaoKDpJw6Z8FoEtn9TRTf7TDwdI9Uxg33p1Y1BYnJDr753kDvrhqOnbbw3OhMPp4ezJsTA5FIBO4m2flgXgGFZgfB4U52fReB+ncCT0vWFHHxmo0j22MJCvS0OTXdwejJ2dxOtDL5PTvjhjkYOdAPhUKCKIrsPmhi5QY9mdkuenfx7nz6+UoJDZaSme2gUOfEz6+0zcqC2SziEyPhxaH+DBibxQ/fRuOr/U0l0+rmwGETOqcev8z6XLYns+k7LXVrKtm9PopXpueyfL2OXl20uJywfqOd9BQpkyaVzS21bY+RrasjaVRPxfM9nfQedIms1Aj89BWQo6BAyCJdeYsgW7TXwCd4VGYDAgTmvBbKM8MySMt0UqOqimmz8ujczofalTUcOGRBr9f/n6tz/ycjNzuHWjThLldLCVf8Hk7fXCKCVeTl1Ci14ACIEMtx8OA9TO+LyHzsmMxSQiKs1K3pWQzJZAIOh4jR5PYqmFZQ6MJYKEMrOpH5G+nWseznp3NbHya/W8AznTQlxt7IMBlFRfll/u5JcPHieT6fO4FFsyTFmeoGo4mPv5jN/JsXmfz6zL/kOn/ErVu3WLt6LtlZ9xBFiCtXi5GjJlO+fGmBBpfLRWpqKhKJhNjY2H/axzAajUx5bRAzX7dy4oyVo6edGAxupIILi8XJ7UQ3U9/PoVAvUljoIjys7DFXpZKg1ojka+7y7HAD7735cGyPipDRtb2a3oPvkfGLCqe6gAG9fcts/7jh/kyYlkP3DhqS05xUKi/ns/dKLkyrVlKweUUk3QZlsHHD8icSN/k9RFHkow8msmmphNAQBecuWcosdQYwmUVcDinaR4jE+InBSJESXhSDo9DOJeEYVeNh3ZcxTJmuJ+NeCEXkEUzZQaJwdzkuXrhf6vP+vXz5epOecWO8j/ed26pYsOI0FovlXyqE9f87UlJS2LndjJ+fjPBwN7l5Lt59PYicPCcWSxE/7TtCXVdrApyR+KdHcG2LjpMUoAu8xa1z0WjUEqbNyuP9NzzPeXauk1em56L2EWjWyIe8fBeKQCPZ+luEWz2VDAYKCSMGfyGIzMAMnu+loXnXDFLvqIlxNEaR68uR63rucwuXwsaNs1YkchMSpxIhrzpylAx+PgVBnY/RbcTPX8RsEdHrRBa37/4P2cHuNBFavojc7FOoCkJRWyMwoENAoCaN0ZFPGvfwIwg5CuxYMUt0tK0jIynDTfU6TmpVKyAjO4fCFBeXrpVdnp+R5aTQZMUppiBFRgE56CggSBJcrB4e4Iji0pFM6rfO4IXhvlSuKOXUr3a+3WokMKMJ9YSHQcRMZzIN29xk8AA5dWvKuXBNzb2UIOZ9vvwfeva7dutC8xZP8+0333Lp/BWCQyMYOvIdqlb1zslZUFBAdIQDUDFkQiYLPwqlQZ2H1Tex0XI2LAln1KQszlyw0rRB6cqc5k0kNK4rY+26I8gLopEag3ApTNiC71MxXkJS4q/8si20VMbvU41UjBxpY8u8QmJyWpGTncfyq3eYPutdevfu/Q/PDXm5efgSQBap+OBdSR48ugR2St9rGxZMOgXt+mTx+gR/hj7vi1QCW/eYmDPPTFGWGqGuh9YhNESGXCawbY+RZ3to2f1dMC9Nvs3Z0wnIDKHoLXZUkXkM6q9k8Uon53W/UFNshFbwjL0W0cRdrhJDRVSBCV4Dn+ARZi0XK0Gv1+PvX/a4/bj4rwh+5uTk8OOPP9K9e3f69OnD3bt3WbNmDXK5nNatWxfzBPzRYP7+/uTl5QGe0mqZTIZWqy11zIPfFxUVeTX674/5I7Zv3873339f/Hf58uWZM2fOE+3UuVwujh8/TnZ2NpUqVaJ+/frFL0VmZiYnTpxAKpXSpk2bR3JDiKLI6dOnycjIoHz58tSv71Er91YO7nQ6WbVqFbdu3aJWrVpUr16djIwMYmJiaNq06b89KJSWlsavv/6KQqGgbdu2aDQlX+jCwkJ++eUXXC4XzZs3L9Enp9PJL7/8Ql5eHlWrVi1RXnX16lVOnz5NQoKHx6VevXq0aNGCS5cukZubi0wmIyQkhDZt2pR6NkRR5OzZsyQnJxMZGYkgCKSnpxMXF/cvs1FycjIXL15ErVZTvnx5Ll26hCAI6PV6zp8/T1paGqIootVqadKkCd27d6dy5crcu3eP/fv3k5qaiq+vL+XKlUOlUnHx4kVEUWTQoEHUrOnhmikoKODMmTNYrVZcLhcKhYL69euTlZVFcnIyt2/fRq/XU65cObp168bGjRsxm8306tWrOGv6vwV/K8H/38JmduMWnAS7o0j2uYjdIqM6DR8GPn+DWtBSUaxJRl4yvQbks2dzMB/NCKBeHRPzvjhCWrIEuQJq1oTP3/Wlfu2SwZmTZ62ofO1o/aUguMkpcBNfJwVHYSAVnC3Q5PjiFB18diuRJStSOLA9pFj9XCJAXj40xPP+pHKXStTyqnhYgRpc4ChatRSb6cn4Lo/8vJ1PZ4bx/DOeAEPb5mp+/MXMs921THzRl5df0GKxiMjlAnK5wJDxmRw/Y8bfX8r+b6MQBIE7iQ5S0h20ae7Dgg/D6DUsg8PHLEjdCmLclQmwhuJMdHAuO5Hxl1PZv02Ov5+Unp21tG2upv1zadxobufgETNd26vp0lZbapwbN9yfoS9nodO7GDPYH41agtnsZs0mPft/NjH9tSA+mRSJRZrFqVNH6dOn32Pb4NatWzRtIGHukgLio+X88G00x3+1YDC6mTE5mNgoGbsPmriRYMfhELl6w0pGppOYaBmblkVw6JgFjVrClpWRJTINKpVXsPaLcNo+m0bjBirqtUum1dM+1KqqJC5Gxta9Rn7aEl2irzFRMnp00LBsvY7mTVRcvGZjUYcUj/8vinRtr2Xdl+F0fD69OPvh3n07S9fquH3PjihCo7oqFHKBb743ICB9ItVrp1tBbq6dfYfMpCQL1GmZhloDLtGNKIoM7+/Huq9C+OVEAodPWKhb06NWqlZLWLkgnPRMJx36ZCNLrkEIEcQiY/Gynxn0nKaUMEPCPTspGU6iImSMmpRFYZGbpk1lHHEmccWYjsytwk8MJtRWgVwhrcw2W0LuMnqYD6EhMkKCpLw6JpCZb0uIquxm4axQ6rbKwO3mbx71P4HD6kItaAkTY8jkPrG/E654ALfoRlRauHnTh0B3uFcRAgClKZxfL+gx6gVUqFFISy6GRg/y58P5BXzyTnCJ518URSa/XYQrJ5JLnCDQoaRQ5/rj6bHbRRauKGTHDyZkUoGuA9MpFyvnrVeDKBcr59Q5C1Wq/vOc4KIoMnfOG2xbKS/x/PpqJcx+W8WIV/dz+/bAMhfB/yh+/HEfWze9zydvS4tpLS5dO8fb7w3kxfHzijN3RFFk/ddfsW/vBirGmbFYrVy54SAisgLT3p5HrVq1/qHrf79lAwHabNZtFhjR35/wUCnHf7Ww4XsDz3RSc/m6nfatNdSrqSQ5zclHC/Kp1z6Z6AgpAf5SXhkTWLygdzhETCYRV8htpr8eU+paUqnAl58F0K73eRQqkZCgsgOpgf5SCoo8Acg1m/RMm+g9w9LfT0qLJip27dzyDwc/L1y4QOO6FkJDPPbv3lHNzM8K6NTG+8J/6QoLbr0fVkxeBQMBrJgIxLNOkwsKqouNiAw6T3SkjLwCZ3H2n1DWiwUISHCVfiUAGD/Sn7MXbTRt4D3AU6OKQEZGBhUrVvT6/f863G43X3z6JVVsT6H3/4WFH0Xgp5Xw2rt5+GoFnm6sIiLMwe4D+7DlBaC0B2KgEJfSwMFNocX+W0aWk7gYOWazm6ETsvj8w1BqVH3oH057JZBhL6WR8KMPGks4BnRUojYu0UlatoUKDXVozLHUcTQoHh990BAsRnDTfoGU/Gwq+EcgD82nUbskdDqRq1fdFOVI6NHHh2XzQ7mRYOfF13M4fuxnejzz7BPZwWQysWblh/yywx+5HHYfNDFhYj7lDU+hFrTkiZnkkE49WhT7pPFUweTWc+ToCXZuDqXN0w83rXLznHR4Po2fjpro0Kr0+zNjlp6A7Do4cOLEQiTxaP0dmOXZuPPcxdcoslqpfq89a97PwS03c9+aQmO6lfKLI4V4dMYCdq2RsV1jo0LNcqxct+KJRX5+Dz8/P8aOH/tYx1auXJkdm5Q81dCOw0GJwOfv8c5rwXy0IJ+mDUqvCbNynPToqOG1cSoOHini+o08IiMl9O4WxHc7DSQmO5BIvPfnxRFaVm68gcFRSLnK8cyZuY5q1UpTBj0JQsNC0VGACjUm9GVu8hjREU3JDTq36KaIPBrSBiFdYNnMROYvTETEjZ++IuGW8qTxC5ev23A4RGQyuH5VwuWTItt2FjD+RR9ef0XD93EW1m5IwSUq2L7Wj03fW4k1NKKIQm5xCakoRcSNBTM1aUyAEEy27fYj+5WbZ0Wp9L6x/qT4rwh+ut1uKlasyKBBgwBPgDE1NZWDBw/SunXr4uP+uEh7nBKWxz2mrEBXnz596NGjR6k25Obmlqk69nscOrSfFctm0baZk3IxDtb/rGDqbQ2T3/iUbzcsxmq8SZc2dhxOgWHL5JSr2Jyp02Yjk5W8tSdO/MKXC9+leSM7FeMdbDik4I0bPnw2/xuioqJK9HPp4q9YOGcRwa4IfEQt30t24PLNY9xYJeePa3lrqpLXpnxC48ZP/Wn7/1no9XomvvgKqbczkOerQS5iDXyDzj078taMabhcLqZPfYczv5xDka8FNziCTVSpV5EFi+dz+PB+vvl6Pp1aOYiJdLDmZyU37voyfOSbrF09h/CgDHJyLcjlAr27aMlPWkv/+UbCQqR0bO3D3h/NuEWBL+aHUL9RV1559R0kEgmXL1/k09mTaVjbSo3KNrb+ZOfISTOd26g5L/jy1lQlr0/9jIYNn4yroywUFBQwY/pLqBWpNKlrZctuA1q1wHPPaNAbXXy73YBO70KlkNC7my+xUTL2/bCPLz6bgd4gIzLaTpUKAl3ba8gvdLFkoQmZFAwmN706a5kxdRHp2YFUqV4PQ+F1OrYwgehi10EzOp2bxAQ5SocfPmGFdOuspHZNGVt3Glmy6A0G9PalepyMFYuWMX6sgoVfbqFKlSp/Sb//ryAIAhEREWRlZf1HlLrJZLL/2tKmR0GllJNtTaa+qw1XZPtwCpoydzL9CeYe19HdiuOpLneoVkVKTJQcmUzEV6FEE2Fk56aIUpxzRpObbXuNDOuv5dxlO1abhOqV5Bza6UdV58NNDJkgJ8xSFd0Nf16ecpM1SzyLuWNnLERoA5BYf8u6w1JKOOcBJIIEtaglONSK3qh7bDsYDAaSE8/w/PsPHaihz/vy3OhMOrVRo9V4hGXUv4n9nD5v4cIVK9WrKigodNNzWCZKhYDFKjLwWV86/qaWPmqQH6NGW2ngblvslMpREGquhv5WCKPGX2b2+36s/lbP3SQ7LpfIwD5+3Lrr4LkevqzbbKBVs5KLN7lc4JvFEXTun8aSVXpCQiQE+kuoVU3BiAF+bN1pQ273J6xKEju2rXqi4KfFYiE4UML5Kw5qVlUilwvF/JvpmU66DUqnewcNMyYHIZUK7DpgZPNOI8vmhuHnK2XnfgP1ailLBD6L741E4OO3gxn2chZtnlbTp5sveoOLRSt1RIRLcbvh94mqH39eiCDA1SPxxTv6oiiyaGURy9frmDszlPupDqRSSMtwcCPBzqJVRcycEkzDuipEUeToKQuTZuSSX+BEKn0yp87lknH1tJyEG1batVUx+70AoiM9pPrbfzCwfJ2e0YM86ss6Y+kVeHSkjNcn+LHkXRcKm8fh90trSMsu53l7ioZeXdVYbSLf7TSweZcRi8XN4JcyWfxJGDWqKknLcHBgn4RG7lYlMg9topX73CaeKiX8okJFMlXrm6hZNfg3W8GAPlo+XphCeKScpWt1FBS6CQ7xLPr/k+aQGzdusGvXLpKSkigsLGTKlCk0adKk+HtRFNmyZQuHDh3CaDRSuXJlRo8eTWxs7F/eFlEUEV2eOcmEnhzS8BWDCPgdv7FbdJOgOEPlWAlFueKjgzSCm537LGjyKxNAAIkp5z3CVr8Ftp7truVukp0BY7MYN9yPKhWU3Eiw89GnRgoTIsl35VGP5thNNhYsPUbH1g/HZ6dTZMiELE/G9a6Y4vfkZoKdMa9l8+XsUD6cX8Abbz95ad8fcfnyZRrVseLvV5qbGOC1FwWWfbuUd2d+/k9f68aNGyxbtJw7CXexOhP4ZnEQcdEPfe56tZRsWe6m+9CprN94BLlczmdz3iHU9ycObVYhlfoBfjgcIjPmpPPe9H70G/QG/fuPfOK2bNm8nLFDfHhxaEDxZ1UrKSgXI2Pp1zr2fBNVbPfwUBk710Xz6ZcFBAVK6dpOw9QPc+ndVcvzz/jy7VYjRpObp1rIvNKWAMTHyomNg8JCWL5ex479RkQRmjZQ8eJQj7gQwOGTZiqX94wL91MdVK/i/b4A1Kqu5MipQsaM6sn0GQu9Zsw+CnfvJtCwjg1QeILgS4rIyHKyY5+B3t1KZpDvPmDk0hkF8VQhjUSqUq/U+Vyii0JySygcawV/rlzxZEEn3hOxkURlapNOErF458bPk6QxoLP3fmu1EsyWsrNT8wrEv7PfH4Fjx44hK/DBgoFG9ZVEhsno94KHf/v33Imzp7vpPjiDCxeL0LgD8dMq8dVIuJtkZ+5CIwl3XWTnOtl90ET3DhqOnbbx81Eb7VopqVFV6RFtXBJC7Wa3SEy9T1XqIQgCeeoEtD5u7FYlMeY6pWIAgiBQSazF3eAs3pxpYnDfh7y4VqubQS9lceqCnfZ90/h+VRSHvo+m6+DPaN+h6xNlPO7atYWR/d3FFD89O2s5McDJ9rX3iHPUIoU71KN5qaCjRvDzbMZfSqHN73JWQkNkbF8TxTPDMnh5tIOhz/mh1Ui4n+pg1vwCfjpqx09woBUDsMuM6IIvMXqMjPhYLTPePkV0QVOkgkddXCkoCXXHkmfNJJJyXhMCAGKpRLLrFjUMjdGdzWdo/2F8v2vLvyXJqkaNGsxJ8mXBVym0aFq23SvEy0lKKR2zcThEfjlpZta0YCQSzxq76+/oymVSCPG+7wOAv5+EylUrsmrtHm7evMnt27fJycmhWbNmTywI+gA3r90kl0xq0phkEqhJ6TiEXbRhoACtUK/4M5fo4iqnAbjLVWKpRISjMuRU5r54CzcqnDhQ4oM1X+C1GXkMeV6LpCiM2KJ6JO3RMeFYMshcSHWRVHZGY0LP2zPPk3hbRqw7nADCKSSXeCpzi0sEEUYSN/ATg7AVOfn1opUm9UsHoDOznWRnlR1re1L8VwQ/AwMDiYkpuUsZExPDmTNnAIp5ZIqKikpkRv4+fTYgIACn04nRaCyR4afX64t3igMCAtDpSi9YH5WGK5fLy3yA/yyocvr0CXZsfpf93yh/i3Z7Fke5eRZa9e7HFx+F0LG1EvCc/8WhsG7LMT58fzIzP3jIn3T58kXWrniDPV8rUasVgGdiKCi0MXBCXz74aCPx8Z4SzO+3bGXp7OU0erAYFiBKjMeus7Fh/TF+3CMw7WUX/ce9whtvraF69RqP7MM/A7fbzZDnhyK54UeM+7edEBeQCUe/OYPonk1uTi539qcSZ/tdO3Ig8+dc+j7Tl1q18jn4rQqZTAWoGPIcZGab6NT/BdZ/GcKsBTbeejWoxM7Xy2MCWf2tjlt37Oz7NprdB41s3VNAhO8+Fsx30qv3MObNGcf3y+UE+D+0p9kcyKDxWcx4TcNbE530G/sy099bX4Im4R+B3W7n5fH9mPuOkbo1FfQarmfOjKBiRWWAV18IZP5XhRTpXLw3xTPSjhrkx/XbNnoOyWTdlxHUrflwQJkyPpD35xagUgocOmZm7RcRGE1unh+zn1P7YtGoPU5X86Y+9HrWRJypJpqGl9m72VMOeuCwieBgKdu/jiouAR7W77cdsCG9Wb3u8BOTdv8n4oES4v/P+LOFe1m/+frrr0lLSyMwMJCePXvSqVOnEsecPn2a7777juzsbMLDwxk4cOCfnvdJER0TQHJSNsnum0gMocgk9uLSmj9CEARkSgfNn0nnx8MCd3+Jp8AdjYgLMeoC0TEiA8Zm8tl7ocWCLldv2nj9vVwqlpNx/IwVQRDYsCSClybpCNfX9jrR+rsiOHvmJiazmxO/WggNlpEkefwJ2YWTylUEcnSPzxF95coV2jxdcqEU4C9lwkh/mvdIZdrEQLq002A0uVm5Qc+OH4z4+0opKHCz5ouI4v5arW4Wrihiysw85r0fyp59diq663h1Sv3cIVy54WDm3Hwmjw2kRhUFiSkOZi8s5PxFB3PmmzDY7Zw8ayklnnH2ohU/Xym3T8eyZE0RO/ebCAuVUahzU2S0Uxh1lvcn+rHrRyMGg+GxF3mVKlXig9NW3C7IznGRme1g1TozN245uZ1sYtPyCCpXeLjwGTssgGc6aXl2VAatnlJx6JiF96d6F8EAaFzPh+qVlaz6/OHu/sA+fqzdpOOdT/KZPT0EgLx8F+cuW9n+By5EQRB45YVAjpy0sHWPgd0HTLjdMPOzfJJSnezbEFVM7C8IAq2fVnPo+xgadUrB6XiyhW5msgUpSto3l7HuqxBy8py8+GohJ044wSXDKSjo3Debw7vCycz2nn405HkNS1feQ58QiJ8QhK8YjCqpDZ+8kciMj+5RvoLAyEF+/LAxinVb9KSmO4uzYuZ+YcQ/u06pkuuK1OQ+tzkrPUi8OhoJAjbfbNq0kfD5J565KT3Tib+fJ2DfroUPXdqpWbhCh0wqolXL/uMyP202G+XKlaNt27bMm1eah2/nzp3s3bu3hKDmrFmzSghq/lUQBIECfT4aMQ03LhrRlmucQePrIlAMxy2zUijkoAlwUKhzo1I7KJSlE+wqHYgVRZFCSTYHdvkQZ62IIAhIbBpemVbAN8tCise/qS8HcfGqleGvZGOzglQi4LBKcCkziDLWQCrI8EHG9asCK9cZGDPM8yxv3mWgZVMfBj1bcjOoehUFqz8P55mhGYwa5MeeXV/TvPk/FwBNS0ujWkUbRTqPcMUfy/SrVZKTkZ78T10D4JNZczjw3SEURhnWsLu0aC5l214jF6/ZqFlVwYdvBqNUStCoJfTuYufQoYPUrl2PjJTDzP+q9EbR7OnB9B6ewcF9S2nWrD1xcd75OL3Bbrfjdup5YUjpuWT1Jj1ffBRWqtQS4LWxgXQfnM7oQX58/UUE3Qal43SKfPixDZW/BZu97EDlA2g0Er74KIxG9TwbOT8ftzB0QhZzZ4ZSvbKCGbPz2bbGI2IUFS7l3n0HdWp43+BJTHYw971gysflM+SVISxctI3w8LLLyf+IoKAQ0lI8y9lte43Ex8hZ9HEYU97PZeN2I906aJAIsOMHI1du2Agw1sVPCOI257ktOUtAkAiCiLQwAl9HOLe5SDxVS8//ooTFq3So8yvhQk82qShRkSdmEiKUFGxyiHay1DcZO9L7pvW2vUYiQr1nzhbpXOQXBfxX+ND/Klw8exGFXoNNUUjfHlqWr9fx+kuBJQKfAD4+EravjaRZmyJis1pRkJ/Fq1Ovcj9BiX9eXYIFG3M+v8WOvRbUoi/yvHIIbikrQtIIKZ/L5rVBBAdJadlSyvmNVVGgIllxmYByWUgypWjkqjJpR0zo6N1DyZDnSo5/KpWEzSsi6TownbdfC+TZkRlsXxvF0Ofc7Nu7nb7PDXpsO9xPuk6n50uOdZ+870/5cgZmzj6IwhiMRPD+nIW4Ytn8/R0a1rewabMNp1Pkme5yunfUULOqAplUYPjELOwOkZQ0J4s+CuXUuRxyTAlk4mDyeF/GjfIvpgLSqM289/FhUhN8sIjm4sQwJw4UlC3kqESFjiIA/F3BZN1L5OTJk//0nPC4eHfmEkaP7ErbZmUfYzS50RlK+uAWi5uRr5mIjPDzOs4CZGTByXNuJr3o/bxHT1mIiatPp1adsWY78TH7Ifq4cASZGD/pJfoNfP6J+7Nn+z4kSEngMgEEkyBepjzVkQu/UcGIRdwSzuGS2DjnOoIWf+xYcWAnnirIUZLGPa5wCqXogxsnbkQc2PAlgHJURW5RsufAz/z4ixllUW3As0Gk1f+uikMAtejL6dNu6jubF4+nvmIA1ziHGk/cxYKJAEKIL2zOCxNO88M2GVERD8OTBqOb3sMy0eeXTbPypHj8Gqv/YFStWpWMjIwSn2VkZBRnSoWFhREQEMCVK1eKv3c6ndy4caM4sFmhQgWkUmmJYwoLC0lJSSnOQKhSpQpms5m7d+8WH3Pnzh3MZvNfXkoDsGLZbJZ9qiilgnY/zUnH1vLfAp8lMex5JYV558jKyir+bNmSWSz/TF6CwwwgKFDK3BluViz7pPizj9+dTS1301KLYYWgxD+zPh/PNeKrlbBktozlSz/6K7pZJo4cOYI12Y2fu3Qpf5gpjn07fuDSiasE20o7fgHOUAru6nlxMKV2sCPDZSycFcSXq3VUKq8oEfh8gFED/bmf6iQnz8kznbT4qAQ6toKbV39iyZcfsvADSSluCrVawtI5YcxdWoifr5QvP5Kw/KuP/0krwP79e+jdyUD92kp+Pm6haX1VicDnA0weF8iVm3aKfld6dvWmnUljA0oEPsGzgHpvShCHT1iY/loQi1cXUbWSgkkvBvDN9/ri46bPNBCra4Il4jbfrg4qfoYWrihiyZyw4sDnA0SEyfjsXTUrlv85Ufvf+PfgwcJ91KhRj3V8Tk4Os2fPpnr16syZM4c+ffqwZs0aTp8+XXxMQkICn3/+Oa1ateKzzz6jVatWLFiwgDt37vylbVf6CASHuajdIQuXqgir21pmMNolOnFLHIwaouHqiShGvZFPkvYUheVO8Mv+IHaui2Lqy0G892k+zwxN56muKQyfmEVegYtG9VSUi5MxYoAfUREy0tNFfISyuXIkZn/GTslmxTd6Fn0citzPjEv0vHdqtBjEIq+/c4su9BSSneeg+zM9vB7jDVKpFLuj5Ltms7lZvEbH+sURFOrcvPpOLh/OL+CpRkpef8mfQr2bHV9HlVDuVqkkvDkxCJtd5NwlK6fO2AkgxOs1C6UZtG4pY8OSCBrVU6FWS6hVTcmGpRG8OCSAG0fDSbwUwIQ3cxn6chY/HTVz6JiZCdNyGP1aNsnpDia/m0NGtpP9m6KYPC6QMYP92fdtFFvWBrNuix5BIuIqqy7QC/z8/MjKdSEIEKCV07SFnp0LK3FzXxWa1NGUCHw+QFSEjB4dNRQUuREEkcTksgUUMrOdJZyuBxgxwJ+bd+wUFrn49aKV7kPSGdin7GDlxDEBTJuVx2vjAqlSUUF+oYthz/uWmsvBMw8P6O2LRPbnlSC/h+iSEBEm4aN3/cjOddK+Rz6XN9cmJqMDMdltiM/sAPdq0e35fMKCJVy5YSt1DpVKwpCBCqyVzpIRfpQs9XWSFVco8klm9ruBHNwSzcA+nnb36epLWubDNp445cRfLP3sCIJAeaEaob4awuslM3eVnjNHA1k8LxC53MMh+frMXF59wTOvJyY7efuDIrauCqdqVSmFets/JXzyr0D9+vUZMGAATZs2LfWdKIrs27ePPn360LRpU+Li4pgwYQI2m43jx4//5W25efMmWrkf97lNOarhxIEECRKlHYtvGkZVJqNGyrh8JIZzB+OIj5eQ63sDm1ia2+u+cBOJyZ+4gocLk0BCOXDISvf+uZy9ZMVqdXPqrIX+L2QRGiylczsf3nw1gDEj1MRVsmOMvFJ8bnVBRebMFmnSNodZn+lYtELHyIHes+DjYuSEBst4roeW7Kykf8omoihy+9ZlvlxdxMtv5TJqUjY9h2Xw01Fz8TF37zsIjyxdyv0k+OnHQ/y48Qi+Jg2VWqVw+VgEqz4PZ9ZbIezdEE2rZj4MHp+F2+2ZoxrWFklKvM6unRsZPdD7+y0IAoP6+lG/hplvNyx9ovYkJCTQunlp6hEAg1H0OpaBJ+gaFSGjoNCNTCYw6FlfFiwtwoKROe+FYHeIZXJmXrxqpaDQzeFtMTSqpyruQ/uWajYujWT8mzm07p1KYb7ApDf1zPw0j32HTMz+osDr+cxmN8fPWGjeREVMlJyP33SyZvWCJ7JD69at2fOjHJdLZOM2AxNG+aNQCHzxURhfzg5F7SOgVAosmRNGjSoKtDXukCtmEBBtYsSrBrbuEti9T8qgt5JIiT6IBCkunLjFh3OTXbQREORi4WILPqIvVaiLGzcmDNzjOjfEc+jFQsyikXThDld9DhFT3o7FWtpfuZtk59pNG9t/MPDy1HxadMqlVZdcFi7Tk5XjZPirdsZNmPFENvhfQ0BQIC6pA9xSjEY3R09b6NzWe2mxv5+U8hVFbKIVmVvJxdMqYvNa4i8EESRGsP4bJ765NYnObUmYGEuoEEVEfhMs5xrSo18+brdIcJBAgvIUKeE/MeSVAp7tLUft78LuLDt71xaayJQJAV6/k8kE2rVQgygwY3IQ878qpEFtCUmJ157IDsFBkaSkl/ShBEFg3Chf9n4fiL9P2RsZEkHC3Xsuxg5ScXlTXW5+34CpLwRQ66lsNGoJHVur2bo6it3ro4mKkDF9dgEGnYQgMQS1VuTYORMu18Pnu2tHNR+8q8amKELjIyFfko5R1GH3KSRPmYhZNHpth4585MiL/WY/XRgb1377RHb4Z1CxYkV6PDOI6wl2jCbv93PtJj2ZyTIadsjkzVlOxr/lpudIBc/0/Qi9OZzk1JJ+ZcI9O8+PyeCnYyYysiycu2wpdU6nU2Tm3AI2r/+BoMRyVDDXJpJ4oiwViEurxZJZy9m3e98T98ftdCP9TfDKiYMicjnHYX4VD3FOPEIG96klNsPHFUQ5qlFANhWpRQNakU06WaQQT1Ua0YY4KiNBRiRxVKQWJgwUkY8bN21aqJn2ij9GoajMtlgw4usM/S0b+CGiiEeFmjwyiaYC5YXqaARffJOeomNXA/1G5DNnYRHDJmRTt00qV665UfuqUSj+fGPucfBfEfzs3r07d+7cYdu2bWRlZXH8+HEOHTpE586dAc9A0K1bN7Zv386vv/5KSkoKixcvRqlU0qKFR6VPrVbTrl071q9fz9WrV0lKSmLRokXExcUViyDFxMRQr149li1bRkJCAgkJCSxbtowGDRo8kdL740Cv16NRFhIYUHrHZsc+o1cxiQcY0NPOoZ88L4zdbsduzSQizLsTVLu6kpRkz2BbVFSEyySWuYvlRxAnT3kG2XKxcgryk/6lWXHfrduMv77snU9bngufvLKJbyMd5dm8tfSCDzx8eReu2Bj0bNkL2Oee0bL3J08GyuC+fmzfZ6JPFxsp968WczuVuma4DKPJjdMpUqm8guyshDLP/7jYv28jQ5/z3JPt+4wM6lv2ve/ZWcPBXx46/Dt+MDK8v/c+CoJAh1Y+uN0iF6957DToWV++3+2ZoERRJPGegBIf/EJtxc9QZraTiDBpMWfOH9GmuZoL535+8o7+jX8JHrVw94aDBw8SEhLCiBEjiImJoX379rRt25bdu3cXH7N3717q1KlDnz59iI6Opk+fPtSqVYu9e/f+pW3PyMji+Z6+jB6mRuryIYI4skj1emye5jaz3tUy87N83G54c5I//qF25n0QXFyK17ieiq8XRbB7fTQn98YSHCilcxs1eoObrBw3fbp5sv6lMhG3WLZTq7NYsdlFNq+IwMdHwtTXNGQFePhzY6nEXa7hEksudkVRJEFyEQkCicl2bt28+th2qFevHj8edZUYb7/fY6RfL19qV1fg5yshN99FTr6nTHvzThMtm/qU4m58gFfGBLD6Wx35RS5ceA8+mkPv8OnMIK8L62mT/HAFZaByq9EXSUhKdrB5l4GLV63Y7SKz3gqhXg0Fx85Y+fDNYESxZKVD/doqenZWc/uu/YnJyx0OFzm5Li4e96WasS1B7igErYF+fcvOsOvdVYuPUiAmSsbW3UYcDu/z1rJ1ulJZGg/Qo4OaJWuK+OjzArq11xAZXnbhTHiIlBZNfKhbU8l7rwdzP9VZpvIwQPtWaiSSJ892lCpcVCynYNKbOrTJjYtLn0XRs0sf7I7EersyMRFKXpuRy+nzDx1wl0tk3WY9ny8vRKGxYRR1+FZLYu5SG0lXw3muV8ngv80ulqCM+LOpXyNV06mtmk++LGDzLgNHT1lYvr6IboPSGdDbl6YNVJjMbhJvKnGmlqNZlyw+mRGMKAj/knLxfxX+TFCzLDgcDsxmc/E/i+XhvREEocx/N27cQGYDQXBjRMctLlKO6lTK60RcZkdCMp9i0zcSjp22IAgC676MoO9zUq75/Eyi7BL5YjZZYgoXxWO4RZFq7sYl3nEbVqLMtdEfe4oXBslp1MzAkNFFhIZI6dfDl3NnBOZ+6uSb9W6iQ9TUriOQGfQroihSQA55RQ5Ut55m5/yqmHUKr0JJD1AhRsXcL/WISB/Z5z/7t2DeTDSS3ZzcE803SyLYvCKS9V+G8833er7baQBg4Uro13/cP3T+B/dk6cKvCNXFYQ6/zXdrglGpSvatR0ct9WupioOuSalOku9nk5+XQXRE2fyYUeEyfLUS7ty5/kTtkkqlyKTex5XfByW8wWoTeVCUVremkqAgCWFhEnp31fLy6ABefSe31Dl0ehdjJufwTGeN142ckGApzRqqyL4cRYWMHtw5FUZahpvrR8sRHyPn488LsFofzqsZWU4Gj8/irVeDijOnmjVScePaqSeyg1KppG//CYyd6uGh+/28FxYio19PX/r38iUiTEaFeAVTJmkpjDzHtjWRzHwjmIrlFMRGy3n9pUBO7I1GG12AFQsXOU6OmIEoiiTJLtOggYDKHIYRHYIgEC9UoQGtqM1ThBJFNmnc4QqWiNvcPBtO1UpyWvZM5f25+Rw4bOL6LRvzlhbSdWA6CrlA6l0fTq6vivpqe5SX27H6w1hqNi2ga8+pNGnS7LGfzf9FPNOrB6bgAsz+KWzcZkAmE8rMvgMIDHGSo75FKveo5K5XbDs7VmR2XyLE0gKUvgRiSY3g0FELJ3610L2LDz5+TpJS7UweF8TFw9G4BBt2LxtLAA6JlYhHCIxFhEspKHTRrqWaMxetpGY4UKmezB/q2XsQq771fo3KFRTkOvLK/K1J1INDSay1Nr5CABrBj3hXTULTWrB9u4vQIM87brO5SUpy4zz3NP4+KjoNKqBrezWzpgUzbmoOg17K5NV3cug6MJ2fj1n45ANfZEoH+ugLlH/mHAtWmvhquYzgtmfICD5VnCgAHoqWZBLwJ5hsPJoVMuQYjX9t9Ud2djbLvprHrA9eY93Xy0pV8Q4a/CJyhT/DXs5CbyjpEx8+YWLRqiK0ain6nEg6917Om+/+yPqNP9G+fRdmfbyC4ZOkbNhqxWZzk3DPxuhJ2cx/P5SftkTRuY2CV9/JY+naIgxGDyf7sdMWeo/IICPDTWVXPVRCyXFcEARiiqqycO6iJ46zRMVG4pLYECRu4qlKE6EDzYTONBHa00hoQ1WhHgqUWDCQ7neOeKqgEXxJ4haBhFJVqIdW8EMuKAgRIqhPC4rIQ4MvTWhPDmlYMZGfJzJigD86eTZO0fvm3n1uE0W54r9FUURPIQYKCSYCLX7E8JDXWCP4EpPdhswDTdj8SVV2bIOg9MbIBSm16td8Ijs8Cv8VZe+VKlViypQpbNy4ka1btxIWFsbw4cNp2bJl8TG9evXCbrezcuVKTCYTlSpVYvr06SVKkoYPH45UKmXBggXY7XZq1arFm2++WUKE4JVXXmH16tV89JEn67Fhw4aMHj36L++T3W4v5m/7I6w28ZEOpVYD1jTPwOF0OlH7PHqClP/2FNhsNqRi2RwTgiCU4I1SyB/Nd/rPwmq1IqPsBaPoBgmyMon8pcgxmbwPGh7HgWJ1XG/QaiTkF3gGQV+tBIvVja+viFT26IFIpZTgdIrIZEKxbf8Z2GzWhyq+NhGtpmx7+2olmC0P22eziWUGKcHTR6uN4gxOpVIo6fCKAiJufJQPr/lnz58gCEgk/3+Xiv8v486dO8UbPg9Qr149Dh8+jNPpRCaTkZCQQPfuJZUp69aty759T75L+Sgo5SKD+/oxbGwhFR3NUKPlKqexSYxEuyohFxTYRCsFfreo17aAF4YFER4uYe0mPU818kF0Q9d23jM4JRKBJvVVBAdJuXbDhuV3i7Ln+ijYNDeNEGfpEkSn6CQk1oTD+ZDDuX8fDZlZer766jDy3PIEi+GcF44QTgz+Ygg2qYl8n7tY7HbUdj8qxDm5fv3849tBqUSnszPnS0uxcMT+n828/0YQz4/JxEclYeX8MKIjPeP3qg06rPay38FK5eWc+NVKzx5qjm9KIkYsTc2h8XMUlzP9EQqFQFQ5B2+MN9OxTTT3U5zMmJPHkjVFtHpKTe+uamYtyKdmZRXNOuRhKJAhCiIxcW4+fFdL0wYqhjznx5a90ieePxQyKTGRaqSXPcJ/oihid7m9Ztg8gNki8uNRM74aKRark76jM/huWSQ+Pp5xTBRFNmw1cPe+nZZPeS+Ll8lh948mftoSw9HTFk6ft9DyKe/z09HTFtq19EEURY6cMuNwimTluKhUBpVdZrYT5yMySLxBIhdxOSE338nFi26CkWATreT63sAZmEHlijL0Bje6NJE1G0S+XxfCy9Ny8feToDOIFBa6sVukhPhrqFcTjhksmAzy4g2AP2LNJh3lYmR07pNHZrpAToETKXkEULqsUxRFHOoCXn0hhJeGBzDnywJWfKNj0ouB7F4fhUolwW4X6T8yH9/cmvg5IrielU5ugQuVkicq/f2/xuMIanrDPyKGabFY2PLdUl6dYearZQKJ6TeoR/MSWRX+QhDa7JZMeO0wl06oUColzP8glDkz3LR+JpPLlzMIIISaNEEhlKweEkWRPDIJIASN4IumqAEASdF7iQhSsXi2H6H6mvgKD7gcdeSFn8OmLKCIfDRoqURNrnMWOQrUVhtFOleZCq5377q5n+Ji8juDiIyM9HrMnyExMZGM1J/4ZlHJ6hZ/Pykr54fTZWA6CffkBIR1omPHjv/QNcAjfmgsMqFCQddOijI5MUcN8mParDw6tlaz5Cszlvt3KVJnExVoKyGk8ntcuGIlLERKWGj4E9khLCyMjz9U4HaLpQI/FeLlXL1po3b10tfUG1yYLSJ+vp77kpjswGB0U6Wi5752a6+hsMhF10Hp9OmqJTZaxuVrdtZt0RMTKeHgYRMTRwd4Taro0FrNT+t8cVlcyKIyWbHAw3U4e3ow67cY6D0iE61GICfPhZ9WwvtTPRzIDyAIAj4+kid+HiZMeJ3dceWY9sZw7HaxmAPxj8jMcRLoL6FZEwX1apUuxY0MlzF6mJrvPlMR62zJVc6QxE00Uil7f3AS56zJNc4QJZZHKnjmLzVa1GgJFiNICj7MxhWhjHs9n3NXLYSFyEhKcWC2uPn1ohWD0c2BTVF061tETXPb4mQTAYEIdzkCrOGs/HItL7308v90cPPPEBwcjH+UlNEDZNy+p+DKDRvpmU6iI0s/k6IokpPv5L35Rl6aYEbjfpgQkk82YUSXeR2tvhzzF52hVnUliz8JQxRF1m7S0++FTL5fFfn/2Hvv8Kiqtvv/c6a3zKT3hBJ670gV6dJRkF6kSpFiQVFsWFFABREURZoIioCCdFGqSO81gZDek8n0ds7vj5FgTIKgPu/3+b2v67q4LjJnTtl79tll7ftei48Xmpgy+Rh13G1LZUz6JB/FThfHzrhoV4GW5MmzLiaPNvnbkFbGx1+YeWTw/UnJRUZGUr1WD2bN3cibswNL1nIul8izL5kRJDn5UhYhQmmjHkmSyAs6z9hBIlu37iM4vWWJVr1W0BPmqcTajflMHGVi5XoL2uyaGIUgnEVRqFXZNGuoomlDDd+uiCa/wEexVSQ6Qo5aLcNq8/HmwiK+Wh5Bs4Z3yt67q4Hvd9p44dljxOS3wiIVcZ3z2LFiIBAJkdMcJEAWxMi2964F/2dY8tE8zp/exMQRElW6KDh/+QhTn/iCgYOfok9f/32io6Np1LQnqUkbGPpEFpERflPGC5dd5Bf6eGZyIAX5Aks/9fNHlStXJjMzE0mSiI+P5/OVO9i8aR2PTvye1JQbfPt5RIm2/LnLLn78JobvdtkYOzMbl1uiYR01U8cEMm5yMZUrMCSUC3LcBT7S09PLSDveDU8+M5UDh/Yi96m5yhkaSq2R/076QJIkErlAFeqQ5buAiZDfjI5yaUy7MtcTBIGqUl1SuEZtoSnVpPrc4BL5Z0XeWmhGwscpDtBAegCN4I++9kk+bnEVO1ac2AkgEIA0kpAhI45qhApRZEtppZ7tNnSCv09NkxIxEYpRCOLKpSv3XAd/hv8V5Cf4ScimTZtWeFwQBB577DEee6ziF0qlUjFmzJi7pocaDAamTZv2t571XhAcHMytND8R9UeDjpZNNezeb6NGQvnRh7v3K+nY0x/RqtVqyS9SVjgZKCzyIcj8k/bQ0FCcChuSu3xC0yk5iIj0LzDtdhGXV39f7rT3i9YPtub7o3sJ9ZY/CVIHynGKxWApXxsoX5ZBl07lN/GbKR4CjTL2HrAzfnj5O21799sZMdA/SO49YKdlUw3f71ahUOgwF7vKjapyuUSKLSIajQyLVUSUKo7SvFc0aNiKHw9+T9cOWlo20bBnv51hFUR/7t1v56kn7sgENG+k4ceD9gpdL/f/4uC5ppoSQvXY6TuTZUEQMJh8SJkSWZlSSRuKi1Zw5bq7QuI7OdVDUPD/fyJ3/kVpFBUVlbuQ9/l8WCwWgoKCKCoqKpOaGhgYWEIEVASPx4PHcyc9xL/Q0Zb8/49wuvypIbnZEE4AhbJs1AY7D/a0kXgtk0ILBIfAu1O1dHvIH6XYrYOO3iMyWLKiGIUC7tZFqVQCrZtp+GyVBZfPx5YdFkYMNPHEmADWfX0Fa5IJg3CnLnySj/SQX1g8N4DNOy0c+tVRIpI+Y5KRMcN9zFt0kxVrrUQFSUSEJxIVlkZQECSnu7l+QUleYTH9e+lZu+XeN47Onz9Pm+Yqvvk+h2OnnPTroefCZRdTZ+fS7SEdKrXAky/kUjlOyTtzQmnaUMOab4orvN7VRA91a6oYOyyAbdsTMRb5Jxe3IUkSTrH8qPnb0OugQxstC5YWcuCog0d7BTD0USO79tl4oEcat5IlrEkhxDkbYPptgefKdDB61HHemy/ycGctesP9afjY7XYkEZKuQ31BQ5EqFUvINeIriyxf46VHp/L7ufWbLahVAh+9E071Kgqmv5RLo04pPNhKizFAxrnLLkwBMnp01lf4PKs2WKhZ1R/J1q2DjgUfFzJumKlMdobNLvLxF2aO7Yzjo8/N5Ob72LQiincWF5YrqC9JEiu+KkYQFPdVF4GhHrJzBNp3z6MgR4ObW1hlhYQHO9m2LqJEAiAv30e/UVl0659H7+46zp734LpZmTixGgpBgTvHxdGsa9RrnUN6np1O/TLJz1UgeeWoND6GD1GhUEksWGxBL5mo5mxJlKAlSLJzkeM0lNqg+ENKU4b6Cr16Kki86eGrzRaOnXaRny/y7SY3OTkSyckiu/Z40GfXJtAbBQKEEsWi5SlIkkB2djaRkWVdVf+b8cff7s+iNf6KGea7817k6QlWenc18fW3WZBeuUw6GeDX4CyozMatOQwb4CezlUoZD3fUc/OsimIKKKYIuSRDhRq9YPSnjnOGAIJI5DwKSUGw4J9b+QQvV0+GEmNpVGqRZhBMqLLbcjlgH1mkEE1lnAGZhATaiI5wkpsnY8HSIl5/vuyGwrUkNzmpWqzFbrp3f4TMzMy71ldFWPrxu0wc5uW29v3voVAI9Ohk4Erag8ydO/cv3UMQ7pgf+kQvHtzEx1c8qESEySky+3hiZiGelHgEuwKn3cO8eU6+2+Jm3OMaRg02lMzHLVaR73fZaNcqjId7jbjvZ+zafRBvfriKl2aWJvJGPWZk3Mxs9nwTU0Jygn88nfZiLtPGBQL+drpyQzFL3gln4rM5Jd8b9qiRR3sa2LHPTkaWj5ZN1Wz/UcaHb0ZwM8XDpFk5tGqmYdZU/2ZcSpqHVV8Xc+SYE7taxO1QMG6IulTk7MjHjIx8zIjLJZJ408PytcWliE/wr0kkKeAv/VbNmrVm5Ohn+GrzckYNKjsWpKZ7kMn88/lhFUT4AzzaR8tXn2Uhy4ujltSYE/xEnKsFl7JOEIeMytTiPEepITVAJ/jXCE7JzlXhJHKvm/GjBMxWPTH1XOxYF12q/s9ccNJjaCYGo4os6RC6vBoEe++QbxpBS2GmX0f4XrJ1/q+aYYqiiN2WzOjBUcjlAoMmZDLr9VzWLoks0xdv2WGjZRMNg/oG8PpbdsSUO67kEiKycvqO25Ah48p1Dy89H8SwcQUkp/iIiZSjNwrs2W+jX08DM4JvcbpwD6HuyuglE3Ys5JJBuLkas+de48BWTZnNiZQ0D6kZfg1tUZRIz/QSEab9S+NedFQtPnhLyaatqdSrpULyyrl+XULMDyUwJB+n9izpWQWEu6qhQImFIopCLzBlqsCTE0N4arKXhx7+FW16p5J6iSCeD5ekkZTsZtVXNsJdsWREHkBSOzjwi5tbqW6GPhKAXC4QEiwvMcgD+HablUd6GkoRn7fRp7ueZSszObb/Z/SYqElDBGRc4TSN8fMWlziBSvnPpDe/8foLyNzfs3lFSEm7qFUd+veQGPHkAuIrVadRo8YA1KjZDGfhRhKLveQXeknL8CDI4JVnQujeUU9mtpcvNhSW6ziu1+sZPmI8Ax8byeQJD1GtSunnV6kEBvX1R6DfxtsfFmA0yBGKK573+ZxenM7yI4srQpUqVcCnpJJYj5tc5jQHiZTiCcCEAztp3ECJgny8uBwyrBQjIMOAqcI5qF4IKJG3kSPHhYPAwjg2zQ8lEivp3OQix5FJMmTIEfERSSWa8iCnOIAoiWSThgYtEhIh+Nu5iO+uQXQePMiQE+lNIDH/XLnf+Sv4X0N+/m+DTCajc9cBLFv9FVMeLz056NtNT/NuaQzuayQ0pPTCKynZzfmrJp56sRHgn3D07D2cRZ9/xjOTyu5yvrXIy+BhTwJ+XbkuPTpx7rvrxP/BvdC/S3SWpc/5JxTvfuzmkQFT/qnilouhw4fw5efrCMwMK7O4slJMTPVobFYb9stWdELpaBW35MJszMXqLDuoiaLE06/k8dpzIbz8TgGP9jSUiXC6luQmMdlD4/oasnO97PjRRuf2oeQURjDy8XG8/v5c5r9StmP/cHkRQ35LpX9rkZuBg5/+u9XAkKHjeWbGVh5sJTL0kQD6jsygd1d9qQkVwLlLTgqKRGpWu9PpjnwsgP6jM2n/gLZMitYvJxzotQLLVpmZNCoQr1fiuddzWfE7s4/pU7S8PfsSmoLKvP1+Bq88ZyrRqln1taWM/IIkSTz1cgGTpn70t8v9L/7foaKF/N3ImXuJAr/faCeNNobPvixArpBIDTlMn0d9NGyoJi/fx6cLy2oBA9jsEmaLyIk9Mbz3cRE/7LFy7YaXc5dcGA0yoiIU/HpUxOWGlCwH8VFKxIIwTM5w3ll0gS4P6okMV7BrSwijnzhBaqIKioMwO51YlXl8+YGJLg9peaC5mkETMundVc/wAUYCDDIuXXXz4yEbxkCRpQsieLBVaQ2q3T/bGDMthwtXBJo1bXHP0S379u1Dp7UxepCJoY8EMHJqFk9NDmLE7xZwk0YFsukHK1Nm5/Dp/HCef8OvUVmedMqizwqZOiaQuQvz6dNLweEjv2K1BuDLC0OmdiOFZBEXJXDxqou65UQrZed6UatlrPiqGKdL4vvV0SW/fc/Oeo6dctK7j4PKvial2oRa0BKT14bn5uxDroDWbfrfV4RPYmIiTrsCuQwKtEnU7HSLzxYFo9HImPhMNpu3W+j/B3ffnw7bSc/yEhmuZNMPVi5fd/Pas8EMeSITo1Fg/DATleMUeH3Qe3gGvbvoSUz2kJnto2olJQ3rqvn5kIPLV7x0bu//PeVygfdeCWXQhEyeezKYjm39Y8GhYw6efz0frRbsDpFte6zsXB+DIAiYAuQsXVXEEyPvTDB9PolZr+Vy85YblVJxn9FOPjw+iZC0NsQLAX5SSgLHLRt9Bv7Cji2BVI5TEhoiZ/fXUTRvn8+prZXI8mXSRKhVQmKpBDWR1vpcO3SJQVNyWfmFSKXcDgiCQIqUyKuvpRBONHFUxkw+lzlFLakxGkFHglSXMxwiTIoiiHBcOEmXX8UYauP4OYlfz1h59dkQXpgeRON2OWTsbsYXu6148SJDwoOADx9yQY4MBanpXooKZWg0mr8cCfg/jXsx1CwP92uG6fV6OXvqJ+Y/538f7TYwUbGNrNoRyqlTGQwbcOezsxe82HGjx0gq1zESiBMnVqkIEIilKjFCFRySjTMc5gGpC4IgYClUEGmtXW50ikpQo3OHkEceJqNEWI18HKkGLKcTCPDpWP/laYwBhUwbZ0KtliFJEr+ccDJ+soWQnNZ4425iMBj+soRSbk4qleMqXsrUqq7Eq/an1f0dmSZJkmj6QFPO3rrG/gMenhxf/veOnXZy6ZJERl4Vsl256BGoR0sUKPFd8bHkpRt8uSGZHRtDOHfZw6vv5dO9o5FDp2KYMKPtfT/j8BFP8NHiQjr0/5InRqqJCFfw40E7P+y2Ua2KguZdUxg2wEjDumquJbnZ9ZOdiaNMdG6vw2IVeeGtPHp01tOonga3W8LpFEvmihqNrCQS/PudVh7tFUC9Wmrq1VLTq4ueF9/OZ9Jz2Zw47STQJOfFGcFMGGHi+g0PU569Qmxs+QSjWu0fh4uKy0quzFviYcCgyX/5txowcARPTNhMZHge3R66Q4DeSvUwaloWbZpr+WpzMfVqVUyuOF0SSP5xUy1o0Ep6krmGAiW5ZBAtVEYtaUjmKi7JiQAoUOGUXDQ2d0SJiuLorWxbE1tmnt6onoY3XgghM8vHyMcCePbla5zcYSbUcifiT1Wk59gvx/9xA8n/TTh58iTGAH/E8zOv5qFQCKiUAkMnZfHSzGDq1PTPEz/70szJcy7WLvFv5IwYouGrd9OJwB+gEUgYKVyrMPrTrE6ndg0FE0YLBBY0RU8AmedtFJqucvhwNlGhdtx5Qei8ejJJxoMHOUq06MkjE8dVAw8PyWDxW2HUSFDh80ns/MnGS+/kk1BZyesL8wkNllO9ipKs/CAaNWp0X/Xg8XhY8v5Squa3woObA2lHCCAIER8+QzbHdoQSFaGgXutkEi0pxMYoqFdbwbPT9SUBVBFhCsY9ruHLeamEev3p/xIiqanww2dxBIsShfqb9Gwv4+MFEVisIh8sL2LElCxWfxRZJgr+k5UWPllYMSE/aUwAGb+GE+G6k3FkkoIpJJdgIZw6YjPWrPiSkWNGolD8dZrqq68+59CBDRz9IabM2kShEJj3ooJn336PDxev85dZEnmgmY6P3jFQbBGRy0sb5ynkEBtXcZQw+DfogwNLr7VbN9OyZ7+9VH8E/vlfdIyALd2CXigrTydJEja5+b4zYXbv3oUCJRHEcJOL1KEZN7lCNql48Pw2jEuo0KIS9SRxgQjiKpTAuv0sEhIOyUYSF2lJ51ISibFSAlc5QxBhhFO6vgMkE1c5TQs6IUfBNc6WHA8klAKyS8jQ38MqFaNFh0yQIUgCAYbyNX3/Cv4lP/+L8fiYJ5nzwhWmzTnD5FEClWIVnLvsZv4y6NB5KAMm/MTYIW76dFXh8cDXW718s03Dgg8+L9Xwhgwdy6uvnGfy88d4coxAQmUlF6+6WPgp1G4wmC5dupdMNN5fvJCu57pz6eYJKkk10KDDQhEFQZcYOx6CTBrGPe0iILgjE/v+c2Hp5SEgIID3PprHM1Oew5QfTqAnDB9eCvU5EONi3Yq1OBwORg16HGuWgUBHODJkFKpysIXns/aLNaz4bD6Xr11m4giBmCgFJ8+5WLBMICCwLe8uOcuoQQEMGJvJuOFGenXR43bDl5uK+X6njY/nhbH6azMr1hXTukUgT80N4MPFywkNDeXK5TOMeHIrM8dDnRoqEpM9fPhpEXqdX0dz5DQnkXHd6dGj79+uh/DwcMZMeJ1eI1/iqYkSr80Kps+IDCaMNNGrix67Q2LFOjMrNxTTtYOe1HQPYSFyDv7q5KU3zCQnC3Ton87sGUF0bqfDXCyy+utidv1sxxQg8FBbHS6XSNs+mTjdRn467CM4UIYggNvrw6pPRbAEsn6lkmuJ+bzwjIEnx5oYNS2bX447eHpS0G916+TleUV07DKJxo0b/wMt4F/8v0B5EZzFxcXI5XIMBkOF3zGbzX+q33i/0U6ff/EZYx/vTmSsgunjBYYNDMRuFxkwLpNp48snP9dtLmbW1CACTQqqV1Hy2vxCXno6mNGDjOTm+/hgaTFXziuJzG+BSp7NU89fobq3KUFCKL/cuEK7XhkMfkRP3+56npmhY/6iYq6cFYlxNMQa5KJxA/+EMcAgY8vKaDZtt9J7eDput4TNITFljJHL1z1liE+Arh30dGirYdP3Lvb89OQ9R7fIZDKyc2VUrwJmi0h4mLwU8Xkbj/Q0sHOfjes3PLzxfAh9R2Xw+ft3ogBtdpF3lxSQmu5l5iu5qFUClVsqee9Vk990ZssNnntWy6RRodxK8zB1di5fLYssRaA6HCKTn8vh6UlBvPpePrs2lJ1YfrvFSSWxTrlkuFyQI2XF8OLb2axcO/S+InxSUlLQ6kRiIyWs1kRWL4soiahY/FY4T7+ay/otVnp21qNUwPYf7SiVsOjNMMY9lc28l0K5dNXFwHGZbFsbzeqvrbzyXj6jHvMbXUVHyGnTK40+3fTUrK7ip8N2DvzipDhLT2BhbY4cTyp5liYNNKz+KJLla828/0khbrfEjVtetBoJhVzGgLFZyOXQb3QmUx43seC1UBYuK6LboHQa19fgdIn8dMiB3S4ycqCRNd/a7qsuivIU1KF5mUmzVtATnNGc5146yYaV/og7nU7Gg+0VnP4qBD1WzFIBJqE0cRZqq8GWrRkYjCDkCWRIyTix0ZyHSn7HKCphl6y/RXy2JlAIpYnUnsucxEIReoyYDEqmTTBy4rSb/ccsvPJePg6HhEIrkWU4j0rvoVFTiZ49FORkS3y5/iJSZjxmZSauPJGwMBkul6vCuvhvi3T6vaFmlSp+XYPbhprDhg37x+5TWFhIfOwdnb+cPIkwHFQUv+bCjsV+ZzGTme3l9Fk3AgqqUb9Uu/FKHi5wDAN30h7DpRjyySKUKDxOGXoq1kfXuIPQ4cUZkE3e9WhizQ39zymAMa8j695L5JOVVwgOUGFzepEKQwkvaoeZPNp3/OuOvqIokpaWzrlLrpIUwz/i3CU5letWK/fY/WLGs9MYfHAoF88LJCW7yzhLi6LEC69aiExvTyF5BBBEvHDn3nJBToSnOtmn1dRofp7qNVV4fUGkFnRg0Uev/6VMKkEQeHLaC7Rp251X54xkYG8vbVtoeLSnAadLQiZIPD49h0vX3STddBMeKmf9ZgsbtlhwuiQmjjTRu6sBr1dCJoOJz+bw2cKIUmaWN255WPRZERs/jyp131eeDqZJ51t0flDPB6+HlbTNiDAFK5eEsHSlmYG9y283h445yC+UkZXjJTJcQeJNN/OXiRiCOtO168P3XQ+3odVq+XjZRmZMH8Gcd87QpL6a3HwfRWYfapVAy6YaenXVs2BpIY/2Kv/ZPvvCjjKvTgnZL8m8CKKSAILJ5BbBUgQGwUQdmpWckyNlcIOLKFBygaM0qqYpd+MRoG83A/1GZ/DkuEA+eT+IbskZOH6tVGKy6JN5MJoqft/+BeTl5WF3+Hjq5VzaPqAtiag7d8nF0lVmriS6yc718vaLocyaGlQyT5g01sCCRRcJcASiEwLQCwF4JU+5Y6JLclBkSEQ6F0OMtWFJe9BhQFfclOTiy+Rnyakv1Cg5ZpWKucQJoqhENqnIAoqIjJDx7NxcbiR7kMkEjAEC774cSqO6Gi5cdTF3QT4atZoevUZUuCFWEY4cOYK6MAABATsWBGRYKCSIcAyuBN79IJ1F7wYhk0ksXhhA3+7ly9o82kfL6k+zIddPfmaSQi0aE+z7zXfDVouT3ycxwZPC50uCefWZEJZ+UcSCpYU895sUk9crMf/jIvJzFCgrkAUBUCoELEIBoZK3JHMhlCjyySKYcARBQGU2cPLkyXv2KvgjHA4HWzcvp24NRZnAn9uIj1ViKU4r+btFi5bMf0vDiIFCuZmdG7c56PfI5LveV6vVkpTsQJLuGNGNHWZk2KQsWjQu3Sc82FrH9ZtFHEs6iy6/TZn5co78Fg+0b3XfJj/bf/gBhRwESUAj6bnMKeKpRjGF5JFJAnUJ4U6EtFtycZbD+PAhSj5k5aShF5KDiWBSSSSBemW8YQRBoLrUgLMcKbORoEaLTi/hsFsxSaG4uZNVFkc1zvELSklNAIG4cCAhISJyjiOo0FIsFZKvTmbIyKH3VQ93w7/k538xZDIZb72zlDNnzrBgxafk52UTX7k6Tz//BJUrV8Zut7Nl83rGP78buUxOh06PsGpt7zIviiAIvDb3Q86dO8fCL5aRk5NBbGwVJj45hfbt25daZMhkMvYe3M3WrVuZ/8ZCigqL0Afoqdu4GkcveLlVEM+wMU9Qu3bt/5E6aPlAS7bt+441K9dy8KdDqNVqpg4fS/eHu5fsCG3ft42t321lyzff4/P5GPhwTwYNHYROp+O9BZ9z+vRp3l3+KYWFeVRNqMPLr08kJiaGlJQU1qxejN11iFfnF/LOYhehYVFUqdKJgMBkxj6Tg8+nJzamJgn1hzDp6R4lA9O06S+SmDiIL75aSnpaMmqNAZ8P8i1WVmyqxLjJT1CjRo1/rB46dOhCvXqN2bD+M86f/ZXQiCrsPRbFpt3pFBdbyMxy4PHK2bLDyo4f7SDJUSmDaNd+MO8uHsbW79fz5ofbmfN2PgqFDLUmEDCSfbOQW+kSdes3Zuny1wgKCuLggR8Z/9wqCosK8bhVNGhahbj4WuRm2Ll49RqPPp6GIHhRq4IwR1ZmyKSriKKPhGoNeOu916lateo/Vu5/8T+P6tWrc/JkaT3Ks2fPUrVq1ZJ3rkaNGpw/f74UkXnu3Lk/bfP3G+1ksVjo+qCWw8ecDB3gXxjodDIebOVPt356UmkC9PxlJ1t32/hhbQyJN92s/sbCZwsjqFNThVIpEBwkZ+mCUL5pZ+ONFy4RWdSEYCmasxyhkqwKAVolVVIfZsfiTLatygWfEoOlHtV/i6xz4pcQuQ2VSmBwvwBWbSjmgWYqOrTWceKMs8IFH8CYoSYO/pKD0Wi85+iW1q1bM2e2g7R0v4vvbadxu13ky00Wtu2xIUkQGiyjeSMNm7dbee7JYGomKHl4cCYBGhUalZyCIh9eqwbRGYhHXYwh2MWmzR7WrCxCnVeVaI+a3KzrKJUC1aqoeHN2CIMmZtK0gYY6NVRcue5m41Yb788NQaUUaNVMWy7BmXRTRCcFVKjHrPEG4vH4iaP7ifDJyclBoxOpWk2kSX1tqVQylUpg8VvhZOd6+XSNmZNnnSx+K5y4GH90xYiBfmJHEASaNdJQrYqauc+pSc/08vV3Fj5eWYS5CE7/GI/udzrJefk+uvbPQ1EYwuVrl0lO9VA5zt+GI8MVvPSUn2AcPCafm/k66ncuYtl74SURP0VmH8/OzSMj28czk4OYPj6QazfcOBwiZy84GTcskPOXXWjUyvuqC8mrrDDyzyCYOH9OKhWNXaOGjF9xEktVUkkqc65cUOC0ylFq/GlImdyiCe3L/L46wUCMVJUsUoglAZkgI0qqhBUz8UJ1JLPEy3N3YwqCmdMCmTjSVKID1mVgOqs/iiwh4wFmTJKYPjudb7dZceSZiKxrv693438CTqeTrKyskr9zcnJITk7GYDAQGhpaYqgZFRVFZGQkmzdvLmWo+U9Ar9eTX3BHFzZAoySTlAojljK4xb49Aod/dWAwyBg1oYiiHC1VfzM3+D0UgpI6UjMuc5KGtAYgkjhSSSKUKNReEw5s6Ch/4WzDQoDMgM9tIcLcoFSbEQSBcHd1dGkRJCpPEuqpjho1FooojriA013+Jta94KNFb9KxVR7LVpt5uJO+TGqp1Say82clXz7x4F++x+8RFRXF518tZ8q4J3l4UCJvvmCif089CoXA1UQ3M18spPhyAiFCAFelMzT4rS7/iHApDpuygDmvLaVKlSqlvAf+Kpo0acITU+by9VfvUr+OREJlJTl5Pj7/SqJ6zeY0faArp86+xc+bo5H/1r39nhT4bqcVt0eifm0VPYel07allogwBXsP2BBF+OLDiDLarWq1DJVKxmvPhpTpJxrX15CakU9quqcMMe3xSLzxfhFDR77O9Ne+x1JcRHhENQYPnXrfkW/lQaPR4PN66dROzy8n7FSKVaBUKvhqWWRJG4mKsLBxq4UBfxirfznuZOcOiPtNy9greYir6qXYbMWWL1JbasoljhMkhRFMBD68ZJGKiA8QOMoewogiMqysu/NtKJVCiZyZIAjMec7A9MeT0Bb7tdazVan07N2zwvP/hV8X2uUWSE7zsLjvHWPcBnXULH7L//fcBfloNTJkMgGvV0IuB2OAnNgqHi4mHkTjCcIkhaCWK7kq+5UoRTTBjirIkFOsTSNLfoPoIAVBiXXKncvESzU5yX5ipKoUqlLxhN5CrhSJdEJq9nUCTRJewcmFSwpiohQolQIPd9Tz5guhJdfo0FrHg620DH0iC5u94si7ilBQUIBkE7jAMbToqUtzVGgwU8BNzyU2fOPhYlI6oaHCXXXRnS4JQfT3B8VSIVbMVKNeqe+EOBM4djiTtAwPUREK2rTQ0HdkFrt2+TAYBC4n2REKwslzelm/2cqrs8qfn6z+yoHMEcUZDhMnVSNciEHEh/A7D27BLcNqLd8d/l6wZ88uenXxsGtf+XUqihI/HrSTmWljzgtP0LJVN7p374VcXYMfD16hU7vSGU9ZOV7Wf69j1dpHKrzn8k+W89myj5HcTpZ+4WPymEDAb7r27suhDByXSZcHdXRooyM3X2T1N3KuJWkYNtrH2tX7MebVwSgF48JJofEahQozW5dsrPB+FeHm9eM0aSoj62gKKlTUoTkAiVwkhsqECqWzalSCmsZSO46yh4ucoJ7UolR/7pIc3OQK9WnJBY5RQ2hIeZALcjSSFhdONL/zaymUZfPlJyHMeOoCppwHUaHBJvmjXZWCivrSAyRqj6IOLqZhPTWCTOLcBQ9xBTEU2Bxc5Qwer42nnnrqvuuiIvxLfv7/AI0aNaJRo4/LfK7T6Rg6bAxDh1WsUfp7NGjQgAYN7lznbimqvXv3pnfv3vf/sP8BmEwmpk6fwtTp5afZq1QqHh34KI8OfLTMMUEQaNKkCU2aLCtzLD4+nhfnvFfyvaioqBIB43tBtWrVePGlBfdRkr+H0NBQpkx9/i+d+/QzL/P0My//6fcEQWDU6PF07dbrv2rx+S/+Ov5s4b5u3ToKCgqYOnUqAF27dmXXrl2sWrWKTp06ce3aNfbt28f06dNLrtGjRw9eeeUVtmzZQvPmzTl+/Djnz59n7ty5/+izm81mIsOVNG9cur+aNTWItz8spPeIdHp3NRBgENj8gxWrXWLtkkjWbbbw4aeFtGmh5astFk6dd9K5nY5nJvsjAAb20/Pehzl4C70oBCXRUhWydVdo2ECO9bCdECkazNH+m92O/pAkbLIiYqLCSz3jl98Wo9cKnDrv4u0XQ/n1lBOVsuK+VaUUUMgFrly5cs9pbWazmZw0OUqbnpPhVlo111BY5GPwxCyGPRrA159GolbLuJni4fWF+eTl+zAX+zh93oUrM4wEXyuA0lFibjhvO4Sg0RFvb1JSxm+3XGT6JB+hIXKaNtSwa30Mx8+4uHLdzZffWpDbjdxK8xEUJEddgalEQoKMlB8tqCswrLNjwZ5joaCggODgilN3/wiDwYBPlAjQy0ioUv70JSJMwZghJjKyvHh9MH1ODmqVwMDefuLm7CUXXTvcicqNiVIwerCRjdssbF4ZXYr4BL+D8edLTDz2+FE+eS+c3sMz+OD1MDq28xO/uXle5rxRzMXDwYRWzmXtx5GlSJhAk5xP3gun57AMHunhlyupW1PN97usFJolJj8eSJ+RGURGlm5XfwaZdHezKJmkwO2WUP9mVvfrMR9aDKjR4MFd5vuSJOERfYhmHXlkoqdiPdZwYjjHLyUunQ6sqPDL6njxYAjyMGOagSfHBXLwVyfvzLdx/pqdV58zlSI+wf9ef/h2MHsP2LHme8nJ9Uf0/TchKSmJ1157reTv1atXA/Dggw8yZcqUezLU/LvQ6XSotPGkpKUSH6tEaxDxYCRRukACdUt+K0mSSOYKAQQSV1CNPoP2EWsIQZ/fAq/wK6FS+ZpyKkGNTJLjllyoBDUSEmbyOSMdxoeXZOFyySLq9/BKHorIJ1Ydic8TUMr04/cwCEa8Ph9WijBTgFrv4er+CAZOvPyX6sPhcHDqxE52rtPxxXoPY2dm8+bsUKIj/f3C5WtuJs+2MvOZZcjlFTsu3y+qVavGrp93cObMGTas/4KP15xBp1NiNMVz5cJNqtv974SArFwjB/C3eZWkIT4+/h9tIz16PkLzFu3YsP4zPv/6DEZjIH37j2Hac/7F7KlTR+k/ej/fr44uRXxeTXTz/Bv5tG/l15QPNMrIzPZLxVy+5ubiwcoV3lOnFSo0tFryTjjdBmUw97lg+j1sQKEQOHHGyRsfFFCnpoFq1aozePBX/1j5b+PHH/fQoWUOs6aE4PEE06TLLXatjy3VLy98LYynX81l+RozowYbUasE1q13c+W8iqic1iVmesnqMyx80cCly17e/cCMwqOkMe0oIJt8spAhpxI1yCMTAyaCCOU8v3LmYsXz54wsLwGGO89Sq7oSSWODYkgVrhKVEEFISPnGe/8vsGvXLr7//nuKioqIjY1l9OjR9xQAc+XKFV599VXi4uJ47733/tFnqlu3Li63imGPVpwKO6hvAE+9nMs7iwow6P1msKHBMqonKDmxJ5Lla8y88t4FwkPlHF4fzZXrdtauP4XbLdGjm4oN30tcO6cgTCh/w14myAjQyciM2E7TBhpeez6IS9fcWK0iu39y8NNhB7OmBjN+WCBKJXQblM7LT5ed7wiCwIdvhtGu73t07fpwSQbBvaBatWrkqtKIcFciQrhjihNMGEFSe845fyE3p4B2bVR8srKYwf3K35j/dKUVR14kFzmOCwf1aFnu+K/MrsyE6Ze4eFFC4wpBcsZyLsOKFzcN6IRW0BEtOVm5fjejhwSUbBTfxomzTs4eU1JVqIMoiVzkGBpJSzappVy/PUY7tWrVuud6+CMKC7K5cd2O3SFhtYml0td37rMy6/V8enbWseGTQFSq82zbc4bhQ97n5deW8tGiV9m2N52h/UX0WoGdP8N3u5S8+c4KNJqy8oEWi4XJTzyGQZXM4nf1iKKe5WuK2bjNytfLIwkNUVA5Tkm71iHsPhyO2dMCgzGYF159FEEQeHrmCHoNKKQw5wJXrvlwuAS0uiC+XLHnviOBPR4PgYE+5r1uol2XSzSjAy4c5AZcRLBQynn991AISoxSEIXkcZQ9RErxaNFTQDZWzERSiSQu4eLu+qP+1Pk7fV+RlA86G7v3GoivLHLBvocge1XOiIfQqeT4JBFBkEhI8PHj5hgMBv9Y4vVKvDbPzPdrTKSbPQg+FYmJiVSr9s9kcfxLfv6Lf/Ev/sX/YvzZwr2wsLCUK3F4eDizZ89m1apV7Nq1i6CgIB5//HEeeOCBku/UrFmTGTNmsH79ejZs2EBkZCQzZsygevWyruF/BwkJCaz7wolWW3oSJggCL8wIxmIV2f2zjelzcgkPkxMeIuftDwtQKASO7Ywv0SKSJInla4uZPie3JCqgQzsVB66YMRFCCBHkiJd4bY6JUcPOElvQqszEL50bWIth1JQchg404HCIbNxmJTnFS+vmaq7f9CIIAu0e0LL9RxvNGpWdJAGs/bYYs1ksRUj/GdauXUuoL5rIvJp8t3U38VEucoqKeXN2SKn7VIlX8vn7EYyYksVD/dPwueVEeauVELguyUlR4BWkwDzUKgGjRSK7qIBwqRYaQYcgCASlN6Njr2O8/rKeXl31CAIUmUUWflzMzImBtGmpYfqLuTRtGMrh4+VHt0wZp+fbDVcILAorU48+yUceWcQWV2XXjl0MGTbknuuhYcOGeDwSErD/iINeXcqPRDt+2snhYw7e+rCAsUONPND0DsFgDJBxNdFP/rndEs+/kce1JBcul8Szr+XhcEq0aKxh9KA7mtqN62uIjoEuHfTIPTaeHq9HDMxFrQanRYkmpzZKtYUZU61los8AZDKBEQMD2LjNypghJlwukdfm57N0XhgKhUBwoByz/f4Wux7cFaYoSZKEoHKjVvsn/BlZXs6eFogTAiiQcspNYS4ScnGLXsJyanOV0+VqMN2GcFtg9Ld7pcsTqebzS51kh/9KjeoC44YaGTAynwuHgohw1scUdZxhj5a/8BIEgR5dNXzxiQJ7gYLi4mJ0un9O3+nvom7dunz99dcVHr8XQ81/AtNmvM6Yp0aw9iOBUcM0fPGOimTXLczkY5D8kiNWzEQQRwxVEAQBwaUlxV2ExnAUhUuG4L1LOiIqfHgBNVmkUoOGBAlhiJLIafVO0nyXifbULCE4nZKDW8ZfUBQryHcWo6340n6IMiyYCQ+Ws2iRnkCTHK1avCe96D/i5MmTdGrrJ8kfH2yiRlUVz7yW6zeaFCEmUgGyOFq2LD/68u/CH5TwYanPZk55ius70ghxR/2pkYNX5il3If13ERYWxtQnZ5d7rGevITw/82eats2nXVsF8XEyjhz1kHxNRWBOK447kpAFFpKdJWG222jVTINSKXDlupta1cumXtrtIm5POTf6DVUrKdFpBS5fd7H6GwsANaoqmf9KKB+vEkpkdP5pfL9lBcve9JMGSqVAeIiihBS/DaVSYNGb4Rz61cHoaVk0qKXh7GklQUUJeHBTLOSTqrjMxAly+j4cSKvmXtZuKiK16DCx+a0IESIJIRJJksglgyLyqM8DyAQZWrWSYquT3T/Z6PpQWeOldz/ym+XdxrUkD3avk5theymyu9m9+uB/pF7+Co4cOcLKlSsZN24cNWvWZO/evbz11lu8//77hIaGVnie3W5nyZIl1K9f/0+NMP8qevcZglaztcLjGrWAIIPt62JK5oIXr7qY+nwOSckeJo4KJCpSwdTZOYydkcuWVVF0bHdn3KlfV8mDXQu5m+Ki3ihy+IcYeo3IZMacXHp01uNwSGTkeKmeoMDjkbia5CY+RkFoiLxkTP4jwkMVVI1XsOC95/no4w33XAfVq1fHLbrKzQAQBIEIKRazLY/kVC9ZuR5WbShm1B+8Go6dcvDNVis65AhADRqiEspqvQPkkU3xkUhqivXvbLghkcJ1UrlOglSXa4b9BOZW4+G+GQwepGLQI1rcHomVax3s+EEiKqc1CH7yuLrUgMucQomyxFzURjERVUOJibm7vubdULlKDTZucPPK00E882ouH88LRxBg1tw8fjpsZ9WiCBrXv9P/Th2j5JEeXoZOmcyadXu5dOkSG3Z+jdvtpEmzh/hyffcK9UefeWo0L00voP0Dd8yX+z1sYMdeG626Z6JXqpHUSmY88wZrp/cqMyasXruTQ4f2c+Dn72kcCu079KFt2wf/kgyK1+vFaFRy5LgDjVKOy2vHVe0Ec2fpmPgEKMSKyVSdTI8vIBuHWU46SYiIhBNLAIGYycOrzadlAzW2X++iUYoZF04UkooMbpIqXCPQZWL3yhjkKAhVOElXXyVYDCTWVQ8DJlw4yE68Rp1W6Vz6JQqDQY5CIfD6i4EcO5GH+2g8Fsy88Owcvt68/r7rpDz8S37+l8PpdLJnz04yM27i9Sk4ffI8TpuL7r26MmToENxuN3v27CI76xbRMVXo3LlbhfoQoijy5ZdfsuP7XegDdDw5Y2qJqYDD4WD37h2/XacqDz7YkZ9++pmkq4lEx8XQq3dP9PrynXRvn7/9hx2kJKdQWFRIUGAQterWpEuXLn9LsPhuSEpKYv/+XeTkZONwuDAX5eF2SaSnp1JUaMbnU2E0BhAcHEKtWrVo0741Kbeu4XRakdCxbesW7NYsAozhtGrdmdDgUCKiwunWveI6vI0LFy5w8OeDqDVqunTrwrVrl0m8fh5TYBjdu/chMDAQSZI4fvw4x4+ewBBgoEevh/8RrbKLFy/y4gvPkpZ2E6VCQBAUBBgNhIZEE2DUEGgKpGfvx2jbth2CIHDt2jU+WfYBWVlpFBf5EAQRi8WJw2bF4TFjMMioUqUOb7/zIfHx8Vy6dImpU8aSkZ6EUmUgJrYykmgnOzsPS7EFl1MiLj6clq3aY9AbUGsUaDRBrPvyC4rN+cTFxxMTW5Wzp4/g8Xho0KgVb7317l3bz19BUVERu3dvx2IpICQkhqNH91NUkEmNmk2YMnVGuY585cHf9reTmZFMbq6VnKw8JMFJly5d6fBQV0wmE6Iosn37D+zcvgmPR6BGzbrIJBle0YvHayE9PZmYmMrUb9CcnJxbFBdbsFslCgsK0RlAJpOTk5OD1yXQtkMHBg4c8I9GfNwNf7ZwnzKlbER1nTp1mDdv3l2v+8ADD5QiRP8TMBqNXLvhRiGTUWzxlTEPCDDIMOhlPDHKxJyZIVy47GL0tGwOfBfDh8uL2P2zHbVawO2W6NZBh9UmlizkrFaQ4b+eDy92h4TLJTH0cQ8fLf6JWHddjAThwkEqiYiIqO0R/LAti8MncvwmB14dmoIa/FB0hbgYOT6fxENttLy3pJDEm+4yjo+Xr7k5cMSByy3e18Tu4plLhBGDFTPhvsps3JRBnYa+MgSr3S6SV+BjcH8DC5cV4XHI8aJAkiSsmLFUOsaSD4y0axmKIAgUFPp4aZ7Enn37MOTVxOiIQ4kGV3I8E5+8SYjJiSDIUFhC0RfX5eOlx6hfR2Tzymimz8klJ9fHV5stJWn4txEWIkceUMw1ywkSfI1K9IGckp2rnKEyNZFECavVds91AH5TPrVaz4UrLvLyRV6YHlxGV83rlVj0eRGV4pQsXxBR5hod22h5fUE+MyYE8sSsbDq21XHpqov+PQ2MH27CaJDx4yEHQyf5zYw6/bYYMhn9E1G1RsBYXA+Z5c7EVJIkbgWeo2a1wAqfPaGyij37bew7ZGPWa/nMmRlM6xY6JEniSqKbaU9Nuq+6UKg9pLluEE/ZDYc8VTIDH1WXmMtMmm4hOOsBJCSSuEhNSqct2aRiritPEp0fj4CAgUCKKajw3sUUoMeIV/KQFXSSto1FigpPkXkthrqNPThFGQs+spJ0oBKVPb+R77I7UajlIcAgQx/gweqUlzIO+hd3UL16dea8+gUTZ89Gp8rBHpqMLF1BE9rjwP8uadGXWlzpMBAtVSHTloRNlotLcqIWypJukiRhxx+t7U97LCKBugAUKjIIjfAxdGAO33ybhtehQcRLfBWRVqEeErc2xYWDW+6LiJJYbvSnVSrGg5s6dQQ+fj+QJg38Bjt2p+q+iU/wz2eVyjsRJm1aaGnT4s6Y6vVK9B37zzgG3yve/WAezzKLc79cRJmtooAcQijbB9mkYmrUqfYfmxtXBKVSiUapIjq9I+c2FHMSNzoMxAg6/zuaG86N3AsoJQ2teiWzbmkYl666eO6NPNYvi0SrLd3nvfBWHiFBcm6leqgUV3ZRnZntpXqCkpeeKk2Sud0SZy8JPFuz5n+knHablZDgO8+qqiBDAaBtSy3BgTLOXXZRvZ4Pt/MsaWkS+gCJHYuCadLA36b0OhlyhcD7C9Q8Pu4wCq8OJSqc2DERQn1aIhP8hl4ymcDZ/bE82DeNS9fcjB9hQq+TcSvVw7tLCokKl/NQG/+4IkkSC5YW0Hegii1b3XTp1ucvOX7/p7Bt2zY6duxIp06dABg9ejRnz55l9+7dDB1asQbfp59+Sps2bZDJZBw/fvw/8mwDBg7ls4+20Ld7+ce/22ll+ABjKUOeujXVrP4okqdfzePr5VH06qLnncVKBvQx0GlAOl076KhXS835yy4O/eqgVm0l1vPmEmLu93BKdipVEXl8Rg5vvxhC+wfuEKczn/Brom/fayMzW+TkWScO559nNOTlXMThcNzz+iAlJYUoQxyCuWwbL9AkE98ikaULo4mNVuLxSIyZmcUXX5kZP9yEVitj9XobZy860eZUp5JQg2wpjQJyMVC2vG7JhQMrtaUHS8kACIJAJWpwQTpGpvYicXEytJerosqszXeL0vlizQWCCEeZX5s4Sm+IawQdHslFAx7AJ/nIEm4hS/Cw7pO191T+itC8eUsMejm9uhrILfDRY2gG1aso8YkSLZtoSxGftxEdqaB/dye7d2+nZ8++NGxYfnr373HmzBkqRaWW+u1v4+HOehqvcZKxuzmFcWk8/HD52bQymYz27R+iffuH7r+gf4BGoyEjW87Js07CwxQUCif4ZWsoJqOMSUorTqcdjVD+xrJbXUiQQU2CuSVqNAjIuMVVZKiIozoFkfvp3VPBm7+epYHUusw4f4urCMi4KBxFo5EwBUkEZYfi9LqxYcGJjWJfHhGyCKq5m5e0Aw06Krkake4KoFLda9StrWTyRC2D+ul5apqW6eeLkNlkJF5N/Nv1cxv/kp//xdi54ztWr5zHwF4+2jWQOHvBzc2rdsT0eJYeWsE7c+dSs24Awx6R06qOxOXrMkaPeIcx4+fQuXNpwfCTJ08yYuAojO4QQqUoCslnxJ4xBMebmPHsBL7+6kMe6+O/z8atbp6bNptoqRoatx6vys3H85cxbuoYRoweXuY516xcy2cffY4614jKq8VCIblkEKwOZ17Ye8x99zXaP9juH6sXu93OC8+NR6++wYCeXmQJ8NVmCxfOOqlTQ8WrT5lwukRmziokM9WBIBk4euA8277YhjG2kLkv6dl3yIHocdC2mY7dOzPYe/ogWikAj8bJgjfe58XXZ9OlW5cy987NzWX8qInYUl2oCwz4BB8fvbGE6AQn77yqI69A4NkZy6hWsyM/7zmNL1uGqkiPT+Zl1eI1PNCpBW/M+2vC9qIo8nCXttjt6RgDZIwYoKNzez1ZOV5WbcghNy+T4AAFw/sEsnPfzyycH4BMpsblSEVyKSnONlBo9qFBSwRx6AijQHuTiGgrYwbeZPbTD5GcKhAe6mPyaBNbd9u5cKWImJB8BvY24PXBp2tsZOd4eXGaApttM8vXmrme5Eank1EpVsmzTwQQFpLJvoNJ3NQ7aNlEzb5D2+nYYSv9HhnL7Nmv/O3fX5Ikln78LqePf8egPh62/1iI3SExdWwgEaFy9h26RPcunzJm/IuMGHF3SYgtW9azcf0iBvRy066BjBOn3fy804EnO5wT+w/zSdSbtG7XlYMHdtKjI0weriE9w8eiTw+Sk++hSQM1E0YacThF3nj/IDlpGxg9yIgkwYo1ds6dkiM4AsCUR1CoSOGtQJL2ZPLBm+/z3CvPMWjooL9dH/+b8eSTk2jRWM3e3QIDRxXw3bqQUul6t1I9vLekkPdeCWXMlAK27rLy2gsmHpuQxahBRravi0Yu9+s9ffuDla27raz5ppi5z4Vw4LCb6N8meFmkUEWsx7BhiaAQiXPXo4h8MrmFHDlOwYZDsFBJrEuBL5viPBUKtRu7zUM1QYk8szJpwg02/WBlYJ8Ali8IZ8zMbDq309G3uwFJgtVfF/PVJgtvzwniudcL78sULDYulhyuYqGIYMLwZAeSUOkK4Bf4f/8jG0eOufDJ3BgMUK+WiqYNNBw86iA35hAevRqHz8WO9VHEx95ZpAYHyVnyTjiTZmUTHpLKmdOpnLvoQZNXlfq2bsjsv+unBJBntWLa7H1ER8kIDpSTngpzXnKxY6+dpyYFEhIk4/BxJ5+tNbN0YQjmIjeTZu5FLVOBIOH0eAkilGB7BJnBSTRv2eyPRf1TVKnWkuz0n2nTQsPgiVm8NiuYlk00CILA9RtupjyfQ1qGB7dH4s0P8nhhemk9uswcHwVFPh6flo1OJ7D7Zzuvzw6heaM7i42enfV0bKOl7+gMGtRWIZMJJQuowQPVrH37jisqQJ7xMi1awuXrbhrVK3/T5dwlJ9/vtOLzQUS4jKJi/0Loh7028gt8xMZWKve8imA0SuQUX8fn8hFLVZSCCq/kIY0ksqUkvtnm45vNDqTCUAzmJoj4SDYdYXAvib0/HeNWrg6VqMentiDTOjC41KTYUohERjDhFJFHnpRZRh9KlESucdavIRaxn/ee01NsM+DzSaxel077dhp+2Cvy9bcuot0JJYskhS2Yg0cdtG9V/qJu9892BIOXSrF17nnj6v8iatWqzSfLt5Cbm0tubi6TxkzBnepCJ5SNopMkCbMsj8r185n7uIalq7zcOHOB2pR973LJQIWGK5z2k5T4FydWCklRneOtqUbGDQ/kxaf9pmdKpYDVJtJ9cAZ5IaeQF8Sg8wVxXXaGGmLjUu+cT/JxTX6Cz5YYeKzvnY2ST9a4eLjnuL9UDw0bNmTtF3JmVOC6vn2vk5Yt+/2la/9VKJVKPljyPtnZ2WzZtIXlS1agLtSUIk4cko3c6GQWvrHqP/osbrcbq9WK0WgsIVlr1aqFUqvAIuRjovyN+ELyMMmCGPSo/z2tU1PNk2MDeejRNIY9GkzTBnKSU0U++LSAlk3UvDMnlBkv5bJuaWly1OUSGTEli1GDSm+MeTwS4591MmrMnL9Eet8LqtWox7HTB2jZxE9wxEUruJbkLnG3/j2KLT4KCkGT2hBn5GXefzOI2CgFYaGll8e7fnKhVIfyQFMVUdF2wlKaI+JDiaoUCWAmn7DIIDKzvRz5IY61G4vpPjgdq1VClCTmPhdSYjpjsYrMmpvH+Ys+zp5X0LffKGa98Ox/pE7+CrxeLzdu3KBfv36lPm/QoAFXr16t8LyffvqJ7OxsnnzySb799ts/vY/H48HjuRNCLAhCCfl3tzZSo0YNUrNDOHnOStMGpcms7Fwvm7Zb2b0htsx5cTFKVEqB7FwvBYUiSND+AQ2jHjOy75Cdj78o4tdTTgS3GrmowMIxGkvtS0VDeiUP2WG/MrOvkpw8oVzy69VnQ+g9wsmcmcHotALTXsxh9hu5iJLAhSsuBMFPxk4abcJuF6kcpyA714vVar3nzAetVkt5WfluyYVY6TJbvowq0ZdVKgXWfBRFcoqbDv3TsOUEEBHnY/n7IYwfbgUfhBHNaQ4SKcWVif7MIJlo/Cn5oiSSRyZWzL85i8cSTWXSFaeoE6si57KIIAgEi1Fk5KcSLjSpUANeQuIMhwCBtt1b8cFH7//t4BCdTock+CNcHx9sYmDvALoPTmdgHwMJlSuOfuzdVc6k2Z/SsWPXCn+D221SEAS++fozJg6qeD0/foyGWYfTSp33n4QgCBiNOt6eE0C7h7N4tK+WQJMcl0skoZaH5AsXqOUrK7dllYqpUc9DXpFILhk4sOHDSzXqkUIiFzlGNDIMejl6jJzhEDFSFYwE48JBOjdRoqIFnciXsknynqQwV06oLxAZDpzYCCIcp6KQeHeDcusiWqpKtjsdxdkHeGfWdbZszWbOLD02TQ5uWxAep+Mfq8N/yc//Upw4cYwd37/FrnUalEr/gP1QGx1TxpjoMyST9KOVqdlUwZa1+hJXxk7tYPwwkaFTXiU0NJJGjfyLa7PZzLBHRlDf28o/Qf6t7YRLsWQkJ/PSrJfJuBKJQqHi/GUX+7ZDY1dHv16RAHhAyoxhxfzVREZFlCIFd+3YxYr5a6hUWL/E3TOECOKkapx3HaVqWl3mTH+ZFRuX/2NaDc/PGsekYTd4qI0G8HfOKzcU8/G8cNr/5rDcf1g+EcWNCCSqpLwh3gisyUXMW3CcI3vC+PIbK88/LVDH27rk2XGBL93HG7PeJiominr17gg++3w+Rjw2Cv21CKIF45169MZQcDOFtV8lsXJZMIP6Scx86Tuk1CiiHLUpyRDMieHMliu8pX+bOa++eN/lHtD/YWIic3F7lGz4NIqQ4DsRT0MfCWDuggJS0jwc+tXJ/FdDWf11MTv3FVBcoCXvl7pYvDepRi1Mwp30ylBnFOZLOaxdd569G2NZtqqIi1ddJN3ykJbpY9XiyFLRZT066fnxoJ3VXxezanEkA/sEMHhCBg3qaHhhxh0tm07tdGTleBk+OYvv10Qz/qkcfvh+BXXqNKRv3373XfbfY+2aT5C5tvD9KhUzXy6iVXMtrzx9p0wPttYxdYyJLo+9SbVqtWnVqlW51zlwYB+/7H+fXV9pkMtVJc89bbyRhwfk4TrVDLNwmcxb3zF+mJapYwNLzt31s5V5Q8Lo2M4fzTpgbAZL3gmnVbM7A/bDnfT8fMjBlMlOgtPbYlEf4fEnvGxY6qKeuS3vv7yYsPBwOnb++7t9/1tx9MgxFr8dxLHDXm79GkV0zVtoVQoUSgmN3kvVBImnJwUxdJQVY2YjZNoTnLrgYPxwUylXS4VCYFDfABRy+PiLIp6cVYg2ryqCIGCWCigin0rUJN12g4a0RSEoCf5dxI4kSZySDpBOEpWoicKlJN+bhqDNQ17lAj4L5Of7FzIut9+QaMe6GHbuszHnnTzOXnAxYaQRjUbg5yMuPC7ZfW2ADBj8KNtXTyTAG4wHDwGYyEiXMWRsPud/MRBQ2AiD3IaxyUW2rQ9Hr5ORkubh9HkXny4IQ68TePODglLE5+/xzOQgJj+Xw8yJQahUWsYPsSLzlX0+Nw6cbhGZTEax1YdcIWHIr8rly9fY8J2FYotIgzpqNq+MJsDgP79WDRVDJ2Xw5LggBvUJ5o35FnasvYA60vCXzC1uJp3A5ZTw+QQ+WxjOki/MzH4zj8IikaqVlUwabcLngyvXXWz83sr6LVaWL4hAq5GxcFkBJ8+6SKis4nKiG6NBICRYUYr4vA2tVsaTYwPpMTQdnwhtWvgj1SaMMrBm3VWsSUYMBCFKIt6gdBa/E8qgCVk81sdQsti4DY9HYvXXFvQ6GXNmBrPzJxtfbrQgE+DleQU8PtjAwYP7qVOnzj3Xg8enZcI4OWvW3OJCcS6CJENAIIgwIgxGfG4zVruHqMqZVI7PIyXdQ5ggYQrU0r2bnEvXLKRlFlJk9qLXKAiN9VFdBydOX0btDEWJmhtcokDKIZYEVKgpIo9bXKN+Yy/bN4ah/00f9e0PC2jZVMO814J4bX4ebZprWX1aU2qiaiqqznMvHebnH9RlUv927LPhcIpMHmPi+x//nZbeC4KDgzl37jQ160VwIecK1d2NynwnU0hGZ3ThAJavcbL5iximzSrk8O6jJFAPnWDAI7lJ5waZpCDXuEACtSeQFPlF7LIidEFOBnZTsGe/g/0HfGRk+ahSWUbfXhreX1ZEWIiajDQ3dqkYLTrssgJO8hNxYnW06DELBaRynZq1fGRky8jL9yFKEgs/sZOcVZ+F79+bZv0fYTKZiIlvzubtv9K/h5rcPC/7DjsQRWhUT8UHn8tZsmx0mfNycnJYu+Zjzp45iFwmEBmVwMjRM+9ZX66oqIjN324hMz2TWnVq0rN3zzJkfUREBBMnTaT/o/15/qnZ3LxyCZVXg0fuIrJyGKsWfEF8/N2Saf86srOz+WDhS6SlnMWgs5Oa7sTj09Cp8yOMGPkEgaEh5BafJ6CgQ5nInTwyUEs6vEGZ9Orijz6UJAmLVSAwqDahlWew85eTBIdG8dJrdZj+5DBkMjPVqyrpNjidXl301Kym4twlN9v3qQgNb8kb759k4bJiIsPlKJUazFYTj497ga5d/3OeAkOHTebF53+kXo1ibqR4kUSJkVMz2bU+FtPv9El9PonHp+dQJaEFrUd04MQJcLlzyhCfVpvIRytlvDBnHkMmTadnDwXfrT1LrLVJqTr0Sh6uy84RUBhA606FjBymYvwoHf17GFAqBT5dXcQr7xayYJkbk9FAUbEMtbYq0bFeBCkIm9VGUlLSP7ZW+rsoLi5GFEVMptJRgCaTqcJU9szMTNatW8drr712z1q7mzdvZuPGO8YuVapUYd68efeUKSeXyZj5Ui6tmuoYNzwAjVpg01YHH68sZNOqSDKyvQDExyhKSdJo1DDkiSzq1VT5gxieycFqk3j+ySBefSaELr2KSXA3JZHzBBHCeY6il4zoCcAuKyIgvoDPPjSybpOFZ6dUnKnQu6uBPfvtPNLTwOB+ATz9Sh6L3w7nnTn+Ncux0y4mzcrGYhX5bGEEwybnkpCQcM+SEJGRkSiDZfhyffjwksJ18shCkrvoV1NNkVkstVYEqByv4olRQSz9xMXOjWHERCkQgrLw5npQCEpqSA05z1FipaqEEY2ERJaQQq46iWqu5hRLBVznPKFEEUIkbpxc4ywKVAhIjBiq5pWjyWisdbBRjAMLp6VDyJARTiwRxJaSTtGiRwJCKwfy5Ya1BARUbBh6P6hTty3nL/9K/dpqDHoZwUFy9DoZLtddjJ+cIikXM+nTtR/b9n5/V/3VyMhITh47gWp4xYScWiVDlHmIjosrybT9TyMkWI3d4cHpkNGxvX9uO+OlXF6YEcxPP9vZu/kUoeY6qAQNkiSRRwbWyAtsejeQIUPUJAj+jA+X5OACx6hCbcwUYDMrUKvBGOQlrrAZZzmCiWCUqKlCbTToKCAbDy60nmCsWHBgJ5hwQojkHEeQoyw38wR+2/SQ9Ij4iLDV5cpBWGzKJMRanSRuoFZ6/rE6/HeW+V+KFcvn8fGbyhJi8zaUSoEvPg6ifa8rrPo4usxxtVrGh3MVPPXGPBZ95NdGmPvK60R5K5cbGRAtVCbTcYOMLA/xsSpeecNKaG6LMkLtgiAQXViND+cvLkV+fjh/MdGF1cqw8XJBQTWpAakkEpdbjYXvvM/Hny35W3UCcP36dYIMyb8Rn36cu+QiLEReQnwmJbtJuqAlylv2JTEQSHZaBD8dsrF0uZOa3gfLeXY5EXlVmf/mAlZ+9UXJ53v37IVMFQbB+MfLEuyO58TRZLJzvUSEKVjwWjANd6cjpdYqdf0wRyx7f9jHU7Nm3pemmc1mIzPjGp0f09OupbbMYCYIAi89FUz3welk5Xqx2kQ2fGfhjedDGDUUdF4VWnSliM/bMInhpF0N4OJVF0+MCqRdn1TcbpHO7fXl6hZ2aqdj/RYL15LcVI5TUmAWmT297OAfGa5g6thAvt1q5Z05obw8L4/3F8z+W+Snz+dj+w9r+XGDCq8Xfj7s4PSPZRcRYaEK3pgdxFvznmXTlkPlXmvVigWs+0hVhqjQamV8viSQ/n2uEJnbjJzMA3y308rkx03IZAKXrroIMMhKiM8TZ5xUjlOWIj5vo0NbLU0eKODGVh+yrEpUis1FCM9ENNemqqM+7897/1/y8y7weSXWfeMkJ18kBDcN3R1RefzpvObCAm5Jp3l2TjGRmQ/hxoncYeTM+Tw+nV++xEL/HgbmvJ3PrbMatHY5FzgGQD1aUEwBgYSWpGj/HoIgUEWqTSG5RAn+CL0wMRq71YrFdoQdG4IZMDYDn0/i4K8OPvy0EIVCwOaQqByrYOf6GKpWVrH7JycHjtpxFxo5deoUTZo0uad6qF69OhZZEYGEk0UqEUIsP+93Ey1WJ8bpj65LizjNz+vCSwipV+fn8/LTwXy6xsyxU076Plyx7ERCZRVuj8TFq242b7fgNkGRJZxAz53U/CJlOoYm59i0NBZJgsWfF5GSZiXVfJXJHXW88WLZNCmA2jVUxEUrkcsF+o3O5IsPI/huzy0++WzfPZX995AkCZfTwgszgtj0g42gQDkvzgim26A0Nnwaybipxbz6vBKhMAxB68BhyMArdzJuZhZV4lVUilNyeFscJqO///zsSzNeb8UT4W4d9KzaUMzKRZEsX2tm4PhM1i+LZPeWUMZOPcWNKyrcZj2N6kkEmuSMHmzk8enZvPtyKJHh/ulVRpaX8U9nM31CIOcvufl2m5WIMDknzjrJyfWiUgo0bqDhSsb9TcfadejEdz/s4odNYSxcbOPsWREQiI9PpefDMj74VGLPpkhqVrsT7XT2ooshT2Ty7sshfPhmGC6XxJffWlizsZgVH0QwYZqZOHkswVRDhZpCcrnFNa5yxq/JRSARJj3vzFWXtLPrSS6+2mzhwFEHKpXA5WtuenUxYHWUNlXSCDpc1+vSuusFXnrOwENtNeQXiqzaYGbN11amjDUyfriJFesu3Vc9/F9ERkYGT88cTrX4Qux5btxaD+c9NqqI9TAIJlySk1SuYxbyCVEaCNZ7Sc60021wGpFhSoxVsjh7qwBEBQICXtw0bSyne3cd+w44uH4jD0meT/tGairFqdi2y47XLcNm9yI6VSRfl7FxkwWHz0dgoBKlQo/eoEVvDUQWlsqAvloMuiQuXvJhd7sRUt3062VApYQOj6Ti8Uj06WYkK+MqZ86cpEmTskZK94LZL77LM0+NYcHSkwQHeunfw2+qM+2FfFzueI4dO0bjxo3Z8u13bFq/CavFisaYxeK3gpj3jN+w7NLVc7z03mh69HmWnr3Kmmb+Hks+/JhvVm1Elx+MyqvhgOYY77/zIa++/QqdunQs8/3w8HBWrP0ci8VCTk4OwcHB/1FJh6ysLJ6c/AgfvSnRsK4WfjOcO3DUzuw31rJ965eI6VVwaT1cDthHlKM2Ad4wPLhJl1+nSMwnINhI9Qa1qNriAlqNDyQQZAZGjx1Lq1btyM8zk5GRwbdfz2TYo0F0aC2Rk+fl6EknS1eacbkhwCBHEOVkpZ6gdi2B56aHEBmu4OhJL5995WTPrm0cObSLqJhqqJRqjv26B59P5IFWnRkwcCSBgYF/qx4OH9qNQefl8SEmGtZVU2T2sXSlmcadUxj6iJH2rTRcue5h+VozndtpMQTc4PNPLqGSBdK7vw2toYAnxmmZONrAngNu5i+106b9EI4dO0R6ho2QIIGmnd0cP/0D5EdgslahiDxyySBGrIq+0EgOaXz+WS4rPrMgKHxIchdjRmmZ+UQg2/b4OHk2gx6ddIwa5MXlkvj0i3T2b7/IgR+O0Oyhxrz3wbz/kUixe0F5z1HeZ6IosmjRIgYOHEh0dPQ9X79///706tWrzLVzc3Pxer0VnpednU10hI1LZ5XsWpbAro05IPiQFcbhC7Yx7YVcatdQIYoSJ8+5kMsgNERBTKScC1fcrFsaybNz86gSr2TuLL80w8oNZg4ddVHd/SDXOEMdmqEV/HMnq2TGiR21qEWhKaBNCw2frzNjNFS8kW0yyrA7RNxuiVffK2DfpthS5jstm2jY+Hk03Qalc/2GB49HSXFxMRaL5Z7rb+pTk5n7zFsUWgpQoqIqtdH7Ajj/fTHND1zjqRlKpk4ovW5t2VTNapOF2Gj/fPfLzwN55LH9VHe2IkAIpKHUmnSSOSn8jCh3Uau2RK/qCk7tzCTbXkQDWqEU7swtwogmWbpCjlukawcdb8SkkXjFiwsX9WmFXgjAK3nJ4hZnOUJ9qSUy5FzmJFWpzTXlGZav3YDVav1bLu+/x7gJs5g2YyCfzXeTUFmFxyPR/SEdz72Rx6O9yidYP1/tICCnNtocA/0efoQd+34o09YFQSAyMpJr165RlC3w9SZHhRk/q7+2YEbJyzMmkpmZ+Y+U68/gdvuY/6EVjTmOlNQiUtM9WG0SfboZ6NMNdna2Mf+Dw+TmCwhykaBgL69NCeD9j22os2uTL2XhwIYDO0pUJHIeER/mAjkfLXXgDrBxpdCBgAwJiRAisWLmMicJIRINOrQYsOJ/XyKEWFKkRGKoQop06e5a2HhK5MhCrDXYuCmVxu6quBDIl126ax0qFIp7lhb8l/z8L4QkSTgcmUSGl69XFB4qJziYEjOGPyI2WonFnFry975dP1GrHJfO24gQK/Hp2mTeeD6UxESIKockBb8bmD3fgd1uR6fTYTabcRa6UQjlNyODYMQp2TEIRq5d+muOnn/ET/u2MbCXF7hTNzt+tPFozzvPvG2XA0VOtQpD7PXmSqxdfwpznhJDBS5+WkFPyo3Si7At33yH0RJa4XUVuZXY9VMKIx8zIpcLNGuiIDHVWsZcQmMO4MSJE7Rv3/7PC3z73lu2EBul4PQFF68+W74xhkwm0Li+BpkgsXOfjSCTnJ17XKjyapJPFhGUTf+4DXVeZTZuuULd59T07W7g+11WHu1V8c7joz0N7Nxno0UTDW1baCvsyHp10fPo2ExmTAzC4wVBKt8g5V5x5coVWjT0ayodPWGnY1tdhfd+uKOe2W9mlHvM6XSiUhRiMpb/jiVUVqE0mVHmqcjOVtCxsURSsofqVVXs/MnOgN53ftOd+2x3rauxozU89XMaRksC6zem07O7mp3XCwgSwijIMt+Xvs//NchlcOa4AiMB1BQalXwuCAKBhKBNb8N5+SFiBDVeyYMMBUqlUK7pDPjfkcBAGW51PvkF+RhcJiKLmiHiw4K5jM6RV/JgoxgZcgyYyORWqeM6wYA9syoHjmSxe0MsnQemUTlOQV6+kpAgOfNfDS2lUyohUaOqiqxbrvuaCP3yyy/EKiqT787ChZ2b0mXcNjUhVAXBrz1VqzYl0ZY2u0h6ppe5Cwp49+VQJo828ema4gqvn5PnJTpCwdOTgpjyuIk+IzMwqC9x/sxVFJYQVHovnqB0Dm6IJynZw7QXc3j9+RDefjGEF98oJC3LVeG1bXZ/iuyox4y0aa5h6gu5DOofTk5ODpUq3V+qd2JiIsYAGaMHmaiZoOaRxzOIjpATEiSjY68CEsztiPxtoYIVJEsdrmuOkqPOIjpSYvFbpfWm4mMUXLxa1vn8NootIlqNX1d25sQgqldR8vSruXw8L4LVnwSxZEUR3+1Ox+Hyj4FD+gcQH6Ngxku52OwikgRGg4wis48BvQJ4qLWPR8dmUL+2mj7dDMx/NYyFywqY/7GZ2S83va+66NixM0e/O87I8UW88KyepQt13ErzMnN2Ia8vdLBtXVQp4hOgYV01H88LZ+9+O726BKDRCIwdZqJtSy1d++cSkteYWO+dbIkwogmRIjnLEapRH5u8gJDaqTzQ1L9QPHTMzpOzc1m5KIImv6UdFlt8vPlBAWqjF0+eu9QCyeSJxn0thBemX0BXOQO5QqJqrBpZcTAN6sgxBsiRyf67nN7/2yBJEjNnDCc/PZ3UoxHEeGtSB79b7lmOoJX0qNAQRSUSpHoIeQIZlsu07ZVJYqodmUzi8w8isDskJj+bR36OHJNWQeINHz/stvNwRz3b1wXj80n0G51B40A5h3+I4e1FhaSkeRn5mJ7wUAW7foLlq9wIgpWwcJDLJfIKbjFuSABtmut44/0CHmylpUa1AK4muvlyowVngQ6TtT7gYcO6VB4b6GDeW9NYsWrvX9IEV6lU2O02nhilZfgAI5Ik8cpbxWTcUCErFHhn/IcUyLIQfDJqi81xRR/kp00RpSL76tRUs2GZRI/h79Gq9UMEB5d1Ywb49ptNbPpkG/HmeoiI5Bsv4QvKIi5U4N23JrJ1ayuef+HdcvUaAwIC/rFopvKQnp7OK3NmcfbMUb5bE0bDuqU3rds/oOOFGRKHjznYvDGDmpmdyFXeIll5DlHtRZJEtJoQBvUbxLWko6SlnGNofz2D+wcgihLfbrPy3cZ5LFk0D1ehmsAoO/u/iyUy/M68ZUh/I+8tKeCHPTaGDzTy+GAj33xv4ctNFlo01qDVyqhZTcWgviJ9Rv5EryFG3l+2k5ZNNPR+SEWDOmrSs75k0oT1vPDSUurX/3O9vfJw8eJFTv26gs1fBJb09YEmObOnB9O8kZapU9xsWx6CxeWgSJTYUuBEpbATn9+MACEQAF+hj1XzrzFvUSKCKAOPmhvnv/LLygR5sFjlSJLAtAlGsrKtfLb6KO4iIwqUOLGTwnV0BKAjgEjiUXiVFHpz+ezzWyxfCt8sD+TUOQ3PvJqH6JOoEq9k9bIQ9u53MGNqERd3XmfZkk+YNPWJv9Yg/iEYjUZkMlmZKE+z2VwmGhT8+vlJSUncvHmTFStWAP7+SpIkBg8ezJw5c0pl092GUqms0NVakirenHQ4HOj1cOsWNKYS5PnnEzkB53m0n5o35wSVyNV4vRJzF+Sj1Qr8ctzJhk+jmPlyLi/OCKZpwzvvS7sHtBw75WDAkF8JKI4sIT4BDIKpZI6YmZnHgaMOmjXU8NMROwMqINN+OmRnxoQgvttlZUBvQyni8zb0OhmD+wXwxNP51Krb+E/L/Uc81OkhnvfNxkgQtWla0u71GAkrjOHdN46SUNXGw53vlOXqdQ8FmRq69stl7WdBtGquZe9OGY9POsy1ZIEQkxKHx0FsiJcpY400a6hm4jPZpHtTSaBpqXH9NipRk0zXLVZ9XczrLxsYO9JKHe8d81CFoCCWBHSSkfMcxYsXkNARgFwpp0qVKvdV7j9DdHQ08+Z/xex3n8PrSsFik1NoFgk0ytn0g5VHepZetx075eCHbRLxv+mSFmYLHD9+nObNy+dPLBYLAfIgNm+2MG6Uh6qVSrfhS1dd7PnJydjpo2jTps0/Wra7ITyiGvsPHSXGW4NPPt+PT/LRv8edsnbvpKd7pztt4dJVF6OfzCH9lgKzdBY5MkQkoqlCBDEoUJHJLfLI5PpFJUqZkgTqYsCEAxuJXEDES2PalUT0RhJHZakmZzmCQ7KRTxYNaU2OcJMiIY+gcmRXPJIbEbGkbSkEJTK3FrmgIFSKJMd97R+rw3/Jz/9SyO+y4ydJ8GfZBL/PZpFE6Td31gq+i+xO9MuftisBUfQvTkRRRMbdUzdL7ir9MzuYoujjjxrxokipCFjRx5+UV8DnK/V09wSf14dwt/KKMny/26RUKKHcChUpqcN7hdfrRSH358/fbTNYqQAJAa/X30Y8Xn95JaS7Prvw2zkAt72efi8SXuY+Sn8diiIo7/I9mczfXm//H/hLzq634Tc58P/fJ/rLe7d7V3QbSZLuWj74/TsmIJPzW5vxp0opfvf+idLd60oh90sq3G53SqWfBAMQJOG+28L/JWhUKjROPZUpPyVRLWhR+Qyc5GfkKLFRTFCRssI2JkkSxWZQF8UQKEqYNZlkV9lDvQQDllQ3lmvxuCUnReSTTSpevJgIxoeXIvJRUXbCF+ioxJfrbzFqcABNG2oY2t/I7Gl+t8XBE7PYsjIalUrg/GUXCZWVfPB6GHXaptxXirPFYkFwKakrNMcmWbig2I/RG1lSRi8eIsLvNMrCIh/mYpHlCyOoX9u/I301yV2uaRTA+8uKSE7xMGBsBk89EcTn70cw+818Th4JodeIVMKDZVSJ15Ka4eGZ13JYsySyJLLxzTlBtOuThtMpltJjvY0vv7XwSE8DLpeITisjPESOxeIupfF1P/UQZJKhVArodJCS7qVXFz03kyUyf65eaqECfpK8mrMlx307eWFGYJk20f4BLQuXFTFjQtljAOs2FZeaIPfsomfuggJ6Dk9Hp5HxWF8Dh74LpmGHFOx2EZ1OVsZ45eBRB7t/9pvRhATLKS4WOX7aSatm/gXXtHFBfLract8SAI0bN8YuN1Pt5kO880wyM565hc0uoUJDbHVfhZEID7bS8vaHhaU+iwiT4yjSEFhOtoRMkFFJqskZDqNHiyXFx0P9M5DLJVIzvBz4LrakLQAYA+TMeymMM+fTOX/sCHVc7UplkkiISMZCAgxQmKfk6v4YlAEZtH8glDMXXDgr5tH/BbBixQrOHU8j0l2dAKWcjKBjyFUiljwVlX21iBHKpulFu2qzbVsqkZV9PNrTxLin/LrFSksMatGNxwUGTNw8nU9ygotFnxWxbbeFoY8amTAikHmLC6gSr+Tdl+8sWBKTPbRvq+b9uWElmSjmYh8jpmSx75CT71ZFo9f5DWA2/WClZoKKFI0TlzkJVUE8NYo78OP6ROJapLNl81cMG37/2p9Ll76PTLzE8AH+djvrZTM/ro8g1nZnvIgXq5MvZXGeXxjWWV4mpRn84/eTYyQ2fr2SCU88Vea4JEksW/QJUeZqSIikhR3kjTdUPNr7zmbK6fPXmPHkQBZ+uIGIiAiKiorQarX3leHzV3Dy5HFmzRyLJ0tHeLS6ZBPij3i4o45Fy4to/5CKHevOYQy081BjNSOH+zXKv/jKwa/HNiPDzHerSm+cNK6v4cwFF8++lktegZ0XZ4SUeudv45nJQezZb2frLivdH9IxuL8RhVLgoxVFPDvFTyprNDLefCGU4ZMziY9RUruGisBAORu+s3Il0c3CV0KY8cpkVn+57y9p/65d/SEvz5SV2593flBLcKQV7cWqRAhK0rhBWl4SjWmDWrjTZ8uQESbFkOlKoRZNMRGCgIDoE8koSOLc2Ws82k+BxSZy7aab2rVkZB2NJU5IIFO6hQ4DYUQRLVQuuWYgoUT7qjBxys/UrqbkuZcsJF8OYOwgLTK9jcDoQpZ9YCShrp2C/cF88+VGJk6e8Jf8Af4pKBQKqlatyrlz52jR4o5O4Llz58olhLRaLfPnzy/12e7du7lw4QJPPfUU4eHh/+jzRUdH88sxBwqlhOT0z/lckhNtpQzUKg3TZplp2liGwShQbBF5qK2WRcsL8foEsvN8VKuiLEV83kaLJlokWeFdA0a0xbHs2HWBiY/rGTwxk4c76kuyIW7j8jU3eQU+alVX8c1WC907VrzB06qZhhCfgQunr9x3PXyzYSMeu4/6NCw3SjHB04Spz/xE0hn//X0+iU9X2Knn7IztVxvd+v/Kkd1h1K2p5tUXDVy/4eL8ZReZWRJjhgaRk+ej92OFaKyVkIlFpSSh/nivICmct97OJyLKRZXbknJ/QLAQxk3pEiI+4kgglSS0goELFy6US47/HcTHx7Poo68wm82cP3+eaS89w5rFQbyzqJBvtlro38OAWiWw5hsLF05oiM6588yqIj3HjlZMfoaFheFRuQhPf4Ce/X9h8CAVQwdq8flg9Vd2vt3kJTiwFhMmlRamdjqdbNu2mVMn9iNX6Bj42GgaNGjwj5XZJwWRluUhAhne1Hg2fHuDGZPLZqzehkolYM8Kop6lDRkkc5PL6DBgpQgnNuxYCCSUSCphw0wdqVkJfaLDgCj5qEuLMjIqSkFFTakRKVxHQEAmyKjiacRF+S809LVH87s+1yf5uMQJKlGj5DNREkt4Cw8e3O5/ri/8f9er/osKIQgCkiyIIrOv3OPFFpHcPAmLtXzSJL/Ah1xxJzqweevm5FJ+BBxAjiyFEQP8L0ZMnIRTspf7PZ/kQ2mUl2iRBAYGIuglRKn853BINhSocEg2YirfewrE3dCqdRe+31160vVgay3bdt9xDe7WSYM3NKXCa9gC0hjQX43W5MInlZ9S4ZIchEeX3pno3KMzxdq8Cq/rC0+lQ1v/yyyKEsdOeNBSNiLQZbLe90K3d+/e3Er3UDNBxbHT5a8OJUni2BknF6+46NxeS1aOj84PKXEHpxJE2F3bgCsolV4P+yeaW3bYcLokfthTsRPz1l02OrTR0rCumkPHKo7m3HfIQfNGapKS3UgSeEXl30rlqVGjBkdP+cvarKGGvQftFe4E/XTYjlodWO4xrVZLkUWHw1F+283M9mIvUuOTvOhNbi5ddVOtip917dBGx7bf1c2DrUq3vz/iyw1OVMWRFGvS6NtbxfadLowE4ZN8aIPVfyni5f8K1EoDDmxloqd/jyDCqUQt6tKcIMIoKPSx/0j5bXLvAQeKvDhC8xvhkbmYPd3EpUPxbFwTwo/fhVOgusVlTnGLq0QQR2OhLVWFOlQXGtCUB1GjJV26WeqaAjKsv/XFlWIV5Ob7++3mjTQ0qK1i/tICTp1zMmNOLnNmBqPRyGjdXENSUtI910OdOnXwBTsBcMjM1KgtYgy60+416Dl97g6ZGKCXIQiUEJ8ALz8dzNBJWWTl3OnzRFFizTdmUjO8HNwax9J54Xy4vIhzl90Umn1YbSJ5+T4Sk724vfDuR4VkZPk4ctxZco20DC8+n8SgiVk4/+BmeuS4na+/t/DrKSf9Rmcyd0E+t9I8bNmRz/bt39w3AZqQkEBRsUhhkY+nX87j6PY4po0P4sgRH8G+mHLPkQkyDGIwKuWd6Y7FKrJ0VRETnsnB5RaZ83Z+mX7k1Dkn23+007vrnfdTEASqV1Uy99lgvvksioG9A1AqBbo9pGPk5Fx8vtLXyM3z8vrCfCaNDgTgaqIbq13k6UlBhAb7xzGFQqBSnKJCDbWKULlyZTQBbm4qz+Cza/HaNURThca0JbiCiPbbZfij6/q5S26CpPIXNABBhCLiw+ZzkJbh5fwZifTTUTSpFVAuCQKwZF4YQoCZk8pdJMpPkSFL5FbAMVLC9oPWhlwm4HYJ5LkLGTdag0ol8MwreZiL/t2Trwhms5nF8xaDW4U74hrK2heY8YzAF5/pCKtkI5K4Cs+NVsQx+fEgFi41k58jw2HWYhCDqUMz6tIcJSpU4UUoVRLNG6l5floIv55yMXZGFnsP2Hli1J1IL7tdZMVXZlZ8EFFKgsdklBNokrPi/YgS4nPyczlcTfSwanEEp/bGc+ZIGM/MyyMt4gDBtgSuXxL49eiP910XVquV7zatYNww/9hQWORj+zaJMFvZjbIQIRKVQuChDhUbXbRorCQx8Vy5x/Ly8hCtAnJBTr7uBs/OUjCgj77UXKZxfQ0fv+VlyhOD6dS6C4O7DKdnuz4M6jeEixcv3nf57gUej4d33pyOz+Yj1ta4lMP5HyGTCRRbfEiICOHpfPyJgq9XhdCri4HeXQ1s+iKMof19dGijLRMxDtConpqqlZQUWyT6PVx+posgCLR7QEv3jnpWfOXPNOj/sIE9B0qvKS5fc9OhtY7dX8cw+fFABvQKYMFrYXzyXjjPvpZHny4eduz4/i/VSXZWcrnPfxsPtFBix59WG0w4GrQlxKckSaRJNzjNQX9qLq0wEkw2aZyVjnCOXygSC1BbwgkNVHDwqIP4GDlNGqqQG/xpytmkIuIrRXzehlrQEOlJoFvfIlzHWlHd2p4Ye0OiclsjO9OGdl2KEDROCpVpyJ1qsrKy/lId/JPo1asXP/74I/v27SMtLY2VK1eSl5dHly5++bN169bx0UcfAX7X6vj4+FL/jEYjSqWS+Ph4NJryifm/CqVSSUxsDVRqv0mLJElckR8j95aeHYtrcfarRix8PpJnnrORm+fj0K9OMrN9+HwSe362V9iOAdweECl/DQ7+Y5t3WJgzL4++Dxt4eEg6W3Za8XgkzMU+lq4sYvqcHJa84yd8g0xyMrMrTuFPz/Iid+tRyLx3NZMqDz/t+QmgXMkmAJWgxlqkwOkUsVhFBo3PQUyrjFxQYBBMyNISWPmVlRVfWpjzqpUFS4rp1cXAD+ti6NpBz0cfu6lR3IHqUiMUfxIzJyAQVlSPpCuKcqX2biOQEEKIpIgCcklHazNw7Oix+yr3/cBkMtG2bVtefX0VE2aZ8IpBJFTSsPgTC9OfNZO4vS6VcjuUimj1yXwEGCsug1KppO1DrXEorcRldmLr4mo81ldg8CMCez6pidIWz4xZ00udc+TIQYY+1ga5/V1mPn6Wx7odZNH8gfTu2YK8vIr5hfvBnh+207O7kgLNLUJtNck6XZk1X1cso7BxixN1oV8+LlqojAYtNWlMPaEFtYTGNKYdOgLIJJnqlCZp/Rl38nIjgQEChEDsWJAjxyU5MQhGavqacl5+gMvyX0jlGtelc5zlMLEkECiElpybS0YJ0Z5KIhq5juLiijPY7gf/zjL/SzFi1Axmv/0iH79d2jRAkiSmPVeEIrsKM57P5bPFQWWOz37bzYhRd3av33r3Ddr9+CChvqgy7m35UhaSxk6dmv6J7cuz9YwddYbYglZlrptlvMnkqRNKPhMEgVHjR7L6rfVEWauWuq4kSSRxgVgSyAlJ5sPnF/wj9dKwYUMWfRDK2Yt5NKzrf9laNdPw9qICLl11Uaemmjo11UQk5GIpyCdAKp0i7pBsCBHp9OgcRla2yFsvnqG6t2nZsgbfZN7zb5Q6t2+/Piz9YBmulNBSu8QAZlkulWs5qBLvXyi/t8SMLC+qzE5IoTKHRq0a3remUXBwMHpdJNk5hbz2Xj7frogq5awJ8Pm6YirFKtGoBUJDFAzorWfjNhumOBveggSKKcAmWdALpYkkq2QmIC6fFo3D+G6nlagIOeEhKrbutvJYXwMJlUt3amcuuEhJ99C4vn8iYwqQsWqDmVGDSqfBWG0i7y0p5LOF4Tzzah5JyW5Gjn7hvsr9R6jVapq36M4X67czZoiaOjVULF9rZsKIwDL3nv1mIZOf/LDCaw0a/ASvzH+PeXPUpX5/UZSY+kwR+uz6ZJvOUb+mRJMGupLozuaNNLz5QQHnL7uoX1tN+1Za5n1UyJXrbmpVL11XF664+HkfhKPDGnYShVyPIzOEABTcVF9k+tRJf6s+/rcjLCKCW5ZbuHCioXxpALtgxheYgegOI8FWj4tFx3n8yVzWLA2nbcs75xw4amfaTBtR5qYUkUunHi4mjPbrr0mSRL+h+SR4myAiUEgu4UJpMk0myKgpNeY0B4mSKpW823lkkpcsY/j4AjyCiwkjjLw538y69W6UtjCKi0UWLcrl0X46oiL8Q250pByX695D3KpWrYop1oAt14I98gpVQuSkWYoQC0VkggyFoMCWaWLfQTsd2+lweSRiokoP762aaZk7K4Tpc3LxeiXcHgmXS6Jzex0rF0UgkwmEhSpYvTiCnsMyUKthwLhMnpkUxONDjCXviMsllqR1D+4XwJgZ2Xy5NIr9R+y06J5KTJScxvXVnLngJifPS5BJzoBeAaVcvpOS3Qyf/D3jx97g8y823bMxgslkwlws8vaiAmY+EUjgb+YVoijcdVNFJSi5lmSjdXMtx884ef71PMaPMPHhG2HY7CLT5+TSsGMKQ/uaCAoWOHLcgdcnsW5pZJmobrdH4vWFhWxZpcXp9LFqg4WfjtjxeCTqtb9FmxYaunTQceKMi/OX3SycG0Z0pP+3ePndfObOCuWrzVZ8LgUfLivm8WF6LFbffUeAp6WlIfpkVGmcx4njeWgkI5WEGkiSRG6eiChK5co/uN0SbndpklatFvBRMREtIpJQVUZuro9ii4LarlY4sdOkccXaXNWqqAhUGgkyqXhkeCFbdqQxsLueVs2NdH3Q3586HCI9hmZQuYqJboMy0ekFDPrA+6qHipCYmEhiYiJ2u73Cuh0wYMA/cq//Kaxd/SVBthhc0ZeoWVPBN5/Fotf5TYQ8eMistBeNzofVJiHmhxJja3THXMAnJz5GwbihgbzzQTFNaFESKS1KIlJUMnu/jaRalTtjWPeOejbvsLBoeVGp92vzDitD+geUeTckSSKvwFdirLbpBytx0cpSZohKpcCwAQZio+Q8OeEsqvx48vLvX+Ntx47vaVTXV5JGum23DVVe5Qq/b/JGcvNWxVIjGVleAgNDyz32+40RT3AqIx4rPzW+Tk01kiuLmLSOJUSEK8vBE8On8OHnC+9Z4/lesXfvTmpUtmI5WwkFSrJyfBVmPbjdElqNjGpVlHg6SKX649swF4sMe7TijcbB/QM4ctzJ3YIRFXKBqpWU/HLCv0EmlwtoVAILlxWy75AdmQA3Uzys+iiyzHPGRit5clwgx07ZuZF1mH79Bt5jTdyBIChwu12oVGXb5vEzLo6etmENvYrbHI3MoykldXONs2jQUYmav0U/6TnPUYIIoy7NUQhKXJKDFM91PlmRx5UTkfQZkYkgSLgC05GsDXHjvmvEoAM7cZZmZbIU1IKWOp5W5GcfxRd1A589rsJU8P9JtG7dGovFwrfffkthYSFxcXHMnj27RFuvsLDwHyNt7hdZWVncupWExe6jULjADekyUWIclSw1SyLTDJIJr7kKq1ceYO92I1MeN9G6VxqiePcsOq1aRrYtrdz0XIB04QbRRpGBvQPo1UXP4L56+o7KZPWGYmx2EXOxyMK5YUSEKfD5JIwG/zvQp1v5ZNqiJQ4Eu4HmHZUc/eVnatasec/1cP7sBRTlZCX9HnI5PNQ7F3O+nPw8BY28dzaJgpyVeOHVK8jxa793eEhbQgwvX21Fm1WzZM1rJJhCcgmmbBSvJEkUkENlaqOQ1Ij4kAnlz+3cuAkmjBtcph4tuMEldP8DgSA1a9ZkxartJCUlcfjwYbKTVlGzuF65iaDOMDM9eva46/XmvPYiQy8OI+dKCiGOaBT50TglB/mmNJo93JCu3bqWfDc1NZWPPpjO3q8N6H6LEq5fW02XB/UsXFbI8CGd2Lj58D2bXVUEvcHNe69F0fNSEtbEEGLctTl/LIcTZx0kVFJhtYlEhvslwtIzvaxa6yLWG1NSB1FUwUwBut+CtwRBIJI40qTEMiSnCycVpQxLkkQhOTixo0LNGQ5TVapNKFE0F7tRJOWTSyZ5ZNGINqX6xEIpj3Ru0IDW5EjpmCkgSArEYrFgNFYcxXqv+Jf8/C9Fhw6dSb11nd4jVzFxhEitagouXXMz730rlqQYZC492/ak0H2IjBkT1NSoKufydS/LVst4qMtY2rfvUHKtsLAw5n/8Lk9PnkW0rxIhROHDS4ZwE2+gkycmjaPv6M1MHOGjehUFXfs6WPflPmK8tdCLRpwyO9awXHoP7skjA/qXes5hI4ZyM+km+77bjyE3FA06rBSRyg1MsiAKwzKY9vxUGjb8a/o95eG9BSt5avpwmjUo4LHeAnI51K2pov/jmfTrrmfEY0Zem2Ng2JjjZOSFEyVVQYaMPEUKssgMPnozgAVLC/nmeytte+o4euAAxsIaaDHgUFixhOQyceZ4WrZsWeq+arWa5Ws+YcLIJ1DlGTDYghHxkaW4iS4mh49mB/LzETuff6XAKzTGbrxJji8VgyMQDx5sIQVE1w3jnQVv/aVyb9v1Mw+1a0KgyUWHR9KYONJE+we0ZOf6+HSNmSvX3YSFynhrdhgffV7E6o3gcCoID7aTH/8rIflhXLadJFgKJxw/sVOgSUYTm83bzxsY+WQWh466aFhXSb/hJq7dcNN/dAaP9Q2gfw8DPh+sWGfm6CknH74exq+nnCxZUcThYw4uX3dz8FcnY4caCQ2Wc+AXB6u+Lqb7QzqGTsoiI8tLw8btGD9+4t/+/adOe4GXXszgl5NnmTjSxItv57PrJ7+uTliInANHHSz+rJjO3Ybz8MM9K7xOr96P8nFKIgPGb2HicB9VKyk4f8nNvIU2ipPDcQdexhgp4pY1Yc3GkwQFFtO+lYbsXB8uu4zewzPp10PPmCFGZk0NYtjkLDq11TLiMX8a2ap1NrZu86EsjiQj8gDVq8C8tyT0hVFc1PzCgNGPMuCx/38tvv+n0erBlqQnZnKLq9SkUZnjPsmLJjqP3d8FcfJsPu8sSCH8RhTmIpHRU3IJMPq1kbNzvDhyjcQVtkcpqHCGJfHMtDsTjH0HHRQlRRAhRnCZkxWm2QuCQIgUSSE5hBCJV/KQRhINbe25sicdW+QlZr1czOldkcQ4aiMIAhGAZJf4dcsNxthSWLUsmMPHHYye0uq+6mLJZ4sZ2KcfSo2NoCA18dECO1NPUcPn37wJK2jM5KkHmTzZy4hBeqy2soTP/8feeUdJUW5r/1ed03T35DzknLPkKCAgCpIFBBQBUVFEVMQcMSBBRAQEQQlKlGAEQYIEiZLj5Dw90zlXfX+0zDDODMI5597v3nPPsxZr0dNV1VW7q99632fv/Twtm2pY/1k8luIAA8dm8+vW5AoEmVoto093HZ+tttKlvZYJo0wV3l/0bgx9R2ahUoYM0KY8ZSX7qg55YXOyrwa4+kca3XtpKbE6mPyQqcJCu1Z1FasXxTLhqfPs3v0zd9/d57bjoA+LZtsPhbw9q4yoqFNbRtolW6VmdACCqZidu/wMuTeM598oZNOK+FLTo3CznI2fJ/Db7y6GjM8Hh4lXXtPw6FhzheMUFAaQpJCJwaBxWVxJ9dO2hZZvVyWQkqQkNz/AwmUlLPnCSrE1yFefxNGwnpqcvACvfVBEfkGA62kBzh82El3cjFX7i/j4k0u4pCDbtm1j/Pjxtx2HD99/Cb0evAERs16HwRHSGhQEAUVxPF9vtjLigYqT6FXf2BjYp/wio2UTFbmBXJKrIE4sqnRGDVOzdImEinD0Qkhf8cLFqitjMrP9BIISMYXNWL9lN4e+SyLcXH4hpNXK+Hx+LL0H5ZGbCwP7K2nSpMltx6AyOBwO3n//fS5c+Pv2wf9t5OdPO35CofFRt5GC12ZGodfJyMjyM/aJXOa/E0HPziEN7OKSIHM+trBl+0+Ys1tjCsTjN+XQupmBFk3UfLHeijKzbBFTrMhi3Fh1OeLzBgbdE8bS1TZy8wOlVb5ZOQE6tKk8GeV0icyZZ0Wlgp8POFizuKIGJkDXjlo0Mfm4LdE0aHhnercAhQWZ3NVKxY97QtrfdjsIAVWVakaRJPD5V5eZ9qip0qTA/GUeRo4bU+m+0dHRCHoRURLRaKUKxNrNSElQkX8mgIIQcaUWtCTnN+Clma+w4+dtd3ydt8KVS6eIihARPKHv3W5R8N0uF/16VSQRVqy147AJeH0Sk8ZWbk4nkwml8j6VIRiE5EQ5u/a5uLtr5UTFvsNuenbWEv2nJ4EkSaRmBIiMkNG+tYZDxzzExyqYMjOPoQONzJhS3gCqfy89C5eV0LzNP6aR2rxld9ZuXstDw8ueBU6XyPhpeVRLUrDovUgMehnf7kxj6UoXJVmhghCbVIyISDWhLn9IhzBg4iKnCMNMDImlZLZa0FKHplyxSuz8OaSN/9mXJVRLUZGbmYGXW+va2ymhJg0rJal1QhiZeXJ2bjbTZ3j2bZt3/FejT58+9OlT+TN66tSpt9x32LBhDBs27L/itJj57ARcFhs1XG0wE80pDpAi1a0wBigEBab8xny48BwfvRPO/ffosViDbP3eWalRKYA/ICHixSLlESGU74ooknKxU8zONYms2WSn++BMbHYRmQxG3G9g2H1Grqb6+PQLK+8ssBAMQlaOH4dNxuw3S3jtBVOp0aooSsxZWMy1TA/KqCv07a3gcu7tk8lXrlwJEbxY8UneCgVOEOpkVKgDeM40Jp+r1KdFuRgJhGQizP44wrQqJj9cVPre5m+9hPuTSrdPpAZnOYpRCq9QaZouXASZj/Pq3ThdkEM6iVSUYQlKATw48WNCRESNFr/Sw929e932df+zqFWrFsnJyaxZuY4CWzbRlO9OLdBmclfPtkRFVZ4QuwGNRsP6zev4dsu3fLliDV63l8joSF6b9iIdO3Yst+3qVQt5Z5aqlPi8GU89ambj9kzWrVvJI488/s9dnAAGvZwfN0cx5tFjXDytwpkvp+eAIkwqA0aNBr+yhJiEINl5XmKzu5Qr1JIjJ0jFKmWBm+SLJInLnMaNEy8eREksdwxJkrjISeTIaUkX1IIWn+Qlgytkk0YTqR1hmHFiQ4mKy5wOmeshI4AfFw7iSOEMh9FhQIMWu1T8t9/HbYdI+u9SYP0PyqGgoOC2Wv4KCwvZvOlLcrKvYSl288ex6wT8Ih26tmPWS7Nwu91s2riKvJw04hNrMviBMVXeHC6Xi7fffIcDvxxArdEw5alJTJkyhZycHPLz89m86UvyclOJT6hFz1738uP3P3H5/GUSkxMYNXYUsbFVt8VlZWWxeuWXXLt8HZvdSmREJE1bNGHEgyMqFcb+ZyFJEocO/cae3ZvJycnB7nTj81ixlPjwOq243R5KLHJUajWmMBP16telQ7f2WIqu43bZKSz0c/TIryiVLgSZhpSkViQnViOpWgIjHhxxy8rMQCDAdzu/45cf9qDWqBgweAAZGVe4evkURlM0993/ICkpKXi9XrZs3sqhfYcwGMMY/uDQf4meyTfffMOCj97C6ytBoQhVPAkokCsNREVqMZnM9Lp7KA8MGYlKpeLHH39k9aq55ObkY7NAUJTw+4IEA35kaidmk5ywsChmvvAB3bt3Z//+/bz5+jTcrhK8XgGjOQK1SsRuc2C3exGDEBkZRu26DdEbwjAZdeQV+Dh+dC8ywYNWb0CnC8dakkUgIBIZlcL7Hy6hbt26f39xd4ArV66wdcsqHLZiFOoILl88jstVTEJCfZ574Q3i4yvq11WGnJwctmxeTWbGVXKyrRTkOVAqRbrd3YXBg0eTlJSEy+Vi+bJF/PrLd/j9AlHRNTHoDHh8bpAVYyvJx2iKpW79VriduZSUlGAplLDbHOjDRORKiezMEkS/jBat2vDE04/fkRumUqn8HzMR/q9AVePh22+9yKpPtqBQSMQGapBIrdIFg0/ycs3wG8n1nISHCzSqp+bhUWEMfiiPMcPCeHqyGZkMXG6JvIIAIyYUobzQDqMQTmbsHs4cL9N5HDnBQuZ3bdAJBv6QDtGQ1sirMHLLllIJEkSOnBzSqE0TTEKoEuiQ9BNKVLQSula6b07Ub8x+I8j0lwv5bPnmO6oE+ubrVZz+fRG/n8hn0hgTX260c18vEytW+VEVpiDz6ciXpWGV52MwBdFpZHzxcSyd2lXUnPt4eQk+v8j0yZVXMG3a4WD2u4Vs+jyhQjXzDcxbUswPe5zkZylRX2lNGOWPVai9gi/pHCd3p5RO9P+KgWOyEFRNWLJ0023HoWvnutSpLrFheXypxugf570MG+ojuahjhQWlRZFBmyFXSakuceCom5H3hzHqgcpJ0oefzkOOjF9+c7J5ZTyN65ctJIpLgox5PJfXno3kj/NeDhxxExOt4K0XKj5vl35pJSvbz7qtDswmGVariEoFXpcCfXEtIu31Ss9TlIKckO0BrciZS7fvdN6zW0Pq1w6w9MMYWnYoRl9SkyQh1IERlIJkRe/niadkTBhlQKOR4XSJLF5h5ad9TnZ8mVhatSeKElNmFvDrPj9CYQJJrvK6YS7JQUn1g7w+W8vYiXbqS62JEGJCLaIJuzm0J7xSHdknZhbzxWofekFHzaYODnxf9XjcoksOOZeNuOTFfLVxbZUaW/D3Y+GiRYv49ddfadiwIV27diUyMrLKyuI70d3978Kt5oYdW7dHK7lJaeBk55pEzl708ugz+XyxMLZS4vKp2fl8/6MffU5javW8Qq+eCr7b5eTydR8lBSrC5WZkOg9eXDw6TseUceYKHSUAq762IZfDg3/+btZutuN0iTzyoAm7QySvILRQeniqlbQzRqL81ZAQCdY7zsk9VVfBPfiwhV3fK/hm93rq1KlzR3Havn0L3qJ32PmzhflvRmO1iTw8SkFsceVEao6UhlufR8feDj6bF1FKYEqSxNLVVpZ9ZSMoGWncpCWdutxL374DUCpDMj3x8fHM/eAjlr+xCsLSObIvvNI4AbTrkY/6fHtUaMo9Q7KjLvPZ5kXUqFGRDPhH8cXKJUiORaz9JII4WzOOSXuJig3y6itqhg7UI5cLeL0in69xsGAuBPERX9ONQiGg14dkCcYOMzJkgAFBEPjtdzcbtzv44NXKf1/DHsll1AN6PllhZdOKhArmLWs32zl7wUuJLXRvNG+s5rtdDtZudpCVE+DZqeH07qZDEOC33z08OauANi3UjB9pok3zsg6c1r0zeW/ut//Q73P0yKGUWI6xcmFs6fj9yPQ8Rg020KNTecK2oDBA+36ZxGf0IoPLJFIDg2DisLQLkQBhmDH8uUAPEKAuTUurkwKSH2+Tvbzzhp4xj+USF6NArZThsIcqsVMKupVr+/VIbq5zDhvF6DHiw4OR8FCV3M33Sew+Dh8wMOV5F48+sZ5atWrd8nr/neeGtxoLL1++zMQxgwjPaIFRiMAulZBHJrWFytdYkiRRXHcXR/dGEwyKNOuehlYjZ+ncGJo3Lt+Of+y0h/5DijDba+PAhoRIFKHnV778On6lE1HwMWm8kY53qdj6vZMl78cQCECX+zJoWFfFpIfMmI0yfjngYt1mO0JQScHJFES1G1lkIa1aKlCoA2Rk+xnU34DFEiQnV+TadZFeA19i1KhRtxWj7du3s/Cx5aiDWrK4TkNalyOhREnkjGI/MnMRUmEisSRiwFTu3rws/UEJBbSmOwX6i3ywopienXXkFwa4q0cBwYJYNGiJIwWNoMMqFXGFM8SQiIlIfHjIVV/GFOfAZpUwRYiMfEDPylU+ovNCc+4bCEpBznCEeFK4xk3zHY2Hrzdt/pcWSlUFr9fL1atXmTRuCqr8MOz+Erx4CCcGUQgQiHTRb9A9zHr5hXKau8XFxXi9XmJiYkhKSiInJ+dvDXgyMjLYsnk1lqJcDhzYw+szlMTGKGjXUlMhCTfz9QJ2HTTy9PQ3aNSo0W2vYf+K5k3q8daLOiLD5az62saxk16Kc7Vo0CNDRgyJxJBIITmkys5iMgrULinrVjgrHSWB6ljIw44VOXJiSMJCPonUwCiEc1k6jR4jCUJ1MqWrBAlSTShb4+dK6bhxUkNoUOH8MqWrZHINDTpiSCSWZOSCHKdk4zKnaUJ7rnIGGTKqUx8ZMk6wn4DCzYW0qiUh7mQs/A/5+f8Jt0t+/lfixqTudn7A/+74TyxC+E8cQvifFod/5wkuVD0ejn5wEL8fOE1CuIEChxMxICdKa6DI48AU7SU6SkaDOiom/alH98yrhdzVUsOHr1WMlaU4SKeeJSTn9iA34hir1gdp1ii0OBo4vAjHr51QCiquS+cxEkGkUHmy54x0GAmIJLb0oX0Df0iHQw9zofIFf7FUwFX9bxicSYx5YTiPP357GV63283ECT35ca2Sqc/nk5bh58mJ4fTtocf5p/7ego+9qFyRKG1x+AQ3OVIGkXFe5r9nol+vUGWQzyexYo2Dd+famDldx5Rx4ZV+3stzCjlxxsuXi+JKKyT/inVb7Ly7wAIZtYh1Nqp0m7y62zm5p2odwkkz8riSHs9X63bfVhwA7mpTg3t6qmnbQsv4kWWJtWWrHHzwgR9TYUPUko5CcnBp86jR0MX3G6NRq2UMGJ3FyvlxREVWfk3rt9rx+yW2/eAAQUCSQl0FWTkBcvIDvDQ9krYtNMz7rJgtOx1s/yqxUvfWQECi36gsSqxB1GooKpZQK2X4bFrURTWI8tQsRzDapGL+4BBXsi7dVgxEUaRX91p8tyaBaslKmnXMJf+akaZCWTWxKIkUqa/jj0pHofWhNvh5+MEw5n9WTJhBQd+uYVit8P1eG8Pu1/Hqs1G88HoxX33lx+hKQR7UUiRk4xYcfLpYw9Sn7IS5kjETRZQQquazCYUIDY/zzarIUpmFQEDi42U2Pl5uZeJoI0nJMlautfHTN1WTYK16pZN21kgMiYx/eyRjHhpd5bZ/NxY+/PDDxMXF8eabb/5T+tL/v3CruWGfnm1wFzuoUddP3J8SGk6nyIbPK0+kpWf6mfJcPqmpItHRMHGMicH9DHy22srB3z28PjOSerVVuN0i67bYWbfFwbolcRUqdNdssrFui50vF8VhDJPjdov0HJqJ3y0nI11ApRSwOYLU8bcuVyWVnbib4wcjyhlS3oxuA/I5eVrkQuqdm3x4vV4eGtOD5e9LTHkun4F9DHyx2ofmYvtyC3uv5KaIfNK4SAs6kRNzkMRaHhrWVaPVCBw94cHhCrV7P9A/DLkctnwfZNWGIEOHP0n//v1p3LgxOTk5vPf2+2xct5anHxeZNqliUv/oSTejJxfQpLae/EKR4hwNpvxmKFCQHXWMhLo6tFotDRu15cExj91RArQyFBYW8vIL93Lq92JS8rtxliM0pT0Ww2X8EdnotBJOp4CqKIVIdy3OqfazcZOKu1qFqt0cTpEPFxfj8Uq882IUkiTRomc6S+fG0KZ5+Yq4X/a7eXhqCc9O19K0gZoZrxYwbriRHp11FFqCrPraRiAATRuquHjVz8K3o9m9z8Xjs/KJj1Hy9dL4CuOu2y3S/YFMOrTRcPaCnzdfCMlUPfZ8kG07j95xPM6c+YPJj9zH7k1xPDqjADEIzRupOXvZy46vKteEXvJFCS++7EbuC6MJ7XBi5yInaEHncpVtbsnJOX6nMe1KpSRyk3cTleRm2H0GHnmwrJrv8jUfQx4qxHClIwbBiEdycZaj1KVZqaN8qEU4j3Qu05T2yAUFkiSRk/Izpw9F8+kqD2Hxb9Gr162r4f6d54a3GgvXr1/L/Nffpo61Bw7JyiVOoSOM+kKLSreXJImSers4sicUq+bd0yCgxCf56N5Jy9hhplJzth0/OQlYw7AVaFChQzLl0/ceGW1aqOnbU0t8rII1m2y8+LYFATixO6VU+1gURR6dkc/BIx6MYTI8XpGCAhG1Wk67Vmpq11Bw9KSHcxd9JCfKeWpSBPf3NZBXEOCx5/I5f1bDwmWrb9sXYu/evbwzcS6xrurkSRlkcZ1YktFhwImdHNJQGp0kJAYxhilo28RAemaQ06clhOIYZOYirhfYqBZsRLJQC5tUTOMhp2jSWMHiTwLoCuqil0y4cJDJNcxEUE2ohyiFdFZTuUA40UjRWTRpKOfIUYg16gkKflJqBsjIFMlLV4dIUpkLm8xCTGyQyEgBS56KiIIWqII6UvVHUUfZ6H/vSJ597o1/yuhLFEW++GIlX34xH4/XhdEYyZSpz9GyZRvee3cmly8dJ+1qgIaezuj/7BbySz6sWAgS4KpwiqgkJe3u6ka3bn0IC9OyZvV8dOoikFycu+hFDJqp17ARgUARubmZSKKEXCEjMjKJSVNeICoqiq9WL6a44AD9enhZvcFOXLSCru01ZGQHOXjUzYzHwmnRRM3KdTZ+OeDmWpqfuGgZd7XWcfwPPzaHmYWffENKSsodXX+DmnWJiPLz4FA9GoWShR8J1Aw2wyAYCUoBckknjyya0I4sriHGX0PvTCbW3oQSqZCrnEWOnGrUw0wUAfxkk0o6l1GjoRFtucIfNBM6AKHf1iVOIRIkiVpo0HGKg7SgU6VFJJIk8Tt7qE1jDJhQCipESeQsR0mmNmYhkkzpGplcpTFtKSIPBQoyVZe5cL3qucKdjIX/aXv/D/6D/+A/+A/+R+LylQwCfrB47EREwdefRzH95UKm9NEzcXTIVONamp93F1ioWU1JrWpKnplSOaEXES6nRUtI22HHUFSH2W8c4du1USGTho4K1v+WR2QgmQSqc47fCZeiK2j2uiQHAQI0ph0WTSq55v0gSChtsYQ7ayEhoqJqh1olaqSggBzlHTnZ7tr1I0MHBJHJVLw9K5K2fTPo0SlU0RkMSiz5zE9Cbmc0gq60PSmJ2lzKPcVTjzt5IbwQnQ4cdgGVJRmjK4VFy0/SvrWW9Rs9+P3Qr4+K7p20OF0SB496UMplHDrmoU/3ytsbf/rFTcZ1GY081atsNXXblThdYgUX1Bu4nu4nJrbyRWlVcNiD7Nrn5vQ5P3d31ZGUEFqgPjLWQJeOXgaPO0xYrJznh4URDErs3BXk+TeLeO/lKFISlThcYpXkp9MlEmaQERMtJyZKwZSHzKRl+omMkFM9OfQ5kiTx/W4XxjBZpcQnhEyMIiPkuFwis5+OoHe3kDmKxyOy6PMMln+SS1JRmauoUQhHJt0+USeTyVDIodqf5/TijDCmPOGkKJhXStrLBBnRvloEslJIjdrD79tC7tuLV1opuhbOjhN1ceGg87BUXnwqnMnP5uH1SXy8wMD5S9kcOeHBfdaHOj+OhUuKiHLVIZJ4UrlAFCHy0yhFYT/Thr73nMUY7UZjCJKW5SM2Ss75g0ko/zSZ+mqDHZdLpNAS5Ic9LoJBia7tdTSoqyK/MEBMtIzCcC8JxTX4+qtvbkl+/h18Ph8NGjT4X0l8/h0UKgGHz0tmjsi0R82Em+X88EvlBpUAKUlKRBGQB1m7JIn4WAWnznr5/ZSXdUvKNBe1WhnjR5poVE/F9FfyWTG/fMXJ2k12YmPk3DMym4RYOd07aTl/SkktqQlNgyECr5gCUrmAIMkIF0ILEKUlkW+2FjJqSEX5hYwsP7lFbiJiQ900CsWdLUfUajWTH3uV6a/NZv5b0Zy96KNWvSC7M/cR46pLtJRIYdRJYmvZePIBDV6fmjUb9qJyBfhxfRKZOUG8XpHzl30snRtL3VpllbOPT1ByXx8/D0x4lUP7PiUhpT0znn2LZ1+YwehxDzJp4hA0WjsTRhpQKgUkSWL3PhcvzSli//aEUkf5tAw/fYfsR60SWPyWkR6dZYCXfYd/Yub0n5j2zDzatLkz+ZObERUVRd2G95Cbt5pMaR/eglCiNtrZAJyhihvzn9tKSBijvbRtUVb1btDLeGVGJI89l8/vJz3otAJ2R5BRk3Np20JNjRQVvx5y4/VJuFwSSq3AB594ePIRMz+sT+SdBcWMmJSDWiUQHSXn8jU/ew66qFtTSY/BWZiMMrp31BEZrqh0zNVqZTw2zkwgKPHy9EhGTs4lryDAm+9uvONYZGRkMOetRwk3CThdkHpOT0xBKzbtT2X23OIq9xs6MIz5H4nk5PlwYCONizSlQ4WWXq2gp4bUgEyuUotGoXb+XBcDB+mY9BeJlDo1VfywMYb2vfcRldeGTK5Sj+YYhDLCXBCEUumcLK6TQh3yldfp0V2BIAhcTfXRvWHlc5n/IDTvUQT12KUSrvAHDWnFGY5UqXlbLOTR80/Ds6upPsSiaKIKWpElu8w263XOXSjg6hU5fr/EXe3UpGW5SKrhp0ljNwUWkTxLkDYtjSQnho4xdpgJtUrGjJlu+g4uYvbzOq6l+Vi80kqYQUZsjBydRuDQEZHq1RSs+iSW+rVVpQT51VQfg8fn8OnKEj5daeWFJyM4f0FCpYm7o+rH9u3b4zHbCTqDgIAaLblkoJALmGLcNIoPotEJ+P1yxg4PY/wII8UlIsMfzeH+eyw8NNxI/VYelNbQ+GcUwvnxZz/7ftSQYvuzk0YALXoipBiu8Af5UlZIE18KmYbVEZpyuTjAub0qopRK3FI6oihy+nAYqkgLfQdJDL3XRp2aKmpVj+PbH518tsrKioVmpj5zAufJJtRxdiI7fDcxhm1MfyqDeQtW/UP3RVFREUMGd6RO9SCvPWtErTaxZWcJH8x5CqtNpFY1JXZ7EJ1eictjRyeFhSRDKCGTKwQJokJHUbaLIwd3kn71e4xhCr5eGocxTAtoEUWJj5eX8MmK3YwZZmDvQS9qtUDrZhrSMi/ywswR1K6uxuMNkpUT4PxFgR/WJ5Yzh/R4RO4eloVMBs89Hs7UCWaKS0Ia8kdPediyMo70zAAPjOnF1xsP3lG7tyAXuKeHgSH3Ghj6gJ8mwbK5plxQkEhNDJKZy5ymDk05WZiKKj6bi7YA+WRhwERTOpSuf5SoqEZdTFIkqVzgDw6RQu3Sz/PiJp4UAgTIIQ0PrlB3XBXdc4IgoFFLmFodJTMngN8nozhPSaK/AWYhlAArJp96tOAMRwgnmniqoVL96zSQ/0N+/i+By+Xi/TnvcmDvr6iUKsY88jDDhg0LOcNLEgcPHmT75h1IokTD5g3ZsXUn2WnZxCXFMfu1WRUGU7fbzbZvN5CWdhalQkvbu+5m/94D5GTmUK9h3Vu2fqempvLKrFdJu5pGVGwUbdq3Jjs9l2KbhWJLJnK5j7oNmvL09Nn/cNl2VSgsLGTTxtXkZF3DaI7F7ZRz4ugJ7A4HEdFm4hPVaNQaPD4IBly4XS5iY6Np0Kgt9903DI1Gw549e/hu6/cgCPS//x66dOlSri3uwoULvPXGTDIzLuDzS/i9OnRqAxFR4Twx/Rm6d+9eIZarVy1n57Z1FORbCUhy4mI1aLR6PF4I+lxotGFMmPgU/frdWjz5dpCfn8+WTV+Sm5tGQkJNCoqc/LJrDT6vG19Ag1qtJuBzEQz4cbrkCMgw6EVkCoFqNRowdNh4vl7/ObnZF/F4gvgDMuQyD6Ik4fFAfHw4JlMssXGJJCcn0veeEeTk5PDGa8/g9dpQq2RotGaSk2uQmpZG0F8SindQjkIeRAwG0WrleP1ygn4vKpWE2wMajZa2bTsy/uFpNG3a9O8vtApIksTRo0fZvH4zXp+fHr27cXfvu/ll9y+sX/M1Dkc6ydUS6Hn3A2i1eg7/FvquO3cZSMeOnW5rUZyWlsa8D+Zz/ep1mjRvzLCRw3A6nXy58iuuXb6G3enAoNeTXD2Z6rWqsX3TdtIzLxMeAfqwcIqLvDitHmQyDU2bN2Xsw2NwuVx8/+0PCDKBAYP606FDh3/LBfq/EkV5VmQoMJkCaHQSiz63MuupcHp2LiPkalZT8tmHsYx7Mperab5Sc5nKUL8B/L4jmzCMXDytpvt92SydF82j4wwsX3kRc048akFLolSTPzhEDakBRiEcURIpVmWSrz+P2ZZAbsIvPPeMluH3G5HLBbZ+V8xr7+zBdV2ihKIqRfLtynyiYiSyM1Np0KBiO0hVsBTl0SQlpOEZblbQqJ6KEluQmCgFS1Y40OTUDxGfN0EQBOpKzThu+5Xqth7YKUYZkY6ks+GUSijOlhjcH6J9jRCQsWtDJmJkLiqDF1OYjNRj0bz2djG9uugqtK1n5wb4bZ8chScc+S2mEcGCKOZ/VsyspyIrvLd7n4tCi8gTzzx523Hwer3I5QIpSUq0GoF7RmbRr5eerh20nLvoY9lXNua/GV2OsB0/0sT6rXZGTs7h9JkApjAr78yufCL57Q9Oxg03cj3dz9mLPrrcpaVrh7K4SpLEzNcL6d9Lz85dzlueq90uIpdDn+5lxI9GI+OZx8JxOIvYsiCNmGD10uMiu7MKc5+f0oVeRq6PJi39nDp5nCJ/IolUR4GSQnIp0l9i43IT4WY5X39rp31rDQcuxxIuRBMw5TDhIR0zXy+kV1cdQwaEdPYG/invlpbhp8fgLM4eN9Cc6igEJZIEhVIOUULo2R4mhBOW34mivFzOCCcRNAG2rIrl+B8+AgGJ5o3VjBkSRs8hmdSpqWJQPwNKJSxYVoylWMQfkBjYx0B6mgNZsQy3q2oy73ZQo0YN8vPz/6lj/E9FbFwN7unm4sBRN/16GbiW5ufiFV+V2xeXBMnJDRJukpearS1ZZWXWtIhyz56tO53MmevCWqSgqFhJx/P5vPVyGN06adm1z0lsjIJlc0Ok+o+/OBk6poSWwR6oBE1p4iOCGExSBCc5QHOpE3JBToSrFq+/mUVCvJxuHcsqCTOy/Ax4MJtHx5rY8r2D1NRUatcuW0zdLrp1u5vY2CTe/uQ9CguuAnq69IwnIbEZP3y/hgVv6ejTvawS9fGHzaxYa2Pm60V89EY0v/3upmlDdTni8waSE5U8MEBP04Y+ROkgzz37CPMWrCY+Pp6Nm/fw5Zef0W/MRlRKH0UWBykJHrZ/mUi4WcaaDQ4+/tSNwyZDlPvZuyOpXAV9l7u0bFkh0nvENNZ9sx+V6tZmJbfCtKde4vzZU0wdd51Zb1nIt15EEdThi05FqxfxuEFhSSDgUjNooKpSvdOnHjUz/NEcHK6QgUtEuIxlX9moUU3F92sTSzXqTvzhYcZrheQXBrhnZBaL34tl6L0GVqyzcj09wMhBBlQqgccnhKPVCBw44mHup8U8MKBq/c72rTUsXmllwkg5H70ezdBHsv+hrrhlS9/nvdkSU5+H196xE1nQCq1gwCCZ8fmqJj99fgmf5KMRHbjCGUAqMwn7C8KJJpVQ22UReURFCEyfbK5027gYBY3radibdxIFynLE582IJpGT7AeFD1VKBj5RxsAxWVy4EmTy07dvevN/Db179+bt59/Bylka0RYlKtRhPvKlcxU6UfySj1T1aYY/YCIYlHhyphV9QSuUgop4sRanC/PILIojTorGocvkzPkM3podQWy0nKYN1YSb5RQWBRk9NZcPX4uiUb1Q4nroQAMvz7GQUwjPvOgjKlyByaDA4wui08ow6uUEvZB7XUen7lZERJQqiaEPqHljlokPX4vm9Q+KeO4JMy+8XYjF6uetd6be0bpApVIxaMT9LP7oU+LF6tSiMXZVDrHtLrPms+jSKn6fT+L9RRZmvV1Edm6AOS9F0bJp6D5XKQUK1VcJRlxFJpew54rUDLSocB6CIFBTasgJ9mOR8ggi0oCQdJM+EIUr8TSTJhkZMSgSUYSvvnHw+XqJt16IKjXBAxgyIIy6NVW8s8DC9vUxtO5yBmNmT9SWZBrWK+L7X37jl19+pnv3O9cAHT2qF2/M1DPk3rIx597eBo6d9jB8Yg59e+oYdp+R3096mP/Zca7mn0KeVwOHUEJDqU2pZqo/6ONSzjHSPAVcP55QTudZJhN4cmI4x057WbHWwY6vEqlXu2wMd7lE7h+Xjc8voVYLLHo3phzxCVBQFCRML2PLF2XH1utkvPh0BL8ccDHj1QIWvxfLu7ONvP7aMyxY+MVtxyApRc1Lzxp5+nkbUSWtKr2fTEIEqdKfLeSSQHiMj9dfcvLoNIkkV22ucw6rZEGGHBGRaBJIpAZy5CRQAwE5DsmGNe4ENesGqVtbztkLAdxXVcTmNeI8x6s8P6sqm8TaLl54KoJuHXQ4nCJLv7SxdMllfHmxiARxYidIAD1GEqlBofkMEZH/eDXwX/Gftvf/T7iTtveffvqRpyZPI15KxuxNRESkQH0dl87GVxvWMePJmfgzJfTWCKwUkcX1UOkwUfjwkCG7Qq2W1Vm/eS0ymYzfftvH/LkzeWioSKe2cvILg3z4iY2zR7VEW5qVmv48/uxUho0s77Y4bepT/PDtT6SIdTASgQ8PqVxE1BdTs4acWU+baFQ/1Pby7gIbnbqN4amnZ/9LYvbl6iXs+XkFk8eKnDzt47MlASLt9VGipiT+GEMfUDJqSMiYZ9XXNn7c4+KtWZHUq6Xit2N+lqyGwlwdWpsZgy0CkHAai5ElBFm1fiVNmjRh8P3duXr5N2ZMMaNUyHjhZRe64pqYgzH48ZGnvoImTsmPe3ajUqn4/fcjvPj8OCaNVnN3Ny2WEpGlX1rJyPJjcwSZNMZM57u0oRgvsnPhmo6t2/ei/wdd7ZYvm8+Rg+t4dHSQqAiBGa8W0qppSDNJoYD1W+ys22znkQeNLFvlQaWSeGaqia4dNeQVBHh/UTFnLnh59+UoosPlPPdGIXd31TPi/jBESWLtJjuHjnmYMTWc1V/bsJQEsVolcgsCREbIeXqSmVZNNWTm+Hnv42LcHgmVEvR6GWkZfvQ6Gc9ODee7XS5sdpHHxptJjFdw+LiH9z62IIkgSjLqNWjH+x9+jkZT+SSzKtjtdsaNmoDjugd9cQQy5Nh1RaR6LxEVJdGzm4rJE3TotDI273TwzTYnrz8XTrUkJZt2Chw8buLDj1ZXmUWTJInnZ7zA0V3HMRREoUaLS2kjU3UFnVxPpD0RrWTAiY0MrhKGCSd2RK2Nhx/SEBcr5+NFPgyWOoSJEXhwky67iFN0ECtLIk5MQULCaSpGmQgr135+Wxm9f+fWJqh6PKxXsyY6QQeCRFi0g/BwOYe/r7wFJDPbT+9h2Xy/LqHcROtmjJmaw/7DHobfF0bPLloysgIsWWUFQJIEMq+qSfQ0whyMw4GVVPkZfDInNWvIGT5Ew4gHtHS7P5u9WxMruKmXWIO07ZVNUaaBprSvIDwfkAIck/1MYnUv+Vlavt6x6bYJ0F9/3cOV0y/wwhMqNmxz8MRMC5MfNvDqs5G071WA4WyPClWqN3BF+gPJnE+fvnImPazDoBfY8p2TZSs8RGa2L7coc0kOiqsdYORwJd8siULlM2Fudpn5c0w0qKtCFCV++MXF9JcKCaTXJDeYTnUakSBUq/SzM8IP0LiDjfattDw61oReJyMQkPjmWyevvu4mp9DDmSvnb3vx7/P5aN+uDrHRMj6fF0f92koefTaf1HQ/1ZIUaNQyls6tXK7gngHzetsAAQAASURBVJFZXP8tAUwWvvhcT7tW5ceeDz+x8OkqK9USFej1oYriMIMMrVZG/156ioqDHPrdg9sjcnBHCtNfLuDBB8Jo1aziGJaW4eehJ3MZfl8YU8aZK7xvswdpfXcm5vymhHuqUyTlkao/wplL124rDgAd2jZg+bww6tVW8eSL+XyzLJ4Sa5A35paw55cgarXAsMFqtu+2sX11IsVWkTFTc3lmipkXp5qIsTemwHyaOYsdLFllZcPyyltw5y8p5q23AjTzh+6xoBTkEicJECCGBEAgnwxSGtmxFoPVESQu2U+PTjrCzTIOHvVgtQYZPTQMk1GBRi3Qs7MWY5icIyfcPDmrgJQkBWfPB8hP01C/RSO+2fJNldf9d2PhH3/8wbvvvssrr7zyL9eZ/u/AreaG27Zt44M5jzNrWgQPDQ/9buu0S+Poj0mYTRUr695438qizxw8/pia2U+HnjMDx2bz7aqy7/r9BTa+WKwltqRZabWbT/KSZfydWs3tmMNh+dzYUgJs168uHh+rJ8VXeQIzW0oFIEGoDoS0ETMjDhFXx0qjemqupvq4ej1AREZHPGHZWJQZfPPtT/9SLcyTJ0/y47ePMffVyseVUVNy+OCVaNZsstOmubpcguNmnD7nZf0WO2/NimLqCz6GjF5e6Zg9bkxvtn7uQaUSGDvZwundsUQ56mKV5zN4+lVmTa+c+Jq3pARN9Gzuv/+fM946f/48L8wYwIzHjLz5oY3hgww8ObFsvN243cGst4o49F1SaVXqzZAkiW73Z6JUCix+L4bvdjk5fNzD5/NiUavLP1eycwNMfT6fQf0MrNlko1VTDff3M6DXCgydmMPJXdVKZQ6CQYmWvdKYMSWCMcMq11k+cMTNky/mEx+rICFWwaHjHt59f+Md6WEDPDS6Kz+sEZiz0MIHH/pp6Qu5LPskL2Lzfez9rvIx472Pi3l3jgdNwIwXDwqUNBc6VrotwEnpAHVowml+o0aKglOHq56/zXixhJWfC2jQ0EhoW+V2J5Q/88lCLYP6h3RaM7P9DBidzSOT3/9bU7Z/57nhrcbCYDBIw1p10AUjaCp1xCoV0Xr0aTRqGTu2gaagJipJi02ZR6EinboNgsTGyMnOUCBeq0O4pzoAp6SD1KAB9sgL1G/hJqfIS26mHKM/DkFU4NPn06K1xJJ5ZiwlQWa+UciaxWVFPV3uy6BODQVnzkgU24NMm2RkcH89X29xMvddOXpPLDaKqUlDtIIeSZIoIpeC8NN88I6ORSusVEtS0Ke7ng8WWcgrUHL81OXbjpEkSfTrOQDDxTh0ggFREsmrtovff42u1Jht7OMhA9oObbQcPelBJoPLV/0M6K3n7VmRaDQy6jUronpBjyo/8xi/UFNqXFrhL0kSqQk/sGdHdIXig+vpfh57Lp+daxIqkHDDJubwybsxvPm+jQNfNERE5MHZl4mOkViwQs+27ftvOw4Ap06d4qM5Q/h+XeXdRK99WERxSZCzF3ysXhSH2Shj4EPZHNmvoK3Yu8L5SZLEWd1uTh8NL5U1uBmz3i6kdTM1g/tXTO7Y7EHu6peBJMIzU8yMGmwsZ3T08pwienXRVTADvYEHJmTz2QexmE0yWvTK5cddVWtd/hUD+zXnyPdm2nUrwHypagL5unQeHWHkGc5Qs16AoQOMvPuhg4BDTw0aEE40giAgSiI5pGEhDyMRKFFRQDYJtR3s2BBZmlgFSM3wc8+QAorSDdSkISahfOGDV/LgrL+XAz/EVrg/T/zh5b4H83AUaZDJJVS6ICq1SIlV5O5uOnIssObr41WuF/7T9v5vBIvFwlOTptHY2xmNoC3Nsof5WmD1F3J/n/tpGGhHpGDGhYNCcmlDd2R/6tDpMGCWokg/dpkXn5vN409N5dOPn2Xn6jLHsTo1oWNbLYs/t/PZe2nE2JoQmRfPJ+8soU792rRoEdJQWb50Obu27qGNVHZ8PWEgiFTrfIr1y2NKs8p1aqro30vHhKfW8sMPzenTZ8A/FYe9e3dx+eznbFulYd9hD2uWq6hv7wJARtxuvtsUQa3qZT+ID16N5tRZL699UMSmFQnUqank48UFxGQ2QS+ElcbRYDfhuGBj/IMP02dARywFRzjyfQrF1iDdepdQo7B7aEHw5/ZmXxT52amMHDKUJZ8v541XH2H/t1GEGcoGtXYtNXy10caJP7yMGxGa9NaqDhtWaPnkcxsPDr+XLdtvX+PuBn78cQf5GWvZsiIkDP/AhGwWvBVNiyZli+/Xn1Pz0HAjvYZkE2vW8Mu2mFJh/prVlGxaoWXxyhLOnPNy8KiXVR/HlTNKePMFNX+c9/LSnCK2rExg7SYbs98tolE9FRs/L8tQ1automdnPS+/W8jFqz4CQYlmDTWsXBjLos+tNKij4qlJZS07NaspGTLAQN8RWSQlyHE4j/Hm69N58+1P7igGUx6einhKQ5yYUPqd6N1hBCIzWbBQTs/OZYuYF6ZFMH6kkQen5LLjqwReeUbGmQslPDdjHMtWbKs0G/bJgsWc3n6RZGeD0uM7/FZ0fhN1aFraAqLDQJQUz3mOkUIdvLJ8FPJClnwCNQr/JKIE0BFGhBTDNeEsKlFTSjSF2cw4rFYeHv0IW77b/J8K0Cogk2SofCZECRCctGpakWhyukREEZISlMgEgbmfWpj3ZkUCLK8gwNETXo79lEJEeNlEZvxII7PfKaJubRX9euhY+Nlllqw4SeP6Kt4ZpWHk4LIF4N6DLkYO1lcgPgHMJjlTJphY+k4Uf/gPESslocWAFh1uXKRxkUgpnuLiNIzeBHZu33nb5GenTl34eL6CPbsLuHIsktqBZqxdfZReXdxIIghV9Z0DggDTpit4cqK59G8zHlPx0LAA3fodRpvRo7Q9RScYcFiSadqwhO1J+ejONsB5yMzwBy4gNxQRCIDCFoPM6KRElU4zdyfOc5xoKR6lUH5CYpMs+NU2vvokjq+/dTByci4A11MDkFWdZFc7XNoDzJs3j5kzZ95WHFQqFYKgYvh9Wpo2VDFiUi5jhoZxb28Dr7xXRP+7q04qPTbOxONnMpHLZMx8w0VKkpI+3UJZ5y/W22jaUM20iWa2fu/kkzkx9BmeRYc2GmY8Fs7hY14+XGAnOV5NXFKQP857eXqSmfFP5bFqYVy5CX9xSZBRU3JxOINVuiobw+TUr6MguvV1jn/vId2XhlwVuKP234DbyJPP2hh0v5xHx5gQBIFws4K5r5dfjOsMEqOn5uJwSnz6fgw1UpQ8a8xBsjVCURzP/E+PM3hg1XF7cIiRjxcXUZCXTSxJyAU5DWiFR3JhIR8JibAoD9+ui2TEuBJcVwSO/RRfOqadPONh3JN5HDnhpWdnOfmFIg8+lkvbFppSSYBuHbQ8MasAFRquX0+9reu/gb1791b4W8uWLXn11Vfp1KkTNWrUQKernNzq2rVyY7L/qejQoQN2h4RMBkdPevhpt4eCLCX3PFDI5jWRpdUlkiSxbpOLtasEJLeO2tXK5icKOaVSFPmFAT5fHiT5L9UhfrwYbDU5e/oUF4/HljP3OXosgMEbW6XUhZlIMikj8RWCErdDjiBAWoaPpo3UFObLkCEQ72iKTfCTkZHxLyU/f/huHWMGi1W+P/ReA9t/cqJUgNtTdf2H21Pm7D5mSJBNO9fRoMFrFbaTywKo1TK2/+jk9C9RxDkbgQCiwUKPrlUndrp30vLO4m3/PPl57gKFhSKHj3sZPUzPjMfK5l4KhcDw+8OIiZLzzoJi5r4eWhyGWixt/HrITSAgIZdD9RQFDz2RS+9ueurXVnHv2Gz6dNMzfXKZOWBCnILICDkd22r4ZEUJzRqr+WyVlT2/uXj12chy+q5yuUCvriGCpyryc9lXVtYsjqdebRUXr/iYNCOPwsKcO46B4s9HephewOcVSu9PlaAmNy2Cz7+0M2F0eZLi8jUfq9bb0IgRJFELJWrOcbTK1mmf5MWDi9P8RjXqIfoyQrIdlRDKAGfOB4ilBjmkVnneQSlIteowZGBZh0BSgpL3X45i6dfb/5b8/L+K77//Hl8wSLRCC35wC3a6dFbSt7uO389m02rgZXQaBW1bK+jXK57M7AD9H8zGcLkd4X8aVNqlEtRocUZe4dW3JdLSVSyaY6J2oGXZ929vyOXvcxkw/A92fRuN2y3hconodCHDMI1GQKmUEZR5OLAjkegoBX6/xGfLfCR72nGFMzTlrtLjCYJAFPEYik1MfuwAWqWBKxddvPm8hoXLZSiVXk6fPn3b3XG//fYb7vQAMX/qHFvIY/hQdaXEJ8CgfgZemlNIry46XpsZ6gDIKwjw6vtFLFhWwszHI1D+TXexXCmi8CkJSH5ERIpl+Qwfoqq066pGipLWzdTsP+yh813lib5mDdVcS/fTqJGMHYm/I/NpiI1TYtDLkYJWPB7PHRXIbPhmLeNHVj7OAIy4L4wlq6wsfDuGyc/m8eLTkSTFqsiWalX6excEgVhPXVZ8lcqMJyoe9+QZL288V7GrCf6c49VWYSkJsm6Lg4+WlDDtUTMTR5vweiW2/+zk51+dOJwSYQaBR8eYePABY6kRZae2Wk6d89Kjkw6V8s5qFK1WN06XEZUaglKgyvZzH16sFNHvHhl7flaxcKEfv1+gLk3LmVTJBBmJ1ECUglgooBp10UZbWf9FVDniE6B6spIvPo3goZFwxXqGhlLrUpM4AIvxIu+9FFbp/dmiiZqm9XXY97VHI+lwWu0UxBylX+8gRw4HCY8N4nK5/qlOiRv4D/n5PxxvvfEqiVK1EPH5V4gyjGJUqYB2BleoScNSYvJmJEu12bFpJ+YIiRenSeUyEDcwebyBpZ/nErQ2RC7IiSmqzkdz5rNq3UoAPv7wE+pKzSoc3xVzgcUfRFVopxEEgflvRtB/zLv/NPm5+ot5rPpIhSAIvPGOk5jiUMuwRchl0CBFOeLzBpo1UpOSqOTEHx6sdhF/bgwRQsUMjUEwkpNVwMZvlvP10lC2bP5iB4b8RhV0fwBiAtU5/scuVq5YyMtPq8sRnzfw4ANG1m7Owu4Qy70/ZXwYi1dmkJubS1xc3B3FYM3qhXyzJBSDk2e8JCcoyxGfN1Cruopa1RS88YKpUkfSyQ+Z6NA/g77d9ZU6xDZpoKZ2dSVHT3oYOdjImx9ZmPNSVKWD1cszImnSNY2a1ZUsmxuNKMLW7x2VZt6USoEFb0fz2gdFnLvko654HIvFQkRE5Y7Tf8X169fJuZRPkli+Fcgjuahe30vPzhUz8HExCkYMCuObbQ7GDDXSuL6ahrUtnDhxokJlQTAYZMPaTSQ7GpZb2GVxvdzk5QYEQaC21JgLnKCxsx1LV/xIbVf7SivwakgNOcZeEqUyoxODYCI7s7DSc/kPQlBrNch9KgK6AqY9auL73e7S93b84OLN9xzYLWoEBFQGDyXF8PspL2/MLeKZyeGl49zpc14efjqPF6aFlyM+IfQ9vjYzkntGZjFmSBivzzKj1Ys0aahiwN3lteqOnfbSo3PlRArAPb00LP+kBKFQwIoFH14yuYIHN3VphiAJXHJlEIkeu9N+23GQyWRERjTm2nc51KEaCKAs6Mjo8XuQFH7AgonKJ2E2ZR4TRlV8LzpKwVOP61j8chrRvjJHWYM9mQ2b8xn7oIrPZuUTIyRiKGoHRWX7ZplyUAZ16AUjtaUmHJftpqaiHiZfAkEC2MNSUSdn8+QoLa+8Z+HtF6NKnaJ/2uNi5qMy5IICg0LH1au3Z/JzA7GxYUwYqWPXPheN6qm4t3foO0rP8qPXVU0CGwwywsIDbF2VSK3qKlIz/Bw65iEmSsH6z+IZ92QeC96KJiFOybzPSmjeWM2psz5iohTcd4+SN993oDrXkcuZ5xk8LpuP343ig1ciGf1YLtFRchrWVXH+ko8zF7yMG2Hk8HFPpS2mEGqLunzdj1gdrOEXqGkWsDoVeL3e2yY/gz4RU2p71m/8lbFVEAsQSkQuX2MjPlbOmo120jL9OHwermgOU9PThpMnJAYPrPpzZDIQCZLKeSKl2NJnokbQkUB1CqVcLD4PDqcBu0MkMorSMS4YlJg0I5/lH8XQqlnZHGbSWBMLlhbz9rxihg408OUGOxNGGVn0rhKb03Jb138Dn3xSdQJt7969lZKjN/C/jfxMTU2lS3s9M2c7iFUYkFtSkHEezjbn7j5niUrwEm6Wc/VaAFlxHAnWhuSpfmLjTokRg0NE/KB+Br7aaOfRMSaWrXKiL6xb+n3ZpRKs8Sdo0QqaN5Vz+ryCnkMyWfBWDK2bh+Ya4REQlHuhCm7Rh6+cFIZNKKJhSycN6hn46UfI3JcCAQV5XCNdukINqQGfLVxGly5d/qGYSJLEgQP7+eP0b6g1Bvr0uQ+v112lHi+EtC73H3YzZZyZdxYU07dH5eT/us12xgwNzRnDDDK8nsqlLmQKPSXWEuZ97CbC3qp0/iD51OTk2qo8j9z8AMVFt5bPuB2sXLYMlUpg/xEPu6owFuveSce7H1vw+SROnfPywpuFPP6wmQcfCGPdZicfL7XRsrGcfd8ml8qcSJLER0tKeP1DC6/MKHuG1KulJDs3iEol8OHiIlRKOY+MMqHThPZzukSWrrby414XDqeIzR5k0EM5fLM8FoVCVnrsFWtt6HWy0pbRerVV/LA+kXtGv0nnzj3QaiuviqoMKnUkh45l8sLLLkTkXJXOYqcEAEWxkjfmFvPzfgdD7g3DoBf4aa+LX/a7CaTXIEVMQIkanWAgWkoghzQSqF7hM1K5QDXq4VPYUASUKPJrM2feRT58s6I25/V0P2lX5ShNxQQcHoqDBaWVcjejSHOdiWMr6n/36qrjnUW33wnwfw0fvT+PWJMOf8AGflBIGi5e9pOWYWX65HAG9ik/d6uWrOTb1Qn0v+8UYXldySWdTK4iIpFS3ceA3vG06mShdqBjhbm+KRBH3uV8du9zEhEux/kn+bnnoJu2zTVMHG3ikel5pVXVu/e7kBclkkMq1ahbKbGmEXToJCMR3ngMXiMDhh6hem05dofIujVLaNp00W3FYd/u/ZjcUSCETLmKjOepX69qcmjZV1a+X5tYqpUOEBut4JM5Mdw3Nof6tR3UrAUlWc5ypNUN+CQvfsFLSfxx9Mkiak2QzDQPD9xbtcRd7256Xni9mKXz5DSoW3ZuV9N8FG0O8OshD7Vqy5HJPHy83Em9Wioiwg0Eg8HbisEN2OxWtH+OQR6PyPylJRw46karkdG3h452LTX4/CI/7XWRmR1g6/cOUtNE9JKxymSeVjRy7XrlD7tQ0qjqOWdKooJ3Z0dRt5YKp0vkjbkWpr1YwO+nPIwfbmT8SCNajcBPvzp548Nilqy28t2aRExGOXaniFYjkF8YwB+4M61Lu1XF52usPDRawycvlZ/f34AoBSmmgOo1A1xNCzJtmoH1W+24L2jLEZ83I4HqZHIVI+GIEXKCQZg2O5/r6QEEAe7poWP0ECNtW2jQRBbQwHoXlzmNTJKjETTIDA4UkUX07Fy1CWq/e5Qs3VeMBh16IQxVficunNtL3ToyDhz2YzBU1A//R/BvQX5+/fXXbNiwodzfTCYTS5cuBUIP2W+++YZdu3bhcDioU6cODz/8MMnJZV+A3+9n9erVHDhwAJ/PR+PGjXnkkUeIjCx74DscDlasWMHvv/8OQOvWrZkwYcI/3MJ8O/jt14Mk+1pU+sMspoA4ylpA3TiqvGkFQUDrD+PUqd+YO6vyTIogCHTtouLQVStGItAKerLSQs5aPp8Pr8tbSrTeDEO4v0oDCWOYHBmF/5Cg/Q1IkkQwUEREeGjQzM0WSPiTDA6YcxgxpOoJ0r199Ow54CYrU0BTUq/qAa7YBDEBmjQITUJ+2esnXKy6uiGKWH7d+x3vPVs1EdK1vZbjpz3lWqoEQaDrXRq2b9/OI488cqvLLge/349aaSPMEIrBngMuBvSu+r6TyeGuVlV/z22ba6lXp+oH5IDeen79zU2b5hrMJhkN61VuzqJQCDRuoMRSLBFulnM93U/9OqoqHwiN6qnJyglQp4aSlk18HDt2jLvvvrvK87gZBw8cRFmgr/CdlAgFTBxe9bUM7KNn1ttFjBkaIggG9g7y48EfKxCOmZmZqDyachMVUQoiQ1Zl5kwlaAhKQWSCDIU3DCWVn4cgCGglPV7caCi7H3TFJn767uf/kJ9VoEnzlhzfexp9mJMii4HzF/3Y7EHWbXQz/z05ccXdMP5JxgRzgxQKpyjQZVMjRcnQiTnI5QK5eQFy80SSk2SVkkSBgMR3u52IosT7i4p5bLyZgX31jJyUS3SknJopSlass3HqnJeMrAApiVWPY8XWIMX+EprQs1wlpFdyc4YjRBGH3htNrjyVnj2fve04eDwezp64QHWpCRIShcZziJHZDOgiJyjChnUnae7vXoF4z5MyaNJcrJIIeOBeHQvn5kJ+2eRIIvQTM5tliEKgwj4OyYpSE0AjhZ41foWDmdO1mI2Z/PDTddRqgedHq+nbMxqZTOC+h7Kx2oKlmnc1qikQNG5wQLHPRtOmlbuzVoZgMIjDXoLVpmH2O6Gqfgi5Bp884+WHX1ylelx/xaYdDurWUpUmyqonK0tNjABGDApjw3YHowaH8eZHRXRup6HYKvL+omKemWLG7fcRIehJsrfGZ/PyyLijuIJOosVaZEgS+7U51GkoY9+3yYSb5Tz4WA7X0/3USKk4cV29wcZzj4dTr7aKaS8WkJHjw6BXVlmhWBkcHhsatOiKavPHucJKE1kA5y76mDUtgm4dtFy65sfrFfn9lIeHHvXxxpwfMDiNrFxrZcLIyqtU121x4LboCUPHEXZRTapHFHF/OoCm4cJOhK0WLTpdJkwv44kpZc+lnbuc3H+PoRzxeQNPTgzn3jFZ3NNTRzAo0ayRGmVsIcH8O6uCnzJlyh1t/78ZOTk5HDogUtvWJeRoLoBbcmHHSmJeZwK5ASwEiEGFTJBRJOTQt7eSiGiR1d/YGDPUyLCBBu4fl0OTBiquXhXRiKFOGJfkwFvnCHs3R5Wbz5VYgwwcm83i92JoVE/NkHv1fPj+NaItVciPcIVYkrFLJbjCUzFVL6B6dQW/fpNIortOaCMB4kjBJhVzmdMk5FcuVfF3SE1N5cUXHqZzGze9OgWx2kXmvvsVhdZoftwrUrfimg+A735RsGWHnO9+ykWSYPMOB4P6l19U7TnoIjsvUKqL9/Ov0KxF5QTtoAcm8vGKt7GWQMRNcicmdwoff5pe4dg38NEiB03bdLjzC78JJ08eJyzsGvu+TWLoxNxKCxtuwKCTceS4m1fet7BpRTwLlzh4cZYdVUENTEEdu9YW0uz7DD772EiHtloEQWD65HAGj8+myBIsbf28luZnUL/QNc14LJLLV/2MGhzGky8W0KOTjmETc5k4xsi3qxJQKAQcTpF5S4qp1z6Dnp20qLVw/LSX/r30LHirPCGoVssYO0Rk+7aNDB12+8ZnYaYa3DvoAnWCrUnlPGo0VOcu5IIct+QktSBIfKSHQkuQ7FyJru21LF/uR+13EiQPLx48kotq1OUiJ/FKbhKpiUpQ45IcpHMJJSrihRSuqg4RELVEizX5YXM6EeFWpj8WVlpscPi4hwlP5lGvsY7nnvbj9pgZOOwodaVmRJFQ1koqv0ZSi1Qefahi4l4QBLSaytdV/wHk5WQSrdOginDhsFsxEs6aDU6qV5MxfXLl6+Ca1ZREJTs5VrCbOLE6rehGIdmMG5nK7gNulJakKruwjNZafLrsMFaPn4hwOQeOuHjx7UJGDArjwhUfN5uTFxQFEdwGnGRQk6pNq0xSFAVkkUMqxtQ4Aik5xERJFBXdfgJQrVETJIhTsuGoeYiXH9dw7pKPByrZ9vK1kBnhzcTnDQiCwNsvRjJ4bD7LF0Qy8dwxkgo7Ir+p2EmURPIijhFjCnDoBzPGsNB7r75fhMtddaW90yVSfDGBwUOsvPGGnyH36Tl91svREx4+eiOaD18LtVdnZPl58Z1CfvnVg1KpvaP5EIBMCPLlN3YKLUHe+7iYqeNNLJ8bi1wusHGHnTFTc0mMV5CSqOTojykIgsAXa+3MP2UFXxRBKYgfLwpUKP5c8zmwEV+JIpAkSeTkBcjM9lcaT4CLV/2l6wW9TsYjDxrp1DePuEgNa9b68XkcPDrOQN/uBrrepaPvyCwmz8znq0/i+HGPi1nTIpj6fD797514R3Hw+71s3BHk8Qlm5NWvYr9sJkwq47JEKcgpDqKPdCKoZQzub2TaRDP399PTtXPFOf8NyAUFSkmNhIQkBHlpThGzn46gWSM1Xq/Ixh0OBo3LZvWiONTqUCdZU9pjk4q5oNlP66Yy4mJVlFiDlcqvABQWimRylWgpNE4qBRWiJYoHptg5c1YkPT2dmjVr3lE8KsO/BfkJkJyczEsvvVT6WnbTSLR161Z27NjBY489Rnx8PJs2beLNN99k3rx5pZnFlStXcuzYMaZNm0ZYWBirVq3i3XffZc6cOaXHWrBgAUVFRbz44osALFmyhIULF/L888//l12XIJMhVpFiFwg5ON6ABFW2a4TeFxFQ/LlN5Z/n991Y+t7YJ3R8QRCqPP7fqcaKIlWe023jZidcofzfA4GqT8DvD7XzKBSh66/yHBERRan0+gQhdO1VtZNKSAiCjGCQcg+9mxEIUCkJ6PNzx0SwIAjcnASTybjldUtS6F9VYff6RcRbfHF+v4T8z+sSqw4bAMEgpXehXBbat+rzkhBFCARBDArljKb+Dgq5AoSKxxYQCNxCPvfmawEIBCXk8orxl8vliMJfL1Yo9xu7FcRb3C9w4/4r/76IeEcx+L+GiPBwfIIDnSSy/4ibhrU19B9WQEGugpTiHuXGFbkgp57UggyPnZ6dQxnIwqIg7ftlUjOvDwWGnyqMQ/sOuXntgyIG3K1n9vRIrqb66TUkE61W4J0XI3lrnoXc/CAvT49gyjgz5y97eWWOpZyY+s2Yu9hKvLVFhRZwtaCljtSUM8JvhEf5UQXkd9S6kZaWhmgJjU055mOMfczJM1OjS6+nbzcnU6ftIsbVAJMYjR8vmVzFRgkT76vaVd7nLz/eAzjD0hn6gIrPvrATJkWUezsoBSmKPkHTevDLNRsByY8j7g8mjoknOkrBYw9X/Iz+vfT8csDN/feEFssn//AjOSOxShYCcjfDhw+/7TicPHmSmCgY+0QuZpOM2OjQb+ebbQ4eG29i5Vo7owaHVRCXv3Ldx/7Dbt6eVXl1LECvLjoWLC3hwQeMJMQp6HyXjtFDlfyy30W3QVmhLLzhHNH2BmRxHZ0vioZC/dDOAuBpgO24hZ4Df2ft52bMppBxxfrP4kuTR6IosXmng+93u1j/WTwqlcAvm5No2ycdu6PqZ3dlkClE0gKXSHLV4r2P0rnvHn2FSlOPR2TLdw6+W5uIUinQtkUoXo3qqdj+s43zR+OY/6mdzRt0fPudk4H3lE+obf3OwaxXHCj9YcgBNVoKyaGYArx4kCOnKaFq9/BgDGfdBxj5QNmCZev3Tl6fWXXM+/fS8/HnJdzX18Dlaz4G9NWw+us7q4Tr1q3bHW3/vxknj50krKR2iPj8E4nU4AyHQZKIpxoKQYMoiRTK0ykKP8uHE8x0bKPl5TlF3Dsmi95d9XTtoGHCtDwCPhlhMit6KQxr1FnWLTVXSGSbTXJWfRzHqCm5HNyeTES4DFHp5ipnqCk1KnfP5iuu45Qs5AdkKCKLWPGpieaNI+jUw07SDeLzJhiFcMxSJMW2qg1pqoLb7ea5GWP46mORpISysXTA3fD52lwWLLMz4j5lheu5murj1Hk9CrcGR5aJejTn5ed+Z/HSQh4ao0KpgB0/u5DJYPlHIVK2sCjIpu8VfLW2csPKe+65lxee20Gx7VdMN7UZqgUNeZejeW2OlZdnGktjJUkS7y+wc/magg8+GXvH134zli55hy8XRaJWh/Q9AwGptHXyr/B4JcY+kctzT0SwfpObr5cbSbQ2K5XzwRlNwFGbCZP28eM2Ral29rD7wvj2RwfjR5gosgTJzAlQVCzStoWG6slKzl/ykZyoxGYPMuGpPGY/HVGuxdWglzF7eiQyucCiz0sYcLeed1+KonO7ygsXWjSWsXrbuduOQSAQYNfOvTT1d+Myp6lF41LXYAg5tTcItuf7zYcZulqiQR0V7XoU0MDfoZzmdUDyc4YjxJOCAxsXOUFQCqJCTSI1MAmR+CUfxgQ7LpsLKb8GCZa2bFqYytq11wkzibg9EvlWN327GmjcUMl78xycPhOkmdSRHNK4zkVAJDw6iMbgY9v6pEq/r7QMPx7vnWni/1+Cx+fG6w9nxJgAc+cdIjlYF3uOEYvJdstqPIdNTopYj1jhz+KnP6f3doeI5Kk63krUXL0eQGOU6DkkE0uxyKB+eqolKTl9zkt6ZoCu96cz47EIqqcosGszwQ0enOiofL7oVzpRGxzUKe7INc5x9GiQWvVEGjS9faOrewcNYNX8NYTHePh5UySx0XL6jsjCZg+WkpM3cPm6r7TApzI0qqdCCKo4dMTPhx8omTFrN0JeMrqgmaDGjjcijZnPaNi4U1Hu2IP7G1j2lZUObSr/PX+6zEOEqykal47Zr/xCm5ZKHnwsh51rEklOLCMOkxOVfLEwjr7Dszl9UobH47mj6u+szGvk5rg5f9nLd2sTyyWeJ442M7CPgR6DM9n0eZn+6ND79Lw15yr+QCH6GBs1qinIzAmSn63DXNCULK6xdpONnl3VtG8dKo7Z9oOD1z60IJMJzHy9kK8Wx1WYu+3c5aRpQzUaTWjx+fUWJy++6KO6rQMmewSiJLL2ciYrv7zAzo0RJCcqmTYxnDfnFtGiZzqBgMSYx3M5cjzA/t+evu0YADjdPkYNNjNjdglGnYqCiKN4rGoMwUjkWi/a2BI+m6Xn/v41kCSJV9+3MP+zEiaOMaE3O+EvfpE+yUsx+YiI+PHxB4eoYwiybklS6W9NrZYxarCRlk00PDErH7tNjYlQUvU8x/C5ZVy6LDKon4bVG+yVJigkSWLzVj9G4rCQRyR/dsfaTQiCHZVawu12V9jvH8G/zjrp/zNkMhlms7n0n9EYqvCRJImdO3cyaNAg2rVrR0pKClOnTsXr9bJ/f0hM1+VysXv3bsaOHUvTpk2pUaMGTzzxBOnp6Zw+fRoIVYWdPHmSyZMnU7duXerWrcukSZM4fvw42dnZ/2XX1bt/HyyatErfiySOLK6XvjYSTjEFlW4rSiI+jZv2Hfvw/S+eyrcRJX7d78dAaDLglGzUaRBKnSuVSgwmPSU39z7+CVexhszsytmnwqIgKk3cP0XwCIKAzpBAdm4oI1G7dugHBaAqTuLzVVX/GDbucNC3h55hgzV4IiqPI4An0oooqTl0LBSbAf1UlCgq/14lSaKQPPr1H87G7Y4qt9lz0E2b5uUfNKIose+wm8GDB1d9wZVAoVAgU0ZTZAkxoH2669m0o/LPBggG4PvdlbvmiqLEqbNeTv7hrXL/jdsd3NMzJM5dbBX5/WTl94zXK3L+kh+jIaQbk5yo4Fq6H5+vcsLw8HEPjeqFWk6PnFLTrl27Ks/hr+javSv+mIoL43AphlVfVe14u2Gbg369yhb132xT0r3HvRW2S0xMRNIHEKUyAlQmyBAQ8EmVx8otOVGiIigFEXQOPFR+L4pSEC8e1JSfXHmirPS/r/IF1X8AxdZiohL89O+jo18vPfPejeDUmQDyvOpVavQYiuqy9AsHh465GfVYDu1b6HHjIGg1cfx02X18+ZqPdxda2PJFAk9NCqd7Rx2PPGji0HfJNG2o5mqqn0AA9n+bzIDeBsIMMtq20NK0kZpPVpRU+Ox1m+0cOhwgUqhczsIohCOXVPi8MsJMfg4e+O224+D1evHjIV+WSmLTfGY8bip3/ff103P6SCRi7dN4G//KJd1+wginKe1Z/3X534bdIfLlBhvzPyvmxbcsKAvL2iSdkp0STTonzrhJz/ZiifudXNIokQop0F4mO3E38+dp6NBSTwAfOZFHqFtXhkwGx097OHzcg9NVPoGgUgkEgqHxIBiUeG+eg4BbzVnZb9RvKPHtt+tvOw5paWmIIqz6OI42zTUcPh76Pg8fd+O0C+ReDaN7/yIWL7dRUBggNz/A+x8Xc/9DOdSqpsDurDqRYbOLaLU3dLlgYB8DbZprmPl4BFu/SECnB1OD62TU+JYiRTrVbxCfN8FIBO7UJGa8WkRKggK7I8ig8Tl0HJDOvaOz6DM8i/OXfKz9NK6cw+fUCWZESSQQqDrr/leEGbTkkk46l/BcS2boQ0Xk5pftfz3dz6gpuTw7NbycDh+A1S7y+nORxMcq2bU7SGJhJ16YCQ8+YmH/YTenznoZN7WQRx7x0dLfi5ZCZxoKrWhJFxKoTpAALeiEmUjyyQLAgJlorYn2fXMZMLSQC5d9eL3SLaUI9DqB30966N1Vx6YdDh5+0MgdFntUwN69e0lLq/pZD5CRkXHLdvj/qfj5u93EBKuX+5tMkNGYdkjAcWEP16N2UVRrN0OeTqVOfZE2zTQoFAJvvxjFV5/EUaemkqYN1MhlAjvXx1Kgu4gkSSjMtio7PKonK5FEiZ/2OOg3Io8wU5BuQ/K4FPETVxUnuCY/xRHZj1wPXqJloBeNhDbE2pox7Vk7M14pQpFfeZUohCpAPa47X9Bs2bKeCSN8lVbdTBipwWTUMfiRIKu+cVNiDVJQGGDRCg+PzFAz/uHnUQQ0gIBMkJNgaYfvcAfeejKGGS/aqFtNzbw3QhWJazZ6GD5F4PU3l1aZtBYEgXfmfErHngPIll0v916MtSnfLo+haft8Hp1ewOMzimneoYDlS5X0vHvwbRkeVgVJknA5skp113p31bH1+8rnhVeu+4iOlNO8sYbe3XR8vMRFrLVpheeoQlBiym3GnI/KjhNhluF0SlxLC40p44YbefHtQp6dGs6On5ylph1vvRDF9XR/BW2/G3jykZABZqtmIQPOqpCWGSQ8snIDtsrw888/E+4OPXd9eMsRnzcjsrgx737oYsESB/qcRhUc2BWCkoa0poQiJEQihVia0YGGQmtMQiReyU12zAEWzTUy+0UN5zX7cGEnyleDhKzuBM83xesRqJEi49imOnz1Zh3O7ErAnNcUg2CijtCU6sZoli3Rce10HCOH6NmwveKcVpIkXvuwiILCYv7jSVw5BBQUei2s2eSgYweBfP05XAEPtkJVhTnIDQQCIhlpAjGUzXnMRLN2vY9mDdUQlVvl5xWTT4nDxxvPR2A2yjj8XTKvzYzivr4Gnp0awYldKYSb5EyfVcL9Q21IXjUatPzBYTKlqxW+R1ESUcXlsX2jify436hHczwegYLCAHfddfvV4LVq1UIeIVGvsZ/4WAUyWUjGacSkXM5dLFu35BUEWPCpk0tXqv7d5eQFUQX0bN3uo38fHZMeVTJgUiYjZl1i1rw8ThyMxO0PVqhkb9pQTVFxkB9+qXgvr99q5+ppHTrBgEyQoc2vQ6se2dSvrS5HfN7AjQpUo1Ys7bK9XRQU5OPzw319DZV23MRGKxg3wsj2n8rO0+eXCI/zsmyVxKHdMaxdEcG+76PZtEVJQbU9qEwOFrwbyfYfnfR/MJsO/dNZ+qWVrV8kcOqXarRqpmHck3lcuByaZxeXBHl3oYWlq6289mxI0i03P8DLr3iobumC6U+9WZkgIzKQgjmtA6MeLgGgRyctZpOMwf31vP1iFEeOe6hVu/4dJcXdbjeyoIpPv7AS8CqITu1BtcKuxPpr0qpvLpt2SJzYH839/fWl8X712Qh+2OPk0O9u9OFenFJIqkWURC5KJ7nAcYIEkZDQoEVUeHjl2fBKkwz166gQEMjPD3JC2s91ztOYthgwkpzfjbkLXXy91c6XG2ysWGNj43Z7KPEgSTz5XAnyvGokU4ccbprDGew4XSIOd/BfUvUJ/0bkZ25uLpMmTWLq1KnMmzePvLw8APLz8ykpKaFZs2al2yqVSho2bMjFiyH3rGvXrhEMBssJDEdERJCSksKlSyE9skuXLqHT6ahTpyx7XbduXXQ6Xelx/isw49nnyROycEgVdYM8ChtejQOrLERIJlGTVC7gl8ovdiVJ4rJwmglTxjNy1EQ++FRBYVFFLY2X37aiKkr509E1QH50Ks+8ML30/Vmvv8Bl4XSF4+vzGjD2sYIKhFcgIDHhqUIen1ZRIP5O8fDE55n2cohUe/0lAwVRxwhKQUxEsusnOHK8Ijn3869OvF6JurVUtGyqIby6hWKpIjlslRUSXTeCiZNn8uSLBZRYg0yZYMAZdx6vVPG4WcoL3NWlLSNHPcwHn4rk5FV8mLyzoJj2rdXlnDIlSWLmq8WkpDQvJefvBOMmzGDayz4CAYl6tVV4fRK79lUkOH8/5SYjJ8BzL4cIgJshSRLPv1nEuBFGrlz3l5IHN2PXPhdOV+gz3ltUTCAgMvONQuwOscKxnpxdQKvmKuwOicnP5hMIwMOjTDz/ZmGFh73VFmTaiwVYSoI0qKOlcbNedyQZERcXR8M29bAo88r9XSVoyL2u48tvKmooXrrqY+cuJwP+NELZ+5uX/JJk6tWrmFkVBIGJUx8hx1R+opJMbS5xshwpCvzpenyKFOqQaTjOC8/qKY49QUAqnwiQJImLwgmSqFnuIWaVFRFdO/y2TW/+LyI3N50JD4axe6+bcJMs1LYULaGTKs+kA6hFA8tXO9nynZPlc2Pp11eNR3ASWdiMJ2cV4PWGvseFy0t458WoCi3hgiDw3ktRfLLSykvTwyto3b7zYiRFxUHa9E7ng08szF9aTO9hmcx4qZhA0a31a9VoUQfMFNsloiKrroj7KwKBAD6VhUCNszw9ufL25IhwOa8+b0Sh8zL8AR06DKgFDbb0SD7/MrSQXfxFCcMfzSEoQqP6ahIT5Djjz5HNVS7LjpEWsY8WLSV273cjCaCNsuNMPIU15QgPTs/i5MFomjZS8skKKwMHyghLLCYmWs69Y7LZtMPBT3ucDJuYw6y3CksrwH/c46RDay2Z2X7uHZ1DboGfjiOu0etuGXkFQa5f/eO245CamopCIVC7hopHRpv44JNirqf7+OFnLws/8VLT2pnEzJ4sfT2JXr289OntY92cmjhzjTRuoGbDtqoTRl9ttDGon56DR13otEI50f/zl33IZQJyBdSroyIqLkiR+nqlC9NYfw2uX5Fx9qKfdZ8lsOnzOCzFQaZPCefHrxOZPT2ytBrgBtq31qDV3FklfINm9VDrAsiVInluKz/u8tK+dy4te6bTomcaL75dyCszIunTveIYm1cQpNOfVVcBnwyloCSpqAOpO1ryxFgDDw1V8u0mgaZi53JVzIIgEC0kYCaSQnJIohbZpGKR8nFKNgzeGBQI2Pbfxf1DbVRLUvDTr5Un4QC++dbB689FMm5aHlMnmMnND+Dx3Jm+1V/xySefcPTo0Vtuc+zYsVtqhf5Phc/nQ1bJtF0myEgSapKsTuGjuVqO748mOUWgXQtNuTZoY5icvj309Omup0Y1BbVrqNCYXWSYD6NQ35p4j4yQ89g0Jzm/NqKoUMbYUXpOHYzivcVOGnTNIc5oQBCVnOIAF6WTFPoLyU7VsGWDDClYdaeLHEWlOvV/h19/+ZYhA6quYhoyQMa4h2dT6J3Moy8k8uSr1VCGz+SLL3+gcePGCBoRN47S57pa0JIs1aNuUV82LaxG+y42Ot7rIMc1kW07T1K//q2f04Ig8Obbb2NsoiGfzNKxQRAEDPYUMtPhxy0atq7X4/HH8sC40bz29qt3fN03Q5KkUqMfgEdGm1j6pY29B8v/5q5c9zFlZj6vzIikVnUl5y76kTlNleqTA5iI4LfDZffDzl1OFq0oYdSUHAJBiZ27XKz6OA6bXeTwcQ9d/yQ/BSHUWlwVDHoZeq3AkAEGVn1tr3T8lCSJZWtkDBx4+x0BZ0+fQ+c14sJRWrxRGbSCnqwsia3bfESKlTtCqwQ1ChREEU+u7gxpcT+TG3OQzNi9KNseZM1qPe3baBj5gI7kBjaS+v5OYc1dFNXeRadx59m9M5yOd2lwhKURSSx6jLgFZ+m1BcJzGTwglOF5/okIdv7s5KV3C0nP9BMMShw96WHEpFzaNNdQt3YUu3fv5siRI1X+O3z4cKm28c3//t1hMIehjXAjFkZx8ZqXWc/pGTtahadQz9zFlVeSb/7OiSKgKzcPVwsa8q6FceGSH3OSHZdUcR0hSiIZXMFaLGfxCisL3oqp4Keg0chQSGrUOfVo6etNXakl9YQWtKUnXjykcqF026AU4IzsN4odPma8bKFR0wAWeSYmKZJiW7Acz3A7eOGV52ncuGwgaN9ay/w3o3nqpUKadcqlbbdCevZ2YjnQjF/2BHFX0aL+4UIHmvxaiBL8+puL7T85eev5KGY8YWLIQAPf/uBi/RY7ox+ouH5d9mEsazbZ6Tcqi9Xf2Fi53so9I7NYuNSKtqhMf8QoRRFuUtL5rqqrbFs0USMpPHes+Rnwu0lJVNKra9UZ1H699OXWvQuXl/D6c5G0a1k+YVOnpopNX8TQo4ecXl30pclDk1HO5pUJpaanz0wJ5+lJ4Xy0pJj67dPo0L2Evft8fLMsvnSet3CJg7DChpWOtzrBgC3LyLmLXoqtIjKZwC8H3ESGy9m5JpHc3PQ7isENeL0ST0zRUaTIQCNocUdf463Z4TSqp65App4+56OoWOSnX91MnKAl1fQbdqmEi5zATBRNhfYkCNVJEKrTQuhMSqAhc+dXnbDs1E5Lgr8ezehAI6ENesFILMkUkYs7N5IzJxU894SK+c/U4JVJcTRobiGpQQ4HNyUQ6ayLWtAQIPT8CUgBCM9n3SYnbrfijiqBb4V/i7b3OnXqMHXqVBISEigpKWHTpk3Mnj2buXPnUlJSAoQ0QG+GyWSisLAQgJKSEhQKRQUhVZPJVLp/SUlJhWP8dZvK4Pf78fvLyBBBEEq/vNth8w0GA2s2rWfMsFGE+U2YPUmIQpACVSr6OC17v93D049NJ+vSJdQFRqJJ4Hf2EC3FE04MXtxky68zYGg/pk1/EoBXXl/O0MmT6d7eS8c2QfIKRBYutWFJMxHmMJOnT8cdXsJb771O3bp1S89l8OBBXLt8laUfLyc6mISZSLy4yeAK4vEgzbpmMnGMkeZNlZy74GfZGhcPPzqbDh06/e11/h1atWpN4eCX6fvg2zzQT2T8RIkFi35Gb0tBl1+bUePP0apNCRMeDCMowudrrFy44uPpSeHs3u/i4O8QUEYga+omK/sS6sIQeeKNtpFQL5YlKz+lVq1aXLxwjrvu2cCw+/U8O13NG+/sQWaJJzwYj1/mJU95jdpNa7DsixUIgsCCRRvpP3oIXdr5GNBbR0FRgFVf29HrBVLT/LjcEnd31ZGdG2TxCgcqTS3Wbfj6H5IB6NixC0WFM+gz8iNG3BdkxCADb8wtYuGyEh4da0Ihh9Xf2PntdzejBhv4doef9vdkM+geA717qsnODbLo8xKKSgJMe8TMhFFGZr5WQHysgoeGGwmKEqvW23B7JYbca6D74AyiIuSEm1VcS/XRoX86Y4aFxIzTMgJ8sqIEQZCIjVGi1wmcueilbd90Hh5lQi6X6DYok9FDwqierGTfIQ8bttkJBEVcnlDl5fRnXrvjOMz9+EOmPfY0F3+/gLrAiEyS4Qm3ke9y8+pbIl+uczP5ER0GvYx1Wxz8ftLHzKlGftrrYtN3Kmzumrz3wdIqP3fEqOEUFRTy9aqNaAvNyP1KAmFuZCqJK8JxwmxRqHxaHFjJJxMjEVzgOBopwL6Dch6dpODjxbtRFydjCEThEZxkya4RkPwIKgGFT4kEeKNsxNWNYsnKJf9xer8F/L4cftwV5L57wtj7m5uHhptoUF9GZnExeGMq3ccpFDNlgoHnnw6N16eWOVFJWrToOX1R5K5+Gcx8PIILl300bVj54lmjkVGvlqrShZxMJvDS9EjcbpF3FxajVkJMlBylQo4TF6IkVjrJCUgBJCTiXA24JivBFF71Iu2vMBqNRCeIdO+oqtDSfTNioxX07a5jQG8dv+68DpYoooubM/+d43zyRTrtWqnZ8VVZy0+vLjpmPBak26CzxCjBH4CoSA3z3owgMyfA6x8WoVAE+ej1CN6YayE7P8Du/S46ddAw+SETb35URFK8gmVzY8u1XH+zzc7EZ/IYPSSMY6e8jJqSQ3ysghemhVNoCbJweQlKBcTHKlCpqyayK8ZeRnJC6PqrJysZ1M9A5z4FKEqSUQkKBARkgoxofw3IL3OPFuwqHNYL1EiBT1aW8Ng4c7nj/rTXydETHo6d9mI2yjCbZPQZkcVDw4yEGWSs3Wznm2XxpZp3Xq/Iq++m891aK7G25uWOpUCJzy+x6uMyA4AmDdVYbWKVv/Wc/AD+gHBHY0GbNi0pyPmdFg0sHN6vxJ2vpHpeFwJ5AfzNfiEmWk6zRhXv76ycANJNUjRavUhACqAQFBgEEwa7Cadkw8i1Ut2rvyKBGpznODFCIgHJh50S8nFi9xURZgiRDPF5Hfl51z72HCyhTzd9BWPAI8fdXLzi44UX/OjMcP89BvoMycVj/6+floqiWE4a6X8L7urcjvMbUstVLt0Mb1g2Oq2K8VMs7D/m4Oz+yrf7YY+L9q01TJluISJC4K0PJKY85yt1gf8rfD4Jp1PEIEaixcDVIjkjxxejN/mRAgKWrDBa0R4zJWRxnSRqISFSk4Z4RDepXCCeyqs/C8mhaavbcza+GZIkUYWfGAByeajQYdSo8YwaNb7ce3FxcYQnmwjkC6RygZo0LNtPkBPuS6HIXcSXn35BnTp1MBgM2O1/b1CnVCpZt2kNzzz5DHt//plIrQ6Fxk9S9SBPdtCy42clT894gy5duqD8O0vl24BMJsMfDMPhDBk8GfQy1n8Wx+sfWnh3YTFJ8QouXPFRq7qSzz6MDWlhDwzjs1UlCFSdqAuNDaHgZucGOHrCg0Iu0rmtjlEPGNHrZCxZZWXbjw4+ej2aq6l+tv3g5NsfHRhuoTkaCEg4XBIR4XJ6ddYy8/VC3nw+srRIwOeTePb1Qpq3Hkt0dEVzoKoQGxdDQOlD49fho+qOpqAUJDvXR5heSeQtxloFKjK4Sq0kJdVrBfj4HTVGg7ZcImH+0hJGDzEydYK5wv6pGX7GPark009+IcZTh1xSSZJqISISHSUrHXuVSoFVH8ey9zc3r8+1UGgJkp7lZ/2SeOrUVLHnWAO2b99+23G4Gf/bzNzuFApJhSEcghkGFEEXI+4PI0wvsGNPOldStbz3sYXJD5kwhsnx+SS+2WbntfeL8EkV9Xdji1ox+/nDJNYROSQ7QDWxATEkIUNGCYWkcpEU6hD0BThy7GSpHMTNuHjFx8UTehKl2uWkggRBoBaNOCLtxiVYESUJLx6iYgK0a6vj3gFK8vKDpGaeQZmpRyaDGjVqVDj+rdCyZUs+O1g+yVmnpooFb0UzbLBIeFG7UuVRKbcxfYefYvMXcaXmn5IksfxLB99tVaIWAhTl+xk/0YkfgY69CzBG+MnJhqAlgkEjK3fq1mpljBwUxoEjbpRKgd27XQwbaMDvE1h8rKxgyouHFk1U5BcG2faDkw/mubAWy0AQ6dZVwQvPhOH3S/ilYLmitdtBMBjAZFTgdFVdLW13iGjUZed/4IiH2U9XPhY2rKem2CqWSoms2WRn4mhThYrH5o3VLPkglvcWWFk3pwZpsks4XWKpzv3RYwFMYlSVHiIUxfDHhUwuXPZhtYtsX53AlOfy2bQigfhozx0ZJGu1WiRBpG1LLU9NDuPDhecocVmQq+0sXBbg3j4GenQKcVAr1tn48hsbVrvIT18nlc5v+/fS89gzR7m6R0NsJXONKCGezPOZnDzjpXnjyuaYQdRoy62DZMjI4hoKlLSgc5l0jwQJzlpc5zwuQvIrHsmFEhUeyUV25BGqxfs5dVpEb/jX+ev8W5CfLVqUGSakpKRQt25dnnjiCfbu3VuaQamoU/n3rQS3u82tFiybN28uZ8ZUo0YN5syZc0cP9vj4ePKtRaxatYqNX69Hq9Wx9Ln5tGnTBoBd+3/m4sWLbN20FVGU6NazK5s2bOLs6bPUbdiKl1/5kfDw8HLH67r3Art37+L0qcOYzFFs+LY/v+z+hYy0TBo1aUj/Af0rnZx9OO9DXnvzNV555VX+OP4HNWrX557+s7h47hJur4sTly5y6I8S2nfqzuFjT/zLWHqAceMmMnLkWLZt20JG+hU+XJyCXK5i3y/7KChIISEpgaOX1BgMRjr2UNC6o4MLWcVYg1G07daG2W/3RSaTceHCBbZ/uwOZIDDgvgHlCN7Pln5FYeF8Xn7pebYu/wFNuBJzDTPmMCUxccm88tpX1KpVlsWKj4/nxOkcdu7cyWfLP+bqlQw02mrojGE0bm6mwKlh8ZcFmCOi+fLrl8t91j+CSZOnMfahR9m6dRMXMq/y5DP10Gj0vPP2LCxFeURG16N+IxM/7MvEL9jRGXT8sF/NjwfcKFUq7un/EGMfmsCCBXNZu20XbreOYIGRR565iCT6EWQ6mjSux4FT9ejRO57o6DgG3jeUQCDA2DHDWbTiPMvXSNSq1Yi772nD6dOnSE29QFBUEBVjxukoYf4yFwaDEa3ezKsfpCGJVhBUVKtej+HDRvPg6HHExv5jBgcAW3ZsIj09nc0bt+DzeunVpxctWrTg+PHjrF+7nvU7L9CgYV2mPD0MvV7Pzz9vo9giMPOl+yqt+Pwr3nz3TWbOmsnGDRvJycqlWcum9O3bF7/fz+bNm7l2JRWH04ZOoyelejL1G9Rn7VfrOXPmBPtOyOn3QApFRSUU5FqI08YxpusQRj44EofDwbYt25HJBAYOGkj9+hXbZv+D8nC7fahiFbz/aiQjJuVw6qyHd2ZH0bP/daKl2uXE2CE0HufpLjFpfMSf+4t8u8NHItEUaa4z6xkzm7+3YXeI2Oy3FrNVKMBTudoDADaHSO3qStYuiadGihK/X6Jpx1wyM66SQsXMfTqXiKcaWgwIkpyNGzYxcOAtbLZvQq1atVCrBdq30XLwqLtK0nbfITdNGqpp2lBNYv1CLEdyMAXiibW0Il37A3Nfi67wvDKGyfn0/Vg2bLMz56Uofv3NzSPT81i3JJ7v1iYy7JEcZrxawGPjzCxaWULj+ipemh5BkSWIpVjktZmRFY459N4wftjt5KEn8vhiYSy9upSftHTvqKXnA5kMuS8Mn6L2bcUAoHPnzrz584LS1zZ7EJ1RpGGrAmSCwMXzOWgtNYn0lHc60RFGbp7EysURtO6dwXe7nPTupkMuE9i4w0F+QYC7u+qY81J0aYu4zyfx0ruF7D7g5sC25HITfrVaxjuvmDl/sZDCX+zohTICt0jI4cGhWrJzA6z62kZaZsj06L2PLaW6p3/FZ6us1Kh5+8ZPAH3vGcqGr5cw7x0TIyfl41R4yOBn9MU1kGxyioqDvD2viOmTw0srEE6d9TJ+Wi5Wm8gzrxYQCEg0aCzx2+ULJPsblx7bhxc1VT+7lYIKUQoiSRJKVFQTQs81v+jjlOVXnJINvWDk/Hkt4dUddL0/g+ceD6d3Nz0Op8jazXa+/cGJOUyJy66jJA8efiqXKxcFhP8GUjI1NfVf5hr634nZr7xIx82diQjGohDKz88KpRxybXYmPRpGpKU5YcZs5n9q4dkny1fpWIqDvPBmEc5iBdYSGQnVQs7SDwzQM2dhMa8/V7EiffHKEmpXV3PspJlsrhFPNdSSg6WLAsRGK2jXvQCXK2S4mS2lUkQeSdREJsjQYcAv+bFKltKWvxvwSz7SZZdZMefHO45Fh059+faHFQy/v/IKoh/2Knj3g9ZV7v/+/DmMHToeX47IaekQCVRDjRYbxeSq0/ho3gfUrn37Y9MNaDQaFn22iIKCAr5c9Rl//PEbapWK6JQH+GbT4H/pnBhg+KipvPbh27z3Uqiix2SU8+Fr0Xi9IhOfyePpSWYG9y8bn9q20PDhpyI2iomuYv1il0po3EjGN9vsLF5pRaORsf6zZB6dkc/wR3NRKQUUcpFaNVSs32pHpZTRvZOWn75OYvy0PK6l+StNHG7a4cDnk7DZgzw5MZz1W+0MHJtDYrwcQRA4ctxDv3sf5bGpz91RDO69716WzV9BVG4CHpylyZy/wqJKY+qjWlav8+KVPKiFyu+dEgqJ1obx+mwNXl9IJ/XR0SZaNdOQlRNgzjw7bp+fnzZUbM1Py/Dj9Um4vQGGjBSJibjO2g1+LmQepk6gNcUl5ecdgiDQrYOObh10SJJE3xHZ1KmpwusVKSy4Qtdu93H+/Hnq1KlDzZo1CQsLw263c+3aNS5fvkzjxo3p3LnzHcXr3wGi6Cc2WsGl3HzCVB5EEfYf8TDi/jBemxnJhu0OHnoiD1EKke4D7tbzyrORPDnDhtNjR4eh9N6XC3ISizpwofAECRgQETnDYSQkDJhoQEs0gi5EntvPVno+y75woStsVCXBlSLUJFNxnmhfbUi4xo6NEaXmiwBTJ5iY+VoRW75XsG7dOkaMGHHbsahevTqpmToKCn3ljGTq11GRUKeAkqJCTITkNSLERM4fy6R9zyKqpcgwGWVcvBxAbkkg1labUxykUX4ndEIYp6XfkBXV4YRwCrVkIJYktm4/y6wZYoVkpihKLFpRwrK5sSjkAktXWxkz1MiUp0vQUjb/c0Zd5pXnjNw3qoCtKyOIsrUiVlAjSRK/pRXQY9cp2t4lUVLiv6PKT6fTiU4r4fdLrN9ip3+vyomyj5eXMGFU2TNRrb510jnCLMflFjGGybmW5ufuW1SVtmmlZJ3OgSm3OX0HH2PtigiqJysxm2Tk4kVbBeUmaD2kZfrZ9qOTCSPDiI1RoFQK2OxB2rVU89133zF+/PhK9/0r3G43SqUCtQq2fu9AHyYxbKyVscND5OmWnU4+XFyM2SSjQ2stbVpoGNTPUEp8AiTGK+h0l5rMX2pXej9LkoSqOInPVlxg0QeqcvELBiV2/Owgh7MoJAUy5MRTjVQuEk81VGjLaZZDaAysITXgBPtIkmpxjXM4sXOWI8SH28jKlCGK4r/UXPzfgvz8KzQaDSkpKeTk5JQShCUlJeUIQJvNVlrJaTabCQQCOByOchNim81WSpaYzWasVmuFz7r5OJVh0KBBDBgwoPT1jZukoKDgjvS9AHr37k3v3r1LX+fk5JT+32g0MmbcmNLXTz9TJpDr8XjKbXsDjRs3oVevu8nNzUWSJO7uXea6faMqtirMmPFMudeVaTeWlJTcsir2H0XHjl2gY5nrZpculTtw/hU3pBBMJhMPjhlV+vecnBwEQSAuLq40Fi+9/AbwRqXHqSyWLVu2pGXLz//2HCrb9x9B1649gB6lrzds/OGO9p89+1Xg1Qp//2scbkAul7P+6y3/0Ln+FaIo/tNxUCqVDBsxtPR1Tk4O8fHxPDX9qQrbDh06ttx2twNBEBg/YXxpHPLzQwrQ3bp1ozJ/jedeuLVzd2ZmJseOHcMX9OJz+zCZTOTk5GCxWEhLS6Nu3bq3HNgVCsUdJUz+XRAUBZ6aZCYQkIg2qxn0UC6TxxkZ/aCCtat+pY6/TemD1CO5uao6xqsvqQk3y8nJC/DgIxYMOU3w4MIXe4VJD0Xz0z4HI+43cOSEhyvXfZW6ZPv9EhnZAQ7+7qZashKfT2Lzdw6OnvCg1Qjc38/AnoNuDu9MRq8PTRqUSoE/DsbStudVLl1yU406qAUtbslJOpcREIgliRIhH0EWxGmrugX7rxAEAaPRxKB7dPQblc3oIcYK7fol1iDbf3LyzJTQc27DqgjGTj7PxdNXCebFUr+hUE6G4wZy8gLkFQTYc9CN2y3RtUOoLezt+RasFgVnf9chy0/h/RMyLCrISrMT/Z6cw8fcjB0WVuXE8fGHw9l70M3M1wtYt0RJ3VplcTab5P+Pvf8MkKLauv/xT3XOYaYnz5BzzllAUIIoICKgIEFQFMxZFDOYMUdMIEERVFQQRcmC5BwHBibn6Zy7qv4vWgfHmVHwPt//7z73uesVTHdXV52uOmeftfdei1umWvl5S4DkBn+91vwRoVCI8kqRIyfCrN8UoLA4xs4f0nn9AxfbdgZp1UFBfuExzpWcI72sH5rfnJcDCg8tmiuJROIbgoUvp7B5RwBRhHkPJzL/1apqx9HfodEIDOirx2xW1FnpADDnfhMzD5zB6OoExNvZCrTHMVnUzH6ojFnTrEwaa+bMuSgHj4a5alIhqxenV1fJSpLMgnednDwTZfBlF5cMqaiowOeP0XlwPjMm2vjo9SSMBgVr1lfx5EtRcvPh+KkIiz73oNUKxEQIh2TCYejRWc+1V5lITVaxc2+QPQfPkn0mRJNoZ5SCEj1G8siu97sDshctOiooxs75Cmy1oKGt1JtsDpNi1ZJg86DXq9Dq4puOb3/0o1RAcblI905arr/GgsmgYPX3ChYuCdGgmRL/qYsaBgCefLKmtM6mTZs4erT2JlWSJKqqqigrK6N3794X/0X/HyMhIYF5rzzNw3c9SqbUlERSiBGlkHM4FcV06iiTne1GlXwITTCBj9/WsX5DBbfdqiPZoWTdz0E+XeHFVfibrjse8vIk3v6oiiED9My8vxynS+SumTaaNtKQmx/lzY9c+HwSO3fKaEMmXMrTJNoFQoYgz72upKhUJL0h5JdvIamiGy3oSCE57GMLGoWSRAc0tAfxBnYTdmZh8TZCgZIKoYg8xWkefPx+MjPrrlD9K4y5ZiIzpi1mUL9YLefYr9aGsSW0/8sChsaNG/PZ6qU8//QL7Nu9n0LfGQQB+gzozdKnFuLz+XA6nSQk/LWUSX1ISkri7nsf+UefvRgMHz6SsznHGT/za267UaJ5YzUnTod5ZoGT4tIY775QM9EsyzKLXkulVa9i8pTHaSi1qfG6JIvkaPahrwySnWMgJUlJWoqSL9f6qXDZmffcS6SmpvH2qzew7O2aLZQ+v0SThiqumlTIt0syahCgm34JMGdeJXabwPDrCln8ZirjR5kZN9LEufwoL78b4LKhV3P3PQ9f9BhYrVbGTBzNtx+so4G7BUfZRVu5Rw0C1CtUomh8mrtnJdGta4g7ZhylYaBrrWNVyMXolGoGXBFk+GD7b4Syghm3VWGWVCgiBgzuNhSlbuHdRW5mTLRSVBLjw0/9HDsh8ut+L61bK+nbU8+Iy+K6+YezNWz2VHJG8z2qsMyeAyG6dapNvP68NUjvbjpkWebORysZOHA8J0+d4pZbbqkzcX/ixAk++OADhg8fTrdu9RP9/4lo2qoRxUX7GHyZgu17Jb5a60MUoX9vPQqFwLiRZsaNrNlV8uq7bpAFjrILFWo0so6GtMAs2PDKLpyUoxf0ZNCcDGpXX0qISKJQp5lQZaWMhvplODSynrZtFbRsmUOfHvoaxCf8Jrf0eCLrt/j5/LNPLor8BDCbHYyfuY/3X0qujmmjUZm+fZW8vHs3VimJNKkJChSo0VFU7MJZrCedRpiI+3kcYgct6YhBMMfNaZHIJZvGcjvUaHBRQWmhir5DS1n2YQLtWsWvt7A4xiPPVjBqqImtO4O887GbV55Owu2R+GW7RJZgQ5ZlKg2n6dTHTyBkRHYlkh7qXE2uCYKAjWS0BX348utNfLowgWVL3uWOux69oOv/9ddfGTXcRGWViNMt8vlqL+NH1fz91/zkY+e+ECdOR3n0bomrhpiIRmXCYanO2FiWZUrLY5iMCgqLYxw9FeFMbqRGLPtHnMoWIWzAIifiPdqdy6/ZStMmSvx+mSLlKZpJtRPcsixTKOay8NMAN020MWtaPH43GRWEwjI5eVFOb1t6weRnJBIBWcnm7X42bgvx/Yo0WjU/f75tW2o5firC5NtKeHN+EldcV8Tzc2vrTgeCoKC2HI1Tk4vfcZpGTWQKyqIMm1DEjddbGD8qXrF728NlZKZosGR3xixYichhznAUDTrcVNGOun0+BEHALidxnL2oUNONgbipZMSI43z+rYtEh0xG1r8oCP8H/EeSn9FolMLCQlq3bk1ycjI2m41Dhw5Vl5LHYjGOHTvGxIkTAWjSpAlKpZJDhw7Rp09caNjpdJKXl1f9nhYtWhAIBDh9+nR1Njg7O5tAIPCX1WRqtbre9pZ/FyFrWZb/bc7l/2v8dyzi+O84xPE/MQ7ffPMNGzdurHVciG/GFy9ezKhRo/7j25T+CZRKNckOBeOnVXJ6axaJjSI0yFBz6FiEBm0CHD2+BSGmAQRkwGqK8ukXMu8vceOt1KEsaYjaVoycephvFyeg1yu48yYbN95VxsN32pkzv5Klb6fWMoR54U0nU8db+HCpB6tZycvvOBl7lYmbJlkpq4zxwJPlxGIwYWYJOp2ALEMkGm9/XzDfwnXT8jnlDSLKMdRoyaARNsERD3S0xxHUMeqIK/4SBlM6/oCTpx9KZOz0Yh6+w15tNPHz1gD3zK3gpsmW6pYcg0HBysWJFBRFmfVQNlZrzS/0+iSm3OIk+4gGpTOVsJhA9/7FjB2j4vGHzNw1txzF6XZkRRpXB6ipkYY4q8oYOuYgUyZpqo026oLZJJCZoSIQkBk9tYjH70vk6uGmaiJx8CVGXl/opueARhc+BgYDUVFmws3FZKarWPVhGtfeVMLsG208dm9C9UZ8684AN83aQlpRf9RocNtPMHOaBYUiTmqbjAJXXh4nzZ9/o4pp11nqJHFLykTatKh/Q9M4S0VM40OURaoUxZSZjmO1BTiTa+TLj9Oqj5mZrqZ/bz13PlJO817nGD7IiFIJW3cGqXKKNErXcfr0wQseB4C7br8Vo17F5wtT6dTu/EZ63CgzV1xm5KpJhdx3q5XXP3QxcqiJLu21vLfIw4A+eq650sShY2Gi0RjXXGlm9HATA0YVsv/gVlSyGgmJGFH8cs2q1t9xjlPYSCSf03SgN0HZj8d2mpjOgxRRYjZX8OZryfTtEZdYcLpEHn+hkm27gsRiMs/PTWL44PPJntYtNNw40cRl1xRhtYjEYrF6zWXqwrFjNZ2hy8vLKS+vre8tCAImk4nevXszderUCz7+vxPGXDOGxk0aM2HsWPLCJxCUMjpjBJ1CIu+cFrNWi0IVQ7AUoyDE7kMSU2f5MJnjhh9ywEyMMKk0pAmt8IU8PPzIWQw2PwaTgh82+SkujRGJyiQ5VPTrqWPhJz7KC3X4Vbu56zYdpSUCq78X2H8kht0qEA2oCQWUnFHtJypFUarAqFOQmg755xQkKTWYLRI9BxVz7FgRR09EQK1i7Vff1eikuRiYTCaeePoDxt58M6OGBrm8vwK3R+LtT3zsPxylb88jPHTPUHILBZKTrKjVEsFgDJutCZ0692Lk6JFkZGTw+ruvAfE1+dy5c8ydcyt33z6Eti11lJariJHG8y9+XKdOuyRJ/LDuBz5+9xO8Hh8owJIgotNLiKJAZmYnBl56KZddftlF3c8Xi1mzH2TTpp7c/fi9KHBhMYmEwhKRqMyAq/O562Yb3/8c4GxeDEeCgqISEVkhU6bNxyt6SA83RoseFxUUKE5hSwxTWSXw4TIX4bCMQa0lKoYwWAwUFRXz47rPOH4qSP9RFZgMccPsktIYogR33mTniQcSGTu9CL0uLlNy5lwUZ6UCRXFzyosCOBWlXHWDE5NRxqDXIspmJk1+hFGjr/3ba60Pd9xzO0qVgrdeeRdFRMVuNmCUzegw4BWqUBuDjOmmY85THlLTRUrFctyEUckavLiQkJCREImS6Ihy9IyKa2eEyTkbI1yWQMPKy9AIWiJymGwOEy43snK1n5de8xGqMpMWaYUOPYnKCvKyc0AUOHUmwpz5Xo6dEujaScEjdyei1cDsh8p476WUGh0cv+4L8sSLlUwdb6HnsEK69rwary9Mp06d6t1jtmrVis6dO7Nq1ar/c+RnkiOTwrx9DOiv4NeDEqu+83HlEAO5BXWb7977qIt1n1npHO6D8jdSPCQHOMKueDwuiKRkhjCYTlMeKSDmsmKtbF2jSq2EPGyxVO6bW8V7r9hrxAw9eyjZ+005BqluGR+vppT5D1h4+xMX111d93sEQWDopQZ+qMPL4e9QVZnDhy8nM//VKvYfjmDWaakqV6Cpakj3WFM8OMlVHySraRS5UEcP72D2qdaTIx1GIYBGJ5Oo1yP85mmcwzEcpJEpnDeYsWAnTW7IwZztjBsjIiTko1focAfCKNQxqpwiQwbGY5/cghgDRxcS9dkpS9xLROdk7BgNjz+YQP9h5aQHe9dZVagXjOhiVtq01PD2p5uBCyM/1Wo1GrWCZx+xM/DqfD75zM1nX3m5cogRhQDLvvQiSXEPkJeecDBqchEvv+MiHJF5/1M3t8+o7T7+zTo/LZuqyc6JctvDZdxxk40Pl3oYdqmxVrwoijLvfxQgIZqBSIxixVlGDzWw4CkHsZhM867FOF0p2GPnq8VlWSZHu4eRI5W0aG6jU3tt9bHyCqLodQJ7D4YJhmqa6P0VzGYzsViUslKBieP0NYjP39G6hYZBl+jpMagMs0lTZ+w7aKCaLz8uAs/55HaF6QTdRxTz6rMJ1d1EoZDE/U9VsOgzDzFR5ubJVt7/IFxt7qsRtKTJDaikBC/uOjXL/wgdeprQFkEQiGrdKNQiLqdA504qzAkX1vp/IRDk/wCGY/HixXTr1g2Hw4Hb7WbVqlUcP36cl156iaSkJL7++mu+/vprZs2aRWpqKl999RXHjh3j1VdfrW5BWbhwIfv27WPWrFmYTCY+/fRTvF4vzz//fLU21Pz583E6ndx0000AvP/++zgcDh566KGLPufy8vIaWqB1obS0lLlzHmPH5l8JhyOIxNAoNVhtFi4dcilDhl/OyhXvkXPmKKBAq3XgdQt4XT5MZhOOZAeRcCReoqxVI0YlUIrYE2JotBrad+hJ48ZtefH5xwmHnCgUKjp2Hsi99z/E8k+Xs2HDGjzecgRFlIBbIBpRgqCmY7cOSGEZnU6Hzqhh7879+AN+bI4IGrWMQqlEISSTYEunU5eOTJ95I+npF+7c+FeQZZmdO3/l08Wvk519HFdFlHBQQKVS0ax1KiOuHMeZ7Dx2bN2O3+8iraGFjPSGnDi+m0DAQzQqIaOiY8eO3DjjAXr27IXL5WLxR4vZtWMPCJCSaeX0qZ2Ew36CIS0VxQFkSUSllTCYJaIRGUEArUaBQikDMh6vTCwsIEh62nRoxf0Pz2Hn9l1s2bAVtVrNNROu5qpRV6HR1J0xulAcPnyY1159hsN7solEYsTkEAZTCLdHRKsVMBkVhCMyarUCgXjrplIpoFIJCAoDVqsBl6uKSCSGSiWgUioRFGoCwRiCHEWrFVAq1Wi1ekRRSVWFiCQFMRhFEASCARGtDmRZIhITMBvjk6bPJ6HVgiQLCIKMJIJSEf+/RqMkGpVxVwkoBTU9+vXk5Vde+8cVFX/EgQMHWPjWh+Tn5RMIunF68zHoYwiCgKDQoVJrMRlUNGrcgvHXzcZoNLHwrQ8pKihEb9ZhtUeRpRjpmc1wV8nk5uRhtVtp1CyJivKzlBSX4KpSYrcmMXjYYCLRKg4f3EFMlJBlFYIQJTU1g7HjZlbr0xQWFvLBux9y5OBRHCkJaI1a2rVrx/Dhw/nqq6/Izs6m6GwJ3Xt2Y9rNU1m6dClqtZrZs2fXe51qtfo/uvKzvvmwTfMmXHu1lh1rHShjWua/7Wb4b+0sn33t5dlZWaTSEAC/7CFMEA06fI12cuvNerxemX59NPTqqquxwPcaWkggKNGvt5ZjJ8PcMiXe0pabH+Wj5R6aN9HwxP1xXdDxN5ew8cu4Ho7TJTJhZgnXX2Nm/EgTOp2CM+ciPL2girYt1IwbZeGtj13sOxTm4HYjreRu1cHz7xlQl1BG46YiMWU6P2/YcsFjtHnzBjb/8DBvPaujqETk/U/d7DscQpbB55M5dkhBt54ya5al17jWKqfIjXeV4A/IrPssA6VSiMujjCgnergTFqnmfVVmOsbwSeVs3+tHtWsoQXz48KBCRQLJKAQlp1V7adS9lOaN1bz7Um3t1VNnItxwWwk3XmdlzBVGJBmWrPTy7icetOgYMUzLsMvVzH64gk8+3UyDBvW7Qf8RwWCQS/q2QKOGZx9JJr8oRuMGKq65svZmYvvuIDOnKvB4JRq2d2JLjBty+AMSj9xp59J+8fuoz4g83nw2mS4dalfibPwlwObtQZ64v25zqo2/+Jl1XxWCqGbQQDWXXarhseerqu8XiH/f5h1BIhGZdq00XD21iBmTrPgDMtlnwuzaCWWl0LFXU5YsW3tB4yDLMl07N6JnFy1ffVL32vrcG1Vs2RHky4/iwvuRiMzQCQUYlXpys7WoPMkImggRcwm336qnW1cVk6+XyXT2AuKV1EfZRQOa4yBO5IblEDnCEVxyBTaSaEo7fMZ8TK3O8uSjZrp10DJ2RjHvvpBcpy7aDbOLOX0uyo41df/eHyxx89VaL7fe9Vm9m/m/mwvHjx/Ptddey9ixY/9uGP8t8Xexocvl4oqh3ejdTYnPLzHpWgsCcPf9flLdnbETr2COyGHOGndizXTzyN0J9OqqpbhM5NlXnZzZk0ias1v1PCHJEgX2HTz6lMTP2wLs2BNCAGRZIOTWEa204cH1GzkUQ61QolDKJGkcRAIqfLIXGw4a0xofLnL1+wiIQdIjrUmnMUpBGa+KFs7gs53hh68SOZEd4+ufO/Hiyx/8S+P16eJ3Wfn52zRvEubM2SjDBhlIS1Gx4htftT5wbkGMCaPNTL7WxLJVfua/GEQhppHWLJFGTcyEwmGOHirF7z/Dqo9TaswFBUVRptwpc99Db9GpU6fqMRNFkek3zKB4byWJvgzUgoaIHKbCdIrWfct48WkLz73q5af1ChSaBJ587nGsdiufvL+Yqsoq2nVsy403T/sfWddPnz7NE4/ewNK3lKQknSdZT5+NMPy6QsymeNJv4jUWVKr4+e8+EOKGm5x4Cq14qMJmB7NFpkVzBWUVIkXFMaSwHkcsC7U3GVERxp+Qg0f0cOsMPWvWB7hrpo2ftwY4fCxClw5agiGZiioRgXgSZvRwI1VOiY+Wudm2K0TDTDVet5LDh2PEhCiNGwu4PSJeP8REIzNvuZuJk6b/ozGoqqpizPCx+AsDhOUIKSYLMRE0QTvlFKFERTKZyMi4hHJC5nzkmJqMQEcSfqted1JODkexp4S4abqWD5d5SExQEgkJVFUJeEv1qGQdmTQlUUhhv7wFq5BIE9rWOBdJFjmo2kT3AUH27ZO4ZYqF9AwFq77zodEIBAISgaBEKCyTla6iokpClqGiHBQeBxZ3U8LNq+jQvT0DBw5kxIgR9V732rVr2bx5M59++uk/Grd/Z/zVXNi9Qw80mkoyG8RT34P6GeMSDCoV+zZk1IiBTmRHGHt1jIyq2tX+ohxjl2I9V44UePmJpOqE7uHjYabPcqM61QWznIhP9nCKA3SiH1WWEyS2LuKRB0y0ah4nx556uZKjB1S09g6uJld/R0QOU5C6iZN7Uxg9tZjVi9Lq7Zh5ekElx/MuY8GCVy5qrIYObsrBjVms+tbP03fZSAq0qqU9L8syu5U/kik2I091kgZCU5KjTVCiwi1U4Ew8gtoQRlHYnELpLN25rNb3VMqlnOEIUSIICGTRjEya4lIVE0jKxmiN4vGLeJ1KJHWAwQM1XH+NBZdbxG5TcklPPZmtS+kRG1bvteTIx3j5EyfvfGrn48XrL+j6fT4fE8d3YVA/Dc0aqzEZFSxd5aW4NEayQ8n1V5tYtMJLOCwzbrSZD5a4WbssnWSHiim3l9Kjs5bpE60YDfFYaekqDwuXuHG5RVJT1Cx9O5W0FBUvvFmF0y3x2D0J1aZXHq/I9LvKOHxEQgxqcAeiDB2i5Mqhhurq07HTizBptPy6HVQ+B7IyhmCr5K7bDMyYbGLRCg8GvcC1V5l5d5ELlztuJjfhajNzn61ky/ZzFzQOTqeTfu0GorZ6WL0shZ5d6pb22LEnyM0TNaANcv+jEnv2SKhUMOFaHYcOR3jzvSC5uTLtxL4YBBMROUy0w1a2rnPUKSM5YmIRi15PIRiSGXFliPSy814vAdnHOU6gw4iVBBKFumXvDsrbaUO332SVJE5Yf8JoD6E915kq+2EGDb+c51+s36jyYvbJ/xHk56uvvsrx48fxeDxYLBaaN2/OhAkTqltpZFnmiy++4KeffsLv99OsWTOmT59eY8MViURYsmQJ27ZtIxKJ0K5dO2bMmIHDcb4c2Ofz8dFHH7F3714AunbtyvTp0/+RDsHfBbhff72aOXc8QkOxFQmkIBKlkLMUk0sajfHbznBJPyWP35dA8yYaTp6J8NRLVezariTT2QsdhngQyimsJMarX5IOM+16M7dMM6NWweCxBQQCAvfPtjNulBFJgqUrfSx414kYFTDbZFSyikCFmURXW0zYCBEgj+zfxOzbUkgOQfs5+l+iYu49dpo11nA8O8Lzb1axe3cMbWEbIkk+br3vZq6bdN1Fj9MfEYvFuPfuaYR8+ykrC1GaqyPR0warmESMKMXq04iJBciSQHpZPyKEqUjfwa3TjUybYMWgF/hho5/n33QSjcp07mDiXFEDzh73YatMRRczUpy2hZatBO6fZWfaLCfKygwypeao0eJRVFBhPYLW5qNdaw1PPJBIiyYasnMivPCWk537QkT9ajQlzSkiF4eQRiO5FRIiTkMpYnqAT1cs+kd6l7Is8/RT97PumzUY/cnYvc1/06eq5LRwEGu6j1umWdi0LcSl/fRMHmfBblWy8ZcAz7/pxO0WuWumnauvMBGLyaz8zsfyL73ccZONJSs96HQCh45GeH1eEj0669h/JMyzr1VxLi/G0w8nMnSggWVfelj6pY+BfbR89pWfR+9J4KohJsJhmWVfeXjrIzcTx5jY+EuQ5k3U7DkY5skHErm8vwGvT2LhYj+LFkVRVWZSqDjLu5+8x8C6esgvcDzumn03R7ecxOZMQ0SkLH0LQy/TcedNdhpkqDhwNMwjz1bSr7uW6RNtvLbQw+pvYySVdMXtOMqI0SJ3zDST7FCybVeIuc948GVnQGohD91rZOQwI6GQxCfLA7z/UQC1TuSZR60MH2TAH5BZssrD2p/8PHl/Iku/UhCWu9KmdT/eeek9bBXpWGU75sECkkbEWVlFOBzBKJhxNLNRuVLErajE5Shm5HUj8Af8PPHEE/Ve7/8E+fnDDz/wzTff4HK5yMzMZOrUqfU6zb/11lt1OoZmZmayYMECIN5aWpdj8pIlSy6a5K9vPmzesDFatYJWwf64Ug+ye7upOuD4/mc/D9+cgD6QgidtP527CLRrq+Lg4Rh7j/h568UE0lJUqFUCLZqqkeW4a+3iFV6OHA+Dz0LMaUOnUhMiiNLqQWPxc/tNNmZMjLeFvrPIhd2qZMLoeAAz455SZk620v1PLWuyLDPupmJKykQevN3OmbNRXnlZJuYxESGEELfiIZMmhAQ/lo4n8ISS+enn7Rc1Tp98/CZrv3mDx+6x0LqFltNnI8x70Uf5sXSilhIm3aCg0iny5P2J1eYM7y12odcr8PslAkGZe2+1s35TgPtnmkjxtq/zewpSNyBqggghA127w9AhKgoKZFasDKMsbYzG7+CEagcpSRp+WmOrdr6EeNZ6yLhClvwWLP4RZ/OiDBlTiq6wNeXGUyRlRLnvoTcYOrT+zd2fx3no4CZUVsVY9XE6T7xYxZql6bUE6H9H20tyCYVFTu9sjCAIrP3Zz3uL3Xi9InffYud0ToQPlsY3uGOvNDF5nAXbHypkJUmm5/B8NqzKrKVxJcsyl15dQGmFyIuPORhxuRFZhkFjCtj0dRayLPPsa05+2R1k2KVG9HqBDdsCHDkRYeOqTOw2Bf1HFeAs1iIG9VgbG1n9zYWR4bIs07ljFgueSub6MbUr0gCum1nM83Md1STkgSMhrhpfRZazF2bsNY5VbNvHbQ+EWPB+JcaCTiTGMlEIClxyBSc5gIyMSinQpi3cdKOG194OYT81CB9u0gcfYNWncd3X3PwoTy2o4sNX6l7jzpyLcNvD5Xy/vG6nZadLZOTkIibc8ALXXHNNne/5u7nw2LFjJCUl/a9NFv1VbBgOh7n80ku4pFd8zW7VTMPx7Cg//CCSUXoJeuF8LOqT3ei672LdqqRale0vv+Vh2WsOHL7z839EDnPKuoGvP0ugeycd/oDEouU+Xn8jQlppP9RoKBTOkC/nYBVstJK7VW+uZVmmlHwqKaWt0J2YHGMfm+nGpbU24AXyGXyJJ9m1MYVh44t5/+NNZGVl/aOx2rZtM+tWP8DCl3Rs3x3imx/8WEwKJFlmzp0J1fOCKMo897oTWZZ59J5ENv8S5MY7KujcQU1ZZZQjhxTYtSbeeFPFFZfXjudzcqMMG+tEo8rghuk3MHnaDbz9xjusef1nkkK1W/bL9CeZ8XAZs2dYePpFN6veTCNPziNRlUxKsCEadHgVTtyOUu54aDZjx/9rRP3dd0xk/gPnaNygdsLh0ecqcNiV3DWzdmXTiewI114TJaG8E4UpWzm0PQmDQUlFZYweAytpWDGgWjrkd+QpjlNhyGb10iSeXuDkodvtDOhzvh1x9TofW34N8vITSciyzPS7SxnUz8DEa85LpITDEjfMKqNvTw133pxAQVGU+x6vZNt2kfad+vDhoo8v2pDs0YceZcMPnyMrYwzua2bSdTpiMZh5hwtdaXMUyWXY0wJkpCnJyY1x8qREF+lS1ELNWCUmx9jPVqxJQQ7vSKuWlyktjzHlFifOPa2wRTORZZm9bKEr/evVTc02bsOWINKvt45uHXXMmGipbq/dfSDEtDtLUAiw6qN0mjfRIEkydz7kYsdXaUhhE22uaUSDhg2444476r3u119/ncrKShYuXHhR4/W/AX81F3Zq1xxZkrjzVj1frvHjSFCyd7dAptCIrlcW8vYLSdVdJjPvdHJoRUcsQu1nAOCM4iAfrQzQv1fNtlq3R6THoDI8RRYCsh8NWtRoSaMBBsx4rKfxmnJp1VxFRrqKBKuKb75UYClrh1WOcwdORQnn1IdY/52NTu10PL2gkr499AzqV3cLb58ReUy96dUL1oMH8Hq9XDm8Pd8tSeeO+zyEdvSr9dxWXytHCFryaODpheVPpmeSLJGXtJmo1o1Q0JRmwvn4MCbHOMgvKFGRRkNkZMopIkQAJUo60pcoESpSdtGuc4wrhqmpqJJY9LmHZIeCKeOtVFaJfPW9j5NHlLT2X4qmHs3dI/JOXngzwo4jg3h07ksXPA6XX9aBNEeAH1fUnpMLi2OMnVFEs4Zqxlxppsol8s06H1076phzp53Pvvax4pu4FJUoyiRYlSQnKVCpBUpKRRa9cb7q8PPVXj5e7iHBriAUksktiNKmhYbsnCgTRpu58XoLu/aH2XcoxAO3xcd4zrxy9h0Jk5SgpGkjNbEY7D8Som93Aw/faefWB8q4+goTX67xsftAiHBY4r2XUujX00CXy/JY+2POBY2B1+ulc6tuOCxqliw20q9n3RrTW3YEmT1FR5HXSYIqEUcsCxmZSt1ZKqNOOor9kJA4ym6SSEelizL3lSrGja67avnLNV4OHYvw1VcxLGd7Y/hTx9BeeTMt6cQpDtKRvrX8GirkYioooZXQGb/s4ZxpF0HBi93bjCa0Y5dqHTfMuJpH5j5f77X/nyM//zfiryb1yspK+ne5lM6x/rVuEJdcyTF2cetMLS88Ubsa5Z5HnGxd0oSEaJzYlWWZE+zD4PDy0Yc6+vSIPwizHixh/aYQ277LrJEphrhg94BRhbRvoyRnbxIZrh61FvcCOQeRGCa9iitm5PHUnNqLykPPlPP5yghNS4eSn3icdz9/s16y5ULw6itPopO+5ni2n4M7dWSVDagVWLuEMhJ6HyL3tBpkWLlCT5uWNRcBn1/iiusLsZgVTBht4cVHjaS4O5GdsJ7+g2Q+eT2Fy0aX49rdFgc1q2rKVWcZdOMZXnqi9gP21MuVrPrOS8SrJ73wUg7zK23ohlaIj7lf9iB18vLlmpW1Pvt3WLVyKZ998iyhY81JiNSsmslP3sRXK428+LaTaRMs9O1Rc7KLRGRGTSnigwUpNUiK3PwotzxQxpqladx8XzlXDDawcImHtb9VjsmyzLQ7S7llipUEm5KH51XwyWvJ9BhWwPY1WdhtNe/Nk6cjXD21iNWL0xh/Uwm/fJdVTVT9jt37Q0ybEiOxvAuHtVs4ePLwP3I9/eC9D1n58rekBBoiyzJn0tZy/50mbpliq/E+WZaZcHMJs6db6d/LwMpv/Mx5zM8L84yMHlFzkxOLyVw2tpCXnkikW6eaY3j8VISH51Xw9aKa98OhY2Hmv1bFZ++l8dA8L8s/1tLSf76ixjYawmfh14PbaSA0J61VEro24FoV/7wkS0R6VpDZOJ2XX3653uv9V8nP7du388YbbzBjxgxatmzJTz/9xM8//8wrr7xSI8HzOwKBQFw75jeIosj999/PsGHDGDduHBAnPz/++GNee+21Gp+12WwXfX71zYctmzbBolfSwnk55cl7+H6dpvoeDocl2vYow54g8MOXjmrnSlGMG9V8tz7AsEEGIhE4ejKMoIBLeuq5dYoNR6KSKqfIgnfdLF4awGpSM2OKnhgxFi7xcM8tNqaMszD59lI+ejUFo0FBlVPkpntLWfVR3ZV2p89GmP9qFQaDgjbNNbz1ToSMgstqzZ0VcglndXu4cswoXnhxwUWP1YCel6JU55GQAJVnEkhydUQvGHG3+olfNyTxxodO3v7ITZuW8U1dXmGMJx9IZPggA3PmV1JYHKMoT0lkd+8aZMkfUaw8TbnlCNu/z6yxoZYkmZvvdLJnTRplQSdNaYezwa888YiB0VfEW7lfesdJKCgz9966qyUfeqacteuiqHLboG99itTGbXnrnS8u6NqDwSCTr+vA6ZwgD9yeyKbtQVYvqr+rYOj4ArIylJiNSp571MGIiUXMvMHGw497QRPhnlut3HCtBY0a1vzk5+2P3Tz3qKNajy0YlOg0KJdGWWpen59My2bxMS2viPH4i1Xs3h9kxcI0Fi7x4PGJnMuP4vbIbP0mi6cXVGIxKbjz5ppr4+btAea/VkXLZmpKykQOHZKJBpRYUnV8/8OBCxoHgNYts3j20cTqOc/pEtn4S5BoTKZPNx033VvKus/ObwKef93Jpy+mkyHWNt2TZZnCzJ9QGAIYjUo8TtAqtDRprODAkQhlpQLWpAhbv0uncQM1iz7z8cpcK5LRw7ffamiYFb9HNv4SYP/hEPfcUn9Vf7+r8tn2bd1kV3lFjIFXF/DkvCX069evzvf8X62CB1j08WLee+txBLVE04ZqbpliIy1FwY2TZRq4+tR4b0niLpavpFb8A/HnuGOfclJzB9eIofJTNnJ4j71GMmHfoTCTJ0XJqOiLKIvsYQM9qDmvBWU/heRQSSkq1CSSgoyMEQvJQk2iW5Il9rGVZq0j9OolcOhUe5av+OwfjdXMm0bz4QuVOBKV3HJ/KTdeZ+WFt6pY+WHdc8K1M4p5Y34Sqckq+l6Zx9XDTRw8CMe/bU2kwREO7HBU6/H+GT0uL+DsEQuCCgaOuIRjB4+Tdq5lrRg0fo0iVc02sHdrMqGQRFabElJDrUj/k46gLMvkJh7hvRVv/2MDxEgkwq03DWTNp3UnHEdNLmT5u2kYDAokKd619Mffrv+wctQHB+DU5TH76WKmTzLz9Ituvnm9KQli7SSFLMuccfyEOSnA7Bvt3DSppufB1DtKmD/HQXqqil37Q3z+tZeXn6z9vIqiTOfBeez5sQEaTTzeHHF9MUe2JXDJqH68/PqFkx6SJNG/T0vSUiXemJ9ULQNSVhHjkkEeNMYoXy6107xJfIy+WuNjzi0JNBDr3o8UyGfwmfP4ca2Jls00uNwi817ysu7HKMWFIIlKJGSMmGgn9Kj3vPZpfqBF2xhXXGZgzl121m0IsPgLD/6AjFYjMKifnm9/8CIoFNwxw8bQS+Maod0HlmM5NQDt4DC2RCu9e/dm+PDhmM3nCQWv18v333/Pjh07uOyyy6o7Ev+T8Fdz4aD+7fEH3FjMCuxWBQgC7hI9qfmDqdKew5t4gvYdBLQ6+P57kU6hIXWaYAGUkMtDb+Zz3ZjaxM4DT1Xw8UKZlrGeGAUzETlMITn4cGPBypQHS/j0syAWgxpfOExiIuhUGs7lgtstIaiibP0+tVqHs7g0xrQ7S/n6k7Tq1uHf8d16P3c9Usa7H6yhXbt2tc6lPjidTsaM6kKLJioqSjQYDw+ut7K0QHUcl6KMdpG6ZbZclBNtsZfyk0m0Ec5r4u6Xt9GQ5iT8qWqvQi4hn9OECZKUHmHdyuQaOvqyLHPfExV0aKtlyjgLsiwz484KNnxnoEWo5poFEJOj7BJ+ov/gBB576nMaNmx4QWMgiiJXDu/CzZMEhgw08NZHbk7lxPcwjTLVHDoeYv4cB+1ba6td2AFefc9JOCLz4O01Y5aRNxRy9GQEUZS551Y7d9TRFu/1SQiCzMRZpbwxL4lpd8YNPjPT1YiizLAJhXy3JJ6cHzahkOcfc9D1Tx1GC951UlYeY+3PAfp21zHkUiN9umtZvMJL21Zarhhs5JJR5az48shfGjP9EU0zmtOarrS95hCL3qzdmQUwcWYZa79R0o4etQyI3HIleWTTXuiFJEuUU4TTdpxVyy11ahUD7DsU4ppppWQVDUaNhhLy8eFGhQobSZzhCCo0ZNCIQs6SSVPsJBElQj6n8emKSbJqcXpjEFOTIjVAFpWUyYWo0SJZKhg04kpeeqn+PdPFxIb/kZqf/9vx/LwXaBhrWYv4BLAJiRhkC4n2uheEp+ZY6bnuNAnFcYJMEAQy5Sbomv1Knx7xh9flFtm8Pcjka221iE+AhllqRg01s/bHABmuDnU+cBk0Zh9bUCbEeOTeujc6c+5MYPMvRTirCkmqbMDrL73BOx/WX7L8V4hEIuzZuZ705CA2gxZLeds6g06bnEz+aTVZTcNYLNCmpa3We0xGBbdOtbHocw9tWqhROCpwuitIzozwzEOpeH0Sh/YLdKF2AB1MOs2TD9QmiwDuu9XO2p/9dGgFx0tLaBhrSSFnaUJcUN4oWCgqKOXEiRMXHeh+tepDKkshM5xVQyfFK7vo0VvGbou3d/6Z+IS4cceDt9tZuMRdo32zYZaarh20/LIrzGP3JPDIs5V0aa9l++4QfXvoEQSBJ+9P5LEXKkmwKZl7TyLPvOLkrptttYhPgJbNNPTrqWfO/EqeeCCxFvEJ0L2zjkYtK/CWy6SQzmuvvcZ99913UWMhyzLLF39Gur8VCFCpKCLBIXHzDbWNxwRB4JWnk5h+dyn9exkYNlgfd10eUXtBUKkEXnnaweIV3lrkZ+sWGjLTVRw5Ea4W+Qbo0EaLyajg9NkIeTlRMv3taz4vMkiCCDLYqT0pKwQFJsmKJP618/i/iu+++45BgwYxePBgAKZOncrBgwf58ccfuf7662u932AwYDCcz0zv2rULv9/PpZdeWuN9giD8I7LzQpGW0QilmIfbWYWqPIu3Psxm/qPx+UarVdCouch7LyVVE58Atz5QRr+eeubNOd+eEY3K3PloGckOFY7E+HsT7EqeeTiB1GQF+4+E2H04wMC+evb80IDlX3sZO6OYnNwosVg8P3gmN0rndvXrPzZrrKHSJfHhqylcdUMRSUlqpAIR5Z+WWQ9VyCENU6ZefHvfli0bEDTFtGquZvdOmdau3tXXGAjEn43xo8xs2BrXknznhWROnI7w9scujp+KcMVgIxlpSq4aV0XyXy3/MQ1XDjHUqiRSKATee9VO25052PNbYRDMqPMG8NC9u3nm1TyyMlREIjIvPl5/AHLFYBNWc4Dln53EXWJEY3Ve8PXrdDpOZAdp1ljN4hUekh1KYjG5upXzzwhHZPIKYpzNC7FpR5DenfXMnSOh0WhYs9JR4/rGjDAz+BIDV08tZu2ydE6fi/LwvAoaNVQzZoSJq24oxG5TolEJON0indtpGXOlidzCGPMfcfDwvAr69lBxIjvK4eNhdh8I883i2mvIgD4G1vzkZ9MvQX75LotQOF4pKysujtAzmuwsWenlpklWHnu+kqOnIlx5uRGtRuCRZyvJK4zVMGZY92OMlFiTOnW2BEFAcKbQq38x77+Uwo49IR57vpJXn0/h23VB5jztxFOl4t0P/Tz/pI3J441s3V7O7gNBGmadJ0hSk1QcP1V/R0tZRQyXu34H18+/8eH1S/+YCAJYufLvk4uCIKDX60lPT6dNmzb/shzN/7/wxdKVRCWR5hkavluSgUYTrybWR2vHYAqTjzYt605AKBQCXTupOZPrx8D5Db9AXL/4j+jSQUtmMy/B8iBenKTRqMYaVymXkkc2jWlNU+Ib9kpKOMsJIoRJpiaBphAUqGQVpdkG9hpKOXr0AHI9ruN/h2ikAkdifB4rrxT5dW+QyePqroQGmDzOzBff+Lh9ho12rbRcPtDAe+/6aSKk4tIfrZf4BEhL1GOkB9FYmA2rN2MwG8ioIwaNX6MSd5USUZTx+CTEqII0uVGtZ08QBByVDXn9pTd4+4O3Lvr6IV4NbDHXf96BoMyPmwN8sNSNUikQi8mYTQruucVOj846GjdSkXMwjD3UgBWrzjF9kpnv1kbi2nS/HVaUY1RSSpQIJqxYoikYTblMuqY2WeR0S6SlxOecpas83DLZVud5KZUC40eZ+PQLD9MnWhEEgWcfTWTa7WVs37iJwsJCMjLqrhD/M7Zs2UTPLkoaN9TW0D9et8FPhBBfL3JUE58Au/eKWGLJ9TpzW0mkylvGjj1BBEFm/FQXqpz2pEmppAsCEhL5nMFDVb3nJMsysVhcEuqWKRZufaCMlCQVrz+TRJJDhcst8sFSD4UlEqs+SmbcjBL27o/SvJmS667VsGReOYqCMK3atmTHjh3s3r0bh8OByWTC5/NRUVFBLBYjLS2tzhjuPx1NW3bm1PHNZKTGq7VLy0V+XCcjyRIJ4UbYCxtSWhhARsZCDgG8WKhNYAFgdpOZXnc81Lubjh8XplVrX2sELY1pTYmcT57mEIs+1mMu74pFTsaMREneGXLEk6TJjUjFTiT9OFnp8bhozU9+8gqi9OqqZcSkImZNtTKgt4Eql8hr77lZt8lHNCbRtm3bOs+lPthsNgRBT3lFiPyiEGlCeQ0jwj8iYCjG4q0/YWyVHZzzCnj/cG97ZCdadLWITwCHkEqZXIik8zL3fmstA1FBEHjxcQfDJhQy6RozSqXA+684aPNrAUX5uaTRoHruj8ghjrAbWRHl2useuWDiE+Lkp0YjkF8Y5Y5Hynn6wUS6dNARjcqMmVZENBqXXnK63cRiMg/dEe9wuGumneHXFXLHDKl6z/r19172HgzTvGmcxPxhY4DZ02y1OozMJgX5hVEcCUrMJgU6ncD9T1XQoomGJIeC3PwY19xYzHVXmxk+2FCL+ATi8/DQPL74IJWWzc7vL66+wsQbH7q4pKcevSH9otZHFWr8jpMUFEfYtjNYq/pz47YAW3eESKZ5LeITwCokopLP4Zc9GAULKWSiDMTYtS+vXvJz974w/nIDHpzkcxozNvQY0KDjLMdpRWeUqDnHCQQU5JFNDsfQoEVr8/LTiiRefcvP0R+bkRg9rwOeLjSmSi6jRFlBceHJCx6Dvx+j/+LfDju2/UojOtT7uoNUvv/pNA/eWfs1k1GB1S7BH0ytw4S4duh5IuPIiQgqhYpRV9TvnDV2lIEvvw1UVy3+GYIgoJONOJKddbqkAVjMSuw2BSXWcoyVDTh3+nS93/d3KCwspE1LgbPnRE6XKLHJSfUGLipvCibrWa6tpzwb4LJL9Cz70sOu/SG6d1WztbCIDLNAVoaaX/cGa+ngQTyYsSbEMBrqvl6DQUGiXYlKIyFay0mq7FzLMVdVYWDv7r0XtbkTRREx5kUXsdeaAAOaCsaM1nDgSJhL6ilvBxjQW88r77lq/f2yAQZ27Q9xSS87bq/E4P4Gdu0LVZOoDbPUON0STrdEp3Za7nw0xKxptnq/Z+QwI/c9Uc7l/eu/t0ZeqeGdbU6s4Qy2bdxw0eSn3++HoKKa/I5YSujWWlPvxiU9VYXHGycXj2dHuLRf/ePUub2Ox1+sO6C9rL+BnftCNchPgEH99Ow+ECb7tESCUJOAFd2gSgYbdRPmKMGYosXv89d7Tv8qYrEYOTk5jB49usbfO3TowMmTF7aYbNiwgfbt29fKqoVCIWbNmoUkSTRq1Ijx48dXG8v9T+ChOQ9w790ziHGItBTYtjvMpu06BvYxEAqJRKNSDdfMA0fC6HRCrQ2wWi3w1nPJDL+uiBvGmqtbwgFumWKly2Vurh1pqm53v2GsmQ8+CVBeomTJF15mT7dhNSsoraifuAkEJBS/VdVMnWDhsXluMv4k7h2Rw5RThBErFRUX7nIOsHHjj3y9Yi571ydjNCjo2rcSwX3+nlc4U/hho5euHbQUFkcxm5SMmVaMTicwaqiRY6fC/LDRT5VT5KoRZn5cWEqSWLf2YoWikLtm2up8TakU6NdHxZ7P48Sh03qCYVdFOHlOyWfvpbHgXSf+QP1kvj8gYTIqmXWThpfmC9gTLlwPWhAEjAYFC55KxuuVuPuxclZ8462z9XvLjiDdO+l4/L4Ebn2gHLsVNm+WMVW1oNv443W2iFotSq4daaL/6Hx6dNbTtqUGpQJ+3RPi0MaG1ZUasizz1Vo/C951VksgPHS7nWumF/PCXAcz7i6tMxnzO2ZOtnLidIQHn65gwVNJfPhKMjMfurhwTBbV5ObKjLiumGtHG5k35/wcc8O1FjbvCDDx1hK++TQeOIfDYPoLly0xqOby/nEh/z7d9bz7YjIPzavglaeSeOmdKlRFjVj9VRlXDAkyoK+eha/ZGXRNoAZx1bqFhi07QnW64QIseNOHywXLv/Rw3Z9+s5zcKK++40avSa2zGv1C8cUXF1ZF/DuMRiNTpkz5X2E45/P6MBgEFjx1vqUz2aFE0vrhT0uIJMl/SSqGwjLCH+anmBzFnBCtM5Ew+FIVn+9wEyWKFv0fPhPjHCfoRL/qZL1PduPHSwLJFHGWhnILdML5eCDuIiziiDXgdE4xerXMiRMn/lFXkPSHaSYu/xSlT/f61/f0FBX7DoUByC2I8swrVWjMMoXajcT8UfwBqc74TpZlcvNFFPo8wom5tE+WOfTbcepDKBbj0qsLyMpUkqpLRvDX/TuYBAvZJ05cwNXWDZPJRElZXMf5zzFQ/LyjbNsZZPm7adXSHcWlMe54pJwbr7Nw9lzsN5dqAfG35S2/KMrvs1eBfIYyikgmHQ06yiigylOKKTfKyjU+LrvEUEPepGGGik8+95BoV5KbHyM9tf45p2ljDcu/8DP9t3W3QxsNGRkKYmEvny1bwb33331BY7Bvz0Z0urjOaDgssftAmMqqGI8/4ycxUaB1i5qETGKiQEQI1nu8CGEkRB6d5yLk0dA40pUE4fyeQyEoaCA3Yyc/IclSnYUYHqpIS4/rAc5+qIy8whipySLXzypBq4nr6TbKUjNhtInLx5RicjVj1YsJSDofTsNZRAppaMzk7rvv5ueff2bPnj2UlJRUHz8hIYFu3boxbNiwfyS99r8dSkU8rtNqFYgiDL7EgM0Y5bOX8nHEGsYTXMTHJUNuxFmO1+k0HZNjhIwl9OtZN1l44qSIMqavtd9MIZPc2DHSyy5BLajjr8sKqmIutBgRUOLFRVmRRNNOJej0IuPG6hl8iYEz56JIcpD5rzp5dG6YsBjFW65H0iuR4B8lgmzm5pw+mEuylMUZjtEFR/V9KckSJeRRTC5SMIwg1z93icQIhyUsJFEonyVDaEwFxbWq1v88FlX2YiZcXfd9qFAI9Ois4+DRMF066FAqBQZfYmLNsipKyEUnG4gRT5pKiKgVKgpySy/q+jUaDZKs5bv1bn5dm1Vd6X7DbSWMH22uIbtRUSky/Z5S7p9lp19PPQP76PniWy9tW2p540MXW3YEmXadhfGjzWjUAl9846X9wFzSU1VkpKq4aZK1mlB85xM3U8ZZ+HFzgCsvN3LrVBtXTioAScHRrQ35cZOfex6vYMvq2q34v2PKeDOncqKkpahwuSVSkpQIAsgyPDyvgvHXz7+osZAUEa4Zr+HBu9IZf3Mxep1QPcd+vdaHPyjhcylpUEeB1+9IIp0qyjASj9PskSze+eAE0yeaa3E+4bDEG+/7sUUbc4aj6DBgxIIGLS4qEIlhIW5I2o4eSLKEhEiQAJ7UA2S1ULJohYf169S0j9Q2QEwQkqlwJ+MP1D9nXyz+S37+G0Kr1SASQ0Hd1QgxYhgN9U+OkUjN1L2Aoka1hV4nADI+f/0bVI9XQvyb4FkkRij016oJ4YiMLKribnoXJ+FTAzqdLn5OImg18QnyzxVV1VBGEQCn8y+uzxcnKvR6BW53DIWkip+rLKPXKRCpXb0iCALhSB0H+wPCYRmFAIiq337DP+nEqUT0xvqD87qgUCgQRQFRUUdFjajG5ZJp3FBZTfDVBX9ARqOu/Tt6vBJ6XbzlKBqV8XgldPrz74tnr2XUaoFIREajBu/f3DcqpYDXL9VZ+QngdMkoiI+xUV93FumvoFarEYU/kFCi6i/vZVmWkaT4farXCbg89RNY0Wj997PXJ6HT1j2GqckqFAq5ViAcPgeGrkoyuiTBgT99UAXGriDowF/yPzep1zo/jwdJkrBaa5IxVqsVl8v1t593Op0cOHCglu5Ueno6s2bNokGDBgSDQdauXcvcuXN58cUXSUtLq/NY0Wi0RhvT7xVYv//7z/D7/cQCOuwOkU8/tlFQpOP2OWXEohJKlUBGak0Ca/lXXqZfXzfpJAgCo4cbWbcxwJgR57OdKpVAgl3BrKnW385RptvAUtQFbWgvpvPG2xsZMSRK8yZxYftAQKpBnv6ORSs8DPjNfb1JAzXhWAw/HszYkGWZKsrI5hACCoL4Wbt27QVr3sqyzMJ35/P9Em114JGUIhPKCVYnqBI8Lbn1zo1kNaniyQcTGTrQiCDApl8CPDy/khkTrdx3q56ftvh540MXAf0JErzptcT5fbKbsNpN21Zptc7h998oNUWJz5SPwWemea9y3nzRwebtOibNKuHeW2189rWX3t3qnudWfOPlsXsT8XglJL2bsddOvahgX6dT0Ktr3PSpZTM1L7wZrxwdPypeVSDLMus3B3jixUqclQq+Xl1GLKTE7Y+i1kpYM/Yw6qp6KkCAYYOMnDgd4foxFp54sYJoFNZ9llGDFBIEgTEjTPyyK1i9JlgtSirKZYaMdGJPkbFY6l/wzCYFSYkqtu0McfxUmDYttfi9BRc1DmpVBGeZkkCQOu/5Ab0NrF7nZ+vOIP17GejeRcXOoxVY66hAB5Ds5Qzoc37z0qyxBlGE8gqRrEwlVUV6rOVduOGWrTRvouLqK/XotbB5e5CBfePklijKOEu1DL+mklVLEkhNjt9bkiTz0VIf36xUYVXa2PJrkDU/BRg3yoTJqGDFN15+Xg+pJZfib1n6jzZ/v+Pxxx/nu+++49ChQwwYMICWLVtitVpxu92cOHGCLVu20KFDBwYMGMDZs2f5/vvveeedd7Db7XToUH/S+d8BQdFPkl1Bpz9UoLdtqUFhLydWGavR1il4Etm6M0T/XrWfw0hE5vBhkQziv5ssy5RaD/HkXXVvXkvKRIIEsWCliHOkEN/IlZBHxm+GRjE5ynH2okZbXe0ZJsReNtNdHlStQeeiAgt2JET6dtdy4GgEr9f7j8bDZmtIXsE5GmSqmX69hel3l7DnoKbe6pQ9B8O0bKbhlfeqUCgEnn7QQavmGiIRmXsfq+Dlt108dl/tKtrV6wL4/TLTby/hntkONBqBcVMqKfoxXhnzZ3hkJ2pdjNYtNBw+Hka0lRLweTEIZgKyj3xOE8CHAKjRovDWH5P8HaLRKD5/lGVfBZh0Tc1z2bIjSKMGal58vKZJRVqKiiVvpTBkfCFVhXYyBDUV6nNMvVJDTm6UlDQZl6+UkBQmgI/OxCUoXEI5NpMaYzQdZySfJV94ePMDJ61baHjtmWS++cHPoeNhbFYFYkwmEJS45Kp8MjPUCAI0aajmjhm26irM9RtDKBXnydHSchG7VcnQaXrWbj5wwWMgCCqOngyzcJGfDT9LaL0pFPgraCh2JbnFkVrvn3itgXffOkOyq25CophzWFMC/PhtOrc9WEHpTi8Ea86bgiBg1xkoUhwkw9+pxvjG5Cju1IMMH65g+y4lt0yx0a+nnooqkY+Wudl1IMyyt1M5mx/lwacqUKIkLdQ6fowwJIWacogdnDkTLxgZPnw4w4cPJxwOEwwG42azuvg9/k9ko/4TUJCfQyQi07aVhiqXSGlZjFkzzKz46iTubAPWPxSwKFHjU1RxWrGfRrH21fNkUPZzUvMrrbKida450ajMZyvCJFO74lEQBExSAiJR1MR/g1McxEoibelOED8n2EcaDUl0pSC5RNYsz+HIIS+ff5zAjddZGDOtmMJYBL0yhskMBTkGJGUEURRRKutPGvwZb732Fu6jUTrLA0AAtaxlH1tpKrfBQgJH2ImdJDrRDyEisJ+tyNS9t6/SnyUmRGhJO3I4xhF5JyDgoO6YPj6+SgSFXJ2Qqwsmo4LgH/gCk1XCgp2WdCJKmChRcjiGBTuuaIwDew7CzAseAgA87hAzJ1uq4/PvNwTo2EbLpLE150VHopIlb6Uy7qZivl+egVotMHduDGOCF4NJ4rP3U+nR+fy6+eg9iUwZb2HanaU8cV8CL7/rYuMvAdJTVZSUx+jUTsOTUyv56pM0RFEi+7TIgY3piKLMax+4aNlUXW/RFIDRoOD5N50s+txDSpKKs3lRJFEmFJYpLIlx/2PDL2ocElNE7rjFhNmkoLhIolMHFa8vdKLVCMycbOWKy0yMdlVQvjH+e4TlIFEi6DCgEuL3sozMHxl/paDEV5DI5deU8MFrDlo0jc/hp85EuPnuKiqLtEimMzh8WTTnfAdkMhnsl7fWuNcUgoKQ7CfUbCfrVyaSlmJj4WIPKdFG9V5TutSMczm15/J/iv+Sn/+GmDJjMh8+spSGtKz1mizLlFHA09fXvbHMzokQcdUsY1ag4MtvQzzxQHyy69ROi0Il8eZCT71Z8jc/8NC8iRrP3iqs1G6dislRJEQCVQYKiqJkptdegE9kR/B6Qe9siFNZxmXDBl/I5deJtLQ0CksNdGunRRYV/Hgsl6Rw7QyBLMtEraUUFSj5+NMgM6fUTYQs+9KL2ysxqK+eF15w44g0xuU+x7adIfr20BHQlCAFa2d0o04zZ85FalSb/Y6zeVECQYniIg16VwNKyK/V8hV2eKtbjy8UgiCQlt4UV+kBRFmsIYdgF1P58JNsfvrGwdMLKplzV+3q0N+vd/Tw2hubFat9PPdoIpt3BOnZRceKb7y89IeW1c07gvTorCPZoeSr731Mv97Ke4vdvDG/7izpR8s83HCthY+WeXjojtqbCFmW+WJVGDvJnNLu5PnZL1zUWABotVqSMhIJl4TQCjqs3saczM6rt9po574QXTrEN17NG6vZ9Euo3lbZVd/5GDqw7qrVr9b6WPhy7SDou/V+PnsvjV17onx/srjGbx45B6okGUcTOzQA+TfezzwIlGZABZ58P1dcfXGL2z9BXffFhZAMmzZtwmg00qNHTW2rFi1a0KLFef3Ali1b8uCDD/L9999z44031nmsr776qkZbauPGjXn++efr1Wk5cuQgCWobepOTybeV0jBTTe9ueg4dC5ORqiQnL8o1NxYRjYHNosDpEklJqr/iLjVZRaWz9kbT55erW+eXr/Ih5jciQ24AAiQX9WH4yJ0MHqxg8CV6xt1UzIqFaTUI0F/3Bln2pZeBfeLz6cGjYQJ+BTmKo9XEuwU7aTSikhJiBMnPP1MvSfxn7N+/nx6dRbTa8/f3g/cYuP2mo2S4467YKtTotAJffZxe7TQOcGk/Iz99oWfkDUVMusbM7TPsXHe1hQ4D8tjNRprKbUkkFZEYJeRTTiGphgT2HgzRtaOOr7/38eEyN4IQb5l0JCg5lx8logvh1B/kg4fjFfYD+hhQqwWef9NJXkGU73/2M3xwzTln1XdedFqBxg3UrFnvR1QqmThx4kWRXb/LlPv88arfZe+k8dwbVXQbkkeDTDXBkAQSeD1w72wLbVqpOXw0xrsfyATKLaSmOXH/RaLI7ZH4dW8Ij1fijhk29h2K1NtWf+dNNp5aUMWIy4xIkowU1NElPJiivHOs+Pok115Vd/fBz1uDdO+kpVUzNcPGF3N2b0MUConk5OQL3vSolBpEhZebJtevr3nTRCtjp5fw3NwErh2j45vVRzC7a2tle4VKWneI1pLBad5YzcfL3VRWxRCtJWS7imhW0Y+yYC6vlZzDYlYw+6Fyhg3SM2uqjede8SKG1EiHO3H50KMkpIaxWhSczRVRV6WT4W1NYfom3nw2maKSGN/95GfzLwHcPhlREUVGJuAPXPBzUReKi4s5duwYL7zwAunpNSsb+vfvz4gRI5gzZw7dunVjwoQJ9OvXjwcffJDvvvvuH5OfoijyxRdfsHXrVlwuF3a7nYEDBzJmzJiLNm75KzRolIzbWVYjESEIAq8+b+bmmdtIq+hdTTJaXC24/f7NbPxGU0MWRJZlZt5XhuxMJoifkOClwnyS9l0iXHNV7fVNFGV++DGGm0pSyMCjKiUciyddfLhpSHwNOM5esmiGTThftZtAMm65ikPsoKs8AD8ecjhGe3pxVNjFDX20HDwRpGnT2rHchWDGzIe487EZLH9bSfMmGsaMMPPuIjc3XGshFJJxukXSUlQYDQoCAYkVq708fl8CHy318MOK862EGo3Aa/MdTLy1hDnzKnngNhs2q5JQSOLD5R4WvBLhkn4qHrr7/Cb6+actXHF4F6rivjU6pIKyn1LHbrZ+n1wdF5/Ni3L1dTvw5LSimFya0R6zYAPiTrg5niOs/HzlPzI+Wvj+Am6fFq/oycuPMvtGG1aLkrKKGA/Pq2D+HAdHT0ZY9LmH4lKRRlkqpl1noWkjDZf3N/L5znQihAkmZzNtooNvf/Rz81QDr756mIpSDV24hCB+KtJ2csVwFSNHaHB7JN5aqCAWlZg01kJ2TpQul+XSt4eBDasyUSgEVnzjJTFByXsvpVRX2R86FuauueU8fEcCDTJUrNvopVGDeLdVr656Fi5xc8O18STW7uP1d279Gd17DmbxR4vwHkshI9IakRhFeLCTREFRrFYRR2qyiitHyaxdfIyGUuvq12RZJp/TxNR+br/VQKMsNas/TaXvkDNEj2XWMkdK0JnofUUlG3/ejK6iMaqYgZipgrC9gMfn6FiyMsQv32VVt8umJquYc1ciP28N8NC8Cl6fl8znC9PoMTQfkRiq30g0QRBoK3fngGcb333zHWPGjgHisa9WW7/0zv8lOKsqiIQEbBYFn3zmZp1BwYZtQWxJUc44d3PWrSZRZwVNCHfEx46vHezZ7+fN9zbid6spr4ySlikxsI1EZrqWF9+q4q6b7dXmcG6PyMRbS9EU1S2xBiD+oQgnIPuIESVLaIooixxnL23pge6P3ZOVDop/KWLslGOsWZHEojdSmH53KaDi6uEGHnzMj8KTwLlz5y54TozFYiz+8FNaRXpWc1VJpJPLKSop4RQHyaAxmcL546XJDTnFQVrIHWs8F16hinNiNt2baykOH6GlrwshOUAOxykT8uuVDSinmFBAYNf+cP3u4ntD3Dr1fGy+ZXOMUgrJIxs1GtRoSCIDP26iRLDa64/j6x0L0UO/nufXsKWrPLz+TN17VbNJQatmGo6dDLP11yAqlZrLB+gpdUZqEJ8Qr5TPPhulY1st+4+EefPZZCbfVkJBUZQhAwz0G1nAC48mYjErWbLSQ+e2evR6BYtXeBg30kwgIPHjpppFF3/Eyu98vPiYo0bBwIatAR58poI2LTUcPnyYbt26XdAYSJKEViuTlKiMJ+djIpf0stCvp55Kp8iizz2sXufn1hkmbvv1BC5rkMbNRRpkqjhyLEpZkRFHeRfKKKIx5ztURVnEFfVQvlfg8tHlmKwSCgRiHjMJ5b1oi4md4fV0pH2teF6FhpAcrPEsuJIP8/Wn9uqugUBARiGp6u3oVaLC4/xnSdK68F/y898QE66fwILnXsXjScHyW4AE8YU5h2PIyLzylo/hg001HGjdHpFJM5xYyntV30AROcRZjpNR2oD7HivnpafiYvb33JLAEy84+fp7fy1SbPHnXo5nR3A4BLwp+9GX9qvhyibJEsfZSwOaoypVMe7Gnfy4KrXaFRHiuqKzHiyjqsBEBhqq0vO58eZp/9K4TL/pAVYuf5jKSifR1DP4ziVh+kPWXZZlCgwHaNNa4PSeJARJybxXKnnk7pqbw192Bfn+Zz99uuu489EqFBUN0QkGIqUOHniqnK8+SePeOwy8+eIeWkvdazzI2vJmTLh5Nz+tzKghmuzxitx8bymSBLnHDViBMgroRN/q95QZ8hgwvH+tCrwLwS2z53L/3ddTaN9FprNn9WKsEbQUnbPxxgcurh1p5uF5lTz7SGKNcz54NMQnn3vYuKomEbtkpYfEBAUKhcAzC6oYNcxAikNFemp8WigujTH3uUq++CANo0HB1VOLeOeFJJ5eUMXGbX4u7VfzvnlvkYtAUKJHFx2zHizjsgF6unU8P9nJsswjT7uRSzNwqgpR2qmlIXmhePiJB7lr2n00qGiNUbBQUm5m2p2lLH83rUb2sawixqwHy/hmcTwLN+22KlSVmUy/rYqP306o0SaWkxvlseecvPJ0bbL/5XecJNgUNUglgJfedtKvhx6lAg6d0uBJLsFcaqthJOPfBXnuHDIbZaAzxwNXpR0kD3hOhygijzFjr/5H43AhsFgsKBSKWlWebrf7b+9FWZbZuHEjl1xyCSrVXy8XCoWCpk2b1mjN+jOuvvpqrrzyyur//36flpeXE4vFar3/6JFdhEISSVaZtUuzqvU6QyGJKycVMWG0hVlTbZhNCgqLYzz7WhV3PlLOZ++n1Umo7d4f4sohNe/bYyfDSFK86tlqUfL+RyHSpWbVc6heMJJVcik/LT1FqZCHUWmlU/8SOnVUkpGu4My5CGkpKpa9k8qc+ZXEYjIfLvOQaFMjOpNRoMRBGjpBT0D2Uko+Cn2E1BQbxcXFtc6xLmRnZ5PiiMFvbcser4gjUcmgq7z8/N2vJDjbElL4uHaMttY9CvGs+3VjzKxa42PiNRYciUpum27h7ReNBGQvReSiQEEy6XSiHyGXn3vn/Mrll/nx+GSWvXO+ZTI3P8rUO0vp2BEKiz20bnH+HurTXc/qRXpyCyI8Mr+Ktz9xMfZKEzICa9b7yUhV8dpvwehLb3mY++TLf3m//Blnz54FYMO2IH276zhyIoJOp+DumXYOHotw7y12jp0Ms+anAAc2ZVRvOvt0h+mTTIy+voKj+40s/9LDhHpkUd5b7OKxexIYcbmJr9b6SElWsv9wiHc+cVNSLiJJMv166ph8rYXU5LhxFsAPGwMoXKkIgkC63Ig9O7P5Zp2XywcYa1TBe30SHyxxs3pxOh8tc3P5QD33PVGO2yuSl5dXXdHzd5BiegRkrH9RYWoyCig9Dh6bbSOmd+IOBTjALzSWW2HDQYwoTkMOmkZ5LHq3dqv56XNR8vKjfPpWGkOuLkNHGpVJ+5k7V82EMQ1QKgU+WuLl+QV+ln4URBJViHKECkpoUnoJYkkMLyJpaBAEAS8umreQUSoFBAFyzkWxWpQsezeZk6ejjBi3DaWc9pfPhUql+ktR+7Vr19KnT59axOfvyMjIoE+fPqxZs4ZBgwaRmZlJ165dOXLkn1cVrF69mvXr1zN79mwyMzPJycnh7bffxmAwcMUVV/zj4/4ZbncJbpfMT1sCXD7g/DzWv4+eRZ8IPDh3K/sOKlHJGoJKLwl+kWtvKmZgHz1dO+ooKonx/mI3o68w0ny2h+zsPTRurGDaRBO3PFDG9t0B+nQ/n/wTRZkpt1ZhKG9BCecoSt3KO4+ZePypbRhL2qJCTYQwohxDjbYG8fk7rEICRtnMdtahQRc3SaOMoBzgmWdl7MkyweA/63xo16494yY+zbBJT3L10AhtW2pITlTS7fI82rbS0DBTTfbZKEa9wLm8GApZxYzbnXz2UWKt9UGhEFj2bio9Ly/my1WVaM1hIqKIIClRamFg/5rVQ40bqFn4jpHpszbjLTdiVpgJq7xYkgOsX5ZQoyCgcQM1Xy6106XvcbpKg6qrawAMgok2kR689vybDB4yGLu9/qr0P0OWZX7ZuobM4TGO7Fdy8KiHfYfDuD0S4YhMNCbx1VofgZDMrKlWmjZSc+xUhEefq6RbRx0d22l4X1NEvnScuTfqMegFNGpQqwQen6vnoTu0yJJEZeYO1q+217imkcNMvLfIxYGjYfYcDGExKfno1RQUCgGnS+SjZR6+W5JeI3HUoY2Wz99P45KR+USjErdOs2IxK3j8hUrcXomMVBWP3JXAq++76Ny1thlKfThw4ABC2EhmtA0IEJIDGIm3uYbdetas93PlkJrEw4L5Nk7nFrB5Yx42OQklStyKCnSmKE8/bObmqfH1QakUuP8uI/PuOktSsGZBitKZhkJVzi8bbaz4Op+SEolOHZWMuDyJB5+u4KkHEmvpBEK8RfuReVW06lxOg4YCfXvo2HumDMcfEucqQY1a1rJh/UZ69OrBvn37KC0tJRqNMmvWLACqqqooKCigX79+mEx1Eyv/qVCpYsiChs++8vH8XAfzX3PxwG3nTa0KiqLMmVeJPyhz8EiM9FQVkydomTzBzOp1Xk5ky2zYFmT5e+kIAny4zMOIiYWkp6oIhmSOZ0eorIqRlHmCwlAO2opGJEQaVO+9onKEsMpFUPKglh2UUUAacY3KMgpIJasm8fkbEsR0Du3N5rKxBbw2L4lKp4jbI9K3RyKOVBdF7lANs9G/w5kzZ1B61TUI/AghtOhpJrTHIztrtaynC40oks+xjy1YZDtahZYqoQRJEaFFpCcnd59GNpdSqf+J1EAb0mnIWf1ugoGmtUwy/bKXSkURFp+du+ZUsuXb9GoC+Xf8uMlPoyxV9Z75mx98OIsNyIg0oQ0atFg5PyebsVFWWnbBYwBxAzBZkigoitKjczyG8vnl6j1DXcjKULFuY4CUJCX6RD+7Dyl4+K7zfEFFpchdc8uRZJkenXSoVPD0gipUKoFnHkrk6mlFtG+tZdxIE6+872LTjhCFRTFs1vg8uXqdj8VvphKNyoydXsyQgYYaPAnAzr1BDDqhVqfUoEsM3HWTjRffduJ2uy94HGKxGNGYzI8bAyx4z8muHxrU+M7e3eKSf6vWeLE3i7JmWRpJjvN7u72HQlw3dRPRYhMGwURYDlFuOIlPV4zWr6J5uCv2yiSo/MOXCvFuhwSS69x3ZdGUHI7SWu6KIAhIsoTR4adpo/PEdP++Wj5KKAJn3YnvSkqrCx/+J/Bf8vPfEGq1mh+3rGPkkNGcLY+QJKcTJUIJecjI6DFw/LhIl8sKGXqpjs7t4q01P2wKUHhORRJ56GUjbirxCx4S5GQK/U6Wfx7h583FjL9GT3KSiox0A3fOqWDB2y4mjjUhSnHis6hEgQotXk+YiNrHKetGzLEkNAEHPtlDBcUkCql4BSfFUh7aIzo6X1rAsME6OrXTcuhYmB83BQhUGjAp0wi0LWPRwo8vKqirCwMHXk4o6Oedt59Foa+gKOkXlCELBl86ESGE25CP3hxj734tJqcNURPg/Y/9rFrj5bqrzVgtCtb+5Of02SjJDiXb9xoYf90d+P0bKDh1Ak1lKsU5AQaMLmBQPz3t+wXY/ssPJMtZ6GQDQVMJMZ0LqTJKryvyGdhHT7eOOo6ejPDDRj/BkIwQsBD0SBSqd+KwpFLmLURQyoTsXoZcdRkPz33oH11769ZtePzpd5nzwO0ci/2MLZqKImLEJZQSDFfx2gcRUhwqmjdV0++qfIYPNpKUqGTNej9Ot4RBF3ebu3akmZgo89UaH1aLkkS7gjE3FhEISrz9sYfRVxj5eLmbnftC7DkYpqJSYsrsMsZcZaBHFy0jJxfTqqma2Q+Vk5nuZMJoM8GQzNJVXsLhuND9/FeryExVMvWOUhplqblqiJHKKokVX4YIlFpwBYqxp1v48ccN//he6NKlC8+8/gRPznkaRZUWrTOTXTtP0nlwLmNHmmnaUMWWHUG2/Bpk4jVmPljmZd1GJZVlevRKGzt/lujQv5ixo/Q0zFLz/c9B9u8XURS14O4HC3nlfQ8Trjbg98ssXRHEWWRE0sOIiZVcfYUWpyvGV2t9NGmopkkjGyMmC9wy+3maNGnBbTfdgbOoCIVLCzqJsM3LLdNvxuP2snzx5xj8VkS/TMwSIKGhjWUfLK1u/f5/AZVKRZMmTTh06FCN6s1Dhw7RvXv3v/zssWPHKCkpYdCgQX/7PbIsk5ubS1ZW3U7OEJ/b6mvTqmthUyhAm1bFuuVZNaqX5r/m5PYZNkYNOx/wZ6SpePO5ZO6ZW85Xa32MGVGT3Cotj7Fjb4hnHj5PbhcWx5h+dylTxlt4b7Gb+2fb8XrB+If20aDsp5wiKimlmzwIhaiEIigu9JGNm3PqQxzakYDLI2EyCIy7qRiNBnQ6CbAgEiObQ2hkLcmkIypD6A0ROnfpdcGLeePGjfl6hQK3R+TheZUUlcZo20JDICaS1iaA3/ML+XkRLh9Ud5YboE93HZ9+cT5zevMUKy++XEkbsQcN/xSwGDCTdziVbZZ83n8pmU8+8+DzS3Rur2XIQAPfLUnnsmsL6NJRQ25BjEZZNX/ThpkalrydyvS7S1j0uZubJll5+7m40YMoyjw8r5KElO5cedWVFxXQHDp0iKREFc+/UcVn76XRtoWGJSvdbNkRwuWS2LozyJdrfKxbnlFr06lSCXzwpp1Lh3goL5d5Z5GLW39zSv8d6zb6OHw8wqFjEZ56uYpKZ7xybNMvah6/LwGVSmD+a1X8sDHAj5uCBEMSiTYlB4+GuPdBP6mebri0hfgcJ+jZXsW3PwZ4/k0XPbvoePzeBH7eFuTtj10883AiJqOC9VsCfPpmKv2uKiAUFNFqtRc8HoKkQI6pWbEqzMihdW98v1sXROXKJCnaGPwgy2eJEaWYcxxnL4JCYvRQFR++llxrw1JYHGPXvhBVBUYGD3cTQ0Ct8zByrEzL5joEAR552sV3S2w08PRG8VtHgkiM4+zjtHyEZkK76soYv+zhCDvJOGSkfbcq5KiasCrKyd2pKBRxXb6OnQTO5hr+pSC3pKSErl27/uV7zGYzpaXnNcVSUlLYs2fPP/7OU6dO0a1bN7p06QJAcnIy27Zt48yZM//4mHVBowwSKrdyzxwPG1Zra2xaenTR0qplAO+JLCqEQrr2Enn3xVTSU1Vs2h7k5OkINquCJIeSOXfWTvAtfzeVe5+o4OFnqrisr5mKSpkNmyLoy1tgDKaSkHaSjd87SEtRodXA7FnZBGQfoZgXs5xYq8vlj0inMQpUpJFFnvIEQaULTcRI43Ar8qr2sHPnTjIz69dEqw/Hjx/nh3Wr8LhDLFziQxAElAqRDV9m1tCh/HVPkBtucpNS0hdN+m661GE8AfFkXIvmSrx+kY9fS69ec+LzbgWRKNVavh8uc7N6nZ83XrbiSIgTj8u/8tK9s44mDWuvcadyoiQLGTWIz9+hEBRYK5NZ9ulyZt8x64KvPxAIEA76eeMlLUZPQ/SdDrLyw3QqKkVueaAUj0/AkRg3q/wdvbrq6dlFxz2PVXDwSAi/LkBWqoJFKyK8/6kHvR6MeiVvPZdMolVNVSCXe+7Q19ndNXOKjf4j8xnU18C+w2Fm3l/Gy084WLrKy8zJ1jor5k1GBddcaaJzey0jLovPW3fMsLNjd5A5z1YQDEqs+MbLmHF/ran6R6z84nMcofOVbWq0hIgT6lpBz6vvl+J0S4wfZUajEfD5JT5c6ib7bJi2XEKl7gxX31jBNSNMdOukq6Wd2rGdGtnohT9x9BHCrF0XY+bUGDOn1ow3Dh8P06VD/UmaQX3M/PxOWyIlBn4+vgdZXYQjWvMZElCg1ql4+eWX6zyGLMt88sknSJL0P5pk+d8ArU6PQvaz/L0Upt5RyvovMmuQPJnpaha9mcKg0SVYCzsz6vrjfPd5EmaTgo3bQrRoqmb0Fcbq33rGRCvTr7fgdEmo1QInTkdY+Y2X5x9LwueXePejPD56P5+Mir7ISBQ5drD4JTPvfHCA8l0tiUWiv2nnQhVlNP8L346EcEPGjcrl7rnl6HUCUyfYmXZnGSlJCioq3IRCoQseh7Nnz6JSyUhRiQrzcWL2IjIzFWS4QxSV/4JQJtRZuZouNCJVbsCZhA08+6KOBx6JYC3pyBmOkhLLwuJsSYQg+cpT+CUvT91n4uNFvxDLzyRZaoiMTKmQR5k6l6cfNfLqe1VUVMr0H1XA3HvsDOhjoKJS5M0PXew9HGbFwlRy86N8/JmbrTtDqBJjtG+mZfSIHPLyJdatj2AsbYUtkkUKWRzeu4dAIFDDePWv4PP5sNsULFzi4eorTPGOyWQl2TmRGmZnf8T23UECQYmVH6QzdEJhtWEnxDX8r7+1mJeeSKJDm/PV1k8/KHPTvaUIAiQmKFnzU4A+3XW8/GQSshyXv1q91ktpuZVojOp29ycfSGT0lCJmTrEyZIABr0/i4+UePl3pYft3WZzIjjD3aS8nTsggCyQ4JO6/y0AsJl+ULIxGo8HjFXh4fgUvPOaoRbYCXD/GwrOvVbH+i8waMQRA1w46nn3KyB13BTisWEej5iLzb7fRtFECew+Gee2tfTjzWmOP1PQLkJFR1EMp2gQHXtnFXjbTTG6HHiNWa805tnN7HebMMvxV3mpzsd8RkcPxopF/RTvxT/gv+flviqSkJHbs/4Vjx47xxRdfUFxcTG97JwAaNWpE//79adWqFXv37mXr1q1Y03Q8Na8dHo+Hc+fOkZaWRlZWFh6Ph1gshsVioby8HIPBgCRJRKNRXn69A507d+aNN95g9fr1JCYm8spbs2jcuDE5OTls27aNs2fPUlVVRXZ2NpIUZmjvgUyaNImTJ0+i1+tp3bo1S5cuxev14guH+fKnMho2bMjd98fPtUWLFv+Sc+ufMWz4aC4fchW7du3i0KFDOJ1OQqEQGo2G9u3bM2DAAAoLCzl8+DCFhYU0bdqU9u3bs2PHDhZ/+SXRaJR+Aztz+eWX07NnT1QqFeMnTKawsJD8/HwCgQDt2rXjm2++QWEsZvR1HdmxYwfbtm3DaEygQ4eBhMNh/H4/VUEjP+yQOXbsGIIa0hxW2rVrx5AhQ+jbty+lpaUcOHAAtVpNr169LngSrw/du/fixw27qn9zlUqF2+3mwIEDhMNhAsEgP2wqwWZLYtfRNpw6dQq1OgmbzYbaaOLSfv1Q2ZPYunEjgVgOhAwkm5rTs68eq9XKnj172LzbhaS7hIxmJrJaKNBqtRw8eJBvNzlp2LAh7TqWcfz4cRJT7JgTk3nlw1NEIhEUCjsqlYrjOQF8Ph8ajYbExEScfiM7jjSnvLwchaGYDoObcM8999CkSZN/+V7oP6A/P237kb1791JeXo4gCBw9epSfd+zgwKlEOnfuzMQWApIUd0+cfntvVCoV+/bto6ysjNTUVDweD16vlzvub0UkEuHMmTPY7XYaN25Mbm4u4eJipt4iYDAY6NmzJ8FgkEOHDpGerObhbhbKyspITk7m1nu7VWe8vv7+S7Kzszl16hQWi4VevXpVE35Tpk9mx44d+P1+2rRp8z9qDvRXuPLKK3njjTdo0qQJLVq04KeffqKiooLLL78cgGXLllFVVcVtt91W43MbNmygefPmNGhQ2xjniy++oHnz5qSlpVVrfp47d47p0y/exbw+tG3bE6P6TA3iMxqV2bkvxJMP1N3uO/feBPpdVUjTRho6ttUiSfEs6F2PVhLzGBl+TSWtW6o4nh3m9GkZv1vPGxVOYhJ8ucaHx68mQQ4TIYwrbR+t20r0bw0njsPxo1uxFXfBJFgwCCYMmBCiAleMPUTrdrBxYwy7RUm5U0KQBVqjxyRYSCaDYjmXbA6TlCLj92tp2fLCW2wzMjLwBpK5etph5j2cWCNL7PaIjJpcjCGcTElZ7erZ31FeKWI1nw8eVEoBtT5Cma+wWsPvd8iyjN+UjyNBwcPzKrn+GjN2q4ItO4K8/I6T155JYsgAI44EBW995KrT3X3dBj8794ZIcih59X03z7/homGWCp9fZtggA64D2Zw8eYKWLS98fcjMzIw7o86L6zU1yFQw9zkfn76VQr+eBiRJZseeUJ3VrxBvO7TYYxjUWioqRYaNL2BgXwMWs4KftwZITVaxfkUGer2CnNwIo6cUo1DA4jdTOH02ys33lvL6vORqAw1RlPn4Mw+jJ5VjKGlNieYkLfuVsfyDhGpzJIAvvvHSfVgeiXYFjgQVn37hZdP2AB1aa7FZlXRqp+GX3fW34teFQMSPWiOxZ1e8erlNy5rtkFVOkbfeC5EaaVBdxZxKA/apfiI1TSZUosKS6mfP4ShLv/Qw+VpL9Ubw1JkI10wpJyV/IM0EG1ExwlnHRowJXnwBPW9/7Gb7nlKCpTZaBTrWaFVSCirayt3ZzQb2yVVoibdHK1AQJYpclUS6EK+gKrUeYOe+UPX9PGaEiTVb/rV4wWKxcPDgwXodkGVZ5uDBg5jN5wNsv9//L63PrVq1Yv369RQVFZGens65c+c4efIkU6ZMqfczF6t/DFBSGKOJ2JncnFNcMqSKK4ZpGHSpioICiQ8XhZAKG+AINUNCR2HJvmrCalA/A4P6xZ+Ppavq3khZzEoWvpxC50tK+PaV1ihRkoiBMEFKjcdY8Jy5mlB84wMvCdpUrFEbZcoC5JCAGVu91yoQdw+OEsIsOkhQJxBIyaG8Khej0sD+fbsYO/biWr7feH0ep49/RWFRFY/eZWPUsFQmzS7hpcczahCfAL266Zn3hMiz9xYgSCqqnGKNNeV3+PwSZ3IjbPs2s0byxGqJk4FX3VDE2CtNHD0ZYfvuEF9/klb9zHTpoGPadVaeWVDJ4i+8TPmT6d6vu6MIogoXlVh/M3/4IwwxC8ePnLgoCRCtVsupY0E6BftQmvIrbRqqqmWZbFYl+YUxHphdu+hAEAQeuzeBHsPysZgF8s6qMYp2rJIDj9JHVUIBb37kxCUoMdo9XFeHq/vvGDfKTNNGap5/LImd+4L0HpGPTgOrPq6fDO/VVc/xUzWr23p31zNkoIH+owoYNdxEUWHuBY+FIEmoZW31PKQVdIhyjIgcQhHV8cBtds7kRrl6WlF11Xnf7jo03mQsgo1wzEGjzAA9utSdhD5zLko4eH5+lWWZCoopJpdWpZdw7YRdXDYkwA3X6ZEkmQ+X+DibGzeO+V2je8uvQV58JUBZmYzZBCqtiAIFWkFPE09f9rIp3kb9WxJJkkUSGluQBZl2bdsxYsQI9u3bx08//VQ9Lg6Hg4YNG7Jnz57/c+RnVlZLSov3UVgiMrBP7Yo6iN/njz9g5e7pLiIHO9NjwEHadRKpqBRJSlTQoa221vt/nxcyUlXV8jgmo4L7brdit3t46umNhKUI7zxr4cqhJoYOMtJtwHGMZ1viogLTb1Zhcc3E+iBjsyp57lEHN95VyrQJVsZeaabX8Dy0WqlGYu7vkJycTEBVRUHidh6cIzB5QlL1nHQuP0qXPpXIsbr1PRVC3KF81HATr78T4nDJCTrR9w868HYcUjqn5SNs217EgW3JfL3WyZLPivH5JW4equbOm1IpLBHZ8IsPv1tF7u50ZswqJNEooRDVVIphpt2g5fY55VhMCq64zIjdpuT4qQg79oQYOjiRls00PPu4zLippyj+RYk1ko42YCA7O5uOHTte0Dg4HA6CQSiviHH/UxU894iDGZOsvPi2k/dfqi3ncjYvSmm5yJbVmew7FKZzOy1n86J8ucbHNVeaWfqllxuutdChjZZIRKagOIZBL5CarOL9l5IZMbGQolKRVR+m1zBUe+nxJG6cYGHIuEK6d9Ky+0CI7p109O2hZ9VHaSxZ6WX2Q+Xo9QK79gbJSlcxcnIxOcf0NAv1IP034i9SEObBuw7h1you2tCsW9eBnD27icGX1B3TuNwiWRnqak32P2P0cBNzn/Yx6BItb7x4XkqvXSst148xc9WEU7i3m7EI59cWExayhfpNXM3YyOM0x9iLjEx6UaSWSd/yj+z0G7oVb5UWlaxBQkKDDi8umtGObA5d1Dj8Ff5Lfv6bo02bNjz++OP1vt6tW7cL1oL4MwRBQKPRcP3113PdddfVeK1JkyZ/SVD9UY/k3nvv/Uff/0+hVCrp3bs3vXv3rvN1i8VSyzm0cePG9W6GIL6p7t69O8XFxciyzIwZM6pfGzly5D86z5SUFIYOHfqPPlsfBEH4l35z+OvrEQSBtLS06nEAmDRp0j/+rv/X+H08fsewYcP+9jN/VRXUpk2b6uP+8X74HXa7vd52yj+iefPmNG/evMbfJEkiFArVWMydTmeNY/+/Qp8+ffB6vaxatQqn00lWVhYPP/xwdfuo0+ms5T4eCATYuXMnU6dOrfOYfr+f999/H5fLhcFgoHHjxjz55JM0a9bsf+y8GzdpjuiPb+B37Q/x2kLnb6YIino3RnabEr2gY/J4AcFUiSiCypNMxGMiiXRCO0z8uiNIjCge025uuknFL7vV9Oqq4+kHHazbEOD+2YfRp1Wx4cvEGjqIpeUxho35FcXpPhiEeNWKgzR25h7m7LkYBqx4/ErSSAFkjrMHQRUlxWjF4mqBQgEKZQxCRrZv31BLR/Wv0KXbpaRbztVqj7FalHzzaRrdL6ni9YVhrh1Z90Z10eceHv2DBMinX3iJiRKFhoNIqkpsnmbxQEOowp10DJ0xwoA+CcyYeL6tvXc3PdOus3D9LSXccK0ZQQDvSYm3P3Zx8w3nK33e+sjFhq0BNn55PrNcXhFj5v1l3Hi9mYnXWJh4TYzb5j7C2++tuuAxaN++PV6vxNGTEX5ckcENs0u4daqVfj1/N26Bv9svy0i0aqFl7j12Hn++ElmWaZil5r0XU2q0SDVpqMFuUzB/jgOFQuDR5yr5+LWUGhVQSqXAjIlWyspF8gvPsOdgmC8+yapV8XTtSDMHj4W5pKeeoZcaOXoyzD2PlXPd1fHfyuuTEAT1XxoM/hkmS5gH7zbz/BMqrplezJRxFqaMt6DTCqxeG+Sl1/xYC7rX0IhWoCArS8ATCXHnnVrat4mbt3y4zMWzrzoxmQRCIZmgR01CWVdCBAjKftypB3jobjM335BSfX5PPOviuzda1HlugiCQKTejgmIihGlIS3QY8FBFEecQZYkmQmskl50de85W39MVlSIpqbU3KheDvn378u233/LSSy8xfvz4GpXoeXl5fP7555w7d46rrrqq+u+nT58mI6N+subvMGrUKAKBAHfffTcKhQJJkqr1ROvDxeofA8SiGoxYUaPFUdyWbR+H2LDMjRDVkCj9wbxMFtCohVr3k0IhoNfFiX27VYntT/NoYXGMiFePFTPZHEJCxICJSCTAvBcC2CwCX3znI8khMH95hKPHY7z5norsnAoUkpIE6q48LyGfTJriIA0n5eSFsjEaFOjSS1B5UkC+OJ3XdevWEnB+SzDg4rVnkujSQce5vCgVFRIZaXVva8aMMPL0vEK0xS15+4McHr2/tuTLitVebrrBWmersiAI3Hidlc++9rJ1Z5AFTybVqhAEuH+2nasmFzH52njbtccrMvVWFwf3xGugyyniFAdwyOk0plX1+IcI0LR5u4sah3PnzmGUE1EISqJCiHtusXPP4xUsfyeVeQ8nMGFmSS1n3t9htymxGbScOiXSSbwUnWBARuaseBxfuZ1tnyUTlCtRp/pRKuonP5VK+E3Wmp5d9Nxzi52ft/rJLYjUWQELkFcYxW5TsH5zvDOpTQsN7VppuXmSjRWrfRw9EWbkuEsueCz6DRzIT+e24JBTq//WiJYcUm6jmacTb71XyurljhqV/os+96CoTAcBEmIZLPzoFDdPNtf67WVZZv4rbip9Fgr5ERUaYkIYs2ynA71QCiqySgey69MKfvm2GFmGIrESMaZh+Zd+pkwwMeteF798b8bu6oVNMBCVI5wRsvFxknZyDxSCgnS5EWUUkkY80XxGOEKr5k3IzMzkkUceQalUkpOTA1BjXBo2bMjhw4cvaJz+k+DzqdDrBM7mRuneuX6pmLYtNUg6HxZPEpbiy9gZ+AGDWeLkmSiiBFcNqbtrYv+RcLWpy++Yep2ZT1cV8NozSdw1t5xwVEaSYeRIJcsXFlEZ9JEqNyCRVMopJJO6dTvFpHwG9jGS7FBVJ6TNJgWP3p3AvU+UX1SlX6tWrVDoRcZfH2Xq9TULAhplqWnQWMKVXY69jrnZIzvp0T2+BvhDURrTqZYBJkBT2rJlaz7vfOKkrEJi5FVqxo00VxPO7y6qonUzNR8sFOgit+O4N4zV25yQwseM2yM88VB8rv18tZd3F7m5ZYqV0cNM5BfFeOyFSpo2VDNvTiLLPkig2yXHsRSmEZECeDyeCx4HtVpNOKLEoI9RXBqj25A8WjRVc/BohLvnlvHIXYk4EpVxKa9fgjzzShWyFDcUmvt8JS8/4WDu85WYjAq+/t7Hd+v9LHkzhadermTbriBtmmtxe0XKK0XuucWO2ahg+CBdDeLzd7RpqeXyAQY++9pLXmGM73/rRLJalMy+0cbsG+GXXQFkCd5/OZlOfctpG+pPAB+lCXuRVGGUASsOVzvKFL6LlrSYNGUSTz+xMb73qWM59Hglkv5CDkCpFNDoY7z0TEqteFStFnjnFRsjrzqOpfy8NImEhNIQ5ERwNxrJiBELSaSjEBTE5ChH2YODNBrRAq2gp6jqIEtXerlhXHxticVkZtzmIsHXghZyYxSC8jePm0ICeMkVjqPS/7ft/b/4L/6L/+J/Bfbu3cuGDRsoKSlBkuqu7hIEgQULFvw/PY+hQ4fWS8bPnj271t8MBgNLliyp93hTp06tlxj9n4Ioiuw/HGb1Oh/Lv/Ly8hNJWMwKbryrdmZcFGW27QxSWi7i9ko0qeoOVedfj5BDlAg2QYcWHWVyASOGaLl7pp2tO4M8+0jcEffKIQaebFzAp2+l1DKASUlSsexDO+OvOYqhsicQ/+2UsgY1OjJpSpJwnhzPohnFsXOktc7GkbKb0l9jVFSJaCQlZSXnLmosdv26jlXv170JtZiVtO4YRZYFXnyrivtmnc/WynJcg9RsUlQbtZ3Ni/L2O1FSNMnMnR9BofDwxcqd5OSFsNqhYzMVO/YITL++tpNxskPFLVOtfPKZB5UCIjGZfYfDvP2Ji+aNNfgDEhVVIrt/aFBjI5nkUPHFB2lcfm0Bo4aZSE9VoRJKcDqdF0z8KxQKwn4Fj893UVYeI78ohsWs4Jobi2iQoWb6xPj5utwiNmvt4K68IobLF+Pu2+KbhJNnInz0akoN86oakKFHZx2l5TE0aqHO1k+A2TdaGTm5iFHDjPWaI906xcbc5ysYeqmRti21fL88gyuuL6RXVx2ncqKkpWVeVNWXySjSraMeyVrBgicdvPOJm90HQhw5KmEsa0lqqFGtjUwFReQVBendzcDypbDK7SAckXCpA1wxQs97r9oJhSQmzS6lyrmHa68ys3WXH7VayczJNcmiwiIZnWysV6Bej4EYUTrTr/q6bCSSITdmH5tRJlQgKsI8vyDEyKFGmjZSs2Slh74D/7UAd9y4cZw5c4bdu3eze/dudDodFosFj8dT3U7YunVrxo0bB4DL5SIpKaneZOqFYPv27f8/9v47PIp6/f/HHzOzvWeTTU9I6L33LmADxd67otgVxF6wK3axd0AsKBYEKwgC0jvSO6Rnk+19d2Z+f6wGc5J4wHM+3995v9/neV3nug5md3bn3pnX3K/nfd/PJ8uXL+fWW2+lqKiIQ4cOMWPGjAbjo+ZwvPrHALn5hUR3h8nARa1QRimdIfE7Wfqn3yFgOUTnLInVG2KNiiULl4bx+FJcN6UWi0nkSEWS0cNMPP1AJqkU3HxvLVobbK77hS7yICzC7795CpLbE5xx7jImT5YadHsH9oErL7Jw7hV1LPq5Hr/qwS403oCH1ABh/A0OsC7ycao5bPIu5cwzJb74wsOhw4ePWf8Y4PVXH+HGS1M8uUWhd3cDPr/MuPPr6Na5ZTMYjUZAr4eMVD6zP9xH3z5hThl1tKMmFlN4/9M4zz7UMtHXrnXanCcUVpp0l/4BvV4kO1ODP6BgMYucfFY97OpFa9lJnX0bYnYNZwzREUlUsHzFIUx1bXCG2xFy1XHOBWcfVxzKy8uxGG0oMYWkGKWmzsDt1zkYf3klJ44wIbc8CACAktSgkQ0YhHTx6AA70KGnlzAMgCIUtvt/4YsFIS45t+mzAGDh0gjvvnC0YHHx2VbmfR/i3Y8CnDCkaceSoqjM+DSAVgOnjDKnO6k+9HPwSJIXHnFhMYusWBfjhddHHnMsTj11HHNmzSGWijScS0Lv56brJVat3ML23XGef8PH5OvtCIKAPyAz63M/SSE9Wi8JGsTytlx49QHefSWjQZswGlW4/6l6ampkdJY4ckiPARMZUj5+y0FSvhQSGgRBwIEL1ZdFjW0LWr2KPVTKtOfK8QdlVi5wkhfq3nCPagUdrelCFUc4zG5K6YQZG26q8FJLOGsP4bgXi6U7bdq0obY2rX/4Byn257jodLrjIon+t6C8rAKHTWHdphj5uZoWzWQOHEkhJo6ugVaDni0rsznx/AoOlye55RoHGY7GuYIsq7z2vo9Zr+Q2+u+SJJBhl3jngwgHt5t48pZ8REUiai9HdPi45jIts2ctoTDWjQr1AJlqbhONTK+2jD4DZLJ/Lwrb/5SnjDvRzH1P1TU7adUSDAYDWm2K2yY2Lebs2pvA6ZLZUraeDrHBDSZrkF6XA0XreeoRJ9W1KWrqUnRoRrMZ0s8mq+IEopxzmpXtu+OcfXUlEy+z47BLLPk1Qq07RbbakXq1BgdZ7GYzBRYHJ49J55wbtsTSpOLs/Ia8sFWRlqEDjDw93cO7HwW49lI73bqJlFeEkDI8rF+3mGHDhh1zLBwZGVRWVdO7u4ArU+SEIUYUJb3O3HB3LYmkSiKhMqivgTlv5fLzr1FOOq+Cd17I4bedCUYONnHVhTYGnHoEUYTr765l/MkWHpx8tFM/GFK4bkoNFdUp7m7G1PcPnHOahVhc5eCRBOdcU8XdN2cwsI8Bf0Dhndl+flkZ5ZM3c1m+OopQn0ONcyN9h0eYcpuZvGwD6zb5eeTp5bj25fHME9P4asHXxxyHzz+bQSiQJnHPbcZ0MztLYuv2lmVFPN60tv2fp5f+jNJiLTqbF9zp/YUfDweN68jQW7GEC9BhwEc961iCpEqkSGLCTAgfVRyhWG1HbrAbTz62gvJKLzddY2PGx2FqNpWQkzjqtyAIAjkUolW17FQ3YBL+fWZv/yU//0ORSqX44YcFzP3sHcrKDuPxBNBqwWgQ091DmkwK811IkorNlsm5F9xAu3bteeapZ1m/7idEMYqsyHjrFeIx0EgSclJCUUBRVQQEEFQMehNWhxmnSyaZCJJIKCSSOlwuI/F4iEg0hkYSkRWJZDJJNJrCbEqPnmo0AgICigKJhILRKKLTZyLImeh1ekaMGs41119NZmZTfanjQUVFBZNuuZ3DhzcgaRRiMRWtJn0eBr2AIEIopBAJ6BERUQUFVZMWYNfrJVIpqK8DJaHFYFZx5UiIkkIoIOOr12G1WQiFgiQTKQQEZGQ0WoXMLNBqIBpTCUfTY1ICAuGwQOeuXSkv204qKRMOicQiAjpjEp8fzAYtzqx0sh2Pgc+jo0ev7jz57BN/29X0D6RdZT/hmacfwWhIoNOlO3ViMQWdXkCvExBFgWhcIegTkONaVEHGYpexmIX0d0qCig6jXiASiaHRpLulUqmjnVMaCaIxmWAYMjMkdDoBWVaJRFUEQUGnFYhEBHRaEVVVCPm1yEkRQVQRDTHkhBY1qUGUQNAmMJsFDIb0MfSmLN5+5+NGTuHHi8rKSma8/zJr1/xMOBwgHFHw1AigCIiSgtYUJ5WUUJM6VEVA0MpkZStotVpCYZVoSMZsUdBoIB4XiYUtGC0x9Po4ggiJpIq/TkKSNFjsSXS6tHlANAZmk4BGEghHVFIpGZvNgiSlEAWVaFTB41FxOkW0GhFXTkfyi9qACggKAb8bVU0hCCLZOcV07tytRQ3M/wIWzPuWijKV59/w8vPcwgZdQlFMG3L9sQFdsDDEy2/7GDnYREGexNAhEmtWLiajqm+DKVoQL87fnYlVVaVc2sPCR518Pj/IrRMcjdyTXVlisxVdgE7tdegyahsEv6NqGJUUetGCS23aFZxHCXt/K+etlw2sWBvlvsfrqa8NU11T3+S1fwVVTbSYjAB0bq/j/DMsLFoaoeuwMkYNtiJpFBYtDyMIKlPvzGDxrxG+nBfnp59kwrU24lKQ5x7MJE6M2miQC8/Tctv1DuIJlQyHyPjLK5n1Sm6TzcEZJ1u4+9E67rzJwVUX2tHrRcJhmenv+XjnQz9P3JvVbPeUJAlcdr6NMeeW8f0nheRkC/j9/mMmP8vLy+nUWYPvt1a8/OZ+hg7Sc+uEDNqWatm1L8FLb/vIsIvc+0Qdrz2d3agzS1FUJk6pY8QQPW1KdESjCofLk9TWy5S0QH6KUvo68/oVSotbTpfsNolYTCU3u+Vqem62hM9/tPghigL33e7k2jtqGTfGRHWg9zHF4A/oDTJTn/bjcqlYLRJTp2Ty+gwfudkC7vIUf2bDgqoPf+5m8ttECR/WUbGqHYVqScPfi+RObP72IFcnD5EU4ky83N5ADH3ytZ+Xfie7du9L8P6sCPUelWgiRUzrw5xqnhTxU08BJU0IXUnQ0FHtQ1G/jTz1sIO3PghxxmXVjBlhoF9vAzu3rzyuOPwjdDodDz74IL/88gvLly/n8OHD1NXVYTQa6dy5M8OGDWPkyJENLuwOh4M777zzX/rM2bNnc8YZZzBkSNrgsLi4GLfbzddff90i+Xm8+scA9z18D7dfdBd5tMJjPEAkEkaDlixycZLu0vCLtbTvHmXDBoWJt3v5+WstriwNn34d5PtFYb76IB+bNX2dJhIqj71YT/tBh9DrRXKzJfQmyNEUYpKtyKpMLeW4qURBwSHn8t2PVdw/+eh3kiSBd152MuCkSvZ5VmOXc3AlSxEQqOIwEUJ0prFxpCRIlKpdKC/7DUGfoKrywHHpvCbjHt77KED/numOr8eeDWI80p39+u0tvsfnlwmFZVKmPQiaFC+9FeWV97zYLCK79qVAEIlGFV57X6ZbJ32zY7TbdsWZ82WEjIy/LlLUeWTiCZVFS8PEDhWRrWRR6VzDrXclmXC5qyEWiqJy98OVfPFZFaNOPo3i4uLjikNRURFhKUC9towrL7Tw4ps+vpmVz9cz8rjpXjfV7hQ17lSTIh6k7+WE34z29/HcpJoghJ8ewtFuHlEQ6RQdxuPP/cTJJ5ibmIfM+yFEq0JtIwkBs0lE0gi0LdHxxIse7rr5qIN2JKIw4Y4aEgmFxV8UodGkY3zZeTbKKpJcODHdOWkymZEk6ZhjodfrseocbFaXUqJ0JlstQrHXct3lVh69R4vXl+KFN32cfEEFvbvp+eGXCM89lMWtB8qgOj2pkhkv5cgSA4NH7iInX0HQJkkpKW682sHzj2Qx6V4f8+YKxMMyOak2RHQH8JQsQ/RlI/qyUbQxklmH6NZLYdkKAQMmnJVDeOSxZfRKdWq2SJRLERtYSonakTBBQpZDnHeJh44dBebO06KoCqlUqkkc/vxvv99/zCZ5/5ugqDKKLPDr2igmk8g9tzobmZ3+gSefDWHxpo2wZFXGYEmyZXucwwcE5JTEKRdWMv1JF/176REEgX0HEzw4rZ7zx1vwBWQ0GhoVUnfvTbD+p0wcajZ2stITQP5WBPx1zJq9hp++yeSTz/fw0+I4mw8sJZM8spUiZFIksg/SsVeUd6anSTOvT0b60zITjqhIooDT2TKp9o9YsngJBo22UY5W407x3kcBZn/hZ0g/E7NfczLpno1s/01AkzIRUSJE5CjLPndht4qcfXUVevGvJ08cDpGTTzDTvo2Onl31nD/eyhlXVGI2CditItW1kNHlMKedXEcorDL/+yi13gDVtQ4AXn3fx5P3NZ8XTrkxg56jjnDOODMZDpFl0lamTjLx/fLNxxwHAJvVTJ5Lzy8roxTmabHbJM4ZZ+HkE8ycfELTQszJI018uzBE5/Y6brirlkWf5/PoCx4G9DTz08IkpSdrueCMxuSh1SIy4+Uceo460qAP2hySSSjM03CkIsUT92by0dwgj73gYe+BBA9OdvL1jLQx1P5DKWJCmNsmy9x4zdHf/ZTRZk4caWLsedWs21x2XHGoKN+Lv17L1CfCDBtobLL+Pz3di79Oy/c/hzl1dNO4PPFcAJ301/RgggTrxIXk5ILbGydXbkOBt1OD4VyUCCoKneiH+fc9mKqq1FDGNtbQlQEU1g3h8+fLeHvWVnx1GvomS5tdJ51CDhpBgyQ1vyf7O/gv+fkfiHg8zi03X0zr/P3Uu31EwgpF+Rquu8zG+eOt3HBPLV06JJh4WZhMp0RF1RGef3MSU27306ZI4vP3Muje2Um9R2bw2AqidRYKwj2xCRkoqkId1RxhD1Y1g5TGTbfOHp571En7NtlEowqzvwjyxYJ6Pn4jl517086QoVASj0/l6QecbN0RBwQmTXRQmK/F65N596N018nNV0tMmXoAYWdvlu/ZwIKvvuP1Ga/QtWvXvxWL5ct+ZfJtV3HO6TrefT6HW++v4+xxJtZtSpCbLXHDlXbuuD/A9uWZOBMd0AsGEmqMcnk3bXrU8u1nLqIxlZfe9PHeJ37uvimTKy60YDSK7Nmf4O6HAhxYa4GEhihhrGSgZpcx6XoHEy5Pt/XvP5Tgvifq6dxBy5mnWrj5XjeTJlQydnQhggA/L49y1wMBAtUZuEoCGM1JFs4tIMOh4VBZkoefCrBs8U5OH30Gjz37KOecd/bfikUymeSaq87k4IHfGNLPwFMPFHCkIsVjL9STSKjcOsHBWWPTgu5bd8S5/V4Phw8IFLWBwf3N3HatgxyXBq9P5s2ZPmZ9FmT6k1mMG2NBEOCXlRGmveLlzFMtfPp1gLIKlbNHmnh4SibFhVoCQZkZnwb49OsgvoDMeeOtyHGJ77400CrWBZNgpUYupyy5j050w4YTj/4Q9q57eOHJDHp0SWunfPJViCsuOYkHH3mVsWNP++cn/g9Ys2Yl01+4jamTBV5+0IyqmvlhcYR7HwphPtgPNQU7E+spoQMutRBREAkkvVTWbaHX8ASrN8R44A4H11xqxWxKV8ceftbDU/dncvIJJgQBlq2KMunBOkYP1fPoPblEoirnXF3JJedaufQcG0ajyPbdcaY8XIcrS+W1p/KxWkTKK5M8/YoXs0ngqfszmXh/EV5fjC3rf6Vd2wRP3Z9Fz656UimVr77bz9OvLeStd779W2YP/xewZ8ceMqJtOH+8u5Ehy/23O7lmUg2zX8tly444H38Z5NuPChqS3ysvTCeAJ5+5Bs2BoagoJIhjEqzIaoo9bKV95xRZmRJ1Hpk+PY5uHlRVbZSQNgeDQWjYgBxgJxpDksJYuxa74DJCbZjzxV7uvt3O9Hf91FarbN6067hioahayiqiFBU0T5js3JugKF9DaSstNQcsfLZfg50sDJioo4qrJ3ooMRahj7TBx25KaY1DyYLflRdy1RQLv1vJ+FNlThxpZNqDLtZvjnHD3bV8+lbj8UNBALtNxB9QUVX44NO0+YeipDcKHdu1nKR07ZjWubzguiqCYYnbsprvNmgOkiSRnSVy0Lqfyy+w8MR9R9/brZOed1/I4YGn6vD6ZU6/rJIrL7TRsa2O7bsSPPu6F49XpksHLWMvrkBVIT9Xw0tv+nnpiabfQVFUQmGFdz7yc9uEDPYeTDZ5zR+o96SLY0tWxJjQgkrIus0xOrZtHJfBfY2IYlovcPmWY9/wQHpEvNMAHVPvzubL70IcOSCyZoUBRzIfmSSbhF9wqrk4ySXVcR2LP3MRCJo5+8wUuX8iPv9AZqyUNcsrGXJislFHXDQOLqfIJRPq2brGhKmuC1r0BPVVlMm7yfh9jf0zZDVFFUcYwJhmv7tVcLBnt0rrVlqmPZzB+LEGLr2+lkfutrNu08HjikNzEEWRUaNGHZNR278D8Xi8gUz983f4d7qTAiQSCSIE2cMWipNtcFKUNp6gjAPsJNdhpLhjiJNO1HFkdTFWXw4jTlrPoMEiOw6GWD6vsSSDTifw2N1ZbN+V4KE7nPTsaiAUVnhrRpB33lxGXZ1ALsV0ph8iIh5q2Lmtivnfhzn91KPXSFamRPv2Ijddaeem23zU+MvwUY8VBz0Z0uyG2kk2O3bKJBMKBv0/aVH8ByRTArv3xVF+j+/ChUly1Tyq3VUsWhphzIimWmfPvubl9DNEThjqYfTQTHQ6gZvucZOZIfL6tBwyHBLJpMrn84OcfVUln72T14j0kGWV51/306pmND55Gzv3JJotkPn8Mof2ahh9SpBab4yu0X6E8NN1QIRrr2h8j4uiwDOPOFixoYIzzj3juGIAaQI9p8CCXzzE2JMNLFoRZORZ5ej1AnfckMENV9q44Npqfvg0v1HhLBCUuWKij4g7l+zfNQrrqcbVjGmVhIZEVMP511Zx1lgLo4YZ8QcUPvoiSDii8Nazjcdpf9sZp7hAw8N3Ovng0wDDzywjO1OD2STgCyicM85CQa6GW+5zNypQFRVouedWJ7fcW8sll01o8j3+Ct26dcPisBKpjBEkQJn0M2aiBEPp51aGQ8Nj92SRTKq8+JaXCZfYGTPCzLnnpPhm5jayg13S3ZupPBzVeXhqKzF228bS745247/4lIMly9wcORxFUiXya4fizl1N3+F15OTUo9fDli0q67ZEefkZB4/eU4PeV4w2ZW7W5Ap+lx4TNMSVGBHnfgb31VBWE2XtlhQjBplYvzP2u9+C0mR9gfR6sGvXrn+Lhv7/NNhtdo4crKJXbw23XOPg9Msq+ej13AaCPhZTmPpUgMObssj5XUdxv7CVuoMJTjjFj4gBhRTV9QrnX1WLyQyiIBCJqORk6nlurcJ0WSAhhihqneTlZ2zcM9WP+5CNPDUHEYmD7EJRZTrSC5uQRZ5YTF19iGmPOLjrNpnTL6ugtu4QjkI3PbpqScgpautl7nzUzWXn2pi7IMTVf5qu+fSrIMX5Wp568iHe/+CTY4rDT98uhJiB6toUudkafl0T5dEX6pk00cFn80XefDYbSRKYMyOTaDQ9lePMcDBjjshdj9ZxqCzFtAez+PzLOJs/9WKnaR6iqiqy0Ufb0qOSLFqtwJvPZDPpoVoOlSd545kcxo45+kx47H4b9z/m59FnfJw11kq9V6G0uPn7QKMRaFNsoOewagyWFGKGwKjhufy6pWk3618hMyuP+toyThphIiWnm8Vq6+QWXx8IKtR5FAacegSHTWTk2RWYjAJlh8Fq1HHDlY5m36fXi5w4wsQzr3kZPqh5Xc25C4Jcc7GdGreM0SDy5P3pHLP7yMNcfv7R88rNFtFlebnh6qaNE5IkMP0ZByefX0UqlULT3Ax7M6j3hLGTScbhjow8ZS2nj9Ny8ok6at0Kb70T5cgBLZZAFyZN2s/B22SuujjNidS4Uzz2rJ9vF6RQDXHCEaXBsOnP2LM/Af5MnKKeSy7x8tFsPfmVHUGAPeoWAnhRUenJkIZOfEivd7kUk1Dj1FJBrlCES27FkapDKCQaTDObg0VjJJIKH9P5Hwv+fdZJ/8W/Da+9+hSXjC9n6/YgwSD06m7ghUddTLjUwduzA5w80sx9t2U2mDoU5Gl44RELl5yrZ8KVpgZnsjsfcZMMmOgQHtEgTCsKItlCPl3pTxAPvfspzJud06BtYjSKXHupncfuyeKux+oZ0t/E9x8X4AuofDUjD7tNwmKWeP4RV8MIYIZD4s6bnJx7upXlq2Ms+yafSPEmbEomhVUdueXa25DllheglhCNRrnj1pu5eYKJlx538ezrPh65KxOdTqJzex2P3ZPFN9/F2PlLPnmhHuiFNIGhEwy0lntQu7mEl98MYjGLHKpI8unbuVx/VZq4AmjfRseXszNp3b+WItpixYHsrOD9VzK5/QZ7Q+W/TYmOOe/kceBwigmTavh6Rj6nnWhBFAUEQWDMcBNLv8vGkBFGqMsl16Vl3g/pm7SkSMuM1zM59TQVh+zk0fsfPy4x6z/jrTefJ+zfSc+uBj57N4/cbA1PvuTB6ZD44OVcLjjT1kD+dO+sZ+GXuThy45x8gokn78tqqP5kOCTuvS2T+yc52bU32XAeJwwxM/e9fD6bF6JfTwOnjrbw/ku5FBemf2ebVeLWazO4+1YnpcVaxp9s5vsvTBR4BmASrCTVBBUcoDfDsAuZxIhg7riPn77MocfvwuI6ncAVF1j5YU4+j029hUQi0fzJ/sU18eJzU/hmppHhg0wIQrrTdewYM4sXZOErWM9+ttNdHUwOxQ2bcpuQQfvQcBZ+LzL9qUxuvc6O2SSiKOnxlp/nFnDqaHNDLEYMNrF8fiEbt6XtPSdPdfPiYy6uvdTRcP106aDnu4/zSSahrCJNjBTma3n1qWwkUeD7xVHiCS0jB/rJdEX55sN8enZNx0GjEThvvJUv3rVw15Qr/9b18H8ByUQMo1FpiNsf6N5Zz2N3Z3LlbTVMetDNm89kN6n657g0vPqClZqMDWzTLicpRdhrXcpG7SIs2BpIxPZtdKzddNRdUxAEqmrTZgXNIR5X8HoghJ9trEXQxejYQdvgat0cNGgJhdL/f+xoE06bjog/2uLrm0N2TilPvuxp9m+r10f5bZvC8NFBrr0pQInaiZ7CUEqFjuQJxXQTBtBO7Ullshq3ZQdZ5OP4hxEnjaChsG4w9049qjfVt6cBu1VsYk6xYGGYK863sWNPgjHnpYnET97I5ZtZ+ZwzzsKOPS3f13v2J6iplSkt1lDrjrFixbJjjkFBQQEbf0tgMsODk5snC+++xcmRihQ3XWXnnsfrmPKwm93747z/Uja3X+fA41M4XJbg+08KmDk9m3k/Bpn/U6jRMVIpleum1HDjVQ72HUyydFUEUYB9B5s/rzdn+rn6IhtrNyQ4VNaUJFUUlWdf8zLh0sbJfI1bpk2Jlo+/DLJxw7HHAcBo1PPS41kM6Wfgo0/ilC/pSufYCPLldpSonemjjkIRZA6YVzL/Exc5Lg0ffhrB4G55+sDsaY1J3/g6lpNw690+di8uIb9+IA4hC7NgJTfRngKlPZuFX4mqR5PSsBpgE8sxYGrWZbY5DOlvpHMbE+/NiqPVHN8z4T8Bffr04csvv2ww01u7di0LFiygX79+/9bP+fLTrxAQ6MVQClOdMAkWzIKV1kJnOtEbc3aAH7508e77MfKUNlgEO4VVo1j5ZT7nnWZtUZJh8vUZDTmLxSxyx0027ntAItdqo0AoRSNoEAWRLCGP3soJTL4nTCDYOKfTSHDX/WHa+UfSXuhBCR3QoG2xk0ghrZ9mMxrR64/P0KGgqAuZTg3xuJoe0UulR49d3u7cfGuM9z8KNqzfHq/MHVPdlFUmeeahLMaONqPXiyxYGMaVKfHYPVkNXVNarcDFZ9uYOsXJ5Knuhs+rrUtx3oQqAh4NRsGMra4z19zkJRRu/IxIpVSuuMGDo7Y7BVUjEaJWNGiJZBxi0i3Nb5IFQWDi5VZ+XvTDccXgD/Ts2w5TZojn3/Bx722ZXHK2lfPHWzn9JAvFBToCQZmeI8u571Efn3wVZPJ9Pgae4CGyuzVhaxlafjdvQ0bTzDMsQoghA3X8OKeA/FyJ2XOD3P14HcMHGZkxPbeRpqiqqjw13cP1V9gbNFLPOMXMeWdYmP5ENt99XMA1l9h5dqqLrh31vPWhv9FnjR1txqAXufKqW44rBjqdjh79u5Mp5NJO6EY/5URyavvz+vuNtRO1WoF1m+MNZlSP3GfjvOu8VBQsptayg1rDHnaafiGz/w5++MLV6NoVBIHxY/UgqkTVMCbBQnH1aPbM78aSz3L4/oN8dqw38vHb2Zw33oatwEdUDZMi+ZdFEMmQ5KBlNfffY+Drmfmcdarl99H/KMGgG7fbzeeff95ECiMWi/Hxxx8TCAQYPXr0ccXrfwOCAQ+2DBVJgjNOtXD3zQ5OvaiSPmOO0HX4YXqPKWPhLxFSRh9VHGCv6VfcajXt5d4M5CQGCKPpzXByKMRbq6fsoJa6WoFYWIu4vT8F1SNxuftSUDOc0MoBDB3tYcfPhfRWTyBPaEWOUEgXoS/FtGU761BVFVuwlJmzY/y2M86F11eS6zQRqXKyd6/C5p1Rzj3dwjvP53DDFQ7emuVj1foo434nDDdvi/PT0ggXn2Nl3ZpNxxwHjUaDUFvIk8+nJ+CmPlPPF+/lsXNPguEDjY06LY1GkaICLWaTyBXn29h/KMm0BzMZPczEPZMt+HO2kFKbFqJqrdu55kpDE43j4kItO/YkOe0kSyPiE9L3yxMP2tFoRB57xoss/3UhMJkQcNR3JVjmpKTAwLV31DP+zKuPOQ4A3XuegNMhcd/tTmrcMmOGm1iwMNTi69/9yE8yqTCkn5E57+SzY3kJv3xVxN2TbKi6GPm5LZNxbUq17NqbYNnqSJO//SG/1aOLnsqaFBn2o2ukINDImLS0lZbevTQtPic7tNVhtdJs8aMlhP1RcinCLNgoqhzNL+92ZMpVGUyblIuweRj5gd4E8FDkHs47j+bRrqebzOIqOvWqZ+aHCaq9CXR1Jdx4h7fJ2hWLKVxzaz0pdyYWC2zbGUf2OAkKXg7l/kj/sbXcfIvIwOFx6nLWN8oN/0A+JdRwtJs1TgwV9S/XSY0pgdESJxJpGu+/g/+Sn/9hSKVSbFy3CFFI0b61FrtdRJZh6AAjqqry45Iwl57bvCbRvbc5+fjL9MM+EJRZsy6F09+52Q2IQTBhz0ry7KMZzd50/XqmdZTqPTIen0K3Tnq6dzYwc06Aydc7mv388063sHRVBK1WYPLNVryGQ2gFHXqPhcU/Lz7uWHw59yuM+jCTJjrweGU8XpkBvQ3M+TrIDVemN5HvzIiSFWnX7PszI22Y9VEMj1fG65MZ0IyToyAIPP2IjYhrD8W0w5WjMnp480nq4/dkYjKJzToJWy0iE68xoYnb8Li1vP5BYw2eR+61Y8oOkAyneP/tD443FCiKws8/fU6dV+bpB9LahJ98FWTsGBMZDqmJMDekq0Y2q8it1zqaPebFZ1v56ZdIowXHYha5+Bwr3y6M8PCU5uUKxp9kJpWCJ58J4/R2abh+qjhMIW0aqjcBxz4ee6ipgDykF/QuHbXMnPneccXhu2+/4pKzU81WozKdEmefqUMUhCY6O5Am/kvVLqxdf/TB89MvEcYMNzX7m5pNIpeca+W9j/3EEyq9ujUdLRIEgXtvdTZJ4u+4IYMPPvGTnxNj+26Vx+7ObHbjWVKkpSC7hj179hzT+f9fg6SHUCzFrj1NCaU+PQzMeDmH1q20DWOc/4gh/Q1YC73MeMdK+x4RsHkQVJF8Stm8PUo0qnDmKWa+/DZEJHJ0IytJ8OYsf7PHfP4NHzX1KQ5IWzG5/Nxwq8rkW0zELC3rk4XNlYwcniZbE0kVvSQhHEcyA5CRkUksrnLLfbWUV6bjEY8rvPeRnysnhCmuOBF7dU+siTwyhdwm788S8sixWLG5EuTTqtnPkAQNKa+dvQeOElDjTjSzbPVRotbjlXn1PR+Xn29jyo0ZtG6l5eqL7A1FgZuvcTD9HR+K0jSRkWWVDz8P0ruHnlNHm9FpBeZ+9vZxxUGn15GdpWlRAsBqEYlEVG65t46Z03P4cU4hU6dk0aOLgduuy2DezHxUVSAWU1AR6dxRx7JVUU67tIJHn6/nzkfcjDizHFGAqy60M3N6Lpu3xamoThMgazYeJcpjMYVX3vVx4EiSHJeEzlvE2LO9fP1duCHZ37M/weU3VzPuRHMTA5DXP/DRub2OfQeSRMPHLoOgKAp5uSbsNomffomSqxZjVxp3YAmCQBu1GyQM2G3pWAUCaSK+JWjRkUwcXadWrosSrHCw4lcVZ7S0yevzhVa41Hx2m5exTlzIGn5iFxvJp5QYERS1+QJCSPXTqXPj3+/8c/WUVcjUe5PHXRRrDrIsU1ZWxq5du9ixY0ez//t34eqrr2bgwIG8++67TJo0iQ8//JATTzyRCy+88N/2GQDuejeZNNWRA7AIdhLuTNZsiFLnpsHoKm1sCR1bkPEAKCnSUONuTGZeep4VIaOuyYZEEjTYvR14Z+bRTY3HKxOOqOh8RQ2fm0Uefupb3NDUSIdAlujfV0vX7kOO6fwbztVs4YFJGTx0RyaX3VwNmjTBpBG0FNYO59UHcuk7xEufofWMGB3k3Q9i3HS1o1GuO+uztNxJcxjS38TufQlOvrCc0y6t4OZ73WTYReRkmuAzC1aUnb0YMLKOBx/3s2BhiOde8dN9eDkVK9tgl9PrrxUHPupAk/hLg4ncbA1G49+Tvxk8dCxDh1g5UpHi5BPMLPo1ypUXpMm9eT+EmHpnJtMeyuTzeRHuvSvFt58bEGQNncYcZtbbDmrtv6GqKnaceKhtcnwFGatFRKsVOOc0K0/dn8X8Wfl88EmAd2b7Cf/+3PxtZ5xLbqzmhCEmunRIFytlWWXR0ijnn25tMjJ/3WV2vvo21Oj6kCQBk0mL1dqy7mpL6NCxAw71aM7qJIdF32n4eVnjImM8oWK1pNceQRC4f4qNjSucvPCBn6ffq2PCDTL3TDE3qwNttwvY7Cr1RSvxCekmhgxysPvb4YtFOPOCJAN6p/PEj97PwFO8Eo0+hU9wNzkWQFyNUliSYuwZSa65LH3O5423kkyB0Sjg8+ymZ8+erF69mvvvv5/Vq1cD8MILLzB16lS2bNnCgAEDGDhw4HHH6386NNoAOdkSJUVaduyOM2qYmU/fzsFkEnj9GRfblxfz4xfZdOsl4zbuxx0O0othZAl5DeuAXjDSSeiNjQy0aNDqVIpCvRppYwKYBAvt44MI05TIsQuZDfe5hMRPv0R4e5afPKeJw7+WUpTsTJ9eWn6ck8/QASbMJpGO7XS880IuF5xhZcLkGq6ZVMPTr3iY/VouBw6nSKWOfWJg/LmnIxtTLJyv59Ibq7n0PAsT76xl194krQpbLshbzCKJpMoJQ9L73ZIiLW+8aqSqYAm1hj34VQ9uyvlNt4STL6zntuubvycNeoGJlzXfoSkIAlddYmH6e34OHE6yeVtjncmNW2M8Pd3Do8/Vs2unSi7FdFeHkdzRlZ3bVPr0OT5j327dulFarCU/Ny3mEY+rDO5r5PEXmuZWq9ZH+XVNlE7tdXwwPbehK9ViFpl8fQYDehvZ9FvLupirN8QYPczEQ9PqueKWan5YHOaHxWEmTqnhjZk+3n0hh7KKJIJAQ3FNUdKSfa+862s4jsmQlouDo74F3y4KNxTR0+uj5rjIT4UUCul1WRAEMsghO9KRnGQbdIIeFSUtWYhCRaIKZ6ADvZMn0U85iX6MooDWxJMK234qZOAoNzM/CbJibZQX3vDSb6SbwNZ2xIiQstRz9y1O4koCpdM61ixxMee9bB65z86CT3K5936BPZbl7FG3ElCPNm5oBC3q73IrQdWHhEQuxbipbPZ8QqofRYyjkSAUapnMPh78d+z9Pwwej4dWRfDbzgTxZHpBat86fVMGQwo5Lk2zDpOQvmn/WNQPHE6hJDXYlawWRzENxjQJ1RJ6dTWw92CCSFRl6IA0caioNIiB/yMEQaCoQIvHKzNisJGXrV6Igz5kYeO6TZx40onHGgYANq7diDNDRKcT2Lc9Se/fySedTmjY+MZCmkZutn+GKIikojp27Us0vLc5dGirQzXUI5OiT/eW41FUoEWnbSGYwKgROj6YHiAcEtH+w3MiK1PCaE2hrzaxcd2xV/X+QCgUIsOeJBgUGkxLtu2K07WjngG9W06qrWaxWaIQ0iNX2S6JUFjFajl6XoP7GnhNLzRJVv+AIAi0a61j2RKZvD9twkL4yeGos27S4GVof0eL3+2kkSa+X/4L1157Q4uv+Ufs3rWBGy5sedk6cZSOOTMFmslRAHCQxfqNRze923cnGNin5WtjUB8jj75QT7+eLb+me2c9B480rpZmOiUSSTjtBDevzsqnfdt6oPnRvjHDtOzcufNf0kD93wpB1VGbqmb6OymuurgpkR6NKWiaIdcb3i+ktWafetnDbddm8MxrXjKMUOFdwZmn65l4Zy3vvZjDg5OdXDCxisfvyaJHFz2uTIkduxPc/2QdN1/jIC9HQ1VNipfe8bJ0RZTXXnJgMUuMGuLCaBSRZZWpWWXEQ6UNHeh/IKZG0OdXM2pYdtpp8tcoajQDV/6x6Vz+gc5d+vL9159x9UVW7nuyHo9PZu8+GVNNJwp/N7cpV/eT+6d78B9h8pbiFjaT14yj5x8QU0a8/qPV1Xhc5cDhBFu2x1m6MsK8H8I8/4gr7RZsF/EHGxNc6eeDynVTannmwawGPbh6T3rc65JzrCxZEUGrEejVXc+mbcc+5rx//3769RDZtfevJwnq3QJd21gaXOD/DFeWhluvdfDZNyHOO91CNKry7FQXobDCrr0JjEaBO290cNO9dcDvo8H3ZBGLKazZGGPmp37ufCS9mfX6ZG6ZkME7z2ezcl0Mnaglo3wEj9y2nwcdVWg0EIsKFLURuPScxtqYX38fZP7CMFazwL23ZvDoC8duWiEIAn8MU7w/M44j1LPZ57wgCLjkVvy83M34ky0MH6bhl7k12CLNX3shQxVaw9F16vFpYRyhTgh4WuxMKKQN1cm9bFzpoLhQy7sfhnjr3b3I+5Ls4zfa06PR6xVVpt61mXfvamxQEQgqhCIp9CrU1NQ0cmk/Hqiqypw5c/jhhx+IRv+6u3rOnDl/6zP+EUaj8f8TAzi71Y5C88VZAJ2nkIuuXYusalBU5WjhO25g9foYY5vR9wLYurOpM7coCuTmiChH5CZd7dZkDst+3ccdN6c3dPc+UUendnpWr3I0XIeiIJKjFnKAHbRWOze6fsJqkMPqHkipbNuv8Na9dxxXHHy+Gjp30JPj0vDY3ZlccVMdNeJhctUSJEHCFW8LlWktxzqhAo1+C08/H+arj44WwBNJtdmi5x8Y0NvIjVfZaVuazrcefb6eSCqEn3ocZGFXXNjKx/D9azUseDdEKi7hoYoi4WiRoIBSdrKR/EAOy1bWtjj2uWhZnMFjhh9XDP7A6NEn8fKLj3DS8PRzR1FoIO4iURWHTWTEYBPjTzWxe1+SYFihbYmNDIfE9t1xRH2M7ayjFe2JEyWsBho02gBMWFm9rnExwmGXmDczL72GTqjiwOEkpUVann04k64d098jGlW44pYarrrI1qwWo1YrkOmUiERVzKb033fuSZBMtfyb/BWys13I2mRDmiUIAgXuwdx+03ry2tRxzplaIjGFsookG7fG6N396HNarxcbSKA3Z/qZeLmj2c/49qcoo4brmfaonWkv7eLnxb+BIiLqUgzurPLiU39ymy/SsmJhJhdcW82+XZvR1w5O60P+jqSaoDp7NZMu1xGJNia7zjzVjNkk8sJbQU477TTat2/P8uXLG4yOysrKyMnJadAv/r8IrSaF0QA3XmXnvAnVzJ+dz7nXVDH/w3wK87VUVCUZclItqbpsDGiRCTaK/59RQke2iMvQCjocanazz1KzYCOuRhqvq78jlyLKOYBFsHLd1Sam3GRnyMgABfHWVOb8yotP2Zt9fl5/hZ0hpweY8XIOHdrqSSZVvv4hRO9+g5u8tiX0798fr1hLpreAzVvddGqnZexoMyeNNHHLfc2T7pCW4WnfWtuITxg51MjmlQbmfuPm6wVlJOQUmbEUD96d3+z3P1SWRBQgw9EyMZfjEmnTWuDt53KYMLmGRXMLUBSYMLmG4gItZ49Ly66VVQRZvmQJeTVDcKTyMWoPsWrVquPqam7dujXv7Enno1PvcHLapRU47CI+v8K8H8KcN96C3Sby87IIBoNAdpaGe29tvsln6hQnt97v5odPm577kfIk0ZhK2xIJX1Bi9foYdqtAu9ZpA9WO7XRs3xXnuik1THvwqFTAx18GOW+8hcPlMk+/4uHWaxwUF6b3Fh9/EWDGnADDBhpxZUp8sSBIKKxy7mlmStv2OeYYAIgChGwHyQ42lTEBqKGcLPI4wA5a0QGncLRwrhV0tKEzB9SdyBETjl0jeemeMgRDlLqIQGaqHRIa/OJ+ThwsUpCrQZNdwZezCxpkYsoqkpx1sQe5Oo/SUFdUFKopY6+6lXyHDUHWoAQVEmqc7ayliHbkUMRWVqFRtWRwtOs+pPrZxhqSHoXMXPWY/QH+Gf5Lfv6HwWw24/WpdG4rUlMH1bUyNe70wmLQi/iDLW/6VFVtEOC1WdPVhDixFjs9UimVSERp0enWXS9jt0poNQo17nRGkUiofymK7PXJmE0i+w/HEZLpRDMlJsnIPP4L1pnlZNtv6YXMZhFx16fPPR7/U6IgNt9Z8gcUIUWG3UhtfcuaUpGIgpISkdBQ7W45vsmkSiLZckWurl5GTZpAUJpU7hRFJR6HFEkcjuPTMYG0o18oIpBKpU11jEYRu1VCVlS83pZjEI399e/lDygY9I3/5q5Pi/Uritoi0V7vldHqxEaJgAYtSeLoSSeVkqrDXS83K7YPUF6ZIivL1ezfWoLF6sRdL9Ophb/X1MokEi0nzwniuP70oLZZRdyeln9zd71MVobUcO01h2BIQf8Pyb2iqCSTKkP7eXn34yhPvNaeU0fUU1wQxWRofKzdBxTy27SsJ/h/GaoigilERZmRc6+q4f3proYqaiAoc/9TdRw4kmzxWq2oSuGuT/Hjp4V88GmAFx518fV3YRxWmYfvzmLeDyHGXVLBoL5G+vbQM3FKDeGIQjyhcsMVdgwGibsercMfVLBbRS45x8qGzTHOH29tbOAhCcyZmcG4c5ZirmtPNkWASq14BKVwP9/MSq9/T7zkwVsvUB8LcdO5lx1XLPr168d7b4ns3p9g1qu5vPFBgHeXFZOVatWQrKuoCH8x0CEiYbZAxBNqcSOQ0HtoW3K0ejPj0wA9uuj4YkGIXt30/DinoKGL+Uh5iuyspvfbsIEm2rTSMmFyDcnf10KdVuDmaxwM6GXg4y+DLF8T49RRZnbuO3aH81gshs0qYjELlFUkm9U/3b0vQdRn4OI7Wi5knTXWwrnXVDFikBF3XYp6j0ymU6Lvn4ocTofI4l/DjBqaJowMhjSJ0K+ngXGXVDDuJAtzvgrw2bwgJUUa+nTXEzVWkx3sQna4E4SPrlI+Xxndh2xn6FCR/FwNK9dF2X8oQTKl8tOcYgJBFZ3Wd8xxEASBRNJEjTtFKKz8ZTenRtETiaR/g/Enm5mkP0RGuBTdPzhnxtUYYm4l23Yl8HjTGqZVFQJ6DGmDxL9Am1INJcXpeF93hZXrrrDy8NNennu5irAapJDWGDARluqJZx/kuafMTfQSP/o0joCApGrYvXv33yY/v/jiC7766itMJhMjRozA6XQiSX+PUPlPQ05uLvUcbvHvCgpjx5ho3UrL7GcO40qmibgsCvhs3hbuujmjiZGPoqi8/oGP91/KaXI8n18hg6axS5Fecz+bF2TGnADnnGYhM0Ni5dwARI/qAxfShjL2sZlfyVRz0aKjTqwgJHhp3Vqgolrhxluep1Wr5jvRW45DEfsO7iTHpaF3dwPrF+UzevweaneqZCVbIQrp3KRWKMdtO8hTT7zA888+yNRpHh6YnDbgkeV0vtwcMQdQ7U6R8SfNz+9/jrDwyxzOv3QThoq0lpkgCGSSSyqeZDMrmhD9BsFEgVrK4fgenpse5/wzTA0d8n+gti7Fmi0OJj8w6Lhi8AckSeKOO59k2Y+3pj9TLzSsZ727p80/RgxOf9d/1GL+eXkEEYlSOlLOAWRSbGUVBWpr8miFiEgdlYTCCT79KsiFZx19Luj1IhefbWXGJ0Heed7Fu7ODnHd1DX27WgiHYfcuFVlS+Ozd5g3RAEJhpaGhQFFUHpxWR9dux+7u/GecOu5UXn32DdSqozqdkqAhv34g8booT2xfyYNTNbz7QjZTHq5j0dyCJjnD+s1Rdu5N4LA1fYYuWxmlrCrOx+9mkp2l4fnHHQ1/+2VFmB+WNB3HtNsknn80i6ene6guX03lYSPamANZF8LoCjDrORtvzfJz322N90eSlM4rVVXCYrEwaNAgBg0aRCKRIBqNYjAY0Ov/fc7H/xOh0Rpo3SrJz8uiyAfaMvLMvQwbpOPXtTG+/s7NmnVJ8ORRTDu8uNHQcj5gFqxIGhUJqcW9EoAGHQoy4j/kWCISMini2fu573YXi5ZH0HjSxJPeGqcwv/muSVEU6NFZj8UsEY4o3Hh3LaIAL7300jHHQRAETEYjVaHD5Mdy+HVtHY/fm4UoCphNAms3xejfq3FBXpZV7nrUTVYzxR+dTuDicy3M+ylIrkOkvAJuureWD17KaXS/JBIqN9xVy6FDsHBplEvOaf4cf1gS4c6bnFx4lZ9gpYsBo2qxZSaZ/qSr0TTmkP5GNm6NccFlyyitHYMzUsL6tRuOi/zMycmhsibttbFlR4IuHXW8/Hg2FrPI+5/4mf6uj+zM9Oh/eWUKj08hP7f5/WmHtjqScZELrq7j+ccdFBVoURSVRcsiPPaCh4mX2wmFFPxBhQ2LcnnsBQ/fLgqzfkuMnxeniAcNuAx5XHpJhLjowZWXxGgSaVuixR+UWbkuytffh8jO0lBRlWL+T2G++/hobn39Felc9vTLKjj3gmMnw1VVJRxRSeDHolaQLTQmQAOqlyBeSujAYXbTXujR7HH+kHPIJAdLIhtdQo/ud71xDRry1Tas+Fym42dHaNtNpCAvHUdZVjnjQi/mfb8Xe36/ZOxk4seNrmQzjzxg4YXXw2ze/DMZnnxMWNAIGrqrAznITg6xC51qIEkCDVrsZJJDEYfD6/9tBsH/JT//w2A2m0HMZfjAclavj3KkIoWqCgRDClaLSIZd4lBZkpKiphfAqvUxenVLPxBbt9JicyYJBvZh9vdq8lpVVfHWw4xPQtx4TdPkJBpV2Lk3Qcd2WlQVrr69hsfvUenfy8DSVVFGDm7afVBZnUKvFzCZRJ5/zY/Zl3bYi7i8nHn28Yu5X3jpBXz3zYfs2B2nU3sdO/cmiEYVOrTVsnlbnJ5d9fTuLbK/wtdkTAHS2mNduqYTvl17kw2k4T9i5qchdPXFhAhQsUsmEJSbHaP97Jsgyb8gP198NYoSzKPjEAGLvfGD9sfFERRvBmhCXH7t8ZEekNY0cuV0oL5+DR99EWTCpXYuONOSHrk8nOSumzOaHS8XxfR1Mbhf05H/g0eSZGZIjYxkAGZ+FiA3W8O3i8KcflJTgsRdl8LnV7joPDOfPFtOVqoYSFc/KznUsAHQuUt49a19PPZAU7JXllXm/RBm5kdTjisOp4+/mLdeWcDwFvYJr78dI5TQpEmgZpKYcmEvD15xNGk861QLE++s4dzTmn9wz5jj595bM7jpHneLG6UPPw9w7umN4/TjkggjBqVj3qWDmY07RD77rukoMqQ7NQ5Wr+Dcc89t/qT+DyPTlcGBQx5ycbFicZhhowI4spIgqrg9KWJBHW07Kbz/SYAJlzS+zlRV5Y6pbi4+x0qrIi1rN8WYOsXJGx/4eeiOtF7kGadYOP0kM2s3xfD6FC4/385zr3vZukXhvqkRfp6fyYev5TY65vS3/Uyd5uHRexpXjHNcEhYL+Oq8HJF2ImlUBgwUmXiFjZXrotx0Ty3lZSq+Cgs6fYzu3bsfVyzy8/MpKOrCtl07OPWiCuIRCW3S2qhLwUEW9VQ3K1oPEHeUc+tNBqY/vQ2Tr+moXBAP7TrLDd2an80LsXuvzOfvZjZbJHvuDW+DftqfcfM1DiZOqWHO23kNI9eCIKAoKjfdU8vY0SYWLY/Ss4uOPn1HHnMM2rRpw8p1Md6Y5uK8CdUsmlvQiMzx+WUuv86L4G5FNNJ0hLMhDnGVOk+Kx1/yEE+kv9OsV3Mb3d9TpzgZfW4F48ZEuP4KOxl2iZ+WRnj5bS9dOuooyNWw/JsifAGFG+6qwetTCCSgjL0U0ViKxRTPJqDs4rrLrEgageWrI9w6wcGChREyMzT8tjPC8Vrj5OZ34Ya7fmboIDNfr63BKTdvmhY0VhCOpgsuGo3AZZdp+Wj2UpyBTjiTBYCKWyqnXLOTU/tAXb3AsPFl3He7E0VVsOJgP9taLKLVCZWccWrTjfjUux18+2MNvl1OIoSop4aoqZxv3nExsE/j59GLrweIl+egl6oJ1IvHNeL1j1iyZAlZWVk8/fTTf2t89j8ZZ51/BmvmP4Qt2HwxOZl9iMk32cnPkZjz1R4ObI/iIp+4ECEW0HPyBRW883w2nX8fS66oSnH3Y3Wce7qV7KzG24Edu+PEvbaG31xVVfzUEyaIV1OB7oCPW+7WUFyg5XBZkoqqFLXSIbLUdg0FUUEQKKYd+WoJG1hKiAAaVeDGqy3M/zFB1+4DGT/++HPD886fwEvPLGJI//S/K6plLr7AwNJf97Fjxz6qKgU0ei2DRw7hk6few+Fw4HDa+WbeZ4w8ZwNtSiQ8PgMffxVsGBH/M6pqUqRSNHSGzl0QIxDSc/hIijsm63ntzaVU1ZkxJDIRjVHqUnVoMZHyJRsKwmE1QJwoIiI6a5Qaj8rgcWVcfYmNHl309Oyi55dVMZ57Q+Lxp2b9JenyzzBy5EjefctJKqVy2XlWXn3fx9QpmbQu1nDH1BBdO+oYf7KlUa7n8aYNLAf3M7P32wQ5FCGTxIiFIF52s5kEcdp3j/LjhzkMP7OC5Wsi3H5dBrnZGlatj/Lsa1527RCZ80Wcma/m8uPiEPc84qeuVsSm15NEZuuOON076wmFFZasiBCLqwzoZUCSBLQaAY9XZt5PIT6aG8QftDDro6f+VgwsFgsXXnEeH788l1bRTkQIoqBgwkK1YRfdesv062nh069C7NqpMObcCl541EXPrnrCEYUPPw8wc04grZE66giTb3Bwydk2fAGF19/3M3NOkHatNeS4ju4N/hjZ/3FpmO8WhTl/vJU2JRpSKQGNJk1+dumgZ+/BBEP6aRg3NklRoZeeXfS0Kcnm3dl+Dh5JsGJtlAy71PDc/f7nCFlOkQ6dT+azzz7jssvSewadTodO9+9zPP6fjI6dB9GudBUffBpEq5Rg1mvYvS/FkH4yzz+STSqlMntOhA8/Wo+1uht1tCxLlFDjJBIQS6ZQVLlZ4xVVVUkSb1bbvY4q/FINN19t4osFIR6cVo8mbgcBUin+sgGlvCrFXY+58foUbrjCnr4WjqO7TVVVfF4/vRmB31uP0+FtIClffNTFhROrOf0kM5eea8VqEVm7Kc69v2v2rtkQ46dfwpw0svFEwJdOY7fBAAEAAElEQVQLwmxcpUVjSDH3Qxfvf+pn4Kll3Hqtg3atdWzYEuO19wO4jxjpkhjBMy+s4Oyx5ib76/2HElTVpHhgapScyuEUCQZqyytp1++3ZmXoenc3MPrEIBs+ciMiYrUc3/NbVVXCUYWTLyinIE/Los/TBY43Z/rYeyDJ+h+LG8hFVVUZeno5qZTaoha2Ra9j3w8dOHn3Rtq10+Dzy/gDCiMHG6n3yLz7cYDl8wqxmEWmPZhFvUdm1Gl1FHkHYiMTfp/QTqgxKo0rueRcgQULw3zwcg4ffOLH6dQweaKDky+sYOYruU2+R4e2Oh66w8nPa/cfcwzi8TgaUcQYz2A/26lRy9L+FwjUUoGPOgppR5JEQ6NSc9AIWpJCBLnHUloXazhwMIW3UoOpzkwX4fcHrwrZait09qOyhgt+CqPWFDbbXGHHRVWFlcI8ifkf5fHBxyGefixE2BckAxcaQUs7uqOqKimSSGioo4oYUTJwsTei+ct76XjwX/LzPxA33foIDz41gbbF6Xboem+Ky2+u5sPXcrn3VicTp9Q2crWDdPv51bfVMvWOo5veJ+7L5KobKtFps3Amj3ZRKKrCXraSkShm2vR99OquZdCfyLFoVOHqSTVMvt7xu7ZkgFhc4cKJVbz8uIsrb62hKF/TMH4N6UTqmkk1PP1AJm/O9LF9jZVCrNSajzD0pEFkZzfWIzsWtGnThg5dBnP+NUtZ+EUud9zg4OpJNTx6ZyY33F3LjOk5PPGQlZM3rEdbOQSDcPQc4mqMutx1zHw0nbzfeJWds66q4qsP8hot0KvXx3h5ehJnwskuNqLUaDjj4jrmf+pqtKne9FuM1z/wM3ygiRfe9DBpYkajTcEb74XYs9mIkreHTTuj/Dr/6EZ0z/4Ek+8JUR2M0q57G4YOHXrcsQCYdMeTTLx2LE++7KFbZx0DehtRVejQVstN99TyypPZjZLbbxeG2bM/xf1P1vHeS7mNxtpq61JccmM177949HdRVZX3PwlgNoqMGWbkjqlu2rTSNmyU4Hdy4eZqDpUnGT/WwEef7SK034YFBzbByRF1H9VqGblCEU4lj7mf7WXwwAinjjlKlieTKhdfX0OmqzUlJSXHFYPS0lK0pr68MXMV119ubvQbTH3Kj+9ANnlY2c1m2qs9Go2nuIVy/LpKnntFYtgAI0ajSFamRM+uep54ycO9t2Y0JA2qqvLa+35MRpF2rfXcMsHBhMk1vPN8diOB/+VrIsz7IcT8D49W13buSfD8G14+fzePz77NZcOOHBKJOJ1a19G9C0i/67soCsz7MUx+wWC6de99XHH4v4Ip997BzRNvQkYlKidwVY1EU5W+jkuEtJvykb3L+HZhmJ17Eky83E5xgYbN2+M88aKHvQeS/GGQqNGkzayicbVhkwHp6vufyZjiAg2xsMzqL0oYcfIhxo3VMmaUlqoqhbffjxE7Uszbmw6ybLnCzRON5GRLLFoS5/MvEjgq+mNBYNRpfp5/0sbDz3q461E3kbCAkDTg8aVoRSFBy4G/1Y32yGOvc9vN53PtRWE2bony8yY/pI6u+Rm4OMRuImrTzs6IGkSfV8t1l7moqgjw+YdryPR2xSiYUVSZao7gtuzi1vOsfLEgxJsfBCnbbcLp68NpF2znsxmZDc8cWVZ57yM/3/8cZtoDTceGSoq09OyqZ+jpZYwdY2bEYBOHy5N8Pi+IwyFRUR3lvReyOf2yaj6Y/cAxn7/RaCSRNHKkIsWNV9noecIRThxpok83Axs2yixdJmOv6kMeFmbOLuPKi5o/zidfB0nEVUYONtKnu55DR5KMu6SCk0aaKCnWsn1XekP61rMupjxSj88vs2JtjGhM4bLzbUy5IQO7TaKuXub1D3yEIyqiCB+8lsG1t+xhb7yajFBbtOgJG6pRs8v55D0HGg08+lw9obDCxMsd/Lw8iijCOx/60WhaHmduDu3ad2Lz6p+Z/aWXoHEn9mBeEwmYkOonq1WIJ16MEI+JXHWRhfPHW6lx++hYeoh53+5GAK4cr+fS810EwyqffxMkK1PC51fwBGMY8ZFFHofZQwkdGh0/ocZx27dz87WNzbMgTXytXpRNVpsDGOLpyr0cTHHN1VG69Ipw3jk6/D6VGbPjhI64yPZ355BUjayk6Nv3+LS+/gyfz8eJJ574v474hLSxkpij4AvUYcaGn7SOloNM6qmmIlLLieeppJICYb+EojtEyLSfiy8wEAjCkhVJLrmxGo1GQKuBOo9MIqly/+2NiyWHy5Kcf101UY1IrXEX+kg2+9mGDSd2nKgpDVUVWgyYOOI38urOCHZXAnt2ii2Jn+kcH4YWLTVU4KaSKEG0pjg5qh1ntDWL39MS5AgBawCPx4PT2XyxpiW0atWKkrZjueOR+fy2Ocyh3To03nx0go46zUFiyRAoMX75cRG9F3yLgIQVGyISYoaXA/tk6rwyZeUirQo0nDD06L1XWZ1i7EWVHD4o0KZ7DbFEinAshRo3cPsVGUhI1FGFQhJRrCYejaEq4JB0lLGPg+Y1GIwq8ahEIqxJa68FQUZlr1/HYw+KyGIEVeNBY0wQjelZsWzlvyR7E4lEKGrVjeFnLqJ3N5EjFSmGnH6E0mId11xsZ8PWOI+94OHkkUYeuyeLr38I88iz9fgDCjptGH/JSsaNtlCQL/Lz0jh1u/Tk13Ym1mozb7/s4Jb73dx2rY3vF0c45cIKBAFicZXsLJHWrXV8/mWUH5Yeolc3HVddaqLGLfP94iCBOpmb761h+EATm7bFGTfGjNkkcM/jdazdFENRVE6/vJJBfQ2UFBk4VGFjy+a1nHjSaX8rDjfccgPbd6xj86b5dGirY/8BmV0VGuyxHDYuszP8RB8KMqqosmtvkouvryKZFEglweuWsGSotC3R07enni/mh3jyJS+CAIGAgDeQorY+haXV/rRmaEoiGdMTS/0xtaPllPOqyHAKlBZriCVUDpUlqavSoldshDeVICIRth7B5KqnqjqFGLORqXbksVVxbhcqKG2jMuFqA9t3xYlEBUadaMDhcPzt6+J/M3R6G+9/GuDaS208/fgBis0y82YWNHSgAdw/xc65ZyY489ztBGtEZDWF9CfJn5SaopojVHEYAZFoIkWtYT+58ab3Yi3lmLA2IV4SapygfR/7fs1l7EVV1G7Lw0IeXurYrK7A5bOxekOMQX2bkn3BkEI8rvLcVBd5ORrue8xDNKqkCaxjdPbesGEDmUIOMSIc1GxG+6fpRbtN4ptZ+Xz1fYgJk2uJxxUOHk7y9awCWrfSEokoTJhcw3Ov+bnqYiuyrDJrdoLqfVZK6kcSEYJMuX8D33+Rjc+fYvzllbjrFHxuDaGgjgGMRBI0JI70YNgpW3hiqoUTR5pIJFQ+nBvkhTd8oAjoKrs2yEFVW7bw4qWOFs/n6kusLPl2D0G/lpGjRxxTDP7AmjWrsZjiWM0SF5yRNiUORxS+/j7M9580Hl8XBIELzrDw5bchzj+jaa7g88vs2Ssj5ezHZBbwB2TicZUv3s+jTYkORVH5+Mtgw6g3wNszQmjLOqWJzz9BJxjIqx3Mjz/+ykdv5nLapZWMGGTg17UhTj3BRNcO+hYnEM4fb+Ptj49dKk+v16MktSRJkkkOYQLUU42EhIQGHQYq2Y9btwetYIAW5NUVVSG/WOWX745yBNt2xTnj0mp2V2ymhA7oBSMSGg4dlhum777+JoklWNii3KLGXcwPP++nXWsdV11s4Y13atnvO0K+WtKoaKpFh6qqVHCQLvRLa5djJB6PYzC0TNoeKwT1r+yV/ov/Z3C73SSTLY+6btmyiZeev5dw6AhlFSFQwWpJEzUqKus3x+nS0UyPLnZ27xcIRrPJcHRk+dJvyHImGTZYS71HZvGyKJGgBlHWY0q4SKkpAngREUmSxIoDfZaPvEKZwf2M1Lhl1m6O0LmDjrYlWpauimIypm98n09Fpxfo1U3HobIUDptIjy569h1McvBwknZttOzYnSTqtWNJFRM3hznjvNO5fcptf5upl2WZKZPuZNXKr+nSUYPdKrB1Z4I2JRoqq2VycyRysyW+XaCgRizYBTtBNUBY8NOmvcKoIRaOVCRZuylGqN6APTNBv75a8nIkVq9LUF2uxVenIUkcEQkJLbIUIzMnSb+eBgoLJNZsjFJRneSEwSYsZpHvF4fQ6QRGDzOhlUQWLY3j9wjEEgqiLokkCQzorad1qY6NmxPs26/grdcw7IShvPrWK//Sjbtjx3ZumHgByUSQglwNA/saWLE2Sr1HxmQS6d/LgMUssmxVlMpKFcXnQJ8ZwJ6hUFykoWPbdAftvgMJMp0S0ajKkP5GNBpYsTaGzSrg8clkOCT2HUgiaQRKirT07aGnvDLFtt0JwmGZju30HClPkZejoeygiN9twJR0EiOMHw+SqsUpZKMISZKOKvJy0yOjHq/MstVRiko78/HH8/9Wh4+iKLz2ypMsWTyX/j1TqKrKT0siBOv06EM5yPoQAdWPkhLIlFwIshYfbgpLUphsSfbuUbHZBQb3M5CXJ7FyTZyycgWjSWHkUAMGvcDi5VHq6wSMBoHBA/Tk5ogsWh4mHFEZ1NdAjkti2aooNe4UNqtIh7Z6CvM0bNwap6wixaDeJrKyRI7UDSGVVNixbgeKoYpsl8jwgQY8XpW1mxWumXAP5194xT89Z61Wi8t1fBIB/5PQ0nqoqipti9shKCI2nMSJ0oV+DYYfqqpSIe5DLt5Jfr6IySgSDCnUexUKciU+ezuXS26spX9vPXsPJHnyvkwefs7Dg5OdzXbPA1x+czW3X2fnpNNC9EqOwkcdKaMPUjqcyQIUZDaxAiMWcvRORF0CMezEqeQik6IyZzkLvrY2FIdGjK3lwBYbAaGeDnJ/BFSqstbx09J1f2tjEwwG+WzODBZ8M5s9WwP0To5pRPLH1AjbWYdTyCZXLUZFJWQpQ8wr45s5mQ2bg9Ubolw50Y+7Qo8GLVnkYcVBzFAPioCUsFBl20QWeWhCTmKu/bgKE5gsCkcqUowcYqBPdx3f/BThkzdyGxWVVq2Lctm1fkw1nfAY95NVEqRtqZZO7XSMHWOmc3stN99bT0mHq7np5juP6/xnfPAGs2dOY8wIE4mEwo6dMns2mylOdsPG0aJUmWMVdz6Y5KqLGncEb9sV5+yrKtHroE2JjtJWWjZujTP9CRe1dTLVtTKlxVr699Jz5W01KCmRTdtivPFMFoGQzC331dGjix5FSY9tFuVrOO0kM2ePtTDzsyALfgrRs6ue7TtkftuRok9viUAohSSJuJwi1e4UV19kZ0h/I7feV0vrEi0r1sYYc+oUJk48dv3jLVu2cPN153PqaD1ffWgirIYpUTuRSQ4KMtXSQWr1+zjzTIlkVMPq77LQZNaj6CMkk/DVh9l07di4Y7O2LsVFE6v5/pMCdDqBI+VJTjrdT271EMrZTwg/uRSjRYdHqEF2VjB0OMx+Pa/Z77h7X4Izz4pirGtLuXELsizSJ3ESEYIEpXoERcKp5qIVdITUAL+Jv6I3ivy2Z3eL5/3P1sJJkybRvn17brjh2GP5n4S/yg1XrFjBnZMvxF2pR6eacKmFgEoFh8guSncTd++s44clEfbsT7JxcxJLTWdqjXu5/x49X3yVZOdvIhp7mAyHwLCBBm6+2sHzb/rw+mRcWRLVNTImk8BT92dRUqTliwUh7nrYQ1HNCWjQstO6CI1OwWKWEGQNiYAJbzCGFSfWVm769lP59sc40aCeYtqSTwkCIm4qOcROBEFBUvUYsZBBNv6sSlZvWn3cuUAkEmFAj4EQkbDhJEmCCCGcDhGNw0/fXjo6ddSwdXuM3fuSqMCgvkauvNCGKMCMOQHm/xAGRcKRAd3aWaiqkTlYESVaa6dtqjcmwcI+dRsaNJQIHRt9fp1azUF20Jbu7Gc7hTYHzg5V3H27jZIiLRs2J3j+lTDJg8UcSO2nhE4UUNqwPsXUKBWZq3AVxdi3V6bfoKG8P3PWcV8v69at5oVnJ3PtxTKjh2mpdctccmMVs17NpWfXo7mmoqhcf2cti5dH6NhWRzCiUJgnIcsCs19v3HW0fXec0y+pxGhQSSQFgmEBu1UlO0tDcZEGjSSwcWuMWFylRxc948aY8fgUfvolwtnjLEy83J4uct9Qxar1Ua6/wsEDk44SArKscsqFFUy+PoNT/6RDG48rTLwrzvAxdzN23NnHFQdFURg1fAAOq49D+wVI6YjFZXQYiRImAxdOcnCQiRc3h8SdJJUkWnRkkIMmv5xvPnbRuYOep6d72LIjzvVX2GlXquPr70M8+GgES9yFTc0kpglQq1aQlGUsZGDGSkjwYcuOcPvNRvJzNYwaauLGO3zs+KE1uWrJ0e+pKqxnCR3ohV04SvqrqspetlJLOSnSBNYJY0YycNAArr/++hbP+39zbvhXa+GEay5kxS+rMFsF4jGYfJONe29rvogy8XYvy+cU4qGWzvRFK+gIqj52s4UCWuGiAAWFSg5SLuynRFtKbqIdGkGLrMpUCgepUg+jSukO6Ry5FBERt1BBjX4vD95r5JYJDhb+EuGeG2xkB7sC6VzsN1ZT3DrFT/MyG3XXJ5Mq51xdSSSooVtnLUfK06PQFnuS2ya/eMyTYPPmzeOFG98kmb+bO250sGRliJcfz25EAv+BZasj/Lg4whP3HS1W3nSHl5Uft0MRUwgqONRs9H9qJKrM/pXvvzNQmK+lujbF7Q+66dZJz9tvpujgH0OEICppk536zC1gDqGqaQk8khriMS0DORFREAmoHsotm5k908iIZqZHIa1Fet5FAeqDCfYe2XdMMfgD9959LevXLkQQ4OUnsjlhiIm5C4LUexQmXt50AjEYUhh7cQWvPOlqtFYGQwrjLqxBqxGY9UYWBXnpjsM1G2M8NK2eFx51UVWT4qFp9az6rrjhfX2Hu8nYO6pZk2mAypzlLFti5oGn6xk20Mh7H/kZOsCIIMBDdzSvPQowcFyQr+dvOOY4dCjsgFY1kUUurYTGRH5CjbOVVeS1C5BjN5FaPxiD0PS3qJPKOGfSQe6b3Dhuy1ZFmXg11PkStKcHFsHOVssPPPaghQmXWbn6Ri97vuqDWWi++FyrVjLh8f3c9PvE8aPP+PnwRRchfLSnZ0MTW0KNs4/fsJNJgVCKqqps0P3CtgNbWuSTjmct/C/5+f8n/DPy8w+UlZVRVVWF3+9nw4YNeDwe+vTpw0knnUQoFKK2tpaCggJyc9OjmYlEgvXr11NeXo7T6SQWi7F27VogPVJvtVopKCggGAySm5tLQUG6Yy07O5tNmzYRDofp1q0b4XCYUChEIBAgHA7Ts2dPPB4PO3bsYP/+/UiShN1up6KiglAo1KCvNWLECA4cOIAgCHTu3Pnfps8Qj8f5/vvv+eWXX7BYLHTs2BFZlqmoqMDv95OXl4fNZvt9tFKhpqaG7OxsDAYDiUSC0tJSamtrMZvNlJSUEAgEqKioQJIkhgwZQigUYtGiRcTjcUpKSti7dy/79+/H4/HQuXNn2rdvz9y5c7FarUybNo2MjAx+/fVXli1bxu7du9FqtfTp0weDwYDNZqO0tBSv10t1dTV5eXkMGTIEi6V5jb2/g8OHDzNnzhxWrFhBLBZDFEV8Ph86nY4hQ4YwcuRIotEo+/btIxKJUFtbSyQSoVu3bnTo0IH8/HwADhw4wOLFi0kkEnTu3JmioiJisRhfffUVkiTRuXNnNm3ahMfjoVevXthsNnbu3EkkEsHlcmG324nH48RiMWpra8nOzqZfv34kEgkqKipIJBJkZWVRWVmJz+djwIAB3HDDDf+Wyk08HmfHjh0cPnyY/Px8PB4PGzduxOPxkJ+fT9euXQkGg0SjUcxmMxaLBb1ej8PhwO/3s3jxYgwGA7179yYvLw9RFNm6dStHjhxBFEVGjx6NLMts2rSJqqoqXC4XnTp14rvvvmPr1q0UFRVx4YUX4nQ68fl8hEIhDAYDwWCQyspKunbtyoIFC2jXrh2nnnoqRUVFbNu2jV27dtG6dWt69+59zEWB/80JLvz1elhbW8uAXgOxYCWFjJY0YSMiEpeCWOwytowUp51kpKhQy0dzg7jr0sWAcEgg5rah6CJoLQkG99NzywQ7n34d4pUnm3aj7z+U4I6pdcgyeNxwaLeZ0nhPzIItLRUi1LJX2IxOB8Z4JkE1SA4FmLAiW+uRnVW8Nd3K4P7pB/i6zVHOu8yHva4zORQRIcQh+wr6Du3Nm29/8i/H7aaJ17D6p820S/RpSFjjaowDhq2ceN5ofPV+tv+2kbPHh3nsXnsjaYx1mxNMecxA5W6VVvVdGnUNymqK37TLyC2NEImbaNe6PxqNln6D+jL2tFMRBIFv5n2Mu7aMeFJk/55NdG6fJDsTNm6D7TvcmCs6kqukNQerpH3E83bjcgECuD0w5a5nOH388W1wIf2Mu27COZi0u9OjuQkw6bREAlp0gTyklB7VWUtxuyht2qnU+xTOGZd27/3kyyCrN8TIzBAxGgW+/7iAzdsTXHu7m3hcoG2plhGDjVRWKSxaGkENOEglRJ5+KcUZp1gYdU45fXvoWbg0wuzX8+jZNX0tKorK3AUhZs8NsO9ggjHDTQSCKnX1KQ6Xy2nXVSGtMXzrBAc9u+gZf3klew8kyHVJaI0lzPl88XEVCVVVZdTQMajJCpJJyKrtjY96fNST0oQpbCUz+RYTgiAy67MAG9ZIdE8NJ0KIA+zAmRPnsouNXHmxCZ1OYO78ENPf8XHdZXYmXe9AktK6iE9P9/DM83Ey5QJMWKijGsEa4MrL9DxxfwanXVrJh6/mNmsec9HEapYtVUGUWfiVi2++izP7JRcFycZEkqIqbBKWEpP8TH/jdcaOHdfief+ztfDHH39k7ty5PPfcc9jtx6+v/f9v/NVaOKh/KXJMwuntSo6a1smMqGEOuBbyyF0ZvPZekK6dddwywY7VLPLjL2Fee9+PfLgUOfcQGXYRFZVIUANVRej1AjVqGeefr6VfHy1btsV5YFJmk99y+eooE68S8ArVFBSIvPS4iyH9DahqekT3vqkh6g46iBAkIz9MXbVED2U4pn/YAKXUJOtYTC7FOMmmjP0kSXDVHRcyafKxF0FSqRQnDBmFvTyPTCEXVVXxUMsRw2YMOglnrBQxYURxuFEzajA6Yrz6VDZ9ezTuvtq2K87pF7rJqxmKgkJV5ipMyUyKgwOAtCnNdtbRU2jqRh9Vw2xnHXGiSBKcdZbAWWOtfDkvQUVViuIShVAQflycICtRQlu6NTlGUk0Q6rgUkwk2b1Z4avoTnHXWOcccB6/Xy00Tx/LNTG3DpNLzb3gw6EVuutrR5PWKonLC2eXYbSIfvJTDsDPK2bK4VRPpI0jLH73+vhevX0GSBIYNNPLioy7MJpFIRGH85ZW89nR2I9NUVVW58W43VTVJXns6h3hc4bwJ1WxYVEwgKPPh50F+/CVCMCSj1Qi8/Hh2E+3fVErlpItUZn/yy3ER4kP7D8PrqSQ/3hGzki6UHmY3CRLo0JNJeo9URyV6THSiN+tZgg4dijbKFZcZmPaQk/kLw2zYEuep+9ME0cEjScae4Se3emgjnWRZldnGGlrRATtO6qmmnANECKFBQmNKoEuZ6Zps3L1Wo5YTJUyJ0KHRsUL4ERDYxSaMmAnixew0c8KYEVx00UX079+/2fP+35wb/tVaeOONE1j0zVKuvkrPgp8izJudQ5cOzeugLv41wpSrHGhDLvawFQmJBDH6MLKJ9nVYDbCVlelJIVUEVUBRBNrTEysONlvnk59loKhAyzln6jl1jIGZc4LsOZDghUeyGD4ySl7N0em+OrWKKo5gywswdJjIiKE6du5J8MU3UbTVrclMlBDAyyF2IaHljAuiyNrTeXras8cUo7Vr1zLppotZMi+H4kItW3fEuefxOj56PbdBHx/S06GX3ljN3PfyyM0+SowOOdGNedvoFnOPWuMenn63jpNPSBcpTr+sgm9m5dO6ZyXBWjNWHKioBLQ1nHWGhrdfchKLwwefBHjlXR+1hyz0YxSCIHBY3YOIxKCzj/Dea80T1Tfe6eaD2RFy8mR+XrozLQV4jLj5xvPZvm0t55xmwW4VufMmJ+9+5MeVKXHGKc3vv7ftjHPG5ZXk5+gY3MdMWZnCpi0yFkeStYvymsTFXZfi8ltqGNLPwJ4DSW671kGfHun9bK/B9WQfGtXi96t1rePL+QIbtsbw+2U+nRekfamOzTsSrJjfvMb5bzvjXHyDn4WLdzT79+bQtrANWtVEP05o9netVstwDf6NV55ycdYFAXKqBzeanPWp9aTabeCX71zpLvc/QVVVeg2pI+PgMLaxhl4Mo5wDxDIPcNEFOrp3lXj6ngyyg12a/W5VrpXMm69rMP97eJqPb1/qxAF2opBCRIMGCRGJQto0mDHVq9XU5R5i9YY1LZ73f8nP/wE4VvLz/yUEQSAvL4+qqir+r18G/41FGv+NQxr/rji8+OKLZGVlNWg2/V38b05w4Z+vh+FwmBGDRuD3+NCoBhQURARSyJjMCm07yFgtEgcOpvD7BNqWarjkQj1PPBdC8TrJUYup1x0kafDTuYtImxINmU6Ju25y4syQUNW0kPkt97oJhlQSdXZcajEKMm6hgqSang1JkkBjjFNarGNQHwM6ncjufXE2b0vSo6uWd1/IplWRjkRC5ZOvAzw8zUuk1oZTbyOkBkmIYYrb5jL3y5//bYYF8+cvYNqjTxLyRpAkDYWlRdz3yD0MGJDewMfjcR5+6Fbi4W2cMzaOTgfzF+px+/J5ato7rFu7niceehK914oQ0hDThfBINXTv05W77r/rmLRJVVVl//79BINBSktLCYVCnDrqRIrinchKpQ0oVFXFLVRQYd7N0tXL/yXXxkQiwZuvP8/3383GoItz8FCSeFRAI2hRkhKWzBiubBGXU6KmLoXFLGI0COw7mOT1Z7LZvTfBwmURZBmeuDcTh11i3NlejBVdERDRosWMnXrjfkoGlTH5FiNTn/Wy70CCZx7Kwl0vM+uzIDabSIZdxBdQ6Nxex+ZtMR6cnMmzr3kZ1NfA5efb2LwtztOveBk11Ei/Xgb27E/w2bwQ9Z4UJpOJ08+8lMmT7/9bXfA7d+7k2ksmIgSSeBUPUsqIRUl34EsZXi48X8P6zUl+2yYTDqmIaLDgwIqdOmpIiGGcmSqCAD4vSEkzeeYMJKcHgyWFL5wgHE0R8AgoigSoSIKGNm1h+tNOhg00snlbnEkPuXn96aNakqGwwiPP1bNoWYRnHsyiojrF6zP8XHCGhRUrZTavNOKKdECHgQAeDos7EU1R7r7vIa644pq/POd/thbW1dUxa9YsDh48yLnnnktpaSkmU/NdJllZTcf1//+NltbC2tpaxp3Sl5TbRXd1KAk1xh62kBBiGEUDqqOO157LYPwpjTeL7roUI88q54v38+jY7qjW54Tb3Rxek09BvCu7dKtwtKrnsXud1HvT3cyjh5kaFUtcbcrILVRY+0NRE203d12KESd7qahU0UsSetlGZ6F56YJy9QARgoTwU0IHqjhCxFDHjv17jjlGcz+by/RJb1MqdCKgetjBBmRSZEnZtJV7EiFIjAg69BgwsU2/jI7dklxxvo2yMpUfFyZBFejbR+JITYRdmw3orHFUKYlU1ZrsSAc0gpZq9QgKCvlCSaPPP6TuxqstJ9OlYjRCNAr19Qpi0khbpQcqKkdMG7DlRdCqOjIOjGhCsvyBmqy13Dk1zpMPGKhXA2zese2Y4/D2my/SvfQjzjw1vbFXFJXuIw+z5odizC0YmT78bD17DiRQVRWTUeK9F9NGV390NtW4ZdqUaGlboqX7CYfRalVEQWTTz8VoNOljvvexH61G4PJm9J4VRWXkWeWEwwpVZRruu9PCmWNNXHlrDROvsHPmKWnt0a070qP4Z401c/HZjY/z4LQ4A0545ZjlL8rKyhgycBg5Qh4xNYYVBwBuKimmPYVC60avr1APcpBdmLFiwEiMKIKokFkYpagkxVcf5DdoXF9xvYe983o16yuQUOPsZAMqKhZsFNMenaAnocYpE/fgV7z0YlgjAmKruopO9EEr6FBUhYPsJIAHO5koKNRTTYIYpXRG10kmtzAHR4aDwsJCiouLm8h5SJKE2Wz+f6oZ/+OPP/LNN9/g8/koLCzkyiuvpFOn5m1H16xZw08//cShQ4dIpVIUFhZy3nnn0bNnz+P+3L/KC08eczK++n3cfr2Nt1+HDz/UNzIs/DO+XRTmgeuyyI61Z736C3HCtBLbU6i2a/b1e9Qt5FKMTUjnKB7VzX5+A0HF4QBXjspNE41cdoG5Ibe57o5atu2Kk4hJJMJ6JE8emaG0M/ZqFlJYLJOfL7BltQkdBjrS63dJkDA6DGRTwE42MugkH3FlMO/PnHFMMVqxYgXLf7yOlx4/+kxcvznGw8/VU1ygJTtLYs26JHv3J3nu8YyGteIPnHhGHfLaYWgFHUk1QZggEhIW0g71tbatvD470jC2P+6SCnp1tPDF+w6KYt0aSY/VmXczYHw1b7yQjtvOPQmGn1pDYaQX2UIBZeo+DJiIZe9jxgd6+vdu/Htt3RHntIuq8dZBm7YarrzucS686IJjigPA9JefYMG8d/h5biGjziln7Q/FbN4eZ8FP4Ubdrn/G19+HmPd9iG8WJElEJSR0WOwJPp7hYPjA5vOGux+rI55QGNDbwPsfB3jpMReyAjfeHkD323C0QvO6vEdyfmbTKiczPwuSnSWxfVecokItK9ZEOec0SwPB/AcUReWk8ytQBQfvz1pxzHuGtq1a4UqVtmhmFFdjmEYu4btP8tmxO86tdwapKdOhkY3EpSBxoqxf0pg8/zMGjXZj2zmGfeo2ssjFTiZrWYxRNJCRlaTKE6NzajAWofG67tdUkzdsB199dLTLtd9JR4j4dPgqbHRS+rGV1RRQiov8hnurjmr2SZvILhT4dWXLecJ/yc//Afgv+fmfhf/GIo3/xiGNf1cctm3bxqxZs7jlllv+tnsx/Jf8/AN1dXXcdOMEtm3eihKXUAGZJHJKahi9sVhSCBoRjQY0YrqTJBrUIyAgSAqJVIoMpwCoGAwCRoNISlaJxiDL1Zrioo5s3ryZgNdDMq6ACE5HJn0GdeHEk8bxy+JlfDf/O2Q5gcEgojc4ePTJR/n66y/YvWMJeh0kkiqhiIpGVDAZRUJhFa3WxrTn3mDYsL/nZvuvorKykl9+WYQiJxkwcDjt2h1N/GVZZsWKFVSUV1DcqphzzjmHmpqaf+nar6ys5NYbrmfXtn1IqgZFkOnWpyuvvvnGcWv8/RVkWSYSiaCqKps3b2btml+prtrHjh07qHXXoMgptBoBRRHRm3Ix6SNopCjBkExKUdFKoNVAPKFSX6NFSWiRBA2yEMfsSOLMFNFoTHTtPpJ692F2792NRoyTSILZbCIvN4NkMoWs6AmHY8RjPlRVQcaOxaSSSkXQaU3oDJnY7JnkZLsYd9o59OrVG4vF8i+Lt1dWVvLKi6+xfuV6ZFlG1aiY7UkMugSyIlHapi+qGsNqlmjdphspWcvM92bh9/tJRlMYdUbsGXaK2mSzc8cWIoEUoCLoVGz6PLR6DYOHDeKp554kEongdrt5/dU3WPHrt4hCGFQIBESsVi35BRaMRgmPV0ZRJVLJIOFwBJ1Oh6SxkEypmAxxolEQlAxUVY/BrOX0M09nwoTrjmlS5J+thRdccGybJUEQ+PTTT481zP+foaW1cM6cOTw+9W5KgoOwkcFWVtGeHpiwsoGl9Ogjs2RB83GZ9VmAN2b4cGVp6NlFz7WX2sjL0dD3pCOIso54wMCRugBTbjPTvrWOfYcSzJ0fYvRwExedacVgEDjxnCqeuN/JNZc0301798M+Zr+tJ6hx0zbZB5eQ3+zrYmqEQ+yiHT3Ywgra0JXtwmq27t2K0dhUF685DOgxiLZ1vUiSYBO/okNPlBAWHChiEr1WRGuJ0baNQEWliuAuYNxldUSTSRZ+ZSEr0BkvbiLGGkp7+Jn+ZBbdOulJJlXmzg/xwBNewpWZmLBix9nIMdetVuDJ2srNE83ccLW1oRPyrZlBXn49jKqqOB0SWlOSZd8UMHJsPfZdY1o8F7dlO8+95+fWW5KU1cbZeWT7MRdCLrloDN9/mGzQi/v+5zCPPF/Pqm+LWlxXXnzTC4LKZ/PS8k0FeRqMeoG9BxKMHGKmuFDDxt9irFwbw2gQGD7ISDyhsn1XgqsusnHx2TbOurKSD17OZtO2BMmkSp/uhkbdwlOfqad/bwMTbqnnmUcdfP19iGkPZtG2tDEpIMsq4y6p5KEpTgb/SRPxxbcD5LR+jlGjWu6i+jNOPvEU9u3YRxb5dKAngiAQUUPsYUuzXbsAW9RVWHHQWkiTeH7Vw162UtghwAkD7cRiKiefqOWhR6Lkl7f8+61Tl5BFLqVCUzKwTN0PqBQJbYE0QbSOJeRShIiEjzoyySVPODo6+8f4uwc3p5yb/txjuR7mzJnzT1/zd7By5UpeeeUVJkyYQIcOHVi0aBE///xzQ2H/HzFjxgwyMjLo0qULZrOZJUuWMH/+fJ588klKS0uP67P/Ki/s0aUTFmuUwT1t/Da/Pf3P38PbLzefV4y/oB7fsgHUUUUd1Rgw0Yr2zZqyQFrSIkqIIqEtETXETjbQjm7YfpcpSKkp6iy76Huym3emO7jlvjrycyVuucaBzSqhKCrzfwxzz/1RcquGsZVV9BwYwe+H/bu0lKidKWMfebTCgo0oEao4hA0nQcthBg8/idffefWYYvT6a9M4sd+XDBvYdO3cdzDBynUx7pnqB18WZ10e4rVpjZ8Rn88L8fjkDFRjCHtBgGFDdNTXK/y6Mom5rj3R7D1sXulCkgR27klw4bXVxDxWWtWN+L0JQWy01lS4VvD8SwJz5gWpccvU1ctUV6tk1fbBrDrYwxaypCziWYcYMVzD1ZeZEASY8XGYH3+OUlsrMGw4lO+2YMtpzVfff3lMcYC02eH991zBN7MKGHdRFcmojhyXBn8oyacfOOnfq3GMkkmVcZdWcNfNGVx/Rx2Wst4EpFqU7DK2LS9u5PvxZ3z8ZQB3ncyKdTEqDkkc3KPDIloJCPUYYy7a07PJe3xCDbWu9dx7h4Xp7/ho3UrL0AFGduyOo9WJHC5LcsIQE9dcYiPLKbFmY4y7Hq2jrDJJj66FvPLmL8dsdtamVQmuVCs6CI2/R0QNEXDuRrD5SGpDnDDExG2/m1h5vDIen0xutsTpl1by8xeFDR4Yf0YiodJ7SD0FFaOpVStIkcROJnvZSivas58dyNowRoOAIerClWqFgkIs8yClXcLM+cDZUFh67X0vtXUyRXk6XrurNdlCAbKaoox9eKhFREJBxoKDoK6S3OIki5YeaPG8j2ef/F/Do/9g7Nu3jxenvcTWjb/h9/rTwumSgs0Rx2pLO175/Sr1NRp0oh5BA1qdFkVRiCdCZGTJWC0QSyh46kWSEQOCIiCTAFFOu9apAklFRlVBEiRUVLSiFq1ehyqkqQWTPYDNKhCPQ9Avkkoa6dt/AHt37sPr9pGQY4gaMFs1iPoERn0Sk0lEVQSyc9vz4NSX/yUx9z+gKApff/05334zE0UOUuv2oygiOdk2jKYs+vQ/lS/nfEz5oVoERUSVFHTmBA6HQk2FQCquQRRBo5dxZGs599yraNO2E19/+TZy0o+iaunabQhXXHXLP+0IOXDgAO++/Qy7d64hHg+TTIkoqgVnhgmzWcDtjiIICs4MA4qqoXPXgVx51e0N8gR/B8FgkIcevJNVK3/AoAe9TkBV05v2SExFpwWLSUSWIZYAraSiAsmkgqqmDV8MBoFYTCUcUbGYBIxGkWQKIlEVk1EgHFWJBbUkoxIoIrKQxJKRwOkQCYbA71dxZKhYrSLVtSmsZhGrRSSVSh8zkQSTEYwGEUVR09dnrQa9pEOQUpgdScwWHdff9Ngxb1KbQyQS4aPZ7/DL4q/w+bwkElEyM61oNHZiUQvemhgCAqIelJRKNBZGo/eSnW3AaLLSvmM/ho8Yz9tvPsXhQ3sRRRmjQUSUzIwafSY9ew/nh29nsnvPTjz19ZhNoKgQiynodSIKGnQ6G0YDoIQJRxR0eitjThrPFVfe0kDuRCIR2rdvz4svvkgyEcTvKycWiwIaMjKyOWH0abRunU6MWxpr+i+OIisrizmfff3/5NjHSnifccZZvPjyi03++7hxLY/q/icgPz+fiy++vNm/SZLE8OHDgXQc/hW37T9/3tx53/zLx/lnkCSpoRtm+PDhDefxr+J/SiEoPz+fp5594rjeM2HChON6/Z9jYTKZmPbs08DTx3WM/68wfPjwf4sb6H8abDYbAiIatFRyiHxKsQh2atUKzFi54Nxok/fIskqNW2bkYCMLFoaZ83Yuy1fHuP6uWq6/ws7dtzgJhWU8dQIvvKJlxptaNLYwTleKm6/OwJUl8c5HAZb8GsFsERgxuGVy8sRROuZ8mEQviKT+opCVIomAiCRIFKvt05uc3+WKjhXeei8pUmzmV0yiAZ1qQFAFutAXnZo2cVDqFdzxXQw9tYaymjI++lxm1cJsZn/spoo1GDHTuoOPRXMLGjpctVqBi8620r+3ntFn1uCuSTu2Z5MmP5NqgnLrJh6f4uC6K4524JlMIpNusOOwi0x72c+IE0QuPceFwSCSmyPi2Rlu0KluEg+jH4NRRFL0oCZIJpPH3OFTX1dDLO5Ap0sTj6vWR9FIMP+nEKef1HxhZcW6KLV16ZzfoBdQFGjfRkedV6ZVkYarLrTx7cIwz07N4sQRR7+zLKtMeshNIqlSXp3kwonVjB5mwmgQeftDPzkuDc9NzcJoTOeEFpPAoIEaZnwSpE2ppgnxCSBJAvfelsFdj9bhckpMezCL9m10LFoa5JFTjn3PsHfXLjQYGohPgFoqKKJts69XVAUnLo6wjxK1A6IgYsGGgIBnTx4rdreinho++7yWlCLjZhUltMcuNNXlk9CQT0mzn1NAKZv5lSLaElaD7GIjNjIwYiZOlAjBhi7VPyAIAu3U7mxmBWt/2UCCGHO+aLlIo9Fo/p+aIi1YsIBRo0YxevRoAK688kq2bNnCTz/9xMUXX9zk9VdeeWWjf1988cWsX7+eDRs2HDf5+VfQ6mN066QjGlMwYuLXJRJLfo1ywtDGa9Tn3wTZuV0gwGaihLFgx089MqkWjy2TQiR9T+1hC13o10gXUSNoyA13Zd2ijTz9ipfsLIn7bz96bYiiwBmnWijI13DFpesR/EleeiKLM6+oQq8xUZ08Qi+GNWhD2nCSrRawhy2EQ9C5a/Ndtc1BbzATCDW/drYt1VHjlnEoLg7jZsGPCjdcFW+k9T3+FBP3PrGXt57LZvTwo8RRMqly6Q27yHFJSJJAMKRwzU0+vHsKMNhiVLVahCtLpN6noPgyyKhPmxoZ3W2ZfP96vvk4u0H3vsad4prbtrJzp8rg7hKXnq8SDht5/g0fv0xIYYnnYvC3oz1OSkmwcdVy8pOtiNtbcONpAS8+fzeqAiecVkdOtAu5agliQEKPh3Gnb+HqayM89aATURTYvC3OI8/V8/9j77zDpKjStv+r6px7cmYCM+QMIgbMWRQRE2ZRMSfMYs4BwYSKCRRzwoQomAWRnPMEJufpnCt8f7T00M6MC/u6u+/3Lvdec7l0V1Wfeqrq1Dn3eZ77vnayk8YmmTEjjGxrVCmTR9AYi1FbL3WR5NiN2nqJglwtv/wg0Dd4CIP/uDc8agfeghU0etaR5u2PXjAgqzId+mqUwp04tTJ6vcCqRb3Q6eLO7+/N92ExCeTnaVn0U4A3P/RQWqwnN1tLe4eEJKlEJedeE58Aeo0Fl9Sa5IzuEVsQ+q1nzgw7I4akA+ms3xzh5vvbuP4yJ8ccZiY1JU7cB3wi788PcO7ErosDr7zpQ98eX6wJEySAlyZq6M9I2mlCj4FcXS5Dj61lxAg/895fxaGjDCxfH+CQQ6ys3xLB5VF45S0Pa9ZHqVpdyFsfeYkSRlXjlUVF9KOITmmkoOpnh9BCMBTZ6xj8I/zbyU+3283y5csTeoC7hZy9Xi8tLS306tVrny7ynzF//nzee+89TjrppEQnrKoqH330Ed9//z1+v5+ysjIuvfTSpEysWCzGvHnzWLp0KdFolEGDBnHZZZeRltbZofn9fubMmcOqVasAGDVqFJMnT94nTYq9xZJfl3LX9XeT0VJIyR/sfSu1qH038Pqz6YwYEk8X31Ub47pb3TStKMQZKqQpVEu7cyOXXWhl2s12HHaRi6/qYNWiDLKlfmgFXbz8UGmgjgoGcSASUTazCr1qoIwhmBUrhKDOupoRx7Qz/YF8sjLigr8/LQ1xxc1tVP/QSjFDKREEJDVGbawcf4eXsM7DMy/amTguPjDcusPD1XecxlXXP89hhx39T8dDlmVumTqZUQO38eHLBixmDbFYCp985ePNDxs58kA3Dz76JEXRoQxT4qn4khqjOrSNBlcD/WNjsAoOkMEf9dKkXcOH783i+KOszH065Y/S1xg/Lv2Ga6/6gaefeT+hh/pnrFy5jBeeuZGn7hEZMsABONhVG+OGaS2ceLREIKhSVR3jnptTE3FbtupHpt7wKw8+8ialpd0PyP4KHR0dnH3mkTitfkYN1fPkvRkJ9/ZZb7j5/Bs/sx7PpKwk/uxs2BLhrkfbmHqFk8eec3Hq8RYuP9+B0Sjy+jseFv0cZPp96RTkxY+xZkOYy25qxtWip9A7CoeajiAIcTffyCZOPSbArTdYmf6iiw63DCo0t8nMfDAjcYxV68JMuaWZSafbuPXqOPm3fnOEKde7EbePwBxx0u4tx5lXw5xXb2frlrXc/8C+T6B9Ph9XX3kGF53ewTKNm9uusTPx5By0WoFgUOKF12qZ+4qGjnYRJ+mYrDGGH+Vl+sOd1+OZ2Yt58dnP6F+qY8xQIzdflUKKM97xf/vjQm576G3GHWuiuSHCBy/nJmK9cWuEm+9vxe+Xuf06gVOOsyCKNvwBhZfmulm64h2umrKYGc9+QF5eHu+9916cOFFVtFozaRmdA3pFgWXLlvP77ysQBGE/+bkf+7Ef+/E/xDXXXPOfbsK/BNnZ2WRlq0TUJtr97QzlYCRVwocHEZHX54Z4+eUoKgKpGTGiapRAUEUUwWQU8PoVfv09zGEHmThoVC7jL2rg5qtSmD3Xi3tLIUOCh9Jm3caJp7Xw6L2dkhSnnWilujbGURPraG2XKe2Bv2hokgmqfixWlZZoJTlSYbfb1VFBNvHJUyqZ1FGBrKr7NI6OqRLrWcIQDsasWFnLrwzj0CTdYlEQyQoM4PcffLw+z8QFl7kZPKaVPKUPBZRSm/obj9+TmlTavxu9i/SMGmKmefEBbGMdQdWPETMNWUtJMSpMPq/7jLELz7by5Asutu2MJkpwb7nRzFXrtmLydC3hDqkB0gqCfPCRFqG1FJmN+0QCI+iZ+76P6y5z8Pq7Xr7+PkhRvpZ5H/l44XUPl0xyMGlCJ0n728oQOyuj9O9j4N6pqQzoa6C1TeLVt70Y9SI//RbE51cYPdyYRHxCnKh85qEMRh5bw4QTrdxzc2piYn3tpU6++yXIBdc28dFrOSxdEeLSc+0ceYiJGbPdTOpmEr0bB48ykZmm4YXHMrnw2ibuvimV7eXRfUoUiCoyeSRnu8aIoiM5k1xVVWrYSTtN2HCSRhbrWEKqmokfH0X0w6ra2cQKCiiltzIQURAJqQEq2YpHddFL6By/K6pChCB6ui+3FgURQRWJqGG2sIohjEkyk8lTS6hgM/VqFXlC/MHSpoMcEMgK5lPVtg2J6F/OGf6VVUGSJFFZWclpp52W9PmQIUPYvr1nU7o9oSgKoVDob/U8gDhx/9i0NK6+vYVgaiU5rQdz7dXLKRzYwMXnWJFl+PybAKGwisYew+zOY6h8cDxpSG2nkZouxPNutFBHGUOpta1CGwSj3H35c4qnH7Nf+5m1v2QlfR6JKCxZESYUVtCnu8h3ahg8wMBBBxj46rMIQzigiymOIAiUqoNoo5Fzztv7xJDjjz+Ne+94gZOP6b7/fPGVECneEYhk4mluZ9x5dUw4ycoFZ9pQVXjihQ4uPMvG0Ycln6NOJ/Du7CwOG1/HnQ+4+OKrGJaGIWgz1/LYwzZOH5eReN5Wrgtz8eW/klF3KHqMDB9lSRCfABlpGlRB5YO5qUm6yxecZef1eT6eeyyWWFjQY2BA7BC2s5Zh2V11knuC1+vF72tDjRroEzwYq+BMOI47SGOYfATvzvuJVRvrMJtEehfqeeKedEoKdZx0Xj33Tk3l8iXVKGoHEb+ex59p580Xuz5XsZjKop+DpFmM9A6OSSLFo7ZGXpxpJxAMMvP5JbR3gFavMnmSnq++l3hlei698jv7pPEnWDnyEBOnXNBARqqGNRsifPhqDsMGGbn1/ta4KXFYpazvyL2OA4AggBUH9VSRTwmKquDLXcsnL6eQukcp+9CBBj58JZtjzqynuJeW7TtjPPxkALmyDw890EBbu4fLL7BhMon4AwovvOrjrdc05IV6o6LSKFbiSJExS3rW+34lWylmEKMRQyIbv9bxy4oN5Gfr2F4V4uRjLMx7L8xrbwYJBBSkoJGYrHLC6W3U7tLQRh0t1JOp5icZAwI0UYMoAuI/zw3+Gf9W8vPbb7/lrbfeQpI6V1x2k58ej4dp06Zx+eWXc8wxPZcY/BXKy8v57rvvKCxMHnR9/vnnLFiwgKuvvpqcnBw+/fRTHn74YZ555plEmc3cuXNZvXo1N9xwAzabjbfeeovHH3+cJ554IpEF89xzz9He3s60adMAmD17Ns8//zx33HHHP9XenhCLxbj7lnvo1TIAjRC/RKqqEs7bxrLPc3DYO2/eogIdn72TzqHHlyNtzsEoGDjtZDNPPRgfvH7xTYB1P6STHx6c6AgEQSCTPIyqmXI2UspgNGgZwkGJG86veuhzgJt5L3Z26oIgcOShZr7/NIcTxtUgNP/xshZ0FNOfCnUTllguDz26jdNPjq869++jZ+G76Rx15u0ceODea1b8GfM/fZ/Rg7dx05TOjlOnEzhngp30NA2XXt9G38hYrKQkzlMr6OitDkaNCYQJYiVermUV7KS6BtDviLW88FhnhqcgCBx1qImighhT77+Ol1/tmm4vyzJPP3kbX75pSBICLirQ8emcXI6YUEevfC1vz8pOxFIQBA4+wMQ7L0hMvvk65ry1cJ/P/4H7rifF7sNoEHl/dk7CmdPrk/n8Gz8L3slLEq0fMsDAB6/kcMSEOq682MGlfzgeN7VIfPaNn8/fzE1KaR8xxMgPn+Zz0FFtODzpibbrBQN53pHMf38ZZ54u8dAd6Uy5uYlt5TF+mp+cFj9qmJHvPsrnkFNquWmKE61WZOhAA999nsGYI9diqzuGrHA/WrYJXDC1iVfffZ/Wa2/e54HbszPv546r3Sz+OcRNVzqTBulms8ht1zvQaNzMetJMWjQb+9DlvPVy5zkFQyoLfwhw940pLPwhyMN3dt4Doihw4tEWinvpGH9hA5t/LUxyQR3c30Bhno7Lzrdz4IjOe9FqiYtrS1IHDrufhx+4npde+YSTTjqJTz58lhsv1/HnJIxAUOHFOR6MJisnn/p/c8K+H/uxH/uxH/9zaDQaRg3TszpWS8yvYT2/oUGLjESIAKbtxRQKfWi37MDRu4anHsqmrCSuP/zJAj+vve3h6Zc7CIacnHCUhalXpvDmBx52VakU+XuzhdU4Mpp55J78Lr9dWKDjigsdzHzZxUGvdc3+VFWVl14LYLIoDBwoUpIn8NunO0kPJWvqtatNuGijL8MBUJCRiKGo8j5GQ6WEAVgEGy61FScZScTnnrC192X262sZ2E+Pr8GMgzS8dKBJ6+DgA3qWojn2KB0vL/YygFFsZgVWrYWrLhH5dKGYNCbYExqNQIpTxOuTE1k3hx5oYuyJLpZ8tYEMX/9EAoKHdraLazgpV2DxAi0dVCMj7XXpP0BObi7PvLKBqpooKU4Nv39dkGhbNKpyxyNtNLdKXHCGnbc+9PLB516GDDAwb1ZO4hgZ6VruujGVj7/y8duKEG9/7OXLeZ0L/yvXhVm1LozJJHLYGCMOu8i9t3TNgDzmMDPf/BjgoJNqUZR46fuvvwcZPcxAVXXPmcAtbTJOh0hutpYn703n4uubsdtEtmzZsld60wACAkaSyRsbKbTShJ3OUuhKNqNFn6TDqaoqdVQQwEuakMUG9Xf6MSLJrdgkWBigjmQzK/CrGfFECuJEvoDmLzPNI4TZwkoK6ZNEfEJ8btBbHcgafiFXLUIQBKyHQ3gL6LcYEBFQkFmzZg3r1q1j8uTJexWPvwterxdFUboYxzkcDtxu914d46uvviISiXDQQQf1uE0sFksqbxcEIfEc9BRbAehXpufiSQ7ufagZo7YFQVC54iI7bq+CRoRnHs4gO1OLP6BwyHGtSJUxdOixk0o1O2hXm0kTOue4UTVCtWkdRlOAemU5J5wi89tn2eDvvt1GwUwkLJCaEu97VFXlpbkePvvGz7GHmbFZRXJzRHQ6FbdHJidLiyiqmJTuiUqNoMWEiXfeeYcbb7zxL6LaiezsbNZuCPPmBz4uOjtZD3b+VwHWLzeQJzgwqzZq2EFKQyFfvqZn4VeNKGIMBYWXnnB23x6NwMEjLHz2ci4FlNFm3sG9d1iYeEoykX3AMCPvvSlw3tkbEN3pHDg6mVpa/HOQQ0ebuhjOAVx6gY23328juiaS0EU2CiYkNcYlV16011Uc27dvJ80J7mpbnPj8E0RBJCcwmNL8Tcx+Jt4nNDZLXHx9M5ef78DnVxh6UIA7btDT0CRx2/1hZrzs4sYpzsQ81+dXOO/qRip3RVnTpGW0kPxcqAgIgsDJx5o5+djOa7xsVYiGFmMS8bkbdpuGC8+yo9MKtLTHzeXWbQqztTxKr1wtHS6ZyvI1+1TNIgoaCuhNE7VsUlegc/jISo3y/Gse/AGFdpfMjVNSOOYwM0ajyKQJNo4f58UWycHhH4FNMKKESpjx6O+88EYtJq0eOWRE31pMfqwXCgo1tpU8eZeVKRfH74VjT2+kfZktQeqnRoqoaN5KRt0YtrOd7T+bKabz/eeilW2swbdiBIVCKoVCfDGpjgq2s5a+6vA/Fio6cNOORhMhNyfrb6vq+beRn6tWreKNN96gpKSEM844g7Vr17J48eLE9wUFBRQWFrJy5cp/ivwMh8M8//zzXHHFFXz6aSdppaoqX3/9NRMmTEgYQFxzzTVcfvnlLFmyhGOPPZZgMMgPP/zAddddl3jZXnfddVx11VVs2LCBYcOGUVdXx7p163jkkUcSWmlXXHEFd999Nw0NDQn37L8D3333HUaXPUF8Arho4dRx+iTiczc0GoG7brVw77WVSJYO7r2t84F85oUQqb6RCUJwT9iFFGJqlHqqKKB30k3lT9vBK/fauu4EFOTpGDBYpqnJn6SZUkAZ21hLVkcWS5YHExokRqPI2afKfPvtAk79J9x9ARZ8OY9PXumeOD16rBmHQ8Tc7Oj2PHv90a50Ogd8kcwKHrqz6wAOoKRQh83c3O11/fXXnznxSAmbtWtbNBqBnCwNt16d2u0DmpOlpaTAw44dO/ZJBsDn87Fz+2rGjDJw+EHmpIH3+5/5mXyuo1u3TotZZOLJVlLsnSTtmx94uf4yZ7daHk6HhlNONvDTq22kkExIOjsGMv3Z1cx7xUBjs8x9t6R2e4zUFA0nH2Phudc8TL0yTsDbrCITJ+j5+oUm0sghLdibDz6u5ZjDzDxw/+28MOuNvY5FLBZj29bfOfxuI0++0MFj07q/htdcamfOHBf+4E5m3m1Luh4ffO7jwrPsvPWRj0fv6n7/fmV6+vfR0eGWyUzvfA4DQYXmNjmJ+NwTV13sYPKNzVitTTQ0NLB92yquvqCFI3oQzl6+sp2cLDcb1//KiSeeuLdh2I/92I/92I+/wJ5VRpFIhKuuugr4+6qM/t3Izc2lslpi4gQrL8/UM4AD0ArxyZSsylSxle3qOgYOb2P+23ssYOoFJk2wMaifnsee7WDGyy6OO8LMEQebuOmeFnRaPRtZTi6FnHRssMfJxQ2XOznwxFpee8fDpefaE9spisodD3VQXa1icyo8eV8W/cv03KKr5/Mvq9D6MjEqFuS0RtoCPvr4RiX2bWAXMaJo2LfroEVLOvGxWYQQZnrOGjVhpa5OIT9PQza9aKIGW5afIQN0tLTJ5OV0Pw2qrVPQosMomBimHkp12vdccXE673/u/cu2BYIKNouW734JJhZmZz3t5OPDfTwz62d8bpG6piiyKjNUOpJvv/odRQ0TJYoWHbIso9F0T+T+GYMGH85vP29m/eYoP3yaTFrr9QJP35/OQSfV8tWiAIeMNuL1qTx5b/eLzRNPtvLKPA+KAumpGmrrY1x1ewv9y/QceagZr0/hurtaSf2jQqa78d/l5zkIhVQevSuNdz/1sWlblIfvTOeq21qQZbXbLNs573kS2akjhhjJydRQ1yTR3Ny8VzGAOIneQUtS+bkGkWaqKVB7oxcMRNQwAfwMEcYk7SsIAgWU0qG24FbbERGTiM89tytS+1FLBQVqKbvYhhYdDlLxqe5uDZECqhc7KXhoJ4POuYRXddFBCwDpZGPFQQWb6aWWAfG5hYtWokQAkZaWFjZu3LjX8fi70V2fsDckxJIlS/joo4+49dZbuxCoe2L+/Pl8/PHHiX8XFxfzxBNP/GViRCwGv68Oc9FZdnoXajntghUcOFDP+BO6VuxZLSJ33WLh8VuqyAz1RRAEBqoHsJ111Kg7ySSPiLWJ1JIOnrzWQWmxjfWbw7z5YYCAoYUMf/fO1VE1jFanEg4rGI0iL87x0Nwq8+37eYn4XHmRk+VrQpx7VROqqpLiNEBHzzETBIGff/6JJ554oueN9sC8efPwtxt49AGVl95o4PwzrWi18MFHEdqr7eS0x+f/oiBiUONap9tYw5CmI9AIWuqyfiI1pWeZo9xsLWbic6hYWh3nndH9nGnIAAPmjBaaZDfnTsxM+u6rxQFunOLs8TcmX6Tn6XVNZKmdiWtWk40jjjiCnJycHvfbE/n5+dQ1SqQq8YxxVVXp0NYTyahEa5CQIlr0LcV8uTBEfVs9AHabyHWXOjlolIlJVzYy/YF0LGaRn38LMmqEjrc/9vLcay5GDzeg04msXhehpEjDg7en89CTPpqjvyP60kkJFaEVtJh8ucyZ18zhByfP91avj/ylZMyRh5h57lU3d9+UylW3teByyyx8L481G8K0tMuIYmyv4wAgyRIeOujDUHal/sINN2u56uKCJBL3qtta8AcUTjvRyiGjTTyutmH2m+kwVhJLaUDWhHFYVN5/NYsPPonw4ccRYrYWGsUGwlovBx8sMuXizut89eVWLl25gTqpAgERBRlVUGnSb8MYNVMmdC5kCYJAKpkMUw+lnE0MId4ni4JIL8rYqq6hiq2E1AAyMhpjhJuuN9PkPXKf4vBX+LeRn19++SXp6encd999GI1GKiu7ipb26tWLrVu3/lPHf+211xg+fDhDhgxJIj9bWlpwu90MHdrpeqXT6RgwYADbt2/n2GOPpbKyElmWk1YZU1NT6dWrFzt27GDYsGHs2LEDs9mcZBLRp08fzGYz27dv75H8/GdWtHZs3YkuYEoi8mJ6H4cc3PPlGjnUgGr2ojFGyc7sfHF73ZDWg8skgBkrfjzk0Cvpc0nvZ2Dfnk0pDjxAx/uL/ZjpJD/1ggFFlRE8aWzf6UkSYB49XM+Cpdv+adZeFEIJkdw/QxAEigt0eHdEuy0/2d2uPaHqwxQVdE9IAQzqq1JXV9el9H1X1Q6GD5TYPUD5M/x+lSEDeh7IDx0oUV1dTd++fXvc5s9obm7GapFRZA1DByT/bnlVlMmTeh5UHDTKyKr1nToZO6tiXDKpq0Pnbhx8kJZFc30gJQ86LNioqIzHsK1DZvig7st8AA4caWTB4kDyccfo+PI1H4Rz0AhaIgGRA4Zpeea1rft0T3i9XvJzBNwehdzsnlfcjUYRs1UlIPkYOiA5PhVVMSadbuPDL/zk5/ZssDFskJHqOimJ/Gxqkehd2PM+TocGWYEh/VVqa2uprtrK8PP+6n4w0NouUb1rx/9Jnbr92I/92I9/N7qrMtpNfv4dVUb/CWzbto12l8zbb0sM5vCk94VG0NBbHch64VemXmfu9l0yuL8BhPh/f18dpqxYR0aaFpci4qAfAgJmU8/vIJ1OoCBPS1OzxNhT6xg+yEAkCj8vDeNtMzAwcCyNqYvoX6bnvke9fLtIwiZlEtOrePVVnHe6nmDYxG9vxN+fPtVNLeUM5RA28BuRSGSvK4OEPUw2TFhopbHHbQN4GFWq4bflMWw4aaEekzPMxefYmfOeh7undp3My7LKRws8mIkl4qsX9NhtIiOHGfh9dYgxI7tOZlevD+PpEOlwR7n1gVa++8hIelp8nHLmeCtnnGrh3ifaKe5l5psfQqxbsIteal8aqSb2x2+1t7eTmZnZ5djdwdVegdEkc+s13Y/VBUHgxilOvv4+QFuHjE4rkJPV/TxCEAT69dbzS2uIH5cGeWqWi9nTsxKSPwDnnGbj+ddcPPJMB/d0E7cUp0g0puKwa7jqYicnH2Ph7CmNXHmRgytuaeGlJzOTFuoXfh9g7aYId93Y2X5FBZ9PoaioaK9iAGAxgifcTlCNJ2RUqztw045Br7JG+pEiZSBRwmTTc6ZvHiU0Uo2dlB63sQoO3GobAgJBfIziSKKE2cxKBqrJupARNcQ21tKfeMYodLrDm7CQQS4qKnVU4qWDNLLZyhoyOQhJjeHFHfdlEP4+nbt9hd1uRxTFLlmeHo/nL8lMiBslvfzyy0ydOvUfZvBOmDCBcePGJf69+9lubW1N6sOT2uDWcvN9bbz5fBbX3dXK+JNMf0kwnXSsmXvTyvHVZWIjBY2gZQCjqFS34tM3ctTxId54vpO0HDbIwHkT7Yw7v4G2n5tIE7rKMNTrdqA3Ssx538sl59j54tsA37yf26X/PXBEvG3LV4cZOEjE/XP3GsCyKhEWggiCSGNjz33anlj22zKsOLC4CqlwVfD6hhIAnKSTIxgSPEJUjaCKMVRFpYh+rGMpqWoW0bDEslVhDj6g+9h9/1MEERFFVdCbpG4TbXYjM0dm4CARkyl5rh6NqpiMPROsZrMAogx/TNNVVUXn0BCLxfY6DllZWbg9KkZtGDWiUp+2jImTYtx0jY0UpwaXW+aZlyt5+2OJz+YWsHl7jC++9bPguwBz3/dSkKtl8/YoT7/k4upLnJw30U67S+bZV90s/D6A3QZWq0htvczajWE+ezsdp0PD4p+aefrZSiy1w7ErGaz4TcOylWEOOqBzjmyxCLjcPVc3uNwyFrPAoH56TEaBrDI9mekaNFqBow8zs2SVbq/jENfNFKgXKrCqTsYeE+OaycnzeZtVZM6zWZx0bj2nHGehvilGYbFKvXED99ycwnkT0zAYRFavDzPt0Q7OmWBjw+8Z1NRL6HU6sjMzOfm8zvYoisqzLwTJkIrpRSmioIlXN0Tb2SqsZDjdu86bBSuiKhBRQ0lZ8YX0YbO4LJ5ZLUdwGkWefTFIbv6Gv4yDVqv932d4tGvXLsaOHYvR2DNpkpqaisfj2edjL126lKqqKh577LEu3+3utLtL229ra0tso9Vqu2iS7Jna73a7u+3s/1H6/z+zotVvQF++1f8Ce1SKiJKR8oqeH56a+hhCzERME8EfUBIuZVq9iqzKPZYERQhhwEiYYFLZiKjoaWyWehwoVVTK6P5EAMrqHy8ps4+cnOTfq6yWKC7u90+z9oqqR5aj3a4cAzS1StjonpSSuyupkrS0d8hJDpV7orZRw8QBA7q0t7SsPzW1Pa/Km0wCtfUShQXdt6WuUc8pY/ctDqIoEomKaESorovRryxZS6W2IfmzPVFZEyM9tfOlk5mmoeZPhN6e2LlTRowZumTQRgmTlhr/0GoRqamXEqUef0ZVdYzc7OTjl1fICNF456aqKoJWoapGIjsnf59ikZKSQrtLwGYVaG3v+XlQFJVwCLSKkeq6WEILFXZnNUjodXHZALuth/OoiZGRlvxdqlNDfVPPQumRiIIsq9Q1ajh1Uj/y8oupbdhBRroWRQGvX4skdQa3YpeITm8gO7fX37aitR/7sR/78d+Kf3WV0X8Kqqri96lY2op6zMTKV/vwy5LtHD22+2MM6W9gR0WU1naZX36Py8ZMuTrAYDKRkVj0fZT7elBx+mFJiNHDjdw9NY2brnAy9KB2MlsPoBd26qliI7+TEtVy2XUu1n+TT16wNKm0eMG8rcgZNYRpolrYQtTooTBDpLZmR9zMcx8gESOihjEIRuykUsFmYmoUnZA8DlJVFW/6VvqUiSxZkIEPNxbsgIdjDjPzyjwPC78PcOLRcSJi07YIn34RZv4CP2JjMU3UIqoi6UIO2pCTJctDPHJnGqdf0sCrT2cxoG/nGHh7eZRzpjTh77CSZcsg2Oan/5gGpkw2cvhBZppbZT760s+RB5uYfK6D444wM3ZVFY7moyhnI0cdLbB+o8ymTZv22uW8sbGe1HSh23LK3cjP1eH3w9dfKfQZKPSYtQlxHfcDRxq4+7E2rrzImUR87sZ1l6Vw8nn1BIIKlj8lJPy4NMSIwZ0x6ZWvY8xIIw/P7CDFpmPksTWMGmagV56WVesj9CnR886L2Yn2BIIKNfUxZFlJSjT5R4jGBAQxxFrlV3IpIESEIYxhTfRX+g724fdsorpGZjA9l14bMAIqEboahyV+R41gxU4/YTj1aiW72EaJMID+6kh2sB5R1WDEQgfNSEiU0A8TFiSieGhnF9spYQB2oZNgTSUTl9pGLTsZKsTb10QN/RjGZlYh63uWDPhXQ6vVUlJSwoYNG5I06Tds2MABBxzQ435LlizhpZde4oYbbmDEiBH/8Hd0Oh06Xff3cE9mgxnp2VTuquSkSfU8dEcaCxYH8fh6Nib0+RUOGKWhyrkK7+YR2NU4eR8hiCU9yAtPpnXpV7VagVemZ3L0hFWY645MEJaKqlAvVNIUa2J449HMmPEb7S4Xxx1h6jGJ4ZJz7GzcEuHmqRbO3byG/LZDknQ/VVVlh7AWWZEZO3bsXpsslvUpw4KdRmowY0GPEWc3xlxNpi1cfzWsW7uCnRvMZLbl0UoDOe4y7rxvBz9+ZezSL2zZHmHrdgmZRnaK60kPhYlEFAyG7onMhnqBqioZSVKTKhQPPdDEwu8DXHpe94T5+x9GsUoZiXlnh7aBzDwHWq12r+MgiiIWq5nmjnpMZgNTrpW54Upn4vsUp4YH7nDidKr0O6Saww82cdl5DswmkS+/9fPdr0GWrwmz6IO8xPmlp2l48YlMPv/Gx8dfBnDYRI470kxpkQ6rJS7VcdE5ViaeYuawE9YSLT+c7JYxXHj5Txw81s2l5zoQRfhlWZDyKolzJnSfeDTvIx8Xn2Onpk6ipU3G5ZYxGkU+/NxPbpaGw46YsE+mm3pLGL1FplW7gtuvT15IkySVTxcE+PDjCC0NWu5+tIMdVWHS0gRem5mTxCWMHGrko9dyOO3iBkqLdQzsoycUVnngcR9rV4kMHdOO1aYwchQ0rMulWOhM6hIEASfpGFQLRsGMqqq4aaOJWiSiWLCTRzEW7IQJYqCT/DRhobBYJSsrRPi3QzB4TNSyk+3u7X+b+ei/jfxUFAWt9q9/zuv19tgB9oS2tjbmzp3LtGnT/rKE6c8d0t4EcG+3+auMrX9mRWvsYWN5NO0J0hs7V5BSlRzeemcr10/pvnTkiRkBLK6BBHUdvDynmluujXcyF51v4NUHq8mIlnTZJ6KGkZHJpzdVbMVJp/ahqbU3M2ZtS2iH7olQSOGXXyXy/iQW3UgNGeQSTanguMM7j6WqKq+/p/Lya8fs9erFnzF6zPF8tegjxp/YdXVqZ2WUljYZEzE0dCWyGqlOuHXuhr6lmGdm7+i29N3jldlRZcJms3Vp76hRB3LZCyKTz+n+OvgDCi/OcfNEN6VF4bDCkhVarr65YJ/jYLUXUttQyevvejn+yM4Vw0kTbNzyQFsXcXr4I+7veLnzhs5reMGZdmbMdiXE+PeEJKm8/X6YTLqScC77Du65Nk6O9++j58lZHbz7UtftJEnl7U98LPm8swRLllXeeCtMqpwLAnRoGjnpBB2fLvDw3IsP7XMs7M4Sqmp2kpWhZdvOaLfE7xffBIh22HH6S3jymQ28+lxnZsE5E2xcP62Vs8bbmPOelxumdL3HXW6ZVevCFP2JxE5xahAFqK2PJYye9sQHn/s57nAzX/1gxOl0cuLJ5/LCq0soLS1ka4U1ifiEuOmRIIAgqH/bitZ+7Md+7Md/K/7VVUb/KfTr1w+XSyBDtXUr7wPxSp6Kiq5E4satEeZ/7WfxTyF2bNTz21IfOb0kbr7SSTQSL3XXosPf4GT+VwEmjEseTwSDCk/NcjH3ubg+ntksYjZqEqW+BfQmU82lvG0FvyzW0DtUltRGQRDI9A9gXbiZh59qZcgAA3c+DGeNN/PojAacsrpPevCCLkyVsoF+yug/dBMHsYnl9FGHYhHiE8yYGqXZvpGMgiAvvWAi1z2I1fzEMA6l3d1KQ5PE27OymfZYO8+86mJXuQap3UlKuC9aIEQjKgq72E6amo3qt3Lfk/Us/iiPD1/NZdpjbbS0yeTnaKmui1FeGSOjbiwlQhp44uNrie28Mbcel1tlzEgD817ISkhX5efqsFgVXM2tGDAzcpBKW3twnwyPCgqK2bZtHavWhRnYt/v4rVoXZvVSIwX6dIYOamDRz0FOOLLreNHtkVm3Kcx3H+Uz6comzjy1e9krgGMPM/Pr7yFOOKrzOIGgwqvzPHw6J3lceNqJVlasDdPQJLF6cT4zXnYTi8H7s3MSSRq78dizHVx1kZMX53r+4dxqT6gIpKeDqwWCjlp6u+OZ0cVqXyrKV2AQDejQ4qENJ92X7cbL0AV8uFFUGbGbhJEGdiXMunIpZjmLCatBCihlAKOoYiut1JNNAWas+HBTRwV6jGxhNRnkJhGfu5EipNOs1uJXPThxIBInUVUU5P8c9wnAuHHjeP755ykpKaFPnz589913tLW1ceyxxwLw7rvv0tHRwbXXXgvEic9Zs2Zx8cUX06dPn0RykF6vx2zuudpuX3HmOWfx7HNPkJMtsqMyxiXn2njsWRfXXersdvv35vs4Z4KNsQeaOPjI9dgbjyKihggTpE+e0IXI341e+TpKSgQMJcup2Ckgqlp80SBGs4y5LiUu29FawIxZW3jk7p6rJR02kXBEZfhgIw89LHP3Az9gbi/BEE0hIvpp0O9AZwsjtmno3bv3XsfhlFNO4ZE7H8cYsWDFQSWbyVWLySQPURCJqhGq2EJYbGLYQAenHK/hmltcVLTJCe1b1zaVYyfsZPrDdoYPNhIOK7z9sZ/pT0coaDkCg2CkXqnC1bqL19/2c/WlXUm8ZavChFpttAX8jL+gkbdfyiLlD3OdcceaOWpiPacebyHjT4k3K9eG2LxeS4FgQ1IlGsVKLKVVDByy7wbJgwePYO3K3/HbdnDV5K7a1U0tEivWhnn+0czEghfEK/AumeTgrMu7n4ONP8HGy2962LxdprImxuD+BtwemdoGialXxrUz759m5Z7rdhAKCXiDUS48M5W3P/YSDCkcPdZMXk6M515zcf1lyc//l4v8tLtkhg0ycPtDrTx5TzozZrt47jUX9U0Sy1aGeeOtw/YpDlqdzAVnWPnoiwD5e8i61DdKjDurHRp7YQ8UkgJ88XIdHZZyDj2MbufSGo3ALVelMOkiNyga3D6JgvAQhik5CDVxY+kFm7bF3drp2mdr0RNRw+xgPSbisgsGjHhoZwurAZWsP2XkB/AyeKCObdslHH9I4hRQRj27CIVC+6SL3RN6zkP+m5Gbm8u2bdt6/F6WZbZs2UKvXr163KY7VFZW4vF4uOOOOzjnnHM455xz2LJlCwsXLuScc85JZGv+OTvT6/UmvnM6nUiShN/v77KN0+lMbNNdVuqex+kOOp0Os9mc+Nvzoqmq2u2f2WzmoisuoM65I5FNqRE0aOp7c/ZlLQSCnYMjSVJ56CkPFWtSsAg2TLEUnp3t4eMvAqiqyuTzrJj6VOASkx/qsBpiMyvozUCMmIkQolLdgqLGj+1UsljwqZY573qTSGCXW+aEsxsxNJUlreq3qg200oDXUM+tU42J1PhQSOHym9s49oRLsNvtPZ7zP/q74MIreXaOjaUrkktAKnZFueq2Fo490sB286+E1WBSfNtooF4oTyI/FVUmYmnh/c98zPso+fyaWyUmXR3lxqmPdtsOo9HIaROvYsqtwaTrEIupPDC9nZFDDLR2yLzxngdF6Txuh0vm3GsiXHnNPX957Xv6u/vemVRWxych9zzRRiQS/+38XB1lxTrueqSNWKzz90IhhZvuaWPCSVaemuVizYYwECcuHTaR6S92IEmd2/v8Cmdc2ojXqyLtkXKsqirthiqKRrRx5KFGFn7vp6omRn2jxPQXO5Dl5GOcdXkjRxxkxP7HAD8QVLjgig40Db3RCBo8tBEr3MS6rX7szhL69eu3z7G46eZHuPJOgfMm2rj2zhZ2VEST7okly0PcPi1Eq98PCCz73sxzL3sTbc3J0tK/TMeylSF+Xhbis4X+pHugqUViwiWNlBbruOPh1qS4BoMKGi2cPaWRqprkOC36KcC7n3j55icD197wIOofDrZBaRCbdpgZ3DeuFVaYG2JgmRdVjSIIIAoKBxxwwF+e837sx37sx378Y+zatYvhw4f/S6qM/pOora0lHIGwwdXjNj7cuP2d76VwWOGi65qY/ZaHYw8389JTGUy90QCIVFdouePhNmRiieqYzI7hTLtT4YobXWzaFqGxWeKDz32cemEDd96QkqgEWr4mjOpLngAbBBOmaAYpvp4z9vLkMoJ+gQNHmFjwTi4ff+nHmaKi0e39O05RFHQaLUFjC3XO5QRVHw4hlRIGso01/K4uZoWwmLW67wngIbR+CM62QWxmBTZnjNaUdeiaS5hygxutVuDpBzKI+Q2kNo6iNDKGNCGLVCGLvsIwiuiHRIw2GhELK7n8fDsTLmmgsjrKnGezeG1GFnk5Wip3SWTVHYFDSENVVXaqG9jOOhykk+8dxQ8fZvDsC2Fa2qQ9zkNFViHUawMCKl8tjJGXK+4T8XHu+dfgcsu8OMeTGBPuRmV1jJvva+XFuR4sFoFALILdJHLtHS18/2swaVwRDCpceF0TwQCcMM5Pa5OI/i/yUAQBvvo2SDAYr3RZ+L2fCZc0cO/NadhtGqJRlffm+7j85mZmznaRnqYhJ0sgNUXLA7el0dAsMf1FF82t8XjU1se44pZmdtXGuGGKE4dNxOv9a23VPWExi9j0ZsxYCPk1ifJzBQUx5KRf4HAMmGijiZga7bK/pMaopxIvLkRdjI0s76xk+wNtaiMe2hPeASEC2EihF2U0Us1yvieIjwM5hmKhP1lCAaXCYIZwMCrxhYksuupR7kYmebQT1zk1YqGRaiRiSMp/dvx38MEHc/HFF/PJJ59w2223sXXrVu68887EYrzL5UpUUULcs0KWZV5//XWmTJmS+JszZ87f2q5J559DZobIWy9kk5Gm4cPP/YgiPPlCOz/9FuTq21s4/+omnprVwXc/B/julyAnHmXBYdcwZLhKs1rHRlZQwsDuqwP3gFYr8MUHaaxfkcLCBSZK+sZ45kknaRYjjeyihQbKAofx5YKu99ZuLP4lyG+/x0jr1cg1U70cdTRcdl8dYy7eAH03MHh0CItVIobESSedtNdxMJvNnHPRmWgEDT48xDQB6rXbWcH3LFe/Yx1LSCWL/oGjueQKH+dOFKncYKcvwxJz+JRwEZEVY7h4koYhB7TT/+A6Zt2dQ35TnPhUVIUGdtE/fBjPP6Py+tu+xPwxPvcJcu6UFhpcfgZEDqN9yQjGHuXl8BNbOfKUJkYeU0dDhYlDT2zm+Vfd1DXEKK+K8vDMdm6+v42cXhE6Sr8nNvQnzAN2cM6ZRgqL+u11DHbjlFMn4kiRSUlV0es7SbilK0KcckE9193Vgj+oJBGfu5GXo+XCs2x8sqCru5Usq3S4FO67JY2v383jiXvSmT09i49ey+GN9zx8/X2Ak481E8vaxV1PuehdprJlR5QjDzXj8SnMXxjg+1+CzH7Lw8hjqrn/qXZmznYx/qIGfvg1xOynMnlxjpuvFgUYMlDP52/mMusND8eMNWI1a/fZU8ZsFjh7ghVRMrJuc5wzUVWVied3YC0/mMxgP4yCCYNgIl8to6/vCFYtF5Lm83vi0ANNiKqWQLOT3sExpKmdiXlaQUepMPiP/rUreZxNAZtZQRb5lAqDMQtWNIKWVCGLYRyC8sf/9kS1djO1LQE6Go0Ie9CUGeSwZs2afYpFT/i3ZX6OHTuWefPm8cknnzBx4sSk7xRFYd68eTQ3NzN+/Ph9Ou7gwYOZPn160mcvvfQSubm5jB8/nqysLJxOJxs2bKC4OO5OLkkSW7Zs4bzzzgOgpKQEjUbDhg0bOPjgg4F4h15TU5PYpk+fPgSDQcrLyyktLQVg586dBIPBfdJv3FtMvvwSMrMymDXzJVwNXiKhCKGon10/Kgw5vJZ+ZTo0GoEt26P4OnSIQR31/IiiU1DdJq6/3c19T3RQWqJF1khU6Fcjh42YVAtRIURUCGPWmqhSNuKVffG4INFELRbVBqJKyBVi2kMST87qYEAfA263SnWNQnOrgtPRQGu0iVhAJkwAUaOi0cvETBGeeFHgs299RGMqdY06rrn+fsaPP+t/FA+r1cpLsz/h6el38/Cza8jJlCivdOMLQFnvNMqr9Qw/JIu1y39HiGrQY8AredGbo5QWCKzd+R0G2YZWAxGtD6NJpk9xf1ZuHcrcs5dQmA8+v4ikZnLTrfcxeHD3GhUAZ5x5Ac6UdE656ElM+mb0ungJdyQqYtCLDBucwqtv+3hmdiNDB6cQjmgJRVO54qq7OOCAnstu/gr9+w/g+Zc+Z+qN57Pt03bmL/BTWKBDklTqG2OoKnzylZ8BffVEYyo7K2NkZ2jYsEWgqUXiwuuaMBpECvO11NTHcHsU5r7vpXexjlBIpaomRqpTRDCqbLZ8j04yg6QjgA+nQyJXo2HI4fX4/QqpqQKF+SIvv+nhtXe8DOqnJxBUKK+KASrbykXGX1hPLAbbdsbwtukxSE3UGCow2mJoY1EMtkP56O23/6lY5OfnM33GB8x8ehoqWznv6nb0OoVe+SbqmzQ0N8sIcg6Z6QIVwQ0YYyaef0nkxTcb6N/XgKCxEpWLKek9hB2Vn/HwDBcPTG+nqEBHh0vAbO9N/0EHsXPHCn5c2sLAw6rpXxaPa3VtjOwsDb4AHH92I1mZejJSobZBAkFHRmY/rrvhAYYPHwnAokWL0On0lBRn89mX71NQdDA7yuuprNiOzpDCqNEnEIupHH/88f9ULPZjP/ZjP/ajE/+qKqP/NCwWCxq0tOuqyYqUdZEyUlWVarbj2iTz3c9BjjnczC0PtHHWeBsnH9M52RvUz8Dk8y0cdlILc+aFyJMGUUcFhfRBFDTktx3C+g86OP2XlZT1Vxh3nIX5c3OxWeOTkEhE4d4n2gkrji7ZeTJyt7rru6FTjOzmSUwmkWEDDXyxOIbSw6SrO0iSRDCsYtYL9DvEg6iupLZOwWoRyHdHsZUfilbR06BU4Yq1UU0FRsw4zQYenW4nMx0eeWIrlbskhh1Zy8RTzDSXO8hX07v8lkNIxaGmIpWu5ZbrbbR1yJx4tIUZL7u58Npm0tNErrrIiSHiTGTBVrEVE9aEwYNPddMR9tO0U+TAsR6KSuD6q8ykp0N2upaLz7Vy2x0hKipVFF2M7Oyu2oI9oa6umn5legIBlbOvaOLRO9MY0NfAu596ee9TH3dPTWP6/em0tctceG0Li36NMeEkK29/7GXqva0cONKA065h3eYIt1+byiNPBlBXjcFt3sUX37Rz5nhrt787/3OJjo0FHLCoiZjBQ36uyPuv5JCZrqViV5QrbmnhjFOsPHBrGoqi8vGXfmbP81DfKJGXo+WNZ7JY9FOQm+9rw+tXSHWKLF8dYfOvBQiCgCSr+2RGZjKKWMwiBkqokrck7stGaujPCFQU9BgooJSN/E6h2pdU4uWgLlrZxTZ06NGiY8iIMCXFIeZ/sRhN0IkWHWGC2HAyiAMRBIGIGmYLqxjASMyCjT4Mxau6GMiBSaXMEPccKFMHU85mekzZTuCPBfoB6WT1S2MARaioCdmOW2+9tdu9RFFk3rx5ex2vfcXxxx/f4xj1mmuuSfr3/fff/y9rx55YtuxXjj/CzNR7W7n8Agf33pxGfVOMC69pprFZ5tZrUkhP1fDTb0HufrydG6c4E9V6vXsLbOuznsFWPZK0Bk8wWS5uT+yqjeF0iASCCl8tDvDKWx5mPJhJU4uEqOhpp55cinAKadTsMLF6Q5iRQ5L7wEhEYdojLjI7RpJJLkpM5qe3d/GZfSfnnK0lHI3h94sEwjIadLjdbtLSus9Q7g59B/VmUVENOZlaLr/QhkEvMO+9MDs2GshpHYNW0FGubiQ/NoBsqYAOlnbRHLUINiwdowBwq6uxkZMwXfbiIkVIRYOG/LZDeeG+ncx8thabHQIBFcGdQatHZASHYBCMGGQjjqYsfI1udrCBIRyJTtAj18nMebiGV19oIqzv4PYbbfw0Pz+p3H7oYXU8Nj3E90v3nTM48cSTmfHUVMKRzvfJz78FefZVN2/PymbBdwH+Kpdk/AlWpj3WzrmnJy/sLfwhwMnHWhh/QnJ/aDGLzHkmi1MubODwMUYG9NVy8SQ7G7aFeXGOm4vOdjDr8UxuuqeVMSONnHK8lWBI4emXXNTUxuhbqsflkRl/UQPjjrXw0Ws5XHdXKx+/nsuxh5voW2pAoask4z+CXieQlaFFiBq56yE3P35u5PfVYcIN6TiErscyCCbMvgI++KyDmhpY8E0EUYSJpxmYfL6VQFAhKIWJou/W2A2ggFK2sSbJ2A0glSwq2UKm0HXhRxAE+qrDqKOCfgxHUmNUsoUhYwK8+lwODz7h5fdv15Lljju/Cwj//5W9n3DCCaxevZoPP/yQX375JTHwnDFjBpWVlbS2tjJkyJC91rrZDZPJ1CVb1GAwYLPZEp+fdNJJzJ8/n5ycHLKzs5k/fz4Gg4FDDz0UiK+cHHXUUcybNw+bzYbVamXevHn06tUrIdScn5/PsGHDmD17NpdffjkAr7zyCiNGjPhbnd73xLhTxzHu1HF0dHQgSRKq2jkgaGxsxOFwYLfbaWtri5cVZWaiqiqBQACj0YjH46G9vR2Hw0FBQQHNzc0Eg0GcTieBQICamhqKiorQ6XQYDAaam5sxGAyJP6PRSCgUQqvVsn37dtra2igqKqJfv35otVqCwSA+n49wOEwkEiEvLw+z2cyuXbtoa2ujsLBwr4Xb9wYOh4MHH3qecDiMy+XC4XAgSRLhcJi0tDQ0mrjIbl1dHYFAgJKSEhRFoba2FqPRiCiKNDU1YTQaKS4uTpRgyLKMy+WiuLgYv9+/Vw/XMcecyDHHnEhHRweBQABRFElNTUWv19PW1obRaMRqtdLe3o7RaMRu79lkaG/Rv/8AFn67Bo/Hw8aNG9FoNJSVleHz+ZAkCa1WS3V1NaWlpWRkZFBRUYFOp2Pbtm3U1NRQXFyM1+vFarUmYqfX6ykrK8NisVBVVUV2djZFRUWsWbOGUChEbm4uer2e9evX4/F4SElJQRRFYrEYN+XkJO4Bs9lMfn4+qqoSDAbZsGEDLS0tnH1hIcOGDSMcDlNZWYnVamXkyJGI4v8s6Tw/P5+nZ75JKBTC5/NhMBgIh8M4nU4MBgPt7e3IskxGRgbhcJiOjg4cDgfhcBi9Xp+4Hnfe9TD19fW0t7djs9nIyMjAZrMlnqd169ah1+tpb2+nra2N4uJiOjo6SEtLIysrK3EvyrKM3W7vkgVeWVnJoEGDuOiii7jiypuYOnUqY484n/sePCqxcj59+nQWLFjAhRde+D+KyX7sx37sx387/lVVRv9plJaWoiIjGiW2yj9THDog4UodVoPsZAMFlJHZnsvUq9eiy2gkNUPmhce6jsEy0rXcdqONW+91kUsRW1lNlbqVAkrRCjqsqhNPY2+267ZQUhhlZ2WUzHQNv60K8+o8D7dcncKnX4ZYuOB7MkJ9MMTsRLQ+ouYGXD4jVrqvhopYWhh9QOe0Y+ggA6++6cfqUFEUZa/GBfExsIw92ouqZSZspXXcfYeF0mIdi38OcO8DS+knjaZI6EcR8UqfNlMFRWNqOe3ENERRYOGnJmIxlaEHtvHM8yH6SkN65KVyKKKysRG3W2FAXwNVNVEqdsVIS9Fw1w2pDBtk4Pkn4mNGWZXw0M5wIS66ukvdTgO7SCOLFNLxKi6ayzU8dY+eFrGWn76MGwrd/7iX9iYdNfXKPpX0fbvwfRw2LQIyoZDCjJddVFTHEAWBxR/lIYrxyeJ101q58mJ70uQ9FlO56rYWUh2ahDv1spUhZm9eDpLI/U+5OO5IU6JMfze+XhSko9pOjtQXmvvSmPkb6WkeVqwNc+JRFq68tYW5z2UlmUneeEUK446zcMkNTXz7Qfy3jj/SkpBwamqRuPr2FkRRpK4hhtv715l4f4bXpxDyhylEwKRaaaORdDWHEHFjGVWNa3nacDKQ0dRTRS07AbCRQl+Gs5MNRIkweICeGY86eXmGSk7/WuSoGTWkJUyIXWzFp3rw42UIYzD/8fxF1QhGzGiF7qfUdlKRidFCfY+GSq00kEsRShAiRBISXhKxv5xHCYLwPx5P//+Izz97i1gwxpfzcjH+Yabz1CwXMx7MSMrsO+U4K8cfYWHipQ2MGWWiqEDH2rUyDquWbz5Jx2gUmTnbxZW3NvPWC9lJRFw0qnLdXS1IssqlNzVz+EEmPnszvhB0xgV+lFAmdpyJarmMlgM478KlTL40wpQLrdisIot+CnLnwx0YKkeQIsS5Ag1aCijF6U3niy9/Z+eaItZsiHDR9U14mkQ+/vgTrrhiyl7H4t23n+PBO1I5aw+pionjbHzwmY+bbv0Bh78EN22UCoMBUFH/UlZCRkbcI+NORkKL7o8MWZXMUF+o7wv1YCe+8FZFUxdCtZZy+jM8ocWsETRkxIqhtZig6ufLBSu49LzONvy4JIi3XU92rDdLflnCxDOTE+X+EZYs+YmiXnr6lOhYuzHMsEEGHnvOxSdv5GAxx03yespuhLgMWXeP0nuf+njuke6fQYNBZNQQI0++6GLccfH+tX+ZgQWLA9x+XQrjL2rkgVtTGT64kxAfd6yVX5aFeHGumxkPZOB0iIn7LtWpYUdFlNIiPTfc3cKd02bsUwwAojENobCCYnUjCDrOvKyJohwjenfvHt9zzkg+N91aS6/YIJxSLqDy5pZaZr++kyMP12BpL0Oh52z8uLF0V8kWN62kiGm713W6wCo4cKmtrFOXAmDAxJmnG8jL0TL7mVRunubi57fqSZPzaRMaGTZs2D5Go3v828hPrVbLtGnT+Oijj1i8eDGBQNwNevny5ZhMJsaPH89ZZ531L3E8Hj9+PNFolNdee41AIEBpaSnTpk1LGmRcdNFFaDQaZs6cSTQaZdCgQdx+++1JL5Xrr7+eN954g0ceeQSAkSNHcumll/7t7f0zUlO76oikpHS+QG22ZG0eiyXeAdntdgoKOrUU9nQuz8jIoLi4mJycHBobG1FVtdvf2b3iMGbMmC7f7S7l/zOKi4sTWbb/ChiNxiRzmD2JRUEQks4ZSBJO/7N7O4BGo0mQXn+WPvhHSE1N7RK3rKysxP//O8nf3XA4HAniHiA9vTNjYc+4DxgwAGCvheMHDRqEIAjY7Xb69u2bRAIfdti+aY6UlHTVmC0sLNynY+wNTCZT4jnek3jcc9XUZDIlrvufV9AEQSA/P5/8/K76MBqNhtzcXFRVJS0tjT59+gAk3Xt7/n532E3MQ3x1XqPRYDabk+6R0tLSvy2Vfz/2Yz/2478Z/6oqo/80AoEAeqOCoFXIKg6QnbeS7VtVGptl1JiOMobg+MPoIsd1ANUd27nkgqYej3fGqRYenuHCFW5kgDyKFurZyO/E1CgyEiIa9G4BvQ4+/tKP26sweICeT97IIRBUeWqWi6U/ZDL/q2p2liv0LhE5a0IqA0ZVkCMXdyGCYmqUWqmaMSM7x0Sr14fRGePjjL0lPwEcNgNZvnxS/ZlE1hZzz9VVYAoiBHIpkWxsYx2yKqEVRfJ7qVw+2cQ1l6UlERsffO6jyRUhP1+EXT3/loCATtRy/eW7x9xmJk9ycPw59eyoiHLCkWai2rgUgZt2Uom/21vVBty0MoZjkvQjvWoH5cFNOG3pxKS4u7mqKhTSh0r3lr06/90oL99OQbZAXraBS8+zM+NlN26PwuszsxLn+vOyEH1K9F2ylnQ6gdnTMzlxUj03X52CTgfegMIFlylIMSgrcXDwybVcPTnu2u7xKrz4apBfv9eS2z46MYkWVZHHpqXzzCtuHn+ugxOPsiQRn7tRWqynb6men38LccQhnfOGaFTlhrtbue3aFKJRleuntWI2inz33SJOOWXvntFQWMKaoqMytIVhHMpGfieIn90zbkEQcKrptNJAppBHCf2T9t+lbsNBKm26aq67Mj2xT0EvgXdesjHrlSBvf9COLqKnmAFsZTUe2hNEpoLSrd/AbgiCgFbV48ONX/ViFZKTIbyqizAhbIKTrV9XQuEOlOpSIoRooJqq+ooej63T6f4r9eCrKrfz4uOpCeLT443rMXZX0qzXC9x1Qyqz3/Iw5QIHu3boaWyRGHmwG0WM4Q6GiUTgwGMauelaK72L9GzaGuGFN9ycN9HGLVcnz/G+Xhxk2zojLTRSSB92sgGv6iImhEn12Hh1uoGXXq/HhJn2YJAc39AE8bknbIKTmnYr1XUSI4caWfhuHoeNr6e+tn6v41BfX09Gip+zTu3kBPwBhXMu6aBmm5ls/2BUQI+RzepK+jEcK3ZctCayn/eErEqECCTctz3aRpot6/B4BDy4ERCR1Rg5FJEtxOfaXqEtiSzdjQihxALBn2EWrCz5ReHkM1u59UYLrW0Kd90XgI5Mmqhj3py395n8nP7Erfz2VS4ut8zF1zdzx/Up9C3VJfRcjzzExA13t3LBmd0nI739sZfhg5K1k1VVZWdVrEdzZICsDA1vfehlyZfx+yROXur4bWWYwf30ScTnbhx2kIl3P/XS3ConmQePHWNi3eYIm7ZHeev5bB6d9SoTJ565T3Hw+VXOvLSJ+W9mM7CvgWWrQlwxtR0dPZv1ykhYQrmkCvmJvj09VkSkNou33/uZoWo+bfQ8T5VVCUmIJpHqftVLvWUdNjWNnnzkVFXFiJlhwiEArBZ+pK0djj21DY8HbHaVNttWIi6JqBDd5yzYnvBvIz8hToBOmjSJc845h4aGBvx+PyaTifz8/L915erPafeCIHDWWWdx1lk9p1Hr9XomT57M5MmTe9zGarVy/fXX/13N3GsoioIsy8iyjCAI6PV6gsFgorxrd0aoIAhoNBokSSIajWuPmEwmotFoYmC5W0x997bhcBiv14vFYkFRFCKRCGazmWg0iiRJGI1GZFkmEomg1WoT5WSxWAxBiK8qazQaNBoNsVgMrVaLRqNBlmVisRgmU8/ud/8MVFVFlmW0Wm0iG1an0+H1ejGb445ioigiSVLintq9MhqLxdDpdIksyd1t3x3XWCyGJEmJc90NvV6PLMtIkoSiKGg0mkQso9EosiyjKApmsxmNJt6J7Y6HTqf7lxD6gUCAaDSKXq9PtFuj0RCNRhPastFoFI1Gg1arTcTC7XYjSRI2mw2dTpfI1DSbzYTDcV1Qs9lMMBhMfB+LxRLnLAhC4t6SZRm9Xk80Gk1afdbpdImMSKfTmYhBJBLBZrP9bc+6qqqEw2FkWcZkMqHRaAgGg8RiscQCgCiKRKOdHbIoiuh0OmRZThDdFoslcd9Eo1FEUUSr1aIoSuI+2v3c7P5+9zXX6XRotVoEQSAQCKDRaBLnGw6HsVgs+P1+YrH4yrDNZqOlpSVpoidJUuL7/diP/diP/fjn8a+qMvpPQ6/Xk5Ia19h67rEMDhltoq4hxsHHtlLWcVQXstGIBfkvEuhkWcVqhXDuFiK1KWQJ+WQRXwRUVZWt4gqiXguLf2ynX18tZ4+3kpqi4dFnO/hxSYh5s7IpyNNz/RWd5clffxfAlhqlXvwZe8tgnGqclHGLzfiyN3HfVSbmvO/ltmtT8Xhllq8J07e3ls07otTX1+/1AqlOJ6AI8YmcQTCSGewPu+XeBdCpenayCUdGgJRshVNPTEkiPn9aEuKRh2OoYSNnTBB4f3YNKaHuCaRmoRqzMXnMotEIvPtiNkeeXs/NV6VwwGiBbV+2gqwmSvN2sZ2RHNbFOMcupJKlFhD1hZn5QhOHHKJBo1WwkYK4j2PF+vpGhvTVY7eJHDTKxEevmTjlgnpG7FF2+96nPu68oXsjFo1G4NjDzfy8LMSRh5j4+rsgKxbmc+M9bbg8Ctdf5mTuu0FenqlHqxgwtA+hQEhNTI4VVaEj5qGhyc7YMSZ++DXIKcf3PDk9Y5yVG+5u4ezxNoYOMrJxa4RPF/iZcJKFZavCXH5zCw/emsoHX/gpL98C7B35qdcbMBlVwohsYSV5FLOLrTjJSJCNRfRlI8uJqCFyKEIraImqEWopJ0qEkOhh0lk6invF+4uGJokUh0Cf3gaefcJAvz5aZk2XsbkdGDDgx8NOdQMFlGLARABfj9l0ITWAogtSEhvGDtZhUe3k0AsVlUZqCOKjF2VsUVcT0Xjp7VCox0OECFHCexWD/zqoMoeN6Uw82LQtysGjepbcGDPSyN2PtfPlFwopzWPwpSwlNVehvkaD7EpBJYar1simrSF21UgU9dKy8L1czr+6maXLI1x6vg1ZhtfnRNi5RYerTUMexbhoIUOTiZRWzyknGjj5OIkt28K89raCUJtNRGog4y+0Xh1SDhu2NFFUoKMgT0f/Mh2lffZe9/fHH77h4rPiffDX3wV4fHqQzVslSqIjyBEyE89qJrm0q81sZhUxIrhpx6LaMQidMVNUhSrLCuRQiKgSJahvJVa0EWurkzJ1ZCKDU1ZlqthClRqgkD640jcheCXUaOf9r6pqkl5jd9DKZnxLhnLBb5tRNDL9YvH3WEgNsGnr7/tkblNRUUH/UgmLOS6B8crTWVx4bQNHHNxJhmdnaslM1/DZQj+nnZjcT1VWx/j0az/pqRq2V0Q59EAT7R0yX3wbIC1FZMOWCEMGdG8q9+PSEC88nonJJOL1ySz8PsCcZ7P44tsAE8f13B9OHGdl0U8B+vfpfIe63DI2m0iHS+aosRZenFvPrl27KCoq2qs4AAR9MP4ia8IE76BRJj5/O4vxp1RBa1ejYoibueXRNWnJIJhIlwsI4kdGIqKGEsT4nmjS7MLqDLEp9g0OoxlBI9GvP9RtDdPW7KZIVbpIggC00UgqmQnZnpgQ4u1nepEaKCNFMBBRw4jiNqrY9reaFP1byc/dEASh2wy8/eiEqqp8Nv9DXp39OOGQC1kGu01ElqG9Q6G9WYNO0GHPjJCWKgACHR0qLS0qGkWPDj2yEENrjGKySgS9BkRZj6qCqouSmycRU1QiEYXMDC3hkEooouL1KvhdBvQYAIEIQQREDBhRUYkRwWAL47BrSEvRICtxl0gVhawMHW6PQiSqkJYqosjg9avk5Pbl5Vfe3ScNkz+jurqal2Y9xK7KjWzf4sLrkYn7k+qQkUBQQVCQVQWNoEEnaIkqMUQ0iKqGKHHCTosOEQ0xIuhNEumZCjariMcro6oCAbeWaEiHoGpQtVEcqRIxRcLdqkejxveVhChooqRlqqAKeNp1aFU9oCIJUSRZRZU1CIho0GC0GXh57ovdZs/uC8rLyxl/4ilEwzFSM2NotSpanUhaikhMipf+RCIKGlFAEOMO4lqNiFYbNyOKSSopDg12u0hVdRSDXoPFLJDi1OByy3h9Mnq9QIpDg04n0NYhoyiQnqLF7ZUJRxUEVUWnE7HbRUxGkbYOGa9PwqAXsVrjL536RgmDXsBuEzGbRFraZKJRBYMBtKJIOCow9danmDjxjH8qDitXruSm6yaD4MVqEbGYBXbuVIgE9ejRowoyqjYK2ghhnwE9RhRUZGRUMUZ2rkyKU4PRKNDSJsVNjDQiVrMGhwNcHiVe+qCqRKJx06aQxwAxQ/xzbRRbagyDEZx2kVBIJRBSsFsFwlFQVUhLFQkEVHILxtBQX867b95Fu0umtM8oOjraOPH4EUQiMmecdSH19R3/kgzhP+Pbb7/liy++wO12k5+fz8UXX0z//v273Xbz5s088MADXT6fOXNmUt/9+++/88EHH9Dc3ExWVhaTJk1i9OjR/7Jz2I/92I/9+Cv8J6uM/pUwGo2kOEW8HpUDR8QnrJnpWkJhus06SyWT9z7eyA1TnN0e7+2PfZw53sK5p9s579KluJtSoCMTwRQkYK1DlcOUth+GLWcpzz+aweffBKipkzjmMDMVu2L8vCxEYb4Wg0FEklQ++sLPHQ+1c/AYA0/f72DGC1tZ8tsGAI4+UseNV6eQkabhlAsaGH9ClMtvbmbyJDvzFwawWTSJBcu9gcEkENFUQVv3klMN7KKMwYQjNZx5qodx5zWSYjWQl6WjvFIi2pZCbsdYGvmFcEAks6wD/wYX1j+VJPtVDx5NK4XdJAplZmjRi1rOnNzM80+kMWHrWmIVvemQWkglEyuObh3DIW4CsZHl7KyQWLY2wM3XOHjhwWqE6L7pmWk1Mhu3RnHYOqeFOq1AMKhg/iPbye1VyErvOWspM0NLu0vmspuaOfIQI5EoNLZItLtk3p6VzegRRs6dFCOnfXiXZ6ZGs5U+/VRmv+VhW3kUSVIJhnp2qw+FVU45zsoPS0M4nRo2bIpw9FgTBp3IK/PcWM0ip51kZUdlDI+89+X/w4YPo3zbGoroi4N0trIao2igUOnDTjYyWD0QjaBlsDqGFurYxHIiahgtOtLJJqBvYcSoCLOmx4mBSETh8pubeWRaZ1XVVZfa0On8THtgEZGglgEcQBAfFWwmRhQBgVrK6UVypZWqqrSlbmDWwxa+/mYLzUuCaDvSaKURFRUdeqw48OKikDIEWWDbjqWo+InsQXxGIhFaWlqIRqP7ZIr1fxWCqEWSYLd0s9Eg4A/0fO/FYlBfK5JdOxa/rpmp11m48So723ZGOW1SO956J+5gEKtV5K4bUmlpk3jqWT8djQbW1Sr8sNiPIMpoZQtmLPSmNyGCyNm7GDNaz2FjLNTUS8yY7eauG1JZf3kBJ0yspX6liES0Ry3kqBCitr4zI2/wAH2iam9vEJOiGI3w2Awv77xqxOQeio16UoWuc4o0IYsmoRKTkkIORWxhJRbVjp0UwoRop4lQwIfdbGBzaBnWDA96n5lerjFJz75G0NBbHcR6fqMy7QeKy2IMsemp+qmOtFg8GzSeHKUgq1JCO3RPyKqMjIxJsDBAHc222Fp8uEghA5NgIV/pzScff8r5F5y3V3GorKwkN6ezn9OI0NSisH5Lskny9PvSue6uVr741s9Zp9qwmEW+/THAirVhbBaBO69PxWoRWb85QlaGlo9ey6G6NsZdj7Yzf25Olz5wZ2UUvT5OMNbUxThrSiNev8ID0ztoaJaYOK77zFeILz7Je9yyqqry6QI/DU0Siz+KL0QeeaiO7du37xP56XAoXDLJhiyr/LAkSF2DTEmhlr5DQ1T+WEu6nFwd2642ESaEXUh+/8XUKB00o6DQRhNmbGxkOYPU0QlTOVVVaaWRJrme/u2HEdJ48Rm2MWG8yDc/+dGiQ28Ns9m7kkHq6KT4hdUglWwhg1zWsgQBgTy1jOxgWYK0NwhGytRhaNhKq66Sjo6ObquU9xX/EfJzP/4xHn/sTozqQi6dJLBhi4nHpqUnUqObWyXGn99MTha8OjOf9LT4561tEpff2E7d0jLSIvHyZ0+ona3hVQxWD8LyR6lFLByluWMt19wQxe5Q+fanIG/PyubJZ70897TIaA5ALxioVncQJkhvBqIV4m+YZstmBh9TzwuPpye0gJpbJW68u5WzT7Mx/gQL3/0S5KkXXXz0ag7tLoXzrtrJ+FMOZf7nv/xT5Rnl5eXcO+0C7rlBZvJVHvwekRIGkEOvxIPkVtupUDeRT29q1XJUVAYyAoeQhhcX5WyiH8Mx/yH2q6gyTcoOBvZvoN0fYsoFKcycKVPmH925TVSmxbuDBqror44khcxEtmurUktbeCMaXzrDY52aJhE1RLlhJXqdHjVsQo+RbF8Bl55xBdNfeZwTTzrxn7ofdu7cyclHnUwBvZF6bWP0CCO98nTcfVMqJlN8kFtbH+OKW1toapHQauPaIaceb+WTr/y88Uw6D81s58qLHKxYE2beRzLPPpzBycdaEue0+Ocgjz/v4tM3cnA6NPj8Cvc/1U5utpYbLncy930vT73YwcJ38ygpip/vkuVBLruphbnPZzFmpImPv/TxxAsu3p+dTe8/tolEFJ55xc2HX/hIdYpMvTKFB5++HZerlcsuu2qf4vDd4u+5847LKMgVeP7RHIYPNnD0+FYyAkXkyr0TK0uBmI9Ky++k2awU++MmU7tMK8kY0Mw7L+ZTWBC/nyuqopx1eSOzp2cxalh8cKIoKh9/5ee9T32UFBh47w0Dw5VR6AUDqBCLRqn2rOaaKyRuuDL+TG3aFubsKU1cd6mTKRc40Oni9+Vbn4RZ8FMBzz6aT/9SlRvvrSFKLgMGHY4sR9m5sxYQOProo/+p+2Jv8dtvvzF37lwuu+wy+vbty3fffcejjz7KzJkzk2QT/oxnnnkmSdpiT4mJHTt28Mwzz3D22WczevRoVqxYwcyZM3nwwQf3WmphP/ZjP/bj78a/q8ro3w1BENCIcRPD/Fwder1AZoaKt9qFg+QJgU7QE6rL4vV3PVx6brIGZ01djJfmejhngpWSQh3Lvstk/eYIm7dVYzYJvPRmhKqdWizYqKmKL3RPuaDzGIcfZGbO+15OvbABr09BEMFqFnjzhQze+shHfq6OGY86uz2H+kaJGS+7kBWVi8528OmCADpd97JLPSErqx8R7046PDWkxpK1W9vVZiRiOIRUzG4rM2Z9w9WXWvnsc4l1y8xYPUWY0NHu3IzGJ7NgocK3n6dw5kWraK7NwOSOZ5+GnDW0Ko2kBrK54Fxft+1IdWqp+2kAx4zbQl6hRKu8jWCFQItaj+EvjJ80ghZFldlZLpNmdmK1qLiFVhzpPZcldge93siT9zq4fGozW3dE6d9Hz/gTrbz/uY/Jk+LXa1A/Pb+vCXPkIV0lqgB++DXI76vCjD/RwtQrUzjv6iYevC2Nh5/pQK8XGD7YyJ13Szz6+I/Y2vtgllIJE6TNsp2Q3sUZ46047Fqee8TMrtoYb37gZczI7onLDz730dYh88Td6RTm6/j0Kz/zXszG5VZ49R0PpxwXH4/urIpx5gVH7nUc7rrrLiZNPAMNOgyCkcHqGNbyExbBTi+1jHUsJUPNxYoDGYmYJojJHEOni9ER24HNKXH0kQ6+Wuxnw+YIi38Jcts1qRwwLPkaXnahlcW/evnlKxs7WMcgDiRFiM9pVFVlG2vZpK6giL4YMOHFRa1uM2eNg8ICM3m5MpIkkIazWwMQiGeJhiMqEj6yKcBtgddee40tWzqNnGbMiOsAVlZW8uGHH3LFFVcwcODAvY7X/wUEvFo++crHORPiY9Jhgwzc+UgbiqImZXnvxgef+TG3laIgE8ndzqUXxK9bvzI9L8ywc93lImbvAN77dAXjjrEw6WIPloYhpCuZZAhCXFdZ3ogBE9kUUEM51uIGfvs0l3aXzGPTA+wsB9Bz3W0dzHw0lQ/mpFM0pIEGpZoiuhojq6qKNqeJLxdFGDvGxJABBrZsj3HGhVldtu0JBxwwlnfemMPyH1Ty3aOoYlsig7875Ci9cdOOVbAznLF4VRdBfNhw0osytrGGomA/JKLYC1fSsrqo24VCQRAoUEtpE1fR1Kxy9KFm6hu30lIeIjVUglbQkkEuu4Rt9GZQl/1r2Uk2nX13EX0pZxMpxK9LhpTHl598tdfkZ15eHrPXdC4WXHRdE6/PzOKVtz2JvhHiGp2vPJ1Fxa4ol93UzLDBBk4/ycZDd6ThD6iccE4dBww3kp+j5axTnRiNIv376KltiDH5xmbuvTmN4l5xs+EvFvm574l2YjGVQ8bV0O5S6FuiZdEHhdhtGr7/NchnC/0MG9R9xujn3/i55Jx4P62qKtfd1UpDuZWQFCY7M86vNDapjOyzb54hKio/LgnzxPQQWlce+O2EzY2E7H6Chg3UBnaRTS8EBFppJEyQEjr7D1VVqWQLPtxkkocdJ83U4cdLf0ZQzkZkVUZAIEyQVDIZxiFoBC1mxUpqaw5vvf4rs15OYcJJNppaJM6b0srKVd+SKRehx4SbVsKEyKc3Rsykk81WzQry5IO71SUtpA8dwq6/rUry30Z+Xnvttf9wG0EQMJvN5OTkMHr06ITz+n8bNm/ejLtlMTPut3PR9U188VZuUmduNAg4U1Q+mZuV9HlGupZP3szkwKN2Iu3IRyvocAhpDFBHU0M5/RkBxAfFea7RvPTSjyz72Ynbo/DOJz7eejvGYOWoeMmuGsJNG0M4KNHxRdQQjrIG3pqVmdQZZmVoefP5bE4+r54TjzJz7OHxFfzpL7p46I50vnk/jyMm1PHwQ1N59rl9dyR88vGbeft5DVfd6CPSlkIBaeQKyeVRTiGNPupQaqmglMHUUZHQv6pgE4M5MEFQAoiChtxof1b9GGDqfVpenxMlt/nwLttkh/rjUSOIaBLnLAgCNiWdOo+J4XLySoZBMNE/cihr9Yvpx0Aq2Ew2BQxXx3Lb9Xdw3PHHJUrj9wXnnXEuQ5RDacr7mVuvcrBsVZhH7komrQrydHz4ag6nXtCAyQROu4b5X/t5/tEMnnghTkafcE491fUSzzyYkRBn3n1Oxx1hQasVeGqWi0fuSsdmFZl+fzpnT2misVnisvMdhMIKv60KJ8jPG+9p5eM3chjUL9653z+9nV8+K0jSMDEYRG6/LpXq+hg5mVpeeMPD4o/yGHHMk0yefMVeT0ZVVeW+aTcxZICW6fdl0L+Pni++8VO3NosSpSypw7QINvoExlLu+Amv6sKIGSGrkYXvFSRcawEefc7FvFnZDOjb+XISRYGzTrXh9co88mSAQcqRSddYJ+jpHRrDy7N/5KJJMk6HhvpGmdNPsnLNZGdSm889zcXBI13cfF8zn7+Zw5xnzJx2yXJGjhiAy2ukvKKV/Kxmamoq/zYh5+7w1VdfcdRRRyVI1osvvpj169ezaNEizj333B73czgcPWbkLFiwgCFDhjBhwgQAJkyYwJYtW1iwYAE33njj334O+7Ef+7Ef+4Keqoxee+01fvvtN954443/QKv+eUSjZpy2GDNf8vP0Q/EsjfdeT+Oo49cxQj6yyyTV4Crgvkd/55Mv/Vx1sQO7TeTzbwJ8/k0AvUagsVni7CmNXHy2ndxsLV6/wsxXvJx0tJmNa+M188aOIp56rok7p3aSnzqdwOXn21m2MoTbE2H4QCNFBVquuK2FNKemx/Lfil1RRg41UtxLx8C+eiqrY8iqSiDIPpHS9z/0EJdfeDq9B21nw6YK0qNFCIi00YgGLQMYRVgN0pK+mifuSUNSVbLyImhMrbja2mltV3jtuRRmzdbQtLyES64u58v3U9myI8zH8zcgyyqSKrH4az3ZA1u49rKuWVShkEJtU5RiKZ/UxnxiDVFSUchExxZWEiFMCd1ncPlVDxIx+oYPIJy7hi8Xqqj6GMNGDNvrGACcetpkVq59hwXv5HLW5U3cfXMqZ46zcNoljYwYbGDYICOTJzm48rZmDhtjSrhd78au2hjLVoY44hATm7dHOe6sOq640ElejpaifC1ffx/glOOsXHiOlZOPM/Hqm1Vs2LiT3FyR9dv9uD0KV17UmS2UmqLhyVkuvv81wNFjk8cNn37tY9W6MPfdkobLo3DHw41Mvz8DURR49lUXAiq3XpNKKKSwZpOBh/4wm90bjBo1ChmJVrGGNDULjaBBULREiZAqZOJU02mjCR9u9BgokYewI7wcg6Bw2jgjzz+axw9L4xl4azZEeOSudA4e1ZXAlSSVtg6FtF5uojW9WMWPFKhlWLETwEeYIHZSaGAXLlpRUFBiMu9+LLPkswx0/iJKFDPV7CSzh1LoZuowqGZUQogmOOa4Y9myZQuDBw/G6/Wya9euxLaFhYX4/X6WLl36X0d+RiM6HprZxqEHmsjP1aHRCEw63cbtD7Xx5L3pSf1Pxa4oDz3hR2/UI/XexVdvpCbNA44ea0bMqMFY3I4ShSPHtTEofEQ8u+2PwxgFM4PU0aznNzayjMxUHW88l8HXi8I8/ZRCattIUgU7qqrSoann3Is3svLnDHr1UqneVYFDTU0Q5RCfzzQ61nLVFCMTT03htodamflgBlt2xrr4VvwVBg0axLLlAva2folsy78qNxcRk7glu5CSZMJlVM3EiCIRQ6sV0ERsPZrkmLDgaTWS2TqEj5+SiGZUYi2tIkINnpBAtlNFo1PZssJPoTwQM1ZC+KmhHBGRwj0IYaNgRlI7iS0BEVnZe+Oz7Oxs3F6F31aGKMzXYTKKHH6wmb6les6/uonrLnMy7lgLGo1AfaPE48+7OP5IC3dc37noZrMKFPfSodcJVO6K0X9sNQPKdAwbbGTSBDt2q8AJ59RTmK9FpxM4ZqyZX78oQKcTuOi6JsYdZ0CrEbDb4vPfow418dQsF9vLo/Qt1Se1d9X6EIt/DpKdqeH9z7ws+imIu1VHSftRdJgqmf91C2eeauGn341cefMBex0HSZJoa5O4Z5pMmf8oREFDAC/kbWTxe3msWh/h7ivSESQBFZUyBiMRYxfbSftDA7aSLegxJHQ4AbIowKu6KWcjwzgEBZm1LGEkR6D5U4WDIAgUx4bx/Mu/07tIz8C+er7/LIdbH2jlnVfbSJd7oUWPSoAGdsV1ta1BsgwWxI7u712NoEGN/X36xv828nO3VqPLFRcGF0URu92O1+tN6OmlpKTQ1NTErl27WLZsGT/88AN33HFHkv7ifwM+/OBlbr1az3vzfVx+vqPLKtaHX/i5+Jyun0M8jfqaK808f0ctGbG4foNdSKFC3YyiyokyHEEQMLeX8ub71Uw+184p5zdgah+QeGE0UU0+vZNeIB5bFY/ebOl2UKvXC5x+spWvFgeYOM7GMYeZeWpW/Fo77BrGjDSyZMXKhE7l3qKxsRGntQ2bVcPmjSJ+PAxgVLfb2gQnUTWMDSdRIiiqQhAfZmxJpOaeyI3059PPfyPa7uxxm0L6UMEWnHSSjVVsoVDp320sREEklyIajJsoCJfSwC5KhAHYQ+ksXbp0n82D3G43wfYwUcI4U1W2lUe5+aruHSOtFpFDDzSxcl0Yj0/h0NFG6hol/AGFcEQlN0dDa4fMuOO6J7SOPMTE4891JP4tCAJXX+LgrQ99TLsplcnnOjjv6ibOP8NOfWMMo0FMEJ+Lfw5wwDBjEvG5J26/JpWJlzZy4Agj9Y0SJx1j4p133uGCCy7YqzisXr0ardaPXqdNrOI9/nSQfHlUty9ng2DErrXjTt2KGrBw0jHmpAFPIKjQ7pKTiM89cf4Zdp5+Ntzjqqe5vZS33q/m+ivsvPWRlxkPdO2UtRooLYLMdJGqmhjFvXRcdq5CRdVa7r07hZkvd/D9r0Hqmudw6qmn71Uc9hWSJFFZWclpp52W9PmQIUPYvn37X+572223EYvFyM/P5/TTT2fQoM4V3B07dnDyyScnbT906FC+/vrrHo8Xi8WSVu4EQUho+vyny1D3XNz4b8b+OMSxPw6d+L8Wi2g0miiH//8J5154Pb8sfor5XwU4cKSOnGwN3yyOMHhEjNWrf6RUGYKDNGQk6qminWYGtx/PyiVLWL+5FbNgRnCnUxg9jDAhvon+TEaGwL1PtCGKAocfbOLqix08NLMDVaeyPesrnFYNz70i88KrAQrztVx8voHS3loenO6ivEJGVcDtCXPC0SaOPczC59/4eX++j0mnJ2erqKrKjXe3smSJjNkU44yJOm64J8D28iiXXnbDPsVh2LBhGE0F7Cp3YUoJkN9vC7+vipKbbkKN6tkR+JlANMLtU0yceVp8cjtpQrz8MBBUGH5kLXc+1MFt1zt5ZFsdnhVDOOzoLaTlRbBYVMqrJNwdAhqtgjNDy5+nIKqq8tCMDsqKdTR2bCPd3zcxflRVlUybhYDVjbuxHaeQ1mXfcjZhwUHAWcWZ43V88IWXPv103HLb4/sUh6uuvoHjjn6Vww82sejDPF6Z5+HluR4UCU6/pIG+pQaOONiMRtBy3FkNPPNwOoP7G5Aklc8XBrj94TZEUeWn30LEYgpOm8iTL7Tz5AsdOOwi3/4URABOPtZCaorImAO1eINRauojtLRJuD0yV97azIwH0jGb4+O+Gy5zctnNzfTKc3HBmXZkGea856GyOopGAy/NdXPkIWbeeiGb9FQNs+a4+WpxgJXf9iImqZx5WRt33DVrn/uac887lw/f/pSA4sMi2OjNQDYJvzNMPRRR0JBJXCJBUiXWa34mI1tBCZj47scYl93QzvhxRiJRhS07o1x6YxPHHWGhpU2mV56OyZPs9Omt45b72zjuCDMXnGnnsmsbYLtIZftGLKqTFDIYxGhkJMrZRIwoegz0YwRN6haCPh1FZIMAshrDo3bgEJKznSNqiDYaiRKhgFJSBxnRG/Rce+21FBcX88033ySRnxqNhtLS0n84jvu/iLRMHXqtwFGn13PEISbGHWdBkuDbHwN8+2OQ88+wkZej5cuFYVavUtCbZN5+E4YN6rqQIQgCvYu1BIIKs6ZnMf5kJVHW++ftStQBbGYlRnuU3CwNl0wO06vtcGQkWixbkFIaMZog3a/npLOb8fsESujPLvMqgnYLel8mqjZK1NbM1VNMXHN5vF/q6JA5akIdXndXs7B/hIL8fsR2GUGAFDJop6lLJcButGlrsEk9y2z58ZBPbxRkWttUZLMLQt1novrxAEInqduWg8tbQ7+TKpjzYvz3H3+ug1ZPC2mZAX5dImGUnIiIhImykd/JVPP/WAhIlvxoE+o4/rAj9joGPp+PEUOc3P1YO72LdAmtzexMLZ+8kcPr78YrFbRaAZNBoN0t8+rTXc+rfx89G7dE0GpFZjyQjtEg8v5nPrbuiGI2wbQbU7nwrK6ZmHOfy2bi5AZysztfFoIgMOfZLCbf2MzQgQbOOS1eiv7mB14W/RzkjHEWyor12Kzx6suvFgepFb9DaMtj61aJc79u4vyL7t8nDkyj0YBsoNh/YILvcWev59sPMsnLiZO2QloL2S1jAQioPiKE8eKiWa0jjSx8uJOIz92wC07S1CzaaMROClbsXYhPVVVpdWyC9CaGDxR491Mfq9eHOfNUG3fflMJ3P9cT6ZApah5DC/WIiORQiNffwY7gWor+4twkRf7bxqD/NlbxySef5OGHHyY/P5+zzz6b0tLSRLntzp07+eCDDwgGgzz99NP4fD7mzp3L2rVr+fLLLxOZRf8taGyooW9vPfM+8nH02K4dcF2DxGkn9qyPNKi/DswB8HR+ZsCIhIR+D20og2SnslLBbtPEtVOi9gSJFCZEFn9afTIF6FfWM3FZVqJn6464tmY8i1dEllU0GoGhAw2sXh/E7/fvU3lTc3MzvQuhrUNGG7Mg4u3ysO0JA6a4LinGuDgvIcz0LDhsEizUNkkYgz2nlRsFMzE1WTckJoYwK/YeV8T0UScxSz1mrDRRA4CdFGpr6v7ibLtHW1sbZmyECJCbIlLfKFNW3PMLsrRYx/aKKAY9pKVpqW+SKMzX0douI4oCKXZNt8Q5xK+b3SYSi6mJ0u2yYj0ffBYv+7KYRf5Yq2BnZYySws52bNoWZXD/7olEgMICHZGIQp8SHXWNEqOGGvl1fflex6GxsRGzGQryOrstl0ull9DzbxplG26xCUEnM6Bv8r3b3iGTn9NzF2g0ipiMPXe0hpidisp4MHx+layMno9VWqSjoUmiuJeOvr3jjqcAA/oa+PALPylpPVjh/Q3YvcDkcCSXPjocDtxud7f7pKSkMGXKFEpKSpAkiV9++YWHHnqI++67L6FH5Ha7cTqdSfs5nc4ejwkwf/58Pv7448S/i4uLeeKJJ/5XuZVmZ2f/p5vwvwL74xDH/jh0Yn8s/rOYPHkKc994Bq0+yOXXuklVc8lUSlFQ0Arb2MTvaDUatBqwWAVSZCtrvD+RmhFm1FArq1ep6AQNVcJm2tVm1AYdPo9MSrqC1Srw9XdBrBaRN5/PYtqj7Rw00sSHH6jk+wbgVLJR3DIz76yiTtiJrKjoMCBoZVQkPl3gQyMKDBmg58W5HtZviXDdpSnkZGlYtT7C7Q+007Ypn5GRgYQifhZ+sI02uYVBw4Zy/Q0373Msvlr0BccefjwdzTEi0Rj9Sg3U18t43RF6yf0pU3OZ+8pKysvbufYKK2kpGhb9HOSxmW5CARGdXuGVeR6COpkmYR25zaWEmqy04qOFKmQhSp8+GsqrIhxwXB1335TC0EEGKndFeeIFFwP66Hn3lXSmPdzIBx/twhRJB0EhauqgtFTF1Rhiq3YZ+XIfctUSNIIWv+phBxsQUDCkhUgrllj4cwxJhnPOf4i+fbuWxv4VDAYDjz35JqdddDaZ6TrMZgGfT6bDozByiJFTj7fw3qd+li6BXLk3557pRrC0EZGjuP0xpl5j5f3PAvTprSctVeS7n4MMG2Skb2k8K1enFfjwcx+z5rhRZDhghJFjDjfxxbcKDocGq0VgYF8dQ4+qYVB/PS63QodLxh9QWL0uxJoN8fJNk86IQTGgjZrZsibChnVh5n/tJxhSQVAZe6CJs6Y0sW1njLPOuYbDDtt3M7KjjjqB+Z+8w/rQL6SThSmng6OHiKxY8T0mXz76iAOf2E6b0EianI+1tg+NVOMglV+/CPP5l01kqAVonVoGjvYzeZKD0mIdW3dEueeJNrZuVRBa8glbmmlscjH1ejOKAu98GuG7H1tpcHtoVCqRFAUZCRkVsz1GypCVPHt7Ck8/W8/WZWEyAn3pxwg2shyraieXIkQ0tNJAk7ALvTmGUy9S49rB8JJTGDJkCMXFxT2ed0pKCjt37tzneP3/Dq+vnduvsTN7noczTok7ptusIm8+n83U+1p56/0AwV255MhDKcZGc9F3DB3Y/fzVH1BwexXOPd1GbYOETe6ZHLThxIARrT7Csy8FcbQNQCJGQ/avPPqwkfEnpKHRxPVHn37Rzatv+cimEEthJV9+aGH9Fhdmk8Do4RlotZ3zi1hMoK7CSFgN73OSUCDYgYwdA0ZSyKCa7QRVf0LCLbGd6sNS0ErMFQNP19J4v+pBQIxLfAGtrSZithrSgmXdklx1VKDHQEyNJhZ/UqK9WLmsivpGiflf+1i7KUJ2pobP30unbHgjviaZXpThEFKR1BiNVLOepaSTQzpxzd2oGqHeuI1DD5+21zHIzMyktcPMdZdpuOneFgb264yfw65h6pUpTL0ynjTU2iZxywNt3R7ns4V+7rg+lYknd2p1nni0hY1bI5xxaSOvPt0992K1iPTKi5sE74mcLC1fv5vLXY+2c+r5jVhMGppbFN56OY1xx9pobpW48NomjjjEzJfz8tBq4MPP2nl5ngtB0PLs7El7HQMAl8uFSTSiV+OSHTE1Sk6vKHk5cY4jO1PLwGExtn5XQZPciBEzFmyIiLhpYxfbyaVn48FselHORhykIdG1BL0xdSVX3xzlyksyEkSloqg8+HQHr77tw2QUufdRLbfc9RMdzVocpBElgg4dRiWeQW8RuuqkelUXIho2bNjA0KFD9ykm3eHfRn6+8847xGIx7rrrrqTyFkEQ6NOnD9OmTeO2227jnXfeYcqUKUydOpWpU6fy22+//deRnzm5vdhe0UJBrpYdldEkJzCA/Fwt2ytiDB/cvabQpq0xCCY/oBFCaEkmzCI6D33K4mY/Oh2EDB6IxrMbjZgJ4MPEHscJWtmy3ZVwQ/wzdlREyc+N31JxF3ElUWazblOEUETEZutZ/Lc7ZGdns7MKMtI0SDpfvIxkjwzWPyNCCB16ooTRoMWImVYaezx+UPVTkKelKeCBHvinkBr4wwCqE3rFRFDwJsdnD8T0bnSyiSB+DMQz27y4KOjVsxZLT0hPTyeIj2yKaOtQGNTfwPaKGEMHdk/6bS+P4vUpaDXQ1ibRb4yZrxYFyEjTgKri8sg96uKoqorXpySIT4AdlVHyc+LX3B/4wwwIKCvRUVnd2fkNHaDnzQ+718YCqKqJZ4pur4hx4tEWvlzk3ydtyLy8PIJBqKnr1MVKSxWJ1IeTHAv3RFjjxahaUGIWNm5pSfouPVVDbUPPGlvBoEIo3LMBQVjnoaw0HgyHTaShSSI3W4vH17Vb3VYO44414vFpWbc5QnamCY9Py/rNChnpJtD1TND/Xegpg7U75ObmkpvbaSbRp08f2tra+PLLL/9SjL2ncsfdmDBhAuPGjevy+62trUjSvumd/d0QBIHs7Gyampq6DGD+m7A/DnHsj0Mn/jfFQqvV/q9aLPl34rnnnmX4IIltm4wMlg+OTxL+6G61goZI2UpmPubgsIPiY45fl4eY9miUnTtVvv0phNOkI2CoRe+Uyftj6OK0a2lphmhUZc13vdhWHmXSFY2MGmbknbdl+vmOihtWCPGSyV70IVXJjpe/CYegSAod3jqqdZv4+pNURg83oaoq3/8S5O7H21i+Okyww0S+ayy5f7TXigNr4EAMhi1Isb0vbdwTv/y8iAGDFERVYthAI+OOs3DWxR0MlA7GKjhAgIL2Q1j9YSMnfL6NoBRBUVXScxTefT2TsQd2GjbMX+Bnys0bCXo1qMSrdyxOiYPGmLn1mixWrw9zw50utIIWOWQgoChU1QT46bcgoijQqxRqa2vJTtdR0xSmutbAuWc6ufJiOz/80sys2dXU1ElEojIaxYDZEi/ja9zhwBzOxBl18sUni5hw+tn7FINYLMY9d12KzarlpGPMSBK884mXEYMNHHu4ic8WBhg9wshjd1v47KsmFnwToaZewpEis3xRDmdNaeLSc+2EwnHDqh8/LSBvjwXhzdsj3DCtlbZ2idefzeKBpzpY9GOQC8+2M2aEkc8WBnj+dQ+3XeNgxbooZcV66hpjbNkeZdggA9NuSOX/sXfeYVJUW9f/VXWO05MzOWcEBBEkCihIUgQTKigK5oxgDijmhIpiQDABigETCErOOWeYHHq6p3Oq8P3RMsM4M16413vf770v63l8ZLqrK+w6deqcdfZea9qTPlzbm9Mw1hBBEMghbnSx+8BaGjQP0aihjs07IlR6ZD57J4NbHpxN8+bNueTSkWccB0mSuPv229EbNDRpLCPJxaz8JvuPxA6VX1dVklfg5PPFXsq2qpQp+VSgIUaUmN5DMBoDVcRtPM6kq8zMfKzaEblrJyML3s9i8gNlLFuRT3oGHDgqUP6FxKEjMRLsArtX5WCzaiivkPn2Zx9PPBtAEzMzbFiM9/7ILlv4iZFfV4Z49a117NknEXbLhDRuGncuRVEEejYVuOEqG717mFi+JsjN95QhSVKtBeb62sH/NQjE2LJLZO6bmVVzoVBIYdi1Rcx7K4MhIytpJlebdIXLE+jap4xIMN6+M7NVHptmoXd3E299UElWhoYuHY18uiBAQA7Wm9gSIYQBM2FvmE1bY9jVFEqTt/DR+1YuOM1t3moRefyBJCRZ5ce3C4h4NBgMAgMvqp3QJMsqhfkiqiBjM2lZtWoVAwcOPKM4hEIhRG0JJ3UFOKSLEASB1moX9rGFJDWtymneb8tDm1nILwtSeG2Wnx8WbiG5sjUVlFFGAQoKEUKkk4OkSmgFLWnl3TiUtIwj9tXkertWkakRNcQhYSd21YGQXkyZbjVizIihrBmJahqU5tJt4B6EiAmzWYvGHGP/4QhKyFRDSk8r6MilGTY1kX1sph3dKTcdIpR0AhuhszL5MZlM2BKa8OrsdWz+uQFX3VrC3ZPqrpCcu8BL25a1yeU1G4IkJ2pqEJ+n0L61gTGXWflxeRBXpUJpmUTjhjpGX2qt8t2wWgTO71xbLkMQBGQJUkq7kipkk6C6eOC+3XgfDTDnczdvPZdaowLx/tsdjBttod/oQmRZPiupPFEUEU+TPYgRJTez5u8ffchKvxXHaCdfVEV0C6qIDj02HH+5fw0aVP5I+qESWZWriPGA6qXt+X4mT6hZ7SCKAo/fn8SI8UVUOnVMe0glI0vFXSqgIGPFjoxMjDC72UhntVeNOX1YDbKPLSSQxNq1a/93kZ+bN2+mb9++9er6iKJI586dWblyJZMmTUKv19OuXTvWrl37nzrF/28wdtxkXnx7PK88YeOGu0q4bJClBlF15XArYycVc+Vway0CS5ZVZr0bJDGaW9V5e9QKTFirzGAgPuALJB/lurEO3p/v5ebrEngm7zhKcWNEIZ6GvJ+tJKvpVR1Vgr8xM18p5NKB5loERzSqsvhHPz98Gu9of14RpGe3eCdQ6ZHZuC1Mh4590enOLqU/IyMDfygNd2UZ7ToqbPotgSJOkENtt0O/6kGPAR8edBjiA1jshNQAUTVS9ZCfjiLDPh4aqeeDDz1EnXVvc5KDZP0pGbsRbdgvbiRJzqgVC0VVKOAErcMXcpTdtKAjsirjM1dw4YW1U8n/ERwOB+ZkI3qnkWKXQLNGWl6c5WL+25m1tvX6ZNZvCWMxg82qYe3mMFeOsGG1iBgNAoXFMsGwwne/+Bl5Se0OfsWaEOd3ru50VFXl7Y88vPpUnBT/4DMPYy6LvwCzM3WEIwp7DkRo18pA/94W7nqkHGeFXGXCdTqef8PFyEssrN8aJitDy4+/hvj98fr1Jv+Mzp07I8s2ZDnI7v0R2rc2MO1BE3fecICmSqda24fVID7ZR05ld4yY+WXFSSo9cY1OALNZJD1Fw869kTqJ5LkLvIQiCoqq1Hh2TsUl+MfzA3DDODtvzHHz/COp3PpIbe0lRWnLM++c+jeIImx9JP5vs+PfW05qt9sRRbFWRqbH46mVDfpXaNGiBatXr676u64sz3+0T51OV28f8D9NqpyCqqr/35zL/yTOxSGOc3GoxrlY/M9i4RevMu3OJA79llIjO0JRFbw521i/JK1Kbwzgoh5mfvrcyPmD80hLAUWVmDQ+gSsvs6HXC1R6ZJ5/081PywNMus5OflGMux8pZ+U3uXwwz8/uQOM6nXqtgh2tqqVCLSFZyCBFboBOsjD9yW106xZgy84wJpNIIKgQ9hlo4u5bp6xQRrgVW3b+TFlZGWlp9Wdb/RlHjx7lh29fYvEHRkbcoPLs9GSKS2US9XasQgJutZx8jiAhIRFFE9HRnPOIJuXz9tsxLjy/eoIqCAKjh9lQgNvuc6FIGhx2DV6PhpUrZdzuCtat1NHMMwidoKfctodOF0TIzDBw3+REmjfRU+6UePcTD5995ePC801MvsFRpak+8VodE6+1I8sqA0cXs21rDFuCiMmkQoWR5GgjNIKGEwf21VlN8VdY/PUCUpMi3DkpiRmvuYjF4mRddoaWBd8GKCqVuPX6BDq1M9KpnZEnpsZ1K0dcX8ilY5xEvFZefsKKmOxk6TcZNYhPgLYtDUy9M5Hn33Ax9ekKenYz8cQDSVXjlXGj4m7ZI64vokGOlpuucbDvYISmDXU8PTWV+Qt9FO/IIkdqVINMMgpmOsl9CIkr+ebjNFRV5YtvfDz+oouLL9Lz1lvPcPGgYWdc7vnrr78SU3wkJ4i4XSKLPq5+DrRagcH9zCxfHaJBjo7i0jCNG6gU5ytQkYNLLWfoMA0bN8XQqSaefDC5zmM8/2gyqzbk8/GbWTRvUt2W124K0v/yQpITNTRrrON4Xgx7coyUJD8vPl6t6ykIAhf3NXNxXzPBoEL7iwp4YEoSt06oPQ4f2NvCeR0MRKNh9u7Zy4gRI+q99uLi4r80rfxvhVYLh/6UBLLgez/Xjok7eGtipqp2WqYW4g0oZBzuTYoQf/YjhWFuvnEbLToX06CBht7dTZzMj7FocQQvpfUm2eRzhEwa4C+zUMpJ0glgTvNwQde6+6/7pzhYvOAYxvKmPDnzKC8/U5uQe/sjD7IrEZO9DL1BZuOGjWdMfu7cuZOhA7R86qzkSN52GkvtMQpmOqu9KSWP/dr1pKQpvDrTzpD+aYiiwMynHAzoF+C6SStJ9DejAz3jmoqqSjlF7GI9HdQeGAQTkisJu9HMAeMaFEkDiohGNWC1Klw6IszUe1PIytDww7IAz72+heOloIT1iKJCZpMIGalaTuYL3H5fJWmebnXOdRxCMglGI00HbufSQQbGjEijy8V59foN1IcjRw9z6zU2UlO0+IMKsz+p5JbxjhrbHDgc5YdlAQIhhRvG2UlL0aIoKj//FmDq006m3VV/ZarJJPDKu5XcebODDm0s7Nkf4bLrirj7FgfDLrayYWukzv4jGFT47pcAOcQrZxKEJGzlvXl4+u/0GqCpU3otJ0vHNZfbWL58GYMGDTnjGDgcDiJCCFmJk5IGjBw6XHNx5Knn/bSMda/Bd2TSgJ2soyntKOBoLc7jFMopIkyYrazErrNywPAbacGWJCvZBBzHufv2uo31BEHgiuE2Hpsmo/jN5Dt9dKQrVqG66tagE1Ca7SSorMblsqCN2ghrvDjDHgyaKAGvjpycs08gqwv/MdvLUChEKPTXpZ3BYJBgMFj199lmCf63oE2bNiSmX8zMtzwM6WdhykNluCurV8fDEZVKt8AVN5bhrKj+3Fkhc/kNZQj5zdEK8fRrl1rGfnFLDbIwqoYpSNrAPXfq+fJbH9t3Rxg30sb143XsEtcQUUMYBCMpZHCAbcTUeCm7QTDiOZzBNbfWPJ+iEonrbi/hzpsdaLWwZJmf19+v5L7JiRw5HmXQ2EJ8ASPTH335n4rH1OmvMv4ulSmTTBhTXORxmGL1ZI1JmEet4AA7SCadI+wmRACPWgFAM9qxh40EVG/V9rIqUWDYzYWD/Sz8zs/ECXqK09f8aRuZEtNeQuZSFJSq46mqik90YkwIcki3uSo+ABE1zH7DGhIEBwUcqdJd2S6s5sU3Z/5TZkcAn3/9BbvENRiLW/Lqu15EEe59rAyfX6na5uiJKGMmFuP2yJSWyzjdMpcPs3LHtHLumOhg7KQS7p2cyKTrErjvcSff/exHUaqv6ecVAZ59tYIHbou/nD1emXsfc9Kzq5GMNC3vfVLJrA8rOa99dYf50hMpXD6hmA1b48/2sw+nMHhsAQcOV8ckFFJ48qUKtu0K89u6ALdPcDDwigJunPjwWZkcCILA8y/NYuceiZvvK2XNxhBD+ptp2r2ck+I+ZLW6TfrUSg5bV2OSHdiFRPSCAaUkmyHjCjl0tPrcHrojkevvKGHV+mDV/ZUklbkLvPy2NsiYkQZ2i2uJqNUuglE1whHzeu6+Q0+CPX4/M1JFliwL8OIsFy0a+2ndNP5fbqaPaLiCxjk+mjX0g+Ii0e6haQMfsYgLWQ4RP+y/j/zUarU0adKEXbt21fh8165dZ1Vmd/z48RoTsxYtWrB79+5a+2zRosW/dL7ncA7ncA7nUBsmI/y8NIbVX1OSyK0tYvw1xhrE5ylYLSKTrkvAbBZo2UzPJ196GT2hiPOH5DFkXCF5BTHattJTVBrjwaecvPVcKinJGpYuj+FQ6ncdTiYDXYftFGSuwCdUkCAks22jlm+/j/Hha+l8OzeLpV9mI0i6evXURUHEJJq59trLzyoO8z95k8fvFdixN0L3TkYEQWD/4Sh4EzhoWE++cIhWdOY8oTfnCwNoz/kUchw1sYwLzzcRjaps3Rlm264wsVj8vT/6Uis5uQIWrQn8CSSmSjRuAps3qTTy9EQn6JFVmYA9j+ZNtbz7YnoVCZaaouXRe5OZemciJ/KlGmaSp6DRCLw2I5lGjlTMJW1weySmPhugMHUNiqpgiJkoKio6qzh89+1cvP545qrJKPLLl9ksnJPFy0+msuiDTOa8ksad08s5eqJ6zKPVCkT8OqSAiWatFJ58OUTj5jJNG9V9jwb0NhMKg9uj1CA+T6FVcz13THQwcoiZI8ejvPyOm5174+ZJjzznwhatWypDJ+jxl9o4djKGIAhcNcrOgN5mkhwiOWlB1q1bd8ZxWPbLr5jNArKkwaTX1HBXjkZVxt1SwrrNIWZMS2Hv6oY8/kAiuU1kOg4sxaIxc/K4wMezUkjKDGM01j0mTbBraJSrq0F8VrhkVqyM4XXpOHFCYfe+KCVlEgvezyQlWVM1PvwzzGaRtDSBlNT6F5NGXmpFlZ2UlJZQXFx39drRo0c5ePAgnTt3PtNQ/ddARVdr1Lzs9yAjh1gxGYWqklxZlSjgKO04H6NQvehhEIw0cF/AmpUann4oiTHDbbz8jpuwx0Qz2rOXzTUMeFRVpUg9TjnFxIhSoTgJenQUaA7QrGn9JH2CXYPBLGGKJfLtIpFrbymvqpgrLpW499FyXnizEjflfPhmEnoD6PRnniSkKApaLcx9Oxk5NQ9Pi98oSF9JQcbvpHQ9zLeLbPTtJ7L/cIRw+PT5XpjkQDMaCi2qMvcEQSBNyKYhLTjGPhRVwYQZJWrgvMgQusoX01UdQK4xk5tugTdfTCQrQ8Od08tZvjrEJ7PSOLQ5myVfOxgy0MTAPibuuy2Bhg1FduyWsAt1Z2ICpGnTufkGE1dfYUWSVBLsIt8s/uKM4+ByudAKHrp1NqKqKmajwMl8icsnFPHpV16++8XPndPLePhZJ5/PzsRm1TB4bCHDri2kXZ+TLFkaYNJ1CTWqHk/Hd7/4KSyRWfN9DmNH2Oh+npGJ1yTw42dxreU58yspK1MZMLqQ624rZtnKQLzNlEiMubkYpTKxhnSAKIik+dohhaurZfcfirJ9d5hgMD6vv3K4la8XzTnjGJyCoolSoN8LEJdbKU1g3aZq/m3vHhWLUFPqTyvoaE0XjrOPAF4q1dqyAJIao4BjGEwSTVtKPDFD4dO5FsZNPUpBw58J6p2kpdT/LGSkagjKYSzYyKFpDeJTViUiOXtZ+1MWm35L44cf9bz7WZBffzWStyeTjEyRID769et31vGoC/+xzM+cnBzWrVvHiBEj6ixZKisrY926dTVYXafTid1evxbjfzMemjqD777tzPuzZxLwh+hxST52m4gkqbgqFSpKtBzYo9BlYAHJSQIg4HKplJUpiMoBtBxDEWLozTHs1hgHPKtB0qOqIOiiZCRKvDxbJRKF5ESRDn1PEomqCAkqm92/oVX1CECUMBWUolP1gIoUjFG0MkyXgUEcCRoURcDjk1FVhSPHYtz/eAXhiEJqsshFI/Lx+RUaNurM3E8/IjGx/o7vr9CoUSNeenUh782eSU6zzQRjFRzx7OYY+9GpOmQkEFQQFA6rO9GiQStq2atsRESDiJYYEbazBq2qRUBEIoYeifU7FCwWgZlvukEvcMS2mmhQh6CKqLoodruETpbZH9yMBi2iqkUSoiBESTYqYChie4UTjfJHfIQoUlRFVTWIiGjQ4E1w8tHH73P++ef/0+2hadOm/PT7T4y8dDihkyIrIxE0WoUlywI47BokWSUQVIhGVAQNiIKAq1Lh9fcr0WrgiolFxCSVI8ej2G0ioZDMndPLmPqsiMMu4vEqeLwyBoNA/8sL0GoEKtwyigLJiVreneshHFUQBZXLrivCahExGAQqPQo+n8RVtxZjs4hYzCLlFTJDrynEZo1nm7oqZSIRFaMB/EGR2x+uYOr0N2qUP58pevXuxfsffcMdU27ghjtLMBlFjEZwWQ5RHDyBDj2IMuhiqGIUjzdGOctRUJDDEoU7Yci4QhLsInqdgLsyrk917ZRSLCYRq1XAF1AQBRAElW27IghJCju8yyGmRxDiz4/VHuOV9wU+/NJNMKQSDMXb0ZxPPcDyeIzDCuGwitkkknc8HgeDQcCgFwmFteQ06EBqWjIgnFX5/z+DYcOG8eabb9KkSRNatGjBr7/+itPp5OKLLwbgs88+w+VycfvttwNxJ/fU1FRyc3ORJInVq1ezceNG7ruvWpvt0ksv5fHHH+ebb76hW7dubN68md27d/PUU0/9W6/lHM7hHM7h/xokSSIaU1mzPkrTP037FYubvr3r14jr0tHAWx9WcsfEJIb0j1fuKIrKdz/7eWeuhwG9zcz+xEOCTazKQnG6JBKIxd+pdUDRRBk93MjN1yZw6RVb8e/thp0kTCfTuezKXWxckYY/oBAM/3VZe0yWOXns2FnF4uSJ/XRub2TNxhB/rN+y70AEbYMKhDIj7cMDapB0esFIK/U8lKSlzHzTxfI1QS7oYkJRVKY+42RIfwv33OIgO0tLdmaE8zrAZYNSOVkQ48W3PPj8JzAEWuHDTWKKwtQ76s4OGn+lnTfmeJAktYae3yl0bGsAcwVprm7EAl4+WZjH9ROsLHylEEkTPSs9fIDy8gq6dTSwZmOYFV/lYLWITHvWyabtYRwJImVOGZtFYOT1RXTtZKR1cz2NcrUcLwoz4xkzY0cm4nLLLF8drPcYgiAgySqjh1rrrVC5YZydzgNOMn6MnU0/N8BsjhOIR45HuXrCVrwHu2Kvw4Al6DYzYvxxenSJG9bcMj6B3iPyadlUh9NZfsZxCIS8XDLAzDffx8jMUGp898SLFVw1ysbIS6oJ6R5dTHw7N4uh1xRTGnTjPCwz5aFSTKa/Tk44nabcezDCFVdXokQM9O5l5P67LGRnaNmyM8xDTzspKP5rGR+LWWD3/ijvzS/krRlptGha8zmTJZWK8oNk5GTy+uuvM2DAAJzOOCGxb98+Tpw4we+//47FYmH48OFnEKX/LqSkZOJ0ncRdKZPoiGctOitk5nzqISVZQ0ZujHBJEDflZNCgVvUWxNt2jtyCqyYe5Oev0okEtTRW25AkpKFRNexhI1pVjxYdAbwo+gAZqRJBZS/WsBaPP4ZHLeXwifrbTTSq4okEKWEfaZ6mbP7Ox4D1JxB1EpKsoPEnEwpo6HZRmEsHWnn2NTd9+/Y94zh06NCBObNFHpiio01LHQ/fbaXHeSZEkSrZuaaNdIy+zskzM0rRa0U0eglZUWivNq0z7yJZSOeQuhO3tpAWLVWy0gyc3KglOdgMjaAhknyC+26PP89zPvXStKGOu2+pnt+3bqFnzisZPPq8E5db4ZuPs8htW4wcluqsJACQxDBWS/wezf/Kx7iRNlZtWMbV10w4oziUlJSQkiRysiBG4wZagkGYMT0FZ4XMTysClJTJ3HRNAh3axN9vRoNATpaW7+dlM+ujSr5Y7OPOmxy89E4llw+rnXg3+xMPC97PrNUH6vUCrz+TxsVjCvh0dgbdzzNSWi7z8juVTHmwnMwMkcLjOhq4u9WKtYMUDhxSWPCdjzmfemjfyoDFLLJ1VwXtWxsYdYmFI4d3cPToUZo2rV3tWhdUVSUnW6Wi/CSS3keKvzWOijZcf8tannlcYvRQC6h1L/CYBSud1F5s4Tf2s4VMbRZpsSZo0VFBKUUcJ1ObSacBRcybnV1Vedynp5k7bkqgy6A8Vm/QYbda2bwjjF4v0LOrsUoW4OcVQSxGLVH7Ycy+XGLBuFZsXEZhG02s8OGnPq690kputo7c7OpFgNsmJPDQYx7Ky8v/lsTI/xj5OWrUKF555RUeeOABBgwYQIsWLarc3g8ePMiKFSsIhUJV+p6SJLFr1y46dOjwnzrF/68gCAIjRl7JiJFXVunoybKMoijodDoikQg6nQ7lD/eZUxl0oiiiKErV9qc+P2Uuder/pz7LysqiqKioanuIu4UpSjzTURTFqv/Lslz1e1mWq0pSTneCPfWdIAj/dJZjXcjOzubJp96o8ZmiKEiShF6vR5IktFptjXOsFttVqq7pVDxOle9pNJqqbTMzM2usvJ+KgVarrdo+vsqmrZEFeur/p3eKp9+Hv6ukuWnTpuw+GF/NOXWvTj+OqqpIkhTX/Pjjfmk0mhrncGrbU7E4/b7GYjE0Gg1ZWVm1tN1OtYHT43KqfPnU30DV/VAUhVgsVvXvU/fm72gTHTt2ZNXa7TWOLYpiVQxOPROnrvuUluSp8z/VFk5vF6e34VPxyc7OpqCgoOoZOP3ZOXXsU785Pd6n71eSpKrvRVEkEomwYsUKVq5cSTQaJTs7m2HDhtGqVat/OS5/hZ49e+Lz+fjqq69wu93k5uby8MMPVy1Eud3uqoE1xO/jvHnzcLlc6PV6cnNzmTp1Kuedd17VNi1btuTuu+/miy++4MsvvyQjI4O77777307knsM5nMM5nI5rr732rLY/9f7834SdO3fi9yuIITtlFNKQ6gx7NWqguKS6asXnV/j5twD+QNz45r15HmbNTGNw3+oyQlEUGHmpDRWBg0eifPVhJuNuKan6PiVDoqL8GCZ/+1rnoqoqAXseSQ4djgQNX81PZtCQPURL4pphnuLGfLqolC++9dKpsx7vWk9ch/NPiKhhJDGMqpxdEZogaIhGVTq1M3DXdCe3T5T4cUWQiVcn8OEzDeLjWVWilAKC+NBhII0ciktkbFaRX77Irnrnq6rKG+9XMn1GBdGoynPTk/nsax9dOhrp0tHIqEutTL63mG2LTRAxo9cKdcr6xM9LoFkjHU6XTEZa7elVNKoiy1CoHicQUlizRkZVfbjs+0hNb3XWhmIqdo6dqKRRrhaHXeSKm4q5Y2ICz05Lrrq+fQcj3PpgGXfd7GDNxhBPv+ymR1c9Y0fGJ5COBJHiUqleve5gUKHSo2Cz1D+O3XcwQrfORh69r2bJZ7PGepZ+k8KF/bdjK+pfPQ5VFVz6fITUPDLTtcQkldUbQsz6qJJgALbtijFhcv0mP39GVkYCSkBDLCCg+EwcOxnD51fYsDXE8tUhZkyvXRYuigJvPJvC6JExFHcSNkMeySlSlXb7n3H4WBSXS2XyPZWMHqnj/of96H0ZTHrAy203O6q2G9TXwoDeZkZcX8T3v/i5bHDtLOCiEom0VA1PPphCUUnc8GTxx1nYrNXPwZJlAcLhGHt3babfwGH8+OOPVd+9//77QLzE9eabb/6nE0v+N6Ntu27kHS3koaedPHxXElMeipvcdGhjwO1RMCfE2JnyG1pn7h9u4nXDSgI798R44kUnJr0WM/G2kiSkkUQaUTWMjIzHcYCkZhEqDuaQ6mtdVV3pxcXBA5v5fW2QvhfWLvn99GsfOncOObShiON4cSOWJ2LGSiVF9BAuZAdr2bIxSiik0LSR7qxkDKxWK81b9uLpl3+m0qnlxtudfPF+Gl07xeXLjp6IMmi4m6Ty8+hGKoIsEAmHOSruIp8jNKLu6i+rYOXxZ2MsWuLn6/kpzJlXzvsf5eMqh+SkMAZDvK0u+t7P9/Oy6tzHA7clcu1tpYweauW2SSY+fek4udSeHyiqQr6vnDff1TJyeIwffg3w1nOprNh45j4AKSkphMIqL71dSX6+SmW5Dp9fISVZw3VjaibRVXpkjp6I8d5L6aiqytLfg6QlC4y+sQhZhkFXFtC2hZ4hA8yc196I0ShiNglYzHW/pxo30JHo0NCiiR5BEHDYRe68KYEmDTW8+HqAhuV90dfhSxEjSqU/wqr1Aj/Mz66RdfrNT34mP1TGo/ck8t67M5j54gdnFIdoNIpOL2LQaDBnOMkvXYfZpEWSFG5/wM3jM/yUOVUyT9PqPB0qChp0dKIXOzRL8cVCiGhIIImOXEhJ2ireez2xluSiySQy5+U0brirlO9+CfxRMaDy4iw3A3qbuP5KG6s3hNi+PgujQeT7X7w8M/N3ik7oiSGRqzZH2mXjrd0enn3uKM8+ZWL8uOq+87wORqxWL8XFxTRp0uSMYvFX+I+Rn927d+eWW25h7ty5LFmypNb3RqORSZMm0b17dwAikQi33norubm5tbb9v4ZTAwaNRlNFHhkM8dWLusqGT332Z72c0wmeU/8/RcycIgL/vI8/H/8U6iOxBEE4Y52efxWiKFY54p06Zl3ndTrpdQqnD/JOxeH0WNS1/anvT//9XxGbZ1PSfbao7178o3t06rPTz+30NnXq/p0ihevCn6+rrn2d3lbriv/fhT+fS12ke10ak6fIyPrO6xRpfIrorut+//nYf26Dp7dPWZZZtWoVy5YtIxAIkJSUxKWXXkqXLl3O6nr/FQwePJjBgwfX+d1tt91W4+8RI0b8pc7UKfTo0YMePXr8Led3DudwDufwz+BstIv/XXC5XMyfP58dO3YQjUbJzMxk8uTJf8tAHaCwsBCjaCIx1oxD4jZSlawqAwprKIvHnz/MO3MrcXkUNALceLWdlEQNcz6tZNvuCJ+8VbcW14ghFi65ysPUO5No3VzPrn0ROrQx0KmdnpUVRXiPZGBXqqu1VFWlzLaXlm1kcrPjZaSZ6VoSM8KUlQjoBSP2YA7PvX6Ant31dG6nYdbhLRjKetcof5dVmb3ienRRK4oxWuu8/goX9R3O4h8/YuxIE55KgXsfc3L/lESW/BhFH7NxQtxLJPU4elGPMeRA47FxgG10bqxjyo2OGvsSBIG7JiUyfHwRF3SJZ0eePM1UURAEXnvOwXmrjpBZdBGlHuUvjf1Ky2V0dWR9Aiz4zke5O0YGGjLIxS4ncmz/ETp0iuEKVOL1es+q2i0ntzF7dh6hf28LH3zm5drLbVwyoCbZ1qalgfdeSueFWS5Ky2VuvMpOsybVYyJRFOjV3cTiHwOMHlqbqJv1USVur8RPK4LccVPdJNvMt9w8VwfBCOBI0HBBTw37Fnmw4UBSYxSmrWHyZC0Tr8vGahE5cDjKc2+46H6ekWPHgpQVamjXrt0Zx8FssTHnoxid6YuzrIS+I3aSlanh2CENIy+ru90DNG+iR2vxkeZshfOAgdwOx5kytYzP3s6oyl6FuJb+1ZPKkfZ2YudOC6u/z6Mw6Ce3YQlTbqqt9ajRCLz6VCojbyiiXy9zVUYbxMnk26aW8cg9SVR6ZFauD9GiqY6Zb7p45uF4DOd+6eHESZlQRMViT2P69Ons3buXkydPEgwGMRqNNGzYkHbt2mEy1TZY+b+AcVddz60TF1JYEuOy60L8+Gk2DXKq2/W4kTZmvl7Ja2/nE/DaSaCamJdVCZfpOLGkAkRDlGbJKhu3RTh0VKEtkSqTWlVViRGLGwanl+M8mkyWv0NVBp8gCCSQTAepD5df/TubV+lo0lBX9dtfVwV55kUP9kAT9rKZhrSgIS2RkSjmJAoKLrWUEAFSI1l8+0slJ/MlkpPr1p2tD4OHjOXGK36hQaQTupytPPBUOZGISmaallWrVNoE+2IUqp8Dg2CktdKNvWzGr9a9MBUVwvTsauWdjz2IosCk62107qjjpbfdeLwCPr/Ch595kGQVvb7u/u50GZb7b0vgpdeOYI8lkyBUZ4ErqsJBttNQacOm74KcLDjOjwsyeP9TD1rdmfeFaWlpFJVEGT3UxNzPgujLmnDfIwXMfjWRkjKZeQu9nCyQyEzXsHOXTIMMAxddYGL9lhCNc7UcOBKlT08TB45IyDKcKJCY9mwFGi3odQLCP5Ams1lEPl7gIS9f5tCxKI1ydZSUSWgMMSJE0FOb/CwQDpOYrPLGs6m1yMSRl1j5dVWQzAwthfn7zjgOgiBQXi6h04k8MCWJ6660s313mKuvjtDMfyFiQEOx+it5HCJTbUgRJwgRN3XOpCEVlJJODjpBjxTW017oXrXvmBolp4FaJwmsqiqvvufhjWfTGNK/epH1vsmJPP+mi4FjCvns3UwcCfF58pgRVgb3N9FtYBE5eYPRCvHnJoEkMn0NeWzaeho3CtG7R/xZPHYihiSrZ71AWB/+Y+QnQP/+/enRowebN2+u6sTNZjMNGzakW7dumM3mquwpi8VCt27d/pOn9/8l/H4/W7ZsQZZlwuEwXq8Xn89HRkYGGRkZZGdns27dOsrKyjCZTFitVpo0aVIlI5CcnEybNm0oKioiNTWViy++GIPBQDQaZffu3VVZXU6nk02bNgHxlYOcnBwaN26Mqqps376dQ4cO0blzZyKRCG63m0AggN/vp3379ni9XkpLS3E4HCQkJNCsWTP279+PRqPh4osv/lsnJsFgsMpk5cCBAzgcDpKTkzGbzUQiEaxWKxqNhtWrV6OqKv369cNsjnf6kUiEgwcPotFoyMnJYcGCBciyzMCBA7Farfh8Po4cOYJGo6GoqAhVVenQoQMZGRlUVFTg8XgwGAwoikJxcTFlZWV4vV7atGlDeno6RqORcDiMyWRCr9dTUlKC0+kkMzOThg0b/m0xCIfD5OXlsXPnTvLz88nKysJqjZckRaNRBEFg06ZNWK1WunXrhiRJbNy4EaPRSOvWrSksLESr1ZKRkUFaWhonT57k6NGjmM1mmjVrRiAQoKSkBIvFQosWLdBqtZSUlOD3+6syju12O1arFZ1OhyiK7Ny5E41Gg06n49ixY0SjUSKRCAkJCbRs2ZKKigoEQWDw4MF/6RZ+tjh+/DgHDx7E7/eTkZFB165diUQifPfdd2g0Gjp16oTb7SYYDNKgQQMKCwuJRCJV97W0tBS/34/f7yctLe0PR/kgmzdvRlVV0tPTycjIQK/Xc/jwYU6cOIHNZqNr1654vV4sFgtWq5VVq1axa9cusrOzSUxMxGazVbWJ3bt3s2bNGgKBAAaDgY4dO9K/f/9zCzvncA7ncA5/A2bNmvU/eny/38+jjz5K27ZtmTZtGna7ndLS0qqxx9+BlJQUIlGFQO4O5j9j48ln1+EvzUTnycCdtoNn7k2guFQiGFKZdnf15PKyQVaunFSMIAgUl0o884KP1WslBEVEZ5Jp2hTyTsBva4KMHmrhiRcr+PqjLMZfmYDHV4k7ZxcH9+jQejIRtBLRhCLGjtGxekuU/r2qr8/mkGlACzyaUrxZ27n2Sgs9uhg5cDiG0eHjKMtIjGWhehIRbF6KY0XEYjJJajbhmK9GZc4/wuVXXMtNN35Ol45R2rcwsmVbiPlvm9i1O8a3qZu4+io9d92cSXKShjWbwjzy5GFix63cN7n+sejEq+0cOxHjyIkYWek1p0ZGo0iTphAoUoh6zPy+Lki/C2ubcZQ7JUry9dzxYCXzZidVlZ1CvAT8sefctA0NqSKB7SSiluVwZNtmbrytkqeeuIuXXvnojGIA0LVrVw7uX8aufRHKnDLffVJ3Blar5npO5Eu0aa5Hrxcw/ImseOj2RK66tYTSconxV9qxmEUqXDJvf1xJQZHEFUOtLFsZYvnqIAN612zToZDCnv0xmjepX6ewQweRzYt82HBQlryN2e+Y6NOzmrRr1VzPx2+kM/GeUtq01BErSOfnH39m+MgzK+c2mpLQSzYqHPuwNirmzqsTMRpE5s4LUemr3wldllX+KAwiOdKIVauP8PpLDkb8IRPQtqWeDVsiLP9VwVF8PklCnJy0BR0Y1FRatN9dLwnevImelEQNo24oold3E62a69mxJ8xPy4O89EQKP/waYNvuCKMutTKor4XFP/rpMzKf5MQ4YeQ6acMZ9nHnA0PQaDR06NDh/2wlZF1o3rw5UQmuHGKlbUtDDeLzFB66y8GCr6Kc8J4gU20YrwRTYxSmr2bqQ3quvjwRvV6gzCnxyrtujp304y4/gtGfyQlhH5Imgt6gYrJKJKoaHO7WdZaJGwUTpmgKlwwNkJodIzVN5WheiEgUzEUdKeAYnehZZaAkoqcBzUlQk9nLZtIzFASxgI8+A5fXfNZz5qemP0PrSHeKMlbSsJFC/14WLh1o5sCRKDtWaWsQn6cgCAKN1JYUcpyWdKrxnV/1ojFFaNE0EUWNZz03b6Ln9fcqefmJFB540smlVxdy24QEzMa/JgVPaSprtQKZqToOFe1ArxpxkIJEFA8usmlMupCDqqgUluRxLC/G10v8tGx35sT+yZMn6dDGzHPTkzh6tIyjB21s+TGDLjuPk5EBd01ycNUoG0eOR/ltlYe0tPh5//JbkKMnYgy72MLy1SG++iCTpD+eQUlSmf2Jh3WbQ2zcFqa0TCK9joz+k/kxrBaB+Qt8vP5sWhVhB3A8L8bwa1YjHrmohs5mhVpCmVDIzaNstYjPU7jnFgcvv1MJ6pnHIZ6EI3LJIAPXXRk/3uPPBEh1dq9qfwaMuCnHRSmNaE0OTQkT5DgHCBOgC33rrWrVauo+17WbwrRooqtBfJ7C1DuSWLMhRG5WzdjZbRruv83Bu4/nkRKpLusXBZFGoS48/swaViwxoarxjF5VkM64/P8f4T9KfgKYzWb69OlT6/OCggIWLVrE6tWrq1L6/y+jqKiIcZePJhQuRYnoUMIGRMlIRAyQkBRDNEaJRFQ02rigvd2qITtDw4kCiQqXTHaGFlEQ+K0oRqvmeswmkYNHo7wwQyUm6fB7FARJj1Y2oE1yY7UKJCVqaJSr5WSBRGGxRIJNoCBPRI4YMGPlC/VzjIlBbA6F1s31SLLKzz/EyErXYDKJ5BdKoILHEz+n5CSBl557kFDIxk+//kRWVt0DszNBXl4er7z4MC7nIfLynZQXa7BaBRxJCs2aaCmvkAmGBZzlMUQttGluQKsReO7pCAZ9KtlZrdm6fjsmxUpE48aSEqZlUx1Wq8hnn8zE69Ig+ByQENd0at9aTyCk8NLMGKEgpKZqMZtUTuZLBD1aFEUgIVGlbWstq5ap7D0QxVOhwxhLQRFjhAUPWbkSHdrqySuScHt0TLr1EcaOPbvyvNPh8Xh48on72LxxOQ67QIJNoKhMJilBxOtXycrQYrcK7DkQRRCgU3sDTz32LoIgkJykIRBUKTiqIxCMizDHy+RBr4dQSEUFGuVqSUrUcvBIFK9PJhxWsFi0tGulR5JUjp2MkZiowVkhk5woUlgcQ1UFzOa4vqcsQ2qyhuQkDUcOR/H5ZbZvFtFqRJo10fHM2rfIK5S5694XGDPmyn86Fp/MncOc916gaQMwGkR2H4hQ6RIIhWRE1YBZtaFBgw8PGr1E6zYqbo9C8yY6zGaRV16IUumRMRji5922lZ5QGPYfilJeLGKIOhAFET8eBG0MkxnUqB6DZEOw+rAlR+nY1ki5S+Ho8TBmk0B2ppafvpdISdKQlqIlv9hBclprLNYEQMbjOsaJ4wepLNWwYdUM8gqNTLj5Qa644p9vE+dwDudwDufwP4tvv/2W5ORkpkyZUvXZ2biXnwmcTieCPsaieam0aWlg2MUWfl3p57nXt/DoZDuD+pgZPr6Yn7+oOc7S6eLZZkeORxk+phJbYWcyiJdFx9Qomw4dQCLKvTfp8RqLiBLmqknFHD0CBw+paFQRkylKWs5xJt5g4MoRCdz3eAVTbkys0rVUVZWTxwXsGBDbbWDLV+lVmXOD+sb1usZMKMXjLeaWGwNkpmn56nst6z/syhFhFzG5/kzKumC1Wnn1jS+499HJSEIISQ7i8yscOBbm3dftDOpXPQG7qIeJ35YY6dK/gLSU+u9JeqqGPfujzHzThV4vsGZjiAvPN1aXaiMhEcNW1oZb79/MLwv0NMqtJlx8foWR15WRVNKdIyu8dL7wMMOH6cnJFvl1RYxduxWU0ga1zJ8EQSDD3ZnF36zEkb4Lp9N5xmWv7dq1Q68VqfTIJNjFOnVGT8FsEmjaWEev7ibmfull8GkxMhhEvnwvky+/9THoykIMekhJ1nLtFTYeuSeJNRvDuNwyE26rYOzIKJNvsuCwi/y6MsSMFwNogg6OHI/VMAOS5fg4U68XOHw8gi9zF2W+vTTIkejTs/bCryAITLsrifufLEdnCbFlw9YzJj9VVcXsiDDhLpl7bq3e93VjbPQZWUA4rNRpZLRkaRBtZUbV8eWwnot6mOjzZTZffOPj9vsrMYZSaEePWu3TSgLB+qVSUVUVi0Vkyfws1mwMk1cY4/zORn5YFmDzjjB2q8g3H1c/qyMvsXL4WJRJ95exZF4mvS4rhHwHlZWeM4rB/zX4/X5yszUcPBLj8fvqz5QcPtTA3Ncc7GcrzdUOOJN3MOddM71OI6jSUrQ8/0gqPr/Com+PIeKjldoVo2KGEHiCLg44N9FdqJ0ZfQpWErBVNMRYkYSLGIX637lmrJGvTpRhwcYx9mNSzaSTW53lJiRhVI0s/cZCarKGEeOLyD/h+8vM8j+jtLQUX0mAmChiT4ky6/mMKv3YohIZu1p/bCzY8VNZ4zO/6mWvuJ63X7Dx2WIf48fYmPxgGXfe7KDSI5OcqGHbrihLF2TRMFfH90sDFBTFyMmqTT7vORCpyoRdsjSAwZuFhgpa0pkgPjRoaULbGpV1kjOJKQ8VMX5MIqWh1mcUA4gnQ/XvFSf37rzFyuXLDtAw0JpmTYv49P1qGZDcbB19LzTz0NNOFi3xUeGWSbALfPtzgCXzs6rK+SFO2N42wcHBo1EmXpPAVZOLWb4op8a9icVU7n28HFelzNQ7k2oQnxAvif/u0wwGj1mJxZ+DKOsJm8sp94RoGGxNZnp+vdeUnqqlwi3j8Z35u1EURex2kXtO02A9fhyyhOr+PkoYKwm0oWvVtegx0J7unFQPUsRx9BjQosONkyTilR9adJw4oRKJKDXiBPDVEj+3jK+ftL/8Mis//xZk7Iiaep2XDDQy62UnlNckNQ2CkUNHBcJhhbsfriT/uIgi1q9rfrb4j5OfpyMcDrN27VpWrFjBkSNH4if0HyqZ/v8ZZWVlDOk3gJYtFMqKTKR5Lqgqb0KBytJy3JlbSU+LYjWLvPJUKp3bV6dU7z0Y4ca7SsnN0vDTFw2rxGZlWeX19yvZsiPM+nWQUd4NV8NVZGZoeemJ1CqNEIADhyNccHE5zaJdSCI+OChN2Mnwqyp57MGEqkFWJKIw9ZkKWjTTce3ldiY/WEbvHkbeeCdARrKeL+ckctm4cvpc0If1W9eflZbJKeTn5/Pg/Vfx6uMyN99TQdRlJ8Uu89brZi7uW72idd2UEvStdbz9QkrVgxkMKjTrXIzhaJCuQj/c+jwye3r59P3cqlIURVF5830Pr71Tyd23JnDHpOqVmEBQ4Y6Hy8gvlrCYNMQCGhJJZuR1IZ6aVjMOt0+tYNuSBFICLZHUGEXujVx5mcjIoRYOH4sy5qbHCAR8TJgw+axjEAgEuGniSMpLjzP/7XQKiiS++yXArTc4WPyTn3dfSK/SC1JVlbkLfLz6rothgy14PCq9upu4YZy96rq8PplbHyzjvPYGvl8aIMEOo4da2b0/yvsvxycIw64ton1rPU8/lFKlRRKJKDz8bAWNG2gpd8nMX+ilQY6OW65L4NOvfXz0enqV25uqqnz3c4DX3nOzdEFO1T7KnRLDrp2KVqth1Kizc3kFeHvWyxzcNYedKzJqtO0Zr3iY9aGXVpX9MQhxWQhFVTgRPci+PcfZvT6zanVYllWGXlPIBV1NTL87qeo+hkIKN99Xxv5f0kgJtUBRFXbF1mEPWGkotacwZS3PzLAzepgZSYIxNxfzxoxUGuZouf+JCn75ModIzMZn32WhsVgRUKmoOMEFnQqQsyN8/3F1HKJRlQeffoF3y4u5dfIDZx2HcziHcziHc6gf4XCYoqIiIpEIrVuf+UTqbLFlyxY6duzIK6+8wr59+0hKSmLQoEEMHDjwbztGWVkZGanaKkMiQRC4uK+ZF992MexiC6s3hOl3oanWpFkQBM7rYGTMeDephb1qZAHpBD0t6MABdTsGTzZZniYctq7m5+812EimC+3iZF0QIkdCPPPEJuZ+WcLMx5JrZH3OWxBA587Gn7qfr2Yl1SgZhngZ8EdvpnL+wGJaN9fTvrWBB55wYcFOI7UNRw2bzlobPTMzk/fmfMMXX3yBoD7KG+9XUlIu1yA+Tz/+1WMsLF8VrHICDwQVSsvji7gJdg3rNofYdziCxShy+00OFn7n46V33Hz8ejoGvYDbH+WwYTVyxIDtRDb9LyulXWsd53fRc+SowqZNCiUlOs5TEtCEk1BONuCXWU4kJCzYcLKFDtSt7a0VdFQ6tQwaEuPAgQP06tXrjGLw0w+fcf04Gy++5iNPkAmFlKox0SkcPRHlvXlejp6IUVLmpUlDHcfzouw5EKFFEz3vz/fw/dIAer1AMKjgDygsmZ9DoqO6ZLXSIxOJgL28Lb/NMbP02xMoQgSNL4XEYDeC+Hn6hR188m4yihLXUP1xeYDmTfT4AwrrNofR+zIw+1Pped7Jeq+nWWM9Xq9C1FyBzXHmJa82m42MhmHuuTWnxueCIPDQHUlcd3spn72TUUNT70R+jGmPBUj3d63K5lNFqSpbt0MbA4KqoQEtarXNgOojgIfjOyR8PhmbrbZ00uoNYbp1MiKKAhddYII/SqlXrgvx66oQyxfl1PpN8yZ6rh5tY/FPAXKyNSTbwmxeu4Xdu3dTWFiIx+OppVcsiiImk4nJk89+XvG/GUeOHKFPTxP7D8fqdegG0BsVNGhJJI3dbCA33UuvHnVXXT1+fzI79xbjPiZicFWTWAlCEiYlgQhhDHVoNwKECZJMBhpBiwYtViUZl8dLEC8NaYkZKwF87GIDWWojMoT4OaQIWdz72GE+ej2DHz/Lom3vfI4cOXLG2vmVlZXoZAM+cz5X9jfXMM5KTdagGgMQrvu3UcI40iMcjC4jVGlEEqLEhAiz37DTvq2eq24pYcNPudx0TQIffu6l3CUz5YEKenWz0PCPhZ8Hb0ti8kNlfPZOZg3N2gqXzH2PO3l7Zip5BTGmPx7E7G9BhHwMGDEKdWczyorKsw8n8/RrIq+9dfUZxQDAYrFwtFTikwVxZ/dLh+tZt3Ebb8xMr/Od+Pj9yYy6oYie3YxYLTpaNBVrEXqnMPl6B7M+qqSwWGL4+CImXJVA4wY6duwN8/p7lXRsq6ewhDplQyBOgLZro+XeW8MIQoS2Le30GxbBfCSRZb8eZ3w9eUAbtoZxu2Vatjk7aTFVjS/mnYIsKwRULzoMBPGhoNCUdnW+c3NpzlZWAiCi4Qi76KT2Qi/EZfHMrqY89PgJXn3OUeP3gaCCI6H+yg2HXYPbU1tr3etTEJS6JfG8foXOF5ajq2iALuJHMrnOOAb/CP8jTOOBAwdYsWIFGzZsIBKJAHFH7379+p3xS/+/GQ/e8xApiSo2kw5KulcTn3/AIaQSKW5DYtM9PHJvUg3iE6BtSwNvP5/GvEXeGgMhjUbg3lsTmXB3CTeON/LB3HVcMdjCgIvMNYhPgGW/RWiktK4iPkNqgKy2Tp6aVpO8NBhEXnkqhaHXFHHt5XY+fC2dodcU8sUHKVx+nQunS+bHhan0GeTmjsl38vnCz846Hq+/+iizn1f5akkAT4UeeySTOx4pr0F8OiskDh6JsfGXmqsyC7/zk+BrSqqQhaIqhDIOsmhuao2XpSgK3HWLg537w/S6QF8jBd1iFnnv5XTOuziPCzubcLiaktH9MDMeq9bAOhWH915JoefuPKS9TdAKOnIqevLo08sZfomZ5k30zH87natufZ1rrplQpdl6pvh03mzMugJefiKFLh2MPPJcIUvmZzHs2iJ++DS7huaKIAjcMNbOxq0hWjUzcOykxISra67I2G0aPn49g2HXFjLlxgTWbwlT7pRJsIls3hEhM01DLKby/CO1r/PlJ1MYdm0Rn7+bwc/LgzzxQBKvvFvJ/FkZNQbMgiAw4hIrBcUSi5b4uWpUfMUnNUXLL19m0/2SB8+a/AyFQiz59n22LE2vcZ80GoFHH3CwZUeUPSsO04y4XpQoiDShNX6pkkef9TD3nXj7zSuUSEvR8vj9NVdFTSaRT95Kp2v/o8gHmyAjISDSWOqIS1vI1ePh8svik6uF33sZ1MfMsIutXDGxiLlvppORpuWqu+JGFOkpEa4YUsqGLW4W/6Tw8Ru5nCyq+bK5baKZex7/id29htC+fW1jiXM4h3M4h3M4O5SVlfHxxx+zffv2KkO7L774AoiPP2fPns1NN91E27Zt/7bjLVu2jKFDhzJq1CiOHDnCRx99hE6nq7PSCSAWixGLVZfkCoJQpd9X56QkN7dGpiHEF9DstrjZX0xSMRrqJgGuGmVl/nsx0uoofwRoQHNOcIA2Qlfs/kaUU0QrOtc4D4Ngor3Umy37l8ZnV4DLLfPabA+fzVewehtAszyaN6nbXCTBriEzTccLrwaYNEHGVWAmQdCTpKZxHA2SJNWpz/2PsGnTCvR6+PhLDzeMqz/z5O5JiXTom8fISy288JabknKZxrk6CkskNBrYsiPMtLuTuHGcHUEQ6NDGwKbtYSY/WEZ6qgZnmUCynEsCGRxiJ5mCkUAkzK59UFioIkpmcpQG7GYDLdVOmATLH4YpEQ4K2wip/nqJk1NwlisEAoEzJoIPHdrBof1BkuwGKl0ysz70cP9t1Rk/cxd4+e5nPw/dkcTzjyTjcit8+IWHWAzuml5GMKRyy/gEvp+XhU4noCgqS5YFGHdLCQvezyDBHh/PzV/k48CRKBpdhCSpMZSnV5+EENdp27rKyrQZTtxumQ7tDPz8RbUbcDCocP1kFwd+T6CsrP7riUQUXJUKjkQYe/WYM45DJBLm5uvqdgAeOtBCXkGMjn0KuOxiGw0biKxYHWbbjhjh0mRy/sjE9apuunatni99+EkINWxEPc3j3aO6OMwuTFhwkIK+oiFNOxbw4jNWrr+6ep5W5pR45tUK5r5ZW58uKVHDkL71y2GMG2nj6luLadRAx6B+KXywIJUPP/zwH8bg/xr5qdVqKSuXUOR4mx0xpG7iackPMRQU8jmMRIyOresvIU5L0ZKcpOGibmGWvldEshLvy2RVxqrTkycdoPmfSsQBJDVGAC8eKnCqxViwEVGDrF9qpxvdqtqxDQfpag572YxRNeEQUjBaYnQ/z8gVNxXz6dsZ9O1pYufOnWdMfmZlZRHRBxHFMCMuqRmDLh0NqI5yZHfd5jZu+yEGDRb44acI5iQFg2DEF5G575FKzBojyWnGKn3Huyc5+GxhgK+/D/HxO9WyKh3bGnj4ziSumFhM+9Z6giGFfQejHM+LMWGcnSdm+Fm7OYippDXH2EcqWbgoI5n0WuejqiquqIdRV4cYMGTAWRl5de/enelTg3Rsq/nDlR36jy6s15zOYhYJhlQ+/sJLn55mBl5Uf1Zho9x4dWl6qhaBeEbrp195icZg1bc52Kwaho8v+svMe0eCSFKiBlWFp1+pIBiJIZjL2LI5Xjbf8E/vdklSefyFCmIxsPiVM46Dqqr4PbBmU4gObQxMvtuD26nFy0G8uEgiHT2GeslnURDRqwaa0g4TFtbzEzsNy0mUsnDI6YRDMl8uDrJ9X4Cpdzlo0lDP1l0RflsdYun5IcaPrbsf/n1dkAlX1X4/v/1+EL2zXS05iYgaRpIEtEUtyBcPkpQsIqj/usv7KfzHyM/KykpWrlzJb7/9RnFxMRB3qotEIlx00UW1DDf+L2PLhs1cNcbAimWQU0+afRq5FJXupHePugdTXTsZmfacs870+ZuvTeCHZQEMVom9BwVefLx2Nub8zyOkxBpWNUif/ThP3FX3C1sQBK4aZeObn/xcN8ZO355mXJUKdpvIG28HmPNWEo2bCKzbuO0sohBHJBLBXXGIls30LFkWxBLNQk4u5NoxNTvFF2a5ueMmR61rff3tMFlqUxDATTmjR+rrXSW8f3Ii783z0qVjzZhqtQLXjLbx+ptR0i0B7vuLOEyeZOTVB/JIizVFFES0lRms2xygV3cT7VoZcNglfvttBUOGXHJWcVizegll5RKXDLCwYk2Ii/uY2bgtQp8LTPWKTT9wWxLXTilm3qy6BYL1eoGLephIT9Fy+FgMSYI3nk3lzQ8qMZsE7p9S94tHEASuHm3j6x8DGI0CjRvoyEzT1iA+T8f4K+3ccGdJFfkJcRH81i00FBQUkJNTewW8PixZ8h03jDXWq5Ey9R4bY7YVgKemWH4uzVj269aqvz/7ysdN19Q9URJFgUk3Wpg9vZCwHCOLRgiCQDjlOLffXP08LvrezydvZVDulDAYhFrurqVOA7PmNwAakNMQHnu17muyJsAHH3zAa6+99o8DcA7ncA7ncA71wul0Mn36dPx+P127dqWyspJDhw5Vfd+8eXN8Ph9r167928hPRVFo2rQpV18dz1Rp3Lgx+fn5LF26tF7yc/HixSxatKjq78aNGzNz5kxSU1Pr3H706NG8+cqUGp/pdPHsCIDO7QzM+rCSu2+p/d52VSokaZKhDvNcSY3hogwvlZxUD5FEGl7cdRJPoiDSQNOYiXfvJydbQ3GJghTS0rOXlvSUQ6zaWDuzo8bvdTK/r4txoiSAhvj7V/7jpE5pa58NiouL2bX9Nwb2jmfMLV0ZqndbVVWJeA1cMq6YL99Pr5E0cOxkjBvuKKF/L3ON627bUs+Bw1G27VZJStGgTT+BopykSVRm6YKcGhPrw8eiDLtqF7aoBjVtHYUVGmIxqHApNJLaESHCJnUFWnSkkEEOTao02GJqFEeqxPKVMSbf343MzMwzun5VUSl3yrRqrWXP79m8+145er2bSdclcPRkjJ9+DbBwTmbVeCk5ScMDU5I4r32AmW+6uflaew3CWBQFhg+2YrOKzHjdzcxHU5i7wEt6moZbujqY+UIeWbGWdbYNTczIvC8LuOhCM5Ovd9T4zmwW+eLDZDr3ymPHdg3BoFIrOxjgi2/8pKVo8HgVunbtesaVgGazkYS/yDoadamVd17V8dt7zYkRJY9DdKY/h9mFV3WjRYc3ZwvPPREndbbsDPPTDypWEigUjmFVEyhO2kRZwEfbSG9Mp5WQqqE2TH9wPSvWljFsiInlq4Ps2hvh/VfSyfyTdmyZU2LLjjCNGmjrLB0FMBoEThZIzHw0hUW/NMVgNHHxxRfTq1cvHA7Hv8U49H8jflzyEyvWhBg70sZbH1TS70JTDYMdgK+XBPAXJtKUtmzhd5rRgT37t3DDnSXEpHhF3LWX26syFqNRFUVRuf8OO99/cxRKspFUicK01Ux7SMvi7yIUbjpKcqhJ1TMQVkPsYSMqKhq0mLHixY1fDtFWvrDOrMPmansOshNJiODUHyMxwcYLj6Rw3+PltGquJxo9cwM4m81Gyw7N2bq+kFis5txVEAReeMbGXXetJcvZo0pyQ1VVSsQTVGgK+PFHkYyK7jj+KG1WVRU35RxlL3rFwtpNIdq21DFwpJPAoaY0UsyUltXM3u7ZzcSt19t5bXYlw4dYuGSAhU3bI8xb5EcpyqGhfAG7Db+RaDNgCMsc9+/HribWkgA5xn4yaIApaOa3XzYSjUbP+J2g0+mw2hKZdpeuqr8zm/968URRVGKSwrZdYdJS6n+udu2PkpGmobBIYt8ekUO7QO+Q2Pl77mkl+3Hpk9OzX0/H4WMxbr63FICXnkjlrpsTWbOhjGdeCnPxGC/PP5rM8MFWtFqBnXsjPPBkOYXFMd59MY37n1h/RjGIn4dAZaXItGcrUIImkgsvoBU6drOB8+iDQTCyXV39l/sQETFiIqBx0bSJwDPT7JhNQbbuPMTRE2F27ZeZfm8Su/bF+PoHPwu/jkLMwHOvuxg9zFLD4A3ietebt4d5/ZmasjNLfwuwZGmQ5iTV+FxVVfazFRGRcttu2rWCm65N4KW36zZh/mfwbyU/FUVh27ZtrFixomoFXqfTccEFF9CnTx86duzIVVddda7U/TTIsowiK2RkatCp9a8SC4KAxST85cqozSIiSfEB8unIydTi9igY9QJ6vVAnkSRFhaqBGQD6MDlZ9d+nnCwtO/fEs3izs7Q4XTKpyVoKiuKD4dwcDcI/GBjXhWAwSErSH+XcqIhhC5rEylqDhrJymcaDa59fKAipQvzzGBFaNK9/gJSbraPcVcfsAGjUQIcSk8ESriXaezoaN9AhGMLwR0KHGrRQXuGt+j4lSaSkpLDe39cHnVbGaIjfK6dLJjszHuPsv7onmVoCQZXcOrRYqrbJ1uGqVNBoBLRayP3j3hn00CC7/t/lZunYtD2MzSJS4VL+sm3YrCJSHbe+Ua4Wl8t1VuRnSUk+F7b7q/PSotPX7iANmJCk6ntfXiGTm13/OTdtpAVDmFhQwvGHS6SglWoQvJIc17YtLJZqGCRcdH7t1PwlSwMMG1S7HA/A6ZI5WXTmMTiHcziHcziHurFgwQICgQBPPPEELVu2ZOHChTXIT41GQ6tWrTh48ODfdszExMRa77GcnBw2btxY729GjRrFsGHDqv4+NZYrLy9HkmqPQxRFoaREZvf+CO1bV5e+d2xjYN3mED27mcjO1LL09wCD+tZ81yTYRLyylz9TaqVqAYUcI4tGtOd8QgQ5wQGi1D/51kUSuKi7lfXb/bRtaWDBnIyq8djVk4spKpHIyqj9bg2HFUrydAQrVR663cwHn4QpX+7FZypCo49SUVFR7zHrw803jWHqHVZaNNWz6Dsvq9YFkSS1zgycz78OolfNvPGcrVa1VJOGOt57OZ1nX3Px/svxjKRKj8zlE4p58I4kxlwWn5R6fTJDryliwZysWhlFzZvoeeflJFatD/HEA/GEgnWbQ9x2nYVkbwZWNYFD7KIt3SilgF1soIPaAwGR0sTtZFlkSsptWCyWqgSRfwS7I5eiomKO5UfRqyYMkWS++7mUH34NUOaUmTcro87x/YDeFu6YVs51Y+ouLe/b08Qjz1XQ67I8mjXW0b61kXBExWAPU6TZQZavU425h0dTStBaSK/uZh68LanOfWo0AlddaWTeqylcfl0Riz9NrqHDuX13mJlvufjx0ywGjS3kt99+O2PH96SkVD5bFOCKYXVnBi35JYTWk4mDFE5wgFSy0QgactQm7GETgibGzDss7Ngb4Z5HKtixRSSjrCdFrEGvmshLXUn/ASLbFrWrQXxC/BlsLXdn/bpf6X+RwuhLrWzYEib1tPbhDyjc81g5Hq9M7wtM+PwKl40vYvggK7dNSKgRyyVLA3TrZKBNSwOHZ1uBGEOHDgX4Q6e/Zt+g1WrrXTD5b8aSr3/AYBN4+qEUtu2OMPL6YsYMtzK4nwV3pcxbs4NsXKUn29UZDxXYceDL2MWNI03ceJUNo0HgpxVBRl5fxAuPpdClo5FFS3xcOtBCUqIGrSEeZ2fiLl5/1cjg/mbGj1V57tVCvlx4DCFqptIfweuXseKooZ+YoCbhphwQKDccQXKUgCqgc+WQFMvBIJiIin4uv+8wPbolc+R4lKnPOqlwyRSXyFwz4ewMj56Y8Th9zl/Jh3Pj74HTMbi/ifdmw7gbfyUS1GK3C0TVKONGmYlEzGz6vE0V8Qnx9pxEGqqqcMi9k8uulNCKItZQNs2FVkjE+HDuAW653lZ1vavWh1i0xM+vi6plvS4bZGXqHYkMGF1EobOE5+620ucCEyVlYR57NsK27b+TpjTAQTIRwpRwEhmZ87gIgGPB/axbt46+ffuecRxiUT+d2lUn+6QmaziRH6tVMQHgrJBJS9Hg9WtRVZUVa4I4K+Ra/bqqqrw6200kCM6tzWlCC9yUc+m4/TWe23Ejbbw7t5IH6uj/fl8XpHM7A2/MSGPREh/vfuLh3ZlpXH2FlcsvM9PrsnxWrAnw0ttuJBlaNdPx+jNplFVITHvWiSyfnXGi0Wgi71iEdnI3zIKV4+oBGtKyqvLAjA2v6sYu1F4oldQYMvEJe7DBdtb9lFVFZg78Yx330NEoDz3t5In7k5n5YoSWkZ4kkIQvz0nvIdt4crqVSwdaiERVvvzWx2df+eh1volLry5kUB8zogYWfRui4LiG8gqBSn5Do2rQocdOImUUYieJEAEa+LtRdGQ/X30TJCnRSCAQwGKpey59Nvi3so6TJ0+ucuZu1aoVF110ERdccMHf6oD53waNRoNWr2XXLoWYJlDvdrIq4Qso9Q70FEXF51fqzHLcsTdCVrqGYFhBUdQ6V2HtDoiqEfR/aCfid7Ble2kNPZHTsX13hJbN9H/8O8zEq+0UFPsZOij+sO3dLyHUk633V7Db7RQWq6iqisko4Le4IajF5ZarHNkA2rXSs25TmF7da3b8WZkC4cIgRsGMGSurVstcU0+l9bbdYVo0qfv61m0KYTDL4LezaVtple7Wn7F2QwQheNokKKGiygVTVVUKimXGtzz7bBMVM+GISiik0KKJjs++9nH9WDtzPq1fcX37ngipyRq274nQ/by6ifQduyOMHWFFFCAUVtm2O64DZbMKbN4RplXzuuOxY0+YZo11LP5RITNdy96D9U+WCopiJNhqk87bd0WYdNfZkX5t2nRi1bq5XDqg7s5vy44I4UDtFTwflRjN1aUDzZvo2L47QuMGdROpazaE0YTtmInhoxI7iYgRE0eOR2nWOB6TBNsfxGeGlkPHqssXJ19TU8C6wiUz5+NCJl/ToM5jzfrIR9r5o//6ws/hHM7hHM7hH2Lnzp2cf/75tGzZst5tUlJS2Lt37992zJYtW1JUVFTjs6Kior8kJXQ6Xb1l3qecVk9HOBymslJlxHXFzHs7nZ7d4mY8901O5LLrinjj2VReeDSF8XeUsnJdiOvG2ElKFPl9bZD35nkxpeuQCmJVZhte1U0pBXSiF6IQfz9bsJOspnOYXZSoeWQItd9ZMYOHoYONbNgeYNGHmTXGmLfd6GDqM04+fiO9Fuk27dkK5JCBRnIzXnxzFwazRGnaRhIcCmavUOc1/xX8fj8H92/m3TKBQFDl/imJdGpv4oY7S5j7ZkYNp/UDh6PMfDGEwaYyqG/d96RVcz35hRL3P1HO/sNRCoslXn82lT4XVM9XtJq4eWRuPQvD/S408+Ksyqq/Z80OYfbEHaINgglJjSEgkCk0AFVlP1tQzD60xMjflcaAMQMwGAxnHIseFwzk8MHNWK0i5UmFDB2p4ZVn46W6I64vol2r+uWVUpI09VZBCYJAVoaG/EIJWY6Pry1mEZ9fYeF3eRwzlWGLZiJIOqLWMhzpETplxwnunMz6p5XNm4voFDOuzW3p0msvXburtGimYee+KPsPRVgyL5NHnq/AaBCIRCJnHocePXjikTA79oTp1K7mWLfSI/PyLC9yJIl81pBMOg2IlxQbMGHEgl7W886jDgRRJRBOopJyylmPGSsZQi5Dxhxm+QoFh5RVp9u3KGgwy0n07BYnwSVJ5Y6pTr54Px1nhcyQcUW8+ERKDZ1cVVV5+hUXr82u5J5b4ySEP6Dw+IsV3HFTAoqiEo1K2OzJZ/1s/F9AMBTkvC4GdDqB7ucZ+eHTLDr2Lua9V8wgGTC6W5CDgwpdHv7UA+i1Eb7+JKPG3G3sCBuD+5q5fEIxj9yTyCcLfHz9YSY+v4IU1aCoCpqkCgb1i/cZGo3AI/cnMP0+Fa9PIRYz0rRjGa3lLn9KRBKQkShtsIIH7rEwaqiZWAw+XZDHO+8dJq24JxnpItPuid/3/r3M3HRNAjfeVcrPvwZwu91nFQu/30+mKZt1q5ys2RCqYeYEsO9QGHNCjJsnGunT00RRicTC7/3s26vQWEmrs00nkY4WPfqIDRGRBsTlvLSCDqkwh/seL+LlJ1MQBIHX3nMz55X0Wv2JxSzyyaw0Zr7l4uZr44Rui6bw+xITd00r46tvD6Pqj2OziziCClGvCdWrIgoiGkHA4zlzs6+4Hm60Bp9xzy2J3PNoOZ+9k1FDAjAWU7l9WhmiBp58MJklS/0cPh5j0NgC5rySznkd4n1ImVPiiRdcFBRKBA83oqEQH1PIqkRKSs057dgRVibdV8rzb7i4bYIjnvQjqSz8zseLs9ykpmi4/MZCAqH4s3zVrSUoKtwxMYHRw6ws+j7AFcOspKVq2Lg1zCPPO3n9mVTSU7WUu86OM0uwJ+Aqc2MTHPHY4KQR1eOhXJpxgG20V3vUyL5VVIUDbKcBzXCbTnDfXeYq4lOSVEJhFatFoEVTPTlZWoaPc9Eu3Bf9H6SqXUnFeKQvj91+hLvtx0hNh9tuTGDJ/CyMRpFAUGH1hhC33FOByylgV5I5nw5Vvw+qfvaxJa6zDGjQkEg6Dnca29et5fz+fvLy8v4W/fb60+D+BlRWViIIApdddhkPPvggAwYMOEd8ngFGXjGS7TskOnYWqBTqFsjJFw/RpoWeT7/21fn9gm999OxWm/CSZZW3P/KQVyATdVtp1UzHe/NqdzB3TjFSaqzOjEgKN+TlNwLEYrVfwj6/wg/LAgzpZ6a4VOLoiRgn82SCIYU7brGxeUeY0mIYfdWoMw1BFTQaDe069mbp7xFuHJdAVFeJUJrD8696a2x3x00OPvrCSyBYUxvjsWlWTmjikxwbiaxeJVPurJ1Voaoqjz1fwQ116FWUOyWWrQwy8Xoj4ajE67MCRKO14xAIKsz7LEKSHHdwjKghjGmVVQPQxT/6icTM9OhxduLFAMNG3EBGqp53PvZwXgcjew9GSUvRcOR4jOLSuq9n2rNOHpji4JV33XUOnkrKJI6ciPL7uhA5WRouG2Tm1dluJlxt59brHbz2nrve6/z25wAXX2TG45VZssyPQS+w72CkznN/5d1KJlxdM8Ngz4EI5W4jSUl1ZwnUh379+vPDrwoeb+1UUllWeeYlD8mBmlo5ihrX+7llQvWA4OrRNt6bV4kk1d2eF3wVJUnJII1sSshDVmXM5S145Onq523C1XZene3GZhXJSNWweUfdquLPvupCkhXC4dq6LaGQwpff6Rgy5LIzjsE5nMM5nMM51A2/339GmVCn623+qxg6dCiHDx/m66+/pqSkhDVr1rB8+XIGDx78tx1j6dKlGFQrWncW100uo2O/PHoMKmLgMDfhw40Zc30FvQY7qayUWboywK0PlPLAk06cLoWvP8rkg1l2DlpWE1Hj76l8jtCc9lXE5ykIgkAz2lHEiVrjBkVViKXkM2KIBUeCWGuye+H5JtJTRLoPyee7n/0cz4uxYk2QcbcUk5ykYcItoNgrkMIaln6ZwxuvWEjOkFCVs18Yv/22a7l+rJXEBA2LP87imsvtXD3aTn6RRPs+eUx90s2b73sZMa6Cy68Ik17cC9M/qJYSBLhkgIVFczLIytDWID4BgiGVJEf90yZBEKpi8tX3AXZsMGIVqrO4hNNYhnRy8QpuxGACUZ8Jn9HLo08+clYx8HkKMRkF3pmZhs4e4NEHao6zIpH6teICAQVZrp9UKyyWuG+yg3mzMhncz0Kv7iaenZbC0oXZ6O1hUtrlYW97FEUfxGyV+fzdTErKZLbtrsddBVi1SsIo23BImWQV9mftWoXePUyMGGxGlmHyQ3HiORZTz0r/NRAIECpzMOraCp56yU1RiYS7Umbul156XFJA8GQ6Vhx0pCcNhWoDIy8uZOLSRumxZqRFmqNBQy7N6EZ/7CTjSz3AlAl2FFmo9aycDlHREvyD2BjS38Ku3QrtepTS+vwSLu5tq0F8QrytPHpvEj8uD3D0eJT5i7yMGF/EoL4mVm8Ic+GwfMrKSxDFf+s0/X8tklIdKKf1TyaTiN2sJ7W8K2mV0LhaJQABAABJREFUnbCSQEHKWsbce5J5cxIY1N9UZ9KKI0HD2JFWnn/TzZfvZWA2i7z9oRddeSNiRGnUUFtn6XqCXYMvoMYTI+poF44cLyt/SuH6cVbsNg3JSRruvNXOkq8TKMtYT4NGNZ89URR4e2YaZovIN4sXnlUsdDod/mglmeUXcMskiSuvr+DH5QF++DXAgOGlzPrIy+aluTz5YNyo7tor7HzzcSZDBxuosByuc5/xa1ZpQUckpBp6xSm+1vyyyEq3Qfk8+rwTf0CpkYx0Olo01VNcWnO+tnpDiBMFMXasyubw9iy2rczgwKZMHn1MS2HyehRVQdFEz0qW5sCBA7RqruOLb6vnaB3bGrhtgoPLrivilXdd/Lg8wBvvuxlweQGlpRJer8rxkxIXXWBmzXcN+PSdDJ5/w0X3S/LofkkeF43I54dffRQe15Pqq85Ct+Hg56U1xw8/Lg9wsiDGpu1hBl1ZQLdBeXQdlMfxvBirv89lQG8zjRvqWfxRFj9/kcM3c7OY91Y6z7zqYu+BKJt+zuXhu5KYeHUC772czsxHU7jhzlKuHGElGjk7ox+tTkLL6f1n9XtPUWVMWGhGe3azgaPqXkrVAk6oB9nOatLIJklIR7Y7GdQvnvAz4qoKmratoHlrH0m5peS2Lub4CQm1MqmKuDwFvWAgPdiWtOKeWLQGdu2LVmX4W8wi/XuZ0RpkTKKJtnSr8XuzYKUzvSniOEWcpNEfBoGCINAo0oktmxXC4frfL2eDf2uv2rt3b3Q6Hd9//z2TJk3ilVdeYcuWLbXc6s6hJqY/Pp2Y4GDrrhC+7G04tXkoanwQI6kSBbp9pHcoYMfeEPMWenl3biWhUPz7SERhzqce5nzmZdnKIFt3VjeUoyeiXDulBJNR4JefZRr6evD1t2F+XB7ghbdceH1y1T7KKmKUiic5Ju4ipkbRCjo0J1sz+IpSDhyuzvLbtivM2EnFPPVQEms2hrjuthIu7GbmrmkubrvJxoYtEcbdWEEgpuepZ576p+Jxx52P8vL7iYCGDp1UKqyH+PYrDVOfqKTyD/cwjUZgQG8jfUcUsmtfNQmXkapBTihjv7qNGFESi7tw8YgK1m4KVQ3s8wpijBhfQvEhO3c86OF4XrxTU1WVNRuDjJ1UgsMh8t2vXjQNT+ArcDB4dDn7D1XHYceeCP1HlGAr6oSAgFstozRrDXNnOwiHFWZ/Usm0GR5mPP/BWbuaAowcOYak9J588LmX596o4OmHkrl2SglXjbZy3e0lrFwXrLqe/MIYN91TSla6hqdecdOyqY5J95VRUFR9Xas3hLhmcgnNGun4fV2Q/EKJdVtCDOprplGujmBIITVZw+CxBRw6Wn2dO/dGGDupmBvH2blqcjH+gMzni300b6Lj9ofL+OHXAIoSP48Kl8zdj5SxY2+Yti3iq0uyrPL1D35GjC/ik/m/nHUcRFHk8affod+oklpte+i4Uo4dV7BSPdkIqj52sQ5MAQb0rR74OF0yLrfMiOuLOHK8ZnvuN7KIhIL4Sm6UMDISB8yrENFwaF0aE293UVIm0e9CM6IIDz5VzoO3JTJ9hpPFP/qqJhSVHpn7n3By8FiUFx5NYewtJew5EG+bh46beePjVK6c4mDipMfO2gDrHM7hHM7hHGojISGBkpKSv9wmPz+flJTaWuf/LJo1a8b999/P2rVrue+++/jqq6+4/vrr6d279992jEAggE42kRhsxKX9beQf02LbPYjsgoFYQ9kYXA1IPjyQsi3NuPXaRH7/Jpe5b2Yw5UYHdpuGxg11tOoURHf+WgrSVhLAU6uE9xREQYOIhjDVlSURNcxR61qefszM5p1h0lLrnuxqtALXXWHneF6M195zs3FrmBcfS2H6PUk8eKcNMb0IURN/R14ywMIFXU04XfJZZbcVFRWhRg8wdKCVZo31NcoaH7sviZICDR+/q+ejx5riXtmdnPLeGAQjAZ9YNVb+M1RVJRpV6XehifIKhSYNa5NviQ6RgiKp3nP1+mQqXDI9Lynk8akasirOr/pOUmOoVGvwi4KIXtDRVuiGzgCT77r1rA2fKioKsdtEzutgxGKhhizPJf3NfPWDv87fRaPxzLXFP9b9/bZdYSJRGDO8dll8o1wdt09wUOkScG9viT2vO42zTeh0AmazyBtzKqvGgKfDWSHz63KJhD/03Zzmw1wyWM8PvwZZ8muQV59JoX1rA7OeT0NWBA4e3H/GcViyZAmZNKBZ6RDefkPlwkuK6DawkAcfc1Ny3EwT2pEqZNUwfVFVlRLzPkRjmIQ/pI1UVcVJMUnEHaIbCS1RhBh2m0iL5iIB1VvfKRAxuGneOH7/BAF0qoGKPBsZtgSmTKzbu0EQBC4daOG2h8sIhVW+m5dFz25m+vUycfkwGyeO7Qbg22+/PSsdyP8LuGzUZew9EK1B8F8ySI9bjPf9FebD3HkvTL07gd37owzoXX/i1bCLrTRuoMNmFfnkSx9vvx/kcOwAB9lOYXn9OsLxZKB41rpbLaeYE7jUMly6fKbcmEByUu0+smkjPb37KVw5pvazbjGLNGusIxw684xHgJ07tyGY46RfjrMXB5c2Z9JNMabdlMzxgihvzEip5ckgCAIvP5VCKP0ARY7NSGpNMk9VVRRNFJNgQYOmatHs1G9zKnsgnWzEDz9F/9LoB+B0mVpVVXnmVRefvpNZo8RcEAQmXGNj2OUSJ4V9mO0yzZo1O+MYGAwG0pJFvljsY9uu6nPt38tEv14m3v7Yw+uz3SxbFUSng7wiiVFDLfzyW4Drr4z3c62bG1gwJ4uNPzVg408NWPlNLg1z9RjMChG1uh0YBTMnDxrY+sdxfloe4IvFfpbMz+brj7L46fNsrhtjIydTy+eLfcyZ72Hz9jAvPp5SIwPVbhPR6wQ+er1mpQJAs8Z6brk+gVXrQwji2S3UaoxhYoRRVIUKoQhVH+CIuoet6u9s5nc2sJR9bEFGRoueI+ymgiLa0JU0IRtVVYkpMjv2RBg22oPr92608g2go3wR3eRBJFW2ZfVvWmxy/WMoKw5ENJRXyJzIrz7/r3/0EwqI5Cqt69aOFjQkk44OXXXlMXFi1FepweerO+HvbPFvLXu//fbbmThxImvWrGHFihVs3LiRjRs3YrVa6dmz5986MPxvgsFgYOW6lTw6/VGW/fIVLvNOjgX3IigaFEHCao8RLFcIBRUOHI7w/JtRXnuvEqNBwB9QCIUVzEYRQRAZdUMRFnN8hT4cVglFBDp36YfWupF9wdWoTh1b/WEOHKnkw8+9GPQC/oBKwKdgc4AncAxnqABB1qCqCvqDUYZeG19tVpQ4UarVCtx0TxmSBNEY7NjpwZag8s5cN5WVAhf2HsRb77z1Twt1WywWZr//NV988RGVwUXYU4twlrqZ/bHIgu89WK0isipiNJjx+mHYVSVYrQKCAIGgwGVXjKd9+w68+PRLeF0+IsdkrrihFHuCgFYr4PcpVDg16Inw+9owAy73Y7GISDEVWRHQG2wIggJqmKAUIWgqYutOLYOvKMFqj3fmHg+EfGYslqMImiPEVD82XYixk8JEogINGrblw7mv0aRJk38qBqIo8tIrH/DNNwt547Vn+fCzYvQ6gSdecCEAN91bilYroNVAIKQiSypJiRrKnTHmLYwhirByfRCjQUCS4insigqHj0fRaOKDNSkG23dFefsjD+GwQiCkEImoDBpbgN2qQVVVwhEVAXjipQq02vhL7cChMEdPxDDoBe55tIz7HhfQ6+Jl9IGggsko0mt4AQa9QCisYDSl8s33W/5pnaJevS7itVk/cM/Dt1NeegRRBK9XpbwcdIYY+3XrUGM6hD9KT/TWKMlJAlffWoLBIKDXCYTCoChGXB6VS68uxmIWAC2IiRzZLyKq2+MH08ZQ9TKKWeSQsAY5oOXItzFWrPeRnmFHlvXkFzj5aokfo1HgvsfLefiZCgx6AY8P0tLb0qhJYx54YimBQJTLrikiMyub3EYdAAGLTWDNmvV0794Th8PxT8XjHP7nIcsyoVAIs9l8LlPjHP7X4ZQjuiAIKIpCNBrFaPxrZ+qzhSzLiKL4Ty3+nQ06dOjAqlWryMvLo0GD2mXb+/fvZ8+ePVx66aV/63G7dOlCly5d/tZ9no5LLrmEJx94hgRSWLZUwaCaq3TZFWQ0xDOUUiNNeemVArp0jtCpXfXk4fPFPu6+JZFhF1sJBhW693HBX8iPK0jsEtbGy+RFmQaNFOa/YqdLBwMjbyjCWIdZC8DBIzGeuL+mnuMpCILAsEv1BELVCRBTbkzgg/k+otHoGS8CLvl+AXfdbGPH3gg9z6/ZTls21ZOiTyIU0RMlgpFq0kPnbMCbcwp48I7aWmff/BSgdw8ToijgSBApKatdUaPRxE0iF33vZ8zw2lVCM17xUL6zAQbJjkys6v6oqsox9pFN46ptVVVFEuJxSAo2ReTsn7fUtBzyjgu4K2Visbjc1Sm5gevG2Bl5fRGd2xlp3aK6tFGSVMZOKiY9VcNDT1Vgs4gM6ldt9LR1Z5jbppYx/sr6nXWvuMzKrDdUcmLNUVFZu15CkuLSVFdcZuP6O0p56qFkGjfQoaoqG7aGmXyvG31RO9yUU2E9hCXFh1avZfRQO+d3jt/3V97xMPNRI1JMwGCo35X7z/B6vchiDFEV6Sj1w1NSQUX2BjYvT+eN97x8+NFKmkmdcRAv0w2qfoqsO+l/scL29SaEUgFFVTjETjJoUCOTT+dLY9nvIR6+38KVG3dhrqhtYuPSFnBRH7Gq3Hb1xjCK144GBVGM4vgLM6a0FA03jEtg3Mh4vLftCnPpQAtdRhn46HMPffv25ddff2X9+vWkpqbW6pcFQUCv1/PYY4+dcbz+G9CyZUsCAYUpU8uY9VwaPy4PYk+UcaZsx1BmIZqUz03XxcmZU3Pj+uDzK6zfFKPdhUUoisKkG20kJ4p8+0OAwydkjp2M1bkYsnNfBB9+CnN+Zdilerp00bB9u8zXP/q4bEhtN/NTuGK4hYNH6ia09HqBVq07nFUsSkvySHCo7KncRHu1OwoyKeGmaLWQlgZ9e9ZN/Go0AkMGmOnUNsyMGavJKetTtUDg1haSnaMQOhEgk0bkiQdornaq8ft0f3sqDqVyJLqBcFips88vc0q43EqV+fLu/VHat9bXMsU5hftut7LgmxPotGen69i6dWvuXR/my9npjB7vpGlTgSH9zXzzk5/RQ60cXt+o6rmNxVRue7iMtz/y0LGtAVWFJcv8LPzOj8+vcF57AxOvSSAzXUuCXaRtS5HFX66nXfQiNH94iKSVd+Pq8auZeFOQpb8HWTI/C4NBZMPWEHdNL2dwPwsP3ZHImo1h5i3y0rqFnr0HozWkSPYfitK+taFe+ZGRQ6zMeM2F9iypE2eJn8QUOCos45orjWzYInB8I6gINKIlqWQhCiIhNcBhdqHDQC4t2K3/nWS7gWBYxqiNctu9OnJK+9RwhhcEgQxyiahhXJSSQ92cRpggDdNFrh9r54vFPqbemcTu/RHem+dBULRYlIQ65RYgnlkrUlt7VVaVv616/N/uNGQyxZ3qLr74YvLy8lixYgWrV69m6dKlLF26FIiv4jqdzn96Jf7UvsrLy4G40PwVV1xB586dgXjQFi5cyPLly/H7/TRv3pyJEyeSm5tbtY9YLMa8efNYu3Yt0WiUdu3acdNNN5GcnFy1jd/v56OPPmLLli0AdO3alQkTJvwt4qt/hl6vZ+aLM5n54sy/fd+nIAgCmZmZFBcX/3+vKWMymbjxxinceOOUf7xxPRg9uv6y+/8NsRBFkdGjxzJ69Nh/2zH+N8QBoEWLFiz4aum/bf9/VxxeeuklrFYrb7zxZtVnM2bMwO/3M3r0aLxeL0uWLOG3335j1Kizl4X4v4SKigpmPP0cu7btxp5gZ+ioS+jYsSNt27aloKCArxZ9yNEj+7Fa0xg2fCx2u50fl8wjGPTRpm0PRl9+NR6Ph1WrVvL78gWUlOQjKyIdOg3kkUcerdWPq6rK559/wicfvU4s5kWrEUhMzuXBqS/RuXNnZFlm4ZcLWfjlbFTVRXaWGXelhg6d+nDbHdOwWCz89ONPvPri6/i8Xmw2G5Om3Myoy0f9yyZ/gUCA48ePYzabady48R8Oj5Xs2bMHURRxOks4dHAbVquDocPG1njX1YdIJMLn8z9n4WdfgQxao5brb7qOkaNH1kno7tq1i88/+ZKAP8CFfS5gxKgRVROzQ4cO8c7b73LiyAlycxpwQZ/uZGZm0qhRIxo1avQvXXtdyM/P59P5szh0YBdGo4khQ6/hkksuO+tMqr8bJSUlzHn3Azat34xOp+OKq0Yz6vJRfyuxGIlEmDd3Ph+++xFejxeNVsGSKKLIEoIootMkEfCEiMTCBAMBFBRUIDHJiIBCsBK0ogZZEwEERFmPVtASUcLIYgxV0mPQ6cjIziA9LZ3OPTqxdd12iguLqXAXoTPGiAa1qCrYk6w0aJSL3ytRXlyOGhXwBiuJqVEEThF1Chazit0BogABv8jFl47mhRde+FsWDkaPHs2GDRt47LHHGD58eFUW6Pbt2zl48CA//PADNpuN4cOH/8vH+k8iMTERSYjiUV04yjpQIe6q+s5KAieIyxRpBC0ZJb249uot5DT10etCHUUlMivWe/n83bgZhNks0rqNQFGBF4tQO7tPViWimgCJ6VH69jRw7+RE0lJ0rN0UotvgMl54LJm5C3zsPRih7Z9KSVWVeidzAHqjSueO1b9JSdIgisJZOb17vU4y0zWEIyrlFTUryYwGEaNZoZHvPE4SL+WzqHZkJMKRIO/PVglHXNxza1yXLRxWmLfQx2dfe/nxs7hept2mQa8XyCuI0SCnZh/y4O1JDBpbwJETUabc4CDBrqG4VOLZF72s+tFGI6k9EUIcZCfpag4BfBRwFDtJpAnZVftxUoRZsYMAOlVPMFB/hll9uPyKCaxdtYivf/Rjswr88nuAS/rHswwtZpH5b2dw96Pl6LTQvrWR4iL46Xcv0ajM0c1NWLspxPW3VmAx+chI01DqDiPLkJws1qnTfgqiIKBV4/dLEATMzubccNthzEaBIf3MtGmh56mXK3C6ZGQZ2rbUc/llRmbN2cWk8TYmjDfTKLc2uWo0CpSUySBp6dDhzAmgvn37Mv+deeTKcV3CBCGZcCgTpyvGS08lc89kiRde28uqNRKoAg0bCZzXWObC842sXRdgv7qNEH6yaUy6UPNdaQ824MkXNrNpWRb3PhDjlZdXYXe2wa4mEyVMkfYQjc9z8tpz8bliMKhw/zQfqqcpFiGMxiewfJWbUUPrnieuXBfi/ilxMr7cKbF5R4SnpyYjCALJyYksXbqUSCReMVRQUHDGMflvx7NPPo3VouH3tUHOH5LPxGvstG9tYNJE+PDTFSTYNJQ540axQ/pZmHR/ab0GX+987CGQn8xVE8M8Pb16YeTWG+MScsOvLWbJZ5k1MszXbw7xwMN+2rRTWfpVShWZd+VwkInh89dPtvoDCkZj7T4yGlUpd8r0H3zeWcUiO6cJsiSSS1O2sBINGlLJwpDkIsXx11IfOp1Al04G7r9f4O1HT5ASaYJLW4C+1X56d9Sz8YQHEZEKTSFW0UR6pHnV4oBf9VCZvYUbx9p5/k03TzyQXGPfqqpy59QKyg4k8+TzHi4ZbOTV2W6cFTKvzXYz/kp7rXL59FQtJq2BylCMUCiEyXRmiyAGg4GYpOf5N92YokmcPOrFPlKgSSMdd95cc7FLpxOY/WIafUbms2d/hK6D8jAZBbp1MvLovUmcLJCYeE8pt45PQJLgnRfS6XuBjwem/4rBn4Ex5iBmclHuDrPsd4W0FB1Go8iylQHuml7OpQMtJCeKzPrQQ0mZxGtPp2E0CMz6sBKNRuCNZ1MRRYFQWMX+F/3sqffo2RZLWywqTRqJPHqfHUGA7+YnEMRPCzqgRUuMKAaMmAQL7dUe7GQ9USI0EJpxz7Qyrh9n49dVAa6/TqpBfJ6ObBpTyDEUValT9sGbeIi7bjNjNQus2hBi575itBqB1s116ADXOj8m6u4TQwQwUPO4bspRZKr6wn8Vgvo/wHBIksSmTZv47bff2L17d9WKQNu2benXrx+9evU6q/1t2bIFURTJyIgP7FauXMl3333HCy+8QG5uLt988w2LFy9mypQpZGZm8vXXX7N//35ee+21qgfr/fffZ+vWrUyZMgWbzcYnn3yC3+9n5syZVQPyGTNmUFFRwS233ALA7NmzSU1NZerUqWcdg/Ly8r9Vc+qfwf8Wous/gXOxiONcHOL4u+Iwffp0zjvvPC6/PO6yVV5ezowZMxg8eDBDhgwBYM6cOZSVlTFt2rR696PT6f6rHT3/UX/4zqx3eHPm2+TKzRFMfmLJhYj6KP5wFAWVLh2MPHRHElnpGjZtD/Psay4y07W88FgKSQ4Nv6+L8vybbqJRhUsHGHngtkQy0rQcz4sx43UXqzeEGTDwcma9M5/S0lK8Xi9DBw2gvNiNQadBZ5BRkNAZwGBSSUk24HLH8LhVbHojaWkio0bq2HcoxO4DUQIBlUqPjBTRkWjVk5IikpQM+w5I2BObs3jJ4rOa7J9CKBRi+oOPsG39DtSAALZSFE0Ek9lAVoaBAb1FKitD/LY2SG6WhoBPYOt2AREzSckp2JK06A0+XBVuXG6IRbWYDGaSk5JwV1ZirUgmLZqLRtAgqTGc5kKyu6dw5/13cPToUZKSkujatSuTJ95G6f4KrK5ktOgImCoJJLmY9tRUZr31GMl2N93PM3HsmMLmzTLBCguWDD/nd3dQXpnCo4+/+beRoN9/t5DvF7/Mw3eo9OhixOdXmLsgxvfLE3lz1hckJNR2TpVlGY/Hg8ViqTfb7F/tA75Z/C3PTX+eNE8DLCQgIFJpLEPKDvDponmkpaWd9T7/DI/Hw6A+Q7CUJ5FGNj7BTb55B1atBZu/IahQaTyJO+pBkjRo0KDXiTRrJfHIfXYcCVq++yHCtz+EKSmRyBWao7dFcEc9eENRzFhRUQkSIEYEBQURDSoKAgIqKhnkkkIWVuy4KeMEh0gmAx9uQvixk4gVBwG8uHGS0SDMc48kM/ISKxoN/LYmxH2Pujh8ROXrJYv/IelxJn3h4cOHee2113A6nbW+S0lJ4d5776Vp06b/Uuz/XfirvnDGM8/x4bsf0ELtxDHtTs6TBlYZFhxUd5BMOilCtad7RA3hw0OFYw/33KvFYha56Zr487DvYITRY4LklPeuVQ58QLOJB5+I8NqbIeSwAYMjgCpKNGqgpdQp8cKjqXRsa+DaKSXcMM7OFcOsGAwiew9GuO62Ep54IJnhg+su9e05LI8f5meR6IgvAK3fEmL0+HK27zl2xjH69tuviLlncuM4I2NuKuaHT7NqTPB7DCjHsq8PWkGHoiqECSKiwSiYqFTLSO2zHZ1RQVHj2ZKZ6RrO72zkpmscVfs4eCTK7Q+X8cGr6TUI0FUbgkx5sBR3mYEksxmNXkEO6zCWNSNRjZdLe9QK5JZbsVpEtu6M0lTuWEV8qqqKWyjlsHYbnWL9MQhGSuzHeHzOw/Ts2fOMY3AKM559mGW/fEZKohZJVvno9YwaRpUut0z/UYWUloh0bKfjiak2Xn63koVz4tr0X//g48kZPkIBLZ5KFUuCzPhrDOw/HOXL9zPrPOabcyp5YaZEqr81iqAQTTqBNdOLNxilQ2sDn8/OrFHGqaoqt00tZ/P2EBt/blCnA70kqQy9poiOLS3MmRtj2/6tZ7xIpKoq7Vo2JznQhMZC3AzDr3rIGrSFhXNrJ9VEoypDrylk4EVmnn3JQ0q0Mc3oUCdJdFI9hFOTT26TGE9Os9OmpY5X3vSzfGWU8gqZpi1kXn4yhfRULSvXB3n5bQ9lhToaNxIIlyaT4e1IZfPfWbc0tVZm3L6DER57oYKFczJZtT7Es6+5ePnJVNq3jpteDb+pATZbKkOHDqVLly7Y7fZaC0T/zWPDv+oLm+Y2IzMnSuf2xj/0ZiVmf+Jh++4I5RUyJ09CsjYJUaNiTQ7RvLXCheebuGV8zfHAmo0hbr2/HI2qZcJ4EyvXhxDFuG7rVaNsWMwitz9Qwf9j77/Doyq7/X/8tfee3jKT3um9ht6VqiIKiIqKCnaxYUNFLNiwYRdRVFSwNyygoigo0nuvgZCeTCaZ3vfevz9GAzGJD/ic8/uez3POm4vrgpld19xl3e97rfda+RNkZivkZEkcLAoRDMeJ+Q38+G1yo8Kpm3eE+ehLH88/2vTvMmZyKW8/n9GocNqDT9Wg0wl44xO46+7HTtlO0WiU4UN6k1zRCYeSyV624KOOVulWBp/t46pLk+jbs3FfUlWVsyaXsfyDHGRZpceZpRhEIxeM1zHzViujJzo5sEuHBg0d6c1hy6+YzAJ6QQ+iTOcuUOIMsv67PB59rpZDR6NMn2qndQst+w5FefVtN/v3y6SVnEF59q9MOs/AVZfaSEuRWLclzPx33Nx+vaNBAduDR6KcP9FP/6EqvYfOZPLkK0/ZDs899wQfffA6IbeRPH0u7YeWcffNDvoVNHz38so4K38N8O6nPp59KJXePQyoqsqm7RHmPOviwTuT6dvTwLgrymjXUsurTyWieA8cDjP+yor6eaNtKx3BkEzfAiOXTbQx64kalr6b3SCqtbwyzpW3JIrw5WRpWLjEg9encPdNDvwBhUtuqGDZ+zk0hV37IlxyQwU1LpVde46fsh2GDMgnM13H78tyGXdxDVVrelDt2Epamkj3Llqqa2SKjkhYqrpgVuyECLKHjfRjBEdSf8JqlojV2Qh79XQQCpq9zzbtjwhxPd2UQfWFFFVVxWUqpN2wYj5alMw7H3k5Whxj0rkWFn/qw2IWuP6KJPoN9NMtdkajMVdRFXbwOz0ZXJ85EVHD7BLWYlfTmPrQJfUc3F9xOmPh/yfk58lwuVysWrWK1atX10dufvLJJ//2da+66iquuOIKhg8fzg033MDYsWOZMGECkIjyvO6665gyZQqjR48mGAxyzTXXcOutt9Y7H7W1tUyfPp1Zs2bRs2dPSktLufPOO3niiSdo1y5RUOXQoUM88MADvPjii2RnZ5/W850q+RmLxXj//ff5/PPPqaurIxqN4nA46NSpE263G1mW8Xq9xONxotEoTqcTi8VCp06d0Gg07Ny5E7fbTVpaGmazmaqqqvpzBEEgPz+faDRKNBrFbDbTrl07TCYTW7Zsoba2FlVNCI+LooherycQCBCLxbBarYiiiE6nw+v1Eo1GSUlJIT8/v/76aWlp3HjjjQwbNuz0frx/gQ0bNvDFF19gtVq5+uqryc3NRZZldu/ezYcffojL5WLUqFG0aNGCoqIi7HY7kUgEnU5Hfn4+n3zyCXv37iU3N5chQ4bgdrs5fPgwJpMJjUbD4cOHCQQCjB8/nnHjxlFUVMTmzZupqqoiNTWVmpoaSkpKcLvdiKLIuHHjuOKKKxAEgUAgwHvvvVcfyRyNRmnXrh29evUiK6tpR/J0EAqFePDBB/n555+JRqOJ1Kl4HFEUSUpKQq/X4/f70Wg0pKenk5aWhsfjYe/evcRiMWw2Gzqdrv48WZaJx+MIgoDVaiUSiSDLMoqS2LXU6XRYrVZcLhfhcJi8vDwGDhzIzp07OXToEMFgEI1GQ5s2bYjFYkSjUQKBAJIkkZycTEVFRX3VTq1WS/fu3Vm4cGGDiOp/aod33nmHpUuXotFo6NSpE+Xl5YTDYaLRKLW1tWi1WoxGI3q9njPPPBOHw8FXX31FIBDgzDPPZODAgaSnp7Nx40Y+//xzysoSOYDp6emYzWbC4TBarZZQKITb7Uan05GZmUmLFi3Iy8v7I4rwNwKBAJ07d65v+38SK5FIBIfDgcfjYffu3aSnp5OZmYnVaiU7O5s777yzXhN5zZo1PPPMM82+73+ygwt/Px5u2rSJqyZdSzdlIJUZa3ngfj2TJ1rQagUef96F2Sxyxw0Nd3ZjMZVLbqjgsXtT6kXug0GFMZPL+PztLDLTT0ReyrLK7Q9Uc6w4RuuOF3Ld9Xcx5owxZPhakqbkoqJSIRbiTzvAkw8mc8lEC6Io/KGdG+aGW/yklg+gzLAbXWY1/fsYMBkF1m2KEKy2YfBnICS5iYgB7KkxghGVvgMvYu7TT5yWjWRZZvLES4ju0hA1VdBpsItH7rfw0DO1XHGRlXNHnSAbVFXl7Iuq2LnOTFu1B2bBiqIq1GrKKDfsxWrSYvBkE44q1Ko12EjGgo1yimhLN5KEhC5bQPWyT9hCiiEdU9hGWBfEbynEZJJRFZGgW0dyoD3ZtMBJBYGWm3n5iTQ2b42jqjD+XAOtW2g550In3n0t6HF2OXMftnLFDHj51aX/NgF4/PhxnpgzmaWL9I00kzZui/Dyex147oV36z8LhUI8+ehT/PbzGjRxHXExRusOLXl47kO0aNGiwfn/lPyMRqM89MBtLPvsNyzRNAL40GMkRhgdBjLJx9Bb4bNv/n0/59zR5xE5HEVNKyc7V0GWopQXi9hqOuGItkBVVQrZQ5QILeiACQthgrjtB+k22M3kC3UcLVKw2eDJl+q4bKKdsWMMVFbHeWGBl+OH9MjuJEIEEBAICX5sggOdoserrcKeFqNPNzM2q8jW7TFUVzoOdyd2sBYBga70wyAk0pRUVaUk62dW/ZDYeHDVytR5ZLIzNKhA/5FVHCtS2HlwOxZL08QZnPpYKMsyW7du5fDhw/j9foxGI+3ataNv377/duT1fyf+biwMh8P0KygANYJOrxJzOeiuDkYURGRVZi+bMGElh1Zo0eHGyXHtXqZdJTHuLCMz59Tw29e5GI0idW6ZL74NMO+FMEZ3C7QhB3FtgGIOk9sywrQpFn78JcKmTQqxsISCwqRJIk8+mMyEqRX88mUuAB984WP5ygCBgELxcYHKSoWWbVTWLsvFamlI1Hz9g5+XFtbxy5eJ6DpFUTnzvCr01r4s+XDJKdsoEolw5ZThLF+i4e0PPNTUyjxyT0o9qbbilxA33RCntX9Qg6iUqBrmiO03NqxOIeekquRbdoS5caaTzT/mNliMHTwS5dHnXZRXxMnO1HCwMIbHK3PvrQ7mPRsjv2pk/fGyGqdWKkfVhyiJlGHP9ZKaLGG3iRzYB946DQbRQFQIIuni6MIOWsd6IwB1bYv5YfX3/0gSQlVVnn76Mb787C3GjjJz+GiUeBzOHGyivCpOVXWcmbckM6iPAUkSuPm+Ki67wMbgfkYqq+OMmlROZrKB7GyB7fsCuD0K116eRFFxjIvHWznnD2LC7ZEJRxK6qBdfV8G4MWaOHZNZtjLAuWOMBIIKRcUxTEaRUFjltuvsdO2o58ixKG994OGsM83s2BcmP1vL8CEm+vQwIAoQjqjYk0SWfO7j9w0hfv1JR4uOPVjyyeLTssPHH33AgzPnYFCtpAjp6AUd7uR9TLvCwAN3pNRHUdW5ZW6eVc3gvgaee82LGtJR51XpHR9Vv4D/065uXOxiHToMxIlhssSxmTVIaImEBTp1hEcetLLy1yAen8K+A3Eq13TGICfhbbGBSBTyK0bi19Ygt9nFYw9YGDPcRDCksugDHy8srCU3S8Jmk+jTw8CNUxOptgDrNod4eckAevfuwxVXXNHse/8n+4Z/NxZ2aNuSTh1Evvswh/2Hozz2fC2zb09mSP8E0fXLmhAzH/BhKOyDUbFy1LyBHoP8yKrK2JFm9DqBz771k5WR6KO/bwpz/4xkzh1lJh5X+XyZn/c+8fLm8xloNXDuOXFSq3sTI4qAiLfNGlRthB2rEtIqv60P8dhTAaoqEpuCgiHIM3NSOHtEw+i2hYvdrFgVJBBSue5yGz266DleGufN9z1s3Rnh0XsdHK6cyvU33H5atlq69FMevutRekTOREVlq/ZHBFWi/2CZcFTl+w+zG5HvC951Ewiq9ZHH519ZzjeLE1zG2o0hbrxGoNIVpS1diBIhRgzZVIeQ4sRkEgj4wJYeYv33ifH84JEoc55xceSYjFYSuH6ahXc+8uL1Ctw744S0w5+IRlUmXVPOy0+k1xPIk6+q4fsfYnzwroUvV/biyaffPGUbuFwuLhjfi3BQRKrOQ5tTycqv0upJ5l/XBZm3oA67TWTfwSi/f5uHXi+w8rcgm7dHMBoFRg01ccdDTn74OIf1W0PMnuti4lgL6zaHOHA4yqRxViaPtxCX4fNv/WzdFUZRwGoRefXJNNJTG/sW67eE+GZFgCdnpzYgnLVagRkPVDNqqInz/rJZKMuJ4/YcCNO+Q0c+/WzlKduhe9c8br7KwcMzk+k/opraGoEX55k4d8yJtljnlhk3pYJDO00gawjiQ0BARENfEm1oP1vpLgxs8h4xNYrQew0z7zBy+XVuMq02NIKGuM7HJRfpuf8uG5GISsHIEhRFJjNDy93T7Zx/dqIN3HZfLd8ssdFW6VEvJRBTo+wTNyKaA6TGWyCEzNThJGSsIlVKJxow8OBbM+sDh/6K/6fIz5Oxa9cuVq1axYwZM/7xNRRFYf369cyfP59nnnkGrVbLrbfeytNPP02rVif0dp555hlMJhO33HILe/bs4dFHH2XRokUNnO6ZM2fSt29fLr74Yn755RcWL17Mu+++2+B+06ZNY+rUqQwfPvy0nvNfkZ+qqjLrnlmsXv1BYldeTOhpaKSETkfPrnqy0jVs3B7maFGM/r30BMMqhcfinDnYiE4jsPQ7HwaDSEE3PceKY9iTJHr30FNSFmf95jAZ6SJD+pn4dX0IjQY6tDKw8tcggqSgFXQE3DpM4XSichy3WEW37jB4kIYlH0YIeXWkSRkgKtQoVTjS4vTvK7FtdxS7TeSsM02UVsr8tj6Eu07gsbkvMP4P8vmfYu3atdx79xUk2+GsESaCQZUffgkQjevR62DYAIlkh8ia9SEOHhCI+Q3YlTTixHFTQ5woIhpSyERCg4sqREOILt1Uhg0wUVkts2FbiEBApktHA5GIyt59MUxmgdYtNQzsa+B4SZyfVoXxufTYSUOPHjdOopoAScnJ1FV7sBhEIrJCsiYFnWykVq1BMEQo6NeOx+a+Tm5u7mm/u6qqXDRpJOWlR9AbREYNM5Fsl/h1fRCnSyYcVkhL1jJsgIk9ByIcKYrSrrWWSqdMx7ZaWuRp2b47QlFxjGSHxLCBRrbuCFFcJjN8iBGbVWT12hBmk0AsIrJnl0iKkI4iC4SsZaRnKnRsr+Pw0Sj9CgykpUj8tiGE16eQn6Nh/+EoZpPIsAFGTEaRX9cHMRlFAkGFmlqZPj0MdGirY9uuCLv3RQmHTGzctuO0o98URWH6DVPYs2sdGq1AdoZERakGX40BUzQFWROiTnVh0EoEIlFSM1QG9jHQqmWiGntJWYxRw0zICqxeG8TrAYdD5KzhRrx+lU8+iyBHtRgxkUQKYQLEzC46dVWodMaQJBVBAI8HUpIlRg014w+orFwToNalYrWq9OxmoHsXLUuXBWnVfhQRT5jjm0qpiJfTs39P0jLT2PL1DurEKs4YeSZjzh3Dtm3bmDt3brPv/Z/s4MLfj4cjBo/EUpRBOOUYry9SGNQvEa0fj6uMvayMj9/I5IX5AZZ9H0WRRcxWhVtuMJKeDo89X1e/AO/WSU/n9lqKSuI8eGcKqqry6ttuPv7KT7tWOgJBhd0HItS5JNp5hmHCSpluP+QU0a2rxNkjjUyb3DiKcNP2MFOnhejeS2bx68no9SLLfwzy1HMBykoF3N44fftITLtSz9JvIhw8FsLnM7J2057TWuz+8P0PvHD7AnRhLQMuPcwrzzhYvyXE1z8EeOqBhtEthwqjjJ8QJq9mSKN7BFQf+3VryUmyY3K2J0lIpkQtJISfZNI5qtlBipyD3hGg3O2nh5IoFuLRliN12MsLT9vo21OPosDyn4Lc82gNHo+M2QIOk5mo04HOlSASoynFpLRy88aLNiZcGERA4Nefrew9FOWb1aO5+57HT/n9m8LcJ+5hyrm/0b9X0xFCF14X48FHv2Tnzm18vXQRe3fvQXBbSavrXl/sJaD6qM46xnufLWrgI/xT8nPmXVcT9mzm5++hLd1wCCf6rV/1cpDtpCSnsOirhf9W9GFtbS3DBwxk9Agdr7/gqI82CIUU7nrAzcZlGcheG348tBEaV00t4gBhbR2p0ZYoJi+1+uOcP17klScTz+v1yUy9ycnvq7SIsp4QQVrTiXKKkBDR6QTM6X4uuVDPVZebOFYSY8PmKO++oaHOJZFDK1KEE7pnLrWSIVft5erLrdx+jw9nqQ6NYiSm9dGrD/TtLfH43Bi9h/Vn0btvN/ve/5vHQoCKigqGD+tH61YaqiplPHU6Mm0WNIqeaFjEK1YjiAKSKODzKxgwYzSIoIvgCYVo00qDWa/D69Sjlc34ZC+uYMJX9HoghSzMghWPWE1Q8mB1RDAZJRAgFFIZfYaR8Webeez5Om6+OomRQ0288U6ARW+p5IW7YSOZOrECX+52Zky3cPYIM3VumQXvuvlxdRA1pMeRpjKwv4aDR+Ls2yexdvPWvyW8m8KmTeuZ/9KdPHi7wt6DET771k//AgOiJPDjqjBFxVEiPj1ZUg7RiIBqcYPJT1wM0zJPy9WX2XDYJT792s+GLWFiERg7ysIrT6eclG6oMvelWt77xIMoCsSjIukOHf37adi2M8qxHcl0VPriMZYg5xzm2qsMtG+rYdP2MD/8EuCWq+34AwrPvlZHarJAZSW0bqEjzaFl974oTqdKOKLni+Wf0alTp3/cZq6aegFFRVsREdDpEjXlvQGFCWebePbhdARBwFUrM+dZF3sPRpk8wcLvG8Js3CAQr3GgplQiaBIbVlmZGrp21HOsOMrRojhtWmpQVIEkq4hWI7BzX4TcLIlYTOXo8TihiEzPLkbefD6D/BwNO/ZE2L47zHML6jCZRPQ6AVEUMBkFSsrjtMjVkJ+jYd3mMJkZGrIzNOw/FMVZI2PwZ1CnxPhu1fLTDihRFIVRI/tRdSSEQ8miSizCKtgw6/SIaVW0bi0hChAMK4gClFUoSLIOjwf80RCauIU28Z4kqan48VCTsQGjI4pGA+PPtmDQC3z2TYC6UjPhWJyLJks8eJedZIfE8ZIYDzzl4vdfNOS5B6BFRxWllBl3I0UsdFeGoKDgsR0haqohpsZw+oKcP1aPoggUFkW5+rIkrrnMhiAIHDwS5YKrnQwYfDF9+vT5W0mk/+Tx8O/GwgF9O9G5fZyl72ZxzqXlfLMku5GOpMcrM2iki+zSkQDssfxIt4I4ZRUyt13n4NNvvHz3QQ7Dxpfy3COpPPtCiKOFiSJGGZkq11+j551PvHz8RgZDhoXIrj6RlXrQvpLcNmF+/zaPBW/7ePV5ibTanuj/SBP2qm7K0n6nc2eRi8+3EAypvP+5jw5tNSx6MROfX+HDL30UFsVIT5W47AIrH3zp4433PJx3/g3c/0DzmWDN4c2Fb/LqvOdJTo4RiMYZPsTItEutbNkR5qOlPm65xs6QfkYqq2Xe+diDI0li3pxURFGgsjrOnQ87efv5DN752MfTL3moqZIQEDFiJvWPdXMdTkClAwVoBR1FecvYvz6XwqIYF1xWh9bZCmswBxUVv/U4xfFj9O0n8P3HTUc3btgaYvo91WRnaqiukSk/LmE0K6QmSxQMOIeHH3nplN//999/Z9ln1xKLq+RlGPn4iyBPP2Zl8gQrK38L8sZiD2+/kM7XPwSIxVWG9jdy833VDB9sYsRQEz6/wqKPPOw7GCXJlpD+2HcoyiUTLPzwS5DP3s5uFOW7bVeYa++sIidTw7d/ieAsr4zz1gcetu2KUFgU48G7kpl4joX7Hq/hhiuTkCS440EnwZDK0AFGrp2SRHqqxLrNIe573EWSTWTHnjDjxo3l8blvnLIdunZqy5RJel6am8ags8qZMM7EPbfaGxxTWBTl8Wf8fL08DIqIOZ6CHy/JpBPAS1f6s5dNtKFLk9I4R8VdPP6Kl8kTE+1r+j3V3HurgwnnmJEkgc07Itx+j5fg/rbEkirpPzxISVWYV+am07GdjsJjUQadU45Ro8csmUBUMVgjBCMydTUiNqtISppM2XEtGlOI1q20bN0qsevwjmblrE5nLPwftf3dvXv309J5ORnFxcXMnj2bWCyGwWDg7rvvJjc3l4MHEzpIf019S0pKqk+JcrvdaDSaRs5XUlISbre7/pim0udOPqYpxGKxBoO3IAj1qfZ/t/CdNXMWa9Z8RG6mHlGjYjZpGdDHwM49EZbMz8RsOjHI7zsYYfzUciacY2HpO9moKoy4sJRunfW89nQ6026r4r1XMmnf5gTR5PMrnHdFGRnpEuuW5/HzmiBPvlxL+/YSQsyIa2sHWsZOFAtQZZXKwl18UVlOqrczmUpr+EPSpIWqUlG3ly1bj7PppzyuubOKEUPNDBtoJBhUuODqCh6+/w7MFgujR49u9p3/Dnv37uWeu6bw+KxkLp14oiPOm5PKQ0+7MBgEZt+egiyrjDjPSb6/Gw41s15Qt0g9SJQI7ehWb/e2dMWlFJNiOcwT9yfIg0BQYcr0CvYfjjJyqJHyqjjvz8+kV/fE4nrZiiAbfzHTmYENUsU88Vr2udaTbLSAINA1PBgpnvg+H/D569ixaT13zLiYBW98c9rOyqSJZ2DQlnLuaAsv/aEXkkAKX//gZ8G7br7/KIfV60IcK43yzkvpPPVqHau+zMFmPfGch49GmX5PNRlpEl07Gfj+49QGEVPf/ODnjvt89ImPQRREqpJ2cP31SbRrJ/Ddz0E2fp/fQM9r/ZYQV91WxYXnWXj8vtQG6UyvvePm3U+8rFuWR9pJu2HllXHGTKqgT4/u7D5w8LTscM1Vk+ja7hCHDggsfjWD62/zklLWjxbYEwfEQFZlDohradEyyvoVuQ0coiPHotxwdzWfvpnFnGehcwcd06fZ8fpk+g13IkbNdKYAq2CvP0cJyBzdt57H5wq8+WEdxWVxnn88lQvHndjFVJQUbrnHxfY9Eb5anMVN9zhxlzgQ7Qbs+UZc+V4K5Fwysh3EKqADvVBlld0/7URvNpCXn/uPoj7+N6CyrIqedEDMdDOo3wky5VhxjFb5WkaMc6Ep6kqakoUgCMTVGHPvOYjPfJzFbyQzsI+RYEjh82V+nnixDle1yKJ3I7Rpp3DGICNrvsmtb7exmMqt9zv57asj7AvU0bt3lO8+yWb81HKmXNC0XlS/AgPG1GrefS0XvV7k8Wc9fPy2iXTPMNr9kZIa2ODjkaNbeOsNCweO6HjqFTd+vx+rtfmiEn/F4rffJ9mfRXXWWmZMtzL3eTevvxXCatLy22on111t4MrJFiRJYN5LAew1TafxmQUr2XYbryxQmb9wO4Xrs8jzdWa78CtnTqjBWCwzcmgN5WWw8/Pu6AUDcTVGNH8P679NQ/9HoRNJgvPPNtO3QM85l5VRckwkJVxAJmknhMxr0/HUujhv8maSMxVqdrbg0efLeeHRVB5/6fdTfvfmcOTQbvo90HyRlN7d4tw8fTLjx4RZ+KQWhz2d3zeFmT1nHXUH2+OItMAsWMmsaMPsmQ+y5JP32LZtG16vlw4dOpx2tP6RI0fQiwfYtCtKC7o2ID4BLIKNDmoBh2t3smfPnn+L/Fy2bBnZuQqLX09uMO4ajSLz5zkYfqCcvdtq6E7TqbT5ant2RH9PpEmHskgNtuWLD39n0nkh3lkS5PvlCtZ4NmZVwUcdRkyUU0Q3+icipGKglqp88nIhryw4Sq4uh7DGgytahx/oRv/6e6mqSplpF5066rnoMh9ZVYPJFk4Q1oeWO9m5ZxsOq5HVP/36j23yn46qqiomnD+AgX111LlVTBaBC87TcdmkRNGGT7/xcKxYpKCzkZfmh9GgQxZjRBSVeCSCKsY5dkRPD2UQ2X+Q/2lAuupld3g9vUlk6RSqewgrcaS4BTkM61dlYjFLfP6tj4efdbFiVRCbVeShp13MesKF7EqhhzKsfrxJVrNJKs7g5Ud38f5n5ZwxyECv7gZ2748yaZyJfgV6DhXG2L7bg94knzbxCeBwpBIM63nwmSrkeBR/QGXRRx4URSU7U0NqCsTtEbS6Y0w+14rRILDsJ5nKaoFgWOHzb3yEoyrO2jh9CgxoJPhlnY/OQ/307KrDapE4cDiCQS+iKiLh8gwsqUGSbAo1LhVPII6UUcm2uuWcMVTH54tOVOwdNczE7dfZuejaCp55OJV5D6fyzPw6Nv+UjV4n8MSLtVS7Fbr31HD0WJg7bp3CKws+qc8qOx3ceusNFB7ZSnqqhvtvT+bs4SZEUWDfwQgzHnDStv8xcrO1VDtlRFFFqxV57LkaRDTIsoguuRpBFZFEgc8XZdOlg44nXnSxZz84kgQUReCzt7Lqq0Urispr77h5caGbUWcYKauIs+dAhLMml2IyisgK6HXQsa2WwuMyH72eSbvWiXlQVVUefa6WVWuD/PxFbn2UlCyrvPq2h0UfuDD4Y6c1L/6JO2ZM5dzhIZaHoxQXH6erMjCRwRAGtVglUBykWLeTFt08OD0xtKqe/HwtE87TcdmkdG68t4oVP24gEhRIy45jsYiMHGoiOzNBZptNAj99ls3X3weZ97iJn95JYfkPh9CbZBBUIiEBQR+nKP1nfB7QmxQyHAJajZ/SyA9EA1os2EGKc/YILUfLNPQrMJCepqF9aztLPvMxYmI5iqpiMQvMvt3K0p+rOXz4MIqi/F8hxb8gNTUDRS1l6fcBJk+wNllAJ8kmMeVSPV8+X0GKkkOGkMf5Z1Uz7zU3r71Th6rClbdU0rm9nuuui5Lq7Ee2kBiLIqVhHincQYtuEq+85UXjO0HGq6pKcjIkOyQKi6K8/EqcvNqGhbBsgh2z82w2b1zBhLNV8nI0tG6h4cnZaUiSgD1J4qar7A2et2tHHXFZYcuGLf/IJgMHDWTrUDPFJbUseS6DPj0SXMPwwSZuusrO6ItK+W19kHat9My+PZm2rU5wAg8/62LjOpW+QzzoXfm0iwxGywEUFNrStf7dcmiFV61jDxvpoQ7GX6fj/c98zHsxRMrxoQny9w8zGP2dkVUrXTseavaZ+/cykJut4dslORSXxrh/rov+vcy8+IaHc8697LTe3+fzUVQa46PXs/j0ax+duijMf8fNhHPMPDO/lq/fzcZoFNl/KMqEsWZunFnNkvmZZGcmxqFtu8JUO+PccnUSo88wkZej5cfVQW65r5pLL7A2Ij4BenU30LWjjqKShgXylv3k57V3PMy82cEDdyTj8yu8/7mP864ox2QSuGFmFa3ytTw+K5WMVJGzLinjgy+8tMjTkp+tQVIldu2SkTQK3XucnhSkEtXx0y8xFEXFaleZflXDtcvSZQFm3R/F7uxBXyEZRVWooRw/XiKEyKYlB9mBLaeO3RXraK/0wkEagiAgq3FKOYpP8fL18iiTJ0KfngbeezWDURMrePixIBpBg+CzY6sbRIZgRq1tycZfNvLMywZum13FsIFGXn/Hx8RxFl59KpVYTOXLZUEef1QkpaYH+YINNajiraoloNlGl3YaWrUW8IRS/8t0/P9HkZ//DrKzs3n22WcJBAJs3LiR+fPn88gjj9R//9dF4KlEcpzqMX9HWixdupTPP/+8/v+tWrXi6aef/lvyy+Vy8cN3n3HP7Xbe/8xP+zwNKQ6JrTsjLHk1owHxCdC5g54nH0ilpCyOKAp893OAcEhl2ZIsXn3bzV3THQ2IT0iEaH/xdjZnTChhxnV2Rg418eg8FzffYGfO3UYyTyI+IWE/s7cFLn+Q1mrrRt9lh7pywONk6Q9+3nkpk8umVzBsYA4mk8hnb2XRd0wJs+++jyurT12/42ScP24Io4YZGxCff977sftSGT+1HLdH5veNYbxHsklXM+uPiasx3DjpQeMqjSmxfI7trGbbrjC9uhswm0SWzM/i7EtK+W5lkCfuT60nPlVV5aHH/OTWjmhAfAIkCcnkK52oEPdQEBjb6HsrDtIDnWmTfYRPPn6TJ+a+wqmiuLgYOVaCJ6Ty8ty0Ru8w/mwLm7eHWbspzLzX6vhkYRZTb63knRczGxCfAO1a65h5s4N7H69h+8r8Rtc6/2wLq36NsfbdGkyqjZS2NdwzI5WzJpfx3Yc5jQoZDOxj5IapSWSlS410nLbsDPPhgswGxCdAdqaG999IZ8JlNWzevPmUC08cPXoUJbqXrTtknpydwpr1McTjHRIO5UmQBImOkUHUCqsaOURtWyXe/8mXa/H6FaZPS5w7/00/obJUckltQHwCiIJEK99A5r30C59/kMGVt1QlImlOPkYUmP9sCr1GlLFuc5BPP4tREBlO5ICANkelTcEfKbUyhPYl/ikIAu21PRAE/hHR8r8FqqpyyPg7o/4SGKPVCqz+VSalbABWHPUOl0bQkhPuSpmgMOuRClyVQRRtmDOG6nj92XSiUZUX5weQxRgP3pWQX5BllR9WBTlwOErPrjq++a4MNaijpNBIz4E1RElsGP1VnP1PtGmpJRBUqXTG+HCJQK6nd4O+ZRas6KuHMP321exan8arizynbQef14cGkbjeyxljQzh87Wgvt0FyS8hlcV5+sJBPvyzh249T2bM/nrBJM9D4UwmFa/j03VQuvaaCY99lkCu0Yce+HSx+LZ1unfT0HuokRUkHAepMx7jnDnM98XkysjI09O6uJ1qWjD3ceF5LIoWKsgyOVNeCWE04rPDAk7VoNf+swOHJkDRa3v7Ay/KVAWQFLGaBqy6xMWpYonrxsh9reGJWCmcOPlEhctgAI6uXGxh5/iGC21IwCRaMgpm9e/cwYuAoDH4rQkQiZguR3S6d5+c/R1paGnv37mXxu8/jrDqGrEDXboO4Yuot9VrjHo+Hx+Y8iEH14qyGPjQd6WARbMgo/7YT9/GHS7jtBmuT+nmCIHDXbSauv8mPJtS0mycKIhpVi6zKSIKEKEi0i/bjkqmryQl2p0D94/mFxIbSZn6hHyMbpBELgkCu2hZ/xIfHWsrgATpyciys2xrgYNH3pNQUkCZkUarfjcYc5tUFKllVZ6AXGkbqJilpRIo74tEcBhIFvf6dQpKqqrJlyxaOHz9ObW0t8Xjjyt2CIDB9+vR/fI//L3DxpDO47nIrXy7zYzKJfPpmFgXdTthyUF8jm3eEuGRaHXn2ZJBiRIICUrKH8eea+WVVHM2+AfVRz3/iT1J+F7+jItCKTthwECbIcfchuvSvonhvFpf+kS596Y2V+N0apKCRGH7aKT0b+RKSIJEfLqC0so6JY0088VIdq75MpNwDnDEIrpliY8pNldx807XMf+2tU7ZDVVUVDz8wjcUvqvz4m57Pv4lR7YyRnaEBIVH0KNkOZw03c88tyfXn3XtrMq+/5+aNxR4iMah1K7jdKuGIQoc2Og4dFencXsecmSmoqkCLXA2SJLD8pwCPPV/DsvezSU05MQf8sCrAbbOcvPdqeiPZDZNJ5IXH0rjh7mq0WvhmcTZGg8hF11Vw3eW2+qI2ACVlMabdPoUH5rxLp06dT9kOqqqyZcP35OVq+XBBJrnZJ8aUzh30/PBxDoPHlZDiELGYReo8Mq3ytKzfonLhuTYuuzCR4jtzTi133JhGikOkYORxbpxq5+fPszn/ygq+XdIwXVYUBW65xsHBwhgbt4WwWUXmzUnl4Wdquf4KG+WVcV5710NtncLqpbmNdA3Xbg6x/IOcBusYSRKYcb2dQ0ejRKNaLpg4mp9WbjhlO/h8PnZsW8N2v5myGoEs8uqlWwBUVAJaF8lJOo4eVzB4c8mMdqCuKMb8zU5emn+MpR+lsmdfOTW1CoP6mnj7xYwG/u7mHWEuuaGSr9/L4stvaigpreOjN1Lp1imx+Xb4aJT759bQqoWeb74P0KOrgSdmpdC2VUJmauWvQWY+6uSD1zLYsVvmp59jvPxbKkbVDI4ajBkqUVlEf2AAhak7aTtTR8y/DlluzZIlSxg/fjx2u/2UbfKfjgGDhvLzj0vYsSfcaF14MoYP0/H5wjpCHjslPicvLfTxxKxULjrfilYLazaGuPshFxZ3F0zCiU0YvWAgp64/B3at4uBhPy2Crep9zDqpgvPO1VLQ08i0m12YnU1vNEuChhyhFWs2FvPBgixWrApw8Eiknmz7K3buiiPHJMKxutO2h6qqPDn3PnzVPvr1NtQTn3/CbBJZ/kEOQ88v4azhZlr8oWNcXRNnzrO1/LrcRFv3CZJNRsaDiwKGNno3m+AgWc3ASTk+H8x+MIw9klcf9XoyTFjw+5vnUk4u5pOfq2XJ/AwuvKaC4YMNFBeX0K9f/2bP/Svat29PKKSydnOIkvI4332Uw6ff+Oh3djEmk8jtDzqZONZCskPk46U+unTU8c33QTp31NK7u46rZlSRkSZxsDDGpu11lFbEmXGdnXFjEvqvzWHKJBt3z3ESDit8vSLAZ1/7KK+Ks3ppHjpdwnZJNombr7YzoLeeS2+sIiNNJBZTeerlWqpdCUmRR+9NYdK5VrTahKzW9Jk1fPtTnEGDTy+zWImDxpnH9Dud6HU0kJ9x1crMeiBEnnN4vS8nCiLp5GJTk9nGGjrThyJpLxeMMrJ6cWtqqaaIA4iqhIpKBrl0Vweza+tvuGplUpIl8rK1RD0WsmuH48GFjIxI4vqCIJBS143Hn1pHFAW9TuLNF9LZdyjC2ZeUcfH5Fp5+Jk5r14lnEgSBJFLoET+DopJVaA1R4nH/adnh7/AfQ35qNJr6RUibNm0oLCzku+++Y/z48UAictPhOLEY9Hq99ZGcdrudeDyO3+9vsAP9Z/THn8d4PI0XrCdfpylMnDiRcePG1f//z0HE6XQ26ZADLHlvCTZ7nG07I7Rvo8FqFhk32szHX/lIsjW9+J5wtoUJ08q54wYHiz700Km9DqtFZM3GEPfe2vQiOCVZomWelg1bQvTvbcRgEFj+XRxLXdsTkTsnoYxC8pT2TX4HkBxozWuLdjNtchLpqRrKKuLkZGmwWkQKuun4/jsPhYWFmEympi/wN6irK+XayzOa/f7i8y18+2OATz6LkuTr1eAZa6gkneYj68y1bVm4aAevv5hYRFgtIp3b63HWyFw47kR7OFQYQ/HaGxGbfyJTbUFZ9EC9fsVfka7ks+b3g7SpXUFFRcW/euV63D/rbnp109O+ja7Zd5g62cYTL9aSk6khHlfRaoUGTvrJGH2GiTnzmq8AeOuNFn5ZfoyoL5mHbjCyfXeEfgWGZiu4XjsliatmVHLJSQ6IoqhUVMkNdhZPRs+uemw2gVl330Hfvn3/7vXr8czTD3PnjUncPaeG886yMGh0DcmxvCbboyRokD22+ujAkzHmTBP3z63huUdOEDVffhMlhEh7mpYkkASJaG2i8p/FLPLRUi/njmq4gBQEgWmXWJk+s4ZkMRNRkFACsHPFPlrltEYvGIlVgBI86boWgdqjbspKy/62TWg0mv/Y1KZ/BVuqguyD6oqG7dmRJFJXpaNlMyRfWrADe3Z5MCeHeHWeg3NHmevb/LZdEfr3TvTtjdvCzJ5bw9hRZrp21HH7vV4y6nqSpuYiOIU/tL+cDD93B78sSyUluXG/qq6JY7OKzJ3nw+rs0mTf0ghawmXp/PRrgJHDjBw6dIjevXufsh3yWuZyMLiCs4clsfbD1qQoLerbviRoSA91oGqLhhcXlJNkFQgTRUczUZH6UH0kz5Nzkjh/y0H01W3RGzT1i7lI5MR8pVjrGDao+eITQZ+ExdOy2bkhk3yKY1H06ImGaikORonJpz8PnIxQKERNTS3hqMr7ryWyISqr47y4MKGpdc/NdjQaGhCff0KSBJ59wsZ1Uw5hqutFtVqG6hNo4T2RGYATAtVeLr1gCtffcgW/r3qVx+6R6NA2sZhds/En7prxCw/MeYs9O/fyyrOvYa5OxqT0Bbb+7aaoTtDSo0ePf+v9XdUVtGvdPEHYpqUGrTEOf1NEOioGqW25mlhYQutshRgzYApkk/oX4taDi3Rym6zqCZBHW3L71LHkzT8JBzs79oS54IptOAM6LpwscN3lGYw+K9wg4vNkpMbzOBI/gCgqHD58mJ49e/7d6zeLyspKnn76acrLy//lsf8vkZ9Op5PUlCiLPgxy3phEGu7JxOef6NvTyKhRXs4dHcfrU/l5TYC3ns9GEKDrly7yhKb9VQdpyKj0P4ngNmDCTirHvPsZPbGUVd+mk5+rpX8vPRedb2XG/TUUH9U0mRb3J/ThZJ59rYJnH0qtJz7/hCgKLJyXQY/hP52WLZa89yrjRvoZP9VDkk1KaGvaNQSDCueONnP79Q5unFndgPgE+PQbHz/9GuTtFzLo1d1ANKryxXIfc56tJT1Fwm6TePO5zPoF659Y8J6bHz7Oxp7UcOwf0s9I29baRpvMf6J9Gx01NSBpZa6aUUVxWYyrL01i3OiGka55OVo+mC9w/X2zWPjW16dshwULFiBIAgVd9Q2Izz8hSQJz7knm1llO8rI1TB5vJRJRqXUrlFREiMWM9OlpwGBUGXOmiYKRx7n5ajs3X21n3eYQg/sZG+kE/ok7bnBw32MyBoPA/U+4QFV5/AUX9iSRXt10VFQp3DzLSZcOOq6/IolW+Vq27ozQ+48gg6Zwz80ORl1QQUyp+JeBJSfjo48+IhqUCMl+tKKRHOVEgEaZdJho9n6uu9LGxLFmSsuTmfV4ORG5gja5JkrKZOoqTIy90IUvBMmpYiPiE6BvTwMTzjHz5XcBbr3RwqZtofq5EhKBBR8uyKLDoCK6dNTx0euZ9RtTgiBw5mATl01IYsgYF4KsRaMYycBCGvmIrlaEa4JUJK/Bpqsks6Yfs+eso0WnobhcLqqrq9mxYwdGo7HJ6tcajYZXXjn1gIr/BLRp25kfvlPZvD3CiCFxaMbXqaySiUZgH1tIy5RZ8Xk2LU6q2j5sgIk13xoYOHovscNp9QXkIPG7ObwdKPMV1n/uVz3EWuzhjptSsSdJ3POAl0wlqVnfRxtKZvO2Qq65vZJ1W0PsOxjjzMGmRm07ElH4+LMIEZ+O9J6nF/msqiozbrqdwt/dWG0pXDul6UrzDrvEUw+msuQzH48/50ZAwJqk4iyXaF03ihABAnjRoCNKmGTSm+2DWeSzW1pLkklC8qWSRG6TNrBi59c1cRRFbXKj9psVAUYPO+GjCYLAnTc6eHWRmx07tnHhhReesh22b99IOKLy1vteHr0nmbvn1LB2U4hZM1IYc4YJfyAhNbDkUz8Vx3Xka1qxJmxBTaqhNFLGzDut3HOLo/6dg0GFG2ZWE40rxP+m4npcTsiZDJtQylWX2mjfRsf0q5IazSMAvXsY6dhOi8stk5EusWyFn4JuRubOSmHzjgQZOG9OKgXdDMx7JIW1m4Ms/WIJt86Ydcp2iMajELeyeZmGQNrBBuvg19/xY3V1aNKXMwgmHGoqHlzYJTvrNrjJUPPJbKYNaL2ZbNnp4qzhZtZuCiHKOnbwOw7S0KClguOIqkgHemIUzBw5rnB834ns0XNGmrlpmp2zLylHV9u2yWfSCjps4Rw8vqOEQv91Kp3/MeTnX6GqKrFYjPT0dOx2O7t27arX84rH4+zbt48pU6YA0Lp1ayRJYteuXfUFj+rq6iguLq4/pn379gSDQY4cOULbtm2BREXRYDBYT5A2Ba1W22yER3ORpXWuOrRa8PlUTOZEVJJeJ5DaxKL7T2g0Qv3Os8er0LqF9o/7C00OOH8iNUWiqkYmGlVJsorU1qlom5lE4sSa/Q5Akg2Egol7pThEfP4TA3BGmoQkqfh8viYn738FrQbSmiHzEveTOHo8htenYvjLM8aJoaf5hbsWPW53w98iLUVCEGkQ6eT1K4jx5hfskpDQR2kOoiAixwV0WvW0NOQ8HieWFOqF0JtCikOiziPTpb0en18hpZkINUgsOP4auXgy0lIkFDGMVhclPU3C61eaJHz+hNUiEv2LLE88DmbT3zuuBr1ATV3wlG3h9bhIS0loSEmSgBIXml2MA0iKDp+/sV6QKCb6xMn9SYkLCbHnZohtAFHW4/OHsVlFvN6mnYvsbBGPV8HCiTYeCoeJFApNOgZyHbhqAwTPPHU7/G+C0+lErxFIDvaguHAf1TXx+lS5NRtCmGl+0a0T9ETVMMnBNB64M87d+mryWsqYzFBZFWfiWAvHS2I8/IyLL9/JwmaVeHyeB1NlZ1I5QaoLgoCDdNxFvZj54G4WzW+4oN6yI0wgkNBaO3REbvRMcTX2h04S6OM2Fn1YQUa6Bklqvq01CbGGL95L56LL3WTF8uufL1E9uBrZUYkqC7z5XoBnHrPy0K4jZAYbaz0qqkLcVk3fngkyvWWeFtHoxasr55qxemIxhTnzaqlxR3GofkyCBSGupbom3mzEgs+nIjTn/ZN4VBEwYuarr6q54gotguH0tY9PxksvPsIDM+KcO8pe/1lmuoanHkjloadrGHdFOeePaT6dtm9PA7KxFrVWpZRCeqqN9VHNgo1giY835j/Drl+T6+dYQRAYNsDIJ6/LDJ80CXe5jQ6+vomNMYEGEZVNQTQLZGQ0v5l3KoiFNGzeEWZI/6bn0+27YvgDCn7Vg6UJwiusBunTH1YsTcUfUJj/1nHmPRemc2xIo7EqRhQDzc99BkzU1DQcv3p2NfDYA0nMebaGSy/IQqsVMGuMEG36GqIgIqiJTTm9vnk/41/h7bffpry8nNGjRzNkyBDsdvvp97X/gdi4cSOOJJHaOhGrRWxUIOFkXH6hjbWbgvyyNsSyJTlIkkAwqCCpzWtsC4KAQTU2Oae2pCObth/H7YlTUi7TIlfLDXdXMmKIiWOFMoqqNDsX+yIR6txKferzX2G1iOTnahoFH/wdNm1cRXW1h1fmpjH6jMQGwMw5TnbuizD3/sTi/qLzG16rtDzGks+8fPVudn0/1ukELp1oo29PAxdcVcHAPomqvwuXePlmhR9RFIhGlUT6oKXx+zX3+cnQizryMiW+fCeF868oY9rkpueszHQNVmMN1dXVp1wI7uOPFqOqKv2a0TwG+HZFkJk3O7j+Cnv9Z/fcAp985WPGA04sFhFUuPbOKhx2iWsuS4wV1TUyeTnN+5z5OYnq8otfTUS03fGgE52iEovCuNFWrpmShNkksHFbmNsfdHL5hVZMRpH8v7tmrgZN3EStJ8TevXvp2rXrKdmhsLCQGDG0ihkUCzJxDqu7cVJCWkaM9ctyyUhLFFm7cWY1C55Np2fXE2PMwSNRxk/xoImrjBhibnaj//ILbUy7rZILz7PwzfIYmza66NpFw83XmcnK0FBcFiMzQ8Nd0x0N1l3RqMo5F9VQu6slvWOtkAQJGZkKitjDRrqq/TEIJlLd3SmTDpAldKTwiEB+R4jHYyQnnygQ+lc/URCE+gKl/5uw9IuvcLtEAnXw4htuxpzZ9EbgK6+HqAmL5NOOnoMONiA+/4ReLzLrLjNz7zxGeqjhet6kJBEWwhzRbMOY6qNtxzhLX06p3wjpXaClsDyAkabvH9f7sNogGlcJB+FgtcANd9Qx77Gk+k2T8so4U2+sw1TeFa24H53+9DaGX315PtuX7cFh0xB1lCKKzWfVmE0ifXsaOLBHJOp04JcqkPRxjuV8T162hsvPMVBaqvLux16ygs33Pwkt9tQ4jmSFwkNVKHKLJo8TBAHVlcZdc2p4/pHUBj5WSVmM195x8/nbDbPeCrrqKSqOM7Lz6en+fvXFO8RiSr3W5rrNYc4eYebgkSid2uno0UVP+1Z64tUm+sT7Ich/rMu82SSrHXl30RounRgn/4+oWJNJZNGLGZw5sYT3P/fwzENNj8tfLvcTCCkseTWTDm11TJxWzmP3NV/Ud/QwE6nJGsaOMnHseJyP3shCVVW6dtRzyQQLk6+v5NM3s0h2JDb21q796bTIT1GAEuEgOSYTd02388QLLt56IREcuHlLHEs8rfkgNjII4EPQRdHpQEFGao4qlOR6gnf2o16MpNOBgvrfOI+2eNRadrOBbupAcrLFRmOr0SjyzssZnHdeNdQ0zaVJvlQqKo7SufOpzQengv8I8vPDDz+koKCAlJQUwuEwa9euZe/evcyePRtBEBg7dixLly4lKyuLzMxMli5dil6vZ8iQRIi3yWRixIgRLFmyBKvVisViYcmSJeTn59drkObm5tKzZ0/eeOMNrrvuOgAWLlxIr169TluY+1+hZ5+efPIJdOqgYe/BOBYLFJXE2HeomVUDUFYRx/pHim+/AgMbt4WBBMF0MmFwMlRVZff+CE/NTsVgECmvkjlvpMRna5zo43mNjreRjFuoxkTTDmrEUknnToln2Hsw2sDJ2bQ9QkwWSU39Z6mO4bDAmg1BWuY1HbWwbnOYMWeaKOwNa3Y6cXBikLKSRDXlpNH07xTQOunXr6F9tu+OIJAQBW7TMuG0t2ulJWqobfYZA6oPxOa3h4Kqn7R0QDy9Xb1Bg0exZ+sWlv0YYPL4ps9duznEwN5G1m4OkZmu4fCxaLM75zUuuQEx/Vf8viGEJuhACiSz4icXt9xg5o3Fzafpbt0Zpl2rhg6FTifg9SvEYmqTjmQwqOD2KHTp0a3Z6/4VvfucwY+rNxGJqlRUxcnJFXAd9jdIVTkZUb2bVvn2Rp9XOeOYjPDruhM795lZApWFGgKqD7PQtI3jxjpa5tkor4gzYmjThMPyHyKcMcjAz98562OnrCThpoaMZqJKXWI5Q4cN/fuX/1+KX3/9BVFVsampSFXdGTNxI888bqNXVwNPvuLCkOQAV9PnyqqMARMtIwUQAUWVKfZv4tEnVapqomzYFmb/oShzZibXO6GfL42S3kw0sZ1UflkVJxZT0GpFFEVhyWd+Hn4sgIieopIY+fki2/GjJaGjU8heAnhJIRMBAadQyqrVcVLSI9z9YGNisjnEYjHKS3fTpmUaavREBHhYDVKVsY4xYyQmnK/HaBBYuFjkuQW1FEc9aNTkhKbjSTYpT97Io7PMeLwKtW4ZR1Ii/aZSKePlVzW8/FIdklZmxDAd29bvIL92MEZXa16cv513F+ipqIrzzkde9h2K4rCLXDrRQmFxGNV0HHuo6fG9mjIs2FFRyFHa8sWSSlr3KT3l9/8rotEoe3f/zgv3N02S3XGDgy+W+al0Nj8eh0IKqiISwIsZa7PkTUosi4rY3kZprZDYPBw3WqS42Me2jb+RWTUInaAnnRzKOUYebRudU0s1I88Z8W9XHNdoDby5uIrpU5MaRWfF4yrzXvWgD6dwkB10UwegE07YKq7GqErfyKdPJMY6i1nk3hlJLPkojPZ4Y5uasFBOEeWqShUlCIgoyFixk097Qvjp36kxwXjx+Rbe+sDNF8v87NoXRrQYIdjoMACiagRViCPIWtq3b/+P7XLgwAF69+7Ntdde+4+v8T8R4XCYI8fiGPVCkxElJ0NV4eOvfAwbaKo/1mgUULXhZv0CRW26r8TUKHWmIpLN0H1YGdZoJnLcQq0c5oP3VXSRZJyUNzm/KaqMKxDA4vp7ckarEfB6vadMflZWOZk9w1FPfAKsXBPgzhsTUTvBkFK/gP0Tiz7yctd0R5P9uG0rHV066HB7ZC6+vpIJ55j54u0s9PpE0cYF77q58tZKFr+S2eB8q0WkyhknHFaajJAsq4gT8RgpVSOJDwQBUzNRjwDZmSq1tbWnTH76/X60ElRWN51FVlIWo9YtNyA+/8TkCVZ++T3IjVOTuOzGynqy88/o3LattKxa20xnBXbti9CmpZbNO8Is/c6PVisQD6l8+EZmg5TbAb2NfLnIwMSrKphxrZ21m0L1ckN/xb5DUaSYCSIqhw4dOmXyU1EUUESSAi0o1xVyQN1IktGAQ9BCXOWBJ128+mQaz71ex+w7HA2IT4AObXV8siiNSVeVk57a/EaJ2SSwbZvC9tVa0oP98GDix9/q+PyzA9xxu5YOHUQkEfr0aEhGP/2SF/eOtqTHWp6UrSGRSxskVUMJR2hBe5KVTAqlHZTYNuL3C1SVriSsdOPFF5sv+vKfXPDo73Ds0DHEUBLdlGEU79jC0y/Xcc+t9hPZKorKY896qTmcgkIAWYow9pzmpWbOHGzgcWtto0yJIH7OPkdg+/5iPnknmy4dTppH4yoXTjBw84r9OOTGfVZRFaqkY9w53syrb3nx1+lQowa2f9GOQWsOY0uOE49DqM6IpbqAJDWZiGYXJlPzkkV/RTweZ+GrC8hKSuK6OyN07pzMtz8G6uXa/opvfgjQvo2WiBJl7gtRzj87H40moRH86PO1pKUJ3DE9ie9/ilAXdJJDK6JqhGpKiRLFhIV0snFRScAPgjMXmyZAuXqUDmqvJu+ptYRJcYgMHFvCpRNt5GZLrPwtSHFZnIXPZTSKqC+rjFNTq3D11Vefsh0ARCFEMKzy/CPJzH2pjqmTbZwz0ow/oPD2hx5cdTL7d0vk+UY0mgO1go6kyp489fxuXns+Yf+yijhPvVKLrMC6zRHOGF/CeWdZuO1ae/28+uPqAB5vorDw6nUh7nzYSa1b5pxLyzhvjIVrp9gaZTwEQypZmRJJNolwWOXuOU527Y+QbJeorZNJSxF5Y7GbWTNSABWN5vQ2bzV6GatNpnU3heuvzKK6xsWM2dXcd1syyQ4RJ5Fms8KihNGgxRXxoDoVrJrjZMqNtelVVSVqq6BDmyRumVnLsUMa+pxEfP6JJCGZZDWDQvZw+yVNt8nWLbTo7S6oafp9YpoAoZBMdt6p94t/hf8IBWWPx8Orr77K7bffzqOPPsqRI0eYPXt2PXE5fvx4xo4dy1tvvcWsWbOora1l9uzZDSIQp06dSt++fXnhhRd48MEH0el03HvvvQ1Epm+77Tby8vJ44okneOKJJ8jPz+fWW2/9L3+fIUOG4PM5OFYcZd/BCAcOR1nyuY8ObbSsWBVo8pxZT9Qw/uyEIzh9WhKuOpkfVwe4doqNp15uWj/k6x/8mIwimRmJVOlwREFnlPGnHEJuwhFOJYsS8RCy2tjRiqhhqtQyHrs3hR9XB+jUTlfv5K1YFaCqUqXvgF7/WLR7+KhJvLjQTTDY2ImuqIqzcVuYwf0M3HGTGW/avga7ozaS8eMmrDbO/5NVGX/qIa694oQTvXpdkJraOOGIyiPzXPXXsidJdO0p4xUb91BVVSkUdyZ0UsTqJr8v0uyiSzcDF15842m9+xVXTGX95gh7D0Y4erxxJGMkovDKW26uvyKJNi10rNmYIEK/+r7ptvLM/Fr0ukTBmL8iFlN5eK6fJF8bHEomXyyNIIkCBr3Atl3hRscrisp9j9dw3pjGu57njjQz/x1308/wah01tTJPP/v8v3j7E7jwokt45+MQZw4yMOdZF/fPNFPr2NNkxGStUEVadqzJqIynXq5j1owUvljuw+NNtPNZd5sQ9FGOsb/J69VRTUGfRIpcrUdmahNVv4+XxPh9c4AFz6QjmUN4hQQrl0ULfMlOdB0VTAVg6n3ir753nBZ9czl69Ogp2+F/E+LxKFoteAQn7swdtG2l5fuVQSZdU05trUpt2EukiX4NUEkx6Sel74qCRI6nN/c/VseWnWGeX1DHL78H6dPjhBOgRKW/TbUTYnrGXFxGr5FFdBxczM9rglwxRUeLdlFGTiojN0/Fl5oo4nWYXViw0VMYTJ7QhlyhNQUMI8dfQGWZ5rQ0H8vKyrCZFDQaUMTE+KuqKoW2NUh6ma++UrjoUj/jJnk5fEBg2iVJZCZZqaWa7ervHBS2Upmyibq2v3DrXTJvLAoydHiAC8+HXgM9FFeGaBHvQmfvGLoER9DBPZoj33cjIvk4nvorcTHCpt/03DqrmmvvrKJvgZ7Xnk7j1mvsfPiln0BQpTRYiU9tPNdUqsU4qQBUbCQjoSWuKGzfdISlX3x1yjY4GS6Xi1Z5zadFOuwSbVpp2bEngiw3HVG9+JMAOlcuLqqQxOaJSFEQ0Wmbn7f6FRgZeaaej943U5WR0KnLogVuXJSohfVzqaqqVFNKqW0fvfp3JRptfjPzVNClZ2fqXAJjLi7nyLET1youjXHepU6qj5vpLgykPT3Yy2YOqjsoVQs5qO5gp2Eli9400r1zQwd47Bgd7iY8UAtJuKgiRpTuDKKnMJgChpJGNnvYiMuxmztuaUxcabUCVovE0w+m8uqT6QTlEB7R2eT7FHGAtAwVQTz1dNemYDAY6iWQ/pMQDodxJInoDQLdO+lY9KG32WO/+t7P1Zcmqsn+CUEQmHC+nlptSZPnlFBI2l/kDup0xXjbr+a+eU5WfpvKB2+k06a7D1kTQgwlEY2IBAlwnIMEVV+DcxVVYT/baElHorV2SsqartocCikcL42dlsarKMQa6fz5AyqZ6Yl+3Ku7gV/XhQgEFb7/OcA3K/xs3RlmUJ/ms45GDDXx+6YQV19i5apLkuqzfswmkbtvSmZofyNvfdDQ5oIgMKiPgXsebbwDJ8sqN9/lxljVHlVQqHPLmIwCzpqmiUqAHbuDp6X9bTHHsdtFPv3G3+Q499X3AaZc8Pdadd//HKR3Dz2pKRKynPABAbp21HPkWKxJYlVVVZ5bUIfHp/DuxwlS+fuPcijo1lhrEBLp9/fe4uDjr3wcOBxtlqx97PlaXGEPWkHP9q2nXhCvtrYGo15LqVJEh+hAesdH09Y3lE7e0aQ5+/LraoVeI0v4+rsgZw5qOqquRxc9JpPIyl+b1wm5fVYthpo2tA0NwCY40Al6HGom+dVn8NI8gRpXIouuourE+1VUxXnvowCmaNMbgxnkUUUJlSmbKM9eTVJKnIzOTlSjh72HopSWFJ2yHf43IRgM0VZJSMdIio6Pvggw5LxSZj7i5OZ7q+g0uJhFH7rxG0swajUIspbKyuazq2pqFQS5oU+mqiplHGXXbhk5Dk+9dMK/eWOxh7GXlbHnQJQOPcIcEXc0WDfH1CiFpvX07C3z7YoArfP05Me74iAVIa4np2I4lj2jsB8YRXb1EGyk4MGFyRonL69hzY2/w8qVP6AXIauDl5uutXLGQCMbt4U5cDhKUUmMex+rYdzlZZw7pYxr76xk+Uo/815z88NnmVwwzoJGk5hrO3fQ8+GCTD771k9JWQxR1gIqh9Sd7GMLWvSkkE6cKNtYQyF76Rg4k9ZqN9pH+xNWwtSpjef2Wm0xLTqG2Lk7RlmhkTkPy9xzo5Uff5L56t3s+izVk/Hs/Do6dRpx2hJ5JWV+LhhrYf4iD8s/yGbmzcl07ahnQG8jLz+RzrkjzbjKjM1m5NhIZv3GxG9YXBpj6q2VXH2pjQ3f5fP7t3l8vTib/YcjFIw6zvCJJQwYW8zri90MHWBk36EYGg18uSiL9cvzWf5BDinJIhdfX9GAt1BVlZ9/DzKoj5EDh6OUlCey0H78JJeP38hixSc5XHt5Eos/81FYFCUQVDl33JTTsoOoShj1EpdNSsypD9yZwoSxFi68tpydh72Ua5ouQKWqKk7KCScf58O3HEy9xEqRcpig2lhrs0jchz8UZ8zYAD99mEGamvc3EgktcAnlXHulpf4+G7aGeGuJl6+/9xMOK4japucEVVUpUQoRFYntW39sVi7ydPEfQX5Onz6d+fPn8+GHH/LWW2/x4IMPNqgaLwgCF198MQsXLuSDDz7gkUceIT+/4eCi0+m4+uqrWbRoEe+//z733XdfoyhFi8XCbbfdxnvvvcd7773Hbbfd9m+J8jcHQRD49MuPWbtRJi1VpKxcxuONs2NPhKdfrePlN+vw+hId9MixKJdcX0GVM84biz18/q2PjLRE2sWMB5zsPRjFZBS4cWYVhUWJBVKdW+bJl2uZ9biLLxZlsXlHmIuureCuG+18tzJIlx5xitN+w4MTVVVRVAWnWEJd3gaeetzIDu0qaqlGVRPp2y6xlH3G1dx0g56vvg/w3II6Hr0nBbdHZt5rtdw404k/YGbR4sX/2CaPPvo0cSWFkReWsmptAFVVicdVvljmY/gFpZwxyEAkopKTpeHSKbBLtxqvmojSVFCwk8ZWfqVKLUFRFVRVpVZ1slu/ipl36bFZJfwBhdfecXPzvdXEYioLn8tgw5YIl1xfycEjCds9PzeJ6tTNFHOI+B8ksF/1slP4nZCuFnskj4PSFiq1h+u/D6g+9mnWkdomgDV1NGedde5pvbsoisx57E3qPDJjLy1j8WceotGE7X/fGOKsyWV4fTLlVXGeuD+F5xfUYTELLP7Uw7zX6qhzJ9rK0eOJwTwUVvhwQRbX3F7JJ1/56p3dzTvCTLyqnNq6OL4/CF57eR+Gn1fNyKEmZj1Rw5vvuwn8MZDv2BPhwmsSbe/ex2r45OvEtVRV5bcNQX5YFeD7nwPc86iTKmfCFmUVcabfU82b7/m5+vrrSU5ObuKNm4ZWq+XxJ9/il9/DbNsVZv4iN+dMClOavCERdUsioqlCe5Ajmq0cO6Yw5xkXtXUn+so1t1eS4hAZPsjI4L5GhpxXyncr/Qzqa+Ca6xXCgp89bMSveuqvVywcRGm/g5w8medfd9O3h44pN1WwfkvoD3kNlY+/9DHygnJa5Wmo8ygs+zSVQ7oNVOqOYBugoc+IAkxdRHStQdfyxF9jSw05+dls2rTptNrE/xb07TsIVRNB7LaVtauS+HxxKi88lsavX+Xx2dtZdOisUpz8O2H1RISKqqo41QqclJHJiQh2H7U4W6zmgbttPP9IOt8uyeacESbOv7Kivo1IOvlv5QcEfZR4XMFm1bDj53wWv5rJY7NSWLU0h2+XZPHO+0HcqpPi/OUYW5YhpFTXt80/kUYO5lgq+/btO2U77Ny5k/LyRL/r3VvEp7o5wDb04WSqi43YfK0oiI+gT+ws2N2fxx6Q0NuC5NKa7gyglmos2bW8tcDKS69GcG3qlKjwa/fiSFHIdSRRQiEyiX4qCAIONYN0Vy8GDJZpc85uKmr97DkQ45vF2Yw+w4zNKtG+jY5Xn0xn7uwUWiVlcoDt7Fe34VVr8ap1HFC3c5xD9GU4LYWOOIQ0MoU8ejCYNLJ5+L5HqKlpZrv3b+B2uzlc2DSJBolNmVgMbr4qiam3VqIoDX/TvQcjPPlyLUflQ2jbRYmYfM1cCXyqm5ymaxcBicVtikOiZ1c9AwcreNU6REGkC30REdnEz2zVrORg8k8k9d5Dh05+vvliDmPHdObppx4kHG68qXQqUGIK2Z5+7NkhMn58hJ5Dyyk4o5wx5/rY/ruZVpFEFIZVsFMgDCGHVhgwkU1LsmxW8nMbE7533GzluGYPitpwk7GGCjLIpYXQvn7hIAgCdiGVTvTGYDuhKbV2U4gxE2ro1tdFp4Iadm2HTdvDtGmp4/ZbTNSmb6VGc7z+HlE1wkF1B1Ei1FRDnEiT+uqnih49enDoUPPVZf9fhdfrxWoRmT41iceed/Hj6kCTG5KbdyQWvgoJbeOT8eBMK7aeB6nWH67fxI6rMY6xjxIOAyoxNeHr+FQ3ST0PseHndCZPtNC6hZahA4x880kql18lk2W2J/q11AZJH2OHtJrd6gZK1UKOqvvYzhpSySJNyMZa1Znr76xpRNCpqsrMR2uIxdTTkkMymzT1kTfhsMKYySVEYyorf0vMA72761j5W4BJV1f8QeDJlFbEcbqajwSvrI6jkQTOP7vp6NOrLrHx1feNF4Fr1kdZviLM6AlOVv4a5OjxGF8uCzB4jJOyja2ICCG0xhg3z6rmeGmM599wN3n93fsj+EO2v60h8FfIskyvrnqSrCJX315FNHrCvqqqsmn7CW3npmBPEgmGFDLTNfQvMNAqX8MnX58YC5+bk8YVN1eybnOofl6srI5zyywnJpNATqaG+U+l0661jt37Iwwd0PxvOKivgT0HItw4LYkrbq5k0/YTbddVK3P3HCe5WRrMKWGCip/q6uJTtoPdbqeuTqWj0heb0DA6yK6mk1TVA0HRYdA3r3UPYLdJVB+1sWlb434Vjyt88HGU3Hjj1ExBEEit7cGrr4coq4zz8ltuikpijB7v5KyzwqhVORRxgB3qWnyqu8G5NbZ9DB8T55MvBfZsTWbDimwG9zNiswsY9QKxSNObBv/bIagCVsFOreUQE6a52fFrLquX5nL5hTYy0jXk54k8MsvO26+kIpgCpJLJ4vfDzfp3L77uQao5Eb0uq3GOsJskkolVZFFdpmHDRoVr76zi4WdqKC2PseKTHB6+O4Vfl2Uy++kAxzNXskNczS7tKrbrViLYa0FQCIUVjhaKpCt55NOew+zGq9YhCCfao1etw5m2FUWK0LbdqRc9277tVyRjhOnXJ6LqBEFg0YsZXDWjgstvquSCcy18uySbZe9nc81lSaQ4NPjcEpdOc3Pvw+4GRL0oCtx1o4O3P/QiaGTspKKg0INBZAi5JAkp5AptKGAoegzE/tCwEQSBLvSljGPsEtZSpZZSSTG7tKs5Ku3i2B4zu75vgdaXTl+G01bpQUptVyZdWYM/0JAYfO2dhGb7yNGnV+EcQKuNkZai4crJNjLSGvs3Q/obEZTmx0NBEBD+aB4PPOXitafT63W1yyvjXHRtBWPONLN9ZQtWLc1j4bwMJFFk2Y9+pl5s5ZrLTmyaabUCl11g47rLk3ju9br697vvcRcXjksU23romRpuv97O4H7GBs8wcqiZZx9OZdLVFZRXxZl4wSWnbANZlhFlAyGfhlD4RFsfPtjEqi/yaNtKiyXPSa224fiqqioH2Y4+KcDLL2sZO8bEw/famXKpjn1sZp+wiWq1jArxKJv5GY/ipkPtGHIqz8Cs2NHQfDCHFh0aSUAUYN/BCN0GVHPFJB3z72nNrGtTadejBmeNjNN0oEH/VFSZIuMWMvNi2G16+vXktNZNfwdB/T+huf9P4HQ6icX+flKrra3luquvp7hkI9GwgFYPWi0oioBOC6IgEI2p1LnjpKZoEgu+uIpWkhAE8LhVJA1YbRCLq2gkAUlKnO9yydiTBCSNQCyugiIgiiIetwKigtUqEPRqiEYSUaGCJkZKmoLRKBIMyXjrJJC1CIDWGEdvimPQJ3Q+TUYBjUZAUaCuVmDCpMuY88gj/3Z1W1VVef75eXz15euIgoyqgiqYuefeJ3FWl7D4vVdQ4mHiskowCEGfAVHVoKoKgqQiSgqxmIwaTwx+KiqKECEtE0xGEUWBYEhBlhUsFglFhnAwGUWRMVm8aLUQj0FFhYIS1yChQQAEjUK/wf2Z/eADzLh5BkcPHkPSxxEVDSCgM0p0LWjNjNsfOq3KdX9FUVERV0w5j4C/DqNRQpIE4rKKHFOJxBV0koReJxKLq/j8Ckn2xC6+QS8iCKAo4A8qmAwiGk0iZSMYUrBaJCRRIBJTURU10XbqBJSYLmFjKYY9WUGnTbQ3jUZAEhJtSkVAr4NAUEYSBfQ6MVEdWFYRRAE5rhAIqThsiYi6SAQ8XpGFb7/H0KH/LNW7tLSUW6ZP5VjRIawWEVkGT60GOSYmooakOPGIiKSXUeICyakCkqQSkxVkOfFbq4pKXBYJhzQochyLTQUVal0qkbCEiJTQABUVzI4oJlMiVUGSVAREfH4Zg06L2SQgK+DzqKiaGIIqYjFLaLQgywrJKe1p16ELZcdLKT5+lIHDhnHsyDEqyypo26k9LVrm06FDB8477zxSUprXiPlPT236u/Fw6OBWrF+W22QBr69/8LNha5hNG1T27RbJsBspqfWRFMuiNZ3qi4/JapzK/F9YsyK10WJw264wz75WxzsvZnDlTTUc/KE9mTTWL3KrTuiylTpflK0/5zUZVfzp1z427wjz7MNpxOMKdz1UwwcfxZDDOswkkUMr7EIqHtVFj6lteWTunFOyzzfffMO8WY/y1DMC/fvoGTGuBlelDqNiJZtW2IWGbUdVVQot64hHROIxiTqctJLaUSEWYtXY6NzXx+vzUuv1r/YciHDdHdWUlwpk1/XHpqTWX6c052d++c7OsLHVLP0gtUHa18n36zPMif5IXw6ziwhhBIT61BoRCRWFJFLIpQ06QY+qqmzmF666eSr33D/zlOzw572mXnE2Ju0xFjyT3qQW8vKVAfbsj3Dvrcn0GVWKLyAz8WwrOTkCm7ZHiMsqLz2eht0m8fCzbt56N0CbSG+S4pmN7nXQtIZew+Isfadx/1QUlbMvLePbxdno9SK//B7k7qvspAU6AQliabf5N3740sKsJ1zMuN7OOSMSxQ5kWeWTr/ws+SqLBW98jsHQvG5fU+jXtT8d6vqxkZ+wYieLFmjQUoeTCo4zUDir2XOrLft58V03ZzQRBZXfo4RgtZV2dMcmOFBUhe3Cmkap8yfjqP031q+x8Nb7Xl56MY4hnEYKGSSTQYQQ1SnbeOwJkeFDDdx6fzW9u5r56NMIR4/JiHEDIhISGoyYqNYe4atl3zeb8vqvxkK3283s2bMZMGAAkydPRqdrXufyfyKaGws3bNjAzDsn8+mbmVxzRzVP3p/C64u9pKVKTL3YhqrCF8t8/PRbkMH9jJw3xsy7H3m54mIb408i9GIxlfc+9vPQ436sJg0V1TEUVSFFzUKLDh8ejJixpob44isN7ds0tp8sq/QY6CS7ZBSCIBBTo+w2/EJ+uAcqKlp0JJHSgGgq0e0iuWsxt99op2uHhEzIG4s97D0YIRpTWbeh6JQzgy4YP4DvP9CSZJOYMr0Cp0vmy0VZ9D2rlLXLcnlxoZu0FJFbrz1BhP30a4B1m8I8PLPpflwwsphku8iqpY0ln/7E6ItK+eHjhIZqdU2cOXO9/LohyPOPJ3PzzVEscjKCIQxBK/ZAK6JCiGDrTaxZkYbFLOL1yZwxoZRzRpq571YHNquEoqj8uDrIrfdXc9c9LzFhwoRTsgFAQc923HmDkbumO5j1eA3frAjQu4cevV5k++4wdW6Zay5L4oE7m/Ytnny5lq9/8KOqf/qDMmaTRN8CAyOHmDhvjJmaWoXHnnexZkOIZLtETraGG65M4vnX6/jo9Swsf8htrd0U4uc1QR66q+l7ebwyfc8q5skHUulfYODlt9zs3h9FqxXQahKFMzPSJG6YWcXhwyq9+xXwwYdLT8kOx44d45xh59BfbXrMU1WVooyVCPoIe37PbVKKSVFUOg0qIev4aEozfuXW6QauudyGxSyybVeY2+5zcXyPnc7xQc0+xwZ+ZOcGB/c9XsP630Va1A3BKJwIkImqEfawkQ70xCzYqBUqKbhoPwtfbBwE8PaHHl55qw6318xHnyzj0KFDeDyeRpFPoihiNBr/nyredqr4O7+wf8+BtHH2pKbFr+xYl4YoJubUb38M8P3PfhY8k1Gvu3rp1S6O/9CTiKWaoZMqGDNSx/zXw9S5Vdq3k+hZIPDyyzECLhPCH39k4mTTigwhF7dawwHNRlpKbTnrqjJ+2xBg/XeNI91UVeWuOTWIqHzxdQRflQ0bdrS5ZUiynpSKfhxgOxashAj+UUdDR4Qwkj7K5t+SGTO5jGnXPMTVV19zSjZ6/rmHWbXiA+Y9mlw/n0ciCkPOL2X10txGxcX8AYUBI5xkFo/EK9bgTdvD66+aOXNIgoCLRlUum15BTqqBJYuhN2c0KQnkVz2UcpSOQkGDz0uk/Qy5qJRBfQ2kp0vcenMUn0eLQpyeDG5QENijqcCXtp/WbVWM1jj7DkUYM9zInv0Rkuyp3HrnktOSwBk9oiMd2ii8+VxGk5s+sqzSunsVHWrHNLkJElT9pI3YxDsL7Fx9exVfLDohlXfRtRU8MSul0Xwoyyo9RxazfWV+fRTtyVBVlQFjSzh7uJH1WyJcdL6VMWeYuPfxGg4VRtn6U36Tz6KqKp0GFVPn0rF85c/k5p6aRn4sFqOgdW9aCG2w9tnN6q8anqcoKh8t9XHHLA9qRIeDdLR6mYjRxahREoeLQiyZn1Wv7++qlTlzlB+lIocy3X4cpNEy2pMDbCOdXDLIJUKII+yhq9CvyWeqVauolIo4a2KAH1fGae0ehv6kwpeqqnJA2kTv4V6OHAIhkIQ3EMeRE2DIYBG9SWXZ8ihduwpcNf2jZgvFns46+T9C8/M/FcnJyXzx1ef/bdcXBIGsrCwqKir+nyi2IggCd901k7vuanqhfPU1N/9b1/6vsMWPv/z4j8/9V2jZsiVr1u7+b7s+/L/RJnJzc/nq25//W+/xX2WHp59+GoCXXkpoNt1xxx3cdOtNnH322QBUVFTwwgsv0K5dOwYPHvzvP/h/GGpra2mVZ2iS+AQYN9rMwiUefv42h2kzKrlpmok339Gy+7OcBk5WreE4d95qatIh6tXdgF4rcOaEEvr3MbI7dz/OcpFUOTch1q6q1FJNbdp2BrfT4PNqmi1yccG5FhZ/5uXXdUGmXFeLOZhNl3BHDIKRkBqgiANUq2Vk0ZLCwsJTtsOAAQMQ9Xbun+3k9jsULpyo45v5LXFS0Yj4hD/ar787e4UNJJFGPm0pkYtQZIH0dj6WfdhQu65rRz0/fZ7DuMvL0LOdyq1t0MZMaNEhxLU4kiQsSXKTxOef9+vfV8eGI0HM2GhHd3ayDhsO2tIVnWCot+NuNtBZ7YNRMGNTHWxYt/GU7QCwZcsWenf1cdnEFK6+vYolr2Y2aB+790d48Y06Pnvrj/TRmI54QOaL7728+Fgq48+2NNADfHK2g937griqdlF9vBa7vw1adHioxZu2l/tmiLz+ocgbSyJcN0VXv6AKhxXufLiGKZNs9bv90aiKqiT+raoqhzTbGTxE5LNv/dxzi4ORQ0+QjZIkcNkkKwhVLH5vAdffcMdp2SESDnOUvbSkA1lCy/rPk0jBo9YSU6MNKteeDK9cy5y5Ibx1IRQUhg3RcO8dVsor44hxHVp0HGYXkqpBRgZtGF2s+SJEMbeZQWdVEKhIJk/pgoQGF1Uc5xAd6UWuaxAPPvoLq3/QIYgw7mwDny3zYEtWkaQ4tuquOOVqLNipihlxOP65tpPdbmf27NnMnj2blStXkpWV1WRUoSAIPPTQQ//4Pv//RkFBAT5/os21zNfSr5eRohKVZ152Ewl7adtKYv3WMJ8uzKLzH/101FATV9xSxZYdYW6caic9VWL9lhBffOdl3pNWHnjUS7omi9bRhlpdTrWCiG0r7ds0TQRWVsuY7TEqhJ+RBBHVb8NRl4uTMhyaZFRZRlbjDaJBDHE7k8bV4ayRWbTNQ0aahlfmpnHW5DIgoeN7qhsAU664necWPMGt1yRx4EiM917JQKMRGDfazJBzK2jZUuC7DxuGa48cauL19zx8t9LP2FEnyOB4XOXqGZUM7KNn/+HmpShUVaW8TKDnwFp0OpVoQIehuiPmtvs4a4SJl1+C2Y9WorodqILMEeMGevSJ89VrKfUEoc0qsfH7PPqMKeaHXwLo9QJJVpFe3fS0yteyacOPp0V+mkxG9h6MIooCTz+UxtRLrFx4TSWtW2gZNczE3oNRFn/mZWAfIyOHNdzoqHHJrPglwO/f5CGK8OhzLr5YHuCySTZ6dtGze3+EAWNLEpvmAQVJjFPpVHn3lQzatNTxwhvu+vcCGNA7IUfUXFXnJZ/5uGu6gzeXeJl0rpVnHmq8SL3h7ip0GoFOHQVE8dQ3gzIyMtDw98W8ZOIkWVTe+8TLtZc3jq79/JsAgTo9e9mMoyqft54QWfh6ObIUJRCSMZlVDCYFmlebQEQgEgWHxUhmXdcGxCckijB2UntTyF660o9Q+iHmPth0pO9Vl9h4+wMvKemdefnll/+lDf4Tyc+/g96k4TgHGT1Ay/7DUZ56uY46j0z4j2i319/zcOPUJERR4JVn7Yw6uAXxWBfeX1zOt4ut5Cm9saDn8F4vPy7fhWII0lJqi01ORYUGqdExouiNUO2r5cOPItx/r61JwkoQBG68MolX3naz5I1Ubrhapaq2jpYVXSjR76WKrXSlLwYh0RdlVSZOjEqKcWuO0iJPi9EgotOdeqDQmLMuYve2r/hmRaCe/Fz6fYArLrI2Ij4hoe991RVGPny6nFQ5D1tVCjfOWMW2NQnZhypnHIdd4oarzXz+QQxRadrXtQhJhNTG0mr6eBK9utUw7VIb8+bXYQ7kEqAaGbXeJ1dUhWrKcMdqEMqTKSlPpZjDpEs5HM6upFM7PddeLvLy4pd47PH5p2yLcFTA6ZKRmwnwlySBvn1F9v18iDy5YQS3qqoc1W7nniv1OF1yg5olR4/HSLKJTW4ESpJAdobUJPEJiTZhNCSeS6OBpcv9vP6eG39Apk0LfbOR6IIgkGTR4Cu1snXr1lMmP7VaLWEljINsCgv38crbbm69xl7/vSgKrNsc4t0FDgQB1m5ykZkmce2UNAyGxKbZky/X8srchIZtSrKERh8njdbURCtoL/QHAbqq/dnDRko4jAkLXurwqnWNIu8VVeE4h+gs9+HbrzaSH+/RgPj88107yH1Zt34FZQcSm7vnjzFzwbg0pt1WhbdKoXeBjlXr/TzTqdMp2eFf4f/Iz//D/+H/8H/4b0JNTQ0DBgxo8NnJlTmzsrLo0qULa9eu/T/yswn4fD5S7M1/L0lCPYnXsa2OzdsjlFQFKTftxhYcdkL8PqmacWc3n5J3zigzW3eHyc/RMvVyDS+9vh2vdj96SYegiXPmMA15LXS8stDHuSOaT0vUaATicbj5HhdpofakR9rXFzgwCmY60ZtCdS9l0gEGZzW9e9kU0tPT6VTQgZKfUlj4aIAi5QA5CFhp2jiqqhIhRESNUU0ZAxiNi2rSTTbuvzPQZNEPi1lkSH8jy5fLVMvl2MkgQpi6mhA//KwlLVVsdmELiQWyEQteDuCmhiRS6Cz0qf9eEARSyMCkWjjANgoYioKC1XZ6BeB27drIiMExunUyM/f+FMZdXkarFlrattRy4EgMs0ng/dcysSdJ7NgTIepKwucJMOcOM+eObjql9c7pdtZvDtOtUx0L3vwdn0+lb3cNd91mIS9bw7LfrJR7zmDYxM/o0NqPRlI5XhrnhiuTmDj2xDXfeCeAHMyhjGN4bYX07C0z4zorc1+uY+79TUdEXXy+ibOnfH365KccREGirdC4aFwWLSmlkFaccBT/LHRToh7BH1SRtw4kVTAn9JeO1XDGDzuQxRjG2vbUcAQjJjLJI4M8NkRXECeGRmh6URZQA1jKOtNKaFXf3m04yFLz2ctmejIEU20r7nv0KKt/jfLDj5WkBNoTNBVy/VVmar2H+PZbmQp3CBHh39pwOnbsGI8//jjBYLD+//8JKC4uRq8TOHgkSkEnC0OGe9HXtCIl3oFdK5ysMZYwYbyhnvgEMBhEPlmYyc9rgoy5uJT0NIm6OpnJE6z066nHW6elV7RxkYI0IYuSZha9W3eGmTW3hmcfTehgCoLAjj0Rbr73ODarwHVXRKiuVnhnyQGcpTq8PgEJibjoJzPNzKWTTvT3wqIo4TDo9ZxWAbCJF1zMjFu/5bbZW9BqYf4iN6UVcTLTJMor4txzW2PyXBQF3p+fyU33VfPky3WcdaYJr19h264IFdVxcrM0yLLAOZeWcu8tDs4c3JC4WvlbkIjbSFZdH0wnFUUs8x3E45UZO8bEOaMTZOTcF0u4ZkoSI4faGz2HTicy7ZIkOrfXEY2p/LImhM+vMvuOZGbM/glZlpGk5lMzT0ZBwQB+37gCf0ChoirO5TdVsWR+Jr1PKnZS5YxzzqVlTBpn5a4b7YiiwJfL/bz5vodXnkxHo0lUZN9/OMbWH/Pr5QRGDDFx0zQ74y4vo7hUYeK5djq00TJxWjkjh5rw+xsyDJIkMHWyjRkPOHnxsbQGc8yGLSFefMNDdooRpzfGB194mTKpoWbryt8CbNkZRhQFHDYBX+DU5UAOHDhATIj8kbnUeH5yqzV06yHw2Vu5XHlrFZGoylWX2DCZRCIRhXc/8fLCPBW3V6EH3bEISRAHqhIESUQNUSz9Rkj2I6vxBhurf8Kj1mLAys+/hlm7Nk4mTY/3RsFMXE1EW+utEVJTmvYnRFGgVev2xMmmf//+DB48mOeff55hw4ZRUFDA0aNHWblyJR07djztwjD/CQh6/fiJ4nKrzHykhgVPp9dnssRiKm994OGGmdUsnJdOaorEquWpjL1oL9l7OpAltKifpywk0TU2hDLzJiKtthE4MgDrXwicCu0RdFETKeRyxFvT7GY8QIojIaE2pL8Rc3o1mbVtCclxYnHIpUU98QkJglVCogXt8arFlFfG8fkVzjxzxCnboWvXrpiTOvPDL+u580YHOVkaDhyOcv5ZzUvyDR2s4wOLGzx5SIIGs6stiz8p48arrLz9oZfLLrBiT5KwmGVoXhGoSajJlfQu0CWKDC0Jkh7PxkUtKok5PaB6OcD2hIwO7VGQqaKUGBGy5fbsXhNm4AAv3TrpKSs5clr3zsnOpPBIIZ8v83HjVHuTx1Q4w5QoR3CrblrQDj0mfNRRQiFJsVRmzXQRszQsfLb3YIR+Bc1vxqjqCf+qKei0AvOfykAQBL5c7uP7X4IUFUeoqpHrzyuvjPPTb0FkWeWMgUZa5mnxeSXS4y05drTotOygMUQojOzGX2Nm4TwjH39ewdWXm7DZRL5c5mf77jAHC2OcOdBInx4GjpfEOP/Kcm64MolJ46wcevzEJpbPrxCLSCgonOyViYJIJ7U3W1iNgkJHCjjCblLVbLJpgYSGWqop5hB5tEUvGIkpsQbFqPnL9YxxB5OurqB/LyOTzrOycVsYWQZZAa1OQY3bTlsHtlkb/Zdc5f/w34alS5dyzz33EAoGQRDQ6XQYjUZ0Oh2RSASL2UzHTp0IBAJ4vV569uzJ4cOH2bJlS/0Cwmg0EovF6tMl9Ho9FosFg8GAx+MhGAw2IGQEQUCj0WAymdDpdAQCAWKxGDqdDqvVSiwWpa7OjaqqaLVaBEEgHo8ntCZEkczMTLRaLSkpKUybNo0LLrjg3ypgAIlQ7nXr1rFz5050Oh0Oh4NgMEhVVRUajYZwOExNTQ3FxcU4HA5uuukmysvLWbx4MU6nk+7duzNkyBCOHz/OwYMHcTgcSJLE0aOFiKJIXl4+ffv2Zd26ddTU1KDRaEhPT8dqtVJUVERlZSWCIJCeno7JZMLhsNOxYycOHz7MoUOHaN26NUlJSezevRv5j22n9PR0hg4dysSJE//t9z8ZFRUVPPHEE6xYsYJQKKHFJIriH6mUMqIokJSUhMFgxOl0npJAsCAISJJUf6woivWark0d+2dEnKqqSJKEJEkoiowsK80uXM1mMz179mTOnDl07nzqmjZNwev1cu+997J69WrC4TB6vR6tVosoioiigEbSImkkotEYwWCAaDSKqqr1CywBkBUFQRAwm81/aHfGUBQZmy2J8ePHU1R0jN9+W0M0GkWr1ZCenkFOTg7Hjx+npqYGURTRarWoqkp2djbDhg3j6NGjbNmyGa/XhyRKnDvuXD7//HMWLlyI0+lk4MCBvPvuu6xdu5aZM2dit9txOBzs3bv337LHqWDFihV88803uN1ucnNzmTZtGp2a2UXbuHEjP/74I0VFRcTjcXJzc7nooovo2bNn/TGrV6/mtddea3Tu+++//1+WalpRUcHeg81H41TXxDEaEn1r45YINS6Zxa9lsPyHMK+9vI5kVzfMgg1VFQmGmidUfH6FfgUG0lMlfvotyA+fZdKji76RQ+Pzw/c/hoCmI9OKS2O46uLEwwayQm2brBrfkg5sVn9i6BnDT80If+CWO2/iol8mYwxbiQoqYUL1mksnw6VWcYidiIiYsRInykZ+RkUhZA5S0L3pRZnbI/PRR3GyqwfTXbDUP7sid+b2GeuI6OMs/ynIeU041dGoytZtMtlYUFAwY6UVTfdxo2BGUEXcag0eXNx46/WnZQejwYznj+ibgm4Gfvw0h+5nlDBqqIk7bnCQ7Eg4rbv2RZhylYc01xBqbdtp17r5a7bI1fLtiiDnn21poPmnKCpffR+ktKQWUV2KRqNl03Ydj9+n5fyzTA3axvcrg+zdISEQRoceq01h5Bl63B6FFEfzhbQ0GgG97vRF3HXmMI5o4qXiapwwgUTquGAmjSzKOUa5WkQQP15qEZGIqREEBHpzZv3zCIKAnTSM1UPZKf5GP6Et6Wo22/mdGiqpS9uJ5NZQFjtGCxqnoIXVEBHC5AitGn1nEExkqnlUU4oxbOfzL+Lkqp3IwIyXWoJBka8WZBFLK6FXL/h5tQ9VSRSxPNVIh7/i3XffJRAIcNlllzFkyBAcDsc/LrT4Pwk7duzAZhEpOgaHN6TTMtoj8RsKQCANh78ty75Zw53TY+RmnyCpRVFg9Blmbr8hzoJ33UyeaOOn1UEOHImSRatm26XoSWHLjjB9ep5Y9CmKyr2P1fDZW1kNouh7dtXzy5fZjLu8nDFnmrCYRW6YZuWeObWs/CCT9GBnorEIc2fvY+t2N/MetwPw0ptuAi4TbslPMBjEZrP99TGafjZRZOa9T3LeucNIssH1VyTVa7PZk6qb1bk0GkUevy+VB55yYtCLHD4Wo3MHHQN664lGVUorZdwehQeeqkUUa7l/RjJnjzCzfXeYB59y8fAjdr7+ZhP7d+nJrO6PRtCicebx2PNFzJuTiiAIdO2oR6sVKOjafKR0Xo6G6hqZKy+28fKbbvJzJM4YaCIrow6v13vKkc/XXX8zV1y+nEHjipEkmHN3agPiEyAjTcO3S3K4/KYKtu0K4/EqiYKon+SQlprwh15cWMeLj6XVE59/QqsVWPxqJlfNqCIShedf9xCXVT77xofJJLJ7f4RunU685+UXJn6/UReW0ruHgbxsDavXhdi1J05+2VkIJQKq9gAvLijh82/9nDvajFYr8P3PAXbujXD1ZTbe+chLTY1M2w6nvjw9cGAPGq1MjVxBGtmNvvdk7OLjx1LRakWWvJrJh1/6uHR6ZT1pceCgjN3ZHwclCeLzL9ALRqz+Ftiyi9jn30oXtW+DVOCYGqWQPaQL2eh0FaD8feFEFYUtrCLzD7+0uWMj8SyCQS+XXHJC889oNNKyZUtatmxJp06deOGFF9i5cyejR48+ZXudLk7Hd4SELt97771HaWkpDoeD888/nzFjxvyXPpNGo6E7vdlxYCWbV+Q1qBiu1QpMn2bn/idqWL0uxPDBJswmEW+dRA6NiwkJgkCquxtSm3U40/dhdZ4IRCjnKP2HRNm2O0x6JIfj6iGWfxfj4vObfq41G0P07JLoE21baSg+kMoRdiMoGtJpXlIjnRxmPnqcgA927959WvPfs88t4vyxBVx5SyVXXWrDYhYor4rTdO11KK+Io0ZO9FtzJJ1164+TmeVn36EIN02z8cpCHxX+EPmq0kzauxcREWfSbtSYBksgDxERfYYLRbFxxoRSTMUFlFOEhSQ8uAirQQ6wna70bxD915rOpKiZHGAb7ZTuvPHWarp18iOIp1dTpXOXXpSVFjLvtTrOHmGmZV7Dzdr3PvHiKrbRQ+mFBxcH2AFAOtl0oQ86wUBpcAfPPiPyxTIf+w5G6NxBT5JVYve+5tchPbroWflrkNFnNn7ezTvCdOmQ8APfWOzh/S+82G0STpdCXraGb3/088MvIdxemfFnW9BIAnNfqqO4NIamJh8F5bQlz1LTwO9yEgkK6N3tqd2RxIwdh0m16Xn0MTPHSmJ8uSgLm/VEn7npqkSqv8Mu4bCLhMMqJpPAgrd96GtaUkERYYLUqtU4SEMQBCopxk4qnYRES7OrqTgpYx9biRAkJobooQzFLPwxr4sqgtr8uKiXNKQki0waZ+GReS627oow5+5kFi7xsOb3OCKnrgv+r/B/5Of/UFRUVDBi6ECQJXKzRCacm8LugyEiEZULz9MiKyoffipTfTzOsbVHcKlORp8FNeXHUKMKE8428f9j76/jrKz2/n/8eV27e083zAzdJSEoCiiKioiIIogYKCh2oXJU7O5OMI8YqGDRgijdXQPTvbvjWr8/NswwzoyC59zfz7nv33k9HvPH7H3VWntda73XO16v7XvCJNlVZKZJjB6ZTCQq+HKhD71Woqw0SG29j7bZgvFj7BS21bDy9yDLVwfo293AhaOM7NgV49uf3bTLk6mp0lJdqRCRnEhRA53lHkhxDfWiFJXFQ0E7NYGQmknjLCTZYvy03ENNXQ3fzLuX5566m+df/oTBg1vnyvkzfPPNZ8x5/0VE3EH3zmp+Xy0RcyRhDKXhoAY3DlKtelKzw0y81IDNKvHKcxOorY9xw1U2amsFn331Eyt++glzIAcryexgP2SUMrC/lgvPMVFeuYf33viG+goN3mCMZJ2N8mAOMSmCz1xCvwGCYCjG/t27OH2ggWH99Bw8vIDVS4NEKzMpWrcfLy7atxcc3K8mgzzqon7Wf7eOh2Y+wAtvvMjZZ/9ri38sFuPyS8/h4KH9WMwqrrncyMA+FvYciDD/Rx9Wk0TRQR02UjC4MgnLfnx4yWgTpWMHmYOH40y62EJBvpoly8OsXBNAp1Fx9y1mvvvZf7TkS43dqmLIAD0btobp0UXLkAEGDh6OsmSln97ddew7GKWkPFEGcMapBn5bH2JAX31CiV7AuNFmFAXmf++juCyKLEtMuthKZobMwkXbuO6aUWh1FhZ8vwaL5eSyvoQQTLv+cjatX0dBWxVPzbIgy3q+/clHTW0Ep0vBV2HHYI+Qkxtm8gQDYOCz+TEqKhQc5XpSowXISPgsJURkPyoRpLY+Rk6OzNlnGhhyapylKz/h1yUxkkQ6NiWNuMpLXU05+11lRNxm8umS2HOqS8kpiCBrSljy1VcoUpxuHcNMGpeCELBsXZAkWwx3/X6ISES9MVLMqSz+ZDHf/HMeZ503hPYd+/3bolmt4ffff2fu3LlMnTqVTp06sXTpUp544glefPHFZsJuAHv27KFnz55cfvnlmEwmVqxYwdNPP80TTzxBQUGjk8NgMDSU9B/Dv5Nj74eFH1Fbq/DDEl+LWXvPveHkmsutVNfG2Lknyi/fZZOTpeam6zWcPiTMk89t4lCRQjQU4b1PtTx2b8uKq/+c72X6FBvhiKDoSJQfl/rp2VXbbFMy8+YkPvu6lB+X+Dnv7KaGjhCCe2Y78XoVNHF9iwYjgEpSo1VpOffckxM+e3DmbAoi3djHZgqkzlSIMiRk4iLeUKLlFg72sZW2dCSLtg3P4BNudrCOuDcR5f2jUQjwyts+bHXdMEpN+1mWVLTzncpm36/c86CbPj20TZwriiK49mYHprqOeHBgJ40gPkxS6++2ndSEg1aS6dWr10n1w9kjL+CRB97jktGJ/60WFSMGW3jucTVvvF1PTpaKqpo4oToraXWnESZEuy7t2Lb7CGef0fI1t+4IEwolAoDRqOC19138tNyPQS9xpDTG4P56HrxTJjNdxRcLNNz3hJfP5geYcpmReFzw/twwB3foaVM3tCErqMbvpk2ejwWLfdQ7WhdaURRBOHJimV7Hw2pRoTjj7BVbCBHAjJUoEUIiSD6d6ERvNrGKzvShHd2QJIlDYleD4fpH6CQ9VpHSULokhECf7uTVF1K47w6ZmhoHlaKETBq5zvzCy3bWkPEnm7o0ctjPNpIRtBWdG5ykaWSTJzqwXVlDt+pB7FHWk5UiUVEbaXFOOlEUFRUxePBgxowZ87ev8Z8IIQThkECK62kb69nsN9RIWpJqe/LcK7t46anmzjOjQeLOG5Iwm2S+XuhlzYYo+mjr2SxWZ2em3r6KVQtyGjZJS1YGOGtoy/QhOp3M1Zdb+ec3Xq67woYkSTwzO5nuyw8SONgGo2Qm29OHn+evZ/zYIOu3hvh5aYjc4AD2yhtPeg186ok7ycmQefGxVPr00KMogpvuq8XpjvPDEn8TntPj8cV3Xnbti9Kzi56H7kpBUQRf/+Dj3Y/dTLzYQk6WhuGnGUhNVnHbg7XMerKOU3rpWfBxNumpaiaPh9/XB5kyfRmqoAW/2sm8+YKgz8E/7raSlaEmL1vN1l0hhp/W8uZ9x+4I5w5PtPfCcxs36XWOOH6//4Sdn+vXryc7U43JIBONJmhgWkJOlpqUZBUfvJSB1aLijTlOfljqZ/J4K7IMHq/SIncyJJynsgzPPZTK3gNRbnugBpEliCtw5U1VTZyoAKNHmvhsvoc+PXRkpKlY+muA8ReaWfzpQdK83Wgb60n5fh2dh1YgSbB2U5CyihjnnGnEbJBRyyBJMlmZJz4HyLIGjaxiv7yZuBIj4+gcpQiFGtURJKOPgjaJoJ9aLXHlpVYmj7cwb76fl94IEqiXqGMnOnQEhLdJZu8xWII5BLQHyelaT3H9MozePKSAhZC+lspoFR3j/ajQ7ea8s828N8dJTMRQt5AhKoQgKTOI2xtD48ri17Uhhp7afFNfVx9Hko14PGVNPv9j5VCPHj1YvHjx/5jz82Rtx5qaGp588klGjBjBzTffzL59+3jvvfewWq3NqqD+FQwbOYLVn27ilN76Jo7P4zHjGjuznqxj2BAjZZUxVCFLq45mvWSkzimjTnZypGYfMjIOapBUcV6YZuS+x4Ic8W8gI5jLxnWVFBVHmymVh8MJ0dx57yQodyoq42jRIRIKE0gtRcOPIhqRCAUFw4aYeOKRpxg1atQJ94XBYMCeZGPBxzo+m+9l+eoAPy0LcEErlS6vvBnEFmzTEOCOEGbpKj+/r1ejlrScdraLqvoQ552rY+2P2+lE7ybnKyLOPnkjl1ymcPUVKjzeOK+8VcaWnUFMAcH4a/xEqtOJU4SBxJwUJsQWVpFL+wYu+ONhk5IbaHbiURWPveRk/OUnR+WQmdWO7Ew1Oq3EpBsq6dNdz/gLzXh9glffdVO+O5k8RyJwYcJCNvmUioMoxBHAPragMlUz+pxMjEa4+Ooq5rySzqmn6HjsxXpm3pzUYtUUkuC2B2r54GUVA/s2rqnbdoW597E6nn0whTFTKrhrRhLblrdFpZIoKYty18O13DW7jqceSOXi8xrnnHEXWPh1bYDrpzmoDzk4c1grhmsr0Btk4jqZQEDBjQMzVrLIp8pTyqyHQ7zyXFITxyckAgavPpHGlJurCAQFOh18PM/HnPckkqN2Dsnr6HNKhLyMHaxZG8dVpyKGQj8an02WZDKOVgsJIdib9DNOTzmmWML5qVaBL+ZuMcAkhMAt1bN6XRC3u46br7Pz4J3JTLm5GrNRRlPfBq+/9E+DRSeD/zo//wMhhGDE0EGoY2ZOHQxff5zK1DuqueEqO+ef1Wjc3HiVnc++8vPkbIWe9cNZs3YJ991uRauReO0DFz276Lj+Shsjj4tG3Hi1nY+/9PD9Eh/BoJqv3s9qiPZOGmelrj7OxBsrGTrIwBWXaHh4pp3zJlZy43V6nnjeR1a8PVmRxohfViyf8uhGRpzu4cG7GjOKplxmY8uOEPc/Uc+899K4bOok5n29kjZtmkfd/gw///Qtvyx+nmSrm1efyGDMZS4yK05DLxlwUU8dVbS35nDpNDf339FIGn7tJBtrNwV57EUHCz7K5t5b7Vx1o4N9i5Iwh7KIZu9l4ddZtMtvdNTcc1MS199Rw9oFeWQHezRmbfk6cnDtNvQFJaz+PofM9MbXZtZtgsuvraf4l87khE3s2LWW/uKsRqMn0pawCHLbtNv4YuGXdOvW7aTafzyumDiKivID5GZrWPR5TkOGE8ADd6RwwRUVZAe7k64c7WMF2ogu7KlbibFniJ2rchom7knjEsrrZ42t5sv5IX7+OodX3nWy9NcArz2RzrW3VzN/TlYTxbwH7kjm2turueemJPYXRdh3IMLeg1GWfJnLDffUcPO1ds4Z1tT43rk3wgsPpzZMVlMus3GgKMKFV1Yw5oJBLPtl50lNZDPvvoGtG9fywiOpXDa2cWG/7gobCxb5+OxrLxsUD0/NTuHiCxo3ENdMtPHNDz4euFcmp/6o886bj1tdSTBvO8npEsvnJ7JZSsuj3H1vkL6xsxoFPsKQLbpRrP2dkN1PtjMfWVKBtx3OPWW0OWM/hu5Bpl9pY+z5jWn9WmOYX9enckovPZ3G6vl+gYP0jtkMGDQYX2WI2honsvoQgwadesJ98Hfw/fffM3z4cEaMGAHAVVddxbZt21i8eDETJ05sdvxVV13V5P+JEyeyceNGNm3a1MT5KUkSdrv9f+y5d+08QMBp4KFn6ikui3HlpQkBgtLyKM+/6cJilmiTo2Hi9CoiMYXM9MZ3olc3HZ/PSfx+iiIYfH4pF44MMqBv043GOx+7OPUUPeMvTBgfV1xi5cmXHbz2vpubpzZtm8Uso9dK3HFnhO3XxLjhGjM2q4p9ByPc/7CHonU5qDMPEpdad3YByGrNSakbV1dXU15UQYgIarVEaiwPLSYOs5ddrKebGIBKUnGA7WST3ywLzyzZ6CNOY0toNc+8GG1R6GbB9xFSlZwWs1VVkhqN0OCsgOHn13PqqSpGjtBxpFjhi6/CaKvbkxTKY4+8gUwln1IOERHhVgVywgSJEUvwIZ1EPwCkpaWRlTeEtz76lelXJq7/1GwbwzfWoz1wCt4DJmxoSJJk/Hhw5ZXzyasfcedtl3HDFKUZD1YsJnj3U3eC5+quKorLYky82MJP/2ycLzduDTF5RhVzXs7gsjEmLGaZGfeE2LckBZCxhLLIOS5bFkCKaUmxyxw4qFBWJvhtfbCJqucxLFwUZNDgsSfVBwCBQAwPxXSlP0lSY2ZATMTYxQaihOlCX1KkjMZz8LWYvXkMNpFKAC9OUYuExDlnqxk6yEBc9tCd0ynhAGtZgllYiRFFhwE1anT8OT9fmCBVlNKTpptfraSjQHShgiOk1HWn1LwJFfK/FAwyGo0npZj9vwVVVVWUl6lIkZNa5WGziVR+/S3KvG99vPt+CH9A0L6dipl3mPh5eYDH70uhTW5CqO/a26sJqSvIijUXdwOIqvzU1kDf4eVcfrGZ00/V8dEXHq6Z2Hrf9u+t58257ob/JUniktFmPpm7nvauRClnkrMLF16+iowMsFf2RoUWtUY5KTugtrYWtVROMCwaHEevvOuiR1ctndtrue0ftew/FGnG0eb2xHj7Izc//jOnieNi5k3JjB1l5trbq7nrRh3PvO4kGBS88XQak2dU8/A9KaQf5+Ab2E9PXkGM2ro6hvfUEwmo+X5RkN82eWmTp8HrjbNqbSLj7I/tcjjjrN0c5OF7EvaqEImS8V37wnh94qTG/k8//oTbrZCZpiEao+WN+VGkpahwuRXe/8jPnI+j1FWpefYZJ20L4ih/QTEoyxJCQJeOWoYOMtKhnYavFvoYeYaOUZdX0Km9ht7ddRwuiVJUHOPhe1KxmmUefbGeseeZuXqClZ8XVaB4OiNLKjKj7fnos8Ocf36CamX2XclMuqGaDVtDzL47mYefd3L6GeeecD+cc865PPfUfbz9bBIPPr6NI1W7UKNByApm7FgiJmIx0YSX7/b7XCyfn0yadyDdJTVIiZLcXWxEI7ToMZBGDsmkI0kSHpx0aafm83cyiUZh8cp6qqpq6dxRg4SNa67biUETZO9BLTOm6XnuH3vJ9DcXbauUjiAkhUvGaVnxmZEZt9fz49dq8nIafwR/QGHMlZXkFPRErWqsCtDpdHi9TeuQk5OT2blz5wn31cniZG3HxYsXk5qa2mBD5ubmcujQIRYuXPhvdX7eO+s+en/amykdWw+y5mSpcbgSzmKdFpz+MFmtHCuEQEgKBo0agQkVKrLJpy5eQZ2jlMwMFVq1A//WbOxVA7hg3O/MvEvHhLFmtFqJX9eGeOpVB3fekESSXcWR0ij1lXr0ODFhJWb14PJUkBxvOaOzTi7n1xfT2V8UZfzVVSfdHxIWDhT5ue4KG1eOtzBwVAmPPF/PP25PbqAqiscFDz3pxnEgnYzjMi/LpINotCDUUTxugdHXhkKDxEXnO1i6qoRNfhdtRAf0mHDjoFx1gFdfMDH50sa+P/sME3M/9/DEIwKH008H2pIuNfIu14sa9rGZWiqppxqEIIdC0qTGTO1UsqijglBApnc3HZmZLa9NrWHDht9wOBVuutbO9ZNt3HBXHVde4yce0ZAe7EWOlN3Mvs2lHRvVi/Eai7B7OiHhp6wihkqWKMxXM/l6B2a9hrgsM3F6NZ+8kdFEMG3JSj+LVwQJhuLc/3gtIFHQRk1ZZYzishgqGa68uZrvPsxu4m9ok6vh6QdSuXVWbRPH5zGcPsjIGSOCzP8hhNncshO7NQSDKnwemQGc2RCMTyeHfNGJHY513H5bEJ9bYvKEpte121QIARXVMXoMqSLqsOP3qqlhMxeNUTHn9Vx27Ysw/sp6uokh7GNrq7zyEULIMR11hoPIHj1Z5JMWa0upcSudAqc3Sw5x6A8jVBE2L2nD1DtrCQQUbr7HyYalNip8TnrFC5HkMpxOJ8nJzQXiThb/+2uB/g/ihReeJxrUkZYm8dn7KewvimAyyk0cn8cw8RITBd39hAhQmKdj+hQbr33gYsplVvJyNE0cn8cwebwVr0/w1AMpzcpcUlNUPH5fKq994AISnFFfvJvJS2+70AkDWaGmpQ4xEcOY7Wzi+DyGPj30jDzDSGV1nKsnWHjogZPjNBNC8PGHL5NsDfDc7DTe/yiAuaIHeilh7Bazn/b0wJBbzf13NC+XGtTPwJD+BpasDCDLEu+/mowvdT8OfRH33mNoMhFBwlB/+/l0SK1qVrqtVsk89UBKE8cnJIzNj95Kxpe6N6HmLNpTT2WTY3SSgcJoT2bdc9dJtf94lJWV4XIcxGiUeee59CaOTwCtVmLeO5lE04uanWtNivHx65nNDOOcLDXPP2pn+644LneMxSsDfPpGFu996uGBO1KaOD4hETF/4+l0XnnPxc3XJrFzX4RH7kmmqDhKcpLcxPEZiwnmfevl+dmpzYz/DoVa7roxiVjMx4oVy0+4DwKBAMuW/EzfHsYmjs9juPAcc0JZb4CGiy9oPu7Hnm+mW78gftHIWG+LZeGrSOL+2+wN2SyPPO2lja9fM8eNLMnkuQai14FD2xiNT4rmsn2jhvQ0FWPPb7qIDRvkYMgpXsJRHWMvMBJjD5FKBXUm2PvoSc/Kwu9z/Y/yfcZiMYqKippl2PXs2ZN9+/ad0DUURSEYDDZbhEOhEDfeeCPTp0/nqaee+kt+vWg0SiAQaPgLBoMN3x2jUzj+z+1Q6EAPUpNVJNlVTLm5iqEXlnLexHKWrgqwYWuIl9918u4LGYw9z8j6LS3zhMmyRKf2Wm57oJaLplTw+Tce3vvEzTmXlVFSFuORmU3nr9un2fl0vocNW0JEo41zQSikEIlI5NUO5avnCzjtDB89+ju49GKFiqV9Sfd1xeeRyciKtUgGD+AVLkLRQKttbumvuroat9dNO7pjNkOcGKlSFl3oS5wY61nKTrGeCCFyabm+Wy8Z0aHnyFYb9z7sJBJpbJfPr1BeEf9TB0SqVc9Dj8r06aXh1xUys+5S8f5nLnTmCJHc3RTn/UBhHyeKFCONLEo40OJ1YiKGHy9qNA1UFSfaD8f+7rv/aY7UnMuoSVFefCfEvAVRcgqs1OcdojLzADXphynJ3IX1TJnPvvmE3Nxcbr/rGcZfH2Hn3nDDsxwpjTLlliquusxKlw5a1m4Kc86ZJq681NZkvuzXS8eUy6xcel0lM+6tweGMYrPF0IdSyQh3aJYtCxAx1VBVreAoSqZt9VlMvcHH6nWN410Iwc/Lg7z2URLXXHvrSfdBNCKTS/smjk8AtaSmO/0JEySJpt9p0REmSGsIE8SHmwhh2iWlc80VJswmmTbtYoQJki91woCJTvSmN6fRVTqFfDpTTWmr16ymDAWBGWuLnKHJpOPBiU2kEgpKaGQN4XC41Xb/FU455RR27tzZJEPq/wIikQharYTJ2HqWsEKcwyUxnrozFbFxKNY9Z1G0sC9jx0TYf0BpEPpa+XuQVx5Lw692EBC+5tcRCt7UPQw9XYOn0sz77yhMu7sGvU6ivLJ1iobK6jjJ9qbbCrNJIjU7Qlgkxp1RshD1a7EdPIOkWB5e6xF0xpOjfaioqKCsrA6zUX2U7kfww1I/0ybbeOVdF/98K5MZ99bw1ocuXO44oZDC/B98nDG2jIvOMzXL2ALo2E7L0EEGUpPVvPt8BtOn2Lj29hpuuMrGJ181dTjdfH8tEy6ysP2Xtnz4aib/fD+Vg5uz6ddLT98eOgwGmXHnm5l6Rw1lFY1q1Zu2hbhsWiVPzWq0iz7/xkd6iooJ11dhsWSf1MaurHQPGo3MucNM2CwyLnfLQTchBIdLotz9gJuPX0gno3gEPSLDyK0ahv/3wRwqiuN0tXyu25P4/JgD5aLzTGzcGiIeF8y4xo7BIKGS4YsFXpLtKnQ6icdfcvDq+y7uuyWZay5PZAEPP0OLl4RjXCWpSDLpeOf5DLp21DJhWhV1jjguj0JWhgYhoGvX5o7D1uDz+ejeVcOki22cc5aOHn1jXDBaRVaGmtRkmXAsxnc/N47zbbvCLF1oIMvXs0l2pkmy0pshxInRlk64cbCN34iJKIH0PTx+fwqSJKHVSlxwtpmpk62cNtDAkIFGsgoDLJ6fxidfeVi8ykdKlwqK9Zsbxn1URDgs9lIvqsmqPINV89Op0RShL+7FuRf4GH9lPc++6ub6W5z0O6OaaEgGEUKra3RSpaenc+jQoSb7k8OHD5+0c+RE8XdsxwMHDtCzZ88mn/Xu3ZuioqJWKbhO1i6UJIlfflmOySTYvD3c4jUBDpdEMeglPv7SwzW31WBODRATLavHO+Vqzhquxl2nJUPKJVXKQi1pqJFLeOwpP5vXaKkuU1PKARQU5PJC7nnAQ9fTixk+roylqwK881w65wwzUVQc5aIJDizVPTjCPoS9li7dFY6odhEVzcunnZpSMvIilFfFSbar0BtUJ20PnDrkAm6400EwqFBWGePMwUZSk1UMHVPG1DuqmXJTFd0Gl/Pj3AxiQQ2HMn/kSN5CDuUshLRyevaEc8/ScdcdevRtypGCVj6ZF+Cyiw2YzYIAPmoow6+p59knmjo+j+GqCVYy2nlII7OJ47NGlFPBYU7hTPpKp9NbGkJ3BiY4IUWjnagQx0ktmbF2HDoALlf9SfXBzu1ruXysBYdT4YmXnLh8Mdp1juKPhJo4WY+HJEkkyynY4hnkSoVo3Jm88LaT1z5w4vMrPP2wjVBQQlvSjX1LCuk5uJqrb67h7tm1DBtbyg9LAnzwcjqD+hl5YlYa/Xpq2bA1THFZlPb5Gh68M4X+vfXN/A0APy8PtCi+dgzTrjZhTxaYzeaT6gd3vZrO8QHNuIllSUUX+uL2wOzHglTXNn8ffT5Bba0g7jWjhDWAwJrl5YJROs6dUMGczz2MG6tD3W8tulRXs/EcFkF2iLUcYDtqdzopUiZu+z4OpC1CJNUQUrk5aF+BQ64gIkJ4hYsK+wZqzXuxa6xU1ii88VQ6t93vZN0/O9HGM4ge8SHsZyuSrFBcXPy3bcPj8d/Mz/9AfPLxW6iFnsJ2CRGKb3/0M/Hi1qNbN16v5+ZN+3jkGiN79kdQqyTqHfGEkmwrmHaljZVrgnTt2Dwzp39vPQ89U9/wf2qKCgVIiTaPwjipYfKlrXMbXX6xhfser+OJ+1P57OJtrR7XEo4cOUKndhEOH4nRvbOOpcs8JCsZICVU8kDgxcX1k1q//8SLLTz5ioNzhiW4hU7pp2LD+lImjG2Z906WJc4cqmXjJy6sx/H6KfYaRpze8jl6vUzXrjI15UGyaMNeNjcrA0xS0tm6/+8rtc+d+y4GvUQkSgO31R+RZFeRkRMjVtkoTBHET69eqmZO7mM4d4QRm8XDax+4sVtVWMwym7aHGrIS/giTUSY9VUVVTYzJ460cPBJj/6EIEy5qOtY27wgzuL+hVXGUSRdbeO19F+++8zzDh484oT5YunQpKlnmputbN/RSU9SMu6D172+43sDtv5dh8jXyEaaF2rF23U7GH+XwWflrjHxabr9a0qBVjATsR6C28X1QxXVcf0XzDVVBXpCpl5WRl65hwc8+rrlKy8t3lZFtb4Nsgpg/zn71WtauXU1e3uV/0QN/Dx6PB0VRmmVD2Ww2XC7XCV3j+++/JxwOc+qpjRmq2dnZ3HjjjbRp04ZgMMiPP/7IAw88wLPPPktWVsvx9W+++Yavvvqq4f+CggKefvrpVjlt2rbJJ1ik5sAhhcGn6Ll8bGKcPf6ig+27g/jcWtavkRi/xk3bfJmHnqnn589zmo27wyVRXJ44v3yTx7CLS/lsvpdfV8fIyzDwY7kgGnJz181mUpJVPPWKk5Vrgpw+0MBX33uZ9WQdo0eauelaG+9/5sHpELSTZFLieVB93HsuJZwGjmotOl2IejbQUwxuEhkNixD72YaNZMrLy+nfv/8J9f+6detIFhnEiTHgFBU7VxymQOmeyOjkdIQQ+PCwi/WtitIAGLFg9eXz84fVfLlgPylJWqoqFYIBmWhITQBfi448AGF2c9VlyUyfInHp1Er69pS4Y3qbBqXzXfvC3HxfLd6k/WQ7BnGYFZiFjQxyGwyTiAizm41kk88hdtI2vW2rY+Wv8Mxzb+P3+/ntt9+Ix+P8c9oAUlJS8Pv91NXVkZKS0mRTOHbsJXTt2oOXXniAtWt+JsUeIytDze3XJ7H4lwB2q0x+Gw3XX9n0PXF74lx5czV9uuuY83ImRoPE4pUBorEQ7uQiLI6kZlFsj6qGHn3ivPJGlAznUDSSlsyK05lx9U7kpBqSkmRq6+OoDHZ+W/f736L/UCI6clpxdKskNXYpiXLVXnKinQGopQIvLrazBrtIJZd2WCR7wzmKUBIZGUAfTqOOHRzTXXn5GSujL1lDeuWpaNFTRRltpPZAIlujiN1UiVIypabrXkgEqKYUKzYc1LBV/IaERDb5pJLVaLiKBA+eFNcQlUIYjca/PS4mTZrEY489xiuvvMLkyZNJSWl53f7fhqysLExmQVzjRHhbLv3aw2YKI31IiWY2CnpINkyeIZSWrW3g8Ny2O8IjM1Mo7ODE5f6dQGVHkiN5SMh4pDpc6Tt56nEDX/0Q5ecfjTz9moMrLklLVATNqGLy+JbLR+d87uYftzddO1etDXLaICOrdwXQYSAiQuiFFaNkxiMcBPXVBJ0qAoHACb8HDocDSYrh80nEYoLq2jjt8jXEYiCArp10fP9JNvN/9HPjvTVEIoLTBxoYNczEJaNbv8d5Z5lYtSaRoX3aQAPf/uQjEhWUHufA3LEn4Wy5frK9ybkajcR7L6Yz4JxSvng3k4K2Wn5bH2TmY3V4vAqxGNhtEr266uh7lJfz/Y+9lJbAlFsqSU4yc8sdj55Q+49Br4siSXD15Vba5ml45T0XD97ZfLwv/iVAepqarUuSyQp2apL9pJeM2Cr6MOPeXXz6ZkaT31UIwT+eqmf6lMY58di3dpuKYFAhPVXFtZNsPPemk0dmprRq8x0/XIQQ1DginD+pnKLiKEaDxBXjLPzzWy/bdocIhxVMphPn+/v991+5ZmIiAeLFR9Lod3YJZ05U8eYLFsqrYshSMtPvqaFHFx0d22l5/hU/NkffFqscNJIWi7ATI0qh1AW3qGcn67Abw7QvaJ3SZ/jpBuqcCh+8lElxaZQVvwf49odqli+tRiv0aDCQSR75dEKSJLL8PRE6DQe162kbbMP+JUlsW+JFJNXS/1QNH72dwqRb6jGZMxpKPfv06cOCBQt499136dKlC0VFRRw6dIhhw06OP/xE8XdsR5fL1eLx8Xgcr9fbIqXDydqFAO+89SLZsQ5s2r6fqppYs8QUgIefdrF1pY21v7vYsSaTDVsiXDd1DYXeIU3U3IPCTzBvBx6fCmN9Yl2LiBC72IhRmMksGUSupIEgeHGxQ/odrQYKfYMw+izU+3awsLaW39fXUFUdJxqRifvMFLGG7BzBe68lcdqgFL7+3su105eRE+9IMulEiVIuH6T7KR7uv9vO19/7SLKrSM0oOOn17x8PzqLPp/PoO7yCKRNMVNfGeekxO9OutHGgKIoQgg8/8/P5gr3kt9Uw67YkTh9ooN6ZKNX/dV2QKZdZeOEtF1Ov0fPSa9s5si7Oho1qLIFssshHK+koT17FFeNbn0MvGmXmw42Na4Ai4pRykD40zfZTSxo6il4J2hyRh07SU0kxKjRkkEdp2SF69ep7wv2gKAoGvcLZZxq54Z4azh1u4vO3sxg/tZKCfBXiUOvl0pGIRGYkwdEfULmprIpzz03JPPOakydfqadLLzXV1TsJ+FT066Ji6GANb8718OV7WbTN0xCJCCJRwcC+egb21XP9lZFEubZZoqg4Qt9W9uzRqGjQLGgJep2M1WYnL691WqGWIMW0rdrxWkmPWmhw1SvcOcvJJ+80vmPPvOYgHBW89VwqhW21rN8S4OW3PEQiEt/+5GfBR1kN9j7Ahi0hJl79C22rR6CSVERFhJ2spzN9G2mvPImEh/LU33jhJRWn9M7h1FHl1Kq34dWpQIoTl8MYa9qgs8TQaCSSk1TkpOlRlaaDlAhKxUQUSRfCZDL9bdvwePzX+fkfCEVRkJGxHF37Q2EFs6n1JF2LWUbWRLFaVYTCArUaIlEwG1s/x2qRKTrSugDI8eUhQMKijDXfVCso2Gytv7xmk0woLLCY5ZNWcA2Hw1hMEsdEQIVo9O4LFFSoEVIcu/3P+yYYaryv1SIjyXE0f1LmY7VKKDSNgqtVfx5ZMJskqlDQokahecaJJEl/yvfyVwiHAsgq0P7FNYwGGd9x91eIY7W0fo4sJ9SyXW4FoyFxnOov2moxJ35Tq0UmGBSEw6JZKWkw+OdjVqeTkCQIhVrPQvoj/H4/KlnCbPqz9tDsWY6HySgjqf6gUoqa4PGPofx5+1WSmpho+twqlfjT5zo2DtvmyQg5RtwJcScIIUNa4vf9n0ZLbTqRaNnq1av58ssvufvuu5sYtR07dqRjx8YS2k6dOjFz5kx++umnVtVHx44dywUXXNDs/q0Jc10w9nzeWvMhGm8a519RzptPpycUyZf4qS8zklzbmzQpYWhVH3JTat7M8LEVvP18Gp3aa6mti3HX7Fo2bguT30bDxddUUFqqULU3mR6h3hhKEmJXKw7X8P2P2xk4ROHUUwz8/Hl241wjBM+85uTKGdWs/1WLIZTGXrGVzlLvZs9bTSk2rRG1JMinCztZj0GYMGAigJcwITrTB3/My8pfVp4wqX1JSQlmYUOHgY2b4rgpJUXkYD2qSipJEhZsKEIhKiKtlqIE8KLHSCRooyqogYpc2pIPQJVUwlbxG33EaRikphtPp6acM89QYTDILF0VoFN7Lffd2tTJ0a2Tjs/eyuTMMeXsdKzFTgpVlFLBYQzCTIwICgr5dKaUA6hQ06l7Ryorm2bKnyx69EionUcikYZrabVavF5vsxJBi8XCtBvu5/JJN/Hi87PQaMsoKgmydFWA5fNzWbY62Gz+uPn+Wu69OYlTT2ksWZ86ycbYUWbOnejnsGo7yfU52JQUokRwmg5hbV/Bmy+mMORMD7mSlpAI4LEeAm0YxZFCqKiQLGyU5uzG5/Ph8zXPvvszKIqChNwip9wx6DFSL1VQI9UQFEHUqLGRjIwdLy72soU0kU2+1Im4iLGbjWSQh5t6ZEmFxpXFZ1/spU8PPR0KtSz40sZlU1bjPKQQIoBV2LFLiQy2vmIoG1iBQ1STSR4q1NRTjYMaFBTSyaUjvRMZqyJCMftxU097euATbvQYqaIUvbAQJsD69etbdX6o1eo/3RTfc889xGIxDh06xJo1azCZTC2WEkuSxKuvvnpS/f7/GrGYYPBQme2L95EW6Nzku7AIE5K9pIjMZudJkkSqswdPPLee+Z/oUasgFBJMu9JGOKKgREv54uuDxGIwoJ+aO2+2oNNJfDJf0Lenntq6OOeNMKFSSYw4zcisJ+p5ZGZKg52oKII35rhItquaZLh8v8RHx0It5SWigeetlEOYsVKZvJ7qSB1WSYUc154U/cWC7z7go9cyOe/Saj7+wsfoc4wEggJFEaiOvr46nczlYy0NATNIBM3Ckdbt0HBENClpHH+hhbc/ctGlQ2ObPpvvZeqkloWZJEliymUWNu8IU9A2wZd+PNWFogiGjyvjh6V+XnvPRdn2NKIBHSkdMrj6mrsYOvTEVZ4BzGYzkbALm1XFRaNM/PJ7gH88Wcet19lJS1UTDCp8Ot/Ldz/7EBEdSe5OLTr8UpRcVi/bx2mjy7jvliS6dNSy/1CUtz92c/ZQI+eNaHwXv/3Jz1lDjTz3hrNJBdKp/QwsXRVosdpMCMGyXyKkkbAfPDgYO0bH2y8l8eTLDjZtD/HzLwHcnjhz/uklFFaYM+dt7rvvoRPqh0AgQFSb+F11OpnMTBWLfgnw67ogM662k56qYtxoM2OvqqBHVx1bNkJbWhfXMmEhRAALdmxSCpKUGFvBoILB0LJ9WVMXx25NfNc2T8NVl9kYfIqegctc9BVntmhrZYQ6oOSV8vxzflasdGG2wIRxjRywF57t4oMv1LhcLpKSkhg6dCgHDx5k9+7d7NmzJ3Gvtm2ZNGnSCfXT38XJ2o5//O7Y3q+1c07WLgQoPlBDZrgjIqrh7Esq+OTNDHodFRry+RUee9bD5uXJ5Hv7ssuyOMENPtTAq68Kpt+2BF0gDZNkQbHUo0v2kpES47cfUsiK5HGIXTipTVQ5SH2a3Nci2ekjzmBXZD02KRFoyHT1ozq+A21mFe+9nEzn9lr2F0V59Hk/NfVxfl7h591P3RQdiZJBW1RoKKMICRlztoMfv8pk38FEgP7Tr71cPH7K37KLxl1+KW+89CZvP2dEznTjdMXYsSfK3Hlu6hwKRcURunbW8t2H2Q3zXE6WzOP3p7JohZ+35rr5+LUMOg+oBE8KXSKd0KLHRS2b+RWzsCL5Q7g8xlbfAyRQ07jBrqWSDHJb5MCXJIlcUUglxejQkdbGj8qTjt/lxe2H9u3bn3A/JMaJYMeeMBqNzD9uS9inJqOENSmGi9oWlcaFEHhUtRjifRJB5eQKJEnDF9/5eOL+VLIz1WzeEeL5N5ycMkJNcXmMF97yM2aklQcf85GWJnHG6Wra5GgoKYuyeGWAeBxO6a1DiQtWrg3Su1vLzs/TBhr4+EsPZ5/Rsq3z5UIvpw299KTHwl8JPKrQ0INTWLRoBR5vHKtFxeffeqmoirF6YWOyQu/uOqZcaqHPWSW890J6E8cnQP8+eu64LcSbDx0kK9qJcopoQ4dmfP9qSU123ak8+tQqflti4pmHUnnoFhumumx2sZ4k2lKLA40U5rW3TVxwnha9DsIoHFthTFgIqB0YDIZW++OvbMMmx57QUf/F/6fo2q0fG1dtY+ceNYoiGNhPz9JVAXq3oh45/7swGmcuX80v5vXnkgiGBFnpKpauCtClY8ub4K+/9zHhopYjAxVVsSaOnGhUoCgQMJeDN7/JsVaS+Oa7fVzTnPoFSEScB/XV88MSPybzyWVg5Ofns3mnwGKQcDjjtM2XqD2UyExSoSZCCLNIYv43h5h4ccvXWLIqwKB+jRPPmnUR1IFk1m0OMahfy8b2ipURzDSNXMZ8Bg4ejrQY+RVCsHlblHSM1FOFrYWswYDwYbT8OS/an2HkOReybdNXBIKC6tpYs5J0SGyMig7HyaHxGY2YWb8x2ipJ8O59YfyBOJPG2Zj5aD3xuCDZLnOkFVEUIQR7D0TIzVJzzyNe7pmRRHJSwiFyzPAA6NlVx0vvuLjrxpaJ+1evDxKNCkYNP3HRl9NOO43nnlT49vvWf7tgMCGOczzp9PGY/10IlbtpBnO9uoxBAxon9ZxcCNcE0UnN7yGEwKd4sYSaRp7CUYUFi4L06aHnrU+bR+m27AyTma5i3vdx8nqnNJgGEcK0N3fH62tdSfBfhdVqRZblZpF6t9v9l9x4v//+O2+99RZ33HFHs1KmP0KWZdq1a0dVVet8RRpNotS5JbQUHLngwgt44+W3UNdreOzeFF77wMVN99dQfEBLv9jQJs4fs2Sjk28oGzcvYdYTtXj9UFYR5cVH05j7aoJ7LRBQePFtF5+9p0LvTzhEJEkiSWRAWR/qHRu47g9lKJIkMfPmZIaeX0FG3UD0GNjCr1SII2TR9iiVvUIdlQnnZ6oPRQh06OkjnYZfeAgTIo3shmisgxrsSfYTDgjl5eXhk13UK1XYnZ3xU8I+tmJAT5rII06USvkwMRGkhAO0ozm3cED4EAgihNjHVvpwWhMjpZCuZNKGbfKvdFUGYpWSiIgwTvNBUrpW8sITifn7w3kenn2oZTGKzHQ1ndrrSDtyCgZM7GMLAsggBwNmAvg4yHaiRFGIEVbqTjoo9ncx/6tveOuVtxE+CYSEYoxxzgVjWLymnvPOXgIkspP8gUZe0COlUSRJNFlDjiElWcWNV2kodV5CdYWbLRu3otFo0EajdOxi57NvQnh8UGfcj7VzCc/PNNGji44jZdGEENemZISi+VvtlyQJRcQT60orEX6/4qdr5HQqKSZCiHZ0b9iACCEoZh81lBG1VFAfCGKJpVNHJUH8bBWriRHlwIdBevWUuGK8Da1WoqJSYMRCDwZykB0cEfswYyNCGDUa8ulELRUoKNhJwYuLjvRq4kzXSFra0519YitOUcth9tCGjhxiBxp0IFR4vd6/PS6EEKhUqiZiHC1d6/+rcffvglarRa2NUVQaYsDoSn5ZVI/F2QEdeoLaehzW/WSH06EVP7pRMlNakmjz8NMMfPyVhyvHW7lkaiW3Xmfn10WNm4byyhhTbq7iudlpR+8tc2w/ddu0JD76wsN5E8vp0lGLRi2xbFWAUETwyMxkqmtj1DvifPiFl9KKKC8+ksbwc9zkYKJOcwR9VikTLzMw+lwD9z0mUbW8FzXqzajVJ74dcdUX0y5fy2Ozkpg524U/GKfOEScag2BINHmHj8egU3S8+4mbwf1bth+++M7Lbdc32iw6rcT2XWEev69xLDld8VbFgSDh+KqqabmE/Bh35tqNQY7ssJHu7IauaxWffT6/1XXxz9C33xDWrfmxwV576dE0fl4e4OZZtXi9CsXlUc441cA/38xi5EX1WKTW+URTlVyuv6KarTvDPPK8g4H9dLz1THqTjLq9ByKsWhskL0fF8NOMqFQS1bVxvvnRx323JjN5RhUD+jQXoHnxDS9yXTaypCIgfHjzNjP7voSdrNNKOFxxrplgY/Zz9SAlsmg3b1x7wv3Qrl1H5r7jZdK4hEPTZFDx+dtZbN8d5o4Ha0lNUXHGqQbW/JiHy61w9Y1OAhU+TLScwRbAh+W4yq90kUed18XHX/i5fkrzcwIBhYOHo3QobLo/2H8wilY05309BpWkJhZWM2KokRFDm39fkBtErxMN2ZIqlYrrrruOkpIS6urqSE5Opl27diddOXCi+Du2o91ub3a8x+NBpVK1Wp5/snYhQDwmUU0pnXO0GIww8dI4uqRadDrwulTo69qRGcnDjQOVLsrOvWG6d9Zx/jlGSnYb+OZHH+99Ws2RkihnjzTToUDPrJ1VFEuLSBe5mLGSR4cW762VdBiEGZ/wYJasODSlDBldx+vPNTrXBvRRsfCTHO57vI7kJBUzrrFT54gzZXyMNEcbMkQupdYN3DwtsTYuWRlg4SIfndtryM7OOOn1qbi4mE8+eR21RsInvFCtZ/D5ZYw+18TDd6egKHDZ9ZU8eGdykwDPMZwzzMTTrzq4d7YLq6sT6dF2IEGtqKCMIvIoxIydoM/HqWcc5Jabtdwxo/m4++KbACoa3/8wQcx/EmgwYOYgOyhsJ9i4LINTR9Rx2OUnOTVhG51oP3i9XqJRwYfzvOTnqdHrZfwBBZc7TjAWp8KyDbP3jCaJAUIIqq076FGgwrfNQ43mECp1nJHDbFx6YaI6cfnqIDqdRDgiWLIqyJP/SOWcYSYevF8hrb4vewnxxSf7SC4IUueIc9EoMxoNbNwq2LorTIcCNavWBAiFFPT6pmtS3556bphZ06AqfzzKK2N88pWHwsLfTnosaI0y0VDLSRBxEUMhhkbSkBPtxItvHuHcs3Q88VI9Gxa1aTZXFRXHGHG6sdmzH8NVl1l57pUD7Kn048VJfzq1eJxG0lJba6CmLsYpvbXIZh/6gAEjVoL40aEnP9iL1e/LLPi4hOq4k17E0Bz1Z4RlHzqNjEql+rfYbv91fv4H4r335tK7aw98DiNvvu9j+jVmXnq7nEnjLM2MrpKyKD/+FCOXAlat20NphYUBffQsXeUnEITLLjI3IWoHKCqOsmFLiA6FGk4b2NQYEkIw+9l6bphib/js6VdcnDnEyM+LXKRJDiyi0blnkEwU7dGxblOQgX9wSPn8Cm/OdTH31QzOvqSCBx5+76T6Qa/X07PXMHTiex59wcGsu81M3rINg2MwkiSRLnKppwrXdg1bdoTp06Pp5OH1KbzzkZtvP0xwfXz2lZ9YbRo2VwfumvU7Kxbqmy0CCxb58FbasPyhdFSqy+K2f+xhwcdZzcp63vvIh1yfhUBwhL30oil/oxCCw7qt3HPvPSfV/uNx+umn8w+vHlkOcu+jdXzwckazSerZ15zonE0nL1lSEag38uE8D1dNaGqsxOOC2+51owhBnx4Gzj7DyMvvOLnxajuzn63ng5cymrV17jwPZw01snNvGKdLYd53Pp76RyovvV3OxIsbx2eSXUVOlpolK/3NolqRiGDmo3X4AhJTr5txwn2Ql5dHRk4aXyyo5abrzE0UpyGxWBwuifLr2jBTJ9ka+M2OobQ8yrffxcgTGQ3ZD2ERJJJUyuJVMPmyRCnf7FlmJk/YSufooGZ9XG88SEyJY/d2aLhGSAQxpXlZ/EuY6yfbWLn+D85vAYoATwCECkz5jV9p0QO57N+//4T74WShVqspLCxk+/btDBgwoOHz7du3/2nZ9erVq3nzzTe59dZb6du371/eRwhBcXHxSZdo/Bm0Wi0fzZvL5eMm8fXCOu6YnsyEqZXIMS07WYcQCiastKEDesmILKnIjXdk87YdFBao+fydLHp0aZwXjEaZWbcnEwq4+OmtskTp+lFErVXcMd3e6rPcfL2FJ26twBBpTzvRnV2sx5e5k4x0Ca1OIlABGj+kZcW5Y3oSj8w8iNnZD5NkxXSc8SeEoEpVdFKlamazmVqlHJNsxq94KKQLNlIoEQeo5AgSMmlKLhGOUEs5aqElj3YNzi6PcLCHzeTRgV1sIJ3cFtXYjZKZtqYsLN03sHFzHEWB9m0kais1DDzTSadO4A61XGJ2DD0761m8NIRRMtOZvniFi0qKCREgRICenEqUCLvZyP4dOzh48CDt27c/4b44HkVFRXw3fwFBf5AhZw5m6NChLW4033rtLb584zuy3e0TQmUkyryXzV1NzoA0BnRLtOeSC8zM+aeHm66189MyP3fd5yXg1dL9FAfZuYKH/2Fq4ji54CwN19y9hHffX9DsuQ4ePIjWNpsOPUv55/uNHH9pqWrmf6LngcddLFxq/1vtBoghOChtp4c4tVmbvcKFjAoJCSc19GJIk2MkSSKfzniFC0ewni6xUznCXuyk0oNBqKSEgemJOrjxlk3c+6CP1DQJbSCNODHUkobO9CUmogTxo0aT4HhCS1spYfyGRAAV6mZZxMfQhg5s4VdUqNnHFnJpR5ggHpz/0mb+9ddf/9vn/icjMXdL1DvjqHVxvv1OwyVXbSQ3X8c5Z+k47dQkrrg00qrzUxEKslpQVx/nu599FB2Jc+ZgI/PeyeLh5+p54S0XBW3UHDocJRIVvPZUOt066aisjlFdG+WX3wIMO6pefkwt+9CRKLGYYPEvfiJRhSW/BFi8IojFLHPZRRba5qoYM7kKn8fEbutiplyhZ/a9mQ12l8+pxkU9Kl3LPHyt4uhYHj/GTCAIsx6vJylJcOVNCf7eh5+r5+kHmvKNK4rgn/O9VFbHWPl7oJno25KVfgJBQefjsjy/XOjF51eY808P4y80o1ZL1NTFWbsxxNjzW3bkLF0Z5JLRLY95pyueoLL6Nk6KoyeVqYd4/YWX/5bjE+Da6+5i2bKFzH62nrmvZCJJEqNGmBh1NFNzy44QM+6tYeB5JVSXq+nyJ8GS+qiDH5b6cXsV8vPUFJfFeOCpeq681IpWK/H9Yh/rt4To3U3HzysCzH05k7nzPJw2QM+3P/mZdImFJ+5PZdw1lYw5NzFP1jpiPP+GmyOHJKSwEYdpJV16xvj05aQGW3HBIh+zbk8mP09Du7Yazh9h5s2PnWRm5bT4nC2he/fulJbHWbDIx4XnmAmFBPG4oGdXHXNfyeCa26sZP9qC1aLCalHx1CNWrpm4F5Oruf0TE1G8uGhPj4bPJHWMYABeeDFMr+4aBh4XDAsEFK66tYq7ZzQP9L/8ZhBFaFvMtoWELeAPtc53+9VCHxMnTW/2eZs2bRrEY/8qy+tfwd+xHTt06MCmTZuafLZt2zYKCwtPKsDxVzCYTAS9XtQqNa8/Z2P0OA/WQ6ehk/QN1lYQP/s067H7bZx7WSX52XocdRIirsIXjBFRYlx1uZUhA7S88JaL556w8OTTEbLLurGN3zHSOoVWIjvYjxkrgdSDPDXb3uJxs25L5rLrK7nxKhvLfvXj9QsClnWQXMOAvlo27oSRl3k4WBTh2dmptM3VMn9Zy3zpf4YJl1xMxKWnZ2wweslArXE/Ey+v5K6bEs/1w1I/kiTYsy/KV9+EycuTmXypqUn29mmDDHz8cZgOoUKQEnZEBcVNStZtJJPhzuP9VzbSJtfPJWMa57pPv/TjK0vBQRFJIiEUpseIHy/JZNAS/HhIIZuwtw6XR6FTZyir8nD5uDR+/XUlZ5xxYnZyaWkp7fI1JFllamrjCCG44sYqbplqZ/jpJjZuC3H1tF9QO3JQe9MISwFCqYe5/HIVMaHm9d2/kZQSx6iVGHe+mUuurWTalTbunpGELCfoVb5Y4OXGe2pY/3MeL71Sj7Zeh1EyEzAf5KG7kpusCaNHmlm7KciTLztISZK56KoKvnwvG4u5MQC9YJGftBQVdzxUy7AhRi4ZbUajlpj/o48P53mIxwUuVzFVVVVkZjav6GgNw0eNYOmnq+km+jezDY+wl6yj1V52kc6cj3fz4Zf1pKdq2LorQr+euiaVvx6fQmYLyVbHYDDIqNUyGbRL8HL+SUa4Wmjx+RMJXLGwmiPsI5cC7KSxjd+wkeBUtkWTyRDt2K5aSbf4YDRoEUY/kieF4uJisrNb5m89GfzX+fkfCJPJxK1338GLT73A0y+p2bw9wp03JDFxeiVXXGJl3AVmFCXhzHv9rRCaqo7sNv5CuhWuu7OaUSOM7D8UxhcQXDSlgulTbFx4jpl4HD752sP8H3x0b2/gpTe9bNwa5t5bkmiTo2HrrhCzn3EwoI+OPj107Nwb5rHnXew/FMFuVqOV1OxWryFPLiAlVIAKNU65ikqXj5vui3D+SDPXTbJhMUssWRng9Q9cnDnYyFnjKhh8+hiGDTsxbsfjcdsdD3HH7Yfxu7by7BsuLrxUz7dfrcJW34VM8tjHNuI1ai6b7ObqK3VcM9mEySjz/RI/r73vYvbdyVTVxLhntocffg6T5eqIBi21e/IYOPIQj9xv54xTjdQ54rz8jovvvotR75BQS6Uki0xixHCbijC0LadDOzWnjy7j4ZnJDOijp6IqznOv+vh9mQ6t18YOwzL0ugilwR1khjuhw4BXclCs3cUZowZz6aWX/UvjYu7HPzJpwnB+XRfk3AnlPHhnCj276jhSGuWFN52sXhciQByVZMOqpBIhRJm8H7XRzQtvRfltfZi7Z9jJTFexbnOYBx53caQkxq8/ZvLlAi9zP3ej0UgcOBylfYGGi6+u5Pbpdvr11FNeGePtj1zU1MXp0UXL+KmVXDTKhFYjceVNVUyfYmPi9Eouv9jC2FFmFAGFbTXMuLeGMeeauekaOynJKn75LcCDT9dT64jz/IsfnrTS86efLWLEGf0ZemEFd9xgY+LFFiQJvvnRxzufuPF5FWIVOZwzxskN1+uZMM6IBMxb4OPlt10oVYVECCMJCbeujFrDQVSSwpIlCiPHVfHI/Xb69dIx5nIX8z5ZSaHSAzM2QgSoM++jnmqs7ixkZKIigktfSij1EJeP0/Dhx3HOGF3F1Ks2c9bpRgSw4rcAi1YEaNumAG8oh8rlHgyY8EoOKuUizKkyzzz7eos8SP9OXHDBBbz66qsUFhbSsWNHli5dSl1dHWeffTYAn332GQ6Hg5tuuglIOD5ff/11rrrqKjp27NgQyddqtQ0lpF9++SUdOnQgKyurgfPzyJEjXHvttf/WZ09KSsKaFOLXdQFW/RZD62pDb7o3RDXdwsEuNtBZ9MEkWbGKFAo7maj3hmifr2Hn3jAGvURhW03DwnznTRa+/boIqhqdn5I20ixQdDwy0tVI2ghEwIINs1mwYWk2qSkJ4zEUUjh3QjmvPZVB9846PvlnHWW/FZMUbgxIKELhANsRqshJjf2Vy1eh10tkhgoop4hM8tjCr2TRlk70IU6MUg6iQ5+Ys6ilgsPIQoVCHBkZDToOsoN0sklrVfMUjN48enRxcfM0Ddfe5MC4ezjJRzOGKoq91OSubJVjC2D3njg6GttmkexYsAOwRaxGLxnRY6SD6MkRx2a++/Zj7rzr4RPuC0iUuN90/c0UbS3BUGtDhZpV89byeNqTvD33TfLz85EkiaKiIl556SGWL9xK78iwPwSGZDL9BRzatpOFKonrr4AJF1mYdGMVazdE2bLKSoZzWGKcuSFcEeTaqzfx6OONBn8oLCgp3kdRURGFhY38m4WFhRQWFjL3/ad5+WmZwyUxtuwIYTTInDnYgMEg88DdNpavC7ealf9XsJiScYbr2cla2oueGCQTilCopoxKjtCdgdRQTibNo/nHkEMB+6M+ooQxYyNfaozaS5KEjRR6icEccG3nkMtDP7qxm03ERIJXWi1pGn7bNqIDe9lCdzEAWZIJHt0YtgaDZEIr9ORQQJw4SaSyhdUYMf1bjNv/a2jbti1uj0RKCoTCca6+tYa8NjL7S30Y1kXp0N5GWOslLmLNhA4AauVS1FKY6++q5olZaQQCChdMrKR7Fx1jRhmwWiR+XBLAbJYwGmXe/shNdW0cIeDc4SbuesDNqh8MDRmVkiTRvkDLWx+6CIUFd92YzIbNITbtSDjInnnNQSCgkJoCwbCbjYvboNE0Ompq6mKUVyrUaou4f9bJvf+paYUcPLyP9gVapkwwM3GckTPHllFcFuWld5xkpqsYfUUFt1xnp32Blh27wzz5ohu9XuLtF9J44mUnc+d5GD3SjKIIvvnRh14v89YzjZlbRcVRvl/i54OXM/hxWYCLr65ErYasdBWPvlDPBSNNzYLntXUxfljqZ/CAlqu0Hnm+np1bVGj9OXjT9vLIU7MbaDv+DgoKCjjnnAmsWD6PGffWMPuuZNJSExVji1b4uf+JerxehYH9dEx9wsaUy3fRJT6w2XUiIoRXdqLRyORla9h3KMLokSZiccFdD9fidMeJRgW5WWqyM9UMPVXPJddWUlqmEHLpsVT358op+xl8ZozZdyezZmOIux6upbg0iskkI7SC2x70MmGMtWG9BPhpmZ+e3XScfYaJ6+6o5uF7UrjujlpCIcE9M0+s5B0SiudtC3oy79s9fPOjj7a5aj792kOXjjpiMcGjM1OYdGMVfXro6N1dx579EepEAKHbTVaoU0NALCQCCd5cujaZM8vjJYRjAl11J6ZeVUZybi0D+mmorFbYuDVE23yZU49ziEYiggefcFO7Nx0dEQLCi7GFYKObeoKxSJP19P0vElQ4Pr/CjoMpFHRz8eWXX7badlmWMRgMTJ069YT762RwsrbjyJEjWbRoER9++CEjRoxg//79LF++nFtvvfXf+lwDTuvO4d3rqK6SyM5U8/XnFqbfuprKSiPqiIWozoM9M4CpIoyrVo0qYMdbU0DO0RLsuIhRRhFvvF2E2xfh87czOVISRe1PJEFohY4QAQy0HMgIqV2oEIiYwJYUb3Bq/RH7D0UoLo0y4pKyBEVdlpNunbR8/k5uw3wYDCpce0c1azaGsZpVGIytr5st4fDhw9RXe+gfH4laUiOEIJxUzG3TG7P5t++MsG+njldnZaMLJRFR+3nnrUNMvlLFvbcn7uf2KOii1oaxX8IBOtCjWcm6JElkefpw56yl5LdV4fYqvPSWm8Nb7WQ7+wNH2MUGCkVXUslkIyvJEYXNriOEoJRDqNHiqhZcNMGB0ESYeZuV04cIvlp64s5Pq9WKzaoiJUVm+54ICxf76dNDx/DTE7/fKb30bP1Nx6IVbjZtqWPeAg/pdnhwZh5nXlTOP+4x8s6nbnp30/PcGy5uvc7OucMbf3u1WmLixVYUBV6f4+b8UVq+3eXAIMwUdAsw9vzmla2D+hno0UXHqBEmKqtjDBpVQrdOWixmmW27E+KaX7+fhUYjsWhFgJfecRGPCzZuC5GXowah5lBxkKKiopNyfpaVlSEjs4VfyRedEw56fJRxCCOWBm72KBFq6wQGUtBWpjF9UoyIpZqbpxmYfm1ivupYqOGZ11oWkgXYsz9CJKhiF+vRYyQsWq+ajGg85GQmM/vZepySgoE2pEiJdpmFDT+ehqpbo2Shrb4NlZbV1FSpSFaDKtgyhdHfgST+t9X+/B9BbW0t0eifR7vLyso4/7yz8TrCJKcIJJVCPB5Hq5ORJXA5ZERMhawWqA1RLCaZaESm3hEnNfUof5EaIKFOGIsn+BlVqKivk9AYIhgMCfVQoUiEwwKvP4bZqEank1DiEIrGUaEi4JOQdTEMBgWfT0Ij9CgCUEWx2uOARDgMRoOEEIkoiYSKpJRMXnjpPbp1a16GeaIQQrBx4wbmznmJkiP7icUVYiEzAX+caDRIJB4lFoKYEsKeHEetlsnK7UAw6MHtLCcakXA51CSlpBCLhPB7IyAkJE0Eiz2KViOhxDUE/GaiUQ8afQQlqiEe1aEoMlp9AK1OIRiQ8PtU2JMkrDYteoOJ8lI/IhZHZxJ4vRJWa5hoPE48pEOSNOQXtmX244+fUObciSAcDvPkkw8z/+tPMRsFKpVENCpweRIqgaGQQjSkIRpWEVcEKm0ItTZBTu/xxjHoEuqo4TA4PVGyM2VkWSYQVFDJAiEkFJHgDo3FBALQqBO/ZzQGBn2CKywWVxJRPZ1MOAwqNWg1EI6ASk6ULYUjAoSCwyGRmpwYp9GYoEu3Qbz22rt/WXLdGuLxOE899QSffvQ+ZjNotQleXFkWxGMCv08FcTWSSsFii6NWQyCoYDRKBPwSQa8mwXWqjREJgVojUOviRAIaTGbQ6gRCknG5wkQDOrQaGZVaoDFEEhynATVatRpJAp05isEo8HkkokEDQoqg0Yex2tTIEkSiCQ6ytIxOFLbrypLvf0AI0Ohkpt90M9ddP/2Esj40Gs0Jc5m0hkWLFrFgwQKcTid5eXlMmTKFrl0Twk+vv/46tbW1zJ49G4DZs2eze/fuZtc444wzmDEjka07d+5c1q9fj8vlwmg0UlBQwPjx45vwgJ4o/mw+vP/e6fRsv5b5P3ip3J1Cof/UZseERYg9bKK3NAQHVfSfuIs9h4IYDDK9u+nw+BQOFEW5eaqNC85ORGf7Dqkj7XBjQKZWc5hrHyxlxrUtj8sHH3fz0xsdSBZZ+IWXvFEb+ez9JNZtDvHFdz5cnjgHD0dZ9d1RwyIquOcBF4uXxNGFUhFSjCPuWvJiXShXHWDd7nUnrNL61utv887rz5Hu7kEdVQ0ZlH8sa6kTVVRTSjcpkZVRIg5QwgEkJJLJwIKdGsrIpzPJUnP+IwCXqGPEDbuYfa+N7gNqKag5u+k9qOD0a3bz0mPNx2N1bYzhI73kVp/Z4rW3iNX0kU4DEvP6BnkJl1w5nEcfP7lsvVtvvJ2inypJjjbNJgiJALsNq+k70I4iJREJVnPu0BhfvphPWiy/xWs5qCHauZJXnggzdJCOiqoYg05309k3rJnTUBEK5dnL2fJ7CjqdzPNvOtHrYfPeU3n8ybeaXXvy5UOQwi6qDpuQHZlI2giRpDKumKjl3tstXHFTjIce/wmr9eQ2OwAXX3QWBzfUIRBkto2g06g4UholPdyeTNpSTyXF7KcjvZopwh+DX3jYwXpMmOlEH7RSy06bHWIdqWQSIogFO9WU0ZV+TfonJqKsZxlqtGTRFhUqnNQ2jMU/IiLC7GIDaWRRa9lFwKtFbwkSi5jZW9R87jmGf8dc+J+MP5sLN2zYwMTx40nPhKx0mRGnG1FrJD792kN9rUw8KqMJ2enJqQ0OHQCfcFOTuZalC1Joe5TOZseeMGeNK0evk0lJTmxK3d44t02zM3WijaraOBZTYqM393Mv0aAajUHhrhvsjBhqoLY+zkvvOPEHFF57Mp3Lp1Vx7y3JDBui571PPRwpiaHRwvc/B5Hiaq6ebOCc4Ub69dLhDwjOuqSc7TvDFLbPZ+my1SfVR3v27OHl565m3lvaJjxky1b5ufHeatyeBPd9yK8iyapGkgW5GTocLoVAUEGrkQkqISKROOlpKmrq4uSmGYmEZIwGiey8ODsPqLFaMwgE6rEnZdKhQx/WrfmKtrmwfXciUPbmM2n0721I8Eb/FuTR5x2UlEXQalVMHm9hxjU2bFYVZRVRHnzGwYrfouRlGRnQVyE9zcTilRouHHsdl1425WSHSRNceeVlbNvyG3abGotZIhgSWExQ0Cbh+O3QTkdOlpqiQ7D/93Taxrs2CON5hQtH1kbGjoNtuyIM6KOjTa4GlyvOG3PddO+s5f7bUjDo4Pm3nKxaE8Kkl6mp0GAKZ2CNp2PBRrl8kEhSGf36qaiojFFeGaMwX4PZJLPvUAS9VubW6+2MGm7C6Vb4+EsPlTUx3n4mndfmuDlQFKGuXmHT1jAdOnXh8y9+Pqk+KC8vZ9p153Fa/whLfgkgyRLnn2XCYpb5fUOInl21aDUSc+d5sJolvF6BrGhRYmqkqA6XN4oOI+3o1kQIrljsp5xD6Ox+wh4jvZWhaNASwIcaDRq07LMup7BjnPw2ajwewb49YHF0JDlYSBA/e9lMN/o3cQoEhI+t/EYBnQnl7uSum81cdpGF6Q/0RQgQolHp/EQwb968k+qvk8HJ2I4Au3fv5sMPP6S0tJSkpCTGjBnDyJEjT/q+fzYXTr1mNFePq2DmnRIjzovw1otJxOMw/0cvJWUxBvbR89wbHnYvzaGWKjrQs0Wbp1jsx9a1iHYdobI6RtmmbAqjfXGJOmoop6PUq9k5MRGlvnAFkaCK3MrhODsuZcPK5tf+dW2QZ99w8vaz6Q2ZzrGY4J2P3WzfHebNZ9IbA+OKoP/IEqwWiUsmPsu4ceNOuJ+mTbuOHT/voUO8H5AobY73X8aCz9L56nsvm7eFWfi1lg7e05qsC0IIKm2bue+xMBMuNjL4/FKCZelk1icCJMfbay1hs1hFls1COB6l3hekgC4NfewRTko4kKAdQI0REx3pjf7oOxAVEfazDQ8u+jAkkSyEi8OqHdx8m8SQwWqWbbyYGTfde0J9IIRg1Dm9SEsKMHiAnoWL/Myfk90ifRvA6x+42LQ9RPdOWj54Q0dI6+TdV5KY808PVTVxFs3LafHdi8cF502sYGBPMz+/1oWI3sWjb9cwemTLtvy2XWFeftdJ/956flzqZ8RQAxu3hUlLUVGQp+Gma+0EgoJPvvKwZGWAwyVRwhGFm6cmkZ2h5uHn6hk4+HIefOiJE+oHgA75HcmPdsWKPSFwSSo69GSR3yTzf4+0AbOSTJ7Urkk/Vtm2MPX2ALdMSzhAJ95QyYyr7U34q48dO+byOmpW9uUAO4gSJok0Ov+BJxcSugH9xx+gfXuoqI7xw+IAlsOnEsjYi8EWIRyPEHGZSKnrjUlK2MN+4SVjxAY2bw8TdyQRM8XYsHM9KpWq2fXh5GzD/zo//x/hRJyf/9OQJImsrCwqKyv/1/Ff/bvx375I4L/9kMC/ux9+/vlnFi1axIsvvvi3zv//1w2/w+HgHzNHM+OqKFdNd9LWcVrDwvhH7BWJsm5n2lbye3i5ZqKNcceVoYRCCjfMrOGCs02MGm5iwFAXORWNUeWoiFLe9mc2LcttJtZV74hz+kgHueUjEhmF+g3M/TzGG3Pd5GZpmHKpBYNB4s6H6pg/p2nWWjCosPdgBK1W4prpbuz7zmY3G/hsxYd06NAyp9QfUVRUxNQpZ6N2ZFHicpFPJzKklsWStou1dKI31ZTiwUGMGD0Y2JAN5hNuSjlIF6lfi+dXJW/g4y8EOZlqzhweILsmYfyGRACv9TCKzk+9XMF1ky3ce3MKWm3CQNyzP8L4aysxHxzSIARwPMIiyH620UMa1PDZBmkZDz5zNxMuP/HNf319PeNHTiCvumuL39fqD3LL41XMW+Dho1czeGuOnwUvtO7s9QsvuWNseINF9OtWi9/jY+WcTqSIlrMPa3QHufeFarp10XDnQ3X8+Fk2500WfPjJqqbH1dQwbPBQOocGYj6aHQmNPFOTbnSzdrue519ZdtIZ8ADDTxuC43CYdnTH2WYNG1dkcN0tLo780Jdi9mPGig4jYYK0lVoOSFSIIxxmLxq0DJBaF1s5JHaRRjaH2EUf6TSqRAkVHCGNHAwY8eKmgsMoxBnMKGoo4wA7UKOmP8Nb5J46KHbixwNyHFOaH0etzLDhEvuO6Fi2ckurz3Kic+H+/fvZvn07TqezxblFkiRuuOGGv7zO/9f4M9uwurqaC8+5CE+tj6jsJy1VhVbSofNkEQtqqLXuRpYFIqwjWU5HjhhwKHXEFQVLUpTkzCj52XrKK+KUlEcYOEjFuy+kk5Kc2ExU18aYens1u/aF6dpRR1FxlMsusnDOMCNOV5w35yY27ZIAf0BGiaowmBRklYKjTsZoBHsy5GfrcTrB5Y4jVDF0Wom6apmIX4uiDqM3RzDq1dx1s4WnX/Xw4Sc/0blz5xbb3BqWL1/E66/MYsKFMQb01fPbugDvfeIlHlURcVpwxtykpMMHL6Y2KXH/bX2AK26oQZJiGI1q+nY3snqFmlRXd+ykEiNKtaaIGs0hrClRBvYxYbXIbNsjg2zD7Sxj+OkGdFpYuipIJCqwmiXCEaitVfB4JGxJKrp2lIjFQYkLLBaZ8aPNbNgSYvvuCCo1eH2CWExgseiZcMUDXHxxK8T5f4F5n8/lww8e5/KxBm682s6OPWGef9NJTV2cYFBQ71DQaATjLrBQVRtl9doI1eVqjBot4WiclDSF0aPVFJfGKC2PkpulYcfehKK9x6scFXNUoVJJqFSCPl3VLP894fxNTlLh8ynUOeIMH6Ln7eczGxwGB4oijJ5cQSQcIyVZw7QpdlQyLPolwP6DYULhRJDcoE8EymvrY2Smy1jNGqZc9xLnnHPBnzW7GYQQXHThUNRSOaNGmJh1W3IT58XHX3qY8083P3yag8Egs3ZjkPHXVlFbIyMAi1EhFtWgjyaRSR4xYtRSgQUbGeSxjy2ECGLEghoNJiwE9bXoUt3076vFaJD4fUMQr1fBUavBjI082qNBSwVHcFKDUTJjEAkxpbgqSFJmCLUujt+rQvZb0VuimFKM2GwSoWiMAaeO4ZJLWh4XTqeTRYsWUV9fnxgH/4POz/9X+LO58Pprx/D56/V0PKUagzCjtfoJBlSYQ9kQNOCQqgkqQTKVAio5Qv9W1re4iLFZu5j+gwTt8rUsWaRQUD0Sj1zHQe0mMmIFZMc6NGQthkSQA4Y1tO0UwKLXEV47BEfGFr5fqGsILEFiPJ4zoZz5H2S3KP5698O1jD3P3IRG560PXTz4dB2TJ1/J3TNP3Nk1aGBHzJUdyVESTixFKJQXfk/bNmquuMTC+3PDRDcOapHyIi7iONsvp29/hSEDDDz5TIiUygGUUYSbenQYMGEhj/bNKGx2iHV0oS8q1GxkBW3o2MQu3SZ+R0KmHV2JEaOEA8SIIgESMjkUUsIBejO4wSkrhKDcvoHCUyLMfGDeSVEiPf7YQxj5it0HInh9Ct99mI3N2rKj7LP5Hg6XxPj4Sw+iqDNZ/YvQ6hUqq2N07qDly/darz65cHI55Uc0JB0cTr3xIE+9V885w1rOEN57IMJN91Vz5w2JKtQ5n3sY1FfPUw+k8Nr7buZ958UfFNx1Q1LDfuXrH3zM+aeH88828uNSP25/Cgt/WH9CfaAoCl3adMcozPSUTmWHYQlpqgwyvD2azIf1qlIOxfYzQGpekSuEoDxnGVt+T0VRBGddVEtJZZi7brRz7WQzJqPMrn1h7n3QS+XmPFL8HdkvtqFBhxcXKlQU0AWjZCYqIlSqDxKwH6FdR4Xxoy1Mn2Kjy5ASurU38tqzSZiMEhVVcRyuOPc84CW2sxc2JR2/8NL+ok1s2xOgrDpEpw7d+erbn1pt+8nsk/9b9v5f/Bf/xX/xX/xHYtu2bQwbHKNHFy2BAK06PgFMWKky7KZXnyC9e+mbOD4B9HqZd5/P4LyJ5ZSVx9HWNgpfxUWMfWzBWtaOYeeX8ezjFs4YbEAIWLQ8wH0P+bGXn4JAUMI+crs6+fYnmUsvtDDm3MR9hBD4/EqzMmaDQaZPDz3hsILfJ2MHYqrQSfEaFhYWIqk0GLMdKC5B6p+UraeQ3qC0LaNKGKd/EIaKixj1opoUqWnmpFOqJrODm55d03j6ZTe6+gIAaiy7SO1cyTN3mCjM17BzTxovvuNk4eIScrI0hEKC/Dw1vbrpWFN2AGuo6cbzWLn/8QICilCIy1HGXHTpCfcDwJo1a9DUtZ4xawvm8cCj++naQ8FqkenRTcV8kwMCLTs/fSoXgbDgzrufxOVy8sDM+0hWrK3ytKlDVl5++wBZ2fDx6xmoVBJqVWOAZMeObbz2ykPUVB4hM1LQxPEJCadbhqcHcz5aRn63rL/l+ARQqfVgrkHyScT9Ri64ooJbr7dz04rNmAM5tJU6ogiFLfxKjihoyPQ6BkXEKWE/fTiNPWxuKGVvCQE86ChEOtopmVIb0kQO9UezkDVo0GNCRiaIjygRUsggg1x2sp6uol9D1pMQgkpKqFUVo4kbyVYKsVcn45DXsn6VFnOO92/1xzHE43Fefvll1q1b95fH/ic6P/8M9905i4zaAjQZm7n4IhNanWDPgTBlFYcoLROo4xLLF2TTub2G7bsjOFwuHE6Z2c848YcE8ZiWgyUhKmtDZGer+eqDnCa83hlpar6Zm82Ac0sorYix4pvcJuKKo0aYef9TNw8+6SYn2A1dxE4g4KWSEtqQg95jxO1xUH8kGUfmZswGNX63jvKKKAbFQnvRgVg0QqlnH95wkIee8PLkw3Zuv3UKPy3669/reOTnd+DAXj+PblFhTKukZzct77yQTm62mo1bQ8x6Ms4rj6c34/YcMsDIh6+lc9Ut1UydZOOt16Gda2iDc0ODltxYZyyxNDLbbeWztxNiR0++XI/T7eCpf7Rp6DMhBO994uHpp2LkOAaRjgGnVMP+2i0kDxSUV8bxeBPiS3M+9+J0xfH6FJJsMG1KEkaDzHc/+Xjh2VkMHTqyiUjXiSAYDDLn/eeZdoWJG662s3Cxj0++8vLqE41CRW5PnFv/UcvHX7oxmWTiCpw6WCCkCAadRL9eCZqr/YciHChSU1Qc5uapdn5dG8ThUnj9yXSS7TIzH/KwfEWMnw9q0FsiDOiu4ZlHbVjMMr/8HuDWWXVNuOU7FGp5YlYKz73u5MpLrWRlqHlzrguNGiIxeOPpdM4YbECSJCIRwXufunn6VQdZGQpvvf4QZ501qtUMn5bw/fff4KgvoXMHLf+4vXnwbfJ4K+s3hzhwOErPrjoGnWLgqQfSePxuM7I+gl9bh9qXQnXURZQoajR0o39D4KaPGMoWfqUHg4gTpda0j9PPjfP2i20a6A/Wbwlyz8P1eFJBxketcwMOh5Ios46A0PtJDrbHn7mDiy9WsXG7RJ/uJjRqiRW/eair0JK8eyAO00HOvKyCH3/6iFtvvbvJGhEIBFiyZAmrV68mFotRUFDAVVdddVLj5v8C8gt78uQr36AJW5BSXARCKoxqLZI2jMXXliypHUHhZyu/NRG28gsv3uR9CJMHRZHQuDLJTtKxaF4qO/aE2bO/lgPutWR38HHoq3Q++LiGOZ+UIEJ6okoMdyjIe6/bOaWXjfMur6BC2oyqTmLC9VUs/TqngRZk8/YwfbrrWnR8Atx4tZ0nX3Y0cX7m52lQSTLhSOs8sC3BYowTMzjBn/jfq66hcwcNX32Q0Kh45pl6Mlvh+lVJKsoPa0nJ8rFvdwRXvUw92+hEH7pIiYpFj3Cwl80UiK7Yjwa24yJGjAhqKSFMpBBv0s9uUY8WPV5cREmICPeQmlNuOEUNAXwN5c6SJJHm6sH2rZtOmgvebjfQJkmLICG++cvvwQb7/BgOl0R58W0nazeFMBkljHqJ6qQDXHCumduut7P4Fz8PPl3f6j0URVBVoyBqslFJKgyBDD6bV9Gq83PhYh+3XJfUwMN81QQrj7/k4PYH6qhxxHC6FVbMb7rOXnGJlbOGGhl+cRk9u2o4VNz68/wR0WgUnUqHLmagSpSSpk1m+Nh6Fi9ZhtaXjqSoCJtqCClhelSf3uI1JElC5cjm9gfK+XWVwFDeg1D0IB8+kcc7bxcjqxSkkAlz3SmkSInfTYUaOyn4cAOw2/AL7dvqsZgl7rpMy4ihabTJ1RCLwYNPOamuUJFiUhgzsRafQ4c+ZiOqCmPPkKhN3Yy1+hz8lhIuHafl4Et+7EEIR+tOuB/+Cv91fv4Ho7i4mMcem8W+vdvxeryEQnFkKU4wAmaDCr9fQUgCq0VCURJllvF4YuAajdLRzTaohBa1PoqsTqTcmwwSbq9Ar5XRaCESVYiEZbSyTFRRUKtUqLUK0VgctSwRj6mIRUGlFsSIk2yXiUYFoZAACeIxGQTodIkNoCIkJAEmi4nzR4/ngQce+peJrrdu3cqTj8/C662hpjaEVhNDrdbTvl1v2rYtYMOmFVSVl+HzCSw2NVqdkaysdOrr6gBBekYeI0YM5+yRozlwYB8Lv/uMvfsOoFVryMpui9VmofjIXnz+KHqDntrqWhBRNHojHdq3R5a1xGM+6upc1NU58LhDGIwx1Go1OoMdJRYFAihCS1JyGj5XGJVaxaDB/bhg9CUMGDDwb/G6/RHvvvsuH899hXqHg5gCZqOMxyNQSaA3SiiKwOkWpCZLBIOCWAyMpsSWNRxOjA+1BlSyhCxLKEIhGgG1RiJhzwvCYQmNViIWU1DLoNXJeH0KahUggSyDRiMTi4LPp2Czy8TjCrGoRDgkYbEqRGOJcnm1Grx+gVAgJVmLVmflppvv47LLLvuX+iMWi/HYo4/z2ccfEY5EsFgEkkrC7xOIqPqo4yKOrFEwGVVEIhCLx4nH1Oi1MkKKoAgwmWT8QUEsBDpjgrbB61NAJDQVdDqIRMBgUBGLCzwuBRktskpBb4wTVyAeh3hIDUgIVQQVamSNgt6gw2pRU1sTIL+gM527dqF9uxy0ag12u5kLx05i5sx7/y3j4v8q1Go1obBEeqoagwFCoQD6VhRr/bKL8Vf4cbgF105suXRdrZYY1E/PU686CEcUHHhImHBB2tCBFCWT4L58Jl23jE5dEtFISVEh/GZiabs56PdiTY7Rf4COvQejPPtQY5RRkiSGDDCwcLGfC89pbmi+86EPbV1bIiKMyhI86b64dMI0DMoc9h8MUqcUI5v8iLABeyivSbmygkIADxnkUU1pi/w7XejHXrZQKg6SfZT8vEo+Qs8BQb7+JIVN20O8PsdFNFZGle4wY8fGePWpxrYWttVwwUgT19xWzdRJ1gbhvFBIof/ZFRyoW47F1R4TFnx4qKKEHAobDGeAMg5x0WVj/qbz78+zsbt11nHhuWpGT65gzssZRJJKifnbo/4DF6IiFFyWvTw03sDXn06lvCaTkedewK9vbcYoWt4shDVuLh1taBC4qKuPo9Ym2rVt2xZeeu4GPnpZzcRrYxjjBS06USVJQtRkMfj60X+j7QmkZhiYcLGer94swaDScvUEK3fOcuEOyXQiwT8qSzLtRHd2sJZC0Q0rSUiShFe42MdW2tIZo2QmVxRSxiHyaZ59FxZBsLhxB6uJxxo3ZSpJRTo5KEJhK6vpRC8kJA6xGwnoTmLN0wkD+9iGEApq1LhxYMLKwPgoBApVlLKPrXRS+lES2Y+zNoCiKH9byGPhwoWsW7eOYcOGMXLkSO677z7OO+88Bg8ezJ49e/j222/p0aMHkyZN+lvX/38Fv9/P9g07sKVHufVmHT8sCXD+2UbWbBSMGmGiTw8dB4oiXD6tkl7dtDxwewoPPuOmfYGGua9msmxliFfeCGHy5WDRBrjnpkgzQUNIzJG9u+kYcbqxyYbsGK6dZOPt98JY6tugltTYSCZTtGEfW6imlK70Z7d+JbmeAlKrOqA6ykHnoo4idtON/vSJD6NCtQV9XiWvveckcJLToRCCe++5lnAgTmqKwnVX2bj3lkahwfw8De9+4mbkmS2vFacPMpCVoebxZ70U+E9txkUHYCOFQ3u1VNcmMleX/RpkyZdNSyElSeK6yTZW/FJP8Y9R9JKRZDLoo5zJrm2r+H1JBlNuqcZuk5lxtZ0ku4plq/y8+I6LHl10DOpnYNI4K2s3BZkyeRQLf1h3UuN+2bLFgI9rJ7UhEhG8/I6LHz/LacjGB7BZVcx5OYPzJ1Vw9ww7brfC63PcuNxxbrrWhiRJ3D27jrZ5alxuhbLKKBq1H5cnzpIv8vD6FIZfUI+puB+djs7fwiXY/GUNw7dsY/n3qQwbYuLj19VMmFbJ5WMtDVQEY84x8+BTdRwpifLlAi+XjrHw2/ogn72ZRc+ujWuWVitx49V2fH6FV99zcfZQH+vWrWPw4MEn3BevvvQUmelqxl3QemDsqglW5n3rpWdXHYoiWLspQNczvdxzSxLZGWms3xLmsediqI+oSQo3FW6UJZkskU8lR8gmH312LS8+kcLDT3tY+EMEv0/CF4pw0zQz995mQ62WqHfEueGeGjZvC+OoMJIV7EAsrZiLx6lQqyQWfZ6DStXoSH/nYzePPvMD+vpCfvgpxqDT1Hz00RymTbuRaDTKypUrWb58OcFgkPT0dM4//3z69ev3f7oqqDWUHKlj9S9Bkg0yY0cbuWO6nfRUFVt2hLlv9lqObLej92eQTQFVlADg0pVi6LqXOU9a6dszhVhM8N1PTv7xpJ/DJTZ6dNHxw6fZ9B5Rwhcf5mKzqrh9hpXbbrQQCAq0Gond+028/5kLl1MQ9ukIE4K4xMGtFrqfVsyEcWb69tSzcJGPfj31rT5/fp6a6tqmTs6N20LIarAntTmpvlCrZWK2eqK+hMK3L20v7x8nWPtXWwyVSuLIr/lkUoDCRvpwWpM50Sol00MMYhu/00ecjoTEAXkrRkuYen8ZUkxLnDjmo44wj3ByyLiWtFQV552uItm6i19WRfFXJpHm6I3quNL7OHFkmgY5dJIBWZy8XajXm9m6M8TY8y306a5j9OQKzh1mbJiPtu4Mc8+jtTz7YBqvPJ4Ihtc74sx8tA4hBGq1xHlnmXn3Ezer1wWaCUJDQjjKWWGgwNMVpASn/YY1Mlt2hOjTo+nvXVoeZfEvAe6Y3qjpIEkSs25LZuC5pdwy1Ua/HoYW19nMdDWXjLbw+4YAWu2JVx/qdDrUJhXt3N05xE78Lj97D0TZ8lsaW3YGiUYFvbrZufCyetTVrY9PJahn7qdB+saHYZQsGKlGG7GRWnUGkKB+qKSYg2InIAgRIIk0AvjQY0DSROnf38gLjyUx/4cA185w43DGOVyskBkrpBdtYSc4KaOGcrrQEaNkJlwdImBYzT7LMgwpAT6br6WsVOB2q/F4/+v8/D8NIQTXX3cJB/ZtontnLa8+ZkOWdTz7upPyyjjTp9jo2VXLjj0R3vvUzTlnGjn/bDNLVvqZ952Xs4YauWyMhcrqOI+/6MSgV3HT1CTa5Kr5fX2QT7/2MqCvhluvT7yQ733iYd3aOMm1ffDipjpWisEcQK3oiQe0WISddHIREUGtpog2mX6umqxjzuceKqqixKNqOhRoiUtRenXTMeZcM5GI4I05Hn5a8Ak/LJjLrAdfZuzYi0+6L6LRKBddOBiL0cGtU+2kp6pZvhoWrQhz/tlqPv1qBVJ8NY/eZcdoSOLrH3wsWRlgxtU6undx8Pv6CAsX+4iHXMx5fwtz3n+ec840UlUeYfQIA2efacTh2M27n7px1EfRqtXIMYnHZtrIzdaxYnWIT79eS0qyRGVVnJBHQ0pWnFvvstK7m5WDhyO880k1TnecaVfaePe9EHXbA6RE26AQZ3HxCn5bvpCMvByeemYObdu2/etGt4C9e/cy9epRdChQoVFFyczQcP1kG7276dhfFOHTr7wMOkVPdW2cXfsi1NZFMRhkunXUcd0VNsxmmZ+W+flxqR+rReaW6+zkZmn45fcA3/7k49qJVpatCuL1K9xwlY2UJDU/LfOzbHWAm66xUe9UePtDF5Ik0aOrllNP0fPlAh+jRpg4c7CRiqoYr7zrJhYVaHSC0wYYGDnMhMud4I2KRgX/uD0Zh0vhjTmzePWl+/nqm9/Iymo9g601LFmyhBnX3og9nklaNuQX6Jg22UZGmoolqwJ8MT+AVNoBh1RFYfsQTz9i5fFnfWzbqCFHaU8k7kbOK+a6KWZ6ddOyfXeEdz9xc+5wI6NHmlm9Lsiczz3YrRJqtcSYc830761n1iNeSrwmMmOFyDGZKm8JTlGDDiN5dECLjvpYNbVyGR3axpl5m43MdDUr12hYsjphfZzSw8RN11lJTpL59odPGTzgHZ58dg5nnnnm3xoX/9dxyimn8O5bKu6+EaZN1fHec3voTPNy7ZiIkVzo5NmH0xg9uYKMtNYzRjLS1AR9KtRI5FCIBk0TB2E9leicbdm1rYxNqzLJzdZQXBpl8k1VzH8hnfYFWgaNKuGiUc03WffMSOLS6ytxuuJcPjahkusPKLzxnpc576hID+WwQ/qdDgVatNrmpcB/hquvmcHQIW+RlBHBZD+IySjTpg3s3n0YV3EOFl9ibqmlEivJ6NCjouV+UElqutGfTWIlYYLUSRW07+7nkotNTLjawa69EeK1GbShHZ6ULTw7u3lGkixLPHF/Knc9XNtgJOr1MoWFMnMX2ul56h78rlzqqSKTvIZs1YTQwCGCaS4ef/LES7uOYdCgQbyQ8jLUtPy9W1/GTeN0XDPJwrAhRm79Ry2vv5jE9Bm/klzTp4HPzS+8HNZv4sGZesaeZ2HsebBxWyUzn1yONy1KcnV6s8CEIhRiacXcfO1RJ4AQPPRclEmTE2IOL78wi09f05CcpCIUFhj+xMTSSEYKC0+M9qAl1NUeYeZNyXz3XSWBQ7m4XPX072Xg5wrRJNPXLqXQWfSljEMUsZuICKKWVXRR+mM6KsKRTg6bNEswSTpSI/kN7Q4IL7VZ6/jmPTsTp+5CqTSyXayhLZ1QoaLWugspqZ4Coxa3dyMaRy7+gIeunNJwDYtkpyeDEjxkxCliF2bs7Gbj0RK4hLBSOUXEiBIN/WsKxqtXryYvL4/p0xtVkk0mEx06dKBDhw706dOH+++/n+7duzeIdvxvQF1dHRFfjNyefn5ervDq42ncPKuWrz/Iwm5rfM9vn5bExOlVnDm2nG8/yuSUXgZ+XhZg7tsaurgTqr21xi1079L6vcoqY4y/sPXM9DEX6Phmbz0pRxV8JUmivejBepZRRhEp8Wwywl0aHP+SJCW4wERfDrKD7tJAMr29cEbqSUoV+PzRkxL+2rp1K0F3LW3incG2g7tnNBeD0Dj2hpwAAQAASURBVOnkVq8nSRJ2q4xKAjvNswQb4EzjiRfLyMhQccUlllavd9tNJqatOYzZ1Ttxb0mPypPG9HuqmXKZldEjTWzcFuZIaZQLzzUzYayVMVdW8MW7WaSmqBjUz8DZQx2sXr2KoUPPPKE+AKirrUSvTXD6f/uTj7HnmZs4Po9v723X29mwJcw9NyUzZpSZqbdX88TLDnIy1ej0Ca7+GdfYiccFH33hpbJa4c6Hajl0UMJU3K8JlYkkSSSJDGoPdGPA2VsZNlTDDVfZSUlS0W1ANc8+YWbT9jCbtifK27ftDnPb9UnUO+McOhJr4vg8HjOusbP4lwAbtoXoM6T8hPsBoOSIg749VX+qTJyarKKsMuFwevFtJx3aaXj1ycaKgNxsDReeY2LUJfvxrbM1OHOOwUYSO1iHWlJx9pky/UdUIGqzyQp3IlMyoYg4X79+mN/WHGHhvFRSklXMezeTgeeUUVUWRUFgyfCxc2+UhR9nN3OkT7vSzpJfQuz9yUB5tcBsktizZzdr1qxh0aJFuN1urFYro0ePZuDAgf+jSu//6ThyZANJKfDkAzrGjW7MuuvbU8/PX+uYOL2KTu29rF8nqFgbwhWvg8I9LP0uvUHNWq2WGDfaRP8+WmbcV8PCj3OIRgV2q0xOVuM4kiQJkzFxTq9uOr77PsLKrzLJ9AwkR0okWwSFnz2Vm5j7qYsvv/OSZFcRi7f+/Lv3RwiGGp1abk+cj+f5mHixGa/HdVJ9YU8p5EDZEar5jc6iD/bUGEn2xjWhsB3UFvtaLXuPqQNkRvpRTxXZFLQYDFJLGlJEJkXsRJ3q4IZrVEy7OplX3i7i3U/cqFywT/Mb9mBbqkw7uegCHW89n9rg3Af47kc/9838ndy605AkCUXECeBrJiolhMDlcuJ0Ok9KDHb4iPOZ8cULnH2mkSS7TG19jDPGlvH4vSkMO83AzEdr+eebWQ00LwApyQnql8kzqtl/KELHdlokSWLmo/U8/7DEoH6NFSsrfgtw98N1aI16aiy7UHtTiaqC+KIBrrvDzchhJq4cb0WjgW9/9PHhl15yMlU4XUoToTdJkhg1wsSaTWGuntB6NdsFI02s+C2AUE7uPR8zbjSr5q6lk+hNtShj687NTLurhmcfSmt4jnbtZLZuriWFloWUnNRhjqceFbEcSC7tOMB2eopTiRBiFxvIpfAov7iMWzg4yA606PDhxCjJ/PyNns+/rCRLKSQtUkgZa+lJvyb0CXm0J01ks5uN9BGno5P0dAwOIfL/Y++9o6Qot7bvX1XnPDnPkHPOIKCAKIiKICAgiAEDohgQUVAEMygqiogoIgKCIoqKCQVUEJCcc2byTM90zl1V3x8NM4wz44Fzzvt+z3vOc601a0FXdXXVXXfY97X3vnaLP9jySw6lZRJvL3Cz5DMfDqdEIBD4p7OlLsX/kp//AzHt2UexF+3hvVkp9OkR21Ru2RHAYhbZuyGzIsXimquMPDDGxl2PFqFWw4tPJ/H4A/GMeKCQpo20nMvzM7C/kZemJFYssr2uMvLQPXEMv7+IJg00ZGdq6Hu1ka07gtxx70HqlVxLOOUUatlExKenMS2wCpWTT1I0DefBYr7+9iB/rMliwtRSfv7Vi1avYvbzKbRoUmnU9O9jYs1aL49NdfD6zMdp27Yd9erVu6K2uH3E9Qy5IcjUxyq9sD26GBh/Vxz9R+Qz+eEE7hxeOXlcc5WRU2fDPDi5hAfGxNHrKiPj7rQx4oFCxt1lY9kXbo6dDvPZgvQqi9uQmy1cfXMeHdsaeOOFypTNq7sZeOwBK9fcks+YEWY2bwvx44qcCgPz6m4G7hxu5Z7HinnvIxeJeT1j0U0X5vukUDr2/FwSGh7nqUl38PGStVc8cCVJ4t67b+ClKfHMWeAkNVXDj8szKrxZ11xl5J6RNsZNLmHkYAtarcCk6aU8cl88Y26rbJsz5yPo9QIvTK7sDz27Gnjk3jh6Dc7j/jtsPHhXXMX5V3czUFQSZfT4Ir5clE5ufozcvu4aE3c9WsQPyzOrbLqGD7Iw5eVS4qwqnppQGYVx640WFn/uZuPWAC8+ncTwWyzMnFvO0Ft7sPGP41eU2pSXl8cjYx+hndSLgsxfufsOI1MfrTTKr7nKyOP3S/QaeIqWp66l7FgBk6edxH+iDu3kJrgFOxldjvH1p1XH0bg7bdz5SBEqFUx5NIFbbzQxclwRP6+MPePQO8qQj7WkpZRR8W4TSMWLi2PsI4XMig1ejtyIYs8m+vQwkpSo4upuBvJLtTh98Nu3lToyfXoYmTzBRq9Bd/PjL/uvKA36vwUGg4HOXW+ifvtFWCwSmS2jFBw5QXq0YUUfDilBTpm2sGSmmRK7xLFjMtv3BOnWseZxtn5TgHRjIuGQmUNspx7NsCrxhAiQzxlUqGlMG/JCGv7cWc7QgRqWfOFm2sQEGjeIzW/3j4nj0LFQDfcr8sWH6Sxa4ab1Nblo1AL+AARLrIQiEUrYjkmnRq21kZCQUO37f4dPl3yK3yWRrsmB3AaE0LBnTwklhuMYEk/SrFcBUQkKD4QQy4z4Ah4ihJEVuUZjNqKECRNEW/8MaYqEfX895kzW4sWNlTgyhLpElQi2bBG9vmbjKyNNHYuUvgBFiWUExMepSUvRkOBqSX2lOXmcZrfmF0RFhRg1EEciffpe+09lBCQlJdGiUzPO/lxCQqRqKntQCRBJOcXtQ2KRMM0aa0mMV5GepuK7r8289Noe9u2LadQ1bCjQM1Oi/7WVxG7HNjq6tHFTN6c3m7/ZToa7YUXaY1gJclK3gwljNIQjCrsPBJgx20nP3uO4+ure5Ofnk5rkIiE+ljre8yoN6w4UE6/UbFxKCcF/qdJzwB9AFAXWrEzglhG5vPtRmA1fp7HxjzIUz1+kFwQTjWgNwE7lV0yyjWPspaHSAqsQW+9ysgUG3ZLLF1+ehLAeSYjQtBl8/JKNhvW0ZGWoEQvTUKHiNIdRjC5uH6LnhaczsVlVRCIKi1eUMumZCJZoXLX7VQlqVKgxK3HYKaQZ7dEJBqJKhALO4SQXA2Zk5GrfvRIUFRXRp09VfbfoJRGr2dnZdOjQgZ9//vn/KfIzISEBPy7iE0XG353A+0tcvDI1scoaDLEonkVvp3LVjXl0bBObA2e87CO9/JqKeUDxmzh8rJRWzWomoYKhv480qSFgFLWgQa8YKacISyQOCalKhA+ASbAgKwphJYRW0BHxGnn6RRMPTCq+ogyII0f2k3c+ShwRurTVVdlgVz6DjCwrNUa3KorCufwoTRsZkfZIqGvZCvlDEX76OJtoQj7vvVv7XJWcqEJR/0Wb0JHMkeN5hMIK/Ufk07WDgYQ4kQ+WuCgtjxIIKgy7twCtVqTXVQZGDjYxd8lnV0R+CqIBlycmtZJXEKVxg9qLJzZuoOW7X2J5sYIg8Mbzydw5oQiDQeTZx60VVZEB7hxu48vvPCxa7mbbNhWda9BwBkhSMijiCI/ca+PZmXbKHRJqPbz0VjkJ8SrG3Wmj79UGPlzmZvZ8B++8nEzHtjX3OQCTUYwVW1UESktLL7sd8vPz0QTNHD3u5oefg1WqNF+K3zYHKS6GDRv9fLTMw8FN1SPs1GqBd16zcduQw5jLqhZXDBLASjzulEMUFmt485V4QqEAixb/yfmjZtLKOpISakjRboWFS4sZd3eMMH92YgLPPmyl1FdEsinCbQNrJ9InPWTjwa0eGjhbs31XHnUaKaxcuRK9Xs+NN97INddcc1lFMv/TEQw6iI+jCvF5EYIgMHaUjWdesZOUqKJdR4VzuX/w7tPJFcTnpcjJ0tCgjpb9h0PMfd+HVV97Hz18LES0PI40qXWVrA6DYKK1chU7XL9w350mXngqicbdzlJqj5KcVH3ueG5mOU63RDSqsPdgiPGPu9Gfb82Rw6fIaFB8RW2RntwSrzsBAZFD7KAJ4SrHp081M2L/brLsVSM6FUXhjHYvUSIE8ePHQ+aFrJGaYCWelJ77WPJ+YgWBOP0pG40aCRw5HuauEVqu7r+XtCQ1H7yVVK2P3zLAxG+bHGxeXEqcksxR9pBF/WrnOSjFKFtZsewzxk+4fGmaM2fOIArw/idujhwPk5SoYuUH6dz3RAn3Tyrh2quNVYjPi7joHPpouZtRQyxkpqv5YHYqr7xdzvTXykmIFylzSLRvpad7Jz0P3mXD6fLw5PRz3H+HBY9fx96DsXXxw2UuJAmuucrA7l9yOHQszJgJRXy3LLb3W7fRz7qNfvYfDmM2Cbg8tds7LrdEq2ZaikqvTAbBYFbIVx8jJLpwBH0kWgX69zHS5YY8EoyGWJamw0QxR4lXUqrtD7yKGzfltOdqwoQ4oP2VjDgbZq/ITv8GRGLBE5eSmDYhgXZKT/bwBzlJVj5erOH6m500VjqSIKRQTglxJFXTjQXQC0bilWTKKSaRNPSCgbIyHW6PTEqSmpefSaBjGy0PTS4jPz//iuUQasJ/r9vofyii0Si///Y9zRprK4hPgLc/dPLerJQKwuYiNBqBN2Yk8/aHTgAS4lVMfjiBD5e6WLbKzfOXEF0XYbOqeO6JBOYvdlV81q2Tnh49IVd1lKw0NTp7fSzYqhCfFxGnpHL+iInjpyK8/lwSKpVI1476KsTnRdzcz0zTBjrSEvQ8M+WhK2qL4uJinOVnmfJodZIgKVHF9CcTqqUNADSoq2VgPzPfrvVWtMlTExIIhxWMBpFRQ6xViE+ASESmtEzi9RkJNbbXO68k89V3fj6Zm1rNs65SCcx5MaZnETZXX7SSpGyOH9IyuL+fr79eeUVtADBnzhs0qKOifh0tHp/MR2+lVqlwevEeZk9PYt7HLlo20WGzqqoQn7Ks8NlqDzMmVe8PGrVAfJyqCvF5EWkpah6408YHS12cOR/lzuGxf099NKHapgvg5SlJrNvoR5Kqbp7uGm5l76EQbk/MFfrUw/EY9RLffffNFbXFs089QwOpDW5dPkkpCk9PqN43EhNUzJwRR7nlBClSDiePCWRKTQDwpBxh0bz4GsfRm89XjqPPvvYye0YScbZYBeVj+/XERasLYJsFGzbiKb8kDC2hh44G9Xvy1My6zHy/Pi/Pq0e5OxVBgJnv16/yt+zbJvTr15Nnnrm8iob/jdi25Qj1slXs+CULi1nELTvYzUYOKtvZp2zhKLtRNEGem1XGtbeUYMprx9QZHmS5+gb+YiXFH37S0WVgCalkEcTPWY5ip5A6NKaJ0BZBEEiJ1mPp8hjBuWVHkL5XV87Hdw23sudAuMbf0OtF4qwqyos1eE9m48634pF8JGcH0CaV4xLtTHh02hW3w5uvzaJuqB1prvaYBRt6wUhSpC6NXX0QQybmvBrPykXJHN6SyXW3OSi3HCOJDHI5WeP1zmkOMngIdOgoc+YM+HDhwYGDEkIEkBUZAYHoP7C75Etst9+2+OncTke5Q6KkRGK/8if72UoQHykmG89N05BpSkTUCdw46IYrboOLmPXWTIqsRzln/ZNypQS34qDEfAh3g02s/iy+Clnb6yoDuw+EaFhPy/tvxTH6DhUDBwn88nUSZeUS2ZlV14Lbblaw2iSmzpnMIfMmclN/JS/tV1QdN/Pya1DqjPDQ06W8/4mbpi2Hct/9jwOxAhSZl/CcY0YaKIs/hKRUD/9wi+XUa5FDSkrNOqSXA79XxU8bfKQmq9m6LoXnp9i4aXQhbdpAmVhQ83cULwbMNBXa04ounOIQPsUNxDb9z022sf/PZLZtNnNgRwJffZpIw3ox8teoVVNCHnYKSRbSqO/vyqZlDel6jZN5H3rQaASaN1WjEkSC+Gu97wBe6tKkItpaLWjIERrSgBb4cSMpEqFQdcfC5UKtVqPTVdoier0et9td5ZykpCSKior+6d/4/wMWiwVJFeJ8fpSeXfUcPRmmfS1plSajSNNGGuxlEvYyCV+ZoYqea3ygLm/N9dc4f0mSQnFplK++99Z6L99+H8JG9bVXjYaO9CKVbA6yrcZigUbMhIjluSuKQrsWOlSigCxfPumtKCrksAoRFcGgzObtAcY9WczQsQVMednOqbNh+vY08tUPNT/Dt2t9pCSJ3DNGj8NwppbfUHDjIJsGJJS3YO0v4RrPA9i4JYToqWorS1ofqckiGzb5+XFFJi88lchjD8Tz2QfpvPpMElaLyNrPs/hxRQatW+h4fFopXu+V6d3Wq1cPt1ti49YA2Zlqjp+qvYjqsZNhsjMuiQi3qXC4ZDLSVFWIz4sYcpOFhHgRk752ok0QBOSIiuREFS63zCvPJHFoSxa71tVh1UfpHD4e5rnXynniwXheey6Jux8pJq+g9gUlGIw5piwmEZutZumamrBlyxaShDSkgI61P0coLK7+G4GAzBvv+BAVFfc+6KdDC0uNxDjEnGYk2HGLVbX28jmNMcXFqk+SWL4gjZuuMzPkJjPfr0pixqsSRYk7AUgM1mfRJ8GK77VoqiGSfJYUq5GSssg/zEzRJ2mp0zuVek06IAgivXr1Ytq0afTt2/d/ic8L8Ack2repOXtm8/YAby1w8MncNL7/NJPfv86mSwc9PbvUHnjStaOePQdCbN4sUVgQk3arCa/P8ZETbVHjMbWgJkFOp1kjLbKsUFqg5vrBZew5UNkXnC6JCZMdHNpmhqiaVl1LGHu7Gv3Rq0ijLkcOAcKVOYWPHjpOPMnEC0lYiMNt1+FyV9odbVroeOVVNXnpGyjVnI7ZS0o+e9hI0FLA27Ns+JKPoUFXMTfXhKjGz+Cb9dUIxJGDLWzdFYxVVhcERt1mrJXcnzDOjDP5ADv5DS/uapGHQSXASQ6SpTTg+JETV9QOhw8fQKsFt1dixVduunc2kJ2p4afPYvPvVR31+Pwyy1a5mf2eg1XfeQiFYutOy6ZazpyP8NMGH0NuMpOUqOLNF5L5cUUGC99M5acVmcx8Nomxo2zc90QJv272ozPIPDTWhskg4vMrvDQliTeeT2bOS8kMHmBGrRZo00LH1V0NfLbaw4DbC9i5N8Rdw628+XwSOZlq5i1y1vo8K1Z76NPTiHiF0mhff/0lkahESbCMpASRFs3UDB9k5YnxVopPm0k505c4RzNsyQFO2X7HRSmKoiApEvmcZD+baUZH9IIRM1YaNVSz5jsNn30p8tFCPTr0NZKYoiBSh4aUO6MUlUqYdJqKQqMuykggtdp3LiKRNJxUzrdqOUZ+XsTgm8wkJQv/tkLM/0t+/g/Dvn37yMkQGDWkkrhSFAWPV65RFwJiBJXPL1d0ij49DGzY7KdpI22NXi6Abh317DtcdYNx/50WpJRzuF2q2GaVmqsJA2jtdfn6uwAGg4jNJjL8ltqj1sbeaaS4RKKg4Fit59SEVatW0fcaQ62T6IBrTfyxPVjjsVtvNPPTr5UbsD49DGzfE+SGviZyMqu3408b/HRuZ6gxggCgZ1c9Wq1AVkbNhkd8nAqrRSRsqXlDpSrOwWyU+H3D1zUe/zt8/90Kbh9i4acNPgw6gXo5Nd+DzapCo4aff/dx+5Cq7+PE6Qgtm9YcIbFjb5B+tWhjAQzqb+b7db4Kwead+4Jc061mI0IUBdq10nH0ZPWNQv/eJjZfeF+CIHDTdSYWffRerb9bE3bv2E0CKXjM5+jTw1Cr8XpDHxMRaxEuykmUY/1YURTM8cHLGkc79gbp3T3WJt//HEBdUrtcQTp1KKPyvavTwJiqwxtMYN8RCweOWRFVsbbbd8RS7a/cHY9whcbOfwvKy8s5cXQr82Yn8PNvAYoPptNU6Ux7rqYJbWlJF9oIV9HUeT3uMg0hn4ZUIRPv0frcPMLOsQv9UJIUVn/vo//wAubPSqFejobBNxnQizpyhEY0FdrTQGhZpaCSChWhcGxO1WqFKvOQWi0wcrCFGa+XV1uMz+dFmDG7jHBERitoaU03uik3kJbbhwR/Q0RZjc32N6mWNeDs2bMoQTXxUnUCXi2oMZc0Z+6C2EZfoxGY+2oS9RpK2NVn8ODkqLIHn+JBVmQ8ipNTpi0MvdvDkBst/Pi1gc5cS0uhC82EDnTlOvQYOcxORFQUF4hVDOlLceJ0mKQEFZKkcPBoiEemlnLXCCsdrinG4KxLczrQVuhOGtmUOyOcOCkRshWgyxHp3r37FbXBpdiyZRPj79Px9RoVQotdtBq2l5ffc7FrY0oFWXcRRaUSr88r55Y7C7j1nkISE1S8+2oyby1wMuQmc7U5RK0GWY7SrHlTel3fGU2cl/rN/bRqq9C1g57Xpyfz6jOJnC9KZNyDT1R8LzMzkyMnYhWz75xQxLRZ5XTtLnHAsAE7+UhKlJAS4KzqMPkJR3liysR/+vkBIiE1k6aX43BKCILAiEFWtv2YzW1DDZzX7cOpVNVH8itejrCLesTynTWClia04yyxdTno1lFYHL2gGS5WWStCIZmDJ/3oMNCOnmTRkDghkeRoHbKLevPeW1rmL3Ix9r4A9SOxFPuaICsSbhzYakg1TiETERFR0v5L6ZyJiYkVFZDhwns5cqTKOD1x4gRmc+3agP8qVq9ezW233cbixYv/bddUFAWLBcodCkUlUUrsUUY8UEjvW3PpesN5br4jn4enlHDkeGzO0+sEIlGFfYcCOMr/4uwTtETP1WPUfWU4nJVj214mMXRsIfeOsvLhMhf2surjfvEKL4HCpGrFsaIXZA1UgppEIRULcThq0KYI4keLHkmJoo8L4A/Gqp77/bUT5n+F01GANV4mkTS27Q7xzU9eJj+cwPL56Qy6wcyUl8vQaQXmf+xi6RduotHYu5ckhc+/9vD0i2Xc0t/M8MEmVDln8OCocn1ZkTms/42ETD9yh9/RtNjPmnUefv7NV+1eAgGZN+f6iA/WrfhMURR8lnOUlsu8+2pKNburczsDgwaY+fJ7L6IocGNfE9OfSMDtvjLyMzExEVEl8MSMUrIz1CxZ6a7YzF8KRVF4/xMXdwyrmmLpD8iMHFz1s9z8CBOmltB/RD4ldglDkocS3fEaN52yIqPWRXn6ZTuvT09i0A3mime1WVVMm5iIzaLih/V+urQ3kJWpJq8wyonTYRRFqXbNT1a6cTolSuxRysvLL7sdysvL8eHGlBzAX2zjuoHlrPrWRzQa+43fNvu55kY7kcJ0ikskkspb8Xf+FUVR0GrAkbaDqBJBVmROK0dQIXLzzeqKiOpLMeRmEzlNvQQVPypBRThQSRCdOB1h7B0mHpjswVEOW3fVvG8BeGtRfXLaNkOdAIVnizm0bxe33HILRmPtNvp/IyJRI8Wl1ecnWVaY8XoZny1Ip2mjSlsgOVFV4/kXUWqXAAVt1ILOkcOc92seixu3hKoU9vkrLMQjqgT2HQqRoKRhOdmdu0aqaNe9lC69S+ne282fKxqS7ehG7nkBKSqg9SdWkEkhr4br+w25zFaI4dItchPaUlYq8sAT9irOrcE3mdi+MQGh4WFOqHbjw02dpgGaN4sFBN00SEJl9pFP7c6gUNIZbhtUc6RtSqIKe7mERiuQkVk7WZeUIKISBTpwDfEWNXmZ6zmj3UOx5iTnbds4avqVLBogC1Eysq5MFu3PLT+w/P10MlLUdOlgwO+vnAvrZGn4aYOfIfcUEpWgczs99jKJm0YX8ON6H2dzo6Qmq5CkWEDQRYiigMkoVtiJarVA4wZahg+ykJSgwuWW0OuEv+VAhg0089o8B3NeTGbqYwk0b6KjeRMdb76QgkEvsPQLd7XvrPjKjU4rsHVHEKtFWyV75R+hrMQLspa0ZC1vvqVGp4vd+/i74rn2pgBn1ftwZu5g+6+p/PqLhc6jD+Fpvp5wm1958IVC6tYRsV4o1FmmPc/tw3XUydbQqa2e7btDf1twNY5kopoApWVR0gyVWVUCIjK1P4NEtIr2a0TjJSWpKsneqZ2OgoKaHftXiv/dcf8PgyTFNjLqvzgGa+F4Ko9fcsLFiVD1N18SBKGaCLJKFfvs4sdCTZUaLjl2Uc9EAP4uc1mtjt2UcIWMvSzLqGshIyFWeKc2qFRVI5Iq7kVVs/hz9C8T3l8hCMLf/t7F+6ndQSOAEjMWrxSKEptwZRmEf9ARVCqBqKRU6z+yXPs7ki9cvzaIYuweLjc7XaUSamx7lQqkSxZjjUYgKl1ZOP/FOicKf38/ggCKoABKlX78jxxoF49fep4k/eOxoFxSgMX94wWHRYPNfP1ZAhu3Bjh9LsJdtWi7RCMK191Wi4Dhfzk2b96MxSTStJGWx55yE+/pAEJsPGqoNGxVghpcCYTDsQ10gr8Bjk2JDLv1GKKpDCkKakc6KmuAnKzYpr1rez1yUgGU1izFYRcKGNgx1sk06pgw+qUe7wfG2Hj7Awc3jS5gwLUm0lPVrN/k52xuhAG9rWxaXo8kqW7FhKoVdGQGWhEV1Dw+YRwbNm697HY4cOAAiUp14vMiEuQ0Nvx2iBefif1fEAQmPhjP0RNhDh3w8eeOEPvKitBqQVRBvEnN2l9g+cogLcJ9ES9JTxUEgXTq4FPcOLFjsTflnocOs3JxYpVNfCAgM/bxYnQagQ7XncdiFhl5q4U+N5eSau9IvFAZ1WgVEmir9GTVZxtRJzh4d9aMf6nQ15pvFvPu82qSk9S88lwcf+4MMKBvdaNcURS++dFLnFVkxCAL7VvpyCuMcMudBbRupmPS+OqZDV//KLNt2w727b6WRvVVZGeoqJuj4Zb+Jh55phSDwUwwks7M196rIl0QHx+PoK7D0LHbmP9aCi2bxqIP7WUSs985yaJP95GRpmL2NDMJ8SKvv3EPffuPZ+iwMf9UG2TVTeH8udO0ujqX+nVVuDwyapVIMBArTpjHaY4r+9BjREFBhZpmdKii+2UUzISVIIqioCqqw4NPHuarxWnVCOFpM8vxlxlpQbtqKVKCIJDmaMcLM9fTwHMVRiwUk0eecppM6lW854gSZj9/UofGNb57QRCwKok4sf9L0U3Nmzdn586dFRqSV111FUuXLmXmzJm0a9eOo0ePcvToUXr37v1P/8bf4eTJk6xbt+6f1veuDYWFhYT9OvySjsF3FTJxXAI39DHi9cksW+Vh07YAI2+18OxMO6OGWNi5N8Tj00pxOCR8kq6apmaivyGnfzbTo88R4tJ9mM0i5/IiTH8igZG3WunfJ8Tw+wu56ToTvbobcLhk5i92snuXQl1Hlyopn4qicJIDZF2SMplOHc5cSKsrF4sIJZ9CUYfQhsMESr34487y3GMmXp/nQJKlKyJ3yux5DBqo4auvN/PUhHjG3RlXcaxLez2ff5DGvY8Xk58r8NoUG6+9XorZrOD1gVSWQIc+QY6djKDTiaxdncSYB3Zz9rgOjTsFNCFcpnOMGWJk+qTKLJvC4ijD7yti++4gUx5NQBRh07YAk551YjjftqKYmqxInDXtZNhQDcGoUKttNXqIlbsfLWLk4Nim+ZqrjLz0tp1oNHrZciAFBQUkJ6r48qN0rr8tn6xMNXc8XMxbLyRXZDc5nBLPvVZG36uNFRXgITYviaKA0VB5fyfPhBn3ZAlvPJ9Mmxax+SscVnh3YREfvVdGZlnXKn2oTJPLzTdpOHg8UK3Yx0U8cm8cD00p4ca+Jvr2NPL2QgeD7iwgO1ODWh0j6SeMjaO0XOKDpS5G3GrhyzVezpy+/GAJnU6HKq2QDV9mcMOQcmznu/HyxAJmPF+IIIDKm4DZ1Qq7bjPyaehAMocOSYRCcrUsKoBN24L485MJSxH2qDegihpIJRtTop977qg9enDs3Xpe2FGANlwflTa2QVIUhQVLXMx/LYW0FDWbtwVY9oWbh+6yVUuHDgZlistia4rsB41eRZsOXVmwYEGtvykIAjqdjilTplx2e/0noHuPq9m36yf8fhmjsfId/rYlQO/uRizmqu915GALH3/m5tVnquuXy7LCd7/4WPhmClM9HloEOvPJ+w5OnS7n6YkW6mSpOXYywoxXPbi9Ej48WKlZi9KnKictWRVzJMqxCDlDeUe4wOXHXTxRAFkW2Lc1iWdfPsv6VW5SXK3wRgN069atxmvXhh69urP1+D7ilRTUgoZ20d7s37CPztcVMOlhK80aazlwKMzzb5Sh0UBmQz+KdIYGjUTcnlgfmvVCHE2bennmeTenPYeopzSvGOuyInNSvZsH71RjtdS88covlPj1Dz9ej8L3P4YZVQt/u3FrEL0/DY+6lKatI3z/RQo3jSpg5K0ePvncg3JGTZovm1OWvYy+683LboPy8nJsZhc5mTpCEQWbVWTH3lDFGPf5ZSRF4ftPMyrs2Ku7Gbh7hJXbHywiFFZIS1bRqrmWr3/00r1zzeN8zc9eTp8L06SBhrtGWln4qZuEeBGDvnZ7dt+hML27G6qQ8Rex+J00+g7L48NlLobebCYaha9/9OJ0SSx6O5UR9xdhNumuSCJKiYiICAwapOLG6018uNyFwykRH6di0bwEnk4rQxBEkhJVJCWqeOe1qn3ZaBSY+8w5tME4xLonGDs6JiO1/3CIT5dJmKjdcxQmRLPGGs7lRpFUlUFQyWRwjmO1Rn8WkUsOsXR2p6qQnj1V1ebmcqeM11t7RsqV4H8jP/+HoU2bNpzPl/hiTeULFoSYAXWph/5SOJzSBeItNvi27AjStb2eQ8dDNaY1QazqWYO6VTcYn6zwQHEGBouMHhOlFNZ6n+HE89zYT084rOBwSX+bIvXJsgAJNoH4pOxaz6kJt9xyC7/8Hqg1zHn9Rj+datEP+uYnH9f2rJy8/twVpEUTHT9u8FFqr0649etlZOuu2n9rx94gfr9MSQ3fBfB4ZcqdEmpvzVUXpeRcIlGRLt2uXGOsV++BrPzGS+/uMU9WQVHN9+D3y3i8Mn17mlj5bdX30ai+hn2Hau4PHdvoa4xouIgf1vvo08PIz7/FiKWWTXVs212z51pRFHbtC9K0YfVJ/pff/XTrUPlOvv/Fx+23313r79aEpi2b4qIciz+TXzfX/r42bg2g8SRhJYEyMSacLwgCbofmb8eRWhWL8GvdTMeWHbH0j+t764km5dZ6T8XkkUAl0SP7wREspWtnieSECH26C2zZ7iA5IVLj3x9/OsnMbnxF7fDfgkOHDiHLsX7lcilVqpr/FULAjMtf2ScsQhzp9i6knutDRn4fknxN0OorWfnsTA31mwdxCdUrCEaUMOc4yherA2zdGeDukVZmz3dUO+/R++MZdrOZWS8rjJtUyr7DIWRFZvEyP3mhPPYqm9mnbKVEya+4ryy5MQXny6pd6++QmJiITO1RCzIyqr/YRhmparQagc8+TuDw9lRS0wSyIs1pG+hHvZLr0J5pi8aZXoX4vBRZNKCQc9ii6Zzf3IBOvUp5d6GLdRv9zHynnBtG5jN9UiK/rMpiz/ocHrs/ji07gvgc+irE50UIgkC9SBs6t7LwzORRTH1q6hWlul4Kr8ddIdzep4eBnftDbNxaNV1LURSefsFBboGEWi0wb5GD514rY9vuIC63zOAbzdVIuNPnIixbZWf5vAi/rc7gwzdS+e7TTG6/1cIr75SzfH4aTreKN+Yso27dutXuq07dRjx+fzxHT4Z550MH3/zkxWYVmfl8HPs2p9KkucLN/cx072zkq490bFz/HseOXVlGxEUUFuXTprWWellais7rEc42RT7UjlBuBn6/ivSWJSxZrEM0e2lBJ1oKnWsseCCjcNKwFX/6EQ7sVtGzfynf/+IlvzDKH9sCDL+/kJ83BBBlbY2pThBLXZd8evTE0t2a0R6JKLvZyGFlJweUP9nJb0QJ1yqwDxAmgIx0RVFff0Xv3r1p3759RfRn//79ad++PXv37uXjjz9m69atNGzY8P9ItfdgMMjcuXN54IEHMJlqbqt/FrIsEw4rxCfJrFuVxcjBFuJsKrIyNDz9SAIznkzk/cUuPluQzpvznXi9Co+PiyPs15OkZNYY0WOLpuIo0jPlsTi6dtBis4qMvDXmpGvVTMfazzOpX1fDNz/52Lk3SEmpxEvPxpGf9hvFqjO4FQfFSh772IwJK8lCpYNGi44oYfITt3Dd/cfZsM7AwZ1JbPgumcaDd1GnXSken8TX3/sJBoUrivZNTs6hSRMRY3yQB8ZUT48WBIEZTyYiho1k+FuTkXct1qN9ycjti0Yv88QEC/lFUfIKIiTEq/huZRJrfzTw6kI7jz7voGN7Na88k1hl85WequanzzJYuspDm95naXfteT761EXndjrcqYcoSdxFcfI2Tiat44ZhHvr11ZOeUvuG1WwSCP8lSz0tRcDjufzoz7i4OKwWkawMDQaDyMI305g0Pp4nXyhlwO359BuexzWD8ujXK6b1fxHRqMKk50sZdIOJnzZU2n5TXynj47dTK4hPiGU9TBxv4+bbghVyGrIiU6o+RyjjCEdO+UlPq90TnZSoqijsUlwq0aiejk3fZvPTZ5l8tyyT+bNSeGuBg89We9DrBH74xcfDY+MIhWtPv/0rjh3ZQb26KurmaFn8vo2jui3gN5NR0Iv0/F7o3BmUJm+nd18Fo14VK2BT1pj7Hy+rZhOXOyQee9JDirM1DT09sEhJZNGATKEegqjUWFDqInQ6AUSFck0etw3R4vZIPD7NTu/uhgriefKjNrIy1PQfkc9PG3zIciw6dfueINcMrNxziSZISktCUZQKh01Nf0eOHGHv3r2X3Vb/KRgwYCD2EoFhd9sJhyvf4ZnzERo1iNn5l77bqzrpOZcXYfUPVcdXNKrwwKQS3B6J629xEA6KhAmSXt6JzZ/Vofd1Hhq2sjP8VoX9azPp0F7grOpQjfcUVaJ4dUVMm2Xn6ZfshCyFtQa8uJRyOrRXYTCIvPFSPFltSinkLCmZSVdUBwHg3nFjcaUWEVFiZJMgCGQH2mI93JenJwoMuy3Ai9MFurTX8/vXWez7LYf9mzJ5ekI8xaUSew/G9nN3324m/2g6ox6xs8ewluLk7RQl/0lp/fW061NGp441z2eFxVHO5UZ5cqJMw0A3tuzyc/pcdQmOSERh+qtuQtpyUrof5IslCfj8sdCR3ftDFBZLmB0NOCnsp9/Q68jIqN3h/1eUlpaSlhxGUUAUBJo20tGpnZ77J5UQiSi8t9jFwjdSq0Xh63Qis2ckcz4vQlGJxOQXSvnyey+Ha9D0P3YyzK59Ie4YauXn3/0k2ESWfuFm8Wdu3pjvYPj9hWzeXn3eWv6Vm+GDao4M1WgEZk1LwqATmPuhk7QUFQlxInNeSua2e4sIBiWUv9n31ARJgsRkhXFjYzbIpAfjGTe5hFBIRhAEMtNF+l5Tu7OxZzcddvNRipK38cJzpgrnwnMveclxd6WMolr33p64U0x61MBPv/ooi5RVyD6ZBAsKUKpUj9wsVQqRiKLHRJHqFKqmB3jj5arrut8vs+9giMzMzCtqi9rwHxH5uXr1arZv305+fj5arZbGjRszevToKgNHURS++OIL1q9fj9frpVGjRowdO5bs7EpCLhKJsHTpUjZv3kw4HKZly5bce++9JCZWpmh5vV4+/vhjdu6Mabt07NiRe+65599m6Op0Ojp26sXOvb+x92CQti1j3tTxd9uYOL2URXNSq2zYFEVh6it2xt8V6yg+v8xLb5XzwewUvv7Rx9yFzoqq7hcRCslMf72M15+r9IAdPhZi7S9R6kotOG3PRZ1wDke5Cr+SXW3D5FYcJNRx0bZlMtNmxkLrf/7Nz/BBlpjmxyX4Y5ufvYeCCBqJ999+94raIicnB7U2mfmLXYy/O67KMY9X5plXy5j4YHXvW0FRlM+/9vDD8tj7919okxv6GHG6ZBZ+6mFAX3MVzUqjUcRmVTHrbRdPP1b1twIBmYefLmXQABP3P1HCVx+nV4mMURSFZ2faKSqSiHNn8dcgQYdQTE7jAJ9/Z2PBwiuP8pk69Vl6X72EqCSj0QiMf6qELxelV5nEFUVh+utljL3dSoldIr8gpl1yUfhdrY6lmb+z0Mljf+kPahWUlkmsWO2ulgLldEm886GTzxakM22WnTVrvYy708b4p0pYtTC9iscV4I35Dnp2MVTT1PzuFy+Z6eqKyLmlX7hxumHYsJFX1BavvP4qA3sPpFWgO4WFp1j4qYv7RsdVOcfnl5k4rZx4V2+cYgmpmVGK88+RqtTBXNqEh588wrIPEqqNo2deLePBC+PoruFWRj9UxIavsmjaSEtGo1Jc5WVYlarpmgHFRxnF1KVpxWdRJYor9SATH4pdKz5ORXaGmi++9VSroOtwSkybVcYXq3+8onb4b0FKShJen8Qf24PUq6vi/GF3ldT0S1EcKkODFjsFJFN9gSzTnmPkbVWNiKUfxHP1DbsoPZ1BhlIXFRrsFJDLKQRFhTcvntvuLMOWGEGSFfKLorw4OZE62THj+tlXy/jpVx+2LIEmKRp6dzfwzZoImdEGpFMPlaAiooTJ5RRlFNFUaY9KUKGS1bhcrsvWNWvfvj1eowvFW3NFZIf2PGOHVn223ftDNG4Qc0K8+LqbOHtLEqmcnyKEMVB76q8OA5ELwvkJwboETqbw9IwNJKdFeOGpJNatyqqIahIEgSE3Wdi8PcjRX6tHVlyERYgjL0/hm6UpDBi8honeAHPmvXVZbXApGjZuyfY9v9OlvR5RFFg2L42Jz5Xy7iIn13QzUGKXWL0mQEK8wLpVGdTL0VLukJi3yMmSlR7UKrh9XBk3XW/iztsMqFXw+Td+Vn4b4KO3kqhfp6rzplvHWJG9jz9z89h9Op584h5atmpL127X07Vrt4p3svH379m/K5ZO36yxlqMnItwwMp9J4+Pp38eELIPbI2G1qBBFgecmCsxZPIeXXpl/xW2gVofJTDWy57c46jo7xe5BgJRoJtlKkDMFG+nUzoBG50Pw1kwsSYpEmADpjWU2/5TBhMnlLFuqMG58AMFYDhENZsFKSOUl+jfefqBKvxQEgTo0JkdpRJgQKlQcYTdRwpRRVGPaVEgJ4MeLqImQl5d3xQXBLqJ+/frUr18ZgahWq3nqqac4deoUxcXFJCUl0bBhw/8jlZIXLlxIu3btaN26NV999dXfnhuJRIhEKjeIgiBUFEOsaYxnZmaiM0pMnWzCbKp+753a6hGE2EZ04oPxvPexgy7tDXjcPurRlKPs4Ziyl0zqo8eIBwfnOYFOLxFnVbN+U7CKJiTE7IZb+pu5pX9snti8I8jIISZu7m/gzffOMf+9MyQE69CCzhWFwS7CQSkBTTmPTrZw/5i4is/r5WhY+l4ajzxTwgsvhpB8cZiSHLU+d02QFDUz3ynn6m61a8tlZ2owmCUuzbx3qgvJbOqkXatk3piRxF2PFPPsxASu6WYgM12NKMLUl+0snlszQW80iowaYqF3dyPNG2uZ/KKdTp00vPWKhdPnImi1KobdG+L79RLegHQhlbZm7NgbomnDqvZybn4Ai6X2Yjh/RcOGDXG6ZBQllq1SL0dDvRwNy+en43ZLjBpfiM0iMnOug4ISieaNtBw+FuKLNV7uud3GsJvN9B+Rz+23WhEE0GkFsjNrjrp+8mEbq3/YTV7RERKTZaJCmEfut9Czi4FZc2t3VgQCMoIQi65b87OPXb9ko9FU9t/kJDWrPsqgw3XnsVpikajlDgmrWXXZ7XDs2CEaZMdsyy4dDPTq48CoPcLvmw4SCinYEhTq11O4c0Q8f251EfaGiA/lsG1tKVffkseIQRbq5qjZuCnKmu8jxBXE9O4AcpQmHGQbKkVNtDyez785zzOP1Tw3fboiSCQokm86wKZdAn/s8nLvKCu5uQrte5YQ8qljTky1ihWLkvnuFx8vzymnqFgGj40ERxeKT/koIR+nJh9rUojV3/z5t8+uUqmq7FH/W6DRaLCG07H/mUHra3Yz7BYjggCrf/CREC+yZq2PopIo3TsbeOrhmA744rfTeHByCW/Md9L3aiMOl8Tm7UGG3Ghi4zo1dUp7k4CbfaqNpKWq6NldTetWavbshc1bnYRTisnO1tK8cZR1q/aR7G5REfEdUHwc0/7JtCkGHh4bh9ensGiFi3ff+4Wsol5VHPeyIlNk3c+yWXEVnz3zpInB+w/QNOvKoj4BkpOTmbvobUYOvp2kcBpxcipRMYjTeooIfkRJR8PWPpa+l1FlTLVrpeeXlVkMuquAjd9kEY3CkRNhhg4ycLYgwO23RmneWEtmejL2MomR44rIyVTToG7lXO90SQweXUqXtgbU6igH/jhD1Kej37ACnnsygeG3mNFoYPueEBOfK6VTBx1PPqyjQV0LkYjCrfcU4PHK1MnS4HL6Oe8/SaeerZj+4nNX1AYpKSkcPxVGFOH0+TDX9kxi3iInUx9N4LphuQiCgM1aM6lcL0dDQryKT+amoSgw+O4CHp9WSo+uBgYPMCMI8PUPPjZtC/Dx26ls3hFg2Uo3eoPIui+yKhzxxaVRnphuJ78oym0X9nrFpVH2HgwRqV2OmUgkVsg5HIHe3Q18sMRFnx4m7hphZdkqN1Zr7Q7jmmC0mEH0YL0Q/dyjiwGPV+am0QV0aqentCxKQlztBHtxqYRKEPhuZRIPTSmhoEjijqEWTp2EDMFKqpLNcfbRWGlTpT+VKvkkNy6lSUMrHVrrcdVR+HXNNlopXREFkWa04zj7yVfOkkI6IFBMLj48iKjYzxa0Ji8r3k3EdAm3EA4rDL2nBJdTqGLb/Sv4jyA/Dx8+TL9+/WjQoAGSJPHZZ5/x0ksv8eabb6LXx8jDb775hu+//57x48eTnp7OV199xUsvvcScOXMqDM7Fixeza9cuHn30USwWC0uWLGHmzJnMmjWrwlB+5513KCsr45lnYvmFCxYsYO7cuTz99L+vYMnsNxcyYvh1jHjgFP16Gbl7pI20FDUOp0SX/rlMeSSB5k20HD4e5s33HXTrqCcrXc28j53MW+Rk4PUmvD6F1s21PP5sGWs3BJn8iI30FDXb9wR5Y76DZo00+Pwyew+GWLzCw9ffB0gu7kQR5ykr0mFJ9KA2ajnk30aikk4KmSgoFKvPEFe/lMcfMDDg9nyOnggTCgmkJGgZ83AR/XoZGdjfTCgU0xj65dcgkajM/WMn0bJlyytui89WrmfgTV1Y+2s+j4+LJylBxe9bA3y22sPtt5p5+a0y1qz18tA9cZiMIqt/8LLyWw9TH0ngzPkoW3cG+Gi5G7NJ4M33nSiKQvvWOm6+o4CRgy306WHE6ZZ472MnZc4Qy1ZJbPwzwKSHbaQlq/jjzxBzPnSQkiiyfJWXiF9L5365PP1IPC2b6jhxJszchU7yC6M8cJeV9xdsx1maRWI0CwmJEt0p9KllqIPxvPDyAqzWmombv4NGo2H2Wyu479ER9OiqY/vuIF1uyOWph+Np1UzHqXNhFnziomkjLTv3BZk514HDJTH+qRL69DDywJ02TIZYOvzCZW5+2uBn0oNxZKSp+WN7gI9XuHnobhtffONl9Q9eJoyNJyFeZO2vPr741svkh+LZ8IefLTsC/L4lwNXdDNx8vZF+I/K5Y5iF7p0NFJdKzJ7npNwhIaoUbDaR668x4fLIvLvQQW5BlLmvpLBlR4B3PnSybXeIxUvXotXWLFheGxo2bMi0WdOY8dQMEvOymTnnPOs3BnjonjiSE1X8vtXP2wvcCOeaUsQBkus5+PidOCY+fYyDhwvIijbmwK/JXNU/j8mPWCvG0ez3yunWKTaOPlru4s35DlJTVPQfkc+YYRamTzXz0MSdnDiTRGq0PiIixUIuhZzHhBUndrSKjnJKyBdP0jItlkLmckts2hZg3UY/X60J8NWaAI+OsxBnVfHDOj/vfezikYmvkpxcc8Twfztat26L2azl4UkO3pkVx/g/D6Mv70S57izhhFxUahkCJtT2HAJqF0s/tPHCzEPYT0kkRLIQBTFmaIpnSG59msfHV21nq0VFo4YCm+3nMDYrRhQEzm4NkU0jsrlQUd4BUnmUwoQdmPQ+rhtaiAYt4TA0aiTw44pMcjLVrPjaw9KVHtxBCVVCKYGyZMzY0Aha6tOMs8oxisklVclG1CicPn2adu3aXVY76PV6Rt9zO2vmraWOHCPaFUXBQQk+TRl+2xluH1pJKHl9Ml//6OWnz2Ik8Hc/hEmPZoIADqWU85wgQhgteuKURERUGDBVMWQ8OFFQKFOKKKMEpyafl5418ctvgWracRcxbKCZLz+qnSSTFAmNNlaULjlFZt+mg5w6dYoGDRpcVjtcxO2jxvPqC7/z1Uexas5mk8gHb6RSYo+yYImTd+YFaNlCxcfvJldoJCfEq5j2RCLNGsfG/MRxcdwwsoCS0gDpqWqaNdKSliLXmu508/UmbhpdwB3DLHzy+WGGXFvEmp/XMn+elddmf8KZMydJT/by1aLMClL4umvgvtFWRo0vIjVZRVKCiMerYL3gA2nZVEdhwekrevaL0OvhwD6BdGeHaiSBVtCTXN6GN989Sr9+KtYtP0JDqq+/uZwkiwaUFsc0Op9+3MqXq0uJem009/bChZ0CziFhJIqPoOKvIAUuhaREkTUBJElCdYlZKQgCOvTIikSEEDIK5ziOQTFVcWKElRCH2YkeI5IYJT6+5pTCfwUNGjS44n52Jdi8eTNnzpzh1VdfvazzV69ezapVqyr+X69ePWbNmlXrWhDT/FQY0Lf2iI0+PY1s3xukR2cDK7+JvQezRSFKhGZCe9xKOfmcJkwII2Ya04Yi/W4mPW/HYoZTZyPV0uMvwueXKyKpzCaR556M55vvijEeT6lGfMqKzDlOkJoZ5d7RNc8VL0xO5Odfcwm448nOVKPVaklKqt1xcil27VhH3SwNfn/tUkqKohBQ/ORzChCQk/Jo1T7K4vkxoqhhPS3L3kvjvY+dPPpMKTlZaswmEa9fqZYVdSnq19FQUBylZ1cDH76Rwo2jChjU30SThlpen1eOz6dQkqvn0LEwCXEiP27w0rOLsQphLUkKM98p5/Xplc+771AIvSGdnJzqFchrwxdffEE4onDwaBhJUvD7Y0Tj+5+4mLfIycxpSQy92UIgIDN7voNPV7m55ioDBr3AzdebUKsF3puVwk2j8+ndw0j9OrVvCRMTVDRprOa2J3W8NtfBhpWZFdGMoXBMhzathkjX5as9DOxn4sGnSuh7taEK8XkRarXA4w/EsW6jnx17g3z/i5cmLbWkp1+e5p9Wq+Pw8ZiO6POz3BzcYUBWh3hlupnhg81oNAL5hVGmzbLTp4+KHev3kenoRLq/BQVFBUx/MUAODVGHrGSTjCAISEqUwsTtJNf18txNWnz+w6xa42H5lwp33mappv+/c1+AHft9tOt3hj4ZGua8mIIowm13lXHyjyyS/A0rsizcioPb79rJyqU2Pv1UIjv/mtgYEoAAZNMYWzCRo8GttGhRc3Gd/3YcO3ycZDmbuEga3uBxWjRV886HTr5clF7h9FUUhW/X+hgxroiVH6Sj1QpIssJ7s5KJRuHZmXYev9/GzNdDpJTGnJghJUCTVhHWfp5chSwrKY3SZ0geC2anIooCy9t5eXveb/hcahRBRtRF6Nowyq+bRTbvCDKwn4lxY2xc3TXM8DG/kV7UEw06XIIdT8phXn1OV0WfvGFdDQadimOHd+J2u694r/jLz9/S9/oItw9ysmNnGYlJMGiAgWFjPbjdPl6aklLjvJ6YoKJpAy2tr84jPgG6d9Yjy7DnYJgffiojNVFHvE3k9uF63nw+kTsfLsFkEOnY2sSp0xIH9iv4wwJrViSSnKTmpdddLHrPQnxckK9/9PLmfAeyrBCMyJiNIhot/LEttu/85Xc/Tz+SwOABZh6e5EAozSYxPcKyFV9ccX+Ij4/H4dKz8lsvLRpreXxaKfE2MZbqr4b4Ggr0XgqLWawIzrn5ehOtmmvQalQs/SIWKdz3agNTHo1HFAV++jnEyTMyO36pGgiVmqxm8TupXH9bPi2aaFm7LsSCTzzICnz5nZeeXWu2LRetcHHiTAQpqtBrcN4FfVIfw242c+pshHLv5Rd/A3juxWeZMWUKa3/1M2pozNi84VoT/Xob2bw9yKdfunlnoZNRQ2t2tM1b5MSaGGHC1FLirSJvf+jgq++9lJRqyAAyhXoUKufYzUasSjwq1LgoB72f9YuTeON9B6OHWunYRkfjTSVsc64jUUm9EFARIkSAc5xARCSJNEIX7JGWdCLsCjFs+E4aNfdydXcN585L/LIhTEFJhHBE+Kc4lJogKP+u0kn/g+B2u7n33nuZMWMGzZs3R1EUHnjgAQYMGMCgQYOAmNf9vvvuY9SoUVx33XX4/X7Gjh3LhAkTuOqqq4CYhsSDDz7IlClTaNu2LXl5eUycOJGXX36ZRo0aAXD8+HGeffZZ5syZc8Uh2pG/cwUAe/bs4YXnJ1FafJ5QOETADwIygihg0Knw+hRkJYrNpgIB/H7pgliviNEoEAgqOMsEREWD2RZFrVWIRmV0OgGXC4x6EbUGAsEoQb8KjUpNRJZRCyIavUREjqIWVISDIoqkQlTLCOowCYkxUWDPhcrd4YAKRRGJS5CRFRAUkGSQJBUdu3Rhzpz3iYuLu/IXeQm++eYbPnj/FUJBF2XlYQx6AVFUEWetT1p6FidPb8Pn9uHzy+j1AnqDFrPVRMAXS9XW6xPp0/ca+vUfyqFDe1n74wrOnctHq1ZhsSah1mpwOwvxB6MIqAkFQoiCDKKa1PRkQIOiBPF6/LjKg4QiIeLiFGRZJBLVoFZLaNQyUUkEwUjYB6JKpEXregy6dRQ33DDwiom+v0KSJKZNe4bff12JxxtCJQgYTSJud2yzYjIJhMIyLpdMSrKAPwChkEK8TYUggD8Qe/8ajYCoEtCoBKJRGUkClUpEEBUiEQVZEir0OXVaAY1WwOeTQVEu6IOKsWIKYXB7ZGw2AVkBv0ckEhGIT4z1Q5U6pqPqckvIMiTEqxEEDddefzvPPTf9ilM7LoXX6+XBB8axddNmFEEmMREElYKzHKIhTUxMX4hiNMsYDSrCIQGfP4oiqzHoVKAOo1IrGI0iXo+C1yuTkCii14n4AzKRiAyCgNkkEArGUr+iUZmyMhG1rEWlVtBbwoBMIADRoB6VKKCoIqgQQSVhsoDRoMLplPC7VajVIIkR4qxqtFo1rdv15K058y5L60yj0fxHE6S1zYeKojBqxLUc2HMWg0XGbBLQaQUMBoFRQyzcf4eNk2ciTHzOzvEDWua+bSQhXmDIKAcBtxaVokFCAjFCt+4Caz5LrmKs/LTBx7SZdjZ/l4NWK7BwmZMZTxppIXSqdi+SIrFT9TNtpV7IyKg7bmHdN8m43DIjHijitlvMjBxkwWgUOXg0xKSpLs7tScYczMBCHAIiB9lGXZrirbuT9xevqVhHLgeKovDyjFf4btUPqN1a1BkF3HqLli4ddZw8E4v0Hn93HNkZap57rYypjybQo4sBWVZo3tZJHXsvipRc7BTSkFa4444TScylewczHq/Cvn0SZnsT4sLZKIrCHv4AYvsxPz4SU4PMnJ7Ilu1B5r5ac5VyRVGIzymgU7R/NW1IALv2NPdNL2Dc3RaGjSnn5C+N6XpPG6a/OO2y2+Eivli5hE0b5jH9CZEWTXSU2qP0vcWO/ayNNLkOCgrhpLOYUjzcdYeBPj0MNGmoRVEU+g3P54flmUSjCrfcWchPn2VQVCIx4/UyFsyuvSLlwDEFvDwlMZbm9HxsPB4/FebBqSaMBgOL33RUq4QKcC43wnOvlVFUIvHdsoyKyPhwWOGqm50s+fTXK4p0DAaDDL+1GcGCVNLsXWo8R1EUSuqt56sVVtp1dRFHEjk0woCJAD5yOQlAY9pQmP0rB7YnEgrJpDYooZN0HcfYiwYt2TREJ+gpU4rJ5SSt6Vbl3SqKwnHVLoKmYlSeJFoonasZ1GeUI+gwUEI+zWjPCQ4gI2PCQpAAEULUpzl5nMalzufPPbtqbY+a5sKFCxdedttdinvvvfef+t5fYbfbmTJlCs8880yFHMKMGTOoW7cud911V43fqS3ys7S0tMbiBrm5uQy5pQfb1mbVSDIBzFng4FxehDPnoxQURXl8XDxIArOejifV37za+UHFzyHVVrQ6mVYdw7RvreOabsaKjJFL8dKbDhZ/6mP4IDPxcSLf/+Lj5EkFt1uhvtiMxEgOIiIuyii27ieoBLj6apGVC2u3iztdf578AoXUFPjsy72XbScOHdyBEQMjLFnpYd2qrGr6fgC/b/Xz0FMlaDQCWg10bKtn3szqY/vbtV627w7y0pQYEdm+7zk+mJ1Kx7Y1a1g++6qdm6430fWChM+K1W7WbvBRVCqTXxTBXWQk3dURfectiOoYURwOy5iMIs88loAkw/Ovl3H7rRZuv1DYdO/BmL7qoxPfYMiQoZfVBgDXdO9CmxblHD4Rpmt7HR6vQplDpm1LLafORvnq48rspxtH5dO8iZbsjFh06Ccr3dTJUuNwyeh10KSBlk3bgvywvOa0wrJyiQefKmHYQDP5hdEqGUQHj4Z4Yrqdj95KqSAFFUWJra+zyrFZBOJsIs9PTqrQQv4rtuwIsHFrgLO5EbbsCNCl+x289NJLl9UOU6c8xsbfvmJgXys/r4on3dUWCQmH8TSR+HzUGgVPKMgtN2t44/kUZs9188GCKIo6zPhxOj54XyanpE/F9SJKmFPJ61gwJ67aWJjyUilffu/j3tFWbh1gJhxWWPmth227QyyZm0pSooobRhaw5N1Utu0K8ewEC2neVtXuOaD4KMv5A31RY5IiNeuO7xU2sWbz13+rH6xWq/9jbcO/2yc//eRk9i4/RaqQRYnpCMntTvPhG6nUya7uuPhwmQsUhRK7TCAoM21iAlNetvPpygBhjx6NbESNmjiSiWQf5pcv06tlMW76M8BvW/xMm1g1yvais8jpkrjtvkK+W5ZJICjz2ddevvzOwydz07hzQjG7dymYDCJmq0zTpiKzpiVVIT9/3xLg0buNnPMX8Pq8N7jpppsuu50URaFv7yZs+iaVhPhK+6PPwGIKDqagtrnYscWKwVBztsMnn7tYvzHIJ+/GCNIff/Hz+JMBLCUtiFdSkJEpEs6RqzpKgsFAsqclUaKE1V6iyeeYN8fMtVfH5sNwWKFFz3NsX5tN/CXRhS63xOffePnkcxdWi4pxY2zcdL0JlSpW1Oeee4PEl7Sh8YgMZr5xeQ7Ev2LwLVfh9xYy/7UUHnyyhKcmxDNsoAWNRqD/iDy+XJRRJaLwIgqKokx6vpTl82POluLSKPc8Vsy3SzKqpcmX2qN0uDaPWdOTGHlrzZlTHyxx8dosCZunAbZIGoct6+h2lcCj98XRq3vV/d6mPwPM+ziWXbn3YIj7JxWzaE4Kq3/wsXNfLBvj2Jkkli7fdNnt8NHCd5j5/Ntk1VHYuS6ryjPvPxxi4DAXKkRGjIYXn0qs2BMpisKiFW72Hgwx95UUvv3Jy6x3HTz9SBw3X2/hulvsRLZ3RyfoK8734kJGQo8Rb+M/eHmGiYWfuln5YRqCIPDsSy5WLDDhjQbJpiFmrOiEShK4XCkhnzPEkUgJ+TSgBXFCEgHFhw83GrSYsLFd/JmsegY2/L6v1oyAK9kn/0dEfv4VF6tGXqzmWVJSgtPppE2bNhXnaDQamjdvzrFjx7juuus4ffo0kiTRunXrinMSEhLIycnh+PHjtG3bluPHj2M0GqtsWBs3bozRaOTYsWM1kp9Xmtp0Kdq3b8/X32z4J1rg8iAIAmlpaRQV1a7f8D8FgwYNqiCu/1V06NCBMWPGVvns/4W2UKvVvPrqLGDW/7Hf+H+hHQAsFgvLln/6f+z6/6+0w386BEFg0lOvM+7eobwwOYFRQ2OGTCgks+QLD7c/WMTcl5Pp0VVHXqGXR5/14nWJJFkNaBIh6lVjLGmJTUng3NbjtO91imcnW1AU+PYnHxpNTJbgoo7X4mVBcmhT472UU0yKVA+dYKA4bi/zp1sQRYGJ00t5ZWoiHdpUGgS/bQ4gqcIMGluGSe/m53VhnHlWpDKJE9rtJCrRK07fEASBfjf1Ye0vn2DLkvh1dWaVTf8j98Zxy50FFJdGGXGLFYtZYPS9Zaz7NUIwIOBRthPET3uuJj9xK1OmwejbsirWoVBI5q7xxzn6awB7wEMiqWRRn32GdaQmBtFIJqY+66du49qLlJWWSTRroXD+zDZy3F2qkGRenCjZJ7lzRMw4OXMuihELRw8dvqJ2uIhht42hVevOvPHRHHbt/I3cM1EaB7vSUkislB4py8BuL+S5KSeZnySTUq+UzxcnUC9HQ2mZRHqqmlbNtBw8GqZJAy3n8mp/Nq8vpt318Qo3o4ZUylc0bqDl6s4e/theTmJCzbpOdbI15BZE6dZBX0USZPUPHvpcJfHQuFt5d/6Xl52+qNFoCIQUVErtDiRBEMjNk9HrRCxGNYpfZh9biJWLE7CRQOMLfV2ljj3b8q88pMl1KCYXAybqCk0qrpcopBJVIuzidzKV+liwEcBHAWeJl5LIcDdkH1vYxe/UV5pjvnD8PCcwYCSdOjgoRUampdCZsBK6UPlbVxFN6lGcRKICTqfzisjgX3755bLPvRT/LvLz9OnTuFyuKhlAsixz5MgRfvrpJ5YvX14tzV6j0dRa2KmmNefs2bNEIgqLlruY+lj1fnLoWIiFn7p4akI80yclIknwxRoPX3zrIamFn9L9OhKD9SrGpFdxcVjYSVOpHfa4P3nx6SRaNtFy2/2FFJVKjBxkRqcTcbkl3pzn4ctleuqW9+SX98qRkWLFjOJEVn2q5tjxXD765AQ+v0KD+iIfvWhl2241H39WvYrtpc+oKGA0KpzLlbHZbJe11iqKgtWiQSVIlJbAA5OKWfxOWhUtxsLiKA9OLiEpQWTlhxmkpaiZNtPOI8+U8MS4eOpka3C5YwV2tuwIsnx+KouXe3ntbTcRFN7+0MnSedVTDV1uie17g7z4dGX7N2uk44f1Pr5YmI5OK9CxdyEO9QGmjLRw53BrxfxaVBJlyD0FWC0iGWlqFn/u5vv1Po6eCNOpbSzrxOd1XJG94XLb2XMgSkqyyL5DYW663sxzTyTywVIXV3WKjan1m/y8Mqeckbda6NnFSFFplI9XuGnRRMsDY6zc/WgJv34VkzDZfW8heQWRalGNAB8sdTFqiIVf/wgw4d6qkUgtm+p484UkJr9ox+2R0esEjp+MoFLBwP4mzGaRD5a4OHwsXCv5eexUmKwMNbffauHaoXnUrVv3stvi9lH38t13q1j4SZBO0VaxOgmoSQ40hkBMT92mBNmzK+bQmzTByo79BUyekECH1np+WmsnVBxAJxhQFIW9bGb0DYYanQCvPpvMH9sDHDoaYuuOIIIIE8bGMX1SrE/s2hfi1htNDL+vEK9DS8KFIo1/hUEw4SwyUjecUONxgFS5Dpv/2HxF0cD/LSgrP0W+eIpUJQuzN5tw+HSNxCfA6CEW2vQ5T3KiSN1sDf2GF3D+tJpsb0cS5PQLEZ9BTrIffEI14hNi639ifPX19uL4tllFDAYRrVZAq1XxwBgb13Qz8NDTJQy+0cQj96m56boYJ3E2N8J9E4uZ/1oKDevFHLIvzvJic7fGqgpx7ty5K2qL48ePkxCnVCE+d+4NcnKPlWZSW4pNOzibG6VZ45oDcI6ciHDv6NhcVe6QeHyyn6ziXqiEWGCVChWZ1Cc+msyR6EYicTto10rP1T3U3H9XQpUI2XN5ETq101UhPmPto+L+O2wMvsFEvxExDfwfN/hYvMLLkZ1G0ku74cONyfzPSwiqVVHqZKn55HM3b76YxLU9K691/x1xTH+tjNenJ1XhXiRJ4emX7Dx8iSZyarKa0UOt3HZfIa8+k0TjBrF39PuWAI9N9mKMJtCyWe3ZAa2aa7FKZkyRRFyU4/fLWExqnnrRTvMmWobeHLMTv/nRiz+g8OEbMadc25Y63puZwofL3Lz9Ugqfrfbw/TovKrF2+ZSasGH9GizxUez5Brpcn88LU+K5sa8Rn1/m5tvKqV/em+LULWSli1x3Wz6N6mlISlCxfW+Q3lcZeWNGEl9972XXbgkREdWF9po2xcS4sXvIKu96oWi2gIU4FEXhrH4PNm2Y79fB0ncr5RlffMZKUbGDVV9GyFfO0IAW6ICoEqGQ89gppBVdUQtq0pW6HGArzZQOsUJhxN5fqVKAGSuNG8icOHGCxo3/9RoZ/3Hkp6IofPLJJzRt2rRiwXA6nQDV9NVsNht2u73iHLVaXUGYXnrOxe87nc4aNdouPeevuNLUpv8/kJZ2ZXoS/8n437aI4X/bIYb/bYf//7Hx9++Z83Iit95YOTfrdCL3jbahUUP/kfm89lwSQ28yM3p8MfNmJnHdNQYEQeDM+QiPP72HvO11yPA14qz7PPYyCa1W4OUpieRkabh2aB4PT3Jw9LjE/gNRWlDzhstFGWnE1pSozkXndjZK7VE8Xpntu8JMeMJDOCQQCEfp0Elh7ecZFYTHs5Pgh5/9PPCkkztuM/D9egG/34/FUjNZVhNCoRAP3fsAgirKp8vSqkU7aTQCn76XRrfeZSx7pS6zXj2NUY6jNe0QBIFzHCOOJNyU0bt/hDuGV00t1ulEln2QSMsex0k72wkdRvaKv2MwSPS7xsqD95g4eDTC9NfKOXoiXGPlyrkLnUyfHI+jXOGV19cTtSejiuoR4u1kNwzxzYIkDAaR3/4IELEnoGjLCfldl90Gf0WdOnUoKSmieRMI5iajp3oUdZKQTrGSj83elEBZhAFDd5BdT8JkjBlnMUkZGa1WoFUzLRv+8NOnR+w6iqKwbXeQ/YfDbNzqJytNRblTqiC6L2JQv1gVU6j9ffr9Ms8+XknoHTsZ5t2PXfy4PJPDx0PMeWs6L750ebrYKpWKQAD8oXKSa0tTVtyoo0YWf+onpATJohFNaY8gCCiKQhlF7OdPsoW6DOgfM+QXL/egV+pTwFla07XaNVOFLBKUFHbyG2aLjEojk1reggLOUkweGdQlkXQKOM0x9iIRRYuOlsSiQbOU+pzhCM2UDmgFHVoqiZBiJY8IQQRUVzzvTp8+/bLOs9vtrFq1iuLi4iu6/j9Cq1atmD17dpXP5s+fT0ZGBrfccsu/RV80NTUVBIXPv/Fyw7WmKtW1IxGFMQ/HNKpTLqkgPe7OOK7vZWL8U8WMeCyfBR+dxOtSYzDJNG8h8Px1Wj79bBeSJ0KntjoEQWDVwnSWfOGh/4gCyssEJK8Jnb0eGZFsBEEgnmR8ihsdBmxJbupkGXhjvpMBA3R066SntExiyitlXN3VQHGJTGFxlPTU6luNP7YHSEtV4fHKRCOVEVT/CIIgYC+LsGu3jLW4Nfv3H+LaobGiPpnpMWmnjVsD6PVgMqooc0ikpah58ekkNm8PMGN2GWdzI+QXRgkEZV6emsiIsWUcPhqldw89Dj+kJIk8+XwpzzyWUKENf+xkmMefK+XFp6puno+dCtOzS2V16ev6atBpJO4aUZW8T0tR88PyTDr3LSL3mJ76TSI4XCEcTol5M1PoMySP79csYdToey67v2i04PcpJDVRISsCzz0RI+AkSUGnEzh9LsJbCxx8tyyjIuqrWWMtvbsbmbvQyccrPHRqq6+Q6XhlaiJ3P1rMWy8mV5CUkYjCgqVOft3s56kJ8fyxLVBRwOhStGiiY/n8dJasdPHhUheP3m/l1Xcc5BdG6d/bxG+rM7lzQglDbzZXyb6AWNGZFas9fP1xBkajiFYjXFFWRIsWLZCiClrZgEqoeVurE/Scy4+1QWFxFJVaoEPr2Bh68TkzY8bsIMveHRd2EpNkxt9be3rlncNtzF3o4LfV2dzzWDG9uxv5cb2PtxY46NhGT0aampQkFXt3SnT+m2IlmrCFIH7M1JzWKhNl567tjLz9yrTx/xtQUlqG1uqhwHkWG4nUy6g5pRjAYBCpl6MmHFaYMNbGg4+7ySjtFpNeudAVdYKeFnTmsOtPtu8J0rld1TW+TQsdy750V6s/cRGb/gzSpnnVd920kZb0VDUnToWrFIGtm61hwexUnp9dxlsvJDPxGQflR7JIFoyoFT316tUcCVwbgsEgf50yXp/jo060MwhgsDdk1pt7Wfx+dYdiMCiz5mcvoqDQpKGGRUt9WOxNYsTnX2AULGSYktGkFbFmZc2O2sJiiYb1aicGk5PUJCWo+PJ7L0dPRkBRiIoiEcLkc4aks7W/x38EpyuCXiNz6Fi4CvEJcOuNZs7nRRh8VyH3jrLSsJ6WA0dCvP+Ji3tut3JVp6q/O3KwBYdT4uahLkxGASkKgiuJOFdbXIZcDh8roVWzmsf24aNRHOp86vYpYWBXNadz9fyx3Y/NIrD7QJA9B4LcN9rGEw/G0+QvxYE7ttUz9ZVYLZXhg8x8sMyFqLkyQvjE0bMoURUNmkY5sF/FuEed6Ex2vH4JnTcNNRoEQeDeUTZsVpHT5yLcdJ2ZaRMT2HMgTLsedrTl2Wh9yUREPw+MO8Xto5yMGKanTTcPv63fQHqoCSYlDj9eznKUpk2DfLcivRrpLQgC0yZbOHCikIP7izmo+JCUCCaspJJNG66qcMiqBTX1lGbkcYqGxKLlZUXmFIdI0tpIiPNXFLL8V/EfR35+9NFHnD9/nhdeeKHasb8aVpfrZb6cc2oz2gYPHlwlfP3iebWlNl2KP/74g4fG34Wg+AmHRSIhEb1BIRrSEIxESUyS0WoE3F6ZaECLLIPWGCEqyVjMKjQaEY9bJhyRkCQBmy2WehsISgSCCmpZRzQiIOrCGAwxMfdAUCYUklGiasxmAUkCt0fAZIoiqBT8PgWVqMKgF0GUEUViRRxcAio0qNUyoi6MRi3icirodCaWLP+Ujh07/sN2rA0FBQW8MONZ9u06QFmZE0tcCJ0u5oXXqDTo9WpCkSgoEI2CWqMQ8EqEAhpEVIhqCEWDqASRhEQRWVFwOhXMJiPWeBlFCREKSYCCzyNiMYsoQiydSwrpkWUJS1wUjVZBqxVBMVBUGEYUFAxGGZNZJlag08ittw3k6KGtlJSWEg7LWCx66tVrRN/rBnPzwKEVUb//DMrLy+l/fS+kiAtZBq8vQmKiCtWFgkVxVhGtVsTnl4lGZYwGEX9AwWwSURQoK1MgoiEsKcQlRjGbBDw+GZ1WRBTB55Mxm0QiURm3C5KTVIQjCtGogsEg4HLLmM0CGrVIuTOK2QjBMCiKQJxVRVSCogIZo16F1hglFIqllWsuGNbhqAKygsGczfr1v1Xo8V4pJEnivvvuZf+edfg9akIBEVmR0OgUbHESURlUooDHJRAJqkFQEERQiSAJUfR6Ga02Jg0RiSh4vBKyBCgaVIoKlVZCQSIYEBBFASkioMgq1FoZk1VCo1EIhsCgF4iEBdxOkVBUIT4hitkkEgwpiKJCNCqg08XGUCQioxJFXA4VgiKg0UmkZWWy6svvLiva6z85tenvoCgK27au5dWJNS/+o4daWbrKw/W9TNx8Rz5ff5JBZnrlslYvR8PqTxPpc/MZgrvSMQfTaNXMW6HrOOlZB0e32/Btbo4RM83xcJajWJV46gpNq/yWgIhEbM4WZS2FxVEOHQuzZxecXp9JQqgOFkFFWAmy13mUcY87WDAnvmLOH3C9kds2G+nUVs/Kb8qvuP/fO+Y+Eh31kesdqmYwXUR8nIq0dAF1URZp1OUsRznPCerQGAUFM1aCyad5/KGa21OlEhgxxMScd3YhSjrqyM2wlSey43M7G9Yd5ZUXjaxdmc51wwp4//UUru0ZI5k9Xpl5i5w4XDL9eseKkAy/1ciOvUHunHCO1R+n06yxhWhU4bPVHqY/HyS9vAdF6X9QJym7xnu5HLz4/ESSbcc4eCRM175eXM6tnDgOltLm2KKVBFoqmdgpIoeGFOdmUmQ8i9USM9J2Hwgy+oIu0nNPJDJ0bAF5BVE6tdUxcbqdVs209OxqoGdXA8tWxfTrLoWiKGzYHCC/MID3whz6V5Tao3h9Mq+/5yA5ScX23UFOnI7w+Lg4zCaRzu10THttD9FoFLX68syyQCAevydMPqfJoqqWZcxgPEx9pQXvL9pGTrgVSUJWxXFBEGJFhxTIN+3lofuSeX6Wi0PHwlgoR0ColUTQCFoMigmDwY3bI1JMHvVpjhY9Lso4yX7q05ymtOcYe5GROcpuGimtsQmJuBVHTP5BaYoZ24VNz2nyOUNiAvjCocuSArkUzZtXT+m+FF6vl9WrV7N27VoikQiNGzf+t1Z7NxgM1aKzdDodFovl3xa1dZEMmvFkAk++YCclUcUN15pwuWTmf+JkzG3WKsTnRdSvo6F1cx3+UIS2HWVWvJ+ARiNUzEsP36sw4v4ivvrOy5CbLej1IvffYeO+0VYenOhky/fx2CJpVUjzcxynKe3QJ2xj/FMlLJ2XVoXgvGu4lRmvl6NIAkNGl/Pjl4lVooPO50W491E7j40zMz8vgiJIhMNhdLrLq2qrVhvIK/Khk01Yz1zDee9vLFrqQ0KmcUM1qxdnMOVlO7NnJPHYNDsN62q46XoToZBCIKCQmqSmTTMdX37nZ9qrZajQ8tMXqTRuoOX4qTATp5dy1wgrdz1ajBRVKCiW6NBax1svJFeZe2VZYfFnbj5bUDnXnD4X4cM3ao5atllVdG5r4MyadpQURnBn72TUUD2z33PQtKEWszkW2dKkSZMav/9XJKfWpzDvCMV2iftGVxJoPbsaeP8TF7/+4WfGpMQa010fHmuj9615XNWxch1qVF/Lh2+m8tq7Dk6fi6DXCxw7GaZ+jpqCoggjHyiiUzsdy1a5mflszfbI1z/6SEpQMXu+i58+y6qS2jtqqIWxjxcze3pyhTxIiT1WJOTeUTaMRpGTZ8JYzOJl679CLDClUX09x/bItUZRQqzYHMCBIyG6dai0xTu30zNnjsyTUzdQUqAhRdRhs9ZOQCfGqxAF2LY7SPvWOsZPLsbhklmzNAOdLva9h8fGcdV1JUQOhqtp4l5EiADllNZYAA6gUDxDRvH/Zh7VBJ/HTas2sG3LEYoiRqST4VrPdbokzCYRc6KOQcN8EDTTppbCmXWllrz6+jZWL69qn2WkqVHkmLZrxzZV93HRqMJr88qZP6u6HFDvHgZefKOMWdOqjpf6dTScPBOhQ+9CgqU2Wisxe9NJWYX03uWiYcOGlDvAXiZVFN85nydjvVCs2CrEs2ujmVlvu3niIUuFs6PcIfHAkyXMnpGE2ahi1INFENZhiabUOo4EezoJTUo5eDRU4SAJBmNyaipVTH5tz8Hadd/P50UoLJa47w4bi/rH9Hh37A3y+JQ/UA4bOL7rFAUFBVckIwixTAtRCPPhG6k8McNe4zmPPRDPiMEWbh5dQKMGGk6dCdOqmY5RQ2ruCz/+EiSlqHvVos8CxAfq8tbcswwbWN2RI0kKcz9ysGZVapUo91BIZvT4IooPh0iMV/HQPbXrmtusIqGQgsEgkpmmomXHK3N+OEtVSIpC7sF42tOa874ThHwBkogjQpjdbMRk1/HlGh/+gEKrZjrattSRXxjl7vu8ZBT1Qi1oYn1ASSQ5kM2XHx1gydISktKjvPSSmcKC0xw+EuX4uQCclTmfK+BwydXIT4APl3jJSddht4dIze9AgXCaJrSv+dlJ5DRHUBSFcko4LRykZUsFc1wZJ8+q/2321H8U+blo0SJ27drF888/X4VQuKgj5HQ6qwjpu93uikjOuLg4otEoXq+3SvSn2+2uMETi4uJwuapHqVx6nb/iSlObLuKmAT0oLT2PQSfgKjVhtYKkhrhgFn5bHu3aq7l/jJXnXvKic6QQH6qHiIpSdx7lhjO8Pt1M5/YGlq1y8+mXHsbfHceAa42U2KPccb8TgzuJjGgj1GgoDxbiM5zirefN6A0CL89xkJas4tVnk/B4Zd770Mf6XyNEJJmEzBCZ6WoMepGH7rHRpIGWoyfDvDzbjet4FkZvJnbhBB6plOYtJOz2AKMGjSKnURZr1/9y2dUbL+KN11/h4/lLSQ7loE7xc88oA2PHJLBohZuTpyM8el8cdXM07N4X5pV3ynE6o5QVaRFkIxlkkEo2YlSgWMjFbzvP4nlWUpPVfLDEzYY/fLz/eiqpySq++9nLB8vc3D3CxB3DbLg9MnMWONi8I0jjujoCYbh/jI2ruxqwl0u8+Z6HXX/oMZTXwaM9wVWdIpw8F+LbL1cydrSJvYclsjLUjL/LRJytiLW/vsEdo+Yx9dl3adeuwxW1AcBrs2ay+sv3GTvSyqAb0rjr0WIa1jMx9CYLM16307q5nkkPxtGmpZ7zeVFefaecE6dDzH4+KZbqVBJl9lwP+/bKNGokcPcdRt5b7OKGPkZuvdGMJMGK1R42/OEnFFKY9KCF3MII585HGXenjbo5GvYcDLFgiYsB1xopKpFYutKNzSJy90grQ260EJUUlq50s/IbH9GQhkZNRbIz1Yy7M47MdDU79gaZ/7GTOJuda3o0Ysqzc7nllluuqB1OnTrFqBG90Yt61M4MGoUaoUWHg1LyQqfx2iM0aqpQnKujfrAxJmz4FQ+50kmsUgJigp2WnQI89Ug8qckqtu4M8O5HLkpKJTRFDUkM18EfdlFqOorG4sPjVJNICuacMh4aZ+D6XgYcLpn3F7tweSSen5zApBl2VCqBpyekkp2hZtf+IK++7aB1Cy1PPZxAKKzw6ZcxHZW2zYx8+XWIsiIT9nMOevfowP3jH+Whhx+74j7x34BQKIRGdCMINRPEanWs2M3BoyHq5WiqEJ8XIQgCL0yzMOGuk4iyiovT7tKVXn5YEU/LaJsKQ89GIq3pxhFlF9uUdRgwkUUDEoQU4kgij9NYlHgCLjWD7iykrFQksbgDiUJaxTW0gp50T1v+/Gkf3/7k5ZYbKteTcXfamDnXQTgUI/FrWxv+iuLiYk4dOEOm1BiPSv7bc3U6geiF6NU6NGEPm8hWGqLHiA8PgipEWkrtVd7r1VGTIKfTUGlX8UwJUiZxxelMfWYj33+rJjXOwMT79BBvR2MOkpmh4vZbLTw1oZLsFUWBLu0N9OluYMIzpZiMIpGIQruWOiRFojBlK488pOXg2cvb6P8VTqeTbX+uZ8YkC4vmVIr5e30yw+86iH27RFwkpl8nIMKFNrF666LXFAIxrTpRECo0FC1mkZuuj2fNb614bd4m1n6WWqVP3X+HjRmvl/PBUhf33xFL031iuh2TUeS5J+KY8Xr1tCpZVnjm1TLefikZvV7E5ZG5oY+JaTPL6Nq+chOVkhQj6S5X99BVGqAZ7TnJAbyKm0zqocOAm3JyOUkGdbEK8RxxCTSVMmvczCSSxpmgQK+bS7Dam+EPeYhSghrN3zp1QwQwlKSTipVMoVK+wYSFVCWL/WylGR2oT3OOsps0ctglric9WYcoKtRPiZIQt4ude8J43CIiAip1hM8XpzL6oaLLev7LQTgc5ocffuCbb77B7/eTkZHByJEj6dy587/tN/5vQpJi5PqcF5N5fV45k59zYXM2JpDoY2C/2sd0/z4m7nmklG1rM2MO3EsgigILZqdww+35DLm5MnJZEATmvxnHql4eHnhkHTnpes7lh7FGU2lNN9RoOFcY5vUX46pFdgqCwPRJCXzxjQ/lUDuu6r2f9h0EGjVUsXtPlBNHVEieFJatKmHcGBuvz3dcNvEJkJmZhcdZRJnpJFm+NiCpySy9Ch1GSkP7uf1uO9Z4gR/W+fnmkwx27A2y6c8AGrXAS1MSqV9HQ6vuhdw3Ko5Fn3p44B5rRZGUxg20TH4ogednlzGwn4k2LXV8/rWHgmKJhLjKtisrl5j8op0Rgy1ViF2PV64gIGpCowYqjhEiXkgmUtQEo/Ycn3zuZMNXWby3WCEcrp3E+SsaNqiP13WUcoeEzVJ5by2b6igulXC6JF6fXjNJKQgCndrq2fhnoMpYr5ut4b0LJM6ufQGefN7OS1OSaNtSx7m8KB8udbJqjZeB15u56i/F4VZ+4yYzXU2fHga+XeurQnwC3D3CRp0sDT0H5lKvjgZBAJNRZMLYOHp0iV3rrQVOwhHliqK/T5w4QZ+eVvbv8RBRaiYb/YqXcAjmfuCmfVs15c6qqaT9rzVy3RYDvW8qxXk0lZ9/LefOETWPqR/W+XC74YU3yunTQ8/2vUF+/zq7gvi8iEmPmpg24ThZoerF5oJKAAUFHy7cigOrUJUMyVNOEdH48Hmdl90O/00I+AIUl8o0aS5QUuICtcC+QyHatKg+jyxY4gJZxYGfM6kTTMRBzeQYgFEws2d/zYFJdbLUTJhayphhVkYPtWI2CWzaFmDmOw7uG20jO7O6PVfukLmqs6GK3M1FpMbpKdyVQhRXRTFKRe+/4hoZJpOJxk27MOGZHSybl4ZKJZCcKOJSAugv6CumOzqycu4JFn96mibNFDQaAUlSeOLB+IpggA/eSOX6QaWkE0ZDzYS9oAsydKCZCVNK6NPNwherw8hBHbIQpV4DhTKvH39A4XxehJys6u3xwptlPPdEAsMuWWs6tdXz67dp9OhXgv+IlWenPM3CjxdfUcbE0aNH6d5ZQ0qSmlCodm4lOVFFUqKK5fPT6T88j982B1nzs5ebr6861lesdnNwv0BjofocoBG0RM/WZ/h9J/ngjZQKws9eJjH2sVL69TFUIT4jEYVAUGHhW6l0vzkPkylmC9fUJxRFITc/il5/IVCuTKJfvwGX3Q4AIiq0opbmclcO8CdZNEAwBPAnnKJZQwFFgWOnHEx8VmLJ/ER++tXPLf3NzH7Hg7W4dYz4/Avqyy3ZEV3Lxh9SiI9Tc+J0mNvucIK9Do386UT9Ea7re4rOPd0sWZBQ8Ww79gRZtVLBYBJItGk4mX8Ao2L5WydViAD72EJI9GFLDvHQA3HccK2JrgMKyMysWZP6SvEfQX4qisKiRYvYvn07M2bMICWlqvclJSWFuLg49u/fXxFOHo1GOXz4cIX3v379+qhUKvbv31/hdXE4HJw/f77inMaNG+P3+zl58iQNGzYEYouu3++/bE/t5WDK049RUnKe9BQVuScNpMap0ZojWE53w560i4fGGZg4Lp4bh9kRjrYnW06q6Eh1aEqavy4vvrqR9d8Z+X1LgD9/yK5I3Zn+ipeksrbESekV38lUGhItq8NTz/zO1l8T+G11Jk9Mt3PwaIiB/cwsmKNj7YYATzyi4Pc4yO6gYuFblZoOdbI1XN/LyD0PlXBoTQL1/Z0p156npOAA11+nZ/1GP45jfqZNncZLr16egDnAr7/+ypIFy2gT6k1R8jY+/shM1456lqx0Y7Oo+HZp5XtuUFfLrTeZGDCygJ0FBprQDosQV3G8Hs0JOuvyxJQ/2PV7CnNfTWbbLjOvzXPw5aIMJj6YwO1DrIx6sIhnH1ej04lkZ2mY1FnPmrV+flqSifGCaHBOloZl7+v59Asvr0+3U6+sN6f3buPJZ8MsWOJm6Rc+3p+dxI3XVU6aD4yxMXKwxKB7JjDv/e+vqJptYWEhX3/1Pn+sySIzXc2A2/O5d7SN+0fb6Hj9edq00LPsvbQKYea62Rqu7pbJ1Jft/LkzyJhhNurlaPjyEwPzFjnxeGUWLnfx8dupFZWQAZ6fnMiwgWaeftFOYoIKp1tm1aLKNm5YT8utA8yMmVDEnv0BLBYVaz/PrHKNmdOSGXmrhdvuK2JgfzOTxlc+Z/06Gm4dYOb2cYW8+FQiz738CP3797+iTc+YUdfSvrmFs783ok60TkUfNmAiVclin7SFc4dUZNOIBCF270bMJCppHBV20f+6KB/MqfSy183WMPgGM8PuLaTEkodyKJskJZNETwYHxS3UkdPRNDjJxp9SqqQZd5qjZ/UPXp56oYy+V5t44sHK56yTrWFgPzOjHyrCH1Bo21LHzGeT+XNXgLkfOfn5myQGDHLhLLRiUJn5+MO36N3n+n8YvfTfCJ1OR1FJsNbjiqIQDCocPRmmfevaIyk7tdER1btQxAgdWseicl5700eGv0uNi3AjWnOQ7TShLaeFQ+QqJ5GIEiXKqeRfmPionjuGZnDVta4Y8VkDEt1NmfPuH1XIz3ibilNnIgTKzJw7d+6y1411P6/D6krmCLtIcZopsUdrjPIKhWTychUyLyztgiAQpyTjppxkMtjHFjL9cWzb5ePaq2uOrvt5gx9RSqrWLqIgElfamllv7WPgAD2fzUokxdOOwuz1fPNJYq1EmT+o8MLkxCppRVkZTgJBmU07dDw8ccJltcFfMeett+jfW8OwgVVTzc0mkdWfJtG+xxFsuRmxNFkKyaAuACrU6DQin37p5u0PHTRpoOXGUfmIIoRC4PKm039AC0bffLgamX6R1Ok/Ip+xt1v5Y1sAoEIDsKjEwdCxhTwwxkbDeloOHg3x4TIXA/uZufbqyojRYyfDRKJKleuX2Kkmu/N3UCtqrMSjRksm9SjkHBEimLDQgk5oBT1BJYAgqWt9N4IgoI1aceVLpJOCiVxCBAgj46YcG9WdDn7FixELPtwVmqGXQiWoqas0JY/TNBRaIikSFuJIkXOwJeaCImLUq7jrDj25xX7qu3tRTC7F8hnyi6Jo1ALhcPhfKhCoKAobNmxg1apVlJeXEx8fz+jRo+ndu/e/JQX9cjBjxox/+zUNBhULlrhZ9VE6DpfC/WNMfPSOE62sx+uv3Sni8UhotQqpyTWb/PFxKhQZfljvZcC1lX0wHFZY/rWb225TM+5OM6PvL8N6pl4FuSQIcGPfmqPIRVGg11VG9pxWkVXYhzNr3BwjhB4jWYKJo4ZNqNUCndvrUdVQHO3vcHWvm9CGT7O43E3ugRPExwuoyjWoBBWpznZIDokAXt45v51e3UN0aqunU9tKTebxk0uRS9MoKHBhMsMdw6s+w9XdDKz9PJMf1vtYuMzNz7/5yMlSM/7pUsocEj6/TFa6mofHxtH7LwUs7HaFM+cjVeyiS7FrT7RCyywhks03a05SN0dDWoqa7Xsj3P1Qw8tuB7s9n/p1dDSqr+b7dT6G3FQ5F77/Wgq9h+T9rRPD5ZEpKJJY/pWnWvRTNKow8VkH4+62VUgs1M3W8PLUZCaNj+f2B4swGUWGD7IQDit885OPjFQ1bz6fzLgnixlQS7/o08PIgtmpTJhazCdz02jTInZtj1fmjfkxzdNwWEGSLl/nzmQysf+whBEzh9lJK6VrFb1pSZE4wX4aRTvy8ewiFsTlIhqCPPt4QpWCJiqVwLDBej54Xssbb/sYcrOxWiT/idNhzudH0GhE1n6ewc+/+TlxJlpjIZVBA4wsXlbMqU06MuQGl+jtujnGHprSHg1aDrMLURFJJQsJiVLyCarc1GsgkZJyZRFw/y1we9SYzAq9emtZ/YOfjFQ1ox8qYvb0JK7vFcs+8ftlPlzm4vDxMEf2q8n2N8GHhxCBWq8bVSI4XRKjHyxi+pMJNKyn4djJCM/PLmf33ghDbjSj1QiMfayIwyfCSBGB7p1MDB5Q89r9+dceVi+uObL35Pkg6dTFxwHOKEcx1D9HfCTEvn37qtQouRy88dZCru/bhu435zJujI3rrhOZt+ModYLtgAvZHv7GFJhKeHmKlro5mmp9tn4dDfUayhT7T2H0VP99RVGIJOYyekgcnywLsmJOOplKw4p+7Sn0UWDdyu2j4YaReSx8K42uHfQIgoDbIzH7PQfHTkZY+GZ1eSCNRuC5KWYmjS+D8GmeevI+Xpu98LIDpgKBAHFWGaMxVrX91NkwDepWtyG+XevjumuMfPOTlxMnoU7BACZN3MKb9YoYNdyAosDn33gQRajbEPJPbya5tCPav8hXaP1JbPnzCCMeKMTrU4hKCg6HTDAk06CemX2HQiTGi0yc6ubgflArOqKqAGjUCMisWO1hzG3VI06/+8WH2SSw8FM3tw2MVXvfv38PaWk3XFY7AMiqCPWjbXBix4wN2VpGj1tKeP3FhAoHTTAo8/DTdh543EF8oszZ3AibNkdJUKrb/hDrP6n6JAqLJXRakcEjHSSd7xkrXnTh/ERfGgd/PE37Xke4uqeWI4cVSs4ZySjpTnmdTTgcUeJIooCzNFJa11gU1YmdFDLJoj7q9lv4dFEG904spl4dDekpYrUAxX8W/3eswP/D+Oijj9i0aROPPvooBoMBp9OJ0+ms8KAKgsCAAQNYvXo127dv5/z588ybNw+dTkePHj0AMBqN9OnTh6VLl3LgwAHOnDnD3LlzycnJqSiClJWVRdu2bVmwYAHHjx/n+PHjLFiwgPbt219xiPbfYd0vX1EnU01psUiivz51G0cQylPRYUC0uXns/jhOn4uQe9yIVa6eGqIT9GhL6/Hkc2U8eJetgvi0l0ns2ykSF60+EasFDSZ7ExZ87EUQBJ6fnBirkHcB/foYSKvvR6MSefOF5GoTkiAIvPVqHL7k4wAkhHMgpKNpQw05mWp0ljCrVnxxRWLuM196juxwM0IEadYmTNeOehRFYdmXbqY8Uj2tSKUSmPhgHEbRVIX4vAi9YEQsyebbtT4AunQwYNCLHDke6ydpKWpuu8XCqu+8eH0yB46EKLXLPP1IfAXxeSlGDTOjTbEjI5HsaMvyzyJ066gjMVGoQnxehNWiYsLdEl+sXHzZbQBw153DGHenjcx0NQ6nREFRlAfvtLHmZx82i8jMZ5OqVaSDGJn56+YAsly5KRp/t40f1vu4uquhRuO8ZVMdjRtoWLjMxdRHa27jV6Yk4fIo3DHMUuM12rTQ062jnk5tq5OaGo3AS1OS2LQtSOvmOh5//JHLboc1a9ZQJ0vFscMiydHq1S9Vgpq6NMWAhTxOVTkmCAKNlDYcOFh9g6jXi0x7IpGWrQQ8iccqzm8st8dpPskL08w1VpO9pb+Jc3lRHrs/rtoxtVrgpacTeXeRs+Kzrh0M6HUi0ajCsCEaUsRUgn4VepWBZ6Y+fNnt8N8ERVHwe7Xs2lczAbrudz9dO+hJSlBRUFi7jEhBsUREjuINhbn7oXLa9zlPYa6m1tTei55PnWCgkdIGlShiJR6dQebpSXoeHhuHw62gjdSu8agVdLgcVcfl71v9nDsDatlwRQt4OBzBg4sk0jGVNOWhyfYa59IZM90YyutXm589OGNV7xHIdTuY/ooHSar+/byCCLv/1BLAR7lSUu24TUhg7z6J+8aYOKc6gqRIiK4kft9S82YiFJI5eiLMgiVORo4rpNQee0djbrOy5Asf7TuPqXAkXgl27dzFLz9+VsXpcCm0WoHrr9XgphyP4iSIv2JNsIv5nC028s36tuh1WmY8mcj3n2ayZmkmy95LpWXTID//9Dk3XlezU0YUBdq11PHJSjdTX3EycVxcxbGJ4+KZ+0oKew+GeOdDJy++FSvg069XjCCJRhW+/tHLQ0+X8NYLlRFZW3cGqdugw2WnvAMogoJKUGPETIQwjYU2tBA6UldoglbQU6YUsY/NyMjsUTZxVjlKRKkaVaYoCkECNKU9h9mJChWp5GDEzBF2E1B8Vc4PKUEOsZ0UMrFRO+EdRxIeHJxUDhIiwGkO46CMU4cNcKQD0W09mT4hntMnRVyUU19oTkO5HY9MdhIMXhnx8Vds376diRMn8sEHHxAMBhk5ciTvvPMO11577f814vP/FPR6DTv3Blm/yc9bLySxcbuPkKmUkMPMouW1a+d+/q0Xva72aEQAReH/Y++/w6Qot/V/+FPVOffkTM4556AEFVERA8kAiiLmHDArJkyYUJEkKqigqIAoiAKSc855cu6cu+t5/2gYGGfG4+zv+b3XOWfve19zuemuqq5aVfU867nXWvfiwadL6TUsl8dfKmPC/cW0vyQehO/eWc8TU8uYcJOecnVu1T4aRV9Da+5iGPUy4lzGtUmykiClYJBMhEQQW5ofrUbiTF4EnaF+ki5XXX09C37QsnBWIu0uLSY5TcGju5AxrJJUmCUbmcX9GTUqxNXjipiz0MW7nzq4fHQBK373oQR0rN8QRaMBTS2vnVotcc3lZi6/1EiCXaZnFwMvPp7I799lcc3lRjLS1PS9KKATiwmmvuWkosDAM6/Wrkt2Ji/CiSPqqgZfsqTC7483WFmyIkTLNv3qJY1kttixWSSuu9LMgSNhjl5U+puUqOKay02s31r72ByLCfYfCvHha8l8ONvJHQ+XcPhYmEpHjOWrfPS6vJDcggglZTXfxQS7ml++zqZXVx2/rfMjBHz4WgrvvZJCLCbYtD1ApaPudzg9VYXHK3j8pXKuGFPANbcWMu7uInQ6iW27gjRvqq9qXPtP0Lp1a07lqTBKZqJE2MWf5IrjVIgScsVx9rCBbJpglRJI8bYmM28ozjwbt95XUmMebN1KRR7H0ed2oP/lZfy4wkckIvD6FGbMdnPZDUV4vfF9LGYVbVvqaJhd+7gtyxI/LEgilnOUndIf7BWb2CXWk8dx2tANk2RBK+noJPUhTIgYUSQk0lTpXDdCRzQic8PoSf/YDv9OyMrS4vFAfmGMfWsa8P28LNZ8n8XDz5Ux5IYCrr65gFGTirDbVdx4jRmtMy77YpIsBPASFbV3kS/kDI2iHTjyYycuG1FJ4y553HhdlDNLe9Awdzi/fdaS6R8EMRhkHrzDjuS3sHGNmt//9BOJCDbvCLBukx+XO8bLb1dg0EtVEjsXY+UaP5XlMkbMBPDi1hbwxktWUpLULF+2uN728Hq9pKelYzHJLFrqYd5CJ/mhAvLECZyiguLkreSnrSWscxIIilrJeoCBffTos4pxytUrMIQQlFr3M26smg3bgjiOp5NDi2oElkEy0dTdnwVfR0hL0TDx4WLaD8gjuXEBzdpVMme2gghpOXmm9uz2/r30KJZy7rtTT3bKQTZv3vSPr79Zs2as3Rgf655/NJGb7i7mdG71e7xhq5/X3q9k0U9uHnm+HFtRRzSShkaVA3Htb8bnC33YrDLfzMxg1aJs1vyYzZcLNBSlbyAmLoxnQgjyDfsYfX1cL/m64UYyUlXMejeV/esacttYG+9+6qDbgHIKVnYlp3gQGSV9yS4YjOFsJ3Zsl3j1vQrGTCrkTF78HKNRwcIlbj6e5+LH+ZksWuph9KQiohHBTz/M/cd2ADCZdFiwU0I+yWRgaVLI+9Ps1TLT9XqZWdNTSElS4z/QkstuKMLl/i+qyjQyApj/jRddSfNqXdsByk1H0TU/ye23mLmkr4EGWWoUOUqp5jQByceYUTpe/qSC8TfrOJO5EreorLZ/VEQ4zWFSyeSIfiOPPWwgLUXNgo/TmfpuJSajVK/KiL/D/25P8BxWrVqF3+/nxRdfZNKkSVV/mzZdeHFGjBjBlVdeyezZs5kyZQqVlZU888wz1RyN8ePH0717d6ZPn85zzz2HVqvlySefrOYwP/DAA+Tk5PDqq6/y6quv0qBBA+6//1/LXKkNfr8fkyGuFRj0q1AZItisMnpnNhUU07ubHlmWWLcxgFxat1aaNZDN+o0xrhp6Ifq6ZVcAtbNukjYhkskvq+IPlsUsx/UOL3IMrh+pwZ5ItRKfi2G3qbAmRqoW5XaRzu/r/VjMMorJgUExUVlZWeu+taGkoJKEWCZeTRk3jY0vRCsdCplp6mqdPS/GwUMxUpW67WLyZrP85wsD4piRZtZtvuBkXXO5iXWbAuw5EKJfDwO79ocY2LtuZ3TIIC0enOgkPSVFEtdcYab534g9XzVUz7atf9T5fW3wuPIZNSJOlKz43cfA3nGdvfVbAhgMcp0dDjUaieZNNJw6e4EUkiSJTm11tKmj6x/AgN5GkpNUddq4YY4Gk0nm2mF1kze33Gjlh1+8tX7XspmWotIot46ysGnD6jqP8VfMmvUpvbsZ0PrqXiglkIIfDwo1HW+1pMFdoamV9OneSUdJWRTZ4qn6TCcZ0FrCXDmk9gy5wuIondppayWeIZ4pW1JWnZAbPiS+GBl9gx5VgoMYEdSKjoqyM3Ve078zZFlGEsnceoebfYeq6wht2Rlg0qNldGitpX9PA2s2xp3P2vDWh06cpTq8FXpO/dIB3eF+xJS/n+hjRChM2kyk4zouuyZAZtdcrGk+bhsblzixWWSict1ZqYpQkC4qUQ8GFV56y0FGaV9kq6hXwKxv/z641RUkk4Ff+Nn9p5VLh5fx2zo/xaVRNu8IcM2Ycn752k5ioLpYfiWlBPCxnTU0oQ3NaMepY2ouu7GwKvCjKIKff/NxxUgHScXdaU578v4SQDh/TbIMm3eEMBhgn3YNwmXn/sedlJZXf9YVRfDQc2U8eX8i8z/M4OkHE7np3mJCIQWDXsLtjtGl24B/bIOL8cKUl9DFdGSk1ZyLFEWwdpOfUmeQ4+zjOPtpTVxqJCLChDO8LFm6mvy8A/z6dVq17IDUZDWz3zHg81ag+huuSEgq3vk0ittLjc7ImelqnrgvkfdeSeGKSwy0a6HmxomltOh1ltb9zvDTr14WzYprJAoh+GNDgKffMPDgQy/WywaKKkZQ+GlKO85yjHxxkpiI34OjYg+lFNKZ/vSShtKJfpixsY/NhMQFMqSSUiLE36uO9MGEDQelpNMAFWp2s4FdYj0nxUEOiu3sZSPZNMWACUHd74+CQgA/VhLoyRDaSt3pIvWnHT05zWF8uMkMtqFptDPFxDvbpkiZhLw6ysqj/5I29pEjR3juued45513KC0tZfjw4Xz44Ydce+21/09ZpP+T0LBRW7RqiTseLOOplyvjuoJ9IEKYjVtDrFrrq7HPwiVu/H5B0KumuLT2AJHDGSPBLnNpfyOnTyks/NTKml90yGEdq9eEeft9L8V5KmZ/5UFOK8Iv4nO7ypvIxm11j4G/b/QSVnmrBWqCws9R43oGDpS5dpiJl99x8OrrH9bLDnq9nmlvf8ntj2rp0tWGLxjBn3S8BqGhlfQklHbk2DFBol1FmxZamjRK4uFHX4CsKJrSxgSD8N3ymnY7jy++9fD+K6k8fJed2x4sweVWeOahZPr2MHDVzQVMfryEm+8ppk2ffGbNFMhhPZu3h7j3qZIqAlAIwdqNfq66vpKkkguyR0Hhx+MP43RJLFzaiEcfm1ovO9xzz2Ocyo0x7xsPP34ez5B5/zMnbk+MSETQpKGGh54tw+mq7g8JEe9wHAgIQmGJ9UuzueVGM/c8WUq3ofnc9Ug5rZur6dPVxMz5bny1ZBWHQgrzv/Vy0/UWbrreQlqKmj0HQlx1cyGtmmlZutJXZ7LDR3Od3DrKwnXDzcTjJwKnS+GLb90snpOBw2WtV9m7JEncd9/jOCmjHXFJiyLO4qAMPSY6079ahYYkSYSiChWVUdr1LeShp5y88raLS68q4857PaCoOarsJ3yyKS88YKVjDwed+5bxwst+vEV2HLta4/UJ9hwI0ShHzf7DdS/I8wqjdOqgJivFSHt60Zl+tJbi3YzPwyOcGDBixIxXX0DTgae5cpiGcETDoEGD/7Ed/p0QjkQxmSS++CgdnU7m59+8DByZT5NGGlKSVeQWRCkqiSIR71tA7MKEnkkj9rCxWjBQCEG5KMJBGSlkkiSl0bz8MkLFySSUd8AqxSV9EpVMEnL7sH2rYMQwMxr0pJb15KY7K8hqUcLEUQbuGWelRXsHS38Oc+REiBffqqjSmw2HBfO/cXPnQ2U0cvSngNNk04w24f689pYPvV4iN/d4vWzh8Xi4/54bufsWDwGXjrMHbDhPZaJFizvlEC2u28H3P8kc2GVn2ddpzPnaxZNTaw+g79wbpszt57RhBzvl3ynSH6bUup+C7N+55T4XTz9q5d0PAqQFa69a0ko67FIiM95IQS/rCJ1uRKfgZXSODKGdbyhiXy+Gj3Sz92BNXdDySoWQCJFbEOG+29Qs/vaTf2wDm82GwwV/bPDRMFtNRWWM0ZOKuGRkHuMmF9H98lwmPVqK1xslHBF4HDI6EX8HhRCEU0+zdmkGo0ZYqsmWdG6v48EHNJRrTwPgFS72a9aT08rHngNhHrzDzsGjEX74PJOBfYzYrCrat9bhqdTQzNcHs3RBEjGutZ5J41g7br42gTtutjH2riI6DTpD7yvzePNDB0P6GzEZZfp007PnQBCrFTzu+jUFtViMBPARI0LAWMzD9xtqDVRLksSDd5tw2I4jYhJhJYyb2jkaIQRBXQUtm2pZ8lMYeyi72vcVxpP0HlHI9nUpPDzZzo1XW/j8kyR+WWpGNDzCxuXZTH0qiTHXWpjxVhJbV6fha7GJAk7iEhWc4Qg75N/RpzhwNFlPp55hNm2P+6pWi4qmDTXsPxKqV9Xs3+H/RNn7okWL/sttJEli1KhRjBo1qs5ttFott99+O7fffnud25jNZh544J9nq9UXsiyjCIie81WEIiFJ8cWEjEwoHB+sVGpAjlFHY+L49jJEonC+qlitkpDkv1+wnBdChnhk+OL3JRgQxP6+RxPVEjakGGp1PNMNpHPnVA++XSKeNSAkguc0POLXVHf2qEYTv466IFC4WGYvHBbVyKv4v0GluvA7sRjUlZATDJ7Xk7uw/98lrUQiApWqvq+dVEXqaDQS4XP/X6WCaC1E3sUIhwXav+iKhP6Lc4xGRa0E4cUQCnUSTRD/Tv035EEsBsGQQPk74Y+/QK3WEIkJkP7u/opq/63t+9qSlYSI/8UUUePzWIxaiRC1WiL0XwSh/sqvRaLx5y0cFiDiWTECUWO7/+AChg4bwuov/uCam8+QbNfQIENHXkGMULmd7IpB3HfPboLveLl7gp07Hinhk2mpVZnaQgjmfe1hza86OtIHH27yOUUrqTMxESUkAjWilwBOUYEty8PXXxlp1+o82Z7IleMKqrRsEuwqUrLChIqD6KSaJfcVcgHXXhXXTlz9p58np5YTKcimWD7LQ088UC/94xYtWqC36BAOhWLVKTr7LiW6O8wTk04S1btwhN00cPYmTbJXK1kpFQXYSMCAmcbYsJ/TTrUFLmXn5rWMvl5BZa6IN4pzpZHi6VpV3hMV4Rolk051IUMvVfPgEy4SPK0I4OMUh0k6ncmAy0oZPEjNoEs0nMmL8usaHzffYK0qB2vfWsf1wy18/7OX1GQ1apXEo/c/zso1v/xjOwDk5+cTLIugjVnZvT9UTe5gx54gU14tZ0BvA6OuNdO5fYQvFvhxFp1FEkZ8SZV8NOcDnn/2EYYPDtbaWEeSJDq2VbNpe4C+PWoPfOza62frigwmPlRKRWWsqnnHxcgriDBvfogEkYrWlYlBChNNPcOpE0HG3FWMWi1RUKTQtfvlfDzz1fo7dUJwkB10oi8d6UMJ+RxgGyERxIiZdtIFXcvzDY4MwsQx9tFO9MBBGWc5igY1J21/olX0eLzxEtFTHMKElRABGtEKNSq06KmkFJAwY+M4++osqT3NYTJoQKpUXZ9JK+loJ3qwny10pj8pUiZnxFFiIopKUmMXyRRE/UQikX+shwswbdo0du3ahSzLDBw4kNGjR/+jRnL/2zDlmWncfNPlGDUSW7cq7NjpIj1dwp7hIegwMe8bN3MWurlikJFoFH5e7aNxAzUnjwuKigS3PVjKsi8zqvl5iiKY9Fgpx0+GySuMYjAryCJEM89AJH/1e1si8gk13s0R45/YAg1IcGby2DN7WLtch15f3bf79icPl/bX82PlAU6WHMEgLMQII/R+OnaKEQhpmPWVi2A0gV69etXbFo0aNWLO5yt4993XcXsX06RVhJNiHabyliREMogRw6E/w+nYSe68JpHNO9Vs36ti0NAbsSdk8vizj/Lp+zMJ5abyzsdFXDfcVEMWYPU6H5GYwmWXGHn29QpERE3jDiVYjBoaNBS0bW9i3WYPVw/VM7CnCSFg5AiJ9NRUrhpbwvot+Rj1Ml6nBrUrnWRn52pzRa7mAGjhxltm06tXr3pr4nfs2BG9sQHljnwWL/Ww6tssLh9VzMefRBCqCMFwlEhMovvQAm6+3sol/bUUFEWZMc+FSiWIKYKnppbxwpsSGo2E2yVhKWtNajiJgz8F0WEgYN3DiFsLefvFFDq1i88NB4+GePb1Ch6ZbGfWly6efa2CYEjgcEVp3VxH86Za9h0K8dLblbzwWGK161rxu4+8gijvTc1AkiRGXGHmjw1+pr5TwY/zM9i9P0LnrkPrJYcEMPK6scx4bw4lJ/PpRF9OcpAAXppJNfU2PcJB914xohIYtDKrv8rAELNjxkoLSU+UMEe0m/BYjuByqJB9GlTEz6cRrUiUUjlS5uaR54r4fUkmndrpatUNFELw9GvlTLzJyrRiP4FSHybJUmObk6q9GNIchK3FvPqAnR6drQwbW8jM2Svq/Uz8u6CsNMgTD1iQZYlvf/Kw5Gcv239tUOX7KYrgsy9dzP3aTZf2OnymQnA2wy+85HOKLJpwiB0gJNRoCBPAjJ129KzKZpQkiRzRjCLO0oQLslRGycypEiPLV3mJqCKcUu0hIZxDTrBD1f3Kpi3OU4U0aH+Qn1e7Wb7Ki9cfX3t5KtVkeXpSJJ0hJIK0oRuSJFFYpCGnZZAGOTUr2/4O334zj6H9Hbz0okJGWX+yz/lw5bpTXDUul5eeuuBbtGiq5ZNpabzybgXf/Ohl7MgLz2NFZYyikig7VjXEapF5++NKFiw5hkYr8dIDiYy4wsTaTQH27A/TqRaf9zyibjP3P32GSFkaTZT2IEFYBCmlkCgR9MUtmHTfYbauSau23/RPnDz9iI2Va/xcMciEy1m/zt7Z2Zm8+2khT06t4MohJu6/w47RILNmo58vF7u57BIDW3eG6NfTQF5+jM2Ly7CSgAcnA/trqs2LF2P8aAtvfnSIMu8JhByjfz+Zjm31HDoa4ovFHt54tnoVTCCgcPSwRHYdTbWSojn8tPw4zz1hZ1A/IyMnFOJ0K9gsKlav91NWEaVpYw0tmuowmyWC0frlKWY2zOJs2REsoUTCunIa1SHBAtCkkYb0zBjtW2sJRQQb/9iD2TewRlVcLsdJTRdxGwm4eKEhhCCUdIoP3qxZFdwwR8OLjyfx7U8e7r3dXvV5YoKK+R+l8OgLR7AatOTt9zLzpWRuuDodtVpi594gj71Yzg8rvIy80kxKigq/v24Jl/ri/wT5+X8Jer2eQFAiGhVY7DGUAhXFpQqhpDOkVHRh++4dhMOCyy818mZqLpTUPkh6LGe55moNi5d5uG1MPPLQv5eBsL0AArVHbBz6XO4dFR80S8qiGA1ytU5mi5ZE8LgkikqiNQTuIZ4JF3AYSDjXFbSSEu4ZauTbH7zIrhQiake9FnhNWuRQuS8XezidefNPMXakhQS7CqdLwedXak3bb9VCRbF8hlRRuyiuz36GcWMuDNoLvvMwfeqFTMLFy7wMH2qiawc9L7xVwfAhJpat8tWq5yKE4Pc1YVKxExA+mjQTLF7m5ciJ2sspAL5dGmLQkJH/2AYAWTkdmPf1SV57JpkRl5t4+e0KYjHBlUNMbN0VZP/hEO1b13QUfX6FvIJoNdHpWExw+HgYu02uoZV3Hr+u8ePzizptfPhYGJ9PYcH3njp1Fj+d7+LFx2rveLp9T5A2LbTM/srFmDF1Bxr+iqeffpZXXryRsLkM4ax9ECynCDO2WjV9wiJIelasRnc+gNV/+mmQpaFg14UFs194CbuMfPujl1tG1bRVWoqKg0dCBAJKrd1Ud+4N0uovXbl//MXLuy+l8No7HqKVaeiIoqjKadai9s53/wHc99C9rFz1OaI0GXtRTyoPR7CjQZZUIEG7aD/ue+Q3evdWEVMkOg/Oo3VTPXaLlm37vKjLs8hxd0SS4qRN4FzWUqommUPKFjrEBqCSLpBXFZpcKlJ2M/e9lGqi5RAnwi8mfO6cqOWBfetpFxlQTRPIJSoptR3gl7VR5i70EItKLJ6fyq9rnKxal8wtE26ptx1eeedlnrt9KpKsoFJUqDBgdTfB6SlDLzwcYTfZogl2kokQPqcBGaYN3djHZjpQnWCQUZNR0RMu9i8vejWEKoISU1ARt01Q+DmrPsCMTwVJShYuHDgoxYiJCCGSizqwY4GKjd96CAgfnYbEGP8XTaObrrcw/v5ifH7BDVdZ+GjmqXrrOzocDtQxLebKFjz50gZWfRdfRJ/Ji/DM6xUsnp1RJfUC8NBdgtGTTmNKGMaLL33Fvn17KS3aSJdra9ekA7j3djuPvVTO6kX6GqTO4qUeenbRYzapuPlGC5996WLKXyRCAgGFYddV0tjZP94p9LxdSxtS7j1K75tLeP0FK2UVMW57NPdfimarUNGIFuxgDWlSFhaRQALJ5HGKprStdR+TZCUiQuxkHXaSaEdPDrINrStOdLajIzrJgBACF5UcZidadJjPOfGpIov9bCWdHIwaDYWqg2T9pZlHWIQoIY8e1J6xpJY0aIUen/BgkixYsFFMLhmiESERQoeRHTt20Lt3739si127dgGQnJyMy+Xis88++0f7TZky5R//xv8EtGrViueee5Pnn5mCyRihWUMdhcUKYSVCeUWU6FaZm0cZkQCbReL64WamfeAkN1fChJ3czTa6DMrlwclWOrTRcuhomPc+c9Cnu56D6xtyx/1OdmyRcEZ9HNRsoFGkA2bJFm9QJp0hX32EFhYYc72OysoiFnydR/SooNvQAqY8aGNgHwNlFTE+mO1k594QkahCuUNCQkMIP3p9DEUbZf+hKAf2QSiqYue+Df+SLXw+H/dMHsV1V5Tzxi8pfL/cy2yPC3XOAQqKDuPzS2iMEu0zkti4XUGvt1JZCt/OWIHaqUfoFYJWLwOvvYTN6zfT+8qz3HlzPBvR51f4eJ6LHXuDDL3ESL+r8zh7XEempwvdSUWKSPj2uvntzEmGXn8VOw5soHvHKEkJMd6b5SAYVLjzFisnTkU4eDxIeWWMVJ8ZNXFfLCj8nFYdpHXflsxf8Pn/0zOx8JvfuOP2Ecz66hALf/DQprmW0yfDqFxpNFCao0ZLeWUR73x0kPnfR8hIUxOJCK4cYuaeCXbsNpkde0M8+nwZRQUClQgAPsIqD2flfaQnR1CpZEZPKkSrkdFpJVyeGKOvtdC1o56MNBUfznZhNgssFjWn8yKEwoJwROHbn9x8v9zDlUNM2Kwyq9cFOH4yikrRctWoctCEUKng6sstPDgpgXufKsfhsfHdkmf/JVusXLOSnp27ccRVSna0JWUUckjsoAlt0EtGFKFQSj4nOUDWWYWZ05P4cpGbdd4TOD1aDOEkAtEQHrmSlNQoslrBHQpgNqnISNVg1msoLtqLvzyNcDDI7v1hhlxfyJsvJPH6B5UcOBzizpvtJCep2HcoxPNvVpBok/l0vouQiHFAvZ4G0bZIyIQJIiHj1RZxz93wwlONOXU2wotvVfDs6w4+m/Pzf3Tg/wZGk5nGDeMJHrO/cvHL11nVyCtZlpg83s7Bo2F2HwhR6gtgF6UUcJo2dMMgmcigAWfFMWRUZNE57lP+BSYsFJ2rTrgY5lgSL7x5lLBfTQRB62DPGmsSeySTohNFhBJ8DOyj58FJdhLtcYLrjfe3YtfKFB23kBc5QZrIxukUWD0xBg+t3xpxw5/LcBaHySwbWK3ZVzDpNFMeqn0d9sjkBG68s6iK/MwriHDLfcV88mYqHp/C6ElFXDvMzIoFWSgCvlrs5rlpFVw52ESn9lqCW/xV8h1/hTbRQ1mxCrujFQLBKQ7hxUU6DTBhwUUFZ48JfvjZy8jh8bX1D8t9/LrGzwevN6BNCx3TP3WQktqqXnbIyGyKRVvKrTdaGTXiwprtpuutZKWrefMjBz8vyESnkwmFFDptOEussAkxoiQl1k2qGY0ykqzgD8ZItGo5eUQiPUnQtKGGPYfCNap/nG4FjVI3OSxLMpFw3K+U5bgU3IPPlBKJxkn7ZavilQiz303l9odL6Nrtn2fBA8RCasrCFWRgxeHzsH23vipw9Vds2Rlk7HUWrr/KzANPl2FJ81EQXIPB0Rh9IJmIFCRXOo5BWCnL1/LHhgDXXqNl7r48ksPxKjMPTi4ZqK11bQ1w7TAzN9xRVI383L0/yKvvVYIEGkOU1i207D8c5tphcYK1a0c9vy3OYvD1+fTtoWfrzuB/a5LQf8jP/4G46Zb7WfjV+yQlyBTqThA7ZcGY7MDrrEDlSOOBZ0r55M1UuveKcvCXsySEqxOgXuFCnZXP1CeTuXZCEZf2NdIoJy5uPHy4it8XHCc50LzaPn7hJZpxkptuSCEcjpcrXqxlOGO2B0+BDUxljL+/mOVfZVUriw6FFCbc7cBcGhdXLjYdxGiPsOqPKMdORIkEItz7VP0yZl9+9W3GXHsDbUil+ISVb5b4GHOdibsn2Hj0hTI+npZa7WXz+RWefb2SiGKhjEJSpOplpR6pEnODUgb0ipOdP/zsxW6Tq8jBQ0dD/LbOz8N3ZaJSSVw5yERZeZRlK3307KInM7366/LMVBeaigYIBGUpOxl7uZo5CwI4nYKP5jq47/bqC9ozeRHmL9Yz74sb62WHufO+Yuil7Rh3vYV2rXR066TnqVfKmfZcUrxb3wtlLJmXWU2YXVEEEx8qYex1FyYAIQSPvVjO+FEWVvzuZ8vOAL26Vs96+3m1F7c7xoOT7LXa2O9XePKVchpmq/npVy+jRpjp2aX6MX753cexk2HmfuPmvba6avu7PTGen1bB5QONLF4W4atFT/1jO3Tr1o3yCpnO7QRHKg+SGai+6A6JALmcAGK0oHO17xShcETaRb9kamQrlZVHeeNDB+VFKhKcLUCKZz8dVW8nOdCIN946yaD+hhrNTz6c7aRnFz2PvVTOh6+lVLtOlzvGs29UVHVNBVjys5ekBBV5BVF+WwkV5GEyK/hjAV559b1/bId/NyxZsoisZC2RvNaoJFUVGXcesiSTHMvh0IYQ2TQjByO5Z0rYwDFy6BzPPrtoTj6fqa3RCdLSvezJX0Uq2WiDdpzaAtr1dZIYVXNJ35qOXZ/uelb/6WfoQBOl5VHmLnTz3TeJPPfyeoqKDahjRsIaF0Z7CIMviMOh5sohZmyJMd740EFOlppmjSvZt29flZb0P8Vll13GPdI9JFvVhCoCVCTvIauFlzvH6olF4cuFMc6ePM2ZysOYsJOQGkZrjFIUWQcVEUTwQlazJEkIKUxYCdUQcod4oCA1I8bBwi2kKQ0ppwgvTuSgji705Si7MGGjB4PQSFqCIkAex1FQaBGNE82H9lbWaMxkMkocORHm/VdSOXo8ilCCRCKRepGf2dnZhLV+dGRxaJ+aURMqeOdVGx/NcfLqlKRqxCfEdYrnf5hKjyt+Rqt9m1mfvsa4kdoaelAXIxBUaNlEw9W3FHLnLTb6do+TOjO/iOtlzXonnrEwfIiJb3708MUiNzffYKkaAz6c5UbkNYkTn39Bsr8ly5YV8NwTgtRkNakJDvLz88nOzq6xbV0QQqBSCZKUdBJEKsfFXpycJJNGGDBVK6n8K+wqO7GEYuxuC/6wBx0GggRoz4XFmyRJ2EmiixjAIbbTmf5AnLhMEZkcZQ/WND9XDovw87J16Moao4rpCRpL8RrzMfokNMG67+n53zRhQTYEGTzqDGvWnsRfGkQfSCIQqLshxd+htLSU0tKaWrX/lzDi2tGYzIk89tD9rN8cwm6XMFsFVw5Tc+xklDkLXegNEol2CbNJJr9AoVWsHwlSEoQherw1M6bkohjd5EdLWfV9GpnpavoOL4SYmiYtNRQXq/A7JI65dhIlRkRESRDJ2JJieH0KC7/3YjBAo2YSzRppcDm0TH3bxfOxeBZ5NCro2E5LUYGG1uFu2KUUCsUZioO52IJZqFBTRiEygoVffc2dd91Rbzu8OW0KT95dwaV99fz+Z4DFPwaoqBSkpynoLVEUjcxnbyUysI8elztGr0FnSC7og1EyExJBghE/IU+YFQtW0ky0x0R7Fr+dx+ezzxBUBbjrvicJSTv4Y8NWTh+L0iE0oFrWpkmy0tTVkT+Wb+SH376nqKgIt9vNJcNz2L5tA2vX/ESMGGNvGUpWdlO2bNzClvXbiEVjJKcm88Ej7/5LGa9/hVqt5o5JT/Daqw9TUFRGn2463n7VzOadFSxeUozfL9AaoiSbFYSQKCmN8elbqQy5qAFb90561v6YzeWjCzh64gRZjXVEY4JGBolH7k5i6EATQsSD+4uXeujRycSsr9z8/JuPvLwo4aAKmx0UEaOiQsLrjaDRSPHKJBFl3tcuDBoNEaeFBuGOWLDh3uCn3HyUjv3dTBxnRZYl7p5gZ943Qd5+8xmef3F6vW0xd84Mrhke4aFJemZ9fpCyMoE9McbuPRvZskdBRkMqWXRnMO68Cq4fcwB7eoAoYMvOID+vgOzsGO8+kciQASYGDC+mbXMt1w43sPtACI0auneXWL3uND2ztNjtFtZv9jD2rmI0atiyI8jM+V60agmhqAhUGNEn+rAnKricEsnRRpzhKJk0wowND078kpelv0Wp9IZ59qFEvvgonQefcVBYmEfbtrUHsf4DaNmmLX9u3oHRIHP5IFOdWXt33hzXXywrD3Hm+FFAVJsfzVjx4KqV+ATw40VH9TWORziplIpR+4yEQwqGmBWFGKpaKJWYKsy051OqyYTdcoOV668002d4PmmRZkhIHGUPQeHH6RL07Fm/cSEcDuEvN2O7iPgUQpCYLGoEb8/DaJRxuGKMv78YhyvGqbMRvpmZTpsWOq4YW8Cc6WnVJNWefSSJ0ddauOPhEl56Mol7Jhwmx9u1xnFDIoA13UsspsYomckVx1GhpqPUp2qbBFLIVBoz6d61rF4bYuvOEM5KiXdfT0aSJLq01/Hw85W89Oq99bLD6LH38uIza5nxRlqN76Z/5mTBJ+lVupc6ncyM98zce/96TCVtWLeh7jK+nXuD4DfRKTwAbYUOpVzhz1N5FJsO0qlLzSrDRLtMRFW3DxMTMfSGOJMXiQheeruCMSMt3DbGhkYjoSiCpSt93PVYGQa9RFZ2k3rZASGhEXo06AiLMHO/DjN+tK2GlF0wqDB7boigT+LmG2R++DyTAdfm0bWfoHunInbsKiA1RaJpE5lnXyhFU9GMSQ8dpGN7FWXGY1hCGegkPQoKZlPd5LFaHa+iPI/te4K8+FYF895Pq1ofCCFY8bufMZOLWTwrA41GQq2WePy+BKbPdBAOCzSy+m8b+NUH/yE//wfioYce5cTxA2zetBq93U9ReYwESU3YvBODYuW3FSq678njjput5Bcd48iBsyT4mqBCRanqLAFdBS/ebGbTjiAtmmoYfH0+QwYYuf4qM106y/yw4hj5kTzSIk3RoKVclY8qqYIXHzLy4Rwn87720CBTjcut8PUSDzPn+snPBUXrQZbDyLKGS6/L47rhZtq10rF7f4j5X/uhoCE62cNZ7R40pgAWbZQtO8FZqmHIsG7ce/899bJDu3bteH36G0x5ZAoWZyIvPB9l7lcl3DnBiMUs02tYHrePs9G8iYbN20PM/9aFPxgjqvZyMnqAQnGWdHKQkSmWz6C2u3jnPgvLVvmYMddFbkGEFx5LZOUaHz+s8LJ2U4D+PfWs2RjA4Yzx4y9ezuRFSbRouf72Igb00nNJXyPFpVE+nevDnZuEKqRwMul3GjSK8N7MKBVl8PhDZv7cFOC7pV7uvNlGYoKKpauCnMrL5O3pc+qtZ2axWHjxlZkMH3cX/XoauOVGM69/4KDPVfnceqOVz75w0nt4HuOuM9O1g54TpyN89qULry9GowZqVq31kV8Y5ZO5XioLDPyR5OemMXpefKuSpASZMSMtxGLwxSI3/oCCy62wZLmXpEQVl16Xz7jrLDRrrGX77iBLV3q5+nITO/bAmTw/4ybHdWjHXW8lFhPM+srFgQMK0ajMpu1BBl2fzy03WmmQpWbD1iC//BGPaE2f5eCLr35D9XfCerXg19/2MnRwW1T2sxyglER/E3TnyjErKUVowrRvL8g9tR2HqyFmYceLixLySRJp7Noco9vQPO653UZ2hpqN2wIsW+WjrFxBV5aFFg8ObS6l6jNojEHyK4+gz7dy6fByLhuqZsSVBsorYnz2lYvMNDXjrrfw1ocOOg/OZdKtNpo21LBlZ5BFP3lo2VzD0RNh9hwIsnCJJy6fgIaxtzkpL5WQtVGCmjDvvDOnXsTHvxOEEHy/eCZSEOzUTeiYsJKvOcgxbRGRoIw9lkkbutcggc5rPMVElNJIKdMmW7l6qIl3Z5by5bfHMBo1LPm8ATfcUVTrBPvgnXZG3VmEySjz5+YAj96dwMA+Rv78NT4uVDgi5GRasZhleg7LY833WZhMF57xPzb4mfZRJYu++YQOHf65nhHECSmDSUWjJjHOymv49D07lw+6QK6PHwPf/ODliZed9O7k442XbDRuoCEcFsz60sUrb67C6m5KIilYpUTsFjVF0k4aOHtXu1ZFKJQk7uK28VpmzHIQK83ChxsjFprTgQJOkUIm6VKDqn30koHmdOCUOEQpBaSRjaoii03bi6s5/es2BejbXc+QAUbeeKcUIUStped/h4SEBBq2akBZcQVqbzJ5q3IYvucY2AK8/WLtesAmo0yrZhJLlnzH2TNHuPmG9DixebOtSsbgYnw8z8XbL6SQYJdZ8L2Hl96pYOvOAO9NTeXSfhfOV5Yl5n+QzvSZDvpdnUdqqo2iIh8nDqnoJBrV2jUTQOvMZOO2Si67xESThnHSrj5jgCRJyNoYvrAbk2TFL3x0oBcRwoQJEhWRqqZdf4UxMcCCb+0s+uEsc7/yITvSaUjzWp93naRHL4x4hLOqYVS21IRSUUDMUMCbL6fw5EMxFv90lvJyQY/uaoYMSCezRXG8K3wt5C+AFxd2komJKNoED++/kU4kIhgzqYg1ayto165mqerf4aOPPqrX9v+b8f13X/H2a69iczYkzRri6pucjL3RwM13lzCwj5Ebrr6QuajRgE1JjBOf56CW1KREmoALhGRjxaqzrFrvZfZ7KVWVHOelOu5+MIxUmYLILESRCgh5NJQ61Nx/n46N24IsmpVBgl1FaXncJzpwMMauA37efs1Kn25GrhgWIFVKoUCcxouLzvSves4a0ZJKUcobL7/JbRMn1KvZVyAQIPfMTrLSZbr2L8VzNhV7tAk6VZgS3ymGXi644TodL7xZSctmWuYv9GEqbY2MTEHqelJzguikCOF8hYxoCtGyMBISKbGGpFQ0xCOcvD31XXpd0oLsjBgVB1LQSXoiIhz3M1CwkYRBMmErT2f+3C949IlHqs6vQYNxXDl8JO++8wK///YFzRrJlFcoZDdO5f6HXqdt27acOHGCDRs2kJWVRePGjf/mav8eZ8+e5e1p9xP0u2nTQsfZ/Bgud4DDx8M0ayFx3+02rhtu4c5HS9h7MERGmroa8Xkesizx7ssp3HR3ESOuiJeMerwKDz9fRllFjHHXWRncz8i0Dx3kZGhY8nkmGrXEkp+9fP5tvDPx8t98XHW5nkfvTqDSGeOdjx3sORjCYhJEilNpF70QYDFioYGvG8fXHeeN6UU8/Wi8Qu22MXp+mbSNkpIS0tJqkhh1QQjBwi9nsHdNOlqtxFtTLwT1Bl5ZRnvRp1rJeTKZKBHBqcJ9ZOpTiBUbMYokigoctGmpZdztFfj9kJIuaJCtYfJ4O6GQ4IvFbhLsaj55M/WcbnMSsxe4mf+NB21hM1L/qoVYBIW+nXQfUMHq/Ep6MqSqrDqJNBqEmpFfupHGDRSuu72I7+ek8+LjVq6/802GDr3iH1//vxs8rhJ+/d1P88aaOhtOAWRnxDOdYzFBssGMLxSpJheXQCpnOEqOaFatAug88jhZrZIiX5zCSRkto90x+awoIkYJeexlE+1Ez2rB5IgIk5Dt5dphqTWOazTKTHs+ifsfPErj8kGkkEkuB/H5Tteb3FFrrMjhmvuEgn8vX6ZRSxQURfAHFHp01tOulZ6Va3wM6mustZdE8yZa2rbScehoiObdfBxct59GSuuqEmm3cODM3MmPM2w89YKH8oNeyimqCp5eDK2ko0GoA198tZfUFJnnnjJzzbD4uJRXGEVvSKdLl/pVxOl0Onp0rZlx6fbEMOglEuwX7m9BUZQ/twRo0CpIWdI2ThXGWPqrnmuuqF7lpyiCR5+vJLOyX9W9lSWZNNEQncdEaekWtu8J0r3Thd/V6WS695A4urQcq6jZlLrCcJLJ4+Pbz17gYvgQU1UvAYiPxdcOM2MxS9zxcCnpGc1rHOPv0LptK/bt3I8aDamJWu693cDlowuY+XYqLZrGCfIjx8Pc9aATY0F7jFE1b753kPfeSOCuW2xs2x3ki8VuOrfXISQVM79wc+kQDc0b5vLVEoWuHY2UO/wUFK4CRzI2b1N+XxcAbLWez5adQdq2vEDMv/xOBV/NSK92PyRJYvgQEydOhVmywsvoc5m7/XoYeOLlclYszOTy68o5fPjwf0tGvCTq0377P/hvQ1lZGZFI3ZknAE6nk1tuGcuRI/sQCoiYKq7zqciEIwo6A2jVEqGQQIlJCEVCb1TwB+Pal0aDjMctkM61JtBrJWRZIqoohMKgU8tEwiCpFVSShFYXj0LEFBCxeMfcSBSUGBiNgmgsrmEYioBRJxGJCdSqeFOkWDQ+IMhqgSwLhJAIBqFDhw4s/OZrbLbaX4p/gmg0yty5c9i0YQMnjp/C6SpBkiKoNDrUsoGEBCOhcIxoJIQkadEbdBQVFxLwKPEuzXYrXp+PUDCIQS8jJAmrxUZWdgOQwhQXncUfCIMQBPwCrVZBAGqVGb3BgqvSSRQ/ep2MyWwlO7sxhQWllBQVo9ZG0WgEoZCazl27M2HCrfy+ehnHjp9ErQaj0U7f3r3p238InTp1+n+KWAghuOeee1j7x3IikbiIt94AWo1EhUNgMIBBJ+ELCJQYaLUQiYBeLyEEBAICGRXhWAy1DDa7FNfQkCXUssDvB5MprikaDsWbXkVjCjEBep2EPyDQqOO6oz6vQKuLR3PCEbBaJEIhCPgEWq2MrFaIROJ6s5IUH9gi0fh5TbhtMs8999y/bAeId35/6qkHiQTDBIISMgIhCUxmCIXAoAOvF4RQIcsCSYprbCrE0GnjmroGg0RMEXi8oFPH/SEZFbJaIRo9pw0qgRKVUBSQJQmNIS4OqtXEr1sREpGgihhRVHLcDv6gwKAHfwCM+vg7FB9mJSIhCVkClQbGjBvPSy+9/I90cDUaDSkp9euI+78JdY2He/fu5Z3Xx1FSFEZ7ohuJUk0nEuAE+4iknMFmh5BfxuRoRqq/FUII4sqyMpIkcVzsw0ICoeTTvPuOhgU/urh7vJ1+PQ38/qeP75Z7+eTNNIaNLeDHzzOqdUesOtfyKINuyEcI2LemYZ2lHlPfrWDIACO9u1UPdrz+QQXLViey5Md19bKR0+mkd+fu6IxBLhtk5osZNReGO/cGeePDShbNipeCK4rgkaedrF4poS5rhCqmpZJS/HhINlm4YkwFK1YIDBVN0IathLUuAkmnmfKEnnJnhJ9/CRHa1hsnFRRyhm5cwi7+pAsDah3LoiLCAbbRSepLifY4Uz8rrdJBC4cFI8YX4vUpPDY5gYee9BD1JDL3p89o3759vWxRUVHBqBFjKD5dSjfpEgDKm/zOzg01Hc3zuOPhYrbvMxHyeNm3IZ1lq7z8+IuP919JITEh7oQFAgpTXqugqDjKt7MygLjzO/7+EpzuGG89n0Kr5rVnNH78uY/lf7SneLWXQnGa9vSq1gn1YpTqjvPKrDKGDzFx070RHn/m+3o1+AAYMrgHhUcCdGEA+9lKa7pygK2kkIEAGkotauwTFRE8rdaybU38Pbrz4VIWfhOhD5fXmflSIE4TJkhjqXXVZzER43TmL+xem1lrJ9u2vYrwnE2htVQzM8QnPBxkG63owlmOok9xcmJPOrIs4fMrdLw0lwXfrKNhw9olff5dx0KAyspKbr3pUhwH7OQoLdH02Mji+Yn0uCKfVYszafSXBes3P7h54VmFRo6BtR4vLEI4W/3GnPdTapWw+WGFlwXfu3l1SjJOt8LML5ys2xTAapH44qMM2rfW8ckcDx98EMVU3hKTYiOAjwLtYTKa+HBXalDFdBRXhOnOoFrHjBPiACMeuJwnnnziH9voxIkTfPv5rfyx2klKXr8aus1lpiNcc3sp143Q89EcJ3t3y+gP96EiZyMPP6Rl0U8+7r3dxsDeBtZvCfDae068XoEUNiC5E7E5WnKc/RjTK/FFQqRWdMWLEx8ekslARkUF8W7ITWjDId1m0lOy0Bg0jLllFKPGjuKeyaN4aGI5V1x6wa4lZVFG3u5Do7XStkWUZo0UjpyQyS+2MeXZ92nevH6LXICHH5xIWfE6XC6F7+ZkVJEWQghWrvEz5dV4Y5OhA41s3RWkXw8jrz0THyd37QuyYrWPmAID+xgY2NvAiFsLGT7UzI69QT57OxVFgWHjCvjp80xuua+YZx5KpHP76s/K2bwI19xayDMPJTJqhIW3ZlSy52CIJ+5NpEMbLQOGlaHa279WbWwhBEUNVrN384Xqme+X+zjrvJdx4yb8Yzts27aN2R+OZ+mC6vPioaMhxt4gSK/oWfVZVEQ4yA7CBOlMf9QX6duFRJDDhj/RqiSScwL8sSS72iId4OiJME++Us6Pn1+oLrv9wRIOLuqCCjV+bQVE1SQqGWgkLWERYof0O93E4ForLYLCT37aOvr2kzlwJMTj9yYyfWaApSsO/ZfX/X95PPy7sbB7x85o/CpC5lKuHWZmxhu1+4ar//TxzKsOjh2SsVpUhHxqOkYGVdumXBRTwGla0alqLImJKMfZR5QobemOJEn4hJuTHKpWJXEeXuHiDEdoJ114zipFKSMePcyzj9lrPTdFEbTpm0vOmauQJRkhBFtVv3Lo9OF6JYb89ttKnrr7cdoFL632eWHKJpYu09K4Fs3HYyfDjJxQSN+eBnLzozhcMVZ+k8VbMxzccLW5xjt+Huu3BJj8eAkZaTJHjilkJhoJeNUISaFbN5mXn7HQIFvD+i0BbhqtoAlba9Xdhfi7v0P3C7M+tHL91RdIxzseKaFTr6nccMMN/9gGEJ8XZr5/FV/OqO5LlZVHeerVCuZMj48NG7cFeH5aBc89msjA3gaEiFcsPvFyJUP7m3jxSTs2q8y23SEee74C36HmpARrH5u3q1bRrG2IG64yI0S8QdKQAUbKKmJ07FtClq8TSco5f1zEKNefJr3LGZZ9m4xaLXHluAJ+/DyzzgbDbfufRa3LYOWqTbV+Xxv27t3LdVfeiA4dydkBFnyWxM03R9CpNGhsPhAQcZmxlLfGLFnjzb6a/sGuDcns3BvkpnuKkbxW5NIGqNFSZjnA5DtMXDZYy/1Pl/HEvQlcOcREICBY8L2buQs92G0yj95t55orqge8w2HB5WMKmPd+Go1yNJzJi/DSWxXM+6B2f9fjVRh0XT7bV8WTK46dDPP8mxUs+Didtr1KeHvGV3Tr1q3WfeszFv4n8/N/MOx2O8uW1a8ZRH0gSRIZGRkUFRXV2ZXxfwLUajWTJt3FpEl3/X/2G/+dtrjqqmv+m86qOiRJ4pNPPgHqlzFW39/43/BMXH311Vx99dX/nx3/f4sd/q/j8OF9ZKXHOHk2jE9zkIRITUHtqIigyy7mxy/SmPWlhx9XeFAlneKU5SwmU7wxUVl5DKcDYmGZtCYlvP+ShUv6GejeRcvdT5bSr6cBWSVVkQctmmqYMc/FI5NrajGu2xJgzAgrm3fUXdaiKIL8wihbdwXJTFNXi6LfNsbGkhWeetti0TdzadpYTX6Jmnsn1h5M+uxLF689nVxlo6dfdvPndxlk+c9lo0ic6xjv5aBvO5u2hdj2Zxrf/lDAyVN5NGsqM+a6RCTgmlsL6dvTzK/bQthIpIDTcbF6jHUGcdSSpiqrolKbR+vmFiKRePf1dz91cu/tNiTgnscqkcobkENDvpq3kGnvvl4vWyQlJfHTrz8w6toxVB4uJVFKJewxcDo3UqujH4sJtu0OoShBfCFY9KOXm0dZSE5UcccjJVUlOZXOGAVFKrKzU6u0rZet8tG2pZYBvQ18/q2bN56tSbAKIfhppZayohISRWPK5XzKlUJSqT2bs0jks3ZjjNQkGV8wq97EJ0BSYmOKOcIeNhIlyhmO0IAWhJPPUOipJBwOYhfJJJKKSlITFiGKUjYzZ9qFRcYLjyfwxx/lBEv9GKldA9oveXCKctzCgYUEwgRxyaU0MAne+sjF1Ck1NcW6d1Gz+myMY2IvjWiJVtIjhKCCYs5yjCjxhWVDWhANmFi/xcvAPvEupy2aavjpp5/+P20s+b8V33/3BZ7yIDlKK1ymM7xyn5F7nixn8nh7DeITYMxIK5/MKSZcWV3eQghBuf4UoaTTmLSCp1+roGcXPQ/cYa/WvGvEFSZmfuGi5Tnt6p5d0vl+uYcpr5bTvrWOP7cE+OhdFTmVfeNjggR6jCREUsg9s5fJj7lISBS8+WQ6UrT2MSOHZnw5+8t6kZ8Wi4Ut230YilvV2rAu2duSxd8XMOURC8VlMWIRGZf9GM8/Y+DL79ws+zK+2Fy01MP3y73M/yiV5k20cfJhV5DJj6yFUxbc/hDpmTLFlWdIEdk0ky4EaTJogFNUcJhdWMxR7PlZGDDzzes/8e03X3HD1Q5aNNGjKKKK1Kt0KFgMHr6eaSYx4cL9Ki51M+7eW5n29iJycnL+sR0ADh3cQsMsifkfZOJ0x1i4xI3FLDOkv5ErBpkoLosRDims2RigtDxGaXkUtyfGxIdLyclUc+M1ZjRqiZ9X+3jjg0qEgLtutXFqaoRN24P07WGI6zPPdZKZrq4iRRRFsGqtn32HQui08YZJo0ZYWP2nn/zCKF/NSK+aJzxOFWl1NEiRJAlVyExZRayq4ZTFDMFiX73scPbsWRDVG3n9usbPu584COs0FCVvwVjWAgt29rMVgaADvREolIlCBAI7SWjRkR5oyUn1bh643laD+ARo2UxLw2w1ew+G6Ng2/l49eX8CV2/aSp9uRkaO0FJZKZg7/ziOs6kku9qhQVcr8Qmgl4wY1Dq++CiJcFjw3LRyHI5gva7/3w0qyYA1mIKtnYPjp8KUV8SqdemG+DPw/BuVBPd1ojtZSE6J/WILXlzVunAnS+lohJZ9bEEWMpIk0CcEiITB5MthNxswCQtOKmhD11r9H7NkQwiqNdEUCLyBursEh8MCnVYiQhgdeiRJwiaSOX78OK1a/XO9yzZt2hHTBnEHHFilCz6rtbQdY2/bysofkrBZL9jG4Yxx71Ol/PB5ZlUm4NpNPi4ZmQ/AVZfVXWUVDCnccZONtBQVL75TwXNTjFx9ec0Kj749dHjVedjDtVd/nEeTBhq27w1x6HiYZx5KZN43bnw+he1bf6k3+elyOdixJ0QkIqpV9CQlqsgriBCLCcJhhQeeLmXdTzlVUnGSBMOHmunV1UCfy0r57WcvqGJognbyHSa6SrUTn0IIbDaBxSTTspmWpAQVv6+PB5yUmKBjZzVd2x5nxS+H8HokApEITzxs4t47kqtkGmSZOolPgOx0DcfOVhCLxf4xIb5/734MGJENARo3lPl6iRejykZqeXcov2jDcz8rSVKV337iTIRoSIXdphCSilBKstF6MlgyS8vXP51g66/ZVQFvkxEenJRA00Zann6tjKdeLWfVOj8P3GEnOVHFn5uDvPSmE1ml8OZHDiaPt+FwxkisZUw9D4tZxuOW+PV3H1cMNvHup07uHm9j6UofTo+gWbNm/8gG/xX+Q37+B//Bf/Af/Btg5cqVLF26FKfTSXZ2NhMmTKB169Z1bn/o0CHmz59Pfn4+CQkJXHPNNVx22WXVttmyZQvffvttVYna2LFj6dGjRx1HrD8slgTKHYL0VBUNOsT4c/k2WoiOaM8tpLzCRUXaLuZ9bKN9az0fvKbnskuMPPx8GQvmJtGj84UyzqUrfXz8uZMf52ViMMSj7GaTTDAUz6Ju1UzLzPkuzuRFOHkmjMOp8M4nDu682YrVosLvV/jyOw8r1/j4+tN03p8V71x71dDqzt3SlV4+nO2kbUstahW8+HYFPr/gvakpZKarSUpQEQiE6m2LTRtX8varZm6ZFMFoqN1ZKiqN0bxJ3Jn1+RWWLYuS7W9ZYzujZCZdNODYycM8/FwZrz+TTMo57Z1TZyM88kIZUx5M5J2PPJzlGKpz/xNQ1UzML7w4iOsrJpKGQYrrwikoFKlO0qmrwsvvVOLzK3TtoGfe+2mkp6pRFIFe46EhHQgRwOV01dsWAGazma+/X8DgvkMJOQIYS1vywOO7+XFhMipVdft8NMfJ5PE2Jo+3sfB7N8+/WUHrVhoG9Daw71CYn3710LGtjqx0NW6PoEOn/tx031b6dgvy+5+VLP8qiwS7zEdznSxd6eWai5x9RRFMeS3AJYNv4cu5P1KY/Tt3jtIx/8vDJJal1Sg/d6qLGDxEMHyoiYmPVPDsC2/9S9fv8/qRUCEhARFcVKLPLCUjQ0LKs0O5CT9uznAYvUGhWXP44jUrPbpcICGyMzXotSryOUULOtb4DUXEqFAV0q+vRH5+hHDYQ4NMmddesPHEMx6WfGVAiTp5/AELdpuKcFiw4HsPG7b70KcqmEpbcYQ9KCKGQMFOCnoMRImQQzOSSKfUG+VMnpPzuYkWk6recij/Ljh75gjlFYJGkh5JFyQ7U83ufSGmv1J3Z/tbxxr4cGcpacRJNSEEBUmbuX1yjHvvSEKvj4+FazYGGD2piK8+Tic9NT4WyLKETlf9Xbr+KgtvzqjkTG6Yqa97STlPfP4FmcE2vD59JaNv1CJT9/3UoCUS/vsqqL8iLS2NvLMK7SNZtUpLSJKE1pPGjr1esjPUqGJwMlrKrv0yTz+YiFYrUV4RY97XcSL0/EJUkiR6dTXwx4/pXDGmgGBIYswIM9PfipJFzdJ0u5SERdho19nLqV2HMFX2Qi2H8QZOUlRs4L3PAhw5HmbUCAsTx1mZ9lElM99Jq8o0P4/0VDXvvRTjw5nTmPpK/SQcFCUMEtw7pZTsDDV9exg4kxvh0uvj1QkpiSqKy6KsWJDFJSPz+HNLkLseL+WhSXb69rhAHHfrpOfYyTBjJxfx/XIPHdpombPQRY/Oeioqoyxb5eOGq80IITh4NMzDz5UxZICRvj0MVFRGSU1WMeXVck6eDvPRG6nVnwlJ/K1WW4wo+ou6u3+3PMB14/rWyw6JiYkcOhYiFFKQZYkJDxbTprmOrz9NJyVZzckzYV54dQ/b1uuwuhKoVBWSa9pKQlqQ2242otYI5nyxH28gyiW9zAxPsbBxW5Bjp0p458XkGhnuQwYY2bIzWEV+ZqaradNGokc3NTNnxZtzpGXGCHEWRyQf+ZgO/q5hxzniVquVeOPZZNZtysfhqF+T2H8nJKSa8KoP8/u8TAqKo1w/sZDXn0mmd7c4iXg6N8IDT5cRONqcdOlCELIFnTjAVhqL1iSQUpWR51WXI2sC6FVqbhuvw2TVMfdTNY397VBEjCAB/Hir5F9qgxkbXlxohR4HpRSb9/PHxkCdz/6ipV58PrBf9GBotXDgwIF6kZ+nTp3ivrvsLFi4jUBBa1JENrIko0FLSa6JS64toE8PHS2a6Nh9IEheYZS3nk+uIj4Bvl7i5b7b7XTtqOOLRZ4aFUsXn/MT9ybQvImWN9938/TLHvr1NNQIEnwwy43NqCasKkF4ar9+l1zGwAFa3njWHs9CvSqX66+y8tXH6Vw9oWaTqf8KH3/0Ejq1hon3V/D5x0lVQSdZlujf08D0mQ5OnY1w5y22aj0yziMpUcWNI/Usm5FD+rnxvpANKEKptYqnzL6fhx6IN7I6j349DUweb2Pc5GLGXmdh7kI3/S7RkZ4q8+MvYWYtDOEJRGjSUMPqP/3k5keJxUQNn/U8SspiqGWJSCTyj/2i40dPECaE3RrizBE7Z45HQOWs8zn0Cw9NmsQbVX/+jZutqzKrCOMHnjzB5i0x5GgzHr87scY4uP9wiA/nOFn2ZRYNstVs3hHkwzlOjp+McOhwFLcH8vZnc+pslPH3F5OVrsLnrZvszS+MEApKvDk9gMstWLshwMtPJDD4mko8LgW73V7nvvXBf8jP/6FQFIUHH3yQ7Vt+IhCAoEdLVIkhIaMoYLZFMVviEYuYIoieK60VioLPrUVChUolkLQhQgEZldAiyaDShdFqFSQJhJAwGGQCQXBXqDGZFfRGAQgqK2RkZBQpTDQsoTUKEuznSps9WoQAIUdITBbnIgYCf0BgNqmQZIhFBELES4+HXHEt7733/v9Tybfb7ebNaS+zeuUS1JoYigJOR3xQCwYkklIUzktGVTqiWK0ysSgEvBqiYZmYArI+gNUkE41J6M+t/+IDjkRyWmvsVpkjR4+iUUUBgcMhkBQJlVag0wn8nvji32KLyweEzznsWq2MLEMwKIiEQUFgs8YHymBYTZNGOTRv0ZIbR99Np06d/mUbLFmyhClP3Y9GLaHXS8jISLKEEgOXJ4rdBlqtilBYIBGPKMkyeLyCaEBLLAoqTQxFiUsVmG0KJlO8pDscFmg0oFJBRWWMpKT4ovq8BmhKsopoNN6FLRaLl9orApSYIBIRGAzx4/j8CoGgICVJhSRJhILxNPaUlLg9QiGFYMTIihWr653hcB6lpaXcevNYjh4+QUqqQKWOl5JHovFnMRRWkATEhIQSUWG2gCIE4XC8fD8WU4jGBCaTjBDxSKZWLePzyoSDEhpjGCWsIxqRkFUKOlMYg06FrIJYLIajUkZW4u+AzhxFpxUEQ/EIrkoFHn8MNWoiQXVcFkAJYTTIREMaFAUMljAmMyQkNeStt2f+/6Wj56ZNm/j888+54447aNmyJatXr+a1115j+vTpJCfXzGQrLS3l9ddfZ/Dgwdx///0cPXqU2bNnY7Vaq5o0HDt2jPfee4/Ro0fTo0cPtm3bxvTp03n55Zf/pfK92nDppYP48D01ibYog/rr2LHcwmF2ERZBdMYojZvCwzfpSE+Ld2/U6WRW/O5j8eyMat0NJUlixBVmnC6FboMLuXyIjoNHw9isMk6XwrjJxfFsl7NRXnuvkmceSqJnFz2Ll3kZf38JeYVRMtPVXDfczDczM9BqJW4fa2PE+EL6dDNULWZ/+d3Hd8u8rFiYVS3yfOxkmFvvK2bJvAx27g0S/BfIT0lS6NvDgN/r5odlQdq3rplFolaB16dgNsls2h5A68ys5UhxZNCQMn8heXl+7nmqjGBIIRaD9FQVLz+RhNUic/Koika0wkkZLirJ5ShB/OwTm1GhIYV4afgpDoGANHJQND50TY/zw1fptTp0khSfOwQCr8bJ0J6X19sW5/HOG++SFMogQoTTHObk9iC9r8zj+ccS6dpBT35RlJlfuLBZZN5+MZ4Re/ONNorLYoy91YveUsaNI438tji7an4SQvDx52uprGjLN4uOo9Vqqu7v5++n88zr5Xz2pYs+3Qz4Awq/rgkwaMgEbrhxAou+mcnqRckkJaoYemmQ2yevxVDRFFMwjSgRfAmnSG9VyewPkzAYZH5bpOXmB6YyYMBv9b52l8NNED85NCWJdE4lrEFv0BLa3ZVMcYEMa0grSuSDXNK/ohrxCfEyXDliIEqUAnGKTBpX2SFeGrqd7FgL8tZLBFJOMv1NE1ddHtc8rajwkFXZk5Wf5bP0h1NojVHCIQlNRQ5JgbYc126hRDpIkkgngTRC+CkmD4UYbehGaeIuwvbdGPUq5n4dQwC33mhmz4EQ9z1WPcjyH8QhyUbMJgiHQuCxsWFrLkKJz391QZYlyimqIj8rNHmMGR/l0fsuZD5JksSgfkaSE1U8+0YFs9+NlwdGIoJw+ELlQ0FRlJffqUCnkXnylQpKnRFIOEyyo301kr/CdIxo6lkmDTeSmCBxoMtJ8k9WkF7eo0YwwEEZRut/Lf3yVyQnpyN56r5wScR9lYLiKM8+nsBdj5SzaRu8fq7k+8vFbu693VZro5TEBBVXXWaibw89z79RSYaoW4M2iyacPl5EabCSMvUahg5WmD8jB7U6fk2xmOD19yuZ+m4FpeWxWjN0ATq00XHm1J56WCAORdGQmx/g+7kZNG10gcy4b6KdKa+U4/MrpKeqGDqqgF7dDGzaHgBBNeLzPFo01TJ8iIlNOwKkp6jZtC3AgGvzGHGFmUfuTmDLjiC9huURiwl++TqrKmAGMGKYhRlznWzaHqjW5A6gVy8Ve85UYqMmSR8RYXS2ADarFYATp8Os2xTg5Tc71csOJ0+eoKI83tQzI13FlYNN3HS9ter7po20fP5JIgNG5KNTeXl5vBGDQebXPyQ27PBx5WATHTvJfPpmdrW5e/OOAGPuKuan+ZnVPvd4FAx6iWhUsHFbgI3bAuzeE+XsmkxiERlFHSEk+TFml7B8cRLX3+wgeqR2LeawCJGcFqv6tyRJPHyXnUWLvuCuux6slx3+XaDXBzFnx0hKVJGUqGLBx+m8Or2S+58uQ0IQCAoqTybRgerBX52kp53oyUH9WhxWGYNGg9YQ5e7xeu6akMFjL5WTnCa44lIz773vQAiBLKkwYkYlVH+rpy0b/cQyz+DRqhnQW8Mj9ybw6AtRXnq7ghcfr+5nn86N8N5nDm660cyaNZsoyrORUtmZmMlBMOitly0SEhJwezVsW5PKx7PPMGf+YVwuMFsEnboIHC6Jn1aESC5rg2i5k71rG1Xbf+/BEGq1xB03x+eEN2c4+GODj0H9qmeArvjdRywmaNxAw2dfugjFYlj1GvpdVUCjHDUP32MjEoYPPw6Qf9iOxdWAZoNOcHbTSZID1TP2oiKKO+1A1Tz0wmNJ3PNUCY9MtiMExJT68QVlZWWIaB7OfDOH8zPp0u8Uo2/U0aCBxG/r/GzdFUCWQFEk7p9Yd0DhskF6vv95P2fCR9E7czD7rBRzlsy/BL9iIooqtZgHJ9WUn0pLUTN5go1DR8PotHDl4HhVy1232LDbVMz80skr0yvp3klHZrqKpSu9jLyyZuXNngMhKp0KKg3o9bVnztcGl8eJTtIRCUTIcndAh4Gjxj8pVJ0gS6m+NhNCUJG0l7cfMnLvU6Vc0sdQVf2Rk6Xh+y+S6TM8H1dhHsOG1jzH56ZV8OWMC42L+nQ30Kd7fG5544NKPpnvZPlvfsaOtDDySjPZGWreeNvPoaMh2rSsuYZ58XUPrhID+yqjTH23kmZNZPoOLyI1bwAaaes/tsF/hf+Qn/8DEQqFGNC3JdmZMgbZiNnbCF80iAcnyTY11hwn3boYeeCOBJo20nDoWJjX3q/k8OEYZaettI21x4SVAF7OBA+jElHa0ROBQmn0DAXB46RkRpg4zsqxo/DnGomGbcO88qyVAb3jXW0/+MzND4tB7W5MofYMgwbI5J9VEc7Nxh5ugsN6jMY9Snj5aRsNstTceEcRvbroufs2O4l2mXWbA7w1w4EAdm9fSvvWP7PnwNF6idqfx549O3ng3tHodDGeetDG2JEWDHqZn1d7efylcnoN1vH8Y0k0a6zh2MkIr75XyR/rQugiVrL87bCSSJgguYGjOGMFTL5Tz/bdIR64085lA414fYJZCwqY9ZWLR++yM2FM3GH6bpmXaR85IKYi4NSTkhjjqUfMjBph4vCxMJOfLOXu8TZGjbCgKLDkZw8zv3ChVktMHGfl8ktNzF3oYv6iM0y6ycXP3+/j+++68fLUD+pNBF955VDKSg6TnqqhRVMNSlTitWeTaN9aS25BlDfec/Hbnz6evM/KNz/6ePL+BC7ta6TSGeOTeR4WfqWQVdYXV6yCkqQdpKfL3HC1lfGjrSTaZdZuCvDqexVo1BLXX2Xh/ol2MtLUbN8T5KlXypGArEw1WWlqistiPDI5gfattZzJi/DRXBc+n8LY68w890YlajV8Mi2Npo00HD4e5rX3KmmQrebVKcls3hngmVcrGDmiD48+/jpjx95cLzv88ssvPHT33dgSJG4caeC5RxKrfmf6TCehkMKZvCj790fJSNPwzKN2UpMl3pzh4IE77cRi8Ol8J4/encCAXgYcLoX537rZuC3AqKstPPaMB40rh0a0xoAJf9RDrnKAnj0C3HW7iVG3uGkaaU2SkoVCDEcwl1jCKZ55ycBnX7ooLRfE/EbS/W2wRzOopJTTHCLb25JkMogRpch9CrUtl67typg0cRg3jJrMQw9PqZcd6ovly5czaNAgBg8eDMCECRPYu3cvq1atYty4cTW2X7VqFcnJyUyYMAGId9g+efIky5YtqyI/f/75Zzp06MDIkSMBGDlyJIcOHeLnn3/moYce+m85b6PRSFJyU0qK9qHRCqTEcmwGH3pzhFtHW2neRMP6zUHe/biEaEDD4Eu15JdFqhGfF2PcdRbemO7GZFCx9IsLmp7FpVFG3VGM42AOa125zHw7nj0weoSF0SMsXHNrId/Pyai2+ElOUjHjjVT6XZNHgyw1Wq3EmdwI235tUKOJToumWu65zc6chW5++d2Hywlerxez+e9Lgi5GTsNWPPrsOmIxwdffhrjj1jghezH699Iz60sXD09OIBIFlLojxTIyKlSUHEynxdUOXppiJTFBhRCCtRv9jL7NRUmJBh+nyaABiaRxmF2oUJNNExKlC05fKllUiBKOspvLLlHjC4epS8p2y84gPo8qTmKr/Iy5ad4/tsHFqKysZP2qTTQItAEJTAYZW7sATz9mZtf+ED+s8OJ0KZSUxVj2ZWa1Mff+iXY+m11CQqLEc49UX5BLksS9t+lYNmYDyYU98KZ7KCuPkpIcv8dvvZCCx6tw4EgIrUbieK6VtIwGjBs7lMfu1lY5jr266dm5XsuXiwpZ9+dZtu8N8tHbNi675IImUVqKmvYtfezfv7/euqexUAwZmWyaEiWCWhdDKs3BImoSDGm+tny/5A+efFjBZLxwY978wIW+rDWtSSeX42xlNUZhRiEGSDSkBQlS/HyV0gZMvHMtl49wUVaugErGj5ekWA4UXwhkCSE4yDYahNuTSjZuKqmgFCdlKOcyXI5qN/Piw0buvyO+XyCg8Ml8F8PGFFFZ8d/TzfP/IgqLXHTrLnNi0zHkgIX5i9xEozKLf/Jzz0Rrrfss/CaEBhu7xQZSyCCWcpIHJ9eujduhjY6Kyhger4LFLLNgiYerz5VAFhTFMzfefTmFDm3i46sQgt//DHDfg+vJKhmAWlJTYTpK/xuKePe1CxIlj96dyPotfiZO+pNGZRe0PxWhcJID9OpS/1K2IcOGsOHT3SSJ2pvihCwl6PVGUpNVdOuox+uPotGpiETi2VVHT4YZfW3tUg8Q1247eSbKyGFmFuzS1Nm8TIWa8jwjrZWuxIhy8M/TDB1RzrJFSZhNMiqVxLOPJDFyQgEG/d8/19raOZW/RVpGY24dWViN+ATYtD3Itj0hhg4w0LeHkcH9I7w3ywkCbhlV+7MCMHaklTkLXXRur6dHlzBzpqdVzWc3XGXB4YwxdFQBL7xVwYevpVYLcN1zm41ZX7lqZBg9+7iZoet2YyjqV1W1AfHM8lzbVhqnRJjySjnpaSoWfO9Bluq/Tlj/x3pSQs34+bejmM0ye/5oUGObx18q576JNsZdd+H6R15pZufeADfdU8L+tTXn7t7dDAwfYuKHX7yMuubC8zJ/sYfrrjRx5bgCLulrwGZTkZGuIpR4mEnjrGRlqVi1OsKatSquHl3Os49beOrBvTQJVS+bFkJQmrCX956oTjQ1aqBh0S/b622Hfxeo1CosF81l2ZkaPnnrwljwzY8eXr07p9b31ic5mTjewBsv2mt8N/3lFIbcUMCkm22kpMdwnCkhUcRladLIoZAzNKBmcF8RCrq0Cnb9mV4tkHrkeITte4Js3Rli1LVmEu0qfv3DR35RlB/mZdIwR8NLT8LPK/3c99hqGjUR+P11dx6vDW3btuX1VzRo1ApPPmTjyYdsCCE4dTZCLAbfLg1xbKcKL27MqKokfc7j6x88TBxnrTrnvj30TH68lGaNtUwYbSWmCL741k16qpqPXk9hwgMl9OupZ88fOeh08rkGeQHueaQSXWVDEv2dyJCMlBiOMPFWI4tMeezeVIaurCladHjUZUTSTjPzA0uVD9umhRYJifdnOWneRE/vPvWTNXO73RQVu9FHG5MYaYpyujHfvVlKmCA++2kGDFLTp6eKN2c4KauIUVfNW0lZlEsH6HlgYgInzzh57X0H5aXgKjRjUy74buUUc+3wusepa68w8+r0XH6cX1OL+77bE2jcQMu+g0EaZMUDNkaDzGWXXJCU2r0/yKiJpQzso2Pnvvo9D4f2HaGV6MKBwIYqGYT2/qEcYBtOtpNDM/QYcFFJge4wzRqEeeEthR5ddKz+08/tY61VgS1ZlnjhsUTueaIMj9dExkXTbX5hhES7XCPYdR53T7CxdVeQdz5xcMWlRu6ZYOfGOwqJhPTcMM7NG68aueoyI7IsUVEZ46VpbrastqAnhjXFTU62ivGjrSxfEeZYngL1j5HWif/GQ/0H/1247tpBtGulQS8ZSMzvhTGSSBA/DfXZtOvtZfR1Jj6elkar5lo0GomObXWMG2nFn5tOB6U/FsmOLMmYJCtt6UkCKZSQi0bSkqW0oG14ABaNkfRkHRt/tZHVKMr6FWkMHmBEo5HITFfzxvOJvP+eHpXFT+toL1avVpCPdSbV3wavuoK+V1fww5eptG+t48mp5Tz9UCIvP5VMRpoanU7msktMrFiYhUEvcWk/Awl2wQ0j66/RGAgEePKxCSQnKiyelcHk8XZsVhVarYTXJ7h9rJWvPsmgRVMtsizRqrmWR+9OQO1PoJl7IHYpGVmS0UtGWtCZRpEOfPtdiKVfZHLN5Wb0epnkJBVTHkhkydwMNu8MYrWosFpU3D7Oxmdvp1KZZ8Zsllj7cwrjx1jQaiWemFrO8q8yuW2sDZNRxmKWGT/axuLZmeh1Est/8+FwKjz9UBJz30vl9Q8cvPmshtYNd7Bwwex62eDo0aP43Mcw6NW8+FgiiTY1yxdm0LGtDlmO6xR++k4yD9+ZwIvT3Pz6TRaXXWJCo5FIS1Hz4hMJzP7USHnybqIJhXTromH61BSmPJhIZroavV7mikEm+vUwctetNt58PoWcLA1qtUTvbgbWLMkmMUFFn256ojH44qN0OrXToVJJNG2kZfrLKXRur+PQ0Qh//pRNRpqaSFSg1cafzW9nZaBWS6z43cfA3kbW/ZRN25Y6pr0+Bbfb/Y/toCgKTzxyNxa9gUnjzXzxUTrNm8Tve9uWOma/m0bDbA2TbrWSli6xYUUGw4caeOtjB0u/yKRTWx1zFrpY/lXcPnq9TEaamqceSOSxexKYvcBLBo1oK/XAJFmQJRmzZKNNtC8HNyYy6lYXHUODSBUNUEkqNJKW1FAzbKd788GMIEmJKvwOHS3dl5IUy0YhRi7H6MpA0qRsVJIKraSjoWiN9WwPzp5U88xDiSz5biYHDx6s76vxjxGNRjl16hQdO1Yva+3QoQNHjx6tdZ/jx4/ToUOHap916tSJU6dOEY3GNYyOHTtWY5uOHTty7NixOs8lEong9/ur/gKBC7qZkiTV+ldcdAwhBJ/MdzFxcpT+/WV2/d6AR+9O4JrLzbz1YjJbV2WSmCjx2yLruTLg2qHRSNgTBVOnJFZrZpSeqmblt5noMsqQwtpq2U4AQwcY+Wll9Wi8EIIfVnjp0VnPK08lM/XJJHp1NaDX1z6tXnO5ic+/cePxKRh0Ert3767zmmv702syWbEwkQaxtvgLkxh8VSUfzHRTXBqloCjKtPdcfPCJj3c/cfP7ej89OumJ2AvrtEU5RdhJJs3Vkc0LWzBgsIceA8vp1LucW+5wo85tjQo1baV4oykTVhJIwUpCNeLzPJKkNGwks2lrmOwMFV8sqvluB4MKj07x0MQ5ABkJRYqhVqvrZYfzf7+t/A1dWXwx6hMe7O1OseqHFAb1N/LYPQnMmZ7O93Mzef+VFB5+vqzaeeh0MuiCPHxX3Y34Hp1sJWguQlfalLc/qn7vLWaZ7p30mI0SR466ibo+oUF6JSOHVSezDQaZSeMtLJiTyKMPmAiGauoHd2sf4uTJk/W+fqfLgY1EFGLs5E8ifh02T/XshIgIUyLyKBJniZWl8McGPwDRqOCxF0uZ90WAk9J+dqp+B0CPCT9e2tCdTlLfKuITQJZUNI10ZfMGwfdz0vnyswQcSQdqaCK7caBBR5qUU+XIuyinBZ3oKQ2mpzSEDuFBzHzHyOvvuqvs9MjkBFo11+L3qikuLq7zuv+dsW/PekpKFZr1LMWXfIyGWSqEKsJ7sxwUFtfUllu+ykvRSRMtpA60pydaDOj0otYmVefRuIGG/MIIcxa6WLbSyx03xd+Rqe9WMH3qBeIT4mP2kIFGpr6ko8J8lJiIIdJzefc1e4171b+XkdHjJMrlAoQQOEU5O6U1GBN8dOhUsxvwf4U77pqIO7WYqKhZMu/QnqVte8HoO0vYfQCa9jxLp/Y6hvTXs3hZXG85OVFFQS02O4+CoihJCTLDhhqp1OTWuV0FRaQoDTFIJsySjTRXJ4J7O3LznZXVtrttrI38wiiRSO0a4j6/QlQx/pNLrwatOsbYkdVJ3NO58SSApV9kMuXBJAb0NjD2OitbVuTQqIEGRalbx1wIwcmzYaZ/6uCj11NqkIEJdhUz30olvyjK89Mqqn0nSRLpqSq27KyuV5mdqeG7r60UZKzjhHY7JfJpSi37KW74B+9OV/Hbd9lEIoLpnziI+FUEQyFisRj1QTSskEVjRGUyjRuoazQiLC6NUlgSrUZ8nkfXjgauH25m3ebadTZvudHC4qUX5oAZc5243VH2HAjxy9dZPP1gEhaTzIC+Onb9kc19d9oYeaWZT95N4I8VCYRjMSxWGHStm93Sn5SLIvzCS7lUSF7qOiY9EGboJdXv/bbdAXLz8utlg38nmE1ZnDoT13GsDWoVBOXatdXDyWe4e2LtupaSJDFskIm2vYoREQ3H5F2Uko8QghQyKZHP4pRLqu0TEzFOWzbz4tOmasTnk1PLcXmiUNCYs/vtTHvXw1OvlHPnzTaWfZlVTQt++OVGrrpaxf7DwXo/+5IkcefkZ7j1gRBen1L1WdNGWtZvDfPBR0E0ESMJJMPRTgy93M/khx1V44DDGasiQ5+aWs5Xiz0890giH76Wgj8Yz/6/bayVIyfCzF/koUdnHZPH26t8aEmSGDrQyLdzk8HoQy8ZEUIQsRcwuL+R+Z8msuQnNZfdcxhdt230HXOG3RuSGdDnQvb5idNhOrfX8fk3bt76RMPoMRPrZYPi4mICAQWfiN9zWZJJltJJJA2jRkNunsL3y/1cf5WZ+bX4pufx7U8eXnosiVbNtQwfambDsmwGX6rF3Wgzh1OWcjpzBUXNlhNptouN2wOczq1dskWSIBajzkz/YYOMLF3pY+e+EKnJMrfdX0b7/vlcdl0JnQYWcMOEUrRawbsvJ4NUv74TRbkFxIihxCRiInbufCTaSz1pQHNKyOM4B8iTjtKwlQ+zReG64RaeeTCJt15I4enXq4/rXTrosFolZi+oLlFVUhajYXbdETubVUVMgZlvpdD/mjx+/MXD688mgyaMrrA1Lzxgo1PvCrr1L+eSIV42fdUCr1ONFTtCFaZLex03XmPh7juNuGzHSMmoO2hXX/wn8/N/GILBIG5XPi88nMKzT6jIkGzsEutpQ1fKEjfh8kW5f2LNhedb0/00CHerNcqVQzP2sIFMES9pM0kWPJUJvPV+JVqtjndes9Za+nPFYCNTM8qQK3RohAkr8YWQP+U4rz4Xd4grKmOUV8a4pE9Np02jkXjyvkR++tVLTrbMgYNH6iXaC/DTT4sQipfO7fU1uuwuXOLhh3kZNfZ57S0vDQLda10opSg5VAaP1pqV1KmdHoNe4tTZuB4HwOzPg6RJOdw4qrBKjP3n1T6GDzHVGu3IylDTr6eBzHQ1n8x38sGrqfTtYaRJQw2zFri4/3Y7l49bwLib7vjHC7nRo66kXw8tPbsY+GS+i+/mZNS6790TLcyY5+Lg0RCd2lVPkR/Qx0BCdhk+fwyNBgb0rl7yFAwq7DkY4rVnamYNybLEtOeSGT2piN8W1d7A486bbQwbW8A9t9l44dEk3vvMwacXRWGfuj+BW+4r4dphZlQqiXdfTmHErYW8MvUZ3nzrw39kh2nTpiHCWkxpQZ64r2ZUH+CJ+xK4bHQB99xuIylRxfufObj3djtGo8xn71cy5YHEGs48wMA+Ro4cctLB17LWd0jx2EjDVmu5i1GyUJCfgDtYjN3VumqbIs6SQzNUtWQxWKQE8o8b6ddTTXKiizdee4IvF/z8j+xQX7jdbhRFwWarTvTYbDacTmet+zidzlq3j8VieDweEhIScDqdNfRX7HZ7nccE+OGHH/juu++q/t24cWOmTZtWZ4c+h8OB2RShqFBi0ew0Hn+pnMWzM2qUU9ttKrp10bDsaIySgrrHl1BIqVMv02CQuXyYzI+/evluubdaydz40RZGTiiiQ2tdlU7Stz95AcHn57oW7jsUIjW57t9WqyU0amiYraG8LEpycjIZGTXHr9oQiUT4/Zc/aBLtgCRJ+IUHV4GVT141M+tjJwoxyiqjyNF4lvv4yZVkpasRGqiQCkkS1cvfoyJCHidoTy+EECQpmVCcCcVQJgox4cGLmzAhQiLIKQ4SJECIIK3oVOd5ZtCA024/W38xsWVrKZt3BLh9nJ3UZBV/bgry7gd+9HkdsEhmWorO7Aj9QSQSoUmTJv/IDhdDpVIjx1QggSfxGB9MtdRY8AJ07agnEBSUlEWrxnC/X8FmkUlNqdsFSktVIWnDJHoz+Pm7XBITXDx4l4UjJyK8OaOSSodCMKigVgkSbBq0GonY32i61aXrVFiqpVPfZv/4WTiPYCiIgRhnOY4KFeFQBNU5l04IwUkO4sNNMhmoUOOO+Lntbif9+rnZv19BdqbSPtwWvWQkJqIUyqfwCSdWkVhnYw6LZOdAsUSvKwqYNN5K1/5R1v+6hexge8KEiBAmn+M0P6cfev48OtC72tiplXRkOrvx5ecbGHtjpGqB8PRDCfz4cyGVlZX1tse/A7zOCPlRDc8+puf+p8u4fFAiX31sIbcgyuhJRQzub2TklWZ8foWP5rjweGNEtBoqVPkkRrNIJp380AECAQWDofYgzd6DISY+XEJJWYzfv89Gq5UIhwV5hdFapTYArrvKxDOvneaQ18Pka7R1+jb33GZjyfLdeHRH0KgVwocDWGQdbkf99d2Sk5O56+E7eePlF0jSW1H57OiDyZRrzxI1lkOxoGdXPZNusaDTWvl+uYelK/2sXh+kT3cDN11vZfpMB9071SwnVBTBj7/4+GFeBgaDTMRYgNdVvUkKxIMLReTSmerkrVVJ4eRBPXkFEXKy4s92Zpoagx4+mO3g0btrNgmb/lmYa6+7t952UKmkag0zQiGFR18oY+qTSTV07SRJ4t2XUnj2jYoaWtXnsWSFl30HQzRvoquTJO/aUU8kAgePhXE4Y1V6fyfPhBGKYPLjpfz6TVa17LImDTTorSE+mhGltKKA1CQ1/Xpe6PD+8pNJ/PRLAPWJrkQTdpKbm0vjxjV1VutCyzat2LH1EMLkrfX5W7XWz8gr6660mDDGykdznQwZUHMtY7XEs+U+ne/k59U+jp8K4/crrF8az3xVFMGXi90s/SITRYnLR51HZrqa15+38+k8L0vmp7F9ZwmVJ8ooUB1HZXOxZUU6OVnV1zaBgMJnX7hJS//vW+z/X0NWRmOOHN7IJ5+7uG+ivdp3cQ1jP5VqL43CbWroNQpVlAR7dZtfjLRUFbGAHtSQbFc4Wr6bY+xFhwFbWoDmXQ+yacNBcCYTI4YPD2YheO/TICfOhgkGFVav95OarMJskvEnFWGt7Ex+6ADPP6+hS4faS5jvmWDnl9/9/1KT1UsuGYpareH6Sa+RleojKUFix94we3b46BDuh14yXljblGazfekJHjcW8M6rdtq00LJtd5CWTbVs3RPkjptt3HJjfKy7OKO8UQMNkx4tZePy2iXLOrfXY0krI1oeodRykAnjtVXJAM0aa3nqYTXX3FrIe69kVks+AHj9Awft22hJTJB58tmP6q11e/LkSbp1MrDe5apq8BcWIUoy13P7bRqiUTUrfg/xwqNJPDG1nNkLXEwcZ61GVr81w0H71rpqch6SJPH2Cylcel0+7VprmPZcclVTzV37gtz9RCkvP3mhv8B5LP/Ni8lU9xpfliVMRrlKTsPjjfH0q+Vs2hbCF47SuKmG96emcfx0hEDw78SCayIaC1PAaZKVbIqls2Rxwb+2SHYs2FGEwm7dSn79OguTUebrH73ccEcR387MoKziQvUHwNn8KDqNxLFTETZsDdCvZ5w/yMlSc+RE3VmpJWVRLGaJrh0NjBlp4dP5LhxlWkyhFE5xiGxPEzI8l6CSVASFn7PEE2dUOblMecLC/G897N4fxGSU8RuKef2NOfWyw9/hP+Tn/zAcPXoUi1nG5xdI5XHnP0YELTpS0iDBpqq1M5jLoSJTqn0wlyUZjdCiEKtaHKkqsigPV5Jk89C1Y01H7DwG9tfww4EiEkVa1cBpsUWx2+Kz+77DIXp3q1uLom8PPW/OcGAySZhMEiUlJWRm1q1D91fs2LYGi1ni0n7VHRJFEeh0Uq1ZVqdOCZKk2suZJEnCFEvk5NkIbWvRm7i0r5Hte4JV5OfRowpam4+rrriw7fbdQW64uu5yqcH9jazfEuBM3oWsgssGGvltnZ8H7kggJTFCIBDAaPxnUX6TIUpZuZqrhpr5bpmvzhRzlUqiRSM9v60N1iA/ATq0lyktV+hTi9bT6dwoHdro6ly0NG+iRauRqnWCvRhqdTxj2OlSaNVcS2FJ9cjlxZ0GAdq21GE2yeza9Wetx6sNv6/8FZWiISNdqbM7ntUS1ya9bGA8qrt9T4jbxsYdyH2Hw0x9qvbGEOGwwCAbkKXar8+Hm0Z/0Q66GFpnJg5tKQ3D6VXviZtKMmlU5z7qykx27c+jfRsdG7acrHO7/y7Udm//joD/63fnHbK/2+fvmhpAvDT+qquuqvEbZWVlVRmlF+Pw4cMU58s0ytYhFDAZpWplu+dx6GiIdau0tKE7xeU72bQ9UKU7czHmfe3h2mF1d7Ls0FZNwxw7875207OLnmaN42Oq1aJi4k1Wbrm3mLattHTvrGfuQjfrfrgQDGjaSMPuA3VreR4/FSYzXU1ZRYxYDBo2bEhRUVGd21+Mbdu2oXZdKIlpKrXljDhKaaQQfakJPTZa0gijZKZMFOGsLMNc2RoJN6c5QiXlpNMANRoqKCaXE0hIHGIHAoFGaGhISwyYOcMRmtOBUxzCRiJ72EAbumGR7JwUB5H/pmBERsaEhSRXK8pDWhyOQibcVwIBC3pnDkmBRqjPBQNkScaMjWPHjmG11n+R17J1C6KJAXBAzOCmS4e657GeXfQcPh6uIj8/+9JF/95Gtu4M1vqcAKxdH0LypCFJEpkVPfn2vVPMmneCtKwIi2ZnkJURP1Y4LPh4nhOXR2HxUg+3j6s9m/TXNX6+mlE9cBmNCn75Q8WYia3+8bMA8Sx4DTpcVBImiAYNWqHGqSohWcnmJAcxYKSZdEGrMJ0cPMFKjh3ZhsGXTlawa9VYpZLU5IgWGLFwgkN1/u7591unUfHy25U8dq8dg8nN5u1rGDLAQHqamlVr/RQe24u2rCd+PNhIqjVoJEkSlrLWfPDJQd59zQ7EZQC0WkF6enqd9lCr1XUGS/4vw+/3I0UMeMo13PVoBSu+yazyYZo30bL2h2x+/cPHzfcUU1EGSAqdOmpZ/p2dRT+c4peVR0ACcyzCnIXuGoQBxDMGC4qi9OiiZ/rLNu56rJReXfV0bq+NL+L9Cl9862PxknhDlysv1zJpghmbVUWCQY+Fhiz8di9PPmBFq5VYuynAgq9DhMMw7AoNVw010Kypip/mp3A2L8Jlw91UuENotLWTqn+HtWt/Y8GXr/LqC2a6tNdyNt/FjLm5DO2io6xCS7eOOv74I8YTU/xIsmD4MB1z3rPw5NRyHny2lIbZGkrLo0yf6eDBO+1VJFwwqPDoi+WMvtaMwSBTURmjcxcoLdxK/ulsksONkZGpkAooIJeWdEJVi98gl2ezYWseY6+LP/sbtwdomK3hwJEwz7xWzr2328lMV3M2L8L0WTFCojcT7x9VbztYbels2HaQ/j2N7D8c4sFnyohEBV07xn3A46fCvPW+j/0HohiNcMcEAyfPhPl9vY/B/avPhYeOhlj+m48hAwwUlylMerSEwpIoQkCThhrun2ivCv6p1XD1ZSZWr/dz+SVG7n2qDJ1OYvKEBM7mRxh6Yz4d2ujo013Pmbwo67cEMOglBvSu3e81GmXSkzXo8pIp8plxOBz1Ij/H3DyKL+ddTa/moNHIlJZHq/nKkaioWszXBr1OIlJH362de4NkpKnITFfz1Yx0el2Zx9CBZtTqeJOQl9+poKwixtjJRfiDggSbzOP3JNLtHLF+1WUm3vjQgSRJfPdlIl0G5JEea4zJk8PNk47z6fQEWreI2/XAkRD3Tyll2BAj+4/+p/FbXWjasimFuTo+muvg+Okw991up1GOhn2HQrz7qYNjp8I8/rCNOR9vpoGnZ5XfIYTA55X4Y0OAa4fVTob/9IuXpu1iDBts5Nc/ogwcrEWtkti2LUQkquarWUk8M9XBjx+bSCAVI2bcgTL02j20banBaJR54r4EdDqZYFBh7ORiDh/dxqCuOpKT6l4vJybIqFRgMNTuk/xX6NfvEvr1u4SCggJOnz7NlwsfICfcMk58/gXJgWb88ksuLz+jMHK4mbF3FdO/lwFZkrjlhtrXtz06G9BqJNR/81g2aiLYXPIHBnOUNq3txGKC8soojz/vYvUfIRTgjw0Bhg2Ojz2hkMKHc1zYrPGO48UlMSJ1vYh/g5ycHHZuhBHXqvl12UYyynpRkrCL9AZhMtIMtGiqZeUaL69Mr+T4qTAHjoT4eJ6TS/oY0OkkVqz2M3GclcfvrUm6+gMCWQVffpTGyrV+vlzsxmySuX64mW8/S+eGiUWs/Darag5xOGM8+3oFklz3msjrUzCZ5KpkHItZxYevp/HWjEpOng3zybQ0vD7BFY8W4PHWLxNYZ4zidjtoSlsKLbuwuZMxSxd8bCEEhQk7uGmEloVLvNw30c6E0VaSEmSmfeSgaUMNxaVRLOb4mPTG+5UcO6ClUaaaWV+5mDHPyZD+Rlxuwa69YY6fClc1Wr0Yr71fyfhzEispSSpKi2Ws5S0pIQ8biZRRSC7HkJHQmxTM9igGvczcD5Pp0dnA8CFmbphYRN8eetRaiT596tcE7+/wH/LzfxgsFguRSNyxkLRhCINAAP8/9v4zTIqq3f7HP1XVuWd6cg7AkHMWRHKUIIIJUBRBFETFgIgoJkQRE4gZEUQUMJFBEAEFVHLOQ5qcZ7qnc6iq/4uGwXF6POB5zv97fud51nXNi+mwu+quXbv2vve61xLwepTadwCEv98ZkAmaJV2BKvkQRBVFFqqMQkLBagUt2iqHX4A/G3MaDQJ2R+2/7XaraCRwuoJmNNea8LsCkykMn0/FVln9NwSBGqWpVe+J/4WzpODHZAzd9e0OhdTkP+36SCqKX0Pln87RaBCptNd+zpV2Bf1fknM2u4LpctLG5VbRaq9d3CnIGIJKh0Ig8PfnVumUibCEbtvlVnG7VezOmsduNApU2msfYGVZxVtLvK/A4QyetyyrIUtR/lzuFQio+PwqRtO1L3r0BgMKMm733x+HolB1vYLnpWAJl9BqgqZUxhDMP0miqjwgFEREAtT+QFZEP5KkIuMHDJe/IxEggIbQ10PReDEaBCorFUTpf24otlgsiKJYg5Fps9lqsDuvIBSDs7KyEkmSqnQqQ33m79oE0Gq1tfb9ULvdOp0Ou1WDP9XHjDdKa2WivDPfSWRZWwRBIKa8JeMm7GT+uyr9ehgRhKApwdJvHbz9noOlC6onyQqLA8xbYOXwcS9Ol4JGI3DrzWamvlJCYryGLh2NlFfILPm2kgVvJxATLXHsVJDlafpTItZsEmnaUMembU5u7l19UamqKq++W84rz8Tw3GtleNwmTCbTNe/we71e+FNuWFVVyiikHT1qsBrKKCSdhmgELRHEUF9tRkHMPqymguDGWqmP6JIkGtKqipXsUV2cZD9SmJOJ9+nYunMPiVmJmCrrUEBWlcNpFHGUkI+F0InGQrLx4OY8J3B7XFzaGCA9VUtCQZcgm/Avt54gSERERPwjpkPLli3RJ0m4yh0gi1VGT6FQUhYg3GzE51P54ttKvllTyQtTYnjpzXLGjrJUbeZdgcOp8MliByn+VBCCibpYTwbemIts/ja+2u/odAJPTIji3MVgUqlPN1O1cjaABV/a0Wmlaotvl0th0nQvI++Zikajue4YiKJIopJOCfkICET76nJePEGYGo2TymqJzysIV6MpzUvFKFtCMtxjSCKT4/hVP9oQCUsbZYSpkQzq66Fvr2jun1xIn24mDm1Lq2K1PvNoFIePexl57y40hRmYqT2xbcbCmbNXx92ychl/QKFDhw7/qE/8X0Z+fj7hRCGio3FDd1Xi8+AxD5kX/DSsp2VQXzPRURLvfmxl+aeJvPVhOQPuLCA9wUR4uEB2toquvAEfvldIfIyDO2+9WqZ56qyPEfdXYNLq+WJ+AqIosGlFMjv+cLP/sIdzF3106l2CrrAhUd40NAh8cyyfxUtOs3hBOE6ngA8bJXlaGrcux+HxY8RMqrcNfjz8vPEcj4hF6EwyQ+/L484hYegx4va6adai63XF4syZMyxbMoPf18VWbYB3aGPgtsFhPPxMMUePB/hji5mYsnbECOGoqsqG8wV8v+oEtww10LWTiTqpGu6eWEBCvI9uQ3OpX1eLXieQnRdg4phg2bKiqEx6toR6dTS4KgVytXkU+PMRtTKiRqaZqxumWjbaEWW0l9eDLpfCyvUOvl2YxOKvHCz73sWqDflERAioSNx936vceedd/0jWobKynNfnVbD8Ez1PzCjh28+SGPtEIQALvnAw912ZiJJWRAjRBFQ/b568QJnexrwFVn5Y7+DOoeFoNQLrfnJw8qwPvU6gZxczny618eYLUTRuEDyJY6e8PPVSCVMnBb0GLOEiJqMYLIl9vIinJkZVM1F64qEoPlxUwWvzymnSQEf7VnqOnvp77Tq/6ic35mfCy+pz4fwF2rVrd81xmPXSK+jQ07mthtuGGnjgySKWfZxUNebe1NHI2x+X18r+XP2jg/SUmvMwRVGZPb+c158LumP/vMNJIBCUBjh+2stLb5QRHi4SG2Yi86gGDVqyRRf3P1LGO7MiGdDLjCQJRF429dq6w02CmIjObyJLuYj2nI87xxcQFRk0s7U7ZO66NZy7hobz2kf1r/n8/93Qo2d3flw7i/atDBw+7uXeRwqRpCARo7RcZkAPE88+Ecmeg4UcO/ozzjIz2oAJN04iHDG8+kYeA3ubaqx9T2f6sDkU7rglnIVf24iJErltUFBHvP5dWn7e4WbfYQ+NG2nQ6cDsD97/jvhTbFgYW4MgYjCIzHs1jsGj83hyQgRLvrFz2+DQfXD7Lhcej0JRwcV/HJczZ85w+PABFi1YgmxTiSd0tR6AXJhI615nMegF6tXR8tMvzirputqQnKihsDhAnbTQZKtKp58DOxKRZZXFK2w8/VIFRVk6YpU0RBwE8DL6Xg+a8DKaNRfw+eCBeyxMeTj+srQNvD/vbRZ/uey6qkRvuukmXp+poKgK8941MfHJbbRpI7Lqi1QkKVi9UFyq0LWzgdeeiwka8noVtu50M2tuObExIpMfDM02XfpdJSNuDWfwPfkM7mtmUB8z5VaZF98sIypComNbPfM+raBfTzO//u7mkyVW5r8Wx8873Gza7mRg75rX+8NF1hpyJQCPjotk8D35fLTYxg/rHdw9PIwPFl8f8zM8SsZZ6cWqy+GNWWa++nov+RdNaCrjQOfBF1HI05NNDOgbyStvXy1xH9LPzPufW4m0iMREBYlE8xZYKSiWqa+25dxPMtEdT7Lkkyh+3+fh5dcrsYTrmDC1mJemRNP9xuB6y+5Q+OBzK8dOetGIAvM+cHPitA+HXUTAShu6Vq1bVFWlzHCBRj2yWP55DPsOe5g+q5TP5yZQJ03LgF4mPlhUwd23RXD48GE6dep0XbGoDf/R/PxfhoyMDCrtSrBcKToHAAvRWCnFWW5CpxVCaju1aiXiUG01Xgfwqh4kpGqLZH9cFi2baxAq4lixyhXye7KssmOXj3jSKBMKqhYjAWsER08GGU4dWhv4fZ+nVg2hFWvstG+tR1EErJXUKJP9r3DLrfehqBKrN1bXXBMEgfhYKaTexuCBOsrF0Fp3sirj0VipmxY62bThZyd9ul1N0N42VIfXqeXDT64mf4cPCuPrH2rXDFmx2o7eIDDgsoaPqqqs2eTkkbERFBYH0BqSryv5GRPfkogIkQ8+r6B5Ux17DobWJSorl8nJ93Hn0JoDqqKo7Nsncz5T4Nff3TWuV51UDRezA7jdoQfZH7c5SYiVOHAk9G+XlAYQRQGTSeTHbU563VQ9yX3qrI86qVdjvmazA6dLZszYKX977n/Gs8/PAE2AinKBvILQWl0nz3hpWE/Hp18G74XbBoXx9Q9BDZhbBoSxYk1oDSBBAFny4lHdId+3EEWucK7WY/PFXcISJWOPuDppiSeFQmov55Njc+nYRs+5S3669RxW6+f+u9BoNGRkZHD06NFqrx89epTGjUOzWRs2bFjj80eOHCEjI6PKtKxRo0YcO3asRpuNGjX6lx27KIpYIlQmjAln5eJkCosDIRPrZzJlwggmXXWCnuSC7jwz0UybLqV06VtCiy4FzH5BT3zhTbz+trPqe9m5fkZPKuTWm838uDyZnWvT2Ph1MqgQF6Nh8vhI9HqBRvV1DB8UhtsTdLoc0i80e/TVaTEsWGrjzQ/KKS2TUVWVA0c8jJxQSNdORtq2NFBYpBAuxJOTk3PNcWjevDlW6apupQcXWnQ1Ep8O1UYl5VUMf7fqxNNgP3t/ieHk3kSWfBqJWYmmidCumhyDQTDRmi7ERmuY9XwMe35K5faxTlzhOWgJTnKdqh0PLsooxqXWdCN1qnbcOGlNF5oJHWjLTUSqCWTUFzlt+oWj6h9kq+eqNPpUVcWlqaBu3brXHIe/4tMvPqa8Xja+SgsLvwx9b/v9Kms3OXl2Vgnt+mXx6y4ndofK4WM+7rszOKH9eYcTVQ1uLO3Y7aLPHcW43FEE/pRxtlNBj+6aWhOsT0yIpF66honPFPP866Vs2+Vi5UY7Iyb6OXi2K41ajKbrUCdjn7Ax4iEbQ8ZI9BvyCrcMveO6z1sQBPRhEgmk4seHBh0FZFFPacUBthNL7SXjiXI9Kiit9f1wwcJZDtdIPgZUPxc4STqNOXJU5qYbDERFSHw0J75GOX+bFnqemKzHq7HhwUltcOMkLfVqPN/5uILycjWY7P8PqiE8PBwvLkrIZ0BvI199X0njmy7xwBNFvPlBOeOeLKJp1ywOHHVz9KQPSYLpj8dQJ8mI71BHvL93IyW3D/HuxqSUdGX2NAutuxTTa3gebXpmc9cdAeTCBF55zlLFYBEEgR5dTDz1cBTFeVqis7oS66uHJGgQBYmYQBqJ+T24Y7SNohI/YVjoSG8aV/ahrbc/Ed5UTrGfArJJl5vRxt+HOrYbOXsgnM++dOGRvWg0sPL76ytnW/z5W7w5Q6pR+aMowXGlNNtEalmXqsSkIAhEK8lEZ3dh688KP/3ipGE9LY3q6/j0rQR2rEmlWWMdF7N9TLjPQqP6WlZucHDjoBxOZgp8/RXIB7rQytWPjvSlvX8A0a76lAh5tR6jHJtNn64mDhzxMHh0Pno9tLyhhG/eziDhwgBSLgwmcKwNuRc0+Hz+f6xnqypOunc20HFANqPvCMfjVcjJC7D+Jwdz31FIK+lGhBDcrNIIWuLdjUmu6IhRMvDIuEj2H/bw/ucVaDQC81+Lo3F9He9/buWnb1KrEp8ALZvq+WZBEq+8U87jzxfzwCgLq3+0U1IW1H27kvjMKwjwxvxyHp1ejMOpkJqkQZIE+vc0ERcjcSEr9CZyUUmApEQNTVrK+BPOI0rXvjz1eDwc2nsYCS0XsgK0b21g+uRo7nqwgCdmlPD6vHKeedHGLzv87A8xhy0uDfDdOgc/bLDzyRIrLldwHnzkhJeREwq5ZUAYjerr8HgU3v7Iyq+r0/hgdjxTXiqhtEJh9w4d/n03kVrUk8Sim0jP74s+ryn3P1xBIKCw4WcHfllh8D15vPF+Od2HWoltd57EWB3hZi2vTIvGVqrl0mkD1gIza9cGGD/Fxf3jnr7mGPy7QVEUXB6FpR8m8uvqNL5ZkMRrz8Xy8Zx4jv9ahws5gaCxUJGXBk0Umt5QiZSUR5omjQyaIV5sRtdBhVXPfpdLYdEyG489V8yX7ycyaWwkX3+USF6hzN5DHgb1MdOpvYH0VIkxjxYyoLcRT8wlVFVFURUiY/21VsbVSdMiCLBrj4dde938tq/mOsPlUpjzQQVmk0AgEHou83coLi7mwQeGsWLJOLylb6B4svDgCqmBr6oq5RRCQh6pyRr8AZj5TAw9uxhxOpVaiUUAuQUB1v0U+pmeecGHKMFTL5UwZnIRv/7uQQ6oaCUNMgEyaEZrutBAbYVaGYlG0dOgnobiUplpr5by1Isl1E3TknXuMA/cOx5Fufakn06no3uvYRSXymi1AuYImUXzEqvmJstX23lsfCSD+oRVjbV6vcigvmZWL0mivELh/KXQmzOHT3hZ/aODbxYk8eTEKDq0MdC/p5kl7yfSqrmOgiKZP/Z7WLHKTmKCRJeOBpo01DPjyWg+Wmxj0XIbnsvEtQqrzPOzS7mY7WfErTWTokajSEBWSYyX2PxNCgnxGkTp2p3eAdzuYJWcJyIfr1flp9VxrF+v47WFJbz/pZOjf8QxdnQYxaVytY1/QRCIi5Y4nelj6sxSBt2dR3iYSGqShCf9MGFqJJn7oxk1rpwfNwUIyArjxhhY8WkiW3e6GTgqn6H35XPPpELq1dGy+L0ENqwV8PzWjbplPcBnpDFtqq1bgsSC+hzfE8bRk146tjHwyVvxPDc7OEft18OEXicSZhY4cOBf5/b+n+Tn/0LcMWIib31kpWdvgULTCerRlLMcwVBUn0sXBCZOLcLpqj4oTJls4qxuD361+s0rqwFOcYA6XE1IZAtniEry8PbrFrzhRbzxlouz56t/T1FUHnisDGNpQ/LNx4iI8ZMfcRBVVYksa8bYiVZKy2Q0GoFRt4Uz5eWSGoulk2e8fPW9nc3bnZw87WfKtGnXHYsOHToSZqlHQXGAdz6uLiD/zCNRPDSlCFtldcbemFFGLmqP4larD9CKqnBWv4e4ZJl9h2surmbNLaPHjcZqZbVJyVCoPcfJQ3q+/i7YXtNGOnx+ldU/1kwALF8VfGitXO/gvrssqKrKs7NK0esE2rbU8+DTfiZOmnFdMVi7di0HjnjZd9hD9xv1THi6hMLi6sk/t1vhjrHF+HwquX9JDKqqyqQpFRhKMwgra4zsF5j+Wmm16yUIAsMHmblnUiGBQPXrmJXj55lXSnnx6Wimv1ZKcWn19l0uhQlTi5n6SBRZOX7e/biCcaOusn0qrDJPvljClIeDu2oXs/08/3oZAb/InXdee5lXt27dMIZrKSoQufOBgiph7ysor5B58sVShg02s32nm9UbnAzoZWLnHje7D7gZMTSM5SvtnDxT/dpfESZ/6AE9OZG7CajVz8+v+vDEZxJep4RyobDGcZUaM+nTT6VvDyOVhjwqxWCSKoZEKijFppbX+E6O9gTDbpV47Ll2W5TnAAEAAElEQVQSSspgypTnrjkO/wRDhgxh69atbNu2jdzcXL744gtKS0vp168fAMuWLeODDz6o+nz//v0pLS1lyZIl5Obmsm3bNrZt28Ytt1w1LRs0aBBHjhxh9erV5OXlsXr1ao4dO8bgwYP/pceenqFy/8gIRFFg2MAw3l9orfGZuFixGjtdK+hIqGxFYlZfwk/2xZuTjOoyk8cF9v0uMeTuAsorAjz7WimfvBXPjR2MVRMio1HkiQlRpCZrOJ/l566h4QzsY6ZfDxMfLQ7+tigKRFjEGhtRRqPIdwuTiImW6HZrDh36Z7NspZ1Xp8Xw0L0RnM70ESiNxlBu4Y8//rjmGERFRWGJ12MVC1FVlbMcuVwRcBXlahHnOE4syZQRFOS3xZzki08jqjSM5n3kxFLWJORvSIIGjTWRXXuCi8OXpllQ4wowEsZRdTfZnEVCIp4UDrOLC+pJXKoDl2rnvHqCMxyiGR2q4igKEs1oz6F9Ek1byUQmupAFD0f4nUq1nGJDJrFJ2qpk+j9BcnIyG35ex4QXJ/DRlx7+2Fd9Yev3q0y8rMm05bs0VnySxOnzAXatS+O5J6J5bHwUPyxK4o/9Hjr2z6HnsFyenWXniac/5vOvFlGQdpZs6RSVagWlFNK8Re0Jiow6WhwulY3Lkhncz8yWX528tyiG515ayej7HmPd979iP5PEoW/qcWpdOoVntWxc8/N1mxtcQeuOdTnGH6goeHHTjA7EC0kkUq8q+R0KEprLbu6h4Rc9eEU7R/iNQjWbcrWYS+oZjvA79WmBACQmiBw54aVPd2NIvXCA+0aYkWJLKKMIpRZWvSPmDJMfNhEIqHy4yMqXy92Ish6drnY9tn9XlJWVgdlFZJyX7btcfL7MRp0UDQveSeDAljoc3lqHTStS2Lzdjcetkp0bHJvefzuCc9JBRKSqe1MSJOIqW+AsDuP8QQsXzxiQStLQhvlo0bRm7Hft8RCtJIUsn9QKOsJsdbF4U4kTkv90/4uISESTQAvhBiKEaLSCjkghlvTyrpSfi6N9Fx9aQ4DsS6euKxZFhedqaMB//UMlN4/M49cdMvGVLUImE42CGWdRBOXW4Nz1igGZJAk8+1g0336WTGGxzFff2y+X/YnUS5BoHrgRo1B9wyuNhhSr+TjVmhvhhdJ53IKL0Y8UsmylncQ4kVPHNDT39CJeTQvGRhCJllNpaOvOgvkL//E4UFxcwe4DbgQB+vc0MfbxIua8EMvj02xElbYMGYcoIY6TRySS4jVMfSSaL95L5OhJL4oSTGBMuC8ipLSQ2SQyqLeJsgqFM+d9lFcorNnk4J7bg0nmuZ9U8PiMYjq0MfDMI1FcygkwfHA4W75LZdigcF59NoaxkwtrrF+8XoVHp5fw7GNBE86bugqEhdUuT/NXbNmyBaNGC6jsOeTC7lDo0tHIj8tTeOheC8UlCud/rUN6Xn/uHeNi2stWMi/4yMnz896nNroOycVWKXP3sHBEEe6eVEjr3lk89lwxD9xtYUhfMys32Bl6Xz5PT4oiOVFDiyZ6WjfXU1GiJbn4JgzCVdarIAjE+uoR6a7DHeMKmTO/gmmPRrNkfiLfLUxC1Mq066CycJGE1ell0kMKURe708LVl6b2vphOdyPzgMTOX3Zdcwz+3fDIw+OYPP6qXEWdNC09u5ho1jgo39Wnm5HnZ5fy+dxENq1IYdsPqRzbmUbfB89zPmUdZbGHuWu4gZ9+cdGsWxajJhYgaQTWfplMUoIGjyfYJ7d8m8rMabF0aGOgZxcTn89N5LXnYuk2NIc+fQVyInfjJ7iJEwqnM710GZzNDW0NNG6gZcYTUcx6t5who/Ow22UURWXzdiddh+Zw6wAzer1Iep3Qc7Ta4PP5eOKxkbw5vZg7B/tZtEAg5lJ3UqlPCdWJQIqqkBvzOz0eOM0vm6L5ZVUaKxcnMX+hFYM+OCauWB2a3HP0pJcKm8zCrytZtdFebQ15/LSX0ZMK8Pvhpadj2LgshQ3LUjj8Syr3jRUIi5QxCmZEQSRSiKUNXTm2z8D5LD8lpTL33WVh4piIILFF4+PSvjx+3vLzdcXhxIkjXMr2Mf7JQuJiJGJjrib2Vm10cP+I0FUo8bEaYqIknnyhpCpJWRUvReXgUQ9PTogKmdweNyqCcxf9DB8UxmvPxTKot4m9h7zcP7mQYffnk5sflFa5cXAOzbtdotdtuazcYOfjN+OrxuZAQMXpUlDVYNVkpV1h/xEvl3L8LPzaRpOmrWv87t8hIGvwygEefcDCqo3B5H6dNC2D+pjp2slYlRBetNxWg3167pKfT96MZ/bzMfywKIkTJ2R2/CLgd2s5KuzCr62ksMzHoaN+NKqe+FiJ+FgNM6fFsG5pMgvfjee7zxIZOSycqMigya9W0FFJBUnUqfY8ChofllAQ9weyoZIHnyxm2y4X9etqCQSChK6yCgVVhY1bXPy2Y+11xeHv8J+y9/+FmDp1Ojk5F9m0YxPGBDeZxflEOWI5zVFM54yUV9i5aUgOfbubaNwgKFR84IiHhHSFQ9k/EyHHYVFj8els5PsKEFUJh1iOXSyhSMhG0bgJlMmMneyj7wA96zYEGHh7CS1baLm5r57cggAr17rxl0ViVc6A5CPSrFCnbinHj2zB6EjGn5nIDf2z6Hajjk4dDJzO9NGqZxZ33BJOcqKGrTtcnDkfFAWvrITe/YYzfvyE646FIAgsXrKGhyeM5JMvjvD9ege3DQrDaBT4fq2T05k+OvTLoU93E21a6Dh60suWX11EJahkWn8lTI7C4InHrTopJo+4OD8ajcCzr5YQYZEY2MdEuVVhxSo7TpdCYlxQoFoQgoZKBUUBohIUnC54cZbIB59VcscwIw0zdDz/eilvf1TBnUPDEIC1m51U2GS8XoX7R0bw0WIrK1bbEUXofmMMt46VeGTy27Rq1ea6YiBJEgsWrmX8uCG89m4FkREiPW7No31rAzd1NHD6bIAftzkIN4lMfjicex8pJCVJw+B+ZoqKZb5f58BbHI3eBWVCDoFjkFvg5tffcxg+KIyYaIl1m52UlgdITtDQsmcWQweYyaijZetONweOeGjRRMOEp4tp2kjHrffl07yJjnatDJw66+O3vW76dDPxwedWftvrRpZVXn67jJZN9Ow95OHXP9z07mpkxx9unp9dxoEjHhxO2P7roetmO/z620F6dO3A0WN+2vTKom8PE62b6zl2ysvBo14MBoE33qvA5VJ44vky3v6wkqEDTTw7qxStRqB3NxMPPFVEfKyGIf3MFBQF2Pizk8YNdORkgVdV2CtsIU5KwChH4JTKcWhKaNdI5Zb+ZuZ9eJCsUiNxahoKAeymXJq1UDiX46fCptCylcTu3XsxqmFY3KlEKlGcUPcQJpmJVVPwK34q9Dk0bCKz5mcPvoCe5d9sxWy+9on+P0GXLl2w2+388MMPVFRUkJaWxvTp06u08yoqKigtvcoGi4+PZ/r06SxZsoTNmzcTFRXF2LFj6dy5c9VnGjduzBNPPMGKFSv45ptvSExM5IknnqBhw4b/suM+dOgAD9xzNTYP3x/B2MlF3HBzNpawoF6OIMCZ0zIKmTSi5iTBplZQSj6pNCCJOigBmZPbL1GvVR4db1CrdD3/ikn3R/LI9GKG9AtDVVW+XWOnwhZkDfXvaeah0RE8PK2IFZ8kVTMPcXtUFi+vxKCHR8ZFMnZkUFQ9N9/PuCeKUFypIFyf8RvA2IfGsOijORQVmDF5LZSSj6IqiIKIoipc5DRt6AqoHGIXcWoSUqSNVs2u6iNeuiRjonbTB7Uygtx8KxBMBg+5Wc/HH52n+WXNzyuoozbiFAc5xE70GIkhgbZ0q3E/C4JAgq8B99yew60DzQwelUXF8TCOqXsY3FOH1Rtag/d6YDAYuOfee7jl1lt46IHbCXgv0fsmI0UlKr/+7sJslHh1WnBh+tUPdj58I67abndivIYXnorhmUeiuOHmPG6/azy9evVCEAROXjjOoJt7gPsQ7TJUzl6onYlwKjPIbheEoP7x7kMRvPPuIkwmEyOGjiIxtwF6wYiKio0y3MUi+9Yd4ZWwmcx8/ZXrPu/u3fuSFHWGVd8Hk5l6IcgOSCKd88IxEgltSlBCHtpatI19qpeGzXz4BS8cbY0LO3ashGGhDo0QBIGC6L08MsGE1aYQFVF7HzaZRFQpgIzEYX6jhdqpykhJURVytCdxi6VMfEagoEDBXW6iwimh03Hd98a/A+x2O63biPTtFs6i5ZWkJmv5ZkFSldkMBJ1l1yxJ5sZBOeQXBaiTpqVFEz3N25dz6tTPxMt1kVyRKHoH9oiLuL1ePC4TLenMWQ4T7daTeSFQZehwBTt/96Gz1QsplQAQoyaTx4UarxeQRWu61HhdEATibS3JvrQDSwQEAtdX1vdXrFht57e9HjatSOGmfiWE1yLLASBVxpKe4kCSghtYufl+UpOD5xsdJTFpbCQQrFY5cMTN2pUq7UKUtouCSEv1Rg4K20kxx2J2pKGIAQLxl7ixm8zHc5ORJAGPR6HzwFxi5QYhjcR0gh6TLZKfNv/EwEEDr+u8MzMzqZsqU1ah0rq5nrWbndw2OIwBvczoNY5qY3aN33XFcirTzk03GDEaRZwuhUenF5NXGAhpAnUFnTsY2bnHzdsfWTmwJZ3Bd+eh1wfL5nPyA3y3MKmqpPR8lp+P5sRXfbdFEz0qMGxMPr27mmjSUMf5S342b3fy1MQoOrUzsH2Xi+gokTOn9tG//4BrikN5eSlOtw8/KlGFdRh0RxGrl8UQEy3RrLGelGQnVmM2Ka4GpBX1ZNuCIjavzAk+h6110ETCo4/Aqh8dGPRB6aZGGVpSk4LzXkuYwPjREXz7WVK1Z8eZc35UezCpHwqJvob8/ls2hZmpVUm62BiJBe8YePeTCvYd8YDXQCulazU2lF4w0iLQhflvvsdtdw4nNjb2muLw74SKikIaZtR+n6/d5OTH5SnVdF+1mmBZcVm5jMOlsHqTk+mTI/ltr5s1X6ZU+/63ax3cc0d4lbb3nzF8UBhzP7Hx6w9x+HRlHNPsIrIoKJv0Z/LMmk12pr1axpolydVY1MMGhfP1D5X0vC2XlCQtKYkS4WaJVs0NLF/l4NZhI68rFj/+uJY7Brtp0lDHyPutpJb2QhI0JKl1OCT+SrQSX9VHSy0nmfKsygOjr5Z4N2+sZ/F7iTwxo4RO7fW887GVMLPIsIFhVf127yEPYx4tZN7MOPp2N/HWRxV8tDiPuFiJklL5srmNyLefJVWT9zGZRN56JZrsrDJyN181jRMEgQZKG/D+wTuvXJ2jNqqv445bwuhzSzaff7yY/gP6X1MM8vLyCHjzCDOLjBlhYdO26uxaVaWaTNVf0aaFnv2H3XQelMPYkRbatNBzKTfA8pV2wsxirdVeAL26moiLlfB4FPrdlcczj0Yx4tZwJCmoCfzjNievza1Ar1OZNDaC9VucnD3vR1Fg6vOVXDgvIqka0Hto21bgtsFmbu4dxtRXSjl7QWbRFy9fUwyuICnJTEmhjf69jISFCTz5QgnvvBJXlfRUVZXlq+w4XSptWlx9Jp3O9JFRR0uXG0zYHQo39S+i4mIsChKVLg1aAshekYgwLTs2xLLnoIePFtu4pb+Zme+Ucyoz6GtQVBIgKUFDx9ZGJHvw2vrxoePqc0VVVQqjDtC5n50ZU8NJT40jryDAh4usrFhlJyNdQ0FxgK++r6Rr+zA2bFBpd2MFZWVlxMT899cN/0l+/i/F/PkLkGWZhx56iEsFv+IRLgSp+bIdioFiOBZSPydAJVlAFlwmwUiSxGn1KIr/8gTTB9ZsIFvmwNGrLLhLRbBu65/bujx4eKHcwZ/KVS7vCuVD1g9elq92Ve1az3znKstNEAR69+7N4sWL/1uLGZPJxJKlayksLGTx4sUsWLYRnU5Hly5Dqd9U4cKFC+zcX8zqzWWAnsaNW2GxWCgrK8PpdGI0aogxJGCu0GGz2XD6wvGj41J+BYdPqdx44418vmQKpaWl/PLLL6z6eT+lpaWYzQ0Ij3Si1WopKyvD4XAQpiZyPKsdRqOROvUvkZ2dzQdfeJEkCb8/jEAggFarZe5nblJSUhgybAAZGRkkJCTwzEtt/3FpU5s2bdh/MJd33nmHd999F4Bzl3x8s6b6Dt3RmcGLfvKszKZtf5YzKAz+qYAbKnLgQg4hGLDB/9/+yFrt1SvmTSfPBvvA3kNeFi+/Wppx5ET1vvjhouoSDOcv+fnsq0qio6NZtux7WrZseY1nXh1Go5G9B06QmZnJtGnT+PK7w3i/qrlLqdVqqbAHyCny8sehqwzd7b95Lu9Weln/p9KNfYe9CIKAJEkE1ABZgcsLuUDwb+su2LrrysPURRmXdVIcULC75nHqdDK5ylV2rVf1UCwXAxBtiiYs7gaeeWkSN9xwwz+Kwz/BgAEDGDAg9GLikUdqusw2a9aMOXPm/G2bnTt3rpYQ/VfDZrMRE3v1ntm2y01FpcLSDxKrJpNZOX4enFLC/vJc8rwWkqlbdZ95VDcn2EsHeldbeDakFeZAOI3q1240FRsj4XAo/LbXzXufWWnfSs9r02MZOaGAqa+UklFHi8ul0LZPNrcONNO2pYEz54KbAW/MiKVTOwOvvF1G91vziLAImIwin8+L567RpZQW2ejRo8d1xWL4bSNYt+YTCvLLaUorKinnAieor7aglALiSKky3miktuYof1BPV52ZmpEhcXC3nYhakgNChLXKnRjAZBIIJ6LGIloQBJrRnt3qFvx4iSe11rFN8pvIL1CJjZHY9G0SN/WuIL9AS3aBm5btW11XDP4O69dsoOSkhjhrbzYdsCOhIZ1IXDgYeNsf/P5zHEdPepn9fOiJk14v0rZVLIOHXF14aDQaFi/5lvnzZrF/3yasFUWUlcshGQCvvF2BVmdkwMgSikpEunQdjE6nY9lXyzEXxaAXjNjUMs5zgghiglqYPoFvv/qeTl06MXjIoOs639vvuJehi+YiYkYAimL3ogoKUmUcqgdslFeVu16BXw26gIp6D3aPtdp1Dah+CuL+YMlsC2azwJA79tGgrB8CAqUUksUZvBob7dra8fvD0ethy68unp0cui8dOOLB4I7nBqE9FWoJx/TbEWUdakCDBycP3adj9IhYBEHgjvuLcTslVGQSktOvKw7/Lqhfvz5lVpWEeA1dOxlJSdJWS3xegSgKvPxMDBt/dnJjh2DSXxVkEur6iTCfQytqKCr14bUqRNqak0I9REGipdqZTMdRXp9XUqWVfAWWcAFZ9EMt1ZAB/DXYxooqIyGFNAOCIGO0uFwiwiJRWHR9+q4JiQ04nXmSJg11KIrK51/b2LQiBUkSSE6SKDvlwUBofXm34KTvZWmjx8dHMuKhQjatSKm2YC+vkHnihRIa19Oj8ZtqTfoaBCPJ8XqWLVUZP/kAXTsbeP7JSBLjg2Oo3aEw4qECGtUxkX06odZ2jA4Le3/fd93JzxXLPmLGk0YemlLJkw9ZmLuggm8XBCUvYqJF5Fy51virWm+VhIfHo+D1wvcLE+l4czZZuX6ahTAEBcjK9XPslJdWzfQ8O6uU5EQNP251smO3m2UfJ1X1m8MnfHS9wVjjuZCeouWtl2I4edZPdp6flk11PPFQZBWD/NwlP/3SjWhs187+LiwsxqcGiCKeDLUV9mNl9OhznOQ6ASzhkFXkYuKECL5bdIQEWyuiSYTSRBRVIUtznD59ZB68N5oH743A71cRxSAbeO0mB6uXRHDbCEdIPcAIi4jorn0zUSfoiYnSVCWQ/ozJ4yPpMjiHBG9NN3IIJtdT5Qxef3Um7743/5pj8e8Cj1vk4FFvSMPCM+eC5oZXEp8ul8LMd8s5fNyLJVzgl20Q5knEosQx7UEb4c0qarTx8w4X816t3Vhv9J1hPLOvCIPLRCLpGErhqecv8cm70QiCwOlMH3Per+Dh+yOqJT6v4J7bLaza6GDmMzHcNa4En0fk2VklGPUq27ZtY/jw4dcci59/+o4FszXsOehBrIirkjTSCjriE2XOe7YTXlmPiEA8/ug8xt2TELKd556I4rHnSpjzQiwvvVXGy2+VExUpUmGVMegFWjbTccuAYH9/cUpMMCfhVjHoBe59tJCoCKlWU7EZ08K4Y/8R/GVNiST43DcL4RTaan4+NVnLvffoWbLi2qWhsrOzAR8IAk0b6vlmjYOy8gDnLgUTaNm5fqa+UsKj4yJraLJDsCJx9ZIUTEaRdT85eOXtMuqkaln+SSL3P17E30mQ67RBluLgu/OYOCaSu2+7yjAVBIFBfcIwGkQ2/uxk1UYnjz8Uye1j8/FUhJFc1pm0y1UFqqpyMOc85TddYsaTelZ9kcSDU8ooKMilSZNrZwPHxtXD4z5EfmGARx+I5PEZxdw4OIeeXYzodAIbf3bSub2BT9+6ujF1IcvPiAkFKAoMG5PHgQMynrIIEokjifSqcdyh2jh5aj9TX6rggzdjePOjcoaNyefVZ2N5t/PVe/HEGS93jCsk2tkKBDATTimFxBM0vC7TX2LYaCczn7s6f0xJ0vD687F8uMjK0u8rSU4Kakt7HRoyfC05efTgv0wS6T/Jz//FkCSJzz+/Pi2k64EgCCQlJVFQUFCjZP1/IxITE5k+fTrTp0//l7ctCAIdO3akTZs2/6tjMWXKFKZMuXadzOvF/1f6RMOGDVm5cuX/WPv/X4nD/3XkXMrj95/d3DU0HL9f5fV55az/Krka07JOmpaNy5Lo3KcY61kXh9iJUTUTwI8LB+mEZtzEkMi5i6dr/W1bpUx2np8JTxdyz22R6CSJ+QsrsISL7FybWmW+5PMpPPxMMV9+a+PZx2J44anoqsXOrOmxDBqVx829jDwyLio44bMEsLqE62ZzGI1Gbh48nkO/vYuJMAQENGg5yh9o0ZFEnarPWoQoWqs3kWPdSqVdrjrWJyaZGf7TaSLKarKxAmoAJaqIrp2uTvg3/uykDh1qPaZUsS51up4nd2c5ZkIbf/hMpTjdfuZ+bKNRAw0NmsiYClpx/OhB5n70rxnLFEXh0/cXUMcaLPPU/2mH2Uw47rxGLPoqB0nibzegzGZtjfJTURR5/MkXcLufZt26tQx/4E0+mq2jRZNgn7JVyrzxgZ+LuRG0aKwwc6qOJg117D6wnWlTfuHSeSOp/hY4sXOBk7Tixmru5+lyI2ZNnU1CQjwdOtYe67/CaDRSkKsSERc0rpk0ViA8TMuPWwp4c56TzNyjxKiJJJKGhIYS8sniDC3oxNnAXnKifydSF4bWG4mscWGMdbDojTA6tQ/GzhQRYH/ZdhRkEklHQMDh9/Lz1gBHjpXTrZtI5oUAO353071L9QWooqg880Il4eWdQQiW2cqygKRoSKQeRWSzZJGf7av1+DVORFFHvJBIvprDw5MnXnMM/p0QGxuLohgoLJbR6QVaN6/dLLB9Kz1ffR/cFMzO9VNYHOC+uyIYNshMhVUhPUXDzcOspFC/6n7QCFqa0p4L2Rt5ZmYpL0+NqWIx9e6u5w3deeK8oc0zcjhXTVopCAGVv2d0qoKC26OSkHB9ZZ5jxk5hwtRb+OmbZI6f9tGpnaGK1fLIBCNP7T9Hor3mxoqiKpSJ+Wz7zcIPG32cOm+mVbs+dB60mu6dJVo21XDwmJe8Aj+zn4/hgYcrCeCv1WRSVmVMYQrtWhr4Y1MKr7xdzv2Ti2nRREe5VebCJT/16mhpmK7lwk+1L9r8+LBE1GKc9DfIyjpPy6Y6oqNEBvczM+ONsir34NGjDCw4m0WsNyNkHOTwsqqqgKXf2xk7ykJ0lAYBmLfAysA+NZN6qqqyfKUdnU7glgFhLPzaxs41qQwclYdeL1ZLfCiKihQi6XfvneF8sqSSV56puQlVWBygtFxm9SYPEx+/9ZrjUJhbhA4jaTQAIFyNIbyoB/5CH2d0F3jmrVLuvSuc5CQ78z/eCs5wBERko42+XUUa1L963FfiB/DRokqi/W3JKzxa4zcBHhxt4e715STWclwe1UXDBqGTzxpNsEIg92jtjDKjHMnhA/v/i7P/90RMRAqffnmRB0dbahj0nD3vo2XT4Pjo86mMnFjIoN4mtJLIgs/d1HF1JFqIC25G+FO5VJxbbZ50LVBViCGeujSllAKyfBfxb4il5/lcnn8qkhWr7NRJ1XLHkNrv68F9zfS+PY+6SQbO5Mmk1RUwGiV27vz5upKffp8Po0GgoEgGZ/XS7jCThvQML/fcVsSWrTkoUu2GufGxGtwelZt7m7m5t5n8wgB9hxfgtutRon08OLq6makgCJhNwbbatzIQFVE7s7JRhpbE+sV0vuMkGzb6MBU1I9KXjK6Wx9jI4Wa+X3/tia7Y2FjKywNERYosWl7Jc49HcfOofLp1NvDouEjemBHLgaMennyxhEF9zYy/5+q5HD3pJcIiVrG6bx8SzvBBYbz7SQVdhuSg0cC6zU6G12JUtXazk1ZNdVgrlZAmRgA9uxiZ/V45s56N4bt1DsSAkbSyrtXWJoIgkKI2IOewm01b7QzqZ2bOjCjGPv0+vXr1veZYDL/tPrZtPMH7n1sZ0j+Mt16M4+aRudx5SxgajcDE+yJ49d1ybhtXQN1UDYePexAlgfvutNDzJiN2u8zgOypII5FkoU61tsOECFqqnVny1Q4+eBOaN9Jx0w0munWuPgds3ljPtwsTueeu04SVdSKCGC5wEp/qQScY8MZe5NknQhtMPTg6Iqg7vd3JD4uSaNe1lGSiyXOE/WN5mL/iP5qf/8F/8B/8B//B/0rs++MAmcd1/LbXzfotToYPCquW+LwCjUZgymQzFpOOtnQjg2Y0oR1hRBJHSoiWg6Vll85pQhrIAby3sILcbJHiixa+ebMeX73agE/esnD2lITVdnVRr9OJfD4vkdQkLTHRYg2Wx4ynotm41cXAUflk5/qwuXx0vPHak1x/hskUgYQGLx6iiUePkaa0R0XFxVWGs0d1USrkoZTEMWWGter1RvV13HK7n4Lww1XGQxA0RsqL28X7b4dXTYzXb3FQaVfRUXuSRSNoGXG7CV/CORS1ZqIjX80i25vLpsVpfDWzITMmRbFvn4KDSkRVi15fe9vXiosXLzL67kHIJXKtk/poXxpfrfCgKMFy1lBQFJWTmQIpKaH7i9Fo5K67RvDmOz8w74s29B8lM/hemVGPhJOZ3ZCnHhJZPM9Mp/ZGIiwSA3oZWf+lHps1qBOczVka0bpa4hOC+ot1K5vzxsw3r+u8Z78+i7goPcs+jWPuq7E0zNARGy1x6yATU580EJNqJ6Ct5Ci7OUaQnh5NAqCSEmhC2zYaftkaxmfL3azZoGH3tji6/Mmt2e9XkERoR08qqUAFWnADndUBxBR14OcNOlo2NjDmkVJen1eO1RY0+Np9wE3vW0qwH2+I+XK5sFO1YwpE4VSc5HOBhrSiPT2JK29LcnFXkgq6UUQuTWjL2u/WX1cc/p1w252TOHrSR25egNz80OMWQE5egNREDZdy/AwdVYbs1vHs5CiaNdJz0w1G0lK0DBmspUKfXeO7Ybb6IMBdDxZw+7h8bh2Tzwtzymh/o59SY03Tv2JysYulNTSIg5qfGrxqaJNEl2onPkHB7lB576O51xWHpk2bUlquMviefL5bb69mQta7m5HkFsWUa7OrbVzKqswp7X6mzphO596fMPL+L/lq2VZeevl1ft5+gmGjviIsaQ5HT4excVky7VoZCPg0WIimjJpa3wA5ZNKm3VXzjNefj2X1F0k8dG8Er06L5caOFjq2MXD3XSa8cbU7OLvjK7h9xO3XFQOAuLgELuX4MRpEHE6FB+62sHJD8Dlw3wgzpJ3DQXVWm6Iq5EftZfrTZhQlKBnw41Yn990ZTJrc2MFIQFaZ+U4Zfv/V+Hm9Ck+/XMrAPmbSkoOabF6vikYj8unbCZSUVl+UtmmuZ9femsYu/XuayC8KMG9BRTVjlVNnfdz3aCFD+pnILYyr1YwxFKKjopGQqm16QZD5pjXI1KsT5Pk8cG84h3+LY90GDWvWixz5PY5HHgyvVgF3BUu/q+TiGS0xJLBjlz+kCUy3ziYUo72Gv8AVXJSOM/WJ2pObXp+KTwxtOAvglewYzP/hKIVCeno6Pq/KPZMKq5loZef6ef5VKydOBcfHhV/bOHsK3p3rZ9VaL7266wnvvI+Dpg3sV7dzWN2Fo9jMo9Or+1b062Fi1V+Mdv+MNZscjJhUTlH6Lxi1OprSniK7nbP7ohj9UBl7DnowmUT+zttWqxUwldehuDSAOTxATJREfKyE1xvaFKw2dLihF+u3OElNlrDp8rioniJHPYdX9eCx6YmLkbh/lIUP34mqjbwPBDc38goCzJ5fzvD78+kyMA8hpyFaQU/XToa/ZT/Gx0ocOFz7cZ+94Kd9awNzXo7kwM5YYjqeIkdzisEDQzO8fT6VBo2uXUKrYcOGl7Uzg7qZ5y8FeHB0BO++Ek/jBjrMJpHunU38sCiJnbvd7DkYNGpev8XByAkFNKinrTbencr0sXm7i1WLk0iICxIfysprJt4WLbcxuK+ZhXMTSU7S1KqBLggCsTFBGY6DRz24S8NDkjIAou0Nmf9RcOyMiZbweUpCfq42dO7cGYdb4tyFAC/PqUCjgRenRPP4CyV8t9bO1l1uXn8ulmmPRrJlu5fcCwasRxry5cz6jLlLYuhdViQ0pFCvWrtBjc4y7OYc9DqBr3+o5OhJP0MHhB7jWjbVo4+pRFEVBEGgEa05xh7K1CLCI5RaZQh0OoEmDXXERovc+2gRxvKMYKJdG4Hdfv1mYKHwn1H1fymKiorodEM7khMl9DoRWVEJBIKdr6RIBFkiKlbBaFYJ+MFWIaCiEh6hoNEES58CMmg1Qa+3SjvIskJUpIhKUGBXUVQUNbg/7/EIeOw6VFlEUVUEUcZglpF0CmFmEUkCq1XAZdMiqAIqMkgqGkGDIvowW2QMOhFRAo0k4PNBpVXA71eJjIvlpy1biYiI+K9OOyRmzpzJpg2L0GhVPB4Zp10k4NEjCiKSVkZn8uByiKgBHQIiiDKqCqIqoQgKoj64q6PViLhd4HQpxMYJICq4nComo4hGCgo9u1wqOp2ArUxCDWiQNCp6s4zeIFNarBIdC2HhIoqi4vWqSBK4PQJumxZUEVmVCYv0YbGIKIpApU1BQSHCIhEb15B58xf+Y3fjDRs28MzTEzAaBBQVwswiGk1QW8ntVi8LbkvodQKyDE6ngsGo4PWp6HUiogiiGNyx1GpEELhsbqQSkFXsVgnVrwUEBE0As8WHyx2Mj8ko4fEpeFwiPpcWVAFVlLFE+zAZJHx+FQEVt1dGFIOfl6Tg5NjpUvG4FWJiBGRZwO9XGDX6caZOnfqP4rB161YeGjeGqBixipnidqtYKwNEWiRs5RoCPgGNJCEICqqoEAhATJyKwRBkiXn96mVXxSBzy2XTotNqELUBtMYAUREiNquKrVwCVQJUBEQ0kogq+omMDaDXi8iyis+vYjIKKIqA2y0DAqIIlVYRQdYiIKBKAbxeGUnVAwJIAfyqhxdenskDDzzwj+Lw74CAP4CrJJz7x1dQr6GP56ZE1vrZdq11eEyFFMsCGm8Y0SQQwPf37KPCVG6+4xI/fBlMHgHIssqX31ay5CsP9aTGxHkvM5oEiA0k4T7lZPCdv7F3W1y1ROzEMREs/c7OGzOqT2jqpmmpk6pl6iPR3DOpEE15MqeO5NTKJqoNmZmZvP7CG2jQksVZGtKSE+zDQSUBAuRyngQ1leLY/aQ3djHhbj2yrLL4ax/t+mSz+L0EWjXXMWGcmf1Hijm4rxhBFYmKFnAHvDw63kD9ehqOnvTy5beV5Ob7cdgF/Jynjtqomjt81fWJzqNXFxNhr/h49tmdJFS0xSwEF9G56gXKxHw6yH0RleB4gzOJGLUhB9mJgsJnHy/kxZkvXHMM/ors7Gyef/YeHr3fy6wjUVDL3FsUghPB4cOMPPNqCSsXJVdj+ADM/9xHv/6jqiRabDYbSxYtYfOGLRgMBkbceyd9+vahbt26zHr946rveTweHhzXh5HDak7iJUlgxG1aflmSj0dxVcXmr9AJegryy/D5fNds9vPdsh/o2Eai+40mTp31MfX5Sk6dkdGHe5l4v4Vln8WTnefjnQ995JyHFHs9PKqLY+whnEhOnPVgCRdp37qmvt/pTB/WcpFGSnsucYpUMogRrvKboogj0t2TfTt2cOd9QfZHl8E5SGLQ5CZgtRDhjgQhOGe5wAnq0oRMjpJBs6qk6BUYBBPN1E5kcQbdGQm3243RWLOc8d8dY8aMpe8XcwgPU1i9ycGksRFVjMc/Y/b8crIuiGxc6SGiqAsacyHPzcznjZcjqz7z6nMR7DtwlgsH7aQqDdEJetyqk4pABas3uPh1TQoxUcHNHK02qIPYfeAFDhzPIVZNQQDKNLkMHiKw+vl4htyxH7I6YBGCbA5VVYkkhuPsoY3atVr5dUANUBC9n0CBi9Q69a4r0XUFDRu15dUpufy218PKjY4q+QVBEFizPJanZ1xg69ZMRFckNqeMOcnEqy+8xMBBN9doSxAEWrcO6kUfPbKLn37ZzIBeRiStTF0ac5w9+FQviaQhChIB1U8eFyjR5XEpLwyvV6linxkMIo3q6ygtk9mxx0ib5iqTxmppf5Od45vOE+OpX+23S/V5NO/chPT065d7uP3OCbz5wVjGjLDw1kcVPDc5miGj87mlv5m4WA2bV8Vy/8SDZJ3TI1hjcAY8lAuFRJv8fPiFyMJlFdzc28TyTxLR6QTcboXiMhmnUyEtRcPge/Kom6ZFViA3P8D40RbattBz+LiXzdudhIeLZOf6yaijo06alqKSAAlxweeE0ShyYwcDi1fYGDvy6txfEATeejGGjgNy+HSJjbhYCUEIlpBrNAIfLFb57ofr2wAZMKQ/33+xCqtcRgLV2cmCy8LuveV07WSs+v301KsZqUPHvOz8w0OvwSXccYcWSYRN212kJEro1eBmoKWoBbePO8n3nydWYxn+vtdNVKyfQ7YdNFU7VJXzBlQ/ubqTmBNLCQ8LXeFRednspkBzgURfvRpzAVVVKTOfY+LImpJE//+Cw+Fg8eLF7N8fZJ926NCBcePG1apRHwgEWLFiBYcOHaK4uBiTyUTLli25++67iY6uXZ/zn2DMQ/fy4vRfGTPCwvAxhaAIaAUdXpsJf1EDdrsvUl4R4OXXHETrLTw1RWDC2DCOnfIx4l6Veu6WRBI0nbEHrGzZtIdGnbJp1cREsyYaMjJE3vywggG9TFWawFewaqOd/MIAG76O5IWnVQbecQzfwY7o0GGlHKM9Cn9UOT1uNLB+i5Nxo0Kvfb9e4SVVbUe5tgxJ78TrU1DtEKm/Pl7aHXfex5Cb30GnmtC504gkHh9eznAYqURPaVmwCiAyQsLrVSmvkImOqsly/fV3NxXWAPmFfopKRUSNwqin8rmU62dIPzOrfwzq3YfC/kM+tm4L1MqgfX+hlcfGRwLBjaIVi6Jp2/sckyeErib4fJmDkXc/fF1x0BvMhIe5sLsUft7hYvM3NTeyBUFg5jMxDB2TT3KChp5djHTpaCAQgMGj8zAZRdxulYw6QTPBeulB9q7bozLs/nz69TAzqI+J0ooAH3xuQ6cV+GZBcG7k8wXzKqFkLgDKyhUkUeVCth+zXDsjWCcYqLBeTcQ6nNdX6h0fH8/Zc36cVolPFnpY9m0hRouf7p0NdOtsoqxC5tYxBVy4ECAykEyDystGpQJQmUa06uQwv1XbqPeoLkoS99Crt8Btw/TYHWEsWFpJUUkARQnmFv6K0jIZu9tPIQfRq0YSSSeRdM5xjFRv6E3RK/D5VKY9FsPAEYU0cgWfmWKESlpaaC3768V/kp//C3H27FlGj+pL3+4m3nwxlmaN9fh8Kis3OvhkiZW0ZBGjXmTurGiaNdbj96v8sN7Bq3PLSE/R8/CYCOYvtDJ5fCSD+5mRJIEjJ7y8OKeU0XdauG1QGD9uczLn/Qp0Wjh+TCDWXZ/EQH00ghYvHrKUMziUHLp2Epk6KYbHnrZhdjYgWqmDJEi4VScXA6cRBZW4ZoUMHRTGsZM+XngqhlbNrh7TS6/ZKSyy0qFNa3bt3kNCQmitkdowcEAn0pMqeP/1WOa8X86JY1qSfU1JuHwcNn85J937qKM2IpF0REHCGajkAieJJoE4ksmWT9PyhlJWLo3h5FkfM2aX0eUGPUtW2HltZgzDB4Wh1QocPu5l6islZGaqNA/chEWIQgkoWJ35lOqP0LadyrxZcXRsYyAQUFm50c7kqZXE+zOI8zcIxk51U+I5TaceVj6dF8nazU6mv1ZGlFnHUw+Wc+/dvXh9zpd069btuuLw0ksz2PrTUh66z8LazS6G9DPz5IQoEuM1WG0yd08swOcTmPdaLC2a6PF6FVascjLznXK0JoX4OIm7bg1j/U8unnk0ir7dTQgC7Dno4eW3yjh7WqSepxUxStCttdJfwcXAYRo2dRIdI3BDWwOffOYjxdOEGP/lOKt2LpYe5u5HFW66UcvEqUU0qm+gbzcTD98fSUy0RElpgDkfVLB9l5vCQoXx95rZtc/L1s0fsnv3Tn744frc29599x3en/seTZtqmftqHN0vU+237nQx5aVSLlxQ0PrMNKIFetnIKQ4QE6mh5wA/L02zkJKkodIus2CpjT/2e/j83QS+WWtnzvsVGIrTCHPHcUk5glfy4y43kKamUUYRcSSTTF2sxgskdcjirZmRNGmow+1W+GaNnWWr7Hz8RjzfrLGzdrOD08e11FdaE6MkVcXzHMdJJYM4kqmUyznDYWbPnMm2bev4+uvV1xWHfxfEJISTdSab9iW9ybYeJ/NcBT1rVmwDcCHLR9MODsbeXcTu3Xl8t/YQzgI/efJF6tM85HcqsRJ9vhODhx0mpb6L2GiJA0e93NTJgE41Euf6ayln0DG4LKs+I8ZdYPXXcVfdRlO1FJfWZGMdPeklo46WjDpa+vUwsfJAHKrs4/Dhw7Rt2/aaYzFp3KM0trfnBPvx4OQCJ6lPC46zm2Z0wEY55+N+ZsF7UfTvdXXBde+dFr5ZbWf4/YUIggp+HaVFGhrQEtlczpMzyrh9SDTLV9mZPb8CkxGs5RJ7ftOiq0hDQeEIfxChRpFB86pFWqVQhkO1MWuuhndnxnF4jJsdv+5h37HgJoOkUWhm7V1Dz0wSNDRXO3KS/WzesPm/lfz8YP7LfPQ6JCWYmGEsgVo2hW1qOYlJKnfdGk7jBjoGj87jodERdGhjIK8gwLufOCgojWbc+AyKioo4f+480yZPx1gaRUQghgAC7+z7kPfrfMBX3y2ttpGXlZVFuxZCrYnsF5+JYOmy04jev2e5ikjXVdLjdnm5Y7iFQ8e8jLrXQXhRSxJbHuHnNalVSfkObQwMHxTGky+U8vOyo4juSDRoSSAVpczCtJdzePe16qVHPp/Kg0+V4HVqMRGGG2e1xOcVCIJAA7U1FzL3k5Xr4pvPkqpKDTMv+Hj4qb1kH0qizGcjiXTChUgUVSGC0JqrZiEcr+rGW85/kp+1QKvVctfICWxY+yn5hUEDtY/mxFdtAsqyypwPKti9x4+5rBF1hSYggMkZxublPn77o4CJDxpITpLYtt1PQb6KoEgcELYFGUqiSoQnjbjsHvS49VduG2KiZxcTxSUyCxZ5qMyKxaJqKCKHdBoRb4qkVSsHdVK1bFkbzdQZhzl4QEHx6ii0udBoZSSviX3KNuJIJEyNwq0rp1TIw6TxEWYO44MPv/xHsZg6bQ6PTbuTlZ+Hc/Col9/2ummUoeX4GR8mo8jc2ZF4PApD73fx8uT5dOnS5Zo2mx6a8DQTH/odSbIz7BYt6z8qpGXgRgrI4gh/IKgCAgLhRNH35r4Mu3Mgt49/iZlToV0rA6qqsnWnh9nvS7z6+md8+vFs1v10ns/fj2LqC7ls3pyFzp6I3wflmnKG3DGEl1598R/FoH379iz4pDGXcjLx+1Wefa2UZydHMXJCIcMGmRnQ08wrM8KY+2kFR06WMbynmV//8NO8kQ6DQeBidoD8wqC7/bFTXv7Y7yElWUO9NC310rRs/iaFgiIZUYSEuGBCY9wTRTTK0BEeJjLnhVgeeLKID2bH89TESB6fUcKX7ydWOcU//0Q0jz1XzLrNTiY/GElstMTPO1x8ttTGjR0M/PqHi/MXA1gsRmz2CIbdfh/jx09CU5t1di3o2LEjSQ0SyD6TSZyaXO2ZEx1I4YuvTjLpgbAaTCOfT+XVd8oRi+qSVSTx2uFKet1i54v3EoiMkOhyoBhfiYdofx3O7y2hQ/8cunU2EBstse+wl7gYkdYt9NzcW+LM6SMcOaqgFSUSklRmPmJk4TKFqa+U8N3C6kZJfr/Kw88UY3coYHByUbuXdGe7qmRDQPVTEHEIQ6TEyJFj/lHf+Fdg/vz5lJWV8fzzzwPw6aef8v777/Pss8+G/LzP5+PixYvcfvvt1K1bF4fDwZIlS3jzzTd54403/qXH1qBBAyIj4bOvbATsJvT5TXBgp47QmFzLARw2HV0GFGN0x9N9sIOJ46JRVZX7HrSRmN89yLq7PBx4cOF3GtA5G5CfE8W5LQ5yhEyatNAz7skienQ20a9n0ARmxWo7qgoDepr4Y7+HLh2NLP44iiG3HMVR7Kc+zYgjhWLbUZIT3cx+r5xmjXTsPRDcmR3Y10DDDB1bd7rIOWMmRTAjKBpuHxrOT78EjWdVwXpdsfB6vZQXmGkb6BnsQ5fPK45kstQzHDtSisMZJDI982gU458q4qsPE6vdDzl5fl58s4ykBA2d2hl595VwVm20s3OPhzbN9QRksFbK/LbXzU03VH82Hzvl5cdtDmSPif63FbP889gq0zyXS+GtjyqIi5Gq5gcAERaJenU0rPvJyZi/uLAfOOrh4Il4nn6x63XFISIyHg1ZXMr2c3Mvc63jfZ3LhIS1XyYH+8SjhTwyNpIXp8Qgy0HN3z9/NzoqmDT+ZVUqTTrms3phDDalAsHiIzJKpF3fbMwmkUqHwqqNDm7/i9SBqqqs/tGOikr/EXnEx2jIL7bWUpMWTDQmxAevzfHTXvz+0PrVteGnzVtQi1JxkUW8vy6aiALWfxVbTc//ntvDSW9WSEpl+xpxMgpmBDWoEa8VdCiqQlHS72xcFUlGnattDBsYzqLlNqa9WsI7r8RXa2PJcgez53gxFrUmgSg8uDnHMbx46EBPSmwHOXoyqB39V5y/5CMxXqJJQz06PXhVNx6cNG7diPDw65eHCQVB/Y+g3f8TlJSU4PeHpqk0a5JKx7YGflyeUmMHYcuvTt6YX8GW76q/V14hc8f4AjYtT+H2B/L5cHZ8td1NCLL8ht6Xz6J5CSTGa8grCNBraCHm/JbEqzV3nS9IR5j1np2Va31kb2mFRa25g3lC2M27HwVY+n0lq79IrsFCOH/Jx5BhDgrL3RjMWg6dOHnNMVq48DN273iTtV8mcfOofLIviETm3VBt8XRM3UM9mlQ5yF2BqqocYw/1aY5ZCCdbOsmU18sZf284sqzStOslNq1IrXYjQ3Dx0HN4HvZ9LUkQgjHxqV4qm21h96bUamyh52Za2bywLrGB6poYAIXm40ybbePuO8LIzvXTe3g+Tz4UxaABRvrdWcSuP2qWj9UGp9NJ397NWLMkmXsfKWDk8HCmT74ag9OZPiZOLWbbypr95dRZH7eMzmfLd8lMmFrMso+TiI2pvivndit06lNM/MU+1dhdiqpw0ryNrr397NqpUtd2I2FUXyirqsoJ3U56DHQRFyPSvImBh+6tucs55/1y9h70sv+An0/mxrBlh4uNPztZ/+NxwsJqF4z/M2RZpkndBqTUUdm/Jb1aqRtAhVWm08Acwi51Ik5I5JC6iyQpmd73ZTP39ZraIqs22jlywsfLU2P4fa+bMZMLSc7qj4jEfrbTmDaUUEA8qUQLcThUG1Hd97NuRUyNh8XBox7mL7Sy+L0EGrYtJLWoB3rhLzp4qsJhdtGSzpcfKDJ72UoAN1+sWEK3brUb4Gi12ipn9v+LqG08fHHGo3yzeCudhf4E1AC2RtvZuz2uRj9XVZXew/PJu6SjfTuJt1+zEB4mMGxMAZcuCCQV3VRjjChQs7FTQSOhNTmcpfNdF8m84Kd3VyN5BQF++y6ddKVpyOMNqAGOiDsZOERl6afBe3HrTifPv15GfJyGlk10PHhvBOkpGm4dk8/CdxNIiNNw/pKPO4aCvyyaaYsep1+/ftcUn8LCQgbecAvN5I6cYB8yAby4ERBpQAtihSQq1Qqa3HaIxR+GTi6NnlTAA3dbOH9R4b2PXBTlaKkvt6E07gBTn9Zy/8gIdDqBSVMq2PlDIknextX6eb56kQpKyaAZdstFTHUL2PhdDIePe5m7wMqAnkbCzCKLvnZQUKRQnmuirdy71nM6pO5ENAjsOvLrNY8Bf4YsyzwwphublumQZZV2PfNxX6hDglIHk3C1PUVVyI3byQsvi1zKDvDcE9GUVwQYNbEQm12hfSs994+IwO6QmT3fisOl49IFP9HhGpo30eDyKFw8LxBW2gQxYCT8JpEvV3xR1f7Fixf56vN7+fD10At2RVHpeqvCqSMVtPV3C+kMrKgyhRmZ/LRj0zWzgeulZPDGyxZWfOvDcLI75TFHWbKiunvnFfj9Kk27ZGPNjaAd3REEAb/qI9PyK3UbBnhmcgR10zTsPuBh7sc2/Dlp2PwO6tOMUgrJEJrVehyHjZu4eCyhRmLB71dp3y8b8VxLEpRg+dQBdQfthe61tnVU/QMHNv448lutmrj/rmPhFaiqyttvvsDB/RsoLa3A54eMOloMeoGTZ31IoopeK5J5RkOa2oAU6iMJUtBdlSxytCdJ06Wjc8WgqgIXOImic9CipcDxIxIZgVbEkowTK4WJf9CzuwanQ+WXX1X8bg1+RaYOTUgiDRXIjvyDqHQrD95rISJC5OvvK9l30Ien1EK8JgG36KBCLgOth7BwkQiLiMEgUadeG6ZNf/sfV8IAHDt2lLfemEJcTBkHDpZTN11L/54mbJUy23a6CSgmxo5/gaG33nVd7dpsNj75aA4HD/zCmeMVpDhaEqMmVt2bNrUMe91CvlmzgtjYWC5evMiXX7zHpYvHUVRo2647d98zkfj4eLxeL7NenUJxwUEG9Ajgcqt8v14mrU5rXp89/7+9mJNlmZF39cXnySYmSqSgKIDPp+BwqWg1Aoqi4vFqaNgwHZvNjsnow+lw43IHWPxePJZwiYvZfkxGgUXLbJw666dFUx3FpTK33hzGfXdZCA8TOXXWx8x3y8gv9FNWHqwi69fDzOlzXg4c8RIbLeHzqbg9cP9ICy2a6DiV6WPDFicjh4dz8ZKPn3e6sdpkOrTR43CByxPFhEfm0KxZK8xm839LBqWkpIRhg27Hll9JY9oQJkSgqirlFHNBOkKTFgqfvRdN88tGTsdPeel/WymCNYZk6lbpIpdI2YwcoWH283HkFwW4Y6Sd+OIbMAnhlEt5VESeIDzGT1i4Sn6hTGWxEUucl9kvRHHb4KCm3skzXl6dW86AXiZOnPSz6kcHg/uZ6X6jgTPn/Hz9g53KchGbXcvqjSt59eVnOHfyPAZBhyCArPERFhXOh58uo0GDBn973v9T42Fubi5PPfUUr732Gg0bBsuPz549y4wZM5g3bx7JycnX1M65c+d47rnn+Oijj65b5/zvxsJHHxnD/cOPM3+hlf2/6WiqdOIUB8mgKeHtjhFmFtm7U098rMQPqzU0qq/jl99dPDHOTELlVT3gSrWCS5ymBZ2qJc1VVSUn/ACvzPESFS2w54AHg0Hk1pvNNMzQ8evvLvYd9vL0pODaolX3HKIye2MQgokqj+rGmrGTyAiB88dNxPuDz0B3VBZ+gxVF9FIvbwgSEkV1t/LOHDPrf7LzwzoX7Tv24ZMFi645Tq++NIu9n58gmvga76mqyj5pM/0Hqiz/NAlRFNi2y8Ub75fTprme+DgNR455OHbaR910Ld06GSktkzlw1MMdt4Tz6x8upj8WzbRZpXz9USITnykmPlbi9sFhQVOwzQ7OnPez8J14RFFg+L0lFJR6aJChxe5QiLCI3HunhRG3htWY29xxbznHD+ip39zN+LF69HqRL79xUlyRwgcff3PdbOGHxg/jzOlDJMSJRFg0rFsaOr2oqio3DcmhV1cT+w55qLQrTHk4ijuHXh2LC4oCzP2kgt0HPVRYZdq1MvDilGhuv68Uv91Ei9Yyn38YhdUmc9u4ArZ+H1x/3/FAAY89EMHAPsHk68oNDuYtqCAhViIyQuRidoABvUysWycjHOlS1V/+jALLQeYv8tK6mZ4+t+ej1TdmzfqN1xyHV1+axf6FpzjGHuoa0pg2u5IxI6s/Z05n+hh1m0B8WWgJrnz1Im5c1BeaU6rJ4r7p2Tz+cOjKpf535fLNgqQqA8ZDxzzcM8pPatlNNa75JeEkTmMhyc6WeOsf4KdVcVXVAhA0jrpnUiHzXo0jPlZizORCzhw2YvOq7Nz7GxZL6GOA6xsL/8P8/F+G7OxsoiIlXpseG5I6vX2Xm1nTY2q8t/S7Sh57IIIz531k1NHWSHxCUBfvyQmRLF5eyfTHo0mMl3BYNdRV0kK6UKYHmjH3w19xVGhICZH4BMhQWjLzjV188E5UyPKr+nV1tGyt4tkZSbmrDKvVSmRk5DXF4ovP57D+q3h27fHSsrGOI7sl6vwp8elV3QhQI6kBwV2bumpjcjlPY9qQEmjMh59uY/y94Rw96aV9K0ONxCcEyxRfnhrFxMdPQmEw+VlmPsusZ6KqJT4VRWXtej/J/vSQsYt1NOaDT37l7jvCSE/V0u1GA7PnVvLIgxbatpDYuHEjgwZdm7vvww8/SOd2BnbtcWMJl5g8vnoi74U5pbz5Uuj+4g+odO1s4GJOgO6djTUSnxAsT3ryUTPvP59FnPdqSZYoiCS4mhGmPwlubY3EJ1yOs681O3buolkLucbuzxU88VAk/e7KQ6uDhvW0zF/oY+KYCG6+uTe7du29pjjMmPE8kkbg0fGWGolPgKhIibGjLLw77wB6dxfMhCPH5/DiM6EHy2EDw/j4izwCAZUuNxiJj9OQV3aIuo7OaNETQSw5nA8KowOO2DMsmBkeMjnRrpUBt0dl83YnZl9CjcQnXHbvVBtQQBbpNEQUJOqqTbioPcJLLzzJtl8OXlMc/p2QnNIAQdyCQ6lEh57CfIG7JxSxcF58NafaZ1+2YT1Vh3r25mT9aKX/sX1sWh3FvFlxfPi5ld927SYrO4p4UpGRKSYPPQYaEpwEO2IyadHEzOdzExAEgQ0/OzmwWgO1VJuIiGgUPYd/lzh11kfjBlremF/BF/MTaNxAx+4DHh6bXozNLlO/rq7q4a6qQcNku1RGvXr1QjceAqdPn0YvmzjOXurSmEghFqtayikOEnPZbsETmcPEB2rXF7vndgvHT/t5bHwkd99upsfgYrJOnyGlpDXTX97LO++7MOkl8i7paas0qTGuJQv1sGoKsNz4B89PNNGvRzAJ3aOLiR273ThdCguWVjL31Tg6ttbToq0dapfMQha9xAbq8ttvvzFgwIBrjsUVeDweIsIFvlzh4M133SjFaWhUPeeFY8iqTCPa4BUd2OJO8fKLetq10nLomA2A5ascDO5rruHg26uriaY3ZTN5QgTPPHa1pNjpUhg76RQXd9Qn74yHvLy8Km3QunXrcvqcBp9PrWI8/Rmbtnvo0+82Hnq4Da899ib1XM1rjCHFYTnc98Do65JBEJFY8JUNjS0Bi6BHtFTSpkVtCUOB1i30XMpthEyACrWUi5yiYWVbpANhvDjpEoLBjd9uocwn0UZowykO4sFNoDYtAYKJZYtFCKndpNUKPPd4FG+8d4rScxq8cgAvLmQ1tAO1qqp4cCMICqdPn6Zr1+tjffy7QBAEpk6bRWHho6xb+w0rf/iCti38PHRfcLNFVYMu4w9PK2LTpgvk+7PQaXSYwg0kpUfTUG1M5okLyOSCpBIRrWPo7fcwfPhIEhMTWfblMjat/wlVUUm2tAVDCrmXDhAZV4qjUoNONuCNsJInOJAVhQ439ODRJx7ll1+2sff0JbSmAhKSDlFprsTmuoDdHkAj6dBJsdRJzWDcxLF07dr1mueBf4eWLVuxaMmP3DNqAAvn6uja6aqEw0tPqzz2vBvvf1FeFwoRERFMm/46qqpis9lY8OFnbFz7I2JAgywGaN+5Lc+//B4xMcH5aL169XjplXkh29Lr9bw66wPKy8vZv38/EZLE0mU3/MsYLJIkseLbn1m4YB5btvxAs6bg8Qi4vRHc1G0Ybdt14PixfWRnLubNGWZMpuDvFhX7ufOhUgRBT/PGOi5cqqSwWKFh/Uj2HvYTFhbGF9+KfPRFEbIcQJZlZFlFVYMsd0WVWPq9H4NeoUE9A2XlCoImmoFDbmPb7j2s3FyB3+vHZNTy2Vd2bJUBvH4NRoOO89mxdO7SHafDzicfPk9KokhpuUx0bGMef/JVUlNDl8L+HeLi4ti191e+/fZb3p09F2tZUKcYQUUUVE6fExn1sBuDvhIBkeyLComVrYgXrv5WBDGkyvX59rtf+X1fDlqtgMaiYjX9xpkCCdmrQbYK2P06Iv1u7FYNYYF4kvIymD0lnxdfzUY0eBAEgbS0KD7+UqBJky78sOZFtm3bxitvL6QwrxSTMYm77h3Ok089iUajYfm368nMzGTD+hV4PU7adehF7959qyRY/l/g7NmzmEymqsQnQKNGjTCZTJw5c+aak58ulwtBEDCZamev+f3+aklOQRCqmP+1PRMvXjjK/iMBmjcy8MdOH+c1hxA1Hs75jhB2Wkt4lIxTsBEQzaQmBceFo8cCSLa4anObHM7RkFY1KlQEQSDF3oa3529n7/Z4+vWoPrdye1R0f1pCajVitUSWQTBScMGIjkY0FxKu/qY1mQqKOac5iEbQUCrlMPxWHUUlASRJRKcVqVe/wXXNBf7YuZtYNSPkWlQQBOpGJNC8cTmdBubw8JgI6tXRMqSvma9/sDNskJmSCpn3ZsXRo8vV41dVledeLyPSIvHbPg933BLG06+U8v5rcRw46uXZ10q5dUAYtw8J54a2+qrj3bo6gS5DclizJJm7H85n/msJJCfWTDUpisqJcy4ExUhBkczCpU5cngBOTwzjxo+rGluvByp6Ii0CCCK5+QGcLqWqKuLP2LnHTUGhTIfWBmY9G4PVpnDXgwXc0t+MwSCyYKmNBUttZKRrefPFWBrX13H6nJenXizBE/CRWl+haXMjr7xdxsatTrreYGT0I0VIIgzsbWLHbg/PzCxFpxNo2kjHlm9TquQyVFVl4deVpNXzcqjkNyz57YkQgknegBogWzpJasNS1m4SGP9kMd5yEw3a+K+rP+Tk5lJOMVr0yBFF1EkL4457yygolKmTruHpx01BbVKldkHaJOpyyPgjuT4tUnQJ99xV+9pi+KAwnnk12DcMBpFXZjuIKesU8pjrKE3JjsilxPI7xee1dBqQi0HS4bJrkP0iAcHHoxNNNG6g5Z2PrTw4OoJZxeUkm8yIonhdcfg7/J9Ifp48eZK1a9dy8eJFKioqePrpp7nhhhuq3ldVle+++46tW7ficDho2LAhDzzwQDXtAL/fz9KlS/ntt9/w+Xy0aNGC8ePHV7sBr1f/5J/gp59+QqOB9q1D74CezPQxa3rNQeH4GR8jh4ezbZebTu1qanhdQef2Rr74Jqj/UV4hEy6FTuZA0MzCVi5g9IV25ILLJaClKl061F6i1re3ln0/hWEIL+fgwYP07l07G+jPEMUATRrq2LbLitksEilU3wVyUomF2neGLEIUF9Qg01QSJJyVwYnEzt1uBvSu/UHcpYMRSVdW9X8grIxunaon0Kw2Bclv/NvYOSuvDroDeptYuTYoPN+/p4kdv+645uTn2dNHmPmMmT/2u7GEiTUG8wtZATq2Cd1fjp3ycnMvEydO++j8N9eoexc988MraiR7ItVYjp4IEC4n1frdMCECVRYJM1Gr2LNeH9RzCj5I3TSqr6VJAx0eV1Gt7f4Vu3ZuIzJGpceNtV+77p2NLIiqxOG2EUEM2vDSqt2ov0IQBOqmaSkpk0lK0NCupZ712Ta8DjdhWPDgrOZgrRicNG9ce39r30rPtp0exIq6ISchABFEU0p+1f+RxIIsYa+sCP2Ff3N0vKEbqvIJF8P/IDJKJaw0ngubE+jU/QyJaX40kkBuloSprD7x3roAhAuRiLmdmDx1P6uWxZBbGODJx8OYObuEylITRsJoTBv0QnCcLDCepFFjeGri1XGuU1sD/sh8KAotuF5KAVHEYS6N4e35RwgIPkYMC6dJw+B9eGMHI6uXJDP03nwKigLk5vtJTdby1Qo3lKXjNp79Lxkdf0ZERAQ2yokhgUghmOCKFGLRqYaqMUiQZIyG2icGJqOA77Kgu8kk8tYsC/eMs5JdeZZkd3OS8+qSq54nBUOt/TfJ35BWzU8yoFf1Z97oOyzcNjaf9V+lUFQSoNvNpZTZVWRCJ7q8qof0DAVHSQk+X2gDov8KJpOJk6fdHN+pI6WiT1Uc0miAEzsn9TsZc4+BqZMtJCVoWPpdJU0b6VAUldU/Oti0oiYr4NRZHy2b6pj+RGS1180mkeWfx9C+eyZiVkMOHz5clfwUBIF77p3M4y/O4cPXDdU2ofIKArz1iZYPP36Q6OhoTj10ijVfrSeiNJEwLLhxYosppGP/doweM/q6zl8SJQoKfCTJ1zb/EIAi4ymcCU66djLSURDYvfsQclkacfbGCC6BbDWTVOpXxfEcx5AJoKhKjcUhQImYw839a59At2lhoFc3D+vsRwnLb00sSeSQSV1qunsXkIUfL+Fh6v/TRf//V5CYmEhKagajb9Mw5eHqG8CRERJff5RE8655zHjlY/r0Cc65VFXl7TnvUlnkRl9mQfCJyKqbA3+cZPz4GGJjY5n81GQen/I4SUlJFBQUcK3FYRkZGaz84WvWr/mZ2dO1tGuZSG5BgDfm2Tn8hwGDM52ywnI8Lu+/JPF5BVu2/Mit/Z3VEp8Q1L1//zUjfUcsYPhtd193KbWqqqxfu55Fn36Bz+XDaDIyZPggxo4f+7eJnNoQHR1N//79r/t71wJJkpjw8BQenPAkVqsVvV5ftS6x2+3Mf/cRfvxaX22+mhCvZet3CQwf52Xg8A+oW7cuJSUlCIJA/fr1a2gPC4JAYmIihYWFuN1uJj50B4/dX8qgPlfbPXvex8Rn1/D6nGXVGL1erxe3243FYkEURdxuNw+NH8a0h2306Xbl+xKnM88w8akRvP3uN/8oASoIAiNGjGDEiBEA7Ny5k+envIC+Mgyd3Yx8zk9ljI1+t/bBXrCd+Mqav2EQTCTLDXjwngImjbOwfZeHyU+6qONtTgSxCAGBMmcuxZwi3p9OitoUBDC7LOAKjms5YWe4dfIEht02rCo2o0aNYtSoUbUee8OGDXniyX8uAfOvhtVqDenTEBERgdVqvaY2fD4fy5Yt46abbvrbe2bVqlV8//33Vf/Xq1ePOXPm/C2LSxD0/LDOSklWGIkJEl6fl7oVNxAhxIAbVJeKjhyyyk7y+wE9fbuZiIsVUHSuatrgfrwYhdDPUEnQ4K4wYHcohIdVf/59t87Bc48H54ylZTKOCi1Xth7tqpXimIMYbGai5ZpSb1HEY/bHctayDXO8i1YtInnnkwrSUjQIAjRq1JSkpNrXXH+FRvqvxjaBoTeH07GtgedmlxIXrWHS2Eh2rUtj2y4XqiJUS3xC8F56/bkYet2WS4O6WibcF0W9dC3jnyoi84KfD9+Io1fXmnHTagXuGBJG91tzMBoEpr1aypcfJNRYKy9aZuPmfjoOHCnl/dfjad08OHcOBFSmvDIfg0HPuAceveYYALhdFVzM8TOgp564aIn7Hi1kxadJ1YhLRSUBJj1TwuSHohg+KFghFBUpMe2xaIaPLaBvdyM/73DRt7uRZx+L5p2PK3jxzTKMBhG3VyUpQUPr5joyL/iwVcrotEKVxIjfr/L9egcrNzqokybh8wks/SCx2pxQEAQeHB3B4eNe5r9r5psfjrJmnZf4GB2y4EPSeJnwQBQZdXT8tN1NQoZMUmLCdfWHcFMYBWRRl6bk204webyeSGsrzJjIPF7M8B2naNvJi89Qe79xYOPmfgbatyniky+taDS1FemDQS+gkWDofflYKxWyzupoI4Su5hIEgYAtnMgklRhac7HgFCm0o85lEpusBvjh09P8trsAsyXAkxMi+X6dI2jAKUnXFYe/w/+J5KfX66Vu3br06tWLd955p8b7a9asYcOGDUyaNImkpCRWrlzJrFmzmDdvXtXu0hdffMGBAwd4/PHHCQ8P58svv+SNN95gzpw5iJeVXK9X/+SfICMjA0WBCqsSUpDYEiZSUiZXowkDRFpEikpkIi0iZ87VvpgsKgmawkBwQedVaxfSVVUVUaMgy7XvnMuqjKQJtvtnPYk/IzdPQdAEkBX1uiY0shxk3FjCRQqKwUt150gNWnzUfmx+1YeIVO1cABITNJw9X3uMiktlVPXqYCXKwRKgPyfRTEbhbxkxqqqCeNVoJb8wwJXxLysvQELitWufGo3h5OQ7ibBIuNy+GkYpJoNIeYVCTHTN/hJhETl73k9MtERRSe3usMWlMoTQFfHhITpSpEyo6dp5BQHVj6KquGr/CBAsg3R7FJITNWz51Y3TKROQr32RGxUVS/aFkuCx1noeAXy+YN/w4kHxqH9rLFNulasYhAVFAURFgwYNPryX+9ef7g9ZrNLNCYWSMpmkeA2qzl2r8YoPDxq0f/rfC4KKIP5nsR8Kp04dQTT4GH6rmQMHZMzZrdAIGqIKUjiQv4MW3EAK+hrX1yxYOHtaxOVSEEXweFTenGVh4aJCii6GYS2RUCU/clw26Q08PHBf9Ul+bIxE244KpzfkE61WZzgEVD85nKMVNyITYM1GF336SHRsU33xLUkCL0yJ5uMvbCz5xs6dQ8NY9q2HYuEU3bq34nrQvHlzZMFP4p/kSRRVwYeHgOpHI2gRrQn8sCYTW6VCuVWmSQMdjRtcXcBu2u7ilv5XJ6s9uhgxhpdSVGkniaB0R4AAZmpx31S92ChnzwEPF7P9VZpOAFk5fhplaLFWytx9n5Okoh7Uo5iLnKIBLaq1o6oqmeIhFr4SxpQXrNele/pXVBSLNLV2DHH9w6mnNCclKYukBA0ej8KSbypZ82UyJWUyddK0ISsVvvrezrOTQ2/2SZLA6FF6PnzLWqM8c9Dg23A6HfQf+SmD+gRIig+w55CeU+fDeW32x1XlW09OfYLhdw5j4Sefc/H8JRqkJPPAw8/9I8MXSSeiOMMoFypJBZRKC0dOeKsWEX+G369y5KSHBx7S89IzaVWTcVVVmT23hG8+c5Noa4tMAO3l8SlMsJCqZnCOE5xkP83V6nF2qnayNCd4rHXtydfsPD8pSVpaN5UozY8mnhROcYDz6gnSaYhW0BFQ/ZSZzpMrnyfSm4Bbzq/GNvoPasfG9Uv57I3Qm92iKHDrgDDeeePdquTn+3M/5OcvfiXd3vyqwUEZuErt3HvnGNZtWfOPtVaPHj3Kru3vs/5LfVX/iovV8M3nBt7+oJLl812kF7Tgg1c/ISExgW7d/zXM3g3rlrJgdui5pygK9L5JYf/+/XTu3Pma21RVlUcfeozMHVnEOlKxXNY92/Dudjau/ZFvVq/4R1Id/9MQRbFqrHE4HPz000Z2/LKJ1k2cKIqOK3sKv+11M/fTCvwBCPgVJj4wBkm1EKazIIt+2t7QhhmvPF+jTPnK/f/9d0sZeUsJg/tW7yuN6uv4/B0/z86ZznvvL+fcuXO8/96LOCsvERUpklsIN3YZiE5n4sGRFfTtXn3O2aShjgVzfLzyzvO8M3fJfysWpaWlzHjqRVLym1zVdwyAWpjK2i83EOGtPbGWoKTz89Ycxt6tMHmKg9SiXtU28eLkdMJtsZziACkhppaJ9np8+flXDL99eLXXs7KyWLVyCWWlBdSt14zbbh9NVFTt5JL/CXz77bfVEo2hMHv27Frfu1ajxkAgwLx581BVlfHjx//tZ4cPH86QIUOq/r/SfklJCYFA6HVL6zadWbViPfHRCo0aayj9tT3hQmS1NhJJJyAHeOSpM5zea+SWm828+loWakHGNTPIPL6amz9rNzsQxWBlo6qqPDK9mIpiE0mqB5/gQmm2n1s66fhtcWg2JkASdWg94BhPPZrAyg12XG6Vi9l+REEgPDycgoKCazo+gLYd23D4VGaQTPEXqKqKz1hK88axNGukwzK/HKtNYWBvE1qtwHfrHLz8dGhShyAIDOpjRnN5eO3ZxYQAvPJOOQ3q1W7M2LKZHotFZPzdEdz9cAH97szjtediadNcR3ZegE+/tGGtVFjwdjwVVoW7Hy5k04qg34RGIzD3FR39RrxDn763XLMBJEBFRSkN6+rIL5IZ0j+MjLoyvW/LpU93E/Xratmx281ve9y4nAKPjqs+5+/b3USzRjpufyCfiHCRR8ZFcteDBUx7LJqZ04JSZ4qism6zgykvl/LVRwlMfaWMnWvTqtaEer3APbdb6HqDkR7Dcpn6SGSt5kcPjo5g+So7n82PxRBWzNMPhzP5+WJiY/SMHBYkW/XpbmTvYS99B9x1Xf0hNiEWECgkm1hPBknepvjwcpw9iEhEONI5sc1NuS4biayq+f8VKKpCRdxRnn86nCYNdYRZVNb95OTeO0NXUW7a7uK9WXEkxmuY+U4ZXxfLUFj78TndMlK5kQrO0You1VzvJUFDgrMFJ/5wsXhZAEkSKCmTsdlkZFn+2zhoNJprLnu/Pkux/6Vo27YtI0eOpFOnTjXeU1WVjRs3Mnz4cDp16kR6ejqPPPIIXq+XXbt2AUFa/rZt27jvvvto1aoV9erV47HHHiM7O5ujR48CQf2Tw4cPM3HiRBo1akSjRo2YMGECBw8eJD8/v8bv/lP07t27ypAlFO4aGsb7C601Xh81PJzPv7bRu6uRjducKEro3fpFyyq5+7Ygm81oFPAJbjyqK+Rny4UiBg/UoYuuJKCGzuYUiVncPlzH4hWVId+XZZXV63zYxRJ8vmDZxLWiXkY7Pv/axi39zRw65sUlWZHVqw/CcKKopAJFDe3mXEAWiQTZvTbK6dUzOHkZdnMY365x1BqjT7+0oRZfNXgwlTZk7qfWap8xGETS68m1xs4qlNC715VSV5UlK+z0625EllVWrnfw4IMPXlsQgFmvv8PylXbuGhqG36/y+77qCd9xd4fz4aLQ/aXnjUa+WFHJ0P4mvl3rqJXF8e58F2ZrzTLcfO1ZWrcRcOlKUNTQScd88QIJSTLJCcES4FA4dMxDcqIGm12mbQs9LrfCZ19XMuu1+X936tXw/gcf47CKzP20dpbkB4ts6EvrEUMiJeQjWhP46ZfQ16igKIBGIxAeJmJ3KJzK9GEpbY4WPU7siEj48Vb1fV1ZXT5fGrqO1+tVOHLSy4T7LLgis2qNcz6XSORqAiubs/hkP7fdfn2sr38XVJQXEB2r8PbMSIoK4QInOK0e5JJ6BgEBvWCodRKrVYycOOMl0iLRrpWew8d9bFkTx3crJZ6cd4nnP8hn13YL/XobQm40LXgvEk2z45xWD2BXrbhVJ3nqRQ7zGw1oiVbQ4dCU8eSk8MtJTitTXympdu07tQsa6mzY4qD/7YUoBEhv4OfJp2ZeVxx0Oh3xSfEIiBSpuRxTd7Of7UhoySGoHyxKAb5ZZ2PbLhclZTLzFlQw7P58LuX4ybzg4+hJLzd2uJooURSQFQUjV4Xhw7BQRnU2tqIqnFWPcIqD6NBTuq8pQ2/xMeSuUr5d7aBzn2LuHmOnyw0mnnneTkJRZ3SCnkQhDRGJY+puKtQSPKqLUrWAI/yO1uAnLUWDJUL6RwwfgMzMTKKlhJCMRIAofyrfr/Jy4IiHW8fkM+2xKMwmEZ1WwOUO/cy4lBM8rtrQoL5EwGLnpptuqvHenXfdx6Ivt5OQ8ToV8nMMuWMBS5ZuJiMjo9rn6taty6w3XuXr75by5rw5/yjxCRDwy2TQDFUNCuRbyprwyFM23H85t2D5Wilmk8grz0bVYCE895SFpKblwTaIopySqvdjhSQ60BMJDXvYSqZ6jBz1HMfUPZznOMm6JD7/2l7rePf5skpGDQ8nNkbER7ActCntsRDFUfE3LsZvwd/6V6bOKWP6lDAcUil+j+5fygz8vwybtYIIS83+r6oqh497cbr9FOYHVyEej4eVK1aSYK9bY8w0CeHoCsL57tu/T4pcgdVq5f15HzC0/zBu6TeU2TNns+CT13jtWSnkYu+pSeG4LFmUUoC+PJy3Z9ckKfxTuF0uIiNqX8pER8o4nc7ranPN6rVk7sgmyZlRpdErCiJxgRQ0ZyN4afrL/51D/h/HV0sX8MiE/pgCbzP+ruNERsKAEXnsPuBm7WYHHyyy8vGceJZ/nIi1REeytQVNym8gragpdQtacWl1KXcNHUlJSUnI9n/+6TtGDQtdbVQvXYvHdYmtW3/mlRdG8+azWaxfqmPp+xq2fiPRsu46vlnxCUMHhE7aN6qvo7IiE7f7v9hN/y/w2ScLsRQmVltYQ3DMi3QnoCihnwF/xsIvnYSVNQpZvWAQTJixUKmW13hPK+iwl19131NVlTffeI75b49kUJcNPD/pKM1Tv+KJRweyds23/+Ds/jluvvlm5s6d+7d/aWlpREZGYrPVXFdUVlaGZIT+GYFAgLlz51JSUsKMGTP+S6a0VqvFZDJV/f15A0ZV1ZB/PXsNRvAbuGWIhvOZQrXE55+RTF0K8mH4mALKymW69lA4IG3lkLqLQ+pOvHhxq6HHB1kNUFrpZsTYElasquSr7yvpf1cuS7+r5IkHI5n2aikN2udSWCAz8zUVOm6jKGUnG7+PxaAXEf4mxSIiEhkh0bSRjuefjGH1F8mEmSUUQaZr1661nneovwmPPkRFfF7IdXqOeAa7U6brgFJmz7NSN13Hi09H88CTxXg8Cg6nUmt1HEB8rERi/NU50dYdHux2mRNnaidOHTziIT1Zw5jJhQwbGEabFjo+XFTB6EeKmLfAyp1Dw/nsskZoTLREu5Y6Rj9SyKRpxSz82obbozKwt8zvv/9+XXGQJCMmk8TmFSmMuDWcRx+IZPuqVLp1NrLmRwfpKRKdOxiItuiqsUGr+kqihthoCb1e5P2FVmY8GUOfbqaq56UoCtw6MJxZz8Yy/L4ixtwVWoKtTpqWjLoakhODWeMDRzyMuL+Mzr1L6HdrKSs3OEiIEymrCK6pz1/yce9DZfy2Q2LNDyIdexaz/icnXp9KWbmWfv0GXlcc7r53FAH8eHFTh8bIqsxx9lCPpjQXOpIqZJBBc9p6+5OlnuWiYT/5Uia5idspa7SZvIwNtO7kJjoqeG6jhoezeHklJSEMXbf86iTSIlb1kUF9zOiMgZDjIgQJc17Fh8MORsw1xucrqKs0Y/SDFazaWElSvERJmYawsLC/Pe/rwf+J5Offobi4GKvVSuvWrate02q1NGvWjDNnzgBw4cIFZFmmVaurbJzo6GjS09M5e/Ys8F/rn9QGv9+Py+Wq+vvzA10QhJB/rdp055MvbWz5tfqA7PUqfL/eztadLtZtrp6EadFEz669blassXP38HAen1GC31+9M6zc4OBSrp8uHYNu5VNeKqV3b5GTut/w/YUB6lTtnNccpHMniTdnhZMX+0eNgdWqlpFDJilJAkdPetm4tfrx+v0q904sw16mRZF8PDhpQq3nHOrvg48WMfdTK8dOeend1USHjnBcs6sqASoIAqk04AR7ayTmKtT/H3vnGSZFtYXrt7o6p+nJmZxzRhAwgFkwoGAiiCgiiogBDEgwIopZUFAUE6KIIgZERXLOOQ2Tc8/0dE5VdX+0DLTTw2E8nnvPPed8z9M/uivu3VV7r/2ttb5VgZ0ykkjHq7ipSN7J9KkRr8VPv3nQaeHOB8sIh6P7aOXPbj7/2k2W/8zzYiWBVauDLP02muB96VkLx42b6vSdV3Hhzd7L4w9HiiuNe7ScikqF2c/YuH18Ka1aX4TFYjnvfujXrx8en8hr71WTma5m8vQKcvLO/Bcjh1lZttLNz2uiSb5gUGHkhEoCAZg1t4o+PfTMeqUqivRVFIV3F9ewe18IA9ERPGVCHvHNKtm+x092U4lT1s1If+5nylFln+Ltl5I4cDjA/Y+XU1waPUAWFIUYO7mM7TuD3HaTiTGTyshKEzl4JMDgwYPPux+aNGmCLdnAvoNBXl9QHTXYKYrC86/ZOZ4TRIMGFSpSyKDKGeKhRz11oqGrqiXueqiMxycm4PbIDB5RhNshkkwGBYY9KIQ4wFayaMF+thJWQiQEs5k3L8z6LdFGud8vM+ahMibdE4/TrSAafBwTd0aR8oqiUKLkEyaEVYhHURSKlFPUCBVY4wQmPvjYOdv+34qExCzatdFw5Y12cCSTQVMa0xoVKny46zyPZyOk8jBrbhVajUD3Tjr2HAiQXxiidQsto4ZbGXadBVucSKvmGn5YXdf4NRhUbPo5hWBcKcXkks9xBFR0pT9xQgKyIuNOPMZ9Y810aKNj/pxUkhJEFn8ZWfQoSsRRceREkONHBVqUXY1BsaAo0K5d/QVk6sOIMbdzgC0E8NGGbvTkUlrQnhLyOazZRMaFx9i/thHTH0lk7O1xzHspldefSeamu0q45+Ey3ns5OvXou589mJxNUDjzHklI2CklqJxxsBxnHxbi6Sz0IUNoQhqNyKjoS+XGzoy734Px0EU08nTn+FGF3Jxo3atmQlta0JFqKjnFEU5wgLZ0x2YyoBLA6Q432Gg5Db/fj0qun6hUCSpO5sL9TzhQFFi32cfhY0E27/CxYb3EHWOr+PgLF8E/Ijv8fpltO8Ls3FO/Ub9uU5C+/fvXGx2n1WoZOHAgN944lA4doiNe/X4/hw8fJicn5y+3+WwokoIBEy3pxF42ESKEdLgjvS6p4K0FTnbu9bP8BzcDbypi4zYfs6bUL9nx4AQDTlMeCaRSRRmBs/5/taCmrdCNrvSjnCIKOYUVG52EPqR5OlB0zMToiWVRpGswqDDrFTsd2mjJTFezfZ+HUxxhl7KeMgpIFjLoKPelVSsV635K5vabzPTpqUNjCqCV9Xi9sR1W/8MZfPXl5+TmHmfDtuj56IdfPVwxvIjPl7tISVHRtl0NAy9uzZ139EFQF1JhPhxlL0lKmBzlEPn+k8yZ9gqdWnek3wUt6dIxmdtuGcTChQuw28/IAB0/fpzrr7iRVa+uI+5gNvGHmrB5wT6OH94VFQ1+Gm6PzB0TSvEFJapsh6i2HOf4kYOMvfMOJKn+8ft80bZ9V9ZvrT8DaON2NW3bxi5cVx8Wvfshye7YThmbnMTOLbsJBGKPE+vWreX++4YxZtQg7hp9NZ9//iF+f8N1R/8qvl+5jPzjH/DTZxpG32Jk0AAjj09M4OtF6cycU8VLb1Xx0RtpJCepmfu2i9CxNiTI6VFzQ5yQQFxeBrOmPRvzGmoxXKthFwvx5hqemzmOT99W0zj7zDOhUgnceoOeO4bq+P6X+gnp1BQVLper3u3ng/W/biBejh0FFE8yFaqieo+t1hVw4/VaNm0JYw7WH0lkIxkXdQlCRVFQhDNj/OefLSTZvIZP39YxoI+BJtkarr/awA+f6Pht1dzaIJv/G7BarWRmZp7zo9VqadWqFV6vlxMnzhRnPX78OF6v95wOu9PEZ2lpKdOmTfvbtG3/jB07dmC2yFx6sRaNVH+0ukpQEWfSEJYVrr2jmDXrA2RqMunEBXQV+tOEVhxmZ50gGkVROC7uwpYUoqDMz6xXqnjy+UqO7DSyaQNcOKiK799tRGJJb1z72vL6G2GuGmim3wURZ/rVV2gJ2ArqvS+/rZBrrjoT1dg4W8PVA42kpqgpLy9vUF9kZGQw4+Wn2a5aQ55yFJfioFIpZZeyjgq5jFaOQVgPX8Ky1xuzbYtC/94Gbhtq4bpRJVRUSqzdVP98++NvXqSwwsqfPVxxQwVvvx0i/6CNZ+fEDqbxemV++NVDKKzQqa2O24dasVfLzJ2ZwpcL03n7xRR6d4sOWujRRU+7lloenxiPXicwZEQxNTVenM7YQVX1QZb8vPtyapT8mlotMLC/kc/mp7PkGzcbtvpwe5Q6TuLTkCSFYFBmz8EA/S8446BxuiS+/M7FR0udtG2lwWZVc/nF9ZP6Vw808/smL0/McjDyNihe1ZO4I4OQtvVn1oPxXDvMTosmGlat8bBlvZrQnl50D15B9/BlWI5exOR7taz4PsDNt4xDo6lfWigWcnJyEFGjF/SoBBXlFJJKdp36KKIg0ouBhOKKuXxMHhvXxLHj9zQObshm/J1Wbru3lLyCECajiicejOfSoUW8Mq+KI8eDbN/j56FpFXzwuZPXnjkzRgaCChUOP8fYR0iJXncrisIx9pJIOkHBh5H6xwajYCYzTcvUZ+1s2CDjdYvn5bA6X/xHpL2fC6e1Sf7sqYqLi6OysrJ2H7VaXSeN5Wxtk7+qf/JXtEx+/fV3LujdnXse3ktKkpq+PfU4nDJ7DkSMrYpyhfsf8jA9zUHfXlqqHDLbd4YIhGTmfVBDSFLISFXT84p8OrfXYTYJbNwawOOTGDTAyLhHytmx1084rCDLkN5EYW/er+jCFvSyGbfiIiwE0RrDPDqzkvRUNV0uULNu3S8I7jjUsh4n1ahUEK9K4NW3S4lPknjh9Sqee7WKnl11VDtkNm0J4qgWkGSZUWPH8eprr9fb5lhIT0/nlzWHuGxgR9KSITlRRJtYzY6qnzEr8ejR49dVI6k8bPWuIo4ENIoeh2JHUUkkiInsk9cREN0M6Cwyc041m7f7cbklevfQkVcYpP2APC7qYyDepmLNBh8ut4xOrWaPuAarnISglvDr7Vh1Mo/OtPPCG9VcdpGRGqfM+i0+WnYQOXH8NySXGSMWnLIDxeDh5ou1TH/Jzm8bfDgd0KuHmiuGF9G37w0s/fSLBvUDwKk8D82axCHgJ84qcuUtRbRqrqF9ay2Hjgbx+sNMfKICi0VF/95G7FUSG7f70IgCwZDE9z97MRggNVlNj8vz6dlFj1oNm7b7SYxXYbLCdvtPJIhJqGQN1VSgNQXQuUIEZJGsDDWBQDW7A6uwqRIRJR1VUiWWxABX9Ndw/9QKtFo4lRfkyluKaNlMQ7PGGvYfDpKTF8TjFkiwCaxe58Hpkti5109RaahWUuJ8UVRmJysjmTlvVbPg4xouu8iIJMOv67y4XDKCLFAq5FEmFBBPEiHBQ35RiCuHVtK0qUCXTmpy8kIcywnSpYOOZ+ba2XMggM8toHOnsUP7EwZDiGsv07LmNyfH3HvQomM7azCrTOjtVkaMKyEtA/r21FNhD7NrX4D2bbQs/KSGk7lBEMHUqJTtBatIUCWiUakpD1USksIkkMoxZS9VlCGLQYxmhUPHCklJiV0o6r8dF188iNdefI6smq60Iqk2hagRLUGBQk7SmLrR5DXY8YT93HStGaNRxZ2Tynhioo3LhxXxxKQEhg0xo9EI/PCLh6nPVOL1wcP3xUd5uCFSOMRgCqHRV2It60Q8yQiCgFupoSp5L8/NNER5zSfdY2PIyBK6tNcx9dlKmjVWM+3hBA4eCfLzb9/jdxhwl0j8svpXBl02sEF9sXn9VlrRuVbzEyCBFJpak9E2KuTz97PreLMbZ2uY8WgCBw4HyUw/07byyjBTZ1aT7umBi0M4lWqsQjwVFNOKLuxnK9lKSyzYCOAnXWjEnxGnJJEgZ+CmBhtJ/LImhEauuwgxCCaaESEf9igb0aBFMTlYv1VDaqLC8uVfc+ONQxvUFxCRiAkYPOCIvd2t1JCSnsTbLwTo2lHHr+t8DLm1EtmeRGagL3nfq3n1t1JefPkUH79vY8/+IIaKFjwzu4ArLjXWiWCrdkj8skHhp9WvNug+Q6EQr82dyb69a+jWUcDtgSMn1Nw+YiJXX3Njg9tdCyGiLRZPMgoKR9mNOqRFyDMy4xkvxoQqbr/JxJJ301jwsZPUlPrNvbQUEUEXRPAKZCnN2clamiltSSYzohVKEUXk0Ik+HGArHtzsUTYioCLkFti8IoXe+wrp1lmLWi2QXxTithutjBpm4affvEjlaWSSQSE5FHKSfOUEalEgscDDUy/AiJutHMsJohZEfHrXf7XD53xw/Phxvvx8Bj9+lsFD0yvo28OAWi2wao2HT75y8t3HGbXk1LTJsO+Qn4enV7J1dTrf/VTNs89sIKuiPwoy+9hCFs1oTGuKbZu56VZ4cHwqiQkiBUVeXnjjVUbeNpe27S/g6Rmvc9+YCaQVtkQn6Angp5oKvIoDrRyukxKrKAo3jC7m5BEN6ZW9sQqRFF9JkTj1+zGuGng5q9b88k/937fedi9PP7GaC3sqdTTH9x4MEpQbn3dxltPwunzYhPoXnNqwnsrKylrdX/hDQuL5qWjltbw1S01aihqfL8jn38xj3N1f8M78r/7W+gCxoCgKn3/6Nt8v1tbpU6tF5JmpiUx/qbK2MNtX3wRJCWfFTM21CvHs37mfcDhcVy9VZcDldtXRQTyNCnuITu1EUpKij1MUhZ9/97LngJ9lK118/JWLG642c+v1lqhicQVFyj8d/a1Qf3q2TtCDqFCllNXRZPQrXvKU4wgqExYLlBBER2xyLUQAMcYyuoYqel3YM3IfisLKFZ/w8+d103dFUeD5x0WmzX3ln07z/7uRlZVFly5dePfdd2sz1d577z26desW9T5NmjSJ2267jV69eiFJEnPnzuXUqVNMmTIFWZZr18dms7nBurvnwo6tO/FJQVSiiZBYf5SwrEgoqjBvv5BC42wNwaDCkuV2nn+xmPTSfqQK2ciKzE7xF5qILdAF4/EJbgKpJ9Fp3EydbGXUMGutTM7ipU4emWSkp9I/knUiAKFklJKmvP/OFi68POLo6Ndbjz6jAo/DhUmIJnk8igvJVsrq30W+X+3hgu56hlxhZsgVZr79yYPdbqdRo7o217mwbfM2VLKIjEw5hajR0pbuOKjkINvoQG/SlaY4Ci206bWFzl0ENKLIoT0KTz1fzaABpjoFGw8fC7JjV5Ajv2eihNUUhp00ljqQQhZ5BWsZMaGM155Jri2km5MXYtT9pQy/zsyS5W7efjGyrklOFCksCccsuAtQXCrRuYOO7EwNd9yk4fqrzFxyYzHTL22gvqPioVnj2ISaVivQq6ue8aPiuGZYBe8tdvLgOFud/YwGFaGQgk4XKa6jKAovvlHNph0+rr/KjM2qYuGnTmQkjp0MxiwuDZCUoOKVeS4Sgo3IcvWoHWM1gpZUbzvKT1jYv/8YL7/qoHN4YFQEpEbQ0tTfg/2h9Rw9sr9hfQDMe20+8STiF50gQTlFdKBXzH1rsHNJPyOvzDzDSQlCRAM2O1PDo7Mq+WxeGou+cPLuyyks/dbJqAdKueISEyNuttCtU3QE/7xFTrxegXhs7GUjCUoqVuLx46OcQtJohNrswy2G8Abrd3D5FS/ZWSJJqSa+/RqG365hw4a1DBhwSYP7Ixb+48nP0/jzJHg+kRfnu8+5DLe/omUCsPyblQCMGjWKNxaujrFHiMJq2Hs4etAvKoucc8+BCOO+/3A08/7ex/V5UsKAF06nPCpADVTWQG7B2fd5lrdWBodcDTVQXgOcjOy3ZWdk8DeZTDzyyCOMGzcOoEGaFadhNpvZvPUUBw8e5NVXXyUtq4z0bAFJkkhMTCQYzMRgMGAwGPB4PCQnJ5OYmIjL5cLtduP1egmFQlQ6nRSU+/CGPYh62Hs0MmAlpsRxJE+N/6gfjVGDuzIfv99P885NUKlUFBfu5cWpNrLSLVQ5FJITBXbvD7J7fxC1vjEOrx5TUoC0DmmYTCaqq6spLy9nybdVGI0mLr74GlJTU2nSpAnzhg5FFMW/1A8Am7cew+VyMXLkSPYe3MrJ3BA//nq2xy4SRbFrvx+VSvUnL0lk24EjkYjRvQdjp6e7wvlnvjj++CBz+HjorJ/PXLO6HBZ88mfDQ+Lg0brnL62MENqrV68mISGBsrLzL3Z0Nnbs2k8gEGD8+PHM++jXqCqREbhBARdnnvX88shn7dbId5VKxdETf05hL0AURbwuFctWeiPee/x4/yhZ7ZH/OF85FJTD9j3+2snxyIk/30Pku4vo6IYiTiEIAj169GD+/Pmkp6f/Qx0TaJiWyX8SQqEQIYcZq1JXyyiL5uxiHSpFRSbNUAkqFEWhSiijPH4Pq5Yl0faPAkRbdvp54MlKln+YzoZtfm4bX8rJ3BBV5Woyq/oTj5pBg7cybaqRG681IYrww69eps1yY6psjaZxPm7NLk4VGkAT4MrLNSx81EzbVtELGp1OhSjCozMr+Hx+epQOr9crc/PYEnbvhznPvdwg8rOyspLj+07QQqirj+k3VtC6kQaDIfZC9OqBJqbMspOVriEtVeTHX3x8/b2bcHEmWkFHE6UNB9lGW6UbEmHiSKATfSgml1McojH1R3mk0YhiThEvJGMtb0+OuJ/0eubEsBJCQaEkbhe9ewrMmuNk4jgzixbO+Uvkp9lspkvvzuSsLMEWjn43FEWhPD6PBJtITl6I9q21fPCxj4SKLtjC6bWGqNFvIVTYmCHD1mC2KKQHe+DO0XLdbTm8OcdGkz+ilrbt9jNuUhVXXze+QQ4bRVF4ePKd3HTFSV6eGiEkvF6Z3IIAs99+Ab/fx41Db29w2wHUWjUFgeNUUkoHenOM3ViJJ51G+HBw2z05PHxfhGxq11rLtl3+eosh/r4hQNiVQK5ylDIKaEpbwoQ5QGTA1KLDSjwWIY5kJZ1kMmsrlFYqpXiDLjwl8ZSnuXlichwX9tLjdMnMedPJBwtl5CobQcpoT8/aNGKv5KbMtZ2sDJGX3qpi3RYfGckGKlx+1q5dG2U3/btj+fLlbNu2jaKiotqoqTvuuKPBpNv54p23nuGd2Qm0aKZl9HArN44pYcr9Nl59t5rlizLqROV1aqdn1HArH3zmZNK4eDxeF/NnnsTrk8mgCclCBhXmgzz6uMCdt9tqj8vO1PDO7BRmvmxHo9nFnaOuRaiMQ4OGI8ouQgRJJA29Ysbv0bBtdyDqGft9k4/ckyLZlf2iIsJFQSQr1JYTp/byw/c/cM211/zlvsjMzGTosMe4YcxLPDFR4YLuerw+hU+/DrJkhZk3336rwedUqYV6i3wBhFVBrNZo/bPff/8Vg7CW2dPPtN9gUDHmVgNNsquZM/sJZsxqWABAQ3HixAnCwQqG3RNAUaBfLz1jbo0jKVHE55NJTRZxus/KSAmJ51y/qCUtHo+nTuDH4OvuZP7iOTx6X11ScPseH3kFEgP7R29TFIXJT1diNAi8/WIKKUlqvF6ZT5a5uGlsCUvmp2E0qli/xU+T5r0apPUXCx27dOTYsaLacerP9xKXHEdiSwOFB49hqLShRo3XXIwqtZi17yWy9FsXOw56cJv30sLdr86zoCgKJaocOsh9on73Kz4cGUXcM+EZ3l/wAcs+X0ajxhWo1bEd3M0aa6iuyvun2vqvwsSJE/nggw947rnnAOjevTt33XVX1D7FxcW1kfp2u722IPBjjz0Wtd/06dNp377933ZvAX+AkNvAgkVeunQTyVlZhTXGf10qnuKxh0y1EcharcDI4Rbat9Uw6vadZNr7ki40BnMVlww7xc+/HqV3dw1du2pAsTDyZivvfVzDilUeNBqBndsV2ioXx6wOn+Xszo+rfqn9vvyzBIYM34ynOBOTKxsQqBBzcRgKuLG/mqHXWjAZVaxe6+XKW4qYdI+N6mqFXbt2NVgL/cvPltGBXnWIVgMmgkqAExwkQUnCQjyK38CTkwzk5MocOlRDu1ZaBlxXwIvTkriojwGfT2HJty4+/9rFi9PjmfZ8LqGwQoIrjhRnFlViEYOukrlhiJV7HysjEIwEUqUkiVzcz8Cq333kF4Zq7d87brIy/6Ma3pld9x2QJIXvVrtZ+fEZR5LZpOLph+PZtvU3evTocd59EA7XX4cDItr/wZDCwEs1LP7KidksMOJmK1ptZB23eq2XnfsCZKSK+PwRZ97c+Q5EEb476/6GXmvh2MkgQ8eUsH2VAb2+7jwx/yMnAbuVZKVDTOdSspzFz6sPkaZPRhuoJ/U73JG1v2yM7YA6B8qKytEaZCRNEL/Ti4JSW/+kTp+kHGfGFFvMbc0aa1AUhUtvLOSma80sW+nmtw1+BCES/PNn4vOXdR4KS4K0biGSmFBCdoqejdvyKK8sxeZtTmcuREHmpO43hIAKh1hCSGpfaxOejeq4o8x6wIjPJ/PzmgoaZ4gc2L/tf+Tn+eK099DhcEQJS5+tW2Kz2QiHw7jd7qjoT6fTWRve/1f1TzQaTb0hy+dDrn744Yf/cJ+/CkEQGlzR86/g7zh3u3btWLBgwd9wN7ERqy9eeXkGV19YxiUXRr/gF18Ik8YpXDY8zPsfrahT/OJc+Gf7wmw28/XXX/9T5zgX/n95JrRaLe+///7fdDd18f9LP/ynY/Hij0mRG8c0HlSCig5KLw6wjWJysZgF4hMUrrxcw+OTU6IiMh+4y0ZJaZjdBwIs/dZFjUvG6YRkRyesxCMIAtr8i5j9yClmPVOCDzdIIkadBpLKCOU2xqUqwZYSQGMMcGE/HVkZsafPgqIQn/2J+IRIhfUPXk9l9INlnDhSRGVlZZ2CEvXhyJEjqGvqiT4R/GSm159+o1IJaMImXnkkE9RBND4b2YqZvWwirITQCwbaKz05wQH8+KiijCQhnca0QlTUiPUYTQAikUgDgHgpA7NUSrFwikya1dk3l6MERSck1aDVa1AjcuBgGLcrtl7x+eD5Oc8yIn8kpcdOEe9KR4sOp1DFKc1htGEN3r3JzHxQxWPGYhwOhZ5y3UgCjaAlydWGgsBB0lBI8DWjYq2NwdceQWepISwBNfEEalrQrFnzBt3fjh3baZp+kmFDdDhdEg88WsP2rQqy24JPDvPdimfIyGzeoGIsp9G0eWMqS4/hd8s407Zy11VamjatYs36Ynbs8zPoojMRTddeZuLKW4oYNdyC1RL9f7rcMvM/dOINGUkhEycmEkhBJ+jJ+uN/VBSF3axHViQkZA6yHZWiwkYSyaTjx0upy0HVOiO3H7aj1kmIYR0We1uSQvHkcJAO9I4u1CeYybb34535v7NnYyrPzK1i974A9n0qjh8/3uD++H+JQ4cOccUVV9C8eXMkSWLJkiU8++yzzJ07F70+NuH8z6Ck+BjtW0fOO/RaC90765n9RhVJCWJMJ4gkKcRZVMx82Y6swM2DTbz5VgH2Qg1diejLhRKKGXVrbAfbQ+NsjLi/jMED4cNdWg6zixQySRbOkLv+klTGTVrHr9+k1I59H33hRBO0RBGfZyM73Jo3Xn7znyI/IVJwrGOnnnz6yds8+8Y+RLUGizUNlCNMfXgIvoBA85bdGH/fE6Slpf3D811z3VWsen09SVJd8tqveEltklInnffLJe/w7gux54RL++mZM28HPp/vLxeU+kc4duwYUx65g8GD4JIL45EkhRferGbJNy4EIaLx3KGNDlkWGDOplJmPJiLqwucmecVQzMJOLVq0ZfIbMlK4molj4zAaVciywk9rPEycaieusBeHEw9GHfPNjx5scSqmP5JY+5vbK9OssYZLLjQw4+VKLuxp4fVFFua9+8w/3R8TJo1nxO+jsZTHofqTZqfdUMyV117OE9Mf56uvlvLJwme4sJfIwEs0tGkRz0PTK8lMU/PweBu5BWGWLf8ZfWlrEvwRXXxFUSi3HOC6ywX27N2IoyqegMOMJlGFMU3PK8/O4Z6R49AUWrEEMwinnJvc/BuzOf9WmM1mJk6ceM59li49o1makpIS9f1fiVbtWlGxv4bNu/J55vF4DhzcQfhUl9rsHFmRKRPyMbfN4d4765Ju3TvpSWlcSbAygFbQIdQksWZzIa/PTuLSfkaGjCzmk7dSGX5PCZddZGTF4gw0GoGOPezoa2KPZxpBS8hlpOclpXz7eRIZaWq2/pbCqjU1fPl1BTv3+nE6fHz6TiqDBpyJAm/dQsuw68xcMbyImjIj635dX4dkPhdcLheyT6lDfCqKgt1yBGNqIcOvFYmz2ln5sxdzUZjHZnnY9H0jPl5Ww4W9tTRuJLJmg4+58x1o1DDkSjMrFmdgMKhY/r2HotIQNTsi0ai+5OM882Qc8TaRgf2j+0KSFK68pYgObbTkF4ZolKWhUzsdogjzPnQwbmRcbVaN1ysz+sFS3G6ZwSOKGTTAwIQ7bRiNKq4eaGT+p+uAaBL9XAiFNRw+FqwTlHD6WidOhVj+g5tDx4Ls+Dmb9z9zcvVtRbjcMsGQwmUXGXlsQuSdX7HKw89rvKxe6+XHz+vOA62aaxk3Mo4nnrMz96y0b0VReP71Kjq21VJdArry2PO/IAgk6W3InvqzAczEoUgS27dvp0+fPvXu92fUuKpI1lhIbylTlr8VY0UCNVRhI7HOvoIuQKOs+u+hVTMtm7Y72brHz9jb43h5RhI+n8LdD5fx9iIHd94ShyBEioBt2+UnKUFk1dLMqDoKazf6GHffSZzlBk6Ie7E6baQ3qeG5GWYmPbSBlPLeGITIPciKTIXhGB37VzPgggSWLHdx9WUG3v3YyZVX/3NSKGfjP578TElJwWazsW/fPpo2jUxc4XCYQ4cOcfvtkYiLZs2aIYoi+/bto2/fvgBUV1eTn59fu8/Z+ictWrQAzk//5H/4/xcH9m3mpUdjE5uCINC3R4SUOFtP9n/4H/6Hvw8bfl+LwrlTBU1YiCeFB54+xchhVqocEnpdNFuaniKyfY8fq1ngq/fTiLOqqagM8+JrJ1i1vIiMql5oBC3Jvtbga41DqaTr8P3Mfy2BkrIQ1486zpABJsaNTMBsUrHqdw/Xjyrm+SeToiKdikvDEQO5bexxIzVZjVYjoDV6G1TQwev11tEWDih+7HGHMJlg/RZfvVkIJ3ODyB4j6aGmpwOSQYAmShuKyKExrdELRjrQC6/i4jC7SFBSCBNCIkwBJ7EqCZFUwT/BTmmUQdVS6cJBtuPHRzYt0Ao6/IqXXNUhnLpSsrNk7h1jZfwoG++0dPLp1x70+r9e7dZgMLD0my9Y89saPlr4MTWOcgoLCsmsaUay+w+DVQLF144T7KeAE2QLLeqcJ0nOREo/jL0on4xQ64jmXUVfzqr9Q0HqoahCR7Is43a7MRqN9Xrlv13+AVPHRaI9Bw2pRDjWlWzljKEcVPzcedPd3PfIPTww6YEGtf3a669lyacv0bmTmuWL02olD8aNiqOwOMSoiWUsmR/R9tNoBJ5/Mombx5byxIPxDOgTIWDWb/Hz8ONO4ot600RIxqU4UCHW+a8FQcCkWDnFYWqopDGt0KGnSijjqLALSVbIohlqNFRVlBMkQDPakiSkc4IDZNMy5rOpFjSoqtLYsNXDk5MSaNcvH2+1/m+NEPq/gSeffDLq+3333cfYsWPJycn5S/q+/whqMfp5a5Kt4Z6RcXzzY10dxT0HAjwyo4IrLjGy6PU0yirCTJ5uJySGgTgEQSCkBImzKdwyupqCIonERIFJE4wMHGBAEIRawnz8aCvz3ytEZU+KIj4hUgAmdLw3vS7fwJCrDAzoY+DA4QDaUP3RrzpBj9vVsGJE9SE7O5upj7+IJElMenAkF/XYy51zdLXBBzv3bmPSxJuY88rnZGdnn/Ncd427i+9X/EjNySrilDPRZH7FS3HacRbNXljnmGDAQXJS/Uuqls1UlJWV0aRJk7/WwHMgGAxy/303kpHiR1GMvPaeA69P5p0XU2oj3nbt8/PE83ZeezYZi0nF6IllXHOViR/ezSMpVLfYpUOopGffbojimUVsIBDgjblvsGzRtyTY2/Hl3Co+XpyL3hLEGwwih1RkFA7EIJgozDnOS29VsX6rD5VKIDc/xG03WvB6ZUJhhYeersDjVejbQ4+jRmLlah+nSrvz3sJ5MQnXhqJx48ZMm/0ksx5/Bqs9BVMojiB+3El2WvVqzpSnIqTK+rXLWfZRHJnpahw1EjfdVcLCV1Nro/4Bpk1WuH38MfauL0GPmaC5nNEjdDzyQOTZOHAkyNiHK3n9rWU0adKEW4fejjUnE7NgBQFOnYyQL0ZjXZJ578EAjZv2/Kfb+9+GBx64nxVfXE7LZIE5b1ej1Qgc12xHCWnRKwZCKj9JmX62r8ysk859Gj26qVm3040WHYLZycvTI8QnREisOe9U06eHgXtH2c77vjRo0RzpysVXb2HvxmQMBpE+PfT8ss5LcqpEcqo2ivg8jZQkNeNGxvHK0xYc1fUXdY2FyspK4vWJBAN+qlRlIMhYpWQ81jyuHlHJM08m186/k8fHs3azl4enVzJhajlGPbyxwMWqpen1pnBff5WZpStcOP6IQjBapXqLJImiQEaamuHXWXjxzSremZ0aSR1/MpH3Pq7hyluKaNpIQ1FpmGqHxNSJCQy+3IwkKXz7k4eb7y5h6YJ0RBVRY8/5oHXbC3ngibWsWJwR9a7JssKUZyt58qEEUpNFrJZIYb78ojAmk4qbBpsRRYGff/fidMns2Ovnk7dSufaOEh68J67e6PjRt1jpdlEJ27ZWcPWVWnw+hZW/Obl9qIX3Xkmhe/9KlLL6s4NlMUhIqF9v1YeHnt30fPD+y/Tps+y8+8GaAE67kxSdwPsLDIybWMrJ/Gq6KgPqOLpCYYWqailm0VeAYyckHpsQz4P3nLHTjUaBT+els2m7l0dnVnLnrXFMm5zIreNK+OajjDrPxkUXGpg0OcC06XvQCSq0qaWkZml49V0H/S5VU5C3hfxTAiIiYVWARk1kPnkvDUEQWPKtm6x0EbNJhT8QO2P1r+A/gvz0+/2UlpbWfi8vLyc3Nxez2UxSUhJXX301y5cvJz09nbS0NJYvX45Op6Nfv34AGI1GLr30Uj7++GMsFgtms5mPP/6YRo0a1RZBOl/9k78L69evZ8SIW7CaBeJtaqSwQmWpBkFWg6CgMYRJSpUIBBXCQQWNVoVBLwAKHq9MMAhGg4hBL+CokQkEFKxWAYNehdOl4KgUUWQwWENodTJ6vYjRIODzK/j9MmFJRq0W0OtUBAIR/QujXsDjU/D6JBRFwWRUYzIKeH2Ra2q1Mq4aNSGvFhE1YcKIugASYea+uoCrr766wf3gdrsZeuM1uGpyMRlVyDJ4/XIkYk5W4bRrUCQ1MmHMtjBqjYSzSguSBhkJrSFMSpqMRiNgt4cJhQUS4lXo9QJuj4zTJWMyqmp1PqodYDZHoiR8AYUWvRWMRoFAICKQ7A/KJMZrMOgjFYM/X3YdLrdEOKxC9mtRKRrCShjEIIGAglrQIQoiYVmiWZtmfLty+V/2/Ddu3AiTWkMoJGCOD6LXgVYjoNOr8HhkFEXAZFAhKwpuj4TRIOD1K6iESPqVzyuDCkQRgn4VHkek7xQktKYQGl0YtUYgGFAQRdBoBIxGFTqtgMsdqQqoFhV0OhGTUaCkNIzFLGK1qAgEFZxOBa9fIS1ZjahW8PllVCpAEQgEZURRIRAUUBSJFq368cUXDdc+BRgzZgx7d69Gp1UhK+B1aAgH1EhyhJAQ1DIqdRizRcBqjbTX45Wxl6tRy1rCioSoDREMSygh3R+aTQoKMipRRq2TkUICgqxFkmVCSghrfAglpCUcUKPIKoJyCFkJYLGKSEE1oaBAWJZJSFSwxkWu6fZE3iO/T4XPqUGFiICALEioVAqCSsEV8pGfn9/gSf6/BbLko5RKMmgSc3spBSSRjgYdL73q5tXXwmjCBsKqAK3ayrw220qjLA3bdvu54mIjVovInQ+Ws/itCCn0yrPxxFlr+PbtPJJCZ65hxEJxSSQq99GZdt56MYWeXSKEULVDIi8XPNVaBg+r4s47DDxyvwWjUcWwu8pQ5HPr15mMAnFWJSoT4R/B7XZHtIz/0DHzKi4cjTfz5isWLurbmKdn21m20s1Ng+t6/h98wo5S0QaEiFe1iBw8cXmIaokgPqrs8SQIkcgIA2Zs6ji2hH/GiIVkMkkhkyPsQqfoaUnn2sq3QSVAKQV0Y0Dt9VSCivZKT7aymmpdPhmpaorLg8SL8TTz9EDJCTPnhZO8824xm1al8vaHDsZNeOi8+yEWVCoVAwcNZOCggXy/8nvenLyAZKLnZEEQaKF0ZDfryVSa1okEUoiMW5WqPLwnMzEK0YvvUiGfpu0bk5iYiMfj4YVZL7JhzUZESUNYCNGucxumP/d0naiympoq0lLULFjsJnSiJSlKdGSdVtDTRenLO3PfpU+/Pg1K8QoGg8iywBfvp9bRes3K0DDl/ngWfOLkiUmRBXrvbnoWvZ7Ku4truP/xCvw+Aa0zlaSafmjQUcjJP7Shese8ngsHVuLpyaUIghApiqREtF/z1QcwaVWk+lrSiJbkKUepoYok0vHhwXQOYXucNk7lOxjQx0C75gZW5QW46KKLzrsf/h1xOg30XCROKBSKkmwRBKHWNvhHGpiNmrbn4NF9tG99xsnSoqmWPQejK6yWV4Z5dGYFSxekRy1uhl5rYebLdt5610GRfiN2vwv1ARuC1AGrYMat+Hh471Fa9LKz9MNEVKpIESurRYUnEKIJsclDixBPsKgX1VX7Wb/VR0WVhJb6pJYiY0hiUuLfqvH6008r6dn+JPfcEU3gd++s5/2Xg0x98VHeeufctofZbGbpt0t4aso0Duw8iF42EcBHSqNEFs1ZGFX49DRCkkg4LNXRHT2NikoZq9X6L9GzHT9uGI/cq2XksCTKK8OMmVTGisUZUbrF3Trp+eK9NG66q4RVX2TyysxkFnxSg7XjCSr2Q2Kwca10TLWqnGDzGp6a9Q6CIJCbm8uMJ2Zx/NBx3JVeOsl9EQQBS9AGxZHo8BIlD5emDINgQlZkJFlBFAWWvpeO4Q/7etn3bm4aW0I4rPDM1GjH4dMPJ/LAU0dZteobbrppxN/SL5dfcRl9L+zD558sYc+OPSQkZTJizHRatTqjE+52ltfqYS/63MkDY21RxCdECJ2P307l0hsLeWm6QI/OSVFjbse2OuLi1DRt2pSioiLKcyrJEtrUbjdXtuHuB4/y8bsJUf+Jyy3z2LMKs55/+H86xw1E06ZNMcTD2Nut7D7g56svoat0CTXYKeAEJjkOk9lHWIL6cvOKimXUaJEViTIKOHJcT5f2OsoqJI6fDJGTG2L7qmjtzdQMhUCRP6YzOKyEkJGxCHHUlDWjx2VHaN5MjVoEg15g7254+YX658KbB1t45a1ibEn/ODr9bMTFxRE0F6FqWcgjI3Xo9QKfLcmh/KSXRydm1nm2LupjZMgVJg4dDbD/UAiDXmT8lHLCYbjyEiPjR8dFpXJLsoLPrxBOzIeKJrVFIqPaHo6sGwVBwOmSubivnm9/ctF/cAEGg0C8TcReLdGskYbf1nt4dEIC94y01R4vigI3XmNGo4FX5lXTONvEJQNvaFA/dOzYjiWfrebCwQXcPMQMCJzICbD/SIgxt1q5/qpIESKzScUjMyrp3lnHC0+eyb66+444fvjVzZqNPobdXYYUjnAg9cGgF9BIRrT7+/L1/mpKtEf5bEkSF/WJEOhXX6lh1bxSEpS6GUchJYgfN6LNi1QRRhTq0nG5qkN89YSZR2bl19l2LmRkGakxlVJQrNCxnZb9W1K59IZi9u7+jcahjsQrKYQI4jDn4JW8vL4QZj5aNyrUUSOx91CAz9+LLdnRt6eR9FQ1w4aYqXHKZGWq6yXFRw+38srbBYy53cKgAano9SrattSwfU+AaS/a+WlFCumpGjQauPKWYgRB4O0PqmmSJeLyKJiMAlWVOQ3qh3PhP4L8PHnyJDNnzqz9vnjxYgAuuugiJkyYwHXXXUcwGGThwoV4PB5atGjBk08+GUVCjRo1ClEUefXVVwkGg3To0IEpU6ZE6Xudj/7J34EffviBJx8fR0aammemJFJcBO++rqFLqDM6IXLPNa4qasy7GTdGxU9rvMybnULrFpFQ7xOngkyeXsFdt8XRu5ue2+4tYerEBC67yIggRIisOW84+eoTLQFtFS8/a2PIFSZEMUIIzvvQweq1Xrx+GZ9X4bnHE7j+KnPt9rnzq9m8w8e3H2Wg1arw+2XeXVzD08+5aaq0JzkUMaJkRaZMzqVIc4jpT40jEHiDG244/8HM6XQyoF9H2rfRsPz9LJo1jhgkR44HuOz6CmzuFrQINkcU1MiKTHlVAfnCUTrKF2IQTCiKQo2nArd/L6++aOKhaZW8/lwyAy6IRDNUVIZ5aradpHiRZx9P5N5Hy2naSMMDY21/EK0Kq373MHeeg3kvpbBoiZM1G7y0bqFh0evpyLLCdz97mDytEl1lUzKC7RAFNZIisSe8gQwyyFCa1aaGlhzJp0vbruw+tAujsf401Vho2yqLOMFGmiqVuG65SJIaW5zIy9OTOHQ8yLKVbl54MqnWaDt6IsjYh8qwWODh8Yk88VwFifEaVIKCGj32A1m0CrREFNQoikKFq4gSeR+pKSE8HgWjUcV7L6fS4w/Cp7wyzLTZdtZu8rL0vXTufricKweamT0tibSUyDm27PRz9+Ryxo+yMOGueIpKwkybXUmvrnp8foUFH9dw82AT3//iwVW9hf79erN+w9YG9cPll/UnzljExX2NCKjYsd5AI0+32pB5D06OKttp2TrI+28k1aY/nMoPcd9kB/adrbD5sznm20sAH63pUvtOOZUqTkgHSPKmU04xHemN9g9SoMSZQ2upR61+VFDxc1y1l3DAjSmQREDloVF7NwvfstGhTcTUKiwOMfzuUnIPG2lND0xCRCPMr3g5IR0gTkrEKzpo07w5R06e/B8BGgPp2Ynkn7BTouRFdJnOglupoYoyMmnKHjbSorgn8cIZcqm8xMWVN2zh+2U25s538PqzyTTK0rB+i48JU8u44SoL3/8QQhCh2nKURHvjWiPRh5uOjUVyC0Ko1dQSn4eOBrjhNgeasiYkS43pgpZf3ith8ccHUJt8+O0W4lPDOGokbHF1/89QSKGiUsJeLTXICaJWq7EK8RxV9tBa6YI9bSerlyfWLtqmTU5k1MRS9h8OcPcdcaSnqtmxN8ATM1xUHWpCBcWYMWPP3sJVl+np1knLyVyBdZtFVK22c/KUCpNswyW7cLhDtFI6kSSfITiyaEa5UsRBttNa6UIlJRSRgwoRP57aqo1+xcsJDtCUtiQEUjlevZbUcFOyA+2QkHDJ1aS62uP127l1bB6iWsXw4cPPux/OhqIobNu2lV0716HVGbnssiF8/tEX6Dxmyk2HEUQZjTOFOJIQBAFBEEhU0qimkkSii1w4DPncP1zPZRfrufLGjZSXJ2P1ZSELYUIpubTo4COkkfD5fAy7/hbEo2YaSR1qn5eyEge3Hrydz5Z/Qnr6GUO3RctObNmZx6dfBEgKx5Zv0Ap6DJKJF2e9xFcrzj9lMC4ujrYttJhiRBMBDBpg5NV3HVG/ZaSpuepSIx994kNf0ZJKKilkEwKgx0gWzaKE90/Dp3gI4qclnZAIc0zZi0QYG0lIhBHCOirMOWi9icQLyTSiFZtYhUtxEMCHDzca6qk2b6mplZAIBlSoUDVISubfDYqi8NFHH9GmTZtzFq34K8UwT2PK1Jd46P6BfP2+pnaRajGraJSh5pd1ntrIovc/dfLIffExozqefjiB5d+7GXNrmIWvpJMud659PnWCgTRXF3I3nuClN0ro31dDt446tu7yY9ALiO76lw5qNCQnaJgz08aku2106VdGphKbLCgQjzN31gtR78w/ix9Xfsz7c2JHMDVvokWkGK1WS2Ji3cXe2UhPT2fZiq/wer2UlZURHx9/ziI81wy+g29+eoebrq07rldUhgnJ6XTo0KFBbTkfHDx4kKS4PEYOi8hvLV7qYsKdtjoF2wDirCIX9TGwdrOPSy40sn6Ln9ICPZLqBKVxRcRbEhC1aq4acgU9+3Tj+5VLkWSRBW8sJrW4OSGgOR1qnR811uNIcZHw+IBTj1gTBwLYDTmMf0DgwXFnHHwajcAt11uIswjM/6imjv6wKAq89ZyBK29fyH33Pfy32kNPz5xW7zZRrScUcqPRCPy20csDY2MHs2g0Al076Uiwqes4m/YfDtC6bV/S09PZt28fOnd0ZJ8tlMmx3/z0vDiHu0brad5UZN+hAEtXeBh261MNSmn9HyKorq4mMV7Lrxt8nDiu0ErugVbQkUwGSUo6LqrJLy3j/U9rmHh3XUezxyuzZ7dMClqOmzby2MMGkhJErr61mKoSPW6PgdadgnWidZ9+3MS9Y3eTVXVBneJuJzlYKxWTJjdFseWxYnFkPN+4zcf6n8IEQ/VrHITCCoJawhZva1BfvPbqdKZP0TPi5jPOtpsHW9i03ceoiWUsX5RehwC9/iozX65w8dqzyQy+woRKJRAOK3y10s3wcaV88W5a7dzy5Qo3l19k5L18B/bqAnAksHWXnx6ddbz8lovPlviR/FpkIUzLViCrFaprFI7nhHjj+WS6dtTX9tHyH9z8ut7LHTfFJoGvvczE3PkOFCGBRYsbZhs2bdaG9FQNTbLVfPOjh6HXmLlpiJX2bQJ8uszFD794kGUoLAmRma7mtWfrzrVXDzTz9fcetmyWEHVaNm73MWlc7ECFH37xonFHiEGntphm7X1c1OeMDOLkCRa+XXkAb54lyqEuKWHybZuxJIZ4dVYKDzywkfTK3mj/mCNlRaZcfxyPUEavrtnotA2LeNRok7nhGjfHc4KMf6ycT95Jo2N7DZ07Kmg4wtbt+zGbBSbeqeeayzK5fnQJi7+sYcRNZ5xzJWVhrr+9ArWsrdehB5GI5RqnTF5hiPRzFNXUagW0eoU1m7x4vDJhCXbu9XPjNWbefjGZp16s4uO3I6R/ICjT47KIVIheLxAOQ6d2Wtyhv09C6D+C/Gzfvv05dUYEQWDYsGEMGzas3n20Wi1jxoxhzJgx9e5zPvonfwfuG383zZqomTszhTYttVxxlZdm3mi9rDghAV1JHz764hd2rs6O8tK0aKrlq4UZXHtHEUtXiLz5QkpUhIDFrGLWEzbcvkqyMk3ccPWZl9JsUvHohAQkCX74xcMbzydxYS9j1PanH05k9ptVfLvKw82DLej1KuyVAs2kTqTIjWoNaJWgIl1uhiooUhHeyzOzHmgQ+Tnx/lEkJ6n46fPMKGNjzfoASd6WpIRaRV0rjcZoZD2F5NCSjgiCgI0U9IUXMu7h1fy6LJPszDNGcXKSmnfnpHLXQ2W8scBBo0wNUyeeWaCpVAJXXWomPUXDi29Ws3BuKo/OrGD7Hj/bd/vp2VXPdVeaSU1Wc88oP2Ig8joVcYp0GpMhNDlzLkFFJk1Qh9Q8cO9E3l9cN22qPowfPx4lYKR1+AKCbdaiVoNareKrhemEwgqTnq7gh08zowao1i20/Lw0k0uHFvLCG3aMBhUmk4qrLjaz4MUkUn1ta/tOEARSlCx0Hj1l5dvQmkKsWpIZlcKVkqRm/ksp3DKulNvuK6VJloYP30itfSYFQaBPDwO/Lsuk37WFjL/TRma6moVzU7l+dAnvvZyCSoBf13u5eqCJgpIwO/aUUlNTc07N3LNRVVVFOFjA/Q8kcvBogKVLINt+YVQYvwEzqZkSv3ydFmW0NG2k4bslSVww8AjuY1YC+OhItPFiFRLooPTmAFtpRSdOcID2Qg8qlRK6SANqJyaIEBbt5F7sDqwngJ/4DA+rv0mOqn6alqLGUaGjrW9AlFdPLxhpr/RkDxvoIPUmpARp1aolJ0/+fV6t/xSISjytiJBtxUoumUScCXbKCOCjA73I4xiNaRlFfAKYBAtKYW8GXbeRaVPNtSk9TpfMihUyW5fbSJKykZGRVTnsZRMdlF6oBQ2upCM8cK+Rrbv8tZpGp/KDDLjSjtofhwEflexERE0LpQPtvJewM/gLDz4gUlIuMfXZSubPSa3Tntffq6ZTOy0HD0QWraczC/4R+vXrhzH1TTSlJnawhsu6SVHV27Vagc/mpbFmo4+HplWwd5+C0ZOOpfoCUgQzJWwm0Gor21dkEGc9s6j0eOO5bXwpXbsKbNpZQp+eeravsUURn6eRImRSphT8ofeXQXcuxoOT3WzAqJgREFCjIZsWxAkRYiHV1Yka7JTH7UdMKeWKy7QICPy0OsC+Q0Gatcr6SxEvhYWFPD5lDL27uLl8gITHK/P6nE85VVBOt8uMjBtrQK8T+GJZBb+sVkgpvQCJMHJyIZItB5dWTU21CoO9GYZAEqG0k9x6YzJ6vYpP37fx6rsVtGzkRm8QuGmIgcbZJm67z85rL78Gx/XEyylRRKZFsCEUCMx4YibvLppf+/vwW8byxGPfEQ4I9erqAegwUFLQsEJ4cXFxMQn201CpBMoqwvyyzsMlFxpx1Mi8+6Gbdz9yEqxIxEkRCaSQRVMC+CijkBwOY1ZstYa6rMgcZz9VlJHwB2F8gG00oTU24UzERGOlNSed+ygy7SXeO4gqyjFiph09CBEklyO0j0F+SoqEz1xMy6YJuD0yuTkCAgJ2u/0fklP/rnj//ffJz89n1qxZ59zvrxbDhIgG/aixLzJo2FRuu0GmdzctuYUhdu0P8cOvFTx4d5BRw61s2uFjygOxF26CIHDtFSbeX+wj2dk3JjGf6GvO4k9z+GVDDYvfSuP+xyt4dpqFmQ8VRqWDn42AtYjLB0acjo2yNFx+uYqff1hLO6lvrSadrMgUCzlkdEuiZ6+ef7kIZCz4vI6oMe7PaJwps3///vOWqxIEgaZNm1JaWnrO+7z22pu5e8zHNMn20KPzGXvbXiUxYmKYR6ZO/1vbeRofLHyV8aPOaNwdzwly+9C6GQBrN/s4nhPC51c4fCzIJRcaSTLrSfFeCijYKUHTSOaJGY/y3KzJ7Nj8PvFWhezGCgk2CY9Lh9/lxSzE4aIKX/MdzHnewsD+kedgwzY/D07NxXk8hWBiHveOjv18XHlphNyQJKW2gvZpqFQCF/YIsnLlSnr1il2d+O/GBX2v4psfP+bmIZGgiHMt9AVBRZVDivrNXiUxeQY8N/tBSkpKCAaDSNow/EnVJsHXHOl4Y+ZPK0BscYh77jRzy/UmPD7XP/Vc/LcWw/zyi0XcO1LLdz8HKCkS6aokR61pFJVE+9ZaflrjpXMHXW00HkQibgffXkK5XSSx83o+nm6m/x9SMDcPMXPng+Vs3OZFr9MSCMhRBeQG9DEweYqLZ1/4DZujFSbi8OGmiFMkkForB6JChf+sYbzKISEZq/l0mYq774i95vnqOzeyrJCZmRlzeyyUlpZSU7kzivg8jb49DXRq62XDVj/9L4h2yny4xMkrM5O5/OIzRL1aHXFQAMz/qIZJ4+L55gcPoZDCg/fE076Nlsdm7CVYGs9dE5xkpKmp3NOMFH/TWvvGXuKkOGkrw+8p5t2XU6O4B0EQuPEaC9UOmY+Wuhg/2lbnngVBIBhUmPHcWw3OkuzcuRtOl4w/ABtWZNfKHVw90MSEO20MH1fKzMcSMBpUvPhmFdNfsjPzsbp2xt13xFFWbmfvXh+hkIrfNnhr5RBOw+OVeeI5O2Gzl1CzYqaM0PH6Qj+V9jBJiRHbPCFe5Mev4xl97xZyjunBGY8xwYc6vpqJI7V4fRYuu9jAh4sEnpy5gcJCTSQTUe9l5G063v0kzK79PhKT60o1nQvxiU1Ri7nMn5NKsy5FXHBVAUaDwNeL6qakA3z7UQadLslj9hvVdGirwx9QAIW27UQ2bQtQ45TqnVNP5YcIBBVmvlKFVlP/2Dn+sXLuuSOOiXfbam0dWVZ44fVqlq30EAhG0u/1OgF7lcym77OwmMXaQlQPT69kzD2XN6gfzoXzL1v6P/xfwbFjx0hNVqFWq7jiEiNvzPNgs7eNuUB0aSoYNyIuZqUxrVZgxM0WTuWFogafs/HEpHi27vLH3Db6FgshSYkiPs/G+NFxfLbsjPjs8m+DJEuxU6FS5EYEPVqMepHy8vKY+8TCrt07mXyvrY6X9YOPAiT6YxeeSCAFF9VRhWRkZDq01UYRn2fjkfHxfPKVi/vujD0hdemgw14l4XRJPDQunsR4kedes9duv6C7HlNqDZISmekqKSGN2BEfKWSy/rcNDSp0s+aX78gWmuG25HHVZTqaNdJw07VmjEYVny93cddtcTENNoNBxdBrLfi9Cn176mmUqeGzL4IkeuqmbEEkfTHsV9P/AkNM7SpBEHj0vnj8foUZj8ZOVUtNVtOvt57X3oto1qhUAhPujGPxUif3jIgjJy/Eg/fY2H8owK03mLniikHn3Q/Dbr6O+8fY+OJbFya9BpO9RR1CoUosZsRt+pjaSmq1wMMTTRTq99GoHg06rRCpaqygECaIQ6nEiCWK+Dy7PzRoSSCFG67TRhGfAD/86kFblRUznUEQBDJpRgl5NJU7oDp3kcL/WuTnFmHBRmuhC23oXqvbmEQ6HehFDdVUigUkE9tYNAtWVGEdt14fMQzXbPAy+t4aOgUvprHcHpNgxSLYaK10owltOMROSix7ueaGMC2badFqBCqrJD74rIY+g8pp7u9FZ6EvrYTOdBb60pQ2HGQ7EhLNtC1o2UzkvbkpNMrUcNu9Jew9GCAUUjh2MsiEqeV8vtzFsm/82Byt+XX1r+fdDwkJCXTp0wlRFGlMa/r3qTumC4LApf2MfLEgHU3YSKqjay2JpVapeOW5hDoGjMmo4u0XklGpwajTsP+ATLK/fkMri+bEkUCG0ASJMLkcJZ5kugr96SL0o4PQu5b4BEgklSpVMWMfrmHHuhSem2bj2Wlx7FiXwpRJVohR5fEfIRgM8ujkO3hvtodnp2gZ0MfAVQNNmPQO3nw+ni8XJzJogJF+vQ28+VI8K5aZKU1bj7/1Jr772sLudels+iWZbevjGTQmh8omv7NyaQKBoMKr86u5b2oFufkhThX7ubiftlYzLztD4MfvV5EQip2SZhbiOHbgBIHAGW3WtLQ0rhs6mfJquY5m69nw4kItxp6f6sPi9z9h975gvXPJqfwQbVpo2bLDz413ltDnymK+frUZmvKmeHDSmb40F9qTJKSTKTSjK/2xkcRBtrNP2UyucpQd/I6FONrTEzUa7JQSR2IU8QmRZ6+53Al/QCGshMnjKJ3og1bQYRIs6DBwUjmIpJwhDgKKn32qDchuE9deE6Rl1zJc5ZHFTkPshH8nfPDBB+zcuZPp06f/Q/JWo9FgNBprP2cv9BRFOeensLCQbVt+x2yJ55PlWh6fnciWgzcwb+FG7hh5P3mFYe5+uJy8gjDn8i2oRQGvS0QtxH72BEHAZddx94g4HniiguHXW7jjJitKYjF+pa5WmV/xIqSUMnDAmbZMHp9Agt7McfN69uhWs1ezhp3an+l0Yws+X/ZZhKj4B+1tyEelNuB0SXXu7TRyCxSSkpIadM7z+U+MRiNvzfuSNxe357rRIaY8F2bkxBAjH4pj8mPz6dCh49/aztMft6ua5MQz43pKkkhB8RnWZedeP5cPK2LdZh+pySIpySKfL3exeGkNlZURkkYU1KQEslEO6hl9y534C1S4t3aieHV31n6Rgdcn0OHSIiQhSFgJ4cjcyW8rkxg0wFgbVd+/t4H132fgytqFyaxEEUZ/fqbSU9W43LEj4BJsMh6P51/SV7E+w4aP5q0PDcyYXU3uCYHR4+0cPBp7rN57WM/U53U8NTvMB595mDwjyPD7dEx5cgGNGjVCURS6dOlC0OpBVuq2TxTUuDTlOKs1vPeyhfdfSmLRm0uZdN9DeL3ev3T//63YuvU3RFGmvFgk5Bfr2PPu5EN8/n4Sn89PY+LjdnpfVsKEhx3cNMLOBRdV49zZgTiDjqemnCE+IfJ8vv1iMmEJqipU9BlUweQnHJzKP2Okjx1p4d13DJziMCXk4sNDO3rQ6Cw9cYdYysCLz9g3n33tYvXXKZSVh/n867pSIMdzIhl8oNCkaas62+vDmjU/c/O19S8ghl9vZsUqd9RviqKwdZefyy6Kvb6/6VozX//gZugddh592lEbITlogAmVWmbGizLpGQKntqWTHGgetQ4zCVayK/tx/IhYL/cw4mYrK1fH1npWFAWvT6Bx48Yxt58La9aswmYVeeO55Do6r3q9ijeeTeb1BQ7atNTy4RtphEIK3/zornMeq1mFSiXwzDQrTpfMmwsdPD3bzrGTQcorw3zxrYsrhhfRsoWan1bYyG4WZvV6D/16G5kwtYJb7y2pfV6yMjT8siKZ9NYO0nuc4rNlMjvWJdOzq45wOPL+XtBDz6/fJbNzs5X1aw3s3ZTMpPFW4m0iQ0aUMHrMIw3qhy3rt7BilYdT+SEUSaSqVEt1jVxvSrpGI9C9s44PXkvl7RdS+HxeGt9+lMmHb6Qx5nYzs9+MrOe37vJz3S12evSvpOdFFYx5oJKikhAz5lTx6qxkbFYVW3fWrWVwMjdIhV3iwXvio95TlUrgyYcS2L7HT0aqSEl5mDlvuvCXJHLPg3Y+XeZk847IczrzsQQqywsb1A/nwn9E5Od/EtauXYsgCGRnqBEEgYOHw5ipRxvO6KRX9/rTwzq102Mx1V8dKylRxOePPXn6A9Cicf0LU6tFRPpjbpdlBTmoqTeCRxAEVLIGW1yQzZs3c91119V73rOh10Uq8v0ZAZ9YqzsX61o6xUCYEBoi9+/DzQXd6/cgtW2lRVaUegcGgBZNNZSUSbRuoSUUhvLKaOO6RTMNeYcCGFCjQlVvlI8gCGgULX6//7y9WqKgxhBKIBB/ErUooNOp6NQu8r/n5IW4s0/9KfS9uupZ8ZMbs1kkK0PF5nUS5noWOgCioqVP9/p9Ip3a6RAE6Ny+/ueuby8DP/7iYfK9Z475+ns3BoMKq0WFVqNCqxXo3lnPWx+c/yK3urqIXl1T+GmNl5wcGUMovk60imxw0btn/e3r1lmLaK7C7K8/2tT8hyfXiBkn1Zipf1+JMGqdxAW96w6lhw9LiJ6EmBE1p69TTQUmwYLwPz9UTEhhCT9etOgwCWYuVK6igmKOsgeByMLNatAgeOpf4fucWo7nhMjOVHP35HJsUmbt2HA2bEIi+RzB2LSQl2ZlEQ4rrNviZceeAMOuszDjCStLv9pDSa6FFHt3REHEJFhprnQgn2OkexuzcXMxdwyDJyYlcOhogPGPVVKWp0XS+Lj0Ih3BEGiDNizYCHgblsoybdaTXL5uAJqQwPET9be3sDiMKJ15PxVFwaNy0LldMl9/7yKvMEzPLjou7BWJdMnK0OD2yJiNAjknROLPYRaIiJSQS41SiQqRBFLxU3/BEkEQ0OhkJtxdN8XpgbvjWLu1msLCQrKyss6zF+CHH75l2GA/TRudmRsKiiIRTVcPqhv90LKZlttu19CqmbpWGgYixO+LTyfi8oY5cDTI3HnV3D8mjrXLs1CrBU6cCvLM3Cr69jQwbmQcR3MURFl9zghOtaTB7XZHpW1fd91wHNV+5j31Pq3pWucYh2JHg4707IbpfOUcy0GjFfnoCxejb7FGbVMUhcdmVtKprY5HJ9jQ6VQMHFwBBWkUkEdrutZJbxcEgVZKZ3azAT9eEklDjxEtOry4qaaCAH6aE7sYkSAIJEvZFHISG0lRc3Rz2lNGAfvYhKCoCOBDg47mckfi3AnghmQlxG42EEairKyMtm3bNqg//l9CURQ++OADtm3bxowZM0hJia2R9Xdgw4bfWTBvKk89CC9P1SHLOr5fXcnchT9y3fW30K17fx66/z3eeCGO7Xt8rN3s4+K+dW0ERVHYtMP3DyUGwkqYrbtkXno6iRZNI+/PtdeKfLxoM+lkk6pEHL01xgLCKaf45pNoXcNKu4RFScQpBenWN502bbsxYtT9DYpuaggGX3cnCz6ZzcPj69pXp/JDhMkkIaEeCYZ/EvHx8cyesxCn00lxcTE2m+28qsv/M2jTvifrNm+jeZPI9ztusvLS29X06qonryDEE8/bWbogPcq+vX+MjbseKiPoiNYgLZOLaCZ3Jrk6o9ZusbhtBFxN2SWtR28NkOPaz50362LayyajinFjDcxbGIlgi5V6D5GUyvrkOjZsF3n8qjYxt/0rcPDAQYpOySzb2gibnMyRU0Fu3XCCNt0q+ez9xNrAgq9/8NGpy6U88eRLFBQUcPDgQa6+MYvH/iRlIIoiDzx8P2/OmEdWdeuo+eIk+5DDAi0qBp35PQA535cysnA0Xyz/PEpq7X+oH7IMr7zuJ6vyQmo4hkdx1kpLORUHljQ3iQk2Vq3xIJQ0xuxsw+4DHtRoyPpDJivBkcFjT63hsg36qPdg+vNOAqWJCIXtsWFm4wknP313hGG3eZnxeBx7DwaYNK0CI6kkklarmX4akhLGlXyI+++OjDNvLnRw8lSICVMradlM5IPPnaz8JZI5aTIKrF7r5dDRIClJKsorVdhs0c7FcyEU9HOupaRBryIYil7n26skDHqh3jW7Wi3g94ic3NmMThefpHmTM3ZTl/Z65s5zcPSwmq5yq5jrG71gQCdZKC4Nk5FW157UaoWYuqEAazf7kDFitVpjbj8X3C4HanUkUzEWGmdrqKw6s3af8kA8w+4u5cdVIXJOSTRtLPLgBCNrNvgoLg2x5Bs3Lo9MhV2iU1str8yrxumS8fpkkhJFXnoqibseKuPdl1Oi+uhUfoi7J5fx4RupZGVoWLvJS1KCiuZNtLWEcLeOOqbPsaMoZwoi6fUq9H+Ytd/+6GJAXyMbtvioqmpYASyHoxqDXmHy0xU8/KCJF2b70WgMBINKvcW/KitlvvjaR9PGIW4dauK0Mt+U+xPocmk+W7dKFB+3kOzoTeIfsoLbj+XhSTtAcqKKDVt9HNgnMPIuF089Hmb4DWa0WoGSsjBjHqhg1uN1eaxwWGHlag9Gg8DqdV7KymDzGi01Hj8bf4jnwA9JiLYaSChn/usW5n38M/BEg/qiPvxvlP03Q5cuXQCo+INcy0gT8VNPNTC/gZO59adH5RWG8Prq1xfxeP8oSBMDZqOKotL6zx0MKkhSZPBSqQQUMVyvF1JRFGQhjNujNEjzKBBQyMmv69FSqaVzejxDBP4oYhOBFj3HT9ZPNJSUhZFl8J2jrwpLwiQliH9EFChYTNEdV1gs1RIqMue+vzChBmmaSYpEUHQjBA0oQCgkk18U6ZfUZDV5hfV7/U6cCiIrCv6ATG5BGLVWjumRrr2WEOboOfoqtyByrdPXj4VjJ4O0aH6GgMwtCJGarEaSFNzeSL8Eggp5BWFE8fy1T3U6KyfzQsiyQlqaQEBVl3QRAgZO5NT/3J7KDyH5tfW/U1BLtvnxYcB8zn0FROSgyLFjdfs0K0uFpKvrVfzzdQKKH4X/Xg/+udClZ2dOcaT2uyAIKIRJSVVo3UqkeZsgIUJREWVnQ1EUvMEQN4ws46axJYy+xcLt93pwtFpDuXV/nfc0TWlKXkGIHXt9TJ5eQY/OetavyOaBu2zcO9rKbyuTeHaOREnSltpj4kjAhYMQQc6WhGvXWscHryejky3oVFp275EIeXRo9QpusYaWbRqWyrJixRfMfc7EmtUW1m5zEQjEfo9fftONvuJMZLxDU4xaH6Jt93LuuTvEGzPiufVGkbTmpXz0eeT51Gkjxe5sUirlFNd7D2UU0YKOdBH60UnoQwZNcP4p0v5s1ChVdD+HM2Xs7Sp+WPnl+TS/Fut+X8HQa6KN2183+BhyZd0KqqcxcpiFjdtjZzk8eHc8T79Yyfw5KVx/taV2sduiqZYP30jltw1eVv7sxmhugd6kq/dZAwiJwZhG+8hRI2nepxHHlL21EaCyIlOqFHCSg+htOh6a+uA/bPvZUGQFZw08/6zEg1OqySsIEQopbNnpY+D1ZRxem87yeVl0ubCSX9b60OtUKMgEVG7iiZ0mqRJUaNGSSXMqKCZEAC+eiJMHDU7saKjfuaRRdATxoyd6XBcEgTShEV2F/nSgFwIqugn9azWUIVL5vSv9EFH9pYXP/0u8//77rF+/ngcffBCDwYDD4cDhcBAM/n3VSQE8Hg9vv/E433ygpf8FkQW7KAoMudLAkncEpk8bx8J3PiCluCf3TKxh6ZchHpleidtTd6xY8HENF/cxckFvEadSFeNq4Fd8dO4Kr85KqSU+FUVhze9hZEHGFX8cTe+N5Kf+zkPPl7H99+RabfbTeHOeD6u3EYkJKXz48SqmPvHCv4z4BLjmmuvYvLcZ73/mq42sgUhV7Tsnw2NT5/zLrn0aVquVNm3a/MuJT4AhQ25m0VIBjzfyH7duoSUxXsXc+dW8sdDBs48n1iEqRVHgnRdTUJnO2DYBxUeYYG3a7tnQCQa05c3JylLhN5Vx6UX1B0Zc0k+PrNKycnVsu+nAkQDFJXLMiORd+wIgNvm/0m8QkZh4dMIUGpd2JENphlGwECckkm7vzcnfmzPxsWpyC0JMe7GSp15w8sijzyIIAr179+aqq66qdz1z4003MOmZ+ylucoRTxgPkafaTl7wGl76U1lLPOg40WzgZ5zEf69ev/7/R7P8IKHI8VnsbTIKFbFpwggORQltKmGPsxvLHGuvNd3zYnC1RCxosgq22PgBEAktwJLLnQCDiDNruY+idJXz/Y5A0VSZm4tAIWmxCElmVF7J4npFuAwuYO78anxfa04MCTnBSOYBHcRFU/JSQxx7dr/QdIPPKvCp6Xp7Pbxu8pKeqSE8VSUvRUFwaxuuT2bnPz869AZo20qDWCFx2sYkpDySwY/um8+6Hnr3688Ov9c/JX6904fbIuNwykqTww69ubr23JOaccBqyHClinNjtBLOfsTLrFTuDRxQxeEQR+w8H+PjtVARFQHOOzB1t2ExJ2Zm1WI1TYvabVVx1axFDRhSRVxji6ZcqkaQz97Fhq5cHnqjknnsfP+/2n4127bvzDxRjojiPOKtIVZXCvi86o2y7iANfduHmGyRmv+YiNVnFio8y2PJDI6Y9nMDXP7hZv8WHXi/w6IQEli9K560Papg9LSmK+ISIzNrLM5KZ+mwl900p4+0PHLz3Sir7D5/J1NHpVFxxsYnX/qTLDlBaHmbaCw42bpC4pK+e1199qkH9EBcfRgoLlJRK9OiqJVFIQ1/VhM+WxV6PFpWEOXVCZOMHHVk0qwkXDXIx7dkaIGK7jbjJzP7tBrIdF9S+P9XGHEztjvP80zbuvDWOxHgRrSGM2dmUV59IpXvfarr1tXP5FT4qc+PqENJ7Dwa4YngReQUhHh4fz+vPpuDySKhsDgYPUTH4Ng/aFscRgPic/owe6yUcim3D/xX8j/z8N0PPnj2ptEc0zI4cD/LAeAOOuKMx97UGsnj9PUfMhaeiKHy4xEmcVYwagM7Gu4udXNI3tsvox988+PwyeQWxSa6vVrq4ZtCZSeSi/mpqhMqY+zqoRGcK4fFING8eO109Fpo0acyct+ourAdfo6FKjL1A9yhOtBiijAs9RtZu9tUah3/Gu4truOwiI59+HTtKtrA4hCxDYoLIoiVORAHuv+tMNGBeQYjKIl1t6lgciVQRO6LRqVTTvF3zBnl30zKbUqg6gcnRlC3bguTkh/l0mQtFUbj1BgsLP62J+QzIssKHXzhRqWDLDh+79vkZer0WuyZ25Tif4kHUBvnuZw9+f+y+mvehg2BI4dX5jpjbAwGZFas8zDqrcty7i2sYcbOFlT+7SYhT8enXThpnqlnwaQ1fL//uvPvhw4+W8sq8agZfbiI+ScGbdLzOPvGhTN5d6EeWY5MxL7/mJdndhkJi62vKivyHXp0FBZkk0nBQWS/hIQAupYbFn/mjFloAN1xtwp+QWy8xVEQO6TSmQHUUr/T3Der/SbjrnjF4qCFXORLRidMeJm3AIdb/mMKOtSnsWpPNxHsNFKtOxDy+inLiEkPMnJLA6qVZPDU5kRlTbexYm8KIBxyUx++J2l9BJj5O5IGpFZw8FeL2oXVJmCFXGeneN4hLcQB/RLYj4k8+yZ13RJM+cRaRkNqN1hTCVRhPOKBGCakJpbi5ZvA1DeqLdWu+o3kTgXsn1ZB/Us3Vt5ZS4zzzXCqKwsJPavj5exEbyYSVEOWGI5g6HSI5RSHT14nuXEIroTPtlF508l3Ok4+qWPCRE3u1hN6ZRWu64qK6npRWHxUUR1VSVwkq4kmmmNw6+8uKRKFpD3ffWb+DIylehcdb06B+UGQZ8U8RRRHvef3HqASozx/VspmGQJBacudsCILAlPvjefx5HyNHP8QFA3pRojsV8zwOwU7X3l3QaOouRARB4JOlH9P/lt7s1Wxgp7KW3azHoarAlmLhgafG07t37Crr9cGWFIcaDU3sF/Hb4mwuuaGI9n1KuPcOHaFtF5Lp7UyyryWZRZdw/0Qfx06EqNEWYzLVH/EBoEGHGwc2kuguXEQjoQWZQlO6Cv2IJwU7ZfUeW0UFAiIOYtsCEEnxj6un+JFa0GAV4v5lkXn/Kvz88894vV5mzJjBPffcU/vZtOn8F7Hng2+Wf849t8kYDHXth7QUNRd09XL8+FF8eImvaU124RWoDvXkgksrePM9JweOBFiz0cvg28qY/5GLqRPjmfG4BUfGLgJKdLpaWAlRYNvC7GfORG3LssK4RyoxxTflu9++oVWH9kycYGDIYDVBKVobT1EidkLx4XhE1FgT669y/HdCFEVee+NjSt23c8VtAkNGBRk0PMRbn3TllVeX/qV0yn9nGAwGHn5sLoNutvPr+ki6+HOPJ3IyN8iqNZ7aYn1/htGoomXLSOEiiNjpidRPOsb5sygvF7AFM+tdU0AkK2rw9cN57X0rG7dFp48fOR7k1lE1aAvbcOngCjbv8EVS9z0yr73n4NHnzMyY9dZf6IW/hoXzFmIrT0cdQ5ooKdSEr5eHmTnHzsABRtq2thEKnb8+0XU3DOGXDT/z3oq3GTntViyZNmzB+jWubc5UFi/45C+35b8N+3YeIFWJSK2ZhTgSSWOv9jdOsJ90mlBUGAnSqXIoMYutnYbgN5NfFGLY3aV897OHmVMS+OmbeO6ZXkxJ9q+4iDiGBEGgSagTBpWej95MIyVei4CKTvQhgVQKOMEx9lGTeJDff4pn7WYPew8Fue1GCz266AgGBdq01DJ/TioH1zfh5sEWvlvl5uDRAPYqibdfSGHs7XE0zlIjSXVTh+tD27ZtKShL4cCRulINZRVhvlzppv8FBu56qIwhI4p5/tUqTuZAdYmBjdtiX2fFKg+XXqxlxhMmJkytoP8FBlYszmD5ogymTkxg/GMVJCZyTimfoNpFpT1in9qrJG4eW0L7Nlq+/zSDFR9nsuuXxqhFgfb98xk6poj+QwqYMLUCgymdoUNvPe/2n43i4lwKi0P1rvWrqiU0f5KIk3w6rEI8oqDGItjIdvRBV53FDVdGJPdEUWDYECsbvssmHIb8wjCd2mkRBIHDx4N07xz72erSQceJUyHUagGtVsDlVujRWcfyH84E7Uy+14bDKTN0TDFLljv5bYOXKc9UMvDGIoJuHdXH0sjJUeGort/mioXEBDWCACrUPPKkkzSpGQneZrz4YpBf10Xb9oXFIQYPt5NU3AebkESynE1m6QBWLLbxzsIIJ/Ld92Fa/FFHBcChKqPZgFw2rU7mlhssdGqn4+YhFrb+nEnzAXmo/VYyii8hOfdSMsr7oXOms27TmWelqlri4ekVfLkwnQfviadbJz2DBhhZ+Vk6Mx6Lp0kzhbdfsbFjXTIPPu2mPHE3iWU9OHns/N+Lf4T/kZ//hrhm8E1U10jccGcxZpOKbgNcFKmPRpEoYSVEWcJOunXSMWFKeVTUot8vM/WZSi7sZWD200mMeqA0isRUFIWvVniY/47Ewg+9UVomiqKweq2HRUuchCWZG8cUR20H+Pl3Dws/dXLnWal211yt5oi4HacSHZ7tVKo5rt2OWh+kfaeBDeqH19/8hNyCEPf9qX0TxpopMe/DQUXU/h7FxSG205QzKTNBxU9x8ibuHxPHtbcX1Q7G8Ac5uKSGE6eCzHoskRWrPHz3szuqn0/lhxgzqYwZjySwbKWLr75zU10jMfjySHrlydwg19xejFCZVntcI1pyisM4lDO6oBCpTr2fLSz48N0G9cOvv65B1nko1h4mb28S8XEqQmGZB5+qID5ORa+uep56wR5FWHq8MnfcV0ZGqsgj4xPw+cFkFNiw043Y7BjVqtKodnoVNyctG0lMC2MywLV3FFNVfaavJEnh7Q8crPrdy2fzUlj1u5f5HzmiSEZHjcTgEcVc0E2PXq8iGFR48Y0qMlLVlJaHeewZOzdcbeKdRTWAQkUltGhx/tFvrVq1oqhEYNN2P6t+89Kld5ASy17ks4hJAYHSAg0jxldETYCBgMzDT1VjP5pGkpCOjMSpPwi10wgpQQ6ynVSyOMh2mtEeQRDIoAn7hA2ElDNRPIqikM8xQiovAfy4i+IZfqc9SmtMrRZo1irMUe0WwsqZd0hWJE4qBzFipVoso1yVz7Zt2867H/6bEBcXh4V4NOjYzm8IjU+w8tP0qGI/jz1oo0mfAnKVo7UktazIlCkF5HCIC3qrue2muunQkydYSWpRVbv4A7Drc6isFMjPh3Ej65c7uO8eAz5bfu21wkKADj29tGoeTaCt/t2HV/LhqtKSUdMDe02ASqWUEXffjl7fsMqFFeU13H6HH8/mC+gZuhrv9u70udjBoKElDBtbwhXDi9hzMECrDkFqWv+G3G0dU16289XiBMJ+TZ2IHpWgop10AdOe8VCYp2Cubo6CQlu6c5DtFCgnCSoBgkqAAuUkB9iKnojGm6zIOJVqahQ72bTARTWHlB3UKHZ8ige7Oo+CtDWMGUu9DjSAdVsF2rVvWGGLvv2u4ttV0ee85EIjK3+uP/1+yTcuBg2ITcLm5IVIT60/cqJrRx2yHOaLxffhtH+NvuURjqV8j12JGKSKomAXSvE3r2T6s/VXFRYEgZdemc3G3et5cNoEbhgxhPEzx/LT+h8Yfmv9xRjrQ9+L+6AionUmpxQhBPU0LrqC1JquUZVFRUFNfHkXKiplWg86SY/uIm4lNuGsKAo12PHipolQtyBMM9qRy5GYziC3UkMNlVSIObhwxFwYKcrpirj1O0F1GP+/0/xcunRpzM/FF1/8t17nyOEd9O1ZvyxFv55h1BoJJw7iSEAQBOKVNNLzB/Lhc40YcZOGyXdaKVjTDr8/ja9/CJCZrmb5kjhCHTdSnLiFAtUR8swHqW6dR5seLZn1qoq57waYPifAxUMDtOjwAN98t4pWrVrxzvzFvPKumduHRlIcr7yliOdfq+KZV+x0ubSARa9ZSKnuQpktlwkPjf9b++JcUKvV3DV2Ip8u+Z15C9fzyecbeea5d/6lEaf/L9G7d19ef/tHHnsW+l5TxPWjS2jZVBs1T8aCXiegcNoGEv5BBoqC06WQGmjF2/PrX4Qu+kLNsOF38s78ZXz0bQ+uvC3E6Af99L68hJuHhknIv5CUYEvY05fxI3V07FHNBf2czP/QzAcfriQ+vh6Zr38BNq3fjE2uv1hQhjaDu26P4+K+RsS/kI4uCAJt2rRhzJi7uXf8FPRCXTvkNDToqHE2zBH43wy/z4fqLGmVLKEZtniFanUJqWRhqGrKM3NqaN5UxK3U1dg8DclUxZcr3IwfHccLTybRoY2Oxtka7h1jYePqJNyNd9Ta7xpBS2G+QJ9BFeSdUnGUPXhx4xTsuNTlhNRu/E49Vw4r4cWnkvnhs0weujeeJycl8uOSTFKT1Tz+XGRdeNuNVp6anEjPLnqempxY+66u3+rD5a4/uyQWXpj9PpNmWHjxzQCn8kMUl4Z5fYGDm+4q4cPX0xg9PI6lC9L5/rNM1n+XTbf2Bsxl7Rk9oZKN286QYYqisPp3D1OfreTKSwzMmFPFsg/SueRCY20xsBuuNvPpvDQEbYB81ZGY9+NTPDRtHeTledX8ut7Lky9U8vwTSVx7mblWCuN08eSbh5g5dkxm8BVG1n6TicXcsCJHZ2PF8kV4/TKPzKioE3SiKArTZtu5d9QZu37PgQCSo66d30TqwPyF0WNcnFXk/rFxeLwy/YcU8vTsCuR/oLmr0wqUV4bJSlfz/GtV7D4Q4N2PHUx9tqI2qOqqgUbKKiQWfOKMRENeYuTA+kbs3ZJE676VbN0eJhD8B+Gsf0IorGA2iJTbJULB07rOIpnl/XnoXi09Lyrn1jur6H9NCZdd7cJ4/ALMwhk+RxAEUlyRPpBlhcNHJSyCjYDip8Syl3zrVk6clOl+YRW9L61g/iIXoVBE5uSdV+LxpkQ/FwnBxrz1rgfvH2vyj75w8sBYGwnxdaVTRg6LY8dePx6vjCAIjL7VTN9L/EiEQfr7qr0Lyn+zYvL/Q1RUVJzTi3j33XezddMPmM1qkhJV+N0i+Xkq9LIZRSWh6Ly0bC1jd0iIqkhUy+mCPifzgsiSQlKChuQENUeOR1Kfk5NEEuNFcvPDuKo0eNygtwQxWiRSktSkJqspLA7h9UXSpAUgOVGkxq1gs6rIylBzMjeE0ymjoJAQryY7Q01BcZiqagmtVqGiVIMQ0mEQDHgkL2iC6M0BWrS+kC+++KLB/XTy5EmG33wZBr1E4ywNihJJuZYlBSWkxVWtRSMZCeBDbw1iMEpUlmowYCJMCEnto3V7meREkT0HAmjUAo0yNSTGqzhyIojXJyOKAi2baXG5FAqKQ5iMAk0aaaiqlnC6ZNJSRSrtMh6vjCTJ2OJEstI1VNglvD6ZaoeM36OGsBa9bMIn+Qmp/MgSiHKkL3yKH7QyP69dRaNGsYshnQsej4ceXdogB3UY9SJaqw+tJuJRapKtodIuUe2QaZKtISxFCIeMDBVVVTKhMCQnqiivkJAVBZ1OwFOjwevUoAkbCQkBZI0fsy2IRgOyBJKioNeJpKeKxFlVkSqhPhlRBK1WReNMFYePSRgMAu1ba6lxyZzKC+OokenQRofeELmHxAQVXp+Mx6sg/zGfB4IygZCGvfv+WnXzLp1bodP4ibOKuJzgqdGgDpqRZBmf7EctAtoA8QkKTRtr0GjhRE4Il0NE5Y0jqASRRB+hsAyyFiNmJCRC/HGsKBGWBMxYCSoB/IofozWAENahChlBUuORXYQJYjYLkWi+sAZJFSQ5WaFRtgqtDk7mhtBooLoKPA4dOvQIqAjgRStqCAshZFWAJcu+plu3budss0aj+Y+u6FnfeOhyuejTrj/dlYvYrV3F3JdM3DGsbgRROCyT3rIcld9EZBEnk0gaujgv8z7x0adHbINq2Xdunn0glZRgCyqEQvJUh2gbvgCPuZBXP6qJqZUHcPBogDuGqkmp6ka+cgJruxNsXJUWVXjM45XpdXkBjhqFNpXXUKU/xcW3FfDDGiet2lzAgoXnPx4Gg0F6tOtBJ9+AOnrHAcXPsfhfWPZxEn1iaBtPe8HOt+80Il2K7Wg4oexHTs2nXQsDVdUS7koT1vL2uKmhkBwC+AkTQo0mYkQhIiGRQAoatNRgx0I8ghimWc9yUpM09Oyh5s7bzRj0AgOuK2DWY4l0bq+LKqRWVS1xw13w6ZI1qNXnLz/u8/kYPeJylsxTSE89c9ydD5Yy8mYLl/SLTn/PKwgxaGgxW37KJDGh7nVGTywHQc+oYWo+/9pFjUumfWstY261kpWhoaIyzO3jS6mokhlxk4WBA4xUOSRene/gwCE1Bk0ml10ziAkT78Ni+b8T3QYwevRoNq3eSk8uoabNr5Qej6O93CfmvoqisFX9IypBQCebkCSFLvSvzZCoUaoo4Dh+Is6cxrQiS4hNUBYruRRwnOZ0IJE0JMLYdbmIjU7x3dIEPl7q4e23wvhcGlrSCYtgA8ClOMjhAKY0F1mlF6EXYr9b25Xf+Hnrj/XqwP63joUAL734OLdfs6beaJPFSz1s2HcZPyz+jdRQI5KE9Jj7VQolXDvlEtyeIvbuWUOntgI1ToWjOWouvvRGLr/8Ki6++GJKSkqorKzk0KFDGAwGunTpUuddtdvtzH7hMRz2IyTHe9hzwE1lsZrk6i6oBBFnUhnX3zGYSY80TNbh3wWCIJCenk5JScm/fYEZSZJYvfpHVixfhN/vpryigqXvGupIEUT2Vejct4KM/EEIgoBXcXNE2EU3BsQ8d7H6GFWWQmymdCTRzm03w1OTzpAZiqIw76Mg+09ewPSZr9YeFwgEcDgc3Hr9bWTmt4upmVyhKWbo41dy1z13/U09cX4YcsX1xB3IrlfHudy6n3c+8dCpnY4bxupY/Mnqv/w8nDx5knFD7yezMnYxm2qhgl53teepGU82qA3/yePhucbCjq2a08JzIVYhQpYHlQClYg6+hFyaVQxEjYYy2x6SW5dTcNhCE1ffOufwK152Cmu45FKB7z6J7Rj5fJmblx5LJsUX+d92KL/TjQGoBBVOpZrD7MIkGsiW2hCwFuPHQ9eLXHz2Xuz/5JZxJbz2TDJpKWrCYYXrRhXz/aeRa7vcMhdclc/IMTMZNWpUg/pKkiR+//1Xvl3+IRUV5bhqctj4XVbMwmNHTwS59pYKnnrYwt7DAQ4cCWA2qaiwS4TDCloNFBSHmfJAAuNG2mJe79GZ5WzfplBzpDFJ3ha1RLRTqaYsaTurv4snPk7k5XnV/L7Rx6bvYxdErnFKXHBxFYokcvc9It/+amXpV2sb1HaI2MiTJlzCkWNF3HqDha07/Tw0zkar5loOHg0y+61qvD6ZlCSRKy42cc0gIzfeUY3lxIVRUggQ0WzNT17Ljo3xWC1n7O3Dx4J8tNTJ7UPNvLGghg1bfez7vXGdoswQ0bO87OZC1iw/025HjcQdE0rJKwzRvpUOj1emaSMNv2/ysu/3JnXOEQopdOxXjNMXYNee2BmbsdCnd0uqSyE13sC941V8/HI6yb4z446sSAQJcJAddKN/vdHo5UnbGT7WxexX/LQM9sDXdDcaNQRPNiNNboYoiEiKhF1/iqROuXz/ZRJarUCfgeVYDg2KOu8h1WbSWzuZ+3wcc96uYtkHGTELNQPMebuKnl31teuvQ0cD3HaTCp9ax9qdv9Xb7oaMhf8rePRvigULFgCwYsUKHnzwQYLBiBfChQdkIAz2XdHHHD0ZPUnkFUZ7j/KLz94eicpwOgAH5BZICELdyrG5Z51j2+7oSI7cAimi0RMFCfADNajVal567iWGDx9+7saeA82bN2fHrhxcLhcrV64kLy+PHn11FBUV4XQ6sVgsBAIB2rRpQ2FhISaTiUaNGrFv3z5MJhPFxcVUVlZSWiWTlCxRklvCgRKZYDiIxhCiYwc1shDA5ZZpkqUmJVlNSqLCN6sCtGrdh1bZCRQVFZGenYDZbCYUCqFWq5EkiVZpVlQqFaFQCL1ej9frxWg0IooigUCA7OxsPB4PWVlZXHfddZjN9Xt9/xFMJhOHjxfgcrm4+eabOXz4MJIkoVarOXbSjyxHPCon8878x0VlEYNXEARO5kb+J1EUkaQwEAZ8QMQjKkgC7orIIG+xWKiurgZkTpwKodFoatunUqmQJIljJ89ovJ7Mk5GkM8/Jhu2+2m3CKQG1Wo0oqtFqtdxxxx08+WTDjLs/Y8/eY/zw/Y9MfWQqdmclEISzi65IkabVFEFulDZpiMiz+cc+AATx4Y4+9o9tnrPOGazRYcZIkABWDCTTGBd2/K4AHhyRnWTwlEBuyZnTWUnAjI2mJBImjBcvIlrCUoBR993B409O/af64j8dFosFjUWgoqYEgwk6dYitMaRWq0iMF8gu6Ru1kCnX7CQ+rv5CZomJKnyaKo6KG3CG3HQLXYYoiATdyXyzorxe8nPljwFwpJCnOoy+SR6WhDCLlji55XoLBr3Aqt89PPGcHVQyZp0Ou/4kmT0LmDMziYLSADv37WhQP/z040+khBrHLPSmE/QkVLdnxN1HePVFmWsGGVGpIhpwc+fVsOgTL23CTestvGUQjDzzfBw3XB0h7k7mBrlpxFYsJy4gnUbkqQ8SLyXQUumCGg0l5OHAThXltKUbzYR2lCh55HGIDx6LZ8AflVM3bfPx0BQXrrJk7r1DD+YaWncIs+DNOLbtCjBzrps5c79qEPEJkTTP515cxK33jeWagQGuuDhCNOt1Ag89XUmfHh5G3GxBrxP4crmfb74JYyntztU3H2TJogSaNoqMi36/zItvOfDLvdizexONMrQ8OSmB1GSRzTv9jJ9Szu1DrRw5FuREbohdvzTCdtazdMmFRhZ86uZYUR8efmRKg9rwd2DPjr1YiSdftw/BF0CvF6hPnvgUh0mWs2kqt0clqCiniD1sIFNpRpgQlZTQmi7oBSPFSh4i9b8zSaST0uM4vXseY/3GgwgCGIQAj94fR0aahikTbew/VM6ebxtxlD0EFT8KYMRMnGhFDAjsFzfSTroAkxBNFtcoVQTwN6gA1n8Trh0ygvc/WUv3znW3KYrCF99pePm1R9mz/RD5+06RRGzy05tcxc233ExSUhKBQIDCwkIMBgMZGZHo8LMXLYmJifTv37/ee0pMTOSll9/H7XZTVlaG1+tl+dJvyM8toGmLJowe+9J/bMTlvxtEUeTKK6/lyiuvBWDfvn08+eI9fPKWGlGMngDmvO3EF9RTbssjrAmiTRTpktSRyq3FJIWjswR8ige7sZS84mKqqqqQZZmPPnybgcOX0KuzgijCtt0CFw64gWnToysT63Q6UlNTmTRlEnOfeoPs6jZRc7RbcRLKquHWO/5aqus/g8uuGsSqI+tIlOq+J4qiEDSX0bVDIlOfD3Lb7Q//U9dq3rw51iwT3goXxj+Ne7Ii40guYey9c/+pa/w3wWyTqNLvJ2RvTQHHUaNFkFR4amTsYgFpcnPSarri2erEo9/NIbbTXOmITtBTo1RRRA41VGFSrFw5sP5Iy+uuMvLcs2Xga4VXcWPAhIJChaoQSesCn0x8nIqs7nt44F4DX37nZsTN9WtWDxtiYcUqD/eMiEOtFmrfy517/YybbKe0TKZ9+9hFBc+FoqIiPl38Gs2yawh6K7i8nzkm8QkRXWCrTWLUrVaWrnCx/7Cf1i009O6mY91mP3q9QLvWOgb2r1+y6IpLzGSm+dHdWM7CD/MJeDWgkmjXHhzHfVjNiSTEi4y51YrPV7+TIM4qYjQKJJy8iFdeXkuX/udf7OlsqFQqXK4wBr3AtMmJFBSFuGlsCZIERj08/0QSO3aH+fSLAK+/EWTaLDcpweYkn6VPHlD8VCXtwZzqpltTiZH3l5EQr2LWY4lkZWiockiYjQId2+qZPU3DpUMLeXdxDfffZatzP4uWOLnxmuj33BYn8sFrqVx4bQFllWHi40TsDglBEOh+WR6J8SI9u+i5/y4b6alqNBqBwVfp+Wx5w/oi5LEiKG5Qh5hwVwoffJhLIL9RrfyDShAjuuxnFVuKheoamXkfuLAEs6jO2MENg4z89mFTMpXGtesJURBJCbSgco/IK28V8PjkOEJKiF2sQ1TUKCgYMCFJKgyH+jNh9DG81nNHsv7Zp5SarEYSvVQ6HA3riHPgf+TnvzmGDBnCkCFD/iXn/v/Jo22xWLj11r/HOPL5fKxfv459W5/m5el1I6XyCkIUV6Xw7oKGR6r+q2GxWPjpp5/+Zef//+GZWLTwQz5+9XM6OftFBMuJFIU6ot6OtYmb1i2tWC0iBcUqBl42lDvHPNDgCppr167mw/dfplm2m19WO8gsGlCvuPcp9R7E7HJuGHoH90+MCHU/M+sJfv5gCy3kGKvUP+73848+ot+A3vTvf0mD7q2hcLvdLFq0iB07IoRbjx49GDNmDCZT7AIx4XCYJUuWsHv3bsrLyzEajXTs2JHbbrstSotvxowZHDp0KOrYvn37MmnSpL/1/q8bdgVLPvoSq8/K8ZwQndrFLhbWuYvAwdJcMmlW+5uqJomff8unTcvY/92Knzw49R5CfoFuoatryUUbSaz6WSZvQojG2dFRMxWVYRZ8Vk2l4KRRU5mda7IJhxW+Wulm7OQygkGFPj303HqDhZ9/93BRXx3l5QW88UISoihw3ZUmtuyMXWCkPhw/cgJj2FIvgWkjkT0lcM/9NZjj7RgNAi6XjL8iDl/IiItqbMQ2KgOm8toKlADNm2hZuTSRK67eQ2WpGlM4kY70oZQCSskjk2Y0Jw0fbk5ykEQllSZCG+xSKV/8H/bOOzCqau36v3OmtyST3gi9VymCgCJFxS6CioJIVURsqNgAu6iIgAUriqhgARsiNhBE6dI7hEB6m8lkMn3mnP39MTIxJvHC+/ree797Xf8omTltzz67rOd51vq8hp5dDew7FGL8xACZFQNIOPXeVIPr52o69NyEwaww44nZZ2SA93u0atWKDz5cw5o13zP37RXs2fUL028z8epzafy6J8B14yuw+bLRVjeliZqGJEl4Dti48vJ9aOzlmG0QCFkYcc2tJKccZ/YMO8Murp0LBvYzc14fE8PGFbNjZ5iFz6fUIT5PYdIoK0NvWENp6RRWffUJmzZ+hyRJnHveZVw9/Ib/VcDrHyEUchGnS6Bt/2JWvJ1DzwGVqCfUellMQeGnBhddRd9Y/0mVsrCLFA6xAy81nM3g2HHx2MnnGGk0TEC69SWMuczInbfUbvBCIcFZgwqY+WiAs3tqGHK+gVUrj9JUjeord+RsjJIpGrh1Qbrws1v6mTaiOwlSEqpQcWgLyBUHiCgRAoHAGctC/DegQ4cO1ATbs/TTA9xwde07q6qCx18I0rP31djtdj75/COuGHoVeUcP0Ey0j21whBCU2U4w+PKBJCdHxwODwXBGWuyNwWq1xvp7586d/9fn+xv/e3Tp0oXzhtzBpTe+yNRxgh5ddBQUR3htiYTBej5ffjeDwsJC7HY7OTk5hEIh7ph8J0d+PYSpMgENGqqNFWgzYOVHX8WMOiVJYuy4qYy+cTJHjhxBVVUm390Gvb5xA5QrrrqcSCTCS3NfRl9tQQppCMf5SWmWyNLXP8BsPn3zy78KY8bdyIpln2IttNfThSwzH6RrN5kRk8L0GzCKoRdf+b++3itvvsToEWPwFSWQGE6PZQ86kgu56+E7/mlGT/8J0OqMJCV5yHUeoZPoE/NciIQi7JDWkSAyMUomLFIcHYMD2C+2sYdNhEWIBJLIpBlZNKdUPsH8Fyu45vJIgy7hwZBAEtJvRkq7SdUlUtlkLWNvNNC+rZZ5r4W5YXiYMddGfQ5W/eAlIa7h/YarWiGiCGp+k8eqcimcyA8zeHhh1JzTK+Ov0ZxxQNjlcjH9nlEsWaCSk63j2klwNK9xs70ql0JmhoblX9Xw7Vovq5dlx7Lw7r89Wg4+7s4SKp1xtGoePSYUEnzypZf3lgYIBgVp6YK+5+i4dUIct06oS/YOuSbALfeVY7PKJCXI7D3Y+L0EgyqhgIwsyeQEulBT9T/TddRqtVTXaEhL1nCiIEyzJjoeuSeRdz50s2heGkOuqETJbUNiOIdESSZbBDkhHeSo2ENr0YUwIcozN7BsSTxdO9ZmDx48EmLM1DIGnGPk09VeEhNkPlnpIRQWDDnXxFsfVBMICiaNjiM+LmqK/NIiF/sPhVjycv33ucKhkBAn8+6L6eRkR/usEILVa328ttjFoHPNjJlayivPpNKmpZ5WzTV07vLnlYF/hEFnplq4USJaCksifPK+nRGjf0Jf0RybPwsVFY/tJJGAF3e4KpY9/XsIIXCF3KQqNvpc5SQxSc/qb8NkhHMa3Ickhpry0fJcJoyJ4AtFSE/Wk1rZAxkNhRyLGj1jIr26G4dC1Xy2yss1Vza8Pv7xFz9TxyfE/r1xWwBfOIje/Ndpfv5d9v4vwj8qez+FYDDIvHnz2L9/PxaLBZ1Oh1arJRgMxha0VVVVVFVV0bp1axRFIRKJ4Pf7SUxMxOPx4PV6MZvNpKenU1VVhUajIRAIUFZWRmJiIoqiUFVVRXJyMlqtlkAggMViwe/34/P5iIuLIyUlhZKSEvR6fWwBVFJSgqqq6HQ6LBYLiqLg9XrJycnB5XLRp08fJkyY0KABxP8EgUCAqqoqVFWN3aMQApfLhc1mIyEhgZqaGiwWC1qtFp/PRzgcRlEUDAYD1dXV2O12FEVBVVWenf0gaYnbuXG4jnYtTaiqYNvuIDPnaHn08bfIysrC7/cTDAYJhULodDoSEhJQVZVIJIIsywSDQYLBIFqtFlmWUVU19l+DwYAsy2g0GpKTk/80wnImOHLkCMeOHcPlclFdXU1aWhoVFRXY7XbsdjtCiKiIvMdDfn4+iYmJyLKMyWSipKSENm3aYDAYcDqdmEwmEhISOHnyJDabjZqaGmw2G3q9npqamlj/0ev1WCyW2AJVlmVKSkqQJAmTyUQ4HEaj0aDX67Farfj9foxGI0VFRaiqSosWLUhLS6NTp05nPLH/Hh6Ph0sHXE7T0s44cPw2qKr4cZGY6OOJGRriTBo8IUiyyLz3aYDNu+Pp3mMAbdq0weVyUVVVRSAQICUlhVAohNPpJBwOk/CbVXdBfh6lxTuYOg6aZul56LEQ1tJzMWEiRJgANegxABIRFEo5xk2TK3BUwQ8b4vD5g9itQYIF2TSjGwB+fEgIZLRIRPWdAu02kJIdxwMz3/+H2qf/m9Kmp59+GofDwS233ALA66+/TkpKCg880HDWqc/nY+7cuQwePJhmzZrh8Xh49913URSFZ555Jva9Rx99lIyMjDqZ3Xq9/n+0ifmz8fDxR59g+XvvIwdstOriY8M3KfXeJVUV9B5aQCSgJ5jbnEy1BRpJS1iEKMn5gU3fpdcjr4pLIwy6xIm5pBMFHKO7VJvdpAiFUsMhgmm53HVzPKNG2NBoJJavrOGN99y8NS+VPQcChEJw03UNa4PmF4YZcHkxetmIt1pDvF1wTh8N7TvA8wur2bn75Gm3z4dLP+SdBz8iXWlYMqNClFBELp3ojUCwh010ojcGycgO8RMSMt3oV6/dfMKD6LKJn79NrXfOi64uZ9Mm6EAPBIJCculIrzrnEEJwhN0IczVJ2QFymqoICXZsg1ZVg9BL9YnqclFErmYnaSlNWLL8HZo3b37a7dAYCgsLWfz2PI4d3YFGFriqdJQfidCspmMdXTCXtgJt5zAffroUnU6Hz+fjtlsuYPUHDc9Rew4EGT6mnMNbs2PlnX/EzGeqeWuJn8njDDx4ZzxCwOerQ7z6npYnZy8+I13jM0HvHjnIkpZ9P2djMcu88mYNbz4fT1pNXeLphDiMhThS/lACrYgIm/mBprSuV+K+W2yiJR2wSnX7dkSEKcpcx/afkrFa6m7wFrzmZslTTdFHbBzUbqZbZCDHOUATWtY7D0Q1QgsTN5GSqEOjFfQ5R+aTFUHCbitz33mGCy+8sMHn/k8u84R/vDaMRCLMm/so+/f+yDk9BKGwxKZfZS6+5AZGj5lch+h8ef7LfPzBcozBaHlyyOzn+htHMunWiX+6Hvn/IQj6z8J/Qls4HA6Wf7KYvOP7SUxMY9jw8bRu3brR7+fn5/PlZ1/i9wXof34/+vTpgyzLf0k7qKrKjh07qKmpoU2bNv9nWcFCCNxuN3q9HpOpcR3BY8eOMWX8VKRKPfpqM2EpRJn+JLZUI6PHX8uIETfWCfr+b/uD1+tl2fvL+HLFVyiKQruObbntrim0aNHiHx/cAP6Tx8M/Gwsn3zKen779mR7hi+oF/HzCwz55I+m6dOKDWUSIcJQ9mLDQjHbES3UN9TyiGtFpK798V39tOf/VaubMlvGGg2TJTWg9oIDlS5LQaiXcNQqjppSy8r3aPrzssxrcNWodzfgtOwI8+5ITvV5ClqCwJMLQgRb8AZUuHQzMXlCFzSpxXh8Tr78V4q0P3ufss09fC/21V5+ne6tPuOIiE2+8V83WnX7yCyN8vjgTs7k+Efv4806yMmReXlTNtu9y6pQfRyICIeCZl5wcPxHmnRfTKa+McMlwB2phMxJ8zdCgxSGV4Ek5yOuvWBnYv+77dfmNRax8L4vS8giOKoVH5ziY+2hKjOz7Pd56r4aFs9JJCbZCCEFl2+N8vfar03723+PWyaMpLfyFpEQtXy7JZPJ95UyfaueJZz0c/qoT8X/Q960RLkqTtqPXygghePwxA9ddVV+6aMeeAI/NcbDinWiptqoKvl7jZeYzDmbPSMLjFSz7tIaIAlpNVFZg949N62XbA4yYUMxLT6fWkWw6hTffr0ank7hwgJmb7y3jq/ezGHVrCbLpIuY8/+Jpt8P55wxCk2/GRgIdh+9h0cuJBIMqH37mZdXqMHodXHWFjrmvOakqspFdXl9OK1fsp8qcx+cfJHHoWJjkJJkZD0XILju/0esWpq2jfXcfd05KxKCXGDPeQ3bZ+WgkDSfEYUxYSCWLzXxHZvMgP6/MJjmp7nUXLa2msDjCI/dGgwmRiKDP0EJ6dDGxblOAdT8fbXTt8nfZ+38AJk6cyNo1q0lL0WBPkKlyaKiq1KBVDShSBIMlhDUhgtEoEW+TCfpUtm85gF4vkCUZk0mivBg8PhWrWSZkkck7phAOi99N2BLlReByq5iNWvzVEjabRLkjgl4nkWiXqa5RKSpQOWGQkeVoirrDqVLj0uD3Skj6ELY4sMdr0OskyiojOMt3kJaq4dNP1vPe4tlU1yiMHXcX9957758+c0NQVZXHH3+IVV98iCoUTCYZe0L0WiVlESIRiLPJxNlkKipVPFVaAgGIT1QIqxEkJMJ+PSG/FkVRAQmdrEXR+khIVklP1bBpq6Da7aSiTBDyGdAJA9dccg16cxh7cgSNViIxQYPbo+KoUKlx6dAJI0ISaAwhUtLDIIHXJ4izSagCEGAwSPj8ApNRwuNV8daYeHPxB/To0eOM2yESidClUwvibTKpyVpCYUF5ZYRIRCU+XkNaigZFibr7hcMKWRl6CksiGPQSSXYNOp1EabmC16fQJFNHIKhSWRVBCWkI+fTohAFVqChyiEgoWj6lMQZJTBbE2WTMJpmKSgV/QEWrBY0GAgGwmGUsFhmDAUpKFQx6ieQkDa5qBX9AICMR8MvU1EBqhoKqgrtG4dk5bzF06NAzbocvv1jJsdIj+NJzsZo1tE6UqaqOnreyzMAd92hAyMjIaNERQovRGqDw+Lcc2vc1hSe1oGjRYyBMCEkbxhQXxlejIRxRSEuXsSfIpCWbeOVthYoKSEjQYWq3lYAWTuRKhP06tOgJE0L9rUZ+4WsWTNYITZsFCQTA69dialFOJGENZeUKVVUSik+P0CggqaBKGIojOHw1vLrwSea+sPiM2+J0UFhYyK5du3jqqadim51bbrmFGTNmUFxcHCtz/D3MZjMzZ9Y1bhk3bhwPPfQQlZWVsYwhiGYNnSKN/6/w4/frMAWTCROhOjeNCVMrefE5e4x8cdco3DytkgvPN/PofUm8uaSMhx8/RtNMAwaT4KqBJkZMKOGOSQlcOsSCokQNcJ56vobkkn5YpXgKRa1bfESEKUrbwH336hlxeRYrv/dx8z3lHM8PUVGpoNdJXHVjCT4/PDOrYVdqRRFMvL0KU1l7skTL6OLcB/uWO/nMsAX9GWYEXn7l5bzw5HzSqpvUm/ij5ltH6cTZaCUd+eIoTWgVy2TpyNns4md28wutRGesUjyqUKmgCG/6Qda+3fAzNG0G2zZpicPOPrbSmi71ri1JEq1EZ7YGviPLoiCQCYWif3dQhiyibvC/J0FTyOSYshdTqZ0Z02fxwSfvnVFbNITs7GxmzJpb52+rVq5i/nMvIlwyIW8Yp1KB3qxjzPk3UlxcTFVVFeXl5fTo0jgJ1KWDAb2hcad4gHBQJbmqLZ8vcrP6mzK++DCR664yMqBvhBtum8T7y9ZQU1PDsqVv8suGr/H7q3E4AqCmcvGllzDh5vEkJSWd8TNrNNC6hQbLb5ubKROtfL++lF1bHCT72qBTTQSNTlxyHkm+PnWOLRMFFJGHlXis1Ccm23MW+9hKssggnRw0aKikBE/KIZa8aqtHfAJ07aJFGL3InnjiI+kYJCN+4W2Q+ISoQ6/VqGP7huh4cvXYYgyKBdDj9TZuXvXfDq1Wy333P4nf7+fgwYPodDpunda+XlBRkiRuv/t2ptwxhby8PABatGhxxlUQf+OvRTAYZNWqz/nm66UokSCZ2S0ZfeMdtG1b32Dsr0JSUhK3TD79su2cnBym3jn1/+ReZFmmZ8+e/yfnhuh8uOiNt1m25EOkgAZFRLBnJHD/zPvo3ad3ve+3atWKb9ev5olHn2TFh59h9FvICLYgUhZi8cJPyM5szSWXXfKX3Z/FYmHiLROZeMvEv+yc/43YtWMn9khWg3qtZslKR7UPlWk/cbSsiKRgczRoMWKuR3xCdC46diiJQcOLuGSwmXEj40lO0nD0eIgFi5wYUgWRomTKtSfoZtayfXeA3t2NbN0ZZHD/2mC/EIKrL7Fw8fXFXHuFFXuChvUbfcx7w8WiF9JIStTEvvfeJ26ee9nNuo1earwK2ZkGNu/0Y7JIf5pB3RC2bPqOmZONuKoVPl/tYdUHmazb6OfGqaW8PT+N+Lja637+tZe33q+hc0cN5/c3xYjPH37y8fLbLoQASYqSTrknwnywws3bi4MYjvSOzuW/LZdSyCKxPI1bb1/HlvX62DUczlpH9fRULempWp56MJkJd5fxxty0mOyQEILVa7w8M89NWqAzSKCiojec2bP/Hu6aEJGIxCWDzFwxpphqt0pmmpbt2wTZvyM+hRCU2n+lc183r02Lo1kTLXsPhpj/RhWVToXbfpd1CNC9i5FAKLrmApBlicsusLJ6jReDXmboQDMjLouSpsGgSufzCqlyqfWIvfLKCEaD1CDxCTB6uI2Rk0sZe10czXN0rP3ZS15+mHLHj6fdBkIIImGFnN8q4LautfHoHAcP3G7nppE2bhoZNfm85d4yhJC4b7qWOS+sxeJsgTGQTAAf+RzFgo0enY2c28dMeWUN5RUqQtN4uboQgjJnkN42Def2iZLh0+4O8/qjJ0gOtiSbFuxlC3kcIMloQzmRRd+h+YwcYeTSCyw4qiK89FY1VovE0lejGbO79we586EKRl9jodoNstbwlyWR/U1+/htizJgx7Ni2hh5djLy/MJ2b73AhHW1J60gzJEkiqAYota7nnVeSY0Yeqir4fLWHGc84WPleJoGg4O6ZFXz0dAZtW0UHk3BY8PYyN9+t83L4WIipExN48LEqkux63n8tma4dDFwzqYSH7k7h8gstSJIUdfAeXcwj9yUy+Nyo45sQgu9+9HH7PR7i7LDi3VSSkzSMmFDCI9NTuHiQJdZBf9nqY8Ld5Sz7YAGyLDNt2rTTbgchBBPGX8OJ3B1ccoGBYycUPliYTnpq1JhpzNQy5jySHBP/V1XB0hVennw8ggjJdD/by/4dRpI9Z3GE3bSiHXZSqLQcpsfQEl54OgGbNTpxVlRGuOk2B5Wb22MPNwEB1R4HFebtrP0miawMHY88Xc37r1lop3RFK2lBQNAXoMy9jXvvh69+8GAxSbRvq6ff2Saenu/kldkpPPK8k+GXWikpizBp3Ajmzn+bgYPOrNS5V/eWjLkmjqcfTsRslql0KJx7RT7n9bUyZ1ZyTJS5yqUw4e4yTuSH6NDGwLsvpZGeGn3NvT6Vh56uZNf+IGkpOirLZeL8WeSEukSfBwhG/BzSbsEgjKS1rOSTt9JjZb+BgMoLr7tY/GE1cVaZ9FSZt15IIydLyzWTSrjvVjtXDK0VwN+03c/4u8pY+EQiDz3qobBI8MSjJr5Y7eHhBycRDL7IlVcOO6N2uP+Be2meo+W1Oal1+uOPP/sYP6Ua1WOiHWfFNtxCCBzBkxg1RziYF6a16EYKmbVZ05EKDlZto11HFa1W5sWnk/nsay+79gex2TQYzRGeejCZXt0MDLncSRt/r1iJgBCCMgopJJcQQZp6eqD49/HTymSKSiNMm1XBq8+l0jRbx6tv1zDnRTdpzl645FJqNBVkBHIochzm+29/iOnF/tU4cuQIZrO5TpZHmzZtMJvNHD58uEHysyH4fD4kSap3jxs2bGDDhg3Ex8fTrVs3rrnmmj/NsgiHw3Ui+acyh0/9f0NQQyphodCaruz3bmXTylR6by4nLUOgqirF5WE6tNPy1ENREqVLJx23TzHw+P21JK3DGc/ij9xcPb6EcFiwb69ArUyjlC1ohZ4QAXwiqsVVkbSTNxaaOa9v9L5Gj4hj9IhoWc99j1XQsa2ej77wcH5fI0s+rmlQ3+nDz7wU7ciiCa3rlIjES4l0CPanNDn3jCZxq9VKs/bJ7N+6mXZqz1iJlyIUjrCLBJJiZKeTcrpQa3xjkIz0EoMo4Cj72YYqVGQkDHF+tnyRGTPK+yMOHA6jJWompxCOli03AI2kwW608NGbZlKTNYy7rQqtokElggocZAdGYaI1XZAlOfqbCyslnCBwNJqtHxfXuEbW6SKmM/xbu152xWWYzWYevHsGtmAyXWiDUh3h7XlLWLRgMRmWbAIaL+cMdkEjkgCRiEANa1j5rY+rLqkvEyGE4NvvQ6TRBI1bg6fazVXXb2Hj91FDg4F9A6xc+QXLPpjPtEl+Zk42odHYKCkz8fDjlax+fwUrl69i3uvP06tXrzN6Xo8PbJba306SJCRthB++S2DFF8dY8HoNT8+KIxCw8ObjTmzBBACqRAUVlNCN/pSSjx9vPUkEvWSkm+jPMfayg58wY0OrU5nzmIm+ZzfcD/YfiCAFLPjwYCMBIQQy/4BoUzUoiso7y9xkZmhpP1bljcWV9OtXP0v5b9SFyWT6h0Z5EA1k/k+zj8PhMKtWrmLZkg/xen10696VW6bejMlk4vlnXmDzhi0QAa1Rw9UjhzHxlr+u0uc/EW63m9tuvYYRl7hY9rIBi1lm78EdPDl/DL37T+SGUZP+1bcYQ3FxMTt27ECn09G3b9+/ZIz+Z+CeO+7lwLe5ZHprtUVDZUHuu/lBZs55kAsuuqDeMet/XM+PKzbQ1dM/Ou5IQBjUiiY8cOsMDh48xD33nf7eBaIajK+//Aa/bt2Bqqr0O78vt0y5uV5m0tatW5n79DzKiyoASEpPZNqDd9G3b32Dnr9Ri4ryapqLJnXWV0Hhx4sbLTrMxFFWpCcuMUSc20RZMEIKja93UyPN6dTSTfvWOq4eX0y8TUbWSDx2bxKPPB4gnWYkhlI5uSrI5I3HyOpUye23mqmqVrhrRgUHj4YwGCSCQcE5PQ2MmFDM1PHxvLbEzafvZMaClBCdq8dcG8/Bo2EyUjUUlSo8dKedqQ9WcOy4/4w1PyVJoNFIfLLSw03XxSFJEgP7mdFpJW6cWoY9XibJruHX3QEKS1TMFh2HjwUZcE50Pb/kYzfrN/l5Z34a9oToXrLarTDl/jJeedtFwd5EOjQQxNRIWiyOtryxOI/rR5hZ/pWHT1Z6uOh8E5GIiBGrbVrqWfhsKleMKsZslWmWrcXpUujZzcCiV+w8PnsbzgPNCYf03HDdme0Jf4+CEzv46YtM0lO1XH2ZjSHXFHI0L4w+XDeb02E5xsiJPh6aVht07ne2ib69jEy5v5wff/ExsF/dvY7NKhEOw+956XHXx/Ha4uo6391/OIRUncSjz1Tz8py6RHulQyElqXE9dZOpto90aqdn2sxKzutr4usfTr/cu6amBqMwxdZPupoUDh91cNXYEkxGiUBQkJGm4cWnUrFaJO59rJKdP6ex7NMSNm3O58NPvXRU+xIiwBWXRf0w+p9tYsTEErp1M3G8yNlgAKEaB01bqEy4obaEfsx1Fl58sQBKWqKVdASEj1Z0JmLNR5NRhhLRs/hNiQ8/KyUpUebGa2wcz48w8OoiajwqyUkyTZvouPJiG0OvK6L/gMtPux3+Ef4ue/8X4c/S+ZvnZJOdrWH32qZ8+pWXuQ8mk+pvF/u8JHEr73wgYqTf8ZNhFrxZFXPkBlAFfPxmBmkp9fntx+c6yErXsvAdF+VlMp+9l0LPbkbmvVZFVqaWa6+oHShmzK5kYH9zg8LHX33vYeM2P08/lMJzLztp3ULPsEvqZzRt2u7n5nvKqK5R2br99B3LNm78hQfvG8WX72UwbFwJO3/IiQk4j7uzlOm3JdK+Tf0o0ctvuln0vhs1rCc573zyOEgyGdilFILCj9TjF9aurF+GHg4Leg4oJzVvcKxUska4yLpwB3OfimPIRT6aOes7o6lCpTh7LZvWJDJ8QglJSTKzH0rhREGY79b5eOy+JC4dVcSqD7KY9ZyDt9+X2LVv92lnYFx33XVYtDv5elntxD3uzhJKyhRWL8uqdz+KIuhxQT5rljfsbnzRdYUcOhZCcSTRMVTf2TMiIuRlrWLXj03qON2dOvfFNxRxIj9M6xZ6FAXibTIXDTQx/oaEeuf6dXeAex6tYMlL6Qy9zIPT5yN3Zzp9Li2ktDTM3gOFp9UGAIcPH+am0Rfw6nNpXDy4PhHRe1AZhoP1nfsA8jmMT/hoJ51V7zOXcJBr3sTXy5OZMdvBo/clcU5PI5IkcbIgzKznHBw7qiLt7odFqr8BKBJ5VONEg0yanEWP6w6w8AU7JwvCTH+iko/eiJab3jerirfeCtNLDOGAdhOJkSwwe/AmHqWwBE7mN14G/T8tbfr0009Zv349CxYsqPP3O++8k/PPP59hw/7xQiMUCjFr1iwyMzO54447Yn//4YcfSE1NJSEhgYKCApYuXUp6enq9rNHf4+OPP2b58uWxfzdv3pxnn332T6/foWUn8o8X0JvBRIhQyHGclGGJC9O0Gdx7l5krL64dd1Z8FS07Gnd9wxlnoZCgS28HjlIdZmyoKFisCiGdhyZV5+Dr8BPb1jRsFFJWEeHuWRUseiGN7kMKyM7QcPetdi75Q3/sM6gCy8EBMZLyj8hP3c/mg79gt9fX2mkM4266lBTLZl5/I4xBiUNGIkwYPx76SRfHvrdL/EJX+jZKHuWJQ9hJpsp0nGFja3h2Vn3i7+CREFeP8OGqMGDBihsXZ0n963zHJzwUcRwvNYS1Hp563Mzqb4OUbWpPQrhuKWO5KKKSUjpIPQiJAAfZSRbNKLOc5Je9P/2PS999Ph8LF77EF5+9i8UcQJIk4uKacNc9T9OxYyd6duhNdlF7NJKGiIiwh411HMiFEBRm/8DujSkNOnZ+8qWHWXeb0KVWsvar5HqR/DmvOHnxxTBZ7h7ES9GFdFn8bl58x895fUz8stXP/U/reGuO2qDu7MjxDnJXd8KbU8GuwzvOSOcywWQkI1XP3k1psYDTFWOK+XJJdJ6YNK2MK4daGNTfTI/+DrJKBqKRNOwRm2hHd/SSgYgIs4fNnEX/BjOKt7GWDvTEKsUTFAHUbj+z/uv6c2ckIuh1fjlJuYOpoQoHZbSUOrJD/EQ3+jeYnaMKlX2270hMC3PVxSaeeCAZIaB9v0KOHPf+12Yonq4k0v8lTgW6BvYdhHJCi92XjhYdbslJeeJJFCKkO1sQL5KQJCmq2WooJqG7kSUfvvu/krb5d8NfWfY+/d4JTBl1gD496sqBCCG4/tYgk+9YTLt27Ro5+p8Dj8fDrBm3QeQoFw0I4QvIrPpBR4fOQ3ju+dcpKyv7ty3/37dvH3defx/ZVfUd1RWhUJRzkDW/fF9vbLnyomFY9qXHdN1/P7fJyHglN7Oemsnom0Y12h/27t3LV5+vQlEUktOS+eCNZdgrMkkQyQgE5RRyQnOYCy8dwvPz52AwGFjxyae8+PhCMpwtY8HLkAhQYj/OzfeP54Yb/7HPwX9r2Xublm2JCyTRUepFSASpSNlORnM/yWkqFZUKx44pqC47ZqvAkuol97BEa7qRKNWX+AFwCyd9xu5l3uwE/H6V/pcX8ta8VG640Ud22Xl15HMAqnSFNB90mAN5XhYvSIvtx0MhwTsfulm/0YfHq5CcpOPt+WkNXrOsIsJlo4t57blUenQ1EokIeg/N55EnPzqjsveHH5zMtPG7+XSVh4sGWjj7rOi9CCFYv8nPsk9rKKuIkJsXwmbTMm1yAms2+KhwKLyzIJ1rJpbw9dLMetI+Qghan12AubALGVLTBq8dFiEK0tfStbtg3Mg4UlO0/LDey3frfMx9LIXuXYyEQoJHZlez4rMwTz9h4rxzjCQmaGLkqKoKLr2ugv2HbazftO5PEygag8vlYvL4nqz7vFarvNeFJxl2iZVli3Vklp8be6bi7DXs2pTcoNt4WUWEOx6uiO3bTt3fRdcV8f0n9XXQu5x/kiUvp9GtU7TNd+0LMu46Haoq0XNwFY8+aKNJlg53jcK816r4dl3jzveVDoUpD5Tz8ZsZTH+8goH9TDw+10mFQ+LnTbmn1Q6hUIghvS+ieUUXAIrS17NxvY04mwZFEcgy7Nwb5N6Ha9i3TyUQVDEaBTk5MvdPszB5SoCe6hAcooyLphzk8FGVQ/tkIjVWvIoXn+KjaagLKVLtGt8jqnFmbSGjaZg1y+tyEl17O0gvGIQiFH6VfqRbd8Erc+Pp0NaAEIJH5jgI+AXPPVJ3DAsGVYZeX0SrZjrW/uwnElGZ9+JHfxoU+rvs/f9jLF++HJ1ecPWlVsxmmTfeDpDoaxmLbqlCxZBcTY+u0QF8684AjzznYPbDyXTrFF1QFRSFuXtWBavX+hh7XX2y5tab4rlzZgVGo0xivIae3aIv7bfrfKz6oG5kbOvOAE880HBJ3qVDLLz4pguANRv83HNrwxv5c3qaMJtkFFXl+PHjp61ts2TxfLIytHz0hYcx18TFiE+PV6WqWm2Q+ASYMNrK0s9d+PJS0KClBhetiOqgVVvzmD3N3CAxoNNJjB1t4r2nS0hRo4OcTUrg4D6JBa95iHd2aPA4WZLRO7NZv8nBkPPMIMGkOytxlGsoKoLvv62gRSsdK7/zcO+tdj5cUcTmzZtPO7Kbe2Qzny6uHYgVRbB1R5CnH25YR1SjkbhzUgJf/eDjpmvr//6z7kli9K1lpAc7NChc7KOGwf0tDRKfN91exuUXWJg4Kh6TSUZRBCu+8vD2smpGXG6rd0yPrka8PkF6qpacFgo1u8z8tDnAxYPMvPeJm927d9O1a8OmQH/EkMFD6NRey9BB9Yl4Z5WCr8pIQgPEJ0CWaMletjT4WYKUhA49M59x8MHCdFJ+J3retImOdxakcd4VRWhomMhKJ4dyigjip43ajXU/RRBC0LSJDo0mWuqQmqzlvjtsfP5lBTVlLnIiHThu2E4H33k49fkk2QOn1Qan8EcSsSHMnj270c/EP3D5O4VIJML8+fMRQjBxYt0yrSFDhsT+Pycnh4yMDB544IE/fceHDRvGZZddFvv3qXuoqKggEmm4pKJD1/bkHy/kAL/SkV60kNqTJFLpO3wfLzydUO/7rVvoeXtpdaPPtPtAEGMwkbPoxh42YcJCmqcjpVnrOKKu4+IOjZfdpKVo8foEJpPM2GsTeGO+gSn3ljJkoIfx18dhMct89rWHY7kKPRohPgGkgJa9e/f+qe5avedqcxat0/Zy2XLBfQ/XkHdUS4rVRFE1RNRILHs7DjtVlJNIwwtuF5Xk0ArV35xly7dgM1czbYoNs1n+LYvaz9RpHtIq+lPGZiQkBAKf8GCWoiRzmSighHya05447KgRhdcfO8HJSC7dlOR640qqlEWlKMEnPORzFCtxJJLG8eB+VFWlpKTktNsBQFEUiRU8WQABAABJREFU5s19lE2/fM755wgG94Wft/q54Dwzo4ar3DnrOvTGfljKk2JaRsVEzbBOEZ8Q7X/WyraMm3KMJa8n1ln85+WHeWRONRFzgLgT3Tnvwp2MGG5g6AV6KhwKC15zU3Iknhbu3hxlD2kiQKqUhdHVhC++3Mt5fUzkngiTGBekXesEGsKTM20M334cY3k2C19eyPWjTs/UTwhBMKxBcSay4I1q7p4cPb8sR+dHq0XmhceT6TO0kMemw5zZZu6bvoGE8q6oKDEZAq2kI13kcJBfaS26xDb/ERHmEDvRoKOMAqzEY5CMVB5rwvjbiljwbEJsrK90KIyf6kRX1A6NpCFeJJHLflShkEo2RRynCfUzD4s4jlyThKtGxVfjj7X9Ob1sbN26laZNG95sabXa/9jN/r8Txt4wHt1hO0mqPfY+x5NEkSOPJrSJvke//V2WZFJC2ZTtOsnHH37CDf8C5+5/dzidTjzVh+oRnxAdh2bcJbHg3Rd54qmF/4K7i0IIwR1Tb+Ch28rp39sIRMeDW2+ChYu/Y8bDt3P7HTP+Zff3j/DWq2+T4ExrcF2rkTToqyx88cUXpKSkkJaWRuvWrQmFQlRX1JAgRfW0i0QeDkppSlvisBMiQL44ylOPPs2wEVfVM7Grqalhwo0TceV60DhNeHFTSj69GBydkyWQkEgnhwQlmbUr1zOm9CYWvfcWC555kabOznWCQ3rJSE5Ve16b/waXXXnp/zcZt/9sDBo4iB9Wr8EnvFSmb+bGmyTWbwpx4SArzXN07D8U5PUlDiInmuFwVxIESuQ8EkXD5GfAns/wq6Lvpskk8+j0RO56wEV8efd6xCeAPZzN+nWH+P7rdDq3r32n9XqJW8bE46yKkl3Tbm28oistRUtVlYrRGO2wWq3E9VfbePnlBSxZ8sFpt8WYsXfzyPM30b+nxMuLXLRoqiMnS8uKVR56dTNy1812zCaJ1Wu9vL6kmi4dDPyyNYA9IRrAHTXc1qCmuSRJDLvUzKrX/0SDmjDxcTLLF9WuN3t1MzL5pgQGXl1IUoKWknwdBkdT7M1PMuLy+glSsizxwlMJPP5Sy/8R8QnRoM3vk73KKyP4AyrfrvOhs+kJlgUwSEYihGnWTG6Q+ITob1JSWncvsuIrD4P6N/w7JiVqmDHbQY+uBoZfZkOSBBWRcjq4L2TnihIGbdlBejqkJGsYOczG7gMhdu4NcFZnI1UuhcUfuvlxoz9arh6B66+2Egio7NwbRJbh8gstrFh9+tUUer2e1OxkAuU+jJIZnUEhzqZh/+Egjz3tYes2hWqXhEnYaE07zNio8BeTd/gYt98RRBFRKTcLcSx800/7SB+yqOV2AsLPHnkDRfr9GBQbwuAjPTtCSlyYxQvS6+wrjx4PgT/absXkEZ8U4rvPMuskGmzeHuDrpfV1nw0GmVdmp3LFmGJqPBE6tzMw59mH+OyLdafdFn+Gv8nPfzOsXr0avT6qMQHg9Ugk/24THSFMRlp0IFZVwcNPV7J8UUZMbwOgSZaOj9/M4Mqbihk60Bwrez6FlGQtHq+gRY6O3+fdGQxSHYFeRRGYzXKjJIkkSRiN0Q3zH4/9I9JTtcgVgu3bt582+VlcVETPLnqOHQ8y8upoFlcwqPLsS04spsavZTLJ6HUSvpo4VFS06GqfweSNyQA0hE4dNQiDF36XZa5VTBw95sNMfSHkU5B98ZzIr6BVcx3TH3FhK+1KqppNqiShHlU5fCKPRw4eZedPVnS6aEnR6UKnlWjdvLYPeH0qJpNEy2aND4htW+n5aVPDqfKtW+iQZQkzDesOBvHTtXP9Nnr3Yzfn9DTW0UPRaCSuvdJGaoqGJ15wMueR+pvSrHQNLrdCm5Zaju40cvCon64dDXz8pcSqVatOm/xUhUq8reH+WF6poIs0THxCtDyDP0lW0EhaunWS6xCfpyDLEo9Nt3PvpGMYa+q72GokDZKQkInem6zoiERAp4MWOTpKyxVSk7WkJmvR6qLtm0gqYVVBJ+nRSDINrK3+FEOHDqVfv35/+p2UlBROnjxJdXV9ItDtdhMf33Bm5ClEIhHmzZtHRUUFs2bN+odl+c2bN0ej0VBaWtroO67T6Roti2wsm6Rj5w58/9laNFqFLcp3pIkcDJhYvdbD82p8vUVblw4GtuwIUlYRqZf5LoRg5uM12Kp6I0kSLUVHTnIEo2Qisag3JfJmykobH1tCIYGqRu/z7J46PtLGoS9vyYYNW2ia7cPrU0mI05CZJRHJqyUk/4iwJkBSUtIZZdBcPXw0kye9x6olejatMZFfFOaR5xz8uitC0ZFcmhLVjMuiOfvZRpxIqnf9UlGAjXg0kpYIAcJVVj59qQkfLjuBNU7FHxBIVSmkVUczA4UQZNKUcoo4wDbOEucRIkAJ+XWySzVoSQu1wiSSOMIuOlFfWy2NJhzkV0xYkNGgEMFis2Aymc44k2jGQ7dxXo+dzLm/tvxGCMFLb7l45e1qPng5iRbdvqNVuNbh3EEpXakfcLIHcziyVqHTufu59ioLzZro2bxTT0FpEjk5Cdz/dAV3Tt+JtjKNZa9IfPCui5qwlzR/e3KkZiBBR3E2O9lAkkgHBBpN9H7e/UQwqH/ji/lWzfUIgxNLRQJbftnKyBtGntbz+/1+jJgp9FQy56UIO3ZFuP8uG5cNsfDW+9XcdYsdm1XDptXZjJ5cztETIbTxEofdvyACde8nU2qKQRjZzzYQECYESDSjDclksI0faSYiaCQtyd627P/Kyjmbj2BPVgioAfwOK9aKLtjV6KZSkiSyRUt28Qud6M0x9pIr9tOEluglIyERpIBjOChFg5YIEZYsC9O/r5fhl1sI/xYE+XfNLvtvgMPh4Mjuo2SqtTqUHuEmnyN4cdcJIPweyf4sli5e9jf52QByc3Pp2bXxPt2pnYHiouP/xDuqj40bf6Fnp4rfiM+6mDLWwLAJ3+ByTf2Ha4d/FUqLSzH9bqP+R4gamU+WPcalQ0ys/1bm0HEzt9/5RIwrdYsqqqigM31ic5uBqGRLeaiQO6bcxdtL3qpzzptvugXfdgmHcCIQxGEnmUx28wuZojkZUq1JoVEyEyfsFO+t4JnZz2JxJjWYFS9JEjZHMss/XsH4ieP+9w3zH4iHZj3IN6u/44BhA2Mv15FXEGH1strsxfP7mplwQzw9Bp8g7NKQlSUI+By4qx3EiboJPR5cmLMr6Hd27f7lwgFmbp7qprOoH8w9hXglDXdNw/rUk2+K59VFHvYcCDb6DIeOhlBVWPhONXn5YWY/nEyblnoWf3LkjNqiTZs2oG3Jp19vYdqtCeRkatm0PUC1W+W8c0yxRKGbb4xn9RovrZrr2HcoyEdvZHDBtYW8PLvxvdPwyy2882Y+TUTD0inFmlxefqT+XtKeoOGpB5OZNkWDwxOgBXb69Go8yN2+jR63q/SMnvv3SElJ4eCRWlf5BW+4mDAqgfzCMJ+u8lCg20DH8Llo0OILqH96Lp9fcLIgTFqKhiWf1DDv9Sp2/hB9j3fvD7LvUJD4OJn4OA3dOhp44fFkvvrOy5ippQzoY6JzVyjYvh+sbpa+mUKvbrXj6cC+Jq6fXMrVl1pYscrLnZMSuH1iAhoNrPnJx3OvVPHGkmoqHAojLrcx5DwTB0+eWTXAzCdnMOrKUXQJn0vAJzPx7jJ++klBX9mUVqE2aCQtXmo4xl6yaE6alI1VxHM4uBONPog3VEM5hTQPd8H2Byd4o2Sis9qPXeF1GBOcaA0RLrvUygO3p8YS1CC6fnvgETemirMop4h8+TALH46vQ3wWlURo0VTXKBHdoa2Btq30yJKegpIwwUDBGbXDn+Fv8vPfDAMGDODnDd+wdWeA6660YYuLppWfysjQoqO4NMrMr9/k57xzTHWIz1OQZYmp4xNY8rGb6VPr6jOUlkeIt8kcPxnGXVXbWYNBQTgsYp1To5Hw+dRGs8RUVRAIqEiSRCgk6mh8/B5CCIrLIni96hnpmsXFJ3HoSDkGI+zcG2BQPxPX3VLKVRdb/nRC8flUQmEBtmrkKpkI4dpn8Fs5cLgqJrr8R+zeE0EO1J0Iwho/HdrKrPnJjZGGN7KqxUWLZho27wigK2lJGk3qZEWkR1pSViTx9Av5hEOckcNlKKRy6Fgopu9qMcv4/CoHj4bo1K5+FgHA3oNBcrIbfr0PHg2hKAKf5EZP/UWuETO/7gzV+/unqzx88mbD5cDn9zXzzItVdfrPKRSWKNjjNRw+FiEo+enSQc/6jX7GXhfHV2u/Bx76s8ePQSPLVFWrqKqoR3ilp2oIaWsaPTYi/ryM0Kf46d6l8QV9j65GFJMbGriEIiIIBCrRd0Vow7E2yD0Z1fSBqLu4LxwmHiNeatDLWkIiSERV0Z5hhWdcXNxpZQS0adMGn8/HsWPHYrpvR48exefz/anBwinis7S0lEceeQSbrXHi/xQKCgpQFOUvN0D65ceN2EnBmJWP2R2PtSqRMCF0lU258/5KXnwuoV60saxQx4VXOXhtQRx9ekQlDErKItw7o5qKfdkkS9HnsUrx1EgOtqk/oqKSTCYncl04nEpMnP73+PDzGi4ZEh0fjh5TEEET8SKZE+Vmbr0pPlYWnZlawwsP55Lsa0UZBTgoRSBIJJV4kmjSJuuMSt4h+ptPuX02V457gOlTBIPPNfLqs6m8/q6Lh584ikGJujvW2I+QZg1yUqxGVNtJqekACIo5iUClHVGdwBLNMbSWIEnVTZFLmkMJtdY3UnTeUYhwmF0YjRLt2ils3fU9Rqw0o12Dc0KcZEeIaHT4jxqhGrRYsGEnlTAhSqST3Dn9jnrn+EfIzc2F8G7GXld37JIkiTsm2blmYglV1QotmkGoKojhtzFbQmpwowlg9zcnXO0gJcnDnFfDvDB/Ed26deOzT5dSVjmfXb+kcPsDFXz9vp1Ed2takFrnXLIkky6aUEERgfgCftrupvOAamRZ4r2Pq/D7rTxyT1K9sdFVraBGNIQJERd/+hk+Wq0WVY0u4K3O1uz4Qs/on50oGhm/5MNqrmHcDVbibBq+/CCDHXsCjBrvol2gN3vYTESE60gyJElpJJFGQPg5xA66SbWBlXTRhJMcoQUdom0VycJemkVeyUGKyaMJ2cRRu0EMCB/F5GEjkT3a9WhVA37VTRkFIKJBtwBe2tGDhN+kAsLBEI/de4B1G6rYuTdAkyYNl4X9jX8ODh48iM5dG+wqF0WUcJIsWlBJ4xtYjaQl5K+/dvgbYLPZcDgbD6z5fCqy5l+rl/rt6qXcN7Hxexx2UYAff1zDVVdd/U+8q9NHy9Yt2L/1BPE0XK3mlitZeJ+e/r2j6+Zqd4DrJt+JbLKhiAiF5NKC9g3ObalSNvt3bMPvr00qOHz4MOVHnZSLclrRkTipbjDuMLtAiDolwwkk4/f7WPftepJDOY0Sa4awmeNH8/4HrfDfAa/XS1KSgtEAh3NVlr6WXm9fsO9wEL1B4sulqRQURygoDvP5FzspzU3A4GyKhETAnk9cjoPPPkiq87u7a1RkGQQCqbEfSRNBr2/4M3uChuQUwZYdAfILww06nT/zkhONLPPKM6k4nArXTy6heY4Om+30tPhPYdmyRbTLOcjyV7OJRATf/OglGBKMvc7Gsy87ycnSRgOtIuo0/8rbLjq01fPECw7umJDAvkO1+8s/IjdPwSibOBE5RDOpLglXLVWgJhdx4fl194X7DwdZuqIGR5VCxKKQ5elMGYU4qqP7sCqXwutLqvlpsx+tVoo6g19jw1H1P9f5NhgMuGu0fLvWx0WDzGzfHWT1sgz6XVbAsEstfPujl/0la9GFLRiL/FS5lJi+6e+xa1+Q1i10DJ9QQlqKTJ8eJppkanjhzSo2bQ3QqpmePj2NHMsL884yBzddG8fHX3h4/b1q3n0pna4do0kDt91TzqZdHj78zMyKrzxccZGFc3oaSUnW8slb6Qy8uohvP8qqk6AxZICFPj1NDLy6kJxsLbeMiWfWsw4uHHrdGbVFp06diE9XOeD+hpbZGi6/KIHbJ+rY+quTV15fi6GwEwnhTDqL3uzkZ+wiBYtkQyt0BEIG9ml+QVb0NKNh0tUkWdCpJtB5sNs1fPy5D3u8lgmjotVvh4+FuPdRB7u2agmwj3iSSLRDvz51+QpZllD/nIdGkmD5ogy6DsoH/sGXzwD/naJK/8a49tprMRslvlnjxeNVmXKLEaflaOxzWZIJOxLYtD3AsbwwXTo0TH4BdO1o4FhefdLn5UUuBvQ14qyKUOEMsWFLdDK/ZLCZDz+vQVFqo9N9e5n4Zq2vwfN/sdob0xYZOtDMJys9DX5v3UYfgaCKokTLY08XN950G4Ul0dT195fX8NIiF9ddaWXcyHhSkrXsPdgwAfrq4mqqqySkxEoUIui1MlVSGQDxnuY8M9fbYFZJMKjy7tIAiWp04hFCUC2cdO4iuH2yjWr7oQaPU4RCOLGQc3sb+eRzD01Ew6RSSrgZb74ToMqlpXfv+plRjcGakM2sZ5yxa2s0Ev16mXltcXWd3+oUwmHBS4uquej8+pl6Qggee96BJKsU6g82+DwmLKzb5KXKpdT5u0Yj1RFk/iOyMrS4quses/lXP/E2icKSCPnHtSg6H726GdiyM8D1w2wEA5Wn1QYAb771Fq5qhS9W14+0xtlkrIlBvMLd4LH5HMVIw5mLVaIiuvAtapwgLSyJoEQafvZiTmDARCKpVMmlXDgkOpkdPxk936ls0mdeqEEua4KLSk5q95MabEOl+Qjm+GCUrP8/QHZ2Nt26deP111/nyJEjHDlyhNdff53u3bvXMTu666672Lp1KxAtKX7hhRc4fvw4t99+O6qq4nK5cLlcsdL00tJSli9fTm5uLuXl5ezYsYN58+bRvHnzv1yz7OSJfKwaC716aNBX5ZAkpZEuNSHD14lNn2fQ87wKnn+pmvc+cXPt+DKuutpHk4rzSDjen1vHGOjUt4SzzivlwqE+jq7qRLKn9v5UoWK3SzQ3NaEprTFIeuLLunDFSAcOZ92+vGlbgMfmOFm+PEy/Cyp49JlqAsKLIhRs4RQWLXOx4qsa3vvETbfOOuLbnuBXfkQgaE8POtILDTr2spmxt9z0P2qL/v3PZ868L/hh26V0G1xD87NKmPl0DWbVykndHsJdfuKtpRH2bU3lyJYmvLRQwtXsF4o4QRNa0kHqiYTECQ5wzgCFu2+3UCgdbfBaxzlAM9rRVxpK28A5VOTakTQKXtwkNLK5BEggCS/1s42dlJFCFqXkY8GGtoXCdSOvPeM2+GrlMsZeqzT6+fXDbHz2tYfrr9VSYa6NFGvREhSNC8eHDG7GjYxn5l1Gdu3cBMCNY27mtfd1lJQpKCENmaIlyVJ6gySqhTjK5ZOYsxz06mbk24+y2LMuh+3f5ZBs1zBgWEFMk/sUXn3bg7GyOd5kByNvPP0Frk6nI6wJYiMBiWgJeb7DzYlyD6Vlgrune0hqWkJWuxLa9Crguhv8pBad+5uzu+Aoe+qN/UIIjnOAnD+UqBsw4qCUX8V6CkUuJ8URtot11ODGTBwCle2sY4fYwBaxhsPsIt1ip9OAUrb8ZOfQfhs7t8exZJGNjCYRFCKcxbkx4hNAJ+nJqOnGVx+biCgNy9L8jbo4dOgQ904by9gbz2X8Tedy681Xs2nTL3/JuS0WC0IX7athEaKQXDrThwSSCdL4O6QIBa1By/79+zl48GCjUib/jWjbti27DugIhRqe65d+FuLCi85sk/tXYvv2bWzf/jN3PFTBZaOLGDGhmHUb6679rRZBIHD65hv/bEyYPJ48TcPr9LAIUS2qOHy0tk/Gx2lYNFdHfDIc1+8nRACz1Hig1ybs5OfX+hZ8t/p7As4QKWTUIT4hGoxrSzeKOVHnfsKSH3/yUcJqJQFtw3smgKDWR9PmfweBGsOGDeto3UqDrI1gNsv1JLeEENw9s5K1n2bRo6sRe7yM2y1Y82UKiz9UGHTLAVxNtvDG+yF+Wp1ST8976ac1XHSBjip9UYPXF0LgEGWc1anhPbirWiE9VUvn9gbG3VXGuo2+WD8or4xw+4Pl7D0Y5Ozu0cSmpEQN859IYc0GH+PG33na7aCqKis/X8Kj99nYuM3PRdcVcSQ3zFmdDdHKTBVuf6icnzZFPxt+qZXWLfS0b61ny44gcxY6eWdZNeEG9iCKIpj/spc2kR5ISOwQP3FSOkiRfIzi1A2YztrFDSP1MdJZVQVTHyznpbdcDLvEysxpSTz7hA1tmwP49BVs2+3jREGIayaW0KWjga/ez+TLJZm89lwq6zb6cTpdp/3cDaFj13OZOK2cV99xE1FUxt9VTiAoKCtX2fpNUypys9i9w8q5/XRMnFZWbyx2Vinc/0Qlk8fGkWSXCYeh2q3SqrmeJR/WMKifiXlPpHDdlTbuutnOzjU57D0UZPr9fvxuLWkp0XXhsbwwuw57uWG4jVvGxHP9MBurvvdy9bgS3DUKO/eFGH6ZtUFPFqtFZuzIOPYdCLP2Zy8ffOwnJ6fZGbXD119/SVZGmJEjTPz8VRZXDrXStaOBSWNsbFmbgrnzfjyiGlnSkE4Ox9jPMbEPgSCL5rQSXRGayJ+uw3SSjvdeSeHXH5qwY002Ly700ru/my5nO7n2apWKNWfTpmYAZ3EuLaWORMIyRSV11+0ZaRpOFIYbnRN37QvSspkOg0Hm8gstKOrpa+L/I/yd+flvBkVRcLnggvMMDBlRyPsL02l2diknN+tI9rdEQibe0ZGbbt7AmNE6An+Svp1fFEHzu/E8EFBZuNjF4dwQn66qISdLh8GgMGpyKfOfSMbtUXnzfTdLV9SgCkGndgZuHRvHNRNLCYUEl19k+Y2pF3z+tZf7H/Zhjg8xaniIyTfFc90tpciSYMTlNjSaqAv36jVe7p5ViRAqCAmN5vTrey+88CKefsKE3x/kxhE2Fn/kZvfaaAT1ifuTuPG2Uh6bnkTfXtHMrkhE8P5yN6vXevH6BGktwuS51pOVpqCE9+DMFdhFOs5jTRl9cyEvPpsQy+4qLA5z0xQHpqJOOCmjUOSiIlDkIMGjEUbc6MQTVNnPNtqKbrFM3IDwUZ6ynQemmbhhSinucnOj2UWyJOOt0XD9+KvPyMxh3ryXuXXSMG6eVsHzjyURH6fh2ZnJ9Ls8nzFTS3nh8ZTYIFpYHGb8XWVYLTBiYinvLEij2W9u7a5qhfseq0AjS7RvY2CXz00uv9Is2DWWBeQXXg5pt2IqzmDQ1UV8+EZ6TCYgSmCLRuUNThaEMf8mRyCEYO0GH1PuL+f5x5K57NpKip0qzz5h5vrJZTw+PYn8wgg63enru3To0AGHU2HaIxWEI4IRl1tZ94ufx572kn9CxlUtEWETHUQP4jllxKBQRB5VUhl+4aVUJJFGk5hLvJMyDkk7SIgP886HNdx5s73B7OXn5nsodKiYqcBOcszkoYSTlFFImBCt5PZIbfbx+MPJbN8V4IEnK1n4XCqHjwW548FKikpUsrtGKK/2ofVBpMpOGSdplSTj8f3flXjecccdvP322zz11FMA9OjRgwkTJtT5TnFxMT5fdKPjcDjYvn07ANOnT6/zvUceeYSOHTui1UY1K7/++msCgWgJd/fu3bnmmmv+cqOSpOREKh0lCCSQ6k6eSd62KMdasfTpMgL4cFJOe3qgQYNG0qKt6sT26jJ6qoMaNB9y6oq4ZYKJJR8chxobVQE/OeEO1OzvzoAhe2nRWiUrQ8Oe/WEqS/R4XXZEYR8s6MjGQbF5L4dt+aBo+ejzABNHaUhO0jD/jSr27FfowrkYpVrSPYMckkQaM++bxcCBA/9HzsgGg4FPln6D7DTRJBAlckulEyiyj8+XpJKRFj2nLEtcMsRKj65G+lxUREEJSEJCjatAZwlx6LCeX37x4RO5VOGgNV0wYcGLmxMcwowtVrJnkeJo7jkHj9iCBxcRwuhoWD4kRJSU+z0CwoeLShQphKqLYOqq8s6ipej1jUuQNAaf10VSYv0+dvhYiJlP1LBzp0ooKGG0KpAUxlleSmIonUyac4LDtKVbvWNdchln95Ywm2UuHqxn0gM/MuamW/jxxx8wW+K5ZNRR1IhCSHsSS6Rzg4tCD26UeAfn9rHw4lO1umJWi8xdt9hp0UzHw7MreeHx6GdffOPlnXcixMlacrpk0b59+zNqh7hEG4HyABHCdOc8NGjZw2ai0XEJjaLFVp2Aq7qC+EwPFRlbUBWBucKCTSSwkw1ki5ZYsOHFTREnSCWLRKmuVqyDMsKESSaJk7/ptWbRnDAhijlB8W/Euo1EFMLkcxR7+wK+WJYRayd7goYmWTq6dzYw6IpyDGUNj/vZwY4cKN16Ru3w34iff17Pu2/dz/zHZVo2i75D5ZXlPPj0NPKO/+9dw7t06UI4zodwCko4STYtkSUZGRmt0OEV7nrmf0IIDml2QKnCtJEPgARBk5frRl/D5KmT/+sJbUmSGDthOuOnPcbbLxjrZIxt2xVi2Zc2Fr0z4l9yb1+v+pTvVj3LqvfiyEiLkngVlRHuf7KSk4WRmHb8Dz8buX7s6Rux/LPh8/nQ6bQcVnbRQnSIaRvXCBdH2UMb0Y0lH+xiwujaY7IytFgtLobeeCXvL/rgz/XQtaKeJmE1zgblVCD6myeIZNw4iScqcyMy8tn3UzorvvIwa/YeUsqb1NszCCHwJFVyzchr/ueN8R+OY0d3UloeoVN7PWoDZPfPWwL0722KZff1723iyXlO7r/dzlmdjZzV2Uh6huD7db5YEs8pbN/t55sffXywMJ3+mw9iKUyqs44TQpDLfow6LUUlEZo2qb+Oe+sDN4oqmPNICnE2mVcXV/PsS1Xo9dFMx4mj4vhla4CZ99RWAHVoayA+TsbpcJ52OxQWFtK+lUpBseCJF5x8/m4mNmttfxo13MbIW0p44gUHXyyp6zo/aXQ8I28pQZIE10wq4ZXZqWRlRPeSpeURbr3bBflt0El6mtIWi2zC22Q3E8fZuPYKG4kJVq68qST2zjy/sIouHQzcfGNtFd2Iy21cOdTKoGHFOB0aho8v4b2X0+nQtpY0TkrUMPexFFzuMr75ZjVDh9YaeJ4JCk5s46qhJl58ywGSxNxHU7j/CQcfvFqbFZySrOXaK+P44psaLh1VxOBzzTRtomPvgSDb9wR45uFknn3JyYXnm7n7FnvsuEgkmjg099WqmL+JPyDIydJiSfFiMOm58JoSImGJiKKw7otsMtNrKbauHQ1s3OZnyv0V9OhioH/vxve+Q8418/I8iWEjXSRqsnG5XGfUDiu/eIfyyjDPzcqsN5YZDDKvzkvg8iv24Asno4ogHl81beiKQoQiToAqkPQRIkrD0l1CCEKEeHJOgK8+MmEwyAw618zeTzrXBoFOyU1pC/AlHyHDrnD3rAp6dzdyz60JtGymR5Ikxo2M5+HZlTw3q66HidenMuOZSuY/EZWiaNtKT9/+F5xRO/wZ/nZ7/xehMRe7kydPcn7f88jOgcEDzPyw3ofFLOF2SVSWa0DVYpD0SPoQlsQAcfESO77PaZCwueHWEn7a5MMer8FskvH6VIIhwXnnGJn9cAqpyVoiEcFr77qYs9DF7IeSGDmsVvh4y44AN04pJVScTrzRhEgsx2QR1LgFTlcEvUHCEwhii4M4qwatFpwuBYNeIt6moaZG4KoWpKfD7BlJTL6vnC1n4PYOsHv3LqbdeRV7fszhgmuKWPtpbSS0ojLC3Ndc7NwbxGiUOJEf5sZrbNw5yc7XP3iZfqeEX+/klRfsDDjHxOPP1vDt92HUsIaQCJCYpmA0RssbfF5wlukIBjTEYact3dBKOqpEBSc5TDt6YJRMVIpSCsklIgVBE0FnipCUFkajkXBVR/BUWOmlXtjgswgh2CJ/y9Z9W89IM8nn83H9tV0oLQuhkTTY42UiEUGlUyEQUki0a0iI16Aqgiq3SigAmelaikrDmIwScTYNOp2Ew6ng9ihkpWsJhQVuj0IoACGfEa3QowoVIYcxGWV8fsiMtEKT7ECXUINeJ1HmDPDMowlce2X9yPihoyGuuqmYRLtMcqKGQEhQ6VCIj5M5cjRC0K+hRUtBt05Gpk220661nsHDC2nXZTQzZz56Wu3w6aefMvvxe3BVGMixpuLRlxGuttJW6RVb5HpFDfvZioKCDj0yMqlkUaI5RlKWl5IiHULRokWLgoKMhNagkpSsoNFFaNvawNLX0mMLBFUVLHjDxaKXTKQ4u5HHQVw4kAAFBQmQ0BAhiNmqkJUNwRD43Fr05jB2u4zVIhEIRsnaOyYmIMuw6nsvd86owGgQtG2pZ+8hhQ0bGy9x+k929IQ/d/VcuXIls5+4g66dtOzdaqGla0C976hCJTduA4ZEL22aGqlyqZSXypQ6gphsAbSeNNqF+9TZZPhEDdXNNvHzd8mMurWM6VPtjJ7kJN3VnQQlHYCg8BMmhB4De9lCR3rVWwQfMK3jihFhFj5XSxqt3+Rn6k0mMj0N69kWaI5w94tTuPzKy8+4ra646Co0+2z1Mk3cODF028G6r+v3k6kPVPD5uwmYsVJILtlSc7JFK3SSHp/wkCvtJWysonVLHcdyFVr6+xDXgK5fQPjZb/yRTFqQEayf4SuEYBPfkiO3JE1tikBQJhVQIh0nNV2QmKRw8KCWtNR0LrzsAu594B4MhsarFxrC559/Ap65TB5Tu2HZuNXP+El+kst7YvktcycsQpTGncCUpcXr8mH0WSmqOYleGGgpOmOSLCgigtN4AlPrPL77PBmLWaakLMK0J5sjy1o6ND/E5DFakhI1OJwKc15xsfIjI1mOc+os1IQQ7LX8QkK6g5+/bNKgZIIQgrMG59O5g56CogiZaVq8XomC0jjeX/YNiYmJ9Y75M7Rp2ZbEQDptpW4AHBS/UoOLprQlmQxUFMoopIwCDJIOQ2INVqtEZYVMWqgVoZy99O5uIhLU8N3aIO2852GQ6mbHV4hijrCbZNIxY8OHFy9uWtKBeCm6mT/AdlLJIkWKZpKXJezitfcC9OnR8OL+2nHlFH/TJ/Y7/RGbNd9x+OTBRp/7v3kshKgkyegbzufrJTJmc13SRFUFV9wUZPbzK/9XbSRJEqu/+obnps+jxuWhBR1iMhYB4WM/22hNF+J+0wMTQrBP2kK8lEgTtXXs3RBCUGY7wXkj+/Dwo6cnb/Pvhr/S7R3g++++4p1Fz9O9U5jkRMH2PRIGc2tmPjL/L5eMOR34/X4mjh3Et8v09fYRqiq4bHQxS19Np6g0wiMvNOGV1z75t9Xj3bBhA4+OfQZTwEYhxxGoCFTM2GhCK8ySFXe7H9i0tu67MXRkOS+9voWpt9xO2foa0qT6rs6KUNht3sDuwzvJzs6mpKSEQ4cOccWQq+itXtAoYZovjmIhjkRSKYvbwzUTq5lxX3T9P2N2Je+9I9Gypn8soSIsQpQkHOfGu0YyftI/1vv8Tx4P/2wsvPTifhh1JYwebuPlt91s/64J5ZUKZZUKOVlavl7jJSFOw9WX1upRrviqhq++9/Lqs6kxv4r5b7j4fLWHiwdZsCfIrPreS3mlgssl6NTKwq7DHkyyEdmTjORIA32Acu0JPIEQZjWB5GZuli5KjFVhRiKCdz928+PPfqprFFa+17jE2eT7ypkyLr5OBec5l+TTs/cEHp758Gm1UX5+PotfuwGzsYrrh9lirvMA7hqFTdsDLHjDxeP3J8XMjX8Pd43C6NvKePiuRF58q4ojRyMQ0RNwmbCUtyNeRPuWKhR+1a6haZsAP3ySHVvjPD3fSVKihvHXx3HpqGgpd0Pvwt6DQYaPLaN9Ow1fvNtwmxQWhxl6fSWLFn/XqOFhYygsLOTu2wbSr7eBDZv9vD0/jV/3BAgEBeOvr7vfjkQEQ0cW8ek7GWzbFfUHaNlMz9lnRatl73mkgi8b+N2EEFx5UwlLXkrDoJcYMbGEW8fGc+kQS+yZt+8KMHl6OSvfyyQjrT5xOP6uUtq00NGiqb7BvTTAL1v9TB1jxlbdkh38xIbt68nIaFhyriFcO+JcEm1lfP5uffmESofCpHvKiLdpuPFaG+Gw4I3FXg7vtJBReTYaSUu5KCTfvJNsqQXpvo71zyFKcFFJoiGe80blMfepBAqLw1x4uYvU4n4YflsrlMXtZsBVTp54OD6Wmb3/cJBpsyp4dmYK3ToZCIUEF11XhD+octekBJpk6di1L8inqzzMuieRAX2ja9Ibbyul76DZDBs2rNHn/tvt/f9j5ObmIqFDr4/QoY2el55KpUvfEpwVguZqB9LIoVjkURosIFBiw+dyc+2kUt59KS0W7YlEBAvedFFVpXDnJDtHc0MYDBLF5QrPzkimZbNoGd+PP3t57xM3ew6GmHG3nRuG10byvV4Vgx5eeDyRaXeGMLpa49K4EVINiUkSQpJx+0PExamk2c1Y4wX5RWH8bh1hbxJVBNFioBltKfMfYfxtFQitwOPx1HNL/DO8NO8VPB5B30sL8QdEHb3HlGQtz8xIjn33wusKmTbZzuerfDwz10eVT4/kjWPGoz4evk/i+ScTeP7J6HfDYUG1W2XrTj8zn3HQJMMIQYnKUg3NaBs15BAKueynK+eg+41cS5bSSSZKjBTHbeH9jyVaNdfh8apcfn05eS4Vd6Aqtin4PSopRmsKEwgEzoj8VBSF/IIg996WyD2T7Sx8x8W+QyEevstOZroWSZL4Zq2HCePDtAn2QYseUSEIxe9HWMvITo5u3HXaAI9NT6CkLMJj06OZkb/uDjDpnjKSEwWz7kmkf28zTz5fzWcvNiOZHKhsDb9VpptFhIcfWUtKkoaBv3O+O3Q0xNQHy/n2o6xYBFQIwdCRxax8L5Nug/KZeo+VKWMTY20/Y3Ylx06EmL/wttNuh+PHj6DVKegkHRmezuymhrPoV2eitUg2eolBv5ltnI2MzCF2ElJUstPMeFwqXrcGA0ZCBJGQaRfsgbfYxQnNfixFHTj73FyatxRYLTL7D0RwOFXae/qjlbQNZo3tEBtQNUGaeHphPRTHHjbSpoPKJ++mxHR+FEXwzoduJtxdxjsL0rjsQiuhsGDOK07atzHw656/ywMbw/59G3l7QTJ3zawgu0UQ576TJIZqF0ZCCPKTfuKRmTJjrq2NdBaXRrhyTBHJSXoKC50cc69GE7Sh89nR2T0k53hZscDOx196OFkYZsyUclRJkG/+lSA5xLlboEOPV1PFQbGN5mpHjJL5t4zhcvx40WMk09+ZSHBvnXtevyGEsaZFo3pe9kgaP6/75YzJz127dlF13E0Lqf7CMI5E8o8m0P/iUkREpn1bLffeaaVdaz0XDzHz0bIqREihLV1JJTt2b2bJSmfO4aRmG5Mn+Zn/lJm4QEKD1zdKJuITFSz2fNyHkolTa8dfIQTFCdsY2F2ic4cCdu0qACEYc66Wyy9KoH0bPVMfqMAeLyjfaWbTO7sY9etolq1YekYZsBdffAVjRs3nhmFRF0shBFPuqiGr/Pw62b06SU+2uzUF+oMsXPYSPp+PZ56aysN3KNxy53rSkwwYjILbbzJyw/BkHFUqby91s2ZDEH8kjcsGFXD7hNpxLilRwzMzk0hLcfHunMOk+aPkb0gEKU08TrPmKeg1rgaJT4iSKB3a6rl5dDy9uhkxGqPz9c9bAjx4/yRef3PFabcBgBJQaU40WzQswlRRSS8GxjbRGjRk04JEkcJBsROfQ4fisFNDKXFN97JrTXbsHlZ+4+PmKZtoEuhCgkhGoFKsPUapKOBsZXDsnBDVT97LZlqLLlileNqJ7uxmI8kimukZNlTTs2vj89v55+l58xs3lgYMBIPCj8F0ZmT4fxvWr1/HZYMjmM31N7KyLDFlrMqK5e8y+dZ7/1fXGT9pHFVOJ7OfeI6Q1x/TOzdKZjqJs8njEMfEXiQkdAkadCE9Of42dcY8SZJI9zTnhy/XMvn2W0hKalwu478FF1x4GUMuuJSDBw/i8Xi4fGTLf1m7lJWV8ewzj3DdFSG02vrvnSxLjL8+jikPVFHmzODDj1fEtIb/3VBdXc0TM56kIlDBWVIrkkir9x23qKJ9u7rjs6IITuaHsVqtLFg4n/N6nY/Nl4BZqt2nqELlIL9iCyey9P2lTH8gWhHTtm1bkKLZn41JwTgoRRvvpsi2h0njTNw1pXZsvPsWOx99XkCB5UeqKnTYE5OwpyXw8L3TGXLB4L+iWf5jodFGZbi8HpnqYgt9LyugZ1cjTbO1HDwWoqAowrBL6u41h19mw2iUufKmEppkaTEaJI7lhend3UindnrmvlpFZrqWs7sbWfGOjUNbZV56xcTFQyzs2BPg/Y+P8NHyAGmejrRXMwkT4uSJI1xybSHJKdC8qRavX+XyC6wsfjGNYeOKG/RBOIUql4LFXPuZx6tS4VCRNadfPZWdnc3BYzJmfShGfEYigpnPOth3KMgF55kZ0M/E4y846dBGz5MPJNUJcsTZNJiNEh3a6PlgYQZFJREuGe5A78zGqiYiEFQRTQJKsOi5YIDM7gPBmPv5A3fYue+xSoaPL6ZtK32jQYDO7Q3o9CrtWzWe8ZidqSPBFubxR29j0TtfnXYbAJSXl+MLKJx/jomNW/20baXn6x+8dG1AlkCrlZg5LZGRN5cy97EUBp8bfZaCojBj7yjl6YeS6x0D0fls5JVWXnyzioIShVEjbFx2Qd0+1rObkUXz0njseQevzak/Bl06xMKm7X5W/eBqlPxcsNCHpboDJslCPEk4HI4zIj8rK91kpzbsvzL2zlKeejCZrh1r22XoIAvfrPVx751byXL0JVXKxqU9gi6zgONHFZoo7dBJehShUEo+FRTTmd7IQQ3ffHuE2Y8IsjN1fPZRPOOn/MKxgxb0EQvdepey4Jn0OvfQsa2Bpa9mcP6wIlo10/PrriDeGomsJoIXXq/i6ktstGmp55sPs2LvTWl5hENHQ1T7PvxT8vNM8Df5+W+GKPkpcW4fE5cMtnDtzSXEJSu0aWOg4ORRDjoPUlOlxUp8NKrpt3FgTTzdB56gcycN9gQNBUVhrrrYyvG8CD+vDwICmyYOIYe5bLeTSoeCJmhDFSpBScVgkmIDWWl5hAuvqiT/pIRBtRAijCKF8KduoHVLLVoNFJUp6C2gj0BluY6AS4s9Tkt2lo4enVS++9aNXrEhAfvYgj5oQARNyEYJh8Nx2uRnXl4eO3f9wOwZiYweEcfsBU6++s7LFUPrH79xm594m4YXX6/hrReNpLrOoz0qOnSQB088uJvjJ9yMv9HMPQ+52fGrQKsYqQr4yczW0yRbJa8wSOez9ZiMGzlyPITbqUPni2cf2zAKEy3oEItoAEjODC4evg+rzoQUNuAKyVxysZbt27chFZxdxxHVKSo4yl6apmpZMG8WTz/z+mn3iRUrlqGRoX1rPV+v8fL1Gi96ncTN95aTXxjGapVxOBUy22iJT/6FwmKFKneYZx+1M/zylNhklJcf5sobS6lx6CgtrmLuUwmkpWiwWWU+fjODR+c4eWp+Fbt/lekUblKPuNFKWnLKBnLj5G/IzI6aDAWDkJ2pZdG8tDqlH9+s9XFu72hp1803xjF3YRVbfg2h1UrkF4YpLgujkdUzKoU7ebKIsgqFRKyUU0Q6OfWOD4oAAkEGOeziZzRoSSKdAF62bfPTjh4kkho7zi2q2CdtpJPoS3qkJUc4SEpxJhXFWTiQsaNHpYwyCsiieb178gg3XqqxKPGc5DBhQiRm+Fn1cRZmkxwrB9FoJCaOiqewOMKq772c38/MFRdZmPWcg/c/9hJQ/h6KG8O2LT8w7yEzj01P5ukFDtoPPc7OzQXoKpohqVqq448waozKTdfVDThkpmtZ9UEW/S4voHULPeOvj8NgkPjimxLKyiNMGRfP5PvKGXd9HKuXZeFyK7z4RjWrfqihgqNUagqQJQmTRSGxKJtkKQOXqCSX/SSRhoU4Avgo5BiuDXX1h21WUKQ/yd4igsV2+kGgU1i98hsSfRmNkqpxnmYU7zLQik7s3+fi6nX7GTspQHwCpIVacpKjdKRu2WKlKKGYEygehWn3+VGVIPEiGMum/j1OZfysXpHMxNv3cGivFr03BaENEbGVc8/tZo4XabnsAgtPPVyXnAmHBcdOhlj9YSYDLs1Du/tcXPvLWfHJitN2OYdo2f/9Dy1g2PjbuW9KCItZgDO1QVkDSZKIr0zjg8VLeeq5J7Fa4xnYz8/4mwKkpWi4dWwCQghmPevgaF6YUcNtPHy3kbU/5/LZKg+d20OcVcZklGnXWockSdw2Pp6F7xzhaI0PvUGPPS2Bx+6fybvvPEfIL/2pNIjDqdCpnSFGOgL0723k09Ul7N69m65dG84UbggatLHfqJg8cmhVh6Q8BbNkwyhM6NBjwoofL5XFfoaNcvDR4kTibBpat9Qy8MIwqQn72bw1glYLxqBK+yPn1DunVtLRTnTnOAeiOraSBqMwESTqQK9R9ZSWR8jOrPt7CCHYdyjE+o1+IjT8bpzgMHFx/9hc7b8ZBQXH6Nqmcc3bTm11fPp9wzq+Z4obxtxA1x5duXXEHcS5azOTDZKJdpyFKlTyM/Zx0RUXsun1PY2OS6ZKO198+gXjJ43/S+7r/3dIkkSHDh3+ZdcXQjDn2RkUnPiROEsVndo1brbWrrWekGjNkvc/IC0tjZKSxg2v/pWYNvUeLMfTUCjFJRx1NIUh+syu5H3cPdXCex/VsObHCBYLWGwqSiQeSZKwWq3YbDaO+vagEwbisBMigItKsmlJUjidpYs/ZPoD0wkEAny9ajUmk5kTnkN0FX3rrUerhRNbmoe3F+s5q1NKvczapEQNkqojrrQbFsJ4w06aNG3CgPPP+z9vr//f0ax5F4pOFFNVEyYlx8/3H2fX0e08eDTINRNKuH1CQp12v3SIhUsGm7lhcilXXmTj+UfMsfk4M13LuDvL2Hc4iKLRokkMMXRwcuyzr78StK++CI2kASlqQNyOs3A6sjjh2cnaT5NJtGsRQrBzb9R09vPVHq65ov6c5verHDsRxuurDSY8OsdJeXmE1m1an3Y7yLLMFcPG8vEHT8f+dueMCvqdbWT2w3VJvGWf1XDHwxUsfDa1zt+FEDH/iKwMLZt+SOHdDwt5571jHD2mkBRpQnt64Ktx46s5wII3XZzf14QsS8iyxNzHUtiw2cfbyxr2XDh1jSS7huP5ja+LazwqvoAgSSrl+PHjtGjR4rTbISUlhTirzHsr3LRoFl17NG+qY/+hUIzfOHUfO/cGcVSptGut584ZZeh0MooCx0+EaJqjIz218f1YRrqWJZ+4qfEKXv1DO55C144GCoojBINqHQd0gGBIsH13kOoahWdfcjJ9qr3OuLHofTe7t+lo+ltwOFVksfGXjXTq1Om02yIpKZXck7n1rr9uo59e3Yx1iM9TGDrIzOtdHFSu9WCWrMQHc9CbD+CzFHHQ7UUV0X6aQiZd6IMsRd81XSieotIIzXN0tG2lZ92qZDqeXU4g7OTxBxvOwkxK1NC+lYGdv0oM6G1jxNV6qt0qb75fzarvvYweYUOni0rT/bLVz6RpFfirdQjpEIFAAKPxf6/9+feO+98MZ511FvaUMNddaefW6eW8/nwaLZrWZtN9s9bH3dOCZJf3QCNpiIgwh8I7SS7swkFxiDVfJaLTSoyZWkpJgYGmtCWTZkiqBCqEi0K4DBtIyPTRppUOjWxk/1E/515SynfL0xhwSSXNgmdxNumxF9IvvJRJm3jlmXjat9ETCKg8+rwTs1FizYYAxTtScJZ50JQ15YBUSDfRO7ZhUoXKCQ5TwklEQGA2N2w60xAenTWTyWOtZGVo6TG4iFBEQRU16PUSFw2sNUXYuM3PhMk1VBabWPedH3PYSjlbMWImSAAtOlpUd+Dtd7by3ocO4vJ7kf1bZmY6UHj0ICVJeexY04T4uOgLHYkInp7n4sO3NTSp7otHVLOPrXQSZ6NBxx42EiJIfHUabkLISLSkDwe+qsHWdh+WzG0cPSpjko2Uub34QmGsJFCU7ybv+C5CodBp6919s3olOlnH+59UY7NqeOD2RFb9EDXEGtTfxJKPa1j2WkYs6vfeJ27cHgMjrqjrWt88R8c3H2Vw4cVedi1vy5C9u1n7VQrVbpX4OJn5T6YQCgnan+VolJTUSjoSdXa+/sBEeaXCzfeWcetNSXWIz/Ubfcx7o4rlb0UjVR3b6UlP1TL30RSqqiM890oVTpdCZpqWV16awyOPPXta7VBeXoYsZHzCgwFzLAMXoFwUU0guBozIyHhwEyaE8lvpZyKpNMFO0h/07OIkO53EORzSbaJpuAsyGgL4OcB2DJgwY8FBGQKBVmhJJRtJklBEhBL7r8jJFVzSSoerMkhpgZ5waRMC4TwGXOBGFlowBLjhWiPT77SxcWuA779XeGNhkKQEFY05gD8o43OYCOhcp9UG/20Ih8P4fC4kycKVQ608MaeKoBLimef1HM87TjAgsW6LhzsnpTd4/FMLnDxybxKjR9Ru7i6/0MqufQGum1TK1m9r3/msDC2vz01l9RoLry52Mf/JVIpLIzz0pJOCIhWvqCGPQ3SlXx0dnCzRgv3lG/nuRz8XDowGR665ysyi1/OgouHyniLpODf3vv6M2+PAvgP/8DsaotngcdixOfrxzmubCFkrMTX10TlBodz9A8KVRGJVRwo4hopCO7qjlwyIkMBBGTvZgFbo0aDBiJlsWmCV4qmkhKDbxC9b/SxfkkSlQ2HfYRcWs0yPLilIEnQ538Ft4xLq3JMQgoeermTsdXFoNDIP32fhoVtzSa5py9J3Pzwj8hOge/eezH/5Sz5c9harvvoCUW1vlHixEMeJ4ycAuPDikSxZ/hqz7knkseedXHlTMQlxEh3aGPjw9drIeud2egqLQ9z/RCUXDDDj9Qr2Hw5y69gEhl1ipX0bLS6vwpL3V8UWYt9/twy76Tir13rrZQNA1OTA5xcNOoxed4XKih8+PSPyU6CiCjWqJY075sbeEFLJIoifbKklTWhJebiQjRsPMXR4BVMmWZj/qpv5sxPr6FB17FlJciOl6SbJgle4CYoABsmIBi3qb06cxooWzF94iOefTIh9f+0GH/c+6EFx2fE7c3BRQJkopD3dY9nUReRRSQlpgfQzmh//25CWlk3uycYzg3JPRkhJ/euMUjp06EDncztwfG0hyb7akkZVqBQnHGP0xFHkHslFT+MZuzpFj6Py9HXs/sb/DbZt28r7S+ZxPPcgVw0VvPCGnSUfmziaF6Zvr4Yzso4eV+h59gC02n/f7aLT6STvwEmaiA6YsJDLPtJENunkoJV0uEUVudJeshI8DB/tx1rdHIsvgwhhiqXjaNMl/H4/fr8fE1ZaSd3xCQ9e3FiJo/nvHOBD/jBffPYF906djtlpJxJQyaApu9lIM9GWeJJ+087Lo5xCejXX0quBcmOAEwVhjKHfrUurs8n/oZR775zOgoXz/lnN9/8lrr/+Ru6+4yu++t7LV+9n1jMsat/awLVXWhkxvoz3X03FaomOmYoieHmRi/RULZdfVHeebpKppUdXAwnxGt5ZXEPbVjo2/xpg+UoP6zeEsVWcFSU+/4BEKZUTIQOPPFPNtcPMPDHPwVmdjLRsquPJeU46tzfQrnXtfBYKCa4eV4rnWCY3XiuQ4svIylE4eDREMKCjc+fOZ9QWI0eO4/MV73LwSLTK0+dXueHq+gGN64fZ+G6dl+MnwzFeIRhU2XsoxMnCMAnx0Wczm2UuH2pi2RfVtGoH6kkNRo8Zg2rih28PcfV1eibcHfVusFllPv3Ky649IX7ZGmg003XdRj9Go4SzSm3Uaf3N96sZ2M/Ern3V5OXlnRH5mZ6eTiAUreg8pZRw6RALF19fxMRRcZhMMjv3BnjoaQed20cNn4QAVZW47zY75/c1k5sXYuDwQjZu88e8Lv6IrTsC3DnJzqvvVjcoNxi7n1Qt7hqVlD+Qn59/7eGN51OZNquC5V/V8N5yNxecZ0GnlfhubQh/eRxhl42dbKCV6ExE4+fggb2NXKVh9Oo9kB+/Oc7tD1by+tzaBKhv1voYPaLx4PLEcUZmbCzBHGxNOKxy61g7Mx710ZY+jXICFdUBvv1RZfJNCQC88Z4bdzWY7Qod2jTchuGwIK8gyJcfp9P+d98Zc20cL73l4pqJJaSmaKl2K+Tmqug1WnRVWSiJFZw4ceIvMdX9953N/o3x7bff8uWXX+JyucjOzmbs2LFnbFbQGNq2bYtOL3jz/WreeqFuNp0kSVw82ELpAyovzThOir81WklHB9GTnWzAXpzJRVcXEArBgAFaEkkhS6qbrVZtzePSoTKvzEmNRbvCYcH0xx0MGV5KRrATyVLd9GqTZCG9rB+337uRH75MxmiUmf1wEsPHl/DuSylcOLyQxMI2FHCUs8WQOrp6siTTgvb4hQcHpYRCodNui7zj2zirjZGb73SycG4iFw208OvuACPHujCbvKQmyzicKkpVIunO8xCcpDRcQDpNSJBqI14+UcNBfkVToaUZneuUpKtCRZNRyMr3M+sM2FqtxKz77OzaX8qv3+6gndSd1qILxzmAGxct6UiyVEu4BISPA2wnJZxFyX4tGaZkbBEzEWslGRmCUkcEr8+JUGTcrmo8Hs9pa7y5XG6k6kT2Ha6kawcjK77ycOM1NhLtGu55pIKXZqfU0XlZscrD0oUNk0GZ6Vqym4cJlsbjPtaOl988Qf+zjaxe6+WSwVY+/LwGXzgc21Q3hIgcxJ5gJTlJy6fvZHLFjcUYjRLZGToqHApdO+r5+I2MmMbHkdwwpeVRnRFVwK03xTPv8VQuuq6I0tITp9UGAFVVThRVJUCASkoxYiKBZIrFiZjo/KmFiRCCExyilAK6cy572ExL6muXANikBPRaDRXhaCq/hEwlJRSSSzLphAmjx0glpRSRh07o0aZU8upcO5deULvJLKuIcMnIY1gPnEWylBW7j+UvH+eL1ceoLjGT7jiPzpIByqJ9zyPvR6f68Cm+Bu/tvx0///wzBr1g/6Egi5a6kWRonq3n6+99bNzup2UzHfmFERLt9RdSpeURyiqUOsTnKXTrZOSG4Ta27Ahw4fl1gwQXD7awaGk1cVaZFr1NrPsik5wOZZysFrShSz0BcFmSaaeczWNP/xQjP7MzdfTqV8PuVcdJCdddwDnkQnyyk+KC4jNqi0gkwtEjx5DQk0DDZTkVFEdL2n+DioKq9zPn0SSGXWKJGX1t2BxgzM0/olam0l7qHvu+JElRfUdh4Rj76CKdg0dUk8dBbMKOg1JaeLrx0FObOKenieQkDef3rQ1ovbyoChSZ/kNLGTPKxDk9jRSXKXz8RQ2XDLbEFuTdOhkQ5ho0Hi1B/+nPCb9HSkoKt9/xID16DuCx8c9AI8a5Pjy0zIpqH11zzWhuu3UlcZYiZt2TiLNK4aqxxSx+sXa8VFXB6NtKmXBDPC89XRvZD4UEtz1YTigsCIZg+MUq69ev5aKLLgFg8AUj2LVxMwvecNGsiY5O7WrJoCqXwlVjS5h5d305FAC9DlSl8YyIhqAz6yj1nSST5mjRNZpNCaAQQab2HUmVsqkUpezd62DmPTri41NI+uOtqX9eeqfDwF4201X0xYsbI9F+kCBSWfX5UXr0qGHkVVY2bQswZUqI7MqBaE69OxL4hIcdbMAq4gjiJ0gQMyYkJBSl8czG/3YMGnQB48fM5pYbG95kvvquzP0z/7FW4JngxVfnM/e5eaz6bBWGgAUhqajWMJOn3sw1I0fw0bKP2PPFEazBhuUOgjYvXbqf2Yb+b/y1WPTWAk4cWcYz02Vuuc/DQ3dG1yjDL7Ny9bioduIfM9aFELy5VMPcBWcWnPpn49ixYxi80XnciJkMmhIiyAG2R9f4aFGEyoljRs7iN33N3x41jh64Kiq4+7Z7WPDqPCJydD4yS1bM1CXHhBCEIkGmT36InPKOyJIGFUGIIG3pRhHHyZX2ouqCICn0CF5MYd7P5OWHaZ5TvzJh1mwXpvJudQJ3iaF09mzeR2VlJcnJDc/zfwN+XPsZFw82s3NfiCZZDcvmzJyWRLteJXQ5r4BePfTotHDgSIiJo+J54fH6bbtjb5A2LfTcf7udX7bmU14Z5vPVMuNviOPnDdXEq2mNBlkzDRl89MUB9h3xs/L9zBjZev2wOG57sBy/X3BubzP5RWHWrgsRX96FZuEmEISQI8COsp94eX4SU+91kZubG5VUOE1IksTjT73BHTOuZsi5Gm64unGCa9TwOD772hMz7XlyvpPbxsfz0NMO/H5Bj64GCksiKAq88XwabVvpGDu1gP1fWElSs8mq6McXH25FsVXQY0A5ImAgQ2mJHhMhYy633FPOogWpdciySofC7AVOLBaJu262M/q2qBlvanJ0PSCEYNUPXj772sPNY+LZ/Gv4jKVA8vPz8fklWuTIxMfJrP3Zx6D+Zh64I5Hrby3l9vHxPPeKi2WvpdfZL/h8KjdMKcVqlunZzchzs5J55sWofurvK3Qgahr8/Xof906x8/LbLkIhUce47vc4WRiOJVacwqerPKQka3lsrhMBCAEWk8TyZTIZ3s4kY4+ukaSo9u9eNiPr/SQmnX5QHODWW2/nzVdfp6gIDuyrYOqtZpo31bL/UAhtI1VJABoZkKJB7GK1gNlPatHrVarkMhJFfU4hIsI0aRVgyw6VJpkejuWFmfOymzb+weTHryX3RJjWLeoToF9862HkVbY6xOcp3D4xge/Xe3nv5TRWfudl+mNObhqt5723nZSViL8sKP43+XmG2LhxI4sXL2bixIm0bduWH374gaeffpp58+b9JRPV448/Dgh8ftGggxzAqOFW5s4tAH80NV6WZFJEJkHhR+S1J51Uvv1mA81EuzoDdUSE0efk89aLKXUGJp1OYt4Tybz/QYh0GhYZNkomivP1OJxKtFRDkpgwKp7PV3u5aLCBze/GI6NplDDLoTVVVFJVVUVWVuMC0L9HKBjik080zHg4nosGRhc2734QIKm0J3EkouapJCNHn0UCpyinOe3qEJ8QLfs7pUuWINVNw3ZSznXXGBrVZJkxLYFrtrooqTpJhtSUA8JJNi3rEJ/R9jHTUfRiBxvoLQYj+38b9KraEHD6KND8RMtWEY4dgcP7lXqOkX+GsF+HMZRITlY1Iy63cuXvyv5rvCrn/sE1TlWpZ4TwezTP0bJnU5DEcDZLPzpMZrMw9z9eid+v8sEKN7dPtrJ8fgEpkfp9wUUFffvKsUVyarKWl2enMu2Rcl55JgWrRa6zgA4GVZavrKFHFz3vL8yoM1F0bq/HHTp9ofZQsAZJNdGKjvjwUsRx0kQTSsnnLM6t06clSaI57XGLKkIEkU/1k0aQaDGhMUewOKPkTA6tSRPZbGcdvRnCHjZxFucCUK7PZcLUMJf+IbsrLUXLd59kct7go1CWFbuPJH8Ltu0/Tk/RN1YqANH3tqXozG42IUTDOoH/7aiqcqIoCtdPLuHJB5J54fHa/qKqgumPV+KsUsgvDMf0VU/hu3U+rrq48dLyUcNtvPiWqx75CTCov5ltuwJcPNiCLEs8OdPCXfdW1XM4PgWdpKe8Qo/Xp8bMsl58Np4uGw/i5yRSRRYyEqQW06O3iq0IgqFgg+dqDL/++ivx/mRKKaZGuOrIakDU0dZLDXHUslgOy1EemWmsI/ovSRLnnWOieY4HpbLhBbZZsiELDUHhxyrF00n05lfW0ZJOhM0Oxt9g49pJJVw82ELfXkYcVQofrKihabaOGfck8PA0PQVFLhITwtgTZD58PaOOA+mJgjAETYRFCKvt9KsBGkKfPn0I230oNUqDWRnupDImTYmaB+h0Ol56ZRlvL3qRC0auRCgBunQw1Rkbvl/v46xORi4eXLdf6PUSrz2XyuDhhXRoq6dLB5UNew4DUfLzvPPOZ9GbKcycpmXOK1X4A4KObfUUlkQ4khvC51O5eHDD/XHl9xJn92nYKK8xtG7bkr0792MUFlLJppgTtKHhRXIZhbSnR52/ZdIMHQYc4VLs1a1Ys76wzmLUEh9BKYnUEpa/gyIUQJBDGw6xk0TSYnO/JEmojiRmPljOnBcqqKxUaeUaWO88ZslKG9GVw+xEQsaAEdXgI0DkjObH/zYYDAZuuHEaY+96jpee1Mc2cn6/yhPzQ7Rqf/lpr7FOF7Isc98D93DXPXdw8uRJdDodOTm1sjNXDruSV154lcTi9Hq/c1iECNlrGDJkyF96T3/j9HH06FH271rGB68Y2LUvSO/uxthvZzHL3HSdjQl3lzH30ZSYZrGrWuH+p0IMvnACdnvDQZt/F1itVlRdNGCSQVNy2U9nqTfp1AanD4td2EhoUBokQUnhyO6DuN1uWrZvTnVJTYOGbE5NKZIMKeVNY2u5NJqwn63IaEiwGBh4MSycm85FVztQf1VJKuvB5dds5KW5Vs7vF51rqlwKs56pYtOPBlpI9feN+gor69ev/3/s3XWAFOUfx/H3zHZcd3F0d0hJKCWhIAgiICgiig3qz25BsQMLxUAsLMSgJSSkQ7oOuO7bve2Y+f2xcnjegWAdwvP6C3b39p757t5nZp555nkYNmzY31Wic07WsUNs2uClS6eTd4ZIkkSEVYfNruGXnV6QVVQURg4Jq3I+oCgqM94t4+3nE0LH7dFaHpocwaC+oX22xSyhEERzkm4TWRegbl0tn85MrOj4BEhK0PLVu8n8sNTBuEklpDraUZukSr9fLxlJd7Zn8ZLt6I0KK39cxYABA86oHikpKZSUyXzwmZ2Lu1U/+AUgMjy0qOOKNS6mv+Bkb4aLBvVlcvKCLJqbQnm5Smy0ptJI2pemxtB+/RacvsPIGoWElCAavRFfRgr1aV6xLTHeBLb+sIfW2w8xcWw46bU0bNrmZe1GN889GsdHX5YTZpF54p4YbrqnAI1GIjZaw8EMP+1bGbioq4laKVrKHZzRXTAQmjKwTzcT2/e4SEww8uxrpeQXBBh+WRhJCRrG357PrJcSqgyUMJtl3nwmnjseKuTTt5Lw+0PnyIOuzmH6g7G0a2X8dcCAm6kvlfL0g7FoNBKX9bMy50t7lcWUANZudJFfEOTWBwoYOsCKx6Pw5mw7Xq9CQVEQn19Fq5VISdRgKzLQ0NmtyrRNOklPfbUFB6W12GzOM6rFW2/NwBgIx+ALR/9LS6ZPOYZkdON0GvnkizIev7/6v5nZH3kxuxPJ4xgKCmmFPbCrpezRrKel0g2TdOKYOKgGyYn9mRmPhNGulZ5ul2Vx8/gItJKEBye2Yi1TXyzl/Verznv6zQIHLzx28nP/Ab0tLF/t4tN55VzQRo9Glgka7fgdVurUqTr93J9x+rPqCgB89913XHzxxfTq1ati1GdsbCyLFy/+W97/p59+IhCk0oni7+n1EkZj5dUWjVhwYseCFQMmXC4FA5VPIEr1mdx0g+mknUDREbpqTx6P0ylmiktPjMionaYlvyhI08Z6AvgqjSz5PRMWZCQOHz580tf8nq1ExmiUGD3sxEFIVk4QI6ERTBpJU2lbAviIo+rqZhBaCEeL7teTthMCGg+NGp281rXTdFj1htBt+6qKikrySTqIDZIJC+EEqLx4jVEyUz/Yhqb1jcTEB7ESxaeffvqH239cmCUMSe8nEKBSx6eiqJiMVTv1TMbQyu4ns2efHwMmZEkmJ0fl0btiWfNdGp9942D4ZVam3BSOtdl+irTHKub4U1WVUikPX92tPPN45bBv39pIfmGQe58swl5+Yv6a7NwAV9+ST0yUjCzLVa6Qpafp6NN34GnX4cDBLCyEkSSlU0oBqdRnG2uJp/rVBQHSaRj67H69RbQ6qqqi6j0o2sqdUQbJRAp1KCYfmdB3TZIkgrFZXDem+k6MmGgN9RspeFR3xWMlFBCnplXq+PytOvz1IfznqgYNGuLxSvTuYaky168sSzz7SCxOl8pjz1W9pdIfUNGf5KIGgEEv4fdXv2qtx1t5VNU1o8PQ6U69wq3DCfsP+SgqDvL5t+UMGJ1Dz+4ali0Kwxazm/4Tj7JyWRgfvBnN+LFmLGFn1sHjdDqRAhqa0p5D7OKAugObWoxNLWavuoVD7KIp7StnYnQOV15etXMXwOWi0sHM71kJx03ooEuSJOrTkkJykIweunc2seizFBrV17FijZsjxwI8/2gcTz8YS53aOryGEn7+WeHGcRGMHhZeZX/29PNOwsrqka09xDU3jDujOvyeLMs8+MQDHIvdjVf1VDweVIPkWTLo2K99pVEUBoOBSTfdzcefreK+h9/l94dBn3xdzvhR1XdyazQSXTqYuKiLmaNZEjGxJ/Y3sizz4ssf8fQbCYSHh3PV5VaiI2VstiC107SYTDK791Xt8D581M/K9RYuvPDM5nmzWK1ISBwybqQwaivF5FOk5lV5XZZ6CAthVeZw1aBFAqKIReO38uY7buzlJ/Ybt95opsBa/arrmRwggTTiSMJOCSoKpWoh+WoWm9QVBAhS19adsINd8ZeFV9vhABBDAjKhRQb9eOndR4M13HfWriZ9thg4aBjDrnqOsZMjGXyNj+ET/Vx6rZ70xlO47fbTWyX4z9DpdNSvX5/09PRKOWM0GnnqxWkcS9iNjeLQPlVVKZUKyUraywtvPI9GIy7w1ZSP58zgnpulX0f+U7Fo6HGjhoZzzchwJt6Vz6VXZ9N1UA6jbw2nZ78nGT1mYg21+vQ1adKEQLgHRVUwS1YshHFI3VXpeN+Dm3hOflFAX2xh06ZNPDrtEQqTM3Cp5ZWet0nF+OuWIylypf2mJEk04wIUggRS9vP2K1Ho9RLjrzZQasrAJFmIO9aNKdebad25iA49iuh2sZ3353ioXda12rZIqhj9/kdkrRkJKCwKoijV7y/s5UHs5QpXjTCye20tNi1O45Un4xl5Qy4btnoq9jNHMv2MuzWP4ZeGkRivpaQ0CAoVHZ8AY64yUmo6Wu3vUVUVb1guCbEaEuKq7xwd0NtKXBzES8nVnq+EE8XqtUEUFcLDTz4H78msWbOGKwbpSU3Wsnj5yTvL5i9y8s1cHZPHW3Gu7YzWXouuF1ipX1dPSqKOxg30VaYQiIrUUK+uhv5DvGzbEMmSb2I4cliu1PF5XLyrCfL+Njz+kMS4SSWsWOln6n0xpCRqadJAx+PPl9C2pZEvZiXz1rPx3HtrFN9+mMz9d0Tz82YPqqLSvOWFZ7QeBEBUVBRanZaJV0ewcJmTxvV1vPuJjcvG5nDf1GICQbXS3Ti/lRivxeVW8flUvvzewYDeFtKStHz0ZTmXXp3NpVfnMPmhQma9GE/7X6ewGH9VOD8sdTJ7rp1A4MR58sLlTh59toSLu5no2sHIgcN+8goV0tO0NGusp//FFjq2NTLgYgtfzErGXWasdr56CE3LFh2uZ9fOFWdUizmz5lBfaYMfHzpJT7y3PnG2FqT7W/L55wEOHal6t9X6zR42bQpNU1hCQcWdPOFSFPWDrdllXEle3M8UGPdTELmVwjo/8vwLWnp1NxEZoaFhPR1jh4eh1WjYK2/ikn4S/oDCs6+V4POd+PvMzg2wZbsfg+Hkn6/RIPHh5+Vc1NVMvdo6vl/iZNilFozhxjP+XpyMGPl5BgKBAIcPH2bIkCGVHm/ZsiX79u2r9mf8fj9+/4nb0SRJqhjVUN2HOGTIEL78/HX27D/5rYD28iAeV+VwclCGFw8RxODARmysjCPLRhiRJ15kdFMn/eQfeWSkij/Pd9ITFZ+2nOTEEx1fO3b7qJuuY+UaDzoMKJx8Z22nDBWFHj16nPaX1+fVYDRKlTrNmjfRsuDHMgxUvbKl5eQrzQHo0BPAj+Y3nbTGoJW1a4NcMaj6n9m+y4vsCUePCz+hz+RknVgARkz48VWZ/yqaePbugahICUeBlc2bNzN+/OlN/t+idQsW/bKU7p0rd5bIsoTbraAoaqWD2TFXhDHj3TIeuavqbQM793opzjaTLOkJqAG0+iAd24bCvENrI43qhRbjWPx1LE+/dISv5u0j6NNSWOZl+FADTz4YW+1cLQaDxMatHkbekIteLxEMQniYTFyMBr1Oy65qTvq3/qJy12XNTvv7ICGRQugWYhmZFKkOLrW8IqSrY8SMHx+xJJPL0WoXLbLJBTRtJnFoU9UDjgTSOMr+0O3Dv04FoNErpxxZm56moRBvxeq4XjyYOXknkwkLEtXnwfmuRYsW+HwKN1xd/e2UkiRxzchwnn7Jzp0PlvLQ3eFERoRWADfqJeZ8UV5p1ONvzVvgoHvn6r87S1a6mDSu8u80WoJ4y0JzHP6eogYxhLl55yMPLrdK+1ZG5s9O4trbC5j2UilaSeaRu2IqRgRIEkREnHxF7Oo0btwYf7gLvcdAK7ULdkooJh+AEjmXDkpfdL87iLJYTr74jtUq4VdPnvce3Oh+k2MRRHOEvUQ5ktmwuZw2LYwM6mNlUJ/KP7d2vY94V1M0Xrhi7AE+eDOq4vYfn0/l8WdsZGyNxkc25dYSBg46/QsgJ3Nx74uIeDecZ554jqPHDiChQWeVGTdhHKOuPvncqo0aNWLVWk/FwmQANrtCfOzJM752LS16g8Q7n2p4fWblHUdsbCzvvv8t27dvZ/mP37F79w7stmKsARP9BvTi1oe/56LODq4YKKHRwNcLVBauMPHsCx8gy2d2LbrvJX3Y+NNm0j3NCSbv4NLLdXw6dzMuUxj60mSCUpDcQDZRJFCPqpPll1BAOKHVXD04CctqS48Bm5n2aBj9LjIzcqiZdz/MZedmF3Vogpkw3Dg4xkEkJNJpFLoIqWoJJwobJWjREUU84USG6qmCnpNPTi9JEpIqkUAqR6Q9TH84lvunlZOVlUVa2t83b+W5qEuXbnTp0g2v14uiKDU+WrbrhV345Ns5vPHKm2zZsAUV6NytEzfc/CIJCVVHfwj/nmNHD9KyaSjnmzXSc+/UokqZB9Czi5meXcwsXeVm4bp+3HX34zXV3DMmSRJT7r2DZ+97ibTSxtSVmpKnHmM7a5FVGT9eggRQOflFFVVW0Wg0pKWl8eGXH/DIvY9yZN8udIoBn9ZDqw4teWzaDIb1G17t7zfKBm64JqKipldebuXVNzMo3x9DGNHE21qBLTTdUTYbMJ3iTjl/nJMuXbr8PcU5R8XF10fybqNh3SBzvrAzdkTV46lpL9jxqwFuvzF0DGg2y/TpaaFOuo5+I3KIjZGJjdEQG63h1glRXNAmtK/avMPDRRdWztNRwyy88sYhnIfiKt0BpKoq+WE7uXK4jkNZp+6wNhpOvo+XJAm7Dcq8CiOuqvod+yM+n4/khNCx5bLVLq6/OqLitvLjCooCfPqlizqlAyvumNSEafn4Kwd1ap36/CO0AI3Ec6+X0qu7CWsg9qTnLHEkc0TaQ4wpjcDmulw/+hCqwY3sjiKgWpn8QAlPPhBJZISGyIjQIs233F/ITddG8MB0ldffevqMt79du3Y8/ojKE/eEM6i3hX4js3npiXjatgx9ppeNPfU0UxaTxLOvlRBulZjzhZ3SMpU136VVXLi/cmJupQEROp3Ex28k8dZsG4PGZFNmVzAZJQIBeGVqHA8+XcxLT5y4y3bOF6G+jBGXhREIqFwxIRefTw2tDXEKRp2GgN9zytf8nt8bJFyKQlY1eFQXRil0niNJEvF5nRl0+ToGXy4x6gorgYDK2x84WbzUh6Ygnfqkk00GsZyY/jBGSkSpq/DFu1oOHC4iJkpDu1ZV7yDesM2LKgdYtyyRS0cVYPXHsmllgPfeKyQxUcbtVigsVlDtccxf6GbM8OrPzT6dV07fnmam3BhF10HHuOaqcAqLFIZe+feNhBedn2fAbrejKEqVk9aIiAjKysqq/Zmvv/6aL774ouL/derUYfr06cTFVT/kd/r06Xz4/muUyLBuk5vO7ase0D4/oxxD0Yl55AKqnzwyaUZ7AMpidnPLJANPPriLFr9ZgVByhfPzhpJKixr81gWdJH7Yt4/6VJ2bqZwSmrZQKk7eAwGV9z618eYz8Ux/wYlKPgpKtSfTqqpylH1Iet8ZzY2q1WrwujTY7MGKk+ebrrfw8cd7iCpJqBK8KipBtfpbH1VVxYOLMgpJ+M2tMBHEsGixn7J7ghWTPf/2Zx57ykG4rRV5bKeYfCQkfCdZCRlC88v9fsQthEJHlmS0Ogk7JbRr146kpKRq3qGqR554mM8//ByHo+p29epm5svvHQy/9MTo2EF9LPyw1MnUl4q5/foorJbQquOLV7iYfJeT+MJuIEGx6QDpdU+MhqxdS8e2XR66dTJhNMo8em8Ej94beu6Tr8s5muWvtuNz7QY3wQB8PSeZF98qY9c+L0ajjMOpMPgSKyOHWBlyTW6lg+3MbD9ufx06dep0WjWAUOfn8VtOpF/nc4gmATsllYL6t2yUoENHCnXYyXokVSKRWshSqCbFcjZyg90UlwUJK21QZT4fhSAyMjEkkk8WSdQi6A6tZnyyFQF37PRX6pA1Y6GIvErfu99yYCNI8LS/D+cba1gUcTEn74yKidZAUGLlB/VY9MMhzGFBPF4V2RaHT6eyfrOHju0qd8DkFQR4/X0bX71XteYvzyylZxcTJtOJA1WfT0XVeskL30ote9XJvwvDdnPX7RauH3fi7zC/MEDGMT979vkZeXlYpVuhPp3n44np1Y/6OJnk5GSS6ifgKLBhlSKIIIYIQhc4gkqQnfI6WildK12cKXeoBAJqtROzT7reyP1bDlJHrbpQTkD148ZR6dY/P1606Ij21eL1mQcYN9JSZU4kl0th1vtuEv0pyAENeav1dO25l8TUIAY97DniwGXX4in3E4uei3tfdMadfifTrl07Ppv3CYFAgEAgcForQur1ejwuC9NfKufeyaETmuaN9fy82UPXC6rfT27Y4sXp0dD/0uuxWKq/qNGqVatqb9uaeMNt/PTTSl6e/TWqqtK12yA+nNj7T42KGz16NI8/+Di56lEaHO7GctsuwqKcLPrKxJZf8tFq4cHH/EQcqlPl++pTPRSRSxu6kcUhTFgIV2MxHOzB/ybt4ZawrNA+s8yInVIyOYQHFwZMJFObCCn61/fxokgBotR4Yn6dCsav+tjBOsLUKPQYcVFepaPlOK/q+bVDQiI2RqJ2mg6z2SRGfp4Bg+HkCw3921JSUnhy+hM13Qzhd8LDI8kvtJEYr8VgkOndzcybH9iYdE1kpdeVOxSmvybz7Is31UxD/4KBl4Yuor04/WU0dgOyX0OcOQZTtAHPXhWtoiefLFKpfhEVX7Sj4ni0Vq1avPfxu7hcLux2O1FRURV/Z/Ep8Xiz3Bik3+0fdF5q1TqR43q9xOJ5sVwzaSsH9+jRlsdic3sokQvp3KMTGfuP4M2qejHVLheT1iSF1NRUhJNr1qwZ820L2bvHxsbtZWTlBrnpmggiIzTk5AV47LkSVq7xsOLbxCrnLStWe7EWNcJnPMZX38RVWZG7zBbE4fzd3ZVGmYVfxTBq/AZyjlqRi5KQjD780ZlcNVLL/XeGc8lIB8Fg9RecS8uClNqCxJ5kX+hTPdjdXlLS4mjQ4PRXez+uTZs2vPysgUnXRPLZvHJG3pDHxKsjuLx/6Bjl6x8cPPZcKRGZHSt+f6m2kDadWpFT4Cc7N/Ok5zXHsvzERGl44fFYPp3n4K5Hi7CVJVP9WuchlnALWp0WixSOpaxNped+mnOUdov2EhnnQ6uVMBklrCYtT8/Q8ewLH/6pi2WyLHPd9fcxdPzDfPZWAi2aGCudN8hy6HP9/Xk+hI7vt/7i5UCGl7HDI7hlfCQvzSzjkpHZzJ6RQL3aem4YG8Gjzxbz+vQT85nq9RK3TohEqw2tnbJ5h5ekBA3/e7yI916u3EdxMMNPnx6h88Ljhzcx0RpUo+MUx0duwqOClAfObJ5LVQ31X9SlCbvZRDO1Q0VeGSUzEXlt+PTLtSz80YWn1IKloCn1SMCLm6PsR0auchetozx0V+nxKQh/y+1WKLMFefa1UpZ8mUzddB3PPBbJxBsd1FNaElUah5KtoMGFHLUNt7GMp5+HQX1NVT6PVetcJCVomXJjNAuWOUlN0jLx6kg6XZLFex/dcEZ1OBXR+fknVPclPdkVkMsvv5xBgwZVeV1hYSGBQKDan/EHFcodfkbdkM/zj8cw+BIrGo2Ew6nwwhtlzJ2jJ82fBhI4VBt72Ew9mmHCQk7kZtpd6GbG60HMaiz72EpdtSl6yUhUIJn3PtrFTddZq4xc8/lUVqxxUqBmIyGTTkO0kg5VVSkkB2+tnXz7YqjD9kimn3ufLKJ3dzOXjsrHl5uMhI8U6rCZlTRTO1TMR+dVPRzkF1ySDVVSyc3NPe06j50whnnvzOfZV+08+cCvq7PHa7lzio4nHllLg2Cbiisa5WoZPjxkcZh0qu44jo+QyuYIiqqQQFqoAwwVX3YSPQYf5oMZCbRuHjrAyckLMPm+Mhz7ahOBDi8eMthDHZpwhL3Vzq1mU4vRY6yyIAqEFkSKjVM5fEzGjZORI0eedi10Oh1DRg7hmwWfMfX+yiF5+/WRjLwxD6cztLqfXi/h90Pb5kYefaaM9z62E2bV4Hfp0JamkGhvj4xMvmkv2lrHmDgudOXF6VLIOOrjk68dTBwTUeVg4IpBFtr0OoZOKzFpXARms0wwqDJ/sZMX3yzFYpZIStBWmpPxOL9fxelSTiy2st7NLffZeOe9T87o+xATF0N+YSaxJKLDgFt1Ek08R9hLmlq/yq0DiqqQxWEUgkRRRDMuIIcMtrEalSD6MB8jhxs4mqOyb3USKVLVq1DZHCGCGOJI4hfWE1QDmPLr8fj0vbz+fNUFq7bv8lKUZSblNxcAIohhD1uorTaq0kZVVTnELvz4TlkLrVZ70gsm57o+fa9gxdqvTzqCc+0GD/37mNj4BaTk9YTf3PnrV32MHr+SQZeWc8PYCIxGiQXLnHz5nYM3psdxzxPF1EvX0bOriZLSIG/PsdOzi5Gp95+Yh0tVVSbdVUyTBgYGXxLg0cd/JD3YlDAicePEGbePPgP9TBgbWaldM2aVUVQcZPTlkUx/9MR3ZeGPTmR9oz/V2f3Kmy9x1bDRuI7ZifYkoUGDjWLcRhtej4/NrCSCaIyYsVNKsETl4y8cjB1Zdf6y2FiZfOkIFiWCOE7ciuVTvexmI3V+t3p4NkdIJA2NpMGY1YI+l+/gzZeiaNYolJk7dnu5YXIxpVmRJP16K3lEIJGIvET8uX4Oh23l2ecMfLvAz/55bSiLyWXizdefcQ3+iFarPe2ViSVJIq1WUz6aeZQVq4q47WYTndoZeezZYhZ+llLl9tCDGT7Wbla59/7H6XsGU3YcJ8syPXpcRI8eF53xz/6eTqdj7DXjmPPexxxhH/WLW6N1ZjLniyzuvyO0v2za0EDfwT9hyK9PIrUAiUJyyCGDRrRBQqKIXFoT6og3SEaSHW3YVy4jh9no0MlHQaGMb2dilYUQAQ6zC6saxjZWU0dtQiSxyGiIkePYygrSrPHo7Qbyyao0/95vfz6OZAqlLG6dZCEQUDl01CBO/AXhb3T5FRN4c/b9PHpXKBfvuimK/z1exNU353H18DDiY7Ws2agy91sNd9/7MomJJ58z8Gw28NKBDBg0gD179uB0OqlXrx4Aw/pcSXxeHbaymmg1HvPvjvXydcfo2rtzlduNzWYzZnPlu0PuvH8y/5vwAKmFjSodi2s84axYncWA38wVHRmhYd7HsRQUBXjzg3wOZHfn6ekvodFoOHjwIBPH3Yih0IrFGU2QAM6oEiLqWZgx882/uzTnnMGDB/PA5Iew7U0npcNR5i0oZ+1GN8ey/IBEo3paDMbQSLO0X2c7UBSVL7918tyzAVI9DSg/GkGPQdt5YVokndsbCQZDi9K8/l4ZGq1cpVMqMV7Lj9/FMe2lYo5m7WNgHwu9u0VVnE83bajn1XfKuOOGqnPk3j+tCHdBBFkcJo16lZ5TVZUD0g78SoBvvl/2p+qRmpqKT6lDUsJhLullYfZndn5Y6mDm7DIcLpW8/CCmgkZYicCp2rFHFRHbOJynX3iKF55/mObpdm66p4BP3kysdP7ndivc/mAhD98ZjSRJDBtoZeNWLwd2OVCd1Xfa2SihT//elJaUUZgbulj/WzH+dNRsA4XZRUQRSzHl+JPL+XHNsr+0oM2Qy69k585tdB40l5hIWLHOzdVXhM65JowOZ9rLJTzzcNXzqJffLuX2iZEVF4MemFbEmGHh3Hx/PgNH5RBmlTGZJJwuhSHjcnhgcgwtm+g5mhXgjfdtFBQHsNmCHMkM8MjdMTz+v9hKd6w6XQprN7p55K7QecA3Cx306W5GliXGjjby8cv7iHNVnv5MVVUKo3ZQL95P51bXnFEd6jWuS/EvucSS/Ou86tuQVBkjJlyU45RtrJ8bR6P6Br5Z6OT1t3axedt2jP4oUqhD1O/WRlFVlaBfw/3Tipj1YkKl42JVVXnk2WIcToVbrouibnqo3nsP+DFjIZOD7GMbGg10v1DDqw9YSYw3M2pCEZ37Z3P7xAgG9TXjcKq8/5mdfQd9vPxkHM+9XsLqDR4+fj2RbxY4kbSpf+vc05IqLrGftkAgwJgxY5gyZQoXXHBBxePvvfceR44c4bHHHjvt9yosLKx0O/zvn7uwS2uUIJhNWiIiJUwGGXu5QmEhqH4dWnQooVlmkJHQa7RIugCmMC9er4TLrkeLrmKxFw1aVFRUjZcmTSXeeyWhYv6L/Yd8XD+lgJyjMmFhMkU2LyWFWmS0KCioKETGBIiMAq0WPJ7Q3Bget4ytVEaDjCRLqCioCqi/jtCT0RDEDzovOr2fLTsOndZonOP8fj/N67ckPtzAVWMU7r41kjBrqNNtyiOFzJoVwIj51+3TASoyGsIJ/QFrJC2KqpBPJofYRTM6cIhdmLDgwUWAADIyCaQiIWOP2UtchAGtVsJjM2AuaES4GsMO1uHFTT2aEUMiW1lNGJHUphE6SY+qqhSQxQF2kk4D0qT6lbZDVVWyozbQpHMpS5YGuOjiPrw568wPbgZc0onL+jh59O7Kt7MfzPAxeFwOwSDotTIut4qtTEVnCBBm1TJxbBguh5avv/ER9MuYLAqXD9Yy8+NSTAYJo1GDvTyI1wtmvYbEJIn3Xkmk9q8LbuXkBbhvahG9u5sAic+/dVBaFqSwOPjrPKjg9ag8MDmaiVdHVmn3G++X8fLbZTSqp6PMplBiN/Liy5/RvHnVWzH/SN2UBrTlQoIEyWAPzemIgzIOsZv6NCdcCoWjS3VwiJ3EkYwKHGInBkyheV81HiKi/cRE6im3SxzNd9KQViRKtSr9LptawkF+QUGhAS0II4p9bMVOGWGRfi4fouPRu6OJidaEOoIXOpn8UBGxuR0rRkEF1QBH2Y8DOwH8NKQV1l9vmfGpXvaznWLy+OSLj+ncufNJt1un053TnZ+nysOSkhKuv7Yny7+MqjJv7NFMPxOm5DN7RgKXDC1GzWhEghoa2auoCgVkcUzaR/uOCqomQHiYzMjLw7i8v7XiFpYtOzzccFcBxaUBvF4Vg17DVZeH0aOrkaOZQd5830a4VcOSL5N4+e0yduzy8N03MuZANKrGT9tuDr6cHVfplpiFP7q485FCEuKhT/fQbcQut8qHn9tZs0nD/O82VDmpOl1er5d5X3/D3Dmf4/N6adGmJWPHj+HKwVeR4miAHj1+fJgJw4CJzLhVPPqojhGDQxfRVFVl6SoXEycXU5ArESXF4lV9mLDixYUbN01oS6R0ImcK1Vwy2E1TOqAQJIvDlFJAQowOY7iPoBrAWa7FWWzEgJkgAWrRAAvhuCQ7zth9jLoaxl5lpt+ldnTO2nQe2o7Hpj36p2rwd9q6dSu3X3Mn8UV1cFqykPQ+PH4/ac1LeP6pCJo3NuD3q8xb6OHVd/W8PGPuWTNKW1VVel/YB/cRhTIKUVAwR7m5bKCRBydHkZqs48AhLz0GFeIps2DASAzxFR2he9hMDAkkSSfmsS5S8zhi2MJNNxjIz9Ww4icvuQUBUpQGpFIXjaTFq7o5xC5KKECDFg0a/JIHi1mmfh0do0caSEmReOXtMrZuDRB0m0kgjRTqopcMONVyjrCXckppTTcKU1bz8/IYXnrbhyX2ulPOM3g+Z+G/RZIkkpKSyM3NPe9H4Z4LtVAUhVtvHsWVA48y/NIT00Pt2uflusk26tRrz0W9hnDJJYNO2vnwX67DXbffzd7vjmLxRLCHLVgII4YE/PjJ1Rylz+CLeOal6ac1Al+SJBb+sJCpDz5NWHEsRr8Vr+yiPLYQS3wJS+eGVVlUxe9X6T/ay4w3FxIZGVnxeCAQYOGChSxfvBKj0cCwq4bSpk2bM5oC6VzOwz/Kwrsn/4+1czcRK8dTHPMLxgg3N40Pp04tHdt3efj8WweKAtG/jvzMyQZtaQoJ9haoqORrD5OrPUBUpAatJrQGhF4HYVYtfXqERqXddVPlDpfDR/0MGJXNbRMiuX5MBDqdhKKofLvIyW33FRIfp6XLBQbunBRFWoqWPft9PPJsMfsPBPEdrUW514sOPanUw4gZBzYOsxuXVM6XP3xOy5Yt/3S9bDYbt90yih4dS7hiAKzf6mXNBi/rtxq478EX2LVjL5t+3kxYuJUx40fTrl07JEkiOzub++4exsTRft78wMbAPhYa1NWxdYePj7+y4/NDnVo6DBothw+B3ppA9x59WfvhFmI9lefRDapBjiXs4qNvZqPRaBh1+Rhis9IrTRVQphazn+3UoQnBSDdSfJB3Ppz5t130XL16Ja+9OpWSokP8/ENKxV1c014qYf9hH3dMjKJZIz2Hj/p57b0yJImKW9SXr3Hx0lul5BcGCAShdqqW7bt9xERpCQ+TCARUNLLE4aN+VCQCfgm9DiRkFIIMHWTh8f/FVPzOzGw/N99XyF2Touje2UR+YYC+I7JZ+nkKcbFaVFVl/M2lrF9uJrKsESYsOKRSbDF7ad7Wy76jWhYs3nLaF/QBsrKy6N21F60C3SsGiPlULz485Jp34dAV0KSxltmvJlYsrP3ym3bemZZAcqBhlfcr1GUw5OZjBKUAi350cc+t0bRqZuBQho9nXitF1sDrT8dTr3Zo31FSGqRT3zxKS8z4FRcX94QjmQE+ej2p0qKaeQV+Xn/Pxtc/OGje2MDOvV7cHpW0ZB1jR4TRpqWB19928uO6IPO+XfWHi4qfSRaKzs8zdP/991O3bl0mTJhQ8djkyZPp0KEDo0aNOu33+aNQLysr4+KendBr3UhyaD4FvU6lzKZiNod2jKoKJoOMx6vicivYSrTIskJcoopOK2ErVzAbJUwmGZ9PxR9Q0GkliopVTEYNEeGh93E4g0galagIDQ6ngtOpEBUp4XJLv/5eCZdbobRIwueV0Wo0SKpEWLSf8HBQVHCUS5QVg18BvaxFJ2tQ5AAagw+XR2HXnv1/ak4ql8tF3579KCrIJSZOxWxRcXtUSkpUvE4dMjKhm6AlAvgxYSKSeMopRUXFiwc/PjRo0KInmngUAtgoxYeHIEG06NCgwYcPDTKJ1CKCaFw4yCcTkPDiRfdrB3KQIAH8FT+nEKyYS0hFJY4k0mmEARPllFEcuQt9tJ2CYj/dLhzEjLde/VPzO6qqyvUTRlCYu4Wbro0gPlbD/EVOlqx04fXKJCYmUKcWjLg0gNGo8sMyPT9v8RH0F5OequXKIWFEhMssXu5iwY8uQEGvkyktlrFoTBjN0LO7lrAoP59/4yQ6SkMgqFLuUGjeSM/40RHkFwR5c7aNwiw9USXNcVGON3E/kVGhHcKIwWHcdG2ok9peHuTVWWXM+shOdJSGoGKkX/9RjLvm5j99BWfy5MnMn/sdKdTBiJlsMoghAQMm8jiGFzcScsVFAaTQCNDQXLh2DBh/nTdUIpcMHNjx40eDFjMWUqiLBg05HKWcMjTI+PEjARp0SECAAPGkEClHEUw4gt4SwOnxUWwLYLUGcTm0+FxaUDT4VT86nUSaKQGfxkWxpxzFr0ENavCpPnz46NylI599/tkpt/tcPsCFP87DZcsW8N7M+3niHj2d2hkJBGDufAePPF2KyyERabCidUVhL4dSCpAIXYyR9QGuHWNi6oMRrN3o4aZ7CrnsknBuvz6M5EQtm7Z7uX9qMXmFEn17GCizqSxYEMTtUzBZfMTFarlpvBmjUcesjxy4PAaSk2sRF9+URfN/xOyKAI0HOT6fC7sYSE22snmHhuTUNmh0OrKPradBejk5+T6OZWkJj27IqzM+xGo9+Sr0f6WGl/UbglIok6LURYuOUrmAfONRYpL8gIcwi4zTKeFxGQmqYaAWo/hVZJ8JsyMFDTqyOYSfAJHEokFDGcX48KLRSugkPQbJhNUUBpYAvfr3YugVl5Obk8v0J58hLys/tLCYRkWWArRsqqNLRz0Tr7WwYYuXh54uQyvV5qbbJzFs+Nmzku2SRUuY+vBTGErDkJ16FKuPcmsxbTum4XIWo6oy3XpeyvDhYwkLqzqKtia53W5GXn4VZXtdJPlro0VHJgdwxx9Aq4OAH8oLrEQQjY1iTFhDo4ywowJ69CSRjoyGAukYHslJpDYCnS8CCN35oTU7CQ/X4CrXIakykkYBrQ9bqQ4zFnToKaUIg0ElNg7atjAQH61nw2YvOXlByspkdOjQogfUivnB47XxqLE53HazgaVrDDRsOoDJUx459dzd53kW/hv+yx1df7dzpRZ+v59XX3mSLRuX0qShhM2uUlgSxvU33k+XLn+82Np/uQ6BQIApt9zJrg17MRSE41Fd2I3FaCNlZr735hl1OB2vw759+/js4884uO8QKbVSuGrMSPLycnn6yYk8PEWhW8fQ4hw793p56BmVIcPvp1+/y/72bTuX8/CPslBVVW6ddBs/freCVLU+OnQU6A8hRZQiaQME3QYUrQ+jUUECfG4N5TYdwUBowEw4UcSQSInuGOWaIurUVcjNkQhIfqwWGZ1WIipKZsKocOJitSxZ6WLFGheFxQEsFg0GrYzZJFPuVLCVKSQmqrg9Ev17WcjND1BQFMTpVtDrJOJjZX5a6yfg0aFFi9evVpw3xsRF8OHcj2jYsGrH05lSFIWVK5ezaMEneL1u2rTtwdBho/7wmHPTpvU8N/1OLusTQFFcLFzmYdsGPQ0CrTETQQA/ZdpC1HQ3H37+AbGxsdx+02T2/Lwfa1Esegw49TYcMUU8/syj9Ly4JwDZ2dk8dM/DZOw9ii5owKfxUK9pXRo1bYCkylzYsyudOlWdSurvsHr1ct558z7uv02lW8fQyN433i9nxrtlBBUFULGaZUYNDcNslJi/2ElufgC/X6VjOwtIRjZuLad2LSM7t7tRVTDoNSiqQpgVVK2PsSMiqJuuIzVJy679Ki+97UdRvIRbfHi8oZXdrxsVQYfWRr5d7GThj06G9Lewcq2Hdq0MJMRpWLMxyIbNDjzlOkwGmfAIFa/qp0GjVsx8e+6fmtpm48aNXHPVWMKCEUT4EwnqneSpmaDz4XVqCIv2ExEJEeEyVqtMZnaA8lItYY7apAZCd/4GVD95ukPYwg5Tt36QwiIFlysIskRinIa0ZC2HjwV45K4YBvUJjXj/bomb6a8FGTZiMkOGXI7ZbOadt19iwfef4nYVMWyQhauvCEOrDQ2keuN9O1HRKTRu3JBLBoxh0XdLWLF8IXqdFxWJFq168NSzT53WImCi8/MftHbtWl599VWuv/56GjZsyNKlS1m2bBkvvPDCGe2AxAHumXG5XBw4cIBXX57B2uXr8Pm8BAig02uwWAMEPDoCfvAHFEAKzXsngaRRUYMqSjC0GrxWoycmOoYWbZuzYe0G/MEyFK+WoKKCJCNrtfh9PmRkVAjN02mQ8XsCSGhCU0LKChqtitbgw2CUCPolbDaJ8AgVn0uHJMtIqgyo6AwSMQkW+g8YyYTrJ/wtw7ZLS0uZM+d9Nm34GUWRuajXxQwZMozo6Gjy8vJYvnwxfp+XCzp2o3HjxuzevZvpT/2Po0cO4g8EkGQtkREmoqOTGXTZOKKjo1m5/GuyMvdgtztJTKpH67Y9WbdmMfv3/0K5w4PRoEWrNVK3fjMGDx6Ow+Fk/bq1REbFMOmmScTFxbFixQq++eZTso7+gl6noGCgfoMOtGvfkR49epGcnPzHG3ca1q1bx4grRqDHiIpKAC8qoNOpmE0SGi24PQpKQCYiUsLnAadDwqsoaFDQarRIigZFVQGFAEpoNXdCndcKobk+j3egaQldGVMBHVokSSUo+ZEUPTKaX0/lfx2BrQdLeACfX8Jukyuei4oMHUgpfhm7TYtKED8+lixZQtOmVedc/L1z+QAXTi8PMzMzmTN7Br/s+JlgUKVh4wu4pP/lxMbGMnvWHDat34jeaMAaraUgdx9BVSUurg4BXwl+v4/mLTtwy60PcORIBl9/+TZlZSXUrdeEUaNvwmKxsGHDBmJjY2ncuHHF6IwdO3aw85fNmMxhXHxxn0rzPSuKwubNmykpKSE9PTRyzu12U79+/YoOstLSUlavXk0g4KNDh47/+O28qqqydetWPn7/E9xuD527d2LYFUMrLjw5HA5sNhvR0dGYTCaOHDnCW6/NZNfuXegNOvr260vvPr05fOgwr77wKh6Ph4t6XcTEmyYSHR2N2+3mwIED6HQ6GjVqdMr5Oo8cOcKc2a9y6OAvgMyF3QYwbPjYSiNfziaBQIBVq1aRdSyLtPQ0evToQWpq6n9i/xg64VnJh+/MwW4vp3W7VjRu3oj538xj07pteD0eUEOrPeuMOmrXScfv8VNWZiM8IhxzuBG/L4DR5CI83IS93I/LqSEyysLFF19EQkIay5cto7A4h8ZNWjB27DWUlJTw+cdf4vV4ubhvT/oP7E8wGOTll15m9co1ON1OmjdpTvuO7enQsT1vzpjJz2t/xuEsJ+APoJW1hEWa6NilCc2at2XwkKtOa64vkYX/vP/SseE/7Vyrhc8XmmLHbDaf0d/RuVCHnJwcfvhuAW6Xm67du5zxKEv44zrk5uYyZ/Zr7Ny5Do0ESSkNGHftlL+lY6s653Ienm4WlpSU8Oknn7Fk0VICqhuCGmIj42nToTUNm9TnSMZOFEVLnbqNSUtLo27dujz68KMs+WEhiuonPDKSCTfcyAUdL+CDD95jz+4teD1ebMUBjAYzbp8Dk1UiIiyMBo1b0rhxU37ZsZ0N69YBEum166PRBPD7i4iIjCbjSBFuVz6BQBCTyUBKSgpXjJjAwIGD2bNnD19/9QEF+Xmk1mrGhAnXnzWfn9/vZ+nShRw6sIOIyHjqN2jOnHc/IuPgEWSNzKVDB3HXPXficDgqvvsHDhzgow8+pqSolLYdWjN85PBq50J3u93YbDYiIyPP6A7Qvyo7O5uP57zBnt0bkSQNnbr0Y8SV1xAREUFOTg7vzXqRdetWEQwESUyuxdBh19KhQwfy8vKIjIykVq1a7N69m/Lycg4e3MuyJV+B6qNx09Zc3GsYG9YvY+vm1Wi0Wnr1GcZllw3HZDLhcDjYv38/38z7jJ9WfY+q+FEJR1FVTAY3BqORJk170rvPJTRu3Jjk5GS2bdtGZmYm9evXp0mTJn9qLvjfW7JkCQsWfE9ERCS9e/fhy0+/Yt/u/aiqQrvObRkwaADNmjUDYOHC71i3Zg2/bNmPEgCNTqZugwTiEszExKaRlFyPfft+obT4KPZyNyhe/AEnpaXlaGSJyMhoulzYl+EjriU6uvK0cIFAgJ07d7J+/VoOH9xMIOCnY+d+DBkyvNq7DU42D+qpiM7Pf9iiRYuYP38+paWlpKWlMW7cuNPqwPgtcYB7dhG1CBF1CDnb6nAuH+CCyMOziahDiKjDCWdTLUQW/vPOps+7polahIg6hJxtdTiX8/BsyEI4+z7zmiLqECLqcMLZVIszyUKx4NGf0K9fP/r161fTzRAEQRAEQRAEQRAEQRAE4RROfs+aIAiCIAiCIAiCIAiCIAjCf5jo/BQEQRAEQRAEQRAEQRAE4ZwkOj8FQRAEQRAEQRAEQRAEQTgnic5PQRAEQRAEQRAEQRAEQRDOSWLBoxqi1Z49pT+b2lLTRC1CRB1CzpY6nC3t+KecTdt3NrWlJok6hIg6nHA21OJsaMM/6WzavrOpLTVN1CJE1CHkbKnD2dKOf8LZtm1nW3tqiqhDiKjDCWdDLc6kDZJa02vTC4IgCIIgCIIgCIIgCIIg/APEbe/nMbfbzT333IPb7a7pptQ4UYsQUYcQUYfzj/jMQ0QdQkQdThC1OL+Iz/sEUYsQUYcQUYfzj/jMQ0QdQkQdTviv1kJ0fp7HVFUlIyMDMfhX1OI4UYcQUYfzj/jMQ0QdQkQdThC1OL+Iz/sEUYsQUYcQUYfzj/jMQ0QdQkQdTviv1kJ0fgqCIAiCIAiCIAiCIAiCcE4SnZ+CIAiCIAiCIAiCIAiCIJyTROfneUyn03HFFVeg0+lquik1TtQiRNQhRNTh/CM+8xBRhxBRhxNELc4v4vM+QdQiRNQhRNTh/CM+8xBRhxBRhxP+q7UQq70LgiAIgiAIgiAIgiAIgnBOEiM/BUEQBEEQBEEQBEEQBEE4J4nOT0EQBEEQBEEQBEEQBEEQzkmi81MQBEEQBEEQBEEQBEEQhHOS6PwUBEEQBEEQBEEQBEEQBOGcpK3pBgg1Z9GiRcyfP5+ysjJSU1O55ppraNKkSU0361+1e/du5s+fT0ZGBqWlpdx1111ccMEFNd2sf9XXX3/Nhg0byM7ORq/X07BhQ8aMGUNycnJNN+1ft3jxYhYvXkxhYSEAqampXHHFFbRp06aGWyb8k0QWiiw8TuRhiMjC85fIQ5GHILLwt0Qenp9EFoosPE7kYci5kIVi5Od5au3atbz//vsMHTqU6dOn06RJE6ZNm0ZRUVFNN+1f5fV6qV27NuPHj6/pptSY3bt3069fP6ZOncqDDz6Ioig8+eSTeDyemm7avy46OppRo0bx1FNP8dRTT9G8eXOeeeYZMjMza7ppwj9EZGGIyMIQkYchIgvPTyIPQ0Qeiiz8LZGH5x+RhSEiC0NEHoacC1koRn6ep7777jsuvvhievXqBcA111zD9u3bWbx4MaNGjarh1v172rRp85+6WvFPeOCBByr9/6abbmLChAkcPnyYpk2b1lCrakb79u0r/f+qq65i8eLFHDhwgLS0tBpqlfBPElkYIrIwRORhiMjC85PIwxCRhyILf0vk4flHZGGIyMIQkYch50IWipGf56FAIMDhw4dp1apVpcdbtmzJvn37aqhVwtnC5XIBYLVaa7glNUtRFNasWYPX66Vhw4Y13RzhHyCyUPgjIg9FFp4vRB4KpyKyMETk4blPZKHwR0Qe/nezUIz8PA/Z7XYURSEiIqLS4xEREZSVldVMo4SzgqqqfPDBBzRu3JhatWrVdHNqxLFjx3jggQfw+/0YjUbuuusuUlNTa7pZwj9AZKFwKud7HoosPL+IPBRO5nzPQhB5eD4RWSicyvmeh//1LBQjP89jkiSd1mPC+WPWrFkcO3aM22+/vaabUmOSk5N59tlnmTp1Kn379uW1114jKyurppsl/INEFgrVOd/zUGTh+UnkofB753sWgsjD85HIQqE653se/tezUHR+nofCw8ORZbnK1SubzVblKpdw/nj33XfZvHkzjzzyCDExMTXdnBqj1WpJTEykXr16jBo1itq1a/PDDz/UdLOEf4DIQuFkRB6KLDzfiDwUqiOyMETk4flDZKFwMiIP//tZKDo/z0NarZa6deuyY8eOSo/v2LGDRo0a1VCrhJqiqiqzZs1i/fr1PPzww8THx9d0k84qqqri9/truhnCP0BkofB7Ig9PTmThuU3kofBbIgtPTeThuUtkofB7Ig9P7r+WhWLOz/PUoEGDePXVV6lbty4NGzZk6dKlFBUV0adPn5pu2r/K4/GQl5dX8f+CggKOHDmC1WolNja2Blv275k1axarV6/mf//7HyaTqeJKp9lsRq/X12zj/mUff/wxbdq0ISYmBo/Hw5o1a9i1a1eVVf6Ec4fIwhCRhSEiD0NEFp6fRB6GiDwUWfhbIg/PPyILQ0QWhog8DDkXslBSVVWt6UYINWPRokXMnz+f0tJS0tLSGDduHE2bNq3pZv2rdu3axWOPPVbl8R49enDzzTfXQIv+fSNGjKj28ZtuuomePXv+u42pYW+88QY7d+6ktLQUs9lMeno6gwcPpmXLljXdNOEfJLJQZOFxIg9DRBaev0QeijwEkYW/JfLw/CSyUGThcSIPQ86FLBSdn4IgCIIgCIIgCIIgCIIgnJPEnJ+CIAiCIAiCIAiCIAiCIJyTROenIAiCIAiCIAiCIAiCIAjnJNH5KQiCIAiCIAiCIAiCIAjCOUl0fgqCIAiCIAiCIAiCIAiCcE4SnZ+CIAiCIAiCIAiCIAiCIJyTROenIAiCIAiCIAiCIAiCIAjnJNH5KQiCIAiCIAiCIAiCIAjCOUl0fgqCIAiCIAiCIAiCIAiCcE4SnZ+CIAiCIAiCIAiCIAiCIJyTtDXdAEE4bufOnSxZsoT9+/djs9kwGAykpqbSsWNH+vbti16v/8u/47XXXmPlypXMmDGD+Pj4v6HV/127du3iscce44orrmDEiBE13RxBEH4lsvDfJbJQEM5eIg//XSIPBeHsJLLw3yWy8NwkOj+FGhcMBpk1axZLly7FYDDQpk0bEhMTcblcbN++ndmzZ7NkyRLuu+8+EhMTa7q5giAI/wiRhYIgCCEiDwVBEEQWCsLfSXR+CjXu448/ZunSpdSrV4+7776b6OjoiucUReGLL77giy++YNq0aTz99NOYzeYabK0gCMI/Q2ShIAhCiMhDQRAEkYWC8HeSVFVVa7oRwvkrNzeXO+64A4vFwgsvvEBkZGS1r3vllVdYvXo1w4YN48orr6x4fMSIETRt2pRHH320ys/cfPPNQGgI//H/FxYWVnnd73++oKCAefPmsX37dkpLSzGbzaSmptKzZ0969uxZ6WdXrFjBkiVLOHbsGAC1atWiT58+VV7326HzrVq14tNPP+XQoUPodDo6d+7M2LFj0ev1bNu2jS+//JIjR45gNBrp0aMHo0aNQparTs+7ceNGFixYQEZGBj6fj8TERHr06MGgQYOqff1vzZ07ly+++KLa52bMmMHcuXNZtWoV06ZNo379+lVeM2fOHObPn89dd93FBRdcQEFBAbfccgs9evTg0ksvZc6cOezbtw+AJk2aMGbMGFJTU6u8j9vt5ttvv+Xnn38mPz8fnU5HgwYNGDZsGI0bNz7lNgjCuURkochCkYWCECLyUOShyENBEFkoslBk4d9NjPwUatSKFStQVZXevXufNNABhg0bxurVq1m+fHmlUD8TAwYMYMWKFRw9epQBAwZUXBn77Zwm+/fvZ9q0abjdblq1akXXrl1xOBwcOXKEH374oVJYv//++/zwww9ER0dz8cUXI0kS69ev5/XXX+fo0aOMGzeuShsOHjzIN998Q6tWrejduze7du1i8eLFuFwuOnTowGuvvUb79u2pX78+W7ZsYf78+ZjNZoYOHVrpfT7++GPmzZtHTEwMHTt2xGQysWfPHubMmcPBgweZMmXKKWvRrFkzCgsLWblyJU2bNqVp06YVz1ksFvr06cOqVatYtmxZlVAPBAKsXLmSyMhI2rVrV+m5goICHnroIerXr0+/fv3Izc1lw4YN7Nu3jyeeeKJSsDscDh555BEyMzNp0qQJrVq1wuVysWnTJh577DEmT57MBRdccMrtEIRzhchCkYUiCwUhROShyEORh4IgslBkocjCv5vo/BRq1P79+wFo3rz5KV+XkpJCVFQUJSUlFBUVERsbe8a/a+DAgRw5cqQi1H8/kbPf7+fFF1/E7XZz33330bp160rPFxcXV/x7z549/PDDD6SkpDB16tSKHcSIESN44IEH+P777+nYsWOVqzLbtm3j7rvvpkOHDkAoIO+77z7WrFnD9u3befTRRytCdMSIEdx22218//33DB48GI1GA8COHTuYN28ebdq0YcqUKRgMBgBUVeWdd95hyZIl/Pzzz3Tq1OmktWjWrBlARaj/fiLnRo0akZaWxtq1axk3bhxGo7HiuS1btmCz2Sq16bd1GTp0KCNHjqx4bOXKlbz22mu8++67PPzwwxWPv/vuu2RmZjJp0iQuuuiiisfLysq47777mDlzJq1bt/5bJvAWhLOdyEKRhSILBSFE5KHIQ5GHgiCyUGShyMK/26nH/ArCP6ysrAzgtEL6+GuO/8zfbdOmTRQXF9OtW7cqgQ4QExNT8e8VK1YAMHz48Epzq5jNZq644opKr/mtZs2aVQQ6gFarpWPHjqiqSrt27SpdPTKZTLRt25by8vJKO5SFCxcCcP3111cEOoAkSYwePRpJklizZs2ZbXw1evfujdvtZu3atZUeX7ZsGZIk0atXryo/Y7FYGDJkSKXHunfvTlpaGjt37qSoqAgAu93O2rVradGiRaVAB4iMjOSyyy7Dbrfzyy+//OXtEIT/ApGFIgtFFgpCiMhDkYciDwVBZKHIQpGFfzcx8lP4z/inp6c9ePAgAK1atfrD1x45cgQ4cWXot44/dvw1v1W7du0qj0VFRf3hcyUlJRVX4A4cOIDBYODHH3+stm16vZ6cnJw/2oQ/1L17dz766CN+/PFHLr744op2bN++naZNm1a7omCdOnUqXf2C0M6mcePGZGZmcvToUWJjYzl06BCKouDz+Zg7d26V98nLywMgOzu7yi0DgnC+E1koslAQhBCRhyIPBUEQWSiyUDgdovNTqFGRkZFkZ2dTVFREcnLyKV97/KrOqeY8+SucTidApVX0TsblciFJEuHh4VWei4iIQJIkXC5XledMJlOVx44Pia9udb7jEzIHg8GKxxwOB8Fg8KQTMQN4PJ4/3IY/YrFY6Ny5MytXriQrK4vU1FSWL1+OoijVXs0Cqq0HhGoCVNTE4XAAsG/fvooJn6vj9Xr/yiYIwn+GyEKRhSILBSFE5KHIQ5GHgiCyEEQWiiz8e4nOT6FGNWzYkF27drFz505atmx50tdlZ2dTWlpKdHR0paH/kiRVCrzfcrlc1QblyVgsFiB01eaPmM1mVFXFbrdXBNZxNpsNVVWrDfC/g8lkQpIkZs2a9Y+8/2/16dOHlStXsmzZMsaOHcuKFSuwWq0nnWDZbrdX+7jNZgNO7LiO12bQoEGMHTv2H2i5IPy3iCw8cyILBeHcJPLwzIk8FIRzj8jCMyeyUDgVMeenUKN69OiBJEksW7bspIEA8NVXXwFUmffCYrFUG8IFBQUVV6h+6/gVIkVRqjx3fB6R7du3/2G7jw+937VrV5Xndu/eXek1f7cGDRpQXl5Obm7uX3qfU9XiuIYNG1KrVi1WrVrF1q1byc/Pp1u3biedXDkjI6Paq2nHr1qlp6cDoVpLksSBAwf+0jYIwrlCZOGZE1koCOcmkYdnTuShIJx7RBaeOZGFwqmIzk+hRiUnJzNgwADKy8uZPn06paWllZ5XFIUvvviCn376iYSEBC699NJKz9erV4/CwsJK4RoIBJg9e3a1v89qtQLVX7Vq3749MTEx/PTTT2zbtq3K87/9mR49egDwxRdfVBq273K5KobZH3/N361///4AvPHGG5SXl1d5vqysjKysrD98n1PV4rd69+5NeXk5b731FsBJh/JD6JaIefPmVXps5cqVHDt2jObNm1dcjYyMjKRz587s27eP+fPnVztPzYEDB8RwfuG8IbLwzIksFIRzk8jDMyfyUBDOPSILz5zIQuFUxG3vQo0bM2YMLpeL5cuXc9ttt9G2bVsSEhJwu93s2LGD3NxckpKSuO+++6oMzx84cCDbt2/n6aefpmvXruj1en755RfMZnPFJMi/1bx5c7799ltmzpxJp06dMBqNxMbGcuGFF6LT6Zg8eTJTp07lqaeeonXr1qSnp+NyuTh69Cher5dnnnkGgKZNm3LJJZewcOFC7rzzTjp27AjA+vXrKS4upn///jRt2vQfqVfr1q0ZNmwYX375JbfddhutWrUiLi6O8vJy8vPz2bNnDyNHjiQ1NfWU75OSkkJUVBRr1qxBr9cTExODJEn07du3Up2PT+hcWlpKgwYNqFWr1knfs0mTJixYsIADBw5Qr149cnNz2bBhA2azmfHjx1d67YQJE8jJyWHOnDmsWrWKhg0bYjabKSoqIiMjg9zcXGbOnFlppT5BOJeJLDwzIgsF4dwl8vDMiDwUhHOTyMIzI7JQOBXR+SnUOI1Gw6RJk+jatStLly5l7969bNiwAaPRSEpKCn369KFv377VDiFv3bo1d9xxB1999RWrVq3CarXSqVMnRo0axZ133lnl9W3atGHMmDEsW7aMb775hmAwSNOmTbnwwguB0PD16dOnM2/ePLZv386OHTuwWq2kpqbSp0+fSu81fvx46tSpw+LFi1m2bBkAqampjBgxosptB3+3K6+8siJAd+7cidPpJCwsjPj4eIYPH16xPaciyzJ33XUXH330ET/99BNutxuALl26VAp1s9lM+/btWbNmzSmvZgHEx8dz3XXXMWfOHBYtWoSqqrRp04bRo0dX2clYrVaefPJJFi5cyNq1a/npp59QVZXIyEjS09MZNmwYYWFhf6I6gvDfJLLwzIksFIRzk8jDMyfyUBDOPSILz5zIQuFkJLW6cbSCIAi/MWXKFIqKipg5cyZGo7HK8wUFBdxyyy306NGDm2++uQZaKAiC8M8TWSgIghAi8lAQBEFk4X+JmPNTEIRT2rJlC1lZWXTv3r3aQBcEQTgfiCwUBEEIEXkoCIIgsvC/Rtz2LghCtRYvXkxRURHLli1Dr9dz2WWX1XSTBEEQ/nUiCwVBEEJEHgqCIIgs/K8SnZ+CIFTrm2++obi4mOTkZEaPHk18fHxNN0kQBOFfJ7JQEAQhROShIAiCyML/KjHnpyAIgiAIgiAIgiAIgiAI5yQx56cgCIIgCIIgCIIgCIIgCOck0fkpCIIgCIIgCIIgCIIgCMI5SXR+CoIgCIIgCIIgCIIgCIJwThKdn4IgCIIgCIIgCIIgCIIgnJPEau81pLS0lEAgUNPNIC4ujsLCwppuxllB1CJE1CHkbKqDVqslKiqqppvxjxF5eHYRdQgRdTjhbKmFyMJ/x9nyeZ8NRC1CRB1CzqY6nMt5eLZkIZxdn3lNEnUIEXU44WypxZlkoej8rCGBQAC/31+jbZAkqaItqqrWaFtqmqhFiKhDiKjDv0vk4dlD1CFE1OEEUYt/j8jCs4uoRYioQ4iow7/nbMhCEJ/5caIOIaIOJ/xXayFuexcEQRAEQRAEQRAEQRAE4ZwkOj8FQRAEQRAEQRAEQRAEQTgnic5PQRAEQRAEQRAEQRAEQRDOSaLz8z8oEAjgcDhOOb9CMBj8w/cJBoOUl5ejKMoZtyEYDFJWVnZWzMdyOlRV/VPb+V/g8/koKSn51yYGV1UVt9t9yu+f2+2mpKTktL6H/2XBYPAPayEINU1VVcrKyrDb7TXdFEEQhLNOIBA4Z/flx4/HztVj4Jogann28vv9f3iOLJzf/H4/drv9X/87VlUVh8NxVvad+P3+P6yHqqqUlJRgs9n+pVb9M8SCR2epYDDIm6+9ydtvzMLrtiPp/YRHylgtGoJBhWBQpszuw6jXoChGYqPqUL9hXQ7u20dpWT6p6VoMeiORMfUpyPZQVlpGRGQEsk6iqKCIUtsRrBY/iqri9kgY9BLlNg0+lxZZoyJrJaKsiWhNGpJSEtEa/GjkALu2HcNl9xBQ/MiyhEYLYdEGWrboQuaRLMrtpcQmG2natDFDhl5Dx44d/9a6lJaW8vln77P+5yWoqkrrtt3o2KkXu3dvQQmq9OjZl/r161e8fuvWzbwz82lczhy0sorLY0GSjRTkHsBgUHG5Zbp0G8Qjjz71p9pTUFDAmjVrOHL4KDEx0fQf2J+4uLi/a3Or8Pv9HDt2DL1ez5IlS3j1uWfwuBQkVIxWDf0v68P9DzyNqqrs2LGDTZs2sG/PRiRJoVv3QVw2eCgLFszn+29n4/XYKC62odXpiY6yEB1TmxEjJ/H1lx+wedOPWEwqdkcQnU7G51MoKPIhaySiwiUMehlZlvD5wWCKo2+/oVx4YU8yMjKYO+dzyvLsaFQdAZ2PvgN7c9e9d6LX6//WWiiKwr59+/B4PDRo0ACbzcaCBT/g8zrJzMxg25bVuN3l2MsDGIzRmHURhIWZaNe5HR5XCatXL8Pvc2K3qzidMnrJgE4Hccl6GjZph8ngIy/3EEVFdvJy/JhMCmHhofAvLFLRaBRMJpBkCb9fJRBQsJVq0GJAklX0pgCRUSrhEdFcd/19GA1mNv28mfDIcIaNGEqtWrX+1noIIZs2beKj2S9is+URVCQu6NiHUaMnEhUVxdatW/jg3ecoLc3EZrPhcgWJio4mObkOQ6+4Hke5k/feeo/isjysYV4iI8Oold6A0VffRuPGjav8LofDQSAQICIiomLi77PNvHmf8eXcmcTHeAgEoazcypixt9Onz4CabprwH6CqKqtXr2b54pW43S4GDhlAly5dKn3fs7Ozmf3BK+zbsxlJgtRaTTAYrBzYv5WCPAdGYwx+j4ISVAmPCGfc9VfTt19fNBpNDW7ZuS8YDLJ27Vrmff0Ve/duxGyCMGsYffuP5PLLR2IwGKr8TElJCatWrSQz8xhK0Ies0aPTGcjNzUCrkSnIz8ThKMZkNNOt5xCKCrLYtnU1JaWlFOUH0PitSDqZ9p3acdd9U0hISKiBLT99+/btY+ojT3H0wDE0aAlovDRslkKz5g1p3rIzvXr1AaC4uJjS0lKSk5MxmUwUFxfz4jMvsXblOghK6Mxarrx6BOOuHVvj32un08nSpYs5sH83mzauIsxix6jzsGufDb9fxWgw0rnbZdx//2MYjcYzem9VVdm2bRuHDh0iJiaGrl27otPpqn2toii4XC5MJtO/UhNVVdm8eTNLFs/F7/PQtv3FJCfX4uM5r1BSnElQkWjX/mLGXH0jUVFRuN1ujEYjsnx644DcbjdvvfkcP638FqPejcMl0bxFN26f/AgLF37LkoWfoNUGkGUznbsOxGA0IUsSnbv0oG7duhXvU1BQwFuvzWTNyrWoikKHzh2YdNuNpKSk/FOlOS9s2rSJ++66n6K8Yix6KxqThnoNa2MrK8fn9dG8ZTN6XXIxdevWpU6dOpX2YU6nk88//ZyVy1dRWFSE2WJClmWKcovRyFqSUhKYcPN1pKWlMe2Jp9i+cQcarUzXHl3p0as7C79bxN5d+1BVleKiIhS/ilaro2nLxjzw+P2Vjh+Li4t58bkX+enH1YBEUlIi1900nl69e532d/HPCAQCzPlgDnM/+gKf249GJzFo6CDGjBvNj0t/5GjGMWrXq82Agf3/MBdycnJYt3YdABd2u/Csz/njsrKyeOyBxzmw6xAaRUtQ66dH7+7c+9A9mEym036fvXv38sj9j7F/z370eh1DRw7lihHDTvoegUCAGS/N4Jsvv0X2aQkSILVeCg898QCNGjX6uzavClVV2b17N0ePHmXhD4s4tP8QxaXFWC1hxCfG0a5te1Q1yPfzFuAodhFQ/MQkRfP0i9Ow2WzM/+JbXG43dRqkc/jAYVb+uBpNUEZBJYAfk8XAg48+xPARV6DVnuhSLCsr452Zs9i6cSuJSYnccMtEGjZsWKldK1eu5P2336ewqJALOl/AteOv/dfOiyVVXBqpEYWFhSft+VcUhf69BlJadBBLpA+DQaZ7JxOTb4xkxiwbi5a7qJOqp7hEpbAAHE4VWe8jPExGRou/LAxbqYoDO1r0GLGgEESPCVXy41DtBFEw6mQSUoJcd7WVTu0NHMrw8/pMD76jaZQ4XRSSRzwpRBFLoZSNQpAUtT6H2U0ytYkntKMu0mSRwW5izWHgMqHE5pJaS0argczsIE1bdOL1Nz6s9IfxZ+zbt49HHhrPlAkBBvYxIkmwZKWL+6YWo6oqaclaSm1Q7jLx+JMzsdtLmfn6vSTGevD4VEwGifVbPLw+PY7+vSxIkoTHo/D6e3ZmfSyxZccRPvvsY95/9wXKy23ExycxYeI9BINBtm5eicFgoWnzDrhcLoqLi/n2m/fYuz0TqzeOcG8SAcmPJ85Op4s7MO3ZqX/rTiwQCPD6jKdYv24htVK8rPm5mOJcA/FReqLjAlgsMkezvbj9PgxGiZhoPb276wkEVBavcFFmCyLLKsGgzI3jIrh5fCRWi0y5Q+HlmaXM+sTGpb1NLFrpYdTQMPR6iQ8/L8egC32/unUycUkvC0eO+fnqewdxsTJGvUxmToCkBA3HsgM0a2SgXm0dmzYF2b9PRVUloqIknJ4AdrdCm3YtGXTZGC65ZNBJD5ZPR35+PpNvuZOtG7YSFoxCg5ZStRCNycOlA3Wk19Kybr2ftesCaBUDQYJIyBgwEZQ9SAYfaL0kJcjkHNMTrSShqKCJz8MaGUBRVRxOBUmChDgtpTaFYEDlkbujCQYUnnixlNQkLccyZDylViK9aSgEyeUYPryYMCMhocOASy6jwwUqeXkS2TkKVl8CkUQRiPPSoksTXnj1+dM6KdDpdP9op3pNO1Ue/pbf72f58uVkHc0ivW46PXr0qJQr7856hUN7PuaRKRpqpepQFJUFP3p49Hk/kRGpmPQHmTEtilqpoe/fjt1erp9SQP4xPT6XAZfPi8mscvcUIxPHhWO1yOzc62XqyyptO17D1WNvBGDZ0h95cfpLuIo9SMjIFpWxE65mzNjRZ1Un6OuvTcdn/5pH79RjNIbyyOFUuOtxH41aTuSqq8ZX+RlJkkhKSiI3N/e8HjnxZ+rg8XjIycnBarUSHx//D7ewMpfLxWcff8Z3835AVRV6X9KbMeNGEx4e/oc/GwwG2bBhA8XFxdSrV4/iomJefvZVCnILyC/MJ05NJi4Q2t87I0rQpUi8/8m7xMbGsnHjz7z8/G088T+JTu1CJ0wbtnq59b4CjmVIaJ0xKIpEHZpilcLxqV5KrLmENTIwZ+7sM+58EVl4Qn5+Plu2bEGr1dK5c2esVit79uzhp5ULOHBgL1u3riPgL6d3dzPNG+vZe8DPvoNeLmhnZeEKE916DCMhIYbk5DQ6d+7CU9Pu4cDetbhdpfTqbqZzeyOHMvzMnluO1QoaWWL6w3Fc0MbIkpVOHp5ewoOTo+nfy0wgAHO/cTLtGRcxWZ3x46UsNYcPv/iAtLS0f7hqJwQCARZ8v4AlC5b9elJ6OZ07d67IZVVVyc3N5YcfvmbporkU5eeiOsyYCxrijcqmVlMbt0wyER2lYeU6ia8XqPjccbiKfOgUPV6ti4Yt6rN/zwEispKIUGOQJAlFDVJoyiapYxSzPnznH+3EOJVZ77zM6pWfMbS/n8R4lTUbPGze7mHa/TG0a2Xk06/L+fIHB62aGfj06wBfzltLVFQU+fn5fP3Vh+TlZpCcUp+hw64mNja24n0lSaKkpISrLh+NUiQjlerBEsQTaWfCzeMZffXoim12OBzMeHUqv2xbRVwslJSqRMc2IDExBaezlLRaDbli+Diio6P/tu12OBxMueNqmtbL56ohKmaTxBffenhtVhltm5no0lHPNaPMbN8V4N6pTmzFkZiwEJT9tGjXgocef+CUme12u7lm7EBuvdbG0AFWZFlCVVVWrHFx3eQCbhwXyU3XRmC1yDhdCm/NtvHdEic3XRPBDz8aKffUonuPoSxdtIw1K1YTEwFx8Qp+NUip3Ud4uIw1PIrklCZcf8P9NGnS5LS2+1zOw9PNwv379zNh7PXkZuahRY8BIz68eHBjxISEhBc3ABISQYIYtAYaNG7A/x66i08++pSF3y5CVkPfXxkZCZl0GhJPKrIk41XdHJZ2UqwWkkAqtWiADgNlFLGbTRgwkkwdYkjEQRmZHCKRNCKIYbe8kZvuuZHczBy+n7cAj8OLikocKdSmEQH8FJozqdUxkbc/mPmPXCjw+/2MHTmO0m1uTJ4wcjmKGwc+vATlAHW1TdD7TPiNHuwRhVx17ZX0u6QfKSkpZGZmMuuNd8nOyqFxs0bs37ufnAP5aAssgIo/3kndFrVp1qIp2zfvQNJAxwsvoFu3bjRt2vSkx8Q5OTm88cqbbPp5M0hwQecO3HjrDSQlJf1t260oCqtXr2b/3gNotDLvvv4+Cbl1sUih4yJVVSkih7yIDD75+uPT6oic88FHzHrpfaIKkgmTIgmqQUqMuQTTXHzy1UdVck1RFK4ZfS3FG5zEeJIr6uFWneQmHOT1D16lRYsWf9s2H7dk0RKmP/Es+VkFePweEknDSiR2SsjjGFp0BPARSRxNaYcshb53HtXFVtYQwIcOPTIyfnxo0JFOA8KJwoubbDJw4SBAEI1WIjU5DY1WJjYpmo0/b0YKSshoAIkgPuKS42jVuiWbN22luKAYGZko4tGipZQifHhITk1iwqTraNioIdHR0TRs2PC0z6nOJAtF52cNOVWov/j8i3w852Xq1tFw8YUmfH545M4Yhl2Xw7UjI7h8gKXiy3A008+lVxZRVKIQEeNn5OVW8ov8fDgnQO1gc5JIr3itXS3lADuwEEYJBZh0OuISVC7qoeXKKwy8/JqbfftUiosVHB4/MTES9WvrKXcFyS8KkJDfiUPspBkdMEihqxte1YMt/CBeSyEu1Y7eqBAfq0WnlRnS38L4q8L53+MlLF4BK9ds/1MdoAUFBcz9bBbffD2bZV/EEB9b+T3s5UEGj83hqqFhvPSaE5sNAkEF2RBk1FAzyYlaft7sxe9XUVWV6EgNs15KQJYlioqDfPmtk3nfu9m6J0CtlAD16uhJjNOye78Xu0MhGJDp0s7AV9/40Bsk+vfTYTDCe+/5qOftgAMbCgoRRBNBDPmGY3Qe1YZHn3zkjLf1ZO6cfC06dQOZOR48HoVdOzQ0a6Llpolmvl3sxO1RURWVMItEqV3h+49SKh3sP/58Ce9+ZOehu6KZMDqiyvu//l4Zr75ThtsTxGrRMPgSKxNGh3P9nQXMnpFIcuKJmiuKyg13F3D4qI8n743lqVdK+ej1RMKsJw72j2T6GX9HPp+8mYDNrvDTzx5mvFvKsEtj+XFNBC/P+PRPHbAdPHiQof2HYXCF0Zg2yNKJ31mo5nDMtI2Le0gsWCihRUeQII1oQ7R04neVqUXsYwsgU9uSjDMyg1499Tz9UAyREaHw37Pfx5RHChk11EpsjIajWX7ufdhOdCx8+FocI64pIamsPTFSAn7VRwHZ+PFVHGA1pBVlFIX+3mKc6I0QcBopK1NRCN1WoMdAnyG9ePm1l/5wu8/lA1w4vYPcr7/8mmeefBajPRyjx4pi8eONLufRaQ/T8+Ke7N+/nzdeHsvHrxuq7CwPH/UzaEw2v6xIR6Op/Jy9PEjni4tJyeqNikqB8QDNe2czZ2Z0pb+hMbd4GX/jLHbu2MWb094huaQ+WinUiaqoChma3SS1jeX9j97FYrEAsGvXLpb/OB8lGKBz1360b9/hX+sczc/P57EHh/DlO/oqv1NRVPqP9vP6zCUVbT3uv9T5qaoqP/20iq+/mInNVkqt9PqMGnNLpSvMEOoQ2bx5Mw6Hg8aNG5/WCJszqYPb7eaF5x/mwN61NGkgUVyqUlQawaRbHqJDh85/aRtPR0ZGBtdeNQFzfhTRvkQkoERXgD02n0tH9GLH1uUY9T48PonGTToy8cZ7iI+Px26389gjj7Nw/iKi/HGYFCsOnY2yQBENlFYcYR8NaVlxonCcQ7URaFHGx19+xJBB7Vn3QxxWS+XOHqdLoVnnbHwFsTSnY5XvYKm2gGbD6/LUs1PPaFtFFoZGKT32yG14XXvp2y30uX7+rY9DB50EXDr0Fi9GS4D4WC0/fJxSad9cVBxk1E25jBkWxuvv2cg6GrqLw+X3EG4yUFwC0VESl/Y30PsiI9GRGsKtElMeKWLx3BRkWcLtVhg0Jod5HyRXem+ArBw/F19aSGpOLxzYKKl1hGbNk9FqJdq2684Vw8cSEVH1GOTvcPjwYa6/eiL6wnCszigUFBwRxRhrafjg0/f4adVSPvloBmZDPmaTQpktyHWjI+jR2cTICflcOcTKpPGV21ZUHOSigUXEHe2JTgrdvbJNXUN9WmCVql5YyDNnMGn6dQy5fPA/so2n8umn75KXMZOn7q+8D8zND3DJyGwS4jXcNSmK1evdLF7pon5tHQePxTPo0mFs+vkzbhyr0KCOhj0Hgrw5W6JFm8G4XGUU5GcRHZ3Mkm83kZLbEL104oKFoirs1f1MTD2Vy4dfxajRE7npxiu4a6KNvj1D7XjihWK27/Jy87UR1E3Xs2NPgNc/kBhw6U0MHzH2b9n2O267mpvGHKR7p9Bo5o8+d/LEVDfmkvqY/JG4cVBk2c/V42QmXWeh78By0vIvAkLnRqVpWTz53ONIkkTt2rVJSUmhrKyMI0eOEB4eznfffkazWp8zeljoM8/ODbBxm4dFy520bGJg0rWRVdr04ed2CouDjB4Wxhvv23jjndCdRi1aaJg3O5HP55dz6Kifx+6OISoydOx5+Kif2x4MMP6G5+jSpdsfbve5nId/lIWBQICbrr+FTUu3kqzUIY9juHFiJYIgAdw4iCERF+W4cNKU9mjRkk8WWRyq6CRNpBZmwiinDDslKCjEkoQXNwH8RBJLErU4yE4iiSNeSgagXLXxC+uQ0aDHgA8vAfzoMWAhHB8e6tAEBzYOs5cU6lCbhmgkLYqqkEcmReTQnI7Ikkyu7ghDplzCTbdO+su183g8zPtqHpt+3kxkVCSyVuan9zbi9Xopo5jaNCJMisSneskhAxslpNOAI+xHiw4ZDS6pHL/kI0yOoFagIWas/MJ60qhHrFS5g7JAzeYYB/DjBST0GAjgR9UoxMXHERERQe/+vbjmunFERUXx47IfeejOR4ktqkWEGuostEnFlCbk8OJbz9Gufbu/XIPNmzZz9233oCuxoC034JZdFChZJFGbZCm90mtz1CMUWTN556O3T/m7MzIyGDt4PHWKW1Q5pnFgw9RF4d0575Cfn4/FYiE6OppFixbx/K0zSHLVrfJ+PtWLo2kO3y6Z/5e397eWL1vBo5OfIFgsYaOYVnRFI2mwqSXsZhNGQsf9QUJ/Xz68aNGhx4gBAy4cNKYNOgyUUkg2h2nNhZXOuQEy1D3kcIQ06uPCQQSxHGA7FsIwYiGe0N/KMQ7g+fXvSYsGC5G0pBOyJFOmFnOInUQQgx49dsoop5RIUzThiVam3HMHAy794zvVROfnf8CpQr1Fk7p0ukDDm8/EM+L6PObPTua7JQ4OHfFz5ZAw6tfWYTCEvoCvvVvG4hVOJl0TSZMGevYe9HH7fUXImY1JUxtWeW+XWs5+8xoiYwOYy2oTaW9AHkcp1GTRONgBixQGhHr+C6K38b/7VXr1MHD/43Z+WOCHgA4zYaRRD5/GiVpvJ1MfjqDfRWY8HpX3PrXz4ps22jez0LadxNadPj6ckcDFQ/JIqTuAF1966Yzq9Mkns1i28G26dnCjKAoP3BFT7esuHZnPlnUGUn3NsRKOCwd5pj24dcU8NzWCfj0tfPJ1OV9866DUFiQ6UkNqgpHtG3XoC+siB/WUanKx1Cpg7gdRNG4QOshdvMLJhDsKMOc3JoFaKCgUWvbhjcgkzCpjNsuUFktQlIjfrcOBjca05VD4dl548zmaNWtW6er5n7Ft2zaeePhKmjWW2HfQx559fiLCNfTvZSbMKnPHxEjiYrW43QqfzCvnlXfKeOGxWC6+0ILTpeB0KaBC50GZrJqXSkpS1VGXfr/KwNHZFBQFGdjbwtT7Y3nihWLatTIwoJe12tcPGJ1NuFXijWcSqnRIA0x7uZgvv3PQ9QITYRaZ9Vs9HM30M3liJIvW1OWtt78+41p0adeV0rxyYojHTgkSMlp0pFKXSCmWPdq16BOLGHKJlUYNtKxe62fjeono3PaVTuBL1EL2SBvp3FkiIUFizutVrzSW2YJ07JOLJr8WWf5sUvXJ3D3NzrrNLn78IoZ6/nYcUw9QQj6J1MKACTulZJNBLRqQKtXFo7pQWq5h9sxIel9WjKmwIYlqOjJyRefoI88+xMhRV55yu8/lA1w4dR663W5uHD+JTau3EKHEEsCPGyfpNCCSOHbqf6J2cz0arZ7Xpym0alb1Vk6A0ZNyefK+WOrUqvr9f+hJGwtea0iMlAhAbsRm3vrQT+f2J25h2XvAx1NvNuHnFRmk5zSvthNzu7oOa7KBt2fP5JWXHiY1Ppvhg4LodPDtEg2bd0bw7PMf/KOjArOysrj/nvs5fGgtqSkqzRsbmDA6gtbNK9dl9lwXNnUyV1wxkg0bNvDum+9RVFhMw8YNeOjxB7FYLGd156ff72fKHeNoWvcwN47Vkhiv4Zc9Pp6eodKk5QiunzgFgC+/mMOXn7/JRV2CxEQprN2kxRusxcOPvkJ0dPRJR1mcbudnIBDgxolXMGlMHgN7n+gUKLMFueYOH+MmPE/nzhcCodvdNm/ejCzLdOrUCau1araeKVVV6dezP1EHa2GUTJUez4xZww23Bbnpmgj0+tD3df0WD/dM1WI0NmDtinXoFSMmLHhwEUkctWmEHy87+Jkwomgsta7y+wL4KYg8iqGWyshBudx9a2S1bWvZJZ+ojAsxSuZqnz+atJOFP31/RqM/z+cshFD9r7t2MDrlAPsP+VDV0GimgX0N2OwKK78Lh9h8mjXWM+OpeFKSqu6bd+z28s5HNn5a40e/rxOgUBi7hfR6AUYOCcPtVfh0XjlRERKd2huZv8hJ354Wpt0fGuX4wVw7qgrXXFn9qOK7Hyvk6+8dxERr6NnVTMZRP7byIP17hTN/iYHJd73wt18U8Pv99OvZn/gjdSsuzh9nl0pxNTxMn54BnrznxCh4j0fh4WeKiYnSsOpnN99/VP1Fkc+/cTBtSizx7kYEVD+72EgrqUu1rw2oflyt8vn6hy//1u37I8FgkKtHXcSST6UqF/gAvl/qZNtOD/sP+TDqJbb84qNebR07dntQVYkGdXWEh2mYeHUE3TubUBSFq27MI+OYn/RUHbnZMr5tbYmSqv7tBdUA2SnL+N9dkbz9kZbbxnsZebmFwqIAL80sBSSm3l/5OFhRVK65w8Pw0a/SocMFf2nbs7KyePbJy/lsZuiEfsNWD+Ou9pNa3KXSybqqquyTtjD+9nIOHlLZ820T3DhxUk4pRUTpYojQR1Gi5GHzl2KWzYSpMWjMMgWeTD56J5yuHQ3c/mAhPr/KxReaKS1TWL7GxYUXmLj3tqhKxwXBoEqzC4/hzI8gylcLVYF8+QjtOgeoX1vDslUenno0gkF9LZU+M6dLYeDVKh99uuIPRwGey3n4R1l46423sffboySRznbWkkw6cZwY+KGoCnvYjAc3oBIkiAkzqdTDg5t8MmlJ50rfEZ/qZTMriSGBJNIJEiCLw9goQUbDBVyMGwdunOxnB01oRxSxSJL06yjCXA7yC2nUJ49M/PhIpjZWInDhoIAs0mhQ0YGapR5GQiJFqoOiKhxK2MraLav/Ut3WrfuZe267F2tJDGZPBH687Ndsp2GwFdlk0JT2VY5fC9UcDrGLdvSouMgDUKoWcZjdpFAbFw68uGkiVe0c9Ks+1rMUA0b0GIkmniTSceHgwK91cmsdlERnExkTyeF9h2mnXIRWqrx/Cqh+slP3smT1or90h+DRo0e5+vJxpOU3rRikAKEM2MsWYkki7tfPAEBRg2xjLfG1Y1jy06KTjtwf3P9ypB1WIqTqR63vNm5ANoPH4cXv9yNJEl7FSwf1IvRS9ecm2bH7mfXNm6Snp1f7/J9xSc8BxByozc8sJZpYvHgIEsSLhyjicFBGI9pUbIeqquRylEJy8OKhKe3IYC8q6q8XCTwoKNSjeaWLfoqqsJEfUQkdIysEqUNTYkggSIA8MimjiCa0ZScb8OKhAS0opxQPblQU7JSi+7WzPIYErETgxkkB2SSQhiZK5c6pt3Pp4EGn3GbR+fkfcLJQV1WVrp1qM+maCH5a78HlUrhhXASPPlPMxReasVhktv7ipesFRtq2NLBouYtXpsZVCrLOvQux7OqJRqp+lGV2wkp+Wm5l7UYvd/7PSWGejjZ0QyNV3smqqsqhmB/RaBWi89tV/JG41HL2spmEBnY2LkrDZKocEvsP+bh0mB0Uma49fVzS24LFJDPh9jK27jxw2jVav34dX396B+++aOSFN8vo0NpAjy6hkyh7eZBnXynn2+/92O1BAqXRNFaqBnqueSfXTi5hwcpyrr0qgmEDrej1EoeO+Pjfo6UcWVuLmPJGvw7d9qFBS1naBtYsieGXPT4eedLBoQMSTrsWDVrCiUJf/yCfvJVIy6ahIPP7VV5/r4w3XtEQW9yanZrVDB6so2EDC9t369Do6/DQryfaf8YtN4+hpGAdHVobWbfRQ8N6OsrKFZo1NPDY/6p2Bi9Z6eTGuwtIjNdgMsqEh8kcPuonMlwmOVGL16fyxD0xNKqvx+tVMZkkJEli8Lgc/H6V5x+L5dnXStm83cvWZbWQ5epHqk28M5+FS/xc1NnM8GEG+vcyVxzAffJ1OctXu5jxVHzFSTfA3G/sPPFCCem1IrjnwS9o0KDBaddh27ZtjBl0NQFVoQEtiCI+NHWB6uIwu9FJWup3zufbj+MrLg4A5BcG6Du4mMiMbhglEy7VQRaHKCaf8Gg/8z6KpX3r6k++b7q7iNlzfOgxYox00qqVxLZtKnVsF+LAjoMy6lP5CmBA9bOZlRgw0YwOFMVvIizBifRLxyojqBRVYYt2JSs2LTtlaJ/LB7hw8jwMBoMMHzwC7zYtsSSeeFwNsouNmLHiwIZkdhKZ4GHPmlpVR5iVBXn3EztffFeO2SjTsJ6Om66NpEWTEwciPyxzcv+EOBK8oe+jS3WQ1Gcjc2dX/ptteuFR1MONqUVD7GopLsmOVtWHRnyTRSYHUVGIjPMz583Yirw6bs9+H7c9EsYHHy74R26L3LNnD9ddPZT+vXTce0cYqcla9h7w88JbpdRK0fLQlBN5sWqdm6WbhrFp3T6ObM4mwh6PlQjslFIeX8Dw8UOZdOuNf7ote/fu5bt536MoQXr160Xbtm3/1lGvL734OK3qLuCqyysfUKqqyo33eBlw+Yvk5GSwc9MrvDrVUCnHtu30ctWNBdRJjwc5kqvG3FplDtTT7fz87rt52HOfYsoNJsodCpnZfg5k+NBqZVo313PNHUZmzvqOJx6bjK3kF/p09+H3yyxYoaVps4uYfOdjf+k2t9WrV/PExGdItNep9HiRJpPBt2bw8P+qjrL7+Es7t97mp6XSpWIUl6qq5JNFIdk0pyOlFJJHJk1/PdFRVIVj7KeYfIyY8eHBIzt481Uro4ZW3wnWrEMhqdm9T9r2Y2F7eOLth7nwwgtPe3vP1yw8bvHiRTx0340M7mfl9hvDiInSsHKth0eeLiMrQ8ZoVnn7tXDe+MDO/NnJJ32f/ldlExGm4cghKHN5eeWpWPr2rDwK/J2PbBzM8PPUAzE89XIpWi3875Zo7niwkNuuj6RuevUnp4tXONl7wMeqn908clcMLZoYKCgKcPk1ubz2dBzjbiuiddteXD/x7kpztP8VX381j5n3fEC8u+qcYT7Vi6f1ctb+kFglg1RV5cLLshjcz8L/bqn+GC0QUGl1QRmpeT1xquVkc5iGUquTtmVX2Gr6D72AC7sPolevfn95yqfTsXz5clYuvIM3n42q9vlgUKX38CwkJIYNsjJskBW/X2X2XDvvfWpHI8nERxswmP0UlyrodBLRETLZeQFuvjaSp5/10LCk70kzfLv0E40vsOFyKURGasjNC5CcqKXMprDqm9RKx2THZecGuP2xZGa8Pvcvbfvnn39GjG56RQ4NvKIIx5rO1V50CaoBNmmX0KihzNHd4cSTjNdcRDC8kGBQJbywCdkcJZna6NBjwISVCAL42W9ZiTHSw1XDLNx7exT7D/nYsNmH1SqRkell5RofZYU6UCVat5K5904rV99QgnVH31+nRlDYxUaQg6Qo9dGiwxOWRzAmk0/fj6RpoxP7smmveKnfcjrdu3c/5bafy3l4qiy02Wx0adGNBsFWHGQnKgp6jATwEU404URhIRwTFrawinb0CHVEqR4O8gvllNKei6t0vgHY1OJfjy/D0KEn7dfO0kPsQoOGKOIpIpcmtCVSqjq4JV/N4gC/EE5kxajO40LfgQ3UogERUgxBNcgvrKO1FNoHbpVXsfHAz9XOx3w68vLyGDFgJGn5zSpt2zZ1DTr01KUpJslS7c9uUX+iFZ2r9B1kqxkcYR8atKTTAB169BgJIxJJknCqdnaxkTTqE08qElBILlkcohGtkdFwiF20kDriVd1s4SdSqUeaVK/aduSbj3HL89cx6NJTd3adypRb7yTjq0LCpap5GFQD7GAdbaTKI6u3qWtIDEvm4Vn30LVr14rHbTYbiqKwZfNWbhl/GxcovU76e4+o+8jjGM3oQJgUCcBWdTVtpJMf4xSEHeXx2Q/QoUOHM9zK6mVmZjL+0oloCy0cZg/NaF/RFp/qZRuraUqHau9cyFQPUkgOKiqNaVsxIA7Aq7rZwToa07bi/QB2qxsxYcWDi3CiSZEqH4va1BIyOUgcSRxlPzIyrbmQ9SwlgTTiSA59P+hYqeM9qAbYymrq0xxH7QKWrl58ynOIM8lCseDRWcbr9aLVwr5Dfua9n0TnAZmsXONm24/p6HQnbsH88PNy7nuyiJ/mp1X5MnhdMuEn6fgE0AUtlJQpDOxjYfd1PmZNS0RD1ZMvSZIIK25IAdnUJgqbXIAjbg+RcX4SXV4enBJdpeMToGE9PW0u8JNxSGLNRi+rN7r55M0kdJrQbeenewI8+/0XmPG4DlmWsFokSspCtwuXlgXpdWkRckZz4oNJ5LGOprSq9n3jnU2Y/tJi3n8rigs7mio64urV1vPFe/H0vPQImbnHaNtGi6xR2LkngLdUy4Tbitm12Uxi8YU0lowgha5sHUlYysJPk0lLOXHQr9NJ3D4xivzCIha9biNJm4LPn0N0pI/3XzKw//Bhbpk0nHfe+xazufoRMKdy6OAukuNlenULja7t09PMM6+W8vZzkdW+vk8PCxHhGj54NZH6dUJBoqoq3yx08sFndl5+Mo5h1+ViMkokJ2opLgnSu7sZl0tBliVuubeQV6fFce/U4pN2fAJoJA2xhS04PN/KQ8szeTQpi2/nxhAXo+G9T2ws+CSlygiEEYPD2bbLx7wFNjZv3nBGnZ9z536GXw3Smq6VDmqNkpkmaju2SauY/mhklYPshDgtr70Yzi3X7KWwLIwy62GipBgSyztQrt9J04YnX4ipY3s9y+akoks7xr13RVBQpLJlk4N9bMOPl470qfK900o6Gqtt2ctWfmE9sY4wir0S6dXsaGRJpnagMTNfe5sHHr3/tGtxvli0cDHOAwESSa30eGhOplDdm9EBnVtPlusnCouDlUYhH8n0M2FyPrdPjGT1/DQ0Gok9+308/kIxA3pZuHp46DM5cCCA7DsxWsiEhZy8IPDrxNzr3Cxa7MPjktCoATKTfqRLF4nevXVkZCjM/nwTxXl6Utz1iCSGtLZbq3R8AjRpqKdbBzurV/9E9+49/lJtjnfI/fb7N2nCWG6/wcjtN5zo8GrSUM/bzyfwv8cL+X6pk4G9Qwe+23dLLPh2FYd2HsOkmimRivBqyklMBKNew0fvvUbdhnXo16/fGbUrLy+P2ybdTunhcoxFEcjILP14FaZULbPmvPOXR8JDaJTXpvWLeWpK1b9dSZJ4eLKWa6c8hs1WwNpvw6rkWOvmBu66KRyd1suQ/g4eePpxsjIPce34W8+4Ld/P/4C7J6qMmJBLcalCuFXmwAEFd4kFm8ONKaKYG66/gjuvL6HfRQYgtO+49Tp4e84ynprm4cGHnvtTdQBYv2YDBpsVFZUgAWQ0yJKML+4wt98YVu3PvPCKh9ZKz0ojIiRJIpE03KqDYvKIIZHD7AZC37WdrMeEFT1G/PiQ0ZKmNOS++zJoWM9D+1ZVLyAFFeWU+3w/pXw2504+mp3KY0++8a/Pk/pf9NhDt/PKtFgG9z9xAju4v4X+vcx0G5hLaalK904mPphbfsr30ekkAkGFxk20GE2mKh2fABNGRzB8Qi4FRQHuuimSnpdnkZSgwWyWKCkNnrTzs7A4SFFJkCfvjeWlmaW8+Wzo7pDZMxK4+7EiHpoSwdZf1vDstG0MG/kgffte+teKAixbsIwwVwxU81WzmY5x341h1X4PJUnikp5mAoFTjwM5/pN6DL+OJKteUA2QmOjm/kk7+HrBNq4e9RzPvTjnH13M5sVnX2LOrDlcMTxw8nYFVfIKgqz4OpWEuBP7yAcmxzB0YBjXTcmjoNiDwSVx5RArYRaZVT+76dzeRGFJEJ9XOuWxe0yEnoz9Ggb0s5BX4ublqXG0a2nk5nsLq+34BEhJ0uJ25v35Df/Vvn37aN/oxOeXeUwiERM2tQS3xo4mqCeGBGRJg0bSogtYcO1Jo47Wgjt9G4/faaFPz3hs5QozZh1k7tduygqLCSOCEgoopQgZiXhnLcKcUXz1RgkzXj9CvCEGs7Meqs6LP/Yo5T4Vs1bCYpVYszZIr+XFaDQqYb/WbS9biZUSSVLTK75Q4Y4ovOV1GD7mJ35eHlsxjUTTBn4yso8Ap+78PF/NemcWxqCVI+ylORdg+PUinqIGyWAvORzBgAkvbsKIpIwioogD1Irbe6vr+AQIJ5rQ0qUm0mnIYXYTwE8S6aQTuqOymLxqOz4B4knhIDtDHX+/u01YlmQaqq3ZyxZa0SU06Ej9zWhhJci+ffto2bLln6rLay+/ji9fZSurUdQgUcRShyYoBPHjPWnHJ0AYEbhxYaXyuUoStcjlKEEClFBAGBEUkhMaLa3G4sBOK7pWfAYACaQSpcbxCz/Tlu6oqNjVUoIE0KAlgpMPBjI6LWzbvP0vdX7+smUnyVLVRUqBUAaoBnyqt2I0ZkANZaem3MDtN95BpCUKn+pDCSoYFBMgkVeWjRzUhG7dlqrf93lxU5/mlToHdejxqO5Kd+b8ls/o+Vv3Dw6HAzmo5RC7aE/PSh2KGjToMVbb8QmQTB2OcYBwoikiF62qq/hcDZLp/+y9Z3xUVdv2/d/TWzKTTHoPJaF3pCqgYu8dFbCgKHYve6/YsDfsKCAqVsQCdkF675CEkN6n97LX+2FgYMzES9Tnfe7nvq6DHx+S7Nmz15o9a5/rOM/zOOgrjmAzv9FTDIhLH0SIokFHMWVs4jfyREnCs8IspVMjZFppIkQQJUrW8hPZFNJD6sdOsYEyBiRcJ8Q+p/5iJDtZR44zj61bt/7l78Xv8V/y838YDmR7HrnDSigkCIYEL8zMTNi8SZJEY3OYFJMirlF4KPRGmYiIdLmwh1VeMq2xTVE4pCBFpCcNGAFMmKmRdlOZ/TWpFpne3VVcNsnMB59HOPaorom8s04xEQwKLjwrmzfmOZl8bTMej+KwKn/8vhZys2NjOOFoA1fd2sbQAVrufsiNpmoIZjJAAiFkBAKvcKFFn7AoKSUlEY+e226UkJVO8kui9Okns6syTCQqsHujjBxlZM1qGY0rBymqQtI2s2Spn+EMT/gyysj06q5NID4PxYVnm5j9xiaUqNiwVsmGdUHue8TDuLEaJp8V4IknHuL++2cedsVXKBTmyotTefcjF08/kEm7LUpUJq4RlAwjh+rQqBPvmTNONNHQFOG3tQEWvpnLfU+089azOSiVsUpNuzNKJCJ4bVYOfcq1FBeo2LozmFAhdwBCCNaslkknC6WkxODpg3dPIWddtIqH7zNy7FEHq0ADAZmPFnn47hcfAEMGaNGooba2/rDmobZmLybMSbP5kiTRTe7Pa29vYfaznTfhA/po8JjqGDJGy/SpqSiVIea9v4lfVvmpqtEmHSPA5u1BXNZdvPlIJv+6w0N7s4YsUU46WdRS0SmwOQCzlI5SKJGJYpdbyfZ0TfKmkcWK5Sv/5Cz8Z2HuW3OxevI6rU91VGEmjXSycWEnYq0lKoW4cLqbV57MpKx77Ht7471tvPVsNsWFB7+zvcs0zH8lh7Mua2LcKD35uSrenR8kTc4hQjimdYSb7qVKauvDnHOxnVBLFlpHT9KJ0qisZEgPmZeftsY3dbddn8pF09vY+72WgKKNSyZ33cZ71knw2oeL/jL5uXTJd7z8zCs4O9yAILcom1vu/heyLCOLdq6dltwt8c7r07n8phZOPtaI3y/z/Gw/4QYXQ8RR8ar/aCRCi2cTF1/jZ+xoDZfdcAP9+/9IXl7XFWQH8O03XzB/3ksoRSN6laBDqwBtTyyhIiyODDx2J1MvuJTF3y362xWgLS0tlHXvejOen6uitWUPx08wJG0BBZh0RgqTr21m8rkpXHOJxPTb5jDh6FMpKSk5rGtpa2/nkefsvPVsdvx5JYRg4Rde7r9XItSeQ256FbV1RkYe7SLgV6DWyFx0gZarLjWx5LoVtLW1/eXqHWOKEaepBq9lE/n5CjxeGXebnogUxJxq6XT8zj0hIjZLl8F7Pt3YzSYypFxkEUsAtNFImBAGYnrGWkkXa0+jmqDLwIwbnaz5SYcQArdHxqBXoFJJCKK00Rg3RzwUERFGZ/Hwykwr7bYmZlx7Pm+/+/VhOa7+p6GtrY00cziB+DwAjUZi1iNpXH5DKwaDApsjSjgs4knzQ+F0RWm3Rdi9QyLDaODjj2Jz3tYewecX5OeqUKkkKqtD+Hwy501rJsOqRJbhjXkuTAYJr1fusmPi48Ue3B6ZKeel0tB8kJDrXqKhsSnK0WP0fPGNl4/f0HHSxY9yxBFHYrFY/tbcqNSquJ42xLoDOky7iaQ1ojeHefb1CD/+5uWySakMG6RLWDsmjNVz56Md3NWFrNLnX/tQu2KdB2pJgyQk/MKblEhoVe/lxiv1lBapuXk6nHFCiCtumcq897/7P6L3vHTJUha/swSLPsrOimCXxz34dAeXXJCaQHweQO8yDTqtxOknGnni3oz4dV5/RRo/Lvfx0lsOtAaB35t8zEIIJJObwjQVP3yRwogTQhw91ojHKxMK/zGp3NzcxNKlX/4tAjw1Vceniz1ccn4s6RcMR6nP+4nx4xRMmKBi3z6Z+R9sR93cnXR/NwRgEVn4Sn9jxbeZGAyx53h6mpKnH8zk1Il+rrs6RF5Hd7zChRc3AxiJUlIRFVGqwzvpx1gMUVMsNokAzaXUa3bQY0wD817LQKWEN+d6eOIlO3bRhgYdPslJHzq3DGslHbqWMt6eV8sNV+1PyFarKCj//88o7P81bF6/BQ8OhnN0QteiQlLSnb7sEOsppDsq1GxmJamk4RYOKthCPt2I0nWiQJIktCJW8dtOE30Zznp+IZsCvLiIEEHNH1dmqlB1kt84AK2kIyj8dIgW0siItwz7hBulQoXD4Tj8CQEqKir4cP6HKFFjJWd/Z5SLtfyIkVTChJCF3OW+JUwYVRJaKKZlGmIwRyEBAoEGHVGibGEFIYJA5++5RtKSIXJppwk1GqrZiRnr/nMGuhxHSBHCmvF3zdD+eK1VoEQc8rxoYC85FOLDS6atmLAtRAAfZQyMV8LmiR5sYw0N7KWYzsZIspCx00oZiV0BeZRQRwU96UzcBYQPS34K27dt57mnXkClUnHGuacxfPhf9wcoLi7GJlpJI7MToRgiiI6uuRulpEQjtPjxYsHKLjZgEVaKpdh4DZIJnTBQz150woCBFHy4iRLBjQPNfh1dLYm60GGCpJJGGRPQSnq8wkUV29kmVuPDQx2VBEUAEKSTTR4lqKQY8RoSQeSghMvl+kvzkQz/JT//h0GSJAx6BTlZKu58uIOLz05NID6bWyN8/KWbyupwUuIT4IrLdDx/TxVZ/vK4PpcSFQpJgVe46NErQmpK7LWFBQr8CjeIzhUXQgha0zdy2dkKbr8+h6wMFW3tEV5918nOijA2RwRrevJraG2LsmptkNNPMHLVVAtNLVFmveQiGAz+6XJ+WY65sd94p5Nlv8qE7VmMGxfEHYoylFjGzSfc6LOdqIqW06NYyZ7KCK0NBqxtQ+LZCiVqsttirQe+Zg9fVK7gx68zKSnUcP9jDhbMNlMSOlg5munrhYXWmK6TGB3/fRA/g8uSf2V8vihHn9ZKhlXNNdOMXHSeEZUKPvnSx5MvOHE4otQ3fs5lFS28+d4bh9UGZTAYKCpQ4HDI5GSpyMlS4fbIRKOiy419hz1KakrnB9zU81OZNL2JFWv9bN8d4vwrm/B4ZY450sAFp6ew4HM3I4bE5m3GJRbuebydD1/PRaVKfJ+5H3qR27MSgg6jlEJLYwZrN9rJzYltrCurQ0y/pZWLzknhhUczEQI++9qDzy/45edvuO222//0POTkFtKEp8u/p5LG9p3JA5qrb2/ljWczmTD24KI/frSBBZ+5efhpOx+9mdPpNX6/zFffhjhuvJZb7vQiNZWSjZICqRt+4Y1XHnYFFSrUaHFHXUi6APiSHxcmSDTadSD2nwyP25NgVgWxYMGXuYvuRTp6ltdS1xhCoYSZd1oJhU3c9Wg7I4bqOGWiibxsVQLxeQAKhcTN09N49V0nVZXgs+mIlv5EbraCDpuMwx3h7vNSOe18G6l7x5AmGeOxlFXOpm11PdOuq2Du67EATamUePflDIaM2Y26o/AP74zYcvLX1GZefv4VPnl9ETmOUixSjOQMNvm5+dLb8Kta6VOm7nJNSLMoicoxWZLr7gkRdhspF4MSAiylpCLXMZS33vqZyycb+fitdG6//1penb3wD1uz35vzCnVV7/HFWxoMhtjn5ffL3HRXFWu/8pHh6YVJMuNptLF8+XKOPPLfGzn8EfR6PTV1Aa661UNDcwRZhkF9tVx9iZmCPDVCCHRayMro+pr1eomW9ijHX9BAtyI1epXMpLNOoLhHOS+/+naXFaqbN2/mk4/fwG5rpaS0N05HB4veySE97eB7SZLEeWeY2LvPyZw3bFRVSmz5Ogurvxvm/WYHcx7bx/sLK7lhhpHvv/+GSZMO3/hDCMHq1V8z/V9erp+WGV+n6xvDnH2pgx+X+Tj6yMRAt6U9giJo6fKcGklLVETwCy8yMk7RQQ17sJJNN6kPAeGjQexFIMggBy16qiv3cPN9rWzbFSIzQ4nTJeNyCYQzg33SDowiNaF9KiqibGEVhvo0xh/rpXf/COefFuHzzz9k0qRLDnse/lMw5505HDeh643LsAEaQmGZEyc1EA4Jjjq9jksnmbn0gtQEEvT+Jztw2AWFcm8khZ3tuwPcNbOdNLOS1BQFe6pC9O6pYceeEC8/nhVPJkUigtfnOfnkSw+btgf46AsX551+sIJECMELbzgY0FvLOaeaeP4NB7KceI06nYLWtgh6nYRaLTFjquCTT+Zx+eXX/q25OeO803n8p2cxulOIigj1Wct44H4NR422cOtD7SDUFBeoeX2uk7sf6+DWa9KYOC5G5O3ZGyYvR8Wb85xMuzhRJqLDFuWhxzxkeIfFnwHd6csWVtBXjIhX0AghsKnrsKVUUt7z4Ma9W7GaI4d7Wb58GUce+c9X8b3y7GwynUVE+tfSu6eGOR84ueSCxDEEgzILF7m58cp03pjrol9vNSOHHiSAPV4ZkBKIzwM4eqyBpT952b7LQ5V9I30jYzod02Go4ryzNfj9sGRLPvsqHQCYjAoCQYHLHY3vOQ7FrooQBp1gyaL7cTkdnHPu5L80ByUlPdmyTsGHn7sYP8aA3hJgyUd5CUTvv64RTJ6+j91LFQRCPipNy3j97tQ48Xkoxo/Vk1PaTrA9QC2V9GRAnABpoY5cijFInfWa84O9WbminstubMbrE0yfYubJ+9O59e61uF0K9CIVGRkXNhqo3u+grCKXIizhfD7/soIbrop9Xp99E+WjaX/vOfm/GQqVAivZneTaDqCQ7jSyjzJpIN1FH3azGQ1aBjIaNRrqqeqyKyEgfHEvgQ38SgHdScHCFlaSTmyvHMJPjdhDET07G0oi/+H+QBYyMoLdbEKLjigR9ogtOOkgw2I97AQsxCSiLpl0GbqoKU7UH0Cp6M0GfiWAnzYayT6kkyosQjRRgxMbHpx4caMV+oQx7WMXORSznbVo0SEhEcBHNgX0YTi7WM8ettCfEZ2uK41M2mgkRJDeDEUjackRhVSwhQySu7r7M+2cfd7Zhz0HhyK/OA/fvuTJGlnI+PHECFwRpZFq3DgoYCib+Y1+jGQ7qxnEWAQCu2hDIJNCGn05gtV8T6pIT9A/loXMDtZh2i8FkGwO9oqdFNETlaRCCIELG+05tahsKp6+7mWMHgsCwb1fP4yhRMOc99/+S+aABoOBFKsRlT0Vm2ghSAAdBixk7O9c6GIzSiw2k5FRoaGRfQzhKPaxixZRR7YUS8bEpCB6UkslKlSUUE6OVESHaGEPm+Nk/gFUsQMjZtLJQkUsljBKqQxgFDvEOgRQRBlGKQVZyLTRyGZW0E8cgVbSo0RFK/WH1Sn67/Bf8vN/GKLRKNFo7MZZsNDHrJkWAKr2hbjm9lbUGokeJWqCIWhsjtC4X1fnUJx2gp5nXqmgJlKByQSBoCAaVCJ8RmSNnw+fPviFPesUIzfdWkVeqBuSJBERYey0ISMT1buYdpXgtusOZsMzM1Tc9y8raWYFtz/cwafvHKwICgZlPvjCw+dfe6jcGyHsNDJ8QjPLv83mxistvP+pm2g0+qfnIie3nPEnL0Ou6EdBJPY+B/QdkWK6fK5uK/n1w2yKCg4SHNt3Bzn3omVkN8RK7RUoYm5/5hokVQSDo4ib72hg/pvpLPw4kkB8HkC6lIVDtGOjFSvZAGjRs6PSD1g6Xesjz9lITVHw7acZCa1gl1+cwqkn6Bl1YgNaWUfbajfPP/0C/7r95j89D5KkZe0mN60dUZyuKOZUJceN1/P5Nx7OPqVzW2NTS4xIs5iVyLJgx54QgYCgd5kGk1FBXWOEB2+z8uLM2ENclgULv/Qw/xMX6kNIzt5lGi48K4VTJzdywxUWjhiso6UtytOvOvjtOz0Fjv6dkmsaewHbt3ewY4+XKeemMOP2mFv8oaYLl18UM8gaf+Y+IpHInyaCzz77bH774I4u/x7ET6a1cyC7Y3cQk0GRQHwewKQzU3jlLSf3zbRz97/M8Uq+5tYIF89oxtuSgkYdQt/agxpqGEJMt0WHAR/uLoMnj3DGne4UqW2EdY0Ib6+kx9ZRybgRf9/Z8H8jepT3oGZHxyF6NQHaC35j6YJsynsczGjWN4a59IYWXpuVzcK3crnsxhbe/7iZa6Z1HTiMGKLl8hubCXu1vDBLz6knHNRO3rIjyGkXN2Fs65U0eLKEC9i4tpqWtkh8g6XVKhg4QMmebyzMmdvAicckby+a/4mfI8cdvhNwS0sLH835mGJHotmSVtJT1NGbVdTjS2JmdiiqayI8+kpvuvcooX3Z1i7bQPUd3Zm/sIZrpqXS0bidCaOO4eJLLuKKq6d1eo3D4eDnH+fy1dxEh2G9XsGrz6Rx1I46QltK0UhaTM50Fn/61d8mP1ev+oVQ0MWNV1rp1VODEIIVawNcdmML996cjscnGD9Gz8p1fiC5Bt5Tr9jJy1YyYqCJN9+MYOjoTk7EhNPmZPzw8Tz01MNcc92M+PGyLHPXHVdj1m/hpqkShfkqvv6hir27IgnE56GYcbmJ52c3otvZi+xwj/h6qZAUZEe60bpbw30zN3P2hQ1/aR4eeeRuyooqufmqxARBQZ6a7z7O49hzGlizJLESuFuRmqDG3uU5fcKDBi172UFPBlBDBSGCFNCNnWIDUcL7db0kaqkkTJBQJEqKScG3H+THk7V7qkKcPbWVjJBgS/1ydCIFM+kE8e83LCvHKrKhFep/bGdO4wbS8z/+L/n5B2iobyTTJCf9m98vc+60Zu6/JZ2Lz4mRncGgzDsLXJx5aSOfvJXL3poIDzzVzso1QXxOHYpgMwqXjwWfRpn/Sk6coBJCMO6Meha+mZtAIKlUEjMusdDeEeXN+Q4eedbGvE88jB+tJxQS/LzCzzFH6nng1nQkSWLDliBHDD6Y7I5GBY1NEc6e1sSQ/jpkWXDEYDWLftr0t+fmqKOOYlbBMzh2tGNP28GAoUF27xW8/I6N12ZlJ+gp+v0yU69vQamUGDNcx/ufuJlxeSrX3WZj0RIP102zkG5R8vMKH6+/50ZZ3xPl/u1SSARpVFUyoL9Mh20F+zqUGDVaNMYgZ5ym5dKLM7n/SRtjjjhY9XXKsYKPvvv+/wj56exwYSQXnVFCq4Uvl3rZsDXIpRekkpWhYuV6P/c+6qCjwcBrD+SiCBkRljYUGW2894aZfr20fP+rj3NOMXVa2yMRwVvvu1i3OUhmhor0NAdVjd9ibhlAGlkE8ONO30OfES7uuTWdK663o8eA23XwPNddbubGe9t44+nseGLO75dZ+KWHJ19w4a3JpqXWwdYdT3HKqecelvnZAUyceAIfzH+S599oYebzdp59KKNThatCIfH2S2n0G7MN0QC61CgnHN11IuHUkzW8u9ZOAF9Ci2gbTfQjuTafJEnkqHLp3bOVTKuSBZ+6GTtCR7pFTR/nMTRTxxp+JI0MutMXnWQgJII0sJdGauhFTKN+8pU29myLsnz5csaPH3/Y8/GfAGOKARNdx3d6TAT3VxdayUHNzphnw/4250yRRz1VFJKoOSyEoIrtFNIdSZJQCQ172IwWHUdwTPw70kP0p5ZKKtnaqaKvlQYiRAiLUKfKO1nIbGEFhXQnl2IUkgIhBB004aAdS76ZoqLk3Tt/hB9/+BFXi5s+DO+k2amSVPQXI9jGauqpwiTMGKUUbKKVanZSSHfyGEKEMI3UUEcl/cSIePeojTbSkQ626e8fRw17qKcKCQUCmaDwd6p2jRBGJooCKT73OsmAThg7kcdCCFpTahl34ti/LYFz8x03ct22mynu6NNpXatmJ0ECbGYFAkEW+ZQziB2sI49SOmgiiwLqqaKNRtLIRIGSOqrQoqMbvaliB2qhxkw6YUK004wFK1E6cxySJFEmBtLAXtbxIzphJEyIvsN7o2pVkVXTLbbP2H+ZKU4Lri12pl96NR98+v5hj93v99Pc0EyUZrIpxIARG7HPuht90aDFI5yYpM7fn6b9zu2Z5LGZFdRQQbf9yb5sChFCENpfxbmL9eRSQs7+QgyrlE2GyMGDEx16oiLCbjbhx0sWBXhwUUsFaSKTYsqRJIke9GMDy2hkH7miCJNkJpsCTMLMbjbRT4yIGTUF/P+oLNI/77jwX/wtuFwuvD7BHQ+34bPr+OGHCPvqwpx9WROvzcrmy7n5PPtwFnNfzuHROzOYcm0z6zb5+eJbD2s2Bti+O8DRZzfwyD1p7PitgHXfFbJ2SQFXTzPQf4SPvMIw/sDB4LmtI4olM8Re4yqaUzfh7fMzUx+o5Nonq5HzK7lxuiXpdU6fYqFib5gfl8cyCC53lDMvbSIckpn/Sg5bfy3imy9TGTxQw8mTWkizKNGoFYeleVlWPhLbrjzSInmxLImw48aJh1jpsyNzKwvfS0sgPgH6lmt56VkTNvNOdrIBszVM8UnreWWuj/mfRLn8zja27/Uy+10nGntBl6XluRTTysHW7CgRmlrD1NZ3FuB+7/0Ax08wJNXAyspQccXFZtocYayBPBZ/9hXy78sh/gBKRcx4QI7KvPaekzkfuti4NcQ9j3ewbnOi9lRre4QzLmnknpvSWfCZm+PPb+C9j1x8/YOX865o4rq7WikuUDFkwMEAU6GQOP/0FE6ZaMLhlBO0r84+JYV3X8xmy44g19/TyqlTGkhJgQCepG0jMjIV1SG27Qox/2M3R481JHWbLchTc/4ZJt56640/PQ8jRoygTTQhi+Rz16LbQ/eyzn9b+ouPc07t2lX5uUetfDBfwYCxzZw+pZHTpjRywz1tlHXTEFL4WbEygi+jCr0xgmL/g1+SJLLIp5qdnc4niyiVbKOQ7ihRoVQK1MYgtYaNnYxTbKKVNhrp3iO5Ns1/Oo47eSJ1um3xebNbdvLqiykJxCfE7qeXH8/isRdsSJLErPszsTkj7Kvt2jikuTVWHX3/3UZOO9EYXwfCYcGGLQFCPjWZka6DUGVrAU/PdrBpWzB+fUaThA492zdo+HVFZ124XRUhPvsmwNixh0/+vff2XFLbs5KuVwpJST7daGmObZ6SYe2mAH36HckTT71FKBBGG+26vVgdNlJXFxtTj2IdWQ3d+PiFL3ly5lOdjv36q0+Zek60SyL1pusNOPQ18d/9XY9Fu93OgnlP8s2CHHr11BCNCr750cfajQHOOtnElbe28tCsdlasDVBTH+bZ2XZkOfE9QyGZuR+5Of9UM++8rKWwZTwZ0SJSpXSyIqUMCo7nqbufZs2aNUCs3fjSqaexe+f37N3XzmMv2Ni6M0hJoZqBfbvuZEhNUeL3qMgMdUv690w5H5XQsOznT7HZbIc1D7W1tfz2y0JuuzY5uZuaoqR3Tw0PzbLFE6oATrdMo9uOX3iTvm4fu/Ao7Dhop4Y9BPGjJKYfZSWHftIIsqR8MqU8ektDKKEXMjLnnpqorVrWXcPXH2YjyzJlZQrOuMCPXVdNPt0YzJFYpez4sWaRQWBfES3NhzcH/2no26cPS3/2d7qfAWa9amfiOD2NDfD4cy42bQui1Sq46hILZ55kYuDRNZw2pYFN28IU5OgoLFCSk6ZDYwxRVmzg0VluVq7zI4Sgtj5CWTd10hZpgKunmtFrlRTla5j7UjaD+mkZNUzH53NyufWa9PhaoFbD5u0hPv0q1rHx2rtuSorUbP25hGGDdEy7uYXm1ghmS/J288OBQqHgokvPJNp/HY88puDxe62MOUKHNV3Fx4s9CeuOXq/g7eeyue7OVo44sY7K6hDX3NqG0ZPP7tVWXnzDxZdLPfTspmHNkgIuu62NCusP7LSsxNO3iUhmLaedouH9N9O56WYVZYPcmKx+brjKSPcSDQ5X4gY4EBSoVV1ri/8tSLHEb1WDjx+X+wmHBbsrQzz+gp2Hn+ng66UBREcWQ8PHkRMuI0vKJ9s5CHPlkZx7kYvm1gger9ypiysaFUy9PqbH+dX8PJZ/WciKrwqY/bwZudcGQgN/otL0KyndmjGkhtlVEWLV6ih6jATDB8c/cZyRieOMjDypjudft3P/k+2MP7Mep0vmxSfSueEuP3qjTHuTn08//eQvTYFer+e4E6ZSWx8hHBZJE92wP0HZX0s/RqKOGPl4kZtzJndw6nkdvPymC6/vYPzocgmkJFtkgYwiiUeCEIL2lB3oiuspKVRTWqymuFDFq+860RgDeHGhQoWVLMqlQXH5Jo2kpYReWMhky04/xxznxb1mML0DY7n5muv+9vPyfyvC/jBOun5eeHGh39/eK0kSChTxqk2AQnrgxc1WsQq3cBAWIWyihc2swEIGZim2JkUJ48FJqdQ7IcaRJIliqSc+vPFnqRCCZlEbJ5mq2N7p86tnLxnkkS+VxtvPJUkiQ8qjB/3Jz//3EkPJsHLZKoRMUlkwAL1kRIWafhxBFdvYLFZSxTYGMZYsqQCVpEYnGegm9aaIMvawiaAIsEtsRIGScgb9Tl5AQanUiwBeBGAkFT+JMYUQgmp27XftLkiYix70A2AV37FbbGKHWM+u9DWcevVE7n/kvr80B4diwIABzLjzSvZlbaVD0UxA+HCIdraIldhpJ4eiuHt9PXtZz8/48NBINTVUUE8VDjoYzJGUSr0plsoYKI0mk3yaqCEFM30YhoUMsijAkpqGR+EgiJ+wCHW6HkmS9rfRD2IAI0m1mph6+WT0ttSkBRapIo32Kjt79uw57LHff/f9SH4NwzmaUqkX2VIh3aW+DGAU1ewkl2K2shqn6Ii/RhYyTaIGG63kUIRa0tCbIbTTiFJSokJDWIRooZ40YoUiGnQUST0TPtdCetJCHX7hZQsryaGIodI4CqXuFEtlDJaOREIR3ztrJB1qtEjENJFXiaWsEz9TwRa8uNnEb1jJxqAx0dHR8fuh/mX8t/LzfxhMJhMeb5Rtu0PkpJv55ZcgO/c18/Zz2WRaldQ3hrGmKdHrFRQVqGjriPLy205GDtOxbLWfz7/2MO+VHEYOPcS8Q6/g+ivSiERjweh9T3bw/qu5VOwNcc5kO9lWDVl9HYwaHuS2a2MPByEEX37vSXDqPhQajUSaRcmHn7u493Ebeh3cd0s6R408uPCWFqn54K1MJk1vZsFnLiRl10LLyfDRvIXkyT1oM+4ikFnFmFFqlErwLQ/S2L4Jg9VDWffkmYAJY/UELXWkKdJ54CEVF5yVaAByyYVGTpzUQMRf2KU0iBoNkUMIPo+xjn/NMHPZjS08cV8GA/toUakkQiGBLGTOPqPrjPXpJxp47Y0gkl9CGdLgcDj+tPu7UrLi8NSgUip47yMXo4br+W5hPnUNEU6+qIHupWr6lGnZsSdIfWOEUEiweKmX5rYI3yzIT2hZ/+RLNw8946emLkRxYWIwPvmcFGY+38HbC5xcOdkS/31WhoreZRo++9rDBaen0L1Ujc/n5/sfviOzeRRmKTYOWUSxWXYwaYKW3BwjT71i4+3nOreTx+fkBBPPvrMWuPpPzYNCoQBVkArNb3T3jYpnJYUQ2HU19Bjejs0R5dYH27hqqpnCPDWbdwT58HM3j9zZtcmKSqXASAqBaIi3nk3DnKpErZY47pwGTj5VzbLVPn78MoPTzncg9h6s9MynG9tZyybxG0X0QIseF3Ya2UcxZRilVPaIzbw0y8K8BQG+2+OijV9IE5koUdFOE2GFnxK5N15P120I/8nYsO57zr84wjefrSK9oz/C0sGRI5J/lmXdNTQ0RYhGBdZ0JX3LNazZGIjLQzQ0RXhhtodNmyNkZCiQlUH8QZlTJhr5ZYUPjUaify8tU65rZvwYPcMGanH92nXrkhASHR0R5n/i4vaHQzx4WzorNnjQ4ye7bQRXX7WKYaP9XHGpHrVaYu5CFz8t91FcPOAvOb3v21uDXjb9gT5zKvaWTM6d0srXH2dgMh58j+bWCFOvbeWhmbMQQlDep4wNmh2khC1JzxXS2+nbJ/b66poIWnTkuEv45tMlTL/mygR9vrbWesb07Xo83YrVSHo/BMCbaufE06ce9tgPxaefzOXaSwQqlcTKdX7ueayDE48xMri/loamCBlpSkYO1XL9tDQuvaGF7buD9B9fQ88SNUcM0VHeU8Ozs+2MHq7jkSc9ZDsmdCJuFZKCQncv7r/jQe5+6E5uvuEcZt6hZMLYWLKstj7MbQ+106dcw5adXevsNTRFUAlNlxpbBwLIO66BeXNf5fob7v7T8/DB+7MJhSJJk0sH0Ldcy0vPKPnoozYyMiRcbpl2e5hgSLBZ+Svl8lAsIhbIhkSQfcrt5PSwMWo0fP2JCYUri2ZqUKIgSoQsqfPGLFVKI0Pk0NDso1/vxL8V5qvp10fFW89m8v0yL79+mp3UfRUg3deNmvaNf3r8/6exZMkSFi1ahMPhoKCggEsuuYTevXt3efyyZctYtGgRTU1NGAwGBg0axOTJk0lJSW469Vdw1rln8eYrL3LN7W288uTBSnWnK8rLr/nJ0mSibS8GJD5+txZraRufzE1n6nmpPPmSnXtuTufis1NQKiXsjijHnt6OoiqbX98sRUJiycJaTIVt3H2rkfw/qCLPzFChiGqo3qPCoFdwdBKyqaklQm62ivdezGHKdc188bWfZav8/LIoF4VC4oYr0rjwqiZuf8jGlCu6ds/9s9i8eROrl89m9Tc58QrDHqUajj3KyIOzOpi70M2U8w5W8K1Y60ehkOjVXUOaRcHKdQGCqfWEQxIVq/OprrBTuy/Mwi+8VNWlcN3tMzj//Eu5eNKxLJuTx8r1AW59uI2zTjJx3bQ0tu4Mcsw5DTz3SCYOp8xjz3fgdAuqKgRrNwp69NzN6LHrGTJkyD+q/WnNNRNIWcEXsw9Wt9odUR59zoZCIZi3KEJf99BO76mRdKQ29+fpF3eRnSezflOQ808/eK++/6mbkUP0TJ9yMHaWJImJ44y8+ZyCN+e5sOYoefmxLHx+mUnTm1E2l9OhrsMv+5k0vQlfQBCNCEJhQbpZwQ/LYnHOb4sL43HphDEw4/IUTr6wkZdeeIELL7zoL82D3+/iyFF6KveG/3B+zQY1dUi0t0o88i8rGcESFCh5e3UTL82uYN7bqQzpr+WzL4OkkUEztQn6rhasdNDcqWXXZqrgmAvaeOKB3Pj7nzLRxPXT0jjm7Hr2sgEVagYwMv4aIQR1VNFOI2q0yH4DzX6ZVFQYJBPKCPz66y+MGzf+L83J/2YUl5SwjBVERGfzGSEEtVTQnT4A+IUXBcp4JSjE7uVeDGabWEMNFUjEqkV7MQSdpI9LxoUJU5JE3/EACihlPb+gEbH2dQ1ajuAYVJKKsAiwkWXohIEAPmRkAvgYTPLkd7qUyaplyw+rI+4ATKmmpGT9oZBQoEHHAGkUFWIr+ZQklQ1IlzKpFjvYyQZMpFBAty6/U3mUsptNRAjhxoFSVJJGFmo01LCbdLLJpwQX9phjvFCjQ08uxRTREzttRPYTzE8//iQnn3zyYY37j3D+pPM4ZuLRvPDsi+zds5dMq5XdizdhFlZstKBCHTdeaqeZHvQhi/z98VCAfeymiu1xohZi1Y020YJb4aBFbsCFHafUhkE2EJKD9GUgW1lFbzE0vmbIQqaRakIE0aBlPb9SmlPEfbc9QMQtEwWyKOj0WWjbU/jph58pKys7rHF/+elXDGRsp/OpJDVlYiA7WY+ZdGqpwCPWo8eITDSW3GZEPF41SqlI+824BIJ69uLGTj9G4BFOwoRZL35BIIiIMHpM9KAfDtrZyfpYq7vUmaMplsrYJH4jImKSjCECpJJOOtnYaKWDZnozFD1GmqihkX3olbq/tG/qCv8lP/+HIRKJYE1T8dLMTM6c5MCwdxgt+l95ZY6T1vYo+TlK6psipJoUNLdG+eHjAjKssRvc75fZuSeUQHweiisnm7n4mma8XpkTLqinrl7GsnccDWmrkDTRhAoSSZIIBv844+hyypx6nIkvv3RSVKhMID4PxeP3WDnr0iba2rvWX0uG9rYWRGqAk6e088idB9vphBA8OMvGb6v+WLDabNChSvVzwVmdjSTSLEpuuzaN2+6shvbuSc9hoxUDBysGZWUIj09Gq5X4131tROVY5WzEqyEakXB7uq7m9PhktNHYuaJS+LBMHfIKCyjM20FxoYp1m0O88ngWCoVEcaGauS/ncMPdbWzZEUQIePLeDMJRwa0PtLP5p+JOLsdnn5rC2k0BzrmiidefymZw/4OErV6voLhAxTsLXLg9gqunmjEYFHz9nYd3Frj45fNCJAmeeNFGdV2EY45Rs3ffKvZWKfDbjaTmurl2qoFB/QxUVofR6xR8/YOnS1MEt0fGav3zZexCCPIK4KSjg8ydv5Q8swUVakIaJ6ecrObRezJQKmHV+gDTbmqhaZ8eZAXnXGBg0RIPxxyZ/P6c/6EfVzDM9Cu1ZFhjS+LOPSGqaiKkpCi484ZYdfHZZ2j44oV6rNGY7okkSfQVw1nHT9iIacIYSGEQY1BKKvzCi03RSG2tiV3Lchkq9UEWMm7sRImSTyl1yu3Y5XZamv6+4+n/RtjtbTxzTwqTzolw14Mr8LkDf7yxSY1pjBkNEjZHrJrlwqubmTDKxPPPRUht741JtlKLn0b1HjqkZsZNdKH15oAiglNfy4N3pzL5nFTMJjfPr60jM5BcZ0Zk1fPwHRnk5ahwuqKcMbWJSEsW9VShQEFB+5Fs+aKBqWs3Iskq3A4lQ0cqKSg+/JYmgJJuxdQq1qEXyZNIbpy0i1Z8W/UMPKqeCUfq6VOmZtWGAGvXh5Db8nnomsfAHOWmO27AY23H2pTbiZiTRZR27V7mfRpmwRcuHF4ZKX0LFltvtC2pfLX4ay66+ML48UUlvdiy42tGDEl+3Rs2hcCTgVe4kXLDjBv391zuKyu2MvUUFdW1YR562sZnc3IT9OQmn5vCNXe2snJ9zNjtvCubeOg2K48+a+OCM1Xcfr8Tt11Ny04zTn+ArC6Mf3SSgdq9u7n7jsv59C1DgrxMUYGaBa/lcOzZDdQ0htldGepUjQzwwONOInIUQdeO51EpxMkT03l57o/Anyc/d+7agt+rpLI6RI/S5FVlm3cEGX+8irUrtEgbR5KBGjUdyFTTa2QrA3vt5Lvvt+BygjcYIT0dRo/QMXWSnqXf2clzleLGRpQomUlMiw4gj1JuvG01aRYvWZlKbrhGz/jRMd2w3mVannvVxXtzwxhDOftNCgU2RTPBzCpQhVGE9OjaemI0Wv70+P9PYsWKFcyZM4dp06ZRXl7O999/z8yZM3n22WeTasHu2rWLl156ialTpzJs2DBsNhtvvPEGs2fP5tZbb/3Hris1NRWUgoWfB1i9upWLL9CRl6fgtrs8FLmOiGmQHbjNbFm47TbOuHA9P3+VSX6OiqmHkH9nXWRDWzGMcg4aXpodVjwOB/c+spr8oq4lippbI8gCjLZSHnmqgQfvsiT8XQjBvU90MOMSC2q1xHMPZzLihHo+m5OdYBh5y4w0zr38n3n2zXl7Fk/crUqqeXzn9emcMrmByefGHN8/Wexm0RIvq74pxLhf81GWBS+/4+DDz92Q00Jo8yD2fJpCo7QXchr45MNXeH/+G5xzUoTKfSq++cHL1/MPJpePn2BkxiUWzr68CSEE73/qwdOUSrZ7AD0xE2jzcfuUe+kxophX3nz5H9nICSGQlC1891lmggFmmkXJrAcyOXVyAwYpNd6x8nuY5SzmLthIem4QREyq4oC+68IvPSyYnTx5PWygngdn2SgtUtHcGqG8h4ZJZ5l4fc4evD6Z0UM1PPtwJplWJadc3MiDt1kZNUzPOZc3MvvJ7E4a8hqNxJwXszlxUgNvvvEc06648bDnoqpyG1denML1d3ewqyJEr56d10QhBOs2hmlhD+UMITWUFr/3M8IlhBvymHzZL5x+qhpa8lFKSgpFdyrZRl8xHIWkII9StrE6lsTen4CXhUwoo4YnHsjstM7n56p46HYr99yspdXnjBN1Qgh2sp5U0hjE2PhzOCD87GQ9paI3Bo2KjRuW/Zf8TIJzLjibhe99ykb/cvqIoRj3SxOERYi97CAFCwYpBSEEe9lBCeXsYzf5ojThM+pBP3awjn6MQEKihj24hA0JBQF8qNEmmLd4hZt6quJVjkZSY4SndDQuYaeFunhhRhqZtFBPFgVYyUaSJJzCRgWbKRQ9sEqdv19Rr6CtrY3c3OR6mF3h5NNOYvbzrxEVkU5t73DAzfxgHOLFlUDq/R5ZFKDHgA8Pev64cEkgk00huRQBEq3UU8V2+nMEKYckO8MixGZWkkEurTRQxTZAIkSQImP32PPtH8S8OfN4+/U5qLw6FLKC3XIFCAmBwEQqZQxCQmIrqxnAyASHdo2ko4yB7BabsIu2uL6nT3jw4kEgcNBGED9GkUqJpxcOOqhkG0X0ZAfriYpIXGNTQkKJis2sRIMW9fY0+kvdiRKhmbqY1qgYEZcGiM2rOGwSPBwOI0UUcc+T38MopRARYXrtlznYykoGMrrL+FSFioiI4MVJNvkUU4YgtnaVUE6WFIsLZSFTz162sBI9JgyYKCR5xxNAJnl00IwaLZnkxc+jEVpkBFtZSRFl5FJMlCgubeufLhj7M/hv2/v/MLS2tpKSoqC4UE1qeoQ6diNJcOOVFha9l8erT8Za35VKePrBzDjxCdDaHqW0qOtsvcmoQJahXy8NzzyYSYpWh9tSwcAhgmkXdV50uhWr2bYreVXL9t1B/C4Ndz1qIy1N0SXBBVBcqMbnlzEZggSDXVfJ/B46g4rUHg3MvNvaye3+vn+l09IR7rIlxO+XsbnCnHZS161Gp0w0ojb58IrODmKyiOJM30l2/wbW8D1rxA/URfbx829+5r6Uw8+fF7JsUSFrvi1k7GgdlnAuL77p7PK9XnzTgS1io0O0kFmQcVjkp99Xi8crOO+0FPqWaxKMCwb313HFZDN9yjR8/X4+W3eGuP9JG1POS+1EfB7AFZPNDOyt5faH2xPmz+eTsTlk8nNVbNsVZMixtZw2pZHbHu7gvZdyUKlgynXN9OimYckH+bw+K5vvP87ntRfM9BrmYuPPudx8VRpHjzVw5WQzvy0uZOPWEL+sSF7V+OKbdk49bdKfnof58+ei1UosW+Nj0FCZb7/VMO8jwQ03qBGKMM/MtlPXEGHUMD3HjDWS0tyP3NbRLFkSZXdliDUbk7chf7TYwZQrwtx2QyrhsGD+J25Ou6Ade5uSbZuVXHRWrBriphkpSN130MQ+fMIT1/sspTet1KPDSCZ5RIlQKyrYzArUkpr7Z3qweGIPAYWkwCxZSZeyUEsaisL98CjbENJ/W5uSoUfPAazZECQjXcneRh9qlYTfnzzJIMuC9o4oBr3Elh1B3G7BXTekkZet5MH7ZApbx2ER2agkFQYphR6RoRSG+hFuzibL05tMZz+MGk38877gTCPhrGoCovP961A10WdQKE6ImVOVzHkhG40hTF+Gs4uNbNX+SOFRu1jwRgZG2UJJcBCVlRrOPOvyvzQXky+9GFdGW9I1TxYyHTQzgFEEo2EKGo9h64eDePDhEHu+6ktZy6n0koeQ29GDrKoePH7HLE4+60QqUjbiEwdNxHzCzQ7dMiYeL/H5nDy+fj+fLb8W8tb8CLbi5Qghs3PbjoT3PvHE03j/85i+4O8RDguen+0hrJPx927lnfff/tub/vT0LBpborz8toOHb7d2MtKQJIlnH8zkjblO7n2inWgUahoinHmyicdfdKD0pzDAdxzF3mEo5D9uRQ2GAuRntXbS1T7wPjPvyUCBgmvuaGXpz96D8gyOKDfd28bW3X7GTQC71Jr0/G7hYNBgCZVKgVr556VQABBqoi3ZPPiYO+mfm1sjrN8U5L3ZGbz6iob2jPWxpCBWPLgY0s/A1ZcbiMqCDE85g/zHUdxwPKvm9uXCyT6CAbFfM1uJBStKlDFiXFlLm3En7cpaovvd4BUocdenYdp2LPafRnLD5XrOuKiDX1b4WLHWx0fzFZS4RuPCHguSrSs4/qo9/Pi9nq3r0vnsSxU9T92Ix1+fdCz/f2Px4sUcffTRHHPMMfGqz4yMDJYuXZr0+D179pCVlcVJJ51EVlYWvXr14thjj2Xv3r3/6HV99tlC5HCIqE9DWsXRzHu4B/dfbQV7ZoL5wgGkiHSc+6ys3hDg0D3U+s0BbDVppNB5M2HCQrApi311ERqakieYX3rLQTSiIN3Xnc/npnLWRe2s2RigtT3CD8t8nHlpE0cM1nHkyFick52poqRIyY49ie2A+bkqynuq2bRxxd+YlRgc9rqk5nYQI9fyslV02GKyPrPfdfLWs9kYDTG9vcB+KajrLk+jrJsGuzNCa8Z6XKl7GX+WjRXf5rBisZmjhns4+2Qdz7/h4LmHMzuReAaDghcezSQ3W8UHr+dg1KkxS+koJCUGKYV8Z09qf23lhWdf/NvjhZj52uhhcgLxeSgeuMWK0tB1V4kkSaSalPTvpWHpR/lcc0crby9w4vPJIEScGE6G4gI1W3aE2Fsb5oypjeRmq1jycQ6fvpeNSilx831tfPmdh2OPMjBqmD7+fD50z3Io8nNVFBWoqN79AevXrz+8iSD2XLCYVfh8grsea0+Q+jiA1+Z4CLWmo0GTtAJdLWlQNnbnjTk+dK5Ym64KDVEirOUHmqmmgb1EiLCK79giVuISdlppYPw4RZcEwlknm1Bb3IQIUiP20CoasNOKBi0FUveEBKRO0tOfEexlOyHJT0pK8kr5/3SUlZWh0iuIEmUjy9kglrFG/MhGlpGChWLKcIh21vIjfrwIBOlksYN1CdJZWvSkYmU137OOn0kjk8EcyWBpLCOZiJl0bLQB0CLqqWQruRQzSBrDAEaRShpRoviFlxQsuIm10AsRMzQawEgypJz4vWGW0hnAKPaxm4joLMsUJsznn39+WHPh9/u59frbsIps9rE76TFVbCWP0vjPiv3dHF0hSgQFyv2O8Y6kxwghqGQrQziKQqk7KkmNSlKRJ5UwjHHsYUvCXKslDeUMxE4bvaTB9GYYQfyUMZCQxcPIkSOTvs9fwcvPv8KcJxaQX9Ob3I7uZNtL6e4YgBoNfjz0ZCA17GE9vxAmmEB8HopiymigGohVEO9kPeUMZKgYRz/pCIZK4+hGHyrYQg6FDGAUtVQwiDGUMwgVanQY0KAlRBADJoYxPt4xqZRU5Eul9GQAe9iU8N7BLBcTjz/2sMYdjUaTynIcCiUq7LShkbREiHQyKDqAiAijQMlO1mMlDy0G6qhiNd9TQPc4YQmxvW2R1INsClCixI8HJV3zUSrUBPDv15ztgSxktou11FNFFrn0YwRhwmxkGWbS8Tg82O1da9UfLv5Lfv4Pg9lsxuuLcs7lTRw7QUPx4Bjx1K9Xoq5YW4fMoH6Jv0tPU8bNbpIhFBLIsmDTthBNLRGcHSoGj3Ny5qkGUkydb4Xbrk3jpnvbaGxOPGdjc4SLLnNgb9YRaE/ltJM1NLZ21rg4gGBQJhyOtU8fjn5F30HlXH9V8pYxhUJi5FAdH36e3P37hdfd2NuUhCKdN5Rf/+Dl9KmNnH1ZE6lmieaCn6mSNhMVEYQQOKQWNmt/4rZbtLjdkEkuPRlIcb6WD17LTTC3SE1R8s7LaaT3aqFij+CdBZ0J0K+/9+J0y5QWaKmQtnDj7df/6TmAWPWbpJBQqxUY9Qr8fpn7nmxn2HG1DD+ulkefszFqqI45Hzhp64hy05WWpJv1A8jKUOELCMYcoWfZqoNtINfc2UqqScmQ/lpGDtHRu0yDJAkG948ZJS392Ue/ci0XnJGSEOS9vcDFO89nx82CDkClknjj6WwemNVZp+OjRW42bQvS2Nj4p+dh2a9LCQYFZ51kokc3DW/Mc3LjPW0YdAouvcDMkAE67pzZzj2PtfP5Nx7U6NBIWtytBkwGBQ881cEdj7SzdlOADVsC3HhPK8ed24inycKH8xUMHNlG/1Et3HirB19TOgWhvqhRo1JJyLLgxjvsVFeDjRYq2cIqaQnr1N+wl+0MYgwenGxiORVsRbNfHH2ofCwlvmFs/13AFZ8jSY1CqNi4dvOfnof/JJx73qU89qKHq25toTBPzfQpZt6YlzzJ8NGi2EbL7pCZem0L/fqoeWa2g59/kekeGZx0Y5JLEQ7akfc7HGZmKuJJA61WwecfpOHqvpxW03Zcwo5DtNNsXUPmyB3MeTVxU1JcqEaf7kOJCpPSSEZemKPGavj8qwDq9iJSRBpej45Bgwb9pbnIycnhnCln0mDZkxA0B4WfbayhiJ40Uk1P+qOTDHhxUUQZ2VJBwnmUkpLCjl58u3gpQimzlx2sF7+yUnzLJmkZKqOfo8caEiqohg3S8dXH6fiyd1NTW5dwPp1Ox7Tp93PB1UEqqw8+B/bWhDltio2i7qN44M27WPzdl+TkdC2D8WdxxlmX8NpciZ0VoS6TblqtAotZwaihen78pICbp6dx781WNv5QxLkXh6nJ/oEQAWSiSTcgEDPXS7GaOHJk1wTpkP5a5KjE/FdzWLMhwF9q8jMAAQAASURBVAmTGjjq9DpGnFhH314aVn6Tz5xXrIRKNuMSifpkXuHCWbiWpx4x09AUwWA6PDH3I8edikIo2bosnZvvtuNyH6zU27AlwPFndmDUaAmHBQ5XlIjeSZ2oJEqEKBF27pSZdKmDjLqxWKOFKKTY5t1CJgUtR+GwqZCQCBHASg6N2l20lv7AlHtqeOZdB5feV0N7tx+xa2tpp4lM8pAkCS16tM48fvtJxXlTHNha1ch6Dz5TAwKZxpSN3HonPHqvhcyM2HOqW7Gaea9ncsLRgk8/XXhY8/BPIxKJsHfvXgYOHJjw+wEDBrB7d/KNZXl5OR0dHWzYsCEWQzgcrFq1isGDB3f5PuFwGJ/PF//v9x9MzkmSlPT/grlzSXf0QqGN4MdDppQHKMimsMv30dmLeeYlL6OGHUy4frE4iLaj6wp0o6sYOazikuub2bTtYMI6EJB5dradDnsUg0YVM3hxDqbqpx5ccl0zd83sYM2GAK88nsWVkxPNFIwGBV99n6gJt3ZjgKNG6tm+7bcux/xn//87acRwRKBUwk+/+ThuvAEhYNYrdo47r4Ep17Vw8kWNXPmvFi44M4X+fbT07KFEkV/D2y9ZycmK3acqlYTbG0WljBlKJkPPbhr8AUHfci25JQFCIjHhn+HP54uFi+LJ07/zv76+nr5lXcfefco0CHWwyyIBr3ARFmFmP5VNQZ6aRe/lUd8Y4eiz69lXF5NQ6gq19WHa2qO8s8DFl3PzuPCsVEoK1RwxWMf7s3M5eqyBWS/buficWAwfCgnCXW9PAJAkuPcmJfPnPnfYc3HWOdN4bZ6CN5/LZOfuEEedXs+3P3mw2aNs2xXk0hk2XpylQuW1kk52l9dgFXlYLBJZR69lrfpbqthOFgWk53toNe1Gp9QwlHGM5gQKpO7sktZTZ9iINaPrjhSlEoKSjxLKScFCAD972IKR5JVuKkmNHhNCGWbc+BP+cNz/qRBCEAwFkYmQTQFDpCMZzgR60B877azjZ3aziSwKYkQo7TSxDzvtbGQZO8UGdotNbGQZKlQYSKE3Q7BK2fF5lSSJ7vSljUZ8wk0j1fRnZJw4V0gKsqUCBjGG3Wzaf3w/trF6vy6kBU2SCrwDGu3N1Cb83iXsKFCwctmqw5qL5595AXmXlp4MBATbxBpcwk5ABKgS21ktvqeDlgSX70zyaaYu6fmEEDRTSw17qKWCRmrwJykCsNGKGWtSnVGNpCODXNpJrOxPkSz4ie3bTVIqZqzsYC0Ou5NxQ4/mlGNPZck3Sw5r/L+H1+vlo7kfk+vqhnSITpSdNlKxYCGTnaxHi56eDMBC17JoOslAhFiMWM0uyhncSaPTJJkppTe1VMTc7CmijgoUKOjFYAYyGj0m1PsTKZtZwQaxjD1iMwHhj88LEP/ZoWqjtH/xYZtf6XQ6FAbiienfIyxChAmxm1jhQwHd/oAw30GQACrUOGmPG2bpMJArFSd9TcxATCJIEBstXV5nG400UE1vhqKVdFSylUzy6CUNwSJlYJLMFEs9GcAoKtmKkCVuuf6f66L5X9v2vmPHDhYtWkR1dTV2u51bbrmFI444osvjV69ezdKlS9m3L+ZAXVBQwLnnnpuwUf3555955ZVXOr123rx5aDT/jJh5JBKhrV3mpGPU3HVDOl98U8fjL9oIR0AIOPMkIxedlZpQ/XcAKSYFBr2CvTXhpMY7C790M6S/lgXzJKZcHCUkhbn3dguhELz0trOTc3hJoZqXHsti0vQmcrJVDOyjpbI6xA/L/BhDmRiybCijZuwOwc4qP26PnJREXfCZm6xMCZ9fHJb+Vd++vcjN6posvWqqmfMusdHcInPllBQMBgUOZ5RnXnbzyfsaBoRG8vlXP3LvLQdf8+KbDiqqQ7z3Yjbm1Fjw2tgcYfotDTTUNaJTqykuhLFF8OKrATLrjkIr6WhT7+Pqy01JW6okSeLOGyzMWeDm4Sc8vPaum6kXmNCoJT78wk1RvooPZufw2DNu7BWZbN6wmdGjR//peQiGwni9Mt2LY86dY06t4/ppaaxYbEWjkeiwRXnudTuLv/OydkkRuypDvPaek4vOTh5YrVznp38vLX3KNezZG2LUMB3X3NGCQiGxbFFBnPyZPtXCdz97mfNhrDJ23sdunnmo80PC7owmtLIdigyrkkBQ0G9cNb26azliiJbvfvVTWx/GaITq6uo/PQ+gQK9XMPX8VKbd3MquPSGWfpQfJ117l2k49igDjz7XgUoN1qPWsWOTmmNOCPL6MzHTrNUbAnz1nRdZjhHXOn8GvaUx0H7wXfJFhHX8RA/RH4fLy5dLHcx8yotndylDRI9YYCTFqoN3hNYR1LfSrt6G1xVkOEd3CkjTpExcwk47zWTRWTNPCHA5O1cf/xdgtVrp2esEKnctYvxoPVPPT+XKW1p59FkbV19iJj1Nidsj8/pcB19866Ws2MCIY5vRpwiuuzyNsSP0DDuyHaOUfN2RJAmTMOPHi4EU7C6Z1vYI78zzsq9G0LuXgp++svLbGifffd/Op1+7+eqjLPr3Th4sGfSxlhptNAXj3j68/6SbvWIHA+U0AvgZOXrs39qwXHfTtZT16snLz73K3h3VKGQlKtQU0xOzZKVeVNF9fytTG030J3kmXSmp8DeHsAbzUaJiH7voyUDSRTbRjghP376PZ17YxzefWsnaT1AVFajp1lNGkSRneswxJ5CbW8SDLzxFW2sVkgTp1h78685b6dev69aqv4KePXuiMhyBw/nVHx6n1ykY1F/Lex+5aOuI0q1YzSkTjTxyZwa/rqqjUfUjqQ2lVLKNcjEo4XORhUyzdS+3XHsjuzfc2eV7NDRHIKpEo5a45+aYQcKLb9rJzFBywRmx9TfNouT7RVYmnrmG5g41ZrWJsNJPWS+ZBU+lkZej5Oo7glw0+YbDmoesrCwcdNDTcTS/zm1g9LdVmFIjBEMgOyxE3UWMv6iRQaPb0NgLMXl74MPLJn5DgYLt2wTGqJV0qXMXglJSUiT3ooU69JjYxUaGDAnwzQd5cR3w8aNh+iUpnHnxbiqXSwyVj0YIwQ7Wo0VLX4aj8xnw7nNjs+xAWVRNZl0egfR9TJ2UnKx75M50Jp7/OGedde5hzcU/CZfLhSzLmM2J5J3ZbMbhcCR9TXl5Oddffz3PPfcc4XCYaDTKsGHDuOyyy7p8n88++4yPP/44/nNpaSlPPPEEmZmdKzgPoGFfO+lGM7dcq+fFp7fQL3wkIBI2eL+HhMRPy/08OzPn0F/+Gwg6OmS+mJ/N82842F0ZRqORCIcF55+RwuRzU1j5ZWxTHxA+giVbKO+m5qn7MpJWITqcURQKkOWDbxyNCp6e7eDD13NYsZHDbvP8Pbp1H8yO3asTXN0PwOuTaWmNkmZRUlsfISdTyeRrmzllopFvP8iPx3U794S49s5WDAaJpR/lc+FVzfywzENTi8yCz9xEIoLlq/2EI4KaunCXlaYHituHDFbzy1oPGg5ekyRJaCN6lErl304G9enTh+++6NpwbW9tmII8JY0NVeTLia7WspDpyNhMcbeDlaN6vYKrp5rZvjvEhDF6FnzuTpBKOIA9VSF2V4Xp10vDv65OQ6/v/Ey4/KJUXpnjQLN/ihpbogSCMi53tFO1PkB7RxSNWqKkUI3Pc/htv7m5uXy8cDS7KlfQvVRFQ2OUa+9oI82soLZWEHGaURElSGUnh+9DESWCrUNB9XYj2ekKbC4bDq2NLIORvIZRsVhi/22cThbDxATWBX7g86893H9LcuOuZav8GD0F5Eg94q/LF6VsZRUKocSEGQOmhGeQUTLijCoZM2YMSuXhSYb9Wfy/uk8GWLlyJbJHICNQ7a8wkySJdLIIiQBhggxgVLyqNpM8SkQ5m/iNXIpIIwuBjG5/S7eNFixS57hOISkoFwPZyHLKGZRUv1svGdEJPR7hxCylUyYGspXV9KB/l9dvJp2aQ0gnp7Cxg3VISKRbDq+9d+ni7yiIxFzNc0Qx21lDBVsJE6SInvTjCAL4qWE3daKSAnpgJZvtrMUiMjBJB7/jB9zucymmWCrb70TfwkZ+pZcYEtdw9AkPlWyj7HdO94cinSxaqOu075GIVdxXsAUfHgYyBqM/BfwQ7ghx//RHWX/FBu66t+vY64/w6EMzaWtqw8kqZGRUQkUx5cgIBDIRwugwkCcV4xfeBC3Y3yMqIkhIMbIdX8JcHYo0MtnHbjpECy3UoUFLmBAu7AQJoEWHlWyKKY9rcTqFje2sobcYikEykUo6jVSjzVBS3L+AF197/i+Nf8Lx41n36dZOsgYHJCAK6U491exkAyAAwRbhxEQqsR2Fhlbq8eIhBQt5FOPHF9c6bqCaCrEFE+ZOWqVqSYMQMiqU1FJBpsiPy0AcgFe48eMlh0IMkomwCOHHS5mUmHA+cL580Y1KtrBr825sNts/0v7+v5b8DAaDlJSUMGHCBJ5++ul/e/zOnTsZMGAAkyZNwmg08tNPP/HEE08wc+ZMSksPlorr9Xqefz7xhvwnF/Ta2lpMRgW3XG3h/CubOelYIzdflYbFrMTvl5n7sZvzrmwCIbA7op0CzQdvs3LFzS28+mRWXLtHCMGSn7289p6TlpYoWe0TMEmpVLGNb79zcO2VKbS0Rdi+O0jf3wWOOVlKVCqJh26zYndGqW8KM+YIPffcpKZnt0J2V4W4/wkffcpVnHpxI4vn5yUYbazd5OfR5+zccZ2FJ15yUlJS8qfnok/fYfz020eMHZG8RXzluiCatiJemynz8pu1qLVRFP5UdG3dyY/EjCnkpjxefM3FddNTaGyO8NNvPj55OzchyMjLUfHxW7mcdGEDj92dxk33tdO/rxFdS8lB3Qy9l97lXX9depZqKOuhpn+5is9fLmTW/Q4yylr4fF42udmxB3MwJLBErXz/7Q9cfe2fM/mBWDu6kijX3dVGXUOEN5/JZvyYg5k2a7qSi89Jpbk1ikol0a+Xlpr6CPvqwpT8LjiPRATPve7g7eeyWfCZm9fnOnhngZNwBFZ9XdipVX7CWAP3PdmBEAK3V44TIYfi33E5OZkqfvmsgFXrA9z5aAeRqCA1RUG3YjUbN/z59qaRoybQULuMgjw1Hm+UV5/sXG0KcMd16fy03M8XC6yMP7OeR+/K3X+dEiOH6uOauEIIvlzUhuySEwIalaSih+hHEzXgVXLjXTYirZn0o2fCplEhKekrjmC1/zusve3YN6ayQ6xDJdRkkktE5yCc1gSSQO2x0ORq6xQEeIWLCFHyC/6aw+N/BmQG99cgRKzi+/VZWSxa4mX6ra0EQwKlQuD1wPq1sHdNCpgDzLgy9eC6IYl4lU0yRIm1iUiSREuDijHj3ZjtZWhlI2vUTl6dXcGdt+s4+0wtX/3s6FJaJBiUaWuVKJAU2EUrOnRoUzwUSmlst60mKzWXu2c89rdn4/gTj+e4E47jyEHj6dY+MGFcEomtd8nE7A9AEVahREU1O+M6tQAKNGT6y/BWZnHR5ev47ouDZMzAPjq8IrmOT58+fXjq6Xf+7vD+FO5/4FmOO3Zpl9pu0ahg554QtzzQxqQzUxk2UMuWHSFOnNTA3TelM+W8VBoaw2zfU8+6lQo2dCwjX5SiQYvdVAmWDnLyMvnlp89YvdLDzLutSc3/Zj3voa0VTMbY37741sNr7znZ8H1iVjwzQ8WaH3K4aEYTuVlubppupqRIzbZdIe58LEBZn3MZOfLPJ8QA7B129BjZzUZ6hYcgNRVib2sglLEHS4GNqNTM198LLI1DSRd5IEE6kC9imnVBmwILOV0SYRYy2KL5keFHKIjKMvNeyek0B2q1xNsvpzN+ogtFi4JaUYGZdAqkg/eIUUrB6BxBhWcDUkYtZcXKLiVZ0tOURMJOotHo/7EN/59FsvWiqzWkvr6ed955h3POOYeBAwdit9uZN28eb7zxBldfnfxZf+aZZ3LKKad0OndbWxuRSPISOb3WRNTUhF6nYvzxITb/thq1PYsWRQ1pIjlp2izVMGCAxOLvfHHzmjNO0fLF/FqwJ39Nk7QPtT+N51/18txjiTqGTleUY09rx+wYiECwL/1Xbro0hT5lGu6a2c4rT2QlHC+E4Lq7WunfW0P+/o6UPVUhbrqvjemTU1FIEg5HkKampqTX8keQZZlffv6Ft2e/Q3NzE1s3Ofn2g4yEdm1ZFlx+QxtVu9T0H2bDH5Dp1ivESRP1XHxO4ka2d5mGOS9kc94VTTH5jIczmHBWA1PPS2XhG7kY9p9307Ygl97QwmN3WzliiC5hvE0tkfj719ZFUdOZnAzJIRwOx9928i4tLeXnVSpu9cnxazsUL7/t5KkHrdx6914qtnWQEyhHix6PsgO3dRd33anlvY8T7+nMDBVqlcTIITrue8pGmlnBqccZ42PctivIuZc3ccZJBnbsDjNqWPLqe0mSOGqUnhMuaCTDqiQ/R4XJIHHXzA5enJl4T8my4K6Z7cy41EIkIgiE5L90P9x9z1O8+cZztNkW4As0U5SvZMN6BbnhMvLpFtdi38l68ihJeo4maugWHoS1NVYdahUutoWXYVakk5EkiaqQlJTIfandu5n3P3Fz4dkHjwmHBTv3BLn+Nidm54D4WiuEoIY9RAhjoxUH7XhxkSdKyJFilV4u7AwZMo7W1uSSKQegUqn+MGHyR/h/dZ8M8O4b7+HfbyJkp51SYkTVTtbjxc1gjuxEVColFb3FULawklxK4vdgWITQ0LV0m0XKAMEfVgiasdJKA0aRul8jM9Y10RVCBHHQzkaxnAhh9BhRoCRCiNPPPe1Pz4MQAjl0ML7dw2Z6MoAa9jCYo+N6v0ZSsZJNtYi5r3fsr8jcxhpMIgUrOYQJ0kIDWeRRREzrXpIkMshBJYaznbUYRGxsGnSkk/mnWucTxi0CKFCwiw24sDOUcQmGVWpJQ1l0EB++8THnX3ge3bsn9+ToCo/c/yjLP17LEI6Kx7RB4WcXG8kkDx9eAvgZSCze0ktGQiLm0K6WOt+jDVSTQR6RJGM5FJIkEdmvNzuAkWgPSSrvE7sJ4qOb1CfhNWYpnb5iOHvYzABGIXRRjjr3CK646orD4kp+j/4D+/Htp98RFH4K6YEeI15c1FKBHy8yMoV0w4MbB+1ECMclDtRoY2a8hBjMGCQUVLEdLy5SSaOdJkrphQYtDjrYxHK6i75YpIw4UR7rqpIBiXX8RDfRhwxykYnSTB0t1JFJPq3U040+OLGRRtedT1nkU8V2/I4Q+/bt+y/5+UcYPHjwH7Yc/R6XXHJJws8XXngh69atY/369QmLuiRJCU63/zRSUlIwGiQ++crL0AFa7rzhYCZRr1dw5WQzWVYF9z9h546HO3jt6cQbpluxmlHDdMy4vRUhwGSSqGuIIMtw1Eg93+3VxjMXpaIPr7zxPddcYeLVJ7O4+JpmTp1o4vwzTBj0Cr750csrbzu47xYrZd3VzPs4QEGeileeOHhN/Xpp+eSdXG66t41Vq30MPaaeQf015Gdr2LAhSnudEWd7Ol986yI3v+ssWDJMmHAsTz0e4brLo51ajLw+mXc/dKIp8XLceAOTzsvglrvceNcNwJ9RSXtqrGI06jLy4jNKPv2mkW4lCq6aak66gZnzvo+KHWrOPU1JiiGfF7a2kRJyI9GCgw4CXidrN0TiGla/x86KEEX5Ki46O4UPvtjOlDPM3HNrbryiQAjB0u9DWLAQVdqSnqMrmM0mauvaGDVMjzVNmUB8HkA0KjCnHnzQv/BoJlOuaea6aRbOPMmESiWxYUuAR561cfmFqWRalbz/qZtZ92eSmaFi8VJv0g2pSiVx0jFG3pjnIj9HlZRs0Gkl2toj8RbGQ+H2yIQjAo1GwVGjDHw+R8Mx5zTQ3hHhtOONfPXTvj89D6effjpvvvYAHq+MWiXRv3fyigelUqKsu5orb7AR8JP0umC/22OZisa9AXQkzqmVHOqJ6bWFWoz0ojwpSSBJEmaRwdaN7ZSKYtLIIkSQesUeMos7WLY4C6NR4sdlfm65346rqpnUSKzaIyxC7GAdESLcdvc/V87/vw27d61lSF9YuS6AEAKFQuKME02ccWLMQOyG2+389Gs2Y0QvJElin3EJl006uKmdeIya76taSBdJxOVFFD8edBhoEfWofGmU+gbGq3tNETNycwGPPLiCgLqVE4/T8/Sr9qQVHk+96MLjhLXqb9DKelxyOwGPmwkTlBxbCIu/r/7b1U0H8NrLr9Fua+8kJ65ESVAE0Eo6NGjxCQ8GyZT0HG6FHaWsppAeSQXyjVhoqjZRsTdEz26x7/yuqjC33zeJaDTKD9//wPw5C/C43QwZPoRpV11OdnY2W7Zs4a1X36a5qYWyXj25Ysa0w27d+XcIhUKkWYzc/Vg7H7yW26kT4pFnbaRZFHw1/6BR3rjRBi6/MJULrmrm2CP1uDyCploVyApQRNgrb6egW4in7k7ntOMLUSolduzeybQKBadPbmbh29nxxJ4QgrfneVj6rYRGB7c+1MFpxxn4aJGb0mI16iT8uEYj8eHruUz7l4sZ96QjIVNQ1J9pM66lV69ehz0HadY0QlIQi8hgI8tINagYfayPl5+KBYY/Lvdjs0dZ+Ok22jeESA+UALE1q7cYynp+JkTXm+YwQYYN1rB0YRanXNxAbnbydTQrQ4U5PYLcLNNOU5dOtiWRfmxob6Epres2XSEEAb/M5s2bGTKkCwet/8NITU1FoVB0qvJ0Op2dqkEP4LPPPqO8vJzTTottWouLi9HpdNx3331ccMEFpKUl0RdUq1Enu1GgS1LMYjVDtJm35rvZ8EMhazcFuPLmbeRodHh22jGR+D4e4cKjb+abBXlceHUzRoPEpDNTGDJAh7VbG64NHaSKxLXMJexIGa1kZShZtBhWb2ji2itMFBWo+fk3H3MXetA1lZMuGbBJzfTpJxgxRMeoYXqqayOcNqWRKyebKe8e6yx55W0n1XUh1m6MfQ9nv+uiME/JzLszGNRPx433ttLaqjlsIjAUCnHpRZfRttVJujsPPVk0WusZOrGOyeemMHKojpp6eOfDCB1taThtbnqK8QDU1C3msguTV/AU5qspLlTT2h5hd2WY8aP13HF94mZrUD8t81/N4cRJDWRalZx1somrppoRAu55vINrLrXgckfZsllQ8Lv1NyxCNNsbqaur+9sGH5Ikcc11DzFpxm289qQ63p4fCglmPt+BVgNDB+j48UsdV93azE8/r6AwV8PxR6g570wj8z5xU9cY7lRIMeuBDC6e0cyMy8xs2BLgpbccpKcpqakL09YR5dTjjTzwrwzOvaIJWY61dSeDViPx2qxsBvXTsnl7kCv/1YJWA0edXs8d16fRs1TD7qpYp9LpJ5g45kgDHy3yMGTICX+ZGFYqlYQjMcf3cEBDD/pgpSgev+klI6kijTpRSaGUWAHqEB20KmoQMlj3t8abpFSyI91R2gxdJorSyaIlaOXO+20s/SHE9VcZ+WSxm59+C1DeXU2vnmq2+ldi6ijDEixiFxswY2Uo4+L7EVnIVLCFiAiTST5upZOnnn3ybxPkf4T/V/fJAHabA5koKjRo0WEXbTRQTS4l1FGZYBxzKAySCaVQsYsNdBN90Ep6lKgI0tkT4ABkIaNASYhgvMr09wgRxIOTDSwjiB81apqpI1cUJ91zNrKPvozAjR0JiVypmE1iOcBhaV9KkgSq2DPDiwsDJlqopwf9khqdlVB+SDuyII8iHNjYzWYUSIzkuKRzZ5Gs6IWRgYyOn9cjXFSyFZMwJ219b6I2ocr6QOVhGpnYaCWD3ATi89AxlUZ788j9j/LOvLf/9FxUVVXx4+e/UBrsjUDgFB00U0eYECmkUcMeDKQQJZJgYlVKH7axhr5ieMLY20UzzfurOFupJ0Sgy0KKqIjdi3mUsI019BMj4sVTHhz7JQk6QycZUAglfuFDyozw0KMP/e3Eb25uLkoUZJFPC3UECaBGSwA/gxibYIa0V+xAQkGpdDAGtZJNUPjZwDIGMJIiytjNRsxYyZNK4scZSSVbFLKFFfQU/aliO3pM9GQAApkGqvHjo5Lt1LAbFVpSiRkV11MFCBrFPjToEHSteS8QKFEQigYPyy/lj/C/lvz8u5BlGb/fj8mUGLgEAgFmzJiBLMuUlJRw/vnnJyz6v0c4HCYcPqgpJklS/MNL9gXq0aMHwRC8Oc/J8i+Tt4adfqKJex9xs/rLHM5sbuXBu2NGONW1YR55xs7Pv/m44Uoz0y6yEArHSLHN24NcMt1FZvvQ+ANcISnwdej5ZYWfNIuSz97O49ufvJw3rQlfQEajVpBpVfLGPCePvWDD45H58ZOCpNf08B1WduwJsuTDArbvCjJvoZeGeihqH4aVML/+8iMTTiw4rJbPUCiERqPl6LPrmXV/BhPGxhbXlesC3PNYB5JC8OOi7LjWaW5BlOrIGhY8l06f8liGbldFiOk32di+QUt9TZj7b+mc2XnyeRfzXjXRy7nf8cwDeULQyD52sQETZtRRDY/M9LB9R5QXnrR0qix4c76T+a/kYE5V0qObkvvvSNwkPfq0C0V7PnZNC5PPOeew5qGoqIC21hquvsRCh92GEII1G4Ms+NSNwxWlXy8tF55p2u/4LpDlWCv/TVdZePEtB8+95sCarqBHqYbH78mgME/FZTe24PPJnHSskV9X+klN6Vr+947r0xhybC3DB+t44iUb7zyfSCJdc5mF2x/p4M1nshIIVCEE9z3RkaD9lZmhYswIHdXVIT7/2ku38rw/PRdWqxVJgkuua8bt+eOAsK1DZuNyJTqzBlkWXVYaddhllEmWQYEgQhgVasKEsNGKV7iwkpPwcPQLLz7cHCGOiQcEGrT0EsOwV9dx671VvPpsGsccZWDF1zqGHbsex95ygvhw46CcwVSylebm5v8R+k1Llixh0aJFOByOuNFH7969/+3rdu3axQMPPEBhYSFPPfXUP3pNaWYlVfvCDBukYebzNu6+8eBmvbE5wnffKikM9I6va0qhjktaANx8jYkvFm/FWG9OyMbGBOk3UkBMyqBRVDOAUZ0+B4WkINcxhK3an3j1yUzueczGjNtbueEKC2Xd1VTXRnj0KRff/uRGo0xhYGhCXOdJhAWVS+vZVbKdz95JZ8a1F/Dhwp/+1me9YsUKPpz9KRlyXrwN5QDy6cZedtBLDCafblSzkx6iHw1U48SGhIQGLRas6MwqbPYGiuSuWwAV7bms31JHz24aWtoiuPw55Obmcvap5+Cvkknz5GAgl1Wbt/LNZ+eRVZCJrcqJ1VWAnnS2rK1i8jeXct7l53DN9X++2v3fz8FvZKZ7mXJeKidf1MC0i80M6a+loSnCm/NdrN8cYO2SzpXsBoOCx++2ctlNLbRVmil2j6Tn/mx/XfZPfP1BRkK1fJ9yLcu/LGTYxFqGHtVCWQ8N5hSJrTsihDvM2MIdLPxyEU/PeoDpt65i3dIinnrZzoq1AcYc0TlIUygkduzycNElF3LOOZP+3n3w60q6i36kSRlkiXzC3ZYx5+Us7njAxddfyag7ChFRFbK1kSaxA73IQL+fiFFJatQi1tqUJ0oO2YBH4xu8BqpR18R0//7dZSoUECGMBl2XY1JLGlQRA05HmJa2CNmZndfdX1f68Tm01NbW/l8jP1UqFd26dWPLli0JLaBbtmxh+PDhSV8TDAY7bVgOGHv9k+TF1Cun8sj9t5CRpkatljAaFBwzTs99N1s5fdI6Wmoz0TtiVcd+Sy1+QxMnjpTQaBS8+XQ2j79oY+L7LlJMEhGFTG3qanT+TKzBEiQknIYaTAUdjCiTOPkYIw/fD4GtxTx2ixOtVoHCW0SqFKElZTtC10pUjnLaEVqaWmL6YtOnmDnrJCPvf+rmlxV+CnJVTD7XxPV3OFC7syih1/6Wut/Iy1Zy98x2fvnN3yUJ/EeY+dDjONeFyQ13w2asIm/4Pj58Mo2C3Ey+/sHL4qUefvxNzROz3mXQoEHMeuJp5r/0IeXyIHQKXdLW6wPoXqympS3KOx+4eOSO5K3Mudkqhg3Scfu1aXy5xMOpkxsIh+GCM2Px+IkXNKJvTiSWZBFlFxsoDvVmxtRr+XDxgr/d+j527DhSUmYz4+5HaKjfiDlFQSAo6FuuweuT43JUwwbp2b7LhTfiZ83WIF/+4KR7iZp7b07n1gfbef3pg/FbTpaKD17L4bQpjbjcMqVFKgIBmVuusfDOAjeFuWomnldPS1uUr3/wcupxnRNssizYuDXIzLti6+vAvlq+W5jPmFPquPvGNB55xsbIoTpKi9TMeT6HDKuSXRUhXnzTjiV99V+ai7vuvJbd25cQCkToW65h9zYVeaFCkGItpnVUEiFEFBlZX0PUWIfeWQwRJXJmA0Vlfo7qreeTD9tocdXH9bJNpOKXkvsLAIQJoUJNQcdolny2k99WOrjxWj2/Lc6Ir4ehkODKGypZ860TKaBIIBEgFmeUiYGs4QdqqcJg0NLQ0JA0cfI/Bf+39skAYRFGiQotOsoZxFp+woSZNDL3EytdQ7n/3wZ+RSGUyDH1bxyiA4vU+fveSgNpZNJIddJW9gMamSo06NDTm8E0U4cfLxVspafoHx+HECLWVYYgRTJTK/bQjVhFYDZFtJj2odVqDys2OOrosWyct4eIHMaEmVYaMEnJE3WSJGEUqaSSzj520kErAplCutNBS5ekMYAWXexeFxqq2IYXFzqMVLCViAhRTBnpUixp0CLqcWKjAJmICOPBSS2VWLDixR3TCqVrIstIKhvWrjqseXjn9TmktmchI7ODdTFDMbqhQYeTDjpoxo0DgcCDkxQsQKwCs7vow07WoxBKJCR8eLBgZeghFaTVYict1JOTRGO7kWqyKSBHKiRFmNnDprjsVIRIl+7rAAZMMQ1Sj5Jdu3b9bamosWPHIiNTwVZK6UV3+lHFNsoZmHAdURHFQQeDGdvpHFpJT6noxRZW0YN+CESnNQtinZLFopxtrGUAIzEeIguQTjYdopndbCZEGPP+yukIYUrpRTO1NLKP0H5yNl1kUUclIYIIBCmYKaA7NtqQkQngIyUl5R/ZK/+X/OwCixcvJhgMMmrUqPjv8vLymDFjBkVFRfj9fr7++mvuvfdennrqqS4rev6KrpPTFSXFpEraxgKxxasoT4u/upzWH4uYvLmSiNqBKqrH1ZZDKmbmPOnjtbdqSLFEiPi0yM400jvGopMOtvx2GCvQZTj49CsdKSYFazcHOGasgfPPMPH5N15mXGJhweduPF6BhECplNDpkl+TyaiItyD37aXlsXu1nDzRz9XTNpBnG4Fa0rB21crDqnyaN+8drp6q4ZixuRx5agNGgxKFKlb1d/wEA3fdkM6+ugiX39SC0SCxqzLE8i8L49cYCgnKuqtZ+kkWY0+tp0eJml2VIYoKDgbaHq/MnHfDFDgTNd8kSSKfUtzCTj7dYmLEMmz+tJnx27ew/NtMtFoFre0RrruzjfPPSCHNosTnk6naF+amuzs4+Xg9rW0yr7/px1mdhclVxB7TWq69/prDyl4MHHwsyuh6Mq1K6hvDXHJ9C1kZSqZPMZOdqWTVhgCX3dRKUZ6KS29oobE5wtgRetLMSrIzlTQ0RajcF0avk7j38Q7qGsOYTBLZmbFW3/69tTz/hgNIHmSt2xzEZJRo64hSURXi0huaefyeDLIzVQghEAI2bwtw8kWNXH2Jmd49NVRUh3jqJQdnnGjktOMTA6MJYwws/cmLQa/ghuvvO6x7IiVFxdadIU45zsjaTQGGJzE8CYcFTleUhQt1XHqdh6U/+zjhaGOn49o7ojTWqMhP0urQItViSPPismlIJQ0DKUQIsV29nNT0CHqMqB252IMeuneRYU0LF/LrrxV4vDImY0yv9M4bLTx0u4Nsf3d6EAuISkQvnn3qOaZPn/6n5+H/BFasWMGcOXOYNm0a5eXlfP/998ycOZNnn32WjIyu2318Ph8vv/wy/fv371IT7+8gEtVw13XpPPBUO26PYPP2EBednUJWhpLHnnWia+2fUJGhDlhYszHAEYP3Z119guNOgE8++Rld0IrBl01Q6aUl2kSUKDlS0f5AWp20AhJi2VmNpEGhUDDz7gzWbw7wwpsOdleF6GgX2Bwy1lQ9GfvGJrTOSJJENoVU7/Pw6NMNDO2rZNWqlYwadXgtzofixVkvY7Hn0EI9e9iMLOS42UwambRQF2tFoR8atGxkOT3pTym9kSQJn3Czkw3IXjcmi4o6WyUFonvSlh80IQx6iYq9IS65wU+qpYijx4wmq70POWQd1D4TWdjaWrG1eyimT/z3FjIwt1v5+PXPGTR0AGPGjPnL4z6AhoYG3n79bjTKCKefYGLCGD3vf+rmlXec6PUSvXqq8fpkjMbk5Eafci1er6C7+8j4mu8VLgYOoZNMCMQIy+ceyeS2BzuoqJSIhlSoNTDuZB+NHWbuv2c6Z57ox2VT8cJrHow6JQ/M6mDx3LxOshzvf+rCYJCZ+/a9fDDvcTKzunH+hdcyYcLhOXoCbFq7mYz9tb8uQx333mDi9vtd/PhBDgW+8v3jcrOvtR0wso01RESELPLpRh8kFIQUXirkrZSKXlSzEy8u9Bjx4yOAD0ObkbMnt+MNCzpsUazpnefU6Ypi61CSj+oPW+AgJsugQce0m1uY/0pOAgFVUxdmxm1tqJzFf7si7u/ilFNO4cUXX6Rbt26UlZXx/fff097ezsSJEwF4//33sdlsXHvttQAMGzaM1157jaVLl8bb3t9991169Ojxj7RoHUBObjYepxKrOoV9dWF+W+Nj3CgD1nQly77N5Lc1AT7+bEtMH/50Db16ZHDZjS1cfm0Hq1aCNmhFVoRwpDp58J4U+vRSce/jHXTL9yMQnHGqjuGDsjnr0gYen+Wj1HVs7DsSLoAD3ISAaNTFbffY+exrP8eNT+OJl+ycdXLsOZ+ZoeKGK2OxhCwLjpjYgE6twpympMK+lRTMhCpSGXp0A5denEJqioRCkzyp3hVCoRA/L/2ZolA/AvjQlVXy2fzsOHl32vEmTjveRGt7hIuuu5WXX/2ELz9ZTK5cwh42owsGsNmjCeaVh6KqJkxetoqmlggFeV0Ts+Xd1bww280vy6I4my1Ehcwd67089qyLKRcY+Mi2narmRnSBDAL4cNBOMWUYSKG9qZELzpjEaWedypTLpvzhM/bfYeDAwQw94gTk8Bbmv5yDwaDA7ZE55ux6zrm8EZ1Ooqo6zILXcuMdM0IIvvjWyzsfuDh5ooHjL2jgkvNT6d1Tw7ZdQV54w0nvMjWzn8pOSPbn56j54HM3HXaZ6ZNTeWiWjRFDdKhVEj8u9xGOwOhhWuZ86ObsU1ISdPJTU5ScPNHIrQ+2M26MgRXrAgSCglffdbBjdwgkWPhmLnfObGPfvn2H1fq5bNkyNq3/lvmvZPHOBy7OPMnE9CtjFaAtop5WGuhOH9w4sKkauOYmE9OnpPL9skaCQcHo4XpKi4wIIfjx51ZqXTEyA2KVnevEdgrpmXTj3bCf+DBJZkIiwIhhGq65PJF80mhiEiEFvRooDowAYu24YUJo0aOWNEiSRJ4opZod9HCP4Marbua7ZUv+RyTGk+H/5j65tbEFLXoUKGIGUcJILkUoJAWyiBIV0aSyPyERJIgfLToK6UmUCEZS0KBjK6vpLYaSRoy0FkLQRiPN1NCPkexkHa2iIcHlWhYye9hMBrk0U48KFRVsRYUaFza0GFjBEtJEJipUMYNNZPIpxSlsCOS4gU6UCOFoiIKCw1sPn3ruSSasPprQHomg6LrV/gAEAiOpqNFiJZsiqSf1ogoJKVblmkTXFMCLiyhRdrGafEoTNBojIsI2VtMiGvHjRiDoTj+2shoFCiKEMZNOCpa4QaKTrrsgfXhQKKXD2h82N7VgIIVqdpJBLjnSQZIyg1zSRTabWE6Y/e3p4mCxQ6qUzkBG4xZOdrMRmShp6gwU4YP3UA6FbGA5YREkjxKUkoqICFPPXjw46UssOWqUUpGEgoDwoZMMKFESEsEuiWU3DjLIwWLP4JyTzmPiiccyf+E8tNquieg/QkZGBiqNikgoQhXbqaWCKNFOxL0LG+lkdrm+ZFFAPXtppwkz6dhFGwJBKmkJFbvpZKFAmUB8HoBVysEk9hEhhAYNjexDi446KhnIaLaxhmGMZxcbqWI7PRmAUUpBCIGTDrazlhABzGTgkjro2bPnP5IQ+i/5mQTLly9n4cKF3HrrrQltTmVlZZSVlcV/Li8v5/bbb+ebb77pUtj+r+g6KZRafL7oH+rUddijpKDCJJkx2YbGf59OgAq20jcwHLm+nI2tSygLDY+Rd4ecqj11O8dd2MHMew9WxwgheOFNB8/MdnDlZDNLf/Hx/COZZGeqkGWZ4877Y2fucDixwmHsSD2puW1EOsKEozKqaPSwdHx2bF/PSaMFxYUaNLKRon0TacpYzYKPFfQuiwVotz/cznsvZfPTb36OGiWj1Uq88Jqbt9/zE/ZpEJJMtx4yp51oJNWkYPa7TiaOM8TndfF3XjQdydsSAPIopZnaeIbISg71uz30GVFBRpoar0NDwJPKxefEjn99npM7rrfw2ZchrrreBfYMTKFisLQR7LWSfhkmmpub0em6zgL9Ho2NTajVEmkWJY0tEaZPMXP+GQcXmZOOMTLxKANjT62le4maxfPy0GhiD6/rpllYt8nPpKuaeOBWK2kWJTlZKmRZcMzZ9UBMZy0rQ8kvK3yMG53YuhCJxKo3X5yZRV6OmrkLXXy0yM3U65ppaomSm61k9HA9336QjyRJzPvYxcdfumPmWwaYdFZnjaTGpggKhYTTraBHz56HdU80NYc5/XgT102zcNWtrSx8MzfBZEsIwX1PdjDlvFQG99fx3cc5jDujgR6lanqUHiR33B6Z869sIuruXHURED5s5p1YLWqKbCMwSan4hZe2vJXcO13HheekoVLBJ4ua+NddHnqGuxb81noz2bbLG9cZPfpIHbNSwqQGDi7eWvQ0dDj/cB7+jq7Tn8XixYs5+uijOeaYY4BYi9PmzZtZunQpF154YZeve/311xkzZgwKhYK1a9f+49c14diz2Vv7Fk/cl8kl17Vw4dkmGpoi/LzCx8bNYfJ/p9WUai/jjvtW8t3nGh551k7F3jDTp5j511UqFi3x8MKbm/B0aOnlGsEWVrBPu55Mq4Jw4x9rUkWiB9e3oQN1DB24n1z1ypwxtYG2PebkBCIxB8QlS2qZ+7aeX1Z8+7fIz9p9tbjwUEpvSuhFHRXUsgdZxOTc08gihyJ2sZEQQYYzPqHi1UYbCpQUBAZiDKTiwck2VpMjihIcHIUQNIoaXngrBX8AuhUrOHViPdf9Ikj/nT5PWISwKesZHj2+U2ugJElk24t5cdZL/wj5Oeed55l5J8xdqGbNxgDdi9W4PTKr1gcIRwRHjdSh+jeRjVJWJ6z5XtwcM0FFW3uES2bYWL1ahqgKlGGOPVbF7KfTiQrB6WeoePTOdFQqBeGwoM+Rdcx6IJ277vMSaS5h0ZososoArtQq+o9p5ImHzBw5wkC7LcrjL3SwbkuQpx/IZOI4AwqFRHtHB0+8fDfr1/3CLbc+fHgTccg8S3oveTlKvv06TP5+4tMtHFSwhV4MiUsfyEKmlj1sZDl+vETlCBHCrOFHejGYMmkgfuGljkoEMv5okJW/atBrtMy4vZUPXs/ppOd456PtRKQgVam/EnLLcdmF38MpbJhIxWQIMXa4mjGnNDCkv5bePdXs3hvC5ZaJ+rVEtEHKy8sPby7+YYwePRq3280nn3yC3W6nsLCQO++8M74G2+122tsPuuSNHz8ev9/Pt99+y3vvvYfRaKRv375cfPHF/+h1Pf7QTDSyEWNrOVfcsIGdu8Lce3vsGStJEmNH6BM00ndVhNhbE6Z6XxSDRYmaKG6bGn11P27/1z6OPMHBqcebmHRmbLOxfXeIH5f7aLdFCTV33aljcfdgwUcrOPUUA0t/8TF8kI6Hnu7g7hvT42TXvroQZ13axAkTTJx3hpHN2/28Nc9DY4sdq06B16tizlwf5jSJ/kN7HtY8NDU1oQ3F4rjmjDXMvislaXdHVoaKgb28PPPUs6S0ZmKVcskkl4rAD7zyjiNuUnYoKvaGUCpBrYbm1ijNrZF4O/nv8d77ARTNJWT7ysndTxhEghFqlTv5eVUawVAV2mAaKtSkk0UpvdnLdpqpo4Bu6OqM/PjiGj5f8CXTrr+MKZdOPqx5OBTfLXmfN5/KJByBL771svg7L9OnmLl0kpmTL2rg03fy4j4AELtfzjjRhM0RJRqF6ZNTmfWKnSEDdLS0Rfnps4KkBqYjhui45PoWLp2Uwo+/BbhicgoTz23Amq5g0hkpaLUSV9/ehscrs+i9g1rmtfVhXp/rZNX6AEajkuJ8Facdb0SjVmBOVXDZJDP5ubF5HjfSy/bt2w+L/Jz15M18/X4uudkq6psi9OulISr5iIgwDeylkJ7sZAPZFGC0+rniYjMWs5Jzfmf0KkkS55yh48mnwvE9mAcXCpTsZTvdRN+E70WHaKGVerrTl4gIY0oP8K/rk2/OFQqJ3BwFYXeQTeI31Ptbtr24UQk1PRmAFj05FNFCHUabkRUrVvwjz81/Gv+398ker5s8SnDSgVe4Yl0H+x+KuZTEul72G74ERSy5o0HHXnbQgwFUsY00sjBgwYWNDvZQxgD2sBEB6IURmSgWMunPSJSSir7iCKrYRo3YQxoZyMh4cJJHKQZMOOignMEJRUbN1NFINQX7E5U96IeEgj1sppEahhwiE9PEPszKdJYsWcKAAV3vK5JhwWfv8+gDM1n0yZf8f+y9ZXxbV9r1/T9ilsxsJ07iJA4zNVBImZmbMqSYThlTZmZuqJQyQ6ANM8cBM7OYpbPfD3LkqLY7cd+5n2eee2b11w+RRWfrnH2uvfa61rJF02gW9bhpx40TiLUyZ1GAAiV+PIQJAoJ8KTb3xjwfzTRS3a0frqdjjMvYhY0UUqVEUlIlqRgmJrKJ3xEI+jIYgUwuheRLA9gvttOqbqAkHMt5UKHGTjNRUdQtSV3BHiZMHtur9WF2ThZb2IeL9ria9mAoJAUDxHB2sYEwIfawpcP6QIcQAgetlLObYsbixYltnJaa6l2owhoCUT+tjlaUERUKFKxnKXphREIikzwKKEqYFywk4cWNDgOZ5FNLWbffKSgCiIN+h7RILlu+3cXZp57DG++9fsjH/mfIRBDIqNFiwIgPb5f7uUAgdRNgegASEkpU2GlF1aGylpCoZh9GYekQ/sRer+7BDgJipHE9lRgwU8QodrEeAya2s4Z+DAEkIkQYRWcgrCRJ2EhluJjEOn6jiOGUKnawffv2hPnlYPRmnfxf8vNPWL16NW+88QZz5sz5p5OPQqGgX79+NDY29vicv+PrJCIqom1WflnuQ6WSWL85gE4rcfKxRvr10bC/PISv1YS1290ZCT8+togVKFAiwlp2sJaBYhQpHXL0kAhi7NvIEw8kniSSJHHTlUmsWOtnxTo/X3/Y2ZKsUCjIzlRRXRtOUE4ewP7yULxwORgjR0qs3NmIpIiSl9+nVy1gGZl92F8B/ftGsHdsENlahnL+Zav4fnEKDz/XznsvZJCeqqK0PMxR0/VcfHU7O5dmk+Ytil+UrgYvH+xaR/FoH0lWJdfd0cIT96ZgtShpbxMoQvoevXy06IgQTngsS/RlR1MT/ZunYOsYz2deWIHPK3j1HRe7VuYz61yJppYIn3/jw+0uZ9phGiaOSePEC5tpbW0lJyen28/rDnW1e6iuCOJyR8lKVyUQnxBTV7z0povSPWq8TUZGTLDTr7/gyUfMDBmoZexIPbdem8zWXSHOOy1W6CkUEv37aph9ZxPVHZ6wcx5o4ZgZBm68MomUJCW/r/Hx7OsOZl9mw2BQ8NGXblKSFLz8WDpXzmlCr5P46ePOHcpFX7j4YYmXKeP1JFkVVNVGuPb2Zt55LiPuJxWNCr76yUNaigKvX9+r5La9e/fi9yjJzdDQJ0/N8EFaxh3RyMXnGjlskob6pgiLvnBzxJTOIIO0VBXPPZTK8We1MqCPhlFjJJzuKGWVYR68LZlvf/Dw/bfL0bT2QRHR4tY2IJKaGTlYUL8+H5Nkie3+Zq7jhy9tCWE3l11o5vV3/Ii9PaftCmUswfQA2uxRiCZeP06pFaNF/T/q7fTPEIlEKC8v59RTT014fPjw4ezdu7f7FwHLli2jqamJG264gc8///yffs7faW8qKBjIM084ufJCE8WFRm66q41rLzOzoyTE9VeZ+PCpZqxy5zlkkEy07+7H+KP2cMKxWha81klwz74siWtn2Tjj0kZ+/WUd4zgCVUBNs2c7IamRiBzu1oPIJzwEI92HiDW3RrFaFLSHu3oeHYBKUiNFtHzyRYDs/sq/reSIRCK0tbUxhhnx71lIMYUUExERNrGcKBE8uFCiJInUBOKzVcTafkYyJf4dTFjJEHnsZiM6YSBJSkMIQSV70BiNXHrlw2xadR8Xn6nh5LPs2MJ9usyXLfpS0jRmJFf3x6WV9NQ1Vv1LFCx7dq1j3H1a+hWkcNx5tRgMCm6+KokfFllpbY+1qu4oCeF2y5i7sfMorwoTciUqwVWo2bU7wl0PNFPgH81oYqEtclRm9w81DPx9N2nZEXbvC7JslZ+Z043ccGcbIwZruPNuP1kNM2LEtwTIkObIpyG8gwUfN/Dtz17cXpktO4L8+FFO3D8VIDVFydP367nuzl/ZtOlUxo4de8jjMGb8aDbv3UsqmeAz8clX1ahaO11gS9nJUCYkqA0UkoI+DCIgfBgxYSYJB230ZRApUkacMO3PUCwdqo6A8FMW2sXaX1RMPK6Wu25KorhIw56yEK+/76S5NcI5Zxrpk6/k19+DLPl+FSPkaQnXUVD4KWUH/RhCWV09n7zch2RPAXv2+VijrkckN3DjdQb2rjKTMzC118qX/wkcc8wxHHPMMd3+bfbs2V0eO+644zjuuOP+R79Ta0sLCiQMWNi4VsEQMY3nX1/Oxu0BHE6ZIQM1XH6+hbyc2Ng//FwbA/tpePWJ9LiCsd0e5Ybb97BnWS6ff+7khUcMrFzn55Hn2xk8QEN+jgqbVUljWiP+xn5xVdLB0KClsSnCY49H0Orgxy+TWLrSz3Hn1VFcpAUEPy718eNHOWSlK7nslibyslW88mQqVrOCn5d7+fhLDwadkm3bomRn925jz2AwEFFEaBK1tHm83HiLjKTwM3CgxIP3mBKCO8cMC/Lw0yvIDg/qVKrbh/Lmh+tQqyVuutKGThdLH167KcCc+1uYPE7HGZc1cPn5Fl5738lDd3QlSVev9+OosVAcGZwwH6okFX1dQ9myfhnJ6SFUqW3oW4rQoaeSvShRMVTqtFPQCT3Jzem8/9w8iocN7tUccDAiYQ/vLvKze1+I4480MmG0jm9/8fDcmw5yMlUJxOfBOP80M+OPrQZJQsiCU441snx1oFviE0CWwWZVsHCxm42/5HPvE23cfJWNS8/rJMAuPtvKirU+Jh1fQ78+KppaoqjVCh6/N4WH70zB5xcs/NzFOwtdLHw1s4sve7tTQVZaz/fTP6Ouro68zABZGUacrigOp8zplzZgSBHscS0n2ZtHPRWM5DCUkpI6qRajoed7kcUqIYjG/11BCYMZi4MWtrACm0hF2aHi06IjiXQ8OGmXGtGoJbIze15aZ+UI1uzfw3AmJczNbuFgB2sxYyONHCrYjdWZwp7de//tyM9/h3VybkE+0R2xFO89bI4TLClkkinlsUPUsUEsQ0JCjwEJBU7aMWIhlcyYfyOxlmMDJrKJBQFaSCFEgCJGAIIaytjOWhBgxkYWfbDThgcnOowMYyJqScNWsYphf7rfSpJEFvmERAA/3riNAkCRGMFm/ojbblWJfQggw9OHLz75kmHDepeRYbVaeer5Jzl85gzmXPUPnKKN/gynkCEIBC3UsZXV6DGSTi5V7CWdzu+TSiaNVFPFPtRCQyqdwcBu4WAf2yhmLFtZxSC694lVSkqSRCppZFPGbkAwnJgqOIk0/AYXUZcgLEJUs48+DGIn6xgkRsc3TKMiSjm78UgOHnn8kV6tiy6/5jLO++YCTA5bj7WmWbIhCQUGTJiJtadHRRSBjIUkhhLz6nQp2jntrFM5/YzTcTgc3HbT7WQsKySAlxrK0GFgCON6FDyECGAjdt9IIZMydqEVerIPCtryCQ+72ZgwnpnkUcVeNizfTF1dHdnZvQ/D9Xq9hMJhihlLshQTKmwXawmJQNySC2IEbTX7KaB7MrGNRgQy2fShj9S5IV3AQJpELXvYTDFjaaEecw+dozFIBPAhkClhI3oMqFATIEQKmVSzn/wO+7E/Qy1pSBPZtNKISqgIBoP/krXyf8nPg7By5Upef/11brrppkPymxJCUFVVRV5e996cfxc+l0xBdDCz71jFhWeZOOZwAx6vzKMvtBMJw+btIZKaD++WsNvDFizY6MeQzqQzAuxkPU2imnRyaVVX8fhVPcupb7jcxuffubuciLfNTmL2Xc0sej1RbedwRrn+7mZefLhrWlebM0yzZTtmfQSH096rcTj++FO45oqXWfBpI3kFagLlfrTokcsmcuQxm8gqjMaLjNQUJb8u97FthY0s36CEsdFLRgraD2P9miW8/aqJeZ86GXdMNck2JU6XwK9oJE10P8HEbpaJ7StKSQkHXXsaScvGnYKb7nJgNCgJhgQajURGmoprL+v0p5BlgcMV4ukn7+CFlxYc8jiYjWrsjijX3t7MlAmJ7fJCCM67vJ09y3MYHRyAoqmD8G30csY565j/gWDcSB0Xnmnh0pua4uTnpm0B9peHuOeWZI6aFisy/1jr54Gn2vhjXT0NjVGGF2t54NZkbri7Ba1WYnCRhtr6CK++70Snk1CqiLdCLvrCxar1AX78KCeu/LjxyiQ2bvNz3jWNfDMvm0hEcMM9Lbg9Mm53lFOPh59+/IrzL+h+N/jPaGpqQinUrFgV2wnev08is2Y6856tYs2MKk470cC8lzO6hGMde4QRLUE8qyby4pplnHGGksICNSvWBrj+KjN33qLgm59qcThl3l5k576bk7jxdg/F3j4xryhamTlT2W3K95mnafnkqTrSRNc5QAhB2NjCiCGdC7vnX3dS3iZTxx+kkhUzZ1fuZcz/j2S/fwVcLheyLHcJ9LBarT22sjc0NLBo0SLmzp17yAbdf6e96ftv3uetZ1M5/vQ2hM9EPsW8++Yenn7ayktvO4imVxNp6JdAtiT5+lLjLuWem7sS6wqFxGtPpXHUNg+lTTuw04pwRtFoYG9oG8ViTGISrYiyn+0oJRUnnNPEhefo2bknzM6dMlqVirQ0iXZPlLC2+3GCmJoYYM26CJ/cc+XfDj5a/NlisunbhaAVIuZhlGIwQEQmL9SfJmpRk1iY1VLGUMZ3mdslSWKAGMY21pAucmilAY0xSH6BzFuv3YhOE2bWtRJpjlHdtipFLI1oUIOr5+8eiYb/JYFPPp8LSbLi8cqkpaj48oPseAq5zark0btSmTBGx6mz6lnyJ4/qSERwy30tiPbENHYbqby/0M+g8ASsB3l+KSQFWRQQ9UaxGveRkiRx1S3NBD06fF6J9EwZa9OIbgvgTM9Q9uxpZNoMQSgiMWaELoH4PBi3z1by8CtvctJJJx3yOOgMeioowSKSsPn78O33+zFFYvdDr3Cjx9hjm1UfBrOTdfRhEFXsYxCjEEKwn+3xxVz8cyQ9xWIM20NrcG3rzwuvl1HXFCEQlBlcpOGPr/PibbFXXGDlu5+9XHTlb1jDWRgw4cFFEB8DGUk5JWQHikmTCkACHQZskVTCTYO4d+4SZDnAooee+5cFg/1vQ0paCjT62cc2skU/alNWc9pMA3OusZKRpmLtpgDX393C2SebSLIp2LU3xLof8xLsF5KTlCx4K5lpx1WRVprOx197+OpHLwtfy+TX3/3s3Bnl2BlmHrlDw/mXrSatemrCggnAQSv7KoLkphjRmCIceXo9555i5cn7UimvDvPym27OO9VMYYGa2Xc2M+scC8cc3kmiXnWRjXNPNXP6ZQ2Yk2VGjZrQq3FIS0sjoPDSLrUyxH84urpYDdNQ7eaMrZt46UWZow+P1UpVdYoOYiVWtPmFl0r2MKB5Kp881878eZWYLQJPIIwvGGb2FbFAqKcf0CNJcMWcZl5738GVF1rjwWpllSEuurqNnPCkHoMQc8jlobkt9C+UuPYfq6iqi+J1aBnuO7rb56e39+H5J15g4eJDrw0PRlubk0H9jTx+T6x9XgjBF997ePWJdD772t3j63Q6BX3yNbzxVDqPvdjODXe3YLMokO9K6VZN+9MyH2eeaCYSEcxf7Ka8KsxT93e9f0+daOCMk0zIUcGSlX6Wf5kbHz+jQeKqi2xMGqvnxntb+OiNzutdCMGPy9S8fdGkLu/ZExoaGigeqKG+McIlNzRy3aVWTjo6FvR5wRVtLP3eQX+GxRVmak8aPy21c8px3YcBfv1tEB1GBIIGKvHhwogZk2QhW/TFRTtyBymgljTUinLaFQ0kFdeQlx8j0U85tvv33rFDZhgTu8zNZslGnuhPObsZwHCiRIlqI6Sk/etsM/4V+HdZJ992563cfMFtGDAhiKVM+/El+HbqMTKYMfHfPSqi7GULG1mOAiUBfDhpQ0LCjwcLSbhxEiLAVlaiQUcRI7BISQghKGUHu9lAPgMwYMaNg40sxySsaND2eL/NoS+72Bi3UYADYakpbGElERHCRhpKlEhAMBD8W2Py5edf8sbLbyIQjOXw+HFLxOyXLCKZrazqUH6GE9LLNZIOnTCgw0A7zVSwB43Qxm0BhjAenaRHFtEeCT+IdbLJRDFgQoMu/lw7LRQ4B1NDGVZSaKKWJmrJpV8HARkBJHy4iRDlngfu7HW3W0FBAdNPmMavC5f3+BwhBDJRMsmnhXqGSV3DpYQQBNNcHHPsMSiVSlJSUqitrCdLKsKIGb0wspft1FBGIV0zEWQh46SdfgzFJzxUUEI2fYgSYQsrUAk1USJIKLCSkuDPqkCBjExqIIdPP/mMm2+5qVdjAPDUY0/RXwwlWUpHCIEPN6lkUM5uBopR8fpfJakxCjONoibBIgAgIsJUsQ8FigTi8wAypFzaRTMO0UoZu2Kb8D2gkSpAYj87GMSoOLG+RaxEkiS8wt2tj+oBJJFOA5UEhY9+/fr1ejy6w/9a8jMQCCTsNDU3N1NZWYnJZCI1NbWLZ9PKlSt59dVXmTVrFkVFRfEFv0ajwWCIFVafffYZAwYMICsrK+5lUllZyeWXX/4v+97hcBhJSLhzNrPsy+z4Dj7AzOlGPv7SxfZdIUJqN4ZI4s3VKdqJEKboTxezVtIxSkxhE79TSxkKUxvZmV2JygPISFPF26YPRlGhGqNewcTjqjl6hpHigRo2bg2y7I8gR8/QdUkBd7mjOF0ymblR2tpl3K7qXo2F0Whk8tSz+en7V1AZA/iGLMUVVBJ2mzA2DSJ1ZEn8uWeeaGLUtCb6OLpP5QZQRXXMucOD3y9xxqlW7ppjJiNNyeipLQTLu7bqyUKmhlKyLCZqDctRCg3alkIMsjUhJEcIgRxRkukaQdTn44EnasjKUvDrHz70OgX+gMyY4TrysmNtlX3yy6itrT1kdUvRwJGsXr0ElTIW8HIwlq30s2dNMpnBgV0I3+ymw5h9y++sX6bDaIglsgNEIjJXzGli6ee5CQmf0ycZ+G6BjnHHVDN1oo5rLrFy+c1NzH81k9HDO8emrDLEhdc1EgoJXnnPwb23JPP+Ry5++jgnwd8JYOwIPSccZeCEC+pQKSWuu9RKvwIVPy3z8uMSL8efVHdIYwCQn5+PhERpRYTN24NotRIygiQ5k7yMZi47z9rt6zxeGRFV4DRUMmSAzNknWxk6SEt5dZjbH2qlIE/FZedZ+XGph2Sbgg/mh4lGJBQd7QBhUyunndL9zf6aS02892EJ5oaUhLRDIQSN1m1cc4U+Piaff+tl7VI9WmSGM5lmatnAb1iSAuj1Xe0B/m+gu5237h6TZZmXXnqJs846q1c7k3+nvclub+ShJ9zgszCSyUQI4zX7+GlphJcfT8ftFlx61R9YmoZhlWPFUhsNZOVFunguHoDXJ+NX2zEUOJhYrOOU48ys3xzg519b2FS3jBzRDz1GPLhoooYCimg0bcNmVTCgUMMRU42sXhvivXkBalf3w5exG6PJh7fJjVHq+ltWKHcSjAaxOyPcfes9vPrOK11CAg4Fy3/7HUskKeFaDwgfzZlrOfJIBaeerMXpCvLmO6sJ7tIQ9nQSeQd2S7tTtgIdBIcMyggjRodY9E5KPJTG65O5fW4bq5pacbjbu1iyKJUS1pQg4aZQt4WxU7TTt6hPr1qYeoLbE6JkX4j5n7m4d05ynPg8GCcfbeK51+2cNqueay6x0idPzebtAZ5+zY7DGSWkr0O4Byee22F1AvF5MLLpw6Zd+/j183RGTmuk0H1ULDCh/g/6kNEjAeKtT6Kypol7bk5m5bqevbj65KlpbKju1fhs27QNGZn1LCWDXBTt6bSra8kI5xPEj56uir0D0El6IqJz8aOQFDhEGxaSu/39JEkiXwygnWZ27ZIwa41oTB4+fDkzwQ8Q4MRjjPzxs5ITTmtG60wjuSM1uYISgvgTrBUOQC1pyJWLsKtrWfzZvISgoT/j/4QFyL8rBg/ryy8lK/BFA9hsgqcfN3HWSZ3zyLRJeqaM13HCBfX4/TKXn2/pdg6UJIk7bzVy0/V+3lng5JYrkzns6DZ07QVo/MmEVT6eNZeSmilTpttAYWBcvD4SQlBr3sTpx2p5/mEbNquS/eVBps908vMnVoTQEVYqOO85Na1tsbbxg4nPA7CYldxwuY2Fn7sJBHpOWu4OdrudqD/KMDE54Ro2SmZ0LVO57NrfmHOTn5OOMfHVT1HOueBsFj/2PWnhHErZSTFjY4rWYBLU9YM6sACVlNDa2siMg+x/7roxiRMvrOfV932kpYBWI5OTpaJ/Hx3Bxp7ViVLAxCdfVLNtix+1oxCtV4VHNPfop6eTDNTV9a5GPoB169aRkym45JzOGuj3NX7Gj9KiUMDGbaEeX+v1yUgSZGeqeOXxdJ54qZ2flnq45f4WXng40Q+usTnC82/Y+eStLNRqmHlWbdzftTucf5qF6+9u5tG7UuLE58EYNliLyyW49tY2HrrLSmqKkjkPODnq6Ct7ZQ2VlZVFZa2WOQ+08Mrj6Qzs3zmHFQ9W8fP3gYT7ss3Tj7mP/c7M6YYu2Qqr1vnZUxYgqAqzWfkzGlmHSSfhd3sxYEIhKbCR6M/qop3MQS0cfriGYFDixbccnHCUEZUq8Zj3lwfx2fU9hp+kkd1hORIL3KyR9veoPv9X4P/VdTLErEY0aUpKWjYzkiloJC1hEWI3G2kSenx4Gc8RB/l6u9nDZtLIpg8DkZFppBoPLoYyHgXKuO+1jVT8eBjN1LiffysNRIkw7qD3tJBElihgKyuBns9XlaRGiK5p1lp0aNDgxwPIWEmh3dDIjJm9t7948J65rPpiA2FXLL28u1ZyvWQkWaSTRQFO2mihjjw6yaQBxAK3LCTF2riRsNOCHy8SMW90AI9w9hio5MJOOjkYMVNPJakiEy06PDjpzzCKSWI9S9FhJICPvWxBQSx0CmLkX3ZOGldceUWvxwDgsScf5cevxyB7uvcubaUBJUqSpXTqRSWNoppMKT/+dyEE5dIuRo4tTvQel0S87jVIZkaISWxjNa2ikVSpk/iLiig7WU8AX8dx6unLICxSbBMjT/RHRkaBgiZqu3SWttKIjVQUKNiw9u/ZiC3+6AtGM4NaURYLv+oQcDloYztr6CsGY8ZGAB8RIuxnO+2iiRwKUaPGTisNVGEhGSs9b75kkU8JmxnMaHaxgRxRGLdYOgC7aOlYSwsGMybegQxgxIxTtKNBQ5AA2h4CsAJ4CRJAUkn/TXv/ZygrK2Pu3Lnxf8+bNw+A6dOnM3v27C6eTb/99hvRaJR3332Xd999N/74gedDTEr81ltv4XA4MBgM9O3bl7lz59K/f89pub2FEAKlNsT11yYlEJ8HcO5pFj79xoPLupPGsjr0bX1j7ReaeqpDVRTTfcuMQlKSJnKwm/bz5nMprNsUSCjwDsYfa3xkpnedOK++rZnzzzBz0tGZbNgapK4hwlUXWRg+MMQ7i5wJz3V7ZC65oYm7b05mzgMtpKUqsTv+Ogyhu7FYvuxHQl41YZcOTTAZofajNDnwF2xlb5kUn4xSkpVoVFK3LVoe4WIvW8gLFJEWiBE1axc0cfgvu3jndSMff5DE6eetQF8/hBQR25FwiXb2s4PsQj9vvKBlwmgbza1RXnpjL4sWe0lt7Uxjs9OCTDS28xGBr78v5eH7zPy4KEYGCiH4fY2f6+9s5vgjDeyvaGX9+nWHTH7m5g9ErZJ45/l0hs+oIRIR8aLq+Vf82Jwju118qyUNwVYbe/aHcLii+AKCVev9LPzcxdknmxOIzwMwGRVcO8vK76v9PP+Gg+cfTksgPgH69dHw7vMZXHBdIz8t8VFbH2HSWF0X4vMAZp1r5Y0PnRT10/DmfCcSMKCPmtLKCG1th64G7tOnD6jD+FtSOf8SN0cfC3vNlaS5i/ljRZhwWFBWGWbT9gBGg4KZ0w0YDQreW+Ah1GZl0FHVfPZup49Zfq6aGZMN3HRvMzff20xzWxR7u4SjNYRWraAtUk+m3Ac5osLt7lq4AFgtSh5/2Mj1ty4nTZmB1J4BmgDNqgpQBKiqsXD/Y05+XRLE15BMjn0UYfbixk621AehiNAQ2El6ZvdtB/+nYLFYUCgUXVSeTqezixoUwO/3U1ZWRkVFBe+99x5AR/iV4Nxzz+Xee+/tNrHw77Q3ybKCtWsjZNOHcnbTRiP5SgWVNRGGDNQSDgtuvCHIex9uZU+LjM0iMX2qhm17u/5m0ajglvtbsDuifPhyJmkpStZs8vPBxy4e+EcKD92h4ehTW3HtDRDEjw4jozgMu6GCs89W8fzDnaTLhNE6rppl4qiTS9HsGktb7hrC+WsI1g4jSY55I4ZEkDZLCVOneVi+JoA2bMWxMsQl513KZ19/0us28OTUJBxSK770vagMAcJh8Eb8fLUwjeHFnaqDM0408do7Lu64r5pCMfiQP0chlGhy6vjh09QE0sRoUPDqk2kcV9pEYHUe+9nOADG8cwfZk8Jpl9l5t349uW2TE4rOkAiyX72R165841/SrmKxpHDfk40EQ4JH7+6erAQ49nBjTJm41s9Dz7bhDwiWLM5Br1Nw+CkNlOxZRb/QWLSSjhb9fnT+nokMhaRAktVotRKFfVSE6mQkSYVC/LXi2WZRMqi/hmdft/9lK6TDGUWrNfRqfLw+L2o0qFAhEKiCVtqoxoUdHXqaqO3xtQHhQyZCQ8GvpPlVhJtD+PFgpvsFDcTsEarZTzAAWXkeJEniw09dTBilY9qkzk2eUEhQXKQlKTNIi9hJqUtgI62j3S6HkAhiV9chqSJo/SlYSEaSJFLJpllRRkXZpv+rFiD/zmhvq6H/sABtLaAxtlNUmMxVtzbR0BwhGo3NSVdfbOXZuancdE9Llw3pg1E8UAOGZnx+mXvvD5PbfHisW0gCopBqz2OffRtKYh1FRmEmg1z2sY3hQ2TeezG24Pv0azf3P+TD7Yvi9jWRRg6WFA1bdvj54BM3gYDMiRfWYTEruPEKW9z/GmJ+5S++5cDp7Dn4ojt8tOBjUjzde5IqJSUpwQJc7npuf7gVSZHB6Wedxvz3FuCuNgGi2zoRIFf059U3Kvnh1zr6Fqiobw7hcMFRR5/N3fc8zrZtW3n2ydnceIXEl9/6+WG9HZUc23RA74GAnqRQPipJRVDfyuqlWgZ4Yz5mzaKWhJah7iD9vfP+1Zcf5ZpLEu2Q/ljj54SZRq663k3EmcKWHQFGDetK0Ly70JlAoN9ytY33P3aR3hhh6sm1XH6BhfRUFWs3+lm7OcAZJ5r48FMXqclKwtFYzdgTjAYJhzPK9Ek9z60nHGni+XuT+ea7WmzpIU4+9XIumdXVVuKvkJOTQ32LhcyktgTiE+Dyi4w8+5y9S7eWtnIEk4/ext23GTnmcD0ut8zr77v56Es3Lz6RymknGKmtD3PtLQ527g/jUO3B4Oi6voqIMB51MyOHqznteBNqlURVbTtHnVnHa0+mUTxQixCCJSt8XH+bHZ2c2aNAQ5IklEJFLWXkUEhjsJJwOPwvW/D/Gf+vrpMPwGa1UtBSHFdcqiUNw8UkqthHJsbOrjshs4fNDGV8gg1Qf4bhFG2xv0kT6McQHKKVdHIpZTtbWIlSqJCJEibEGKZ3mXMUkoJiMZYtrOjxewaFH1U3nogO2hjACLazmmbqSSMHZTIcedSRvRqHvXv38se3q8hzD2Y3G8mi6wbjASSRhgcneVJ/6kQFbaKRlA7yroLdFDI4YYMynRy8ws0uNiCIeYOWsoMRYkqXsfAKNzIyOsmAU7TTh4HsYQtKlAxhHJIkISGRJwqpYj/JpJNODsmkIyFRQQkmrHganezatYshQ4b0ahwgdg0NHz2MXX9sZIgYl/AdA8JPKTsZzBhkIWMmiRrKaBBVmElCQsJJG8kinerKmoT3HTpyKOXljVg7WtkVkoLBYjTbWE2tKMWMjTBhfLjJZwBa9JSxCzWaOPF54PspOzadm0Qtgw9qeQ+JIA1UMYqp7GYjhuDfU0tHgzKV7EFCwSg6gz1j6uXt7GAtWgxo0eHHQyb5OGihnN3oMWIlmYGMYBcb/1LRqUZDChm000wqWWxnLekim1SykJFpooYgAQYTG6c/ZwUcUP0WMoQ6yrEwpstnxHxzq+MhZf8q/K8lP4cMGcKnn37a49//7Nn04IMP/tP3nDVrFrNmzfr/+c3+GpIkYUuROff0nlUbxx9lJCVJSd98mfkf7aSpKcrKzS607Tr0wZ7VRAbMXHmTmROPNvHSO3VceaG1S9qlzyfzwtsOJo1NPMm27w5iMiriyd3jR+k4cM2OGaHjy59dHH9eLeNG6WlqiVBTH+HOG5KZOjHWOmQ1ati/v3eF3e+/L6d0dxUFzgmkH+QnEWmJUJuyGrvUxnc/+zjp2NhYjR6hoeEXT8LOgxCCfWzt8GLpPKYkkYm5MYUrZy9ny6pUnn7cwC13b6ayRYmQY/5Pg4dHWPltbrz1JytDxeMP2JgwVsVNt+0hy5GPX3jZxzbSyUEpqWjR7+PuWy2cf1DQjyRJzJhs4N0XMnhnoZPyqjAqVc/mwH/Gnl17iUTh1z8COOww+85mXn8qPRaY0SpjkXoujJR+M7UN7bzynpPXnkjniZfbKasMc+ETPafpzphs4JOv3DhdMjOnd1+0Fg/UYrMq2L8vSlmll5uu/otFs1Gib4GaLz+IEc/1jREuvamRQEAmGvmLPtluEIkoKGIQxkYLKxZVUiHvQ0sW6ua+9Bm2jxR1MlJbAZImyD0pNUyZKvHbcj+qLDuvPZXT7WLp8btTOePyBjb+ks878z288KSCpvYQ9bo9pASysQZyePOdak7uoY1p6Qofp5+qZuP2eoKZ9bS1R0n19CXFPpgV78SKATM2LJIaJFALTTwVOTPal2r/PpoadvdqHP7VUKlUFBYWsn379gTV1fbt2xk3blyX5+v1ep555pmEx3755Rd27tzJnDlzSE/vWVneW0yacjwrl75GG43k0Jcc+lLeugKDOcw9j7Wy+PMIRkdfdL50MggRUJbhcARobpFxOKMJNgh3PNzCoP4arrvUFn9s0AANZ59s5szLG3j72XTeedXGxee4yGyPHbcQAk9yKU8/0LUIMBoUvPKshVnnVdMv18gn76Xw7Cv7+OGnXSArsCULHr1Rz0nHpFB8mIf+fQLULw3iKw+yadOmXvu7BUKtDD+uimfmJpOfa8Tvl3nxbYnLbmpk/muZDB7QSYBed4WFp15xsL1pDUPFBJSSEklIhEX36syg8BNVRDj7bDXhCLw9z8V3P4ZQKiXOPVPDOaeZuOsfJm68NIjKaWELK7CKlBjR5nKyYLGLBx5K5pEnl6CyZyE8ZqSkNryaFqaNiPLWa3eSlfVhj2blh4pJUw7HpvmS+Z+5CIdB0wO/4/XJ5GSqSEtR4vHK/LAolyRbrORZ9WM2Iw+vRjKtZMP2CNk5IYLVSuyhFmwdSa8HQxYyMhGUSgmVLkKr1EoK2WjR46StixIIOgKjAs202gW19VHKKsI4nBFs1q5l16vvuTnp1Nt7NQ7BQCy11oiFPGLejEZhZifryKYvfrxdPJ4OoJwSNAolD99rRoHEvTfvxuONoqVnkiKAj+R8F8agRGOplSQ5i3cei/CU1IjB7ODkU9SUVYUwmyQCQQGS4B9zdLz0up+QvxXJlYPbWoZI3U6fAjU2m0QgVMm2jUrSGiciI6PWRUmyQjQaPWQrjf8k6PUG/nGPjbnPtmHQKXn8pXbm3pbCwP6a+CbrRbMbefGRNNxemdKKMDOnd/9e+8pCaE1hWhpUFNhHxW2SDuCAFcZWVjGKqVRLe9ipWE1qkoK5d8QWc1OPa6Z6exJ9xCgKJCNBEaCafZQ5Gln4hYJ3n8+Ie8HXNUS4/eEWauojnHVSrD4KhQUOZ5TCwt4FXO0r2YchYu6RRNIEktCpW/jy/RQWfxfkhece4L1F73DysSdh9PasVFRJarRRE6F9mSzZV0mf/v356dev6NevHw0NDYwePYYnnvmMN95+hpJd66nUbCUnW8nVl+sZMUzNnn12XnurDLm6D/XhesZFjo7PJY3UIoiRZd2p7z3CyYDi3gU/HUBNdTlmU2IdqFRIbNoWRGrLIM1ZxPmzVvLK8zJHTNUjSRLBoMwHn7hZtyXAvJc7721arYJB/TU43VFMJgmdVkFNXZjsTBWyDMGgYNQwLXUNEVxumc++8cTXBX/GL7/7SLYpaXdESU/tfrnZ1CxjI41sV19KlZu46ZZ7/tYYnHTypbgbH+nyeGa6iuzcKL7qxLWBJZqBvmwGj80p4zbzfoSQ0eklhg1R8fXPbkYP11CQp+bLhamMO7qGwlwn+1fuIt0/KK6q8wsvOxVrSc+M8vbznT7+i9/NYtrxTZx9RhS1uY1ANETEaSbLNYMSNvd4DCERJEyIWsrQoCVb9GXe+/O4/qbr/9aY/DP8v7pOhpj/eW1FPVnSoITHJUlCLTQJlj/N1JFBbgLxeQBWKYVaUYFPxM6PHAqpZA99GERmR3p8RETYwdoeu2Z0kgGlUOEV3Xf+VLGvS4iQS7QjIaGT9OSJ/lRQQjO1LP34t17f+95+9R1sbVkggRIVYUJoeiCKgvippxK3cJBFAaXspE00k042frwJCe4HYJTMJIk0woQokqZRLkrYzlqKxHD0khFZyLTSQA2lDGU8QeEnTIgGqrCRgoUk9JIRIQRN1FDFPiQk2miihQbqqUSHngKKsEoptEYbWDhvIY89+VivxgGgpKSE7et2IgOb+YM0kY0GHQ5aaaMRBQpqKCVMkHRyGMsMmqnvWF/0oS+DUUgKqlt24ff74xsPoyeM5KcvnmKkmBKvn7XoUaGmmHEE8aNEiR5TpzJYJNNELQ2iqkuYaAV7CBMkTBhZyLTRSCM1DGIUHpzIRHG0Obsc3z+DLMtECOHGyQgpZh0SEWEctBIhQhQZJSoMmPDjQY2WLAoopJgGqmijgUY8eHETJUo7TV1IywNoowkn7VhIwowNKymo0dBCHRIxyyiLlEREhGOBZH+qqw2SiTzRn/1sR4GSGlFKLv3iz4uKKLvZSIggeswoNf+6TfGet+z+i/8rOKCKUvzFLyNHYcNWP+2OKE5fiFWbfGRnqujTV+CVeiaTogY7w4aoUSgknnkwjXOvbuDX5d64Ymv1Bj9nXdnAq0+kUVMX4aV37Mhy7GT74nsPF57Zc2vu9ZdZmTnDyCnHGrnjhmS+X5jD1Il69peHMBokamoEcvDQCT+AZ554iEzvoC5GuipJRW7bJJRRPfc+2cIl1zdx36MOho+QaLUkkkh2mrGR2u0CUCWpMdgLmX1nC1/95GX5t1m0VWbTXp3JMcfDO8+ld+t5dOoJJpIzQmwWf7CFlWSQS6EUS3ELJ9dw8TndF4ITRuupa4iCEEyYcOgeV/6gj6BLzZMvt2EUNioqZY47r54X3rKDQuAX3p5fq3bwxMt2zj/dzNiROtrao1gsChqbe1bhNjVHqCiT0Gr+OpglNVmJxSa4e46NpSt6bltbtzmAQoKV6/wIIcjOVPHVB9k4PQKjsWcS9s+IRCKIsIQOA0pJSXq4H9qIlQpKKAuV0dc5hay2CWSST0ZoADn1h7Ps8xQOm6hhUJGqx+LbYFBgNikIBARXXmxm4uFB+jEMWRlip2EpDlU9lSUGPvioq2/W9796sLuiPHhbCuedamb6JD19s/XovdloJA1WKYUkKS2haHLSGm9DUEpKtEoVDQ1VhzwO/1M48cQTWbJkCUuXLqW2tpYPPviA1tZWZs6cCcCiRYt45ZVXgJiJfX5+fsL/FosFtVpNfn5+r1rW/hkqSmOkZ7E0FjVaWrLWcvYZWp64L5UxI7Tk5SnwaluQUJAspZPdOomSXwtobYaLZjcRicTmsI1bAyxZ4efaWV2JeqNBwZ03JvHWfBcjhmiRrA4gVjSUs4vhwxUJLWw7SoL8uMTL7r1BxozQobA40amVJCcpefQ+G1tWpbFlTQrLvk/lpGNimzO52UqOn6nHnrUFg93G4kX/PCDqYJSUlFBb8R2fvJNOXo6KV951cMol9USjcM6pZq7+RzM33dtMIBBTvMqyINmqBiS2spISEUvZ3M3GLso6WchUGHZhyTDy8hsecgc289YDeYTXTMO3cgrP353B+MObMRolgqZGkkhjKBM6Ct4yhDKEWqHirQV27rxNy11P27ng7nIGTGwiLAU45WgzC19V8uTjc3p1zN3hgguvZfkaI5lpCj79pnsvO1kWrNscICdLyaIv3IwcqmXep533xkBAMKxYgy/qJ7tvkCsusvDe6zamXLqL2uwluESiIr2RGgzmCMGgTCAg40rZS03674w+3E6TdVuHX1Ui2vRlXHWpnvmvZLHmhzzOP8PCjNPq4vYjECuCP/3KwzsL/Bx11LG9GgeVQoXU8V8suRXqqGAsM9Cix4uLzazAIzoLaL/wsl4sJYifFDmfe240cPMdLhp8LSSTRjtNyN205wG4k/ehVgvSW8cxSj6cPgyinzSUseJIVAo1qSkKvpmXxeJ3s/luQQ7fL8xmyUovF56nZthIgSK/nLDKh9SSR8PSUez8Yii715kZMEhQl7WMGkqRVCHsTvFf4rMHHH/iBfyxNkBldQinO8rC1zLjSrcDm6wLXsvk5vtaSE6S+PIHD+Fw1wWDEII35zn5+ZMcIkFVjy2MCkmJDgMhguSLQRBVYksPMXiAhrlP2WnYnsVgxsWVlFpJxwBpOPnyICaNNCWEYOZkqfjwpUzeXuDE442dYx9/6aalLfqXoXrdITs3tlBv0ZZRm70E56DfaCz4jSbrFkIiQFTrIScnNl+feaKWpoaNWK1Whgw3obH17H8ZEWEC+AgTph/FTJwyMd7OewB5eXk8+NCL3HLbs4wcAxuWp3PtZRYmj9Nz2QVm1i1No2B6GYII21nDVrGKOlGBTIQCBrCXrV3m34gIs1exhQtmndercYDYbxmJhPhxaWIdeMJMI4u+cCOcyWgkHVn107j1KgMjJ7cy/pgaTp0Vs9j48KXMLl07wZDgzhuTcThlJo3VMXO6gW9/8fL1h9ncfHUSh08xMGqYlrHDdXh9Mrv3dvUobLdHWfS5m2svsTL/s+7HXAjB19+GsJGKTjKgD1rYt29fr8cAoLCwkKraaLd/m/+OjRrj5i5zmwo1Ll8EW9MoippPQmcvYPgAM3fdmMzltzRRXRtGpZK47boktu/x0KqqZiur2CZWs0WsoJzdDJLHEm1P5YxLGzjpojpOvLCOx19sx2yUsLUNIb3qCFprDPRxTUKFGgmJFtG9vUkFJVhJRo0WFRrqKKe8tOJvjcf/dmzduhWl3H1Nb+zw4zwAOy2k0rOPdCqZ2GkBwI2TbArIlvrEO1gkpAR/zO6gQsMeNtMumuLXd1iE2Cu20EQt9VRSKfbgFg6qxX7K2MVARgKxALls+qBBi8fjOdQhiKO6qgYDsfX5geCn7iCEoJUGxjCDLApopxktOry42MWGvxyjLPrEW7QLpcHk0IctrGCdWMJWVuLHy3Am4cfLTtYzkJEMZQIenPjwIIRgB+tw0MYYpjNJOoaxzCCLfCKECROmkr34hReZKFWVf88C5OnHnkERVDNKOoxRHIYeYzy0ZzxHokHPIEYziqnkSv0QCOoppx9DsEopnb+5pIj/jkII9u/bDwg28TvrxRL2iW3UUkaYEPVUYpZsGCRzgspSZYXb586hxVLDOvEbpWIn+9nBNv0KRp48CIHMdtawi42ECdOfYTRSQwUlFDM2rhDtDRQKBUISZJGPSzjYKJaxkeWUsZvyDm/OidJMiqUxjJGmM5jR7GYjm/gdD06UqJGIWXtkkkczdQRF1/V9RITjbftFjECHHj9eUqQM+klDKZSKsUgx7kaJihDd2z6lSJkMZxI+PNRRwXqWUCI2sVtsYhuriRDp8MoVhKPdz+9/B/9rlZ//L8PuEHzytZurL7Z1+/eflnkZP1rHr8u9/LzEz/WXWznhaB0vv+Pg67LdJIXTupBWUREhmlzPUdNibZsjh2p585l0zrisgZx3Y6fB0EFaXnsinYI8NdMmGjhtVj3zP3NTWKCmrDLEOaf0TH5arUpCZeGEFmmXO8pN97ag0yhQeVJR0rvAo8rSRkaFh3a7u6+S1Cj9ZtobJDaXFlISseKRHNRRjkOsYQjjUEoq3Di7VeUcgMJvoqY+ws+fZCeMmT8gKB7YcyjUlPEG5u8JMYmYef2BQBOdQXTrbXQAKUlKSiuVvVLG6fQKvB4VFVVBUiQrdVVhVv+WxJc/emn3ePErdjFYdPVIC4oAfpWDd57LiCdUR6KCdofM/M/cnH5C97/n86956OeYQatpFYGAjE7XlYkXQlBeFebicyysWhcASbBuk58JYxJ3VqNRwYNPt3HuqWZ+We7j4efaeeXxNAYUajj9eBOmjK6t0T2htbUVtS6Kx+8kmXQiIoKERDo5RIlilBKJVEmS6BsZxupVv5Gc3TPZ63JHqW+MsHKdnynj9dx6g5Fzlu8nqb2QaWfVsWffHvbvh9c/kPj0WxenHW9EqYwtLCXgxKNNXHJjI1dfbOXEo42s3eTn1lu3Ywke3sVz5gCpcsAfVBYyRrPA4eidAvZ/ApMnT8btdvP5559jt9vJy8vjrrvuivvr/bkF6v8EotEoP3z9AyOZQUREaM9dw2/fJCcsqk8/wcxLbzp59vn1BJw6+jIYUyALmUqqqwIMn1HDFefZWPiVnRNnGnsk9KdN1PPMa7HfR6iCbBWrkJBIIg11B3m9dmOA6291EWlLRvLZkA1OdGnN+MJBSss1hDrCzv6M6towDU2x1tS7brHw/AO1BIO98y1ctOBl7rpBQpIknnnNTiAg8/MnnWrm22Yn88MSD5fc2MRdNyZx1yNt+P0SqVlB1K15GMJpSMRC3DaynGxRgBErHhzUK0sZPRwuOEvPvQ+qGBWdEWsl6ziUNP8AfOVZXHLVKmYcAfU16yjZZCTZnYGVZFyZm/n921xkAYu+cLNtYywt+K6bkln8VYAXXvMw63wLmSl2qquryc/P7/lA/wkyMzO5+R8vct3V5/LAk+1MGa9PCCMTQnDXo63k5ag4/5pGLjk7VpD+vMzHj0s85OWouemeFkYN06DTSrz1bEZ88X/a8dB+W5SZp2wgsP8wtOhppo5q5S7GFMvc83gbxx5p4PVqJ/n5anwR0CVF2BFeQkawP5ZoOiEC+FL3M3ZqkIfuiRV/KpXEnTcmU1ET5rxrG0hNVmE2KVizIYiqJR+NNmY70RsoVBJRovhwUyPtZ4AYiRIlGkmHU7TFuh3QUc0+fCLm2XVggXKA7HL62/D4w4xjPD5iKvUdrGWIGBffsBFCUKPYi2RuQ9lYgEVOvJ+6cTB1mqJLInZutpqP3shi9BG1tDUpiESVjIxMRyfpO+/prRk0rKkmt3gPW9vqyNJp0OhsvRqH/yTMnHkcxz87F5C455bkbq1mMtJU9M3TsGtfgBuvsHLJjY288HBafPPP7ZF54Kk2pk3Uk56qwqBXwF9abkpAzF4oXcqitb2M0soQr78VZKgY3G19liP68fFnFdw1J9EbWKWSuPgsC59962b6JAPPvWHnjhuSeXvBq1xyySWHPA7nX3weX33xHrMv03P9lclotbGF6oq1Aa65cQXhMJxxYud5euIRIdasWYPRoKR/cQT3Kk8XbzKAOsoppJh0ctlnWU5W7mG43W5++eUHKiv2UthvCDNmHIEQgpdeeIB5L6V1qfeUSon3XkjnsCOc5DZOISqiNFKNHx/JZBAmzBZWkCay0WPEjZN2mjBbLRQXFx/yGBxAa2sr/frq+XmZk9KKEP37xsjwkUO1tNmjqHRuCMZagjNcI8AFDSnrePYlqdsad8/+EAW5KmZMNmCz2LniliYK8lQ8dndqQov7Gx86uXdOMmkpSi6+voljDjdw7qlmdFqJ73/z8v5HLp57KI1hgzWcckk940dpmTqxk0iWZcFVt7SiaMqP10k6v5kdO3b8re6AN19/FEdbsNuaddQwHVNnOlny22+k+4swRpPw46WeSqykxMM+Ml0j+HLxSq69QsFLj6bxyPPtvPVsBiOHaWhpkUgL55CuMmOJpBEiQGvyDvb7VyGiCkr3Kph1oYHLLzKxaoOfRV+4CBr30NcX85N00U4Zu8ihL7WUEhQ+sihAKaniimkJCRM21GgpoIgNLI13Cf0XiQiFQkQII4to3JfzAKykUMZuQiKIRtIiIcU9JbuDQCB1TGR2munHjIS/KyUlsoj2qNoOCB8atBQxglrKqGAvYRFEAEoUFDCQJFIJEqCUnShRMpzJcQVxG00YsWAjhReeeZF3P3ynV2ORV5BLxcaWWIcZyVRTSouoJ03q9OMXQlDObpLJQCWpsJDECDGZjSxDIpZ+rvgLPZwCCXGQd0SqlEWjqMGPBwVK7LTE5jFsCfYCOmFARqaBKkxY4kIhiG2W9WcoWqGjjgqKGM5uNqJEyZQhp/dqDA5g2+bt9CH2GQpJSRqJmQRGYcaLEyspOEQbFZSQS78EH96oiKI2KTEYYlZE1115Pfv/qGIkh6GWNERFlHoqaaSaUUylkj3sFhvJZwA6jHhwUkEJIbefpT8vY82WVciyzI4dO1AoFAwfPpyPFn7Eym/WMoYJtNKIgxaaqCGdHPoxBIFMOJroB3qoUEhKPMJFHRUMZixGyUytKEdCIlVKJLh1koERYhJ72MogKdbOGxFhdrAOPUb0mNjJenJFIWnkICHFVb5FjGAPW4gQJol0KthDvhjQxW9WkiSiIpoQRnYw2mlGgYIxTO9Igfchoehoy/eyjdXoMKI39k5A91f4L/n5bwiDQeLFt5ycfIyJrIzEn+jbXzzkZKm484ZY29GWnXV4/BEun9PMnKuT0KrC/LR4I7m+zgRav/BSbljPrZdrWLMxQCQqGDVUy9adIa66yMo1l9i6fAelUuL5h9N49vV2fl8TQKkQ/LjUy+Ci7nsMv/rBw6oNftwemYH9NWzZEWDZKj9KJbS2yfR1DaNR07MnSreQpR7N4QFEQE9uoGN3QYp5meSIfmxjJTtNP5NqMeLxBtC5Yr4hXuHCk1xKRONFFdFjaO2P11rJc7cmdW1zlEWCt+af0e6I7UA0Uk0DVegwokDCVRbhmZec3HqDpVuSZV95iP79h/+lovLPMOjV2FJDBCICn9KBuWkAh520jSGD1RQP1LDB3UyVewe5ocHx1jW3cNCetZEfPkqOE59+v4xKKZGXrWJ4sZZnXrNz67W2hJ2q5153UrszhSzJhK6lH6+9X8uca7u2iX3zs5c2exQhwOWWmTnNwOy7WjjvNDNXXmjBbFKwdlOAJ1+xc9n5Vs4+OUa01jdGuPj6Rj5/L4uRw7Ss2HbogUdlZWVYkyI4tCUk2dOIEkGNhgaqGU73yaCSJEFrNtXyPsqrwhQWdE6e4bDgvifb2FES5NgjDGzbHeK5Nx2MHqZFkeJDws+vv3u54gIb996q5fijTLTbo/yx1k80KjjteBO794VYs9HPt/Oz4yrhfn00SMLDbXcsJ9c3AivJyERpoIoayhhDZx9is7KKi87T8vlPf+8m96/GMccc06PB/p9boP6Ms88+m7PPPvtf+n0qKyvRhw1IkoRdV8ltcwwJxOcB3Hi1lXkfN1LtlCllJzpiBVdVTRS9RsGbj6TSd6oXuef6lwNinMbmCG6XxEhpSsfjgm3bK9m+K8Csy31kN0/vbBsPQKgtSIXud7L7Brj/qVaeuDeR1IxGBfc+0cbbz2Xw8ZduJozWIafWc/jMW3o1FnW1FQwZqMXtkVm+2se382MbNkII1mwM8NNSH7IskGXBHQ+38sLD6Qwu0uDzybz/US0vvLULg1qD2ylIdqdQFtyNCRvGNBdbv0+jIE/DosUeMqOF3aaWGiQTtXUpWCwOXv8olRvububzeVEs0SQOn6KPB0dcdVGiiiw3W8XnP7h47yMn+8u8PHDftZx0ysWccMKpaLU9bzD9FRQKNXJUMLCfgVk3NjJogIYjDjNQ3xBh3icePHY1/nCY/AKBEBL9+qiZOkHHP+a2olHB4nezueC6RpZ+ntuFQEpOUvLaC1bOuHA5bocCU1KIEf0VOF2CDVv9+P2CN5+JWZjodRJnnGCivCrMwsU70aXqMJlg0YvJ9O/b1brmxitsvLPAxfWXWTnp4nqcbQpyndmIfvZeqx3NyWYUCKKE8eOlkRpUaPAIJx5FOzYRK2QHEUvkrRFlqNEkqPxqKKU/wwjgYw9bGMEkvLjYyTqUQo0CBR5FO5dcpCYjU8uiN31dvocvdT/3/KP7jTSTUcHRU80sW5hHA9WUsJF0kUsm+fECOTmUT019OTZrCI9ThfQXi9T/dASDQSwWDUMG6Jkwqmd1/VEz9Cz81Me9D7tQqGDqSbXkZKkwmxXIsuDKC62MKNZywgV1pGWo8ba5umweQmxzLoA33kJp1CvJzFEx+84WQn49Kqn7JYQkSficsbnKYk48r4uLNNz5SCuff+fhygutBIIy0UjvNsa3bt3IrPO13Hp953eWJIlpk/S8/qLghntaeHeRi4ljdYwbqUMQ5deffiEU1vHKEzKnn7eGcO0YrB1ebLKQqaOcJmopYCC1yWu44DyJtWt+Yf2aTzn/1AhThsKq9TKPPxLC6zCRnNxGbnb3SqkkmxJbaoRGz3ZkaysKCfRNEo2hajLJJ5VMaimjvaMzKZs+tKdUkZz895K9G5q8FBWqmXVjExecYeask8yo1XDpuWYefbyKDDEwoZa2tg7hwitW8+MXnaF2AM2tEW68t5nXnkgnGo21wD91XzIXzm5i5NDEubq6LsLQQbHHvl+YzXe/ejnnqgbUaonzTjPx7YLseBjaGSeauOneFkwGJUdPN+Gww8+/hQi3JNHqa0RPFibJgtB6KS8v6/3xNzTgc+/mvjnJzLqpiXefz0gIYvvhNw/L1/iIeJLZxy7M2EgmnUGMjpMeIREkRBBtSx/e+qCcuXfZqGuMYHdEue2hFqZMUnPZ+S6iURfvzS+lYk8AfSSZgf4xGCULcoXMgidqmLdoLz9/lcKSz3OZdnIdjpoGIpEwZexiBFNQSSrSRQ6N1LCDdcgiih8v/RmGHw+VHcnQEhK59KNs33+Vn91h4MCByCJKDWUUkEiWS5KEUZjZxO8MFmNIIZNmaunDoG7fq4U6ihhBVESRiXa77sylkFJ2JKRlQ2zu2M92culHhDB59Kcvg1nFjxgwM5xJ8XnSTExlWiNKqaWUAgYSFH4ctGLGhgkrO3fs6vVYXHndFcxefhPm9th6bogYSyk7qRPlWEgmTBgPDjLIJVfqDDhSSAoKxRDc2NFhoJGaHv1CW2ggicTaVouOEIF4rdwdtOhRSirqRAWjmdbtc3IopIFqnLRRwEBKFdu58OILej0OEGv7NtJzR6ERM7tU60myJBP0hBgYGt1lI6zJUslV110GwOLPPqf8jxpyfP3iG31KSUke/dAJPbWU0o8hbNX/wR7/FrTo0WNkEKPQCyOtqxuYMekI1mxeldDxuWPLLiJECBMiiB8PThQoKWc3RizoMNC3X+9FArIsIwmJNhoZy4z4udpKPcN6WCdrJT0KoYhvFqgkNcPFJDaxHA16RjCBBqrYzhoAbKQylAloJC1CyGzmj47NBYntrGawGBMX+EREhEpKSCaNMnbSTwzBJsU2Jg8okcvYyagOYhnomBNdhNCix4QRC0H8fxmE2Vv8l/z8N4RKoSDUksThx7dxzjkqTjnWiMcr+OhLF4Gg4I2nYqpBIQRlFUHaHVEyUpV89KWL/Fw12cObcXt+weMVBHwKBvTRMM4a5olnBQZtEKVKYLJFyEiHyy7o2asxyarE5RZkpauQJMEX33uYdY6li09oTV2YVRv8SB1qwOIiDWedbObZuWkIAY883877b69Gq+zdokZv0hFo8yWkaB8MPz4MJE5aMfPpcfjzV7JuSRLNrRGOOKqcZr+T/NFNvHSXicEDTJRVhXnkqc00bfcwckjX4KGZ0wx887OX00/oqg4IhQTrNwWwkYudVkYyJb7zKKKC95/fTVVNCy8/nUgabtwawOGUeO6lZ3s1DkOGjmPkKD1LlodQGbyI5H0sejmDRZ+7GTpYwxfvW1jwqYtX3lhOe6sCjz/CzCPVPHSvLU58Atz9WBvDi7Wkpyq5/fokrv5HE8NnVMUWRFFoa4+isxeQ5R4JEqQF+/Hmq/UEgu3ceKUNk1FBMCgzf7Gbp1+1o9dKZGeouOQcM3v2h2lphJcf1/P+mx7CegennWDg+YfSElRZ2ZkqrpllZcFiNzX1YTIyem6z+DO2b9mOSqVg1KQwO9esJ8U+lIC+GaUSlJ7Oc/KAQfKBwI8QQRTtFi67qZEfP8pBr48VNtfd2czMaXqeuDc2ETtdUY4/MtbelZWlYPrp8MobWj742MN9t8YWJclJSk49LnZO+HwyE46r4dfPcrrYI5x/polRw9VMP249ks+ChAITFtLJ7rhhiA5FWQmzLkhj8Q9dSYX/IoaIiG00BK11nHtaz0XNKSdq+HxPIRlS7HoWQlAfrECRsw9ntJkZU/QsWelBlkW3dhY/LfUyeZyOW+9x0tQEGcKOCjUGyYSuvS/nzCojvfmwLn6ZGknLgMBE0rM2sK8sxCkX1/GP65IpyFXxwxIv7yx0cdLRRiaM1jFqqJbDT6/DaJU4/sTjezUOOr2RdruHJSt9nHpczFeo3R7l0pubGFKk4fQTTCiV8PVPXr760YPVEjvPDQYFs86z8NsKX0wlIZRs3tyKGQ0qo51PPkinIC92TL8tC2PwZcWLPL/w4qQtZilAOimRPNZvaOGFN+08/1AaH39cR9ifRWHfnkuJ9FQVkWhs4+WbeRlEoy4+//55LrnwNZ5+bgF5eb0zdXe73Vx/zZnMezWdww+LqQt2lATZvjuI1y/jtqtQRrUUF8t8tzArrsQ99ggjR003cOF1jYw7tpoJo3Vdkn4PYPwoLbbUMH37K7lvTiozpxsIh+Hjr128u8DFg0+38vazmQmbgY/fk8p5VzeQm62Kq6/+jIJcNT8t8/LbH14mjNYBgs1bNnLqWb23A2iorUOJhhFMRi20lLKDdmU95oJ6kjxqahXLkYQSbXsByeFc2mjsskkUkHy0ZWzC4fcwwDkBraRHLbQYscYTSYUss7tkDS8+kcrKla14VnkTAmMiSj/9+/ZcRwwZquBDSslOMmJI9qE17KXKsRN1Wy45vhEoJAVqey4Rwz6UPitOV/ftUf8FfPXlR8w6M8ji76LUN0W61GIHUFEuYyMdpbaZ0080smYD/LY4ByGIhzAef349bz2bgc8vc+ZZW9G3HNZl0V9BCZnkxxdQAWMjwiPzxfvZjJ9mh7/oQgtFw9xyfwtvP5uRMN/urwgzfpSOR+5KJRIRnHhhPbLcO3XbN1+9x/wXEgn3SERw29xWGlsi3H9rMhaTgs++cTP3mTbaWiS8uypxJdlZ9KXEr98mc/8j2/h9RZT2VglZQAqZDGQU9YpSMjLc9Oun5/tl+9jyWw51DRJzn22nvjFMa4OCIvd4gslr/vpLakI8+YYHs8nAvXM9eD0q6kIVtJhKSEkVnHiEAYNB4telzZQ1RLD+RUjJX8Hv95ObqcRskvjsnWy+/NHDnAdaiMqC6ZMMXD5L8NEHqxgcnRhXrekwUFOWyuTjazhymp6ifhr2l4doaI7y3Nw0+vfV8MX3bo48TI8/CGZT1/ulJEEwKKPVxixhTj3OxMnHGHnyZTuff+elriGKSgXf/uLFaJBorFHT1zWFRRuaCdvq0RiUaMxB8vx92SM2M0pMxW9qICurdx0RAB99tIgTZ+o55nAjarXE2Vc2kJ2pIiVJyfbdQYqLNJiwUixNo0rsw4yV5I7U4UZlKYGsPSSlgCxD2Aef/yBz+UVGDHqJw45vQCWpSUlS4HLBeacbGV6s5YQTA/RxTY5fGwpJQWqkAE9ZEhdftYGfvkjl7FOMrF6zneimKAWRYXESTCEpyaZP3Adyq1hFhWoHFpOCwmg2PrdgP9vJIBevr/nvnBb/67Ft2zYEAgethESAPPqjkwwEhI9q9tNOMzoM7GI9StRECZMqsrpYfDSJWtRoCRFkJ+tRoEAWXZPC06RsgiLABpaSLwZgwIQHNw1UokBFJXsxYCJEgAhhJCT6MqjbDaJc+rGZP9AJA1XsQ4MWNRpc2GlraSMQCPTKOmrQoEFMPn4Cyxatok90EEpJRREj8AgXW1lJFgWMYmq3pK6NFBqooq80mDpRQbtoJllK7EwMigCNVDOSwxIe9+JGg5aA6HmdHtT5GD1tBCt/re+xjVshKdAILR5c5FBIjU4XC7j9GygeOhj/ak8XAtQr3JSzmxABcs19QCeTl2+jobYUW3smetmIGwfeFDvHnXk0Z51zFgDz3p5Hqjev2w6HVLKoZC8iI4TCrmIU07oIm1KlLOwtLbz55ptcc8018ceNJgMZ5LGJ38mjPyPpvP+6RDs72cDxQw7v9fFLUqw7rK8Y+KfvInVRZB4MLboOr9jYhpZSUmIVybg67CPypP7kkRha5hVuLCRRLI0lJIKUsztut6QUClRoiBBCgaojnFNNFfvYK7bGW+F1GGKBmJIJr3Czn+3oMGDCgoNW7LRgxEIuQ1CK/yo//1fD7VQyyD8Mo8vCvAU/E40KTEYFN16RlLDYeuqVdpKTVDzzYCqHTdBz1yOtRGX46oMsbFZlXBF05a3NOLckURQahcFrIiqi2O3VbK4pwWR2d9vOLsuCWx9sobouwnFHGNDrFXz3q4ejzqzl7puTOeloI9EoLP7Ow7xPXZx3mpnHnnVx5BQdA/qpGTtC13ERwv23prB6Qx3rN4V6NQ4XX3kx85/9mMGRrv6Y7aIZPcZuWxC0kp665lgbVHqqigHDA2RlNPHa051tUEMHafn4PS13PyZ49T0Hd96YKMW+5BwLZ1zWwIghGvr16RzzSERw7lWNqFv64MLBSA5LmGAkSSI3OIQfv1nJ3muCVNdGaLfHktYfftbOU88uoF+/fvQGkydPYfa1XizBbISlgauvMJKZpqSxJcJzD8UKxYvOMXFRh9foq+85+PIHD2WVWnRaibLKMK++7yDJGlNjThqj44Lrmpg6Qc9Lj2VgMipwuqI894aDz+Z19r9JkkRB21QWP1fJ/AX70ZhCyEQ5cqqBLb/lc+SZtbzwlgOlEs45xYzHrmVsdAKOplZmXLWLJ+61dXs8pxxj4vTL6tlXGuaHXw7d40pvMBCJSLTYgzz0lI6rb/ydPn3h6OlGfn2ziWSRiSxkdrEBK8kMYwJKSUVUxFSXmzaWMOHYas46yUpGhkQwKDj7FAvNrRGuudnJvt1KNCEzYZWaVr/Ens1Q6J5Gu24T0WhXH16DQUFKsoLM9O6n0cFFWoYNURPaMBw9JnZIq/EIFw7RRoggKlTIQuapV9tRqHpO1PtPRmZmJl4cyCKKEDI/LfXx41Iv4Yhgyng9551qjhNYWrUS1UG3NEmSyKGQ0go35sJadpSoOfU4E0+9YufOGxMVNm3tUe5+vA2jVkVLnYahw2DCmC00N0ls2ypjbBpMc52a/B5Sgk2ShbVro5xznppf//By16MtNLfKTB6n44oLLNTWRzjmnDpum51EdqaSnXtkVKre3X5POe1S3ln0MGkpMknWDpXlP5q4f04yY0Z0Fsqjhuk4/3Qz00+pw4gRg1mAJsCo4WpWr49w9DQDwwYp+GVJCE9AwfhRnYoegx6iRGJ+PmnrKRwc5Moz1fi8sOCjPXhq9Fx8vIGffvdSUR0mt28UvbaEVesVQFeFOMDuvUEGFam5+OzOYvSqi5QcPSPMFbddxvyFv/RKCf/ii09x2AR1nPgEGDZYy7DBseOorm2irNLLgtcz48RnbX2YG+5uIStDxV03JVNTH+Hz7zy8Oc/J1Rd3Je68vhhB/vPHOfHzS6OBi8+yMmOSgfOuaezSBaFUSix8PYsJx1UjhOj2mHaUBDn9BBMP3Z7Cz8t93PFQKzdfbeWbpUuAa7o8/6/Q1tpKHgPRSnoiIkyQACnpEXJyVNxyjYmZ0w14vDLvzq/irbf3IzdpEhY/dmU9mfkejp5h5suvVBixUiZ24aQNHUbCBFGgoC+Daa1WEgjIzLnBwG3bq9B7OlvXVBEjJftD8fH/M7ZsjsZ8vZS1vPiUhWmT9UQigrcXuHjxmZXkt00lGgF8RoSsoH+/4b0ah/8k/PD9p+hVLo6cauCFNx2883xGl+dEo4JFnwbJjgxm7MRY90IgILNrT5BhxbF5YsXaAONH6eIbk48/HuHO+5ZiaOuHPpSMHy8NVGHGRrbUB4AWVQUqQ5Bv5+fQ0hZFawzhcrYnJNkeQED4GDYcBvbT8Nm3nniNKcuCeZ+6WPBq7H6nUklICPx+ucdrpjv4PO1YLYnz571PtDF6uJaLzuokz46eYaS0IsTRZ9eTEjUwoHUK8xcuo7VdwU2zjaxe42S4PDVB6W4V42ndW8ddD2zhlJPU1DVEmHVjEy8+mkZ5RZi71ljRS0baHVoamyPd3v9d7igKhSAalrj88hBZrVPpL2lptexm5nktPP6ANX6sD98Di7/xMue+8kM69j+jqakJjUYwfbIBjUbinFPMCTX9R1+6Wbbazp763xABPZKsJKz28I8bTBjMViprIowfpeO0443xWre+McLdj7Vx6rEG6htVCAF7S0MJSerHH2nks289XHhm57yuUEjcdVMy110a5aizannq/lRmX2pj/qdu3t2ahtdayYgprTx0j5kBhRqaWiI883I5i78Is9O9jEGFEdraem+t09bWiC4aE1cccZiBIw4zUFMXxuMVFOSqiMrw09cx31EZGRd2ksmg3rKJw8+w88id2XGF8tadQW65v4Vjzq6nuUZH3+hIkkUmUaK8vLuSl14vZ1CRkgzXmG7PV5Nkoa48Fgg1aayerIwwkVAYxZau1+oBZEi53PZcNReeaebX373c/YCb2jId9qiOCeNH9no8/hOw9OdlCAQeXChRsZ/tce/tIAHUaCigiJQOkjskguxmIyqhJpM8okSppRw/HpSoAMEgRtNKAy3UkUHXTVkLSThpo4ZSQgTjKsm+DIyr2SAWHrmFld0mvEOsNjUIE3vZhhYNXty4aKeFenLlQr764ivOPf/cXo3HQ4/P5T7pfhbP+xKFUKBCFbdPkOlK5h5AbC0S+55DGc8WVpIqMskgDyUqWjrCgAYxKoE8axWNBPETRcMO1jFYjO5CLPuEh8Kh+bz1/huMGzIR/iK/J0IYNRokSSIjvedr5Z/hjvtu58qTZzMoMjr+mFe42MtWBjMmtnHrABzgaGrB2M+AOi/M3j2bMUlWNJKatavWsWrlaqYcNhm/O0DyX3Q42Iw2Lr9+FvPvX9zj/StHFPLuK+9z7rnnsnDeIrZu3IZQyLTp6skM5JEnJXICFimZkWIK61dt7PXxS5KEWqPGEkjkNBR0Kju7gw9PlzR1PSY8uNjDForF2IRzKCoi7Gc7/RkGxEQgA8VIdrGBZNLx46OdJvozlHRyUUixz6+ghCABUslCjZocqZCtYhUO0UYZOxMsEw58znbWoEBJbVVtr8ejJ/yX/Pw3hBwBPUYUkoJ09xDqakp595WkhN3z3XuDLP7Wy6rv8tBoJNZtDuDxCV55vHPHRpIkJo/T89NH2RxzggdDc4wcU0pKUsN90YStbFy/lv3lIQYUJi7k7n2ijcEDNLz/Yicpc/NVSSz+1s29T7Qx/zMXoTC0NEn4nToeeyJIKKThnTclPnw7gqxr5B83GfhHR/v37bNtXHBNM7IsH7K32bXXXs8nC+ZT2r6WbN9QDJKJqIjQpKqgRpQyJnpUj6/1HSSkk4nyxP3d7ybfPyeZSSfUdCE/rRYlbz2bwdFn1TF0kJaZ0w1U1Ub45mcPJpNEWI6ScZAi4s/QBq2celEF55xmom++imV/BEHAH7//yGGHHdbta/4KKqXAGs3Aq2rkyosszP/MzXmndd9qOPsyG5lpSq67vZnxo3X066PhkTtTKSxQs6MkwKmzGnjo9hQuOKOzaLValMy9PQWrycmCZ8pIC8R2eCRJIi3SF+r7Um5Yy51zg1x+gQ2IqSC//jCbex5v5bOv3aTKsdcIBFptz4sYpRJKK8LIAtrb2zEauyeU/oyx48fw1KMKvElw7U1OzJIVq83Jtr1evH02EGrLw+/UkUwaOVJh5+dJSnIpRBVVk5m6m/cXeCGkZd77VuyOKDNPbsNYMZ4cyRZ/TYrws501sWNxZrP4mxbOO6OrCtjYg3LsAAKRMFWUxAo0oWYisZZyhaTAJeyUsIadJSFmHHH0IY3BfxoWLfyA1IwIFY7VyEo3e0rN3HtLMjqtxI9LfZx0UT3PPZTGiCFavv4uiIWuC/E8MZCdla3o9D5eeiyF1z9wcvql9Zx7mpn0VCVrNwZY9IWbYEjGbg+x4M1kpk7snC98PpmTzt8O63Q9pgsDpNg0vPBIEvWNNk6/rIHlX+aSndl5i/X7ZS66vhGnW8bv731r71FHHcvVV75NurWUaESmf18NOVmqBOLzAIr6aTjtGCvL3hmEXiRTq9jHKncNm5bnolTGztmH7obDT69NmMNmXajnjx/KcKg9vPu2jsnjO+fFq2fBy+84ePVdFwql4LbrbLzwSMxf+qQL66ioDtM3X43fL7NwsZc1ayOkpEhs3u3h6Qe6+i73yVMzcZSX9evXMWHCxEMeh5W/f8srj/WsNLzgDDO3PtgS9zj0eGVm3djEm8+kU1igJhKB5tYo11xs4ZHn7Xz4qYtLzk5UCbzyroN/XJfUrTI0P1fNpLE6NmwNMG5k4tir1RJjhutYvSHAlPGJ/sdCCF54y8Hj96SiVEocf6SR0cO0XHJDI3WNm3G5XFgshx4AFw3LZJCLEIKdrMeIgZQ0Bd/Mz0arjX1vq0XJnNkWjpge5LQL2vA1uzFIZtpEE6ViO4UNA1n1XjIudrCTdWTRh0KKO5V+ws9uNmILxUJQsjKVCHWiMtPUNoC5T2xg8Ydd77F2R5SVq2T6MIho6wCuun45a5ZqSLIpuXaWFbvdzufPV9MkV6MKawhLXrJzs7u8z38RQ1VlOY/fY+Wsk81MO6mW1951ce1lnSELgYDMZdfbUdX3w520n/3Vfq652IpaI3HvE21YLUpeeTyNdZv9HDWtU6lz6glGZh6uZ8Gndfy2tII/VgexevuQTg4O0Uqdcj/jp/lQaKGlLcoDT7fxyxfpnH3RZjT1U2I+rh0IixBN6Wt59REzBblqLrq+kXNOMeNyR7nzkTZOOdZEkq2jU0YIahuimE1KPB4PZnPPvvIHIxiW8Prk+P3X7oiypzQU7+I4GP37aph9SRKPPrmFUZEjyG2ayLc/7OTTz1vIdg/rdjGYKnJoEftobvNz1qUt+N0aLrnSRWVNiIGBmA+9qXkQ196yncXzUhKsM4QQXHd7K7u3K7j4mnaUAQt2NoIQWExuHr0vs0vdeObJRn5Y4mH16tVMnjz5kMbgALZsWRezavF0vafs3BPkyx88bPg1D6VSwumKcuYVDXz1fhZGY0wg8eTLdp553c6ZJ5rYWxbm+1+9rN/s57TjjLTao3z0hZumlghzHmjhqw+yUaslmloilFeG+PonL8OLNQwv7pwHIxHBLfe3cO8tKRw+JVbbVVVCJKBi+qlNvPZs5z0lI03F0w8lUdTfzWPPt+MLSPz43XxuuOHWXnkgjxw5hjdfXczc25MRAjZtD+J0yQweoMFgUPDyW25UbTnUinIctBAlik2kMXhKKy89mrjxPHKoljefTmPSEXZGRY6MET4SqFCRFuiPtzSd3+pWMfqgevHPUHtSKdlvp7ktitUS2yRv7bBp6g4KdRizSYEkSRw9w8CUH3VMOLKJqsoK7rr3o0Meh/8keP1eJBQMZRwlbEKPERmBlWRSOtRrB4hPiJEzI5mCQ7RRwiZAkEt/7LQwkBEHeVTq2c5alEJFCp3Xqku0s5etFDOug0gbyh620JfBCcQnxAQ4o8Rh7GVrj5ZcajSMYBJunLRQjxYjEhJmklizYl2vyU9Jknjw4Qf4fckfhOoENlLIlPKRRZStrCJfDOh2vVpLGZkdRK9OMqATBtLJoZlamqjFgBlLRwgXxNr8S9lBOy0UMhgrKQTxU8leJKGgmDFALGTKndvEglfnATB24miafnJg7ua68Qk3AfwoUOITHtL/hvr7AIYPH87kE8ex7fs95IT6oZAUlLObYsZ2Uafa5DQa9vuoUzQzItqhjPVDpDXM3dfdx73P3AVK/nJjzhfx8fvSP2KqxB7WB2o0eD1eTjriVKxt6egjJvazAx8eBjO229cYJBM19TW0t7f32g6l/8D+BLf54ypOgCwKqOlo0f8zXKIdLbouYrIDCfEB2tjAMrJEPgZMuLBjp4VCijFJidYzBaKIEjYTIcwwJsatZaCDIGUk+8Q2mqlhLEcAMJCRbGEFxYxLID4BlJKKIWI8u1hPZujQs1L+Gf5Lfv6bQZZlUMp4wy6spGAL5rPjlxBjp1cw6yIdfQoULF/lZ+lKL4/fkxpXtryz0MldN3Z/geTlqCkqjtLelNiuZiEZh2TkyjlNzDrPyjknm9DpJL783sPKdX7++Do2ITY2R2izR8nLVnHmSWZWbwjw01IvwVYbuc5xCJxoqWIEo2MtoQJkn8wHT+9j954G3n8tmZwsNUqFhMfjOeQFnkql4svvfuLqK8+ivnoFLqdEfp6SOdfoeetdFWJ31xRTiO3weUMh9uwPM7hIg0Dq4jt1ADqdgpRkJS+9bWf2ZbZ4EetyR7nxdgfJTWNoqjHyyq+tqNGiSKtk/oc6Tj6nAV1D94s0h7qO4ulNfPxefvz9LjkH6hoiHHvux1x40dW9CvyIRCIYTQoich0qZSyZ3OuTSbJ2LiB27wvhcMoUFapJS1VR1F9Dbraa+a8mtpUPHaQlO0PFuaf2QJxebubd96qgPlHeHhA+ZKODYcUxddeOkiB989WoVBJP3JvKiMOr4i0NZpL4ZUmIh+7u/nh+/d2HSgmTx+mpra095LbXjRtXkpwk2LNTi9kic9Txfh67J5O0VBVCCH5f7ee0cxsZG+meSMwgly1bdrF5ZQbHnN1Aks3C0y+50VQN63JD1kp6hooJlLGLQf5RPPJkFdOn6BLILACfX+7iJXoADmcUR6OeIdJ4ZCFTxV7K2U1/KRbyZJGSKIyMYMSgvezfu/aQxuA/De++/TpnnWzg+1/b+ejNTEYM6VxkXXy2hRNnGjnrigZmnWuhtlYmwAYKRBFJUmfxpJV0KKNaHC1hTr6kgXkvZ3DNJTa++slDRVWYipoQh03QUZCrwmhUMnVi4s3XYFDw3UcZZBU1IUe630GPiggGS8y39bX3nTzzQFqXc0WvV/D2sxlMPL4aufup6y+hVCp56JHXOHLK4WQla1mc7+ako7sS8gdwwTl6fv28HpU9gz5iCI31Ep98aef8Mztfk52ppL4xEv+uY0fq0GbVc8wUHZP/RN4B3HCFjY+/dHP95TYOP6zzXvLK4+lccmMjJxxl4t33whjb+6EPpBEmSLN+H8++5OPm2YLvfvURCgkmj9dx3BFGjp4WZcmmP3pFfvr9HtTqnlvCNBop7t8K8N5HTrIzlVxzWzORaCyF2GKWSE5SoVHBqg2xhf6+sjAajURxkZovfvDwxXs9W3JMn6xny45gF/ITIDVFyZz7W3jzmYy4T15za4S5z7QzZZwuYa7ITFdRXKSlocnLd999wfnnzzrkcVAqJQhLtNNMhAh+cxMP3JoSJz4PxsihWoYOVrO+eRv9xTCq2MfY6EyUgdjCXhaCJNJIlxLvaTpJz1Axnm3uZVjMNtZ8G8Ah+VDTTJKI+S47aKV0nZ8b7mrh0buT4/fakn0hLrnajq1hLJIkoUKFqWUgb75fyZ23xGqAG660Mn/hPpSuMIIAfl8Ue1vNIY/BfxpUqkjciufNZ9M45Wwnb74bYPQINV6fYNcuGVNrEWFDMzfdHuGaWZ2WPhedaeGPNT6OOaee0cPVXZS6RoOCq2eZuXoWLF/t48ILmyiLNKEy+Vn4jo3cbAvPvGbnkRfamfdyJinJSt5+zcQFly/HqrChDNiQtW50aS7mP2eO+0HWNUQ46cI6JIXENZdYOf7Iznnjp6Ve2lohI1OBWn3oLW2Tp5zIGx98xK3X2QBYvtqf8L5/xsXnGnnrnTB7XSsZ5J+Gt9WHWk4ijZweX2MKpbN8aRV9I0NJEzkoJAXNYjNyR6+/VaRRu6Yfk47azy3XGxharGZfaZgnX7ZTWaYgGJToQzFZxAJ9IiJMY+s+zrm0kU8/SOlivXLLNTaef39er8nPVSu+Jj9Hxfe/ernlalvCIv31D5w8+I/OYCyrRYlep8BojF2jkhQLYnO6onz7i5eq2jBbdgbok6/msIkGrGYFy1f52FMaIhIVHH9+HScdY+Tz7zw8dEcKt1xjY84DMaXmqKFaausjbNkR5Karkjjl2JhHenlVmIiQkdOrefiezjXKkhU+3l3kxOMVyFEBksBdb8GaGeSlFx7h5jn3H/IYnHDCyTz/9B2cf1Uzu3ZIKF1pENIRMbViTvfR0BYgo8jH6GKJ5kYF+/cLavyrmXdX9x03X3wTpCBS3G2bqFGyoAvbqBXluHEQJoQRMzn0jZMrQhvAapF48W03C1/LxGIKcN/6CnSersQDQDi1miOndnZOGA0Kbr7OxMPPyiQldd9R8Z+Oo445km8//w4XdqKxfhXCBGmiFgmJcSS2DIdFiAaqaCdmI2CNp1nXJhAuSknFcDGRSvZSzf6OxG8JmQj5FHXYEeSgRY8KdUcSdVdoJT1CyIRFqItVUszrsBEPLnQYSCcbDw4GMpIq9lHI31c+Dh81nF/rf6NdNGETqegkAxkij71spUiMiNevAeGjmXraaUGNliTS8AoXSpTUU4UbO1EiDGAYfryUsImA8CEQaNAxniPi76VFx1DGUy32s54lsVZ4/IwrGENubmx8Lrj0fK74+WpGiikJ4x0SwbjfuINWdirX8cYNr/7t4wd47uVn+WDEByz88COC7jDh9hA6kUh8RkWEKvZhpwURldnKSszCRgED0UhakttymDP7VjRqDVoaSaVrPegTHghINP7upIb96IU+bqdxMOy0EI1E6dM0DIWkYDtryaM/1ezvcm4cDE1YR3Nzc6/Jz7TMFDZvi6koIWZf5SdmYVUmdlFAESpJHbdfq6WMYSTW4AHhI0iAXApx48BBG9WUkkwaCpSM7qbFH8CEFQUSRszIRNklNhAmhBIlGeSTRhYFFNFGU/z80UtGFEKBtRvxCsRIU1nI9Bnw94NS/4z/kp//ZpBlmWAwSgV7GCFifjIpvv5ES/vy/oMNuEzl3HS7isEDtEyb1HkxN7VEuyVgDmDcOAVvb1lDgWNywu6HPpzM3Ns1lFeHueC6RiJRiERlLr/AypYdAR56th2LWUFWhoq9paFYsuPZZtodUTYtMaBBRwXrGMO0hMQ9haQgNzqIDctdbN0ZZNvuAFFZ9MrHBCAtLY1HH3+dC88/lrQcMNhUfPRVmKKBav4o28KA4PiEC1AIQRk7yY8M4bizt3P6SXp8/0RlpdNK1DaEGXdMNblZGnweiYYqDeaWYSRFM0CKtTsA2Fu1LPh4D2mZMs0NzSSTuBMhhMCdVsIrT9uoqA6TkRZL9QXIyVLx9IPJPPv0/bz48geHPAZqtRqNRgdWJ0MGqnnw6TZWbwjgcEVxOgT3PuxBOJJQhI2EDe0UDgoxegwccVhX8iIYFGSmq7pNiYWYwb0xKYC/LkaUCyGwKxrx5ewkOyvM2BGxEIM7H2nlhYdjBJMkSVx5oZWH59aSFx2ISlLhb0hh0WIv55+ZuCDx+mJJs28/l8EVtzRx9sXd+8R0B6/HwejhelY32Jg4yc7bzyeqnGdMMZCZEkDR3L1iQJIktJKO737xotbILPnDzw8/hUmXM7vdsdNLRiIi5t2TXDORI49fz3HHqjj+WA0trRFee9dLWBbc+kALi17PjHuJQkz9cPn1dswtQ+IeRB5NM5ImxC6fhzy5CBNWUslm7doSdEmNhzwO/0nwe738sQamTdInEJ8HkJyk5MwTTTzwQJAi+0xkopSwibAIgslFJKkeg0nG6gsQcGlQSII7H2mlvjHa4WMmcdbJJo44TMdRpzWSm27g089aOG6mhmsu61Qo6fUKBg2Eqt176cvgLt+jxVzCbdfGzuXNO4I8fGdM3SLLAn9AYNDHfHiSbEqKCjXs2Bv8W+Nxx22XoRVa0honsPCjpUyd0PUaP4BoVIDoPLFTfQN47a3fE8jPay+xcc/jrbz3QkZ8Hp0wTsWVl/RMql55kYVIVLB6g5/m1ij9+6oZOkjLy4+mc+wpLgZ7Do8Fr0kAZsx+G+s3LOOtBS4uP9+KQR9LXn/xrTrOPtWMVtfzZ/0ZgUAAtVrBNz95Ojwzu+KrHzw0t0bxeGUiYcGLbzl47O4UzjzJHPc7XLE2wMPPtfH4I2lcfVszh51Uw+knmHG6ZH77w0eyTUG7Q6YnEWJrWxSTsfs5dPnvYbQqDbPvbMJlV6LVQW6uxA1X2Dhyatf57shpehZ/7aOtpXctPUXF/WneXEc5u8mjHwpjPUdN6/l8OPkEDb/93s4O1jGciSglJVERpY5yIoTi/nN/hkbSopNNlJaHeP51J1q1jjp1CVWhvShRYcaG16lmzcIixv28B4tNRg4rCTssWFsnYZA6N9pskSx+W7qPOzuyvswmBQZbgKAQ2Js0mIwya9f0PvDhPwUmoyJ+7x5cpGXkSCUVywoprYjNNzrceNUulKmNXHlRV2Jv2iQDY4d7mbcwSGW1k2OP6J4wfHu+i9z+MvffbuG4I234/YLXP3SwYVuAIUVaUpJj8+LIoVrGjINn56qprnWQma5iYP/OjadIRJBkjW3WPvNgGqOHd16zf6zxcfM/fPjbDbSq5V7VhrOvv4XDp75Peqqb44/S8/k3PrZulfn8izAXnafl7FNNcWEAxBTZajTk9wtQ17gaqVVJrOFehh586BpCjQxnekww0PFW2RTQSG28wyA50IfInhye+kcVktFNvc+JzT8QIz7yyCBV6iTXVJKa3PAQSlcpmPdJG7POS9yATk1WIkd7Zw0FoJRCvPBIOiecX8f9T7Xx0O0p8bm8pj7SJdE9FBJdlExWizLevv7Z1x4WvZ4VT7GfMl7H0pV+vpufgz8gc8IF9Sx4NZOCDj/5ha9lUVsfpmR/iFXrA/gDMoMGqLns5kacLpnhxVo8gQiyzk/JfhOHTdBz/5NteH0yz81NIzNdRTgs+OxbN3MfDuIvK+DTRZ9x7ew7DjkQz+PxYNIrWLvESH//pPiiOuqNUM0y5r+Zhkaj4J0FThS6EMPHwM4SGbszAt2oMVesCmOTM3pUciVFcmigkiJGokOPGwclbMYibJiw4dM2Mu9TBQpJgSzDcUcamJtTh3NvJlYSu8xajCWcfLIyvk44gCOn63j8paZDOv7/RIwbNw6BjAcHBkzx4LAA3lh7+0EqNo9wspet5NE/rsRspeGgoJZEKCUV/RiCS9jZyXp0GFCgpJSdgIQJH25KkYn8ZSivEjV+vF0UvxWUkEIm/RiCHw/VlOKklb4UE2QH1pRD7wA5GLffcgdVvzUxiaPZxO/sZiNmYcNKCjIy6/gVvTARxI8eI2q0aNDQRA0mYaWUHTE7LqLk0BeQ2Ms2lChJJgMlSlzYyad/t8edR39aaaCIkVSyh+bddrZu3crIkSPZsnEruaKQPWxBIZQYMRPAT4gARYzAJFkxY0Mj6/hj6QqmT5/e9QAPEZIkcemVlzLrilns3buXG8/9BxzkphFrpV5LLoX0ZXA8ONRBK1tYgRACNRoG+kahRc921qAV+rhIJiLClLGbdprQY6ReriSJNMopQS9MCSIzWUSpoIQBHcSzS7SjQ0+ylE6NKCUiwt3a9wGE1AHS03uvdly3YgNKtFSJfXhxIRCkk0M+RVSzj3X8hlpoiRJBhyEeEAsxDsNOMxXsIZs+OGhFj5FcClGjRoeBFhp6VMIG8KFCQ5gQzdTRjyHoJANhEaKOcnZSzRDGx1LjRSNeXB334pjllkIouz23FCjJyj30jJB/hv+Sn/9m8Pv9qCQVemFiH9voKwajkbQoJSUGYcFj8TB9Uio7S0K026Pxth+LSUFzayTe6vdnNLdFePN1I7fctorM2s60YlntJzNdxfTJBi49N9ZK+OTL7ThdUe5+rI15L2eQdtB7btwa4B9zWxhQqEGT2s769iWkkpVAfB4Mq30gz7+8mX01HtLSVR27aL3D3Xdew+FTdGzaHsTlltlfFmFNu4JUtGxhJbmiECMWvLioo4Ik0mihDmNTX77+qo7svjL7ykIU9eta5NQ3RtDrJHaUhLn/1mSuuy5EWqCIXKn73Ty9MFNZKYMkaJKqyBQFuJNKkWxtaLXQ3BLFagky+64wedlqKmvCJCcpefSuFDLTVRw93cCDz+zs9RhMmnwsS39bTGVt7Lf6+M1Mjjqzgc8X6MizH9G5Q+2GliY7L65ZzZsvdW0N1WgkPN6eyWAhBCqNTPLh66ipFgQjEZJSI8jBKJGIFFN4KgSvPZWZYJUwsL8GWdOOPVxHUiSHdPsIHntwHT/+0s6N1xlISVKyZIWX9z92M3aklolj9CBBdvahtzgOGTqexQs+QJvexqP3dr9DpNJG/7JFwWSN8tOyAKcca+TVd11oosa/9BlToiRKBINkJq/hCFa+38J33+xGn+yhar+G1HyZOdeaOemiek4+xkjxQC0le8O892EQVd0AwpEINeaVFPQRXH+1idxsM8tXBvjw05XsqdOTIrIxRSTC4f8mHHeHqBCMG6XnyKk9q3pOPtbES6+2ItklVJKaQWIUpem/8OT9yZx9aqzFWJYFn3/n5fb7nVTsU2IwR1n+ZRZqtZJflnsZNbmdXHkI6voCggR4fVsJL7zawuxrNNxxow2tVsHUqUqWR6toaPRhcwxCLxnxCQ/V6l2MHu/mgrNirU9qtURjc5Tb73OxaZOMUtYgq4IcM1PNw/daUKsUREICn8+HwXDo5P/27dtRyLUYDAp0LgMZTVN458ONHD2j+7H5YEEAjb0wvoBTSWrqWhLP9cMm6Pl9tY+jzqz7/9g7q/C2rq5bv1vMlmWZMQ4zNNQ0WEr5KzMzY0pJmVJmpjRQhrQpptwmacPMYEbJYoatdS6U2FFt94//cy6+57TjKk8s2JraWmvNOcccgwduz2HEEC1ev/y3cg4Ws5KbZ3rJjpUiwiaExYUuz8HAAQqKQ8PShc/90Jq7ipeeNXPE1EyNzrNOMnPkGU28OefoA46By+VixJAsPvvayQVnWDqt6dt3xfnh9zDnnWripnsc1NQluPOGbM44sbMr9COz7Lwy18eieUWcckkz992aTkplWXD+tS28Ps/Hi492ffB8Y4Gfr9/tfBD7/tcQvkYL6oQZimrQVI1EtrVwzzPxjMLP/mhskpEDJhSqAxv53YdnXniRKYdMRY+RUqkPDakmvP4UBbquvztHWxI9FgQpjJIFWchsYjn5lGLA1O0BHMCsMnHseTXEvAbyvcMp38v6bKSKZurpw2BykqWIZjXB5hBl0t7Jgb8srTIyBl3HfwaCKXQ6CVNbfyrkCtb5f6ch9m8jqDuEQiLDsO3dN2xcdVM1v/6+E40hyRknGxg5XM2W7XqOOrOR267N5ogpmevDVRdZ+OF7P9s2wHuf+lAoFXzweYBUKn3v96lQk0ylOHicikdf8PDqPD8KBUwapyMRF+2FT0gXYw16BZIEUyZ0XssWLQ5x9KFGzjrZzINPu5k124XNqmDLVhnRVkCxewou/qS4uGdMJ41Gw+zHX+eayy/h+ptDlKcGUSCKSNTKPL2xlqdeqOabT3IozE+vRZ99GQavjYqDHIw5KMl7c9UojEGcsVqMyRxkkhixtI/AB4UPo8KEXmTGzoKNGnbgEW1k7x11VUlq8mJ9cEabUJKglN6sZyl96Vq71h7uy2tvNnYqfv6yLMrAwT13sxXosFoi/PBxMZfPcDD6yDpOOdZEXq6K+sYEsizamz6/LIuQTArOurKFU44zceJRpvYiJ8Du6jgVZar2/wuGUjz3hodUSvDoC24mjUubI+0rfAoh+PrHEPM+ChCLCwLBFPFEipMvambBy/mMHt6x5vsDMudf28qGrelz/O3XZfPmAh9rN8UwGhSceryJd940cfmFXhJB+PPPP5k6deoBxeClF1+koV7NQbHxGYmzW1/Nnbfr+fH3dKPu9uuy6V2hweWWeWOBj4tvdDDvhQI2bo2TZZGYPs2IyajAaJQI7NUg7BRvIXDRTJIkVWxBRkYCzLkhjpweZfAAF8vXSnz9fRR/i4lR05owaNQkw1qcYhNadNjIJ0mCgLGOoUMF/frqcHvkDAMzl1tGo5Xxer1YrdYe3BH/DNTU1KSn8UjLWtmlQlpFAw4aMGIhLIIYJBNCCHawnqGMz5C4yKOYbJHLKn4hJiKdxm19wkUVWxnF5HZZj5RI0UQNPtwMZBSr+LlLZuc+xImykw3kikKysBMnSgN7yMJGH4bs9fkOkU8JajQ0sAc1Ggrye+4B0NbWxvo/NlEaSzfnS6gkSoQscthDOuc0k00KmdFMbT+nCSFw0sgO1mHATBEVFEgd03jF9MIpmtnFBsZzRDq3lrouzkqShFFY2MNmyumH0qPmndfn8ezLI5CTMnpMDJcmsFr8RhEVFJJZKATIE8X89N3PzLp3Zo+kL7q7nvLycuKqSMb/17OHIirI3W/SRZIkssmlvxjBNtYygonIJBEIhjCW3WwhIWIoURHASz+G0o9h7fmjV7Thx8121qaJayjw0kY12xDKFDmp9B7npJl8SomIEAoUrGUJemEkn1LsFLSvXxERIr/c3mPWJ0AinqCIPlSzlV4MbDeBBbBTsLcZsIEEcewUYCKLnawnuVcz10oOQxlHNdsJ4Wcgo6hiK1bKMGJhN5uRhdwlM76GHUhIWMimnzS8/f/VkoYKBtAi6qhmOzJJPDjJJpcW6hAINrMCAaiFhl4MxLi3cS6EIEKIxV8u5v777+9xPLrC/92d9S/+nyMSiSApU+glPXYK2MpqVil+YHv2d3gqf0VrTHDNHQ5ybAreerdDPfjcU828Nq9rNWGfX2bnngTTpxp5/GEjHvMuIN39UGb56Nc7M+lxe2Vem+ujpEjJJTc7OOvKZr78PogsC0aP0HHNRVbicUF+oaCQ8k6uavtDh5Hvf41w7OEG+vc24vf7exSP+vp62py1HDHFyPqfytjwSzm/LCxm2HAJr9SGERMOGtjEcnaxkSRxAnixU4hTWYvRIvPm0wXccJcTnz/TmjQUTnHBdS3UNyW5/zYbr74RxRotJ0b3ztthhY+ysrSR0/SjFTjKf+GVuTHWLbPzyQIrBWVxPnmrkE/eKuKZB3NZ+E4RN11h5dyrW2hzySgUEpL0Nxap3eDY484AJD58vYBzTzWj00okQxpKPeM7LUBmsimTB/H0y51jrVBIlJeo2NIN8+zP1VFanTKyMsqYg2XMOXHefDaPNT+U8+c3ZfzxdRkTx5m4aoYzQ2Nq9foY2Xlx9qjWUaVbSRAf2a6hrPzWzknnOTjqzAYcbUkK85TccZ0NIQQiBb/++usBx2Dy5Kl4QzGy7JnC+/tj2hQVXpxd/i0gvLiDUXbsTrJls4SudhiNrTGSItHl44UQhAig2nsAliSJLOzozAnOP9OEBTupul7c9YibS8+1UFqs5uW3/bxwfzY5ew5FF7XjMGznjFM1LFucz9mnmJh8sJ57bs1m7U8llPWNo0ZDoyOGyfSvzl1XsFjU9Out+duCfSicIq8oiUfVBIDHvJsnHrBx1immdpaUQpFmeD73qBW7KEDVWsmtd/tJpVKceb6PYfIkikQlVWyliq3kiTJ6h8fx/jMljJjQxpI/I2zaFufbT3J5dV6CvMNXEBj8I0XTV/L6XJl6R5j7n3Tzyjte4vEUhxzexu4vR1DafBhFrZMobjiMpfP7cvgJTnZslfC3aXt07wMs//Mn4vEIhaUyCRHHImWzZY2en5d0Xq/WbIzyw/eCLDq0qFIiRTjW+V4vLlLj8sh893OIS29uxe2VWfxLqNvrePeTIIWOCeT5h5GfrKTAPQb9tkks+lJGJzJZnFERpqxfOKPw2f6+hSouP8/Khg0HLuputVrZsSfCnTdmc/0sJ48+72b7rjjbdsaZ/ZybG+92Ys9RMuNqG78uDdPUKnP+aV3rg44ZoWNPTQKjQUHvCjXVdenYKJUSc1/I56clYT7/JpjxHCEE9zzipbVF5qIbHfy5OpIeYXPJPPGSm+fe8JLShsgO9KG+VoGbVmJuC48/E8TjTY+A7q/3KoTg9fk+iqNDaKzpmavv8uXLUanSch4too66tgCvzQl2+VghBO9/FiJOpH1st46d6QREKkOJmpjo3mVdMvsZP1LH0h9sTLxwG6EhP1GV+xNOKT2ibt17n2WTi4vmbl/HZ6zmgnM7EtBX3vFSUyXRHG+mmm1kk4+c/LcR1B1icYnPv+34jtVqiSsvNTDsIJm1vxZy723ZnDDdxJ035LBoXhGvvONj7cbM79VoUDBidBK9NcLMh93sqooz/8UCFs0rYuGcIkYN1eF2p1i3KcbsWXYmjNYxbqSOIQO0RKPwx8rMRPLeGTYuu7mV2vrMtWXpijB3P9pGVV0Cl0fmpUfzWDSviEfvtpP0mSnwHIQKNQli/Ofk03sci6amKpRCySj50LQ5h6RELWnIjfTFuHs8Z1zoAdIs7aeeD6PUJrjkAh3XXm7ClBNm7ESZaPFWRpy1gaOv3wajltCUs5ykSNCs2YlNdC5ASJLEYMZQz242iD9xiCYcopEN4g+aqGYgB5Ekjg5Dt01VpaQiHMxMvSKRFLOf83HyKef0OA5HHXsOdz/u4dYH2kgkoTBfxcatcd5+38f0aQa++yWMxytzwvlNLF0R4cXZecyeZaelNclRZzayc0+abdrQlOCcq1ooLVJz5a2tnH1lM8ec3UhFqZo3n8ln2iEGnn/Tyx+rItz2gJPd1XFuubeNFWuivPJYHl/MLeK794s5aLieWTdmZxQ+Id00m/tCPm/M9zF0kIazr2xh/GgdH71RyDMP5LJjd5yHnnZjLghgiuSzZcuBM8A3bVyHKWnrRMJI2BrIyU6fEV5+LK/d0CnHpuTsk82IqI4zT5Z4/pZePHB1AWMneXjoCR9nn6mmSbm70/sIIdjOWoxkMZqpDJMOZqQ0kf6MRIWG888wc80lVua/VMCK74op6RWjoHkSjlojrU4ZKzkoUVHLDmrYhiqShfPPITx/eymTD/Vz693edoLIc294OfdUM4sXf9Wj++Gfgm+++oZiehHCj10qJCkSNFLFYMZSRj9q2QGAixZyKOhS21ctaSimgi2s7kTM2cMWhjI+Q89YISkokSrRoGE9SzFhoY5dXV6fRzgxYGYUkzFgZgurqGIrAxhJOf3Zyhp2sJ4IIfy48eHGQQMJ4owd3/MmyM8//YzG0XH+yqWYNprZyXqyyaU3gwkTZMheI9h9kCSJPKmEPIoRiIzCZ/trSYVYsBEigIC/JTHFie7Nm9QE8bJi1XIee/hxtEYNflMbPuFCJkEQX5esW0mSUCU0BAKBHsegK+j1egaPGoRfcrf/n5tW8rqRPLFKdpQoWc8ydrKBXWxkC6uxk88QxhIlRB8GY5eKMtZ4q2SnL8OISEHWqH5ljfIXag3bGTF5GL0qe7XHLEUKD052sJ4SejOGafRnBGECbOQPkiJJQHhpLdrDo8/M/l995pRIEcCNHkNG4XMfTFJW+/h6I7XUshMFSsxkoUBBlAgRwoQJ7PWfUSIQhAkgSRIVDGA9y4iLjjqCEIJGUU0KmTABKhnU6X0B8inFRTPFVNKbwTRRTS6FHMyRjJAmMlKaSG8Gs4N1BEW6ptVEdZop6nT9r+LRFf5lfv6XIScnh9wCQXNjFaPF4VjJZXvOlxSXKHl4pp2pEwyEI4J3P/Xz7GtehgzScupxZo6cauDdTwO884GP80+3tDMDmluTXHZLK/fOSHcPjjncwJ3WFuRAf2qy/uCl+80ZP+A2l8yXi0P0qVRz4+XZDO6vxeWWees9H3M/9PPuywWcdIyJOe/7cbQosWCj7W+SnSBehgxSYc9RUVN/4IL2+zDrziv4+M00y7CqNkmWRcHAfhqWfpvPxKOb2bq9kcLYAPIoxU4+USI0Uo2DRjQpI+GElyyzxP235XDaZc2MGqpjYF81W3fE+fWPCGedbOaE6UZuvqcN58ZKTJhx5K2iWduASCrRtPXClkg7lQkhCObuoKktyqybbMx538/3HxdRsbcL/vCzbt54Op8+vTILc0MGaLnnlhyefd3D+adbSCZ73nOY/cid9K5Qc+WtDvJzVTjakgRacrAQIqxrQQgF5mghBim9+eUmy9hRv4MPP/dnsJ4Axh2k49yrW1j4Tse1Q9rN88rbHBwxxcBjd+dw3LnNfPteMdasjgOl2aTgxUdzOfG8FgYfUs+an4pRKiV+WhpGpVTw0dwcbFbBnPkb8QcEl0xW85+jijn01Aa+XBxm8sF6SorU/PR7iHBUEAx2nax3Ba/XS5/eGipKodWZJD+38/J1z+0Whixcgyp4cIaOZ0gEqDWvQKVMEQrDjp0yRVI5ciJFHbu6XKj33df7vvs2WqhTbSYvKXjrnRhJ0sXL4trpzJ6xi6itlkg8gV4oUEpKGsQesmwyjz9g75QIZVmUvPi4jasv9KP35aIz/O81fv5/hkajwutLr0nnndZ1k+WDzwPcfLWVWTN3Q0sxyexmTju+s/EFwPHTDdxta6W09gh+/K6NJ0q8WJIF6CUjtWIHOgz0lToYO2asJJt6ceFlvzFyrIQ9J72WTZifPhC/+6mPOx5qY8oEPUdM0eNoS+H1CgzRfCxSh1aXJElky0U4tiUJqOooTuWz9PelHHPMMQccC6VSTSIJd99p5Jbr1lDsHk+BczzXX7OcIQe5ufQiHUolzHs3woo/lBS0Hpxx37lU9VRmSvkSDKWY/5Gf3hVqbrkqG2uWkkgkPdp40jEdY//7sGFLlG1rdZTu99kgravaNzmKBvbQd6/7I4BXcnLF2d2PLp5+goHbH/uaE0887YBiYDQaiccF55xs4dxTLPzwW5jn3/SwuzpBUhYM6KNBrZL44fcwCqWETitljL/+FYX5Knx+mfJiFU6XTHGBisdedLNkeYRhgzTc9WgbT77i4fjpRnz+FF99nSThtnDbHdlMP9TAG/N9PPaiB5NBwZknmbj5ymzuetjLD694USsVXHa7Bwkfn3wVYdSUGFkpOwmNn9FjJJ6ZbeGxFz20OQVlGAgGui84d4X7Zj2APmUmQogwQXQpC++/l+SIaZEMvVYhBDff7cLboqM/Q6hlJ2ERxIOTCgYAUEQFdezskq0WEn5Ke8fR6RSUFqt5+hErkB6fHTmhDU+jmShhtOhRSiqsIpdasZNyqV/G6wTxoiiu46Rj8kgkUrw+z8frrycZ6DkKpaSkRdTRQj2Kf3vy3SLbZuO51z1oNBLHHp6eWnj6VQ8vzs5D9xfGr16v4PmHc7nzYRfzX+oo5C3+Nczx041MnZDC7U0x88b9DAk0EhecacFggJmPuHjnA//e8yR8tChANCpRX6tg6YowE8elmZ59KzW89GgeM2e30epIs9fqGxP06aXhp0+LaXGkeOoVD+Ulau6dkYPLnSKu8ePV1hGNSiRIcN55F/Q4Fm++9jLFif5dMpaNkoWGGgu33uPm62+SqJr7YB2+h0Mn5bJkeQR0IfQ6PVuWlGUwH5etjHD+1d/Rv1JD8xoTRDq9NCpJTV8xlK26X3HLoEvYiBNnNFPS661IOyh3ByEEoUiSeFygVsMvSyPccW+QqKOAmpoahg4d2u1zu4KrrZmGJplH78qholRNLJbi4y+DPPWyh8++DvLTkgglhSrum5GTYY533aXZnHq8maPPamRAHzVVdUkSiRTDB2spzDfwwJNuvv+wuP2+6tMrPSnwyjtedu6Jc/0sJxazxAevdTRuNRqJVqfMmSd2vVdnWZTIsuCt9/z8trCkPfb2HCW3XWtj4tgIN9/TRkxOUF5efsAxyMsrwiF1bvartYL5nwR55bFMBr8/IHPsqW5yGyZ2yBokQTT35qPXNzE/uxaXyos9WUhWquO5HtqQUNBLGpDxenrJSIlzItfe8iurf0vHONeuYs7LNo4/cwn57iEUUt4+XuuilSq2EkgFUNFGYbICY2sFP36wjQeMTvr2UbB8dZTzTzezcofngOPwT8LypStRoMZEurnZSj1FVKCQ0tqBLtHKFrESDbpuC10A2eThw816llEiKjFgxk0rmi4MYPahjL5sYgVJkjhpQhYyvRiAWtKQEilaqU/rajMVhaQglyJaRD1xougxsYFlVDAgwyipXPRnFxvx4OTnn35hzJgxPYpHPJ5ASinapy3SrEUYwUQ0khavaCOH/G4062VMZOGmFb9wY5E6sw1L6U0rDVjIxksb2XQ2JUoJmShhjJjZyHJs5JFqUvLWy2+jVmiJpSLESNCP4aRI+yDIQmYQozNIPElFAr2+ewmfnuLhxx9k2pLDyPeXp53HUf7txJ8aLYMYjVZK/5ZlIbOHzThoQkbuVivaKtnRKLUsXvYtfr+fkpISLBYLTz76FL9VrcKWykePAQeNjGRS+zVo0FJBf9wim5X8yNgJY3jv2QUUF3d/3/4dUlKKFurbndi7Qj6ltNGMQDCI0e3NgX3j/5tYzjAmUM1WhBD48BDCT64oxkwWkGIba5CEhBI1UULYKWQQo1nHkm5/O5IkoRbavXq7jVixk/+XgrteMjJYjGUrqzGJLNpoQoeRYKprgt//Bv8WP//LoFQqKSrMIs8aZd2WX7FlqenTS8X3H5W0J3FGg8Tl51k5ZKyeC65t4d1PAowdqcNqUfDA436eec3LyKFafP4UWq3EQ3fY240XFAoJtFFWKRfTqzDF+i0m+vdVoVbBq/N8fPRFgINH65nzXIcGXI4tfTD58vsg9z/p5pFZduSUIN6WTQE5VLO1W1HngH0bx0xQEYsLfP5kj8beW1paSMZ3M+cDFVW1CQb31+JoS+J0ydx5vY2+/SS8NfmUxNMZfZOoxUE9vRiIhSEkRJyGhl1MmF7P5j8KWPxBMSvXxdi6I0YgmMKghznv+1nwSYDiXC1hlYdxJzby8cx8ykvV+AMyr82p4e03q8l1jqHZuAmtKcTEcWaGD9Ki10ntxcNUSlBTn2wX+f8rJo3X8chzLnZXJ7Bk9e7ZTQG0NO3h1Eus3HCZFbVa4pelYS7f5aVi1FrOO1tLUha8Oaee3Zt0FLSNQykpKbCrWb0hxsvv1HP6CWm26OJfw+TZlcy83soJ5zUysK+WXuVq9tQk0Osk7rnZRm1Dkl1VSUYN1WYUPvfH/Xdkc9L5rRx6SgOSAlIpUCklnnvDi9EgcdGZloxx3Edm2vnu5yCrN0TZtC3GfU+6EUJQUVFxwDFYtOgjbrjMhNmkSAv535rT6TF6vcSAITK7dy4jS2MkGdLjCgdR6qNk5STQqBVEYwKfXyZfyBRRwXbWsUdsoZQ+aCQtskjSRA0OGoEUDut6GoJOLHIeQ5KT0DbqCIsAHrYgIaGRtBSEh0B4CEmRYA2/UUI/AniZNFKLStX1JjtxrB5hcVDmHY/X6T3gOPyTYDTn8v5ntfQqV/PaPC9XnG/N+PuKtVFWb4hx9802Hnok3RU0m+lkJrEPkiSRlSWREik0zkqefn49pWIgKVK4aGUkkzo9RyWpsLmGkmftYKJEIikuubmVVofM5edlEY8LHnnOw/iDdCz9qpirb/Gw7os6smOZAt32VAmN8VoqKKK1sWdMv2mHHsN7C56hX281t9wZ44mnf0bv6oXB2Z+Nv7RwydpacvNTtDVrKGublMF08EoOPNlbmToyra+mVKaNx5561cMDt+fQ6pR55wM/N16RjV6v4OkHcjnl4mbOPdXMf44yEY0J3l4Q4K13A/RyHAlSen2P7XXo1EhasshhF5sy481e7dFuIMuix6NNOr0ZWU4n2o42mcYWmZk32hg9XEeLI8lzb3i58yEXM6628vI7PhIJkVHg2B/NrUmyLEq27IxzyTkWzrs2PQ5610229v1vx+44517dTE2NQBmxUmhVM22iiopSNQ/P7FxkP+JQLR98toaRfbTthaU7b7Ty9oIgzzwKJc2Hsn2Rkz7frWTQIImgw4xP4eK4cT3TuBKpKMWpEVSxhXEcwSaWU+iYwOWXrKGwso1jj1bj8Qg++SpIypHPoOBBSJKEX3jTulv7JQA28mijuZMYvkfRSqx8I+ec1Hlf02gk+vZV0NzYmwaq0Ao9Xts2jFkeJE2CXb5d4CjElLLjUtYTUnrJDiUYNrUWnVaBVq1Eo9bg1dVhi1ZQIJXhEI0k/he6h/8UGE1FxMNu7n/CxW33u7CYFMhCdDJX24eSIjVub8ekicst88HCAN++X8TJFzfxnyMsHHyYk3BQQSIlM2WygodmWfn4yyDzXixg3Cgd8z4M8tqbUSIhJSaVHlcgxblXOnholo3Tjjeh1SqwmBWY9Er+3KJmwPESc5/Pb9fALsiDt58tYNYjbXz2dZBvfgrxyZxcHnxyBz/9HsGihG+//ZLjjz+pR7Hwu8NUxrvW6wbQeIt57a312C1aykbt4oFZFuoaksx8pI3Kcg3zXizotDcfMlbPTVebyc5S8khVIyI8oMsk2W/dzUev22hzp5i3oIGmZXFkIaNChVJSohLq9rHbv8JBIwGPhlHjvSAJVKEcsnwjSOBm/dr1PSp+rl+/noaqz3j7mRw+WhTk56VhquuSqNUSleUqlq2KMGqYBlkmo/C5D4X5Ks47zczzb3gpK1GzdFE5Go3EjPucPHRnDjqdop2xnmVR0KeXhisvyGL6GY0smlfEGZe3UF2XoFdZR6KrUEjdrrcAoUiKF2bndfmYCWP1GAwSbsnBIYcccsBxmHnXLI7+trN8SjSkIBxOYc9R4vbIPPmyh9Ubo4gUpFDgt1Sh8Q9sZ8JJkkRBcCjLQ0388p2Vsy5cS1WzCTsFyMg0U9PlGQHSRfGkK5tN22LtZmIjh+rIskoUeSqAdHFoM6swYWEY49Ggax+VTYoEhcFynnsxQqE5m7hSxZIVMGz8iAOOwz8JkgRBfMikR3UjhCig47ylRUeSOF7asHZRqNuHJHEs2CiglD1sIUqYIAEq6Nftc7SSHpVQM1yaQJtoZRurcdOKWmgQCBLEUaHOKAApUJAgjosWsrB3coiXJIm+Yhir+YV1a9b1OB4HTxjPO7kLSDlTOEhrgafHqn9HL4zYyEdL54Jio6imlXrsFNKLQbRQzx6xhX6MaB87hrR+aRAfAxnFFlZhFJaMM6YQgp1sRAA55DOU8e1rpxCCnakNZGHLIBfkkI9TNLOKnxkqxmGU0nIFlf0r0Gi6NwLqKXQ6HWaDmWr/dpqoIUqElOjavFQIgSCV4ZSulJT0FcPSRT3Uf1s4NWrM/PjDTygkCY1Gg8Vi4eLLL+KrhV9jbLAQJkgfhnb5GjYpD73SyAuvPf+/GnffBzmZSutn/k0jWUIiRowxTGs3FKpjJy5aUaNBh54drEe5d3zfghU9RnayARt52CmiXOpHUiRIIaNG2/GZBH8rPyeR1uBupZ7BdF3k10o6EGmWrgCSJDAZD9wf4H/Cv8XP/0IYzUXMfsjDiec40WWHuOP63C7ZK4P7aykpVtPmSvLCWx4kdx4D5Km4Db/w1H056HUKDH/RbmtqSRKOJagoM7D2pzwW/xLmqttaaXbIHDnFQEGeigdvz+nypj3uCCMvve2jsTlBVW2SYlda76KPGMomltNHDG1nO8VElGrVes49LcXPy8IgBBq1gnA4fMAdnYULP8PvS3DSMVam7qcn5fPLXHB9K0oFKFPpBTIofDilBoaLQ9qvPSFimEQ24VYVE6ZX8+Pn+YwbpWPU0HThcuuuOF/MLaCiTMMniwIszvfzxtMdDDyLWcmt12fRt2+Qa279kVNOMPDA7YVYs5T8sSrCwL4di3M0Ksiy/M1CI0n4Ayl0Wgm/v2fdi40bNzJhrI4ZV6djK4TgqVc9vPe2jTEjOmJ53BEmvv0xzK03rSC7bSjl5RJP3GunuTXB9DMaCYUFZcUq9tTE2bojzsRxBuobE2zfFeORWXZKClU8+7o3naD8GCIlBD/+HubwyZ21vAb21aCWVBgNSSJRwe3XWjnzRAtqtYSjLcmTL3v4ZVmE2bPs/PpHmNfn+3C4ZCwmBade0szEcelC9tLfv2TatGmdXr8r7Nm9lcNHqRk1TMtDz7jpXaHm3FM7mMttLplLb2nl/ltz2FmVYO6HXiQpgOSSueeWHE473oxaLXHsOY2EgwLn2hoK5N4MECNpo5ntrCUlUoAgQph+jKA1ZyXjj3Sz4rNKcpO92xMtg2RmGOPZKTawQ6zHiBkLNtRoyC+N0hBdQsopofybFVaSpPQGiY6Q/G93vytMnXYEX3z2BsGgzEtv+/ju5zAnHGVEp1Xw/a8hkkmY/2I+QkB0L9kmGEx1u/EKIfD7BfmSAlVKSyygI0GcEH4sZHe7WWeTyx8rku2vcdGNrZx/uiXDYfiGy7N5eY6Xex938+xsG6OX7kLZaCKYtw2dNYIkQcSnJdkSRyaJRtO9jmlXqKysJBxVctt9bXz8dgFnnGzgk0VN1Nal6N9XiTU7m5kPu3j2cRNvvLWcmj1K1CkdCVWI4SNA40hSUaLntMuaaWpJMm6UlvkvFpCfqyKZFJxySTMD+2tIJuH9zwKEIyluv9fHg48HQEg421JYUwWo0VAjduwVezelfVZFnDL6IZMkLmLth2KryGfegt2c1w2x88NFSaZM61nRw+Fw8OnXVgb21fLtzyEWzilsL3b36aXhmQdyqW9K8MNvES443cIHnwe6ZA2v2RClV5maqtoEza1Jlq+JMmaEjtNPyJxO6N9Hww8flzD2sFYOPizJsmUeWp1m+nXTw3K0yVx7hZG5Hwb49MsAI4elHd4vPtfEF1+58PwWwirlUhYfwq49G8kyqqmPbee0M07tURyQ0prEJrJQSkpyRAEuWih2TSDWFmH+Si8JEnhpYYg0un3tMpNFhBABOtYcSZLoJ4bjpIktrEKIFHFViCsv1XHNZTYuvL6Vhe90Lc2hxwRIuCt/5e2XchgzIp1otrlkbr2/jV1VTfTJVTJqqJFPv/LzyduF7eOnkUiKh5+uZdECN4W+gyimkgBumpubKSz8fydu//8LGmpqUKskJo8zserTSoypYkLDF/+Pz3O2Jfn25zBzP/Tz7EO5bNkRZ/0Gme0rFBSFxlEgmUmJFMs/aKTfZxs57lgV40bpOPV8F1V/FpET7otFUpESKdSKBqrjm6hvTHDqpc1Eo4K6GgVZTSPRF27hyQeyO7FQAe643sbhpzZw2CQDwwbreO91LZP/U09Ta5KFn77R4+InkkSSBFq61tJNEMei15FbFuXQKXoWfRfi6x9DnHiUgWCIbpuS559m4ZKbHNxwjYmH7llJ/+SYjCTZIdUTMTWxZqOOdZtjbKuNkpIkmkQ1ZfQFoJJBbGMNg8ToDE07n3BRJ+1gZHIyqpb9mDESeJUyZkvPJqPeW/Acx0xJcNx5Ls480cTdN+fQ5paZ+6GfcERw0jFmdlcnuPaSrqU/AE45zsxnXwd55oGOPGPHnji9K9RcfksrbW6Z4YO1ONrSRdDbrs1m5FAde2oT3H5dNm/M9/HIrI5CjsWkoLE5SXFh58NPKiVQKSWmHNx9DjB9moGtW5M9cjkvKytDY1Hj9rZmuC27HCr0dhmXO8lZV7Yw80YbD8/MaWdgfvFtgDvuXEKJY1JGATSHQpxtIRRJPYMZjR8vChR4cGYYxv4VUsRCU0tbe/ETwKDu+J73sJUCysjbT2vQip1RYjKbWZlmDMsaFN5cVAVtfLzIw6XXjzvgOPyTMGXaFN7aPgcdemSRRIOOCKF2JqiDRoZxMAli7GYzuV24dQM0U0cO+WxhFfmUUkZf/Lhx0X1zOiyC7euOXcqnWPTCgJkgXmRkKujPGn5vP4dGRZgg+0Z4a+nH8C5fV5IkckURelPPjIH3wR130kgDKlRo0JJLIaX0JYiPrazCRBYlVLY/vkXUE8SXwULMp4SYiLCZlQwVaZ3UuIhSw3aCKh9tcjN9xTA2swKLsGHBRoQQbTSRRQ56DBRLlRnXte98sYFlnQx+cqVCWkQdW1lDpRiEv7CFxx+a87/6/F2hvr6euXPmEnUm0aFnhDSRWrETBw0ZxfJ98ODERFanXECSJEpEb6rY+reF00DUx/t3f4FCKJhnf5+cSiuvvPUSb777Opeeexmu+pYMLcy/olBXyu7duxk7tufSB/tDi5Zm6rplPTtpQoMWraQjJVJsZgV5FGe4uAeFj82sZCcbKKaSEqkSp2iimu1Y9xq3pb/LTJanGSsenJ0MoQGiIoISJUop7QHzd1rzRsyU0Y8oYdy0cvTJh/0vo9EZ/xY//wtRVeXm6JO8WEN9yanc9bcHheOPNGK1KHB5ZO6amV5UhCufn5eEOO0/mcm1EIIZ97fR1qhDURQnlYLGliSD+mn5+l07CoXEfy5oorS4e7rykAEa7n7MhUZSIe3NpixSNgPFQdSykx3SGrJyY6CU6V+pYO5ncSrL1Rw1zcQbC/xkZXV/CPsr1qxeykVnZWUUPiE9OjP/xQKmnViPO9VGIVDNdnqLIUiSRFgEcRWsZuRBgimTVNTUpvj0mwTjjq7FmqUkmQQ5Jbj/1hxybCpq6xM89ZqHL+Z2ndz95ygjDz7t4ol7c9Bq0wteYb6Kmv00rvR6CbdHzjAj2B/xeFp0vrpOJi8vecAxAHjlpYd4eEZHF2jJigiD+2kyCp/7cPThBt4Y5mLTmvU8e0v6+zeblPTrraZ3LzWLf4nwxTtF7YL1AFt3xLhyhgOlCm64LJtZN9pQKiVanUkef9HD0hWRTizL3dVxpJSaSDTBa0/mpQ2M9iLPruLxe3K59X4n9zzeRm19kjefzm83SvD5Za6b6cBqUeD3H3jRz5JVyB+ro4weoWPsSC0btsSY/7GfXmVqvP4UyaRg5g02xo7UIQgzaqiOX5ZFeOf5gozrUyolPn47l5GTd2Jw27BI2eRSRC5FpESK7azFRj67lGvoU5Dkk8/ijIxVdskw6cVANvAHOeTTTC0+hYOX7shizAgtp57vZMVaRbf3xNqNUaRANj5c6LT/jnp2hcsvv56vF73FlAlGduxJcP9tNjZti5NICO65JaedcfLNDyGUnnw8wkmbR2bxL+EunYx/+yMC3nSi5sZJHiXUs4cBjPwfr6XNlWZQrVwXo7xEnVH43IerL7Jy5OkNrFwXxWKLYy5dw4cvZFNWku5YNrUkueymIJtXrce1q2eOnrt27eKIyVY2bHTzn/ObefweOxecaSYQTPHqXC/3PBJCJPTMmBXgxON03H+Xjlhc8OMSiffeS5BCwS+/ymRb9Ew9SWLd5ki7dIRKJfH2M3kccXojxx9h4rpLsrjw8gC9gweRFbLhFq2ocOOmla2sxoo948CcFAm2sgYQbGI5FmElSZIgPgy7I3z4eYAzTsxM7HdVxXnngyDffn/ghkcejwetWubNBX6KC5XcNyMn47fV2Jzk/GubiUQFv39RSiKR4vDTm/j+1xCV5WqOnGrk4NFa/lwd457HXFx2roVr7nBw6CF6Zj/vYfEH3YwzZSkZMUzJ8cdqOXxaimde8zJpfNf78tMv+wh6NOAq564r9PikNtTZbXz5oY1rr9Jx2+o69OGB5IpSlHk7mTgpysJvoz0yvwKw2vS4Hc1o5HSiVEgZq/gZq7Cjl4xo0dMgqsgjU/PJRj717MaKHa9oa2egSJJEHsXkUYyHVsaftY0pk9RccF0r99xi6+RGHIul2LkzRQlaLIV+fvw8P0OKxJ6j5O3n8jjxgib8Xnjy6ShFOVkcf4qfkSMVPHq/mdJiNQ/Nyqa23sGuL9yo9qZt0Wj3+qP/VMTjcYScZMpEPb//KigX5SBBwKknEEx1+n4gPd5bVZtgxv1paY43n8nj+plOCvNVvPmcnWAoxVvvrKRph4V890HkiVI0MS0u50bmfhCk6s9i8iMD2vc+haQgX5ShSWqZM38NI0cp8LuVFDQcgoxMWBfhjCtaMBsVnHWymaOmGdp1l80mBSajgqEDNXzyVYBDDzEwcZyexpYkm7Y39jgeZpsKX7QKY6jrRLJFUcOLj+soLDDw1KtesswKRgzW8vm3EfpWqEkmRZcFUItZSSwuGDxYxcipXqp3/4QimI0ipSaqczFhgoQ9X82i74PU1CaJ+rWUmnNo9tdgElkkTS5kkwt7XMF291oghVmnIyQCxOQ4IxOHd0r4hBDEcv0cdnjPkruGhhrmvB/gy/lF7SZ1fSvh4NF6FnziZ+eeBG1umWi0ex3dWEzg8qQYPUKHLAveWxhg+644446u553n8zl4dMc6t08nX6kEpULi4NE6Hn0h8wx32bkWHnvRzfMP59HcmmRXVQJbtoLB/TUs/iWMViMRDAnMpq6Lz26vzIgxA7r829/h2puv4qmHnyCh7I0tXNk+ghxwGLh+lpN7bslh4riOzyJJEiceYyQWFzx6607yQh3SRypUrFgbRdPWC42kw05aNqJV1HfL6AUQRi/lJR3frccrE/arsZEenQ3ipa/UmdkrSRKVYhB17CSbXJqlKizKGEMHmvn++2847rgTexyP/99xyRUX8+brbxOVI2xhFf0Yzg7WYxeFSJKEhIRSUqLEgFpoaBTVFEu9Ml6jQVQhk6SZWkZwSHsB3IwVp2ju0ggJoI5dFNHxWoWUU8N2BkoHUSW24cWFjTz8eIiLODtZiwb9XrMcD35caEVxl812NVoOPfTQHsVi27ZtXH7OVfT2DW+/N4UQNFPHFlYxhLGMZhrL+YGICKGXjAghaKKaEUzsdB1aSU+56EcDe4iJCHHiZGPHnMqiUVRTzx406HDRgo82YsQYwlhq2UlZN4xZSZLIE6U4aaKQTEmLfEoIE6TOuIOFH35Cr169unyNniAajXL5hVewa10VxqCVBAlkZOIiRgm92cRyJCGRR0mGHEU12xhB16xzHQY06GiimhI6d7/dOMhO5aV1UyXABQGXl/PPvJAHHr0POSbQYejWLAgATarHZ8HOEChQEcJPi6gjhUCJkhzyUUlqoiJMI9Vkka4rtFJPFjaMWIgQwkD6HjJJWQwXE1jDb/j3NstzpSLsopCV/NQtySRGlO2sZYSYmLFWJkSczXtNNiHdvN+fLNH5dSKYySJBDD9ubrvztv/LuHTg3+LnfyGaatwMF4cQIoBGI+HxpdpHiP4Kp0vGnq3kw8+DDD9IS3hFkFzvEO65axmbt3q5/gozOTYl23fFueMBN3UrShgvBtPi2cKHn7v5aFGAxR90LMLxeIpEIoVa3fX7VdcnUCngqYeszLh2I0Xe0UiShAYt+lwfF5yp5prLsrHblCxZEWHmw22IFLz7qR85JaNUdvOD7wI+bx0XntlRINhTE+eFV0NU16To3VtJaYmK6j0xvIpWovgxpbKIixiesj9Z/Fl2RhH3/juzOO3SZrZtkVCm1HhDMd77zM+nXweIRUEhSeTZu/45SJLEoH5afvsz0j7K3atMTVNrEpdbJseWHh88dKKB+Z/4iUbT15qfq+Ksk8wUFah4bZ6XxuYkUyboaW7rvtPRFfbs3kJFabr4mEwK7niwjZcf614j8tKLdVy8zsHZV6VH0dUaiT4VavZUJ3n/lcKMwifAoP5asrIUzJ5lzxjbz89V8dT9uVw308GylREO2U9H7uEngyQSKVSyyCgs7o+rL8zi1EubWfFtWUaSkWVRMveFAiYeX09F5YgDjsOAAUN46tE3uPxcC73KNJQUqXjsbjtOl4xBL2Exd9xbG7fEWLk2SlmJutP1nXSMkatmeNCrVeyS1qMUaqzYiRLBJzlRKmHEBB/njdex4LMYhVkWJGfXB3W1pEEl1KhQp3XvUiZmXJ8iu8iX9gkUMrOf8THrFmvG86LRFNfc6sHsPoTd2pVke7ofo/inQyHBA7fnsHFr2mBh/osFGY7DW3fEuO4OF+5ABLPejTVexA0zHLz8LBw6qcN44vflEa66LkSh5yDixPDgoLAsjuRI4ok68ePpdjP3SA70xhQX39CK0Shx+XndN3EuOMPCI8+6CMRS/PZVYQZrv6hAxaIFhRx0eD1ef88E3evq6igpiLJ1h+Dy8y08/6aXhuYkGjUkokpSzWVUyEPwqBr5+qsd/LLUTSSawutPEnFZyKEER1MpbUgs+6Iel7aG2/OdPHyHHZVK4qFnPMyeZWf6NCOTjnKS1zSxXew/SbprbsICSJ2SCJWkZogYy0rF9wxJjWWd4lf6iOEMEKMQbsGDd61k3getXHOZCYNe4vNvQ+yqipObW4RKdeDHkHXr1qFSK3hxdi7nXN2S4fYuhOCyW1o5/kgTFosCt1fm4htbmTZBz4lHmxDAvI/86eRdAVqtxFvv+Tl8soHLzs1i0eJQJ43T/dG7QsPiH2O88aydVRtivDrXyxXndzAEUinB+Vc7cOy20jsyDq+6kVh+LTalDOFsJk53Mvf1LCR1uvmlkBT4vBLPPmxn6aoI4XC4R4feoiIzW50tqDG1d9CNwsJ21qIXJrLIwY2Dor8kGkpJSb4oxYuL3WyhnxiWoU/rFS52Ktfh+imBLOkIBAXjRmUyUYQQ3HinF5O7LyH8jBkrdanBLEkS999m5/QzIoyVJ7evo9VNXqZvWMU3n2VTUarmntusnLRsG/E2G3GiPdL7+6dArVaj1ILLHyfhLMZh3EYyq5lEKs6t97XxyhO5GWuXEIKZD7uYcrAOX0BQkKfkmLOb+OStQgb379jnTzvBzPwPgzz5wFoKPKOxkse2LfCqM4I93KfLpl82+YSEloMPUvLaFh+GAb8RTyWZcrCWB2/PISmnJYXeXODjvVcK2s+vbrfg0evKQCFzX249llyZ6680smZDz6ZhYrEYuTkqNtU3oKOwE8Oklm2Y7GHqmmDhdzHmv5hPlkXZHpc5H/i5+MZW5r6Q32m9X70+St9KNV99H+KCM02cdIyR7bsSRKJRYnEDd812ceg0C4dNNHDNtXF6R8bhTzVhz/ETz1nBg3fYmHqIAbc3xQtv+vj48wDqeB4F5NAQamMrqxkixrUnv0IIWs01HHPy9B5r4nu9Pp68x9pe+Nwf555qYdzRdWSZJeZ9HOik/b4Pb7/nQ62C738NcfdjbWg1Ci48w0JxkTqj8Alps6y5LxQwdnod/Xqr26eZNm2L8ea7PqrrkthtCny+JCMPq6V/bw2jR+hobE7w5+ooCoVAp1Xw7qd+rrzA2ulaUinB1z+EKO/V8/PQYYdN583XHmbSEfXMnVeNQgFCVlDknMLGrd+3Fz537onzw29hhIBDJ+o59XgjDz3SBPsVP4Palr3/yoxrEb2oY1eXzdK4iKGz+xjQt+NevP0BD3FHmgkfIYiZzp95H4ySmZiI0pshrKaOhXOLePhZD9u3rf63+NkF7HY7Oo0WKaLGj5t1LEGDjh2sp68YhiDVztDrx3Cq2Mo6sYTsvWtFK/Xto7/D/mICBNCXYWxmJX3F0HYNzKRIUMsOVKjI2k8XU40Gea+RYBl92MxK8illK6sAqGQI+aS9I+IiRg3b8eGmj+g8/uykibKyzozEv8MdN82kpLU/Gqljn5YkiSLKiYsITprJpRAVKraymjLRFz0mDJi7ZDAC5FDALjbRj+Hk7GNTCyiX+lMrdpIkSQX9cdFKlBA72YASZca4+F+hQUuEzj4PElJ6nDyqwOP5v5+Ci8fjTB1/KDZnMf2kUThoJIQfKznsYiODGM1QxlPPbtaxBIVQEiVMghjl9O8k4bcPftwIUjhpolnU0YuB2KWCvZ4QzdSzm2EcnPEcM1Za6j3cdNUtlDoGoqWxXZ/2r0iJFG7h4KuFX1NXW8+R04/o0fl4H0orSmiuaUFCopVGCighQZxNLAchkSBOBf2op2rvPb0TLXqSJIgTJypClNMPm5SPXjKiFybctLJTbNhrepVCRmYdS+kvhmOgYwJzt9iMAgXDOYTdbEIhlBgxE8JPaK8RUjXbKRTlFFJOPbvpzeBOnyEkArBXVq5F1CEppR7Vj/4n/Fv8/C9DNBpFJdSYpCw0QoujRWL+x35uv66z/oMQgq+/D5FtVXDBGRYmH6znmJP/xNowhtK2SXz9UjOffbiHhCpMRI5hdFdSmhhMRISImJqZNTvINRdnIQS88HqAt+dF8DqN9BvuZvBgmP2AOWN8IxBMsXVHnNwciVsfbMOrUtCm+p3y5BDCtt288LyWI6Z2JG9TJxhYsqiUI89oxGyEeEIQCoUwmQ5Mt8Fo0GE0pBPFO+7z8uVnKkzOoRgwsey3AE36rWiiararVyMJBSmRwmvZxeMPGTuxV9VqifdfLWD0RDclLYeRJyKs+O0Pivqkx7obWsLIsmhnKfwVbq/MYy96OHyyoZ1p9ODtds65uoXXnsijvFRNZYWKx1/0cNMV2Vx0Zha1DXGuvt2R1nVSSlx5gYWF34Qo79WzxC4WT7BlZ5wxI3Q885qHogIV6r+pn6pVkJ+v4Il77e3Xu3VHjBvvdrJxW4yB/TIX9jaXjEGv6FavdMZV2dz3pItDxuqJRlPMftrPqmUqCkoTZOWkl5C6hgQLvwkSCKYYMVTL0Yca+WN1lMvOzeqSXSFJEjOutrF864EbHjkcDpwNOo44ycmj95t5+FkPJ0w3UpCXuYzFYik+/SrI608VMP+TziL4Pg/88YMBi5xHIWos2IgTwYAZr6KJrxfaGD86fR83tib4/ssODTpZJHHpakjm1KNUCVJhPRFnkFp2MYjR6U0zBaJe0KzaTeWkWj78IsCSFWFmXGOluFDFkuURnn81hLK+Hw71Gm68UcWcD/9lOnWFhx68l2mHpI09hg9OJ9YX3dhKnl1JaZGK1RuirFobx6RXcsQxSS4+R48khXh1ToprZzqx25QoJQXuNgWSJ5cCz0TaaKZK2kyuJptnHtey4P0Iv30RJEGMarZTycCMa0iIOFXqDZS4+rDuIz2t2evJyVITiwlGj+g8nmTNUlJepuGk47RdypUolRK3XWdl1uyeJfx5eXk8832QF2fnMv4gPccdkV5HQ+EUYyd5qJCH0Gpdx1GnBZg1w0aWRYkQgu9/DXPDrQEKGivbWQzFopJ4NM6rr7TwxqsOtPoUFlucpx+wU1OfwNdspHA/xoMRM3XsBgTl3XT2FZKCPEUh66RfyJaL8OMlBdgpoNg9nsBvIa5dvY7RU4LcdJWVMSO0TD2lZ/qOkUiEkiIVK9dHKcxXZbCql66IctAwLUkZKstUXHJTK4/eldnQGTNCx9qNUc67toXnHs6jolTN5u0xLri+BZ1Ooq4hQVlJ14vrhg0yu6rSDa9nH8zlohtbWfBJgGmH6EnKsHp9hN3b1ZRHRtGY9ztXXKHm0vPNmE0KVq2PcuvdKm64w0OePz0SlhBx4qkEkiRx8VkWfv75J4477vgDikMqlUKnjXD3nXrufShAjdiOwRpBkj0k/TrCBAjgJUGcJmqw/2Xkr1jqhVKoqGYbO6Q1SJICDRoiIoKFHEbK0wi2uIlHt+N3y4yd5uTSC3UYzbBuY4xffkugdfYiN1aOgybGjen+KDl0oAa1JpyR5JklK8qGg7nm5hV8/bGdPr3UxHUOWgmTgh7rwP4TIEkSAwcPYsnyP8kuqefue7I54SgbKlVao/GoMxuZdZONfpUadu5J8NIcL5FoivGj9DQ0J3j0OTeXnG3JKHzuw3lnmJgzv424O4pG0iEiBpytYaxS999ryKPH44uy+ocyjIb0hMPiX8KccXkL771SwO3X2fj+1xAzH3HxzIO57KqKI7vsFIpykIGWSpoce/jiyxpUf6cP0wV8Ph9GY4qjj1ISDWxix2YNSnchkkomntWIxhDlnptNPPWKj2VflmaM4ad/b1nsqorz25+RjMmiVEpw24NthCMyTU0CmyWt7zawn4ZoNG0E9/GbhdiylUya7sTqGkZb6VLOP0/Dz8vifDG3pH06yGJW8tT9do6YbOC2G5Tku0eST3ocd6VyMcXFoNMpCEVhzLijufXOW3sUAwC9TsO0Qzq+T1kWfPdLmC++DRJPCIoLVVxzURYLvwnx6VcBTjkus7i6blOUz74JMnWCnuff8GA0KPhibjHnXdvCzVd2PXZuNCgYd5COqtr0mS8aTfH0qx5mXJ3NoH4atu+Kc8YVLXz4WmHGWTMcTnH+dS1Eoik+WJj2Fhg+OFMz8OZ7nAjAYmjpsfTFheefgbvJwLtzJYaJiShSCjawjBB+CrMNBEMprrrNgUEvceLRJiQJXpqTlvEKJQQtoo5scvHhBl2Er39IETLVQ7DjvJ4l2XCIBqrEVsroh2rv7yMofOzWr2DOTCOplGDLjjh3P+Jl9UqIyG4qSKFASZLup77SWoMCjaRFq5EwmxSEIyks5s7a9v8iLQemjmuxkINtr6anFh0uWlnBDyhQ0EI9RXuNpnozGFkk8eEmQggjFoZIY1kvlmKhc35tlMwMFmPYzErY+92o0VJEBblkTgm6cWAh/XtRSWoQECOMATPl9McqdXyHGklLP4azXazDRUvG3hwUPoL4CIfDBxyHxsZGQq0RrFLXo/LFVLKNteRSiBY9QxhHI9XsYlOXpkX7IEkSCqHsKHzuh3KpHyvFTzhooJheaNFjwIyLZjw40dO1pJNvLyP2r3DSRAX9Cco+rr/iBn5a+uP/leHRZRddQdyZIlcqwiOctNLAOA5HISloEFVs4A+K6UUexZiwUM12UsgoUOGgkRJRieIvzMyUkGmlgRFMRCkpSYoEW1jFTrEenV6POqJjGAcjoaBe7KaNlvbpWIPfTCqWRC1pKBBlbGAZFpGNSeogUQgh2CatQeM18OerG/nV+CeP257gyRceZ/SY0T36/M+++AynHHcaI5mY8R4lVFIjdpBCplCqwCc8rGcp/RiOTer4XmSRZAurEQJypHwMGIkRJpdi+pKzVzvew042sIP1aYkZYSNBjCgRxjANSZIYxsFERYQoIfIpZTtr2clGJGA1v1JIORGCVIttlNG3fRTeg5NqtjGYMXhEG2EClMi9mT/3Xa665or/xR3RGf8WP//LsHv3brR7KcAJ4oSiSb76PsQhY/UZIxtCCK6f6aSlSWLBh0Heey2f0mI133+RzZ33rWPNmhRSSoVSG2fsSCXjx1h4c04zid19cRb9wY9fZHPr/UmyrQrOvdzNph8LKYj1J39vF8i/NMRpZ67knbcF4w/SEY2mOPPyZvJylERigpJCFSu+KWTtxijX37ESo17miKmlnT6PUinx2F12rp/lRKEArbb7rtBfkWMvpqZ+N3+ujPPZAj06gyDZZx1BBUR9OopaB9Is1WC2JkjEJVzhepKWVo46rOvDgl6vYNBgBY6mMFFdGxOnwILXS5EkcN0u8+UPIU48qnNh1uWW0WokBvdTc8Tpjdw7w8aE0Xpyc5T06aXmyNMbUaskigqULP+mwz10YD8NRx1q4uZ7nAwdqGFQfy1vvx/igctvP+AYAKSEnnsfd/Hl/EJ++C3MTVdY+er7UJdJDMCCTwI8fb+dwyZ3bECD+mv59v1iTji/iakT9OTnqvAHZBZ+G2LN+gj9KruvppaXqlm1LsaUYxw4HIJkRENRRRR/NEqFVcMt9zppaklSmK9k49Y43/0S5s6H2ujXR80Nl3av2zSgj4bv/2w94DgYjUY0SRNi/WDOv3glCr3MKRc38+oTee2so7qGBFfc6uDWa7IpyFfS3CpnvMaWHTHueySEXS7DiJkEcXaziSxsVDAASZL5Y2Ut4/fuNTOutvH1105iIoqERHPBUu64TcdZJ1vRahXsro4x4TDBkMjYjDEGSZIokvtSvS7Aa/PjCAFPvOhh6844wYCE3aynWbeNd17JJhiCWLRnbOB/CrZuXc+UMR1Fk4OG61g0r4i6hgS7quMsWR6hT6WK2bNymDS+I4mdPs3IH6si3PGQk5JiibHDdfz0m4uWrB8oLVVw3HAdO6t8PPNaijP+Y2b10ii9XVPZwTrWi2UUUYEGHT7aaFJUka+yEYzECeEizzOcL59V8/m8JgxFDj58J5Nl/svSMFq1xNBumgkAwwZpyc3t/uDZFQYPHkw0msm0bnEkmfeRH1VbKV7JycRj/Dz+QMdBXpIkpk8z8vn7ak49ZS3FbYcQESG2sppKBtEvNRxJkkgE4zTEtnLtrV5OO1mLKmLNeG+jZCEuoqRIoetCNH8ftEkzoMZOWhvUi4t1LKHvXnZhZWg8DbW/cvBoPV8uDqFSFXT7Wl1h1KhRvPsOPP6ihyOnGvjx93A7G3/ZyghHHWqksSXJ1z+GGT5I22VDZ9QwHcccZsRkVNCrTE2vMjXHHm7knKtauHamg0XzOo++76mJs7shjDVLy4RjGjjzZCOPzsrh2jsdnHysCaUybfJ2+kkCd+563nnLyPjRHcnImBE6fv4in6knNpJ0pt2F65TbKCxNr0+F+SrqfAdeDFcoFLS1hZlxdTG/L4vQ1FrF9ClGFn6QTR4j2ovcYRFkCyvZI7bQW8rsrmdhQ4mKU09PceXFRhZ8GObX9yvIjaZ1C22ikDWLXSQN9agb+vHSG9s5/FA1UybqybOr+GDhLurlahCwdZca6JpZVtuQRCV3TswMkona3Wq8PhlHmwzKBAI1yn+Ppd2iT5+R7N65mu/ez8+Y4HjyvlyqauOcdmkzg/trKchVkm9XUl2f4oPPA6SE4KDhWk47vntm4QXnaXhmbSv5lBOWIyTDiW61zQBSqii3X5vdriuvUEgcfZiRgjwls2a7eP2pfI6cakwz1JsSnH1FC9FENo6Kn5AkSAZMWJwDWPlHA/qCnplbWCwW6ur8LPiigGyrkhZHkhVrW9GoJSYfnE0gmOK8a1o49nBTl/qjAFdfaOXiG1oZO0KHwaBg3aYot9zrYtQwDeUlGsqLVcx62MfN11jSUjlfBjn7FDO2bCUut4y7RYso2cDv3+bw/JteZt7QIYu0P446zMBDxQ6a4utQ2NxotVAYUnD2GRruvjkHZ1uS2S8u57lnH+TGm+7pURzMFiupVASlEtwemXOubuGwSQbuvtmGQa/g6x9D3Pu4myfvs/PupwE+/TrIyceY0GolvvkxhMuToqhAhaNN5oIzs9i1J4HZpCCVottpM4DyEjXLVkb5eFGAEUN1vP5kR4Fk8S9h7puR06nJbjAomPNcAadc3ATA/U+6MBkVTBqvx+uT+frHEPVNSfRqFR6XixUrlnPiiQemAxuPx2mscdFPHISDBoySGVkk0aKnmu0knCmumNHK5edlMWVvsTsaTTHvvSjbVmsxustIkWKbtJqkNoAlacXTGsaX9OEWmTqifRhKE9Ws4AfUQkOKFJIkGNQ/zkeLBK8v8FNeomLIIBXLf1ZTTm828ie9GEiYACkhdyqsADhpRI+RqAhTkK/g5Iua0WkNHHv86QcUg38aXC4XUTlCPkYaqUKNljh6wgSwkksuhexkI2qhxk56FF4pqVALzd7Cyv+sqaiTDFhENsX0Yjeb6MNQjFLmPicLOYPxJ0SaF9dGMyrUGYXP/VHJQNayhBxRgEySJmppoRYJCYvlwCWRHA4Hqnj3GqFp+QcZSZKIizhKVOgxkkNemsXXzbRTQHj3Tvp0jSJ6oURFoZRmqeZTQp3YTS07yRelnca64yKKByeVDMr4f69oI4WMQTITEB5szlw+/vATzr/wvAOOwf5oampi06rNFOxlVtbtJabs28dKpEryRDHN1OKgCTetqFDTmyEE8BLCzyZW0EcMbTd8CokAu9lEOf3aP5dKUjNUjGcFP5CMyBSQj4TEJv4kn1KGMwGFpEAWSXaxCXU8fRZVSkqGiLHsYAOSkLCSQ5wYrdTTSwykQCpLT1uE7SRDCW6+8lbeX9Qz5/fffv2dEnpnFD73oULqzxrxG0mRRI2GXIozCp/pa1QxWIxhA8uwiTyC+BnJZPT76R1bpGxGikmsZymjmNzO/C2ld8b9pJP07TlDuUgzhftJw0iKBKv5DRNZBPCygT+QhESMaLoJhI49bMWPGz0m8ijhowUf/Vv8/P8VSqWSuDICMngK1/DTwiLueczFTXc7KcxXcuhEA21umYVfh1G3VNIrNIiGxBL8wbSmT0mRmvmv2xBCIMtpLbcFe9lvl12s5On7t3DtZTrKStSMGanlg4UBqlYU0FcemDHepJeMFDkO4cwLfua001Rs2Brj1quzOWKKkc3bY1x+SytX3e5g7gsFvPiExOJfQt1+ptEjdDjbUiRlgfrvKIt/wVnnXMejL17Lkt995PVR8taL2fTvky4YNDYnufrmjSSWl6PL8yGrw8T8O1AKqVunZwCzRdBIglDuDha8nks0Jjjn6hZGDtHw3Gse+vVSM2i/oqI/IHPRja3ccpWV4gIVZ1zexIXXtSBJEmqVREmRktuvs/Lp1yFeeKRrB8tH77Iz4bh67r8tm159DmLo0GGdHvN3sFjy2FO9k6tuc1CYr2L6NCPPvO7l9P+YM1w2Ia0juXVHPKPwuQ9KpcT1l1qZ874fW7aSz78NcvbJZg4Za+CbH7v//gLBFBazghyrkn59FFxxsR5rlpHn3vCyfE2UcSN1bNsV56jDjDwy045Op6DVmeS+J108+bKHSeP1XW6um7bH0BkO3NHukEMOIcwDGCULvV2Hsdv2E/0qJa6f5SQUTqW7VNlKRg3V8vPSCMcdaSISTeFoS5JnV+H2yPzndC8jktPSTnJ7UUAZ1WIbDeyhOFnJJwt3cuOVgh9+C/PNTyEsOXG2RX9Cq4XP59oZNazjuU5XiiJtIcpo13T8LG8/Hn1qOaEQOGqy0bcVotfEiSjrUKkFE8fpGT+9kazsno25/FNgtRr5aWktQmSasJWVqJk128Wl51j4c000o/C5DxPG6OlToeGaS6wM6KNh/Y4mXp+Zl+F6GwimOP/aFkZNUrP+l830840gRQoHDXhw4lM3MXywksb1enTo6CMN6XgDTyFhd5DjTvuDFT/notMp2FMTZ8eeOKceb6aqNpEhFbE/du1JMHXaiT2KhSRJGAzpGDS3Jrn4ai8Ne7QE/TpMcQ3R/F3cfVvXh9UBfTUUVPiJO2PtYz/7G3GoJQ29kiP4/evVTJwQIaUL8NfppP6MYB1LCeAli64P9D7cDGYMZskKgAUbhaKcjfzZLp4fDqUNMW6/x8/YiYf3KAaFhYW4/dkce3iI3TUJZtzXxrfvaykuVKFWS0RjghOONDL7OTevPdm9NMgJ0038vCTMmL3MXYUibQ539FmNzJrdxoyrssm2ppmzPy0Jc/+Tbn76rJDSYjUut8zt97uZfIwToUiyc0+cM060sGlbjFRSQW5lgPGjO7vAKxQSTz9g58KztxNKGkjqGzDoBQBf/xjhrItG9CgWPp/g56UhdtUk+eHjYo44JkCpe3zG78QgmRglprCSH3GIJvoyBB0GWmmglXoMGhUjhqu59zE3tWvzKYhkjjkbfRVs9VXRp88m/viiOENu4s4bsrn05lbOOcXE7Oc8RCJdy/M8/mwAnXNol+PTGjl9nnn+TS8gYVPaaJOdPYrDPwk///wZUw/Wd5KuAags1/D43Xbmfexn0/Y4N15uZdmfCer3JAgHJBZ9ESPH4ufx+2xdTmPodBIoBGE5SFFpkvIKJXW/NmKXOze1wyLI4KGik6EmpB2uHS53uw7pwL4ajj+vCUmCTz7VMGxQOqHctjPONbesRLUxj3isZyx4tVqN2SS1y1QU5Kn4z36Na6NBgdef6tJ0Zx+KC1XUVqkYe4gfSZmCiBGlTcnl51l5fb6PM080EQ9EOevSNt55KYfla6LccV26mRsMpYgnk1x7pQ57jpL1W2Lcf1v3Z5kjDldiNPq45ar0PtbmSvLAU27ufrSNB++w8/R9Ki6b8Q0bNvyH4cO7N8P4Kw6ecARf//gRJ0zXc82dDh6ZmcPIoR372/mnWzhhupFTLm5m0fwivL4Ui38NsWCOn5k32Dh8ipELrm2msVXG7UkxdFC6YJlnV1JVm6CyvOvz+ve/hXG5kmg0Eg/fkbkX/PB7uFv9fLNJQa5diUYtsWp9lJJCFd/+FKKxOYlOC71K1Mx7qYDJxzcSjye6fI2u8PLLL5MnipFJYiW99iolFZJQ0Iu+1LWtZIxB0174BDj7EjcNSwdQkShuX5uKqMCbbGKXWMfA1kmorJvZHltNdqqAEnqjREkbLTSwh+EcghEze9jCiOmNfDon83cy90M/BaKcXKkIo7DQwB5kkmxmJUPEuIymQkSEqFJuRi/p2ST/iS0u8+oTdm57MNmjosc/CZWVlSSI46SR4RySUWxzCwd17GQAI9nJRvawFZ3QESVCFjkMYWx7g9CEFR+u9vtmf6THmVvw4CJJjA38QanoQyEVKFHippVadtKLge2j0m4cxImRRxEJur+HNXvdrNexFBUqcshHiZoEccaPH3/AcSgqKiKhjXT795iIoiRtVpeeBKnGQRPDmUAN22mlvpPxT0qk2MGGLseR268fLQk6JnfiIoqLZvoyLF3sFwPbNSXbaGYXGxEI9rCFfFFCijSTMkqYQYzGLzzoMRGVI8x9c+7/uvj54/c/ogxpUaBAFunm8l/H2DWStn2CaYX4AYVCSb4oIU8Us4tNRAmxiRUohIRAoMdIbwZ3KiYqJAXFopIUKWrZSRAfxVSSu5+hmVJSUSH6s1NsaF9nNJKOoYxrN8JSo8FMdrrwuR9UkhpbazGvvvAaDz76wAHHYO7r8xjQjYs6gJ3CtPkUCQ5iapePUUpKjMJCG80AGYXP/R9TKCpw0sQgRrOCHyjsYpx/H3QYgPSZt40WiulFqZTWTnULB9Vso5x+WLETJ0oNO1GgQCBIEMPV5iKRSPSojtQd/i1+/pfBYrFgtCRoclczbASUFat59C47197Ryq+/J9n6hw51OIdiKtOLvQRm52BeeH09rz7VUbSTJIl9UhGffhXk7WfzWbc5BtY2zjwlfVi58gIrs58IMzg5sMvERC1pUAVtjB0V5/F77O1J1ZABWu6+OYf7n3TR4kii10lE46LbzxSNpiChwes78MMMwOjRo/n91+nE5blcc7mNb34MsWFrjBOONFJcqOKzBTkccmQ17jYFE6ZqIKnix6VB9tTE291k94cQgjVbggTzlzFptAaVSuKWOxzccmU2kw/W0+JIcuv9bSRlweD+GjZti1NVGyfLrOC+x93YcxQoFQpMJsi2KGlqEtQ3yWzdmaDFkez2oKjRpFmhT77k5/Fnn+5RDAAGDx7AxnW7Oe5II0+/4kWhkHjzqXwuvbmVwyYZOGG6iaQs+HhRgPc+C3DnDd0fwseO1PHkKx4G9NHw9btF7d/pvI/9+Pxyuy7W/pj/sZ/rLrVy1kkdrJFX3vHSp0LFyrVQVStz+7XZGQfL/FwVrzyWz3V3OvjmxxDHHpHJqE2lBE+85GHWvUcdcBxsNhtJEniFCw1aRoxQ8Ng9XRdhzr6ymYamBPfcksP517byzvP5vDk3RJZrcEbhcx8qGMA6llBEL2Kx9HjbpHF6rrnIyg2XZfPBwiDzP/ZjzcqMT6tThnD3Mg4adCz9M8GA2AQK922ccRCOPlQpNtF7VC2ELZxxRc8Ezv8p0OvyUUhb01qNZ3QcPBqbk6RSgtqGJKcc2z2b6ZJzslj8c5iV66JceIYlo/AJ6WRs7gv5nHN1Cw89E+HJZ3/H51aiVKSIeCKUl8iEQkp8uOkrdW5aGCQToebevLmgCZ1e8MHCAHOey8eapeS0S5s55xRzp2aMEILHn/dx+vnd2IV3AyEEgWCK5tYE0090Y6kZT5FkISyC1LCdHF2cwvzuYzFsiIrfVrlRoMwofO4Pm3cQH368HE1OlIQznnFo1EkGhoix7GIjI8WkTg2NmIimBcr3Fj73QS1pKBf9aKKGMtEXhyvOxGOa8LVpOfeCc3oUA4BbZjzE159dx2dvF/HqO17+c34TQwZoGNhfw5z3/Rw2ycCIIVpSqe73pFRK8Nd+TEmRmuJCFeu3RDn6rEbyctOmdsccauCztwvJ3asJnWNT8sazdo49uxmR1PLRoiAffhHkwjPNuOUgp07qXrdz9AgdUVMN9hwl/YoULF8lGHeoA0cgwi2zui4YdIdAIMkZlzh45O4c3v0ogsnVt8smk1JSUiwqUaBkJ+uxYKOAMnoxEHe8lTvv2kBCiqKSnbhYiUposJG/l41STZ/sAua8IDIKn5CWknlxdh5nX9XMlRdYOfacJj56oxB7Tvpxsix48S0vv3+vo6SbYnlMEWLuh0lSssBkVFCjcHTJivoXaQQDXiaM7Z6Nc/BoPVff7uSXhcWccIYb9gwmTy4iX5KoEDLfvr2H7dvr+PJDeyeJn3ffi6OWDbQVLefIyRKTxxuYXb8V724t1lQHMyQsgmzXLmPF092P4/YuV9PiSGI2aYhEBVoN/PxpaUaxdGA/Dd99msvoaU24gv+bVOTvpRGMBokNW2Ld/n395hiGmJ18z0EAtJg2cufNJnbsjqGQ4Mffw2gTWfz+i4+Dj61Hp00b9UCaqa0whTju6HSDRamArTviPP5siI0bU4BE795w9x0mhg/WkhIwYYyWdz7089EXQdRqiXhc4PPLDBsU4LQTzNx2tYKHX36B4cPfPOAInH7GxVx1xWfk5kQwGRUZhc99sGYpuegsC+99FuCyc7O4+KwsqmoS5O2dltm+K47BoCA/V0ldQ3os+/Lzspj9vJvXn8zrtKb8uSqCLUvBx2+UctENLe3r4j4olVJ7cX3H7jgG7gMqAAEAAElEQVSvzfOxuyaBSgknHGVCp5U4ZIyOt5/Nx+NNsWlbjHsfd/HZnCLOvqoZJMHEsUaqq6sPOA7rVqwnL1VOgjhROhr5pfSmmTryU+WcdVJHN2/H7jh7NpkoSHQuLFrlIozU4ixcRkHzFJqlJdgpYjebiBEjRZJ8SjFJFnaLTShyW3nsns5nboUChCRApM8J+xy+W0UD61hCtshFI2nxKRxE5TjD5A5zkECLlxtmrKKsN9TU1FBRUXHAsfinYJ8u9CDGdGKn26Q8gsJHkgQHS0cQEF4ihKhmOwOlURmPLaGSraxhmBjfyYishu1kk4uXNsZwKEpUOGhgE8uJECSPYgYztj2nCAk/21kLQJjg38ocpITcXljryzBUkop6sYfDjzm8R9qG+fn55JRmE2kNdXmuq2MXKtSs4Ef0GKhlF0bMKCUlvcRAtrEGv/BQRC80aPHjpoqtmMkmRvfj924cGc7xTdRQSh/sUgFGYaaBKmrYhoC0WRLZeEhr6/vxYMZKAaWYyW7XyxzCONRoWNf4O4FAoMcayADxeAITFtpoIQs7iv9hnxCATaT3N0mS6McwNouVlOx1N98iVtGXYd2a8ugwkCRBf0ayg7X0pXOeoJMMCJEiKsLo9isi6iQDOgxsYy0lorLT8wAswsaq5asP8NOn84RoOIqS7u8hJSpMWIgQbpfu6ApqNOxkA33obNK2D1lk00QNkiRhFlbaaCYgvAgE2eRmaOP68WAg/Z06aGAQ6RHLqAhTy452SQEAPUaGczANYg81bKeWHWRps3E4HP9PGkL/Civ9l8FoNGK2JokUbmPUKAU//R7mqDMbKS5UUawqo3dkPGVS34wulxo1338v8+3P6U0/kRB8/m2Qp1/1cM6VzRQXKmloTvL6fB+BRJhZj7SxqyqOQS8hSVK3iTCAJpGFxaTodACaPs2AUgl/rIoyfLCW1etjyHLXyeb7CwNIASvIPa/WC7RYs9Nd/OFDtHh9KU44v4mPvwygVErcfrORYDxKU72SlV+UUNQ6kZvu9CJE52v5+MsgJx1j4tMFdrZXR3n7PR9VNUkmH5zuABbkqZj/UgHPPZTLEVOM/OcoI7k5SqxZSn78pJiP3yxi5eIynr4/zfAsLpEoL1Hy/kdREv9DXVcCquoFJSUlf//ALjB5ynTiccHEsQYsFgW33OvkqtsdaDSwbFWEZ17z8O6nAfJzVQzoo253pd4fbS6ZeR/5eeFNL1W1CR67y57xnd51k41TLmnG7cl87uJfQnz3S5hTju0o8LncMs++6ue5p2HKWBO7quMZhc/9ce+MHO561EVTS8chwNmW5KIbWgmFUowefeBaJkajEaVSsIN1OM1buO7q7sdvzz7ZzJMvexg2SMNDd9g48/IWnn81RI7cdYFBkiSysNFCLUId44l77cy80Ua/3hoqy9XMvDGb7z8q4spbWzPu8z691Aizu9vrqGcXBYnO4weSJFGZGoqIaYkr/dx4480HHId/EtI6vLBibYwzL2/mj1URdu6J88RLbkYM1e5lt3f/fJVKQk4Jvv0pzPSpRp59xc+ko5wccqSTO+7zcN+jHs66yMuOrQr8AZnfvrWzcZWN22/VcPnFOvJzVYQSUQo13Y9nZ0fLeezpIFqNxFcLiigtVmM2pd2Oz7qyBa+v4zcVCKZ1x5qbBbLc+Xf6d1AoFMTjSi65zoWmfnD7+JVBMpEkSSwm+PbnENfc4uWKGzx8/UMoowBYXSMjI//tKJNOMtDUnOKlZyw05S0lKjoOv0IIYnoXRZURGrNXtP9NCIFHONu1g7pCDgV4aaOVOnSBYnq3HIMypSUe75nmJ0Dfvv3YtjNJIJjihKNM5OcpUaLijUfsrFyi5cvFIa660MrHi7rXE174Tah9XH5/ONpkIhHBR28Wct8MG0dMNvDo3bmdEnxJknh4po1QPMHk8XqEEPyxKopCk6S1LcnPS8PcfI+T62Y6+ODzAPG9zcFgKMXwIRp++ayYI6cZ0agVKLYdhM+hZs7bLx5wDIQQJONgMqiZPF7Lb0tj6JLWbh9vxEIKmb4M32v25cRNKzkUMDI1FUVKSz4lVDKYMvoQwEMN2zGp9GBztDNk/wqzSUGWWcmaDVFO/4+JK29r5eizGjn27CaGTKrnyedDyJ6sLouyQeHHnwjRv4+G1rYkY0fqiCUEpeX/Mp26g0KSqWvsft1obZPp3UvN3Q8FUO0eSU6qw8xSKSkpox/1q8p4c37mb2PJ8jDb9oSxT9jIwGFxfloS4d3PAuQWJGHwSrZlfc9uwx80FvyKddIKhoxKUJjXffrQ0JwkJ1tJPC5YuzHKOaeYu2SJajQS119tRFL0bC1UKpX4A+qMtXV/tDiSGA0K1m6M0tDU+XAmhOCuB/2Y3H0JiyCN1pVMOsFNKJpk5iNuBLBqXQzJ7kCrE/gbTVjMCm57wImzLc14LCxQEAqnf9d9KzUc858gu74YSV7NYeTVHErTj6P4z+lepp5Yz8eL/NzzmBuXW2bhnEIWzSviuw+KmfNcAU+87GHj1hh9KzU4Wht6FIfs7GyuuOohTr20mcMnd990mT7VwPI1Hbrim7bHqShV8dQrHpoaldQ1yBx6iJ4vvguSTArGjtQxsK+Gy2c4qKpNxy8SSfHaPC/3P+Vi/ksFFBWoUCikTmdtq0VBXUOC+R/7uetRF+efbmHRvCLefTltDLJ0RZSX53h5f2GAh55x8/hLHt56Nh9rlgJfIMXXP4QYN1qNs/XAGeDpZDidbLtobb+mHKkAG7k4pUZU+xX7P/g0gsbZvaN0YbIP48eoaTFuwqjVElG5GcxYxkuHM5CDUKAkLIJEiaDXKunTqzPZ4ogpBuTcuk7/ny+VMIrJyOowidKtWOQcDpKmZLgimyUrWfVj8LYJNm3adMBx+Cdhy5YtZJPXrSxHIeU0UEWraECNhhwKkEmQEJlnDp1koDeDWM2v1Iqd+IQLh2hko/gTgWAAI6lkEE3UpJluUjkjpYkMZTxttLCTDewWm9kg/mAPWxjJJFRo0GMkRIC46LoB00I9hZSTRQ4bWIZbOJBJcta5Z/Y4Fk+9+ASOkip8wtV+78siyR6xBQf1aNEzjsM5SJqS1mPcy3ZSSAoGS2PIp5RGqtjFRoL4UaKmL8NopJqk6FzADYkAUcIZeU0Qfzt7Vi8Z6SsNZYQ0kZHSRCqkAdgpRIOOkUxEjxEvbexhK+tZSogAwzgYjaRFkiSK5Uo++fCTHscBYNKUiShz0sXnNAs3Tkp0vU/ERDRt0CQ61oaUSBEnSjHp9cGAiSDebt8vgBc9RrKx0yWLbC/6Mpx1LMW733eUFAka9LuIayJYpc7M4w70zABuH2O5OzhooJS+aNHvNRbqGl5cFFCOINXtY2JEUaFBFkkiRNL3BVlkYcNBA+vFsrRklkjRTA0Fe53eU8jtEkcNVNGLgZ2kEiCtWatBhxcXGo3m/0oLdn/8y/z8L0M0GkWtVvD0g1ncPdvN0pVKrrk4C6dLJpXTjDtpwhAqwq+vJ6mM0hL0ocOApa0vN9xYzczcNtRqiTP+YyLLosAbSLF6Y4zf/ghzxFQjt15r4ZsfI5xzVROXnWclK0siHAlmbLz7I6zyUFbcuWipUEio1RJKZfrflWUqrrzNwWtP5GUwnbbvivPupwEUFhVKb7JbfZGusGHDerZs+IBlX5ai0UjIssBoUFBZruK1eT7y7SqGD9GgMsRZt0ZDfo6TsORg51ozU491MPt+C2NG6GhqSfLGAh/V9Qneea4AtVriuw+KGDq5nqu6cJzMs6vIs6sYO1LLB58HOWyygRfe8jJqqA6tVmLqBD3NrRb2VMeZMy9Ovmc4AfNKtu2Md9I5grTQe019kvIiFTt27GDAgAEH9Pn3YfDgwSRlwS33OfAHUpww3ciT96WLl5u3x7jnMRfjD9Lx+gIfAyuMvPdBjFuvSRuBpFKCWbNd7KqKc/KxJkYO01Jdr+ecq1t4+bE8CvPTS8DBo/VkmRWcf20L2VYldpuSrTtjNDuSXHJ2FoFgCrUaPvkqyNPPRsmpm0SSBKHIJvr37l6vy56jJDdHyYz7nfgD6QVUrZLw+GSE6Jmxxbp168iyyUScaqIqH9lZ1m4fm2NT8vk3Ib76NoZWmNB6+yEi3W8GABIK6pTbuXC8rkutwNJiNUdONfLtz6F2s5khA7To8hzEXNFOjFIhBK3UMzo1rcu9S5IkilQl+Kw7qampYciQIZ0f9A/HgIH9qK76mRsuszD1xGZMRj9ZFgVGo4JoRHDYZANffR9iwpiuN8QPFvo55Tgzv/0ZYcrRLnTN/chOlCIh8f2mZmrYQSWDKMTCE3dW8fzLTUyaosDllunfW81R04z066Nh1mXdd1EVKCguUHHeaZlFxTy7gnA4xWmXNhNPCGxWJQ1NSWzZCizZco9Gm/bh3POv5aWnXmGUXJRxT/VmEOtblnLTJTnYohVISKz8toG7Cxr54n0bep2CndsU2MjCjaPb14+LGPVNcb75McQpZwree/83Qj41KtQYs2OcfYYGpUbFBwtb2Rr7lVRMDSklOmHGRl4nPaz9kSRBE7UMYwJKScng1FieeOhJ3v/svR7FoK6ujkMnWjj5oiaeus9Oc2uSe26xsex3J4ZACXfN3sHAfiqaW2VWrY8wZkTmvfHn6ghNrUlGDMn8jS9fE0GnlfD6Usx82EVdQwKrVYHbI2PL7vz9DxmgJRoVfPxlEEkSOJZHWfypnWPPaSEvP82e0ukkvv05xNFnNfLi7Dx++zPMycea0OsVXHaulTEj9Jx79lZ6OUfw/ryPuGXGgWv+afUgRfRcfI2Xmh1aCglhoOt9PEoIDTrsFFLHLgqpoI1m6tjFQA4iV5SQQwEGyURcxDBZExiyQWd2EI7KPPOqh6svyupS09BokNi4LcZj99hZty7Fzt9ysYV6U0p6PdzIcurZTTGVKCQFQgh8uPAVreW+m008/3IEIUkkEzI5FJJtP3AplH8Smpqa0KjT7PI7rsvu0pzxmVd8nH2SidmPJigRXWsK58d788Qz1Rw+VUs4Inhtno8ly8OUVyipaQnxzDW5TJ9maD+nbdwa48a7nNisXoJhQTgJWo3E4ac1cfBoHbdfm53RHKhrSCBJYDEruPI2BwP6ahg1rPuEZfxBOrTq7mV3usPRx53L5be8wwevZ545ZVlwxa2tKBUSZoOaI05r4sXZdg6dlP5Mjc1JZtzjYsuOGPn9V1BRruSpG40sWQ4bNsdZ/3NZe2yFELzzgZ/5HweYPctObUOCi25oZfLBOgpy1bz8to8XH83ly0UyffyHtrNooiKMp2g1s24wcM6puaxcF2Xht0FmXJ15bw/oq+HrBUVcdGMrc57Nx2A8cK2/fVj42Rx0GggGu09QQxGBau8S9vvyMClZcOzZTWzdrKBvdDxJnZ/HnqvjknOyuOSmFo6YYmDluihtLplzr24mGhUEwykuPDOLhXOK2uUtRgzR8ufqaMb+e8X5Wdz+UBvxuODjNwvbvxu9XsFFZ2YxYoiW62c6+fbHIMMH68iz6/niuxDxuOD4I4x8+1OYwlwtw0ce+Pj/SWecyC8f3Uy/1CjyRSk72UA/kdazLpTK0QUMzP9wQzvRIRrlf2BGKVm2KsZh/xEcPFrLj7/Xs3lrNWGHmSLvuHaDlBIqCctb8QdkLObM1yvIU3HQ+CQbv6wjT2SOs4YJkl3hRk7qyaNvl9dglqxsrf2Xn9QdfD7f3+qPq6V0QSZJgl1sIkwAO4VUsZX+jMh4rAVbeiIGI24cqNAwgJHt7ul5oph1LKGC/u3PUaDERBYh/MSJYsVOKX3SI9WiHwniGDCxkT8ZJsZnOLGnTXjq289CeaKItaR1Gh+Y+SA/Lv3+gPNkgNLSUj5c9D5333EPS374GY3QISPvZd/lUyl1mHjuc6aXhdxebMqSbO0j6mERJEwAlaSitxjMBpZRJvqSQwEpZFqoo5ZdHMTkjGtQod5bCOua5BQnggYNTVTjw40RM2Kvb7iF7AzWrV42sWnD5gP+/PvDZDLhircC6fwrQZQ9bOnEyBRCsIfNlNOfGra31yaihDFiaY9/ERVsYy3ZojMLPiHi+HBRyaC0FJ7QIBDtxeX9oceIGjVOGtmpXE9hQQEmq4kTjz2a159/s9vaiB8Pw0cduFSeJEkgQT27yRH5ndjMXtFGhBAGyUSx6EUN2xkkRnd674DwokFLGX3YyHLyRWmX19dEDb0ZnI4RdsIEqWc3eowUUwkINrECgcCACZWk3svEDuOhDRu5BPF2K7EgSRJZIocgPvwpDzbb/5vz4b/Fz/8yeDwegqEUT73i5Z0X8jOKMHdeL7j8pmo2bdnFvTdZuOPeIP2C49u7L0FnDlLRcr7/LJdnX/eyfE2MR2fZ+fjzKB9/GmPhu3picpycAhVJRYLFv4QwZyfxxrZh8HbWh4iLGGG1m4H9OjMxVq6LUFOXRKVMHzar65Kce6qZo85s5NCJBmzZSpaviRAKCxa8XMCdD3hY/FuI5uZmiooObLzvrTce5fUnzGg0EvM+8jP/Yz8TxujJsiiQZbjhLgfXXGxBp1EwY5aWs0/Vo1DAJ4vCPPW84JwLg/Qe6KKyXM05p5iZfHCH9qQ1S8mU8UbaXCkeedrHR5/ESUSVSCqZqZNV3HenBYNeQiEJ/vhD5vvFgmKNGaGUSZgdXHy+ljWbYthtaoQ7RVmJhhvvdrBwTlEGw0EIwe0PtZFIpJBkJW+++hZPPvtEj+6JTz+ZQ0GegjUb4vzyWUnG+OGQAVo+fL2Q8cfU4fXJ+B0yBndfzr+ylrdftPHQM24qy9XMntXRVTr+SBPbd8W54LoWvn63uF2ntFeZmgvPtJBvV+IPpije29n/7JsgN97tpLE5yfbtKQZ6jkYlqZBFkj/+TDBoWPfjpYmEQKOReO+VTNfOEy9oYk91okfFz/nz36B3mZYmZz5efwuLf4p2KmDsw89Lwhx8kJE9X40gW8olJPyocOGiFVkk0uwAwEYe+RSjkJS4FI3kFMQ5/khrt9dwzGEG3vnQ3178BJjzShZHnvA7Jf6DsGDbKywepYptKFCh+JtDtkKoyc9Vsnv37v+K4ufixYtZtGgRXq+XkpISLrzwQgYOHNjlY7dv3867775LY2MjsViM3NxcDj/8cI477rj/Z9dz3PEn8ObLb3DoKY1cdFYWj+y9j5NJwTFnNzLzxmxmP+9m645YhlYvpDXlvvslzJUXWNiyQUG/wCHpkZO9+3cuRWSLXNazjJFMojAyBN/OAlZo1vLNJ3bOurKVb94rxtmWJGltgtaukxSPqpFwJMasR9o4+jAj0Zjg5be9NLXILFpQQJ5dza0PODn2cCNTJxh4bZ6Pdz/1k/if6OJd4MqrbuTlJ99uX8eSIolHX0NNcjdDEuPJitnaP58pmEV4VzmHHLkEvSWGHLMSknwEhY+EiHfSQQJo1ewiL1/wztw4UlKLWqVj8JAkV1+h4IEnYiz4LMqT9+Vw1+85KBQSiYTgnfeDPP1kGKcz0u0BzkkTMSJYyWUTf5IlbPRiIHV1LT1qiAHY7XbcXpk9NXHOurKFwycbmPmwi5NP1fHLnztZ9lUpjc1JvvwhxDlXtXDkVCPHHmFgw5Y43/0UorVNZtmXmQz8huYEF1zXylvP5DFxXAeDasmKMMed28hXC4qwZWcel2rqEwjg07cLmf28m5Xropx6SSsfvF7A2JEdSdlVF1g5+RgTJ1/UjD8o8/k7HfvfiCFaSvr4CTuzCPoOnAUrSRLJpMAZiZO1eTB9UjnsZAO2Lg7o6SZMA8M5JG36IFSYJAsmLOSLEraxhiJ64cdLyFRPMreOshIlCoXE8UeaufAMC599E+SsK1v44LVCNJrMQlNVbQK9TmLj1jjLfjBQHB6SUZgfKsbRwB6W8wMGYURGRq0Ge9zMi/dmYwmVIQ9bxsbNcSIEaW35+ybVPxWBQACtVsLZInHBVS7mvJSToTH+8echvvkuwfRDtajl7lmASkmJnFBy1pXNpGQIhQWD+qupqklyzy05HHVoJiN62CAtL8zO5ewrW7jvVttep+z0+/6xKsKZV7bw/qsF5NlV7KmJc+7VLYwYquWI0xs55jAD3/8Wpqa+e/3jusYEQnRfuOsON940g2kTP2Xs9HpuvcZKv94aNm+P89a7Pi4/P4uzT04XEqtq45x0fityLICkThCOykiNvSiQ8gkpt9PYFOfG2/xEU1HW/JiZ4EmSxEVnZbFucwyVSuKU48wM6qfhtIsd+GvyMGRHeLTIg85bljE+6CxYwTcLre2a7PM+9nP/rV3LBOTaVeTmKLn3SS8nnnx3j2Lgdrup2bOCkUO1vLnAzyXndDa4AHhjbhC1QuLFt7w89bIXs06HUgkl0SFErQ2k1GE+/lhm47YYTk+CAX1lXn08jyyLglXrY9z9aBuJFsHMv0gqXXeJlXOvbmHBy2kmKMAhY/U8+LSbB+/I6VJ/f+QQHYX5Kn5fEcWgU3P2qUYSSXhjvg+VKr0Wb9ku+OWRA5dEGT16NBGTH5/PTbHUi2ZRyzqWYBHZKFDipBnHb2E2b48xZICWw6ep+e79JvB3/Z04FQ3cc5uZLTvj/PpHhMvPy6IwX8XytVGeeOF7RKOEJxmiON6LZFsFr86p4bbrO8f+2Uez6Lt4M83RBoqoQImKhK0BQ5GLL+fncNQJ/r/d+5JhTY8c7/9JMBqNeGjr9u8B4SULG8VSL4rphVekmYY69GwTa6lkIFpJjyySNFKFChV5UjHQOd/d53y+Dw7RSDO1VDIIs2RFCIGLFjaxnIFiFFnY2MAytOiJEmIra1AKJQqUxIlhwMRQxmeY55SL/kQIofLqWLNmTY+m4iA9/n7pVZew/acqeqXSpkJbxCoqGUhQ+GhgD1HS2qAGTOxiI/3FiIz7LyVkdrGJStJnfqtkZ6gYTzM1VLEVCQWl9CGfor2swI59poBSmv4Pe+8ZH1XZrn3/1/Re0isJoYTeu6AgKhZUUFEQBMSGvfdeERUrKgoqKGIBbGBFbCC9ht4hvU7N9Jl1vR8GEsYk3sTn3s9z7/3uww/+yKyZWeucta7rrMfBkWbHvoUQVFNOmCARwgzgzIaO3aiIsJetREXkuP3Bj5fff9tNMBhEp2tZzOmvKC8vZ+IlV9HO27NBrEgIwV62skWsooDO6I93cpZwiBQySJbSCYh6DrOLAtE1zhV6El2BVtKTJrLZzSbaia4NY+se4WwQwZKkeAd8lAh+vJhouhY4qCKJdAqkLpRZ9/Pup2/ywbvz+XLecqzBFIrZT95JyXWId+860ku5+Y5nT9kGAGqtCmVUzTbWkCPaNtAYVXCMKkrRHy+SWyQ7ZmFjD5vJF50wSCZkIVNJMZUU042BqFATJshBdtJOdG343YQQlHAQLTpiRPHiwoSVQnqhkbTUCzdH2YOVZCwkocNIBUcJiQD72U43BnKQHdhEMi1nEOIQyNhIpdZd1io7/B3+N/n5H4b09HTqfTLjLjQ16T6TJIl3Xk5l1BVlOF0yhrqChLZzZ8p2vpxtZ9X6ALWOGO++lMZFE+qo3FBAbjC/YZELHQ1QYl9HZlqUmjoZQ7KL8u07SPF2bnDg6oWbcvsGBvZJvC2PlkS4/ZEarGYFD9+RxPZdYV56y0VpZYSp461MuszC6g0BvPUyj96V3OD82ZNAqaTZcfSW4PWUkpOlZv5nHrbtCPHjZ9kNztRd0+38sdbHtDuqWbkkJ0EA4NqrzIwepef00eV8ODuTrIzmK1H9+yp54jk/bUUXUsN5DV0pGxfVcOaf25g6Rc3hgwr0JZ3pFc3kBLezcAkWzN6OSPWQYlVQq/Yz7UoTr73r4vwry7jsQjM9umg5Vhrhky+9RCIyJqOC2nItDmfRKV//CRRtW8+5I0w43XIT3jWIc689cGsSv/7p5+svBbnBduxfoabHoP2kZAVZvbypYEGnDhouPtfEVz/UNyjAXn6xmQ8+cTPryTRST+rAHz/GzPgxZoaPKSHZqkPhjC9+SkkFtZkcKy6mpjbaZDQU4Ksf6jl3RNPxUoUEep0Cv9+PwdByoHYyAn4flVXgpJoesaEsWPgr101O7MpaucrPWx+4OFIcQSFJeM2HOOLdiwEjBszsYxu5tD9eZZKooZytrCZVkcbl41Ss264g9Df8taGwaFLTq3XGKOwWZsfWjRAwIgkFChTkUIAOPQ6qSaH5semwpYLcVCUlxSWnZIP/SqxZs4b58+dz7bXXUlhYyM8//8xzzz3HK6+8QkpK05EMrVbLqFGjyMvLQ6vVsnfvXubOnYtOp+Oss1onZNMSZj7/DOl2He07KbjtOlvD31UqiavGWbjzsVreeTGNa++qZlBf3fHAHBYu8bBuU5CAQ885YxyYwxkJXDsNnyOpyRR5VFFKFnlYSWHXAR2nX1zGxEvjz0VKspKkjBB11eUki8TCTVREOKLYRY8MWP59kM+XRNB407DVn0ZM4eOCy3awclkKE8aY+eLbeoYPMTBtgoU35jlZv351i4nllnD48GFU2hihUJAYURw5a5kwQc3n7ydjdTStiBokE9ZgLl2HlLLvsJchF+1liAxffbGK9r4hDaT/QggqKKZSUUzeoe50OKnKG6oNcOMtf2KwKnh/dhJnndFoR7Va4rrJZoTw8uyTUBY4ksADBfHq+FHFLvrLZ6KRtAghqKGcnWzAKpuRZblVHFedO3fmj3VuvvggiySrkiderGPRnAyuvq2SJ+9LQqGQyM1Wc9NUG3k5Sm59sJbN24NcdqGJ8WPM/Pibn9PHlHLdJCudO8QTJvM/9fDWzNSExCfAsIEGnnkgmbFXV/DblzkJgcKb77u5a7qNq26pZOYjKVRURunaUZmQ+DyB9FQVl19sotYR44Z7qnn7hTQ6FMSTz8OHK1m81v0vuan+ChkZJSrSRG6c+1vYOcRO2oouDUFVVETYx/a4QIOkJCj8CZ0ZeslIssigjkq06XW8PMPMhaPaNCS2P/7Cy+RbK/lkTiahkGDmbAf79kjsOM5rGIgG6dZdgdEo8cRzXqyOfg2Jz7gTXUI18VFeFWosxJPeUlSCuvhxlRRTsj9AUrAdQUrweGsJBAL/tvGm/ylo27YtDpfAYhds/ENPryG19O+rwmKWWLshTKQmhVRnZ+YtXEdE0XLAKAuZcCyK1yuguD01yhImPGDivUUexl3YfOdw10ItKUlKzh9pTHgGhvTXM/ORFC6YWIbdqqS6NkZuloofVvrQaCTe/cjNWzPTeH2eiysvMTeb6Hn/Y0+r1I1PQKlU8uXy77lg1Onc/3Qd3TqrMRkULFuYjdnU+CwV5GlY90M2/YY5sBwbSLFyDSptCTWhSpKqU1BFYtSKKh66x9JiImraBCvvfOiirDJGbpaS6VebOXTAz08rI7z5Zowcf2PRySOcnDZUShCjrHXI5DYzQXUC7duqmbvQx0139W2VDZZ8Pp+HbzdTXRvl2RkhXn3bwx03Jtpyw5YgSxYLqutiSAo/vSLnISNTbF1HpzN28+g9Ntq20VC0W3DrQ9W882I6w09rXAcH9Nbx/SfZjBpfxp79ITp3jMclm7YFefZVB2aTgtGTyuhQoGFIfx0VVVFKyyMtUmUA9O2hZdRwQ0Ky9qzTDaz43ccN91Rz251PtKowLkkSKanJHHQXoRUGssijDR3iY7tEsSZFePmZJO5/upYBvXWMPd9IxFZOwF3QhPYrKPzIqeU4XFpyMlW88FhjB3XHdhquuMjEeVeWU5CtYvsXLpIiObw/7zDdOvs5/+xGu7k9McZcVUVqpC1lFFNj3MPESUouuVjPgN5xjkGNLtai+jtAQA4263v9L+LFoCA+6oW7Ca2UEIKj7KMtjf6VTUrBKuIdjhEibGEVKqFCg47UZhKef/08mfjodFgEKeMwPTmtIREkSRIpZGISNvawiQK6ICNjwEyUCFEiaNGjQUcnesdjp78glSx2sA5dfQ7V1S1P5/wdCgsL8agcDbFqhDB1VOKghrZ0xiRZiIkYVZRQwkE28SttpI7oZQNeyUU5x2hLpwTedo2kpY3oSAUlx5OXIQrodpwr1EEW+WjQESZEDeWYhZ0MqTHmjIsnbSNGFDVa8qXEyUeVpKaL6Mc2VpMiMpGQqOAYGb4cvvriK8Zfeeo0AM8+MYOk0tyGxCfEf5vO9KFSFBPs4OBY+R4svhQ606fB/82mgGIOsI3VpJKFDy8xEW34nbKkfIzCzA7WIwkJJUqMWOhM34b1o45KkkhjH9voJPoknINbODjKPnowGIBqVxVLlyxl3VdbyK3vhA8PRaynVBxBgQIjZqyKJOTMIM/Oepo2bVoniGsxWan0VaJFjxsHNZQjIxMkcPz/PmQho5AUtJE6HD+/vYRFiCgRNGjpyRBixNjNZtrQAQmJbaxGJ4wIZAL4SCObArqyhd9pT7cEoSeTZKWrGMBuNpNEGvW4yKUdW1hFHh0xS1ayRQHbWYMOA7VUkErTxjghxHGOWDvEQJblVu0NLeF/e+r/w5CUlITJqOCqy5p3BhUKiSH9dcx41U3IUk5p+m9UG3fjFg40KS4K22uY93FcyfH7lX5KtqaRHGqb4NRpJT35zqGs/Fnw9P0p5OTKKLKP4u7wK2WZv1KWvRL7sI1ktg1y6FiUl+fEu1EdzhhTb6vk9WdS+XB2BtddZeWhO5JYsTibXl21zH7PhUolMXyIgQvPMSU4f/sOhUmyK0+56xNAQhCJCBYt9fDyUynNVJEVXHKBqVnl04w0FZMuN/HpV01536pro5x1UQ3PPSuTGSokNdI2YROzkYbxaH9mvlyPVJeJLZpYeZUkiXR3T0oOq9m2I4wz7GX1mggP35mMQgErV/n44FM3K37zEQzK9O2ljY+LBWX8vpYJpFtCIBThSHGEEUNbThIO6qvD5xcMGqDCL+qxh9qgr+jMFRe1HFRcfpGJ5T81jpv17qZlxR8Bvvkh0WZCCJ59pY5IVDDxch1VUiOPUZK7M0eLY1x6TUUTrtENWwPMXehm6vjEc5BlwcGjEUaP0vP114tPyQYAg4eMpMYRIZUsVJIKQ2l3Th9dwZJlXqJRwVOz6liyzMtbM9PY8nMeG37MZdabMVKyA+TRCS8O+jCMNlJ7tJIeraQjRyqgKwOo0x7lwvPVFOSp+ayZe+YE5i3wsXhxjCunObj9fieDzyvh86/rWfhWJhlWE72lYfSSTqOHNJgkKZ0s2lLM/gbVwZPhFDWU1NazfWcYi7n1wd+/G8uXL+fMM89k5MiRDV2fKSkp/PTTT80e37ZtW4YOHUpubi5paWmcfvrp9OzZkz179vzbzmnrxs2Y7FGOlMQ55E7GVeMsDOitY8qtVXTvrKasIsq1d1Vx471VnDZAj6dOjcVZiLdOS13IzR4RJ3b/K+yk4qXx7ymxHC4cZcRkihdDbn+khrPPUmHvt5tK25b4yIbwUcpBDiX9Qma2TNE6IyUHDQTdOoipUCCRJDIRB7rz9AveOG3H8eYmtVrCbFJyYN/mVtvjrdlP8fyTWmqtO6nNXM9P3yShVijQ1DUtcJyAxZ+L1aDjl6XZ/LHOz8of1JgjKexjG9vFGnaJjWxlFXVUkBpqSxptmuwX3SPDsNhjjDy9+YTU1AkmLMkhfHjYKdZTKyrwCAdV+r1sVa8kT+7UQBgvSRJpUjZm7ERVkVYlPgF27tzJ6YP09O6mIy9XjcsjI8uQnqaib4/EgPvDz7zcdLWVtd+14e4bk5g+1caX87N4e2YaS5fXs+9gmML2GjLSlJzZwvo6YqiBYEg07CXRaFzIJxIVTBhrYdyFZjYXhdhzIMx5I1vmz77kfBO1dTEWvJHBfU81dqw4XDGqdPtRqFvX/Wa1GrDTGJi3lTphwsZ21rBDrKNIrGUjv5BBLplSG4QQHGFPk+R0KpnI9krmvmHl4vNMDfusWi0x9QoL559lZN7Hbtrlq3n91RhHlvfBUNyHimI1ofIMdv9UwJrv7az8LdTQMSGLGDtYR4wo3RlIL+k0ejMUGZkN/EK98ADxxHgpRyBoxEkNvRhKLKDll19+aZUt/v8AtVqNViPx6xfZpOX7MFd04+DXfdm0sCfW/WeS5uyFw3gQX0BgsIbxHbfxX+FQl3LLDQY2rWhDTt8K7KTx3KsunK5YsyrwJ5DfRtVAXXMy+vXSEQ5KrF8DOpUalzfG3Jcz2LM6n6cfSGZLUYhzzjBy31O1hEKN749EBPc/XUNutoqOnbr8I5skJyfz5LMvceWlFgx6Je+8lJ6Q+DwBvV5B3wExjrAHm03JupVpvPGKAW1uOSXhctKzYuRmt9wLkpaiZM3GIG/PTOPN59O55RobrzxvZ8vqFLr1lHApG7uVA5o6Lhyd6JMm2xXNco+ewJ79ES46R8+aNWtadf3btq3hjCF61m8NonSnMf91C6edXcOc+R4+XuphzIRapl0dIbv6NDQxM+mR9riopV5fzvgrJb77NJO8HDUz33Dy/OtOMtJUCYnPE1AoJF58LJWnX4nzm2/YGuSJl+qY93I6X3+YxZaf83jqvmR8fpnV6wN07qjB7WmZx7XWEaN7l6ZTO2efYaRrJw0FBc1PWbQEIQR1FS6UqMgiHy9u/NTTnm50oBvnnKnjkgvMLF+YxemD9bwxz4XWHKI8YzU1uv2ERICQCFKjP8Au3W98tcjOdyv93HKNrcl3abUKXn4yFbVWxpO0DwmJnJqhPHi7hgHDa7j2FicXj6+jz8hSzjxDw5DLSkhvE0RnifDAnXGf5QQmT9RSpz3a7DU5RDUxKcKWzVtbZYv/v8But6OUVGzjTypEMfLx7nGf8LKLjdhJwfQXGp4cCijnCFlSHgM5CwkFXelPlpSHGRtO0TzPbBWlJBEXNyvnGLm0b5ZrVCfpMWLhELtRoqIjPVGjpTdDURz/r7nEJ8Q5ECUkhCXyj7QhAKxWK/md2lAr4grdChTUUUU3BjTYQikpyZLy6UxfokTxZFTS4fIs+kzogoSi4Tr/ev0pZDCYs/FTzyZ+w0YKMjF2sJ6drCdAPT0YzEF2slH8wiGxi/1ie1zcixQGchZGTE1sLAuZWiqIEWMzv7OJX7GTRmooh6+XLDvlaxdCsGvrriaCmyeQTi6RYIQevXuQRX5D4hPiPmme1JHuDKbe7OCsi4dzzLKn4Z4CsErJdKU/MXWEHFUB7emOXjIihKBSlHCAogaqgR2sZbP4nT1iC1vFaio4SncGoZY0BIUfhaxi/pwPSfO2oVgcZDtryaeQwZzDIM4mmwIq5GIeevIBhp0+7JRtcAJOj5McCggd7/RVo8VKEr0YQge6IyM4wPaGZjSrlEQXqR+d6UOUMBEibOVPilhDJrlkS23JkvLpzTDyKSSNbKJEqKWS7awhRiwh8XmyXQvoTA1lDWPvSpQNzUBpUhad6YsSJQfZSVgEE94vhOAgO1CjJUyImBxr1ZTY3+F/bOfn7t27+eabbzhy5AhOp5N77rmHAQMG/Mv3LFiwgNLSUux2OxdddBHnnHNOwjHr1q3js88+o6qqivT0dCZMmPAvP7c1iEajKBQSen3LP7BaLTF6lJanH7Sg1Uh897OLR547TLLteKdOWJCSrGT2nABJ3r7N8g2qJDWaoJ3UZJj7cgZbdwS5cnolQ4ZpKSmP4fTHOSPvudGOUgkjLy2lzhnj5adSmyQbVSqJj2Zn0PfsYqZPsaBSJW4K3/xYj88nEwoLIpEIGk3LHJEnw+tT8v1KH2cONTQ7PrN+S4ALz2lZaXvsBUauurGa6yZZ0eskduwJ4Q/I3HKXB8OhQQh2kEXzpOcWyY4c1mAJtWuRrzFDLkCEZaIZhzhcKvhllYxKJVFcFiW/jYpoVEHXTlqWrfDx1H12fvotyIrfK4hGo6j+TqXlL+jWtRc//nCwSWB/MsqrYvFu2/uNXLF5G/mu0+JKgn9zH+l0CqprouzZH2brziBvzHPx8O1J/LYmwLxFHk4fpCcYlPljXYCBfXT07anlzptMvPzWLlRhQXI4j9qk7cx9JZX0VCXX3V2FxawgM13Ftl0hnM4YP3yajcmYeD988KmH0wbo2LA5hNO/jgkTppySHcaMGcMzjz+KHhO1pr1YOpby4HQbO/cEef4NJwV5Kj6f27gAKxQSo882UdhOw1nn/4nZndGsuJdO0mMP5TLp6lLyzdn4DOV89V09Y85PvLfWbAjwywol7WtHcOh7B8vZxEszTVw/2Y4sCwJy07FfjaQlX3RiG6vJEQUkk0GUCBUcw40Di5yCs7qWws6Ffz2t/6uIRqMcPnyYMWPGJPy9R48e7Nu375Q+48iRI+zbt4/x41uu1EYikYRxb0mSGjq8mtvU/MEoqAQXn2Vk9YYAI/4SmE26zMKEsWbOuqyUo6Vx8ZkrL7Gw91CIw4cksgjHCeglNT7h5Sj7MAoz+VKjvaOEG4i3AVBF6NpRw9c/+ihsp8FoUPDo3cmIuwQbt4V4b/426usF53VXMG9hCOWRXqSnHWHAEJlJE7REIvXMnb+OXdtVaGUD3/zkpc4T7zw8gfp6GZVK06qNXJZlaqsPMGW8lR9/qSY9TUF2pgqVWkL8zeCIQKBSSdhtSmbPSOW2aQbSIz1pI8XHamLEUKOhiLXkiPbIxKijijCheAWaZCQkstNbPl+NRsJohiypF9WilGP6zaSmKvDUx+jkH4JFajpemE1b6vRHW+3MrF3zM1OuaAxq7ppu59zx8XGYkvJoQ3e8yx2jrCLGZ3ObdsQOG2Rg5LAA3TprGT5Ez9yF7hbPQ5IkMlJVPPdqHd/97KOqJsrY80288Vw88XjlJWam3FqJRiMlJHf+ilBYxIXyMlXodBJrN/np30vPxm1B9Gn1tMvt1ipbpKa0o6bSnfC3DCmXDHKJiigCmR2sJ1lKPz6CtA8ztibE+jIy9iQ4swWV+kmXWrh4Shlvv6OhR2Q4IQIcZCfdGdhInRCENiJEEWvpIvpRSQkZtCFdagzi1JKG9nRDLTTsYgNWkYIPNx3pwTH2NfCnqcMW9u/f/2+lz/ifgOLiYroWakhLVfHDFylcd9tuijYr0PhSCagihIw12OxhRp9tZOESL3u0a+gUGtIQ9AohcCurULXfy23TUzEaFHy9KJm+p9fQq9DAxl1egkEZna75nojyyhg2a/OFijbpRpL2n4ZnVw0HtduxmBQoFBKXX2Rm6m1V9O+lpUOBmguvKqdNtopoDDZuDXL9VVZ+WxMgvU37f2ST8vJy5r/3Am8+a+LB5+qwWloupLTN1ZFKFhWOEG9/4CY9TcmDd1pY8Ek9uzcZ+GFly/7k6g0BRg7Tk52Z6LdptQqWzE+l9/BiREV8/JGYmrq6xPX46vFW3njPzcxHm3bx1dbF2HswzEWjTMhyy+rQzaGyooJah+DAkTBeZR3t3SOJuMLMebAaIcWwiGSyJRP1xLUBDJjxU48y+RhPPJBMcWmEaXdU8fwjKVx2oYlV6wItflevblp27A5R54jxzCsOPpqdgd3WaO/C9hoeuj2ZJJuSHXtCfLTY22zyMBoVbNgabNYWANdNsvLxwvdaFVf5fD4ioTB6rKCQkezV+KIBQqE69Bo1101r9DFGnGZgxGkG5ixw8euffnp3K2f9ulIiEUFOcgxfUZh6vyA/V91s3HHCFr/9GcTllfBIa+koepHh6kvMGWPzvkqOKXeRVSA4dDTCLdfYeebBZIacX8ryFT4mndTYcuM0M8u/P0LNNkgOtW2YPquhjDJDEYqggrV/rOWSS8eesi1ag/+ucTLEtRBQyqiiGlzUcpQ9ICS06GlPN0xYqRUV+KlHg5ZUslCiahj9VkgKOogeFLGWNqIjeRSyg3Xki04kkdYwylxNGQfZSWd6I4TAh6dBDKc5WEmmmgraUtjAAxkmRHu6UcRaoHnNh3KOESVKxBSge/eW1bX/FcKhCHsoQi+MRAjRnUHN+hUWyY5aaHGUu1mzag2Pz3iMLxd9zTZWkyvaYyOFMEHKOEKYEF3oh0JS0IneFIm1hAiQRg4d6YVCUhATMbayCjVqenIaQfzHuxgbO+rbix7sY1tD0TYqInEfhXR6cRoq1LiJdyFq0GKNnFquACAUCqGQW17/JUlCxODam6fx9I6ZZHma7jkyMdJyU3j9rdf5YsmXvPHSbDROE8KnQCSF0aYp+OL1Jaz4fgXfL/uR8mMVyGFIJo1enIaABqqDHaxHQqIL/Rr0IPyinj1sphN9OBzZhYs6yjgUF4E6KTZNJh2bOJP7b3uQ04ad1mrVezkcn7rJo5AA9RRKvRpfEzI69ChQspFfyBLxzl0H1Xhx0Z3BGDCxkw10oncCPZYkSRgwYcBERIRRosSAmWIOtngueslISATIIp963KhQE6OxMKaT9LQX3TFgZht/YhepJJFGmDCVFBMhTIQQSpRIUlPx7X+K/7HJz1AoRH5+PiNGjGDWrFn/8vjq6mpmzJjByJEjufXWW9m3bx/z5s3DYrE0CFPs37+fV199lSuuuIIBAwawYcMGXnnlFZ566ik6dGhdpbIl7N+/H5UK/twQaDKCdwIbt4V47+V0jMe5JS8618iZw/QMOr+YYyURIhERV+B1CqxS85yIAIqQiapaF507aujdXceY802sWufnzutt7D0U4dc//Vx5iRmdTsGUK6yMnlTGBWc139mi0ynoWqhh1BWlPHZ3CoP76amujfL6PBfLfvRjNILXJ3C73aSmNk/E/1dkpnfnxdkrmDiueTvotArqfS0Hm956mZQU6DeyDI9DTYY6jUBAojoYJIlSJGhWXewEYhEFav5u8ZVRtdvPysWZCU7xoaNhRk8qZ+oVZgb00VHriPH+J/VEY4JrJhpZufJHRo264F9dfgMmTJzOp58s5pMvvdwwpXnl3HcWuNi0PYhCIZGa72XPwV9I8rVj8Rchrr2q+c9dvqIer1/mqZfrGD5Yj04rMfZ8E1eMMeP2xNi2M4RaLXHfLUnc+1QNUy6PC150LIyRmXaAol07MVvgvJHxlvwv52dRWR2lzhnjodvtPPuqg+vvqebJe5PoUqiloirKnAUuPv2qnmUfZXHZNRWYLKc+0rNu3Z/YkmScrqMMP9vPe7Pjok+XjjZRXlXFvTfbm7xn284Qz7xSh9YsY3O3rNidHMshCqS5uxFzdeXR+zby9gflXD/FjEolMX+Rjy3bIkRrUiliHRIShfTmhZe3cs1EgT8giEphXMpK7HJip3CSlIZPclKi28Yhvxo7qaSRTT6dcFNHqRDMmf3WPxLA+XfB4/EgyzJWa+L4kNVqxeVy/e17p0+fjsfjIRaLMW7cOEaOHNnisV9++SVLljSqOLZt25aZM2e2uCakpSVxzZVRLrnAxA33VjFsoL5Jd9Ke/WEqqqPYLEo6tdewpSjAy68HaU9vUk6qRholM13pxx6xBaeowS7Fv7OcYwnObMRexsXn2vn1zwCvvONk7qx4JVyWobwiSjQKRqPEwL4aflul41DwAJ9/ZKZPj8a19ryRRn74xccHnzh45sF0Fi7x8NpcF7266XC5YzidEmedM65VfF7BYBCrJb7ODOirpkfX+PddfL6OBe8chdrmP8tvO8b4cfFjhw3SIyx1cDxnppRUDYlfWcjUUE4Fx0ghCx166qjkMLtpTzdctS2vtbGYwO0LU2n4g669I8y6LYl7nqxF7+jYbOIT4oWBSDjSak4zs9lCNBpPLhwpjvDkS3W8/lwqVrOiYcwW4Kff/QlJ0r9i4qVmXpvrYsRpBvx+GVkWzQa7siwIhGTy26iZPSMViznRATPoJSLReEA8d6GHCZc0/52ff13PhefE98+eXbVce2c1wZDMhLFmfqj3c8edj7TKFqGAD6+qFjkqN+lCUUkqaqQS1FYnJebvqa1S0SE0oMl4oFe42C9toU9my/ugRiPh8QqkugxUkpp9YlsTpxjiv2dn0Ycj7CWIj7YtBHk5tMNBFR4c9OY01JKWiAhjIxUn1ZjkJLp06fL/nOuuNfzHEC/sLFmyhFWrVuFyuUhOTmbs2LGceeaZ/5bzqampaaBKMBoULJqXjMMZY9c+Lwa9RO/uqfQaWYxOp2Dd97nsOxhm5EWrCNVryE42ElMHOON0JTOfSm3wHQ0GBf36Ktm6tx6DQeKDzzzNikD+sc5PYTt1AsfoySivjGFFQihipCrTuPiqCo5uycVbL7BbFXz+TX2c+scRo7wyilYrMXW8heLyKA5XjH0HV8ITT7TKHkVF23jhuRvJy3IiCztZ6Ur2HgjTqUPzPtv6DRGU6ihZuWEK8rX06qbl0NEwMjIqq5tfV5iouCvaIAJ5AqGQzPOvO1i5pPnRWKtFSYcCDbsrtlAoepEUy+S9+Qe4+srGgHXYIB2ffe1tIhy2/1CY6++pot4Xo2iPgQcvH9gqG9TXh3h5jo+aWpk2BRFc+2uxSSmkc7zoIHG843svbemEg2o0aMnMiT/XDz1Xx5wX02jfVsP2XSGc7pbX+GBQRqmUuGBiKcl2FS6PjM3aNBidPM5C/1HH+GNtkF7dNAlxTCQimHRzJZddYGoxsahQwO5d61tlh9LSUmLKAEprGHWbKvrkKRk1wkC9L8SCz2p4YbaKz+dmJnzn9Ck2Th+k5+lXHOzcHyUSkwmsM2PQpHDzA9UM7NNys4EQAlXMQK/QWbiFg4PsJCh5UGpj9Oql4OFpBg4cVvPTb36efcXBZReamPVkMg/PcHDxuaaG7mS1WuLbxSk8+NQx3vvgEJqYERkZMzaS7EpiEQVGU8vTBP+n+O8aJwP4/X70WiPeqBeZGAM5mzIO46KOGFG2sooUMjFjJUiA7aw9znXYeA9YpSTai+4UsQ49cdvvZQsSCjRC29DJZyOZaso4QBEgESbYYmwYwIcVO9rjgn85tOMwu+lCP2ykUiwO0EZKtINPeCnhIDIxerTp+o8TPLt372b/3gMYMNGFfuxla4udkBCfelKixFfh4alHnkGDBgUKDrMbGRkJBcrj/5VwkGzRFpWkph1d2c5awgQJUI9f+KilHIFAhwGNpI2rqP8FWkmHfJJ6/H6KaEunhIKsjWR6iiFsZTUdc4ac8rVrtVqEWrTIIS8LGbVexbBhw2g3+FOO/lFMqj+nwXfyCy+V6YeZ8+qbAFxy2VguGnMha9euxel00q5dOwwGA9999x3WZCurN/3Bgg8WMO/Bj0kLxievwiLEbjahQEEbOhAhxDZWoxAKlKgJ4qcngzFKZgyYOco+7KQ125SjlJSkB/L5aP5H3HTrTadsBwBJqcAUs5ArtaNIrMUhqkmS0nCLOoo5gBkrBsyYsaFASYTwcTqIcMO4vkIokP9G5V0gI6GmgmPItFy0k4VMlAh20tjIL0SIUMYR2hPXuKgUJZRzhCTSyaE9lRRTRxXp5MQ7pVESBtLIgaxQq+zwd/gfm/zs3bs3vXv3PuXjf/rpJ1JSUpg6dSoAOTk5HDp0iGXLljUs6t9++y09evRg7Nh4FW7s2LHs3r2bb7/9ljvuuOPfct7xBxdmznYysI++ibO54DM3lVVRptxWiUIRd4Jvmmrj9MF6rrjYzJ2P1dC7m5bV64PkZCuo2tOykntU76RtbuMCfsXFZlb+4eOdj+LE6V9862XI6BIuGmWiW2cNtXWxZhVGTyA9VcXGrUGefrmOaAyy0lUM6a8jHILrrrLwxnuuVlUw+g8cxJwVm1j+k5PpzTjkF44y8uAztS2OGi76wkvHfAM1RSnk1XdvWBDzJCgTR6im7G/5dtRaGVeohlTRvNMbSj3M9/PTm3QDtMvX8MFr6dx0fzX335rMiNMMHCmOMHpSGdMmmLn9yY9alfyUJAkpqiYlRcl1d1Xz1sy0BtEJIeJqrQqlhEGh54JzI9jkjlh0HmpMe3EfDfPLan+TkU6nK8a8hR7OG2FkUD89I4cZyMxQcfUdlbw9Mw2rRckZQwzEYoK5C92Ew4K+PXV8+3M9DrdgUD8F0yYm88dfOgUy0lRkpMXtMfPRVEZcUsrbC9wUl0WxWRR076zBbIKde8OEQjLTpp36ov7rL99iNCiIaap5ZUYi/15FdYz2bROdkU3bgjz2Qh3zX0/nvY98LH2h5TGsGNEGzj2lpCTLMQj/6npu3fkral8yuZHBdMRI5HiX4AluXE9tNm/Mq0Wrk3jiQTNvvbOD2gMRkqLxTVUWMeq0R/EYDvHHl+mMmeCgoLKR10sjtKjRsnPbjlO2w38lmnMa/pUj9tRTTxEMBtm/fz+LFi0iIyODoUOHNnvs2LFjEzq6Tnx2TU0N0WjTDTS/rZUrxoRIS1ExbYKVy66t4KHbk+jfS0soJHjuNQdLl9dzw2QbfbprKa2I8uq7TqJ+Y0Li82S0pRMH2YmdVKpFGVEiDQ5itWkPl4xVYTAoePmpFE67sJTMdBVHSyKMneCA6lyM3hwEMnf/dAyHykWfvnJC4vMEzj3TyOJl9SgU8OR9Kew7GObq2yqpLFXhdSjJzs6moqLib217MoQQ1DjinTMGgwLX8UC1fVsNbbt6qPqzAutfKDq8ODC1qWbowNQGewupeYcmjB8HNfRmWMPvkkY2YRFiJ+uxegRbdwTp3b1pUPjV9/X06ycx81Fjg/BFst1JZY0DWhBy9gkP9fXeVtkA4PDhI6z93cM5w43c+2QN772S3jCNUFnt4KW3Hdx1g51AUGC3JyYFo1HBsp98LF/hw+eXqa6JUu+TOWOIni+/q+fS0U33p29+9DF8iJ4/1gYJhgRvvu9k3Zb4eM6Zp+np2E5DQZ6KvQcidO6o5sPPPUy+PDEBum1niNUbAjxwW7xAs3tfiHOGGymtiLD0Wx+BoIzP52uVLXy+Kvr3h33rN9NJTlTrDAo/4dy9rF2SyfX31NA2T6J2nQ+i8eSnEIL9bCdGlPaiF86alikYYjGB2y1Qe5MRCMIEW/QpjJIFn3Chx9TiuqGUlEhCQQ7tqKGCZJGBrA4Qi0RQocYjHHEO2hZsoVKpTrmA+k/RWv5jgFdeeQW328306dPJyMhoKAj9u5CTk8OOPYlrZJJdybBB8a62sooovbtpuf4qK9Go4O6HPVgsSgr6hFn4ZjIWs6HZsfbMLAhE1dQ6ovy62o8EXD3eglarQJYF36308eSLDqaOb953W70+gM+lQbT/neum6ehcqGLzNgsjLiklGhO8/mwarz2b1nD8mo0BHptZxwefenjp8RSeui+ZXiPKW2ULWZaZ8cztfDFPxZYdFr78rp7rr7Iyc7aD919Nb3Lv7doX4ughJfn9j7Ds07QGv3roQD2TLrNwxfUVbFgb5qyLa5jxhIULzjagUMQbDZ6eVYdBL2G3tRwuJZnVmLGxnT9RKRSYa2SenlXHI3fFBRAlSWL2jFTufryGniOKKeygIRwW5GapmDsrncm3VKLSdSQ7+++5B/8Ks8XMz3/U8P0n2aQmKxkxegvFB/LJOp6k8AoXR9hLMukYMLGPbfRgMKHwfpyuGKGwaPCbenTRcO+TQSIR0WyS++OlHgIBmVhMomdXFS++6eTg0TA3TrEx9qQpGYNBQbt8DRePMnLT/dUk2ZQMHainzhlj1boAHdqpCYRanlRYuNiLQtm6hF9lZSXJ6VFys2DGIykM6ts40jp9ipU7Hqmmw6Cj3HS1jduutTVcX5dCLVqFhtoyDT0YjE7SU67ewvOPSMx620U0Kpp9ZlZvCBDy6IiJGFYpiaBNxR2P6pk6IXFdnDrewqSbKvn4Cw8fvJqOxxtj8DmVPHiXmdHnGPD5BXMX+Fj+DfSODU8oKNU4dNSa93H5xHGtskVr8N81Tgaoq6vD5/MhIdGZvigkBckinRIOcoQ99OS0BBGyTJHHTjYQI4JDVKNERRUlOKhCh54gcUqyTPIauEJPrCO1ooIKjtGBnhygiGIO0pk+Tc7pBJ95iCAadKSQiVVKol644h2mdMBBFVvFatLIRo2GKkrx4yGTNtRSwbFDx/6RPYQQXDP5OjRo6M1QjrCHMEGiItJE8fsEooSR0OLFRbTUQCf64KSWYvaTRg75FKKWNA2j6UWspbsYhAEzSpR4cVNLJWbsmLGjx/C3IlRAw5RSWISIEG4yiQJxu7cXXXHVuk75+iVJYtSFZ7Nq7mZSok0Lp7XaMi6dcAmSJPHW3Nl8MG8+n370GVF/DKGQ6dC5PTOfeJ+CgkZaIJUqniytra3lonMuxlPjI1XOREiCFx97md6DehLL9lN/yI1BmNnJBtrTDYvU2IiTRyFHxF44ft1BAhix4Fd5CYS9tKHlqYckUvnjl9WtTn7qDTqyw/GGjq70Zxt/UiwOEiZIV/pzgCIkJEIEyZM6NrzvqNiHWziwSkmkkEkVpS2eXzVlKFHjxYkeUwJH6smooZwk0tjGaiQkOtGLEg7hEU5CBHBQlRBzZJFHSATYzB8oUFJITw6zmzqqeHfWW62yw9/hf2zys7U4cOAAPXokqpT16tWLX3/9tWFMef/+/VxwQWLSqmfPnnz33Xctfm5rxzzz8/OJhCWmTbBw8ZRy7r7RzhmD447Dg8/Usv9whI/ezKBju/gmWVkd5eEZdRw8GuaaK62ceUkJJeVRfv3Tz4O3J/Hw5uaV3IPCjz3bT15uo5OhUMCgfjrycjQ89nwtgnhXi0EPz79eRyAABw6HG7oPToYQ8dEbi0VBjy5aah0yarXEmo1BUMhMn2zlvY+9rRIxGHPJGGa/8DaHdxrZvitEz66JCYacTBU794b47CsPV4xJDDa/W+nD4YyxbYOKHG9j4jMgfDjTtpGUGUAbilGx7yjZtGvy3fXCzYD+Sg7s24tcldEkQeoTXsxJEQrbN1/9G9hHh0IhNdirbZu4AMdva/z4/b5WVfYqKirQKQxs2e6hTw8doyeV0bGdBq0mPso/fIie9WsEqWVDyTsRlAYgWwgOyWu545EaLhplZMJYE/sORfj8Gy979kd44DYbH3zq5d6bk/D7ZboWahh3oZmJN1Wi1UjIMuw9GMZslBg6UMf5E0pxuGReezqVs4cbOVIc4ZsfW+bHjEQEJqPEG8/FA5/q2iijrigjJ1PFG/OcRGMCv99/yraQFFrMJgV2m7LJeJteJ+F0xRLGsJ5+xcHCNzNIsiu5fKyeTz44ArXNd39WUtJklMUgmdD7sjBH0hqqYSequSdgi2XwyZJS/JEw67/L5bILzbw25yhLvthPLKxArZOZOlGLWmvk0NEIg/ppObzM0zCK6KIOA2Z8ylO3w38FLBYLCoWiSZen2+1u0g36V6SlxX/fNm3a4Ha7Wbx4cYvJT7VajVrdvCPWnBia0WhEluPVvksuMNGrm5ZnXqnjlgfC2KwKIlHB+h/aJFArzJsfwELTLuAT0EkGAqKeLcqVKBSC1HA7yhUHCdiKufxyJU8+ZOHtBS6+/LYepQJqaqOMneDAfOi0eIX2hJq6pwdqkckfq9fzxXdeLjm/aXJg7PlGfvrNz41TNRS219C+QMPhVdkkpR9l7do1CY7Wv4Isy0SiSt75yMmlF5i45cFqLrkg/rx/8l4Sp5+3gx2HDpMZK0BCIpJcQnK+myUfJTfcW1t3BHEG/DjERnToSSUbE1Yc2qMoRYxO4d5N7kONpKWt6MJR7zrueryGWU+k0uc4BYcQgpWrAsxd6GHJe5kJv4NSKZHWxo+/umkB7oQggVqtapUIHsDOot+prgrx2lwHNbVRPlrsoXcPHR5vDLtNQTgs6H7GMawWBblZai47ntCsro1y1c1VnD/SwLMPJqPVSCxf4WP0xDKsVgXLfvIRk+HSC0wolRKxmGDpt/V8+LmHu6bbWLsxyFW3VHLPjXYeuM2OLMPyn+q576kafH6ZWU+mcuE5JgacW8yX39UzfowJvV7B9yt91DpkPpqdgUIRX6dqHTIfzo4n8Moqopx/ZRmrVq1qlVBYRI6h1UlkdK5m496fyNPkQ1CPSKrGmOFk2ft28nLVPHJnEt/9XM9+zR4O7DiGujqfWqrQSzryjndnVtRZ2bYzRK9uTZP4X/9QT3qagrJDHhCZKPh7jla7TcLrq6elZgAhBBHCVFFChBDF0j5MxigVrmO0pSvFHMBgMLT6vvh34mT+Y4CpU6eyfft2fvrpJ6688somx2/bto3du3cze/ZsTKb4vX5iXfx3ISMjA5c3iSPFkQQ+9RN49R0nV0+I7yuz3vRQtakt+oxj5GZFqXUkCgOejPVbA9x9o427H6tDpYzx25oACz6P84UGg4Ix55n4blEW51xRhtmoYuJl8edDCMHPfwS45S4PHTsr+GpRakNxfPgQA7dcY2XcdRVo/pJIG9Jfz0N3JPH8aw7SU1UYDQoy0mmVsu/q1X9w1rAwdpuW3t003PdkDavXB3C6ZSbfUskzD6SQl6smEhEsXebjyWcDSELNe7PtTRJ7SqUUT0DeWkllqcQDt2q5N+UYHdursZgUOI5zoZZXRhsKOydDCMHOvWG0OpnkpCAznjIyoE8SV99aQ+8zyhl7gQmDAZZ9G8ZVakPnKKRSv4e1K9IbOhG7dTZy+eR7T+naT0anzr3pXlhJu3wNQgguHK3ky+X7qI0cjY8A6wVGp4y2KpedYgN5dEQtaSirULH/cBiTUeLTr7zYrQpGnGZg+hQbNz1Qzdsz0xKSfjv2hHj5HRf33JzEtRMbx1hDIZk7Hq2h3idz1bj4vVdWEaWsMsrcRR66dtIycpiBqpoYlfvCdO+i4c0ZaYyfXsmlo020y0/0n9ds9LNlR4j+A89olR0OHTqEQS8xcpghIfH51ff1vPm+i4F9dXHu500BFnzm5tN3MzEbFdQ5Y/zwY4R29EQn6eOCH/ZyzhmeQ1WNzKMz63juoeSEPdHljnH7fW5w5TcoyhssVVwxpqlvmZmu4uoJFrYUBRk7tZxB/XQMHaDn82+8PPmSAxFWY63qSRs5s8m+awvkcUwcoEuXf8aH+1+B/5Q4+cS5xIjGO8SOd+8ZJDMKoaAjPRMSnyc+p4voy1p+4gA7iBFDg4ZCemMjhSgRSjnU0Dl6csIwRcrEKWpQoaIfI1jHCirEMTJO4keXhcwBijBiJZu2VHCMkAiilXRkSwUkiXTKOIIPDwF8BKjHQwQ3dZiwkkw6tVQghPyPYoE///wTf0WILPIp5XBcXIhOVFBMbjMxrizkOPUWdszY6CrF8wQl4hCpZNNBahy9V0gK0shGK/QcZAd5FKLHSDu6s4dNgKAeNwHqkVAQEeEmkyEQj5vDhAmJAH7qsdKUkugELFISNXWHWmWLu+69k43rJlK1q4SUUBZKSUlMRKnRl5Hax8y111+DJEkolUomX30Vvfr2JBQK0aNHjxYbs8LhMGcOOYtsX3s6SNkN/n+eXEjJmkPYepnQDoywb/cmkjxpaNFxQBThpVHEMpM8yjhMLu3x4cEgTPiFl0zyiNIyF3SEMMnWloX4WkJKajKS6/gaTfD4Z4XicQFhQoQo5xgCmUyRRw3lRAiTRBp72YJdpKJBTzlHSBbpCeJNAKXiMDIyhXRlL1vJoyO72URX0T8hV+ITXg6xEx1GggQYxNkoJSU2kcIeNuPDywBGNrk+raSno+iJByd6jIQJkpaVyrBhrec/bQn/m/w8DpfL1ezIZywWw+v1Yrfbcblc2Gy2hGNsNtvfjoW2dsxz69atBJw6ZAHPPZTM4y84uP/pWowGcHsEa5bnYjA0BpgZaSrmzkrj4inldGir5vyzjQwbqOfhGbU88WIdsk3F0cBWsoNdUUtxB8kt1eLN2cbytxsTBNGo4JpbHJQf1WIPtkFHPnJaKRlZQYpLo/Tvpcfnl7nzsRq++TCrycjKl9/56NdTx469YR65M4kb76/h2QeTqaqNMv76SjQaiMmiVaNsmZmZXHfrNN587i0unVLFnTdZmDregkEvsXZTkEdm1HLRKAMbt4X47Otyzh0R5wb96Xc/qclKRg41svu7nMTEZ/6ffLnITvu2JkIhmXPGHqZ2h4bkaONxbuHAmbmJxa8ls2lrmPse+ANLdTdspCCQqaKMMg7T3fb3/CIWs4KjJZGGZPEVF5uZdkclffsPaZUd+vbti8EeJCLHOxXuuN7GkeIokYigXb6aWW960JR3aJJgkCSJAt8gth77AbNZ4qpbqjhjsJ7br7MTicD8z9wEAoLbH6mmpDxK+3wNVbVRlArYdyDMkAFaZFmNQKK6VlBWGSPJruDs4fGEeds2ao6WRPH75YR78gSWLK/HZFCweJmXLUUh1m8J4nTFyMlQ4g8KojFwOp2nbIvp029n6qSl2JrJxU0Ya+b9TzzcfWP8ni4pi5CSpGwI+Nrlayjs7eXYb6XYI4lk4nWikijhhu4/IQR12qOEUo5gM4cIBKqpcjmxuwsbRFtOIKoIMmaUnq9+DFNeFUEIiTtvNHP52CjzPvaw92CE7XtldFr44FM3IOE27Mfg74NApoJjJJPByPPO/n865qlSqSgoKKCoqCiBm6moqIj+/ZsWT1qCEKLZDs5/ivPOv5IPP5/BfbfEf9eCPDV2q5IPXk9n3kIPU66wNOGUrayOImv8tORTyEJGoQtz7bUqNm8PUdj+AKnJKsJhwYat9Yye6KP0mBIR0eMPh7nt4Vqozk0YTQmLEAfZER8T8Wcy/dp6bjaVM/8dK6NGNB6nUkp46xs7LSdeambZt4fIzBDs37cRmHTKtrj1lklcco6DtZuCvDc/gNcj8eocN3dMt/LsLA/hynTaxvIp1eyk+yA/zz1upUeXxn0mFJK58b5aVNX5ZJNPjChlioP4NbVMm6Ljxy9tKGuaX9NsJJNk0iLLIe58tAa3V5CeqqCmLoYQ8MBt9oTfYeO2IKGQYN7rVsZMWEuwpBt2OQNJkgiJAEfYiwETtpSWRdyaQygUwmIKU1om+OGXAA/cnkSSTcWqdX7eX+Th47fTefH1euqrTaiO5bG17Ai794XoUqjlxvuqefmpFLoWNj7DV42zMPpsI6MnlfPdx1nM/8zLBRPL0aihuCzK5MstvPhYCpdOKwck1v/QpmFkUaGAMeebGTJAz5gp5fz4q493PnRj0CuYPSOFK2+soiBfzV032OneOf6dJWURrr+nmqfvb6QCyM5U8eHsDMbf8Bk8+eQp20KlUrHq1yjW9AijL1bidh5j5+4oOq2Snj20nNiihw7UMXO2g3kvp3PfU7XU1myjukhBG9c5DY58Um13rpy6mo8/sDR09goh+PFXP/c+UUcoKNClliCqOxIj2uLERExESU6TscRkfIe8TZxmACfxILIbA1BLmrjokfsAVYoS9rIeWRbIcuvEn/6d+Cf8x5s2baJdu3Z8/fXX/PHHH+h0Ovr27cv48eNb5Dj/JwF/+8JhnD/hM96ZlcawgXokKb6+PPOyk6+/C3DmUD2yLFj0WYi0YFuqAlV07xzmkefr+OzdjCafu3VHEI9XZsmyei4dbWLGI4mJntXrA7z4lhObVYHPJ3j54SRenFWO1hIk4tMhuVJRaAM8/aiR39cGyEhV0uX486XVKnjj2TQee6GOBW8kJoZGnKbnwWdkfP54gluIuHr7qQZ5Bw/son/PKLv3wW0P1/DY3UlccLYJhQLemOfivAllKGIapIgWlTObLH8B3sLfm0zpnIDdpkShkFj+WSrDRpeTm6XisbuT6d9LRzAo0/20cu5+xMmiuSlNznHexx6SUmJMu72K8WNT0WoV1Dmi7NqipXPgDJa/WodAxkISmccTAnv2VNNrWCW/LU8jya4kHLWQnt60Y/Vfwe/3cu24+DP2zoduNGoF239PVAb2eGMMu3ALtn2dSJEycUnVBKJhJt/sZnB/HbIs2L0vzKw5TiaPs3DOcAPnTShjcD8dJqOCot1hap1RzjrdwHWTEp0vrVbB7BlpnDehjCsuNqPRSDz3Wh1pKUqum2RrKM6dwNpNAYaPLWPoAC3njKvgsgusjL9URzgCHy32UFIeIRSASDjYKlsUFRWRnqriyksbmyC+/dnH4m+8fLcouyHhHQ4L5ixwcfHkcgz6eKFMoZUw+a0IIdjNRgpMcW7ryZdbeO1dJxdNLmf8GDNZGSo2bQvy/iIv1sNDaCulkCc6csD4J2eOUDL26gpGDTdwxw22hHMfe56Rdz+Kc0q3yVaTm6NiyXuZKJUw5aZa9v0UQQo2M3GDhKT493Hc/TvwnxInA3y1+GtAQkeiD6FB14Te5QSUkgqLsJNHR46wlx4MbkicqtHQls64RB372U4X+gGNgjxRohxkV5zyBTX1uNnEb1iEHZkYfurJpoAaykgmHQtJ7GQ9bUQHLCThoBqBTIggbelMAB9hvChQEsBHkABhQpxz/jn/KBZY/PFSjJjRY+Yoe+jNMASC7fyJWVgTOixlEVfxVqEhQD1dafTx63HTk+bHza1SEkfEHg6zGxUaDrOTIH5ixOhEb6opI4VM9rGNLqJfAh1PTEQbKAW2sAoAOy3TnsVEFJPZ1Gpb/L72V+a9+x7z311AOBBGZ9Rxxy3TmTJ1MipVvNj+3NPP8/H7H6PxGEGW8BldmG1GkpNTSM9I49a7b2HAgAFIksRzzz6H1mckTWralZ9LO7YVrWJ78RYmjZtM/RrR0P3ZnnjTVVREOMZ+JBQ4qUGJkh2swxA104YO7GA9WeQ3ey2lisO8+vTHrbZBx04d2XhgO17hwkH1cQ5cGyECFHOAGGH6cTZ72cJ21pBDO6wk4cZBjCi1VJBOLl3px362oxN6UskiSpRqytChpw+nIxAE8FNJMRr0rOdnkkUmOvR4cREjSl/OoIJijJgbaAbVkoYOogdH2NMs9WC88C2oppQayggTQq1Vk5qa2iq9lL/D/yY/T8JfN5kTnQd/t/m0xC9xAq0d86ypqUGjj/L4zDry26i5ZZoNg0HiyZfquOR8Y7NJJoVC4sapNma87uDRu5IZ3E9P+7Yann7ZQSgkqDSX4gnUEgmpqKoNM/wMFa8+n9Qwngwwbkodob2FdDu5+606H1ddFfuiO7j4IhWHj0XYtC3EZddUcM9Ndvr30lFRFeW9RR72HQrz4RsZXHpNORqNghsmW/losZeH7khi0jgLL77pJBhseZStJQw/aziffT6DhbPTKdoT4tJp5ZRWRBkxxMAzDyTz9gIPH72ZQZ0jxqw5TpyuGLNnpJKWouKVt90oI7qGAM+VuoPFH9obxny0WgU/fpHCI88e4v0FO9GrtGgNMTp1ho7pMvc9VcucF9NY8Z2aR57ZwbJlUSKxGG3oSE+GUF71I7GYaJYKIBiUcXtipKc22liphH0Hw+S0rWuVHdRqNQpVDKNawbrNcaewIK+xKvnF12GSIo0VqZOhkBRkGVL58PNylszLonPHxkDs9MF6fv3Tz6y3nSxf2LiwV1ZHuXhKOT+vCnL9JCv33WJHkiR+W+Nnw5ZENba7b7RzzV1VfPBqeoJQwu59IeZ97OaGyRb8gXj3yHMPJXPnYzUs+aaePj21pCYr+fHHb045uZaXl0ddnUChiFJRFefmEkKwfkuQrTuCfP+Ln4I8FWPOM1HnlMn+S5fGx3OTuOaWA2zdeBhlTRvkGFRwDDUauhJP+AkhKEtaz8Rrwtwx3Y7BoDje4eLjtrv+IL18WAN5NUCpdIj35oVx1Ks499wQFq2eunAdWlOYuW/YefbBZCqqorzyjov8XDULXs/gs698PPvcrzhr48qkxeynTf6Yv70n/m+Meo4ePZo33niDgoICOnbsyM8//0xtbS1nn302AIsWLcLhcHDLLbcA8MMPP5CSktIwqrd3716WLVvGeeed9287J4s1iVkvuhl3kamh28lTL5OSpOTAkXCznWo6o4y+TYDowebHfWopp3sPSElS8dPniTZ9+30PTz4mUxjrj06Kd5+t/OFnOoZzGp6vOEn7OjrQI2G8JeQNMmHSaqZNC/HS0/GK9qdfeSkpi3KkOMKLj6cSCguU2ijjLrKxYWcL8+DNoKqqCnftZu66MZM7HnDC0Ta0Dbdlwas7+eDDcpxVWgr8hXEu2vAQinds4bFnXNx9m0xmupI1G0LMfMOJrrgHHaW8RvuKJFyxcvYf2I0cbV7oBI4TnesU3HOTnWdfcfDrF1kolRImowJ/QPDQc7U4nDI3TrVxrCTCtOlu/JUpnD2unJwMLaXBrRysVaKK6VCjI4cCosowF4w5+5RtAPG18Gixhzuvt3HT1Y22H9hHx9QrrAw9vwJRkUthJO54hqpyuGT8n4y+sJ70VFVC4vME7DYl10y0sGyFn7um27lruh2nK8YFE8tY8bufdz50c+Ul8eC3OSXptBQV5480Mri/njbZKs4dX8ax0hi/LM1h9nsurriugt7dtRwpjlCQp+HFx1Po1inxPHp21aJRt9wB0Bx8boHRrOCKMUY+XijRxt+T9iIeTGwtdjDqlyLuv1/J6jURVv8hKOxbSc+eCua9lszllyaqZmolPWllQ5kyYQeapGpsKVGqK5XUOMP46hXsWpfJGefXsIsNpJJFCYfIo2OTcypT7yXojBL0KziiWEMveRg6qTE4rRceDlBEb4Y1dIaoJQ1t6YpW0lFl2IXKqyE9vani7P8t/BP+46qqKvbu3Ytarebee+/F4/Hw3nvvUV9fz003NT+y9k8C/q0b/qBXNw13P15DSpIKjSbegVlSDPqKzjx4U5B7zdVUVinJkBToqzqyaOkGBvVTc/091Tx0exJt26gJhWSWflvP/M883H2jjVfmuFjwRtPk6NCBen5b4+eCCVW4q/WkBXLxSjJHq0rJjXTCICyE2hbz5gfRuEhcSYQDhyM8fk8yA/voyMtVU+toOvovSRIKBRw8FKF7Zw0uj5q8vLwmx7WE/LYdKS6N8eKbTj5+OyPBz7r9ejvTrrTSZ2QJeWVnx0fxJPhXOSSFFKcR6NdHzS3X2Jj5hoPP52ZyrDSKPpLC/j+sXDCulGceM9Orm5ayiigvvV7P8uUxYuoIRiMcK41y6FiYOx+uIynQHaWkJImmHcDZoh2lh2HCNCefzbfjrk+hV69ep3z9J1BZcZT6+li8S315PT9+lk0wKCNEXOEewGJW8sbzKVx96x72eI/QraeMIRzlozezyclq3B9vu87GzQ9Uc85wIz9+ls3dj9cQjcHMR1N49tU6rr8q8XmQZcFPv/n59uf4Pnb3E9VIEmjUEsl2VZPEJ8DgfnpGn2PEbJJQq4K89b6TL75VkJQC1TUxurTXEfJpsRqO4PV66dix6RrTHNq3b8vq4vikEcT9uBdmO/jx08bEZ21djIk3VXLRKCMbf4xPi6xc5eeF2U6OHPwNW3VPTFip9wQb+J9vv97O1PEWvvrBx/adIbp11qCK6rAeTyQpJAX5vn4c2LuGt1+zc+uDNXz7s4/TB+uZcrkFu03BpJsq6dVNy3WTrFRWR3noSS/X3ViPkCWsdpmwZgeWQE6TJECVVII9Vfn/nPv4r/hPiJMBnC4XevR4cCaeHy37MQBKVFRQTFs6N6vYbpOSKRb7CYsQIQLsZzupZJFNW6KEOcwuQgTx4CKbtkhIBIl3Mp4QdNFKerTo6SYGsosNxIiRQwF2UokQ5jC7yacjbRlMKYdw4+QARUSJMeWaya2OkwGqq6rRYcBNHRbiMZuERHcxiAMUcUzsx4KdMCEcVJFLeyooRkJCc1JMo0DZpMnjZGjREyVCZ/ocL2YH2cIflHOUXNpjlmxERJitrCJNZKPHSD1uyjiKBTsd6I72eHJsJxuoEMW4qAEkkskglXgXtENXyaRxl/0jW4y9dAxjLx3T8O/Nmzdz7ojzqCipwul0EPXLdIj2xCCZ4t/vdmMuTyOKnsNUM+3n6bTpncm789/h7dfeaXY69AQyY2155slnCIfDHOEgXemf4POc4EjdIzZTSSnpZJFCJi5RywZ+RYWKg2In7Ujkeq0WpdjaG8jNzW21Dc4aNZJvl31LlHS6MwgZmTBBNGjpJPWmVBxmD5vQoqcLjZRJdlLJEQVsZw3ZtEUnGejNUDzCiYMqyjlGO7ripIbdbAIk0siiDR2po5I6KjFjRYOONLIb7OARDnL/Mj4vI6OiaXwW51DeQTLpdKAHIQJUUkLJkRLmvDWHS8dd2uJ1tyZO/t/k53E0V5nyeDwolcqGMabmjvlXY6GtHfPMz8/HYI0wdKCet19I45MvvbzzoZe+PbT0793ySFC3Qg01dTKD+saP6d45LjBTXBbh+UdSmDD2+JitO8a0O6p45R0Xl442oVTAwiUe1q/S0L0ZBTtrLJ3Kg6X06xlhzoceVCq4/ior36/0MettJ0l2JRMvNfPEvUm43DJKRTwgbpen5svv4iPRV19h4fwry5Ck5q/57/DC83fz46eZZGWo6NlNy1XjLOzeF+KFN53c+1QdTqfgnQUubphi49qJVp57zUFaSvy27ttbwwJbNbgzkYWMIdVLpw6JjqhWK3GgOMCKZXZ6dtWhVDZuvL+v8TP93moWvpXBQ3ebWbu5kssvsrD4wxqqrEfQaAQffOrh2olNf/+3P3Qf/x0ak43f/FiPSgW7d/5JOBxu8b74K3766UcEcR4mWRas2xxoGO0RQuDzx5CpQS9MzRIn13nCTBpvTEh8nsCI0wx88oWXfQfDDSP8GWkqvl6QxS0Pxp3ZR2bU8exDKWg1EqFw4u931ukGIhHBRZPL6dk1Ppa+a18YpRIW/SUoAbj0AjMrV/lxuQQXnGNg7bYDrbon9HqJGQ+ncPsjNbz2TApTb6vCYlYy8nQ9Lz2WwuMvOXhspoPCPCN1nsRErUYj8dG7SVTVRPni22PMmBGmracnJRxsGE+oU5VyyZUhHrrL1vA+SZI4+wwDny9UcuUVW8mqHRwf25X2EIpFibhV9OMM1F4NeCEVcPkqeejxHfy6XE9OlppZT6ayeJmXmbOdPHFvMuFIjKdnOSmvhhw6UFpc+v90zBNgyJAheL1eli5ditPpJDc3lwcffLBhM3E6ndTWNvL5CCH45JNPqK6uRqFQkJGRwcSJE1s1uvuvsHTxu9x+vZnhF5cxZpSFy8bo0Wnhl9V+/P7m7WXQw7NPmZl+41pyaock8ND4hIdy4w5McpS7pid2I3nrZV57I0z32IgGp1iSJIzh9ATi71IO0YYOCYlPiJO5d5eH8MEHfzJqpB+7LZ4YXLk0hz/WBpgwvQK9TiIaiyt/t+946oqe8z94h+lTTfj8MitWyORECkCCVHc3DkTcGJPrSRq0lkBQpviohKmmM3W/FnLbliM4pSrc9VGM0UzSSG9SJLFFs9i0dh+BmJPMFoIUv6gnv63EBWcZmf2eK4H/zmSUeO2ZVIaPLeOLryJUHNWgqO5ApdhDblln6stMqPGipJI8CkmWMggKPzXZVUycPPGUbQDx0Vi9joTE5wlYLQrCPg3tI400J1pJR27lCL76cAsvvd0yWfo5Zxh49lUHU45zdX72tZfzzzJy7UQr9T6Zy66p4JM5LQehQwfp2bwtyMhhSUwaZ+am+6v5blE2t19vZ8HnbiZcYuLdjzwsfKtl0TWDXvEvg8STEQkK7Nkhvv1WT2ff8Hii//hbDcLMoSoVt98VoB1d6U/83Ks3l3LhuL3I0aZ7j1bSk+kYgKgTbD3wB705HTWV7GYz542rxlLdgyTUFHOAEAH8wktbOh+nkfBxlH1EIxE615zNJn4jhbS4QIQAHQb8+PDjpSdD8OCgTlQBcWXTZDLIiLWlxL+fKFE6dWpeLOn/JlrDf3xi7b7tttswGOIOfyQS4eWXX+baa69ttvvznwT8AX8Il0cmFoPF8zIRAmrqYljNErNml/H1sjCOKg0xEb/XbVIKxeV6Jl9uJBQWPP1yHbWO+Fp2wVlGvvwgizfmuZh8RcujdVddZmHhh27CkQjW4at58iYbJWV6brtvG7nZSn5empXQUen2xLjyxkqeeyiFnl21zSYdZVng9srMfK2eb1Z4mTDpnlYFeP36DeTi0S4mXmps4mMAmE0KbrvWxoxnV9E1dDoKSYnPpaG6NtrgH54MjzfWwHXZJic+XTD6HBNX3lhJ904aFDUdSJFy8fyZzbQJ+4loXChjWnQ1XcjFwiZ+4fZHqmmTrSYtVUFFVZT2tOyvq9GgQEn5QSNnX15O734DKCkpaXVXi9ls4dOvi+nYTovNquCSaRUoJFCp4h3BZ52ux+cXhCOCaCxGZn6QYUPM9OpmSUh8Qnz8//Vn0xg9qQy3J0plTYx3Xkzm/qdrWbspyLMPNp5bbV2MybdWcsZgPXfeYEerkfjiWy/vfOhm3EVmTh/ctKN/974QHy3xsml7kJLSCKcN0pOSpGTtpiAqJVx/lYkffvVjtMa44sIgC+a/wS23PnRKdhg69Aw+W/QKK373M/psI8++6sDtkbn8+kqEEFxxsZnvfvbxwmMpCfRZo0YYOWOwnjPGlFLq30Wb+r4EHAoWf+3kirHxjlqrRdmwL3z5rQ+lK3Ef0Ep6du8WPPBMHffeYqdTew17D4a558kajhZHuP/WJC4dbWLFb0FuvT2EuqYjBegwYSVaF2UfW1nLj3QV/TFiIUYUCQXV+v2oA5F/+Vz83yiMn8B/SpwMcMaI09m8agsCQb1wN3R7atASEL5mYyFZyIQIoEDxt9RIVpJxUUsJB+nB4IQR7vj5SA2CNnqMZEp55ImObGcNmeRTJg4jE1eGTyWLXKkx8ZNCJgHhYzebyKANZmzEiGLFTiXFvDbrDV5541+LT/0Vvfv1YuW6NVRSgu2kjkqVpKYzfYmIMH68KFDhoo5jHCCZDBxUJfgdSpR/q4URItCQ+IS4j9VDDGIrq8k83sGYLuWQKjKppZIgfnx4yKOQHKkxx6ASapSoCB/vhBUIqiljK6vIF4XEcv1cctnY/6O4SAjBYw8/zncf/0i7aHeypEKyAI9wspetZIo8aimnJ6c1XI8KNUaXhao15Tz/9EwioSiqvxE+VqOmrq4Or9+LElVC4vNk5NOJejx0oCdr+RETVrrRHw06jrKX9awgVWQhocBBNXq7lj9/XNVwHa1Beno6KtTk04n9bMePFz0mwgSRhEQ+nShmP4Po32TfV0lq2olulHCIDsRjFItkxygs1FCOm3giU40GB1WUchgfHrKkfFJFFkWsbcK3q0BJlAiSkAjiR4ECHQYcVLNVrEJGIAEWknBTSw+GJDxzmSKP/Wzn6cef4ZLLLmmVLVrC/yY/j6NDhw5s3pxI+r99+3YKCgoaHJKOHTuyY8eOBIe1qKjolKuTp4IT414zHk7h2xU+XpjtJCtDRdHuML+vDbJ+S4D9hyJ4jo9SJtmU3H6dDW+9zOizjAk38qC+OkorIsx43cmI0wxkpKmwWZUsfT+TjdtC3HRfFRqNRFW1THqkc7OdgwAGRwELP91On+5axpxv5NGZdaz4PBubtXFxDIcFN95XzZ032ADYvT9M/nERCqMhTpxvt7VcTWoOlZWV2Ey1ZGUkbopdCrXMfz2DOkeUQWfW8PbzNt5fUMNFF6jZtTfE/kNhOrbTMGygDkVKNSFXEAUKUpKaLuZrNgbpVqihb8+mXKRnDDHwyZde9uwP8/FiH1azkgvP17Jxh4Pbr7WycGmEFb/5cXtkrp1owWpRUlsX46W3HCxb4eOdF9Mafo+qmigffu5lyhVWfl0TpLq6+pTJ7bdu2ciwwVp27w0D8NQsB6OGGyjIVzP7PReDhqgpuHwvGzbFOLBbSXJVv4SN35TpYvLlLTtHY8438fMffnKyVFRURbFblWSkxbtKpk2wcsej1Tz0bC0btgWorZN55M6khPvsvJFGzj3TwLOv1DHvYxdvPJfOhaOaF8Tw+WXsVgUVFTGqqqMkJ586L1o4HCY1VcGFo0zU+wXDLiqlfy8dZwzR43LJPPOqg8mXm+nTTculE7xoJCtFu0P06JJ436Wnqti2TSbD2wO7lIZf1FPEWtqLboRSD3P3Lc1zv3TvrMWSXc5B5yYcoo6kWDZKlPTitCYdhrZYBtUHvCxaWsXUCfHPu2y0iXkLywmHBVPHW1m8rJ5ybRi5zonLXXnKdvivxKhRoxg1alSzr918880J/z7vvPP+rV2ezcHjcTFquImXntaw+CsPqzd56dFVy9OzHKSmNK/u660XnD5Ex+uvw4OP/UrMZUcR0hMxOMkuCNE+IHP6EEOTTX/h5/UY69o36QZIPU78bcYGxMd28yhs9nx1kgFVzMANt7no3hvmvxbvYDt9sJ71W/R88Kkbs1HB23P9zP9k5Cnbwet1kmRTsqUohLa+sSuuwr6Z62+Icd8tGQ0d6PU+matu2M3R1XmUuz3oSKKATKJE2MtWdMJAB3okXL89nMvwC46y48cDZIQT9zMhBHXJ23ntfiMKhdSgVHwyJEni5qut3HZngGAwhFp1iIGRsxAInNa96Ow1tNdDrWcjpbV6MvPzmT//g4aA6VSxbds2Ljq3+edz47Yg1mjT7jWFpMAUTcXrLW7xc31+gVYTv65jJRFen+tixeLshumIIf111DlbFq+prYuxekOAu2+CW6fZ+eQLLzfeV0VWhopgUPDI8w6Q4e35Lq4a15SqIRSSEZK9VSOOkViUaFRgcuUlrD8xEaOItcjE6EeiiEYGbQhXpLNd8wu5LfByeXBixMJethIlQkd6IB1RUEslApnuDEQgcFHLIXbFefI0XoQsoYoaKeUQApl2x8e+4sIGITToKGIde9lCEmnkHO+mqKGMYg7Qlf6oZB1BpfO/Hf+xzWYjKSmpIfEJkJ2dHX926uqa7d76JwG/HDNwrMRBv55ahl1UQn6umjY5Ko6VRkm2K5nzupmrrncSCch4fM540FLTiaVf7+fph20M7NM0+b5ha5DLRrf8HNqsCiKEmTpFzSvPpLLvYJgXZjuZNEHDlCusTUbJrRYlc2elc8+TNbz8ZKOy/MlYsqye3t20bN8R5Y8/4I13p7UqwBNCoFLFhXRawlln6Hn1dQeHLD9jlqyEw3D93dUsfT8zYVpHCMEt99dRVCS45o4qduwJMaivjsnjzAzopeWWB2uIEve9jJIZo7NRsBApTqdk1Cs5srGAz7/x8sY8F688k8wT98RHQJuDk1rM2FDWqqlWVnFgzzfcfGMpb835BIXi7zvXTsaw089l9S87ef6NOiC+35zwy/1+mfufqUWpgKnjrQgBK1f5+W2Nn/tvbT7xo9FIpCQpeWG2izOH6Tjn8jKeeyiFvBw1G7YGGyhdbry/mhkPJyYSb73WzuUXmxlxSSkrfvfxwacewmHB2PON7DsYpt4nuGGylbun29m2K8gb77kZ0l/PzEdTWb8lyOMv1PHTZ9l8/aOPNz9wUVDoOeV7olevXkSjMi/MdvD+Ig933mDj+UdSUCgkfH6ZGa85CIZEE90AAJ1OwcN3JHPDbW5KOIRJFeG515zICMZdaEalivM/f/61jyefDJPjGdAkVpJl+PSd+N4jy4K35kYo2qwi4kjmmYfhqeeqcXoj2EwaRk8vJiNdYsUvEY7u09K1uj87WEdlxho6FxhITpLYeSDAJf21/Py7TCwWa9U98V+J/5Q4GSAjM50wYTpTyD62kSXySSOHXNpzgCK6iYFNfLmj7CWDNtRQjkwMZQspkChhnATIpUOTPfIwe1CgoJoy9BiopYKg8NOBnnShL1tZTQFdUKDARS0OakgXuQndlHrJSKbIo4pSIN5NmUYOtVTw4/KfkF+TW/2bT7lmMgve+Yj0SC7lHKG96Jawj6olDVaScYjqOHUNMWooI40cXNRiJzUujoSaco6RQ1M++pAIIiGhlRLXXaNkQScMHGMfdaKSdnRFISlJIxuHqKaUw3Q5abReCMEeNtOTwQnJwjw6kiIy2W/Ywq9LV54yB3RziMViTLlyKtv+3EEfcXqCLSySne5iIJv4je4MatbfSApmsuK7nynomIdjUxVGmvc7a6VKfFtriBxTYKDlfVQvGVELDbvZTDYF5EuNMUQX+hEVUbayiqzjlFQvvP4KWm3rciYn8OKzL6HFwAG2k0chSVJjnB0UfnawHjP2ZjufAawkcYQ9CX87wHba0oUUqdGHyKANqSKb7fyJUVji/LaiLZUUk0MBMRHFhxcLdvawGZlYQ4HHjQMjFrrQF5WkRoh48ttBVYMo1glIkkQH0YN1rp9a1SDwd/jPWFH/CxAMBjl69ChHjx4FoLq6mqNHjzZ0Li1atIjZs2c3HH/OOedQW1vLggULKC0t5ZdffuGXX37hwgsvbDjm/PPPZ/v27Xz11VeUlZXx1VdfsWPHjibkzv8nECKu5LtrX5iX3nay7KMsvluUzQ+f5nDLNBtFu8O8+Hgqyxdms3xhNs88kMzM2U6emlXHyNMNlFU0dgzs3BtGoYAXH0uJk8C/XMeqdQGW/eTjpbcchCKCGQ+ncMMke4ubAMTHBAIBOFoS4aPFHgb20THsohLueKSaxcu8zHjdwfkTy7jyUjNnDDHEN//5Lq46zkW07Ccf1dVgtxlaxeVVVVVFQZuWX09OUqExhbG42qPeM4CPl/i4eZqNy68t59Jp5VxydQVdusc4ZP+FOqooLY81caZ++MXX7HjOCVw62sTrc50sWRIjUK/ipbdcLHwznTfnu3l3VgaL5mSQl6vimjuruHhKOTc/WI3ZpECnVqBWK9i9L8TMNxxcOb2S2TPSyM1Scfior1XCT6lpmWSlqxk8wEDRrhDdO2vw1sd45R0XX3yQxbyX03noLhtfLUrm22VGHLlrCB/v/HCpy7G1XOBswNLlXiZMr+Tt+W5ueaiacddWoFJKON0xrr/KRkl5hB8/zeHGqTYeeb6uiR0PHonw+TIfZw4z8NNv/ha/Z86CuHK8u1bF8hV+zrvg1JUsA4EAZqOCUEhmzgIXi+dl8sk7mUyfYuOB25L44dNsinaF2borzIUXqNDW5HPFJA9ffusjFoufb21djNvvd7LuJxt24kmkHKmADNqwm83IBk9CUv+v6NJZyYQbXeRaUsmmLUbMLSopJgXb8v6Cxu5TSZLo1knDsdIIGo2E2ytz7jkKPLpS3K7/jOTnfxo0ai0l5VF0aR7mvGJj8895XH+VlTOG6Hnz+TQenlFL+C/dyJGwxIrf/ZwzQs+mP1JZtETmtQ+9/PSjni8/TqKkVNCcCPPuPTLaSNPkho0U6nHjFg4gPlb1d5uvFh3IKr6an5kgwHXNlVZ0WgXXTrQSliN07dr1lO0wcNAIvv3ZjyTFuxdqtIc4lPwznYfU8eDttoRg3mRUsHh+MsHMPbSjG52kPqRImWRIbeghDcaIhUPsSvh8pUowbqyOrH7H2KVci0c4CYsgDqmC4rTfuOcB6NNDRyQimtj7BArba8jQJyMJBT0iZyAjU5m1ilnv+tm2JoV1v6Sy688c7r1fTceuSa1WNj6BSKT5rrhwRECsBU6/WAbvzW+583PB5x4K8tU8NrOOG+6t5q4bbSz+plHM7bZrbbzyjrPF93/2dT3+YLyDTKOJF/yWvJdFrSPG4P56Png1nW8+ysJkVHDx5HJ+W5O4Rr76rot2HZqqx/4dJAmCfhVafyJvVhWlGDCTTm6zyU2NpCUpksNWViGLxP04IsIcYidhwiSTQXdpIBlSG9KlHLpK/cihgF1sRIWaVCmLrlJ/ektDyUnXkpmqJZd2VFOGARMenJSLo7ipQ4cRFWpC+CmkN/lSp3giSTKTL3WikN7sZjNCSKhlLeFwmMrKSrZv387GjRtbZZf/U5zMf3wyioqKKCxsvujRqVMnnE4nwWDjel9RUYEkSSQnJzf7nn+Cgo65xGQoq4rx6TuZfDk/i9eeSeOr+VnceYONa+6oRRdM5eXnLLhzNuEX9STJGSxZGqG0vCmtwuFjEWodMX5fG2jxO1f87idKmBHD9Mx628lN91cx89FkDh+LMqB388FZVoaKsooYU26toHMHDdFofM2IRgUffu7hiZfqOGOIgftvt2FSm1v9GxsMBlQqHTW1LRck6pwxLClRNKYgN94dYsUPBnRaQbczjnH6xSVccX05z77i4LSzq1j/p5IenXVcdqGR159LZe+BMOeOL0OplHjvlTQqFS0XTio4RjAS5b2FXi4538SbM1N5epYDJ9UERVNfKCqiVHCUDHKJESVWb2T6ZAvFRzexYsUPrbLD2EsmUFFjYM/+CJ++k5nguxgMCl5/NpWyyhhpKUqefTCFz97JpLwq2oSz/2RYLQp6dVPzxbc+zjrdwJnDDEwdb2HW205iMcGufSHSUpTNJhLTU1XcfLWNW66x882HWXy9IJM/NwRISVby7qx0+vbUkZKs5KzTjXz5QSar1wdYszHAwD46LrvQxGdf13P5RWZsVhVWe+4p22Hv3r3odfFJi+ceTmb0OaaGazQaFPTpoeOCs1tWkD/7DD3JRhNGLBR087Pu+xwqq2KMnlTORZPL6TG8mOfvs5JTPayJonFYhCho19i5PWW6g+XvZZFXeRYdIgNIrx1AqCqZ4UM1bF+TyozHbdw+3cryz1P4eJGGqoy1ZJDLvdPt/Lg0jUVzU9n+ay7njTRiNErs2rWruVP+t+C/a5wM8PnHS4gSYQ9b6MYAZGLsYB0H2YEHJxv5hUpRgl/UUyeq2CHWIRDYSCGAjwqONXyWEIJKUcJ2sYZtYjVVlOKihmQS6VecohYJiV6cRgepOzlSOzpJfehMX/ayBcHxRKaUTYqUSXdpIAV0Zhcbm8RM6eRQQzmVFJNGNkpJiYQCU9jK7t27W22PX1f+ikrWUMFRJBQcZW+TY2pFBXvZggoVSpQYMJFN27iatqhiO2uwk0YNZQ2TGScQEgF2sZECmhfgUqGmJ0NQoqKMwwCUikOUcRgriQ0ztVSQTEazXZJGyUyaJotjx441ea01mDN7DvvWHSJfFDbrr6slDclkEKF5v1CSJAJVEcZdOY5SDhER4SbHBIUfl7oGVbmJ9FguIVreR8MiSJAAXhzNUgapJBWd6E09bvRKQxNhsVOFLMuUHCojQogM2iQkPiHeoNGev586+6u94hQQwYTE5wkoJSV5dKScIwAkk4GTGg6IIopYRzVlVFBMCln0ZhiFUi+6SP0YwJkoUVJHVcN3pks5FNKb/Wxv8j0KSYEJGyUlJa2yR0v4H5v8PHToEPfddx/33XcfAB9++CH33Xcfn332GdB0hDMtLY0HH3yQ3bt3c99997F06VKuvvpqBg0a1HBMYWEhd9xxB7/99hv33HMPv//+O3fccQcdOnT4t523wWAgGpF56uU6li/MJjf7OM+dN8bCJV4+n5uZUGlvk6Nm4ZsZ1NTJLPrCw+Mv1nHu+DI+/MzDoaNh0pKVjBph5IdPs2mbp+at+S4+/9pLm2wVD96WxBlDDIw4Q0skqazFc/Ibyhk0SEF5eYxbp9mY8XAKRb/lkZ2p4okX6sjKUPHDJ9lcNMpEdW2UiTdWsu9gmFsfqubnP3y8+IYbiy+fqhplq6pZmZmZHDjS8us1tVFsNol9lpVU5vxOZpZg8TdeOrbT8NDtSSyel8lT96dwwWgVdcnbqHIEWL4ikWdPlmmWs/MElEqJoj1hpJiSYEgQiwliMqQmKzEZFSiVEpeNNrPkvSy+XpDFZ+9m8tAdSYTqdUyfqGfCpRLLvw/x42fZdO6oYdX6ACqV3Krk5+DBQ/jpNz8vP5nCTdOsfPKFlwWfe1kyL7NJV0V+rppXXjRRa9lNlWknysKdRGJRvvi2ZVX2Dz5xc8NkK998mMWsJ1P5ZE4mrz+byp4DYdwemdxsFUl2JUqlxA2TrWSkqjhvQjmvzXXy8VIPN95XxQ33VjN8sJ73X83E6ZaZu9DFF9/W8/saf0PicekyL9W1UT6cnYneHMNmkdi/v6jF8/orDAYDpeVRFi+r5/KLTA3CHCegUEjMejKFRUs9TLhch2SvI7ViCLffBBkdKsjqVM5pI1ys+bgjGa7eCe+1kYwJC3I03jHREo6WRvhjdRSNM7uBQ6UlqCQVwUDiveX2yhj0CiIRgd2qYOueIDpTFPX/9uA3C4/XzzMv19G5k8RF58WDl3kfe7j/1iS6ddIy5QoLoyeV8cmXXr5f6aPbwCqqjum48wE3ZRXRuMJnoZZhg/SkJiuZdIODsE/Nj7825dvMa6MgpGz6nEiSRFf6c5AidrCWGFGionl+RiEEAXwY9VITB8JuUxCLwagRemw2ieLilgPqv2L06Av5/pcIapWg3naE8XeVkts+yIO325o9XqWSuOpyMyGaBt/ZUlvqcSdcQ8RexvAhBr75JBVdVhXe/PUctP1OsE0Rjz+hYuqVcdt/tMTD6BaCyG07wuAzo5bi40yHTWtQa2RuvzNIt/51XD6ljuKyKHffaGNAt/0sX/7lKV//CfTq1YuvvnM1/1pXLR5180UEjaSl6qiBtz5o+t4/N/j5dbWfYDDGWacb+P6TLEYNN3LgSKN9OnXQUrQ7xMIlnoT3CiF47V0nhe3UXHqBiZ//CPDl9/WAzCPP1zF+jJn3Xsmgd3cdbXLUXDXOwrKPsnjuVQfllVGqa6Pc+2QNu/eH2Lt7XatsodWqiIkYISnR4a6hDBUq7LTc7Z8sslChZSurOCx2UyVKOCh2soN1tKEDEhJpUlaT99mklOOJTUfD32Qh4/VHqayO4MOLlWR8eKmmFCUqgvjZzp8cZCcpZDYrgmSUzJiwokKNzZbEyy+/zMyZM5k/fz6LFi1qOO7QoUPccccdbNq0qVW2ai1Gjx7NypUr+eWXXygtLWX+/PlN+I9PTgoMHToUs9nMW2+9RWlpKbt372bhwoWMGDGiRcGjf4ItG7eQmqzkxcdSGmhqTqBbJy0fvJFKyFzBpMssfPy+hbqcPylS/059jZHhF5fzyhwnldVRyiujzH7PxQ33VPHxWxk4XDK79jUNAgMBmWderiMlWeLw0Qh9e2q5apyVh2fU4XLH/rYIZFBp2bVNQyAgNySRRk8q5+OlbhQSDB2gY/gQHXpDFL+/5YJpc1Cr1XTs1Ic5C9wtHvPh5x4+nZvG1pVt2LMvzM0PVhGKSCyel8nvX+XwwqOplJbJVNcK7r5TzfLPUzhvpIlBffU8cFsSH87O4OYHqklNUWGyhygWB5t8h1vUUUcVqdF85j2VzZCza1ApJerdKlIzo5SmrqJCHEMW8cJ7raikiDW0oytKSUUVJWT7erPkizBXTzAx950XW2UHk8lERlY3Jl9uadaPlSSJ66+y8PHS+LqVl6smI1XFnv1NA3mIr2fbdoYIBKFroZabp9mAOBXS1ePj9FWffOFBILh0Wjnjrq3g3Y/c1PsafaYLzjby54b4mqRWS1RWx7jv5qaqzgqFxNP3J/PWB/Hf8MqxZr76Pr7/3jjVistResp2+PmnnxECCttpGNinqW+t10l4fS37dW6vjELEg/ijhyUkCe6cbueHT7P55sMsZjyUQkQVQEFiYVwIwQHVZizJES6aXM45l5ey/lcDKYH2Dc+GEAIppYr5b6Y2STr37Krljtu0SJowBw41JsckSeLic01cfrGZjz5675Tt0Fr8d42TAaprqjFhJUyQnWzERR1JpBEhTD+G04fTCeDjCHso5TAW7BTQhb1soTsDqaYMr3AhC5mdrCdEgK70p5c0lAGMJI1sdrExoUBYzH56MLhJAlwr6WlHN0o4iCDxPjNLNqzHBY9OhoSCAD6yyEcpxfULZGTUaAgEWk6itYSF7y9CE9NiJ4UCuhAjSpFYR40oxyMcFIl1VFBMH85ggDSSwYwij47sYytt6cQ+ttGdQWRL+XRnMHVUslWsYo/YwmbxO5v5nfZ0axCGPRmykJGJ7wf5FFLBMXzCSx1VFNKLGIlFKhd1pNAyBZDeZeXbr79rtQ1OQAjBF599hYiCiabnewI2UvDjbfF1OSrz/FMvYFJa2cRvVIlSZCETEzHKxBE28wdGs4HUYDZGyUyIYLNJUoBjHCCdbCwkt7hvmiUbfuqxWK3/uLtRlmVikbi902m+gGQjGS+uFjvrvcKV0MXqxfW3/mQS6biITx9EiR7nnU2itzSUFDJIIpUcqW3CNSklFZ3pSymHEp4xq5REEH+zMZZSoSTWXOfKP8D/2JC7a9eufP755y2+/tcRToAuXbowc+bMv/3cQYMGJSz0/26o1WrcXjXnn6VtGI2TZcGnX9Uz7UoLKlXTB0Kjkbj9OitGo5IJY80EAjKTb61EoxFUVsfoM/IYbq9MeorE0EEGvPWCr3/wcfeNcYekfy8dxqxqfI6m6qxhESSUfIwPPw8zqJ+ePzcEee51B7IsoVHHnZvX5zp59yM3STYFep2Cm6624g9YWPyNl5fecuH3KGkrOlPqa10FMy0tDX8onWMlVfgDgpff8LH3QJTMNCW336Lnky/c1NTFeObRJK66zMyaTQE++bKed19qHDcvyFMz54V0ZnfwMu8FK3feV05NTYxJ4yxoNBKD++tY/I23WeEUgG9+8PHm82mEQoLx17sx6LUEgqLJ2OLJkCQJjUoi1d0DJ1UMu9yPSiVx8EiYiqoYV0+ws27dOkaMGHFKdli54kt6d9cy50M354808ceaIAIalMz/irNO1yNlFHPpxSa+/iHI0veyuPH+mmZHhP9Y58flkblijCXh75npcd7Pu5+o4fKLTHRo2/i+W6+1ce1ECyv+8PPgs7U8flcSm7aHeOzuZA4dDeP2xFi1LhgXWtkYxOWOEYnGA6ltK/Ow25WYrTKP3JXEtsMtd2P9FWq1mkhE8O5Hbr5b1HzXmEIhMXSgnp37wrhCMUrYRHa4AAt2ggE/ZRwhQi3246TaJ+CiFhM2ZLmKj5Z4uWFy0w7AkrIIBw/GCFcmo6IcD06ULXFFEB+Hy8xsfN3nl6moipKdqWLRFx4uPMdEfhsV0++pwR/8f6du/J+MSNiDPyxz903x+3P/oTA794QaKDUuGmVixGkG5ixwcfd9YTrWn04qCrYVr+as8930HyAx4gwVh4/IfL0sjFydidZUTPu2ahZ87mbK5Y2/89Qrjcybd5Dk6uymPDiokZEJah3oDTGOOvc2Wz2towodRrr3aLpBr98SxFtl5PKpTswmiR++W8oNN951SnaQJImzzp7KxBvn8PyjKby70E2STUmb7JZ5gws7qIgqg9DMrZVCJg5qSCOLMnEET8RHcZmBqmqZoNOAqb4zHUQ6MVeUFx44zOw5FUy8Qs2sOS62/9KGX1f7mTMviNstM6C/iunTjLz6Vj3GUA9QlrEvtg2NP4W0o10aAoXyMg8XFm3ikw9NXH+VlvE3f8DFF192Std/ArFYjGBQ5p0PXdww2faX1yAk+XGpyrFFExN3MRFDVgc4cFhmzNRyzjvTgF4n8dPvfuocMS4dbcTlFrzyjpNZc8DrjWE2KfD5ZYwGBcGgjF4nUbQ7xNALSzDqJer9Mn6/4NyRRp57KJl3P3Lz8ZK4+F+STclvf/qZ+WhTNVODQcH9t9g54+IS2uSoufdmO6NGGOgx4tSDfQC1ToUkhajRHyAtkNPwd4FAjYYIzTvhABFCpJBODu3Yx1YC+MimgHZ0pZRDpJPT4nvTyaWaMqzEOxprlMWEvTr6xYYRIcwO1tGX0xNG43JEO/awGT0td1+lkYXHoqHLGe1xOp0MHz6cqqoq9uxpHL8qKCjAZDKxdu1a+vXrd0p2+idoLf+xTqfjkUce4f333+eBBx7AbDYzePBgxo8f/287p5KSEqJBQSQi6NOj+XHAIf116HQS7y7w8OrrYcy1XUmLJhPAj7fGyLsfHeHTr7x06qjhwnOMDUrYs2ekctXNlVw62syEsSaMBgUrfvfzzKt12GxKli/MbvR5hsCUK8zccE81Cz5zM+WKpntlLCYoKRG09wzjt99Ws/6X+H4thGDAuSV076zh82+8XHyuiUA0REpKy6q/LeHBh2Zy4Xmn8fQsB4/clUgZ8fFSDwoFDQnic0caWLpcMO/lxk6uvFw1b7+UwmtznQTCTdfrjDQV10y08vFSL088bOC2uw5RJypJJRMFKhxUHednJF4wCElUuKq49o5qxo42seuAj+8/TaX3sN1sqzqGAiVWkujGADSSjjLpICqhwSYls3NXjHdeszJ3YesnQOw2S7N87ifQto2a71c2Jpfvu9nO3Y/XsGxhVpOE6aIvvLg88SLQl9/V88JsB1dPsNKji5YJl1g4dCzCwiVenrovmYvPNSLL8MV39Vw8uZx3XkqjfVsNwaBAc0JkyBEjN1vdbNwCkJOlbqDwMhgUxI7vVXargmCw5YL9X7Fv9z46d9DSJjcxpHV7YmzYGveXf1jp5/Zrbc0mFd75wIemNp6w1PrS2Fzk47QBjevXRecZOXDIwwsv/kJurBO6mJmgyk2Vbj8ZeUFefSZ+7dff7sS7qmPCWLwXJyOH61pssph8hZFX3ygnK6tpDHLTVCvnXrn6lO3QWvx3jZMBMrLSkfdpOMhO7KTiw41AoMPQ0FHYljh3dEzE2M6fSChIJh2jZKGbGMg+thHERyb55EiNY94qSU1bOlMqDjdwvEdF9Lg4UPOxopUkDrMrIdEXFRGC+LGTRjWl/x97bxkc15V1f/9uM6tbUovRzMyQOI4Thzl24qBDDk+YmZnZAcfhTBjtJE4cMzPJkmUxNjPe835oW7IiyY+ded6q5z8zq2qqJlbDvbvPPbD23mt1qCRtpQErGeRIqfZGJ03YsNNKw98iiqOhKAqUqNAikOklDSYiwrRQh5PUvDKIlIN5UPioZy9B/MjIbGMtRfRquzeVpKIPQ0mKJDEi1FDRptHYlVZqHZVk7dszBEglMzayNCUbgJYE8VRL/b4uOQVSJ0L0QMgkWfTLIu598J7DjgOkKppFVEKLjiihVDdWFwgTIEnXnURJkSRMiKgnzDim4cfLHrZRyXZAwkoGoziSLb6VbffVkwFsYzX9xci2MSiEoI5KIgTpwUD2spOICNFMHUkSmFOjAIWkaHM5V6cpSE/vnDA6FKhUKpQGBUSkDm3tcRGjjko8tCKhQCCoYhel9O/wflkkKWcLfWkvEFKgIEFHMlIIgZMmWmkgSZIQfhIiwTbWYCefbCk1HpqooaiLSldIVXNmiGw8tJJ+wLOhx0iUSAdDJCEEPlwUFR2kHfgw8G9Lfv6/jPGTTqak6HceedrL519GSUbVJNRBvni/e+Z9YD8tf65IZYv0egWfvpnL8KNrOO14PUajgu8XBvD4ASTOOtnEpLF6rr69hVFDddx1g40vPkjnxLNX4q8rwhYpTgluS3U0qndjV8R44DY7R082snl7lKWrwzxyV8rNU5IkKqvj3Pukg+OnGjn/rHYSbf7nPuY+m8UJM5tROlV43d1nWLrDHXc/z9Gnn4IioCbDOxQzVhoJMntpGQ5irPw1j769UhP2Wx/4eOFhe5ebm6svNfHm200U1xzNK/ft5fkXatHpBaGAgqAIctFMC316dtxAbtgSobYh3kaMHnuUnqWrw+TYlaxaF+lWe6K6No47FMEg/PjtZVx6gYEPv/Dx/mc+3nsxmwV/xDq0x/1P2LlzEw/fnMYN97Ty8Zc+jp5sYGd5987AkiShVKVI85JCNaXFGua9lM3RZ9Zx+gkmTp5uIh4XfPF9gF+XBFn2XdfZobwcFXIy1ZI5YrCWUy9qwKCXmHmqmZOOMXLKdBNvzveyfmuUdGtq4p5zSwvzXspm7oc+3N4kH72WQ1GBmkBQ5u0PvZxzZSNfv5eHSiVx20NuXnxl6iHHIRAIkJujwueXMRq6Jx2tFgVvzffgD1sYxhFtC4AeIzbsVIvd1FFJ4T7NuaRIUkclQ5lAo1zJT78FybYrOfW4dg3dir0xTr+wmbzGIzBJVthn3rWBxfiEB0sX2dC9iu3cdUVq0Y3FBOfMacTvTzL5lFrCEZkFn+RjsyrRKrw01rd0ev9/AZFIkvQ0BQi47KZm4nGBy5Wq+rbvM64wmxRU75UoDIxsI1z6iKHsbt7Imh/y2fCdDgUKFBYvtn6NrPgshytuaean30L8vCjE9ZdZyUxXsmx1GKENUmtaT35gWBtplxBxKthKHiXkRIqp1CwlaK5mt0+mhH5oJC1JkaSJGlqow5Qe44G7OiYTZFlw+30+CtwTCbg9uLM309JyeG09O3dsZeggDW/O9/L53Fwee9HFxq0Rph3ZNaG0bHkCXdLcpZazhISHVhpFFUpUeJ0KTp/hxe0RDE9MbXNIVqNB5x+Ee0sWD1au5R/Xmuk/tglbPB+rfwhqtPy8ppU33tyOUjYQk9YRkYNoMNJPDO/w3UbJgrppIldcu4S1f2Yh5MOr9gIoKytj6mQ9b33gZeW6COedaSbDpmTB70EW/BGid1+BWuygeVczJk9P1GhwK1qo1+zk+IkSd1yfgVYjseD3ILc86KC0UMU5p5v5bUmYIQO0zHspmzSLknhc8OUPfs68pJHP3srhg3/6GTFEy+49cYYM0HD1bCslhWq27ozywlsennrFzfuf+3jxETvTjjCwfE2Epau7v7+pkw0YDAo+eyuXzAwljc0JksnDS4DEwoJEVIvBGKZKuZXiRErjS48RA2Yaqe7SaRpSh5X+jEAhKegnRrCT9bTSgA49MnKnCqcDoUSJQEYIgVvVQLW0kxGxY5AkiXpRSQl9O2mCSZJEPzGC9fxJiejX5bopI5M3MHW9t9xyC3a7nQULFnQgPyVJorS0lD179hxWrP4ODkf/GFIan/fee+//b9fjcrkwpyXQabtf+yRJwmRQcus9AcbIxxAjSpwYZqxYYxnUO+IU929h3EgdZ53UnujOtqv4/oM8vvopyLjj6giFYfggDYP6arnyImunZK8kSbz8mJ0JJ9Vy4QwLza1J/AGZwjwVOp2Ct94PoHEVoJX0uFus7CiLMqCvlu9/CTKor4YN26LEYoIffgkSS0h8/dX8w3Y7ryivQB0sYO68ej7/NsBxUw3oDbBuU5RRQ3W88nj72H/nIx9vPp3d5edce4mV486p57rLrJ0q804/3sjwaTUEQ0pUGAgRoIlaNOj2aQYqGcw4FCipzVrMG68aOWpS6nB27MwQZpOCtX9kc85sF3t2qgj7QuyVtmOw+/Eng0hJ2OBZQqQhyXFntSKLwz+SrV69miG94hw9uWujjZT+fvvn9u6pobo+zlFn1HHvTemMG6mnqSXBa+95+GlRiL49NRx/tJFbr7FRVZvg9Xke9DoFT9yTwR/Lwiz/vpCMA/TzzzvTwpQJBmbf0MTCT/P57Fs/J09PrUlqlUQkevB5bX9n0K7yGHnZqc/9dUmMQUMmHnIMDGYj+elqKqpSREY8LrjrMQe7K+NMnagnkQSHK8HN9zt49sHMDvPPyrURPvk4SVEyN7VeCQVdqXPddI2Zdz+rRtJuptkNvlCcY6Zo+fD19kSR2y3Q0nHuS5LEnp6KfyAo88E/fSz4I4QQUFKoSiXaNVEuntWZ7EjJ5vw3Md4Vzjj7dJ5Z/AoDxWh2sA4Ltn3PprbNsCcgvHhxokBJX4axjbUMYgyQ6gYZzFjWicXk7TPq+SvyKGEjSymi977nvftksyRJxEUcLXpiIkoFW4kTw4CZCEGC+PELD2bJSkLEqWIXIzgCAI9wUEM5RfSmnkqsVuthx0OpUWLDjg83zdTtc9vWU0RvdomN9KA/kiSxV+wkiJ8iemMijTABqigjiK/TmVYpKdFjxC5y8eGmkSriIkYRvdFKOqIiQh0VRInQm6FsFavQoEtpyqOglQY2sYw8StnBOgaKMSglJXbyaKKWNLom+JqpQxfS4HK5/hYJqFarkaUkuRRTzW4GdPE9QggcNCIQ5IvSDnsWIQS72ECCGFr0KKRU4mr/73UgJFKSAFpJj0VKp7cYQjlbSYoEKtT4cKPHyFAmAOAj5WaeSzEqNHhwUMNS+oihxIkhI3PZ1Zf+S7qW19x4FY/c+xjxfbruMRFhK6sppg8l9N03VlOJaq9wUkhvdOjx4KSBKrTo2MM27CIPBUpaacCPm1LRv+2921iNFTul9N/3mkbWs5g4cYoO0HeNEsWPm2ZRhxo1WRR0SCBo0HdK1EcJo/6LyVQVZQhklMru96aHg/+Sn/8HUVOzm8d+D5Lu7U9OtARJkmjVl1Fe6WBw//ZBI4RgV3mcQEhm+64oOdntP6dSKXHRTDNuj8yeqjgZNhWfvpXTwenyvDMtPPmyi1fe8XLdZVbeeNHCmeftpSmS0jXRaSUy1VZiQQ8ZtlRZ/q0PtfLJG7kdNj89itXMfzmH0y5uYNoRhjaTiOOPNrJiXYQ5F1t488E9hCKHf9jdu3cvSl8Wxf7+bZOBXhgxR/LwEuKiOV4euNvIsVMMhMKi7bv/CoVCok9vFc6aBPZwb6hPZdbSgfXiT04828mZp6s49wwLyaTgyx8CbCuL8d4L7RvmS89L488VYV56x4PXreDdjwJcen7HSlkhBDfd7SURVREe+AdBB9zyYJATjzHyzft5GA0KflkS5/Z7Dl3PIxAI8+2CAP5AErdH5vuFARJJqVvytbk1QTwhmHWGhdfnpbJwOVkqepaqmX6UkV8XB1EqJS4+x0JlTbyDLuFfoVJBKCw453QLY4Zr8Xhl5n3q47SLG/j0zVwikZRu7BmXNPLqe15uu9bGzvIYwZDMS4+2Hz5MRgU3zLHRv4+Ga+5sYehADes3Rw8ri+P3+wkEBCcfZ2TZmjCTx3a92f91SYjKCiV9xcguBZ2L6M0GlpAvSvHgoJoyiuhNs30tJmuCk44xsGVHlNfe85CTpcLlSbJrV5Kc+ikdKqMlSWKwmMB6/qSHGICdPBSSgqgIU0UZSSHz5ntBflkcYtnqMLdfZ+PMk8wkk4LvFwY4/5pm3nsxC60w4HJ0roCNRCJUV1enWvz+l8Xi/1+BLOKo0PDwc27uucnGqtUJlA0FPP+ag8fus+LxJnn+NT8ffxZFTRmS2E0uxVixk5kbo/+gGurqZQqyNFx/tZEpE1PJkQdvzeS5N9z066Xh+rtbyMpU4vLIHDNVx/iRUW6+8zcIWpD2ZagL6IF9XxtwkW8cVRmLCRrqWBdqQiXUKFCgRIk5K0hGTpyV6zUU5aeIgI1bI9x0n4OGejXpygB2OZ8m/07CkcPb3AQCrQzpo0arUXD+5W4qd+hYscrP1MmGTod2lzvJT7+GKaZrvcEmavZVLUlo0KNCTaMjTl+GdmrpArBJWYSNFrZuiZHrG4YtmddGbKaLXKyxbLawgoGMZScb2iou/gqNpCXmtLF+c5hQ6PDF3LVaLT6/YOQQHXf+I50vfwjQ6kiwYVuE378s4PV5XnaWR+jZu4Xff2+iZ7GGE6douOzCTDZui3HeVU28+UwWeTlqhg/S8tV7eXz/S5BRQwV339i+QVarJc453UJ+roozLmmkuEDFsEE6QiGZu25oj+n4UXrGjdRx8fXNXHKOhWP2EdFqtUSs+8JLEgnItis5/5omfvgwj2dfdx/2eIjHEvRkIFXB3YSJsYElmEXavkqNcoxYaBTV5ErFHd5XSzlxjQ9NLJWYkSSJ/mJkm4FRiAABvJ30zvajWaojaWmh3ryIwmKZ1pX2tlY/D05KuvntFZICvTASJoChC/OAJmrItw8mGo0e1L3YZrN1IET/U5Cbm0tOvkQoIpBl0aVuYzwuCHs1WGQLezJ+Y9I4HRaLgjXrYiRa7eR4hrFsyUI2bvNwxDg9yWSqJbhXqRqtVkE8BmpPPn1cI6gIbqa5V123XTFarYIexWoGHlHNiCFacuwqtu6IEotJNJWnURjoBxIoAja27Gjix9+CrFof4ePXc7jhvlYummHhkedcZFgl1q1bc9jxeOSBe8np0cJF55lZ8Gucb76N4wsmKS6Gm6+ydqg2jMXpsGc9EEqlRH6uCrdH7vQaSYJkUEei2YJEFI1GRqsLY0uLoVYqkQMm4o4Y1Zot3HqDmqMmtR+gx4/U89uSEFmZKlpaBUaRjhU7CWUIf8JD715KYskk/s35GBLp7N6xGaO9e3KlK7hcLoLBZuZ9quKa2WnodB33O7IseHO+l/kvt7eYfvm9nyfuyWTkEB3vfuLl2dfdtDqTTBitY/QwDR+82t4VM2SAktefyua5N9zcdH8rJx1r7DKO+bkqJo7W88b7XtZviXLfzam51GZV4vPL+AMyZlPnvdiGLRH69tSkXJmfcjLnAgteX5JX3/Xx08LTDjkOp5x2Mu+9/g1p1pQ3wSPPuzh+qoGn72+fR2660soF1zQxYloNpx2bhs2q4IefYzTs0ZPvmNR2zxFjEyOHdCZLVq6LcMpxRmafY2HGZc2okmk8fk9Hv4ARw5R8+YcTbbKdEDViYfGfMRpnJ7jw2iYuPS+Nf87NRaNJdRLc84QTo6nrs0t5ZYz8gl6d/v2/gBNPPJFH734cyW1HjQYjZvIoIYifdfxJQqSIx1xKkEmwkw0kiXdoSxdCoELdrfGLQlKQFAkqxDYyySHUBUG4HzERRYGCED62sJI+DMUi2Q74e4qAsgo7LpqJEWM3m4mJCDoMWMmkhgqkg3STHQxnzDyNr55YgC+ekqQ5cO2PEMIkpeEQjcSJMUga0/Y+IxYGMpoqUUYDe8nvwugoSQIlKvoxku2swUkTaqFBi45cikknm+2spYCe2KT2Zy6NdILCTxkbKaI3m1mORaSjQ4+TZpyimQyp4z6jVTSktE+FhZaWlr9FfqpUKop6FRJpVKJCTbXYTSHtZqYJkWA7a0juS2BtYjlWkUka6USJ0EI9EcIYMRElTJnYRAE9MEqWTt9lNBtwJOrI96c4BZOUxmDGIoskfjzsYAN5lKCQFFSKHRTRmwKpZ4cY5YkSNrOSOBFOPvskzpk187Dv+UDMOn8Wj977BLVU0IMBlLONPgztIFmgljSM4Ah2iY00U4uMTIIYChQMZhxxojhJmWPlUIgfD3vZSanoz0420JNBHcZ3PiVkiTzW8gfKfclzr3ARJkCYEDYyiRFlJ+sxCyul+8h4P+4OyYeoCBMmiJNm0kQ6UcL7qpR9KBT/O8Qn/Jf8/D+J7Vt2kRXsRSalbQfMtFAJz79Uw+knpKrRvlsY4NV3vQzsqyHNouCXP0MM6a/h7JNNbTqQOVkqvvjBw2nHmxjYV9OB+NyP2661MX1mPZedZ+HSq3yUeibjyFrP5CMFF56XOhzN+1DHWbObeOmxDMYO13W5+VEqJa671Mr7n6X0+ACESG0ehw1W49XXkvB3X63YHV548iXy/D3aNyYizA7Wkk4WvRkKO+Cuq2q4L68Rc7p8UCcwf0BG8ReZ27AIIkmAOsrXP0docSTJz1VxwjQjj9zZUZtDqQClJ5v5r0kEQkmee0LBxs1ubrneRH6Oig1bo9zzoB/39iIs5kZ++yKLiSfVotHABWeZ0WoVrNkYxhfMOiyzj4KCPD7+qowpE3Rs2h7jyXsyuf0RB5994+ec0ztPxo+/6MZiUpCTpWJvTXvME4lUW9zkce0bdJUS3J5ktwRo2Z4YS74pwGBI/d1mVXLjlTZGDtVx6Q1NuL1JFAqJM0808fo8D/fdnM6sq5p46dGuD6/TjzJy12MO5r+cw2ff+nnzzTe54447DikOaWlpeP0Jpk40cPuDTpZ8p+/UTrViTZgdZTHyMswYg12780mShFpoWcFC0rHTn5G02Nfx1psaxozIYeacJs4/y8xd/7Dh88ucel4Lmvp+XWrVaSQtfcUwKthKDeWohBoVavIpwYqdPxYtovQSiVU/F7YdVpVKidNOMJOWpmTOLS3YzaMoHqwjFAq1uQXX19fz5ptv4venqqV79OjBgw8++L+qH/f/AsKRJPW7LWT1dnPqcSbuf6iVgmQ/vv58JZmZXt7/KIK6ehCjkrltGck9bMVfsJHLLzRy9GQDTneSj770893CIEdO0CNJqXbIptYkF87QEY0J7rg+NWf9+FuQD7/wYbepyQqOQYIu9J10BJ2pTK6EhJsWokTRoMWjWsOQAVq27ogy/zMfTneCSFRwzJFGzjpZw2+LtlK3Kogumola07VzdHfo3ac/uyv3UrtXhb5qJEVyJs7oHs68sIqXnkxr04detynCXY85iMeVJIh3yqC6RDMCmXSy8eMmg2xyKWIba8g4iA6T0pPLipV76JfsrAWpkBSUiv7s3eeEqj+I66UimMa7H1dRVHL4bXEDBw5k/ZYE+TlQlK/ilqtteH1JrrytBZVK4rrLrIw5rpqsTBW71uZ1mL+Pmqiid6maa+5sRaWEeS/lIMuCeZ96mf9K10Tf5HEGhHDx0iOZnHFJU5dyG5Ik8fT9mVxzR3v19ojBWu59wtHtevTlDwHMRgVDB2s4/5pGmluTWG3WQ46DEAKFUFJFGaOY0uaWGcJPkiTVlOGmFT8eGkQVGeQgI+NW1XHuuSrGjzXxxL0byfWMbLsHG3Zs2GkWtVRTTkD4MP1lsx8RYVqleszqEFFJ4A+rOep0L7XVS6mv0SJaDu7EqVUr8CUdGETHudQlWnDQjFo1gnDg4F0RiUTisIwT/11QXV3N1Ml6tBrBh1/4Of8sM78tCbF9V4y0NAWnHWfi829CaFyF9KEYipfx4dvtB8dPvgzy8P0rCTk1pKmsXHB1M0eM1xGJCrbuiiFiSurqoMg1FACrrxee4MF1iRWSxD/fzqGxWea9T71odQpicbmtnVCFGp/s5b3PvFx7iZWbrrSltMMvsPL5t34euzuTU89vIq/w8BIhO3bswJ7RwEnTjLzwtIIM5zB6SBZkkaR1Vy2Dx+9k3Z9ZbXveePzgruFVtXEuuaGJ88+2cMYJprYW5S+/D2HyllJKH1y04M9fxStPZHL0ZAOSJLGjLMp1t62Cmjizz+k4N9w4x8qpFzVQt0dLkeOIVLWLBCQh29WDhl0bGX2MC7l4D6uX1jGwdQxbXCtwOByHLAPw7LPPkJWporHcxHFnOnj3NRs9ilPrQFNLgrsec3D2Kea2PfvuPTEW/hnihjmp3+GeG1OJnBffcjP/nz4WfNJZ8gXgukutjDympks5oP04aqKBWx9sYeFnBR0+4/rLrFx2YzMfvZ7TYb/m9iS56zEnt1xl5ezLGsnOVPLKu1627WohkVQfltNx79692bYzzvzXMjl3TiNDBmg586SOc4wkSXz4Wi6nXlTPW/OCZHoGYyOTfEnfds5qEFXERbzTvrK5NcH9TzmZ91IO+bkq7r7RykPPeCjM79gCPGe2iffnl2FrzmsjWjSSloZaM7OvT5meHqjVO2SAli/fyeXkCxqoqo23yfnsxx2POOgz6IxDjsN/ElQqFUNGDWb5ryvb1kAAO1AkerOdtShRUUcFJfRjlDSF3WIzjVTTm1TxiSRJyOLgGoJJknhxoUSJBh117KGQzoT0XnbSg/4E8RMm1IEYAtBIOgaJMWxgKZnk7DMAjAASCeJtey9l2sHnqu5wwcUX8MM3P5K/o5SK5Ha8OGkVDWSSR5IkMRGlhnIG077vEkKQJIECJUX0TlVpinZtRiEELlrYyy4yyaWS7QxgFE6acNHCEMbjwcFmVhAlTC0VxESULNrnEaNkJl1kARLDmYwPN1HCKFHSSDWNoppMchEImqlBi55+DKNetftvyaHsx70P383FMy4lr6UnblrYyFL0wphq0Vb5MOpM2AO5eHCiRUWYIGrUGElDiYpCelBAT1SSGr/wUMkObCKrgzxCQHgZNnIYHq+HjeuXoEnqySAHO3l4FQ78+S2kJ6wEG/0kRRIPTkZIkztdq1rSUCR6UXhsOs++8Mzfvuf9WPDTApQoiRCiTGwkTrRLrVaAHgygjI0MYiybWU4a6fhwkyalk0uqOGmnWI+RNJqpw0ETOvSdxvf++ygWfShnGz3FQPawrcOzCZBFPnvFTuqpxC7yCBFou7aICLGFlSSRqaUCBwaMWFDt+13i+sMvoOsO/7aGR/8vIx5SUCB6dvg3jaQlVFnEZde5+fgrH9/8HOD7D/J47iE799+SwfLvC5lxqplzr2xqayP55ueUc+Ky1WGOn9p1a6QkSYwZoeOluR7UjkKcWev5YL6Ot16yMWmsnklj9Tx6n4XZ55m54tbmTiYzB2L4IC27K9vJth9/DTJlgp4dZXG8cT9a3eFP6tV79qKRUt8phGAn6+jHiH1usRaMkgW7fxCaXWPZs1vBynVdC0V7vEnqaiQaqWGDWMomsZz14k82spQTzoiwYVERH7+ei82m5OE7Mpk4Rt9pE/jx52EM7h4UeMYSiyrJc45jzYcDOfXEBMPGeJlzvobImnGkB3sjqVMVlRecbWbn7hhX397CQ8+4uOg6J/c/+PJhxSA9o4hrL0ljxdoI99xo48XXQlRtN3DPQwHufMRJqyPV6lNWEeOym5oxGiWKCtSYTQoyM5Rs3p6qKjx6sqGT4dMFZ1t4+R1Pl9/7+9IQg/pp24jPA3HEeD31TUn6lKqprI4z81Qzrc4kZ17awObtUaadVcdRp9fy46/BTqLKA/po+WNFiJwsFfH4oRPiBoMBr1PJDXd4qKtSM+n4Jn5fGkSWBS53ksdfdDLrymaOm2JGUhx8rOkNMrbsGKXDXew2L+bI6VEmj9ej1Sr49I0cKirjnDCrgcknNrNnow3dQbTqDJgZOETm0UdVlPYLk2sxY9vXbiqUMepqJYaMcTJopIvRR7bwzod+hBBMmaBnb00Cc74ZvVHfRnwCfPPNNwQCAcaOHcuAAQOorKzkl19+OeRY/bsg5FUiPClNX6crSVNzgs0sx+NU8cBjfoyVY8iQ20kugcBa6mTNL3ncfl06o4bpmH6Ukfmv5DCwn4ZHX0hlxZPJlHnZuk2RDnppJ04zkm1X4nILVJKqyypIANWBeUNVHCm7nlhOOVJCx2knGPllcRCVCoxGJXffkM4FZ1uwmBWEElGC9p1EkhH8vsOTASkq6MvqdTEijZlY5NSmMCPUk4ZFQznhhCijj3AwaFIt58xp5On7MunTW8EGxe/UigrCIkhAeClXrqdCvQFdWoQwQYrpS4HUA6WkQoEC+WA6TFIMTcyKRzhotK+kMf8PGrKX4lTUI4TAQjoeydEm5N8dIioP3/4Uoq627LDuH0ChUHDU0WcTjwtefdcDQJpFSTAk8PmTOJxJQOKROzK7PMQX5KnJzVKypyrG1Xe0MHNOE5GYYMYVTcz90NulAPygfhoqqhLkZqu61a7LylQRPaDSU62WOGW6icdecLFibZjr7mrhgmuaePJlF5u2RZn7kZfzzjLz+9IwK9dGcDgSHHnkKYcch3A4jIzctjmH1FqeJMluNpNONiOYzEBGYVKYaNGVc8ZVDezZnsHLT6Uz68w0VDlNxETHivOg8FFHJYMYzS42UCl2EBIBIiJEtdjNehaTLQrR69R890Eey38s4L1XMvnt+0y+/16HwhAgILo2oRFCoLN7yJ+wh53q5bSKBlpFA9vF2raWJhGSUKCgtbW123uvqakhJ6d7kv7fFXq9Ho83ye7dgtsecDFmei3rNkUYNliLQSdx9mWNPPNikPRQLzSSDrez4/b+3DONTDsxji4twmNPwYZFRbzwSBZvPJ3N71/kk5utxhjMp8G2htYevxHo+ye9StSUVXRdwpxICCpr4tz2YCvf/Bzg2QfsfDc/j58+zuOO23RUZ/1BTESwFLlY8Ek+Jx/bTioa9BLRmGBwfw0CwbnnXX5YsZg/73luvNLCG69CoXNCW0WOQlKSnSyh0DWBC69wt71+YF8NazZ2Taq3OhLYM1TMfyWHmroEF13XTCIhaHUkePRpP7ZwKUIIgrlb+fPbfKYd0S6HM6CvloVfZpORSQfTHwBrmpIhfYykO4d00gmUJIlc3zAWL05y4nQ9Tz2pxmcrw5JM54cffjjkODQ1NVG7V0nv6DhiG0Zz2ilxRh3RyugpLUw4sY6KvXHyspUsWRnm+rtauPG+Vua9mNNJf/Lic1Lxs3dRIAGp+SwnS0l9Y/frg8ebJBgW1De1a+glEoI9VXHWbY5w1Bl1PP+mm69+DHD7Q62MO742RYA+7mTzjihqtYKPX8/hxjk2FNLhFUoYjUbcLRouu6kFm1XJRTM7FwXsx0UzLFx4npZEwS68+joCwotbtLJDrMOHi3TnIEZMauX2+z2886GPi65t5pIbmnnp0Szyc1U0tSR49T0vdruiE6meblPywH166uzL2uZBIQTCaUetlujdQ00s1vE9CoXEndfbuPdxB7Kc+ltTS4JLr3WybEWc9WsWHVYs/pOwatlqBjCqA7kCqWRsf0YQI8IwJlHFLraIlXhw0EwdPtE+NxixdPjvA+ETbgQCmSTF9GUI42milt1iMxERQghBQHjZLtaiQUuGlEMG2V1Wb/qFhxbqAUE9VeTTk37ScIZLkxgspaQzGqnGntl918PBoNPp+OSrjxk9axBahY5+0gj6MRwFEmbS2MtO4sRRSxqSIkml2MFGlrKTDWxmObvYiEC0aXH6hJsNLMGDk54MQIsWkAjio7c0hCJ6s5rf8OJiAKMYK02jPyMJE2QbazqY2NjJx0UzkiRhxEwzdZTQn0HSGHoykCA+mqjBRhYJEiln8ULb3yY/KyoqeOieR5ATMruVm6iXKlEr1ejTNeQNzOK5158hGApiwcYwJjJMmkg/hhMhTD0p6Z4SqV/buDJLVgYxFg+t+IUHSBF1jdkVlJeV498eo39yFL0YREyKsE71OwNmlPDVT1+weNnvRNP9eHBgo/v7sZPH2pXrD+tM3B3mzZ2PETNeXDhoatM8FUJ0+F0gxS0liOOgkSgRooTxk7rH1DjZiQoNGtSU0A8bmW36rt3dhwcHdeyhlP6dnk2AEvrRSA3rWUKcGDvFBjaJ5WxmBRp0TOYExkhTGSyNw4wNJ834cNG3f99/OTb78d/Kz/+DUAhFl4fuzGBftnxnYNn6jWxfWtTpIHbURAMbt0b54dcg40fpKK+Mc+6+ysCDmayHw4L5HwdQRSPYSv08/FyIWEzQt6caj08mEhWcOM3IjFMsVFZ338tX35Qkc1+G+dsFAXKylGTYlLw+z83sWQY+/+7wHOw8Hg+yiLVVz7hpJY0MDFLnqiKjZMESz+HGe+v47oM8su3t8YtGZWbMdlLbEqMIBcOY2CYu7JQa2bZlG4mEYORQHY8872Lz9ihDB3bcrJZVxPjyRz9KWkgTGViw0Uxtqq3AccBiJYFLWcdJJ6Qe+JFDdWzbFWPV+ig//yQ46vgjKC0tPaw41FRv46qZRuZ+6OWeB0IY945hmGRFNAl+e72J774oJ6HzMnaUhhuusPLS2x6uuiiVoX/0zgxmXt7I8MFaduyO8fZHCTLTFUwckyLaTjveyPe/BLj1wVbuvD6ddJuSWEzw+Xd+Hn7Oxbpfum9LP/5oAy2tSWrq43z7c+r3jsfg1SeyGDVUS0NTkmdfd/P+Z14+eTO3bcMtC8Hy1WGq6xPc++BJhxyH1tZWNEkLUpMdf6yWmF3mtyVhXnrHi9EgcfbJZu69WYnJpCQeTbBlr4s0qXPLhCySxDU+Zp9jZNX6KCNHS1x5UXtFg06n4I7r07n5KhuDx7ViVhvxGMsQ0QDWcHGng0xI5eS0Y7VcdYmFK2ebufPBVn77SIk/IJBkNfW/jCJ/3+EsKZK8/GAZy1c2884rNgpy1agsChLx9mcjEAhQUVHB+PHjmTFjBgAvvPACS5cu5aSTDj1e/w5IJlRo0BEIykw72UlRaBQ2KZOYiLI1ubJTNtNj2sND9xq7NAO7dJaF489tIByW+XVJiJ4lar5bGGThZx0rdi47L41577cSFzFUqDuRaEmRJEGcJAkas5cx+2INs883YNAr+PFXiXsedyELSLcq+enj9oPmmOE6Zp1hZtZVTSxoaibN2PHaDwYhBF9//g3407Ale3TQ0rRKmVhbM6EVHKKRXtO2cPJMJ3neUYyWM2imngppM5i8XDVHy4UzMml2yDzxoofytdUIV0oKwE4+TdRQQM8uvz9sbkBSQP9jtvLAXWZKCg243EleerOCzz6qJM8xnuIiBXmFXnYt30n/A3R/9iMuYrQmHPTJ1RDw7WHp0sVMnjzlkOMA4PW0sKcqyqvvJqioinPlhWlcfr6Fq25v4Y7r0pGTgqEDu6+Q1mrBalHy8mP2DpVhL7/j4ab7HDz/cPt8LsuCVevD2NMVlFfG8PmTWMztY0sIwar1EeoaEzhciQ6VnldcYGHqmfXUNyW44Qob2XYlK9aFufK2Zi4828wZJ5oZOlDL9Jn1nHq8CV/80LPaKd0j0cExNSESlLOFoUxALbXff18xEl+8ld1lW0mztF/7SdN1vLBzMXaRjwYdPlzIyAxiLFpJRz8xnHK20kxdW8eEAMLWaj56OZ0BfTvOg6VFaua+ZuGy2ZsYKiZ3aiV066s58QQ1Tz9sZdRRTQR2BVGioJT+1Epl+IWbeBOYe5pYtmwZp59+eqf73rhxI1VVVZx55pmHHKt/F/Tq1Ys/locIetXYM9T88nlOh3lu5mlmbn/Iybdf/UlGy8hOrsMAN15jZtm6AF8v8PPOpx4A0iwKrrvUymfvZjL4iCrmPpHJ0UcYOe6ceq682MLVt7ew4NOUMdKBePg5J1Mm6Bk1TMcX3wd4+W0PD9+RgV6v4MqLrJQUBrnsukVM7KPm8puaiSegV6ma2edYWPhHiAmjdTS1JBGyhBCH1+rZ0lTJl19HsTqGdZnkMElpVO/W0dCUqrxfs0bml19d/PJ1Vof24lBI5opbWrjzH+mkWZTcfJWNtz/0ct5VjVRWJ2iqMVMgqfEKJ1OnKtv2lUII/lwZZsv2KCaTghuuSOP5N908dndH4mLlqmSq6qmL21NICghYyc8RTBit48HHWjG4S/B6u3ew/yv69evP5hUr0UkGdBiQWgbiZD09+iSYPMnMhk0J5tzgIpmEIyer+eHDvC7jlWZRdqlzeSASSfjyBz/HdVNI8fr7XuY+m805VzSRl6PCZJRwuJLU1MVZ/XMRNquSX/4M0eJIcNKxJu69OZ1TLmjEoIdRQ7Ucf7SB865u4ot3cnn/Mx+tra0Hlb84EDqdDoNZ4Gs2sD0Yw2rp/sCTYVOiVMLG5Xbe+6SJu+6uIiNZQAn9UmeLBFhr8/njLQcLidKato36Xe17hAeedvLiI1ksWRnm24UBpow38N2CIH6/YOI4LeecYaRnaYSzL1pOZpoWEKQZo9TsVTFolBuFUKAyxLjkQj3XXWFCkiQmjNZz6TVeho5zotFALKhB3zIQk2imvLzhkGLwnwYhBLFwDJPUdTWySlKjEEpq2E2cOAqUZFNAlAhbWUWaSCeXYixY2cFahojxGA7o7gqJADtZjxY9WeSxk/UMYBQ5FBEnxh52ECeKHiPF9Gm7jjixDsnxmEi1+uowkEE2PRhIA1WsYREWYUWLAT/ufe9TE492bcBzKDAYDDz8xEMsXbQcGlPVpjkUkS0KWc1vKeNOIbOVVeRR0tZ6DKnE5xZWsZkVWEUmTpoYzqQOe4k8UcouNrBG/A4I8ulBqdQuc6OWNJTQlwZRRS0VFLcZ3QjcONgqVpMkQRG9SZdSBSJ6yUi+KCVGlGKpD1ViF3usm/nn85/9rRjs2rWLS8+9glhLkigRLKQTJ0Yg6cViMvH1j19y9ikzGSKPRy+1z2U6yUBvMYRNLG+7tgMhSRKloj87WI9OGIhoAuQZcrHtLUrNG/um1SJ6k5XIZ8PajVitVhQKBRddfj4vP/k6WXTumjoQ8UCCu2+7h6eeP7ih2P+EgDeAjEwhPQkRJIyfnWIDYYIoUZIUCTLIppDe+PG0SR31YzgxotRQQZ3YgwYtuZSQQyGbWE4fCqih/KCdXalKYolWGujJwC5fI0kSBmHGRTNq1ATxpeSWgQRxythEQsQJ4CVJAhNp+HBz+VWX/ktxORD/JT//D0JGJikSXRKgyriB6VMM3VagXDzTwnlXN/L8G4Kbr7KyeXuUkUN0LFkZ5sgJXWsk/rE0TP9+KnqVOnn0rjysaakN9bpNEW64t5W5z2bTv4+GGafInHxhAzfua5n5K557w83kcXouu6kZgIduy2DGZY2EI4J7bsrkx0WH52bb1NREQZEC3y4XaWTgphU7ud2+Xu8tZORAD2df1khxvobJY/XsLpf5eWGMaHMGxUkb+VI78ShJEpnk4S5XM2H6Ol5/3srcZ7OZfUMTwwfpOP0EIwqFxMefhfnu+yTFzUfjw8NmVlDYK4he30rTDpmsZDEKSYEsZJzqWvT9dnPfbakMT019gmOnGKmuS9BQDw889OJhxQBSbX5CyPjcSuyOwW2EjyRJpItc0ltyCYsgFeYV3P+0k0BQbvutjQYFWq3E4P5anrjHTjAkc9djDu581ElhnorG5gRZmUrGjdQx59YWYvGUntiJ04z06alGfZAZwucXNLUm+WlRkD+Xh+lVquaDV3Pa2rstZiVzn8tm7odennzZzV03pON0JQmFBF+8k8vAI6oPS89l3bp1GJNW7IMaCDbG+WhuTieX00VLQ6zZEOauWywct2QTxqbJHTJPQggqtevRmWM0Nkss+DSf2x92oNd1Hs/zPvOh0ke55gEPY0YaqKpp5YVXa/BW5mPwF1BPJSECJBR+BvQztxEfj9+fxk+/VNMQkBklH9WBLFVKSrKDA1j3e5jlayL4A0nMmWqSifYKrP1mHkOGtOvC9uzZk1WrVh1yrP5dYLWloQyqePHVMNmuEaSRQYuop4pdpCmsqdXyAMQtzZx0bOd2DEg9L5PH6fjxtyD3PRyipUnikYdNnebSNLMCoyVBnf5X7DYt4bAg4U7D5hyETjJQxU5yKKYlaw2ffWTukCiZeZqZE6YZGXd8DS8/ltVpnlQqU0Yh4zbWkl948I3QgaitrUUR1KBC00m640AoUNDcImMOFJMmpw7dFmElfXgZv36T20ZgFBfCV/NyeOkNP/Oe34HdP5As8tnEMqwis8OBQghBi3k74yYKLBZ49cn2ZzbdpuSBO6z07OnjvnuXcP1Fem640szp5znYvng7JaIfCim1noRFkDLtKo6cAjq9RKZNyUfzXzxs8nP71uWk21TMPieNSeN0PPOam1ZXEo1G4vKbmonFob4xQUFe54yzLAuWrIyw4odC9Pr2OKrVEjddaePq21vYtC3KsEFaNm+P8o97WjhqooGxI/Xk56o5Z04Txx5p4IY5NpasDPPIC07Gj9TTs0TFqKE6jjungYduT5kBPvSsixvmWDsYyxw/1cQxRxiZeUUjUycZ6ddbw8C+GvbWxvGHdx9yDLRabdtGcT+aqCGf0g6Hlf2wyHYqtmuoa4i3xSUSFWSZDWT680gQI4u8NodSACfNqNGQIE5/RqLHQIwoLdbfmTS26w6QU6absGQ3sqFpCcWiD2lkECOCN62cvqO9PH5/BhV7Y0RdZoqllEZWVISxljrRC/DsCJJRqGPp0qXEYjF8Ph8Ay5Yto6qqig0bNpCenv4flwSClAZ0OAyFRfDo3bZOCR5Jknji3gxWb6xD13M1ZqXMzt0xPvwsRMXeOIMGKcjOVGDPVPDIHRkUFaTGQX1jgqtvb6bZkSQ9XeKltz2YTQq8/iR3POzkqovTOPG8ei6ZlcbwQVpq6+O8/bGPPj00PHVfShpo5qlmXnvPwxMvpdZ5gOOmGsnM8LL754FEbDX0HBTk3NO1XHNHC7UNCVb/XMQdDzvwBWQ++fAVzj770HXOkkJi+64kaV203u2H7MrgqBOr0CasmFrGEMfB+Ok7GT9ay7gxGhqbE6zfHOWuG9IZM7x9PF98joX3PvVx01VWrr4mVS0aVnmZelQqXrvKY1x/TwsTR+uZOEaP053kk6/8bN0Z5bLz0+hRfMDzJ6SDykCoJCW2NDmlu9tPxe8VTiZMmHDIcRg7dixffvAOcRGnxboJRVYjowZpcHtk/GHB/DfSkSSYfrqD5kZlt9dSVRtHu0+DcsiAzu3mTlcSnz9JUlbx9U8BTj+h4+F33mc+GpsTjB+lp7gwZZ4Vjwumn1PPxTPTyNpHGp84rSNxeu4ZJl58y8M1l9iYfpSRNRsj/L4szMxTzSxevJizzz77kOIgSRIKdZLc0ECqPWUsXBTtlJzZj+9+DpOfr0SjkZh2pI57tX4KQ71RHXDe2i8D4hNusg9QRIlEZOqbEgwdqKWkUMWIIxtRJZIY3KUokmreS29Am92C3hIhO19w4dkGvl0YZMMKLQMS7WSLLGTee3o3azc0MP+NdByuJJqEmbyWjiZPklDSLLrvovhPxvr165H+h+bVJAkaqaEvwzpoS/YWQ9jGGrazFi16+jKcSnYgCxk9RsIESfUgKNhP8qmpYxW/kkEOQXwMlyZ1+Z0p46IU6SeEYDtr6M2QDnuqbApoEjXUsgc7efhwokXHIMZSG/vX9ayLexYSbgiil4xERYRKtu/r7JGpYhd28siSOib9jZKFoWICFWyliSoGMKbTXkKSJPqK4WxiGQJBEV270udSzEaWtpGfjdSgQ08/hne5P/HhwbhPB7yAnnhyNfTo0Vl79FBw50134W8JUkgvMqX25HBSJNles4abbriZQGOYfKlzEidEoK1rrysYJQtKocSuyGXI6b3YvHBXl8VYOsmAolXL4sWLOfLII/nik6/oSX/2sKOTu/p+OGgkU+Sydsl6PB7P3zK92g+Pz0OYIBbS8eMlRJCeDGobg0IImqhlCyuJEmY0UzucU+3kUSsqSJAgV0oVQCVFAgeNyCT3FUl0/fuk/ASSHZzau4IaNf0YjhcXzdRhwYYgTJwoXpwAWLChQImLZvQmLdOOmfa3Y/JX/Jf8/D8GWZaRJEG9qKKoC12RAF4K8rv/2WxWBXuq4uTYVZx7upkTZjXwwsN2brrfwahhujY90P145wM/TicMH6rg1Sc7ZllHDdPxxTu5XH5zM99/kI9Wq+DimRauvK2FFx+2Y9j3WbIseOP9lPvu5h0RVEqJ3CwVU06vw+uBKeMMWMwKkoep05WRkUFRiYFdvo3oGiYhISH/le04ADIyP/8exBSz419TwIavoxgxk08mm1hGKcO6jplkxxfT8M1PAX5ZHOLGOVaWrIxw9a0O/LUZGNz9KBRZSJKEDgMRgpxxej23XpPGA09W8+78XZjNEmpdgpJiJffeZMNgUCDLKUf1r97N5a0PPBw9/SjM5q51KA+G0aOnsGz1fLwuJTmylhbbJiRVEsmTSXq8AIWkRC8Z2bBLwXmzDGzbGWvboD7yvIsb56Q2lgAaTUrAPhKReexFFy53gvtuzmBAXy1XXGDt8L0qlcRHX/m5dFbnzGo8nmoZbmqJ4/aoKcxX8eBtGV2aMFx2noUpp9dxxQUWZt/QzH03Z6BUSpx0jJGqqiqKi4s7vacrqFQqsDk4d4aGF9+MdiI+AaZM0PP4i6l7njfXyOXXLkblykPpzyCpCdGo3MOsWUp+W0YbOTVxjJ4Fvwfp2yslvL9yXYSffguyZlOE9YtS4x5g5FA44yQjk46rpWKLm1L6Y8ZKNBbmgZvLefcDB19/mIFKJTF6jMBRlYaGrjfgVk8/Hnh0Jbk5SuLxGJmZ7Yt0eXk5CoWiQ4WwEIJk8uDaRP+OGDJyMH82LCXukkiz1RCxbcBokjHVCaRICA5TAsbvF9x4a5Ac73CstPLgI7UoUHD+2aa2Z/bSG5u56eo0rrvMikaTGs9bdkSZdekSmqr0xJR+rMlcxg2LM3Rg5/Y6k1EiJ0tFZkbXOrpZmSqsaQpOP6tzZVt3kGUZBRLapAmXug5Toutqh1h6HWOGqVhSE4Z9BUT+jDLmP5XWqXIL4Lo5Jt5+vwHZ1x+FpGCQGMMuNqISaqxk4lM4UeQ0oNXKrNooWP1z15Xg559l5rHn6kgmLUiSxNcfZXLCjHrWLGtBLbTIJNGgI1PKZtWqGuIeE0pTgIEjmg45BvuhkJIYTQrqGuPc9WiQQf20lBSpWbc5yrBBGn78Lchr87w8dlfnFqPFy0McPdnQgfg8ENdcksbcD3zccb2NG+9r5ct38jpoXM8+18KdjzqZPrOWWAx++Ci/bU29cAZ4fUnOvbKJx+7KYP2WKI/c2fkaVCqJe2/K4PX3Pbz4SBYTRuv5bUkQh6f6sOIgKQQNcjV99umXeWilHyO6j5ujgBXr6phxSkof9PuFIZpDYbJQkCF1bCOPijDN1O4T/TdTxS6SpCpS8vXdkygAhSVJGpsC1LGHBqpQoMCoiKJRS+wsj3HubBe2lkkIUm7xwZwdfP2+jVhcMOvsrdSsUTLjwhkdkj1ffvklAEVFRVx66aUdJEL+U2CxWFArFaSlwbQj9F2+RqGQGDdSz1knGzjrAjfHH5vAHu2PAgVrf27Arallw9LsNuITUmY1X76bxwnn1fPlO3k43Umuu6uF7EwlarWCKy6wcu7pFj752s9tD7eSZlby9H2ZbRrD+3H1bCvHn1tPOCy3PV+D+uioKbeS5cmndVUjb2t38s38PGb/o5kHnnbw3YIQUyZp2Ljl8OaBESOP4pdvP2pzs+0KUSmMoiEPG4WUswUtBuxNI1i5ehO7q6K88VQWj93VWR5DpZKwZyr5+psYCqFOmTYltFTXJPF4k1x7ZwsfvpbToYJ05qlmHn7OyQmzGlj0RT75uan2ZrNVbnN4/iuEEKgzPPTukZojWh1Jwho/o0aNOuQ49OzZE61Rokb5By89a+T4o4va7mdHWZRLbmjmneez+egdGzNnu9hVHqNf787xevBpJ1MnpQoXFn6a30EDPhqVmXNrMyolvPZEFnc/7uT9z30cc4SBZFLw65IQJYUqRg7Vsm1XlOICNU0tSW57qBVbmoKp3bjQA0wYreeluV6mH5V6zexzLNz/tIuhAzXodN1LbP0V27dvJ8umQus0g6Rg7rwQF88ydtKyb2hK8P2CEF/Ms/PJl37ufdxDbr6CRuda8l1jO1Srx0WMMsU6zhuvZNuuKBk2JZGojNmYes2jz/hJ8/XGHt5X3SYB7lxCrgAbVUs4/SQdC/8Isnu7kqGJIzsk4RWSgqxQPzYvCbJibYQFv0bRtnYmkmJEKSouOeQ4/CehsbERSOlQ66TO86EsUtrDWRR2MtWRJIlBYgyr+BUjFpw0MYBRKW1MIkgo2MN20shoM0TKoYgGUU0mOThooEqUUUyfDvNHk6jBh5sW6rGSgZNmbNi7rE7NkYqoF3upYBt6jIyQjiAmIm3r7L+C2+69lStnXYPRkUk1ZfRnBGbJSkgE2MxyxtA1iWSQTKk5FS3WbswyU8aFJkL4UUpd73ElSUIp1MgiSZgQPlyIbs7uspCpo6JNi1QlqUnG/95Zp7m5mYaqRmxkdiA+IVV4MkiM5efvF1Cq6NqUUYWKJN23nSdFEoFA2SdGXm4+uz0NXVb1Axh8Vhb/ugRZlkm2SihRYyObGlFBLkUdusriIkY1uxnCeFzuJtasWcOxxx77t2IAEE/E0KBFiQoXzYzgiA5VrpIkkUsRMREmQqRTNyOkSOh1LMYoLNSwGz1G4kSxYcdBE7ViD4VSxy4xn3DjoAkVajLIxkeqcO2vEEIQwEsvBmOX8sgTJWxiGT0Z1KYXKwuZRqpw0swojmJzaAWVlZX06vW/YwD3X/Lz/xii0Sg6lRpPrBUlErmitG1B9gontert/LFcyW3Xdp3xXr85itWiYtdOGH98PRfMNPGPe1uZcbKJUy5o4MKZFiaM0uFwJXn+VT8711jQaXTcdo21y8/LyVJRmJfSferbS8OsM1LadSfMqicrU0WWXUlZRYwTpxl54NZ0fl4UxOOT+fb9PMYd7cDo6cvatWU89oKLUOjwJjS73U5SyuGNlxu57e6lSI16Gr2RbiflQNpeEAoaXBFMtCCQaaGOfEpTWbxuHP0AtOi472Y9dzziYM5FCozhnviVDryJAH3Qdljg8kUpCxZUc89NCk44VscvS3xcf5mNoybpcXlk5n/u45V3U9UTM08z0diSwOuTyYgc/kEf4OyZF3Paya9gtMr0m7SZa+ekyOSff6nhzXfLsNWPxoSNvAw9//zOxdfv5XHvk05ee9+N0ylz9w025n7o5edFQWQBk8bomX2OhduvS2f6zHpefsfD6091Nvw45zQTI6bVMHaEjkH92ifHREJw1W0ttDgSTBpnYN2mCFqNRK/Srg8hkiRRWqRm6ll1vPVMNqOHpTa1edlKPB7PIcdh5MiRCF2IN9/WIeIq7n7YQyAAU6eoOOlYI0qlhFIpces1Nk6+oJGPXs9m8wo7v/7pZcMmB6vWRxB1ca67IpuaxmjbAa1/bzUPP+ckI13JB//0MWqojh27Y7z8aFYb8bkfy1ZHcNekMYQxbWNCh4Ec31AaV1Vx9yPVPPmAlWRSwoy123vRS0Y2bY/z5Cwjn/7oJRKx0NjYiFqtZsOGDZSUlHQQ/He5XNhs3Ve5/LuiprKCoBwkv0Bm7ltJxgxPVX5//JWPx54MEQtG2jSBAdS+bH74xc2Jxxjx+lIOs/sJTCEE67dEiERS2kp5lJATKOT1+xw899IeXn7WjNefYPhgHTdf3THWQwZo+fmLTKac6KC1VUJk1nPKyTa+/yVAqzNJ71INk8bq2sdEF5XEB6KryvmDobCwkJgujElhpE4qJ0uUdqjSg5T4elqhm1efzOLESgf+ZanMv2TyM3Rg13OmJEmMGaVmV1UAIxY0ko4hjGev2IUzfQsXzjBzy7X5ZGYoOfn8+i7lBPZ/zoCeBua+HeXay2R0OgUvPmFj5ukSma0jkEhVQImIoCHaxCgm4gw0sX7VlsOKA4DfDwlZprouwQ8f5qPRSPj8SWQZ1m2OsHRNmA+/8NG3p5oLZ1jafhOvL8k9TzqZc0H3ph09itQsXR1i5YVhHrsrowv3Z4lH78xg8JRqfvksv1MyMc2i5MVH7Jx2UQNTJnZ/6B82SEtldWqTXbYnRtmeOPmHXggMgFanwxlqwiVySJeykNo0W7vJuCsSqPdVOd//hBdVaxEZSdjKanJFMTkUIiHRTB117EEAxfRpc0lNiDh1VOLxO4hG5U5zI6QSoU0tSUZxTMcDqQd2LKxi2rJtTJuip1y7ipgCTjpOw3VXZLSNK2GrwSCZmTNnDk6nk+rqakKhEDqdjuLiYoqKilCrD88R+98FQgjkhJKD8M5AysTw7geC2F3DyRC5bYczK5mEYqWcef5K1v7RsSpdpZKYfU4an37j5/Lz0/hmXh5TTq9j4pjUmm42KbjigjQW/B5k7rOd18X9OHqygVUbIhy1b+w3tbRXgFgTuZRt2UtVbYJH7shg+sx6Vi8sZOvOKBdc4zysWJx/wZV8/90XuPSVZEc6H2RlISOltxJMRNjhb2CY3H74E/oyMmwRRg3rnlzz+ZLU74H0fVVAGeQw/6MdoJC57jJrl87c99yYzvcLg1x0XRNGoxJZFhx5hJZPqjZhdBzRaf/pNOzhzNM1qNUSDmeS3dVh7n7ooYMmFv6K/Px8JLWG+25RcsK0jhVIA/pqefWJLB581sm7L+SgUglOPsfBs49aOPGY1H6pxZHg3ke8/PqLQCWUTD1Wz8w5jYweqmNQfy1VNXF+WRwiEExy6vEmPvjCz7MP2nF7kqxaH0GhgAtnpCRHrr/MypW3prq+jplRRzQqc8vVGTQ7uidzWhxJevdQs2JthIljdNgzlHh9Sf75XZA3353Y7fv+ipqaGjLtMjWuTZwxXWbxd1aOPMHBfXeYOO2EFEn72TdBnngmRFMjnHWhC49bwhIuwZ+7lz6DPFSVL0LvLYSQmYTJQUO8nlg8ycfzjXz7fso8JCT5SbfHCIZkfvghSeF+4vMAGCQTeYk+fPVNJek5SdJETpe6d5BKgt953wpaGzQUyrmdiJQaKphg7SxD819AQUEBmQY7u0IbGComdHpuqilDICiga5kxSZLIEUWoUOHHy2p+w7Cv+lAmiRI1MaL0YnDbezRo0aLHRBpxomxkGTZh32d82YqJNIYyni2sQiEkYkQpoWuiDSCfHvuSjEHqxB7cOBg9fOi/HJtFv/yO2+/ChZvetHcLGiQTWqHvlrQEMJAiNg82D+2vIj0YUtIA23HQiBI1meSwiWX0EoOxkko6BYWPPWxPVdbuS2LFRQyj6e8lNx0OB8FgiB50HUOFpMCUtBJI+rokLQ2Y8eNBFsm2jqUD0STVMGBUX9776F0+/eizNn3UriCTpLGhgTtvuBtFWEsz9XhoQYkaJ03EiWEVGWjQ0kI9CpS0UIf6f6iYPBRYjGk0epvYwTpMpHUgPg9EPj3Zxuou/yZJEjZhp5zNnSpDa0UFTdTiFE3YyUOJEifNJEgQJ0Z/RqDDwC42MESM79TFXEM5GeS0rYkGyUSWyEeNpm3cKSQF+fQAIdFCHQPkUTx0zyPM/3Tevxwf+C/5+X8OOp2OhBQnW5vGwGl72bmjEp9bSTASp88AmSkZShLJVFb3r20dsiy47yknVbt09Oglc+9tRrbujGE2Kpj7oQ9/IMnDT7tTB1G/jSzvWPIkC7U5v3dwIPwrBvXTsLcmjsmoYMGiEIkE3Hy1jd+XhrjhChsFeSqUSomdu2M88pwLjQbcHplkHLKkQjKcebz88u8ozIdveHTzrU9x202n8fn8dPxBmQsub8Vb2Uqa6Fil6pKaiWrcmL2l9KZf2wMkiyTlbCVG5KBO8HEpitlk5OE7Mpj2e4jscDHZyWJiRNnGavqLkW0TiFJSEQlLNLcmePh5J0u+K2w7BBcVwLBBdr743s/n3/mZfU4aF1zThMWkJBz5e05lNpuNSDTJK09lctrx7RvcPldpuOAcI0cevxZt9RQS6hAXzzTz3S9BRg3TUV0bpyBPwWkXNXLxORY+fj0HtVri59+DnDOnkUfuzESWBY3NST79xs/MU03tmai44O7HnZxwtJE5tzSTbVcxYbSO5tYkP/0WJMOm4LO3chnQV8u1d7ZQVhE7aHyDIZlYDAb3ax9nvy0Jc8/Dg7t8fVf47pvvkZOCsvIEZtL59bWeKFGx5OtG7s2o4/P5Nvr11nDURANX3eBl7DGNZNuVGLRKKqsTKCUFEVnmp99CpJkVlFXEuO1hB7lZSi4428JvS0Ikk3DSsUY274h2+Uw8/kwQu2d8l/eZHi3mhx8qeORuwYbNUUIi2G1WMCJCDBui4edFIZoay7Hacnjqqafa/n7kkUe2/f9EIkF5eTlDh/7rm6L/19DY1EyOXcnX87MY3L99vhvUT8vQESHWRZaT0zKhjWgxBQq54voqbOYwWtlAQhlh4GB47jELP/8eQqNSkJUopUBqF842xi0kG4q44qolaNICrPipazHvwnw1/XppcDojZOekDHdmnWGhIE/FoqUhHn7OyRP3ZDJiiA4JcLmTXZKFDmcStQq++uorLr/80Iw+lEolZ593Fu+/8D6zzlUxf96flGhKsUULEQgC5mrU+Q189UGq5fSm6wzcsqUKvX8gssxBn81IRHRoH/MJN27DXu68No2brrK2/XsiefDPcXsEGk8hC353ctoJJjQaCa/koJFVmLGSL0rRSnpMwkaUMHYpj8Z4Ndu2bWPQoEGHFAcAjSaXZKKGT97I5YeFIR57JkjYrUOSFKiMITQaJTdeYeKbnwN89KWf3j00eH0yvoDMxTPS2FnefWZ/e1mM8SN17KlOdFuxJEkpPdeu2uoBevfQkJerIhDsfr1LJgVCpObF2voEep1EmuXQK50A+vbrQ9WGeirYhk7oUaGhkWqK6VoUPmCqobFJxcRjWwnX5JDrH0ieJNEkammimjABJBQYMaMjpSFYLKUO937hoYzN5FOC3tGXV99t6jA29uPTr/0IZ2aXlTg5ooTm2B5efdrWJq3zVxj1SgYMgLKyMoYNG0ZBQffC+v9pUCgUOB3gDwhWb4gwbmTnGAshWLIqhGtvOgWis0SQQTITaCzk+4UuTvtL6/LAvho+/zZlwqZUpnSwP/inr8NrZEG3kksAahXsb1Bobk1QWRvFQD35+wgIdUsJ3y/Yw/VXWOhZqiHdpkSvV6BWdl3J2h0yMjK48+5nuOayOWiwYaM9eSuLJDtUK0kkwsS8aZTSs8PhTwRNpNtibNgSYcSQzs/cpm1RKquTOFvi2AjhEE24aMZTJfPmfC/b/uy6U0WSJKYdaSAQSPLSY6nreWtegJjkY73idwrlPljJJEqEBs0ucop9/ONKO15fktMubqCkSEL+iwHZocBsUjLr9K47ivr20tDqSFJbH8dgTlK1zcJ911m529aERgPRoAZDywD6yhk0lCzgnZcKAVi9IUJldZyxI3Xcdq2Nb34OUFEVY/3mCJu3R7n8/DRGD9OxbnOYGZc3Upiv4pIbmkm3Skwaa6TVmSCZhG27otQ1JDpIfxyI1+d5mH6UgV8Wh3joOSczTzFj1EtoDL0OSxKprraSZmeM8UcpePPZbEp/bUSxtweP3ii4//6m1JnHY6chEgGlYORoiQ3rkzQ21JIWUbN7hwKlLkwkpwylQqKkSEVsl4L0hvEpV+N9Qz4mImxqWc5Rpzai9Xbd9hkVYdSoiROluEiJb2v33V46DKzeFqdQ7tFhXRVCUCuVE1f7SSYChxyH/yQMGzYMTaaSYI2PdfxJieiLGWuKSKQSDToEAjUH0f9GSwsNyMjoMRElQpwoKjQkCJJDITEiKIQSJ00E8VHGRiQkektDSIpkW1VjAT3aSG6lUKHHjIOmDjJFCZGgiRoCeFGiJEoEBUoSJKhkFwaMHHfycf9SXJ558jm+ePlbRogpbGQp1n0mOxERooFqYkRJiHi3hHyUCDpMBIS3y4rV/VV7Fmx4Rde+Cn7hIUkCCzZ6MJBNLEeDDhNpVLKTGGG0Qo8eIz0Y0OF7nMZ6rrn8sr9177m5uSRJHvQ3t2DDQUOXBKckSVh0VipVW+nhH9IhYRXAi6JnjPc/+QyDwcDMWTP4+LXPwdG5cAigXqpkxyI3+aIUCzaq2c1wjkB7gIFzLXtw0sRIpqBAQRkbEfrEYVX/d4WefXpQ21BL7j592u6gklTQhcnnfghkSujXqTK0UOqV0u+nAT9uFKhQosKLCwUKbFKKnykR/djEcnJEIRbSiRGllgrUaBhAx3vMooBWGtoSjvuRSzGbWU6B1JMdW7omav8O/kt+/h+DJElo9EpCumpefDyLaFRwzZ0tPP+QnVsedPDlO3k4XEnOv7qJ2edaOPNEE1qtgu1lUe553MnGjUly8pP88UMWer2CE49p/2ynK8mY6XWo6vqhQ9fmkKlK6qmtj7FlZ5wP/ukjHBGolDDjVDNnnmiifG+MH36MU1sho2opAaHAZ6wms1hw380KPF4Zk1GifG+Mfr3UFBWqOfvyBnxBFRlCRikpKU0MYW/08Adu3759mTTlEqae/jrZdiU5OUrW1q9BHbWSK6c21NGMappDTtQuC73l/h0IJ4WkpI8Yymp+pZk6cijs9B1+4WHY8JTuW7ZdhcbYfjjWSFp6icHUUkGffdmkmIhiMgve+cjHrVfbOlX/AJx1spn3PvUx84pG1q2VuexiA+98XEM0Gu1Q0XcoWL16NSUFyg7E536k25TceYuRh+7czAnHqBnUT8d7n3pZtS5Ctl3BnsoEt16TzuoNEVZviHDMkQZOnGbkiHF6Tr2ogUBQ5qn7rPz6Z5jjzmlg1FAtobBge1mUS2alkZ+jIidLxXlnmtm+O8re6iD335LOjFPb230vONvCXY85+GN5mKmTOhMGkYiMPyAz5wIL9z/l5JkHs9heFqVsT/ywdF32lO0h0GKilD7kSIVtv7MlYCPgL+DEmUuZPk3Nnr1JfB6J/rEp0AQNuau48BwT55ypI56Atz/08sfyEHtrEnz4Wg55Oe3ToD8gc+6VjURjXS8ITQ0Sdqk7UkRCE7fw/mc+Es4MfLiJiWiXLQXutDKOGyGIRpXkZIepqGtm0uRUm8OwYcM66H1WVlZis9kYO3bsIcfq3wUmkxmT0deB+IRUJabHl0Cll9nJOhRChQoVHpz0C4wkI9i+Ialv8DJi6UpOOUVib7mKgmSfTqS0UlKR7RmK17K6U7XfgejTT7Bus4w9Q80PH+W1VU+dfoIJtyfJOXOaeOuZlKnGTfe18u6L2R2kIGRZcMUtzYwZoWXFsl8OmfwEuOraK/n6y6/ZudNFXkGSM89upHxXIyqVxMyzNRw31d72Xfm5KtCk9OoUvkwWLw9yVBfPZjwuWLUpQJQydEKPHy8qVKSlJ7juso4b37EjdCxaGmLaEZ2zyM2tCVrq1aijZlr2OXX/85sgZldvelKKBwc7WEeB6AnaMF5lFfrwQApETz6e/wmPPfXoIcfh3AsuorXmOea+H+DlZ9Ske8ZhIGWMFSdKfMQfXDgjjWVrIvz0cR6NzQkMegUZ6UqEEBx3TgNuT7JTS6QQgmdfd/PgbRnc/EBrtyRvMgk67cGrs/RaiTUbIsTjoku5gZ8WBRk3Qsf5Vzdxz43pvPKuB0+w+4rUrlBYkkZD/SYKMhXs2B5GgRoPDjJFbtvavh81ooKAV8lb9xWRnszDJGnanoFMcmnS76CgR4hAs4VMRxF17Glrp0+KlIP8UMajljSIiOD112uJxp1cM9uKxawkGEp1PLz4ppc873HdJn1ssQKWrHRwynGd17JIRMbpktm6Jcb5f6nudDqd7N69G7VazYgR3bf2/zsjFouhNwpq9yq56zEnP36Y10m+Ye6HPrIy1PjXdW9UaA4U8fmXTZx2Qsd/r6yOk5vdvhZ6vEmaWpJU1cYpKUz9HpPG6Pn59yAnHdO14cHvy8NcNNOC05Xk1HNd5DSNp4Y9GIUFq5SBhEQymVpb3Z4ksixShGs3a+rB8OH8F0jPitEaW09rTIcpkYFCF0eR5ual2w188rWORYtiZMU6EugmR1+2bF3KdXe18MGrufQobh9rVbVxLr2hGZFQMJjxyCSpYTcyMlnJEuKRcpTdLw8IAT/9FmRgPy81VYIfPrLSyzcep66SSNYOLMVqepQquXy2gcpqM9POrsdmVfD0/Zn8vCjIPz97i/PPn43iYA6lf4HRqDgoIW00KLjh3hbq6wXF9CUzmAPBjkYUXlwcN7XdxX7cSH0Hcv2U6SZGT6/BnqGkb081j7+YcmgXMpjNCppbE0gIFn5WyKffBPjhlwAnHWtk6AAtz6/3cM8TDh46QBZJCMFbH3jJz1Ez50IrkEoKTju7jhZHgh9/fu+Q7x9Aq1Pj90vcfWM6TS1JjAoTcWR2h/aiCqkRCCTqyaUYbVLH+rU7GDlUx4aGXArdffCoGonYK9EoYoQSEcIh0DUMSBGfB0Aj6RgqJrBu2x+UqjoOhIRIGXXIyKRjJ5cSNJpaZIMXIl1fd5gACklB32Mq2bm1GuHIQqmCpLUZjzeJUSmh03VvLvKfDEmSsGXacNS4AYGDBhw0okFLDwbscw+348FBBjldfkYrjcSJMZxJqKSUHIwPF03U0kQNesxUshOBjJUMRjGFPexo0yRUSkpsdDblUqGmht2YsNBCPUX0xiVa2MtO8iilmD7EiVLLHhLEKaI3dezBip0Nqzd2afZ3KAiHw3ww90OGikkpHVyRkqipEeW4cVBIT9RoqNvnaA7gFq3UUkGSJDIycaJECLGbzQwTkzpVrNdSgZ08silgG2voL0a26V4KIdjDdlppwIYdF63UsxczViSgHyNYz2ImHDWBqvIqbHUFbcSnLGQcunpyR2dy0il/T9M7PT2dNJsFf6sHC113yvnxkE8PtrOW/mJkGwkshMCtbabH8EJmXXguzz3xAiqfDkVcSdQQIr93LnNf/xi9PjUv9unTh5LBhbQubcGW6EjYOUUzMoLxHEstFZSxiVEc1UlXuIheREUYHy5skp1eYjC7xJrDSvx0hetvvY6li5eRSzG72NTt6xIiftDqVSfN9OjGtKiHNACnaCRChARxooRQoiFGmB1iPTFSEg5KlDRQTRO1pJGBmpQp1l/31zIyUhcbR4WkQBKpMRgOHp5p9sHwX/Lz/yASCQUJEcXrk/nwCz+3X5vOux/7uP3alNFQtl3FN+/n8eEXfmZc0YQQKS2b+2+2sXxJgBuuNnapaZaRruTsU4z887UwThqxiHR81nKCeDj7siTHH23glceyyMxQ4vMnee+TFHm3ZrVMXmAoefF9m0gJskL5eHa20n/MGo45VkFFZYKGpgQJr5m9ciEYA0gqB5WWZfTyH0E6WZTHD7Jr7AYVFRV898mPFDUfC/US9eoq8q1umpQtDDsuxJCBWr74ycuRvUys+6R/l4cuSZLIFz2oYBsqoSSD3LYHzyfcBIrX8exj6ftiL4j9JflukWzsEdva/ruG3fS3yKzeGOeO67ueYHeURVEoYPViLWpTmIWLgyS9RqZPOZ6vfvzisCa3p564l1mndp89PuMkA488X8ej9xbw9c8BfloU5Jn77ahUcO8TLvx+mRvnpK7zm58DHH9uPe++kM2MU8x8u9DPdwuCPHW/nUhEZndlHI1aom+vlB7Jzfe3MusMM4X5agrz1bz8tpcXT+x4LWOGa8nLUnLXYw6+mZfXoSUsmRTMubWFay6xcsLRRo48rY55n3p4+Dk34yedeMgxAMjISkeJJkV8HgC3thpRvIsrzzaSnangiAkSKmWI2s27ielc/PyNldKi9gPOy49nEQjJXD3b2oH4hFR739xnsznp/Po2qYcOkOSDVr85/VEefsqHRmEg26plq2dVh82BLGQa1btpletZvgKW/FDAjt0xbnzQzezZs7v8zD59+nDnnXcesvPpvxMmTTkSV8M/u/zb1Akm3lmcw3CpLwkRp4oyejOok76TSUqjd2g89bVr0UUyuv3tLKTTEhM4XcluCVCHO8FLT6fxwRd+PvvWz6wz2kkmm1XJI3dmcN9TTlyeJGecYOLE8xqYfa6FPj00bC+LMvdDL7t2x2loUpFfdHjzoSRJ5ORLVFUmGDsyNS4/eqfreWTFujC1gSA64cLq7c2Nty9l0ffaDvclhODq21vQuArJoSdJ4qSRQZ1mG/Z0dSfS7prZaRx3TgOfv62mZ0n7c+H1JTnjPBeW5lGErNX076ti07YIc9+LUpxIybakk4VVZLKJ5eTlhcjJjhBaVYSSVHvo4aCouAgppOCZV/zoTWpyRq1DlqGsTEbpKGB0iZ6MdCWZ6Qoeec5F2S4JWYZTTtJw9ilG7rnRxtFn1TH/lZw2OQ+XO8mtD7biD8jIMkSjKU3jrlpjW50JahviRCKp9v6/Yn8Lfiyk4PJ/uHj3lfQOBHhtfZy7H3dSkKvi3pvSGT9Kz2ff+hl35KzDisPOnesZNkjF4j8khjMRg2QiKiLsYgMaoSOTHOLEaaKaGBHGyqlMaCopE0GJikZqSBBDE0nH2RxAVnlYL/2OTpjYw3ZUQo2RNLIpbGtLkySJvNaJfP7lH6zd2EwiCQoFnHmiiZx0PYqq7okbpRK+Wxjskvx8+lUPZmsP8opLKCpqJ+/Ky8uZO3cu8XgqKfnrr7/y+OOPYzL9Z5ECq1atYuxYiV274rjcgpHH1HDjHCtHjDfQ3Jpk3mdezCYFx04x8PoCqVsCuisIIXj3Ex/vvZCN15fk7oe8LF4d4Ov3c7nsxmaee8jOkAFaZp9jYeYVjUweqyfN0nH++vw7P06HzKw5LVSVabE2j8QspdNT6KhgG1YyiGfWcNzRetZtiqBRw8wrGtm4NUJ2XvcmE13B6XTSWF+GWqVg7e85CAHllRHCEcFPiyTmfuRFpQRrZgJXSx0ZicK2ed8kpeGMqfng1XTuecKBLEOGVcmu3QnqK7XoWkag1zooYwODGMtgaRz1Yi+17KEkUMSipUGmHdE1Wbtxa4T8XDV1DXE+/zpOqe8IooQx9t3L2h9zOkgNDOqnZdhALdfe1cr4UXoefs7F1IkmNm3adFgEfyiUcq03dJGEB/AHZb56N5cLrvDQ/EtnjWpIVfjoupEyAFCpoDBfxXfz8/jsWz8PP+ti6beFZGak9k+RiMwDz7gYelQNpx5n5MgJOnbujrFxa5RQKMmPvwZYuS7CmOFagiHBzvIY0yYbePbBdk3kzAwlLz5q5x93t/DAfQ/y5tw3DjkGep0NlVBTUqjmu18CKJzZeA2VZFtAL2vRu0oxJ+w0Uk0zdWQ29GGJs4aBcn8a09dw4tlhLrnAQHGBBYVC4vNv/Ty8t5xEc26nCjmtpMcgzNQn6sjbZ9omhGAbayihL1Yps+3f6quaMWZ6iDm7ToJXKbcze7YSkAhEwpz+DyfvfOzljuvTuftmJXU+N6eecckhx+E/CbFYjK0bt9OXYcSJkSTRwdDWIxwMZDTbWYdNZHUi8YLCjx8P4zkWpaQiKPyUsQkzVtLJwoiZanZhwISdPMxYqWY3DhoRyN22RidEgiQJxnEMApGqvhQZVFPGMCa1tZzrMTKQdJpEDUF8jOUYtrGaivKKvx2ThQsXYg3bUxJDQpAghkM0EiLAEMa1tTJvZy21ogIFSjw46MfwNvmoqAizi00YMLGJZeSLUszYiBGhnr2o0dCbISmpIzGKMjaRFAkspOOkmTxKGMcxHbovd7EJB83kSz1QqBS89tYreL1enn7sGTau2QRJCbVexVmzzuTSKy45rOTPX/HCG88x5+xrGCpP7LTXDwo/IMiTStAJA1tZjUaknsuQyseZM87gvofvRa1Wc8JJJ7B9+3a8Xi+9evUiO7tzhedrb7/CjdfezK51O1C1GAEJJ40oUDKAkUiShFVkEsTXgfg8EIX0ZA/bsWFHJakx6Swpjf9/IQZDhw5FqVKiSehQoiQo/BilzhxCDeUE8XepnV0v9iIjH1QiQYcJPUYihNBjxIuTQnqRIIYCBT0YgEbSIoTAi4s9bEMm2SYvcSBaqCOHzklbIUSKlBcxZOl/z/fiv+Tn/zEIIVBqwoR8Gl6bG6CqKcoDt6bz1KtuHr2rXbfNaFAw58I05lyYypo89YqLL34IYDTJTJ7QfWXhMVMMvP/JXsJuJc6ef/DGs5nsrTZS25Dg7hvaP99iVvKPK2xY0xSsXRXGGu/cfmbFToBcyirqOeskE316ati0Lco/v6jC1DiEjPgQtqqX4BBN2LCjkA7eNtkVHrzrIXKaexKTQngK1nL1FXpOmq7n5AtktHrBwj8DyElYuSlAQuUmLZHRpbanATMqlHhwsUexlfxMA0IVY+RIBU8/kt5G2H3xXRCVK7/T+yVSmmf7M3V1G3OQc6pJJEBzwJwRDMlccUszaWYlN1xhQ321xMdfxdlZLmOyxjFVF3D9lTfw4efzDzkGLncrsXj3BEE8AQP7q1i6Osy9TzqZNEbPGSeaGHt8LV/Py+1AVFxyroWKvTFOOr+B4kI1NXVJyir8nHSskSPGGzo4fa7dFGb95gjPPthOuimVUqcqA0mSmPdyDnc/7mDyKbUUF6qJRsW+a09y1CQDx09NaUzZM5TsrU6kJjT58No8C4oLsNOxlc8n3Ch778CUJuPyqDAaJDavjaDWyfQY3cKQ/roOxOd+NLUk27RH/4rcbBXWNCV3POLg0zdzOuibHT1VzeK9LaTTeSFMiDjucJASZQEYA6Tlhek3QrBi6UqkuBYFSoL4kOMyA+Kj8Dbvwh+Q0WkllIr/TsVdYePazSi6Ice+/zFOrtwTpJRIuk+46dlNltIkpbFntwK9OLhOkdMBz7zm5vF7OhvV1DXEiUQFM0+zcNbJZs67uolB/bQdnpnRw3Ss3xxh9rkWTjrGyNGT9TzygovHXnBx6vEmTjvOxGPbApTtgOknjjyMSKSgVkUZOdDIuiUa1m92Mf0oPd8uCOJwJeldquaimRZsaQpeeCVEKCJTQwUJ4iQrtYw7ppnTTjRw1JFqGpsSfPljgKmT9ORf7uPnhauRZRgxVIV2T5Swv/OGx56p4u3ns5h+VhN9Sw2MHKamojLJ5k0CS9MINEJH0FTHLQ8IcrLU5OcpaRTLSGsZhEmko5AUFIs+FPfcxh03m7j8vAr8HhU3nXLFYcWgsLCQRx70c8YpFq65zMw7H3nZsDVKaT9wOStYvl6mqcXM2jUSgT3Z5MglSEg8/WcdN91RgdEW48IZFl57z8vemjhqtUQsJlO+J4akkHjgaSe9StXcdH8rv36e3+H5f/ltDz/8GuC04408+7qbu2/srKX6xEtusuwKtpHgh4UhBk8Ocf5MIyWFKlasibB7T4x3n8tm1AEO0zt3xzj6pMPTdovH/KxcqaaXPKwtuaKVdAxlAk7RjNu6E6XFTxYa3P4Yje5qmqjBgg0VGpqoZhDjMO2vEnWmdGM9bGIgo9FKOiIixCaWM5SODtQ6SY+nNZcjzw3wjyvbCRWPG97dUkdWsqTLa45YGohEZG66r5Xbr7ORbVfR0JTgkefcfP1DmCHDRhAORToYA3733XcIITj++OPx+XwsX76cn376iRkzZhxWvP5fh8/no28PLXUNQaSElkg4ysNP+snK8XPydAN3/SOdXqUaqmrjPGOpBn/XkgGtymquOK59TQwEZe553Mn0KQZUKph6kgN/RT6X36Gkdw8NLz1q58lX3NQ3JjCbFARDMuNPqOXqi2wcN02P2yvz8ush1i5Xk+YcTw0eksQw72uH1EkGEiKOX3KS09NPtj2dmVe08O4LOfzwa5CKqjh+n6/La+0OO3fupDAPWhxKLObUXJWZIXPZjc08cGsGj92V0l/2+pI8/Mwefv2ngxxvO6GokjUUF6j5+PVcTjmnlR0/lZCRKKRY0qZI41g+WQTZzlqGi8nkUUIjVaT5enLbvUtZ8pMOk7HjPvOTr/2MGqrDZlVSWqTit0UJEk1xfGkVPHePqUud56ICNcUFKl5+x83g/lqKCwRut/uwYpGZ2Y9X39nGrddZO/1t5bowvUrVaLUK+vZWsvc3PzrRmbg1ksa3CwIcM1XLwL4asu0d9yOLV4QZOSQV03NOs+D2yPy0KMSFM1LPvk6n4Il7Mtm8PUJjcwKXV0YhSdQ3JjhluontZTE+fj2HZasjvP2Rlx/3aTX/FUeM06NWKdi04ZfDisGW9VvRRm1s3RmlojKOKC7n5dvSOGGakWBI5p0P9jJ/fjm5zRMxYMaDA380xnrlInrkh/j0KxXvfxhDTijQGBLcfauBN14xcP2czeS6U+2ZIeEnRhQ9RnQYcdFMq2jALuXhphULtjbiE1L7YqOzF8UDy9nqXUZG06i2KjfrmeCqdXNUTojnHkoR/25PkllXNTF9ioHHX3Aha4zIAqZM+d9zOP53wm+//YZGaMiQskmIBFtZSZ4oaSP+FCjRSnoKRU+2sIIS0Y80MpCRaaaOvewkjXSUkoq4iLGLDQxiDFpJT1Ik2MVGzFjJ3HfmKGcrILCTR4JUsr0HAzpdVyU72oyQJCT6iRFsYSV9Gd4lkZQjFbFRLEUg048R1Nfu+lvxEELwzBPPoicDt2hlLztRomIvuxhGOxEoSRIDxWhqqaCOSsYwtcOZXCvpGSzGspGlDGIMrTRQTRkeHPRmCJlS+xlMQkJtUTDhiAls+nk7acl0iqSOhjQKSUl/MYJ1/EFCJMjKs2MwGDAYDDz38rN/614PhnHjxnHJDRfx0aufUhzth0EyIwuZVhqoYw+DGANAupRFOllERZi97CJbzsecZm7TFJck6X+UY9JqtRx/0nR2bN1OLXuQABtZlNC3TecyRgQjXSedALToO7SmHw4/0h3ee2ce8UQcJ830YhCbWUFfMZw00tvMhBrYSwg/dvJYwyIKRW9sZBIjShM1RAkDgiZRg508FCjx4yFKGC16jFiIEyWdbJQoaaKGEUwmQZxqdjNQGt3hnqxkMEiMYRMrOt2jWzgI4MMi2YiLGK59ni1pZODHiw07lezAnPa/l/D+74n7/yA0apmEx8h3v3jp10+B2yOj10n4/HKnbPt+BIIyS1eGicSV+0TEu/7shsYEuXmQZk3y57eFZGYoefJlF5+/1VkfClItzU8+F0K4uyYtLf5Shvf3tRkwnXa8iTuukzlxxjbC60bSPz6eHYrVyKoQprQEsiyjPFjf0AFIJBJsXLOBoRxJc+EKli7IJN2Wal0ECZNRwfyXs7FnqvD6krzydiMfvtdMgWNiJwLUixM1WtJIRy/r0dp38svnuWSktz8C67dEeODhCPmhHh2qJqIiQgg/m1hOFvn0ZTiSX6IqluDTb31ceHZ7u+JVt7Vw2XlpbYL/AEeM17O9LMpZs5vQYaChvJLGxkZyc7uO+V+Rk53Np9/sbqve/Cs+/87Pnr1xFq8IceyRBi47L43FK8JMO8LQgfh0e5LMnNPInden8+oTWW2bhIV/hLjkhmaOm2pg1hkWhICvfwqwpypOr1I1I4+pRquRUKslWvbpR/3V6VWplHjw1gy++D7AmSeZmD3Tgk6nIBSSmfeZj/OubuLDV3OIxUVKh0cl8ecfXwPPHVIMAMxmcyfHQGf6Zgbkwsev53WofKhriHPKhQ3cdFXXraRdtaIeiPwcFaceZ+TE8xo49wwzwwZqqamPs367nwrVBobEj2wznAkKH/6MMgLaZvKTBjTODNIDQ4g2h6nIX8HNN2r4/LV0MgL9Wcvv5OotZOlzcBPlx0Vedu6WCfjVVFd37/asUqnaMpD/SaiqqCLXZGXTtijDBnVM6rjcgtwDsqkKFAfdOGglLfWhFrK7ScC4aeHMU3RUVsd54U0311xibRsn23ZFueGeVl5/KnVQUSol7r85gxfnunnj6Y5EeJpFSWG+mlsedJBICo4YZ+C5B7MwGRWMmV7D4EFqVq8STJp8+NpOiQTccbuRWTNkkh4rz7/p4Y7rbBTmqdi4Lcrs65upb0hSUy+wU0A/qf3ALxoEi+e2Mv/TNcyaqePzubltB/gH7ki9xulKMupoP8aEjW27oh2MzgCGD9Zx6XkWnnlKpnZZMRbSyceEixbq7L/yyC3WDiZDLY4EZ5y/Ht+24VjkTNLJorlZMGKwlqjGhUuVYPLkyYcVA4vFQo5dxblnGrjilmbuuymDh25PVfRu2RHl2jtaGD21kWLnEdglS9tcrov2QVaoOO3MKh64tSNpuXpDhIefc/Lx6zltZMrCP4JMn1nPJbMsTBpr4Ouf/Owsj7Pg01Ry7M5Hncy5pZlrL7XSu1TNzvIYz7/pob4xQUmRisr1RQw7ogHlnmG89Xgz/Y9q5B+XW1nwu8Q9TzrRaKSUKcp4PRnpCr74/A0mTjx0k49YVCYe1nTSSPJJDqQ+m3n/SQsTx1iRJIm1myJcdct2SneNwCbnsltspj+j2onPfTBJafQSg6imjD4MRScZsIrMLh1os93DmPfCNuZ/Ws9pJ2tRq+HL74NUigBpIqdN22o/nOpqLBlRPngthzsednLkdBcapQoR1+BrTidBAL1JR1NdM9u3b2fgwIG43W7q6uqYMmVKm/upw+Fg9erV/3Hk54gRI3juqQCuFi3FgeF41BsZHp9GwN/E595d1NcFyc0Js2xFDGcsSppo7lQFHxZBmpKN3P9UgHc/8RBPgNcnuOdGGzNONXPDHW6Ue4agV4YwmgXnX91EOCKTm61Cp5PIy1Hx1jNZTJzm4t1HCnn3ZScioUPv7ksGSmJESCebnaxvM/oQQhCTwviK1jK8r4LjZ9XzxlNZFBeqmXNhGm+87yGRDB5WLEKhED2KVTQ1tyezbn3QwdvPZ7e16ENqLn7moXQu97jY/M/WNi0ytS+bH3/1MHywhr27dOQle3WqlNVLRuwiDweNZEn5pIlMEsQJ12cyfWY9l1+QxsTROpzuJPM/9xNPCF5/Movde2Lc+qCTKy818cJt9ST0XsaN7P7QNnKolrkf+vjjywKuvjPBpZMPXQoIYPPWNezarECl9HHVJSZ0OgWyLPjxtyBPvOQmL0fJqRc1EI3K1Ch2YEtkdVj/PNoagvYyph6hZd2mCHM/9KLVSDz3oJ10m5JQSObJl92883z7WLpohoVzr2pqIz/347ZrbLw2z8sPH+SjUsHyNWH++Z2fXeUx5n3u47ijjBTmq7skPiF1SE4KQVra4XUD+Hw+NO5C7nhwO9FEjFW/5LetbSajgrtuSuP4Y6JccP5a8lomUsseNGgx2d24Gk3kO0a3EZOJaIJn7t3Bkac50GcF8bib8dq3Ys+Lo1XLeP2CWFMS2aOkjM04RTNxYl0mXm2REiqXR1FnV8Dg1expUhANS4yJH0mfQX5eebi942zNxggTRxn4/lc/40bp+PX3MBaDipqaGnr37uwE/5+OBT8tbNP6VUkq7CKP3Wymt0hpNcoiiRACu5SHWVipYw9VlCEhkUkuSpQk95n2NLCXInojoaBS7KCFetRo9v1PTYaUQw6FOEQju9lCb4ZQyXbiIkYhvdBjJESAKnYRJUzvA0ySjJIZnTBgo3NCfT/SyCCAjzQpnWgg9rcq/9avX4/Sq6ORKpSoGMoEJBSsY3Gnqr5US7yiy/ZjSLUa54giXLRSIPUkLIJsZw0NVFMvqjDsq/YTCOLhGPV19bgVrQxIju70Wfu/L1sUUa3YxaknH39Y9/V3MHzUMH4uXcDOqvXICRmZJOaEjaFM6LKSOywC9JIHseC7hdx2562H9B1CCP5x9Y3sXFRBfqA/xftkE1ppZAsrGSTGopFSjus+XN1+Tgg/OlKt9DERJSM3/V+q+gR4/eU3KKAnNexmKBOQEVSyAxAohDIl40IeA/cRwav5DSUKWqhHQkGcKDGiWMjARSvVlJMghg7DPhd5NX7cqFBjwsx2ysihCJ1koExsopjORnCwv2reyGaxgjxKAGiidp9uqJIdYj1xomSSiwIFFWzFjwcNGpSoOebIo/+luByI/5Kf/8cgSRJmE9S2+OhfIgGCN973cNbJJuZ+6OWWqzu3OSaTgpXrIgweoGHb9gRPv+xl4gddi+G/+m7qM3aVx8nMSB3ylEqp25YZhUIiP09JsibR5tp5IJSkDJgOhE6nYP6b6Rx3/A7yWiYhC0GNtJM0bfKQiU+An3/+EYUAl66KW280tpmHfPiFnxmnmrjngKqbNIuSu2+yUpAb4IX7d5Lu74PLuIeEtQGlShAJBRk5QMEJU8vZtlVmwZIEo6c1MqCfiuJCJdt2RWmo0lHQMrnD5CiEoM6wmQxzlFNPUNPaXMfmzTWYWwYiCQWvvevlqAkGCvPVlFfG0GikDsTnfgzsq+Xk6UZ+f8OFxm+krKzskMnPvPweRPyVvPqum2su6UiAVtfGeeIlF1+8k8vQgTr+cU8LNquSnxYFO2mEPv2qmzuvT+9wfZIkcdxUI889bOeGu1v46bcgvUo1PHpXJjV1ceZ95uO5h+xMHqvH5Za59ykHtz3k4OM3cjotmtff3cIDt2Zw/lntG2KDQcHVs63o9RIvvOVmb3UcWRbo9RLhSAKPx4PVaj2kOIwZM4YWqZYi2jeCksXPuy/kdxq/BXlqnnvIzmff+jlifOffQ6lItet2lUxIJgWNzQnOONHECUcbuftxBy/OdROLCvr21rB0YQZX/mMFTU1mIjGZ4kFeXn0wnaEDC3F7krzx7l7en7cHvasEZCVf/uQnlOHFF0qiUMawRAownwhmivl+cUonrKAEXnjhhf8xBp999tkhxerfBUII0h2DmXXxKt542cTkcanqk4q9Mf4/9t46Pqpr7/5/nzNumUky8YSEENwpVqQCbam7QY16qbu7U2+pOxXqCm1vW6q4O4QgcZ3MZNzn7N8fAxOmSXrh+d7n9Xp+9971XzKTk3P2OXufvdden7WcnigZwpvyN/y7UiQhBI0uP0ceqWLtT5soV4alfR4TUfwFm3jk3kxy7SruerSdirE1WG0SKllixBAdbz2bR+k+C+uB/bQ0tqSTQjX1MQJBhbwcFXPnpPtMPfi0k4Bf4rrLTCxb7sXl6nlC1BOGDpuE1/8z5SM8TD5Yz23XdI4hRx2m5ohDjJx5aTPNjQlySVd+SZJEFrm4fb1Z8F09558ZY+TQTnLT7Ulw7NkttLeqaRdezrg4wvcfFbJibZgvFviJRAWlRSoWLlSwqXOplTch4ioUBQymOJecaeKCs9I3G3Ltar7/LJuD2jcm8gABAABJREFUD9tARvNUEsSRVcnS70DCDxyY/zHAgvmfcPOVVm57qJ1P3yhI8+4cNkjHws+LGX1EIzqnAa/oIGJpAkDnK0TkNnDDFbYux3zsBRfvv9hJfAJMO9zEhDEG7njEwUdf+dhVE2PVj71S497jd9vZuDXC2/O81DbE2LQtQu9eGgb209KvXI2iQF6hoD6wDWvLAJzOBu5+3MmrT+Ry0PAkMRgIKjz6vIucbDXbdvW8+dEdQkFSnl57oQgFb/E6ls23p13LmBF6/vy2kHFTN5FRk4sHJ/2k7gPUrFI2u8SW1M/59KKB3QxgZNr3JEki1zuU1R4nb2y3YKcQG9kMJcxGlpEl5WBXkiqZaM5uygYHKC5NblBcdn4GP30ukduSVFUVSrBFrEKr0RGLxdi0aRODBw9m9+7dAGkKjJKSEhYvXnxAbfXvgKKiItpaZHqHhxMmQn68D2pJjS1WjLWhiM2felhPDBMWSkw72KFeQ3M8m2L6kCBBM3X4cCFr4hx1mIHyMg1ffe8n4jRz290+HnzcR329YJhiJqJEefsjL5+9WZBWObF8TYjpV7SgREzkxHpDe2+8khNP4VpGjpKo6KNi3fo45sogodYABsmEFxdaSwhjhsKAflZefLyTfFOrJYoL1OyqO0Dri169eL8qhrtdjdOVIBRWMBqkNOJzX9xzq4Vpf27C1DqBGFHagz7ume3k0nMyULV1nwYNkEsR1VSSSxEKieTCMCG4/jIbwbDg1blJq4GrL7KmAkh9AUHVdoHZLBFR+UioA7Q4DPTu1f0cu7klwf03Z9HUGqfVZad3757P569YtGgR+TkxXC1a3n0il9ffrsWYGSYrU0UsJpg01sBNV9rItau59QEHRXaFlQvXkusZhlrS4NbV0fvwHXzwek5aRc/qDSHOuKSZ88+08P5nPu6+MSvpI70HRqPcbU5GeamW/Fw11XUxrr3LwUHDdBx1uJkRQ/S88q6HtvYEmyt7Dh+t3BFFr5WId6OS/TvklWSzSruc5q0Rnnsss4sqF2DkUB39hvhx/BrAhIVEdiNWg5Gs6slpJelqSU0fZRi/f7cCU0kbgeJlmIwyF19g45ipJvwBhfc/8zH3Ex/ORg0FlFLFBtQ9LKftgf407dJRqanCrrWisTUyuH8QCStCuPhhYZBb7vKjdRVBwEZAdrGgoRGVIUFpH5lQ6F/nc/fvBL3BkLYpVyz1oUXUs57FGIQZBQUnrdjJRy8Z01Lb20XLnlRzPw1iFy3U0ZtBbGQZvRlAbwYiSRJREaGGSjzCRRkD0GPEgJE6qhjFIQTxUct2IoRTKfBWulordedluC/29TsMBcN7BD4HhgVffUemN59G6hjNoSnloUZ0PyaGCabCkLqDCQsu2oBkeXR/RmKRbMRElAhhtOjQSjqisQib1i9HhQYdPVfz6THQIO9kweff8/2XP1BQWsAtd93EyJEje/yb/wlee+k15r30OZJHgwoNe2dBHlx4cJH9l6q9NtGIGStqSYMS3f/q1PnfzmfrrzsoDPRJbZxJkkQuheiFgZ1spliUU802FBQiItxlQxiglh0UU44iFLaympHWofz8089MmTrlgPiSvYjFYvjdAfozBitZrGcJAoUhjO3WegMgRxQQIoCdQrawGg0acinCiAUHjSSIUUwfMskhRpQW6rBgw4+XVhoQKKmqzBCBv1W62rDTwG52sRWAAnphxEwzdZixpimHCyjFLZJ5AXrUTJ6y/+KAf4b/kp//BxEMgSU7xrmnZ3H+mRmccF4TB4/Wc+9sL5PHGxk3qrMDJRKCa+9yMPPsDNZujGC1yPy5LMRVt7Vx782Z5OUkBz5FEdz+YAf+6gKef7WN26/PYOW6MHPeTBJSf9fh3f4YNrrvhEFzI8ce3XVwLSpQY8wKIVqTKs3TT1Pz9T9CxGKxlKz8n+Hjea9gyYyTkFs46ZhOAuuTb3w9K1XPMvHIU3WELU3cd7eBDIue198Ko2s10FQfJxhWeGNOFh6vlaPPamLLOhXVv/WhSbcFTUJFlC0Uiz4YMOHDQ41qM8YMH9uW9kr5qAaDCqecu4nWbTI3X5XJZTe3MWyQjmBI4eRjuoaB7MUFZ1v4+bMmRDwLk6nn7/0VQvFz1Uwrs25r47fFIc4+xYLNquLL7/z8sijIoQcbGD44+UyMHKrnz+UhNGopVXoOyQF99YZwmnXCvjj+CBMPP63mkIMNfL8wgCzB+5/7+PzNAn5fGuKteV6KCtTMeSSXG+91cOqFzTx+t53+FVrcngSvvefhz2VhXnmi++S7c0/LYPjhtQzoq8EfEBh0EjqdzIL5n3PuefuX7JeZmYnQB2mN1pKnlCZ3XQtV3SZqAxx6sIFb7m/v9rMLpyfDl557uKvX2BsfeJgwRs+aDRHmvOVm+ZowLz+ew+NzOvjirULUaonFP+Xw1fd+Pvnax0evdRLBmTYVd9xoZdTIAE++uJUv3snHmpFNuzPBEy85+OirKD5nG9HaIjyaJiR1ggyLjFqbx7hxPQ/ssiyj1x+YTcC/AwpKMvHsdJHXOJlrL95KzNxKQh2mXx8NUw5Xs+SnTVT4JyBJEjkU0UQtxXRVzrhoI9MeJ5yQOO5cFz//+Ds6RznRRBwHzahtbua9lEVBnpo1G8KsWh/hqkusTBproNWRYN6XPt7+yMv9t2R1ehkpAmWfKnpFEdzzuJPnH87hg899PP+6mzEjdQgBi1eE2b4jxkVn2QiHwUQGO3fu5NBDDz2g9jjvgqu59KLvQIlx85VdTfxlWeLJ+3I4bE0jBLs/Ri/6saa5hekzwuSXeBk5TENtQ5z1W4PoW/pxsEiWbK3c/QtHnNrM1ZdaePu5PMwmiZXrIqzb7GB3oBFr2IZOrScgudFlxLhpVvfK9AyLitGjZXZ966Vdaia8W8XBRzgJhiWMkpFgMHhA42FLcy0tlgRTJhm7hBYBaLUSV19i4alnf2XSBC0XnJPsN3M/bGPRKj+QvinU1h4nwyx3eyyLWea5h3I58fxGcu3qLpslwwbpePahpJps/LF1/PBRIeEIjJpax8JFYdocCW68QcNjL6zGFpdY8EFRGolgMso8coedm+5zEIke2IJfUiVQpHiaX1OHqpnzpuvTiM+9MBplZl1i4KkH1iLF/l5ZIKNKzQmsZLGddTi7URI2iF2oUDFQ6rRw0KBltDiMRqWajsJVzDjTwLlnGfj5D02q/ZpbExBN35QqojexcAyz0ZIKFdi+fTtqtZrS0s6E7Vgs9i8pDfv/GxKJBPGIhiylgB1swmhUaMxaSEYGBIIC3HayOpIeW7pAPhlqHxp7B1H7cowmuHiyAbdXZst2mDjOwLmnZ3D5+VamndJOXWUGme29KQeq2YYmp52fX8vvYhkz/iAD11xs5Yob3QghCEhupEFrWPqFPa1v1NZncPzpS0nUjaWSdRw8TM+Cj3O6Lf32+BRk+cDebYFAgO1VCVReGxdf3cENVxsZ1K/nhN9exRpshUFsg5Zis8o0rfBBQsWzr7kxJ6eofwshBE5aiRPHF3bz5lzBj190P9d56bUgmtZynpyzG02Jh7uuzeCtDz08fEdXoiGREHz8tY+CfBU3PxDizXc+PpBm4MMPXuHIQ40kEvDV/CqK8rVk2TX076MhL0fNDVd0jskbtkb5x8eFfP1dkCee/Z2OdhXC6OeD13t1sTIaPdzAyceYWbIyzNdzC7uQiW5PAs0+q0efX+GDL7x8+rWPYFhwxiXNvP9SfpolzMyzM7jlgXYCQcGr73mYdYEt7ZjxeDLc9aHbs7nilrYDUr9VVFTgSfjIy5A5ekrP4VmnnarhoV+bCBEk0yzAl9kjIVAYHkxE7SanV5yv3ilIjal5OXD/LdkceaiB8y93YW3NokCU4qSNgm486yBZedY7NowaaT12nURd7TbCyliOPAt2ro/S1z8lWRItAaKQhHMgu62LmHZ6gm3bNqcFYP4XSVx8yYXM/3g+Qulcu+ZLJeSJYsIEaaSaStYwUIwmi85KNxdt1LKdKBF06FGhoQ9DcNCMhIwRS+p4WklHXzGMNfyOizasZKHHSAftOGklXyrBSueaKiQC7GJLlzloJnbaaSaHwi7XsTdkqZxByQAaOfY/Ir0UJVlVZ8SMTupUEqrQEBLJjah9ocNAAB9muq+OC+CjjUaKRR+C+LBINgA0kjYtTV0r6VALTTL9HVe31wjJyqqK+FByW5OVM+GmINddcBN3Pn4rRx/7/5ZwvxfNzc188PpHeDxecilmKONRSSoiIkwdVWxjDX3FMLLIJUqEJqoJE2IwY5LzHc3+2/I9N/t57L7ibt8dGVImURGmivUMZyJRwmxmBX3FUDL22MHERDSlxvTiYhtryKEQ7+8KT69+idk5T/LG+68d0GYYgEqlQkkkUmFcw8VEVrIw7Z79FRp0eOigmq3o0DKCyaj32EHUUMloDk8bJ7PJo1nUIqOinRYAlD3BSRp0RAihp/txOEKIwYxOtYMQguX8jBFTF8sEAJtkJ0cUYsbGGy++xcknn3xA7dET/kt+/h9DU1MTSIJjphoJRwRqtcRnbxZw8/0OVDK88q6bp18RHHyQng6PwvI1IS6cbmX6KRZenVtPOCI45wwLZqPM2Ze1EAoLRgzW8cfSMKa2gRQGKtje8BPf/ugnHoeHbrfz+nseFq8IMXl814d1V02UYDCBFj/mv7D5YREkkVvPCdO6N6tXqyUUFCzZEUYNN/Dj70G2b9/+T300UscPuTlnuo5PPwsRiXYqWWX575WqGlOUT17L5obbvTgq87B5R5KBDkly8sIzm1Fibu66ycZHr+dz5yPtrFy1lcymUvpKw/DSQSPVRAljwExuopTeA3amiM9EQvDNjwF0BgWnP8Sbc+PMez2PHdVxXnyzIy3Yosu5SRIROYDI0B2QoX2vXhVU122kKF9NQ3OM2XNcDOyn45JzMsjJljnhqM7F/JknmDn+3CYeuTObeV/4mDw+2W7xeLL8p6eBXZaTXp4P3JqNEIIzLm3ipllZHH9uE0cdZqR/hZbKHVGefbWDG67I5M5HHJx1eTOFeWrMJpnTjjMxoK+2x+vXaCQK8tTJe2eQGNBXw4+/hWhqrN7vdlizZg1lpQq7tlfiEC1kkU/fbhb5eyFJEtFYkvQdPTx9caWSJeYviNHW4uSBOy30LdfS1BLn5Xfc/LIoSDwqseCHMFq94I1ncgkEBMdONaUtEn74NZAqt/0rph1u4sW33Kn2sGereOLeHHKyVXz8dT0bqtsoKFZoaEzw+P1WdjkOYcaMngNPNBrNf2TgUXGpjc2t25CjUUKGViKJEAcN0WMyygzsp2HNOjeN2uVkuYZSSBmbWYEQCoX0RiUlCZw2qYHdqo3IToU/FmpYrg9hsMaoF1vIIJtCyhCBCFdeVcuxx4VZsyXAl+8UYrN2PlunHGvmyZdcvPiWh2susQHwwy9BIqEkebZ2Y4QX3uzgoGF6quti7Nou01SrY+VCDSpzkMmT9EQjMY47Ws/1t/qwkIvP5zugtnC73Zx63Ol0tMSYepShWyIBoHcvDWaLRFtrQ5eSaEj6o5qFFUXnoKVRxw/VGlp8QYYlpiQnyHsOm2GPMO+1XMYd1Nl3xo3S88fXxUw5qZXEmhEpE/X6zJ9SlQTdoaKPitW04xStjPAmCd9qttGubtrvzbBUO3iiLFoe5tzTew6B+/YnP++/mcW4fRKLD51gZOVaAzOvbeGb9zp9nWvqYzS3xjnhvEYABvXTMWumNaUiU6uTY6O257kjABq1hEolY9AL9DqZb98r5Jo7W/lsvo/5H+Rz72xXGvG5L66/zMbGmw+MANJqwCeHqE1UUUHynaqY3Bwyqef2nHSwjscsDiSXqccNT0Uky8T29QjToaXRvJbmqBFbpASFBG00EiJIf0bQqtmJHNeTpRSgkpJq1GLKaVTque4KM7GY4MMvfNx3UxbL14R46vkAZs/gtIWDDgP+jgC5hXYqKysZOHAg69evp6KiArW6s93a29vJzOyeaP93xpYtW5CFOmn9Ym/mpttNnH+WHbU6uahfsjLMZVf9SW7jZKJEMMdziOgcPPdoLofuU/2QSAhuvM9BPAEffBhBVI5kiJKTuhfZIo9A3kIqenf/wB9/lBl7bgdur4Ng7nZ+/iC7y6ZAaYmGl56zMP2ipQxyH0zrKicPPtHIA3ekL7R31URxOBNYMg4s7f21OW+Q6RhMrWo7DUsHcNnuTYwf07OK3OlKUFqi5s1nMrn7MSf2HIlh/fXsblDY0lRNvuietGqjkSxy2cVmyuiPlSy2sobtlTHe/sDHReemj0Hf/hBkzVIt1kQeu2t2smlJATnZKs65soUvFvg47fjO70ejgmvubOP8MzN4YLYbWSne72qgvYjFohw0TMddjzl5YXYux0410dgc5+jpDaz6R/o16fUSkiRxyvEmjppi4JizGxk9wthjUvxFMzI445LmblWUr8x1M+PU5LXsqoly2U1tXHZeBj9+UoxanbQMufl+B/ffks2EMckxWJIknrjXzuQTG/j0ax+LloW4+cpMCvPVrN4Q5vEXOvB4E3w+3092popdu3btd7m3LGnIU0rQ6nbj8ytp7+590dEhaKQaQZxCnQyO7okfAKNkxhmKc8sF1m43kyaONVLRt4NwSxANWnaxhRzRNSDJL7xEzW2E7C0cPVLFm8/04rvfCthe7WeDGIFtnEKiQ0akJcKrGCgmsnxtLRnVv3PWWQcWhvefgP79+1NUVkjV7vX0EyPS3ldCCNppJp/edOwhO1VCTYI4GWRiJRstWnpJneW5dgoIiQBbWc0I0RlMtI01FNKbAkr3CfFR2MFGEiJGkdRJdBqk5HvVKzrIkDrfUYX0ZiPLyBBZaeo/IQTVbCOHIiQkKllLr/L0QNf9xdEnHMWSr1ag+BTaRCMN7EKLHlDYzEpGickpNShALoVsZDm5oqjLPEAIQSv1DGAUVWxA4u83IVSoyaWYKtaTLfK72M5FRZgAPvoxIvU7vWSk1DmIx+6bzZQjpqD9ZxOs/cC7b84l0B6ilP5kSZ1zX52kpy/DEEJQSxUOmtCgJY+SlA+mS2rjkCnpFkx1dXX8/ONCwqEQ5X3LGTRoEKWlpcRiMRytTvKlnoOLDZiQMKfI4sFiDHXsYJfYsqe0PIoaLQliaNAxmsNS98cSsBH2h7j4nEv54bfv0On2v0JKlmUUSeBVks+gWlJjEZl04Oh2PQBJccgARrKR5QxhbCqcqYkaejOw2w2iAqmUFlGPGjUGTDRRi5VsCimlgV1pSuu9SIg4Xjros2e+GhR+KlmLCjV5PWwcQXJjvJpKdK0aQqFQanP8/wX/JT//j6G1tRWDTuKiGVYee8HFlRfaMJtkXn0yj5fedpNQBGefbGHL9igmo8z9t2Tx+5IQQ8a34O7QUlwkk5ul5dLzzNxxXRZLVwW5+zEnUthEdrAvSGCSzOyq6eD3r4qRZYnrL7cx44oWXnlCTd/yzgGouTXORde18ubzOVx7y3JaG4uw+EqRkHBq6mlTV7Pw9axuF+E+v0JzewiNbiPTjtKwam0ElVo6IPVaUUl/Jk/YwuLlYZ57zc340XqMBolIpOfE7Zr6GH3KNLzwagDv+oHkxYpSk3orOQyNHMarLy3ipOOSfnYdHoUcmw5j00AgqcjK1JsJZ7ei0jsJBmHRUolTz2nn8EM1PPpkCGOgEIMoIhM3Kxd3MGqSk0fvN3PXDdk893oHx07tXsX0wedeHKEgd9x06wHt7J16+kymn/k2siy4/HwrmTYVF8+wsmZDmD+WhVi6KozRKHPCUSZmnGLhkTuzue8JJ+2uBAv/DHDEISY0Ggl/oOd2S6rYBD//EeTWq7P4YkGA738O8O17hSniF5KJz+de1UIsBit/LMG0h4ROpsX2TOYIkSTyP3+rkE+/8XLfk04G99dhMu8/offuOy9TX61jrDiCCGEqWUdse/eqZUURfPatj0BAMP2yFqxWmYumWygt0fLaO34qN6rp3T6N3d95OHnFVtTZLQwdpGHjRoHcVobV1wcZFc7yXzlkvJH3PvVSVJg+XG6ritKvT88v7AF9teyqiaV5VV59kY3floR49E4Ldz7azuiDNMz/KcBp5xx4+M3/Bn788Ue+/fZb3G43xcXFzJw5k4EDB3b73RUrVvDTTz9RU1NDPB6nuLiYM844gxEjRvzLzqewsJzG/I1MnlxN1a4EQwdauOICK1k2FX8uD2G1BSga6EZEVlJfLyiWErR7HDRrdqNGg6RJcMqJWk45wc65F3uw1UwkHoyyKbiSkUzq3A2Pg2juzeef/cYbr2d1u3i6+cpMpp3VyKyZVlodCa69xYMixznunEZamyW8Lg27FuegxFV4hAsTGQxkKLJHZvv3LbiUNbz8jpeO2iz8aucBl7OdcfJZxFtgOBMIhhf1+D0hBLYMiTpaWSv+BCQysFFCBTrJgF94SFja2L6qEJ9fYcXaMDdcbcPg7By3WkQ9pb1JIz73QqWSePIhG+dc9gf2pvFkCDuaSAa7aqJpHsP7YvnaIE6aGcr41MS4D4MJKG6ampooKyvb73bYuGEpAX+QqZOTEyC3J8GHX/jYXBnBZlUxbJCW8lJNGvG5F2NHGSjIU6eS3Lduj3DHw05uuMLGsVNNSBKsXBfh6jvauPYSG0cdZqKlLY7ZJOP1xWl1xLuEgQA0Nscp3jM+/PxHCJ9f8MizTv5cFqK4UMMDT3YwenjPE9iSIg2BgHu/2wDAH5DJsCVwOBuIixhl9EdEdTQ193yc5tY46qgZO/m0UN+tUqmZWrLpVBUHhZ+KoRGW/FRIU0ucpaubqK6N8eATHeTnqBl18DZ6lUIwIPHTz9tQN/chK7RnQRg1cPalrWzZHqNXsYqlq8L4gwpVNWFMplaMwU4yyEsHqm2CzAIrzc3NvPLKK0iSxBFHdAZ+hMNhqqqqmDAhPYDpPwHhcJiYEseh28UN1xi56JzOtpMkiUnjDMx7V+b86Rtoa1fIlu2ce4Y5jfiEZP999sEcDjulgaZNefRR0t/BCWIU5Hbfj/0BhSdf8NJUq0YRG1B1JPj4S7j6EksXH+3J4/XYrRosHhvmiJV3P9hFfWuIcEQwerieY48wcs6sFry+BL3LbQfUFs1NzWhUWo47Ws3y5Tu56lwbX/7opcOdSFNwNzbHaXcl+HKBjzNPNHP25c3ceIWN5x7ee83ZnDyjnYbfm8j+i2IpJAI0U4sGHXbyKZTKABgpJrHK9RuPParw9nsOzj5Th1oNn34epb3GQoFzLC1SLf37yeTak2PCu8/n8+DTTt780MvIITo8foVf/wzy6F12TjnWzPLlcX5c6KChoeGAxsIpU0/mqZfv5YjJRo6daiIYVFiyKoTVokKvTycgIhFBLCbQaCTuetTJKceZSfxNeK7JKFPXGOO3JUEOm2BAkiRCIYVX5nr46Es/n76RjxCCq253MHdOHsWFnaTfMVPNTB5v5KTzm1jwQeccUpYlxozQkRCC9ZuifPKNjw63woC+Wr5+txC3N8Fx5zQyeZyexN+d3F/Q4exAJ4xkZ6p5/zMfd17fPSnxwUcR8ijiqHOb+en3ECaDF3p4DYdFkEg8wbTDeibmzzrZzOxF9XhwMpBRbGApxaIPdvJJkMCpq0HTq5ZlH9i54hYH772YjyxLfP6PzvFVnSmj7nYvRwNUUHOAdij/SXji+dmcfcI5rOQXCkQpGnQ0U0OIIBo0dNCCQCKHAoopRyNpSYg4G1nGSKmr17hBMlEgSmmlnkLK8IqkF+Hevr8XsiTTTwxnHYvJF6VpQUZl9Gcjy+gl+lJA6R7Pxw5ixNjIUrJELlayiRChdU+prxkrq/mdHAqo3VX3P/L8tFgsVPuqkFHvCd+RkJCpYBghAsnji2RqfRA/7TSTQRZbWEV/MSJVPRIVEXawkQLKsEnZVIttBPETFZFuSTBFKEQIYcRMIb3ZzAr6iMGYpAyEEHTgYBdbGMioLus0WVJh6LCy8OeFHHvcsQd0vd2halsVMaJpxOe+KGMAa9V/UJKowErnGOGWnETKXdxw6/UAhEIhrr78Wmo21qFzZCAh0Sp9QEgdQGvQoFZrCHqD5IjyHtPQA5KPYtFJjOslI/3otBryCy8N7CSOmr5SV6JQLxnQtWUw/5v5nH7m6fvdBkIIrJYMqjwbOEgciiRJVDCUzazAJuxdiGmfcCMjJzMshEiFZwJ04GAYB/f4v7LIoZlaTFhpoQ6XaCOTHJqooVFUU0hZ6p5HRYSNLEUgUUsV7aIJFRp60ZcO2tF0Y6u4F6o9VKVaUhOLxf5Lfv47wmAwEI2BL5Bg3Cg9L73t5qqLbABcdp6V485pJCdbzVknmZFliRvvcvPDZybyfIdQJBlQtiWY+2gdH3y8g5+/tjNhjJGjp4Z549nOF3hU5+WBW7JSqrRcu5p3ns/jjkecxBOCwjwVza0JwhFBICh4+AkvgwZKrIrtIt6rkYI8NdvX+DnqUB1zP/Hy9AO6tEFNCMHt97uxtQ+hUbUTWZL5+ltQdAnKy/ffzP266+/lvjuPIa9AYuO2COVlanx+QasjwdJVYSaO7doBflscZMJoA+/PFRTHukltlyR6hYbz6FNrmfemDr1OIhRQkSFpSIg4DbmLuPFmNRecmYtOJ+P2JHhqjo+PP0qw+FeJ4RyZHDz2XG5EhNjsWskdd0b56gsVHq/CklVBJo5JnzDt2B3li8/AEMwjGo3sdxtA0uMsnlCYMNLAb0tCfPl2AXPedLN2U5g3ns6jb7mWcFjhk2/9nHxhEx+/WsBLj+dwyY1tzPvSx/uf+Thxmgl7lop//BrgmKldzfe//TFAvz5a/AGFXLsKnU7i5dm5acQngE4nM+fRXE44tylFfO5t1wF9NazZEE752e2LJSvDjBqWfHGeeVIGcz/14fHEOe74k/e7HWqr68iN9kGWVOiFEYGC3lXG2x+6uXgfBUY8LrjwuhYK89UsXlBMfq6a7Tuj3PGIk1Ur/QRdZkZxCLIkYyWLsLOE2x9KLl6MNUOx7lHBKEIhy5ockPtXaPn6Bz9nnpj8P0II2tsVolHRo3l/Q2MCsyn9M4NBRq2WmHa4iY++8lG1K0pTs0L/Ycu7hJ1UV1ezdetWNBoNEydO/F9Xfi5dupR3332XSy65hP79+7Nw4UIeffRRnn32Wez2riV727ZtY9iwYUyfPh2TycRvv/3G7NmzefTRRw+4VKMnDBs+jtaG70kk4PrLbei0Mjfc5qPNoWC3J0OHHnneiUpOcPKpJlasjnLPHdmcOK3rM/75BzKnnrIe4cinNwO7lAFJkoTZAlMnd7/YkSSJIQN0nHaBg61b4wwbquHZR3N47e0A//jQzoDEICRlr/kPtIkmtrKaQWI0OmGkkN7Mm1dDNhKZRRF2bd+93+2wY8cOGnc3MpJD8OCkYWfSW9TUjQJ+5boIbQ16RnMIWkmHEAIPTjayHIMwEtY7Wfp9DpIkkWFRkUiAJthZuhUUfuqo4pZDew7pGDNCx4D+Mq3mdYQqJ2Bw9OXeRzbw4RtdbTVq6mPsrtQzXOpq69BL6c+cZ1/k6eef2u+28PuSXqmvvOvBnq3i+dfdXH6+lZOPyabVEefFt9x4fAqJhOh2Y+68MzJ48iUX772Yz/X3Opj3an4aoTlulJ7P3yzYYzdj4IkXOzhsgoEnX3Rx2U2tfP5WYRrRE4ko3HBvGzdfmUU4rHDHw07GjdawszrGx68V0rdcw09/BJj3Rc+bQ62OOC6nc7/bACDg0RCX1QxhPDvYwCp+RxfW88wrYU4/sft79/QcHyp/MSVUsJkVJESMAspQSSoSIk4TNdSzi/EcuWfh0k5b5lp+eDG5Oi/MV3P68RZq62O885GX0mI1FqsgJ1tDlTtGQa8YSsEOOlbpIKJjp6uV0C7o20eF2SyzdUeUqy608fjddq69tZ7l3yhkB/qhCIVGdjPEPY7Vi5cy/aIL6NWrF8OHD08jg5qamhg4cCCTJk06oLb6d4DRaCSvME5I2sml53W1vAAYMUSHLreJeLsJf842rr646xwIkiTUpLFGvl6Z2aVsT42Wmrp4l01Fry/B1BPbETsHcVA8qRZSIgrvz67m+39U8/3n9rR+IUkSOl2nGksdMXP1RSr69dGy8M8gZ17SQoYlaS2h1tgOqC1y83KpbV/DM49mcuqFLVw3K4dDJ+uYMauFN5/Jo6UtzoPPuMiyydizVKzeEGbZmjBHHWZiyqT0cf+jt7I47bxtbF5VS360Irnpqa6jLe6gkDIKKUtT86klDdkiD2eHi6KOSby9yYVAYCObAkmPgkKTvJMZR3TOT7VaiYfvsBMKKeysiWHQSyxaFuSUY5P99JST9Kz+ycyH787jrvvv3O92OPvs6bz60l3MutDG+595ef9zL2ecYEHdzXr8uCNMzPvKx+nHm9lRHeWu6zO5+k5Hj8desyFMcYGa35eEmD2nA60GqnbHGDlEy9wX8njmVTebt0cYPVyfRnzuhdkkc96ZGXzyrZ+ZZ3VWjWVaVSxaEWTSOAOP3pleOWPPVnH2KRbe+djHvY/t/1qhtLwUPz5UgSjf/CPGlElGxo9On4c+9KSHaGMBBZQR8LYjKVHCOmeabci+qGE76riaUFiQ0UORgS+g0EYDQxmPQTIxTBxMM7WslxdRWh7jzhtMnHZCLl/94Of0E8ypNdc9V+9ECLjwMj85rhE9XleltIa8Xgemiv5Pwv13PJD0MkTHJlYQIoAFG2M4nAghvHQgSFpWrOVP8kQJZqxk0b1lBUAexWxhFYWU0Uo9RXQ/l5UkiRxRQDVbCQg/AgWBQpQIfRlBnCgr+RU1mmQYJ5BLMQoKQfxIyGSSS5woPjrQYaRMGkA8Gufzzz7nzLP2P9Bv69atnHbcGZQziEJ6p/pUUPioZC39GMFYprKexQjASiYlVCBLMsvET2xhFcksWYGETAkVKQIxEzsWbOxmK/3FiFTo7F4SrYFd5FGcDDWiGJOwsIkV6IWRBHEUXQxVRMcONhEXMQQJNOhRo6aQMlQhHdW7a/b7Wv8Omdk2DPRsoaSVdGRn2imfnMva5etQKRoScowxEw7izvvnpPInrr7sGhyLAhTHB6Tej3YK8MRcVMe2EkfBQmaKJP8rIiKMMMRRQkqXz/YiSpgYMex0/y4HsIZy+OHbfxwQ+SlJEhaLBTwaVvM7fcUwrGRRRG/W8AcVYgg27CgkaKKGNhoZyngA5AOkBAWCKFEcNKJGzXbWo8dAAWU4aaGOKvTCRII4EUJYyGIAI6hkHcVUkC8lVc4GYaKOneTS/XyljSZs2AmqXclr+xfgv+Tn/zEYjUZ0Oon3P/Px/ov5PPCUi5NnNnHiNBO7qmO0tsW542EHDz7lJBYTRJsKGaiMTnVQWVKRE+uNt8rCrBs38tFb2Vw83cp7bwQgmEymNlvjjByaPjEoKdLwwcv5tDsTvP2xhz5lGq66KBOvL8G4w1xs3y54/61cvljgZ8fuMLYswc+/xciwwMatjdx3czb9KzRU7Yrx8BN+2jYXkBPvjSZu5stv1lAWGsPW2JID2s0qKSmhpU3Dk/da0s73+CONnDKzmW/eK0wrzWpujfPqXA9DB2rRhXseUMySlZ07FMJhhQ6PQrs7Rq4QtGdu4pmndBx7ZOfgabOqePhuGyqNk29fKkKO/4UMlAyUi0G0+Rs5/swmikvjXHhNKxPHmLh8pgWNWuKjz8J8912CvJYJ6NDz7mvvMf3c6fstZV+3bh1jRujp3UvD5u1Rtu2IsWZjmHeez0u95PR6mQvOzGDoAC03P+BgyiQjF03P4IKzrNTUx/hlUZBEQnDfky4UIXHsVGNy8aIIvv7Bz31PuMiwSFgtZmbPcZGTrUoLd9kX+blqTMbk3+5b5n7b1Vmcf3ULLz6Wy4C+nfdl07YI9z/pZN6rnfdk1gVWLr+lNc3L7Z/BqLcji6QvUmxP8lyOdxBPP76MrZUd3HyNhfxcFbc95ODwSUYumt5Z0tS/QsuX7xRw8fVtfPpZEFnsQ9wKNbur4+zYrKFwHxWMhISrQyCEYOxIHXc91s59s9tZtiaMwSDjcqj47JsA55zRlWgIhxXWbIhSWpw+xAohUl6sl59v5ZxZLZQWjmbrtjoCgUDK+3D9+vW89957KePzRYsW8eSTT5KV1XOZxf8rFixYwJQpU5g6NZmoN3PmTDZs2MBPP/3UbUn+zJkz036eMWMGq1evZs2aNf8y8vOH7+Zx82U2XnnXzYcfRdjwZyaZnhFYJQM+EeLWjdvJG+Bn/HgZe6bM9p1xjj+y+8lPvz5aLEWtbHcFOCjRfWrgP7P7iYRkqn4toXRsLV++Z8ftUfj2a0Gxf3AXEiGHAlyW7bRk/8y40Tp6RwTL1yWIOYOAwHgAu5e//fI76oQWtaRJ7qg6hnDhlTv56K3sNILP1ZHg0usdFLZNSe3SS5KEDTtDxXjc5Yso7ZPsD3thz1KBLkAkGMaDk2ZqKaGCNkfPlhSBoKC2PsHdN2bwyB3byXePYusiO1fc3MYjd2aRnZW0HPh9SZArb/KQ03pIt95Ieoxs3rB+v9sBknP0B2/LZtW6ME++1MFPnxSnNiCKCtS8/Xw+737s4dHnXdxzY1cyVpZhZ02MgZNqOGGauVslp14vc9GMDE48rxGXO8GCnyESFRw0XMdBR9Zx8TkZDOqnZdO2KJ/P91GUq+Op532s2xoiJ0vNsIF67rius68eO9XMK+96cHUkuvUofuVdN0L0PFHuDvlFeagajTRTA0hYsBIjSkO94K5H23nwts5nQ1EEz77Wwa6GMHF7Le0iQomzLyH8bGL5noVPsvJBQmYdfxJXhSksEhw5UebkGQ7CIRXFhWrOPl3Hms0B8vPUfPhKftr1dLgTnH15Mw7rRhztguGD1Mx92Z56HzS3xrn7cSdVu6PMeTKTg5bX4t2VQzWVFFNOFesxaju44IILyMjoappfXl5O//79/yMtQPR6PWNGq9lSGcNgkInHBZGowGiQ0gikkhIZ/9YChBQjuwc/bICCPDUKXZ85WZJJOLP56bcQ0/bxT7z9Pi9S1XCyRN4+802ZnGgfHBtgzhtN3Hhl5z3rcCcI+lTsFbWptHHKS/WYTTInH2Pm6MONHHFGI3qdYNPmTQfUFpdedTE3XfUHimKgvFSDSiVx0HA9T9xr59KbW+joUFjwQRHZWZ3Xv3FrhBvucXDpuRlpZfoGg8z3n9s5+7ImcrM2o9fK/GNhkNHVR3QpYd4LCzYAtrGafoxIqWVCIkAVG8jOj1Nd1/XvDAaZoQN1NLXE0+ZOTlecDLL47effD4j83LhxIznZKtZuDLN4ZZgf5hWhUklsq4p22Yi+4gIrM2a1UF0bZcgALTn2pGXRynVhxo5MXw8oiuDWh9opylOxcl2YQ8Yb2FoV4bLzMsjKVHP7I06yMpPP4HFH9Ew2HHqwgedfd8NZnb9bvjbMt+8VJT3Uv/Nz+vHpi9lzT8vg46/CB1QGO3XqVG4yXMmQQjW9irScf1GAvv38nHqyFq9X8NFnEeJNBdi9gwngQxECdcxMQOpgZ8YiyrzjU5uhilCok6oQKJjb+/POR3Xcfm338675PwZQqTUYEsm/1UhaetEXdWEdy3/NTW0GtDsTaf65g/oGAJDkdsKOeKrMdF/ERQyXpgVrTnGXz/6LJLZvrWK8dBQAfcVQKllHf0awldUYMO0hF2N7iElBnBgN7Prb5HUJOUXwxYjuKR3vHjoMOGhmKOPQSNo9ad9N1FNFBllkkoOTVrRoKaQMExb8eHHQRBkDUh7aW8QqFGIkRAI7+Xz/7Q8HRH5eddk15CaK00rwAYyShcFiDJWsYxgH05uBNFOLXRpETERZL5YjEORRgoMmEsQxk5FGIMaIkk8v6tnFcn5GhwEZCUUoqFCjw0D/fcrZtegxYGYY45MkaNxGKf1QoaaFely0EiVMf0bSyC5CKj/Fvc7Z72v9O4weP5qfv/ytx88VoWCxmnlmztMkEglCoRBGozGNl1ixYgU71lbTO97Vns8qZWEWVrLJYzdJRaxOGNK80MMixCZpGUWhclqpJ58kwZf0m22lmVrixAkRIE4sRcQrQqGJGhw0ISGlNtT6cOA2CBMPm8DaDyqpZB0N7GQ7PuLEyKEQB01sYy0GjERIWgSo0ZAQCQQJ4iKWeu9lkYuDJvLofgxy0EwFg8kklyo2EsBDBtlUsYFcChnOxGQFHhJ+PGxhNRtYigpVivgEMEkZREUEn3CnvGX3IiaiNLATO4XIaqnbytX/Cf5Lfv4fQ1FREdGoIC9HzZMvd3D/LVm0ORJMv6KF/hUa7HY1zz2SxWETDBx7mpNQ/dDuDXeFnU3r5D3+NzJCSuAVHXQUruLQg5Ipxd2VdtqzVahVUopUzLCo6DcwQXtHnLmfeJk100bvXmq2VkV55tUOXC7YstzCtTONKPoActiExTOUnD0TCauwkwgYsEnZyOLAHrd//GMBV1yQTny2tMW58jYHN1xu497ZTgRQXqphS2WE1vYEbz2by2U3t6HIsR6PqwgFhyvOfU84qd6uRu3JoZV65Kx2jjmi+0XVzVdl8sWntdDcdTfahp0aKjHKGswmBb3KwPrPBzFroRNJEqjdZZSIzoRTXYeFJUuWMGXKlP1qhyWL/8HFM6y8+aGHeFzwylw3d1yb1e0gMGqYnnZXglfnulMTtrISDRfPsHLqsWZOvbCJVWtDvPCGm1hM4HQnmDRWzw8fFdLqSPDyO25WrA1TXvrPffj+Gkjo8ytMGKvjzEuTqtARQ3Q0tSbIyVbxwcv5qRIwALNZRqeViMfj++35N37COL5f/gdWslGhIkYUWZIpdk7gz7fb+Gn+DvxyB0ajzJP3dX8fZ9+Tza9/NBFr6dztzyKXufM2YHT3S/uuJEnIHXks+MnPUYcZkCUY0E/HfbdkI8sSA0e18fBjIUYM0zC4fyeRHY0KzpjpRIlouvhprVgbTpXBGw0yOVkyGTlWVCrSQl++//579Ho9p556Kl6vlwULFjB//nwuuOCC/WqrA0U8Hmf37t1dzKSHDRvG9u3b9+sYiqIQCoUwm3tWDMZiMWKxzr4pSVKqhKG757m5aReBgBGNrGbTrwUUBAemxju9ZKDAO4K2TZXMd+9i6qES9mzpb313B/TT4HOBVNeDZ7A3m0XLQxxycFdiUgjBkiUJNDYfj9yXNMX/9h9BtO1l3R6rJWsN112l4oZZnZsU8Xgm197WwZfzFY44+oj9fpFrtRqElCwDVFCwx0up/lNw0CE7OOcsHRUVKv5cFuL7hQHi7gwsdB3/9JIBfFZCofY01ejAvhoClgayK5xccaqOx58Kke/sxcLfqnpUT771nh+luh/33ttEQpdUD5k95Xz9kZslv/rQW+IEw3ECHjVen4ZeUvcL5IDKhcWm2+92SCQSGPUyZ59kYeOWKE/fn9Ot8vqCszKYdnYjkYiCTpd+r9//zMvNV2bi9ig9pkMDTBht4JFnXbzzfD79+miYeloDu2piTByr59W5bgZUaFm2PIHWl09C6Y1AIPQ17PY4uHB6193pB2/NZvoVzbz2VF7q/8bjgjc/9LBoRZiCPD2Kouy3Jcq0447i49c/o4KhqeR2RSi0WH6itETN0Wc3MmyQDlmGDVsinHCUmecezmbF6ghnnBTnxdc2s+Q3NUPbD0YlqVCEwnqWUKQpoPfEer54O5/fFoW58ZYwmY6RWEUOwqUwt6oeX+EGvvuwsAuRm2lT8dLjuZx8QRP5Wplfvi5O8wwsyFPzxtO5nDyzmeOPNHH66Wpmz16NhUzqtJuRVQomtQ2rtWcvvv9UlJaWsn5TnGAowTmzmvH4FMwmGVdHghOnmbnyQiuyLNHYIHDSgiYcZtHyEIdN7F459tPCKOEean7tHcO44oafuO+OODNOtaBSwW9/xClRcrudb2ZHevPhR9XceGXn7+5/ogO9oz+QXMCgD2Hb577q9TJ335DFQ886aW0/MP9jn9eHxxfnz+VhfIFOAnfoQB0mg4p3nstPIz4hGU523WU23vgg2f//ikH9dRw71cjoEXoW/BAmTLDHMBAfblRF9cw608Sffy5jV62E26OgKBIFlHLmGXHWbQvQ0hYnP7frvPfR5zpoqJV5/FkvV11q4pNv/Mioice7+Wd/gyVLllCcr+b19738+ElRaqy+8QobM69t5e3n8uhVnBxrNBqJZx6wc/TZjSm7nmcesHP25S2cOM3EuadnYDHLrFof5rYHHZQWa3jnhXxCIYV1myNEogrFhRrOPNHCBWdaCIYEH33pxeXuedPG1ZFe/fLhF15qG2I88LSL6aeYuWe2swv5KQTo9fvvcQeg1WqxZsGbz+RyxiUtKFEr/iUHMWeJCxmZLHKTfnoSBDJqkLVR4hETwiBQ4gpbdYsgoUZW1MRJkC/KGMAoRFzw1gdbOP4oE0MGpJ/T06+4GD9aT1udBA3p52MwkqaC7tdHy6p1YY75iyXWTdcaeOj2TRR4RnSpnmswbkCjidHaemB94z8JCSVBgmS4y042U0Q5W1nNQA5KK98tpJQasR0vHQTxESaEV7jRoaeQMsxSZz9vpzmVgm7Cggdnj4o0F230YVBqLZFM+y7CKMxsYBkSEjayGcyY1P3NIo8iUc4mliMLFU5a0KEnl6KkZyb5aLT7r/Z1uVy01rcygq5l/JBU54UJsZZFqFHjx8ti8T0q1JTRnwZ2ESbAAEaiQYsHJ9tZT77oRS6F+HBjJNlHR3NY6lpjIkoVG8ggM3VtQgh2sgkFhTX8kZwTJRSq2UaIIHmUUEQ5btrZyFIGM4YmpfqA+3tP+PSDz4kR7TFZ3SE1cfwpxwHJYKB91ypVVVXcdv3t1OyoozBY3mMIXi7FtNFABpnYKaSdJupEFWq0xIgSJ8ogMRqzZCUiQuwW2yilH9tYgx4DfRmOTtITFWHq2UU9O8gXJWxmBXYKGM7ByHvmY83UUr27mnA4fECWgTfdfiOTPj8UKSzhw40eE0Ys9JOGExcxgvgYIU0iLmI0U5vcAEfCQiY72MhAkjZsBZSykWVkipwulgcNYhcyMgV7StuHinGs5BfaaaIfw9PITYBMchgixlBNZbf9aSCj2MxKskQu+fRCRsZJC7VUAcl+qXUeWD7A3+G/5Of/MYTDYbQaiUyrxEdf+fjlzyCyDBdOtzD3k2T69l5PI4cDsqWe1UPamJXahqRatCMYokmzHKsS54+lgnCkg7lzuqoj43HBP34NcM3Fts5zisU5YZoxbfdz/EEGPnldz9V3tFG3TZDrHgbePR/uM2hIkoRKJFVAGo10QF4m//h+Hu881fmwCyG47u425jyay8B+Wi4514ajPc7uuhh5dhXvf+bjjkeclJWoWFjpIEcoXfwtAFzqRvSmGB9/EaWs4wjUqFnPYiaX9hwIZDHLGMzdT/IkSSIhRUmIBBazTFiR0ZCL2rNPB9/3sCH5gMJOZFnGZJTJsMj0r1CxZGU4Tbn1V4wcokOjkVi0PMzxR5oRQvDnshA//haksEDNH8tDHDfFxO76GC893ml2XVyo4a3n8nngKScL/wzi9iS6Jcj9AQWHK0Fza5ziQg2hkMIVt7ah10mcfoKZIyabefY1FxaTxLxX8rstzZ3/U4CsLBVLly7d78TrCy+5kFefeYN8UYJKUiMLFWERQi8ZyCKPSJsVJ+sZOSXUIwFmz1Zhs6ipd1RSrgwjLuIE8BFqtyAnutoRZHsGccutfzL/CD/nnWFh+imdE/Vx49Rs/nogZ525k5IKH5MnaGhoVPhjURx1WymDJ9SlPU+7aqLc/ZiT919K9rvPvvXR0AglfXRkZ3d61DgcDhwOB9OmTWP06NFAsgR+3bp1/2vkp9frRVGULqSD1WrF7Xbv1zEWLFhAJBLh4IN79oj56quv+Pzzz1M/9+7dm9mzZ/eo5IrEJBqa46xYqdAv0K/bCYk92JcN9dUsXhEkx64iFFK62DVAcvxobIlz1FQTi95t67b0yerpy7V3/Mri74q6BD0887KHQCSOOrOJuZ/oMBmTC145rutyXgHhpd8oLzdema48VKslXnoqk5Xrwmi0mv0OuDjtjNN48pFHiYeTKgaArHAZzkb4+KttTD9Dz2nHm3nmQTs7q2OcffEymqpyMSo27BQkiU9A9mcyaqiP9z7zMusCG0IILrqhjZdmZ3PkYcmF2etvRpFcEkZHP86/YifvvZquLl21Lswrr8UoifVFaStnrfoXegtBLdspU4ZgbcmCFhCilQQewqoW/IoXs5Su5BNC0Grczl0z79vvdlAUBUlK2m/sqI51a7EByTF51BAdlTtj9CpS8+nXQZqaFYymBJU7Itx7Uxa/LArR2t6zr1ybM0FxgZoxI/W0OxMMG6xjd02Ms0+x8PLsXCZNc9DHOwEzttT9z4zk4A47Ofz4VSz5MZdMm8y6TRFaHAnKe2l47qEkMVhUoCaRAI83wSEHG5g8Vs8fK7MoLt5/lU9zQwu96Jfmb+XHzRGHGrjsPBuXnGNlx+4YQkBF7+RGTCIheP19Lw/faeeNF3R8+0OQu29eg95dSlvGFgpzgwSjLr6eW0ogqHDjrUFK2g5D3pNELKHCHitDMW5K8wffFxW9tWg1Micfbe7Sh2IxwfI1YcaP0vHyO27KS7VkYyebfNR9XXj9Eh6fjFarZcuWLbhcLuI9MEKnn77/pWD/DojH4zS3xqnoreaxu+wpUmsvgX7ZzW1cd6kVpyfGldcK1m2TuP8pJwvHGbpswm3dHmH3Nh0BPASFP40oAAgTpKNNy+13B3nyqQgaraCjRU+vngITJZlwMHmvq+tiPPNqBytXR9HGzSRIUG1Zzlmndl1uHHGIkWdf68DcQ4BlT/jg7Q9RBbJ55Nl2BlRoaGqJU5ivxu1JoFLRrZobkqXfr7zb1C35uWlb0pIBQBFQz87UInBfJEQCn76JxiVFyY2VW5O/r2uIcu4sB00tlchqMzfPyuS8q1p49qGcFHEWDis8/ZKP3+dnMCJ4OJ8908Qrb23GkpUgbmhBbziwkj6rNYOW9jgmk5zW14oLNbz+dB433d+OQS+Rn6uiui6Gq0PhszcLuPWhdry+BNYMFd/MLeSrH/xcdH0r/kCCpmZBfbVMe6Oa089zcs/tZiaMMWAyyrzzkZczT0xu/JmMEqcca+Hcq5rRaSU0GjhsghGLufM83vjAwynHmli3KcyLb7lZtT5Cnl1m/EE6Zr/YQZuj6/j7/mde9PoD3/yQZcjOUvPdvCKmHN+G1+ckT6QvwH10ELU2sXFbhI8+sTJ7jo4Vv+o5KDoZIZJp2fvaWikiQZZZzwNPJS0UjjzMiNut8M0//BiNEhu3RujwaMgUwaRn3h4EA1LaPGTKJAMPP+vkygutaarj4cNyGX+CmcYWP3q1ESkmE3KHafNUIcKtqMICSfxrlE7/bqiqqkJCooU6iuhNnCgRguTTq8t4BlAm9Wep+BEjFnozABMZhAhQx040QkMFQ0kQZzdb0GPCI5yECCAhYxcFXdaSEREmgJcMuqqCzZIVgzCioDCAkV3WlSpJRT8xnI0sow+DyZGSfsOtooFaqrjjwhf3ux1cLhdCoVvrhqDws401DGZ0iuAVQtBMLTVU0oGDPgwlS+qcf9uwM1xks5FltFBLEb1pooYRTEq7Do2kZZAYzRr+JENkEiZINdtIkGAIY1P/r07sJISfEUxM/b1GaAgTZDMr0QsDTzz8JFOmTDng8Mt94Xa78bb5GchBbGI5w8TBaYSdR7io0Wzjwkvmdvnb2tpaLplxGYXN/Yiw628DnuQ9ymAtegQKfaVhKCJJ8LbTxGgOTwUXlTGA7axjKf+ghD6USQNSx9FKevowGI3QsI7FFFFGgdRZCSlLMkX0pr2xmeeefp7b77ptv9siMzOTgcMGsGnlZkZxCG00oCO5BlChJkw4mcMhaSihghI6U9aXi5/ZKJZTSl+MWPaUy/9OrijGTgExIjSwmzBBtOjYwBIQyYDLvcrSnpSiNslOND3ZbZ/20DFSTKKFOjawBDNWbGQzgFHUUoUaNVERxOFw/Esqf/5Lfv4fg8vlYuggLW++72P8aAPvvpDL0dMbyc5SMe1wY5qZu1ojUEQiuTDpBnFVCLNJy0WPuMjLVROJCtx+hV4tR7I4+Acvvu3mypnWFFEUCCpcfUcbl55nTe1aCiGob4xz4xVdJ4uSJPHALXZ+/r0R0dHpDxUWwWR4ASo0aNFjxEEjGkPigMreo9EIZpOMEIKX3vTz0usBikoFA/t1DvL+oOCuR51MP9XCz58VIcvw1Q8Blq5wURldzsD4wWkDdlD4CRdso3dviaYmCU2bFpWkYogYR4vj9x7PJZEQhEOi28/CIsigYQqhRIyDhptYsTKOS3aSJbovvVeyIwwYMKDbz7pDQWE/Xn/fw9MP2Dn7smYczkSPfn8AXp/gknMt3PJAO+s3h7n7cScHDdNz1slJBccHn3l59X0Py74r6ZbsvePaLBb87Oe+J5w893BOlx3pWx50MPOsDI6Z0cTLs3OY+7GXc06zcNRhnbvaE8YUMuXUBnz+rue5uzbGmg1hDDro6HDtdzuYTCYS6gBb46sZIEbSmwFsZTVDxFi0kg4VKvx48Xh7fsaEEIRiUQKmBlZ7XahQJZWkYSsN1KPGlGZurpbUFLcdwp9L/sFLj6ebaD98j4WjVm7C3jSBYJvMV0u9qNGSjY5G+xIqawMcd06EEYN17K5LKvHeejaPgjw1DU0xPvzcj8XZH5WspnJrZWf77E56Qe4bNFRQUEBVVdV+t9X/FN09D/ujylu8eDGfffYZt9xyy9+qtk455RSOP/74Lsd2OBzdkhwlJf359Jv1hH2mHsc5WVKRCGuY92o2i1ZEePNDbyqRfV/89HuQ0cP0XHWRhQULNmN12LuYlfvx4NiRzfgpDi69RMeUSQZaHXGefsWNRi2xcXEeBoOKLdsjPPSMi4EVWhKZLeBOJ+8Cthpuuq5n79DLLzTz4pxnOfbY/TN5X7JkCWecpmXR9+swdJjxCTcGTIheVaz4uSBFbjS3xrlwlod4aw7ZSiFx4uxgI1qho4Q+1Iea+PLbECW9wuRmqSguUtOrSJ0iPgEOGqVi4y4XmeFSqhYKBk7cyDGHWcjPVfPL71FaagwUOiYhSzIyMrZEPptYgQUr1n3SL9topBcVqARsVi9mUPzgVAJqUPhpz1qPkENMnXo0zc3N+9UOANEYrFqfnLz91XpjX7S2J5h5ZTs+px5TR2+iGa1o7S6GDtVywz3t+PwKHl+CC860dPuMP/Giix01URqaYmTZVLS0JcjNUXHFBTYWrwgRrM8hd0/5676wSdl43VkcenI9OXY1Y0boKStR893PAeoaY+h1EioZNm2Js3t1Ce995mPZqghHTjvzgNphxaKVDCE9+EcAqj2zOlmWumyS/fX1e+IxRh5/sZ7mpjZmXWzi8Il2Pvnaj1Yr8cxLASzO/l36nRACnfrv3+NarcS40en/+7mXfbzxThitNx8Rs9FOMxqzHzdRQGJgpozfn6CkrISrr74aRfl7G4D/NPKzqamJrEyZX74oStuUVKslrrjAxu0POzhuRjPfvJdMGL/94RAXnJXB4ac08tQDdsaO1BEOC9771Mczz0UobJuMHYWtrCZL5JFLIQJBC/U4aEaDhmGBqUhBaU9J3pIe1TBCCJyeKCee30SuXcXFMzK4aLrE9PNX49cLCrKi3HZ11w2OQDCpXv1rWNI/g8fjISM7gqyC+qY4M69t4fO3CvD6FIyGno+lUknd/q91m8KYTVJKLWrUqQkhs1vaTJkyMNUHIiJMlW45zzxmSVOUz57jYs3GCPfdaqNPmZatVVFmv+jiyMOMvDrXw4o1YWShxt+hRe/sTWE46ctnT5SgcRnpPXYDngIH5QOmHVA7HHzwBF57OcGoYV1Jg/JSDbPvsbNmY5jZc1xkWGQWfpYMOb3t6iwuvK6V915Mbk6fdZKFPmUazjrXR077SEaThVQv0Vrn4+z167nz7hjnnWVmZ02E7TsilJdpiUSTpfFqlYSrI0EsLpgxq5nRw/Xcc2MWX37n57fFQZauCpFlU3HdpZm8+Fgum7dHefa1DsaM0CEBfy7rrLSo3BHls/l+TjrlrC7X888QCEjM/ynAyceYWfSPXGbO2sHa5bUYO8qSPq66GiK6Ds4+SkNtg4bRIwy89lQ+FSObiYowWkmP9JcH3Kmv5tpLjFw4w8K2qigr14V4+V03v35RjM2qorY+xsxrW2itWkexa0LqPaJtL+XVuY3ccEVyLiTLEodNNHLi+U08eV8OY0fqef/rQr7/LQdFgYxMAIEQEhlZBjIYTmuLmbrqTUiq7tcd/+loampCg44aKrGKLBQUOmhnJN2vrdpFUtG5b/COBRuDOIhqsY1trMWPBzU64sQppR9+3LhoZR2L6CeGY5GSG8ZOWtnJRoYyvsf5sQEzEUI9WmcYJTM6oU8RnwA5FLKddQfkaZ2fn09cxLsNJNrFFgYxOs3fXpIkCikjLqK0UJ9GfO77nd5iIDVsJ04spe7r7ntFojdVbNiTJC4xmsNS17w3NX4wYxAIJCSqRSUhAvRmIEbJTFzEaKzezZknn8W8zz/8H4fZhEIh5ISKDCmTfmI421iDSqjQYSCADy06CvIKu61Me+TeR8lt7o2MCgmJdprJ7sEXtp1mMsmhhXry9pSky5JMWARRo00Rn5BMS4ekgrgXfbs9XjEVNLA7day/Ijuez4/zfz4g8rOtrY0t67YwnAnJZ2KfDRRJkkAImqjp1s9WhwEdehw0E2YXOgwM5WDCBKhkHUZMxIkzlPGYpORmXUxEqWYbPtxo+ftKLg1aHDR1+78lKTnXKKEvhXuI4KDwE8KPEQtZUh7btm37L/n574js7GyqdkfxtulxNKtwexX699GydXuMcaPSB4VzztbxziN15MS6PkQxEUUy+jnr0ijOZjWSDFpTjNGjNLS1/4rOq1BTF+XwUxvIz1ETCCk0NicYMdAICqkgl4V/BCgpUvcY6mLPVlGQJ+Fs34E1UEZbzirK+oeZfpwWp1Pw0VdeTK0F7ApuZPzI4d0eoyfkF5Tz6+JlzP0wxOof8jDF+zLulC2pz4UQXHFLW1ppD8AFZ2ZwzBQjU05qoja0EJ03HzlmRFjbySzx8fxtZm66r50zTrbw1RMO7OSjl4y4Wq1U18XSvHn2Yv6PAUId3ZfCtmdt5PUHLfTvk825V7UQiSn47NuwteV22S0MiQDGAh39+/ff73aoq9nEsjUhdlZH+fKdQi6/pZW35nm5thuCJxRS2FoVZVA/LS88ksOxMxr59I0CRgzpVEg9fk8OG7dGybF33/21Wol+fbQkEnDUmY3ceX0mA/vq2LE7xsvvusmyynzyjY9wWOH0S5o4aKghjfiE5ILs9afzOO6cRmZdYOOUY80kFMHHX/uZ/6OfaYcb+egrH336VHR7Dt1h69atWGwKWl0zTr2buN+ANRpnY+BXLGoLYdlLfqag0ZnA0R7v9vr+XBYiEFSIRCRKpD5pL5y+YijbWYciEhRLfTrblAAWC10WTcWFGuZ/YeOya5ZRtVlLhioDv/DRu3+E71+w8exrgkPG67nrMRczTrUwa6Y1mbT7ioc33oogNZWjAOFQhH1Xldu2bUOn01FS0nlu4XD4/2lX9J8hIyMDWZa7qDw9Hs8/LUFdunQpr776KjfeeCPDhg372+9qNJoer0P81UcBGDhoJL/+vI4E/yT5VVYoL9VSVqLloutbeeJFF1deaMNskolGBZ9+6+Ojr3x8+kYBJqPMC88aOfv8hZSKgWSKXGJEaWQXUSIMVsbiaN3Ntu01tDni/LY0yH03ZzNtn2d8cH8d817J56zLmlEyWwl3JJUfURGmI2MH0cx6HnxaorxUw5UXWtNsEQB6Favw+1u7vebuEAwGOHSCjqH9ozz7gofKdjfFugJuvdqYIj7jccHxZzgx7DiYfMmSeqTyKKZJ1LCJlZTSF9Eo2NhYzWWrA2QXRPnkzXRS/46bzRzz5wZMrZPJipRRXbebpXMHAwITVookfRoJYhaZqPDTW+ok612iDT8eDJjxGaK8+JiF339fz5q1CsGgQKhiqA1RpI5ctFrtfrcDgCIs3HCPg2OmGPnpjwBHH951MptICH5aGEPjKqYvw2iwL+bhR9WcenxhamLm8SY4+/IWjj+nkcICDa2OBCWFao6ZauCZVz0Y9BInH2PhzkedeP0Kza0x7thT/fDF1xF07graaSahDaCOmsmi095A9mVhH+zg2/cK0xRZLW1xjjqzkRVrIui8Rdz/hIuf/gxS1GsM911wxQG1Qzya6PJ+MWPltz+jXcJq9uL3pSFG/0Ute85pFspK1PyxLMQFV3QQ9Kn56XsXjo4IOfFEWrhfBw7ixAi1J3pUWIfDCg6HQmVVjBOSdmw8NcfL+y9ZKPJ0qj/yGIAr1EaQKnTocLoT6CyF9OpdQkVFBRMnTuSdd95hzJgxDBgwgN27d7Ns2TKGDRvGSSedtN/t9O8Ch8PBuFH6bqsxAK69JJMVayKMHKrnrXlJxd2px1nIzlJx3hVtqIQWKa7F61Khiuag3VMWOFJMxklLKiHYSStmrGlJrbIkoxembj25AFyqJi6/2MADd3R+5vYk6D80ysC+WiwWA5IkuPl+B199HSMSgYED1AwfJlFeqmbTtp6f2e6QkanntONlFq3S8O7zeTzwlJOJJzRQVCDT0dFzH3K6EtQ3xmhsjlNUoCYWE3w+3889s9uZMtnAhi0RtBoJSRPDZJCYdGIrq1Y3Ew/oSZCgqCRBuQhy/tm9Usf8bL4Pt1fhk9fzU+dfVqLh6MONXHhdK5s2x9m9S8WI2OFkoE1TFgJYyWbTBolP5mXy0JzKv57y36KiogJFEWyujKSFL1btinLrQ+3kZqvoV6FhUD8dK9aGuOSGVppaE+h0Em5PgkNOqufg0XoK8tQ890KEoaGpaQoyo2ShuH0ijzz2O55AnFAIZt3uQJYELY4ELz2ey6EHd27yzZpp44U3Ohg9rY4pE41cfYmNSFRw86zOTbExI/R8+HI+197l4MSjzTw+x4VKlcVHX/nYWR0lHhPoDT17MnaHWCyG1yVxx8NOpkwykGFR8dHb2dQ3xljwYzVLV4UJRmJ89GohdY0xTjq3hXlfeKko13L8CSq+/+ZPBscmpdSbQgg6NE1kDKzhnNOTC+2B/bS0u+IcO9WU6oOlJRrGjNRjGBflk49/xdjeF0PChjsS4NkXfWhUEpddYEGrlSgtUnPkoUauv72DSKKQioE5SAQ4+Yhmjjk8gscT4sRTEsT1WioGVJBf0Ae1COB0d6+U+k9HQUEBGeYM2vxB1rMUNRqihHtU7TVSzSBGI1AIizBqNKlnvZR+rOZ3iqlIeV/Ws4Ne9KWEvnhxsZ0NxEUUFSq06PeQRD2Xp0cIIvPPLGzSxzsZmfKK8gMSCZnNZrR6NfWhnfRhcOr3MRFFoHQJ9tyLQsppob7H42ZImSgiQZgQOSnn5q4wYcFKNjbsJIiniE+vcLGLLchIVLKOKCGMwoIGHYOkTkW9WtJQSn86trRx350P8MSzj+/3te+LnJwcWryNFIq+ZEiZDGcCERFK5UMkSOAx13PNFdexbWMlEpBfks/1t17L1o2V9JFG4BUussjBhxuvcJPxl3ddSARoowkXDqKE2cEGCkQZRszEiSEjExURmqnBQwdhAozmcDay7G/EGzIaoeuy8bIXkiRBLGkRp1bvH2X39OxnUce0qXufRS7VVJJDIXViJ5DsD41iNxlkUcYABAq1VKXmAHbyqWAIeslIRIRoxoGyx6t0FIekkfoaSUtfMYz1LCFODKWHqluACGEEgnbRgl1KF4hFRIgW6hhBJ/nvoAkNWnTo0ev0/5Kkd/gv+fl/DkajkdpaiVIG4Wioo8OdoMOjYM2QaW1PV0Zdcp6Z9z7agXeHhQylc7IQE1E2yItQt8Uor56IIauKi6+Ics1l+WkKoctvaePBW7NZvzHG40+FyQ73Y9VWFX/Mb+dmSzMnHK9m++7oPy1JMplkeh/ZwOKVVXz8dg6jh3eey503ZnDzfe1s2wnHnbT/Bs4A9pxyrrp1AaGmbAYlBtNEDS1tnW3w57IQ4w/SpxGfe5FrV3PReWbKSjRkZ/pxe70M6qelb3kO197VxqSxBpyuBMo+pIq1bRinzljGt59kUVLUecyV68LcflcIr9/AZpaTRyk2sgniw2PfyqVXSEwcm9wBGT5Yx4IfAwTDcdbLf1ChjNjzElFw0EiNupKFb/50QO2wc+dOLjsng/ufcpFnVzHtcBOz53Rw0DAtE8fuU2oTVJh5XSs3zbIBcPMD7UydbEwjPlP4J2sMt0eh3ZlgzqO5fD7fx8df+SkqSJbblZVoeOltN9/9HKCsl5ojDul+AjCgr5a5c/K47UEni1aEcLoSFBeq+eqdQiaeUI/Hm6CiYv/Jz1gshkqWOOpwPa8+mcuO3VFuvDPMrko9QamDZ+7J5KyTzKzZGOGSG1v58JWCNOKhvjHGrFvbuPZyKx/MsZEXTd9pkySJ/mIkK/gFRSho0eGgGcnqYnCmRCwmuhCgfcq0/DI/h6mnNfDw7VrufdLDz58mj6vTytxyvwtDII8Fr+Qy/5NWokRwdETpExtFPlZW8Rt57RkUlBSwaNEiNBoNmzZtYsiQIWkTIIfDQXZ21/CWfxXUajXl5eVs3LiRsWPHpn6/ceNGxowZ0+PfLV68mFdeeYXrrruOUaNG/cvPy+fzEI8rRJUIAeHFJHUNQQkIHypNsh+rVBLvPJ/Ha3M9TDqhntISTZIUPNLE528WpMgakxms2TFOOHM3W7ftIiMDsj0xdq/LJOwOEc9u4LmH7bS7EtQ1xtOIz73Yq6B5a56HRfHFiKZeqIrrePpxC0cckrST2Lo9wn1PujjzJDNnnNBZ0vjLoiBC7P9LfNiw4cx9XccbT2k550wDU09qo7V9JyOHdxKXX34XQGnqldqN3ReFUhkO0UQWeWglHRaRSbttDQZjlLsecyJJSZ/MM04w07uXhldfNHDlDb+hdvRCGzGhQdst6QHglzrwCx8u0YZA0EZjSi2wieVk2QKo1XpaPSF69ZWIRhVq6+PcfJWNJ+ZE9jv4bS8yM7W0Orz88GuQH34NMnKIPq3MVQjB1be3EeowMIhhdKiaOescOO2E9HtozVDxxVsFTDi+njmP5dK7l4alq8LMurWNr94toE9ZJwnQ1h7npPOb8PiSasT6pgi+0jXMOMPAkMEq1q5r5IuvNmFuHoo1kU8ir5aPX8/vUvadn6vmrefyuOr2VsYM9fHdLwEESfXy/np97kUkFiYh4mlKA5WkQmnL59V3PMy6KP058AcUHn+hg3eeT1c0RKKClrYE87+GzOaD6SXZwA25IsYutrJcVGHLjlHRV+Km6UkblXlfqjh2RiP/+Lioi6fqY895ULUX8868Jm64wkY8LnhnbpQiz/Au5FaWlItHuDBipq7SyNBDSzAYDFx++eWp8S8rK4tRo0YxatQoRowYwSuvvMLhhx9+QG3174BYLMbg/j1vgBXmqzGZpGS1TlOMXHvyvT+gQsu5Z5n4+vsgjhYFlTWBzxHHJdrIkpJe5HYKyBb51FKFjWw8uLCS/r4pZyCbWZlSQMEekkhqRSnfws3XpKsxNm6NsHWbQtVaPWMPCTJkYgvmcB6Fgf7oMeFf7ub9lZvQ2LzkF8gH5P+N3M6VF2ewZE0QtRqefyQXIQRHndnIxLF6fvwtwLTDu47Z9z/ppLHSwtHHhNCYosSioLiyUWWEOHyCnmvubMPjS3DlRTaemtPAC48XodNJhELJd79GI3H8uY1px3znIy+fv1nQ5dmWZYkn7rVz2FFeRCzOFlaiQk1cxMgil170S1UeqCIWNGqB1/MX88h/gsbGRgwGNRW9VTz4tJOH77BT3xjjqtvbmDsnn8L85NiwuzbK9CtauOx8K+MPSr53IhGFt+Z5+W1JkH59NFijhd2WzsqSjMnRny++3sQRhxtocyZIJGDsKDmN+NyLay/N5LclIe64NpPpV7Tw/byu/m6SJHHvjVlcebsDry9ZcTZ8sI7J4/RU18WY98FLXHHFFftNhi9duhQdBhqqI4w7oo2rLjNw9BQjHR6Fyt1hZLXCR88XotVKPP6ch7bdNq6/s4OTj9Mx7TATUyYK7n7wD5SQDimhRZsR4qTjNTx2nz1FKEciyfHzlSfSNwsPOdhAY3OCFX9aeXdeLS+9uQl/h8xQ5zTefqya116vw2yB6vooctRIcWwUpYfbiQcVtq9bz/DeCraTMnjt7RCa1jKkhMLq9hWcdMYhBP2l1Nft2q82+E9D//798cXcSEgYMTGAUaxjMe00d+spqBCnhsrUpmyMCEIIejMQi2RDL0w4aMCMDTftjGRyisDJIpcscnGJVlqo2+OjGaeJ6m4VfTERJUgACYn1YjEqNORRgp381DEjIoT6LxRMEzW89sT+l7zvxTHHHcPCz3+nVlRRTB9Ukooo4VSpc3dQS+pU0GF3SIgEYYLEiaHHREYPBKgfNw6aCOIjZ0+7e4ST3WxFh4E4MbLJ31NVUIsabbfkWGY8l8W/LCYYDGI07r/n6V60tLSgkTW0UE8Byc0pnWRItcFmsQqqExgrcynaU34eqg1wzfobaPc7MFBLK/VECGEnn51sJENkkk8pEhIOGmmiFjv59GYgGklLVISpZQdVbKAfw6ilik0sT4aeoYU9NhrKPwmzTBBPKWO7gyInDmh+uGLxCjTsu4llRgiFLWIVMioO4tBUQJcXF+v4E9WeYKI4MVSoCBFgPUtSdiAKCQyYkZHZxRZUQk0exam5gCRJlIuBbGUNbTSQT68u59UhHCSIY8TMLjbTKuqSzytq2mmhmVqGcXDqvZgkkmuxYEuKGDK2MnLkyP1uh7/D/wr5efXVVzNy5Eguvvji/43D7zd+/PFHvv32W9xuN8XFxcycOTOtlHRfvPTSS/zxxx9dfl9cXMwzzzwDwO+//87LL7/c5TsffPDBASUT/jMoURmrYifRauPcS5ZTXKYwaZyeOx9xpi2gDQaZhd/YmXXjRn5ZKMjAhsoYRp3hR2lUGB44FjftHHJ0kBuuTPclKchTM++VfA4/pYFAYza9A+Nw569l9FiYeLCaHTsNzF/o4/ILzCxdHabdmcCe3bXzbdkeobxUw5RJOgYPkbqoSiRJ4qkH7Ew7q5GPPnyR004/e7/boXJrJc4WNQPig0ACLTo2bo2kSr5XrgszdXLPg+SRh5p4/1MvT+wJv1EUwRsfeIhGBcdMNXHfbCdmOskUI2a27dJx1HE+ckpClBcbqNqRwNdqwezti6poJ4OGx8m1b2bF2jBGnYovn7EzsF/n4n3oQC0ffxJhoO9IAsLLbrbiE26QBJJQUVJSfEC+bpBUHJ54tIXbrs3m46+93PloO6cea+HJlzp48iU3I4fq2F0bY1dNjEhEod2V4J2PvFTuiDC4v6XbhOGyEg3bqqJpFgJ74XQlqNoV5eDRBgb01XJ3N4nJ559hYd6XXmrr4d2PvQSCgjNOMKPXy6m2XvhnkCUrQwgEcx7N4fk33PTro+Gi61vxeBNoNTLffvsZZ511/n61w8CBA1EU6N1Lg6sjwennujFUj0LK2M2zz2o55dikAmzsSD03zcritIua6VuuoTBPzerVCTZW+flqbiFPPBvA4q7olgCWJIlCUUqECFp0qNGg1koMGaDlg8+9XDi9qwpy5boQg/prGXeQHoO+s53XrgF7+yjCBMmX+oAjqSYtEjE2sJQhjAMEOyurKOldwpdffrnnfms4+uijU8fx+/3s2LFjvwOy/qc4/vjjmTNnDuXl5fTr14+FCxfS3t7OkUceCcC8efNwuVxcffXVQJL4fOmll5g5cyb9+vVLqUa1Wu3/aPLSHWRJS99SHQ01cTazkpFiUkqxBMmX42ZpGb1KYixbHWbCGAOyLDHrQhvL1oS5/jIbo4alj0mJhOCO+73kZGp5+O5MOtwJIhHBwj8DrKlws3XzUlyOCHp9FlurQowb1bPR+EHDdVx+S5iRo7UsX7Odxd8WpxFxg/rr+OjVfE44r4nDDjaQY1fj6kjw1fd+SssH93jcv6KiooK2jjy2bm9hS2WMeFMR9oSGXTUdKVXpx59FsAZKe9zYyKGQDtowSEbEoLV8/6aNPmXJ90IgqPDEix1s2urkodvtHDbJwIalek69cDdmp0JTZYL+kQldjpkQcby6ZgojA/HRAUiUUNHp7ykU0G5n63aZ6adYWL85gl4ncck5Ot74wIvJ3HNScHcQQtDe7uCy86xcNN3K7Dkupp7ewNTJRo481Ehjc4I3P/Dg2pWNWeiS5Uj23VxzWfchXEajzNTJRvyBpOrs+4UBXp6dm0Z8QnIzbd6rBZx1aTPDBumJk2DtH/kp4u+ko+G26xSOOX0TnnVqsgsjPfoOjhmhR5YkXnrSDtj56js/j76wiqVLlzBx4v6Xu8WVKA3sppT0oLYczxCef3ox3//axC1XZZKTreKPZUE++9bPg7dlpwiRvVj4ZxBHk5r85kPS+pZa0tCf4WzP/oE5T9k4YVrnvbrgLCtffe/n0JMbmPdqAeWlGqrrYjz3egcLvo/SJ3Io7mY7p55fyQUzjGg7inokMgopTYZVxPthtlgYMWJE2sbPvuXvFRUVDBkyhPnz5zN+/Pj9bqt/B5SUlDDv7WiPn1fXxZCAkZMchJ1mtk7wY8tQ8dCzTm6elcndN2QRiwnmfeXjpluCtMTrqRc7sWFHIHDRRha5DGAU21lPlBBqOuebWvRk2zSEslfSEVSjEToSqjC9+ygEolHCYSXl9yiE4N7ZLhyNGmTCfPN9hBKpD4WRQanxKYMshiuHsM2zkiapiVgstt/kp1adnANOHmfghPOasFpkYnFwdiS4/RobF9/YRk19nPNOt2A0yjS3xnngCTe/fW/ApFhobfUxgHEpZUwoGODtd5fzxzfFjJlWzwVnZvDV9wEiUYFeL2M0dj679ixVqkIoFEqeh7EHgUBejhqdzc+glolk7LEEESK5QZT0pRuPLKlw+AJs2qZCUQ5sI+iTj1/nxcfsXH17KwiYcUUzSPD43fZUP6+ui3HieU18+U5hKugIkr7JV15ow+tT+Pq7EBmJnB7fHWYli9pawfjRBspLNdz+UHtaLsBfcepxZr74zk9+rrqL3+xe5NjVRCLJZyYaFfQt17B1ezRpmTFSsGTJkv0u/12zZg1CHaU0PpD6up0897Cetz9o5YjD9Vx4tpURQ3QoiuD51zz8sVBDLkU0e2PsqA7x+jPJd9XMs61U10b5fIGfV94JksBEY0sce5aK35eEePFtNzfNykwTWwSCCtt3Rsm0qrBmqDCZFXSmOJmeAtSSmpxwX2jsS5toxIiTCoYiSRKaDIhUQ2HzBOa9sYbcPC/vvh+hOJ4kj2oDlfQqdOJw5pFt794+61+J/z+ulePxOIFIEDUaetEPo2RmgBiZLMEWeUlybw8UkSBIgF70o6/UWZ0UEWG2soo+YggxIugwEMRPOYO6Va5lSXnUih2ECZBFHg3sRi+M5NBZURIRYTawBB16yhmEDTsxojRTywaWkC9K6aANHx7s5JEQycAmt3Dilz2MGzfugNuiYkAFP7IQNRo2shRJyEQIoqLn8TQuYsSJ96jSa6GOAnrhoJFmaigQvbp8TxEKLdRzEIdRw3b8eIASdrMNNcl+Zpc67U6KKadB7GYNf6AS6pR/Zh4lFNCLqFNh2pRp/Pz7zwcU8AOwefNmcmPFtNNMUPgopg86SY9feKmhMqnCjByWplg0SCZK/P1powVBgmGMT1pk0EI7LQQJUEMlQfzEiFBKv7SqQK2kpy9DUQkVtVSRIMFoDkOWZOrFTowk551GTPiFJy1Yay8CwktecS6eRieZdC3n9ggXB43v6hv7d5CFTABf0hqKBNVU4sZJBjYGS51iFkmSMIkMtBiwk08R5aglNX7hoZpKiijHRSu5FGHAzHbWU0RvsthbLVdNXMToz0gcNOLBRZwYdexAEjK5JOd9e5Put7GWvgwjT0pyIF7RQR078dBOHiXIyHhxoRYaXLTSSDX9GEYz9ezWbebyyy/ab/XrP8P/Cvnp8/n+ZdLU/ymWLl3Ku+++yyWXXEL//v1ZuHAhjz76KM8++yx2e9eSigsvvJBzzjkn9XMikeCWW27pMsE2GAw8//zzab/7VxKfsVgMgSBKODlZ2nkw29yrufSGNqYekkyfveO6zJTPWYZFZtRIGa0hwi1XJ8i06vnpN8ELtycH47B9J7dd372Jutkk42zVkO8ajL9sJb98nUVBXucj8cg9Vk6+oJkTjzYx67Y23n8xL0VuQbKs6Ypb2jh0vIH7n3Ly2xfdk3qSJHHoBCNvftB6QG3R2tAGkoKe5AQ1gyx8MQ1nXNLMR6/mY9DLeP0JNldG8PoUBlRo00g+n1/hl8VBLrq+BZNRZvvOKNMON/Hy7Fyee91Nc7NAyGsYqkxELWnw4sJKJtmtZVS3ViFWD8CInri2mYKJVXz8VlZamd+Cn/3cM9vJp28UpO7H1u1RNKEkWWiSMhjKeDqkNryFa1F7cnC5OmhrayM3N333+O9gtWbh9Sd4/AUXy1aHePyuHArz1axcF+abf/jp3UtDRZmGTbkRLj7HygXXtlJRpmb2PTl4vAkuvqGVIQO0PHBrduo8b7jcxpW3tfHF2wVkWDrbLBoVXHVHG3o9lBZ3Pgsd7gQff+2jpj6OQS+x4Cc/xx1p4sLpVnRaie9/CXDsjCbmPJZDOCy47aF2jjjEyOTxRnqXajj7shaqdkeRJMHAvjoG9NVS0xCjcutqYP/IT6PRiCA5mX/wCQ/RDhPqvmvRacOcfEy6ivOQgw1MHl/I+s0RTj7HgcpVyKw7VAwdqKOjw4+WnhcZWvRo0JJHCY1U09s5jB9+XUXV7hgWi8ypx5qR5eSAvmhFiMtvauOPb4r56fcABx+UfGEvWxXG3WihgBI2sDTt+MmXfTG72EIGWWTnOehbUcKQoclwo0GDBqWpPF0uF5MnT+awww7br3b6n2LChAn4fD6++OILOjo6KCkp4Y477kj5q3R0dNDe3p76/sKFC0kkErz11lu89dZbqd8feuihXHXVVf+Sczr6mKO5+op5GOUMzEo2W1mDTugxYtmT2hlECDjrJAu3PuBg6mQjHV6FLJuKay62cuN9Dk4+2swl51oxGSVWrA1z24NOnJVFmErbOGhyK/UNgnAYcilCjQaX3EJcHWfZ6iDWDBVt7T2Xnbk9Ch63zPZKwanHmbolvNRqiWsusfHuJ15GD9dx7Z3ttLXHOf2ssd0csWc8/OjrzLryDJqrOyjyjWY3W3jyBQ8nHGVMhq7F+VujdgkZBYG3YD3LvspO6/cmo8wDt2Zz/tUtrN8cZsQQPbUNMZAEtkzof0yINT9vJNc/OLUrGxZBWuwrMUhRVLEOMHcghETQnUAX0KORtBRSxkZHJUtXhcnLUXPxDCv+gMK8L31YTBJ1jf4DaoO2tjZ0WomrLrRhs6p47uGk4mvJyjBPvOiif4WWkQPNLNtUiAfnnhsQ75L8vC+KCtQ4O5LK4dUbIjx8R/cK6969NKjV8PAz7bzxTH4XxaPRKDP3tUymHbuJPv8kr0OWk6Wp/fpoOeU4M+s2h3n15ceZOHHBfreFLKlwi/aU2bxKSgYLtssNBISflWtDPP8GOJxx2hwJvnmvkP4V6ePei2+5GdhXQ9MmWxrxuRd+4WHCOG0a8bkXpxxr5psf/NzxsINQBPJyVFw0PQOPM0TV1x5s4RJ2rnByzaYaskKFXf5+L9RoSZBAQ9IDsK62LvWZVqslGAymfT83N5dFixbtdzv9u6CsrIz1myM0t8bT5ml7ce9sJ6uX6CiKDkSdu4PddRFuuCfEgL5a8nLUyLKETidx4dlW6usEb89JkBUvwUEThZRRQkWqb+eL5LuvL51EgUvdyClnxXj8/jzicYE/oGAxm1CpJNZuDHPnY07eeDqPlrY419/tpGNzKeMYgk+4cal30kYNQXUYq0GH5LeRpSRDRPokhrPG5TygxZ2Q9Dz1cj1btkd585k8+pZrCYUU3vvUx8HHNjH9pAw0ahg5tS7pwxa2oGsdQqlIKl3DIsgWVjFcTEAtaTBIJmqqVVx0dQeuFi2jDnEwaJCa2x50oFPp0WlhxlkGRgzRcd2lNm59sJ0PX85HliEW/3urClVCB0hUi20AZJNHnlRMQsRpopYcUUi/wTFeesdPcdno/W4DgN27tjHmSj1XX2xjzYYIO2uiOF0iFQSnKIKLrm+hf4U2jfjcF5efb2XOW26sUqDH/xMhxHHTDCmxQaZN7qJq3xcWs4zPrxAIdm5cRKOCt+Z5+Gy+HyEEsRi4vQkG9NFQ7VMozFOzdmOY4YP1HHekgc+/+Gy/yc/KrRswCDMOGhnFZLQRPZ4dbXzn2cr6tT7MpgBbdgYIuUyo/dnIqBjJZLZtXcgN97Tz+N1Z6HQyvUu1zJppY82aBN99ZGHh9yFC6g5Ki9V8+W5B6j3S2Bzn3iectLsSmAwyDmecV971UFSg5t05+Vw6XQf7NGcj1V39IaXk2ijHPYybb/+VofFOpaFeJ7HwlyiZOTDm4K6hW/9K/P91rbx9+3bkPVq5vSKWbCmPgWIUa/mTYlFOFnnEibGd9ZRQQfZfymx1kp7BYixbWEWIICOZzAaWJDeEhMCHmygRooRx0UacGAni2MihvzSChEhQxXpqqEQvku/IODE06NICfrToKKUfFmGjmm0MYeweNWETa/kDs7ASwIeEdMDrQ4AVi5JJ4R200Z8RGCULERFmDX/gFx5CBGimFmVPWGYexYQJkU0e21nHADEq7dn0Cw+t1FPGAKJEMGBiA0sZJEanUtQjIsQONlFIbzSShgoxmJX8Qp4oQYUaDbo04hOSc8ZW6unLUKxkJ+etIkEDu6hkLRHCROslDp8wlSWrFx1Q+b/BYEDSweD4WFy0sYONxEUMPUasZGMio1v/1e2sZwST0iqm7BSQKXJZw+/oMDKaw1jDHxRR3u3/LqUfDpoYwMhUHzZgxoebbPLJJn/P+2ZiKnw02YZhajK28Nbrb3DTVbegqlGnKWx9wo23tJk77n1mv9sBwGDRA4KdbMaDk3x6YSOb3t344e5gI30YhE3q7OtmycoQMZZNLEeFhmzy2chSDvpLubuVLKpFJWv4nV70pZR+FNGbOnawm63UsQO1UBMlSpwoJVSkiM920UwdOzBhQY8JF23YKcCHmxoqk/71qPDhoYM2BvTpz/kXnndA7fB3+F8hP8vKymhqavrfOPR+Y8GCBUyZMoWpU6cCMHPmTDZs2MBPP/3EjBkzunzfaDSmqZVWrlxJIBDoUl4lSRI2m+1/7bzVajWyrFAvVzFYJA1ly52H0+Ks4fVdm8jLF3zxnX+PWbjMn0vD9O+n4ou3Owm4zVvi+GIBFNVuoqogvYq7X8zF44JESEvQVsOcpy1dJtQ6ncwnb+QzY1YLRx9uZMThDZx2bAZDhqjYtC3CijVhzjjBzMB+WrZURcmw9DxQWS0ywWD3qa09wWQyoTdAIOLBSjZaSUek3YahdwenXthMIiFodyU4fJKR7EyZh55xkWtX8cIjOVgzVLz8jpsn7rGTY1dhtagoKkjuQsdigjc/8KEP2xG5DkLZf+Br1+PyRikODSeIHytZe6TigmBeJZ/PzelS8nz8kWY2bony0+9Bjp5iIhoVfPltiOzgiLQddJuSg1+o6T/OSdXCvjz24OM8++L+D2ZOl587H2nnsIlGvnmvs5xj0jgDF8/I4NSLmonFBMGQwpKVYd59Pi9tonv+mVaefsXFtXc5ePGx5Eu1b7kWe7bMcec0MWG0ntEj9eysjvHroiDXXmrjx19l1m9Jpp+/96mXj77ycck5GRx6sIGq3TFWrA2TaVNRVpIcCC+eYeWEo0wcdWYDsXhSWfrn8hBbq6LceEUmF5yZwTV3Oli0PMhjd9mZeW0riRiYLbb9bge/309WpsyGLRF27Q4ydLAGvT5pdN+TGffIoXr6VEho1K0cPjGpvBg7Rs03Sx1IsiBhbYOEGoO7V0q+78FJAaXsYCMFlJJQR7jmwiwuOsfM82+4OfrsRgwGmVBY4aBheo4/ysSaDWGefc3NG0/n8ub7Pp56OkJh+2SAVDq3W92MP2cbvcoEAwwSG6v8yK4CjjxET13tVmZdeUO3192rVy/69OlzwOXB/xNMmzaNadO6D134K6F5//33/6+fz6RJk1AUgaJAP4YhSVIytIwgORRilMw4RSvvfria4lKZ/n21TBhjoLk1zuwXOwiGFCIxhTFH1RMJgyRUvDDbxmVXtBPYkYmkqDChZsQeRQZAqeiPK9rGUSetpn5rHnc/FiIeF90qWF5524+tZTjeZi9jb+jo8TrGDNdx5yPtvP5ugFBDPhjrGDOmq5Ly75CTk8PLr37BpBGHoqUJPUYCO0u57rY2nnjQynHHaHltRSP2SPcTNCfN5FLCIYep0ojPfXHLVZmcdF4LSkSD3yeRlZcgP18iyxbDWFFLg6seOWJCSApl5YKP7jMz81ovUw9rZ0h/HccdaWLJig7uefAPbHXj0WMg057g49eK0jx4R4/Qs/DPIHc96mTLli0MHrx/Kli/349OK6X5HkqSxKRxBmxWe3JB6gxTMKGS1nUgQgJVxNijyh1g/eYIZ5yQ3KHX6bofS/aitFjDjpoo+bndT53KSjSY83y4vclkdZWq67E63AnMJpm5n3h55M7khPPSc618+1PNfrXBXhjN/x977x0fVbV//b/P9D6TSa8kIaF3kCYIIjasWLCLBXvDLoqKihW72AsW7KJirwii9A4h1PSeTGYyve/fHwMTxky85D7X5/mW37qv+/JFpp3Zc84+n732+qylJMdVhIM29qf9gkmnRK6McswUOdv3RHG6lLS1RxjYV41aFeTUixs5apyW6dMMODoiLPnGzcC+ao6eoGPZu5akn+Ez1XLNrO7VuReebWJrWYBbr+ks2PdWhFj+ZTVaq5uZV0Q49cRczp3RDK3Jz0s7LZiw0E4LmT49O3fsjD+WmppKdXV1wvMbGxv/r8yF/9XQ2NiI0xXmmDMaef+VdCxmOe996qS2PkxNXZjNW0PkyftSMKWMU6epSU+3cvT4WJvyzfe2cv3lljh5dd8dFv5Y18jGDTb6BMbGg8gOwkwqdVTQIKrJpgBJkgikV8Q30hWKxGtwxBAN5XtamXpWHTXVYKkfRZqwUpe+kmGjwzx4sQaZLIVPlrZRURNi9GA9X3y1E3P9CIykIkfRI8HE0OHHsH7zq3x0iM+mVivjqpkxld9FlzvxBkJ4HEaO4OjOa/rAfzSSjhwK2ateQ7F/FC46sNkE5Z8PoeRAenNFbQO/sJMiSlCh4ccvKsnu08qSxamkmOUMn1LD9Zel4PVFk3bXQCxIqbJSYKYm3orbRC2VYhf9GE4Z64lkVvLJkybqGkMsXvr37ZF/hdWaRn1jHWaTnN/+9DJxrA6vr1Md/ONvXoYNVKPVdF+bp1jk5GTKqXRUkhcsSTr/uVP3cN0VnfPA6BEaflnpZeaMrjY0EFOTX3WxmV9+99Jmi2A0SJxxWSNTj9Ly1Lw08rIVpFjkfLzUxb2P2xg7UsX8Z9rpV6Lio1czWfiGE7c7cNjj4PE4ISpDjTa+iWOOZmBuyiDYGGATu/CiJJ/eaNDRIdnYLP4g29mX9xfv5aulzQRDEPDKiUQkZFEVRaIYS2saG/VL2V8Z4fdVfqafrKepJczMG5p47uH0BC/v7eUBbrqnhVSLjIDGFv+7ELF21kOViBEnqHLBtwOUERWqsKFThSw8RKMKLOYCnM4OTpv+z/ob/3ddK0ejUeQoAAkvbjQH/DctUhojxVE0UUMlO/HhJYQ/acAKxFKmJSEhRx4LcRRy2mikln0YsaBEjZP2eHK7QLCfMjaJ3xnGBEoYzE424sLBEMZSTyXZ9Ep6HVmlDGrFPiRkqCQ1uRSTJnLYwp+MYjI1Yi9fLf2KWVfM6tFYSJJEJvlYSKOK3QRFgChR5MjZwp9k04v+jEQpqQiLWLt+EzWMZgqtNLCGn0kT2ajR4MSOIMoARlHOJvoxHA9OXDgoZyNBEUCJCgUK8imJk2aSJFEo+rGT9ajQkHVIgvhB7GU7/RmJTursxJFLcnrRh/2iDCd2iuhPRfNOXn75Fa677trDHoOxY8fiN7vAEyPBU0Q6bTTRTC0NVNKbQV1e4xYdqNEktYqSS3J6ib40U8c6fkWFptvaUC4pkISEic4O21QyqWIXAeEnSoRiBsbmexFCQkaECArkZKdnMXToUD5e+iH33XU/ZZt3oIyqCckC9B1cysuPvd/jgJ+zLzybBXOfxk4LI5mEXFLQJhq72IaFRJAggQTi8yAkSaK3GMhWVrOB5ZQyuAt5HBQB2mlOCLkCGMRomkUdNexBi4F8sqhlP3nEVLNtopFGahjKeHaykQJKEoK/hBjCfspiAbQ0IBA42h09GoN/hX+E/DzttNNYsGABO3bsYNCgrifcP41wOExFRQWnn356wt+HDBnC7t27D+s9li1bxuDBg7ucdH6/n2uvvZZoNEphYSHnnHMORUXJJ1WIKTlDoVD835IkxYu87ggbSQaGHAc2234Mvlxa0zfQu3+Aa082Y7OF+ewbN7+vCuByChSoeP7hNGSy2GLrnkdtlO0PMPcZOUaDk0ef9bNrbyjpwk8ICIVAWNs4alxygtRklBP0wxMPKvEFzbz2kgR6OyeeoOKXzzpb2TZuDfDryhgJmAxLv/Pisst6tLt/zkVn8+gDq+lILcdki+2iZbSNYuPaXzjnXDXVtWF+/DjRc2z1Bh9TzqzjruutrF4fQMKFXAEtbRGuv9zCuJEaLrq6DW3tYOTZe+k3SM2nb6Rja48w79EQ6xaLAze7GJHRQTvHH6vqNo308gtM3P5AG+NGaTjv8nb8jRmY/2KkIkkS8oia++eouHBrE5vXOuN/PxzY2+tpaYty903WLo+ZTXLuu8XKF9+5GTxAjc8nku7w33qNlTEn1vD9MjcnTjGwdqMPW3uUhY+mcd1dbVTXhRk+WM33H+aiUEiMHq7hmDPreH2xg1Xr/Xz7fk6cXB/QV81pJ+i5bHYzp8+s5/WnMklPU/DZ125GDtGy4P60+EKgujbE7HtbufZSM888mM7gydXkZcv5enEOU89q4LTTLz7scfj2228ZOlDFipVhph6t4cn708nOlHP8OfXdvkYIgUIJpxyno6E5Rr5PnazivSUbueycFE49SY3bE+Ll1zez/k8lKa1DcdCGBycZ5JEjFdJi2sCxR2vYXx2irkbCotUxfJicqy4xYE2R88vvXq64pQmlXM7xZzcRtaWT6x6NAiU17MWDi83ScvJ7e7jhEgNnnGQgI01BJGJlwUIHf6wP0LuvJek4CCHYuXMn69ato6ysjPfff/+wxup/ClpaWlAoJbRY4+OjkwzxdhKIpRNmZAl+/Cgv7s9VmK/ksze1vPyOA59P8PvSXEZOaWDIAAWbtoSIRKBfdBgbWcFojknqRZgRLWDcCZXcdr2ZK29r5pUnMhOC33793ce7b0fJD+cSRU5VdRuOjghNLREy0+WkWDoXw40tEaYepUMlU/L9y3m4Q60UFhb2eDz0ej2haIhGqhnBUXQ4bXz8SQNf/1yHQiajKeCmVtQjQ04WBfG2E7toRUKGIMrwYd2rIPv2VqGOGLA5YNiICB++mR4nLUMhwcK3HOzZF2ThY+lU1oS5fk4rUyZoOX6yHps9woxZTTjscNyxOr75Zi06Ry9uu86SNHxs6lE6nnvd0SPyMz09HSGgriFEXk6s2IpEBN8v8/Dux06qa0LMucnKGScZeP5VF28/sxN9W1/mPrSRJe91LfD2VQbxB0Tc41kIEbdV+SuiUUGrLUJu1t+XTTnZCsxGGa+918E1l1i6PP7YC3ZmnmPiiYV2MtLk3DDLQma6Arm8Z+XYMSccyc+frmcwY6Ggmd++TcXjjXLcjFr8fon7brVy2omd14nTFeGEc+v5cZmbu25MZcp4PVu2RllS7cevtkEgSRqpPPK36dl6nUQwmHi/q60PMezYBkp7K7lrdqx+yixsxd3Ste0rKiJUs4f+jGQrf9LPVooms1OBOnjwYH766Sc++eQTBg4cSEVFBWVlZf9Wa+B/d7hcLpBktFYYOO3CZgb0V3DPbCvFvZRs2xng3kfbcbp3Y7RoQCZRWR3ixbccHH2klrefy2D6pY1MGqeNb+LccKWRy9Z6k/qMSZLEADGKHayjTr6LHH0qCoOLFEv3kuZxozTU1YCnbgQmyUpdxkpeeUXJxHGdC64pE3Rs2OLnkefa+fPnDKaeuhH/ngkIWc8SrRvqdvLgnalJ75ljRmrIyLHTuLkALfJu64tMkY8sZze26EoaqlSMEEclhFKkk4tJWCljA8OZgKU9FfvaZkpHbKBXEYT8Mh5/NIpGZmXmta188V5mwgaZzxfl+NNt9AmPxSx11m4W0nAKO7vYjKQO8OmHZgb3VzOwr4r5z+6kJ5h+5hW88NbV/LjMxpABGmacZuTJF9txuWPt5H+u83HaCQZeW9zR7Xu43LHgsmknydi0fD1Z9pFxBbAQglrZbsZP9tGvtPM7nHuakZMvbOD0E/SYTYn3k/I9Qeobwwzur+a2a1O48rZmehcqaKiR89YrCt57QUVI4SarV5BXnjPxzIPpPPSUDa1W4qqZZuRyePsDD+ddMu6wx8HrjeLBSS6dirmDXnXN1KGUFAxnAiERpIEq7KIVgErKEX6B8Jvoz8g4ARkQfnazhUaqKciX0das4PZbwyx4tgW9JcSjc9O6hBgO7q/mobvSePkdJ0ceKWfr0gYsodiCXvxlTRCoAN0oME0B305QtCggBCgFHRn1jBlwJHKdRFVZdY9C8HqK/ypr5Z6ukyHm+anWxToDKik/kDYeg1xSkEsxQlTgwIYCRYI39l+hOeALKYRAi4F6KhjKkfHrAGKp02WsZwjjGCSNZq/Yzk42Mkg6gqgIo0DBXrYTwEc/qXtfQjOpuOkgIsI0UUOECDJk7GIzpWIwP379E1dceUW3r0+Gk6efxOtr3yPDX8AARuETHnayASMp6NBTKHUq/hSSggJKUQkN1eyhWBoQU+fTTDa9yKc3fnyUsZ5C+qJBRxnryaGQDHJppYHeUvJ6LVPKY5/YThRxgJjuRFAEAJFAfB6KfEpopg4vLgYwihefeonrrz/8DjKNRsM5F8/g85e+Id1ZQBnrSCGdfgynnkq8uIBE5a8LR9JW84NIIf1A4I6avzNIjbWXRxN8OyVJIkVkECVCX2kYtWI/ChQU0hcjFnx4qGEvttbYRklaWhovvfEiXq+X1tZWMjIy/u0O6lNOPZn5cx+mPyPj570cBX7hS1CeenFjxNLt++glEzqhJ0SINLK7PN5AFb3oEyc+fcJDPRW4cSI70GlWRH/UkoY6URHvTqphL0M5EjcONGgTiM+DYxcjXlcxjCNxYGNX0yaEED1SA/8d/rG296FDhzJ//nxGjx5N7969MZvNSSexSZMm/cc/3+l0Eo1Gu6QUm83mLmnGyWC329myZQs33nhjwt9zcnK49tprKSgowOfz8d1333HvvfeyYMECsrO7nhgAX3zxBZ999ln830VFRTz++OPdMvn19fVYUqKcMk2JJGr57LsdLFmUxfDBnTsTc26y8sCT7Rj0Er+tDPDTCi+Xn2/m3sdslBYreWxu5yKvuJeSJ15sZ9FzXX1j2h0RvOEACqXybwmoFIOWouBwNJIOj3CyM7iKst0B7niwjVuuTiE7U8FZpxiYeUMzk8drE1rjAdZt8lG1R0UED1lZWYdNdl0+63KeeOQhikvdVG/bSHrHYFSSmsL2ySz9/ke2Le/VJYV+3Cgtl5xjYu7jNravyEeni928vN4ol9zYzE23OkltG0bI0MhN1+r4/IdYUZhqlTPzAh3ffVmOx63Aj4cOYUOJmvz87o83I03Oxi1Bxk92YmodTDBchZZEAlgIQUQeYHB/I5LGjiJqITU19bDVKwZDKv2P1CZVEUGsxXvBS3ZabBFeeqz7domzTjZwzR0t5GW1U9sQZutvvbj5vlbeezGLYFDwxIvt8eI9M13Bx69nM/2SBlZ+lR8nPg9CkiSem5/OGZc2ct7VTTw3P52fV3j5fFGi8X+vfCUfvBzzPDz6SB0jBqu5+1EbLz6WSVGBipKSkm6vnb9CrVazbn2Y0lIZ77/UeR4NGaBm1Xof44/oeqP4daWP8aO0nHWKgRvubmXqRB33Pm7jj29yE1qUx7ys4bufPVx1229oWzKQISOVWDCICCmYfVcbNeVG9G1DUKNlyTIbr72+i/PPl9OrQMYZJxm48wYrZqOMxZ96ePixFThtKvSY6MdwgviwN1eyYmWIZX+0UpCr4PF707jrphTOv9rPmHEnJoxDc3Mzv/32GytWrKC9vR3gX6au/0/EO4veRaWUQIopYoQQOGjDhxcNGlLIwJ26m3efyOgyFwBcfbGZ42bUs2eXINRhpHZFMWUr7GSSQvMBU+7u5qNcitjRUMvyVT4qa0IMP6aaUUO1ZFrV/Lk6hLPRRJ5tAjJJhk4Yee09J2s2eykqUFJZE0atknh4Tiq98pW8+UEHM2eYWPFHEBkSchSkpHSfoNkdvvz8S8xGGSIg0R5sppFq+gTGUN60iXxKGHfAeyosQlSzhxbqkQk5IfwMYiweOti6rXt10Z6KIMqgEUtWM998nJswlyuVEjdflcIF1zTTd1QzSk2Yn5dkxUlIgPOmm3jkqQ4Wv67GFXQStuzlzJO79yybfqKeytbWw/7+JpOJYFjH06/YefrBDOoaQlx2czPHHqXj4bvTEAK+/N7Niec1sOi5DKprWvn5Ozv2tUYuuqqNx+ZZyM1WEIkIvv3Fw1Mv23n/pc7jO/8MEy+84eCuG7tuNH30pYtjJ+n4fY2vW4LU7ohQVx9hWwtUVLuorQ9zzSVm8nIU7Nob4ulX7eTnKMjKiN0z1WqJa+5o4bzpBkaO6lktNHDQSL75fBnV0d2oKjVcckMjPy8LE/FpufYaZQLxCbGNzF8+zaPPuCruuc9LobwUfSDm3eSU7aFMbGAAIxOuB3lHBku+3hVvo/0rflru5ahxnfNuOCxYsdqHNUXO7dd1nt+L30jhxDPW4qsvxuorRIYch6wFW0oZ+oBEjXINWrx4q8MoU0K0t7djtVqZMmUKZWVlrF69mtWrVwOxAKSLLvrPtT/9d0Fubi4+l4RG6+KMU3Q8O7+zhsxMl/P8Gw5eeSqNUUM7f4/rL7dw32M2Rh3dQshtYNDYFu65Q89FMwy0tEYxhTNppibpAkgmydBmtrPis3QiEcHN94HfH+1S3x1EXWOYqmoZRlJwCQcjx4YTiM+DGDVMQ2mxij0VYZ5+zMTVl24n4o4kecfu0dJcS9+S7ltoxx6h4LvNsYT27iAhodPKOP5YBZ8/W5w0jVctaTEKywFLpFQsIpOmoAmTycmg/irUyiC/f2lh72odQyfVMesiAwP6Ktm0Ocwb73pQezMSiM+DMEkpaIUefZaTwf1jdaDLHcXlau/ROAwfPpzbbnHz8Jw0ZpwWWyO4PVGeedXOfbemolRK6HQyolGoqQslDQd95R0HoZDg1adSef09Fw8+9hOZWgtKhZyQqgO5MsgbLyQGyOh0Mp64L40zLm3ksvNNnHaCAb9fsOijDj77xs27L2TS0hZm83Y/azf5WPaLlsHhiQnEh6/Zw3GnrOLX7yx4/YKiAjn3P2Hj+VecNDSFOe30Uw97HDraPCAkPDjxCheV7CaIDxlyPDjJE73poJ19bCefEvIpORDAUkMNe7oQXSrUpKcoSevXzC1Xp5KWKuenX4N8+ImgrUNwxLDk8+H4IzQ8+FQ7S9/J5qTqnTSX27C4SpAjJyD88ZbhYDXILaAuAf1YmMDYGLciSVgOeDh790UIVsPbb7wT913/T+O/ylq5p+vkgzAaTCi9Otx0sEtsjvkvHiB76kUlHdgYy7HsYF3C+P8VAfyYscYyGrAzlPEJ5wPENt17iT7UU0Eh/SiiH+tYRplYhw8vYYIYsCBHHvfxTIYwIarZjYU0+jIclaTGL7xUsJNKyskKpR72muggrrz6Sl5b+Dq+vR406NjFJgYwil1spi9Dk74mkzw2sxIhRKzdHB/1xMbMQjpDGU+YEGWsR4OWVDLRHPBE7Q5B4UeHATdObDQn3Ff8eBNEC3+FSlKjE3oMmNnLNlRBDXa7nQEDBhz2ODz06INYLGYeeeAxCn0D4kpbF3YC+MkXicp2OQqCxGytvMKFGycKlFhIQybJCBNCgZIwIUIE8Qp3UvI25nUZjgf9CCGwHVCdatGzVaxCgYohjEuwQhjMGCo9O1n6+VJOOOkEbrvhdnZuLUcmFAhlhDPPPYN7H5jbY7sIrze2qXmQ2PUJDx6c1LI3wcpGgYIQ3fuIR0QEkFChRhBFIvGcdtAW95xvFnU0Uk0hfenNICKEaaCKzfxOfzEKOXKCIkCIAHpMyCU5zaKOHAqTfrYkSaSLHNpoIkvKJ0sUsGXLFk466aQejUV3+EfIz0ONjteuXcvatWu7fe4/QX4eRHfKyn+F5cuXo9frE1KPAfr06UOfPp3hAn379uXOO+/k+++/57LLLkv6XtOnT+fkk0/u8vmtra2Ew13bwHft2sW40VpWrPEyeICK62eZGT64a4jQ/bdZOeHcBpa8mc2UM+s49Tg95XuDPHJPorpl2CA1hflKZs9t4f7bUuNqpE3b/Nw0txVNxITD5aGhKdwlCAFiapfy3WEyiR2DXjLRNzSGrIyN/LneT11jKx6vQKWEqUdpOeXiBm6cZeH4yXo6nBHe/tjJS285Ubb1BXaxc+dOrNauxWB30KpT2LKzlUmTolRWrGBPTQSHJ8S5o7VJyQ6AS88zs/CtDppaIxT3in1fnU7Gh69mMeyoRhxSGZddomLieA1vfRzh+HPqSE9VEPTKifgs9CdGsgohaKSGX1eWM/vq5MTThq0B5O3ZZDtG4RExRada0hIQfpqoxo+PKFEmDpdwewTRsIyIIoTNdvgeVxOOOoE92zb+7XMkKabi1ai7f0+zSc7z8zPIzFBw9e3NfPSlm+aWCEUFsYJ4284gX37v5vQDi+aBfdX0KVZ1G9xhMsoxGmRcf5mZ2x9s5earUpJ+J61WxrSpen5a4SUzQ86+yhA/LPPQu0jBtm3bDnscSkpK8PiiPHx3WsJr7rrByrlXNfLIPWmMHt55rfy5zscTC9v55PVsLGY5g/qpOPOyBs4/05j0O007Vk9J73YqnWEy/f3YTxlhEcLX4Sa8qojcaJ/OtrlIHin2HBa/s5KcUieSBNfd1YKExOXnmxBSlEGMiRdbIipw2i2s/a2ci2aFKO4t555HbTw2N407rrdy9xPPctRRR7FlyxbWrl3Lvn37AJDJZAwePJjx48f/456f/xWxfdt6IgElflUr9kAr+ymLB1EJoIJyso0+hg5M7ikoSRK5WUq+WaJiUDgWLuETHrTosdP6t2mYSlQoZBK3X5fCswu97PIF+fpziXxRTBpZGCQlSDHvI0fBGr5+PytBdb2vMsils5s59Xg9Xp9gxBANc+53o8eEVifYv39/jzsjXnj2eSZMkLF9k6C6eQ/DmciuAybih7auKiQlvRlIpXwr/SY1sHIFNEQqyBB5/LIsGFcG/RXzn3ATbS/i1DPd3ZIc98y2cN5ZEG00cu/8Jha9lDifz7nFxKdftNJ//yQqTD8S/htPvEBQ9FgBe8tt81j81l3MfayVdZsCvPxEYkDRHddbOe2EIFfe1sLX7+VQd32YBc+7+PBzD+u2ucnOlKPXy2hsDmExyRPsWs493cBVt7Vw490t3HOzlcx0BY6OCG9+4GT9Fj/vLcyid5GS+c+08+hf7rVCCGbf24q9MoU+/vHUa37hqHFa7l8Q84YDCIeguSXMkm/cnHaCnvOmG9lTEeTGuW3cdU/P2hvX/PktkYggmFaJ0gC7d6uxuvuAtZmJ4xWccYGN6moBkmDyJCW33xib18NuAyPCk1FElPH5zCLSqKeCPWyjjxhCBzYaqcYlOmj73M01lxrj6tiDqKoNsXqDj/tujf3+fn+U6+9u5fILzLy/xEXGIWrfzHQFq39J54MlTbz7fhWVdWHGj1Py+DwLJ13QwFkn6/joCzmb637h9qPvjdcIarWam2++me3bt9PW1obVamXYsGE9bgP7d9CTEJBDsWvXLubNm0d+fj4LFiz4jx2PXq8nNR0MBsFjcxM7db79xcNxk3QJxOdBPHCnle+/b8XcOAFcEgvu3cGOnQ5++9ODwgIRjQd3U2FnSNkBNIkaRo9UxOe0GacZef9zF5ef37UWqm8ME41CdpYCW5kPv7GBy2Z2H1hxxkkGfljm4d5brIRMNcj9PQu3kMmVeL2+boOGWmwR5MhppZFC+iZ9jkPWwtFHKikri/6t+sdCKi5i1ksAVn8hM06tYuhAFXc/0oamsIbabXqGVxzLkw9twqhWYwhkIos6yKH7zegMcknJbYn/+4PPXaSnqmlqaiIr6/BCbtra2shMCzHjtNjx/7Tcw0dfdLB9V4hfV3oZMkDFWx90MP+uVC6b3czzD6cz4IBiMRIRvPuJk5VrfaRa5Wi1MtZs9rJ+eRoqpYxQWJCfk86Zlzfi6IgmdDJAjMR+5qF0rrilic+/dVNZE6J/qYrm1hDnXt1EYZ4CpyuKXqkmPzwanWQgIPw45M0gRTCG08lqG805l6whP1tBc0uYu26w8uRLDuSqcI9UTwajHoVMRlu0ES9u+jMC3YFW1qiIUkcFO9nAKCYnJNorhYrcA+nYCeNqLuOyG7zMvqaT9B07Ust1swwcPb0eW3skqY+0JEloNDFv3Z+/SOOn5S5efm011qoAZdVrGSYmxEl231bw10bwFLVgTNGhVCkRIZDZdLRWt7G3bRfZFNDW2tblc/7T+H+9Vu7pOhliIquQL5aRkUU+jdTE2tNFNL7pMY7jYjWgKKSGPQnET/x9hAPFgTT2zfyOHnNSb0iAVLKoZR+F9EMhKVEJNRr0FNGfLayiL0NpoZ5mapOSOgdJsTxKyJU6H9dIOgYwin1iB/6Qn8bGxqSf/3d48/03mHXhFTQ2+NG7TWglfaydvxvFqyRJqIQGL27cdKBATYgQUQRtNGKjEQUq8inBg5MAPlKkdBCiWxKwhn348TGciWxjFdmiV3wNpEaDD2+X1xxEWISQkJMmZWMUFraK1axcubLHIoGTTjuJ1559E6s/A6ew48TOIMbQRA3lbKSPGBa3oLCQzmZ+xyaaUaHGhBUPLqrYRY4oxIOLDHKpYCdhwmxjDcPFhAQS3Svc7GITGeRQw16MwsJ+yjBgYRSTUUlqNos/KGVQ/LyOiggSsU7YXpF+PPPEczz1yDNkNBaTJ8XIXiEE3zz9K8uXLeeDz97vUdCPXC4neohSdTdbGMI4KimnXlSQQxGSJKHDeECFnJysb6aWdHLiCvpseiU8LiERJUroQCr7EMbFPU9jQWSlmEUqu9iEQGIH69CgQ32ATwoTTkil/yuUqOLkbD4lPPvE84wYMaLb5ysUisOuDf8R8vOaa675J972sGEymZDJZF12rjo6Ov6lekoIwW+//cbEiRP/5ckmk8no3bs3TU1N3T5HqVR2m2CZrJ0hOzub6poIDleEdZsDPDUv+Q8ZCxHScO7VjRj0Mi6/JbbITob7b0vl7Y86GDutll55CuRyif6lKowqJdo0D4MHy7h5bhsfvZ7Z5Yb3xrtuFO05CSlvJimFTZsED84z8tjzDvqVqJh2jJ5ASBAKCT79ysWTL9lxuqIEQ1GuvtTEosV70bZFuv3eyVBeXo6nOYBSK0etkSjfFcUYTkVPgNysULevM+hl6DQyjju1nR++tFJSFLu45HKJyy7SkpejoM0e4f4FNhY+msHwweqYR9GlMvpGR8UXhJIkxZJoyyrYXxXskgAshOCu+x047Ok42EgrjWSSx26xBS9u8ulNBnl4cPHbzx2cP6uNUHsmUy+e0qNxsFgs/LHGF/MOSlKQrNscYEAfNblZcr752cNZpyQPuPp1pZfnH04nM13B8i/yOOK4WkyHECChUJTFnzn5eKmLU4/TgwSttr9XZERFTHl6x0Nt9C/tfhLrV6qiujbEjvIgn76RzQXXNhEOw5la7WGPw6BBg1CpYejARMVsWqqcD1/JYv6z7dw2rxWdVkKIWEL7R6/GiE8hYgENDc0RzpjW/e7jBWeaeKrZhju4iQx3Fl6HET9eciKlXZJQZZKMPPcwinI3cfUsLU+8aOe5h1I56bxmnG0G9rKNYtGfkMKDM3MHk49S0Lu3nFUb/WzdJeJeYQITwaCce++9F78/tguZn59PbW0to0eP5pxzzkGpVP7H5P7/nZCZbWLtSgmNwc/uwBZUaEij05vIj4dAJNzttQEQ8SvRha1sYzWDxdgDRuQdpJJFJeVdbugH0U4LUSnC+WcLzO3D0aGnL05q2IcPT9w83G7dyaJXTV3sJkqKVDx5fxp3PtTGDx/lsn6zn/r9WuRSG3mFUez27j1CkyEUChGJNvLMI7mceFYL1uZCokQIEuji2XcQueF+bNjQwNFTBXnZNdRV17FrvZ8pZ9Tz2ZtZ9Drg2ev1RnlogZPy1SkoUDCwf/f3vqICJRGFm9zgaDascLNxqz9BGShJEtOOV/HzSx1o2nux+LN2br46+fF9+KWf1946skfjcNxxJ/PMk7ez5Gs3Jx9n6DIvA/QtUTF0gJpV6/0cOVrL4/MsNNsDvPtCJk+/4uDTr11cd2kKA/upOHtWI316qyjuFVNsbVgrR97ci+XfNyGpg/hw8dBdVmZfmYVcLnHWyUa2lQU44dw67pmdSmmxkl37gix804FBL5HW20G9bTmRlkzue6SRRQtTeH2xE5VK4q4brFhT5EQigm9+9nD2rEbm35XK0u89fPXlIqZMmXJYYyCEoLJyL2pdhJLeCt57MYsjj7HTL1jKLl8V112lJ9U2mrQDvtV/VLTw/Q/bmXCknDxfV+8mgFypmLX8xJ/ie1LJohd9UaOhpbGeyadvZfZVZs4+1YAQ8Pm3Lt5434nBIDH73laaWyI4nFGuu8zMKccZ+PxbdxeCQK2Wcen5xtj/b2rioTvN5GQpyMuRc8/Nacy5KZULrmnG601Uv8nlcoYNGxb/9+Emgv+foKchIAfh9Xp58cUXGTx48GEpp3qCffv20StPgVot67Ix8cV3bh6/N/lxSZLEOWer+fDhVtKkbLJdQ1m86HcUMiPDjvTy2jPpnHruWvbvTSMt1AuBoE1dSUuoiZumdNbLF5xh5KxZjWRnKjhxii4+31bVhph+SQMvPJJOKAyzN+yNJfn+DXkil0H0oABdApWsZ8qW4088j0UfLeC6yyxdHvP5ouyvCuG31BBwBGgR9WRIicrFiAjjzNjB7GstPPCoi7oDSc/JEMSPy7KXBkMVco+FoN2AJMXIv1kXmvl5hYeq3WGUQRVF0YFU+3bTS8rBSfet5ge/+OABse+9bWeApT94GDsynba2tsMmP1esWM5FZ8Xq/udft7N2s58OJ1x6jpkJY7S02sIsfLODh55u5/WnM3j8BTtVtWGMBhkNTWEamkJceZGZb3/x8uBTbfgDgqKCxN/ipisszL63lTef6drWP/fRNl57KouhA9WcclE9i1/KYty0Go6dpOeX373YO6LYWjT0IoWmlI2kFdu57WI1Wq3Ehx9XUb5NRWsFZEVCZGXIGTlUw9iRajpc0R6pna68/goeefAGnO0KBvvGJIS3ySQZKqEij+IE4hPAh6eL6jkiIkjpjdx0dde1V6pVzkN3WXnrww5uv66riCMcFvj9sVpEkuCEKXqOnaTj5HPaiFbnsJk/SBPZ6A6EoTTb6rAQwr87ityVdiAUCQykkU0vWqjjmOFHHfY49BT/VdbKPV0nQ4z497i9qNCgx8h4jo8nSzdShY3m+Lo1hQxsNLNPbKeAPnFxSysNVLEbKxnsYC0DOIIWurfRkiQJSXTOvVGiGLFQRwVadCgkJZkin638iUmkJNi8CCHYxWYEgpxuas5C+rJx3/J/y+ogNzeX75Z9y5233cXOj6rjx/d3tXEQP+VsZBBjqKeSNhrpxzDUUuJcqBdGtrOWTJFPKUMoYz29xcBDQovC1LIPDx2kk4NBMjFAHMFGlpMvSskiHwkZPjwEhK/L+0MsFCyLWHCtWtJiEim0trb2eCz27NmD2hdb49WxnyJiG5aZ5KNExXbWoBBKZMjowIaERClDEsjcQtGXnWzAiwsTKfjxoECFIMoW/kQr9KjR4MeLFzdDGU8TNRTRj+2so4h+8WAfiJGEStTUiQpaqEOOkihhlEJNIf1wNrkpCg1I8B6VJIm0UA7N26v5YskXnDXjrMMegy1bthAhTCsN6IUJNRp0koEBIhaUupafMYoUwsQ2D3awjsFidEL3g1PYaaKGoRyJQLCVP0kR6WikTr/fVLJophYvbgrpm8ATHYRZsqISasQBKwQfbhy0IRMydBhwHEh67xDt1LGfEAEEAjOpBPDFQ6aUqHA52/5jNiD/CPn5/1qhpFAoKC4uZtu2bQk7Utu2beOII47429fu3LmTpqamw1qECCGorq4mPz//Xz73cGGxWHC6TUjCRkaq/G8TFU1GOTNONTJpnJZFHzl5Y7GTU44zJFW1nXysgeWrfLz9fKyouu/xNnbu93P2mXoW3J/OI8/ZOO3iRu671cqwQWrqGsMseNHOsq915DsHJBA/URHF5Y4y584oqYEhVFYoeGRVLZYcF48+aOXjpW5MRhmhkCAaldi5O8SDc1K4dV5Lj3ZxqqqqaHe1ka7U8d3SKEPDEyhnEwM4gt/X/Nrt67aXB1ApZKS0DOeam7bz81edi4LCAiWbtvuprQ/z4SudrdNvLPKT6zuiC8EFkNE8huPO+pXH7kth+jQDCoXEnv1Bbp7bRk2ZlTyK8eHGo7BhLq5FpYYOu0SkxYU2lI0WPamBTLb8vgFNbpRb77zlsMcAYl4mQgheeMPBjVckjp/XG+X2B1p554UsUswypp5Vx3GTdV0CTX7704vZKIufG2aTnMvON/Him046nBHMppg31ouPZRAOw7I/YinaeTmKBH+9Q9FujyCTQKmUYTLI2FsZTPo8gP2VIcp2Bzhpqj4elLBnf6DHwRUarZGaunAXD9v0NAXPzc/gwafbeGORm6cftjJ8iIYUS+z6efoVB4X5SoYNUhP5Gz43HBLU18jRqiMYzNWE1CGMzfndFg8GyUz5rigTxmj5Y62P3ftDfPh6BhedI2GxDWAH6+jbP8DGpZlotbFjuRUTu/dHuf4eJXc8XoTHG1P0qNVqxo8fz+jRo8nMzOTmm5MHIP1vwtFTTuG7r38l6JNjJZ0+DI3/FqlkkSd6s9v5K7+v9jFpvK7L60MhwbrtbrQWLypHDhXspJiBbOEPsumFDw8e4exiBB4RESopxxiwkusfE58XTFgZxGj2iK20igbSpRwkSztHDEuu8BkxRIMkwTMvuXjjzRDGtgHUGTdh9YZ7nOj51VdLSU2VyMlScOLxSr57SUcAH3o6Cya/8MULuhTSUUlqUoxKPl/UuZA79/II330XZcrJNqwpMtRqCXubhNbWm8xAL1zYWbUuwKXnJT+OHbuDKAKxQtHc3pfnXtrIu68mKrfUagmBIC80kFfe+ZZTT9B3ISnf+chJTt6YHoci/PDDD1xziYXq2hDnnJZ8owfgpGP1rFjl48jRWraUBSgtUqJWy5hzk5WdewK8vriDzAwF0ahgzUYvHy4y0ZcjKDi4YGmOGfbbFfUs+nArpx5vIBSO8sb7Tr79xUOKWc7tD7aSYpIx/ggNzzyYTn6uktcXd+DzR8nNclFRrebi65sYPULLs/MP8SSTS5x2goH8HAXPv+EAoK2lqkfjEA4HsKbCBWdYmHh8G8qOXOy04XEq6CfGI0kSURHBRjPBaABVfX8+WbKN0SIz6X0OIE3KQggZJVKnIjmbXkTq8njq6WX8vqYFk1HO8UfrWPt9AQBLvnHx259+Pny183564VlGXn23g7tndyUIGpvDOF1R8nKU7NkfJOdA0KJMJvH28xkMnfIiV119Y4/8wf/T6GkIyEG89tprHHnkkchkMtavX/8fPaZNmzZx5Fgtq9Z2DYLxB8Tf1oopFokIEQLCT4gAmcESanWbuW5WCpnpCr7+KIVLZzfSv8iJXA5nTdewZ7+Z/VWdm8xqtYyPX83mkefaee41BzlZcvbsD2Exy3h4TipPvuwgzSojau3AV53P4g/9CZYIh+KrHz0cO0nH+i0BQmGB0dL9hmQyHHnk0Zx/zlxGDlUzdmTnZ/h8UU6/uIn2ven4PSARpJ5K2mkiV/RGiRq3sgVP2l5efNZAdqaCKy/Tcu7XezH6uq4NhBB4LJVsXZ2OxSxj3eYAN8/di0Ieu19MP9HAy4scaLVqCIJeMiIJGQ2iGiuZtFCHheSktENXhUoX5oJrGokKeP+lLK6dE+WCHrS8SpKEXCFRVRti2R8+XJ4oH76alaC6PvNkI08sbOeCa5q49ZoUQqEoS3/wIJdDcZGSkUM1nHqCgdUbfHz1g4eflns4bnKnkOLoI3W02iJMO7+ek4/T079UxaZtARYvcRGJRJk9t4UF96fGfPMX2HB7BB6f4P2Xs8nJlDNghJ0WaRM3zw1wyXnphxwXrN3o57wrY77LSDIamiLs2B1kygQj5eXlh+0FnZ+fzxHDVWxaYUogPg/CiT1pUnNMjZaYcu/CzrHHqLudf04+Ts/k6fak5OfbHzmxtUdYtd5Hfo6CDVuCPPaUG1HVlwKpF3miN+0000QtdlowYyXTVoICBW00sYnf6S9iqtVM8qigjJtm33RYY/Dv4L/zWnnlipXohJFUssiUOt9XkiTMIqbWPvRvJWIwNprYxSaiIooPNyCRSS4+vBQzMJZeTXm3hKFfeFEQW+N0iHYEUVSosdEc/7tckjNIjGE3W5CEhIVUggRppgYL6RhIbgEIsY4dQv++yEGSJPoP6M922X4QYCYFO60JfqgH4RVuQoQYzBh0koHeYgB2WvDj67IRpJCUpIlsdrGZPgxlEGPiid4RESFKhAJKMZGKkVj95MZBLsW00Ug7zchRkE4OO1hHf9EZeiSEoIlaOmingE7f8RTSUSp7tikGsdR3IY8t8jy42M8OwoQPeFBGyKYXVjIBccDLtKiLilWSJPqLkWxkBfsoYyRHo5V0BISP/ezEVKzlsacf4cqZV9G7YyA6yYBBmPHgRoU6Hm53EFGi7GIzeowMY0KcJPQJD7vYRCgU7GKXdxCpvlzee+v9HpGfC595ETVaathLDoXxICZJkigSA2ilkVKGIEeOXFJQKcpZx2+YRMwj1okdOQoGMSauCC0WA9nMSlJFJqlkEyJIG434iW1A9CZxrg4IPx20IwEK1EQI0ZuBGCTTAQV0M1WUAxJBEcCJnWIGoJX0CCFop4U9bI231TtoY9SI5BYO/w7+EfLzvwJOPvlkXnjhBYqLi+nTpw+//PILbW1tce+UDz74gPb2dq6//vqE1y1btozS0lIKCgq6vOenn35KaWkp2dnZcR+TqqoqLr/88v/osZf2G8iWzb9zxDA1v670cvzRyS+KVet9PHl/OjlZCubdnsqMUw1cdXsLX77dtQX0yx/c/P57hBETWwjhZ+pkDdNP1sVbmO6+KZW9FUHeeN/JI8+1k54qJytDgaoju8tEvY/t5ERKyY0UxxdRmZ58nHttzLxqLcu/TaNP79jO2pqNfm66p5UbLreg0/ZMseHxeDBKFuwOFyXREbRQTy7FqCUNlTVyNmz1dWnzEkLwyLPttLfKKSKdhhoV67f4KchVkJmuYMUqL/uqQjw3Pz3he1XXRDEnSXyDWEuCqC/irluczHvQhqQM4vJEyG4dR7GUSpQoHanlnHeCiltvtJKbpWDzjgD3PrqPuu0d5DmPQJIk+ohhOIy1PTYx7t+/Pxq1gp17gpx1eQNXX2wmO0vBn+t8vPepCyEELneUogIlt16bwoRTarn1WitTJ+rocEZ4f4mLXfuCvLswUU0wapgGndbNbXMdvPacFbVKoqI6xLhRWi46O1bc9++j4tZ5bby3MCvBZiASEdz2QCs3zLIQiQha2yM89rydyeN1Xc6XYFDw1ocdTBqn5aYrLQBkZyrYsSvA0i8/4IYb7zrssTAZinj8mQrefrlrQFcgEOWV1734HSZuvU5NSgpE9a1ce4WWH3/z8OPHuVhT5Hz2jYurZ1qSvv8HHwUZFT4OeVhBe6COJsN2kIW79bqO7ULFHrzobBP3L7DxxtOZyC0taNv1DBKj0ehWx4nPg5j/0jDSMiXcnggedx37drewbOXv/08X/P8VcfTRx5KWJmiuVVJ6IO39UCglFRkdQ7juzo38/lVeQuKuEIK75rcy5yYzgweEmfdIJRu3hPA6e6FAyXqWIUPBFv6kQJSSTSFy5NhoplIqQ6UL0M9zdFKiqIj+lLGONJGNVvf3O5Eul+CVF6O0uyJ4rRtJs4YIReRJ7zF/h/Xr/zygahaEwgKf2kZqIAs/PiIiTHPaBnJKPMw8W0UgIHj/w3Laaq20tCWq5OvrJEDQ0holrWUkOlLRH5KG7BId/PZ7MGmCsRCC++e7MNpjhLAGPfUNXXcTvv8piAYd7bSgUSi54e4WhgzQcOyk2Jz0yptedleGWbn69R6NAcQWZuMGyvjsK3+3KneItdQrlbHxevoVB0/c10lC3DM7ldlzW/hiUTYymcTEE5vpy4gugTwAKeFc9q6t5+gz6/B6BfffbmXdDwXI5RJ2R4TnXnfQ7oiSl6MgGBSccpyOy2Y3890HsZ3/Dz53cf9tyQMFRwzRsHd/iHBEEI4c/o52OBwmxSwnEICnnwCzbRDV7MaBjSIxEEmSaBKxlNM0ctCgw42DSOTv55eoEKQnMbaXS3Ly7GMhuJ43n0n8Ll6fYNv2cMK1edJUPZ997eb1xR1cco6RDVsDrFobwucP88tKDy8/kUk4LLj3cRv3zLbiD8hYu8WM061gYP8QdXV15OfnU1FRwQ8//EBdXR3RaJTevXszffr0f7Tt/d8NAfntt99obm7mhhtuYMmSJf/x40pLS6N8Y4Tm1gh2RyShDXnMcA2/rvRy6vHJScTPlwbwpe8hp89uCvMVlO0OkuGM8sb7HRw3WU+qVUEoJFjwUOfCfNhANdPOrycSEXG/cZ1Oxvw5aYTDgmvubKZPsZxFz8fqzWlTDVTVhqiuDfHRZy1895uLTdu0jBiSSEbt3B1g4zY/d91gYeqMBhbMs3L3w/9KJZkIrVZLr3wdb33g5ImFdoYOVLNnX4hN62WYW4dREI6dw2FC7GAdKqHBnreWIQNUjB+n4LILU+O2H8MGqfGq62mPVmMNdCqyhBA0GrZyxSxVfKzHjNCwYmkup1zUwLSpetJS5YTCEIwG44RJP4ZTwU6aqSFEkA7R3sX3040dTVYbfYo1rN/s56dP8thbESQqyyc1NflckQzjxo3nntv97K8MUVSgYNJ4XQLxeRC3X5fCj8u9tLVHWL3RT1NrhGMm6hLmpYF91Vx4pokZVzZRVKCktLiTeIiJLDSMPq6WYybp2LIjwDmnGpg0Xke7PcydD7UjBDS1hLnnZivnTY/Vj4FAFF/YT+9+0QTi8yDGjNRw+klavv7JRUtrhAUvtqNSSljMctzu7r0F/4rt27eTapUj8yW/H8hREP6Lt51HuPDgwkYTOaIwYf6S/U0AlySBzR7hhTcdzDrfhFYrw+uN8tp7HTz/op/2Vi2zLpTh17Rh9vTC4hmJWqcGLciRkS6yqGUv/RmREPRhxkpQ+ClnA/0YgVrSYZD0/1HCMBn+u66Va6vq8OMlk7wuj2kx4MGZQGJKkkQa2aSRjVt0sJ219GckLhy00EAxA5FJckzCSisNXQgsIQSVlJNHMX7hi5FWBKhgJ/0ZQRW7CYkgSkmFSor5OfqFFzcdKFETPRCG83eembHgnORt/oeLAYP606x4iYxQLvmUsp01qIQmwdbk4PEfJD6BA238GuqpwExXYj+PYtbyK2v4CT2x9/LhIY0s8iihmj10YENGL9LIpoV6hjEBL26K6R9Xe2aIXCrZhVc4UaElTJBUMhnE6IRrMKwIkpHR8/t8//79CRl9tLU3IUNGH4bGPzsiIlSxCw8u8inBi4d0kltmxbz8DeRShPaA2lEtaRnASKobdxEJR5h67FQqPotZl6SRzXp+w0LXID4ZMuTIKZASQyW1kp5BYgzrWdatPYFCUhDwde/LmQy7ynajQkUfhrKDdUlrug5s8fkng1z8+PDhORASVdhlE6mRapRo0GKgjQbaaWUYE2ihnjr2ESGMAiUREWYPWwkRIpVMggTw4eIIpvzlWszCKMxsZiXN1DOSoxIeTyWT4WIiu9jIUHEk+6UyXr3mqR6Nw9/hHyU/W1tbWblyJVVVVfh8PrRaLYWFhUyYMKHHqpeeYvz48bhcLpYsWYLdbic/P585c+bEi2a73U5bW6KXitfrZe3atVxyySVJ39Pj8fDaa6/hcDjQ6XQUFRXxwAMPUFJS8h899r27d4AQLF8R5qdlDiaN6xoitHaTH5VSIjtTTnVtbHHbr1RFXraCTdv8CQWn3RHhmef9FDcfh2gW1Mr2UN2riey8aEKSa2mxKqF16qsf3SyVR+GQfIyg8OPFRZ8kJsomUskQ+dTUuenTO3YCjxul5YePcjnnykYUPdzFycjIQC00OGWtmKQUmkQNqQfS2lIbx3D+VSu58wYL5003otPJ2LErwCPPtRMKSpjdMU8LX7uO519rQ66A5tYIjU0hotBFhWQ2x3YfVFJyJWJY7kWjjGKuH0kd+ymgT1yi3mbayc13RJh1cacqc8wIDT9+ksMZlzbR8GMrFikdhaTEY/cSiUSQy7tPXP4rcnNzsaT2IRSuZPP2AIuXOKlvjHDMRC3FvZQ8NS+dK25tpjBfySnH6/H5onyy1MmiDzrIz1VwzSUW5s/pOiHXNoTQ62H5yhAjptQxbIiSxxfa+fLtTnL2iGEaLjjTyIRTa7n0XBOD+qnZVxXkwy9czJxhYsoEHe983EFpoZKxozSceVkjKWYZLo9gUD8Vp52g597HbVxziZkrL7IAMeK0ujbE5ReY+PaXX3pEfjraO1hdq+KZl5zceJUxvijrcEYYflQzJkcfBtEHKSJBG0Rboyx8dCtp/dxIksSZJxmYdn49xx+tj3udHsR7H7vpqLWSdaA1Ki1SgKpDR7lsPdFoNKmk3yG1MnlS7H0sZhkeb+xi0elipItW0lNfrezisRgOx9qibO011FfUk56Z9/8Tn0nw00/fYjVq8WBGJskIigAOfSXoXBDQYnIWk04Oayq2MeOKRkYN1XD0BC11jWE+/9bNiVP0XHJejND6+mMNs2a38MVn6+kbGYVRsgDQLlrYyXpqpb1IEuTnSSyaZ2Du3Upk3uTXqVJSERQB1vIL6Q4/oVCMaPsrwmFBW3sUr9KBNiXKrnW9uHVeG0u/6bnq2ecLYzRILF/lZeM2P4Y8G9J+iQhh6tL/ZOELaqZO6py/r7kUXlnk5KEnQzzytJ1rLzfR0hahqSXMrbO1LP3FQWXlOuReCxkin6gUplGqRC7UGJ0mpl1Qz6sLMuM2E222CHfe30Hz9hzSDsx9HpwMLUksI95634WtPUz+EauZOlFBU4uC39f4KMgL8+0vLn77w0+wLhez3EJZWRnDh3efjJoMoZCPtz7soM0e4cMvXBw5Ovlm0idLXcw4zchVt7UwZYI24XovKVLS0Byh1RYhM11BdU0YMw7aRSsppGL8i42AMZBNiqmVhY+mJmy4pVjkzLs9lWvvbOaUixqQJLBa5NQ3RXjoaRuXnmtCkiAro/tSa3h/A9u3ecjLP/x7gkKhwONTYW8O0csxmF1sYQhj2ccOzFhpE03YaGI4E+PzSgY5IKCVejKSLBiFEDhkrfQWg5N+pl4yUlmRSApU1YZ44Q0H3lYj3//q4cRjYhu1MpnEW89m8uBTNjJKGrBEsrBGCglLAbwpldxxn4NANMBVF1soLNBx1xOlNLfFzjOlNoevv/6ak046iZdffjnB823nzp1UVVWxYMGCv20//z/BvxMC0tjYyAcffMADDzxw2Pf2niYcT548mfvu9lNSoObiq218/l56fM6ZeY6Js2c1MnWirosP5vrNfvbV+lj+cw7ZmZ3n4Y5dAc66vDEehDP+CC1Lf/DEPb+VSolLzzNxzR0tLHw0MVDuy+/dbNoWID1VTmVNKH5tFeYrKcxXMmm8jpMv9HLOlY1YLTFf3VHD1IRCsGl7gGnH6Jl6dj0IOPsUE/OfriUUCh12q7PVaqW61s/nb+USDApmXtfCrh0KzBYQxjIaOvahb+6PWUpjgBhFORtJ91qYeGSI664wxMfX749y832tPHivkW1bK/n5531E21OJShEcUiv33m7g+isTuwKUSokbZll45xMnF51txOGMMGSwhqo/91AgSrHp9qGxNpFqEDicYcqa1lCgz8TgKgSgXV2FS9XM0DzByrUBJAm+/9XNg8/IePGVZ3pUB+Tk5GB3p7FhayMSsOD+5EIJSZI4ZoKOQf3UzLrAzJDJ1dx7S1eCQ6ORccY0Axdc00RGuhwhYkFMkWiMuNHrZWzY6ufnT3LJTO+cT0870cgzr9p571MnryyIBUVW1YY4dUY7EZ+Gyy7t/ne96mIz3/zsRghBRXWIIQNV/LzCx8VXlx72WBgMBn5d4aMj7ErevUUudVRgJpWoiLKbzQBkUYAcOTtYSz8xAqWkwkgKP/0S5JH7kn/Wd796GNRPxa69AUZMakahDuMPRokE5Sh9qeiRqHPa0TqNCEKkosA87dB3kDia7lrZNaQzIf6viWICkUikR35/PcV/17VycWkRElLSulwmyUgR6dRTQR69Ex6L/f5bUaCkmVpSyaSI/uxnOwqhooRB7GQDHuEkl2JUkhq36GAfO5Aho4EqQgQZzBhAopyNmLBSQCl72Ep/MTJ+TBpJh0po2MxKwoTw4CJCGL/wJrQPH0QH7X8b0vavsGPHDm675k7kQRX1VJIrFTFIjGYv24mIMErURAgjiNKXYV0Vj4AgSrnYRCb5mElBLimIiAh72EoBJUSJYKMFPTFLMOtAI2W71lISGYIOPQ1UExFRIsTWTCZhoZ1WsomR5DrJwEBG4RC2Az6RY7tc50IIwhnefysTRiaTce1N1zD3tvsYFT06wctSLsnpzUB2iHVs5U806JKePwehQYeMrvfzHF8xzzz+HJOPncQfsnVIUQkFSvIoppWGrseELEHVeiiUkgozqbhFR9LN95AIojd2PVf+DiqFCh8BDJKZ0eIYNrKCIhH7PQRRdBhooAqf8JJDL/SSCa9w0Zdh7GYLKtRYRUz9HhJBKtiJnVYKKCWXImSSjDbRyBb+IINcihhAPVUUiBLK2EAuRaRKsftApdhFbwYmncvVkha5UFDSzeMaSYta6NjICoLCj8/n69E4/B3+sRn1hx9+4L333utiVrx27Vo+++wzLrzwQqZNm9bNq/8zOP744zn++OOTPnbdddd1+ZtOp2Px4sXdvt8ll1zS7WT/n4TN3kG/YhW16/LAbGPaBQ3MvtLCsUfp6HBFeecTJytW+Tj5OD3Hn1Mf36Hdsz/I8EEq7nnYxvOPpqPXyfjqBy8LX/ZhqT0ivrNQJAZSsVpOxvRaflzu5YoLk3u7fPSFm4BkJCLC8QmwUr6NzEj3O5FGZyHvvr+RqZM6L1ZripwxIzS884m/R+OQmZlJMKMCpVOJ8As06PDiQo8Rk5RCpH4Ujzy9mbc/dqLTSpiMMurqwFeVTYY75tGoS/Xw7Px0Uq1yXO4ol97URPmeYIKaAeCGa7TMLdtLprtrAElYhEkv7mDxG2ZuuXsDe1bJ462mURElmtrI5Rd13aGSJIlnH0rjxM3lWFpjjwu691/5O7zw4nscf/wR3H61hVkXmph2XgM/Lvfi9QkuvqGRlx7LoN0R5dtfPFgsckYN1bBmox+nK5o0BV0IwUuLOjjxGB0XnGkkEBS8vriD3/70cMeDrTx4R2qccB8/SktGqoyXFjkYNkjN1Il6vliUg0IOr77dwYKnghSXytmwNUCfYiXXXmohI03OqvU+bri7lWMn6eLEJ8BLixyceryBE4/R8eUPjh6Ng9fjIWpXsvgZM6+/XU1JqUTAK6dyP/hbLZRKieEGMklGjnsYO3Yuw9ERwWKW89azmVx1ewsjBqs5drIOpzPKK2/4qNtlIrN9eELxbCINvU7BPv9GSkOjEn67oAjgyt7GbTfEiJLlq3yMHKIhFBJ02MFw4LmKqAZHRySB/Jx+XDO/r7cSiRSRYi0iLS2NFStWMGLECIzG7tVs/9uwZeMKGhtAQka7tgJF0X7uv0XH0EFqKqtdPP70alp2ZoJLhlIR5fVFPj753M+8OSY+ejW7S6jPgnmprP7dibHJEv+bVcpgnDie3aZfeXS+lgvPMhMKCebc/feenFGiFDMAqd3Nm4tbufrSrr/bog/c6G2lmEIa2oy7uOj6Zj5+LYsNW+ppb2/vEYHj7qiiwyWY/7SdYBDeeMnEBTNXEm1Sc9TUIFMnWbq85upLTXz4pZPPv/bx2nsO5EpISZPz9a8hgkFQG4IEZTYcCifIopxxjBqnx016uoybr87mudfsLFvpRyvT4u1Qom3pR5qI7SILIaiU7eCEnCgV1SFs9gjPLvSwZrOXD99IZ/SIzg24cFhw7hXNrFzjZ+hgGY1eG7qqXnz56dIek58V+9ZR3xjhz2/yuWluKytWebtYHvz4m4ff/vThdEe5ZqaFCWM650BHR4RHnmtHksFZlzfi8UZRG6NMO3cfCjn8+NtOyprAqDCgkEvIgjo8vggyuZQ0UGbX3iC794V47anO4CUhBJ9+7WbKmXWYDDFlUHfhLDW1UfKjfWhrqjvsMZAkiUgwFa+7DRvN9KIUraRHJdQE8FHLvgP+cYn3mnxK2MKfWERal539Ft1utEJGo68ar3ChREUm+WglPR7hoo1GGqsD3P5AK8MHq1mz0U91XZj3X8nitHNtXH2zj/Nn+LnpSjPpqXJ+WeHhhReDDAkeHVvoHTwUey/2rNhFJKuSM04ysHhpJs1taoYPcDKkn5Pn3lSwb5+cr776CrPZzDnnnENBQQFer5fly5fz+++/8+WXXzJr1qzDHq9/B4cbAhKNRnn++ec5++yzyclJriJJhn8n4djeqmBP1EfQp2DEpCZmnqejf38F69aHqKiIcMTxtTx4p5UTpuhxuaO89raHdz528sW7GQnEJ8CgfmqefSida+9s5pv387jrhhTOubKRfZVBrrrYjNEgZ+pROr76wc3QKdUcOVpLZpqcjdsCjByiZvW3BTS1hLlsdjNfvZuTcH5/+IULfwCWvJXDkAFqQiHBkm/dPPJsOxPHanB7IhwxTE0oHBvPvGwZWq22R6IIuRyuvLWZGacZ8Qai/PKtJZ5m3tAU5pqbt9CwtgSrvxCZkJPWPoy3ntrPa4vqGTFUidMfwOEKc+MsS4zwPQ9890f55icXcx6x8exdqZw3Pfm9+MgjNHyy1MW8BUFkQsb+Gh8tVONP28/cO4xccm4saT0cFnz0pZOX32mgMMvBus1+5t5u5OIZOUiSxL7KINfPaeWO+VGWLd9MZmbmYX//g/D7wuxqClLcS8nf2YLL5TGf1cqaEEeO1iKTdT2XP/nKxa8rvXy9OCdukdTaFuaOh9qYMkHHtGP0LHjJzqPPOXjmoVjw5He/enjz/Q5CIUEoBHfNb2P2lRbOvLAdS9WRyFSN6HXN3R6XRi0xeriGiuoQy7/I56QL6vEGUnoUBmixWGiqV6BB4Bc+NH/xFDRKFpyinTZZLfaInRQyyDrQKp1COjbRzA7WEZVCMdI3FOT19zq44qLEtZGjI8ITC+1MGq/ltz98hJxG2jsUaNFTypAYkSIdaPNmD41UY6eVIdWDQAgiRBBEMUoWdCQ/t6IiSgc2dBhxydtwu92HFbT2f4L/jmvl06afxn13PNClRd0nPDRQiRcPHdhwCQcW0g8kfvtw4yREgBEclUA2ZZJHs6hjP2UMZiw2mtjDFsIijAcXJQxGiRIterRS5yaDVWRSTwUZ5JFKFlv4g0yRd0B96qKeCqxkoUWPAQv1VLCTjQwSoxPENj7hYT87Yuq5HgpkDuLOm+4ir7kfSlRUUMYW8QepZGEhjUaqcR5Isk/mEe8WTsIH/pdCOu00s49tREQYQSydXIWKDPKoo4JC+pBHMRvKlpNGNnVUkEMhg8nGgY0wQWyiiUwK2MqfpIuceNAQgEVKpUbErpFs0euQMKAoVbqdzJx1PhpNz4LwDiIrN5NMeR5ykXwMCyhhHztigT/dkI4Qs8vodUhgnkc4qaMi5l262cfu8l1YozlYySCAn0aq8eMlLEIJvupRoknJ7oMwSGY6RDsGuh5Hm6Gem66+6nC/euz9THpamtvi3E2BKKWcjfQXI5AhJ0yIIYynjUbK2IAQUWTI2M0W+jCUCspjJKhQIwHqAyFFPjyUsZ5BYjRK1Bgw0VsaSFRE2cqfKFCiRRcnPiEmkMhLYjlyEBIyTHRvh2giBQNGUslm3t0P8N7H7/ZoLLrDP0J+btq0iUWLFmEymTjppJMYOHAgFouFjo4OysrK+Oabb3jnnXfIysr62+Sm/60IBQV11QryIn3osP7OewuzmLegjTsebCUSgRuvSGHiGA1NzRG++yA3bkIeDgsefMrG9vIgZ1/ehNMJ5rYBZAULuyR5pXlL2Lihlr2VLqafaCAtNfHxrWV+Nm71c/olbSz95lciQTnWNJhQGqXsq8R2gIMIigAe3NjsXWX7o0doeOtDT5JXdY8/Vv7EhefqWL48jHNbO1kUsJMNpIlYK35KJAdTQyb2thrcRgfbAs30dk8gUzKAFPM0ySsOxUMXjAYZ77+URf8J1Sz9wc0ZJ3UWHydM0fJgQS1VtW50vgxSQnlxdVdj2mpefdRI/z5qvv0kjcziFkKBIHbDPoKWBjS6ADfc3co1l5gZ2DdRzdUrX4naGIDWmAdGRm76vxVck5aWRm6WlXFHKDh9ZiNXXmzmrJNj/qNf/+ThlIsaEIBSLlFYoGDtpgA/fJTLXfNtPPOKnRuvsMTJ3mAw1rI2/UQ9d89OpaI6xLZyP8dN1nPmyQbufsTG0CnV5GYr0Wkl1CqJu25MpSBPwQXXNPLYC+08/5oLv0tJe5uMsF/FrqiXZx43cebJnTuJUybqmTRexxmXNrJqnQ+tVuKJF+2U7Qow41QjkYjokaeLEAK3y0OECJnuPHLdx/JH7QoGMQaoJpfk7WKSJJHm680nS2u58mITBXlKvvsgh1Xr/azZ6Gfhqx4Kmo8m+9AF+iHIVKXRqKhhneNncihGI3QIcxsitZmPXjOTnakgEIjyzCt2Pno1m1cWuVDZO1uBQgoP6amJk/uMk5qYOKqOGVeF0OoKkMvlfPnll3z11Vf07duXUaNGHfa4/E9GJCrhckIUB7lj3Hy+OD2+aCsqUDJloo6b724ltCLM4peymf9kB1u2h7h4hinp+6VY5BgtYfiL775cUqB3FbC/MvaAUimRkx8l0ORPSHY8CI9wokBJhpRL1Bvl+adbsTs6uP4KI0aDDLcnyktvuFj0how8T8wIXNueQnnZGu56uI0bZpn55ZfvOPfciw9rHIQQRKM2Hrg9lScWttPhimJrj/DDV2YmnNjI9bO6XzRfe6mZT79yMTpdx/y70rCmxALA1m0OMGd+G852GYp9IzFF0tjyaSuOgrX8+U1OzEf34Qw2bfNz5rkucuzD4kViSATZwzZcURevLzTy/nsd+MIhom49d841JhCfAAqFxEevZzJofAOFOWpaW31EiHSb5Nod2tracDubGDVMQ2a6gjeezuTaO1t45xMnpx4fC+N552MnO/cEiEQECx/JSGgPbmgKM/OGJq65xMyj96Qhl0vUNYR49Pl20qwybpxlYU9FkOnT1FxziQVripy9FUHmzLfj8iRvhbz3cRvvLswiN7uznJIkiRmnGmlqCfPiWx2886mTa5JYbbTZIuzfKyMnWsx2e1WPxoKIGiFiwVwHVQVZFFDNXpSoEhYaB6GUVPQXI9miWE6hLg+FM4OQFCCcUUHpwBDVy8NYkcihkAB+9rMDr3BjwEwGuWSGi3nnjQbeUXm46Xo1zzyYjlwuYU6N0FFWxM8vp/DtZ1VEpBBOh0ROsH/Sor8XfdnQXM+KVT427zCRn+3njqsqWfimg83rOph+ziVUVFRwxRVXUFoa+25qtZrp06dTVVXF1q1bezZWPUBPQ0B8Ph/79++nsrKSt956C4hdr0IIzj33XObOnZuUyPl3Eo4VagUZ6REeutPKzXMcvPCqB48vSsSnoq+YgBY982bv4W5LPQpNiKYaBX37qhgyMPki8rjJOuY83MZ1c5poao4ik0n8vtrH64udGPQSKWYZu8tlZGbJufP6FHx+wdybrXEbl4I8JReebeLjr1xcem5sbL77xc1Lixws/yIvXnMolRLnnm7kiGFqbn+gjeMm6Zj3ZDufvRnbSGlsjuD1eg875TgYDBIJwbLlAbbtDLLx54IEZWpOloLPF6cxemo54V25KFAQJUK6awAhZwl/NG3lmNOiLFmUGPKp1coo7a2md6GSxubuFVht7RGqakMcMVTDdZeZeXyhHWOql3l3p3LpeZ33HoVC4sKzzJiMMh5Y0M6GZXmYTZ3zUUmRim8W5zDtwgA2m41oNJrs47pFQ0MDDnsDY0eq2bgtwA/LPEybmtz64Pc1Pq6/3EJza4RotOtc5vHGbBC+ez83IdgoPS02z550QQOnHq/nsblpzFtg46sfPWzZEcDrE7z+VGb8vvLHWh+nzWzEVpFFmqQnEszgo09qurVk+H6Zh5OONfD1j26efLmdlx5P59b5WT1KvP7m6yXoZXp6M4Qy1lEqhsQJnoiIUM0eQgSQeu+kY5+CUpGY+p0qZZJKJm1SDaeeX8m9t+dy832tzLyhiYvONpGaImPZHz6+/N7Nsw+lM3KoBtd1UY46uR57hyHBixxi13IhfXEJB2astKzvoIV6cijEi5sKajGRciAcJnFOCYkwm9jEGKbSKG9jwRMLePiRh7v97j1JOP6fBCEESpWSpkAtCqGgiRp8eIkSIY9iCuiDBxc7WU+UKPn0Ro7iQBp7HVKSYj9TihGgQQKkSbEW+UZRjY0mMpOEpu2nDDcdaNDTQTthQvSiHyH8VLCTIH4K6Y+VdPaxgwKphHbRTDED2Ml61EKLFj0eXIQJM4BR7JQ24HQ6e5xyvm/fPoJt0Tih2ptBhEUIB20IYuKhFNKoYCeDxJiE+iAsQmxnDfn0Jk86VCk7iHpRiQs7fRmOgzb2sg0VGqrZwxBpHGaRigIl/aTOTWwDZrJFL7axmj7o6M1Ath6wl0olC0GUBqoJEsCFgyZq0AoDAoFL3s6cOXcx87LDq42Toa62Dm1I3623uRbDAaVmbyooY7DoulHcIurRY4yPU6OoppUGiuiPUbIQDUdoctfRRDUZ5KGXTFjJYLfYzDZWM1QcGeddVKjxCncXpe1BuKIOOmQ29FEDZtIOhEhFaNXWUTAmkxOnndij73/q2afw7CMvUMkurCKdVhrw42Utv6BBTxRBPRX0kvrEQ6ZCIkgVu9nGauQoGcAozFjj4xIWYbazBiMWmqihnkr6EfvNZZKMQWIMm/mD/iRyekpUBPH/Taq7hB8fOpKPTRA/ZlLRSQY2rlv+twFePcE/Qn5+/fXXGAwGHn/8cazWztaK9PR0SkpKmDhxIrfffjvffPPN/09+JoFOb6SjPUihpCIYCXLp7CamTdEz+UgdX3znZvM2Pw5nlCVvJfpxKhQSD96ZxpayAI/dk8Z554TJCPVOOgHIJQVBn4Jn55s558pGLjzbyElT9fj9grfed/HpNy5eWZDBryu9ZOWHyMkSfPByNrv2Bpmxqg5snTeCoAjQmraR9AIfk4fLsDkinHRBPffMtsZVhxVVIYKhni10Vyz/kqvOV2MxyXirZSv6pomkksVutlAiBqGQlMglOaZgDrtsjaTTH/2ByaVD2HDlb+K1R828+m4Hf67zoVJJnHKcnhOP0fL0Kw6GDFBTUqRi41Y/dz7Uxhmn6hg9QlBTV8+Lb5TjaFeQmyXnnYeMjBkZWzzIZBJ9+wuabL/x2INGTjo2toAu2x3ggSfbOeMkA+ee3kmqCiGIhKRYq4ViE6/e82KPxuAgAoEAra027n1MwVvPZsYVDgDTpxmYMkHLcTPqqagJIMngjJMM3DS3lSfuTeXND1yccG49fXuraHdE2LDVz5iRGq6eaeH4M9po3K9DastHUoYIWWvRmBV8+XYGdz9qQ6WUaG6JGdmbTTIevDON5153MHmMlgcfCTIwPCaWvJ3xWwLxeRByucT8Oamce2UjR43VkpetwGyUYbXKuH5OK1nZEw97DDZs2EC6LIcogn1sp1ZejiwiZwt/IEHSVs6DUAsdn3/t5cqLYwsTSZI4crSWgX1VPP6kDyXdtyD78SJXRrn6SiWZWXW8/p6LacdquP+2VPQ6Gb/87uHR5+w43RHue9TO8h+05HliymO7aMWaEe5iWyGE4NHn27ntKh13PbyeG2ffidvtZu3atZSXl1NeXg5AbW0t+/fvp1+/foc9Tv+ToDNkoRQ6LBl+XnraklSt8uh9Frac58GaIuOeW02ccuHfL5qCweQkljmazrIVNdx/e+zfD88zMHPmWvLaJiRsHoVEkDLW04dhQOzGn9d2JJ89U8Nb7+1Er1EQCShRthaRF8qPt9XoseDwGfj2Jxv9eqtpbKo+7HEQQiCXYOpROtKsch55zsbt82ys+i4PjUb2L4LxZDS1hvnsrU5VmiRJjBmh4f2Xs5h1SzOVrq2EmvojdE7UcgXph/jGjRii4dfv5cx7ZBNbNkdpswmc3hB6jJQwGFuwkYZWD4IoGVkOLr8w+XWoUEgcc5SOL7/1UlQiaNW2MfXEnu1oe71enC4/wwbG5liDXsa7C7PYuNXPrFua6Vui4u6bUhjYT821dzRz6sUNvPF0Jn1LYoXX7HtbWfhoRvzfAHk5Sl58LJPLb27mprmtXHCmKd76CzE7mM/eyubym5v57U8vRx/ZSea1tIVRKkkgPg/F5eebee9TJ0+/bKdXrpJpUzsVI00tYU47z4a5aRQgIaI9K+g6XB3ojGGCjs5i0EQKNeyh26ofMEgmeuUqeeIxF+982ITDFeaeWyxceplgVPToeOKnnlgxXyV2EUVQw75Y6Fj4CKSwxLtP1vDZkjqWfmQlFCSmghYStMTOsw1iOX1J3iUiSRJpIpdzL9/DsdOUDO3XykXXNfHbSj/2DsGAAQNYtWoVhYWFXV5bXFzMH3/80aOx6gl6GgKi1Wp58sknE/72008/sWPHDm655ZZu1Yz/TsJxajqkp8a6LF5+xko4HOXi8yT6H7J4y/EOBu9gbOpKsgq2kZLe/QajTCaRn6Ng+R9+ln+RF7/uQyHBC286WLPRh9qVydlXuuMdRrb2CH+s86BSSowdqeHsUwzMvKGJS881s7XMz5yH23ju4YyEzpqD6F2oQq2WuOOhNkaP0KDTyti2M4DDGUGlUh12kqtcLqelWcISyeGqi7wJxGfncyRuvcHAI7fuxuG3sZ1VyOUSkjJEr94RXn02+Tz16Vcu7rzeyhMvtnPzVZakC60X3nAwfZqB2VfGCIqpk7Ucf049F53djW+8Wsa0qXr2V4V4+2MbDU1hCvOVXHaeiQF91Vx7sWDJksVcfvn1SV/fHb7//muQotg7otx/Wyr3PGLjyNHaBIIV4P0lTnoXKnjk2Xb2VATZsStIOCwSSM4l37i54Axjwt8OQi6PWSB8vNTNlReZuXGWhbNnNdCnt4qXn+jceJMkiYljdSx5M5sppzfiqXNhkExs3dDVjgti8+enX7n5/sNczCYZH3/p5OrbWwlFoz1K9ZVkMWWrTjIyUBzBdtaCEChRIRBkks94TmR33e+k0j1RaI3k8fOve7j/Tonn5mdQWRNiyTduXO4oW3b4eWVBRlzgYDTIOP0kPZ/uLuh2MZ5Pb3axCbNaS0Y4g6ZIDVYyKWYAEWIJ2RERoT8j4zVGM7UoUFJHJdmREjas3vQfSzj+n4Rvvv6W7HAvKtlJFgX0ZTgqKUYy1bCHAH4C+OjHCKxS5xxchIkcUcQO1jJMTOgiDEonmzaaSBUZ1FFBB21dwrKiIsp21pJPb/pInRZwB2vDQvqiRc9AjsCFg02sxEwK+8R2AvjQoGOYNAGvcBPETxYFaCQdEREhKPkxGHoWAAfQ3NyM3J841yskJWlk4xEu5MgpkQZjF61sYxVmYUWLAS8umqhFh+EvxGcMuVIRZaINP15SpHRMIoV1LCOMgrAIE8DHQLreF+WSnFIxmGr2MEAaxWAxlgaq4srJXIoYzkTkkhyfcLOLLVj0FmZee93/EfEJYHfYcUkdZHZTf3hwoUaHQTKRIXLZyip6iT6YSSVIgDr200QNxQwkIsIECdBCPUMYF7/WZZKcHHphEhb2sIXBjAWgD8NYLf3IerEMi0hDh4EAfiopTzpOB8N+ZFE5eylDEEGukJNTkM2Fl13AhRdf0GPBVCgQJoCfNhqJEKaUwaglLUERoJo92GjCiZ29YjsFlOCig2p2k0cxvSglSJBGqqhjHwPEEcgkGQpJQakYTA37cGInRDCBsFRKKszCivwvtGIWBdRTmdQqUQhBAC/1VFDKkC6PR0UUO60UElv/RoMCr9eLXp/c3qUn+EfIz8rKSiZMmJBAfB4Kq9XKuHHj/tEC9r8z5HIZgXAYm7qCoUPlXHKekcUfBgn4w5w01cgLb9m499auHo4HccWFZr5f5iH8N9eLEAJJHmFwfzXfLM7ho6Uu7niwjdXrAygkOVt/z0ehkHH0hNhC74xLG9i9L0i/UhWZxa24bXYMpBAWIZqyV/LBOyaGD+5s4XS6Ilx4XTP3zJY4YpiaD790YTXLeiTnVylix/fzCi8PztNx+70/ofCmIPcY2cKfSFIUpUqgN4eYcYKKz5eW44jsw+MPc+Z0FWeerue6u1qZdaGJ5+an4/MLPv7SxbrNQS45x8Sch23IZILa+jDffZAbTyEHmHmOkTmPtNG/VB0nPg9Cawjz4xuZ5Od2LlwG9lXz4StZnDazgUnjtPEWs2UrvXgcajbwG2pTEKWq560MAC8vfAWPN8LQgfoE4vMgzCY5F88w8co7DooKlGRnKvhjjY9hx9TSp7cSSRJ8/q2LcESQnalg7uwUTjyzDfmuI8g+KDkPAk0lVNg2c8HV9VhTJeobQxTkKSjMU3LFhWZGDdOwZoOfJUtDDAyPRycZcAo748d0v8Aa3F9N7yIVLx/wgpq3wEavPBWBoJsLzzz3sMdg39796INmUkjDbd6H36WhL0OxkEYDVThpT0i+PhRhYxvp6YIzL2vgvOlGsjMVrNno4/3PXOTnadixZw25ophUsvhra3ubr4NHH0zl8gtiO/TXXmpmybduLr+5haqaEP37qFj8UhZyOUw4vpVetqMRCJpFHfvYRo49xLwFNq662ExWhpyy3UGefMnOwL4qTjvRwANP2Rg+fDhyuZzJkydTU1PDmjVr2LRpE/X19SxcuJC0tDSmTp3K9OnTD3u8/iegfOd2TMKKxdJETlby25VGIyM9Tc7aTX5GD9eQnSWnqSWc1Gdx5+4A4Y7kqtCA5KV2X2eYyJgRGp5/XnDbnGXI7JlEnGY8OHFhR0KGRepUGkuSRFq4F3WNdRQxvvMc+ssUrfKkE0qx8e6nTor7JPpo/R1kMhlCSqHD6WTYIDWfvJ7D+591MHJqLV63nG9+8HHjVcmJlI++cHPzVclVBNmZCrIzFeyv9HDWbfsYN0bFnPlhAoEoanXnDaS4l5J3X43dz088s43Vq1QUMxAjFrKk/AOLgTVoZG703bR3A2Smy/C7VIweFuG1LfuTklt/B7lcTu9CFXv2JxrAP/2qnTeezmTk0M65+rWnMpk0vY6nXrZT1xgmHI4tIH9Y5uGW+1uRyyUMeolZF5iZMkHH7CstXDa7mZefSE5WPTwnlevntCSQn622CAW5yccdQK+TkZ2p5OdPMpl0eh1zH3TRr0RNS2uEpjolpqYjMEoptMpq6d2vZ35ocrWd885Q89qrPjwRJ3rJhCRJDBSjWc8yoiK5T7FfeMnLh2Mn63j5TQ+ZqUpefdOHtXV4nPg8FAX0YQ0/MZTx6DDGz+1CMQDv/gJOPvtPvG5NV98uBDK6PxdkyMhKVxIMydiz380tV1sQ0Q6+/CYQt/7Q6bqqRrVabY8Vwz1FT0JAZDJZl9APk8mEUqnscajZv0JqiozsTAUtbWF0Wom75/koDsfmGyEE7fIGAukVIA/jD0aw77cgj/q6VUu43FGQYiTmoXvTSqXELVencOVtQfwqOyqVEp8vyhU3OtiyQYbSmYUkDxMwNTHjLCW79gY45aJ6du8NkZMl58gkVjsHcfSROob0VzFyqIYZVzTidEWQy3u2FJHJZIT8cgxGFcOHdK/QHDJAjT+1ElW7nK8/sTJmhAaZTOKy2U38sMzNCVMSSYYNW/zs2B1k/pxU9lQYuPX+Vhbcn55A5H7zs5vmtgjPzo+RaL/94WXuA24cjTpySlrQmcL0Ko5y7aUWZpxqiLe379kf5K0PnVx/mYXiXkp27gnyxIt2+hSruPAsI9+u3NGjMQDYvHEVJoOchY9mcO1dLTz7cDrTL2lkxmkGjhqrxWaP8tp7DrbuDNK3t5LzrzExdICV599wcNdDbSyYF1MZRaOCpT+4ueP65Gs2gH4lKj772gXErKzaHVFuuTr5fSU/V8mE8SrWrf0TqseT0TKGGZf+wiUXajlvuhGNWsa3v3j4+EsXLzySjkolEQhEGTZQwyN3G5l6dlPMZ/0wF/1HHDGR75b8cKBFV6BFzyBpdMJznNjIKvIRqpbgb5rQQpEoz79up7k1Qu8iJVfPNKNRS0w7v54BfRLrXJ1ajobu21nVaBk5UuKBexWcP7OWQR2T4uErABbSaFc30mKppEBVQjAYoM1VTa6niDoqUKNB1c0Gyf92NNQ10hFpp5iBcQsDiHlK9mME5WIjIYIJxOdBqCUNWaKAZmrJoTDhMRlyathFB21kUUAOhVQcIFgPooU6UskkVUoMkVVKKgaJ0WxjDRLQQBUO2tBjJIsC1GjRoGczKykVQ7BKGQkEUhW7MFkN3W6K/R1yc3OJaANJz+1m6sgmFuaWIqVjEWl00E4AH+nkEiAQ8wTvBlkU0EwdhfRFLinoJfpQy34q2IkeY7e+mQbJjFPYKReb0GHAixs/XvoznJRDfpdaaT/aNCWX3zjz/5j4BEi1ptIuWggT7tIBI4Sgil1YiPEVWVIBFpFGPZXUsJcAfiKEYsFWeNjKakBQ3I0vpUEyIwlZ3MdVkiQKLSU0+epx+tsPBAgNp5Z9VIid9KJP3ILQLTrYw1aGMBYdRuqowIWdvHBvjNkyLr7kon/r+3/ywScYsWAhld5SZwq7SlJTymC0Qk89lUQIs421CKKMYlK8/lOhoZQhNIs6tvAHMiFHQkY62fjxEiIWaOrBhRFL/P1NpGCnJeGcNpFCHftpFDVkkZ9gb1DORqJECeCnQVSRTaf9QUSEKWcTefSO3aNEhCB+PB7Pf13yMxwO/0uvBo1G848XsP9dIaIuhCKAw1JOZYWK2680oO8oRI6CF1Y00KRw4/N3vxOYm6Vgw5YAJX0F7Y3JpdZtNDJs2IFQFq2Mwf3UfPylC51G4qG7LSgUiZPZi49lMPOGJqZPM/DGQgszZq6noSoHJMG8e7UMH5yonDMZ5bzzfCaX3NiE2SRHJkFGuoK6ujp69erF4SAS1WC1hFm9wY/XJ3jmMQuSJPhgST2ttghvPJPOLfe38cLDGRTkKcnLb+ePdX5yMuXMPEfL3Q/b+HxRdpzUTAFuvjqFKRO1zH3UxteLc7nxnmauu9SSQHxCjMyYf2ca086v56KzjHHF2fbyAH1LVAnE50HI5RKzr0zhrQ+c3HOzlYamMDfc6UDr7E+OyoulqJI7b5vJtz9s7vHNbclHSzAZJY6b3H2hdfzROl55x0EoJHjyJTuLnstkzAgNz7zq4IdlHu69NZWcLAW//enloutbcFXnU3CI14YQgkbresaMd3P77AzyshVs3ObnhTcd9C1RxlqifvVgd0RoqVdSeOC8kiPH6ez+fAyHRcLO9fWXWbj+7hauu9RCve3wW5syMtMJKnxUadYTcGsZGp0Q997JFPls5U8yRV6XBXxYhPAZ63j7hSxs9gjnXtVIrzwFa1aBxlmM1llACbECoYa9DBBHoDmwS7ZH9wd6cyihlU2tlnH+GSbOP8OEoyPCJTc1x8nuoyfL+fiDX1GhwUomJlKxmmxMHKvlrvltOJxReuUpuPWaFAb3j10zoZDA7XbHWyoLCgooKCjg9NNPZ8uWLaxdu5aKigo++uij/3XkZ01FE36CRJK06R2K1haJK2fKEYZWpp+m5Zo7Wnj/pawEHzpHR4SLrmvB3DapCykphKBW2kPvjpFMOXkrTz5iZMpELcdO1vDqQrjsxmoinkIyIjmUMIg9bMUlHPHQpIOQH/DT6a7FQ6gC+AMCpyuKNaV7giAZzrvwBu55bB4vPCyjriHMB5+7yc2W0WGP8tIbHi44Wx+3+DiIPfuDrFzr4+0XuvfSG9hXxcnH6uNqx0vPM/Pepy5mJfGCbm4NU1kRZfQ4QUnhVn75LYg8aECuCZAalWj3+Vm1zsv40cnnqeUrg2g0EstXBdBpJG66ZjZf/bD0sMfAYDAgSWp27PJQXRti/VY/ny51s68qyLrNfkqLlZiMsTFQq2Xcd2sqLy1y8OJjGWwr8/Pg03bychQsfScHhUKisTnMEwvt/LHWx8UzTPQrUXW7qZiVoWB/VYjG5nD8es/NUrCjPNDt8bbbI2jUsfTiFV/mMXpyK/Xfj0aOglxJBdKBdiNFGWcPm3HY4wAgkyJMHq9l87YOtq7aytDoBCQpFgCRK4qoZW+CXxXEzvNW6xYev8vAH2u9lG9VgiyKXBkh9y/n8kF0YEONlt1sQYacqIhgwEwv+qKTDDTWZuOL+HHhiIWiECNhzVhpo7HbNFUbTdxwipaddTCgj5rhgzW8+LiS1esacTqdPRqL/zT+nRCQ/xvweCJceZGF+56w8eNyDy3NEhmSlqiIUpf2JzMuiHLjlUZSrXL2VwW572EXqzeF+eI7D2ec1LUOfPEtB+efYeSPtT6++tGNNSVGXB5UMt84y8KKlc18sVTNdz8EcW0eSG64MzlWuAbw6atl5I/yc/3leuY+0o69I0pza5i8nOQ1TnNrmA1b/GzdGWTpO9lcOruZytrDTziH2PirFUqCPom9FcFuQ8/2VwbRGaJkZkkM7q+O13EvPprBdXNaWPSRkwvPMqGQx+yD2tojvP1crBX+6pkW3v6ogwETq5l6lA6zUWLLjiAD+qp45/nYc557xcVLzyjIdk5k5AF7FE+riyY28OMyL9vKAjx8dxple4IMG6Rhzk2d5OKwQWrefj6LOx5s5eOlLlJSeu73WV29l2ED1Xz8pZvbr01h0jgd33+o4fPvPLz7qQujXsbcm1O5bHYzbz6TGZ8bb7s2hVvntTH6hBquvcTMD7/50OtiYzlmRPK1297KYPy8CIcF4QgJifB/xbCBak6couDBeVvIbT6KlIZRbN6yjebWWI06cayW7z7IiW+yvfaWD6USbr5awRnTtPz++3ImT55yWONQWFiIXBWmXrWZiMvYhdACcGeU88VraZx6dhN4BiR9nxrjWgqsIYp6xTrttuzwc/KF9aRZZVx0tqnLvWHoEAWvylpIFVlJ388lt1GSIVj8sRuzszSB+JTpQTcCLBmd15MeNVOkKbjaHWSvmcwGz++cO/bswxqD/23oXVqMmw76MzLp40ZS/nbzLZ0c9rKty7nSRDW9GUia1Pm7yIQMm2iOexk2U5dUxQcxtaVSqNBhwE4LGeQlpHzHWsIL2MTvCDEQKxl4cVPFLtpp5eTx/14WSmFhIZoMFYHWrlZNEUKoDulukyQJyyE2YQ2iMuHxv0KJisghKfQWUnHhwEZTUp/KQ6FGSwGlB4jWHNx04MZFChlERJhqaQ+lEwtZtPjNf8vnNBlKSkuw6lPZ7llDX9EZ7BQSQSopR4WGDn0LIU8RSkmFRoq15peJDWRRQKaU2BWwTvyKme43hsxYD9gfxOpep9OJAjVyVFSxiz4Mo4TBtFDPFv4kLGLJ6HqM9GdkfB1bQAmVopyA8OPa46Suro68vO47GrtDR7sTkFP4l/rvIHIopI79DJOOZJ/YTho5STe+M6U86sR+BjEaCYlm6vDjOeDTaaWGfQyk06Itgzw2s5IMEbMNhNi51l+MZC/bqGIXZmFFAAG85FKMIIoZKy7sVLEbi0hFIAjip4DS+AZDLfuJEElqPfTv4B8hP7Ozs9m4cSPnnXde0pM5EomwceNGsrOzk7z6fzecTicKhcBikRENy4iWDScjmhZfrGv8JZhFPnfds5zpJxri3kuHYuO2AH16K5l5jpaTzlhDesO4BINmJ+20WLYSkaR4Qu3+/VH8LhW9+4cY1K/rJJidqeDr93KY96SNi65vIjtfhnVwAxu3BjjzlOTS8hSLnEgUtpf7ef7hTGbd3Nwjxn7ayRdyxmXzeHJeGsdO6nzd6ScaWL7KyxmXNnH7dSlxJeSIIRqWfOPm8blpXHlbE7MuMHchNQGGDtSQk6Vg194g+yrDTBybvHBWKCQG9FGzvyoUL/LKdgcZO7J7Yn/MCA0PP9tO+a4om9bLsDZORC8ZqUtbxg8f5fDQM3YeeuguHnzwqcMeB4jJ2C1mOXZH955QG7b4KSxQMmSgmpuutDB2pJYPPndS1xDmx49z44XbaScYaG4Nc+ypLQSrOhPu24y7uPz6ALOv6bwpHjdZz9SjdFx8fTM3X2Xhwy9cfPuTB528s9jTYWTt+nC3iddLf3Bz7FGdZEhaqhyvT5BqlbOvxXXYY3DUUUdxi+o2An43+khawjmtkBT0En3Zxhp6i4EYJQtCCDqw0WzZQklRiBPOraepJczYkRq++ipCiWcCBskUv7aKGYBXuNjMSnQyNUGZj7RgNqWl0aTt1gAWs5xDbbqmTtbyy0cGSsQwIGYi3tT6J4P6qXjnha4F8vbyAMFgLC34r5O6SqVi9OjRjB49Grvd/o/63P1XRSQSxY0Tg1Niz/4gfXp3XWw5XRFaatXktR9B1Bbli3c3M/nUKFPPrmPsCB1DB6lYtz7Mn5vcDCrVsqOmGo1rQCz5UAjqqKBRqkBCopLdqPencMMsGQpLO0gQcenosKeTJ2XizdyFXxNA6Y1S0epliBiHBydeXRMICYsvjQYqu5BOENvpdMibSLfICIXAnHL44SgAU6eeQG3NXsad9CqplgC3XWthyAANm7f7mXGJnaNObOG2Gw1MP1lHMCR450MPr77nYHB/BfWN3ZMRe/eHmDy+cw686Cwjx51TT2GBgqlHJbZpn3JOGxFJ8NGbGaza4KOm2cudN0pMGJ1CICB49xMZl85uYdmSXHKzEz9v7UY/zdUaUtM9NLVGCAeVVFfvwOl0YjIlV+P+FWazmTaHluZ6P8ec2cANV5hY+Gg6arXE98u8TL+kkSfuS4srQKcdoyfFLOPMyxrwBwTvv5TF8MGd83d2poJnHkrn+jktrN3ko93RvYosGhXIZHDUabUUFigpLVJRWRPC0RGhbHegi98zxMLdLjwrpmK0mOX0KolQ1raRvHA/lEKFTWqgSVlJnwEhdNqetb0H/HLUKonW9gj33AdPP7WCTNdATKSSShblijV0RNvoFe2PBh1uyYHDWs6550u89wF8/bMbV6uGHIqpl+8jJ4k6MCqi7GUbefQmi4K4wqND2NjBWgaK0aRH8tnBWhqoxCfvwCe8yKJqlKiw0UyKSE8w/4eYn1ZI7mHvPjVooHxvTMlrNslJtcrwer09Got/Aj0NATkUM2bMYMaMnpHZhwOnW4ZGI3H0BC3vfepCRGLEZ4NxM/8fe+cdGFW1b//PmT6TaemdEnqvIh2UJqBgBUWaDVEQxQIqdix47b2giKLYFRVUVDrSe6+hpGcmmd5nzv79MZAYk/jgvuv7vXdv1j/KZDLnnG/O7LP32uu71sx7JSaMMXPidASfX6ZZEw2fzE+m+xAvjz9fQWl5lEljzSQYFNgrYry+wImtIsZ906w89VIlHdpoCAQFs+ba0GkVvPJkKk1y1bRurWLLliCJkVxyozXn7JIkkR1qz8mj5Tz4ZAVIMGGMiQ8+c/Pw3bUJzVhMsPr3AMs/z2b7nhA3313Oy3NTufKm+jcQ6kJxcTGSMoYpmMHbH55i4hhzrWe0EIL3FrvJzlJzy/Vm+o0qoH8vPfdMjc8ZF7ycwTfLPLy+wMmooUam3Rj3bN+xJ8idD9modMYQAmJRQed2GlasCzD3/uSqsaWkLMrbb0Vp7O5T43uTIJnQ2vqxZdMq+vSLsnNvkD37w7z0eN0bUA/emUS/UYVYrQfh3vMqA15vkFYtNGzaHuSBO+Mb2VqtguuuMNUIaxo1LIFd+8L076XnsefsLPnJR/+eegb3T+D1BW5UKvhpcTbXTS3luitMtSwLZFmwYLGbxW/F5zBf/uBFpYwT2WeDkf6MYyfiz5XsJl7CpSESSePALjWz79TX8oT+6nsfhYfMCK0fn1/mihEJfPnrmnMmPw8fPozR0xiXqYSwppLUcO21pSExSPM8EyNHKFm5+BgpgZpK+3LNUS4a5eWt57Lx+gT3P+pi9ZooymgiB3b68blCDOoXrdGBkpGmxK0rIuJvXbXYr6qZkDmtOMSQJgpW/CaTJnKr5pqSHkwDQdKB7Aan3U1y4zIG9rFy/LSJ08KK/iJotqINZaV/MihvAABt27VBi77ezUo1aqLUL7ASCP68C+4UdgRQSgHJoroLrBWdOcgOykQBGTQiSqTWM+2P0GHASQWCeMjgn6GUVLQQnTjKHk5xhABeEkkHxD/V8n4WL7z+HDePm0JqSZMqL9mYiBLATyXlJFD3PCtGjErKsdSTm+DEXkPhFyaECjVNaE0+++vtMnELBwaMJEimqq68kAiQzwEqRCkCGbVRxfyFS/9lxCdAly5dMGbqSD6WzUkOERIBpDNEeDZN8abamffC8zzxwFwS7EmYQ3EyVyDXIj4h7hEaIVwvQRwmVFUfIQSemItuDGArK5GQOMBW9CSgQIma+Nyoo9Srzs/KoRkH2UFaRRY7d+78p8hPWQjUKKsUpn+GQlKgEVoKRT5eXDSj/nC5RNLw4cYiJZNFE6wimd1sxEUFFpI4JvbRhNaoJBVKSUkj0ZJtrKKJaEMaWcjIlFGIFxed6EUZRShQ0JZuSJJEkkhnM7+SRRNUqOOh0ChoQzd0koGg8FPAMaJEUaNGq62fpD8f/C3k54ABA1i0aBFPPfUU48ePJy+v2i/j+PHjLF68mOLiYiZM+Ockvf/OkGWZQCBKnwt0bF5hwizXTgPWSFrM7ma8v6iY6VNqEiaBgMxn33pY9kkWOp2CH76yMOO+TZw+rsJTocWUGqBjZ0ELvcRj96WQ11hNNCro0LuUZvbBHNu3kmP5YZrk1h7YtVoFjbLVXDBFX6UiGH5dYZ0eQWfRIk9NUUmEPj10RKLivNKN23foxoZVmhrE51kM7G2ga4e4Mf1ZdG6nweGKodNJ6LQKhg6sn2gdMtDAph1BFIq6E1zPQqmE2B/Ww3sPhNDp6n9/mS1KyVEj4Y2dyZUsIIFdf4xhw5SYjEqeuj+ZC0f8ct6mvWqNGo1K4u0PXYwZXXdr90vvOPnglXTuesTG3NnJCCFY+JmbHxdn1zpWeqqKfzxp5IHbj5LmaY8QgkhSITNure2HpFBIPDE7mbkvVvDcI6n8tMJHQYmbszoFSZIw2ltyw7RjfPhWUo2J84nTEV5f4GTJwmqix+2JoVbBkh+9DL28B+cKtVpNxx7tObj+YJ1JmSlSBnqRQCHH8arLkRQyY6/SMXumldxsNQ8+ZefSoQkoFLB2iSZOfP4JBslEqsjCFLOSLucQEzEqXcvrPSchRA0PyWP5EcxyatWcKgETrjId195YyY9fpNTYrHA4Y0y63YZOJ6HR/HXwU1paGuPGjfuvSvRvB6vVSiRQhi8imDGnnG8W1EwVjsUEN05zYLTHlRwKSUGmsysrf1tJ0zYKFrwXowlNCBPi+nuKePAeC6++4+S9hStQ+M2UuNwkRXLpLi6O73xK8VaUQ56dNPK0wo8XEAjLcToOCfD4g2ayM434/TJjb7Sx9+CP9L5Az8RxOmQB7y30sXW3H7vNXEM5IAuZU8YtSNogQ/sb2LYnhCyff+dD6zZdOdbKwHsvVtueXNzPwEfvCmbc6+S+h908+4qHcDSGKUHBb19lceBIiHmvOnl9Xu3vts8vs2JNkFnTrVWv6fUKfvo0mxvvLOOeRyto11xHablMQVGURIuKlT+kEIkKXn/fxfcfZVX57el0ElMmWhjQW8+Qa4r4+M0MunbU4fXJvL/Iy5tvhZFlieaNZWKn1RTa1BgtIT5f/Dm3TL3lnGug1phQqiv54eNM2vyhDXHsaBPDBsYD1pZ9koVer2DXvhC/rvGj00mkpShrEJ9/xKxpiUyaUYoQVNkexINfXLi9MtGoICdLRTQi6NVdz2tPp+Jyy6QkKbBVyNw0s4z7ZyQyqF+87cnvl3nrQxcFxVHmzKxWDCQlKrhxWoiIfz+Lv/Hxj8cs/LpOybrNYbKym55zDQBCfh133F9JxGFmyy4/K39N4tW39rNjVwRXMMQl7dRc3C/GTz/vZO/+GJWOKLqolk8XKxCVKbiJYUoKgvkQsdPxTdE/L35KOU06jciSmtR43SIl00p04Tj7yCEPk1aLJbsc7Bqaui/ETBIyMic4yGZW0PhM0EGEMEWcoJIysmNNOfFDNtlXg82Rw9Q5MRIMCrKbNuPQoUMAPPPMM7Wu2+c7v+DEfyf4/AEmTg/y4+IsGueouHtOJXLjX2jdBpb+JvPK+xV0bqclwaCgsCTK3VMTSUlW8vh9ydz3hJ1fVvuRBeh1EhPHmBkxyMCr851cMSKBWydaAZg0xszqDX4mzyjl3tsTSU9VEvZDUrh5vVayyvLGVCh3o1YrmDnFytgppfy0wsfwQdVzsEhEcMs9ZXTtoEGlinsOt2ymodwuEw07zqsOTqeTaFhCJoa9XObWe8t57tGUqs1uj1fm4XkVZKQq6dFVz+XDjbzzkZsbrrVw08yyKt/f0ZcYeeTZSqZOsqBUSiz91cuHn3t4/tEUGp+ZA5eURbn/STttWmr4Zpm3ivx8c74Po711nfM4laRC5cjigs52/vF6JSqFok5fUohviuhUKvZvO0RJScl5iUJMJi2793uRpPg8tb4u8UBQsGFrgMdfsGM1K9n2S25Vd9czc+DbnzzcMaeciWNM3Hx3Gc8/mlrVReBwxrjnURtXX2bEalGyaXuAea9W4g/EeOltB/Merv1c8XhlNu0IcuhYCEmtoJDjGJR67HbB2BsquaCzlvHjtIRCggUfhig8bCSjojv21B2U2WJ4fDJK1bmHYW7evAaBRGvPxRzXbqFSKq9SpAkhCOAjGIkHPT37uIVxRadYtbyEbLnZmU2ackTKcV5+Mgd/QDB4lA2OdCQ7Flf4ZgKu350MHbWV5d8lkZ0ZD7mc9YSdvGawY99qWoguJJ4JK/EIJye0O3nr5QTGXG7k0n0V+I5WzxP1bePEp387hE9CibCzaecxtqzW0v0C0FuyCOpak902nY3r1p5zHf6TcPz4cSKE6/25lVT2sols6n6ulnASiAfjysQoIh8PLjrTh2JOsp+tNBPt0Etx0iqNHE5ykHwOIBMjIHw1BBh/RAAvATyk/aHN98+wkIRAJkQAFWp8uNChx+k5v7Hwj2jZsiWffLuIfzz5HPt27UeSJRRaSNMkkX/4GJmiSa028LAIEcRPiADZIq9GAj3E1ZI2iulCdT5DCadoRIsz9LGS4+ynuWhf41rPBkK1OuONfxaVlNOSTiRJaURFFEf2qX8ZoXUWkiTx4psvcPuk6WSXNMV8JrgnKPyUJZ3khukTGTToYnqv6cVXX3zNN59/y+Hde+tV86aTSxEnaErt7AUhBE7s5NEWIQTHpH1kiSZ4cJJMBs2l9riFg2PsQ4UKLQYE9YuY1JIGWcRAJf7pumRkpVN+8q87U+JKzgKUKM8QjnXfpzKxKuIY4mtkk7BSiY0c8hAI9rIJSUgIZFRoAIlTHKGEU6jRkEomXeiLQlJiEEZiRKvuFbWkJkGY0aBDQqIt3XFRwXEOEBEh1GjipCspbOa3f6oedeFvIT9HjBjBoUOH2Lp1Kw888AAajQar1YrT6SQcjg9W3bt3Z8SIf07e/e8Mi8WCkAVpKSrM/kb1TjZT5RyefO4IfXppqxZ0u/eHuOdRGw/elVQVsNK8qYYfv0rhxXcq8fv93H1rIv6A4MaZZeQ1jk/uPv3WQ5QIO6TVCAc89XIlg/obag3akYjg3UUunp6Twu9bAvy80kdRSaxefz2AbbtCaDQSlQ6ZSCRuypyefm7tPWtWL2PKxPp3wW4eb2HCtFKaNVEjRDz8YuxoI0++WEmr5hp8/voHGJ9foNVItGiqYefeYJ2LYlkW/LLaj9sTIyVZyc69IRzOGIFgfLe+LkP/59904qkwYiaMXSoinHqCXgMiPDc3viuvVku0bamiuLiY7OzsWr9fHy4aMpBVaxaSnqbgxbcqufu2mhL8b5Z5iEQFbVtp0WkVSJLE4WNh2rbU1ktOD73IwH3mcvBAiAAd2qnqVTjmNVZT4ZBJSVaSkKBg5HAlB78vI+lMG4g11IgjK2J07XuM0aNVNG2sZPWGAAeOhPn6/cwaBvwLFrsZ3N/Ay/O9zHnq3MlPgCHDhpC/poBAPaZNCZKJpqINyo4VeKMh9CYVPr+g0hFjw9YATz2YzCNPubEG6l/IpZGFjRLSycFNJfZSKCqJ1hlqsn5zkO6d4g+oWEzw6RdB0qlevATwYRBmAruy6dh/K6OHmWnfTsHmrTHWrIkRiChIy83AZrP9ZRulSqWq8sH7IwYMGPBX5fo/jwSThg6t1RgMAn9AMGpiMUMHGujSQcvhI1EWfBRCWdSCpD8okiRJQmHPodJxBKGIgRQjPZbDyjUnmXOvxJ1TTdwxxchHn7t54ZF0siKta9wLRslCe3Ehu1hPSzrhkSq59BIN81+u/s7p9RIqXYzPFiTTs1u1anLEoASWr/Jx231bKLIbMUVTkZUhXAo7F3SV6No5gS9/8DLtRjMHTxeddz0WffgSbz5Z3Zr97Y9e3lropPcFeu65M4EffvUhIXjqgRTuf7KCYycjFBXHWL5MwRvNPEy90Vg1bpXbo1w9oRJVUUsemHsKbzA+IYlGBRlpSh6flczsJ2xsWJqEulEBP32ZTfOmGrw+mQeesnHXrZY6F/Stmmto3ULDmJtKUSlUiKiKmF9PQlKMObMMPPYYlDvCCClGOAyH9h85rxro9QZ6XqCqQXyehdWiZPw1Jt7/1M3q3/1kZ6q4bKiRC7vqWPSlm/G3l/LO82m1fEkb5ahxumReeTKV628vpVd3HWW2GPMeSiE7U0UsJvj+Zx8btwaZMt7MkfwIL7zlwOuT0WokZAHvL3Zx50M2mjZSI0lxMvbuqWnVaZlRwcEjYT54OY3JM8p543kroy4xctUoI50HnUKnOz/Fh9lqovhkjK5yHw4sP8GwHQcYOsAI2hBz70pk1CVnbAzO2Crnn4ow7AobySU9CODHQTmy28LM2TJ9eum4aOgO2gUH1lC0lFNYZeT/ZxglMxERppDjjL0+xk9LNbRwD6hSgChR0pz2pIkcDmnW49IfJRAUqCJ6uskDaqTAqzUaHG5wekCj1RIMBpEkifLy8vOqyb8z8vPzyclUUF4KPYcWYTILHphp5bbJlqrnttsTY+qsci4blsDFfQ3cck8ZaSkqQmHB1EkWPvnawx03WenaUUtRSZTbZ5ezfnOAXStrepMO7G3gpxU+7nrYxqlTMiJsQkX9Sie10NG9k4GDx0IEgvDxGxnMeaaCNz5wckFnHW6PzN6DIZKsSn5ZFeK5x+K/d/WlRr5b7iUak89rQ3jxwk9pKXfhOPvBoaaoWDDpjlIUCgmFAkJhwWVDEvjyhxAvPxm3LdJqJTq31/LhaxnccGcp3Ttp2XMgRCgk6HtZISZjPNxx2eKsGir5zPR4yOTI64vQahX8usbHkAEJHDwcJUG21DuPUHgSCQQq2LY9RmriXxN5sZCaxnILXnj2BZ5/+fm/fO8fkZOTzaEjJVx1qZElP3u55rLac4TFX7v57mcvN19vYeatiezeH2L4dcXMvb/62XXFcBObtoVo1kRNVoaZKfeWUemM4fbIRCKCaFQmKVHJ6EnFZGeoWP1tDvmnwlxzSyktmmm44dpq5W25PVql6O3ZTcfkGWWUtDxKzwt0bNkkkXJ8KMW/+HhkTTkICUs4kyzJABLYvD7CYQOvvedkxn1XnXMdTueXUEkZLehAy1AvdrCOTBrjSjhJKPkU3TqriSAx6OpCxl9txmKV0MlGSilAjYZEUslukoBOp2Ducy5iR9uQLGfU+NuaJCtSQQ96DNyARqXG5ZZBBV06KZl1n4bvlu5k29EYKUkqokT47oMkenSJ1/fqKzS8uq2A1GBcBahOh0hxnPgEKKeYdJFLM2d7Cn9xclS3iV5dm6HNUBE+FDnnOvwnQaFQECNKWATRSLXXbz5cSEiUitNkSDXHN7/wUkEZ2TSlgGME8FWltgM0klpwUOzgMLtAxFWiSaTRlf7IyOxkHSc4SNs/tPyehVe4UKDETMpfklwQV1xq0RMhhAIFyWRwaP/hf74oQG5uLq+982qN18rLy7moxyB2RdaTJ9qSeCb0q4JSTnGkKrV7L5vIFS1IIQMJCTvFnOYYLehY1SlVwmlAIkEyUy6K0KBBg5ZdrCdTNEGHHpdUiY1imtGuhu1eSARwUVFFFJZaTnDnjNv+W9dbH9q1a8en33/Cay+9wbaN25CEREZOOi/Mmke3bnGrBL1ez4RJ45kwaTztmnVEHax7nE4hg9McwSwSq6wPIC5qOCBtwyJSsCmLcZpKibhjtKADdlGClvj33ywl0pV+FIrjFHHyL32CIyKMAiWhZA99+vT5p659zhMPMGPi3biFA7NU25fZL7xo0KNChRIVdkpIozYfcbZ7shntaryeShYadBxhN8lk0JTWqFBTTlEV4dmW7lXq4z/CTmkNEjkqIihQkCPlUSiOEyOKVUqp8mQ9i6Dwg+pfF/z2t5CfCoWCe++9l7Vr17J69WpOnjyJ3W5Hr9fTsmVLBgwYQP/+/f+OQ/+fhyRJBAJavD4ZIf1FCx4ywmvlimudWMxKJEnC5ZIJyjKr1gXp2kFLolVJpSPG2x85OXI8wvsvpXOqMMpts8r4xyOpRCKCz5a4efplB0/NSeapmUlImYWolBJT77PxwuMpVSnC9ooYN91dikoFt99XzqD+BiaNNXNRXz3Pvubgpbm1d39XrPURCArSU5W8Mt+J2y2IRM79QR6JhNHWs1sOoNVIjL4kgaP5YY6djPDrF7lkZSi5c44Nl1tm8dceHr6nbhn/kh+9zH8hDVtFlBlzbPz2ZXaNgA+A1953MvlaE6MvMVJYHMXllsntpefTbz1Mf6CcV55Mq1r8CyH44jsvpeURcjrZGDkwgtkCYy5PICuj5oT0v/LDrQszZ93Fsp8XcqowyvqtQRZ/c5rLhyeg1Ur8usZPq2YaGueo8ftlgiGZWEwQiQr0f9FKGV8oxAcTCQV+f/0DixCiyrtTr5N4aJaZ0Tt3EipoQzrxRGuTPxdPkZ9PvjiBwRQjEoWlH2dW2RLIcjxw6tsfvZTZokydNu+81K8AF198MS9KLyMLiYgI12o1AnAYjzFrspbF34a4cqSRp16uYPOOIIYzqkuVOv79qQ8ygjAh9outRInQuOwCrpqwi5++SibRWk3iniyI8PjzFXz8ZgbBoMzE2+1oS9rUaP8o4BhZNMESS+ZYoYV177flN4LoMBBNOEqrLg4sGd347LPPzqsOZ/HvTn7GhIfWLVUkJylYsNjNkoVZbN0d5IHHnUSOtCE11qhWWieAImwgK13FLjlKiTqfcvUJjKckNmwN0vuCeOjFp19ESPG2rHPxqpP0mIQVA0aC6Yd5ck7NzYZN24O0bqGpQXyexbCLEujSwc3eQ15eeUqHQaug1wUZaDTx++KKEQlMuaecK8fU7cfzV/B5islIi9/zS3/18t3PXpZ9kl1lNzHtxkQOHwtz412lfPR6Bu9+5OKr74Ik2i/g/X84eGt+AU2bKHF7ZCpKNZjLuyEZT5CeruDd+zMxGePneOxEmBlzbBw+FsacGiY7T0OjbDVTZzpYt1YmKsk8+1D9E7hLhyRw4nSEeQ8lIgSkpigpK1dwz8NOkkr741EcwpBcTrDCSkbW+XndNWvenkt6Fdf786EDDAwZU8QnZ5SnZzHsogRWb/Az9b5yFr1R04LC55eJxgTPv+UkwSCx92CYL+ZXE+pKpcQVI420aalh5iM29DqJN+alVXl/BgIyz73p4OTpGEathk/fS6k1tr30joNG2Ur6jS5k9vSkKnJSo4mr4M7XQzIqSlFgQCWpSA22IHxazYeLDnFhL0XVZ/8ReY3V3DTByJcv+FDqfWQnyjRq6uPDLyMsX+vn8Uf13DfnN9LlxiSSeiYtN1hv6xSAFh1+fSk6jRGzvXWdrW9GzBiEhVdegEceDZNdNKBGbZxfx//rEDYqMrdQXgqPznuM8ePH13lMtVpd5b35n4TCwkJSEhWc2msikXQuvOgE02601niP2aRk4SsZXDq+iBGDEvjg5XSGXFPE9PvtrPwmm8H9DSz8zM1XS70kWePt74/dl4xSWfvvdv1VZr5eEiTZrMGj8lFZXlYVmvFnBM1FPHJvElPuKeOTr93cOtHKC4+n4vXJHDoaxqCXaN1CTe+RhRw/JqqITo1GorQ8RiAgU1lZSXLyuXl/njh2klSpGR1ET3YFfufk1iSU2acZd5WR5CQlW3eF+HWtn0VvZJBgUBCJVHdoZGWoMJskDh6N0Ku7nk/fScSYEF/Yr90UYPKMMj54pWag5b5DYWJBDcdPysx6xIVCXcGJo0pa4Kta4P4ZwuBBqRLoQilUVLhreAX/EfsPh4i5LJixUnDq/DbEuna7iMJT21mx1s9PK7woJNi1L24hMHRgAraKKN/97GXbL42qNr0uHWLkjptiXHtrKa89nUqzJvHnyeSxZt5d5OK+afExu3VzDX0v1FNmi/H9z15MRgWfvJlRtSboZtUz/GIDny/x8Mp8J+1aaYhEBAqFxKP3JFUpZD94JZ3eIwvQ6yWCsRA21WnSY01JCJ/pvDkzFASFn3BAxfArnMQ0QTIy6vbRrAt+XwQJiXz2k0c7mtOew5YV3DhRz2OzqwOrwmGZASPLyD+sJYNkVKhxYKOIE06FcAMAAQAASURBVCQG4+utb5aESY3m1DkvMEoWwm4jbemDQlIQiPooPr6D1jcpeXBFItGoYPKMUnwBqYr4BLjuygReeDWf4MmseCiKFmJnbI3LRCExoiSd6aUySVaaBS/A4a4kMyMNre7cFbD/SejQoQMWi4Xdro10EX1rbNr5hZdj7CORNI6znzJRRCaNUKGigjK8uGlHD3SSnjSRzRZW0oKOlHCKnawnUaSiQIGVFJpItedpXUQ/drCW/WIrzWmP9ozvso1ijrOPbgyIryHYWu+mjgPbmbCXAAZMWEkmRIAk/T/f9l4fkpOTMSeZiZTFVYqnOUKQAMlk0IGeVWrPjqIXxZxkF+sJ4MeImRAByinCLkpwUoGVZFrTJe6TzzH0CXowR+jaqjPdenTF5/GRYEngiw+/QrZFkaMyICilkEKO04x2OBTleFJsjB53GaNGX/Yvv96zyMrK4pnnnjqn9zZv1YzK3XVbAygkBUZhoSK9AJ9kRxswImkEYYOfK4ZdSoLBQHJqMmkZabx859vgi9vBlVNznpojNcMoLBxkR1VA0p9RyHH0Wh1DLxv8Twf7XHzxxXTp25Et67fSRfStcZywCHKIHbSiC4UcJ5UsjrEXs0is8T4hBMfZRwaNat2/YYLEiJJMJgE8ceU8Mcwk0YhWnOZInRYBLlGJTKwGIV7AsbgKWgiyaMIhdtBO9KhxTFnIHGAbTz7/xD9Vj7rwt5CfZ9G/f/8GkvOfQItmHdm8YweknYby+iT7p8ggh9LK07Ry9AUgnTiL/sn8Lfyypoj0NCUnTkWIROME5LCxRcRkQTQKDz9bQSQikBDMmGJl/oL4UifVGiUpUcmKlSE6rS4gM1OBWh1PrZ09PQmtVuKzJR6iEcGLbzvo11PPkfwwE6aV8NQDKTTKUePzy7y/2MXCz9zcO83K+k1BPljsIT3TfF4tPRf2HMSyFUvpXbcSnR9X+Bg5xEheYzU33FnKmFuK6d/TwHVXGvlhuZeFn7u5uJ+hlhn+K/MdFJVEuW5qKRf3NTB7eiL9RhUy/SYLvbrrKSmL8eLbDgqKI6QmKVmzMYheJzFlgoXTBVFcJQks/y1Ipw2n6N5JhzFB4tiJCD276fjyvSzuftTG5Zfp6Ni29pc/EhHkn9aQlXV+fn+JiYm8+PJHzH1kIvknwyQlKnlvsYsHZiTx+buZJFqVLPzczeJvPQwbmMAX33u5ckQC2/cE63347toXwhcLYFeexhrN5PARGb9frtFWfBYbtwXp3E7LqvV+CkuiXHVjMRk5CkoVe9lecgCFUJKSJhh1mZrB/RM5WRDjrQ8djLy+GLNRSZJVSUFxhEBQkJGmoHnLC7juuuvOqwYAOTk5KMwymc7m7OZ32osLqwZsIQSV2lNkdixh6y5BMCTzzCuVZKarWPVNDvc8amPtxgBXX67jq0UnobJuD65iTuLCxrXXKlj+eRIWkYLnQDf6DtpFh44SLZor2LrHx/GTUTq0NDD1ngr2HgxisbUnNdIEiA/WhRxHIGMmCa9wESGIT+FEVgdxGw+QkBgmEIEmiXqys5tx4MABWrRoQV5eHiaTCY/HQ35+PkePHqV9+/b069evzvP9d0ZCgpbtu4NMvs5C3wv1XHVTCXPuSmTkkAR+PKytk/gEIKmck4URDAaJxv4OyJEY5ep9jLu1lKmTzdw22YLTAdY6FANnoUPPPraQYfCRnlpzQvTTCj9X1REgEo0Kvl/uIxSRMRsVHMuPMuEaUxXxCdC9k56sdBUXXli3589fobysEshACMFr77n4/qPMWj67rZprmHZDIn0uKSMlWUH3rkp2llTQ1NcW4W2FryCCGgXZkgqvcNOsewUvP1mTgGzeVMNn72TQf3QhoYgPU4LEiGtsuHe1JieSS0nqRiqdsTrHCgC3R2boQAP3PW4jK0OFUinR70I9UydbWPjSSXTuBMyZMpUxI9dPOj87ByHLuDz1b16s2RhgcH9DDeLzLAb2NvDZtx4OHQ3TukX1ovKDz9zcf0cS119lZup9ZdxzW90pxq1baBBC8MJjqTWIDL0+Hq6050CYXWstDL7cxhNzTHRsq+VUYYQ3Fjg5eDSMXge3TrTUsi5JtChp2bLledVBliMgCTizZ5VFY8ql0wzoE2H87aW4PDFkGZo2UnPXFCvNm2q47mod7y3ax8zbzEy9MbWmCvimUkDCTukZb6q4oiMmovUSoF7cPHi3gWU/R+MWPX+4Ff3CywkOEiGEFFFy463xQIAsZCRqf2+tpHCoRIVMhI4dO55XLf4TkJeXx5bN0FSTiztzF7PvqLtzRKORGNDLwPrNAQb0NnBhNx0fvCe4cGgxfXroaNxYwmpU8vOvQYZerOGqS+u20TEmKOhxgYpP3srA45W5oN8RomVZtbzu/MKLMdNJx7bptGqu5sPP3VzYVUfn9jqMCQq6d9YhhGD2XDvpKRqOSAoczriS8PvlXlavDeP3Ks9rI1SlUSGLGBpJS2fRh13+38ksT0ep9JOarGL2dAPNm1Z/vz9b4mHEoOqFXZJVhdWi4MG7qslWSYrXLfs5FbOftLP4rUyEEEyd6WDDbwZMFReQjhEfbk5I+7EIM4Xk11KoQPz5H0osYM2GKG6Vm8nXJjD1vnI+fbtmCF+lI8akW52Y7b0J4KV7u7qDeOrD0aMHcXlk3nspk4nTS1m3KR7cBvDxV26W/Oxj5Vc5tbqUzCYlTz+YwqvvOXnlyfg8KCVJQaUzxsTppbz1j7QaYUYzb7Xy4NMVfPqth1v+EIR343UWxk8rJhqFfzycQqJVWUWOVv2tVBKD+xu4ZpSRJ2eraXnBQVRuHUlytadiQPg4wDZa0xVFhYJjljV8sOAtZt79wDnVIUqQVLKxUYRdKiZBWGjZWjD3wZrj+INPuAnnN6NztEXVWJVCJn7hZeeudVQ6osgRxV/ei1p0RAnjF14CCi96ezMefHQ/wwfr0esVPP1gMrfNsvHi2w627oqvHa661MSSTxMZO+l3XGXpmELtiZkj7Bd7kJGriLazsEjJhM02QqEQyr8IovlPRnp6Om27tGHT6i3sZgMJwhz3tsZFmBDp5OLFRXM6YCGJ0xzFTglNaE1zOiBJUtziiJ0kkkr5GV/CJNIRxK0SKiglRzSr1SquRIUaDWlkc4idBIUfgcBKCilkcIy9tKYbOvTxlvA/eSpGRYTD7EJCQouORjTHTCJbWMktYyb9y2ulVCq5euxVLHx9EalyNnlSW3zCzRF212h3VksaMkXjM8nurcmWmlAsTlJOEbk0pzGtUEpKoiLKMfaiNiv4fOknZGZmYjDUJPImTpzARx8sYsXylSgUEpcNvphQqC8FJwvJbZzDhBvGn9cGx9+Nl994kUv6jyRDblRLVBMSAZQZMr9vW4/b7eb48eM0bty41mZdJBJhnuUfCK/AIBmJiFAtewSrlEJH0Yvdig20ky+oUkfKQqaIfCo0xYybOI4HHr7/n74WSZL46NMPGXbRJRw4th2t0GHASAAfYUK0pBMGjHhxYcJKG7pxkB3oRQJJpBEmSAmnSCeXbKkmByWEwEZJ3AMeiQBeKikjl2ZxUQ8RJGArq8kVzUglC5nYmSR7Jx3pdeZ6YxRxguIz9hMO7MSIEiLAFlbQWLTCgBEPTk5zFEuamWuu+deFv/2t5GcD/jncM3sm02+5maQkH3ZtPimhvBo/9wgnDmw4FCXoEmJUeEoxkUiIAJ6kI/TpHeKjd3JZuzHATTPLUHqSsVdo8BtKad9OzfCLDbg9glUb/IwZZaKgQObwsQiNWpWz8PUUGmVreHW+gxdfDXDIFaZ3Tw3ffBBPxxVC8PK7Dq67wkTfHnp2HwjRs5uOcFhmwrRSQmFBUqKSMaOMfPNBFiPGFeGp0OIPCqZOu/m8TI0vuKAHb7xm5shxd62gk+Mnw2zYGmTYRQYuG1/MV+9n0CJPw29r/Tzzsou9+6IEbclMnuqgWYtKxl1lwuOV+WyJh/49daxZko1eHz+X7372EokKjuWH+eQrLwcORxh1iZElH9YkKE8WRLhjppcW7ovwup0Up//O8EFGHK4oxaVRJlxjRq2WmH6jlZmP2Pj6/cwaHo9CCOa+FGL0lVPPW/EIcZWf7Y7neP7Z+9BoBPfPSGLDliBLf/GRlqLk4NEQtgqZD15N54U3nYTCgj7d48EIZyfEZxGJCO56uJzUNJmodS8h5WHS1DGm3lfOB6+m15gs2ytiPPZ8BU/MSuahZypY820O424rITdLzfBBWtJTlCz60kPHdhoOHgtyJD+IxaxAr1MQcGnR7O2JhxgOaT+aDCfDRk7n1ql3nff1n8WiLz7hyuFXkBlrxn7lBjRqBYlGDZI+QP9+KmwVgl9Xh7h5vIGfVwW46lIjCQYFUydZmfWEnV+/zCa3tQP7xjISRU3SxyHseHHStZuCU8VRhl7j4vtvV5EVaYmluCs7iov5iSJUGNBj5NjpVFSoCRr2IVsOc6riBGrZQIwIaeTQii6ECXJAuYk3X9Ezf9EhXB6ZFtkqZt+RwqPPRRg48BKWLl3K1KlTadWq9i7zoUOHeO+99xg+fDjdu9dus/l3RqtWPfjl5718syTIpl0BPn0njbsfLed0UYwKaT9WOaOW2iwo/JRFynj/vmTuf9qOw7MZk1aPOahCbevAF88pWbTgJMWVITqLUC2Po7Pw4aUNXXGFtxGJCPYfDvP0c15OnBD4Y0GuurQm+WmzRxk/rYyRgw0seDkdg17B8lU+rr6phLn3J9Ore/UmzJjLTSxbtowOHTqccy2OHz+OzRZi78EQWo1Eq+bqWmr1s7hmlJG5TwcJ2QwUlzoIpBzHbrOSTGaNiZ036Siv3193eqLZpKR/Tz0ff+6lvazn5K5EmkXi4XZae1PemH+YZx611vo9IQQ/rfTz/UeZ3DUlkVvvK+f7j7KqfrZwURnhiA63S6Z9j5bntREkhGDPrjXYirxMGlO3ef/7n7h4/rH6lYFXjjTyy2pfFfn56xof73/ionULDSlJSo6fivxlinHv7noKS2I0rUME98CMRK7bWYHNDrfPLkOjVhCOCG6fbKF5Ix2vL3BiGVv7Gbh+S4CcliX/xdXXhEqlRJMYJWSPp7tKkkSiQc+BI36efzSlqnV378EQM+bYePjuJAqKIlwyRMO0W2oSXmkpKn76NIsu/UswF7UjWUonLEKECVLMyTpDG3zCjZBiZGZqsZgiOAmjPKOC8wkPh9hBG7pV7fKLmKCcQvaymQ6iZ50qUaU6RjQioVbX32L9nwqlUokiZCTW/BAJGgW5WfVP33OyVdgq40q2lGQlwWiAdGFAyILUZDUHbVHCARWHD9ff7fHzKh+XDk3gzfe8vPdhgFBAzXbWoBFamtMBAyYc2lME046RaApTWh49Q/ZHefqVSvQ6Bf166nG6ZL5fHp9jeWxaJOJdJPmnInzwqRtdYQeihn0kJdWfpvtnjL56FJ/u+45smqBAQRZNOOk6zJvvRXn56aQqS6doVPDZEg/fLPPy2TvVC+2de0P88HHd485Z0nTvwRAPPeXg0Opsmsjtq8gyC0l0En05QjyAMF8coAmtqtJyIyJMSdJW2rUVrN0QYs+aHFJTVKze4OfyycX07KanUY6Sn1cE2LlNQZot/h05otzFu7e/dM41ANizax2D+uq4bVY5H7+ZUSN0rWtHHZOvDXHnwzaWLMysNefs3F7LsRPVnVhrNwXw+mQmjjHXGv8kSeKpB5IZNraIG641V1kpKRRgMqpIsipqKGX/DItZgT8gMBqVHNiUQfNu2zjpM6MXCUQIo0RFG7pikOLjkiZiJP/4gXOug8Ggp4BysmlKmXknkViI+6bXJCa8PpmffoyRE2hR+/clI9mxllw+/hgavRJZxOpMPwYI4qc0cx3Dhqrp00fF4cMyn34dYc5TFbz4ZCrHTkQoKo3SvImaKRMsuD0yH3/l5q2FTn77Pp1f17h5/YMSMnKyyW6awdGTR2ghOpPPAbzChQoVLZq0IjUzhfKyU1RW2s65Dv9pePXtl7lm1DWcOlqIVaSgRUcGuWjQUsAxHNiIEaOMuFVWhDDHOcBpjoKACBG0aIkRozEt0aBlO2uxkkKMGHqM7OZ3mosOWKT4+OQRTg6zC5kYajS0piteXBxnH24cSEAAP5tZgQ495RTiEOXk0gIdeiopp4JSsmiCEzsd6EmYIDtYhyXJxLXjxv4ttbrr3jvZt3c/O9bvoiiSTyKp6DCwlVVYRQpGLATw4ibuOZp1RuWfJTVBIZQcZic6ElAIBRFFCGNSAl9/+1WNTJc/wmKxcMdd07njrul/y/X8q9G0aVNeevt57p02m8aRlqSQBQjKpEJ8GRV8/OVHSJKExWKhW7duZGZmUlJSghDVz1C1Ws3kWyex6IXPyHa1oCWdOMA2mohWJJFe5TtakVjE+KvHUVpcyr5d+4iFY0SlCL369+TRJxb/SxLNFQoF73zwNpOvvIk0Wx4RQmSgqyJi88VBtBiInvHNNZNIMSexU4IRMxLKWipYIQT5HMBMIgYSKOA4VlLIojE7WQ+AESsCQQaN8OKmglIihAngw0Iye9mMUiiIECFGBA06mtKaFCmTsAixh00E8HGYXajOUJRNWjRh+Yqf/ts1+SMk8ce/XAP+x2Cz2f6yBfz5Z15gwfy3UCgF6lgCqaE8lKirdqeEIsL112kYNkjP2wt8bN0WITtbyb0zDDTOUfPuIjdrNwRxlmtRoqIJrUkklUL9LgKmUtq3VpGWqmLbzhBajRKFKko0KqHVSFRWgsMuEY1IJGosBPV20lIVjL/aRIs8DZu2B/jqBy9JViUjBhsIhgQr1/uRZbjhWjOZ6Sp+WuHntzUBvCVWYloPo68ZyjPz3jxv0q+0tJR7Zo5nSF8fV42UkCT4+CsPn3ztQQiIegwIjxlNhp1BA3W0amFg1341pXYz6RnNUKugVZuuJCRY0Ov1VNgL+XHpR3RqE0Cvi7B6Q5BwxMglIyehwENBQRHNWnRl+9ZVVNr2MnGMhtRkiW+X+dmwXqApbU4woRyPwsu7Hy7g+yULKS/ZQ2Z6hD37XYQjArPZit6QictZxMRrFFzQSUFRicwHXyhp1+kypt/x4H/r3olGozzz9JP89usXxKJ+opEY/pDAoJUQEhh0ChrnqtHrFJw4HcYfEPToouPe25PISFOyYWuQJ16ooMIR4/LhRqbdYMViVvDjCh8vvFmJyaTkqpFG8pqoWb8pwO9bgmRnKlGpJCaNMfPs6w46ttUwcYyZl952YKuIcdmwBJb96qOwJJ6QGgqAwZ9JirsdYUJUJBYyfOwwHvxv7Gb9EevWrWXGbTfjdUJMyCQlC7QqJVFZoNUK1ixNJzNdza59QWY+bKOgOEowAJV2JVm5ggnXmFixMkrBIQOJgaZISJRwEjcOrMlRLhuho1tHLR997qPwqB6XSwZtiO4XwObNgrRIUyykUEk5QZULhdmBzhgFSeCwaVCFTCQIC17hxiPcWFND3HlLIreMt2AxK1i9wc9Tr0SYfPNc9u07SlpaWr1tngCffPIJlZWVdQaA/CuxfPlyvv/+e5xOJzk5OUyePJk2bdrU+V6Hw8FHH31Efn4+paWlDB8+nMmTJ/9Tx61vPFyxYgVTb7yZ9GgzHMpiFAoJU4ICY2KUzCyZXVu05EU6Y5YSEUJgl4oo1O9jxnQNqzcE6N1dy33TkjEZFfj8Mm8v8PLeOyDZM/HjQ4FEC6m2yiwkAhxiJ52k3hRp95HY7hQlpQJFVItwWVEEE7hiajnzHq1Wloy5pYSH706iQ5uaZKrHKzN6YjHffZRV1Vb+5gdOthwczLx55+7v9vBD0/j8o+W0aqHixWfM/LomwBOz4ws8r09mwcdelv0cRqmE/n0VLPjczfTJSYwaoScQELzzoZsfl0JueX9UkhqfcFOcsY79G7JqbNL8EQs/d/HcG5WUFapoFehfFRImhKAgdS2vvKJl6EXVpK4sC+5/0k6zJhpunRifwJ1VUp5dUE+7p5J1m0NE5AiDh13DnIefPecaHDt2jI/eHUtKYojGueqqY5zF2k1+bpxRxjcLs+pU3gOsWOdn9mOVdGydwL79ESo9YdYsTScWg+umlhCJwq9fZNfwKf4jps4qY8ZNVtrWke7ucse4+e4yvnwvi66DT/H1ggyumVRJ0TEDmdE4gRhNO0VeOz+L30vCYIh7CE67v5wmTdvy0cfnPsHr1qUxvbpr2fhbAm3DfYkSJth+Lb8vT6vl3ez2xLjyhhIiEcHHb2bUS1TccpeddZ/n4saBQKDHgJ1SGtGCLJpUPb9dopLDqi1Eo4KB/TTcNkXPg7ebSffGFS57xEZa0qnOtq5T4ihO7HE/MBKqSIZKRQlNh1dw4HCEgYOHMnTo0DrP8d/d/7i+sTA/P5+xwy9j0o1x+46n5yTXabsBcPcjNiaNNdOpnZbBVxdQXqrktyVppKVUE6Y+v8wlY4u561ZLLfWnvSLGNTcXo5A1FG7LoZFcTe4FhI+Dqk3kNo1w641GJoxJYPueEL+s9rF1V5CvF2SRYFBwqiDCrv0hEgwK+vfU88LbDt5/yYhLWc7023T8vMJPWQnEbOnIKQVs2V5wzvPDyspKenXpQZbFSnJWgC7dwF6mYNu2KIT0qK1eUtJj6PUKRg42cOtES9VGkb0ixuBrCtm1su4WfoA5z9hZuc5PRYmGxqVD6iTqIyLMfraSTs4ZnzMtMjF8uElOlkjxtSQ/dJyTh5Mwm+K1i8Vi3Hqvjb2HwnTrqCUaVLFxcwy3XUNUo2b7vq3ndP1ncfGAVjz7kIlf1/p59am6O1lmz7Vz1aVGenSprYQfNbGY7z/KIhSS6TG8ADkm2Lq8UVVmwJ/x2HMVXHKxoeq+e/z5ChItCpb+6uOZOSlVre5/xhWTi1nwcnqVbdDNM8vY91l3dBjivnN/UtblK3czcGIP5s79xznV4fprrmfbhp00U7XkuGI3GcZEvvxSW+MZ8NMKHw9OSSYtULfdTFRE2KVYgyktgMXehoxY7Q2fSlFOkWk7+7ek17BAOnA4xKjr7KglFZWuGNOnGLjjVhNOt8z8hT5KSgWJSYISewiNWqLgtJ6UnF5ICjU+rxdHqQd90IRap0adIqGzaAiHwmz+fQ3hsI99h0/Ve+3/zjYg/9U6GeLfqa+/+pqXn30Vt8ONRq3F6/egEhqyaUoMmQqK8eOjOe0pVZzGIznRaDSkpqeQlpqOrdCOJqqj3FVGOBbCGLPiJ56FESaExWJBo9Lg9wVQqhTojXpi0Sghf5hILEJiciJJaYkUnijE4kvDFE0kYgjgMVdwz4MzkSSJeXOfJeyJolPpcfgqicqRM+EwoJAkzKkmFnzyHm3bnp/6+3wghGDz5s28+fLbnC44jSRByB9G49cTiUYRhihtO7fG7w9QeqIcTVhPRBXEnGlk8q0T2bZxOxISvQf2ZsiQwf/ShPb/LXA4HLzx6pusWbEWrUbDFWMu59rrr63Rgi5JUp3k51l8vPBj3n/7AzSeBGIRGbsoRkiQlppGelYaM+6bTo8e1XkXsiyjqC+t7r+J335dweP3zyXBlogxFhfJneQwPtxo0CETI0Y8fFWDjigRQMStFRHoMJBKFjGiVFBGmBASEhq0WEkhTBA3DlrQkQhh8jlABrlEieIm3uauTlARi8UQwbjP7dmAJZkoIJFqyEClVxImSHajbKKxKLFIjJSUZG6ZfjN9+vQ5p7nB+YyF/xLyc+zYf26nQpKkf9rr7v86zmVQP3ToEI888Cg7d+xAqQkjSRCNglZpJikpGaVWoE+I4fVUotUo0BmSkYSE3xckHFFjMvmRFBImcwa2Ugf2MheSJNGoeRo+n49IVELEvHh8XiRUJCenolGrMCTocJTHcNgdhGIedIYIWq2SyJlwYiHr6NK1D3nNc9mxbSOVDi+S5CYW9uFyhwmEJEI+FTqNhgv7dGD2g0/UqWg7V8RiMVavXsG6Nd8jhKBv/8sYOHAQKpWKXbt2YbfbycnJIRKJ4HQ6ycvLIycn5y8/7+DBgwSDQVq1aoXJZKpzMHO73axa9RterxuvN8T6tb8QjUQYNuJyJkyYVDXwezweTp06hclkonHj6gl1MBjkp5++J//4XhKTMrjssjF/yyTF4/Hw0Yfz+X3dMrw+LzFZhSHBTGpqIyZNupFgMMjChfMpOLULtRIaNWnLoCFXsWnDMgoKi1FIEWQZVOokjKYUmjfPQ63WkpWVQTgcZevWtRw9vA1JhIjE1Oj1JlRKBUnJSXS7YAB9+w7mvfdeZ+/ujahUSho1aswlI8azfuXvlJaUkde8KVOm3ULTpueXZvxfIRKJsGzZdyxb+i3HjhfgdlaiUUXw+6OYzAKdTonFms70GY/Tv/9AYrEYGo2GaDTKihXLOXJoJ5GoEgV6YrEYzVs1Jy0tjV27trFn1+/Y7WWolGrymndCrdGyY8tyYnIYa2IOF/YcxupfV3P61DF0xgiJSWauve52cnKb8M4br3MivwCz2cKEGyZw5VVXEo1GefedN9myOU5uXHjhQMaNn0pmZiazZs1iwIABjBw5st5r/fHHH1mzZg2LFi36l9bwj9iwYQOvvfYaN998M61ateK3335jxYoVvPTSS6Sk1G7tKy8vZ9myZeTl5bFs2TLatm37Lyc/169fz+1jZ6BAQWu6oT3Tph4VEcotexhwmZPvfgzjdSpp1Biyc8EdCDGwtwGtRmLFOj8t8zS8/ky1P++CxW7ufsBNXrgLJzlCOtnk0KxqgesVbg6zk9Z0IaJ1QfMDPPWIiQG9DFQ6Y7y/2MUXS3y43DK/fpVF86YajhwP88JbDt55vm7/yo+/dPHlD16++SALpVJi4OUFjBn/LFdeefU51+iGCRezc2MJTYPdcGTsIDUnxLrvc9m9P8R1k1zobS2QwnqKOEFI5aJZnoIJ43TcPMFY1Wr5+5YA426uIGCzoEWH3hrg7fkqLu5bt3/nw/PsDB+UwONP+whv6ltDJRsTUcqSd2DNcTP4IjUOb5jtu0PccJ2ZG6+rJiVfe89J6xZqhgyITx4nTS+jz4VaXnvGgEOKsGrDyjrJrLqwd+9efv52Is89Yubx5yvZuS/EiEEGdDoFv6z2odNKbNwWYOwoM4/Nqts/cPJtlexb0hYdBnToqVAXMv3pAvr10vHocxX0u1CPyxPjgRm1f9/nlxlweQFbl9f2QQLYtD3A0l98PDE7mZ4jThMMSvTtZiQWldiwKYKmojHJvha41GUkXrCPiy9SsmFbEJcrhqTKZfHnq8+pDgB9e3fFbXeR4MvFgxOzScGrbyi5dEjdPlFPvVTBmx+4KdzdpN6J5GP/qOTFlyJ0oneVYlMWMic4QDlFVQRPTBEiO9GMpPcTFAEWvJLGo095Ce3tgD6ayGF20UG6sNbnx0SUfA5QQWlV6qkWPTk0w521g059BiOL+NzwfDdKP//88/N6//9W1DcWhsNh+l7YCoVQ0jRPwmqV+OaD2oq+MluUSXeU8vNnORw7EWbEdcV8+k5GncRUmS1K35FF3DTezA3XmdCoJb5Z6ueV9yppnK1l96oU2tCt1u9FRQRH89VsX5uKJMU7ggZcXki3jro6/d8BnK4YXS8uJClJ8MT9qbTMUzPy6gocrhjGxDBrf89HpTq3ZrQvv/yUD9+fw0tPpNCvZ/XY5fPLXDbWxuntGfj0pUyYqODpOSlVSsX8UxFum1WOUgmfvp1R7wbH5ZOKmDs7mXHXh8kqq99uZpf4nc5SH4QQ8QRbFOxlI52luBXVcWkPi77z06u7niXLfMx+opIbxxuZNd1a9XeTZcEjTzv5/DuJdZt3ndP1n8WggW0Z2BsmjjFzYde6icfftwRYuzHAA3fWVNaeLozw0LwKpkwwc/+TFTRrosLhEnz3Ye176iyef9NB985aBvY2cPBImHses/Ha06k8+WIlLo/Ml+9l1mqxX7PBz+ffeXnz2Wpy9sGn7Cx/vR0pUt1tr3uV63nxwxcYOHDgOdXhgdkPsurj37EatOQHTpKrasL0x+zcdmO1cumHX7w8MiWdtHBtUhMgJmLsM/6KNZyBLeIgQzQii6ZVQS82ijmp3Md3X5rp36v6nvv0ax9PPB7BauuIWUpEFjIOVRFF2v2YtHoslW3QoieodnBKOsTQSwSfvJNBqU3D/c9kEohYa51LpFywbcdWnF4nGpOPfYdO13vt/+nkZ33Ytm0bC9/7kIKCArweLzq1nkZNGjFt5m20b1+zDT0YDGK32zGbzeTn57P4w8/werz07Hsh14y9GoPB8Jdk11n4/X6W/rCM4sISWrZuwZChg2t0MZSWluLz+cjMzOTQoUN88fEX+P1BBgzqx2WjL0Oj+Z/3d41Go+zZs4dQKESbNm2wWq1AfIOpuLiYlJSUqvb0/4r0+0/BudQhFouxZ88eAoEArVu3Pq/Ohn81/H4/X37+FTu37qTSWUl2dhbmJAs7tuygqKAIlUpJ06bNaNwsF6fdhdFk5NoJYwkGgzz28BOcOJqPpFBwYa8LGDR0MD98vZSKigrUWhUDBvWnstxJcVExyalJuJxuiouKiUViZGRlMGLUcK68+gp0Oh1btmxhwdsfUFRYjNli4pJRw7jiiisIBoPodLpzXgfUh/9x8vOxxx77p9p4AR599NH/7uH/T+K/M6j/q9AwkFWjoRZxNNQhjv/JOjz88MOkpqYyY8aMet/z6quvUlFRwfz58/+283jwwQdp2rQpt9xyS9VrM2fO5IILLmDcuL/2ZXzsscdo0qTJv5z8vO2maaz9eT1d6V9FTrpEJYHUo0SVfsLKAPdMT+DlFySatffRp6eWB2Yk1Xgeffm9hzcWOFm9JN6yHYsJmncpwWczkk4uJzmMFh1KVESJIiPTgfiurNxxA6uWptby1Vy3KcDrCxxs3xVh7GgjZrNEk0Zqxo6u++FdURnjuqkldGqnJTNdydsfulj+2yH0+rqVW3XhhgkXc3RPKc0qhiCE4HTS78x7XmLOoz7SCgZQzAkC+GlKa3SSAVnEqNQUIDU5wq/fpVQpVUZfZyd/ayokl9GmjYKQHMbrk7nzFmtVUI4Qgm9/9HL/3ApaNlNTVCSQjnYkVeTWOq+ICHPKtIUHHonx3XIf8x5KqdF+ec+jcRVax7ZaolHBsLFFtGtmYPOi9kRVEUbeezG333FuiZ8+n49J11/I+u/jZLzbE2P1hgDhiKBXNz1Od4zHnrNz7ESUL+Zn1mrf3L4nyMQJIXJs1V7klaKMDlft43RpkA9fS+ehZ+xs3xNi3sMpjBhUbW3gcscYO6WE8oooa75tVKXiPQshBNffXsrc2cm89p6Txrlxr80/khwPPenip0+SSfO0Z5/id0Ze6+WtZ9MZcHkhQpHJ19+uP6c6APTu0Q5lWSp5sU5xj+G0tfz2s4nszLoJpKW/ernjzgDLvjXXqVoFaN29FGtRdyxSbeLXK9zsYSMmS5SBfXU8+bCFvMZqThdFuPqmErp11FJ4WsG+PSA7kmgtda3x+zERYy8byaEZyVT7/fmFh33KDSz6wIjRnMu81zVYEzNp2bLlefkfnytR8r8d9Y2FsizTsW0eSm8SltQQYSlIkkWFHFUiCSVGk8yFvSS+/cGH0ahg1HA9G7YGcLkF235tVMeR4uh9SQkl+9JQpVQQI4LCmYapiY3CfBVtIr1r+JX9EWVJ2/nw8xid2sXvpT6Xnmb0JUZmTa9/kdeu30nWfpdLcpKSR56t4KXXfHRqq6XMHWDdhpPnXKPbbh3HsL4HmDrJ+of6CO59yMXPPwmUpY1RocFOMT61nbZtVITD4A4G+W5RBnsPhThdGOXuqbW9fcvtUcZOKeXnT7Po2tNFTtnAes9jp1hHF6n6XoyIMHvYSBNVHqHUE8Q0XvKaQ4vGGhZ/EaRzFwXLv6jbq7X/qBLeen/DOYc+AQy+uAs6tZPXnkmrYavyR6zdGGDjtgCz76j+u8iyYPTEYg4fD5NgUBCLCvasacLD8+wMHZhAv551f9bIcUXce3siqzcE2LoryIKX01m/JYDNHiMpUcnibzzcd3sivS/QUVEZY9ZcO9t2h2iSoyIcgQu76rjjJgvjbivl2PocWkqdah0jLELs0qzgh19/onnzuonKP2PZsmU8PmUeFslKieIEjWNtiTTZy+aVqVVdDTZ7lIuG+MguqzuHwqYowJu+n9ziQShQUswJbBQjoSAsBVBpYmRkKNi7qZrELbNFGTDYTW75gFrq4ICIt252lqoTm2Uhc8y8lmXfG2iSq6JZRzsd5SGoEyUkFYgoRJ0gAmAXJZRSgFMq53jh8XqvvYH8/PvRsC6Ko6EOcTTUoRr/m2pxPmPhv8Tz87HHHvtXfEwDGtCABvzHoUOHDmzcuJEvvviC4cOH19j98ng8/PTTT5w4cYLBgwf/becQjUbJz8/n8ssvr/F6x44dOXz48L/sOJFIpMZkVpKkKgKwrg203Xt2kkZWlfqiNHEHXQe4eWiWkWZNEjl+0sgzrziIaIK4vAoevLP2wvGaUSZ+XuXj7Q+d3Hy9hUeerSAjJ8bVt8VQK0/z9RIF+ad86CobY8BEBWXopQTKrLt480lTLeIToF9PPS+/6+DhuxN56OEw1iwv026s36fH45Np3lTD9j0hAgEZs0nC4XDUMon/K+Q2bsue7UV4hRsVKiI+FXfcX4bV0YYAXgL4aCNVq7QUkpKUSBM8x8zccscuvloUr41KH2bctEpmzagOvAkEZG64s4x1mwI8+0gKE6aXkp2h5velcb+64yfC9BtyiGRfVi0vtBhRUnMD3Dw+jf69DDUUsB6vzP7DYTq00VSFngzub+CjDyRySUFEBcuW/Mi0GbefUw2MRiP6hFyW/Wpj5BAjZlNc6fjLaj+z5trYdzBMOCxo31rNlTeUMPqSBMaMNhGLCT5YFOTX5YLM8t41gnlcynJQRnnu0RSeeKESo1FJlw5aHp5XwQNPVnBRHz1Ot0ylI8bIIQms3Rhg8DWFfPJmRpU/oNMV48Gn7bRrFf93mT3Gy0/WbENVKCSefsTK+g2lhHe3IDPWjOPHdvHUS5WUlEVJTk06r01krzNC22grkOJppJqQlVOFwXrJz0NHIoSdRh5+ys3XH9WeIJaURSkvlWhcB/EJYJTMqCSJ9KwoF1+kJiM1fh80ylaz+adcnnrJwd6DXvoN0rD6Zxf4/vT5nCKNHFKkmqGHBslEh1hf3nh7E+PHBzGbc7jtttto3bp17Ws4dIj58+f/R/ofr127FimmJiIiFJdHUKPHXNaCdHKQkCi17mCn3sZLTyeTnqpixTo/soCqRKx6kJAgaBxri7Zcx2nFQTpdUsiadTIiokVH/eOT5DNTVGqjUzstNnuU0rIo6zcHmFWPxduR42FUqrhFR0l5lMXfuEm3mCgtUJPcOEw4HD5n5VNZ2QkmXFPTj+yBx12s/iKDXH+rqu93Gtn4Im4O7dlJZ/oSNR9iydJK7r3DxLjbSvn0Ww9jRxurbCJOFkS4YlIplw838MFnbvTWEOHSIJo6gvG8wo2OamJYCEGJaQ86lZdLJ+Zz120mLGYzz77m4MsfPOQ0hntvr58YvnOKiR+XfcOEibfU+54/IyFBg6MyxgefuuslPz/60k25PcqGrQEa56jZtT/I489X0rGthkVvNGL77iDPv+UEYMoEC1NnlXNh16yqTomz+HW1D39QZvWGAIP6GXjsviSiUZi/yM0X8+Mq2p5ddbz3iYuH59koLI4x7ioTrzyZitmkRAjBmo0BLp9cgtcXw0YxBmEim6Y1go8KkzaiV4TJza290VYfKipKcFBOksqMHIFSCsgt7MigUXt57Xkz3TrpSElWkpMXxlZWfMbPrxoREeakYj+N9YqqQK8cmpFDMwDKk7cx9Covv6z21/i919/xYbK3rtMWQS8loBMGvMJVFWqikBRkubvy5D+207kLWGMZEJKIlMR9kp3YAIlkMkgmgwKOI4l/v9biBjSgAQ34/4mGwKMGNKABDfj/iEsvvZQTJ06wceNGtm7dSkpKCkajEa/Xi91uJxqNkpmZ+V+qL/87cLvdyLJcy2jbYrHgdDr/Zcf59ttv+eqrr6r+3bRpU5599tm/2K2LYSBOBlfqTnL59V6emFO9gGzeVMP7L6dz+aQirqwntRhg2g1Wrr+tlGW/+rhypJGn51S38c+YAt8s9XH//eVUVgRwYicmokT1Dnp1rzv1G6BPDz05WUr0lhCl5TKffO2poUT6I95a6ESphKkTzXyzzMuksWZ+Wf4tD855qt7P/zNm3T+Prz/7hcKU9bRqpiEzFqRZtpn87zI5wSHyqNsryiSSOLRPicMZo8wWQ6+TeGBmzevS6xUsfjuDjgMK+ezbk9xxi6WGgqtZUw3vvG7k9jvWkOntiJVkBAKHuohg5iG+XxD/vJbNNBSWxP1RSsqijJ1SwvBBCby10MVXSz0oZCXFJ9RklPWMtzYjoZAUZGbWJMT+Ck898w7XX9uPPQfCTLjGxP1P2WnWWM1LT6SSlqLiZEGEp16qBCKs3+onFBYsWRrCWtidXNJqEIwREcahKcTuELz2vpNbJ1p5+gUnm3cESdDo8EWCHD0e4/1XUslIi0+X1mwIMP1GC/Nec1BcGkWlklAooGt7LcfyIzw0z87UidZ6z/+2KXr+MbMQVdjEwN561m72YtBDWdHp86pDNAqaM0nAspCxU8Kzr8F3H9UmQaJRwceLw1hELr9vtnPzzDKefTiF5KQ4KbF5R5Bb73CjihlqEMN/RnaajtXfpvD9Lz4un1zM4rcySUmOJ3XPmZnIF0t8nDiiQGcK4/VWL/oBbBTT6UzS55+hlxI4fVzFlz+mUVFWitForLMWmZmZ7Nu3j6+//vo/jvzcs2cPEoIwIQCa04EkKU6w200HuP5WP7Pvqq7ZhV113DbJQv/RhRw5Hq4VGgnx++JUYQSD6QgWTwuyYy04kV9ETqaGMncCAbxV4++fISc4aZQd/07MnlvBFSON/LzKz6Gj4aowsT/iuTcddG6vZeytJZSVR5n3UDJffRNl2xodLrfjnFveAUzGBBIM0ap/e30yS5fGSPHlUm48iKQJIXkSSYrkkCCZSRPZ2Ckmzd2WT9/Zw9Jfi7l1cgKrf/fz3OsOkhOVuJwKXE4JowVa5KmxWJT07RNmqfdXMgoHkiBV1yEiwhySttJYtCEqIvhw4045SM/+QTZth337YzzxrAdfKEj+6SgF+SoS9QYy0uu/xsx0JTuP28+5BgCRiIxWoyD/VIRN2wO1PGA3bPXj9si88FgqH3/locwWZff+EDZ7mIpKFVaLktfedxKOCIQQ5GarmXajlcsmFDPjFiv9LtRR6ZR5/X0ny37zMf/5VNLT1ESjcOBImHsfszN1kqXKPqBxrpq596fwzVIPv6718/is6uesJEkM7G1g4asqBl1RQjf6U0YhO1iLRuji7ooKLxZtgK6d+qHVnnvKub28GJ0xQrM+xzi5UkYVScIV9ZC8ryc3jjsCJjsIcLrBqdqJX1tCorcZKtRUSCUUKo8y4hKJ3zdGMIia4xaA5LPQsV2IHfuhuDRKVkb877h1RwSznFLvmGklGS8uDMKEjWLUjWRUajU790QoqQyj1aYQCYY5xA5UqEkmEyHJePPK8IQFokDwX21eNKABDWhAA84Pfzv5GYvFKCkpwe/3o9frycrK+rc0yW1AAxrQgH8GBoOBmTNnsmLFCrZt20ZpaWnVz5KSkujevTuXXHJJDcPtvwt1Kc/+WUuTunDFFVdw6aWX1vpsm81GNBqt9X5rqhlPsZMUMgkk5/PA3XUrZwb2NpCWXP9zJSlRycA+etq01LD4Gw9DBhiq0rABrrw0gc+WuFm+LIoBI7v4nXRZIhAQGAx1X7/bI5OQoMAfCZOTqaRLey2vzncw45aaxOLGbQH2HwrTt6eOL3/wcuBwiJRkFesXraKk5NwTvo1GI6mZGt56NoHyiiger4ZdO2WiZ2z562tPBdCErOSfCrLkJ2+t8zsLhULiluvNPPS0kxk3Vy/+1mzw894nblwemTZdZA4e2oBI1KNWS4wdpWHK5OQa3nnlNpk+w8ootsfb0d//2E0oCJIvkSx/e3KlpKrFok94yMhOP686HDlyhBvHmenSXst1U0uZcLWJKX8gG5vkqpn/Yjqz59rYvifI2NEmBvZM4N5ZB1GVazATD8dyYMOZtoefPkqieycdQgiefMHJgcMRJow1cc1oI/6AzBsLXFwxuYTvF2VysiBK00ZqJlxjYcI1tZW+V0wuJhiSSU+tf2qVlaEAbZgKTjFimI4eF6h54S0HPr/7vOogKQU+3BixUJK0hacfMXL4WJiHnqng0XuTqhTLHq/M5NsrURe3JF1qgttdyc7dNi4dX0zIryQQiuF3ach19KKEXfUmHQshkLTx8IcJ15jp2FbDzEdsLHqj2g+sQ4sETvzYBTMhDrGTpqINSWcIZwnqTVAG8Nh1qNUmIgEXBw4cqNe3W6/XU1hYeM51+neB2WwmLEdQYECBsor4lIWMnFLErDtrbyAlWpU8+3AKt95tY9V38Xbr4tIoz7/mZe3aCJVOmdR0LbfNdPL+wvW4jzYj5FXQohX4DydyQjpIO3rU+tywCKFJcaJUWLl6op0jm9NRpZfRqrmGq24s5ukHk7l0qBGlUqKwOMK81xy0aKrmjpusXHFDCRf1NvDOB34G9tWycqWLxJg4r+dMekYjjhw/RMtmGk4WRJjzjJ2IMkJF8xWMHKrnypFGtmwr4N0FhzEWdiEj1ohD7CRdyiXd1YmSYzK79tv55ReZVFtPXECZaQ/Tp2u4b0a1onTk4ARm3BJh2JhV6CubIPkseBQVmBtV8Pq9OlatPsLpwoNc0EyJxQoLFyjJDHTDfspCAT5Oqw6gMPpo7u9NKOpkzfrTtQLxzmLjdomWrbqccw0AQmE146800ThXzawn7HRqp+WKEUaEgE+/9bBha4AZN1txumWaN1Xz6xoftooYU8Yn8s2PPl5f4ECnU9CpnYYfV/gZOTiBEYMS6NFZx8LP3Xz6jQdbRZR2rbTcOtHMjIfsdGijRauR2LAtQKJZyYEjIYYNNGAwKIhGBW8tdPLGBy5WfVP397dFnobWeXrC5UoaS61oJFoSI4oCJT7ZTUH4d0aMPHcvbIDU9Mbk5goOHA3z3uvJzHnQjVxh4DA7MVZaEJXJuCQbFw+Grz/Kibfsf7gLr1dwdXclC7+M8OY/cph8ZykHtuwlwVkzYCMx0ITnXj3OS/MSeeQfFcx/IT6m2Sti6Amhou4AubPhIDtZR6PEPPJ6NMJ1KEDhCQtHfXaM+lL2u1w0pW1VmjiAzgC6LmDzlOFzxc6rFg1oQAMa0IC/xt9Gfnq9Xj755BPWr19POByuel2j0dC3b1/GjRv33zY3bUADGtCAfwdoNBqGDx/O8OHDCYVCBAIBdDodOl283e6Ppul/B8xmMwqFopbK0+Vy1VKD/negVqvrvZa6/GLatu7Ez4eWkhtqgTVJ1JtKfmE3HZ987eGSi6sJwD0HQjzypJf8Y3FlkDlRMOEaHSMGJTD1vnJuv9GKyy3TrpWGjm21zJxq5eB6DZLHykkOUO6GhZ9L3H6DtdbxZFmwYWuA/r206HWw4utsEq0Knn7ZwcjrixgxKAGDXuKrH7wY9BKfvBVvC5x2fxmr1wtWrvMTlZXn5ZGzefMmRg9P4KK++qoQoc7tlKz7KR8q456KynrIJVkVJNGqZMfeELdNrn09Z9GsmRKjysCpwhitmit57Ll4IMkzc5LJyVITDMp89IWbb3708vm7mbUCQwqKIrjL9ATw8sDMRCaPNaHXK9hzIMTdcyrZvWcjWf6OpJGNhIQ9qYBH733xvOqwatUqLmyjYuhAAy++7eDm8XXfnw/emcT420t5aF4FQwfq+WxxAq++uYuNW6KU22LEhEyGRslHn/r5+Asvq9fE8Ici/PZtBo1zq+/Rgb0NfP+zlwsvKUCrUbDojbpDrQBunWjhzofKWbc5UKf6DWDF6ggRrxqRaqdbpyyOHA+jVkmoNYrzqoMmQcHx4B5ayd1Ja+Zi0tgMhBC07lHMt1/badZMQSgsKDytQGNrAqoQ5frD+ENOBvXVs+jTMF4v9GAwTuwcYTdRIhRwnMa0rHW8Cu1Jrrmymrjp1E6HvSLG8pU+hp353tkr4wFGJsmKRzg5otiOAhVaOYEAfqIiUtVW+mf4hJdoNIY51USbNm3qrcWxY8eqxsX/JHTt2pVwSCKXRvjwVL3uxcnAAZp6ycNLLjZw94Murppg59oxWh55NIiptCNJIpVkScJjdzLv6d089ZSBBYvyOXY8ytAhBvKLDtK7sY5D6/eQ6m2L6kwit1e4OaDYRLJd4tqrBAn2bmRKVk6ykaMxF2XFWmY/6uLJlxykpShJtCqZMsFC/15xVWKiVcGs6Yn0HmLnnbcEYcmPLJ/fBluPniOY/fhGxo8x8MYCF08+kEyvN3QEAoJPl3h4eF4FH7+ZwY3jE7ho5C7Chy4kRBCIP2dipgou6mNgxaIUEqVUHJRjzfJz34zawX55jdU8cKeV46ds7NhTwM49ERa9lE6fCw1cd2X8PSvX+bn9ZgVt/T3ifwcJtOixxvpzzLUHL07Swjm88/5hbrjeSIKh5nPM6YqxZLmSz74Ycl51aNYsjwu6HKFRtoq2LQPcMt7Cb2vjrdl3TbHy8txUvlrqZcFiFz+t8JHXWEWv7jpWbwyw8cdcbppZSjQqmD09kTFTSnA4Y4wZZSIlWcntky0s/NzNS+84GHaRgYKiKFt+blQVHiWE4N1FLpb+6qPb0NOkpyixVcaYeI2Z3CwVmX+hcu3UTsO6TX606JAkqYo8NGFFp9Dy2y9fcuWVV55zHU6eOEJyopJLh5q4epQRY4Kf+x8+TZYzmbBfIqZ3k50a4KsP4963F3TWcUHn6jGkcSMFH37u5vLhRtQE+H3FeprFOpEgmYmJGGVSIbayKPNeraRPDz1X3lBCx9Y6KgsSgBO0oEOtc4qHJJUgkOlIL6xNtRAFcVhPW3EhNmcR7vRdJJBeg/gECB4CXTNokteYyl3l51yHBjSgAQ1owH+NuleS/014vV4eeughVq5ciUajoVOnTgwYMIDOnTuj1WpZuXIlDz30EF6v9+84fAMa0IAG/J+FVqvFarX+jy7wVSoVeXl57Nmzp8bre/bsoVWrVv9j5/FntGvfHr0lyEnL7wRDcr3v69lNx69r/BQUxf1Ely33M/baIBWrepBZeDEtHIOxHO/PzZNl1m0Ik5mhYuVaH0IIFix2c9mEItwemZCxlGaDj3Bhb4nnnjLz6bce9h8O1TiWLAvue9zOmFFGHn7WwejhRpISz7b+JvH5u5k0ylFhNim47QYLzZpqqkjC2dOTMBolFnzqZuDA8/NwXf7Tp0y6Jv7IzmuiZu/BMN0768ho6cCkMFFK3YmwURHFr3Iy5Q4XBw5F2LY7WO8x1q6PEAtocHlkVm/w43TJvPJkWpVKVqdTMGWilTl3JfHg0zVbNGMxwawn7HiFmyUfZ3DbZEsVWd2xrZZfvs6gQ3sl5RSxg7XskNZx/e1j6NCh9sLxr7Bj60+s2uDH5ZbJSFNV+fX9GRazEkkhcd0VRtZs8DPmBhubN0lofKm0DfVDG04kvXAAWz/szMIFAntlmCk3GGoQn2cx6hIjHdtq6N9Lh1ZbP1Gj1UqoVfDyOw78/pr3qxCCSkeMz771UKo7xCfvxRW4u/eHSEpSoNWeZxpoTIPS6mC3ci03TYx7M0qSxJjRRnTFbShb24miTU3x+6BJ35M8Nb+CZ9+vYNhImW+W+Wnp7UcCJlSSmhQpky5SXzrTFzcOToiDRER80zoqIpTpD5Ha9TgPzKzpszhkoIHHXqhg0/YAFZUxTp2UcWBjh1iLjWK6d1Ny7Rg1FqWFprSmgLqDOzxU0qWbwOkoJjE5ifXr1+PxeGq+x+Phiy++4MSJE/ToUVuN+O+O9u3boxAqMmlMlGrfZME5TOQlwZGjMW653U1GST8S/2D/YJKs5Nr6MeNuP5eOUJGSEeHz7z2sWpLJ5wuSmf20B2/r1RRlrqIwawXHjOvIlPNoVjmEjIoemCQrpaIAp1vGnN+bbqFLaFQwAml/D04c0fDQzKQq4hMgEhFoNRJtWqrJC1yIQmhQKM5P+dm4cWP2bDMw71Unyz/PpvcFeiRJwmBQcNM4Cy/NTWXGHBsJBgUvzDNRbt1LjHhnQT57yWgU5s2FTk6HT7FdrOGwtJ2xlxvrPd6Y0Sa+/sHDyeMKYpXJ3HxLmNHXl/Pa+w6Wr/Rxy3Q3Ge5OdV5DU9GOEk6hQEFCYWcuvtTO+s0BhIi3mq9a76f/ZUUMvWTSeXfF9ezZn8PH4pYGZbYYJqOCu6cmcvfURNq31mJMUDDxGhOHj0fQ6yRefSqNRW9kkpWu4vctARa8nIHDJaPTSXz1XiYer8wVNxQzamIxY28tQZYFBj188rWH5x9LrSI+IT7W3DrRSmqyEjkm0GgkNizNZfYdSVjMClzu+hWLR04G8WnLiIna3R5qpZLDh3eeVx3Ky05z7ESM666Kb8JcMsjAzt9TWfBphJcWeJk7D66+zFjvPTZyiJGVvwcYPczI6rURsmLNOc0xdonf2csmEJAbbM/2bfDJxzEOHonw6psBmgZ6EMRHuSiq8XmykDnANnToySEPjaRFlQqRcjhzG5JKNs4KNZk0rn1C0fh7U1JT0Roa3Oka0IAGNOBfib9lVP36668pKSnh8ssv58orr6zh3RIOh/nmm2/49ttv+frrr5k0adLfcQoNaEADGvB/CoWFhezYsYOysjIikQi33x4PgamsrKSwsJC+fftiNNa/QPvv4tJLL+W1114jLy+Pli1b8ttvv2G32xkyJK5GWbx4MZWVlUyfXp1ocfLkSQCCwSBut5uTJ0+iUqnqbVk9XzRrnkdykoTR6MHtgmMnwlUhM3/EsRMRmjZSMWJcMbOmWXn62RDZtotrKCF1kp6cyl784/lVzH3CQJktxrgrzYy7Ek4XRrjyxmIiIkpqipFvno+nUY8YnMAdD9rQ6yQu7KqjwhFj5boAbVqo+WyJl8H9DeQ1rkmWGRMUXDbUeKYuMh99UU3iNMpRo1bHXx816qrzqkUoFMSYEKc5hg008NLbDm6daOHbT5KZeKuN31YVY4gZSZSq21+jIsJeNmEpyyRa0hJD1nqeecXByMEJVWFHZ+Fwxvh2mR8lSUye4iK7cZQPX69b5divp4FZT1TwzTIPHdpo2bUvxPuL3Vw+PIFKZ4yuHaqJ+z0HQjz1Dy/HjwuCYQURXSVNg105zE4uv/ry86oBgCz70agldh8I4fbGCUYhBAePhHG6ZVo0VZOaokIIQXFphA1bg/ToZKJoVVOSY2dCNCRIECbCBHElHaRDsyCJVgXjrjTXe9xrRpnYvT/Edz972bUvxN6DISwmJWNGG6tS5T9b4uGx+1Jwe2QuvqqQ2XcksmJtgKMnwkiSxMmCCP5wjDunm+l9gZ5YTPDae04qHDEsieeu7o7FYmglC/6oGwnB8lV+Vm0IkJulom9vLW/O34MhnIqFJIzhVI4cLaG8THD1aAM9u+k4dCzE9Tf8jiirDrQRQqCWNLQXPbBRzH62ElZ4aNtGxX236hl7eUoN8gOgojLGvDnxoCinSyZYmomNYxgwkkY2zq2CXw/kUxErRkkFQuNDr4TUQHOUUvxvVKkoJdpkL99/kMKI6w+hyExh06ZNbN++/f+L//H/VigUCpQq0ER1KFASFH50kgETFlauDcdtCeogd35b62fIxSouH2Hi3puNaDy1264VkoIUb2ueeewUHlnJuHGqqg2b668xcv011c+dr7738sCc05SbTgEQciZgc4TpQr+q40uSRKJIx1BkYcIt69iyKhVJknC5Y4QjxFukYwIVSrLlFkTFAYLB4Dlv+LVt25awyse8h5LrDKRr10qLXhf/vvXtoQNTIZLTwF7Tj5iTI2RlahGyRGaOQF2RiuSxotceq/d4Wo2ERiMRcZmIEcFmUxBamcHhVRqclBMUKprXEYoEoJSUqIWWGFEschrBg32YPvkIsqkSWchUeoNYnK0JBkN1/v5fYc/erRzc62LqJAuP3ZvEqAnFPDE7mVHD4uP74WNh7nrYxrWjjWRlqpj7koPXnk7ltWfSmDCtlJXr/VhMEu8vdnPLeAu3TbZWdQYIIZhybzmRiMRdU6z1Eoe3jLewYUuA2XckYjIqWL8pwPbtgtffczPn7toWK/aKGKFojLuerOCVNwswFHbEEo1bZ8gihlIbIRyJIMsyCsW56XPSM5si5N9rvCZJEt06xf8m6zcHOHS0/tTws5f284oAKaGmWEgmmYya1xyF09FTXDFRpnGOlccfE6gkNe1ED46zjyKRj5kkYkTx4iJMEAG0Im5loDBA5E+uJopI3MKiLshe0KQrEbG/RaPUgAY0oAH/sfhbyM+tW7fSrl07rrvuulo/02g0XHvttRw9epStW7c2kJ8NaEAD/uPx/fffs2rVqjp/JoRg4cKFyLLMiBEj/rZz6N27Nx6Ph6+//hqHw0Fubi4PPPBAVRiRw+HAbq+p9ps1a1bV/+fn57N+/XpSU1N54403/iXnpFKpUEtqKnY3wq4+xZibS8+0mFcvGBzOGLfcU8Y7z6Wz/3CIex+1oy1pU2cLuCRJJNhbsHT5Yfr1riZRE61K9EodKkWIl+emVi160lJUfP5uJidOR/hltY/Pl3jo10tP5/Y6nn0klZ17Q6z63V/rOGdx4nQUs6l68XK6MEJKspJTp6Pn7eHatdsAlq/ezS3j1ahUEg/fncS1t5bw7EMpfLUohQOHQ/QevBVV1IiFRMKECRGgCa1JFKnEiGEwwuXDExhxXQlv/iOFZk3iKexbd4W4/S4XqcU9yZOSiBZG2Vu2jqPHI1XhDn9GxxZG5swwoEuI4Yh5eeFZMwa9xIDe1Sqv+R96efE5QXJFd5IlM0IINBRzksNoJS3z3335vEKfADQaA3Pu0nHTzDL8AZlPv/Ww8DM3bVtqSE9V8vK7Tgx6iWsvN9K9k447b0nkirFu0qJJlCZtQ5noRKcDhTNEcYWLgRd7+eDVHKbcW04sJlizwY/DJdOmhYZWzavvESHiys7Pl3i5c4qVG6+zYKuI8ezrDnRaiVsnmOPBMnka1m4KEJMFDz1TweK3M+nULk44RSKCNxc6mf+xi43bQhQWx3C6o6SlKECcO/khSRKRWAgFSrpfoOCWCWZaNVezfXeICbe4aBfuX+0BGwR7YQozZ+1h7hNRDDolamOARk2ibC3zsl9sI4gXFRpiIooJK+k0IkqENCmL0Zc5uf7q2psukYhg664gc+9P5vUFTsqKwY2TFnTCKlW3D6f6s0iklCJOkJjl5eKLi1n0yUmIqpGJoTfGuOvaBJKTFPTqpuT4yd+56JKHyc/P///qf/y/DZFIBIMpRqWzlAyRyy5+p7Pog04yINkyefUdB3dOrUneuz0xnnvDwaI3Mlj8pR+FO7XecBYLSThDdjrTnZ+WrqViVozkpNpjaI+uWnr297DojXi40q13VbDt8zZ1kmNaSYfDlsT23SG6dNAy8xEbd9xkIRCQOX5UkI0Wq0jhmENxXtYuCQkJqDXRGorSP6NPDz2794donKNCjQaNMcDgISrmv5CJVhsfk2VZ8Oo7Fbz9ipMPFns5dipEklXBdVeYaNuqmiRe9puXCzrr+PkLJQa0tKV71fU2phXbWPOX5ysTQzqjz9VJBnSuzuCC44rdWGIJqFGTkZ5xztd/FkcPbUWpFIydUkwgCK8+lcrOfSFGTypGoZDITFMyYpCBLbtCvDfRilKCQVcVkpulprwiyvY9Qdq1VPPFdx6+Weqha0cd464yIQQ88mwFh4+FuHWi9S9b2DPTVchC4vX3XTz5YiUHd+loExzEJx9soUmul3FXJ1TVqqAows13l/Pswyl0bq9l3FUJXDxqD4F9JvRSAsWqY8QI4fVFz8sCJCkpA1elik+/9nHnrbVtULp20HLXQzZuGmdm5foASiUkWhS8tzBEYaEgFImRlim4+34PQoAHDyECpIoscmlePR8QuWzaeoxlH6UgRb0gxTcOWtCRmIjiwxNX+GJmG6tQo+OvAosSVDrsooBGcpvaPxQgEATC9XdqNKABDWhAA84ffwv56XA46NOnz1++p3nz5hw6dOjvOHwDGtCABvyfwebNm1m1ahXt2rVj5MiR7Nixg99++63q58nJyTRu3Jht27b9reQnwLBhwxg2bFidP5s2bVqt17744ou/9Xz27dvLqZMS2kiA9EgbtAfM9Ll4Fz17KujQSeJ0YYQ9B8MEgoKMNCWBoIbRQy38/kFSvYt8XdTKxs0Rnn00rkqJRgXDrrARPtCBvB4HMBhqKy2aNlJz60QrP/zi48151WrIPj10PPFCBYGAXNXiXVQS5eV3Hew7FMbtkSkvl5n9uJ15jyTzzKuVXHJRAm8v8LBy5UqGDx9+zrXo138w48Y8ylUjM0hKVDKgt4GMNBWvzHdy7ESYCodMZpaKhILmaIQBFeoaIUgliuP06y7Rub2WDz/1MWi0DZNRQsgKlK5ULI4+Ve9XSSraRfoy66HVbF5VN8FQUhbD54cKfwgjWTx4VxiPqpxrroqTGAVFEV54IUKjigE1FGGpZGMSieyRN7Lh97oJ/7/ClddMZ8acZ0i0SpSUx/jwczdLFmbW8IPdsSfImFtKaNNCx1Vj/JjLOmHPWc/br5qpdOo5XRghLUXL3BftvPp0LpIkYTUruOqmEkYPM5KRruTldx2UlMd4eW4qTXLVfPiFG4czxqafctHrJCQJWrfQ0K+nnnc+cnLd1FKEiCdF3zXFyrW3lvDCY6k0yqkmddRqiTtvScTrk2nfWkvv7jrmvlgZbxuvCJxzDRQKBRF8jLpEz/yXUqrqu3O3j0bh9jX+7qXiNBWU0zV2ESq3GtwQK4uRn78XFZWoUCGhRIeBZrTDg5N9bKIzfdFFDSx4fw09ugYY2Lf6PgiHBVPuLWPajVYUComWzTSsXOciRZeJNVTbNzFZyqBInMDllFj+rY5OoX5V3p+yS+aT1w5y+rSNU6UR9h2KMP+jcUiS9P/F//h/K/bu3UtyqsCh3IfLrqE1XdinWYtZqyPs1vPcK15+WuHn7mkm0lJU/LbGzyffuHnn+XQy0lSkpUnIan9V2+2fESIYJwklHYmOdrw+/ziPzq5NJBWWRGnWpHpToLAILCTXe95SZRpvLTxAQUmUyWPNDOpn4MZplSRUtESSJILCTygSO++Wb4WkwuGKkZZS9zKm0hGjaSM1azYE8LiUpGeFWPhqeg2bDIVCIi9PgalRBfdNS6RXdx0l5TFeme9ErZZ49alUvD6Zl952MmSAnoDaQa7cmkg0jIZqclSllPHF3CRItZXjEREmogigFDWvz6Uox9q8lLAtEW9MRb/+/c7r+iE+nsZkiZZ5Gnx+QavmGjw+mbYtrfTvqa96ll19UzGXTyri8PEIFrOCoydCDBmQwPGTEYJhwbCBBoYONOD1CZ58qZL8UxGemJ3Mw/Mq6NBWy+9bAjX8tP+ITduCTLvBwp1TEpl8WyWhYBc0kpZsex+ef+gAz75YQpNGSiodMjZ3gG8+TKfdGWJZr1fw8rMWbh5/EFdUS5ue5chKJWXlAofDQUpK7bGkLuzcuRMial59182VlxrIza45Rry32MXhQ4I+A3wk+ppgE6UgCfJEDxIlI3ZRxs78Q7TnQrRnFLxCCIo4wQG201Z0Q5Ik/HgpO5BKo2AHylhPTERRnvHCVUoqzMTnFH7hJT03TCDipbTsFDk0Rw6B4k97SIYUD5KmktDpJmilms9Z2RghFIyiUNZv99OABjSgAQ04f/wt5KfBYMBms/3le2w2GwaD4S/f04AGNKAB/+5Yv3496enp3HDDDSiVyjoXgenp6Rw9evT/w9n9/8X2bb8RCssYUJEtNQXAXDqIvd/aWPLjFnr1UlCYr6LSpqBNZwfJqmQcUS8W3CRSO/0YICh5SU+XqhK5l/zoI3CiEUlyCv+V7Vw4LIhGBd8v97F1VxC9TmLs5UbGTyvlnefScXli3HpvOU/PSeG5R+OLKK9P5qmXHAy6upCCogijhiUQchgpKir664P9CY/MuY3eF6gYdHUhd06xcvklRqwWBa2bq9m+O8jUSWbGjDIx6LJ9hPPbYozG051jIoZde4IS+QQbv2rK5iWCQFiFT+HEUS7Rg0EoJEUtslglqaksMlBYHKny/DwLhzPG/iNBkkknTYofB3/8WD//9hORxwQvv+nDbG9bpyJMJxlIECbs9orzqgFAhw4d2LlRwfhrTDz1UiXfLMisFYTVtaOOh2cmc88jdpIlC968jbRvq+L+J+1oNBITrzFR4YxhMSswm5Qs/dVLaXmUDUtzq1q7bxpn4WRBhJtnlnHLBDMej4zHLdFvmJ2QTw2STF4zwdOPm5gywcI7H7pY+kkWWRlqSsujaDWKGsTnH3HbJCuT7ijl0iEJvPp0Gvc+ZmPJ8vNL9bVao7w4N71Gfb/7IUxiNBskcCiL8aYcpsweoVt0SI33KSUlLejMXjbRmJboJAMVopR9bKElnTCRiEGKr9Szy/tyx9QdWLJt9OmpodwWZdt+H0/PSaqydzh+MoJKqEkKNq130yGTxuS7PLQVPeP32xkoJAXp3nas+GkDHpUTj4eqc9VqtTVsk/6T4fF4CARkWreWsK9vj1VKJlOZhVvYyKMdWqce//ogs3edRtKEkd0pBFKPckHneP1GD0/g6WdOIkqa1vmdLOYEjYn7OyfLWfy0/CCPzq59HvM/dvHgndX+tGkpCo6cIU7rQkDyciw/wuw7kygqkul5sQ25sCnJ4bgFRYnmCAp1/S3J9dbDreSt9311ErSVjigffOxl2bIY+w+HCQdU3DHDWMsf+NDRMB986mbDstyq9vncbDU9uuh450MnE6eXsnVXkNwsNcdPRvnoPQtudzHvfXCC0vxE0h1diBJBn+yjXL0OvasRVm8zdFJ8bSMLmdKkrVzaH7ZtWYHalUU0qMKjK6Z7zygL306j92Abmcltycg4f+VnbqP2HD2yju27g5jNSu55zMbFfQ0EAjKvvudkQC89s6YnMmmsmS07ApTbZWy2KIlWNc8/mkz3YYX8+kUO2ZnVS8H+vfQs+83H9z/70GkkBvTS8cwrlVRU1lYCh8OCBZ+6+PK9uAp4506ZDMkKxL/XaZ72CHc7PCfD6FDh02wgJanmWN2jixYptYAnH0zm0qHJ7DsU5sa7Ss+L/MzKyiKmiJBS3JOhl+1m1GUqUtPgtbd8VFZKKIUaM+mEvDGKOIUaDR3oCVKc5DzNYTrRu0YYmyRJ5JBHUPhwYieRVJzKEjoG+oMEOeRxlL20Ep1rfJ9kIWNP2cni9xNp3VxNmwuOEajIJKEiAXUmSBoQYShV5GNICvHJu0lcPX4dqvLGGP05yMiUa07TMaM1pUUOEhPr/l41oAENaEAD/jn8LWYibdu2ZdOmTbXCM85i7969bNq0ibZt2/4dh29AAxrQgP8zKCsro2XLln+pfDGbzbjd7v/Bs/rfgUg4LlPKpil+4aXctJfylG0U6faQF+rGujWCihI9TaOd6RAcRJa3M60D/SmnqM62OSEEZfrDfDq/elH17oIgib48VJKaglMQCNSttDhxOsLpwihDxxRRWBzh+qtMDO5vYNe+MOX2KD0vKeDS60v54JV0enSp9n8zJih45qFk8hppuPYKI18t9aGSVHTr1u2c67B//34yU4s5cTrC2u9yOH4iEveUnGsnJ0vNB6+ms2VnCItZyaplqVw6LZ/ypisoyVmFq+Uq2g09SWOpORmRlqQFWmExq1FqYmjR1yCi/oywT8uajTXb7pyuGJdeayNSllJNfJ6BUlJiKevImFtK2bErglnUrwhLJBW9Dvz++m0D6sIni17huUdTWLnOT6d22jqVugDXXmEkKVni0Wdi7F+fyxfzs9iwrBH/j72zDo/iXPv/Z2bdLS6QBBLcW6BYkVIqUKdeoG60pe7ubtSNukBLDVoopRTX4sE17rubdZnn98eWTXOS9MD7a88573vyuS6ui+zOzjxz78g+37nv+/v+Sxl8/o2fYQMNyLKEEIKX3/bw1rPpLXpa5uVqmHqpnenveqiuklBVdcC5exQ5lSPJqRiNZ8lgJp7rZ9mqEMePMlJWmRAwyytjdM5vO0PR6VBRUh6j7+gD3PlIDVMvtWE2xvH7/YcVAyEEdpvAaml+zVDiCdGhxrKVPmfs4KabVXRUFbTZry+bAipI9G50SRnYSaGSg9hoErfUkoas+kFoN43g1zd7sHP2AEwqfVL43L4rgkoFKtTIf/KTshEPGaJjm8ebta4Lsao0pJiakpISvv32W9566y1effXV5DL19fWsW7fuv9Is0+VyEQgI1m+MJ7+fUFBFmq8HRsmMSlJhkEyk+buR2tCH9HgBak8GS1Ymzl+LWWbKZA2Vtg0ooukaJ4SgVOxBRoVJsiRfP1gab3YtjMcFz7xaT4pTlexxC3DtlQZ8zl0JF3XRvFxZCAFpZWzerHD1FVFeuTsby45RuAKdUYRClXkLw0bFMBiOLOsToEO+i/c/DbBoafOM6eVrgnQ/uhZdSR80G0bSO3gc2eTz5tthKqqap72+8p6bh25vvW/oFZNsbN0RwWiQePXJNN57KYPxY82cf6aFhd+ncPm0AAccy/AWLeKJB+zM+SKNZ99uRHvMEg5YV1Cp384m0zzUKfV0zINTzxSo8ndx7AX7WLnMzJcfpWA2SYQJodUJQqEjL2+uq4lSVx9j78EYN1xu59PXM7n8QhvXX+5g7ifZqNUSj7/YgEYt8euKEEpcIuQ1cuu1DmZ97+e6S+3NhM9DnHyciZq6OMGQgixLPPNAKudeWcEvy/zJ73fDljCnX1zODVc4kv1h/f6W905JktBKOlSSCq1axdqNkRbLdMhVMWFcojy+W6EWt0dh6eJlLZZri7POOgsZGbuUQm7FaD5+08gLjxjw15npJo5ikHQcPaVB9JGG0IOjiRDGJzwA+PBgxtZM+PwjOXSinP3UUo6QRDJDM1XKwoyNDSyjUhzEI+qo0e2hNGshjz2uol8vPQaDikU/pLDL8itllbtBDZqBYSrSl9FvwgGOH6Nm264o6xancetTtegHrWCHZjXZA9NQqVRU7qvCZjtCI7x22mmnnXb+lL8l83PixIn89ttvPProo/Tr14/u3btjt9txu90UFxezfv16dDodZ5111t+x+Xbaaaed/zXIskw8/udZXx6P51/q/v6fgkaVhk6n4NXuIr+vm8duMJOVoWL5Gi33PvwbtppULDiamfyoJDUZoiPbWEeR6JOc1MRFjAPaTQwfFSM7s2mi4/cLTCT+NtUVMu3OPbz+vKOZYBSNCm59oAaVGj5/M4PUP5RaDjnawOw5jdx0S4jufaQWJXeHeOBWJ2PPqiDgh4jKR79+/Q47DsuWzKN7YYDMVAMWs4qH70jh6H56Xn7bTb07zs+Lo6xYE2TcOaWoVIkyyNmf2cnvoKG+Ic6IcbVkRPJASmRnhg01vPSohSuvCSaNU1ojoAS5/74YL75RSt9eGiorYOd2CU+Vmc5Kj1az/ByRDmxbUY6HOgoJYaD1csmI2s+A3ib27t1Lz549DzsWHncFHXM1qFQSKU6ZeFzw/U9+Pp3dSDAkSEtRcdkFNgb112M2yZx/RpOgU1sX551PvMTjgqturcbtVXjk+Xo65anR61sX5SYcb2L6O26UBge54T7N9tkgmciuHsbUmxdx4okSqt9XkZWhZve+trPZ6hvidOms5aKJFl5/38P1d9eiksU/vQ78kdZa4hUWqdi+q5zM3hW8+UIKz7zsRQ5b2szGNGCihvLk31nksYXVWGiZTaeRtNhwERFhdHYZRRH8+EuA515r4M1n0hj+awVVlKAVekIE0KFvdly5qSGXzm3ujx4TanR069qX5557ro19/tf0P/5PJCsrC4tFpqakKTPWj/dPY6oNpLBz995kb8zbbrDidPh46bWfcZdZkKMG/Hhwkk4X+iY/10ANKr+V/seVMGSgHp1WYu3GEAP76nj58bRm2+iYoyagrWEtv6DDSIwIVuGkA52pdmzi5mkGlq1QseLbNMoooZ6GRH9EdR0P32yhdy8T66YdudlP7779+H72t1x/dw2FndQMG2igujbGG2/G6Bcdk7juS6ACOlCIvzKdc6asZvEPTfeK/SVRenVrPbP4kGFOqkumqFPL7Luhx2j49qc65n6alXxoUlig5bhjTUy5voLN22oYW6TFZtEze66PoQMNLP02t1mW+pKVIQzuDjSUwnlnnM+nX31yRPf58rJd6HWJa9ywQS2v4Tdf7WDCRWXs2B1Bp4WdxTIZ6jQ65Yd58S0fzz3YenUEwImjjTzyXIjv5/v4ZVmIaBTufKSOQLAWWQJfo8wX76aQl6tlw5YwqS4Van2cgPAls8b/iCIUZHMje/fr4A/3hF+WBRnUv2mfd+2NEgnD5vWbDzsOgUAAISkIRVCuLyYeCeNQMnChbfbbAEAnGegpBrKDDfTmGMJ/co+CRJVCQG7A0rsBZXOciAijlRLHTI5UQLrIYY+0idxhbiaerufs01zNvuO8XA1ff+bkrIs3Y64ykZKeSe+sfpw1oYaunRq55YFSTh5rZsxIJwcr1egd2RjMRioOVqKvsSO72t3e22mnnXb+Sv6Wq2pOTg733HMPr776KuvXr0/0Y/kD6enpXHPNNeTm5v4dm08yb948vv32W9xuNzk5OUyZMoVu3VppLE0is+bBBx9s8frzzz9PdnZTdsvKlSv5/PPPqaqqIj09nfPOO4+BAwf+bfvQTjvt/N8mMzOTXbt2teluGolE2L59OwUFBf+G0f170ah0yNoo517u4+6bmiYxnfK0fP11jCULQ3Qhr8XnsqSO6ISOtfyCy6LFZFChs4W492ojcxZGmXpnNdddamPuAj9VngD2Lj8RDsqoGjJYPSeNEdsrmHatkYI8FWs3hnnpLTfHDtFz5gRXM+HzEKefbOGBJz306dVy0neInCwNqqiRiDdGak6YzZs306tXr8OMhEQkQtLtHeCUcWbGjjBy/T01RKOCn7/ModGnsGZ9mMqaGJdMq2TIUQa+/jqOvfRoVJKKqIiw37aCvj0UXnjLjcGmsMu9mV4MarHFOlFFlDDx+jT21EP5ZjNWnAgpgl+U4KUBI63vr74xk4k3+PnyrV3kBvq2eF8IQa1Uht3mwmBo27SkNeKKTCwW4+JzrVx5axXnXhllYD8drz2ZhsOuYu+BKM+82sBnX3spLGgSossrY0yaWsndNzp58DZnoodbQOH5NxrYuDXcplu2SiXh8QqyQt1bFRHVkgbqU/lh4UEeuj2RUZyRpiYcERwsjbZa+v7GBx7OP8PC+LFmPp7VSK9uWt7+xIfFYmmxbGtIkoQk21u0JLjrFhOnrdvI63cl9q9LFxVxUwME0ltdjw9Ps4m/Bi0SEo24iYt4q6Zh5epd2ANBxl9YzrHHGJj5diYffO7H4S3kAAcI4seElSABoiJMZxLCdux3F+RUstoYi5ucvCxyizKRZZlbbrnl39r/+D8Np9NJNAZqfYyg348WHX4aCeFv1n/yj0Q0Xhat8DPlPEtSoJtyvomKmhAfzapGLutMYXRYs2zcuIixn+3kKJ0ZMjjEPbdZiUYFsiy46NrqZuuvro1x3IQ6XJVHUyAlsryFENRRyQbtQl6418rk8yxodV42fmshi3z2sBUJCY1aMPF0A48966XRfWQtHwAqy/fQrZvM/C9y8DYqbN4e5scFgny5U6tZfCbJSvkBG5u3hZOCpxC0ed4DhEIKZ57U8kEAwMvvuHn9mbQW2eI//erH7xcs/DInmREphOCLbxq59KYqPnolA1mWaHDHuf6OOuye0eglAzXF5bw2/XVuvGXaYccgHPNTWKBlyrmtjxESD28eeqYeu03GbFYRrtWwdr0vuf+KIpi/KMA3P/qIRGHwAD3nn2EhFgeVLHPjvXV88Eoazz2UmtyXIWNrCDaauP2ROkwGmd7ddZSUR5H1YSpt68nzDG2R4V1r2caIESpMf7iH1TfEeeKlej6Y3lTy//DzddTWgtN1+BmPc76fg0YfoyRSTMxeQn7lYHazhT4MaXV5nWRAEhJREWnxAOgf8QsvGn2cjRtlTEoKB9mVvKZB4qGQU29l6lWRNvuipqeqGTnMyIZl+7FGMiHXyIdfd0SSQGfpyYU3JhznFQUMZvBW1lG/NoiXBlyqw7sn/P/QPldup512/pv42x4pdenShRdeeIEdO3awb98+gsEgBoOB/Px8unTp0uaPjb+K5cuXM2PGDC677DK6dOnCggULeOyxx3j++ef/tI/MCy+80KwXqdXa1MB8586dvPDCC5xzzjkMHDiQ1atX8/zzz/PQQw9RWFj4t+5PO+2083+TQYMG8fnnnzNz5kzOPPPMZu+FQiE+++wzvF4vY8aM+TeN8N+HK82J1SZz5zR7i/ei8TgROYJKtH4bc0kZuEU9HYpK+PazNMymhNv46o1+cnNUnDqpnEln29i0KBejMZHJNucnL7fdGcC0cSCP3lBJRO+m2h8lzeaipNzDKePazhA5fbyB4uK2s/1qamOIqJreYiAV0WXMnzfzsMXP4ceewIdvf4bb3cBNVzmSr1fWxPF4FV55PJXzL22gap8JuTYXtBHC9hLeLvYT8cvELNupkqOojEGGHwPvT8+keEeYaXfX0bMoyDefrSQr2BOjZCYmYlRygBoq6MYA9rCFvgxrJih0oAubWYlO6Ftk1gAIZzVnn2Jm3dpaypcfIE3pkLznKyLOVtbicAh27NEesajfqfMAvprzE2efasHtUZh2hZmJpzRNEAs6anj1yTSuvr2K4YOahNW7HqvlpUdTky7O9Q1x3vjAw9LVIUBi7Nll3HqNg3Gjmn/HO3ZHCAQEWbQ9CVU8NoI2pVn57ON3u7hkWhXPPZRK7+5Nbu/vfupl++4It1+X+B4vOd/Kq++5sZiNR/S7KCOzH+dd+TPzv8hOZhr17KojN0+he1EiU+2kMSbudJYQ93dOGnMcQghBKXvoQdOEtJEGzFjRYWADS+kjmvrgCSGolkpI6V7O4jk5qFQSiiL4fLaf6S/FaIhV04/hSbOloPBTzn42sYIoMXIpoI4qckXnFuKUEIIS9jCs0xBC3jDODCOZmZnt/Y//gWBAwWSLsD+2Hms4mwxyKWUv3WkpFClCIeYqZfhgAyecV0ZaigqnXcXOPRHOPtXCm8+mcPaUvYTVblKDRWjQ0SBVU0kJBfTgoHoLaKKs3Rhi5y6FDz8JEW5wcMu9bp58wI5aLXHbPV6M+4/CJjVtX5IkUshEUmLs3b8XgN37o+yjGAVBBwpJJRt31q88+1oD8+YLZCQikQha7eH1N6ytrSUSrmT4YANarcTu/RHe/cTLksUKeeGMNjOd1Q1ZvP/Zdp5+QIskSXTqmDBEGjm0ZdZkNCrYsDVMUefWM/lr6uIUdGx5HD/9agPfvp/VLJNckiTOOc3K5m0Rnn6lnkBQsHxNCKNOnRxqSjSTObPnHpH4qdOr0KhjWM1tt5uwWVVcdLaFaBSmXmrn4qvLeXZ6lLtusfDhLC8LFgcYNtDA7dc5MRok5i8KMOHCcjyNCsJr5/33tQw5uuk66vEqhJUwlg4hunTSU1MXZ8eeCPff7KSsMsbjz3so2f8L5roijDEnIQIEUncy+oQom3eFGBDSsHBpgF+WBVi8IsgLD6eSkaYmFFJ4+tUG9h+M4nAJzrnw7MOOw+qVawiG4oTSd+MwGpCQiBH505YuWvREiWCSLIRFkLAIJc2O/shetqLyO8izG0BWKG2oo1TsJYu85PrjQR0//BxoJn7G44KS8hgatcTyNUGGDTJQWRLAvSqE2BtB5Adxupxo9BoEEImEqa+v5bZrvGSlebnqBi8Hd8TJMvy94mf7XLmddtr5b+NvzaeXJImuXbvStWvXv3MzrfL9998zevTopGAwZcoUNm7cyPz58zn//PPb/JzNZsNkan2CO2fOHHr37s3pp58OwOmnn05xcTFz5sxh2rRpf/k+tNNOO//3GTx4MLt27WLlypX89ttvyUy45557jqqqKiKRCIMGDWLw4MH/5pH+66mo2smAPvoWRhUr1wXxx8LkF6gJ7G7EKLU+QfDhpsEt2Hcwyp79Ud791MuJo41YzDLnn2HlrmlNk3ZZlpgwzkRaqorLJm0jXueiMuinD8MI1vg5cHAZyp8YrzqdKn7bHGjVGALg1Rke/JEYOZIFv0dNOHT4vS67detGg68DOo2bn5cEGDM8Mel471MvUy+xceJZdeh2DiQTe+IDEYhXFYB6G33HVbJkVS2RWhsan4kf5jZy8XVVHCyPEgoLDlYF6XZMgJUrfiUe0qHDSDo59GEIO9hAEX1aiFWyJNNdHMVW1rQwlgoKP+ZMN726pfH1xzoGjCpmV8MuRIMLAQRoJEIYu0HNRVOmHfGD0KzsfO56rJauhVoyM9ScNaH17NOHbnVxxS3VTL3UgdsTp9GnJIXPsooYk6+r5JZrHNx+nQNZlqipjfHUKw2sWBvigVsTWWyKInjwmTq8HgkbjVgOxfcfCGrchEIKMz7zMOVcW0JYrIhhs8qcdWk5OVkaLGaZUEhw2okm3n2hyXXaaJDZuiOCw3FkbS2W/bwCWRej35gSzjnVQr/eWtZvClNSHmPvgSi9u+tQqyVeeMrCddcvJaVmQLKnY0gE2ckGMuiQLOEUQrCX7ZixEkzdwbA+Khb/ugBt3IxG0hLVeujbH/aWBRg4phKXXUNlpYKqIZOYN04ncjBIJoQQ7GQjUSJk0pE0sqmjimpKiRFjPUvpJvpjlhLZamERZDdbSSULtVWifH8lV11/ZZv7/d/a/zgSiaDVSZwyzkz3znDPAzvpFR3JfrZzQOwkl85JMSYmohSzjjOPl7hykp0Up4pFy4PceKWDvFw1sizx+ddeunaDuFJHWckqvLVasuKFdKYn3pRiHrtNi86gZur1QVzebqSKDGRJxeJP99Bn3j569pBZ9GucvlLrGXrOWA7Pv7yVd2eE8YbCuDJkCvN0pDgPsHnndroUycz+PgjuLKKag0fU8qG6uhqHXSErQ83bH3tYtjrIY3e5uFfxsfvrWBt5sBAjyhcfqvl+XimyOk7QbWDRIg8Lv9M1u2YLIbjy1mo8HsHcBX7OPb2li3tr94J1G8Mc1VvfZguNqZfaGXJCOVGPmZNPMTJ2soZHppaRFumccG6PHJmzd2qqg3i8ggVLApxzauv3wJ+XBLjpSge3P1JLXq6GH2al0HdUKe987KamXuGD6ekc3bdJ3LzwLCvjx5oYcmI5BkeIoQObskp9foVzrqjkpcddzcrsyypiXDytkhceSsXhhMsnaykt2cemLXvIypK46hITPy6ModLpWPNbiHc+9pCeqkKSBNfcXk1qioqKqjhKXNDoVzAbOaLKwLraOmx2iZ7d1WzbolDFdlSoiYoIGql1Qd2PFx2Ja24hvdjCKgpFL6y/H89REWEf2wkb6jn7VBOXTJbQqCU+/xK++HoHyyt3YBV24sTQoGPej4LqG2OkOFW8+KabHxb66VqoJRAUrFgT5N6bXQw5RsO3a+oordlD75pjCDS7r+rw60IsXlzNUw/Z+ekbDf1Gl9KlqONhx+F/QvtcuZ122vlv4y8VP4uLiwkEAvTt2xe1uvVVx2IxNmzYgMlkajOt/v+XWCzG3r17Oe2005q93rt3b3bs2PGnn73tttuIRqPk5ORwxhlnNOtFtnPnTk4++eRmy/fp04e5c+e2ub5oNEo02pQNJElSUtz4u7Nf/xmHtv/vHsd/Au2xSNAehwT/6jhMmjSJzp07s2TJEioqKgAoKSkhPT2dESNGcOyxx/5LxvGfxtqVGxnyDxXZQgjue7KO2e9lMu8XP9dc+RuZIh8dehykJr8zr2hAIY7JIvhsdiNZGWreeyEdk1Fi0AmlLP0+p9VtDuqvR5teSlWdjBYdpezBQSrBshQ++crLlZPsrX7uqzmNFBSoGTuxjNkzMumY+3uv0bjggy+87NkfZfgwDXu+c6NE1HTM73NEsXjy6Xe46cbJ3PLAFiYcH+CsCWYWLglQXRMndrADLuy/Z/PtpYYy1GiIx+J8NydGjlRACh0IxQKUKDs5WBLku08yMRpVlFfGeHJ6Pd2LJD7/Mowl7MThTUOWZILCj0lqOfGHRLlfnCgeUYdNcqEIBbe6nGDWNr5/N5HVqFZDZrbCNXfrueF6D9n+vpixsYaFnH/JNZxwwqlHFAOAzZu3cs5pFs68tJwBvfRtnqOpKWoqq2N4G+Ncf3cNqa4mceOWB2t49cm0Zr38UlPUPH1/KlffVsXSVUFkGe57qo76hjjHj9Yzd+ZWeokhLbYXE1FqRQVrZ+fwwUwfJ5xbSiwOXTtpeOnRNLZsD7NkVZCHbnO1EPEBflzoJ7+Dhl17D8/s6BChSAhnJJvs7jW8+IJCrjoVXcxKGnoeeXoNX7yX6M04dqSBr2bKPPDYGrYVC8orFLRxCwF8pJMQGPzCy1bWEpfD6IUOR00fti/0odEdxJXrYeBRGh65w8XM73ysXiOx4/texEkhAxWSJFHKEgp/zz7c97uAmi01ZfRasJMt8tnEChTibGQFemFAhRoVanLphA0XcaGg1gn69Gn73Phv7X+8YcMGTAaZB2514XSo+G5uGP8yhUJ6U8Y+NrAUnTCiECdODLNson+fCE+8VM+6TWE+fjUDrTZx/AkheO19D689nUb3Ih119XGef6OBT7/aTMcCPZecqGH6mwHKyyWCQYWg2IcJO0ZMOIOdcJQWUFx6gDgH28yylCQJgzCT7e9Cfq/1zP44JSkwCiH49kcfa9dHqY9VEY9JR9T+IiMjA79fzeKVHkIhwVfvZSJJEhdP0nPDor2YPK0fP+XsIx4Oku0UHNyjo2fj8TTWNTB87DpOPknDyGM1HCiJ8eb7jVCaj91ZwVsfeRk3yoTD3vyBltkks2V7mJ5dm6TW2vo4meltmzelp6qQUdE9OIoVczbjcNaCOgaR38vvj3BGNmTIaNYs/4jnX29g3Egjy9aEOFgaJTNdzUljTOzaF2HZqiCP3elK9iPW62UuvdCMt1Fhy45IM+HzEHabituus/PCa80fMrz4VgMXn2tt0V80O1PNey9kcMuDNXz0SgbHnFxCTpaacaOMIODym6uoqIphMko4bSqefTCVrHQ1C5cGePFNNzddaeesUyz0HX2Q1BSZ8soji4NWq0Wnk6iqAoM3m05SL2pEOQfZRSd6tFi+QdQSIsh6lmCTnAhtEEU0siuyGUlIyKiQkJAtHr7/OIVjjm663vTtqeOyyUbGnl5NfuXRqH6/BvrKvYw67Ve6dVEzZriRHz/LTl7vQyGFaffWsG+foJ5q8rVdUEdbZhS7QgXMmbufh+5SsFlVnDXBSFyfd2TBOAL+U+bK/8nz5D+O4T9hLP9O2uOQoD0OTfxvjcVfJn6Wlpby8MMPc+yxx3LUUUe1vUG1mnXr1rFo0SKeffZZsrJa7//0/4PX60VRFGy25n1wbDYbbre71c84HA6uuOIKCgoKiMViLF68mIcffpj7778/6Urvdrux2+3NPnfIyKktZs+ezaxZs5J/5+fn8+STT5Ka2naj8X81GRkZ/3yh/xLaY5GgPQ4J/pVxOPPMMznzzDOJRCL4fD6MRuN/5ST/j0TCgg2bw4TDChuLIyxfHaS0IkaPrlr27I/y8jsezrhAy/DBByguVvh2zkaMFd0IReOUc4AwQfbt0BAJKgw4Ksr1yz1s2KCgM2qx/EmpYNd8I6FiF0H8uEinlgo8jVGeeynIiaNNLfo4fjjTi14nUd8Q4fF7XVx/dzWBoMDlVFFXH+ekMYlsv7k/+7nvx1oC0RAjRow8olhYrVbefmc2mzZt4o7bLmP+ohouPtfCm++GcQTzEQi2sQ4LDvrS1McvKPxsFWtwkIVLSscl0qkuLubN9+uYdrWVrAw1Lz6Sxu0P13LjVBMfzSwlEK/DF5XhgIBY22NKdanYF1mOQa0lPV3FGeO1XH2pC7stIQB88a2PUUONfDvPzw0363nnvTXIJYOxuixcdtk1R7T/h1i26BcmPq5DlgUbtrR0Dj6EoiSyiAaeUMIT9zj54tuEuFhRFUMlS62amADcNtXJ6VPKKSzQsGNnBH3UztKGMDndPdTFfyDcYMZS3QMrLoLCT7F6BXffbqBTvo4Hb9Px2WwvW7ZHeOTORMlgZrqKG++r4YoLbS2Om937IqzbFCY3S83WnW23TGh1/4gjo2bNKhWDGIUcl5NC1MaVRu55rJ57b7aj08l076Lj5WdUnH9pPaaqnhjjLlazkFX8hCwSpbdxYgxQRicyQSVAQIdgV8rcq+jaOczpUyoQQvDyY2lMWlBGSrjp2igjJzLXRBw3tfRjWIvxaiQtHUUXGqjBQz1a9CgknMvrpSp2sZGjvP3J7ZDKmjVrGDSoZR/a/+b+x5WVlej1Ek5H4ty6ZLKBRzccIDXQlRwKyBb5RIkk+mlKWn7jFx57OsSA/ioev8fJEy/Xc6A0RnqKirLKKKedYKZ7UUK4czlVPHJnCgUdPTz5opdb71TIJJ8u5CAhUU0ZG1hCF9EXl5RBiACl7EGFus2emYpQiMgBvGkbWTUztdn1VpIkTj3RwsbiCJ985eXg3sMrdz+E0+nEYM5n5+7VPPtQ0wOvEYP1ODpV491YhTXevM9tidiNCRvWAh/PPJDCbff4iW+OY5EcmMvH8OvbNfzwYQ0V0Ur6KsejljRUuip5+v4UzrykgvPPtDB2hJFGv8LHXzbi9sS55vZqfvg0G5NRpqIqxt0PeumYJ3PdZa2Pe8v2CJqIhYrUFUTlIB987iPV3xkkaJCrGXX8yCOKw9BhJ/DTjx/i9sQYOqGEKedY6dlVx+79EUacWoIiBDdcYefWB2uZ8IeWLb276/js60bOPqXtkuoJ44w88VIDMz718ta7YQJ+CV/cx7ZlrWciZmeqicchHBEc3VfPlu1hXp/hJjdbQ+c8DU/dm0J6qpoV64I8/mI9N13l4Oopds451cKIU0soqYhxxslm3v3Eg8PpRKdrK3+3Jf3792fP7jL27ZbpG0wY8aWQSR1V7BFb6UAhGkmLIhSqKGEf28mnK9WUoVK01EuluOxaGmtUoMhIyKSRQ5eh25oJn4folKfl/IkGfnylBpfIBMAsWandn4e2ZxlXT7E3W16vl3n1yTT6jirBh5vB4/sRLYfwPoj9oY2uJEnQkMqGrQEGDzAwYoiBd2f9fS0+/lPmyv8b5snQPi86RHscErTHoYn/bbH4y8TPn3/+GVmWOffcc//psueccw5Llizhp59+YvLkyX/VEFrQ2g+yttTprKysZkJsUVERtbW1fPfdd8kLemv8WbN0SKT7jx8/vsX2a2pqiMX+ZFb5L0CSJDIyMqisrES0Zh37X0R7LBK0xyHBvzIO06ZNo3///kyaNKnZ6+FwkwOuWq3+j/sh+K9ApdYS9IcYdEIpY0caOHaIgW07Ynz9fYSFS6r55avspBgAcP/tCieft5ny1Q6IQyG9qQ6UEtqexhfb99Gdo8jGxO7U+VxwTQWNPoGiCE4YZWLyOdbkBL2sPCHi5NMNk2TBhgu/aGRr2RpGnVHKmePNnHycCU+jwsezGtm5N8LNVzt4+R03uZkavvkgm2hUEI4ITEYped13uwUexYuC0swc4EiY98PnXHGhiqsmJbL2Pp9Zg4yaBqrRoidX6tRseYNkoo8YwhZWJ0Wp1MZuvPv+Aq6/0pLMTrnlajtT76phzifZvPOxl8+/bURjUBPxhtC20gtNEXF01hAOoTBulEw0Jph8vgm7TYXbk3BVX70+xFWTrPz0awCjRoCQKFatxCrbmTdvPuPGHX9E+x4Oh/F7IsxfAEIVp7wyRk1trFUTqp+XBDj3VAt6vcTW7TFiMSgtj3KwLEavbm2LLfkdNHTI0TDz7SwGjD1Aj6IILz2WlhR0K6piXHj1KjZvTWTFuVwqPvgiyLfz/DjsMnUNceZ83PTdyrLEUX30XHBNJeeeZuHUE0wIAV/N8TFngZ93nk/nxPPLyEg7fIOPeDyOgqBWKqWj6Nait12OexBvvvUzs7+qIzNTIhgWeGp0WKv7YxMuSlU7cZglchuPolIpo5EGCumdLIE/hCRJZNYfxaxZv/Dskymcf1kdV97gJmhQ8Icak2X0AkFcJAyN7Lja/E3kIp1SdiMh6MYAqinlILtQCw16WU+Gq4KI0p2lS5cyYMCAZp/9b+9/3KNHD8JhkfzNeeqJRh57+iD+XVmYJCuSJCWNj8rYS1xR6FA5hk0r13DFzTXcf4uT7kVa9hyI8uxrDXh9LUusjzlKR8VBNb0ZkvxuIeGWniayWcevdEgz4A4E6dzYnzqqqKcaFy0Nteo0Bxk8CILhWJsPmq671M6HM70Iue2HGG1xx13PctF5x9KvZ9MxK0kS332ewpSrtrJj806k2iwi8Tj1VGPCiiqlmt49NXTtrCMlxcdS6Vc0Qo8NJxYc+MMxCujV1ObD6yQQDDH3kyxmfufj6VcbMOglzjjZzEO3ORk2oYQJF5Uz/jgjb74bIaV0CDu86zlQEk1m/h9CCMHtD9Vy1LFqHrnDSVqKnqWr9dz5yEZ27irF2sHJDTdff0QxaGxspEdXDeWVMj9+mv0Hl3ETV02yM/m6SooKtLz8tptXn0xLfm7P/igpThWBYNtl9oGgQjCk8NwdaaRGOmGW1MidFrQwePoj6akq3N44azaEeOWJNJ54qZ6zTrEw+eym6oGzxluYMNbEWZdVUNRJS34HNffe5ODeJ+vpXqTFYJAYOWr8EWUSTblsMldf8Q02rRk5lIiBJEl0EX2poYJi1iGEQoBG0shhIKMpYTdB/EQIkRYqJDf0e9sICcIixBZWcl6/1vu9Alw40cI3nx6Auszka3prlFuucbS6vCxLTDnXxn2PeIl7QJOT+KcEILIPwvtBhCAQjHPFdW4evU+wa1+ETeu3HXYc/qf8u+fK/8nzZGifFx2iPQ4J2uPQxH9SLI5knvyXiZ9btmyhR48eLZ72tIbdbqdHjx5s2bLlr9p8M6xWK7Ist3jK5PF4Wjzh+jOKiopYsmRJ8u/Wnlz9s3VqNBo0mtZvoP/uA+UQQoj/mLH8u2mPRYL2OCT4V8RBr9djt9vb490KFmuUFBe8/3IGGo3Eqec0oK0oJN1cw4yXlGbCJ4BOJ/PFO+kMGl1N58qR6CQ9LpHOBpaiQoUOPTXWYoYMkXn8bge52RqiUcHsH3yceUk5H7+agS8gqCpTEyaAGk3yR7tJsuB0xnnvxXRAYvX6EAa9xLMPpiTKDM8vw2qWefU9L9OfSEWjkZoZ4AC8OcOHLy6QEMhy25mnbeF2u9m1fRHP3tk04R99rJZvNlZQHiunkNYNlDSSFoMw4RcJwUqSJOSgldLyWDIbMTVFTSgsSE9Vc9c0J2aTRCgMM17ZSI57YIuJS6VxG+kpgk1bVQw5ykDx7jCDTzyIxSzTIUfN8MFG0lNUXDKtGk3chH9FT7JxkSNJRGsiPDXtBVaetYr7H773sPe/trYWC3Z+/dWLyRnmookWLr2pmo9eScdqaToWdu+L8OTLDXz2RiYpLhXjLyzj4dtdXHxDFbde66CkvO0JldsTR6+TqKyOYTbKvD89vdm+Z6ar+eGzLLoO3Udujon3X3fQtTAhptbWxbnxvmre/9zL9Zc3TYKvv8zO1XdU8fGXXt79xEOKS8VFE63M/SSbl99247DKBMIthtImkUgEo07CEsnESMuep2pJjTOUT6QshigrxIgK8+8CqU940Bfs55cvUxhz+irCe51IQsZO6+YWKklN2GOic54Gp01D6V4dOpufvdal6BszsYlU7Lg4yE6crYhghxBCUE8VQQJIssJ6zTz695eZOETPurUKW7Z7GNI/xjcLS6FE4u67727vf/wHCgoKaGiQ+OnXAMePNKFWS8z90sXESavZv8+ApBIIbRChitKls4boAT/rq3/glNF6ZryUnTyGU1PUzHzbwH1P1vHZ142ce1qTyHnXw15cZDYTPg+hl4xk0oErr6nh40802HekYcLKZt0iiPbBqSRKzxWhUK85iLXXLj56I4UTz2vbSdthV2E2yZisR37vy8nJoUfvQZSU70u6qkOiHH3Why4qqmLc+ehuVq0NQ4mRjr1C9BugIr+DhqFj6jFVd6ebsNGQ/hsdi0ro07uczz+PYqrtklyX3V3EtNuW8vN3KVw00cpFExMinhCCex6v45pLHFxwhoX7n6pHVZ2LSbIiVx7FyWct5/mnzBw3woAkSZRXxrj9fjfbdyjsXJ1GKCzQ6yXGHmti1FAjo04rZ8ix5zczjTkcnE4nu/ZEmfVu1h+EzwQajcRLj6Zx1W1VdMjRJN+PRgWz5/p4/uEUrr+rlkvPb33+MuMzL5rajmTGuyQzysN+DW5PPPkg6B/ZeyDKmg1hTj7OxIDeOvwBwaSJLY8lnU7mlHFmzruygtQUFYjEJLq6LkZulo7TTr/wiOKQmZmJp0FgVTW/rkuSRBpZpJEQ69aLJXSWerJd/IYFB13oSy0VdJSKmo9P0tNXDOOd937m9utaF+3iiqBB1JAuYk1mctow2ZltP1gryFNhsSgcWFROijkLXT5oO4C+B+i7Q7QSdAcFzn0juePGTYRNPkQbPUv/Cv5T5sr/G+bJ0D4vOkR7HBK0x6GJ/22x+MvEz+rq6sN2rgXIzs5m27a/54mWWq2moKCATZs2MXBgk5Pppk2bOProow97Pfv27Wsm5hYVFbF58+ZmT6g2bdpEUVFRK59up5122vnndOjQgbKysn/3MP4jCUcDTDzFSlEnDQNH1eA8MBS9ZKTavpt+vVp/wud0qMjJVhGuDKEVOmRJxiHSiBFhN1sZPLSOj15vyoLRaCTOPsVCUYGGUWeUEg5DWIaeg1UYdb9QekCNqj4Dq7cTOR1gxDGJfmcjjmneK+3RO1P4dLaXHxb6WbjUzOhhzd9/4XU3+/bHsWAjYqzmf8Kvv/7K6SdEgKaJwjWXmfnok+1EK/XopLb75hkwEiaIiaZsPZWqaVIXiwlisaYfL26vwthjjahEhCeeXERevAdmbATxc1DaAbEwjavTCFDOVdf76KDPweErIm6qZ0ttBR2yYmRnaGio1tInmvjeDqGRtOQ0FvLr7KVsmriJ3r17H9b+m81mIlIEa3UBJ59zgBuvcjKwf5Dhp5QydJCB/Fw1m4ojhCOCGS+lk/J7n8+Tx5ooKY/x2lNpPPZiPat+C+FtjDcTTA/x7qdezj3NwgtvNnDH9Y5WJ74aDbican6aldJsHSkuFR9Mz2DiZRWccoKJvFwtO/dEEi0FrnBw5slmZFni+598PPe6m49metmxJ4JeB66Uw5/k6nQ6UFS4RCY+vLhoXnIUED6C+KmnihrKyKAjGqGjXlWKI8fHz1+6SEtV07VAT8We7uxi859mWsmKmmgUHFYVkM8B/2ZkQJaDNIo6vMJNSPYhtD4agsEWWT5CCHawHhk1/RmBTuiJhMPUbN7FOl0VX33s4kBpjPEXlBMMruXu+y+muLi4Rf/j4cOHM3LkyMOO0/8lJEkiFNAw9bZ65nymobBAS3qqmhPGqdi6o5HbpjrpXmRm74EoL7/jZneJRO9eKl54OLXV7/aO6xyceWlFM/Fz0+Y4KWS2WPYQqSKb6W8coKFeoj+goDBmhJZOnXYx54dilKgKtT7OOWdquenaFHQ6+U9N4vYeiNK1s4Zg8H/WL+y886/l8Zcu4+NXW4ruKc5EP+PvP85kwkXlLJqbxy0PVPPs82E6N4xGIU517hK+n+Ugv0NClAn5Glj+vj9phKOXjER3D+CYMb9xzlk6Rg7XcLAsxszvfIwcYkhmNO7eKZESyQMpkWmfenAEt16xE8VejUYDPp8gWOVAnxPi1Mnl2KwytXVxxo0yccPldl58zMWpF07nmqlXH1G5dyQSQRGQl9u6cJTiUhEOC3z+OPtLopiNMpfeWEnPIh1nnedDCjt48XUvN1zVXHRdtynEjM98FMRGJoXPkAgQCyZ6WhfkaThzvJnTTjAn+8j+uiIAQvDxl4189noG23ZFGNi/9Z7MM79r5NflAb77KIu037P26xviXHd3NavWRejY8chMfkKhEDq9hNcXTJocCSGo1e4nkrIfs1XBH4yjb5Bxe2tREGRL+RSLdeTTuiGvSlKj1KUkTKz6tqx8eP/jIKE6C7+xGJtwoceIzx9gzXqF8ce3bsL369IQZiv4TcWYy10oG3UEN4EmG3T5oMmEPpn9EX3Atn8gm8qXYU0/MhOsI6F9rtxOO+38N/KXiZ+xWKxNk6NWN6xWH5G745Eyfvx4Xn75ZQoKCigqKmLBggXU1tYyduxYAD755BPq6+uZOnUqkHCnS01NJTc3l1gsxpIlS1i1ahU333xzcp0nnXQS999/P19//TVHH300a9asYfPmzTz00EN/23600047/7c58cQTefnll1m9enWzH6DtgF4nc/YpZlauCxGtSkkKaJo/Kb0D0JlibNWtJqYoZJCDLmrGgAlv6hYeu7910bRvTz09uuq48iIrj73YwJP3pjCgjx4hBF/M9nLP/Ss4d2jbZXBH9dXz0HP1jB9r4sGna3nseRXnnmYmEBB8MjNEaVUIlSeNoLWMlDYyZ/4Z0WgYu7H5ZMjpUPH6y2bOvMBNMOLHILXuwOpT1WFUEu8pIo5kbiQroykW3/zoY9zIRHwVRbB0VZC7pzk5uq+Op1+qYLtvPSpUgERMRNBJAsnhQ9dgol9sBCq/KjFRDuSSLrrzzawl6LVgjNuaCZ/Nxt6QzWsvvs5r77x6WPtvs9mIa8IIezk3/J5ZOXSggU55Gi4510IwBOefYSU7s/lvEZNBJhQWdM7X8u4LGSxZGeCCqyt578WMpEAqhOCbH/0sWx1kwvEmHnq2rk1zqyUrQ4wbaWxVPJUkiesvs3PqpHKOHWJg6/YoH72aQWZ605hOP8nCsccYGTahhNHDDGwsjlBb6zmsGECi7F2tkkmJZrKeJeSITqikxFjcopZ9bCeDXIL46EwvQgSIE6djvCeB2jLufKCKd19xUlWtYMCMBi0B4cMotZy0CyGI6j1kZaRQ3yDw2/ZgjRso9A1v5qQciPvYGFqKRq9wMLyTjjRl0FVwED1G8qQmoUEr6cjw96R0lYGnXyrnjhutPPdQCpdeV09aWhrjx48nEokQDAbR6/VHJAr9XyQej2OyQkyJccpF5XTMVZPiUGGzqfj4tSbBsktnLdMfT+OZV+uZ+3OghVHPIYxGGaNBIhIRSQHLoE8Imm2hoNAxV83Zp+mY/3olViWFyhrBFx/Yefz+lsuHwwq+Rti5J9Jqj927Hq1Fp5PQaI78erhu3WpefO5GaqqDvPBGA9dfbk+28PD5Fa69o5orJ9nolK9Fq1axcImfxUsU/A16StiDxurn1Rcs5HdouqZfe6WJn+buwF47JPmaRbgwlx7Hty+V88rb69Gbo/y2oAMprsT57A8o7N4bxfIH5yetpCO9sRc0Jv6OiYNEMjYz78v05PbiccFHXzYy+fpKPpyegdko8eQTD3Hf/Y8edgzq6uowtOEsf4hwRNC3h44b7q5hf0mUi84288QTUfpGxiCj4r0XNzHzqxqmXKTDapP4fLaPLTtCNFZaku003JpSVEXFvP6AhRHH5NLoU/hwlpdTJpUz46V05i8K8PhL9dxytZ1JZ9vQaCTUaokGd8s5XiCg8NZHHuZ+nN2shN7pUPHh9AwGn1jC1q1b/9Q74h8xGAykpUpUevRsZhW9xTGUOJdz4cVxbrnGjtEoI4Rg4ZIgV920CmtZN3aJTXioYwcbcIl0MunY1O7gd3QxK3MXlCTFz7k/+3nrQw+hsKCyUsGZaoSaLFLIIEoYm68fjzy5lhPHmJo9WASoq4/z29Yg3buqmXqpiZvv+BVRm06MGEqsHrEvTMe4hUA0k+z0IvRdYWCXoTQ2utm4cSO9e/f+W0xF2ufK7bTTzn8bf5n4abVaqa4+/GyW6urqIy7xOBKGDBlCY2MjX375JQ0NDeTm5nLnnXcm+wE0NDRQW1ubXD4Wi/Hhhx9SX1+PVqslNzeXO+64g/79+yeX6dKlC9OmTeOzzz7j888/JyMjg2nTplFYWPi37Uc77bTzf5vt27fTuXNnPv30U5YsWUKHDh2wWJqXiqlUKkwmE2eddda/aZT/HuwOFyqVxPJVUVTuvGQWStCrpbo2lswa+SOxmKB0r4a+4TFECbNbu5awtoLCyEDiBhUFHdsWMHt302EyqZj5dibnXFnBvM8S5aLnnGGmpDzOz0v8QOs9vQIBBY0aVq4L46nWEYnFuP3eRuJxiUED1cz+OIvhE8ooXpjLyRdWEgqFjtjQqn//o3j9RRXn/INJ+shhBj6ZoXDV5GKKYi0zNsIiREjtoUTagjqkJ2A7wG3XGZOTqd82hXhthpsLzrQy8dJy9h2MkpujYX9JlPMurUXny6ATnTH/7vweFzEOaNcQ17rJZ0BSeDuEWtJQGDmazZGVZKnSoY1qGJNkofTgvsPe/2AwSF4nDXW1blJcTSV0bk+cPQdinHNq6wYePy8J8OBtruTfwwcb2bYrwpDxB+mYqyE9RUXxzgg2q4xBL3HFzVWMPdbI9l3hZuLIIfaVROnTs20xrmdXHTqdTLfOOowGuZnweQinQ8Ul51nJ76hBUfwsXBo67DhoNBpkrYIv5CFNymSjtISuylHoMbKHrfRmCJtZSS8GoZG0WLAnP6v4Y3z3bQU911TT4ImTRyO5dGIvW+khWrY3qNLu5vQJWuYuCBJp1GG0B0k5MKKZ8AlglMx0Ef0pj+5Gn7+fndVVOHyd0aKjhN0cxchW98UZzOeTL/Zyx41W3v9mCN37lJKZmRDztFotWu3fV/b5v4lYLEY4FKZfby1fvJnJZ1838viLDayel9vq8tdf5uDzr31/uk5Po0J5ZZS8Dlpq6+IE4kHq2EcKrZsXlLKH2Q9Y6Zij4avZW7FUjKCh3MCe/RE65TX/ntZsCPHMKw3EfUaOP62Wl5+1cvJxJmRZoro2xp0P17NqqYqwFMTmsh9RLILBIE89fgPnTIgQDFuZPdfH3J/9FHTU4A8I3N44119mZ+yxJhRFoaJUxUXnQYf4QHphpBE3+33lbNum5dghiYc9CxYHWL8hRoeiMKWhTaQ19khe16JEKFH2kerrhkezjYkX15KXo6NTJ/hiVoTGgy6ClJNLp1bHWyUfZO77rmbXEpVKYvLZVsorYnz7ox8lLvHzT18fkfiZnZ1NTW2M2rp48iHOH/EHFGrq4sz7PHEfW/VbiOvurKZjvE+yVDvd04eoO8L026oQcpwqqQRHhxBRJSFchkQQuaiYX+emJdu42Kwqpl7iYPAAPSNOLWXoQD3r5nfAaGwSYhevCLBkVZB4vHmFwewffJx3uqXV3qGyLHHrtQ6efeZuPv1s3mHHwWg0Jgy2iKEQZqU8l2snmrnvlqZrviRJjBlh5JpLozz6yAE6K30olHqjCIVqytjIcnqIo5s9qAuo63n/HYnNm+tIy4whSxLvvZieLPvfsz/CRVfuR9nqwqkkso+r9+Yx7pzdvPZUKoUFiQzUZatDXHtbHSGfhmoZnnixgenP2bnrsRJunepg/HGpRCKCl9/T8PNyK/x+KsVDArPFxowZM8jMzOTiiy/+y3u/t8+V22mnnf82/jLxs1OnTmzatOmwJnShUIhNmzb9aXPkv4Jx48Yxbty4Vt+79tprm/196qmncuqpp7a67B8ZPHjwf2W/qXbaaefvYd68ph/5paWllJaWtrnsf5v4eerpFzPz29exmFXEpKamiIbqIm6+aysfvOFsIdY8O70RXUPH3w1A9HSNDGGd+ifqqSISjeLzK5hNrWfLVFTHcNplHHYVA/vqWbkuxDFHJUrJL73QzHOv1zN6fA3+gCCvo8zVlxsZOSQxWfr060b699Lx6bt6suuGUCL2YHBtQ2+MMXiQDo1aZthgPeVVcWIxwYEDB+jSpUur42iLgoICtu2SWbcpxIDeze+zA/vp8GkrKZE3kxXulpzcNgo3O9hAt/BQJGT2spWAv56vvtGxcl2QrTtD1DXEicUTYsh7L2VgNsnMW+Rn+Ak1RLwmnBgoZQ8B4cNBKg1UY2y0IDdmsYvN6ISBQnqjlpp+UhglC2q1QGsNQH3r+xMWQezO1sXkttBqZfI6ymzYEqbv7wKkSi3x+vtuThpjamGusnp9kL0HojjtiddjMcGXc3y8+4mXxV/ncN3dNdxwuYPCAg0HS6N8+nUj387z8+NCP5u3hTlhtKnFMZbqVLF6fYiJE1of494DUVQqKKuMMX5s6yWQACeMMfHpV41MOsfKsjVV/9RA8Y+YbUZKWE2vXipev8nEc9NXs2FjBGdDR0LCjxlrC4Fyv9hBAB/dYoMxlJowi3r2s4Oe0kCcIoONLCNXdMaKkzBB6q07cOU3sHhNhE9madBqVYhQ2+0VHKSyP76DgFfLHfcI7n10LRq1CkNQjyrcenafLMkoIR2hkIJRHyceC5Gb27qg969k3rx5fPvtt7jdbnJycpgyZQrdunVrddlVq1Yxf/589u/fTywWIycnh4kTJ9K3b9+/bDyyLGOxSnz2RiYGg8ysLyPYjPo2+y9qtRKKIth7INrqA5+qmhgHd2sZOSqE2lpLUTdBYb6GHSE3NbVlpErNDdnqRRVhUzX5uYk+uh/PsDL58kUodWmcel4lsz5w0bVQi9sT55JpVeRmq5l2pR3VNRIffB7nhjvquU0KYDLKuH0RqqskBohRbFAvwpl2ZAL3N998wUVnRvn6Bz+z3s7kl6VBPnktA39AoNVIOB0yK9eF+G6+j1mzg9gD+eTRNfnwzEU6TiWNl55bgc7o4fmXwsh1magbU4mp/TQYd1OiLkMfsyOST24EbtsOVAE7/jVd2L1Gz7eswUIaPjzUUUuayGpxbtSLGnQOH/17t95O4IqLbJxzRQXhaByL8ciq4TZuXMeIIQbueaKW155Ka9Fq4t4n67jnxqZ75KD+eoYNMrBok4o/JKqikbSkkwsChCJTWe2lsCv4i734bPt57j5Li/7VAEf1MdC9SMvajWHOvLScjrkayitilFYkBNl+vbTc+0Qdj97VZIJWWh5j2KC227N076Klomz3EcXBbDZTVqIin67soZiOaWZuv97eYrmqmhhvvB6jnzIymdUqSzIZ5GIVDraznr4MBSAiQhjS3YjKbPbNT6Vh8Hp++iqjWYw75WmZ/1U6A0duwFp6XEIkD1UQW9aD407bgsuiJx4HyePC7h6VFFb3N6zmqtsqWDk3l1DEwKwfnPy6ykmDV0NKqqC2soq9xZXI1Xp0XeJMnXYdixYtYubMmVxzzTVHFJvDoX2u3E477fw38ZeJn8OHD2fNmjW88847LS6W/8i7776L3+9nxIgRf9Xm22mnnXb+V/LPrpeQaBNyOGZy/9coKank53lezj3diMeyl4zGRC8wh0ineFED404v5cF7zPTqpuNAaZTHn/WxcamVTH/n5OROlmRyKWS/bjP5Fg0zPvMy9VJ7i235/Ap7D0QpLEhMxHt117Fnf5RjjjLg8cY54YxarPXdkOoKsKFm/7Zazlm4kZTcOq6cbOL9LxpprNGTUtudvdlzGDFUw5mnOAkEFD7+qpExZ5XSpbOGbbsiWMww74cv6NLl8M1+DtG1ywjOnfQ9F5wb5tKLjBgNMt/NC/DUS27sToXJF9bz1exFVJRJ+H0yFhz04OhkOXxPBrE7toXdi0zsQ0Xh8duprQ/y4SvpHN03MSlt9CnccY+PfO8QzNiTsawSpVSwnz4MbZbt2SBq2MxK+oghzZzH01PVyIZ6YnXRFiWFADWmUu675vbD3neDwQCyFbvNx+0P1zD7vUxeec9DVXUcu13mmJMOcu9NTsaNMtHoU/h0diOLlge55HwrZ1xcQSgssFpkxo00smBWDmaTzIljEv1ABYky3LPGm0hLUfPRK+nMnuvnhntqeOg2V1JkqqyOMeNzD6XlMe683oFO11JIf3WGm3NPs7B+c5jSiij7DqrJTFOh/4cS1Qa3gsko47CpkKSEKcThnueRQBRraohvP+2IRiMxYoiRR5/x8PWzLsIEWxgheUQ9ARrpxoDkBN4mOakRBnaLLeTTFQ0avJkbSC/QkJ8hM/VKI/16ZRCPC865pI6t28Oow03rjYgwHuqIEkGPAQdpSEjoGnL56Mvt9O6tot4dJ9QgoKLtfVGkGFqtRE6mn7Kyv68i6HBZvnw5M2bM4LLLLqNLly4sWLCAxx57jOeff56UlJbGUNu2baN3796cd955mEwmfvnlF5588kkee+wx8vPz/5Ix7dixg97dtZiMMlu2h9mx3oI1s/FPP2O1qph2TzWfvpGJ6Q9ZeeGwwkVXNOCq7odVpNAQqGaXtI6u3SW2rkxn+Alb2bBvNxnxfCRkatT7KegR5IweamZ938hVk+30761jw/I05i4I8NSLgtMml5OWqsLbqPD602kMHtAkcA3sp6f44jBnnuPHuXskahqoZ2PCaTvekdrq4iOKxZZNy7lvqo7v5kvo9TI3XG7n+rtrePu5dL79IcgDj/pQe9JRggb2RfZSiI2trCFGFDNWsilALxlJre/LLXcspk9kdOJBgQTEIc2bz055PSbsZJGHLMnsFzuQGlPoKLqBBD7hJUoMOykU0YcAPrawGpfIIJVM4sSp4ABuapl0SttTLZdTRXVtHLMFopEjK2ue/+MsnrvPzur1IU6/uIJrptjo2lnL7v0R3vjAS/9eOs4c3zwb/spJNn6afRDqsltdZ4wIA49SM/1pJyeethoUmZFDnW2O4bgRRk4xSnw2u5H0FBVXTbITjQne+ThxjbRZJMZfWM6Z482kpaj4dXkAm1Vm6MDWBdAdu6PE43GCwWDS8OyfEQqFiEXUxIhiwYZOH8TlbPlQ4JU3/VhquzW7Rx3CKJnRCwM+4UUhjjtzHZ+8a2f0yQeRbX5evNPe6oMps0lmwng1P75eQi0V5NMNp5RGvCaKtyZMAd0Tn/v9oz7c4KrlgolFvPR+LsW7zQgBqc4I546vYOTgeu56sIaaRUXsZCP9nR045ZRTCIVCrF279rDi0U477bTTTtv8ZeLnoEGD6NGjB4sXL6a2tpYzzzyTrl27JvuAxmIxtm3bxuzZs9m6dSs9e/Zs72/XTjvt/FeyZ88enE4nDoeDzp07/9PlNRrNX17u9L+BdWuXUl9iZuZ3jZx2uo3Fs7aT4u+CJEmk+LoSWJXDJZM3EtIfxBROw1rXnyzJ3iyrBcAQs9Ghg4bVP2Vx5qXldO+iZfSwpvI2b2OcKddXccd1TZO8/QejlFXEeeW1Gvbuj5EXOJqOkguBYD87EtmPESd1+wI89LiX7BwZg1FQlb2Y7z7OoHuXprLosyZY+PhLL0+8XM8dD9XStcCAP+D9H8WkrGIT2pCN71/OYcanG7BJNvyRKFOvtxKKxBk4QMutU230HlxD18bRrU7YOlLEVtZQSG+27QnRo6s2KXwCvP5uI/LBrgnh83eEEJSxl74MRf6HMneHlIpPeKihLJFBBERFBLtL4fEHLFxx1TIyagajk/TJdVVI+6hSShk+fPgR7f8VV93CfXdPZdhgHUeNK+Gh21ys/7kDKpXEuo1Bzrmiki+/92G3qTjtJDPnnW5h1W8hIhHB1zOySHGpCIUU1m4MoygJow2bReb2h2oYO8zKI08EscgOTjgxhNEZ5eQT1RxzUgk5WWq0WgmLWeamqxzUNShMuq6KVx5PS5achsMKz77mJj1VTSwu2L0vwnufxli+JsTufVG6dtby0O2uZObxu594uON6J3N/9hMMJbL7DhdFCnD1xbZmGVlZWTJxjR9D1EkdVc2WL2MveXRtcTx0oidVlLJO/TOpmVEWfp1BTlZzoVqlknjrRQcDx5Uga/x4pBpqHBvw+OPYY+mYYi7cUi17xTYUBCpJxQ1X2Bk91MiZl5RTWxXGKxqwSi2zfAPCR9duiZLXvTu3Y7Ufxc8//8yYMWMOOxZ/Nd9//z2jR49OjmHKlCls3LiR+fPnc/7557dYfsqUKc3+Pv/881m7di3r1q37y8RPt9tNWkriOPvo0yCuQA+C7r1s2R6mZ9eWLRgqq2Okp6q4Zoqd0yaXM3Koge5FOjZviTPzyzDxqnRUacXUEwY5Tjwu2FQcZu+BKL8tSaekLMqX3+9DlmHCOBP5HSxMvLSc2T/4uGqyHUgcF53zNfjDUXKy1Dx+l4v3ZzY2Ez4P0b2LjpPHB1n8bg06YSROHC069MJEdUSgKMphH/96vRm3VyEWE4TDCseNMLJnX4S+ow7iK3dSFByDLMkEhB/YRyNuOtMTDTo81LGd9WSIXDKkDkgRQ4sMaUmSKFT6soGlZJOfcLCnin7K8OS9pYx9ZJNPupQDgAkL/cRwaqngILtpoAYQdKQLe3btbXNfKqpiFHXSUFkVp7Kq9bYdbVFeVkpNnYmrJts57UQzH3zh5aW33aQ4VTxzfwq52S0fOJmMEiG5ddFcCEGVfJBZDzrIy9Xw3Swbp02qxOO1t9k7ttEf54Mv/Hzyegad85vieHRfPat+C/H8Gw18/mYmcxb4Kd4ZYXuxmvLSEJddIFqUviuK4J1PPJwwysiWLVsO23THaDQiATWUkUUB0chu/AGlmeAPsGpNFKuS2uL3wSGsuNhvX8oJow3ce4eNh55opEDuQoN+J90KW5pqJfd1gIZlfbdSt1eFw5uKEIIMOlLOPtazlBSRgQo1jYYyinqF6N9xLFv2aJBlwVG9PBw3tJbeXZtaVJxyspblX/lwhlJxuxOvO51OotHoYcWjnXbaaaedtvnLxE+Am266iaeffpri4mKKi4tRqVTJ3nU+n49YLAZA165duemmm/7KTbfTTjvt/K9h+vTpjBs3jhNOOCH52m+//caGDRu45JJL/o0j+88iFnEjyQppTi3PP27nfks1s74qQ9eYAYpMxFrJkCGwcJmE1p2DRbK3up6gysuwY7TM+NzL8IEG3v7YwxMv1dMpT0M4Iqipi3P7VGeyHC8SEXzwRSPag92xRLKQ2YhdciGEoJi1OEilH8MTQpKAWDDG9v0rOGdyBJdL00z4PMQFZ1r5/JtGyipjbNke48SzjjnieOzbtw+fu4LaaIi4EiRarSWT7qQe/RvTrnKy72CU+5+qo093HXLU2GYJtUbSgoAq9R665qsZcnRzsWLW7AjOaE6zSaIPDxbsLYTPQ2TSkWLWkk4uQgj2qTfx/DQjw4/Rc9fdUV54ZTGBBh06lYa41k+DN04Whaxbt+6InGXHjZvAU4/fSkaqzAO3WDhrgoXq2hi79ka578laTj/JzP6SKGWVMe5/qpb0VDWd8zRkpquZelcVnfMSZZrHHmNArYaZ3/nw+eKk2Q3MfC2Nbv6iZGZQrCrK51VrCRsaeef5NHKzNc1iarfKXHVbFf6AQKOBUFhw/hlW+vbQctWt1cyekdWs3+fCpQHOvryCr97N5Nt5frbtjpDqUvH6+x5SUzKPqA+6rILC/OaizVmnmHj6mX2kVOQRoDHpfAwQIdyqoZEkSWSQi2RqIC2vpIXweQiHXYXLqcKkj+Kzr0FVraN36NimjDkgjzibWUmjeR9Dj7bhdKj46NVMjj+7lG21a+kjhjbrqRcRIWoyVnHPpQZOm1RBZW0B2bn1fP/992zYsOHf0v84Fouxd+9eTjvttGav9+7dmx07dhzWOhRFIRgMYja33fIgGo02EzMkSUpmurV23hqNRtZuSLT+qG9QUKHGVtedKVcuZ/7XKTgdTedlIKBw9mUV3HezixHHGJj3eTZ3PVrLzVdrMUVSqdHvJKdjBY7UOB07qLn24oTYtXlbmFsfqmPC8SauvcTOtCvtyXXu3BNBp5PRRQWXXFuPLEkcLI9QvtOCyq4lr4PMsjUhTjux7X2+8FwDC2eXE6y3IyGhlfTUiQp0OmhsbDzsrOeTxl/Ai2/OTYzzjmoOlMboWqiloUZD9+Dg5Pl7gB10piepUlbysw5SsYsUNrMSi7Aj07rgKksyRmEhiB8Q6DBSbdtEzFwPAoLuMB0DI1p8Jo1s0shmk1gJQLaUz/7dJewvibbqyv7S224KOmpZstTHdTdee0SmNtGYYPo7bsaNMpGRpua2qU7Gjw3z5PSGVoVPgG9+DBAlgldVhTXeJOgJIdiv2oJKG6FrYeKa0Tlfy+njjbz1kYfbprbM/lQUwXfz/Jx2oqmZ8HmIQf31OO0qDpZGOedUC+ddWkda9dEonkbOuGgXb7/saOb2fv3dNZx+kpntO6Ls3bv3sBNk6uvrUaEmZmxABONoazvyxnul3HRt8+upzSZTSRh1G1PfmCrAlEk6XDYVZ5zvRq7IJyXSCSXSyO79YQY6Wr/3bdwS4erLzDzySIRq1XokRx2pqTKGWoXMegdSgx4Jica4h71lCtbMKKOHVHLBaV7s1liL9dXVK4iYGpfIJBI7gCRJDB8+nAEDBvwtpkfttNNOO/9N/KXip9ls5v777+fXX39l4cKF7NmzB7fbDSR+sHbp0oXRo0czYsSII8pwaKeddtr5v051dTWbN2/+dw/jPwpBjKASorFRRpIkHrrbxl03K6z6zUssDkf1sWGzqhhxmp9tddtJiee0mBwoQqHWtoU6t4YUp4HO+Rp8AUFNbZDK6hh9euh485n0ZBaK2xPnwmsqoaQTadHO1FONjYRxgoc6tOjIkvKabUMtqekeHcqHH81n7WIXbXHGyRZefqsBRY5xwgnjjygWZWVlXHjWJCw1efSO5yIh00ANO9nAFUcnxp7fQUNGmop3P/UQbyu9hcREN06ccuUg5/YwUe9u7vAcj0ktSgNjRNHStsmPWtIQFzE8oo7G1G1Y7V7CYRv9htVAQwpSKB2NqQ6dw8v11xh45j4rklvPzh27jkj89Pv9NPrCrFgrMe0KBxdcU4GiQKeOGuw2FQuXBDCZJPx+wfcfZyfFx7KKGNfeWYXbqzDn40xUqsT+3Xqtk8dfquf153R0jXRtJviqJQ1Z9YP4TTOfsoo4HXKaT/CHDjQwdKCBNz5wo9NKTD7HiiRJHHdWKd9+mNXCkGv0MCN7D0QZcWopA/royEiVGX5qCQhB56Jehx0DgFBYw5btiZ6khzCbJAYNEfzy7Vryo93ZxAq6iv6YpISAGBfxFuZUh6htDKKqb3KmikQEn37l4933Q4RC0KmTikBAUFcf4eieFg5sGdAiY06WVHQXR7NDWZiMe3ammrxcDdFyG1tDK9CptLi0doIqL17Fg1kdYerNMUKVqQw5qyi5rn9X/2Ov14uiKNhstmav22y25O/Zf8b3339POBzmmGPafsAxe/ZsZs2alfw7Pz+fJ598ss0M/06dOlFdITNvoZ/RozT8MquMAnoQ23k0w8b8xrBhKgYerWLr1jhzFgQoq4gz7d4aevfQYrPIzFsYIhKx4ZMO0jHcm1BJHcNOquH+25uycUccY2T4YAOXTKvi2Vfr6ZCroVNHDZGo4O7H6pjxUjqTrqml+qfeqNFQRSluarFrJMLhxDVEiDbczX5/L0SQEirpySBCIoBXasClk8jLyzvsMueTTz6Za68K4fbGKSzQ8MYz6ZRXxlg8J4aq8fdqMxElTKCZ8HkISZLIF93YxzZMtP3AQUZGIPCr60grrOL5R1yMOMZBPA5fzfHx4KPLcJYMxii1zNjUokuu21U1gAkTl/PWKxYG9dcjSRL+gML0d9xUVMVYsUQiFrZw1z13JavlDofs7Cw2bN7Di697uf5KC5Ik4QsorP4txKbiEL27N+8LXd8Q58W3GlizMItrb9rKtk07UHsyQBUjYqvg+NEy83+S2LAlTI8uWqpq4ixbFUSrlRg1zMjRfZvWpyiCq26tptGv/Kngfco4EwuXBvllWZCfF0bpJzkh4qR6iZHRY7dhcoSRZWis0xJSFD58xUrf4ZWMd1Qnjc/+GfX19VhwoHUGCPj3k9cwnLfeKCE708fZpzf1bD5lgpr7FuykUPRrsQ4hBNXxSt6YLpGrdMZFevJaaWzI54GnVjD305bjCYUUvpodIxSKIOnCvDbdxMihacn3F68McuU1O8ioGM6eiJrcsmM5UOZhjbSbaye13k7gzXdCOKLZVEoHsNkshx2Hdtppp512/jl/qfgJibKtUaNGMWrUKBRFobExUV5hsVjaBc922mmnnXYOm0Cjjk7kU9uwkZ17IhR10qLXyxw7pCl77IXX3ezbqUatktkSXUVX0b8p202E2W3/hdtusHDDFU2T/NHDjJSWR5l8fRV2m4qew0so6mDCEw4SCikc3KOmd6QHACrURIkAUMFBOlJEa8iSjC2axfotXjrmtm7goVWDAqSnaI5okgtwzaVTyaosSmTv/S7QOUnDLlx8+ukv3Do1jtOh4sl7U3jpLTf1/gCpItiqOY2HOkIESMtQqK2PsWN3rJkrb0YGNO4ONMvSM2KhlD1tjq9RuAkSYJ9lOd+/n0rxTjM33BChZ3RU0nyJEIRqg1x342K6xXvj1dThSmm7n1xrzJz5AWkuQTAEF99QxfTH0+haqOXpVxKuSs8/nMobH3p44BYXmelqqmtjTLu3BgQcM8BAo0/hxPPKufYSO6eekJi0lxyQyAp3a7UcUpZkMqU87n58Dwu/ymnxvhCCD2c28vAdLhavCDLjcw96vdRC+DzEhWdamD3XR1aGmu/m+XA5VVx6np1Pv1l3RHHQSCre+djL1Evs6PUyQghuvr+WggKZYY+GeeWN33DW69jQsBSDMBMlQgX7yWnFkTouYvhVDfj9gsrqGEaDxPGn1RHZl4cjmI9dUnNgu5cyaR1nnK2waoUgU7K1MqpEVrEI69m4NUSfHgmxJC1VxXZLHVnadAKSB4+oQK/SkRXtgKU0n02soBdF1C8KU2rZwVsz3mpzv/9V/Y9by7A6nKyrpUuXMnPmTG699dYWAuofOf300xk/vukByKF119TUJKuk/ogsy/j8CtdM83HpJRrq1AfJiuYTlUPoGjNZ8rXCipkW1KioZScGY5xfv84mrgjcHgURd/PjJ2q6i0SbiXLXFu66qWX/UkmSePLeFIYeX4O+Mg+fqpaIqZb333DgcqioLtWQIyUe8BTQnYDwsaV6BQdKw9xwuYH3PvMy9lhTi/UCvP9xgLp6LRp0BGhkF5sw6CEQknC73YctLofDYSxmI7V1Yb58NyEWB4ICldKU7RigESttX1sskh2vcFNE71bfF0LQiBsNWpTcnayck4XBkJjDqNVw9qkWhg0ycNxJazBUjGpxbPhwoybh9m2QTMgHhnHVRduI2yvRGKLo9QlTqrL9arIrRyBn7qWmpuaw9v8QaRlFFG/Yz4zn7bz/cSXHjdIyb4mH159J47aH6jhuhJFzTjWj10nMXRhgxmce1CrBzj0xvnjfRXVtjHUba9HpJIYe7USnkynqX8mUqdXk56lo8ChcPcXOiaONTLu3hnBEMHyQAbdHYdHyhHnVwL564krbY4wrULwjhCRLpNp1HOrGYVNSsVWlIioTYrlVkijN+IWnXm4gWGthx86NVFT8SaPgPyBJEgF8GCSZzLww7uBBcmqG8sRdxTz6dCW52Srq3FHqvCE8Og/ueDr2aJMoLoRgG79hw4VXaSCFDADqpHLiOh++UISK9XpuureWR+9yJo+DyuoYF15ej7miJ4rxIA8+FKWiOsbL7zTQMVvD0f30jBhs4NWXBFddvgbccXSSHh161izdzazvfZx+opmKah2BkAqjPs7Hn9fg3pdCGlrK2Y82mPWncVCr1f+VLZHaaaeddv6n/OXi5x+RZflPf/y100477bTzn8OROBwDFBcX8/7771NaWorD4eCUU07h+OOP/8vGY9A5SCWLAzXbOOPiCn7+Mpv01Kbb1rPTPTz/pIausaGoJDV1VCWMLUQUIcewpkRJSYlxwxUtMydysjRMOcfK2g0h9DWd2FEWZcIlNVx7iZ0zxgvwJ5az4mA3mxFCECGMnrazkwyKmR8XVnLaia33bvvmRx9jRxj58efgEZWvbdu2jYptNXSTOrR4T5ZUODxdeeO9vdx5k40DpTGOOdrAe69rmHrdSjrWD2tmNhQSAbZLa8npGOXoviYOlkUpLYtxwZW1fPxGCiqVxO03m7h66xay3U1lhzpJjyTkVns3CpHog2rGRswXYuwpDUgxDSo0HGAnHURhcgx6yUBhvD+72IQiRTj22GMPOw4Avy78GlmWcHsVHr0r4TD99Q8+KqrjzHonk3gcnpzeQGGBFn9A4cJrKnnuodRmfRGjUcFlN1WhUsH4sWbKyxX0GFtsKyLClLOP2kglZWslJl5cxVsvuLDbEsdgPC6Ydk8NRZ00XHZjJdFYQj89flTr4g+AXi+jKPDhTC92u8wrT6QzbJCBL+cemfARDgi8QQvHn13BR6+msW5zmDXrYgS8aoQSJi1NRmt102ugjqW/RNFGtJSwh0bhoYDuyf6rMRFjs2oZmVnQKV/HLQ/WEPVrkXb0I1VJSQrCZslKnuhKUacdrF7+J2oHIMJ6zjrXzysvCcaO1LN1R4RuPWTuvjFCUYGNnXsjPPyEn4ObI1Sn7EftV2EMWXDX1lHuqaRTp05tt2z4m/sfW61WZFluIcR5PJ5/+nt2+fLlvP7669x000307t26qHYIjUaDRtN6aXJr2ZMWiwUlriKvZjSfPrsHdMWUpi/gwjOtjBqho6Q0zitvlbD/gEKsUUOaS8FsktDpVKSlwNo10JneSJJETETp0EFq1cEbIC1FjcOqwVGZD/F8Ip4wEy/4lfxOHgy13ZPL+UUjXscOXNo4+/bHePldN+GwYNnqYAtDm03FYeb8GKUXI2ikgV1sppBe7GElWeld/zRj9B/ZuXMnsWiEW69tug7l5aqJ6OoRQiBJEjIqYrTdI1ERChoS54RTpLfIdD/ITjTmIJUp87ljmi0peP2RrAw1o0fLrPm4HjtNGf9+4UWHES1a1rMEm3AhIeFp8GNsyCS/fzUXnK/jyWeC5FaOQo0G1H+eNdv6TjTSo5uG8IYMrN7uLN7tJt5pBcceY2TYQAM/LPTzyPP1RKKCYYMMzPkom1serOGXZUGGDjSSlqLmxDFN99N1G4NYXVG+fj+TnCwNV91axbHHGLDbVMx4KYOKqhgbt4YxGWVuvdbBDwv9LFoeZPZcH726tV4V8Ob7XjYWB9mwsCPDF9Ulv59DHPq/IhSqGkK892kUd0RD584dDzsedrudCCFiMYFKH6HniftYs6IEdXVHZI+DLRUHwBTGYIPH7jezes0OfvxhG/pgGjERo55qVKh/97uKs129Cnu2j/PP1tG3j5rNxVFmfBTkww8l5s2tJzVdEI4IfHV6LNX9sSoO3Nbf+GS2ilPHJQzz3vnIz833uMlwaXjnVTuyoxZdUI0IJ/ZfeNN47T0zX/yYhiwnMkyFABEvIq+TxMbNG1CiMRDhIz8u2mmnnXbaaZO/Rfz84IMPOP/88/80s6Wuro7p06dz//33/x1DaKeddtpp5wg4Uofj6upqHn/8ccaMGcN1113Hjh07ePvtt7FarQwePPgvGVNGZgbVu6tJzYpy8nEGxl9YTla6mq4FejZuD7BupZp+seOTEyiXlI6LdIQQbJaWYk8JcObJbQsWZ4038/CzDah1bnTZddw9LRshICb7k8tIkkS2KGAb6zBixos7OdENCj+Nlv1IujCS14Ew1bB+c5ia2hip/5D5t2RlgN82h5l8roVPZwUoKSmhQ4eWYmZr/LroV5yxtDaNGhxKGt98X8yy33xkpavpkK1m684IHbrEWP/bT+SaU1GFzbiVeuoibh57wMw1l2Qk4zb1lgZ+/TKNPkPKGDNSS3qaRFgfYAsrKRA9MUpmYiKKCSubWUWe6EImHZAlFX7RyD62YcVOCXsoFL1IiyXaDwghqKOSTaygtzgmKYDaSSFODI0udkSuvgniKEJClmHLtgjT3ymjpCzK8jkdkCSJcETBakkIFR/NamTyOdYWhjAajcSbz6QxYVI5Jx9nokd3FfMXN+AUGcllPKKePWyhA4VkU0C9KGPj4mo69Crn5JPUmAwyG7ZGuPR8KwfLYlx/mZ1NxRHMJolV68MtRl1aHmX+rwE8XoVtO8N0yFbTp6eeux6r5aHbXRgMbZeOth4GFZJaxYa1MqNPcFPriVAo+uKKZyJJEsG9QUq0ayjZGSUv2gsbiXO4jirWsxijsCJJCiEpSF68O6klmdQebGCzazUBr6Cf0vKcN2Jh1Zo4rjSIlITRSi0FD0UoxIjQoXYEN9zyC3fcFsFmkfn+46as2WOcBubOMnD1rTXUh47jwFYrbIdSdiNLcRYsWEBJScm/pf+xWq2moKCATZs2Nes5uGnTpj9tz7B06VJee+01brjhBvr37/+3jE2SBCpUGGOpZOerWfJdNnZbUxuDCyeaueORWhYuDaDTypx8QTnjRhm5eoqNcKM+WcYrIREM/bmgEosl3k+UqgfIjBdwYGcZZupxSR0pt/xGdp8qXrjLSfeidPYejHLNbdXU1ce545FauhdpOf8MCyqVxOffNLJlW5iJZ5r59vuFmMt7YYyZ2aFZRU5OHE0rx9Gfx0Ei4FfIzW66xkZj0LsvbK8sIVXpgAkrPjwoQmnV3buKUqJEsOJglWouzngWmeSjEKfKsANbtpftc9K467F6xgxr+WDkECeeoGXJrFqIJHpC11PNLjbRj2HoJAM5ohONuDlkfuSWqqlrqOT5pwWZVcPQSFrqRCXHjjky4zcAZB0Tz9Dx0oGtmBuGEnDsR0FBiEQW//ixZsaPbX5dafDE2bYzwnfz/ahkGDbIwA2XO0hPVXHVrdU8+2BqMmvdZk040WdlJP7OTFc362FcUxdnYD8dH85sZFNxmN7dm3+P8xf5cXtj5GQlWpKcdbqOb185SEqsY4tdqVbtR6gjvPlcCpdMq2X0mFOPKBQSEoqiEI3KxOUIzz+v4+qbNhNxW3AFO2EMW6h2H+TRp0q58xYjS380UiWqyCKPIvogSzJhEWI76+jYt54FM7PQ6xPHzYljYPK5ZgYcFSCnYjhKuYIWCevv989Kxzpuuc7K5Rc1/dY451QLK9aEmHKZn1MmejA5oWdPidp1FaTqMikc3QG9UYcShvoGN4FQALPegtFhQJevpld6V5YurKOo6K8xTGunnXbaaSfB31KHPmfOHO6++27Ky8tbfX/VqlXcdtttFBcX/x2bb6eddtr5j+c/rXH9Hx2OD2V9pqSkMH/+/FaXnz9/PikpKUyZMoWcnBzGjBnDqFGj+O677/6yMVmdFupTNvDK0y4Wrwwx9RIb993s4Ku5PjLTVKRF89osT+0Y787BA6LN7CYAtVrCbJb4craGvI5qHHYVToeKlOwwERFKLpch5eIkjXrK2ctW4iLOAfsyrCOX8tx7Xj6aFeOKB8vAVcU1U2xMvKyCZ1+rZ++BKJu3hZl2TzWXTqsiPVVm6u11RGtSePShhw87Dj//vJAwLQW1Q0QJc6AsyofTM3jz2XTuucnFp69n8tpT6TjTotRTg8exk7w+9Uy71si1l9qbxW1AfzUadGQdPI5VH/Ri9jNdya4YiUlYKWYtG8QytrIGAyYGMhoQrGURK8Q8tvEbOXSikhI604t0KTe5bkmSSJEyyaML+9ne7PvRoMMSymD9+vWHHQcApysbtztRFty9i5Zv3s8kv6MWiznxc8ZokKirj6Mogrk/+zlrfOuiok4n071Qx47dUaZeYabatC2ZYaOIOLvYRG+OQTI34uv6K1MfL+XV9xSmXW1l3YYox40w8PWMTHbti1C8I8x38xNuxg/elkKqS8Xq9UEg4QB/9W1V3PFIHRazTH4HDcMGGaiqiXPqCSZSXSpuvLcGu7OlIPBnxIlDVINaI2isM9ArNgKnkpWMvQYNoYigm/9Y7KQiSdLv30cGAxhJo1RPisiihxiEmxo2iGUcZBf6ujzMsZbCJ4BRMrNts4rLLtZSY9/YakbSQXaRRg5qSY26Oo/bH6rjszda71n39AOJhwg2UtgntqNCg1qtUFdX92/tfzx+/Hh+/vlnFi5cSGlpKTNmzKC2tpaxY8cC8MknnzB9+vTk8kuXLuWVV15h0qRJFBUVJUu4A4HAXzoujS6OW66i3LWCV55KbSZ8QuK8evTOFOxWFXfd4CQSFahVEg89W4+gKVtXJampLlfT4I63up3N28LE3Dbc2jLKcn6m33kbuejWCo4aFoCUCtaKRdTEaijZZWDKFY3c/7iXvFwNi7/NZcIJZnbuEHw6y8ctD9SxeEWASWdb+WV2Lo/d62D1Lyloe27Ggp1bbkgY5ZQcbLu3a2t06dIFn1dmxeoIoZDCzffXcO6VFRQWgTtlC7vlDUQIkU0B2/mtxXEaEI2UsZe0VBhyShUz3nBw91M+4j1XUGHdQG6PejYuycJmVWO1yNTUtR4ngOraGMGU3exJnc/BjnOoz1qF1hBDkNimLMnYJCc2yYWMzD6xA8O+AeRUH4tBMuGhllLLeipqdh1RDADS01x8/o2P406IsTvtR555JcKwQXpWrgu1uvzHs7z8tinC1VPsLP02l2Xf53LCKAMnnlfK0AklDOynZ/6iAOMvKuPpV+qZOMHEe595Wl2XEIKv5vgYP9bMjBfTue+pOi6dVsmi5QHmLPAx6vQSpt1bw8D+OjzeRPzuvNGKre9OqnW7iYvEa3ER4yA7aUzZzsgRGqbeWUe/Xlq02tZbx7SFRqclEtCze0+MeT9FmHiRG1fFYLqFRpAmZWOWrBSInuTVD+fuB/w0+KP0YjC5UuekOC5QUJmC9Otm4tcVQaprYvy2KURpeZRUlwpLagghBLIkJ6+zYRHEWVDfTPg8xDFH65kwQYWmohMH98tojXHqnJvR9I6gN+oIFYN3LkjL7OjXpuNdGqd6ToDgVoHBaKBb765MmnL9EcWhnXbaaaedP+dvyfw888wzmT17NrfffjuTJ0/muOOOAyASifDee++xcOFCrFYrt99++9+x+Xbaaaed/3jmz5/PggULkn8rSmJyeuutt7a6vCzLfPjhh3/LWP4nDse7du1qUdrZt29ffvnlF2KxWKuZ/0fqcFx6sAyHK84zrzZw1w1Ofl0RZPI5NtLSYEAvIxtnWtrMhtRjZEAvI1//0Mjt17ee/fn9Tz4mTbTQrUiLSgafX8Fsknn2cSvnX7SczOqhyey2DKkDemFiMyvZnfk9N1xh48armjIFu3fRcdHZJs66rIK3nk1n/HmVTH/Hi80iMXakkeceTuHND7wcOBhFQVBVVXHYAriv0U81peSK1suBS6XdvPaCHYe9uRjSpbOW6Y+ncvvVZqSghoNiFze80zIW555u4qln9iEq8rBJTX3y3KKefgxr6tn5O9kUkCk6soHlGDGzhdWAQjn7qRAHECg4SSeHTqglNQ7S2M+OZMljRISQkcmKFvLZ+58nfyMcDhdNvpGVK35h9owsenTRJcyb4k3ihiRJjD3WyCdfNSJEQuQ8hBCCuvrEeeZyyriciT6KWRkq9E4/2yPLyQ/3w00tGXSgUV9OvxPLePPF1GTcjxth5OZrLYw+o5RHnm/gxUfTGD3MgN+vMHRCKWdfXsHgAXqmXF/F/Te7WLAkwITjTZwyrkmEPe1EM8tXB7n7iVp+npXNWZdWktOh3xE9EMnOyyG4W8HWsY76vXILJ/cqSsmiY4vvDhJ9OdNFB7y4qaaCPLpgxUGUMPvYQVSE2zyv7JX9ePCpxYwcZ2LJwqVYarphxkYQPwek7ajR0YW+AJhjLtySFpezdZMls0lOjjVGFIfeSNwUTZaX/7seEA0ZMoTGxka+/PJLGhoayM3N5c4770yW2zc0NFBbW5tcfsGCBcTjcd555x3eeeed5OvHHnss11577V8yJkVR0JviVOs2YjDHGD5I3+pyarVEz646Oudr6dzBwPufhCjoLDDaBbHKaDL72lLTnfMv28Q3n6Sg1TbF2e2Jc+k1HiRPJ1KHbGPxB67kOXRlg4nhJ9SQRnccgVSkYCK7e9F7FSxZvpUF36bw4K1Ovp/vx+9T89PMrBYCrdEo884rdsafVorLqWL3vgiqVgyD/ozy8nLiccErb/r4aUkjl15g49kHE9/N/bcI5i8KcP2tvyJL4KuOszI6nzSRgw49dVQRIkBKmsIPs50UFjSJbJdfZOPBp+vxNDbF9uxTzLz/eSP9erWMtxCCWd/56NVLpmuhiosmpuOwyyz4Ncgjz/0MBzuTG++ayEgXQXZK68kvCuPzbiKkGIiqAhx9tMx7N7s476pVlJWVkZ2dfdhxUMlRGjxx5i9p5M4bnRw/yki3Ig1nXVrBvM+bZwXvPRDm4efq+XlWNjlZTe0Wlq0Jc94ZFm6f6kSWpeR+vf6+h09n+/A2Knz+TSPnnNr0HSmK4L4n6zj+WCNmk4zZJPPG02kMm1DCb1tCBINwzcU2jj/WRL07zv6SOJOmVvDuCxnM+zKVdz6q5L0P9lNVJQiEY6RmxHCZBG63TP/eOrbtjLBmzRq6du162LE456Kz+ODtD3Go03HGcmigGrvU0nzQIJlwRTrSQG3ymimEYCcbiRIh3d+d1R9qmfdJOdWUk212odJFsKQ3MHSozJpZB8gQeQCUi/2Uqnbw8uS2M4Mvn2JkwTf1KB4NW7cHmPN5Co++KlNXWY9qW9O9ViWpsGAHAaFtgkBKHekZ6ej1rZ/n7bTTTjvt/M/4W8TPs88+m969e/Pyyy/z1ltvsWHDBsaNG8e7775LeXk5ffr04ZprrvmXNK3/v0IkEqGhoQGr1Yper0dRFHw+HxqNBlmWqaurw2azodfrqa+vx2g0Yja3XUYXDocJh8MEg0GqqqrIyclBpUr8UKqtrcXtdpORkYFKpcLn82G32/H5fNTU1JCamorD4SAYDLJ3714aGxvJzs4mNzcXSPyQ2Lt3L36/n4KCgj8dx5GgKAo7duwgFApRWFj4l633fyOxWIxwOIzRaDziCaLb7aasrAyHw0FWVhaKolBWVgaQ/A6PlPr6ekKhEOnp6cnj6D8FRVEIBAIYDIbk2OLxOOFwGK/Xy9q1a/F6vXTq1InevXs3K8ENBALIsoxGo6GysrLNfnOxWIzy8vLk+QKQl5eH2+3GZDJhNpuJRqP4fD4sFgt2u/2IvjdJkv5Ww7j/icOx2+1udfl4PE5jYyMOh6PFZ47U4TgcrUKvh7umORk9zMhr73vYsSdMKCzo1lWDX1NLaqylmy+AT25gwjE6PvsmyMxv/Ew8tXkfRrcnzivvepj5diIrbeIpZt780M1NVznp31vHxx8Kpt26hLoqI1JET7nHg05YyM3QkJ0P0660t9im0Shz701O3v3Mi9YgmDMji875TZPr8WMtfDq7kZvvqWPI0NMP28U1PcNCyRaJvWylQPRoduzUinK8+nJOGtN6HI4fZeQ2Rw0ZJWNoVPbgdLQ8Pw0Gmcsv1fD004vpFD4q6Q4OtCqeQaLXKMRJKayGegVNxIrBEcJmlfB6BaGGOjZ6K+kjhqCWNKiFBoGChIp9bCebAnQY8Hprj8jNVq1Wk5OpoUeXhCgtSRJWi0x5ZSxZnjntCgcXTa0kGFTYtjNCtyItX3zbyDsfe8lIS+x/ZXUcnz9O9yItdz1Wy/uvpHDz/TXoNcup3hynwD8Yt2sNrzyT0uJctVlVvPJkGtPuqaFrZy2SJDH1rhruvcnJWRMShkYbtoR5/QM3bo9CRVWMRcuCXHuJjU55ieNhyEAD3Qq1PPOqmyfvTeHGh1YeURzmzp9Lt4LudFIrWFoxH/LjJYu2SyadpLGHLRxFk1mLFj1Fojdr+aVNZ3ivVIf/YDo/eDyYTFHKbGsJBWV0ESs2kUr9IUcTIEQQnaH1/qDxuGDdpkQ2sw0HDZRQrSnFaZOwWhMu2f9Ol+Nx48Yxbty4Vt/7R0HzgQce+NvHs2XLFiRJwpEeJhb/c2FYrYZ4HK651MykC+KEM/x0666wrHQtBb7BSJKETUmjfk03Bgwv5vQzVPTspmXpyhAL5oO1rB+xrI3MnOFq9vDg7oe8mEv7YZea3KwlScKpZFG3U+HJ5/fy8D02nA4VdpvSQvg8RGGBFq3Nz6xvNNTWCALBI8uQffvNp3noXhOPPhLjhBMkThrTdG2XZYkTRpvYvsZI5wFlpMc6kUMhHuqIEaMzvSjXbufG64PNhM9D3HeLgxPOLSMYVDAYZPr10vPS225mftfIxAlN10UhBI8+X08kIrjhcjvHj2wawwVnWTj9JBPHnrabndW7CNabiEfVjB4X4Yv3MgiHFbyNCjarISk8pzoFX8/+iGunHn5SSF5+d04d9xOz5/qYco4Vn19h++4I551hZuj4Es6cYObYY4yUlEV54Jk6Jk6wkJOlIRYTzFsUYPvOMPN+8bNodm5S+ITEd3r1FDuTplZy701OPvjCyzsfe+jVTYcQiczgc06zcNkFTdede5+o46rJNmZ95+PX2dlYLU3f/ZCjDbz/uYe7H6/lyXtTuewiMz8v83HTDSYmnmJJbnvnnghX3lpNTV2M4i0rgIsOOxZfzfyYjlIRufFCStlDKq3fDwEy6ICbuuTfe9iCBQdZUlP2vV1JIVN0pji0hDSzGkWBNRsDuNM2EvW4CQfVSEh0kDthNle1thkgUYmAHEeNGk+NnouuaKDvMSo0Gg8hYWq1dYiXemgIYnc5mPnJLHo93uuw4/DfSDAYZNeuXajVaoqKitizZ09ynmg0NgnTiqJQUVGBx+MhGo3idDrJzc3F5/OxdetWGhoaKCwsJDMzk9WrV1NXV8fo0aNxOlsapymKQnFxMYqiUFhY2KJ1TzAYpLKyElmWicViiVZMmzcTi8Xo378/KSkpRKNR7Hb7EZtftvOvIRgMsn//fvR6Pfn5id9SsViMrVu3smfPHsxmMy6XKzmvjEajqNXq5L05GAzi9/tb/Y6rq6uJRqNJneVfSUNDA1VVVTgcDkwmEx6PB41Gg06nw2w2/9PxxONxdu/ejV6vJy8vL/l6WVkZlZWVBINBtFothYWFyXmgz+djzpw5AEyYMKHZeen3+zlw4AApKSmkpaUhhCAQCKDX6/+22PxtZ1zXrl15+umneeutt1i+fDlr1qxBo9EwefJkTjrppL9rs/+nKCkp4aVnX+bHOT8QjYWwO2NodQp+P9TVygkXShQM5ig6vYLPpyIWVqETxkSJkzZEh046XClpBAJG9uw8gMkSQKUSNPriCEUgIWGxaNBoNXgaBOFglEBIQUJCjQ4QqFCjEEdWyxhVJkLxIGElhEobgagWjdAjIRGRQsQBJa7gMOogpkVRyQweMYjnpj/b7GA/Ul6d/hrvvvUumrAei2wjZPBjdhgJByOICEgaOO6E0Vx29WXY7fZWjQSCwSDLli0jGAzSq1evZictJE7AOXPmsPjXBZSXbUOrVTP4mLFMPHvyf4xx1/79+5n+0gPUVO1Apw2x74CPcERLVqaLjMxczNYsMtJd1NQEOLC7FLe7FknTiEqtonefY6ip2kNF+TZEPEA4ohAIgiL0jBxiRZIltu2S6NZjMD5vFZKsYsTI0zCbbZSV7UcINR53GdHo/2PvvOOkqLdt/63qnLsnR3LOOSqICEZUBEUQUcwBzBlEMEf0GFAUxQwGRFREEBREcs5pCMPkmc45VdX7o2XGOTPjgfvOefe+e876fPz4Ybq7ump31S+svfdaEbr3OJuhQ4exfv1vzJv7POn2AGaTyOHjCkPPuYybb7mPEydO8Paclzh+dBd6g5Hh541l/ITrz1DfryG8Xi+PPPAov636DTmhkCSJIAhY9FaCsQCyLKNGBaKMJMRQZAERDZKSQBYkREWDRtGjQkWEMAIgqmVMFpmEJNO+bR86d2/Pj999h0qQicXjKCTQ6UQMehWJpAaUdCwGKyq1iD3dRllxBUm3TDgWIqKkNnIKMkZSLstRIshIqNECCipRRddeXZn13BN06tTpL68X/vUmH6dwpg7Hf//aqfbCpj5zpg7HkUgQSa0wbHDqnnn5iQzG3VSJSg2d2mmIWipIujvWM/Q5dR7BzEPcfqOVLbuDPDLLw5KlUabeZsJhE1n2S4hPvwow+6lMHHYV/oDEiZIE733iJztDzfgrLPTupmftcj2/bwxz49QqWnv6k1CHGHqxH51B1eQ1Duit54kXXeRkqeoRn6cwfrSFt9730qZdx9N2s+3duxsbV29HSGaxg7VYFQcqQSRirKJDF4nLhxi4+Jpypt5kr1dhCCkyQK9PxSQe0jLulgqiMQWLSeTaKy20b61hymM1dGyrZcZMDZ9+voGdRSnNP5Uo8ofRfaOw2CWuuFTH/E8VZr+kYtT5mbVanz+tCnPXA1GOVu2jndKdJAlCBDipHMGEhXQhG5/iomPbVqcdB4AFCxbQq3v9apj7bnNw472VdGij5fCxBCqVgM0i0r61hvueqOH8YUbKKpIs+Si3VsctGpW5a1oNH33p57M5OaSnqRgx1MiiH4KkZWoIhQJ07qyqVxX3Z/TvpUcQ4cjxOFU1SexWFWNHWZBlhedfd5GVoebVJ7Po0SW1ud2+O8rd02t48A4HQwel5sJbrrVz97RqrBYRv6/qjOKg1+tREDh+TCCNhuSRCg1xophovKouRpR0chvcx4Ig0ErpxG7W000ZVI8A9SseTgiH0GKgl284ov9PCZk/DpNU4rioJF3J4SRHaJMOD8ys5vjJJFaLyLjLLBw7KjHnvRhqfybtR6RIUgUFm5JONFZBIBAAaDQe/67uxoFAABQZX0Dh7AFGtu+O0qtbw6owWVbYsSdG22kajp5IoBVVHDoQZvehKGLcyiZWUqi0wYCJYDxMxUmBD1+zYxfS8CtedOjRoKdrN7GeyY+iKPy2Nkm+nNloVXBaMp/vlh7kqekQjSikp/91sk6tEinZXEhEKU39/n9nhPNXOHF8F+8+6+DLJaXcdVN2o++pqpGQg2aa0wGEFNl/Csa0CNdd3fhzIQgC5w0xsn5rlOFnp57Td19OtXXPX+Cne2ddbYxHnmPEYhbrEZ+132EUeeqRdDZvj7JxS4It20N88k4quazTiWTq6sdHAQ7s33la138Kl11+NecOfQ67FZ573cO23VFGDDEiiAJWi8Ce/TECAZlVv4dJs6sYOsjAslUhZr/j4aLhJjq003GpAheOL+P+2x1ccG7967hunJVvlgZ56pEMJt/pZMFnSVSWMOMuM3PJiNR79x+KMe0pHwc221hhrGLOy+n1iM+6Y9noM6KY5/7mJhiWGNRHz7jLrfXe0661lk/ezGb42NImx93GcOzYMWJBgQKlzR/3plArO9AYFGQkUuuNpJIgiI82Qn2CUVEU3I59TLlex8N32Wrnjf2HYtx8fymHdunpLZ1HMOHny69LuPzCxr/r26URBE8BMfkQegxUHBdo0TqEjJH9qg10lc6uN8bGlCgHVVvpa+2L1+vBWeFq/MD/AclkkpnTZrFy+Y/odGEQJEJRicI8A0POMvPo6iCVZWqkmAjqAEZLFLNFpMYlg5JKYhr0AsGgTCgs07a1BrUocLwkgSSBq1rEbJUwWwRkGcIRhZBfwGIDq1WgeYGassokgYCC2SwiSxAKy6jUMtGYgE4tosgCQa+GRAI0hiS2NAkU8PshEdChVWtRG9TMeGYmV4wZ/S+LVXV1NR/O+4jDB4+QV5DL9TddR6tWrTh48CCPPTCdkmMnEVGRlu1g7IQxVFTs58SJI2RkZDHmylvp06dPk+PzqUKqU2aBR48eZf/+/axfu4Htm3aQiCYJRf1oTWHS0yCR1HLp5ZO55dY7/2XdHZs2beDppx7A7y0jFoVYSIMg6hg07GyUZA0eTxUVFZWEI3FMRoF4HBIJ0OtVqNVq1BoLatFL7+4aXG6JnftixGIKJqNAXo4aj1cmzS7i9qYSWYmEgiAqxBMCYECtjmE2Qm6WGpdXhVptQyFBJBxAFCTUarCY1fgCIjq9EZWoQhRtDBg8gnvuueefVvFdUlLCh+9/SPGJYnbt2UEk5EKrl4gFNSiSCllRUOsTaHVJNNrU/WoymdHocnA5S/A648iyChEBURDRW2JotAJ6tYakJKVGUhmMBhFZVgj5RWJRESkpoNMrRJMJBEmFqOjQY0BG4tH7HkNCxmDUIiWjxOKgVYskkmC2SqQ7VOTlqPD6ZPwBgdunzuTaa08/EXY6+JemG+LxeO0iFkClUv1bV+udCX5atpxpdz9OQagdPRmGgkJl1QlKNAewpEWxORQUKU7LlgJatZqd21RYSSdKEBBS6k5xPSUnQkQixzAaRJq3AFFWcegQCEkjuTRDiwGnvwyfzsWE8Vp+/lkg5rShipkJCl6Cip+4Ek+JiScV/GI5uXlqNGqBqhMWusln12YufbKLY5YNaEU1Rq2IooohqiT2b9zK6IvGsHTl92ec4XK5XFw56iq8J4OkK/lIJKmknLgvjrayNXm0QkCgnBN8MncBC9//GlualezCLO56YAoIMPf199i/9wDRUJRspRCNokXOiJLWws6Tz88kPz+f+R/8jW2bf2TEWSEGdRP4NRDBoBPQSyWMvnweV4y5mRtuuPH/isD9v0VRURFTbx9NYX4UjQricYVkMsmkq/RMGC2hEk+w4Ns9zP3Qj1DegjxaImCnFBch/JzY+DNCRhWXXmxg+r2Z5Gar8fklXn/Px9yPypCiWmQkjJolVJSq8blFvv9qPSZbEptDQqcTuGaMhUGDDSxbuZiZMyLkZCp8/0kOVkuKfEomZR56aj59er2Fwy4wYqiBB5+zYbdG+fm3dxk3di4zZs2lT5/+/6UYHDp0iFEjLqWN1I0+DEcQBBJKnP3KVvxhH1p0iKgREZGkBHqsJIj/4dJtJVspIEGMGqGUBEkKldao8kq4cqyWC0bocLklXp27mx+/2Y3iTSdEFFkjkd9MZthZRk6UJikuiROOlOIJgV4nEDqpRectpDDaEREVLio5zkHMpGPPjKG1ykiyhmpfEqM7nxZ0QKWoCW71c8Plt3LtnVdz7eRra6ud/jvwX3E4ttvtDd7v9/v/cpw/U4djlVqLXl+nr9WpvY7B/fVUVUs8/aqHeW9ZuHriatpJfWodyCNKCGfaLu6/T0tmuop4QuHtVxxcN7Wa7fv9nNXPyNBBBu662c7stz289JYHtQrGXWbGaoWX3nLz5Mse2rVVI0lgMYsYdCIV2kMY00NcPNLI8tV/XalUVpnk7Reymnz9xmus7Dh4oNFrbgwjzx/D1g1fsGldMVlScwxtTvDikzb697LXVlfF4wrX3VVJml3FWf3rEgwer0Q4oCZq38HI81TMeCiN5oUaqmqSvP2hl3ser+G7j/Nqq6Buvz71uTc/8DDvgxiho4F6laCnEFFCdO0m8PGXQV5+xsGlF9RtnAVB4MLzTLw5G264owK3L5c4Mco5QXPaYRZsKIqCJ6OCW+546ozcbH9dtQghWd/FWSVCJKJwzRgrfXqkFo0nSxNMfayaEyVxvv5eZu13BfUW2nq9yNyXU62al19XjqykjJBenplJdqaKK8eeoIlbtfYaIxGFOfO9BIIyD01J3X9rNkSQZIEv38utRx716qbny3dzGXVtOcv6pCq+9DqBvj31/LAihNeXOKM4yLKMXi9TGOtCue4wUrR+pWYOBRznIA4aJwpLKaI7gxt9LV3IoUQ5ynZ+w6akoUWHHw8q1NiVLOJEGzWRAcijJYfZhYtqzHoNapXAxeeZOKu/EadbYu7HPj75PEpu5dnESOmiZlOAjI7i4CHicRWRSOrv/3E5rkPr1q3RaEUcdpHp9zq47wknX71XR+afwqtzvfTqqkOtFvh+RYiYNwtFm0AfzqWGFJmsQk0FxQTwYsWBAFQoJ8kkjzKO4cVF9/T6m9JoVEGUdE1uVgVBQIqrqKxOEgwpJCS5tnry71FRlSThNdOSTriEKgSCRCKR015fadSpc8jJVpGVkbrnPV6Jdz4Isvq3BEajQFqGjCPYoXH5BkFBr2t6061RC8TjdfeeRiPw3LQMapxJeg8rI5KQmDDGTH6uhiEDU9+tVgu1usOnMPKcVLfC4o9z6HJWOQOGV7PwwzTat6mfFNu+O4rZKHD4cOMSM03BYrGg1mgIhqO0aKbmyYfrWubvvtnB1z8EWLYqTOvmWkrKE2zdGWPfoTg/fJpXW9F78Xkm7rrRzsQ7K6moSvL9D0nKymWsFoFLLlFTWZ3g4Zletv3qIFuyMPWBSgoLVAy+uAyNZECXsGFy9sWk9WFvVdOAQP0zLh5h4sdVQWJxhV8WNd5lVJCnoTBPQ4uW3Rp9vTEsXrwYu1InTZJONkfZRxaNSwiUc4IoYSQliQ8XaTQk0L3UcNYFQZ54qH7VX6f2OhZ/mMvZI11QCWbBys6tKnbujdUmuk7B6ZJ4+70IciKOhIAeDdkUcHhnMT2GdKFTgYGdxb9jUewYMKFKc+NOummeVYgj186B3Rvw+v91HT//v+OmSTdTdGgD991p5MZrMzEaBGa+7ObLJQEWLvLjqtShRgEhSUZBHK1OxUXDTbRvrWXdlggbtkTp3V3P4/c6WLI8xAef+5EkiTSHivycFLHpdov4XGrattJQEouiU6sY2EvDC084ePQZJxWCwJhRJm6+JlXxvmZ9mKdmu2nXUkVVlUA8oMcuN0Ov2PA5tnHVGDPDzjJQWp7kjfe9uMqTNHOexXN3v8SBvQeY9sRj/9QYFRcX8/hjUykrOYBKViP7LZxcVcOv396ENl2kqriKjlI/OgkDAUj44rwx621MmQEyHGp8lUd5v2YLc4X2TJh4G/369cNkMiEIAkVFRbzxt8cJB4qx20SOnohSVRXGqBXwuOOk+zqRJac0dSVFwhU8hj2vmM/fN/DQk29x1sDXyMpKJxCQad++D+MnXsPgwYP/rwnRue/M5vtv38TjTeL3CZhj2bSIdcDnOEi+bS3T7reTlaEmEMzlnY+8zF/op0NbNZVVEpIs4Q8kGDVUxdOP5GE2pUi975eHmPWKk3gcJo+3UpCrRqsR8Xgl3njfW2sgWO2UgCi3TLTx7U9BSsoT6HVJ4lI1fXvquemaND7/JsDBI3FuudbCx18FOLt/knWbA0SiXlb9NJclX8+lV78RvPnW3P9yLBKJBBPHTeTQ1iPkSq1Qo0EUDCRUatLTRM4/20g4LLB3j4zkyqUsVI6siZKdqSKRCBGNFmHQg7m5gM8rkfDYMOf40KhVCAkt8ZiAwyESVwT8ARm3O4kmbqdFsitGzIRFPy79ATp0i1N0PIG7XEO2VIAKDT77IdLyooy9VIdK1PHNDyFOliTQGQWen5bJVZeZa7sBDh6JM/q6Gfyw5Eu++Pqf5yfxLyM/t2/fzttvv43f7+fcc8+lf//+zJ07l7feeoudO3dy0003/bcSSf+T4Xa7eejOR+geOwtREIkrUWoydmDO9XJJazWlFTrKq5KEIxI1TohVZ5CJDTc1qWpQIY6ojeHISjDj/jQmXGFBoxEIh2Um3FJD9f4M2lGnL5ZDIZFoiI8+Wkt3eQgG4Y/fRYGoEma3uJ6sDBDNYUYOszH5ahtaDXy9JMqChWvJrBiIiIpDms20iHYhI9EMURCRFRmn9gShjMMEKuMsWrSIcePGnXYcEokEE8ZMxF5cQKFgr13EFtKaY8p+ksQRBZEjym5AJIMcwskg8WqZcDXcPP42tIIem5KGCTtd6Fg3kDghUOPl8pFjSM9UcfNkkeUL7EBqUXrJCDOjxrlY9a0WeyKPr5//gTkvvku/s/vwwSfvI4oixcXFvP36XPbv2YfeYGD8dVdzyaiLmyR3/m8Qj8e58fqL6dpR4c3nssnOVDHq2nK+/TCv3kL6kalpTBht4fxLazBWdEMQBDrRB7dSzUnhEDdeaeXZGXXtyDarisfvT6NFoZYnpiepDAQ5tKaQlnQgS1CjKAo+t5OQcSfPP2XipTke3vvUx6Qrrfz8RSaXTipHJUKNM8nXPwT56vsgfXvo6NFFze3X2bn0gjoS7KZrbIy7TObiiXfyzrwVjbaS/COMvvByukoDMf+pzbOIPZix0YV+tS26ISXAIXbQko5YBQdJJcFetlBDBQICKCr06FA3P87qH7LqOXNfMtLM3+Z6mfuqQIFvKMlEAm/VUbZvL+HbzzNZtDTIoh+CvPZ0Jp3b6zhWHOfjL6v44PMiPJV6cmlBljaN/B6VzH01nbatUuYhu/bFuO3uCoIHs7HJmZgFK+1CPTl87DCfffYZt99++xnH45+F/4rDcdu2bdm2bVu9v+3atYtWrVr909p4Cpt1wFW5DqcryfY9Mb76PkjRsTgajUAgFGfhEoVzz5coObmZqqAaFIHCZgovPWKmfy89y38N0aubnpHDTNx6nZW1GyO8O7tuo3PtlVZCYZlVa8OEIwp9uhsYP9rCbffXEA2o+WlRFipVaswYc0M5sZhC6xY2duyJIctKvVbBU/hlbZhwWKZd66YNG9Rq4Yxaetu3b48towsvPn+Qv71TxKKPcxpUlWq1Am88k8VtD1XVIz9nveAn5rIyerKXF2fWGdlkZ6qZ+WAGudkalv4c4p5b6x9vyg0Ovlxykkr/JgpqhqAR6l5PKHEqMzfxziwzY28I1SM+/4yRw4xYHW4O+raixUiEEF6coIA7rZxrbr26tp3odHHw4B7i0Then4TdpkJRFB552sniD/PqaZ42K9Cw+MM8zh1TyoQrLE1WNd9zi4Of14Spckp8PS8XjUbgZGkCncPF9j0CkqTU3gN/xr5DMbp00PLqk5ms3xrl2dc8+AMKG7ZGuOkaa6Okj9EoMnaUmSXLg1w5ysKXSwLEowLXXmVlxguhM4rDo48+ikGlR63oGTdWw6pl68h3DaytgjZgRhLilAqHyZfb1l6/oihUW/ahlqKow03PVTr0tKUbCjJJEuTREq2gQ1YktrC6yUq9U0SpGRsdO4dZuaSgNn652Wqm3GBny45KYi3XccEgI3tPZqHvBC07ZNKSTBQUfvvtN+C/R//4fyqcTicGvUA0Cq2aa5l6o51LJpZz3Tgr/XrqqahOMn+Bn5NlSV57KkXULf4xiN7swBmIIBtrUEVMxJUkQXxo0NKP4XVmL4rCCQ4BApnksm7bfqBuraDXC8iqWJO/u6IoKKokI8aWk5YmUOWUmPmSixdm1CffZVnhzgfdmKp7AJCjNOOE1n1G7W06fQZVNVUY9ALfLA2y6Ns4q35NIia12Mkhm3wOacqoogiHklVv7ALQBDL5caW3yXHrm+8jdOsoc84gQ+1zXF6ZZPyNLrSeFrilUhYsSPLNEi9ZuTLbdsWJxRWisVQL/KmK0VhMQa1KVXoOH2xi6xcduPzqPaxdnk5Geup6XW6JR552EgzJoDRtatcURFGmdXMNN4xvmKQce4mFn1eH8QdlenXVs+iHIMu/yK8nZQCpRFCaWc+sR3Q0i/fGLphIKHHe3XWEMrmYlrTHmLQSbL6Za8ZmUVyaRHFn0DwyKHUAAfwZO8nPFJEkaEqhR6cV6N5Zz9qNkVq938bQqoWGXr0HnHYMgsEgCKlqPkjpeoqKiFOpIEOoP8/6FS/VlGK3Kuzwr6WQtjTGkEezinjs/sarg7My1HTrpqKyIohRMJNd3Z+rJ67j6nFRJk80otcLfPNDiDffjhIqTSOnoxEz7bDiwCLYiSsxfNUBsvpaGdihH35nAIPNjyzl0sbQA61ZS7sWPlzVmZwoPnracfh3wt69eyk6tInP5tnJzVYx82UXa9ZHMBnAWS2QZtcydrQeSVZYvTGMwaimRaGa8kqJC4druGGCjWpnkitvquCC8eX06KJjyAA9ajXMfjKrtoPl5zVhbr6vmoN79eTSmULS2b/+GJdfV05ujsiz0zK4+DwTH38V4KvvAoQjMomkglYr8uqzDjLTVaxcXcG7n+7nrecyOW9I3Zhz7ZUWpj5aw5Ifl9Oy5jy+mPclEyaNP+M10Z/hdrspKirCZDIRDPr52ytTeHG6hj49UomAPQdi3HnfIQz7uuD0OcmiWT3t2yL2oldMFFT3RF9jJK7E2Kc6BNk7+PXHO3l2poTPp0JSZHJzEyz6IJcWhdo/Pm/i069lHnvaTYanD9lCfu2jpRJUZMXaUr1dYMKtRfhDCTq20nF4XwSjpyUnDrt56MdpGJvrmPvh27Ru3fq/dP3fffcdCz57nZFDU0UOxaVJvv7eRXX171w92szTj9WtgS1mkQfvTKN5oZo5H/hoXqDhykvN/LIuwv6DCc4aVcI1V5j5YGGAgX30DBlg4MjxJIt+CDF0oIHN26OIKvj6/dzaavdgSGbKo9W8+YGPrh21PPVwBq1baNh7MMbTr3m46d4qflqYz7rNUT7+0s+YSyzM+dDDVZdauXWSjbLKJF6vzDdL1zHh6vP5bMFP/yXJsxuuvRHPphjdhbNrf4M0sggngwTV63n3tXQ0GoFYTOa6O53ENqm55BI799xqIzNdxer1EV56y8MlI4xs2hFDq4nx1MP5tG2lpaIqyQtvePh+WYIWuXpuvlbD+5/7aZYtc/LofnSVvbDK6YS9zdiy/gT9BwuU6uOYj2TgTzvMg/foKKsRmP9RjEhQlWrdFaBbJ4EPv/Dx8ttuNGqBls3VXHeVjR8X5nLu6D0sXbqUiy+++L90X/w9BOVfkFqfP38+P/30EyaTiVtvvZX+/VNVXsFgkHfeeYctW7aQmZnJlClTzkjQ+n8Tampq6hl//Bn33X0/+78+QbZQQEKJU563hgUfWusJrp8oSTDxjkqKSxMkAwYSIT2d6ItBSA2sMSXKSeM2Hp0BN1+XGtgkSaF5pyo6+Uc2unitUIqRSFIg1A06XrESodMO7A6Zxx9IZ3Df+i3LJ0sTnH+ZF3+1gRy5ORlKQYPjOtXFVJv3IarsbNq15bRj9M2ixbzz0HxyYw0nAkVR2CKupFVriRpvkpDTSHOlAzbSiROlhKP4cdOboexmAz05u9FrPqkUoRQc4eCWOn2gcFhm0IgaLMcGYhTqazwdZieqPJmbb7uZ+W98hKMm/4/W5hg+vQuhMMpzs59DURQsFgtt27b9p5T1T3tsKls3/cDmnwrR6UQ2bovw7bIQz09v6MobDss8/qyPNR+0I/1Pukc7hd9Ys1pPh7YNNYZkWaF5zxNoqlvRVmiYcQ8rQYwDNrFsUToXX1PO8ZMJjAYw6EVcHhlBUGjbSsvX8/LwByTG3VLJqkUN7wWAJT8F2V40jtvvaHxj2xSWLVvGAzc9TB9hGABxJcpeNqPDQGehIUGXUOLsZRM9hbNxKVWUUEQ7utX+puWGPTw+28dVlzW+wO0ztBr74WG1hKqHaiozNtOiJaxeXEBJWZLJt3upLjYi++0EpSBuyUUaWThaOdm6OruB03ggKNF3WBUFpSNrq7SsoxQQ4I05rzd57f8v2t7Xr1/PG2+8wc0330y7du1YuXIlq1atYvbs2WRmZvL555/jdruZMmUKkGqjuf/++znvvPMYPnw4hw8f5r333uPuu+9mwIDT37hA0+PhtMceZvmyz8nOUnPFRRYmjjWzcWuM+Z9E2XMwxsgRqbalX9dFmXCFhXtvdWA2icTjCl9+F2DB4gBfvJuLySiktDYf9dOnu4GBA9Tcer2JN+aG+OrrJBpXIcS1ePVlFLQNUeULEw7BoH5a4kmwmET69dLz5RI/V11qQasVcLokpt9X31DB45UYMqqckmKBkSNFvnivYVsxwPAxpbz0t9/Iy2tal+zvEYlEmDljKvv3rmbL8safLYDLJpXx1bw8qp1JnnwhwC8/g2DxsX1V8waVSZCaFy64uowVX+bXnuv23VGmzQyybx9EwhBNJjBgJoNcIgTxqipY9q2dAX0MDLighI0/Na0VPOCCUpK7+pAuZCMrMpWcpMJwnNfemX1GRkeQkry4YEQP5JpMCjuE+PbzNA4WJVj5W5hZDzU0twBY/muIH1eF+NvTjVfibtsV5b4Z1bw0M4t+PfWs3xLhqdlupt3r4MkXfQwZpGP6ffUTNYmEwtW3VjDzwTR8foXyqiQFuWpefNNNukPFlBvtjRqkAGzaHuXn1SGuv9rKiFFeQlVmxl4XZuV6hRWr9p52LPr2ao0jnoPWU8CYhw4zsK+WR58IEHKZUMkawqIPWRVjzCgz3/+QQBvJAEEhbnRyw7V6Vm8Ic/LXjuQIzRocW1IkdrGuyXlzh/I7XejXgFQC8CkuTnAIa1qchQsM9Vqzw2GZyyeX89KMTLp3Ts1DU2Z2AkWh2ikjRdUkSJCRmdFk29cp/eO33nrrtGP1/xOaGgu3bt3KlNtHEwmqee9v6Vx6gZlQOGVGc+BwnDS7iisvNXPrg9VcO9bCJ18FuGmijeceM5LZxs3U2408+XyQxLFWlErF9OXcRn/bXcoG2tMdl2MPL74ucdF5dZv1O+/3sGVhRxxKw0q5KqGEKtsOXns2jQvONRIMKdz5aBXhsMLDUxy0bqll194Yz80OcPKYGk04jXZ0p4ZySixb2Hew5LRj9Pvvv/HuW7cTj8bYu11Lq2QP7KTWQm6qKeYQbemGjEQJR+ki9Kv3+bgSw9VmFet/ym1Awi3/JcIDdwnogln4c/aQma5GimgIuQ1YqjvhUqoBAYM9wkUTPMx82FHbou3zS9w1rYZR55sYe4mFD7/woygKk6+28dSLXpa82h4FGWvf3dw4ycSeA3E2bYsQj8PlFxn5doWVb75dd9pxAOjfpzlvPp/JqJGNd1v8tiHCjBedZKaLnDgpsWVFw+f9++UhHrvbQJ6/Z4PXKpWTHOcAVoeE1hRj/BVW1qyP4CzToYtmYPW0xSiYqWm9gsnX6cjLUTHmkoZrKkVRGHpZKZUlOkRBYP2qNNIcqj8M61IJwVMYenkp77y/pVHd8MYwZ85bvPHC6/RNnl97T0uKxCF2oKCQRT4iItWUEydKPs0ZNPEIV47WccOdXtyVOvoK59Y7Znner+zZ2nSC/skXPXz/aifS/tC/VRQFt1hBIqOECAEqvREM8XTyaEG7sac/zwMIQuo/WYYfFn/P0ZPHmnzv/ytJpP8O/NU++Y5bpuAqX0VaVpKTpUlmPJDOgN56nnvdjSLD0EEG4gmFDxcGuPQCE5PHpRKSZRVJXnnbg8ko8NQjGXzylZeZL7nRakR0OoFwRGb4ECOvPZmJTidy+GicqY9VEw2ryLRr2HUgSu9eaua8kMHke6pZPD+XWx6oJt0hsmd/nEhMZtylFm673l7vfP0BibE3VfDJmzlkZ9YVBySTCu0HFRMPachx96bEvo+d+/accax8Ph9PP3kP4cBh+nRTKK2Is2qNi60/FzYY4wIBie5nV2Ks6kgZx+nLMAIqF6WW7egDObSSG+4BnbpjXHZ7KY8/aOX51/x88LmPdcvyyMpoWOjwzKtuvpndmgyp4VgjKzKbhBXY9AZ0kXRaC13qvR5TIlQWFLFkxeIzlpsrKirizltHsurrPNZvjfLp1wGiMQVRAKc7ydQb7Q2kNgBenuPG65dY/F2E6goN2XJz1HELAVUNLqGCceNU5Odq+GZpkFbNNbRtpcHpkjhyPMHqxQUNiiAWfONn844orz5Vf80pywqTplSycVuEwnwNWk1KTmHvoSghvwoppsVOBqIgkDR66NRZ5qIxj3DNxMlnFIeqqiqG9zmP3sq5jb5eYzjEQy87uXp0HTfU9/wSNv5YWE9uJJFQGHL5SYYMNPLC9IZjzJwP/LzznJ2EzsfU+xR+WRfk4SkOLhjtIhFTo8eIgoIWAzExgKSJYE2PEw2JmBNZFIS7oxeMKIqCHzdVadtZ+ImFwjwNH3/pZ/X6MD276nG6JQ4fTlJcrmbjlgNNXveZjIX/ksrPn376iY4dOzJ16lTS0+s2JGazmQceeICVK1fy0UcfMWvWLBYsWPCvOIX/r7F6xRo60JeoEuaYdR3vvWRqsJFqUajhg9eyufy6clx+gZ6c/YcBRQo6QU+b8CCefu4Xxl5mwGFX8evvYfSRrCbJuGwK2cHvFJAiP926E/izdzO0qx5ZVjHzRRcXDjdxzy322oe9WYGGaydoefHVIOlyfqMtRumJZlTJB3F63WcUh68/X0RGtPFjCoJAnqoARXsEvWSlvTKktoJBiw6r4sBGGn48pJHd5DXn0ZwadV1mVZYVHp7lRjreph7xeeo72yk92ONbwexZL9Na6k4gZy+GvDjISWKeOB2b6/jg7fEcK065XUeiAvkFLRk95iYuvHAUWm3T1WBNIRKJsHH9r0y6ylKbsf99U5QLzq1fOb1tV5QX3vSQTCoY9AKh5juQnT4ygim30Sy5Gbv2ldK2lZalK0N8sSRAMKTQqZ2WmyfaiIV0tKZdo+dgFMyUH9dR45J46uF0Pl3kZ9feGFdeaub26+0Mu6KUBe/kotUKjL/J2agG1ilcMsLEuwvWAGdGfn7+2QeYSE2GkiKxl81o0NGSjo2+XyNoMSqWlE4dB+nBWfXaQmWbiysutjf5fRedr+Onw57atlEHWXg0Kp56xI7LLXHRGA/pJYPIF+quNUmS3awnUSNx/GSitvpv594Yj80McOKYSDigYxM/U6C0ppA2SE6BpC1yRrH4V+BMHY6zsrJ49NFH+eijj1i+fDkOh4PJkyefMfH5Vzh6dC+iKPL89AzatNRy2dVuxOpCjMF8WqCwZtExZEcFg/qbeGeOzILPXBhNEI7IRGMSD91rRa2CC65wUnkggzb+HoTW6li8oZrX5+wjQ86nIFq3+MqONie420e1aj3du6q473Yr/Xvpcbkl3v3UR3WNxOvzvKz4Mp8vvg0y+vpyJoyxkJ2hZt3mMPM/D5NRMoheipmVP/7OgBGV/L4spx4JvvK3EEXH45hMTT8jjcFgMPDCS/O47ppBf/k+r0+my9knUMVshOJxpt6p47cNWixmkUhEZv3WKMmkQr+eehx2FSqVQFamilBYwWwSWLkmwpSpMbJrBtLxjy4AiSTHOYgPF81oh2StRPhjDpBkpckqWEVR8PkUmgkpskQURPJogS2SzrtvzDtj8vPAgQPodSBKmQT35jH4gv0klDivPNn0gqdXVx2vzvU0+fqWnVGKjifp20NHIqHw+PMulnycanda/pWB+59wMv62Cm6/zk5+roqN26LMme/j4hFG7pvhZHA/A62aa/h+RQiPV6bGJVFakaRnEx4V5ZUJdu2NM2KUl4zyARRi4uNPl2PPPbO5QaVOkkzGyCKDRd/u4dF7bWxYZaCqJkkwJJPhSGPo6FIuGKnlycds7DsUQ6US6Nw+k137YrzzqZMa9V6sSUe9uU5WZPawkWY0nbiTkYgQREN9ckBRFI6wBxER2RigV7f65MVn3wS4dqy1lvgEeHPmfgBiMZmeg12cLI+y7+h+dLqGSTr4373Z/yu0a9cOtVogGlTz8EwvfXvqyc1W11b8KYrCvY/XIEsKSQm++ySPBx/34RNq+OxFB1076rjgXAOdBhwms6olVZxErWhJI6ve2rGQ1lRwkmae3tx33zq2TnIx9SY7DruK8VfpWfT9NuRQT9LknNrqqGpKKdbu5tBv+bWbYZsVvv0wn+9XBLjlbi9WORMhnIYt2Ieugo4ayjnADmQxjpQ8M1ODnj1743TJHDuopo80rJ4pWzrZWBUHu9lAL4agUERUCaMX6tZLIiLhAFw2qZybrrEy7CwjPr/MW++G+HmZSL5rEB6hmlhERIqpcLsEtO4sVIoOD07a0520Hpt59vH6yWebVcX7r2Zz0YQyOrfX8ulXfr77OEV8rdkcRGqzk0TQyNbtSY4e96PXqNHFMvEqLn76NcqEiY+f2U1BytzK0YSxFIDDLpKdqaKqOom6iULvV/4WJsPXu9G1djaFlGkP0LuPQkWVGqtF5PtP8rDbRDbviPHIjA2UH8xBUqKMuyyN8bdVMbifgZys+tvLl+d4KCuFFpXn4FNXMeO5w8iCxLHiBEaDQDAkc/F5Js4bYqSqJnnaxCdAPOZBY4xzxL+btkqq40klqOhEH3yKm4OajZgEE83j3bEIdhRFYc3aA7zxkoOiHUauvM7J4ZXF5Ch1hkdCUkdZRZL83Ma3ybsPxNBSN0YJgkC6kodUncVO1qFHTw8hNVcfW11GlXiSjnIf4kQJp53AYIuh1wm43DJ+P7SO9iFBguPaHXz1cRrFpQkefzKIupF59T+A3Tt3IKgioFbxxIPpvPdBmGde9lPpjtKvpx6XR2bJT0EeuMNer9oyP1fN7CczeXBWDa/McfPpogBXXGTh/jsc5GSpiURkPv7Sz6BLSnhuWjoPPemiVTMNJ45C9QkNks/Ovi1hLhrrYsQILd8tD2G3iOzYG+P92VncfH8Nt17XkLSzWlQ8eIeD9z/z89g9dfOmWi0woJeeJd/FgRPEI2emfwwpzc0pd1zF0w/6ycsWWbspitsb47brrA2Iz4++9PPZ135uu8lIbnYpy1Ym2bZ5JbY0mVxZxOLt2Pg+PtqS9+YfwZEmc945ejbuUDdKfAJMudHGwk+OQ2Ud+SkpSdz6YmSrC1tCIexR6EjnBp/VCQZMlRl8PP8Tpt4z5bRjADDriam881IG055zUZCn5u0XskhPUxEKy3y40MfMl91cfqG5XuV7IqHw/Yogx4tldOEMekQHprgEAbLlApornfl+8RrW/Wplxv3pvP2hl43bovToomPYWcZG170ffRlg8fyGnV2iKPDKrEwuHJ8yGM5IFykpk8jL0tL/fCNeD+zY6cPm7Iw11IfiLQd5/sCzTLjm+jO6H1588Vly5JaNS74A1nBzvviqrJb8VKkErhxl5ttlwXrFQCXlSZxOhapqiUsnlaNWweiLzFx1aSqGt15n4bV3TuAoGcSLr20iOy/JFROdKDEjWlS0ohM24Q8OUIFwLEBFcgPJuIrWkQG11yQIAjbSMbiHcPs9v7FtTSaP3JXGoL56pjxWw6DeegRRxu8PnnYM/hH+JeTnuHHjGD16dJM/1nnnnUenTp14/fWmK53+nREKBQni4xj7ybErnD+scXmAdq21mM0iKqkQUVARVPxUcIIYUQyYyKMFDn9bLh1/gPwcLZWuKDq1FRr6igAgIJAUolSb9hN1nMRsTzCki547b7DXirzP/djHvTNq6lXRjL5Uz+xXk3+pBSVIahQlQTKZPO2W2FgshpGmF0AaQcO1V1p4c04s1cr8J0QIkU0BMSIpHUZVKbLZgxLXYgs3QyekKlhVqJGVU98nM2qci21bBHoqzZskXS3xbGRJhdh1O6s+S+O75bDngMJLMwprB1VJUnjmNTer10UYd3ElvprnmHTNG7z86qcUFDRdtdUYjh49SnqaRJcOdVW3GnWqpeoU1m6M8PLbHt59Oas2qyhJCu984OLN19ahc7cggJcd+yJ8vjjA2f0NvP50FmkOkU3bo0y8owKNqEUnNC2yrIlbKS2P0KeHnidnu/ns7VxGXVvGpeebadtKi8kosu9QjKP79Zw1oOmBOh5X/ksOblqNhpiQGvyqKCGHZlRThgETsiITxIeCjBlb7WbIhIVqysgiv1Hn4r+aT0SBBqL5IgKD+hiY9pQPU1m32krrU1ALaroo/dkX2MJVkzxcP0nD19+HKdpjoH18IIV/IpOOso8i9tB2dycs52n56aefGDFixP9z578/40wcjgE6derECy+88C87H0WWKMhVc+5ZRnoPqcZ27KzUJvaP362t3JMip4bNS6EznQmF/CgoOLAiIPD6K+v5cYUL77ZO5CTzaj9nS+ZyInmMPDo3eM7Ngo08pRW33lDDwD6pZy4zQ820e9Lp3dXAPXcqjLiynDGXmLjtOisr10b4fX2cqmI9Lb0XoBbUSCRJV3LZv+8k+W2radZc4IrRGkorYuzcG0etEnnz9TeZ9vi0M46JRpeO0+WtbZv8MyIRGa9fZmBvCxt2+Ll2nIkH7rCz8rcQz7/uZs2GCOcNMaLVCMz92EdhvpoXH8/AH5DRaQVkWeHehwMU1NQnFFSCmjZ0YY+ykZOmLbRtCdOedbLiy3wuHG7k+xUhLrugYeXRil/DBD0anEoFdjJTLraAjTQqT1ZQXFxM8+bNG3yuKeh0OjQagWBGEQPO0nPPnRns3h/jREnj1SEAJ8uSVFRJxGJyg3bPWExm7kc+dJiIxxV++DnE6IvMtRsGQRCY/WQmR0/EWfBNgM07omRnpcTY126MsOSjPIzGumN6fRLDrihl3qe+RiuxFEVh9hw//p0dKJBa1Cbs0qUCql2HTzsOADqNQDwZREFBrsxj1gsubrnexMtzPOw9GEerhaSk8Nq7Ht6e7+OyC00U5KoYPrYaFJg83ka1S2LhF2uxCDbM8SwUXYSyWDnJqBYDjZPzSSWJgMABttNcaUcWBYiCSEjxc5hdRAnTlQF4hPUNYr50ZYiF7+Q0fj06kT599VT+nGyS+Px3htVqxeOG1u0kjhxUc9aFVVx4rpGRIzRUVSf59qcQ559j5LU/1mbbd0f5Zb2fJV9m07VjKp7lVRIWu0T3AeVcMFJHyUmZhV/tRVXVivRwKumtw0CCGCpBTV7NQF5+YzmffRMgL0dFNKow41ELH326h30lezDpNOhNEvmFMg+Ptza6GR410sLb70Up2WyBzAqCeeVEw6B2F6CEk3hkN+romRH/y5f/gKcmSb7Uvt44dQoaQUuako2bKhxkUCYcpZWSSnJ5xSoC2fv45N10unTU8smXfs4ZVYk+nI3O2ZlCMogTI5Szj+8+yeTFtzw0a5EkN7uY3zcewXGgNQHbMV68v/HnQ60WGHmOkcl3V/H1vFyMRpG9B2Mkkgq9+wg885iJsTcESezshU1KPQte/RrKq5JcccXYM4rDd999RyKp8Ou6cD2pkz/j19/DjLvMyv7DMRb9EMQfkBoYEvncIlmNuI5DagzMt9vYd7CC9/+Ww9CBdfuR/r30rPpOx4ixJZRXyyz7Jcxbz2cxaUolZw8wcPYAAy63xGeLAhQdT2Bzd0YtaNAnbfy6LszCeVm192YyqaTaQG+sIJFUcDqdZGQ07GxqDMFQDLUoUk0pfjzkKS3QYcArVuESy8lPtKNAaFM71wuCgCDXjUufz0un84D97KsqI09qixoNniotz7zqYc6LDRMtTpfEtl1xwuyljdKlVoYpoHg5yl6a0ZZyTiApEqUcpcRZhF4ns0laQYeOIos+zKQgL8VEJxIKs9/y88l7W8hz98VoV+Ny1vDE0z5KjmkQTPJpxeDfDd5gNQYdnDim4r4bzWRIHRGQ0RqOsn6dkyk3psaFbp10HCtOkJ+jqjcXPXCHg0EXn2TcZVaenVZ3nxkMIrdeZ6dFcw13Tatm+r1pPPl0jJyqQXXr/SoIVwb5oHQdO/r6yMpQ8dqTmZSUS/Tv1bQu8vCzjbw+z9vg75mZItdPMrB0RTUJZ5JNmzadURHB0qXfcslwN3M/DhCPw4XDjVRUJrns78wvv/wuwObtUX5amF9L2l17pZWTpQmuu6uS6mIDDqFpKRyNoiWeUJj+nIvOHZses21WFSqtVPtvv1hDqHAH904xMnyont82mnnyPgtCsvE4pSWzWbH05zMmP6sqj3D0hJV2rbXcf3sdd2Ayitx5gwOHTcW4WyuQ5ToJoEG9U0S5mNRNiM4zAAEAAElEQVTRzN+vgZa5RtDSPNyH6U/u4LN56dx+vZ0NWyvZsSfKHZPtDc4hFJaxWcVGZY8gJTeVnanm0NEYJWVJ/vZ0JhePqPudolGZq27exfF1blpEu+AN1bB48TdcccWY047D2jUrsDVRyBRXYlRQTPnBBHPe93PtODMWs0irFhpWrA7Xkp/zPw3yzMsBevbW8fh9abRuoSUUlvlsUYDRkyv44t1cLGaRrDQtVcJ6pl5n5dyz9VRWJ7nrQT+Wih51xOcfMAoWcqoHUMRegvgIKX7UaEgjG1EQU7JKznS27orRt4eeIQONFOSqkRSZ0ook0eg/byz8l5CfV1xxxT98T15eHk8//fS/4uv/v4Ysy8SlBEXsoQO9kIxb/5Lxb16gZufhAEeU3SSIU0BrDJgI4ecIuzEqZpw7HYh0wS+4qOQwBXRp9Fg1lJJZGGHmTA+XjMxBpRI4eCTOk7NdXHiuiWuvtHL79XZuuq+Kg0fiNMtX8/xrPj74KEpcEprMMiiKQiiWQI+ecDh82sYug4YMZPXuTaTJjW+WEvYKhgww8Pv6BL+vWE8bpQvFHCH+h7O2hxrShHSE/JOMnWDj3HO0VFT5efPtUqoOp5Pl7Y6Lylp9onse9eHd0RG1fAKRpjU25ISGGs1xnrzNxur1Yd54z8t7r2bVKxdXqQRm3J/Opq0VPPuoEW2Wh8ceUnjkocl88tmKM8ri6PV6QiGZHXuiXPxHC9rFI0w8/4aH84eZUBSFp191s+iD+i1cKpXAnTdbOHyiBpV4iIx0kS+/i3D2AD33326vPYeObbU47Cp0bdQkdyQaOGefQlIbJDtTi9cnYdCnHO+0GoFASEYUFcbeWM7a9XHS5Dy+/dHFEw833rLw6dcBevc9s0U+wJgrJ7Lxt7uJRaPUUE4X+uPFyXEO4qUGG2kIqDjGASyKjVZ0JkyKLDXR8J7TBrL5frmHyy9qfBPz4/IYtr+rbBIEgaqaJD+vSpApZzV6z2sFHWpFjbfYQSAcwOfU0iU+pAGZ1I7u7FE2kewQQJYtLF++nA0bNpCXl4fFUr/qWBRFDAbDf6su6H8HWrTqROucMpb8FEKsLqxXvQPUtks0M+ZRnr6Sgf016LQCv2+MIzhzsbk6sXn9Dron67edeXGSTk6Tz2Gu3JKPPivlmivry17o9CBk1KDEJDZuDfPpFxGy4q0wBwtpK1hBSLnH7mYDebRkACMQ4yKJw3Hmv3yQ3K6VdO2spcYVZfvmHf+lmOTld+Dhp39g3uyGVfzPve5m/Ggz+/YK5NhMLF8hEQzWkEymzLmWLagzgJh6k52lK0Ncc3slJqOIRiOwZn0YtSenUUIBoDnt6TByJ/PnpHHvjGoum1TOzAfTuW9GDQIw6nxTbTXY8l/C3PNAhDa+oexgLVr0fxhLKBRzGLVTzYEDB86I/OzWrRuxuIpZ08xMuir1THdoo+WSiWXcdZO9XuvkKbzytofRF5oZf1slz0/PqK3GPnw0ziNPO/H6ZQRdiIVL9JSWSZw3tGGysXULLdPvS2fHniiLfwzhD8T54LWcesQngN2mYsE7uVw0oYxHnq7h6Ucyas8pmVR4ZJaX0JHm5Mit6o0dOgx/mYhpDHqDirKaOH420tU/gK/e38vC70r46M1sXumpZ9O2CBNurUIlCnTpqGXZqhC/b4ryyVvZnNW/7hpfmalw471VpDsijLnETLP8DIaM9HLAtZ2eSn0nYkVROMh2RF2MPt0EcvIOsW3bQTxukJICYtxEVwbgy93O+CsNLFoaZMIVdWOvLNPAoOfPiGvOokv3E4RCoTOujP53gMkMKo2MSgWtKi5gy2ce1nzpxGcqZthQPb266Vm3OcLn3wQ4UZJg3dIC0tPqDIFuub+K7z/NpVlB3Rz/4F0KN04pZt9PahzR5gTwYCQ17lUJJ3lgioUbrjEz/XkXS5YkefdoGnp/AQXIRDTHyc31YbHLjDq/8bbrZFIhnIhywyPV3Ha9HYNBJJFQWLCohiefi6Ct1qFCIBaLnTbpXVF+EmeNQPcmzLwglWAJ4AFBwW8+QaCwClmB4UM13H27nZwsNcmkwtETCZzVAtp4HCsealQlmAudvPeqhfufcPL2i1m1ZnBLfgoy/WaBqMqP2dT0ubZrreXGCTayMtR8/o2f9z7xcc4gA199FyQpKSz/Ipe+Q/diLU11JdmsAunZ6WcskTR79gt0aK3miyUBbrrGRm52/XHb5ZZY8lOI5V/kM2SAgXnzozww3cfc1xz1vksR5b+sNksSp2VzbT3i8xREUeCVJzN4+lUXi5aGSHOo+GlhHqvXR9mxO8ax4gQ798awGNWoYhYQwJu9kx8X5tC8sO4+VKuFlA6jS+K7n8Ls3buXc84557TiUFjYhpBXiwaFIH5cVBHERzu5O63o2uC6Ekoci71uI32yLEGbDgrH9TW4wl78ARlV1Mz3SxMU5Ll54I46aYMjx+JcPdlDqMJBAa0o4ShRJWWAaMBEW7pTI5SisfnZFlhJvtSOgZyPN+bEnbeZFYty65HPGo3Aw/fYOHLcyaov96D26plwUxltgmcjs4UMx3+8MRqDXh/D79LRLXl2SrPyj5/YHs3AG6/iyklbSMtKcvl15Wg1AsGwzPCzjcx6MB29XiQ7U41OK9Yjyf6M888xke5Q8cPSJJlV/RoUOhgFM838fTmwbyPeggTPve6hsiaJWoSRV5Uy+mIzt15ra7Qy8M+QZYV9B+MsW5DPA3cmGXppGRs2/HZG5OdPP36OBh9Tb7JzzqDU/RKJKpRV1lU6KYrCvE99LP0sv8E5NSvQcO+tDu57zNvoOODVlhHMOEjfnkmcbhWJpMLOPfEmz6eqJkk8mprnY0qUeKsdbPgpE9Mf66VWzZOYjSrwN/55AQFZPnOiSxQUvlgS4Iu5Dasuk0mF71eEOKuvkdsn2zAZU51QH33pJxyR0SvGJve+VsHBho11ZO6EMWbunV7D/kFxBvSun3RSiamExl+epwgZDhVjR1nqEZ+QWh8t+iCXXsOP4Sm2Uxhvz7y33zht8lNRFKLRELKumLx4i3qvlSpHcVJBLi0wVvTn/Vk+3niziMce0fPb+jjbd8eZ/pyT/r30zHomyqDBWj6fV0dgmowit1xro2NbLQ/OquHmiVZC8RjbVxXWk9Qy6iJk0DhvYxKsRJUIZRzHTjohApzkCDlKc/KE5ijedIqOl9D3D+PSC8418uECPzlZaqrK/3nmb/9St/d/+OX/JFOM/02orKzEaoZ4JIFFtlMaEJp0zFQUBa9PJqCtxBJpV0+r0U4GNiWdA2xDQIVeMKLHiEdxUU05WUJ9MkBWZPz5O/nl6/x6C5IObbV8+lYOV9xQwdCBBpoVaBh7iYlb7nWyc6dCc6kTHWlGEXvwKi7sQkPdNY9QjSwkkeCMNjSTb7qeb7/4DltlRoPNuFepocob5sZJdvxJkQgBDrKDTvSpFW8OKUH8rX9j7dI8bNa6xcZlF5h55mUfX889QGnQSVpAx/bdUX5bI1OQyMeFBy/OJl1yA3jJSrRmypRysihAr7Tk1onVaDJr+GSenQ5t6zJij95jZ+yOCqQSO49Nj3DRZR42bFjPoEGNu+w2htatW5NIaln6c4gHbneg14u0aalFlhWWrgyRl62ie2dtkwLyD95p5/EXXMx+KodH73bw5MtuJt5eTXmJSDQKOoPMZaOM5GVreO7+IrIjDdvI40oUW3aYgjwTr7/n4apLUzE2GQXe+sDLz6vDWMwiD0yxMqC3xKvvwHN/c/Po3fXJwxMlCZ5/3c2lo6tO+/pPoXnz5nTpplB6bB2SU4uISII4ajQNtOmqlFL2sYUEcTLJI0yQNOrrrziCrZnx9GqGDtLXM0oBmPdxgHhVVr37TlEU4gk5lbmVxb/cqKjRYpHSqa70o/JmN0kmtaA9GS3qiGi/34/f38SKAP7tyM9Bg4ZyeOdyfliawBgsqF3gnlqgxYmhNyc4e0wprzyTWWusoigKc9738vpsLxZvQ61HGQnVX0x/KtQEgnWLL0lSuPn+KnIyVUwcY+HX9RHMRgEhpiE7XL969Cj7aEUn7EJdNYFG0NJK7saxPRBXipEkBYu9ca3Zv0I0GmX71p8Zf5mGMTdUMOVGOx3bajlWnODtD72cLJHxHMvA5u6QMrwhwDdH92HIjnP3LfYGx7v4PBNffx9gxao478z3E01IyP6CJhNZRszs3pvgq+8ClFckWbtW5vpdMtVhNY/erWO6owarVcAfUBA9WeT7+qIWNGQoeTjIrNVHa057SuVjfPbh51xwwQWnff2JRIKMDGMt8Qkpo6cbr7FxywNVvP5MVu04KEkKb33gRasV2LoryqyH0nh5jofyqtSGIC9bjc0qcsMEK/fe6uCiCWUMP9tIRVUTrRFARbWEzSIQiSoNiIZT6NBWS7vWGtq01HLh+DLatNTg8crs3CljcbcnM9xQyD+kr8JoPDPiw+eXSFdloaeAbeqVZJjhx49zadc6laG/6b5qFn2YW+tA/M3SIL276+sRn5BKkn3wWjYXXF3GC4+nyFpbRgyzqy07+Z1MJQ8DJgLW44gOD3lGNYFInEsusXL7dbbaappVa8JcOSFEXF/D448ZuPRCI6OvL6dPd30t4VyQq+bA4Tgd2zVeNSIl48RjSQ4ePEjv3r3PKB7/DtDpRMaOsjL3oBlRFrGTjj2ZTp6vPYeXeLjr1zIihOl/vsLSz+o7Xc9f6GfqTfZ6xCekyKv3Xk+j+8AjWEsLKOcE3RiIV3Hidxzhoakp2Y49uwS6xIdgTFjqiAZPBr4t1VS02kQwJDe6Bpn3mY9xoy3c/qdWUI1GYNLVFuw2kdvu9RIKCGdkFHn4UCkmxUqcWBP1yaSqV9FQrhxHCeioqoDmrQSGDdGSk6Xm4JE4Y67xIJUV0lbORUaiQnWUkLaaPSvzeOQZFwN66/l5TRiPTyY/R8WcuRGq5AqMbhtjxgQpaOXnrdm2Bvfzlp1Rlv8a5q0PvNx2nY3vP83HbBI5/xwT989wsvDdXC4YqeH3D1yYFRvm9DjN8uK4XK7TrnYEcLsqadtMZHBfLWNvrOC262xcOSrllPvld35enuOlbw89r73r5cpRJtSo+G21wvDRFUy/3077NloOHonji8RQU016I67ncSWG0RHjnEGNV5YC9OiiIxpT+PLdXF5408Mb87zYrSL7D8fp2VXPW89nkZQU3v9oN0d2G8htFqN5YeNFELdfZ2Px0vAZVX9brVZMpP5zU02COLk0I0a00XVauX4/z0xNjYMHj8S5a1o1bz6XVTtOSZLCxwuDvPCcma9fz+GDTw+Rm6EnGEng9CSI1jjQo6dI2EknpV9thZOsyLj0x2nTpwytTkX5qp7YhQxkRSakdnHu2bp6xOehYybWbHZQXGpAb29Pl/MTBGviJMr8JIIJ7GRgtf2n7b0xBP0C2VKL2v3en2GXs1FFbYw8J8Ktk+zotAI/rgqx8NsAo64tZ9mCfBQFDHqhNjnUGFq30LDxd5mWQuOFHFYhjYNOFVm5Es88ml47tiYSqS7JOx6u5u0X65LUy34JMWRA/edoznwfFw03oVYLtCjUMGGMmWMnjp9RLFxOD4P7aGqJT4AxF5u57q4qrrrUjCAIHCpK0KWDroEPwSlcfJ6Jh5904ceNjdT9HFFCVKZtp2PvEF+8m12buBx9jZN9+2SOHIvXJob+jOff8FBSHceh+AlbT/LcE+Za4hOge2cdMVNNk+Snhxr6DWrcaPWvEApLyLLYICkN8M5HPkacY6xnDGcwiNx2nZ3FPwYpO/AP+CilLm7pDjWXnm9mweIAE8da6xU+6fUikpxKNv79vhJSyRObRaSkTOHGCY3fVxqNwOUXmfjs873k1Aygxh/+R5dei0gkgtkEsjqE21VJmpIiIWuUcoL46c7g2vvRkrQjVxbyzKwNhMQQzz5ho2NbHW9+4ENjSvDcEw3nA4CzBxh44AkXY0YnUZtM3POIl1efs9WObUpS9Zf7YyNmWtO5VjO+mdKWg+xApaiIqQNkZdTFLRpVmPlgOi+86cFs+edZFP1T2Mc1a9YA0K9fPwwGQ+2/TwdDhw79Z5zC/xoIgoAtTSJQZYI4JDwW3vzAy4N3NhTe/uHnEAP76Nm2KUEL2jd6rDZKV/axGUmRUAkq2tCVPWzEr6oiL9kGDToC6hpqrPsY0EtTj/g8BVEUuP82B+9/7qdfdwP3PBAl4LTSgfY4/tjgt1Das4dNtFW6YRXqMmk+xcVBcRsZ8eYETDVn1NKblpbGc68+zS2TbqGl0gF7MockCcqEo3jx0D1+LuoaDVmKgpfV9GBwvcxN0HaM2c846hGfp/DY/VY+WVRETrAr6c5cLp+wCmMkRQgX0IoDbMempDcogXcpVYBCnCh9lD8MAwTAW0DME+WK8b+z5idHrXt4fm4quxggieDL4vvvyknL+fWMyE9BEOjQqT8hz2pGXlXGp3NyaFagYc7zWdzxSDV7D8a5ZkzTREp+rhqXJ0XkeH0yS39MEjrcghy5FVZBjV9x82bRHh5+RCG7exmu7QbSYs1rB6+IEqLItJ6fXrWxdmOEFWvCLJ6fx869UUrKkwzuZ+DL9/Lw+mU+/8bP8ZNJvngvm5kvuTlrVCm3TLSSkaHiu+/j/LwmjDsgs2b1ch5+5JnTjgHAnj17CAdFTLYYZc4IW/gFAZFuDGww0GYLBTiVCnIopJKTKCjkKy3rvU8jaDEd70PfEeu4eaKN84frcXslXpnj5dguK4XebvXItnL7FqY/aOGld1wY1AbiSgxtI61iiqIQIUiaykFSklH8TYt2GzCz6sdfeX3ua/To0aPJ96nV6nr6yf8uyMnJ4bWVIc7qZUMiQbV5P0lHGTa7QDCoEHdbyc6L8upz+fV+W0EQmDDWyCdfVeAy+qgUqyFkw+puh1GwYMXBYXZRQKtGv9ctVHBWn9QzHI8r3PZQFdGYwq4DcS4YZmT5wnxOliU55yIniVC8dhKXFIkwwXrE559RKHVgx4ESLOlxLh9z2RnHY+aMqeTnhGnb2sq+w3GmPeskFlNo31ZDtw4G9q7MJC9YR8aasdEpOYiTzl0sWBRkwtiGG4W7brKz/WcN7860EzCUIgkecmjcwChEgPR0WLYqTLVLwm5Rk+caiEvZRA7dUQc0KIqC6dRv8cf/TFiIE613rAKhFSWHDlBWVkZ+fj6ng6KiIoYMaCjNMe4yC3aryNW3VpBIgMUkcPhYAlFMLZZCIYXbH6rh1kk2+vfWU1yS4JW3vZiNIi9MT+liLZybyy33V7FmQ4TLL2y8iu3jL/08+1g6m3b8tSuzTidy0zU2bhhvpbg0SSgsc9nECuyhhjpMISWAV/aQZT6z5VgkoCLD35JwzgF++cjB0696ajfvH3/p56EpjlriE+Cr7wPMeb5x0ydRFBg60MiGrVHOHmAgFJXQZZfQ3JzA6S0ipkvwxvMZXHReAYIgkEwqLPw2wPjbKlk4N6X13L+PHpM2TsJRxpWXpaHRCHz8Zg53TavBahHo211PMiFw34waflyQ12DMXr0ujN/tw2pNJxw+/cX+vxNUKhjQW897NFzTWAUHBBzIisT6TUv5fVOYzHQ17duk7olf14W5++bGjVfUaoH+/VQsLl2NARP72IKsibDoAzt6vcj3y0Mky/Ib6KAD2OQsTpw08uFCP4/c1XCduuSnEEs+avx7R11g5OGnncSS0hlVPR7YdYjWdKGYw00mqSspQY8JG+m0F3qAF+LbYky9eTdDL3bxw09RdEkrIV0xXlUxarWCXc4k3d+dcy7fjdUKt06yYrWo+OQrPwsWJmkfGUxP4Q/SzgvRbRFGX72O77+21ZIAgaDML2sjWEwCH32QW9veDDCon4HX53mpqErSubPISiL4rEd54X4j8z73nHG1k8Wip+h4iEUf5HP8ZJxbH6zm22VBalwSiYTCA3c46NVVx7bdUS66ppyJ11q4+nILJeV6nnstlSzT+fLxRBX8uu0YYmfXI5OSSoKKzA08cZeBLTujTZ5HNCojy2A0iow638TvayW2HYvy+dxs+v+pMmrUSDPLVoaY+VLTx7JZVYQiEr169TrtOEQiERRBIqHE0KFHRkaNFjeVRJUQBbRCK+iJKCGOi3sZNTrMFZek9inTn3fy4es55OX8qTNHJTD5GgvllT6+fk1DoMxOq7LBFLEJE2YcWLCRhqy0Y7/2d3QqNTazBp0pydmDVezanyC6oy3pfxCfpRnr6do/hMslcOf9Xrp0ViHoOrBmc906QRDAaNFjtEBWq4GUHC8luS3OhRdPOO04/DtBimtSGq1NDBs5Uku6tj9Olw6pOfDuVlrGXmLh0kllLP4xiKxAIpm6d/1BGZNRrEfQAZSUJfHUaGlouVsHUVaxbEE+dlv9at4pN9p5+CknazdGGTIwJf/w2DMubrnWxuGjcSqqksxf6CcjTcVLT9TdBxPGWJj6eNMGV40hkYhy9eX1x2aHXcU5gwxMe9bFrIfSicaUJgtkIHXPazQQbreeQMCM7E7H0a6CbH2CRR8U1Haw7Nwb48hOM5LKz+S7q3jm0XSGDDQgCAKBoMwLb7j55rswasXEcfajNzkZOay+1JvJKHLuuSIbvyomLV6/80dSkhwV9/LuHbPPKAaQqu4srUg2Wr36/YoQP3za+Dx0zRgLj88KICtygz0/QFSJkFdQR7z9vCbE4P4GBvUzcO2USl6akVFLfJeWJ3C6k0yaUsk38/Pqkc3hsMz9M53otKl7L83R9O+R5lDRubPE/tUlZGad/t5Pq9WiKAL3TTXy47K9VBwqw+BuyUmK6N7IXlkURLI9vdgm/PqH5JOKF2eouWhCeaN80Cn06WJmx+4uWKJ29n5bzfB9O1m9NFXdqzUmazmnv4eiKCSIoabu2IIg0F7pwQ5+B1WIQX1yat+7am2Ee25xcOhonFff8Z12HP4R/ink55w5cwBo27YtBoOh9t+ng/+Qn/XhdDpp3kxNUTiBM3KYZp1dzP04tdG6dVKKWY9GZT5fHODbZSHmPJ/B3DfCjT6wkGrBTSgJ9rARjaKlJR3pziD2GZdTONiLLyDTLBN+2xzm3LObdjbs11PHS3PcfPG5QIHzLPazpZb4TH2Pni5Kf46znyJlLyICSSFOgiRZcjO06FBZ7Wccj7OGnIUjV40lay9a7WEO70/g8HakFV3qquXw4CCjQcm6ZHEyvIlrEgSB886y8NWJcvKElmS7+lLOcRBALxgpVFqzk99pprTFTgYJ4pRwlDABJCTa0b3BIKIT9JgruvDqnEM8OyN1rVt2xBBDdozocJBBzGti04a9TL379GOgKArO6qPs3RtHjJm5+OIYuqxKcnPElFDxJWa27Wp6M36oKEFhXupRn3yHB/XhPhQoabWLBquQhsU3hFdfWcs3i6ws+Ook3yw5gpgwkhTiGC0JuuUleOJFFzlZKhbOzSUaU7jxnip+W1JYz7nwvCFGFiwO8PgLbp6fnsG6zWEmTopgi+WgjlrxcZBOXdV4I07WrVvH4MGnTwKnp6dTUaYQ8mvRI5BBHjqa1tdpRluKzOuwGrQkatIpSv8Zg0aLJmnC4GyDCStVlCKWtuLFl8v56F0NuoQNXaA9Pg7jYzNWxUFSjOLVVnBOPzWjL3GwdU+YoyeSHDq+m/Zyw+xkNaXYyaCM4+zYKSGbvBBqvLU3TIB4OEFpaSnnntu4Mx/8+5p8lJSUEE8qVHhD1ORs4slpVq6+IrO2bWfWy06a5Vsa3APHihPccn8Vj9xjY9RIMyqVkHL1fnQj3v0dsMcLERUVHsVZbxyDFIF5QrOP7+9JZ+VvYZ573c1Fw41YLSq27owy9cbUpqlFoZr0rATO+H5ygz0AiP+ht9wUNIIWk16DxZw8YyfL8vJyoqG9BIMSP64M8dCdaRTkqdm2O8rLczzMmx+jZaBDo5uBvGhn/vbW6kbJT4ddhaiRyEy0IiPeku38RpIk6kaqlQMZB/j4ZQftWmupqkkyYmw5IVcQAyaC+LCT0ejzGMRHJg0XnsYaB98u+pY772qoJ9sY1Go1Hk8UaNgKeP6wlFlG+z4VeGpUFLSN07JQg9sroVLBHTfY8Holxt1UTaBajy3QGY9K5NyRxxk6XOGNF+388Fk+N91byWPP1vDUwxm1lcSyrPDK2x7attTQqrkWn19uVEMUUrqfp0IgigItm6XmpStGmfhq4a/kenthFVIklVtTSoVhP727K5RWnOlyTCFCmK49JZ54NkDOH8Ycsqzww4oQiz+sH+9wRMFmFfH5UyYjNqsKm0XkzfeCLF8Zx+mS2LQlwa33ePBXG0h3xMgvEOnaS+SGCZkMGVAXc7VaYOJYK5Kcquy7Y7Idk1FAb4uj1qhqF/y52Wq+mpfL9GfcvPS4hbRkAbLJx0Vji3n+yZTxkT8g8c6Hft76wE8yCAOG9+HkyZNIkvTfqn/8PxGJeCqmcaMLxddwgxdTIuxnG0qJjZuvsqCzhVE7qnn1+dTG+NT93BgMZgkJiXxaEbOVImR7MBlT48VnC6NYQl2bJBpyYx1475MtjDzHSK9u9ZMT4bBcrzLmzxAEgZbN1UTjErIsn/bvnYxKmAUbakVDqXKMfOoSm4qicIz9BPFjxkYrOtV+TivoaB7qw+Iv1xBTKaRp7TSL9EKNBr+6Cqf1IPG0Sh660lKvUn7FygStot0wC/WrFfWCgcyKATzw2GaWLExn36EYN9xdRdeOWp6fntmoLvM5gw1s2x1l05Y4Xsd+8pvJXHheLg/O8PLx/E944OH7TysGAMPOvYiTRxaj1Qq0b6MjM13NzROtvPORrzYpIUkK9zxew4+f1XV1dWirZcRQE1t3Rblukp8ck55vv7Ax7JLfyDTYUEfsyLoQmjQf779oYVBfPS+86SaRUBqtHPt0UQC1Gn5bH+GW26IYazpx4cQj9YjPU7jwPBPzPvc3WTXm9UkY9QK7d++mb9/Tq/46uO8QUY2LUMKPQbGSQzMqKUEiUUvmx5UYEgmuu1bDG8+l5qmKqiQGvViP+Pwzptxs5qPPDpFd0YGTHMaAkWa0YzcbSCMLL9UQ1xFHpCYmoQ3CD0sgLdi9trvOaT5E604R1q8RiAVTz8aGdjm07ZaBzRzixnE1dGgdorIqzPirVOSpeqHvCIUtCwgEAhw/erTRc/t3h0YjokhNV4IJgtJASiY/V82kq6y8NMeNs0bE7xHp2MeJTW0mKcTJb5Fk9vMWOrfXUe1MUnnCgCKrkGmcFJMVGY0pWY/4/DOm3GDjruk1rFob4qdfwrz+TAbzPvOzbnOELh3qtBT/jHhcQadr2nuhMYRDSYyGhp+57zYHb8/30P3cYgb31bP3UJwnH26cSNu9P8bQQQbeeDYLj1di1itVuD0KbVsZ68kJzfswjByz8cJsI0MGpfHm+z6ee91TO8ZfMMyAoAjk04p8oSXHVUtJJuHvvX5nP2vn6soidq6rJCvSFg063FRTzgm69+9Kbm7D1vV/BFEEAYVf1oYZPqT+OlynE2rHrtXrwrz0WoTqKgWtXmHcWC2RZJRS9UGaSZ3qfU5RFI5pdvDZrNQc6vZIfPVdkIenpKFSCeTnqJn+vAuXJ7Xus1lFVKLA0EEGeo88yS0TrbRqoeXA4ThLV4Zo00KN0Shy5FiC7btj9O7e+G/96+9hOrU38MuaYga1O+e0Y6BWq9FoBO6YbOeumwW2744y/5PdlCwCdbRxMlMvGNApRj78PET/vlqmPevEYhaIx5Um5+6qaqmWwLTLWTiLOvDG3GIeudfKDZP0vPfMUbKiDXVHnVRiJa1RElaPjry2fuIJBb1eYdbLbi4934RWK3D2AANvvu897Tj8I/xTyM9TrZin3Pn+3Voz/5kQBIFEAs4aLLJzbxGlx40YEhmEwgGum1qFJKcexssuMPPVeznMeT+A/Bd6mwAaNPQQBhNWghxgGx3phZQUOVoRRBShX0sTS37QUlLc9ERSWS3hdivYajqRIFarCfVn6AQ9HeiFrMhs4md6KkMoYg95tOAQOxEDCvF4/Iwcz4uKirCYguiMIg/fbWDqnRpyhfpEUpRwo+fzjyAKIhGCuJQqKinBh4eoEqKKMmJEcJCFDzcVnEQigQ4jbelGCUVNks12OZufV+3l2Rmp1ocXXw2RGe5JKccI4acFHTh0YCuyLCOKp6dfUVNTg1r0Eg1DC7kluTVtKBPX8MECM0ajSFWNxC/rqqmoSjbaivnKOx7uuN5GtTNJ0QEt+UpDQlgQBOzOLsx+czfvve5g5qMKgaCMWmVk4MUlRMICj05No19PPUUnEtz2YBX33u6oR3yewvjRFj7/xo8/IDG4nxFHehj1MTvHOUArOmG17ObDd/IYd+sd/Lh812nFAODcc8/F7ZMxoyePFpRSRLMmRJ0BNGg59ywjs6aZuffxSoadZeDeW+0UHU8w88Ut/PZ7gohXjwo1ecm25Hla/BEM6MoAokoYDzVUy2V0j53DiV9qGDjsINMfM7Bzr5eRYwIs+2YDLZJdMAoW4kqMMo4RwIcFK3YpF82+QkrEdWQpnRrVkznGflrTiR+//YlJkyaddiz+XbB960q0ati9N8a0e9MbkHfpDnWjbqx3Tatm/t+yKcyvi3nv7npWLtExeOQB4gezKKQth7TraaZthi3YCjUafOpKqowH0ahDbN9j4s33ffzwSR4Gg8jd06u5+2Z77fEEQWD8GBPzPjnJSUc5YsyEpqYlMTnS5PXIiozRmBobio7sYdiwYacdi7VrV1N60sn4MVbuvKGOOB060MigPnqat/c0mmmFlBFXyN/4dL98VRTBm1d7Ta2UTuxhIx2UnrU6V0klQY11H6PGJGnXOvUbZGeqeeP5DG64YSv53r4cYTc2paFuXUKJ48dD60a0ptWKBp+3aZmHv0f79u1Zsz6MJDkaJXK+Xx7GEmxBWPJTdjJOr+4qnngwA7UKnnjRyapV0CUxlALhj9ZdGahqxsbFRTygK2P2M3bem51Nz+HF/LAiTJ8eOuw2kT3744y+yMwDd6TWOF06annhDQ8zHmi4kXj2b25uuqZhS2en9loefFBh585dLP0pSlJW0BnjaNQybVqaUDAQiUQwGJpuL/0zNPok1ZGjbF2nI8PfiRMtt9B5UCmKIKPXN1y0tm+t4epbKkgkUyYQ+w7FWL1KpEWiC2lyHmagpKKMKopoTw8sUTue8gAn2q3hw9cbks2bd0RZsz7Mpm1R3njfi98rEg+pUSkqiksS9aoGlq+QaJXskZo3w1kE1mczadxhZL0bJBVlzjhpyTb06NOegN/H1q1bOXz48H/0j/8O5WXwwQI/aRky5b4T5P+pJimhxNnDZjrSM6VxnQCckKxJMPG639Glp7QX/1wN/Ges2xjHRhay1cnVNwcZclY6i38M0qubnsNHE42kG/4MgfGjrbw0x4NeJzD8bCOBkMwPK0LUuCU+W+RHlhTOPdtIfm79eTAUktGohTMjulUKiqLQju6c4CA7WItFcSALCXzqaiyOBFkqAbvL2sBUQxAEVIqOjnIn7NE63e40qQCbO5dd2lWMv6L+PLPylwQ5SuMa30bBzLp1MsOuKKF1cw2SrDDsLGOTGr7BkEIyATv2h9m7OZ9xt1Ty0BNurK4OLFr4Dfc9eO9prw3vvPM+7r7jm9p/v/REBqMmlvPle7m1z/+yX0KcP8zUaBVPn+56evQLceKkTIe2WmY8ZmL7riATxojkZatp3yYLWVZ45yMfLQrVXHtnJZ/OyalHhuw9GOOLbwMcORbjpjt9FNYMx+3Yyw3XNj2O3XSNlc++CTCzkfFz9tterrzUzO9rl542+WmymFAQ6aD0xvGHtEoOhUSVCMfZT5QIHemFBQfrvt1Hr9+rGNBXy/HyEG1a1sWlsjrJq28F+XVNAkWBwQPVSGKMMo6nur0YhkbQ0k7pwTZ+I4dm9GYoKkGNIiv4Im4Osh3Ln7ocatQnqNhgwJhIpy3t0Ao6rK0gEUryxbdr6dJaT99udm5/2Y1fUcB3gIxfOmAbKdC8VXO2bth+WjH4d4M9Q6SqvJiWSkPHcIBk5klGDmt4D156vpm35nkJlqdRSEsyI3VdCNHKMMPOX0eH7jGqa2T0NV3QOw5RHThOjtRQrqZae5SBA5p+VgvzNZSVJzhRHGf8FVaeeNFF0TGJvFyRdq21+AMNK73f+9THyAumnm4YAHDVSHz7Y4hH7m64tw5F4IXp6XTrpOflOR4W/xhg9EX151RJUnjyFRdPPZwqBHDYVbz2VBZ3T6vG66t/jl6vguBwMvrilMxUY2TqJ1+FCDllykw7sFgVFn7rZ9JV9ZP9Go3A1x+n03tEMQeLapBjOnJoRoI4t9912xldP0A4HMZiElEUhVsfrOa7j/Po1L5urguFUrrG9zzi5ZfvLKR5u5MmGPErHuZ4NzDzERsbNlSy/fcAVk879BgJCj6K1XuZMlXF4L42vl0W5I15XixmsXb92aeHno/frNO3rKhKcv/MGkYMNfL6ex5en+dFUSA9TYXDJjJkoJGR5xjZta+Cac85WbYgv8Ga+VBRnINFCWJRgbMGC4Qjf91p9GdEo1GyM9W1Y3Svbno6P63ll5V+aLrgHhUqPl0QZfFPfr6Zn8vniwN8/UOgnmb7KQRDMgf2Q8GfdHDTkgV89c1hHrkXbr3ewrIVJznyu0SB3BaVoEZWZCoppooyutG4nq3NrCaWlPjgcx+fLgow/Gwjd0xO8RVOl0Qw9D/M8OjvRalPV6T6P2iItm3bcqIkQbNCFVaTGuFoL1Ro+GzBal562sqlF5gQRYFYTGbeJ0Hee1tAharJFtyQ4kf/RyWSUTDTSenDIXYihM24d+fhUpcQC0coSHRmydIjPPGI0qhpxNxPfFRXCrSQsyjjOKGmxDqAUx7ZTsrJIBcFhYTWS5auJV6vl6ysxlvvGsOsGVP4+v1s1qyPcst9NdgyNLgsPxP3mjHVdPzDmEioNbb5M1SBDFavCzHsrIbLdkVRWPN7HAkZL05a04lj7GcvW2hOOzLIJYSfMo7jIBMnFXSmC3GiqBppOTsFQRBQZIHDR+NMecCHeKIDCgoSSTRoEQQByS/j8XhOu425qqoKn9+P0aIg/dG+rq1uzcgrd5CVJdK8INVqet6VpTzzaAaXXZAyHXF7JF5400NhnpqeXfX8ui6MNtS0npRVSGPbjpRrsixDeWWSB2fV0KxAzd4DcW65vwpRJWC1CMRicOUljbeGAoz4owK0Z9dUq1GCajrTF4+mlAlX6WjbSotBV4Pb7SYtremK4z+joqICARVRQmSQSzGH8OFqtKIMIKRx0r9fqu3v+0/zuPz6ciaOtdKhrZaF72Uz41kPS99rRnE05Rz/99ALRnJpjlOpAFKOzPbKHO669xdUWhXOsiR5nVwcObqOcBhUaDFgrNUaK6QNgiDQTu7FTnEtneR+tS1lSSXBMQ4gIiIhceTAEbZt28bmzZspKysjEomg1+spKCigX79+ZyR+/r8J1dVVaDQiudkqJl/dsFKyU3st6zZHGHlO3SS8c2+Mti219YjPU9BoBKY/bOaBh9YiaiX6tZY5b4iTNWuqKC1PkpBlDB4zme7O3PXYZpYtyK/VW66qkeptIGe8kMr2Lvsij1bNNThdEq+9e4T5nwcJO4ONalG5NCW0aadQXC5QXlF9RrEoKTmJ2yNzx+SGixG1WsBiUf5ycZOUpAZ/8wck3ng7TE68rn3MIWSiUtTsEH5DjRqtRqRVG5nH7zJy5WX2ep8fMsCANq2GULgaezyDQ+ygldIJrZDKZgcULwfZTnt6NloRGjB46Dfw9LWdRFEkGJS4e3oNbzybWe+Y5ZVJps8KkRXsgxovRQk3zz6aQW62mm27orjcCvlSW0yNtO5mRNqwfFkJgUdT42s0qjD35Sx274/x9Q9BHrnLwZABRopLk8xf4Ke4JFVNf/tDVdx5g53WzTUcOBLn5bc9dGmv45IRDX/7g0cSXDnKzJ036Nm4LcKyVWFmPpjLz2vC3P+Ek1Yt1ITD4dMiPxVFwWSGcI1Ia//ZHGUfST/MeNTK5PEWbrqviuMnE7VVp9GozPbdMWY+mMZZ/Y0kkwrdB1XTLXZOSrLhjzBmUYBdyWQPG+mlDEGDjsKshufz4ptuio4nmHZPqnIlGJKZv9DHK297qaiUmfJQnHvvtJJmV9O9s5ZETKyXMDQJVkzuPrX/dikbsZGGvoUKPWkpI7P/6B83gAoVC7/1Y1Eb8ePBp7ixYCdCCC9OcijE9HfViWpBQ36gJ1LL33nyFRdfvpfbYI23YLGfmmpoRxe8mWt59L5Ul8GLb3nYuTeGqI8TspzEFGycaHBqjzF5goXWLVL6w5t3RHHYRNIdKlQiKApIMkyaWoXXJ/HKzEzOGWxk9/4YoYhMNHZmuoaDhw5i1ydHcAhZtKQj6UoOnsKNPDXdwuiLUuScPyAx49mjrF7sJtvfvfazMSWKgICdhutQlaCiebIrb8w9zFPT7HUvSH+tYSYkdRw/nCCZTHDjBBv+gMwtD1TRvEDNhcNNbNwWRaMWuGSkkcU/Bgn7VYiCBotZhdcn8euiTHJirQjH45w8eZIWLVqcVhxyc3Opdgr4/BI2q4oWhRoK89X1NEjXrI80qS0HcO14PS++6abGmeT26+x8sSTAPdNrGNRHj0Yr8PumCNeOtfL4fWk88ZKbiyaU0b+XnjSHirUbI0iSwudv57Dw2wAvP2FCLagRxMYrRE9BqxX45Esfl5xnos8fxhbxuML7n/v4dJGf6fc5cJWfVggAiETDpCk5tcTnKegFAx3pzV5lMzoMqAQVmb6uBHyFbDwaJkKIePwIkNJpnXRDAEtVV+xy6jgbjtTgU+8iuzCCxyezx7+eHsrZhPCRKeTQijp9fEEQsJNON2Ugu4V15NMKSZHwByQypDTaCl1r3ysaIVGkpkOyD7Nm7OHFlysZfp7A4W05zJnn4u2/bcZQ1g9DGz3SX1Q3/jsjOzeX/ZUnyE42ayDH4REraN8tRvPChvNwPK4QCAhkkEOWUF9uRy8Y6Rw7m3j4d4b0h/XiAfYuzaXvuYepcMfJjLZBLWhIKHEqNEfQNy8hq3FZRACOnkhp3o4dZeadj7wkkwJTb7YxsK+evQfivPimB0VQmP9qDgaDyKbtUfYfilPY7szae6W4wEcfx7h+fJKcrPq0zubtEW6ckI3DruKVWZlcf1clm3fEuOkaK9mZatZvifD6PC+TrrI20C5+aEoal19f/0EcNFDN/iOxv+wiyMsW6XhHCdFEgl7drcx80c3REwmMBpEBvfUMGWigqkZi2CU1xDzp5MSziBKlgmKyKeSeW+9l9aZfT9scGaC6upouHXU43UmOHI0xenI5XTum9prFpXHKKpOMmVzOvt9yaBHtBUKqGMGbv5U1S7PJzlRzx2TYdyjGG2/vouhYkpriKDdfrWfb3hhX3BDG6UoiigJ2q8ivv4cYdlbDLq+nZruodia54Z5qcrM1LP4wjxkvunjvlZT2azAkU1KWwO2RmTjGwqQpVTx+XxrtWmtJJBSWLA/yzoc+jHqBcCzJK7OyeGJ2Q36jKWg0GoLB+mOGTidiS0+QrGzc0DiqhJGR8QYSTLrWjM2qYtKVVkZPLqdDG229bo5QWOay8U6s1d3qHUMURKREao2nUgn0HyBy8PgRatQlCIoatVoiHEzQunJgox4YiqIQUrsZ0llH+7Y6ln5mYdLUOm+Q1971Egup8Hq92O32045HU/iP49D/MGg0GgTUbN4eg7CJAoyUZv3OmMu03DfdzfRZIUxGkVBQQOtqRn6kNRbcHGQHXZS+iH+q/EkqCQ6zi3b0qP2bQTAhKUna0BWbkkbzeAe2HFpFT7IJVwpMuKmIT+am1bbzKYrCF9+G+PSrAP5qHVaq8OJEQGyScK2iBLU2QVW8lJ6czXFhH126KezcdbJBFcdfYfPmzTirjzLvMx0mo8DOX5oRiSq89naA9z/2cpIt2EhPPbQ4QYxjyAqAKKMK2zF4mvHgtG38ulRfz4kM4KXXA3idKtrTiUwhn2qlHBVqejO0dpFrwkKmksduNmDEjEbQolLUBGjcEQ8gqPgorUgwdrSEuaYPDsHOPs06Eok4WaR0T2LJGHr96bc1rPp5MbdMtPD6PC+eWCmJYAtCuftY+HoWPbvWHedYcYJR15bx1Csu1GoBr1/m+WnpjL44FXOLSURRN51BSipJTpQkyG1fhhTRgqxCUov06Ak7fynEblNTWp7gzkeqOVac+MtzjsUVftsYoapGwmYTCaeHibtiFEvHMJtS55Ofo6Kmpua0yc9NmzYhABpS95wGLQG8xJQIOqH+Bl1SJILph7lxYurYKpXA3Tfbmb/Az2P3pP722H02vlp0jGS5wGF2IigimeTioL6Ltg4DSRIp6QZBTQupC6WRY5RF/FiqetESAwF8+HCRTwssOOpt9B1CJjk0w9tiHSc9KkJ+FTKgAD0ZzH620qFLGz799NPUdWk02Gw2gsEghw8f5vDhw+zZs4dHHnnktCtC/rfA7w8x434HL83xNtp+cc4gA8+/7sbpkmpbDPcciDGwb9PP11n99XTt42PRB3kUHY8z4UY3J4+rscWagSLgpQYZDwa9WKuXB9CmhYbd+2MM7GNg6coQ8YTCW3/SUMxIV/H0oxm0baXhsSdX08Z9bj13ep9Yg6rVIY6XRYhGFCzG07vvT2HL+p1072hodNwRBIG27SBQHa73nacQVgIE4zE+WOBjwmgLGo3A9ytCzHomhKWsV4OK0ZgY5MZJOhZ/F2NQfx0LPmg8YSUIAmkOkYtGl/DlohgRL+wKrUanVuNwQO/eInuXRtDLDc8prkRJpIc4d3jTcg+NwWyBkhKJ3udUccO1RvLzRFb8nGD1Gon0igFoBC16xYAkK6Q7VHy2yM+Pq0IISR3ZcoumuySq8znvykOoVQIKKf26qTc5uPJSC2+87+XRp13076Vn/BUWZj6YatvZtS/G+5/5OXAkRtHxBO1aa2vHl4qqJAsWB6iqkcjNSkkmPD89lfDKSFMRDMkIgsDIc0zMfFDmkWdcpy2FIAgC7mo1behCCD8+VSW3TtDSr5eON97zk5mmYdpzTj6bk4MgCHzxXZDxV1hqzY6+/TGE1t2sVqv2z9AKOtKVHJxUkE4OVdX1s+3rNkc4fjLBu6/U7frMJpGpNzro2lHHjfdWEZcFNmyN4vHKPPRkDJdPRUYTGlAAEcI4yMS/DE6KB5kx9zG6du3a6Hv/XfWPAXTWOO1b6Ti4X6aAVhxiJ2rUZFNABjlUUcJeZTMd6V0v1hFrKS9PS8Prl7l0Ujl332xnQG891U6JDxb4+X1zBIOvkDBBzj9PWzvGzH8tm5vuq0KrgXhuGaHDzRokD7xiFYbMAK1bpP7eqrmGls3UXHVzJXdOtnHO4Lpn//qrbXz1XYAHZtVw/Tgrb8zz4Q8kycw8s7Hw3ofuYcjXZ9M+0hezYMOXu5PffswiK6NuS2O1qHjtOQdXV7koXuap1aIP/CGT1BTS5BxWr91X728Gs4SkJJvctMlIJJIKXTtqOXAkzoXnmnhlVgYTbqtCoxEYc4mFSETm5Tkpvc/s0rOIpB1jzfow7kodzYOpe12tOfMtWVpaBndNq+H9V7NRqwX+fomgUgkkkk0TaImkQrfOOsbfVsmcF7IYd5mF9ZvDXDzCTItCNQeLYtwx2cY9j9cwaqSJFatDHD4Wp3d3PRcNN/H5N37OHVuGySigTZMIOn2oPDl8uegIXac3XmX8w4oQ3TrpmT3Xg9sjo9MJxGIKl19oYsb9acz5MMTMpy897RhsXreF7ETrpvUfKaSGcgRFoJoyLNiRkPCrqjH4ZA4Vxbj6ejdG2UY4dz/R5FH01a2xK1l0TwyjQv6VyRPV/LwmxI6iFUiyQvtEPwJ4MWKp96wZBTN6Qc9ReR95tESQtDT/uw4lOQyowC5koFa0tPYNYNPajRQdTzDlFgu79ro5fiQAYS1ZOf+eY90/woiRV1JV/iwHPWuxJ3NJizdDRqJGd5SE0c3quY0XRXz0hZ94WEMuLRp9XSvocdUYadE8yrAhNuw2Fe07ylwz2s3MZ36lphpESYs9kYWurBmLFhVz4blBLr+oIdH62rtebrzGRpf2GqY8muCHT/N4/g0P2/fEGNhbT/s2Wlb+Fmb42FK6dtThD8o88WA6b3y8lhtvvOO0Y5Gbn4vuSBrnXryDO2/TcuVlZhIJeGu+l807oqxeF+GSkUaefjnArm0qNq8V+WZJNaJaorBQxUev5zTaNZifq0aSFI4VJ2jVXMOx4gTNCkUC0URtwqUxBMMyjz9g46W3PCz6PkSXDjrO6m/AaBBZujLEw085OXJQoGN0SF2yTgBZ6cJBtmPwW7j3rjt5/8NPTjsGZrOZiiqZWyZZePTpOAZdStZi2GADW3bIXDnKzPLlMnmRTrXjhEddxvUT9fU6GDu31/HOa6lx66Ena7jsAgvPPJraT2zeEeWLxX7iksI9jzu5fXKCSWOtGI0iJWUJnnvdTTAkc+kIC9GIwJyP3fj9ElqNQI1LYtpzLqqdEi3/KKJ4cEoaO/fGeOVtDxXVEoqicP45Jr6Zn8u9j9dw0XAjWo2A13v6hRIqlQq3h9rf7BQee9DEw/fuIN/Tt94eQlZkDrMLG+mE434G90vtpU1GkQVv5/LArBqCIYVunbTsO5Bgz3Y1lupu2KT6rH9SSaKISb77Kcjf3vVx9ESCDcvyyc2uO4e9B2NcccUeLJ6zG+xjatTFmO0J5s3O5cCRBFt3xWhRoGbjtigbtkYpPiYiyFrC4fD/LPLz3nvvPePPCILA7NlnLmr7vx01VZCVI6PEFZz2vXTtIfHDVyZMrta4qSZf6If91JuFlLN7XImxVbWS5oYCCFoJ4seHi9Z0brBYNWBCQ2rToxLUmBQ7CeI4Ys0p/lVFr8GH6N5dxGYR2bI9jt+l49H7HWzcGuP7xQfoziCihNnHFjorfesRoF7FSbFqPxpDDFQiJyNHcKlKWfZaNuePKz/tlj6Al55+BUES8Qdknp+exYYtEcZP9uBzaWhBt3pZO0lJclS/kenT1Iy6wMCM5z18/GkViSMizbtUcNUYLbdeb6GqRuJvb0UoO2AnEPDT4Y9jlHGMrgxo8EAKgkAHpRdb+ZWQ4sckWLErGVRyklzqt9/LisxR9tMqNAAhlHKirtAeJIKPdFqiFXQp3SFN4oxc73fu2MDm9UGWf1HAtbe6OXZwA3NettQjPiG16fh6Xh6PPedk8fw8vv4+wKxX3IgqgQuGGf8Pe+8dGEXdtX9/Znsv6Z0QSui9CTZQwQIWFEVFRMUG2HsBxYIFe8WKBbGAvaCI9CLSewsQSE822d1sLzPf94+FhJjEh9zv/fze93nu3/WPspndmTkz851zrnPOdcjL1lArqkhpRdS5Un2IeERNz8jpGI6RiUpEwbV9P9PuLefV5+xMur2Kt59PY8mqIN8uCjQT2T6OletCfPZ2Bjarmhn3JPP78gDX3b6S/Jr+PPb0Li4ZbebgkTi5uS0PVmnxN1esRI0GJ2nsYTNhQvRkCDv5i1zRkRQykZDwSi686Tt59UVLk8maA/sYeGtuY0a1qDhGlStGJp1IIwsZmSpKOMoBuotBDcRAED96jlUniDBVlCITI5l0KilFJo4ZG2lkNUz9/DtSlCz21xSRoU2jUPREkiRKRBE1VJDRMY30rDQ6dOjA6NGjm1R9HDlyhJ9++olt27bx66+/cv7555+0vf43wOspJxLVIRRa1FhUqSRenJnKWZeV8sLjKZx1mgm7TcXho62T89UumZxjGrh3P+Qluq8LvcWxZ1mCfLpQKg5SW910X8MGGbn7sRouvcDCH6uCzHuzZU2iiZfbmPtFPRp5LeUlOqSYgTKvhwEDJQyWOFkZRn79I0J+QX6bbFFVUYXVHG31708/bmHEqHX0kU9vkt2NiSg1aRuYM9vO/G99zHimDgNm3MEQ6aEupImmREBURAhn7cVqV1Pnldm1R0ZRRIPO6ok4UhKjpkbhvtttPHJvYhCOWk3DOrpkZZC//rCyJbiafFHYUKVdTRmHVbv58ZPv20zoWy1qbpxo485rrbwxXUvYWYLJGsfh1OCRNhKp6URMlrEnxdiyM8zn3/r4/uMszr2kFkHr+9JIGh68LYnzzzIx84U6Fv7gY2AfAxlpGp5+KIWqGpmJl9sanENITC19bnoKZ11WSo8uevr00PPILBcmo8TmHREmX23nvBFatuwMoygK9z/porwyTklZnJxMDVU1cdJTNVx8noXpz9W1yQ7xqAqbSGY/23FkBlixwsRPn0toXJ0QKhm36RCFA8v59rMUvvvFz2dvNbZmrVkbxxBIb5UscJJCLdWkSllEa+1s3h5uyP6/+6mXJ1vRDTtzqInMNDXPPJLcsH04rDDk3HJqAofIiHdq9p164caMBbWkRgmCV1eDSqVqNSn2n6p/HAqFMOolhg40cvoQeH72BnoztEGaAiCJNFyikv1spSv9Gz4X+iAd2uvIz9Vy6mAjcz+v59MFPhx2FVeNtXLGKQZuva+YOr8PX7Bx7SwuieEwGvnrUJCzh6vZKdbhr0lD78lBQSGSXEx6x3o08XiTY92wNUK7HE0T4vM4xl1o5fvf/Lz2vgd/QOHOWxx89nXb2tmSkpKYdPPlrPn9SzbuF4waSBPi80TMfNjK5RsOYKsdBIAKFTFaX0dl4hj+lmi7ZbKBV2ccID3Utdn21ZSRRBq6sMKAXnWcPtTIVz/4jg32ym6ovgY4Y6iJX5cGuOuO7dhc3bjv0U1YXQmNOSEEcWOEvLzmXSj/BIvVyrnDo5x3ZRkXjrJg0MOnC7xs2hbF7ZUxGiQW/OCjZ9eWichvfvYz455kDHqJiyeVk5Kkpqwizq59MR683YFWrWLyXVXs3Bdhy84Ib8xKY0AfA8UlMSbfVcWdNzu54GwzarXE7n0R7n5oA7VbC1j4dYzrrmkagANs2RGm6HCUd19M5+7Havj1i6bVd+GwwnNvBOjbt+9J28BkNCH+oSNLhYo6qrGTRD9Ob9SHlQVFe7Zx9rhizjzFzMwHdRS0M1NeGee5V/aw5MfDZNcNxlCXT9fOVfy6QqDWychBLdWUo0JNPW7swkl7ujX41U6tHW+knl38hYSqoRPiOKLFoO8E4T1gDlsT/mR1fx6ftZH5HyRzy2Qns94ycHjvUSwpJx8r/CehrKwYWZHIbR/jolF1LFlaRTQuyDHEiccFvywJcNmFTeOTLTvCLF4eJC3ZgOYfNLY1MRPrNnq4dZLj2CcSQoAulMQAuX9jnBiCZNGZyTcvRzsXLjg7QYD6AwovzXFjMqoY1NfAR1/Wc+dNiQTC9LuTGHKCFu70u5OYfHcV6alq3nkhnbfmejBb2vZ+u3HqZN64+z1ySkfw2lPbmP9tOeGIIC1FzU0T7SxZHWD6c7Uo5bnkBI4RT27wijoMHf5qkfiERGdQdoaGCVMq8NfpIGBDE0wmSIhnX3PzzKPNk0hLVgTo2VWPXq9i2+4IV19qZewFjddh2CAjh4/GGHWJC2N5U8JYJanoIvqxhdVsWFvVJhmg5ORkql2CJStCXHGxlWceSWXLjjATp1Xx6xfZlFXGmfuhl+4nPIuyo5oLz2+9UGLkmWbWbQgxqG9imxpXnO++V7DWdUIIheeeL+K5V93o9VCQr6NTOz0b1qrZ8WMO6qgFg6aGUZeUkZIR5qpborzweGqD7MyoK0qJxwV9euh554Xm5cO1boXVGyKs3xwhFmubrF8oYOXSa6tY8k0myUmJdXH0KBM7Jnt54aUlZMmdMGMlgI8KjpBLR9KkbCqCCrXuQKNNk9TMfTWD2jqZouIYvy12Y67oib2FrolS1X7qqxUenmLDEepFisrH8FF7mfWkkbFjEn5Ajy56Hp0R474HlpIT7Y6DZCKEKdfuI72wljdnOblwYgXdC3V07qBDq1Vx7W2VWMwqNKEUrBLEYv9ceHWy+LeRn+XlbehR+D+E3377jR9++AGPx0NOTg6TJk2ia9fmzgskqsoWL15McXEx8XicnJwcxo0b12QC8/Lly1sc5jRv3rw26Vj+E/bv309KquDeW1N49Ckvkr2M3X9m4K+XiFKBjMxBsZv2FDZUeUZFmApNEbk5CoNPqWDpymLsZf0poFurwyfqcWMisfCYLQoeDmIJ9MMRy8Felk1JWYAjyDiwEMpcydXj7Ey8wsrPP7jRKXp06OkgurOHTaiFBj0GAvgIUI9BNpHuLUQmThUlCEnBZlNhMqmIRCLo9S07YX9HTbkLRRPnjhuTWboyyNirPRjidpKxN2tXUEsaOgaG8uRzS3jhNT/K4UL6xHJRSWoikRA/z9/JwoV1ZGmzsQS6U8t+7CSCK0UoqFC1OOADElqmRmFhh7QOs7CTRDolFFFrLCJJZ0ftS0GStZRp96AxRaizrWXoEB15OSpW/xXCv19DVk0+soizm40UdPqn2YHN4fbUc/MEKxlpGgoLBWU1Hkae2fIAna6ddZRXJl7+l42xYrOqePApF8+/WYfXqyBrYL9uPZ2jg5sQoF5RR7FygEGc3YTMVkkq0kJd2L46yIznXNx9q5NOBToy0jRcfG05w4cZm+l+fv5NPd276JsQj+ecaebGiSHmLdiAHJfof3YxJms7TKZ/VhI7EUajET0GJBJSD9m0x0stvTiFCo6wmZXYUyKMOV/Pvbdbm7U9V1TJlFYkgrRwWOGKiV56R0c0Od8CuuEViUrqngzGK2qPtUtpjmmqracTvRqqSCDx/G1mJXpaf0mHCWEKZJMmNQ6NyCKfLaxmUH5/Av4At956azPds3bt2nHLLbcwe/Zsli1b9h9HfoZCYbxeDQ67xKcLfEye0LwyLh4X+AOCZ1+rY9arboQQeOsVpl1vZ/naMEdKY2RnaDjrtIRw+/ufebnyEitr/gqxeZWZ7qL5s5REOmW+g7z5oZuUZDVvzfXSpaOOpx9KQaWCb38JNDgVf4ckSXQq0DHzPgcr1oaY8Xw5C95K467HXYweaKJbZz2bt0cZPuLk9T4BVNoawhGFQFBpNpUUwFuvoLcH2BP7gzRNOvjtYPEgJdXSoV2Mr3+OcekFFi4+18LcT8Ps22egKnYQ2VSD1dMRLToilkpiyaW8NMvM1PtrUckGQrUW5sz1MeWGpi1IQgjufNhN5GgOhf2qefk5Cxdf0BiohcMKDz/mJzN4Kuko7GA9FRwBICoF6dXfQmFhYZtsABCJ6jnnDCPR5KNk5+n49F1nw6TNep/MA48d4Nc/gvTvq+O2h6p58sHE4KJzR+r4fFs5ybGWyQUluYy8HB2zXnWzc2+Eg8UxLBYVd9zowGZV8/ITqVx5SwWnDjIyabwNp13FH6uDPP58HcMGGxg60Mi4MVbun1lDhU9h4QeZDe/fjDQ1n37lI9mp5sFpSdisKv5YHWDitCruvsXBqOFmLGYNGs3Ju2R6g4FINExIW0ugVkN62UAycCTWFwGpgRxqo0cZM34nenMM0wn3jMMp/SMBFCOK5ph7mFTbiytvWMan7yY0n91epcHeLWFgXwM//h5oID8NBhXLv8+kU/99SKhJjeWjkhLaXG5qOMQeejEYgJAIEFb7TtoG/0kQQmC3qti0LcSyFXGyKGxCfB5HipRBhThCWDRWgUtBC9t3ucnP1ZKeqmk2lf35N+uYca+TTgUannk1ysNPuzh8CHb+acNW15cumNjzrZtAym5GXVKHSV+PVguXjzWw5i8tL77tZ8eeSAPB9v0iP1eNbT1gGzfGiiIL/EHBvAV+ZOXkk+LHccPk29m4YTG33+7F+g9TjDt30BLXeIBjbY7UUkUp7UXXFv3jSvVhzu3d9LNJV1n4+bdytvwRI08pRCfpiYs4FRRTRzU9GUwwEmDdny6uv1pH1056bpqoaiA+hRDs3BvFH1AY3M9AfmEtla4I1QeN9IglEsBV1mKumnRlm5NBvXqfQST6NT9/ls3PS/xU1Sis+jPMXTc7yUhTs35ziLtmuLjoXDP9eze1869LA6jVjUPZBvczcPVYK4P7G6moivPIMy7UGijI1xKTBU67uqFN/Y5Ha3j/5XTyT5CC6Vao55eFKZxx/kFU2/px/sVbuOJyLVdeZiIuC7783sfyNSHGjDSTma4hEGxekaooUNCh8B9lBv6OvA5ZbNi8CwstyzJUUoKCTHupafwnSRJJ2mROH+PipScaCaesDA2vPuvktfx6PnphH4ZABus3lJGTZqBmt4Peon+D/yyEoIpS9rCJ7iQkXDzxeoTZT4/AcDazEgwy0gnVodESUCeD7WxIPeDE6DKgieo4VGzj+9/TWLQ8Bb+/Fm9JgLKK//7Y+n9irLxnz17ycrScfoqRP1aFMFpUjBtp4ZclPqxWFQ895eb9T/3cfJ0Vg17iky997Nof5Y+FWYy+vI5IeRi91DLxFdXVk+RU4/MrOB1qunXW8dRzAbI8iQKZeuGmhIPEiCAQmOJJXHtzGQMHedFqJYQQXDPOxrgxiRj716UBzhthYtSZpibEJyQqsz94OZ1TLyzhwdsU3pvn5cFHL22TLTp0zKdGX0xKKIvscA+OVpXy3acZDZPuIdHuf+lEF9XrKnDEEklou5RE0S4ddW6ZJGdzf/a9eV489TJ1FXqSKhLJIy16Uijku8/XIcsuHrrDidOhJhJRmPe1j69/8vPVe5lUVidaxE8kPo+jfZ6Wm68zM//5UlLiTf0xlaTCImwE8bNq1SpGjhx5UjaQJIl2Bb1Y/dcmdizPY/X6EB996eWB2xy8/I6baEyQnCyh+E4o/pHVBILxVn8zEFTQ6RvXoVffDpBTnSgOqjUV4XSqmTghifw8NavXh/j+5xCpFadhlewgQbKcTryukP3Sbzw73dlEb/vc4Wa+W+TnsjHN7eMPKITCCktWBAgEBVlZrXcqtITMnDSK9oQ47WwPvftIdC1Us21HnD27VERlQRmHSSYDIyb6MKyho8HuL+Dlt9Yy4m9SgclJapKT1OjNcQ7bNxH39SBZzkYlqYiLOOXq/XiUWnoHRiXWbQnMwoqzKoNHHl1J505qMlI1JDlVTBxvoawyxqzntqHXqBk6TOKF+8zYrE7ueczFF+9kNBkg5vbIjJ5QjtdjQyUFOHz4MO3atcx/tAX/1rZ3tVpN3759GT58OP369fv/tEVz7dq1fPTRR0yePJnCwkKWLFnCrFmzePnll0lJaX4j7dmzh169enHllVdiNptZtmwZzz33HLNmzaJ9+0ayymg08uqrrzb57r9rMYfEtPckh8QbL6lIjbXH4z9CMBAhhwKSpQyEEFRwhK2sQRKqhL6gpKJ9vDv24mQ2lZcRNe/Fqy0jJZ7R7PcTVRY2vNQSFWHypE7obSGy2wXwbCrHEUuIP5uwIISg3LCL9p3j7C2K0b+XjpRkFdQkfssmOenNUCIiTJwoekxsZy39pNMb9teOQg7H9tLv1MPorQqBQOCkyU8ASdbiDypcNzlE//jZ7GULuTQXnobEohmpTEUVt5NFfgPJpJeMdGMge6NbKIoWo+IoqeQgk1j0FBRkVTTRh9zacSDRT5zJdsPv+M31DOgMd95qIS1V5telh/lsoY8ze2jxeOD7jzMbdAIB9uyPMnr8Umor9NisdmY+8/hJnz+AyaTjkvNUbNsVYc2GMBaz6h8dw2SnmorqOLlZWkaeaealOR60WljzYx6nXXiUmgo3GyoWk6FLx6Q2ELO4SM0Jk7c/FZ2v5Wvj8BTy48+VvP5MYlG0WlS88UwaE6ZUMvJME2cOM+GtV3jnEw+pyRpee7p55nLqdU4W/ODny3czufzGChwpzmbb/BNGnDWC7+f9SI2mmP7xs1GhZjcbiREhmwJy6ECF82dempXeoh7N+595MRslAkGFL78NoK9u36Jsg11KAlWcfZal1Hsl+pCYSF/GIdrRuQnxCYk2mV5iKNv5kxxR0OK1KeMQ7enS5LPjhKrFaqb0SFmrAx/UajU9evRg5cqVJ22r/y0IB3S43DJajcRHX3oJhQWxuKCsIk5OloaCdloefCSINpDOOadF0OoF23ZFqNBE6X9OCZdfZKFrJz079kR54S03A/sY+ObHENeNtzLxZi/ZSr8m1W9hEWQfW9GiJ0t04MVH/Xi1FUybYmbmA42EgdXiblX6AqDoUJQ+p1cQi6gxGHTM/cJHeqqa4pI4UyY5+XRB2wgej8dD+3Y6RDTO2InVdO2oZ9WaOKGIjNkRx2YVlJTJnHqKFp8/zhMPRimrqCA3S8Pzbyb2ecbQRofm8ous/PhbgAfvFQSVIKLLJgo6GhjQX00wpGb6s7VUl2lJIgXFp2XWS8X8tTXEQ3c4ExPmt0V47Gkf/r3t6SJ1RKmVmTZtNdG4j+HDjCxdFebZFwPoj/ZqkKTQCT19pMSzVG3fBup/zT9IT8/jkwUVZOUqLFqY0oTUs1nVvPWik0uvDzP7sRQm31WF0574+43Xmnl/7j5s5RnN2r296ipS2wV59BkfD92exOP3JRGPw4IffYy4tIyXnkghN0vLmUONvPOxh/c/86BWS2jUEleOtWI2qkhJUiOEYPueKN99lNnk3rj9kRqeeii5yWTPc4dbGD7UxIUTK+jWWYegbRU+hd17UrrhABpjDFswD0tjP0gDkmN5hMUR1No6DhZHGybLTrzSxMLPDoKrZcGySo7SkUQrrg49cljHjXdWg6JBlmL/OAX0SEmcrTsjrP0rzBUXW7huvA2HXc2552o4WryPrbv3kWTRozMo+EIxurlOQycZ8Io6drMBsyFOKBTi7bff/r/6xyfAZDIhkNiyM4YGQ4s61ceRSiZuahq6U+IBE0+/VMzokeZmFdzBoMLiZUEWfZ7Fn5siDOpnYP2mMLs3mOkcGNBwHztJw+FKZdHX6/jwE4nsTC0vvOkmEFKYcU8Sl99YwYuPp3DuCDPRmMBkbP35NhklnHY1Qwbo+HSBj8qqYJvt4XQ6mfnkh0y8+nzOOTNxX0ejgoU/BPhiYQRFgYtG6zj9FB0BOcBOsZ4I4YbOp4PSDjoc68I4Dr/wUqY+wNe/RPF4E9O+7TY1vywOsmWPj5hiYy+bUUSiUjWdXHoyJBFMi0TVO8DvK4I8eFvCT/hukZ+35nro3V2P065m9ptu1AZBqWo/GdH2uFSVBFPrOOvCM7nhpuvbbIfhI87jztveo0tHHdt3R7l1kr3JkIpzR1jo19PAmZeU0qennonjbMTigm9+9qNWS7x+gq82bJCRA4djDO5vJDNdw4evZDDtoWqSk9SEdwkm3ZxIPi74wYfdqmpCfB6HSiXx5HQLd91QRl7lWfzwRglfLthPVrsoM+5zcs7pJl6a42bzjjDxFtrxP//Ox1lnT2qTDUKhAFXSEbKU9s1kX/zCSy2VFJ4g/3UiwilFzLy/5Ur2KZOtvPNBCaqAHbtDYutP0FUMaHLPSJJEBrnUi7pEJR0mstqHSEvTsG7dChASjgtar0rN79nY/WRjAF/8lNDIdTgzGHBeBr99/3sbLNF2/E+NlfPbZfLXn1uZ826EnEhPKtJ388IeP/ra9tTpjtAjehahEpi5oRxJpWAKdUdjKefN92pISlHYzR660Ly62C/qKegc48pLrHy6sJ5H7kxm3BgL8z+IkyupKReJhEcB3TBJloYk3t5gDWcO0/HAtKaJJSEExSUxflwc4P2XWn7fqlQSZ51q4vyry2iXo2kTdyLLMs/NuotVvzq5ceqflJRrmH6PswnxCQmd3QUfJdP/1D3Yyxr9E0dlH0Zeto6fPs9o0AsVQvDj4gCr14c5+3Qzr70s8LAHM1YihIgRpaCuG4vf8/DLkp0U5KvZs18mFIArLrLx0Xw/JrPg/LNaL265apyJT94vg+rm7zE1GqJRgdvdtm6YidfewQdvXc/5V5VzygAjB4tjnDbYSJJDzcN3JvHMS16+frmMZDnxzBncebzz4XYGvNYyCb7gBz/PPpqMEILZb3io2ptKhmTEbThC73NLeO+11Ib36cXnWbhvapyRF/2F/vBpDdXeGkmL3aLl7DMStvD5FX7+PcD6zWHenBuiRxc9XTo1PhehkMKl15cnYp0Y6PSCel/rieqW4HaXkEdncioLKF3k4+CiMAZM5Epm6lhHFu1IlZrLQpgkCwe32njzAy9Tb2gsNBFC8NIcD9EYdOkuc9Yph/n6u33IMRU6o4y/QqG3d2SzeMivcoNK5s5HXeTlqCkpi3P+WWZ89aDHQJKcitl+lMH9DEyYUslz05ObEJ+QGL710WvpXHyxm2qXn9ra2jbZojX828jP2bNns3TpUlavXs3GjRux2+2cfvrpjBgxgqyslrU3/jvx008/MWLECM466ywAJk2axLZt21i8eDFXXXVVs+0nTZrU5N9XXXUVGzduZNOmTU0WdEmS/i16A60hLS2NynI1XesHIYCq8FGSsJAsZTTsP4t8MkU7FGS282eT1vPkWB42dwabVH9g0u8mLdw5MYlQCGqo4Cj76cUpaNGxnXU4RSrhuMyn7zq5f/o+Vi7fh9qbjlojU6cu58wz1UwYb+Trn/zMfCGC2a4hXt1UNFcvGdBjICoiqFu4pdpLXdhYX4kvEj5pTTOApHQnvlIfd91fT77vVDSSlriINWg+tgRt3IROmFps52tPF6KEieg8BKN+gtQTFRGOJq8m1RQnVhJtUQMtLIJo0aGT9Bh0aqbequW+qY0vuIF9DEy73s6pY0pY/2teE+ITEtWYzz7mYNr99dw/8x769+//9138I1JT05HlUu5/wsUnr2dw+U0VhMMKBkPzF6QQgsrqOPoTxOZjsUbxeVeVBqkyj2uvruaaK6P4g2G6dTaxYauaR29sXXfLgIloVGoSOHXtrOPXL7J5/QMPE6dW0rWzlr49DUy/u9GRFELwx8oQXy6MIMsCOQ6HS2J8+1EWF1y1hUAgcNISAOeccw7m1AAmrGhcifuvuxjIUQ6wmZUoKGTGFKY8UM1rT6c20a397GsfdR6ZjgWJ4Rw//hzFFslute0zTW7HKWN2s3atIHIocf3d1NCOlivVTJIFtVCxh00Uij4NmTRFKBxhP2o0zUTZoyKCgoyiKFhtrQ+PAohGo22qCvvfgvT0jsxbsJ0kp4rKSoX5CwM8dJedC0eZ2b0/yrOveNF780kNFPLlwqVsXpXKK++4KSmLseannCYVkrfdYOf88ZU4KvoxedpuykoFHWhcx+Iixi420JX+TYYVKdGeLPh4Pb26Brn0woQDM7ifgeVrgwwf1vzerXbFOXIECnzDsOEkHo2xdVER5dIhThkqk5mupvhorE1rodvtJi/XwOKfwrhr1dSt6Yaw1lI4sJxZjyXRtbMOt0fmjQ89fDi/nuwMNQP7GNi8PUxWurYJ8XkcY0aZ+XheLUeX9OVo/E98oXo27oJ7bnVyZL+eAZzBAbajQUNB3XD2LAwzcvl6LBozurADm6cXSccCTZWkpkN4EFOmrSY7WY3Kl4IzOLBhPfULL8YTyL26qI/rx99/0ud/Ipwp6Tz2/E5uvMbRhPg8DkmSuOdWJ5985eO5Gam8+4mHlGQNX33vY9BQheV/LCM52BFrJJM4MQKOQ9jbu0AT59u5WQ3rqlYLV421cdpgIxdOLOeUAQbq62VicUhPU2M2qdFpEs7skP5G1v4Vpl9PPclJqiZrc2l5YnLwicTncej1Ku662cE9j9dwyaV3tMkOXQoL2brxLzQhLWnx9q2uZZqadtQKF/fPrGXhhwkN0PZ5WvoP87Hzt4MkhxuTiUIIyjiEDgMGyYQs4hRpthALx0k9PBBrLJ2jpo0s+NHH1Zc2H0bg8ytEY4Jl3+QSiSi89r6HK2+uJC/dyMED8OBdVgb1MzJhSiUL3s/knsdcfPfNGlBUWEUyTtIo6J7JokWLjl2D/6t/fCI89VquvFjL3A//eQjK8b/GRYwyDlFLNbkHO3LFdSW8PtvREOQeOBRh4m1VaDUSp11YiqJAv9567rzZwVxrPRs3/4LVqEOvk6j3qDG6OpJZ34eLxq0k02EjXJuOJr2Sm6/R88fCbO5/wsUDT9YSCapJcvh56I6WfYrFy4NotRKdC3TkZGqorWu9+uafUFhYiE6dw/LVR9hzIMqVk9yoKvOxBfOQkJizoYzp6v1ktYuT3c3HwSKByZNDeUBGCNig+p0M2qFVDLi1pZjSfGz+Og2VSmLk5WWsWhXDLCcjeXORo1ZiqgC9xKktHkvAUcz4yxt9UyHg6598/PJHkJ/mZTdJFqz8M8g1u10MObs3GdkZjLvisjYNAj0RT854ilBY5oLxlWRlqdi+ojmZkJaqYcEHmVwztZK1G0JkZmiYcU9yk5Z8gMqqOJ06NPWBH5jm5L4naqiojiPHBROmVOLzy1x8Xus+y5D+BrzmYmJmF84UhcfuMHHx+QmSdeYLtQwfZuLdT7zU+5p2MlRUxXn1vTDf/nBFm2zgdKSRnBmlUqxCqsgnXeQiSFRkVnIUK0noMODSHiGSchiDUSEcUqFztcNil6l1yzwww8uGTYn78KzhWu6aaiE9VUN2torScBHt8yWsvnatJjyzyOcIBwjrasmICyrWdmUwuSgolB+pwCacTdrfFSHjwYUVJ1pJhyxk3OpKLrvIwLJVEVw1kEImWt1/7zr3PzVWHjpsBL98/ztdI0OxSU6qwh5mPFHPtHsOkhft2UCCG6Idjx0QmP02Pp5XSp1HBlwUiZ3kU4hGSgyNdauqiLTbzsLXkklPVfPAky6GDzORn6vFZhaE3UGqKaM3QxvuA0mSSCKN/uIMnn72D1y1Mvfc6iQ9Vc3OvVFmv+mmS0cdBw7HsNtav5ZOu4rzzzLzw28BvN6TH3j0xx+/c/6IRBy35vc0zhlXyvhLWuZcDAYV/fqqOFzmx8yxWRAksXdPBtfeVonNqibZqeLw0TiD+up5+/lURl1cRxdlMBap0V+Nigi7+IuOck/q/TZGng4r/kgUoaz50MlyTYAy406ef6r16n+VChSaD+EEqKOKtHh73HWek7YDJApFPD6F377IxmFXc9G1Yb78zs/CDxISVVNvtPDVN3vwH7JgwYlNSmLNcjWLlwUZObypj/zpgnrKKmK8/I6HxcuDyJWZ5NT3wS1V4U3bzpyXc5slEtNTNTz/tJk7pm0gu+6Uhm5Si1FNJCJ4eJaLLTsjnDLAQF6OhiqXlhvvqSTJoaF/bz2V1XH2H4rxwDQnQwcaefsjLwt+8FFcUtkmO/jro6SROB+TZMV07FrHRYwQ/obCr5bgcHflmdnr+fDjCOcM16Mogl9X1HPBKBOvPpXC5LuqefAuGw/fkzj3tRtCTLvG0mxd9KqrMPbezsqPkkg9Jkkjy4K5n3t5/QM3NnMSOA7zxzJBTpcqlKCJrX+GScnwMetxC8MGN1ZIdyrQoXO60PhibZLK+yf826LpvLw8Jk2axIQJE9i4cSPLli3j559/5scff6RTp04MHz6cYcOGtWnQy7+KeDzOoUOHuPjii5t83qtXL/bt23dSv6EoCqFQCIul6Qs+HA4zZcoUFEUhPz+fK664osmC/3fEYrEmGgWSJDVoWLT0Ek1KSkIOGtFIWoLChyzTYoZfkiTUaMgQebioJOsE/UmtpCNXXYA6v4i/9paiVoEjNUJmuoa+Oi0V5auJupzEIzH2aNeSY5e56NpK8rI0xOMa3IYDjD7XwAevpDc4bBeOsnK0NMaYCRXskzbTTQxqcvxCCA6wvdWqzHRyORxJTG892QE3d95/B7dPvAuXX0WvY9VDJiz48GCj5apBL3WkHhss9HfoJSOKULDLaagxEMTHXyzl1EI190yzc+e0TeTUNdX9VITMXrZQQDcUIeNMlbl3SvN9B4IK/XoZsLTSfnXJBWYef9HPuCsuO6lzPxGnnjaaZ19/hr499XQq0BLwC96f72Xa9c2P48ffAiiKIDUlkT3xeGXCEUFFVZzaujhBjw57soeH7rE1mQqYnyujmN3QyjykID7MZkFZRYzszEaHORgS/PhbgEnjbWRnqvl9RajhbzWuOGOuqCNSmoGpvnuiG1NzlGl3l7Lq1xRSUzR8//33XH311Sdlh02bNtG3l47ifYnQThEK21mHGg3dGYgRM2XR5Zw5VM+FEysoaKfBbFKxfU+E0wcbeWd2GmdcXMajz9Syep1Cl1ZevJDQ/fr1WwNGi2CHZhXauIU4cTaziiSRSjYFDdphWvRoJA0GzPjxsY7FmIUVFWoC+DBiQo2GHeJPOtCjgVg7ygEMKi0hfwCbw0Z9fX2LhJjX62Xz5s3/uM78b0XXXgX89M0O/IEYZww1M39OesPz2bG9jjEjzUy8pZJ9vzhQfFZKy+N8/l2iuvjvreF6vYrP3knj7FGHcBWZCMW9uHFhIWHzcorJpWOzKe0qSUW2exBPPb+UsWOMBEOCYEjhtodq+HGerkkAWe+TuXBCJeaK7oRTDhLQhFGHbTg9HTFrkti2dRPvzvPi9dIm8iYtLY3d+6LUuQV9GEaQejqeVs7895MbK7McaqbfnUzvbnrOuKiUdb/k8vOSAJdf1HKQKoTAkRqjdtBG3p+aRG62hj83hXj1PS8ZcjcqOIKDFLKlxH1nECYOu2x0kY4F/397fRkkI8T1pFcNaWh9Ob6fw+xtqHwOiQCYVYwb17YA9zhMRjNCCHp3az0JVthBxwfzvfTvpWPlnyFiL9QyabyNC0eZGTIgxBvv7iY55TA7dgQ5a5iWXfuipGjVXHt7FWMvsHDJeZaGd19utpaBffQsXR2iQ76W66+yU14Zp7Qizs3X2Hn2dTcXjjKzYl2Qq8ZaUP4mX7h5R4TTT2m9rfes00xMfbCaF16/sU12iBOj/wDB5k1xVP+gZSopasJ+HQfX5DDu+nKefzyJgnZa3nzBzqU1B1m/7iBJShYCQR3VCBS06NgiLSeqCaLSRGnnH4RNygAJsoJ9mPHsIrp11jXRnQ4EFSbdXsn9xxKDer2K+6YmMXFKNb+83w4TZu67/RCd+niYPMHOJ1/V46qLc8pp8MLjSYwdX0c786nY0w3/V/+4FdhtOoJhGSEp1FBOLh1b3K5OdwSNNcCh2t2YsGLBRkmwEtfvNs4ZFcTkiBAhiF4vcdF5Fm6f7MBiTkgRLFsT4uGnXdisKn78PK2hKsXnV3j8mYP88XUdeI2k1PRDLxmIV3Tl+ltWsPaPJOa9lclHn/t49YFMPvnkINe1MH14X1GUPQeihMOCF2em8vbH3mbT59sCp8NBTVU5Z55fQ2f/6Yn1+9jPpUQKsIosaoMr+XZeCkLAI88c5uufAsSicGoPLTdNdBEICvr30tOpoFHH+ZZr7ezdF2PTDw5SYu2xE+Ev5Q/KpcOJoFeAU0lHLxnx48acW80ZpyQIvnPOMPHtLz5+XhJk0efZzc7v9CEmbplk4aclKzjznEf+ZQ3bsrIyysp24PfoscWyGNrP2yo5171Qj6Ik5H+eeCAFn1+htDxGWooGnU5CUQSff+tjxXdN/efcbC3BUEJT9ZFnXdx9ixOTUcXGreFWj6uqRmbQAB2u2hBfvJPZMIywsjrOmr9C/PpFNiqVxB+rAlxxYwWP3JXE978G+H6Rn0vG3dUmTXwAq91Kz646vv4wnRnPlvP6WwfRoKOAbugxoENPdfJmbrnRwNTJdixmFYGgwjtzS3njwxDnjlbjqO6F85gU1tKiKr7/YSeff2LDG4gy9EyJ4qOgVVourADQYUCxuujQPo5nRweypUTcFhcxPFv97JP3E1PiWLAjIyfa8OlKTNIRFYI9bEGHjlm7j5CjdKY04CKIIKtL21pe24L/v8TKbY2TE1Cjk80NnVgGTy53PrwCnUZPRivSNpIkoarLoIAkUsmimjK2sxa0UTIy4ILzdNx/Rwp2m4rX3/fiq5eYOMVF+1w1QZWKMg7Tjs4tHpNeMuCQM/j86xL+3BTG6VDTPk/D/dOcdC7QMWDkEVavD3HakJarIX9bHuS26x2896mPH779gTFjxrRy3k2xb+8mxpzWeDxGo6qZNv6JSElRUfQ38kvRhnjnhXSSHCr8AUFqshqtVmLGLA/aIz2aEJ+QGIrYTQxgH9uwRiWefDLOQHFWYvCXBCKeRI12F19852Pi5S1PbP/6Zz/hUPPjdIlK9BixCidqSd0m+YtFP3/Gey+mN1QPmowqXCG5IUlus6pZ/F0yN92xhQN71OgiDrxeuONhFwXt1Vw51kpchp8W+8nN0jDrkRTcXoVP5gfp4O9ArXUfOQNKGNjO0FBQ9Hecc4aJlIJSyg3LSS8/Fb1koM4tOOPiUh66I6mJvIYsCx540kV6qpr6egVJgt+/ym4453unOMlMV/PwrNo22SEek3BTQzJNu39dVJJJO2oob7VzpIxD1HpjeL0aig5EiKvC/Pp1SsN9m5ej4delAc4/pm9r0EsIddP7SQiBL30HS79q2pmlVktMnuBg47Yoi36rx++FJH9ncumY6J6ogmhlhBsmr+ellwTnn9P4rGj1MipdnB49erTJFq3h315KpNFoGDJkCEOGDKGuro7ly5ezYsUK3n33XT766COGDBnC+PHj/1unddbX16MoSjMiwW634/F4Tuo3fvrpJyKRCKecckrDZ1lZWUyZMoW8vDxCoRC//PIL06dPZ/bs2WRmtjz84ttvv2XhwoUN/27fvj3PPfdcq86OVqtFc6xaRoUakNDQur6WBg0RQs0+d8Qy2b+vknxdBtmDjjLvnewGjbpwWOGRWW5++9KOtb4X5QeKKdNUs39PFLM1QppR4qaJNrR/221ejpaH73Jy6x21bI4tI18qxCBbCWvqKRb7SJXzSJJaLuvXoEVCTSAQoHv3lnV5/o7xV17BA/fchr+qsQw6mwIOsYseYnCzByAo/EQ09Rjllh0nRSTILrucThWlGDGRpkvhpuvqGDncyP2P+HnuhaUY6/LRRGzEjR7qrcVYQkZsficeUctZZxhafPB8fkFGWuutLRqNhEEfx+PxtKql0xqE0DJvoY8XZ6bw7CtedDXteffjo0QigpuucWC1qAiHFT7/zsfbH3m58RpHwzHOftPNA7c5cdXJPPVyHbZ4JpKuhoy0po5K90I9htRqorWRFlvBj2p30aWT4IKry+jSUUc4AopILN7nn21m9DlmXnzbTSQq2L0vQrdCPZdOcKPePYi0Y/onAGa5B0FXPhdftZb8DipKS0tafXb+jt9/X8R1V9r44qsIZaX17GUzyaQ30XEy1RSyfUcRP36aSXmVTCQiaJ+nRaeT+OYnPxUHTezbrMJJCtWUkv+3VvTjcFFBl8AgygLFOLBQQHf0kgEhBC4q2MBS1GgwYyNOFJ0wEMJPClnIxPBQS0e64CCl4VqERIDdbKSz6EMNZcSJ4UiS0OmKUGv68/LLLzN69Gi6deuG3W7H6/Wya9cufv75ZwKBAKNHjz4pO/1vwqGDOzHqdZgtCm89l9riQLLXnnNw6ob96OJmduxJtIf8vaLlODLSNFiTwmiDGWjsXqqqS8kQuWglHbVU0ZuhLX5PJakR9Q527I7w0KxaplznYOr1du59vAaLWUXXTjq27Uq0+moids68rJh7b7eQm21h0/YQjz+9luCefDSykaderCPkaZvGndlsRqhTcQoLOklPbdoBnptpb3EtuvBcC8++XkfP4UcwGVV0L2y51eyD+fXkZGp4/6XG4Kp3dz3XXm7j7IsPsXubhgE01SWVWh2VnoBQRSliC8lKLk5SCOHnEHtwkIJFslMv3FSnbmDwEBOfzXuXqyfc1CY7AHg8NditGnbtC5OZrmb+Nz5q3TJdO+m4bryNnCwtBw5HycnU8tTLbm66xs69UxoTbt0K9Vw7zsbg846SXyBR71eYMzuN0wYb8fkVPvvax4UTy/l8TgZOhxqPV2b77ijffJhJt8LGtdFbL3P1lEpmPZzMXTNcfPByGjfdW00kKvAHlIZEmNEg4fO3PtDFW6+g10ns2LGjTV0Ba1f9SKf2Knr0gJqtpeSKzi1uV60pJjvYCzUa1v0a4OLNMYTBTTAewVzbgT5KewL4ECRakSq0+zl/NEy5wUpulpXfVwR59rWNlB7tQrbcCa2kJbP0TC6btIL8fBVDBhgoq4hTVSPzwG3OZkTv9HsdXLa6CqdrME5/Kq4/K/hKt4dgPERJeZy+PfU47CoeftDA1z9LBAPB/6t/3AqisRBdO1k4ZXCcP9eUkCIym+l+1qkqiKj9BGp1dKIrqSRaHIUQVIgjeCpryao6jYMZv3DReAMPn1CdKUkSw4clpvJ+8U5mEx04q0XFi087uaK8lsO/ygl5EKGlM70xVxdy2wP7CMdjBEMKJVKAzuVDOGP0Gm6/xcxlYyzEYoKFP/r5/lc/Wq3Ew3cm4fEqxGKCuEybhluciM5dOlNRvptUKbNZ4goSpITWlcf3i+q4dIyZ52ekcqQ0jsUsceEoC2NGtpwcunCUmcNHPESSjkJZJ0AiOVUht/teJl1pJRaDuZ8e4MBhmdwsNd981piIGjPSzLAxdQ060y1hyiQ7q9eXs3vTDFau+JnHZ77S5qBuyZIl+DyCrrFhhCUf/khNq9sqiiArQ8O23WH6jjiC3a4iI1VDeWWcvr30eL0KRoPEz38EGHt+Y8VWMKigVsHrz6Rx2fUVjBlpIR5PaGzfO8XZosTQB/PrueVae6Ki8qkanrg/mbUbw7zzsZc3nklrqJg66zQzb3zo5d1PvPiDCpIkWL/uF7i9bVXwruqDSCoJrVbimelJfPtdNaXlcUooIkoUrSnOvXcbmHp9Y0xoNqm4+ToLz8wO0jtyepOJ7U6RgbnCyVXXrcDijFPQUc+ipQGEsxo8LRdX1KtcOJJlSo9o6CI6JipPkzaT2sHDo9frsVm1zP8yzg+LyzFGksmnC3qM1IoqSigihUyyac96fyUB4sjIHFLtoldS2+KFtuD/L7FyW+NkgA/ef41UXTKEoEIc4bC0C13IQliO/6OfokLDIXYTIkAuHUmXcvDF3LgjW1ixLsjmXQEqa+JcOtrCgb9ykeXE1PQntnmAStrR8nsWEsOHS2o8VOgD/PxZFjarmlV/hrhscgU5WRoeeLKWld8bm60Jm7eHKT4a48lX6oh4DLiqKk86LsrKbkdVTSK2/WFRkH374+wrilLYsWW/b/2GWMO8D0h0NsZ09eTnJp552wnFmj/9EiNFyWyR8NdLRoQQVNf76RE/tcnz41ZVMniQmkA4zm/LAowa3vQdVVoeY+GPPhSzwFtfi40kYkSpMRShyiohvaIdIXycesapJ20HgP37NtKrWyNhVueRqXM39b1SUzR8+1kybo9McUmYOx/1sPy7XF5/38Mfq4LkZGqYep2dM4eZGtZjrbGSg4Ed9OsZYdZjDj75qnXZKpVKwulQ8f5LdsZe+hdmT3skQ5gRp5maVcur1RKzH0vh3PHlfPdRBhdNqki0up9w6cZfbOWpl+vaZAetVkt1vIR2orBJN6tMHCNmwgSpEEfIlJpqZ3qECw819Od0Duu2YEzxo9HBg0/VMuvhxMC+915MZ+z1FQzoYyAtRUPv7npi5hpEXaMMWD1uRgzXtNiZBfDQ7U5WrClHXZ9BO6np86ST9OS4hvHA9KWce5YRlUoiGFTwBWXSUjRUVVUxbNiwk7ZFa/hv7aNMSkpi7NixjB07lm3btjFnzhxWrlzJ4MGD/1vJz+NoyZE4Gedi9erVLFiwgPvuu6/JS6Fz58507tx4oQoLC3nggQdYtGgR11/fslbPJZdc0oS0OL7/mpoa4vHmpcdCCGLaCEpMwSCZkISKWirJaaWi0k1Niwx+nBhWkQxZR/n+s9QmLTcGg4oXn0hm314X3lVaukh9qY1XUaLs4+LLFO6aZmHOx14++tLHuy+kNXFuLjnPwr2P1pKbK7ho5EGKDip06qjirQ/D6Kpbr8SppRLNscWxoqKi1e3+Do02BHqBEkqIFJslK06Rym420l50bdBccUllxNrtpr1BIrav5fb1SkpJIZMIIewkESaIVqXBaEyc36SrLFx+sYmFP1Zw5EgZnTup6dnNztXjVOCHKkqaEcLH0S5Hw+79retyHCmJkZ+r4uUXpzPzyddP+vwBPn7vU6y1haz5q5SvvopjUqz4S3V8+JmfX/4IYtBJRKKCYFhhQC89UybZOXAoyktz3KQkqblwlAVZFowYW0ooFsMU01FZ3bwi47037Vxx9WqSKgc0ZPriIkaVZRdjL40w44FMrrylghGnmZlwqRWTKaFD+tjztSQ7VXh9ChefZ+aOR2s4Y6gRz1EnmVLzSkaTZMFfmcX2SBFnnd/ppO+HSDhKOKLw5HQrw9etQfZpm7ShR0QIV8zFO+/IfPqJB5szzqUX67lrqppPPvQz5y0Fn1dNF/qyn61ISCSLDKySo8l+KsRRDJgIEyKIj+7SwIa/SZJEKlmYhY0idtJTSgzqCIh6tvMnFRwhjSw60gOn1NRxM0pmuoi+bJVW0150I4VMcvu7eeCOOLc+uAtNl97Mmzev2XmrVCrGjh3bZrmE/w04sKuSZH8HLPl7cTpaTi44HWqsSVFKjoa5/eFwq9sdh04n4TfUc8EoA3/MT2e7vI5ckaigOnEI2N+hUrTMW+hi0ngbF5ydcOYWfpBFSVmMQ0didGyvZdW6CPfeoWXaTY0e5OlDjPzxg4Gx1x6iZrUZncqC9l9ogDh16Pn8umYlSKAxhcnLaTnJ8/uKAOGI4IqLrHRop+PH3wLM/aKeFx5LbXCIFUXw5Xc+Fn2e3ez7BoOKN190MOaKWqS6ptpmiMSacKLsyXHERBRUAovipFZVxl6xEZBRayScqQH2hQ+RkytY8WES2ZkaLrz2Q84+5yLS01tOmLWEWCxGVcUhOrZXM/dzH/U+wW03OMjK0LBha5gpD9YwboyFX5cFmH5XMtfeVsmfi5q3yWzfE6Fjey2xOHz3UVZDMGKzqrl1koPB/QxMfbCae251Mm9hPQ/d4WxCfALYbWo+ejWDm++rolc3Pfc87uLKsVZeeaeOm++t4tM3M1CpJE4fYmT2W27uvsXRov/xyYJ6ZCH49Zf5bXrGfT4fO3YrnDHUwPqqYiJlec0GOHhELRFNPWnxHLbzJ13ph7ZaxxZW04szE9dRSlQtASSRiqKpJ8nh4edFUXr2kLlqrJVxF1oYdl4Rm/aXoxN6ooQxxwU6DWzcEmLoICMfvdZcYxygQ76WuNrTaLd4Jgd2HCKgqyfqtbCkPMZHHX3cPcXOjyu0HCr6v/rHLSEWi6HXydw22UHv7iHOX+NmB+tJFhmkkIGCTAlFROQwXUPDUKGiilJKOEBXkZDyyCIfn/BQL9yo1Iln5+/YtitK3576FgdgAMx40MLGDfV0rBuCS1Swnj9Ij2ezZl2ULasSwwre/rCeZ5/aSX7Jmbw+8wCvzSlFo1US05iz1Lw4MzWRrLijkkhEweuNI8utd2K0ht27d/P7oiXIIQMZSusyNkZ/Jr//UcmlYxJr5g1X2Zj7hZdAUCYeFy0SlLIMWq2EzS5QShVKU1fx0VspjDi1kaC9+lIrX37v4+sffU0G4Gk0EkP6G/5xEJPdpmZ/UYw7b5JZtX49v/++iJEj20bor1m9HFM8CSsOPFkbqKyJt6rHu2hpAJ0WYjH4/pOsJkPLfl0W4L7Ha7jkfAuPz64jGBRMuCxRsfXB/HrOPt3I/oMxLjs2wEWjkbj+Kju33l/NG8+kNdnfd4v8bN0ZZte+MGaTGoddxfV3VhGOCN58NrWJvh3AxHE2bnuomisutnCwOEqdq6RNNgDQ67W4wgpuT2KoZVVdGD1WCunDVtbgTIKbrmneKfXplwFyRecmxM1x6CQ9sYpM9BnF5GZq6ZBl4vstVThFqEHH+jgUoeCy7WXdtxl0H1iDRtJS6djCtPtD3HhtY3LxvLPM7Cuycf5YNzU15USJYsRMV/o1/KZTpFGmKgahISkpTjjYOqH978L/17FyW+PkxN/KsOlS2R3ciFpSMUicg0bRUsxeaqkkhZbJonrq6M8Z1FDObjbSXQzEKjmxVA1nU9UKho4IsXVpbkNnjloNd93s5MyhRs4aU0skEm61ICms9qCXDfhK9RQOqODaCXqKimN8+kY6dpuar39KJFYTE98NBIKCDz7z8sF8L0jw1IPJ3HhTCK3ZcNJxUd++Q3n4npmEQxLTHwKndyj3T9/Kd/OTm13DJSsC+CqsWI+1+XslF76crYzon4jlendv6uMoctP5EkKIRHIt7SAaQwxLJES4TsEYb0rqyVYXZ5yqw1uvYd5CHz8uDjD+Yitmk8Ti5UH+WBVk+t3J3PZQNX2v3MFPv4YoyNfy9G1GDEYb90+WCVuCdOnSpU18gd9XCzSSnwa9ig75qhbJYKdDjdurkJmu5fDROJ8s8NE+T0NKsppflwV55nU3V11i5asf/Jx1mol6X5B7pzioccksWxMgFHJiNDZfN7bvjpCRqubNuR50ySECts307qJj0viWK2AlSWL0OWaWrgnTtZOO0oo4Be0a7y+1WiLZqaakpOSkpc9UGh+OVDXlqlXYK3tjJ3EvaNBQK1VQKPpRxA6qRRmpZKFCTS2VRAiRTi6utI1Mv1PLteMT80tKy2M8NruWD+Z7Mah1HDmoZvC5pVw40sK5ZxkZMEhiRcVmOsX7IUkSUcJ07tR6HJaXk+g2SI50afLOVoRCmCAqVKjcaaz5K8RpQ4w89ZKbIf307Nwbp7S0tNV7QqPRnHQXxX+7iNzhw4dZtmwZa9aswe/343A4Trrt+V+FzWZDpVI1y1x5vd7/Umdt7dq1zJkzh7vvvptevXr947YqlYoOHTpQWdm6HoNWq0XbCmMmRMu6TamZeooP7qWAbnSkOwfYSYbIaxZwBoWfAL5mA1gAKjiKCQtXXaFrdTDBw/eZmbrjICZvb5KldMqUwyxeHOCp6Sqem57CB/O9vPqeh7tvafx9rRYMGgMmg8IDd9oJhxUeeMyLt0ZDHXtJFVkNeofH4Rde6qlDUilkZ2e3et4tQSXpGTgwSumfB8iMJYiuHKkDNuHkMHsJCC8KCg61DaMs6NpeYk3JagqDpzYhQN3CRSVH6MVQtrOWdPKwY8QYtvLFV6Wcf1bCKTaZVEy8opG4eO5VL3F3JvvEVvyGMhYvUxCPNR90YjKpsFlU/Py7nwvOafoiEELw9Ct13HOrk6dfL2rT+UMiO2uyJUgNWTaQShYpof5EDoaoqzmEMNYTViJ4Yz46tRdcPKmCzDQ1k6+2N0zmVKslBBCzVqOv6sWzr+3ilaeaLhK9uun55EOFK65bgxzREg5J5LUTPHa3iXEXObn2tkqefTSlSatj7+56vpmbyegJ5Tx2j5Mb76mmfZ6WRYsj6N25rQcj9TmUxos555xzTtoeE665lkfunc/y720kJanAZ2kgq8IixC7+ohM9sdEXQiCCgh/fOsob7+/ELifjjvtJI5sYETJoRw1lHGQXGklNmpKHTJwaytBjpBO92MeWVitDE6S7wmGxFw0aHKTQg0HsZhM+PA3DQv4Os2TDoNHiMe7naD0YXJCbpaG66hBzP/mSjRs3UlZWRjgcbhjy0a9fvzZl/f43IR6XyKKA2tief9xOVkXw+zUk+/oRih/C45WbCWdDooqlphrMziDjxlr49ueD2BUTNWwnXA8BpR6z1LKTEtHXsXVXhGcebdqGlputJTdbiywLpj9Xy5TJzSuJJEnitWeSOe38SkJhyMjRN1zjk0W79nnENVGQEwGsLItmVTdr/grxzide1vyY20R7uKIqzjVTK/n0zQwy0zUcLYvTIV9LTa3M3M/r2XcwSkqSmmvG2ejTQ0/v7nrMNhlO0JuPigh2kihiB4WibzOnuIid5Ms9SZEyQECB6ME2aTVPP6Hipkl2YjHBmGvKyclKvMduu16w4KsPmXbbQydtg127djGgl4offlF47L5krr+68VoNH2bijFOMXDypgnbZGlb+GWJAH0Oz41z1Z5hHnnExsI+ei8+zNiM+YjHB1z/5OXgkxg+/+QlHBG984MVTL7j2by1cKclqdDqJgjwNZw41EI6A1aLhrNNNXHB1OVdeYqV9npb0VDX3PObixZkpTY5nw7YQX33vI9muIhxu29CXSEjQrrOGua9lJIiJCSvR1rTDHMxGQaZSc4iYrYIMsxapVEIIBZ2kxy+8mLG2SGAfFQdwh4Is+6gTBmHiZ1Mdjz99hNdftPDsDAcP3mrF5iugiJ2EPDG2rdPjjwfJTGtaXVFVE+e9T72s3xImEhHEhI7ICaSBuiaPmD5O98gZyCLOF2/tobSsFkUomP5Z/vg/Vv/4wIEDnDbYiCRJzHgyQH/OwIAJN9W4qKSGMjrTq0n3TXu6kCqy2GtcRYbFQVJNb7LIp4IjGDSioR35RBwpjTUjqE5El446dNrE2pIiZVInqtFhoNqrpqIqse7eer2Nrp1D3HLXKry1apRqPTEijLtMx2VjzKz+K8Qdj9Zg1EscPhojFqNZ2+x/hWAwyHXjb6BbYDCVHP1HHTMZuSHJHY0KflsWZM/+GG6Pn0++8iEriem7o4abGgaFfPOzn1HDTSxfGkCmltNHKE2Iz+O44iIrn31dz5gJZVx/lZ1wRGHeAh/b90To0t7EQ60UMW7aFkaRVcxb4MOgl9i24J02k5+HD+4jTeRRRxWXXqynd28Tdz9Ww2tPpzbRoyuvjPPgk7VEYwrLvsklK6Pp83PucDNlFXFkGbb+kccdjyYIt6wMNXO/8KLRQFpyQpfuOK68xIpKgv7nHGX4qUZsFhWbd0QoaKchGFL4ZHZmk/0cOhLjpnuqmPdWRpPEu6IINCqJZx9NpeeZxeh1bSfBTz39Apb+spRrplUSjQquvsLAtx8bOcpBVKgx2iMttqn+tSGOOZrSqp/qkNPp37OGWc9GcFT0pwcadvIXeaITKccqquuFm0rbNl541khWhgZJreCP12PNreXGa5sH4oUdddw82cBXLzvJzs9Bkw4qAxxXLulDNwRdUaFCUcUoK9nYZnucLP7/Eiv/K3FyKBRHlqqRVE5StZlUJq9ErVPAr+WwqwKHSG3QXDyOGlGOCQtaSUcW+YRFkFqqSCGhhS1JMi89mdKiJFHfngbyO8Yp2buXLsrAZn+vEqW4RDXt6IaDFKL1YebP2U+f0+obhr9dOtpK/94G3v3Ey13TE11DCMGlF1j4ZWmQZasi1IYDXHvm8JOOi/R6PYf2a7j3IR9dvOegklSUbcjlgnFHefYJG7266fHWy7z1kZefFgewZuko0vyGLGROHaJj9pNJfPRlPTffV8XnczKbdE0ZjDIxkSgmEkJQkbSBkZcEefBOK6kpGvwBhbfmepn77mpyaoahOpZEEDEt+blaXnvfwy/zs9lbFOX7RQGiMcGQ/gbum+pk6gMuTh1k5u0XnMSlKA/eZqdDvo6rb62kOOJl/uefN3QsnAxKS0uJRuUmhT1aDdw3JYnbH6nm8zlNOxk8XpmrbqngyQeTmXx3Fd/OzSQ3+wRJt6DC6Anl3H2rg/NGmDnl/KM886qb04YYGTXczMgryjlvhJkHb3c2rLXxuODex2soKYtx2RgrOr3EGUONxGXBtAerGTXczN23OJpphSYnqaj3KXjrFUzG5ouRt15BpVKdtC0iIR2jRuh55lE7z7+ykzVr44BEZpZC8Z9xwvEgSaRRQwXVlGPCTB6d2c9W9En1vPamkeEnvOtysrR88HIG191excqvsuhCIQLB3Lm/89M3MXoOijP5jgDzP1+K1p1DKCRYuzHEbTe1HEvt3BtFKBKGY3MAhBC4rPuIJ5XQt7eWcERQuTPCpwsl3pvnZenyGHpTFFnW0LFjxzZzKC3hv8WD9Pv9rFq1imXLlnHkyJH/41PgNRoNBQUFbN++nUGDBjV8vn37dgYObL5oHcfq1at5++23ueOOO+jXr99/uR8hBEeOHPm3CbAeR267JP4sPUBY9pIT74IVBxtVS+lI92PaXApuwxHKNAfIiLWDvxUcVosyYkTxaCvo1rX1S1zQTovQN7bMJ5NO0O1i9V9hzj/LzHXjbZw7vow7bnQ0BNl/rAoSDqioOKrB55MZM76WwI5uDBRZ1FLNBpZRILqRTAYycSo4ShkHEQiMlrbfsIWFQ4gFVlJnKUKJ+0mq74LhmIYiCJyk0UnqCTKIUsGB0nJ87GITyzEJK3oM+FV16K1R2merKXYvxladhV7RE8RPhpTLxvVqtu6M0KdH06xXRVWcdz7xEIubSSGD5LxKgtVOXp3j485bmz7UHq/Mtp0xtu50sW13lCmT7Djsavbsj/LATDe79sQYfbZMIBBosw06de3I4f0rcNjUREtSSZESRJheMpLm6w7HKvC3aZfy0kxHkwoEf0Dh04X1/Lo0SJ1bpnsvNUUbjvLjLxE65Lu5eaKjgRzfsz/KQ0/XMvFqI4uXB3DY1fwyP1EZdqQkiserNBCfO/ZEmDU7wIEiBZVK0L+fgSdfclPQTourTkar1RChMSCOiSghAmjRYZTMCBTkmJrKykqs1tZFsU9Eeno6Bw4qzFtYj0pokE/Q7DzILgrp00SbRpIk0mmHkGNUmHZzzjA955xRQ/GRSr79JYBcqSUe0eJTQmR0rcVdaqLQd0pD9VRIBDBLzY9NEQr72AqAGQsq1JRxmAghZGIN+24NUsyAUXYQpZ4dm6O8MscD6ElOTmbUqFEnZYv/FKSlpRI5GsYfEC1WK0NCR6xdroaAW0NZ6WEKqjtxzyP7ef91Z7Pr8PBTHnzhKGeereGLb3106CSY/ZiJQX2T2LYrwhXjtmNyD2v2PZdUhtEWRZJoQjgKIVi/OUxZRRyjQaJXV30zx+Y4crO1JNuMlPri9Oquoaampk3vjpEjR/Jy2quIcoHGk8n3i9yMHd20+nP2W27mvpLebOhaZrqGx+9L4plX67jzZicffOZh174IN91bxR03OrjlWjtllXHe/dRLPC5489k0hBBERQQVag6wjShRHCQTJswmVpAvumDGSkhVT7G0l1QlN0F8HoNa0tBdDGbOh6sYd7EFp0ONXt9om17dtHz24/6TPn9IVL9FYnEsFrjuqubPpkol8cJjKVw0sRyXWyYvu/F+qaqJc/2dVQzobcBokDh0NM5pQ5qTz5PvrmL0SDNPP9xIcsuy4OFZtbw118OU6xxNtk9JUrN9d5TkJDU3T3Tww28Brr/SzrgxVr75xc+fm0JcOMpMeYXMqPFlnDbYSGqymh9/C1DtinPVWCtffOenT9/T2mQLtUpixj1JSJJEYUcdm1elsfAHF4t+q0Cvhy7qCKvWR5FUCpvEcuLE2SJWoULTMOzgRFSKEiKE6MOpibZBCQilIJcWcP3klYw4L0qlcFNCLZ3pjS2WSIoqQmHduiXUuWWSnGo2bQvz0NMu7p+WxMN3JiFJsGx1iPsfXUXkYD9sSkJ7EZWCT3iwSg4yAj35/Yc/6TDIR0pqTqvB93+y/rEQAlmGosNRPGUWMo61uyeRjixkNKhblB2ySDayjWk88mSQx59eg71kILVUkxZVNZFnOI7sDA3rNrau53iwOIZObiQqM8ijmlJ6RM/gmhtXsWF5Qp7kzFONbF9joO9ZR/jqvQx27tFz/3Q/C7+qRxYKufmCl55y8vwbboRoO+H15fwvsdWloZP0pIlsDrCDVFoe9BFKPsTEqwzEYoKrbq3gstEWZj+Wwotv+Jj7cRStK5dPVhmZ+1oljtwaZj5qYsW6EKOGmwh6DASS/uKt61rXXrzpGjubt0dYvDxAVbXMey+lU3Q4xnVTa9m6M0yfHk3XGUUR3DfDi7fMzOaNcbLbxalxl7bZBrXuOpJJBX2YIYM1nDvczNLVQXoNP0KSXY2kArtNRTCkoNMJOhbomxGfxzHhUivnXlnGlZdYeeXJVHqeeYShAwz8Mj+b2x+p4YkHkrnxrioev68x+X/5RRbem+dh6nV2IlF45M4kpj1cw9vPpzfbT0E7LU89lMzL73h4bnqjLRf84KdPLx1arYTJoMIfbEV4/h9w7rnn88RjU+nSSctrT6eRn6vhk3kVaGUj3ehPOLS5xe+lpkjsItIwEOTviEohfvglTLuqs44ljuqRkDjCfg6zFyEUYkSxqMPk5yfuPZUmxhGxjUevbL0T7tIL7azbkYLOACIGkvbYf1WgVycSD5FICJtZxT5/2+1xsvifHCvrdIJoAJypQW65u4yJlydhMCSq1K6/o5oN65eQL3XGEk2jTlNKJPUwFquCNaKnyrMNp7cLORSwj22kkEFcxJA1EToVtJ74ufg8M3Nrqqn1HSIp1L7hOfAJL2VSEf2VsxoKMnTo6SoGUvHnEe6ffpiXn028L/Nztcx6JAVXrcwd06u540YnN91TxaC+Bj7/zkteO6lNHElycjJxxYyx3tqw7+RgZ7xrMrjm8v3I+joUWSIs+bDYFVKSJW4cYyI9Tc1fm8NMmFqJEIKPXk3n4VkuolFBapKWov0SFWUqNOyjIz2p1R1l7IQQMx9qLIaymFXcP81Juyw/zz60mzRfT4QQqIIOnnj+MEOH6BgzoZxvP8rkkbsSRW9CCOZ9FWDFIiOKJkSdW2bT1ggF7bRs2hbGVRdn4LCObe50W7JkCclOFfc+XsOnbybI7GvG2fhukZ9nH01hwtRKUlNUBIMCV61CrTtOh/ZaflsWZPpdzibEJyQKmhZ+kMnku6tYvDzIDVfbuXmio+HvQghee9/DjfdUM+vhZDZsDfPGB15unWRn5gt16LQSf/7SOBRJCMGcj73cN9PFizObJkXWbggz8XIbtW65WYyzbVcEn09qmyRKXI1BL5GbreX12YnrFQgqDDjdRcd4P7awmkzyyKMTElBNGTtYRzu6YEovYvipLVdPznokmVGrXEhVXZCQ6CB6UO49zK6tanwBHz36qygt3482CkfLaTVme/FtN107Gjh6wIuNJCqcm7h2Soi7pzQm7aJRwa33V7F7T5zC9jrqIwplZUqbOsX+Cf828lMIwbZt21i6dCmbNm0iHo+Tk5PDNddcw+mnn47N1jID/N+F0aNH8/rrr1NQUEDnzp1ZsmQJLpeLc845B4D58+dTV1fHtGnTgMRi/uabbzJp0iQ6d+7ckAnT6XSYTIky6gULFtCpUycyMzMbdEyKi4u54YYb/q3HfsqwUWzbup/bpoSZ+dQa7KTSUxnKQeN6jrCd3t113Hq5gfGXpPHoU1X8vrgSnTcLoagojZVgkC2kkokrVsmGDWEubIVP2bEnihRqfOkLFFBUyHKCpFSpJPJzE9VBGWkagkGFe2fUEfCZMEUdXDbJhXdPO9LiiXajFNKxidMpYicH2YWCjBUn3RnMHmk9Go2My+Vqk7j7ozMfZfwlozllkERZdTklJdW460DIakxYaUenxLELgZsaSiiiD8PQY2SfcSU9hnh458XUhiE9tXUyN0xzUbrWjitSQa7oSHrVYMZPWMull4a4boIJnVZiwfcB3pkbpLbcyCD6EifKgSro5O3P3Nd3sfgPF7dPSQSxS5ZH+GRehHhpAYGkg8x91cr8jwJI6jiqiBmzaxDtsTD1juVYM+MI0bxy9J9w1sgRfFa+DFeVhmylY+sTymMFvPreIZ54ICEpUVYR59rbKpk8wc6C9zLR6SQ2bQvz8Kxa9uyWWb8pwk+/l2M0SoTDApNRIhRSKOygZXC/JFasSxDjP/3u5+GnXFxxSeJe+XCen9nPKSS5+pMs2RBCsKGogiJpGzkFUTYtzqO4JM64scXEapKoSdlMUo6fwb21lJbJ7NkN/lo9RmPbyPCff/oFc20n7n9sP7GgFjUmoiKMGg0xIs1EuY8jNd4eVcphFn7YOE31yYedjLu+mjUrZBzRXOoqqpCl+N/aRqWGrOeJ2M9WkkknTWpsGU4hE5/wsJ11CBS8og41iXv0xFbqRMZKkK8kRJs9wsXrc9Zz8bixbbLFfwpGX3YBX741j6tHm7nlvmoWvJ/ZpIIjFhPc/VgNd9/iZPEfUV5/LYZRdrJ2iYmzx1Yw4z4H3TrrKCqO8cQLdZRXKDw9w8blF1kZe30FC97PJO3YJMLe3fXcdW+MV15Zha2mO3aSiBLGZSrC2bmCiy/U8/68emIxgVYrsXJdiKdeqWVIPyMF+VpWrAvhqW9d21EIQTwGGXIHtmzbc9Kk/3EYjUauvuEq5r+ygAxfAY8+voruXbQN7Twer4xeJ7Xa9j9skJE7H3VxpLSavQeidGiv4/uPsxqcjSSnmtdnpTHnYw8PPFGDr16ilvVIqMinsEHGoR2dCYsgezR/kpQVIjkF7LtTyY00H76il4y4KtVMvK2CHl30hEKN9jl8NEZqavO2+39Ct27duGtVPacObFl7GaBzBx0SKu65xcFDT9eiKAJJguvvrGL2jBS6Feo5/6oyDDqJep+C3dZorw1bw6Qmqxk3pum1Uaslnn00mQuuLmfSFbYGLSMhBPuKokjAe596KS2P46qLs25jiFMGGJtVit44wc7pF5Uw/Z5k5sxOY/LdVazfHOZwSYwLRrdtDTCaVPQ6YeiTVitx5aUWrrwUvv/Vz/Nv+OnT1cTm1Wa607dh+q1feNnDJjzChUNKaTiPcg7Th+bEv1rSkO3rx89f7SCuCdKFPk2kQlSSiqTygZx98Z98MieZB550seD9zCb34YjTTPz2rZ5hIzdiKjsbv6OI8eNl/tr4J0eL7OR6hpDq68rR3RX0GNaFF154gREjRtChQwesVis+n4+ioiKWL1/+H6t/7HQ6WbkuzEXnRsHTdDK4BxeZtGvlm6Cty2F/0T4+etfGhKt3EK+LItek8e5HPu6e2vS92b+3ngeedOHzK1gtzYPwp2f7MNb0afBDNGiRkdFLBjw1KazfHMbjVZjzXhhvvULIr+KyiR6qSjVohAUNKnLJQylSuGHKbnr2kUhOal3XvjX88dtSUkUWSKBFhx8PlaKEDKkpwVIrKsFWS9+eGcz/pp4zTjEy/hIbb7zr49M3rWTX96KWykT1qEfG7bFy2cQavpufzMSpVWR31FFaIWM0tO6zGQ2Jzp/pd6dx2oWlJDtVuOokbA6Z+55wMeEyG1dcaMFgULF9d4SZL9RyqFimgL4YjpioUK/BG/K02QYajZYKjpAX68DevXE+XVDJaYONzJ6RisWcILffm+dl8fIgwVCc9rmth3x6vYpQSHDNtErSktWcNtDKXxujbNwaZn9RhNseqkavh2deq+PhOxI+piRJnHWame17oowbY0WWE8M1WyOQBvcz8PjsxnaC31cEKCmP8di9yRwsjiKpoHOBhm++WcDYseNO2g6SJFFZLmG3yXTppOOPVQFMWOjFaQgENdVG7ppRzRlDjJw2xNRQIHDDtSa+X3AAh7c5sS2EoEQ6QLI/CZ2kJyQC7Gcr3RmEFh0uKqilihB+Am6Jc8dV0LGDGhHXENK60eubd+Qdx2+rs9AZDAQ3QPQoOC6F8H7Blj2byHG2I7mvhZgU5Lxhu9mw/v99ldM/4X9qrBwKSjhsCnPftjYZIpSTpWXxgmz6n32EXl2KWPzHbq663MT0e9OxWdUIIVi+Jsi0u1aSUjqsoWK8WNqDIzXWYkLoOKpdCt16QJ8uJXz3wyF0ETuyFKei3kPH8JAWZZOckTwW/15E6DGlSVI6JTkx5KamNk59vczB4iizH0vmh1+DlJWVnbQdDAYD7Tvn4/5bwsoi2bDUDQAS93JlwSI6F6j48r2MhgT+dePtHD4aY/xN5Tw808+e3VqqqmXUso4cOlBIFnvYTJF6M/oUN/fd3nLX7uWXmHl6diU19SlUWreTkhHn0jEmUpxq9u1X6HlaKT06m0hJUrNxSwxc6WR7e1CnLeGy63YjhOCRWbXs2h/li3cyGX9rPbFYrNVq4JYgyzLBsODQ0RgjLi3lsXuTKS2PsWp9CJ0e8nM1+AOC2yc7SE9Vs2JdiNfec7Nnf5TZj7Wc2EpyqonFBR6v0oT4hMSac8eNTkZPKOOuGTUM7G3gs7cSyf/0VC/T70lutv2tkxxMur2Sw0djtM/T4qqVWfFnkF37Ikx/toarL236Li46HOXqKRXYHG2TiVSrtPy5IdKEa/hovh9jdUeOcoA+DG3S4ZZPF9JEDrvZyCXdWm9Xz0zXoDE2VtulSdmERYigaje/fpFLKCzQqCVMJhV7D0S5ZmolTz6YzOB+CX/dVSvz9Ku1SBJ07iyxft1m8PSjy4B67p3W9Bx1Oon3Xkqn/zlHeebxZJat1fLSW+5/W/Hkv438nDJlCnV1dZhMJs4880yGDx9Ox44tT6L8P4GhQ4fi8/n4+uuvcbvd5Obm8tBDDzUQb263G5fL1bD9kiVLkGWZDz74gA8++KDh8zPOOIOpU6cCEAgEePfdd/F4PJhMJtq3b8/MmTP/7edZcrSOgFtHWXkMrUpLDyUxWb1r6HQOZ/zOhKt1DOyjw2JR8/IzDnZNirJ+UxWpyWqeftWPd3cKldGjdGcQ33y/ggfuar6YCyF4+nk/tvo+DU6si0qSkqKc0r/xAaxzy9R5ZH5bFuL5V71YSwbSlyS2RdZR8afMQKWgCRmnk/R0I5Gx2S02kk8XDrOXJG0Sira8ze1qeXl5zH51DjdMvJ4UiwGfW8UA5QzUkoZaUcVetiALmRAB0smhJ4PRSQaiIkJexxg/fpbZJJhLTlKz8JMUBg0vIq2ogH1spTO9yas6k8VzKvl5QQkRKUCVO4QS09KuIMae0tV0jA4kEpZQkMnw9COwJshDW48g6WKofFlkxbPZzxb8dXq60x8pfIJRjv1vpq830cxtHDp0iA4dWtZwbQmRcD2hiEIolAg0hBDEiSGhatLWoRE65n3l4+pLrRR21HH7I9W8/XxagyMaCCps2h7BZJQw2wVrNgR5bVYqF5xtoaQszpQHq/nj6xwMBhWuWpmPvvSxeXuYt+d60etVeOsT00Gffz5GnuuMBrtKkkSykoVZOKiNrEKvV1HYUUdOYQ1FmmV89qGDgX0aCW9vvcwFV5dT45LblAmurqjCThJyXQF+ykjHwR4205Ge6Gl9UIJaUiOUpgu6Wg2TrzGzckU9QerReOxEVD5qRDmpUiKDn0Y2JRRRQLeG74VFiBixJsTncViwk2I1ok+up/eQLaCoWbs+hr42jyR/YkJkFSXkprRDe8x2KaTQSfRAq9dw8ODB1s9BraampoZu3bq1us3/RthsOvRpHm65Nos7Hq1m5OWlXHFx4v7eVxTl65/8TLnOwdCBxkSg90GYYuNSpt5go29vO59/62P95jB1tWCIOTDW5/Dyw1GeeLqUrFwVqSe0fQaDCoVdVMyYqfD1t1tYsiKCQQ+yUFCXpzDvFSuaWBpzv6hlYB89L85x8+3crIap8pOusHHelWWtkgar/wojeZMxRJ1U1PAvte7eeMtk9u7dxh+Lfkcqt3DeZTV0KoQh/fWs+SuEp17w6DMJ7cnuf9OolCSJrEwN33+SxQVXl/H6rLQWq1RvusZOjzOOkFzXhzAh4iQE8iMihA4DAoW65B0M7ia4abIDvU7i868CrF+7gvSqIQ0D00IiQAg/obDCNeNs1NYprPqzsdPgrY9VTLmzbcGQ2WxGQiEQbJ1kVhRBcrLEB/PrCQQVZr1ax6mDjQzsY2jQ7RzQ24BGA58u8DHtBN3Dz7/xccPVrWszXTjKzG/Lg1xyfqLy7effA5RWxJFlQXZmgoju3UPP7DfdmIwe3nw2DYtZxbeL/Hz5nZ+KqjhWiwqjQSInS8Mzj6Qw+e4qcjL11NXVkZXVcuVaS4jHVBSXxMhMb3ofrfkrxBff+VjwfiYjRtVT4Bva5B1okez0FaexlTX0F2c0aDQZMDW0rf0dVskBQkITNzfTSAawSU78+4dxztjlTL3R0oT4rHHFmfliHYeOxOjbX8Ve2yKSNNClk42unXV8trCOIweWk1tzOnurS3FuS0LVV8UPP/zQbD//yfrHsViM+lo13/ziJ6axcGKXt4QKhX94JlDQ62BgHwMaZzW5dZ3Ji3Xi3Tmryc7yc/nF5oZ75EhpHG+9zLnjy/jinYyGiphIROHZV3xsXmkjS2oMguuowk4icFHcyUyeuhtNXQ4OX1+iRHCziS70I09ygpTQDC4mMUk6s24Q6/9cR177tgc0arUamQQxVEkJeXTCSy1VopRUMgGJWipRo8YaTST15y3w8dX7mciy4O33Q2TWD2En67HhpJC+6CQ9AeHjcGQPF15ZRXaeQFHJGE2Czxb6ue4qiZQkdTNJlV+XBhh3oRVJkshO05JVWIHVJvHe66mcOsjA59/5uPKWShSR0Id/8oFk7p1Rh6/aiFEyU+9OJa4taXNiPCc7ie3l5YSUMO9+4uPR+2xMvLzRf7eYVdx1sxOzUeK1D2LsOxhr9bfcHpmcLA0LP8hiy44wN9xVTclBE4tXBNEbVLz9fBod8rXcPaOGMy4qYfIEO0lONS63zMfP1lNVLXPlJRZs1tavZTAkqHbFufm+KnbsilLnVvD4Yrg9cR5/oZ7e3fWs/SvEG68/xejRF6HTtV6FdyJ8Ph+paWA79t6dPM1DB3kYxeyjkqNo/Fp+eS+PX9+X8BvLOPMswXuvOZEkqIt6UIuDZFPQYHshBAfYTkgE0QbyQYKjHKATvZCJsYM/j+k+CjLJR4eOGn8Fu7dVIUmCZMnBF995uO7Klt8lG7ZZ8de7KPMXo4gUHORTyVGSSMfiTuKvVWs4ZeQgvlmcSTBw6KRs8K/if2qsLISa9AxanJ4uhOCMoUa++dnPxRdZmD2zkViRJInhp5r47ksNF12yAXW1gb3SRsLmSl540MmnC+u59VpHs98MBhX2H4xiNknceauFxx9Uc7Qsxm9LYzzwiNSi/Nzx/enDKewtCjeRDNu9L0JZZZzFy4N076pn974o/qCgpk7mrMGtD1VqCY8+/gg3jLmZ3FZmg3ipRdLGmT8nj3qfwmvv+Pnx50TrsdGscLRIj3bbAPIkG3lAlDAH2UWUMCkWPWNvqeGnxaFWSWFJksjIibGzdjsTrzbwzIzGYZw3TbQnKkyv85Fa3YcUrAk/QwJdzAaKmg7twRdQ+O6jRLyekSbw+Xxtkkg8++yzefftmUwab+OjL7zc9nAVQkhsWZLHzfdV07u7njtubLxGnTvomHCplTPHlnL5jRWoVBID+xiYdIWtiRyMP6A0+d7fceskB4eKY9w80c6nC+v5cL4XvU7i4knlXHGRlcsvtDTpFps03saH870cLYtT55bp0UVPTqaGv7ZEeOJFF+/P89KhvZZ6X+J93qNQT2lV64RkS0jJdOJ2uXh7bj1Tjg15W7wkBjEDVuwtSnuZJAtOkcrOfa1rLsdigtjfOo3zpI6UhbysXh9i+KmNnWhdOun46LUMXv/Aw9QHa9BpJapdcWxWFTdOsNOlk46sjChvfbiGfgNalrxRqSRuusZOcVmcwo461DrpXx6M+Hf828jPuro61Go1+fn5uFwuFixYcFLfe+ihk9f7aitGjRrVahvp8UX6OB5//PH/8vcmTZrEpEmT/g1H9s/4+vNvcYg0PpxbQbZIVDZW27Zjyqvi4YlW7FY1r77nYX9RlNoqLZqQA0kxEda5cYcUrBmHyTZrcAVXItdZGTW2hrlvOencIeFI1Lji3PGQh4pSCUPuOmRZRajWhCaqYsBgGh58t0dmxw7BZeNC1NZH6BY+GxCUUIQKFUJRtagbdhw69OxkPbl0xButBWiTxt1xDDt1KHqtgUCtnq70aNAUtWDDaVfhFV7kiKBWOYqsBCmQ++AxFTPjDlOLjqRGI3HT9QbefUyDNpbCVlZjwopQFII1IWJEGcDZqFCz9egyBp0S5s9V69Hoo5Rb1mP3dsIZzyIt2BWOybSVc4QQAVLIbtV5dZDCnmqlVQHv1mB3JKHTgtESpZqdqO0+8tupCEcUSss0WGu6YpfTiTsrsDskLr2+jOxMLUlOdQPxWVIW47o7qhLT0t/JQKeTWPlniIeecvHyHDd6vYoZ9yRjMKgIBhXWbQpRXhln+nO1GI0Sn72dztQHa3j5zQA2V7cWz9EgmVD5nOzaF6F7oZ6RZ2u46go9A/s0veZ2m5ofP83itAtL26R7WNitkAXS91iEgwqOUE4xORSwh00IWs+Oy0JGb2gMDBVFcMV1tez/M4We0f7oJQNhEeSocuCYwxsgm/Zk0551/IZF2EklC0mSqKOq1da6KudWbr5RxYN35jXYR1EEjz9byfcfh4jUm6iilJFnjmjyvU60IxAM8MYbb/yXNvjyyy9PxlRtht/vZ+7cuWzcmNCXGjBgANdffz1mc8tDdQDWr1/PkiVLOHToED6fj+eff578/Px/63HZbE7MRhWeeoUBvQ2cMtBInUdm284I2Vkafvw0C4Mh4ZAVHZJBG+XOW83cfWvihT98mImh51STXT0QK8ccmBCkBgs5Wr+Nx57x8uCdVh592sdvv8rofekIJCKWSnQGhY3LMpnxtI+dv2ThCOdRRzUPPX4Yp1Pi7RedDcTncdxzq5Ob763i49czmlSoVrvi3Ha3D4enN25q6FKo5tdff+Gyyy5vkz0URaG8fCule9LYVxTjzQ+1/L4igD+gcPtkO6cMMFLlknnjAw8AbzzTOLCusjrO/gNxBo+oIUJTUfXjKCmL8fYHASI+HWG8eKhFQuIgida7MEGcyQrPPKPj0jGN2fKRZ5rZsSfCJVctJ61yCIfYhRYdZmwYFTvT7qrlrZesaLUqvv6xnl0HtKRmnv0vti/LlFVIhMNKw7U/EUtWBjl3uJlH7kpi974IV0+p5Juf/Zxzhomx15WjUsHQgUZ++NWHVqticH9Dwxrl9SmktaCDeBxpKRo89TL1Ppk5n3iZ85EXgwEeuTOZiSdUeV422sqav0JcNLGc5CQ1Q/obeP+lNOw2NVU1cV57z8OPiwO89nQqigITLjPy5psv8PTTL520FVLSOvHUC4f4+YumjuAr73p469lU3v4wgMVV2PI7UNLiECmUcpBcOv7D6nkiRMNgpJZgkWxohJ6zTm8MRl21MlfdWskzj6Q06E9DQu/wgSddfPFOJtdfaeepl2r54p2taOJx3Ae9nHrxYLp27fp/9Y9PgNVqJejX8PvSEIF4OdmiZ0OlUSqZlFOMjZaDtGjaYcZemLguFotEDTHqqCbZ1YdZDx7miefLyckFr1uFyx0nO0dFTaWKMy6swOkEo1FFbYUOU10BmaHGhHdURKiilL4kJBuq1cXklfbGeWxC8B6xmd4Ma9JRoZG0dKQHe8RmVKggaqC2zt9me1x02YW8vvo98uiMiwp6MBi1pCYqIripQSDoTC/0kpEDFVsYdG4JanWCENywNYzOn0Yxe8kgr0ky0yxZ6cEgdsX+4s4bw4wZZeLux1z8sTqALyhTUSWj1cIT9yfTsb2OvQei7DsYY1DfRFv98pUyHSKDCKh3MXxYYrLz9Vfauf7KplU9o0eaeX9lPSYsaNyZxGzlyLLcpqSYwWhGrY9QGTtIqkrh6ktbJtuuv8rOpwt9BAIKG7aGm/hkRYejPPGsn+UrY+i1Wi68opYZD5l56sEkbp+qEA6HuH2yg47tE75keqqG+6aa8PoUSsvjnDHEyOZtIeo8cYaPLUWWW9aj/uoHH+/NS7SF9uyqZ9feKG9+6KVfLzN7DsQ5WhInFhd88kY6tz5Qy6+//sSFF55cNfz+/fsZOlDP1l1hrp9aS121BhUl+PCQSwdypBNIoVBndv5YRrtlW0k1OSgMnkYVpWxhFTbhRCDwUodAwU4ygWO6UgF8mLGxhVU4SUGDrsmk4mQyCIsQW1XLMUSTOLw7ypKVAc4+vakP5aqVCYZ1jBuj0O8BhRffPEBY5JOpzsNHjF1sQBcz4a8MY87IIhI++SrAfxX/E2NlOaqmb4+Wn5X7ZrrokK/jtCFGHrmzZQKtU4GOzIJaYho/gweraZ9n4IqLbIy9vpz2ORp2H4jx+4ogWq1EPC4oOhzFYpaQJA1nXVbGPbc6uGy0hVmzgw1FKa3FfjElxu79UaY/6aeiHCSVQFFFeO25NE4dnHh/19bJXHB1GeVVcWa/em6bbBEK+VAsHkK+AEap6f0mhKDStp3hvfRUu+KcN7YOfWkPkuQE0RgWQTTsppYqzCTWD51koIvoxzbWkJXh5+E7M1izIfSP51hbJ5OZoWlCfB7HoH4Grr0mwrevBLAojobPg1I9Vp3CrIeTGX9zJX9tiTC4n4GqGtFmDejc3Fz0ejUz7knmy+/9vPJEKh996UMIidKKOB+83Lxd2mhU8epTqcz/xsezj6SwbG2Iq6ZU8MC0JM46zYQQiarPZGfrCZ1kp4qNW2WuuKmC8882s2RBDkajCp9f4f15XibdXsVHr6U3rIfpKRq+/N7H5+9k0r9X4zocCilccVMFZpPEgYNRRo80s25ThCceSOLeJ9pG1akMAepLJZ550c/KdWHunWpHEQIPrmOJwZaRShbFh8oaJIz+jq++C6B15zT73FpfwP1PrGbdL6YmGvrZmRquGWeluCTGqlVxOnXS89tXGej1CXuOONXEjRPsTLq9kuVrg5w5tHkiIy9Hy9GyGK5aGRSR0P0fMKBN9mgJ/1bNT1mW2b1797/zJ//jUFdXh4gKVEgg1JixUmPfyRW3unnwjsZWp7EXWNh7IMrFl3vJrE5os5Smruaphw1MGp8Y4iCE4JclQabdDZdeEkPv8KJSC1z1IdJSVXy/MJ0unXREIgqffe1n9htunnk8QeyEwwpjJ1XiqtAhZJl+jMCPlz1sRoceFWo0aAmLEAapZRbeh5ceDMGIiTIOI9dp8Hg8/xJrHw4FUUtxTCQWxKDwU5q2CimuI9vTF4eShoJCjfoom1RLaWdy/qNof7cuWupTdmFRkkhFJj2nBp0pxvpVevLp0kDq5se7s/vQek4fKbjj5hQcNjW/LD7Ip/P3kFQ2EIvkQBZxyjhIIX2p5p91m4Jh0eaAf8SIkbz79uPojSHGXR5gxj0pDcSKxysz4aYdlP7pw5xVx/grbBQdijG4v4ForDGknfZwDe++mN6E8DjjFBPLvsnh/KvLE+2fVolZr9Sxan2I0eeYuXminZfmuOnYXkfnDnqmXOfgrgfq6SiSWm29lzyp7N5fRvdCPUtWBfl2bstEodOhJj9XQ2VlJQ6H46TsMHjIYKpUR0mSs1CjQYOGMg6ix0xcCjfox/0dtYbD3Dyx8SXz6hwfB1fnkhHq3HAeBslEZ3qjEVo81FJDBXGiKAj2s52jHMAozPjwNKkEPY6wCJLdrY6H7mraPqFSSTzxsIOla0s5usmEFh2B3fFjmrUJCARl0iFuu3taq+euUqn+kYj8f4vXXnuN2tpaHnnkEQDeeecdXn/9dR588MFWvxOJRCgsLGTIkCG88847/y3Hdc455/PYAzN59T0Pj96VxOOza/nkjeZTpRVF8N7HPs4faSAQErw0x000KggEBPGj7Ug6gRSQhYzLvhN9Ug2bdsbpMSyAuaYzOcoJVQn+bqg4yPAx+/j0nSRmVO5hw197sMmpdAwOQQQF904tJr1jDQs/TcJmTTgKZ59uwh9Q6D38CJee66RTZ4lVq2TWrFFwVgxCh4FSqYgbLjRRUV7cZnsUFxfTq6tAo1HTvYueu291UFwa49u5mQ0ORV6OloF9DMz9wstzr7t5+M4khBDc/5gH25GB6IWVSJelzRzZmc96+XI+WFxdyBFWAtRTj5sUsmgnJZJwQeHHULiaS8c0J1l6dtVz9ZVa3pm7nI6eEY16uQrEg3HuvHslN00xcvsjLrRaCyvXPNbm8wcIhQW9e2i5/s7ERPUTg+zyyjh3PlKLzahnSP8gZ51u4ryzTPyyJMjgfgaefCAFWRYs/MmPokhUVMWYdFslGWmaY0M/YqxcH+LSC1qWJPhtWYA9B6L8/HuAcWMs9OqqJRCiCfF5HMMGGVGr4cKRZq4d30h8pKdqePrhFJ59ra6hOrVHFwPzvlneJjt43V7KyyI8ONPNEw8ltJtlWRAKKaSmaNi9R8asOFof5kEye6WNlInDSEjEiaEIpcXWvYCoR4+JMK0PZVKEQjQKVTWN+o0vvO1mxj3JTYhPgP69DTx+XzIvvO3m2UdTePTuZL7+sQRnvQZ3XTkjR478j6ty/69gsVgQqihBtwmTEXbKa+iunIJa0mAjiV1sxC1qGuQpjsOtLaNL7zAF7czs3BuhzhOn99nl9OpRw849UbZsj+Eq1lFZrKcfpxJN2smrTyU00BVF8OzrdSxaEsAfkFFF5UTXiZBwUUEZh+lMb1SSipiIEpFjOI9pkgeEDz3Gv0nJNCKPThzlAKkGJ+VeT5vtMfLckTyinU5KNKGDrzo2MUYn6UmnaYCmU+lwFdswpnhxe2SiUYGIq/HipoDuLf5+R9GL9z5cySvvevjs7fQmVVvFJTGuu72SUwYa2bgtzMevJd5J8xf6cQYKcEophBQNdR65QVbl76iuEQ1+QFyKEo6o2twNkJriwJEE0UgAp1PXjHA8Do1GQqeVqK2Lc9f0Gu6d4mTMSDPrNoS54aYgyTX96HrMd/KsDHDNri088BDok/zs2BvnhcdSePdjHx99GsbjjzDvXROjRybscd0dlcyZncEH8708Oz2V3fuizP/GxzXjGtfEtRtC/PBrgEXzsxuC4yH9jUwab+PGe6o4Y6iRx+9L5o0PPHz1Q4CLzjWxfNmvJ01+bt60luoqNR6XlnU/pqPFhR8PatRNic9jSJOyqfFX4POryZYstKcL7URnAtQDECZEDgU4SOEvaQmyiKNCRTVlJJFBFUcTw8ZEDWrUZJFPEukYJCP5Snci2bswVnfgtmmVnDGymluvs2MxS3y7yM8X3/jp0bsncRlqamUCIRlFE6Pe5GU3+8ihgCPsxxKzodOBHG+9ovs/GSaTiYqqULPPD/0/7P13fFTl1v6Pv/f0nknvAULvXRBQKWIXEEURRQVBQQU7NvTYsPeCBSxYsGFBsSCI9CK9k4SSXieZTK97378/BgZjEg+cz3le3/N7nnP9BcnMzt737Ln3Wtda67pKItTVy7zwaCrLV/tb1bgFGNhfS3q6iI/l6nQS776QzoVXVzD3ziSWfZKFWh2TA3vnYxebtgZY/HYmXp/Cawsb6TuqjECjjURSWnWYV4RChc/BvLkJpDT2I0UyxwxeVBXMvP0Av3yrJTtTQ3JSrCnkzIvLqK2tJSWldY3hv+LVlx7m12+TmDRlI8bK7iQeJzb9wkttwm6MST6qayRGj3WQUj4Mk2Rpkvt0Ff3Zz1a8whWXD5MkiVzRkWFDD6JWSwzub+D3DQFGDmtOUB0rjVBdDbOmty5HNP0GMx9/vQON6SAepxqjoz3h5CPMnGrh7kcdCCG49f4aHrw9CVQZp9z1fQIVFRUMHZRMVU2U/DwtW3aG0Gjg0OEwA3u3fl6D+hmY90oDJpOKi881M2qYkbHXV9Gzq46ff/PRo4uODX807dr9M9ZvCVJSHmHyBBvjLz5J2FotKu6ckchbixp5b7GbmybH1nXdFj8jhhqbEJ8QI2I/eyeTCdOqWPdDLnc8XEf7thpSk9XoDac39q5RRTDp1Ogaslm+rIZtu2pok6cmoHahyK1rZirIhPwaLrq6il++yGwy4fDHzgBPPBUg25/fLKasoQycUQaeX8qwQUZGn21i+BAjS3708vm3HtpmGtFqo3z0Zmo8T4mfq0bi1SfTmH53TYvk5449Qfr11PPldx5MRgmn03laa9Ea/m3k56l0Lf0X/xwejwcFgRkbAmikAXtmOfff3pxE6tJRx03T9Hz6bDlCE+Sue1RMu/Zk0iZJEhePNmN5R8WsaVqSDw/BJ9x0GrKFn5ekxjcDvV7F1Ek2+vXSMfnWGvp2sfDTSj/eGjvIYXoxCBmFffxBDu3Joi0atJRzhKMciI+5/xk+4Y6Z22DikLSDbNGOSrkIvb51EfC/g06jIxpWKBVF1FODMbURnTDQpmE46uMt9GrUZCjtsIlUDvnXsv9QAl07tbyBFhwJ8+iDVkadpcVm1WM2qdiyI8i4PXWkuk52AYQTK3lsTlKT5LZPDz3TJkcZMGo9vjrz8ZHBGDHlxtlqdaxBqqZztw6nvanr9Xo0aomevQw8cX/TTdCeoObbT1LoM/IA37yXiSzDvL0NbNkeIul4tWrvwRBtcjQtdnrp9SpuuSGBR56r597HHXTrpOenxVnx81/wiSv+vssusvDyG37CjhDGVraOiMZP4vENU6WSWnTYPIGM9Niod5cuLTuq/xUVFRWgCeGWnXSmD5GkMoK6Blw1KjqJQRxkOx1ETxKJ3duKUKiimIROR7nx2pOFg0WfBEn1t6yd2oZO7GIj/aWzgZiDYwkFJJCEiwaiRKmkmDSajr27LSU8dFvrpP6dMxK4Z5aKQBCKDhymrXTymp2inmJDCRdc0Hq1V6vVnpZW7umgvLycXbt2MW/ePDp2jJFcN998M3PnzqWysrLVUdyzz46tUW1t7f/IeUFM5w5Zw29rAowZHSY3S8Ozrzdw98zEeBLl9ytMu7OWrCwVuw74kYWeSZfbMBklvvnRSyChnEAgB6NkRhEK5anreGqejssuSaW0PMoll4TIUpqPY2XTnt1VVVwxTuBT1HQTZ8QCwxP3TUMqrm11TLh+D8u/ORmojrvQwuMv1LNwvppUkYMZG7lSIjIyBezCKpL4dWUtY67ueNrrIYTgz5I3815p4In7kpsFFBAbwz//qgpGn2Pi8Wc9VO7MIoUMfLixmNRs3Bpk6Bmxe/arpT6WfGghx3XcxV0CAyaSRDoF7MIhqkmRMvBoa5l1XesV+WuvsHKgMEzRhsOYXX3jP9dIGjr6h/L1N2vo01NHp3yJy8edw5dfrzr9YpgQrFwb4MwBBvqMLOGKS6x0yNfy26oomzdBUtVwtOi4bcZ2hl9cx8ZtfkaeZSQzXYNWCzqdiskTbAwfYmTQudUkhnMJHc7ns40eokR4svIAl462xI3gTqCiKsq6zQH2rG4Tv/cWfenm5uta1hpWFIGswOQWiFGA2260M+rycnp31/HJlz6MBi1ut/uU9dH9/gBqVxorF6Xxww9HyckTBMNRIiKWLOdkqziGHwPNA0oAP14UATm0J5M8CkzrqBD7yA02de5VhEyBtINOoi8VHGuiFfpnVFGCPdCG194qYdyFsXtkx94gTz/UcuA+9AwDT7x0Uv/vysvMzJ8fJqwK/5f4bAGKoqCzRLB72pIg65E6F7C3dAVpxkS0aNE4FSrko5RzmHSRB5JCNK2E7v3CLHorkZKyCDfdU8vapblkpKmR5Vji4aiXGTW+EkehHR8eJE8iv60uoU+PmHnbg7cnM/tGOy+/7eLTz4+xtfIIklCTTi69GYpG0qAImX38QTInC1ONOFo01joBs2QlJAKYdGBqgXD/Z3jl+VfJFR3ZI21Eg4YqUYxHuAgTxIiZLNrFknwgZK7FaI6gKevKs6+X8eAddnyGakye5FaTYr1kYM9hiU8XpTRLfNvmannnhXTu+kcdPy/ORq2WCIUUHnjMTVcxCCTQ17flnQ+O8PC9zfcHIQTf/RAildj3qFw6QoeOpy55cQJDh13Inl0bUKFG+ScOuA2NMmu/z2XWQ3U883oDT79aT9FBLX3D5zaZ4DJKZnLrh/LM87+jS4jg9wnOHluBHNIiNaagbkxi6Y/l9OtlwO9XaGhUyMvWsO9QmOceSWX02SYm31ZNrUNm2jU2EmxqXpzv5M1n05p0BUFMS/n5R1KZfncNI4aauO1GO5NmVjHqLBvbDzT89RJahaTSUFykJuzVk0s3GtmCFh1JpLX6nlzaU8Re9ok/yCEfw/HizjEOIoASCiihkFSRzS5pHZLQ4KCaAB5yyCeTtqglNSERpJRYXtJR9CKNHLZVHyA9u4CILPPtTwqFxSECfoE9Qc2YC03sOOBj8VdQscmGhJ3cYR4S0xNop+3M0chBOqp6oM2SCPoD/A/7A///LVLSNBQeDdPokpuQNF9854nLDeh1Ei633ETX+8+odUQpr4pSVhnlYGGY226089LbTl6dl9qEiDEaVdxxUyI6rcRHX7mZMjGBh+9KJj1VzdOvNGJoTKTEX4hV2NH/qRlICEEhu4lEIKdxcBOpsFSRg78kgetv3sLK72OxfWpKLE9b9OF8nn3u1DgVv9+PpNTQq3sGa5drefXtIn78+QAIibw2EsN7CH76TTDybAvv7dHF98Q/Q5Ik2orOVHCMzvSJ/9xKAiWlsXjitql2Jt5cRWaapkleXVUTZcrt1UheO8l/M6VuNavo1UPLlwtS8XgVHnmmiOKyCJddlIyjQebND1w8MDuJV95x4vJGURTltPQdJUkCAfc+7mDwAANrNvrx+UVMJu40/PQMBhW335TAtbdUU3AkTMd8DZ9/F+Way63N9PTrG2SW/uJBr1Nx2UUtN6dMnWjjsilV3DQ5Ab9f4bUFLtb/0LLWvdmkom2ulmOlUV55IpV+55ZSXlmDx3962vhJiYnIXgd1lQ56MAhXeQPHwvsJ6RqpDpS2ui9WU0YuHZH3aBk64iCduipk58Ce3YLaCi0NDgNZf5LXEUJQTRmBxGIGdNFzw0QbWekaVm/w8+BTDq4YY2XMuTZefdJCajuZvJyWJ4WTk9REo4JoVDR5RjQ4ZZb+4mPdZj/ZmRoqa+S4rvD/K/5t5Of/VGL+fw0VFRWYsVJNGb0ZwjZWc9P41kfNplxj5oMFpaANcf3ElpOMc4YYUSVXoTgV3MkHmf9E87Z0gD49DKiFlt8/7EAl+1FpnHRmMBIqdrKODNqQSV7cACaXDhSJPRSIXeTTDa2ki1W0qOYY+8nQp7E1upxEJZ1MqQ0OyvH7/ael43ECEREmKkCPkS70pd60DmNF5xjx+ReYJAvaQALPvdnA+EvMzXTtIhHBl0s9TUZmAdQqUEsqtrOGDqI7ESmIMaeGHl2SGH9NPSUlMbOadu2h4GgQTdBKZ3pjlex4hZsSCpCQ2GNajiyrUKHCHsomj85EiVAo7WH9e2tP+9q3bdtGRlqUO29u+fPVaiWmTrJScDhCWoqa1euDaPyJGJI9/OMewa59ofhoRUsYPsTEgF4+DhSGWfZJSjON1KKjJ0U+nnjYyu1TijC6+zQ7TqyaWYYQscDDapGorI62WnnddzDM5OmnrgHk9XpRQgbyde0xdd/Dq88l0KdHOi+94Wb+6/to7+5BMQUcZT8aoYsbbuVaJdTHb5NIRBAJ6FrsboKYuYcsovEOqDSyOcZBOkonCYGdYj2Noh679CcdIV2oRVe7E8jK0BDRuSBoxUk9bf+0ZiUcIj3j3+Ng96+gsLAQk8kUJz4BOnXqhMlkoqCg4LR0CP8ZIpEIkchJ3TFJkuLkV0t70ubNm0FREXEbuWOOh5SsMBoNfPC5m26ddARDguKyCLdcn8D6PwLcODmZ8RedDO6GDDRy240RLhy7iZyqkTToi5k1W834S2OByuKv/OjrWichc0RHauVykslq0VArQUmlqsgSl3qAmKZtUqKa2S/Cq28W4vOa8SiCCpeb9HB77CSzfU85b3xw4ek5OALt2rVj14FYQD/hugYqamX6v9ry80GSJNq10XLlJB9ZjWeQclznx4CZukY1j71Qz6fzM0hN0fDiq37SXGc0Ox9JkmgvunOAbaSQAZLSjBT8MzQaiYxUNUdSHCiNTbsIdZKe+ioto0dLnDfcxMhhEV54bi6PPHrqo94ARpOei0fp2HcozC1TEpj7jwDZ4Q5YsJEr2UGKFd8kk492bTTcNTMTf0Dw+XceXpjv5INX0zlQGGbV+gAaXyJJkXyOcpAoEbToCBQZ6NCvik8X2jlrsAlZFny/3MdLbzvp0lHHBVdXoFFL9Oiio7pGbmJi8Gd4vAqZaZoWdVUhNn4blQVtc7X88K0K9Ep8zU8JaoEJK+ZABt7oMdq3VTHmEhOPPNuA16cwc5qJX74vxO5o2cyjkmP0ZggJUjJB4adXX5kePZws+3YtRkdH9IqJoK4BX/IR+rUTuDbK5NONvWwmV3QkhYx4kamaUuqoxE4yBYUKj7/gZO5dCRgNqlavR5IkTOYk9heZUB0/jkorY9bL/9U/bgEGg4FIRIUkCeyBthTWFWBPC+KLVKPVgCGqJrOxLXph5Jh5C2cNFzz5QCId21sJBBRuvreGe2+xc9OsRo4cllAJNTpLmOlTjCz5II1x40IU1x2iW2Qg7390iOnXm7FZ1TgbZS4Y7yBS0oYsfzvy0NJALUfYh4dGJAERIqSQQZgQQRGggJ0AfyuTEBR+1GiQTI1E3Ken5RWNRln582/kRXrgpIYGHDioIZ+uGDDjw8UR9mETSSSoEkjLDiO0YQrrCvjocwWbRUW//rD2l+adYycghABJ4YKRLSdbndrrcLoU5n/YSJ1DYc0mPz6vKt7NmSRn8eknhYw4K8CwwSevS1EEM+9yoq1ph0pSUUIBAcVPvzPOPaVr/zMuHXMF8994nKUfJ3PZlCq27w7Sv3fzNT9h5Gazqln0Wga1jihvL2rk033pLUpXSZKEpb4TlZEd/PJVZtxYbeuuILfddYSPP5eZMTX2DE1PUVNcFqVHl1heoNVKfDo/g+9+9nLjnTVEolBb17LrL8RizEhUoCgClUpi4lgrK9f66Nip5Y7cltChQ1cUrxUTscYDi7ARJYLmb1LcmFFXlFQyqaaMeqrRYaAHgzEdHx2OiggF7ELW+tDrJdweP53oTYp0kuTXSwY60pMjYh8OqkghE5UK5j2cyJjzLDgbowy7tJz+g8ZxxYXVrFh+CF+5Qmq7NLSqNJBBewS0Z0L6eRbS64egS1SjMkP13loyc/+bW7cEvUHNWQONXHxNJT8tzooTnE6XTEZq7HOfOM7C+4vd3Dmj+aRKfYPM+i0BVCqJmjoZlQp27w+y92CYFx5tec2nTLQxYXoVU45Pcky9OoGvvvfSs0sDyz9L5IBvGxaRgI0kwoSooxJZFaKL0rfF56BJslJVYqK0PBInhjLTNRw5fPiU1yEajaLVxAofSYlqHnvAzmPH1QS/+dHL6o1+tv2ax8q1fkyR1nNvi5RAQPia/CyAj545sXVNSVbz0RsZ3P+kA6dLpmO+Dke9jM+v8MR9yVx3Q5ClyxSmX9fy8X9b7+eMvrG9yWpR8fKTKcy4t4Zd+0JcM97Gc6+7mHe/maA+hDfsY926dZxzzjmnvA7Z2dmsXFvLiKFGqmqiGAwqLj3PyJdLPfyxMxTfX/6KVesD8fM6gfPOMfPi/EY+eDWNB+Y1gFAYdXk5j9+XzIWjYnvDD7/6ePb1BkrKwnTpqG+9iKZXoVHD5u0BnnipAYNRYE9ofV9KSVLjcstIkpZJ46288q4TrXbbKa8DwMVjprBj4wvs9Og46NlBgpRIRu2ZWGjkKAfjzQx/hlPUEcCHDj11woO2ys76Kh+Z5JJCJm0kHQk4OMA2VEKNQBAljNWiYtp1Zp64/2SceeYAI7dMsTNmcgX792joGxmKW7Xqb8/Z5VE4UBCmV3c9QgjW/xFg1r2NeI7kUmOtYxd+EhKUf5t5+r917P2/+H9HzN1MQiaKGjXJpGOzNrb6eqNBQpFkTJbo3yalbfMF2+p+xWAK06tb666g5wzRs2B/AS8+ZKTereGtd7bSJlfDvKu0aKR6vlhSRWWxlfT6/qglNR3oSSmH2cZqDLqYsH5iSpRss4wkHWN8Hz1bNjoQZYKA8P1LTl1fff4VQhH04SzMkhWXqEeJqrBG01p3Phdt6Nfbx0331PLMQylxHdPK6ih3PVLHLVMSmunFffx5AFejinaaPDzZfzBskAGPT8O1k6Ik159BimSJkVVHa/En7+Hu+wU//LCdygI7Gc5+dGMA+/kDY9hCdrRzbAxfW8wfyi9EZYk0SxrBYLCl0/1b1NTUEAwqtM1tXV+1ba6WGofM98u9TL7SjD8QYs0mmal31HDpeWbq6lsvfTU0yhQdC3Pp+eZmG/g9MxO57f5ajhSHad9Wx9mDDWT3clD3Ryn2UO5JbUuhcFC9hUceNLP4Gw+PPt9At05aHn+xnrefb07srVrvx+GU6Ny58ymvw28rV5FJW5S2B1nxXVr8fr/rNhsXnR/mief2c+gnPzlKR9pIJ4/r2Gli1JijPP6wlUF99USUf6a5KqijgnRi16cVWvzCG6+Y6jFwlP3YRCIZ5KFCRYMnxO/rg/EkIRoV/LzKz4GDUTIzVRw9KiN7zdhIQsk6TJV/B8bGNhzjID7cTB0fixiOHTtGRUUFgUAAg8FAdnY2+fn5p7xG/woaGxtJSGiB2EtIiDt5/rvw7bffsmTJkvj/27Vrx7PPPttq8ay4uBgzdjzhGtJDubjVdTw9z8C4i0zU1SuoVHCwKMzMObVkpmmaEJ8n0DZXy7SpehY/V04opYSp19jjv3M2CjRC3+o+okVHAD/ZtP4Z6Bxt+f7Hgjj5+Y/n67ntRjvjLrRw/UQzjnoZSZIIBHVcdEkNtdVBIorqX/5cJ1x5E4NGPYm9qj+qzL2tBnUAwYAgpbEHlj8JnKslNThTGDvVx7W31tCnh47aKjUdpZbDgVhRK0bMWcLpfLK4lHEXWohEBD+u9HH4sEzbtmouPc/Esl99DB9qpL4mQsXhYLOuQ5Wi5cixAO1v0JLfRsvzb60mKSnptCYCEm06yiqjLHo9g3HXVZMn9yRNyov/XhYyDTlb+P2nJNJTT15T7+56XlvoZNiYcsaebyY7Q8PIS4Ks2bya9Kr+caMzIQSO+irGTdpJ/wH16PUqenfT06WDjoOFIT6Zn0HbPB1/7Azy7c9efvnNx8XnNq/6Gw0qSspbNxgRQmAxqVBJKnSBZFyy65S74AH8Pj+KJNBmVPHzd3ayMzRce2s1XTpq+cfz9bzwjxRGXuBj7Xf7SPV0ixPRURHhANuQUJFwvIDTqC/nrmlGxl5g4fYZUT74tIiKCkHvXmquvTKZQ0Vhpl1dSkJjH7qIvhy2rieapKWmGgKh2MixARNGLOS4RvPWOyv5+usIalO01ftTUQQ682CefOPE/2Hw8Ni//7/UP/5PRTgcRo2BBnUFjYoT2QMJNi1z77WTnalm+mwnBexEjRazL4F9y61ctqsag1HBF4oiNFEeeCBCWu1gco+TO0q1zLtPF/LHtmqMiRF8dTb2spGEsix6DSth5jQT69bKqAsGYP+T3E0y6SSKVHawBjtptD8uBbOd1bhpoCv9MGJhJ+uIikiLBFsZh4nonfijAXQqLQ0NDWRnn1qHS319PdqIgTKpAKeoJ5t2tJO6xn+fQDI9RBKHpO3o2h5h0w8ZSMCY6yopPapnySt5eFMK8UqNREQ4XtBv8jeowmyV/7YYkZOhJsGqYuVqP42NCgP66XBvbSCBWEdpdu0wZk7fTmobB6NH6qhzhvlxhZ+oIwWVL0wRK4kQoT8jWP3LdgIPnp6Zg9FoZMDAYRw+tptIVOH6WdV880FWXN8foOBwmFvuqyXBrOH511yMvdhIp/Y6THodVjml1WefKZpI+1xjPKaBmGHWyu91DBpZy6iL67ltppHSiggWs0RD48mOILVa4vJLrFx+ScwBftilrZtoQIxsPdG4mpSoZv0fEV545dpTXofc3FxCSgiOSx/YSKSOSpzUNelG/jPqqSGdHOqowkkdRsz055wmn7dG0tJNDOCPyEomT5VY9IEgJdzy8fLoxAG2IyExZbIhLp3y8+8B5tyWyG9bwe1RWP+7mhx3Er4GkNQgZIhUQmAP6LpqUeeoETJUlR1jf8F+nnn5qVNeh/9L8PsDHDwA9bvaMmREHZ27CLIy1azeFKZjfoAuHXWMvcDC1TOqyf7ew4RLLfHPtrwywrgbqkhN1tCvp578tlqeedHH2MlVnHlG6wUbo1HV5Fmm0UhYLSqefSSRTZvrSNt3DkF8eHGjx0CeLpdi6QBJ4dabG9S+JAqPOuPk575DIeTTqIlbrVZKymJSHn/mAIQQvPuxK24ilJyoRuj9tKZcExahJnJcAKWag7xw+cnvf1aGhlumJPDAPAcTLrXQNlcbN1yUVS4OHzKwdWeQgX8hEwOBmEzAZ281lQW446ZE3ni/kTeeTsOiNpPa0DcWf2mLmTvnQdZt2XDK67Bv3z4MeomrL7Mx5/E6sjI03DrVTqchxahV8Ojz9Tw2p2mnf4NT5t7H6kiyq1GUem6anEBmugaPVyE9Tc3IYRY2LjMzYnw5zsYodz9cz+0P1iOhJhgAtU7mnCEWSiv+Ps47Whph+l21aLWgkqR4Pt0Sdh8Icc8tdiC2F868wc7CT1ynvA4AXbp0Z+E7fs69RM2yH6NEfFqOmNeTZFfxzhwrH32yj/3bi0iN5AMS1apjBEUIHTrspJBHR0IEKKUIJ3VkEIuv7VIKdlIIiSD72EIfhlGd8iuPzWku95BgUzNzSgL336lBJanwNeqoc0RJbUEGxutT0Gkl3lrUSEW1jKIIDh9WSCsZQbpkRrgEB7WbqAlV/dtM0/5Lfv6HoV+/fnhoxISZOqpIJYulv1Qw8wZ7i6//frkfhztAkla0KDJ+AuGI4ILztaxeHzNrOKFRB3CkOMy3P/kIBBW27A7yyKNmpl5t5Yobq3jiH5YmI9833wDf/ehj7v1byK6Puci2oSM1UjHXXqNm1yE/X7yTSXKSmpo6mXPGlXPlmAS+frOIsAhjtbY+BtUShBC8/MLL2FTWuIacHiOhcKzqoKPlpDmiCnD+cDP2BBU33VNDaXmUSBRcTiBgYf/uAAcPCe6/w4pKJXGgIMTyXxQEkNL3KD9/lcPXP3q5b06Err6TbrmSJJFEOmbHWXz40Tq2rk7jzYUeFr64lzRXLzqKXhRG92CQYkl/m2gPkshmn3oTCYFU9u3bR15eXovn3BoqKwppdCvsPRRixNCWuxD2F4Qx6GHNRj9t83TcOtXOXTOS+PALF4+9UI/JpOLm61ru+P3wczcNjQqJCc2J6SEDjVw/0ca46yv56I0M+vY0sGRRMldOKWDL5gKMkSRkRcGrbmDsWBUVNRJr1kXo00PPVePMzH26npvuqeHhO5PIzdYSCCgs/tbDgo9diNOUMqqpqEFjCnLfXeZmRH+Xjjo+XZDMjHujfPFJOTmifdwYKynQnsD2DG67vgi/rYxgVN2EzPwzPKIRkDjKQUzCilWyk2qwsz+0mb7iHKJEcNGADj2NOKijCj0GMiNtmP/eHm68xsbOPSFm3uFB25CD2puErPNRIh/BqCQQJczdt1opONLAl4u8dJb7xQzEtCqeeuop6urqmp1TamoqkydPPu3u+i+//LIJ0dgSnn766VZ/d7rOs6eCyy67jEsuuST+/xPHr6ura9EILCkpCb+2lk5yXxoNpTz6iI7LL419bhlpsfs1LUXDxLEW2vxNcWDSBBOLFpSj04kmnXrDhmhY8XkNeFuuiDupQ4sOqbUM8TiiUdi9P8Qr7zrZtS/E3DtipJLPLwhHICVJIiVZR3JWIxXVEbTCSFVV1d8eszVIKgueKittlFSC7jRWrHZz/sjm5JssCzbvCKLTOiHadMwl1dmH119dx+QbTAzsp+WLT/++KHNioNIsWTm4R8cLbzh5f1EEfUMuar8d2ejmoYQSDLYQ23/L4e0F9c0CaSEEAcnLrn0h9h8K0zZXS/u2gl27dp3WnigrgooqmexMDV6XikTZ1iSBd+pKmTXD0IT4BPhjZ5DVGwJs/jEX03Gjqhk3xAwAzxu3j+AROwYpZpKXShZCDjDu/EpuufHk8+/+J+rYvD1IWoqGr5d5sZol9hWE2HswRM+uTZ9FFVURGhoVissiLRau1m0JEI4Inn0kmV9XVtO/0zmndU8k2MKYDDLTr7fSLk/LI8/WM3GclfEXW3hhvpMrp1cz43obaWn1LPpkBb56ExE59oyzk4Kd2H4SED6q1Ucxm2IFkKwMDQ/d3bQYYjKqEOoIDt0xgqmHWfFxMj266Bl3tYOK1X0wYMTIyeQy6NUR9ubit5Tz2bderrm8+XP/m5+8ZCYXM2yQgaMlUX5YFkIK2AgR4PqZk1sdb/qf1j8+geXLl/P999/T2NhITk4ON9xwA127dm319QcOHGDRokWUl5eTmJjImDFjOO+88/5t57Nr1y7UsoQiq9GiIyNLw6blGfzym5+rrvZhlNMxEiCRlJiOdLQCQ4UJk0lh6ChYvkpHT9+wJkSkSlKT5uvKttV+VGmVNErVmCwCEUjAXtubhU83UiMq6EgI61+2QJWkop3oRj018c/dJKwkkobpeKyWL7qzly10E/3j46CKUKiQDhO0VfDpOzYefT7CsWPitJ5vJpOJiAhSLsrQY6INzYuosa71noiEdXFjutefSuO6mXVQY6Rd1QXYRR17pA30EWfF4wWIaRsHcvahlyIEAkqL3d1CCHbvj7BhSx2D+1nZ8VsWJeVRLr50H7a6s5EkCY2kJat+MGFHiE+2l1NLBT0YjYdGQMJNAxYSkIlgrU/lqy+WcN0Nk095HQDGjZ/Kj9/OwGpRM+0aG9fdVo1WK9G9s44DhWEcDoGoTwVXOz7fJPh4YTHtujsYP1ZHVO+FcMvHDeJn+MDmCbrVouK6q0188UIbFj4RxZncwLHSCJXVUbw+pZkj9I8rfUgSrSa+zkYZlXQyd1m51k+NQ9tkEuWfIT8/H5eIaXwqQiGZDIopQIWKgGhuAhMRYWooox9noZLU7GEjNpHUYrwT0z7swJKl+8hOSIfmIRpwokgoU2vbx723n4wnvvvJy6fzM/htK+w/FEFf1w4hIPIXe4BQEdQUOilP2E1UCdK9JwgUSkpKTnkd/i8hEBBs3yEYIHdHqpKor/RTTZgU9Lz81gpUEpRXRRk+xMiuvUEWfuIiK0ND4ZEIej289WwqA/sa2bQtwLiJTjr4hqHzGDhy5Lcmf+fPebUsCyIRwcHCMBXVUfKyNfj8sVHdGdOMPPbYOmzOLqhVKiKpR+k9IELFWkE4FEIntZyrCn0gbqjz2zofDU6Z9vmtyzX8FZIkYTBm8dgL9cx78GT3Xa1DJiVJFW/y6dtTj0ioQ26Qm0xMhkQQl+UoPlMltrAJf6MHAyZqzQeR1U5eXaDhzQ8ayUzTsGtfiEhU8PV7maSlavD7Fd5b7OLTJR70RhXV9R4mTgkw7Toz064zY7Oq+HWNn9ffa+T+WUkkJzWd1OzcQUtZZZRaR5RoQBe/ntRoOxprXezatYs+ffqc0jrs27cPnVbi8+88PDA7kWded7LnQJi+PfTU1kVxexUum1LFxHFW0lPVrFrnZ82mAO+/kkHv7jpWbwxw/axqXng0lbWbAnH9TrVa4uXHUxk7yUFiQw/akIdbW4N9wD6+/TQLo1HFjHtrmkx//Rm/b/Bz+cVWHpuTjLNR5rpZ1Uy7s5pV3+Q222/WbwmQnaGJ8zNrNwV49N4kPvvWc1r52AP33cL0yQl8/KWbvgPVHC2pYcJIC2PPN/PVMi8BJYQ6NWaSJUkSo7prWL3MQrfw0Pjf0KClK/2pEMc4ykHyRdf47xqowUYipfaNjDqr9emmM/sbUZQYMWyu7cKMe3bx1ftpTV4vhOCRZ2MNI2MviK357v0hJl9FfN+WJInOkTPYKn79tzi9x67vv/iPglqtRiCjRUcxh+jDUA4fDbNmk59zzmyaDHi8Co8+66Sr/1xcqmN89X0DEy9rTujs3BukXZ6WuXcmMnRUA+8s8nDvbXYiEcHsh2oJhQWTxttIsKmQZVj8tYeXX/fRtq26RSOHcReb+erbBop/jIkjy0JGa4zyy+9BGupVPPuqm549YtUTRRGYbTJlmkNYTGoU5fQYL4fDQTDYQKq6DRwvrhgkE0JW4bIdweTp0+T1ilCooZxK9RHeX6Sle3cV2/8QBBoS6M4ZZBwX3xduwZevHWb1umK6ddKwfDnINZmo9Yf56O2Yecj7H/lJ9/VpccPRSwYa65LYsSfIrdOsfPhJDXJjFL1kRBZNSRwridhEEn6t91/Sq5DlEPl5Gl6Y72T4EGOz83G5ZT771kOyXUXvHgY++ZMJyEN3JPPA7CQuubaSOx+u4+UnUpu8/5dVPnbsDTHmPBPrtgSZNa353799eiImg8TVM6rRqqGyTEdKJI+2chpeXDioxmCM8vozmZw9thytMPLKU4moVNChnY7JV9iY+0w9jW4FSYppIq7+Nodrb61mw4YNDB069JTWoUu3zuze+BtDz2i57V0IwcWjzXy+2M0OZR1dRb/4qLKCQm2gkZfnJVHvivLIQ1vpJYY0CUhCIkghu+nJINRo2McWuoh+SPZ6zuwaZv3vqwHoRn9CKh9ow2hDdgJ4qaMKKuyceV4NPqeOds4RaCRNjJSJQKpoxwG24tZWMe7CFExGiR9+rsBQZaKttQOFhYVotBo6d+5Mhw4dsNlseDweDh8+zKFDh3jzzTfJzs4mJ6e5015ruOCCC/7p2qamplJSUoLL1byy6Ha7W+wI/X+BVqs93t3eHKIFzbI2bdqgETpKlaMkJ3uYeFnLToUd2+uJRFrXPJMkCGob0QfNOBvluHbPxaPNPJRURtiT3yw4DYsQDqrIog3VUglW7C0eu8FwjLVbPTT6wtxzSyJHSyK89I6T3Tug5IgGjTAQ0fgYPFjCmhQln94ci+xt8XpPBfMefZAMuSdIkOjuwJy5a+n3vb5JYimE4OFn6rn3Fjs/rSymfI2BxNDJjn+1pCan7ixeevl3MlIk3IEwIRFs0ZwkKPxoOZkEG2s78szTB+ijjIzrLRPMQAl0oDS4iR9X+Kgq1ZD9l26qKukYHToK2rYz8tRrDTz7ppMEmw2z2Xxaa+ELgNkQe323bioOl7uafDbRxOq4s/Wf8fybTt55Pi1OfJ5AaoqG9+YnMOXqg2Q4T+pXJ4fbsujTY9xy48nXPnx3MhOmVfHZd15mXp/AnFsTuWxKJXc9Usfoc0xMGGNFr5NYtsLLK+800q+XnpvuqeGTNzOaGJ8cPhbmsecbsFnVSJLE+LE6sjuPPa11sCVA7+5qrrnSTDgs+GNnkClXW/nmRy/du2i5cISJpb96qa6XueoqNV98EiWzYRAH2EoiKTFHYyE4yHZy/b1Y8k0h557d8vPp25+8aNOCTL0zyPUTUzAaJR57xsWadVHsVCEQ+HCTIfLIIA81GlSocHiDzH0sSDAAk6+M6ahGIoJPv3Hz1VIvzz5cy8KPPSxfpiG7bih72Yxf8nLZZZe1Guj/T+ofn8DGjRv58MMPmTZtGp07d2blypU89dRTvPzyyy0aUdTW1vL0008zatQoZs2aRUFBAQsXLsRmszF48OB/yzlFIhGCYUF3+lBi2snD99pwe2VmzPJhkVOwkUxX6eR3vB1dKRdHcBkOcdvNyaz9ydpiByaA3dmZ/cFKVJKarp7hJ59d5NCWruzjD7RCF+8UPoEk0iihMP7/AD66/MlsyC4l00H0oJA9yCKKpFIwpwa4ZqKeR+/LRKWSeOM9F1U1ymlpoVutVoKqIG3oTCMOXKo6AmmFaE1hImEJTUM2Sf7Ynl7lULN9d5A3P2jE0aAQVqK4UrahqT0LJMHI82QOH/4dpTERKWwmamwgvU2AX99O4u5H6nj53caYCcdf8N1PfiRnGmmZdbz3WgpqtUR+Gy1z5mh47rl12Ot6YpMSkUWUWiqOE5+D0El6ksmgVBzGih07KTRQS2aoDcuXLT9t8nPo0GG8/moa4fBRVqwJsP6HHM67soLbpycw4XonCcWDsEmJJwtEjgxqNlTxlbKfcHIJorJ9i981d2IBM6c3LzJ4fQpObwh/5gE0igG/V+KBeQ4uGGnixjtrWPRaepOpqvcXx7T85jzhYOFL6U0aNBRFMOvBWk6kBdW1UVZvDKBRRZBlGbW6uaxVS5AkCQUFCYki9tCJ3nSmDwfZwV42ky3yySAXCYlaKinjMJ3pg+o4CdRB9OIwe1s9vhotddUSPsnfqoqoEAI/Xl571tKk8CYrxJ85wSColdYnTTTosFjCdO0hsXePQC2pWbfmC+69d84prcP/Jai1JhLUIEVji2mQTDETKm0Zak3MSPSS0WaKyyL88ruPnl11LP/dz+032Zl+rT1+nJW/h8kN9YznCo6aRLbuDPLDrz42bw9gNqnw+RUG9zei00LBARVXXw5SIJGwzoUbiQOFYbIzNVw0NkCfbsfQaCAzXc0rCzzcOcvMZ68dId3XXKZFFjINooYuHdJ471MXT7xcz1XjLBytOL0moYQkK9/9XEplTZQZ19tpl6dhzaYAXt/JeEKSJJ5+1MLdd20iq34QGklLg/Eo2vwjPDHHTL+eiZSUR3j6lQ3s3BOOSRwJiX49jdx8nY2GRplQWPDRl25GXlGOVgPBENx5k53P3skgGBQs/NTNjyt8vPORm7c/akQlqWiTp2LJ+5nx6cs/42hJhMw0NfNe8GCobVrAygzn8+G7H/HK/D6ntAYdOnQgEoWK6iivvOvG59Qz6kIXCTYtnnCEq8bpeOSuZBZ/4+bZ1xuY90Ayj81JjhNxI4aa6NlFz/iplQgh+HnxySmE/r0NmE0qspxtEELgSd3Pqk+S40WxB29P4pLJlXz7QWaTjs7d+0M89YqTL96N5S2JdjVLFmYy7NJyxk+p5Jm5qXTuoMPrU/hkiZvvl/vir929P0Q4ImiXp8NqVhEMBk9dFibi5J6Zefh8Cuu2BJg03sZDd8ae3UXFMef0t55Lo3tnPcGgwtkX1dEu3DLXkUVbtrASJ7UkiXTsJHNMtY+MDMHzTyayeUfr07y52RrcigNFKFhEIhvXSQw7v445d5ro0VVH4ZEwb33oYtRZpjjxeaAgxKQpLlLqhzXZJ9WSBpNkOS1C/O/wX/LzPxAC8OEhSIDtrMHiVjPnMQfnjzBx7RW2eDVl3ktOrKUD0UsGkr0deeTR1VgtcNG5J8eXt+0Kcv+TDj6Zn0FGmoYEq4qF78oM7Ovn51V+zhliYuK4kxvtwD4GauoSOOeSaqZee3w0ShGsXOvn629jJeIrLtMzc7qBWetLsbh74tCUIAkJXXFvUkSU7z6p52O1gzEXa5l2bQIff+lBkWTMxhwsltbNMlrCyhXLMNuCCBGAPzUnZTYMoNCwCb2URpKIjSv6hZeDbCeNLHpHh+NZC0vXldIgjtKL3uj+lNhLkkR6uCMFWzyUb7aSQiZ72Eh+rpacLC1CCA4clOlK6xopwpnCoaJS+vUycOlFen4oqCdRpCFoTvCmKXmUq4s488wzT+v6Abp1P4ME7VJWrvVx7S3VvPhYalw/ad+hEDffU0tGmoryCpmP3sxs1v2rUkn88HEWvYaX0POcEkYPN2GzqFj+u59+vfTMvTOJFWv82G2CtZsCnH1m0w02GFR49xM3bpeMv9FEX3lEjCiSIJFUculAVeAIs+aUkJaipiYSJS9Hy+sLG5l0uZWzBhs5a3DzTfu2G+089/bzp0x+nj3ibBa+9QLVtSayM2PXX+uIMvcJNxs2yCBr8IZCmJUkkslkD5sxCCMSKrToyG7v46OvJWxWCa1Ox/7wVjRCgxU7fryECdGFvvFqUyfRh4O6DXTKimCzaujQLYzLoUVO2s6M641kZ6v4dUUFK1ZGMVWlIckqSo4G6EG/WPL4J0iSRBfRj326lfFzt1igmEN069YJSZKYMWNGMxmAUaNGUVBQwIIFC1iyZAl33HHHKa0VgM1mOyV9lE6dOuH3+zl8+HB8pKCoqAi/339asgT/E3jh+ReQFA1t6ITGsrfVzvZzzjQy5fbqFos1EBPBV+kjVFS5eH5+lKeOV8jVaonFH9i5avJajDVdSIrGAp46KinnCDl0gPx9WAV4j7VrMj4O4Jbq6dDby/cfZ/HTb37WbwkSjSoseDdC19BZZP+p42Tfd7UUaraSjyAcCf1L61FUVITEyffqJAOWY2cw7PwtjB2rZsRQEzUOma++93D+cBPTrrVzw0RB77MOYC/Oiz8XhBAc4yBp0Tbk1HQkkPwL1WIrufVDm+h0ykLmEDvJPz7W6hUuCtlNH2VoM71llaQiq3EAN976G5pAAnY8x01NgjhMRbTpX8PSxZlxk5Vrb62i8IjvtDSghRBEI1GMieCol3nhsWT6rywkVc6hQV9CJKWEqNZHJNJ0NDEQUJBl0WLnEUC/XgZUCXXwJyNJtaQmEmp6v5lNKiIRwaXnmbngeLftO8+nM3tuDXsOhNiyI0ggqFBdK2M0gter8OKjqdx8Ty2JdhVtcrQUHAkjBCx4KY3b58baiBIT1S12Pv/tWiCh10uoJNh9IMjhAhWXXhJBcmTG9MakcgxmmXGX6LnnlgR+/tGJ0WkiTWQTJkwDtdhIwk4KKWSydnUBhUfCTUZmIWZo8PNvPjYtz4mL0U+f3cC6rzMYqHRpIn1ylAPsYTNadDEDJJIx1iXz5iMyr7xahskMPh9E3EZ0BjvXXAllDhUDiHXKpYgs3Ck1p9zh8D+FZcuWMXLkSEaNGgXADTfcwO7du/n111+ZNGlSs9f/+uuvpKSkcMMNNwCQk5PDkSNH+OGHH/5t5GfPnj1RoyZIkASrxMXnmbjwymoylA64aCRLai5nlCO1xxuo5PPvPJiU1uWOjJiJBNX0EYOaPbtUkpouoi+H2EkvmsYvUSJEj7cOyiKKog2iijZNhqySnZ4MQhEKdba9vPuhljP6xuKBI8VhzCYVOl3rXfutQavWkk4eroTD9D7/AE88ZCMjzUY0Kljyg4PHnigjo+osKmvCPPpCgNfmpdEuLxbb/bEzxE13r8Nba+LFGRaGDTKwvyCMo6GR9m305GbH4tQH7khi3OQaIkEVd8y0kmBTEwwqfPCZh2df9qJpbIOtjaOJocqUay0MGxLm2Zd2se+ATHF5hLwcCXFIR40oQxEKDdRgJ4V8ulNPNQ3UkkYOOtWpkX1/hiRJvPnWV1wwui+BoMLEm6pJSowZ2gXLM8mWmusdJkQzKT5QTO8zvayv3Uzn6MB456siFIqlg/TsH6RdXlMS5mhJhJvurmHKRBuPz0lGq5X4+TctDz5Vz869ISprogw4L+b42zZXy8atAQ4djnDp+RYa3QqXXFvJlIlWOnfQU3QszAefubHbVARDgjfed/LdTz6uGGNh2S9ePvjgPaZNu+mU1mDfvn1o0JBBHn48bGUVuXSkLZ2ppJijHKCYArRoSSGTPgxtInVgkiyERcvPZI9opJRCeolhHBMHCdFykbCOShL0BjrmN72XszPUHCqKfUfa5qlYn1AF7paLNx59NfWNYR67N5Optzhx1kj4fK3r0v5fRnKSlooqH0II3DgJ6usJREK06VfFhi/z4mar/XsbGH+xhSm314BEE+ITYOkP4Vjcd/yRY6vrxsSbVjP/uVQem5N0XJJBsPBTF/fdH6aPPPLkveOHsAhy+dXruehiwbHSKFt3NRIKCVKT1bz7Yjp52RqWr6jAuTuBxMhJQi0qopQkbKJrD0G3s0qZOM6CxaTCZlYjSZ5TXgefz4ccrSE7U8OIoUZ+WO6luk4mL1vN4WNhIhERX4uLzjOhfSPA3MfXUFehofuAIEs/zogTgFkZGr7/xMg/nnOwZlOAzDQNn33rorQizMF9KurLTQSFxIAzjZRXh1n5VVaTbs4n7k9m/MVmxk+pxl7ZlzSRS4V6FXp9y8/z1xc24nFLbFxnJUPJaEJ26THQUH/qpmcDBw6k3hnF51FhDqWR5+0Ty1MbwCvcvPruGq6/0oYQEg/flcxF5zbnIlKS1Qzsa6CqOsr4G6sYMcTEfbMSiUQEajn2mQfw0buPqkkRPS9HS0aqmkeerScUFtgsKmodMpkZGj59K6PJGun1Ks49x0Q4rHD73FpKK6IoCoy/yMzX72USiQre+rCR73728en8DIJBBZdbOS1pqASrhCwLvv7Ri0qCyRNs3HxHPSt/D9Gug2DFkpOmxgaDCjmkaXESEmLPl0QRy/PdNFBq2UZmagSdJjamXl4ZJTdLw/RrE5oZHK//I0i7fIXS4r2Ywikk+duj35fNY7OPIZm8RAM2IloVNRVe1q+vp7jaT7AmkZS6oRik5pyBGhX19fWnvA5/h/+Sn/+hiBDBjJUO9OSIezf+YhtLllazaXuQdrlaBvTWI3wWkkWsSqCWNKTXDuKRp9fy6oJGkhLVOBsVunbU8elbGaSnagiFFIJhBXedlaun19CmjYpnH27exZCequGBO238sTPmBjzmqgYilZmY3LkAbP65lEhiJUFjA4GAQmW4gq7RM/Bk7+LSi7QMP0dLWYWFdxe50Rt17FiZy+grK9EZ2pxyJRdiXZ/Lf3qHiZeZeffdatKFHK/UWqVEsoM9qE/bRW3gEEZ/OtVKJb3F0PjIOcR0eFLJ5iDb6SvOapZU5YnO7OMPaqmkN0MJ6zZR54jy+Xce9CaZOnclGSKvxWRMMvnjm5pGEyOt66lBY4xQnboKOSqhbcglOdgWBZl+Z/T5l9zuR406n9HzZrP5pxzeeK+Rc8aVYzFLmIwqenbRcdNkG+u2BPEHQi06ukOM5OnRVY/dKnHRSBONbsGRkjBJdjUD+xh47MV6vn4vk2tvrWHd5gCTJ8Sc7X7f4OeF+U5c7igWk44sV/cWxzcylfYsX36UfmdKhIMS0ajA61Ow21qvCiUmqAkG3ae8DmlpabicGp5/3cXnCw1U10YZPaYeU0k/co67DwshqKKUakoxYqKvdFb8/eWNv3P1DA1ffu+hU3eZ0O6OHFYOkEN70shptvlbJBv2BDUbf4wRKe9/5qLgcJhn5p40hbpkdKxb4dwxVVSWxNbeKtlb/gwkDalmK7WOKClJaoIhgZM6NGmdaah3tko0du7cmT59+rB///5TXqvTQU5ODn369OGdd95h+vTpALz77rv069evidnRHXfcwaRJkzjjjDOAmAGVw+GgoSEWoFRWVgJgt9ux2+3/lnPbtXM3slBIktKo9NLMDfAEsjI0HC2JsGyFl0tGN/0cyysjfPm9l8QECa8LPv/Gi0EncfctiZhNKnp00fH4P4zMunsfZZ5iJFQIFBJIIZJZyKrvYvfWuKu3UFORiqExD4EglFRMYjsnl4/XMub6Si67yEJuloYNWyKkpKiIVMZch0/ArqSRG+rBQbah07Uya/hP8OYr80myaYhIJeCI7f0WyY47YmVQv9iItT1BzefvZGK1xL57Go3E2Et0fPbZchKVTEJRmXKPgxzakyO1RwhBYhL07BVgw6afkByZWEKZKGYXfksZ3XJgz94/kMIGTFhQqySMouWxY52kR4R0pHdopKhyA6EQZGfDkMFatm0T9BnkRFLLnHO2hjeeTuPKabUUFBScMsnu8/mwWhQevTeZOx6u5aM3Mhg8TObAoZ+5+9YEpl1rZ/lqHV9+7+WuP5kchMKi2Thms3P/S4AeEWGs1uadmI0uhckTTpLgXTvp+PWLHNZvCbL3YIhvfvTwwavpPP5iA/VOmbxsDd9+mEV5ZYSaOpkZ1yeQnhrbhy4YEVvHn1b60Jm/Y+zYsae0DgBmaza52U6+/tHL2wtCpFUPwvonoqON0oUjnv38/FmUzdtqCQZjSZwgZnakRUche+hGPyRJIq1mMBdd9Ru3TLNw1VgrGg18v9zHJ0vc2O0qrr2lms7tdRw4IFi3Uktv0bVJsqKSVLQX3dnG7+TSEQs2aijHi4vcYD+o6ARwskfXEyPTbRyL76c69ESVGAnx/4X+McQMJI4ePcq4ceOa/LxXr14UFBS0+J6ioiJ69erV5Gd9+vTh999/JxqNotE0D7VP1/wtISEBCQmvph4NKqpro5SXg0oOxTW5WkJqoAOLPtuCReWkhbosAAG8qNHEx9X/Cp1kQBFK3AjwBGq1R8nMDOGqqCOiddOtswrP7sYWn4EqSYVfW0/Xjifv0YfnuSg8LNCoUk+b8DYajfhoZMQIiQWvniygaDQSEy+z0Km9lmuu2YJFJbN0UVY8wZckiUH9DKz6Opuzxpbh9hqQJIkeXZrHNV6fQCXr+P7Ndiz58hiSMYA/GEXtyCYn1Ac/Po4dqObl+R7uvOXk2nXM17Hwjdg59R9Vhq/RjMoYJOD3kUwGOeTHycZqSkgSaeyTtvDI+If+JeI/NTWVyy6/gSWff4LdJtDoFf74QyE32qfVLkOdow1ydB/znpe58/5f0UasaBQjIfwkiXR83qavF0Jw2wO1vP9KehPX3otHWzhniImx11WyakkuRqPE7v1h6p0y1bVRHA0yy1Z4+eLLMEeL9Nz/sB+92cWAvlouGWVh/kIfPbrp+GmljyXvZXLRpAoeuD2Jz37chiTdfErX/9tvv2HCQgZ57GEjCjK1lBImgoSEnWTUaOgmDWjx/bKQEZogItp0tFQIQRF76M1QdJKedqIrB9hKd3FGkzjYLZyUcZhkJZHZD1Rw3gg9ao3E0ZIogaDC4y/Wgx4OHssi/5wUVBHRopSOXsqlvSqX95ao6dBTJrs9HD22+//zYtB/JIQKn3BTnLaS9NwIWpWC7JJ597XsZiSMJEm8+Uwa54xtrj0r5KamfL6EYl5/OoXzR5ibvP+HH2R6yEOa6QPrJAPJVQNZ8u0GivfE9pmio2FuuruWdnmx78lPX6Zw14NFrFlzCH3Yjj8aIqRx8+5rdkaPyOL39X5mP1SLz6+w52CIstOQvykqKmL0WTp+WC7z2bdevv8oC61Wwu9XWLHGz/NvOnnwjpP74+jhRoYPNTDgvFLeej6rxZHluXcms2lbBYvfzqC6VubCiZWoDvVHa3Ux7S6ZxCSIyoZmY+wAfXsa6N9Lz9EKLSGC2Kp6c8H4nXzxYSI5WbH1CIcFz7/ZwPfLfUiNqeR4uzWfaKSe/MSW9XVbg14LYaeZ7nJT806LZCNSOoBzxm2nY76G5x5pznucwMhhJsoqItx8XQILPnFz9z8c9OmpR++M8R9RImSkN48lrxpnRaORGHeBmatnVPPR6+mkJLdMsXXpoOXTrz0MPcOIRh2g4EiEH1f6+eV3P+EI5Odqjr9fzasLnFhsWafll+LzK0y+rRqTUSIaEYwcX0mHPCOJqQrPP5rSbK2FpPztWP0JD5oUMvFb9vPMQymMu9CCSiURDgsWfeFm0sxqFr+VEf/u+fwKT7/qZOmnabz9fiMffVpNorszOklPmr9LE+1ZxSlTdchHMbsQRLDT3KNEEQoexU3//v2b/e5fwX/Jz/9AGC1qQl7owSAOs5duYhBGt5ly42q+eMdGUqKaaFTw6suNTd5nkqw0NJr5bIkVo0GFwSA12dg+XuLB49TQiV54nS6umFnU6jlcOdbC2WMaWbNaoDs0iETppK6axdsTr6cN+zXruWpCLT+uiOJL2MK67zObbIbTJ1uZcW8tS5Z5+XR+Ohdcvfu01uHLL96nc76bQ0VR7r3LxHvzN5HdMDgeNAZTjtGug2DqJC0HC6v5dkEGhmDzsT2jZMYuUmJt28SEp6MigoKCHiMyUUzYOcJ+NI4gN99by8RxFt59JZnvfznMyuWHSaka1IQcU4RCJLGCkcNim+gPP4bQoafQsJkfvrCTlqrmw8/d7NxbxIEDBbjrjCx6ceVpXf8J1NXVoVarmDCtCkmCSeOtdGqvpbZO5rf1ATa808iZ/Q14fX8vKWDQS5SURxk9PHYdV1xq4YbZNTz0tINzzjSy8BM3336QyW/r/Dz5cgO+gELXDrqYQ3pEoI5qSPxThfSvsIYyOXDgCGZ3Wz771o3Xr/Ds6w1ccp6FCZdasCc0fVCuWOunU5cRp7wOKSkpCElm/SbBm+83smaNjLXkjCaJliRJZNEGWUQooRC/8GCSrLGOsap0XnrnMH/8kkcoLLhowm5Uu/Qk0voIpUEbO2dZFnz2jYdfPs9u9oDISNPw1KMWps6qR+/9+zFxFTFpiZ9/8+NySmjVEiqtRK/ePf/2fcnJyezefXrfn9PB7Nmzef/995k3bx4A/fv358Ybb2zymsrKSvz+k0+sbdu2MX/+/Pj/X3nlFQCuuOIKrrzyyn/Leel1eoSIjWBqGrL5/BsH117ZPEFftyVAJCp4f7Gbn3/zM3GcFbNJ4tfVflat9/Pha+mMu76Sa660cO+tdpav9nPl9Cp8fkFtrcDl0NDVMyoe2Aoh2MSvXNxXHR9h27gilfVbgnzz3R6WrfTx6YJkah1Gvv/Fx8+Ls+NdqZeMtnD/bJlzx2wnUDC0id5YOrmUUgTy3wcbreFwwRHkgJHs9l6c9bUkitgQnqKOMPaChBaJYYA2uRqenacnv00QrVZi1RodjzxRhFe40KTWMayXxPTJNmbcAF8vc7J2UyWzbrQz8bI0NBqJnmeXUlMZxRf2YzPp4G9qFhlpWratSkGrlVi90cfEKU62fdeRlHDM3VgIwdbFdYzfsIsOXSRW/PrjKZOfFRUV9O+t59yzzRw5FmHIxWV0aKfl+cftTBgTuy8uGW3momsquGiUmS4dY59ngi1GFrWmi13fIONr1DQRNqi3FPHQzKbV54LDYSLR5kSqJEnxDve6+piLbN8eekaeZeL62TV8/EYGOVnaePC/c2+Q1xY08svn2WzaGsDtkXGUrD+lNTgBgzaTr5aWoUJCV9WlCfF54pzai+7sZB1JRT1waAqoYx12UulEb2RkKjjKYfbTW5yJXjJiM+jIbxMzqpMVGD7EyK9fZKPXq6iqiTJyTA1VpTo60qXF50BMH68jMlEsUgJmYWPHPzG9yaF9/P91qnLUkpZ58+bhcDiavf5f1T8+HbjdbhRFaSb58XcGcC2ZxiUkJCDLMh6Ph8TE5t13p2v+BqA2qJGsNThdgpffcpOdqaK0NoSW1jsnNehRfGacOIkQRoOWMCEEAj0x4q8x8RAql3RS3LcFxIpCJ1/gEg0Y2pXy63cZTL11D4cOh3jx4URmztiLxTGs2d7mVFWRkRPBalHR4JR55CkX+9elUOKv4OEnbyIzs2VJk9ag1WnxpB1g3kMtd47366UnuU0dE8ebm8TBzkaZdVsCsW4alZYpN3nITg+RkiqYc7eJ0eecjCE//MKFog6RHMnFUamhgVo60Tt2bVKs29UWyeCZZ2vw+OqZe3dSk79VWR3FW2tBLxnJzY5gsFRS76hEaWhHsq8TbnUdYclHnjyYqBQhJyf7tNfhBBITbaj8ViLaCIrKz4ihJo4s/UuSe7xLLpxQQQA/mRkaVBpBXvsoZUe8dAkNREfMubjmYJB/PN3II3MSUKsltuwI0qubrgnxeQIWs4qrx1uYfnc1Lz2eRp8eMWKwfy89Z48pY9r0IJ1Cg2l7/FnYUFfLspLd7FyaiU1J5XBxkBp9EWecW8Xwc3REooK8vPanvBayLGPCGjOixI5LcpBAEtmiA1pJh0+42cNmZBFtou16Ag36EsZeomXDyo1kufrF9WkdVGHEEic6rZKdDqInB9mOWmjQoceFg7AUIicX7rlNjVZrYcGnbm6damf6tQk4GxXmPF6HQQt+vxq93ojSisKDkdjfrWsAJDCaIRqJ/sv3xP9mhHx6UtJlsnLDPHJ3EiOGGrl0cmWrxrBmk4qU5Jgc24nCMEByiiB09GQ3r5JYy4Wjmu7BiiIoKoQ8qeWir0VKwKDRxb/7HfN1DB5g4MulHq4ca8VgUDH/pUSCQYVDh8Pc8XADn72dGTcLGjHMRL9eBtZs9LN7X5Bg8NS72wwGA16fhE4r4fMpnDOujAduT2LEUAM6rYQ/qDBpZhVTr7aRl61l1/4QCz91kZKsjscjf4VWK5GTpcFRL5OZruHnz7MYfcFhJH2IWTelcst9tTx8V3KL7wWYdLmVmSsOoY1aCSsBUva25cILazGnODEZVVTUBpk80UjR5jb8tjbIfQ+vI3J0ANbjk5aKUCiliKyg/ZTXASAc1NJO7t5iXJ2oZFK0P4uGxlKqauVWr72qJkpSYkyO6KbJCVx7SxVPv+LHGuwMEpiw8Me2pgZHQgjy87Tc96SDrh219O6u50hJtFXyc+/BMEPPMLBshQ8JwStPptK3h4GsjNjrN/wR4JpbqjlzoIHFSzycOXTgaa2Dy6VgMUnUN0Tp2tHA5+/GmiFGTyinb8/mXevDz9ay/mgdiS2IesgiSogAeslItX0Hb71i59w/PSN1OonpkxNQhGDO43XcMDGBjVsDLPnBy2NzksnL0fHUIzouHxfk8vFl4G/b7G+oJDVe0Ug62aSSxX620Vc0jSFKpIMoQv63Ndb8l/z8D4Q9UdDgV2MQRiIiFE+e1VpBUuKJTkMJa2KUaHXTpCKhpidjJu7ghy+Sm7Rlr9vs56nnvXQJnIda0uAV/9w9rKpGISmUSqbUfJTUItlIiuby67J6uvSMMvcue7MqkCRJvPF0GhdNqmDSeCtqlbfZcf4OmzetJSdN4csFMbe67p38zHlkFTWletSKnvZtPfzyeQ5arcS9cxuxBlon5pJJp55a1CoJT9oBsnJlLEaJoqNRTPWCDv4eOG2FTJpq5b7b7fH3jT7HTNltES4YtwldeUzHURYyVYlbmXOXEa1W4uMvPVRUyYQsG9n6WwoffOblWGmscnTzdQnsORjisRecrFn9C1dedf1prQGARqNBr1fx5rMp3P1IHb+t9/P7Brh9up1v3s9ErYbN24Os3Rxg664gA/s039xWrvWxc28ISYJOg0ro2E7H+6+l8uFr6Yy8rIwah4wQ8MHnLmZPszN5go2NWwOsWOMnK0OD16fgcvy9Hp1WLeGTZSxZJfzjeZn7b0tizPkWikvDjLu+kkBQIT1NS88uOiaOs/Lep16W/fzQaa2FWh/C3WBmwbOJlPlqGdBKl2U27SjnCMUUEBaxRE+rj3DfNDtarYRWK7HmxzS6DKhFqWzazXICsohissVGUQ8UhunXy9Dq2PXFo00kJDgIeY2tmikpQiGi8+BstDPrfgd+jw6V5CUYCKLR/v1WXFxc3GIC/e+CxWJh9uzZf/uaL7/8ssn/hw8fzvDhw//Hzglg8OBB/FoWE6BP9nVk3rxqtFovE8bGElohBL+t8zPrDj9qlYpvPshif0GIpT/7CEcEZw4wMOe2RD5Z4mHyBBv3z44FV9dcbuOay2P72idLPDzykNKkon9i1CMvz9nkZycILv2TUd792EVFlczX7zWXmkiwqXn71QSmTjqE8U86kipJhUqoUSJ63n77LWbOvOW01sNoMiKK2pE56AiFSTuodqSRQS4iaGDT9gBnDWpZs3HFmgAD++hJTVGzdmOQj7/0kE8vGlP3sWhBMsP+9L7B/Y0cKAhx96N1jL/YzMGiKOmpat54JpEps+vITtYS3tOygH9URDHbw/Hq7+EjCumhjqRF2sf3ZkmSsJOGuvgMCsRmOnQ/9XFvrTZmmgYx/aSGxgg79ih8/ObJDgGNRuLDV9OZNLOaDu10XHGJBZ9fwecXvLawkTtvPvk9CgQUlizz8u5HbqLe1Li+abm6kG6Dqpkw5mSA3+CUmf1QrJujvDLSavC8vyCMVgvPPZxKdqaGe2bCxJuraJOjJTNdzd6DYWrqovgDCg8/66DwSASDQUJRTm/s/dDeAtIDvSjXHqB/pF2rZGSMIFcRiIbox9lNJiMSSKJB1HKInfTgDPR6FeMutHDu2Sb2HAih1Uqo1RLbdwfZsi2M2y3QokNP6464egy4aYj//Q6iO3vYRBfRL74vyiJKCYVo0MWLV37hIblDhI49zqSuro4uXbr82/SP/xW0Zn5yqq8/od/a2ntO1/wN4JzRwziw70fSLVq+/THIucMNVBz14vQ4sLUi0eOklny6Y8DEdtaiQYMRMypU+PFi1Gno1cNP5QapVedzWcgEVI3UGg4iIjrqlCrCIkKyC3bvD/Pd4hRuvqeGjDQN9z2g8Oyza7DVdguVagABAABJREFUdcMmUogQwmU7QiSpnFAgxNjrKqh3KlQVWchydSBCBWnpaadtAOdqbERj8JCXY2/1NWf009PluIxDJCJ4YJ6DI8URBvTR8+67EVKd/ehDOlKJRKg4yJ0z9jFukosnH07gm2U+Nm4JM7CfnoMrCqiLOOjBICRJIioiHGAbBkykk0taOJtPXi3n26WVfLM4iXZ5WmRZcN2MevQ2hc/fN9Gt8/HCe1Tw7kd1vPTGUZSoRNu6ASBBjtKeN158k2FnDTutdQBwOp28/dYbWFPUDB2sxWQycfG5eh5eVY7ZG5MsCYsQNWmbOWekYPKk2Pd38TcyT73qIRCQufA8C0U/+NFLBgLCh9qVzjfvwdff1tKnt4ajlT4eviuJNRv9vLfYTaNbQa2Cyy+xcOUYK6PPNrNitZ/pd9cy5nwz065JIMGmoqxYS7/w2fE8JSj8FFNAPzECDZr4vpUUyqC08hD79hZz+KibV+ZPOeV7orCwiEbq6EhPSiiik+hHqpQVP7ZZstFZ9GEXG+gthjaRdnBL9ajbHWb+86k8/mIDvyxfSzSopbJKRsgasmnX5G9ZJTu9GUJIBAgSpJYK+vbUsHJpKk6XzMjLKwh5tcyZ68FocnHxBToWvpTOrMehpPgQzupilIgKpycCyvG4Ux0lPdgZVVTPlfcUM2mCmdETKoiEAY3pb9dBo9H8j2sg/yciIvvo2V3HPTOTWpTVagnhsGDbriCrNwYIhgSD+hm463Yj996ynyx3f4QQ2GxSsz07GgU1fz+1qFM3jeEfn5PMzffW8P1yH3fcZCclWc3aTX4WfeHh8TkpceLzBC49P6ZPuu9QCKPm1L0xOnfuzD/2qMnOUJORpmH1xgAffenm+TedOOplolHBMw+l8NaiRtZtDnLNFVa+WpDJpJnVf3tct0fhlXedJCVqGHehmYzcMDZrzO1ep5PwB1o/R69XIUPJJ0NqgyyiHGIXybV52GpzUFDQZK3hrhmJqNUqzhthwvqyxFVTNpFY3xMjZoopJI3sZtJK/wxKVI2Z1qW+7EoG3Qc4eO9TV4t5shCCr5d5WfLeyWLD1EkJ2BM8fFNxkMRwKhpJS12llfWbAwwbHIuV73zEwcA+em6fbueBeQ48XoW9B0P88HFWs3up1hFl684g+W21GPQSOq2KVetiZGFdvcy9tyRyzhATs6fbue2BWtRqQXXlgdNqllCpNWh1KoxGDd8tyorH41XVCi633ESmBWDOHRZ++XUPpophTSQ9FKFwiJ3k0gEhBKqkekad3fJeM2ViAmePLWPN5gD3zkzkp8VZ6PUn8+r+vQz0Huilak1tM5I1IsJUcIzexPZmEyZKRSEZIo8gfkqlAiIiSuRf9EloCf8lP/8DoVIJtGo1RGk6GhHWU1oeiVde773TxKNz9pDZ2C/+pbCKZNz7+jH4vM307aPGapXYfyhMaZmgg2N0vOppJ4Vvvt/PPbNaPocvl/qRG5IwybmtEoqpZNLgUbN7eylDBracDGm1El076jhSHEGtknC73aekQwjQ2FjN+y8kI0kSDU6ZDz8NIEI6MmwW6rw+Ai4duw+EGNDbgNEoobTQKn0CMjIhlZfEwRX88l5SvAtRlgUvzXfz4fw9GFLd3Hd788pHbraWe+4y8OSTawl59GhsHu6cZaJdWx1Tbq/G2ahw3TU6Dh0Ns3pDEJ2WJsl4TpaWC0aYuW72m7TL78bAgadXxUlLS0NRDLz2joftWyWMVoW1P2Q2Sb7PHGDkuw8ymTijmlVf5zTpsvzHcw7KK2WWfZJFXo4Wr09hwUcezryonAUvpRKOwviLrVww0kx9Q5SFi93IP3m5baqdS0abufneWj54NY0rpjhwaipJlltOOr3GKr79IAuVWuKL7zysWBvg6vE2BvUzcOVYK3c9UsdZg42kpaiZekcNffpdcNquvQaDRCioxurOR4ev1XtTJalRCTXdpAGERYhiDuGMVPPsU3peermOiy7Q8o/7bcyeYWLhswWk+Zu7+NZZD3LPjBhREIkIDK3o1gCoVDFt1Vw6cIR9dBdnNCNUj3KASDDMhRNq0dV1REUZXcVAaiprsFgt/PTTT4wePbqJIVAkEmHlypUUFhZy4YUXntZa/W9Av4H9+O7LpUSIJeXZtWfxzH2HePKZKmw2cHmjBJ0mkl19qM3aSCCg0L2zvpnr4hdLPXy1oHn3RCQimDjOzDOvllGp/oN0Z/94wCUQHD7W8nj6uWebWfhpIxoNzQx0TqB/bwOSzdFERzIqImjRERUSny/+4LTJz8lTr2H+ve+zd1UG5qQSoo166qM1hCQHz7wmMfRjY7MxpmOlEbZvl9m6Ocjn6R4evCMJvUqPESvdB5qbEJ8n0K2znh5d9Fx4dSV1DTKzptlxewR6tZZHHjBzxy27yXYObDYiWJuwh4dnnzzewg+CpIbyW/yeWiU7h6u0nH/+xad8/ZmZmew+EGHvgRAvvuXkg9cyePxFZ9OxNb/CLffXccEIM/166TlUFKasMopBL1i13s+x0gi3T7dztCTC4y82cM3lVuY/l0pFVYQX56+mokJw5Rgjv2/yc+OdUfr00LP3QIid+8IIIfD6Ilx7SzWP35fCWYMNTf72vkMhDPpYYpB6XOB/2CAjP36azZHiMA2NCrfcYGfpci+KDEuWefnx0yyWrfBxz2P+Ztf7dwgHI2RL7aiOFqP+m1BOjZqjHCCTvCbE5wkkSWlUiKMEhA+XU2LarAY2bRTofWnIQqY8UI1ZYyAp0B4/BWSRgxtnq0mGm4Ymv0uQkukkerObjRiEEUFMNyuVTNrTg6iIUkMZFaoippzbl/JaifPOO4+LLrqoyXH/X/SPTwc2mw2VStWsy9PlcrVqAGe325u93u12o1arW9U5P13zN4DdO3ai0UE4qKNdw1n8sX0NZwzV8uvyUjJFmxZN2+qpoQ2dqeQYCSTRid7xPU4RCuXKQbZu9ZCr9KCQ3XQTA5olWXXWA7zwkJVOHT34AoIenc3MnuOiYnVPZs46wLoVWq653ManX7t54v4URp0T4eU3D7JjV4QEm4qZV2l5fn6I5CQNAonMdA0mbZB9m/ajRc/OrbsYPXp0i9fcEsLhMDphQIno8PmVuJv7X1FVGyUUjq3l7IdqGTHMxAuPpjLikjraOIc16crXSwayXQP47MNN/PJbFWFHMpI6gY7twxw8dIToUXOcwDuRECZKJxNBq2IneCSfs89fi9kk4aiTMCcF2fBTVpNYraIqSm6OihHD1az4WSLp+DF0kp56j/e0jfDcbjdjLhlMp/axz7S6TuaKS01cOMrEIxnl+IvyMGKmJm0TH39spH+vk7H6kIFGtu4KcNVN1XTsLPhp+R+k2w106KJw8ZlaiktkVq+FNevCjLtMz4efu8jK0PLUg8nkZGnx+RU+/srNFdOqeGCWnfy2OuY9kMz0u2rolK9Do4ZEkdakQaOco7SjSzNtWYBcpTPbDhaTlCVIS0s75bUIB8LH97lDhAlSwTEqxDF06MkmnwQpiSQpjaAIsEP3K7m2ZDSygbDeSbdeCgtej01w/bEzyKYVWRgMKvqeWY+2uAfOVuzd9ZKRqIhg0Kl440U7Gg0MHFmDIZBJZqAzeox4GxtYuuQAK36vokc/0PgSySvvAkBbQBEyAggRoJDdhDRuxlyUxJhrq0hNkujS0cDK1adnCPh/BYIGAgHRhPhMTlRTXBZpsfvT51corYjw8VduZtxgx2KS+G1dgKW/eGnbV8vu9ZtpG+2J2yWaEU06nYTGGG4m+3ECsUaJpt2AWq3Ea/PS6Hl2CZu3BdFoYerVNr7/OKvF/UqWYwYxh4qCGK2nbv4mSRITrrqJ11+dy8TxNt54Ji1+7uWVESZMq6KmTiYjTY1KBTOuS2Db7hBCgT0HQvTq1ryI7fEqlFVEmXNbEm6PwrxXGmj0R5CPtyyPOd/CF995mNtK9+cHH4VJOq7hqZY0dBX92MV60sjGo6njzCESJpOKiqootz5QS26WhhefTqDWcYz3P/aRWpGJOqzl3AtHnfI6eDwerFaJQNCHnpbJcNnoxuWJUlkjWPCJi2nX2OJrFYkI7n/SwZgLzE0+n9RkNVt2hMjpFKW4ZAuZnl6k1vdj2s3ruO76IL9t8PHZOycNLa+53IajPsql11Uw+daYe3xGmiY28bQrxJzHHeh0sWmjO2ckMv6ik/GBx6tw4501hCMxs677nlBR74yg0ylEIpFTNgXUalT88muQGyZZ4sSnogh8jVre+dDLnNmxOCYaFSz71cfe/TJXXqXmlddWYZNTsYs0QgRpoIZs2pEiZRIRYbIy1K0SsDqdRNrxKbmrx7ccG36yIInug7cRDGdj87RDjYZ6aqimlI70ij8TkkQGtcnb6dWvkqwsCc+aAJnFo9nEr6d0/aeC/5Kf/2GQZRmzCZzqCNFIBDhZjTfUdOSx53bz3muxYOnyS81s3NLAkiUrMbvbkSTS8eOmTF1AulrDhDHm2ObWVc/TT0ebCMhqJC3+iiQWfebl+qubBuc1dVGefsmNWc5rMub0VwgEKlQkR/NYtb4xbgDxV+j1EnUOGadT4PV6T5n8tFn15GTFyLrRYx3oj/QnW8Q220wgXBTimskb+ewTiasnGPnu86NQ33JVoozDWNIaWbo4C53u5JdXrZa4d1YCK1ZXc+aA1rtZJo238PaicrxeD3ffksiR4gjrt8jcPyuJzh1iG9LjLzpYuNjN7183JwdVKolnH9Jxx+MvMnDg56d0/ScgSRLZWf1Z9slh8kQb+ly4t8Wuo04d9Oh0EuOur2TU2Sb69tSzcq0fv1/w3ivp8ddZzCrunJlAVqaK2XMdrP4mu4kRyNgLrby6wMmbH7iQZcGS9zLJSNPw/GOJ3HrHfqzR1GZJlkN/lMsv0zCof+weG9jHwPotAW69P6bLJ0kS8x5I4fIbq/j5s2zWLs3hjAuW4/V6T9kES5ZlDCbQhlQ4A3UEaV0IXhEyCgphEWIPm2hPdzqJ3lAfSyx//6CSdRsPsHJpMn9sr2L7aj9Jri4YMBHAS6n2ABdc5OfaK2NdYt066XjwqfpWq29bd4UIBBTUqEkjh11sIEfkYyGBIH4qOIawNpBsl6kp02NOq8EYCKHz6Kk64KN7bwMrVqxg48aN5OXlYbVa8Xg8lJaW4vP5SE5O5oorrjildfrfhLKyMuyksZ+t9BBnoJG0pHm7g7c7LtFANXvJoT0HVVtRN8BHX3i5+Ybm+4tKdZKkFELw0VcePvvGg9kkEQwJdHq45jY/C9/eQG5dTCfWhYOd+0K4PTI2a9NK6cA+eh56Khof72sNf5U4LucoGeQRJYLTfeS01+OiSy5iwfyFcCCZBHc2B6St9GcEjWEDHncRk2ZW8+g9yXTpqEOWBUt/8fLQo15MNV2p0RcyooeeCWOshILwyIMHeXxy6+c/eYINrUZi7p1JPPZiPS+96SEUUJGTpWH6rCDvvL0Gs6MzJsWGHw/+tEKuvBquvCwWWAWDCg1OGXBhEfYWq/h6YTmtMRaDwYDRaOGG26tZuiiLX37343I17UC47wkHs6fZGTksRvSdNzz2XIpGBZffWMmPK3wcKAjh8wtWfZ0Td+zs2VXPBSMtPP5iPUuWeejdTc8NV9lwexUSrCq27AiSlaHloTtsJNrVfP+rlydequft59Nom6vlx5U+Xl/YyKdvZfDWhy42bguQn6dl6S8+SsojBIICu02ishJWr43QvYsOl1dGlgXdOulo2/b0undOFEYNGh31kWpSaHk00kU92bSjjspW9680ctjJejTVKrZ/25EcJaYhGRFhZGzURiqoowITVjLJYxcbSBM5zT7TqIhQSyUJBKkQxejQkUkbbCSh0QryIp2oofx4oVJiK6swYSGVLNorvalpsONsqOTcc89t8Vr+p/WPIdZJlZ+fz549e+L6xgB79uxptXDZsWNHtm/f3uRnu3fvJj8/v0W9z38VQjQQCalIqu8c0zGr6Y3oWsBl41V8+91q2sjdSOWEaVsF5RylM32Qkamhgr40HSVTSSryot1xRbxISIQIspfN5ImOmLASwIc76RDnXRpm2nX2Ju999zU7I88twlrXlTcWFPHo/Qm88q4zbpr40lN2AIrLIlw5vYrnHkllxDATkiRR54jy1KsNHDpSQ8QhUKlPXc8MYsSxL+wj2duR9z4uZ/bNzfd8l1umziGzbIWPrp30BEOCK8dYKSmLUF9uIrOVEdZMfw+KCw7RXRpIXfIODhVVYzKf7MT1i9ha/Zn4PAGDZMLc2A5do4EepGHqsDEeq9U6olw7zUnVMRNqVzroEnD5KqkUxWRJbfELL9m52c2O+c/w1JP3kZka4Yn7U7nviTpm3pDAr6v9qK9NYOlnSYy7eiO1FYmMGCmaEJ8nMLCPkfOGm9h3KIQ1NURuexn0Kho8gjl3JvDy02qunlFNaooWRcDLT5y8brNJxYzr7eS30XL/vHpefjwVlUpi3oMp3HxvDbmZGszipE5vVETwGisw29zUyMXoHG2xc1KDTpIkbHIqSYmnrgUPkJiciIKCQKEtXUgnFx8u6qiikN2YNFrSzAloAybSkiWS8+qYOimBS8+L6brv2BPkH8/X89CdSRgMKg4UhJC9ZlJJ4SgHkIXc4vOrmALsybE44NqbHCS6O5Mld4gX+xJFBvbGdIrZgBAc74Q+iRMeBiYsyCKK1Sa4/NoGrrrcSkSRaZOjYeWaf80c8X87QqEQKUlN45fbp9uZ87iDT97MaJLnCSG4fW4d11xh5bF7T+o9duus56pxFkZPqODNhSZefHUTzrIgP670NdOOn3KdgfeeKSQz3KXZuZRpD/LgTU0JNyEEsx+qw2yW2Lo8jxVr/RQcCbdaqFn6ixejQcKg19CxU4fTWguD0cL1V9qYcGlTSaicLC0/fJzN+KmV1NbJ5GRqGHVFBQN667n8Ugu3z61j6aLMJvGtLAtmPVjL4/clc0bf2H5x7tkmPv7KzWPPuPH6FEYOM/LqAmeLk4bvfODBeSyR9D/liCpJRZJI54h2J1ldG3jt2RQCAYUbZlcz/9k0OuafJPVunWJn7pONfL7UzaVjLz3lNaiqqqJXHwO71x3EHjqr2e8VoRBJKufr97O45b4aDhSEGHl5BR3aalEUKKuKcMNVNib9hbjbuDXIzZMT2Lw9yMZgDaaem6itljAImW9+9vHUQ8lx4vMEUpI1rP0uj25nFXPzPTWUVUYRIkaktm+r4bc1fq6faGtCfAJYLSoWvZbO2BsqOfdsExazCo9PRXml95SJT4BAUE00INGl08n3CAEGlY433wricIaxWdV8ujiCoTEPjS+JkORDEkcI2WooCVSTE+lOH4bFyX41Gmodf9NgJgvCYUGCTUWtI9psTQDMJolOXRQeusPPok93UFoWxX1IQx/fWU3215Dk5+F7E5hxvR2AM873EiSA9l8wBGwN/yU//8MQCARISVRjUCsU7ttNNvkc5QCdRG+s2NmwNcjcZxyMu8DM7XO8eKst2AKJOIWTco5gJ5Ue8lBEicJjc/Zz5nlhyqvCqFr4pFOdfXjhyW18+0M9t80wkmBT8cNPIb76OoyvMgU/dYQJYadlceAaysmmHT7Zw/bdNS2Sn0IIdu0LUVwaIRQVpzWeoVbrEULmzQUeKO6CVTStMukkPVl1ZzLhutUc2pqBMbWWWkcFaVLTALJWlBPET7dcdZMH4p9x1XgjNbWtt/FrNBINNTq6d1MzdVLL3R8Tx1nZuivU6t/IztTg857eaBdAQ0MDhbuL6Sz6Uas9xoUXNN8EhRD8tjaADh0JNpkhAwwcLo6wZmOAnz9rOaCuqI7y5H3JLTogz55mZ8kPXn79IjtODkwYY6W0IsK8Z36jjbYdBl8GEcI4LUUMHRnmhXlNx+6GDTLywedujhSHad9Wh8mkIiVJjbNRJtGu5q6ZNl568Ske+cdTp7QOhw8fRqcFS06YkqJiokTwiJbNFaooQSbKDtbSlf4kSCfPTZIkkuRsHIUyL79VzIdvJXHdrGqqSp14A5CXo+bMdjJdO+maOOIN6mdg8Tee+Lj0CYRCCk+8VI9ep+IQO+nLMJJIo5pSnNShQ0+CWcPt91tJSZF4cI4AXYA5N1v4/Ot1GA63ofRoOZeMu4idO3dy8ODB+LE1Gg1nnHEG48ePP2WS+H8TVv+6lnZ0IUyQPWwGAVHCKCjIyIBCFcX0VIZwRLWJ51710r+vjgG9TwZk4bCgrFyOEz9zHneQkqRm6aLM+FhGeWWEW+6rZcAQLYe+r8ElGkklm8bKWoaPrWDpx5nkZseS2EhEsPAjH/VVWv6IBFvVkTxWGiHsiQXEURGlgiP48NCGTtRRSU5Ox9NeD41GQ/8zu/Hl4a+RwgYsahO7lLV09PUmtKM/247t5bI91ai1gmhYhdqRQ6bvDLSSjurwMaprY4mU1SYRMtQjROvC7yeaTUwmFc/MTeGPrTXs2qrj7kfq+fGzDK6+QuadD4ooLJLZusfP8iXptM3VoiiCp191sm5LgHHj9BDdx4rfw1CXRaq7qbC9Kcl0WuSnJEl06tyPitK15GRp+fk3H8GQoOhomI75OhpdMuVV0Tjx2XTtJObemczVN1dRXBblywWZ8b3tz3jojiRWbwzw4WsZ8c/1sRfquXWqnZuvO3muI4aaKK+MMHpCBSBo10aLAKbdVUt9Q4Qvv/fQp7sel1shLVXN5Ak2TEYVS77zo9dAzbqeNGorOX98HbNvNeJ2N57yOgAYbQYaXfUk5bk4enQ/SSItnkyfgEvUo0JNttQOv/DSiKNljWNJkJQWQvgtpHpi0x7FooBGHGSQRxs6UUsFDqpw46QtXdjLJvJFd2xSIkIIGnFQxF40aEgnFyv244Wfo5RQyEUXaNj4x3bcNVrspOLDRU8GYz5usuOgAllRI4T420D/f1r/GOCSSy7h9ddfJz8/n06dOrFy5UocDke8O3Hx4sU0NDRw2223AXDeeeexfPlyFi1axKhRoygsLGTVqlXcfvvt/9bzUqmh0aEmLWylJmk7ijbI7i06FKuba6/Tc/DQfvbt24vfD+lyO3pxZuy7L0pJp7le9QnkkE8hu+nJYCQkKimmgmNIdgcrl6bQuUPz2C4tRYM5MYStJoNVqw/w2AMSH72REUucX2jgiksthKMK737sYtkn2U26sVJTNLz8RBrllVX8scLO3v1/nPZaBEJ+tGEb8+fLdO4Y4PyRJ8mHBqfMuOsrefaRFD771sNDTzmYcnXsuX2kJILG17JEAIBZshIRsY7/gMrDjt0RQnWJRAgSFiGc1LVaaIBYIaGYAszY6NM+Fu+EwgoXXd6A8fAgsqTj8WMY0kR3CtiFJFSEbB7m3vHiaa/D5k3LyW+jpl2eBp9f4fWFjXh9ApdbJjdby9bVaUy/u4brWolbAUadZeKxF+p58dFUxl4QkwnZsDXIrAdrmXmDnY/eyGDoJWX8tqTlWPK84WbmPlNPt+PJdkaahsoqGWejgsrqgkZwqWsI5O3mlbvNnHu2HqdLYf6C/Sz/UUW2Y+jJ5FcSROXTS3Ij0RASKrrQFz1G9rIZCzb0OoncvCC33qSmTw8/BYUuXlsoc/F5Zj75ys27H7tIsKnolK/j5cdT6dBORzQqmHVfA1bHmUiSRNvjpqhdRb940d8tnBSxhwhh/HVaJlxXz6q1IfpH2zebcpAkifTG3gCoJTWRv578cZiwEJU9zL03kesmWrjz4VrcHgW/918zR/zfDr9fUF7VVB6kXy8D11xu5eJrKrjmcis9u+o5Vhbhg8/cuNwKC1/KbXactBQNd82wU1uvkNNW5p3XMrh9bh0qlcSFI01xt/f8fBWN1iOIcIAkd2cMkomA8FGs2o8muY6PlgiSkyW6ddZz+FiYtxa52LkrzIdvpmE0qrj4XDNvvu/i0tHhuBb5Cfzwa4z4PFYS4erLrASkbqe1Fp989ApL32/5+52SrCbJruaayy28+YGLD17NiBsxde+s4/KpVQwZaGRgXz1FRyIs+TE29fdnwyeIFcPfWuhn4lQH332aysdvZHDrA7XotBLnDzfh8ws+/DiIpzSFNGffZt8DAyY6nnWUbz/MRKuV+PALN5MutzYhPk/giYcSWL8zeFprYLfbaXAKzhwR5sC63aR7e8T3lLAIUZ28lSceNqHVSsy5LYkX5jv5akEGN9xeQ4NT5oePs0hOapoLe7wKX3zn4efPspg6ycboCRWo9CHefjOZgX0MXHxNBeee3bLUlFYrMfocEyvX+Xl2bgqXXXSSmJ54cxWzp7UsY2Y0qmiXp2XjH35SklSYjToavadnlByRo9hDuaxb52TiuNjP9h0KI8xeLr/YxtBBWo4ci2A0gtqpxYQFh6hCg56wWwJVmHKOYMJCoojFi/Xqcjy+EOddWU5GmoYpV9sYPsQYjymW/epl1FlG+vY0MO+VBl55ormJ4aIv3Vww0sKIYSZGHI/Rzzy3DrFfgeOyEkIIPLZirpsQy01cbpmUJBWl6bugXo5NfZwGEdwa/kt+/ofBZDJRXSfTLV9PzT4t5apCjIqFraxChYp8vRanU+HCy1x0D55NxvFuziwplmDvYwtB/NikRLJcA1j78xYGjnZitCi4PA1NSCCVpCLLeQYVv9dy7Y4/yJLaoHLnkqvENDbDIsRWVuEUdc2q3E5RR4QQVsmO23qUr37wcu+tic2Iv7c+dFFRHaW6WkV6ippQKNTqqNdf0bPXUNZsXM6Sb8MkRXJaHJ3USQakoImrbq6kplKPQjU1oowUMhHEBMtVqNBj5OjhQKsjUheMMnH5DTU8eGfLG9KyX/1oPCl06+xr8feBgMK3P3rx+/9+PEU5dSmXOL76/Cus9bHquBTVUlXV9CB+v8LFVzpwHk7H5upFmbmcR2qP0b+fGotZRUZay1/z1RsD3P6BvcXfSZLEkIEGvvzey/VX2SiriPDoCw3UOaKcMwJKyw8TVUpQqxU+eCKRswe3PP5wyWgzv28I0L6t7vhxT5IqZw0y8uGX6055HcLhMI46QWY3mcy8ICWlCgfZTifRmwSS40FKDeVUUkw2+Tipa3LP/xnJkVy+/raQSy4IsXd/mJ2rMpqMQFxzSzWRCFw3ISZYfv+sRMZPreTX1X7uuMlOWoqGTdsDvPuRi6mTbDy2J0pQ7abItookX3sSw6mYVCYCKYcZM14wY6qdiqooJn2U5PLBLHh3HUuXpHDdzBJq6uDqq6/myiuvpKamhmAwiMFgID09HbVafcrfmf9tqK4qoyOZJJCMBRsSKtrQCZ2kRxEKDlU5Jdp9uPVFdHGfw35+Z8LkBtq0VTF8iJHqaoV1G6IIfxJrNgZIsKnw+QXP/6PpPZGTpWXx25lcOrmSuuQdaBxtaE93FNGFbYUrOfPCCgwqHcGgKlbdVNLIDPWj3vobr7zr5O6ZTY8ny4Jb7qulvFZPLRsAyCCXPDohSRJuXSVTxzc1lDoVVFRUsOSjZWQm2MjpEKCm0cHkK818+dVWDh4USPVq1PUW8umKnRSqKeUg2xFCYJQsFBS5qamLsugLF3ffZuW9xe5mQe4JfPezl9HDTTFiy6Vw561m7r/NRNk2DWOuruG5x+08MicBv1/hpntCrFrnZ+qkBO7+h4NunXX8/NlJvSMhBC/Nb+CjN3aS4eoHgE+4ad+t3WlLX0ycdAuLP9gYO4ZfcEY/PbfcV8t7L6dTVhnlzP6td/AP7GOgc/tYgtuvhS4oiE0DdO+s42hJhI75OpyNMivX+ln3ffPEKSdLy723JfLy205m3Win3inzzOuNmAww59ZENm8Pcs0VNi4adfIaB/UzcNv0CBeM3UPbqpG499Qw+94dtOt0ep2fHbolU3poG5awhraiG9tZS1vRmSTSiRKhihKc1NGTQUBMB7mUohbJTzmthA0/ZfHaO15WfVZI0KNDJkpvhuDW1uBJ28egHpCSZGTlhk00VJogquMQO0CABh1RIujQ05sh8c/dhIWO9KKcw6Qkl9Gls4otDkFQ9mEhIU58AlRpDtMukkiv3oP/9rr/p/WPAYYMGYLH4+Hrr7/G6XSSm5vLAw88EC/eOp3OJoZMaWlpPPDAAyxatIjly5eTmJjIlClTGDz476/ldBGRo+hMMm3O2cEDd1tpm2tkz8Ew/3hKy3fLgsx/IZleXfXMX+Dj94XJaIk9dxu1VaRG2rZ6XD1G0ESJRiPYpETa0x2/8BLMXhufbGkJkhSTFJIVQXVtlOW/+9m+VUJb0ouXN3rJHVzMwD6GVk1I5j2YzOV/RNix6fTI7MLCQpJ16Rzx7aNDbS/mzDrGw2m19OiqpbouysEjQQJe+Oo7P089kMz1s2viJiepyWoUvQ9aDuUIixBqYrr4dR4fnQLDsUoJNOKggJ3HTTP/fiJKQiKod7Bio5v6h0IUHYkSOdqZVKkpQSFJEp1FH7awglRLCr179z6tddi/fz9mE9htKixmFULAkveyeG+xi/OujLk1t2+rIz/v75PF+R+4+OnTbGrqZEaPdVBXqUMjdIQ1Ou6438naZXqMBqnFQvkJDO5voLJGJr9NbJ01Gnj4zkTuf6QBn9NNuP0ONv+cES84pabAK8/o+PlcP3Pu2E5WwxkxQya1A0tITSQSOeW4Z+/OHWjRY8XOLtbThX5EpCDJZ+xi6WeZcSPAM/oauGaChZvvreWumYksWeZFKHDDRBt2m5oflvu473EHpcfUaNiKSqhJJp1s2nKQ7SAgRBAV/z/23jNMinLr+v9V59w9PTkRhpxzEEQFVBQDJlRUBCOGo2LOOWEEs5gVE2ZQlCRJcs4w5GFy93T3dI5V9/9Dw8A4Mz7wXu97Xc//nLP8IjM13V27q+7a995rr6WiC/3S65cM1QsCSGzESy2ZNHWoNh1Z5xQhw9+0I+tFHRUcIIQfKaRm49Y4F59v5I8/o+g1Kiy2plJc/wUo6KhxJVi2OsJpg48VoMack9asfui5On75I8w5I0xcfqHlH/deY86x8K+H3QTDCp3a6/j+o3ymfeDj9fd8RGMCs1li2CAjv32bxaQHKqiprUWFCqNJYBUxzj/LTLUrxYtvelGrJfp01/POizmcPbaS0wan8wy1WuKzN3OZdL+Lzu21nDvSTCwm+GxmAJUKyiuTXDzaypmnmXjj88qTioWruhK7rWXWeIcSLRu3xZlwha2h8Alpffd5MwtZvCLK5MdchCIKG+a3bvAW+TvGXmTkvRfs9BlWy9hLdFxwtoXFy8NMedOH06ElsrUHuTS/V/fjwepRNYxh/zovxIy3m3dzlySJUaer2LBhA0OGDDmhGOTk5BAIaZgwWcvytj6+nrkAi9aEQCErL8X7j1k4fajxSDx0VLtk1m2Oc/opRgb0NnDW2EpefCyLs043IUnp/fGUN30893BmA0ni9uvtfPiVn3GTquncQUdldaqJzNTxsFnVDO5jaMKCjERFE4+U41HSWsvVt9cy4XI7V19q5erbT5z9LYTAZJCw+jNZvKSOOo9MPCG4/2k3K34ravS+kycJJtx6iHlz91OS6E/HI3vlhBLnADsoYw8H2YUpM8S1Vxu555YCnBlqKqtTvPlRPbPnhnnt6Uz+/CvGPY/76N3ZhFadZPvOBGOureK5h7Po0UVHeWWK6V/4qapN8dHruY0+78B+WtbtCGPFgSIUDug20aefwrc/h3G5FNZtCzNpgo1p70bwJBLs3r2bnj17nnA8WsJ/i5//y6BSqQhHdezdJ9OO7lQqe6nVHaQw1YEspQhRKvhp/zrapbo1OBIehUbS0EX0o5RN9OQUAHKC3amuWEX7TnEOKBvQ1w5tpPuVEHGqzFvJDHYgWxxx3D1yL8cI4ySXw+ylXOyjgDYAuKkiRYou9CMhYtTJLjLLihlwZhUP323jlP4Gql0pXn7bx4aNCsGAmp++dPLAsz7C4fAJM9iunXgHN0ycRTwmNauzchRWnZED+0Jk+buRKeURF1F8uJGATvRGLxnYJTaiqbexYGmAi85t+v6HK1J4a/T8MCvMZWMab8YDQZknnwuREe7Kjp0bm/xtJKJw+c3VXHOpFZMp1uyYLMDO0jgFhSd/01ZX1mAQJpDAKfL5dMZuLjzXyLZdCSxmFe9+ECG6tQe2pJWgfT+yIUjgcCa/19XSsaOKVEq06AL9T/rJNquKdz+tp2M7LY9P8fDWCzl0OY5Gv2p9lFsfdFGY1/IyIisC1ZGvLhZTqHXLZDjSP3B7ZDSaEy98rFm1BjliYOtm0Kt0tFG1olwp4yC7UVBQCzUyKbToSJIkShAd/7Rxkzh0UHDBKMhoo23UpdJqJb56N4/PZga49IZq6jwpqipBq9JSYRbccm8dJSVqTh1o5PuP8rnnMQ8el55cVTH/uiOA2VTF1q3lFBZKjL/ShF4nEYkoVNemkJJ6NJKG1hmDee4NFy8+KfPcm+nPqVarKSgoaPgcqVSKOXPmYDKZuPrqq084Vv8uEOoItZSjQYtAoaPUK12ME3XUUE5SSWCL50NBDbtiK5HjWoRRZus6HcF1HdBjpBA7SRLcNnkZg05RuP/25gsnFrOKoQMMlJUqtJO6AelRD4ecR527BssRHUMdWuII9plW8M5DTpaujjLk3Eqy7HratlHRu7eaH34NkZetpo26HTlKm0bvExVhtNleHI4Tk/84Hu+88R5Ou8STz8Km7SrWblLz+TcR4gEjneiOU8ojIoLsYSv72E4rOtCNgUiAS1RxoMrHyEsqUICeXQ3E4wrL10Y4dWDj7vWO0jhrNsZw2CRemOYlP1dDRVWKqMVHqjaXDUttnHOpG4tRg5TSUelN4A8qBIIK3nqZm65pusm/93Yb8xfWEVsdJUEMd94h3nz55CRAALp3786e/WnGx4hTjazdFOPdl3J48Lk6PF650Rr1d8RiClpd2qn5nwTkI1GBJKV1ki6+rooLR7W8Tl11sZWffgtxuCrFOx/7+fzNXJ553ctZp5uZuzjSqPB5FK2Ltdx4vZ6vX64gK9WKw2ED1dX1JxUHiymK3h4jXJNFkVRAQkSppYJqylCjIYdCWh8ptgPo0BNvRirELSopbh+jqMDKS0856L2gjJqgnr6chl9bQ8aAHfw5IxOTUeKmO33oA4V0TXXGKJmJiyjl7CdGhJQmRJfUKc3GtFC0Y8HCg5w7WsPuNTa0io06UcNOsZ6O9MZvLKOoJEp1TRVa3f8O/eNRo0YxatSoZn93++23N/lZ165deemll/6ffR4hBFptiolX2Hj6gWPNxtMGG1k0y8A1t7h5/e0Ac7/P41+TzMz+ZTcOdzYKMrpsD3LACuHcZl87gJdWbRQSmjWs2StQyQYMmLB79Hh9crObYVddirBPT0xXRp4jxXnjqqk74CAWM1OCmVYUsGfPQUaParkZ0bGdDqEPIYInp2kYDAbRK0a6MZD97CDpjaPzZnBgdwg9NjpyKjvZwA9fwG9/1KKok/z8W4RT+hvp3lmHyuFG9jTv/F3BAcxY2a5eSZfoYKxHCpZ2Mqkz7KMiuRuDbCOXps0QABeVaI1xTr2snleeKcZgUHHaOW4sSsumZA6RjafWw6yfZjHmkjEnHIfDhw8jywql+xN8/l2AO25wcMWkas4dbub5RzJ5fIqH8soU/pBMeVWSIQOaauFt2hajQ1sthytS3HhzjHz3MAqPMByFENRpDnPmRbvQmpQWpxwA6rwyahVM/8LP7LkhQhGFj78J8uoLdibevpQPnsxslml/7pkmXixyk/DEqVLvRWeK07mDiQUL/mD06AtPKA4enwc7xbipJJsCTJKFqpzN/PRWRpPcV6WSeOWJLCbeVcsvnxVw+UQ348bKaLQpPJ4U9SkdTrKxYCdKBA+1uKmiM/2o5hAxIvTl9EYse7Nko7cYxmaW4xDZTUbkhRAsnD2PrEQb2kjHxqYPil3EiNKe7hgkE4os8+enh/nux91kptpxMHaYkef0OaEY/KfBoFOj1cDN97h4Z0o2I4alWZqKIpi7KMzCZRE2zG+FyaTiu1kBPL6Wq5+pFGzdkcRgSD/zrRYVj9+TyRlDoqxcF+HBOzLx1cuMvbGa7z44NgUE6eNvuLuWnXsSZGdqcDpU1Plkzr+mEr0BLppQjaSSuOkaG+efZWHW5/ms3RRnxdoo8/+Msnalhj4DU/TsqmfoQAPxhECnb3nN/DsURSESSVFdm2pionQUW3bGkWV4dHJTkopKJTFymImrL7XywYwA+n/yNtAoVCmH0R4y8dbrKiRkTLlJ3nk5k17d9Zx5zj4y3U0nDOIihl/lwlaWxWvvBLjnNispOe3h0BK0mjjJZEs86eYx6JRzmP7FT7z4SCaReIoXHrGi0UhNSFm+ehmjXuKND+uZ8XYuvy0MM2mCnXc/reflt32YTBL9exn49I3cBgd2gE7tdbjdMrdMtHP5BVbOu6ayRd1UIQQbt8V46bH09MHQgcfW3tZFGnaUxpt4ExzFrj0JZn1WyJ2PubjnFgeIE9eDlyQJWSh4pRqKqvpy9kXr6TdQ8Pg9ziYFV5VK4sM3nPQ91YOt8ti+SCfp6ST6sIO12E0m7ntYzfVXH2tUF+ZreOnxLB55oY72Aw4Ti2qQfZlsrXSwelkdeSUqenVXM/72GsKR9ATC4L5G7r3V0eT5UemOcVjag1qlwk8dyVSSyCoTh5YUohcmgloXj++qoXU7GYNZoP67ltj/If5b/PxfiNqqOAGtCoUqAhn7yNdZ0Mg+4nWZ2KQM5JTUorOnXjIghEAW6cTOKJnZsEkmK0dDUhMm0mk5Pp8FTcxOShckovajjgsKwx0bJWaykNPj9vTGJFk4KHZxgJ1kkkcrOmLCkh5zU2+iIN4anU6iqlbh1/khvv45gN2qonRPitauEcSIMOX1zdT7ZTIzm2cINoecnBymvPINYy+4mEzRvLswQFIbxKTWYDvCaNFLRvJo1egYO860RmBtUxdVIQRPPBcip3YQTz62jVl/uLnzFisZdhULFsV454Motop+WCUHe3anBesL84/dOq+97+Pm8XYuHGUh06nmrsfcfPhabqOkKxRWuO3hEM9Nuf+Ez/8ounTvzAr1RmxKBgIFfz1Mut/FOcNNeOsV1m4Lodi2Yc9KcN01Fq651MLBwymmvKUhHJH5dX6oEeX+KPp00zF3UZjRZzZfjF6xNsbUZ7K476k63n8lp0lR4ZT+Ri4ZbeHrH4M8fm/z3+usP8K88EgmQgieetXL9VcdE5h+66N6LrviwROOw/atO5DQkpsqoo3UGSEEeqyUUUqcGAIFtUZGl8rGSQ46DNRS3uLrKUJBg56uDKI6uLphdPYotFqJm66xM+FyK7mdKsmMtaGI9uglA2ERZGvFTiKBAD/MrmFPqUJSl6JN4hS++nYJ65Zkk0gIprzl4/rJtRQXavH6ZA6VpcDXB00uWLobqaxIMHyogRfebr6zp9FoMJlMzJ49m169etG9e/cTjte/A1QqhXL2o0FLP05DEQo7WYceE63ogA49frzsP+glk3xK6ELcE8NFBQfZTXcGIkkSOvTkVJzKitV/Mv3VlotjJW20ED2W2KZEEi+1WLHTmo5YcBAjTAUHSKWgokph3hwVprpueFNOqpdGmP3DHs4cbWTc5Xrm/l6KJmwkgxwECrXSYUTrvYw6U0VW1skzOpYv+YuevRU+/NLP0w9k8sIjacZzrTvFA4/vZPsiH5nBzijI9GJoI53nPIpxihw2HljMLzNtDD/VzPTPAky41cOpA6LcONGEWg1fzowwf1mIXt016PUq5n5b2JCwuOpSXD7BS2xLL6x1A9jFBgwqHRZLgo0boxw67Of1Z1pmMP7rVgM3bl2GNuLErNM2KvSfKLxeL/GExLLVEW6d6OCzb8vQ6+Hr9/LweGUuvaG6xU3697+GOP8sM/sOJlm7Kc6gvk03GamUYPP2GFlOFT/9HqKklRajoeXmm1otodFITP/cz8N3ZlDtSnHOcBNLVkY478x/KJqONfHFh5XgbkWGkos3dPCk4pBMJpFlQSqmAyltYhgiQGdpYLPH+3ATI8JesZVM8lCQqeQgIDG0bfp5JkkSQ07R8PvB9PMilLODpV9lYjCo+PzbEOvmZlMQ7t6QK+glI+3pziFRiqz3opebNxqQJAlt0sa2bUGK4+mNfhupM17hZoNmPpefr2fMhVbuemw3rVt1+K/+cTPwer2opbQG798hSRJTn3cy6OxKeg91M7C/lrxWKXZ6V5NBDnffZuHdDypJhTo0Mp+B9HOwUrubU4q07Nkj0EoSKUMIWROhPiJx3rhqFvyYj8XcWBdu0uR61K52iNZ76NzeQM0vTjrHexEmSCUHiBAk6E2ybWfL9467LgUpNQonNxLTrl074sYwhoCRbvRHFimSpM3k1JKakPCnDWdEHe2qRrKJv5g1O8Vdk9K52ysvWLj99hUU1J3S4G4vhKCGcmooQyVJdJD7Npoacdu3c8NNCe79Vx5nXeTGs62STKUx2yosAtRRTZcuEd586RjzPZEAAy3HwYCRelnw1uvvnFTxMysri1RKIp5QmD03hF4n8e6UHNq3TZ/Tmael158DZXHOHVfNxq2xJoz32fNCnD3cxN0PBil0n9Ho+pAkiWy5NWWVQSK5+5g1N8Ql5zXNJd11Ker9abOO68fZ+PGTfNRqiVlzQzw/zYvZpnDW6c2PhwKMPkfLe2V/UdgqRUmGml17IrTZvuaEi5/ZOXYC/jAxEaE9PQAwZcQoyGv6WYEGQ9BwWGbHDij0DqaOasKq7QxgeKO9Rkok2cpqtrKSLPIpol0TeRFIj7TniCJcVKDHQMpYDwk9zlQhQcmHWqMQSNRTLcrIoxV+vMSI0kXq2/AaKklNAW0xB+xUcoBsiskt/C/zszlodTLPPZzFwD4G7nrUzYPP1mG1qlAUOPt0MwN663nkhTo0Gomf54TJzzRw68TmX+ur78JwsBNBvZ85CyJccKTZaTBIhI5M8332bYA7bnQ0KnzCkQLSa7mMvqqSOV8VsHtvgvufqeOcESZsFjUP3enEH5B56hUv+w4kmTwpg0F9DQzso+fzz5P0UYazb/diFCnGoL4Gbri7lsJ2J675+ddfS4lGBa+842s299p7IMHh8hQ6Hei0LRcbrRY1559l5pc/Qk2kvY7i6x9DqBU9ebTCSS4yKWpqDzPu+iryi5NYs7TsjaygKJyuGwghqJfcBAu2koNAVZXDtHe38sm3PvJzVcxbHObckc3vP+cuCjKh3cnp3fbo0Zup879m38EEu/YmUETaiEcIwdpNcTZujWE2qdhflmB7aQydRsWchWHWb44x5hwLl4+xkkgKrruyeQmBXXsSBMMKa9bH+G1+mFefzObeJ938/nVhA6P1KL74Psjpg0047OoG072juHm8nUdf9PDzp/lNCsX7DiaIRAW9uuuZdK2dT74JEE+cnARALKBDEiG0GNDuG8ry1CI+eLX53MxgUNG9q5rayigREaKC/SjIKEc8XWoVNxPHNW9y/PCdTn6dF+Lph2zUeZJ8MfMgwWqFMeebePguJ+Nv8bD4T/BUteGPVQZ+n1mFvdDFZ+87aNNKSywmqHEn+XWeQCgyE2+FwMFiOsZ6peMigTOVS/JQJ1ZXL0EyCzp0OHm5sOZwcirj/8X/c5SWlmJQzGh1CgWnb2P2N9msX2Xn6x8E7S/YRJVjPRJSi4wVAA3ahmQyJZJoklZaVZ6Ntao3Ve4EKUOApLOcmMYPsopu3VWUGlbgE27CIkiVOMRmllNM+4YFrBUdkVQK1vblHLKvYI00j73SVkAQsJTR9/zDZOclqayRIa5n7y4NtdUq9rAVKw62bFTh92tOWvy/W7duTJn6KgdVO5v9vV/lYsAgiexMNUlaXijjRKmjhmnvRNiw5dhCUuNKMe7mWg7vtBBUe5A0KbbtTHDFjbWMGFPL609byDs8skFv1FWr4pxL6ti8/dh7LV0V5YKz0w/Ls043M2q4mdFXV/LeZ/XMWRjmsRc9nDamAkVJF7JOFhdedCGhjDpSIkFV7l98/bmNz97IQ6WSWLIiQr/eOt5/28zbL2fi9clcdWstWU4133+UT5cOOh54po5tuxrHxh+Q+X1hhPuf8uAPNBUx/uK7AAN6GxjY10gyKejR5VgyGI8rfP1TgDsfdREIykyf4WdnadPY/zovxObtMSbeWUvvEYeJJxSuGGNFCMEHM+pZuznFRRddfMJxaFPSGgkaCp872UA9dXRnIEOkUfRhGA6yCeChI70okbqgIOMTzbt1lrMXCYnNYjlV7jjnj/VQ42paHD/vCjeFsW60k7qjl9IbB7Nkpah+EJsXZ1K6JpOo30gqCSrUUNmaG+/wMu6WGnp00TNvZiEfT83l588KmP1lPqLzZkKtalESCvW1h4lEBfF4y7pOw4YNw2w2s3jx4hOO1b8LYjEZnUaFERM6ycABdpBNIR2kHpgkCxpJS6aUS3+GE8DDBpayj21ECCGhYgsrUUR6LdRLRjRRB7v2thzrtRvjZETbNPx7Pzuwk0kPBmOXMlFLasySjU5Sb6yJPKa8oFBcM5xsuTVmyYpTyqVjZBjr/sjl3Y/CEDPjo44trGQNfxLK3sWyuVnM/TPK0KFDTzoektqPNxxnxjt5DBlwTG8nN1vDZ+85ye9dRTVl2MlsVPg8Cp2kJ08UM/V9P8+/5uOFKVFKqkazd1Zf7pxg5fbxZjZ81RNzeW9yMrXcMqFxpzYnS8Pv32cRyNtKSPJiL6pn4r1eZn5pY9qLWUikdX1bQk6WhkJtAd2kAUTcQWbM+OikY1BZWcmFo5xcf1cNN99bg8OuZvzttZw1tpLnp/kYd7GVu59woyiNE87dexN88V2AcRdbuXWCnade8RAMNS66CCF4+Pk6Ekm4/WE3H3zhp7wqxe8LW5iRBX7+PUgkqhBPCH78LcRPv4UIBFsWhm+Eo1MWqSQZjpPTdaqq8qOWIIgPAIuUNleLiqafVRHpJkJvTk07rlJPhBCQ1nuMHZdbG00goSKEn6FDNRiOFH7fnR4lO9TU7AGgFR2IRFp2KQdIKEkO7ZNIkSQsAgghcErZZMutWTBf4s57gzgsgs0bFjJw4EASiQS7du1i7dq17Nq1i3g8zsCBA7n//vv/I/WPQ6EQrYu1TTZZR5GTpSHDqqO48iz2z+pPbEN/cuW2eHQHad9Ow/Q3rVTlLicgfA1/ExZByjJWMGCIwq/f5LB+aTb2rBSamI2CUC/aBoYQ3dmFNl3d3Pt4HRu2xPh8ZoABI2pYtwoqDTsIJiL88YOJ7Pp00cksWWlNJzKyZZ56xMrWXXFC4eaLm1PfDRHyadGZT47hk5GRQfvuJQQkL5B2FDZIRtRSWjP2ILsxmmVGjlBRrStFixZn9QDOvtDLB58HGdBHz1tv6qguWsxm1TK2i7WsZzFRQgzmbCwiAyuOhveLiQj6VhU8cq8dvV7F/J+zaTO8lOqsVdSJGrzCxW6xkZ1sQG+UeeiuxuZQfXprCOD7+2k0wI+X1nTCU+vF52v5uL+jX79+pGQ1ckpwqDxJn56GhsLn8ShprefcEUYuneDmpsl1rFwXZcXaKGNvqOKTbwJs2hoj6XU0KYwfRX6qAyGvjoeeCLJ1Z+Ncz1cvc8HVtRwqT/DF23lcdakNgyE93nrZBVamv5KDSgXxeMtrQzCS4s3XDaycl4/JpMaglzAYmy9cNodLLhlHVOshRgTVCW5rw2GFSyd4sLi6kiLJYeNmuiqDmpAsNJKWrvTDYVOhyqptdF38HTYycJl3MfLm3bz0sYc7plQQ7rqYQ+a1WCPFdGcgCWKsYzE7WU8bOjX7OnbJSZIEdpyEAy0be/4nQ6sVDBtkojBfyw+fFLB+QWsW/VjE0l+KefRuJxeMsrBha4zTTjHw3stZ1HoSfPp1UyOtA2VJ3v8oTm6yhPxQTx58LMye/XEWLouwfGW6yKUogj+Xt9zM1GgkenXTs2tvgq6d9Mz8IJ81G+P8+VeYZFJgt6l5/ZksZs8N03uIi4vGeRh/Wy3quiI0kgazvw1lh2WmTfexZEUEr6fmhOOwfdsasrPTchvPvOZpyD2EECxeEeHWB1ycfYYJo1Hi1wWhFl9n0fII992WwSdfB5rdB339Q4jyw9CH02gldcAi2bBLTjpJveko9yUW0LN+USE//Kgle8Ra3G3/pK7kT06duItFv2dgtKbwqCvJ8w7AtG8wBzY7ePh5D5FI02fDwmVhigvU/P7bFyccB4A9pVu4baKD3xZECIXTTN3N22Ocd3UVP/+efn6qVDB/SYRoVJCSFV5734ffr7B4eZSLz7Xwzc9BUqmma5WiCKZOr+flJ7K57AIL2U41j73owWiAYWPKmTU3RHVtik3bYvzrYRcr1kR56M4Mfl8YZnC/xrl4jy56qmpS3HB3LeWV6WefLAt+WxDilvtdvP50Wu/ysvOtfDc7SDwuSKWafifNIRaLISV1dKEfO1jLAXaillT/WDMyGCSqKaOGw7SmI7nZWlp1iNG+ZwRHluDeJ+ua5NOQNmhq21rH+LE27r7FwcZFhYwfa2Hq+yFK+lawYW4uvRNnki+3J1cqIs8zEGXLYAaf6WbUlZUMOb+cs89I64Q+81KIioM6OtKryWfVSjraxHsTDRj+r+h9wn+Zn//rUFtbi0olc95oLR9NzWm4CLp20jPjAz3Pv+Zn6mupBgf4v0MIQYwIGtJJTBWHyKEISZLIpw0mr4093i305BT0koEK4xaEqoJRY2KsWLWJsABHZpKKHVAh7+GAshMValKqGGZ7kioX5Ee70kW0QSWpELKg3u9m1q/rUWs1SLX5CH9n7JKJbiJKGaWsZRHWmB2h/T+rtV9w4QU88dCT7I9tpCjRFb1kQBYyXl0Zuvb7efPlLJ5+1cPPK/Y3dH3/HhMfbrrQl9qKcq4fpyKRUYZRryLs15Ly2UjofXQ41c8H0zLJzrTR8/RyiitHsJG/MFFJrigmQhAzNpyHOjPhyp2oHS60etCZaHSzXnmRlYvPNfP7nxHKK5P8NCsGcTNP3afm9dee5NXXPjyp8zcajUx+8E6eefQJHp9kYv7iCGuPiEH/6wZHo0780IFGDpUnue6uGuZ+W0QiCY/d7eS193xEooLunXVU1aQ4XJnC7U1RUmRg9FVVXH2plWGDjXh9Mh9/HcBqUfHm89mEwkojqvy2XXEmP+bm8jFW7p6UQSisEIvDZTdWM6iPgQlX2ojFBNO/8KPTwdq5xRiNasrKk9zxiIurbq1m954E0ZggPy8PWZZPuCDesXNHskkzxcrZjx0nRdIxJ1GTZKGzPIi9bMVNFbkUIaHiILtQhIKTnAZd0H1so/5IkdQuOdPjXVXVdO23jWeeMnDxaAuVNSmen+pl3Vo1A49IPvwdJXRjFxsZwEhqRQVbWUWP8GAWznFx2z0Sl5zXeJNeXKhl/vf5THrYRn1tgEgyxSdf+xGi+XFESLM/O3XqxJ49e04oTv9O0OogWynCnfITFRF81NFeanqPqyQV7UUPytlPV6kfwBH913LWqReQpcomqPKilqM88ZKaWV801Ueq98ssWBzDTBJFKKgkFT7c9GVYo/tbEQpeaghL9XSI921WkiMn1IU//zxMoVxIPXV0pR9bWMnk2/VcNclFSk4XM07G7AdArVXTqkDTrI6vJEk8+7iFCy48REGsW7N/Xy724cHD/j87UPmnGTV1bGY5HelFTvDI30hQk72aB+9sXh7AZFIxcIDE1p0bWPVbdiOJD5VKsGh5lD49mh/bmv9nHFUo3UXONlr57tvpXHXVdSc1ypKTk0N5FRTkabl8jI2LzjU3fD9rNsa4+d5a1GoYeE45l51vwWFXsXZTjGBIMOOdPMwmFWaTisfvcXLRhCrOHWliyAAjldUp3vvMj1oN6+YWNxT9AkGZUVdU8uNvQS49v/GGvKIqycPPe7jmMiuTrnXgdKhYvjbK41M83DzezoJlEa65rHkWxTc/RNB4WyOEwKuqoW/+yTF8QuE4wTodWgzUigpypSI604cdrKNQlJBDIRISAbwcZDfFtEMvGdBjwE66macTejzaQ4w441jRY/X6KAG8ZFNAceGxazsSVONoZkwY0vefVujx4iKTpmtZUiTwJb1kZ+jpPnwTiSSsW5/E6C2hIFzCfn+UTvRml3clKluAkSNH/lf/+G/Izs4mFP7n8XCR0iBJEmaOXadSTLByddqNfc4sDc+/vJkNG9MbzvbtJS46ReLbnxMsWxVl/wEZYySfkuM2INaUg2zRmh+/XU4w4icWV6jzyOhMajJNBlz1EpdcGea3Pxbg9UikkhIatUSbLEFhvh6TUeK0MeWcOsjIqOFmzhluQqWCGd+Fmfl9gqg+QM+eJz/R8PwrzzJi6BkUptqSnWiDWkrrdO5nO3FNAHOGTGmZzCljqjlcBuG1gvyKEUx/soy3plaBJDD62tNZzucweymgNU4pfe2ahZUg9WSSS1Ik2O9YytMTjhU+DAYVP8zIZP+hBD/8sofqWpk5P6vBD1pTkpLWjdeJ+++ycN7CbVjdw5o8L3wibYqYSyGViX3/2ED4O1QqFZ279KKmchMd22mbldg4ivFj7cz/SWHW3FrMFoXyqhR5ORrW/FHMmGurUSVaZuHrJD2ppIqCqtO56spNZBcH6d1Tw+FymdJdEqnqtpx/U2WjEdGjMBpVOB1qvvs1xITLm66FQgh+/zPME/emWbbXX2Xn/qfcnDt67AnH4YYbb+GjD6YS9+pxU0UBbYjU66lxpZp9VvoDMnv3y+S6u+OQ83FZdmHX67DEmmd8GSQTDrOBiRPVzHw5DErzz8YYYe66zcjD9zgafnbdVRbufNDL1z8cYnc0gYMs9BjQosMotfx9WbATJkD7DiUtHvOfDAnw+GSyMo/lDkfXrD37E3z+VZjSUpjyho/aajUqSc37X/j5ZW6I66+yYbOqmD03zPwlEVy1JuzUY8OJtqIzA0/fTrZUiDXVmkDBBh54pg5JokX5MACzSdVQ4LeYVZx1mol1m2McKk9is0p8/FUASQXRhMy+VUUEFB+KUk82YBY2kio1P84JAQI5VX/CcTCZ7SSSaSmHWXPDXHtHLUKkmw2D+xn4dno+b3/i47mHsnj8JQ9nDjNhtzXOt+YuCpOfq6FVkZZ3puQw/vYazjrdxIhTTQRCCu+8H2XdpjgOX5cGAsjxyJTyKPcbKa9M0q+XgZ++anyMPyATC+jpqgxuaPg6IznU7jnI4HO38cjdTs4cZsLnT+8/5y8Js3x2MWNvaZ640hyEEGzf+hdvfJfB1Ok+1m+JccoAHeMm1TBvZiGtio7lDddcZuOlt7zs3pegTw8907+oZ39ZkjtudHDj1Xauu6uW157OatDq9Ppk7n7CzXXjbIw5x8Kk+2rZvS/BOy/lcNpgE6OvqmTtphhzFoTJcKi56Ro7vbrpqfPIvPlRPdeOtaIoopE+6KgzTFS5Ulz7rxpsNjWplGD4UBPff5RPhuOY+U+dRyYYUk44Rw6Hw2gUDWbJShfRj+2sISPkpHRfoln9bkURrN8Upx4P7elBrP0aZn6cQZeO6Xw0kRBMne5j0n0uPngtp9FeSIi0w/vR/3/pLR879ke58yYLn3yi0Fbp3kTqxSxZKZI7ceWF1Qzqr2PSfbWcPiTCzi1abNhaLNJmkI0k/9/ja/63+Pm/DJ07d8acE+KVJ4ubvQgeuNPGB5/WcNCzm4401Y+s4hBZpKnUXqmGSnGAAtoQFPXsZwdadNhwspuNyCJFVnaIg6V66lZ1IjuZTZI4VbW7SKQ8tBXtyCI9uiMUgdfnYr+0DacoakjgJEkigxw6RoewJ7qJAqlvw8VukIx0ojeHxV4Os5cc64mPvB+PgwcP4tTm4FOXInXzUheQ0OoEN16t57qr0h2SufMSuKjELjLJlo4lcUII9rCFXIrJkvKoEPvx+PRk1Hcjm3bHrB9iULNuP48/e5iP33FitUgYJBODxEg2s4Jy9iNQyKUIg2Qiz9sfvOnXd5UsbPKZ9XoVF49Os2anvR/EUNeWQ4fL2bV9KX/9tZhhw4afVAyWLP2e3gNkPP4kqzfEkFRpnZrmRpDaFGs5/2wLn37r53BlirdeyGHCFXbqPDKHypNkOtV8+3OQC0eZuWWCg0RC8PMfIb79OYhBL3G4MtngdByOKJRXJRFCEIkKJj/m5rsP8xsVRN9+MYfFyyPcdG8tRoPEH4vCtG+rQ5+SuOzGGkxGFXfe6OCnTwsYPPow115u5aOvAhTmCTweD7m5LRf+jkcgEEhrPwpBHVX05tRmj2tLFzazghxRiKRS6Kj0ppIDHDZsJjtDhywl8VZLDBAjG13H2RRgSzl5/PHlvPxGFckU5Pn6YKaqyb2YEskGN/cIQarFYXIowGstxZO7kAJrktuua16APCdLg86gRx/WIHlzeO61MvoM6PKP556Zmcm2bdtOKE7/TkjGVWgiGehJsoXlR8wmmodVcpAQx1gSkiSRRysSmnpuf9zLhCsysVpU3P5QLf96yM0LjzobCnel+xJcc7MHR2VfosTYxF90En2QkNAdl+zVayuIFuxi3OV6Pv08jtnVfGFLkiQsqUwyySWEn82sQNZEefOjFNVVElOedrJ27VrOPvvsk4pHbW2MgX2bH18B6NlVj6KpJ0lTdmu1KDuiV3asmJtFPgkRYxtr6CEGNZxrShWjdZGjxfepDyeY9lJGE23jC0dZGHVFJTdcZWsYLTwKr0/m65lxiuUCkCCpC3L2qRrWrVt3UsYw9fVelq128cLDTi4e3bi5MKhvWqfpwxl+3nwhh+Vrozzxkocx55i577bG48JDBhj5/esChpxXTiIhqHWnqHUn2fFX20bH2axqFv1YRP9Rh1m0PMr4sVYcNjWLV0Z4/T0f77+Sw1mnH9vEnnmamdNPMXH2FRUkk4J7n3Rz83h7o8TzcEWSDz+JU5gsZK9qE2ZHEoej8fv+TzAY1KRkOykEh9lLRAQppISenMKhI0L1gnTTpxO9GzbaQgiSxBEIUqRIWeu47ML0WrVgSRh/eQYaFLy4WLH6OEae9M+jyQqCA+zAIuxo0JIkjgYtKlTsyVjIfXfYuOeWY4w4WRbc+2g5S3+KU1iYi0Wrodv2U1lbv4BQKEROTs5/9Y+PQzKZpKpablGDc9uuOLK/afHGKfL47sdt3HO7hZLWWj5+59h9kEoJzr+mip8/K+Cux1zs2KqhVWBwk+edSlJTFOpL6a7V7CvV0joyGKvkAA/YRIifZ24iLiVpHxuY/rkC4V0BHn/+L0afY+Cma+xoNTBzdoj7n3YTj0pEwhKRqEKr1gpPPfPGScfjzz9/58VnLLhdlbz7wV6cDg1VrjinDJF48t5MHnnBw1fvFpGdpWHvgQQXjdmF3TOUrEQJuI4VlGRSBKmnDZ3xCy9qNOTTmp2qNQhF4ZB6O6aUludfSPLLrDqeedxKnx5pdmC7NjoenKyj1p1i8R8JNP58UmE/m7bG6XqcnltJay2PP67lmeeWYXN1xUE2SRJUcYh63HRnMCmSSFrVSZt53X7HUzx07xi6d9YT+wd2ZSwuKOhSjymg5sE7nNz2oIu3X0w78o4518wHb3qbsUJLIyJCaFRq9JKRwrohJN0JVm8Mo0VHoWTGbdnJhec0z8bOzVajCMEXMwMMHdCYmSqE4PlpXlLyMf3lwjwNiWRa2uBEYTQaSUZNdGcQu1hPlsjDXNuZSXdt5acvMxtNLyiK4LZ760m6M/Gl6kkBQft+jPyz/rxKqLnqMhOffbIPUdtU11AIQTBjHzdPbKp3PfUFJ/OXRCmrLCOoqaRz4lQOsRtZyE30QY8iQZwAXjT/oc2e/wnROLz5UT3vTDnWNEwkBFff5GXLagP2QB9K0FC3tRIPFRSoWhGu1fOXdg96XYDB/Y1ccp4JnQ7++DOMP7WcuoTAW22ib2okWklHgjjFHcx0KNGwYGmkWdmIo1i7KcYDx+nJd+usY9YfIa67q5poDJ57KJOH7nSSSAi++tHNlDfrCbqMeGI1yKYAw07RM7ifnpfe9pGd07J50d/RpUsfYvVG5iyIcOn51iYNWiEEv/wR5rpxdt56IYeLJlZxzaU2Rgwz4Q8ozPghQFVNik+npXPrzh10zP22kHlLIrz4ppftfzmxhrrhZRPtaH78GSBHbs1zr+9l+mtNm7j3PF4HriKiItyo4J+rtKWqpp6lK9288o6XoQONXHa+lR2lceq8MjrdiU9KxmIxsjMF8YRgycooHUp0VFaleGSys1Hh8yge+FcGA0eVs7M0zrBBJtZuinLeVZU8dKeT68fZuP1BFz6/QjiqoFFJpBTBp2/ksmRlBH9QplN7XYPR1ifTcrn2jhrOG2lm7IVW9DqJD7+s55ufQnz3YR7LVkW58uZqvvuogGRSMGteiKUroygizQqe9XnzjafvZgcx6EGg/kfm5vGwWq3EpQhCEXiopRUdibpD3P7AIeZ+l9+kgD91ej1Bl5li2uHP28SinzLJzT5WGtTpJB68w8mDz7hZuCzSKNddtT5G7+46Fi6L8PYnPvKyNcz6vIDla6PM/tje4md2xlrz5bcHueEaK1+8nceNd7tQezvSogsh6XVUak40+/8Q/x17/1+GnJwcMhxSi25rWq1Elw5aJCS2ilWERRCAuIiyV9pEjW4vxqwAFfmL6HDODlpnW6mlir1spSv96SYNoJPUi17SENrQCVe5nla1w8lMFR9hhRiJqP10knqRLR17wEuSRKaUS3vRk0PsbvK5rJIDFVpk0ZSaXUQ7NGiJx05utOkoduzYQconUPnycXsEDz9gZPn8LG693sqajTFOH+3GWN6bXIopZQubxQoOil3sE9vYxF/YyKBQSm8szVhJEqeApolVZrQda5frOFyRJBROm6qoJQ0SEv05gy70I05j7Q1JkhA+J6vWNz+asnBZlITPQjgVYf/BFMOHavlw+gsndf5VVVVopTKiUYXla6O89HgWN15t59qxLY8FXX2plU++CXD6KccKJVmZavr3NlCYp2HJyiiTrk0naTqdxBVjrDz/SBaP35vJlMeyeP9zP0IIHni2DgTMWxzhm5+DTLzS1qxL3fBTTfTrZWDp6ghDBhj5dno+v31ZyJyvCnlnSjYffunnxzmhNFs0IhjQx8CW7S4MhhMX9i47WIYXFzIyGnQtmmBpJC0CkS44KTI7WUcQH0aT4L13jEwcb6CN6Nzs3+slAxkih6DbTMrnIJq1H/SNxaaDop4trESDji70pz9nIJNig2oxF10isXFZLtlZ6gZ32eagkkBWyeRFuhKtN6LTNc84OApZlk/44ffvhHhChVeqJkWCbgxC/JPLrhDEiVEv6hqxZ/LiHfnjD7nh+3hnSi7zFiQ45XQ//UdW0HdYLWMvUdDvGkqWVEix1I4u9GebdinOggjVRYupzl5FlbQP54DdrF+azcN327GY//nxKaECJAppS1KKseyPLB78VxZGtYFff2/5Id8SqqurSYRS7NvbcgzKq1I4dBaqKWsSm2rKaEf3JteRTjLQhs5UcExzUpO0sH13y/IAZZUphg1qeu9qtRIvP5HFmZdV8vvCEIoikGXBr/PCDD+vjozK/kiSRESEKGiToG2rdFPjZDD11UewGOGKMc2vf317GthflmTZqgiffRugb089P/wW4kBZ4+ePEILnpnqZNMHBI5MzOf9sCyNPaz7ZNhpVTL45g7atNcxbHOGTb/wEgjI5WZpGySCki3qPvliH1azipmvsDBlg4KlXPIy6ooKFy8I8+XIdwy+uIlWbyybNn0RtFdx/l5V4/MRF7QEys1qRFCmyyKM/Z2DFQSmb2c4aQvgwYEJliKGT9A0bjlpRzjoWsVNazy42cIjd9O+nobwqyX1PeLnlzhD5noH0ZigKMrv3xRskTXr3UREU9c1+lqgIoyATI8o6FrGBpexnO5tZwV/8TnYO9Oqm53hSm1otMfVFB7YuEdp0L0bEQYUKp8inurq6yXscr3+8ffv2k4rVvwPKy8upd+m5/MaaBrbFUdT7ZSbcVofa03QTlSBORaVg5BgXG7cey1/2HUxwze013HC1jeJCLVOfziZcZ2xWzxDSjI3NmwWdI6enC5xHYJIslASHEgsYMXDs/vHlbOHbT7J4+8UcenXT07WTnqfvz+SPrwvJyZHoWKKjQJ9HZYXqpApdR7Fw/g+Mv9RAYYHE0GECoYswbYqdX2cU8fVPIaY8ltXgTt6hRMcFl6aotm4mJY6tA1ERZhurUaNhJ+vxUEMlB9jBOmJS2myvl3w6XcNn0sE3Ev9fgxl3dZR5ixrne3P/jKDyZxInjjmWy+tvhZuMTl411sxvP5spt2xgCyvZw2bMWOnFUDSShgoOcPHlF570c75Hjx7IWDhjiJEPZtS3eNzMX4K89kwmBoPElz8EmHTtsc3pI3dlYs0NNyuZAXBYsx3dcfUDraTDJmU0rCtKUoO3vnmpD7VaYkAvA6cOMnDvU3Xc8YiLH34L8uGXfi4YX8W8xRFOH2Jk1JUVzF8SZtX6KGZL/knFIJVKIaXUmCQznejDNtbgF34OripkwIhavpgZZPP2ON/+HGLIWW5KF7fCmHJQzn5K2YRGA1a73OjaOB6KUEhKUQ6UpbhsrESNffMR5/Y0ZCGzR9rI9Teom82PNRqJwf2N9O2p4/RT9dTlrkPWh6jhcPPnI5IE8CIjs3jekpOKxX8KcnMymLsozJzjRrknTfZxYFEH2gaH4JRysEtO2io96C2fgUdbjtaYpHf8TLZt0tCji47bH0ozOh+ZnMn4y2xYzGoKadswVSkhEU8IJl1r56t3c3lsiqfZkeif5oTo3U2PyXQsJywtldm5UyEShWWzijl3pAWVSsJgUHHD1Xbmf19A++5x6ovWE7IeZPIkBztKE1gtKoaPODGtW4B4PI4pXMyjzwTTGsp/w7Tp9YweaeaW+1106aClezszz74UYuSFtVx6XRVnnGLkm/fzGyZdhBCs25we9y8rTxHX1VOTsYH8PP45/0bw+2yJR56tb/gci5ZH6DW8DLdHYeytdWSPXENF7hJCwt/wd7ZACSKhS09DhRVaF2kY0t/IM695OX34pSccB51OR60ryBffB/B4ZXKz1VTVprj8wuabMpIkcd5ZZloX6zjzdBNWixpJEtR5ZaZ9WE88CcOHGvn503z++rWYi86xMG9xhPc+83P5hVaGHmcel5ej4fev0uzSJ172cM+Tbt75xM9vXxbQq5uBO25MEwX6jCyjxxllPPqCB40G6v0Ku/cm+Phrf5PPV+NK8dp79QzsY6QgV0MsdmK6nzqdDqFOexWECaDHgA83gY1dGXq2i1l/pMfzN2yJcfn1bqa9FSWQiKFGQ5fuSqPC5/G4+5YMvvgu2PDvQ+VJHnimjpXrYqzbFOX6cXa6dNBx3tWVLFkZBbllpqoKNYkj24t2bXQY9BIaNNSranBLFbitO3Dp9pEUx/YgAeFDUbW8JzlZ/Jf5+b8MiqKQbGZxPR7BSAojFrzUIPVaTTAlkZWp4qN/GenS0UkwJCguyMAfVBh1dgIJ6Er/Jlo2Xly0V3o3SnZdOWtxqFRk1RQ260yZQTaH2N2sU64RM0kSqP92WakkFXphIBKIkEqlTlr302KxEFWHyFOKsR/uzfP3HOCpp6tBEsRDWgJ+M3AImSRmLHSlPxFCqFE32exHCJFFy4mV3l3Cy2/uQuPL5zD72C02kyLBSuaiRouCTLYoJEPKavgbp687N0xaxhcfS/TvfawgsGJtlDvvDlPgH8hu9Tr2lsV5/elsXpseoaKigqKilrtox+PgwYO0LY5RUyOx4LsiNBqJvQeTjSj0f4dKSmsaRWNN2Tq79iYY0FvfYpI9qK+BR1/wcMXNNZS00rB2Q5QHn60jN1vNzA9ajt15Z5rYtjOtR3j8Z8vJ0vDJtFxGX13Jcw9l8v5nfqY+m41W42fNmjUnzH4LByPIpKjH1axr8fFQoyGTXDLIanDXjHtjXHvNegrapkePWoKDLGRkRE45n36UyyNPBUlsjKGTDChCppTN9GJII9mJIkpwKjmsXbcqzfozSy2OXAGkkjEMNgOKpEISEmX7y5o97iiqq6txOps3Oft3hk6fIqDU0Us+Az0GwgQaRtL/DjdVOMnBTTVl7KW7GIBa0qCTDFTXNN6YmW0yVaUS+upcukr90z88csnKQsadvZ5HbrBy2/U2bFY1B8qSXDJxF19+UNjgHNm3j4odB3zYpKZMHUXIRAmjx4AKFTpJz65SmWvGmnltaozVq5O89GbT8f1/wovPv0gORcxfUEPsCaUhWT0eL08LYfV2w80OajT7yEulhfMjhDBja7Fh4CSHw+w9Fh9Pex59YRWzZzQtptS6U8T/IQ/r39tApzYmrrutHnuGBwARNZHh7oNVysAvvJSq1tMfWLlOza2TO55wDCoqKkjGq3BmqP/HEbRFy6Ocf5aZ6V/4GXWGiXG3VNOjs56zh5vw+GR+nRfm3BFmbh6fbjzMnBVkTAvsJYA2xRp27xXcc4+dhcsiPPx8HWMvbFqAffRFD1076Xn5iWM8qkvPt7Jxa4yb7q3lxUez+P7XIBffVstXP4Xo0FZPrStFMNC04PdPuOnme7lr3d0U0BZJksgiv8mzbU1sIW6qyaIAPx4CkpcS0Z1KsR+BwIKdxQui9FhQi11jJytV0uCA3ZFe1LuLuHDcGp591MaTD1u4YP16dNWnNhp9S4oEO1SryNNl4Yp56UAvMqQs3KKKw+ylldQeSm3cd6MP2VnNm69aGX5qeuMgSRJ9+xVTXikT35/OQ0zCQjAYpDkMGzaMP//8k8WLF//Hmb9lZGSgVYysXeen17BqLhmjp2c3HatWpZi/MIWusgc1lJEtCho923eynu5iEOyCS8Yvp01JeiwzN1vDg//KaJCoMJlUqP4HOoRKaNA0I32gklQUi3ZUc5hWtCck/PTqn2Rgn6bM+NbFWi4930rHdloW/hll5iwVW7dupWfPppNM/4R4PMZl13op3a5FYxMUFmm46tL0/bh7X6IJQ2vKUw769Aox9e0lHNirIp5UUI40UjvQgwzp2P0aESF2yRvoyoBGsTRKZorcp3LPQ4vYusqAWi0RCis8/ZoHkeGlR1c9pauj2Ms7c8GVe3hvqoM2xemq4Z79Ca67w40mlkEXGrNr64UHr7GGp5596qRicBT33PcSM364l/2HksxZEOK8sxqvY4uWR3B7ZXp106NWw9adcbp31nHdXTXUuGQ0GihuDbsjS8hy98ehpMcbEyJOnX0nF14QY8FihUQ41mgSogExIx99GeCic5tfPytrUsxdlGDUcDPDhxqprUvhqpPRqOGqS63cOsFBLKZwxaQaduyK06mTkfr6+hOWhVGr1Q1FKYtko48Yhpsq/HEP7MnjxQclIuZqMiJtccbaoJV0HGQJegx0pDe14bXcPEHL59N2kRdseh2Wq3fTrTus3hBl/Y4oHQbH2LxpIRGXHTVq4sSwOCM8em9ei59Rq5Mp32smEelMltCj1VZzkF2YhKXRtZcSSTZLy9GgRi1UyPIJ6kf/h0Gj1iLLaf3G6TMCdGmvZeE8NV3l4ibH6iUjRUoHAhl7yAi3Q+Uq5vGX9rLit+JGJIW7Jzk474pDBNY7sZGJVtJRXpa+x7t3STPYLxhfxZ03OjilvwFXncwn3wQor0ry6bRj330qJfjymzjZ+kzuvUVgPq4oGo0q7NyTQKuV6N9Lz1l3mnj5bR/JpGDZ6igSafbeiSInJwedXUPkUCEjLjnIuEusDB1ooM4r883PQbp21PP8I5k8+7qXQWfWoi/vSoYujmSMEvLJ/LagjgtGpe9bRRHc9qALk1HFPbek165tu+K89p4PIVTsmn+Y7Gjz+Vo1ZRSHOjH/fTW//niAhBRDZ4kx7/vCRnIYte4U516yBtW+IajR4NMfZvueCHnZau67NYMb7q6ldbGGZaviXDSueY3x5qBWq6mqCfHpN/DLZwUU5Gm4aGLVP+aJGXYVDrvE1z8GCIUVLBY1s+aF6NVVz323ZTQqBF51iZXnpnqJRBUK8jRs29W4EKfRSFw82sLFoy1EIgrj/1XTqBh+9y0ObnvQxZUXmZl8swO9Pv27fQfinD++ml/nhbn5WhsZdjVLVkRZvCJCt05arrjIyhMveU+qbiIpKvZpNqFK6VGQyaMVGYnWJHbl8dSdBxBmPyT0VPn0dONU9rOLAD66dW35PfJyNGzfHeehZ9OeJ8GwjF4vMfuLwkZEkNuuczDulmrChhqIHtM0Dosg5ewjShiZFG3iMvsPJWjXRkeHdlo2rSslwxHDXrCT1q00dO2s4tffDlF/KJ/MQGfqnJtx6lPN1p7+T/Bf5uf/Mvj9fsJhmhjUHIWrLoXLJVHBXlrTBYdNxcqF2cyemcmIYSbyc7V0bKfDaFTxyZdB4h4bKlQYpKaMlhB+7Me5xkdFmJLOCbQqTYsXlyRJ6dHjZtw5Y0TQ0rwYrYyMRtISDp8842nIkCGkTHFSpNBKOnIinSmsHk5h1QhKAsPoLQ2lHV2xkUEWBXioxSFlYpUai86nRBK9M4Cl6z5qMjY06twehUbo+PHnBLLPiUwKHXp0GCiihHyKMWBkL1vYJtY0sMs0aElWFXLZNfX0P93FBZd76Heai9uu05BXPQwjZhIinWx27qDDmSERCrUsPP132O12Vq6L8OT9zoaF/LTBRv5Y9A8mHH+EMZtVfD7Tz4q1kUai0mo1JP9BO1kICIYVXn4iC5tVTe/uBj6amoOiQCLZcmE+EhWcM8LcbFFWo5G4+lIb380Kcqgiidsjc9kFFub8NvMEIpCGpAa9NYYnexMChZhonikVED7MWCmiHR5qG74nvWSgQ2QIu/ckSRxnjiWEwC+8eIWLhIgfMceqZuTpBk4ZYGDKM1aqs1eTEilcVJJHq2b1dk2ShVhNJms3xZh4hY03P6xv9vPt3psgUBdEl6MCo4IKNb76lk0OPB4Pe/bsoUuXfx6N/3eESi3QadJmFpKUZlHuYUsTXbSYiHBI2kUR7egg9aCYdpSyGYCQ8KMcN7Jb40rhc2mJiji5NE6UZZGi1rGJl1/W8tBdx8a6C/PUtG2tacTqePQBK/W5m5qwRdJSG1spPFKUCuAlSynkrgcCxOLpwq1OMbNp06aTisW6VetQo8Zc240LrvTgO45poyiCh5/zMPPHKLvYhCU7RCizlIr8xbiMpXj0B0HV8iYqPVJy5LWEQoVmNyaDinuecOHxHvu79ZtjjLrIA75s1m1u/hmlKIJN2+L07KZh4Y8FlK5uxU8zbeQO38A261z2s4NCpQP+9d1ZuixBmzZtTjgGPp+PeDyGt15uwn47HrG44NrLrXz6bYBfPi/g6QeyWPlbMTtK49TUpsjP0fDDR/nccaMDgD//CrNyXYxX3vFxwfhKxt1SzZKVjdeXtZtiTJ3uo9eIMtZtijPl0SwikcafweOV2XsgwcQrmhZ9+vY0cPmFVmRFkJmhYdvuJL9/VYSrTuaX30Po9S3LGTSHkpIS1JKqxbFJSBtwdKU/B9hJtXSQTJFPDWV0oR+9paH0lobSjzNwkoew1EN2ZaO/d0iZtK4+i1ceyOb8sV7i6jDbDIvYIlZSJu2kwr6WcOelzJlt4anXw+QUJdLO1aKOag7Th2G0pQs5UiG5oe7klg3n1tti7DjOIC8UtRPxRDiaUvilOkpKmte5+0/WPy4sLCSpjiMl9Rw8nOKdtwQv3FrMqs+7U1Q5klypmFyK2cLKBvZ7RIRIEKOKQ+xjO9Tl4z2QSV2VjvGX2hpp82ZlqhGGMHIzeRGkncz1tDypYcFO9IiJVtjg4pqrWj72grPNLF0Z5eVn7NgcCu+9+/pJxSKRSLBrqxfv8r5Yo4XcfoOV/FxNQ+7R0ob3iost/Dk7i/zWcbToMGAim4JGxSeAWsppQ+dm82C1pEbjLWTOwjCz/ggy6NzD5OWoWTu/iNlf5pPb3o825qB+RT8uOD/BgNPq6DfMzSUXJdi0SRBIhVnDQg6InZSLfWwTa9jLVp5/9dmT0j4+Hooi8/NvEQrzNTz1qpcLxlcyc1aQ738NMuGOGr78IcBHr+cSiym461KsWBtl6vR6Hr8nkz++KeTXGYV8Mz2Pi8boyRiykT3OBRzI+hPR5y9eeCPKW69k8OXHDg5YVzZ53kVFmGTxbtQawTufNM1jfpoTIhRSmDzJwdWXWXnqVU96IioB057L4dYJDiCto/rKE1noDRKXjU6wdOmSEz5/SZKQkYmI9PWnklTkSkV0lHrRUepFfrwzca+V3HhHtJIOj3Chx4gVB3oMBOsMzF8U44yLvOxQrWowZIuIEIeM6xh0fg0/fp7LA/9y8vvXhZx7lpH8oiT5tKYDPejDqRixNDJTPR5CCFatTdI5fDqZ5GOXnLRKdaMfp7ObjWwSy9krtrFVrGK9eiGO/BC9xTD0mOjZ7z+ryXOicHujCFnF9VfZee6hTBYsi2CPNy18HoU9VozNosZnOIwqw8uMt/OaTGcZjSq+/shJMGcHdboDVBYswmxPMuzCCh6bUsewQUY+fyuX5WuiDBtTwRU3V+P1pfhkam5DU9wfkLnsWg+66k6YjCqGn5ree6dSgsem1HHRxCpmzwvx9U9B1m6K88vcMH17GnjjQx+Tb3bgDyonVejq3LkzklPBYIJXn85kQB8967fE8fgU3n0ph2cezESSJC4610I8osbYdQ+PTHXz8bcxHpkSYdW6GHc+4kYIwTuf+OnVTc/rz2TTvq0OjUaiTw8DM97Jw2GHkP1gwz12PGrEYbSShnDBNlLttoA+RlJJ8v7rWU10gHOzNXzzaQau/JWo+i3n6Tf9PPdYBkP6G5n8uJu7JzlYtjLKoP555OefOAN8//792CwSzz2USWaGio+/8rPnQOIf98mLV0TxeBXOPsPM6t9bsWxWMfNnFnHJeRauvrWGyupjG2WLWUU0JpBl6N/LwPI10WZNgAC+/rlpI70oX0M8LnjwDmdD4ROgfYmetXOL8dSn2HsgyZIVUfr21PPHNwXs3JNMG2DVn9w1IaGhLZ2IE8GPt0HSQyfpyQl3Idc1mNz6Pkio0EkG2tIJL7Vs39FyYaC6NkX7Ei0XjTZzz60Oat0y77+c22QCTquVmP5KLklNGL86bdzlETXsZStFlNBHOpX+0hno9gzk/ItCLF4eZevOOAlZxhZpTWR9X3b+1IOvppsxmmDImBoO5M3jlZf1WCwqdu5s3vz6ZPFf5uf/MhgMBtxuwfjba1j0Y1Gj8fdoVOHK67xkufrRChtbWUVsh47Fy6MNTAqA1etj3Hl/gPI9RgxKigRx1oul2HEeYcNlH0nqJASiQUchgI+JY7RMezPWYnVdCJHWJvpb3TwsAkioGlgjxyMiQiRJoFNpMZv/WVenOej1eq697ho+fWMGeTT/cKumDBsZ6DGxR7UBi7BgPa6wmxIpKrNW8sX7Dk4fauTn38I8+vAqiuqGNjpPr1SDPdQWN1Wo0ZBFHgVSm4bft6YTVeIQtZSzlj8xCBNhgmjR0t9zNsIjCO9J4USTZllJ4BbVZGTAS4+n2YZbdypMuqvVCZ+/0+mk1i1z6sBj33F+rga7VcXcRWHOGdE4ppXVKaZ/UU8sJrh4tJW5iyM8P81H/14GnrjXSZcOOtZuijURYD6KBUsjCAGvvO0DCb77KM3+unWinZmzgtx5Y/OaVF98G+blp1pmJ3Zqp+WND3wU5qv58scAJa21qNUnrmcUDIUwO+OY1AZy3b3ZxQa6i0GNCpFxEWUH6+jN0HSRSaQ7X0fZyCpJRUayiEptKZ1Tg/AZDxLN2seZI3RkZkr8uSSB/1CU7ISFSRPS8R7Uz8AH7wvufnAxtYfVdEgMbPEzarwFLFu+h3v/ZWPOwjDPve7hzpsc2KxpF9oFS6NMvj9EQagHnAmGU1Lk/lVAguYLueFwmM8++wxZlk9aH/LfAZLQIsvHEoxcqRhZyGxkGZnkYBAmFKcLU049j43V8tmMFaQO98dJDpXiADERwZuxgy7tj4lyT7rbS8hroIB8FNIbfZeopJIDqNEgB+O88EoKocCY0el7S5ZpSG6Pom0rLR++b2LSnUvQ+YrQhDKRtREizgPIYYXccB8UoVDGXnowCJXey/CLq1CCOeiAffv2nVQs9CoTtVTRNtWFwHoNw0bsIL9YxmyUWL46jiGRSXvREzUa3J4KEo4Kug6OccPVaffyBx+OIqqbX9cDwkeKFHu0a0kavYy9TMfU5/J49R0vQ892YbdoiSVk/PUSIZ8BiPGv+6MsmZ3XqLsN8OLUAOGozG/f5jckeT266Pn163xuvNPL+h+L8Sk+CuU+BGQvNTU15OW1zJg5HoWFhUSiEAwqfPlDgOuvaioXsXJdlM7tdbz/eYDnHspsSM7Uaomv3svn5ntruWCUmdo6mWQyxbuf1rNkZZRPpuUyqK8BSUqztp9+1cPWHXHuvCmDSERh4bIIn7+Vy7Ove3n0bieyLHj5HV+jdXT+0kiL2neQNsN74Bk3te4UV19qpWsnPeefbWbGd36cmSen+dm6dWtkUv+oGxcnhhYdVjLQi1yqOEhvTm3EANZIGrqIfmzwL6bK4MMoPDikzON+r8UeaUNZpBqnKQNUVWS2r2Pac9CqUEun9mmNr8H94JT+BkZfuA5fjZ7ONDUDU0sast39efyZtfz0VXoSJRTWIQfS92FMRAmofHTs2DIb+D9V/xigpFMJe3bswUz6GssRxY1inCcVYxdOytnHLjagQZeeVqEAp5QDAnBDypXklltX8e67ghHD0ptzSZJwOiVK6zfTRfRttE7IQmafbgMZIhta2B/FiKAj/Z1KQiL5D43SZEqgVqcLXm2KtezYcXKNoNm/zCY72gorGUTsezhvlIn5fx3b5Oq06UbE8c0qX73MpeM9bN4EejkDSBAj0mCi+PdzKWjB5BBAHXbw1EsH6N1DS3GBhucfPjZi//2MDM67bDVKVTFOV28klwq3VEG52E8PBuKQslGEjIdaKjiAgyxsVhudO584y+l4rFy5jE8+eBRzfVs2bSpDY0ihVQve+siHEJBhV5OS4b3P6vnhtyCSKl2A+OnTgkYbV7tNzWtPZXHVLTXorDEuPdfGfXcckznq38vAjM8ULrpqAbn6LIzCStLoI7s4wriRampcCh9+6eeXP8KMHGZErZb45Y8wILjmMiuRqKBTOy2dO+j45v3mixod26VHIC0WqIk031xrDvv27UMlqdgh1tFXnNZoPVSEwm42UUQ7EiJGOftxUYmDLDLIPpIbSlRtLCIWqaJT/xi71uwkQQxLdoRvP3UyqK+z0f1w49V2vpsVpIJaYlIIr7qKiD/AbQ9KLJtV2Ki4AfDGdD96T+sm66FRMtNB9CSAj2wKUKOh3LaKu28188mz5bRJdKamovaE4/CfhGQyRmYmPPlKXdpIbYSZX5sqsjWCwSARNUbQOcJ0KGneYDAnS03S4Ofqu2DyLRkYjaq0c/ryCOdcWcGdN9mZuyjM7C8KaFOs4fPvglxwbRW5WRrCEYXtO1JkVPUnQ8mnRq7F55dx2FSMuKSSWybYeO6hY1Nnsix46Lk6AkGFvQeTfPG2nTc+9PPXX39x+eWXn1AcJEni+Vee5ZbrJwJGhg4w4vbIVNXILF4RZcwoMwaDisXLI5x6msSnb2Y3XMt9ehi4ZqyF88bV0KFfFSZbik1/Nt2bSpLEU/dlcqi8Fk/GKvbvd5IRL0JGppZyktoQ112v5tF787BZ1SiK4LeFYZ562cPX7+U1rI1H0am9DmtmnIWzi1AdGTc4Y4iJWneKa26rwW5X4fI6KCw8ce3TmpoahFBoU6zh3HGVXDzaynfT87nzMTdnDDE1KdL9tiBtLnXGkLT3xfE4pb+RN5/P5rEpdXz6Rjo3nbsozCn9DWzZEWfvgSTXjLVx31N1vPpUFiqVRCymMGtemLUboyxaHuXb6Xk8+WI9v89NIhQJi02hfUnz+12bVc3A3kaEgPPOMtOzq54Z3wdQqeCn30OAdFKMR41eixzRoABG9ASpJ6MZRWeJtASVmypkZDbviLU4sfjmR/XYzGre+LAeu1WF1aLCYpaY8kY9waDgvFF6TumfJqlkOtX06AXr12xCF8gnSD19GNZoXbZJGZhrh3HT7X/i9kH35DAsCduxiWNvNvVr3Cyt3khBkUJhgQqjXmpxKuhk8d/i5/8ySJKEklKz/2CcfmeWM/I0E6cONLB9h8If8xJYa3tgF5kgQRvRCZe3iutvq+HMM4Pcdp2NRX9FeGmKQvfk6XRFxU7W4ySHXIpQocJNDYcopavoRwbZ1FFFzhERYxUq6n2Ciy7U8ft7FWQ2Mz7gpbbBSf4oAsLHHv1qUCTiyVijkbiEiLODdcikQNKe9Mj7Udx9/938tWQ5ZZv3kEMhOvSoUBPAh8u2jShBYoEoZqyoUFGbs5Z6jCS9dkyOOLqMAO89b+X0oemC1sXnm/lzqY91X9bhOLIoJEQcD24cZJFHcdo18rjC51EUSG3wilrixEiRIoMsIoQI4T+ifXqsGKcImTJKuWJUelFYsDRO67YDMZlOXMhZr9ejksDtkSkqOLaAT30mm5vvc/Hr/DDjLrZiNknMXxLh21+CnHW6iZcez2q0WH7+bYBLr6+ifVsdkajC0696eOr+zEbHeLwyj7xQx5fv5HHHo25mTk8nqb56mZQsmDbdz9mnm+ncoTHzcfpnATwVZiqrm7JGjjrWbdgSo2tHHYGgwkev5dLv7MNMeeX6E47Djm3bsdtUVO5X00PKpER0YztrMAkrRsyECRAnhgFTAwM5RapJoT6LfCrNazmQWMvQUSE+fiu7QRD/sfvgr9URJt7mQ3Cs2HzaECPrlxm46kYvZb+33B2TVUksFglJkpj2bDY/zgkx9sZqal0CJapH5csjN9AXtaTHvzeKvYORbqM64vf72bt3b8OYV319PXv37mXlypWEw2FGjBjRIhvq3xmZ2U5cFT5iqSgGKf19FEhtkLPK+NfdLjLsarp11tGzazqRvfEamVPPXo+pbAROcjloWsuIM2TatNWzcl2Ux56vZ+N6QVcGoEHLfnYQFWGihOnJKenmjQKpnUkeuW8TFZVBbr/Jismkwh9QiMUaj5ufOtjIlpUGvv25jpffOsDkSXbGnOvgtJFBgqF63BlbMMkJdEE9ep0alVBTEfJhwXrSjSCNTo0GbdrZWynCVnMGyeoE69hMa7qSJeU1JA5W4SDmbcfK5Uvx+X0M7mckryhFZc1+imjf6HUVoXCAnbSiA3Wm7WQVxLlodLqoOLi/ka/fzMZRlWaf5EHDe/hLaxk0Ygu33KTntCFGqmtTvPJWgJ2lCf6ak9dkAwjw4hM2Tv/rINQ4ANB7bKxYsYJLLz0xbSen04nFWkS9fy+vv+9DkmD8WBsaTTo5nLc4wuMveZh4pY1f54Xo1S2LH34L8s1PQZIp0OskbplgR5YFV99aTY8uenbtTTD/u8IGZ09Ij/i8+1IO426poUvHMM++7sVmg/2HkoTCCtfdVcP4sTauuczKvU+6ee3pbFSqdMHHaGg5QTUYJLbtSmCzqhskUkYOM/HbvBCy8g90/GZgNBqRhaCKQxQ3o2HtEhVY8vzoW69CKo8Tr2pNDkXNSh9IkkRb0YVKaRsH2IleGMihCAs2PNRQzn6SJFFLYXJy1LzypLOJ1imkzfb69FNYMCfVRGbnKEyShb1HiJteX/q5YpBMVIlaqu2b0wXWf8B/qv4xgFFnoBdD8eEmhJ/D7KENjYtmBkzIyLSjO0Hq0aBNFz6Pg0bSUlg3hAceW8z6pelcZEdpHDloIaitpdSwmKxoB7QpEwmjj2jGQS4fJfH9zGqKk92ajX8lB2lPep2wxvP5+LPDLcpI/PBriNFnHjHgklVEwyen+/vtl9+RGTsizSSricUEDpuKQ+VJ2hRruekaOw8+W4dZp2Pt+hQCQXllikJ/fwZI2Q1rWEj4KWUT3cTAhucLgB4jYYLoaZ6NLUwBLh5tYsW6KCqVRL9ex3Le3GwNaxbl8Os8L1/PrGHdphj1fkH/xFlopXTurJLUZFNAlshnCyuIRgO0anXiDfHjMf2957nmEolX1mowBAopal9JfUDw+tOZnDHUhCSl16WPv/YTCguKC7QMHWhsVrNakiTuvMnBDRNkFn5Qwq+/b+e3HzIaRvdPG2Ji1Cg/nno3j94l07aVDpvVwDW31/D5m7lccXMNDoeKogIt2Zlp1+Mal8z9z7ip88hMvML6P0orGA0qvp8d5c77+51wDL6Z8S25SjGVHGATy8kW+ViwESVMDeXoMFDBfqKEKaY9WnS4qU4zP4/IGekjWSgb21Br3UlKFaHIlM1r7wQY3K/5a+Cumxxcv6EWVyTBoD4aqg5ZSO0sof/I7dx/p41TBxmpcaV46U0f2zZpaB/o2qyUWCZ5VLCfEqkrABmx1oTCVWAOYUwU46p1nXAc/pMg5ARZmWr2H0ry2/wQ115u41tLBQTaN3u831BO9/YS20qtqAsqmz0G4Jc/wowdY+Lhu481ViVJIhAAJWrg3vuS6PUmJt3p55nHLUy8wsaEy634AwoajcRDT/lZ96UmbepYb+XdTw6zcpVCj64GJo5r3KxVq9Ma6YPOKeecEel1uKS1lk2bNp1w8ROg/4D+tGnfhRfe2IheL3HFhVYG9jGwfVecM8dWcs8tDj6fGeCvX5saKWs0Eh9Ny+LM0X5a5egbmYMdj+wsDWq1xNLfszj/mioO7HWhVqkwRUwMPwdeeurYc1ulkrjwbAutCrQ89LyHj6c2NSp1OFR89FWAm8c7Gn6Wm63htuscTHnLy4Tr7j3h84d0Y1yWBbc96ObLd/MbGKfPPZTJmGurGD/WyvChJnx+hS++C1Bbl0IWcP1VzZuWdu2kx+NLO60DvPKuj+JCDReebWby4y5++LiAVEpwzpWVtCrSsGN3gqsutXHp+Vb69jRw9a21RA4VUBTqe0TnPsjaA1u473EP555tpGM7LRq1RJZTjVYr0b6tlpXrosyaG6LWJWM2Scycnsfkx+so3Z8glUqhPUHzs+GjzuCPX+aiFzpSJKmlgiJR0kTP24CJHayjLZ3JYxBlNaWMvKSc7z7OpdsRw75YTOGtj+v5bUGY157KZOhAE9W1KcZOqKN3/yAFcgc0aPlmegXqrBoWzM6kTbGOVAqcmgyiqMmjVbMN+iRJ6l0GjJK52akSB9lUlmVQVxvgsol16E3ySfmE/BP+rYuf8+bNY/bs2dTX11NUVMTEiRP/cXR0586dfP7551RUVJCRkcGFF17YhG21evVqZs6cSW1tLbm5uYwbN46BA1tmgp0sFEVBq1GRihkJubX8/q2V9d8WocdAIY0LVRnksIetdHL3Z+k3dcyZt49kVE2P5JloJR3bxVqKaddopMeGk4gIpXWgGMRGlmETmRgkI05y+Ob7HSz9PYsFi3bjKZVwptKmR0IIvFINe9QbuewiPbN+m4dW0WO2yQwdqubHp3Nw1aUYO34JEbcNC3bimgAhlY+MzASRCJi1JydifhTV1dW8+/aL1Ie2oWqXRHHswR1QEQrLDB9m4PqrrQih57OvIixeEqSDqw94kwQLNnLJTUluHm+nXZumXb47bzFz+dyDKHWZeNWVeB27MCQE7mAVKoopamZDeRR5tOIQe9CgaXC03ctWskQB+bRKa5ngoow92KwSE6428MI0H39taMW77085qfOPxWIkkgpvf1LPlMeOfZdGo4oZ7+SxdWeMCXfUMvpMMz066yguUDfSmzuKCVfa+HN5hCEDDLz6VBavvONj5GWVTLzCRmF+2s1w7aYYVoua3GwNJqMKnU7i1gdqqXXLdGmvY2gfCxdcXcPQASYuv8RIIKDw0adxSvclKPYNYepbaxl7YXr0XVEU3v7Yz+x5IVoVaimvSqHVStQHZIxGFb2764lETtzkIxTyo1epSMoyQqT16tImVFFkUmSRj0mysFksR4WaqEi7kYYJUCH2EyeKQKBCw6SJer6bXcMnb7dqwn4dNtjEddfEeXlagJ9nHEt8JUninjvM3LR6P1Zf84l51HmQi883Nxx/2flWRo8w0/e0GnyVJtRE8LObiAgS2xLhFHkYtk4GMnOcvPvuu01eT5IkzjzzTMaMGXPCcfp3Qof2bfC6a9kV30AvMQSVpCIsAvToK3PbdZlNjrfb1Ez+l4l3HitDJBRuul3mh9khZi2Qee+DKIQcaEgdM+wQUEc1fY5zQIcjxQHfAN55bzHjr5SxWdWMH2tlyltenrq/sV6sWg0r1kWZ+ryTkcNMzJ4boj4RJJq7kozsFLEouHPnoxDHZFDhIBMvNSfV1QYYOWo4y6ZvZC9bcIsqWtEeBYUUyXTh828wSEbswXbs3LEHny+KxSoIOkvZ4aujWOmIDgN+vFRygGLaky0V4BO7ufvmDH6dF+H0ISb699ITt9QiAk0LHnY5l+jhjrw4dRuvvBFGiRrRhoroN7ySktbNF76yszTobTFSLg3/oJ3/j5j65hecNXIIMY+FqY85eXVqNSZrilAsgcOe1qoqK09y6HCSnsPLGHeRlU+m5WK3qfH6ZKZO9zFrbgiVCjKdKvr10jcqfB6FJEnce2sGdz/u4vIxVt791I8/qPDt9HyiMcHXPwVZsCxMZoaKoeeXc9kFVpIphfWb41zejBYowKw/Qlx1iZVWRVre/riez97Mo86TQhFQcfjk2IxCiDRTiH1o0GARdqopI0EcgYyjxM2KnwvJy9Hw6PNuPn23ngylZa1jI1YsdgVrYYSRZ8i4PNtZvjaCz6UlI5FPQFPL2SN0oElw6qCWR/TPOlPDgjn/Q3FSSPy5LMz9T3toVdKZcEaE7hfvILw5wUVjx/3jn/6n6h+7XC68lX5aSYXohB4XlahRs1Osp5j2DQ1Af+Yu+vSMsW+vB3+FgZ6c0uzraSQNSa+dnXvibNuR5Klno9jcfcjIXsOLz+hY/Fcpeo2Ggf01jL0wC71exYZNVZQfWEdhoG/DlI8iFA6ymwjBhsa4UTJzYLuRX+eFuWBU4yL5xq0x1m2O8eR9TsIRhYrDapTEyTlaJ2IJTKQ3UzV1Cd75MMZl51s4dZQLm1FPIg5un0KBUkgx7TnILnKwNxlvt0h2OopeHGQXXejb8HMrDg6xmwyR3WTdU4RCWaKMLz81cOsdFhavbJrDqNUSF422cNFoOHdcJfuXlDQUPo+HJEkUihKsvbfy7defcf2Nt51UHCorKynKDfHlN3Ei1jKSIkV7g5qPn85spHmq1UrcMsFBKgUff1VPp/bNy1MBdG6vQ6ON4hT5RA/bmHDzKpb+cSxugZCCLAtOH5Iu1rz7aT2tCtRcc3strjqZogIN7dpoOaV/eo1w2NXMnJ7P6RdV8Pw0Lx6v3KSJeBRl5UmcDhX7yvS0b998Eas5+Dz1OMnlMHvJo/iIPngIPYYGxlFUhNnPdgqlthiFmV1soJoyiiihNR05zD56S0NpFRqAWhzEqy3F6Wi5EZPpVFOoLSCTbuxcvwaLcJIltSa1v4DXHzzIy1Y3IqEDfydU6tD/0LA59jt11M62nWWIqJEwAbqUtDnhOPyf4v+Pe2WhpKitk5jyWBZ7DySZszDC0NN0bJtzmFzRuJEQE1Fi2fvZtElgTmTgDSep98s47E0LMl/+EOCTaY2LdS+8FuDrj4zk1g8nW9JCCuJrooy/Zj1XjI9w3tlGBvU1oFJJXHmZgRWzXcgBJwnnYX75PYoVB3ff3nzRRpIkJl1rZ/qMes4YaqKyOkWmUnXS8VAhsFlV/PxpwTF5tFOM3HiNnQvGp4u9ZlPznYfiQi36jAj+2D8/tyMRhQuvrWb0SDM3fmrHYpb4a3WUKW8FmTU31KTZ1bu7Hl+9jD8gY7cdi3UyKVBJ6SbYTdc0dgW/4GwzDz1Xh9PZNL//J2RmZuKrlxl3sa3RqP2QAUZ+nVHAt7OCTLizhpLWWm6/zkG/XgYuvLaqxZhAmjU/5W0PfyyMUFygIRYTvPJuPR1K1PQ4vYxT+hvo1U3Hhi0Jlvxc1NDwHzLAyLiLrUy41Uvp3CoykoVELdUYHVFUGhVrNkR57nUPkZjAalYxqK+BtZti2G0qnnkgi47ttOzak+DB5zx076Jj2+74CRc+AW69/VaWLPqFeMCMVW0ihI8tqZV0Fn0bTOo8ooYwQfpzRkP8O9Kb6P4OjLlsDQZHDRaDHq9PQW9KsmFhMTrdEdPY6WFUlR3oo7RvWLoy5VyiNWGGnrWMHWty2LdXweFtR5SaRvKKkJYXK2UzMjL5tEYIhZ2sxyQstKN7owZ9LsVEYmFS8Tgu3b7/a8zPf1vNz5UrV/LZZ59xySWX8NJLL9GlSxdeeOEF6urqmj3e5XLx4osv0qVLF1566SUuvvhiPv30U1avXt1wzJ49e5g2bRqnnXYar7zyCqeddhpTp05l7969zb7m/wlMJhMqlYIlI4E5lYkeI7lSEQ4pq9mHp1olYcFOMe1x2jTkWzLQSjoiIoSEqkmyB2nmhZNcdrGWtu1TVOYtZRfr8VBLfZWJ56f6WDg7i7Nv2k91q4VU5C3mUO5CDhg2MPEaA5+8nc3IswRzfzexb1sWX0x3UpCnoXd3A3s35TPupgjjJtewYJGGugOFzP++kNxcFSr9ybM1lixZwH2TL2Dc6FXsWJbPhgXF3HCNjYSS5PtPc/hoWg5DBhgZOtDIh29k8s3nVnxtVuDL24DLBf16GWjXpvlEL8upJqB2s1qax5g7D7BpRRa5+QpmbKRINGG4Hg8tOhTSxlMdpJ7YcOIkFx16drORbawmgI8s8gglo9xwQ4KpbySY9uaXGI0np+024/O3adtay5YdiUbOhpDWkXn9/Xo0GjhwKMnjL9Zz9aUtO4dPutbOjtIEkiRx7eU2yg+qefZeK5MnWvjh3Wx6dzby6pNZjP9XDdGozLhbqrnqEhs/fVrA849mMeODLHauKKayJsGtk+t59H6J6Lr+5Pr6UkcVqbISLh3v5vaHajlldAVzF0eQJImiAi0/f1bAN+/nkZet4effQ+TnaE6q+OlwWkn4rBjNKbazhq2s4hClHKKUqiPu1lERJkaUA+xgK6uJEWHrke9CQcGCgxwK+GxGgjHnmpod+w8EZVIJicVLZXoNdnP5BA+btqW1nAb0NqDJrqNONDUnqdPvJ64O8tOcEPV+mWRSMHtumFPPceOo7UtvaSid6E0RJfRgMDkUUb89yoq5a6hzV9G+fXtycnLIycmhffv2nHXWWTzyyCOcd955/7FMp249TkEk9eTRis0sp1qU4VKVM/ayljdv551tRHa4iDnK+fqnIAP6Gnn6gUzOPkuDo9DfSO/VioMi2jUbX0mSMNaV8O1P6Wv0qkusHChLMvqqSlaui1LjSrFoeYRLr08zCEcOMxGJKDw3zcv8H3N4/kkbndvr+P2bAjYuy2XbslZ8/EY2rXr4UKklXLXuk4rFbXfdRqpdgByK8VBLGXuObOpbLqLmimISUTUfTctm6S+tOLy9iD8WSuQO38g23VIq2I9y5L+EiNOmRJCXo2bWbwmqalIYDCouuViL21Ta5LXjIsZh9W7yvQPoVDeaLuHhtKET4WDLunVCCBJKArLTWkB1ugqGDh16UnEoKipCSproGjsNbSQTV7meeo+KHz/JZ9XvrdBqJTZtT3D5GCv33+7ksXsyGxJvZ4aaZx/K4pYJDm68ys6O3Qm6d2q+UAvQs4uOnCwNs/4I89esIu66KYNWRVo6tdfx9AOZTHs2m1q3wjkjTfTsqqNjiR5ZTmuj/h0er8y3s0Lce2sG115uo9adZhV8+m0QnU5CrfpnE7e/Q1EU1NoUNjI4rNlBmWoX+bSmM30opgOy38EX36Sv3XtvyyAo+QjRMsMuqg4waKAGlUbh8kuMfP5ODrtWtGbEGXokdYqcbBXvvOrAblPj9rSsH+tyQYpki9qRCRGnyhXn1psFeo2KWKwOZ5aTGo+aWrdCh44dWnzt/2T940OHDiH505s6naTHTgYxouCoo/W5G9EOXkbemRvo3D+I0CQpKkmQ1ISaNSg6ipBXzwWX1TPlvixyq0+lJnMNRW0U6jwp+vTUUu2JsWZTFCHS927/fhqUjBp22Rey27CcbaoVrJf+xICBDvRkPUvYwBK2i7XUeBLcfV+UMePq+G1BiHmLw4y7uYZLr63jzFPNCAGTH3OT9JtOWuuyZ58eBCQvERFCjYZfZyvcNTlJW99pFFePpJ13JH2UMwhSTzVl+KhrdrwdwCo5COOnMvsvqnL/olZfShl7sJPJPrYhi2OM7LiIsZkVtE51x+ntTm21hEEv4WrGZRnSY61796fv0ZZgwkpJkZ4///zhpGIAEAqFCIYiRJIJvvzYwaP3W0gmRROzp6O44Sob9UGFfQdbds3ddyiJKpEubBolM75KS8Pxe/YnyHKq8dUrXHZDFU+8VMcbH/oY1M/IL5/ls3VJa566P5PPZwZ45R3vsXM0qbjqUivf/ZCk7KDEw8/XNdHtTqUEN9/nYkdpiieeeu+k4tB3YG8OshM9RsrZi4REMe3IlYpQS+oGwkcJ3YC0casJK3aclIt95EmtUKPmkChFCEGh1JZwQMMff7a8Js+dn0AVzEQlqegmBuM9oi+vkbTkxjtSWDeUosAA8mmNV7ianO9ReKjBwbFCT0Jfz9pNMTQxO4fUu7jpthtPKhYni/+/7pV1OrCa0rIZk29OS9PceasJa8/d7NKtwCtc+IUXl3U7nlZ/YXOmqKhKkei0hsfvyeCpVzzNfie17sZF0crqFDO+EBTU90NzXANDLxlpUz+EL2YkmLMgzDlXVjJ3UZhYXBAVISryllDSOUmmxYRepW/RRRsgJ1vNtWPtPPOaB3ddEo365E2uEqlKPnsjr4nesU4n8cm0POL/oJEOoFani6d1LTzb12+OEQorvPhoJnffkoHVokKSJE47xcSszwv4YIa/kUbmUXRsp2vy84++8nPxeRaKC7W46o5I3sTSk1UqFQhZ4rH7nziZ0+fQoUNodRIXntN0IsVkUnH9ODtP3pdJ9876Bqa+hGjkh/F31PtlvvkpyGUXWPjgtVz++KaQ266zs/+gzHlnmRjU18DBwyl0OonDlY3PUaWSeO/1DMJZpdRZdjNsbBWbV2bz8pNZPDI5k8U/F/PsQ5lEogpJWaakjZbvP8pn2GAjudkazhhq4oeP84nH0wbGJ4OamhqkiI0BYgTW7Cg3Xq8jr6OPssxlrFMtYI1YSCmb6UzvpsbVkpmSuuFU7rNwcLuFWFTi87dzUakkat0pqmuTLFggyIq2JyWSVIlDHBK7qRFphr0z1IELx9dSV5duzmvRNzIoFkKwg3Xk0Yoe0iAKpDYUSiX0koZgwc5etjZ7Tm1FV+S4noKC5p/jJ4t/W+bnb7/9xogRIxg5ciQAEydOZMuWLcyfP5+rrrqqyfHz588nKyuLiRMnAukN1v79+/n1118ZPHgwAHPmzKFnz55cfPHFAFx88cXs3LmTOXPmMHny5P9rn92aIfPcw1k8+WIliYgBEWxe68GnqmHUubB50zK0vgLGjzMy84P0Te3F1WKyB5BDIa0HlzP3xzwmTfbx55wkByO70QV1/PyFlbnzXVx+qYF/3a7np9kRDu8xUajN4qLzYvgDMqGwoHf35hOsx+92ct1dtTx1X7pA0a6Njh8/yefSG+pPKg5er5eP3n+c3780NXRUjEaJrh31nHemudkEb0BvI+efZebckSaWrowyZ0G4RRbOkpVRkimFyXfq6dRJjcOupns3LZ49ehLE8VDbYtLqxYVMigBe9oqtabF1QnioSWuqIlFLBVYc9I6djVQjUe9YwK5duxqupxPFzp0bcTrUXHSuhQ9m+Hn/Cz+D+hgIhgWbtsW4bpydD1/Lpbo2xYjz68jJbnkjkeVUU1Wb4tW3/Xwwo55e3U306hFg7bokB0q1fDIjyrY9Uapqk/gDCvdMcjJscONirVYr8etXeQwcVYFeClNathJjMoOErFAY7svO3Xu57y4770xJd0+PjqNeflM133+Uz8wP8hl9VSWBMNx015ATjkOv3gP4ZctskpKgK+1xSMdYTFERZgfrUFDoTG8OUooBI8W0Q4UaD7X48WAjg0oOkOFpS3ZmTZP3qKpJcc7FHrSVXRiQLER1WEVVWZAr1mzl0nE+qtxx9uxRMFNGlThEJnkoyLikCgry4+xYmM+vCyKcNqaCRBwMde3ICPVrGAHVSfoGXbSUSKJGTSKcZNeWXXz19fcnHIv/FLRtW4I2YSNfakW2KMBFBV7hIhBo+RoPRxSiSpS4KsLG31s16jh7vDLDL67Et8dNhpRNkjiZNB3JOQpN0kLZ4XRytGtPgqoamRceyWT8rXUIIVHSRsXTD2bQqb2Omb+EeO51D29PyaYgT8N9T9fx25cFjcaIunbSs+CXbHqfUc6B/ftPKhZ2u50bbrme5x55ng7JnlSod2NXMv+RQSmAXj00jYxNenQx8MvXBr6fFeKF+5xkhTpRyia8xv18eJ+JVAoiVQ5OPbeGomJBMKxQb/fjFlXpUVj01FFDnVSJTTLh5BjrVCNpqazQNtHbO4rVG2J06ajjcFkSl+cQxswIiUTLG/HmsHfvXqyKExmZw+yjWN2GyyeU0bVTmmXw4YwAc74qYPTVlTx5X/PsgRuusjFmQjWPTnby+8KWBfEPV6aIRBXGXWJtolsFMLCPkR6ddSxaFuXJe9Pr0YhTjVxzew3dO+u48Wo7JqOKPxaF+eqHIFOfzcZoVDUcd8+Taf3PklZadu1rOQlvDh9//DGnnKJi06owOak2tOXYWKWDLOyeYXw+fR39+kQYeZqJoUMlVi470Oz4kxCCcNYeBvXXsXF2KyZcXcetdwa5Y5KVbz/OJKekmi5ZGuw2NVdeZOXTbwI893BTFqkQgq++D5FPJw6xm3ZHig3H//4AO2mb7I3Bb2L37lUUhCuw92mFpO1LMrGyRe3D/3T9Y6fTSVgJERZB6vM20r1ziq5dYX+ZoKouQp0nxaBWRp57OIeCPA2plOC0c11EtocwSc2Pn0eUCJ3dp+Omkr3OBTx2r51brzvWPL1lgoM5C8PcdK+LDiVacrM17F7VCkmScNelSMmC735J8vb0Ugzu7phTNgw5buprBVo0BOsMLF+SYO3qGCl1hDEX6LnvDitf/xzgix/83HSNjSXL6unU8eRMXW65YxJXzRsPbh35tOJgYHcTTTG9ZKCr6M9mVgD8YwPRYdXw+xwjGQ41P/zq4uWpUZzlRYQJsonlIAQKAgWZFEkihEAXo2NHFWedaef+p+v47M3cJu/xxvtBYt60LnxLz5mYOkCnjhq2/eE5qRgAZGRksGdfgFVzCjEaVUgSrFrXslam0aiiME/D7Llh7r45o2EtOh7PvRTC4hvYsJaogpnsOeBGr5O4/SEXg/sZOGeEmbNOM3HzfbV88VYeg44bDW9TrOX9V3K5+d5a1m6KMbBP+tnTu7seW8xBnqc7f8zcyMaNtdx/l5WS1ho2bUvw0ls+KisFt/zr5pPOkS8deylPPvw0rehIIW0oZQv72YlF2EiSQIuOLvRrch90oCf72cF6sYQ8ivDhZa1qAU4pC7veyKdfebllgq2R9wJAnUfmux/jFCn5IKWvLbvIJIAXO42fOWoprYFYo91HfqpxYycpEpSxhx6kz1cRMocSh8iuSxfeUSv/z+WO/v+6V1arNRhNEhu3xOjWSc/0V3K59o4azjrTwPfBeg5VbkCjBbNJQR2yEDnche448UZXcNkFFhaviHDxxGoevstJ5/Za9h9K8s6nfpIpQTiiNDAC3/s4jLWuU7Prh0pSk/n/sffXUVKdzfo//Nnt3j3uzMAM7hoCBEIgIe4uxCEe4iFuhIS4GyFO3J0QJLi7DuM+3TPt3nvf7x8NQyYzw4Hze856z/d5Tq3FWkz3btnVe9931VVV1xUrZOTQFh64LZWpNzfR0ioTNcvcO8PO5h1aXLUqCKTy10onF57d+Tq8al2E06aY2bMvxtadEbKyj4wCQ5ZlrJY4aamdF3LzcjQYjUnV+s7oLipr4uh1Eg/clsp1dzfx4StZ7C1P0OKW6V2sRaeTuPVBJ1kZmk7zbq1W4o7rHLz9kYdH724fF+zYE0VWkjl4kzPBG+97qalP8M5zmaxY08Sy1WE+/NKPVgPSfno34U4jEohTWlpKz55dF0P/bna7Ha1GIhQ+tCjvirVhhgzQU1ufoNEp887HXm6d1jHP37MvRpNT5vWnstp0NdZsjLB4eZj1C7q1cd3PmJ5CXUOCy29u5KPXssnJOhgnWswqsnIVvN5qnp+V2eEaOmGCmb9WhvnkGx/blhR1eF6SJB65K3U/P+nh25wnnqFnfBQyMhhCjDsqhWceOTjFUF0bZ+iYFkyJzrERSZKwCgdunKQbtXw4P8wfC/1oE2a8kTCt3jgNLCFBnCwKSCGdAD42s5x8uQfbtwqKiqHVuwZTQz+qlFKaRB1xosj7qeg6w1ZypEJcopGoCKPfT0PjpJ5u9ExykosMIpHOReWO1P4tOz8TiQTl5eUMHjy43eODBg1iz56OHSyQTKgGDRrU7rEhQ4ZQXl5OIpFE9Pfu3dvhmMGDBx9SeTQejxMKhdr+hcMHEXBJkjr883q9FORq+X1xkNxMA1JcTxUd3z8uYgSydvDSUyl88bGNWFo1J04yEdN5k+8NHHquUJCbpeGPpWHW/J5Kz/DRHCVNopgBxHwmWvfm8NpsKzPvkYmsGE+mcwS6LBcTxxn5ZWEAs1Hi54VBlq4MdSC2t9vU+PwKC5YE2bQtKZ5UXKTDYo4SDoc7Pe/O/n315Qfceo3owB23cGmIc07tWlTi7FMsrN8c5YmZ6TS7ZCpr4h2OicUEs+YEsIe789nnMnvLYgghaG5OnosbJ07qiImOgWRURGikBi16zFjJphuF9CKNLARJvqgUMtCjT45ZSypa9JUMH57sdDzc8z/wT63WotVI2G0qTjjWzPw3cjj+WDOXnGPlt8/yuOgsK1qtlOS9i+r57Y+uwYSFy0Is+EXi4y/8rFuQz1cfZvDgXXZ+/CKd778zkp4t42pN0KdET79e+k75UNwemQknO5ErSrDsmcDQyBQy5UKihKmyrOOjuSmMHXWQ01SSJE48zsw1l9h5/T0PWq3E5PEmorEMUlJSDtsP+fm5RKUwJWJIO+ATktWqfoxAj4EGasgnWUlKlbJwSOkUS/3py3BqKaMfI2mhgQV/dlxEp05zY6s8mvTEQSEJs2SlyDuGd99S8eXXMYaKYxkkjaY3Q9sUYweLsdCawdrNUcaONDCon57pU1PQRC2dct8pQiGAFxVqtOhIxMUhz/0/1TweN5KSTDzUqDFjQ2+N8tVPXQcDb7znoyXkZ9nPWe2AT0iOqn32dhbN6RsQQmDEfMhuuJDazb6qMBdd18Csl1r5+PVsRg0zcsu1dswN/WlZMZRpV8H4CWGeuiMVo9rAhDEmPvnaz7TL7J3yJ5lNKi67wMLGjUuPyBd79+7l9affYmh8ApnkUVKi4urbgzSqKrt8TZNUxTVXdN5pfvapZhIp9agkFX0YRiAR5rW3g1w9owljvpOZt9v54aNc/vwqn5m32SkZHOLsO8oYPXUHidRqclS5mOKdTBY09+bUS+tYvylMIJis5s95tZVJ59Ry24NOmpwy3mAM2+A93HGTnu3btx+RH1wuF3rZRD0VFNILOb2Oyy9Orjfzv/EzfWoSvLGaVV3yV+n1KvR6ibGjDKxYFyYa7Rx4fOtDLzarmpMndc3PetJkM1kZal6b5wGSY55zn8/k02/9vPCWh0efbUGjkfj5k1wG9z+4FoTCgi3bIyz9Lp+J40wYTEdGg/D7T79z1ilG0EUpFB0BQ0mSyHAP4slnkuDujx/nkVMYYYt6GRFxsOM+JqLUpazlhus1fP11jCxRSH7r0bz+mkJlTRyNRiItTeJAk8y4owzsq4zz44L296AsC25/2InZptBi2UurtprNLMMjXMREhFbRzFZWY8JCmpRNmCDxmER1WRBvaRBripVJUyaya9cuSktLcTqdOJ1OSktL+eWXX5g9eza1tbX/sfzHxcXFBNQePIUrOOFkQXmFwg/fqNmxRUtxnjnJN3dLatvIn0Yj8eIcO077jk7fzy/cYPGw176IRqmSAb1M7YDPA3bKZDMOu4plq0Pcd+tB4ZeMdA05WVpunZ7C2LEqjruqFE1mE64WGSt2BnAUQ6SxjJAmUhQZhsNk5OZrHNx4tZ0VPxVw67UOyqsSaA0yjz3+whH5Ij8/n+l3XEuzqoYAvqRYTCecYpIkkU8P4kRRuuhEFkKgt0XJy9Fgtai48iIbf/2SSWveWlSo0KFnAKMZyURGS8czhhOTHKLSXk6YaGDbzigLFwhOOc/Fus0RolGFPftiXHVjK++9rqc4OIY6ylBE+zUmIeLERYxgeimTJmrxueN4PJ4j8sMvv3zNzFuSIKbTlWD2y63UdtJ9dcCiUQWHTU2KQ8UZl9fT0HTw2FBI4Y4H3FRtSscsHUyKwyLIS2+7ufNRF6eeYGbpqjBjRhh4/i03+yrizHnNzfuf+wiH25/fvbek8taH3ra/S8viaGMO1JKGwsAopI0TePCGFC48R3DLvW4S5cUUxIZit+UfkQ8AwuEwKlQUUIxa0tCHoWjQUMJABjKa/tLIdsCnj1Ys2JAkiRJpAD3oR7l6G9l9mnjkYR13z/IxeHwyLhh3ah3f/hxAlgWJhODL7wNMPMVFSt3IdrGZFh1xYjSKGraIlWwWK9gsVlAnKlChpTnRxBZpGS7RiE+4qRS72cJKejIILToaRTXrWIxGaGkMe5LdUlKEQODIgI8jsf8tufKR5smSJJGb3w9XS4IPvvATjwvSUtV8/0EOpeUxBIJzzzTRp7eGFpeaUKsJPx52sQF3nYX35georEnw8J2p3HhvE9ff3czn3we48/oUbrrKwYdfHowJy8pkjErnIBGAKmSnvELGYFDxznOZtLhlVvyaxy8Lk2K0ZqvAEsrn6ReCncYZDU0JNm6LMnq4gQF9dQgBJ5502hHnibHooSdH7FY10+5o7qBQHosJbrq3mWmX2Tl6hJGRQ/SMmFLD3E+8bNgS4cZ7mxlzSg1798hMHNv11OKxY01891uwnUBpY3OC+oYEV97ayJDjqrj85kaOHmFg7vOZhMKC8uoYC5aE+Pi1LL6el8tX7+by8yd5jD4+SDjRTH19/WGff01NDROONvL5d12PRX/xvZ8zTzKzdmOYl95207O7lpfe8fDxV75233vj1gjX3dWEzarixOPMyfv+Rz/T7mjineeyOoh85uVoePTuNF5919PhMz3+OBefb+gyj7vmUjt2q7pTUBqSeIrdmnzucH1RX12PWbLiVtdz0TlmzjzZ2u7zu+VrKchTd9mNDhAnRg7daGiOsWJ+T/LqJiGa8gl6tRQzkIEcRT+GEyFIE7Xk0Z2hjKORGoxGwcY/u7Hi90ykkl1o0NCdPgyRxjKUY8iliC2sJCo65uBZ5OMiOVnpES4SJDBLSRxCo5XYsmXLvyRP/rfs/PT5fCiKgt3ePpCz2+1dBhcej6fT42VZxu/3k5KSgsfjaRMkOWAOh+OQAcu3337LV18dHGfp3r07Tz/9NBkZHZNGgC1btlCYr2H1GplM1xD6JbIoYwdbxSqyKUSHjlapGb+5iiduNzP9Fi9NToVgNI4/oNBvoEJtUwupIotydnY5Ehm0VnPeOTqefylMqm9YW5XXJqW0Q+Q3ieU0U0ujtoyhDjUloyqRFUGfnnqq6+J4PAqzXmzlgjOtXH2xnfKqOLc92EyKQ0VpeZxFy8Pc84SLe29OJT1FYDQayck5PO7P0j2bmHFp1+Oth2NvzsnkrCsbuP26FM4/3YJWCyvWRrj9wRYild3Jj/fDF8rj/fnLWboyTCwGxsJact0OPD6F9Syhh+jbJgrVRC2V7EKDniL6tOPaM2ImU+SxhZUM4mgEECNKk3EXOUPrsDpSmDBhwmGf/wG76OLreO2lWxg3ysjr7zVyw5V2jhp2sPpW35jgx99CfP9LGL2niB9/rOaOmxIdeOwCQYWX3vJi0FpZ8mMa9n/w3ZR01/HirDTmvNpKv946vv81iN3WcUGeOs2NZs8I8kVq23WTTg6pIpON4cUU5ncu5nTGiWZOvtjLXTdCjyItF186/Yh8odcZkYSmy45mk2QhIRKoiJEhJY8RQuDHg4KMGRsZ5OGlBTvp7NvbwObtUYYMSAISVTVxmqtM5EgdAx1JkigWA9nFegySkaDw40/di2L0IWQVntY4dm8vnntxDeaUOOefbuX3BTEqpJ2ohIk4MVSocJCBGjV72EQu3dnHNuykos6Wjvi6+E+wHTs2EiaAW7ioYCdWUkjx96Z0exkvvOXmtuntq4cr1oZZtiZEcYlE98LO145+vfXYUmTWuRZTSC9qKSNT5HUQglGETCStkuuvstG3p67d2NKQQVokU5BUfxE4k2uAR7QwakRSmXVfRZyTJnUtajZmpJHvfz+ypOalZ14mw9UNlaTCL9xMmqDHapaQ1DGa4jVkSe0F6sIiiMtQwbmnd66krlZLmMzJ4EeSJDLJZ822vZgMalb8ktfufKddZueEY01cf3czv8zPZcokPbffFCbubx/Mu4WTCrEXw/ZUzj9DS1Tbgjk9xKP3pvLHl3moVEn+6D+XhXjqZTe1jTEGFh6++Fvye6sJaTwkYhKF9KaJfeh1yYWotDzOSZPMqNUQDB16zMvjlVGpJGZMc3DmFQ18+mZ227hbJKLw9KtuausTZKSqDjkyFokIpkw0sWh5mHmfepk+1c6y1WHOPdXC6BFGzjut88Tp5z+CTL3Ahl6nwtmS4KjR44/IDzqdgZXropjV5k5FjCDZ/dbQlHzu90VhTGojAYcPOW8FtS1qJAEZ2Qov32Nm9x7wVKWRtb9YY3f15cXXdvDiUymMPkrNmjUKrW6Z1BQ1H7ycxQNPtfDWh15GDzPg8yv8tjhEbpaam662c/HZyWB1X0WMV9/azh+LY3gaDfSOjcAgmRBCUEclQxhHED8rtixngjwJU28tf/zxB3/88UeHc/lP5z+WJAlbagyDUeKvj3qQE0+KVwgh2FHnIp63iWl3NLHku4PrwKihBs671MsHb62me2IQBsmEIhScqhpE0R62/ZjF6Re0EtiXx/RrOh9zhaSo2MvvuLt8/sqLbKxcF+HzudlceJWLrNZc3PadIFQYPAXYpBQMzmM499Il9BukIASkp6qoqI4TCCbIzu58jerKwuEwH837mDQlBw8u8ukaDLdgR4+Rui6EwTzqJiYfp2lXKMlI13D5JXqefm47I+RJ7TqlVZKK7vQhEHMz+vhGtP5MDPF0/CsKufaSfSR0ftQJA0bXYHKlZIyk0crsVi2nODISH25qKUeNBkWKY5Kj3HxXBBq6sXjx4rZuucOxXTvWcsU9BuJxwSU3NvLcI+lMu6OZXXtj9O3Vcf97/3Mf4482cteNKbz3qY/Tp9ahkiTUaPA69RhbismKFbYdrwiFFqmBYQ6JFo/M4uUhQmGZ6+5u5q4bHcyamUYkIvjsez+nT63ng1ey28D3HoXaNnoMRRG8/W6U1HheW8yolwxkhvriCbZgRkOB1I+YiLLw14VMveKyw/YBwIfvf4iNg8C8SlKRLrJpppYCKTme6aIRmQQ6DJSxHRUqVos/ECikZiY4YbCBi8+x4vcrfPilj2EDdVx+no2FSyLc+XALtz7gxCRZMPryyQiORCu1928LjbjR4CCN/oxEI2mRRYI6KgBBruhBrdhHAE+yIwvQoGUvW4kSIpM8BjAKCRXN1FJHBTIhvvzsS6685soj8sfh2v+WXPlI82QAqy2D8SMsDBmQFNyafX86z7zWyvijTXz4qo15Hwf463c7IxIj2vZHIQRNcg0zH9nGUUcL3vzAS06WhvlvHoy9S7pruWBaA2kONeedbqGkWE2Zyo9BdB6nKCYvPbon1we7TU2/Xjr0OomzTrUSiQquv9bInHsrMVQP4NgzNvPik2mMGqpHUeDXRUFeetvDq7OTXYFrNkZQqyROPPHEIxbEbPWq8PmT/PT/NKcrgc0qsW61xIjJtdx+vYNeJVo2bI7y7nwvQwfpKMjTsGh5iE3bY2z8o1s7Tt49+2JMPquBZmfX0ylen4LDpuLTb/1ceq6Nmro4V9/exAevZvPxV34mjzfyzGseRg01oChw7e1NBAIKbz6T2Y5+zGJW8eGrmRw1pZbU1NTDzotMJhP9eutZvSHC4hVBJo5t779vfwlg0Etcdp6dF95007eXjluucXDaCXFmv5Is4FjNKkJhQZ+eWu64IYXN26LEYoKLr29gxGA9vXpoSU876F9FEQiRjKXHjDTwxAut7T4zFFJwNkFmVtfAXKpDxSEwSABkhSMa9xb7Ae5wRhk3X905P/rYMRrWV7a2o9yAJB9nC814cKHHSHa8J6lSHn48OKljCOPa1lk9Rmz7qUNq2Ec3qSe9xGB2hJcy9yM/gwZoiLRYGMTR7dbmbAqwCDt72cJAjmr3+WrUePCzR2wmSph+jEiekxD4VE50Ot2/JFf+twQ/D1hXPG6He/wBVPxQrxGi85H0A3bWWWdx6qmndvgMp9PZViX7u4XDYbbtiiKCduxyUr23hAFERYRmagniRUgxZGRefsJCircPVslElmjiqZc28+FrGRx32no8FWkEFR/bxVqK6I1FOrhZBYUfVU4dJ03K5OHHwqRJnY+vAxgxESdBfrwvm9dVYM/S8vWH6Qz/W+v7PTencNejLl6e6+aH34LMezGLbvkHuVFCIYXLbmpk594osViMhoaOfImdmUaro9WjdFjMJ08w8c3PgTZC9X/ad78GuPDMZMJZWKDljTkZXDY1wlNPepBUAnXQgdlzDE62kkEEb9565r+d2QYoCiH44bcQ99ybwNtso4UmakiOqFqwM5DRlLGjU5ERjaSlQJRQyW70mIibXNz7rIreJTZmvZaPRqM57PM/YGPGHssjD8m8PNfDpGNMPPWym3tvSSGRgGtudrNxtRaNswhJUROgkVC9juNOdfHYg2ZOn2JBpYKFf4V49g03PQr0SCLRKdE3wMmTzNz9mIvsDDUnTTKzbnO0bWwJoLY+TuVePbmi44KqktQUyf15+c29zHrQ0eF5tVpCv5/3ddPWKN8teJmpU6847IpNQ30jajSHvh9RSGe/Qr2+imDGXiaM05GaKvHX8hiqWjPOFg3pZNPk9HPepW5uvdHIlZdY2VkaRfIeItjCAUi0GstxDCzn5cesDBuUSiCo8O5H1bzxRhnbV8ewGXUs+SNEQXgQeir28zLmo5Cggt3EiWEnjTrKyaeYGs0u+qZlHPK60Gg0hwwE/79aIBDgvffeY/369QCMGDGCq666qssALJFI8Nlnn7Fp0yaam5sxmUwMHDiQiy+++F8qRqLIIAk1ZWxnCGPbOJeEs4j3X9zMJ1/VcNXFVqwWic+/CxBPCPr21BL4L4Avo0EiToQAXiJSgN26FfSIDscgJQPcsAhSa1vP80+aOXZMx6B3154ERA4+LoSgQrWdedckH8vKUFNVm+iSb7i0PEZO3pHxFu7bU062lBwBklDR6knww48wKH4sW00LCGmqMfjy0e0fS/fgIi8zOZLUmcVigmBAwrH/bwMmMtM1XHCGtVN+qqICLcMH6VmxNsLJk03cnVqPP2aA/Y3mraKZGvYxiKPRJJK/U7N2D7fOaOaisw4CgJIkMXm8GYNB4uoZzUw+vWvagc4skUhgzgjiq7MSI0qk1cwTz7Vw9y0OMtLU1NTF6VGopXs3DTv2RNtUK/9u6zZH8AcUyqviFORpSU9VccWtTSTiCpUVEk31alI1aRhNgqDKjdPZyhfzOv+eya6BZIfcyCEGPv8+QENTgsXf5HHxdU1MONrYoRD1xgceHHaJ2voEJ11cR219nKefnXJEfjjljJN4/ZXlxGJdc5YCIAm++znIffcIclsmkYpCk2otPfpEOP88HcGg4KEnggRr08l0D24DJywilW07kjGKyynhapa4+pZWvno/KX7zzMMZBIIKW3dGuftRFwW5KtLTNG3AJ+wvqD2VvAfGnuBEvU2DLGQq2IWNFAySCQMm+osRbNm+GSplBo8ZyNARQ/D5kt03NpuN7t27M2rUKNLTO+c+/08wp9NJLBpHKe9PRqJb2+8kSRIOMlDVjmSPbyXRqNJuWubxB+yU1TSx8IcNSEKFQGAUJmxC4GpNEHAZUWsEDnvXg2A2i6pTfuwDlpGmxutXGDPSQI9iGHzKLq681Ew0Jnhn3mZW/qUhxzkalT+V+2+VGTXMSGVNnMeea2HXnhirVq3iuOOOO2xffPLhJ6gqTHSnByv5bf9YeecAaogAcaI0UIUiZPIpTo4iCwWnVIu2526efLjj3nrayQbefVdG1dp5rNRd9KOutYIi+rCLTZgkKyb30IMH7HdXXMSw2VQ8NFNw132LMcbSGSRGtwlGyS6ZUtcWFEKEQ0fG+2s225KdZmvDnHa8hRa3wtCBem6+r5lnHk5voztRFMF3vwZ46kUvesXCtq1uxh+jZspEC6vXB3E7JUyuElJiBW3fOyES1Keu5rUnbBx3jIHUFDWvv+fhvc98fPteThs4YjRKXHmhnbEjjdx8XzNfz0sm6eFwkr8vGFK46tZmvD6Btt8SEjJE3CYszf2wSSnUUkYRvYFk/NapJPp/YdWVNci0z6fy6MFuNtIgqtGgIYsCJFTsYxsKMhx4LKuWzz5KYejAg+totzwdV9/g5Y8PUzHGUzGo/HhU5bQmYgwiuwPw6Rce/HgpojfdpINjumpJQzd6ohU6StnMUUxp16EcEgG2sZqBjMYmHSzkFtGHHFHI+thidm3ffcT+OFL7/3eufKR5MkCLq4qTbzAzeriRogINtz3UhMmg5tpL7cRigudfjpDnHtvuMyVJIptuuBNOZt4Sw9kq89BTLe3G3LVaiU/fzGbsqbW887EXm1VFlWonjkTHsWVFyERTajh50sH1w25TEY4onDjRxIwHncx/I5uvv2+gfKUKtgzmhjs3k5uXfJ9jx5j4/O0cUlPUuFpk1myMYLGoqKmp6QAw/1eWmlbETTNL+eCV9vQbiiKY+WQLRfl6qhb3wNcU4om74piMaghlEbU0kHpMiFfn+ojLCl+8k9NBjKx3iY6nH0vhiWc9zLo/tdPf8aMvfUyfaufplz28OS+AzSF48bEM+vXWc/PVau570sW1l9m46b5mnC0yJUVa7r4ptdN9RZIk7rk5hddeea5DB3FXlpeXx7NPhvjhoxxuvq+Z1971cvapFhQFflwQJCNNxW3TU/hpQYDfFgf56eM8tFqJUcOMOBxqfv0zyLMPZ6BWJz9/264oC5eGuPNRJ927aSnprqO0IjlFunhFiFfmekjIyVF9gOsvt6PTHTwXIQS33+/BEezBTz/Xcdl5nX/vpavCmE0SDU2JdiPzB6y6Nk4wJI4INzBa9UQiIWRNmBRH5/vXzDssHPX9RszBCWglHUIIqtiDGycOMiiiN07qSRAlIRLUsI9iOgqfAuRTzEb+okCUYJTMSFEzbzyQR7VqD70iR3f6GotkQxK0G3EHaKQGCYl8itutiTWUoqij5OTkdOmLI8mT/y3BT5vNhkql6lBl8nq9XS4onVWlfD4farUai8XS5TGHek8ArVbbpUpXZy3HgwYNor5RIS/YvotHLxkoIKl+WKXsxRzMw0wROpLBTZqURfXmDO56pIVwUIVDSqMbfYkRpYLdyCJBIT1ppJagoZHtXyQJbHV6gSzkTkeGACKEseDAg4sibXcum1bTDviEJLHvMw+nc9RJNcyamdoO+IQk2fDc57MYeUI1Go3mkK3Wf7eTTrmMN967iacfal+ZGDVUz+yXWtmwNdLhu2zYEqG8Ks6IIX9/XMIsp5LZOOjvD6ETelxpm/h4nq0dj4kkSZxxkplAUPDYPVpEyEJ/aWTb8y7RQCod1eMPWDo57GM7Dq2VSRPV/LksxhsfWXn9rdcO+9z/bkajEZtVxU8LAmRnqinprmPKBXV4WtTE9/YhVy5qO6cMcvELDzur17BgSYj3P/cjFEFNfYJv38+hvjHBjXe5GTnBiVAkevSQuP9uS9s4ZiicVJ+78aoUyipj3P2Yiy/n5rRtUJu2R1G7u+7SSCWL5Ss7H7NLJASxmMDtkVm/NcLxx8CaNas56qjD43dSqSUUZGSRaEsc/m5CCOL7kZhWQyW9JpXzwRsZ7QjAFy8Pc+UNTiJOK2GC9Gs6jnmP1/LavO1kZEpE6LraGieGgkzKwHJ++ya9zScWs4pbr7Nx1IgIF1wZpU/LJHaJjZSzixIGtBvR70YvKsUefLgpoIRaytCooL4u/N+6Nv5V9vLLL9PS0sL9998PwFtvvcUrr7zCvffe2+nxsViMiooKzjnnHIqKiggEAnzwwQfMmTOHp5566l/2vQqLehLjd4Yxvh3ZvCRJZHuH4vMU8djTy5k8SUtJdy27SuO8+UwWZ1zeQCwm2gUjBywQVGhpFZhwkCZlEnaUc/UVcd54eymxiJqcTDVF3aFADnPGyR1H8GRZ8PrcAI5YPkhJoHQvW9ChZ+HiJNh2yTlW7nnCxXHjOgKniiJ460Mv737w7BH5QgjRlkBYcfDrwggZ/r4oyJhsCUx2D8WjQzQ2yRga9OQ0F+L1l7J4eYiJnXyPdz/xo2s5yC2lOJoZ1F/LmSd3fQ8cP8HE6g0Rxh1lxGBWGHGUQtPyRlJENlXsYRBHt7s3E2m1XHpe57yb40aZsNtULF3yyxEJ2GRlZTF8lJXlK1y0WBZzwSkmnG6Zs66oR5KS3b8Txpi45VoHF05r5MePctvtSeVVcWY+4eKxe9J58wMP5VVxevbQsmx1BLdLjagqYagoQYpJEEp2P637YyN3PNDKc0+0B/bf+9SLSoLfvjx4ncyYnsK3vwa44+EWXp2dySXXNzLpGBMTxhhxexXmf+1nz74oRd003H5dCjaLisnn1WGzdaQYOZRtWr+ZkF9FOBEiLmIdEnJIJuWDBkk8/ESQvJbj9newqclzjcW7LMizy1pooYkUupErFbXDHaKEyUtXs3NPlJp9BgYrI1m9fAVDJ9Zyy7V2+vXRsnVHjHmfern7JgcL/wpz1cVdx0LTrtZz153LEQkNuRSRSR4uqRZFG0EdMxMUPiy6CHs2l/LG268fkbrpf4I1NTURCWhIixV1ig/ZpBTkqI4/loY49YT2tECSrKUXQ1CjJkECozARqgww4951xKNWjME0vv+xqdP1CuCnBQEih+BSW7k+woA+yevvzJPMDOirb5uoOGqYgSXLw9x0wzqMnmzqm5KJS1GBlnkvZnPh9Aa2bdt6RODnd1/+QFq8kFrKKKAkqdotijt0QCc7jMsBUJCJEmYrq5CEhIKCSZhI39+980/z+RVUia4njwyYCKrceLS1xBNBwnKwTUn379Zq2cuVU/V8/m2IdLuBwub249JqSU1vMZRNqr/o1bvXYfsA4JTTpvLeZ+twuoLMui+NS65rZP6bOUgSPPVKK/c+0YLdpsLtkTl2jIn+JSZ8y46i/McEy5Zu4NlndTx6VyqyDPc+UsHvC0rRxezIUoyg5OPKqXouOOvgmjf/Gz8P3p7WqVJ7r2IdGWlqdpfG6NNTxwdf+KiuFAyb0EhxMaxfepCGprI6xkVXr2XfrkwUWWlrzmiQqjC2BlAUBZXq8FnZiroXEVb/gCInO9PK2YEfDxISNlJJIxPf/s6lHvQjnWxkElSot3HVpep2wOeOPVFuuTVCb8+k5F4mASKLvEQxW1nFLjaiF0YGchQCQQOVNFCNGRv5nXQWA2TTjSr2oPob01yjqKGOcqyktEvyD5heMpIrutPibe3w3L/K/rfkykeaJwNkZubR6t4JQFqKmj17BB+/mfTj4hUhtK15XYKthaIX9z26ipULsnjyxVbe/cTLLdce/A30ehUFeRrmv5FFZU2CS8pdNDRtINMzuC0OjYowTenrmf2oua3ArCiCfRVxsjM1aDQS6alqPvzSx5cfpDHvExfvzKvF7VORNVjNnIfS27hkN2+Pcv3dTZw8ycR3vwapra094njA521iRVWE48+r49ZpDnp217F7X4y3PvRi0qv49psEIlaFQEEb1WGP9sUhpRFoTeHtectIN9oYfVyoy/Hr80+zct/jLiafU4+I6YjF4KhRWm67wUx9k8xvi0P88GEuzz0fJbFpKAXnb6Pf/sJzXo4Gt1dh5GADn3zl54cPcnnhLQ/FRV3v8T2Ltezbs+2w86LMzEzKKmNs3h5l3ovZlFXGuO/JFrZsD1NcpKOiOs7sl1uJxQWyDN/+GmjTAzlhgok7Hnbyxvsedu6NYTap0GoFPy8MMmKwnikTzZRXxVm3Kcqt9zfhCwjeeS6rjdfe65O553EX1bVxtu+OUl4V55nX3NRUg93hYdP2CHv2xehdktxPyipjfP5dgBZ3gsUrwjx2TypXz2jim/faA8/hsMKMB52oVIYjyg979OnG9tbV2KMGyipjnTZh5OdqKSpR2LxlBXaRSowYZiwMlY5pO6YbPXELJ9tZg0DB1MlUJCTzMbOwESGEETMq1KTHu1Mj6to13v3TrDgI4kdPEvwMCj9unKjRYMGOJCRiRGigOimdpNa0Tbv8f7V/S/BTo9HQo0cPtm7dyqhRo9oe37p1KyNHjuz0NT179mTDhg3tHtuyZQs9evRAo0m6qVevXmzbtq1dhWrr1q306nVkAcuhzGg0YrFkIwc78hMJIahhH/VUkkEOTurYxzZSRSaF9Mbh7s13X65lqDimbdM2YmYgR1EvKtitXotWr2AwSGzbGSMnS8Pllxp465FKMmIdN+2YiBIiQB1ljGQSDWnLuWZq5xe/SiUxqJ+OhUsjNDsVTp5sbkcSnuJQ0y1fS2Vl5WHzdR1zzHjuvzfM5AlBjp/QPqjUaeGCaxuYPMHE1PNsCAGffO2jvlFm3ovtO3TenBvC6OndIWFQo8GQ7mbYoM47ei4408zsp1toDoXxiay2AEUiGTh3ZQIFhaTa9+6fB5DQRImk+/j159+4dOolh3Xuf7e1a9cSCMmoYiYaa2WsFplAUKFqr4khB4DPv5lVcpChymVvWRXnnW7l8vNtvPeZjwVLQ7z0UgxD3RBSyElyg+zzc9HGLdx2Z5xrL7fw3S8Bzjs9GcAUF+k48yQLZ1/ZQJ+eSWCp2ZkgonStXJogTjTWuW8+/97PkP46Lrqukdn3paPTScz96qvDBj8d9hTUaKiljML9nQJ/t1aacZCGiwbSMvx8+GZGB86/ieOMXH2ZiWdeKqdQ7otW0pKR6E6Lppwl36Yx+GgnSrXS6RhpPRXozTHmPJHVabVy9AgD3QrB7XKSSiZq1B24SQGKpN6sEX/ix8MAjsIVa8AbbTosH/xPWG1tLZs3b2bWrFlt5OLTp0/ngQceoL6+vtNxC5PJxIMPPtjusSuvvJL77rsPl8tFenrH8/7v2KqVi9Cg7TSphKRSrk6lZf2WCOecYqYwX4PBoOK80y28/p6HGdM7XquPPNNCc7PCYAaxTaxFdmuZ/3IWRXIWjdq9pOW18vqL2fyyUMOtDziZNTMdqyV5Pbg9cnJcJyRTa1yEHFMhyTq06PEpPp56TqF3LxUnHmehb08djz3Xwr03p7aBsIFgMphpaVUwGrvmT+rMRo0ZwfaKCuykIUkSKn8aUlxPTdYS5r2cznHHHAQuKmvinHFhOZqKLK68uY4XZ6Vx+olmVCqJWEzw3vwALz8P+eFikJIdKCn5AXr10BMIdr22+YMKRoOEzy/j8cok5DAu6waq/Fb0wtQGfIZEgGr2kmqOdFAf/bsV5GoIBo9s/L+4uJide2JceoGJKy+0cuO9TiYcbeTaS+0Eggqvvedh3KnVPHl/OhPHGbnrMRcaDXQv0FJWlazcz30hi8J8DY8/18KAPjq2bI9yyzUOnnhASw492+0VKklFz8Rw3nv/Dypq67j8QjvBkMLcT7x4vAprf+soTnDWSRYWLg0SCCr8/nkefywNsWRFssI/a2Yql9/ShEoltXWEvvtCFo+9MofnXnj/sP3w56+LSI/0o0azg22J1QwR49qtW3ERYxfrqVgZRO/JI/sfBU6jZMaImXSRww7WYRZWGqgmThQTViRjkHElMqdc1ER68yg0aOgRGUGNeylrN4dYsR7GjTKy5Nt8jEaJT74OkJHWeREVIDtTTbY2jexEXzyGGpw5i7jsEgN9eqtZuy7O/G+DDB2gZ8VfISKRyP+Bn/8wh8OBkNVdUhwAaBUjrd72sWMgqLB2UxgX6zBjRYeeAD7MWGndp6bJ7yWfNBYskKm6KU5hQXu/t7TKvPVBAI1s6FTILBBU+PQbPz9/ktwnfAEFs6n9PX/sOCMlA1rYu6GVrH8IMj79QDrX3vM7MOOwfSHHZSQknNQzjPE0UcsuNtBLDG4rAiQ7jHdixYFAIYtuZP+DGgSgpayOJ5/bx+yHHe0ef+ltL36vo8tGRCcN2NKjBKUKJI/CFpaSJ/fEsV9JXAJcxjKKRzcx/mgjr7wWITda3GWXXb5SwtpV6xgxYsRh+2HYsGG8924h3tZmbr3fCSSBBoCXZ2UihGgrAkqSxAMhN38sC+OQ0rGatJx4nJkNW6PM/dhLo1Nm4HCJSccEOXGimSUrk935B2zF2hBen8Jx47ret8YfbWTT9iiuVpnnno/R3Kxl5FEKP3+a1Za0zv3Ex5c/+Bk4SEt9ZgNlu7W4W6rRRVNopo5RKRLLly9l/PiJh+2HE046ns/nP095y3rCUUEW+XSjF2XpC+nVI8IJx3t58qkoI+Xj2vYoNRps6XGuvaw9yPTwEwEynCM7FNglSaK/GMlaFpFFPmtYiEAmjxKGMZ5trO7y3pQkCT0GFKGgJqk+30QNmeRhwIQsEvuFmfTtGlGyKKC+uv6w/XCk9v9yrjx02FheemclUyaaOfOiVrThVLIzk75zexREuGs6HR0G9tQk18mbrnbw8Vc+0tPUXHCGtS1nGNxfz6ffBTGbJC4+38jKdS5WrliIEtWiVsOgwRLvP2hpR0H23mc+Jo83odEk46xdOxW++8nLa/M8nHaChbvvMPDpt3F27o1y5YwmhEg2hahVSRGtbbui2KwSixf9Rr9+/Q7bF/X19fTrpcLl0rBtZ5yHZrvp3UtNdbVC1W4jmZFe9MSIhxZcNJBHDxqpxiXqKaIvckyDPlqAwVDa5Wd4fQreVh31jcXkih6Y0LBsu5NPPt5G/2FRvnk/m1hMEA2rMfwDWmp2JbBaJL79NcD2XTEmnFGHSi3YuC3Ca09pO0zGAGzdHiMh/xdTLf8wSYKH57gwGlQEw4JhA/XU1Gk4ZrSJu29KacvbYjHBPY+7cHsUpk+1s2JtBJVKwmpW8cBtaewui3L9Xc0U5GkJRWD+t35GDzPy40c5nHdNI6t+KWiXW9ptat6Yk8mEM2t592Mv67dGuO5yB0tXhrhvhpqqmhSuvLWRqedb2bk3SVF4xQU2sjM1DOij54W3vFRVxzjlknpOnmymZw8te8vi/LYoyKRjjHQrPv2I/NDi3EVc7wdnTx58oon5czvmY6XlMVoadFiwE7LVoJWNdA91vOdTpAxaRTMtNB6ye1tBRoWKiAihIRlDqFF3WZgHCBPCRup+HZVqatlHWiqEYxESgThN1KJBSzH9MUpmNiecVFZWMmbM4Qsld2X/luAnwKmnnsorr7xCjx496NWrFwsXLsTlcnH88ccDMH/+fFpbW7npppsAOOGEE/j999/54IMPmDRpEnv37mXRokXceuutbe958skn8/DDD/Pdd98xcuRI1q1bx7Zt23jsscf+pd9dKIIGUU3B38YnAMrZiQoV/RhOlAh6jHSnH/VUUMpW1KgpFgM67YrLlbrTaigjSy7E1ernplu8nHV2jKunmni/pAz3LhMp4iCPQlRE2Mk6zFjQoEclqVCkOBZzxwu/2ZXgwivcVO+yYw0VsEAd56mMKiZOFrz0tKNtwUlNUeH1eju8vitL3mQyn37j5433vYwfbSQQVPjh9wBF3bRsWdSNHXvj/LEkhEDQLV9Lq0chxXEwAPl9cZAVy6C75GjvYyEI4GVQZte3gEYjYTYLBnAUW1lFilmHOVCATJRGqimk8428gSr0GFGjZR/byErkU9Q4gHfnfEhmZgYnnHhkSrVvvv4YYa+WAs8IXAUraHapyc/REtrUNYicLXcn1exEo4GjTq5mykQTX32VoNA1oW20F5JiPibXWJ57biknTo7z2Xd+TptyEGgaPkjP3I+9DB9s5Yl704nFBANG1SFa+na6CDZQhachzM9/BDh5shlJkpBlwSdf+5j9spvjJ5h4Y04m3btp2bMvRjTatTLpP02n0yEhEcBHBTspED3RSFoUodBEDY1UM5Cj2cYaTpyi6VLs5Iarbbz/SYTc5u5AEqgpLJRQqSQevNfM7beuok98dLsg1CUa8NKKI5W2jpbObOJYI29vKCVCqE3BszPLozu1lJFFPmrUaPRdgwb/07Z3715MJlM7VcVevXphMpnYs2fPYXPNHBDzMpm6Djrj8Tjx+EEBMkmS2kDAzq6nFmdDu26JAyaEoIJdeGklzdMdtVfNO6/VIJlCDBvk4coLbdz5qIvbH3Jy8zUOigo0lJbHefiZFhYvjdMrPop97ABEcpxe1iUFCwwOpk1N8NDTLfgCCrG4wuiTq8nJ0mA2qojGFHZv0VPgOYYsBKVsw4SFTPKRkGgK1HD+1Bq692phaH8du/bF+Px7P4P76ZFU0NKqUFUTJx7WsHDhQi644ILD8i3AjTNu4IKFF2NqtKKVdKTHu9Fq2sfjDxjbAZ+Q7Kr64bM0rr2jkQvPsvPwMy3MnNWCSafFH0ygcRWSH04qLLs0NcRyd/Hr3FTKKuK8OtfH6OGdJ7iffxfg1msdnH9NExrFQNQnkZkZ57xpCd59Tgsi2W1YylZ6MRhf0E0iIboEQGvqZS67ZsoRjTJHIhHUqignH2dhygV1OOxqvvklQGlFnEfuSuOLd3L59hc/V9/WxJSJZj5/O4dmV4LGZpmcTHWbansiIfAFFLx+BY9P4eEnfThcozsFOyRJopu6B4P6VTH7pVbGjTJwyTlW3vnYR3Vdgh6FHYG6qy6yc83tTdx+XQqXnWdjysTkuvrptz48XoX3Xz7YQd+7RIfLWXZEfojHEphlO4qiJUKYTSzDLtKwYCeAFx+tdKMXXnZhVJmgc70XVKgJ4qeJWrpRgh4jPtzsC2+nskLwyuwUrrhhHeGQCg1aiqwG3n7u4OSDEILbH3Kh08HyNSG6d+u80v/LH2F04WJ8miZyRpfy9UcHu/JPmQx33WLjtMvq8URasVgs/7Hj7V1ZTk4OCSWBIjovzgHEpDCjhzna/vZ4ZU6/pBl1UxFpCLy0kE8xPaVUWkQjpa46DJKZJmrIaDyKk85cyS03GrnkfDMaNXz1U4CnX3YjR/SkO4cz6bQNPPmomROPMyFJ8NeqMLNfdvPo3cluQEURLF8T5v4ZHalPLr9Uzx07m+jbM9mVk5meFBgqLNDiaqo5Il+kZ6Xj3+fBSDLG0AsDOXRjB+uQhIQKFQni5FBEtlTAFrGygwr3AUuVc/n5l13MfvjgY9//EmTbKgtRwp0mb05RT4NUTq/mo7FIdroDPtFKhWEjvceXUV6VIBqG666wM3yoiSuu8xKLqmmgCkmoyKQjx7QRM/U1RwZ0SZLEcy+8z8QJQ5g+Vcu2nTHKKmP88GuEtWsTpKZJTL/KxKB+yZhl+94wIKEIhahfx433NGMyJUdMi4t0tLQm1Y/vfNSFShLcNj2Fiuo4b7zvYdW6CGNGGnB7lQ5Cgm1+aZGZ/7UPt1siq3kCJnsFD90TbruXH3q6BbNJxS/z89ru/UhEYdodu/l1QZSBgeOoKFvOzz9+dETgZ2NjIw4H1Li8GEkjnRx22hbQLUuHzyvxxtwQ3eT+HXMjScFkbL/O7NkjyO2iw0kjaTEKMwoKahVkWVMo9CXjJkXIhwQH4lIUlUj+5nWUU0Qf3DRTSxl1VKDHmOycEmZ60A+dpEdBob6u9rD98N+x/1dzZYMheS3ecr8TqakAraJmxRonF5ylTfLdpjqhtbDT1/qkVlS65Iao1Uhce6md+kaZgROqybSZ8PkFsVYrCYOP8ccKauplHr8njRHvGQgEZa67qwm3V6CSzPj8Mq1umWff8PDXigjTL7dz+wOt/LDAR3GRllfnpGAxq/n6Jz8ffuEjEYOMTDXRaHLUPhgUnHJ8Mk455dI6NGpobDqydSAYDJJqTzC4r4kmlx9Pg4EVpWYMip0B9GuLaeykkSuK2MZq+jNyfzNVBXo9SBEVpWVdi+Wed3kLfaJjkk1A+98vhUzs0YnUlC0lGBJ8+X0QnauQkK2a884+mCe98b4Xk0HFjt0xVvycT2Z6cgJ0yYoQF01v5N0Xsyj6W9EtkRA8/5qfSccfPv9xc3MzJT10FBdqGD7YwDWX2Cgtj+P2Ktx7S/v9SKeTeP6xdE65pJ4pxxp57PkWVv5UgMWsIhRSmPl4C3MeSt9PG5cs2iz8K8SZVzQwY5qj09xSkpL88Y8924rJLLF2Y4T1WyIkEoIJY0z88UUuw46vYdpldu64/uD36V2i48IzrUw8u5ZXZ2dQWZOgrjHBwL46zj7ZzMkX1/P197cfth8ANOoI6ekSoinM+vUKt9zfzP0zUsnK0KAogl/+DDJjpptYcw45dMNrb8TQ2L3L98uhG26cyRy4k31UFjJhgmjQsYv1dNs/pZxFAQ1U0Y2eHV6jCJkWGvGqG0CSyOsms+CFNPr01LNuc4RHZteQ2Neb1EhR22fE5cS/rCj+bwt+jhkzBr/fz9dff43b7aagoICZM2e28QG43W5croME75mZmcycOZMPPviA33//nZSUFK688kpGjz4IYPTu3ZsZM2bw2Wef8fnnn5Odnc2MGTPagQb/Cmt1tmLGTp2oIE9KXpBREcEjucjKTTD82CaGDlazaYvMkiUytobBeJQWYkToQf8u39cQzkCrpGAG9K5MFr2j4YvvNmHCTItqL2WJPZiwkCAJTpQwkH3qTZjkNGIiQlwdZtmaMONHH0y0EwnBSee0YNh7FMWSPbkoKkBTESu/KeUOdR0vPJWCEIKde2MUFRUdth/KyspITVEz76VsWlpltuyMolHDkpVhPnk9J8nXMVTdjpPyzkec3PtEspvn10VBnC4Z4epOo6oStaIjjSxUkppm6nCQTn1j1zwasZggGJRwSDoKRS/6Tt7KsWMqeG1uEPPeFCrFHoqk9h2IYRGkkRqGMR61pN7frVvGWhbR2z2El5595YjBz8bGWqIBAzF1EK1W8N5LWfz2Z5i9P6u77EpQoaa+UeaXhVG65Wn58vsAiienHfB5wCRJwubqx2kXbeDUk/QsXhFm+lQHiiK49QEnX76b01aZ02gkrp9m4KNXt5LtH9Qu0POKVhrV5bw1K41N26K8PNeLwSARiQgcNolzT7Xw+L0HK1CffRugR/HQDt+nKxs3fizPqp9Gku34rGWE8uuJhFRodAp9e0B8i6DFV4opaCI3N97l+6SmqDCoDvK7Nlq3cuelOr76IcDsl91olCzW8icWYUeLDh+tyMhkUYBe72rHD/RPczmhO32pYBfqQyyvWnSAYA+bATh5wpFdE/9K64zAHg5Nev9Pi8VizJ8/n7Fjxx4S/DxSYvvefXpStW8NcqI9NUc5O9BhYKg0LvmAgDxRgjfcxCtvbOLXRUE+ezObzTtizH6plSaXjN2qYuuOKHJCwt9tLUqrClXASDm7kudAFLs/hV27BB++mk04rBAIKqQ41ChKsqr82jwvzSu7YZIsbBOrKaI3dulgMGAjhTy5B9v3/UW6TRCPSqTaVAzqr6OmPkFLq8K7L2Yx9YZm6urqjoi4OycnhxffeY5Lzr6QDJGHJZGBOtXDhWd27GaCJN+xzari3FOtXHWRgx9+C3DXvWFkRc3wY12UlS9GpRJceKaO6VemY7Oqef09L0tWhvnx9xCnTWn/O372nR+fX+aW+508clcqk8ebCIUF8z7x8+p7rQizGgKwj20M4Ch0kp5Qay6ff9fKJedaOny/VevDxOJmzjrrrCMCun777Teys+Jcf4+LmbekMmGMiVaPzLz5Pk67tI43n8nirJOtzP3Ey7ZdUWRZkJmuaVvDEgnBjwuCvDbPQ4pdRWa6hgduS+PeB/2Eq7vmv1bFTKQ5dCz5NpXTLqvnqQczmHKsmel3NfPzJx2FBe02FROONrJqfRidTuKUyWbe+tDL/G98fPdBbrtgHyAWjRzR9SBpwWndij6owhhNoxslbGMNZmykk00uRQSKV/LTOw4uurgVumguL2Ur3SghXzo4/ZFCBiPEsSz/YwUDB8SYcZOJZ5+NYVQsxCPhdh2Ay1ZHUKth3ovZnH5ZPeecYqWiJk5peZyMNDVHjzDQ7JL56dcoMg3IliZeudveARC3mFW88XQmx5/bSG5u7v+Bn/8wWZaRFWiQKsnrRODHJ9xoDDFue8hJYb6WikqZ6lI9tuYRFCrpICW7gbexhj5iKGlSNtWKjTSyaaGJIH5y6kfz9qNOXn6lighhhNdBbomRwmw1IacZQ/kx3HdDKbelVtKtQMWYkUbmPp9Jfq62LV649Fxbp8mhLAscaTLX3N5MQa6Wipo46alqHrgthVCo6/26M7vx9uu5Z9uDJHxJPkANWoxYGCKNRRYyINqALiEEQfwY6LygI0kSDQ0SL73tQauV+OrrOK5KKzktw7HhYxur6SkGYd1fQA+LIBXSDkaISe0ATJuUSv/IBPbuWsLmFVl89VOQp5738dYLGeT5j6FEMpMQceqpYiurGCjaF1gj2iA9+x55LpFIJDAa4lx9URpX3trMyGNa6Sb3wS4yqCTKJb+U0neki5fnONi+K46csYa9Lh3WsBWDQeKNOQcnn9JS1dx7Syqffedj1gutvPmhF61G4q/VYXYuK2TR8jAffuHjoTs6JsBCCD78ws/c57NwexRuv6YCDCH69EwCx5U1cSprEnz0WnvaJINBxfuvZDLi+BrknQmczRKbNnROndSVqVQq6mo06GIOCihhO2uwRLLQ7+iLXjJQLVbTnY5rq8aXyc8LnFz8t/0p3jX+k3wNGtw4SVdn8nexYispeGnBQccuq4DwIksJnOpqMpXC/aOeBlw00pfhmP8GtnpFK9tYzSBxNHWUozN0UbX6F9n/q7lyz549mTzOxOdfx8gNFKBFx9MvVHLWKWYG99djzGom0hLqkPMIIXDZd5BfkByd/eXPIC8+nkF2pobPP0+g2TSRdFRIkoRHuNi1dw1LvstrW9MsZjWP35vBpde0ctIZfjRoCSthjLKNIobx9AOVqHJqmHV/Gpecc7CrePJ4E/sqYpx0UR1pKSq8PoVWj0K/Xjr+XBZiz74YT8xM54qbG8nJ6RqI6sxWLV/FytU+fvk8nTmvuhk3MsHSRX76io7FXK2ko0j0oY4KCunNBtUi8vNiRAJ7cLpkflkY4OTJ7eO16toY+7Yb6NsJPYNKUmFz9WP6jG3s26EjJZZKokcZk8ZnkEgI5n3qY/2WCDarik9eP3gPSpLExHFmehTquGlmMz9+nIyh6hsTTLvNRbNTobhn0WH7oLq6mqICPWq1wrWXJvOZ+d/4ufrizukDJEni3NMsPPBUC7dNd7SN+786z8NdN6Zw5knteeqPn2Dm6BEBevbomgqlV7GO444x8vxjmbz4tpu6Rh1nX9mQ1BhIKNgsam6/rqMPjUYVL83K5MLpDZw+xUJ6mpovf/TjalXoXaKloqKCtLTOi3edmd8fJztDzfaGJrpbdZx2goVb7ncSjgianAm85Rl0852AVtIREn4y0tT4a3Rd4gkatGjRs5uNDBcT2hUDhUjmsXFibGEFuXRvy4kyyGUrqzALK2l/00iRRYK9hpWMGiqYMtFAepqGq/9GmTRlopnJ402ccvEuyrZV4fD0IST50Ohk8vI6F/E+Uvu3BT8BpkyZwpQpnYsI3HjjjR0e69evH08//fQh33P06NHtFvn/CVMJNSUMpIFKtopVZJKPi3qK+4X549vMgwJAl4HPL3Pi2RtJ2V6yX1WwaxMiKZSRQyHbWcMQMY5Y8wAC1krSc8MYTRL1da3EwxIIFV7ZjaKNEpC9uG2lPHqvnTmvujl6uLGN4+S7X4Iodd065XVID/dkwYJafPfLfPNTgGBQkJLS9cj0P2337t3o999jaalqjhtn4s+/gowYYuhSxOO26Slce0cTQwboeeahDK6/u5lhp9Rw7hlmKisUPvl8O55GI4GQQj7F+AN1LFsT4pijOgI2H3wWQNdSsJ83qgLPuihvPJPBi6+FUKMlSogtYiWZ5KNFSzP1RAkxgFFtQa0kSXSjhJDwU8YOLPVG/H4/VmvnleXOTKs1YlDAm7KXO652kJ+r5dhxgpczasDVkZMQwKWqZWRvwWtzsjGbVLz7iZeX7upaWMQmUgloNTwxM51r72hiycoQsZhg0jGmDiMJd95sRQgfr7y+EJMvGXS4cZEgxnln67jgrM7P7cwr6nF7ZFIcSVGSDz/3c/3Nh8/dUVhYiNYgYwna0CsG7rvbw2lT/ha0xgWLV7jZVxHnl4UhbutkkwFYsTaCNmzHJ9yUshU5FuTOu3W0ehLE4hqMRNCip4AS1KjpyUAkVFSxBzmmYd58Hzdf4+jwvvG4YNHyMN1w7E8oG8mlqNPv0EQNMWKkkImTekp6lhy2Hw7Xvvjii3ZAY2c2e/bsLp/7r8TcDlgikeDFF19ECME111xzyGOPlNheUqcwfryKvct2UJRIcvbGRYwAPgZLAzocb5eziHizGT3MzZzXPDx8ZxpHjzAiy4JLb2zkjTmZPPh0CzmpBlb+msJAhrTdq7KQKWUrr78TZMGfMUxGiYsvMHD5hWaMxqSS5uvzfBTGuxHAhwZd2yYvC5kmanBSj0CgFyYuOEdi2mUO1m+JcOGVLYwYquHXT5OgTp9eWkwm0xGLn83/5C2GjJC5/nIftbVevv5VOuRYeXamBo83KRp3+okW3p3vY/kfeipqo/z4ZWabsJGiCN77zEtpRYwch5H771DzwqtOLjpfRywh+ORLP06XwGSCNb/lt/ESWcwSt0yzM3mCgZPOddHsr0lSEexXDE8L9uLxx/7CoA9w1inmtir6sjVhrrnNxVtzf6axsfGIfLBq1Srq6mVW/lxARXWc5990U9eYQFFg6EA9025vYuvSQs4+xcqW7RHue7KFpx5IUgWEwwoXX9/I2FEGvno3B4c9yVE3+6VWdpRFydS0YJA7B++F3cWggVoMBhVTJpr5c1mIKRPN9O2pY8OWCMMHtwdOF68IM3KogQvOsDJ0UhWPPefirhtSWf1Ltw77V2VNHK/v8MUAAWx2G1p9LcWZJtS7SyhlGzZSsWDDKjloTF3P+2/YGdDXQEFxgJbGJkLmJoTDiVotIYJWzC0luHHSi8Ed3l+SJIpiQ3ju6XVkqXLRa6tRRIioCPPki4JrLrXx4achfvo9xI3TzOh1EldcaKX7oAbSNOnoQzlgCuDVNiCro6Tb9Vx8rYfMDBPzPvXx9KtuXnkysx3Jf5+eOhx2iYaGhi7Xnv9p8bf/zWYz2KmO7EUtqckS3dpGib242K1eR7dUFTW1cZYvUxgYn0D+PzrYtJKOnmIgNeyjN0MQKATx05+ReHBRxR5isSimxlTy6IFMgv59tlDXkARgdJKBrMBAYv5eNITWs1aOYLMEcTrhx1/D9OsvMfX8zpPN9z718dKsDI75W/F8684o513TiNtzZOONo0ePZsqFx/H+Ox8SFzEKKKZU2sJAcXQH/voa9iEdQkRHCIGIa7j/4RC5dCeP7uRIepCSxaw+YhjVlBIQHiRtnPQsmaKmvqgSHQugGkmLrjWfnxa0kmJX4a/KpGdiRFtSGSGEwRojBQ27/OsZsF/pVhEK/jQX555/zhH5AWDdunXYLAqX39LE9vUGhicmJLl9pSQvqc0zin1LKxg+YReGYB6yycMwMYHm7JXMmtk5Pc0FZ1h55yMfbz+bxV+rw9htSTDouHFGXn3Xw4KlQU74GxWVEIJHnmnl5EkmZs5q4Zf5OUTTqlHCBkrLrWSma5j/tZ+rL+n82lCpJG640sYjTy7HEFdRXeYmkUi0jVH/VzZixAgSMS1qBB5asEg2esT7t/ldg4YEibZxzAOWEurOU89VcuoUY1telZqhEG1qL8JxwGQhEyeGhAqdQSEhRdoE/wrpyUb+YoAYjUU6eJ4hEWAPm+mpDKXRvgmRCEEQythBH4a2Az4B7FIqhaI3+9hOC40UWI5MEPC/Y/8v5so9e/bk5WcipDm0iEaBVtKhre7P5DN28uLTNj6e6+CM81dgrO9PqpKk+QoKHy3pWxg0OM7xx1mZ+4kHhCB9fyFPpZXx48GxP66LptTw8qPp7Yo5peUxTj/PS1r9aIbv/52FEDRSzXbWkk42BdnGdsDnASvprmPGtBSyMtUcNdTAfU+6OH6CiUvOsbF9d5Rb73ei1Ugce+zhdz0risL773yI3Gpn5PENnHuKjZ37IuQYc5BCna97KWRQxV5SDY0U90jw2L3pjB1poLouzhW3NLFxa5Qbr3KQ4lCzY0+Uq2Y0Yol2zcvuUDJZvkxgU8y0mFfS0yQz6Zw6Wj0yDruKunqZnz7pfIKssECLXi8x8ewazCYV+8rjNNRJPHSPjSOg/SUtLY0de+K8Nvtg3tfilsnL7noNyc3SsGN3lBMmHATm/lwW5tdPO88dx44ysnVnlDEjOy+k7d4Xo2dxErSYMS2FRctCXHWRlfKqOOXVCXoX67qMa0YN1dMtT4svoPDptz6uudTO3OfTuPX+Zr7//tMjokOJxVXEExLHTVbR2prg+AnmNurA62/zsHVz3zYAU4sefxQSqXXg7hxPaJUawdJCur+QbazGLtKwkUKUMM3UkU03FGQKKG7XDKKSVPQUg6hLX0FYp0MfTcHlD5NZFOTtBy0sX6/nyx8CrFvQkTpKrZZ4ZXY69zzuoihvJ19+F0B4jOTnd/4dj9T+rcHP/1dNSAoJEaOXNJioiOCiAU1mM5++m9NB+dxmVfPx3FROPb0WdbOWZurIouPFIYSgVdVEXMSJEUVCxSaWk+UwcOa5UX79VYVqzxD6i6SaalRE2Kfagk4xIiERtzdy0dkZNDQnGH1yNUePMHLtpTbmfRDBHixq6yqop5IAXtRokiO9znyuuKmCtZvCSKojI6m1Wq1o1Cr2VcQo6Z5UI3twTguXdxFcQ5JXTKeTuOgsK3vLYkiS4PO5Bxe2O26ycdF1jSxbqtCsbKdHlsRVtzbx6uxMTjjWhCRJJBKCj770M+tZP95wjH1UIKMQqdcz4rgGNK4C+kpJICYmomxiGQ7SkZDakQX/3QoooYZSfH43gUDgiMDP8y64kTnbnsFiinHWKclFuaS7DkuWB6+rpcM4V1RECKWX89ZzmW2qr4UFWlTmMAQ7/4woEWrq45xxeR1D+hl4/g03CRnuu7Xj+JokSdx9q41Jx+o4/zwnZn8xJQzAm76T227suip21klm3v/cByLJ/ylJguqqnYftB5/Ph0hoKKCEOvV6nnktOUZ/AIjRaiVOONZMZnqU59/wdKr0LMuC+59swSVJeGikO33JjRVR6yzHio8SBrKRv9o6d/9u3enLrnovz7zgZvRwAyP/1nGcSAguvqaF1iY1BQisONjBWhpFTdvYdh7dyZByCQgfMgkcpOHHjYSKQ1DI/rftxBNPZOzYsYc8JiMjg6qqqk7pKHw+33+pOJlIJHjhhRdwOp089NBDh+z6hCMntg/4qnj+kVQen+Ni2e+rKIj3w4ebDLoexbd4erBn9wYqG0JMu9TCs294+eTTODaTlpllQWqdMjvWaBnGsE6EJ4awKRHAtvcoVKh5Z3cVb83bx923GZn9kpvWGisFKLhpbvsOMRFlO2uwkUJ6lozJEUVB4akXYpSXKzz1cCqvPuvgqZe8bZ+Xma5i6NChR0zcvWHdn7z0RCoPzwpQXq5gy0jgDyhtnKT/tIrqOJnpB6/jG660s3WFQLV9CJNO2E56TowUh4qyChm51cHI4xJkZkLF3jS2toSpWp+KCQtGzEQt23nmUV2nYhf9eusZPkJi0aLN5MYOclUliCFUCnM/9vHKPA9Wi0SzU6a5RWbisZfSt2/fI/bB4kXfMvv+NH5cEOCH34M8cmcafXrqUJTkaNLGrU7e/MCDQa+iqJsOo0Hi5IvrOX2KmcUrQlx1ka1d0aRPTx3vv5LFFbc0sWzRHlJbO46kxkQUkdbE+NFJ0K24SEtdYxKsP3qEga27ou3AT483Sdfy66e5aDQSJx5nxtmS4OW5Hl6e60GjlrBYJEYNNXLLNXbueMRJekavI/KF3WJHpavnuquMvPxAMz3C/djBenap1jJEmYDK7mHowAwURdC7r8wvdat58v40zjgxDY1GYuvOKNfethLL1owuA3KTZEEWMgWiN/nRXpSrtjFwYB2ffBbhu09MpIX6YUXLW0808sKrlchxNX2DEw8CBz6QTDomXFTH84+ltX3OZefZ2F0aY+pNSUGqv19TB8D8/38KwP1vNJ1OBzqFQZExbBYrqFTtQosOWYqjE0YGyRNobtrN8ee5WerVY27uPMawSg5CIkBCxJNdS/vV0FOkDFI4CCoLIahNW8mN042cf2UL3dASFP6k8AEW8lxjaXW2MGvVVkoYQA6pbIsuaRO8+bv9/EeAQEjpkDQO6qdnzoNpXDztyEVd7nt4Jj/98BO7GjfSn5FIkmC3eQlZob5YlGRiVks5KlSkk0MrzaTREUhyUgckx879uNFJfdo9b5Is9BZDqMtZTI9+CbJTTOz6KrXLLhltMJ2t25wsWxGnMD4MpKRyemPGaoYeFefqKwxo1BIffOZnxeIlOJoHUaHZxaP3P4jZ3LXYXFcmy0kOeL1KT45v8H5Rs/aWHi2iKlqFBokc3xA0kgaDJU56Fxy9kiRR0l2Ls0Xms+/86Pbfk5IkcdcNDu56rIW3PkhSUQVDgiWrQpx1koXrLrfz+POtLFkZoXuRmntutvDKux7GjjLiapUpyO065exeqENnjnH+qTY+ek/NZ599xqWXXnpYPjCZTBhMRoxRKw1UMVSMa/f7ZJJHI1UU0f631UhaLNXDGXX8SmbOSOGU403cMN3AnbdsZJAY02FdrGAXNtKQANlah9EACV8CjaRBJxnQCC1V7CEh4hgxEyG0n6psBEbJTENCzZ2zW3jqOT/1VYYuxUDSyKKUrWj1MunpXQuM/idbeno65dVxzj1Nxw97qihmAI5YHqHNNs6/aAPCEMDbqiambAW2gwCVRub5mSYefirK0qUK5kQqGrWJvF7NnHySmlAsSixjK1bn+CR/odHJqKHtxW1vuM1HZv2Ydh2lkiSRQyExIrToy7nsoq7v43NPszBzlotzT7Xy/svZnHZZPSdONDOgj56XZmVw3jUNBAKHz4NeWlqK2q/HrXbz3ANpXHyuhXWbwlx6zqEbFxRkTP338Md3+W17bopDzdrfCjj65BoWLA1ht6roXqhl2mUOXtwTg0jn7xUnRkLEmXaPj/tuzUUIiEYVWtwK8QRcNL2xTeynMzvmKCPZmRq++DqKtrGAScc0sWZjhOtvG37YfujevTvNzijZf6Oy61OiY8PWaAce6wO2dFUYr18hHhdtALdeL3Wq6QBJLvdxp9dw9cX2DgVsRRG8+4mPT988eL+eeoKFmvo4vYr1XHGBnTc+ODTtXzQmWLspws1Xp/DzwiB33aCwcl2E9Ozdh+WDAyYLC15/gA9mZnH1bU3tGlmKi2GRZTdeWwiBQkJW0Cdi+GjFIXyYpfb4SkIkqGYfUkyiNyXoMeDBRQg/OgwMZixqSY1GaAngQy00+DN2o7EGkBXwBWPMecLCSZMsVFTHuf0hN3/sFwgdPkTHH0tCXcafPXvo2Fee4It3Uhg2SMfMhwM4nU66desIlh6p/R/4+b/Q4iJGvWYvKXIGeslAriii0bG9U14xgB6FWvSOILI3Tp20HUckHb3UvgulSrMdTUJHEX0wYiaIj0r2ENQ3s3q1joy6cRgkY1vAoJcM9FNGsS22hgJ64FGt4qwrGygp0vL8oxkoAp593c32sijdUWgRjVSxlwJKyKWIOFHqqcKTcFK3QIMwK9gOjaN0sNGjR/P8Mw7ueNjJZ2/lsG5zlCH99azfHGX61M5fs35LlF49tHzwuZ83P3Tz9bsHQZK6hgSzXmzF51PoOwCc9Wo85am4Y838tijI8296SCQEdbXQ6lJRGBpJL5JgsFe0Uia201yTYNjfOFR0kh6jMGMl5RC9BWDASIwYuaI7SxYt4aJLLjpsP5xzzjnMeugxREKH8jeQbNRoWB7fQFNTFmZPdwQCt6GSBqWWlV+mtwGfAMeOMRJ31CECnXN11mv38twsK+ecZmXJihBrNoXR6yRcrV2P3ASCCtZcH0qjC703B9QydlvXS4rDrubTb/1cd7mD5T8WcMfDTnyBjt1+XdnWrVvRxe3IyFhyvdx1UwrHnl3LQ7enMmWiGX9AYe7HAd77zMMPH+Uw40Enl5xr44LTLRgMKjZujfDIMy0YDUlVexO2pAKsiNBMLQMZvR/ITusAfB6wgkRfalrLuHJqhOwiF+PHaWlqVli6LIHZ2Qt9rJlqSnHjZAjjMElJkCUh4pSzk3pRhUyc/oxiJ+sZzDjWs4jyil2H7YfDNZvNdliKkb169SIUCrFv3z5KSpIdqKWlpYRCIXr37igsdcAOAJ+NjY08/PDDRwToH67ZbXbUahefvJPG1Bsb+GvZCtRqsDUO6fI1arQsXxmjWzH0HuEkVc6lL33RBQzITQnirKeA/C6FJ/JEd5qoJV/qQXqsB/59qTzy5CqmXmTj7eds1FK2n9IgCc7sZQvZukzyhtfyzisOCvKSPq9rSHDt7c28/Labm6918MQLBxP8jVvjXHvLkXWvbdq0CRSZy6ZGKI6PIjV7IzdPM/LG+x7uvqljkWLF2jDFRdp2wJJBL2FX27CSirVpPInGBB5ksklWpNetW8R116mYtaKBYWJ8Ox+FLRomj+8c3N61N8aG1RryY30IkAzwhBA0Za3m+y9tbWDIAf7PssoYx5/3CZHIgxgMXY+ad2Zedx2D+tm47u5mvns/ty1oVamSxY8FX+g55ZI6stLV3HljCpPHm7niAhs/LAjS0Ci3Az4PmCRJPHFvGlOrndRWLCPFORir5EAIgUfVTCBnG5+9Y2/zx96yGMMGJQsr9Y0JdpXGuOB0K1qtxE9/JEfq5zx0cA0uq4xRXpVgxjQH/fvoKS2P8eEXPgx6mHxuEny54JLOO2+6soRI4DCoufQ8Cx98UkVwmxF1XI3FEcGbuhRJkxwlvuGeZrbtirHgi7x2ScCgfnq+mpfF6NGRLvlAhRAIBFERQS8ZyFN6sm5DDQXRgaTGu7Xtg9aQgz3BKJnktuuYUoSCklXD8491BFj79NRx0dlWvvgh0NYt2NCUwOf/v3H3rkyj1VDJXgZyFNuUtViwYsNBmCC72YDB7OG+2/JY9vuhubTjRCljBxIqejKIrftHu+1Sch2JiShO+zbOv0Tmoy/DWKwKNQW/cdQwIyajilVrY8RcDpp8QQYwCg1aaimjpVHDiec1MmWynkvOsRGNKXzxQ4BYVHDmSRauvLWJ917KatdJdexYE45U53/LH+npGcQb1exJ+5WzTjaydXeYFNM2Vi3VY8VBAcVYJDsJEWcrqxBCkMZB8R0n9ZSyleJiCX+ziYRfT43YRz7FCAQSEgJBk30LU6dq0ehVbNiYICqFMdP53prQhsjOUdHaKpGxPw5vyljDq69rmDju4B55zGgj23ZFOe2iFRw9YgpnnH3Gf8sHkiQRi0PApyKVjvvAgWMcIh03zfQmSTUUjYlDTne4WmVufaCZLTuiSJLEvooYP/0WZvGKMFdeZOOskyxs3hFFr5O468YUtFoJRUl20d3zuAuvX+aROS24fQo33ttESZGOdZuinSoPQ1Lx+vhjzah1YEyJ0NR0ZBMBud0cBNxaFOQO3J5pZFNDGSmite0abztPpZnWKit3zgwy5ykZSdEgGz1sDC2lm+iFmaSKcS3lmLHipQUjZoYNlrj5WivXTl9OtvModBjQoKO/NJKEiBPbP0H09xHRSFDNQ7M92IxqVHTN8y5JElpJTe9+EvV1//rY8N/Bdu/eTVqqim9/8dOqipMlF2CR7Eio8LaqABu9GdwGMCdEnMrEHm6+o4p08hjJ0GSRUwERFqz6Zi+2vpU8/ayei6/6g4wMSM9KFpcPNB25WmQaq3XkdkIfBpAnigmYSjHou97DNGqJHbtjXDi9gf69dZx3uoWPv/Jx67QUBvTRY7Oq2L1rSzsBqkNZPB6nwVdLXhF0L1Jz7tQWautlXAmFwi7ubw8utHqZF5/uSD/z88IQ555mbePJXLA4zMyHfdRF68kR/brUekhPh/tuTUGSJCQJjEY1+cak33oUamh2JToVNgLYtjvKc695yXWOIZcMysoaiatjOByOw/IBQE1NDUgKazZGOPOkZIx3yTlWLpjWyGknmDuAlW6PzG+LkpOk87/xc9X+setIVEFRRKcAqNEooShwzlX1vPVsVtvUSrMrwb1PuLjoLCsO+8H72mySKKuI06dYx/xvfaxYG0aWRae0MIuXh3C1ynTvpuXsUyxUVCd44S0P0ZiCx91y2H4AsFkVFFlQVKDF61f4+Y8gpxxvZtHyEPO/83LHg3Dx2Q4uur6BG66wc+JxGTQ5ZU46ZzWB2u6kRgpRo8FFIzWU0osh1EbLUUggSRIptC+UQlLsuEa9i8zhauY9l0rvkuRUwbrNEW66t5nMdA05WZp2OFZGuoZDlbiFEMhRDd/+HOSS88w8+VILkUgXCPwR2v+Bn//LTAiBWq0QM7hpTVSSGi0CQK87dEKg0cnkRPvjNpexSbOIlEQOaeQQI4JTV4ZGMTKMCW0LlwU7AxhFqXc1LWGJwk5GPCRJovt+bhBtQuKRO1MZMuBgojpxrImlK0NcOW05gRYTQxjbVnXWoqOEAThFHbvZjBJUIYRAURRUh9nLrtPpuPCS61i+6CVOuaQOX0Ah1aGmxS0z+dxaxh1l5OarHW3cY0II7n7URUOlgW9UPpb/ns1TL3n4Y2kYRRbEZJkPX81m7Cgj1bVxVm8Is3Grhy8/17JjO9w83cEdd4VpcinYSaNGtRuXUcIuZ5IaKWIwY9jAUjT7A6uYiCa7ctHQShNadOTQBcE2blRI2EQKpbv3Hdb5H7AlS5aQkZOgoUHw8Vc+7rk5uSmpVRKfzLVTXR/iwVnLCMcUThxnxNWq5raHWrjpajunnZDcBDQaibtvNzHn8TXkuke2/U5CCNz6GsLGBs4/MxeVSuL4Y81MGGNi9CnVvPyOu20j+ad99JWfL+dl8s6HLfzy4TZiIYXfFwfbNpF/2uLlYZ56IKNNMOjqS+y8+P7hCx6tW70eWZEJ4mXMURpem+cl7NNyzw1mbjE3Ehdx4rLM1iUFpKdp+O79XD773s9F1zWiCMjOUPPXsgSmaCa96YVufwVrKyuxkspuNpJKFka67l40YiFOjLyWMcRcEX5a70eNhlwcSJJEPS6a9XspsKfhFzuJuLqRIrLQSFp6MZgtYhW9GIJeMqARGiSSFeNtWzcdth/+1Zafn8+QIUN46623uPbaawF4++23GTZsWDuxoxkzZnDxxRczatQoZFnm+eefp6KignvuuQdFUdr4QS0Wy2GPq/1X1rf/GD79ZjPdcvWsXaFDjihYcgK4nDVkKp13f7bQAM35bG6twS5n0Fs6yCurljSYhAUDXVfmDZgI4iMo/HgztqNPCZBuFnz+o5ew1UfAZ8WMDQ8tWEUKCgnU+dX8+HlmuwArL0fDDx/lMOrEGpavUGhuULFjT5SqmgShJjsLF/zJtdMPTRPwd5v37ks01egZnpiAj1aOP17FdVfYmX5XM3NebeX6KxxYLSoSCcF3vwV45yMfX7zTvmtk/tcB9P5eB8cBJQ1/DwO0CRO/LwjQUwzvEOSqFC0er9zGjfR3u+ZGD909x6BDzyaWkRBxAniZdIJo1wV2INAuLtJx7mlmbrj+Eua99/Vh+wBAo9Xx7nwfM6aldBpE5mZrGDnEwOIVIcbu7zQzGlV0L9DQs0fXZOkFeVqsdnjjaxMPPLaBZSviFORrOO5YLbfflNLWURAKKSz8K8SdNyS5rH9eGEIIwbnXNGDQS4wfbeTLuTmkOJJr7PI1YeIJWL+gW9v5jxySHIe/9o4m7rwxhR9/D+JuOTKRA5fTSSySpLP55ctUjj5xC7FSFa2tKoIBGUVS+OhLH4GQwrBB+k67HwrytNiyW5BrE50KJbpxokVPjAh6DLRa9qEXpiTw+Q8L4cPBoHaPeWnhlBO7HvW68AwrU29uZOr5NhRFcNPdrTQ3qI5o5PU/ySKhMKmksoP1DGd8u+6jhIiz3buMuoY4whjsUhgpIsIYMJNBHmVsx0srAxjFPtUW9qr82K1qMrIUzpys5o8VIXp00zB+rJ45D2a0rW9CCN75yMeLT2uhFbayim70pBvjaYivZdSwKKs3hNFqJO66IYVe+0cBX3zLzeff+bn4byOhkiRh6YJD+1AWDoexpxiotpcx+6EULj3fwmff+Xn+NS/dGEC6dJBfTiNpGSSOpppSKtmNSi0j1Cr0Fj3WsBYlaMAXD5BNAdXso4Z9GCQDiiSj1seYMc3EPTMctLTKfPtLHaH0UlJdHbtIhRBE0sq54Ew778yNIIQghJ/+w6JMHNeRs21gXz1nnGLks28X88vP33DyKWcfsR/mPHUvNouE6r+gTVVQkPdXOapFKR53lD+XhTstaDldCapqEphM8McXeZx2YQuTJ8VIDZcgoeLZddV8+lkrX36YSmpKcp2LxQRTb26kX08dT9ybxnNvupl5SwrHjjHx7S8BXnjTjT8oOPc0SwfAxR9Q+GVhkK/n5XDJDY3Ikszw4Yc/5glgtoTZJVWjEfoOoK4kSQwQo9jDZspElCzySJCgkWpkEpQwiIxIDqGIH2f2Gnr3VdixPUhldBdGLOgxYieVJmqQkDBgZsv2Rvr30fHxRxL3PriCPaUKQU+CDWIpEhJmbNhIwSfcyCSwYAckmhtUeNAjE+sSfFaEjM4cp6SHlpr6w4+R/5Ps15+/oDBfw+3THcyY6WVPaDNW4SBODAWFQRzdRr8DyTWghAGERYAcurdbGyVJopDebN3joq4pSW3xy5eZbNoe5aMv/dx4lQNIglzaRNexo0bSgKzht8XBLuk/vvrRT/8+Ol59MpM1myLMedWNTgu3TktO9eXnaJCVw18PMzMzCSWCyHEN0y/TYveMwoYZB9upYi9FtG9gSIgEFewmLS3B4P4d6UY++drP288mu11/XxRmxq1x8lzHEaWafWyjRAz8h9ZDCy00MqKnvst9/rLzbDz3hpunH+xY8A+GFFasiZDdPAa7lIEiFBqdCbLy1EcEfrrdblSSxAtvuTllchLsdNjVXH+FnQunN/D4PWn0651cG1atj/Dosy3MfT6LPj11nDG1nonjTHTvpuW4sSZ++D3Yad67dGUYjQbuuiGF2x920tCUQK2SSE1Rc9NVdiaMab+WLlgSYve+KM0tMk/el06vYj1PvNDKQ3ektvOV2yPz2POtTL/cxradcQrytIQjCnM/CRIMy0jqwwf8hBCYjTH69TQy71Mf8bjgiRdaePIlNyXdtZx5koWFf4X4/Hs/wwYZ+OH3IG984EOjhpuvNyPRyAcfV7FxRxQlrsYu0qiUdmHJ8tLo0tND7kiRBNCkrqCwUOL3r7La5UEjhxhY8EUex55VS06WmlFDjcz/xsdJx5kx6CVCYUE4rGA0drzml64MI7kz+G1BgPPOkBgyUJ+cgPkX2P9Fl//LzO12YzapKekpGNG/kj//LEfnz8LbKgiFFEydBImhkIK/VU+hVEx+sAdlxjU0KTW4FWdSwTgeZ5SY2OnCZI3kEj+E4rYFO348XDrJ3A74PGATxpjQm92ktfTudNwmQ8qjRpQRIUIoFMblcpGZmdnhuK7swguvQqvR8dwzD3LpuWbuvikVizkJpC5aHuL8axv46LVswhGFO+7zsWsHDApOoD5/Ccec1sBZJ1n5aX42NouKhX8FuW+WCyWmx1NvRuUqQNIkUIzVrFoXZve+ED6vmhQpmzxRjFrR4JPr8ZjKiWTvQdVUgAgnu1kq2EUAL1nkk0kBTuppoRGPaGnjizlgQgiq2IsaDVFNmNz8wxe1AFi3dgW9inU8cLuJx5/zcO5pFoqLdIw7ysivfwZZtSHKzNscnHHiwcU6GlW44V4nkajgvNOS3QaXX2TBbApy/W0LyLOkoVI0RA1ubKlx5ky3tQOlVSoQMjS3yLz4tptbr3W0u34+/sqHVpNsS591fwoLl1VxxzV2PvrSz3mnWzuM4e6riFFRE2+nlG63qhDi8Mnc9Xo9QQIIBOu2Bjl1iokP54fQJfT4Gy1k0Y2UIXtJT0suayaTiqsusnPVRUkw9s4HPBTESsiVDopFZNONDJHHRpZiwEwaWW1jcJ1ZEC/q/WPsOsmAjoP3hA8XxsJaHrk5hVNP0BMMCd56bw/ff7ObPOdYNJKWInrRSBXFYgBxYqhRYyOVQODQfL3/03bLLbcwb948Zs2aBcDw4cO5+uqr2x1TX19PKBQCoKWlhfXr1wNw9913tzvu4Ycfpn//roXXjsSyc/J47GEv5lgG3TzHUlPwK+NHm9ik9RHc4e/Al5UQcbz2UqwqGwPd49lNR1DZiAU/Hmx0zusTwIuERKT3Kr6Zl0LPHsn1KhYTvPSOmy++9xOJ+nE7NdS5K9BpVVx3jalTHmKNRuLWax3MvsdGarSAM07eS6vsoSg6hKD/8EebAFavWkM3eqGS1MTNLs46Q49KJfHWM5l88UOAy25qRCiC8qo455xq4et5Oe2Ayr1lMX5bFKYnji4/I6GKUFcDmZ2o3epchbw5by9PPND+9fsqYvibrOTs73LqIfqxnTU4UhUuPKfrQsIFZ1j5a+YumpqayMo6fF6zicedzYq17zFjWtfncdwxJhYsDTLtzmZGDdVTWhFn++4oWV10HkCSEkOWBRoNdC8RlDfEGDxA4r47Utuq+ZU1cWY86OS+/WrWt9znxOeXk6NSMvz4UW4HQPbRZ1v4+PXsdgl/XUOCJmeCe25KZeaspJjE9m1rDtsHACIOclTNI8+6mPdeDAKpGImRS3dsMQcRQtx26176D4MTpnbNqfjYAxZuuX4NA8TR7RLCqAi3Cbfp94vFhNRurOHOCeel/SIRB0wRCi00YbF2Xds3GpPB789/BJj1bIDmfSnYFEFDQwMFBZ0Lef0nm1AEcWL0ZVgHIQ+NpKVvfAwzH1rB1VMNvP/8HjKD7XnahBCUsYNulOCQ0kkRx7KdNVixM0AcjZyQaQ1Wk2jy8+lHHu64x8YPvwf48LXsDmDStKl2lq9s5efv1zKAozBIJmQhY872cfXFncd411xqZ/hxtTz9bIQLz9Nz581J0DvQBTddVxYKhbh++jmcd2ozrzS6ueS85LViNEhEEzIBTQPpcvs4SyNp6UE/bDojuj472bVLTc+WIUn14jBkigTrWEwuRRRQktl3lW8AAQAASURBVKSrERAM+/jo47WMGBbkux9iBFr11LZ6kdXb6Zbo3+YXRSg02bdw2WUaHHY1p5ys5YeX68EU4MqpXXe3X32JjT+XNrPsz6dRqVSceNKZh+2H7du3o5FayUjXMLSvhgWlDaR2UhQUQuwXboyzU78cTcJIb98kbr1zGT9+qW3XjeMPKFx9ezNvPpPJX6vDTJ3uwVA9mOxEThu9lUh4aapMMP7UBv74JoucLC2zXmzl3NMsnDHFwokX1vHNezltqvBnn2Ll7FOsXDi9jjMur+fFxzPahEM2bYtw/+wWHrsnDYddTSisEIsLJkyYcNh+AKgo9ZIismmlqVNVYq2ko1j0Zw+bcdEIqU0oPg2qhIEmVSU1ql2odDFS4ibkDcMZJaUSwEsjNYQJEMSHHgP9GYVG0rK9xsuYExu4+lILzU4FYzCXQeQjEDRShYtGBIICitGgw00zCeLcc6eBl14LYQin00Ij6Z0IMdVRiT1FsLs0gUb9r5+o+XewpqYqXK0yH3/tRy0bGSpNwCda2clGHKS2Az7/bj3oTzWl2Dvpku6m9ObR2auZMsnIlz8E+OOvILX1CX5aEKCkh46zT7YQ13YNRMVFDKMRzCYVC5cGmTyhPVDa5Ezw+fcBMjJUbNoeZeJYE+NHGzntsnp27onSr7eesso4ozpnT+vUli9bgQ49cl0uefLBqcRiMYB9bGOzWEE+xegx4MZJA1WoUZOQYp12IcbighRHUqx35kN+8lzHoZbU5NGDOlHBJpaRIjJQo6ZFXY+iitM3fjSt7pX88HuAT772E44ILGaJqefZmDLRxMq1YT79KkRelodgRGbX3jgpDhWnTE528zU2J3BrdiAlBhAhRHa2hCysGI2dc2t2ZhkZGZiMKmZMc3Dh9AYevTuNAX30nHGimRZ3ggunN5KVqaapWeaU403MfT6LgrzkujfvxSxunNlMQY6GiccYmfNqK5IEp08xt00JLFoW4s5HXZwxxcQxRyf/+QMKx51T226tE0LQ5JTZtC3C+i1hsjO0fPRqNjlZGkYO0TPnVTdnXdnARWdZycpQs2hZiC9/DGA0wK49cV54LElVtHxtGI1a4dpLHHz8VRBZllGru+4WP2BCJGPYKy+2cvtDLtQqSE3R8OXcnHZCvQ/MdrJ1V4w5D2bQp6eOYEhh/jd+vvnZz/efZXPOVQ1Ub0wnK9wbv/DikdZjzG/AV5OHTWnPFd1iLCMjM8z9d9k6zYPsNjWnHG9m6/Yowwbp8XgVrpzRhE4Lk8cbmPGgk9efzmx3LTa7Esy4O4DBNwiDIdn97vXJ/5KRd/g/8PN/nUmShEqSiCfghdkOIlHBhi1+pt2h8MgcN3Me6Vg9fnSOF8WVToOowkYKReHhtKgWoUYPyGiFsdMOAEgCAV66bqmOEsaSGuWKS7oWKlKjIaUThcMDlkImTdSg4b+H2DtSMjn7FBuP3XPwO0iSxKRjzORmaZl4Rj36cDpm51BSVY1sZy26WJiP38xk/NEHF8+RQw00PB4kpX4oudL+7xuHrHgJJtUewqoKeivDcJDZtoEYoz1JiXSjyfQXJePqoTzOXs/vGFqTnaAHLJ1sIiLEBv6itxjSNloVESHK2ImdVCKECaS6OOcISe3r63ai1Qiefc3Lq7MzuPk+J0MH6Jk8wcQDs33JgPPE9lUqvV7FW89kcvLFdZx9sqVtUbHa4YQpcPkFCcoqQ3zzS4QTJpi49B/k3DNnuRjQT8fbz2TywlteRpxQzbmnWlGrYcnKMMMH6XnlyWSCo9VKjByq54RjzfTpqePsK+u5+RoHJx1nJhpLdqt+/VOA919u34X2+5IgNvvhK7dl5WZidkQp82wnrTWBXifx/hvpfP9rA1+9nk2WnE9E2cOGLRHqGxN8/3OELdsTZGVK3H6jhV9/TZAnunfg6lJLanqJwVSzDxsplLGduIi1G1eC/V2yKbtIRAMkQnE00sGEISHieArXsm5BftsmCPD0Iw7OODnM9GvWkesagxkbNeyjgUrSyG4jYS/u2euw/fA/YRaLhVtuueWQx3zxxRdt/8/MzGz39/+UffrRJ/jcWnrEhxLAS7dCideeymRfRZwxxy+jgJ44QoWoUOPR1hNM38OXbzt4+Y0gVb8kOe2ior14QRb5bOQvckRhh3VRETKNVJORLfPb1+ntONF0Oom7bkyl1aNwwrEmolHBNbftRhO1MWRQ190AQwboCZrryY8OwB4ejUFUUE0pBd0vPCJfxMNJjiokEAkNPn+SA0OlkrjwTCsXnplMkiqq41x2YyMWk4fzz7AiK8lixXvzA0Qa02imjhw6BhBB4ae4t0xNTediVylKNl99sYdJx4aYOO4g8FJVG0f2ONr+dkjpFIm+tFqWE4t3XeiKxgQlRQrLly/lnHPOP2w/nH3OJXz79ds0NMkdOLAPWHlVjFn3pvH2xz4uPdfKcceY6N9bz6mX1uHzd/66HxcESE9Vc+8TLu69OZVnHs5g7scexp1Wg8mkQk4IgmHBMaMNLFgS5MkXW7n4HCvPPpIURJh+VxMnXVTHfTNSGTPCiLNFZt6nXtweuU1YatuuKA893YLDrqIwX8vufTH2VcQY3F+H031kHT5agxaB4I23Ilhi2cSIMoxj2oqQFuykk0P55m18n9bI1C5cPHyIHsxONgeWkyoy0WPEh5sQAYroTT1VbYmkFNOjiM4JitVo2u61mIiymWWkZyl8+VOUv9aEGDXUwA1X2tt8AbDwrzD7dmmYfkMIQyAPO2n42HdESc9/ksXlBH7clNBR7A2SdEU1NRqunmpm555GVv7pxeLqjQETfjzUsI8McnDsj38kSaJYDGA3mxgiktxdjlgelbHdpPcLk51p5syTzF129Nx+k5nly3wY3Mn1IE6UHoXJ37ezxNpiVmHTm3CUTuSrl6pY/FcZx5+gZtiIyUfkhzdef5qbr2ilT4merbsMSJLEqvVhPvvOz9rfChh5rJNIZRiDZEQIQQuNNFOPTIKI0kKmL06/2Ng2BXcAD06yyKNQar8XmyUbrQ1FXHxpJVY5EwNGepNCDftYxe/YSUGoZIzpfu693cI1U21s3h5l0dIoVdJuckg/pHCHJIFGDW8/Y2DKxS8y5cQzDktoEODPP74lxQHnnGrB6ZIJZu/AXJfajvZKCEGptAW1MUSaWktMhOgXHYckSaTVjOG0MzbQo1eckcO1lJbH2VMZYvb9aYwYYuDtjz00lFspSiQBulZjOeqiMu671cTAfjpKK1K45vZmJo41sWpDmEfuSuW7X4OccaK5XRx0wJ57JJNzrmpgzmtuGpuTInW9euh45ckMiot07NgTpbFJZtCQoYftA0gKJvpdEioCDOJotrOWIWIsRungvhwTUXaxgd4MoVVdjy7NDa1DiKi9xDLLyLBKyFEtGq8Dw/7pH4tkp4Rk8dwjXLhxopG0yQ5fwuRUj+DRJzcyjPHJz9r/letFJb0Y3K77OFloz+WD95eiUic5F6vYy/+Pvf+Ojqp62//x1znTayaTXgiE3ntHQQU7FkBBQVQQxd4V7F0U7Ii9oKCiYBfFjoKC9F5DQnoymSTT+5z9+2MgYUziA+/1fNfvWR/f11qspZkzZ865zz573/su1xUVEbJohyzJxEWMSkpowEGPDJlD5REmTply3Hb4NyHVnovXL3jgdhvXbkwY3irZ0QodJtoOGBsxEybY6mda9CjEKa4MojVoyctW88xDGfTurqWkLMZzrzXi9EdJaYUbERL0YddcZeCGmVaGn1PO2JP9TJtkxWSU+fE3P1+u8rPoqUxSbTK33F/HqKEGVCqJ+Q+m88piNxPPMRMIKhQf2n/cdnA1NiIhkR/rlrS3kSSJLvTFLzxsYy1GnRqNrCE32AEJGY+7mJU/Bjj/rGTfVa1KCClXVsdR3KlJFGB5UiE5oj1u6okSoVP3CLffZGTuw7+hi8R5emGYbp213H+bncx0FYvecbN4mZtfVmkpUPVi6fL9PDwnheuusFHjiLNgUSPhkES6TUt6RT8OyTsIKSE6HuqJK63shDpFHQ4Hp44yMeEcC90767j2rlqiMYGiwDnjTPzwSR4Hi6P8vi7IfbclB74L8jV8vSSP1X8EuOleB7ddm8rGLSEWvePCYJAJBhWGDtCz8oNcxl5Uyd032jEaVezYE0KnhbMvreTaK2yEw4JlX3hJt8uEImCzqpBk0dQeL0kSc26y09AY5/PvfGzbGWLPwQhrvszn5XfcOOvjqNXw8ttuunXU0KOrlgvPNvPOR+7jCnwCyLJMowtefsvDPTfbufdJJ8tez04KfG7dGaK8Ks6X7+U2zbMmo8zVl6XQu7uWux910r+3joDHSXxnZySVQka6ioXzbDzx9HYO7zegqstDqOLE0ss4dSw4fVKSDsbfMXq4gax0NecfoZ26fLKVR5+t5+ffg/TuoaHPKYcZ2EfPuDFG/vorzurVCvbqodQbi7h8mgGfX2H3gcgJFUr8E/4b/Pw/htTUVGStQkMDLF7m4appKXQu1DCon5ZVvwQoLo3y8JxUunXSsv9QhIfnN7J2XQRbJJcYUfaxjTgxUFRECIEqgk6YaItYwUoqu8UG4sRb5TksZT9q1G0SAAOoVCBQkNrgsIkTAzmOWlGdkENzFJ8uf53Xn2x9MevRVUtehhE2D0IjafGpHcSVIJ0KVWSkqZg6q4F9exWqamJEo2CJZjU5/sciX+nGZmcVHRRbi+CYVtJhqOvEyZdXoFb52b9DS57o3uI4vWSko+hBCXs5zD7UQo0aLfl0wkUdQfz0HzDkhBTvAVSyTGVtnPcWZuFsUJBjOr7+JsaKL50IWXD1Za23mavVEv176Xj9fRfjTzfj9Svcen8dXTtqufcJJ6OGGRjaX89dNyQvBNFoQjhk0w8FqFQSZ51mZOXPPk4aZkAIuGGmLWkihcRGR5ZhxGADH7+Rw+KPPUy5ppr9RREuudDSQtTC443zxvsebp8z+rjtEAwGOWucnu27vfzyabumdqt7H/SRG+/EYfZRvwsuOU+LM+pDg5Y8ulG9V8X030sJIsgkgpaWGWErdsIEE0T/og87+Yuuom8TX1BURCjV7mDatDgun5oli38nW7QnhVQihKk27Gb+HdZWHf6RQw207+bEWxcgQpgwIaq0+xgYORMhBJWUMP/6R47bDv8mVFaWoxYaDJIJt/UgT9+e4BTavCPMow+YsBhrWbqsjGhUcPE4LdfOsJNiVaG+Ca5eV4Kh0USYUFPlGoAfLxIqdrKezqJPU/WoX3gpYifZtKPPgNI2xSBunGnjvnlOFr+Uzf2323nkKS/7D2oZPqj1gM2BoiiaoI1aysmlA7l0oIyDRKP/Q5/i32BNMRP2BjCLFKyhPF57o6xF0gOgsEBDx/ZqXnizkbc+9GCzylw+2cKrz6Qz/dpait0etEKHncym+dgvvDiy17N0fiovLPKxrtiJ7W+cPpIkkV03gsuv/4EunWUuONuEz6ew4hsv7riUJLMXUfmYNimFFV/7OO2k1qs/3/nITZ8eOuLxE1P7+ujDt5BlwTOvNPLmcy0doXhc8MmXPqoOq1Giem65I8Cpp6h55F4V0yZauHhWNZ+/m5vURbG/KMKcx+rp2F7Nyg/ymta7WZfZmHWZjT82BHjvYy+llVHOPs1Ex/ZaHp+rbQruVNfGKKuI8dZzWSz+2MO8Fxvw+QUP32XnlzWJaul9ByPc8XAdS17OTgoAHjgU4cIrqlBrIydkhxEnDeebb75EryQ2YZ3p3Wr3RYd4L1b/XkEspqBWt9xIvPCKl4jPSCrpmEhBIUYO7VGIc4jd9GJI07HGYDbVmoNkiE5UUkwDjoRgGwlf4iA76CWGctC8hjNOhueeSCMvR40Qgt/WBZl2XQ2vzs+kS0ctoZDCfQ97oSYfGwZqKKOAbuxjK3Z769yF/3aoVWrisfg/+lH1DhU33dXIi0+nUnFdjHnPbuX7VQJbNJfuDExwux8Do2QmInvZZ1+JLEm43YKccDcanLBlR5jB/dve0GRnqtCqm8ecgsKOA37OmBzAaJQJBBROHWXk1mtsGAwykYggFJSQJZn0aCGVmyM8tXsff21+9rhtIIRg88afmX+Xnj37I/y1Mcqo0+soKYsyc7qBQFDw6QepjBv/O9bGLtRSiY0MOtIDFWrqozUUl+zFyXbai65NSchqSpv4MI+FR7iooBhrPBU7GYBELeWAoAt9qRZl+OJeTHoTC1518ewiN1p/Bpb6EfRFw57AJt5eGuCMU1pPkC352M+ZpxnQaCQG9o6yb98+evRoW1n5WERjYYwGiTPGGDllQgXXXGFl2ce/I+qzULkyiauDlHOIESMF9W5BbU2M7EhO0/gxSCbyHaPx1Ab4Zo0fNWqqU9fzymI3ry/xsH5jmHRXH5DALdVRMLKE5e9lNM2P3TprOXeckZvvrUMoiYTZnv0RTj+lDU7EHA2Z6SquvzKFAX2Sx5UQgjmPOhGSgceeWHhc938Unyz7BLWipzO9MUspCeFC1mIVNoxYCeEnQpgu9MWAiUqllPSifOK2vZx3ITw6J6+p2m31HwFuvH0NaeUjk4KnlZQ0VWmWcRATVorYRR6FScdFRYQQgaTA51GoJDUpzl6EKCeTPGopp5JiaihDEol5NJN81KgpKonS6JKZPXv2Cdni34LRY85hz/ZlpNpUxORmJVejSo9XcbX5vRCBpD1AUPjx2IqI67yEozHMFsHts1P5eU2QVxY1+0jdu2h549ksHsxysuiVP+gcGUSKSHBZx0Uch+4g4ZQy7rg+F0mCgnw1l11k5YvvfIQjguGDDHz/cV5TB4g/oDQlmXt317Fnf4Tvf63Fnirh9R6/AFyvPr1QS5o2OWRNkhWDMJNl1pFW4CE/v4y/1gn69Q5z830+Pv3GQJpdxUXnmRkxOEHH8/Lbbk49yYAcbelfypLcxPdY7d/Fmx+6WfpmGsMHJZJQ+w5GeODpei6dYOHROWkMObWavGh3UgfuZdWnzZ0xthQVb7+QxeJlbhYsagSgvzKa7fIaTIqNgNvDym9Wct755x2XHVQqFRqt+ch/C5yNcUYNMTBzqrXJN9+6M4w9te1g6piRBqwWVVO3IJDE/9nQmFCvH3FuBVaLTM+uWr79MOEvTr66ig7tNHz7YW4T13skIrhvnpP5Lzck8fLbU1VcNTUFIQQXXFFNepqah+9K494nnHQaVkKf7joWPpnODfc4OWecgkqWCIVCx82Pr9GY2L3fwxff+ejVTdci2f/ae27uvcXeqh8xYrCB+S83UlEd45Xn0rh86l4crhB6B5SUxvj6k3QOl0f5Y0MZOp3E2JOspNpUTJoZpLI61qY2TWVNjDR7su0fuN3Oiq/LcDhlzhtnYetWhQcf9yFJCpmpOgKm9QQ8IVRyFhfNrMZd/78Xsvxv8PP/INSyHY/LxdIVHjzeONE4lFbEiYQlNn6fwbSNCjGNG3XUhKl+GB1Q2M1GLNjIpQMKcSopQWsIcvdtZr79Nk54W6iFCBIkWjy16Nghr6G3MrKp2k0IQZVUTB3V5DQUsORjR1LL8rFITY/jLCsnU+nQ4rOjpPI6XZxQUDrhDT+Az1tPxj+0K/bsrmbL5gAatATN1eh8GjoXCiZeFMReN5AMKYV0IXBRTzG78YjGRKvT35CtdKCeWrJp2W5nDefx2++HCUsKGk92m5uPLPJxUEk/qbkqNCj8VFBMLoXk5rStUt0WBg05hdLDW7n3YR+OPVmovZ2pUG0lRZuGJtWTpG53FAcORZj7uBONOlGZeesDdRSXRnnjmUx27Y/w0WderpxiZc5jzqYFOBRSWLLCyzsfurngLDOHy6PcfF8dPbpoyUxTk2KV6duz5RgIhxU2bgujP/KRPVXFNdNTqKiKkW6X+fAzL1mZaqZOtKDTSnz1vY+nFjYSinBC7dFGY2IBe3xuM88UgM8PVewihXQGK+PYp2yhkB5kSM22TicHj2hkDxvpJ0a1+vziJMamVUqluxhAKQcICT8SMjFVkDtvU3HPrXZKy6P8sjKEuk5P/RGu17QUHeef2XaL78UXaXl+bT01lHPGeWG8Li0Na3wcVu8iGotQWFh43Hb4N0GrV1CrgTgIfYBe3RJzWGVVlO5ddZw7zsRlk1smRrIyVAhNGD9B8umY9Fk5RfRiMB4a2M2GJlXpODEK6IoBM716tp1lzctR0+BKBOwum2Th2VcaefV9F9MnW1okiYQQPP9ygPzgSPbKG8kVHZAkCTvpuN3/rPz4d1x/yx08/+B80gI56CUjlftTeHuJl6umJ9//l6u8FJVEeePZbM4YY2xytg8cipAipdObYRxmH6UcQCcMRAkjoyLmDfPAU/XsK4pQrNlC38gpSa1jQgiK2U163SDK3dV8Fq8m1SYTi4OwuIm6j6mW1oUYOVTLkuVhfl4TYOzJye/Gb+sCbNsVweGUuf/RkZwIfl/9DYueyuSDT32894mHyy+2NL3P4bDCjFschCty6BcchCzJiGrBlo/qGfvnVvoNjHPeGSbGXVxBj65auhRq2bY7TH1DnBSLzPBBhlYTfaOGGnnuNRcLHkjnjoedXHCWiexMFSoZPl3p4+MvvLy2IIu0VJlAUKG2Ls68+9IYN9rIw8804HDGeOz5et54Jisp8AnQtZOWRU9lMPuuxhOyw+wbr+HHVStRR9RECLWpHCxLMnZVKjNvdfD288l8TB9/6eWLlQGy6YmbemopQ4UahTgx4hRQiISKkAhSwSEcUik6fYzNys90iPeiP4kKspiIUk4RLpxs4CeG9I2x7O3mIIskSZwy0kiXQi3X3FHLVdNSePxpP+JwFxyq/chxHXl0ZBd/oUGLy+X6bwC0NSgyCkqrnQlwRCCAODs+78mgddt5+Tkr7TooqBQ9hVLLgJoiFKrtGzl9mMzt19lJt6tY/WeQ51/dh660O2++txe3R2mT9/vPjSHC/qMc6CHqc9fx1vPpTaruiiL4/FsfU2bX8Mkb2Xz0uR9NQ7N/lR3rxGFfMWZz6+dvDeFwGLtNsGVnmMtmeDFU98MkcumFYNXrlXz2xT4+XpLC0ndTOHfCAXqKIaQcQ0WUTQHpIodNrMZNAxUU01sMI0681VbZvWymK31Jk5o7V9LJxi0aKGEvceKYbAb69R2FVqPl119Wk+nKaUqqDeAkdmz8jXUbg4z4m9r9/qIIn3/nZedvidRRqk3g9/s5XgwddjoVxV8zaWY1RoPE4fIYMVWQlM5lNDSU0aGdmtfvsvHuMi97flbo3lVLzfaWm1O9ZESPESEE+TkaPn0ng+raGBddVY3LkaBn8WfuY9GzthbzoyRJzLs/neFnlQOQYpWpqo2y4psoH33mJRpLVJNdMsHCpHPNXHaRhVm313Lb7FQuPs+MTidz4FCEOx9xUu208fa7y8jPz29xjf+ELZs3ECOKWUpBEXEqOIQJCzIqbKRhoACDZCIsguxgPZ1EHzRo6HVaPQvnNY8NSZI49SQjXy/XcP4Fm8lzJJLzbpGodCuniCpxmBCJ/UYKdjJI7l7y4mohBnIs0siigkNkSLlkkItT1FBDGb2loQghqOAQHhrQNVqwaSQ++Xgp1173z105/0akpqaSma7GYpKJq0P4hBsTVvySiwhxYiK5O+soitlL1pFnVm/aj61nOYvuM9Onh5HD5TFefCPMo881sOqjvFb3CQ/ensbyL0vxi03UedVIigp/OII1Lcr2n/KR5YTwlyTBoH56BvVrPWB17KnjcUEwpNC7u46yiijt8o+f8mXIkCHE5TD8Qw5ZQiK3YRhulwO3eSfnTxD8/pfCE/ekcdrJRhpdcd76wM2dDzvx+eKkpqqwWGQihgh4Wj+nT3hQNGE+fj2/id8cEkHij17L5txpVZwy0kA4qEFKr+SFp62tcrRfMcXK86+7CFrLsXpT6aT0pZT9dI71YdELrxx38LN79+7cfYcXRdFx/1P1PHxXGi++0chLb7p44oUGhICBfXTsK4py3ZW2Vs+x5q8g/kAyFdux892yL7zcNjuVieeYueaOWs4ZZ8JqUfHz7348XsGipzKTxoxWm6jqnTSzulXBp6N75KO4+8ZU9hyMMGKQnqcWuqiqifHSm42AQKNpm6/+79Bo4sSj4PbGycls6SdUO+J069x2J27fnlq2747Qv7ceyVqFsS6PgtrhPLNwNZMvMNOhnYYOx3DIRyKC3fsjvPyOi5OHtywCESJRkLD8reSEkCRJjB1t4OuvFA79lovOl00WURpMRSh2Dxt+yaa0IsqVN9dSelhBIxmJRCL/K7yf/w1+/h+EXmdBHRTEgkEWvhLm7LNVLFmUxfgJXrozEI5NCh15z3JEARZsTdnGPAqpU4o5VFTGM/MsTL98Pfl1JyWJGnhEI6XWdQzrL7N1Z5id4Z/Qxk1oZQ31IQ9aYaAzfQgRZMXXPmZNt9Cja/Kg27QtRKodKjP2Y6nJSMqACiEokrdh0csYU2Sqwv9ZyXKtow6fP61VoQ2AktI4WnS4NBUYUyLEGrL49ps6evpOamprTSiUpdNXjGAH61ooGQOo0SSqVFuBQEGjgVAE+AcyagmZIH7coh4ZFQ4qcVKNjAotWqRW+DD+J5x9ziTefW0hmqLuWCOp7JLW0Tc+Gl3IQG1gG39tCTFqaPOEU1oe5Ya5Dha/lE1eTvPzrnHEuPzGGl5bkMWX3/m49m4Hl19s4d4n67nv1lQumV3DpPFmbrrKhturMPtOB4tfyiI/V8PB4gi3PVjHx28k84YIIbj3yXryc1SMu7iS9vkaZBl27o1wz82pvP1hoi1/0Tsuln/lxWKWsaXI9OyqYU9R9gmNh5QUG3sPRDh7bPMYa3TFafREcNOAgoJAIUYsKfB5FFYpFYtIpZE67CS349ZTA8i4RT0pUhpGyUwPBgLgE25iXf9i7i2JiuH27TT0G+rhwE8KHSM9AagWDgJBQUob4uper6CWCjSpbt5dmM3Vtzso6/gHt1xi4JmXlf9u9NuALUWLxxTDF3IjRwwUl0VIs6s4VBqlrkHh3HGtV9P8uTFE0GvAh5MI4aTKzzAhaqnAj4deDMEkWYmKCJUUU84hJCS27Wqbp7C8MkrakezxG0sTKp1Go8R1dzuY/2B6U/Wv16dww131hEvaY0CHogkhwolEQ5z4cat5HsXFF0/huaefokrsJDvQi6yGgSyct52333MwZBjsK4pQURVDUQRfL8mjc8fkuXrBi37SXf3QSFq60BdFKMSIJir7JRWHpD8oKa0nGNKTnhfjcPh7gtVpZIv2hAhQTSlmrKAO075/A3fflsqt9zYQdqZj82axg3X0FIMxSCZUQSt/rKvh9QWZ3Hivg6UrPFxwlhlJgq++91NRFWX4YB3bd8UoKTl0Qjw+sViAsSfncMpIE/NeauDUCRV07KBBq5HYtiuM61AW7X1DmtZGSZKwkY66dCgra9YweoREpw6axDznUZh+sZW8HDWKIrh+joPvf/Vz5qktx9WwgXq8fsEzD6cz9dpqXnvfjUYNWo1EdZXE2VOqMZgE10xP4eG70tiwNczzr7tw1EUZd1EFFrMqyWE8FqeMMqLX1RMMBo+75fu31Suxpajw1MVR/YNyMEA4qtC1k4ZzL6ukVzctOq3MD78GqK2S8bjUaPBjI41c2lPNYVTZ1XQoUJOZUcb+g4dw1WmxNXZDk24GfYBU/xCsxwSU1JKGQnoQJ0Ysu5inHmw9QZiXo8ZiVnPNTW5SsNMg7UGK6+lAdw6wFVkVRyssx13h8G+DSi1ji2ZwiF0JX/BvqKaUNLJJl3JQauLMvGEbalnGr8SIi5aiVk7bTm6bG+Wq6c2bkq6dtEydaGHUOQewHujCt98Xc//tsRZB+2hU8OQCPw1+gUDgTNvB0netDOzb/OxkWWLSeAvBkODOh5389J2a/EDHpndTJamRxYmJHel0OhpcgitmucmqOhknNWznz8T5YmoyK3sybeZuCgokzCI1KfB5FGpJQwfRnSA+2tOVg2w/QtuQXCTgF14MGJMCn0eRItkxCythgnTt7mTDhm+w1vYhzZRDqW4fpZG92OQ04lIUKRZk7uM+hgzQcfH5FtQqWLrcx6pf/XzxXjZ6feL93bBNYtL0zsdti+HDR/DAfQE+eSOTB55u4NX5WezcG+bZVxtwWBRUKsGCV1xcd6WNnbujpKUrlJrqwNv6+Tw0MLBf4jnnZKlZ+UEuQ8YehKquGFLCZGe27uCYTTL2VDUOZ5QLzzZx7rQqLrvIwjsvZJFiVeHxxnn7A0+Cl1oIPnotm9V/hjhvehUuj0IwJLj0sgeYOXPmcd/7sUhN03O0va2YvWTTnkwplzpRRRkHARBCIUyIfDqSIeVSnfEnD81t/X46ttdQ0CVMRW0ZbuqJEKY3Q9nLFvIoREamjCJkZMTf2uokJBTa5rJXUJCOaRtLl7KpEiXsEOsJ4CVGlBGcSZQIO6Lr+O7rlf8NfraCkpJDbNsZ5sZ76hh1kszWjesJOlLJjnfELGzs5C96iGZuZEUo1BkPEBQ1FAcbCeBh4CmVLH0jvWmt6ttTxdsvZHPKhPImId2/Q62WGNxfz1032NiwNYwQsOyLIAadmj83hTjrVBOyLKFSSTS64kmBwaMoq4hS54xz4ZXViWuLC4YP1rNhS5jDxRJq7fF3B1ZXV2NKiRNs8Cftv4/CLzxNNA4pSiaH9ujxxVys/jy/aS+Xk6XmuUcz+fYnH1//4OelJzJZ9I6LxrAPq2jE8rdiISEElZYtXHmeudX7U6slrr0ihaUrPKhkEGYfvbq1nIch4Z8NG6jnR1c5qqCNtGg7gvjRoiNwAokgtVqNPxDjzofrOFgcRaeVUMkSd1yXyqB+euJxwXe/JKgHvlrl4/y/dU3FYoKnFzYyqK+epxc2NAkLH8We/WG+WOXjmyW57NoX4dIJFm65v47X3nOhKHDbbFurPo8kSVwx2cInX/q48Spb0mevLnZz5ZTmpLUtRYWiwJyb7My+s5b6hjjhcCIwfrxt7wDOugBDB2kYf4aRl15vOdnLMm2KDAEUl8aYe1PzM29Pt0RSplTFhZfX8ObzGU1FV+WVUWbf5SAzXcWW7SEef76ee262o1JJxOOCw2VRnn65gQvPNreI4Xi8cVZ8otDZfaTQ4oj57IFMag+Wcv3txby50M4PH+cx6PRyQoHo/1rw88QlFv+L/88hyzL13iCVe9M4/1w9i57OZMeeCJr6trNBOXTA8TehloxIR/78XaZ9vppXX9Hj7PgrtbatVMj7Kcr6Dvup63nuKQuXXmRi1AgtKekRJGs9jqCLAWI0g6QxZEvtSJPTMKi1XHlzDffNc7JpW4i/toS47u5abnugjmhMoDWH2aH+nb3yX9SKcmq1B6nM/YVr7vTx0RIzYSVCXDmxFxgSAlBmk5rFy1qvkqpxxCguEjSm7SJl4F5CAZmIwUm6v1urPKcaSYudTBpwtPisTi5vlQQbwG0qZfw5GqxmmVhKbZvXW08NNtKppZJqykghLdFqo1VRIR3i5NEnHeedN8Nut+Oq15Aazecw++khhjRxGFpdXbjvES+K0uyAPfNqI88+kpEU+ATIzlTz4uOZPL2wgaumppCZruLZV138ujZAr9GlXDnFyoxLUujbS8dnK73cfLWN/NzEZr1LRy13XZ/K+dOreOnNRtb+FWTJcg8nnVfO6j8DTDrPwqYfCvjotWyeeyQdlQo++crHG89kMXNqCgP66HA447jccRx1cXbtjXDq2HNOyA7hcAiXpzm9+cuaICNObcBY3YchnEpn+hAhRBA/UdF6C2kW7XBSnXxeEaKUA/RhGKUcYI/YhEs4cYl69orN7JTWcfHEZCXDxa/a6X32IcrSf6NKlOB3Gnj7gzZSpMC7yzx07u9hz4YsdDqZ3bsgK0PDrMusGIwn1vb7b4LPH8CUEmOfvAlDYweemO878neFTdtCOJwtkxWRiGDh2y7Kg1Xk0ZEyDrJd/MkBsYPtrCUsewnip5c0pIm3SSNp6SB1pzOJSuQtOyLU1rU8dzSaED2acUkK8bjgmx/8XD8jIao14Rwzl99Uy8QZVVx0VRUXz6ril7VByv0OSlQ76NNbwosLcaQKvV+/1lUT24JKpeLWO+ZSp6pku+EHyqwb8EWDlNUGiMXgtQVZbPqhgNcWZHHno06WLE8ej3v2xrAcI3YkSzJaSdfUKi1LMjabmjeftbJnTS5/rMzj8qujeNP2osfIEE7FQipVxp1U1gdY8VWAKy9NYcCwMEpWOREi7JL+YqP8I+WqvXzwuYtYXPDOC9k8eEcaDmecGkecu6634XDG2bUvwrsvpvPFZ2+fkB2OQq2WeOD2ND57N5fK6ljCWQ3ryfe2DApBgr9NiuqZ/3IjCx7KoH9vPWNGGpvmSVmWeOr+BPdWaygujTL38Toemt9A9y46ohFBebEG155CcupGkFo1mJgzjeWfhRMCfNelMvl8C7176PnyvVw6F7aduZckCYNBIhZrPfnWGjas/wlbqkJMDiGjwiNarxxVhIIr4uO9d+PUVCt892OAVT8Gifo1pEs5GDHjoZFKitnNRjJ71bDhxzxWf5nHJ29ls/23dry20IIvZxePPKJCFdNjFa1vZNqLbkjQZpcIwJgRBgLhGAW9XRS204I6hpt6CvTt6NVHQuh9GI1tV9H/m2FNsVJLGREi7BGbCIjExiYsQhwSu2nAQQFdAMggjwybnp3rshk2UqHIsCGJrzUuYqgya1tUjkMimPXMo3bUVh/R6hxOP7+B737yN/kZ23eHOW1CFYdLFIzWGBXWjRgy3EmBz2Mx5QILP6+Oku84OYleKS5iIJ/Y+idJEmpNLjjy2MMmJCT6MJz+0ii60hc3TpyVerbuCpNG28nVdLJxUU+qlEGECBnkUk5R0jH11JBL210ZmeQT1/p57rF0vl+ejTd7Bxn+dnQPD0bSKKjSHUy4zM/C58ycPtrEii8DTJ5Zw8ML6vH44tw0M6WJfmP1n0Fs9h4npHD8668/cs10O/166YlEEoJtfXroWPxSDt9+mMfXS/JY8XYuY082EgjH2LAtiDnDR2nOj1RnrKNBOJo6HxShUG7Yzl23NgcFbCkqBvRXUScqEG3nAxPfj6i5dGYjn630cc30FO66wd6UCLRaVNx2bSqnjTLi8Qq6dtJx8jADLo+CTivRtZONwYNPTN39WIwecyYRQkRFBA+NZBxpT8+QcukvjaIfI+nPSfTnJFwkBObQhWnfRjIKYGB/DW7qyacjfaXhqCVNk0iihIQZK2lk46Ai6Xsp2Gmkrsmuf4eDihYiR3kUEiZEZ/qgRstuNiAhkUcH6uvbiFT/y/HRB6/i8ys8dJedt5/PIrsgQlwdII9OpEhpdKY3Rexiq1jLDrGOTfLPnHZpFSNHyTz8sI5w7n6eezKl1YCVsY2g0FH4AwpdCrXMmpZCz65aunXSsfytHH5cHWDkuWXcMLeWeFxwwz2OpL0ZJIRcxl9WxQ0zbXzyRjZfvpfL849lUFMbxx9QUOIy8ejxd4Hs2LGDWTO0ODI3tNj3RESY/Wyj/TGK7/Gwmruub0ldBnDOODM1jjhen8Kts1PZviaHYOeN1KkPN60dAeGj0v4XA0eEGDqw7STloL469h+K0qWLRDSmtLDDsdDpJL5YmsH460qosv8FSLhx0rtvn+O2A4BGrea7XxI0Q4vecfPTivymyluVSmL86Wa++yiPOY87efntRnz+BPXAHxsCnDO1kvZ5ahY8lM6nK32cf3kVr7/vZvnXXq69q5YHnq5nxiVWxl9WxUefe9m1L0KnQg0atcSgvrom8aTWUJCvobSyues1Hhe89YGbmroYJw9vtmEsJojFEnaac5MdhMxT96ejxE+saMrtVth7IMyHn/nweATf/5LMcXv+mSaWfdn6vBIMKtQ4YgwbpOfAoQhxTwo7WU8KdvoFT6du9SDGneFn8KlVDD2znEtmVzNyiJ7rrrQxoK8OocCZUyoYe1E5g88o454nndTVK3y5ysf3vyYHs99a4ifN073Vjoss0Z5ff02IHBmNMlMnmlHUAUymtvUVTgT/rfz8P4hoOEocBaM9wAN3JTbnobBARNt+udSoibeSbVRqc5hx/WEsJjXnn6th5PAA816s5JG70zhlVPMGY/rFVj78zMPdD7nozoCmbFlEhAkUbuav7zKxWmTWrA/x9Q9+YnHBnxtDXH2ZlRmXpmAyyuw7GOGuR+tItbqYON7MGWPsTY7dHTfYeOCxE2vzhASJcUGOihffrCcrQ81F55mbFqvD5VEmX1VN/4EGOnb2sOLTOCqtYOgwLQ2r01pwch6FlVQCeJMcYx8uNKluAl4npmhyNtgvPJBTxq9/xpk43syKaIgKZxlpseRqpZiIUsZBejMs6WWu0xehNQXQIji4fwunnXbaCdmgqqoKi0gEZQN4k9obDZKJhn2dGD+lmOeeTKF7Fy0HiyOttqdDgiO1tCJKeVWUWkec/r11R4SJFJau8LJlR5jH5qZRW9eyqm7MSCOrhhj45kc/9z/lpGsnNV8szk2iJNDpJF57z4PRIPHth3m8+5GL+YtcdOukpUOBhqx0FWedZuT1992s+e1Lbr99znHb4VDRFjwuwbc/+Rk11MD1N/vIrzklUc0iJQQ3CumBXWSxn630ZliLc8jI1FNLpShBhx439bhpoDsDMEpm+jKCjeIX6qiijiq60A+LSOWlN3fTpbO6Sf1Po5F4YK6F86c4iRLFGLfz3vt1jD8j3GLjv+hdF2ePNfDY3DTWbQqxdLkXl0OHv17F+s1BVHJCtbVPnxNb6P8NiEVjnHmagY8/9VESXcfhLQp3P1qHxSxz22wL066r4c7rUzl9jBFZlti8PcSjzzXQq6sWjRzH5y8iUCOI1RtxU891NyksWSJT2Ng6p1o6ORxiF+rqzpw1sZSlb9kobKfhudca+fWPIGo1NDQqCCRSLBK52aqmtpizTjNx1mkmwmEFIUCvlxlyspMU53BKlD14PKAhThG7iIv4cRO5H4s9O/fS0TscGRWVwSIiaWXMf8jOtIua56wxI42cPNzAZTfU0C5XRTiSaL+xWiBEGC16YiJKAw4U4qSQRowonQa4+er93Kb7yc1WM/+RVIYN9vPYnDpUrnxSZTvZ3dV8+1FOEmdmWUWUcRNrSE2R+fXLbFQqiUtmhzh3WkLZd1A/PddMT+FgcYT7nnSi00roNBJVNTE8btdx338wGEQIWL85xIjBiQRQJCpon6+hsEBDOKgiRWrbrbFpzWRlBlulCgGaVN1jMZGkzh6NCg4djtCnh44Uq4orJls4e2I91lA+AjUq1NikdNJduTj8h1i89BCLl3nw+QW/f5mPJCV4QVsTkoJEMN/lVk6o/be+vpHaShm1Jk4w7OcgO+kvRiZV9wkhKGIXsgS57eCLD/KSKjW+XhXgjrvDOOtkhkpjKc/+hR8+sbWoejl7rJFbb4hQVhVFG2v7GjWSFhGXqayOUZDfur9y4FAEs06Nd1M/0kU26UAjdZSE9pEpabHZw7jdblJSWm/j//8aPp+Pd999l02bNgEwePBgZs6c2abTHYvFWLZsGVu3bsXhcGA0GunTpw9Tp079X6/oz21vwukNYfWnohBlB+vQCxNqNOTQno70TKIaUGIqrBYV33+Sy6CxFVR4fkbnySXuM+HSVjBtXNvJ6HGjjagsDYS8atIOj+beGw5yt9WR4Hj3WTDVj0KwlcIuMaZeEuLH39oO3Gs0Eha9rkXlaZVczMARg07YDplphewOr6UD3UmVmluMdZKBrvRjf3QbnmBjm508QILn/kjFdCrpqFBTSwVq1BSILsiSCj/eRLV7G5CRQRumX68EF/UNM1N4ev5v5Ma6khfpSnZte75evIsPP6zGGskjh34cYjcbayVy6MCWj+GVF0pRWerxBARPPjvthOzw4/efsOCexHs2brSRN5a6qamNse9glOwsFVdOsTKgj54tO0KYjCo6tlfx2Jw0enTVUlEVY/4Lu/nlWx2GxkLKdLt56F4tdpvMu8vc1DckqsW7dlKzr+NO/D6Zw+XRVqvXG11xGh1aLM5uvOLcyM7fWq/kv/ISKy+/4+KsSyo4UBxFEoIbr0pl6EANn323jL59+57Q/R/FuHFnYbLfxqGGXZiwtJhjj/6/HgMxkRgTIqqmoTGeRKFUVhHl7SV+amoE23eFyaMwyd8O4iedbNRo8eOlkB6UcQCfcDcdJ0sq0kUOxeylEz2TriMgfFRxmP6MSr4+ZARxnFTTlb7o0LObDfRiCA516+I8/3ZU19SSmani5GEGJEni0gtSeGtLc6LCItnoTYJKQEEhoHgJ+rcRi8Ets1P4+idvi2r2o+jSUcP23WH69Wq5j6pzxpBlUAS8/r6LL1f5WfZ6NgaDzLOPZHDJ7EpW/xnAalHhqItzyoQKbptto2snLfsORrhvXj0fvpqdlCjqXKjlw9eyueSaahy1MRwO13Hbwe12o9PKvPySlqtv/IVYgx2zkoofLwF8dKUvRumYNdvs4cxT26ZlGD5Iz+mTKxg32sRd16ey9vsM3nq/nIef3EO7XC2dOso8e5eJw+VmKqvbnl8ra2Kkpao4ebiGPzd4WfVzgHNOb7mGRiKC/Yci9O2ppV8vHeFoAx+/kUIxu1j00LfHbQeAWCzKtx/mce7UCm6YmdKq8nhutpoxIw0s+cTDh595aXQngrrnjjOycWuYBpdC7+5aZlxi5bYHndw0y8YtV6dSWRPj7Q8TPvJR/YpbrrGxeFmC4z03R8PQNgR/tuwIs25jiEkzq4jHEwG9C84y8+azWUlz1Vff+zljTCL20rG9BkmSMJvkJF/7eGCzSXh9CgV5akYP0XPD7W6uvSrK7BlmLGaZoQN0TJ5VS6+uWoYObO40CoUUJsyoJuhT8dufQR6a30B9nZ0u9MEqJXyZFJFBiiMDHODQ7yfU7iBXX5bCVbfV8uV7CU7XijtjDOqnY9a0lKb9hD+gcMNcB16/wkXjEwnXJR8GyRD5bcZqjL5c1m2q56zTTAwdqEfE/zPdmNbw3+Dn/zHU19fjbfSjRoPOFGvahAwdoEekV0Fdh9a/Ry0pJFdjFIs9eHFhXtMfHyYO/eDh/aU7uWCCLinweRRTJ1pZ/JGX0NpmZ89lLubh+8xNGdzRIwyMHmFg9p21vDo/s4nbCRJcH1+9n8vMW2spyFMnvbCzpll5/tUTD35Go1FKyj1sXFXAwndcnHlJJblZahrdCh6PQlWNgschs/4nE3FbLX98m8uLr/pZszqIgdY3K0EC+PESE1HixHCoSzB1rmDdsgweeLyUX38sx+IuRIWGUEoFiqUelYiybq2W3WsMoFiolA9QoSmifaQfOvTUU0MVh+lCn6TApyIUgqmHGdZXw1MPpPHmByv4/LNcJkycetw2kGWZKAkl4NZIre3BjrjW2pk8cT9KSjkm8z+n6P0BwQefenjq/gxOH9Nso2mTrMy+q4Zeo0uRJVrlZ9lXFKGsIorRIPHzmiBaTT1CSJiMEqedZGTN+gDrt4S59xY723YFeey5Ri6fbOG6K21kZagpLo3y3GuNDOyj56c1DhoaGo57g+jxBvG79Mx5pJFJ58awOLu32ExBoh2tXEgERcs2kFoqyKOQcg6SSwfsZNGRXk0TapU4jAoNYYIU0pOMIzQSUUc+99y2lQfttXRop6GqIYCv1ozNMQwHFdRQjqiVuHCag4H91Vx6kRm3W+GdjzxIkuDROWmcfWklPbvqmHSemXFjFF59y8cdD4XQaATbt2//b/CzFWi0Opz1Qe67w8bCFwT5zlGs/PZHLKkJ0Y8PXs3m7Q88LHzbhSQllGOfeSiNm+518t3HOej1Mr/9EWT2DUHk2nbsO3iQcEhuIfpxFJIkYRGpVFFMYVF3pkyqIWSs4ekH7dx3WzNB+LpNQaZdX9NqNd9RsnMhBJFoorWzM33ZeyiEh61k0x71f7j0hsJBooSxkY4mo5H2nVRMndSyckuWJR66I41Lr61m5qUpBIIKvliICst6UmQbpnZOrr5Ui9kssfzTg+wrCrPw3rRW+S4nnWfiyWdqiTfG8WTuYu172RgMEuWVUSQp0cpckK/hlWfsrPzRj9GYaHNUhMT7L2ez6B0XD86vR5YT1ef33ZaG26Ow8icfDy1ooE//Mcd9/8XFxZw0zMqjzzbw6duJAGy6XcXhiihCCMKxGHHRungfgDE1hKUN+pSjCAaTK9FiMcF1d9fSo4uOju01TL7Awsln1iE588gkF4GgisNERIgeDCIz2omKw6XceYeOSKx5Hh0zwsjyr31MPr/l83r21Ub8AemEHLvywz6s/gJSOhSTl60QCgbZtOtnspUOpIg0ggSooAgb6WTkxPjm4xws5uR7P+8sI3v2R5n3jI+i2C66d4u02e531aVWLppVTVTV9thVhEK9Q8XTCxtZ9HRmi8/DYYVvfvTTK3hmcpsTmViFna27fuK003SsW7eOs84667ht8b+Jl156ifr6eu677z4AXn/9dRYuXMjcuXNbPT4SiVBSUsKkSZPo0KEDPp+P9957j/nz5/PUU0/9r12Xoih4fbVYLBAy72P4EC3bN2koqBnZ6rhRhIJGl0iIy7LEnFtsuNxx8rJdXHtTBWlZMbTatit3FAWOPqAwATK9vZPapT00YpVshCN1XHO5lW9/8bV5rkhE4PMrHG2kE0JQpzlMFQdZMOfjEzUF9rSEQOGxgc9j0YHu7NdUUxusoB2tt5FXUkzmEZm2iBzCn95AhjeLRlUR+oxyYiE1rroAckzG3kYFaTVlTJ+mbbL/jKkWXnvbga/WjQUb5RQRxM+AyBlIksROsZ72dMUuHfNu1OdR76zFK+9rs1qwLUSjEQz6xG/HYoKX33KTnaUmP0fN7v0RbrjHgUpKdEide4aZFx5r/t12eRoWLrDzcncXzyzawEsP2nHWK0y7voapEy0M6a9j264wX3zn54E77ew5GGHmLbV891GzoAckqphm3dyIpa4XKfFsVCZjq0EHSFTr26xygid+VQFWi8zHX3h55JkGCrv85xWOGzduRK+V8BjL0QRaCpoehRACcYQcUVfXkRdfL+KRuTaEENwyx8Uv36sx1HVDK4z4pAShQgfRnTQpi6iIEMTXrPItIICPXgxlL5vRCQOZ5KGg4KYBHy4a5SrypULkmJ56qZowYXoxpCX9BNXYycKHu2lsZIl2OKj8X6t0+n8NOp0No76x6d2LREBWEoUQERHGZTyMZPQhAiZsgUJUqKmuUejQLiHAV9/QNjXBrdekcvGsar5flpe0HgaDifejwRWnz5gyYkE1E88zUVUTp8GlsOAlFyWlCh+8kttUBPHzGj83zHWQk6nmrNNM9OmhbbVCXpIkHrozjfMvq8aWevyJv6L9h1j9Y4Aff/dz31wzL71VTTxSy6juRjweKC3ajlTTD7NkA0Coo0QiAoOh9XdUkuCZh9NRq2QuvbaaD1/NZuRwLePPl6mtC3P22RZ6dtXSq6uG8ZdVcdVUa6t+41sfeLhskoUb73Rjtirc8ZCT/n105GY3j31FEdz2YB3XTG+uwJ1zcworvqmge6aFUCh03Haorq6mc6GGju01tG+nYeTgtumDTh9t5M8NQebdlc5ZpxqRJPh+tZ8tOyPMvLWWfr10zH28nrxsFYP76ejRVcvtD9Wx4u2cpsCnyx1n+o01DBug5/PFudxwj4NZU61Jwr6Q8Hk++tzLj5/kIQRs3x3iwfn1TL7AkrTH3rA1xGvvu/j07QRlW3FpFJVacMfDDownOAeo1TKyHGfqRCtjRhhYvyHC6y+pePcdN2qNQAnpCLozmXatg769NXQp1FJVBZs3CsyOAeijKUyfsgNNBkSINAU+/460YCcONZTw3scebrrKhkqVKEAx6GWumW5LOtZklHnruSzOmFJJ50INby5xU10bo/UeogQkSTRx4+7ZHyEcVLVZQHCi+G/w8/8YgsEgsUgc5BiRsK6pAqWwQENeJxceZwNmkTwQYyJGBYfoR7NwRI0oQ0FJEt7RCyMxqZoZl7YtOnTdDCuPbKzGEEk4jBFzLePPsCUd43LHcTjjSYHPo5CkBMfG0wsbeOOZrCZOCZNRRvMfjLavv1rCC4+lYbOpeOD2NOJxgdujYDRI6HQSA06qI714DGXaHcRiaqZe5SI7CzypB7C5WjpBQggcVJJOFrvZSAAf3TorrPsxG7Va4q2FdmocMZZ/eZg160McLo2yb6+MrBgwYSWDQlKkNDIBB+Xs4i/M2LCQQgb5HGIPnYREqpRBSATYp9rIqw8bWfqZG5tVxRNzVZw59Q0unHDpcb/Au3ZtQxi9xL0xQLS6ubdINkzOIZSqf8RgihAOK0kO6lFEownneuzJpqTAp7M+zpRrqlBrJCacY6K+IdFWfFTp1e2Jc82dCV6P88800aOrlrc/cLNrX4RF8zJRBLzyrovVfwY5Z5yRCeeYGXh6GXNvTk2aBDu21/DyvEzun+dk3Ggdn326lFlXHx+fUd++I1jO91SXqFn0hp+Bsew2M0Z2MvHQmBQAD4kA9dQwkNFYsLGXLbRHjQ49ERGhjIPEidGJHvjwUs1hJAExojioxOAyEXelUlkcRI0dPUYc7CCHAjqTgZsG6utqOFgU4lBJlML2GlZ+kEvR4SiXXV/D9x/nJVVNTDzXzOvvu3l0QSP79u07Lhv829Cj10j27vqCRoeGbOcI1JIGKabn189szLilljXrgtxzS/N8GI8L7nrEycRzzU1OyJhRBm65OcqTL+7mgrNSKTkQQRxqewGNyWHaye1xKbWEw06efSiVSeOTA1YjBht4b2E2V99Ri9entAgqAfyxIYTkbl7a2ys92adZT0G0C9XyIWpra0+YAzm/fSZrDb8Sjru4eArEhaHN++jWWUt+rqaJZ+iuG1K594l6DhbXsOKd5ra7yyfDuo1BHlpQn1T5eSwGDZJZd6CcvIIYn3/nY9nnXjp10KAosPdgBItJRqWCkvIYq37xYzRIjBysp7BAwzMPtwxQCCFY8EoDeTkaRp08/rjvX6fToSgKc29KZfxlVUy+wMzo4Qba5ap5c6kbtSFCva6EzEjLgIdfeOjcLU4YieraGDlZLRekRlec0vIo02+sYfhAPc6GON//GmDoAB0HiqM8/UAao8+uJ8cxqknQBMBGOo2ijn1spTdD0bpz+WtbGZdc2HzMXTekMu36GqqqY8ycasVqUVFbF+PJFxv4apUfOLHAhxKVUBCkWASrlmehVic4xpZ8UsPhwzW0L5B4+R0fxvIudO5Tw+HyKGmpqqTNB8B1M828utiFqFHomN92MMxolFGrJbLbRQjVBJq6Q45FnaoUq1bHTyvVvNnHzaxp1qbx6fHGueiqauTGzFbbnNSSmuxYJ5wNRf9RVfT/BioqKti2bRtPPPEEXbok2sdnz57N/fffT1VVFbm5LbmkjUYjDzzwQNLfZsyYwb333ovT6SQ9ve1gzInA4/FQXekhPV1Fp0INy97I4fo7XGz+2EGqaDmP1OtKmD612c6dOmhY9UuEa6+wMdfuJRiOs+qXAI/c3fpc+OUqP3XuIEazjj2hP+lEb+zRdsiSTFD4qbXsQhexEG20UFwapWN7DRu3hRjSijr8e5+4cXoDVEnfY9BqUOmiyNoIuohgzu338NV3X5wQ1cFJp4ziizdXtvnK6CQ9kqJCZQxQGthPe6lb0uce0Ug0vYyoMCPq89HkwbwF85l3zXP4Qk5mXaln5mVmho1U4awN4BUuLEeCB0cRED7q5QqeerB5LtXrJbToqMGBhwYEgt4MRZIkvMKFBl1y4PMI0qQsqilFp2ubLqI1DBp8Kl//8DppqRIffuZlyaLkirK1fwW4+b46MtLVPHBb69vM665M4e0P3SgKlFZE+XpJbtN4GDPSyFXTUjh9cgXpdhVTJ1o4d1oVE88107NbopLttbeCaCq7Y48neFGDwX+ex1xuhWcfzWgKKl12sRWjSeLhZ//A7/f/R8G+lV98iypi4vJLBO+8429T7KaOauLEcYt64nF49dUIa9bW0bmzxMaVueT5j3SESGDGSjbt2cl6JCFRyn460bvpXF3py3bW0ZEe9GIoleoDVMn7CAo/cVWIT9/NYuhAPat+qcbtUXh+kZ/2ZSe3mDd9wk0AH/0YyRZ+b/p7Nu3Ywhq66dqu0vs3w2DUUVOTaBVXq6BDe5mgpZJ6xY+2YwkP3mI8MkbrWfB8Oc5yM5X7/fTta2H3/ggWs8y2XS07tQBsVpn6xjhnXVLJ0IE6BvXVs3t/mM07wtx/WxqnjjKQ28VBv+Dp/Pmeg9++KUeR4sRMUTb9kpfEpTj2ZBNfL8njjofrGDXUwD9t+3p202FNkehQ2PW47eB1eQmHJKZOMPHMKy4+fjMnqfOvti7G+Is34Ns/DCHHMBnhg888zJpma3EuIQQ/rwly8ywber3Mk/elM+cxJ2WVMRa/lEVGmoorbqjjmYVuiGmJh/VceWMdbz6fjk4nU+eM8cpiN6t+8RMMCX77M0C6VUeHQg3RuMKEK6vo10vHaScbqXXEWPmzn2mTrE2VgACpNhV5uTImY5A1a36kc+fj40CuqKhgQO8EF2RhgYZqR5RqR4xQWNCzqzapzb+iOsZdN9iTuhvPPs3MyMEGJsyo5tIJFgpy1fy+PsBtD9Tx2oJMOrRTJ53jhnscPHB7WlO15/232Zkyu4Yn702jV7eE/fceiHDd3bWce7oJvT6R3DYaVShC4sqbawDo2VVLcVmM/Bw1H7/enKB+6U0XrzydwdzHnaRlHD8nPoCQUxHUoSiJ5PtXyzL44tsAL78Wx+cFS1aQK89W4fKY2LRRYcW7ZjRWPzJqIhov5mg6PZXh7HasQ6ML4A4nNEzMJNNEqCQ18aiKfUURZlySSAotWe7lmumtd0uo1RKnjDRw7+P17NgbRqvT0BiuID3WvtXja0QFDqeWWEzw5hIvKGr27t1Lz549Wz3+RPBfzs//Y0hNTUUIBaMlTrjBwoqvm7PpH7xtJ959Mw7TXsIiSExEqRHlbORnCuiKjIp6VQVVmWvx5uzAbIsSFMkcC5IqEThsCyajTJ2q9JgMtNTEQXEUB0uiDOzbcsHweOPc+XAddz3iTBCYX1fDlTfXUFIWpagkQuwEie0BDuzbwrBjeEVUKgl7qgq9XkaSJEaMlNnJesIxhcKGMRi2j6Xyh8HUB/xUqpMz6YpQOMB2bKShHNGzHcDJBBqNlFc1l+9nZ6qZfKGJA/sgurcPw5QzGSaNoxO9qOQwpeIAAJm0I5sCCuhMJ6kXhVI3BnASB9nJJrGag+wks12Qcafo2bs/SjAk0GgkunaMUlmZzM/6T6goP8j1V2vZIf2B1hShXN7f6nF1hiJU+ijTJlp48U1Xq8e8/r4bm1Vm6sTkyemhBfUU5Gu4YYaNefdlMOemVB57vqEpWDrz1lpuvzaVhU9mcvoYE2ecYuLjN3N5fG46jz3fQJ8eOl6dn8UzD2fg8yV4S8JhwaxprWcw77w+le27Ixwu2X3cdhg6dCgxYggk9JE06qhmv9jGPrGVWlGRxGcWIUIN5QnHUngpEXvZyXp6MhhZkmmkjhgxSjnIFn5nNxsRKEcUQtXkSYX05yRqqcCHm/6cRA9pEL2lofRnFBHCKCgMYjRZ5BMkQIQwVpGG36PiykusTLnAQqpNxf6iCHffkNpqu9jsy1PIy5HZunnrcdvh34RRo04iK1NFSbHUtGnQ1rfn5bd8IMMjzzQy6NRKbr+3kWvvdHD2pZUM7KvjmunJ4+6KS8z07K7m8skpnD9eS4OqqtXfi4ko7bsGueGBeszZPjJsOi6d0LJSDxJKnqGQ4NJraprek6NwOGPceLuXFFfzptsomVGEQgMORoyQefutRSdsj3YFHVDMDcQL9jN1khmvr22+vHhcJPEsSZLEk/elEQwr+PzJ3xsxxMDwQXp+Wdt6i53XpaKSErzBhKjStx/m8er8LF5/JouflufTu4eWU0YZ+Wl5Hpu2hZi/qLHFbxyLaDRRjdaxvfGEWr07derE2r/cjBxiYNggPfuKIry/3EthOw2vLXaz4OFUUvuU4FSXJs39HtHIAeOf3D/HjCIEtz9U12JdUxTB3Y856dpZy63X2OjdQ8d5Z5r57Ys8DpZE0eslfv0jRKwqNynweRSpUgYycoKHUUhkpqvYe6CZg0urlfjotWzyctXMuKWWUyeWc+qECny+OJddZEbdSqX9P0GSIaSr56ZZKU0t+uGIwOOWcLkFoTBMmWCkMWsLjZ4IH33m5d4nnVx4ZRWbtzdXVFgtKvRqDR3ozs7dbbexVdXEsJplFj5jpTLjT0IikPR5o1SDvlsRI490dC7+0Evvk8u5ZKaTsy+qY+gp9WzZKGPztr2ZSRWZ7N2nMHr06BOyxf8WDhw4gNFobAp8AnTt2hWj0cj+/a2vu60hEAgc2ei0HdCLRqMEAoGmf8Fg87snSVKLfwaDAb0xxknDDdx5faIK/elHrIiu26lXVSRxN9aqD5HWr4QbZzWP0937I7TP11BcGiUlLcrj99oZ1E/Hc6+25JdzOGPMfawerSlMZic/Q4YJgnk7KMr+jrKCbwn1+o0rZ0eopxalMY2Zt9Ryy9U27n3CyW9/BpquJR4XLF3h4Zsf/JRvL2DhC0ZScjwMHhaja3eJYYPVOA7V8d4777V6z23969WrF1E53KZtFaGg0QoObc9G1/Ewm6SfKRdFVItSdspriXXbyObfMhkwPMpueSPTr7qMgoICYvoIGdGOvPS6l7KKKBISPRhEEbs4JHbjE258wsNhsY99bCEzXZ2ULPrquwAaTyZadORRiCXLi7fbbzi7fI8jc8M/ttDnKh1Yt2b9Cdlh0kXTePZVHw8vqOet57NaVJSdNMzIU/eno1ZJbVZ0q1QSHdtreOqlBp64Jz1pcwsJ/teXn8ykS6GGWZel8O2HeWRlqNiyI2H/Rl+YUEghJqJERQSvS82mba1XbG3fHcZgkBh7cvJ7MeFsMykmNzdePwVFUU7IBpIkIRTQGOJ8t0qhC33ZzSbiIrmyLyB8lHOQdnRmD5vx46FbZDjhzUP45GOFDF/3lraRVHSkJwfZSRf6YT1G+EUnGdCjp1K/k5rO33LDQ3Ws+FTLwufNdOms5p5HXXi8ClMutHDN5Sksed3ONmkNh8V+/MKLX3goFns5yA56MihxHwhiIlGcIqMCTQhbqvyP9/5vhd/rw+OLMe7CWgaOauChu/RU+Gvpckopf3yfwYRzzXTrrOWCs82s+T6DAaM9GBxd+HypiVvmNDKkn445jzlpaEweJ5GI4Pq5DqSwjkanTL/eOkxGiZOHG9FpJcaebMDrU1DF9EeEdLPIrB+M2p3FjbPMrYrIdOmopaomhhBQW9d2xanXp+D1KZxyyrjjtkNh1w4UFEgsfNvNM4+kt6A8y8pQ8/mHdupy/6QuawOSOsoLr7soLm1ZBPXsqy7OOMXYVDgwpL+e3fsjLJyXQX6uhrfe97NnTRYdysdTWHMmnRvHse+7bvQf6eSMiysZe1Elo4bq+XNlO7b90p41X7Vj8GA1QwbouGpqCjnZav7cGOSJF+rp0knL1+/ncsXk5DkxFFKwWmT699ZRfKjkuO2Qnp5O0eHEPTW44ky/sZYlyz1897OfyVdXc/ejdUcoqQTLv/Jx0XgzQgi27gzxxXc+Nm0LYbXITDzHTFVtjLtutHP2WDMuT5wp11QnFTgUl0bR6+SkNvfTx5h4+v50XnnXzegLyhl8RikvvdXIQ3fZ+eBTD+dOq+K86ZW885GbV57K5IdP8pl7cyp/bQnx2Bw7rzydSapNRTCoMP/lBiQJzjjFxNJF2Xjd9cdth4Qt9Oi0Ep+tTMSPZFli4ngTv3yTzobf0vnqYzs79oYJRRRKqkI89FSUbX+lsnVDCnfPr6O24Fd8wkVHpS+BSBT9oC30u2QbVe1+otHQ/EwUoeANRLFaZN5438vkyxv4/c9QC72RY9G1k5aq2hh9e2rxNKo5JPYSFi3Xiwb9YSZNUrP8Kx9nX1pJqDITDWqcTucJ2aIt/Lfy8/8YjEYjYYKkyFqcAS/3PRqisL2GYQP12FNV/PFDBh8sd3L3/aUIvxk7WeTSkSJ24MqAq64wcN1MM6k2M+s2hZj74J807u9KaigRWZcbM/n0m6Kkaqlj8fHyMN5AnF1soLcYis6dx8df1HLFJc0b1BSLTF198gTuDyhMvrqGuTenJlX6HCyOMOv2WtQy6LSJqp0TqeoIhcK0Wd4HRKMKZqx0Fn2aDrNgo194LHt0vxPMKMOCnbiIU9bQiE4xoUZLQN2ASqipkPYRqFNx+kVVvPVCBmNGJCqpLru6EVPxsASPz5HzGiQTPcRA9rCpqRIgj0IOsgOd0GPEgkpS010MoIYy0rSpXDQlxOQrGjCU9ee8yftY/3MGihIjHm97Afw70jPykf0aLPn1fPhqFi+/XsPab0O0j/dAJxkIixBVmn2EzZX89EEmnTpo6XdqGdXVgrm3ppCVoabOGeOZhV6Wf+1j2FAVFnOzTUMhhUOHI6jVEuefmXjOnTpomTUtQe585qkGOrTTJAWhj+KkYQY+/tLLzr1h+vTQce44EwsWNfDk8w10yNe0WkUGCW69uAL2tJYqqm1BURSQoihCJkQAP27y6YSMTB3VbGUNPcQgjJIZh1SKLNTsZiNRosioyKGARurYJf5CQcFOOjIqgvjpQHespBIiQAXFyEKmK/3ozkD2sw0JCbdooI4q3NSjECdMkE2sJk6MPApJJxsB1DrDnHSmg30bs1GrZb77xc8rT7Ws9jiKqZMsLFrsOm47/JvQq1cv3n0zjnRM4iQ91JHX3jzELTcZ2PkXZNacxE/7Kul/QRGrluW1OuaMRrmZp+daM599uQf/YWtSECsuYlSmreO1xyyMGaWnyhnmh9XhJO7Hv6NznoWKPwoZeHIRE87X0qWLzJo1cdauVUitHprUXh8SAVDFOKzdyNwrUlj27eETtodQYpx1up6qmhg9uyX4fduq8v72Zz8NjXFq65qVmiUp8Y7/+FuACeckBx2nTrTy7KuNjBudvDENhRR27FDQYkRnCPDgHckVRFptQijowiuruWKylftvT+Ojzzw8/XIjj85JQ1FACJLs+Nm3Ps46zcivf+iZfGXrWd/WIEkSOp2RK2+pob4hzncf5TVtADduCzNujIlTRhmZ93wpn35+ACWiRchRhg5RcUEvLbXOOBq1xMRzzZwztZJpF1np0UVLUUmE9z/xculECw0NcQJBkbRB1+kkQiGFTz+PYPK2a3NJyiCXBhxItipummnj0mtrmHmpten5qNUSF59nYdK5Zs6cUkkkDG89n81zrzUmopkngJx2dupqqxnQJzG3zHvOw5L3FIzOrugVMzvUbkrZx1WzrDz1UPN6X98Q5/KbanhsThoD++opLo2iCaegkbRUlZvYsiPcanLz0WfrMRtVHCqN0K5ziEjWH1Q6tagVPe6oF0UdZuWiDLbuDONo9NFwKIsc1wCqD4WRUdFe0iGLQ4Rpu5UtQhiTxfb/N7V3l8vVKtdoSkoKLpfruM4RiUT48MMPGTVq1D8GPz///HNWrFjR9P+FhYU8/fTTZGS0XulVWVmJ1SwRCAr69EhUuDgbFB6618S3Pxzgzz/2ocRUBKNRBg+WOPcsPW8uddO9i5ZRQ/R8sMLDp2/nMOY8B/4GM0/dloVQ4Ke0Ir79uZJrr7CSZlex6hc/n6308+Addj79xkt9Y5yyyhjZmWomnJPg3jpcFuX1992YbRCVi3nqgTRuub+OzoUaXnjTxV2POFGrJdTqhG/40yf56HQy0y+2snNvmEnjLQzso+P6OQ4MGW4+/+QLHnvyseOyL0BOTg5RdZhILNxqFbGDCmJxBZNRZvsf2VRWRzl98m6ump7C+DNMdOqQmPevu9rAL+vquOHm67Hb7ahSIa0ul41VBzh7Sg3xsJYs1PRnFI3UUU0pAoGdTLJox57GPxl9dh1vL0oISD71rJ94MAehryB/2B6+eyG3qdK6rCLKVTcfwrVZhy2a3+KaZVRoNBpycnJafPZPuP7m+Sx68dY2+eZOH2Pk7ked/9guWN8Qp2N7DVpt658P6qfnoQWJDbhWKyV1QhSXRomES/h19UEqqmJoRZQ7H/Hz1nNZdC5sVuUtKYty5c01zLuvZSW0JElkZagYMqCeLVs2cv75E477/gEumzmVzZs/xVGup4OUjSwktrIGo1GgtyYS1QG3hq6BIRxkB/0Z1USJFBBebGS0aRurlApCoKd5LQ8IH4fZj4Sabn3ifL+8XdMcP2KwgUsnWLji+npOO9tNqj2RCAi69GiEHjNWKjiEhEQa2RTSvem3FeJsZS1ZIh8jFs4/V0tITjvhMfFvQCAUIuDSE6zrRR75SJJEPOtXFi1oKWIkSRKvzs9g1MYacmtOwbXBySZlE88/kcYl11YzpJ+e3j10lFVE+en3ABPOMbF5i5eVy7Lp0rF5DG/aFuLPjSGGDdQjNGGOpRRWTC5GDGs5FxWXRnn5bRcIuPHeWhAJX+Lv7dEAby5x4fbEWbLkHe64o3Walb+jS9cubF6nEBMyZ5/WetV0fq6GrLw40y8yk5ttJa4Ibr3fQacOWsaMTAiPff6tj2ED9NxzS7Kye26OmtsecJKbreK3XxU6epJpVtQhK7rGdhQVH2D1l7lJXN85WWoWPpnBlTfXctZpRr5YnEsopDD4zHL69dS16re+94mH888wcd6ZZq6Ze/C4bACQn5/P5u1+Xn5bhd2mYtP3OUk+51ff+7j8plrSUmVGj9Cza3+Ea2/2EK+3gzcdzB4kex03Xa/n4y+8LFnupX8vHXffYOeZVxpYs745OfnHhiBnnNJybe/eRcuipzKprYsx+y4Hr85PdGTce6vCnxtCPP9YcnJpYB89Pr/CJbNraJ+vxh8QeH0K551h4tlHEn52z246lHjdcdsBIBJyE4kKHM4Yq/8INNEc1jfEuf8pJ4fLoqSnqfhqVYDfvsxP4sC/dJKZ008xMPqsjeRVjMUgzDQUGRk9I8TLz9iYfethtn0Xx+7vRIlqB+06xnjvfchT2pMWa0fUupetO8OtUisCbN0Z5vUFmTy1sBG7kotdyWSn7lcKdO3QenKISxHCGSUMGB7mpadT2bRdz2XX16ASWgRxCgpOrAq2Lfw3+Pl/DEezf9qolRyyqao5zMWXOynI1dG9h0RFVZyKQzo6BYZhllJxiXoqOERKWpy3X0nl1JOaB9zIIQZ+/UbP6RceILDJjg4j8ZjMS2+4OXuskf69k52lvQcirPtDwoARKzYOsoOCYBeefLaIsaN1xyh/a9hfFCUYVJqyXG8ucTPrMiunjEwe8F06anltfiZnTqnCZJJPOPipN2Ty0+9lnD6m5YukKII160J0PKLQfCxkSaZreDhSwRrefFnwwqt+/vygJ+nSkRcnDj7h4SDb6UgvGspreWRBMXq9hCIEe7aZ6S213ARJkkQH0Y0yiujBQLToCRGkgmL8eGgnOpMh5bJfbMNFBS+9JpHr702GUoCzOsaSTyrZtU9Nfn5L57ctnHPOBZw//gmuvSKFYYOMDH3dwPVzHGzZtIaGgITeILj7Kj1XTUsEArw+haBXzdrFPTn92yLQRBBRDTpHNzooaWzZ/CM//R6kU4fEol7fmKgGHtgneTycd0aiDWDWbbXcfVNqa5cGwKTx5kRmzCQTjSVaDIJRQSDYduWXEAJHXZyJk2Yctx0OHDiAVisTDSt0ZwAmrAgUZFQUSJ3JFHnsZgP5pnTSzDEaazR0pCcppOHDTRWHqaYRCYmeDEKQ4P0ayOimBUmDlh4MpEwUUc4hCqTORESIbaxFjYYoEXoxBL1kRBEKdaZ9BO2HMabsI+iX8Lo0RBr1GGoKKOhZxuLXbZSWxRh/cQMBf+JZzZqh57KLzU28WDq9hOG/vE6toqCggNoagd0cSagTH+HKMugldBoZbV17VJKadJFDaenBNoPtpeVR7LbEvJNqU/HdZ3ZmXPcX1YcNqAJ2XCEftgIXLz1mYfRIPU8vbESjkshIUxGNijY5zCqr46RF2kNpe75bWMeL7KAr/WgnZbYIkJWp97L0nRTeXuplySc+uvTp3eo5/wlff/Ue7z2fxhmTK1mzPojLHeeq22p5b2F2En9QeWWUF99w8cxD6Vx2fQ2fL87FbDp6/3KrVZlmk0SjOzkpE4sJpl3dgNnZHb/pEHdeb2v1uiRJYvpFFlZ842P25SlcMsHCY8820Kl/DXpZjwRYUqPcdJ2B4UN0vLXUzZP3pbF6Q/sTbgvOzMpn2869DO6vT3IkjUYJj1ch1abi4bkpPDw3QfOhVieub95L9ZiMEqkpCZGEc8aaWPGNjx9+9ZObo2b5W4mWo1vud3DmqcnrTXVtnE4dNHi8/7MytV/VwNmjJTLS1dx2rY2zL61i8UtZTZuC2roY193RwNbtMSZfmLiHX9YGMRhOTOFcp0vHGIpRVBxl/4EYH75hJN89MGETCUxxC3aRx1cf/8UZpwU47UgwN82uYvGLWVx7t4NP38nl3kddmOoGggTpzoFcesXvzLpKQ7cuGjp10JCVrubZ1xpwexTW/aZi47YG1n3bDq02sdZ4vAoZaenUOGLccI+DroUa3A0qslz9UEkqVDTfVxZ57GULWbS+/pVxgGfnPX1CdjgefPLJJ0mBxtYwb968Nj87Xp6pWCzGCy+8gBCCWbNm/eOxEyZMYPz4ZsqHo+evq6sjFmtZgbt3715SbRqyMlSsWR/knY88pKep6NVVi1ankF0Q4eG77CxYFKKqLk4koqOwQMPa9UFuvq+OGZdYueluN/GirhSKjs0nrumCw1nMM959XDrJyE+/B/jj6xyun1vP1dNT6NpRy/VzHHz1fm4Tj/vIIQYunWjhtgcdrFkXZvQII6NHGNmxJ0xZZZTcLDX9e2uRZZlb76+j0aNgs8ms+sXPH2sFH33UQN9eWm6+wczav4JUVVZTXV39P9r3WBj0BnaHNtJbDEUjNQco3KKBKg6TqTPj8SrYUlTk5STG8i3XJPsxJqOEFQvzHn+KiRdPQG+qpTKzlFRHOuGaGGGCHJJ20kX0wy5lYieRaBBCsJuNdI4ORNpm5LRz1mA0KaRWD2Ivm+lYIPjqg5ykObkgX8PKZZkMOXUP8eKcFtRFQZub4ScNO2E7nHHGmXywuG3hKkmSkGXYsDXcagLb4YyhCMhsQ/yl+Tyt/33IAD3BoOCFJ9Ipr4wy+ZpqAgHB3Y86kSTIzVKz71CE8ooYuTkqRg5pPUjr8SrMmCJz40MvMGTI8H+8lr+jb9+++PxKIkFOQngtv0OEh+83cf6ZqQgBX3wb4M77/yS1ruPfuOATe662IIRAhYq/+AlZyMioUYijQ48xzcfbL2W0COLIssRrz9kZenIjqQfGApAK+NiOBi3dpP5Nx0ZFhJAIECaIFTvd6E8xezkobWN0uob+I6/4xzGhVqvbTJj8v4xI0EN6rIAsqR2QeE5WeyxJwOpY2FJUWNJCxKvj2KR0Kg+nEI3C98vy+GtLiOLSKIP767njOhtTrqlhyWsZdOmoRQjB+s0hVv7op7QiyrIvPHTqoMaeE6I4tBJZqNE62yOHtVRUBZLa6P/YEOSJFxp4bE4azz2aeEZvfeBmwoxqPnsnJ6lK9Pf1AV5f4katktiza8Nx2yErK4vK6hj5ueo2/V8Ae4qaksOCKy8xodUmkuAvveni5vsczLsvnfcXZjVpexyLQEDh6yV5VNfGeFQ0suHHLeQ0DiJKhNqs9QwdoXDqKSp++E3bqsihJEnceX0qby7x8MLjGej1Mn16aLnoqiqWvZ5D+yMdcUIkxGznv9zIN0tzyc5UE4seP+fnpk2bUJQ4by71sPXngha2OJr0//E3P7fOTmX6lX5ya8c0rx0uiDVGeeyxNfQdInj/5WxSrCoWLGog1aamxhHjh9V+zjjFhEYjEQq3PWeEQoJjf37y+RYaXQrnTK3iovPM5GWr+WNjkD83hPAHFCwmFdWlWqTGLIQnhW+q3Hz9VS0vPWNh9EgDet3xV3grioLLFcKol8jNUnPjPQ5699AxdaKFpxc28tyj6QwbaOCH1X56dAm1Kv6Znqbi0ikaXnzhFyLxOHF3DgtecHLpJBNvvJhK342HKDEf4oILVKz8Rke/yGh0kgEksHu689ATf/DrN4YWz8DhjLF9d5in7k9j4ZMZnLXNjVSbzc3XGRk62MPva+uxWiUuvchIh3aJOXrYQD09umqpNFdQsSdO+/bHXyzxT/hv8PP/GAKBABp0BEIKBmQK6ESVdx+hPd1YtbMaP3460Q0TNiooxk0D7emKpp0nKfB5FCqVxPzHLEyYuIVQUMJOFraGXpx5ZhW5HV18vNiOQS/x3kcBln4QJbt2FE42kk9nNrMaH27StRGm31DDqKEGThllpNEVx+WJccEVVU3KZz/8FuCr91vyYUEiAJqZpqKmLoJafWJDrnevEdxx705Wf6NLWtSEENzzqAt/vRG5jYoZraSnxqHik8+D/PKNkbx4csWOBg2KJojcbQvnDVHz459xXnwiA7VK4pbLLRBp9bSYJCthkcgCualHjRoNWjrTh3KKUISCQKFTZDDhSJAyyvATJi9UyDMvHuDy2TegUrXtrP4dZrMZJR7lmumJTJAkSTxyVxrnTK3k4/ez6VyobQrOBIMKF06vIcXRF7vIhtq/VVZKoAtmsnRFLReNN5NmV5GaItPgUgi0wtWUZlfRv4/uH6vf1CqJyy+2MvdmO5XVMa6+oxa/P0JOtrpNbr2/toTw+dV06NDhuO1w6GAx0XCCd+Qw+5rUWqNEyBT55FGIXcqg3eBydm/TMpDRuLWVODLW0q+vzACLxF+bBU5nHIs7ld1soAt9W93UtqMT6/kRl3ASIcQATmYvm+lHQk1ZEQoV6WuZc6+K6ZMTCndCCP7YEOLq6z04qupQvDouvyKIQWRSGOtPuqQlJmK8dH8xS5aVsmpFBlqtxPe/BhDxE2tr+Ldg2YcfY6jrhluUEDPuJi3QmTBBMjMlGhsl1HE9SInNTl2FuU3OuQeerue6K5uTGXk5an74IoOKqii79zUyf1Ej33+cy8tvu5n/Sj16rYRWK+HyxPngMw9XTmmZCPljQ5BofWrT/GMni0LRg4Nsp68Y2bTBUoRChbyfbkMbOOvUDEYPN9Lv1FJeeO2mE7JFOBzGqPPyyrteLp1o5qb76lj1UR7f/eKjz5hSLp9sJSc70XJYWhHjjWez6Nhew1XT4ixd4eHaK2wArP4jyI0zW97Pql/8lJRGmX1nLQP76igqjvH1dyGsjj6kRvKoMe+kXV7b4mR5OWoenOckPVXmr81RvOXpdIkOaXIuYzVR7r1jMzFrNSOHa7jrMQMvv/riCdkA4Kqr5/DwA1e2+PsFZ5p47xMPtx4T4Dg6Lwoh+GylnxlTrNhSZJ57rZH5D2a0aLlye+IcLI7Ss1vzBmbP/jAd26vZtiuMEg9jNJdj8rdMuAHUSKX0H+lj4YLERudwWZyqHZmMHx9Bb0uIcvldOsyO/thMB/npdwff/+qjqiaGVtd2S2xrqC6roWOgL88v/INwRJDpHtpqxUtWY38eeGwNp/3Q7B9kpKvRaiUumVXLxrV6rKZa6jSVhL0aZBUcLI6i08HyL32s3xQm6Fcx63ITv63x8sDt9qYKMYtZbmoHK8jX0Km9lu27wwS9xlY597SSHrNI4RC76SialcmFEJRzCL/kprLiEHD8bX/Hg7POOotRo0b94zEZGRmUlpbidrcUZvR4PP+j+nwsFuP555+nrq6OBx988H/ksNRoNGg0LW0EtCp806FDB5z1CmeeauTuR5x8tSS3KSENCdqhiTMS7XmrP89vsu3ZY03ceJWNc6ZWUnfIRudjA59HkBnrSE1NHWeeKrNxW4gffw/Tt4eOg8VR5r/cyMA+OqpqY0mVfJIk8fT9GQw+o5xIRKDVSvTtqaNPD+0R3sfE71c7YljNMOS0Gg4dUKFXLAgUNv2hcONWCWOOlkDYf0JiP263G5/XRzcGspuNaIQWHXr8eNGiow/DqVH90SQGVFQSITO9pR/y2Uo/Na4I3371HdU1u3jwDokMu4VHn3azZk0cvWLBIxrZyhoKRBcMmI8kUkvIoT0pUsIny3cPodS9D5GxE0tU4c6bUloVjNRqJWZfpeethyvIOIbnLCC8aHIEQ4cOPWHRI0VRqHMqbQboYzFBMABX3VLHjytykvwxf0Bh0owa9u1TqKsPEo+LVq97z/4w7XJbH6vVNTE6HRkX7fI0jDvZSKcOGh57roGsdBVTLrDw0J1ppFhlPv/Ox8QZ1Sx6KoNGt4JGLdGvl47NO8L4/Ar2VBV+v/eEbSBJEgG/mZgI4xceXPmbWLsyPWnPcNH5Jr76Jkzx18n7FAMmAnhRhNLqXsJNAxEidKI3WUcqDIUQ1FNDiXcbGWmt+/Imo0xeO0Gsqpl/tD3d2ME6eopBaNFzkJ1ECWPCgh8vcWK4qacjPXBSwecro9z54BknbI9/AzwNgr6ia9KeThH/HCTSm+KUZv1EJKTG74sw/YYId1xvY/pFVoYPMrBnf5jLbqjl9DFGhg004PbEmXFLLd06a7n4PDNarcRLb7k4/eIqHr8vjfHjTESigqUranlmoZd5z2o47SQDX/3gp6o6yvKvffy4PL8p8Qwwa1oKedlqBowtY8gAHR3aadi5L4LDEUenVhPVRzFbjz8hnJubi9efoIpwe+JJAcxYTPDNj3527g2ze2+UbWusfPZVNVm5iY6gsaNNzLjEiqKIVgOfG7eF6NpJiyzDX1vC+NxqZFsDhzxb0KS5WbbUTP/eOl58o5FBrYg4HUXv7lqKy5rb7G0WNTVbsxh3voOMnCiZGSpKyqNk2FW8+Vwmry52ccs1qWRkdjpuO1RUVJCVqeb8M8xtBoFvudpGdW2Mpxb4yXeenJQ0A1BLGgpcw6ksXcPv64OkmGVW/eqn1hHnwrNMvPCGi137wlx4lpm7HnW28B+P4qPPvbg8yYUEsy9PYdokC9/86Oeltxo593QzZ5xq4FCJmi+Wq+kbHdMshOaBmDvGNdetZfE74PMff9zE7/djMss8eJudex5vIBJVWP+nwh9rXSxckEqKRcVX3/v4cpWvTVo6gPFnGvjsXR1pDb2ppYLiEoW9B8P06KLDaIuw7IUs9h2I8tPStETg8wj0kpH6Ax2ZeNlhXnw6hfbtNAgh+HNjiEeeqee5RxNV9vm5GvRWF4E6D/WuKGePtXH22JbXEQwKtBqJpx9M4/IbHPh8PiyW1qnITgT/DX7+H8OOHTsAQVAJYMXOIXbTtZuELeUAh9cL+sVGUcZBitmHCpkBnIybesadpG3znD/+EkUTstHjmEBPgeiCq6ieYadspF1qCtqGThTEcwniR4sBlaRClgTWvAaGDTKQl6OmVzctew9EMBolvno/l/OnV9HvtDKGDdTj8Sr/GCDLz1VxuOJ/rpr5OxQpRH1xKiPOqGXShVrGjTFSXRvjtcUeqstlwn5Tmy2IQgjKqiKseKGQvEiHFo5hrVTO1VermPdAYqHx+VO46R4H+4oi+IWKtnKpMRFFRkYIQQl7KaQ7MmqqOIyCQikHSCGNNClR8p4j2lPETmqpoLo2zvkXXHJiNlAUFCXBqwGJaqap19VgNMrMur0WrTbRCpedqWLf/hj1lUYGKW1XlqrDFi6fHGTy1dVcNc3K+NNN5Gar+GNj687vaScZWfG1t9WgEiTaCS46LzEZ5eWo+WJxLsPOLmPujalcfUctH7ySnbSwVlRFufqOWoKBE3Po9uzdjRodceJ0Z0DThKsIhQoOsZ9ttBOd2b+/jEx3X1yGMtqfdIgBfTV88XWEeFQiza7m1DGCr1d+T7RRjT7a+gZVkiRSRBpq1GSSm6CiIK1pcarXl3DjLRJXXmpO+s5Jwwx89J7MxEvc1NUrmKNp+Ak1LbJqSU1mqCv12/Q88nQJJ4/SkGKRiYT+c6XT/5fxxfIvaEcn6hv1eLN3kHFyDXlZWjbuCLFpV5SwpQZ8ifcswzmQ6TPWcM+cKJdOTDiq5ZVRnn65kZ17w/Tq1nKOzM/V8M2Pfi6fbOaaOx2MHGLg+2V5Te9AWWWUsy6pRKOWuORCS1OQ+6ffA1x3eyM5DWNASsw1LrkWh3kXMS/s0q9GgzZRFWCKcO0sA3NuSSz6JqNEh3ZaQqEQBkPbipR/hyzLxGKwfnOQ6RdbuP7KFHKy1NTWCvp1NzJkgJ4GV5xrr0hpIlwHmHiOmYuvrubaK2zsL4pQXBpJCu5BIui3eJmXn1bkU1UTY9uuMJ8ujxFryMGOlRABXJ4Y6zeF6NerdVGOP9dH0ZX34trZpURElGGcktweJWnoFh1GhXo1p46S+egrCbu97WBqW8jLa0ckLNh3MILXp1BaEWXeSw14fQoHiqKMHKxn6MBmuwohmPt4PVazxIQZ1dxxnY1ln/t4c6mbmZdam551VU2Mq26r5eG7mtv6axwxLpldw7RJZm65JpXnX2vgpx8PYxbtmlV/j6BB1JLR0cPrz6exdVeYF99oZMNvBjr4ByMFJHAkjrMdOT7uFXhsjVx9ey13Xm/n/eXHPwcIIdCrDegkA46iXBxKLb2l1t05raRn/yGJ8ZdVMvcmOycNS9hGrZL49ucgwwYp3HptI9W1MRZ/7OXrJblJm7U6Z4wzLqznrYU68nt6GT2i7TE7cqiej1b40MTbXus70pMtmu/ZJCqwRDOQkGnEQRwFIaD40KHjtsPxwmq1YrX+z8Hlrl27EggEKCoqahJaOHjwIIFAgG7durX5vaOBz5qaGh566KH/Fef87zAajaTYOvDOR+W8Mj8zKfAJCe7WJYuyue2Buha+jtenkJ+lI7KtU5v+kr6uE+8u3c2GrSF+/jWCPU3iplkpvPFMFg5nnCdfbMBsknnhsYymzaVOJ5ORJrP8ay+TzjXz3Gsufv0jgD1VhcerkJWhIhhSuHBaA5597RlMt6YAU0SE2RfYQuRwOmpNDV6v97jttmTxUgyKBYU4/aVRhEWQKBH0JILuQeGnY+cEHUgsJrjnCSf3/o3qqbI6xsdf+OiujGJPyUZqK6rY+ZOVgOIjqETJzlZR5/QQiUAfhrGbTdhIx4iZ3gxL2jhbpVQwern1Vh0LnzPTt1dC/OmxeX7Ky0EgGDZUxX13mhnQV4vLcBiTJzHPeM31iJwQ7y1d/B9xOH624jMiDTa+WuXngrNb8icvWe4h7sjC6C/g1As3curJevr21FFaEWPLzhC3XZvCgkWNjD/dzIJFjcy9OdlOkYjg5vvqeOmJlh5xPC5Y+VOAr5fYmv52yigjdz5UR16Oml8+zU/aF0w+38KQ/nrGX1bJpRdaiETh9ofq8PoUJp5r4ub76ujR4z/j+9Wo1USkIHvkv7h7mq7VCkCLRUYheW6SJIlsUUAxe+gkeiU9g5iIso8t5NOJ7CMVhke/k04OROChJ/fz/LzWO6NkCeIkxPbKOUQQP4ocoTZrLdXVEr0Yik1qXm9iIsouNtCBbuRK7UlrbzmhQol/EyRJnUR5ESeGy61Q44i1Ws3mcMbIzFDRpaPE7n0BVryTy8GSCHc+XMcbS9xoNRJuj0KXjpqmRPG1dzuYc5Od3t21LP/ax76DYf7aHOLzxdl0Lkz8tkYjMftyG6ePMTF2UoLrsVc3HaGwwoVnm5PW0qM4e6yJBleMvzaH+GF1gLk3p3LvPTEaXXGEKczMmTcctx1kWSYcho4Faha+5eL+2xPjaeO2EHMfc3L+mSbOPNVE354JfmfngQzqDsZ4ZF6cSy60Eg4rTL6mBp1OZtK55iYf9/f1QR5/roH5D6YzeIwDqgtICRZgA8JSKY0BB6kpifl6xTe+Niu6IcFzarM222HjBoEm3c01Mw1cNiWx//b6FV543cXv64L8tSXMM68pXDL1xuO2Q8+ePYmEBfm5bYe1MtNV6HQS0ZC6Vd52SATvDpTLlFdGWX04RkOjwrCBekYMNbJtd5hX3nXzxhIP0ajg9fddzL7clvT97bvD/LYuSGGBhi9X+bjgrOY52WySyclUARJ/bAgSCglCHi09oiOaA59HoJbUZDqGMOO638nv1JKPuC0YDAZCoRgdCrSMGKxj1UoVHeQuuLN28M5HbvJzNdhtEl98HeKi8W3z7bu9CkQ1qCQ1uXTAFk9nxrXrWPisleED9fTuruPOez1YArktfIq0QCdqfrVx5vgdZBT4sVhkBvTW8e6L2Ul8oN5wiD5jD7Nrf7jNxNuHn3u58GwzY082otdL/w1+/r8Ks9mMQMGutGM3G4gRI79A4uO30pl8pZPy70N0kfpyUOwkg5xES4tQUd/Q+mYjGFRYsjRCZ9Gyws0mpZEZK0RdZyFNyiVGjANsozN9Eq0e+hivPJ1Jv14JR+m191xkZ6p58t40JEli4bwsFr7VwJybUrnlvjr8ASVJDe1YFB2Okp5xYgO2oaGBTes/J2JyMXywnjEjDWzfFSYlRebL93OoccQYOc5JNBZpkcEB8NBAVImjxLUt7j0o/DSaD7Fli4Zhp9ah1Svk5CuEwwouTxyvXN+qqjpAFYdJIY0drDtSbZgIvthIwymqKWEvNpozd5Ik0Un0ZjOrSbEp/PrrL0yZcvwBUK/XixDw+/ogY0YYuefJOvR6iQ9ezW7i8gsEFB55roHCdhq+/DJGwOnF2MbkXhNysnSFG6NB5rNvfSxY1Eh9QxyVSuKuR+p49pFk/qN2uSpWfO3jyikp9OiabOede8PsPxRlSP9mJ0Srlbj28hSWfurl/tvsXDyrmqwMFT26aNm6K4zLrfD5u7k8+UIjP/74I6effvpx2UGvNxCXwgwWo5MWClmSKaAL+8U2PDRQUytoJ1KpTt9C8WGJktVdsUfzkCWZSEmYb3ftIbeHA4tBhtK2f08hho8AnelDHZUYaV4oommlXHVZ6w5v/9460rMUcupHECbIYfZTLPbSUerRdIw92o63Fu/lm5/cXHS+mW9/aF1o5t+OSCSKR11LxqAi/viw3THzi53f1weYsaOUkLcresmQaHWrGcOL95awYEE5GP30651wZF3uOOdfXsWX7+UmBeJ/WRtk/gt+VDJMmqBrkQktyNOw5st2jLu4gvc/8aDTyQmO3JIo8YYM9rMVISAuRdCbI+i0MimqOL36wKplGcRitMqjptfRamvrP0Gj0eD2qrGnyPy8JsiCBxNzTEVVnKwMdQsRiaPQaiUURbDoHRcff+nF4Yzx6LP1zJqWgtEg8d0vAd5a6mb+g+mYjDJdOmoxm2TMGhkLnSjlACEC9IqexKLXN3DFFEsLvqpAQOHdJUFyYu2xk89W1ra6kZckCWN9Z4KBw5xxcj0PPnAHTzz5wgnZweVyodVKpKfJnDWlEqtF5s3nMnlzqYcO7dQ8/4YLSXJx0lAD9Y1xPv7Cy6knGenQTsObz2UhyxITzrHw/BuNjLmwHL1ewuMR1NXHsafKvLrYxY+/adi6M0xldYy3n8/kwfkNbN8dxu0RnDdexVffrCFNySE91h6BQpV8iJi5numna7n46mqG9Nexdl2UrIYhbQY0NGgx6FTkF2i4+epUPvgs0OpxrUGSJGRNYpOS7u9OBc5/osbGnirz4avZXHlzLULAycMN7N0X4+kH0ph1eWKduGR2NR++mt1is5aRrubd12xcPkXG7ZaO2Kn1DXllVQzhtuPX+giLYFJFwFGECRGKKPRmONKRi+5CH3x4OMB2fl61nkeOn/7xfxX5+fn079+f119/nauvvhqAN954g4EDByYpvd96661MnTqVoUOHEo/Hee655ygpKWHOnDlH2s5cQMKfO9Ful3/CG+8sY/LEIa22L0OCYy0UEU2URNt2hbnuVhd1tTK+cJT2tJ0kV6Hmr81hwiFBuxwdq1dmNs233bvA6BEG3vrAzVMvNXLvrc0Bsg7tNLzzoZt3PvRw3YwU5t7czLu8c2+YK2+uoWZPKr2PWf8AtJKOXmIo2+Jr0ajVRKMtBTjawm8//05n0Ydd/EUvMQSjZEZ3hJMxIkKU29fx5g0G3vrAxUtvuvG71fz6e5jcbDWyBF+s8rN4mQdcdkrYQ3dlINqwjvrwXgJyCKurC3mNnSgAHFSykw3ISMSIUk8tXlwUih4YpWafwG7TkGZXEQ2qefVtL6u/M5DeMIzMIx0A20saOOO3rUy5VEIO2ihhL0FdA88vfImxY8f+x0GubZt2kNHYmzvmbsTnTwjsqNUSkYjgg089PP6Mm47+c6nJXM+qT3IJhQQlZVGGDdQz776EL9+xvZZ3P3JjtchMva6aGZdYyc/R8NfWIM+96iI9TebPTSF6dG32pUMhhVsfqOOyiyxJa1yjK45aDffeYm+1IKKwQMOYEYYjivE6hLDz6LMNqFUSP6/x8cLCSf+RHXILUina7UNnDXHm2NYTHZdcrOO3r0uw+AYkf1fqQKnYz2ZpNe2kTmgVA0GdE6+5DKUxSjul9Qq0NLL5dtUunm+FMSMYVCgui6Kjijqq6EgPLJKNqBJhS/VvFNI5KfAJiQRhbzGUXfxFppJPUdHxC4L+26DRavEGEtoLAeGlod16xp0qMfuuWla8lZtEVRSNCm5/0Mk5Y428scTDI3PSqKqJ8cwrjfy0PJ/aujhffOcjGBL8vi7IB596GNRXj9Us42yIc+EVVUy/2MrUiVZOGmpg7uP1DOmvZ85NzfNgXX0cq0XFrGlWTh5u5I0lLoYNajsgOKivgW27IjzzSDozr3PRzjEWNZVU6bayf99++vXrd1x2sNlsaFQW1m7w07+3jvvnOZlyoZn75jn57N2cJH/3grPMPPpsPcs+9XPJhQkKOJ1OZtlrWUy/sZbHnm0gI00mGBIoIhFQvep6N9biIxy5R0zanh5k+goYcfrv/PZtGj27JvylY6nwjsXzrzcy/eKEn/H5N348bnh2gY7zzjISDCp8+b2fyuoYp4z6/7H33lFSVd3a729XzlWdEw00OecggmIAFRVFBQkqEsSAARXMmMWsqKCCoggoIOaAYsJAEslBMjTddK7QlfPe6/5R0Nh2txfe897vnvO95xmDMaiuql17r732WnM+c85nGlmzIUIgqKAxnU3Pnj0bHKspdOrUiRqXzOo1Ya65qvHnf8PmKN066tmxEQg1+hEA0u06brzOXreOjru5Er0Wvv6gGcmk4PEX3ew7GOdQcYJzryhj8jU2TEYV3/8SwuNVWDI3F6tF4s6Hnbz5no+JY6yoNRIrfwix/o8IF52Xyri95wkne3cJOkuN2+5GyYy7RkN63qlXBmo0GmJRhdVrQ3z+pUwbXREFAw4SrxS8/mw2FrNEt8HlXD3CzNJPgww7v3ECdO6bESyBLsSJ4rUdRLbXQDzBHQ/VMHG0Da9P5kBxjFwa557sUgaxmnZcOvkQ993haPD+lh1RLFbBivcyWfppgLsecdYLrALs3BNlxRcBvlycTyCooMj82+yp/yU//5uhS5cuJEhSRQnt6YWDDI4d/RWAxx6wcvXmfdg8A4gQRIueEutGhM3FTxtkkklHA2Pjl/URVK6CJh2wPFqwh00EhQ8PNbSiExbJjpNybpxo5MJzU4ZbbraG/r1yeW6Oh3eX+Zk8zk7n9jqSskTn9nquH21jwfu+BppKAD+vDZOZriYmn16Wz6efvM/Vw2XmVArenZuBWi3VnQ+AyShRUCCxs2QDPcSgekRlTEQpNm5GrwiOxQ7hEpXkUogaDS6qqJJKaCayif3ehaT1KDm9y3hshoNO7fV4fTLTH3Hx7Wdr6ZgYiOYvRJtbVFHKQcxYaUu3VEOkvyBTyqNUHGygIaSSVJgkM2+9qmPOe0tOi/w0GAwIAU+97KHfYgPf/Rxh83eF9XSGTCYVz83M5JqpldjToNi1j870RQiR0sU8PjZREaZVxwi/ft6cSERh0Yd+duyuZdxIKyXHknyxKsjqtRGuG2WjIE/DNz+GWLsxSq8ueq6ZWsmIYRYuv8iCEPDxVwG2/xlj4Ss5DeZXx3Z63lnm54zeRpbNy2PSXVUM6Gtk7JU2ipqnMlauGm7h89WnQ37qyVLnoJYbX7aa0Zq9bMEi7JRzGIMW9Id6YyOjbtPWSXqK4j2pPLKNwu5u3Ec92KWG8zIpEscbJamQkDBgwslJ3SWDSTQqWH4CLZvpqN6jxSLZSBfZHGQX1aKMHCmVkStJEqqwDY5m8tq8fUiiaaf0Pxn9B/Xl5+Ayfl2aW6c3dwJnn2Fi+lQ7L8z+mUxPT9LkXFSoUUccxC3HeOOpLIYMNvLlqiC79sWZ+3QmF1xdTnaGloIsIzt2JwhV2SlyD6U6eyO3T248oy0jXc3AfkZGXGRmyGAzq1aHmH6znmax3vUIp7A/wE5+Jy0vSl6OgWPlSVoUanF7ZKKxVGa2Wi2RSAj2HUqcttZlLBajxunG70vQq6seRaT0I6uqFUrKI0Dj6+u+g3H27JUpLwux/tsCvD6Z3udVsvSTIP166Tmzr4EvFtfP9nvrvRA6Vxv0GAnhpxsDMEgmkmVdGHrFLt6cnUaXDqmAx/bdMabe5cNS0R2VpEKFCqMwExVhDI0YdfqkjeJihSdn2jl7xEoCgSdPK5K78qtldGqv45KhZp6fW8tX7+ez71Acj1dmztOpQFRFVUpbqHN7HSOGWbhyYgXrvi5EpUoRhu8s9fPd6jDdOulJJGDdpghqtaBloYZoTHDgcJyiQg0+v0JWpoZP381jxIRKpk60s3hFgMp9eWzeEeebVX/iC8r4wjH2HUw1SrpupJXPvgnRurWKMlcFDjmjwTUIIYiYKokkYhTm66ioShCNnd4a0LZzW6rKnaRL2aiFhoRoPAgYFWFaFglsVjWL5+Zy9ZRK4ok0QhGFDu01PP2KByRBIKA0KlECqYCOOs1JrDST2fO9zHuhYQM3IQRLlsaQ0eMgjT2qjXRXzqrbewAUIbObjTSjDVbs9d6zkUZr0Zmjzr3s3buXjh07NviN/xO44447ePfdd5k1axYAvXv3ZvLkyfU+U1FRQTicIqvdbjebN28G4N577633uUcffZTOnRuXSPhXkJmZiV6n/scMQTkJZ5zvQlGgpiZJusHGpMkyPbsbefC2SvA3vu54tRW0tst0tup5YJq90UD25HE2LhxTzvRbHOj1KhIJQVlVkqsutSAhMfLS+s9x14562hSY0e/u2Cg5r5bUpItsqhOlpKU1rSv+d6TkAjTkpOmh+QYqqgxo4zaS2hD6tCD5RpnxNyRRxawkEhkkiPLi63427wqj00q4vUmcLhlHsyAah4I3tpX+fXU8N9mEQZ/Gx5+X88WXJWRU9qeSEtrQmSxO2tFhEWAvW+ggehLRuYllFWNIC7PgA4mkSeLD5Tp6ywPq3Se7lI6p6ixem/sTPRNdcKfvQtfcygUXXHDK190Y0jPT2C7twWoVbNoeZd5iH/G4ICNdTZuWWizudkhImDJCdTpqHdrWXyd6dNGz/3CCVcsLOFaeYNlnAea+4yUWEzx4ZxpffR/k1bdqmbugFptVjTegIAFjr7Ry7cj693zeIh/RuOCsM5rOEB/Qx8iufakKBEmSeGR6OiMmVFLUXMMdt43hp593odOd3noYibrIb5HEbpPweBt3yAf1N6DOrMYXcNdJFpyATWslYA4z8c6j7NufZNeeBLEqCY1ibPJ5kyQJn0dDOKzUs0+EENz1oJeQ04yTw/Tl3Lpj7GMbarTk0njjDo2kRSsMxB3H0GkiHDlyhFatGkpV/KcjLsIcUe+kqzyImpyNdOmSRKChVzc9511ZxpgrrHTpoGPX3jifrAyQl6Xh0edraZYvcf5ZJkZOrmT+89nc87gLAYy9worNokKvg1mveBACbpts550PfKz8oKCO4O/WSc8lQ808/Jyb196u5bpRNqIxwSPPuVnzZTNs1tSe1r+3kfLKpgPc5VVJMtPVDOpnxGjwo5V0qIWWDu20fP3lSq4effUpj8VNt9zLG68/yuGjCaqcSb7+IcSLj2U2Wsr+8N3pfPVdqJ6W/ZuL/PTorOejBanGWifm6pwFtWz6xkHW8QBOSAQIpB9AMfoRsgqd38K9T7jo1c3AqMtsXHdbFQtezsFhT/2uEIIPvwjy9Q8h7rjBwf2Pe/jiYzVmu2D4RSY++irA20t8XH25ld7d9ew7GGf3vjiRqMKDD52e9rckSWg1qYzXo8cStCysXxmRTApeecvLe6/l8OlntSQrkvV8+xOQhYzeHK/jUnQ6iffm5NJrSAmm48SuQS/x6cJUM7sLR5cB4PXLTJuSVi9BaO4z2Zx/VRmvvOUlKQt6d9NTkK/h1Vkp+2n4BWZ2bPx/qYhVJKoqK05rLOwOHc++FEIjDMjZpfTureb2vlnICpw7ooJpN9qYcWsadzxUw5KP/Fw3qj5ZvHiFn31bzaQBrha/8fJzVoacnQqUHSlJ8NAzLn7fEuWGCUZWzC/G6m2cpPaYDrNhSwhZri8DE4koTLjVxYN3paFSSVw70oaiwEVjyjnnTBPpaSp+WhPGXauw4q08DAYVry2oxelSTttvagr/S37+N4QEdKB3Xdl0oNrC9t0xenTRM3R4Las/2YlGhFF1XMNrdzto3zqHt9/3MXFaNe+9llNvku09EIOErsmsEA1akiSwk0HL410HvcJFsuhP7r2z4SS7++Y0LrmmnEljbRSXJsg7Xl4wZoSFERMqicUFt01yYDKpkGXBJ1+HmPloGH9IomvvOIlEokmdq7/jaPGfdDpLxfmD9Y2mQ4+dXIu5vDstUbODddhFOgbM+PFQSw2vzTLx2H12OkhnEBIBnFQgIxOSfGSZrBjjqUY4RWeU8dGik13YHHY177yaw6wWtbwy93syDWloFD3uhIekKopFUdMlfEajmmaQ6vgr0zCLwWFV07qlCr2uNqXLcYpNbrRaLbEoHDkap/+wUq6+zNpolzyAWyc6uHumm7Dk5WDWKrIyVJhNaiqqBYonAynNyddvp0gSo1HFzRMcFORrmPmMizVfFnLgSJwxN1ag1wl+WhNi3R9hkjENvqDCsnm5VFTLrPgiwMatUc4/28hXS/IbNQwPHIljOq63tfLHEMMvsHDu37q/eWplbLZTd3ii0QAWmtYoMWEhQYxmojVlHMbm0ZFDQ+IBIN3fEX/gN7y52zBV1dd+UYTCfrbTnLZ4cVGLkzSyOMyfJEVKvykSlprssg1QVi5jIjU/Upm/ndjJhnqNPmRksuKtOBo/isH6v5pOjUGjTdK3n6oB8XkC46+28eZCP/pmO9h1aDuxGFjsMhcN1bFmY4gHn3ai1cL0mxw88VIt1eVadDsG4kHBhBmbpEmVrasTFOQ1TcC1a63liZc9rF4b4dsfImQFhpAkgQcnILCTgUmykkEW0cQRbrjGxo0zqtHrJOw2NRazxOGjCS4810wgIJNMqk67xHHVqq/Jy45jt2lolq9h5iwPa37RYHV2JeYo5fufw1zwt0Y9QgjuetiFyp3L47MSGAwqJozz0LL2LKKJKvIzq7lpfP3uqL9vjrJsqUxzOY9anGSShxoNTlFOSeIQ5u1ZjBoZQmurJSESBAMSanc+BRj+ss+kJEGEEJiwkEdL9FIqCyKq9dGurYo0h5o0u8LKlZ8yZsz1pzQGyWSStb99yVWX6ljxRYCz+htJT1Oz4AMfj04/We715nteXB6FZFIwsK+Rwnwtx3th8PiLHvQ6iW+XFdQZuPG44MGnXTQv0HDHlJNrUsmxBFNmVLNqWQFdOmiZPd/LDyuaodNJdO+s481FXqxmVV2mwbsf+PjuFy9tW2lTGcG5R/GVFdQFWHy4COXsxeiIoFLHICzYujPOVZMquPyKO09nOnDJ5cN44PuZtBPdaUYr9rKVLqJfPd06RcjUZG7hpZmp6L7FrCI7U82NM6pxWFMNaC4eYsbnl1n3xz83F9DrJLQJOytXOfn4rBAjLzu5f8my4PZ7a1FVFiFJ5Qy7KsqZAzTc/eAqdKEMHCIbWRvGZy0mLx3aNCujuqaEoNNCurN7HUnuIJNEIkF1dfX/b+SnxWLhjjvu+MfPrFixou7/2dnZ9V7/fw2vT8brk+sczL9ClgVHDqooKE1ppsbYw/lXV/Lg9CyEEDyUXUXU17pBUCIuYsTSjtEsx8DPGwOcdUbjGUuSJNGxjZ4zhlYz/CIjkUSCcVfa+HRlkBVv5Tb6neoagZGmbR0jZoSknNZ6OHLslby9830kQ4w1q7KpcSU5Vh4lJ0vHzKe07PyuBV3C7eqafyVFgj2+jfyxyYdQyUyf6uDTd21otRKT76xizAgrQ885eY59ehi4eXKCoZevIaOyHdlSfRkhk2Slk+jD0fRfmTrFwh03pmEyZaAogpU/hph+f5BEZRwd9SVCtJKOtEQB5fo9NGvjoWu/y075mpvCxZcN45uVb7PumwLsNjVPvOTm7AFGzjnTxDc/hVizXEJBwWL+5/HVH2+qUVig5d7b0ikuTfDcHA9jRtgYM8LG3Y/WcOBwglkPZNK1o47S8iRvvudjyvQa5r+QjVotMecdL9XOJGaTihqXTFHzxvft8soEsbgAUnuuJElcdYmFN9/z0rOLiodn3sVzz79+ymMQiUQIh3wM7Kfn+tFWZr/pa7QSQpIk0rMUNhX/gUNkkk0BCgqJzBJiGh+P3mUhGVfx3Vda8oN9KZKs1PJbk3qqQggi8QRnXlDFXbdZ6dVdx6EjCWbPiRA83AxTQiGfk75FQHjRoUcmWS/w83do0WHIcDH8PAvLly/jwQcfOuWx+E+BQR/h/HPUrPlpDZnZUe66KbNO0uW+W1PZhF98F2TVTyGitRYCGzvhUJIUR3fi9Sno9RIvzfNywbmmekGbPj0MTBhjp/+wEr77OcwLj2Q1qN6RJIlH7s6g+7klLFzuI5GA157OqiM+AUZcZOaaqVWMu9La6Nx5d5mPZx5MzQ2DJUlMRPEbj5HwK1RVbzqtsTBbVcRjEvsPJMnMUmExS01WAkmSxMB+Bnbvi9Gzq4FwWOGHX8N8s7ShL3esVCIzmeqVUWssxtr5MK8+aaV393SCIYV3Pwgw+604EhIP352BQS9x/R3VWM0qHHYVBw7H6dFFTywicd5FfhLOdPJFa1oN2MKv68N8uSrEN0tP2mHnnGli0lg7l1xTzvbtW+nZs/dpjUM4AjYrXDi6nCfvy+CKi1ONZbfsiPLUbA83XmcnJ0vDnbcaeeaBPeQFuzU4hsuyn6lT6gduLGYVvbsZeGR6Omq1xMRp1eTnavD5ZapqZMYcz7avdy5hhXFTqxg80MTtkxxkpKvYuDXKo8+76wjH3BwNki6InEg2KHsHSIoksjqO3dZ0ok1jiMckHPECfNQy5Dw1G7eG6d1dz+0P1hCNCe6Y4gBg9hNZPPKcm+HXlTPkLBNIsPTjIBXH1LSrHUpl3hp+/DyD/NyT59aqhZYP3sjlgtHlTBpn47PPnXh9NThE/YC4R1vKwHOT7C1OcOYlx7hxvJ1WLbRs3RnlrfdCaMMZdOpw8nkZf7WNcVdaWb8pSjCscN0oGxs2R8nMULNlZ5TXFwQhqUNRlH+LFMj/kp//zSCEQIuurqskQIarO1de/yPzX87kpVl27lbV4A8qvPPKycXqqQcyWfqJnz4XlHLx+WYy0tR8uzrM/j0SCamSAhqPHHpVVeQVxgnH95BQDCTUYdzBMHu/ya+3kJ+AViuRl6PBU6vw+rtebr7eQTCkcM3UKs7oZUCvk7h6SiXRmKCiUgZnHoWB/mxT/UJGmiAYDJ5yhD89I5eqGpmszIbncfBInMO7TOTJKb2JdJGNHw9xYhTSBlQKH35SS7NEj1TnW8mKLGXiz9/KNSPVtGml5fV5Bzl4AGo2aOh9tpMbJxq5aaKlbkwfujuN9VvCvPy4mqScpGVhBpu2R7n2hlrEP+hVCkBHfedBCAFWL61bZpKZLhMMBk+Z/JQkiVAoic2u4bpRNtq2ajoi3rqlFm8gSZuuCh8tONlJL5EQzFngZedeQVHz+o/9pUPNPDenliUf+7l1YhpjrrDzxaoQA/sZ0elUXHOVia27YuRma2jfRs+5A03UuJJcNbGS+29vJGsyKZj7jpc+3VKRvEUf+vlqScNmWPMX+5j3zpRTGoPUQCgkjbUQbPztID4cZBElTJQQaeGcJg+llwy4AmqWLrIweeqvCHcWeDMRxgClsWO0UDqRIeVgFjb+5A/sZNCKzuxiI+1FD3Tu5ixcWsXNExsSZjv3xAjUWLD+ZTNTSxpUQl0nqh8SAfQYUEtqHCKTpP5/NT8bQ3n5Ebq0anqbsphVJBJgtiiMG6ujqLmGDz7xo9NJyAokkgpqtYoVXwWZ/2I2Iy5PNCoHoUma2Xcw3iAj5gT2Hoiz4OUcPvjET6DCgZ9DqWZw5CKh4gDbUQstebRA16yaFV8EsJhVLHw1p24dVRTBvEU+5r7jp2270zPqAEqK96DVCN57NY9hY8s4vMtC9+RgVJIK2ZPJHdPWcv2EBLdMtuCwq9m+O8aMR9wc2WWmdXcfFw/JpLQsQflhI/k4MAfs/LAUvv/xGFeO0ONwSHy5Msrhw4KWznMBOMp+sjPURPN+papEpkvg7BRx4iH1D6gQxdTioowjJEUcNVoUFJrT6njGdAXbWUu6yKU1najSHeDSCx0cK0+Q5lBx5PDeUx6DI0eOUJCX6lz8wLQ03l4c4JyLnezZK7Fzq5d2HWTUWnj83gxatdCiKIKf1oT59JsAazdGOKO3gf2H4yybl1fvuDqdxAuPZnL59ZWMv9pWRyy1KNTSt7ueaTNr+HV9hLPOMNY5QjfcXcO0KQ4G9jtpKF98vpnffg/z5ns+ls3LY8efMa69ZR21B9ti05nJ6LOfz99MIzc7RZbWemXufdLFj7+FmXLj1NOaDz179kRB4QA7SJAgjUy2sYYcCjAJG0mjl2haCc88YaZP95P7UZpdjdEAS+fl0b5Nar4LIZg930syKRotVfX6ZIJeNTFTDSZh48n7DbzwipPBg7SEQvDb2jgGdysywq0pVpVSkK/jsSdj5CZaA3pC5kr81DL/+TSuvOTk87dnf4yrx68jo3QgBsmEJElIQkVBQcFpjcV/CmRZJhpVeOZVD8890lCDccHiIPra5nU2jD67lpl3p+wtSZJYscjBiDFr0Ve3wRFrjgQ4VWWUqvchOxU+Wq4moyBF3DfFRcoxDfqDvVh5KEqV+U8Wv6NFkmi0EqKqJsm+Awla4sfeRCAygBeT9fRckUsvu5R5c+aTDMYpq0jQLF9LdqaGHX/G2PKrmfxI+3oBf42kpYtyJpsqfuL++7RMnZgKopaWJUgkqUd8nkDLQi0Txxv4+CVNSrjxbwhp3UyeYOT+O08GZFUqieEXWMjO1DBl/A7yPP0afM9OBqLFdpx+B6OuPg37pwlMu+12rh9jrsvy2ncozu2THQAM7Gsg4ahAHW1HWRVNPt+hsIIs17dpvT6Z8qokQgienePB5xf1gt0tC7U893Amr7/r5cIxZdR6FfQ6iWBIIZEQvPpWLa881TBDPLUmR1CpUufz64YI7lqZYDil+fvO7Fz6D/v+tMagqqoKvR7uuTWdX9ZEObDDxNuLAky5vv5e//rbAaoPOsjGQj4tqMVJueoQaQjc7iTTH/SjlS30+YtetYNM3FSlND7/Bi+prMGMw0N49f5SsPgRETuOcAuyJAOVbKAlJ7WCnVSQQyFlHG6yMgKgFic5ZplhQw2891n5aY3Ffwr0OomnH3HwoNaFUa+rIz4htRaNvtzK6MutSNTw9YdGMkTKV6yJHmT9pggWs4ojJQleerzhOpqbreG2SWl8+EWwbo/8O3Q6iTP7GbnrJjsTp9Vw7kATiiKoqpHRalJyMcPOM3PP4y6efjCzzm5IJgUvvVlLq+ZamjfTIsuCgFeNk/2kNwsQkgXJf9DM/jsSiQSffvQmfXurad1Sx7o/4qSnqUkmBV99H2LV6hCKgPMGGbnqEgt6vQpZAeX44756XZhLh5obJWgN+lTgJCwCWDod4ofPT5YlW8wq7rjRzoC+OqZMr2HP/hiD+hsZ1N+Iyy0TjqQqSaZM85BedgZxVZh41l78hPjzUJjZ88MseDmXYxVJalwyLZppyM1ONWJc+GoOdz7xHHPfOPWgohACvQHuuDGN5+9J5957nDz4dAl6PVx4ronnH8ms853HXGlm4yYP33y6gaxAJ8zYCBPAl7af/kOCTBnfkKMwGiQ+/jrIkLNN2KypMbjlvhrOP8vI59+e7HtxAvfPcnHbRDtDBp/cW87obeTbZQWMvbmKPt0NHCpOkJOfxFm1h9xGiFin7U8spgRyI/vPPyERcdCC9uxiI3l5KvYdhTkLfHy5OI/BI8rr5qJaLTHrwUwCQYUNmyMIASpFT6hWjR8PlrQ4L7wSpHt3NWOuMNft8SpVKlt/0YoAAwdK7DDvoOKYGXVNc5Bkktml9D4jyduvpfPJSi3+gMBokNixO4Y/oCCXF2LWmvlzX1W9HgIajVSnKf/O+wHeWRTmq5VlBAISYZcdDRGcTie5uY0HWk8H/0t+/jdDJBJBh76+6DZJEhX53HOTFsVRQ1gOs+3nwgaL1birbAwdbOLSa8updWlwlRswWWVyW4cIHq7FQv0HWhYywex9rF2Zjcko4fUrqNV2howMkuZomlmPxQQvz6vFaFDRvbOeG6dXM/3mNM4eYEyVYVZKrP4lgVkDlWoXdgJo0VFRKWOxNC2w+3dcceUEXnl+FbFobYP3Pvosgs55stOfJEn1jOt8pRUHDm6iiJRxERVhku22sP7LTErKklx9TYDMqjPoI9kgBMohmXlPH2Dd75Usnp9eN7bdOumRZeoaiJxzpolWbWpxbi0lX2nT6Hm7qaIL9Y3eCu0BRo/SoVbD0WPitBp9rF+/DpUaenXTU1wi4/NHGdGIsD3A3oNxkrLg+xUFxOKCZ1/z8Of+OA67inFXWql2JfltQ4TBZ540ulKaT1q27YwBMGmsnT37Y/zwa4T1XxeS5lDz/FwP6zdFGXZ+aiHPztTQsZ2WidOqeW3WyYinyy1z96NO7r89jZ/WRBh/exVaDezYE2NAn5PGyfNzPdS4xGmlsAtFR02yhhwRqyd0fgKlHKSQNuyVNpOekSTgaVpDTxYyWp2gVzcDW9fo2bA5yoHDxezaE2f14iKy46lMD4NkpIVozx/8RBEdaUE7DrKLaDTErNlhzBbBuCutdZnJG7dGmXSTnyznoAbZ1iekEKIizD620pHex/+uUFjQ8pTH4T8J6elZ/PZ70xlpP68No9MrWK0aPvoqQI/OKQmOzdtjLFwZQhuzo3H4uOJiC4mEQCUa3/Jkn5XHXyxh2fyGDk5ldZKyyiTtWut4dEYGb75VQTYFtJG61H2mgCI8ooZi9jC2q5bV64Js/bF5vYwBlUpi6kQHW3ZEKa05TWsGSM/II55IZaa3a26BbT3rsvzUkoZC59l8MrucDxYX41U8GAwSep1EZis/t92UhkoFO/fGUPtSQQFJksgMdkAOtOXzl1woyFhwEGI7CeIp0j8nxPz5DvYdMPLmI/mNOmv5UhE1ooL29MCLixIO0FsaTFSE2csWdOgpoBURQmzkR8whCxeP8NG+S5yWzXUcPlR1ymNw9OhRysoTPHF/Om++HWHz9zkUJjvRU9IROhigwr6en788KcOhUkkMHWymY1sdF4wu57xBJiaNbVwPSpIkxl1p5ZOVQSaPSxEaO/fE+O33KHdOcTDkLDN7DsQB2LYrSkGuph7xeQJnn2Hi46+C7NwTo3tnPT98nM+gC48SNCZZt6xZvTmR5lDz1ovZnHVZGRs2bODss0+92cfRo0fRY8CImRwKSZOykIXMQcuvDBst0b+PlsuHNcxa2X8ozpUXW+s5dZIkMWKYhfmLfdw6ydHgtx562k0ooqZ1pyS1HonMI90RtYLf9vqQUJGHA0mSUvusFGPByxm0FT1O2ijhIkLCz5PP/s7F5580oju11/PhYjtjR+0kz3UGQgiSqjht27Y95XH4T8Lq1T9yw3U2hBDcen8Nd9/soHVLHVU1SV6Y42fVZ3oKAh1O2kW6OLnZJ52yNkU6/vg5i0XLy1my/BDllUmCLhPdlMEYJCMRQhT7N/Ddz2GGnW+moirJ/IVBDh5UaN1KzY0TTfy2LkEODlSocASzGHXdD+itcd58z8sZvQ307HqSaH/yuQA5oS6UcpAuIr2BzZoQcVxSOW2bN06MNgWdTsf7Hy3h8kvP5PWFXp55KEVgzJkXxurp0Wilk0pSkU0BaenOuszZn9dHuPSCpoPQ1460smRhMUpNYYNO4PGsI9x9i6PR7/XvZcCUU4PsbpjRE1EF6N1ZS//eal56djyOjK48/Ojs02p+dwLFxcUkYlWcM/B4ZrlfZuv2JCVlSdIcauw2NWefA5s+P4re05zX365m2i0N17/X3vY20Mlb9KEfk1HFjTNq2L0vxpeLGq/yufl6OwuX+4jHFew2DUvn5dG/l57RN1Y1aPiRTAqmP+Zk7JVWfvglTJf+NRgDBShhM0FtDeq0KFU1SfJyJCKRyCmPic1mQwjo3lnHdz9GsXra8fqz1by1sIZhF+hBwDffxZBrcknzNaeCo5glGwZhplopI+zSkI4FiVTl1l+vszlt2ckGJCGRTk5dt3cvLg7zJypAQsIYyySMQCiqOtErDVrixDAc90MSxKngKCECHGJ3Az8BoFY4URtiDBqg58PPA3Ts2JAU+V+AIjSUV8kkkzBmTNNVO1dfbmPlFyGET+CmChHXcsvdXozWBHfe6Gjye1MnOli8wv+P5yCEICtDQ262mrnvevlyVYhWLbREogJ3rcxtkxxkZqjpfl4JfbrrsVrUHCqOM3K4lXtvS/njyz4NofcU4jSUMu1aI6vXJtlz8NRlgDZs2MCF58jsPaDml/VRQmFB9846zrminNGXW3hkekp798vvQlw8roI3n89iy44oBr1Er656whGB1dJ4ZuHokQY+W3aEmNDwzpO2Rruo9+1pJCtDzYRpVTw4LYPhF5jJzFBT4xLcOdPJ2t8TkLWDceM0TL4mC71e4tOVSea84+X8y2og6EAdN5PQ+8gvivHO63aa5WspP7b7lMcAIBqNotepKCrUojMIzIFOhDI3ce1VJhx2db2kIUmSeOQ+Gxu2l2OzbMLtVnB5ksx50c4lQxv65kIIDhxJcPnFFr76LkS1U+a1BbVYzSqevD+TAcPKsNvUDB2ces79AZlDxYl6xOcJqFQSD92Zzpx3ajlwOEHP7lo03Vxs/GUDVncHzFgJESCQsY+u/UOUOdWUVSSbzD5vDLFoAj1Gcinkmx8PUlET5+Uns1LEdyOuh9Wi4oLjAcD7HvUDKkrYT7N9Xfh9j4lfDR6effEIs5+zMGxI6hr7djdwx4NOzjrDyMI30xACfl5bjEYDF5xjqms6ZrOq8foTjLsyZVNfPaUCxe7C4mnLi6/vZ8wVlgbzSpYFb7wVRglYkQIt8bAfAwIkQXV19f+Sn/83wmg0kiBeN9GDwofPfhCd1ova15Y0XweM3X5ocrHKytSgVqvo293I1vJCfNo9fP9ZAReP3MSxgy3IVYpQo8FDFS77Ht54LrVQKYrgxaeCfPuNQE5a2bU3RteODQkmn19my44Y636Ps3xBFqVlcbx+hbMHGNm8I8p1EwNYq7vgUE442E4OSFuJixgabetTLnkHKCoqwpLWj22/fsnqNWHO+0safzQGKpomaFWo8bgkZP6kAz3wpu3jrZft2G1qbrrDTV7V2fUINJWkJifckR1rovy6IcI5x8lBt0du0ADijik2brj1AOlyQzKgWl2Mog7ijlVhE+nEiVJOMbLBxUMz8vjmpxhdu513WuPw+afvkp6uxmRU8eHHMbLzkjw4Lb1BKbAQgide9NCrm553l/lYvCJARpoak0miUzstH30V5Fh5gneX+eqRnwBOl0z3zqnNwWiQ2H8owevPZteR4BPG2Bh/WzVDB5vQaCScriT7DiawWiWGjS0nK1ODooBOC7dPdjD4TBOjLrNy0Zhyls3L5eopVfTsqqMwX8v3v4Y5fDSO0aA/vfJ/dBisccrMa8h29a3TW02IOEfZhx4jJexHpYvxwVvZ3DbDT/xI40SpW1vClGtSf5ckiTP7GuncXsczr3jJidXvXmfFgUwSF5UE8GIjjQ70wuq08+KDe5n1QimONIEvKKOuzSGr9qy6Et8TiIkoYQJsYw1qtHSgFybJghCCWlyMGHDJKY3BfxoGnXUR333zJVt3RunV7eSYRiIKtz9Yg7tW4cn7M1GrwWFT4/XLVNfI7NgTo10bDXffrKNFs3y2745x6/1OgmoV2X8zIoQQiKxy2rXWcd+TLu6/PY00hxohBJu2x3joaRdzn0llsDjdMjrFRIFU1OBc06VsnJRhtnsYc4Wl0UZHAPfdns7w63YTj8dPS9fs4kuu5P3FL7D3QIwdO2VypPrBLJWkwpHMp0w5wvSpadw43obZpMLpSjL3XR8//BbmzL4Gwsn6ZLJaUpNBar2OixiywU+i9XpEWYS7b09jUH8jjz/twhEtbEAqKEJBQSGdbLy4yJTyqBQlBIWf/WyjI73rNQVpLTqzly0Yq1uwzrmP3dkR+p1x6oGgtLQ0onGB06Xw55pMWsnd684p6DjMG4/YGzUQm+VrOXegifWbwkyd0LR0RkGuhjW/h/liVRCvT2bBB34+fy+fjHQ1s+fXsmVnlGhU4YmX3Ey/penzHnmplW9/CtGtk57cbA09umno0E7f6JyQJIn770jjwy+XnRb5+dJzL9OC9pRykDQpRf6oJTV5ge5UVu1g1OUNHajNOyKUlCV45amG2S43X2/n1vtruOOhGu66KY2WhRr2Hojz8nwvhfkaPvvIwsPPujhwWOBjN23pVk83TwjBdtaiShpoS48G98Es2QiXtWbpJ5VMuubkuXVur8eYWYPiVHCpS8kp+H/vyv6fiq+/fI+5j9vJytTwx7Yoz8+tpbJG5khxEsPh3hSIvPprW0KL05UkKzNl6gsheGuJj29+CtG/v54al4ptmxOE3dUYoi0xSmbaBAYx45Gf+P2PBCuWg8XVHpNi45DKz3sL9yElzORJquP3ex3EjTjc7Zj/gIF56dUYcqpZOM9Bx7Y61qxNkkszYkTYz3ZaiU51+3FQ+PiTTVx4MeS2OH3dy+zsbDp2yMfpdjJ/sY8brrFRWaXUEU2NwSSsPPNUNXNnB8lrkeD881W0bN60LSZEKlC6kw10Fn2JEEIgsGBHb5SbtMMB2rTSULonhvEvbpYQAre2lAenOejcXs8dk+H7X3Zw5x3XMe+tj05bCmXdmnUocaisTrBlh8RdM90k/CaefcXH8gWpPeu15x1MDhezZb2WuXNljh7zcO80G3k5GkrLEjw3txadNrUGncDn3wbZezAVNO/aQUe1U66bQ3+HWi3RpYOesook3y4rqNMRfP/1XB56xs0bC7112T3bd8eYMCbVOOa7n6JkVZx5cn+ItSRaGeHy0WvJLBAoyqlnv2VkZJCIS5RXJrngfD1L3y4nt7Y3sjfJqv2p5AkH6aglNSXsJ43U+neUfahQYcFOG6kLO8UGbH/TztZIWrqJAZSwn8PswWJUEUnG0RsUurVRs+tAhKPm1Qzop2X0KB3BkOCdhcVUHbKT5SmghIO0pztREcaHhzZ0pSO9KGYve8VWiuiAQTIhC5lKSjjKPq4cqueFRzPocV4pt8644pTH4T8JHTr156U3NtOhrRZ1I6TcCahVkIyp2cYa0smmtdwd4RZU1B7h1ddrGHuF3Giyz/5DcRJJwZ/7Y3XJL39FNKpQXimTnakmEhEkErBqeUFdIkQwpDBtppOhZxuJx2V+/UVh6o1GXn48E4NBRcmxOFOne1m/XkErC9LzJBZ96GfGLQ6+/LXXKY+Dz+dj7wEfmekqCrPMbPhNxY/xAN+tyK9H+N14nZ1Lh5q5bHwFoy+34PPL9LuwlJaFWg4cSfDx10HicUGndjqm35JGQZ6Gzu31mHKq8Hsl+vRoupJu8JlGln8e4OOvgry1xIdGI2E0SEweZ+OWiRpue6CGR+/JqhubqRMdjBpu4exhbprV9K2TgAhXB7noivX8vDIDiQRlZWU0a9asyd/9K/R6PbGYQm6WCqfhCHktjmJC4A8oHCtPMu6WSkYNt3CsIsmWHTG2746SkabGG44SURQGnKnjg08CXDykYRbsR1+lMj4vv9DC5RdauHWSgyEjy3j0nnTMJhUWnYGpt8QxZXgpaqbncEmMC4c2nDMn0K2TnjW/R+jfK1WJlEwmmDPfyPIVOygukeneUs3lw3U8OydK65Ya3LVJYrEYBkPTDbT+ingsSgAvWmuYnTshO83K2cc1mDu319bJKP4df+6P4fHFSVfn0FrpmSpjlYBYGnJFS+6evobWn2po11pHRXUSo0HC65P58dcQN1zroGhcw730h19CXD/aRmV1kgdmuThWkaRXf4niI7/hdMqMnuRi3svpZKSn5oDTlWTKHV5UZe1QU06+1JJMkctmfsFoSuD3/3NA4lTxv+TnfzNIkoTWKOOOVBPLKKbHGVFuu9mIw2bn2x9LmTPvT9KT/2wgxeNQ41SwYCOu1fLYswEiUYWjykGqqUCNFit2bPF8HnqijC6dtLw6L8QvK/JoHm5HWASZctsGvv88o17pezIpuO6WGrwVFlRJA6OvBCwu7ppmRJYFE270kVd5Tko/8fgpppFNDzGYjfxAddnpZzuVHN3Psnl5PPq8m183RJg60U5muprsHAWX5hhpckMnDsBFFa2VbjippFKUItlq6dczg4NH4oRrbNgaIcQA0rztefnV3znnTBOhsEJZZZLmzeo/0FqtxGWXqdizax2+mmx03nxkKUE8u5ie/WMsn5HO0IsP4gtmoEVHER0IZW9k7js+vv2tkDfmPXxaY1B89Ah33eRgzgI/9jTBtJvsjL2lileezKprHlTrlbnrESfN8tV4fQqr10ZY+mYundrriUYVPvwyyM/r/YwZYeW1t731jn/4aByPT+ba46LHn38bRFFSG9oJZGdquPl6O6NuqGTmXeks/TTArAczeXleLT99fLKz4l+1WdVqif69DBw9luTLJfkMG1vOReeZufE6O5dcW0GzPDuVlZW0adN4Bu3fITQCvR6+Xmrn6ut/Z8+R1PKloKBBixo1WvSoYlYmjdWiN9vZpv6ZFnIncqWT4vK1UjVHVXsprzJQVpHAZFTx1fchXpgdxljajX1swyhMGLEQJkCMKAaVBr/ioSdnpboeHkduqAuEurDv2Ha82lLsugi51J8v5eIopewng1y06PHjpozDtBZdKFHtAUUwaPDAUxqD/68QDAZZuHBhXeOOPn36MGnSpH8kplesWMH69etxu91oNBpatWrFmDFj/q1ZW2vX/EAkkDKebr7ezujLU3q3E6ZVc/3VVi4ecpJYu3SohQ2bItx6fw0XDzXz5H0Z9TK4R19u4bLrKjlWu4vC2MlsigghundX8/i96az8McTZI45RVKglnoBunXQsfDWHZvmpe/r5N2Eyo003H8gXrdi+1c3Y0U071M0LNICMz+cjK6vx9asxpKenk5fbh0EXbEIkNWQdl1D4K1z23Tw9S8uVw0/et6xMDY/fm8FDz7iYOTOGT3bRksajyF7LEd56xcrlw8x0PquECWNT46sooq4zN6SE74+yjzgxNGiJEMSCnXSRQyb5lLCfQtrWIz4hRdB2FL3YzjpaKz3YU7WJnn0bF0tvDD169CApa5j3dpSMQP96ZGzS4KN3t6aJsz499AgEG7dG6dSIMwOwcWuEz75NVT4Ulya4ZIipziiLRAShsMJl4yvIyVbX6yb7d2i11Iuwd++qwfwPRQ8d2uhQ5FPv9g7gqnaSRVEDHWS7lMHe33K47sZqZj1io3kzLfG4YPlnQWY9GyHSxPFUKok3nsvmhddrOf/KY7Rro6dday23T3bUkRefL8pn8CVOKmoldvE7BaIVRswE8XFMuweTRsISaTxDDCA92oIlS4vrkZ8AOVlqig8dJLNbKeq4clpBsf8kVFdV1s3Hfj0N9OuZcoZGjfdQfagh8a+vac1Lcw/y7GMOAGY85qKouZZVy092ZE8kBLffW8ymr2NkhtqjkwwkjrTm3bk+Oir96nQzDcKEI5zDAXbgPN7B2oKd9seJ7riI4qGKeBxuvdeFpBYE4ylt6xZSO9yiir1sRQgZgcCIhZxMDccqYjz4+M3/0ngowsBrT2Wy4AM/Q68up6pcwoy3nmzUXxHAR06gG45gBtGqMG8Vr6XvGTFGHw8URCIKv/0eIZ4Q9Olu4IOPwthq22NDy5/mnxg70oRaBT//FieciBOPiyaDXKUVqbXxBGSRZB/bSY+34IpRZby/SNCvp4ELztGzel0Fmzdvpm/fvqd1/ZVVlRAx88RLHoacbWLOs5lkZaiZem8NT7/i4d7b0tBoJBbNS2f33ihXT65l5Y+wbksQSUo9d3k5Gg4fjfPyPC86rcRPa8OYDBLuWplYTHDTeDvfrg7/Y+ZRtVPmjimOemuiXq/ixceyCIYUxt1Sxc3jbTw7MxOVSkJRBH/uksj/mxasQTJirujKofD203r+S0pKCNc6eOF1L6/OysLe3EnQ48Mi2euITkhV3dRQQRu6sFv8gQETUcJ05QwgFWCPE22gUauRtLSmCxr1bqbNdHHBuWms+inCK/O9WM1qPl/uqGsACDBmhJV33w/y6NPbCdbqcIoKqiilC/3q9sRWdMIrUtmjIeFHQkWUMEaNikcfsCFJEpddZOfIkSPk5DRNPP2nolPHzqz8ah0tCtUsWeGvK5f9Oz74MEK5N0hfzq1nu7cXvfCVe7j6+q388EVDO+yex1288Ww2D8xy8+H83HpdzIUQPPycm0njbOw5EKdloZa7b64fjLaYVcx/IZuBlx6jqLmW/bu0rHg1nw/eP0aSBNUVKoqUrvQlB4GgpqqMEvefLFzup0XbU6+IKyws5MDhJPGIjjW/SjhEFhcOlhqVR8vP1TD8AjO1tQp7D8VRqyX69DCweO7J69u0PcqEO6qY/2IOedlq9JY4Ua9CIKg0GeyprZUxG1W8/0bjGXmXDrWw6ucwlwypb5fecoORRU8fIzPREgCTZCFe1p3HntmDySj4/vsvmTTp1OSAVCoV0ZjC5RMqmXyNlZuvd5CTpeaPbVFeeL0Wm1Xi4efcjL3CynmDjKhUKTmrHl31vPFsdsr+Wehl7M1VzLgljV7d9FRWy7y1xMuBIwkWzzl5bQV5Gp68P4Ovvg/i8ytUuMIkRByjO5eyQ80wo+XPPzcz6c4qIlFBvx4Grh9tIz0ttXfHYgr5uRo0GombrnfQuZ2OKdOryc7U0Lmrjn0Hw9z1iI+2RRq270wSiajR65smU/8OvTXKodgu1MkoRYnuJJUyXB4Zu03Nk/dnMOqGSla8nVeP2yirSDByYhWeGg0D6N4g0UEtqUmr6cFTz29j8fx03n7fzwuPZnLf4x7+2OblqkutDYIIBw7H+fq7KC3y9Xz9k4uXn8iqV+a+YXOEcZNqOft8P9b0BEJAqFaP2dkVm5wOpJpJ6SQDeaIFZBwkL69hdd6/gv8ryc/TdeSTySTLly9n27Zt1NTUYDKZ6Nq1K+PGjatXnvzYY4+xZ8+eet8988wzufPOO/+t59+5u5WDB/7g1SczuXrEyd/v0FbHuWfpuPI6FzWuJNmNRGLLKhIEAoKoS0sUJ7UuDRs+aE+NcSdtMjNRx2zYAi1TGYtRiBxpwcUj1xIJaGkbbgeAChXVe7Jp36uSs89WM+YqI/sOJnhncYiaatBKKjTaBFmJdtSKKKGwwsofQmg9hY12m9VIGgpFG7xe52mNQ0lJCRZdGb27Z/PF4nw+XRnkigkVeGoVjHoVXlWYcDLQQMMvKsLUUkNL2pNODhv5kVZSqsFIWWUSdaRpzVGDZMLpUohGFSbfVc2MqQ0/u/yzADqtxKZfsvjt9wi//LoXi1Vi1OVGDAYDMx5zYcuUMeW5iQZ01FbrqKyI8ep8M6vXfHxaixiAxWxiUP8oL77h5aIhZm4en8aZfUw88ZKbaqeMWp0iGq1mCZ1OIp4QfLvsZGdSg0HF9Vfb6N5Jz+z5tUgSXDSmjBcezcJhUzH+tmqKmmvp0kGP2yOz+CM/iaTgulur8QdTTUM6ttVxxw0OOrfPZN4iH6t+TnUTfOGNlFD+id9yupLMnu9l884oBr2Kquokkajg2ZmZ9OyqpzBfi9GYahaUVLQ4HI5THofS0sN0aKvF45VRkmr6ch4AcWJISOxjG9kUkC0VQByIQ55Iskf9Oz7LQZSghYAcxJEV44nbTHz2dYwPP69ETqgI+/S0jvbDKqWRI7UgJALEiJBFPibJwjbTVxiDjnrG01/RknY4c6t5cZaeex5cjc5TiDrsoIoSJFScwQX1HAenqGST6gdUqlSZVDLZdFfI/xN47bXXcLvdPPRQSlh//vz5zJkzh/vvv7/J7+Tn5zNp0iRycnKIx+OsXLmSp556ijlz5mCz/Xuyt7Zu2oxKUjN1kpXX3vLy8dchQmGFdIeqHvF5Amf0MaAIeOTujIZEgF7Fq7OyuG5qKZUVMayedugxUouT1qZUg7JLhphZ/0eES4aaObNvQ2M6GBSohbbJBnJqNAQCsOPPWJPXtG13DEVJdYk+HfLzo+Uf8+eGI+Q7LESkEDXVZfU6xipCgYwarri08WPef3s6X3zkxUxL9rOd9qJ+dp5f5UTKL+GTz3XMfDRKdbWBq6/38PADFi67RM+SHRVkJJsTFD4OsKMuexlSzkAVpezmDzLJJUyQrEY00iCVZW8SVrTokFAx+NxTz3bUarV07NSDTb/uJutvASy1rKeyRqZlYeMG+uHiBN076Zm3yMe4Kxs2jQuGFJZ+GmDjt4VotSoee8HN0L+ULRUWaHDY1Vxwjok2LXWs/CFE/16NR+K//j7VSOgE/tybpFXLpisV9h6M07Lo9Br85BXkEqmKk6DhXMsKdObAV9lc8sd+ksYqFEUQi0Gr6gvZrdrABx8Fefz++hlObo/MG+8Eefu9KLKsZ/xIO6MuN9cjNNRqiVmPWLlzEhT6ulNFKS4qMWJGpwVzJA/NP5iVKtSE4/X/JoTgcHmISfdVc/uULJ55zcPWrVs566yzTms8/hNQdszD2j+MdVkcJ3DrzQam/XEQo79Hvb+nK3l8+dFRcvNqufA8E7U+mZcm118ftFqJN19Oo9f2Q1TtM5FDM3y46az0bbCGppr3deYPVgMw4Pi+FhdRqgvWsPAtG/17pYgaIQTf/Bji7hm/kl8zCKGLkJUmgyTQevNJizbnqPQzTqf0Lzs0Fwwby5JP5tGhrQ7190FunGTijVf3kObJarTE3o+H1nQGUrZeQc1A9u77ma+/D7Bps8LHnyTQ+QoQSQ0xayXOQIiuySx0kp6IXc+sR1LZ9EIIrp1axeKP/NxwTcNM8uLSBHElyQ5+xi6ykEmSOK5HnynlkXAWcfMdv7Llt5TE1fWj4LUlS06b/EzE3cgmPw9MS69Xtv7ZojzmLPDS7ZxS2haaiUSgvFRFSCRp3UqL2aSitCzJF4tTgYpwWGHDlijJpOCaq3JIc6joNKiUIwfhjnt9FBZo+GNbrNH1zu2RqahKcuE5jWfcWswqrrjYnKrWOk64v/iGF31tQ+kugDQlB6fq1KsBAEpLSyGm4tsvtHTr5OejxQ6Gj/6DytJcbKGWqFBRQxlVHENBZh/baEs3JFK6nRpJi1/UIiNTyiHa073BbyhCoTxZzgvPq3lldgiVN4OYbGTStGA94vMEJl1r4b2lQaTaARSzlwSJBsFAh5SJg0xiIsImfgHAnBFj7R9R2hTpcNgkYrGmbYn/Kv4n+8qHDm5Er09Va3z0eaDRbLa9B+Ks+lZgwESSBEHhx8zJBkR2KZ2jey0NsjuLS+MEwwrnnWWm1qdw4ehyxlxhpVc3PaXlSZZ85OeCwWZGX27lgVkubmmimkSjkRg13MLvW6MMv1TD71/K5JSdzXbW0ZOBdd3GJSRyaU5aPIs/fl/NwMGnlu0IUFx8iMFn6ljwupbe4izclv1cfWXTGYJXXWrhsrFOBpyh5oJzDNz3t74NfXsYWPByDjfcXY2kgsfuyeT5OR4WfODjrpsa+sPJpOCbn8JMb0ICBODqyyw8/aqnHvkJMOISI+++UQ3OlnV/syvZfPLFNkaO0hKLNtHgoRF4vV7S0zQ8cW8GV/2lgdWAPkauuSrJpyuD7Fjdoi5B5/rRdo6VJ5gwrRqvTyE9Tc3UiQ6GnG3i7fd93HJvNSDx3COZPHaPsd5aFYulEoxKy5MMOVvF0w+n89V3IRLJGrSilo3bI1zY18xN19uxWVOdy0ffWMlDd6VzzpkmPv0mxIhhZj77JsTrz2Yx9uZqnn4wk+6d9dS4ZApyNaQ5VDwwy8WuHXEM9sabZjUFg1HBTxhNAjJFPsX+auYv9vD8I1kUFmj54M1cbn/IiVCgTZGWP/fFOXpAh636DNIpa5BUcQJWycHu3QpLPvKz888Ya9fIuI9mctGVAQZeWsb9d6Rz5SVmYjHB4uUh3loQo6DyfF5f8CvL382sR3yeuDfzXxPce7MZ256uADiOX+cR9pJLi7rPZlPAzvJiWrVqOvnkdPB/Jfl5uo58PB6nuLiYq666ipYtWxIMBlm0aBHPP/88zz77bL3Pnn/++YwePbru9emULZ4qqiqDtGml4uoRDTeg7p31JBMS199cyxdLM+tFnWMxhfG3uPF7JVr4OlPCJtpp2iFa7+C1aRZ691BztNTHC6+sp2ZfDlm+LhglM+5SC+nkIhAcYAdxYuRSiDZYwJZvavjum3KiRMlQZdBV6YwRCyH8lOn+RG8Js2YjxMJqdMGsJkmBdLKpjpSe1jj88ssvXHBu6mFRqyVGXWZl1GVWrr/Jw/4vu9EFA3vZgkNkkkcLJCRqKMdJBZ3ok2qegIRVOKgNuNm9L4bNosIpKvGIKFp05NK8nkESFWGcriTdzznG/dMcnDeovkH387owOh3s2htj/aYo/XvqGXw84nikJMHYm6qYeVcai+akmjfUuJLc+9gRNv+Qh9GeftrEJ0CPHmeyavUK2rbSMuqy1Ll266Rn4av1o2xbd0YZd0sVK97Oa3Sh7NFFTywuGNjPwKjhVibcXoXHK3PuIBNP3pfBwuU+lqwIMOw8M7v3xnl2ZkZdxtsHH/u5bHwFuVlqWrXUYjKmyOSObXVs2h6jX08DVTVJrp1axaMzMpj1YIp8SiREqrPdbVV06aDD5ZGpWp9MGRHVWael+RnwVXL33Q4eftZNLHxyM9JjwC2qsGBLEZ9/gVrS0Fk+k3LrT7Tu7mf9b1pCXg2vvhGloLmCJAlsySwM0TTc1GA9rotrlqyYj3ci9Yga4iE92TR9rgbJhAqJi4eaGHqOkW9+crNvfw0vvhyhZ/yCBvcjS8rDqzjRKwaqKWfxO0s477zzTnks/p0oKytj+/btzJo1qy5r86abbmLmzJlUVFSQn9+wWRXAoEGD6r0eP348q1evpqSkhK5du/5bzk1v0CNFTSxZGuW8s0w8OzOLOQu8tClqPLOy2inTvXPj5cWQCiDl5Kh48mWFufO38vumOK2KJI5VJOoyW26+3s6NM2r4aEFeA8mLI8eiePVlZMYbd9bdVBMoj1O7Osm9t6WRk1V/ixUiJXafiEunJX0hyzIvP/8yuS28fPpBOh6vnsHDdmOPZ9QR8kkSFLVQN2kkWS0qDLYEGVUtQcAmzXe0tOYhJXXEzTVkN4vhKdFT/HUvmkl2mgH+tSEmXred2+6CcPZ+rOU5HOZPOtOvnrSDJEnk0YK4SMl8qNH8o7GmQYNMEo2kobKykhYtWjT52b/j0L5DJGQZRcj1Oubqna14ec4eXnu+voFeXJrgwVkunG6ZpKwnK0NNr6GlvPJkVh25uXVnlJvuqeHVp7LQalP33GJW4fWfLL286hILz8/1sHhOLhoNPDvH02iTrL0H4uzYE+OpB1Il4Z5ame3bFPbuVXjsvoaZYkKktJmvv6HTKY8BQI/ePfl02+fEiJBUEmikk/NJCIGCoKpaQcaEHhP6TDc+3OQrrVn6+WauG22hRTMtGg38ui7KzbcHMTs70l7ORUbmxfuO8vKco3z7SUa9ktcz+xqIG2ox+E20pEPd3/+MurGKdCopoTmNZ3/7VDUMHlB/3v/0W4Swx0SnDmp0OqnJRjv/C/A64b7H3az9uqBelcXgAUbSWjup2lpKDidJJQUFr0fFU88Hee1tH0veaDyDTJIkpk6y8fgDx/DINYBoNJANqSw4gzBhwFT3O56MXSxeYKNPj/prwiVDLYSeENz/+I/cc6uNsSPNqFTw8ReVPPfqfpRkEotRRTgcxmRquly9KYwadS2TJ35KIrKXVcsL0OtVqEWAea/9Tqane50skU94OHxcquGv65JRMuPym5kyrRZ7sIgW8kkdZ9xtsAone9hMd3Em+lgaR48l6Nw+RVi+MzuHPheUkpetrlcqefBInKn31dAyzwjbe6LHgAoVur+sl1pJh+LJZMuOGH16GHDYVUQip+7on4BGqyE7mwZ6nZIkcceUNLp30TN1gpYcfzcykVG1+4GPF+STnqZm+LXldedsMqkadIdOt2mpPWLn6xUaTA6JHbtr+GJxfp2WG6QyZW+cUU2LQg3uWoX83Mad5hqnjNmkYuvOKC/Pq2XdGom2gfaN+guSJGG3N52g0BhycnKQVUkK3AN46okNzJ7rpFUbhd8OlWIjjoSKNLLoy3lISBxgJ/vZhhY9SeLsEBuQSaAgEybIJrEaB5m0oD06SY8iZHbxBypUmLyt0aKnnMPYsiNMGtc0UTvhWhOvbnORTxEumta21ktGtEKLnXSmjPdx5GiCF1738N0vSV65qkuT3/uv4n+yrxwO+ejQRsc5A4289JLM2GtDXHhRmOuvSfkG7y+PsPJrmZzqM6lS/Ub6oD+QJIkjRwR6d3OQtcTSyoA4I8aHefbhDAoLtHy6MshHXwRoXqjhqkkVGA0q+vTUs/gjP6++rTDkLCOZaWp++C3M+s0RvF6ZaVOaltJpXaRj/eYoV1ymJ54o55tVJeQG2tURn3+FXjKSLudRXnnqTa78Pjc//qDQQemDSlIhZBXhSNMNecMRgT6azpGjbmY/2XigvEWhFqtFxeP3pNO1k4HyyiQvvF7LwH4G+vU8GXhLJgXjbnThr7BgNjf+7EMqQSbRSH5HJCpAqR8UliQJg1bDzj1Jpl926oFxt9uN0aCqR3xCyhaav8TH10vq75kAhQVa7pziYMEHPu69LfUct2ut44VHszh8NM5NM2oacAAAtz7g5LILzLzx3MkKg3FX2vj+lxB3Puxk6ds5nNH75DhdfpGFoWebGDGhAr1W4t2lPpa8nsuajVE2bI7RrpW2TnPzrz7DMw9l8sMvx8guOL3AuEatJiNTYNLpkSol9Jkejh5L8s1PIS4+30zrljq+WJRPRVWCh55xc/SoQvPqc4k3Ekj/O44eS/DIkzHs4ZbYQ0X4TWv5dpWMq8rC7PuzeeGZaiShQutpQbNEsxQHY1bVsw3+iqGDjcQdZSR87dBJBqIiTCkHEQhy/mJfJkmiyBLxePyUy///cYz+y0f4b4Z/xZE3mUw8/HD9UuSJEyfy4IMP4nK56hE0er3+tLLV/pXz91SrmXzNyZt74HCc194MUXxUoVWRihl3mHnm6SR9Btdw/TVGunRWs31nkiXLIpRXJWkZ68EBdpCtziGr9xG+/jC3rsNj21Y6hp5j4p5H3PzyQTHpkVZYSUONhiPswYK9np6dg0yaiVZsYw0dlL51DpaNNDolBnG0dgsedwV/7IiQVEWhiTU3RhSL9dSbHQEcPnSYbGND3Z9BAzVsXlWFNZ5LF/qzjbXEiSJIkaw9Oate5EKNBou7HaMm7EVEjWSE22IlnRgRjrAHvTDQhq5IksQx7V5Uujghv8TTr3jZtTfOqMssxOOCee8F2LYrQk6Omj7dDSz5yM/Dz8UZ0MfIo9MzuPX+aha+mkPzZlqSScGSFQHefjdKNKLGLWrontsaWZZRq5vOAGoMo0ZPZNL4d7l0qIl/kkESAjSaFDHaFPp0N7Bxa5TcbA2L5uZy7dQqjAYVj73oYWA/I2+9mM2MJ1x8tjCvTtj9wafd+PwKK97Oo11rLYeKE1x2XQXxeKok6q5HnHzyTh4zn01tpn/VitVqJSaNsxOKKCz7NEC7Vlruf8qDWqPm9TefOK1xMJnSOFJ6jH27NIQiMVr+pQyrimO0oXHCTSWp0AdzKC2voAuDOGxezdmD9Myc4aCoeUrX7vFnS/l1XZR9gTAh/KCSUaskMpOFVFJKZ9GfYxxq8tziIkZOjqrumi+/yIJeFyJP1aJJEqgZrSlmH0kSHCs5dlpj8e/EgQMHMJlM9crV27Vrh8lkYv/+/U2Sn39FMpnkxx9/xGQy/SORlUgkSCQSda8lSapratDYON1w0x1Mv/ledu+NY0tLbVey3HSp4akQJ8lkyuhKEOeqK7U8fm86z75Wy7xFPm6Z4KCwQMvMu9K57LoKRg630L+XgSpnkkXL/RQfS5DT1kt4d8OM84SIU8lRsg0aPnw763ggIJ2B/VLGeFlFgsdf8mAxSfhrVWg0/0wQ/hWbN29Gq/Hw7SdZHC5JMH5SiEyTmXDROooP20iX8xDGEDFfU0XNqdL1UCKGQyTJl1qiMtdy7W219O6hp1NbC+deEqOZc1A9Es0omWnmOZPX5v7CW29amXLbz0iVdvQ0bnzkU0SF6ggGs0QoEMAsNS7cH8CLGRsmg5m0tLTTimpXV4Xo11/CubGUHPmve1UWP36jZXGvANeNtqTW8/IEk++q5p3ZOXUSIQCHiuOMuqGSzAwPep2K7Aw1/oDCWWecNHSvvMTCo8+7GNjXgNOd0gXLydLUZUIueDmHidOqOau/kREXpwzXJR/52bojxuLXc1OOVkmCW+6tJhgF4c/m8nEuFr6RVkcgeH0yM5914/UpHDiwF0m6/JTHYeP6jWS18TL4DCM/rNxAM/eZqCUNQgj2sQ01ajrRF4NkJCrCHHXvpdS4jcycJNGQmj6Da5AUTUrXUBEUUISDbFSSGhVqsiLtCB3MZuykzfz45UknyemWUSkanPpDJDJLMZgE0TCofRBNuBAxBY+oIV2qX3qsCJkK825unpQiamRZ8PFXIR57LIaxtoi5b+9n2PkWvlgV4tqbep+2/uF/AgwmA6X7YOgIJy/OstGrm4FoVGHZpyFKK2JEqaSCEgzCiISKCEEKaYM53Jky8zryc5s2+VsUqsnWZxAIy6k98B8h6jJ8FaGgTffSp0fjpeZXXZpqpHXL5JME3aRrrVxyoZGBl5QxsL+erVu3NgimnQq0Wi2dOnXmqiE1dZnct99kpVfPCI8/vYE9exWCQYFD5NCR3o1Wbnhq1MQx0EI0JJnSpCxqhRMPNcjqGDt2J5h+fwCXCzRawdn9Lcx43MnL87y0KNTg8ihkpKmY/2ION9zqxYq9XoCmHnwOjpaV06eHgV/WJejSdcBpX39uXjvOP7vppkB9uumJmapx2taiNkXIzlTz/a9hrr7MQiwhkGXRgBCA4zrYqiTdz4hw+ICEypOPO6nl3CvKGNDHQP/eBsoqkmzcGuXe29JJJASLV/i5/47Gm4V89m2QTu10CAUqqpPo1E07r2ERpFmLgibfbwzt2rVDb9ER8HrR+nNISG7Ky/y0TvQkU2oYqGwnuhHESyf6UsoB3FTRnHbk0zJFIAmBDzdb+BWDMBPGjxkb/RmCJEnIQqaMQ5iwoNc3vU4ZjRJICnphIErTsiYJEUdGJoAPZ7XEK8+mcck1FURieaeVIHA6+J/uK8uyiinX2hh3SzUJoSWn+jzWLwrw61flSICmtgUFIoMD7ESn1lC+JR9UMklzJX7jIR6+z8Z1I23odBIrfwgxc5aXRE0mSjCHpCOKPyCzfH5ePTJq6n3VuL0Ksx7IoHVLHS63zOsLvYy/rZqVHxQ0KoWzZWeUw4dg0qQYmWY7ybinSVkOgEzy2b5pxymPQ7v2XSkvU9Hl+NpmjTRj/tvlDbIsT+Ctd8LYvd0JhtY1Wj16Ar266okc58L2Hoij08Lzc2uR5Vp6dDbgrJH45dckZmc7WkczWP7h74xtQp72y+9CnH1Gw2f+7ffC6Nz1ib2kSNCsENy10K9f/1MYgRQikQi9uzX0fQ8VJ+jQRtekz3DxEDMPPu3mxuvsOOwn1+rMdDVOd0OpvkPFcYSAyy5qyGd0bKujTUttPeLzBEwmFVMnOrj7USefvZdPZroan1/ho68CTJ3gaPTcJEnihmttvL3c1dRlN4qWRV2oKNtBlk1PvCKG2SKxeE4OD8xy8+Z7Xgb2NRIKK/y+JcrYK614nVq8x1JNkiIEURqR1AIICC9SQk+iVk9JsgKZMghDKKzBgoXsaDuItjsefE+RFQoKafam55kkSVgtavaylYgIYcVBPi1xkFnPBqyiFIEgGAz+L/nZGP4djjxAOBxGkqQG0eg1a9awZs0a7HY7PXr0YNSoUf/YkfB0nf2amhpEPJUxB3Dfo16+/lSL1dUNM1Y2rQvwU+ZetNYg1dVqZj+jRacHf1QmKhT0mKniGCpjBJ1VzZuzHXXE518xa6aDnt8cIS1chBEzVZQAKlpLnRt8Vi8ZaCk6UEkphbSu915BpCu7S6opKFCo0BwkM9F4un6Z6gBDzj3/tByaoqJWfPBOlCceFHXlMl98E+L1eVH8yRBxqgmwH4A8WmKXGhpeilCIECSEH02Jg26cmXqoJTBhIY0sSsR+jnEIIRRqEz5MZXlkk48nVMLqn/3EYgG+WhVB9tnoPxiWzs+q61YrhGD5ZwE6DDxKjy46mjfTkkgILr3aRfWOQjIjrbFKGtJEkpJfj3D92AksWvYeGs2pP3rNmjUjqRgYMtjEpyuDDSL0J7BwmY9Egn/UZimvTFJWkaBday2SJKFRS7z+7MmN+KmX3Uyb4qi7Tyu+DGI0SDzz0MnPtG2lo0sHHQs+8DF1ooPrr7Zx6XXlIKRGm2QBTB5rZ84CL0++7AEUrGYVP/34Bd279zjlcbh4+FU8/8LTFPr742++CXflMTKTqbLfBHF0NE36irCRihhUq/+gS3sNM2c4aNUiRYZ0aq/nkfvh/IvlVDdYeiAJiXAywBHdNrRxDRbJTkxEiDfRab5Se4AXbqt/X3wBBSne9NqgRU9UFUBRZCS16v83Z9/r9WK3N4xc2+12vF7vP353y5YtvPLKK8TjcRwOBzNnzvzHkvfPPvuMjz/+uO51UVERzz33XJPl3zfeeBN33Xo3BtnOvoNegqFUc7X3Pw40+hxkZ6rZvTdOLKbUK2uuPC6/4AvI+Pwy3/0c5pHp6bQpSmUj3HtbGp0GlbD3QJzJ19hp20rLrTfYefhpFx9/reHyCy2c0cfAyOEWFCEx/f61OEKtyE6mSuq82gr86fvJiprIz4UuHfQsmpPL6+96efrVWsIRBQkYe4WVZ2cH0Wu0lJeXM2DAqTm8Ho+Hzh1VpKepOO9SP/lVg0kQJ5qzHmHxkNXBx4zbrSz6UE1pWaKBTjHAj7+FOesMPWuiP2PytMLoa8G8+Vu4/14VC973kaxoVo/4PAFJkrC42rF2w2EWzLUzeYwREg0+BqQymtq10vHOPCtjRu/E5D6zwbx2igoMmCnnKAX5uZxzzjmnPPdlWcZoStKvl4m3tu1BFzGRxl+617t78thzP/PifA/nDjSycWuU+S/UJz4h1fX6rZdyWPZpgJefSM29AReXsu9gDLNJxZGSREraZHuUYeMq6NROR2V1khqXzMEjcdq20pGXo+Gbpfn8tCbMog9TZNFX34cwmWDY2HIkKRWQGnaeGaslzsA+Yd5fnmTAsHJyc1Q4bCp0eombxtv4dX2YA/vWnVb5r6ROkpcrMee5TH68OMKoa3/ElswhTgQr6RRJJ6PmBslEB3pTLe1BqI6h9WRhkKO0ohNWyYGCgpMKdrCezqJvXcacGQeVRy111wzw6psBokLmpgcrmTI+Db1eRSIhWPppgMdeKKZfOxMu53ZqSvOx+VuhRYeHGko4QHosnctH1mK0CCJh0HjyKQi15Qh72bZd4e3FAaprZCwWy7+lo+f/bRh2+UV8sXAl8c19mDj2AMLkQU5CwuPA6BCoCpzo4jaKnZV0oi8Zx7tTy0JGDuvYsCna4Fk4gd/WJlBH7DQngyqphJiIoJca7l8xEUWDlgBeABRkMrP+oeGIWmo0KygnS8N1o2y8936Y8y459eY2f8f+fdsY9NBJZ8jllpk9N0xFqRpLWoxmzXSY9nRuNNNKCEFYRFN2bROXkEcLitkLcS/PPpRNuq8PGZIRRchsOFSK17CXSeMMTBztwGKW6mzD7CwVxwhhoYn90OonL1tDKKzw1lI1CxaOO+1r7969O1/tbzzjwB+QGT2liscetDJ6hBWtViIQVJi/2MeU6TWcN8jIZ98GGXlpwwDVNz+FufBcM4/OyGDZJ0HufeQImZ6unDc2zIiLzUyb6eTVp7J44riutqII5i328fO6EOcOPEm6KIrgnsddTB5nZ8q1dpZ/5qesMskmR5LdP+6lIN6xQfNBZ3oJj9w7+7TH4pmXZ3HXDffQXulJpfkghw5q6U/ja4gkpSrCZBK0l3pQJUoJEahz+CVJwkEmXUV/9urXopVVdE+e3MtqqSGTPDReNZ99XcHNExsP8i1ZHsQgLBgkE3ERbdJ+LOMwKtRkkE2aw40kSYy/2sbO4uGnPQ6niv9OvvLp+skAnbsN4u5HFnHJUAu/rIlQU76dZrX9kWpP2pK72EgOBWQne8HxzEMR6ES1aS8HDzgxGlV1wfQbxpt56fVqzjnPTCCq4vVnc+sRn9/+FMJsUvHGcyez5zMz1Dw6I4P3P/bz7GseHp5+sgEgpGTAFi8PYE/kk6kzYHQ2R8UeEsQb6MqeQJwYUiJxyjZRUVErotGTa4BRMlP8p5kVn4W4+or6v/HDryF+2xREm7sTRRZ4auU6Hcq/40hpgrxsNbVemc07o3y/ooAZj7tYtSpJ8XdtMGLBhkQIH0n8uPfoWbcxwsD+9e+x05XkxdcCtG2p55qrRB0fsWFTlJVfCQpF/YpRl3UvV12oprx2KCpV09mkf4fVaqXW15CsjMYEFlPTx1GrJfJy1NzxkJPFc1Prhcst8+AzLmRZcP5VZUwYY2PUcAsGg4qvvw9x9WWNJ3Jt2Rlj+AVNaxUPO8/Em+95sVpUlJQlcHsEVotMmqPp88vOVON2lZ+Wf+jz+bFaJGZMM3L/bXsQoVRiyOwns/AHZHbvi6PXSTx2TwZqtcSb82twoEOSJHJFC46wh9aic73flEWSw+ymE30wyVaSJNjBBjLIphYXSWIIIaikhCpK0aBDQUZCIsPVdLf6ZFIQ9mvoxgD2sx0HGXUNPE/AJaoIE0BvEJSWlp6WXFhT+L+O/PyvOPInEI/HWbp0KQMHDqy3oA8aNIjs7GwcDgfHjh1j6dKllJSUNIiE/RWn6+z36NEDY3qUj7+C1i30fLvcTrNAj7rFwU46dvdAjuq3obVWkx5pRTKSIB8rZumkkXXQ+i16W5Si5o5Gf0enk2jdWkWgPA5ZlaTpA1DWutHPQkpvYRe/NyA/tZIOvUqPw5Zk1NUSP3+8h7zoSYNGCIHLeIi44qN77y6n5dxdN/5aFr7+JhOmenh3bjpffxfmwXsF+Z7zyJHUdWNSK1z8yR/0E+c3cN6LVX9iVKvxJ+J0pHej0YzmtON3vqeQtvThHHawjgxyyE4U4D9Uy8dVG7DaVBhzE6x4J7semSxJEmOvtPHHtiguj8wV41ys3RDHmszCnF2Jt6CMWAw0ngLyQ22o3VLNsveXc+8D95zyOAAMPmcExaXf4nTLrN8UaaBHuG1XlMMlSW641saC933c9TfxbYB4XPDt6hCPzjiZaWUw1F+MDh1NMHWio+714hV+Vrzd8J69OiuLISPLicQUbrzWQX6umvmLfU2ev8mkom0rHckkPDYjnUdfcPPZJ+/z7HOvn3ImbNeuXYkEVWjQcmZfPQcO7ce1R5CeKMSMlQC1DTp1nkBVvAYJC63ojO/3BJdecpB+Zwd4d24akgTjp/joGD67XmmaSbLSOX4WW/mVmIjSis7s5g86id515IAQgnKO0KpfNZcMrR+h79ZRT9hYCeHGMyH9Khct2kU5VhXj6rEj/21CziewYsWKemtPY3jmmWeafO+fGhycQOfOnXnhhRfw+/389NNPzJ49m6effrrRNRjgiiuu4NJLL617XacV63Q2qXual5uP1eBk2i0ORk6u4NN38zlSmmDX3lgDsr2kLInXpWHa/V7efDmNVT9GeGRWkJjXjErRUh7wcsVlZh6+O73ec3zgcAKVpGLSODtPveym2iVz+UUWVn9ayMvzavnt9whGg8Sn34S46BwTqz7L4Kdfq1i45CiVNQn69lHTI0fF6p/9jL7awqyXfHz8aRwloUZj0DHuah3z3/fw/Ou1qLUSOmEjGo1SWVn5j+P7V7RupWHN71Ekdw5aSYcWHcn9vYlI26kokejRRU+LZhncML2axXNy65Un7t4X47k5Hj5akI/xKYlln1ayaXMZDoeOj77yoxIaLHJmkwSAWU7jlblhFi3W4IvLTX4uLqKkp6fkWabdFefVV9dgc3bCTgYxopRxGBcVaDFgsZp54NH7qKpquhywMah1SUorkuzfnMeMmXtY9d0u0rQ20EVR2/y0yZMoaq5nx59R4nHRQGfoBPr2MDDzGXfd62b5GsbfXk2ndjq6dtCxe1+cnKyUhtRZxzUWDxXHue7WKpbOy6OouRaVSmLoYDNDB5v5fUuEbbtitCnS8uC0dAoLUhUAX34f5Mvvgsx9JpvMTBV7D2iZ9WDKSZIkid9+D6MokIh5T2s+5Be24KKBVSSTglhcwZEu0NWYCOClSyNl50mRIBxWET2STZQQPRhY9/ypJBU5NMMm0tjHNnpwsgGb5Mpj07ZS2rZK6Zx++GmYB6bbuGnCSYdfq5W4frQNu03F9t1RHpmewXc/+1mw8HcCAUHrNIVj3+kpSvRAqkj95okdKkGcALUkQvDUsyG8AcGxY8cQonFSR6PR/FuM3/+J0Kj9RFUB9IoBc21vhEdQmb6ZISO9PDjdSrN8G8fKE9w1M8q67w+RoeQQwIOvcAu3X5cKWI4cbmmQBVPrlfn08wTNRIoszUxTUSVtotA9sF7moiIU9rOdFrSjmjKOiUO4qCKn+mS5XDwu+OiLEN//mECvh3GjU114G8OIi828uzjyX2qSp1KpSSZTTcb8AZkhl7swHelLAWk4W67mlik6Xp55gJxwQ1kJj1SFVujR0HRJrgYtIbUHR9xGXqRX3dqnktRkJ4vQBS28u2gzM245GcCsdiY5VB4kZNuHJdCvwTFlkURx1FDrs3DZ9QnumvHyv9Tgq3PnztyzIYainEwQOIEnXvJwz60Ozjvr5HGtFhUzpqbx0pu1ZKapWPShn2QSRl5qQaORkGXBF6tCLPjAx6wHMnj7fR9qNTRvKXAmS5kw1kbXjnqeeSiTWa/UMv0WwflnmQhHBOcNMnLbA06y0j0Mv9CCP6CwYXOEa0bauP5qG+WVCWa9WkuPznr699Vhd5Tx65piTJWdyUg2w4+Halspt959878km3PBhRcw8badvDP3Pc5op2ZDxT9XVqhQIY6XquVQyDbW1EmpOEUF5RQDAjmmQ69RESZYJ4Ukk0SDjvR4M1574xBXDTfWkwYBWLsxzOG9eqrZgV4YSBBnG2voJgbUZSALIaiUSnDpirGrjVRHS+ndO+XHNS/Q8Obildwx7fR8hVPFfydf+XT9ZIBLL72S779ZxFn9jVTXJBl4jczsV3/G5GyNXrbhkirQSCqyqZ+QI0kSuZFOrPzqFwYNDDJngZcLzzXRoa2O26ZY+fjrIGajRF5O/fv57jI/bz7XeMbmNVdZ6TWklIH9DMTiKVK0uDTOzGc83HhtGiMuhWAozJtvb6N0XZBy12Fs9Gn0WOUcYUT/4afsD3z26XJyCxRiJSeDVbnuvsx6eAvz33Uy/lo9anVKh9xsVrHt52ZEIoLrbg0x5x0vj87IaHDMqpoktV4Fj1fhhrurefahTNIcai6/0MLnH0WwkY4r9w/69ocLL9BSdkzh/eVRrrspyfCL9dw8wYbJKPHFNxHmL4iSWTaQkgo3oycdYfRII19/F+SX9TFs/tYkSaBFl+rVYd/HGRf6+HldnMXLXjgtnyg3N5etO2NEo0pdAAqgbZGW7f+gwb9nf4w2RToCQYXSsgSl5Ukef9HNbZMdvPFsNpGo4P2PUw31Zj+RydZdUXp3T/mJnlqZSFSQk6VGo5Ew6CUCoaYlBwJBQTiicOHoMsoPmVB5m+N2lvDbhggjhzceQPn82xDxmOq0xqLWcxSNRmHY+Sa+H+Hl668kFi4NcvNEGzaruh5/sHFrlJjLXseN5EstOCr2sZlfaC7aYsCEHw81lFNEx7qKN42kTQWH2EJPaRCb+ImDYida9CnbEhW1mnLCWQfRGuOcfXkZQwebmDrBQWbGSZti4XI/Ve4oJfyAhEQtNZSKQxRIzQEVNdIxFAEmRxydPUGLFi3+Lb7y/xjy8/+EIw+p8s1XXnkFIQQ33HBDvfeGDBlS9//mzZuTl5fH/fffz5EjR5oUYT1dZ1+tViNUCpWVMPOJIEX+/o06ms2iXdgmV9NGanwx1mvUKKp4o+/VXasscFNJreKhT2eJ3WX/HH0XTdS0K0Jh844of6zKYk6em/eX/YQunImERMzoJD07iXQoxpuvvcb48RP+8Tf+Cq1WS6fuvdj03R66D3BS61PoHBjSoIwoTcqkGa3YxPe00XbCGE8nrgoTzjzEiOEym7ZF2bZV1WQJpiSlOuRlkotKUpEl8nFTTTYF2KQ00mLN6dTlGO3bqhrNogW488Y0zh5eSWH1QPTpv3HNuBD33JFaaJJJwSdfu3n08XJyqwayaMESrptw7SmPA0B1dQ0v/Ojlh4/zmf6oi+WfB7jyEgtqlcSSj/xUO2WWzM3l6VfdbN8dp18vAwP7nVzgYjGFKdNr6N5Jx7oNCYaclcRoVBEO17/n2ZlqSsuTddFARYGPPg/h8gj69tZy9hkGJEkiP1fL2y9nc+0t1SxY4iPNoaaqQuKRp31cdbmhAeEQjSqoVPDO7GxmPO5i2bw8zh5xjHXr1p2y46PX60nKAj0G9u6XWf1VJi/OLeHjzw6iDcERZy3dlbMbPOcREUIAWeRzlP10ph/pnmw2f3mI6fYyxowykqjJrEd8noAkSbQQHajgKEVSB9qJ7hxiN0mRQIOGKBES6hCfPpvVwPnIz1XjTrjIFcEGQveKUAhk7eHn5Zmce2U5l1526T8SH/+Kw3/RRRcxcOA/d5HPysqipKQEn68hce33+5skMU/AYDCQm5tLbm4u7dq144477mD16tVccUXj9S9arbZJrcumyI6Az88Vw/RcP8bOB5/5uXBMOXk5aoZfU8no4Q4mXGNCrYbln0RYtjxOQfXZbFp5jPYbDiK70ykKnov6eNZPthBs/aKEq2oO8/nSDGQ5lTH94ut+hCLx/FwPVU6ZH1YU1BlQzz+Shcstc9n1Fcx5Oove3VLzpGtHPeGoh607FW4cb6dloZahg2O88Hot4eICmoV7oJJUKELhgxeL8agDdOuuMOkaOw884WPAgAFNXvPf0bt3b5YvTtKuVQLJn1G3J9ikDFRCi6OyOxdc/gcvP2fhpccyue2BGrRaiTS7ml174pjNEjqdCotZhU4nMekaKxPHCWY+48LrF8RjCWRtAJKNZ8pECNGpo5rMdDW/+PyEow3nNIDHdoBnbk+tOzdPtnLh0ATPvLSLr7+LoNXA2WeruXiIkUef82KzQ2Z2+imPAYCiKFgtaha+kpJyeff1dKpqEoyaXElShsfvzajTTpJlwZUTK/7xeHp9StrD7VHYcyDOV0sK6jLCIdUE6ZqpVeh0Ev17GWhTpOO913K5/YEavlySj0qV+v6ajRGuvbmGPj11vPFcdt0apNFIXHmxlY5t9Jx3VRn9exp4++WcuvcPH40z7SEn993m4P3Ptac1Fn379uVw8Tq6n+lEV9uM9GARYQLIJHFSSc5xpy8mohxiF0kS6NATwEtrujRqDxklM3phJCT8dcHUpBTni1VB3lnqp6I6idYEk65pPPPh8ovMvLHQiyTBsPPNDDvfXDeOLTvXcCC2g1aiU52eZKp51k6yKKDlgCM4a2NU71aRm5t7WmPxn4ID+3diNCv8GfqdrspAPMZixk6K8OD0k0G/wgItHy/MYcgV1ezb8ju2fD9rV2WR5lDTob2G0TdW8sR9GXTtqEcIwdo/otx5jx9HRZ86qZt4UpBTFGBn5EcyEy0wJByE8FPJUVrTBbuUgUlY2cTP9GAgfs8Bfl4bJitTzZjrvehcLTGH81GQuWXlEUhXN1qREggqSEJ3Whk+f8fAsy/hi1WLGTncyOw3gmhLOtVpdydDBgYN0PL1oEr2rxNkBtuhkbQoQsatK6WYPbSLn8ExDpJLYaPHd1OF2Z6guadXo7a4gyyOVBk5d1ScDq3VuDyChJJFi1Yt2OPfQUXiT3IjHeucy5iIsEezkWaWNP7Ydzlz3ryhXrOY04FGo0Grs/DYC24ev/dkk794XLDjzxgvPta4zXDTeDvjbq5k3BVWPv82yCPPuWlTpEWW4cw+eqxmFfMX+xh2vpl4QpCbo6Ks3IVQUk7nheea6dZJzzsf+HjmtVqc7iTjrrDyx7fNue62KvYdijF5nJ1HpqejVku43EkuvbaCT9/Nq9eFOhJRGHH9HirL91LjTjL1zhmMn3jdvzQWAGOvHctnnyzAYTSiQY1PeBqtCBNC4KeWVqQIcUmSsAg7UcLUiHLixOhM37p1KpT0c4DttBKd0aDBSSUySfKlFqSV9WfwsD+4cZKBEZcaCYcV5i8M8dU3MZo7B+NnOy1ozxH+pIiOHObP4/ajlihh9LYIu3/OZs3GGI8+keTue8L06mpg/aYIalWMY8eOUVjY+NxsDP8TfeV/JSj+zoI5pDlUvPqWl+wsNQPP0PLRSi9Sqz1oVRqcB5M0qx7QdHPKmhY8/OxuNn7brK7T+fALYNqUNEZMqGDD5ggD+pz0oeIJUY+0+SskSaKouZYX36hl6Dlm9q2K88u6CL990axeEPqM3ka+/k7PbdNdVLvLyJFOErNCCErYj6wLU1Fx8JQDoTU1Fdx8g57XX95G89oBSJKESlKR6+lL1B3hnm0buXJMghcezaSwIGXbmE3w9Qf5dD+3lLwcDZPG2up824NH4oy5sRKjUcX0R534AzI3T3cRDehR1eagUmTchev59pM0WhSetJVm3G6jeedK1izswG9fVYJKQeVtTn68GSpJjVm28+PqA+zY78RoUNO+rZojxYfx6CvQqlVkZ6uYdJWWpZ+F8Pgc6HS60woGA4RCcPWUKj5dmFd3PQaDitYtNSz91M+4K+tn4cuy4PGXPDx8dzobt0RZuzHCG+/5+O7DAszHs0WtFolbJjg4/ywTV0yoYEAfA68tqOXFN2uxmCVsFhWHSxKce6aJ2ybZefJlD3fd5Gj0GVq43IckQSwuuHCYRPOCWr7+XsvjL6aaQZ2Yhydw+Gic9ZsiaLCd1lhoNQK7TcWnK4O8+lwal10a5vYHXBgMcO0oKxpNap//eW2YqdNC5LnPrvec2HRmarURgiE/xeylJe3pyaAG3ItO0qMSKhIiTg7N8eKindQdIQTVjm0MudLPw/facdhTdv5Pv6UaPy2ak0NWhpoFHwSYM1vQITyYoLmUmN5LdcCPJqGjXJSgMgcw6jQEQ4LXX03noacjaLXaJsfidPzk/zHk5/8JRz6ZTDJ79mycTiePPPLI/6sAe1FREWq1mqqqqibJz3/F2beYHZTXhElIGto0UqoDKdZdUjSU6nZSEOuM+i+TUghB1GUnolSzZ3+MTu0bZr6EwgoHjobRt9zLqoWZHC1LcPP6Sgg23nTBSUWjOiUh4ccfShI/5ODcy6v49sNcZtxuZfe+GLIi2L5bx5rfZYwWPZs2Bk/boRkwaACrv/sFfZkRE+Ym9ZPyRSvULYq58aZyduwsJT9fYtK1Zt5eFMJ9KBs9oX/8HYGCdPzpT4mgn9xwsxNF1NSUcdGQphuU5Gar0aAhoqnl2jFGnnzIUfeeRiMxeoSFZvlqbpm0k0TYhKIop5XG/ssPaxlxiYkJt1dz0/V2CvM1rFod5ue1Ifr1MvLWS6lSjCqnzPtv5PLES25efKOWPt0NuGtldu+PMW1KGl6fzMO3W/n5ex/p+RFCEYWPvwpw1aUpjbxrR9p4faGXec9n8+jTfrau11O1thnqpIH3HdWoMmtY+q6DDm11DOxnwmYwUHJUhWLIICvcglVzBF8sPUpOGycfL0nHZk3dryUfBxgxzEKzfC0VVUmOHkvQrpWOLVu20KZNm1Mag06dOqEgCBMgVGll684YM2fYmTkj9f6r8wLMn7OBDE83TJIllXVMJaUcpDPHSzmPp+UXUES+3JrF7x+hfXsJla+gSSPJRhqVHAXAItnoQj8UodR1DW0ut2PY1Vu4+xYH48eY0eskPv8mxKwXwhQlurGXLRSIVmRTgISEn1rKTTt46XEDeTnaVIfx9esZOXLkKc+HU4HNZjulruvt2rUjHA5z6NChuntx8OBBwuEw7du3P63fFELUK1/6dyCejCMrKSfks4UFDBpeQm62Hi2CFW/Z+f7TVPObaMiCxh7EnbuZmE+Ps0xDP3lAvWxvSZLIiLdk1xoPw8dVc6gkynWjbGz8rgCHXc2OP2Pc/5SLRSsC3DT+5H5R7UrSs4u+jvgEeP9jP9GY4ON3T5aHtWutY+RwC5ePc+FeU4udjFRAJd6aOBJyYj/ZGRr699FQUlJChw4nS5P/CdnZ2WiNbUFVgjAF4S/SnpnkEaCWzKNncc+Ug8j2GjQaPRG/nphPz4TbQzxyr4P5i731uhM/NdtDRZVM+9Zahpxt5plnSxEVbRpdl8JZB/jwzTS2746xdYtgb3QLrUVn7GQcL6tN4jIfoPNZLoadf9LZLGqu5a1X0xl+XTnllUnGj3YwdLCZVT9HuOsmPffMmsGSD344pTEA2L59OxedZ60XhMrN1jJxrJ1wVNQRn5AqZ4rEmta1SyQEsVjK0XvsRRcvP5FVj/iEVNOjd2fncOOMaj45fp/bt9ERCCkMGVlGLA5ms0R5mYJOo+KZhzIbHb+O7XS0aKbl0NEE/S4spV8vAz6/wpGSBP17GYgn4IKLxpzyOEDqWVuyELomjpP7EkAezUQb9rAZrdBhxcFuNtKeHlik1H3fKX7H8Q/N2+ykEzyucQfg0pZw8wQHvbvpsVnVnH9VWaPaZpB6vtLT1EQiApNJorQswdvv+9i5N05ByyTuw0H+TG4CkdpzjZhpSzcOav/g6xfSCAQVLh5Tddq62P8pOHTQRVELNZOvhVfmrkaWEky/rfGAxdfLsmjdr5iH7ssmzZEaz+EXWGjTUseYKdUQN4AiIfkzsHu71VUzeNQVTJlo4rH77Wz/M8rl1+2lcw8T23bGSZSrMJD6XA3ltKQ9JsmCtrYLN932GwlZpqXrnFRp7/EpYon0xFfp5NopO/liWf1599rbPgQO0tJOr8HNXzFy5HVcM2YB/Xtp+PLrOBnJk3u5qaYd9z+6g2XvpPPxV15en/crtX4VGp1Cn55qvL/psVbYCeAjKPxYpL85xyJJCQdR+TX1Grz9Hfm25tz3wBOsW7OOffvXo9NqaduxDcdsQY75D3EsUYpJY8JkVmjWQubRK3Ws+lXG4Uj7l4nPEzhz0AUEgiu59NoKRgyzkJOl5vtfwthtTRPKFrOKyhoZX0Bhwmgb7VtH+GV9hCfvy+DFN708fHc6ff/SoGLUcCsrvvBz+0M1/Pp5iojLy9Ew8+4MZt6dctJH3VDJu8v8jL/aikYtMfMZN+3b6PAFZP7YEuWFx7LqEZ8ARqOKj97J5YoJlfTpoyMerf0vjcWLz7yEVlaz72ACA1aOsIduYkA9/wiggqOkkVXPn0iSIEqUID66SPW1Bs2Sja7iDLbwK0YsFNGBYvYSFD4skh1T2fkseeYYi+bVIGQVxe4k2TRnN3+gILOHzeTQDCtpdJH6oQgZGRkNWjyBSuYtPMgTDzro1F7LqNFhZr0Y4LfNAWY9kMH333/B5Mm3nfIY/E/0lf8VP3nnzk1o1YLzztKzbVeMaTOdLJuXW6djOXaSh4pvm87o1gkDw4dZGxBOOp3Ee6/lcNsDzvrkZ1z8IzGsUsGy+XnYbWoWLvcxoLehHvF5ApdeaObV18MccNdQIY6SRmaqMR0u7GTQpkiDs6bilH3lbt3PYMuaFdz3UILp9/1EodweC3YiUgB/2kG6tYsx78WGe4RarWLei9lMvbeGV96qpSBXg6dWJhQRDL/AzFlnGDlcnGDljyGyHTrW/2imMFaE1lTJYw+Z6xGfkCr5jkc0ZEkF4P6LZu/x4ZIkiWZpdn77NoeMdDWeWpknXnJT9v+w99ZxUpZt///7mu7Z7l26O0RSpQQVBUVBSQkbUTEQG2xFMFEQLFBSRRGDUBTp7o7tnp3uuc7fHwO7rLvrzfo8z+v3PN/7/vyjzF5zzVzHnHGcR3w+hWH8gTAKhcT36wKczw2jVIf+UfLT79KQu7kZnXqdo981KrKL/JzPCaNRS6xd72X3fj9TJsWSkqhk534/cz6yc/swE21balm73sOipU6eezSuMvB5KZo30dC+tZZd+/0kJahYuTC1kiNUCMGXX7uY+EgxXl+EV9+1MWNqXLWxsv9wgI2bfXRoq2VAHwNDB0eLsZ561Mpnyxz0vCGP+ydaKC2L/gaBgGDLTi8+twIh6mePUFjm0EGJV9+x4fEJ7hhmZs/6DGbOLqfHDXY0aolAUEbI4A9pcBiyMXhTCBHEl3CGJu3dfPpsAqNGONCVGkiRsur8rGi8JIQfL42I8rdWUMqV1zp46+WqvU2SJAZcHR03/W8pQA4rMZU3R6v1oL9yO089aCA9VcWf24y887GNojw1am8cak0QtdqPWg0+v4zJZPpvSYz/nwl+/k8f5C8u5kVFRTz//POYzbVXCV6K3NxcIpHIfzupc2x8Eo6Kk/jtqjoDMgDJSQqmTbPz+pu/klLSA4NkQhYyR9iJPmhC48zgtsl5NGmoQhZRAYdxt1lQKOCeR8qR/VoatQyTlqLi1LkQLVpHqDiQTWygeptuSAQ5yxE60afG6yc5QAfRG4HMySMHuKKPjYwmARpmqSgqCTOor5FP3k5m7QYPE/bVj7S3rKyMhe8uojsDKSYPL646r1VJKow6ZTXunbyCECuXSqQ7O+HhIE5hw1JLFjgiIvjxorkg4mGnjDQaVv5dgYKjJyNs2OTn7rG1OwU79gUI+CGQeJYnp8bUek2vbnoMyaUEHLp68zsKEeKm601c0zOOxStdfP2DG41aomljDTdeW1WF4/HI5BeF+ejNZCrsEU6dC2EySLRqHuXzeOTJChJFBtbiDmRXHCC5XQHzPrMza3Y5RqMCpVKioCjMsDElnNmRSGo4DiHJ6DFhcKQQsPu5ZdRm/lwXj8MV4XyOTGu5OxZfTNVYtSXi3F3GbeMP8NOqeFb94OanjR6WzY9WDTRrpOahZ0pp1khdr0PuuXPnMEpGToj9tCvvzsS7tzPjyTB33BJt47t9uJ7ft5SzfsOfGIQZgSCWRNrTozKDn0pDDrKNdBpFK34jqezaX0BY466TxzCIn5CxjBzzRvRlTYkPZxImxBmOYMBMkpRGfuFZPnkpnY8+yMOrcKB2pJDu7YZa0hBDEkXkcJBtQFSdvvOVEUYMiwZqEuKVHDxw8L89+Hm5yMjIoGPHjsyfP5+77roLgAULFtC5c+dqvE8PP/wwo0aNolu3bvj9fr755hu6du1KbGwsLpeLdevWYbPZLpvH8nLg9/sREVj/uxchrKhVEqGwxKwn4jl7qoIdhS40ZYko0nJ59HE9o28zo1ZJvPqujSVvp9dKcwGQEWnB9i1lfPlZEoP6VTnuHdpo+fGrNMY+UEynthq6dY46v39s93Fd/6rrhBAsXuni+y9qtl+oVBLz3ophyJATWEt7Vr6eKhpy4swpbHaZh+6KYf7HbzH7rY8v2xYzX5zHlPtuwWXIIdHbrPLZMmjCEXYRIkC6syUqVzvCIoRsOE2TngU8NS3a1jR+hIWrh+Ux6BoDSqXEH9uiLYkLv3Sw6GYzQb+bOa/uJKWiSyU/nixkctVHiE9zM/HhCk4fUxOrtqJO8HHauZtQUIFaaIgQwqwO0blDzX3TVhGhoCjM1MkxLPrKycCrjVzdU8/Z7DAtG3s5ceLEZQfZ3W43DTJr8ob9sN7D4g9qOvg39DeyeJWLO0fW9B0+XebkpkEGNm318vtWP++9UnsXRXxcVIW8wh6pDCI1ylKTWxBGyBEemBDPy3NtpKcraNG07sNW/z4Gruyso3VzDcMnFSBkwczpcQQDgtc/NPLl0vpVPK1e8T3NQ90qq5ovQiEpaCE6cpTdmImhIS0qA58QbeMN4v9bzjEzURufE8dp1ESmb6+qsa9U/n11kN0ho9NJrPrBxefLnUyfEses6fE4nDLzPnXw8ac+Eku6oUZNLqc5pNjC5HEaGmVF21T/BzUy/s9Drfby08pUYmOUjLtd5qZxhdW4jS+FTqfAYlYybHD137lVcw3LFyYzbISTlKKe0VbJCz+lCxvhhkd45P5okLJjGx3ffJrGtOdLScuQSEyAo4d2kCm3pJQC2tE9+r0kDeriRqiRauU0tMqJnD2qIzs3VHloXvWDi8LiELFJkf+SErTNZiPGouDeJ0ooKVGTcMm4tEoJnN2awU135PLK8xZ+/8lIWXmEdxe5OHCyKbeN6MPaBRswe2M4yX4SRTopZKJERRmFZHOS5rTnXPg4MrWLQEC0mvPBux/GYkvA6k/kKAc5/WcODWhOuj7CoLvzeOYxC2q1VJm4uX+iYNK0hexo2pYrr/zne+Y9905nyn07eOOZAD//6uXHDW4eujuWdxbY63xPJCJIiFNy7/gYAAb3M+L2yAwckceAPoZqgc+LGDHUwidLnWzZ5aPXX2iXyisiRGRYviCVzhcShE9MEZw+FyIQFIy8q5AhA2tfbyxmJSajgn2HA5zL38jg60dedkL8r9i/6yCasInCQgft6YqNYvbzJ+miEVbiCeKngPOAREs6VdlDhAngo5xCMmuhDImIaDW9CjUGjOgx0oJOHGEnSSKDFLKID2VhK9FxnhOoUGHATENaVnZ/lJDHIbbTTnRHeUFUDiBOTuWHH48y66loN0lGQxfLVgXp0VtJrFVJ8HTdQkm12vPf5KwcCroJyjI9r9BTUiYzebSlmoDPVb1VLNxYjC7UqNb3V6jzuf7a2jlIkxJU2B2RaonT7l10/LbFV6v6d2lZtFjGaon+pr9u9vHOS3VXoI0coeHdXQk0JRUXdiQkGtKSClUBbdsWcirv8sWBr7yyO++9Y2TkUDcKdQhvxEV5zCFuGKylUycVZmPdgemObXS0baVl1hPx3Dm1iMXzkhkxuYjkJCXFpWGaN9UwboSZ9xY52HW4GF2yB0uxn5tvqPKV/H6Zj75w8NkyJ0q1FhGo2zfwRbxMmuIjJzv67x7d1YTDIebOiiZGhBBcOyKfnHwn69f9wMBrh9R6n9rgcrlQRDQkyU0J5mTy07pNvD83hoFXRwVHIxGZ19+3c8uEApo3VtOutZYPX08iPTUqErlpq49eV+gYeFXd9sorDJEQp+L7L9KqBc0vFg7tOeBn6GAjRSUy148qYNA1BqxWBb9v9REICr6cl4IsC6Y8VVoZ/ISoFsAXK5ys/83PlMlWTEaJHzd6UCoVGCxhJOrHiV1eKqEMG7GXB8nLD9L7plx8fkH3zjp6dNFx8FiAYAji4hRsXZvM12tK+X1zARaLxJ1j9LRpEd3/dXElSKWmOrmKhRB4caNFTwA/MjLlohhf8gmem171fC63zJJVTtZt8iKLaMeVKrszCpOLm8Y7mDmjaq60b61lwigT/W8qQ3m4Mwa7CZewM2biNhT6yH+pS+RS/J8Jfl4u/slBPhKJMGfOHM6dO8f06dORZbmS88RkMqFSqSgqKuLPP/+kU6dOmM1m8vLyWLx4MY0aNbrs6p3LRWlxPi2aKzlyKIjf563MyF8Kn/DQqIlg8hgrGWleJk/5A0eFkghhYoiHpDyeedbMyGFZqFQSPp/Moq+cDLg1H5dNjVTQmFivgcLCfcTGKGnTQkOjxm5csWc4uqcQXWmTaFuGsYhgfA43XwHfrf6dJGUa2qAVDy5cVNCEtpXt5B1ET/ZU/E7S7itxmvbz87Lkyo3DaFBgttQvWv/5oi+wlkdVx+NEEiXk13mtWzho2rT6pPhwkQdjaUskSSJTNOU4e2knulfjBRVCcJpDpNMYSZLwCQ9e3JilmMprSsjH75XYszdczXm/CFkWPDvLhd9hQJsQrqYY91c0bazAE6n/eAnLcOx4mKGDlUyZFMOUSdHvt2y1i5Nng1zVQ8/BowFA4t2PK1j8QfSA1K1T1XdxuiL8siFMxoVqrfhgQ/KKshl9q4nB/YzYKiIsWOwgFFKw/3CAxi3LmTDWjd4gsXT5OU4e0pBU0g1jUSvmfnCalT84iQ83xHKJrS7CIidwfI+RXkNyGTrYxNKPUtBooqX2+w4HuH+ildkf2Hly5sDLtoHf7wcUpJDFAdXvmIvjee7FCl5+pxyDXoHbqSCSn4qZEO3+krm/CKWkRBKXbMxC4vgxQbEimzTRotZNu8J6kpWfRFukf9pwiuXfHMBbZsaAmQpKKBOxyERAKJClMFd21nLgJ0tlwFUlqcmgCRkX+HIrKKZtK3fl/X/e6KV12/9/l+KpU6fyySef8PLLLwPRNutJkyZVu6agoACvN+qIKxQKCgoKeOutt3C5XJjNZpo0acLMmTPr1aL1r7B2zVpSI40oLTnJG+866NhejV4L/YbnEQwKmnVQU1ph45dV6TS8ZF62a6WttS37IrToQRWuFvi8CEmSeHZaHCPuKuTqnnpmPh6PWiURvIRFpMIuk5yorDPw0CBTjc7qgNKq1xSSgkhQSatmGiQJSkvy6mWL9PR03v1gFcNuuI4dbEAnDKjRoEJNiAB5nMVlPUtKggajSfDEZD0jb46vXIN1OgVCwH3Tizl6IkRmuorPljkIh6Mk9JPGmonITp56fgOqkBGFrMKDG702zB39tXz7Y4gbr9fw2FQVGamx7D3k59lZbiqOphHvaY6wCxa/dwi3x84LT1YF295dWEH71lruvN3Ktz9FK/CdTpm0ZBUtmkQoKCi47OBn8+bN+XZ5zQqRcIRas/X3T4hh3INFFJeEue9OKxazEoczwjsL7az4zk1aspITZ0JoNdLfJqRirUo8XpnYGCVCCPYeCBAOKNn3eyaj7y8iLUWFRiPhcEYqD0B/RUFRmLhYBfFxStZ+mc4Vg3J49OkKLHFZfLlsbb0VLPPP59JBqqPjRNKAENgpq8zGX0QKmRRwnibUFDcUQlBCPhISOeIkal2EFe9Ef0tZFry/yE5xaZh1m6KCKH/F3oN+mjZUk5MfZvFKF99+mlYZ7ImxKnnq4Tiu6eVn6MhdRHw60mhIkpxcyJiwAAEAAElEQVTOplWldPqtiC8+tqL4F8HVf1fk5+fTpqWmMgCv0Uj8KxPJskQoLPjrEb9lMw3fLDNzy5g/CLn0yF49hgQPbdrJfDg3odoY7tJBh06rYP6biYy8p4hZz+l5450jeCokFFTNOQcVNKOmYvpFSCUZPPfqCa7sqmPF9y5Sk5U4XTItmnk4fvz4P/ajv1ryAa88peaKjul0uaqEkDNYufcCxLtbYN+cyriRJ/EZczGZlQy7dRoffnQ3CoWCnOwc1n2XQ2f5as5wmH38iRYtPrx05io0kha3cFJCHinUrIAJigD55bnoMAJqfPgwYqGh1AIhBL64czw/PaEGz6okSbz8pJpRU55h6fKN/+jZARISEnj7vRW8+fp0KspOcPa8m7QkJWZTVLjtr9XsAN/97Obaq6vvfSajgnYttdx+c93BrHvGWRl9TyH3jI9hyLVGwmHBstUufljvpmMbXWXgE6KV9xeTQSlJylqr7y8iPlbB0MEx9O0d4K7HxvDMC5/SsmWrOq+vEzKIshRM6miyP54UrCKeQnI4y1GcVNCcDsRLVaI1spA5yLZotRzeGgJVJaLgAi1CFk1pixc3h9hOMpl0pBfF5HOEXXhwRnmTicVCbLWWZoUU9VsloSCHUzSiaqyHCFJeEeb1tx1c2U1N544qduwKcF0/E7/8rqTb1VfV3w6Xgf/rZ2WlQoHDI1NYHKawOEz3LtX3z3G3m3jljZPEBDNriJ35hAePtoQrOtYt6uTzC/rclMvwISbuGRfDiJtMjLq3iG8+S6smGudyy0x6pLia2JFCEaUMqwuRMORwAjn1LKbYMOGQoMhuwuZ3cU2CxNnCy9/7JEnildcWcceEG+nTS8WZXw2kNIExI41EZMHWnf4633suJ0RqkoqmjTSMusXCgsVORt9qweGQ2fC7D41GYsFiGHubmS1rMrjr0RKaW1SVe/rxU0EeeLKEW2808fOydJ583sGx1eW1dpbkijO4KjSU/9aZxAudeXvO2iiN38er79j45J2UC0JXCpITlXyy8A0GDLzhsv2A0tJSVER/F1vsUT5610K/PpcmbRU89VAcLZuqOXU2xPQHo4VQQghenGPj2qsNnM8LYXfIJNcStz59LojFpKRTO22NauGLePS+WJ59vZxP30nhthuN3DC6gKceiuP5x+KrjRmfv3os5LGZZTx0dyxDL1GQ79xex6RRVgbfnk9ZRd2cpbXB65Uwo8NY1IKPl+xh3EgzLzwWX0nNJoTgtXcr+GKlE61WwahbTYyqpfZGbwlhJobznKA57Stfd4oK8jl7gWYpQg6n8OAkn3OYsCA0bjLSon7j2ewQdz9azF1jrSxfkIpKFS1mefL5AzjdgueeqFlAotcreG+2hYmjTmCo6IJZiqG5vwe5xi3VkjX/Ffw/F/yE+h/ky8vL2b17NwBPPPFEteuef/552rRpg0ql4tChQ/z444/4/X7i4+Pp3Lkzt912239bJPoiZNlL8yY6brlezYsv7KSj6F2tuiMiwhxnD1ebohNocD8DSfEuQhXRw4g5JsLcORau7191ONHrFUyZFEM4LPjs1TSSg02xizKaN9Oy54CfJg3VlFfIvPm8mUgEPv/qKA5nNHt206BErr6hBCmixRaxYyRCKg1oeglvmF94cWLHhJVi8vCflao5O8tXu1Aq62eno4ePYZKtIFVxS5wUB3DjRIECGZl4kkinMac5zLmtXg4eNdG+dTRDcfasjF6YQYpymTUWrTnAVuJFMmZi8OMln/Ok0YBE0igSueRzltZ0JSgChAgioSCfc7SgC6eK9nP98ApemWlgyLVGlEqJE6eDTJvhoOJEOgb8BAN2QiFRZ1tgXmmQl998rF52EELQtKmBL5a7efQBa7V7Dx1kZOidBdw50sKCxQ5efTqe73728MSsUp5+OK7yEHPqbJCxd9uxFnZCkiTCIoQzaxfbfsiopmh44yATT71SxrpNXsxxIb75KcT1/Y0sWRDLwaNB7py0lcySq3hv/iEs4TTS6+DJAkgMNmJI/yBPTq0KhPy40UvjBmoiIVAqdf+yveZSNGnSBK9wo8VOlysiVFSU4HaoaJpuYvTtOrp31bB+k5vXXguDs/Z7yEJGXMiiCSFwYMN+MsyEsUZWfb6dpsFulS1SQgiK9Sfwa8qZMkWPxpuArNJg0MioTEqae7oSEWH28yede/q5bWgOtw21otNKZLU8T3qgaY1KESEEnqST3DsxOje37/aRc1bFLSPq117+3w2TycTUqVP/9poVK1ZU/r9Go+Gxx+o3jv8JTp88g1mOoTyo4r2FTiRlKNqu82YCg/oa2bkvwLc/uqoFPgFaNlVDTDmU1x4cclJBg6y6naoWTTU0zFJz+zAzI+8p5O0XE3l5ro1bbog6JwpFlDP57yD/pTVDCEFIDtOhjZYX55STll57gL4u2Gw2Jo25i2RXS1qTgkJS4hUuznCUBFJJpxGejF/ZtqH2lmaPV8aglxBCYuPXGZXOWLurzxMIyLjcgnc+8NMmcBVKVAhk1GgRbsHiJRuY/riFu8ZUzdfuXfSsW61jxJ255KyLI0ZKINnVjpUrNvHoFBmdVmLRVw5+3ewlEISbxuZzLifMFysc/LjRw73jrfz4a4ThPS5PVRaipPYVrhj2Hy6nY9uqw47ZKPHjBjcNM9WVVe4QFeJZ8kEK1wzLZfVPbhxOmbBfg+zRY4rRU14o8dsJA2GFkpKycLXKkYsQQnD6fLBynfxxg4dQSSJ9rwug1Sro0VVPcqISnU7is2VOHrq7Zguv1xvlFG3dPBoMMBoU9LpCz7drvMQkqv5Rm7ccqalsWg2qMHIkXEnnchGxJJLHGUpFAYlSle1lIXOMvahQY8KCUa0mq+fZSjtPmVFKu9Yafv06gzvuLcJqUdC9S1VY7dCxAKPvstG4gYp3FlQwY2psrRzZe/eFsARTaELHqoONM4WgoznD7/iDoFImEomgUv0/6Z7+Y1RUVNC4QVX1hSRJKKWoD1JbxfHxU0FcTli80sUDE2Nq/L11Cy3NWkZ472UDEx8p5rvP02pwcl6E2RTl+X5gQgzZeSFyDqdy3zQ7e1YUE39BUVtCQv6bChUZmT++TeHP7wUTpwmenhbDtz+6+O1PH8uXLeT5F2bX0yJRnD51uLJSccZjBl587AQp7uqCOSbJQsiejk/vYNTYBxkz9p7Kv819fw53VkzEscmBFzed6I1MhLMcrax2SaMBB9iKXhixSlVBjpAIcojttKEbFmKpoJRTHKQp0c8PEyKrgVQj8HkRqckqHGV5vPria8x49sl/9PwQ3b9tpUoO7AihDWbQv58Pa5pg/INFfPF+SrWD9+YdXuZ/4eTrT2oeOo0GBdo6viuAVqtAr5cwmyS++saFUgFxVokKu2DgNTUTiWfOB/lpo5dgSLB2vZsbBtZMSAohyC8Ks+RrJ+NHWvjyA4nJT0zn40Xf19sOQTmAkXh84eh8iIgI2ZzEQTkadGjRc5ID6ISOFFUaHuHGrS1GqQ5T5IieK7y4MRMDgFPYKCKHTvSp9OWsxJMisjjOXrToSJWySCWLI2IXXtx4cNK0jiRAEunsYzONaIkQgnMcw0kFKRWtWfm6lmXWYgrDDrSY+HiRn6QGSUx5vH5+Qn3wf/msLCQjDTIifP+zB5Wypiq8WiWRnBHgUOBXGgTbESunIJCxaXIJpp6iYwNBhV2uVe381Nkgbk80wf3Txuh8iYtRUFagZshNXpq0CNOli5K8ogDbdvuYPzu5WrX04H5GVv3gqqys/iu+Wh7EpNGx+HMNndpF33f6XJAx9wdY95tMYkr9En8NGjSgRcsWvPxYLtcdPUSoQub7X9y89kwCL8+1Me3emEoOeyEES7/28MF8H+fPC2JjId7ioGkzBe8u9NC8sYZwBHp01XHfnVb0OgVvflDBgi8chMKCsnKZvQf96PUSIyYXsWFVeqVv9OoLVvrv2ocuv1e1oi2vcFMknaer6Ff5O0mShJV4DOVXsXbtRsTbAo836jPHWBS0aBbm8OHDly1+ZrFYCEheZCFDTCl9e9feyTPsOhNdBuSQlKjE5ZJZu9FDWVmEXesy+XNHgCWrnLz4ZE0fOr8wTKxVQUZa3X5JeqqK4tIIHy9xMP9zB48/EMeo4dWTKYGAXK1tu7QsTH5huFrg8yJSk1U8MMHKs2/YLssGF6FAgdD48Cbvo3lDNbOeqP48kiQx46E4Nu/wcepMkGZNqvsPTleEjxc7KC4LYWx5GrtDsL+4gpbyFRSRgxcXDWmJQTLjFDaOs5/GiuaEk7NR6+14IzLvLKjgrjEWpswo4dN3kiv5ZiHKGd37Sj29h+ThDwiMhprjvUsHHZjL4QITilmKwevQUFxc/J/gZ12o70E+KSmp2r9rQ0JCAjNnzvxv+X5/h2AwiFoNH76RRJerS8igNfvZQqxIwogJDy7slNGQlhw9eKhS2axhUxnP6Vga0IrSuA1c16/2kvt7x1tZ+HEeFDSnlAIK1qnYvkHGqyglLUsw8eEipk6O5YUno0G2Q8cC3HxnISdPSbSlG/mcI5Wsyja6oAhQmrSLhi0C3HGdhpIymeXfOfH5qzaUE6eDbN/jRw7Xb+NLSk7kOHlo0REREXwKB/Fyc5rSDoWkiAanyGMnv5JBIwzudMbdd5Tbhul5+pE4mjdXcHqdE52ILsJWKZ5Oog85nMAZf5wgfgK2EMUij1IKLrT7xVCWvJOMRhEapkscOekjsVCPucyKQMKfm8ILDyl5xlqESgVBj5aw10rQdA4TaSjKU1j6tY1xt9fMnucVhMgroN4tXpIkEZ9g5kihm6Fji/nyo8TK6g+FAixGJUPHFyBE9EDTuoWW739xM+7BYgqLIkR8Wjx2NVJpQ5IxggQVhrM8+6ShWuAT4LPlTs5mh/js3WTatoyqtK5c42bYnQUsmZfCkBslfl9UiiZsRs3fVypJRNvwIXr4X7zKxY8bPXz2ThLjHyymQcP6Bfz0ej0RwjgMuRw7oiNZZJHiaoC7UMFb+/IJJZ7n6y9jWb/BRdHGmvxdAKXkVx7WcjmNHj0pjT3MnhVHp7ZuHnt6HbqIFSJK1LEOAmGZtPIrsIiqA48sIhxRbqNI5JIiZdJSdCbGvJu7xkU/TwiBwRzhaGA3LUTHyiqUiIhQYDjEsOEyJqOCl+famP+Zi9IyBa3a/IMqh38DZDbIwCdtwR+OIJXFIltsLHovnsH9oo7C7v3+ai25F9G6hRZjcgn+Mh86qXrdkxCCYtNh2mfWHbyM8jtBzyv0PDgxhmdeLeP4qRArvnMyYqiFGKsSh1PG45VrrTg8fipI2FF9DSijkFuGaSkti1bFLVv5RI33/R0euX8a5jMpmLBWcdpJZtqKbhxhF7Ek4i62cOBIoFaF8/mf28ktCPPklDhKyiI0zIy2GU+4w8LHS5wUFoAhv22NTgMhBAYDTB5dcz5JksTsl6wMOXCCmJIo36WiqAF9bz5CXKwCtVqie1c90+6NJSVJhdcr88kyB2ezw/y4wcOxM3H15pU1W2J4+JnjjL/dws2DTbz8jo2C4ggbN/uQJB8HjwW4a4yV2y6oZx46FiA9VY3VouDHDS4SLTqUpY2JtWdWCStIuTz10nEWvl3TYf76Bze9rtAjBHy23MGs150IDIwfY+DWSQU4XTK33GDi9mFWbp1cSMtmmmpVkS63zISHinhiSmy1A1qrZhpOtgpz+uQ5Ppz3Bg8/UrsSbm2QZRm1PkIg4K+VizAiIpji/VjMCsKnw9UqXyRJoq3oxmkOc0YcJZYEIkTw4kIgk2aMo0x9hKYtZFZ8FvUj9hzwo1LBfRcOc0s/SmXmW+XMestGWoqKA4cD+ArjSSq7hrJ8F6eydzJnVk0fRJYF8xf5aBLpVeOwqpG0WErackza/Z/AZy1IT0/nTG7VvBZCcP6MxKhJFfz8dXw1tenSsjCjJtlIilXz7sdR4Zq/VgB+vMRO53Y6GmapUV9Qqq0NsixwOGU0GomRQ01cMSgnKvA13Mx33x8ixpeAUlKRQCrF5NGA5rXep4xCWtCJ4sStPHhXNEFw0yAT7y1yYI3L/cd2UWu0eLweTp4JsnSFn2LhwiVFaCC3QiNpiYgIRdJ5nHHFfPH5qlqrz2a/8wYjh95B5HwYtaQhIiIEqKqYUkoq2onu0SS7OI4RM24cgERT2lWK6sSRRBdxDQfYQoxIACT8wX+RpAipWLfqV26749Z/dKgLBALcMHAI1tw02tG78vVwdogDeb9z3R35JMYrSUlSUlgSIRgUrFuejslYc9/q013PqjVunpxaOw/pj+s9yCJazXP8dAifX8bjFcyZlcCZ8yGeermMQ8cDhMPRQEaTBmpGDDXz4pMJLP/OxYLFDha8lVzN71y7wUPn9jriYhRs3Ozl2muMxJrLKSwsrLeqryXWQkVRKS7hQEbmENtJoxGNaV253niEi0Nsp0IqwaspI+dgBk63YOCwUoSQcbpOYK6IBhxzOEVz2tdIYkuSRDPRnsPsrPQnATJpwjmO11mtJkkSkoieXXI4hQIlHaUL/JwS4EzGKppzkG2UZVt46uWn/0cr4P8vn5WVCh+vP5vAgcNBVv3gJr8wTHpq1bjavMPHyJvNrP/DS8eWJ9iy9QhKJUwYruXOUQls2enjmdfK+eC1xGo2PnM+yMi7C/nozWSu7BzdW90emdfes/GDz4/lRFcqimUWHdrCss+suL0RTpwJ8ucOH/FxSobfYOKW66NVf4P6GqslHgCWrHBjz4klOZjGr3+crgx+Nm2kYf3KDHpcn4PLU/9kqE5n5LctfsbebkShgJ9/8/DiHBtJCUqGTyrks3eSSYhXMmqyjaO/J5Pg6UZbSY3sllk1J58i02E2rEmjdfOoEN6vf3q5/e4iAkGZbp11NMxUo9dLdOuo5e5pJZQWaHjg3phqczklScmo0Urem7cJXciKMRKHV3JRIUppJneukYiFaJeKNZTKnzuigkO3XG9k1Q9uUpJErZy0deH8+fPojCEKXWdITIz8DTerRFqKCotJQXKiitVjrDz/Zjn7DgXp013HOx9X8Ouf3mr0BkIIfvrVg90lc+BvlOMPHg3icEY4djKAySRxPjdEcWm4mo2Wf+euRlW3eYefwf1qpwQBGDHUzOsf1I8LWVJKdLwixLDrraQm1+1LPXx3DA/MKCHOaOD0aRkkQY8eSg6f8vDgpBiObG6AUilRUhbmtXdt/LJxI97zSbQWVQmZHE6TGqun3y3neGqahfg4JYGAzFffuBhwWz5X9dBXC3xehNGg4MHJVpZ+66rUIbgUtfF6qmUtGRkZNV7/J/iPh/m/DLm5uXTtoEWlkigugg5SBkkinQpKCeAjlkQa0SpavRe2kF8UpknDKFdGfNs8Ko7GkpamrHPi63QKjGYZp6igjEJiTWEktR9zWEPJkXjsUilTT1XwzEw3kjaEEDLzZydx39EwhjITGqHFjxcTVmQhU5i8ha++MNG5fdVB/9nHrDz0dCmvvVuOEPDFShepiQqKi+ue4LXhzrvGc+8vU7FUxJLNCTLlFtWIdyVJIoVMFEKBGwfxoWbke09Ragvz5SonA/tqWPjxMWJ9UXXdoAhQlLyVoTcpGDfKgFJhZMlKF1+vCpFc1JMwITzNtvLjiiTSUqqmxu4DPkbf+QfKIgUhQhR7HWS42uG15JDZrpzpD0s0zEpmz0EPr80u4cU3BOnpCvr3qXre3PwQ199RhDa3NQ/d+wjfrP17Nca/Ij2jDQFfEQ0yFfS8Pp/4uGhgoTBXgaG8KZ5gEDnzVKWi6k2DTNx4rZGrhhTilWQmTFJgtRSxek0Oeaf0CFWAW4ZUr1A6dTbI2vUeli9IqSyP12oVjLnVQse2Wh5+tpTnpsXz43enMJfFEEcSxeRhoXaxgiLlOXYc9DB0vA9JguE3mFj5cSoajYTTLTNk2NB62QBARqCStTR29cBEbGUQSO9rTiA7k259f8NoDuFmO23FlZVBeiEE5RSTyxkyaMxesRkTVtzYee2FGABGjzAx6jYjv/7p5fGZxdw3Lo4PX0ipFvgEUEhK2kR6sIONFypB4jhxrGqh/mqVB10wFjc+drMJSUgIZGRkNH4VK1ZKrPnGi7qsCaqIAwW5nD59mvbt2/MfVMdNw27ixWdeQhHSYCYOVayjGneYXi/hcNVebfTFxzEMHraZ2NIOxIqkSlqLc+r9XDs4xB+7QpXJo7/i25/cXHehJf6GgUbe+KCC3euyeHxWGV+v9TD8BhNXdNRyz2MlfPF+cuV8gWigf/KDNsylVUqjFaKUUMNDXNFVz1XD8rBa9SQl1Z6Zrg2lpaXkniog85IWZo9w4Uo8isrqIkMtU2Lfirm0FXeMO82H75m5qkeUWzgUEkx+uIy1P0RIEa34YLoRYktRJpSy+GMrD06KZdR9hezdqaCJnFKDZzqAj3at1XXuKQ0y1WhMDiiJ/lstdNw5wkpWlpLd+wPMml41fwwGBVMmxtIwQ839D7sZdNP1l22Di3Dai/hpaTpLVzvpOiiH2S8k8ubzVYG2UEjw0DOleL1RZfg5H1UgSbBzX5jOHXT4fGFMDU5y5PAJfOUmDJYwiekBQGbUvYXMfCKeZo01lNsifPiZnaWrXTTMUNH9+hyELFg8P4kHnyxlxks+PngtifRUJaPvL+Le8TEs/TCF594o552P7WSlq/D6BBWOCI/fH8dVPaoH4Q8fD9C+rYrC/Ag/rf2GqQ89fdmVMQqFgpRMMyXSfjIqrqzx22SrD6E3hRg7ysLnb50k2VtdyFAhKYkViUgoSCYdBUp8eNC1O8xrM/20bBrD7fcU4XTJxMcpWbyyugBYfJySd19OIhiMPt/cj+xsnNcEnaRHJ+vxBC14vAKTsfr3OnYqiMoTV+dYiicFpahbWPDfGbGxsZgsLdh36CSd2mkpLo2gDFrQ5rbmmmv30b4jtGuj5NCRCAf3Q0zhlZzW7+C1l2O457Fi2rTUcF0/Iw6nzEef27mik55Xn47OzSs6afl0qZO7x9U8hKz83o1GFR2X0a4TiTefTWTOfBsJ6UHy3JswlTdHHdJxnlwSRArGvyQei0QOKtSUJO7i1Rf1lUKISqVEJCzIavjP975B193BfY+9zK4/1CSUX0l7jJRRxGF2EFH4Uajh8aef5PbRt6PV1kwKQTRg8878uQwfPCL6vSQlaqHBI5yVz6KWNLSiM2ERIpczCKCz1LvGvVSSihSRSTG5eHCiyI9gd0RqpUM6ciJAxGEhpiyFj+ct5PU5r9X7+b9c/CWqPCOxVE82qCQ1HSLXsL/gV5QqDQOvlvnivRiG3lmIoY62zc7tNDwxq5RxIyzVfGCAA0cCHDkRYPJoK48/EA2O3vVoMU88EMvpcyHW/GJn7ouJvPxUPPc8VsJNg4wMueSQ36+3gSMnAtxxbxEbVqZjd8h8stTJ1l0+vvowhZ9+9ZJfFOVObJgR5fyvb/AzKyOT7cd248XNaQ6RSBpJUvXOAqNkpoPoyenQIRqEOzP9+dO8PzuWeXNjeGd+BYkxPrb/cIREd0tChGqlHbtoX0lIyCKCjCBIgBgpASHkOmk7hBAE8CKIinF2pmZLu1bS0UA0p1DOJhCoX7vrvxMi4SBXdTfQr7eRwpIw054rZdmClEq7uz1Rmppp98TyzVo3m39Jquan9e1lYNZbNoaOK+Dhe2Jp2VTDmfMhpswoYc3iNLIyqvYhk1HBS08mYLOVsO7EWTyaMh65R4csICcvQrktQq9uevKLwoyfWky/Xno+eTuZkXcX0bW9nltvMuByCz5a6CP7iJkUWycqKCUUrP5MZpOCQX2N/PxH/XheS0tLOXz4GCePO9m4KoMfN3hY+b2LUEjm+gFG8gpC9BueRyQsEcpuRGO5TaWfp5AUJIpMtG49r84+xOIFWn7f6ueVN7ycP69CafBz/iycOychhyU2bPBS4ZZJVMZy85DqY3zmbBtajUT+sTRy8sOczbYTF6Pg9glKTAWxNXzLizAGE3lp9iFkInRsp2HiHVaWr1EwYGhN/t26oFKp0JkiyDGnKLOH65yDsiwIR2D4kKqYRYumGnILwnTpoGPx+ylMe76UDz6x06ubnlBI8M1aN7feaEKllMjOC5NXECIjrbqfEm0ltxGJQFaGmpHDLBSXhHnwqVJaN9fw/GNxbNriY+GXDn5ZViUIJUmCSLjuQgwhQKmoXwIkISnMVx9lsOgrJ53a1R1I370vxMFtRpqEOxMvWRBCsN6+iRXLkio7aCHKgTtnVhKTHMXsOZta+TsKIQioHNw4QsPrL1TFAbRaBRPusHLoWICretTNoTrgKgNvvF97YHfHXj84q8cWApKP9PT0Wq+vL/57+7X/g/8yIpFIZQZeSFWbaJyURKrUgFipKksVlgJYTApy8kIYDBI/fZ2AN/kYpWV1Z5plWeCJeAm3+5PrbxKsWZbA0Ov1oIwgG1xICgWRkIJwSEE4J4vCAsHUp8uI6NzkpWxCowtznhMA2NR53DVZTef21R1KSZJ45+VEVq1xk5WuJuJXcehwdLOqD1JTUykPFHNOHKeYPJLraLFOJA07ZUiShCpkZOqkGGa94WTK3SqUPgvH2EtIBClO3saKpUbemBVD25ZaWjXX8PLT8az91kpJyjZsSfv4/qvEGk5f1w563njViN4k00rqTJIilcKE7dw41s7Pq5Lp2zua3bt1iJkdG5PJahjh7nv8dL26hNsn2Ljm+lKuv8GP4VR3isnFnufk/Pnz9bLF8Nvu5lxOmAZZKpZ8mMSZY2rE9n5k5Q9C0gTpNKiIqZOtLPyyKlP2+nsVDLlOx57fU5j+kJV7J1j4+ZsEPvpYQUjtqcEXtmCxg+lTYqs5CBfRtqUWhRTltPMo7GTQmFgSsalzcYuaPeYuqZy0Fk46t9Py3edprP4sjbG3WdBoJMrKIxQURbj5llH1sgGAVh/BGIqPBj7/+jdJT2N1E3r30JJKA3I5zT6xmUNiB7vZxFmOECbEeU7gw00ZBcSadMTHKSrJzSVJon8fI5npar740k+cr2Gt30MhKYkjkRxOcUjsICJDWXmE516288wsFwGnnrZcSSyJxJBAe3rQg2tpIXfFV2YhWJxAopxFM6kdJmL4euU39bbFvwPUajVajY4uXI0fL1azqppDM2SgkVVr3LW+t2kjDQOuhbbDDlPWZCOljTYSbruVKwc6OXJUoC5oyq2TiwgGqzseR08EWLjEwdjboodehUIiNkaJwaDgg9eSeOuFaBXLl/NiOPRLBt36lrLgCxe/bfHy+tsOuvQrwOOTsaXupihpK+cSN5Br3UHj5jKhkCDWqiAhoUG9qtvOnj2L1lPlRDgpJ9RqG8u/VrBncyI7fk1m928pdL/tPGp3ElMn6WjdM48e/Uto1DmHzT+a6Ry8lvRwC5KlDJLtnTCf6sOto5yUV0T46sNUQqHaeS8VKHG6/845E4QuEQuTY4u5oouWz5c7eeSemFrfc8NAI3GJYf5Ys5UzZ85cth0APB4/kgRajYLhQ0wMu656u5BaLfH+q4nMnW/nfE6QH79KY8XHqWSkqhBCwbefpdG+nYTG4qVJlzKUcTaCko+T50MolDB7XgUDb8tj4Ig81qz30ChLhVar4LVnEsjM0NDrCgPXXmPgthtNtGquwWJWcmUnHe9+XIFer+DN5xP5elEq1/U34vXJrFmcXiPwmVcQIic/THqKGqtVgdfjwemsg6ujDtxy62had/OwR7GRMgrwCy82UcJe8QcuTRGff5jIxi0uQonZ5OoOEhTRg3REhMkRpzjDEeJJJkyYcxzjDEcotnvZstOHxye4poee7tfl8sEiB3kFIbJqyd5rNBLJiSratdYQpOqgrrVl8emXnhrXRyIgib93O+vQlPkPgKefncOo+0pZ/aOLUEggocAsxZBR1Je8n7ry7eyW5P3UlYyivpikaFWOwynTvrUGBbDvcACXW8Zml3n92YTKvf70SYm33ozw7nwnPl80mRQIyCz43MXzz4U5d0pFOCz45TcvA6/Rs2CJg7dfTCIpUcl7cw3YYo5Roj5LvDKeI8ptHFfupEwUUiRy2SN+p8R0lKuud/HNKj03D6lKXnm9MoUlEe6774F/bJOuXXuw9ntBZnkvDJIJSZJIlFLpLF1F+8hVCJSMmzCuzsDnRfy05meMwoJDRFsMm9CG4+zDLap8KnGBR7eEPBrUIoxzETEkUEYhIJFQ2olx99oIhaqvoS63zOQHHJjLWmHETPa5nH/0/J/O/5RUuWGtf1NJKmKVVswmDdOnxKLXKxk93MLr79dso5RlwfNv2nju0XgG3JrH2/MrOJcT4sTpIC/OKef+J0vQaCSmXEKhkF8QJiNVxex5Ffz6dQY9uurJzQ/jD4hqgc+LaNNCS58rdfS+MZcHZpTQvImalQtT0ekUnDgdJPNCQOHAkUC9A58AA27ojya+glbNFdgUBbVytEKUBksgsIpEfvstQiAg0+dKHaW2CB/OieG+pyooa/IrEUXdfIkXESHCQbaRdWE8qNFScSnZ9yWooBQlKrbyM2asdSaBEkjFh4f1P224zCf/90M4HBXaAnjjuUQCQUG/YUVs3eXD65UxGRT8uN7D4H5GenbTc8PoApascrJlp495n9oZNDKPJ6fG8uEbyezY42fWW+Us/daB0SBxz+Ml3DSugNsmF/Lzr1X72FMPxyIyzjDlEZn5Syp46pUyflmezuMPxNH7Sj0jh5r57vNUCkvCPPR0GYXZKrZ/3paH77Ty7L0JODd3J62iGwpJQSg+l0EDanYBXtlFh9l8+YVCQgieePROunWIrlMHjgaYPc9G00Ya4mJVnM0OsXGzj/vujMFVoSGrDs0Ji0hg7x7Bh584uf9ugX93N9RaGdmnI/e3NiSdHUBq7gDisntjDCZSGijD66ta0/IKQpw4E2TGQ3GoVBKNG6gZcJWBzu11DLhaRwBfnc/gV7jZt11NQaHM2vVemjbSIBRZJCcn1/mev6JJkyZYzCpWfBqHySTx+7baP2/1T2769qqZiE5LiQYJDQYFM6bGkZsfxuuT2bnPz3OPxfP4A3G89kwCDmeEUfcW8dsWT2V1YmFxmAeeLOXkmSDrVqTz8N2xXNlZx02DTaz4OLqOXTkohznzKyguDTN3QQV2R3TsGg0SS1fXLeb8zY9uJKn2SsjaEA6HSUpQkJigolVzDdv31L6GFZeG+eijME3DXXBQToE4jxsnqZlytcDnpZg5PQ45uXqXhjUxyIxHaueJ7tROR2lp3fGo8ooIR0/VTPC43DJTH3NhrajqIrGJEiKKwD+iiKoN/6n8/F+GRo0asX1PECEE7dtJlO8sIEHUjHSHRJCYZD/BkJ4JDxXzwWtJWC1KWraG4wcMHD4eoG3LmgN47QYP3btoSYhX8dy0OPrdWEbkZGuywmmVG7HdVYo3bh/N+hZyLk/Jm8/H07+PgWBQsOzbcmbOdnA8fx/mODeTx0UX6UPHAsx8xc2pU4CAho0Fva/Uk5aqonljHQf+tBCOK6iXLRZ+tBCTJw5/0kn0diNSqO5WEqWIKraFpSCpyXr0GhWhoJfO10QwmWXW/bqOG/poaNeqZtCsSUMNN90Mazc4ycqIjbZ9L3Ny7FQApwMS4lRknxcE/LBP/IkqpEKLslpF00UolRKfvJPMkCFBYk9eSeHJACrUpElqkCBdNKLCXsL58+dp2LDhZdti3S/foAzpmP+Zg4Wfe8jwd0Er6XCIcpr1KmLZJ/EEg4I2vXPo1EZHl45a/tzp44clNcdO7+56mjZR8P0vnkoOQ4ATZ0J0rUXl8yK6dtTy+QonobBAgZJSZTbNWkWQIzsozk9EZ89CIPDHnSeuUQXffpnAHfcW1bjPy2/b0GmUnDt3jrZt6xZI+CuOHj1KxK8iSTSoO4PoTcdlz0NW+2kYaklZ0m4aNHXSsaOCs+cEh/YrkEoykBKLCas9eIMVDLxRTarFTEQVoE8fJa/PtDBkoJHZc/w0lOpeIrXoSSaq/H6yYB99B0S5AIUcpIXUgTxxBgMmsqSqQ5KFWNqIKzjJAcpEEQlSCo1oybEDxy7bDv9OWLtmLalyQ5SSCkkocDslZFlUHtqTElQ0aahm/heOapVpAN/97OLoySCfv5eCwynzxQoHR08EOXNWJpCdhjWUxrHNHlr3yWbg1XpaNNWw50CAcESwZF5KZVug3y8TviQzm5Gm5u0XE7nx+jDJpW2InGzBh8/kIWl9KHwWEiOxxF69nVUb4jh6IsCY+73MfzWBvr2MhEKCeZ/a6XFVr3rZwWKxENFEq2KEEDjS9rFtdXVhkhirkg/nxHFjfhlFf7Sn0OEgXfTCzxZa0bXGQUsr6TAVtWPO+8d5Y1YMqangtbtrCEVpJR1nT0UrKWprlfx1sw+FI1p15Bc+VIllXNExobLyojZIkkTz5kpOnLQw//0FvDH39cu2RaMmHVn67Va+Wevmg9dqr55VKCRGDzfToa0Oi1mJxQytW2hwOCPk5ofQ6xWo1BI3DDTx2P1xCCF4e76d46eDzJ9du8Pt98t88Gn0gHEmO1RN4ODpR+J45e0Kbhidz5CBRnQ6iV9+9VJYHObhZ0p46uE4khKie9Qf23zMeLmMFk00DO5nZOlKH+FICL2+duXZujBi5AQ+Wfg2s14089En+0htamDXvgDBEiVtPT2YcM8O3notjlirxOfLS1i/vpCy0mgbrl6YMRPLMfZiJoYGNEcgcyr3IO+85+eDdwVKn5UY0ZzXZ2Wjj1ey75C/ziz+lh3VHey4YCYfzDtDr+6aasnR5o3V5PtKSKijKsNJBUpN/YQR/50QHx9PRkYy53LczF9cTG6FgiQRVSE3SFERvovwCBfNm0s8fE91n6esPMIb79s4cz5Ik4bRw/fpU4Kssmv4/LVzfPxxDjqDjM8roS7PItPfiLKEfRw+HmDu/Aq+nJfCpGklWC0KiorDPDg1QKPSfpVCkk2AUlFIoXU/IEgigbnzNLWKy729wEFScov/kgr03DffplGkTa3jSSvpMAXi+Pnnn7nuuuv+9j6lJaWk0YjTHKKt6IZOMtBGXME5juMT0QBIiADxpJBKA8KE67xXkAA+vLSkE5qIjqJtQbpcdYLRI7W0bKlk+44wK9c4iSvshkUy4xJ2GmVePvfxpfB7vdU0Af4KvaRDpSxDq4366uNuMzNzto3R9xdyz9gYGmaq2HckwKvv2LjlehPjRkT9nweeLOGjLxyoVBIeT4SJoyw8dl9cpdiHEAKPN0qLNPpWM4YL9C/r//AydHDdwZsxt1pwOAVvX6KG7fXKbNzs5fEHYjl9LsjR427i42v6138Hm83Gsi/n8u2SRLp21NG5VxnKc3UflHUYCBNEEzZTWBKhYaaaYDC6N90zwcw9E8wMuKmUwC4fWqnm2hwWIfx4OcR2TFgpJBuriEeNhjMcQSmU1fhh7aKccxyjAS1wJB/A5FFBzfwQEOXPFQh2b9tTLxv8O8Hl0PP+InslP6PDpqBidxvuH1dOROdEGdbhV+g4ciLAnSMtDL/BxDc/uvlzh4+ikjADrjZUth/PeCiO87khxtxfxEsz4unby4AkRQs1Xn/fFg2APRpPRpoatQZMRolO7bQ89XBcDZ9IkiRenJ5A+57FVNgksjChd1/wKS4sUS5hJybTTqd2NalhjhwPkJFx+aKhe/fupW1zG/sPhbGaJR6YXsKrz8Rzff8qP04IwczZNpQoqwn+/hXqoIm35jpoYOvLEeUW/EUS7SO90UvGS6iWTDRy9eCA8nfeeMfFlwui+/vSb11MvKMmNRLAA/cYGPLtcSyBHjX+JoSAlFyMkpecsyqMJiW33xdg5ar3L9sGAMePH2dwXzPPvl6ByaDglXeiCacBV0V/SyEEa37x8NJcG/GxSm6/2UzDTDVOV4Q/tvn4dbOXBhlqZBEVuPz4rWQOnwiwYLGDsbdG99WWzTR89WEqL84tZ9pzZcgClBK4vTJajcQHryVVdjVciucejeObtdEijZ5X6Nn4h5ctO/0olRJGvURRSZhVa1zcemP1IGJufoivvnYh5Mv3iWRZrtQFKSgKs+grB5NGWWoIcb4+14nPqSabEySQiozMWY6SaAsTDIpaeaoz0tRI2qokvSRJGIyCGKuS3PwQK9dEefXbttIwdJCJIQONDB1XwPjbax8XX6xw0qqphutuz2fiKAsZaSp+3+rnsyVerPldo0kqEa2SP81hwvK/oJCpB/6TY/9fBrVajTW2Ae8udPDeG3HkaA/UqKwLixAndFvwRQIMvM7J+dNKtBeqRTPSlejKmnD7eAfHTlavtPxzh5f3FtkpLoswfUosb77nInyyJXGR9GqOY4yUiCmnC3v2Rtj6QwYDrjIiSRJarYLxt1vY+E06UmouHsmByahgzc9eRoz0U7zhClJy+pGS2w/bpitZvUzLht/8GHQKMkRTAu76tbN9980aVFnn+X1NGolJos7MhxCCCGEC+MloGMFmlwkR4Oe1RlYvjWfJgkSmP2qqlYfzIkYNN6PXS8z9qIInXyrl6BGZI7uMnPkzk/Xf65EO9uSKyLV0knrTjA4EHRYWL6/dc2mQqUZr9aGQlOgkQ7XNJoE0vLiJi6udU6ku/Lh6HUnlXVGrlCTGaImVozxD3qSTvPpCdGHRaCRijXoevFeiW/9CrutftwP66tPxvPBmORX2qsXEoJcqs1G1ITc/zC+/eXj1mRjOp65j2IPnadlUzdb1ibz3qZ9eEw9xzd2HWfhlmN9+SCTGqiQUEkQuCMPYHRGefKmUXzb6KCtUsX379nrZYO3ateiEiQh/U9lMBJ9PpihciC1rCz/9YOSnr5N49dkEvlyQQLuuIYY9kMfvG00c35nGjl/SueM2PSKoJT2/H/tWtqb/jWXcONCIJxCqVvXxVzipwICZBCkVtawnrqgrLtlNA1pUqiZfVHi/FJIk0YhW5HMWAD0GgoFQjev+Azh84AhaX3QcJ5KKp0LLdz9Vn3cvz4inuDRM/+F5vPG+jQ8/szN8YgG//Opl9C1mbp1YwPCJBaxZ5+bkmTCNs/QktCjivHkHESlCZs5gfv3Wgs8neO2ZBJZ+lFqNo+fTZc5qSQKIJjmQouNaKalICjck0dOKeDkdFSoOHg0y+JYyRo8JoT/VgweneXC6Isz7zE7r5loOHdhcLzu0bNkS2RIkIiI4sdG/n6pOVfHnZ5iwxR9k5LgQZY03olNqUEi1XxsjJ7HxtxBCCFyBICc5WOs6Gy5PYNS9hTWqZAuKwjz8hAuroyllylwOaTbhDnu5cnAeuQXhyrlfG1xuGQUKTh4/VQ9LwJ0T7mfOfCcOZ1SQoC4kJqiqrWdtWmjp093A+AeLiY9TsvuXTGwVMiPuKuSbtW7szggHjgTw+2unUVj+vZubBkXHYjAEel3VnilJEk8/EsfyBamkp6r4c4ef6wcY2PJDFjcMNDJlRik3jSvg+lEFPPxsKSnJStxegUoFXn+EtFRtvbmgv/9uBYnxcN+dMTRrpuCLBbHMfsWMSqFAhZrYc1fx2N1GJtzlZfNvCtT+GNIDrYkTKXSSetNG6kp3BhIigAETMVICDWmJ3pOG8JpoSReSSccbDJNY2IMXXnHXOjZKy8IcPx3En3yysrpUISlJLe7N2DFB+t+Sz3sLK3jm1TL63JRHelaEPKlmtW9ERDit3EdCat1tUv8BWGPSGTnMzE9LM+jcWeK86nCNa2QhU2jdx3Mzalbfzfmogql3xzDx4WJsFRfnh0BCIiHQhLSCvsSd7k96QT+SAk2jwmqBCPc9UcLzj8WTEK8kEokmoCpK1aSU9qhxoE6UUkl3dgGPhVRHZx56xM/i5a7K6ke3R+altypY8ImfOW9//F+yx86tu+qk3gGIEQl8v/pfi+e079QOWRuiJZ05xl6Oib2UUoASJQIZDToa0YqmUltSyKKIuis18ziDTBjNBT7e2GAWyef7s/z1pjx/TwobPmpFOD8TjRwNqtnjiph836Q67/d3MMeYKoOztcGjrCAUVlfOXUmSeOHxeF56MoHft3l544MKZs0u5/1XEtl7KDp/42KVLJ2fSvMmGl59Op5GDfQs/y7Ae5/Y2brLx6ofXNw8oZBgSLDvsJ8elwifyTJ/q+yuVEr4A1VrbHZuiFH3FzHjoVi27PQzdKQdlaMBhw4dqpcdPp4/m5emhysT+CazICzq9qt8eNCgIywFMRsVFJWEKS8XnM+tes/MZ0yUxO2NiqhcAiEEJ6R9aNASTwpunNgoZicbsFNGY1pRRC57xWYOi53sFZspJpd2dEeBgsnjjEQsJXV+NxslURqDoEQo9B/fsDbEJySybLWbTVujLeIWKyiUMsmODqQV9yG5/ApUJQ0ZcnspHy5yolREA/89u+nZtiPCoiVO8gqqbPvYC6UsmZdCv97GyvNwQrySN59PJL8wzK79fkrLwgSDMu/P93H8hKBz+9qLRTQaifZtNKSSxSnzH+Qoj+IVLjzCSa72IGfNW1m1uOaa5fPJ/LjBS3pa3evZX7Fj+wb6XBlCp5VIiFNxdQ99tcAnROf884/F4QuEa4zlS+EI+DBWNOYIO4mPZGCJJEUDn3+BJEk0irRj3boQm/6MVliW2WQyUms/47dpoUU22yjVn6jmQ0REhPzYXTwyVU+Prlo60Jvm7quxZ0vs3b33sm0A0Tl5/LSP6wcYKS6L8N7Libz+XgW9b8xj6PgCBt2ez8GjATZ/n8nCOclMfqSYE6cDXDsynwYZKvr21nP8dICS0jDHTgYYO6WImbPLWfpRMisu6S5rkKlm4ZwU9m1swIFfG9Cts54v56WQma6mT/faE9gKhcSgfgZeeyaB5x+LJzVZRfvWGr7/Io0HJlqRJMEnSx1MfLiIdZs8bNvt48U55UyaVkz/qwz4/FERyMuBRqOhqETwzVoXh48HWTQ3mRF3FfHHdi9CROMo23Z7WfiFj8a0prXUlSQpnRQpkw5SD1Q5rbnz/toFljxemUC4etIv5Ffy2AulzHi5nDYtNAy7zkhpWYTr7sjnxJkgdjs895qthu+4+ic3ZbYIckjD6b0xvPCQlfvHGPn8jWSKc3WckA+yX2xhH5tx48SsMAF1UzrWF/8Jfv4vRLv27XntbQfPvl7OIw/pOWfdzBnrH5SYD5Efu4OTMRsRqiDGI33JLOlLWklvHno8GiDdfzCElTjic3ox8tYw3QcUc/P4Qnpcn8OqNR6Wz09FkqJtnN9+FyQuXDt5rIV4FBFtrdH/RllqBvXX4ffBz796eeJpDxmlvTBIVcFFg2Simac3K1ZEOHw0FFVPFPUrV/YHCvj0vUQaZakZ0F+FXVG7s2CnDCMWipO28ebLZl54s5xP36uuLqZUUKPt6FIEQwK3J0J2XojG6QbObc0ivaQXdsrpQI9q1VA6SU+bUC/emB2oFjy8FHUnKASoxGUr2F2EqyKIkCLcfpMFg16qDABKOl81Qu2hQ7ToHOmocloSWwvH1EVkZagRsuDWSYW8v8jOwaMB2rbU8NHntQf7wmHBwaMBbr/ZzPwldn5ekcJzT8RQXBpBlqNE+W+9HMPrM2MqVQ9tFRHyCsMMGVNA9+ty6Dc8jzPnQ+z7LYPkFPjq86X1s4HLRRKZlJBf5zWemPPk5IVJs5qZ/56FBpeogL+30M7gfgZenpFAfFzUNqnJKt59PZbh47yUac4TIyfB6TaMmhzNkp6RDtV64HcKG0pUlWqwyWRwlN2ECaKTosJMGrQ1iPIvQiNpEUTv68JBQnL9guH/LkhOTSZ4ofUsnhTcLoknnvby7Vo3snzxMAed2mnx+WWaNVbTIFPN/DeTmfdGMveMj2HT6kyUCgVBpwFXfhzF67oR2d+dtq5raRHsgUbSkuHuyuefREneL1Z5er0yH3xi58+dPu4cWT1zuXy1C6Wt9rY8h6aAiCwjdl9FeklvYqVEtIUtuPXOEn7f6uXLD1OItdSvzVmSJKY/9wS58cfw4OKKK+qe262ba9DFeHn31QRWfBFHYmzdSSdJkpBliQkPlkJxGgmkcJDtOEQ5spDxCy/FlgOkty+mSUM1Vw/L5cU55Xy6zMGUGSVcNbSAguIIgVZbGfHoOc4eTGbHT5msXJTKkAFG1qyr/VBeWBzGbo/y4MYn1K/Cp02bNmQ1aIs/ILNlZ92tVDv2+Kp1P5zLCZGaoqRlUw2TR1tRKhW88nQC772SSHmFDBdaiyZPKyEQqH5A2HfIz5dfO7ljWHSP69xWy/rfa/JymYxRvmWnK8J1F0jsB15tZMXHqXz/RRqfvpNMVrqKvIIIbzybwNj7Snj0fgsqVWy9nbpvv/mc1i00KBQS/fsY+H6dm6HXGWnTMcwRdqFESbKzPal5/UjK7kd8WUfyOVtNkEYpKcmkKYVkV77mwVV5TTRR05LTHMJ2LJ2RE8rJL6yqQN6x18/oB4p4+6VEVnxpwdPiD06odpAnnaTQcIhyn4tjpwI0yFAzuJ+RbT9msmtjGh0G53DGsA2HKMcnPBQrsjmk20hshptGDS+/1e3fEeMnPMYTL4WIRAQfvhWH25RNXuJmbBThES7KVNnkJP9KbIaTHXv9lW3shcVh7n60GH9Q5v47Y5g7K5GxU4p48KkSLLEydspq/TxZyAS1dtavTKdXNz1bd/np2EaL2yMj/PpaBbcAYkUiobCMSlKRUdKHOU8l0bmnjY59CuhwVQEr38kkLr4ZWVm1tyZfLjQazd+3VOJFpfzXTW7DbxuOO64MHQY6Sr3IohkGTKTSgPb0IGz04U9wYBMlhAiilJSc5Wg1/0AIQbE6h4jFTdMmimqBBoWkIFFKIznUhDgpiRBBFKgoMp7jykFdaNXqn4kePvTENLI1NQPgAC5shFRheva+nvW/V6/ObpSl5tlp8dw73soVHXV07RgVdbsYED9yIkBWugp/QJCTr2T5qu18ulzBK2/bKLfJLJqTzJNT4zh6MkhxWdWB+JqeetZuqDsYu+xrD7/8JOjRv4Qu1xTS75Z8zpxQ8MjjXqZO1JGU2wdt2IDdbq+XHQ4d3Mw1PauCD/fdrafcWHtizSXsqNEgIxOb4icuVsFjz1agz21P/5sL+fQrF36/TI+uOm4YHmSvaiOFIgeXsFOmyCUv+XemPO4nq4UHHQZA0LhxE557+RlikqyUkE8LqSMd6UULLvxX6ohG0pIvnUZnEPTrp8CmPV/ju4VFmPMcpxEtkZXyf8Tf6oJUyMK5SSz71sUtEwpISYEizanK+RgVxM2lUdG1LJyVQbdeTtp1reDBCTo0h/pAfiOuurGQF9908OtmLzqtgoaZtftKj90fy8IlDt76qIKrexgRRWmoxd/TaCiVkEA65tggz79ro8nQPbS4ZS/vfuZh3Gg1b39sr1ybAYpKwoy4q5CEeAlJ+vt7V/8cFVt3+nC6ZYxGBVMmxdRuLkniqqtUFEu1J238wotC5yccATOxaNBjofZ7AViIQw7omHK/zJARZThdEXYdqJsmIj1TZvh9xRRkbqA4cSdFSduoaPYrs16LcPedJhpkqggRQi8ZaR3ozkvPvkIwePlUee3atePU2SDjbjMTF6PkvidK0esltvyQybefprJueQbPTIvHaFDQIFPNsOtM3De9hCHXmrhpsJnH7oujfx8jO39pwO71DTi4qQFzZiXy8RIX8TFKvvy6pr++fpMHuzPCFZ30KP9FNE2pkBACGmaqWTIvFYdT8PtWL5EIXNvXiMmoJCtdzb5DAX7700endlpu6G9g/+EAWq3isvngASoqBC/NqeC1ZxLo3kXPorlJbPjdR99b8ug8ICfacaFIJUaqqWqfJDI5uFNDbn7NpMsXK5yECVUryBM+IxlpKpbMS2FQXyOd2um4f0IM336WyjOvleO3GfnhkxTa9s7lyRfLmT3Pxo1j8/lzh48enY1s+yGRxu6eZATakeRsR5bcim5SP+JIIo2GdJauIotmuBUOdCrDZbf//yv8J/j5vxAJCekIj5HtG0388IuHQYOU+FUOnMoSwgRJdXakrfvaSiJug2Ti7Cklm7Z4yM2NEm9HCKPwmwkF4ZYhBq4fYOTtl6Iq4VElY0Ek9PdRdINKh8dbe5Zo0DVGxo/RMeXJUvS2hrVWFikkBQZbE3ylFiKEUanrN9wMpjA9r4g61s8/aSHU+AD2v3Dp2EUZp5R7SWhezOLPjWSlq9ix10+3TtUd8uv6GyvLzmvDV984USgkHn8gljVrwiR4m1NKIUlk1PpskiRhLG/GJ7Xwmh0+HiDirL3KtFDKYfgdt9TroCvLMnqtmbDeQe9easaO0mHXnwcgElZUq1S6f5IJb+ox9Jj5dnXdG8eGzV60OomvP0klNVnJiu9cSBL8+qeXjZurH+qDQcHdjxVz350xPPlgPIFglCBakiRuGGBk0Ve1B3GefrWMKROjjvXAqw1o1BLDh5jQahVMf9iMrbx+HFe9evUiTBA1aopFTXVYl1SOKqkYczgBbYyvcuxAlVrfuNtqL79/YqqFQMI5AOLkNA7sVtHCNoh4kcZhdlQu9hERJl+c4zSHaU6HqvsjMBODFw8REUZC8bcVqtH3RDl9z3KUBk3/awfA/1dxy203kyudruQ+bsuVuIoNTH3ES9uehXQbmEerXjk8/HQZPy9L5+brzVzf30hCfNWcNZsUNMhQ463QIxNBjRaTZK0WmFZJKnS2Bvzwi5e+t+TRZWAOVwzOoaAoxBfvpaBSVc3XgqIw73/iQBmp6aCGRBBv4inMOg1qqaqSLy6UQV6OxKpFaSiVUg2+3cvBwGsH8OxbT+FLr+DA4bqrQU6fDzHwmqjYUaMsNUGdvU6HwSOi1Q9H17Qk09uZDKkxjWnFYXayS7mRI9rfefUDDxu/T2Tui0n8uSaTq3sYsJqV3DXGQmZmOu8ueJe4NDM9u2uwWhTotBJ/bPfxzU9eXppjq6GOWVoWZuLDxVSUqQhbAky+f2K9bfHmW5+iMzbm+TdttVaXns0OUVQSoUXT6G/gdEU4ejLI7n0Bpt4VU+3a5EQVd4+1MvPxBCxmJW1bqrlxbAEPPFnCK2+XM/LuQt5eYGfph6mVrZ1IgqdfLa+1SvTXP704XXI19W2IrkEvzbURY1EQa1Fy/agCHrrHQvNmWrp2G1BvGwg5hN0R/fwxt5r58FMHtgqZX79L5tY7wuxVbeC4tJtscZKjYjdH2EVzOtSo5IglESdR0nkr8ZWChhcRJyXTiJaUeJxs/EWi93VFtO2TQ5eBuXz9g4tFc5Jp31pL+9YahtyopFO/cl7/rJSlqyO8P8dE0K+koDBKg6NSSSiVEks/iWfNjyo6jjzICdMmgg0OMnwEdGijZfB1I+tti38nXHFFN3pd8xD9b3Ox50CQ7leqeH22gusfPEHL4XsY/3QOuzbHsWVtOhqNRNdr8+jQo4Se1xewcVkihw5I+P3RqqW1X6bzwIQYht6o5qRib2Xl7kUIISiK2cfMp02YjEoq7BFmvWXjvjut7NznQ6usu1pZkiQUXBA2klQk+ZqTlt+PotNWUgr64LN6ePalZ/7L9rjjzpHkcrrWvwkhKFXkM2b8mH95H71ezwuvPU9O0hGcogKjZCaOZGQpQmHaKT5ZupDPvl9Iz3s7kDUslgeev5thD15HbsYRimPOU2w9T076EXqN68Lb8+aiMSmxqWv3cYIigE/twtE0j/HP3sErb778j59/6NChJLWwcEa/E7+I+m6yiFCmyiY3ZhdjJ43hnnsf59X39ezaXz1IfPJMkIefKeWph6LJ1/QUFTZ7pHKtune8lW/XuklJjiUhIYGjxwqxJlzNqh8C/LnTR3qKCgkFc+fbK+/ZrLEGn0+wdVfNgHR2bojFX4ZoWj4Qy7GBJJwcjDsvgdTz15KSPYBkR0c0ko6Q0UuTJjW7Zv4OOo1cza8eOcxIkx6FFOtOEBFRX0wIQbko5iQHaEhLChO3cdcEDUPHF7D3kJ9IQh5yfgOmP+Whcw877bpWsH5ZIs3CXbDpz6HssItRM86z+VcLTz5iJRJW4qAcvcLAuIljGXvnWLbv3UpCqxhsogSFpEAtaSp9jRKRh1f4eOsdD1t2+fAmH+eUNpps9Ao3+eIcB9hCE9rgx0eX7p3+R9Xe/y9DqYxwdQ8DH72ZzMI5yYy6xYI1ycd53V5kEcGFHQuxqCU1CaFGpBdfTXphX5LtHdFLRhrThtICNavezuTeyRFaNKl7LWvWWMORE0GWf+th3bowWZHWRJxmDh+vXZAqHBYcPBRGQqJ9SyO332zms49iWfRBLAOuNvD6c4m0aaHhlomFXHNzLjeOzefhZ0tp20rD6XNhht96+2XboW+/G1n/R5CmjdQ4nRFirXWfs4cN0XFOcRibKK72ul94OW/dwq23qCmjgHQaokZNgLqDmQF86DCQXtYT5+bubF7chDfetdfoDoJopX9pmcyIW/Qc2JbI6h8U/PSzhj1/JDH8pmgcY8feaAcKRJOyepuVdb+sv2w76PV6jAYFWq2ChDgFg/saGNw3eu/adCxGDzeTlqxmzHAzew/6SYhTkp1bvapxyMAop/yx0wE+Xepk4G15fPS5nUVfORgxuYCVa9x8MjearE2IU9a65kF03dl70E/LplVj7JlH4liwxEE4Aukpar76MIUmDdVs3e1n+14/C790khCv4qsPU9BotJcd/AwEAmg0YYwGJWZT9D0ZaWpmTY9n07eZzH4hkd27ZZJDjeu8h7q0IV+urB7bWLfJw48bPfy2Jhlrr10UJP1Jsekw6hgnD/3FpwawmJXMeDAWdchEorsV3rNZfP6lly4dtHw5L4XZLySy8DM/Ca7aOWgb0YoCziOLCGeM29ChQyPrcbvrjuPUB/9JKf0vxOgxE/ng7QXEBDIIHU9nq/0gUtBAU1f/qov+MpdDHi2T7nVhKm/BScMWBvXXMmqklkF9kygpi/DoC1VBw07ttGzb7UeliSBf4IuqDUHJj8lYs20KokS1XTroWLYiiMb/NypukVjcEQ/F6jOkNag98FQXjIYqcZPYGCUbv09g+nOH2bpVRilrKbR5iRBm8CAFA68x8uliHxs22TDVUvHYoqkGr0+wcbOX/n2qt9Vt2+3jfE6YhhkqTp0LoXFFK7r8eLBQd0WePmzl+PHqAS63R2bSw2WEnc1rXO8THvzJdmY882S97KBQKDBY9FCgJTtHZtxII+/OO4v7dBJaWyafLyvknjvNlXZavSyGOybsZ/+RMAePBmqQF3u8MrPnVWA2Sox7sIivF6VVKt/dNz5C/1vzaJCp5ooOOmz2CIeOBXhgYgxDB0fHQkJc1XiZMimGex4v4VxOiPvGW8lMV3HsZJBnXy/nXE6I7Lwww4eY+HGDB6UiupkA9O6uRW+ou/2iNvTt25fHdE/Qwd+HUxykUGSTQhYKlEQSc0lr6mbGY2YeuUuDWks1p9HnE8TFKutsxzIYFJitMhRG36cS0eBummhIyFRCkWELjlIdKrQkkkYHeqG8JCheRC6duQojZgrIJlNqgiQkgiJQWR16KVzCjhY9R9hJCD+leeX1ssW/C9xuN2qNmtO+wzQRbdBIWjrQi2zXKZwuO0qSSCUFV9M/a+XauYhYo45GtKaUfPbzJx1F72q/i0MqQ93kDJ++m4TBoIge/ubY+HyFk/IKmUmjrRj0EqvWuFm22kVWuoIKzQGKy4sw2huhRIVbX4g//iy33aJmzcLqXLsSEhazEoVCwueTKbfrsVjqtx4CDBjYn379+zLytt54vXJVMO4SfPCJnQcuiFKo1RLDblLzy6dnifdXP0wKITipOECKvyUxZCAQVFBGrv4ES5Z8QePGjXny8Wns2HuokkJDqZQqxXs+W+6nb7+b6d9/MC1btuPLxfN45YM9BAIh2rYbwhdL7uSxR8bw6rvlhEKCVs005BWGcThlGmVoOX/ARGbnFLp3715vO8TFxbF0+TpmvzmTa0cuZ87MODq00RIKCVb/5Oajzx189m7UKc0vDDN8YgEd2mgos0VISarb7bl7nIXX3q2gX289HdpoefdjOyNvtvDAnVZ0OgVOV4QFi52cywlTbgtz5eA8nn88lv59DNgdMh984uC7rxUEJMH0WaVMmRRDRlqUBmH2vArSU5XsOxTi3ZcT6dJBz5adfp5908C8+Y/V2wZZDVrgqthCYXGY1GQVb7+UyMi7C7nxWiP3TjQzcniYmbOLOHAoh1hPU1pLXWu9T4ggqguuoEbSohRR5feLBxEAixRHO7pHx0zxPlp2LGXfNh0//OLC66vAYlawe7+fG6818c2naZUcW/dPs9PGPYA5c7eTmenm+v5VLYUWs4Kj5zw8cK+erTv9hMNQYktm2M2Xf/D7d8XNt4xCpTYz7dEZGNVG3ihz8tt3qTX2tyYNVAR8Eg0bKpAUBlwFLXDtddK1z2F69VTRIEvBth0hzp3UkCgnc9z0G8nKNJSORHx4KFadY2APiaQkA7PeKuePbT5enB7PL5t8fLrUTkCpqVNVNySCSH9xDF3Cjk/y4G9ZxusvvkqPHvWf+3/FpMmTeG/2B+R7z5FGw8rvEhERjrOXuJQYunXrdln36jegL42+ach7c97n6IFjIEGXKzsz69XPUaminL0znq3uv02d9iDHjh0jEonQqlUrdLpo0rW09AlefPpl1BEjVlHF7RcUAfKSjrN44ed06dLlv/z8AN/9+DPPPD2Nn79fH53JksAQo+Phex9j9JjJ0e/5yKuMfWAUTRqqaJippqAoTIxVwaK5yZXK1meyQxSVhHnqlXIG9zNw8kyI2BglDk/UpkqlkjlvL6K4uJg1a1aw5VApN49sz7tzn+edBRVMvSsGSZKY93oiEx4qZum3LsaPsKDVSqz81s/KVUESC3tUnjlCIpqgv3T8eISL+Aax9Vb19QfVRCKicg4oFBIrP49n4eJSPvw4h3NnQEagk7RYjWrOKDaTmRbio8UKWrfQ8N3nSeTkhek1KJtQIILdJxPwKLGaSzC1K+KjR40MGRRT+Xl/bPdSagthQIO1qYERt99W+Swrv1tO3x79yCs/SxLpgKCUAtRoaE1XSo3nKMz3keTOopRjhDiHEhVmYuhIb7y4sDfIZ8Zzc+o7FP5tIElRWi21WiIuVsnVPQ3sWK9l8IhCdh/5hRi9AZWrJqfmRSglFZIUIU/OppGzNWdPH63z2tKyMEXFEUbfbGXZ8jBqSYOlvCUPTNvBum8T0Gqr+2HPvWZDbctAJlJrB54kSYy6xcKoWywMGZPP6s+ifL9XXpdDIAjNml2+ynnz5s1RKlXMfDyOIWMK2LTVx2031V58s3Gzl5694NSJPXhVOtQhIzaPF7XJz42DVew84MUnqVALLTHoOMvROmMEOZzCThknpD1EiOBUlNM1QcmIuwt5ZUY8rVtE/eu9B/3c/4gDXV47npp5jpWfJ9SosN1/xE9urkzjS3xytU/P2VP1E8P0+aOaAKNusbD6J9ffKo0rlRCRBXaHjNGgwO6UyS0IsWWnl17dqt437DoTNw0y8tgLpYQjAlnAq+/Y+OO7DNJSqp6jXx89M14u58evdDV4YN/92M4NA4zViijSUlScPBMiLkbB/kMBVCqJsbdZKoVWL2LnPj/NW3S6bBs4HA5Sk9R1hWTo38fA1d0DnPy27mCqAhXzPnVw8IQPjVqioChMhzZals+PFgD8uCqBopIwP/1q48hxXZ0Jmn59DCgsNnBFhVODQYnf/vTTsqmWcDiCo0xNYh2UXCpJTUQKcjZ+A75AiHbhwexXbv5vq4T/T/DzfyHi4+Pp2783v/+0kyxff5z5Fcj6YiIiXCexebnLTztxFRpJiyGg58y5/WSmG1EoJFKSVHi8gpNngjRvomHq5BjGPlDE4EFG1i3MJSHcoMb97FIJlthwrRkTIQTf/exm6UepzFA78OHFSu2tiz48BPCjSytj2PB762UHjT4el1uuzF7ExSr5+L04IhGByy3Tc6AbW24M29YYOLYmAS06ShR7MFjDtYpzfPRGEvdNL+H9RXYmjbagVEh8/4ubP3f4+X11OqPvL0aWQRLRZ9agx4cnyr1TC7x4+PlXH/M+UdK0sZLtO8N8tcrDDcMnk9+oiIPbjqArsaIUKvwWJ6oUwfIvllY6x/XBkJtvYN28zXz8qY/JY0389E08d0zYiSPbyJtvu2nfRk2PC5WOzRpr+G1tPH1uKOKmMYXcP9HCpFFWjAaJtRs9vPl+BQ5HmMJimDzawPWj8rm6R1Scau9BP1qtxGfvJHPybAijQaJ1c021xc3vr8rsKZUSH7+VxObtfma+ZSM3P0R+YRiTKUoI7vYI1q73YDEpuHqYufI3KS6NUN/yN41Gw9MvPsXsGW/TMtyFMEFOGbbRp2+YF6bH0LJZIl6vjF9bTtCpwuGMVPIiarUSLvffB1sDF5K4spAJKbwUx+9CNtp5/F4DY0akcGW/UmLOd6tROZUnzqLDwGkO0YTWHGE3BmGkAc05xh7aiiurBUqDIsARdhEmTFPa4sH1n+x+HQgEAiQZUgj7YJdyPWkWKxq1RERpw2RPJs0fXbuCLh15BSEy0mq2Lcmy4NiJMKnEo8eIlJxPKGkz58/qMCj1YHQSUfnp1UnJoeNBEuIU/LnDx3e/eFgwO4nyCplFXzr4Y6sfp01NbIyW46cDqNU+xo0rozDfjs8n6Hu1Co9Xx/wPJDK8TaslhByKEvr0jPKuPf16kNvveOgf20ShUPDQI69yx/1P8NHralKTVRdsJfP6+3asFkW1hMesp6zs2HOWU/udpAYao0GHW2HHnljElHvuIy87j13bdiMQdOtxBQumvkWXLl0oLCxk0WeLeeapB5jxyl4emqwiJUmFrSLC/MUh9h5rzNx3pgKQnp7OE0/WrF565/3lPD1jMo0yykhJjpAQp2TFaj8HDysYMnIYj8947B+PfaVSyfQnZ3Hq1Fje/+xtTp86iN3uwhcAtVLLw88Fcbi8BEIWxk16kx3b17P5958ZeI2PW4fUfjjYujOAJbYtf+wqZ/0fDvx+OH4qwK2TC1EoJJQKuP1mMzFWBRt+C2PM78lTU8+A2Y5K1qIva0OWSOKEYRfbDljZOPE8ZkM0OKlUmfllUwiLJYk5C5QUl4Vo1rw773/43D8SfLl/ytNMn3YdEx4qYtn8VNq10vLL8nTWbvDw+XIH3//kw5LfFZ3qLBWKIoTcrlZbF5JNElX0N2k04jzHaU3NYKlMBF1aGXv2h9A4G5DovILVBbtpdUWIz99JJu0C51eFPcIDT5RhOx+DOuYI7mCA6bNcvLfQTuMGGkrKoqT6V3XXseJ7F0nxak5mp/D+h8sxGP7D+Xk56NatG0h6zPaG+I+G6HfjSV6bZaZ7Fx0Op8yirxxs+N3H9l/SSIhX8tb7Tr7aVkZCOAtLfjKHVzrYRxADJjIkA6cVB5j2sI42Ldxs32Vj5fcuwuf1HFyXybRNAYKaMDqzljH3lOH2yFj1BoRPRRG5pNaiqn2GI8QRFSSLiAhFZJOnPsWyb5fSqdPlH+b+FZRKJd/98i3Db7iNAtc5zCKWCGE8kpPYFCtf/7CqXmtMo0aNmPPeW5X/liSJ1NRUCgsLa71erVbTvn37Gq+PGDGWvn0Hc//k+zl+aidGLEg6sKaa+eDVd2t9zz+FQqHglVffZuasEOfPn0ehUNCoUaNq1UI6nY7O7a00bRjmrjFWYmOU1Xzknft8HD4e4P1Fdvp017PhDy+xViVvvZDAkPHV7ZeUlMSkSVMq/z1gwGAm3jmET5aep29vPeEwnDgdxB+QeeiZcgpzVMSWtyVTTq38LYQQHGcfiUQDP7KQqVAV48uw8eVHS+ptg6uuGcqy1csYPbyq9V2hkLh7vBmLBZ6driDN1ZGjYheyIoA1Pkyf7gbuvN1SSY8SDAn0eh2vzH4bSSnx4w8/cvjwbzw+Tc8N1+orv/emLT7uftiOXpVBy4GNePOdN6oJ1hmNRv7Y+TsTx07m5MFTqN16kkhHjgsgZXr47ovVlJeX8+gDj5FemInNaSMiQgQVfjwxNjpc0Y4PX/mSxMS6g3f/7uje8waWf/cHY26tChZZzEq2/pTBpi0eRt9fTDAA1NEA5xQV9OiuwWgMsen3Pdh2hnF7rLWKOr7zsR2vW8Ej91v4cnkZQgiMkgXHkTZ063eYqfcZuLKrhtz8MG++5+DM+RDtOudTXpHHwZMBqKOI5sz5IMmJKnx+waSHiyktjzBm3KP1tkVCUiOsFjdL5iUz5v5ibrzWiE5X/TnOZoc4cTqEVgMvPWtm+BATpeURzCYr/W91kZ0nMJsV6E1hKlylxEvJZIqmHGU3rUSXyjNMlE4gh1IKaNhIZsxIB9v3+DGboFVzHes2eRl1XxFCQDAIbrsKk605Zszs3a5mxOQi3nw+ngaZaoJBwco1Ll57twJjcZtq3zekDZCeVTstX12IictizToXw64zsny1k2/Wupk82lrrtd/97KF/HwPvf2Ln0NEA+w8HeO+VRGbOtvHgZJkbBhgrixU+/MzBkRNBbrnBxJp1HlQqeOtDO28+n1AZIxl4tZFPljoZOq6AEUPNXNlZR1FJiMWrXGSlq3nlqeoxknBY4PXJvPF+BUdPBti5z0e3TtU5QyMRwWMvlPLG3GWXbQOTyYTFoqS4NFwtfnIpunVTsPW7PIyidqoVlzGHxESJd19KYt5ndq7ta2DUzdWDsilJKjq20XLwSO3Vz3+FjRIkn4HPPw9y4EgxJ88G8YdqL667CFkKorP4sJ7pRoQICl243sKgdUES/10N9P9BvVBaWvoviawHXj0Q52k/zenIIetakgPNSAnULBG2i3KOsYd2XIlJsiKEIJ/zOOOPYLVKqBQqSisC6HQSH7wRz7XXGDibHeLBp0o4sF8i2dWGxEhWZbVGhaKIcONDmOOCTLs3hmHXVR0UhRC8PNeGTqfgjpvN9BlUhqNUQxeuqeFgCiHYzSYS0vzIKpkff9lbr2qnb79ZQfbxF3ntmZqB1YVfOpg5M0RDVzcMkhmPcHKMvSQ28DBrhoWTZ0I8M63m+z781MGiJU4mjjEjBPTtpWf1Tx66dNCy6gc39423MvZOLxlFfYmIMAfYSif61PpsB9lGM9rjUdpA60PhN+NOtPHNhpXExcVRWFjID9/9gMftpUef7nTr1u0fH/QDgQCjbh1N2el8rhrk5oPZcWg0EifPBNm01cvCJU40Golreukpt0X4Y5ufUEkiSc62uFSl+OPPElH76HmFlgmjTMx6y0arZhp+/s3LtHtjaN5Eg8criLEqeHxmKd98klZZDXApjpwIMPb+IvZurBkwB3jomRJ27ffh8wk6t9NhNCg4dirIqOFmJtxetQndcU8RJY7mfPnVvxYi+Ct++P4HXnnhNXzFQTToCJqLsMSGaddGg9sjs2d3hJhgBsMm2HlzVhVx+J1Ti3ju0XgaN6j5XDv3+blrtJoUe2dK1ecYcGc2d4030rSRuvI3273fR/8bbVjDySSRToggReRixExT2lFOEXmcvSC+5UOtVGBU63CHfMSRjFFY8arL8elKUcsaIi4rSaRTRC633nMTM56bUeczq9Xq/6cd4brWQ7/fz+A+N5BV0IYwIfLjtpPe2M/4MVpmvuSnUVl/VJIKuygj69oDrPgsvsYce/cjF5/NiSfW1ZQDis18/62Bnt30nDobZMJDxUy7N4abrzdx9GSQ5atdnDoXYvueMK1bGOnUFk6dDbJnfwB7iQ61WsvQW2/m4ccfQqVSMXH8HZQUHcegVeB0h5HKUmgY6FwtUx4REc7Hb+Kpp7Ss/kVDt54jmXzXw/9lmx04sI/5H75MwFeAXidR4dQSDisZ0t/JfeO1mIwKIhHBdz/7+OALK1OmzmLV0m8oKy2jbfs23Dl5fK1j6tLD/kWC9D/+2MTXKz/C465AqzUx9JbJDBgwCKXyX/M4CyHYv38/hw/tQRYKunXrQbNmzf5HucyEELjdbjQaDVptVSC4vLycCWN7sWVNcqUi5kWUloUZeb+aL5f+iiRJSJJEdvY5Hp82mjuGRbjqSikaCF8Kfrkl9z/wNHeNuQdrQSoxIgFJkvALLyWx2dx69808MPU+srOz2bhxLeFQgO49+tO+fXvC4TBerxej0XhZ9vs7zPvgLX7+YR4er0y7FgZaNNGwd1+IsyfVxBd3wa2202BAMju2bkfvstDkLwHQclFMHmdoTw8kSSIkghxkOxq0WIkjk6aV1wdFgNOGbUg6Hw1tVyEhka08xhXXd2b0nbfz2aI3CQaKkSQIR8ygsOBx20lJTWHsuCnMe/9FGqdlc/vNehpkqNl9wM9Lc+0oNak8Mu0FBgy4vNb/f9e1sDaMvm0MR7aeoIPUE5/wYIs5ildfjE42EwhA4xYh7pqgw2CQWLTExe+/KukS7leDyicoAhQ1OMWwEX05dfIgVmssEyc/gc1mY8YjT1GUX4JCkkjOSGb6c0+w9POlnDuSg7pcT558nliRSKZoikbS4hMeznAEl7IUtUqBHJFAAW07teDzJcv+x4LboVCIH77/gW9XrkatUjFy7Ej6D+j/X55jf10P/wm8Xi+FhYXExMTUW8X8vwsej4cp9w0kK6WCRllqpkyKwWRUIMuCNes8vPBmOe++nMCREyHUaonBfY2kp6pY/aOP3adu5sGpM/6lHYqKipg79y0OH9xKYoIWgyGWm2+9m6L8Ej5+9xOMZfEYIiY8uMhXn+GKqzpDRKIwrwhJKXHdTYMZP3HcP+qKCAaDTLn/dm7qn8/YW7VotQqCQcHilU5eed2PojQTO6UkkU6pOpe5c5SMviRwVlAUZvDIIq4bMoVHHn248nWv18uC+bPZuX09JkMEj1dBqzbd6dv/Ztq0afMvE1fZ2dn8uOZHgsEQfQdcUyPoferUKXJzc4mNjSUjIwOLxVJtz/pX+H95Pfy7tdDtdjN4YDvWr0yrpnsghGDyIyX89qMOj0tJQ1oSI1Wfc0IIDql/p3EHFxq1hMmgICcvRGKiiqUfplRS1gghWPqti6deLueph2I4kx3mqxU+ksq7kHAhaB8RYWzaHDA5CAeUFLudZBiSGTG1kOkPWZnxchk9uuq4aZCpxne4dVIhLreMBGRlKPlhXYCde06hVtdPHHj16pV4S2cz7R49i75yMP8LB68/G881PQ0Eg4Ll37v5dGlU9XvmbBt71mVhuVAYEg4LRt5dSLPGal6ekUBhcZjufZy08l6DQlJQJgrJ5TRaDChRYqMYlSbC+FF6zub7+OzdFB56poSuHbV8scKFxaQgLlbJyGFmbr7OxIrv3DwwzYEuGIuVeGSlH9JySU6OJhucLoGyPIM0R6dqiZHs1EP8vPnHegW7/vzzT557eiwfvZFIr256bhidz73jYxh2XXXbl5SFuf3uIu4eZ+HN9yvo0lHHtl1+fl6Wjtkk8eFnDn7b4kOtguy8ML2u1HFFRx0Ws4LzuSG+WO5k0mgrP6zzcHUPPRazgjW/eDibE+KTt5MpLIlw9ESQn3718Nm7ybRpUXM+r/rBxeZtPo6cCHJ9fwOrf/YwcqiZ8SMtmIwKdu338/wb5Si1nfh40Yp6jYfrBnbkjmEyB44GWTIvuZrPFwoJrh+Vz85tEp0ifdFK1e3rFg6CLXdQXB5g5pMxDL/RyPCJhXz/RRp6ffVA6ulzQYZPLGT/r1m1xjbW/+7libtNCGcseZylOe2x9thDm/aCXfv9nD6uoKmjLzqp5m/sES4Kkzej0Uik5vbjiHIb7XplsWTpmjqfuz5r4X+Cn/8/4XId3Afvm8K6tetJ1SRSLBeRITclOdQUpaRECEEZhfgyDnHLzSqWrwxSUS4RjgiUqEiUM5DUEQpC+ZiJJZOmlFgOoY51YjZDSpKSIdcaWL8xxKY/whBWgzJMQlIEoYwQ8kskp0hICsHN15sIBgV/7PAxdJCJ24eZuO6OAvxuFfZ8E1LARDPaVVamRkSEUxwgYC5Abw7z4quLLvtwcxFCCGY8eR96aQvPPGIlPVVFuS3C2wscfL9OS8PMrhzef5hgIIDL60YX0aHTy/Ts7yc+XoFGLfHw3TFkpqspKQsz+wMHq1cqMfmSMbfIZcZjRlo317Brv59X3nHw0RvxvDDbRkqsnkNrmxAbyKJQZFNBKc3pUKloGhFhTnMYHQYaSFXt7WW6Atre1JTX57xar+e8XASDQRZ/voRPFnyIpCynfWs1Wi0cORlEyIKURCUnz4a4aZCR6Q/GcehYkFfe9HD6XIhremuZ/VIM5RURpjyjZOz46YTDYVJTU/l61Rcc3L8JlRJM5iQGDh7Flk2LWD5fU62VuKw8wvWj8mnbWs3VPYyMH1HdQf11s5eHny1FpRJ8OS+Vz5Y5KSgO88nbyagv8L0KIfh4iZPZ81x8tngdjRvXzTvydxBCsH79el5/8Q3yzhagQEkAH0rUJKriqJCKsZo09O+v5PnpFrIy1OzY4+PhZ0v57os0ki7h48vODTHktgpis3tik4rwJJ7g+M7Uaq0skYjg5gmFbN6oBFlJkAAKFKjRopO0JIksUIbxx2XjDnnwu1T07C1xzdUqNmz24nQL1Cq49QYTCxd7yD9hpTkdOKzYRnxCIt/+soqkpKQ6n/f/ZQcX/n49fO6p59m77BjxwQt0FMKLnVI8eKiQSmgruqGTDJQbTmFpdZ4XnjbTuZ2WvIIwr75t589NSkI2CxWUEyfFE9+sjNdmWhlwlZ4Ku8yDT5dy6FiYrIx4QrKedu17c8//x959x0dVpQ0c/93pNZn0TqiBhF6kSFUBe1kLKvYu9u66rq+69rXtWlfsXbEjNhQB6UUgdEho6X2S6fWe94+BQEyCoGgQztePn12n5cwzM8899znlXn0HHo+HkpIS6uvrSUhIID8/n4SE1lfhdLlcLFmyhFAoxLuvv0/tJif2hmT0GHDrndRYdjDiqD4MGnIEp5xy9gE/+Y1EIkQiEUwmE6qq8sUXH/Pl56+jUfyEwhpGjT6Z8y64Equ19VU723IgTvYPZt99N51p793Po/8w0DffiBCC2QsCPPRfLf+87xXy8wuA3XHYvn07X3/9ORvWLcVqjefEkyc370dXU1PDC8/8jwVzFqCgISU9mRtuv45hw4b9ae9nyZIlPP7Y7WxYW0YkoCdFzcastxJO8jFszBE89O8HmPnd99x9wz0EA0ESlVS06KgX1QTxk0wmcSTgoQkXDXSnD3YS2Mp66nSVOEwJeP1NCH0AW0IIg2JEjWgIRTVMvvQSbrzxthYnLUKINvenEkKwfPlyvpz+Jj6vi/yCIZxx5oX7Pev1cM6Fv+RyuTjqyKOxO1PoRA8URcEjmihiDQaMmBQzQasTfZyGu++7H51Gx0N3PUpSbQ5xSgJCCBo1tTSlV/HS2y/Sq1dscH1fckBVVRWrVq1Cq9Xi8/p4/80P8bg9pKancs1NV2MwGFhduAyT2crRR08kMfGveVG/QykfPnD/LRx75EK8vjAffO5GiNjJ8BEDjXz4uY+Xn0ph9DBT80SIb34M8PQrDv439VNsNtvvikNTUxMfffARW4u2kdstl0nnnNXm8fT3CIVCTPvwTb6fOQ2dJkQorMPj1rNjay1mrBgNJuIz7Fx5/eV8PeNNRKSELjkRiraGqG+M4//uf36vFyONRqPodLqD6vtwKOfDX8uFK1euZMoVZzB8kIkTjzVRVhHhvU89NDkFXpeOaAQiKuTQjUzRFZ2ixyWc1DpWc+ffdVxx0e6i2Mo1AU69qIJ4u4bOnfQkOrSsXh+b1VZdG+KUY+2ce3ocfXrq6Taght7hkdiU3RM6Yiu6ltKDfliJoyJhKSOPd3PbtfH84+F6+vYycOWF8aSlaPm5MMhjzzYwYoiJ48dbeeUdF5/McHP22bdw82037XecotEoN914IeNHFHPJ2Saef93Ja++5SEvRYbdpGD3cRG29ygefu+mWq6W8SqVrrh69Diqqopw4wUJ5ZYTibRFuuMLBmnUR/ve8SqfAAOKUBFQRpUwppspQxH8ei+Oc0+z8780mnE1R0lJsvPahSma6nn69VL6fW4/VrHLRzouEvvNeiIoiK4FGMy5LKUkpKllZWkrKIgQDgnBNCgXqsObaQViEKIvfzHX3XMWkcyftVxyEEFx0wYkk2rewcXOYzHQt20rCDO5v5NpLHdhtGr763suHO69x4fGq5HXTU1un4myMkpqio2d3PQV5RjYWh/hpkZ/TT7BxyblxVNdGefmdJgrXBaioipKSpCU1RUs0Ck1NUTpl69m0JYDdquNvJ9q4+kIHG4uDPPxfJx9OzWgxA3PV2gB3/KuOT17LxKCHL77zUrg2wIdfeOjTy4gAUpO0/LzGxrRPZmOz7X2G5C/N+PITlsz9PzLSFGbO9nPDFfHkdTOwcm2Q/05tpLqS2F7EGkgNd8Xuy0ZFxWPfgS6zHFtCiM0rrGjjPXTprGXUcAMLlwe45+ZEjhplIRyGT75y88TzThoaVS47N4F/3upo0YYmV5RxJ9bSUJxKmCBdKaAuYykPP2Dk/iecPP9oMv+d2sT8WUZ6B8e0WNUcFiHW6OfSd3CIks0W6poC5Pc1cO9DbzNgQPurRmTx8y9gfzq48+bN4+YbLmTskXq8HoWFCwVqSEcoGiEioiQkRxjYz8gJ4y1UVkeZ/q2Hgf1iGycXbw+hFRrcTXpERItNY0fRRnALF8lpURShJRxRaazTYtDqUDUR9JhIC3bHZ65GxDcSn5yBs6GctJQIR48yU14VZdXaIFXVKiajgt0GddVafF4tZiyYTAohrRejJUIwBBdcdB233nHLb4qTEIKFCxfw5utPUF9Xhd5g5tzzruekk05tNaK/du1avv32W0pKtlJXvYFgoAmP1wNoSEvvzMmnXkLh8rUsW7SccCRMXJJC5y5pdO2WT6/8wbzx6sMM6etm4bImmup1hOoScLi748VFhbIDraLF4YjHlGAkEo2g9RjQ11kRWpVgipshowfx6JMP/+6ZBvsaly1bttDU1ER1dSVrVi9n5sxvCAVqiUajpCbriEQVGl2CpEQL+XnxVNcJ0tILuOmWB0hPT2/zdXd19GfMmM7TT9xJv14BunQKsmS5n6VLojidKr16q3TO1dLYpHLSBCt6vcK06R7sVoXuXfR89o0fIQT9CkyYjILCdUEG9TNhsygsWBYkqlp59PHXGTjwwOx39e23X3LrDbcgfDp8IlaUNGgVjNYIwaBCnENg0EMkotBUbcKRFqB3gY78HgYK14XYVBShsdpIFBWVKKkZYbIyddx5fQI9uhhYvSHIo/9ppGF7Ag0BDwoaDBgJ4EFFRa/RoOqC2OyxZSOhoIa6StAZFTIy4ZJz7fTsoeenRX4+/8pPqDwNRafShJOEpCSef/m5X93761Du4MLe82E4HObyC6+gcnUd8Y1pGDDh1jhpTKrk1PNOYuWyQkq3lKFFi2qI0KMgBaNRkJiUhk6XyleffY3Rb0UXMOIyNCBMKsNG5hHw16NotIwZexKnn3EeNpuNrKys331Ss3r1at55/T1cTS6GDBvEOeeds9+dl450KJ3st6eoqIi33nia8tLNRAX0HzCK8y+4psUAxF8xDk1NTSxfvhyAI444osUMqvfefp///Xcqol4LIQWDXY9IDHHOxZP4+INP8VT5SGzKRIcOf7wLJS3CK29PxWq1Ul9fz1cz3mXlz3PRKJCW0Z2LL72Vnj17/unv8XDOhW2JRCJcP+UG5s9aQHwkGZ1Oh5oQYsiowZx6+slkZWXRvXv35sdv27aN555+nvWrY3tajjlqFFdccwXJybuv/PpX/O7/UQ6lWASDQW664QJ6dy/lsnM1pCRpWbA0yNMvK5x4yrVs2lTIhrWLiI8DpwsGDzmGq6fcgc1m+0vHIRQKUVNTg8ViaVGEb2hooLKykpSUlL0OPu/pYIvDoZwP9yUXVlVVceUlV7N2zVoUAVl0wUIcDVTTqKkmq0uQrjkmNm9UcLkFgXAYa7xg4jgTV14Qj1ar8OaHLr6b7WXSKTYaGqPMXeTHbtNg0ENZhUrQLzCaFOx2hfw8AzvKQhRt1GLTWknQJ+AKeXAGveSoPUgmEy8utivr8OsbSUtTAIHHAwa9Bq1GIRgSKBpBfLwGVVVxuQTnnH0td95952+OVSQS4d13XuGHmdMw6oM0NEZQVS11dTVEwhEEGsxmDX6/islsRa9LxdXgQQmrWLWghnTUe/zoHE1YrVpcngg2ayZ+tx9/wEtCcpQrLrIRjcKXM73YrSZUxcFRx5zO5VfchMvlYvv27djtdr6Z8S2vvfQqZk88ydFMVI2KO7mWEycdx5TrryYSiVBSsp0nH78TEa6heFOAkNtIJKqQ3jmDu+69k7Hjxv6mODQ2NnLn7ZeSllDO8qVOyraYMKsOTPF+QjoPdW4fFmuU446xsWaDAaFNwWIKUVdbSTgcJhIVBAIq8XFaBvTWk5gQW56v1cKyVQG0ipZLz7Pxv7f8mMxJOJ2V6LUCRRMbSMrOiD2+rkEQiaqEQgKzWaF/byOdMg2sWBmltCrI+WdZufay2DZeH8/w8MQLTnp119OvwMiKNVrM9gLuvf/ZFsfl/TH1paf4afYbXHZu7DocG4vCrFgdRFfTCUMwiRrHSuxxYLVoSLKZsVoVuuWpLF0RQKMobNqgEPBqiI/XENUEsdoUTGaVYEigqrFt4oTHhsmbhjdhG3k9tNx6jYP0VB0zZ/t4/X0XVWVa4vQ2rDZBalaEjE4R1qwPkpmmo6ZOxWIBj1tQWaonSWRiVeNxaxpw66tJSA3iD0JqkkJyShqnT7qJv/1t8l7fsyx+/gX8lg7ut9/O4Nuv3wcE3XocQXx8Evn5+XTr1o2333ybDRs3IYQXndaPRmNk3NGnMWLECN54+U02rNtAckoyA4b2Jy0tjQEDBtDU1ITL5UKr1TJkyJDm2RsrV65k1YpV2OPjOPbYic0nUBUVFXzxxReUl5fjcXloqndjs9k449y/MXDgQLRaLQ8++BDfzviKaDhKQZ++PPnfJ8jO3r99Ow6UaDQau+LoPlwlTVEUEhMTefXVl1i/bjFOpx+bPYXKkmpsVjsjRg9jwrET0Ol0zcu2ioqKWLxwMUaTkWPGH9Nhy5n2JIQgGAxSUlKCoih07doVVVVxu2OflcHQ/hUNoWXHTlVV1q1bR3V1NWazmZ9mz2P1itWoQsXqiKAQwWCMZ9DgUeh0gqrKIqzWBE46+Ry6dOnCli1bKCkpITExka1bt1JTU8OQIUMYNGjQAd/j0uPx8NyzT/L9V7Nwe/w4EhNJSEjEbrPjD9egVSJY7Sl079GHkSNHotfref+dD9i8qQhHQhyn/O0UthZtp2jTZhS9D5NRxe1yEwgEUVUz3bv3IRAIEvAFGTx0ECecdDypqanU19fzxefT8Ljr6NajHxMmHE9lZSV1dXVkZmaSkJDADz98z/btxSxcuIDKih0IVSUzoyfnTj6XE046YZ+WuBzKHVz49XwohGDZsmW8MfVNnA2N9Onfm8uuurS5iK+qKtFotM1YqqrKihUraGhooHPnzuTltb4YGRx8JzUdRcYh5lCMQzAYZNasWdRW15LXK4/hw4c35+KioiKmf/olAX+AsePHMHLkyOb7DqZYHO65sD3BYJC1a9eiqip9+vT5XXtjHUyfd0c71GIhhGDx4kVM//x13O4meuUP5OxzLm/+TQkhCIfD6PX6Fv20Qy0Ov9XBFodDOR/uTy4Mh8M4nU5+/PFH5v80l9LSrTS6POi0GvyB2F6Bo0eP4YYbbiAxMZHVq1fz9pvPs2b1MuoafEQjIXR6LZkZKXTv3ht7XBYOh4Njxh9DNBrljtuvpbSkjHBEITHBgd2egEan4G7agVYDoZCNcDBCNBRB0ap07dmTy6+4mpycHObNmYfP6+fIMSOwWCw8+9+HKa/Ygl5n5bTTL+Kiiy761XOz3yMSiVBRUYHBYGg18WXz5s18+9V3RCNRHMnxaBUtnTp3YvTo0S0m8jQ0NFBYWEhaWho2mw2NRkNGRka7k30aGhp47+33Kd60hexOWZx30WQyMjJaPa64uJjKykqSkpLo3r37AYvD2rVrWTD/O+pqG9haXEVpyRaSM2xMnHAacfGJmEwmRo4cSXx86z1BGxoa+OSTj1mwYAG1VetQlAgabRxJyamkpyVQ0GcoU6bcjNfrjW2hsGYNn3w0lbq6KuLj0zlmwt8YNmwYVquVdevW8eILT1BeXorHE6Wp1o1Qo8Qlm8jKjCcuzk6/AWM4d/LFlJWV0dTURNeuXfd5MGZvamtr+ezTdygv20JcfDoud5BN6zaiiijxDg3btpWB8AOCaDRKJAyOpDQys3rQULcdR4KNtPReBPxBomqUlOQUgr4QRrOJ5ORENqzfQGnZetJS4+jcbQABv5dQyMOw4cdw3HEnEo1GmTVrFosXfk9VdRW1tY0Y9FESElPQanXU1pSTmpbL1VNuZsaXM/hpzjyiqp/ueT1wxBsRqp/OnfM546yL9qm+IouffwG/tYN7IB1sB/GOJGMRI+MQc7DF4VDu4ILMhwcTGYcYGYfdDqZYyFz4xzuYPu+OJmMRI+MQc7DF4VDOhwdDLoSD7zPvKDIOMTIOux1MsdifXCiv9i5JkiRJkiQd9jweD6+//nrz9gFDhgzh0ksv3ec9c6dOncoPP/zARRddxIknnvhHNlWSJEmSJEnaD7++HliSJEmSJEmSDnHPPPMM27dv5+677+buu+9m+/btPPvss/v03KVLl1JUVHTAL+QiSZIkSZIk/X6y+ClJkiRJkiQd1srKyli1ahVXX301eXl55OXlcdVVV7FixQoqKir2+tyGhgZee+01brjhBnQ6uahKkiRJkiTpYCOLn5IkSZIkSdJhbfPmzVgsFnr06NF8W15eHhaLhU2bNrX7PFVVefbZZznllFPIycn5M5oqSZIkSZIk7Sc5PC1JkiRJkiQd1hobG9u8+mt8fDyNjY3tPu+LL75Aq9Vy/PHH7/PfCofDLS7moShK8xXa97zKdkfY9fc7uh0HAxmLGBmHGBkHSZKkvzZZ/OwgB9OyqIOpLR1NxiJGxiHmYInDwdKOP8rB9P4OprZ0JBmHGBmH3Q6GWPyWNkybNo2PP/54r4955JFH2r1PCNFusWPr1q18/fXXPPbYY/tVEPnss89atCkvL48HH3zwoLpyc3p6ekc34aAhYxEj4xAj4/DHOxiON3s62NrTUWQcYmQcdjsYYrE/bVBER1+bXpIkSZIkSZL+AC6XC7fbvdfHpKSkMH/+fN566y3eeOONFvddfPHFXHTRRRx11FGtnvfVV1/x1ltvtSh8qqqKoigkJyfz/PPPt/n3fjnzU6PRYDKZ9uNdSZIkSZIkSftD7vl5GPP7/dx55534/f6ObkqHk7GIkXGIkXE4/MjPPEbGIUbGYbe/eizi4uLIysra678Gg4G8vDx8Ph/FxcXNzy0qKsLn89GzZ882X3vMmDE8/vjj/Pvf/27+NyEhgVNOOYW777673Tbp9XosFkvzvwdT4fOv/nkfSDIWMTIOMTIOhx/5mcfIOMTIOOz2V42FLH4exoQQbNu2DTn5V8ZiFxmHGBmHw4/8zGNkHGJkHHY7XGKRnZ3NgAEDeOmll9i8eTObN2/mpZdeYtCgQWRmZjY/7qabbmLp0qUA2O12OnXq1OJfnU6Hw+Fo8Zy/ksPl894XMhYxMg4xMg6HH/mZx8g4xMg47PZXjUXHL9KXJEmSJEmSpA52ww038Nprr/HQQw8BMHjwYC677LIWj6moqMDn83VE8yRJkiRJkqTfSBY/JUmSJEmSpMOezWbjhhtu2Otjpk2bttf729vnU5IkSZIkSeo4ctn7YUyv13PmmWei1+s7uikdTsYiRsYhRsbh8CM/8xgZhxgZh91kLA4v8vPeTcYiRsYhRsbh8CM/8xgZhxgZh93+qrGQV3uXJEmSJEmSJEmSJEmSJOmQJGd+SpIkSZIkSZIkSZIkSZJ0SJLFT0mSJEmSJEmSJEmSJEmSDkmy+ClJkiRJkiRJkiRJkiRJ0iFJFj8lSZIkSZIkSZIkSZIkSTok6Tq6AVLH+e6775g+fTqNjY1kZ2dz8cUXk5+f39HN+lOtX7+e6dOns23bNpxOJ7fddhtDhw7t6Gb9qT777DOWLl1KeXk5BoOBvLw8zj//fDIzMzu6aX+6mTNnMnPmTGprawHIzs7mzDPPZODAgR3cMumPJHOhzIW7yHwYI3Ph4UvmQ5kPQebCPcl8eHiSuVDmwl1kPow5FHKhnPl5mFq4cCFvvPEGp59+Oo899hj5+fk8/PDD1NXVdXTT/lTBYJDOnTtz6aWXdnRTOsz69es59thjeeihh/jnP/+Jqqo8+OCDBAKBjm7any4xMZHJkyfzyCOP8Mgjj9CnTx/+/e9/U1pa2tFNk/4gMhfGyFwYI/NhjMyFhyeZD2NkPpS5cE8yHx5+ZC6MkbkwRubDmEMhF8qZn4epGTNmcPTRR3PMMccAcPHFF1NYWMjMmTOZPHlyB7fuzzNw4MC/1GjFH+Huu+9u8d/XXHMNl19+OVu3bqWgoKCDWtUxhgwZ0uK/zz33XGbOnElRURE5OTkd1CrpjyRzYYzMhTEyH8bIXHh4kvkwRuZDmQv3JPPh4UfmwhiZC2NkPow5FHKhnPl5GIpEImzdupX+/fu3uL1fv35s2rSpg1olHSx8Ph8ANputg1vSsVRVZcGCBQSDQfLy8jq6OdIfQOZC6dfIfChz4eFC5kNpb2QujJH58NAnc6H0a2Q+/OvmQjnz8zDkcrlQVZX4+PgWt8fHx9PY2NgxjZIOCkII3nzzTXr16kWnTp06ujkdoqSkhLvvvptwOIzJZOK2224jOzu7o5sl/QFkLpT25nDPhzIXHl5kPpTac7jnQpD58HAic6G0N4d7Pvyr50I58/MwpijKPt0mHT5effVVSkpKuPHGGzu6KR0mMzOTxx9/nIceeoiJEyfy/PPPU1ZW1tHNkv5AMhdKbTnc86HMhYcnmQ+lXzrccyHIfHg4krlQasvhng//6rlQFj8PQ3FxcWg0mlajV01NTa1GuaTDx2uvvcbPP//MvffeS1JSUkc3p8PodDrS09Pp1q0bkydPpnPnznz99dcd3SzpDyBzodQemQ9lLjzcyHwotUXmwhiZDw8fMhdK7ZH58K+fC2Xx8zCk0+no2rUrq1evbnH76tWr6dmzZwe1SuooQgheffVVlixZwv/93/+Rmpra0U06qAghCIfDHd0M6Q8gc6H0SzIftk/mwkObzIfSnmQu3DuZDw9dMhdKvyTzYfv+arlQ7vl5mDrppJN49tln6dq1K3l5efzwww/U1dUxYcKEjm7anyoQCFBVVdX83zU1NWzfvh2bzUZycnIHtuzP8+qrrzJ//nzuuOMOzGZz80inxWLBYDB0bOP+ZO+99x4DBw4kKSmJQCDAggULWLduXaur/EmHDpkLY2QujJH5MEbmwsOTzIcxMh/KXLgnmQ8PPzIXxshcGCPzYcyhkAsVIYTo6EZIHeO7775j+vTpOJ1OcnJyuOiiiygoKOjoZv2p1q1bx/3339/q9rFjx3Lttdd2QIv+fJMmTWrz9muuuYZx48b9uY3pYC+++CJr167F6XRisVjIzc3l1FNPpV+/fh3dNOkPJHOhzIW7yHwYI3Ph4UvmQ5kPQebCPcl8eHiSuVDmwl1kPow5FHKhLH5KkiRJkiRJkiRJkiRJknRIknt+SpIkSZIkSZIkSZIkSZJ0SJLFT0mSJEmSJEmSJEmSJEmSDkmy+ClJkiRJkiRJkiRJkiRJ0iFJFj8lSZIkSZIkSZIkSZIkSTokyeKnJEmSJEmSJEmSJEmSJEmHJFn8lCRJkiRJkiRJkiRJkiTpkCSLn5IkSZIkSZIkSZIkSZIkHZJk8VOSJEmSJEmSJEmSJEmSpEOSLH5KkiRJkiRJkiRJkiRJknRI0nV0AyRpl7Vr1/L999+zefNmmpqaMBqNZGdnM2zYMCZOnIjBYPjdf+P5559n7ty5PPfcc6Smph6AVv91rVu3jvvvv58zzzyTSZMmdXRzJEnaSebCP5fMhZJ08JL58M8l86EkHZxkLvxzyVx4aJLFT6nDRaNRXn31VX744QeMRiMDBw4kPT0dn89HYWEhb731Ft9//z133XUX6enpHd1cSZKkP4TMhZIkSTEyH0qSJMlcKEkHkix+Sh3uvffe44cffqBbt27cfvvtJCYmNt+nqioff/wxH3/8MQ8//DCPPvooFoulA1srSZL0x5C5UJIkKUbmQ0mSJJkLJelAUoQQoqMbIR2+Kisruemmm7BarTz11FM4HI42H/fMM88wf/58zjjjDM4+++zm2ydNmkRBQQH33Xdfq+dce+21QGwK/67/rq2tbfW4Xz6/pqaGzz//nMLCQpxOJxaLhezsbMaNG8e4ceNaPHfOnDl8//33lJSUANCpUycmTJjQ6nF7Tp3v378/H3zwAVu2bEGv1zNixAguvPBCDAYDq1at4pNPPmH79u2YTCbGjh3L5MmT0Whab8+7bNkyvvnmG7Zt20YoFCI9PZ2xY8dy0kkntfn4PU2bNo2PP/64zfuee+45pk2bxk8//cTDDz9M9+7dWz3mnXfeYfr06dx2220MHTqUmpoarrvuOsaOHcvJJ5/MO++8w6ZNmwDIz8/n/PPPJzs7u9Xr+P1+vvzySxYvXkx1dTV6vZ4ePXpwxhln0KtXr72+B0k6lMhcKHOhzIWSFCPzocyHMh9KksyFMhfKXHigyZmfUoeaM2cOQgjGjx/fbkIHOOOMM5g/fz6zZ89ukdT3xwknnMCcOXPYsWMHJ5xwQvPI2J57mmzevJmHH34Yv99P//79GTlyJB6Ph+3bt/P111+3SNZvvPEGX3/9NYmJiRx99NEoisKSJUt44YUX2LFjBxdddFGrNhQXF/PFF1/Qv39/xo8fz7p165g5cyY+n48jjjiC559/niFDhtC9e3dWrFjB9OnTsVgsnH766S1e57333uPzzz8nKSmJYcOGYTab2bBhA++88w7FxcXccsste41F7969qa2tZe7cuRQUFFBQUNB8n9VqZcKECfz000/MmjWrVVKPRCLMnTsXh8PB4MGDW9xXU1PDPffcQ/fu3Tn22GOprKxk6dKlbNq0iQceeKBFYvd4PNx7772UlpaSn59P//798fl8LF++nPvvv5+bb76ZoUOH7vV9SNKhQuZCmQtlLpSkGJkPZT6U+VCSZC6UuVDmwgNNFj+lDrV582YA+vTps9fHZWVlkZCQQENDA3V1dSQnJ+/33zrxxBPZvn17c1L/5UbO4XCYp59+Gr/fz1133cWAAQNa3F9fX9/8/zds2MDXX39NVlYWDz30UPMBYtKkSdx999189dVXDBs2rNWozKpVq7j99ts54ogjgFiCvOuuu1iwYAGFhYXcd999zUl00qRJ3HDDDXz11VeceuqpaLVaAFavXs3nn3/OwIEDueWWWzAajQAIIXjllVf4/vvvWbx4McOHD283Fr179wZoTuq/3Mi5Z8+e5OTksHDhQi666CJMJlPzfStWrKCpqalFm/aMy+mnn84555zTfNvcuXN5/vnnee211/i///u/5ttfe+01SktLmTJlCkcddVTz7Y2Njdx1111MnTqVAQMGHJANvCXpYCdzocyFMhdKUozMhzIfynwoSTIXylwoc+GBtvc5v5L0B2tsbATYpyS96zG7nnOgLV++nPr6ekaPHt0qoQMkJSU1//85c+YAcNZZZ7XYW8VisXDmmWe2eMyeevfu3ZzQAXQ6HcOGDUMIweDBg1uMHpnNZgYNGoTb7W5xQPn2228BuOKKK5oTOoCiKJx33nkoisKCBQv27823Yfz48fj9fhYuXNji9lmzZqEoCsccc0yr51itVk477bQWt40ZM4acnBzWrl1LXV0dAC6Xi4ULF9K3b98WCR3A4XBwyimn4HK5WLNmze9+H5L0VyBzocyFMhdKUozMhzIfynwoSTIXylwoc+GBJmd+Sn8Zf/T2tMXFxQD079//Vx+7fft2YPfI0J523bbrMXvq3Llzq9sSEhJ+9b6GhobmEbiioiKMRiM//vhjm20zGAxUVFT82lv4VWPGjOHdd9/lxx9/5Oijj25uR2FhIQUFBW1eUbBLly4tRr8gdrDp1asXpaWl7Nixg+TkZLZs2YKqqoRCIaZNm9bqdaqqqgAoLy9vtWRAkg53MhfKXChJUozMhzIfSpIkc6HMhdK+kMVPqUM5HA7Ky8upq6sjMzNzr4/dNaqztz1Pfg+v1wvQ4ip67fH5fCiKQlxcXKv74uPjURQFn8/X6j6z2dzqtl1T4tu6Ot+uDZmj0WjzbR6Ph2g02u5GzACBQOBX38OvsVqtjBgxgrlz51JWVkZ2djazZ89GVdU2R7OANuMBsZgAzTHxeDwAbNq0qXnD57YEg8Hf8xYk6S9D5kKZC2UulKQYmQ9lPpT5UJJkLgSZC2UuPLBk8VPqUHl5eaxbt461a9fSr1+/dh9XXl6O0+kkMTGxxdR/RVFaJLw9+Xy+NhNle6xWKxAbtfk1FosFIQQul6s5Ye3S1NSEEKLNBH4gmM1mFEXh1Vdf/UNef08TJkxg7ty5zJo1iwsvvJA5c+Zgs9na3WDZ5XK1eXtTUxOw+8C1KzYnnXQSF1544R/Qckn6a5G5cP/JXChJhyaZD/efzIeSdOiRuXD/yVwo7Y3c81PqUGPHjkVRFGbNmtVuQgD49NNPAVrte2G1WttMwjU1Nc0jVHvaNUKkqmqr+3btI1JYWPir7d419X7dunWt7lu/fn2LxxxoPXr0wO12U1lZ+bteZ2+x2CUvL49OnTrx008/sXLlSqqrqxk9enS7mytv27atzdG0XaNWubm5QCzWiqJQVFT0u96DJB0qZC7cfzIXStKhSebD/SfzoSQdemQu3H8yF0p7I4ufUofKzMzkhBNOwO1289hjj+F0Olvcr6oqH3/8MfPmzSMtLY2TTz65xf3dunWjtra2RXKNRCK89dZbbf49m80GtD1qNWTIEJKSkpg3bx6rVq1qdf+ezxk7diwAH3/8cYtp+z6fr3ma/a7HHGjHH388AC+++CJut7vV/Y2NjZSVlf3q6+wtFnsaP348brebl156CaDdqfwQWxLx+eeft7ht7ty5lJSU0KdPn+bRSIfDwYgRI9i0aRPTp09vc5+aoqIiOZ1fOmzIXLj/ZC6UpEOTzIf7T+ZDSTr0yFy4/2QulPZGLnuXOtz555+Pz+dj9uzZ3HDDDQwaNIi0tDT8fj+rV6+msrKSjIwM7rrrrlbT80888UQKCwt59NFHGTlyJAaDgTVr1mCxWJo3Qd5Tnz59+PLLL5k6dSrDhw/HZDKRnJzMqFGj0Ov13HzzzTz00EM88sgjDBgwgNzcXHw+Hzt27CAYDPLvf/8bgIKCAo477ji+/fZbbr31VoYNGwbAkiVLqK+v5/jjj6egoOAPideAAQM444wz+OSTT7jhhhvo378/KSkpuN1uqqur2bBhA+eccw7Z2dl7fZ2srCwSEhJYsGABBoOBpKQkFEVh4sSJLeK8a0Nnp9NJjx496NSpU7uvmZ+fzzfffENRURHdunWjsrKSpUuXYrFYuPTSS1s89vLLL6eiooJ33nmHn376iby8PCwWC3V1dWzbto3KykqmTp3a4kp9knQok7lw/8hcKEmHLpkP94/Mh5J0aJK5cP/IXCjtjSx+Sh1Oq9UyZcoURo4cyQ8//MDGjRtZunQpJpOJrKwsJkyYwMSJE9ucQj5gwABuuukmPv30U3766SdsNhvDhw9n8uTJ3Hrrra0eP3DgQM4//3xmzZrFF198QTQapaCggFGjRgGx6euPPfYYn3/+OYWFhaxevRqbzUZ2djYTJkxo8VqXXnopXbp0YebMmcyaNQuA7OxsJk2a1GrZwYF29tlnNyfQtWvX4vV6sdvtpKamctZZZzW/n73RaDTcdtttvPvuu8ybNw+/3w/AkUce2SKpWywWhgwZwoIFC/Y6mgWQmprKZZddxjvvvMN3332HEIKBAwdy3nnntTrI2Gw2HnzwQb799lsWLlzIvHnzEELgcDjIzc3ljDPOwG63/4boSNJfk8yF+0/mQkk6NMl8uP9kPpSkQ4/MhftP5kKpPYpoax6tJEnSHm655Rbq6uqYOnUqJpOp1f01NTVcd911jB07lmuvvbYDWihJkvTHk7lQkiQpRuZDSZIkmQv/SuSen5Ik7dWKFSsoKytjzJgxbSZ0SZKkw4HMhZIkSTEyH0qSJMlc+Fcjl71LktSmmTNnUldXx6xZszAYDJxyyikd3SRJkqQ/ncyFkiRJMTIfSpIkyVz4VyWLn5IktemLL76gvr6ezMxMzjvvPFJTUzu6SZIkSX86mQslSZJiZD6UJEmSufCvSu75KUmSJEmSJEmSJEmSJEnSIUnu+SlJkiRJkiRJkiRJkiRJ0iFJFj8lSZIkSZIkSZIkSZIkSTokyeKnJEmSJEmSJEmSJEmSJEmHJHnBow7idDqJRCId3QxSUlKora3t6GYcFGQsYmQcYg6mOOh0OhISEjq6GX8YmQ8PLjIOMTIOux0ssZC58M9xsHzeBwMZixgZh5iDKQ6Hcj48WHIhHFyfeUeScYiRcdjtYInF/uRCWfzsIJFIhHA43KFtUBSluS2H+3WvZCxiZBxiZBz+XDIfHjxkHGJkHHaTsfjzyFx4cJGxiJFxiJFx+PMcDLkQ5Ge+i4xDjIzDbn/VWMhl75IkSZIkSZIkSZIkSZIkHZJk8VOSJEmSJEmSJEmSJEmSpEOSLH5KkiRJkiRJkiRJkiRJknRIksVPSZIkSZIkSZIkSZIkSZIOSfKCR38RgUCAefPm4XK5yM3NxWw2k5ycjNFopKysjNLSUpKSkhgwYAAGgwGAxsZGVq9eTUVFBampqfTs2ROAUChEaWkpWq0WVVWpqKhgwIABJCUlUVlZiclkwuPxYLFYcLvdhMNhevfuzZIlS/B4PIwcOZLU1FQAVFXF5/NRXV1NdXU1ubm5GI1GKisrSUpKIjMzs8Ni9mdqaGjA6/WSkpJCMBjEaDRiMpn+sL/n9/upra3F4XAQFxdHMBjE6/USHx9PaWkpmzZtwuv10q1bN/r27YuiKCxcuJDCwkIyMjIYN24cdrudNWvWEAwGyc/Px+/3U1lZSWJiIm63m+zsbOLj41EUBZ/Px5YtWzCZTHTv3r15k+M9hcNh1qxZg8fjIScnh9TUVKxWK0IIAoEABoMBrVZ7wGJQU1NDaWkpKSkpdOrUaZ+eEwqFiEQieDweNm7ciNVqZcCAAdTU1OByucjOzsZqtTY/PhKJoNFomv8egN1uR6vVYjQaW7x2IBDA4/EAUFpaisfjQVVVkpKS6N27N/X19TQ2NpKeno7NZjsQITjsCSEQQjR/RhD7HtbX12OxWIiLi0MIwZYtW/D7/XTt2rXF5/tLbrebdevWYbfbyc7OZsuWLdTU1JCXl0dycnKrx0ciEaLRaPN3QVVVSktLKS0txWq10rlz5z/1SqyhUIjq6mp0Oh2BQAC73d6q3dFolA0bNhAOh+nZsycWi+WA/X0hBC6XC4PBgNlsPmCv21GqqqpYtmwZCQkJdOvWraObs1cNDQ2EQiGSk5NZt24dLpeLvLw80tLS9vo8IQROp5ONGzdiMpmw2WyYzWYMBgN1dXVYLBZWr15Neno6AwcOJBKJUFhYSGNjI9FoFL/fz6hRo0hOTiYSiaDX61v8Jnbx+Xw0NTWRkJCAyWTC5/OxbNkyGhsb6d27N927d/8jw3PIampqor6+vvl429DQwKpVqygqKsJgMFBQUED//v3b/D1Go1G2bdsGQJcuXfbp+ByJRCgrK8NkMpGeno4QgsbGRgAcDkebfYM/mtfrpampicTExAPe7/L5fBQWFuLz+ejUqVOHvL8/mtfrpaqqioSEBBITEzu6OQdMcXExtbW15OTkkJaWxuLFi6mtrSU/P5/OnTuzYcMGNBoNBQUFzedNu/h8PgKBAA6Ho0X/QlVVZs+ezapVq+jbty9JSUk0NjaSmZlJY2Mj69evR6PRoNfrsVqtzb+7Hj16tMqJ0oEXDAZZv349AAUFBX9IzIUQe80DkUiExsZGLBbLAe1fSdKBoqoqhYWFuN1uevbs2W4/MRAIsG7dOgB69+79h9Y1/kyy+HkQe/WVqbz68iOYjII4uwaXW6WhAbxuBTQRNKoRI2Y0GgioASzxYVJSFPwBlbo6FbNRh4KGhnpQNCqK0BAfpyGqDRKJCKw2hbQULZEwPOcRBPwKnlorYcIIogCoqBh0CgkpUfr2MmE0Kjz1WBCnU8VqjxKJKDQ16NFHzVixEzQ6UYxBtIYIKUlaAkGFgYMn8NTTL/7mwld9fT3TPnyN9euWUVfro7YyhEZo0Rt1nHHu6Zx3wWQCgQCff/Y+q1YtIRLREg7pWDRnCeFghEg0jM6gR6toiIooRoueTjm55HTOIS+/B4MHD2bQoEHU1NTw6IOP8e2M72hoqEWrD2FL0JLfayBDh48lJSWNsWPHYrPZWLFiRXNh+MX/vISrykMEJ4q5gU45WtweQWU1xDsyOe748YwcNYGhQ4f9ro5zTU0Nt91yCeVl67FbFfwBQTQqaHJriKoQdCvojVEMJoHFrBCJCEIhgcOhwecX5HXV07OHge9mBPj3I2GEUMhI02I0alm+GKJASloUo1Gg1ytoteAPCCIRDVmZVsaNtNHkUlj0c5SJx55Bz179cDpryMrqzJIls5n+2dtEwmEaGhTi7FF0Bg1aDQgEKUl6VKHFHp/LPfc+S69evX5zHCoqKrj/3usI+TaRlBBh4UKV+nqBQENcvIPsnCxOOeNk3nvnFVyNFSgIGhtVdFodaliHRtGgKhEihImGFDRaBQ0K0YgGgUKUMFpFEBGx2BlNWnSaKFphoLERggHQokOjUYiIMGE1ilGvx2CMIASEvAYsxKESxYOLCEHMZhWrVYNGaBBaQXyckSFDx3DFVXfKk/79EIlE+PCDD3nmiedoqnPFip+Kit6sw2g24vcEUEMqZmEjTIgAPjRoSNSlYDfHE7UHyevbg8TEBDas24gtzkafAQXM/nEOReuLUNBgxAxaCEUD2IgHwIMLlSgWq5XEhAS8QS/uBjd61YBG0SAMKpmdMqkqq0LvN6Og4KEJoVFBgKLVkJAYz1XXXck5k8854B2IQCDAA//3IPN/XEDYqeINeQgqAfQ6LdZ4Gzfcdh1V5VV89vEXNNQ5cWiS8Ee9+FUfZouJ404+lhtvvaHdDpAQgs8++YxX//c6DdVOXO4mImoEq91KWloaky86l4b6Br74aDqaoI6oEiE5K4m7/3UXAwYMOKDvdZdoNMqsH2axZMFS4h1xnD7pdLKzsw/Ia1dVVXHLdbdRu6MenddIUOsjbAlw+ZTLOO/881AUhR9n/cjMr75Hq9Vy6lmnMGzYMBYsWMCMT79CVVWOO+VYjjrqKDQaDZFIhB07dvDhO9NwNjgZNHQgp51+2gEpEP/w/Szu+8e9lFaUEyWCHj0GTESJEiGMFi3ZnbI5cvRwRo8bzasvvcb6wg1EwypRIkSIoMeAgkKECCbMgEqAAMrOf0xY8eIilmVj/+gxoEXX/HeihHfeoyNCGAUFgQooO39Xsf6KHy8hgs2vESWKShRFo/Ds1P9y/PHH/+6YHOo2b97MS89PZfasOSjREAatkUavH3/IixYtChq06HCQjIpKA9UogEankpyqYjAq1NVqifj02EUCIGjCiRACdWffzxZvQESBsAY0GtKz09EZdGzdtA1d1EBIBLEm+klIUEiI11FXH6WmRhAJGDHqDCSmJnDapFPp1qMbGzespLJiMx5PiHh7Lj3ze3HiySeQlZX1u+JQUlLCPXf8HyVFZehVIyFtgP5H9OX+R+7D4XA0Py4ajTJr1ves+HkOoWCETp37sHT+Mkp3lGKPi+OSqy7imPHHNBe5GhoaWLp0KW+//i5lxeVYo/FECKHEq9x6181MPG5iu20SQrBmzRo2b95MYmIio0aNalVYg9jJ555FtQNNVVVmzJhBUVERBQUFbf6utmzZwh23XY7HVUpSIni8Kh6vhp69hnDH3x8hMzOTD9+fxrR3PiIcDJOQnMCZ555OaUk56wrXkZicyEWXX0Dv3r1xOp0sX74cRVEYOnQocXFxANTW1vLhe9OoLK+kV+9enH7m3/Y6APl7VFZW8sbr/+H7md+yY6sLTVQPO/t0ijaKIWoHFMIEAYEJKxHCRAiTmAoms4JOZ0BvshJvC+L1+qmpj5CR0YXGmjAV5RUgIJ4kLNhoogEvLsKE0KFDg6457wkEWrTYScBNIypRNGiIEiVIAANGbBYrA4cOZNS4kRSunENpaTE6rZa+/Y7gkstuITc39w+J06FIVVVefOExFi2YwcghAlUI7vunF60mjTHjTuL8i85rcwB7X/h8Pp5/9nleefFVKsorUNCgqiqduuTw0OMP0rdvXyDWD3v0gceY8/1c9BETESVERuc07n34/5onH/l8Pj5870Omf/olkUiUI8eM4PKrLiMlJeWAxaKt9r869TVmfDoDNSIwWY2cf9n5nDXpzD80B/1VVVZWMm/ePIQqGDV61O8+Tv0aIQTLly+naPNa7HGJHHPMhD+0aP7iC//j3TdfQC8g6jODzkrnnjn858Wnmwe/VFXlsYf+zXfTZ2Ly2QHwmZroPbiA08/6G927d+e7bz9h0cLvMBm0xCdkcu5517N92w6++GQ6xZuL0Wq1xMfFc8a5pzPpnLMOqgkRivgrXZv+EFJbW0s4HG73/nMmHUdt9UbuuSWRs06xo9UqCCH44Scf19zSiKsiDhNWEo12IsklGC0q7kCQvB4anK4o40aamfw3O6qAN95389GXLvQ6BZNJQ2qinrp6QZNTockdZfgIhTuuTaC6VuW191wsXaSQqGaSRBpB/JSxFVUbxh4X5fJLzdxxTQJP/a+RZ15qJC5ew5gRZnKzdSz6OUAkIphySTxLlgeZOcfLsw8n8+VMH7MWmPny66X7nWi/nzmDt994kOsuifL8S16Kf07AH4qdbqmosQ5HUpTcLmDQNdG9i57hg0yUlEX5YnoYQ3V3EnxdqKWCMrbQhXy2mX4mMUXlmDEmkpNhzkI/ZVVRXLU2OgcLsIl4trIeP1506FANPnrkq5z+NxNf/wBbt0QwuDLQhHXUh6sRAkz2ICPGRJh4lIma+ig/zvPTu5eB+gaVTcUhMtKNNHrSeOKpt8nJydnv70tVVRXnnDWaFx9zMG6kBUVRWL0+wF33uZi3MIRW1ZOWHSUpNcKZJ9s5/mgrwZDglXebmLvQx323JfLsq03Ex2nYVhIhK0NHokPD1h1hauujBH1aTjrOzC1T4klL0bH4Zz//mdrIxHEW3vvEzUnHWohGFBYtDzBskJFtpWGWrggyZICBymoVrQZuvMJBYoKWr3/wMm26m5FDzcTZNSz+OUBjU5Qbr3BwxAATV9xaz933vs7o0aP3Ow4NDQ1ccuEE3viPgdv/6WLDEgcZoTyMmGminmrbevL7hVm+Ikg4qAOhQYcBlShatMSThBEzRsxs1i0nNUXDhLEWTpxgobQ8wqvvuKkoB603Hi0GwrZaBvTXUrLZjK42lxrK6ckALEps5mZEhNmqrCVkr0ajj+Cvt6PHgI14QgTx4SZKFD8eQEGPAaNGjy0hzPhjdGyrUDnr3Hs49bRz9vq+9Xr9H9o56mi/lg/D4TDXXXUdP343GxsOejIQoxIrIHqFi7UsI0qEbhSQSjZhQmymkChR+jIMjbI779SKSjZTCIAGDenkoMdILRV4cWEnHlDw4SGJNBJJpYkGqilDj54wYVQiaNGjoJBACho0gEI3ejf/LSEExayhmrKd38EIYUKkp6bz6VefHLBZ8ZFIhLP/dg6h1ToSIqnNAywhEWQNSwAI4sOACRNWMsllB5voQj5xJNJEPaUU46GJHgXdefuDt+jbty+VlZXNM2vvvOXvrPxqHaneXHRKbMzUJZxsZMXOQpaWbKUrOWL3rPCgCFCRsplHX3iII4888oC81102bNjAtZddj6HBhsltJ6qE8aU00mdEL5569slWA23hcJi5c+dSuqOMzl1zGTNmDFqtFiEEXq+XObPnMveHuXj9XoYMH8zr/3sTXbkVDRqc1KKi4iCJkBIimujHF/QhfICqwYQZq81KXaSKdH0ODncqoOCxN+A0VmMymnDWOdGFjeSo3TFgxGdy4Ums59H/PMyRI397bF54/gWeePgpTFiIJ4l6qnCQTBZdUFCoopQaytCh31nmDNOJHujQU0s5OgyECREiQFcKCBFiO+sxYCKTLtRQThAfRsxo0eHDg0qUDDrjxUU3CrAqsdnVTmrZyEoEghy6E0cCXprYziYEoEWDgpYoEXLJQ4+BKkoQqESIECJAhAgvvPLcXgugh3MuDIfDXHXJ1ayavxZtfC1H9LdwyYWxPDj1LRcLFkbQ+R3YcNCdPjipYTubyKE7CaQSJUwZW6iiBLPGTE91MFYlVqQSQrCdjYSJ4MdDhDB9GYZBic2cWieWYcREFwqIEKYicw5vTXXQLVfPE8+6efVtP8mBrmSLbmgVHVERpZytVOqLSEoLEQqCt95CSFXRoGC3xXHkUcN5+rmn0On2fx5GSUkJ559xEWkVXZuPxwBNSgP+brV8/OVH2O12iouL+eddlzJ+tId+vTQ8/KSbovU6Oqu9SVYyCIkgVcbtKBlh7nvkXt58+S3WF27EVe9u/m4aMVPAYPQYKU3cyO0P3cRJp5zUqk1FRUXccOWNuCp9NLkbEQiiRNEaFS679hLOPOtMHnvg36xbtQFUBZ1Zw5nnnsEVV19+QFbF+P1+5s2bx48/fs/8nz5l2EA9A/sa2VAUZvHPES685C569+5LcnIySxYt5YnH/05eNw198g30KzBSWh7hp0V+mtxRFG08YX8G4e0K7lATAfxoUHb+r4a+jCBCiKbEGtQ4Nz16qhw3LoqqCr6bo8fmyKey3MuGlRvJ9HfDjBWP0ki5bjMZuQpZOTlcduVdjBkz7ne/b4gNCNx3z8XolGrmz4sdl+04SCeHIH42spIoEcxYSSOH7WyiB/1QbE0k9y3lwf+zM7CvkYqqCHc8UMfM78NEfGZAECWyczhBz0BGoVP0u2MuvKxkHmZsmLDgx0MCKdRR2Tww1I0+pJGNRtEQFH62sJ4m6khJ0uCPBPF4NJiFnVRDMlqLn6C5DmuCkXsffJEjjhix1/d9KOfDX+sX7umBf91GQe58rrnY2NwHEULw5PMuXn5BC/o4Jl9xDlddc+V+teGH72dx/9//hbE6njiRQBA/pWzBiJlUsqjUbmPQUf155sX/cv6kC/CvUUiMpDX3kwLCR0VaES+98wJxcXFcOOliTJUOEkPpsf6FppbGlEoe/e9DjBw9cv8CtA/cbjeTTjsHTbGFxEg6GkVDRESos5SRPTyFl9+cus/n5YqikJGR0dw3PNQEAgFuuuYWNq8qxlBjAxSCyS4MiVr0GgORcARHooOrb7iSU087lbffepvamjoK+uQzfPhwfD4fpaWl2O32fS6Ybt68mfvvncKwAT5GDA5TWaPh06/1HD3+PC68+JoD+v6EEFx9xTmI4GruujmOTll6VqwO8tDjbkq26AioMHzkMK65aQofvv0h677eSrIv9j62sYEm6pv7EWRv48l/JXLSRCtarULR1hA3/bOBzcscpHkKiBKhkh0E8ZNmyELTNcTLb03li0+ns3ThMqw2C5MvPpfhw4dTWVmJoihkZmb+rgli+5MLZfGzg+wtqb/y8iu8/caD3H1zAhdOim91/4KlPq6+RItH4+TWG81cfr4dk0lDIBBl7GnlvP18Onnddo80N7miHHdOOQ/dlcRRoyzNX655S/xcMcVNIBglIT1EQQ8DP85S6OkZSwAfvtRNaMx+ImENrnod+qCDiL2GnDw/J0wwM+snPzPeycRs3p04NxWHuPC6KsaPspOYoPD6h03Mm57No882gPkibr7ljn2O0Y4dO3jg/87m7FNC/PvZRhqKk1GEjs70xIUTF04ihHHRQG5ekA9eSsNm1ZLg0BBn16KqgouvaWDjzG4Y/AnUp6wEaxP9+xp454V0dLrdP7KFy/xccrmX9JojWcdSetCPOGX3clW3aKQxeynDRwq2lUTIzTRQXhWhtDyM2Qw6ncKxR5lZtznEiCFmbpuSgEYTe/1IRHDPY3UY9QqffqPy2fRl+z3yff7kY3ngtkaGDzZRURVhys1Otq6xY2jIwY8PV9J6klMUvn4vi6yMlicS85f4OOeyegyqBa3Nh06vMnSQkTuvS6BXDwNnX1nJ6SfaOPdvcS2eF4kIjju3nCOHmFi2KsD4MRY8XsHinwOMGW5GIPj0Kw+dc/RMezmj+f0CVNdGmHx1FZ+9kYHZpOGq26tZsiKA0aiQmqSleBvMW1i034nu7ruu4+zjl/DpFwHmfdCZbKVri/uFEKzkJ7y40GFsnrUUJoAxzo/QqDQ1gqIRZGSpXHJOHJecG09GmpbZC/wUbQ3x+Vd+Nm8JM+VSGx996cFVZSW7eiyFLKAfI1p0fHcpTVhI2NhESuVw7Ht8byIiwlqWEMCLAPozAotiRwhBjaYUXY8NGG3wzIuz9nqwPJQ7uLD3fLhhwwYmnXIOJp8dLy6GMK7V96ZC7CCIjy5KPm7RyCZWoaIyhHEtCp+7FIu1eHHRjxEtXsslnBSzhgGMAmATK6mjigxy6UIvillLmBCZ5KLHiJM6KtmOBi1HKEcBoAqVGsqpooQAPlRUTFh2zonT46SWnj3z+ObHrw9I7D779HNeuvMN0vwtZ4k4RS1bWEcGnUgkDQ8utrGBIAH06GHn/JRE0sihG3oMOKmlzFDM6x++ytBhRyCEYOnSpfzjknvJaspr9beDws9K5pFIOnlKv+bbQyJINaUE8BNJ8TJn4WxMJhMVFRVoNBoyMjJ+cyfH5XJx8vjTyCzPw6AYCQgfVZQSJoTQqxw1aSQP//uh5sd/+/W3PHr/vzE22NH6DERtIYIONyPGDGP+3AVUV9SgF0bChEggFQ0KDdRgxEKYAN3oQ5Kye0asEILNFGLCTK7SkybRwHY2YsOBlyb6KbtPVn3Cw2oWkUN3spQuLd5HVEQoSV/PhzPeIyMjY7/jUFNTw/CBR9KV3tRTiQ8P+QwmXmm5bNUn3GxkFf05kjK2UE0pKWSRS17zbyMkAqxmMX68pJFNd/qykp9Q0NCboc0DDUIIytlGCUUMZ0Js1vPOLmSEMBVso5ISOtMLA8ad379cEkkhRJBSinHhRI+ReBLpSgF6xRBbOk0dG1mJqolSXLq53fd9OOfC2266gxUfrcedsp63XkjhqFG7Z1JsLwkxZHQ9kZCeoRxNmCBrWUp/RqJVWhbWGkU9O9gEKKSSRYaye9uY1WIRPRnAGs0CcnIFkYABX00cjdEmcuhKEunUJq3kjXfBZtXwt3Ma8ZYnE0cCmUrnVm2uFDuo1uzAmNxI105GdFoNdTWCGmcQv0/DcSeeytPPPbnfcbr0/MtwzRZYFXuL233CwxbWYckwMHzkcNZumMXfr1P538tBKrfYMDVl48dDI3Vo0NGbIegUPZWihCJWY8S0M2fHYptIGlbsbGEd+QzChoPy3A38MH9mi6LBunXruOicS9A0GAkRoBcDMSqx1wiJIBtZgZtG+nMkNiXWr1eFSp25nLRhDl57+5XfPAtLCMHUl55k4bxPOeHoEPFxUWYv8BPwCy4+x47VoqVrZx2nXVhBaVEcxngfAZ9Kj57wyWsZpKfu7jMGAiqTp1SxsSgMWwqopYKeDGgukqtCpYwt1FHFQEahKArV+i2ceHkZD93j4KvvPdz9SD2D+xsZM9zMpuIIn38ZRK1LwaI3Irx2fHE7mDrVwItvuFizIYErr76J0888Hb2+dd9qX11w3gROPaaau+4J0ok84kkkiJ8KdmDFTmd6spQfSSSFBmoZyGhc1JM9bgNfvJuMRqOhrj7KWRfWU7XNhs6ZgQYttZSjQUsT9QzhqObBgD3Vi2o2sgIrdgQQJYKNeOqopC/DW+VkgEKxEA9NaNDuHFzSkklnUpRMoiJKWeJCTOkaZnyzeK+DA4dyPtyX4qcQghkzvuS1qX9n3JEajh5l5pjRlhbnI8efXod30XDqHGXc/Z/bOWbCMe2+3qxZM5n2wQsE/HXUVDdSWxmhq3M0ZqXlTLxtYgMGTGQpXahSSvBm1FNf4cQibESJoKCQS0/ilUSCIkCwfx3hcBjL+lTMSsvzv6iIsCNjLd/M+eqAb4l12w23U/R5BQ619azXKvN2Lv3XZM4+9+x9eq1Dvfh56fmXUTffR0Iktq1fVERYzWJSySSdXLSKlqAIsMW4mog2TFokB01IRyQuQHW0DKvZSpxIJKoNY0jUcfe/7trr4HZ9fT3XX3MK77+gkJay+zcuhOC2+4N06309p59x3gF7f++8PRV31XPcf2fLfBSNCk47r47auQMxYKLKvg1fyEvv0DAgdr5kxEyOEtv6qSx1LjOmW+nSqWW+FkIw/tQ6QsuGNw9I1okqaiknU+lMkaGQLmo+9nAiYUKUGDfiFW4y43JAA8IS5qzzz6K2upZF8xYDMGrskVw+5fJ9ynGy+PkXsLekPqhPHt26R/nxk2z0+rZPEAeMLePic21EVMHCZX40GtAoEI4IbroygTEjzM0nl/c9Xs+wQUaOP6Z1Up270M/VlwtGTwgwe6EXR9VAVEsT3Y+s5JH74umaqycQUHnnIy8PPNmAsboH3oStmO1hVs7KxW5r3Vn7+Es3d9ys4Ahl02jdQqfuIT57O5VRp9Qwa86mfY7RQw/ejpmvURSFb76NULPVTi49KWYNGeSSQErsB2RaSY+CKHVVOgwRG2GNn5wuEZ55Io4unfT0G1GNxQofvJ7IlDtq+Ob9rBaFz12efM7FU49pyIrkkaDs/gFFRJhaKvGmreXtlxM58ojdJxzVtREuur6aB/+eyA8/+fnsGw9Lvmm9/6QQgmPPLue4YyzMXZrPSy9/uM9xCIfDnHZSPrdfG8+zrzqJRCDgBa9f0KOrgaGDDJRUhNmwOcR/Hkxh+OCWU8vnLfZz6711PH5vMmNGmBACvpvj5R8P1ZORpkVV4dsP2l4uWrguyDV3VGMwKvTNN9C/t4nLJu8uyAshePkdF5uKQzx5fwrRqCAYFJjNCh/P8FBbF+WaSxyoquC4c8o5/ww73872UdcQZeCwK7n55n0vhgMcPaYbi7/OJLtnLcOZ2GYBxStcrGYxvRhEED87NOs5+mgtN19rY1tJmKf+5+TMk21MHGelriHKa+81sXlLmEmn2BjQ10hJWYT/vdFEWqqG5Hgjxd/2RhM1UEs5PZT+bbbLJZwUa1eSlqJDKCoGTwoOdzcMiomICPOzZhad1T6Us41Byu4Zr2VKEYNO2YYhbjwPPfJsu+/7UO7gQvv50OPxMHHMcdRXO1GA7vRtUYjaZbVYRAFD0KBlJfPoRB5unHRVCtr8e0ERoIhC+ijDWty+q7AVJIARE1q0uGliACPZzkb0GFsV3LeLTViwkqpk4xMeNvAzKWSSSjYgqKaMeqrIYwA72ESYIE00Mv2bz+jXrx+/15knn4VxRUqLonxQBFjHUvpzJBq01FDOdjahRUsy6aSRgxYttVSwg6KdnbtO2JR4VBGlOGEVH337AVVVVdx95z2IjUbSyGmzkLxEzKI/IzDtPDnYITbhpI5MOmPCggsnVYbthKMRjIoRm9mONdnM1ddfyZlnn7nf7/f5Z17gm6fmkBhOZwtr8eMjk1yMmHHhpFRTxFHHjWPLpq0EPAFq6+rIiXYnndh+fUIINrACMxbqdi4HjieJ7vRpMWt2BfNIIpUeSuvPSAjBCn6iJwPRoGDEwmoWoUVHV/KbixtREeVn5nAER7eZq5zUMejiPO578N79jsPoI8fg2xHb3CGLbjRSS09lQJuP3SrWE08SSUoam8VqEkklWUkHYgM01ZTiw0MVpQzjGFw42cJaBjO2zcGeYrEWG3E0Uo8PDwJBiADxJJJBLg3UUkcFQxiHVml54l4utlHONoYqR7d6Xb/wsoJ5fDv3q3a3Azlcc6HX62Vk/zH4/T5OPFXw3v/Sm++rqYsw/Og6qM3EgpUspSvbxEbsOJo/519aIxbTg35sYhU96Nd8slIjygnix6I3cv5d27noXCsPPuXky48NaJ0ZVLCNzj0DrJqdw9CjarFuGsU6ljGAUW3mByEESzTfMf5oHZsLLZhqY7Of/aZaStRiQoRZunJFi2XqvyYQCHDMsIl0rx/Y4vbtYiNumuhEd/QY2UwhQonNv+siehNxVGLKrOW0k41oNPDpdD8VFYKezolEibCY7+lEd7LpjlbRogqVWsqpYDt5DKSQBcSRQFxcHE+99ygDBw7E5XJxw9U3sWbJWox2N64mwcDQhFaxiA3MzqcPQ1sV0Cqt27jxyas58aQT9jkGe5r60lNogtO4+0Zjizyzam2AS2+qZuJYM2+9FyLoNmLCQhAfcRle3nkhrUV/dhdnY5QjTyqlYUsS+QxuLuLuKZZHUkhWMmKDItmzePB+M/c/Uc93H2a1OJkPhQRnXlbBcUdbEVEN/3vVR1KSYPaX6Yw5vobKwiw89ga+/P6L37Qyau3atbz18kV8+XGAwW3knO1iIzr06NBTzDoSLWbikyL0LIhij4PK6iiXnmvjjn968dSbsRFPdOds9Bx6EMBHFSUMUca1+fd3HQ8GK2OBWB90PT8TJkQPcxfCSWUYjIKgT4extiumSBwbWUke/YjbWRgNixDb2Rg7higFRESEbak/ct9jTzFx4uE5E/7Xip8NDQ3cetMF9Mmr5PwzYr/p6d96mbfEz2v/SSMzPfY9+PoHL3dflUiCryvevlV88e1nbb7e44/9E014Jn+/zkhSYmxlyPdz/dx8u4fkspHNfRyIDQKsYj4DGMUmVmHGSid6tBhQXM/PxJkMGB1+Alo/UVciPdxD2uwL1OrKOeMfx3PZlZf9npC1EAqFmDjyeHIr+7R5f1REaMwvZcYP0/fp9Q7l4mdxcTGXnnIlXVx9m2/bLApJIr3FOUeVKKWJevLo3+JzDIkga1lCb47AqJiJiDClyRt5+Nl/MWrMqDb/5jP/fYixA6Zz7FGt82skIph4Lrzz/uwDsjWBEIKzTj+SOZ8Y2qx/7CgNM26CG29TbIWPGevOQeoknNTQX4kVcX3CTcbEZUx7M6nNv7NkRYCrzjeQ1rj72FwoFtGLgWzgZ/owFJ2iZ4tYhwYNufSMbUUnVGqp2LlSSJBMOll0IaDx0phWxTOvPP2rW2jtTy6Ue34eZJxOJ0Z9bES9vcInQHq6wqsfNPLwP5JJS9Hy1jQXxx9tpVsXPXMX+XnoPw08cncyg/ubWLDMz723tb2J+ZgRJgyOWhYvVtCoerQRE52Hb+SD15Kaf9gmk4bLL7DTt0DHeReXo61LJ6lTJZ997aFrrp6RQ00tksDfTrDx93+VYinrR3JjJ4pWrGTa5370utB+xWLj+pWY9CGmv5XJW29Wk0lntrKOAYxsPiGLiDC+SIjQqiPIFrtHtrxVXk46YxFvv2pj2HC49Lx4GhpVhg82Nf/wNxWHeOQJD+s2qCiK4KhxOpSEBuJqhwO7l4E1Uo/douXBe+JadRTTUnQ8/2gKF1xbRf/eRvQ6eO29Ji45N65FTBRF4bwz4li83M/WLSvx+Xz7vKeH2+0mqkZ56kUng/oZGTHExAtvNPHZ25mkJmtZsTqIRgN53XRcelMN99+exOD+sZk6gYDKfY/XM/uzLKwWzc62wPFH2xg6wMwJ55UzbGD7G4L36WWgogKanFrWLNPyiTnI11/X8Z/H4snJ0qMoCldeEM8pF1Rw7lWVNLlV4uwa6huiTBxnYd4SP9dc4kCjUTj+aCupKTr0eoVH7k7i8lvf5qabbt/nGWDFxcUYDYLRJ1UQT3q7z7MqcZiEha2sYxBjiFcTWbBoDtsrffgDgqNHmRk7wsIRA2InCiccY+WZV5yEQnDShNgJ4FUXxnP2lVVs3BwhIZrMdtMKbMG2TyIBrMSRlhVhyewETEaFmbOb+Oe/fsKwrT9x0TTS4+Jo0q3BWJeMRzQ1F0cy1C78MKsYW+J3+xSDw817b79PXXU9NuIRqFRTRqkoQgBxOMiiGybFHNsCQ9FTKypIJgMFMND+99qAkQgtO9VhEWIdS7ERT2d6UkMF9VSiQctSfiRKmH60XoKmEsWIZWdR7Wd6MxTTHieLueSRLDIoopB+HMlK5qFBYfGiJQek+On3BrD+okBVzlay6cZmCmmiAVAwY6YrvbErjubHZdGVVJHNSubFlj+LIHkMQHUqHHPkRJKVNGyRBILElvZ1Ej1IUVov1zfunCVVKUoIE6I/Rzb/PuNIICOUyxoWkU4nnO5aXG4fz97zErU1tUy5fsp+vd/vv/mBhHAWZWxBj4Huyu7Oqo140tQc5n49lwKOIEOxkyNiS33XsxybiKeGcgCC+AFBhCghAhSyACHAiBEfXixYyaHtAlw1ZUQIN5+semkiniRqKKeCHeQR+1y9NJFIWru5yiGS+OLjL7n9rtv2ezVAxY5KMsjFQTIu6kmm/dmjKWRSRSlJpJFLHpspJJl0qkUZ5Wwlg1xSyUKgsowfUVFJJLXNwidADt1ZwVz6MKz5+ySEoJISytiCGRs96NeqCAGQSWeqKCEqoq1mJJoVKzYRx/z58+VeyL+wevVqon6VxGSVKRc7Wtx39U1NpNcOo4kGDMSO/S4ayKX1bO1dEkjBTSOd6UU5W+mx8ztrxISTWhzhJL6b5UdVYdRwE9FwkDff2kqO2oPctG3MX+LHVWnDjIoGbZuFT4j1fXSqke9+CBCPjl4kolN02ILxJIjOrND8yEcffcQVV1yxz7Gora3F5/QDOy/YRQ3b2IgFG32VYURFhEIWxpY1C4UythBKLOX6OwJccVFq8+vccUM8b01z8ci/FuCs15FLDzopu2OmUTSkkYNOGKhgGylkEEciO9yb2LJlC/369eO8s86H9Vbi0z1cdqmRd5/IajMWiqKQLbpRRQmd6NHivmRPFm+89MZvKn76/X7mzf2Eme8bW+WZAX1MnH9GHI884SHPNwabsnt1T7n5S0YMaXvv6QSHlpREDa4thjYLnwCd6ckmVsWOt4qCwe/gnsfKeenx1BaFTwCDQeGdF9I57eIKfvwkh8vOtzFxUgUbNof4+602/nmNQrq7PyceczKFm1bu96qAbdu2sXSxm14MazPn5NKzebAKovTqF2LKZVZOOc6KTqfg90fpObQSe30+PenS/PejIsIGVmDHQZQom8QqDMQGAl07t8IRCEzEVkKpQsVFAyoq+QyhNHU21/+9hvPOSMRgUGhyRXni2a0892KQ/tExzTPqAfSKgR70Y71Yjls0YlccGEI2VqxYtNfi5+Hsjtsu4ZG/OxnQJ/a9Xr8pyI6yMEIITr2ogvweBq6/3EFKshbFEEbvN9BU544Ncm/ezCcffkpDfQMavYZIOIzNOIfH/8/KkhUBvD6VUUPNTBxn4YtpOk45dTnmxlwiieUIQOfMwByyUEclGjR0Vnq2aJtBMdFXDGN7/CyWL0qhyW3lxdc8vP/uHLJrR7U6tsaFE1mycNkBLX46nU700fb7wVpFR9AXbHGbEAKfz4dOpzusLtD12tTXiGtKhZ2pRxVRvLjI22PCixCCCrYxYOeM9z0ZFCNdRD5lbKUbvdEpejrV5fPQvY/wzeyvmp/vdrvRaDSxa4csn8ODN7adg3U6hX75EbZu3fq7+0KRSISHH3yYTWsb6D3YgMEoGDhQw7/+aadzTux7+M33AXxuLVGidKYXacQmRG2ikFR2r0r04mbM6PZn6B8xwEjY2NjitiTSaKQOOw58eDAIIz7c9FVitZaICLOGJSSSyiBGN6+Q28RKMtUuZFf24uYpt/L9vO9+0xY5bZHFz4OM1+sl7Nfj8cb2z2yrQg/Q5IlyxolWNhaFmPpakJREI8uWCcYeqePU42w4G6Occ1UVU59IRY3SbmdCURQc8QrOOg1mk8CXsplH749r8/HDBpsx2Zw01LloWteZp26MR4l3IpKqefE/cYw4IvYj1moVrAYjJWwmXxlMd3UAz/1vFgFU/H7/Pm9663S6ue1qO4qiEI6InSP6PVocNMrZRudIH+KUllP6zYqVtKoRnHDaQgxGBTXiY/JZJpISYidbH37m5b57wyTUDiRRcSCE4MfiKjwUsowfMQkLbpyk05mByigqEn/krFNbF5AX/+zn7ofrufy8eCaOs+Byq7z0VhOTrqjizWfSsFh2d4JzsnQ8/b8AdpuWVatW7fM+eKFQCJ9P5fWpGQzsa+L+J+p58O9JPP2chx9/VDG600AjCNqqOfZYC48+28BHr8QKFB996WHyGfbmwueekhK1TBhjoXBdsNV9AKoqOOOCesw1Pemudo916D1QOauRcccv5bsvEujexcC6TUGaXFGe+lca3bvEtluIRgVvf+Ri244IqirQaBRSU7Q4m1SuucTB9O88jB9tYMWKFQwePHif4vDT3Hk0OMPo9RpUJdru43aNSCaQgpNa9BotiamC6y51cOxRVlxulXc/cfH0S07efj4dq0XD9Zc5OPaccm643IHBoKDVKrz5bBpDxpfixY0+pQGN2wxNbf9NH26GDdE3x/n48VbGHmlmxIRCLFuPwqI1cfNtYR5/OMg61zI6iR6x2XeKDjWsxe/z71MMDjfffTUTlSiJpFJFCV3Ix77z99pIHetZRnfRFz0GAsKHm0aSSMeAkWrKyKbtK3S7aCBEy8GY9fxMFwqII2HnCU88R3B084msX3hZz3J6iJZbYlix73y9AMmktyh8Nj9GsWMVcbhxkkEuW1hLJBI5IDFKSknCv8nbYilVHZVUUkICyfRjBMWsQY+hReFzF71iIFvE4hRPIsuZgxETg6Nj0SuG5s5gJ5FHIQuoEqX0pD8GxURUxHZr9OHGIuxUsp0BjGx1/NAqWrqLfpRSTL4ymAqxnYDXx3uvfsD5F5+P3W7/ZbPaJYRAIKihnEGMaXW/VtHSUwxkFQtIE9l0piedlV5sFquppgwrdjrRAwNG1vMzOvR0Ib955ts2sYE4EnFSi47WFyopE1vw4m7x3RBCsIPNKCg4qSEiwjuPUwqCvc+QCLsjnHv6ZD6Z8fF+LvtUcNFANt0oZyuJpLb7yF0X9WgU9ShAmBBNop4ayhnAKFSiFLKIMEG60Qcdeny42309o2LCKMwtvk+KopBJLhERopoyutG77VYrCnaRwAaWkydi36M92XAcsA7uocTpdBLQuOmWGSsm+f0qTz7v5sNPglSV6hikOIiKKLWUk0LmzourRNC08R2G2NJcLVpsxLORlawWi1B3/uPFRRP1ZC7L4d0FDlSLC398CTa7IKUpk2UrNnLhJQJcyWxnEwF8e237rhOqIH6WM5tckUeGEts/uIc6gP8999J+FT+/+epbgtEgKiqbWIlu5/7Luwq4VZSQQS52xcF2sQkHyeQUFHHFRa2Xfl44KY7Pvqzmhx9U+jC0zb+XSCrb2IAJK3VU0VX05ulH/4vf7ye8XUGx1vHoQ1ZWrY6gC8Q358xfsmKnibpWt+sVA063d5/f/56WLl3KceOiKO0MVFx8ThwvvwQ2f1zsAo2EMGBCr1P2XmRUFCy0vwTXoBiJitgxTBUqrrCXZLOmzZmkK9cE+N+bTdQ3qJx0fjmnHmfjvw8l88wrjfz9hkSweLF64zD6rLz33nucd97+LfVUFIWKMg25bSwv33W/WdhYxzJy6YlzcRwPrHFyT0IpU642smhJELUutdWqDq2io0AMYTHf04V84knEj5eNrESLlgKOQK/o8QgXRaxmKbNIJSu2P3LCCl7+TzLHHrX7uBwfp+W8SRbee9WIMdB20aMTeZSxhV4MRIkYqCir2a9YHC5Wr15Nj9xaBvSJ5bdZ83w880oj/74nmZ7dY7ftKA1z18N1aDUKGk+sgKOKKJecdylla6uw1ieiRUcdlVRrtnPCyTD+LCcKCp076fnvy42EQoK7bkhA2Bu5YIrC5LMsaBSFjz4v48kXm6gsDzXnnV/SKjrsoXRWrfMzfLCZ++50MGGcn6uvWE5mXcuB9DAh7PYDO4M3Li6OiNL+pCNVqGh0u/swr738Gu+/+QFqQEElSmp2CnfdeycDBw1s9zUOFcuW/oSF3VtHBQlg/kX+C+DDgr3dgT4HsePhLlpFR6RBsHXrVtau+ZmPPvwfSQkB1Ci4fXaamtxoNO1f/NRoZJ/3vG3PF59+wT1/vw+rN55+HIPOHztOFJc2cvyyn/nwHTu52Tr+80yQqKqjL8NbDMrEiwT0e/Qh9BgoKVHb/XuV1VG0ass+h4qKgkKIAHoMVFNKJp2b799MIV3ohWOPOk4iqThEMqtZhB0HxgY738/8nuNPODADQfIyXweZ1NRUvH6VhgaVj75s++Rj+aoAg/saeeOdEC88aiejYjS2tcdQ+s0QLp4MN97pJMGh5cG7kvjPVCc1dbECVFuEEDQ4BTaHSs+eGlSzh26d2+4sz1/sp6nKymDGkBvtQ5qSQ6qrH0lbx3HJFT42b4kl2dLyMEFvbOo0xEbP3ZV26usUGhoa9jkWOZ26kJUR+6FmZmhopI4kWs6+a6B65/LS1syKFV3YSr7nKNZ93YMHH3ezZEWAuvoo994fILt2dPPJm6IoxEdTyHLE0W9IiLv/Febef1hJ6rudss5foVi8rQrRDc4o9zxaz2dvZHDp5HiyM/UU9DTy34dSufKCOG78Z22Lxy9c5mf4EUZ0+7mx/fPPP8n5Z8YxsG8sIS3+OcCrb/hZ/HFnsiuPJsXTmxRXH7LKj2bOhxmsWS1we1Rc7ijLVwU4ckj7xeYJYy2s3xwiHG79/fj8Gy9Fi9LIEXktkr1dcZBVO5Irr49VAu9+pJ5pr2Q0Fz4hVgC/+Jx4zjzZxozvY536pSsD9O5pICFeQ5NLpUdXLfX19fsch/r6OowmLS89mUKjqEcVbRdAG6ghniRsxLOJQpy5C1nyXSaXTo4nK0NHfp6BB+9K5sYrHNx0T+wzUhSFI4eYKVy/uxDs86kYjbDJPI8rLzYjHDXNnf1fciVt5KbrWs7cslg0/P0WK07LNkLGJs47044hwUU3ehMhwhoWExIBgpEozrrfvsnzoczjc6NFRzWlDKTl7zVBSaEvwyliNel0Ygvr0aIjTAizYiVKBK9onUNjM7o3YcSET8RylFs0YsBAvBIrehkwkKN0b/G9NyvWnYXEtUREuPm7kEwG5WzDSW2r/LSnJNJppB4LNhQ09Ovft93H7g9FC1tY1/zfVaKEMGF06MlnMAF8KCgk0vaV3GNtS6OReqxKHFZs9GJgrPC5B42ioQ/DCBFgDUsIitjF8DLIZQebCRHEiAUVlSZRj0c0tVgaZVPimoskGeTSSB3GunhmfDljv97vhOPHU6XdgY34dk/e45QENGiIJ4lVLCAgfIAgm270Vo7Arjiavyv9ObLFBVNcOMmgM3YSaKRlDo+ICLVUkEf/Ft8NRVHorPTEgp1kMqiiJPaeiaeeqnaXiNVRSRJphLYofDl9/+IQW5YZpIQiChjSPKN1TwHhY51Y1rxXbTGrKWI1YYJsYAVxJFDCZlaxABDkM4g4EjBhxoOr3b/tE27MtD1TNZMuzbOqVRGlQuygUCxklVjABvEzbtGIBg0JpDR/j1q8Ni6GDx++X7E4HNTV1ZGQEmX8WCNvvu9i/Gl1fPZMZ+K2D8UWjRV9vLippZKg8JNCVvP38JeEENRTg5V4CllIGtkUMIQBykgyycWCjcGMIzucT7KSQaq/JzmVxxB0GVmpm0WWZxB5TceQp/QnXxlEArFjcltcwhm7CJfSha5KAcMYTwO1VIsyAByk4Kpv/7vWlrk/zCWOBIpZgwU78SQRIdw8MF5LZfPMFRAELbVcc1X7/aAbp9jRKbpWM5F3URQFHXqSSSeVTKoppaaylifv/i8ej4eIo5KTJlro0llDxLiX3w1ujJjxCQ/FYg1rxGI2iVXUi2pscb9tr79gMIjN2v7JqM2qAVQqUuejDppL9vFLaer5I24XVNW03Z9RVUFFdWSvAyBBESCi81IoFlHIQurdQfT61gXVF15v5D9TG7l1SgKFs3P5+JUMjAaFOx+so3h7iHc+cuEK+KmnkiSRwZuvvL3fMaiqqkLAXpfiqkTpw1BylB4kKWk4vF2oK7Pw73vM/Piljc70avN5sdm/sS1sLIqNJCWNQcpo7Dio3ZlzbUocAxiJjXiSySCH7qQka1sUPnfZWhImTrRdpIVYgXzXcbIm2EDZ9tp2H3s4W7hgJqceG/v+hsOCR/7bwAf/S28ufALk5uh5/T9p/FwYQBexEBB+fEEvDQv9ZDXk4VCSsSsOuij5ZDrs1NarXH9ZAou/yWHayxnM+SyHz97I5JFnnDz4j0RumhJHarKO5CQtUy6L46cZGQT1TZhoexVfRERw+YJMuaOGo04v5ckXGsjPM5DW2UdQBFo81pVQy3mXnHtAY2Q2m+nUI7u5n/tLDboqTjgtVky6+bpb+eiJL8nY3ouc6nxyq/ugWR7PjZfcyryf5h/Qdv3ZQqEQX3zxCdddM4krLz+VF194vLkW4fP5eOH5x1GpRC1YRkX2LGrNm9CgIUzLiUEq6s6Lm7ZNURSUX4x8aSMG3nz9Obauf5Iv3wjzwYt6pk3V89FLPrrlenngqdaDYRDLZT+vFnTt2rXN+/fF9zN/4JG7H8fotZCn9G8xccyuOEivHMUV1zbx7sdewrVJJJPRovAJsZVbDewegIknia+/a7tmAPD0iy4MNS3bXE1JrD+t1BImRJBg82qxkAgSIdyi8LmLRtE0r0wxeWysXLbqt4ai9WsfsFeSDgiDwYAjWYu71sI/H6nn82/cLQ7oi5b7+fuDdaQnG7E3diUvOgSzYkVRFKyKnUznMGZ/nsC0zz0cMcDE8sIg/fsY+bidQuqX3/kIeLXcdK0Zly+ILxzA52u7I3XPAx66B4ah+UUHUafoSa4ezL0PeRBC8I+H6wkrfrRWH9FdBSqhEPRqiY9vfQGn9hx7/CTmL42dGD3+sI0QAQQt26ag2evotQEjUSIkhXPwbM6l3qly7yON2Op6tTh5FUJQkbKIp57RMO/LbG64IoE7r09k2cwcrrvKhsEoaHC2LLa9+aGL6y93EGdv3WGeMNbK1pIwEyaV8c0sL41NUT772sO6DSGcjRoGDtz3kbSiTUs5/8zdy5WCIcH65TYSg51bxkJRSPH1xFNnYfTx1Rw52ss3Xwtq69ufJVnbEOWYMWYuu7m6VYH8yf/6SAu0vWzOrFgpLTby1rQmDHpaLXPa5frLHNx+bwN9htTxyadhvD6VmXO8dOmkY9U6A126dGnzeW3RaqNceJad089rREHDepa36uwGhZ/tbCSbrvhwk2SI477bE9v8jMYeGZupu+sEYNfXSAjBv56sZ8qdNdx9cyI3Xh1HepqO/zxupyxl/s5CSkxURCk1rmHccQH65rdeIjJhnJmAvYIjhoHNqsViEySRTo7SjXQ6sZ6fiUYFCr//Sq+HosHDBqMSJZMubY626hUDCaRQzBq8NOHHQyU7AOjJADaygmpRhipiecMjXKxhMSlk7tybMHZQd1LbvLSjgu1kt7HcWQhBLRUE8bOaxaxhCavEAtbz886LKNQQpf3fmkoUBQ1uGtGgxefb+2ypvYlEItTV1dHY2Mi2zTtw4WSNWMIGsZLtbKL7zqvLKoqCETNhQkRpf6ZplGiLTt2eM1v3pFcM6DHSnT5spjC2/x89MWFhC2vx0MhallJPNRVsZyXzqBEVrV5HURTiSUIIlerK/Tu5u+Di8/EmN+x1RmVURIkSZQebMGJmLcuop5o4HM2PqaKUHLq33psPgVaJXXyihKLm7w5AHRWkkdPuMaczPWmiHufOomkdVYQIsp7lLfIGxDp9W1mPDQdJ/kzee+P9/YqDRqPBj48k0rErsWWZDWJ3JzUg/KxjGZ3pxRHKUfRThjNEOYo8BhDromvQoMVBMgmkEMDPNjZSSjHFrMVFAwHR9oz0Lawni7Y75TpFhwYN1ZRSyELEzqLDAGUknchjB5t3XkSsMz0ZSDFrm58bEWHcSiPdurU9Y/tw5nA4MJtg0c9+PvrCT2B9L+LD6VRTRgPVLBOzqaOCfoxgLUtRUKilArdobPE6Qgi2sYFk0tnKerrQi85Kz+YTozqqKGBIq0KgRtGQKjqRoXZtte/yrovBeUTLpRHenTPiOrN7SaiiKOQziBKKmo/fQgii0fZz5y/p9Xo60Z06KnGQTBUlLWanxNoba38CKQR1Lhzx7Z/uOOK0qEp4r8UzgSCVLFKUTHorR9CDvmijeiJE8IXCPPRkE48+6WF7ZEuLnNH8fCEoYwsRwmxhLSlkUsAQsuhKFSWEo6HftI9ev379+HFB+zOlv/3Ri2r08fVXJmZ/lcJ7ryWybE4q11xm49Z769r8m8+/3oS7EZr2kgPqbZt44F9GLOn1BAkgtFFKyiJs3rK7YLB6fZBFywNccX4c/3qygVMurOD0SyvZWBTilqsc7CiLoNMp/Pc5LafeXESw02rcnn2fILFL0YZiVKK4cLZ5vxCCAP7mmaxCCFYxnyhRgiKIF1fzyXhbzNiopqzF62XRlVKKqRNVeIUbRVHoQj6lFLOF9TQ4VS671snin/0tYpyeokVY2i5GQWw7Fj1G6pRyVKFSX992ceRwp1G07Fo8M+N7L6cdb2tx8V0hBI8/42Lw6DpETQblbGGVZj5hf4SESMv85RFNZHb3Mma4mQsnxbW4WFJaio7vPszmlXdaD2pkpuvo3lWLd4+BwogIU2vaTFnGj1R2+ZYLrvHw5P0pnDTeysdfeThhchk9egrcNDY/x6mrJTU/Yb/OC/fVvx67n+qMLa0KoI2aeqJdvVx+1WWsWrWKNXM3kObLbdEfMiomOtXlc/8//vWbctO6deu47PzLGX/ksYw/ciJXXzqFoqKi3/2e9kddXR0XX3gCkcbHeeWxSj55qZGhvT7m+ikn8OOP33P1laczsNtHrJ6dzbJZmaxcmMQND9ZSlbKUCBH8v+i3Be2V1CT+TJ1xS6vJMB7RRJggAeGjVBSzUsxjh6uYjWu/4pF/GDGZdsfWZtXw1rOJTP8u0Kq2APDmtBBHDD3ud2098NQjTxN10e72NwbFiL82nmmfeXCqzjZXD8UpiXhxN39/FEXBUt2Lsy6qx+9veZz76HMvn3wapmGPSQP1xm3kdAuxyToHvTCxgRU7V+39TKXYgZtG4ml7/1CIrUbz4CKsCZGQ5PgNUWibLH4ehHK6mPAJF+GwYP4SP8eeXc4Zl1Yw8ewyPv3Kw3svpvHxpyHSQ21/oVNcBTz9nJ/Gpijbt8Li+VquvzFEl77V/POBRvx+lUXL/JwwuZy7HqrDnuplxvceNq82467X8/oHrZN8MKhSXa5r80qHENtnceVKlUtvqmZgXyPFK7K45GID27O/oka3FbfSSFxCdL+uZHfSSafw1jQPHq/KxHEWrI4gVXt0QHaJtDMbD2LT1PU79/5L9HXD26jji6+D2KMtf2wuGhg3PsqxR7fuAE25yEFaii52xfo9zF/q57g2RnZ3OfNkG1ddEM9HX7qZcFYZLz2exuP3paDRGfd56T+AyWTBZNx9MK6qUDDXtX9ymOzvhr+4C1k1o0mrGsF/nmt/OdX7n7oJBgSpyRqOPaeMKbdXM3FSGYMn7KC02r9zX7zYDCKPaGqOdUREUE0evpnlpSCv7ZnCAIkJWnSqkdpyEyGnnRNOdfOvR718+IWHhcs89OjRo93n/lJ9XQkfTAthCjsYxGgs2FnCD+wQm6kSpWwWhaxnOb0YhA499VRjSQhw8rHt7606foyFxT8HEEKwcFmAfvkGnn+tCaNB4eNXMznrFDuTT7fz0yI/R40y8/67FmwjF1GaPpuytDmUZPzA0BOrePZxR5uv72yKEtS7+L+/21iw1Edjw+6ZEalkEcCHVuiwxv/2q5weyi6/4jIEsQNge+JJbC6DNVBLE/WUiCKMipn+HEmIAKtZxDIxmw0spysFO69KrNBAdWwGC+HmYlqYYJtL17ewjgA+hnEMg5TRDFBG0psjYqOWpNCVAirY1m47qykjiTTK2YYJy28a0fV6vdx1+92MP/JYzp14ASeNPZWKynJUougxIIiSR2yPol17nlqwESRA+V7aVkUpKcS2ylD2oVtgxIwfHwaMaBQtnemFFzfd6csAZSRdlQLylP4MYBS1lFMtyvAIV4sZEgIVDy4K+rQ946Y98fHxDBjcj3qq2y0yFLKQruQzmLH0VYYxRBnLQEZTxGpcInaC7MeDfY9i6C5mrLGZwIqRTvSgkIU4RS1CiOYLYe0tLiGChAmzSiygaOfemmasbGQVy8UcKsQOisVaVjKfXPJiy+sVPQF/oN3XbUun3BwUYrNLAfIZxA42UygWUi+q2MRK8ujf6mrYcUpC7Ar2pJKjdEOPgSbqGcxYBigj6akMYIAyki7ks5J5NIr65hOfsAixQazAg6vdAnlEhDFgYisb6EI+WUrX5n34rIqd3hyBBRsemrApcbEl+SJMUAT4mZ+w6eLYsmXLfsXicJCfn08oEqW8SsVhNmGLJLGaRcSRwDAmYMJCTwZgU+LoxwgCxI77a1lCoVhEudjGDrGZ5cxBi450OhHA2+LijkDzzPm21FNNptq672FQTPRlKOv5mZViPpvEKpaJ2WxjY/MFIPakUTSYsdJIHfVUI9i/4uffJp2Gy1yPVtGykRVEds4nWSeW4xdejJjxilg/No5EmtwqM75t//f15UwvUVVtc/Y0xAbNjJhbFAZSlEwUFDLIpbpa8NFTncksmUhOtBdrWUJI7C4CRkSYjazEh5cgfvowjHglCa2iw6bE0Vs5AteaIFNffHmfY7BLeno620s0LFjaukjp96vc81g9015LISerZR/jlikJ6HVw7NnlrFgd22Zr644wV95Sy3NPachsGoIRMyuZ16KorYooO8RmzNlVTBhrJisHJp0Nb7wUx23XOjj/mmqefSWWY5980UmPrjpe/8DNo/9MYvpbmXz1biYnTbTy5IuNdMvVc9nkOE6aYOOe2+NZMSedrl28rF27lv1RUrIDA2Y2sbLN84Fi1pKxc9BKFVHWsQwjFmzEYcSMAVO7hVMAN04iO7fJqRQ7WMaPrOAnrMThppEdbGKVmE8jdbhowEYcuXVj2PjpQK6+wMCJZ9URDMaOVQP7GsFR3+55SynF6HWCrdrVJEVy0OrlFiBtGXf0ibz8dqwgs3VHmD75Lc9DbryzkfeeTSKzdDydPEMpUI5gqHoMlkA820XLC+/6HDuwxke56sK2J+fYbRp6dY9t8fVLd91uZbtuPQCNukoaus3m1n/X8N2Xcbz9Ygp1zijvf+bmxisTmPlhNokOHUtW+qg3V1Jt3cGOtHV0OSGNV99+Zb/3ut0Xubm5vPXxG1hGRylJW0dlSjE7MtbS6YQknnzucVRV5eXnXyXB2fae4VpFh9ZpZMWKFfv1d2dMn8E1k6/HNVuQVdKLrJJ8ar8LcNlZVzJ71pwD8M72zT3/uIpnH/By7SUmHPFa9HqFE8eb+fJNA48+dAM3XebkbydY0GpjsdfpFC4+185dd2vQWn2sYRGrxSK22xbjGL2Ud1+P5/3PVK59oJLarj/SqKsEYlsIbGEdmXThZ35Ci47+jKSzJZM7r297K0GNRmHKxQ5GnlzF2x+5ePW9Jh75bz2Tp3j5cWkfrrvhH7/5fVdXVxNujO1nb6HtbaV8wkNJvYuynzsRh6PdCRL5DGItSykVxUREhPhgFhvmp9B7VBmTLq7j6pucDB5Tw0N3melePx4fHirYQkXqfPoev50XnnYgwgYKGMIw5RiGKkczmLEE8FHB9lbXX9hTbNKIgjepgdPPOv03x+OXZFY9CG3aVMsRg434PAoFeSaeuC+VcFig08Wq7n6/StRvanffCZ2ip6lBYdSxdaTVD2m+4IKoE8x4sZTnXlnNuHEann80lS6d9DQ2Rfn7A3Vo7G6seg2PPeGnX4GB0cN3n6g2uVWcDQp7uw6jyy248YoEBvSJnXQ/+s9k1m8OUpeygfAaga39GlmbNmzYQCSkMOmKSoYNMpLfW7D65w0kBlKar7qXTg5lbGkxs2CXBlGDlbjmOOkUPeGglnEj9WybEWhxQZRg0nauubL9Itl5p9t5+2M3/3i4jluuSiA5SYtWA6GwwGBo+4AVDAji7BpeeSqNiZPKyc8zYLVo6N1TS3l5OVlZWW0+75eOO/5cPvv6Ka691AFAl2wDTdvbD6YBE4GdRUuLYqd4VRzPv+zmmsttzQlYCMHjzzvpmqunqibKI3fHLtqUkqzlvjuSSE3WsnZjiGtvW8SOGkHffBOpKRpWFIbxVsUTIcjUZx3k9zBw5wPtj0xX10YIhUTzFd6EKnB6atletAJMrv3aA9bnj1JbZkIhtgStkTrM2HDjRI+BdDoRpyQQFiHWs4wcuhNhG8GQoL1rSwWDsc/v6ZcaOXqUGa1WYfp3Hr77cPdn07O7gXpnlA2bQwzsa+Srj407Z6rErop6wuSKdjstjz3jJC4O/vFwPb26GRg8WMPqFT/gqO5PnJqCVdhxUU92ipz52ZauXbsSJYKbRkpFMR6a0KBFoJJGDhnkEiSADh0GjOTQnXiS2M5GlokfSSAVDZqds8YFBoyx742wUkMZHlysYv7OQlwTyWQQJYpftNxD0yfcBPDRR2m5J5z+/9k7y/i4rqvr/88dZjGDJaMsM0OYqcEGHHSYoWmDTcNp0kCTNMzYMHPSJHZixzGzLVtgMdMwzz3vh5FHnmiU2m36Pk/7dOWnD7FmRveeOXeffdbZey2hZ7KMmxhNZW86aKZPdpEhkk9Qu2QrEkkNGxjBOOrYvMfVbYFAgFOOW4DYbqUkWpmYc/mMYgsrKWE021lHOtkE8NJANfmylK2spoRR+PHSKuspFMnV1m7Zh4teygba/uLVMMEh7S8QT/AC+NjMSixY427f0osXFzkUDqkIU4RChZw+YPKkSWhjSSlx0Yc0xDjwoAP3aBzWrFnDd18sxYCROjYzSk5Mev46aMZBxgDBPQijMDFBzmYLK5nCXgNx0o8Ve9Lriiinji1MlHPIEvlYpYNW6mmkmiABMskZVt7ATf9Aa5SGMEFmckDSgWFQ+tnAMooYhZZebKTjog+vdFE2ckTKzxwOzU1xwtqDEyHj+tcBfOgx0E4TIYIpNV4hrqfUOKBNtYMqxjNjCOGfK4qIygj1bEVFJSLjCaoZKzYc+KRnCLEK8evIoZAuWlO2MgkhGCkraaIaO9PRomMDPyIHqqaj0SjB4J4Rwf8X8M033+Du0XP1lSZee0VQwybGMRXLgIlNTEYTeZFO6CllLKUDeZFfetnKagopJ0YEFZW1fE9mCimMn9t+7zSWSwWDMJEjC7HiwIKNKtYOiZdJr8dEGw0E8aMIgV6/+wniEUcdwV233o0uYKSCaYlY7Zb9VLGGfErjxKuciRCCiXIeb3zwNZdfYCM/N3nb09Mb49mXvOix0MIODNKYNG990s0WVjKZoRrtORTipg8zVvJFXC8ujxIM0sRWVhOSARQUokTRokNBYSSVKfOFwthI3vrr21xw8fl7RIJ4vV762rSce76bE08KceHZFhx2Dd8s8fPIs07MJsHkytQHNs/8OZeRMxs45VQ/UX03tmgWxu4plBI3PM2WhWxhFVt1y1CkBiE1xKRKjlqCViu4+NpuXn8yj6KCwTlx+blpXH5jN5de38nyNQG8PgPvPJefuCchBPNmmvjrE3kcvqCNc6/o447fO5hcacBkUnj+wTSuu+duHnrkr7s9Bm63h+KBSsxVfEOhLMdBBkECtNNImCBFzGGrXEMAL2FC2EijgBHoMdBFG3VsJl3uN2TsQzKIDw9adNTLKoL40aJjKnsPdEsINEKDRzrZympmcWDisMeACatzGr2rWrn46mqefSSdZauCjBsf46sd3zFJzk+ss1JKmqjBa24hvyhCscVE1bpejph96G6Pw/8ljBkzhrUbJN8u8ZOTpaGheZC4aWqJ8O2XWgp945MCmiIURsuJbGAZEVk2KO2jjRAKyWE72ABKi7R0dseo/MlWMzdbQ2aZkR0dm8kubWP5J9kYDPE9Z1GBjumTjbz6jpu7Hurjlt9l8sffZ3HPI30YJldy1NGnMmnSpD3qiNxduN1uPvn4UzrbOhlXOZbnXn2WcDhMQ0MDzz93H67e1bz/xhpa21VWLg8wntSO5AB4tXR17b72rM/n4+6b/0R5z5QknsIq7Ji6K7nl+tuY/8O8PYr5/wjq6urIdHRQOXZo0ZbJJLBZwhx+QOrYeNoJNu5/IEyB/0CC0k+t+iO33Ghl5pT468eN1nPqry0ceMwmmjf66aaVIkbiw8NIKskTA2yJ0U956fDFLeUlgvwclWdedXHyMVZKi3Vs2hbG4+qjv7+frKyhOdTuIBQKoZHxfVEQ/xCZIlXGqGINk5k/IHPkooU60hj697TE9es7DNuwlu3A45X4W9MZ1XYIHW1RWomRjiXeLSKgSJaRu9cm7r8zjZp6wZkX9jEmvHeSvJRGaCijgq1yDX10US7Hp1z32mlCgxZXqA+73T7k9/8o/kt+/i+DlBK7TfD6k/nM2b+Xhx8NsOC45HJ+nU4Q+ZlqR4BeV4RS/zTSd9mECyHIpQQZkcyY0EBZiY5V64Ncf0cPC0+xc+u1mXh9Kg886uGsS7uxWgUOh8DlUvE4tYQjcVflVKRrWIYIhqO0tcWYMmHw308+xkZXd4zO1jAe/56VzT/24BPog2nsMzfMlm0R/vZWMZu3hdnnkO/IiBUlSrTbaUKVsYQZkipVumihnUYmMujc7sdDY2uQLl8Yo6UGq3/G4LhrYtitw1c82e0KxxxmoahAy9wjWtBrFTz+KC+95ebSs9NSvuer7/xccIYDRRGc9msbH3zu5bQT7By4V5gNGzbsNvl57HEncfABf+Cko61kZ2k5+QQj9y3vxBJLHQh6RTvC7MHvK8AsrOT1zeDZ+7fw1CsN/OpwEwJYsTbI0YdaGTtKYc50I398uI/jj7Jy0tE2tteGuf2BPrbVhglEVObN0/ObiyyJtu5vvvdz2fV97D27BL1eEAxJGpojCde4XXHXg32kdw9qjQghyCAHk2dvNoUX8+23X3Pkkb/arXGYPmNvlr29BQnUD1QVRQjTSDXtNGHAOODQ52EsU8gQOfT0RXnp9Sauujj1WL3/uRdNzMD2mig3XGPi26V+Jo030NYRIxhSKSnUodMJHr07hzMv6+Cko60sON6OySj4dqmf2+7vw9ns4A93urj998mne+9/6mPxD0E+fDUvafH1+lSOPGkd7g3TCMR86E0xtLr/O66KewqjyUhdYAvjmZ5wXozJWMLB200/GrTYSKOHdrazHoGCFQdt1GPCigUHYQIIRNwxnlpUVKayF17ceHDSQRM9sh2Ib0LGMiVxDe00UjyMeZIiFDJkDmtZQiY5tFJPm2wYIMgkbTQQIoCKpIxx9NGFRNLa2kpRUWq94lR45cVXiVXryI5lEyFMt2wnRhQ7aVQyiw0sAwbaUrARkSHaacSAiUJRjpSSWjazQS4ji3w0aOPVkwNtyUIIIjJMCD+1bGK8nDEkGWmhjkJGkEEO61mGiqSWTUC8lXW48bFKB76BSj8pJTvYSoggp5x2Ipo91ED+7WXXMFmdT4Qwm1nJahZTLEdhxISbflrZwQz2T/lendCjlXr80ksexWxnPZky2Y3dIuxkyXzW8B1j5GTsIp1SOYYWdtBLJ920MUKOG6KJqkqVFupQiREiwCTmDOmUMAozFXIaHTRjJ52OAS2k3swW7rzqkT0aB2IKo5nMSr4mShFjmYpBGInKCK3UJ6r2U0EIgSI1RGUElViCNPspdrb+mzATJoRKFB/uAYOkH6iUs3AMmIyoUqWNevrpwkraz5qlWIQtoXkWxE8uhfjw4qSXgPT9t+09BWKxGGkODWcvcPDyKz1E0SaIT4i3Ze88iNCgiR/8DORqZmHFII1kk083regxIFAIMZRkFiiEZShll48eIz7pTvq7u8KDk3xKMQgjZmnFK11YReqNvRcnfnxMYCbbtCv2aCzcbjdBd4ip7J307NpFOpPkXFazGDsZbGAZo+QErMJBTtt89v3Vj/z+t3ZOOTZ+EPzOx17uus+Du8vMeKZjwMQOtlIvqxJV3Dr0KCgp26IFSrxqlRg+6cGEGUVoSBfZ9MlOLNgppyJBhq2TS4YYfO2EIhREQIPT6SQ9PXVVdSosW7YMszON3NAkPn68kTc/3siMKXpmTTXywG1ZPP/68BqkOp0g3aGhpTHIhNCB8QOQXUK+EIIKOY2+0kWsXZKDqqp8syTIVb9ros8T5prfpCURnzvf8/Cd2UzYpwmLWXD1RekpN7U5WVpmTjGw6NUSztjoYuLcXl55KoPSYh2dndW7ff8APr8PiYE0sgmY2tHm1dLUCwG3jjFMYTOrWc9SJjCbFurIoyTpELCYkQgp2MAyxsopmIQlYapYxxbMWAkTwkkfOnRkU8BmVqBBh0QipYoWPaOYmNJtPi1SyLeLtjJxTjeiLwd8ORjpYi3fYZQWdOgJEUDRqNx9i52JE3XceEcvXtyccurJezQW/5cwb94xnH3pO0yZrODyxmWxFEXw/Kt+TN2pOyOFEOTLErpopZD4HFDcWUi1k9r6cJJ3wa7YvD3MMYcPXdMef8aPVslkxHQNd13rSBCfu+K0E2wcvqCNYFBlygQDHq+KJ9DE3nvv/U/c/fB44pEnePPFdzD1pqOL6PnSspg/ZdzHjbdfzwvP/pE/3xJMeEgAnHK2m6Yv3Ck7YQCkPUJx8c+VPiXjzlvvxNydkZIr0AgNlv40Pv/0c4457pg9vrc9waZNGzlgXhAYujcNBiX5uZphD5q0WoHVHucsjMLMWN/eXH719/zwN0OiStRoVHjkPgcnLWhiYt98dELPWvk9I9gbKSUdNNPS6+TwowUWi6RyguCPt9oYOUJPe2eUtz708MYHHkYUa3nh4bxEW/ypx8PmbW1ccdkpvPjyZ/8QSZyfn0/YECCfUhqoolxWokWXiE8dNGHGhpMe7DINq3DEDRNlG9ki3gW280Cmh3YKKMUQMhLu6MKntJMvywZyhKF5ggEzra2SE0/xoektwBjOpY7N6KSBMUxOktQZwRg265awLbaacWrynsMtnTRSTQGlWAIFvPbq65x7/jl7PBap8F/y838ZVq5cycypBqpqwpgDeeh7sjngV5v48z1xR643PvCycUuQXk+MXOlPuWlxy36CAZFEfO6KHFnMOx/UcMVF8YrP15/KY82GEN/9GCA3S6GmMcCrT+Ywd4YRIQTBoMpfnnHx0INhGgPbKaMi6fN2bmbLIpO5+tptTJqgSyRE2Zka+vpV0tMEff0KqqqiKLunttDS1IKjewKvvPk9yz4rQlEEq9eFKVPGoI85cNGHDy9aNHSIBjpoRCsUUAQZsUImMRcVlU0sQ9jdxKIK0YiGynIb4KRrVQPpwdL4RtCZxXuftDB3lgGrRTB+jD7pIfx2SYDTf20jI12DPpBBUc9exGSMRx9dxKH7DV0wH3nWyd6zTQm397ISHWs3xlsm+vpjFOYM3zr5U4RCIUxGwXFnt3PKMVYOO9CCP2MHLV3xAGInPdGCGJJBbOUdPPWInev+8CP9VWNID5aS45lAh8+Mz1fHWSfbufWaTLRawdOvxNuZflgV4ObfZrDoBz9/frKfu3+fxYRx8aBWXRfmhrviBPmvDrFy4D5mLj3XwbufellwnI17b85i4eUdXHCmg7kzTIwo1hIISB56uo/334+SpypECCeRBSZhwRizsXr1yt0nP6dPJ0yYCJGEs+s6ljCdfREIokRQUNjI8sTpVUakmKeeqeHwg8OMLtfx1WI/H38aQaOBmBKmYZsebW8RHtHK72/24Q/HyHTo+Nv7ERQ0RPQ9HHO0jttvdPDRywW8/bGHOUc0UVaso6k1yuSxFmJrKvns5W4++aKZY440YLMJPvk8RHOT5J67MoecOlotCh++lsWsA1YTbouiCeoIhXd/PvxfQywYYzLzh5walsjRrOQbyqgYPGUFRg2QfAoKWeTTTw9jmIRDxKUugjJALZtw00cVa8mmgCzysGCjhk1IJCoq9bKKEkajEVpCBDEOY/ACYMFBH51YcQzohxYhkbjoIUIEDVoM6GihjgB+KpjGi8+8xE23/X63x+GDtz4kIzKCHWzFg5McijBhpotWnMTNRmJE6ZTN5IpixjGVtXzP1AFHdCEEo5lIRIbppo1GtmPFQTkVxIjSJVtpohoTFuxksJ6llMpx2EkjgI8WdqCgMIbJCCGwy3Qs2IgRo5u2gdPh1DBhoZ9ummUd7TQQIkQ2BXS37JmeWW1tLbg06IUBPQbK5Fjq2R53MseHGTtGLEOIyV1hxEwrOxgtJmGT6dSxmXJZmUjUYzJGP90DrTsN7JBbUQZIjjyKcNPPen5gtJyIY6BCyitd1LGFGFFKGUs3rcO2DttFBrVyCw4y6aKF/PRCTjrvBCoqKlK+PhWklOjQJwz/RotB8yyt0FEiR9NJC1LKlMm9KlUkKlHiLerDIe6SbGGKmI+UknYaaaeRKexFhBA1bMYnnWjRJ6QjssgnTBD1Z/Rvd2qB+6UXPQY6aR0w5cqmneY9koX5v4L58+fz8nP3YzQIsnJjRNsHCbKwDBImyA62DlR+xw8Fc2QRRaI8btBGFK3QDejhRjFiin9PMpak417ESOrYwjg5NWnuSCmJEaWGTUyW84bMK690ISBRyVbESGrYwBS515DXdss2LNgBQUjnwWIf3rAnFf54+90UhUelnNtaoSNT5uLDSwa5bGI5QsafX1tzDrdcH+KWe+LySTpXHv2BGDqUBEk7limoUiVCeGCzqGG7XE8A3xBCv5Mm+ulFj54asZ6wDJMp88ilmCABKsXMPbqvcCy0xxpvoVAIooIIYfxqgI5mHct9CrnpYDtEYUfj8C2FTlcMf0BgNeoxhlM/cxqhJewx4POrWMwKB+9r5oM3tRx1ehu/OiT1AYdGIzhgLyNrNoYSnWCpMG+miR9fNZHXN5Zt39Zw533t3Hydg3BweE3MlIjF9W0zyMERyefIw7rZvCXG99/HqGItFqyUUzFw6BZgXIqDuiJRjiIVNrEcvTSioqISQ0ETj/MIumnHRS96jExiXmITH5WReKXvLgdOPukZWO+9xIgR6YcR/XvHnw8BhZQTliHWi+/IKvShSC26/kIeeKSJzStyaOuKkkkemzdu+ZdoQf4noKSsBF3UwsSx0NQRZOEVHTz+p1w6OlT00jRsGXtctmcw98gIF1FTvYX7H+/nyfuGVsM3t0aoqQtTVpKc43zypZ/1yw3o0wShYC8zp6Se60IIZk8zsrU6zLRJRgSg1f1rqh7feetd3n3iY0pcAxXmAvBD1Bflhstu5K67JFMnJnds3Hy9jeOXb8XmGlrdHpFhlCyVysrKpH8PhUL4fD4cDkfSAbbL5eKT9z5jDMPPWX3AzPaq7XDcP3evfw9GowlnV+rDdaNR0O8cft2RUuLzgp24zFuffRuRUJBjz2ojFJHMmGTkmkvTmTbJiNXuQ9evR0qJMuDfUMNGdOiZJvdF49KCC1pa3RyxfiWHHilp74xx1sk2nrg3lzUbgxx1ehvXX5HBQfvEOZ0J4wwcf5iXL774hKOP3vN2b51Ox/6H7su7L3xESPqoYQNhGUbKePeOh37yKEWi0sB2ojLCGCazgyqaZS3ZFOCiL34P7DO41roKiMk0XKKHdLJT/m2P0oOnKZ0xsYH1T0ARo+iVHWxlNROZnXitCSsmk+DMM328+97XaPvziAUN9MluVCTT2RejMKFGYnzw1of/JT//U+FyucjP0RAOS2RMiyOaR+8WhXOvXE5BgYbfXJjGgXubKSv18thffmRiZJ+kNqSwDNFoXUWaNMEwfhqKUIiFNLz6joeKMXrOuLSTIw40k5mh4dm/utHpoKRQm5jsRqPCtZen0+/q4fGna3FH+imjAhMWfLhpooY0ssgS+Wi7NDzwyFYevDuemH/9vZ8jDrSg0UQwRiy0trbu9gmSyWxEg5E0mw6HPR5QmppUdBE7djJooQ6rsDNGTkSLjqiM0GuqwzG2Ga+/ia7tZrwFm1l4rI1fHZ5Gv1PlsacC7Nhios3pxGzeRr2umgxtBl0BJ3feKSi2piG1YaS9m5uvt3LC0WZq68PU1McXrfOv7MXaPRFEnIDJaZvH0cevZOY8FyccbcLlVnn/My+Txhu45XeDOoWbqwYXztfe9fLex3N3e05UV1cjJXz8cj5nXtHO7fd6UP1mzCjo0NNBE3VyC3naPGJ59bzzQjoVY/R885GRA4+uxr82E7Owoo/Z+OLbQIL4BNhvnolb7u1l3Cg9kQjc+ec+Pn6lIEHaAowZqef1J/M56vRW9p9vxmpRWHiKnYVXdHDc4RaeeNGJwSBYvibIR1/62FwVor8XvC49mbFCXPTRRA1GaY6bBAycPKVrMmhp2bHb49DU1IQPNw4yiRHFiwuTMCWMWnYaHmTJfDppJp+4eLext4zDT9lM0KMnI1KEPVCMRNImdtAjOzHSiUNm0R1uJ51MxrkGzR6klHz5QgPbqnfwzsuZlBbpOe5wG7dfl8nn3/h460MvYUs32d5xqJ7RfPqXXiQqNtIxFf3AcUemJkDSHBomTpbozFHcLVa6OsK7PQ7/l9DR0YEBE2ZhRZUq3bTRRQsxYugxYiM9ifiEeKI5Sk5gPUuZxFzaaMBFf0JU2yhMlMsK1rOMGFE6aMaPlzLGkSdKWC+XYsSMCTMr+RajNBEiiBfXsHqPPlxEB/RyihhJCzsoo4J6tlJGBV20MYpK6tlGlAgOMmhqbN6jsYhGYrRQG9cSEoNJahb5BKWfTaxgDJNop4lO2RpvZcYypJ1ZJ/TkyiKiRGmjns2sRBInBSWSEYwjQ+TglN300EYb9egxUER5Uht1DoW005jQCXLTP6w2q5t+Msmllk3oMTKR2fFqmvCezfu2tjaMkcFnKptCGqimSJQTk1FixGijnuAwB4MAQXz48NApW4gSpoMWumnDJuNrVpggJiyYsOCij/FMxybSkFKynfX48QKDBLuQChq0BPFTxEjyKB7iEv9TKCj00M6EaeO59a5bmDRp0h6NgxAClSjtNDKBoa3FQgiyZNwMJy+FWE0bDWRRgB4jAYbXhI7KQeJECEEBI4jIMD20k0MhJszEiAx8lp5u2nDTi4pKlCgxGUvpoN05UPlaxRrGM4NtrKOUMXTRikp0WNL2/zJyc3NxuSQffunF61YIDzjRxmSMzaykkplJVZYlcgw1bKRV1tNPN8WMSpDNfXQxnhm46WMraxgvZyTI/0yRS7/sYg2LGSHHYcWBHy8t1GHChps+trCKcjk+EZc7aaaR7UzepXUyShgfHtbwHeVyPGlkESZIM7X48ZFPCSECeLO2MWnC9D0aiyXfLqWMicP+Pp1s/PhopY4iRlLESLppZRvrMQZNFHRUosdAN21ECGPAlDTnFKEkxfrYgO7YrnDJPgL4KFJK8dtaOfTQMLGIwg8/trK5o5UKht6TGRtu2Z9SLzcsQ3gjHszDafQMg6lTp+K199HaX08pYxihHgY98MOL3Xzw4SbGToSlK/zsNXvo5973WD+xfgcG09+Jw0KyiwcMqgomo+DnivYddg0lRVqaW6OMG52a6KmpjSUOXzL9o3jznQYuPjeKy7NnXWKONDv+xgjdtKFEFZ56AgoZjYNeChhBPdtoYQdZ5BPAN2xsKRAjaJTVZJM/YMpWkpAzAMiUuWxlDaNJllrRCh0T5RzWsYRcWUQPHXTQRBkV2EX6QDdaK5tZQaWcmVib9MLAODmT8bPX89RD6bz3aS+/vzPCoqV+LHoDXQR47aXXOeOs0/doPP6v4P23PqCgJMqdN8VJmE+/9nHiee20tamoojehh/1T9NFFNx1YZRragQ4YV7eBb7/zc/Ut3dx0VQYZ6RqklCxZEeDCq/uQ/Znsf2Q3p51iQNHAq2/6aaszkd07HUrchMPdSKljuGUrFJbodIKaHWEiUcERh530i4+HlJKnH32afNfoIXPcjwfh0/PHe/rp65Wcd4YlYQQ7fqyB4xcEeP2ZtZRFJyQOj73SRXduA4/95ZHE59XW1nLJuZfRUNOEVtUS1UbY7+B9uO6mazGZTPz15dcwhWwDkkKpxz+sCZJfmFpj9JfE3nvvzWUX67hk4dDfCSEQApavCTBn+tCDn8++9qP05xKVUVpzvufePxn51aFxE1EpJYuXBTj5gnbeeCqPndLzOzWFXfQikZSJ5ANtq7Dj9xZhMrTy9rODxWlTJhg49TgbJ1/YQUmhljEj4+N/2vE6LrjhzX+I/PT7/fy4dDkl6uhBGS4BdXIzKpKZHLCLdFYpXuliIz+iasIUxcagRY8fLzPZf8hcyqOE1XJRXL7pJzI4qozRLGqZHj1gyOFDpsijR3YkrYF+vODO4IPXJFFtmBhBjNLOWKYm5fCK0BCN/HzH857gv+Tn/zJMmDCBxx4KctNvMolYO8Fbgctcz8lHWbj9ukwaW+Jf/h+uzmDv2QFOOftrcnU5RF02fNKDW9PNn281c8vtQ4WZd0JKiaKP8dZHPqZNNPDFGwWJyX36r+3UNYRZeEUnH7xUgNUySIJde1k63yz146kx0uGPE1Fx4fxisgeckh0ym+Ur49fY2R1l8Q8BMjMUfP16JHK3qz4B5u07l/fWfEruLk9QxTgNH5r6aQ24SCOLIkYmHjCt0JEbGEdPlZ6DFzbybnAjyz4qIi9ncJofcZCFZ17y8NA9mXidesYwhjWR76hgBhlqDjtN+9RelZuuX8GXi7qpbwnx1P253PnnPpb/zUr+LpoYRmGmuHM/tr7XzdKVy7j12gyeezCX9LTBrDAQiBOiX7xRyC339uJ2mveosmXt2lV4PConnNdOps1IkVpEtjoucd/ZFOCXXhpsS1n5SRb5ufFgpNEI7rndxoVn1CD6x1KrWcsIE+x3XAt33pDJEQdaGDlCR3tnFAl8/JWXE46yJhGfO6HXC848yc6bH3o491QHVotCOCI5/dIOzl7g4N6bB0+A7v+Lm8fuMzM7Ni0paPbKDjazkklybnwBMXkpKEitnZcKTz75JCZs9NODDj099q3YY5YhJH8BI9jIMvTSiBEz9so6hMeEpXVevHpw4JLsTMdFb9yZky60aKlkZlKrhhCCzGAZNWv6+e7HAPf8pZ9n/xxfSA7d38wTLzkJZzYR8ZWjE/oktzy9XibaI1JhRLGO+bNM/OUZJ6G2/7a9p0J3dzdmaRtocV5BJnkJQ6s+umhke1Kbxk7s1CvrpZNCylnL9/ikmyA+IoQRCPQYsJNOBjlECLOJ5ZikhVxKqGETlczEgp1JYg6Nspp6qsiQOUMSgaiMJIwy/HjQoEMg2MJKsikkRIAIIZqpI0KYTPLopp3J5fP3aCwMJh1tNDONoa1SRmGmWI4kMKBL2is72cAPA8YfydqMURlhI8spoJRZHIgiFCIyzA624sfDDrbSJGsGdIKsjGdGyvalCGHMWBnFRAJ4qWFT4tneFV7pQiLRoiOTXCaJ+MFPt76Vww/es7anwsJCYuYwOwts+ukhhJ8f5ZfoMKDHiBcXO9jKeGYMeb9felFRyaOYfrrJp4QSxrCFVYNGUQPtvj2yg27aaKYWt+wnTnFqyacUicSHhxB+VCRatNhJp1CUIaUkTGhYAi8mo0SJcPBRB/DIU3/Zo/vfFUIrUKOxYTUYSxkbb4mXYfIZgUZoiMkoLdTTTgMzOWBAksBOn+wkQ6SoeKGWfEqT/q2QMraweuAwwMQoMahzk0MhPulmPT8QJcpGljFJzksiQF2yj3q2kUEWlQwQATLe/t43YH7zX+JzKHJzc7Gas7n7oR50EStu+hKxJ5fiIe3lQghGy0ks52/EF70m3PRjwUYQHzr0ZIn8hPO1Taahx4Cbfry4mMBseumghw4MGBnDZHqUVrwGL4FAjB1sHSDHJZnkMYIKNrOCEjmaHjoGdIQriGTX49SspSsMkQgoCLSeTHaIzWQWBFCllkx7aapbHhaqVAkSSDJQ2xU+PAR1fTisCi7NFqSphowsKO1RMDnzyfKMiLvXU8ga+R0W7LjpS+k6q0qVfrrQYyBflsQPTmnEQz+TmIdeGpCuClZ8uZbLbwhy6w02Djy+DV3L0DW9hNFUsYaJck5SdboqY2xlFRbDnlc8FxQU4AwMXMsuUgXp5GDv35flS7/ljOperro4RHNblO11YaJRUFVJ9VYtacFyPJbtQ3SudyIqI9gyw0nSWy+96WbaJAMr14WYPS31geC3S/3cd0sWT77k5KE7h3ahRSKSDz6KkD9QPSSEQBdK4/zfdmEyp+5aGw4XXnYBV5z/GzLJJYdC+ugklyK6acOMDQ0aJBIHmUnO3D+FlBKVGG00okOfRHxCvFW0mNQVx0IIcmQRbTTQQweTmZdYNxWhkEcxdpnOdtYn6cfaRTqrV6totYKTjrEyulzHzff20O+CDHLZXrN9yN/6L+JwOfu5+tLBOT97qpFrdyi0NOlRaCCX0iGHb1EZoYcOrNgHDikFikalWCnF0Ozgk7/u4JPPW7FaBarQs/c+R5GeVo+m3kH/thbufnAHB+yr49wzzWzcpPL+p98zwjqHhvU+PvtactQhQ5+hWEyydmOQW3+XwWkXd1BdJ8jOKfrFD/k6OzuRHiWpkl+VKlWsQYuOEkaj7zDw2j3dPP1MNQ/db+GwA+Mx9I83p/Hpom42NS5DDccNKTNy07n34XuYODF+0FRXV8c5p5xPdusISkW8ElRKyZq/VnHq+tN48/03WLtyHUVyJDuoIlPmDbk/KSWdxqZ/ecs7gMViYebso7njwXe56SpT0rX8sDKARiu4/o4e7r0lm1lTB7V3/7bYz8VXukl3F9Fp28wf7zJy9GGD36sQgv3nm1EE/ObmHoR7MHeykUYj1Yl8cldIKQmnN3PXjUMrJk0mhTuuy+SxF5w8PBAvLWaFUOgf0z9/5slnUeosSf4DMRnDRT9TGdqNYRUO8igiFlMpEiNxy7j7e0qjJqEwWk5infIdY9Rp2IlLm3ikk2plLZlqQUr5D4B84pITduLkZxM1lDAaS5+NzaxkipiZsmI7IH2/KGH+H0t+bt26lY8++oj6+nr6+/v53e9+x6xZw4uvr1ixgq+++oqGhgai0ShFRUWceOKJTJkyJfGaxYsX8/jjjw9576uvvvqLCffm5+fT3KKydXsInSVEk6xBTe8kNzODyfO60fjjCa5q7ub8s018+X46t93fSW9fG2pNBqNcB/D8S9/jSFfpd3cPcfIE6FZaOO5oHe9/6ee+W7KHTO6RI/Scd7qDV99xc9FZaYl/T0/ToKoSt9KNpSTM8fsYmTnFyJIftrPo+w0YXCXkRctQNPDRl14eedbJs3/O5YRzOrB1TsfHRgoKCthdTJoyiWfFC6idMdyeGHabhmOPMHPbnY10BQxMHUagOSM4gnc/ruIP12YkEZ87cf5ZNp59qZtOpw4X/RRQNsSgRBEKRf2zeevtL6mYIDnr8g7qtitMcA8VRAfIENk091h4650Q+80zDrgISwABAABJREFUJcjP6rowl9/YxYQKHccubKN6uwpy98cAwNnfTCAAJxxp5fHHYhT5h7ojm4WVnMBoPv2qnfPOGNwMTxinx2duJaeigwdPsqCqJt77xMtDTzm5/o4ejEbBiBIdq9cHGT9Gz4F7D191MGWCgdfe9QBQsyNMV0+MYw61cuRBg4tCKKTy/MshRkeHBtdMkYdT9tJHF3aZjlc4OfzwX+/2ODTsaCBAgNFMpItWMor68TrDQ8hPBYU8SqlhE9bMANcfb+eFe7OS2qZ3wiEy0Uk9fjwUUT6siZi9fzRnnL+E157LSEg6RKOgUQS33Gjm/EsWUa5OJIt4cO6lg06Xjwt/F6O9K4YQcORBFk47wYZlgFyuqglzx3UZPP+am45hXPZ+Cfy7xkKA7Oxs/HjZznpGUoldDFYWZpJLusxmA8uwyfShFY4DrbiKUNBIDfmUoENPLZuJEmE8M5I2e/mU0iC30ch29OjZzjoyyEGVKr10kEsxVaxlpKxMtHb6pJsq1qLHwFQxSEoWUU6/7B5IguZRJirokm3UsYkMcui3drDwvLP2aCz2PnAvnFV/G1KBtBM5FLKJFRRRTqbIpVXuwEM/dWxh0oD2McRd68sYN2Rt8OFmDJPIJG/gBFulnUY2sYKJcvaQZ6OLFiYwO6Exmi3jOmhlsgKrcNAiG2hiOypR0smhizaKBjS2IjKML6uXE0/e/ecfYOTIkRiyNYR7QjRRgw83FhxUMiPhKK1KlRV8TZ3cQilj4kZrA/ptO0lRJz0YMCekEEzSTJRIUozIJJcmapjCfFqpRyLpppV0soeYYW1mVWJDGyfeC2ijIaEptisaxHYsWUbm7z+P+vp6ysqGvmZ3kJ2VTUdH57AbKI3QoJU6mqmjm3aEjL8mhyKKGMlGfqRQlpFLEdvZQKH0k08JitAQkWGaqSVEkBEkrzdxXe0YbvqZKoauwRZhp1CW46EfDy7WsQSTNA+Y08X1KGeyf4KoickYKirdtKOixtvgOzvJzR1Kxv4S+HeNh4qikF+QT11dL9FgBA06NrMSkAlt850IygBNVOMdIHo0aMinlAqmESJIEzXxalE5k2xRQJbMx4uLCGHyKGULq7DiSKr0jsgwan49uVotuY37pKzo9UsvNWwknWwyycU4toav38pMysNWbwjy64VtKB1WejojmE3sMQEwYuQI6lfXkZaCrJRS0ksHUyIH0dZfj8tST8wc4on786kca+Cx53r44z3foA2koceIEQsOMqhmI1PlXkmHCfFq73UUUIYRE1tYhURiwYEZ6wDZO4YskUe+axqPPP41555u4c4bMrj1mmpKA8nt1SZhYbScxFq+J01mYSMdHy66aWcUE4gYhyfmhsN3331HjixIqdGqEVoK1ZF0dzbz2jsBHr03g5lTjEgpWbTUz+9u9KHtsdDVG8XLhoE4P/i9Simp0a0mmxCXXNfFjVemU1Sgo60zypXnp3Hzvb28+1zBENPPtz704PWpjC7XEwhKnn7FxXmn2VEGykc9XpUF53Vjaq9I+u57nGF8SzMwF+9Z9evee++NBg1jmUIVayhnPCGCWLChRYcPD2WMw4IND85hY2YPHZix4sVDKUM1I0MEyWL4/N2MlQa2UcrYlLmkWVjRyxS6uXLwWqZONBAISPq7tIyniA5Ru0djsSf4d42FOyEUid0+OHa/ucFFb5OdCVQSIsgmfqRcVmIX6UgpcdPHNtYxlqmECOJJq6G4LMq5Cw3Y7R7eea+ZtSsVspsPppZN/Pn1e9hnn31oaWlhwfHHs9dsP889UpCYx6edACcfb+TIozYxLrIXN9z8PTOnGpKMk6SU3HRPL2NG6tnr6BZcHUZyu6dzywV3MemA8Tz46AO/GAGqqio/ZY7q2EwW+eSKQX15Q7SEtI5Crvrt9/ztUx3FhTrufdhNX62NyujkRH7raXNy/WU38sgLDzN58mRuuPpGclvLkyryhBBkRHPprGrmzdffIi0jjX66cJBOHVsolxWJmBKTMapZTzAWwO/3/6IGNsPh4kuuZcHJX/LdD00ceZAFs1lh8TI/ZpPCO8/mEwiqHH1GD2arg3SHysZNPRh1Gs4+w0pOTiNPv+Lk2CNSd6vuM9fEZTd043DGi7CklNiUNLrVtpQHSUH8TJqoTXRe/hSTKw3UNQx223yxKMj0Gfv8Q/f96QefkRsdnTQdXPSQOQyhCVAgy6liDRDXEN/ZVZkKaWQRkVGaqCZKBCFFvIVdtZE2TDs8gAYdKjFiMko929CgSejGG6WJfjmUt5JS0p3exPW/vWd3b//v4j+W/AyFQowYMYL999+fBx544O++vqqqikmTJrFgwQIsFguLFi3iT3/6E3/84x+TNicmk4mHH3446b2/ZEBvamrC22vk5HN7MLtLaGcHZXoDzz1gJ889eJKoSpXnHthCS1sfbZ0xHrojm0uv8qJz6+nuMnHIUSFeeG4jo+RE0slOlGp300a9ZjNp6WYO3tc8bGXa8UdYOfH89gT5qaqSW+52sX2LlnEVUb5+rxCNRnDp9V0oOrj/bgeRiJPnX/mB2voQV/1WcvONDiZVGijMNrKuaStaQ4xAILDbbT2TJk3C6rDg6o5y6e+cvPxkBgaDwr1/tLLwnACKTP1gKkJBKConHzO84cJxR+u5r0rSSXPK9qSdn5MZK6Z2cyeT5gQxGTVIt0xJPqhSxR+MseX7PI44woPB4SQqQpSVKVjMAotJwxEHGti23YVkz/StTCYHVouGkSP06N3DC+GnB0t57c16zjtjsMrr7Cs6efz+DA7ZbzAQn7PAwevvuflueYDm1ijvPFvA3kc38d6nXsaU6yCFsD9Ac2uU7Mx4K8jdf+mjtzfGuaclL16Lfgig7y8aNrgWUkYtm3FmbkHoAkycuPvtnmnpaUR7BFnk06Wr49hj9WzbKtn2aQeOaLyCVErJVlZjxsp09qHXspRNGyUmT/Gw+j/5lBLAm9LQYCcMmBg7Us/ec0zEYpKWtiiffeMlI03Dtbf3YTRrcXn7aKUeAItJw9iRBi5emMaUCQZCIZV3PvFy7FltvPp4Hus3h6gcq8dsjreG1dfs9jDsMf5dYyFAXl4ePlxoyUoiPndCEQqlcgyt7GAkyZpETnowYqZBbidMGCNmGqnGRlq8rT1FcjJCjBuQQjASJUofXTjpIZ0cisVI+mU31awnJmNIJEbMjGIiLdQN+ax0kU2/7KaPrnhFiiigT3bSQRMH7LPvHh0EAcydP5fPHv+W4cLHTvONxNhRQoQQHTRTLTdQRgUKGvx4hiQXO9hKOeOTXI4VocTJOylpoz5eZT+AelmFFUeSzmeBGIFdplPDJnzSTTrZCZd5Jz1ECBHAT7ehBV9mH489/8g/pO34p4fv4ayTFqJzWlCJMYk5SYSFIhTyZDFR4u3AyHgVg510JjIbvTDSILdTwqjEe0xYCRFI0vQTQmCWFsIEySafeqqoYDq1bCImY5iwECJAmBAFjEhsGACKGcUWVhGSAYooRy+MBKWfBrENt66Por6RvPC7t3gm60WyytJ54rnHyMhILRkwHCwOM7IjRi+dZA24z4dkgP4BLTMzFrToiBBJqkLaiVxZRAdNtAxUJLvpp5tWpJSECFLO+IS+t0v20k4jIYIYMBEhTD4lw15bASPYjhM9eiKEUYkRwM9EZmHYZeMU1wvfQiFl5FDIioEqxX+l2/u/azyMxWJ0tXeRZlPoDMQQKBRRznbWJ3TGIE5AVrGGUUykAC072MJE5iTWZDNWxjGVTtnCDrYwaqCFd6fZRViGCOCNV/3KUhQUnLo2/Nnb+f31Ju7+vTkl8Qlx4xgvTny4yc/V8uHrmUMOoGdMNvLgnZlcc6VA4yugK1TD9LmpzdKGw1XXXME5p5xHvaxKIppiMko1GzBhZQsryKGQQt9kXIFuDvpVGxecbeKdtyVFwQnYSCdIgBbqqGMLBZSymsXkyRLspCV+l0sJhZSxkWWMZ0ZShW1soGJTSEGmyEXjzuKpl11s3SLpoQ2HLMVBRlI+ZMKKBi1Z5LOFlWjRo0OHFQemkuF1pYfDow8+ji2UMWx+k042veYavvto0FBDCMEBe1v45mMjcw7/keyQhliHgdXiW/LlCGwynaDGQzh7B7+/0siFC4vZsCXEwis6ef6hXHKzNfgDkosXpnHU6a1cvDCNeTONdPfGeOF1N8vXBLj64jTOvKyDB27L4m/fBTj05FZGjtDR2RVja5VKWvs00mODlTwxGSMYiTI+Mo/1Ld/u0Ri8+OKL5FOaMO3bGaNCBOLSR9KMijpgdjOCWjYxSia3rodkkCaqmcgcWqlHm2J7vFPqy4JtyO8gLu/ix5vSMXknHGTgxT2geRt/3jKykhf1itEG1v6gQSDQDS+l/U/j3zUW7sTsefN4851v+PVRNkIhleUrogSJa3bbSGc0k2hhBztk3CjVjBWJSprIpNOxniuuElx54WAudMxhsHV7iGNPWYKrI0Z+fj6RSIQfly3GYHHS45accE47pxxn49dHWdFoBA886iEtTY8nfQlaVbLXka0cfoCVQw8y0toW46mXXfT0qOjd+WQGRlIuMvDjRatzUbX5E0759WLsaUWccuplHHjgIf/UeOTl5aGaIqgybkwck1G8uBkthu6zNEKDo2sCDzyyhasutfLk45KK6KykZ8Im0jB2mrnm8ut444PX6G7uozhFhwhAVqiAN195i7seuIPffXsjI/rH0S6bWM8PGKQJiSRMkChhyoMTeOqxp7nljpv/qfvdHQghMJsMvPt0AUtXBgiFJX++LZv83PjzbbMqnHJ8Gjllf+TRh29h/72MPHX/IEH45XfeBNmd6rPzci20hproiwiEXnDoEQeTscZEcEVq6SX5dxQ9dv7e51d5+FmFR544+x+6bxmVQ3I+FRXNz9B+ChrUgQ2GFTs72DLsa530kClzGSuStV1dspdOWskk9TzpoZ1+etjIjwQVP1PVfaiXVfTTg0CwjbU4ZCYljEkUsPRmNHP0mUcybdqe5Qk/h/9Y8nPq1Kl7JBK9cOHCpP8/9dRTWb16NWvWrEkK6kII0tLSfqGrHIpt27ZhFEZEVDAiMokueulpE0wMT0pKbhShkOudyCcffo8xWzJvpgmdNq7dpZV6Fpyg4f33vOzo34KCBkVqUImRRhZTo/vz6AOrOfHM4avNdLrkh/T8K/pZ8VEBZZl9vPa0Foddw0nnt3PZOWnsM3dwA3vq8Xbe+cjHrTcKHn3Sy8JTbfh9ApvWjDHXi9/v323yMzs7G5fPxcToXKq+6WDuQfVceamZcaO1aPRRGL6zH/j5agIhIEYYFc3PmmPo0KMaApx1soMnn/PQ7dxBbmTUkNe100gBZWjR0d3lZ2LXAfRmrePuZ1XaOqNce1s3Y0frue26dG6+e882dqtXbsFu0ce/j9jwIksChV0lMVatD5KdrUkiPndiwfF2XnnHQ1NrhPc+8WCzarjsbBt/fsrJycfaUo7dC2+4+d0laVx8bReVYw1srgqTnZl8PR6figwNb6ChQ49b9GA0h7hggYPvvlvMEUcc+fcHATjooIP4vmYNLVnLOOaIEAa9jscfcHBYwya6avtJ85bTRSs20igRo4G4NlVcaeHnVhxJOtn00TWkxTNxX6KPfSZpufvPbv76RhDht9Pj1OJTQ5hlNlHCGDEySkwgIH2Iccv46r3cxOGCwaBw2gl2pk008utz28lI1/D6E3HCoq9PRaP86zLcf9dYCDtNNmLDaklCfHPXRDJ7HJR+eumgkHIcZGDAxDbWESKACUvKqo6dyCYfKw5CBGglrpe3kxhPF9lDRL6llDSSujUt7rS4PZEIlDCaHto576Lzduv+d8XkyZNxG/pgGBPvXjpTjtMEZrOJFWxldULfbleoUsWPJ4n4/Ok9rOBrojKGF+eAnlH8WV7DYtJkFiOoQCu0KChECDGbg5LialRG2MRyemjnsLP253fX/PYfNrWprKwkv7AAxWmjg6aUbd+FlLGJlUxlryEJoF96CRFIqrzx4SaXop9+DGHCaNASJQIIzMLKROawWi6mn56BdvcM+uiiiPLE+4QQjBtwdV/LEuzpNkxmE7oePTODBw7G1x7w9rg47cQz+PjLD9Fqdz8li8kYGeTRyHYM0kAL9UQJk0U+EkkNm4gN/NdF6xDtT53QUyRH0kIdFUwnYxdCfJNckdDr2sY6FBSKGY0JC15cBPHjpJciOZI+Omkb0H7VoKWAUhxkIlEZx3Q2sozpHEg/XazjB4rlKGykEcRPGw2kk53Q7c2QuXSLtj0+GNgT/LvGQ4/HgxLT0tUXN0vx46GFHWSQg4veBOFSw8aEnMA2uY5yxqdcz3NFEa2yPkmXVUpJu2Mtj91q5frbtpJe1IDFpLDgUD2RsIGbbvOi9wxP7OiEHlWqGLGQU+ihMD/1fD76MAs3ZnRQ7JtLW7iByZOHtgj+HHp7+sgVxeiknnUsQS+NxBuWo9hIJ0I4yQk+WxYQ8Vfw2OPfM1HOjR98ibh7/Xhm0CiraaIGBQUFDV7ceHBSxEgKxAhaZB0FlA2RFtAIDePlDDbwIxZpp8ndwxN35WH1FTEKSRsN1FPFRDkbrdDRIzuoYSMWbLTTSBrZjGcGm1jONsNqXr7+xT0ah+rqaqo311CQosJ8J8KEmDldkyA+d0V6moazF9hZsiJA2qweLj3HwbpN7Sz9sZHN1QFuusLBab+OHwhNrjTw+J9yuPaOHqqqw1TVhPnwpQLmTjfyyttufv+1D4dN4ehDLfztOz8ffeEjL0fLGZd2IgTkZGnYvC1MU4OgvOfApMOinXrKJYxGoqJRVMLh8G4TZhs3bkxoh5qw4MGJXaQTkyohGWQsU9jKagoYQYEopVnWsp6l5MhC9BjpoxsXvVQyA70wkCGz6aCFjJ9s4PMoYTMryJYFQ56pmIzRpWkgPZaT0I1OhQihhJ6slJKetE3c/9vkPVFTSxQFHf36JnR7zofvNv5dY+FOnHzaSVx9xSes3RjkmRf99PdoKaEcHQZ6aMODk7FMTeroWCm/ISojWIp6uPLC7IR+46rVETIzBccfZeHshVqeuN/O9u3b+dPd1zBlXCOvP5HJhAo9Xp/kmVddLLyikyvOc1DdEOSD9xyMHRWPDR5vjAuv7uWKyyPYPWWEYhH0wk85ca8ID/2Ex6zir0+mMbEivs719fdz+4M3s61qLZdedv0/PB6KonDqwgW89ecPyPOW4cGVsjp+Jxwyi2XLI1RVO8l2T0m5TuiEHnp1LFmyBF1seHkujdAQCUWYPHkyGaNsdKxsJl+UkCeLiRBGImmmFj0GMsnlx++X/8P3uaew2hy4vR4O3jf1w9TUqsEdrSYSbuPJ+5KLd0IhiarKlASolBJVOvjmh78lvWf58uXcdM7tFLpHJ73eiJmNm6NEInH9159i7cYgI4q0vPWRnyde1nDVbx/Y40PxndCb9cRkNKn93EY67TQmFTLsil46EnsIjdBik+l0yOYhvgoxGaOGTUnGRTthJ4MdVKWUUQnLEK3soITR5FBEY/YmNnb+SDkVjGAcQgiiMkKj2E5b9lLGjYPmDj0LFlzEBRdc/g+Nw3DYfQHG/2NQVZVAIIDVmlw9GAwGueSSS7jooou45557qK+v/9nPiUQi+P3+xE8gMLhzjQvuJv+YTCaCMojWHT95kMTIDY0e9vNN3aOwGuO6jQF33G0srHMzudLImWfoQKhME/swmXlME/tQLsajF0ZKPbNZtHh4N9aV60JUDIiUV9WEWPS5gcLoWPTpXkaX61m1PkhpkTaJ+NyJXx9tobwygK/fyIq1AQJ9FnKjI+loB6PRmPK+U/1UV1ejiWkxCyuZ/lGYt+7Lvb/N5ZyTDfiCUdyyL+W1e6QTlwve+Xh4x8j3Pw6QTnZCgH449NFJLKDluj+4yM6BwtkNdJqqEkYQURmhQW6jh3byKSWfUqxmQXPRl+gK27nypi4eebafmVMMxKJw3BEWtHrfbo+BEIIdNTsI+7RMrNATcbQPe61ObRuHHDiYLD7ziotzF6QWnAa48EwHZ5/i4I0PPYwcoaW5PcYZJ9q48qZugsHBk+hIRPK7W7vZ0Rjh8RdcnHWynd9enE5RgZY1G5IZ6MnjDZDROfw1im6mT1PIztKSkabQ0dG62+MQCUcIGLq4+HLJvTdn8fX3fsxmhUWfZHPjA70EJyymTVedREJoXLmUlkn8jsZhr6mT1oHNpJuQHEpMSylp0Gzm3Y+93Hd/mO5mE129UbJjxcyUB6IIUPV+WqknLEO402v44622lFXVFWP0FOZpuf+WLMxmhebWCF2dUFRS9LP3/j+JXyoWwp7Hw6+++goFbcJUJxWiRFBRBxIRlQ4ZJ5wmModSMYZ0kU2+KGEy80gjmyB+xM8sfXFnb5UCMQIFhTYaf9bApp9uIoQJyqEOc1p0SdeuQ48GLc88/uwexQAhBKqq4gk46ZQtQ8dgoP1k1zbruPttLgZhRDtgklROBWGS5/jfc/xWhAaBQjM1mLEykwOYz2Fx8zJ0CBQ28eNAG8t2Kpk55EBJK3RUMB0TFhZ/9R1ms3mP73/Xn7A/jEQdVvNPL4yUMIo1fIdL9u4yN5qoYg3jdnEiDUo/USJDErV4LJDohJ4uWhLVld2yDTNW5oiDmM6+pJOFDzdtsgGIJ4bb5FrW8h0uejBgwu1009PVw8jQhKFaSzigWc+Xn3+5R2PQ3NhCBjlMYBZbWE0muUwUc8gXpRSIEUwX+zKCsQignirqZVWSgRHEK35VJNtYy1a5Brfsp192I1FZx5IBosbOWDEFi7ChCAW7SI9XkqKwjC+pYysW7ExgFmOYjJMeNrIcHx62sx4raUSJoEWHdkAPt5s2QgQYzwxKxeBBhAEjGr2CXq//XxkL4X8uN7RarQSifgpkOWVi3ACZLQeM1bbFdTClHy26RMVJEP8Qwm5XWISFNm0NHumkR9tEc94ifnO9ylmn2MkrELz9cgZ/+ygLjRC89pSNkp598UnPsJ/nlW6MmLDhIDt7+O9KoxGYDRqEENhJJxAI7NHcf/HplyhRR1MkRjKNfVAQlDGOKeyFm37GMHnIXNEJPWPl1JRV+iWMRjNQPdtJ80C1spo46Oqhg5wBXfsh9yK0GDHHzWzUuRT4J2IX6ThEBhViGmVUsIJvWCo/o5ZNGDETJoRADBjuNTGZuQTDQSorK/doHJ569GnMITvtDM1vpJR4pYt6tnLewuEPmmZPN2K3Kfz1yTzmzTJx6bkOnnowg4ULbPzpUSezDm1m7JwmRk7q4NRznKxeG+bcU23sP8/MVX/oRkq44vx0nv1zLhed5eCmu3sJBFRmTTNy5MFmpo+34ezSs6MhwjMP5PLJm9m4Ry2hy7GeTtlCI9tYy/ekk0W2KKBTNJFXpE+0pu/Oj9flo4c2IH4w0Eg1UkpGMp4trESDBisO2mV8nIrFKCYxFy16PDhx0sN09k0ciNnJwI8H/0/muk7oySKf9fxASA4+r37ppTF9KTpDlCzyaaMh5VjHu+/i8h4b5I+s0n6FKa+PEbu4iDtdMTZtiZBLEc2ynvMv/M1/fG64p7Fw54/D4UDnLWW/I3r45o1cpsv9yRelZIk8RomJVDCdKtYQlfEcLCD9hAmxkeUIIXnjAzdT9+rmN+dYeOuesTx6QzF77e+mox2kvZcH/nQDWzZs4q0XtZx+MkyZ1817H/u5+qJ05s40cPmN3Xz1VgFjRw3mOzarhteezmHm3BimmB29zY8oaCYs4zrgzvy1fPVBFhMrBonEjHQND95mYMf2D6itrf2ncqNzLziHiYeNZaN2CR76fjZ3lkhqdkRZtYJhzYkAhFOHz+cjrB2+cCciw1jtFoQQ3Hb3rXQZm1gnl1BPFY1sZwM/APGuECEEbrcHVVX/qXvd3Z8TTryAJ19OPQ4+v8rGKgPffvMeRx1sHkJyHri3iQ8+T20K+e3SIBMm742iKEl/b86cOVTsM5pOcyOqjMW1uWUrzdTiC4a55b54Tror/H6Vy2/sp7FzHHVdZ/H0c18xZ878f/iezzjnNLpNyXsFgzCiQUu/HLqfickYjdotSbIepYyhhTrWyO+ok1vwSjcdspk1LEZAyu45IQQVTGMdS2iSNURkmKiM0iGb2MRyJjAHDy4aDFvJzMqkgmlkifxELNMKHSOZgNFdxLmnOVj1RSYdDX/ljdef/7v3vCf4j638/GfxySefEAqFmDt30JW7oKCASy65hJKSEgKBAJ999hl/+MMfuO+++8jPTy3E+v777/POO+8k/r+srIw//elPZGen1kSYMGECYQJopBYECAQGzEgpcdFLlAgW7IlJp1NNjCwx8psbnJg7J9IlmskrjLF6Q5DJk7SY0r109w01BNEKHb098NnXXo44KHnhikQk19/RjSrhpPPbWb06SrZ/DggSpxUff+nj5GNSt34AXHSBkSuu9HPBFT4cXfMIEkCNaCktLcVg2D1zlwfvexhUkTBA0Ak9OaFReIJOJO1UsZaJck7SqZ5fetnGOirc+3D3fSs4ZD8zWT+pTnzlLS8tbSpjB3RhatjIZDlvyMPjlS4iOg/jI/PocbUxdlQb0agETQM/LGlEH7OiMQVwZMSYWa4nFF5KfVuAow818aeb89Hp4lIDS5YHuPX+XmZPNfHFIj9p6WnDzpdUMBrN0GLi/U/6mDJDpebLdtKiye+Pygi1civNLVrOv6qbFWuDBEIqGg047AqjyoaeoFvMCjotvPZEPrMObaK3L4bPL3G6Ykw+oImK0TrSHBraOqOcdoKd+29NnrM5mTquvb2Hb94tTIzdmJF60ou78XUnm6xAvMKsUbeZW4418s6nUd780MtBh8vdHov6xlpkVjsXnlWIwaAwa6qRp19x0t0peO2NMAZ/PtpoX5JmVbpnFH99rRVTXgceVzG2n7is9spOQMY1Uylkk24xZeGpCaFnv4zrTQaiEfK7JjOaOEkZk1FaqWc766iUs1kfXsoYKtnEctINQebOGF6vbt/5Jqp3REizKxx/TjttHZLTz56zR3Pi/yd+qVgIex4P773zXrRo6aSFMlmRcoFrowENGtayhNCAAOxYpiTp1cFOA5CJrODrhFt1KvTRlZDCSCebCGGc9OKVriFEgipVGqlmBGPZwioq5PSkeNRHV1I1ppMeFBS+/2bJHn/fV19xNXmylHqq6JfdFDACHXr66aadRkZSiX6gmqZPxg8gTMJCTEYTUh3N7CCAj1q5GQNGsilEjyHhHJ0KqlSRSCYwK6ldPoMc0mQWG/mRTPJopZ4A3mQts11gFGZUGaOjpeOfnutafZxwGG6TCfFkXo+BLlqpYytBfJixMoHZiaojt+xnCysZ9RPn6LAMsZVVjGIiPummizZGMJZNcgUKmgR5KoQgmwKQsJ31dNFCmBAjGMc4MdiiE1UjrA8vYz0/4CADBQ3ZFCTmSpovhw/f+YjzLzx/t8cgEgrjx4sNBw4yyBFD53OOKKRbtpFPKSECrOE7cmQhBkx00ISDTOZxKBHCNLKdLawCJGlkk04OPbQzl0OHfO7OZ2kra5jIbHroYAPLGMVERooJNMhtKGjQY6COLWxnPTYcie9sFBNSVhr30YVWaP/XxkL4n8sNd6KEga4GVLLIxyjMFMlyNvADGeRiTmrJlT9rquHIiHH0ae24nZ2MHqVwxslpOOzx9VOnhfWbg2RnWnj6+SBFrvn48RDUOvFFh67vUsoBvcMx9NJBVd0wJerECZ6QT7fzCqnfUc9RRx31s/e9K1x9LuwDGnZCCIzSQgyVMEGMmIZty99ZlfJTCCGwSgdB/AOxIJ5vh3ap4BtODxwgRoQMslPqiqeJTGzSQTYFCQOdnSRYKztw04sZK1mygFv/cBsvvvLCbo9D9bZqIoSxkkat3MxI4uRpn7EBf1YNc2YrTLdJHnnOy49rQtx+beYQfc7W9igrV6hMmdvDqFGCyy8xceef+7h4oYO1X5eg1Qo6u6PcfJeb5V+ko/ca+fMjO7jkQiPlJVr2+lUzpcU6IlGJ2SS48oI0Dt7XzJGndNJTbSfNV04mYeyz1nHvY304XSpTpyusWNNMb7QDozefScxFJ/T4pZdmfRWz8sr3SAs5JyeblazCL71YhA2HzGAb6yingjFMZjvriRGlj066ZBv5lKAZcPkOE2QKyaZsQggq5HTWsJgiWU4epQgEnTTTSn1CIzYiQ6hKBEUXwx4zovjT2cEWJBKbTCdnl31X3HhmLSEC9NHFWCZjiJrwbHNy3HFbOX1hkAvPtnD0gh66OzQYaCEakYwaNfp/bTz8n46F/f399AY60akWRlAxRPrBKMwUyjI6aEIvDTRSzVim4CCT8KYQ111aTUTVUcmE+PMdg0BHNp99/R1nnm5kwXFWwmELz74UYPHXEXIb9uH+2zfjdHmYM9PI+k3hJHPbXXHzdVYWrKxGtbj4080Obr+qDqM3n3321pCRPvQ9QgiuvgDe/PAl7n/guZ+977+HaKyVt9/W8uXXrTzzfBjpH3roCvEW5LzIKIL4CeBLSJ/sNG0E0GNA2FSmTp1K5bQfafvUOSS3Bui1tXHxuWfT3d0dr/7MzSCvcRTN1CU6ExQUNrMSrdQR7Qlz0TkX8+HnH6DRDN/R+Evg5JNP5bQPXua196tZcKwuMRa9fTHO/V2UG256lKuvWkiafWiMv+ycNE48vx1FSI4+zIqixPf1Xy7y8Zubnex3QJinnnyANasWIaVk5uwDuPCi3/HOh29x9VW/5Y1XnyQ/H845xYrdJnjrQ8HiH/wccWqQc091UFyoY81GePczPXff/wH77XfgL3LPV/7mShZ/8z3b/1ZDYawMjdCiSpUMJYs63SqK9SU4POVo0eHUdtCqr+L2G4385S9r0HfNw0lPwvDSgh0fbrayiggRprIX1WwgKiMpO6+0A0URYUJsYx07uysnMw+t0GGRk9mgWUKsKUqFSB3n84JjueiKRWxZZeTRPxo48swXuPCi32Cx/DKl8P8lP1Ng6dKlvP3221xzzTU4HIOb3TFjxjBmzGCVwtixY7nuuuv4/PPPOeecc1J+1nHHHZeU1O186Lq7u4lGh55EmM1xbZp+0QXE3f66DbX4cl0ccaieomKFbxdHqN6iJbtzJj5tD8vWePH0mNDIFoIaF77WCHc91EdulobMnCh9ynqkz0tGoByt0Ma1x7SbOWQfLS+84WHJ8iAXnuUgK0PD0pV+Hn7axVUXpvOrQyyEQpJDjutGdMRPjj39Grw+lUhUYjQOz7SbjAJ3OEh23Vwswk4j21EQ9PWlrtZMhe7OLhSUIS6c9VRRyXRMWOOtfTKCUTHiU73oMDKBWXFyuHEW+xy2itMXGDjiECNOd4w/P+Fi01oNo/sPRCvilSham4c6lpLnnoRVOFBljE5aaKOB3OgINvIjGkXw/RK451YHGacoHHNsEIfGylGnxbjlOkeCFPZ4Va68qYt3P/VyykD7+D5zzTx4u4YHn+rn0eeCqOoo2tuHr+D8KaIyQCik5fFH4NKrNHT1bKFzezuW/pFo0dErOmjX1VAaqWTx1zs46PAoH76aR1G+lnWbQ9z4x172n2/i4oVpSZ/7t+/8HH+klVhMYtQY+PYzPZmREoSQaHJaCPnDqDaVL98oHLJwhkIqPyyR6HtH86tT63nwrgxGl+uJRiWnnqLj2k1LKKeCjEhJ/DsUvbhyNvPorRaef8OJTidobI5gsRh2eyz6+/owW+Mt5AB/uDqDeYd24NxWTEk03trXLJckEiApJTr0pDXNpSt3OU7zcoz+HHIpQkXSRQsqKhXESQpddi8XnKjl4cdWoUGLkApadBgwMo6pSaZYGqGlhNE0ymo6aR5w9Q4yhb1olovo61eHkO470dIW5dO/+XjAL3E2OTAQ4r233uWuu+4a9t61Wu3fTQT/FfglYyHseTzs6OxCj540sqlhI6PlpKS56JJ9tLKDORyCIhTcsp/NrBzSrrYTilCwybS427TMGbJw98gODJgS5hEqKjr0FFDGdtaTK4vIpxQFDW7irtWFlJEl8rFKB9vZwGTiG4G4s3ZdwghHlSpN1KLHSCji59tvv6WiomLYsdoVsViM779Zyiim4sVFASPopIUIIdw4ySAHEPTJLlrYgUAwfoDAbaORHAqpkZvw4iKPErLII0yIGjZgxIwBEx6ZOqntpAUFTUrzPEUolMlxdNKKi54kzdGU44+GqAzvUfxLhf0P3Y/valcSjUWGdSmuYwsBvANO81pGM4koUbawkqiMJMi58rFlpGXqaajdRKxf4Im4iBIhj2KaqSWAlwyyqWUzk5ibkvSJEkWraBFmyPIWDCEitULHVDmfVSyilLGoxKinCiEVxjEVDVrc7v7dHhdVVVGJa1YD5JJakB/isgVu+hkhxpIji1jDYuxkMJFBx2k9BkYzCSQ4yCRHFBKWIWrYOCxxphdGkPFYmEsRmTKXDSxjipxPCaNZxw+AZArzkwjxqIywmZWUSZEwnIJ41WAAPzKo/uw4/E/FQvifzQ0BUEWijc3NYMdKtijALjNoZDvBXXQx0smmh/Y4Qf/Tj5IqIUM/t18/1AChvTOKVqNw2/39mE0Cgzsft7YTXeUm3r/FxmVX/0iwZTxp0XyiA2q+LdRhIw2biBNxmT1ZfPa1jyMOGvps/vHBfnTd5ahSxY2Tnq6ePcuJ1GhSS18eJTSwnZGM/1mTBiEEYpgQFSNGOrn00xXvkJJGdrCVNDLRY8AvvSnJTQAvbsoYP+zfLaAMP16iMko/XajEsJNBPqUD8gV1pJPN3z7/mtbWVhRl95ryjCYjgngrdZQwa/keq0lh/yNCPPNgdpKxxgefe1l4ZQd/fXzQgVlKyeNPByjtiMuUdDR4OHfr97z3SjaTxg8WKeRma3nqoQzOvqSXLe9PRDqjPPl8HZkZCvf8Id6F09gSZe50I+s2hXjqZRenn2zl0Yd8OPwZ1BtXgz/CMw8U09sX44yL+uhq1WIMO1BQ2MAyECqjxkWxO0Mcf+J5ezQfJk+dzN/eX0QVa8iTpRRRjpNetrKaMKG4qQaZZJBHmABhgqioeHEyg/2HIbYlNtLppg0XffjxYsRCBrlECDFRzN75MvxhL1XhNZQzmjSyUFGpZgONcjsOMokSxkkPOoyUUUGBGJH4K3bSsfXM48mHVvDMc70EnRZU6cJBJlbS+PbbbznssMOGvff/hNzwH4qFwLmnn88IdRwBfMOuUzkUsp5lAExn38R3rcfAODmDDpqpZysjmYAqVbrzf+Tr93MoLR7MDR9/wMiylQEuOH8VBV3zeeqZb8nPh2mThi/kGTtKj9/UwgO3ZnD4QWZusnYjvXZmzRye6JswTs8dj2z+p/Kjzs5OhNrIXrPN7DXbTHqah5ce3kSuJ1njNigDNFPLJObixUWzZS12m0JIDaHVq4wbFb+36hqVkDQzduxYbr/nNk6tPo1wXYgMNSdRCNIkamj3NnLDlb/HqDVjTTNjtBup020iFpFM22XcIZ5nN6nVNC7p5J677uGc84ffM/wS8Hg8zJi5H6++38d9jzYzbbIFj1cSjGYxb/4xXHL2lcSiQZYsj3LlBckFMmazwlvP5HPNbd3cfF8fI4p1BIMq82aaWP5ZPu9/tpiPvvTx/nN5CAHfLHmTU096m6OOvZz33nyBqy+x89tLB/Ofs052sHx1gHOv9vC3FQeSkWFl5KiJvPjKUej1+n86N94Vjz/zKFdediVffPgVOmlAopKZH2DLp3ms3+Lm2ReW4/NLTtxLzxffh3F5tLz4nJlLr15EW52Fqereie8tjUxsMo327OV0mxdhi8J253eM9u2dZLYnpaSOLejQJw7jfgqN0KCN6BF+7bBa1XphQITMLDi7n28/yebXR4R5+eUXOPbYE4a93z2Jhf8lP3+CZcuW8eSTT3L11VczadLPm7EoisLIkSPp6OgY9jU6nQ7dMIrVPy17hnhbuARsWSH63E1kyTQK9m3lnefyEonM5efH3baPPnEp7W2SiY37kYNCjXYNldNCfPBKfuL0XkrJOx97uf+xGiKiiR6XRGhUZleo6Ewa3no4j0U/+Dnj0g56+2LsM9fEi3/JTbjVmUwCrSGGW9uLKWbB2DOKP9xVx4H7G/lykZ8J41IH/7++7UPvycUuMnHJXkKEACXlPQ+HefvO5ZOP36Q2uIZJkf3QCT0hGUAgSB8goiYym4gM06E2ocdMuRhMQK0iDXPLgbz3YBuvPNdId6QHm03FYDLRnbsCnTQQ1LgZXRKlq91Hk7uW8EDbczb5TGE+GrREUElXs2GLwsWXb+S1l6xoTSFKKnq586bk6hWbVeGZB3I5/NRWjjvckiDqJlca6HOqNLdE0UQjuFyu3Xa662rtRqJjVM8E/vLAdvJHB7CPbqOloQNFEUSJkGlUcYfWcf2VaVxw1uCGctZUI28+ncf5v+3ih5UB5s+Kk9i19WG2Voe456ZMjj21l0jVBCbHCgcDUdcoepxNNOVt4S/POLn0nLTE/Ovrj3HyeZ34+qz4zQ3YfZJjF7ahUeIam16/yom/NjO1soXX36ojEoEZ07Rcc6WV0mIdJpPk93f3AIJx4ybt9pwYVzGBH7/fRjSq8sZ7Ph5+3E9jrYGpamXiui3YaDFsgswu0jMloaAk5LSQ1TkLPf3UswUDZrRoKWVsgshwKz2UVQQJBXRYMDCe6QOVamq8omYX4nNXFFHOJlZQQBkRQmiEBltPBY8+U8et1w9tI4nFJF9/5yfNZKCr1kapcxZ9fE/I59+jZ+P/B37pWAh7Hg8dGTb6fG5GUkkbDaxjCekye6DiMS6QbcKGiooqYzRSDcAGlqFKlSzyKGJkUuKlQ48AVrGIYjmSTPKIEhkwdAkwnpmJ6+mhHS1aiiinkDLW8j09tAMCCzbGMiVBvBmFGUUqBKQPD04a2U45ExJtJg1sx4QFK3aaqKW9vZ1x48b99JZTorW1Fat0ECGECQt2kY6d9MR1Oumhny4ECn486DEQJUqv7KSZuFusgpLksg3xjUGjrKab9rjmmZyJXQx+bg9tNFFDzs843NrJoIZNiAHFvKiMohVDUwtVxogQQm/S896773PUr44cdi78PZx/0Xl8/vEXFNaXs5XVlMvxpJGFEHHDi3qq8OJijhhqIJAhs+NtbyiECNBU3UKvxoXBoSO7MovW9TvIpogYMXx4mMF+dNNGNx20UEemzCOTXISIVwBUswE9BmaqB7DFu4riYfSUNEI7MHd1WEUWmeTSKVuoYSNZujwO3Xfv3Y4BqqqioKDHSNfPiMsDaNCiEhu4Bg2j5WR6aU+pdT2CcVSxhhwKUdD8bMsckGTepxU6CuQIOmimUJQhpYoVB7VsRkqJnXQKKccgjFTKmWxgGTPYLy5HQBPtNGLCTIgAoVDoX2KQ8c/gfzo3BPAHfKhSpYFtqKi46U9UdhqEkTFMZr1cSliG0AsDBZSxkR+xybQk8wUpJVvFKpRwkI6uWML8AeIHuMef3Y5r8whc2i5+f6eLWCgDb8FGVr2fjcmksORLA+dcVsWixZsxqjZiqiQswygoNMv4gYHfmctpC7vJyPBwzFEGrr3KhlYjuPtBN+++p1IUzaTBuA41FCIQDuzR+nfwkQfy7dM/JqpgLcKGVsY7BHx4hq129UtvSomPmIzix0seJXG3epmFBQcenDSxnULKqaeK8XLGkM/tk53ojVEI/ryueD9d9NJBFvlo0A5ITqiECKJFgwcnJiz09/fvts7bmeedwQ2rb0KLnsliHhEZoTf/W557OHdI++axh1tZsTbAslVB5s+KGzded6uTYGMhtoFYoENPcb4hifjcFbfdaOeoZTXkd84gltOByRHipTfdXHSWI0lPLxaT/O7WHozpEdwdfRgLujGZFPY/voXmFsmE0SYefdCGlDFe+Gsb9bUK4a5M3L4OTjrGjsft3KP5EAqHKKCMPIpYwde0UIsBEzbSKWLQnToo/azle2ZzMBqhQSM1NLI9YeyW+LYGNvAljEJBQwdN5FBEjAjtNKHDkNQJsqvOLoAGDRVMIyojbGBZwmQxRDClrrwQgrLoZNb1LwH8TGdfatiIDj3bt27/j88N/5FY2NraSn+zGwvpBBkqObQTO3OiicxJSXLnUsQ6GojJGE5NB6efqk8iPndi3iwTFZN7af+bF0NvKfVNzTQ0R4a8bidq6yNMnaLh6MMtOF0xgjKADtiydXjD2x2NUbJzCv6p77u5uZnxu0ja/+YSKx6Pk7feWoy+pxQRMdKndOCXPiqYTlDxEBqxjgevN1NbH8Ht0XLrNYMV4qGQyrV3+Hj+ub9w/gW/YfHyRfzhhptZ9NVi+rr7CfgDFMiyeIeIBHe4j9quzRR2Z9BHE3M4eEjMzBJ5eKUTJajljVfe4uzz/jFTn93BX199mr998QJnnhDj95cJNmw18MaHUc4+7/eMHz+JM45bSEnneNxKDq3tq1m2KsC8mckyIXqdYO2mMJ+8UkBxoTbpfhaeEtdMrm+KkO7QkJ+r8PS9gql73UplhTaJ+NyJOTNM/OqQAJnFlZxxxlmJf/+ln3NFUcjKyKaSWfjx0GrazMXnWjjtkk5OPtbG76+10N4V46U33ewzx4RWC2dd1oWnT884dXrS89JnriN3ej0v/TGLMSP1xGKST77y8dtbvsLUHDfW9uGhlR2kk/2zBxIAIqL52Y6zmIyhoKGn0UZVdZjiApXVte2/2Bj9l/zcBUuXLuWJJ57gyiuv3C1XKSkljY2NFBcPX3Wxp5BSkuFQePphO489Xc22HSGWPF2QdIILMLpczx9uNHH7NWbMQVv8fblhPnsjF5NpcMIKITjxaBubt4X4cXWQiVP0HH2oDVWF519zceZlnTxxbw5vPp3PXvs7WbTUz/VXJE+uqZN1fFBXTUZvEZmRYha910djUzfdniAnH2OlqCB5odhWE+br7/yUTg5TteNbfB4FI8a/WxX0U8ydNxd7epQZUxS2blqM6M3D41ZI+4nhyE6R/VQOi3HH9iJMfWl0G5dw3RVmPv7Kx6uPWXB7VOy2dI5Y0I7el814kdr1vYiR1LGZSmZiat+Lcy7+nqyCCNf/NjV5qdEIjj3Mymff+DnuiMFKgYJcDdWrMjBqrDQ3N1NZWZny/T9FXJ9Q0EYjEZfKiTMthKIqwWAAh01wzWVZ7D3byFFntHP+mUOlCIQQ3PLbDH53Ww8jR+h452MvH37h5cW/5LG1Okz9Zhv5saEtkxnhEoL+Fty+IIcvaKUgT0tza5Su3ij7zTVx5CFRIlEtjc1R6r9WsZgExxxmIyNdYcxIPUcfauWSc4fez8ypRiJROOYwKytWrNhtB7eFCxfy6ftvc8CvunHXFBHy5VGAMenkyJoe4rgzffz+qoyEwP+OxggLzllO81YBCNzmRopiY9CGtPilhy5LFW6lF1+9niU/BIkNjDfEKyqG0xWEOKGBjIuYx6vvICNWwBuv1TB/jp+D9xt8bzQqOf2iblz1OejdlRSKuMM0ujDK8PnQ/wj+N8RCgNPPPJ2H73oUIQSFlJEvS3HRS4woo5mEUZjYIlcTJkgVaymmnAnEHStVqdJJM5tYzkQ5G0VokFLSTzcCgQY9Xlw0UUsGOeRTimMXR/lGqgfcBqOJJEAn9UwR84e9XiMmtrAq3hJONtWsR4uONDJJIxMXvTgJA+oembooioLH6yEfI4GfJPpCCNKJGzFFZQQXvZQznjV8RyZ5mLCgQ082+UnE506UMJp2mhjHFOrYQlRGMA645aqolDIaH+5hr00lRnjA5KiHdhqoGtJGHidsthMiSKGnkqeve5mH732Ex577y27HwV3hcDh4/b2/ctn5l6OuVtlBFVHCCCnQosOMjVLGAnHCI04ax2PxZlYyhsnUsZnRTIqvGzGgD/y9XgxYGMFYTMKCU3azmsVkk88k5iCRdNFKEzVUypn4cKOgUCbim+eYjP2sgd5OF+KdyBVFdMgm+jPaOPPsM3b7/qWUKChkkEMTNXTSMqwpWC8dSaYHaWTSwLaUr925lgJohTbe/jZApP0UbtmXcCzeiQxyqGMrhZQRIYyddHKZhIJCH11sYSUj5DgyRA6KVFghv8GAEQMmQgTRoCWbAtasWZPUSvk/jf8t8RAFmmO1+PEyQcyiVdYPqYgfyQQ2spxKOQOTsDBezmAba9FL44DmsY8+uiiQZTh6KjjgsFVUTokye5qR7dUq3yxzo2sbhYIeGTGzYUMIo7aJ6083JnLLBx7xUrsim+mRSYnYqBI3QeilCz1GChjBOHUqslvy/QtdvPjyBjLTNDj6K3Cr29mmXUF2boi9S3S89vKrXHXVVbs9DNdcdw2vvzgdfdhI7oAUTfyZ3kIAH41sZwTJB0tSxrVtUxFdW1lNdk6MU87eQWmxg8++Xsey5RGy3Wk4Yy300IBJMbApuIxyOQGrcBCVEdo0dYiCBhxh6Ag1MorURFA7jZixMVoMxsUCSgc6FVYgBuKCVWfaIyO4o446imv011MejsdQFz2cdpJpWHficxY4WHhFB5MnGFm0KIKldwzZ/kEDTw/9iECEiXM6CYehqFDhkgtNHHu4BY1GUFKkQxjc6IQel0cQ1Uj2mmUYYiSi0QgeuC2L6Qc10WRbQolBwz03ZXHXQ71cdaGZQBAaWyIceZCFL9628fk3Xm6+p43OLkkwFOPrr97m9DN2XwJk9Yo1SGJx/VVpRgLpZFHMqIQMkk962MAP2MhgPUupkNMpoIzNrGCjXE4pozFiwYuTZmqxkkYLO4gSJkiAMGGMmLAqVhxqNtVsIFsWkkYmOvQpnZ21Qsc4Gde/G8kEXPQMSwgYhQmNjJsGVrGWqezFCr7G5tw9mbD/X/jfEgtbW1uJ9qvYyaCeqsR6/1P00oEJ87D7TyEEdpmOHw+xjHZOPmH45++M0wzc/H0nImSmqyvGN9+FcHti2G2D1ZyhkMq3SwM89HQ/5yyIr4/PveJD11tMA9t47wsfelOEWdNM/OoQS9Le/pHnJSctuOgfGY4EsrOzadxF6lEIwS3XO7j6MpWPv2yjrT3GE09EmdJ3ACoqHUXL+OHzLEJhyWvveXj3+fykOWowKDx0h5Wjz3qLX5+4kPHjx3PTrb9n/r7z+MPFt1EhZyUddjvIpFLOZJNcQQ5DuwZ3ooARVLMRRyB1Nf0vgS+//JgdVc/z+V8NieuYPwvOOUXlpAvv5F05iczOIjRCS5qaS0tDNpff0MWC462cdZKd9DQN3/3o58Y/9jF/loGSotQE/cH7mDjmlF5EyIwuaqMr1I2I6Tj7jOGf3QvPtHHI8X8iL6eAgw89+F9y/wCFxQUsE+tokw3kh8Yio+189loB73/u44PPfWSkKTx0Rzb5uVq+XOQHl5GYJ5YUzwLSh3XcDj56PTuxtmg0gmMOtzJlgoH9f7WV+k6Bg0zGMRWDMOGSffjkUHkciMeEEAF0xAvaDGLoMxc/cCpE6dGwcl0DHd0Gyip2r1hkd/AfS34Gg8Gkk6auri4aGhqwWq1kZWXx2muv0dfXx2WXXQbEA/pjjz3GwoULGTNmDE6nEwC9Xp9wJ3/77bcZPTquv7JTy6ShoYFzz03B8PyD2LhxIza7YPxYA/feoefhZ5yJ6sGf4sSjrdx9dz+0gRcX8+drk4jPnZBSsm5TiNuvy2TO9MFJdviBFhYv83PRNZ1Eglp8TiM4jRx4fCsVY3UcvI+ZqtowG7eGGFWhpXn7EjK6p5DrnkzHN0660jaw/3GtXHiWnZOPsRFT4eXX/bz2eoS8jvmkj17PyANVPv9Ig0/pw24eXlA5Faqqqjj2yHR6evy88KSDh59pY8v2CP6q0fATryY9xp89/QsKH2eeauLZV90cvK+JNz/0cNFZaQC0tMXI+pkAbBQmIjK+YdULA7I3h4zSFkqHCYR9/TG6emJsrQ5zwF6mRBXulm1hHM7p+HN698gJ0ZGdhtJqZCST8KouXv9wMWedbCUSldhsWt7+2Ms9f+lHlZJwWGIwDF1sigt1VNeFueGuHo482MJnrxWi0wkeecqLqady+NLz7nJ0opqv3iqkr1/lgBOa2XuOicwMLa+958Hnl5SV6jhwbzONLVFcHpUvF3k59/Th76+jK0osJsnJ0vDjprW7PQ4ulwu/X9C6IY9RjE+QU4nfyz5m7OvnjuuT3Q3LS3V8+V42Mw/ooLDtADoNaxizVy0RfyNtnRFijWZGefbG7LWSN1BFt4WVjJVTMGEhxPAi36pUCWu8uDReSsPx5EsIQVH3Xlx86RIyCnvZf56V7r4I3/8YwNNjpjw4BrOwIqWkxbKeNIuKy/evO9n/d42FEHc4jxJJEDCKUJLc1qWUBPEldDczxWAFnCIU8ilFSmihnhJG0UQNuRTjpg8vbkazFwF8bGMdvXQgpUqYEE3UEsCHDj0qUZyyl+iAY+VwZBDE43CYMF20DlTNCZSBqh4b6XjxMIKx+BQ3Y8emTtZToa2tDZ/qQYMGgRi2BbONBnIpwibSSJNZ2EnDhxsfbsYzI+VnCyHIkQW00cAk5rKJ5YxnJgoKrdQjASe9w1ZTtdOInXQ0QkOOLMRDP5vlSkYwjgghGthGjBggESgIICdQTKQ5l0sWXsbH33y421XwO9HQ0MCVF/+G7Rur0aInRAAtWsYxDbtIp1XWE8THOrkEIxYMGPFSQxA/I6mkn26KGDlEd9IsrEyUs9jMSirkNLx4mMbeSW31ZYwjWxZQxRq06JKI3gihYRM+iGu+9tFFk6wlizzyKCaTXI4+8+Ck1sG/B61WS4QIrdRTSBkueglK/5ANeFD6cdIzhPAJ4kspc7BT33UnShlDFWuZIGclaeKFZYhaNg+ZU1GiaNDglS5spCW1d2aSS5rMYj1Lsck0tOgIEaSc8dhIo5oNdNAc77aIDF9R88/i3zkeIiQt1DFhwGW1UJTRKutZxxLSZBZadHTRigYttWyOa3KhJUYMLXoUBO00MYqJ5BB3rLZ0Hkj7Fy5u+WIpAgUjaYRpxk46AgUDRqTWx+wZ8We0szvKu29DoTvZVEgRGsbIyaxiEZOZm9jQCCHIJBdbbF/W93+HRtdJKBTAoFW54bcODt/fzIyDW/doGIxGIw898RC/u/RaWoJ16KWR0EA7swkL/XTjkS5KGI0RE2766LZu47LzNTz21Gp6/UUDpjZeOkUTlZNjLPm0MLGxO+0EO00tERZc1MHNv8vgyec8rNviojRTT3fPcqp6JWoMFAHGFjsVchabWI6XobrQPbIDL24mijnEZIw+OhPa/XaRTq4sHoi9czCWxPaI/BRCsM8+e9H39YABpwhTXDx8y3xOlgarReGjTwNYe8ahIzOhqd8gt9FJK+at6ZQxHquwE2kPc+vmWh6tbOXzd7KIxiAWUYjJKEaTJBhUOevk1LFbUQTHHWHjpQeyiW3N4Iwzt2PJjdHVq3LkQRbCEck9j/TT1x/jzafzmDrJxyH7mbn65l5yc3t2ewwA3P2ehItxkACTmccmltNDBxqpIUgQG2lkkIsXF7kUUc82gvgJ4cdOBt20EyaEGQvp5ODFxUgqMQlLoruils1kWQ1kj9tOtElHwNdMs6+KfDV1tT/Eq5L10kgLO9D+zJZbSolKDCNm3PThw0MuRYQiw2vn/rP4d46FkUgEn+pBK3SEZJBO2ULugA7wTkRlhCZqGM0kWtgxrPO5SgyBgpTwM1328d9JiNm7ePfDCFk9Mzjs+E28/nwGpcU6XnjDxWvveTh4HzNnnGjnh1VBnnvNTW2VFrNdx0HTFC6/OIc0h4Zvl/o59ORWHrozm7Ej9TzyfIioZhYTJ04c/gJ2AyUlJbR1OejscmM0CqwWBY1GYLMqnHSMlcuu7yHsjHdL9eubuOxCMw67hkefc3L2AnvKHE8IwVknRvnkk3cRQnDDdefgdW1jrwM1VNcsxt1uI7t3auLg1yjMaKTmZ400dRiIEmEYeeZfBH995S988Kx+yD0ZjQr3/UHD0acvY4Q4KHGPRc5Z9PgbePyJ7Tz/ahtRVSUnt4QJk47i5GNWpPwb7Z1R/nBbgLzO+ZgH8r5GuRiDUHCkDV/5aDULTFELd9z0R/bZb5/d9kLZUxx/4vE8/tCT5LqLyVdH8PJr9VxxoY1Tjh0q3/TYi4KY0QAkGzy502p4/BZbykO10mIdM6Zr+PizeOdHNeux6Q1o7F3U9IaYrO49ZPybiOe/WRSwnmVMknMSObaUkl466KaNScyhW9eAosDni7T89cL9frFx+Y8lP+vq6rjtttsS///yyy8DsO+++3LppZfS399PT8/gAvv1118Ti8V47rnneO65QbHhna8H8Pl8PP300zidTsxmM2VlZdx2222MGjV4cvrPorOzk3BYUlUdJitTQ/YwuoEQNx/SDHyDYUKUlaZ+7cp1ISrGGJKIz53Yb56ZJ1508c3iILasMNaMKBPHG3B7VF54w81+84388HEx513dxREHS9asXsvWrfEN0pHztWi0Vp58SMcrT0URKGh7R1ESi58c1ddoeOJBK2uX+2jt0nHAEfvt0VhotVqsFh2ffBXE/qabqy5Ix2oWHPKrFnAmnwBkU8BGfiRflqYM3oHsGn5ziZV99tJRVx+mqSXK0We0cvC+ZvweBafsI3VjM/ilBwODYyecWZgNHWzYGqQwf5CACIcl193RQ2NLhP3nm8hMVzjz8k4qRus57XgbHS1aSrATy3RTWJjabCUVzrvwfF665XWQEDB3cM4pdj5b5OPTvxZSkBefAFJK3vrQy2mXdPDGU/lDKoWllJjNClqtYL+55oRGaXePiuZnwoAWLf39kidedPHhF14MBoWOzhiZ6Roy07V8+WZeQvBbVSUvvelmW22Ip192cvFZjpTfxX2P9yMEvP+pj/n7FQ35/XB4/fXX0WGgVI4DASYs9NKZqLgMZNfwh+tSk9hpDg3z5ur48N0f0HjCNLXF6O0L0NtqZmp4fuI6d1bRTZRz2MwKprI3WnTDkk192hauvNSA0x3j1de+RoTMGDGTQxFdfRHa+xR2bFIYwSTKycGPN151JQV+3Fx+roZX3o5hTfvXheJ/11gIMG7cOLToqGETlSnIuxZ2ECZMhL4kB+9dkUcxa/iOXtlBlAjFjKSNevIpYT0/UMxoprAXPbTRSDUBfJRRgZMessmnhk100owZG3r0rGMpE+XsIfMhJAOECGLGzCTmoggNMRmjiRpCBBjFBHrpoIsWpEYlFovtttD7l59+RbZaQA2bGEklVaxhjJycIK+klLTTFG9dZxYQJ5u2s36AwI0lTI9SQUEhRDDxmp1EV54sZgPLyKeEajYwRiYTHh7ppIkaxu5iADSKiXikk2o2AJIJzE6QxTEZo4Ft1MktjBSVWLuzee2V17jo0t2vdqitrWXB0acxwlXJ7IHEVUpJB81sZiXlcnzCzGIK85N0XVfL78ggh0aqKWVMys83CxsaqWEN31PMyJR6olZhxyJtuOnHOEDyhGW8crGB7Snnqk+6CeJn1v9j7z0D46qu7u/fmd6Leq+W5d4rYDCd0HuvoYfQSxJK6BAgBNIgQEgCoYTeCb254G5LliVbVu/SjNr0es/7YeSRB0k8NkmeN88fFl+wZubOvWfuPWefvddei4NHGKQdbGEVGeocKiZX7PH174JKCDJkNpPEDILSzzbWky0LyBwx8uqjgz46mUZqq66bbrIppJ4qZsrFSZMsANc3WugdIoO4jLGRL3DKTExYGKKfCCEmM3tMsrWHNhxksI31zGIsc1Mt1KTJLDaxAhtOCsmmh3Ya2Eo+ZbjpoVe0MWPGjL0ejz3F/+X5MBqLoUKNidG5J18kGPEeBogTR6GdBWI/YFcyW0GFOnkPDEoXQ/TRQQMlspJ0kTPiZl6AJI4WPWVMS74/LuPsCG3myWcG2X+pkWde8GN0TZpwk1wkK3DRTQFlKa/phJ5CYy7HXdjHx5+p6XEpvPyWl5OPspCZrkpIOeyh1iXAYUccyjOv/oVf3fUgNVtqSItko0NPB00J+Q3itNOIGhVGLNhkGiheKis0tFcptNNIDgVkFUT44u38MRu7ogItN/3USe32CG/8PYe6+gjHnjxMjmsxxZhpopYhxc0MliKEYLpcSC0b0Ek9ORQln/Eh3ORRQqdsHtEHz0OHnh7aaJTbKGEKXoboz+rk8bt/v8fXvwtLly3h5S/fxRyzYpZ2PviwiTNOGP+9qzcEGfLEWbpIx/xZ3bS3dfHFVzHCXZkEZQQrdqYyP/nbaoWOvPA0BqscXHtzPZWTVej7S3Abmrj6AgMvvhn+1j1Kfo4GKw4yycVn3sKrT+emOGMfuK+Jj7/0s8/RHdz1s3QaW6IctK+Jdz7u36sx8AY8RAhTL7cQI0YtG9CiI0qECBInWYTw4cFPNoUUikkJUggrmM4i6tjINBagEipCMsB2NjObfcbEhbPlUrYEP6fmlWyGPBKfL85xZwXxNk3cvhmWoZFzCRMhNqFJyCAuMsglj2JaqGcb6yhmMhr7f07+4//yXNjZ2Zl0b1ehoZ1GhqSbXIrHGEFacRLEN+5xFKngZQgzVqIDBTzzwg7uv338Mf/LMyGMkTS2xxuZ5TkAgzDhqzFy1NFbiZk7WTLfwIf/GJ1Lzj7ZRmt7lMNP7uHKy6Ncev5o8nX2dD3nnGzjwBM7CEc0XHDhtdx51+X/8ri4XC5i4UxmLmoj06ZH6kLsv0xNUYGaJ/8SgsEM1FJFFavQqWIcvDyRBHP1x9lv8cSFl6ICFa99tIp/vvMUz/5OQ37uKAlh7aYQ5124gvye/ZP3to00hnFPKAM0TD9adCw7eL9/+ZrHPf7wMGn2ACbT+CSlykk6DMbUIqsQgsxoKZn9pdAP3RmNPPSb39Pc3MDnq9axeByi8+33eknvnZ9MfEopUaMhJmO88mqMU48d//ze+ziEejgbM3ree+c9Tjz5xH/peidCWloaVpuFHE8hKqHC2DWNY06v45k/OcnJSuw7hz1xrrqln7oqE/FonJAIpDAyo4ZhFs2duDh/+EFG+twxhur0BIzDXHlVhC++MPHVl2E2Kl9SLCdjIy2pDT6EmyIqsAgbhbKMGtaikwa06AgRwIaTmSS69QL2Vp55xcgNP3v432qM9f9s8nP69Om8/PLLE76+a6LehTvuuON/POb555/P+eef/y+e2bejsrISRcLv/zLM849ls7F6LOusuS1KrytGOCxR/InNhwkLa9aNz5b456d+Tj5mYmbjxWfbaetwc8xhBm68Ii2ZGPP5Fa66pY/nXvVSlm/gD094cdrVHPkjA6Gownsfe4i7sinzLkL4dgscR/5XI3UY9AK9PUhBbyWuXtdejcWcOXO47WYvt12bhtOh5p4HfUSiknkLoOnrOrL8o2wWjdDgkBnUsJZpckFSCF+RCn3WGo46Pk5hvpa8HA3Hnz/M7denU1Ub5h9velk4x8jatb4J6det1JPPqCOZNPg5+ggjj/9tmCMONCcXust/1scxh5k5/keji8KVFzl57lUPx53XRV+PAb9hHY/f88e9GocTTjiBR+78DSXxaUTTOlm7JcQ7z+aRnpbqTnna8VY6e2O8+YGPk49Orep89XWQQ5aZOGAfI5fd1Iu7P04wJInHIWLqwhp0jPvdYVsXX6z1cPUsB+8+l2CLerxxDjyxg1XvFCZbyyFR6b/gDDtb68JICdff7uaB2zKS95OUiSTq6nVBcnM0eL0K++43VpNvIhgMBtSo0QodUkq6aEkEtzKEThiIqYOUFY9/HQBzZ+h5/bUgakWHr7oEfVSLjh62spYpcm4Km08n9FilAw8DlDOdGtYxXS5ILnAAQ6IPyutYvVZN97ZMpocr0GHAwwBtuq1YDHHyPHMIEKSF7RgxYRZWprOQOrmRmDZAMGogEo+SmzmxWcK/iv+rcyFAeno6jkw7/S4Xm+RXOMjEgAkLNrpoYYBeHGQSJjBhe41KqBBSMIW5xIiyjXU4ycKKk0Iq6KKFWlpRoSaXYjLIxcsgMaK008gCDtyN9VZOSAao4mtmy6XJ5I9fetjOZmayGD8+GqhhMrNRCzWlTGGnrKafXgyYUKMhEPWxYcMGFi9evEfjsIvx6sPDDjaTTg7bWI9W6tCgJU6MdHKYzqJkG2qcGJOYSR8dCFQTGp8A9NOLFcdIi/QoG1IjtJTISprZjpOspOaqBi1uugmMVIiD36gUJ1h9QRZzSIpukFqoE8+TXEdA+kiLZvHx+5/sVfLzxqt+Rtnw7GTSERLzXy5FRGSIBmqS+qbf3GRqSOg1qaTqW/WIDJjQoJ1wvAAyyKWPziQTeJgBMshFItkuN1HCVAzCmHR2bmcnOvTJ8cilGKfMZItcyaJFi/b4+ndBjSbhcAsYhZm5chl9dNJADSECqFExh/1SGJthGaKNncxiKTacdNJC6Uh78JB000ETs0mVdbCTjkCV1Mb1MkQuRWMYbgPSRR+d9NNLDsXjJo19cphB3Mxn/5TfJiajVLMGBQUpwWL5z7XC/V+eD+PEsGAngDfFBFIlVMnntkHWoEgFlVCN3GupCcUIYSqZgxY91azB72hCmzbApFwDna4wSn8mEXcoWfBVCzVT5Xz++d4nuNxRPvsygk4xTdgtYsREP33jvqbzZ2K3DPL1R+mcd2Uf+TmC3z41hFr93fTO5s6dy+VXXcqdl92PO9JHLsUsHikutLIDFz3oMZBLMTZ/BS+//CVGW4whXNjVNqIF2zh0uT4Zo3wTRx1i5oQLurj2MidTJ+s4+SQtnzzhxygtuOkml9Fiu07omSxns5NqPAwiEBRRMcL4H0IQZC6jLJhsCgnJIDWsBYPCo39+4jsl/ecumMOvxa/JkLlYhYP1a6G1PTpGtzAWk9z+4AB/uC+LRfNG585gME7RtG50oTTKJjCocMbz+PDDWj79WI0pJul3NNDSoacwX8NXa4Ictnx8B94PP45ixc6AqofTTzamJD534dADzMyc6uG3Tw5y2HIzF51j5cPPg1RXV/+PepK74HDYR1jPHRgxU0QFmeShEipcspNmtjOH/djOZgooT2p6Jkz/qhEIqljNTLmETpopZvK446ATBuxKFlPmuzBrTAxHvJg9JfjpTzHg2h2t7ECLFieZ9NNDNV8zR+6bbMeHBEO/gZqR2GOYSubQRQudNJMVGp+t+O/A/+W5UKPRkCFyqZFrUaHGgo1ciumjgzhxrDgSvg1Cg08OozKGCAWDKXGDlJIdYhM2lZVg3I9QNLz8tpezTjOO8bN454MADds1DJk2EA8kOl700oiHQQJ9koxCPX9+ZKzWbnGhlrtvcdDVM5ZSmpGu5uar0rnrJhMb127ngh9PHJPsCVwuF6cddwb21jzmioPBnbjG9/+xCTUaJu+af0a+pivUzE9vaODD17MoL9GyZVuYOTPGZyCu2RBm9VcrWPl+Fvm5qff54nkG7rs7zt3XNiT35QkjvPE7YaSUNLMde76Fq6678l+65omgKAqa/yFXptFoaTdvRJM2hF4PQZ8Gg6uMtFiClBMzhiguLqa4uJiz/nQvF5weS/qh7MLKVTEKxTef0YTGeXVVP5u3hpk7M3VMhz1xHv6tn+xQCV6Gqd++81+93G9FRmYGqo4R46JoPsNr9BxyWB3mtBBqNbj6FVSufMriifWnXTZQy0bmyAQxSK3o6O6NUZg/fiK51xXnzp+n8avfdqIWgjvujlAUns1ckUeEMF204KKLGFF8eFjAgWzgC/JkKbmU0EcXBZRhwYEWXTJGblXVYc/N5d4HnqK4eKxW8r+CPS+z/oD/FRQWFhIKwqQSDb+4tx+bRfDOh4mK1eatIY49t4v7fzvApysCPPCHQYIqT9LttmG7hsaWyJhjxuLyWyeBPneMNIeam69JTwkCLeaEec+f/jbM049pkF1FuOtyeeUPeXz5xCwymw6hx+ulitXJtvBdkFIS0wRwOtSEolFM0kprc9NejUU8HsdgENx5X4Arz7XQ88kC+r9cwKaPM2gKNrNR/Qkdsoke2U6d3IiPIQL42eH4hK6slfRkrcZV9ik/vcXDA3c6ANhFLHj4T4Pc+BMnc2caeOBuG2k2NVtZy7AcdaOPyggNcis69NhGtACllETS2jjtWCvzZhg4/tweOrqi1NVH0GkTovLfxNkn25hcakxsTgyweMmeJTx2wel0IvURhjTdCHUMi1mVkvjcHReeYePF170pf+vqiXHjXW4Wzk0wFPsH4ni8ceKKZOpkHaHMBrotVUmzp10IyQAu0ck9P0/jzJNsyXujtj7CoQeYUhKfu+Pqi534ApJplTr2Oaqdc3/aw8XX9zL34DY2bQ1RlK+huzdOIBRj0aI9H4uZM2cSJUJcxvEwgBkrU5nHVtbikl1oYkYamidul3z2+RD5lLJAHkxOrJwcUcQMsYhSplDDuqTW3S7YcNJILUP0o8fAVtaxXn5Gk2U1HbmfMvukWhbP0zG4aTJ5vgQLSiVUOEQGMyPLsalthEqqkLoA2fkxfFO+orvoE3qtNYngWqqIRuGoQ81MnjI+C+0HQCgSQiLRoceMFQHUU4WLLhZyMMVMRvkWPeGEPqIaozBjFQ7mcQAeBuilA63QUSwmM0ssZYZYRCZ59NBGHZsZZoBpLEhJHkGipaeCmWxiBVVyNZvkCtrYyVTmYxY2skQefrzE5GiwW0gFrewgg1wmMQM9Rr7++us9HoMjj/sRgbQhCkQZs1iKARMOMrCRzkyWME/sT7GYnJJodNFFJrkUMRkDRhqoGTNPA3TLVuLEyaEwqQXZJncyLBOt7k6yUFCIER1ptW6iixYkCWM4FWo6aEwmL6IyQhWryKN4AhfdhFFYN62Jlkv1nochfX199DT1pWxgdkc+pejQYcE2gfamJC5jKCh0yRa2yjVskatolnWEd5v/QgQxjRhpTQQFBTtpNLOdHXILzWwnSpgSUUk2hTSwlS1yFVtYRRAf01iIhtTg0SBMpCnZvPLyK3s8BrugEuqUcVAJFTmikOliAfNYhgQ28iVdsgW37GaH3MJGvkQCfXTiIJNuWtkm17NOfkYj2xKtcPQhpURKyYDspZqvqWAWaSKLLJFPJnm46WGN/IQ2uTPRdi1X0kwtGeSgoIyIG4xFK/VMZd7YpLTQMoW5CCCdHL788su9Ho/vA7ToKGMabSMmZt9E4t6O00fHuK/3yU78eNnOZrawCnPOII89KahZWch7r2Sy5YsCnn0RXAUrCctEu21YhnDRjSWWzqS53dStt+FlaMJz9DCYwkxNOT9tkMyMROHhsQcy2Vgd4bOVAfoHle/M6njqj39m0DfIZGaTK4rxMMQWVmHEwmz2YRIzcdFFDWtR9xWyvSGCFi22ogH+9vtM0p3f0vnyjQ6as083EkvvoosWjJhTOoIAwgSxk06JqKRYTMYsbKSRxSBuKpg1JqFmEEaKmcz0WdOYP398zflvQzAY5L57ruTRBw20Z67AK4fI6FnEkScO8spbPmKxxJy8qTqh2374clNK4hNgcFiSa7MTI5rC5PZLD4PSRUgm5KRiQ3YUVYjDL2ylrCLOMYdZyM3ScOv9/cnv2R07myJsq9JgElbiaZ2cc+rEBY2Tj7ESDElKirQkcjOCZ//y9z0eh5y8HCKEUKFlOgvIFgXJtaebNmazLzqhRyGOTujZSTUq1CziIBaI5SwWh5BLMev4FBddWHFM+F22eCZW91TyepcRG0gnNzaJUqawlbVE5CgDVEpJp2wmTIjpLKJEVDJfHEAWBazhExpkDe2ygW1yPZv4CieZ2HESJbF+atAQJsTgwOAej8P3CcuXL0eTrVDJHASCYfoxYGSSmEmlmEOeKEkmo4fSa/nLE1aCU1bSbd9Ir+ygjXracz/jyp8HufEuP2XHrmff87cxf46OY87s4/Kfefl0RYD3P/Vz7Dm9XHmzm6OOUVh2gCQvW4OS3YbHUY9aJORelizWjJkvduGEIy288o6P48/v4rjzujj90m7++akfKSUnHWNGZfNQs7EWj2dibfU9wV233YO9NS9pWgmJglmY0LjzT54opX6Tla11YU4+2sLzr3oIh8fGPKGQwlN/CVGco50wAXbcj0zEnV1AopgZxEea3UlvXiMuTWdyf+WVQ2xRraRgai6vv/fqHpu77S0cDgc9Lv241wOwoSqELxDlxB8PcfedBj5408nKz60cfGET3c6N9FiaOfP8M1CpVKhUKu669ylOuxxeejNIJJKQmHvxDR+ub3C6hBBo0ZNHCf19Gk44p4+7fz1EV0+MoeE4z73iY9nhbqzt81ELDVFtiPzCPdf//y5YfshyBjWjBUk7GeT3LcNedwiWmkPwddvIi40yswvFJMIE2MwKemQ7Sl8WjzzuHe/QxGKSL1YH2G+RkftucbJtsxZTOItMkbgmndBTIiqZJhYwSyzFioNm6kgjk2q+JkyIGSymhw62s4lOmmiWddSnbeSoyw7l7X9++G9PfML/w8zP/6tQqVR4vZJtO6Jcd5mDC38yyMZVEd79wE1zZ4gX/5Sbkvhqao1yzCmryWxfhrq3hCNO38zv7svg8OUJRmJnd4zNW8NEwpK5M0fb27w+hT886eXVNyO4BkM8/9RYsyBIiNqedryFX22RFFOAQOCim2ZqmcZCKphJL+3UsoHZ7JP83JCmi0MP0VBbH8E3rCGKC7UmPu53TITa2lram2JM8oxoaYzM21bm0B/PpZnaZEtnERWYhY2ojDCY9QmfvWUiHof0NFPKhP/1hhDTJuvYtiNCV2+MfRcZmT1dz28ejnH9zT5aXbVElNiIO66ghEqyRKKNMC7jtFrWc8ShgnOu6KV2vQWDayo/OrKRqGGIpx4dfwwBrrrEygUb+9F70tm6dete67ocdcLx/PPN19D4o5QXT6yPZ7epaWiOcuMdLiZP0rGxOkRHV4wLTrdRtS0RmElgYEjh0nMdXHiWDYdNzSdf+bjt3s8RjdOxRXMYMrbRFKsnLyPKoctTg9a2jtiEws8Ahfkaurpj/OMNL7dd76SyXEc8DmqN4IHfD3DM4Rae/Pswy/c18+WXX3DggQft0Rj0dLcmBLppJUSQLAqwCDsz5RK6aaHPHeD2B6K88MRY5+P2ziitTSoWiLFJRqtwkCFzcNNNFqNyBCGVD50hQjDgJ41s2thJfoaZvz6rYs70dKSUzN93gLxI4RgWjBCCzMFZ2GesYzizjY9fzsNgUOHxxnnwD7389Zk2hF9iMMAB+5iobi3jB4zFzp07CXnDzGAxjt2qq7kU0yVb2MFmpjAXhTgeOZAsUuwOF92k7aYTqhN6zNKGj2G6ZSu5opiA9NFHJ266yCCPOezLTqomNK9xkokRE6VMHXGJD9FBI3myFIuw4SAdH8NJjSmDMBKWQbLIQycMCCmIR/Z8PpwzZw62YhPDA/3YRTo5FJItC6hiNR4GUtiailTYzuZEGyDV2EYYnTFirOdzCmQZTjKJEqGbNoL40KBlK2sxY8WEBTUa+uikkVpUI7p/PobQoiOPEkL4KWQS29iABg1OMpOt+J004yATI+PrXgIYsRCmlUF9L6edeNwej4PL5UIEJ06SaIQWRSopWsC7I5siWthBlAgxokxlPirUDCbNeBI6rFbsZJFHB00TGgn10EYRldSwlinMpYJZbGFlImEsMlO0aSFRTbeMs6nOIJcnfv9nLrn0kr1KAAkBUSUy7j26i91qxkY/vYQJUkA5k5mNQsIIrJrV6DBQQkJaooNG4sTw46WRbejQ4yCD6SxMdkQoMo6LLjRoiRHBiBk5wnJwkE66yKFURtnKWgpkecraK6VMaDKOwwiFhN6qRmowYyUQmFi/+/sKv9+PChUWbFiws1NWU8rUZCI5KP3sYAsVzKKNeszSlqLp2irr8TLIApajE3r6rDXcfq+aA/dLlS6YM0PP35+2cf6Z1Qz1J7Rl08nChBVfzIoaI920kiMLU9hrkIiROmlmEWPXdCklkYwWTjg6wRi2mFXYbSo6u2NYbTqi0eiEjs/fhr4+F2pUWISdqIzQSA2z2We3BLuRCmbRL3tpi9ejwUK+IYfrr3Exe7qeu34zMOGxt9SEKSsePSdBwlQojqCEKfTRQQ6jRi4GTHTRmnrdKNhwTlgIyiCXtRs/Ydu2bXtt/vbuO69x3slRzjnNyqL5Ee779WZqahRUUcnl1w/wy7t9aEwRFs3X4w8o3HHj+CxCIUCSKHh41G482dUsXKCitFTNhk1Rmuu1mKKCj9/PIBKF987x8NhTAeqbYkyepOGkC7u5+eo0Fs3VE4lIXn3Xxx0PDpLVuzwxaCLxHRNBCJg7U08wqPC35wJEwhCJjC3UTQStRotESaxfu7HMYjJRDNePSHsYMdMj21BQKBOpOsg5opAMmct6PiVEEAvj34thglhJ3MNxYmjQ4hSZqKSaOjYhZKLzYZgBsilgOgtT5sECUYZaanDTTS/taNBiwJxIPmMiXeSQL0upYyN69Ph9/nHP4/uOtLQ05i2by9Y3drIgdgBbSBQap8h5yeRfVEZw2Wo45uQIRx/qYNZUPT86uY/BIfDLIWbnx5lSqebIQ0xc/mPBhqoQZ5+rUN53MO+/swFnznFYrHZuvvNIfnnLhXhDXUwq1/DYgw4yMzSs2RDk5NMHqPDPwmGpnfBcdyVFX3gsB5NJhcsd43d/HuKDz/08cOtIjBgy09zczOzZs7/TeMTjcbZu3EqxSN1buugia8QUbjzkhCdz691beOuFdK69zMkZl/Vw/y0ZSZZ27Y4wl10zjLajkuwDJyYwqdUCvSEh/7SNDVgsZo4550h+ctXlvPD3F3j79XeJRWLkF+Xx9+v/+p2vc08hhODk0y7l9l8/wv0361OuPxhUOOvyXiaVaMjP09DdG+OSG3opytfywG0ZhGP9tHRP48JLfgwk1q6KigqeevqfvP7a85x06ftoNVoWLjkNg+WvKINKyvxeQiUNbGUmS+jpbeXhR5p45e86UCloPFlkBkrQCC1SSvzpAxx3wp7HwN8F55x/Nq889yr27oyUwrMQgn7ZixZ9ivwRQB6lqFATI0qQAG++GWPRfB+nHW9OjmUopPCTn/dxybl21GrBrGl6QtFhCima0CMgj2J2sjXBwEewTbMKKRPrjyFuxUUPWKKsWrlyr70A9gY/JD//CyER1GyLsn5LCIfZSF7ncr78/HM+fi97DOOvrFjL47+1csaFn3LoAUbOOyuTn9wwgBBD6NQa/OEIOdmwZlOInU0RKsp09A/EOfQ4N6qWqaTF8olnbaC4YGL2zeRyHdn6DGyhxIJixUFAFlLLeuawH03qKszxdGrlekqZjk/fhXlKMzdd4+S40wcI9lsZoJW00N4ZHm3btg2jNzclmNkFNWqcZI4RuNYKHbIvn7f/6eO8M1KTdqGQwr2PDvDbezK54U43NquKppZEcHTckWYOO9DIK2/5qa1TkZ+vYnt9jOdfrMGldKEQx6txkeWMs2qDCpUQSHWUmIjQ06tgTzNhs048hnabCpVGoUCZxPN/e4FfPXz/Xo3FXXfdzT/fe55DDrCwsXpifaGunhhqNdhsKuJxiVTAYhaoVYIvVwdxOlT0ueL844lcliwYZQAceYiFg5eZ2OfoKjDs4MQDtDz3epj0NC3RqEyyPts6otz9SD8GvYr3P/EjJeRkqbnuMifTKxPU/uraCL3uGC89mUt5SerG/OlHsjnz8h7KS7QcvtxE1bb1e5z8zMktQC0EvbIz0T46QlzXCT3FVFJMJdu+2sTNdw1x6w02TKbE6/WNEY4+rY9sZfKErXq7mFq7kp9SSlR5nbz1ZyvPvtDHsEfi/kRBq5jQ62LodIK6+ii6sHPCoMIkrPR0Q0Y+PP+6lw8/CVO1SWAcLCEzokeoOnnjjSFq6oY54riJFGe/31jx1QrSlCxMWGiSCRburt89lyJCBEd0Oyexk61UyJkpLO0B+uigkVksSTmunTT66WMQF61yB2ZsGDGTTi4lopKQDI5h6e0OIQQxGaWDRgqZhAkrAby0smPEbVZJnick2FMJ6yMNcRlPGJDo9m75ffq5pzhon4NRDSeqyhKJHgN1bMYibaSTTYgAPbRRQBnlTEcAPbSjQsNcluBlkEZq6aIVFSK54YoTp5SpYwxqAtLLZlYxlblo0TOIiz46iBLBwxBqNMwbaaVyyx5qWEcQPxXMwssQfmmhnYakQ70RM4VMIkQgoaWbPcgpp528x2OQm5uLVxme8PWIDKOg4GP89+RQyFo+YToLUxJD6eTgkJls4itUqJjNPqjRMEgfg9KFU6QmMl2ym0HchAlRSDlpIvH8ZskCGqmhXM5ImRd8cpge2kgnZ8w5xYihDelZsWIFy5cv3+OxiMkIHTSOMTPaNQ5hgoQJYsHOfA5Ino8aNXmUYJJWtrEOHXq0Qkc509km15NHKU4ycNFNmZg28l3R5G+bSR4qVLjpwU0PlczGioNGtpFODhqhxSkzaWY7pXJKagI05fyjyfZgG2mohRoVagboY9q0/5wMyP9V1NYmir0uuigVU+iTnWxlLXERwWpT8PrjVEQXYhdpWKWDnVSjyDhGLATEMBGiLGB58veIOXo49ohE0aSzO4arP05RvoY0p5p5swyQ1k5W/wLSxeg9W0QFHbKJID42s4opcg5mkdig+OQwO9iMcSQBmC9Lk9+lSIVeezVnnaVJcUZ2uRU6uqIU5Ju+M/NTo1NjJRGbdtFCERXjaiqmi2yaZS0g6VQ1MGt6JiaTKiGH856PE49KjRdjMcndv+nn3l+MFpaeecmHpb+CXFGKlJImthGWodHkmjATkxFCcrS9VkFB/y3GH0IIdHEDl5x7GV+u/RyNZs/XhbVrPuLhWxLXWjlJxzN/Gi3U3PPwAL/5tSSTEr4I1pOWlkhQfBO52WqE2YeTItrFDjJntbP25QysltH1q7ElwpFndHPwsTp8PVZUSi5vNfixkoOnLUzWpCFeedvLvY8OoFLBkQebue06J4/c3I0laEM9kMcLr+3g9hvHLyS9/aGfGZVaOrtjfPyVH4NZcswJR+/xOGTlZCFQjzG0iRFDy2jLaRb5bGfzmHhgFzRCg02m00EDUxgr8KdIhQF6KSKh0WzDySAu0sjCLtKYzVJiMoqXYVSok/PnmOMQJ06U+RyQZNv6pId6qimRlThFZtI8TE7cfPC9h87gxTl7J10dLeT2FTMg3VSzBrVUoxYCtTGK3RZl0zYtSw4N4e0x4XJbMaNhMnOJbFBz8+WdXGdvZ/IUSc22GH6XFRdfYR/MQIma+PGPf4IQgtlzl2PXvcKt14zew/c9FKDMvwQdelatmThZv3lriAWzDck9SWaGhrt/nsHdv+nn5/cMoB8uJmaOYTaPXxjcEwSDQdTK2HkvRgwjEx9Xi576JgfHXRDlkP1UlJdaOfXiAUxmPX5vEAbSsLkXk46Fppb6CY/j8cYZ8AdpNqxl8tQKfnH7z1i4cCEAF192MRdfdvF3vrbviuOPP43Hu1o58cI3uPCMOKVFaqq3KdzzyCC3XOPk3FNHk2uXnefgzX/6uPxnffzqlnTOu7aLC8++iKb6FlDAZDdy8RUXct75l3H+BZeTm5tLd3c3sbCO1x56j+xwUfJYFmGnWFZSJVaQoU3HHHHicemYJGcmOslEokuj29HIWRed8R9N8kGCBfvIEw9z+flXYBvMJF0mJIw6aCRCmOksHPOZfErZoPmcyXI2+fFSZP907rx5HY8+2cGB+xkZ9ig0tUb56YV2jj40sXa+9YGfQFChmTpUqEFK8igjS4wyW9Vo0KBjiD5K5g7wxwczmF6po6U9yr2/GebTL8L85Kpb/+Nj8kPy878Qeo0KZ/9Mnnuym36/nxwUMrKUCenmy5YYsDsVjj1KxxXXBMjuPCQZjAH4Ojy02FZxxKndnHKshc2bFVQNs1CjSYhA+yxsqh6ckM339doo6lBqAtIkLDhlJoO40OokGcEcXHSzWXzBwctUZKQLDj5qCHvXPEJsJM2ihVjPuMefCFvWV5Eti8ZNWGnREWHsYiOlRDOUxd0PdfHxCh/XX+4gM13NynVB7v3NIBG/jjPP99DnifDoYJC+oSBXXuRACIHRqOLc00ev84qbXFiUNKKEiRuHOWCpmj8/kpcUCe51xbjwmlpUqyehDGt4+4MWZk8fXy/l7XfD+DyJ8/YMj08f/zY8/NDdmEwq2jpjOGxq6hsjTC4fy/i56+F+TjjSwm3XjQaB51/Vw86mCBlpanQ6wbRKXUricxf0ehX33ZzOlbf0Uddk4NrL0unsiXLUWZ2cfbKNc0+1cfpl3Uyt0PPgLzMoGdGU2r4zwiU39FJRpuUP92XywB8GKC7Qjkl8QiLQ/9lP07jy5l4aWyNYrc4x75kIhx9+JHffejeFsXJ6aKOHNqw48EsPXbQQJIB+yMCbT2Xy8lvN2J2SaAQ8/VrkQB66b5nu1GiSLa5xGaNet47rLtSxYI6BBXMSz9LC5RE8TRr+8LSbp36TjdEoiKsmbrOPyihtXRH6Omz89qsiFKkwTDcR/EyijGxZSKDTy0rXCuYv2TuB/+8LNny9iUzy2MoaSphCKVOTicd2GtCgQYueHFE4knCpo0FuQ5DYdNpIYxZLxmyGE07u2sQGhWlkiQKq5OpkEKBDTxD/hNXLsEy04k8To8Y2VhxMZyENciu9dFDG9OTnW9mRcLZENaJVG8Kgn3hDPB4cDgc/ufpyHr7rUVrZSQg/FuzkUcQwA7SwAzVq5n7DnbyICrJkPptYQQGllDGVbIoYoJduEi3vAlISn7tgElYK5SSiREkT2VhxkCOL2MJKQFLBzOT4ZIgcMshhs1xJOtk0spVh3ExiZlIf0ieH2UkVEULkluTwl+ef3it347S0NBRtDH94fEf1DhrRosOEhX7ZS7pIZYEH8WPCMsblHBLahsVyMn48aISWJlmLEQsdNNItW8kkD4mkhzY8DJJDEf30ksfouBWIMtplA5tZQbrMQYOWQVwoKJQwZdykbC/tpEWyaWtp2+NxANBpDPRE2jFKC9m7MTsSOoLrmMI86qmihCnj3sMOkY5JWqhhHXNJmA4UMokumilkUkI2QeZhxsoGPieLwhQTkDKm0Sc7qGEds8RStFJHp2wmX5RSzGTaSYyDXaYnNWejhInKKC3U4ceDk0wkCf0vh0wnQpgwIazWiVnD31eEw2GENoxLt51Mfx5ZIh+d1LPgjK388deZfPBJgNPOX4Na0aNBl9BP1YZYuMxDUZ6WNc9NS7kPzGao2hbmzocHSHOoKMjVsr0hgskoeOC2DLLSNcidY5mCBaKMXtmOnXTa2ElopD3eiIkMcvEwhEfdRxc7cYh0rFYJtiF+comRy348uqHx+RU62gS+PhvhTNtemR3tjpNOP5Gnb38OgCHcFDKxsUo2BWjQoQ3oOenUOm68IcodN6Zz8kVdfPpVgGsudZCdqWbVuhB3PDTA5efZmFKRiGN2NER46Q0/pTKPKJGkPnIVqyiXM0gjCyEE+ZQljHTkQmzCiQkrnm+RCfDKhNmKps/Ihx98yFFHH7XH165Wa4hGx5d8ueU6J6++1cWwbwcfvZTL3b8ZoK0jOibOF0Jw1eVG7rjJizq7h9f/npeS+AQoL9Hxu/syuOkyC6VyFoiRtm6aGB5QMG6ZRn/+Tt5+drRIFItJHnigG4KVpMVzef7FrZx9SmRMXPjV10GiUckHnwXZVhcjO0ONN+jk4IMP3uNx0GoS93uIVGf0xDruS67DnTSjRo1xAlkGACcZ9NFBh2win9EEflzG2M5m8ilLsrzySDA0HTIj+TeN0KKW6gmLp4PSRRctKYUISJjozZRLqGIV82RCE1kn9bCXHXPfFzQ0NCBiVXzxbgZ97hjvftRGT0+cv70c5cOXMyktSoy/lBKXO85ZFw/Q3J/o5tu9mGkJ2QkGi9no+5LMdD0HHS+JxWDtljZefeVZrrnharq6unj/nRdY/+Ho56SUNOyEwpFYK9ybzitv+jnl+NREY6KIMsD9t4ztDLzqIgeLDusgL1iIO7eF8vLxzYH2BCaTibg6OiZmtWBjgF4yxim8AnjUAwQCMRq2WdixLc4Bh+7Pq29ej9Vq5ZClh5PfP4UwIYZw4ekx894nfo46ZGwy9XdPR7j+5/dx4kmnfedr+E/g8p/cRF/f+bz15ot8vLYDqzWHWTNe4txTTWPee/yPLPzzUz/9gwptLTtxNuRQLBI6mLGeGI/d8jRVm6q58747kp/58cUX8PYbb9G2o5bc6CS0QkdMRomY+lk4S+EXNwS5+9EwRSXL2bRmCzFvYp+ps2u49tqfcvSxe17k+VcwODCEHiNSQgvbUaFmmEEWcuC4XQkCFfmF+czcp5xVX6xGHdPiC0DYHeeUYyw4HWpKCjXJe+2Nd/1c9dM4c+XyZP4pJqM0UUtQeikWia6qfnpRoWJY5WbFu/nJdb+iTMff/pDJw4/7iGmCY87n340fkp//ZfD7/ajiBvJFKbGhAvr0HxEigNMxcWAohMBigUuvHaTUvzgl8QmJRXWq51A2eD7lj4+HAYGVVqzYCRPCFxjm5jsDHHO4eUxl2OtTePX1CPkyZ0wSMpM8WtnJtOmCzg0ePAxglems/iRKAC969HhpIpdiNLZOtHYV4XAYvX78BOE3IZGkckVGYcKKj+EUkfGIDNOdvZrjj1dxwdkZ7GyO8MsH+mntiDJ1so6AT0V+936ECeOjhmjPQnTmDi6/rpPHHnamCFU/8bdhnn8+Rg520sgiWLCWN5/JTtF0yc7U8JffZnHAMdtxt9j564teLj3PRlZG6mPV2R3j1Xd9CLR4tQMcsWTvJrtQKMQ/338evU7FTT9NY/Y0Pedd2cMvrk7joP2MCCEYGo5zzyMDDHsVHn9wtDLZ1RMjEJT0uOJccq4df0DS3jlxwu6Q/U2UF+t4/rHc5N8URXLVLS5a2iIoCrzweE7KOEyp0PHhP/I56KQOFv+onaULDMyePnFCY/Z0Ha5+hb+/4uX5f+w53f/NN9/EYtTQ6q1nHvuzhZXskFuIEknIHmAlgI+mWB3eLhXGrqn00IYBExCnj84U46rd4aYLReen27EavcPPeYdr+HhFkEULtMydYaChOUJ7R5xpc7vw+uHDz/0cttyExjZIvC8+RhdSSkk1qygPzcchR1idIlFN65Ft7KSaSuZgElaK4pW88dqbXPaTPTd9+b5ApVLRTgOVzMUiRjfOGqGllKnUy2oG6GGLXAVAGlmUMx0PA7jpoUKMlZeIySg+hhEIIoTIGmGPS2QySaoSKpwykx7ayCVVb0ZKSQNbKWV8VkcJU3DRzTo+xYCJiAwTI0o6OazlE2JEkUjs9r1jwgNUTqtEqAQ6RUcQH0F8KMSThkNOMsdtKzYIEzmykFYa2IfD6aYVL4NMZT6D9BFn4g1WNvk0so1sEuOkE3qKZSWNbBs3AalBQxA/KjTMZGnKs5GQqVjKOj6hsKiQ/Pz8MZ//n5Cbn0td00YmyRkJMx4hiMs4HTQSIoCCQpQI9VShlwYEAoEKA0aGGZzQfRQgjWx6acclu+ihncUcglqoCUgvA7gQMNJW3MAAfegxjDG5KBSTyJOlDOKiiyZyKCFL5LFDbiGHopT3dsrmxDFMkF+4d2OR7sygp7cbP8NspBG11KAQJ0KC/VrLBiQSk5h4o28jjQBePHIQm3BixkqYYNKJtZMmPAygxTCmTRQgSxTQL/sYlgNMZjZN1LJZrkgx4wkRIE58ZNwFW1hJERVUiFEzk2JZSRs7E623SHy+8Z15v88oKyvDlhnlknOs3P/AZxTJClRp/Vx2YeJ5/9uLfnI0eRSGZ+DHgy+7FoNT0OOK0NAaRq8Jsvtj7h5Q+MW9bp77Yy4Zuzl212wPc+blPfR0qcmfYIuwi3meJ8Ya9FSxClPmMJqoIDoUxlQ0yJdv5aPXj8awiiL5yfWD+N0mJiuzCIW/e/Hvggsu4Le/+j1KUEEgRjRnx4+XFSQ6DKSLbNIHsvntr7/GZPGyY4uejo+nsPKfnSiqAJqgA5WnlF/9ppqiQi1vvBPkkw8Fab0L2MiX6DFgxIwfLwoKdWxEgwaDNKNDT7reSrxsHZsaBTKuJhSP0C3byBWpz78iFZqoZRIziSsxvvx0xV4lPw865CRefucerrt07GtCCFwDMW6+1kFFmY7LzrNzzyMDPPHrrDHFEJtNRUzrpbxYlXIv7I5DDzAhHS7wjh6/gHLq5EY0ESvrvhYMDMZJc45+PqYOEpBeBCq0g7kcdmoTZ55k5bjDLYQjklfe9tHdF+OgZUb+9FcPV1xk5sm/B3nhpZf3Khk+ODSIQauiP9qTNPuCxDpuk2m46MIhM1CIYycdP54JdT39eChlGu000kkzNukgTIgAXiqZk8KENggj+bKMKlZRLCtxkkmcGIO4GKAXSH0++mUPDdRQxrRxC1IaoSFd5tA/kqzSoMVgG5uk+QHwztvP8+PTExNaVoaGH59p49rb+njk7oxk4hMS92lWpoaH7rVx0CE+/HiJyxhpZCfvk2HnDq68yMwvrrEn94GxmJNrbnXzq/tu4eP31mIxkmRuAigKSGX031mDc7j91tWsWD3I1T8xk5WhYeXaIPc80s91lznHNfuy29TodSrqDBu4+ac//1YTxv8JKpWKfZfvw9YXm3DK0SStgwyaqUthqO9CXMZpje9kjiuhiRuXcda+UMUltZfy7D+eQW/WUiPXIVGwk4702jnrvA6OPy7IE4+koderGByK87unI7T2zuPCK0/9zuf/n0RWVhYXX3I1AE89+VvOO2Vij4CzTrLxytteCOhTYieN0JDnK+erd1ax/dzt5OYm9sjvvfMe3Z2dSEOAXtrQaVQUFApuuMLI6SdmotEI/EFJTVsJ9/3qPoaHhxFCfKf4/1/Br+99mOKBaSnx6ja5nhrWJSWS8ihJ3iM9qjYqppRz2123sm3bNq669BrSI3moenK48bZ6Xn0mI3m/hsMKV9/gY2o41eBUI7RUyFlsZQ0hGUAiGaYfiSRNyWX2vr088isHhxwwmi+4+mIzh53xD84977J/6Xn4n/BD8vO/DB999BEOmQkiceNITYSmaDXpbTEURY5xkoME3by/H+I+Mw4yx2VKqoUGNWriUjKLpSlOrXEZY2vb1+x/ZA8vPp2RrAxvrQtz0ZUDWLvnj3sTSiRRwwClZZLWjkZm52jxh9zEFIXTjrOSmani7X8OsHObj9lzYXuzIBqN7nHy8/SzT+OqN27AKp0M0EcPbUSJYMJCPmU4bWq2R1ZRGUroO/VlreWFZ83Mm5U4fuUkHUcfaqGzO8aJP+7itpvsPPPcauo3wzwl4QRsCExm4ztqZq9uYvn+OkzWOJ9+EaJxh4bZyv4YhAmXtokrLzWnJPzq6iNceYOH3nYd+HOAAH2dWpYd7uLmG62ccqwJRcKLr/l55HdBBrtNSML4Mvo57cy9q4y9887r6HUSieCIA02oVIJ/PJHLY38b4tePDaLVCtQq6OyO8viDqYHtS296OXR/Ex9+4WfFmiD1jRGmVoyvhweJZLfDnhp0qlSCR+/OZObyFm6/IX1cUW+jUcVZJ9moqQtjNgvaOiZOsLr64xj0Ao9PkJ09Vp9zIqxd8yVObzmt7GQHW0gnhxB+ZohRp2QrDmazlJ1yK23Us4CD0IxM9jVyHUOyP0U7EhLJsHDODj5+wY7JKLj1LjVvvKJCGSjhnC8jDGt7KCyOY0+P89ivcyku0HDjXW6eem6YhYu1vN++hsrw0pRJv49OLCrraOJzN+SIIlyym7AMohdGMuMl1HbvufnN9wmL9lnAl++tTEl87o4SKvHjYY7YF0UquOmmmq+ZxgIUumiR2yli1AgoJIPUsREnmXTRkrIBkkgUGU/q2BVTSS0bCEgfBZShw4AfDy1sx4+X6WJsqwgk5u1E67tkjtgXKSVDuGlkG1p0mLEyzADzF+6dwUVzczO/uOpWDIqJQVzMZEmKsL1HDrKDzUn38W8ig1xcdONlEDfdSRaflAmDiYkgUI0UokaRSR4N1IzLjM2njB1sIY+SMUUBSDAsC2UFDavbuOOWO7n3wXv2ahzOOu8Mnr/3ddyRbpqoQyUT55dNAQWU08J2yphOHRvJp5RM8hEIPAwwRD8RJpYNiRHBh2dEJysvef4mYcW0m4apTdpHdFCHCclAilHIrmvMIIdO2YSTDDxyCBddBPCRLnMAST+92HBSznQ60uo44IAD9mocbE4L3b0SHx5msJjNfIVjhElZyhTSyKaK1cTl2OLMLkQJk0le8lz8eNFhoJNmKplLLeuRJCQmJkIBZXTRgl2kUc50AtJHNV9TyjSKmYxaaOiR7eykakQL1jRGrkYIQTGTcckufHjIy/vPGgD8X0ROTg4Z6WpeeS1KDiU0so0MNZhNuWzfGWHNlzpywkX0azpwztnJy39yUpifuGeHhuNcd0sTVR+FyfBNAUCthr/+NmdMsmvGFD3XXerg6uuCE24+tOgIMb4ua6GswN3TTZhQQtagzsHCg3q54mIT8+boqW+I8vvHg8RaS8mPWhjCja9zgGAwuFcs8F1Qq9Xc89Dd3H/jQ6QHc+ilnXxK8UsvAbwJw0rSEEIwQC8FJPS1hRBkDMzmZ7esYLJ3hK3i3q0AISDeEeWU87dQ5l9CIZk0so1cihmgFxtpTGY2KtR4GGAHVajQYCedjnAT0XorM+Lz0aBlMyvppJFh2U8h5egwMEw/7TSQTxlmYWVA9hEI7p2+48EHH865Zz/CYfv7WbcpwpNPhwgFVAh1nEFvBI1GcN5IN9M+C41s2BLinCt6uemnTmZN0+Nyx3j0iWFeejmKxTlx4hMSceB4oXs+ZXTThn04j7Wb3Pzo4EQy/t2PfMyYCY361cyYquPKo3X87mk1f33ByydfBZhaoWPKJB0122I8+GCEYY+W1WvinHCUE7fbTWnp+IXq8TBv3lxe+PtfsIpsauUGpsr5yTmvlKlsZgWDuDBjI5sCWtnJdBaMOU5URvCSYOJGCDKTxWxjHRXMood2NONoSWeJPPxymGa2U08VEoVSpmIjLaX7QJFxWtiBDScWJk58WLAnipoyTgAvRx914h6Pw/cJXk8/WRmp92vN9ggP35k55r1vvOvj0qt8pFOEHgNehmhkG6VyKlYcFM4Y5JbrUpmZGo3g9/dnsO/Rr6HpmIo3F+78dT812yMEAgoNOwV9bhX5I+urSqgo6N+XNX9389UHTcRVPiL6YSZNUnHS0eN3MiiKRIaMFEQq+MNDjzFlaiWzZs0a9717gp/f9jNO3Xg6/Q1x0mLZifgOSaY2l2qxmjJlOmmxxJ5kmH4a2cYkpifjRbVQkx0uwrW5gz/98Qn6+vooYHLKnqlMmcZnb2yi/PMeCstMZOUUc8JJF3PJNUf9R5NV/y6EQ75vlaizWgSbasLo+ivHfd3Rn8uTf3iKAw88kHvuuJfPX1pF5fDS5D4zGPXTN7iegrxRA6x4XKJWJ1iSDofj335N/xPa2tqID5FMfEopqWUDAkEZU9FjZJgBatlAtixEouCSnag/U3Ho/ocTj8Qpcc1M6ssPbzSz5MAt5BUqOK06NlUHMQ6Xjc8gFYJ8WZb0ITBhIZM87KTR0BLjyiui3Hu/nxOPSawbGo0gOzOK1+v9QfPz+wQhxIjZzoh+WciATjHRO9jPMy95ueCMsTfDfQ970fQWE6dvwsknLmNEVRHK5MyUxCckHogZcglV1as58qgwwt6N1ZrQ+hzuslCsjF1MALpFM4ceDn3uOBs+y+OVd3y0dUS55xfpyfO45Bw71bUhrrzZhdev7JWmyeLFi+mnly2sxEYak5iBbmThamAr6Y4gBiRVbauJyShHLFKYN2tsUJGfq+HEIy2YjILf3G/njBM0aAKjlcG0QDkhfx5fPtdHnBg9tJND/uiG1uRn5vTR9+9oiHDCaR6ye5aSN/KeIgHDcoCGrq385ucZPPRALyDQDeaTGy7EioetrOHqX1yFybR3ldx1az7HZFThdKiSye+MdDW/vD41iXfm5d1kpKU+0t29Mb5aE2TuTD2H7G/iiAPNXHVLH7+4Om3ce+W5Vz1jtK8gMSGlOzXMmT5xq+7MqTp8foW/veRBrxPceZOCTifYWBWmfzBO5SQdJYVann7ew81Xp3HXb/au/V+n1zKkcmNWbGSSyw62sJhDxn1vGVPxMphckACmMJetrMUmneRRggYtHm0P3YY6Ljtby/RKHcuPchGpmUV+fDQpK8OShqZNqHO6ky1wf7g/C3d/nLWbQzisIf7yzEc4Y3kYsSDtLvpjgxQNLZlQYzSLfNx0J1qoUCG+Y8vf/+uYNmPat+oV6YQeIRODrBIqssjHKh3sYAuz2Ye1fEI/feikjjgx1GgpYxqN1DCHfaljE5kyD4uwk0ke3bSSP7I5VgkV0+VCBuljB1vwMoRAECWG5VvMfBKQSfaREAInCQ2vnVSTTxlehvba3OOhe39NqC/huD6VBSmJTwCbcFIhZ9HKDioYG0ArxDFjpY2dFDJqRuMgnQa2jmG47oKLrjHmPYkrVJKt0f300EM7MaJYsKEQ/1bHXCsOIrEQqz7/mkAgsFdz4lnnnsX77/wTfZWe8uiotuaQ7Gcn1cxgEbVsZCaLU5KSdtKZL/dnI19RLCePO/9100YFCbbwRMkdABUaNCjkU0or9VQyZ8x7hmXCSKWVenwMY8KKASMGjCO6m6XEiVFv2szdd9y+V1p/AEKV6IuwkcYGPmfyyAZ9GgswCQtSSkxYqWEt5hFNWAej1fq4jBHETzaF9NBORIZopZ4QQcqYilXYETLBjp7IQAoSibAB+uiSLXgZIoCPmSxJYQUH8GIljRCBce/NXSignHqq9nqN/D4gERtqaWlViNFCJXORQ2H+8kIrz78YIey346aHgBzEGILBYYVdZGKHXc3Tv0/nkGM7CG0oQoOWvFxBbvb499yPDjZzvXFi52E3PSlyD7tDgxY1GmaKxdTLKtIiWTibMnni9naEycdgMIgStlIpJuFhkBhRiArC4fB3Sn4CHHfCsbjdbh688yHiUqFXdmDEjBUHHgZooAaTtOIgM4X5YhRmAl71GEbULmRSQFuklmEGEhI7eFChZjKzU+JoO+kskMvZxFf00IYApsWXJp81q7SPGKu56KCJKBEs2JnOomTioVu7kzxl71qcNRoNDz/yd444/Ahsw7nkxcqxCw2KVIjRRrumLsWJ/aqLnWzbEebJvw/T3BajfyBGWys8dKeT435k5rjzuyaUeulzxwh5x84DeoxEiYDQsku2tX8gzkOPDaHTwWfvZPHF6hD3PTpIMCAoKlCzc6fEVetkUzwDRzSXScKY0FD9uo7Orlbc3seTeoF7goMOOgglJsiSRahRU8VqTNKMBi1ehokTGzHu8FMupmOQRhrk1oTZ20i3h1962Mo6JHEGcaPHxFbWUMFsHCIDk7Qm5HfklKTEgSKVkS6KYWaymA18js4Ug6CkUJazk6145RB5lDBAL1nkEyVCiMCEcU0IPzoMNFFLlAg9XXV7PA7fJ1ROXcCq9Wup2M0r1GQUYwhCf3vJww3XxpkjD0kmxDPJo1hOZjMrybSauPPq8dcbIQSXn2fi5p81k22NsmyJhZ9f6aSzJ8Yfn/Tzj5eitPnrk7rbu2I93Jm06bZy6wMq3v/cm9A1zhsb7737UQAG03EqGdi6nVxz2XV8vOLD76x/bLVaefXtl/nTH57gg3c+IB6VaPVqTj3teE44+QReePYFPvngM6SUdHR0MNU/f9zOkPRwHs/+9TnMA84xZBEhBFPkPL4e+oh//uVjMjPHzw/8t2LWnP34ZMW77DPB9PLhFwHWr1OYGi4ed/9mxkpbazv19fV88voXFHmmprzPKMzku/bjqhs+Z8tqAyqV4LX39Vxx7aH/mQvaA/j9ftTK6LrXRC020igUo11QGeSQJrPYzEpsOJnFPqgiKlo6AxgxpRhr2pVMLD0HsblnJTNYhInOb92nmbEmyCXE0aLDyxBDuPHjo7J/Gbff8yXHHWlKdh4HAhKdbuKY89+BH3bc/2VYtmwZA7iQUtJGPQWyHEuhmysusvLSWx7ue7SfwaFEgNTZHePy6wZ4/yULmbFSVKgIyrGVY7fsZgurUCuGFDfr3aER2kSLZl86/a1WHrk7i7/9LoeKmWGG1b1j3u+Rg2RPdVHfHOKNvyU0gl5715uS+NyFWdMMnHyMFa9f7FVlSAhBekYaORSRTjY72UoVq2mkBisOokNmXG6JFh1pBivnnj46iUcikr+/5OXkc/o59bwBTEYVv/r9AK0dUYzx0QRyQPqolmtooJoAPoboJ0wQ8+7JjaCJ7TtGmYzX/MxDVs+SMWwfu0ijiApCYUlGz0J8PVbaw53UsI5GalCjYWv11j2+/l2o2VrN5RfYsdvUuNyxcd8jpaS1LTZmM1NdF+GOm9J5/MFsli4wsnCugXNPtXHr/f1Imcrm2lQd4p2PAhx/xPhtklaTmua2iUW9Wzpi5OdqyM1Sc/+tGex3dCezlrq4+Ew9v7gonWOPjjB3v15Wrgty8jEW7DaIxca/nvGQlpbPsBwkjkIr9egwjGtsAImEvgp1yjVqhJY57IsVJw2WFZiWreTMn7ey7st0/vGGn4o5PXRW5WCPp7JRhRBMis2jv0fLkWd1cPH1vVRtC5ORruaoQ8z86vZ0plaqUKIahkzNhLUeoqGEuc1E2F1jdIBeorGJ2WjfZ1RXVxNmYv2XmIyNYS0ahRn9iCNxjBj5lDCFecxkKYVMoplaipiMRdiZxVKaSLh05lFMGw24ZFfyvhFCoMdElAhzWcZSDqeMKQTxE5LjJ8cC0ocOQ/L33QWbcCKRxInhIIO/PPXXvRqLLRu3jOiISZyM1Y+CxCbc+w19uZAM0Ci3sZ3NSTbW7ixGgzAljGZk35jjhWWIblrJ3s3RGKCXDtRoaKWeLazExzCTmcVs9iGDXCIjjYITIUwQHXoMfit1dXu3udPpdDz/ynMc9JN96CiupSmjinXqT+mhlZksJkwIM9Yx8zOAVuix4UyyVnfHoHQzhJt0cjBhGTOOu0ONBhedOEUmGrTskFsIj2gfKlKhW7axjXUYMZNBzoiBkpphBmhjJx00sZU1VGtXc+8f7+TwHx2+V2MAEIvFUYjTSVOS3aZGg0lYiMgQW1iFChWlTCWLfAboYwuriMgwcRmjmq/Jp4w+OkkjiypWM4ibKCGsOGiRO5KdFm4m1usexI0KFR00kUcJc8V+KYnPuIwxhJtZLCFGFO23GInp0Cc6VOI/6Nx9E0II+t0CXdQCCLLIxx7N5Q9/jFDg2o9ZYinlYhozlX3R1yzj1DO9bN8ZSfn8zTeaGbI1ECOGM31iJxWVSqA3xojKset9QHoZpn9M8QUS934bOxnCzRa5iiCBpPlBZrSUjOGZVEQWEcRHTEYZwo0FO2F18F9medRtrWOSnIUOHdOYz1QxjwJRRrmYwVz2I0QAO+MZ7qSuHwHpZYfcwma5kipWE40mtISrWI2dNARiDIEAEsWyMqahRjNGZ7eUqbjoxIwVKw5miEWUiMrRxKdsI6L24R3u2Ovr/uTDT0n3l1IYr0wmdlVCRZ4ooTw2l3MuTXWzn16p5/br07n12jTcA3E+fzuH00+0YjSq2GeBkdffG19y4rZ7PBj6Ksb83cMAOvR4jJ2YTYL7fjvAPkd10NGkwd2lY58f9fDh5wHefT6XbasKeeC2DAzBTMrDi8iOlaFCjU8OEyVCQWQaPe16Nm+q2qsxCIfDSEVNEB8ZIpe57EcRk8mhiFksYRIz0Vh9RLTDRGWEcjEdG2nUsI4tchXr5WfUsYlZLGapOJzpYiHTxQLUaJJrrU7omcVShnCzmRVskatYy8fEiTGDRfjxIFGwac14VP00UYtEQQBVrKaJ7VhxkksxHYzvmi1lQlO6g0a6aMXqCNPRsXda0N8XHHvsKfztZRWBwOg8ZrOq6ehK7NWiUckJZ7m5+jo/0+WiMd0PKqFmBovw6frIzZo4Vi8q0LDvYUEmlat5+I/DHHhUP8ccH+CD9wV2p4Jb3cZ2uRm/9Cbcu6WHOrmRQenio09DnHachQuv7aXXlbrX2VIT4pqbBxjyxahiNc3UoXYb+fijj/+lcTGbzVz/s+v4eOVHfLb2Yz786gMuu+IysrOzufbGa3nv03d484PXSbdmTiiJoxIqPAMe8mTZuK8LIcgij8f++Pi/dK7/aQSDQVasWMGXX37J0NAQAPvtt4wvvjbS2T1279nrivHcq1HsscnJDrBvIoCPgqJ8Hnnot9jd43cuaoQG1VA2K9eG+OiLMDEqKCqauHvmP43i4mLC+kQ8vqtDblcHBCT2LLVyA1WsQo2afrrppAkpJV6GyGS0Eycu4wSlH4lCNvkJk1dM+JmYzOTHi510DJiIESWLPIqooIAyqvmakMvOV2sS8XOfO8b2+iFOOuoU7vrl3fT07J1XzJ7iB+bnfxlisRgxIuykmgF6qZgS4/O3crFaVMTjTt792M9lN/XR1BLF5zZh7ZlJjszELbowCj07lCpmy9GKs1cO0Ukzc1lGFasZ0LYTzmhBrY0jQwaMfRU4RsSf1WjopIkSVSHu/sSNfOmFBs5ftwl93EmuLAEEvapWjLkD4Itw4dlWOrpj/PyOQRbNNUyY3LzgdBt/+cfeVbO6u7vx9HsxkcYQbiYxA4MwJV2c6z0d5FFGsaikV2kgFEokaRuaI5x45iCavlJsgQIkkj+vbKNb+Pnq6xDSMgTh0RbYaSxI0ckLyyBbWYtRWhLGTuEifvd4I2edYiEYkrQ1qSkYR1cPEq2lrdTTTy8VjDpPK1KhixbeeOlNbr3tlr1i+eh0gopSHZrDJOdf3YtGk2hVjUQkc2boufpiB2s2hOntTTA9i0eMiDq6oqQ7VRxxYOq5Xn6+g8f+OsR+x3Rw7OFmHHYVn68K0twa5f5b05PO7t+Eu1fNg7/zcsRB5jG/s6JI/vGGl788ms1r7/pQCxUd223MiO07uogEIdDnozW6mmGPglTiKMqeW1lqNBqkhMCIJlPnBAHkLkjGHnvXoq3Jq+Pdl0crmjrFRJdLMItJ41b7hBAU6Yq4+qJByoq13Pqrfk4+xsIpx1hRFElftzbh7OmZBh4wyHb66cU0gbB+Pz3kUkxcxmmklrgycaLo+4xgMEiU8Lh6RQDdtJBFwZi/20mjhe1kjjyP3SNsHDM2KpmbfN71woAiFfplDxq0FFJOK/U0sg29NBAlgoJCEZOTgWIhkxiQfWxlLXPlshR2cUxG2cEWMshNMJq+AR36RBUVHW2te7ep8Xh8TGUB9VRNOM8KIUAyavAgm3HTTREVlFBJiCAtbE8wY+WoeU0lc9jGBtyymxwKUaPBTQ89JM7RjwfbiKNyWIbooDGhAYUkizwksIMtxImjQ08ORbRST6bMG3OuUkq6aGEaC3DL9r1mwEIiAXrRpReyecMWunb0oIqpmSIS7rxumTAimQjlTKeaNWzgC9Jl9ogpUV+iCs1shBCYsBKWoXFb2nedv0DFsBygXExnQPZRTzVxGUOOGG/MY//kZyMyjI9hcimmTEwjLuO4zO0sOnE2hx723RgBxeXFtNZ3MJV5dNNKAC8W7MmWpgpSuzxsOPHJYTbyJToMpJFJOw0oKFSKORTIcqr5mjAh1vARNtISmqdo2MIqgtI/Rk82LmN00UwB5UmNvAo5M5mECckA29lMCVNGPiHopxcz4ye6BnEhGZ959gMgFNCgxoAJFV6GqGMjlfEFYzaxOmEgq3cJN96yhndeHn0Wpk7WMWhopdnTQ1HjWHOMXRgcimMyQ2fOlxh6KskkDwWFPnUr7aKeWEyMmZMVGaear3GQwRTmohFaIjJEI7VsZiVWaU+Y01FIOgmDTBddZFNANB79zoZHAB6Ph88+/hwTDsqYPuaZVQk1M+Vi1vEZM+XipOGZRw6mFKkGZB9t1FPOjJT3NFCDCQsRwthJIy5jCFRj2vycZLKT6jFtzVqhwyDNTGV+UhfXSRYCGMCFFQe5+iwi0dBeX/sLz7xIZqh03LglnWy+/roKjzfOjsYoL70a5IvVQRxpcaZW6Jg9zcCk0lGGzc1Xp3H2FT00tkS56Cw7aU41jS0RfnH3ANtXZZErU01TpJT0GOuYOitKU3uY8670Exs2kTG8mELS6R/upHT5Do49woxBnzjBBx/1kR+bR5gg/ZmbySgMMrNCQ3NrjM5mLY6+fFx9DXs1Blu2bEEvTXTTRpFMyNzsir2iMsKAo5ZLL4OlCxyce9EXpA1NI4NcskQ+MRllC6tYIJaPOa4GbcrzoRU6ypme/HeNXDuif6tQxyZmsBi7ZySuFInv3qpeyZTpEZoaVIQCgaTRXJOspYTKZHwck1G2sR4NWiKEcZJJKNBPb8/QXo3F9wVGo5Grrn2AEy+6iVuugv0W67n4HBu/fKCfpx/N5uqfDdG+chJC2TluIRRAL4z4fSpWrwsnu7q+iQ1VYc45xUZ3l8KD96gp8M7HOsKCi8koPvVmVKhoZyc+PESJYMTMrMhyGt4Z5o6vG3ErQ+zzo05KSzRMKjJQVRfE0+Gg2H0IupE5dED20eSvZd3q9RzxoyP+M4M2Aq1Wi6KauMAopSQuYxOadkHCJb62ppaGhgays7OxWCx0d3ejKAp5eXn/0nz+r0JRFP74+/vYsO6fHLJMQatVeOEZDdn585g9+0CGXCbm7tOHwxlP5DjOsPDepxGeflHDY0+8xU9+/FNinui45JrBtG7uueJnPHj3r1NJUt+AHHbyy4f6yc2fw32/+v83SWwymZi/dC473+5EE9VjwZ6c13xymHqqqGRusmi9K19Rw1qCBKhhDUKq0Jkj5BRGmVSmoasrjrrLQKBP4KYaNWoKZPm4/hcdNKLHSA5F5IhRIkU+peTIQjYHV7CjUcXiuQZOOd9NWst8rDKdDfV1fPLeGTz4h/tZsnTJv3VMfkh+/pdhV/XbZ+zAbIzz5CPZSedFtVpw3BEWjjvCQjisMHvfXiKOTvrivQxrerBborjazGzgMzI0GRgw0ht1MZnZSBSMmcOceanCpefbsJhVtHVE+eW9W6n6PIMsz6xEBVctyAiV88c/fU2aQ80N18eYEzqUEEH66UlsdpUi6rsGceoyqKkJ8MxTIRRXMQvmTpyhN5sE0cjErMHx8JsHH0EvzXgZZDqLkg+rEIJ0spkj96WeKooBeySPp//WynFHmDnp7EGcLcswCGMyIMwJTsEm83n+xRUU5Q8ScYeT7aHf3NDphZGpch6t7GAq8xMTYPskTv9xM3fcbEUrJ9YsFUIQlRFmsTSF/aISKgooI+aL8MLzL3Dueefu8TgUl0xj/eaNvP+pnzkz9Nx2XRo2a4LVuGZjiGPP7WKgw0zuwP4ceewm5i2UHHqIhvc+CnLMEeMnaX9ygYOjDjVz/lU9DHsUXv9rLtEoXPtLFwcsHaWfd3RFqaqNsK0uQqjPSazbyNW39PDgL9MxGBL3pc+vcNNdbk4+xsKzL3s49TgLt93tZVrswDHVM5OwEOqazm/+2EB3b5zBwcE91v3MykpsFgxYCBNEq4VA1Ddu9TIkA2jRj7uxC0o/+fmjf/f5FULhhNHGN9s7pZREiSTYhREDPr9CRZmO5x/L4eizuzhoXxN2m2BoWElRxcskn82sIFvmJ4ObXfBLDwF8hAiwk2qMmPDG9n7T833AkiVL+D2PsYWVzJb7JINYKSUuOhmgj5ksISojRImgQ49GaEdMVmJkksfgiFGNRKImwQjedYw2dhIiQD8JmQo3XQBYcSY2R+SjEGcnW5FSIV8kdMgmMZOtrGEtn5At8zFjw48XDwNkUUgvbcxmnzHXEyaICRseBsnNX7rX42ESFhQZnzBpIaUkQpitrMEsE+c0i9FimBkr01lIu2yklR3JpJRaaJjFEoZkP9vYkGyRXshBxImxmRWUy+kMM8ggfRRRwRD9BPDSTSs20pjCPLRCR0D6aGQbatQ0so0yOS2ZJFCkwk6q0aBFi46A0cO0aeMbR30bFEXh7FPOQVPnoFBOxY07OSZqNN+q6+llmBhRcihEj4EYcfSYUZD00kGTrEskEVHYxFdUyjmkkdDPCskATdQSwMtU5tHENmwyjQLKmMp8+ummnSamMDd5ryoyzjbWEyeOgkKjrMGt6uaySy7l6uuv2utr34WQL8QMFqJBSxA/WvRJsyIL9nHZaRZhJ13mkE0+dpFOsaykmtUEZGIeLZVTqWUDGnTMIqFjHJEJJugWVmGWNsqZhgkrA/TSSj3lTCeInxgRhuinmjUIKZAoaNFRxjQMmNjCSnIopI9O8mTJmI1FWAaTyc/q6mrmzJnzncfm/0VIKZFxNQpRQgRoINFFsru51O4wCjONDSqiUZksaNY3RnAECxFIYv1B3v4gwHE/Ghsj3PsbD2a9jg+/SufsS+tYuaqG8lINN1xi5Ne/12BrWcJGvqRUTkkWn2rZMLK5GV0JvQwTwEsOhdhJJ0yInWxFIYYfHzacdGi3E4sIYrHYXks/AAQCAU474QxinoS2ctkERnQaocUq7TRSQ6bMJ4t86sUm7DKNAdmHnXSaqWMO+6Vs4GzCyWy5lA18OcLkEwzhJkYMrdRRwpSkJnWUCCoSDMRvFj4VEkztcjGduIwxTIKRmU85GqFhW2AVueY910DfBd+Qn6zdzjcuY4QJokGHTuixGwyUzOzGFs8iOzYDFRJXWiv9vf2cd05qbKLTCV78Uw7vf+rnJz/vY3N1GIM/G+maQifNGHAlpTP80ovLWcXUygjHH2XioGVpXHOri8vOM3DjrRvoiQoKiyQ/OtRCW0eUp54bprJcx8BAItncV7CS119wMKVi9P7r6Ipy5CnNyP69I0poNBrixCllKltZi1la8TIICIL4KMtSaG4y8twzYZzhQoLqITbJ7agQBGRoQhM8iUyaqvrkMH68aNHiIBOBIEwIgYoa1lLCFOzfaBHWCh0z4/sRkV9x+GGCd99sJFsWUMY0umllC6vQyUSXiI9hsshPyusoxIlHNHg8e6cD+33CPvvsT3Hxazz37B+57aGvcLsG0RvguPO62L7FQEmkCEHjtx5DCev49WMDnHmSObmn2YVhT5z3P/Fz0Vk2liwfpMR7UErcpRFapsQXsplE+2+YIL10YMVBIzVUiFnY+hcQlDsIawN0ajVsXOViOvtTIKwpBYs0kUVI+mlpbfl3DtG4EEJQPqWMwa7BcRn8Q7jRoGUI97iSR7ve07G2gStOuhafugeDzc+SBY6EgVOD4Igjz+Dc8y7//6WQ+esHb8Wi+YifXgAZaWoWzzNw1YVwwFGf8uWzOyiITSJTlKN0x/nbfW38+vfNXH3jFfz12XMxmUzc89Bd3HT5L8hxlSfzA3EZo8/axtIfLWTatGmUlpew+cudSVLANxEx+DnljNs56aST/jcvfULc/cBdnNV0Nj213cTCo8SMBmqYzqKUQqZKqLBIO100U8IUMshFQaE/2kIk0sRD99jIz9XQ3BblR6d34WieTA/tVLGKaXJBMvaNygiN1OAgnQFcTBFzx5yXWmgoldP4wxOb+N3vI9h6ZmMnAwQ4ZSbWHic3XfVzPlrxAQbDxLJ7e4sfkp//ZTAajdjtEqNeYjVrmTdr/B9br1cxf6Hg/NODmIwqnn5eUrMjTsQXZ9L0MBed7UWn83HpT/yYQhZ6HJt47NdOjjpsNNAoKtDyt8fTufSafr54uQ60YZxaO15DPV07VJxz8QCF7oNQCw1mrClVDpVUUxfZyNcfZlAWnk+UMB9+3M6NV45/XZ+tCDA0uHfJz41rNxHGTzkLx51AjcKMVurxSQ8xInTVqbjlvn5UroJE4vMbMAkrlnA2V10R4Kaff0U0oBt34gcwCxt+6UtuqNOCZbR+auL4LdX0D0iyJkg+BGUgYWoyjgsyQIEs54+P/GGvkp83/uxOTjlpXw7a18RDt48uREIIli4w8trTuRxxtA+zsGHuXU7TO8M8/I4HLwMcddjEul0ataCjK0Z+joZ7Hx2kvTOG2SQ47rwuLjrbxhNPhWmr1yOGsgjFQ7hkL3bUvP+ann9+1sbcmTo0asGwV+Gis2x09cR59R0frz6dywMDWpxi/OnFGcvjL89uJRwXrFmzhuOO2zPH96KiIoRQyJC5lIhKGm09NAXXMSWwLGUjHZPRBNMEB72ygwxyUzYz/c4aLjhGw2nn99PeqRAMKfT1CpxkM0gfGSRc/LpkKz20oseIRBKUQ/T0JJ5HjUZw2Xk2rvi5i53bVUQiamIymuIWXikTGqM5smiUOaNpoSPWigUHIQLMJLGJFLEfmE7jYc6cOUn25Ua+wiytiaQZPtQj2mu1rEdBQY+REAE0UscQLszYaaOemSzGLGxIKRnERQ1rmSLn0kM7ajQs5hCGcCddd9PIJk6UbtqoZjUzWMxU5rGFlWTJ/ASLBxMKcXIpYhA3A/RhwEScGB00YsNJC9vJloVJBpFXDmHCRj89KCgcdsRhezUWFZXlBKv8I47kHeR8oxUdSP49lxK2sY6pjG9WV0AZ6/iUfFmOduSejcgwHTRQznSyxKg8igodBXISnTSTTxmlTKGeKqw48TNMDqUp7zcJCzNZzA65BYnCFlZikIl2Fz/epPv6DrZw/o/P+k4Jj88//5xomyBNJuZvC3Y8DGAnnQxyEi3dsnQsQ30k+TqX/cawQYblAK3sIE4MJ5kMAQ4yk63qQiaUPgsop5RpbGczU5hHJy1sZhUGDATwo0FLH52EZRAfHvroxIp9pAU+O9FyPM3CNTdcvdfXvTtqNtcyU+xDh2wiRAADJnwMo0ad0qb0TWSRRz+JZI9AkEk+O9hMgSwnnRxUqMimAJVQ0SVb6aWdQsopoIwQAeqpxo+HPEqSQXOj3IYJC0H8qDCPlA6K0QodioxTxddUMAurcJAms6jma4pkBenkIJH00UkHTcSIosfIunXrfkh+fgPxeBy70UG3vwMpBRq0aNB96+ZSI7UEQwparZrO7ihnXThM3KugILEPFfGznzXR3Brj4nOtmE0qevpi3POQh8/eNbDfoRKbVc0j96Vx9uV99LTDbfd68HkFflpwkEELO2hhB4YR3cfd5TEC0ks7O1OSiRbspJNNo9xGUDOIKbMfb48Kiz1KKBTCYhm/U+Lb8Nc//w1Vo4ks8mij4VvHQ4uecmawnU0M2uvItgky26dRxyYMmMimcFxzsISIjZpMiiigPFnMCUo/dWxikpyBTTjppoV8SminkTSZnXIuCpIuWimknBDBpP6ZGnXCaCfm4/Sz7trr6w9GEnFqjCgN1IwU2CyECRGRIWJBH1Nj+yQ26btOZzATz2A/jz+5nmsuST2eWi04ZJmJkkItJ53mJced0C4PZTRQOKeKVV/HiIYFeoPkvDP03HpdNhdd38dhy02cdbKNYa/C7DkqzjjeyqnHj8bBl5/v4IXXPaxaF2TAuY0nH7WMYdsV5Gl59dl0Tvzx+K33EyESiZBJHk4yaaOefEooZzpCCGIySlXDCtY3lFEgR3Wt8+VkatmAmihuevBJDwWU4RCjTOkcCmmiFr/0YsCEjTSC+GhhByYsxIlTxSoihMddjyGRAHX3mbjnr1refr+X2sgGpjCPPFFCriwmTIgmatGgYYC+RNKTGLmU0EkT4lv0ln8A5Ofnc9QxZ7Jz+2e8+89cLGYVf39lmPu+SEv+/rvH5rsjJqOgjnDlxTYOPbWT392bydyZBqSUrF4f4q6HB7j/1gxeeyeAsb9s3LklYehSupuhn5lsUUC3bEl+b0SEWHzUPC64+HzOO+YizHL8/WEORXS2fnuy9t+FJcsW8chnv2OaXJhiKOqVQyOx8Cx2spUFcvkYhrtHDqJGjVbRow5EOeioMH94KAO9PvG+eFzyyJN/5/77Wrn5lgf+V65nF6qqqnjxmTfJ1Nl457F0pNFP3N7HgQeq8dYXUBIf1ehUCTV5shSj30Tjjq6k1viSpUt4/Pk/8MDdD9HSsBWVVGGw6bno0vM45bRTALj2pms47u2TsPWPzSHEZQyRHeeEE074X7vu/wlGo5F/vP4ihyw7lEhHGEXGCRNCh35MV11cxmikhnnsP7qnRUV2dBKBpmxOO38tKz/MpLRIy1vP5rD4gBZmK/sl16CojCBgpNwfJ4cilG+Ypu6ONLJY16xhkTxkzDOmERrMA2m89cZbnHbG3plFfxt+SH7+F8JklvgH1FgtE98sAHabispyHUUFWvZdZOStD3w89Ngg8ZCRO+6IAIJ4XBCXcbQZ/Rx12FjnaYC7brGxdGU9eUbB1RdJFi+I0Nah56E/BBkK7iTLO2PMZ5xkIBAUhxNtgjoMdDWbWfF1kGVLUxOPkYjkF/f1EwjteYszgEalIS5iWOS3OSPaqGENWRSg7s/jqacbmRLOT6moJXQrBokRwxrNZu36ncxaEKF6nYpvIQghibOVNeTKYhQUOmNN6HvTsKGln55kkmx39Oi3Y4mZGafjOnFNQkvQF0BRlD1uCygsLESnVfPLG8ZneBQVaCmdGsLd68YhMrAIOzppIGDp4JmXPJx76vgthi+/7SEWV/jni/l4fAppDjVaraCpNcKBR7nJ719CwW7J4TIkraaNHHVKjJ9dnc8t9/WzZmOI8hItT/7dw4lHmXE4BB6vglqZuF1CCEHAp8KaIfbKAGvOnDkI1MkqvVll4bb7wlx706c4InmYsTOIi2HcZFOAnXQC+NjCKvJkMXbS6bVuxZHt4a7bjGj9uVhxYsaMkR3EiNBCPWkymxZ2IFGYw37JhT8ej/H4bzaB9HLFxVbmzzJw/c1eSnsOAfpooIZKOSc5eVuEjdlyX2p1K3Dp6phUqiXQHWWR+zA0QoOUkmbqSCObftm5x+PwfcKOHTtQowYEFmxYsJNPGR000kNb0thmd/a2Vw4xhAuJwmz2T2GMp5GFWdrYylq0aJkt9iEqIzRRyxz2TbbratBQQiVpMpMdbGGGWESeLKWXDgoow8cQ6eTSTy8LxYHEZGID1UEjhZSSRhZRInSRCIBzKaaJWqykUU8VIFm6dO+Yn7+44+dcc9pNlEdmsJW1KDIRVKiEKtmm4qabmSxJuI9K9RhW+y4IITBKC+v5bMSZXkFBYRIzcIqxlf6EfMAO+ujEj2eE8TKcbM8bz1G8hCnUs4W5LCNMkAghWtjBDBZTy3oijgCXXXHpXo3BLrzy3KvYvJnJeb6QSdSygRlyETphIF3m0EgN5XJGSjDVyDayKRy3Dc4u0kAmmKMBvHgYZD6zx1xXr+ygiVrUaGimLpmIlyTWoxksZoA+mqlFhZp8yogRIYifHjrwqzw898DfvtN1745QIIQiFfroYDKzqWMjWRTQTiPp5Ez4OYlEIPDKIXZSjRUneZQSxM9mVhAjhgkbQ7KfAXqZw77JMTRgYi77sVNW008vPobRSj0BfORQSCVz0KBjEBfVfI1BmgngQYseD4P0yDa06KlgFv0Jni0xokSJoEWLRGIjjbS08bQZv9/QaDSEZQiFGDosFFFBB01JZto3IaVE0QaxWiw0t0ZZeoibSb59MAsbIRmkgWqmufbn2ftbefqpVtQ6BSWkw9A3Fa21m3POHDEfCEqWLdVTeaaB++5VMEb1eBgiTBDVyH8BfCmtdADtNFLOjHGTiWVMwy3b0au0ZJFDf7x+r2KB3fHO6+8Si6rptdSiiagJRYLjFr+llARIJLHKmUFTZB1zZmrZGP6aSX3zaaZuDItnWPbTQRN+vDhIp0ikal4ahZmZcjE1rKNEVjKAi9nsQy+d1LKBSjk3KYuiRkUfHfTK9hHtTydD9I8wYeOk6bLIzx8/gfZtKK8sxLWunQ7ZQjnTU9iHLtnFQKxnXHaSjXS6+pxsrAoxf3Zi87ujIcJ1P/fQ2qjG79EyFIA4NWRRQHp2nNrNRsp8C7AKBz6vh9eeqeO1d7q48hILTz03xN0/y+DEH3dTXKBJSXzuwpkn2nj3Iz8u9yAH7DO+wd7kch25Oca9YgK7+lwjWs5bmcaCFNZ7iABmxUGWSHxfUPpx2Wvp9vVTFp9FBrlJVn8zdXjkYPJ3TieHFrYzl2Upa0axrGQrayigHBtOtrJmXKfjXVDH9Vx+Uy96jY5IJMwaPsIozQgEQfwYMGHCSi6FREkkHqIjm5Nly5ft0Rh8n/Gnx+7iiQc1WMyJ36C8RIfBJMEDFhxsYz3ZshADpoRurxBIKWmghoUL1EyrNGDVxzjrsj4UqZDmVLF8XxN//k0Whfla3nk/jDZiHVdaAhIdNQ30M4ibEqYipcRBBl6GsMt0wlYfDz3yIO3t7Zi1FpiAB6QSalD+d4gQmZmZ5KmLaY3vICojGEbIA3qMzGAxcWJECFPN15TISuykEydOD6300clMllBPFUpuC0/+NrXQo1YLbrhcz9k/XUFbW9v/mt5lf38/F511CZM9+44+rxFQhuK8/PdV5Mcd4/6GjlgWKz5bmTLnTJ8+nWf/8bfEOqooY0yoKisrWX7cMla8spZsT3GK1E93ZgP3/uru/19b/8fDypUrMQzZKCaxr8mheFyjoh7ayKN03IKBSVjp6bRTtS3M7Ol6Vq8Pk0F+sgNzBouAUemt7XIzQXxJI+/xIJFEZZQ6NhKRISQSCw4KmYRBGDGH7GxYs/GH5Of/6whHJIZwBiqPQl19hKmTx1b+YjHJzqYIBXmjP2HAL2iuslERWUTBSCZ/SK5jGDfTp02cjMrO1OCwC75+vzBZuZk9Xc8xh5u54TY3X77QRFowVfhYCIFKqmhhBz45DIDdnc6PL+nizDPDXPZjC067ik9WBLj/twMMDMSx76WefUFxPh2djUQiYfSMz4AN4mcK83GIdKIyQne4HQ8DtMsGwoRQ66PYM0McstxAbo6Kz1aEePvjADdc7qS7LYzSEh9X2FiRiTpFiAAehlCjQoue6WLBiFnEGiIynGQKRGWENtV25uw/QPVmQV+0GqkPIfw2HP7SpLB9TEaRxAiFQnvlaKvVaigpnPg3XDBHx2Nf1CKkCkGi5bC0yE//UJy3PvBx3DdMjBpbIvzz0wCFeVoMBoHROHofrfw6TJq/nIjGR1fmVjT6GLGwBr2rlKLAPD766DPuv03N/NkGVq4N0toRQwLPv+ZlRqWOh//UT/hbnNqC0g+aKNk5EmUv3E0LCwsRUp1cZIyuSXy1opr22ix+epOLjz5vIzhkYK5chotuBnGNLOSL2MFmOmhChML0bleTQzYmrPgYopUdlDIVD4Oo0bBBfIZempgtUtuW1UJD3uBC/vj455x3pkJnT4xgJIpaqMkgl6AMUMUq8mUZJqz4xTBd+u0sXBrnF9c6ufGOAeJDTgbpIyoj9NGBgwwmMZ0h1VhTsR8AarWaOHFUqJnEDPrpZQsryaUIJ5mUUDkmwWcVDqbIhA7iN6uIfumhixbCBCkg0cLeRQuFVIybQLCJNJCJgMaEhT46kkFzGtkoKHTJFtLJoYtm5rBfcrNrxIwNJz2yje1sQoueDLIZpBd0cq9bOBYuXEjaZBttNTuZzkJ6aKOK1UgpCRMkg1xmsSQ5n0mUCdvjAeJEsZJwuW+jgTxKxk18QqJl004ahZSzhdXo0KFChUSync3EiaGSKoqpTCQRSeipxmUcIQQGTAm2rFRQCRXT5AKqo6v26vp3RygcRr0bI8YgTEyWs9nGeswykSTvp481fIRTZhEiQAAfKgQadOilgVyKx2xYcymikW0UUJ6YD76xNnTIRvx4mcOolrEiFVrYjkTBgJkGavAxxGTmjKwfA6hQM4V5tLCdWUtm/FtYjVEZoZ9eHGSQJrKQUtJIDXr0dI0w88ZDH52kk8NOqpnB4uTa5JVD+PESIUwTNegwMm0C5nA5M9jMCqaxEBddeBkihyLMIwySHArJlHls4PORxLpEhZo8SpK6syYszGYf4sRZz2dJuYIh3Bx44IH/8vj8vwiVWoVKJpLEGeQSJ0Y7Dbtpqo6iW7QwHAiz7HA3DY0xCgPzkr+PQRjRSF1CczNaCt2lyc95VG4cpW72W5yYC/76wjChoJo162KEVF4EiSL6TBYnO2ciMsxWvgYS8gVx4gTwJlnv34QQAnM8jcGeKAUym75w43duj+zp7SCrwsdfb03DZFTx04urKRheNOZ4vbTjIBOVUGGTTkTQSsMnRWRNrSN71kZa1kYJeQPJRGGr3IEfH2VMo5Eaiqkc9/u1QodGammnkRksop2dxPVe9HY/DcrHeN2GEWmKAHoMzGBxSnI2LhNFdmHgOyX9L/3plVxx4SUURWaNabv2MkSOLJkwaZMdLePSazew+oPchFb+6V6yepaQP7KmSiQuuqhiFZktZip9+yGRdKWtpWS6j19cZMBkTOeVt3ysWBvgussUBofj/OKqia/juCPMbK+PfevvnebU7BUTODsne8SsLTJG7qOXDnJJJD6HNN2oK2uwxCQzt++XIplkECamyHlsYz0+OYxF2OmgkXJmjimWCSGYIRexni8QkGDaTqBLDtA2MEj/CjuzY/uiEKcnfQPOokFOP8WI3WbiuRcjNO6IE3aHkoxPN91kkIvJsOf7hO8j4vE4AV8H+bmj8cD8WXrC5l6GhnOJEsKMDYUYLjpHZC/yGKCPiG4Y0HDZeSrcXj1GnJix0dfl4f2hAQ7cJ0ZhvpbKySreMwxBePw11YeHIirIppB2Gtis/RRHZhSvbifusEDVn8alF1zG75/4Hfo0DRP5B0ZkGJtj79nvewOfz4dKpWL58uX8LvOPTO9dSFzGRgqQumQc3CTrkEgmM5summlhBypUZJGfJIXEZIQLzp3Y6+PiM2O88fqzXH3Nrf/Ra9qFx3//J7KHSsfVfJ4eX0oNa8clLQkh0MT0eDyeMXOwEGJM4nMXbr/7l7w26zX+/NhfCA6HUIRCYWk+j93+e2bMGCWNSSnZsGEDDQ11OBzpzJgxiw8/eAO3u4Oioikce9yp36nrYW/x0rMv4/BlYxRm4jJGA1vHza14GJxQPgZA1Z/HmvVNzJ6u56FHfWQrs8asMbvuiUzyaKaOKGHK5LRx75VGtmHEQiGTsApH0tdlMyvIknk4ycKZPn6X7nfFD8nP/zIoikJgSMccOYOYO8pPrlvLh69notOl3jAPPz7IKcdaUalGqvMBhbvuDTAtclDKhq6ESnZSTYZr4iRTPC5JT1MnE5+74/5fOpj7QROyI7WFsFd2IhBkkEM505FI3PTQ7u7ltd8X8MY/evGq+gkEFJS4irxCQTC4d8zPq268kqqzv6JXVU9ReNaY14flAEFTD2FpwB/U0Uii9W6APsqYRkQ/RMH+9fzj6Zyk5tXN19vZVB3i5Au7CYcgqt5JkTLOxoEW4sRYxMGoRcKNcpeBiVpomCWX0kNbIuCXiTZOS+YQ5RVaYkS48acBCvM0bNgywK8ebsPfUokzXEwnzYRjEfT6iXVDvwkpJeFwnD53jKyM8R/Zts4oWYYsCsKjE277wGcUVcZ572M/b3/o59RjLZiMKj783M+mrWGefiSb0y/tHjMZ/fXvQUJmF6eeFeOay604HWoGh+I8+ngTrz7fjnY4ixN/3MGB+xqZUqFncrmWE460oFIJnnnJw6atUfzROG5VBxlKqhmNlJJOczXZ2VFMRg1u9547uUk5so0eSejYSGPNZ0Z++5SHJx9N5/9j77zj46jurv+9s71p1XuzLRfZsi13A6ZDqKETOqGF3kINEAIJoSUk9EAChB56CL2XuOFeZatbvZct0vbdue8fI6+81sqxE5738+RJDv9g7ezOzt2ZW849v3N+cq2L5X/LoYaNFDCBDLLxM0w160knmw6lDmPEzoIET698iuTkEc+mqTSyDYdMH7dsVAiBeaCUd97v5P2PQoTdNjbJFWSSS4woAfx00oIOHcLqIT9X0t2u44pLBMa++QTYzgDd6NAzjbmYhZWg9JOelVzV+5+OiRMnoqLGlXX5lDJID0VMZjMr4ov53ZFONs3UJvytUW4jiJ8iJqHHgHFk0PcwmJB8mOyzPAyOeIYa2MYaDBhHStRUOmiilXotUTYJgZoriumSLYQJkU42MWIsXrhwn9tCCMGlV17CL6+8nw0sQ0EhSoQYUWayeIyFh4NUXPSRzljFf0xG8eNjOpriaTb7U836cduhmzYyycOEBTMWbDiw4mA68+PjTUgGqWEDRbIsTsbtGjq2678VocOmOmltbaWkJLkCaE848JADeOe7T8mKjD6nduFkDgcyJN1s5juyyCNKCBe9GDBhJwUFHSE0b8kBeqiQCxPGS4nESTrdtCJQiMgwhl3CDfropJIlCX3mzpTnrXJ1XJWcST4NbCWLAvIoJUYkHpLU1d61T8r/8RCVEVqpJxPNJzBD5JAi09jKaiJEcMsBUncjQ9yyP55iP5HpceKzRdYxjIcSplIu5hKWITazctygCEUomKRFs34QxWTKXDazkrnyoHh76oRmgN9NG3N2UdDbSCGDHJpkNZ00kTGyGJnKHDayjJiIkJHx3/4wGex2O0M9PmJo5FGOLKKWTTTIrRQxGZMwaxux1ONhAHXAjjpQSYytY7zbpjCberbQI9vIIg8FPWpWG0VT/fzluQyEEFx76yBvvqFQGJ2KOeYgW/HQTB05FCX0N0ZhQkiF9XIpZizoMRAiSKPcxgTKk6riFCHwx8L4GUaN/XNLkXfeeofsHB9rPi9EpxP4/Crn/WSYPz+zgkzPDBykEiJABzsI4GM6CwAIE0KPgbRIET07PNx2o5cnfpfK4T9ohN4CPHIQH0NMF/MBiMrouMQWaOTXAN2sU74irzjKQ9c5OeYwG94hlaef8/PxhzGUPidFTBqjStUJHTPkAraEVlBQUDDOGZIjGo3ywp9/i16nkRL7Aik1j1R/p6Boai/BsEqmWpAQcqIFRBbQKuvJHZ6JEILu9HX8/J4YZ5w8SgQdtsRKXWOYMy/rwmKC9VuCfP6tD4tZ4ZTj7HEBx8BgjF/c40cRRny+GH/7OMAf/hTAP6yg6FV+dKqRKy+x0zuwb1VBKSkp9NNJOmM9U2NE0WGgV3YQLd7E209lcfqpUdKTeMULISiVU2mjgXSZQzet7Ed50nMqQjei3tSCO1qoZQqzxxw3KHuJSJVp6v4goD1jJbffDa0tVp59LkwsomAwS+YuCrNiWT253mJ06JEj3725uXmv2+E/EdFoFItZUNcYZntdGJNRUFqkZ3qFyjedVVRywG62WFE28Hf0GIlFBF1rJtInO5jBwtFnMwyxHVGuuWYlzz0Lp/3Qxr0PNKN2ThzTl+0MQJzJInToMWQOctNPDFx1cQZ2m4LLHeOhJ9288dYaqqqqmDp7Cj3drqRq7H5HOzddNY533L+It998m2eefI7IcAykxJZhpXhqEf3eDjIDBeh2oYM8chAPAzhJJ4ifMjFzzOdFZJiICDJj2vjkfEGeHvfg/z9hx7Kvl5MjJyfd7NELA3ppjG9SqFJlCDcSFTtOoiK8T4KknTjltFM45bRTUFUVIcSY9XRNTQ03Xn8BaXY/5VNjFBYYufyRIQ7ez8QlZ6ewdfvfufySZzj7vJs59rhT/tlL3ysMDQ2jH7EvzBMl5MgiNrKMoEysllDQxS2IkkHqw9jtgqFhFVWSEBo45li0eX86uQk5AzsxLD0M0M1CDo8/WztzXebJg9jIcvro5IYDL0328f80/kt+/i9DLBZDjepHbkQL7qrpLDpsG9dfbWXRPBPtnRGe/YuXyRMM3HL1aOf51ns+LIMTxnTMduGkSJZRs2MdA4MxMtLH7mC89+kwxxyefKJhMAgmT5Osb9+AQ6bFfW2a2c58DouTSAItRdsp09gm1zG9dx7dbGAys6hhAy2NfoQ+sE9tUVlZSUpaOt3+VkzCSbZajBCCsAzRnb2KufuF+PXZTqLRQZ59oZ3WjSGU/gKmikpt5yBrNa8/lzkmvXzuLDN3/DSdx59zMXF2B41rIqQPTcEoTERkmD5rPe2hNgpjk+PXZ8HGEJ74Z+iEjgImUDCiHgtIHz2mb8jKMPPgnaOLjOJCAyccbeX4M+ppWOnDjxe7Yqe6ujphZ2hP2LBhA4qi8vunXTzw87HKLJc7Rk9/DDK6kR0z4p2vDgPOlDB33ZRBMKTy4ec+whHJ0YfZuOdnGbS0Rxl0q8RiMh5wBNDrCnPltWauuTQ1/re0VB2/vC2VzAwvjz3kJTNdx3frgtx5QzrzZptxuWO88LqXts4IuVk6kFF2DG0iKN1khyZjwMgwHtyZ27jsEpW2Hhuffu2jsHDC7pczLvr7+wHiJtwxonS5AvzhcXj+1Xb6u3XY8SeUadpIIVPmUcsmpKqjgoVj1Fw6oWOKnE0j22DEkTBZKUD8+LCd194O0Fmdjg1JOnkoKATwkUkek3dOFPywM5A+JqP0ZK5j5oQgZ5ykxx+AN99Zibczm0FPDIct+SDzn45oNApAmMiIkbyTTPJRiaHfgxeWEAIhR+/pbtkGSGYIbfEbkRHcDJBONgrKyAIp+XAYJYoBI41sByR5FGPHSRetGDAynXlsZRUZSRZeO5FGNt200EULCoIjjz1i3xsDsNlsDCseitRJpJBOmCDt7KCKNcyQC+KqS58cYggPLvqwyf13S2VW2c56jJjwMEgeJZiEGbt00iF3UCASCdCdk5NKltA+UlIdJkiJmJJwnEmYqZAL2cxK0mRWXJW4E276Eyb8FoOFYPCfC/o685wzefGZl0nrzBpTmiOR6NEzhdlaoMSIgnEnialKlVbqcdFHFy3xPhw0lVAOhXTRihkLzdQyGe157qWTXIrHVTkUMGGENBW46GUW+8XJRdCCafplF+1dDWzfvn2v+//xIBTBsOpBJUYJU5FSEsSPDj15FNFKPd2ylWzykTCSCD+MgsIgvbjpJ0+WEiaIi34yydGC3dDILJ3U0y+7CRPCij1eLjjazioK2nzDIIzkSi3MaFfvOy+DTKMyKflVwlTW8+2I75QZHTomMI0uS/O/1C7/l1ExawbtO9qJyEhcRT1VVjJIL/VsJiqjKCgM4SGLPNy6bhp1G1DCY8P/FKEwlUpCMshmVqBYfdgVKE+x8OyrHj750k/D2kxmRUZUlAJsMoUsCqlmPYOyl3Shbaz0yy70GJjOgvgGkJRagNg21lIhE5WYqlQZVlyUyhk0sg2p7tniaTw88eiD3HSVg3N/4qJ6m0AnjcR0YfY7BD77YjX47RgwkUcJE8mKfwctfdZMUPpJGyrj8adX8Mk7Nk48RfLei1vw+ENMGClfjaGlHgelf9zNAO2505FfGmPVZ4XxkNLcbPj9fUaOOzrA6WcNkaYmV9YbhJF0ayYul4u0tL1XuHz++cccc4iL1moDSnDsM5ZONn104CRRzSSlpJ4tAEzxHIZBGJFSMkA3W/iOCrkoYczQo8dJOiEZJHuiN4H43Ikpk4wcfaiVPzzvJhKV/OhEBx6vymPPughH4KkHs7nlFx5SO+cRMXo44OgG6Cokw7cQuzCgSpU3f9/Ocy9tp2J+csX5eLBarehNUQKhseFAVuxsZy0pFiP3X59KS3sU/fD4myt24cQl+7HjREH5Bx6yRsxYSBc5uGQftXITJUzFLCzEZIxuWmmiemQdtJGg9OM0efnN7/QY2srJiGneyjEZY0tdE0M0sYavkUgcpDIouih2FI57/v9CWxdU1/bx2yd1zK8009Ia4cY7A3S2Kcxk/zHzA73QM1MuppFthGSAAAEtlG/MpoSevP5F3PLzZXzxnoljjlV49fllTIstiPcDIRmkga3kUYxBGOm1b+O2OxTOP3N0Uz4tVce9d2SQ4nBx/z1388Irr3Fmw1mEm4OkR3NQhLbJ2u9oZ8bhk/nBUfvmBb83+O0Dv+OzF78m1zuaxh3tidCSWk/OzExaW7dj7LNBTKGPDkBQwUJUVLayCqt0jFGrV7OebFnA8pW9HHFQ8vNu2BJjwqR/bZ6zT1DZ4/OqoEMlxqC1gVBmE4cfasRhF3zxbRBTdPzk9r1Bss3s7777jp+cdxEF+lzcQyUsXxsknNnMyafa8fhDVNeHOesUB6efIDn7ygcpKJzI7NmV/9L32BPKZ05j2ap1cSW8IpQRtfsapsjZ8UqNTPJoZwdTSf5dolktHHdkCoOuGJOnStqGWkjxJB+3unWNEBNMZibN1LJJriCHIowY6aeLAXopoyLpHHGnhZVfN8jDv/85hxyy/HsL0Pov+fm/DA0NDSg6lVhM81BLDRcQbczm3ts3M+2AXpxOhTkVJm69JnEyU9+gYgg5k+54ZIo8oj0VHHf2dj57Mw9nyij5U1UT4me/GmTtF3sYYKUglyJChNjECjCEKI5OHfHiS4RJWHDIVLayminMxi5SmCkXsS2yFl9k35SfnZ2dpKUNcd2lDhrqm/nk03oM4RR61S4qJtpoalB48o8BbrjGylsvZvLFt36uv3YYBmAYDwfspx9DfO7E2Sc7eOUtL0sOEFx43hCP/WE5jc0xLFa4+3Y719+ikuJOjR+vE3qs0s6A7CFDJJIcUkpq2YBuSPLyyzFefnEAZ5rKT6+xctKxVvR6wRMPOTnmxE5m9B1Gk7Kevr6+vW6Hnp4e9DrJOx/6KJ9i4rzTRhW/7Z0RLr2pl1/eksHtvxhG7Yhpu8ZSgjHIIfuZOfuKLj59rYDrLh3tnPx+lfOu6sbnVzn/6m5e+UPuqK+bVeXyC5MPBJdf6OCxZ9s44QdprFireUXtaInwkxt6uPYnqVxzST56vWD95iDX39lL/0Aj9a5W1JhgzmwDz96TwvSpJrZWm/hyqY9FixbtdTvEYjF0KNSzhRlyIYP0YMREmj+fPH8JPXxOGTPHdI5CiJGk6gFMSbzAQPPuisgQEUL04SWVzISAr13hYYDGVZK5aiV9xqX0WwYp8xyMHecIQZYIKSUdWSt57DEDRx4yqlS78Sp46Ek3Dz3hZqjzv+RnMrz++uuAFtKilQ8rmLGOlMgGxy3rjskYYUaJtS6amcWox6amDK0hLCeSTQFdtFLClDGfA9BNC1EiSCTZFFDEZBShkEEubtnPdtYjRkrAxTj1hSoqAoUGqjBh5O9fLuXHP/7xPrVFe3s7t13zcxaoh8ZLk1QZw8cQIQLUsBFVRgFBjCjlzMWMle2sxSodpJBGAB99dDCB6fHU8p2k7SRm0EgVm+VKMsnHgIEBeggTogJNIemVgyjox20rndDjlBn00k47O5jJYgCCMsAOtlOB9rxLKen0tf3T6kebzcYjf/w91192A46+TJwRbTNk0NpNe7AJk2ohRowgfhZxRMLEShEKpUzFL4dopR69NGDBSgA/foZoppYAw+QzgX66MUgjhUwiQggHqUm/j1aC3ssgPUQJk0legoJqJzJFHq2RejZs2PAvk5/qSJq6HgMtso5u2rTFOoJ6tmo+feRQx2bSyMaICWWEYLQIG6qM0UUb/XQxhdkIBC3UgdSejzBBhvFgwUo/nexgG5OlFloUlZrieNeFZTrZtLMjgfwM4h9Xna0IBYu000kzKaQh0QIf2iMN/1K7/F/GOReczfvvvUNM6uikiUImxVUSO5/jftmNmz7KxExkbBYdSi1ttCT15QUwYiJGFGckm6yeCTR+DBuXNuOKBZkVmZt0PC2TM6lhA+loCu8W6kbUvbqE43Ipwie9uOiNq/KklLRbtuCMpGFTU0ZS0PcdqqoSDLp46PcGMjoXUThyn0kpqenpIi1nMyEEk/xzE667V3YwSC8FTKSBKgSCjO4o6zYF6e6J0SvaCKDQTzf9dGLETIQQm/mOcjl3jMI+KAOaktQa4u5bU+PE5644/CALBsMQIjz+ws2ktxAIBPaJ/Pz4w1c46oAQfa4I+buo1HfCSQbN1DAk3QkWBC56kUimisr434QQZJKHWVpHLDFGqxN0GIgSwS16uOHc8Tcdzzs9hYamCLdcNbo+OXCxhXc/HubWe/pYvlxQKjLpDvvxNxYykRm7hI8oZEaL0XWbWbd62163AcCECRMwWWIEQ0GCMoCfIc1vmzAB/BQyCYO9j4P219PbH0M1+2EcLUZYhpCoZJJHBzvwSW/SPkxKiYcBLGh+hpNEBS7ZRwNbtSAdtOoLiXZcCVOIEaWqcw2TmUmmyItfu07oKKIMIZW4UqqVehx2icGQvOT2vwCv18uN15/Fh69kMbFkdCy65zZJflkf1ljyUmKLsOGTXgQKQ7iZRPKx2ChM1DXoOefKLjp60zGkBqkZ2EhMao6Y1pFS3VSRqYWOpXVy7o+Sb3Bcd6mTF95oIi0tjXc+eps//+nPfPTeJ6hRid1p47orL+fY44793tPRu7u7+eiNTyj2JpYc64WBYnc5La1bef2Dv7Bu3TqCgSBvvfY2nqogwi8wCbMW3CpWYdPZydDl4GeY/lA3E5lOOjm89U4bP70ylsArAEQikj++Inj62bO/1+vZE7Lyswg2Jd+kklLi0/fTb6rjiFM8PPJAVnwd/as7nHz8ZZDrrz2Pp/745j/1G7S0tLBp0ybMZjNLliwhFApx1YVXMTNwEEZhZiQBCHpK+fClrZx9lZtnXvFw2vF29HrBb+7Uc9uDv+Xhx179F1shOVwuF3pjCE/uZqTajmmglLRYHjbhYIZcoNk1SQ86oRAjQgxJhswlUyT6x/daazjmOIHVovDG34bp6o7iKOnDu2WQlN022dy6bgJ6D4aYc6RCqlwTmNHJDrZTRBkx1DGbc7vCSToiJogOd7N27RoWLtx7zmBP+C/5+b8Mw8PDoI/SHWuhYKQEUS8MWCLpXHhWiGMPt3Ls2Z2ceZKDkl08ICdNUvhA74VYck8SRRqo32pm3iHdzJqlo7RIz5ZN0N1iQR/NpqU9yqzpYwfZcFhSVysoGNk1z5YFrI1+SZrMHtdHKI1Mhm0tRHTdSG8aJmHBJC2ECOD1eklJ2Tvzz4aGBmKxEJf/WFMX3Hunyn4/6MHckkdg1XQcws7gNj9Xbahh9oGDvPTHdKZXDtLz5RAxomRljb+wlhLaO1QeuF8lv8jHeWeZufTHNs69uodTf2jjrnu9BNw+nIzuEJehBY34pJZ0qxcGfNJLndiIX/opdy0kzZWNEIJIa5i7flrNV9+4eOKhNMomGElJESj9Ct7YMLNnjy2PGQ+qqhKNCZwpgv6BGEef2UFuth7PkIrNKnjwzkxmlpvwB7xYR5Q4XcoOhsNBvlwW5dqLU/nheZ0ctsTC1DIjG7aE+Hq5n5uvSmNSqZEn/uxm5sEtXHqek6xMHVarGJc0NhgE6emChpYwJx6tqSOvvaOXFx7Loahg9H6cN9vM1+8U8cPzOnj5vRwiUbj9vn4+/drP9Kkm8nP0CAStra1Mnjw56bl2R3Z2NlElhF61sIPteHHhIJV8UQqAThoSlFa7Qo8BwZ6JFolmXF5EGS3UkS0LxuxGxWSUAXrJUkvYyDKUsJ50s4Mqy9ekmqwMucOEZSjhe3jo54ijVY48ZOyAfNNVTv76gY8tW6N71Qb/afjgnQ8xYCCDHFLJpIo16NGTJ4pJk1n00Zm03K+dHUSI0CGbyKMEgZLg6SmEYKqsZCurKKKMAXpIk1ljFraNchtpZFHGTHx4aaaWdXzNfKnZi6SKTHpkOwo6zT+PsZtIOxU1JizxhXRTc9M+t8XvHvg9+d5JuxCfKltZTTYFzOdQFKGMnKuHHWyniZoRX9RpDOGmnUYMmJjHoXhxESOKiz7MWLHJFBShUMZMAtLPRpZSwESKKEtIAlXQESawR2W0CQs1bCKTPHpoY1h6CeGnnLlxNVEfnaTE0rn1+p/x14/e2ee2AJg7dy4ff/Mhr7/6Ot9+tRSL0cSSRUfx4ZNf0DbURC8d8dTyZChkEn6GiRGlg2bc9FPOPKzY2cgyvLgwjygSq1hNiCAxYmNsBNxygEaqKGISEynXPN1oZRPLmSEXjimXzSSfhx98lMMPP3yfy1x3RVSNYCOFEqZQzXpyKSaf0rglQwu1dNJMARPIJp92dlC+i4enInQUUIpDOmmjgRliAWlk0SCr6KEtoQwphyLCMkQVq5kkK2iimlwS7QqiRFB22xCNsud+TYeOGSxgG+tGQsRyicb23gf6Pw2P/e5x9JYYVl86nbSgSpUCJqITOlSp0kcnnTQxc2SjRwhBYXQa/eY22kP1lCTxBu2mlTSymRqdE5/TpQ9n42J50sAD0EgBVWq/k4dBUslM6p0OUMBEqliNInUECdCh1GM0BikPHMkgvZiwENB5kr73H8EzKCgMLcYqRjcqhRCkxfKJ9oZJmVLN6m1fYpcpGDEzjIcU0pjLQeiEjnxKGJS91Db1c87ZEbpdKjEECBUhSQg8DMkgVaymRE6NLwi9cpAasR6dNGJNCXPCUclDRQGyclVCLcl9IaWUhA0BsrPHf38yDA0N8efXPdh0DlqpZxIzEl4XQlAgSmlxfIc9nENaoAQJNIitzJYHJP1Mu3CiyljCPCaDXNpowCqs484NAfR6gU4/9vWTj7Xz+LMu3H3aWNJNGxVyYdI1RBrZtHi34vP59rr0vaqqioIChUF3NhtZSgZ5TGYmJmEhLEO00UCXy0VXTxrzK81IZx+xweSbAR3sIJtCNrEcBT2NbGOmXJzEQ7adKBG6acUq7Zixkkpmgm/2KvklZVSQJ0oISj/b2YQR07iBdPmUsJmVzBEH4pYDGI0DuAaH9qoN/hPxxuvPc/3FISaWJIoHFAUyUvWwh4prE2ZUVKJEEELgk178DGPERMouVQ5ZThO/+6WNa+7MpKWhjhhgVxz4VIgRi29yqsTIzVHihNruMJsVHHZJLBbDbrdz7Q3Xcu0N134v7bAnvPrSX7D3Z46bVG8dSGP5shWc/qPTADju+ON46423eOe1dwn6QxhMem4550YWLl5AZ2cnJSUl3HzdrQRrIqghlZTOuRxxwnqefNjJwjla31ZdF+aOB1XOv+h2HI5/TVG5L7j2pqu5YdMtTPTNGnO9LlMrp51oYG1VO48+WDTm9WOPMLN8bTsvvfQiRUXFTJ48maKifxxANzg4yJ13XI7D3M7hS0IM9ei4+goDwUAuecOTNOJzN2QPVfDSq19x0KEGmlqjTCwxUFpkwO1u+9caIAlisRhPP/04H7z7RyrKJS8+kcW0yQaeebGel1+uJrtvEQN0EyZIPhPwyAEEUMZMmqihXTaSThZRNCs7EY2wcmOMky/0sXiemUE3/Ol3Dh54aAPdTSkY+ou1AKOsZkTKMGqbVo21M5jRIIxkyjz66SZXFDMkPYQIjltiHyKIFTuCGDXVm/9Lfv5fRWlpKbGwjh7asUrH6EAaNfD5t35OPtbOc4/kcOlNvSyeZ+bIg60M+1Q++nKIVrWRHJnozbmz9GgH2zGpZrxdRj7rGsaKgcnMpECk4ZNDXPnTVXz+biZWq5Lw3hvvcGMdmLTLgkkhRWYSJoSZ5CVAqiHI7+5z0tc3wAtPrifPPR8rdvzCg8/n22vys6amhkP2H+04Xv+rD099PpMZNdc1Cyt5nrlUfV3Dk8/0c/EFZm5f0UlaYALLV46N1GtoCvPTW73UVSv4BrKQMoJnh5OXfmfm2+XtCKPUvOlUhS5ayZGjneROr89eOtik/5rSUoGKxN+gMocDE8zTDcJI3vBs/v7ROpadFuDAxRZiMa0MMKswbZ+M7Ts7W5lYosfnlxx9mJWfXpaKd0ilqSXCS28Nccf9A5hNgq5OPcWEGbA04DK1kGKLEYnoePYvXkqK9AgheOCxQe69PZN7fpYRH6Sf+V0OL77h4e/fBThkf+1+2hNCYZX2jhjMhU1VIaZMNCYQn/E2MAiuuSSNF98c4qYr03j+0RyOOqOTQw6w0DugLYpXrVq11+RnZ2cnUmptbhohJXIoJCZjuIytiKgKcmQhQRAPg/TQTowIEogQxCvdpCQJYYjIsOZtwwzspNJMHZtYQbmcGw/UGZZeapX15BYGmTGtkx3tAXp6VXr7JRIbnUEvJUyjitXMkAviKtNQRgtXXDy+l8xlF9i58ib3XrXBfxpcg250GPAzTLYoYC4HskkuxyMHKUFLXI3IELmUoBO6uA+ijyGKmISbfrppTZo0aBdOZsrFdNJMEB9bWY1NOsimgAgheukki3wmou2Y23FSwULq5Bbq2RIvCcmmgEF6aacRp8wYUz7VQu1IemEKWRSwnXUEhve93PvvXy2jYhf1aidNZJFPnhgloTT1Ti56aRghNbLwMIi2pNcxm/3ppYN6tmDGRjb5hAmykWXkyRKyKaCadeRQNBIekdhXZ5FPG41xEiEZvAxiwoyHAXrpwIGTSczAjJWA9NFJE36GmcFCujobaG5uprS0dJ/bAzQPxEsuu4RLLrsEVVX58IMPafbXE0Uzc9+9bMcnvUQIY8GOBRsWbOSLUvIpJSLDbGQZDlKZREX8e3bRggETFmz000WxnBwv7Y1KLZl3FvvFk693qnjSZTY1bGT2Lr+ZBonDnckxBx9PUUkhV1x3GcefcPw+XbemgjcQIUw9W5jG3ISKhGwKyJC5rOErCphAEzWUMi3pAihFpBGT0TjZMYSbmSweQxpHCAOCRqqwk0ofHfTJDsqYiUXY6KKVfErjxwekjwhhvNI1ZlMBNNVyAB+pZJJDAU1UawSz+t+NoGSQUrJ85bekO8zYdAa6vQGiRNjCd8SkNsZlU8As9hsT3lYYmk5sYhU7mqIUqVMwCCMxGaWdJrpoZiGHjzmfshebhQARQuMuXEAjGWLE6KMTlShphhTcQ5pPeidNhAmh6CP72hwEAgF0MWsC8bkrMiLFrK+vxoodN33YSWMOS8a0TbrIJl3mkeYqppdNmOxRzMMFFImyxOsQZirlAazmK5qVrWRkCvo9QcJBHSb0WKSdQFAynp37AfsrfNxSRbkcW9LdSTP5xbl7nW6+EwajBcImSvzzaaWeermFUqZhEEZUqTJgaEUtriVdF8Jkasfl7iYrQyG9Q8HUP/5vZiOFIH6MaBfjZ4hBeilWJ/HqayHOOjl5m7//2TCHHpD8c485wsaG78Lxuft4xDqAIWrD7XbvNflpNpspzNXTum2QXEqYIEZJfqMwMYkZGKNmrryhgbXfWLjkAiO/uvdrjOEUbKSQTylGzPTREe//vAwiEAzjYTMrKJFT41YzHeyglw5MmLGRQpggbgaoZytlcgYppNPODkDGx+dW6plAedIgxp1QhA4hteeukInUDrrw+rx71Qb/iVi5/GNue2EsuSSEwJEaI9odTerDHpNRJJJKlrCKz2nN+Yq58xT2W6ynsSHG519FsPdU4IzkEjEO87dPbVRt7GXi0EJtLJOA0DZEdpYM20jB5d2D96GUDA+pLK7cn0uvuoSfXP6T77MpxkVHawdm1TquWEkfNtHR1kljYyNPPPoLhjxNpKcp2NPg0KOP5Iorb42Hc86YMYO8vDzeeu8N3njtDd54+S3CwQgGfRn3PWklEOhDJyAnr4Jrb7yB4uJiIpEIBsP4z/r3iYULF1I6J4umrcvJ9FSMej7r6vBbOghviXLRWc5xn78LzxBcdtMDnPpDJ098oMfry+WuXz1Jbm7yzYpoNMq1V5/Jb+8YYs5ME4xYcV15AUycVU2ZPCJpuwshMPgy8fm7CYd3tXz5flW/ra2t3HzjeRy2n4tXn0olFJI8+oybr76K4TCakapClW45GbEiKlnCRpYBMIcDUYRCntQCQAU6nDgpUScTCUXoa9rE+TepXHahndwsPT+7N8qvbrFTkCv57Ms6JDAUUNhUM42ethbMOBKCGcMEsY4IKHIpooOmpOsJKSV9dFDCVFLTFRwp+x4IOB7+S37+L4OiKNiEgzI5m1rzSnTSgDmaStjoYvO2IB1dUUqLDHz6ej5LvwuwYk0Ag0FQUyPIVUvZzHdMl/NGduZVqliDnRQWchh6YRghBxpw00cHzUwjDZtw4Nk+i0WHbeai8y3st0jbjXjy6SD+pgKygqUJ37GQibQptUyXYxl4KSXhzGZOPMZJikPH8u/66f1qCD/DREV4n3a216/9minFo//+7SM+0mQZtWxCJUYK6eRShE7oyfRN4dkX2/jNvTYQEoMw0tduZ/mqAEsWa5Ox+h1hTjjNQ2bXYkpHiEqJlirWGqxDrs3BUtbMOx/40XmygSG28B05qSZiRh+6mAVz/wSkc4BrLzBTXRdj05dZOPEnEJ+7It09nYceWYXlZ4Kgx8gOZRVL31q2120A0NbWwcQSA0cebOOCa3r47I0CXnnby5qNIW6+Ko1Z04309sd46A8uPvjsCyZP1HH8NBN33pAfJ7PrGsOcfkkXr/whl5nlY2fn5/8ohVf/OsSZJzl4+I8uNm8LMXvG2OM2VYUYcMV44/UYQ+4ghx+mZ/H88YMA9ptn5t6HB6htDDN7uolbr0njshv7EYpKNKruU+L1Aw/8Cr00kUMhIQJECNNKHW1KLQ57lAyTpLWrnn66Rnz/jExldrwEYlh6qGY9k+UsUsWoQlpKSR1bsJNCI9tIJwcDBsIE2cxKTNKCRIJ5mGf/kMJJx4x2wJuqQpx9gYfMjgPol5300M4UZlHHZlQptVRsXQ8pjj34QaYpKLp/zvPs/zqysrLoaumhm1ZK5BSEEMxgIVWsJp1splJJP11sYCkxGdV23ymmgoX00Ymb/rh/TTLPNqMwkSML8eHVFhtsoZkaLZSIIzAkURJPpJy1fB3/t+YSq6kmN7CULJlPGllECNNLOw5Smc8hbGYFBUxCIPANj/Um+0fw+xLf00cns0mu3kkVGTTJ7fEkcICAXMsKPkYiqWBRgkJFewY200sHEygnlUyq2UCrbKCQUZN/CzaG8dBCbbykfVeEZYggARaLI4nIMNtZh4M0WqgjwDAChVQymcocFKGgHzL/S+TnTkQiEX581oX0b/UwJ7aEKtZQRBlDuMmhEJfsG0kYd2DETCv1RIlgZzQZ2CCMTJfzaaKGfrrwMcQMFtBGA9OZP5Li7mEjy5gqK0kRabTTiA49W1mFASMRwqTINEqZhk2kYJQmhqU3gUQeoIcKFuIO9JFaU8TDP/sDddX13HDrT/f6ehVFQUUlMlJ6t7sVC2illBZpQ4dOm2yOM0YB2EklwDBIzcdu9wVjQPqoYQMzWJDwDPnlMNtZR54sYYAe7KQQkD5c9DGMByfpceXUrp8ppaSBKvKZEK8oiRGjmVr0GPdJ9fWfgpqaGtLTQYfKjy+O8MjjChPDWiJrjdRC/sZLVzdIM8OhKLHsZrZ2DyJGQhoVNN/P3YnunZ7Ju1cx7ERIBlCJ0Ze6mWAkindYHTcsbQg3OiEwFLVy3o9szJltYnMVvPTGx1g7crFFUnDp/fvcHm63mzRrBowjjFOEghIxUykOYI38ikImjCE+dyKPkhG/3yIGh7vHhDLshE7oSZdZKFmd+CIqatBOCcUUiTL6B1t44bVmrr88Nel7N2wAC3a2sZYSOQU7TkIEaEWbs6id++7tmJWZQXutIEfYmSor6aaVbdavKcg1YDBKTjvewIvvBDjv1BSaWiN0dEURQmV7tRpX4iTDTuIzKiO000iAYQpLw+Tk1lGzI8SXf/dzxMGJY2lnd5TX3x3i09fHUbPHFPTocMk+JGrcszYZArEATqcz6WvJMHPmTKrrokR0QYpjZUmPKWACa2sbOOCoHobaU5kcno0JC15cbGXViF1JARUsjIeJacS+lQ4a2UE1O+M7dvoUV7J/gtVAVEZYz1JiIgg6lYzoqHJsGC9lzKSVunGvQwv11DZqjZgwSRuh2L4/G/8pEEJFn0RpDHDdVRbuvmEbE6Jjq+xaqCOPEiKEKC5V+eLdVPJzR5+FYFDlh2duo31LLwcdoOcPz6pkDJaO2cQzCTPT5QLq2cxMsZjQoIOa+jDTJo+1hlixJojRnU+5q5Ln73uZ7q4e7vzl/3wK+pTyydR+8DW2mLZhIaVkCDcRwthwELEGsTms/OL2c3j2dzomFBvjx/3tk0+45qpN/OHpNxMITKPRyLnnn8u555875nyqqvLHp57hqouvQQYFMWIUTMjj57+6nenTx08Q/77wg2OPZH3aFrZXrSJm0pOfp+Pnl5kZ9qXwiwcHyc0Zn/bKTNdRVADHHq7H7R6iqXWA8885mhde/pj8/LEhuF988QnHHeZlzsyx69jMdAF7cLcTqqC2IcKkUq1dG5rCZGZN3fcLHgfRaJRbbzqflx+NUlyYjpSSn9/n4oO/CfRRBwNoNieV5NNEDW00ECVMHqXxKrJGtjGbAxLmbjr0FA4u5uFHvuXkH0a54MwU3v3cysqqg1j9zGcYDUZiqpljjz+PH05NofWLP9NLl3bPyTDFTMGIGT/aekZLd1fpkE3kUxonplWpamHd5OPLrMOmWDniiKO+t/b5L/n5vwyRSARFp+LK2sSa97LIztTx7Uo/l94wxKFLnBx3did33ZTOCUfbOGg/CxaLwlU3uvG2pjNMGzp0bOE7zCkBwtEYmb6pFItRZZ1eGJhIOW1SM5utl1soYSrOWA72lsP5w/1beTSjDSVqonTgEGwjRuguegkTxIKdFNIJmgZxqS2khUdVR1JKelOqOO00HSkOrZzkxmttXLGuHp/Hi84YRafbe/+aoL+Hb1YENK8Ov6S1XSWLfgqZiA4Dg/SykeVMlrNwinSifiPPvuJF558IArL753HJZcs58eQAlbP0PPpkgKyuA+JKPhhNFQvLIGF/EE+Hjpt/2YcnYCQ7JY0Js73cc7uOimkOmtui3PP79bS1R9l/vzTeed6JM5KHSv+412AWVjo6Va64pZd+VwoKBjwez7g7SclgMkapqY3Q2Ozh4P0tHH1mO1PKTLz8ZE68o8jJ0vPbu7JYUDnEE8+5uX+3YKQpk4wU5uuTEp8722FOhZlvVviYOsnIjXf18dzDOQnWCi1tEW68q48Mm5X07kNZtWIFM2ZEE9TCu6O3P8aUSUZ+/bMMlq0OcP+jg3T3RimfoqO9W1JZWbnX7VBXuw0FBSsOumllOvNIJwchBXJQ0qe00UgNs1hMPVuYRWKpkl04mSMPZA1fUy7nYsWBDy9tNJBKJiViSpwEAq0k00kGU8RsutPW89QLBvZfkKhqqKww8cwfHFx1QQ1F7rkYpZk+upgpFsd98VxuB5981cVPzktNel1vvOsjsgcvsP9knHvh2dy47hYMGNnKKmbIBRiEkUq5hD462c66kYWIiTxKKWBCfKD2yAGG8eDDiwSqWMMcmaj8icootWxkIjPw4sKEhSnMpJFtSYlP0PpQnRx9LvroImvEk3QS0zFh0Rb86JnO/PjiKFeW0MEOokRR/SqBQACLZe+9XoUicMVG09sFyriLRwAjZqJE4uqdTHLjaea7Ep+gPf9T5Gy+43NS0UqkyuVcOmjSyv+kZhQfwMcUKmlgK9VyPWXMjF/fkHRTyyaMmKmSa7DhGEnwXoqDNKykaMrIkTFqqqxEtUT3SQU/Hh789W/wbgiTF55IL52kkYWfIXppxyX7iBJhBgtxCG1BrcoYrTRoKdDSTxb55FCIXTjjtiZ2UuimjTAhGtiKGRv7i6NoljU0sDUeMFTBonjQlJTaZtoWVjFL7kc62VSzjgmynAxy6aIFB04MwoiQCnphoMBTxvuvfcgZ5/5or8vghRDo0WHEvMegrUzy6KMLgdgj2REmiB4jEjWpl3czNUxjzpjNA6uwUyZnUsdm5nEwbvqJEEJBh0TFh5coUVbxOXmylHSyCBGgi1YyyCFXaOSAlhaqbSPkUMjGjRtZsmTJXrXFfwq8Xk0BZrZKfvbTFF55xRUv67TiYJDecT1pXaKX9q4wWfYU8kpDlBTpGHDF6O2VhHtDSd9TzGRq2cgMuTChn1GlSrWylh/8MMiNVwQJhSWnn+8i6B67uSSlpIkaplSE+eb9Asxm7XOOO8LGjVekcuxZXTSsysaoT/6994T09HS8Efe4r8eklvKN0J4DXRIP3p3QocfLINkUECY4blUTgAUHQ9056NERpZc2GrBIO2mRAp7443aOOcLK1LJE8uOBh73EuvOYIKbhk15aqMOLG5DEiFFGBW1d45Ni46GoeDIbVi4nKjWFWx4lKEY3p53i4bYbUjjx/E7uuz2DP77s5bFfZ8dJmWdf9vLo7TvIj431bg7LEB4GqWEjoClzRF4rf/84m/Q0He2dEX5yYy8ffjHMuaelYLUIPvnKxxvvDXP6CXZMpuRj0l/fizCd/ahmPVbsY8LRdiIgfUi9lnuwt1AUhcEBgdVgRKcm7+MUoYA04NpaRBGjidCZ5JIhc6hiDdkUxO0bVGI4SCVT5JEni/EySAAffobpo5tUMmijAYdMJZM8rU8WBmbKRWxlJQX5KkOto0pAZWS8Nksrw9KDXYwld/vpIm1kfPcwgAEjppT/LtPHQ27eRKrrtlI+ZSzZePZpdm65s5Mtbj8TKMeKAz9DtNGAERM5FNGbupmnfp+eQHyCVqL+1ovpzD+yhZ7hBShqL5lqXlJhnllYiIogTep2Av0Kp1/czUd/ycNoFDz3qpc1m4JEIpKaakmh62DNMzlWyWvP/wW7w8H1N177vft87oozzzmTvzz3Bhk9uQzQQyt1OEjDhJkuWghEh1j693d4+XF9QjsIITj5WDOdPZ188MFfOeWUM/7huaSUXHnJVbQs7SY/MC0+bgS7/Vx2zlU88sxDzJs/73/sWgEmT5nJd3+HLSvyxrSrwaDw1vvDnHFicuX6slUB+gei/OLBAS45J4UzT7azfnOIqy8/ikuv/DVHH31iwvGfffIaj92V/PlcvFDP6tp+UhnrAavZU/VyyRE2DAZBKKRy069Urr3x5n/yqsfi888/4cSjghQXmpFScvHVLr55N43ZsjwujuulnW2sYyaL2MZawoTjllaD9JBBTlLltBACe/9Unv5zA7+4xYnRqHDNtbdz2eU34fV6cTgcGAwGfvHzu/DjYxaLR2rw6tjA0pHgqSgB6cMibExjLs3UaJVXMpUIYYbR5uEidYDsSWEOOfyC79VC4b+96v8yOJ1Owjo/s+aY4wbOVouCQa9nxZoA772UyzE/6uX2u4dB1eHp1xEL2ymmlIk46EhbQ/ncILdem8alV3vJ901Kep4CJtBOA07S2c46YjJGTAlSOVvw7qv5HH78IMqADrehA3/udk4+0Uh5uY4VK6J89U2E+RN1lJU28d4H9TijOeiNKhF7Hxeeb+aGq0ZVLnk5eoIpneSmx2jaR5s7RRGkORXuetDFqtUxpqiJpX35lJAt89nMSmbL/QlGo6zdEMJHPR2yCYHA3evn+T+mkEEO/XQzVyRXk+RQxGZWEnEp3HtPGo/eZ2L/I30893h2vAOdNtnIq0/lcv9jg1x9o5c875x4qMZ4iMgwbZ1hjFaVAmMeAxEP27ZtY+rUvd/hMZs0ZedLT+RQWWHmvKu6uP+OjKQD5ukn2Hn6RQ/hsMRo3D2oABqbw/z5L1621YVJcyqcfYqDww+0oiiCQEDljy97uf3adIwGwSkXdpGaqjBjqpG6xgi9/VGuviiVRx8wYRBG9FErXy7rx+1RufLC5KUEz73m4fIfO8nJ0nPa8Q6OP8LGQSd0cPXFadx2bz8bNmzY67J3o8lKlAGaqGYqc0nfhcDR1EPFxIAGquJBELtDLwzkymLq2YoBI07SmUplfNG2kwRao3wOqo7AyO6USB1k/wXJVcv7LzBDWh+4tbLDDnYgpUQvDOgxkBWeyMNP1/CjEx1jTMHrGsMsXxXEqIxTK/cfjiN+cES8rDKXItbyDTbpAAQhAkSJspgjExbnQ9LNAD300808DmY76zSFGYLVfEWuLIoT3276MWGhga3oMRIjzHbW/8PvJUciOoalh2E8TGIGHeygmMk4RGo85Two/ZriFCtWbLTRgJ0UvLh46423Of+C8/a6LSZPL6N282bmyYO1dN5/oJ7RCC3DLv8O4WeYcuYmPV4IQabMxcsgTrT+pZCJFDJRC1AD1vAVPrwUUIoJC5tZiSpVBAIVFQeplDBlpOx9kG2sASCHQtLJIUY0nohezUZybJnMnDlzr9sgGaLRKF9+8jXFIS08o59OfAwxgWksRktO9TJII1splGXYcLB9pLR/AYcB0EcHm1hOuZyHecSbtYtmVFT06PAzzGQxC4BB+qjkAK3EkZlx4nNnG2aQgypjtNOAARP5lOKmnwaqRlSvlYRkIE4yCiFI6c/hpT+/zG13/myvr1uPgSwKiDJ+yXA2+azlW0qYTBetSdV5MRnFzzBWNGVoAF9CkNhOkne84CKnSEcndZiEmSyZTxWrySCXSczYxYe2e2RTSWLBxkwWJZS9dtNGBC1oJELof3Qx+O+KsrIyPC7B4Qdo43VKeoxod0Qj0JnAar6kQE4YU04ckWF66CQtTeHBX5r50cm2ePs2tUY46dwtDNenjLG4SBNZNMtaVvMlxbIs3md2Ko3c80sLV18yuoG7/DM9Rxy/nNS+mWSghScGpI8mqtHbfLz5fGac+NwJk0nh1adz2O+oLmKBfQ/8s1gsxIjilgOYsdJOI0O4EYAJK3oM5IyQaxnk0s6OcTcKBugmQph2diB0MZpi1ZTIKUk3CwIMU8pUBuhmGgXYSWEH1XTRgrN7MkedVsOSBTZOOcnIoEvl2ZeGGWrNwOeJMsCGEcV2iGlU4iBNK8ukiXAkwuDg4D5tBp140jm8/fqfcFmayApq86hs9yze+VM1r7zRRtk0wQtvDPHqk7lkZY5ey4/PdPDyay30b7aRoebH74eQDNCZ9R2HzFDYURfCFHbS7qnnxyfqSE/T+qvCfAOfvFbAuk1B3v/MR21jmLQUhS/fLuDkC7o4+5QUCvIS2+3Zl4YIdGSQImzMlItppoZGqjBKc8I8LiB9bGcdmc6sfSI/3W43qt9GUIxfdqxKzeGxUJaNIbF2hmI2Uc0MFgDaPVGwi3eukwwcMo1q1mPCSDrZGDDgoo8N1DNVVmIXTqzCjkFa6OgYQod3lzFaEpURJjCdbayJH78Tg7KPNhqYxX5EZZRu2ogS5uD99t/rdvhPw3k/vp67HrqA15+WY7w2//qhjwyRQx9hmqgGND/yYibH2106BzhwccaYzwVIdeqYMzuHX97/NAfPP5gJexiTctLN+JRm5EAaer3kvKu68AXg3tsyuO26ND741Mcdv/JRpV+JjCqkk0u2WsRLT75CNBzm5tu/P9JrzHWkpnLFDZfy8D2PExmOUskBCf7MvvAQW9Z+h82aPC/kgjNMnHHly3tFfq5cuZLGVW3kByclPGNmYaW4t5w7brqTT7/9GNDyTV5/9XW++uwbDAY9J/3oJI7/4XEYjeMHqu0NPvrgJe69LT3pHOL4I+3ccd8AO1oiCQFZoOWb/OZJF0ccZOHum0fbYlKpkZOPlZxx+X2UlEyhvLw8/looFMQ2jvjnpmvtLHlvCw7vIWO8hbt1TZhsEQ45wM7TLwV5432FS6/41feqjP1uxcfcfoV23g8+87PqkzSmUJkQMJdLMWZppZFtFDGJesMWhiJussgngC+hMmp32NRUtlbF2FodIjungmuvuJ7Na7egjxmJiJBmm+VJx632I5FkiTyyyIu/3y+H2aqsYro6H7twMoFyiuUUWqilR7SRZjMRtDXiyLRw/KnXcvY5369NxH/Jz/9lsFgsBKMxjjxC+2kefNTDU09FsJmcdHS6efolL/fckcJvn3CDEPj7sqhgISEC1DuWcuM1Zm64Ik9brEaD4y6MFaFglBaKF7SRnWEkIxO21oc5ZImVhqYoJ/zQwLNPrWDWgjDvvpIVJ9LOOhkGBmOc/pMubro2naOODPHRF11ccq6T2TMyx5QgrFwbYHKZwvWXpXHeZYP71BYlE2bS29zF68+ZcfnCzE1S2qcXBgrlJK2sMhLCqFcotuYRzGrkmKP15GY5+OKrMDtqu7EOjl/2p+0KQ0wV3PlLH7npKr/5ZWrSDvSmK9L4zUNdlI54+wWln0iSpE2APnMDhx9mYOVXdoLRKGGCFBbuW3lTT5+XsgkGKis0ab1nSFKYn1zFIIRg1nQj7V3RMZ273Sq47o4+7vhpOr+6NYOevhjP/cXDn1728vwjOXy1zI/bE+NHF/cQCcPMGUbu+3kaQgjycnQMDatcdF0Pql9T+yp2H5+9Uchdv+nnqtv6eOzXWQm//5vvD1FbH2bR3NGSALNZ4aFfZfDm34Yon2Lk00/f5Ywz/vGgCnDIIUexdeOTWLEnTJh3RQ6FtFCDfRwFDIADJ310MJv9kz4fQggKrNl49D0E3RFtl942/sRHCIHNJuLlJFE0NWGqzCR7hJxIs5k49aIuLj3PyQ9/YCMYkrz4hpdH/uhl0B3DZP7/44nz74Zly5ahoGcqs7ELJw6ZxjbWYCcNPQYcONnKaibIaRgxU8MGTJjJJI9SplHNenToGaCbCrGQJqn5ClqwkUYWQ7jJpoAsdl0ABtnMCvpkJzZSRjxB/ZixkE8pEokOPY1yG/10YcDIFr5DIhnCg4NUPHKQJrZjwIwZM8N4iRLBhInJzGYjy1i1fPU+kZ93/vLnnHHSWWxmJVkyHysOemgnj+Ixx3qlCzO2+P2teedo33X3UJpdYcBILElIjRCCQdlLjBghAjhwxr0yG+RWzbcPPUaMuOjVksZFDukym62swoINndChQ0cxk0mVmdSwkT5X379MdPX29mKMmBFCewa9uJjDkrjnLmipx7PkfmxkORLJDBYkVABkynyMWKhiDUZM5IoiFKnQyDYCxEgjk5AMYMSMglZy7qIPiaRPdpBDUULJcSZ5tNGAgo4KFsbVwr20s4nlRIlSzOimj0XaaG3eN7N7gzCiSOilmzI5M2k79tKJDoV2mjTVvHQk9J1RGWUbayllavz9BmmmlTpK0DboJBLlH0wVd95TXbSQTg4FYkL8tZ0p0nppoJUGJonEUBZNmRtmltiPermVLpopLh57T/+nIyMjA6RAjWrP9PVXWrjv9u3kDc1GJ3TkyiI2sJRJsiKuDh+kh2Zq0Zn9XHe5kzNOSZwDTSg28OlbORx+9HrsPYcmvDYk3UTQVKEKOjwMEsLHWWfpOPtU25jPWf1NJgces5nmthpiUsWMFQMGYkR55kU/V1xsI2+3ksPcbD3Z6UZ6a0Koqoqi7NlndFdIKVF0Cpv5Dis2yqhgEjMQQjAsPdSyCeeIj5idFFz04ZND2IRjZKx2ESWKHiPt7CCFVAqZhDFmxkUfm1jBBFketw0BCMsgbvqZJuawQ24jjxKMwkQ5c6mTm2mmhpyeIr77UGHrJ1YiqkqrbMRBDBUfEUIYMDGb/ePPmxU7k5mJTTp48N7f8ODvHtjrNsjPzycUsDJsacAYScEZ06qBMoem0+W1Mve0HXT3RROIT9D82D99J5Mrb6rlb+9tw4aDtKwI2YVh3rgvhTkzTfj8Kq3tUR59NsahS8bOnedXmplfaaatI8I9vx8kxaHj8fuyOOWiTpYssnDyMXbcHpWn/hSgrTqFHPdsEFq/NZlZZMg8drCNFqnHghUfQyM2DLPxpHTtU+r90NAQOnQEZQgvyT2G3fTjIPmcHjQVe0RqOQHNsgYTlrgwRKKioCeIn0ImJvRvKaSTJ0vZyipmy/3RCwMqMWRMjxETNWykXM4ljxJaqWeimM4MuYBGtuOT3hG7lBBaLYeOdnYwSA+pZCBy2xj2tux1O/ynoby8nIOPuIaTLnyCm66Q7DfPTE9flMee9vH+uwKDNx2v2I5RmpnPoUmUgOxx/pGWqmfNmtXYHFGi/ZGkPrVSSlSTD6tiZGJsISurP6Fsqsp3HxdhsyrceIebz99JIcsznwJhGrFa66FRbsMSNfPxXz/jsqsv2+ssjH8GZ517Fn984hkKh8vHBNPZhIOCwHSefHYHt98wluyyWRXU2N551D/z5HOke/KTKmT1wkBsUFBTU0MkEuGqi67F0ZdBaiSbCCp/Wv8STz36NC+/+eI+VUbujq7OZqZPHV9MctLRNs69qotrLk7jlGNtGI2CZasD/OYJF+GIyp03jCXDDQbB/bfpuP/p3/HAb56N/33uvIP44u+vceIxY8veiwsNTJ0Zorn+axzuMmzhLCKEaNfVMWn+JE46/Q4+X9NFUfFUXnj5OEwmE5FIhJaWFvR6PSUlJf/S3Lirs4toVBMtPPJEgJzAvKS/S6rIpFnWYMaGXhgYoIcsmYceAwH8SClx088A3USJkkEumeQSxM+aDUHufNBEbc12nK0FlFABgFv2000beWICOkxsYy3lcm78+ZFS4rO4mT9/LjablerNW9FJHRglM2dOpSI6GV/Ax2FHHco555zzP+IZ+1/y838ZfD4fSkxPa0eUz7/18aeXvFx2qZMfn23FaLBz9hXdNDSF+fqvhRxz6gATI5WoaN6eBZmCn16udV5CCFD2vHMaJcwzj2fESTIp0/hmRYAPv/BhMAgsOS5efaZojIIwI13Hb3+RyePPufnNLzJ5+E9uJhQbxhCfoZDKC294Oe14G29/4MNq3zdfwwsu+ik/Pvsr1OEUsjGP6wWcSS4t+ioOXgyoetJTm3j2kZz4TuCNV8Hy1X5OPMU16tK/e1vICBHCTGQ6HeEmbM4QmRnJSQKDQWCxSoKeAGZhYSLTqWIN0+X8eJKnlJJBYxtZFR1s2iCx+4uJEiZmirBgwYJ9aofqbeu59JzRMqzhYRVVHbvTuRP9rhhWCwnqnc3bQghF8P7LefH35efqufOGDN7/bJgfnNFOMKRy+IE2zj/Dwa9/P8gHr+ai042eIytDcvE5KfzygVa6M/oJCz+RSDq/vCWTl9/ycsxZHVRWmLBZFVZvCBIOq/z27qwxHfiBiyxcc3sfk0r0mEx7r/g46qij+NPDz8aNkpNBI7EVgvgwjxPCoCl1tRLL3RGRYcKEQKhUzBCsWyG0Z8utEovJhPbYiVhM4nZJmkaIk2nMQY+eQXrZwFKEEiNzUBLqUXjoD4O8+b4XVRWsXyPwDFpRCXLhDRfudTv8J+GzTz7DgAG7cBKTMbpoQQLDeAjgY5AeTFioZwtB/BQwgZJdiJw8immTjbRQR1D6SSEdAyY6aUaHnlQyyBaJpcYmYWaOPJDVfEkK6RQzGdtIyVQj2/HiIo1M0siKhyEB7JDbtURcaaeJaipYmLAh4pUu6tmCERMKCkbTvu1wz58/n9TUVCa4KwjgI0aUNurRSV0CeeuRgzSwlQoWxa0XmqklmwKC+PAwEFem7o4BekhLUqbjk0M0Uc08DsJFH+00kSdL0Qs9EaJ4GKSIMhykEsTPdtaRLrMpFpOZKKfTTiPTdlGcpog0LNKGZ3iA7du3/0s73larlajQ1I8eBkgnJ4H43AlF6CiQE+mmNU58BqSferYgENhwYMGKn2GaZS0DdFPCFFJII4CPGjaRQiphQmxihRZqRDYRwnTQRExGKWceilAQQqBKlVQy4xO+Yibjpo9KluBhUAudklacIh2/Msy8SckVueNBKiq6mIEU0qhjM1Pk7IS+dlh6aaEWbeCMkUEB9WxBkQpO0okQxk0/KaSjoNAnO+mmDQNGAviolhsoZCJmrIQJJownu0KVMcIECUo/PbQxmwMYlh566SBGlBTSyKKAVJFJrdzEermUPEoxoKeXTiQq5cwHYCLT6aGdnp6evUpa/U+DIk2s3RgiGpWceaqdNevdfPbeKlIHyyllGhHC1LIRA8a4p2eECNnZkisuSK7iyMvRUzApSHW39ntLtJCBAXoJoimUh/HiwwtKjBUfp3HwV8MUTYrwx0ed8bDDzAwd993t4ILLPBiiNhQU8ijB4pvBJ096eOuNGi6/Qs91lyeWrhn0CjpVh8vl0gjevcRtN91ObBjMmKnkgC0XlzoAAQAASURBVHhf65NDdNKMgo5GthGUAXZ6NW5jLRZpJ4QfJ+noMdBNG0WUUSRGq6Ss2MmVxWxmpZbkLax4pYsGtmLCTI9s17Z6RqxRpJRkkU8PbUxiOm000hnrRCWGDQfWkYC1DpqZwuykz1EeJaxauppwOLzX6ichBDk5UxjePkyjYQNCMWCTTqQ+hEd10d5lZMY4RIDFovD8kxmsXN1BVOnl758Vkp42eo/YrArlU4wceoCV5rbx1eUd3VFWrvVTcVAzgYDAN2ikfjP87S8R9FEruYFK8sRo4EpURokQitsKTWQ6EULEiNHEdrpFGyced/Q+LfwVRSFIgJnsxzaxijnyoAQLhrAMsYNtmPcwd5RSEiHERv1X+CJh0sliCpUYMbGD7XgYxIAxgfjcCaMwUSgn0UUL+XICMaIY0MLjcilmI8twksEQbrbL9UxgGjGi8THEgBFFKMRklC2sIkyYLlo5/wgd9W3/XabvCaeedi6LFh/Ca395mjseWMpg/xD+YRuBUIiYroWUWAY+vGxnLVNkZbyfCMsgA0NBunuj5GaPbWNVlVQ3RCkqqye/MMSOwS2UqZVjyEOPoYuJZZK2DXnohA6bycDNV1nj66DP3rVQ4J0Tv/+16pBcLNJOlbqa7L4UPv/8C0477dT/sTbq6OhAHzSNa3uToebzt/druP2Gsa8NDMYwm/dOjT7QN0C6KB33dX3ASHt7O/fcfi+FnVow2852yQkW42sc4rILruC9T9/dq/Mlg9liZ9A1HFeq745ASPK7u7PYsj3MGZd1U1sXQVXhxSezefENb9I1HsDUMiM93Y0Jfzv9RxdwxaWvc8TB6hgF6JqNQfJydbz7YiYvvd7OqtUtpKdDIGbgh6ffyPz58+PHqqrKk088wIplHzJnBgTDUF2v50dnXc5JJ535T7VD9bZe/vyXIe7/eQZuF2SNY+MFmhd1F61EwxFspNBGI0H8BNHmdCoqRkw4SKOXdhrYihETGYOlNDRFcLTl4GT0HumkmQloCtlskY9e6qliNXppRIeeIcXFyaecyD33/wqdTqfZ4zQ1cen5l7Pj2w4cvgwkOl7b9C5vvvw2L73xApmZydcs/yz+26v+L0NHRwcWmcLbf3Pz1w99fPCXnPguRjgsQcDrf8xDpxMM9inkCxOdspl0stl/YW/ChGHBfIXa95Lvgg5JN8IQpqQw0eMjK0NHabEBgaS40ECqM3kHMm+2met+3sfdvx1keDjGCed38OvbMjl4PwtCCDZuDXLlrf1ceKadS89P5dIbewiF95wivjtKS0u57qa7ufO6u8lSx1dLxohRWCioawiTl2Pgry9kjSEGlyyyMmnKEO6aAVLF2Al2K/UoCLIp0PxNI4E9freMTJUWTy1TqcQp0imTFdSyCSlVbcfEMMjRR+mprlFxds2nT3TTLVtZvN/cf2o3p39AI7L/+tEwgaDK53/3cfShY3fjh4ZV1m0K8ZMbe5ESLGaFay9J5ZW3vdx9U0ZSwvSEo+zc/+ggm78p4etlAa69o49brkpLGARUVXLFLb1kZ+pY8Wkuudl6Hngc3v5giFOPd+Byx1AU2FYbxu9X2W+BmVXrglQmCU2KRsFmEWzeFuaW207a6zbo7OwkiwK8uMY9RkqJbmT3PBnBo0qVbqUJkwE8oUFS0e4Fl7GVoYwaCkpimIUg1BKlulaHwaiSH55Kj6uKV98Z4vwfjd2dffXtYfq7DBRRQoYY3bG04iBHFrFRXU5Ox8FIVLyhRjplNy5PlKLBJRQi2c46fMPjpDb8h2PVsjWARJUxtrKKfEqZQLlGkNDGDBbEySVVxmiihh1sZxKj6rIiMYl+2UUVayhjJl00M4cD2cBSCkluC+KinwxyKRejhJSTDGaSQZ3cjJOMBEXQsPTSRQvZFFLNeuZx8BgleIpIo1BOopV6BAon/yjRP2hvYLaYaXfvYJqYQxb5ZMkCdrCNZmowSjMBfBgwjhB0yzGMEK1hQlqyOROoYxOz5FjVs1v2YcJCI9uYJucklDnXswULNqrZQDrZZJATJwYC+FjI4fHSHifpZMsCGthKt2wjVxSNEBCJyCAHN/0s/Wbpv0R+pqam4si2EenRfILSxiF2AVLJpJd2/HKIuhHC3IQFiYqBTCpYRIQwm1jONObGx047TjJlHrVsRkVlHgfFFxIWbKSQRo9sp5EqJjMLVarEiMYngKAFEAmpEaOpZDBb7s86vqFYTiGa5ef8i/ZeBQwQlmHMWBmgBxf9eBggRxZixEI3LfjxkUEu6WTjxUU3bVixk0IqIYIjSittA6CDZobxUMFCbCPp2V7poolq/AxjxkInzRQwduHfzg6sONjAMnToqGEDOnTkUoJ+pCx0I8uYImdjwYYZ+4glgIEyZsV9WHe2kVGa9jn1+j8FObl5DLo6uPkXbn5/byq/vy+VreeF+N1jG2hojBJqipI6nEWU6Ahp6WEhh9GjfIndNr6qcnKJmTUrNI9BgBTS6KOLbApII5NW6qlgERZpA7f2nqHuIQ45ZiV33Wnh0P2tFBUYUFVwxjJRMDFVjAaNmKWFtN4c/vTYGmZV+Dl0iUZMDQ2ruPoVQMU0Xkx6EmzZsoW1n20kRoQM8uJ9bbdso4c2JlBOikhDlTG6aKWJahQYUdkF0aEnnRzSyMRFX1I7CJ3QMUFOYxMrMEkt1Xs683EzQDPVzENTynbKZrppxUEq2RSykeWkksk05rCVVThIw8MgJizoMYwbPCaEwByx097ezsSJycOjkuG6W67l7qt+TaXrKHrpZDBvLS89nkNpUR7Hn9MxbiAMQHtnhOJSyZLFDu5+aACTUSEjTceZJzsoHfF733++mRPO7+KKH4+1NvrkCz8XXOHGGMjDLO345RA+PMxlfyJD2qbQThIyKP00so0IWr/lw4MOA1Eiu4RSekEvWXzA2DC9PeHPzz1PIROxYUeRerYalmKM2bCr6fjwoqIyjbnUs4WYjI0pQwVNGZqZH4SAHekyUM48POY2ejJqqJwJQ15o+m78dUgW+WxlFSGCWHEwnflIVGrZjIKeEAGGcFPABKpZj4NU8kSiwl0n9MyW+7OaL4kR5c234IobjtuntvhPRXuzj4FOE2o0E4+rh8mRSm0NMHLLdsgm1vINFmlFIgngI6eniJvu7OXlpzPH3NsvvemlvW2Qt994AYsJ5hzZS0vrZ4R608gcmIMeA4OmJpTSHdTVSgqGJuNnmJQUyWEj/dtvH/aR5lqYVLhjFXZM0kokGmHI4/0fbRufz4dejq+eU4SCf5wMzkeeCXLyaZft1XnyCvJwbR8et4+L2kJUb6vGNpietFLSJhx0dvRQVVVFRUXFXp1zd5xw0gU899o93Hzl2Gc8EFDZvC3Mg3ea2W++hamTjFx6aUjz/q+PEhlb9JQAdTcKIzU1letu+B3Hn38jV1+gcuTBRoaGJa+87WXpqgCv/iEXu03hyotTuOIiydsfDvPEsy5qH7gCozmFAw86gbPPuYT7fn0zi2Zu5Ks3jfH7MBKR3HzPI7zsdXPe+ZfvUxtIKfG6/Lzx3hDnnm5Hp5d7tMgaxoMUknnykITfZUD2jARdLkzgTWIyyiZWYpdp7GjaxgJ1ZsI9HiaUUFmVLrJJJ5uwDKESw23s48hjjohnwKiqymUXXEF6U7H2vpHPsg05GK7x8JPzL+Xdj/+6T23wj/B/doa5fft23n//fZqamnC5XNx0000sXLjwH77nxRdfpL29nbS0NE444QR+8IMfJByzatUq3njjDXp6esjJyeGss876h5+7L3A6tQTIoc5Ulhw9nCDf/vzvPo4/wjZKSglNxthPFyVMIxzuTfise+9K4cj169C375fQGQWkj3rTai672MhHX/o44Sg77Z0Rrr69j+ICPQfvZ6GlPYp1fM937fTA8jUBigoMRGNwyy/78flVlIgFZTgd08BCXlc2c+n58JPznHz81b4nHJ988qncfuMv6A63xcvwdkePrpmSEhWvT8fB+1vGVUS+9VIas/dby4TYLLJGDMqjMkordQzSRxkz6UvfhEMXoM8V5rt1AfabP1ZB1NcfRR2249J1siNmpISpOEQqs1iMRw5Qo6wlM12wbVkmTvcUjJioYi02Uti+sY5YLLZPwU/zF+zHWx+8zXU/SeXpF9389fl8zr2yC69XEolKivINLFlkJhKRnH5JF7/9RSY/PEr7vXv7o9x4Vz/N7ZExJvy7YsEcM8+84uWnl6VhswrefH+YC84cXZQ+/7qX6VOMXHfpKJF+1YWpnPTjDl55R0uJ/+jVAvR6rfT0y7/7+WZ5AJdbJSM98Vrf+2yYU46189aHw7S2bAP2jgRqbGxEQcGGA7dMTmL30E42+USI0CRrKGFKvMOPyghN1rXcc5uZxQsMHHfiJlJChzJor6fy6Hae+E0WFot2bCCgcv1tbv7+kY3ecDsVw0dy16+/xOeTXHS2A5NJIRRS+fNfhvn972KImCmB+NwJgzBSLCfTRwdFogyLdxZ9WzPppY5BNjOTxZix8uYrr/OLu+7aq3bYV/y79oUArkEXCjp2UE02BWSLAmIyRjuNzOWghMFcETomMYOtcnXcSHsnssjHTT/RkYVXPVsAmbSMCaCTJipIfi2TmMEavkaVKnr0dNPGMG7MWFGJYcGWNCF55/dopoYIIQ488MB9aot169bh8Kfjxk2zrGUYDwIlTkh10oKKSiGT6KWdcubFJzJSSlqoo4YN2EhhLV8zWc4ijSyiROhgBz20M4+D8TLINtaiSi2ERqKiEiOPCnLEqBpvAtNok42ojF1MCiGYKGewmRVkywJkEsm9Foyz7wrYZFhy6AG8VPUqubJYU26PgzBBQgTZwipmsihO8KpSpZMmtrOO6cxnNvtTN/J87npNBmmgjIqkCoocUUinbCYqI/TRSR5jy5ZURmfPRmEiWxbSTycVU6bvU6mXlBJUlTo2okM/ok6200sn7TShEsOKgyHcuOjFioNMcnHTTxetVLCQfrrJICdO4lfLjVSzHou0Y8DAMB5SSKeCRQBsYRUhGaCYyeiFgYgM00wtIQIIBJXsz2a+I4s8ssUoSWAnhVxZxBa+QyCYxHR0QseA7KaJ7cyUicF0KjHs9vEtav5V/Dv3hwcduoS/vf0ab74dZvXaXq681EJRgZ6JE3SsWRdlgn8hjl3Gxa1yNRHCqEET/QOxcatZttQEmMkSbCIFKSXrWUoFC7ELJ9VyA+XMS+hPAazCQVbffG69vprMzBAFkzz4/BG8imR+7AdjziGEIMs1m18/uJxDl1iRUnLznW50/YXEaNin3/zpx/5EmiufNlpJHVGcBKWfbloTSsoVoaOACaTKDBrZxiyheThGZYRaNuHFhZPk/nCgbZaYsVApRsO3FOmmgIkoKFTL9QgEczgw4TO6ZSvVrAcEQ7iYxX4YhYl+2T2ughpAFVHM5rEllHvCwQcfxIU3nsezj/+ZoV4f6TaFglwDE4oN/PTyNJ56wU1vf5TszLF91uPPuTniYCuff+vnvNMd7DffQmdPlJ/fP0BxgZ5br0nlqtv6OPwgM5fc0MNTD+bEK8E+/crPFVdEmOn7wWj/LzRhxVbj38nJMOLrVvBKFybMbGMt00jcVBuWHqpYrfUBCPQYSE1PpawseWL7eKjZWkMmuXH7jYqIFmzpIBMnGQzQzSB9OEhjO+uokAsTfoOwDNFq3Uh5iUpTg498ZuCy7mDaES08+1gWJpPCl0v93LxZsAeLfwL4CBNiPoeMfL6OGcwnJAMM0ouHQbpoQaDEvUV3hyIU0mU2vbQTDuk46qjvL+F4d/w794U7UV9fz8Vn/YTMrhKKxHSaZS0lTCNVJG6CFogJpMks6tlKlDBW7JSJWaxe9zHnXtnNTVemMXuGifbOKE+/6KGpNUJujo5H7jGwaO4oSb1xa5DTL/6caMBAbr6KI0USapmAHgP1bMUeszPojlGQp6e9Q+IchwgEzYKrRdRhT/mfG+8AioqKCBrHX38HpI+WjjCff+vjyIOtmnWIT+WhJ7y8+TeVb28a258nwxXXXcZN627D6h67Vg/JIOYsA7VVddgDaeNWchoHbaxaufqfJj+POOJoLr/0WaZ/2cVxR4z2pUPDKhdd381NV6YSi8Gb7w3xq3vCDAwKMijgxltayC4OEQqpSUPb1m0KUjZ5rP/uokX78/Qzn/L22y/z+i3LaG9r5txTFN5/KT/O1UipiYdKiwx88Eo+KQ4d0WiUdz/+Cxec9w6TSsNcem5iv28wCB7+pYmjz36JU087H+s/ImR2g83p5Y0/5XLH/QPYUwX9ujay1ZIxx4VkkCB+FskjxqyHMkQOJXIKfobiQiHQNmkq5f5sYgUyOjq375OddNBEhBDr5VKs2ClhMtaRDfWd66KIOcAbr/+Rl1+4HyH05BfOgG7DmDkGaEHFnW19bNmyhVmzZu1TG+wJe2+w82+GUChEaWkpF1100V4d39vby/333095eTkPPvggJ598Ms8//zyrVq2KH1NXV8cjjzzCQQcdxG9/+1sOOuggHn74Yerr67+3752RkUGYAKpUOWs3f6b+QTXBSHzKVIFfDiGR2ElhzboosdjojViQp+ejd9KwLl5NU+pSqllHlfHviMrvWLM0g9uuS+fxZ92s3hDgwut6eOiuTB67N5tTj3dw/aVpBAIy4fN2RWd3lFBY8t6L+bz9XD5/eyGfL98uYL8FZiKDKeQOzidNZNHXbqavP0pOpg79Pvg57cT69esxqEacZNBK7ZjXfdKLvriFt57NJRSEFPv45yguNJCXacTPEKvEZ6yWX1DFKsxYycnQUXHKVv78epgPPzJx18+cXHx9D59+nThgBAIqZ148iK6vmP0W6Rm01bGaL1grv+E7+TkNVDFTPYBJvUeR45mNDh311hUceLDEWeDBGrbxxedf7FMbHP/DMwhHJD++toczTnRQvyOilU1vCaLTCT7/1sf8H7Qy/6hWppUZ4sQnQHamnucfzaGvPxb3/0iGWExTlUopOexAK9tqw/Hf3u9Xeep5DwOuGE+94KZ/IIaUkm9X+vF4Y/zwBzbOOz0lrjAQQnDkITZ+f08Wv/rdQMJ52joiPP2Ch0vPd5KaojA8tPc+sBaLhX66mEA5jVThkn3xIBYpJb2yg0aqcJLJJGZgxMQGlrJJLmcD3+KZ/C1PPCW46pIU5s228NMbdGy1fomhtIlnH8uIE5/auRSefjiNzIluHKRqATp9Co//KpX5S1wsOLiPigM6+cUvfQwMQHqSUuGdyCKPfrqplZvYJFfQSQsRwuRRSgNVpJBKMBje63bYV/y79oUAQifipRY7k2EH6B5JZU3+rBcykS4SfbIUFBykMkgvTjIIESA0UqqbHOMTozqheZSpxGiiGgMmjJipYCFFlMXTEpNBEQoSiV5n2Cd/O9CUz3h1TKWSAbrJpYgZYj6ZIo9MkccssZgZLGAH2xNK7lWpUs8WPAySTSEOUjFippFtrOATVvMlLdSTRyku+mijkenMZ7E4kkUczgTKseNMID53okhMQiKTtqNO6DBhoYe2MWpMKSXdtGExWvnB0Xs3sR4PUko+ff8zCuUkmqmJB44lQzuNhAkxhwMTFuGKUCgUk0aUlN2YhEWjfGWiFGAI9x7T1VPJpJlaemgfoybzShc2Ekt+HaSSRQHN9c37FPAhhEAFzNhYxBEUizIyRO6I4llSRgVzWMICcSjzORQHaUgkCziMDHJpYCtDuBIsDjLJIYt8JjGDAiZSyQGUiQoUoYyY4xfSRSvr+Ja18hvW83f66SJKhCB+DJgwYCKdnDHtbxBGCpmEihonSjJErraRRX/8uIDU7BwaGxPLy75P/Dv3h4cceTCRKJjsIbZXCa6+ycv1Fzh5/9EyCtuPwCETNwRVYmxiOc29w9z7aPKxtroujLvNiU2kEJA+GhxLSVPSsAsnUmoKqWTJ1ABOkUFUVcnvO4ChVfPYsi1KXpotqbIONEuRrg6Fr5f5+cFJ/az+KJvOcFfCpsDeoKOtHSt27KQQGGGjOthBCVOSEos2kYIOPQGpzef0QlP2dYsmokk8jndFmDAb5XI2yRVskd/RTiNWUtjIMobxMpU5CefcWQKvQ49KlAImxBd9TtJx0Zv0PDEZJWoOk5+fv09tAXD+hefx6nsvETOFiUYlH36hXecl5zg56Rg7R5/ZQU396BwjFFL5/dMuOrtirFwX4OO/5HPBmU6mlmll7q/8IRerVXDEaR3cenUaP7s6g201YY47p4Mrbu3hkp/2cPZFLsp8+4/5rR0ilaLIdPS2ADMW+NmurGIrq5nMrDGhaXbhZBIzaKGODpo0X+x0wz63gT3FQYSIJmggQjetmLEQwk+JmEIlB2DBihX7iEp9KS2ylh7ZTqdjI56ypXz2firf/LWIj9/KIFRQTTSvkRefSo8TIYvmmgk7u8f9Dr20IxBUoBGrPumlWq5no1xGNevpoxMTFmw4sWLDyKhF1u6wYkcd2TDcVyJ4X/Dv3BfuxA1X3UR+19S457aLXrIoSHqsVdiJENI8rlEISj+zp5u584YMXn1niFMu6uJXvx/k6MNsTCgxcN/tGSyamyiAmTPTzMt/yOaQQxXeeyWXX92aiTCGqWY9MSL0DER4/I/DADgcxH1kkyFMkAq5gAfv+i19fX3fT4MkgcViYdb8Cvpk55jXpJQ0UY1TZnHlxQqz9+tn4SH9LD7IzQd/KEU/nE9zc/NenWfOnDksPHounfZGonLUKmNIuunMq+N3T/4Ws9Wc1Fd+J1RdDKt13wPwdkKn0/H4k6/x6cqDOOqsCDfeHeXH10U46uwIXf25PPqcnWPPN/Crh/SIniJUVGw4KI8cAO2lXHpj35hn0jsU444H4ccXXp/0nE6nk4svvprHn3yD+3/zIhu3WdDpNALZ5Y7x14+GKSk08LNr00lxaP2lXi84/QQL990WIhJKXs0ohODU46J89dW+cQbLly/j9BOtLJhj5m8v5POr25x4MqoT5lqgEZ8bWIqDtHHXO3mU0MfY+0Yn9FrVlFRpo4EmWY2LPmawgAXiMOaJgyiijBo24ZWj1xeWIVxqCw/e2srHL4f56zPDLJn9DWFHI2GZXLhgHnTwzZff7lMb/CP8n1V+zpkzhzlz5uz18Z9//jmZmZlccMEFABQWFtLY2MgHH3zA4sWa+uOjjz5i1qxZnHzyyQCcfPLJbN++nY8++ojrr7/+e/ne/f1aMpZHdTM0lJrw2pSJBj7+0sepx2sLqHvutHPK1vWk9OYyQA/mwQnceEcbD98/auo9odjAa39O48Djegj6FI46KcCfHxlN3PrLU7mccVkXZ57koGzCqAJHUQQnHWPnD8+7ueaSxLJ5KSU//UUfv707E8cuZGOKQ8efHsph0aZuotWaObQhaqV/MMbGLWGGvcoed72T4fnnXiAcDTGHSrYpK6mxdpLmn4CIGVAzOnEWefjshQxeesvLqcfb+PBzP9dfltwofdnqIKZgBgI7QiqYsTGd+Qykb+GXDyiccvyoZ8Wl5xs46xQ7BxzXxitvDnHYQRaqqiP87YMQQz02gqKG/poYJpNg2BemiDLyKaWDJrawCqtiITVdJSM3zJ/vtHHYgfkEAirH/qiPv/31XY4+5ui9boOenh4UoRHRBgM89JSLD1/NH/UYOcnBbdelc/olXQz7xi4i9HpBZYWR9z4b5tTjHGNeD4VUttWGKJ9soL0zSlGBAZtVMDQcY+W6EL97ysUl56awoNJMS3uUi3/aTSQK82aZyMwwcNFZyRdG+8+3cPXPernp7l4sZoVttWFq6kMcd6Sd1vYokQhMLd97/1O/f5jUrDADfd2UM49aNhFmM3ppQCKJEGY68+mhjSa2EyKIgzRs2Dj1ih7uuzMxrf2Wa1J57W8tXH9VRtJ7UgjB9VdZued6QUugljyKKQqVQ4f2ejraxGYVX4xnJQtobmNB/JRRgUOkEpVROmmihTp06IkRQ1X/59KN/137QoCCogKa65o1/7qRRZZWVjb+TrkFGz20J/xtgB7yKaWNRgSCycxiGC/N1CR4UWqBOYN7VA+CZh2cTykGjNSwganMwSQsxGQMP+NbGIRlkCgRDNKwT95uoIVbDCluHLE0LNjIFHnx7+xhADf9BAmQSkaCL1Udm0klkym7lKHmU0q/7KaWjVixjyQda+nk8zg4Tixrqc3DCeE8uyOXInrpSHqMRNJKA+XMpVFWMYQHBV38eT1gyX77HAC3O2pra9F5NR/XacxjGDeNVDFJViQ81x2ymQG6SSM77s28O4ooo5ZNZJKHAeNI+XDiNEkik/oFA0QI000LCzg04TcIjniL7q72CRHAgg0l5KSqqorZs2fv/pHjQiCYwYKE82zhO8qZl2DJYBBGJlJOk6ymny7KmctavomTBTuRQS4tLMWIiV46NLWulGSSTy5FdNLCQg7DzzA1bKCSAzBiZoBu6tnKZr5DolLNBsIESZNZlDA1To5kkU8nzQnXkEcprdRrCmQZYQvfac/H/4DB/U78O/eHf3r8GbKjE7n95l4ee8pPc70Ze7hIU1bsckuqUsWHlyHcGLFgVu289bYPp9XNzdemYLNqc7GvlgW46gYPuX0H0UETYmI188vMdHxeCoKRcLc9V6nsVNvZSaVEmcJQeOxCaVd098S45hIDEW8hfXQSIQL7SH7mF+bTWTWARNLBDgrlRIbwMHEXu5Pd4SSDYTzxzSlFKEwwTqBNNiPDyeelA3Rjxc505qMIhbAM0UQ1tWwkn1J06OPvk1LSSTM9I7656sh/WYwSeYVMZCurscoUzLv4EqtSpZr1TM4fayuxt3j04fuYPiOA0arn0699nHqcnZIiA3fekMHpP7Tzi98M0NmtkQ52m8KPTrTjdApuuSYzqdLptmvT+fvKAIvnmXniOTd3/DSdow6xctSZHZxynJ21X6Wg60++hMyWRXgN9TzxQAq3/bqfNasDpPiTz8udZFDPFkxYAEEouOexNxkOOmwJD336mDb2oaOLNrLJx0UfQ9KNQ6Qm/A4hGaQu4zPOPN/B0YdbWTR31Jt++lQTF11gRK8TCVVkDrvCYYcJvnu7iYxQ4u8UliGaqcWIGYuw4Zb9NFHDlF0I35AMUs+WkeqDANWsJyj9KOhQZYxUsihhMjqhZ2jkPg2zd0Ez/yz+nftCgB07dhDsjZC+y3geI0YdmwlIHwo6cigki/z4nMaAERtOFBSC+HGmKEybbOShuxMFDL9+ZIB7b0vuQbzffAt3/WaAnCw9T73gpXs4RCYFDOFhHgtZ/tVK/vaxjysvNfPL7Q3k+Mba+kRlhAA+nCKDiKeUi88/j/c/+fR7bJ1EzJlfyVfvf4tPDpFPKUZhYlh6aKaGFDLIIJsOfxN5rdrvuPNp7Q220tHRwYQJe9c33ffbe3lv//d47qk/4/MEQIFZ8yp47LZ7KSws5Ixzf8QdX/4Suyf5ujGY6f2XN8TNZjN3/Pw3BAIBOjo6sNls5OXlJRxz9513896fP2YBh42Gz4Vnse1TC/MOrefKSxxMKNGzbFWIb1elcNOtj+1VEOO0adMY9E5mUuVazJjRoSNsGWT1Z8nnuQcusnDvw4MEAmqCAGcn8nNUajr7k7xzfKz+7jPOPnl0jXTgYisbl5m48oYtbFwvkH47/d4AQQIo6DAxfrWBTujHFRMYMJJLCR0048BJhUhUd9tFCjPlIrayijnyQHwMUW9ew2dvp8YrUU0mhR+fYaeywsA5Z60jp28hIYIYMY0KOFAxGr/fOeH/WfJzX1FfXz9GUltZWck333xDNBpFr9dTV1fHcccl+q/Mnj2bjz/+eNzPjUQiRCKjOyBCCCwWS/z/d4fNZgMkGRkqT73g5exTR3dK95tv5u6HBuLlS9OnmvjjH1Quv76V5g6Fub6DWfrXMPuva+fyiy0UFOj4+u8h3nxvmOyOA8jGyvJVn+Fyx0hLHVmQZOpJc+o477SxXoZXXODk+jv7uOj6bm64PI2SQgNbtoe475FBigv1HLzfWBm2ogiuu8LO725uJTs8ibBxiIw0G799xEckoN8ntdOGDRtY9tFyzGgy/Bmx/WnVfUfBkloOXWLiqMOt5Gal8eTzbtZuCtHZJgh4LKxeH2TRvMSHORqV3HaXF7fHjIvtlDOfEAGaqSW/wM0px49V7jnsCvfensmNVytsfa9gxOzeQlZOlMMOtXL2GWZiquSp571sXt1OrK+YAXqwWuHWW6NceKYDZ8poB2+xKLzzUiZHnblxnwjgcDiM3abQ2x/j5beGePb3OWPMlW1WhacezOacK7uSfkZpoZ77Hx1kToU5IQU+GpVcdnMvSO37hSNaJzfoVrni1l6CQfj41fz45HjebDj5WBtX39bHzOkmNm8PjwnE2olttSGiUejsibGg0kBJoZ5hn0pejo7zru6mrz/KccedtNdt4XJ5kKi0UIdAoZSpOEkngI9W6jFjJZVM0kQWbtnPIH1MFOX0pG5kaEgye/8+YiEdQh/jB0cauPNmB0ccZGNS6fid6qQJevSWMLFAlFKmjXldQYcdJ4P0UEzyHfpu2kbilbTr1AutTDVFplHPFlz0YtAb/uXU6+8L/1N9Iex7f3jQwQfSXNeCHgMxGR1RXdoYwkUmeWOOB0YWuKN9k0v2aYEudJFBDmZsuBkgizzc9FMvt1LKVHTo2MZajJgxYRlTOr8TQRlAQaGbNrwMoscYX1jphA6rdDAoexMIqJ1ooU4ju1QdVVVVzJs3b4/ttSsURaFf1RLbs0eUDSEZYDvrceAkkzxUYnTSQpVcQznziBAiRAA/Q2ySK9ChJ4dCMskjU+QyIPPIo4QUkYZPetnG2jghtxMxYugZ/xnRYyDGWNWiKmN4GECHkVo2MYkKJjIjXmY/jJvrbr72X7rvt2/fztKlS3H5B3GQSrrIIp0sOmQTG1hKikxDQUcfnZrqEMMY9eWuMAoTMRlFSjmiZkwkp9PIood28hg7Cd6ZiqmgsIFlOEjFIu0M4yGIn6lUJoRwSCnpp4tKltCnthEKhfapLfQklgmFZZAY0aT3HWjE7jbWkiMKyZclNFOX4AO1s+zUz3DcS3enZ+IavmYCUzEII07SmSDLNcJbTMYmUzBhTihplVLSSwfr+Raj1MZilRgRwoRkIB5IZcCIDy/1cgtu+lGRmLCi0+n+z/eH+9oXRqNRGmp2ECBIYzO89lwGxx4TpsFXRYVcpKnKpaSVOgbowYKdVDIZxo0RG9KVybt/SOPtt9uxOVSCQYkczKDbO0wfq0nPCbH0nRzuvGcozqPuDGEZP+xKTVBtZocn0q3bQUSGk3q6+eQQUSkJes3ECBEhjCSKTpGEw+G99v0868dncunnVzBdnU+LYzWdYgM6r54Iobiibkx7Exrz7OtCKRz2Ax2bvtzKJJn4G2tEZw2zGfVHNgoTU6mkTm4miD9BOa2F2ZmpZEn8+C1y1W5WF2bK5VxqRuwlHKTiZxgPA+RTil755+YBmzZtIuJfyVfv5XDgCR385ekcTr6wk5OOtXP68Q7CESgrNdDeGeHU4+3ceIW20f/ux8PMLE/e5jqdoHyKkea2CDtaI5xwtJ0PPvdx8jF2Dt7PyvMP79lDUI0KZpab+OCVfI4+o4vhZZ6kCmLteiW5Sj7tsRa8LT5Wr14dJ9P2BiUlJXgYoFu2kUUeA9ZGVH8MidQ2s0Q2eeoEVFQGDe2E05spK9Fx9y3Jya3MdF3SvIOH70/lQk8zG77rxNJfhgEDfXSNjC8SExb8cphGtjGbA9DvYo9iEmZmyAWs41t0GMilmDQ00lVKSR9dbGEVk+WskfvYiAUrVVVV32u557+C/y194U60t7cz7PGzSa4AtM1EA0YyycPDAB4GaaWOZmqYI5dgFKO+6IVMopNmIpsjSfs3s0nZ47mtFoXevih/+1RQKMroopVpzEERChn9s/npzavJKvITTh+iN2gnK1oU/7ywDFHFaiaikaIZ5LK+dgvV1dX/kv/5niDRQhcFglo2EZNRLNgoZRp24SQgfUkV+FFziLw8zSZu5/ffU7sIITj51JM5+dSTk76+YMECUifb8GwcwBlLfP76LR0sPGQeWVnjV9LtC6xWK5MnJ9+4r9tenzR8Lt1XRneDwi8eqMJh0RNB4fKrrmLmzNljrj9ZO7z/t/fZ/l0npQOHxtWUA5O+wpky/iZicYGenv4YpUVj+ZE1Gw3MO3DGvs0N9cb4Wh5ge12YW+7wsqNRIRbW0TnUh5Nsikz5+NObcPW5SDKFB7SN+/Hm/15cVDKdHtrGFUgYhBGrcFCfuR6TGV6418KcmaNjtJSS1RuCPPlHHx2uMD2swk4KQfwoUkcZFQSzvBz7w2O/1znhf8nPEbjdbpzOxIHZ6XQS+3/svWdgXNXV/f0707tGvTdbltx7t6mhBwglhNBL6ISSQGiB0Am9995CJ5RAgNDdu61mS7Jk9T4azYyml3veDyOPLWtEbB7yf588yfomzcyde8/ce84+e6+9VizG0NAQqampuFwu7Hb7iPfY7XZcLteYx/3ggw947733En+XlpZyzz33jPlw5+bmglCYPcuA0SB4+hUXF50V/04hBPffnMmJv+nijuvTWTrfyAFLjPztHTWnXNhNTePX5AYnoKqdzz3XdjKk7WHQH8SAlRhtjGMK5tZZHHJiJW8+m035+HhwGolI9PrRN5VKJXj0ziyuua2fOx92olJBWYmO/Fw1F5yRvGoDUF6mJWTpxTuQQVZ+mONPC6O0jUeqt46qvvwQ/nTtjZTHZsU1WmScSVrkWkTv8h5eqWvk5ddcRGQUbyCMjAlSBidjwMgp51Zx4XlGLjorBZtVxfI1Qf5w8wDt9RbyycWPlxSRhpSSTpo54oixH4OjDjFxU0E7XocHy5CWVLvkvbesTJ24K2A8cLGJb1b4OeuSLzD1F2D25/L4nYO88OIArz5nZ9a0Xe9NS1VTVKjGbDZjs41OOCfDcccdx0P3X8mhB5hYszFIcWHyiai4UEsoBF5fDIt55ES7akOIvzyZw9W39JORpmbuTAO9/VGWrQ5w4VkpfPy5j83VIYoLtGyuDmIxC7p7Yzz3QPYoVoAQggduyeAXZ3WjVscTqHuK6rd1RPjdTf18+W4+2Zm7xtfrUzj14h7uuD6dK/7o2OtqIsQ3f+5+PUZMTGNhYoNhwEQqmbTJRtpppIgJxIiiIb55b/cMsOLNCWRHixKB5rKXejno+youvkDPlpoQ82Ym3zBt2Bwh7LWhw5B04lWhQqJgJY0O2UTBbo6xEG/jjDsgL2I71UxnUeI1u8hASBWKOojFlLFPz8a/Ev+quRB+xHyYn0MWeWjQ0UETxVSQSgbbqaRIThilvbhT23IC0/FKNz2048NDERPiiR8KMWIiTDz4tJOJBRtVrCZEgDKmkiUKGJIu6tnCNLlgxHfEZIxa1sUZP4AZK076RjABxzOVatYQkF5yKEItNARlgFbqUaNmCvPYyPekpqbu02/+wJ8fxCLtdNFCBbOQMu5eXMGshEkNQBrZCVanQEWEEJFhJutOZ/I2tjNTLiGHItpoRA4b9GjQUst6Zsn9Eow9G6kM0o8Ve9LzctA9ylxMSsl2qgGBHh0zWDKCeVHCROwyg8svvJKG1rq9HoOd2LJlC+edfj6h3hiKS40vOkTJbuZCeZSQR0lcyB2JFj3dtCaSe2MhJONmKD20x5PUu0krSCnxMUQHTaTKzBHMLYBmthEhRMZwy6tL9mPAzCRmI4eNzSwyJZFgrWcLeZSgEioi1gAHHHAAqanJ2VF7QsrR7FMnfZgZe03RCG2igq/HSIwI3bQmNGN7aCOVTIpFeeIzOzUTdVKPm11t0xnkUskqiphAE7VMZu6IRKwQgiE5iJ1MxjEp8d1uBqhhHZPkHEzCgpO+4YR8IWZSaKMBLdqkTI3/v/C/JTYcGhrC5/WRSzHv/62OP12ViiXTjdU3kS2sIF+Ow0EPVlKYxX6ECNJLO3qMeHETJkggEqWk80BcOAjjGi4IaJjEbFInriUvR8Pxv9Bx05cdmL27NuY9tJHLaL2wDppGMOpUqMnMhB7vevKdi0Y8PzEZZRsbGcekhIRGhsyhkSpiIoTZbN7rTe+aFWuZoExHIjnqcD37LQlyy90eOvqakrI/pZQM0j9KN16xOrn4PDNPyT6++fJrCihDhwGn6KVfdDFdLkqq31zCRGpYhwoVWeQzJF3EiFEiRh4/izx66aBwN2M9k7Ayk6V4pZtKVlJEBbPYD7cYYNbcmT/qvr/+mvO4+0YLarWKYCjGEy+6KC7Q8M1yP+99PERmuppbr8ng1mvSOPOyXp540cU5v7YhJT/YjRUMSoSAnEwNLe0R3vnYyzP3ZaHRCMJ615jn45de8gt2JQgevD2dU06sx+IcrfuoSIWCYoWTftXK0y950TnSuOEPf2Tr9tq93uwOOAaGzfpqUAlBur8EIM66IsSgrQE/bUT9evSY8PRp6HfGuO0+F5ecax2lhTupXMcb7w9xws9HdphoNILXnk3j+dfd3HLDdnyREHYySSdnWAIkxHaqSCNrROJzJ4QQGKSRAspI3U2TUghBFnkJY8cpzKOZbeQzjtdf+QuvvfGv0/3cF/xvmQt34vO/fQERmMp8/HhpYzu5FNNKAyVUUMokJAq9tLORZZTICqJEcOEgXWTjk0P0OQb4y7s+Tv/VyN86GFSIxWRS929FkdQ1RJm2xMGTzz/P3bfdR6Q2hNvUSp+mhYjPQJFzBhqnFq91A4PmKnqi29BFrQQiEaSEMqZhE7u6DZWY5OOPXuZnP3vtB6/5x+L4E47j7cffJ6d//Ig5eycc9IyK4yIyjClHP0qffl/0yZPhi28/54yTz6R+cz3qPiOoIZLp45CfH8zDTzy0T54YPxYDvU5yxOi4tSttLSeeHuL3lxaSYlMTCim8/fGL/PaSv/POe98OE9Ti2HMcIpEIj9zzGIUDk0asfaGgIBKRaLXJ57PG5hgW0+jXHAMx1m6xcvsDx+9T4u/kUy7gxSc+ZeEc2FgV5LQzfWT1LqRwOEYrlvGOiVDOdjZ9k8UZFwzS/Y0T626O7TvRxFbykhhdDso+LKSgFTqklD8Ye6aKdP70xB94+YW7OOLgXZ1xfr/CL04doKvORrdbxRSWjtjL+OUQ1axh4bQFLFq0KNmhfzT+m/zcDXveXDs3Cj900/2zNu7jjz+eo48+etR39Pf3E40m172ISondpmLQoebh+wR/eaOfM07VYzDCe594ycpQ8/HnPn5/k4NQWDJ7up6n78tmcrmOPz/SxlNPN2IKZZIfmckkUhFC4JS9VLOG6SwisDWFXxy/Ga2tj0G3wtCghokzB8jIklx6oZFTf2kecU1NLRGevT+btFQVdzzkZNmaAPstNI3I3u+O6m0hfGo3XepV5G9PJ9U9iS7VRtSmEN3dyZmJydDS1MJsUUaeLKGFesqItzGmy1zoiweIrdSjl2HGMYlWGuilg/BAlJVrAjz9ohc9JgIB8LmtiTZGiLOSVEJNsSwnFNw65jlEo5LSYg22iSrWfJTL0Uc7RiQ+d+LgpSYWzjTT/WVZ/OGNQLg1xJHHLmPlt3bGl+xiQRh0EVpaWvY60P/ggw+QwFdfCOwZP0z9TrGpeOOvQ1xwhp2auhAvvemhsyfKoCtGRZmev76Ux/YdYbZtDzNpgo4brkhDrRasWhckO1NN1dYQ19zmwKAX9DliTBiXvC3XYFCRk6Vmwjgtb304xOl7MIcfesbFPTdljEh8Qrzd6pn7svj9zf3MnGZhzZo1FBeP3lQlw7babWjQUcbUxMLilH100kyMKBIZd/aUCjkUJVos82JlZIniRFugEII0mYN7h5pVq6vZss3HmSdZRyV5w2HJk8/6CevVaKNqkvW2CyFIkWmo0dFKPU7ZTzYFcSdIevHiYQrzMAgTQsbb5nbfTKWQxpQ5Q9RsC/7gs6HRaH6yauje4F8xF8K+z4cZmRmYsOBmkAG6iUkFFw4EKjaxjMly7m5tZYHhtrIQdWzGgIkU0lCjYSsbmMlSLLtpjuXKYnawlSABprOITSwnhQwGZC9q1BQxIe7cKzOwYmcIF310kEk+E8S0xHHiZgb9SBmjm1bChIkSppu2+L0pY1hIIZ/SBCtPJVVotdq9ng/D4TBbq7YxnaVsYhk9tCFRSCN7RLCQGDeRQ7tsJIQfDXrsZDKBPAQCFw52sJVq1jCBGYTwMZWF6IWB2PA1VLKS6XIRGqElg1w2s5wcWTQqERCSQZz042KAsAxhIYUAPjrZgRkbFlJGmI7tDrvIoKWrjurqajIyxnZo3xOtra2cfvyZ5PdMJHX4fFw4CBGkRdYNG/DEixI5FJFDUVy3kBSGGERDPBm9Z/ISoJ1G1KjppgUtetbLbxnPZEIEaaeRCGFMWKliFSkynXRyiBCik2a06FjE4YlrjSfi6+mkmfFiCkVyAlWsxijj7YyFlJEhcnGpHUyaVU4w+MNzwJ6IEhnBotSg/cE2SUUqyGFmx86EfT9dKDJGPqX00M50krOtMsilncbEM64SKoQUBKSPAD6aqEUl44mgdHJw4yRKlIliV0tl3OU+gylyXqKwEJf+UNNNK26cjGMSDVSTm5s75lj8v54Ld5777vj/Izb0+eJ6qHqbn5//3Mx5v+/j0gvN3HljN1NjC2iniShxCZ4dbMVHvL0xDQMeLLSL7XSptuOIxTe56WQRIYwKNU1s5bTy+IbzyJ+ZuDmnA//2IkzCQiFlbGEFQRmgkPEJs6sOdjBAz4hNjxsnB+1nYMkiwe1//gb9YCHCb0WxuGgJtqKKmkZoB6eRNaxtKPfp/v/ik3+QT5x9vGC+mjN/beHUX5pYcngnrvoM7MouXV5FKtSzmVyKR8xDURkhltbNQUsyycrQULUhiByMxxBhaxfjtelYnMmL/DqhR0oZZ3XLAF20jEhw7kQWBWxiGekye5QDctDgZPoEFf19jcR6C2lmG+dN/PU+zQE70duzg9IiLV9866O9RcPz20NoNWoKcrWk2KJUlKm4+zEnKpUgL1uNyxPj5Au76eqJsm5ziAWzR8fykYjk2+VBvlvWw/lnWXjqJRfBcDzGFEIwZx7Uf9pLSmykBrKUEmdqDfdfvStJMKVCT9TUA0lkZ536Fk47Rc+1V6RQWqzmD39sR9NXwkcffcSCBQv26vrD4fiam0MR4+TkEVIELdTT426hQi4d8Rt4IoM89OAm/vK6izNO13DjH3b91nOm6znz0l76HVEy9zCKisUkT73kJRAxMZ6ppIv49afKTOrZTIwouZQkPU8pJWFCIxKfuyObAtpooJ1GCobvJ0e/4/98bPhj9sm1tbWs/nw95cwAAZ1yB4WU0Ug1M1maKN4K1ORSQorMYAsrmMZCtrGRFHkghWI8fnc2N922irWbg1x9SQp5ORo2VAZxDym89cEQpyXpinz3Ix9GZymZQyVc/7ubuOfRu/j95adx5AkKH76eSn5sXuIaJnkPISLDNFCJGgPTmDhKX9GFA71WRXPT9h/1/O8NGuob6PC0YpLp2Ib1UXciJIN0iRbmyAMS//NLLz3ZTTz1wOOJcxJCkJOTQ09Pz5it0HuLJ557nJ6eHjZs2IBGo2Hx4sXYbDb6+pJrIv/UiCbRWB/QtfLrc8LceLU98T+9XsWZJxnITO/humsv5oY/3jPmOLz88ssonepR8a7Gmc/bH/Rz+q9Gx+rtnRGEtpDzrvZx+zUxpk2Kry3frgxx5yMqbrr1EXp6xtYaToa8vDwa27P5flUv193kJbd3/xGxuxCCAsbT4/Tz7cohnn00lcOO20CoZSJpkQJUQkVIxjtjXTiIEUEvDZiFlZiM0kkzDnqYzkJiMj6O8Rg7eQI0Ygjxp+tvwdHex5TZCpk5MW66zsxzLwUY2jgVX7SHcspG7WVMwkqFnIXFbN6r52Jf5sL/Jj+Hkawy5fF4UKvVCRfKZO9xu92jKmG7Q6vVjqlflWzykFKiQ8/qDUGUnnxKAnOJDIR5sqqPMAGKl7Tw8atZ3PnQIJ5+A6hibNgc4tFnhjjpOCPLlkWZEjpglKZZmsgmKAP00Ea+KEXXv4DK/tWUUMEkchEOQbQ/wr03NPD5l728+kzcAfOzr33kZKlJT1Pz4NODmIwq8rI1vPauh1OOt45i/EUiksdfcLH/IiO1H01BNSTZpl5LLKYgQ4Z9mjCj0bixTpbIxyOdbJLLEKgQxNl+EcLEiFHGNDaxLNHuEIrZWf6NEz8+7OgZzzSsIoWIDMfbHIYTE/mUkkI6H38W4Lbr7UkX5/c+8XLkz8x8/lkUfWqAs04bW4j53LMM3LCiC3MwXv3XCT3jg/M57TdrWfN1PEBSFMnGLYPYbLa9Houa6jUMuQT5vgqcqhq8PgWLeXQywetT0GoEj73g4rNv/GSmqfntb+yML9Hy6wu6E46fZaVa1GqBP6AQCklMJsH6LUF0WggEJQ/fnsH1dw2M6Qy7E1LCh595UasEKTYVRx+6K2letS3ErGljsPmyNfgDkgMXG2lqatorHRWAvl4HMWKJZFed3IxEoZzpcYMSqdBLB63U4xnefPfRwWz2T3q8FJnJd98paLBw5EkOnnt0V5J6R2uECy4fxDtg4Jhfhnjh1QBRJZJUFDpECDddGDBTwUwcdBMiQBb5lDEtMSYGjMPtTLsWoag6SCQC4WD4fxxM/FT4V82FsO/zYVlZGS7VAAHFD6hw0MUk5mAVdnzSw3aqh03f4izcYsqZKhYwJAfpJx4wqNEwgekjEp+w05F8MptYhgYtKlQ0sIUU0okSYYBeYsQwYCRGjDSyyKWYHdTSI9vJGd7E51HKFlZgJ5MwIWJESSGNTArw4Ey0hKQMV/njJjqCjo6Ovda73LJlC+kyByEEk+VcNrMciUy0TSVDLsW0UMfU4eT7TqSSyUy5lPV8QyfNZFNIO9vxSg8QZ3oVMoFGahJtXBPkDDbwLePklOGWe0kvnXTRzBTmYsBEKw2000QuRUxlATqhZ4tcSUqSavJO2JUMtm3bxtKlS8d8z5649477yOwpGRHMxQ2cqpnM3ISzZEzGaGM726kiRows8vHhxoSVWtZRLmckTBIUGaOFerppIZtCJjIbk7DQL7topo4oERQRY7bcH6MwJ1iMHgbpphU9RmaIkU6gQghKmEilXE1YBskgl+1UkUsJFmxIFLpMO7CW67j3oXv2+flXiA0nEeNu6Wlk0UAVQekf8XvvRD9dpJNDWIbw4cGCneksYj3f0E4TajRJXex3XoteGokQRoeesAzhxcMWVlLKRNLJIUaUHtpopxEtOsaT3K3VIEyopJpNLGc8k0kXOfTLTvrpxkk/ClFSUlL+z8+H+zoXJl5L6+fOGzL58ns/jz7nYkglqImtRU1cTqWLZlSomC52JbKt2MmUeWxUvmUaC0bcH9kU0iob+PjTQR64Ld7u/NFbaRx3yiq8PbnoPflEiaLHSC3rh1nHKnIopIQDaKASt4zLTvTaqrj6CislhVpOPMbE37920NHRR832AN2fBIkOmtgiV5JFPjkUohJqtFKHLTuEWq3e699cxnbekwa2bosn9DUaFd/8LZMTz6hmy8YazJFMYooyLL2hpXQ3ZviQdOHM3syLj1pRqQR128OYgtlkixKiMoI7Zwchd7yQ4JGDCTmLdHIwCjOKVIYLGOOpZR0gMO6hQ63IGCDItlrpT1lJuDedtEghiipCJLOZeUuiPPtIDus2Bzn13K9Jd4zn+Sdf5NhfHLtXY7A7ooqgszvCWRd4UPnsTGIK1ogd2SRx0MVnbbV89kEGEyfo2Vof4vq7Bjj+SAsHLTVy5m97+fQveQkjDhjW9b9+kJT+aYR1blat62NTTYhxJRrWbgqycI6RJx+0c9iOKvqaiknzl6IRWnzSgzOtltPPjbJg9q71NhBQCMRCdMgmcilBLdTxTbTYQc7UVn5/STxW/PUJZm57YABLcwZf/v2rvXYInzV7FjoMjBcjWb87Nauny8Wjks82kcp4ORVXn4N3XghTWODlrFPi73nxL17CfRkc8IsunrgnnQOXxKW36raHuewaJ9Gm8czZw1wrQ+TQIW1kkIMPDyRh18WIjpJS2fN81VKDHy9B/LhEH6cdeeV/58IkePrRZ0hz5iVIDSGCeHBSwHjUQk1A+minER8eBAIteszYUKFiIrPYyDKyZD5pZGIfmMxH79fx2dedlI3TMGe6gVcey+F3N/bhCyicfXIKOl2cvffau17uvTtKgWcSaqEmu6uU3196Oe+/ms3VNwyR5Zo+ai+pFTomyTms51vK9lgXozJKM3WYDYLCotJ/yW+9edNm/nDRdUwOzqeezdhlJtkUxCWBRCfRfB9nHnMa33zxLbGARCHG+Iml/PnW5ykrKxt1TlLKn+Q8s7OzR0gk/L+8z8dXlOJsGxqRcAtlNPO7S+xJ33/EQXoeeGY5kcguTfKd46AoCjfecCnN21eij5aPcrJP94/njrs6yc/1c9B+u9beto4I5/xO4dY7nwHg0ZcepLO9npgUzJh5EA89dglZWVk/alwee+JNDtp/JqrBVCYm6V4ASBsq59EnVvDzD818/1kmT7/YyjvvN9DRoaD4zBQygXJm0MkOaliHImPoMZJLETNZjEBFPVuGO8gamMzcUd8Rk1E6A63MbFxKvpgEfRDuDXH5xZvxxhQmx3JooiGxP9oTNpFK1cbqn/ze+G/ycxgTJkxg48aNI/5XWVnJuHHj0Gjiw1ReXk51dfWIClVVVRXl5eX8VNixYwc2vYG+bj8TAxNAxCfObOKb5LYdHdz+4AAbtoT461vpTKnQ090b5YHHPVxxtQ+HQ2EygaQCttkUUs0a7DKdWtYnkgg7oRFacnxT2PJNjKdfdlFXp/DRF142f5dLKKTwxbd+Pnk9l1XrA5xygpUzL+vh3psyKMiLTwTtnRH+cJsDRYHtrUGGitfh80GuYyZdqkYUZd9uN0VIXAxgkTaGcJFBbkJk3o2TRqrRoKWSVcwiXtVVZIy+1CqyMhVmzzXhcYWoqtxArL8Ce6SAYsoxSxv1bMIu0zELGwN9Kv78oIcbroovzpGIpKM7itMZ5aU3PXz4Sh6bNrppEFHEGA7TAEIwatKziBTWN+yqfD77spew08rGjRv3msatUmkIB9VYI1n0+CW33j/AfTePTize/aiTk4618NJbHqZP0nPrbnpGl55r59HnXCyZb+SR51yML9Fit6nYUhsiL1tDYZ6a157Ipbs3yi9/043ZJAiGoKEpnJBH2B2BgEJ9Ywi1SvDN+/k88LSLx553YU9R4/bEk6o/BKtZRXM7TJq3d22eAJmZ6XQ2dRKVUapYjQEjk8WuyVYlVORShElaaKCSiGYIddQ0pis4QMhlpETOIbg+yHHHbkWV4iBGlEhYkGbVcv9Dau570sM1V5l47aUVZPcvTDDGFKnQyY5h1qmCBh0CQb5I3srvxzss6s/w52P4tAMEghL5LzQ82lf8b5kLYVg8XOlDhwEdemaxNKEl10sHWnRMYyEmrASG257aZSN6jOiJ6zuFCTGBaUmPL4TAJlNpHtYBtotdz0ypnEQDlQhU5Ild7OQpcj6VrCRNZqFFh4NudBgIEaCEiRgxMYSbVuooYDxzOZAqVjNFzkcvDHTRghZdYrOwNwiFQsSC8U2+UZiZIudTw9of/EwQHymkJU2EqYWaYllBI9VYsFHKZMYzFUlcq7GNBiRxbap+umhjOwJBN6100DTMoJdMZUGiGOGXXqazcGT7MyoUYqNMg3YipopiMo0+vx/C1sptFO6xyfXgZAZLRugMqoWaUiayTW7ChwebSCUsQ7hwYMBIKw2EZRAQBPCiRkMhE9CiZQdbkVIykVm0Uo8wQYl/YuLadrIY7WQQlRFSSK4dB5BLEX10kksxAhXdtGAhBUUTRW/TcM1lN+3zGABoVDrUipaNfE+hLMOCLSHhMF0uGvG7u6RjeL3U0EULRsyECKASKszSSh7jqGfzDzJ0IoTQDP+OTdSgQ8ds9k8UhHbKGaTKLLayIale7k6YsWEnA9twYjxT5OOQPXTTShrZfP/996N04/7/wv+W+dBkMqHSKGRlxrXXDjvQzGEHmjno5/3ENs1hKxvQoqeXbcxiv1Gf76eTYjkp6XxQLMpZ19NCQ1OI8vF6CvK0rP8ui6++9/LcK5vo+0cGebKYvCSt7wVyPE3UECWKVjPEp1+qOPvXcVOlAxcbeeplN1984+eMkyx8+a6NzMHp9NBGJauZLhcSIcTEihQCgUBC5++fQW/SEZMxUkjn718GuPMmG0ajio2VIYzWCF99nsarb/fz9PMB9NEUbKTGE7ciglavcPDBGl79Y9zkU0rJ/Y8NoQQKkUh6Uzdz13VWbr93iM29KzBhIYMcFBSaqEUt1aSQSroqnV6lg6nMZysb4nMMqTh1rfgzGsnKlkQiEHUH2H+JllnTfHjd9ZgtghOONpGXE793Fs8zUjbeQ9RRSH9/a9K24X+GefMP4cLfvUrUa2QWu+QGhBCYpJXeATtLf+YmL0dDZnaM665K4apbHDzxkguLSTD30HbOONHOfkt0tLXHeOq5AOHWQjJCpShBhebGrxlfrGXBHD3X3u7gm/cLMJtUfPdpJu9+1M+zL7ZRVRfh4P31PH61hZlTR95jr7ztweQoI2TrZod5G1IKvE4dKeFc1GoS7aBCCMpKtXQ0h9Fo936/sHzZigRTcncoUiFEcJTL/E6kkUUr9ZS6l/DwE99w4rFGnnvdw5MvesiOzULsmMgpv1lNRoofrUaFcyhInmMxOcI+KtYHsJICCJz0UixHdzyo0RDAN+Z1KFJBIJjLgWxjI07ZxwknnLDX4/Cvxv+WuRCgtaWNFApH/M/DIBOYhls6aaKWMqZiE/E9RkD6aKCKbWzCip0s8lCjpi9jPZdcYOK0X6Wi16Vx7R0OtjaEeeolF529UQZdCjMOaseqMeH3SXx9KUQieurYTJrMIpt8Au4QkyYYcfSpyB3DTFElVGiljhrWkS9L0RGXkumhjTxK8eoaOPmUi3/SMQLo7Ozkykt+T35/BTqhZ6ZcygC9tLEdiYJW6jn44P254abrueGm64lEImg0mjHjgOrqam669k/s2N6MSqXiZ0cczLkXnLPXkj2KolBTU4PP56O8vJz09LFjp38lrr7hKs7bchFF/ZMSRV+TRRnlp7ETQggKcgUul2sUu/CpJ+9l0fQtnHWcgSvOccJQ/ojX1UJDfu9+XHzRWlJLBpg5LYXefolaV8Ctd95JWVncL+L2O5/8ya7PYrFw3gV/4NXb30k6V0GcoOVyx/fqFrOKqy+zcfVlcNcDbj64f0KiU62A8RilhW1swE4BWnR000YfHWRRQC7FrOJzmuU2iqlIzHshGaCaNZQp00YQ8nRCT6FrARv5jghhBCPH3C+H6KSFIH70GPD0OWloaPhJ55C9d5/5N0MwGKSlpYWWlhYA+vr6aGlpweGIu2a98cYbPP7444n3H3bYYTgcDl555RU6Ojr45ptv+OabbzjmmGMS7znqqKOorKzkww8/pLOzkw8//JDq6uqfNEj3+/0Iiwe9Tp1UuF305dPUHOWjV/OYUhHP5udma7j/9jRuvM5EsTWHRqoJydHtb2qhJkaEeirRoh+R+NwdGb4KbvpTiNWvTsHZq+XA4zq453EnSxcY0GgEPr/kl0dbueL8VK67Y4CjT+/k6NM7ueGuAa66OJXsTDVrPiui8ptibvx9Kv78KqQihtub9h45ubnsoJZ6NjOOKRSJCWhEXBDeLtKZwwEE8FHBDEzCgpSSjoxV/OmeAOu/z+KZBzJ584UMNq5Io+CAegb1bfHrEznoVDq6c1bSkb4Cv0fDu8/ZWXxkB2dc2s3BJ3Rw2/0D3PagEyFg1foAl1xgwh0I8Ze3A2Oe7yuvhzD5R+s1qaSa2roQl187yKMPqDG5ixgYGNiHcRgX19YkTIrJwHerApz52x7WbwniGYqxfkuQsy7rQacTDPkU3J4Y118+ciE6/CATtfUhXnzTzYcv5/LE3VnceUMGn/4ln58famJLbZifn9bJ4b/u5Mbfp/H1+4U8fV8W193hIBQaKYItpeR3f+rHM6Qwc6oes1nNn65K54u383nt8Ww+fyuPzHQ1bk9yBeVoVNLdG+WLbxz75G585NFHEiPGVtYDjMl6SxFpaNFhMmrIL/zhCmVExivxVmEnu38+zsZM3C0ZaBUjUlFz1Y2DXHm+nT/+Lp233jBjXLSKjpxv6cpeTkv2Vwzpu9CiRoOWPIpppzHp93jkIFp0iUSBIhUaDGvIyI7S26tgtPzr3I3/XedCYPg5EUSJkEJaIrnVJztRiDFFzMMq7KiFGotIYbKYSyZ5ZFPAJDGHWezHOKZQw9phJs5o+PGRQ9GIxCfEg51yZtBLO4rc9QzEk+wl1LKezSynhzZSSGemWEK6yMYkrGSLAmaylB7aCOCjmHI62YFT9tFNG0H8I7SD/hnUajVOehN/p4g09BjpoW3Mz/TSMaYpFMQZoCrUzGAJdpGeaGfOEYVMYg5+htjAt8SIMYulTGcRNlLRoGUuBzCdRWxlAx45SI9sixtN7ZHwyiKP7jHOUUpJwOTZpzkAQO6hye+VbszYkhqsABRTjkCFcQpYbXHmhxotAXyECBDASxb5LOAQSkQF+WIcU8V8iimnmrVkUYDdHzc6apUNo46vEPtBt0wdesKEqWQV5cxgrjiQiWIWk2PzKOmezh1X380Xn32xT2MAoFGrsGGngPGECdFFCzbS0KBjMyuolKupl1vYLFfQQzvTWIgGHXM4IG6+hInV8ku8uOmhlQxycZC8vcovh9CiJ0KYbXIjAfwUU5GUCZ8i0jBixiOT9LgOw4eHHtrYzArWyq/okx3kMw4tOgI/oMn6U+DfdT5UFAV7ehSHe6Qb9g3XmGnUrUeNGgc9mLAm3bg66EkU0ZMhUynk0BN7qayNH18Iwf6LDBhMCiZlbD0vI2aC+JnMHIqdS3ngoQCLj+xg0VFtLD2mg0efdePvzCDo0yLsA6iFmnxRShET2MomFGIEQ5F9MsM87ZxT6FDFWV3OHj1H/aqPvv4Idz3i5NClVk461ctXL45jUnQh6WTFnw2NmQWLJbUbMnjj+XTKSnW43DHOuNDJQHMqO9hKa/Y3XHhFmKMPN9HZHWMC06gQM0kXOWSKPKaK+aSTQ7+lHkP2IOnk0EQtdjJoFrX02qrY77RmNixP49tPM1nxj0xWfppHZ7dCUZ6Ga69M4bfn2RKJz534+WEGhnChQk0otO9u56eedgHLV0QpYsKIhNug7KeBKkqZxJzooeR2HISyYSmXnq8i6FeRkabmlBNsyICRjx6ewO/PsvPQNfmYag8kwxc3eFQJFdJn5ZxTrWSkabjozBROOq+bjZVBtFrBcUeZOPMMHZbUEIFQlMnlu+Zhx0CMW+53cNdDbpTsFp58RkXTxgJqV+Zx258MaHJ76GwysqN1l9mN0ykIp3k55vhdybN/hkHHYNI5WCGWKNgkgxACFWpUQo2jw8hJ5/WQma7mpUezaFbX0EEjRk8hA+1m+potBBzWEaZZYRmiz1RHX/oG+szbiBChlToiBKhkFREZ3nUuMkYjNcSIMij7k55PH52kk5OIPQRq3n7z7b0eh33Fv+tcCJCTmzMikRyXoIkQJkQj1UxjQSLxCfGi8XQWokKQTQExInSJJubOVXH1ZSnkZmtIS1Xz0G2ZHHGgmZVrwlxwup2rL0lFFzVjbFhET6cWYySVMqYxganEiLKZFWhQ4fEqkMQwaHfEiJJKBt200UYjKtRMYg7t6joMNtVPmggMBoNceM7FnHbUWbjaPYlOGSEEGSKHiWIWk8QcxjOFNct3FdK12rFN1954/U1+eciv6f3MT3bTBDIaxvHtE2s54chf0tY2diy6E3999wMOWXo4fzjtRm475x5OOuwUfnPm+Xg8np/movcB5eXl3P7wzbQXbKXX1IpT9uINRlCUsfeLA05lVNweiURYufwTzjtNx/6LjMj0HqIyMuqzajQMDsU445xbyS0+k+NOupmHH30jkfj8V+DoY44moB17bIPST2bm6N+6ujY2gqgDEMhw89q7rxLJ8uJQdaNCndgTbOB7cilBh4EtrKBKrmGLXEk1a0kjOyENsjuEEOQzjkZqCOJL7LFaZB072EoW+UxiDrkUo43qOfHIk9i2bdv/cER24f8s87OpqYlbb7018ferr74KwAEHHMCll17K4OBgYoIHyMrK4vrrr+eVV17hiy++IDU1lXPOOWeE42BFRQVXXnklb731Fm+//TY5OTlceeWVY7qJ/RhoNBo0WoX9Fumo+2RglDCxyOzlnj8lnyDPPsXCPY+1Y/IU0EET4/cQfg/LECGCTGPhD26adUIfZ8yhxkoqsW4NL77WxQVnx9uaS4s01NSFmD9Lzzmn2Pjg716CIcmC2QYCQYXpk+OTrMmk4pJz7BTla7j0moF9Zn4ee/yxfPDIp7gYSEqJFkKglTrSiYsOu1S9HHuCwonHjAzUDQYVb7+Yzqwl9djb4o57diULQ68ZChuZMlMQ21JEf0c/556u5dXHbYnJ3+dXuPiaPo4/ygJ6P+9+KDj7NBMVZSM32qvWBajaqKFgjwpzRIYJxyKc/KsoZsdkCsikUV+5T0Y/Pq8PrSlCb7QRU9jKrGkxykq0/PVTL+2dUQrzNcPanfCLM7uYME6LwTByIyElDPkkn72RN0p0+bgjrWzYEmLNBj+HHWDio899rF4f5IyTbJx3ego/P62LU463MmOKnrbOCC+/5aG9K4LJpGLIt2uxF0IkjLPOOcXG3Y85+fMfRzNUn3vdzeBgDKkodHZ27nXr78yZM1FQCBNGgyYpg2UnrKQwGHZzykl6Pni0nYzY6NZ6t3QSJshavkQlNURUfgx6FTJoINChIZVMjEWdCdH7mVP1/P09HctWB+jpizJ1Ugq/PLeXrlYvKGrSyWGAHprlNgopS5h8OOimgS1oMbBDbiVCOO5sHIxBmwaNtFA+d3SL1E+Ff9e5EODvf/87BowIGMGu66KFqSRviSumgkpWxZl2w0YCYRmgh3by9tDiiuu2DTKZ5K7rQghSZRYuHKSxy0V7iEHMWBnPVCpZmTQRrxIqyuRUWqhnEnOoZwtO+tGiI0xc325v54FVy1cjlHhyI0PE5zsNOnpoJ1cWj0o6OmUvKtRECCc7HBBn8llJGcVOCckgdWxCh57ZjNQKGs8UXNJBHZuZKuaTK4toZmtiDt4T2RSwhZWkyLQRxTYpJdvERi647Lx9Frc3201Eu3ZJUATx/6CDuxEzMW0Yj3uIEs/kEWtJRIbZyPcj5Cl2wiZSyZBxIwuIyyr00UlMRhkndv3eFlIYpB8Lydv63AwQI0IaWaOCQLVQU+ScxH13PsBhRxy2T6L2uYW5sEPgop+JYnbi/wOyh/kcjIJClAg69AlmQ5GcQCfNlIgKpsmF1LCOTHLpYAeCAP10opP6EWMUkD6qWIMWHZWsJp1sYkRJZ3RAuxNZ5CecsvdEVEYYwkUB47GTTnhYT1WFCiupeHHttdbfj8G/63zo9XpJs+tQq2Nsrg4mNNdLCjVoVDEms5CNLBtmnyXHniZZu0ONhr5ewYkn+7DZ3RgMArdL4O23EGOAfMYlPy/c2MnAIEwYMGEbOAKvw0Mlq9CgJZMcSpnMytVfo9st9kgX2WyXVWi1kt6+EDrd2O3Ae+LU00/l5edeoW7HZoqi5bRvcDJ1cRuTp8ATD6kpdB4cf5YE2MkgIiOkRbMYWF3IAT+rw5YeRqUSuBwazP0TCUQ7KFAXc/llA1zyGyuffunD6itK6k6eJfLpDjaSURbA022inUY0GoX9FuuQwsuDd44sOGVmaPjolTyO+HUHRxxsTmp6MTgoUaEmqgvtk/7xTqSlpaHVGEa4J0sp2cHWUa7jOmGgxLuAmth3vPChlYI8Lc8+6yC9Pw98w3FIktskL0fD1oYAV12cytyZBp551c1tDzrRqOHYIyxk2kx0rapg1s8qmTdLz3ffxfB7VaSmCo44yIwlReHhZ11MGKejtEjLxb+xcdD+YY45aZDN1TCuWEtndxRnt57c8vR9cr0uKM7HKT4hlZHxpkQSULuRseSM9piMJXSQU+0qXnksm87uGKec7mNq8OARa59XeqhlHV00U0gZA6ZG9OOauflKE1Mn6WhoHOTOh10YGzIJejV48FDLeoQUCAQhAlixI1BRxybK5UzSyNrN7b2LHlqZNmyKqRFa9NLIe2+/zxlnnbHXY7Ev+HedCwEu+O15XLv+Jkyu+HFzKaaLZprZRiqZSYuhQgiKZQWD2Ru56VoLRpOF19/xctSpnbz5dA6vvunnyWdCGAZKUYfNvHC3k6ef7UCRMbaygUnMGSGfUMA4MmQum0LfYbfZmDpN0NruTjpvDMhewsQ7T8yk4MNDC3WoUXHO2RpO+5WZP914CY898eZPMj6XXnAZ/ct85ETG46N2zPcJIUD+87ijq6uLp+57hpL+XbGSEIJ0JQdzu43fnn85H3/x4Ziff//dv/L4rU9TMDhxV8zpBWffIL8+/hQ+/OyDfVoDfgoccOABfLXiH3z11Vc01jfR0Gji069qOeaw0R0ITS1hLLbSUd0Jra2tzJyyS6f26UdsnHP+ctJ75yTug5AM0J9aSVlxkEeuexKjz4ZiifLntHu46fYbOfiQg/4l17dtWw3GNC/B3uRSSIMpddx65cj/OwZiVG2Bgt3kAFxqB3kTM1m8eDFfr/iKN157g7/99RO2tq9DeDSoUVPIOHTCQJ4sQSGGQEUz236QgGHGRjuNZJJPFy3opYEwIaaKXfGfFTszWExTcCsXnH0Ry9d+/z8fGP4PJz+nTJnCO++8M+brl1566aj/TZ48mXvuuecHj7tw4cIRE/1PjWg0ClLFeWeaOPGTraTLnBGbU70lTHZm8iq8EIKZFRZWt8QdePdMfraIrWTLPPTDLZpjISajxIglqme6IQMDvmz+/vUWbrgyjesuS+Osy3owGASL5xn53YV2LGYV//jOzyXX9HHvn0YGID8/1MwN9gG6OsfeiCfDOeedzdOPPkO+TB50A2jYRc8PZuzgiouTt5JqNIKjjtTx1TO9GKSRAAEKZRn+NjPdcg1D+g2ccKiG804buWiZTSpeeCibA4/vIIV0Aj1WDjtpB8cdaeaMX1mIxiRPv+xh+feSkv6DRwWNzWxDjY6CgSUg4okFF06mTBntSDoWvvr8Gwry1NhKnLRuymLdxjCbKoMoEo493MLieXpeeMPNxqoQk8q1hJIM89pNQRbPNYzpNnfZeXb++qmXqy81M3OqnrbOKPc/NYjdpuLjV3P56999nHpxD2GvjscfSMFkUvG7m/qoqg0RDkt0upHHPfZwCx997uWk87q47ZoMJk7Q0tYR5d4nBvnsKx/W7hlE0up54YVnuPnm2/dqHNRqNQoKeRQPJyFiCVHzPREkgC1F8PtLrXz6RT2ObWrSlbzEveKSAzRRwxwOoMdQhyq/jQvPSmHiBC1r1od4690A/q4h1Go/x50dlwGYWKZj+ZoA+y8ykp+r4ZlXPQgBFcpcumnBSS8VzKKPDmpYBxIkCmrU6ISeqXIhQXxo0FLODCQK1XIdPtwEh/51be//rnMhQFNjE6lk4cU1ihGWjHUG8YSSWqpRpJKYO3Mpppo1o5KfnexAItAwNvNWixaFXazRkAzgY4iZYgkhGcDA2NIKJmFNsPDVaAjhR4cRidynKr8SU5BI2tiOWw6QRwlWUjBiopJVZMl8MshFQaGHNlwMMJMl1LGRXFmcdOPXRsOoVkEp467kdjIwYE7qdGwXGXTIHQRknDHbRyfdtBMhPEpvUiXUTJULqGczERkhg2zChOmni6UHLebCSy7c6zHYiYsuu4A7L72PcjkTiOs/D+zGit0TAXyo1CrU7aYRST2fHKKGdWSRP2bSMZdiemhPyC345RCN1LBDbmOciGsIZpDHOr4iV5aMcviNyDB9dBElwjySB7gqoUbl1rF169Z9WhfOvfAcbrv2TkxY8MhBbCKVdrkDzbB2pxpG6ctlDCc6S6iIa5LKCrpoYTb7s4Fv0WNiO1VopBYtOrx4hpmtRjLJxYuHXIpppo4Y0TGfmygR/AzRJVsSRQiIPzuVrGYiM0nbLRGcQS4tsp4OmjBjY/PmzRx66KF7PRb7gn/X+dBgMOBwRiktgYuv6eP5h7KZOlHPI0/6yAtORy00jJOT2U7liLlvJ+xk4KB7WLN3NJz0YcaGMmCnaSDOAFapo+y3n8L33yujzPpgp6lXA+N209NUpMJ2qkghjXFMTiQLlKjA79ewe0+KhRQihh6yMm0MDg6Slja2PvDuUKlUPP7cYxz9s2MZpJ9UMjF4LVSv30GKMjoGLGAcW9nIzNgS7L3ZyJ44u8csBEPShYdBcmJFPPNCBxeebeWtd0JkRUvGbBfMjpZSVV1NKgOYsBCIenH7otx7c/I5XacTHH6QmS+X+TnqZyMLVVJKPv57GGEIceyJx/xop2OdQUcktEtT3EkfaWSP6TpeEJrE0y82cMeNKUycpKJ1R/KkjSIVMA/R1KIjJyt+bhPG6bj/ll1xfp8jyn1/lljDNrR6PV//zURxcAZmYUPpUtj01w7CBXW8+GQa5/++l49ezcNsUjFxgo7pMwRvvD/EAYuMHHtGL6l503ju1Wf36drtqXYcsodCJoy4RzuNNSydr6JnVSdp0dFF9g7RSJbMR5Ex1BYfmekmTjlnkJy+paPudYuwDT9f1WiFmkn7t/HG85moVPGbpKxUx5GHmLjgikHe/TDAlMgSLCKFDrmDHtqxkopEQYceOxkM0s92KjFIMwoxUsliGotGxLQCQU/vvpmd7Av+XedCgNmzZzNp6QS2f9NGpq8AjdAwUy5hHd+Qw9g+AjZSGT/dwNmnxPfRJ//Cysp1AQ45oYtAZzaFriWECOBO2U7E5ISwlj5PECspo3RjAQzCSLYs5KPPXNz6RyvHbNyIoXe/EfHpkHTRRA3zOXhEUjYkg1SqlnHmr63MnGrA2beJ7du3/48TxS0tLbRUtVEQnYiCQgDvmJI2YRnCljZ28XgnXnj6ReyO3KTHMAgTzu4w9fX1VFRUjHpdURSeePBJCgYnjVqXbDKVvtYhPvn4E0745f97iQetVsv48eOprV6JxazmlgciZGeqmD9r1/Pf2h7h/D9I7rz7jqSfD+5G1l80z8AnH6i49c+bqKxUEFLQ7wny5vNpfPCxgbVb8uKMZB/EvDFuvep27C+lMHv27FHH/p/ivbef4u2XUzjzvJXYOuck4t+ojNKq2kpaXj8LZ++axxuawpxyYQ9hf3w+BYlD30LU5OPggoVUVlZit9s557xzOP+i86mtreXyX19Fm3MQLbuYxTtlrgzShI8hbCNW/V3w4iaTfBQU+ugkQpgMstkkl6FCjUKMdHIoYDwlVLCh+1t6e3vJzh678L63+D+b/Px3hcViQYlBY0sENGEqY8spGzZmkFISiER/UJdr0K0wjsls5PtEcigsQ9Sr1+NnCG3Mgpv1hPDjlZ5RJiAQZ1UJBFOYj25YpyFdyae5q4oPPxviuCOtZGWqueJ8O0vm79ronnGSjV8cYeb4s7tZusCQEFAXIp44aqqP7pOuU2pqKmaziZB37EStCjUhGYw7FavCZGcmZwMOeRWq6nyoJ1cyc6ae9N4g9duW4fMrfP5KLtfd4eTqy5MzJrRawQGLTHyxsZR8kcOGHgevvST59IMAQRliyBtBiamJUkOhLMOIGR8eWmnAxxDlTEdKiYs4Y6ps3N6zPgGCQT/ZWWoOXKJiS0YXt16bldB6ffR5F3c8OMgBS4yoVJJn78/lkuv66O6Nkpu96/FetT5Aqn3soDorI+7cfsTBZkIhBZNRy3MPZPHwMy5eeXeIi8+y8+Kbbpq3WLn82kFSMxR8fomiSC6+ppfnH8oecU8OOGPsaIlyw5WpPPGSi9b2CO4hhYamMEatBruSg+Lzs3b1t3s9DjU1NahUMVDizKKeYdOqPRGRYby4efAPFkJhyQH7aXm5cRvbQ7WYpIUYUSykMI2F9GtamLh/D++9WIRaHT//ww40c9WlCoef3MndN2WxdL6JD/7u5ZW3Pfz9jfwRid6uniiHHb+J0pYl1LEZEGRRQLYojLuequKsz1nKgRiECSO77k+BmolyJjWso7vrX+Pw+O+OgsICwnyPDgMD9FIs43oy8p+0FykoI1hOahF3+O6WbdhJH3bobsGDEyMmXDhGsUZ2woWDst00Q3to340FJZB7IefhpI8YUQyYCBNEh47a2tqkgWIyLNpvIa8+8Rdmyf0YpJ8W6okQIogfDTr0mOinC4HASgoGTBiEEbvMpJltlMpJI57PHhlPkJbuwVh1M4B12LE9mYbaTsQdveOdCXHjpbjz8lY2MFMuHRHgatGhRYcKDW00ohDjF7/8BQ88eP9eXfueOPrYo3ng7gepaV1HCRWYseHFTUSGk7I9WmkgHAmNSHyHZYg6NlHEeGIkl0OAuIO6HkPiuCZhZTqLqJObccpe0kQ2A3Sjw8RGvmOCnEEqceaWkz62U4UFGx4Gx0zWA4TdUdxu9z6NQ0FBARGieHFTx2as0s4APWQlMdqAOONygF5CBPDJuNC/Zfi3VgkV4+VUHHQBcfOkdhqZwHRSyUAi6acTNwMM4iCLPHpop5jkGkwD9DKHA+mihY18j5RyWNtJoMOQCJR3RzHldNOGCvU+MWD/U6DT6VCpBc89kE0kIjnrogE62gXBIMwdZj5niBy80s12qiiXM0aMYzYFbGYFqXI0K6pPdqLHyCD9qMlgOovoo4uQrZWP38xiysJuKju/Z2J0foLBHZYhmkQ1Xpy0yUZSZBohAolCxCyxy8QsIH34QlFS+0fONyECKD4DzU3hMQ1PkiEYDHLpby5jFvuNSEjky1JaaaCVeorkBEIE0aDFIEwUyHFs5HsmyGmkkI5CjB7ZTu9wcaOeLQSaJYWTu4jGJJN+QBVMhRoZ0+KgGyt2Qmjo6QsyvmTsa5g4Qcf6zYERyU8pJZdd68TnsTBpv0yuuOryvR6DPbH4wJms+3gbk4ZNJ37IfRfApKRQVx+f+/50rYXj1m3B2L90VEG531bD+WcbeO0dNyk2wSVn20cU0SMRybmXDGLpm8EOtqJsNTBLLk3ceyqhIj1ahK85letvXsuZp9l468MhfnNqPN4+7mgDf/3UywHHO/nDdY9wxBFH7fO1q9VqLNioZg2FcgKZ5BIjSjS1k5uuzeSEU2rY4d6OGg020sihEK+pk7C5lbT+RfSmVHHVpSY8Qwq9HTryx9BtzCCXFupxZ9Xw+H35icTnTgghePAuO1+tGMLSk0KrbCBCiDnsP8KBvpNmvLixkMJ4pibVR47KKEEC4PrhWOc/FUIIHn3qYV549kXefOUtHJ0DKITIy5QEe72MFZYF8ZOXO/LZXjzPQHenhomu2Xj03YgJNTxyq439F6USCEhOPjdC7/djd2dlUcA1N3awZaWJl583c87F3xLuzsIayxiWlWljNvuPmnf1wsAkZT4PPLqZ1541cPBiIzdd/yfeeu9/xv78+98+Q9NvooFKvLiJEaWb1lHFf4D+lDauvfz3//SYNVW12GT6mAUhnDoaGhqSxrRVVVVoh8YmCaQFcnnjlbf+nyc/Y7EYN95wKVqqOPfXMbIzNXzxrZpzr3SSk2Nl0gQD3b2SiJLF1KnzeeaJZ4lKF/n5WRx40LHMmDGLoqIi6ho1RCIyMS+Wlep47dl4ovHblX6WrYb9Fxn4/XVDpO42J6uFmlxHGffefj9vffDGT3590YiHuTMNfPWJhlvvrmL16hgoKkzWGFedruOZ14McfXo3FrOKYEhSlK/hhYezuPS6fqZPrGV8iZZfHGVkwrhMttRs5dcXHM/QoI5IVMXchbN5+LEnKZ1dSNdXnUn3UNkUUMVqcmS841aRChHCCYPZdhqZwwE0Uct4plDDOmykUcIkHHTjxY0XN1tYyUyWoFP0dHd3/zf5+X8RgUAAk0nw5l+HyMhSIf2QM3sjjc0KgVCEdLvCd6v8HLRk9GI56IrR0aqmQOjJlHmsU3+GSadlKBCjIDaOycNVRSklTnqpVa9kcmwh1mFdlJ0tuv10MZMlqEQ8sdhDG2GChLvTeez5Pj75hx8hxIjE507YrGouPCuF198b4pJz7In/9/bH0KKlr6+P4uLRovnJIIQgIzOTNm/7mAlfi05Pl7qG0uBctCE76zYHWTR3ZHI1HJb8+sJu/nBpKgfv5rQ25FU46Tdd/OZ3vaTZ1eRlj/04TCjV8neiuKQDK3b8DFHqWoJKqOjVNuJK3Y7L4cRLXAxchYowIbRoaaWBOjZhIQUtOmbM3jeNu9nz5rBuzXb6B2K89+IuCnlutoaLz0qhvjHMp//wkZej4e7HnJx6gpVLru3jL0/mYDKpqNse4skXXSycN3bSeUNliPQ0NYcc66C7XY0aLVLv57ST9fz9aw+/OcWGx6OQNWGQP12VxuzpBto6ozz1sot+Z4xDT+rgxGOsFOVr+W6ln01VIR6+I5MZU/QcesCue/Xia3opzNfw4kvfk947j0F3co3MZKjcUEV6uqRvsIVp0f2oYhUmaSFV7JpwIzLMFlYRxs99T/m4+X4HOnceFaHpNFDJVOYjEImJ2J/ZwCuP5ycSnzthNql4/sFs7n3CydL5Jl58080bT+WOYrjm5Wh45B4b55+/iemexexgK82aSrQqDRpDFGtKFHWnbswWfb0wopIqvENDez0O/0lYtGgRD/AwpUxEIqlmLZPlHPQY8cuhhLP37ghKPxpG6haFZQgjZvrppIdWrNgpYBwNDA27oteTItNHBWceOYhEJn4/RSo46Uu0/OrQEyI4Jgt5SLqGzXXqmcZCKlmFHiMSha/+8dVemxmkpaVhUdkQSjwxtbMFf0D20sxWumgmlUwyyCFIgH66gQqKKaeDJjazPH59qBmknyB+FGK0s50KZiW+Z5B+Msili5YfTDDHtdS09NFFDoWki2zSyaZTNrOWryiWFYkkagdNBPBRRDllTEFBofqT7RxdfSyvvfPKj2rzXLRkMRtaq2mgigghJFDJKibLuYlkyE639yHdICKiHuFk3kULxZRjwc52qsZM9A7QizVJ1bqUSdSxiUHpwIcHO2kYseCklzbqAbCRxiyWohdG1slv8MrkzCqAQaV/n5I/OzHcfIYaDQP0YiEFL0N4pZtuWgkRxIAJhRh+hsgglxIm0kYDERlmHJMTmnh2MuikmQghvLiZya5EiECQTSE2mcZmlrOQw+hgJakyc4SuGkCrbCCFNAJ48TNElAjjmUIGcdaIT3rYwVYyZC65uxmJCSFIl1l00/YvYUH8X0BmhhaTUXDkaS7MnbOYoWTTSDV+vAl2RYmooFXWU8kqcmQRBox4cNFPJ4WUUcVqsmUhqWQSJUIHTQTxxzWp0VJEORqhwS7T6ZTNABz3cyOrNwQpytvMl19HkDFBUTE8fb2J8rIMrvrjAFvWesnyT0RnDRBQeWBYakxKyQ7tZgJDYXqULQiq0KAhi/x4nKHEcPYHsVr/OftoJz54/wN03dakTKx8xrGeb3DSjwkLYUIgYRyTUFRhmpRaVMPKv1nkM4MlqIWayXIOm1iOVWvgsBMirHynA0MgeXK/n25msDjevcFaFGKo3JnU1oXIzkweR27YGOWlvwRZu6GbY44w0tev8M6HPgb61KTY07no8gv3Sfd0Txx8yOGsXfY9XYNxtvVOw7+xEMBHUVH8+yZO0PHAfVEuuPwfWIxaTBZJOKIQCissWqDl61URrr8yjXBYsuTodk470caMqTpqaqM8/3IQTccE3IqDoMrLJGVe0ljdLKx0tZhYMFvDDXcNJJKf/Y4YniEFtTqGEIJYLLbP7Neenh48wskUuZAqVtJEDQoK6SE1Z54Zpti9CItIQUrJIP1s067h95dq6e3V8emn6znnLB1nnZJCZ3cUjZLcGRnic5RGakhNFWSkJz9Hq0VFdpaaUHcQJ33MZMmI8RBCxJnIcgMZ5NFIDVPkvBGxh5SSejaj0UYQcmw96f90CCE457yzef+d95g4w8fn72YjBMxe0obsmpD0PvRlNHDJ+SPj8T5HDJvaSowIsdIaVn6alYj1TSbB4gV63v9+7CJpjCjSmcmSg9yk5vlx9mvJjWWgEDdl8+Ac0wDQKuxs3hyPtXp7oaGmgVAohF4/9n34z+AadNFGI+XMoFzMQJEKtawjIP0UMh6d0OOXXprVWykszWXuvLjsUyQS4ct/fEVdbR05+Tkcc+zRiXk5NdWOkyAGaUo6rgHp5bYbb+eZh5+jYko5l155CePGxUkCXq8XERl7btMILZ7gaJ+SfzUef/Qu9ptdybmn7Brri87ScvbJRo49J8jBR97Hh+99xNpvNlC39m0mzYhw2UVmbFYVn375EbffauTe+1/j16dewlW3Psgjt+tHjE2/I8qfH3Hy6uM5vPyGD6U/a9Q+QS+MtLQ1/ah5758hHFURjcbIy9HwzMMj47RYTPLkK26+fDcfKeOGzUII7nnMyTW/TeUXR4xcW2dO1fPmM1mcdYog2zWXnm/b2X/eftxyz63Ufr2dFjl6D6URWtJkFptZgVGahg2MjIQIECaEgkQjtFikjVbqqWAmWrRsYQVZ5JNJHmGCdNJMFauIEt1rmbx/hv8mP/+XwWAwAII/XJrKVTc76O4fYtt2LVGPCb1nHM7uIBdd1cRX7+sozN+1WQoEFH555gDWvplAnG2j1kWJKhoKGEeJmJh4rxCCdHLQKQvpSF2LUaNDqqOgC2GxCGytaQifijqxAb/wUqiUk042HjlIfbWb3EzJ4QeNrbd45MFmLvxDbyL52dEVoaMrCirtPgW48ZOVZJJHPVuoGG5zjBBCjSa+6Sx1sHC+lq//tgbTYCk33FLF1x8bRlRk3/3bEEcfah6R+IR4kPL+S3mccHYXvY4Ym2tCLB4jQfj98ugwW2wH+YxDIBIPeUo4D2lrxD5UiD6UTgAfOvQJPZ9BemmkmphlAJMxQm3lvon2ZuVkEo1J/njlyJaw1RsC3Hq/k2t+a6ezO8o/vvNT1xjm2xV+Zs/QM++INk46xsKbfx3CbFYTDEoam8OUlY6sPkopufHPDrZVahnnXkLBcNVbkQrvPN6IL83LtXf0U1qs5e1ncxNjm5utYcHsHO5/chC9DjLS1Dz0tBO3W6ITRk470wdiiIqJgttvsjC5Qs8fLk3j7ked/PpkLe8+3k1ewdjtKXsiOzcHBBSMCzLU0sO08EKaqKVF1mPGSoggQ8P6eiUFRvTuDAxhAy6Ng2rNMnRRG4PDmotWaaefTooKdAmG8p6YOEFHfWOEPkeUNLsaqyX54n3wfia0KR30e7pIIR2R2kNBiZet1VqMHSVo5eDY1VJ26rDtmxnYfwra2tqIEaWZbUhAjZZa1hMjRg3rmS1HthdFZZQ6No+S/GhnO3mU0E4js9hvFytFqpBI8hlHFasolhXYyUhUytvYjgoVNXIdatT48Q4nEwaxkBLfyMhxbKeKCjlzROATlVHq2UIQP2lkYcScOHYAL431TXs9Dunp6ejtWtjDQyZdZGOVdtpppJNmemhDhwGBGE5cSExYmcESvLiRKPjwECGMBRsOekiVnWSJeCusGGayZvwTZp+DbiYwnW1sHKHrGCVMPuOQKPTSgQ49MWLM46BEFwFAQWg83no3F559Ee9/8t5ej8NOaHQqOsQO8uU4bKQSxE8bjWxlPSqpRqIQIYrGqCI9w85AuxsPg4lE3SD9cSMkIRBS4JbOUbrSynDydArzRn2/XhgISC9hQmjQMkAPM1iMQZQAJAqMnTQjZDzVsoNtTJMLRm0cvNKNgmTD2g3Mmzf6u8bCg/c8HDe3ASYxmxrWYcaKh0FaqKOI8kQXQjN1pJFFgYgneXMoxCvd1LCO8cPs3wghxHAiNYeipMl8ozBjl5lsG9Y/2041KqkmjUwiROihjeiwe2eEMAF8zGTJiOKPWdiYKhdQySpSZeaowpCCstftz/9pMOjVnH2xi/T2xfHNtIA8WUoz20ZoIBux0E8P7TQSIsA4JjOL/VAJFXkyLhvTSj1DuLCQQpQIhUwgRAAnvWSRT5gQixbE74FAJEIwHOOQn2mYOAmuu3zk7/PRG1nceIeL915pZdI8D20dEcLuEEO4aBG16CJmVBE7FZSRSiYRwrTRSBAv5cxkm1i3T+Pw17c/JC2UO2pdjckY1ayhnBkj9HVDMkAN60EVZbayf9LNu04YUEs1R/0ixr23ZDDnuxaCLYUYxMiY0CUHkMQSiddZcimbWE6ap4Jb713HQUtHJwd8foW/fhhm8uBRDH3v4/rv15JKBgp2UrEQ9Ua44je/56V3n/9RBhhvv/E29915H2pPJn3qVtpi28nUpuOIDFAgxydlXLVrtzF3zq7/d/ZFOPRwFbf+wU5xYVyv/LuVfq66xcGd12dw5DBj9fADjcw+pA29RotrQINe6OmL1WMxaylIA1v72K7PmqEMGpv7iQ3X1aSUfPSFl788mY2Uglffu5lzXnuURx9/c58c79VqNUhJNauZxiJSRBp1chNDg07KlV2dCELEi4eWyAG88vp3SG2Q2fMN/PHqOBsrK0NNROsak2wRkWH8+H7QFAVAiQlaqCeHwjFZ7HmUMDD8rG1hBTmyCCt2AnhpZTsCgT1FQ0z++CTYfwK++OwL/INdvPJEGkZj/He++ndGHrhrLbmDcxNFT0Uq9BjqWfyzIBVlI+evWCzOUHZZm7jzBssoksOvjjfy5kvN4Eiubd5DO/lyPNYeOyu7P2MOS3crmMfopPmHL0JREY1Kvv4ujDachtPpJDd3bK3EseDxeHjikSd57eW/ECNGPZtQSU281Z+pdNHKRr5DJw0YsVAQG0+kJsLxR5zIZX+4lEfvexyjMwWd30REG+aZB5/jlHNP5rQzTwV1vMBswIQiY9jJoJhy1EKTiHdmOfZDM6BlR10fZ39/Hpf/8VJ++asTqaioIGzxM1Ytxi2dTJwyMfmL/yKEQiHWr/ucu94a3S1kMKi47WrB1bfchbdOg0Eb4qqbNZxxsj3xnnkzDVx8dpSlxxzGub+5ifxxZ3L4Ka9z3BFhCvNg5bog6zYHufgsG1ff4mTzMgt5rmlJ94Iq+eOKPv8MS/c7mr/9402OP2p0XsPhjBFVtLz/iZdfHmMlFpO8/7chHnjUh0ET5o9/8jN9upobrrYwdWJ8Dpo1zYAuvQ8GIFMpxurN4v67HiSiDZMXLqGK1ZTKidhIS0hw9dNFmBClTCJV7CI6eKWHGtbSL7vJooA2GrFgYysbmMHiEfu6DHJplnX0azt+FFkiGf6b/PxfBp/Ph8sFMQUmlhrpaA1jbZ9NqsgkIsN00cJAq51pC/vJzxOcdLyB3j5YtiyKtW8aKUqcBddPFxaDjvCgZUxWi5VUwn4tZXP8XH95GkvnZ+Jwxnj0OTevv/F3zME8ZkUOSCzeFlLIGSpi+ZcryM8fLSy5qSrIg4/5adwRZdAt2VgZpCBPwy/O6qKrQ2A2avZpU7Nt2zZwaxlPGY2ikk3GT4mFtBikhbASJkSQbJfk+3+YianCtBo2o94e5chfd/HoXZlUlOmIRiUv/MXN314fqXMViUje/GCI9z/14vYqWMwqLr2ul/VfFKHRjAwUu3qifL/Gi4oAmeTRQj1zOCDxukGYiLnsGEubCbcIsoLjEgxbh6qdRlHFwQcL5s0y0t6l5bMv/rkr3u6oqqrGalaRlbHrcY1EJDf+eYCH78jkyhv7OeUEK4/emYUQ8NHnXu582MlvTrHS0RNjUrkeRZE8ckcmZ1/ey6Xn2jnmMDMajaChKcztDzqRCuS556LfLUGhEioyA+W4ej3849tOPntzdJsPwJUX2Dnq1E4+fyuf9z8M0rrRTmFwOvk7nbk7hzihegPPP6OwdKGRXkeMu27I4C9vt3LRpTft9Tgcc9zPef/9h/jgjXQu+0MdzdUdZDpKAYHX3IYl08VvjtPz4nN68jsORDW8ec8CPNJFDWvwMEiUCI1Uo8dEtuaHmRaxGAQCozVNd0dlbZi+HjVWHKSQjuzPYVN/N3YyGS+msIWVY7bkRmWUoMqLokT3ehz+k6AoCgIVWnToMVLKJKzCTkxGcTHAZpZjk6lYsTOEGwfd5FGSMJ+JyghtbCdCBBtxh/TdNyP5jKeVeuZyIDbsdLKDVuoJEkgwgyLD+oW5FDOR2cSIUclKcmQRKqEiS+QTliG2sIJsWYgBE24G6KaVHIoS7fdVrCadHNppRI8Bq2XslsQ9kZ2dTWqBjdBAcMQzCnGDOq3UosNAIWXo0NFKAyGCWEjBg3M4GTYBJ31ECDOPg1AJFTEZo4FKWmQ9qWQQGmb9TWIu66ghXWaPYit2yCYUFLaygQpmohFa3NJJJztw48SEhSzyh1vhu8ilaETicycsIoWutj62bt26T+YWjY2NfPfJcubIAxLPuIUUMshlu6zGSe+wXlAUdcRMX/sA5cyghTomybnDv68/cR9UMJMa1pIms8mlGA1anPQOt+JMHTXeEN+0Kyikk0EZU2lmGwF8GDDhl17q2JRg4saI0UcnZixsZQOlciImYUWRCn100Ekz+YwjGh2bWZIMXR1dxIa1RIUQqKUaFwOkkz3CkMlOBjPlEurYRJOsoYSJqIUGi0ghVxYRG2b4ttNEmCAqVGNKQABkkEMfnWxjI2o0BAnSzAASyRTm0UAlZUxFh54OdiRlvceNJ8rppDlRqJBSMkAvJszU1tbuk/7pfwo6uwJYY+nk7cYiMgsrRmlmu6xkHFPooZ2hYRO3IVszTlUnra4GVKjJkLkoxIgQIYifqcxnKxuYy0GohZpe2Z7Qg+/TN/LJn1ORUvLZ136Cfnj2NTdfvJVcM/SPV9n4/PsO3nu1kP2O6WI935BGFmVyBs1sG+4miq+3ajSUMx2HzKSN7Qj2bdMXjUYxJGlL76GVbApGGYvphZGpcj6VfPuDkgr2rDC/uzgDrVbw1zdSmX/Ad2RFxu2mp9yOn6ERBRG9MGKVdsKE6Kkzc9bFTh66y056WvyamlrCnHWRC2t3XIYgIsOYMFMuZlAj15JJHtvYSHnfTP58y9288Prz+zQWr770Gs/d9RIT/QtxabqIpnUh0eNxxjCn+6lxrWRSbEEi/lBkjH7bVn75ixhvfuBnzvS4Fvw/vvPx7vO7NP2EEBy01Mwnr+u54OreRPLTaFQzZ4aRJ+/JxGSMJ20WHNLLzKmC3j4NofZwQnd0FPQBtjaE2W+BEUVROOm8HoJBySXXOQiHJaVFGn57luSmP17EY0+8tddjsGjRImIoFDKBFJGGIhUCBChWJiZN/OqEHvVgDguO6aGyOsrEhR2c9isThXkaYqoQDtFJJqMZRnENfw1el6CjK0JB3mi2vmMghs9hwkkvGWMYAQLoMBAlQrYowC7T2cxKMshBh54iJtBCHcccpaem8adzAP+/iFdfeB29PpYw2gU493QLaak+7rr/W4KDJjweGAh4qSgWPP1Q1qhj5GarGYp5sJoiHLhkNEFnfImOibOGaPqmnYxY4YjXHLKbKGGswo5XutFjHKV7HpORpDrMEPfYMFqjnHreAOb+CgZVnaSkjG1aNxacTicnH3cKgSYFPSbKmIp5uDPKIwepYxMRIizg0JHnEQNzh40/XnUTc6MHxZPFAoiC7MnjrSfe59UXXyOtL58FHJIw6HLQTRWrmSoX0EBVwuQV4maRVoedR+96nMVLF5GXl0dReT6ePhdWaR++7hhOfSvh9DakIYDHN4U1a1azcOGifb72H4Pt27ezYBZjrgezp+mpr2lmanAp4akNnHHy6JgoO1PDDVfYueGP95NbUspLf/mA9evXUtnSwWColcISBysq06isqiRnoGyM3z+G3qb7l5g9nXraeVzwm48pyg8wZ8au58MxEOPMy6NYLHaefmWA6m0h3n0/QneHmgJlGjkUoHKraW1388vV1Vx2ZZhLz4/fS5kZKsINMVSoMAgjol+DPk3B2mPHRiod7KCZOgQiYdhdzowRiU+IayhPlfOpZi2z2A8j5rgZJxOTSkSVUIHfOEgkEvlRXVJ74r/Jz/+FcHsE198xwG9/k0LlN9mkikx80kMdmylkAjNZiogKnG19PPbIVnIpIZ+S3cxcHEiDF7s6nT6UH9QaM0oLT99ro3x8/MErzFdx0dk2Xn09TElk+qiJQSVUFPvn8Orr33PPcN5KSsmlV7lY/oWJFOdcbFjQ4OWXx24lYOjmxOP17KiTpKbvG5vj47/+DeNACl2p6xC6QUoGZ5AWK0i4eAZlgK2968liMrkilWIpaQs2ULPcza9OUBCmAaJRiGgkZtOuSScclpx6cTc/28/Em0/FW8OHvAqPPT/I7EPa+etLuZSV6pBS8s1yP5de58DVY0aHCx3ZaNAwhIugjDM8U8ki1zmPbrGeWHY91Y5GwkEVUgo0uigvPGzDZFZzy70DXHWxnc+/9uzTOHjcLkJhOaIa/cmXPn5xhJmrb3Hw0iPZFBXs+o3POjmFww8ys/SYdpCSL98r5OZ7B5AS3n8xl5ff8nD8OV2oVIKsDDW/v8jO+VcOYB9DH6ogMgmPpnvEd+wOjUZQVKBl/ZYgm1frKQ3OGXHfmISV/L6lXPr77/jwLTVmU7xlSGiiHHjggXs9DgUFBUQjkJqi4aM3MtjWEObNd+vwBySH/kzLoQdk89KbHtJ9JYmkyE7YhJ1SOZkYUUrFRBQZYwPf0dIWJRRS0OtHL0odXRFUIt4esH5zMCkboKU9wkmneZgZGekMOl5OpYZ1uKSDAsaxg62jNNiklPTbqslLj9Da8d/kZzJkZmZiwowaDTGi6DHQIusYwo0GLYVMoJk6+ulGhQotenpoo5d2hFShoKBFhxkbIfxEiYw8Prk0s5XtVFLGdEqZTCUrmcgs7Lst1oqMJ/u06MgS+eTIIjaznIlyFmZho0CMwypTqGMzKaSTTjZa9ORSRA/tpJJJOjnUsxmBJIVMDj3qkH0ai1v+fDMn//xUZsjFaNHjwjGcyAjTT1yc3IyFdhqZzf67BVp5FMkJbGQZIQKkk4MXNzZSUQs1k5hNSAbZxLJh13RBI9XkUkQTteilMeHw3UcnAXwE8JNBLu00xZ8LoISJmISFmIzSTRuVrMaAiRLG1jXVDVhYtWL1PiU/H7rnYTIdxaOecYi70Q8xyCz2Q0GhMVqDHy/pIhuXHGAdX1HBTBRiCbanVuiYIZfgoJsGKokRxYsHiUIKydcsJ73kUowKFWv4Eit2XDhIkWlsYyNTmDdiA6SXBgRqCimjhQbCwyZYGeQwgyXUi80cfOi+OX76vF7GMTUxp2jREcJNcZLxFkJQJqexhZV4GCRD5lIoysijlDo2o5FaPAwwmwNooJIoYfQkb7cMExzWmtXGHaqJokVHjCjb2ECMGE3EW4vN2Mbc9NlIo51d7Oc2tg/r4tro6Oj4b/IzCYY8Okxh+6j/p5LJdqpxqr5CKmomqqcTLFvFA7dZOWhpNudd7uTj93fQR0c8CUou5cykgSomMD3B8u2jC5Bo9FGOP1GSn6vltvsGMfSNx+0dIpTpTLCr9oTRqKIgX0M0KnH36TBjZJKYw3ZZTSmjjS4AMkQuO+Q21Op90zWcPmsq6yu3JjZXO9FPN9NJbrSiFwb00jym1r2UEqnapZVeVqrj/j9bueOPg9SE2kknm0zySCFtVBxgwkIr29F41Xz6N8n3a9vJStUjYxpCg2Zs/fNJESkoMhbXxSS+3udQRD9dw0yZGE31rfs0DuFwmBefeokcfymdud9y9ll6TjkxzvL5yzsBnn9dQzjDQThrGb19WlRChdYc5LILjZx7up3aehO33D9Adoaaqy5OTZoIyMvRML5ES/W2ENMmxWOcQXcMo0GFRiPQaASoI/z2olQ6u6LcWt1Elm/0fK5IBb+ph4efjCCiOv58lwOrXXDjNamce7oFIQS19SF+d1M/BmMjbW1tFBXtXWdQ/H0CPUa2yBUIVITwYxtj/gYwBbOYPdXDy4/aePhpFw8/GiEyaKCY6TRSQwA/eZSiEVpCMkArDQgE8zmY2t51nHmJg8/ezh4RO0ajknMvc2Dun0ERgRESOXvCwyDm4Zi7kxZKqCBH7EqsqaQKodTT39exV2Pwnwqf14eMCWIxOUK+6rifmznu52b6HVF+e0MfGzZEGfRKqraGmTFlZHLeMRAjqsQIyiCDbjMm0+i56vXn0lhy2DY218cLLAKBg278wkOhvoBYMEotG7BhH/XZLPLpYAdFjGZ1t2u3EeiNomqdgj6YStEMgck0dmflWPjT9bdgaEqlh3pmMlJ33SZSmS4XsYllI7Twd8IgTNijmaPMaYQQhN0R0tz5pIucBGtRiHhiS0qFtXxFOTMS3UO7f9buyOPZJ5/nljv+xENPPsipJ55OoG2IlEAGPVlruOIKDWefkoLRmEpHVx/3PPE7Vq44nKuuvnWfr/+HsHHjRh574Al6OntQqVUceewRLFyygMjI7QCeoRivvzfEhsogPp/EGsnBg5NTjxubfX3yLyzceo+bgW1D3HTdzTz70tOj3jN79hfce9Uj5LvLRs2xfdZWzrvo7J/iMkfBYrHw+FPvcfddf8DtrGNimaCrV+LypnPciWfzp2tvJFeTx8Mr+zFiYzJTRpAdLCIFs3MJjz+6gkMPDjNhnJbuHoWs3VKHKeEsDvjVXJ5/4gUmxGZQNhyTRmSYHWIrKm2EjHByFrNFpKCTeqpZg0TBwyDjSL4XEEJgDJipr69n6tSp/+Ox+W/y838ZsrKy0KDG5Q5zx90+SuUcJJJ6tjCVBSNYKOlkkyLT2cQyMslHSoUumvGlNDOxTCG0wwK4f9AVW2cNkpUxstL1zKtu7Horan/yzxiFGSWs4f4nBrn60lRefcvHyk/SyfPuonSbsVIeWUCnuoZvl7WQE62gx7GPgV0ojFfbx9T5brYvLyE9UjiCMm4QRqbKBWxlfTwhLATFVLBVbsDaX455OMDtylhNU0uY8SXxBO8jzw1y4tFWTjl+13VbLSpuuDIdm0XNsWd2odcJDHrB3Bl6br8ujVdeD9FWY8Q0mE4nzfTRgZ10hnDTQj2FTEDlyaB9cJAJciZpMgchBMGAn5uvq+G034T4/UWpNDSF0ewjtT0U7ENRYNmaAAcsii+K2xrCpKQIFs8zJE1K5mRpOPvXNl5710NpkZYLzkjh7scGeeLuLK64IJUrLti1wH35vQ9Xj4H0JK6gEHdT/mea68Gg5IVXAqQOjk6YQ1z7Qzizuez6Tg5YYmBbQzguMrIPcLlceN0aPvrcy+m/tDGpXMdtfxxZLXvnQ3/CcGRPZJNPFWsoYBwqoWamXELVwDf88Q43998+slVLUSSXXOPgD5faeektD4vnGnn9vSHOOGnkpunWPw+R0TdnlDOoWqiZJGfH24LFYnxyiCrWUCjHY8aGnyG8GfWc8CuFgw5I55Tz+/dpLP5T8NnHn1NMBS76cdBDLesppIwCyogQoo3t6NEznYPQCA0xGaWJWvrpppypCZ1Br3TTRC1eXAmDNIgvqLPkflSykrV8hR4DGeSMSHxCvOgzWc5lDf+gVTYQI0YB42ljOx4Zdzo0YaGCmTjojicFkWxhFTGiFDIBjdAgJZQwmXbVds459+x9GosZM2ZgSjGwybUMNRoyyUeNmgF6UaEijSy2U80MFo9KNKiFhqlyPi3UUUIFzWzDKu0UibirqF4YyJYFOOhmBkvYyPcs4rDE2LkZiBt0MQtJnMVazjRcDNBHJ2VMQ0FBkQpqEZdaMUsrjdQQY+zEvqKKYTDsW1vf9romckXydnyVUGGUFkIEMAgTFczAL+Ou4/10Mp6pZIhcTNJKA5VMl4tQCVWcwUs+WeTTJVsI4MVOFpWsYpZcOkIv1C+9tAxruOqEHjfOeMERSRWryaJgROJTSkmMGC76yaGQyWLOiHP2yEHcDOxzsi8Sjo7YqORRSgt1Y671WqFDK7XMYAmN1NApm8mlKF7Iw8fsYVOObFlIFy1MYPqoY0gp6aMzvt4CEcJsYSVGrKSRTQ+tFFJGOtlEidJNC1tYwVS5YNQcuZNh2C+76KQZDVpspOFmIKEV9l+MRNH4cTiqXUDcRKiN7fjxEiaIRKIognyKGMzeRHmWjst/FwAZxJyioDJ5ifqtBIdNBFSoyaYgkSDyySG8eFAJmHm4l8WLdCw+sgN/cwExrxkLamKhsbWpV28IsH6NpGLGAEMeFZIQXunBhwcbY29W0sjCb2tCUZS91rwMBkK0UE+qzBrlZp6sKLITWiWuv5xMyqKLFgiYWLMpwH4L4s/vOada+H65k08/ERTFykfdwzvhwYkAKpjFDmUbnh6B0mNDIMhnHBp09Mh22thOMRX00kZU7ioa7IRQVD9oaLon1qxZg9ZpwpG7ls8+slOUr+Hr5X7+8Z0fRYHLLjLx2deCL97OJBhUiMagvVPPQ8+4eP8zT6L7R0rJPTeN3U44a5qBhqYw0ybpqW8Mk5ejSZh7hMMSf1DBblMxe5qZh8s7cVWnYo/u2vAqMkadcQWeXoVJsUWkiDibMeaI8tht9Sxf1cdLT6YypULPa0/k8MvfdLN586a9Tn4KIZDEzQmnshCN0NAoaxKax8kQ0/nIyoxfw5UX2fnbZ710rLNjFXZmyMXUsZktrEAj41q4eZSQSiZCCKbKBazf8imzftbOuafamD1dT+22CM++7sbjEgwqm9BiJEyIYjn6vom3Qu+gnJnUyy3DmsojmaYZ5PLlN7VE1fvWEfCfhnFlpdR8M8jfvvBz3FGjdTXtKWoqa8PUrCzE6ZKcdF43R/7MxJkn2TAYBO9/4uXRp/wUuRfSJhp4/Hk3f75pNNtWq4VoVDCJWbhwApJyZuDOqMGU38KaLS0I1El1dvMZRx2b2C7jDEmDMBGQPjr1W/GGgkx3HU4AH7Xa9Xz21Cf7PAbBYJCajbWoMJDPuKSFJo3QkiXzGRiDkWwnI1EU3x0eBkcYfu6OTPJpoX5U4nMnUmQaVZsrgbiB8Yef/ZUP//ohzzx1N0/+2TBCiq4gT8tjd2q54qbPWbHiEJYu3W+vr/+H8PjDj/P+8x+TOVhEtpiAIhU+f2gZH777EalZCooiUakEy1YHuO2BAS48K4V7b8pk5Xo/W76CH/DDTMCMlQAqNq/djMvlGiXZcfiRh1NdWcOnb32OrT97+P1e3Bm97PfzxZx08kk/ybUmQ1paGvfe/wIej4fu7m7sdjvhcJhTf3EGOf4JdNKCCjUxYkk16eNJ7Knc93AlvzpRjxzMGCnvJUJ4fUOcffGZvPzMK4iIGr00oCAprPBg85oQnWOvZyrUTGEe26kixA/rvirypzN/+/Hq2v/FvwSKoqDWxLj8fDtzZhjQoGGQfuxkJG2/0wgNeRSzhn+whRWE7O1UrcomJ1NDUOsikzx6SN5mHZA+xpVHsaeMDBY7u6No/kl+LhQSvPq4jaWH9XPHPV4yhyYlfV9OYBKd7SoyyEVG903XcOqsqUQz2+jtUZHuT966rxN6BCpa5XZ67ZvpzP0WS46bNn0lMRkPKs39FVx762DiM19+7+fkX4wWyge44MyUeKLxo0JW/72Ix/6czUnHWvnknQzOucxPq20NczmQCjGTbFFIiahgFvvRQRM7Ig3MUPYnnV2tQwZhIn9wHq+/pGJKhY7Pv/VTWLxvm9xwOIRKA1fe2E9HV7xUlWpXsbEyxCH7j10hPPpQCyqVQFEkSxcYKcrXcOHVvTS1xCULvD6Fh58d5OpbHGhjYx/HxxBGvYotNaGkr3t9Ci5PjI4OJVHJTgbpTmVzVZDycRrue8KJ1aLC6XSO+f49EQqFCATg7gd8uD2jV6Rlq/00bRdjmguphHqEiYtOGFCCBt55J8LhJ/TzzXI/Le0RPvy7lwWHdhEKwvE/t1K5Ncwjd2bw1TI/19/poKU9QjQqWbc5yN8/D6FGnWByQbyNpVM200AlAXx0y3hCoIIZuHDQRC1Nuo188omeO25KYVK5Hr3hv+7GyVC1pRoTFlLJQqBiBkvIELlohAajMFMhZlLEBOrYxDa5kWrWDjtN70+myNsl2SFSmM4itOipZjVRuavkqxN6prEwoVOYR2nSc1EJ1S7mD9BPB148qFEzlfmUUEETtaSTwyyWMl8czHwOJp9StrACKSUWbDRSzXW3XrPPgvZSSoY8XnIpZj4/Y5yYRLEoZ7bYj3RycNCDGvWYG3STiCcFTcLCZOYyhIsh6Uq8bhxm2EYIYcY6YuzyxTjyRDE6YUAvDGjRoRMGOthBiACN1NJKA5tZTousQ0o5bEQm6aF9zGvqUrVy6OGH7tM4+H3+fzZSI/4qZSIt1KNDTxb5ibEoYBxbWEGPbCckAwxJF/VyC4P0M4+foceIGSsb+J5tciOtsp4auY5GqpnCvMQ4F8tysimkmHIiRBLfAfHfrJeOhJ5mJSupkesYkm6GpIsmWcMOajEbk69HP3yVMu4GPAwbaT/oXL/zM0IIyphKL+3000WMKBOYEddMli7M2OKmWbJr5GelpJEaJJJa1hPETx2bMWKhnBl008IMFpMp8lCJ+H1YLCooYxr1bB51Lh3sQI2aDprJIa53l00BKlT/TX6OAY9ziEHpYFA62MZGcilmlljKAnEI01kECByiA7dThXv5Agq6D6ag5yCsdQdhjeQQIkAWhUxjAdNYgECwiWU0yRqqWQNIFClZ8ZmNe36XS/OWNGLuFHppp4gJhActNDaPljx68XUvZ5+hUOY+kArPIczlYCYzj0aqiRL5QfO0KOG4vMk+FEP7e/spYSIb+Y5O2UJIBvBJT9yYUyaPUyBufKfHSK3cgFe6kVISlH4a2EyXvhaPP8wJJ3uYvbSfa2920T8Q4+Wn0rj8SkG7qi7pMQPSR4QImeRRy3qGcMYd5jERIUIXLTSzjTBBCiilc7gwBnHzHQv2uCEKFvRW3T6Nw9DQEIGQj2OP1WAyCo4+vYt1m0Kce0oKF5yRwqBLQTdcGzcYVFRtDXH1rQ6uviSVv7+Rz8ev5rHqk0IWzTFyx8Njx2Jd3VHS09S0tEe49Lo+brgiDSnj0lbnXt5PqC+Vz7/2o1YLPnsvgynH1NGR+w0t+s006NZQY/kH3piXGbH9E4lPiBflsn1T2PStnW+Wx+ey7EwNRQVa3O6975Dq6OhAj2FYhiWeDM+hiA6S62pLKQlntHHs4buSZb+90IzHEN8rqYSKCCFmsT8zxRKmivmkiawRkgBFhgKefyiLjDQVDzzh5oEHImQ2HIGqrxCkijkcgIUUqliNU/YhZXxd8shBNrGMGFGqWEU2BZSLGaN+dyEEToeKSMS+1+Pwn4hLf3cJQzLKjbf4aO8cSeVTFMm5V/ayZJ4Bo1FNeqqK00608NUyP9fd6eCPdzmIxSRHHa7HlVFLiZzEX94N8PWykTGGlJLLr3Gh7i3GIMzkiEJyRBE6DIT1bh65O53x6ZlMZT4hAgzKkWQGIQQTmY0wBHAUL6fS9DkN5uWklg6gsrnZJL6n2V7N+5+9s9eGwLtjYGAAXcyAHy/WJMzTnbCSip/kBawwQTSMJJMoUkGNZsw5SQiB6gckSyKEsdp27Qn1ej3H/OIYiktMozw4duK632p54/WHxzzmvmDbtm28/+JHFA5OTBhOqYSKjFguqS0FDPYbufm+EP2OKHc8NMDHr+Zx0jFWMtLVHHGQGZniwEYaf/1w7DXlnY/86D35jGMyviE/O3bsSPq+q6+7ipc+fI4ZZ45HvcTPxFMKefb9J7n1rlv2ac7/sbDZbFRUVJCdnc1tf7oDR+8AnTQnzF/HYqhDnDn85bdBLr3CR8bgrkKmlJIObR3vv/wh3zy1hpLoJFLNafhVXjSmAJdfZMXlC42ZtJRSEiVCE7UI1ISFDyd9Y77Xo3JQUTF2J9m+4L/Mz/9lyMrKIjUdzj0lBaPOx/PLugnJCHbG1n1JJQuzqpWYjJGRFyY9TcP5p9v5XY2HdNJppAat1JHJrmSATw5Rb1jF8ntGt4WML9GxZZOfmIyOYLzshE8OocdErns2YVeIQdYwbgzWoFqo0URNtFCPouxbBdNqtWC2xQgGBcYfaN036AQpkxp4+I50Fs5JJRiUvPbuEPc+/BVZ3QtJEWlsWmngV+d3c+f16VgtqqTalQA6naC4QIPVoiIUUnjmNTdvf+AlEo0n+cIRQQc7yJelic2vSqgok1PZwdakjn5CCOwDU3jw8S0EQ5J7H7pvn8ZBygD33JTO1X8a4LIb+snKUDOuWMumqhAn/2LsTYXXp6DXCb783s/hB5m59rI01m8Jcvdjg/T2x1CrYGNlkHeey+GKa4YIu4NJtflcaVvZf6aWC6/u5R/v5JNi27XYxWKSK27s57fn2nntzSA7dnOd3RMRg4uzT7XyxIseDtnfxJE/s/DpJ+9zxpnn79U4/OUvr6FCg7V1LksO28Tvfmvi54cZGfIqPPmih/f+5sXbZ2b8GOuITw6h7LEJs6lsDAY6WbFaQ01tFJ1eMuSPYvOV4M8a4JhfOehxxQhH4OVHs1mxNshdDzvp6o3S2qwiFtLSSTMhgigylgi4cykZbq+NG79sYQWTmcc4MRmf9JCx2MW44nig0dAUJvT/3ujw3wL2tBT6ceOkjwpmjtk62Sy3MZFZgKCLljF1BsfJKfTTRRWr0Uk9ZlLwMICXoXhiCH5QJiTefh9jHgejEnGWjgsH1axBg46JzE7oLEF8c1fKJCIyTB9dxIZd0n+Mk+e3336LWtFQKkYXmiKEKWUS/XT+4DF2tjyJ/4+99wyPq7rav397etVIo1Hvsop7N8aFbkooSegESCgBAoSEBAKBhIQeeg8llBB6771jMO62bMtFsnqvM6MZTS9nvx9GHnvQiMfmed7ryvWH+5s07Zx9ztl77bXudd9CUC4n00kTU0g4a/vwjD0fggB+NsqvUaFCICigLGX9kCj0yy40aJjGguQ6IaWkl3Z2sJGpzCMTByMMMyKHx7Fpe2U7oVgAt9tNXt7EgdeekFLi9XkZlSNYRea41xNab370pAq8m8lAktp+7RAFSAndtOBmEA1aCihLmiJVMIW18nPMWLGQiYUM8igZd2/pMRLCjwUb6j1CKikl21mPETNzORCd0BORYbpoYQfrySSHHAooZwodmfV7df57QmihK9qcZLEN0YMKFRGZfh73y9EkC0oIgVVm0sw21Ohoph4zGWjR4WMEAyacDNAhdyb1Pz04yaWIajEDn/RQx9cYMDOZOfSNMT7TxQsZIguVVBOQPkzCkmSPBvBiJ49OdmJlBj20MocDaKcRr9dLVtbExik/VDj7nRgxsIP1LODQpI5jj2xjgG5KmIRRmvCE3OxgA9VyJhkiC43QEIhGmcqCFGOvUqrJk8WsZzkatMzjABTiNEY2E8JNMVW0sR01atRCTcbQNH7x61V8/HoOWZmJOMDpinPr7WHKRw5J2cSZhZUZciHr+ZJ+uilk/KZeSsmIahBCYp82gOWV5Qx9uQONLoY34sSLEwnoMCbuS2nCQf6YcVfinvRIJ358ZFNAED+b+QaNFkqK1BxzgIbP38si2zUrcY+2SD5vG+Cd97by2gsZzJyqY0TfS1tQRyk1SXa1V7poGiuGmISFUqrple20sgMjJmaK8S34FpnJVtYSJ4aTARQUMsjGaenmrPN+uddjADB58mRUeW5O/rmB8y4b5I5rHUyr3b22XHdFNoee2E0kItFq4bo7nLz278IU80Z7lpon78/jmNN7aeuMUlGauv5Fo5KnX/Hy7xdHUAnBMcvMdHRG+PUfB5hSreOAxXqs1ggP/NtPbbWWIw428+8H7fj8Cjfe5aS2WseLb8TpacjCOJze8drumcxd96/ksLFifk2lbp9cfe+45U4qqE25h3xjDOcu2UIxlcnXFKnQn1nHBedpU9qbs7PUKNowo6HE2iKRqL6DH6RWtMRiIc4+zcbZp9l4+EkPN/zjMyI+I1oSrs9xGWUGC+mhLdE2L8GElalj98t6+WVSn/zbkFISjESZPfn/ZrP//ypqamo486Jf8MQ9T3LEsR4W7q/i8GUaOjoVnn/dg0YLByywMGvRIP5RFdPnRvnyjeJx882i+X7+dmUDqqEifnuxl5ySAY5aZsDtifH+56MoUTXxjBaCag85nhnohQGXoZ2fHqtl/iwDQWMPA0QpooKdbKZM1pBLcSKRLiM4LTtRWd2oRnKp9U/GIEyEGoIYNY3MPLCC/zz35PdOgmVmZhJVhcekb4KYSF9M3WXG+23s2dGxJ3Yd+0RsdCklUSZ+3W3t58rzfp/8u7m5mQcf+AfFeR6YoEOvIE9D886tBINBjMb0BsR7i4fufRi7syjtsZlFBm6/Fr9yJEed/io3XJGZMh80tUVBG2ZI046mx84zL/n45amp4zowFOOOewLkB8sRqFAUhWf+/SzffLWSE04+nqKiVEZseXk5N9zyf9vSv6+44x93sPbT9dQya6wL0UcL2ya8ZyBh9GYwCAKRIC1so1rORCDYovqagtgkCuVuclp+oJRchunUr+LDzxVO+LmOz55upVAZL/ngYoAscpKxpSHbRZdvC7bQweP2YQPGBqbOrPk/0fuEH5Of/3VQq9XodFoMBsE5Z1i47h+N5IWriDK+2r4LUSJk5YU5+QQdHy9PVBePOtTEf+Z4+Ny1AiVgpoVtdBu2UmCzEFdFqJ0iOXK+lk3bwkyuTq32nHWqleXfDNLvraNwZH7KxBGXcRpV66lW5gBjzEv53RO2QDCq6Qe5by09JpOJUAgKi8DfGBznugkJF8/sKhcr3ilKtuEYjYILfmXjwEVGfn72coZGMvC6VHz2roF1G3uwZU4c0EgpCQQlwaDCISf0cNYpGXz2WhEGQ0IX9L5HR3ji3x3UOwcokzU4RKK1J0JownZrSBhyNDRG8Yyyz5U9lYApVXqWLjTy+D15NLdFaGmPsm1nhMef83DkIekDyn8+OopvRyWX/rWFT17RUVKkZcFsAwtmG4hGE7qnF51j45//9qAxRenNW4F9YF5y8x+VEfrNWwnrnSw70MYvT87gxHP7WLrQyNyZena2RHj+9VFqKrU899ooztE4I1kNZIyMF6yOyzjq3H6WHWDGOyq58pJEInZjU++4906EnTu3IRBk4MDccSh3XrONm+7oxqjYMA9PpwgtjWzGLYfGWGe7IaWkha0E8ackTsz5XmZWmVi1WlLhXUSIAJayTVj8xWQMzcA7GGQ4ayXPvOLlwrMyOWB/I3Nm6DnoJ0NY2ucxT2YnpRjCMkQdK1ChYpBuBugih0KKqcBBHg1sYLKcS5NhNc+MFR2klNxwh4dR3/8dnf//Jfzy3DP5/fLLiBGlVsye8H3ZY4YUQfwT6jQCZJJNPx1MZT7r+AIzNqqZlUzK1LNmwsQagAcXU5mf4h6bRQ4VcgrtNKYkPvdEOZOpZw0atExiGnfddjenn3H6Xo8DwGsvv0Yh5eP+n0jADlHJFPrpmFDmJCLDKcYiZmElLBNsm6iM4MGFHgON1FHDDOzkJbV7OmlihGGq5Uy8uDFgootm5nFQSkJRCEERFfikB690EcSf0LJjOzqpJ5dC4sTpHSsY5FLMk48/yW133rZXY9DQ0ECWJpsdbGCePCgl2ZZ4xrdRsIf+NSSumRkro7hRZDylLdbFADXMmvC6FVJOH+0YMFEi0ncfeHDhx0sFU+lkJ4N0U0IVPbSSgT3lczqhZxJT0UkdkgQ7tpd2Tj3zlL06/z1hNJqIRMN0yiZKqGKIXiqZyg7qmC73S7kHYjLKTjZTs0cre4J9JjBiZCb7p4ylSw7QQRMgsZOLCnVSt9Er3TSyCT1mooQJ4MeDi6IJGNMAWTjYwQaM0kIQH7ExAzIjZiYxnQbqkgnrGNHvpXn2/zqklKilhpDajyNemkx8DsoeRhlhzpj0DyRaZqMyQj2rmSrnEx/TZd0z8bkLemGkmAq6ZCs+vPjy61m2AJYuUdPato23Pwgy2A8yIummlcgOG4sPc7J4fw0zZ6p57mU/5qEZaeM6tdCQL0vpoJFMace0x3MmpWQnWyivELhH983s4ZwLzua1p34OJHR+A/hoZTslVOMgP1GcoZtNfMNkORc/XrppIZcigvjw4qKoPMrlF2fxk0NNHPETPyWuxSnMPrvMx9xjY/GhX2LX24gF9fjwsoZP0EgdCgp2cpjGfimxaaEoZ0B2k0/6lu0MkYVeGqgTX6GTRiKEGBHDzD3kcH5xxmn7NA6TJk1Ca9ZTtzXM5CptSuJz13mcdaqNa+9w8pNDzSzZz5iS+NzzfX/9o50rrhvmlSfyk+Pg8yucfmEfSxcauPbybIwGFW9+4OPiq4Z47O5cluy3+zkd9WVz5GndNDSFuficLCIRhQ0bYzz5VAwlriEzmn6OhcQ96Bze/Xdji+DIE/ae/d3e2o5pj6K7MiYBNp9D6KKZOr7GKC0YzFFMuV7+9DsTZ/0itUvp3Q9ChEa1NLABnTQSJshGvsIhCyikfJxhZcg0xNbtKlauiVBQAF5fHHNWmFhIixJTj2lhq9AL44Q6dlq1ii7zOsq8+48r7A7SjYVMtm7Zttfj8EPF7//4O6ZMn8xfLruCdz4M8Pp7MaZNVfGHC20sXxnmw08iZPbNw2Or5/hjzIRCEqMxdb466acm/nRNH27U5DtLGHSquGtTN2qLH5NOjzmagxEDAd0wW/WfY9fZmbbAz41/zSYQUCCmoYoZ+PBQwVSC+NjIchQRY8ZMwcLJsObtUvJDU5N7BoMwUh2fzcD6Dp568mnOPves73X+ZrOZ0ppiXP0hemhLa1gopaRP3U65upY9pe8VqdBtaUSraBCB8XO4VqPFFUuvXTtMHwZM7NRuojo6K+Ue9miGMVdpOOSQhJb5yy/9h68+f5jfnKHw7GsTSyFFo5KoX8ULz73Iueedsy/DMA5tLe1ki4njEm3AxJKlR7Bj+zqOPCRVruBvtzpZ/m4eS3/SgiGawU03Krz61hC/u9CMLUPF2x8EeOnNUXTCQLt9OS5XQtu17Y0hmkQPbzz1NvMPnsOtd93yP8q5KIrCl19+xuZN32AwmDnyqBP/f+l++fD9j/jw2S+YpSxJzvEZZDFbLmENn06oz+4ytXL9NRays9RcdPEIG13LsTmi6II6CtN05Sp6H6edYOKemxzEYpLiV5qI+wSFlKMWajwywTr14mImSzBgRI8Rq3cGpTPr6ev/Ar2rFH0gl5gqhN/eQlAT5emHP/0/G4sfk5//hcjMKuHtD91Mm6xn9tw4Xa2tDA8YyaMk7fv7aMfeN4PXX2rGkA3/edHLvFk6+ro0ZEbysJGHFRv9WSt47x09eTlmdDqBz6/w87N6mT9LT1XF7oW9olRLXFFwTHLR2f0FJlcl2qiFiMFNp9JCTqw0mRzokYlN7C5Wx7cRkD506MnOC+Ic0DA4OLjXLJ/58+fjdksOPVPF01sbKPDOGfee4Yzt3PP3rGTic09MrtaxaL4BnTbCWx8ECLgslPf+hPbwcrZsD6e4A+7CqvUh+jt1HPLzXi7/bSYn/zRVF/Say+wY9G6euCOL7nALZpmBUZjRoicsJm7HjBAmFJFEnZmsWbOGJUuW7NUYAGTY7Iz6YknH8aoKHVUVOkxGwYVXDPLca17OODE1kHvjXT9b15qZJKYTaCvj0J9+zbx5Kg5ZaqS3P8aq9SEuPieTn/8kcc3WbQpy2m/6ac1YgRLWoRZqjJYYijbE2o9KyMtJTBUfv1zElyuD1G8P888nPEyu1nDKz6zsP89IYb6GS//s5ss36skZnZrcfIdliM6MNTx4s4V1m0IcPeYaumZDmLKKvTc66ekeAiSjcgQTFvqjg8wdPDLR5iTAI13YyaGdRjzSRTGVaIQWn/TQRgN2cpnCPLawillyMT7tEEuXCh643cH0Jb34e7zYyMacLRjyb8M6vASBoGKS5PX3fJQUaXjx5Qhffh3GPjIVh0hlY+uFgTlyCQ3UMUssRpFx+uliC6sT+oAYWS8+Y837uVSUavH5Fa681k399ggW64+GR+lw2GGHEdWGkFEmXJgB4sRQoUaDFv8EbT0AYUKo0bKZVUxmLjlity6ZEIJJcirN1DNTLh63mfdKd4K1mYZVp0X3nZXTBOsvRC2zMGGh2bl1nwpBAGqNJn3VnkRrUjctqNFQz2qmyQUpmzUpJa1so5jdAVVcxhAkND0b2UScGDINe1UrdExiGjvlZobopZUdqBE4KJzwehRRQRcthAiwgEOBBOtgBCcxYkQIY8SEn1E2b9x71qPb7cYf9KOgUMc35MkirGQSIkA/nQnzObE76ZBgNHSjQUcORfTRQdEeY5Aw65m4kqxFRw7F9NJGmawZtwFWpEIPrVQxg346KKCUblpxyIK0TIrd41PJaj7BJz1kVlk4/8Lz9noMdkHEBTGiDNDFID3EiWEXuUipsIkVZEoHFjLw4WWEYSYxPamDDeBmCAHMZNG4ZLld5DEqPXgZSSkk+aSXrawlEwcFlKJBi4sB/HiJEUMzwVhGiRLAR5ggMWKUUUMBZcnuiQLK6JXtbBtjxH0fZvT/6xBCIDSgi5iS3RVSSrppYTZLxs0lWqGjUk6lmxYMmL/TeTpXFuM0tjLiWMUXbxVSVLB7a3DjXzL56S/7aFi5DkMsM1GE6oMdr4+w6fUg/XRR+R2tlhZsqFBRzxqM0oKDfMKEcDOIwSi56W8WLrnSPeHn06GkpISaOZPYsbWOIAFa2MYsliRbngVqCikjSzqoYwWFlDOTRQm2CqsxYEajiXL2qRn85QYPGcNT0s7FemHEEstBHbMwn2rUQo0iFVbzMZOZi12Md44GKKUKL+60SQgAq7ChyvcT8yrU+ufgEoOUlJR8L+bX366/jfvv+jW3/DV9d9hZp1j5/V+GuPjPA/z9TxN3kE2t0bFti4rZi4eYMV2DezRCW0+IY5aZiEThxrtdLJhj4PQTrPz0SDMnntvHu8/qsY3JZlktKl58pIBf/a6fj78M8M03krLoTGYrJYQI0MaOFM3+PRGRYXZ1xw4Ox3D7iigvL9/rMdAZdYziScouOenHQQFqoaacWkplNX5GGbSu4vP3crBnpW59+wZivPNujGwKGGGYUqrJxDF23A2s50tK5CQKqUAlVLhFP0OeEI9eV0PQ2kvlDD9/uNDKK0/k8+HnQZ581k9ndyPiO5j4ilTIKw3z2wvhjtuWU+E6GCEEilQYpJt+uiinltbw1r0ehx8yDj/8cIb+fAmtDf/kgZttyWfp5OPinPwrF1sGdmD3lnLvX2LcfnsPvzhNy1//lJF832NP+1F7HexPgvATlkGG6UXtc1BDanLaLly0aFbz/OP5aDSCfz3lZdAZJcRObGQTIYSTAQqpwC0HOOMXYf71eJicYG3aZyDHX8zz/3nheyc/AW66/UbOPPFXqHvUtMtGyqhJnluCtLSR3GIHBoektWczer+ZGFGi5iAXX3oRtswMbrv+TjKcDoxRK2ERwpczzLFH/IR3Xn8HAjJZEJdS4qSfLprJzM7k1PNO4vUX30Q7akDE1YRNPmbMn8Zt99yKSqWiqamJr794hJf/ZUClEtz76Agudxx71vgi/ctv+tE7S3nthdf/18lPs8VMVEbGxW27oOiiZGZmYtAbCIV9WDSJ8ertj5FhVVGQp2XqNLj7ej3PvRzkqeeinP/rKBqbl1/9wsT2b0pwjygsXeZmDgem/E72UD5b323ijuw7+fM1Vyb/L6XE6XQSj8fJzc2ltbWVa67+NUccGOakZRLvqMLjD75BXDWVm/7x8P+a6SilJBKJoNPpeOi+h8nzlKWV2CiXk9nCqqQO/i64GcQ8qYsTj81BoxHkFPgYcek44ogYq17YnViOyYTEi4tBojEfkwe0NDRFmFytY/pULT1rFepYQUSGsGEnj2KyyKWZLcSJUUwVmdEC3FtjqHMbqD6oi4C/i2G3Qo61gJv/8ehe5472Bj8mP/8LIVQhbrrHhV4veOGRAgry1Pz89GHaN22nLJ4apPXJDiSg0kURxiCHHmjE51c48VdDqBQtC49yUloywroNUWS7ml/9xsUHr+YAAotZxVMP5HP+5QOYDCqOXmbCPRLnqZd8xLtLccU82OxRfLk7CIdAiarRyhi5kTIQid/24WEGC2mkjulyYcrDH5NRtorV5BscnHOWgXsfGSUQ+J/02najr6+PuCeTJ553M3ORQsM3W3CMTkEjtEgpcTFI2NbDgfunTwoDLJ5v5JZrjFhlLkF1H73xNvKc8zj53JW890J+StJ3e2OY8y4apXBgKf3GTznpuPTJjEt+beNfT3ZR3rM/3bRSzQws2GhUDxCPpWddDRp24htUYQ0UMjIystdjADB7zmG8+cFrbG8ME4lIdDrBHQ+6aO2I8s6zhfzziRFeenOUo5eZEcCLr0RxtmdQ4JwHIuG2njU8E5dzC6+96+OaP2bz98uzU5wRF8w2cspPrbz0lpd3nsljWq2ej77wU1evTyY+AVQqwaFLTRy61EQoLNmwJUTNJB2F+Yn33HtrJg9MGuGxf39GPKQnGI4TjId46O4MFs7Tc9cjLi6/KItQSOGh/4zw/kfH7fU4WK0Z2Mljp2ojFr2Wklg5Grn72CxkjCV4qmliM/10gBSYyaCCyUkx50JZQZNuLZNmBLjvVgd6vYoF8zS801NPLsVoujScfGqMl5/9BnXQxg3nG1AJI78+L0RleB5hEu9LB70wJlhWcguTmEahKEcjtXTQSB5FhKSfU852Yc/U0DMcwjusRR2xE9Q69+WW+MFACEE8qqDDwCA95KcpAEkpGcVNFdMxk0EnTZTK6rQbyS6aGaYfFaq0yQCzyMAhC6ljBTVyJhZhG3Mv76CdnSzksLTHqUOfVuh+F2Iyih4jFmEjJqOoULFq1SoWL16812Nxxi9P5+I3LyWPEnzSSy9thAgQG0sn6kkwTPyMUsfX2GUuJVTjw0M3LdjJJVvsDh56aMOHh3rWjLVeZqGgTMiCLKOGdXxJDTOJE0N8R0ugDgNO+tFjZAurUIijw0g5tZiFFY3U4MWFkwH0ur1vb6yoqMAX95JDIZk4iBHFzTBRwijIFPfniAzTxBY06PAzSg05tLAVZKKNXyVUWMnENWZElA6JxN4oZixsYDm1cjaZOFJMtIqZRDb5tNGAmQzixNnAVxgwTpgcVgkVJmlBIDj6uKO+V7IvFAxiIxsfo8znILaxDr8cJVvkY5d5bGMdA3QzmTlUMvVbcUNC2y6T7AkNkgopZ5AVKf/bznqqmJ5icGAlE5000EMrkxivZy2lpI+OpA7iLmOPHWwAmTCiyyKPQlFOt0yvl/UjEjDaDGgGzYRIxFFhghgxT2jyYyObNhowYvlOPViFOFNqNey/SJuS+ISEFNCr/85nxoFdlPTOT/7fKjKxksmo9BDEP2HxJzTmmm0nhxhxQvgYYYhso4VFR3lo71AYHd03E0iAx59+jKX77097bAuFsYpxxkeQMOfMkQVkkZNso5NSEhE+vG4Vv7zATV19mHxpnjAxl0UOAlXyOVEJFTZpH5fo90svHewkTBBJoh3UIE3kifHzW1zGye9bhFvdxyZWMEPZn88++pwr/3rFPo9DOBxgxBMnOkH9VAjBmSdn8OrLCpu3hTnlp+nn95b2KPpADjnuWXS2BxnWdBIuaMRoUHPeGVYyrCre/cTHoqM7sWepE/uSc3qprtDxt8vslBRpKS3WYjKqmD3FTO+XleTIhEmpETMRGSYiw2k1qV2WZm64yEBjc4Rf/MbJXfc/uk9jMHf+HJ5a8yy5MtHOHCGcYnSUmOttMLAfBx+znr9fZeHnR5tQFHjpTR+33hnE1jefZrYwlwNRoaKZekIEKKCMIipwMcAGlpOlsTAcH6bUmklQ38DF55u59ILdsYTTpfDee1Ea+rpR4mo28jU1cta4RPmwpYHzzzZywa+sfLN2gDde+xi11CSKPxipYRY+vJjNP7Lg9wadnZ089q/b2PpVQp6nrTPKUy95ePzJMMUjC5m1SzouCDJQy1P3buWZF3u58e8WfnaUifsfDFAVWTwmVxCjnjWAYAbjWbkZ0k5uqIbHn+ll0X56bn/Aw7TogSgodLCTGFE0aOmkCZO0cM21ATRCS84E87RKqIn6Y/tk+vZtlJSU8Nzrz3D9X29gw5qNrPV3YlAsgEyYzil2rB35jHYEGWaYKH2oUZMRtfGfx57itvtu4YPl7/LSCy/TsLWB/MJ8fvHL0ygsLOSi313Iz446ntaR7WilHoU4Bsxk2m1cdMUFnP7LX3DxJRexY8cOgsEgNTU1ZOyh9fnsMw/wtz+IpNzcmSdbOfb0ft5/MT/Fc2TdphA3/iNEUbAKZ7Tte43Dnvjlr8/g/q2PUhAaz/6MyzhuhpgyZQrLjjyF59+4lwvOTBQpBofjlI0ZCR9+oIkt28Ncd5WN448zcOJZg7z7Yh61VYncwf3/8pIxNC1tgtURKOaDtz7kD1dcil6v563X3+Kh+x4hPioRUkXMEMZkc/LuMxYK8nbPi4cdAK++u41bbr6Sv193z/c6d5/Px+0338FXn3+NKqZGUcfxuL3MFOk7T/NFCV2ymTpWYJEZqFAxqhnisGWCx//pQDOWGF64QItrWz4vvNJApdSCgJAMJM1oZ7IIVVxFy7sjHL9mC3/5a4SzTjdw1xYFEYLZLE7pACmglE6Z6CzLoYCscCm2zmJaO4dwavs48eLj+NOVf/peY/Bd+DH5+V+IUW8/0ahEqxXJlvT3X3Hwk1O6qKvvIpt8pCJw0o8makKrUVGwuJE3ny5AqxUsXxkgv0Dw/gu5WMy7J9JtjWFOON3FrMVDHHSwikmlOlaujtHRYME0MJmbPuyjYFYPqv5yCoIzGJbfUNS/KKljJoRgreoDOkQjtXIOvbQnHWInyWnUsxqLtI21GHqIWPsxKBKvpo9Z023EYjJlQvyf8NWXX1HCJALeZmLCj5LXQbO2j1BAhSTOscdo2dKowulWKMxXMTQc49Gn/DQ0xCktVXHhuWZ6+xXskVKyRR7lchb1qm+wKDaUjkkc/rN2ykt0VJRpaG6N4e41kTu0FBAU52snrMIbDCqsGWDrsdPODgBclp2cfIyWrz9dRaFzYUqgPSA6GYwMMzt0CNvFeqqrq/fpfpgzdwE3XvsUU2o0/PnGIU4/0crO1iiP3ZVIZNx9Qy4ud5zlq4J0dEXpbdeR65zGsL4VmTkMipqQdoRTDjMyfbKeAxel11E55acW+gejydapuvrwhO8FOOpQM5u2hXnsGQ+/OiWDptYIr7zjQ6MRHHGkhp1tfrq6o1RlJzRUT/tNH3dc66CpNcpVNw/jsKvp7+/f6wr/nLlz2LnuVQ45PMra9SEszhkpG5ZdjnUDdDKT/TFiwY+XTnYyTF9SWymXQjSlDXz6Vm4yAZxnNzCdmcSI0TI0xP0PB8k3Z+HW9GI2WfjT1QGmhw9BLTQIqZowqQEJfUETFjazkhI5CfWYaZkJa8IEodOBqXMK2Qwg6SeXIuqjq/ZqDH5o6O/vR42G2SxhK2uwSXuKrm6idXIzBSSqmQJBvixNtG7L3RqhUkr66STAKIs4gi2snPD5LhIV9MtOumklJAMIBDkUJnTvJhB31wsjIeknLIPo08hzdNNC0VjLei/t6DBy9633svjtvU9+1tbW4hVuGpS6MQf5KkIEGKA7peXVgo1cWUQ9a9jIcgQqZrB/SlLTLYcYoJtZLCFGBA1aRhgm8B0JXL0wYpBGckURXuligO4Jk9E72EARlZRRk7wGATlKA3VUy5nkU0I/XWjQst+S+eO+YyJkZmZiVJsoilewg40pzva7GN4+OYIGLRq0icSkyGOD/JIGNlLBFPx4Wc8XxGUcgUCiMCKHKKM25d4KSB9hQszjIBrYSAAfzdSjIBFSoBCniMrdiUCZYHzlUUQP7RMaC+yCgsJk5vLWK+/yuz/8Do1m38KxkBJGNebaLYSgVFbTxg6myQWJBIAMUcUM2tiRkMaRDiKE6aGNKBGqmI6PiU1FtEJHdA9jsPDYs5DO2TWfUtbxBdkyn8w9GPFSStpoQI2aSqalJN8LKadPdtBHF4P0opMG8imhU7Nzn1nRPxQE/X6ysOGkn1JZPaZTPPFaJIQAmeg8cdE1YZLfZ2vnut+ZeP19X9rXLWYVk6t0BHsj6EllsRVQyk62pG2LTBh+dTGLxUlZBRtZIAXTj9jBnTfZWXLUIA5H4bjP/k+w2Wy899FHLFuyjMzvkBzKIocdbMAgTexKBOjRoHeW0fNRCVbhYwcbyZclFIrycZ8PE8T6LR1zB4UM05tk4Hqki1a2Ucvs5MYuJqO004hPepgkdhcFYjJKiCAZIosMJQszfbSwDZvy/ZJcO7av5a9/zOLfz3smNMB89D+jjAYkL7/p529/tGMwjL9n/nGnD4t7ASqhwogZrxjmrr9kc+rPEzG7P6Dw+nt+7r4hh8MOMCWfz22NYc65dIAn78ujpEiLXid4+90o+UpxSnw2iWlsZQ1T5LzkPCulpFe0Mig7uO5mNSOjCn+65hamTNn7jiAARKKrYzMrmSLnYcKCi8EU8zkAK3YMbQdzzWVbuPrafnQY0HuLyA+U008nRVSiFgnmnB4T1WK3TIgNO8VyEhtiXzB5ehydyoc3FOf35+/W7Hz0Pz7uu11NrvtA5gk9iEQRbgcbcMlByqghiB9fdiOLlwX57fmJ++fK32WyZnmQkuGlqIQaj3TRzFZCBKjN3bf9wg8R0WiUU084jaMOMaBWC26820lDc4R8hwZbsAzbtzwzhBBUKNOp6x3h5suyuOn2dqRrt6Z5P13YySNGZMJYPz9ezg23NmGzRLAOTSdKhA52Mpk5SV3wuIzTxnYGwx5UKMnnISB9DNBFlAhmMsinJNG99D0Tn7tQXFzMY089itvt5uhDjsMxVEorW5nPISlFhwJZSgvbMGBEhmCodYBLz/0jT776BL8+/9y037u6biXPPP0sTzzyb4L+IAVl2dx0243MnJl4RlQqFdOmpTfz7erYmdJpeezhFv5+bYglh3qonSwpKVZTtzmKu8dC4fABxImR5fjfaX4Hg0HeePktuqKtaKUhKVEHia6nbazH7Ddx+e//xK133cIpJz7Aym+chMOCyTUq6hsTJkdnn5bBCef0MWeGgbwcNbNmqJOJT4BPPouSpeSnLZ4JITAErGzdupWN6+p44YFXKRypShbSBnXNXPw7FQV542O/k47V88yra9O6x/9P8Pv9nPKzU9E0ZVAan568r9fLLycs8gFo0DKLxQTGpIn0uf0882huSmft0LCCDj3WaCEuBsilkAbqmMr8lPjZKjKxDB3Azf/4kg/esfI3awu5odqUxOculIpqNskVxGQUjdCiEirM0kqgcJhLfn/JPp373uLH5Od/ISKRGFNr9HT0RHGPxLFaVJxyQT8zZmhwe8P0dvWiEmocdgmaEWIxePXfuzUvb7nfxdvPFKQkPgGm1eq56e9W/nG5nddeGKCCWkxYKBaJqreQgo4dHqaGp4MAM1bCBFNa5UTcgA8vzdSTgX23boSwM0cewCgjhAlSgI0dwV5UUk2lagrnX7INn1eN3T6xHt+3IVQqJJLc4Xk07VjJKScZeeZhE5ZsL6+/mM2oL86JZ0Z46HEfhflqHvhnDMtwDca4jUbh481Xd+IK+5g+1nqkEiqmK4vZyFeUUUN4qBYxVELTxgg69BSKRBUjKqO43BNrMEopCQQkEkmcOK3m1ex/aIArL7Vy/DFxbrj1S/xOM2qpJaj24BqJMSd4BBFCeKRzn2nsZWVlhJxW2pvizJslOP+yQV59oiDlPfYsNccfnWBevPtJNyrVcuJ+hYMXGzjteCuXXxtFq9ElqzfpoNGIFJanxazC7Zl4HJ543sO2xjBb4gl2iF4nCEckxYUabroqG6NRxYYtIU49v48rbhgiEIArbxhicFjhnhsdxGLw3ruv8NtL9o7tUJBfQFTvpabGAlLQ/kkQ9mi366WdbPKpEJOT/8sgi+ksZKfczLDswyES2pC5OeoU5uvqtRFMWNAILZnyIDYr31AwOhMTTm65eyt6Z0Vy8yZQfWcrRRAf1WPaev10k4GNGFF6tTtYtBS2bx8mPFCOnTxa1VsoiJcifpyK02LlypXYyUUvDEyTC2igDoM0YsNBlDD9dGIli4I9qpmFohy11FDH1+ilETXqMS3QbGazNBHMSlISLEHpZ4CuhN4gGUgkk0VCZkORCu00osdAH51ptQ190oMGPdtYx2Q5NykBsivp6sVNKTUEpG9Me66Y3q6917sFeOY/z5Kt5CGBaWIBcRlnG+uYz8Fp21gmyznsYAPFTKKROnTSgAEjPrxJV9Bm6lGhGtPmVBAIhmUf2eSP+86YjKIdcwO1kkUL2wjL0DgZADdD6DGmPIeQYKBPlwvZxjpmsTgR4JKb1iRnIuh0OiyZJgxDJoplJZv5hjJZSxY56ElcazMZTBf7pY4HaqYyj25ak4zUPTcpXulmG+uoljOxkHC37qODaSQSidkyHx9eZrAw+ZmYTLhUdsidOChIGCMJGxZsZJPPSvnRhPqxPunBhDkRHPvMbNmyhblz5+71OCiKAkjMWPHgJiojZIgsbNJOPWuolFNJzFQCHXoG6aaNBjLIoogKbMJOWAbppWPC3/DJhAGWU/bjYhAng2lNayBxv82Si1jPckzSgoMCYkQZYQgzVjKwpyQ+d6FAlOGUA1QxnVFG6KKZeFwhEon82Pr+LXR1dWGIWnAyiEI8kUhiHgFGJ0wW+6WXEAH0GFChYkjdSU48VYtyFBemkgEWLcjirY/SJz8BMqwq/GnYowZhwiJtNMpNVDEjubGLySgN1CF1AdbJD7FnSyxWiMcEIY8BoZIc9BMn3V1wzkWHf68xKS0tZdbc2cTWRyd8T5QIpVRTKMqJyRid7MQrXegxspPN5Mpi5rCUraxFIzUpch6KVMbaV8sZNDYSzxhGKGrkYD59dFEkJ6FDTwtbmcmiFJOGAD4kiQ4lIVWUUYNCYs6uYPfc6BAFdMpmynL2PQEMYLHYycxQ09Ed58PP/Rx1aKoG/DdrgqxarmMBS9nU9wXHnDbIC487yHUk5t1QSOH627y0bMgmfyzW90sv0jzKqT/fnTx89GkPvz4jg2UHpn7/tFo999+cw/V3uXjg5hyCIUk8oh53P1pFJrVyNi1sIyRGybXr6B/xE48JzP4s2ttGMVg1HHnkkfs8Bnl5eahQ4WeURjYRI0qIAKWyelycpkGL2x9miv+g3YVKAaPSQwVTUKSCiwHmcMC439EKHVVyJh1NWykITeXI85qT5+nxxrnnvjAl7lTjL53QM1MuYpPuU3RzB6guU/P7i0xMq929FyrI1aBTa5IMbpuwM1MuYh1fYHfs/Z7phwYpJQ898AjPPfk80UEwm+H5170MDsfx+SXvrIlRGKqcMDHlkAVoAmYCrRriYjd1epg+iqliFNeEv60WGgiaGQ2qKaeUTaxgNktS4hm1UFPFDAJylFHc+KSHXtqJEqGQcnQY8OKijhVkqdIbX30fvPbya9hH8nEzwCSmj2Nb7yIsbeQr5nIgatQEhnzcfuMdPPrUv8Z9n5SS226+nc/e+hL7UDEGaSSww8cl51zKpVf9jhNPPuE7j0ej1REIBJKGQlaLinnz1XR+NBNnr5F+IhgwUSh0IKDT0sh1v7/6fzUGF533W9zfhJgXO5gWttIlm7FgI0yIUUaoZRb2SB6bv9zGReddjLfDTENdBXqMNH7spFO1g/se8XDphTaevC+PS68ZQkrJzKnjJSz+JwSDQZ597DnKRlK1sWNZfZx6/MRyWUcdEmXt2rUcccQR+/R7D9z7T1RNZrKUXBCJ/U0TW4gRIyBH0yYgwzKIBg0qocIyJh8SGS3m6zUeDl2aiHlDIYW6OgUfLgopo5MmhmQPeowTmj1nDE/lkScamFSmQw5N3KVrJ5cOdpIt8wjZRiE3ypNPPYHBsO/jvTf435UZfsT/LwgEJMcdaaKnQ8VdD3k47/IBGnaGWb5cQdVZy6zg4cwOH0Fx7zI0PbUE/IJdBaP+wRg52ZoUKvmeOP4YM7GsBN09W+Sl3LBuhsgP73ZMDBFEu4fGXFiG0GNgHgeNuQLLlO8WQpAhssgRhdhENnqdCp1GjSNWhnDnIYnvE5tj9pxZ9Ks6MAkLme1LeOUpE37dEFFNgAefHOGN9/1ERg0882yEe25TUzJwEHalEKMwk0UeRYNL0XkKUxyQ1UKNETMKcfx40QodJmFJCVq1QovLmWiDT4dPvwrid+sYoBuFONj7iYkI/3zCy0NPu1mwP7z2uobX3xH8/hIdRUoVTvrZwmrUKsm9d9y/12MAiU1PdqwUY38toKK4QJPSrv9tLDvQxHVX2Pnm3WJMZhVn/36AIWecD78IcN+jbqJRmfZzL7wxyiFLdjMHfv4TM8+/np4Z9PhzHto6ohx+kJn6L8u449ocbrrawbvPFnHMMjNn/rafEU8MRYErLs4CCT851ERXb5yZU/V8sSKI1aKisWHLXo9DR1snSlhDS1uUAw/QEcppSb62i2FSRvoqeQVT6CHRRjFi7OAXp+y+rz/8LECgPyt5DwgEJqxsZiVuhmndZKcj2EePbEVKmZz008ElBzFhRS0SmmNxIpSJWhaKZeTIYmoq9XzytoOh4m+IE0OjEfTTBfxoeJQO3d3dyfY1gzAxWyyhmElj18jCLBbjZgif9KR8LtHSLhhlZKyauYRJYlpyU5tJDsP0JZijcjMtbCMDO/mUooxpUq6TX7JVrmUjX9FLG7XMZZg+BmQXUu5+hjzSxVbWUkEtk5lDGzuokyvYIlezio8YoJts8mhiC9vHXL6dDJBTkF4PbiJ89tHnBPBTxXQAOtmJDv2ESXid0CNRsJPLHA6gjFrcDGHGghp1MombRS7zOZhF4gjmciDD9LORr2iWW+mTncRlIuHRRXPSxEMIQTWz2Moa3HIoOR4B6WMnmyln8oTHZMRED63EiJBNXspY/k9Qq9VUT60iIH3kiEKmMp8RhtnMSrazAReDlKaZAxzk42aYEqrQY2AWi1Nc2zNEFrNYzDbWjbW7wWyWYhAm3HKIJjZTzUxUezB/NUJLDbMYwclONpFLESEZSJ6PERONbCYkU6VeQjJAI5soY8zFN64mHE6/1nwXVKjw4aF4zF1WyoQmlxc3W1hJlDA+vGRgJ0yIOFFs2JNstV0b/28/O7DLPGo7GjQ0sgkbDiYxlW+v+XtCjQY9esqooZ+OhNs1i1GjoWAC8xeAPIoZpo8cUZhoJZYKOt2+GeD8ENDb24tZsaFHTy5FFDOJbawjRpQOdo57vyIVGqijnMkUinKmMI9B83Z6c1cwKLoYkr30Za/BvGAj776czTMv+1gwO/1GQ0rJlm0RJqKN5FDAIL2s13xMa8bXtNiWs0H9GTHLEA6jjZ8eZWLVR4XUf1XK9pUlvPyclbr6MC2dEWzZYT7/4MvvNSaPPvwYmzdsoUukX48BBulJymFohIZKMTXRBo+G2SzFxSAb+RqFOAN0s5lvaJJbiMgw21lPlrDjqlzOX+4e5uvlRt59X8Nxl7RhyQpSz2pa2IaVzGT8oMg49XIN/XSSTwkzWIgOHWv5jE18Qzm1ZIpUpqpZZHD8qT/7XmNw9DEncdk1fno2FPKnS+GY0/t4+yMf733q55SznFxwQYyCwUXohIHK6GzWrlU4ZNkoSw4f5ODj+pm+tId3/uMgb2QWiowzrG1ni/pr/vi71A6Gj5cHOP4n6TfqU2v1Cefjh9yccaIVoYmjSAVFJuKagPTRn72WYNVaSqZ4MTlG6R/xMS22mEXiSGaKRewnj6DIO5NTf34awWBwn8agpqYGgUCPgZlif+aKA5jOftSzGq/crScbkgG2sBoz1nEdGho0RAkzygg2sifcq2STjxIyjmNAP/uyH6NzUtrPCSEoiFXz85/q+de9WeOMqdZsCKEOZKb8TyVUVDGd/v7+fRmKHxTuvO1u3nroA6oG51DLHL5eofD4s162N0Z48JYcyou1qL9D01uDljhx8iljRAwm/y+RWMnAw8RaxD7pwTgm9TGKm0wcExZyK5lGJnlsYVWikC8WkCVyMAsrBaKMORxAwB2ko2PiYuS+YMOaOizRLLyMTMiKF0JgwUYAH/mU4sVF047mtO997pnn+erF1ZQOTcVOLiZhxREroKx/Og/c+BBbtnz3Pu6II0/juddTTZsfvjuTcNUGfNohzGSgFTrCMkQDdSw4ejYHHXzQ9zt5Eq7y3dv6yIzloBZqasQsZrKIAsqpYjp2ctGMFfJD7ggdX/VT6p6CTWRjECZylBLmRJdx041xnnzBQ3GhhtefLOTcX2SwszX1PA4/VIdblf4ZlVISMo0mDNmc9rRzwz6Ev3uNT977FHs8IcURlkG2s55qZjKd/WhkMzGZWiyMyzgN1FFGTeqxhXX4/Ik5PBKRnHy2E/1gJSPqBMFhCnMTXQvfYTKboTjYsDGGSiW+s0tFjYY+OghWOfnbo1fy4Rfv77M59L7gR7rRfyHicbj7vhBTQkt54fWvmT5Nw2FLMlj3egWOyO4qllqoKVKqUXu13HJPJ9ddZcM7qpCXM7F+kkYjUGljZH2rHSQiQ7gZooIpQCLRqaAkK0ZSShqpo4SqZNVo69gmMR080sVhB+lYu9VHpCtECTUMM7BPmibvvfU+MSWGS9WHnQLCniLmLR3h5ScS7utSSt54fRhXj5kK5qRlP1XLmWxhVYpZlBYdI4ZOpGWE/qAeu79ynCB5YNjCiWcP8u4LeUwq370R27Q1zG/+6CTTO51uWiivivLOy8XkOjRJ5u2KNUF+95dhHrsrl/sfG8FYFObggzQsiUve+TjG1rp9EzBXFAWVVBEmyr8eDyAVNXOXDFNVJfjLFRZmT08NpPoGY9gz1Vx/p5Nhp8LrTxZSXqJl1Kfw2LMejj69h7eeKkxW4QBa2iO8/OYof710d6tBcaGW/BwNjz/n4bwzdlcl43HJo0+PkJWp5s5rHePG/YiDzXz+dZBjz+zjiINNuNxxgiHYf56Re27M4S//GObV90YJhiRq1d63eqm0Ar1BsrE+jF4vOOhwWPVWAw5fLQpxNOgm1D7TCl2CsSt9+LNaOfXnuTQ2R7joMjeb6iTGWBYaEoy3VrajQ89+HJY8N4mkjR200UAFk3ExSJOsp4wadEKPIhMbp346mcH+ieMVapC7x6YkPpUP3vuSv/5JxXV/NXHj5Y2YjAru8DCq7+pF+AFj9ddrGWEYdiWKIMmug0QAmjmma4eUmMkgiJ8wISqYzAhOVIhxuoZlVLOFVQzRg4UsasSs3d+PjQJZRh0ryKOEUdx00UI3TcxgIZ00UcfXSX0uE1Y0aJJsyWksQJEKcWKs43OMmBmijxhRjFgwYmaYPn77h4v2aSx23Yu7NtkuBlOScekQI8YmViBQIVGQQA8dTGIaboYopIJckUgMSCnppIkoEcqoQY8RL27qxsxz+mhnHgfucR0ymCYX0MFOWthGVEawkokWXYr78bdhxEInTWjQErB6OOiwAyd8bzr89Ya/cPrPfkmFe0aibRHD2POvRouOFrZRISenJBiKqWQLq5OMjnRBqFboyJclZJFDlsghJqNskmvwMYKVTJz00YUPpKCaGRhEovWzRE6igTqG6WeQXkL4KZKVZI9pym5hFQZpxkIGAXwJfUXmJguPYfMoU6ZM2acxUKlUY9cUSqmhmXrW8TkCFXZysJFN0R4up2XUMCi76aCJEIGkNmcNs6hnNTaZjRYdOgxYxnRzo4THhOgryRWFRGWELpop/VaAvAsDdJFLMXaRS6fUkz9mPKVIJSmdkw5q1GPFVChmEh5cP7a8p0F+fj5xY5Ro2EtRZC5adIQzu5i8X5BAqJP2bW4szuqx59ZFKztQoU4agBmEkWx1Dmf/xo/F3E44AocdaGBKTQ4t7RH++YSH2dN1XHS2bdz4//s5H8KVx042MV3ul7LJd8oBGtlEEeVYY5lEg16GtR1k58QxOWsonNfB0/9KjRPmzzbw5ZtFLDiim3BYMOLcN8MjgEAgwH133I9aavDhZYhecsRu9uSu+cyCbVyBqIhJbGUNFmxECDON+SnFkGHZxzrxKSqpIaYOoAmq+ejTCIcsNVJSpOXmv9r5yTIDp58ZwOUbTOkGaKKeAkpT2iyLmUS+LKWOrxMthTJKFjnJcVQbYf/999/nMQAIhUL0d8FCZuMf9rL5i51cuzILhMQcyqdYWJN7hmzy0UsTvQMxAgO5ZOFAq/EyqOkk6OghP1/FSUdrufdfESCVyaPVipRumW9DrxMMDsU45jAjfYOj9PEVWhJGf2Z7kLdfyGbO9ETB76gTBP7BheNMUrPJY6g5xpOP/4eLf7f362M4HMaIBQsZeKQLm7CTIbKYIufRRTMtMuGYHiJALbOTjP1iKlELDSEZIICPTpooZrx78bchSGgdf/JFJMm6bm5R0EczJmwrNSkZbK6P8sFnfp5/fRTPqELtJC3nnp7B9bf6sY3OHffZLBzUdWzf63H4IWF0dJT3X/2AktGEnrUGDYG+TOLqPm6/1kFxoZaDDtTy5sZ+7PH0uuJuBqlkamKfKyQehrDJnGRSUIsWj3Ri+5a5aUJuaQvVzKSXNtwMJxOh6WDEQlj4UAtBqVIz7jqrhZqy4GT+ec9D3HHvbf/rscnMymCAXgR851qqQgVIVEKFSqbuV3ZBSsl/Hn2KgtHxZk0qoSLXWc7dt9zDf154csLfOfa4E/j1OU8yd4afebMSc3FWpprP3nZwyHE7qGtuRS11SCRT9qvi9rtv/T6nncR7b7+PYciWcrxqoUkyGvNkSUIKTdrw4qYqNiPtudUoc7nyb2u57f4ujHoV3lEFqVLweOPYMhKx9+8uNPPK69uw9mWPW2eGTT0c+dMjGB5yoYnqUn4jKP2EgpKX3hzlvDPTs34//ELLbXfvl/a174IS3d0J0sFOqpiejDcr5GQ2s5JM6cBMBv4xQ8xyJpMhUpOYQ7KPL1dE+eCjKF99HSU8aGdYaebnp/yMtqY2BrtGMA9bCcUnlsuKEEJGFYyWOEP0UDBB99Aw/eg0Oh564p94vV5u+NuNKIrCkccewaJFi/7PY8Ifk5//hQiHJTKQjzt7O7f8LZO7H/HQ3qSQGy5Pu7DmyTJee6OJ664CgWRtXWjC7+7pizESDGEXZqRMtG4P00cXzdQyGyEEIRmgXrWSAqUMvxwlqB6hjQYkCllKInjRCC16aWKYXhyktusoUmEkZws3/T2DE8/1s5GvqWAKAojFYnvN6vj84y+oYjrDOesIxTqIWIb4+smSpOu5EILDDtHwwrPRtA7MkJjw1FJDXMaSgaZfO8RD9xuYOyOPbQ1ubrvnK0ZbKskOVCXcU0ULBZUhjlpm5qiTByjI0VJapKW5PUJPf5yo14xHvwOzWaFqsprzLx/EoBf4A5JfnGDlrFOsnHmilSXHdVNdYuR3vzHy06MsqFSCIw41cPnf9q2Su99++9Gn+itRGaIqOAcHhYg2QW/rKKdv2MLvL4tw4bkJGrs/kBC1v+QvA1SW6nj0rt2thlaLissuzGJylZZjzujh3ptyUavhxVeDvPpaDIOzlvsfG+DqP+xOgN5xrYOb7nFx8PFdHLzYhNWi4u2PfOTlqFl2oHnCCemis224PXH+fnkiaLgtrPDLS/oxmwW3XpPD16uDvPimh5NO2fvKTnV1NVpDnFyHivodYR74h5XC/EFeeKkbTSCL6Egw2c7sZggvbjRoyKEQvTASJsQ23Vf8bImahUd109VkoEKZwVxyiRGhjw462YkGHTPFopTfFkJQyVQ2y1VECVPDLIboYQPLMcrEouKgIMF02qPtDxIttV00EyFMvB+O+PkwD92TQSS7A70qht1ZyZA2fcX1h47+/j78eAlK/7i2Cikl7TRSTi0WYSMsQwzSTZQo08QCADJkFptZOY6JqBYapsuFrOdLpjBec1ItNEyS09jGOtSo0WNkBBe9dFBGLeVicjLBuZ31VDIt5VlQCRUBGSSb/IQ7MokK7Ea+ZpQRdBioqqrap7E48tgjuHfz/clzV6NB9R1ushEZQiKpYTYDdBMmgIYYYYLkUMh21lHJbm21LlrQoqVKLEz+z0om+bKEDSxHImminpkyEYgMyh66acGIGRNWvLjJIItREmvInsmEPeHBSSVTMWOjKVbHokWL0r5vIkyaNIlrbrmaP//2r8i4goPC3XIGJDTWtrKWmIziIJ8iKtELAzPl/qzhM6zf6UydSQAfGdLOJlYggQUcksISCshRtrGO6XIhemHATAZ6DMSJo0NHMdPpoxMDJvrpZBoLaGQTdvIooiLlu4ZlP9PmT9lnTScAvV6HKpzQpq6UU1nNp1QzgwG6UxKfu5ArinHKQUYZISB9mIQlaZyjRkMGmYQI0Ehd0kwqQogiKoFEctgqM+mV7eO0EUMyQDdtGDASlkEUlGRSwEY2TgaSTszfhpOBpDafGjUqVAwPD+NwTKzj+ENEWVkZmSVWRlp60KDBZWzlhLP8XHdVIiZraIrw8OP1DAxKercEUXpV4zQPc11zePLBDRTVeLngPAM9/THufmSE5SuDqBQNWzbDYSf2css12cydoaenP8adD7r57B0Txd55mBlmE99glVljkgsuRnGzH4fu7p6JFlIQqWV7cA1a2yDXX2NJGyc4stUcdoCRV18SGCwTt61PhGeffRYlnGBvzWYJTdTTI9uwk0ucGIP0kEdJyhy3CxqhAQktbGM6+42LHx2igLCcggQssQycfQN8/GqQL7/pZ9XHeeQ4NCxdaEJv8WD1VSfN7qIyQohASuJz929qKZO1dNJELsV00UKmzKaEaiyFxu/NcrnumuvJlgVJF2Y9RnIjY2vLt4ZdCIFaJrqffNY2vEo7Wr3C4YszmDNTx8ZNUR59xovdM40XX2vmTxfvjgUVRRIKKWn1QgF2tkTpG4jy7LEK0+JLkgaTUkqcvnau/nsL772iJxiSdLWpKRbpk0XZ0QLefvXtfUp+7ti+g0IS2o472MB0uTDRZSDM1DALRSpJuYERhtGiQ42G9SwHKbFgw4Q10ZqMFw/OCaUknAyQQTYqoUYMFXL3Qy4u/20G1VUqvtJ6IZZeq9CHl1fe8VJQZOWu6x3kZKvZuCXMpX8dZrTHgS3dGk4EreZ/5/b8/yo+/eRT9EMZKdcoZ2QWQ7m9HLIkscaee6aZhx6tZ9A7hAYNuRSTIRLXZ1SOoBBPxpX5GRmEszcy2F9Krq+YFuqZxn5sZS25sogCSlELDT7poYl64kTRokWtVhiId5LN+Gd+F/x4iWn9ZEYKJ9wzZQg79XX1/ydjc/rZp3PZx1dhdFnwSnfynPeElBIvbiYxHSkTEm5mm4mmpiYee/BxOto7KSkt5pQzT4aAekLtU6Mw09PR8J3HYzAY+OdDL3PDdZcSD7cwozZAb1+Mr5bHMQ9NY44swqXtJ17h59En983sLB0i4chYYjc9VGNkgBB+TFgnvCYWYaMwr4zMvAD33xBhUoWWrQ1hzri4nyfvTawDuQ4Nzzxh4ZRffYHBXU5mPJeoiBDIcTH3wFn8+a9X8vHHH/Oh+XPGwi2GLQ1kTenmwT+a+Me9Lo453DxO9/OVd8IUle7/vWJDlU6VnL98eKnZI3mfKRzMlQfiwckoIwyKHvaTh40jiPikB43Nx9sfRfCNaGDUTjZZlGkzWfPx59hKc5l9wEzWr1pPX28PFXJq2nHsEs0Et+ooiE+ihxYcsmB8klj248PD3PnFXHjecUSDoBooIiOax+o3N6IplDz5/BPk5uaO+/7vix+Tn/+FkFEdhrgNTW4nf7tRw+L9zKxdzYSTjxAC34iaU852sqNOTzhq472P/RxzxHgNhmtucXLdnzN58+0GVny5E43UoSCRJDa/QeFl7n5x3rrKzNcr+2hr66G2Ro3ZquNvN/pwBQaTroWVTKXR8gVxMUyGN6F95FENM5qzneuvMzCpXIcQiZbDHtqIsfeJz8RACDKw49NpOP3cIP0DhmTicxd+c66Jp58d37aX8jVIdkWBTtHHccdpOPm4xEZsUrmO4440c9r5LXzxQRcxCTVTI3zzUR5qteCqP9h45D+j7GiIUVWlIhAN8+xLZnp6ddx0r5s7r3VQOuYKFwop3P/4CH+6bphb/urghjtGGBiAOx4Y5eqbXcyYquOR23OxZ/vx+XxYLBNXCvdEbm4uMVWU2bEDUhJAZmHF5FzMffd+xVGHR7Fnqjjz4n6khAyLmhv+nJ32+45eZuGqG52cdMYIBnMM4hr04WwyoiU8+5gHn9/Jn36bSVammmBIYrWo6OyO8shTbuIhPXnZWrqiEU79+cSss2y7mlH/7lZuvV7Fsw8WcMBPuzjuCDN/uCCLP/59kIUL9z7xMTw8jC+gcMaJmUyu1nHhlYMccbCZF5/OoG8wzEV/COPuH6aN7WTiIIscokTYyWbUUosBIzkmG1IZIeA0M085OPlMqTFSzmTCMoSdiSfYAkoZoJtcitFiQCPUVMop4ypmkHDTNpFBOw1UMzN57YKNfn71q40oxjhRn54R+hFMzJT7ISO/IJ/O1u5EW7mcQjZ5YwWaIG3swEpmcpOlFwb8cjSFhaMRWuIyoeUkpcSHZ0wDz4iCknTuTodMHJiwUk4tnWNtpX100EUzGTKLMEGC+CihmiF66ZRNY+ZIReRRTAc7U9pI9MLIbLmEOlYAEpNpHw0uxhKeuxJXioxTRg072cJUOT9lfdjV8mohgxa2UswkTJThx0uUCNtZjw79bmazlAzRw1zGszDVQkOtnE0T9bhxspmVZEg7EULMZkmSbS2lpJsW4sTopIkaZo37rogMJa9BKdXkmPJpa2ujsrJyn4bisMMOQ2v+GyqvgUqRyprUCT2z5WLqWIENO1tZQ62cgwYNApHUQEyHAKMYMdNLGyrUTGbOuPZIk7AySU6jkyaqmYGfUQyYqGQyPbSzg42J8RhbeRrZhBU7LWyjlGqypJYYEXpoY5Aebr7ohX06910489wzeP7hlxmWffTTlTy3iUxtIDF/9dFBHx0UyQpa2MpslqTIvhTIcprYQpwYAlXKa5OYzk4245T95FOGFi0uBhlhmBkkmFw9so1RRnAzhJ1cHBSwgeXkyZJxSaaA9OHDSxUzgERiQUHZ57bXHwruuP82jj/6WIbpJ2Jv5y+X7V7jJ1fruO+2RHx13CnDuHrVREgthKuEigLXAgKrAly3sYs+dQuBcIxyUUNZLGFOFhj0cd6ZOwhZuqiqVFNfp8br9aOjG0gkyiOEsGEfYzHPS7lHYExzWJlPi+4jZk6ZWMvygEUGnn1pBJMmc5/HYu3KtcSJUcFkVEJNLbOJyghe3CgoeHBRLmrTfnZX4UqHYcLCeT5lrOUzcigkl0IkMNCnY+4BPdStyCMrUzAaCiEYIoCXLJmTIAgwsZxJDoU0s5ViKigVVXTIRjbwJfdeddf3ZrasX70Wx9gzb8aKF9eEiTuPdBHXBlh0eICb/lJEzSQdXT1R/nStiwfuj1Psm0c5Bnpopb9bxS33ubl6rBvohGMsPPmSl4vOyhz3vctXBojHJV1tOmbFD0wpfAkhcEQr6N8U5sU3nBy0WI9WmTjeUQkVsci+yQDt0gc2CnNSy1BIgRoNEkmIAAbMuBgkj5IEGUMIiqmkXq4mAzvdtKBFRzsNSOJ00jSuDTQmo7SxnZkkjAod3qk8/c86Pv50mHPP1jOS0Uy2s3Tc2Esp6REt/PMWO6eftLsING+WgY9eKuT4M5wMfOEaF0d20cwRxy7bp7H4ocDr8SJiahCJRI2TAUCihBL33MYtYc789Qg54Sqs5BMjRh8dtMkdWMlimD5mkdh/KFJBZrhY81ku737i4rEnesntjdIw+DVFwcnEiLKF1URlOFHYQ5Jpj5I1czWLpsILj5sZivRSISePmwsB2kUDej0QmfgZl1LS2dFJZ2cnpaUTy8TsDWbMmEHJrHy6vxmiNbKNGXLRuOTWri6fAbowYkajVeHIzeaCE39LpjMfM3Za1w1yxedXEQyFvlVG+9ax78UxZWVlcc99TzM8PMzOnTuJbKzDmvUpAU2AiLaF4044lnPOO3vf4+I0OHjZQXzy7JfgST8XD9E7JgcgiKuiE56AlBIE/O26B7n8hvO59rIISxcauP6KbM65dIBITFCYn0F3v56fnXoCtZMXUF+3FVuWjZNOPZGiosSoLVu2jBut/8DhL8KrHmb6ob385+HE3qO8RMvpF/ZhNmjp6RLEYqA1aqmeOps77779e53/sccfzaf//AZHrDBtEjiIn3axHUvRCPkC6geWUxaZSSbZKMRxGTqQxS2seyOXXIeGN971c+Vffeiso1x8gQm1RuG6G1pR6qyUMQMdNnawkclyTso+ZEh041L6WRg/IqFvL81sZiUFsixZpOyjA496gGWHCe66PsSk8jxWrQ9y5TW97Njejd1TSpbHwTmnn8u7n7zzf8YA/TH5+V+IaDzOqKWDHJUGY+80+vqbEGr5nQ6ow94wLZ/MoFAWE5cxLv/TCnacH+OCsy1kWNW0dkS54S4nPr+kIEdNc3Oc2fLgRAWcxOQfIcSAYzUfvJ6NSiU4YH+o3xHm+ddHaWiNo9FH2BHYSJGsII9idBiwWVXccvsoDzyyip7+COVlav5+RSbzZhno7o0SDiU2NFOZzyZW7NM4FBTnE2gJoBos5sF/b+fyi+xIKflmbYjVG0LotDBnhh6dVhCI+sa10ECiEp8wJorRQQN5M3r45x2pE6IQgoduz2G/jX3IgJF/P5iVbO+xZ6n5yx8zk++9+M+D6HVw+4NuPnyxCKtl94NuMKi48hI7l1w9SP2OMLl5gq/fzktW5JevDHLkaT0cvCSbpqYm5syZs1fj0NzcjJWMiQWFh6Zy5InrqK6GIVeML14r4bQL+8nPTf94t3ZEcWSrWXa8hisvyUWjEazbFOKSy1dhaZjF6w87eem1dgzWKNlZKs45zcqB8zPZsNyCzT8Zoz/Rtvv2B1s586T0bJ5v1gaZNTW1HV+nE8ydbuQPf3Fx8s9NTK3W09HeAhyyV+NgtVpRR41EIpJDl5qo/7KML78JcMPdTvr6FdzeOINsYC4HpiQscimiQ+4khJqCkVm8+9pyypmStpigQYv+OxKRAhX+3AZUFU0cNFtHfnOE5ctXURWbl0zMxWWcHtrw4iJCmDkckPJbRmGmeHgJ61SfEFWiVDGV0byhvRqDHxouu/KPnPqz06llNt20sJPNCCkwYKKcWrLE7mfZLYeIEk4xmFFkHAVJs9yKFzcWMjBhwUk/Q/SNaYNODIHALnLJkjljCUMD3jF2SCYOJAlNuRpmkSGyiMsYfXSyls9QoaGJLQiZaC1KtJgXoZVaQoT2uYr5+ktvUsssGtnEDLkwyWDMoYBNrCBflmLCgg8v3bSQRQ4qVExmbnLdMGDCLvPYylp87C4aBRjFSubErATsqFCjQUOIACECLGRZyvuFEJRQhVsO42WEVrmdMmqTQbdPetjJZqaygHZ20EsHmU47dXV1+5T8DAaD/OKE0xFeXVKm5dtQCTV2mYdAMJ2FbGYlKlRMYjrtNDBrbPO6JxSpMEBXslSmQ59WGB7ARjatbB9jHzdQSg3b2UAhFWMsY0k/XXSyk2pm4sVFCD8dNNLGDiQKVSTa9gcGBvb63PdESXEpIYJ008pk5rCd9SgoCd3MCaBBi0BFmBBdtFDJtLSJqyo5g9V8jA5DCutaJVRMZg4dsokBOrFgIxNHMpkAUCQqGJCdtLIdozSPJSAU6llNoSzHQQGShEZzD20UU5nsOHEygArVPhkj/pAwZcoUlLiaTpqYnBPmxtu9vPVuhHhEjUob5+ijtFxzRQYmkwo9RlwMpnS97IJBmIiG1ZgpwoKKIjE5yRI0CQumkQVE3RFW9X1GSayWQszsZAsCQS2zsY0laTplU1pWEYwZgsQ0dHTHmFKTvui9oyGOgkLYF0n7+nfBkZuY+/dcr7VCl3SdH5CdaTsGAIbowYZ9rDyRHmqhRi8NVInpyf/ZsOMdKeXok9Yw4pGYPZXkUYpE0ksbo3jSut7vgoKCFi3D9JNLEWWiln7ZxZKlS/b5/AG2bduGTiMZCTuBxLyXkCjpoJDy1N+WcZqp5+jjJE8/uHvdKynS8tLjedz10AhP39VFfnA6xXISnV6FBx/p5O0PfZz/ywysFhX3/ctNOAwX/ioDg0FFPC55+yM/Dzzh5q2nCjj+hPCEjP/s4CT+9Xg3Jx5rIqpJryUPEJMxunu79mkcpk2fxv08RLbMp5ltlDCJfMpQCzUB6RvT9M6iTHxL005KYsSIEGQ+B6MVOmIySg9tdNPCsOynjGp0GBhhmG5aESTcjiExV+Z75hJaHeTWLR14lJZksW2XZFhEhtnJZrJyopx+0ng2uxCC22+0ctDRq1G8GQhUWLBhxMIQvRx2xGH7NBY/FMyeO5uns16k3r0GDVpyKUIg6O/OZ+GhA7jdkuL+QxIss7G5LYMshmQfHewkjxK2spZKOQ1/ZitX/dGETqfihGMsnHBMYi/56rs+fnvZdkKjCeNAPXqi+lGmTI+z4t1EweGQY4apjMxHTysb+Irpcj/MY3FDTEZppp6ofoQinYMePBPu490MYYs6OP+XF/Dhlx/8r5M8/3ryEf7+l+v49INBNowsp0hWkImDCCF6aUeLjv04jJ1soo3tzJs3j566QUpHpyTHy0om1pFM1onP0q4jkIjraqam91pIB4fDgcPhYPHixfz2kt/+r85xIsyfPx91nsQ/Mpq8Fruwy9w0EwdDmV0IoaC4lbT7QY9wsnDJfkyfPp077nmdZ556gJsfWI0QRtS6OdTUTKa0rIKrf3YCNluChHH8CceP+x6NRoNWr2Ezq8jJiXL3P3bH2kLAYI8Ofd9kHLFiBAKXapCNI51s3LCRhfsvHPd9/xMu/O1vWP7ZcoZ39CKjMuXadcomPNk7qK1U8fwjhRQXamnvinLnfVv56LMwobDC36+y8stTcjAYVAkfmRwVBx8mOek4C4cfZGL2kiGqPAclGZyFlKGWKur4GoM0oRM6vNKDlAo1e0gSZogs5sgDGKSbDnYSJoQaFT85WsWzj+aiKJIzz3eyZZUFs3M+MzDiwUUbDZjaTaxcuZIlS77fWvlt/Gh49F8ICWiyPHS2C3JlCV1tGubPV+HBmfb9Q7IHE1YcMqFrohYaSoYO5IU7yllykI/a/XpYdnwfK18vpPX9mVz4KyP9XXoi7GZXqIQKDVqycxUUBcJhhYv/PMjD//Fw8nEWbrwqm4fvzKVmSgxZ1ohx6VcM1XxAMBLj2ttc5BXGufYqG788zcz9j49w3h8HuPCKAa65LBNHroJCHJ1KSyAQSHsO6XDpFb+jSb2FWH4b82YaWL4qwDFn9PLRF372m2PAalFx/u/dRGIJ59NN8huG5G4HZUUqiQ2hcYTIjK/QVLSw/L3cFK3LXci2q8nKFKi9uZz8Cz8X/tFNJDI+MC7M0zDngAFqJulSEp974pJzM/nX0x4cdvUeE5zg4CUm7rrOwcq1o/vkYLZ9+3Yy4xO3AGaQzWCfitNPtHLs4RZMpkRQGo+nHn9vf4yTft3Lzfe6OPk4C4qEn/yihxfeGGXBbAOfve3AX7QJR7wEp1Ny7Z+y+OTlYnyjajZ/mk/hyALMwprQeRFFbN1goLlt/KYlGpXc++gI5/xifGK0pEDHm29H+fhLP8sOMvLZpy/v9TiYTCY0UsfLryfYLA1NEX53uZfNqw34PCqI6sg12PFaW3GL/hQjlTJRwygjRIkSIjghuzPRypf+OYvKCL6iOj5+LY/P3yzkjuscvP1sIfWrcvEWbWC95iPW8zmr+QSBIJt8CihLu6iqhIoipRqBmn66CASH93ocfkjo7enFQT4tbCeIDz1G5nEQWnT00c6w7GNI9rJNrqOHtnEt7H10oseAm0FmsJAaMYtiMYnJYi4LWcYIwxMa7rgZSgp575I98OCinMksFIdRwiQ0aJjHQckEgFpoKBaVTGMBWrTMZimzxRKmsxAPTlrlDhKWPxY2b9681+OgKApBTwiryKKIctbzBS6G2MFGjGPGTwIVIwwzTB8CQQAflYxvRREikcCQsIcZj/jOREDiHQI1asqZnDCdmiA4L6UKBYU+OljNJ6yVn7NRfkUXLUxmLpkim2kkdIxcDGE07hvr+e7b7yG+Q4caFUbGJzZ2wYiZMGH0woANOxVMwUIGYYJ0yJ1JMw5IbLh3sIFSahKMWFTfmUQUIiHevpPNaNDSQQMzWEiBKEUjNGiElmJRyVwOHDNQEmSThxY9GWSxgEPJFnnEdOHvnej7+N2P0aJlJosYZSTZejtE74SfcTGIBi1eXAzTN6FQfcLxMxM9BlrYNu51Ly5qmUO5mIxd5I67F3JItAnuZDObWEEFU5PuyTvZTDP16DGygEMZoIdO2TTGiAYNuu9lAPVDQDAYRMQ1xImzo0Hy4b8qyek4CE1fFdHOUt54LJtDjh1k//0FEcJUM4uNfM02uY5tch3dspWYjOGWQ3TTSpgQJaSX39AKHZaYgxABOmlmFz2mmXoUqdApm/7HOSPgNHPbvaNpXwuHFd5434cOPdF4bJ+MzwCqa6tQiOOdwJG5kmnUs5qATHWwd8lBeminhCr8pD82SCStdpli7AkrNpp2CvL6llLFTKwikwyRxWQxlxpm0cfEpiWDdGMbMyDzSjcDsotMsjl46aH7tB7swquv/JuZM9ToMTAoE8aeFUxhBCfb5Xo80kVIBuiXXWzka3RZXh64JT0b6tILbPjsrWyQX7GDDTgZoKBA8OKjeRiNKv5ygwd940KevqWY+UvdLDx4iOkHdLNhc4i3nioiGAZtbOJuJo3QEvALDAYV8xcIvCJ9zNNDKyKmpq6ubq/HYeXKlcSIsZW1VDGdIlGZLLqZhIXp7IcPb4r5EUAv7WSTxyQxPbmR1wgtZaKGSqZiIYMm6hmgGz3GhA48araK1UTl7thXgwZnwE9uqBYdBupZTZ1cQZ1cwQ42YieXww9JH/P7AwrnXeLB4itlKvOZySKyyKGbZkDw0fuf7PU4/JAwa9YsBsO9FFHBFDGXbJGHXeQyVe6HascCnP3atGt4jihAh44CSpjFYhqpQ9gHOO2E1Fiipy/GjXe5mTG3BGOmhiWHBbnx9jiHHAZOd5w5h3ay35EdbN2WSG7HiTGJaTSp17NR+wnNWZ/jrPyCQ09ykl0YxRn2YMVGC9vGzXVRmehQK6MGhnSsWLFvRKF00Gq13HLHzXy55jN+felZeDTD9NCKm2EqmEKNmIVKqKhlDjk5uXjdo+R6y9N+V6lSQ6Oqbtxxx2WModwOLrvqD8n/SSnZsGEDzz3zHB9++CGh0MQyfLsQiUSor6+nvr6eSGTfC2HfhhCCmXNnsJ31tMtGAtJHUPrpkDvZznqmsYAuSyM3/+ta/nzNlfTamtNeE3deLxf9/kIACgoKuPKqf/CHy+8kFFZYPLuHo5d+gE39CL+98Ce8/NJT445jZGSExx+7n4svPAkZHaaICgyZIbLtu7ulfnHOCI6uA8iJl6ISKoQQZMs8SvunccXv/vy9umCMRiMvvP48h128CL1dTTuNQEKCLZi3kym1at56OpH4BCgv0fLPO7Noqsvn1+foKCtV4fYonH5RH5ddO8Q3a4PodIIrbxjm3kfdqJ2F41rX80QJczkwISMg1cxmMRlkYdijOCmlxENi3s+nhGIqMed5ufW6ROL4htu97Pi8lALXfmSILHTCQI5IyFqFgmGe/c/z+zwWE+FH5ud/GRQlwdwwW+K4BxIPQubATLZsX0OoeCOa7oXJNk8Av/TSb9tCsWd2yveohApHrBT6SxNBFt1UiISob44sJEyQTeqvKNWWkR9KtAZtFavI9yvMXDBCVAT5/W9N/O7XmcnvPP5oC8cdYea03/Rx/ZXZTKvVc+wZPfzhN9ksO3D3wnHSsVbe/8zPXQ+5OP1EG7fc7UcZTGw09yXAnTNnDo5KFbf9PYON9WGee3WU954vorJMy6atYW67PYq9fzFlIhNEYrJqYRtDspcMshigG4M1wlcf5HLdncPE2gRfrgwyf5Y+KVacMmaKlkqmQz9sfKOTUwaaePP51KTj1h0R5s9VM3+Wftznd6G6UsvGLWFsZh2RiExp1T9wkYlR3zA1NelNI9JBo9EQVgUmNASPEMIYy+LKvw1zx02Je+OwA0y887Gfn4+5c/r8Cr+6pJ+HbsulZtLuSevq30t+e9UgWm3iup39SyOP3t6K3hTj4y+C/Pt5L5s3qpnmWzxOPypnYD+OPWkFf75Cz+nHW9HpBGs2hrjhThcXnW0j1zF+evnqmyiW0TKeeqmBx+7J5Z3P9n6T++WnXxImzHC3kVPP76F+RwyzRcPJJylsbRDYshQu/U0Ehz3Oh58M8/qbW7H37odFJJKwWTjoKvkAk0tL3B9Hk2b6y6WIdeJzCmX5uCrnsLWRu2+xUVuVOumXFutY9VEBF/xpgMG+ODu2CfpjHZiwTLixhEQVWiLx48EY/98v+P8vonFbI7kUsZ0N5FJIBnYkClHCRIjgp5EYEWJEyaUYNbuDCif9DNJDgFHmsHTcYq0TenJlCa1sTxrA7EJURmingWksSP4vRAA7OeSLRMW/h1bKmZw2CZghskDCSj5EJw3o0JNP6djx+BMJWffem3wIIXB73HTIRry4mcxczGTgxcV21iedbqNEUFCIEsWAaUL3UZ3Qo5eGRCAo9xtjjE7MSvDgxISZGFGiRFICmj0RkSFa2EYm2UmH73668DHCJKYmtUm1QodeGvALLwcccMBejwPApx98RklsGiM48eGZ0M3UhwfHmA5XFjmECaLHiIVM1Kip42uM0oxCnDChhCkBQRTiqFATITzheMRlfMxYK5iQyyCYVnfVIEzkyAI8OHFQwBTmJhlBcRlHlRdn3rx5+3T+u9DX10cZtWxnXVKeoWusdTMkg+NMpyIyzCC9KMQopCKRJP8fzBA8uFChYrvcwCSmoRcGpJRECH2nppZAhXbsnm+mHseYGVgh5eMYaQZpoIOdKCjUMIsGNmI2T5zU/iHj3nvvJUY0ocUbqiFEjPYxQ0cLNnxyhNZGLdfdMkot+9NOA45dRTjUDNPPGj4ZczO2ESZIAxsollU4xHgWvAkrfrzMZH8G6E7IJVDBGj5Fiw4z1qQMx7chpSSs9rH6Syt3PODlsoutyY4a90ick88dZKBPkEFWckO0L7j71nuARIGrQJaNm+v0GIgQoY4V6KUBLTqC+DFioZoZBPARxJ80yPk2OtlJYRpzBhcDOJTitOdsE3YyZTZNcgvVYmbKa0Hpp5d2MsmhlzaC+BIu8ehwDQ9y7mnn8eRLTzBz5sxx3zsRRkZcXHCugWua/fQOdzAkezHp1VgK+pg7W0tHm5OWzjhxGcORITCZSRv7QsIMdVKxkU3damaKRXRnr+Sphy2UlegoK9FRWablV+dso2Bwf/S9kxIGdwu+5qarE/NvYZ6GqNaX9rshsaZax+rh995qY9n2jQw2TyVHFo11zMTooQ0fHsqo4bFHHuOhfz20V+MQiURwUICLgbTXUghBhaylg51ksHu+HaQ7YYAktxHEjw49BZRhFZnkU0ov7ZRSjQoVeSJBLimWk+iRbazlc7RSh0CgQUsxleSIQjrkTnIoTMofCCEISj+ukda0x37+791Ets6kUuYlY2w7ucyXh7CB5TjdP3YFpcPOnTtx6POwB8cTGTJEFjaZgwdn2vjATh4eXOSIQmrlbHrbm5m5aICK6jiKlASDiXbnV5/II9cR5LCTAkTiiVb6+27KpahAg8sd595HPDzR68UczqBCTMZpauZXvxAcfZSFQFAye5qeogINgYDCQT/rxdk7hDcUYX1ggGJZjR4DXlwM0pvoOhNGDJ4Mvv5ixT7HRRPBbDZTt2YzVbGZydhjTwghsIbsOIeGyBHpzb7yRAmD5i46LPWYnXbUER1Rc5BQlpeb77gxqV/f2NjI7y+4FDmsQT1iQBri3Gq/nbMvPIuzf30WDQ0NvPz8q/hGfey/dCHHHHs0D93/MG+98g6GoAWkJGTyccwJx/CnP1/2v2K/blxVxzwOwsUAnTQBieu+qxNPo6h5+ME/o9Op0BVImjQbsI3moY5oiGWEidkDPPjI/RQU7NZy7erq4q7bLuaNx7Vk2rQwllw//wzJxVc/zEeZWRx55E8B+PTTD/jP49dzydmSC07UMuQ0c9+DzXyxOk40KtFqBSvWhIgP5aY1CNUIDRZXNq+98hpn/urMfT5/o9HIZVdexq9/82uWzD6Qhkgdo4ywbK6e3DxJVmb6deCiszO59Johhp1x/nlLLpOrd++bfH6FE87pJeJPTwwQQpAni+miOWEwJW2M4MSEleExxnU2eRgw42SAYfrIUcUoLtQSi0lefS1CYWBSWq3qKjmDbZvHF+K/L35Mfv6XQUqJXuiIhINIESUqI1hEFrJpIX5HHV1Zq4iHdKijJgKKn4VL4OwZRj5++LvEfdV8W9RCL4xUiWnkLthB07Z+Bl1h9Jiwtx2EBi2DFZ9xybnjHcg0GsF1V2Tz0JMezjsjg6oKXUricxeOPszMG+/52NoQJhiOY0WLShslGt03YXuDKcJRh1rp7otx3pkZVJaNTTa/9VDQf2DKZK4VOiYzhy1yFV71INm5Ee65zcxr7/pobI7x0yPNbN4W5v7HR6gq13LLXx3JxGRPX4zAiIFdDVxZkVLatgyweVuYWdMSv+F0xXF5Ytx3q4PnX5+YMdDQHGHUqYPGyZx1UQsvPJGqvZnj0BCJRPaa8eRwOHCqeiiPT0vLIuyhjSIqiLtKWL+xgV8cD78+PYOTft1HVYWW6ZP1PPOKl/POtKUkPgHUasED/8jlmDN6OPEYC0sXa7kvo4tX/51Dfq6Grp4Y558fSfu7BmGkqPcQbrrlE95838eIR6GzO05RgZrj0ujNbtkeprvZgD6awcHLLDz0pIdJVePbTyfCwOAgJiyEtMP4vBa0cS1xwuj1Kpbub+DS83e33x2wv5FLL4px2LFr0Hck6PkatYoH78qlsyvOA39tJyecWLCllLjUvUSyO1BEDFMkRKfma7KHZpEh7Elh8GBmO0cfll5Pz5GtRq8X/P1qM5deCO74CN7RGAH8ZEzArko4PyuoUBPwfLdr9w8VmdmZDNM/lmhJJPg2sZJpLEgmtSGhHVjPalbxMRkyiwghMrAzk/1ZxxcTti9XMoVVfIxPesinFD0GPDgZpp9qZqbIJ/TTlaIB5mc07UZrFxzkY8RMN62UUcsIQ2OO60rCdbY2vR5dOvT39xNTooQIMJ2FyaAwm3yyyadJ1jPCECVU000zRixE+e7CgkBFNTNoYCNqNKjR0Ew91aRuvmMySiObUI9JQvTSRjb55HzL6E5KyXbWU8vslAKdlUx80sN21jNLLkkeuw49EYMGqzX9tUmHWCwGUZF0qPTgZo5cOi5ITmj/uZJJ7UTi04REwYOTqWIeRbKSAD6aqMeCjRwKUYgn9BQJIlDRT2dad8pOmogTYwZLGKCbPNK7yQJjyfv1lFGDQnys1TJKV9YO/n7DNahU368BJzMzk37c2MmjUJTTLLeiRkMlU9nlmlY8AAEAAElEQVTIcspkDfmUAoIheummBQ1aQkRQIYgRwSc9KddqF6SUBPGxiCNQCRUNciP1rEIjdUgUgvgZpDeZ4P42BuhCQcE2JpfwXZsYNVryKWOQLpwMoEWP2+0mP/+7JSl+iHjpqZdRoyFMEBVqXAwyhwP2mA/yKJKT2BhZTjuNTGJ6Slt6XMbIJp8qZiQlj2IyShNbCMvgOKOsEAE0aBmgi3xRyqDsxkIGEoU8SrBhp4WtTJcLx13jNrZj1uoYiXq59yHJ48+OMKlCg88Pwz16egYl+ngGCnEysyeW3EiHpqYmIqFEwWuIXjaziklyGrY91usG6rCSSQ0zkSj0002IEGYyxto+9TjIp5FNlMtackiYkURlhA4aCeBnEtPH/baLwQkdawHyKaWTZjbLleRRjAYtbobw4aGW2WxhFZOYjoOCJDuxQk5hq3ctl/32cj79eu+ZfnPmHszmbeu54QY9510ygiFTYMmViJiB7ZtV2DIlD9xhpaRYxdm/G0BOZEU+Br8PDBgZlSMYMgNMrd3NEl0418BLzwmuvGYlPR0ahp0Ky4pjydez7WqKKyP4+tMnw4dNTfz9N4kCkdmk4rijtTz6rya6Q22oxqRhcilhKvNxM0g4tPd7hWOOOYbnH3x5wkIYJLSawzKVhRYlQhP1lFKNBRshAnTTikqqqGEWWnRkk0sL25PXfBexYh4H00w9LgaZxvxkjGHDziC9SW8ESMjNbK1XCAYVjMbd8717JM6WjWqK4uOlElRCRY2chc89sZPyDxkfvvcRZrc9rQkwQB7FDNKT9p6QKIixD2bioEO7CasNLjrHxsK5BvoG4jz2rIe7H3Hzz1ty+flPjHi9Crdfu/t5sGepueFqOxWlWv5yfRvx0Sr6Nc28/4GGT1/KgaiemK2f8powTz+axSN3OvjXMx7+cXUBr7wzyo131hFxZlDIJBTiFI8ZC8aJYTT933oA+P1+Msia8PWoL07YGiYo/RgwpczFo3KEAbqIRiOcdeGvyMvLpbmphZop1SxbtgytNrEnHxoa4oIzL6SwtyZRCBZAGGSv5Km7nuOVF18lPBDD7MxGi5b6d57m+qtvICvuoDS02zBUuiVf/PsbhgYGuf2e2773OUtljARGQbIIvicyjYLnH4RcR6K1+6p/RIjKQmprZzF1+hSWLFkybk166sl7ueVqyLSl7tdUKsE91+n46bn3c+SRP6Wjo4MXn7me95/VJ3MMuQ4Nj96v57lXNfzhb4M8eGsea9ZFULvLJ7yHzaFM1q5c/72SnwDd3d1cc+XfIQ4xoqjMfhYttKB8h6RyXo6Gju4of7nUnpL4BLCYVbz0aAH7H9YGfeMJXAnSyQARQozKEfIoZhPfYJBGemlnDkuTHgEAZbKGTQPL2bEzjE4n0IZtE8YBZmFFyP87x/cfk5//ZVCr1cRUYaIDDqz2AToGt1GlzMFKFtbhQwnLEGECuBnimF8EefhuO3X1Id58tpNsX3qtoWH60i4AWbFCXMMNHHdSjNdeEdS4l6ASKvxylHmztRPehNMn6+nsifLeJ35O+dnEbS6nHW/lqhuHCbstuB31VOYruFyufXIvU+JRVCrBmo1hbr46kUTcvC1MZNietooFibYf7cx1fPiagytuGKKsWMeGT3Zv0i67MIs3P/Bx/uUDPPVAPpGI5NxLBzAPzE+ZhEzOKh7/z2YeuENPU2uEcy4d4MFbc5k5VcdVNzlxj8TTVk+uvcWDvS9B2966vpvO7mjSFElKidPNPrW919evxZQZZod7FZNj+ycD5oRJSS8BRpOOph9+uJ3rr1KwZah59qF8rrh+mHBE0tEV5au30ifutFrBzKl6tjVG6OpJKCCdeKabHH022qiVEd/ghMemERpMeh1vPZ24v4adcRYe2cNPTu3jnpscTKnREQ4rPP+an9vuCFEwdAAd6m3UNwaJx+GY4/dezL2oxEHzliaUkInhFTNRKwonXbGT5av8vP/8eFOFXIeGv11t4pbL2sgN1hK29rPfnCyW7gf/fKQVX1NOIpmT9w0/O16QmSEIBECjN/PJl6NkTd1Ib7cgGFIYHoJivQGVauLJ156pprZSi8rsJe5KiOmPZg9SUVxCqBHkHrkoKSWdNGHVZ1A9uYq2rvSsgB86vF4vg3SjRYcWHZ00U8uslMQnJFrbpsr5ySSTBVtSa/c7GWpCoJFaQgRx0o8HFxVMYS4Hjpv/wt8yylGhIiajaQXuASKEsZHNFObSTD3TxULa5A48uJEoSTH0vUF/fz9CqpOu8nEZY4Bu3AyjQmAnHw9O+ulkBotQo2YNnxKR4bTzZFAmWC4WYWMWiwnLEBFCdNPKOvkFpVSjx4gHJ720U8MsskVifYnLOOv5gjJZk8Km9eDEjC1tMs0ibFikLYWJ4cNDVe2+Od6r1WoiMsRONjOD/emni0bqqJTTkue5S1s0EwdbWI2UiWRdFjk46SebPAZkN3mimBa5lXJqyRTZDMt+OthJMRVkYB9zPt9ESAYooQqN0BKRYdppYIhe8ikhShQ1amJEkVLiZogAPrToksmNGFF0GGhma0KDToySV5zH7XfdwqLF++Z0vyesNisNNFHFdEIywBA9mLHhZogaZuPFxTq+QEFBjRoDJkqpZpg+rGQxjRya2MJMuXhccWuXJlqYIK1yOx5cKY7eG+RXtLMDh8xP69xpxMxUMR+/9DJEH6NyhJKTMol0QWDt7vfuMiHbZRTWRwe5ugLi8fj3Hpf/lxEOJu43NRq6aWUm+4+bpzRCw1Q5n22sT0l8RmQYJ33MInVTpxFaJsu5bGIFebI4eY0TsWaQGSxkC6vIp5QiKtjGumQhJENkkSOL2MQKiuUkrGQmE0g+4WJh6EjixAniQ46Av1OHFi0lQotTriCiChJVolx63qX7NA7d3d1opY4wQbLIYYQhmtiMlICIIzURMmwKeb5JGMOJQmwlUyiSFWxlTZL90y4bqWQKfrxsYgURGUaPkUyy0WOYIAb+bokQicRBPnmUMEwfTdQzlXkUUM4O1pOJgyB+trASm3SMGTapmCrnUdf5FS6Xa6+lMM4440yWHXIT+TkasqxaXN4QBk8lxfFaNEJDVEa49o8NLDjCyYVn2XjmVS8bt4SYO3N8/NnbH8M7ZCSXIlwMYkuzO/T5FfKLY+gtYeiKsrM1dd741302DjpqJXnOedjGHIYVGaeLZoaUdv5+q8LNd44yOBwl6NWTl2VEkx1DxjXoh8uxxxIs0EF6uOjUq/dqDCDRAh0UXgxyYrOUuIyhsHte6ZedGDAxY49nSIuOKcylUzbRTSsxYiQEX3bfBwH8xIgCksliDl7pYgtrqJRTyCYfG9m0sI2ATMj0tNOAByfaIS0nntPPm08XJBMi2xoj/x977x3eZnWH/X+O9rYtW94zdhI7eyckhL1HGS27UGYp0ELLppSyChRooWW2paWsQtkbyg4he2/HduK9Lcka1pae8/tDjhLFMo0pXNeP931vLv6IxmPp6HnO8z33ub/3jcb/dZZWOTS2rzvgcfi/CUpC+VoqP/mbZb5OXfQxZdh6x4+XyTNjfPJacUqZnp+n4bH78vnLsx7O/VkPW+qjrPlP5o2+n5xj4cFH/Ozwr8MYzKfEu9fjkP4a3ANujj19Pcs/ctDdG0ejAa9HUFFopsEfpim6FS3aVFBhyOHhlNN/8I3GZDTMmD2DDVt2jhrG5pS9qIe0tLKTEAGKZAUFlLGDdWjRUUQ5ReEK/nH3cwQMXk449XjOPOeMFPEJ8JfH/kpWb9GIDhghBCFvBL3PQgnjUmtsc9hGjiwcvreMS9XWQggcwTLWLdlIV1fXmOrkfWHOMhFvz1yfSynBGCQ3JzlfFOZr+OfDak67eB0n/eDXFBenrycjkQgajYZdTRuYMyPz2t1oVFGcH6K/v58XnnuU317LiIBmgPN+ZOWPfxmkbyBOVpZAUUdG7eqMESUrO3Ouxn9DV1cX551+AY6uSmaLw0DAOuU9crJUfLV6dCuC1o4YwaDkhCMzd9/kZKupqlEId4fSxCEu2UsrDVjJxk4B3bQSxE8RFTSwidkclkZ8wnDtoczlp1ev4V9/z0ER8f3/XApSSgzGA+dN/hu+FfLzyy+//MbvPfTQQ7+Nj/B/FLTGCO6hMGaLxKdrp9E4gFlrRBOxYfJU4Nf2E8lp4eILkgXSjCl6XLKbnAwqjmSIQG+aYinpu+AiJPy0N4eonqDF5KlKLYAEAq8/wV1/dLFibRidTpBISM74gZULzrAiBCgKxBOgz3Bx74FBL1i3PoHZHOGuu6w89oxq7CoXlZn6xiiKItnz1pb2GGIoc5I5gIUsNjbEmHNUBznZah67byQpfOrxFv7zeYDf3Odk5bowbbvVVIv09gktOl5/N8iyNSG8gShvPFOYUoGefaqF487u5rnHClJt0EMBhdvv87JrdT4Fw4sO7UAlb763m2t+lvxdvlgWJL8gc6vsaEjEJSaT5NAjg7z2+keUZ+cS8KnxRAJkkfTP23M8a890jjltIy88ZWdchZbnHiukuS3Kjy7pyTgR70GWTUUgqPDnpzzoE1bGDR2CNpD8Xn1yVVI5lUGaPyS9TJ2697h5uWouu8DC7x/2cdYPFYTRRSKhQjdYSmmokjhxBqWL4qiGQDjK5MmTRxxzNJSUVhBXLaHaezgGYaKfbnqdMebNHG2RAqefaOauO3voDRk4+hiR8mn98I1czrtkLS0dEebNNPD+m1p0A+PQKHpitj4S9jiKEuLjd0o45+JB8rsW4hxay4AzjiNDO7+Ukl0tMXKy1CSUBJZIAUP4qJswHpkVIb5ZnWrLS8g4u9iWVFBFQtiLstGYxkYC/d+CZV8uR4sOB0XDYTQKWWS+9q0iG7XU0E93KvQoTJAEiVHN2hMygQpVssggF1DRT2fKPH8PYjJKiCAenOQOhyQVUEoPbRmtDRSZVBhWD5OVMRlDkQpl1NBN62i1zqgoLCxEjQqt0OGSfTSyCQ061GgwDJOUUcLoh9OL4zKGBi3bWcv0/cithEywnbVMZEbqMb0woMdArZzJGj5LBjWhQqKwgGNSKjFIBoHUydls4CsmyulkkYsQgj66KPwaBWQexbjpJ5s83HKACGGuvv7nYxoHIQRqjYYJTEcnDJQzHrfsYycbCMsQAoEJKxKJFj2TmYNGaBmS3uEEc4UQQVxspUPuxoSZbJFLUPrpZHfazrQJC/PlUexgPav5DLVMkk5FlJNFLlZyaGQjtcyijSaa2UEO+cPtxGE2s4JCWYabfnIpSKlLE0qChp6NtDS3/k/kZ093bzLASAia5BamDfuXBfFTznjyRGFqU2xfRGSYEEMUinKkhA18SamsxkYOEcK00oAOHVGieHBiwIQOHQ1sYoKcjlboUCGooJa1fE6ZrCGXQhLE6aaVKGEmMZeYjLKD9VQwnmZ2UBpbSMpidhh9dGAnn1Kq2cZqNGjwC8+Ixcf/wzCEJIECJAM4RrO1sIgs1DK91uqjg2KqMt4rhRAUynL66KSEKvzSQyObmchM1EKDSqpxyb5hxXOCBHGcdJNPMYWiDLvMp4c2XPSmfG0jWhciJtCgSYWz7YEiFWIiwsGHSFauj1FUNDaVb2FhITZzNr4hD2asVFUrPPg7PYNeheICI4vmGZASzr54N+1LdGTHkueTXhhwyGIG6EYvDfTTRYwI48U0CmQ5zWxnkkj6Rm+WKzK2xBtIqlj2nT/3RT9dVDIRndCTKwtppYEdrEePgTpmp2r0SibSKXen1PYaoUWrGOjo6Dhg8lOtVnPV1fdw869uxSDNlMkq4sTZwgoKZBklooqioWms/XgzJxzrx56t5qfX9fP+i8UUOPaeO/4hhTMucGPpm4Xb1Iqw95PQJDjqjE6OWmziqouzefIZD60dce65JZeyEi2xmOTUC7tZszHEvJnJ2tA1mEAjdfTQQaNMBmRJbYhTT9Vy760F/OOFAI88HsGqyWHW4iD336Fn0kQbHm+CJ/7RwnPPNJMzMJ2Q2c8JJ5xwwOfD0NAQNnsMj8s56r2+h3YihFgnl6BGQ1j4mSUPy3g9lFLNBpZiwkI/XSnlmJSSLprJpwQPTrKlg3660KKlixZaqE+Fzm3gK3ToqKQ26b0dF7hWdjLj4B0ceaSKqjId734YxhPQjRqRpQx3ivw/jMRRxx3Jq0++iT2SefR6aMOaQe3YKXejw5AixTx5W/nnA44U8bkvLr8gi+de9WGziFEzHlQqQXmJls52H1NiR484nyzSzkBbOa+/5yQWkyw8yoWpt5aceAlzEDjpppl6hvCR0EYZN718TAGQB4JLLr+IV589iVnKISM2Ov3SgwYNU+UCEMm5eTfb6KWdEsaRL0rwyaSSPi9eROVQKZteaOScj87noKPmce+D9yCEYPmSFeQrNSNUjMnaOZBxvtQKHSVyHJtYhkGaKKMmpZg2Ddh59d+v8cvrxrYxtgeXXnkJj9z4F4qHRrbyD+o6OPF4bdpvLoTgmkslr7z8d375q98ipeTfL77MM397lqg/hhQSX2iA1estzJ+dmYQz6AWxWIzdu7Yyb+boRN1h8y0cdOQARxymxW1qxjGUuZMgkOvinAsOfBNoX9zx6ztxdFWkBT5FQ1refCeCSpegszuW8vzcF3f+wYVWQ8brYQ/KStQsNW8lJ1CDQBAnGRI3g4NT4ixI1prbWJ2sIUcRq1lEFmu2SVyDcVRWP0p/YgRJCuAVThYcPPbwp9HwrZCfTzxxYL4smfD/yM+RCEcE2XlehAoWLdRxxw1ZVFdq2dEY4jf3rqS7XkNtjZrHnx7kmUeK2Fof5YwfalizZg39XUVYfBUIVPTTRRfNaW1RfuHCU7yR447RcNBBGrbVm3n5zQD92l0oUShlHD4G6Wkc4vJLHNx2rT25cxNSeOoFL5de28d5P7Qyb6aBRfOMvPdxgNnTM1/kL78WweAtI5bbycEH6bjzocSYWhy9Xi+7Gpz8/GYVPznbwpsfDHH5BdkUFWjA5GefsOI0hAhw6EIDq9eHuO26kSqkPbjkvCwe/usglUVGfOtGEhhu+snxTqTD20l+gZHaGi0r1oa4+S4XPT1A0MZpp4cxZntQ6xI4B2NIZwHRaIQe1VJyzHqUiI5Bj4KUko++CHDFjU7uvf+BAx4DgBx7IWo12O2CiZPjvPgXNS1tUa78ZZSinuq0m5k5kc3uTsFNdw3gG1IY9Cjk2tVUlWvZsiPCtEmZJ6C1G8M43Qk8bqj0pvsjVjCRejYwVc5PKypjMoqrYB3P/iZ9Z+rkY8189lWQzsYQ2R0zsYmcZGu5qpdmuZ3JynzcPRsIaSNjCjuZMKEWs5KdShNVUPjHc0F+deXo55QQEBJDTFjYxON/yENRJLGYJD9Pw9NPZPODc/vZubSEkkDt8BsAv4Oor4ZW/1KeeMZDd6egRBgx9o/n9nt38sRDIxcm734cYO4MPa+/G8TpjeEoctLfoyHLbsPfF2QLa9BILQy3m5YwDjUaemhjaCCIveT/pRtnQm9fL6VU08luprOQraz+2o0DLdpUu3dMRqlnA8VU0MrOjC2M7TRRTBVtNFBExXBSdScbWEquLMA0HIDlpHc42KaJHJmPSqhwUMJmlmOTOSmVCySLx51sTKVYA8OJ1xKN0KKXRuIihs/nw2Y7sF3doqIiUIMn5qKJLUxkJjk4EELglx4a2IQZGwGSKbqd7MZBCQmirGMJhbIMExYC+HHSgwo1/XRhlrbU/BGXcRrZRDGVeHARwE8hZWnE5x7YRA7j5CQa2ASARmqRSAr4ul16CUg6ZTNtNCBQsWH9Bg47/LADGoMUFJG2yWcXBdgpSCWvd9PKJOaQI/aqHExY0WHEjp5yagBBG414cLJefgmIYQXWfu1MQsVkOYc1fMZUFqTaOftkJz20Usec4bCDBLM5JG3eLJFV7GAdcWJEiaTCmdRCTV1sNvf+9veccdaP0tQTY0E8EidBfLiVU2AWVnJlIYP0EyaIhcz3vjBBDJiol+uJEsZKDgH8+BhEg3Y4BMbKFOalK3ulm62sYppciIVsTJiZxSHsYitdtA57parQoWc9S9BjRKJQTBU6DLjdgxizTERl0qe6ixbixKhjNiqhIkfmJzcGEsr/nHT7fyryivLwtPuIEhlWpX0d9leuh7++LRgLO9lIv+zEiIVJzEklpYcJ0k8nk5ib8n1dz5dEZHJTVCf0qQ12RSbYyDJCUYUW6imgbEQbdC/tlI2L8fI/8pl6SCef/OdTfvSjHx3wONTV1WErNOPd5Sae08vfHsln/qyRdegzT9qZt3gndOvpYFdSoY1CmORGyWwOZRuricik1696nyXRJOawg/UYpDFl8dFNKx6cCARFsmJE0r1b9qOgYBJWpJQ0sok6ZtHIFmaJQ0Z8vlJRzVa5KjWOatRj6oyKxWI8/eRzTFYWJEna4Z+8Uk6kiS10yRZKRBW5/lqe+NsyLHYVv/ypjcXH9zFnupE5szTU70ywfEUCa890fI7tXHcDXHR2EVqtQFEk730S4MTzuqgq1/Lso3tJaq1W8NyjhZx2UTfXXp7Dycea+e3v/BjidkxVAxxUq8YTCKHTwUXnWvjgkzB//bOWythkKo/bzL+f3huUlp2l5tfXZjFjaoCfXrucN9/46IDHAJJrBZNZxW+vNXHbrcuZIRel1aqDcoAOdqeISTv5DMh4xg19GA6AlVrsFNJNMzM4mISM08AmcilEjZpGtqBGTTVTqGZK6rsMSR8NbMRBEUYs5Iu998TsWClZHSV89Ew9XjxMYCEBNiDJ7C09oG5j6qypYxqL/1swZcoU4pYI3vDIDYqA9OPHwxA+hqQHO/nESXbLqFGhG1YZJmQcrB5qx2dWdQohWDDLyNpN4VH9vwE6e6M4KB/1+exgFY880Y7Tq1DSuXhvWzjJcMBs6WAdX3DMMUfzx0f+8A1HZHTYbDYsFjNbfCupkrXYsKOQoJtWBuhmCntJJZVQUSlr2chX5IsSIjLMLrYyjYPSuzycxWx6p54/Oh7i+puuA0nG7+/DPWrALCRtgfroYNJwLRWVYQpFOVqpY9B14L74++Okk0/kqy++YsNHW8n1lmIQRuIyRr9+FwXTO/ndb0aqYKfV6fj7K0l/0N/ecjur39pIvr86RehFZA3nn7+GPz+icPxR6SrzRELS2Kwa9ghNCsZGIxD9IQW3W807r+tQZIIW6qmU6aIot66XsunFTJo0cgP7vyEajdK0fTcVIn3NY8DEhi1ebrnWxoVX93HvrXkpktbnT3DnH9xYzSosFhU9ffEk17IfpJQsWxHFyyAhWlL2O0nbKIWoDKNFl1zrCANVspZWGr/282pUgh9d4MZiVLNbv46ayLy0sYjKCJ6iHq64+qExj8Wof/PbOMgVV1wx4rFVq1axceNGpkyZQl1dHVlZWXi9Xurr69m2bRuzZs1i/vxvj8XNhI8++oh33nkHj8dDaWkpF154IXV1dRlf+/jjj2dUsJaWlvLQQ8kBX7JkSUai94UXXkCnG5kK+U0hY1rU2hjnnGbj97ftLVYXzjXy2RsGLv3FIF9+pCe/yM/Pb+7npGNMVJRpeeTeHD741MvFl6/AGM5PJm0ZJEMJJ+qYBie9GCbuZMVbjpRnxRknw62/tHPaeU52r4yzJvE5ebmCt54uSqkcISnpvvqyHO5/1M2Ndzl574USPl8W5JV3fBgMgm07o6hUcPyRZk4/wUJrR4xPPk4ufLa5+pmysBuzVY4p2fbee+6kXFbTvsnPnzy9BCMKJx9jYd5MPTJngIQn8w6vN2cnM0okppV55OaO3j6Xk6Via30U0VVCUSz95peQ8eEkyMJkMI7HypmXdVFVoeHZxwuoLNPQsCvGnb/3U7/CQZ53BsgBdqu2UFiW4PxzDSxaIGnrGOKRv/t57rVBQkEVscFs/vHE0xx++OEHPA6trY1cdXE273wcIBSGqnIN4yq0vPOKlouvXM5grxV1MAvFOER3cIA3n8lh0Twj51/uxOuJ8O7zxZz1025uvMvJ+/9KtnYoiiSRSBawH34WoHF3jOOOMPPZ+zr0+7Ut2ERO0puD5ZilDauwkTAPksju58TjtHyyNIjNqkoFHHl9CtWVWp58wMzvH9rE5i0JhIDqcRD5ohhzxEbQVUWkYDNP/+Mxbv3NPQc0DpFIBKuSS1zG2MlGIoQpT9Ty4Se7+d2vM7/ng08D5NgTTJkC1TO7Cfk1GDRazNkxps8QuPu1TByaOGK3UicM5Hon8fy/NxENJAtkuyxi5Yf9XBAa4O5fZ1NRpsXrS/DMv318uTLEtT/L5oxL+jj/XAu/ujybY09zIfSgC5uYKRYTl0kPqz07zv2yC0kCGRZoNN+9A8n3cT4sKCxgoNuPg2KMwoyQAkUqGT1opZREiACCnXIDIYLUMAUr2azlC8JyLZXUYsJCkCFa2YkfD9NZyCD9DNBFAWUUiFIcshg3ffjwECHZImLCgg5D0rNNTsYqspks57GdtcRljFwKUYjjY5ASxqUCEhSpECeKCtVwwrjEqDXhdrsPmPwEmDxzEpvXJE3c9y1CrSKbWfIQ1vMlCgqb5EoCeMkml1wK0GOih1aMWCminJksJkSAbazGTR8maR0OkYpRRjUeXMPBRuGvTVPPwo4aTSplfCIz6aNjVIKlk2YGGcBKDnM4nDgx3vj3m1x7/bUHPAZAKtQqEwqpwElvGvEJ0MwOcsmnUCQDAJvYQjnjmcI8JEn7kBbq0Un9iO4JIQTZMo/trGW8nEq2yEOPkTJqyBJ2sqSdAspGtH8LIVLtxEH8accVQpATzecvf/kLv/jFL8b0/ffA6/OiRYcPN2aSZEsJVSmD/0nMGfEeRSp004IkqWDTokeHniF8OCiiWFTSI9uZzNwR3ydL2CmWVXTTihkrO9nITBYzRczf5/gJNrECNVqmi4VslMuIEyVflNC1vYFJh02gq6IVd1vSY3ffRasdB310kIgnSCQSqNXfnQ/y93EuBHA7XQg0xImiQTvqXBiSAdBG2JcfNWIigB/9sP+WhwFAYMJCKdUM4aWcCRSJ9FrII51o0VPLrNSCRAhBnZzNVlZTLsenyEEfg7RQTwUT6KQZIxaa2YGQglpmokKNi15iJTtZ/1E+JpMaR56a1ctWj3ksfv/wvVx0zlkUFMC8mZk3dQUQiIVwUk8ts1PBEmEZpJ4NbGApdgrYyLLhMfClSA6t0DGdg/BLDy76iA0H65mxkpelZ3dsFfqgg0LKkSjDin6FiczALftpZjsOirGQhTZD6vQeFAz7lpbIccSNUcrKMtsTZcK777yHbNeOIH+EEIyX09jIVxTJCnRCT1cvzJil5bwfWfnL38PUf1BDwwda9BgoJYsBUxPX3iC47Py99ySVSvCDYy2YjILX39sbZiSl5INPg/zxzyE8TgNXXOfm+jsGiIRV/O4OIxec7UidK15fgkt+1ceSL+PMiB1Pf/4a7r8rs7fbCUebmTJVO2bl97p1q5kyUUdPf5y4KsZq5TOypB0DpmSXG0GKKE9tOrvoJfpfPLEVEuxmK2ZsSaKfEGZs1DGb9XyJGRv5lIwICrMIG7VyFltYyTxGEpdCCCplHYE53Ri9KoqbKmlgExPljLQxCUgfrWIn47QHfj58U3xf58Nb776FG668mRzpGPafFgyo23AnBpnGAnTDgUJe3KhRM5EZJIjTzA7aaaRH1UJxXPu1xGYwpDCtTsfyNWEOnj+SLO/oiuHyRclm9BBcDVp2t8awy5KMwYhaoaNYVnLksUei149+nG8Ki8WC0WKgwjeJTpppYSdRwuSQz3QWpan1APx4cAxvZHfTQgUTRtQDAI5AGe+9/j5X/+oXVI2vZGC3D/OwJVVCJuhkF710kP81m+J7LES0QsckOYeNfIVDFhM2+Zk1d+Y3/s5CCO5/6PesWLGCv/z5b/T2dtDV3cVRR8Z44cl8NJqRv3dLe4w8RzFNTU0s/2A1ZUO1aWtDvTBQPriI62/5nNbOKBu2RjAaBKedYGH9FsFxJ/yExsYGBpyDvPNRgtNOGGkLmEhIvloVZnoi2cGYtEBrZD1fki3ysJgsRG0B5i2ey+/uv+sbffehoSFEbGRdUMo4nK4e7n+on4pKwYOPu+kfSBCNSQZcCv29Kqw2DVOnWPjtA26e+uNI0vrsS1zEOyuZltjHp1VKOtjNOr5IhYtqpJZqJpONgxAbR61VojKC3pSgsHcROgwE2MVqPqVcW4MmqiORHYG8GE8++fi36gP/ray4DzvssLR/r1mzhq1bt3LrrbdmTC7cvHkzDzzwAEceeeS38eczYsWKFTzzzDNceumlTJw4kU8//ZR7772Xhx9+mLy8kYuziy66iPPOOy/170QiwQ033MCCBQvSXmc0Gvnzn/+c9ti3OZl7PB4kYDKouOOGzKmFD96dxeLlXga6NSxvC/LOfwJUj9Nyw1V2Fs41UpQlKIzMpCtvOa/9NZtrfr2VhGUH+VrJn+7JG2HWq9MJXnjKzuIjnIzvmYaLzWnE57742U+y+GJ5kux6/GkPuXYNjlw1j97rIB6HV97xc9CJ7QwOSgr7DiNGhDyKcAa78RAek6Jj6afLqIrORkFhyy4nv7xGx09+0cuxh5v5+RUG7rt3GeWeBSmyTpEKTnMj0xf76O8RGAMlvPfBLo4+NPMC/uMlQc442cwrL/fiimSREytFIHDRx26xhbIKyc8uHcBiETz8RDsL5pj59TV7f5Pa8Tpe+kcu1946yNLnOzDGcqisDfPlO8VYzMmLfPECI+f9yMq1tzt5+8MhygYn0d3cOybVV3Coj6N/aGbGFAOX/KqXz5eFOHKxiUBQ4eijVThdPooKA0wYp+XLlRpKizT8+DInK9dGqJ0E9z86yKnHW1Gr4agzuogFdLgH1MiEiqFoGL0lSoI4U2q1qEfpsMkRDmbJQ2gt/ARbcScer8Ll59k4aI6RvoEEV97Uz9Q6Pb+9zs4T//Rw1UXZ1FTp+Puje8fruNOc2MNVIEAdNxCNCnY1bj6gMYDktRGQPraymkompgiOvt4gT78wxMU/Tr/ReH0Jbv6di2hM4W9/j5CVKCILHXnRIqzBHNb1bEctEqOek/Z4Ce2uLRQXJYh4wuiFgXzvdBrecnLc6s0IU4DsLBXTJ+vYtlXhtB8FKWIqn/9TzafvdmKxS+KxBCpT8nrb13smIZMJ01ZyiZvDSPndetx9X+fDo445ksc2PJnamS6knE52U874Ea/tpYMEccIEqWZyimwKyUAqpbydplTqdynVaNCyjTXkUpD0q5E5mIRlWPmhY5B+ShhHHbNIkKCXdny46WA3HulMqjnRoEE7TApZmMqCtEKxc7hNTghBn+wkQZzsrBwcjsz+S6Ph1DN/QMeavoxFqEqoKJc1+PHSSzszOThVhAKUyRpaqCdEAJVQ4ZNuVKiZyWISxFENt9T3yy48uKhjFh6ceHCNGuYzhBc7+ZRRwxo+o5HNqFDhkU6yRfo5NSideHExh8NoYCMhhsgWeQR9oa9deGSCSp+8fvYU7FEZoYV6/HiRKCOM/RMyjp9BasQUFKkkfS73UTEIBAWUkiMdbGUVs+RIv1eAicygkc3MkAczhBcbOQSkL+mxKaZn/KxqoUYtNRmtEQzSzN8f+icfvvURv3vwLmbNmnXAYwCgUqsIEmQ32xEIBhlAIUGcOAH8NMt6qtirJojLONtYhYNiapiKEMmNhB7acNNHG430yDaMX9OilE8Jq/gENRomM5cdrMMkLViGk8M9ONGiw4OLVfITVKjppJlxTMJeYCc8EGP83CoSNRAfhH3zR6xSz3iqkUiampqora0d03gcKL6vc2EoFCISjKIIP1aZRz6ltLJzhLWBlJJ6NnDMMSoalzSRF0zOlXpMNLKJdpqSdgkISodVuY1sIoCfORyRdqyETNDAJmqZOeKaMAsr02VSjd/BLtRoMGNlIjMwCjPdso08CikUZbhkL5t0X1DgUHHIIWoevLsA83CNFIoouP3uMY/HrFmzyHEUAZ0Zr9fG3VFOOduNb8DEnP18Tg3CxHS5MJVaX8NU+ugkyBDdtFLC3uAnq8jGIrPYzlps2AngpS8wyF13GnngQSfNHj8hghj1kIir2CSXYhQm6hKzMQsb9XI9Bsx4pQsb9hGfVYueIAE6xW7Ov/i8MVlDvfz8K9iDRRkDM/Zs2uxmO37pId4lef9dCPk9PPVoFpf+op7WRi3RsAYVKqx2NxeenZloO3KxiQcf96TUTL+4wcPSd7PJ9c2mSOgplJJmz3Z+eEkvPzknvQ7Lsql54fFCph3SiSqgRm0KU1k2+qbatDoVHR0dTJgwMlBjNKxdvYQf/8jKDb/1kpWlo2bwCDrZxSBOIoSZwrw0griAUtplEz45OEK9C8kQsBhRVMPhYkVUYMSMHy9r+QIdesIERr03moUVjRy5vPZIJ120ECPKIeUH0drYziBO1OiSxIHMR4+BqLWPIelDCUlWfrX8gMfhm+D7Oh8CnHTSSdx2wx3YhnLopxu3tg2JJDtRllL1ZpGbZpXUJhuwljq59YYoUyflcMalvXy5IsRhi0b6xUYiCs3tMZ76Qz4n/ribd58voap8bx3vcie47Lp+Dpqj56uPejLWpTAcklagQr+7fNRwm1wKef+t9znt9FO/+YCMArVazcz5M2l5q4/xw4R8o9xMMZUjiE9I1kR77Ba8uKgk871YCIEhaGXHjh1cc8PVXL7uKozOSUgkW1lFIeXM5lC2MvrmVtJWojB1vEJZTi/txO0BTjjpwK0vRvt8ixYtYv78+Zxy/GmMD09nx9b1owb+PPGs4OIrLuOpx/9Olqsg42+lFmoi3QV0dg3wu5tz8fkV/va8j0+/0nLv/Qu4586LeO4RFb+4xcW8mQZKivbOA1JKrr7VjbGvOtXBKISggomUyRo65G4mHlnJvQ/cg8Uyep7Kf4PNZiOoBEbU1vmiBKfsJuqy43Ll06kZJEwQXzxACZVMwkHEGWbT8ha8U/O49Pohbr5KTU2VDo83waNPh/jycy3TlSlpYyOEoJwa/NJDOTWYhJWA9LGdtckOIjS0UJ8KIN13PNr1m9HFLKn12jg5iUGcDKk8qEsl9/3hXg4+eGSo6f+K70Ru9Oabb3LQQQdlJD4haU69YMECXn/9debMGalO+Dbw3nvvccQRR6QI1gsvvJDNmzfz8ccfc+655454vclkwmTaO/mtWbOGQCAwQqEnhBhTW8pYoSgKcWIUFegwGDIXQfYcNdacBLuaFbLsEqFS096usG5TmOmT9cTVYaIyTFFliD88EeWx3+dx8Hwjx5/TxdS6zIuanGw1+cVxRE8e3UHVqAvSLJuanr4EMw5vIztbzdvPFqV5IF55UTbHHm7iJz/vY8jdy0DISzWTcdOPiI/N71MqyXbRIVzkWo384FgTt/4ylw8/D7BqXZhjTkqweeNX7G5VYzZo0VnDXHy+gWuusPPzGzy0YeLjTxJ0XjPS28LnT/Dsyz6+fKuUX/5U8tSzbbzxdiNd3Qmc7gTX/dLAnTfmIqXkV7d4CEXghiszp+XdcbONhf/ZRSxs4+mH8lLE5x4IIbj/N3ls3BqmP7oDbaIUj8dzwORnJJLA7Ulw8HwjKgG33+/k4b+oGT9Ox9mnWTEZk+rNX9/rQq8TfPaBBoayue13IV56y8uSFUE+fqWE1esjdDYaKXLNp2y4nU2RCdp8O1EXt/Hcq36i5gjOQCO5gfEjfv84Maw2iUGvYvl7JWlhT6edYOGBx9xcdUs/W3ZEOGhu+g7pE//w092QTdFwQRK19CNEApN19Da8/eEZ7GSQPgqoTFN2OTzTePi+tXzwkYurrzSRa1fx8ecRnvpnELVOTV+HhkKlijyKkEj66KSVBkplNYNyYNRiJAnBIw9a+cmP1zM+uDB5/Ys8snuPJCHj7DQtpa05SEFwElWJfXx6+isZdPYwmOckrzgfYRTIUPKphEywVbWcbI2JYvVE8otNJBKhAx6Hb4Lv63yYm5tLjGiqECtlHJtYTlzGKR8Oodmj0u6kmRKqcNLLTjaikRokEMSPQIWNHEqoQi+MqZ3KAbrQY8RNP1r0bGbFcPKsQCHBXA5PkdYatFQwAbvMp4FN6DEigGIqMWElxBCdNLOaTymSleRRQD9dxIkxkZm45QDtNBIlhtQkMJtHXwBmgtftxT6KYT2ADTtdtFLBhDTiE5K/U5WsYyNfUSwraaeJOHHWsQQLWWhQ45EubOQwnYV4GCBOjEH6icnoCMI1OX67KGEcLvooopx+uimgLNmCL22pJPB+uhnCiwYtRmFmilzAFlYwUy7GbLSiKMqYVH6102rZ3LqTaiYTlRG2sopqpjBRzCAgfXSSHh42hDe1+HHSg4OSjATyHo8+F71p6aBJ/1Y3CgkUFFbzCQJBMzvwMYiWr1/Q6TBgZqQ1h59BqqNTMew0cc3F1/HE848wdeqBtzhazVZcLhd6DOTgIICfEsYNe8C66aKZfrrIknYSxBnCRyGlVIq9CxmBwM8geRRTwXgihEaM375QCRUGaSJKGA1aZoqDGZJeggwlvRepI0JouOidP2y904JdOqicvPfcVeck/98XBqzkDo9TKPTdzYff17lw6dKlmLDil2EsZFNEBc3sYKtcTQlVGDAxhJdOmgniY+1mBaOjha3OZtRDOcSIM4fDU8R2XMbYzXaMmJnGQtbwKRtZgkOWYsHGEP5hn2WJZT/Pzj3QCh1FshwV6pTSHZIbDgn2hk3kikLC1lbuuiPOmk0Rrrt9gLrxOg5bZMTjVqGGMat9FUXBas6mvaWH83/qZsZ0DReda8aeo0ZRJGdd4EHprKRsv/TiPVAJFWWyBg0a8kQhdpnPFlbSRwdBOUTpcAiHl8HhDQYIMUQJ1ejilTxyVy+W/H5yHVEG+424vDEmMSdpgSIhgI818jP0GMnBwQA97GIbFXICeWLv/OKkh6DKw+zDZ3PdTWNTwYdCIbJHuSfsCWDLo4jpLESNGtkjWf+SixM+Xo8KFcXROrLII0aUgPVLtNrMxZAQAkeuiqGAwoYtEb58z0qxf0aqdhJCYHL4uPHnmWtkg0HFkYcaWPJCE6qoJB6XGZVXAG4PY743JhQ1Le0xvG4VBnXSt1tDUtUaI0oAH0IKLGSl1EcGTMOBb+ntvEnbmg2YsCFRmMr81PnjoJgyWc1WVqFFn1HJtAc6DIQJpub+FrmTMEHGMQkdBmJDCcxGMy7qEYCdAkIE6BXNFGutmN0lBEQn0diBp95/E3xf50MAlUrF0ccdya7XeigSFQzGCugTyaCVoBwaYbcRlRG6aOE351uYOlnHpVd58fdaufpmN5+9qUtbyyqK5Nrbnfzsgmwadsc47XgLN93tRK8TTJqgo6U9Rk9/nPtuzcWerWb254N4YyNb8BWp0GPexqUnGXjv0choGUzEiFK/Y9e3PkZ7cNtdt3LW5rNRWhWylTzMWFNdI/vDhp0mtlIlM6t/0zD8fWpra/nFr6/k7lvuQRcxUUAZhSK5mWKTOSkLjn0RliG6aWE6i1KPGTHTZt7J048/9Y0tgfbHx//5mES7Ght2Ej21nP7jBp7/mz21ho1GJQ/9NYI55xBqamro6uzClGFc9sCs5FA30UuBQ0OBAx68PY+lqyJcfeOFfPAvG8WFGv7yYD6XXdfH5Im6YZFQnBdeT9DXqaU6NJJMVgk15XI89Vt2/k/EJ4BGo2HS9Fr6v+hLEct7ECNGORPop5NAPEicKPM5Mk2ckx8voXnjDt5uCPHVcgV7ron8gmKyssdTFG8Z9e8WU0EvHYxjEmZhY7ycxm62o8dMnBib5QqqqMOEhSG8tKq2Y1D0TIwsSt1LkvV3AZWRWry9Lv71z5dYvHjx/zQeGcfoWz8iySTG0YjPPcjNzWXNmjVf+5pving8TnNzM6eeemra49OmTaOhoeGAjvH5558zderUEeqccDjMlVdeiaIoVFZWctZZZ1FVVTXKUZKePLF9bl5CiJTPYaaCLDc3l2ybJBT+epPrWEzS26dQUKZiyZul/PwGN+dc6OX6X5qYPgO2dPcwpUAyZ6YpJdX/b521RoMghETEdYTDEqNx5OcLhRRyslT4vHD+j6wZw1+qK3UsmGPg5aY2dKECjMKMSqqQCCKRyAEnnS88ZDGNb3Sgk0aCYYW2zhgzpug56WgLJx29d3L4018HKXBIzj5tb6vNFZeaOPc/u8jrmc+xp6zkxutMnH2aCY1G8N7HQX5zn4vH7s/DYFBhMMB1P7dx3c/hzIsGWLshzp03JhfLT/5jiM9ft1NWmxi1MLRZ1VizE4SCHmZPz0zm6XSCilItaiVKW6sfh8NxwDsZGp2NPz/l4aA5Rs77oY1/ve7n9hty0xStU+v0/PhHNs6+vAe3R4/I9fDjM3Jxe+M07IoCcNW1Pspdh6VNciqhpkpOpicQ5pJzY/z1QQNX/7qDj97pwRopxBQqTO3IdBt2UFmU4Iar7BlT7q+/MofJi9tw9qgprOmhskIwf76alSsksb58Cj3TQCQLkI5oB0ZTgtNPP/+Ax6G314lapaZESb/eVEJF8eB8ej/1c8mazYS1HvJ901CZ+/BrXMxQFqe8yyCZoOmVLtpoIM7oiksXfSSCRn5ymQ91ToR26+eY3TXoY1lENH48WQ2oiRJ023Aw0qA8RynC07ETR0EBhsMj9Df0MejtwRNyM22yicpqEy6/DpVahU5v/s587r7X82FeLgnidNHKRKYjhGCGXEQHTaznS6SUKCTQoKOSCfTQThV1ZJNHC/UE8DGZuRgxE8DHTjaSKwsYwosZWyrVXUpJA5vQoaeKOlz0oUOfMSnSKrJBSnTombJP2JiNHPJlKdtZS5BAyprBgIl1LCFGBCMWBCoG+wbxer1jWhzkOnKJqaOjJkNGCBEnShGVGZ9PKoEcrONLsskjixw0aAkSoItmEsQxYGYzy3BQgpUsYhSxgaVMknNSIVIRGWIX2wgTxE0fVrIRqIfJwTjzxVEMSS9u+okTH05Dj6Ij6RWoERps0o4HJ4o6PmbLh0lT6vjynWU0ys3EiTOOyWQPe66asBLAl6YM3RPcBEnCMf9rQplyyMNNf1rAxRZWosdAGeOxCBuKTCqAW2lkNoeyi20ZF1p73h8imfqb9lvJEEGGUmNaMjCBu39zD6++8/IBj4PWnFQc51NKjAjTWbjXQ4+8VJBAIWWYsLKZ5QTws1EuA0CHHht2NGgZJ5KLnLhM4GN0n62IDKNFy0RmJDcApIEIYVSoU2m1Sa9PiZNuBhlAg4YdbMC1JBlMkUchufu1ig7IHkIECDFElAj33XffdzIffp/nQo/HgxkbETFESPoRQlDNZEIyQC/tDNCNETN2HMSIYOmciBkbavzDnsaVaYpejdAyQU5nCyspoJQa1WQm/6Aep6edtRsiBHxaapiCFzdhApjJvFkbIpCWIpz0utxMCdVpj0VllPc+CfOLS7MozNewdmOYS37Zj8eTbHz0eDwZlWaj4crLrqJ5WztlTKP5XSv1H/r4+1O7+PlVWqqqVDBQTJwoFkZvlbNgYxAnAAN0k4ODcsbjxUULO4gRw4yNicxgO2tZII5KvTcvWkikI0RfyTJuulnFgEvLS6+soaFdhxotEYLMJL32UIbD5lRSjV3kE5Fh+uni0MNtPPinB8Zs9TB73izWbavP6KnnpIcs7FSIvQpKIQTZ5KFzLWIX26gRhclFpxQMBeRwsGjm6661I47ZpOLBPwXJ9c4YsWmcUEUpKhg9bX18lZ538RLoUfjD4x5uvmYkURoIKnT0migtHX2OzoSLL7mSn178JoccbODLL6CFnTgoooRxSCQ9tKbUyfmylDKqyRkmfbeyCqO0oENHggR+PJRRQzM7mMsRI5W6Qke1nMIO1qXdZ/ZHjCi9tFLNVDzSRZggdWIWLtnHDtYxuWUq+XV5TDbMpDncQABfsl6QWQy5dfjoxCgNaPTq/+Nrw7HOhfviop9eyC+/uJEsdy469EigjllsZy0FspR8SlGhYoAeumhBCMmMKRrOOm+Iwr7FTBMGhnZ5OOTY9Rx1pIrDD9XR3Rvj3Y+DnHO6ldNPtPDqu37Gj9Nx9815dPfGaeuMcdapVsZVJOvDYFAhyxGlN7qaSLCKnOA4NGhx0kUT21AFBY8/LonJbYRlmGKqRhDnPbRhRPOd/da5ubm89t6r/PH3D/HVF8tQogr9zgEKEqUjvM7lcA9JO03YsKdCG/eHlJKw2c+kSZMQQuDxeHCoiuikjTr2drKMYxJNbGGrXEUBpWjQMcgAXlzUMTvNVz6kHuJXt1zNnLnfnjDu5RdeIXsoqeTMiZXhXKFn8RE7yC9OYNBDc0eMI48/ndtuT9YdVdVVbF3RPGq4qsgapKI0fW1wyAI9BQ43e36+miodH7xYwrpNYbbUR8izq1FrbBjl6MSmEAIS//2cPxA89OgfmTtlPnE5GQclOOmhh1aG8BMhzASm08x27BRkXOdUyTo2BpyUBA7G3deDT2di185NmBJ5owqGdBiIs/c6tokc/NJDDVPJws4WVtFHB0P4iBBisjIPq8xKHS8g/bTRyDSSQaBZiVwaNu/A7XaTmzt6yPU3wXdCfhoMBurr67/2NfX19QdMgo0VPp8PRVHIykr37srKysLj8fzX9w8ODrJp0yauvvrqtMeLi4u58sorKS8vJxQK8cEHH3Dbbbfx4IMPDpvcjsSbb77Ja6+9lvp3VVUV999//9e2PGZnqxlwJeh3xlM+ivuicXcUrweqqMPn3sGJZ7jobBe4nHDbrxNYchIMqOsxtCo8cl/6LtRox4zFJK1tCiVoiSRi9A3EqSzfuxva1Bzl9nuHWL4iTiSsR28Nccxho+/OHn+kmRdfcVHHNBIyTlwVwmhQ0Ol0o47V/vjTYw8z9f2pTA4vQjH4+fu/wvzg2JEk0bk/tHL6RT2cfdre4nxKrZ4p8100ftFHQedh/PmWNh64vxOQBEMKF15k49CD0gs1nz/B2i1Brr8med5IKfnrP0LkDx1EIPj5137WaBT+23wVi8P4ajUqQyXV1SMT6EZDXd0kHv/kRV571885p1lZtiaUsZW/uFDDOadbefEVL+GQQKMRnHy0iRdfCTBpXh/Bbjt5GSY5gKzBiTz48Bqy8rwIAX96xIBG7eKFl7pZv0YgwkbyazxEIgpHHDyKSbxKcMh8M1temo1N5DCwo5vXezeSZVOhzXbSq1qP4rbTqW6EqIZ4XM0555xzwOTHvPmH8Om7S9GM4p9lFlbMvkr62ckkUU6juh6jtyxt8ZH6viIXrdSjQ0WXbKZEpJOXcRmjlZ1MZQEal4bNmqW8/oqRbTvaaWhUsGVJXnkVNL3V5GAe9Wagbi1kp2EbdVMnUzajnDLKkzulAnxR0OgkTTu3MaFu6gFfF2PF93k+PPvss7nqoqsZoIsiWY5N5Ay3WEygnAk4ZS9dtACSVhqYzWHohJ5e2Y5EMlXsbcXSYyRH5lPPemJEqRV7i7Ne2pNp5yLpMdQi60dN801CxYRhMnZfCCGYKGewniXM4yg2s4JaZmIUZmIyyk42IhAUK+N549U3ufW3o5jVZsDFl1zM73/zIAWBsozFUTetaNB+rSfmntChCEH6CGAjh6HhkKQCSlFIJMlZBhhkAEh6Q25mBVqpR48egYoQAWayOM0fuEJOYAsr2SJXUsFEAvgJMUQxleRRiJsBNvIVE+VMTFjpooVoIIjD4RgTAXruuefyj/ueI0c62M02JonZqeeEEJTLCcnFpZyDSqixkEUTW5BSokZDjOiox44SwYMLl+xLhfJo0DKNg1JjrhJqiqnCKnNoYjPlTGA325gi54/4XdpoQEEhxFAyhV5K3PTTyk5q91kc6IWBru5WLBbLAYcCRmNRtOhw08cMRrYFaYSGCXI6PbSRRS5qtMld92GSNiiH2MkGCqkgLmPUs2HYwEGHW/anUlf3RTuNFFNJP52oUVPBREzCQkxG6aaFLaykgvGpDYspzNv795wBNrOMEFFa2EXOMGHjpg8bdsYxiY3D/qh6vf47mQ+/z3Phaaedxp3X3o3eEsLnV4jKCDqhxyjMVJEkr92yny6amceRqfPBQhb5soSdbMQle9OIZyEEpXIcPbRTrFTicav44OVimttiHHl6N/3d3UQJ00oDk5k74jMpMkEfHegxopZqggRop4lCyskXe30bB2zbufZ6wc8u2ruA/sFxFo4/0szhp3Wxan2EcePGHbDi76P/fMS6TzYxm70WFZZEFva+Uh5/aA2ldR70/lp0uAkSGBH+NSgH6KaVIEMIBGZppZd26phND2300o4GHRJJED8KCbLIISj9mPZJz9ULI4auOu65rZ08bR7OWEcqiGrCcPu/IhWc9KR8B8sYnyRWZdKGRUEhEDJQV1c3ZvLzt3fdxtTnppIdP3wEmdLJbiYzDyklMaKoUaMWGkIyQIwICgmiMoIWHVtYSbY7lzffD/LDk0f+Bus3h+nslNx6r4vODpnq4NkXmpiFrfXRUUM1V62OU0UtWqnn/ge/YNG8IIv3qcHDYYVTftzL6ef8bszXfk5ODmajiuUrE6iHNyX37X7IJhePdNFOEwnitFBPOeNZz5foMAyHXWmJEhlOL45jwDQqsZkl7CRkgg52UcnEEc8PSicqY4iiCT30NWkZCPqoZjJB6aeDJmZwMNpuNYkCqDiikMLGQtpcLfRHeojIECp0zGQRjWxCqz3wNdNY8f+X+fCbrJP3oKioiIoZJQwsHSArlkdQBtFhYCaL6aeLRjYjkeTgoIwa4hVbuf+hIIV9i1L1i0VkY+4+gjXPu3j/pVZmHjnE288Wpbovp0zU8+enBrngzKSqr7gwvV5ZvjbMpFoVbzxTxJsfuPjHM114fAn6OhVq/TPJkfmIRNJmpovmZGeE3Ltx3iPbEagwGk3f2W8NSQJ07kFz2bppG5FQlEKDirUdn1GnzE0F0/pw06TZgFHq8KqdRGMRXLKPLGkfQZK5zN2ced4ZVFZWAvDaS69TFKpmgL60ekQIwQSmE5Eheumgi23UMotxTEp7nSIV4kVBrr3u2m+VH4rHE2nrxiwln6zefBI9ccIo6DU9HH3sKSmv4V/ffgsnfXwqtr6RNiVxGUPa+zh4/shz8/TjjazeEObU4y0kEpKPvgiydVucvHxBgUNNb48Pl9tDkazJWMPHZQyXt4/s7OwxhQFnQlFREfmF+bT3NrGLbejQ46CYHBx0sZsWdqDHwLj9WtH3QAiBVWYTIUhOqIBNq5ZRJCvx4ho1wMqLa8S9VouOHBz00k4BpZSIKsIyyFbWsJ01ZEk7eox4cKEQZ8p+tmHGISu9vb1MmTIysPZ/wXdCfs6dO5fPPvuMp556ijPPPDNtYvV6vbz88ss0NjZy1FFHfc1R/ndkOrkOhFFfsmQJZrOZefPmpT0+YcKENB+aiRMnctNNN/Hhhx9y8cUXZzzWaaedxkknnTTi7w8MDBCPj0zrDIfDqFQSFMHZP+3lgxeL09rf/UMK5//Mid+ZhQEFd0sW9uaZlAojpcCQ9NIwuIF8WYTHtxt7thopJdff4UQAt97r4m9/zB8xDvc+5MPgrsSHm5iicMI5fbz1XAETqnWsWhfmwksD5PbNpnZYBdhjWE8gOHraqNefQK/SIoRgN1upnSRp6YwSDofp6ekZ9X374+6H7ubaK69j3ng9i+bqueNBN7/5lT2lwoxGJQ88NsigJ8Flv3LyyL25mEzJ8Xry4WwWn9DI+ubdZEXs6H0mtHYPOUVR5s5JJ4UHPQlOOLuHvr4E+Y5kweN0JSBkRi3UDLmMdHaPbJ8H2FofITqYbCHY3hBh8sSRxV8iIdm2I0pFGdz8mxvHNAZHH308jz9yK1+uDHHfI25+dXnm1iKA00+w8PDjPjQ6ydBQgguv8BLbORmD1KEiNCpJZ8RMfXOAP1+Wm0ZqH3eEmTUbQ9z8OydISTgySs/GMAzG5M1TaiIYa7fz/sOOlH/spm0RLvvVDvLcYOyrxRnvYmBg4IDHoaamBkXEcdJLMRUZX+OiL0X+BIOCktjoHjt5FDGEjy7tTgaVHkoSE9Chx00/3bRiwMwO1lHNZCbHD+KeB1bwnzdy2Vof5ZqbBsnqncUQ3rSE2P2hRkN7cyuRoJuqvDmYc0wILcgYxN0wtDtGc6CTtt29X3tOaDSaMXtE7o/v43wIgApQSC7QZB5FlKfsC0AwhXkM4aGXjhRx00oD+ZQwJL0jgmZq5FS2szbtT/TSzjQWpv6tRk2C+Ne0NMsRwWB7oBU61DI5T4yjjk6aGc9UtELHFDmPjXyFGRtvvfYWF1920SjHz4xQPEgDG5kgZ6QWu1JKumhGjYYscke0bafeKwP00kEF4ymkAhUqnPTgpIc6ZqVZSfTLbnpoZRoHESVCO4300808jmA32yln/IjvrxIqpsj5bGApzewgmzzq9iGY7RQQkSG2sQYTFqJESAwpPPrIo5x9ztkHPAZ2ux1pi9PqbUDPSKVRnigEKVnFp+TJwuHFrcIutlFMJa3sHLV4SyZCJ9sktegwY6OUcRmvE6vIRkrQY8BBCZtYRqmsxkoOEYK0sBMtOnIppJHNhGXSazaLXKayYISvpoiraW5uJj9/9GTUfeF0OlGjxYBx1PZLm8hht9zGEF5msjjtdSZhYYY8mI18RT8dVFCLjWwUFLaxhpAMUEh50uNKhmijERUqBCqiRNI2FrRCRwUTMcou6tmIRDKHxanvmLQOcAGCGBEkkghh7ORTyjjUQkNQDqUUJ93d3aMS4v+3zoXRaJSoCBPzG8hV5bBR+YrpcmHKO0xKSTM70oj6fY9dI6ewnbXk7qeENGLBORwAk2tPnh/jKrTc+Iss7r9dMD46l2a20yYbKWevHU5MRtkmVpErCwnip4d2IgSZziIs+xBPIRkkntfO5ReODLHRagVPPODg+LN78Pl8+Hy+jGO1P3578x1MSMzI+D0LPTNZteozJhKnkDJ2sA6HLEop/HezjQQJqpmMQZhSxH0AP600oEXLDBal1FARGU7aqKAlSnTEjJNHMd3xNvITE8hnAkn6eQe5FCTrcTbhoJgiyokTp5d2QgQJkAwsc1BMT2eA/v7+A/ru+3/f4qo4Hd4vyXJOJktxECdGn7aZSDxAj2xNBp1iIkyQqIxgJTvV0rmNNehNMXIi+ZQO1XLrbUuxWgRHH2ZMje36zWHOvaKXi861UTdRy79e9KNWt0C2G+JaTJ4KLCILi2s8t961jnde0o34XTq6YmzfoqJ0mDgeL2dw3uVrqZ04yKJ5Bto6E6xeLtD31/K+4RN++KOzxjQOXq8Xn0+QHS5HoBph+wKQLXLpkW04KGY32wgSQCKZxOy01PeYjLKBpRgy3Fv2hRkLbvpQSUEJyURoKSVOemhWb+GzN3OYOdXA0/9ycvNvghhjZhrkJqqZglqosR2/91jGGVBLFbX7eM0ClHAoUsr/42vDb1QX7oPHn3qUn11yBetWLEUd0aR8igtFWaojISojbGY5swpV9LXqKd6PwN+jirbF7Sxd+hF/e97LqcdbkBLefC/EJ0vCNLfFUmrPPYjHJbfe6+Slvxai1QrOPMXCmadYOOtCF+ods5LdHcNDqRIqyqghIRNsYzVWmcMg/VjJoYRKyqfmjWltOBZEIhHO+eF5BHbEyQuXYBNq4jKGWq+i17aaiDWpOp0/T80r1+bg8ytc+WsjDz70Gi++8CKvvvA6edESzOEsYiKK29qNoo/z5RdLueO2O/nhmacT9cdRCRWKTGS0ztMLIxVMoFe200MbFmzoSNaRYRmkN7eZG35zLYOD3zzlPRNmz5/F52tWkauk3/vUQoMaiNtDlJWVpcbeZDJx/JnH8OFzn1LgrUyRcUHppy9vHU8/bM14ffgDkjKdYMWaEJdf7UflLCKi9aF3eJg8Sc24UhXefgVnrCcVErgvnJZGfnKe5KorzuGe+578n7/3jy88l4d+/yfKqKacCanPXMFEBmQ3TWz5L0dIvr6NBibI6WSRywaWUiLHjahfEzJOD23M2MfCQMokXxAjmnou6T2/BjsOfAwSIkCEECVU4cWFmz6K9+leS6gTBAKBA7ouxjIXfifk57nnnktjYyOffvopS5YsobCwMJX23tvbSzwep6ysLKOfyLcBm82GSqUasXPl9XpH7HDtDyklX3zxBYsXL/6vahSVSkV1dTW9vb2jvkar1Y7qW7HnxNgX0WiUUERyyAI9ny+NMPvodk4/0cLUSXpWrQ3z9odBZE8ZtdSykw1MlwvTLkKLyGK6PJimnM/RKpIlK4I0tcQoLdLwxzsdPPFPDz+8uIdrLsumulLLjoYof/tniMa1OZiCOewU6ynJ0yECRo47yUt2QZj2NjXTw0el7fqYB8fxxFOb+MdjmQmA5172o0HPNrmGuN5PUaGgqTWpCs70vUdDOBxBJwyceLSG667K4tlXfJx4XheVZVok0NYZ44IzbDQ2R1m7PsqsQwYoLREEY1G6OpOfc5IspJ0m+oIesrUQCmm55novv7H5mDJJS68zQvsuLTl988mSTbz82hBnnGxFoxEow+2S1r4pnHXhWj58PRebde9u8IAzznmX99PpV5EXreDKX3Xz/iu5+IYkVosKqyW5mLjjgUEWzNHT1lPO5MmTxzQGeXl5RKJGrCZBTaWWRGLke72+BC+85mf1hjAqjYLfLzjhrD4i9VMopIwhvAwyenHtpo/Jk7QZ1bzzZhqZWqfj/U8CzJii56tVIQ45aGRhKKVk684o0tFJ0Bxh9dsOjMa9i+0ZU/R8+XYJ849vR3TrsGflj2kctm7dis4Qo3VoJ/myeMQuZNJ7zodAxSa5nFBIppIEM0ECfuHEFMtDIwQ7WEcuhWSRy1wORyXURGWEbaxmIjPZXR/j2LO6mDZJzyGLtazSbMG3W83AgHWEr8oeDIgujLYoMS8oHSb8+z2vRkc5tewKbxvTWIwF3+f5UFEU4koEPSZKGEcL9WjRYcKSpmIbkj5MWNjIMrKwU8dsFBJ0spu4jFPH7JSKQyf0ab5LUkoEqjSVh4OS4Rb6zEbvCb6+IBfsaYW308LOvY8LQYmsopNd2GO2Mf3moVAI4gIbuazmU7Jl7rAnshc7BYxjMltZmUw7l/kjVCvbWctMDk5TQjsoJkfms5nlzJCLUA+3H+WLYrzShRcX2SKP8UwDKahnA5HhQKlM0AgNGpkMicikiNELIyVyHM1sZwHH4MHFK/96lbPOHttit6SkGL03N6nqyFBk54kivNKNFh1WsiminB7akgpQZEb/qTbZiB4DNuwoKBRSTh+dqdb0TLCRQwA/haIMu8ynhzac9OLDRZgw+ZRgwowGDd20kksB5WJkKIKUkrguQk5OzgGfE0OeADr0/3WRniBBERUZCVKVUJEni+ihbfja0hIjipVsJApbWUVEhjBgoowa7CKfrXIVE0ZRRSeJhe1kk4velCyOE0GF7awlz5jPAo5AJTQoMkE/nTjpJI98JHHaqAcSGDBSXFz8ncyH3+e5sKmpCTVadBiolQtYzcdsYjlqqUan0hKSYTRoRg2r0godSEZcL0H8Sb/QnF387LK9hMBPzrTx8J9c7HSvoLhcIRgcZL2rGW3cQkImCBGitCzB3JkRPv08QV6oiIG4goq955lb9rOLrZw+S48QgnBYYVdrDINeUF2Z3ByfNkmPxaw64N9bSslgvwebyNwarRU6VFJHD21MFnPJlQU0splqOSVVA00UM9JeX8FEpJT48TBBpAe36IWBKXIea/iM6v3CpWDvXL8H+aKEVrmTBMmwqP03OrLJpV920cgWVKiZzkLW9nz+jc93uyOP516UPPKXelat2YJaDVmEGGhSownomMUhBPDTyGZmc2jaZwnKIbZFl1GRKEcjNJT0LebGK7dBzgCFBSoGXApej+TPD+Vx4lEWNm4NU1wR5+xT2znhKBNef4jH/7qB9Sv0FDvn07GhgHMu7+Khu/IoLtQgpeSzr0L88oYh7L0HpUigbCUfmWPgiosMXHWDm3L3wZSQ7OrYsX3dmMfCarXS163CjkIxo6ej51OMmz4KKKOJzUxiThrxCcnzYbpcmLLV2fdaicgQEcJIJDoMTGIOG1hKJy2YpAUFBSvZHDRfy+zpyeNeer6Vp58Nk9ieSLM6ibaN/HxemfRgdNE/bBcTQ6fV/R9fG451LtwXAwMD3H7bleRkt3HbrbBs1RBffiDZxDLyZemwb6871WLd0bQZ/dcks6uEitICHY48NUef3osh4kDrHkdxPJvjf7iMO39t4YcnW9BqBRu2hPnlr934vYLqyr0b5cGgwrYtgtJRaocyqlnD5ygoFDOOHPLoKmjg4Rvv/s5+6z/e/xDhrYKC+F5BiEZoKYlOon9IwyVX93HVpembBkUFEbKysrjl1lu4/sbr+fCDD1m/egPvvfM+2aF88n1lqAbUvLPpE154+l9Eo8mW5xwcw/7qIwk+j3RiI5dCStnJRhIyQUITY8bcafzp1j8wc+bMb30MLrzkJ7z50ttk9zlGJtsLD0XjCygpKUn7u9fffB0Tasfzl0f/StAbRqjAkmPmrKO0KSvB/fHGB3Hs2Wquuz5MYe8h9DhW8cD9Wn5w/N60+87uGDMP3kQkFKJoOHAqKiO4rQ1MO8zJvb+xc9olm3G5XNjtI0Ovx4Ki0iIMmKgQI2txhyimVTbgwZlmW7MHyfvhINVMxo8nFZI5QU5nM8upkpNSVggenKnwRfU+Fga9JBXN61hCLTNQCw2tsgGFBGZsVFGHSqgIy6RYwICJXtopkhWpzcqI1c+MGTO+9XPiOyE/LRYL9957L2+99RZfffUVnZ2ddHZ2ApCfn8/ixYs55ZRT0OtHn4D+F2g0GsaNG8eWLVvSdqS2bNnC3LkjW3f2xY4dO+jt7eWII4742tdB8uRoa2ujrGz0m+1YYbFYEMDqDRFe+lsBB883smRFiO7eGCcfa2bRPCN3/DpCr7NtVEWKRmixx0rpGdrFzXd6yLFLPnwpefFdeVE2deO1/PRqL4P9WjQJAwElQYI+zOYeHrvPxpmnWPH5Ff7+XIAnn0pgCReOIJpsIoeVS7X857Mgxx2Zvvh6/lUf/iEFj1ehmmoMETMrVnyOXqehr6+PwsLRPZj2R0dbB2qpYXAweeL/5EwbF5xhpbs3gRBQVKDGP6Tw7scBVn5UwAVXOPng4wgWsrBhx0cAF9tRocaACaM36Snlph9VbwHNjcX00YERM768ndRWDdHZH2PTtjAzphgw5oSI98Wximx822ey4LDNHLxIzaRJKjZsjLNyk5/qKg33357NI4/3sG5jgvK6AfJMNoQuitUeQadXGBiMkeeQHHvSKWM5HVKwGIp5+Z1mbrvWzvufBvjJWXsLk0++DPDg44P89IIsHrw9D6c7wT9f8vHyG0EmxotBJElxv/TQY92IyhBFhCxk+celCr9B+3buOnf0AKaLzs7CoBeccKSZm+528smrpSOCnf7yrJfjjzDx1zYfP780O4343AOTScVF52Tx7D0xRukoGhWhYICKMh076mOsE59TJSeTR+FwCncHPbSiQk0dM7CILFyylz7asZBZLt9LG2GNj7mx49kpNzCDRSMUAzqhp1bOpFm7iUmTJe88l67E3rYzwsnnduPrGYdN5BCTUUIE0KJDjYY+utArYA2M7mGVL0tpFjvGNhhjwPd5PnznnXdQo2U808jCTpQIneweJpPaMEgjVnLoogUtWqazMI3cy8GBS/bSwEYmsddDSNnP63WPJ+Qe5FJAB7vwypEG9i2ynjgxIjKcUf0Zk8kWQ5VQkZCJEYtjMzZ2sZ1Tjjh+xHu/Dp999hm5iUIs2LBhx4Mr5dM5hI/NrCBCECvZbGApFXI8dgqIEaWFnZiwZrSA0AgNxbKSXjrSUo6LqaCTZrJJzplV1LKeL4GvV4UIRCrdPhPyKaGLZlRCRY7Mo7l705jGwe12E3SHyRVZZMlcnHTjoGTE6wyY6GA3E8lGL4xUUktMRulgF83soEPuShXnLnqJEWUuR6BFRye72cBS4sSIy1hGTySAGJFUO5VO6KlgAnEZYw2fMZtD0lTHZbKGetbTI9spEuXp30nXyxHHHX7A7f+KoqBGjQYdQ3hRpJKR3BySXgCsZF7I7vEcrGN26jxPtub30U4T0zgID04C+FNt8AkSo6qehRBYZBZadGQNB7U2/KcD+1A+dSfuSzaryaECUgp+FQcNt1VLKceUeD0WfJ/nQp1Oh0qqU+TiNBaxnbUUlUe45udqHrmpmj7Z/d8+2YjP2UkzxbpCSqcNMm/mXl8tnU4wGAwRjekJD2ShNYVxZMFQdAi1SDDFcxRDfb1s3rqD2vEaXIN9jDdJmtq/whwoJKRECAwTq++862PSug4UJDaLmkBQIRaDm6/J5sJzLBk3dP83JMN+emUHZaKGAdnNVlYRJsgcDsv4jiiRUVON1UJNniwiyNCIzQYPzhHXlw7DcCBcVUYyOl+U0C1bCRMiQgghk76H3yTg44ijfsjny17gD7/LBuDm3w3wzrsqTIHi1AZPi6xnErNHfBaTsDA+nmz1H89UNEJLgXcm0iOJtcTJRYNibEKtcuL1JbjhTicfvZwedjn/rwZefzfAHTevwxsLsLs1wsXX9NLXK0iE9ag8Dhy+mej2mzOkhNNOsPLk3yJEVyeVplEZZmBgAKfTOSb/VwCZUCftS//LhjckWzGjRDImvQMYhAm9NNJGI5VMJCB97GIbajQYMOHDjUCV2uRrYuvw+Bpwy34WHbRXuebzJ/AH4/hIZzuD60b+3d2yjQomsJMGosP2LIefcOiYxmEs+D7Ph5DcEL76qjN5/J4wkyaaABObNw0ynmnoMeGkhzBBcnCgx0gTW1BckphqkJCsT4Vm7ouYjGLLlrz7fozsvplkx4ZrCwElXUdwzQ1fcPs9AYRaQR9wYHEvhMqlaX65A64E2sToFh5qocEgTYxnGr2inTZNPU8+9HiqffzbhpSSj9//hLLY5IydcHmhav75XDtXXZr+eJZVEA6HgSRBfcqpp/DC0/+ianAqZmFNHSs3XoStO5fN+mUEpZ8yxrOVlQgpyKUwVQsOSidNbEagQkUF08RB9Fibufi2H3P2uWPbAP9vaGpq4p//+AM93Y1ICRNnFLJ9/SZyB0vITjhIEGPQ3IeqPM4//vp82ntbWlq47abb6drdg1bqQQ3T5kzjtrtu5eqrzqK+MUTdhPSusD89FWHh4h9y9wPvUdg3E5+2j4suEfzg+PTzoLRYS/3aQqYtbKQ30IwUEmtWgltvtHDZ+ck2+8MPSrBt2zYOOeSQ/2kMXnnx1TQV5f6ooi65KSYPS/NdhWQXVC6FqIQKlVSlfkOryEYrdTSxlQ52AZIoURwUYSM5nyZkgm5a6KE92SXEAupZh1966R62Q9p37jUIE3XMYodcjx4jfjxYZTY9tt2cd+E531rw1b74TshPSBZqZ555JmeeeSbhcJhgMIjRaPyffQwOFCeddBKPPvoo48aNY8KECXz66ac4nU6OPvpoAF588UXcbjc///nP0973+eefM378eMrLy0cc89VXX2X8+PEUFRWlfExaW1u55JJLvrXPLYQgGoXjjzRx6MJkkXXk4vRi67l/uVj3paBolNZfANVQDkZVCUrQjmFxAxqNYP3mMI8/7WHZqih6fyl1sVoMIhlO4KIHfdU2zviBBZ1OkJer5uZf2YjEY7z5UObdh+KBBVx/zVoenNjFj39kIRaXfPhZkJxsFQlF8uQTBh5+dANDzZUoYS1CHxyzp1F1zTis6ize/KCLu2/NQgiRVE8V7T11//W6n0MXGrnkV330Dyb4yTlmWlqjdDS7KOybiRYdW1nFBKandl0r5ERaaWCALiSSodJNVFdpyLOr6etXcdE1fZx2vJmaiQrrQx9iNgmCIUnMZ2TFq+WsQUebejsPPZjDGT+wcs7PetjVKqiIT8MeL0b4kxNFxBliE8uomRLlsh9n0Rf6ZkbG4Vg7771QxKbtUbbtjPLy2z7OOsVGR1eMh//qSSPlChwa/nCHg7kz/dx7y2YKPbPot25j7pQYv74+QnWllm07vdz74DKcjeXEVVGqJkbRaka/NrXaYT/DGh1qNZxyQTdnnWrloDkG+p0Jnn3ZR36emntuyeVvz/k4aN7oCcgHzzfymK2ZiuLM6rHR0N3Vy5BPjQY1P7tczZtvb2Vd33bUqDGYE2hDambED02RAHYKaKdpROszJAM2gupBZsaShvYhGczYKgVgElYMDg9vP1+aRnxC0lv27ptz+OVNqyFsxGQ0J1MUQ168uDEbzWSbc9AkVIjRQjulgkXz9eqt/xXf1/nw7bfeRo0GI2Y2sgw1aoqooJwa9MJIRIZpoxGJQgGZ/V1zRSHdso2wDGIQJoLST5RIStUhhEAnDWmhNUIIpsh5NLCJdqlgp4A4MXrpwEoWtcymkc1MlnPTSCcpJTvZkGrH7qdzRAv6ED60aMds6P7nPzyCHw9hglQyEbOwpsi8PTusMzkY0/Dj3bSyk41ECaOQoCKDEnMPcnDQyk7Yh/zUok/510FyU00vDahQp8Zyf0gphwNwRievBCLNKmKsyZbd3d3oosm/XUgZm1mJS/ZTyUQMwoQiFfroZIBuZrCIdhrZLXegRo2CggkL8zgCiaSBzcNBTZI6ZrON1VRRRynVlFJNE1voYHdGBbAiFTy4qN5nc2VPoIkW/Yg5RwhBrZzFGj4jW+amfGB7tK3kz8jipltvPOAxUKlUiOH/4sRpYecIVZoiE9SzgTBBggSwMfI+3kLS23bfQlSI5IIl6Wm3Gxs5KaWzIhNp104mxIkRZq+yaSDWwyTmZVQ6IZNBM5phxakKQQKFRCIx5iCsA8X3dS7My8tDgxaBipiMYhRmJsk5NDmX8Zu7h7DJMGo0o27KRGUE2LtxEZURGtmMxjrEoh908PB9ucl7YUjB41N47O9eNBErVXVR7vy15JCF2bjcCR77m4p/vzFEN824IgPYmkvJZhz5GPDgJKHbQsDYz7jAfKwim4RM0GT9iF9ekcVF51jRapOKjv98HuQXN7lZvylMwC+IRqPodKPXDXsghCC30E60JzyCUEt+rzA6DJQzgQ520SGTHqR5FNJNa5qf2L6IEMbI6ISFlSyihNMeS8g4reykjtlpjxdQShuNzOXwUY+XRxFRwjSxBbVW/Y3P9wsvuoofnfZvgiEPZ51i4dnnY0R8RqYNz/eKTCQ3yTLM15AMR9vN9rTHhBCpTZ2E1UnteB3PveLnyouyM4Zd/vBkMw883sHd12Tz/KtaTjnWyvU3BZkRGQ4M2m+q8OJm/rzk9z35RB3/XD2IAyMdqkaEouKxhx/njntuP+Ax8Pv9JEhgI4cBurGSnfF1A3SRTylNbBnVO34P9MNp7RvkVygkmMr8NJVoUA6xnbWUUo0aDbvZQaWcSA9tPPHXEK+9HicrO4HHp2Bqm0kzjejQ45ODGUlXRSopFTYkN2QlktNOO/WAx+Gb4Ps6HwK8+cZLXHx2kEkT9/4uigIg0AgNhZQhpUx6C5LHNBYm7QkUiZNetrCSqTLdY7BbX0+sN0awcSL2WPqmqlboIGjBFYynwjIHTE1Mn6rj/U8DnHyMBSkl/3wxQJcrkSEiKImETG6+m4SFcUwiP17CE3/6C4cddti3Oj57EAqFUMVGD85SCTWRYPp1rSiSXa2ktRFv27YNb2uQQjFSwKQVOspkDbusW5jkn8dUFrCOJbTSgE7qiRPDQhYzOBgVKjbwFfm5+Rx16uHfOvH5+ecf8e/nf8t9v1albOg2bm3l+rsSFBSW0N7SidFo5Orzf8oxxx2TNve2trbykzMupqBnHOVib03V9u4AP66/gL8+8zQ33X0NpQVOjlwUwudX8caHOuqmHsN119/Bf95ajU3k0JW7hSsuzuzfnper5qijVJx/ppnF841s3Bbhj08OIpFcfkEWwZD4Vgg/JZH4GuuuZOBfjBjr+IISWUUWucNe962YsFDDFBSpEFEFUJR9N9gF2eRSRjUWkYUiFXrpYCurQYKCgkKc2RzKBr7ETS9TmMd21qFFN+qmUyUT2c46BnRduHM7OeWsk7lojNZgB4rvjPzcFwaD4TsLNxoNCxcuxO/38/rrrzM4OEhZWRm33HJL6kIeHBzE6XSmvScYDLJ69WouvPDCjMcMBAL87W9/w+PxYDKZqKqq4s4776SmpuZb/ewWi4rLfjx6y8Gs2YLPvnQRIjAiRXYPIho/cVsvYZOHIT9cfn0fRoOK66/M4aG7NKzfHOaO+5bhbqzGHhpHHsUMNIX454s9/OyivRfsovlGXlT7MiYMq4UGq6uWLSu2cOcKG1HDIMKgoDFEuPfWPH50spUfnmTh/Ms76F4SJy4Zs4z7uBOO46F7/0T/gMIvbhzk0Qdy0ibwDVvC/OmvgzjyNPzj4QIm1uy90Du7Y5x05kqsuxcyhfk0sDGVIiaESCqZ5BIc43y88c/i1E6Ookie+beX+x8b5J5b8nj+8QLUaoHPn+DRf3h48/3t9PfBuHyJVmvCYlZx2nFW/vRlAbmJkrRCTy+MzJSH0On8gn+/FeDin41OQIyGvr4+qsoFf3neR+PuKEX5au55eJC/Pe8jN0fNLVfnjCDlAM46xcpDf+5nINDMIac5+fPv93rJlRRpOOYwE2f9tAWzUcU1P7XzzL/9GYOUAN79KMChBxnJzVHj80s+ermQL5YH+febfrKzVNx1Uy6VZVpefttPIi7o6Iozc2rm79PRGSOq8eMebCQSiRywAtzv99PdF0eFhs5uhcYNxfT2x3jyGR/P/ztMoX96GhElhGCynMcO1qFHT4EsR0GhW7WboAziMGbjylmOWgWyQ7W/KCaFoBxixlRdykt2f5x8nIlfXOdnAlOoPDGpnPF9BFF/jLwTD+QGpudQedgBjcE3xfd1PoyEomjQ0sAm8ihEINJaOPTCwASm4ZceihhZhO+Bg2Lc9FMgS9nGGmzYk5sScipWkU0pNWxjNbPkISklQJwYKlT48BIhTJgQFUxIKe5jMpJM05blmLERwE8PbRRSRi/tDEkf3bSO8MBpp4kCynj11Vc55phjDmgcWltbcXUNokbDJLGXNNUKHeOYhFVm08JO3AxgwjrcyrnXc2uV/ORrg36SgRjp5cAgA2mKJimTy7EqJrCb7UySc0YU0100Jz3n6BxVReWiL5Wi6cXFvIVfrzDZH3a7nag6xHa5FokcDnuRbGNtqkXbQRFTWYBaqBkvp7GBpUxkBgZMaXPENLmAzSxHgwa7yMckrXSxO+WFZCUHP0mz/30DgBSZYCuriRCmnvXYZA5hQrjpI0yYBWT2M1cJFTZpZztricsYepOOe/54NyeceMKYNwYTJCimkhZ20EMbHjlABRMwYMKLm3YaiRFDizZ5zsnSEeECQYZGLUQdFLORrwgTwE0/bjmAChUGjKO2tMVkFImCQgL32hAGYSQuE6iEKqPSCWCHTKYKa9Dix4MKgaJkKDi+JXxf58K8vDzCBJnAdHaznYlyBjr0xIIGpjKf7aylikkZN2UUqdDAJhIkWMdnWKxQUKRQkxXh6suy+eFJVto7Y1xzo4+mnSrUCQMt/TEmTUvw/JMOnn8pxNvveZk9S42igAY9URHGKrPwM8gAPZRRTa4ooCeaRVW0LqkMAroMW7nxVxZ+esHezUUhBMcfaeaZx1WcfUk/iYR6TIu9y6++jBsvuZWpyoIR33Mba4kRwYebLOwM0EMrDSkF/mgJ3UZMBPCNmvDrwU0AHyZpQYseDwN000YVdSOIxQhhlGHyajRIJFay6aOTkoKib5zwq9PpOOOsS6lv+BOHn9ZDrn8S7TSliLoEia8l+pLkZAKpjNzQCEo/+RVBKsvMLFkR5KW/jB7GcvapFm6624m7T0/Ll/lYI8kujTLSr4GEjOMr2MKN1yTPD49HokLNgK4Zt2jHELaxbMnyMY2B0WgkThQXfUQIZdzwHpQDxInRQj3TWUgDm0ZV9StSIUqEKcxnA19Rt58vKCSJq2o5mV1so5KJ7GY7G/mKCUwnd2gOIiAYaO3BJ3oppICp5LCTDexkIxPlDAboThFCBZTSTD35lBIhhIJkOovYxiq2bt3KCSecMKbxGAu+r/MhwGefvs4bf0tfP5xyspY7P+3EHEiGwPXQjg07ZWJvyKwQAgdFaKWOXWyljtlEZYRO7Q5cdDOj9xi0Gc6LPeFhOTj2eh/b23nsPgfnXtFDgUPD358Jsu79InQJHwH8qXlwX/TQmvS3lnHUQoOFLLpa+mhqamL8+JG2OP8r9Ho9cTG6VZOUEtTp3VDPvxZl0eJT0uqS1avWoHYaRs1RyIrmkTPLxMBAM6GBCFm+XGqZiULSDmXf+aVMVc1JFx3J1b/8xf/25fZDMBjkqb/cwX/+pUev33tvmDnVwDvPKpx4/mpeen3JqPeb22++g4KecSkhROq7yVxizVHefO0tnvrH27jdbj755D/oDUb+8OfDUzYRqj3BmFolzSJvf9RN0GExqzAYVBw0x8irfzdwya/6mFqn5bPlWs69bNao7z1QnHHuGfxhzSMZMwAgWYvbcVDJRDppoVfThlRJaqLTUvVuf9Zmjl+kpuGTNhyxpDgi6RttoZHNTJHz0Qk9xVRQPByeuXXYKk4t1JikFT8eSqkmro6Qnxi9C9IkLMRlhLojcggHu+nueJ2Lf/IaVdWzufqa27/VxPfvlPxsaWlh+fLldHV1EY1Gue2224CkR0dTUxPTpk0bs+pjLDj22GM59thjMz531VVXjXjMZDLxwgsvjHq8Cy+8cNTJ/tuCoijodQK9PvPs8tHnIZ77u4ZpLKKNhlRLYtoxpEIir4OD56n51xO5TDyoFb1RR3aWmrf/E+Dic20ceYiJww82cuq5zQx8mY1N2LFHKnnm+ZY08vPwRUbCti6UwdqUAfy+6GAXE5iZNLiPwFDYxzbVcn5+rZfjjzRhz1Hz2IPZzDm6E69P0NvbS0nJyBbF0WAwGCgqKyTU1szLb/tZstrPuadbcOSp+WpVmERCUl2p5ear7WnEJyTl5a88m8OPTttKkfMgkIKYjKbt8uXkx/jPv4upKNs7EapUgnWbozz7aCELZu8teGxWNbf+MhepwMp1Ia68KJu/Pe+l0KHlxlsDzIiNy3hT0Ak9RsWGorgpKxtdrTsa3nzzTUqL1SxZFuKum3IRUnD7PUPsXGvElO8d1X8E4IjDtLzp3cV9vx3p6SGE4PH7HJx4Xje33ueitSPGhi1WZk1L36hoaY/x+bIgN/48ByHAYhL89Po+nn+skHNP37ugWb85zD/+5UUn9Pzp8RA/OG7ktS2l5OG/eSgp0mCzhVm9evUBS/ttWTYScTVa1KxeE6GnL05RgZY7b8xl9SpJrGfkxKgTemawiBa5gx2qVegUCw6liLzKIR76veCoQ5JqlykL+ki0ZV4UxYjicIyuZHvhlQCliVqyRW5K3SRjSaVcpE3BJfuw2BREMAt9In1M4jLOoKoXa9Z/V7z8r/g+zod5jlwihDBhYZCBtFCiffF1ip0kJAP00EYjiWFSEwTbWIuUyRZiPUa2sBKLzEKNBic9TGJOSi2eVMI10cAmJsoZFIoy8mQR/XSykw0UUcF0DkIjtPTKDrawihom4cGFQRrRoqeRzcSJEcCP2+0+4HHYvn07oWCY6cObNyPGiSI62EU/XRTI0hHqpgJK6aFt1BaYXtrJZ29RkpBJv9Rp+/w9N/0oJGhnF15crOdLquVkbCSJv1Ya8OKijPH4cGds747LGO00MoV5xGWMJtUWfn1qelLsf0NxcTH9Q71UMolcsVdbUUQFfbKTDnal+WruIUH2L2ZheBNM1lHPRgAMwkiprMGDmzBBPLjQoqWFenbL7WSRS4I4PtxJfyM0tNFIN60IVBRTRR8do/ouAmjQoKCgQUeCOEcedeSYic89aKcBHQZmcQhRIvTRjpv+YYWaYDoLaWY7OeSzhVUUywqyyEUn9Klk49EghAApCBPChJUZIknix2SULazEJK1pC7u4jLOFlVQzGR16trOG8XIaCpnDD/YgaUEhcFCMFxcKKvx+/7da6O6P7+NcqFarUUQMRUpMWJN+n9oEJbEq9MJIsayih1YcFLGeLymS5VjIIsgQvbRTTBWFIqmE6rJ9xvJPHCQSkqmHdPLG2xHWrE1Q0LeAkj0dENkbKHa4Of20KIb+WnQYeOvVzdhlCTWyOqXok1LSRkMyQVuOJ0E8/bzI7eLS80YS5ZDsAsnNVeOPaMdE/h1++OEo+hibQssokGWYSS6wPDn11JSp+eHJVna1uHjllQQ18cnkUUSCOJ20sIEvmS4XjbhG8yimmXpmyEUZE36D+JjANLppxU0fluw4tZ7FIzpGYjKKkx40aOmhnTKqyQTXsBrGiIm4R7J9+3YmTx5bN8wenPyDM7jumn9i1oBZVtDBbgIySbxo0BIhNOo1GJcx7AVxOqMrsbuT7ayKVHCpu2gWW1n+QB4r14WIRCTxuESnG0U9poZoQMfk4GHohZE8JI1sZrtcSxEV6DEQMjgJ2Hfz2ENWKsq0SCl55R0fvYaN/PRiIy+9AdreAlDGZoOg1WrR6OLEotHUfdYis8inZDgcsYMoUXTDns5GYaZIVtBGY0b/6i6aU5s7KkRGAgsYVkpF2MW2Yf/WBWmv9eKkSFaBgJxDdRwkF7B27VraQ43MPXQOKsSwUj7ABCqSmxlEmcccJAqLWERjQ+OYxuKb4Ps4HwJIJZ5GcAGcfKyZOws7cO/KZYBuBhlAj5Eh6aWMmjQP72yRSyMbaSnazFDAzWN/0LJspZmvnnFilyMJo0EGiBJBsw91YrIklXz//msRv/h1P0s/sDApVouVINtZywS5t+NQSskA3TjppZwJbGUV0+RCVEKF1mlhxbIV3wn5qVarqZ06AWfPyE2BPd9r+vSkIr+zO86Tzyk0d03gDw9dn/Y6o9GIVCsZxVCQFAxUlRTz4msvcO8997H8yY0IIVIhtPsiJ+GgfuvODEf53/Duu69x4ZnKiPMCwGxScfrxUT755D+ccMLJAPT39/PqK0/T0rwDq9XO7voWqvfxhN4XufFCXn3xNc485wzmzJmTDN/cz4uysqYCd4sfIgZa2mNUlWcmWbfujHDxuekbgrdfl8v5Px/gmBOu+J9tIRVFQaMBt+gjpARGdMXFZZx2mlI+7Zo8+Pj9/wBw56130bR9G54BL7m5bv76UDGnn7+b/i0JcsNVlFDFDtZTw1TWsQS7zMeCjSBDDOFlHJNT53yMKHqMDOJENRyWORpCMoi9KMJNP+vk4Pl7eYhV69fw8yt+yON/eeN/9kHdg+/GWAl44YUXuPnmm3n33XfZsGED27ZtSz0npeSRRx5h6dKl39Wf/95CpVLh9Sd4472hjM/feoefKt9BWEUWBkw0y3oUuXcmissYXfZV/OYWI/4hyRmX9nLaiVb++mABTz9cwKxpei68uo+3PhxCpRL86f5sAvlJ5YVaqIlF0wsbtVqw+BDBFlal2qYgSbA2i21o0KYle1qEjWKlBkdsHJMP6uVnN/SxqyWG3S6IhtVjXuRt2LCBjsZmzCaBRiP47XV25s82UuDQ8Lubc/nXk0UkFMHiBZkJwAnVOoy5QyjDBMe+QSVRGaG0QkkjPgECQYX2zlga8bkvrro4G7Va8PLbQ2RbNVx8cQRVxJJm9Ls/lJCJC8608dabz47p+wNs3ryGtZvC3H2THc8g3HqDCkfLEUyJLUavWPi6METvUIz8IjmqatGRp6EgX837/yph6Vtl3P6gi9sfcLG1PkJ9Y5TbH3Bx7FmdnH6CBZUq2SK8YI6RU4+3cP7Pe7n02j5u+72T0y/q5slnvVx5URbBADS3JLj+jgHi8b03hlhM8pvfu+gbiGM0qHC5Yyk/mQNBe0c7KlRMZh6FvYs45lQnS1cli/pcu2pES1o6BPYcNZVVCpTt4tN38jj6UFNqMXDNlSYGzA0Z3zlAN+s3JDI+B/D0c2EKZZLkCa5L/r/nUgmtU9G6rovmte109S+nsfUr2tZ30rG2j507NrB008cEfBvRqA98HP5vgtVmRY8p6Ru0XyjRvsijkJ79PLX2RTdtDOFBIsmjmInMZCrzqWYSOpJEkEQyk8UUUs4gA8zg4LRCWS3UVIpaVKjwkFRChAkQIhk8k1SKJj9fjAhqVPTRiY9BmqlnPUvIJhcDRtz0cfjho7dE7g+TKXmu7q8+2QMhBGZs2MihnaYRBZkWHUGGaJY7RjzXL7vw4cZKVtLvUfazmRVUUpsiUQPSTwMbUVDIJpeFHMdk5tJHJ6v5lHrWk0s+01iAQpwoEZz0sF2uxStdBKSfDrmLDXw1HCTUxSaWU6xU8dpLrx/wOEDSj8wUtaURn3tQIEpRo2aTXI5PDqY8Lc2M7mdsJiu5CJVxdsj1NLCRPAopoQo9evIoooxqYkQpoCTltdlFC200YiOH6SxirjicUjEOMzZ8cvS0Ug9OyhnPeKbiCJZx+IIjWbFixZjGACBOHC0GyqhBJVTDikuJFxcRkkS5i16Mw6nEVrIYwscWVrJafsp21hAhNOrxFamkzu0QgVSdoRU6JjOP3Wxjk1zGbrmdermBTXyFBh3N1KNCzWTm0kMbEcLDSe9JSClTabB+6UGFigQx4sTIwYEkgcn03dqAfF8h0NDJLmI6H0XjvRSWR8gf9rstFGXJ5HFah+scgQcnYpgELxRJvz0hBCp3ISvWhtjRGMU4VMRn75nI71uQRuQNxAfYsTyXQL+VPjroowONkjzf9iXRhBBUilr8eDJ6YprNZFyI7kFpsQqjYWxEt1arxWQxUUktUcJsYw3+3J38+fd2Vn5Uwk9/YmbJFwoz40dQIMpQCw06YWCcqGMis9hBugw5JqO0UI8ZK41sJib3quQD0sdWVlE9vKCbKGYwm8MoyNXSlbeSLtlCQsZRZII+2ckWVjKRGcxkMe00EZbBEZ+/R7ZhxkaMKBp0FHgqeeyhx8c0BvsiOzubRYecTVuHglqoUaOmjWQ9k7SxKKCPjozv7dHv5K7fWHjhJTVFR6/FXfMZ7prP6DFvJccOv7xtgI++CBBPSP791v6RjXvx9n8CWH2VqXuUEIKJYgZV1OHFRZN2Ladc2c7GZXkcdagRKSU33e2iwKGmq6GA4hKYNUuNyO3HbBvb9b9ixQoSUQ0xIpRRjRot/XSxg3U0shkfbgJ4GcJL4XCHSD4lKCTYKTcSlMn1VkSGaJRb6KZ1WIH531WzegxM4yAMGEeQpBKZsoDROECTDw51MVPFAgwODTqHGpPDgN2RQ44jG7PDSLYjixxHFnZHDjaHBYv1uxMIfd9RXlHLxq1hfP4E/37Lz1PP+dhaH+XW6020qLdQTCULxNHMFAdTyURaqKdfdqUfI89KSaWfogotWr2grSeIt2wNrfmf0qdvJC5jyZA12U93dhOOfAeDDKTeHxxKrm3sOWqKco0UR5MdLwZhYhJz2MYaNsilbJGr2MBShvAxlQXkiULsFOAkmWItVQq6bzEHRUrJypUr+cPv/8jjjzzOJVdcjLO4LXWu78GQ9OIp7kabdTAnXWjllgdrmLP4Dzz852dGWHEce9wxxAozcxMA/mwnZ51/JkIIxtfUoKhHXzfFiWG2/DfRwtjR0ryN2dNGv9/MniZpaU7yUW+8/i9uvv4HHDz1TR7+TTOnH7WcRGD0mkgIgYwO8sf7zuDH5xw7IigM4Jc3XsNAXiuG/vHcdrcv43F2NERQCUGBQ0MiIXn93QBHnuzkzPM9NO5UM2ny/LF96f2gKAo33/hTPF0P8vE72ewwfEW3bCExXHcNyG7W8QX51gJ0RYJFJ83n8+WfUVpaislkQmfQ4xrsJxIP07FbR+VkJz29ceb+oA1/7Rc0mZYTJcx21qLHiBkrBkwUUcFMFpMtkvfzqIwQIUSW2oancAPTZ0iiRhcJmZm06M5ax1MP56URnwALZhu46/owTz5x3/80LvviO1F+fvHFF7z77rvMnj2bs88+m+XLl/PWW2+lns/Pz6empoZ169Z9p3L+7yvCYcH7nwW46BwbZSVadjREeOKpILtbErQ2q5hKHDUaqplMD21sYhk6aUAhQUzv5aHfWli7JfT/sXfe4XFUVx9+Z3vTarXqvVjFcu8V23QDNh0CpoXeQ+CjJxBqCEkILaEGQgs19G6ajXu35SoX9d53tb3N/f5YeY2QZDBYGPC8PDyPd3d25s7R7Jk7557zO+yqCvLg3cnMOXLPzXP2YWYOP8TEaRc3MWqYnoJcLdo4J7RFL9QIEarrQuT1BASFEGzcEiSLUWxjLQhQoSZIgIBwM5nZBIQ/+kDYUyaQTi7lrMemtnHGSfCfV7txu2XcgQipqQOpoPTPk48+jUEfIM6qAlnitOMtMVHpPQycVQIQH68iTAQ3TlqoJ5di/MJHo30lhxb2/V5TS3jA1RogqnkkSTicEeqqtBR7p7OVtQNqbQF0BByMG2nknc+39Pv53ujqaAQkZh9mZvyMDjK7Do8+tIoAkiOJtz9ycMZJfVemZVmwbrMP9Xc0j4j03J8S7WrefzGDRct9vPyWi0+/8gAyJUM0PP96N3OPNpOVoeXm3yVw9hXNPHBnMnabik6HzPVXaNheEeSqW1pJSINT55qJs6g5Zl4DBTlaXB6ZypoQY0foGTtSj9GgYuVaPyUl318GQKPRRDt9787gqp7KvDPX44s4kWWBlR19tLegR4cwoZ5tKzLYvD3Au59EdVG/ycXnWli+soWln3rQe1PRokWLngaqkAkTaE7kswU+jj7M2GffDY2CpL10b9JhwO4aQtjrw2/fjidhM4GQjD8QAVlN1U4146bs33KgXwtby8pJJ5sQAeSBlpuJZj7uYCNpIqfPCmebaEKDBjVacikiXdqTfZ1CJkkinfUswY831sDGRNyAv+UcitjFZhpFdUyDNI1sOmhlPYtJEdFsk3HM7JVdFBJBNrGyR9C7mzPPPPN722Hq1KkIdQQRHtjXRQMPRmRk1rOYTJFPak/Ao5la4rHjwcU6FmEXqahR00I9AfxkU8gmViIQMSmVZmrpFC14cOHHC0gUUEqSFM2IMAgTPtyMZnrsoc8r3IQJIQEuHOgxsJnV6NATIYSMoJsuEkhmHDNRSSrKt/a/6DAQLz77EhmRvAFLr7IpZDsb2MxK4rGjQo2b/iehAD7cWLCyhVWxjuYu4cCFkywKcNNNO82kk4sHN358lDIOkxTV9+qijc2sZKgYi1myYieZHZQxTszs04SoVTRgIykWiIrHTrgjzC1X/5FX3n+JrKyBS4K+jQYNOvToMVAmliMQRAgxhkPYwipMUhztoqkn2D8mdt3kM5QO0Uw9VajR0Clae5X076aZWjLJJ4VMdrKRVhpI6+mkbJCM6IQBKzaMWNChjwXOfMLDFlYzlhnYSaaDJrayhmFiAm00YsrWkpiaiMagxqSGCYyLaZeWkI9HuH4ybfhfEg6HA6NkpEAMQz18JQvfzeSEMzsIVsixvJoUKYPkHn+WSf7Auqw+HZU1IR59zE9c1xTqWNNrETsswjjdYbRAFrlo0bGTjWRSMOD40sjBQVSO6Zv4vBLhsECj6X8sbS1qvM59lzkoKilkTdt6BDJDGUfp1G2cfkJ0bvDvFz1Y2kv6NHEAsEo2JCGxXiwhDluP3w9SwDDiJTvtInq9BoQPDTqMmChmTK/Alk7S01prxJreTZgwW4hKcCSQQgHDaKMRgcCEhXUsIklkkEx6jyRIHVr0FDKSctaRzRDMkpWayop9tsE3ufCia/jHX57ELZw9f4t2doqN5DGUHIrZzCp8wkMWQ9BKOvzCRxXb8IsOXnozzP9dYeOW6818ND/ACy97iYgIs6aZOWGunhNmmwkGBXPPbeCoWSayM3vPj599xUlHuyDen9PHL5skC/mU0haK53/vrSc7S01Hh+C/b3Uz7xQzn7+VzsKlPj7+0sM7z2Xw75e6WbG5/0zhgXjhPy+gxUg8SdEsNmkqspBpowEHHbhwkEYuLpyx4UmSRBGjcIoOqinHK9wECaBGjQ49nbSho5IQwQGzZiM9eqrlrEONus92NpJopxkzVjrejFDGMsZyCEjg+Naan1N0UK5ZRUayDlvzWFRCy0aWgzrMI488sk/2OFg457zfce4FXyH7QNeehxTS44mrocXbzbjIkei+UQFjkuIYISazgSXYRcoeeSO1j6svUPN/t7dz810qivK1/PfxVIoKdHz4RQt/eWg7QbcWSavnnTc/JDk5mXmnnkXXplYSRAqazixefauN886Mo6lZRo+RsAgRIaqPnUR6VDuxn9LvdHLZxjpSyCSY3M2RRx2xX+xSX1/PJeddhtyiQu+II0KEt1M+IHdoDuHcALVVtegiBoJqHwXD8nniH/8jJaXvHODbJCYmcuixM1n2yjqSfb3nKk51B/GFZiZMiMoyHXn0kTzx96ehpf99uRLamXfe/i15B7AnpFHXKDOif9UlGpoECfZ0Nm7cyJIF/+TDF/WxmMKsqWpM9g4YoG9gWIRRayO8/JiWtWXbufrKM3juhQ97BYmHDRvGNbddzQP3PkjXYj0XXdPBfbfHxwKdH3zm4bH/OHjpsTSCQcHxZ7TTsikDu2cCNkmHQXi5/eJ7mHjsGP7ywH0/SA7lgw/eZnjBZm6+OjqPqtmi5+//rOG1/+3A5xckJGfy5sOvo1arycnJiVVgd3R0cMLRJ2JvzmYsh8U6rreE62murWFhu4FzL/fQ0hlk2cogJx5jRq0J8+4n5fgbUrB37ZHCCoswm1hJWO0laeIOvv5PBvYENV8u8nHVVcvIbJ/aS3KkU7SgSXBy5Mz+m6IdMlnPXQ8t32dbDMSgBD8/++wzMjMzuf7661Gr1axcubLPNhkZGWzatGkwDv+Lx+NRc/xRZo6dV49ZZ8DVaCO+K9q9LocutrCGdJFDmpRDBnmki9yeB04VdbYFvPWxi8vOs1JdG+oV+NyNVivxh9/beepFJ/fflkiopxFLo66cI6ZJ3PVAB16f4OF7knjwcRea5gKSpFSSSI2uHCCjQs1asZD1LMaEhTDR1bE8SojDhoyMviuTltY6Hv9rCtf8sZXq2u59/iE3NTahRoPXK4i3qvoEPldv8NPYHMbnk/vtLi7LgqZmGS1tJJBCI1VYRDzerI28+m8r9/+z7yqP3aamqXXgdMpAQCYSiZYACWcCaklDhsillp0U0Vfo0i2cCJ2fqlota1eW4/F4MJu//4qXIILVouLzr73IbguNWV8xaqQalQqaN7n422MwbaKh14RUCMFNd7cTCkJGtpr2jghJiX0DdBXVQdJS9rwvSRKzpkWbbX293Itep0YWEpIkc+5VzYwfbWDWNCPHHmHit79rJt6qIsmuprU9gj8g0+WI8MCdyZx8XPRB4feX2KhrCCMQ/PG+dhYs9RJnUmG1qhk32kgoNFAXoL4cddRRrPsqqsUXFAHKWU9uoJhEouLbG1lBk6jpFdyShUydZQ233mDEYlGxbWeQyeP6PlhLksTkySp21LYwa6qLJLuajz7zEdzmR+PIoLkzwBnnehg/vpunHklgSJ6OrdsD3HSng5BfNWADGNupkLjFimmbBY2cgL09OqkPCB/bLQsZPQk624bh8Xx/OxxMeD1eUilgI8sxYsYlHL2yMXfjw4MKFZtYgV2kkNyT1dFAFUECFDOKLayOZX18E5WkokiMYAur2cxqMsnHzMDZFgbJhEd0k08pKdIeCQ8zVtJFDqv5imFM7FNWqZV0DBVj2cQK1Kj46ssF/OaM07+XHQwGA+MmjaF9Wf+dzcMiGnAslaLBf1nI0RJ7EcaACV/PA76JOExYaKMBPUbSyKYbBy46GcXU2GSnm07qqaKVRooYSR27COCP/dYgmsFoJWGPtp+opIMWcikhj6GU9ZRA26Q90ixe4WYra8ilGJWkiupeGvYt26G9vb2PPuk3UaFGIEgklaHSOIQQrGXRgFp/lWwjiB8zcbRSzw6xAQ06UsgkggonHXjxYMZKK/WMZlrsPiZJEnZSMAsrW1nNGHEIDVSjRcc6FpEnSrCRRJAAtewkiJ8RTOp1fI2kwd6SyWMPP85fHrhvn2yhRs1ONjKcSdSwg+ye5kta9IRFCIhqW3/7vpsopdEl2vHhYRebKRClsa6sspBpooY6KihkJNWU48NDJVuJF9GS0YDwEyRAhpTfZ0xGyUyiSGMpn2LCzFhmEiHCVvVqZs6ciSFx79qORhL3+R55MFBTU4NB0tNhL+PNvyWj00mccZqef22oI8m/p7TaQzcqXZCuYBt2+n+g7RLt3HC7A4MnjTCb0BNd6BFC0EAVdezCjBUf7p6O10PRY0THwL9VLTr8PZnC39Rc1HZm8+o7Ds49vW/2ddmWAP62eFwuT5/PvotTzjiFsiVbyCIf2dbK1Zfvua8v+DqENZQ24AJJCll02jahMnej82vI6hhLvBQtp0uS0kkinQ1iaUzqoT80IQsdtSBoIptCEkhhK2vw4SaVbFSokIngwUUzdXTSShJp5FNKiCCbWUkSacRLichCRqX+cYV4ra2thH2CCnUZIyLT6KQVgK2s6VkYidBBC41UYRAmQoQoYhT24FhWLVzEjWtsoAnS6oCQJMhiJOXvGij7vI0/2Wt57ul4nnkwjYv/r4WSITpOOs6Cs1vm9fdcJNlVNNRoiNvLAqWMTKCigEf+z4IKNU3GTThdMoccX4/HDYs/zESnk7jst1bemrd5wP30x9ZNZahQk0k+bTSwXizGTipqNARjDfgEdlJopZGsbwTx46VEOkQLOgzkMzRWwRUQfrawCgOmASVj6qkgiyFkSHlUiq1UU96jQR0liXTWsYhUkUWQAPEkDPgMZMWOTqNiyZcJHHPKGrTlUwAIyQNnzx3sfPz+p8iNWWQHiqN66vHL8EpO1LKebawhLEIkkkYORdGu1ZKKTFFAM7VkMQSPcBFQu3noKXj6oVSGFenYVR3igSccTBpr4IYrEzhxtplj5zUydMSRpKen859nnsPj8tKsqWJneDM2bxJ/vi+IyeTGnigzv6fhoQYtHlzo0CMQ/c49tJIOWURopJqx00f3ai70QwkGg/z2zAtIrMqNJgLsvtza0uhwNFN4XAZPPPsYnZ2dJCcn77P04L+e+ieXhS7n688Wo++Mg4hEKNFD4ah8Hn78odj1bbfbmTF7Oqvf3ESKt3dAy6FpI6EojnHjfryu5bc5/sR53HfXmxx7eN/PhBC8+KaGBx45ibvu+B2nzwlx65/d+Pwyk8YaOG2uhUmTVGx6p6XfyqJ6KqINAZ0Rxo/WceyhTr744lOOOWYuEG0sdfft97D86xWYpTi6IzLvfujn80UNZKRHF0faOiIsej+TtBQNt97loGNdEamh3NjfySCZyOouZu1Hm/jo0I+Ze/ycfbbBB+8+x6uP7Qn8m00q7rw5gTtvjr6ePS9AcXFxn9L6P91yB8nNecRLvSsx1KgJE6Hd6+LJ59388Xor//rLnrnFbf+XyH/fdPGHO+dj7CjAh5su2rCSSGpGgE9fS4pVfxwx08gTT8Atf/qa5kojqoAFDy70GEg1qwb0j5IkYTZGm2H+UJmobzIoZe/19fWMGjVqrwO02Wx0dw+cjXEwY08I8/5nHrSSFufWPLIdU7BKdvSSgWQpnTFMp42mWGmdJEloJR1B/ATlMG//J534ODVTJwycPTFprJ5tO4MsXuEHp51m8xYmHt3JY39N5rlH0rjjejszTmjgi1dSSXLvWUKJltRo2MZa0sljPLMYJk1glDSVUsZTzXaqKcdGImhDMe3Su29KJDlJjcs1cNlMf6SlpSJ32nF2y3R7wn1KNv/6z04uOy+ep19y9vv9//7Pja/TSANVDGF4T4bYev72ZxMTxhiwmFVs29G7EYg9QY1aLdHQ1H8A9I333aQnqxk3So8qGLWxnVQEMhViS6xkand6+TbWctThOv75rAOjIcgTjz2xTzaIsxjodsm89o6LY07xsmFZEq/+x87Lz9jZtiyHww8xcdL5Tdx4VxvvfuLmmZedzD2nEY0GRg7Tc91lCVxzWyuhUG/beb0y197WxnWX9W140d4RQaOWCAbho5ezuOFKO6OG6Tn9hDiaWiJ4vIKhhTo+fyOTJ/6WzB032ElLUWONU8cCnxDVT83N1pKXreOOG5JISVITEXD9lQn4/ZF9aoR2zDHHEMRPRISpYDNFjCJJSo917B7JZJqoYbVYwC6xme1iA2t1n/HHe0Nc3tN1LyFeTXM/ge2nXnRSVRtm8ftZ/PkPiVx3uY3fnBCHVSRRQCljpUOYGDmarlWjmDC9k+Ixbcw7DdYvikNvClGhGnghR4Omj6i+Dy+nn2Kk2x1BZxq4Ec3BjiXOTAfNeHEhoWIHZQRE7wWLoPBTzjq0aFGhxoyNrayhgxZ8eBjLIXhxYyNp4AcPyY6ERBEjaaCKbgYuWw4IHzJyr8DnbqINiIbTTf96nibJgkAgIfH1F/sm+/Lgvx5kp7QJj+jtQyMimnn0zQZDKklFCWNooDKq54OWscxgtDSNUmk8k6QjyKGINhoJ4gNUrOQLdogyVvMVTT1Zf8OZQActyETQoe9lvy7aYkLq3aKLLtoZyRTiJTv1VJJLUa/A5+7zL2U8lWwDoNPYxFnnff8MWICpM6bSJg2wNA80U4cBE3FE/Vq0uV0Jm1lJUOyRl5BF1F+7cPS06Ik2EJrAYRQzim66CBFgDIfEOkXnUNTvNaSXDJiJYyPLsJHIaGkaI5mCCydbWUsZy3DRxUim9KudbcXO+tUb9skOAoEXD3mUYJIs+PFikawxjb8OWsggb8BrPoNc3DgZwzRcOFjNAlaJr1jL1wTxU8o4GqnChYNRTGUsh1DOeraKtVRRThJ9O77uJp0cVEiM5RCMkpkmaphUOhVDohb/FnC+H93OvxWqPmihckU9sgec9W4+eutTNmzYN1scDGg0GrwqF2qLjzEjog8t804xE0qriJUytsZtJuXwNVxwkaCKrb0kkXbTLbqQUGHwpJFHCSGCRAgjC5ly1iETYTJHMlaawVhpBvmUsp0NqNHi+IZ8wbdx0oGFeDJ7Fqs6RStCCJK8Rdx2r5P3P/H0mr+tLfNz1vlO7O2jEOF903gEmHv8HHy4SSIDNCFs1j2/K5MxqqU4IJogjz4Qz841mSz5PJH8YzfS/i3ZGzWaXv7i2wTwMZIpjGE6rTSwkeVkM4QSaQw2KRGrlECRNIpxzMCMBT2GHgmUrXTQQgljyJSiQbhObTMnnHr8PttgN+3t7Vzw2xPINCej12rYaV5KLiXoMBAmREQKIbQ+4lLd/ON+CzqNmqGMI1FKjcogoCbRXYTPYSSOBMYyi2QyiZcSSfEOJaXuUM670I3JKPHpa5mUVwR5+iUnLW1hHro7GbvFQFIgj+YBSusBWmkgnTxSpWxMWAiEIji6BC2VFs77TTxxlp7ycI1EfFyIYPD7z4skNRgw0kwNuVIJo5iGhXj0GChmNKOYSjP1pJJJC3W9pAi8wo0HF4XSiF7SVXrJwBim46CDBiqpEtt6FpSii++VYiseXKQTXWwvkIbhoJ3wN0o6JUmilPFsYCnN1BLZS3AYICkpKs/0+gt2nCkbUWki6DQ/vuvzr5FgMMjbr71Nlj+qkdlgWY8HDzmOaUzkCEZL0xjHTPQY2czKmC+Mw4YHFx7RzWbtYqaMN7D4/SxmH2omO1PLYdNNvP50Gi1tYd752I01Ts1l59kYMWI88049m3f/Np+0ymLGhWYxQT6UOGw0tAW45lofr/1XxUimMkqayjBpAhM4lCTSowsQoq+PcwkHPjwYhgv++tD9+8UuH7z3AbrmuD4VUACJoTTKlm8iEomQn5//g3quqFQq7v7LXXyw4F2uf/JKfv/EJbzy8Ys8/fxTfeRq7rz3DmacPZGa9M20GGto0ddSm7qVzCMTeP6V//zgJm97Iz09nYLi2dz9YKCX7FowKLj53gCTp/8GvV5P2YZVrFof4JzT4rjusgT8AcFxZzWSnCpTyWaaRV3smgmLENViOx66SfEM44XXoot1556q5tOPXgEgEAhw5snz2Py/KnIaR5DZXkypZyIjfFPRk8sFl/6DW//0Mn+8/WFuuieM3y/zwUch7MH+G7Umu7J55rFnf5gRhCfmT/sjL1vVp+dAMBhkzfK1vQKfQgi2sqZnDjiFUUxheJGRKy+09dnnOafFMXWijlp2YiOJyRxFBrmcdLyuj+zNYYcYWflVMs++KKG3eRjJFIZJE/C7dEQi/c8FhBC4vfsunTgQgxL8VKlUhPcmRAh0dnb+5B3gfynEW1UYdOBz68gRfcuCJUliCMOpY1fsPSEEFaoy7rvTglotYdBLuD0D32iDQYEsCy67oQ1dahs3/8XBS0/vWZUcVqLnxqtshEL0cVC7BaSzpIJen+kkPSOYRDN1pJNLOKmOI2dGnaEtXk2Cre8P7ru49HeX0EwrI0qNWC0qPv5iT4aAyy2jUklceYGNzduD3PNgB51dkdhn9z/axW33OjG4shjFVNSSGi16LOyZaN33h6SoSPVyX+zm5PfLFOZpOOG8Bmrre0+gv1ri5dmXneyoCnLpufGETJ2xv0kRo4jrCbxsEEtZxyJq2IE9Xk2bw8e5p1v54NVkPp//6j7ZIC09h253mNaOCA/92Y5Wu8fmarXE3+9IpjBfy2GHmOh0RIi3qnj96XTuvy2ZTofMjClGfnNCHMed1cA/n3Hw0RceHni8i6lz6uhyRhj6rUZR4bDg+jvbOPpQE4dOi/79Tp0bR2NLhIIcDZeeG8+frk/EalVRUx8mNVnLUbPM3HlDIpPGDvybLh6iw+sTHHekmSMOMbJxawC3e2D9mG/j8/kIEaKCLQTw9+lSrJJUjO150OikFS065h6r5dwzviH7cKiJdz/xIMu9b4pvfeTiL39MjF3P9Y0hHnwwRL5zOqaezDZJkkiS0hglz8TRYiC5fRzJeW7qy9MYOqGbLT1lZdDTMEZEy9gS6buC6EnezpUXm2jvkFHpBk16+RfPEcceTgWbmcjhmDAjEy0d2yhWUCE2UyaWsYavKWEMYcKkk0MTVdhIopNWJKKBcQOmXnq/3yb625eIk2yMk2YQItRL4/ibxBZ3BiCFzF6aUN9GhQoJFTr9vjW5+uKzL8nTFVPGMtaLJVSLcraKNaxnCdkU9gk0SpJEGjlECDGWQ/pkJidIyWSSj50UtGgJE6aNRkoZz1BpLDYpEZuURKk0jiJG99GHlJBi3YzrqaCAYbHfj+MbgdFvY5biCOKPdg/PCzH3hLn7ZIeLLr6QFlUdftE3a98rXPhwo0aNlz1B4kQpGugpZz0bxFLKxHJW8SVN1JJKFjbsjJQmY5XsaCQtVsnOCGkSMhFaaaCY0chEsNJ/Z3SIdobXYyJfimb+6CUD+dJQRklTerRQ9y7Psi/IsowOPQG80eAP9CrnjMeOkw60DHyNadChRYdOMmAnFRMWJnIYE6XDyJdKiZfsjJKmkE4e7TRhlMyMlQ4hh0JCexGt7xkFBkyopGi2g4surFkmIp3gL482hNuNLZBCdX0lrq/BmmKhqGQIra2tP85Av0KGDBlCSISIyHLs/mUwqPjwDTuhYcuptC5h0pxW3nk5iYnjDFhVVspYFgtChkWIOrEr1p1aQoVFikeDtkcreAdadORIRb3kGkyShRFMwkl7NIDTj15XUARopYEW6qliGyOYRCctrGcx61lMR6uGP11nZvS0No46oZ3xM1u58GwVyfWHRDO1Nfte9q7VaomPj4sG75zJfPL5nkDlBefp6Y6rGvC7keQ6jpoVDQ5kpmt49dlEkkfW9VpYSiM7tkjzbbpFF1p0aCQtKklNLiWoUJEg9c3cMkkWkkgnk3xCBBjKeIZIw2P+2CO6CWQ7Ofu8s/bZBru54/Yruf8PEbTmAGn+EtKGuHBkrUSdXU3B0CBHHx9gzKQQH72ewsXnWAmoPMSxp/FJOjnUsIMOmsmhb8MVraQjrmU4Dz/uRpIkxo7Qs6U8wMVnx5OeqmHpiiCZFOKii27Rd47fKhrQosMgGQmKANvZwJDwOF59Raaty89F5/QO1Hi8DNiNuT8ysjORkWmkFrdwopbUJEqpJEsZ6CUjHbSgQkUTNZQynq2soUqU0y26qKZ8wKZUKimaTZrLUFqoZw0LWScWs531WEmglHG9fHoiabRSH3sd9X0OZARadHTS0jcIpgJNEgSyHRw9O4dFqxKoa04heYiVrIIUxk+a8L3tcDCxfv16DK64WLVCa7iVPOe0XpVBkiSRLuWQQHJM89aHB4e6mQppExmJRh69397nvixJEnfckMizr0STauYeZeLdt1/Cu0kmJZQV848qSUW6lEMRo3D7IoyWZ/Sq+JEkiUwpHwOmWCb2boQQ7GITJluE/77xUh99zR/KB29/iM03cAaprsPC0qVLf/Rx4uLiOProoznuuONIS+t/IVSlUvGHO27l468/4JZ/X8v1T17Jm5+9xuPPPDao0jbXXvcn4lIv4agz4bKbwlx8fZhjz1GRP+z3XHLptdx1x+946J547r8tiZGlevJztFx8djxv/SedLxd7yaOUIAHKWMoGsZTNrMKAkWFMwBCxUlkZvV9Z41T4/dF56OuvvkFwhwp7JKXX9WSQTGS2lPDi0y8xZcoU5sw9idnH/5Ejzgzj6zINOCfUSjrczn2viAAIhtW9Ar/fprlNxmrtXYnhcrlQh3pfgw1UEo+dAmkYOkmPw1DPFZcO/He75goz6dY40qVc1FJUHrG0dODn2ynjjWgNkZg8jbYzk9ff7T8m8MF8PxMnHz3gvvaVQSl7z8nJYcuWLciyjKofvcFAIMCmTZsoKBhYP+hgJRQKYU9Qo9ODIWwd8Idhkiyxh3O36KaacohzctYp0WykMSP03HJvO5GIQK3uu4833nOzcXOQQyYbeOWp/nU4f/sbK399uBK5aWivyXATNQzpKa/7NmpJQ6JIo8mwlRPmqHqtPkQiYp87mE2YMAGt2cONV9u59Q43v7vRifpBidmHmfD6ZOLjoqXwTz+QwrW3tTPxiEYsej1yUIeuLZ+SUHavsTvpIJkMduyqY9Y0yEjT8OqTaTzybwf3PdKJTidR1xDi7FPjeOmxNK68pRW3WyYjTUN1XZhuV4REu4r3XsigpU3GLbtjJV6SJJFCZrTDpBBsUS8nKALoEz3ceVNirIFSnMWJz+f73s4/wZ6PViNxyTnxA14PF5xpZduOINddvufhvK09jNUS3f6kYy0cd4SZTxd4qG8MM2KojpHDdNjiJeac3cAZJ8VRMkTHzqogr77j4sJ58axY4+OsU/c4yDlHmVmwzMdvTogGA+ceZWbhMh/FQ6IP2BpNVAd1IMJhgc8vOGyakbOvbCYYFHz60XyGDh1AnOVbPPSPh0ggGT/eAR/qJUliGBNZqfoUj7maxpbeq0RGo4rfnGjh2tvbeOCOaOng0tU+jjik903o4cc9WNuH9Wtvg2TEKMxsMS5kzngVkw9rJ9KSTqZIo5Kt2HNsgCDc04BJY1Oxu9paRuA2NDJ1XAKffq0lJTmJpNRsAv6BRbYPZox6E1kUopcM5FBElhiCkw58eNGixYsbbY9Gp5UEOmhBjxEjJmTknkyMEHHY6KZrQO2udpqI/0ZAs4iRPTqO42Ias7KQaaASDy4SGHhyKXr+6w9ZRHWg9BiZe/K+6V0vW7SchEAqFmyUs552mgngYwKHDahPqseIgH4lGQCSyaSMZWSShxcPRkz9ygrYpERsIolmURfTq0winUaqY2Xd3+ymLjFw+Ur0c4lG23YWvL0AnW7fgsAajYbcghw271xJmsgmmYyejr71dNDMcCaxgzKcdBIWoVjWdbyUyCiiWnBbWIMaDSWMoZrtjGJKv8fKo5RNrCBVykIvDATwDdgAw4eH5AEDvlaEkAe8/rrpYvT40ftkB7WkRiXUsf3pMeIR3ZglK3mUsp5FhAmRSv86op20xIK59VQwhOH9ji2bIaxjEdki2ujGIsVTLEaxhTX9loICtFCHjWgwXiBQo0FlgkDTNzYSgKqnAY9QI3wQaoas3MxB6Xj7S8dgMKBTG3B2e/l8oZfZh0cDRjlZWpZ/kczsMxq4/0/R6++oWSaMqU6ymybTQBW17ESNmhSyGMN06nRbsAZthEWIAD5GMJk1LGAsM/o9tk7SYxRm4kmkjOXkiZKYD+ygmSrKiRAhl+KY9qsVO07RSQ3l2Egh5JTIdI5Cro6QiDrWLX6bWEdKRlK/x/0uho0ajnexC3soi38/V875Z5lJsKmZfZiJe/Oa6N6ajlXuvVDVZi5n7vG956aSJHHvn+K46KwdmLrG0UUbFWzFjIUKsZkcitFKuli35noqGMGephROOgb8LQAkk0Edu0gnlxV8Rr6lGF1ETzDOR3KenVefevkHyzw0NDRg0jVw1CwzuoRWIq1hjpgSx7VXWnj3Ezduj8zo4XqOnGlCpYrKmkjqCH68sUZwqWSzmZWYGfiZwyan8tXCaDn6qnV+EhJUnHVFM3fflEicRYWDEMOZRDnr0AgtiaQjE6GRqpgf2i424MUVTRSQbLhlB126WmobwozsydzdtiNIRlb/c6+BGDlsPKuXlJFHKdspQy8MpJNDhGhJsR4jY5lBJVtiGfFePOxgA0ECAz7PABixUMMOpGjLRUYxpU8lz26iDd+20Coa0KDBhRMZGS062mkmg3x2sokiMTLaLGkIGIaDpAULCbS4Enji5ei+UjJzSMmk32doheizMnL0GummE71k6DUH+SYZ5LGJlaSTiythJ6mSkbyu6TjtX2BP6D+TzGJWodVE9Yo9XpnW5jaygiP6ldIwYCJeShpQjiebQrZIK0kQyagkFR7holJdxsRpfpKyZxEf37cD+w9l90L+wBtI/WahDiYmk4lDDz30JzueJEnMm3chZ555AY2NjdEgeHq0SrC1tRVv9zZmH9p3TpxgU3PDlTbuuLmWfM8UcujbiyGg6aa4KPqb/GJxgNFjpwHwv5ffJDGQ3a/p9ZKBtiYXbW1tJCcnM3v2CUybdhjHTJsLA8Q3hRCg+mF/pxkzT+C9T1/h1Ll9YwxVtSEMppw+95u4uDjC6t7JXq00MIZDYq8lbQi7bWB/lBCvQq/d8xswYmb58gjnnNb/9pvLA2gCeypFE90l/PGuzwgF4ezTLWh6fn9vf+Tj2TeSePLpG/Z63vvCoHjVww47jMbGRp555pk+GaBer5fHHnsMh8PBEUfsH3HfXxPBYJAup4yEhCwNHEgSQhDAxwaxlHp2kUUBcbYwwWD0x6JWS5x7upUb72rv4+h2VQV54PEu/nSjjTEjBw5GGgwq1CqJdSyiWdTiES46REv0RsPAGX5GycTIQ9u5/849Dn31Bj+hsNhnTRNJkjCbtaQkqUGWyGyZyUVXOhk9rY3fnNfJstV+ZDn6QFlXpSKpaQoN1XrSG2eSFM7tFfjsEm3o0BOS/Hwz7picpOHeW5P49LVM3nshHZUKfn9JAsOK9Xz430w++G8mv7/Exq3X2EhKVFNapOf4c5u46e42bEkh3AUradfUxlLkfcJDQ8IqpPhOPvnIxJalWb06x+fnWvYp47Gycgdms5rszIHXKjLSNLR39r5e/vUfB+NG7fn76nQSJ8y2cNl58Rx+iIn6hjBrNwR589l0TEYVy1b70Gkl3n0ug1lTjWyvCDFxzJ7vq1UgfyNBIxKBb2agL1npZdO2IH5//1kcH37uQaOGO//RQX1TCINBtU+Bj6b6WvQYSSGTEAOXRMkigk4vOOE4Ew3VWlraevugi86K55DJRmaeWMcZlzTz14e7MRp737HKNoWxCvuAx7CSgMsXZsP/hhO/4zCSu0dgk5IYLk2kdGIRpROLGTNxFAC6TAnTRDBNBMtEifRRmbgjpSwvKyQzvwCVSoXP279sw8HOiiUrSWFP8wOVFM2uyZBySZYySCWbIAHq2EUeQ4kQJoshPeXvcWSQF31wkSSyGMJ21vfxhwHhp4LNDGF47L04yUYKmWxkBavEl6wTi1jPEiQkRjF1r5mdLdQhDXBrrWEHNpIIEdinzBYAkzmavWqV7NFAFdEO73sr0e+gBdNe9EtVkooQQSrZRhzxZJA74Lbp5FLBFtwiKlcTJ9liGZwC0cuuAkFE9H//EkIQIshp807rs/r8fdFIWsYxEw06KthKFdswYmYMh2CQjFiwkk4um1iB9xvZXGERooLNBI0e4sxxUSkEpF7ljr2Po4lmuAqBGSt19N+URBYyLdSTMIDGIoAGbawD8zeJiDBdqfVcfd2V3/v8VSoVhjgdIGLZ5tkUsovNyD3apuOYiQdXn+6u0WNGqGY7/p5s3hDBfsvkIHoPNhHXK/NXLxmRidAmmvps7xfeqK5gT9dvlaQiQphvJwyKEKgMPd3fiV4rwg8Gk2GfGuEdTKSlZeDt1nDjH9297muSFK32SbBFb8jWODVzj1fhstQyRBrOGGk6I6UppEpZuNWduIz1dNDCGhZgxIKLLoyYMEgDL8gasaDHSDLpMSmHMpbiwslopmHEhInejRejVUB5ZDMEFw52sYkgexbtt4jVdNBMvHXgjOq9cdNtN7JTtREJCVvDRGYd287r77gJh+GtlxIIFKxhg/Q1DaKKarGd8rgvOebcll5z092MHanHoW+gjKV00YatRy3Qip1trGWl+IINLMGHh1FM7aPpvHeivtGClSTSmH7aRG555lpe/OBZXnv7lR+l9VdeXs7U8dFr4f674+iwbuPLhUHSUzVccb6NG6+yc/Sh5phe/peLfVjiI7TH7fFFkiSRQzF7DZr0sHyND4NBwuUS3HSVjYef7mLDdhcNqgq0ko6R0hRyKCaIH5kIpYwnRBgDZjLJZ6w0I7bAlk4uyFo83uicsaEpzFV/EFx59Z/2yQbDRg5DjZZM8hkvzUQgqKeSDpqJEKFUGodaUlMkjWIoY4kQQYuWNPIACc9eGuJ104mdFCZwGPHYY925+6OLVnIowosbK4kYsVDIcCZJh1PESNpooJsu1rAQV0YLxjEQDPhpa9iOJMGEkU7OnNvEqKHR8Tg6G/epMeLBxIgRIwhYove2MGH08sCLB2pJg0BQoy0nqPNg6owGtSLfIbcRjghUKnjprTABT1yfBoa7CRHYq068XjIg9D46C7+kq+hL0o5czaW/lwmosvjj7f/4rlPdJ2bPnY3TMPD8NJjkZsqU/hd7f21IkkRmZiYZGRmxxZS1a9dy9MyBnx9POMZCKK6tX8kYIQSexF2ce4YZv1/moaclfnPGhQCEAqF+dV13ow3r6eraM1ePi4sja0hGHxmv3Tikdg45dGDN6b1x1tkX8/hLVpas7C3bUl0X4qLrZX5/3Z/7fEen0zFm0uiYnKIQAhXqXte81p3Ix58ObLuPP/fjc+55preSwIKFkVhF7jcRQnDHvW4sXXsCzGpJjactjr/eZmbkrCbmnBvh2HNUlDfO48mn39qv2cKDEvw8/PDDmT59Ol9++SUXXXQRX331FQC33norl19+OStXrmTWrFkHzQ9wX4iu8mlIsKkQBveAD5DddJJIKqOZRho57FCtZ9RwLe98vOdB77zfWCkt1jH7zAYefLKT519zcvmNLdx0dzsfvZLBqXOsrFg7sKbR6g1+Il4jQxhGhHCP/lcX1p6uwQOhtnfx59tssclWU0uYq29txefjB+k12OzZfLnIx/BhasKESHeOo6laj2vDcHQtBfzn5egNUK2JltolkspavsYhooHfkAhSI3ZQzXaGMJImUceiJf3rQb31gRsE3Hh3Gx09wUSLWSIQhEf+7eQ/D6fx5N9TSbKraWmL8Nsz4lgyP5l5N9bQPfQrOoZ8iW3mSn57hZerLjUzYUzfIHFzu2afVvoSE+34/WKvf6u1ZX5KesrXhRC89YGLz7/28srbrj7ZmEIIrrqlFa1GwhavZu45jQwv0XHT1XbmnRzH4pU+zru6mYfvSe61+v7JVx5mTtnjfN79xM1RPbIGOyuDPPWiC5UKLr2hr75oRXWQfz7jQJbBaJC49+Yk5IjE0cce9b3tUDKsGL0hGmRQo+ml2/RNmqUaktPC3HydmUAozPG/6egTAM1IVdPUKKj7cDIdS8by6ae9bZScqCLAwPYOadzoNBKJUlqfwIl3DbhWR9i+OipLEWqMvq4pq2L88B0UZ+2gbtdmOla7WbdkA19++CVnn3vh97bDwYRer4sFRvojQogM8nDhoIV6cimhgs0E8KFFRwAvTdSwU2wihUxMxLGWr6kTu2gTjWwX69nECmwks4VVVIlyqsV2NoiluOlmIocxgcNIIQsJaKOJ9SwhTLSE9Nv4hY86KtChZ7vYEAtM+YWXHaKMhp4O2wna5H1efT/z3N/gSmgHomXc45hJGjnUsL3fiVpA+PDhRt6LzlhYhNCgQUbuVSY+EMmkUcsONoilbBNrCRFgJ2WECNL2jRaZqWTRQP9lpx00o5V0jB0/9juPNxAGkwGZCGlSNsOk8ZRK40mRMmMTtQB+EkimmNFUs511YjGrpa+oSt3InMuPZEP5OmafeiQNcbv2ah8AgYwkSfjwEiZEo6ju9beLiAhbWdOjMdj/3zQoAmjRESHCRrGcNtFIt+iiRVdDXeZW7nv0z2Rn99/lciBuuv1GIkSoYAtCCCxSPJnks4aF1ItohnImeWxgKfWiMtqsUAjaRTNlLI1l7lWJbcjIe70eI4R7mobswYiZXWxmi1iDQ7TTLbqoEFtYy9eUMoEW6mP7jMdO0BtG9Y25a6QbNCnQrmqMBY1VKTJ+v3+fFwYOFoaPHoYRE4HqXA6Z08Stf27n/flunnrRQU1973vc/XfGM/ucVurTv6JFv4NGKmlIXkLitDLMJhUFDO/plD6GKrahQj3gPRXo0V2WqKeCoYxljDSdMdIh5EtD0Ul6rNj7lHaqkGK/n6GMI5kMqthGGcuop4JkMtBoBIVFfTNsvg8jRoxg+nFTWc8SIiKCvXom994Qz7BJzUyb3UJnrRWdbEGDFh9u5p4ouO9Ptn6zCusbw0gRNcOYwBBpOEWMijXMG84k7KRQwHBypeI+mX92UmikesBxttJAIqm46UaLnszMTGbNmkVmZl/d6H0lLi6Oto49zSRuuFlFY2uAp1/su6Dq9sjcfLuLboeaLqmFOml77Dcahw03jgH9gFPVSmKyzPnXtPD4X1PQaSWeebmbx/+aQqLZiFN24BDR+5NZiiNLKiCdXOqpRI2KVCkr1gRrNxIqApEAL/3Pw+mXerjyj0ncfd9L5OT0r4M3EMfNORZUeyouhjOREMHYguZuHX4AnWQgU8onWypEgxobSVSxrd/zjogwLdRjJwW1pCaf0miWcz/SDy7hQCbaELaAYWSQi09yxnRybVIS45hJHsXIRIgvMiLkIFdfuJEv3/IhSZCX6ePEo1rRirXEGzdhS0jHbh94Ef5gxmazMWryCByaVuKx0x0eOKEkLEIE1F7OvfUMjj1hj7yE32HqI222m5a2MEaDirUbAyxcYcdstg742zBioVsaeBHaI1yMHjuR0vETScrJwKfKISHrOp75z/s/eAF4IE457WR8KY5+g2oOTRslY4q+V2f3XytqtZpAaODQVyAgSExOpNa+jcA3NJ+Dwk+tbQXXXqNj8cogJ1wQ4fKr7ycxMVpZYLXFDSiVBRDQevvIA/zpz7fRkLKjl3+CqA6xK6uFq6+76oecImazmceffJMX35/IsWeHuOKWMCddGOKmv2Rz719eHrDq+r4H/ky9fRsOEQ2ef3tubBMpvP9RmMbmvv6vyxHhPy/4cYZdsd+JJEnEN47jqBPb2bB5j21a28Ocd3kn7VuyemVrO0QHaGXihiTy2puLefaFxbz0ygIuvey6/S6TIIlBzH/+4osvmD9/PrW1tbH3MjMzOfbYYznqqO8f9Pg10tbWNmCn63PmHUVry07UkopgcwqZjkm9JmshEWSr4Wv84RD5OTqmT9WwcUuQ1gobkYRmPn41naKCPdF3r1fm+HMbqG8K894LGQwt2rNifeXNrZx+gpnDpvdeNQuHBUee2EbLugJ8dFMi7XlQdQkHtexkuDSxz9j9wsc28wLOOVtLXpaWlev9bN0eJCNNzeQZ13PppVfss602bNjANVeewhvPpDDvrADZbTMIEaCBapx0oE90cvopBoaVaPnXHcmkeIeyRawmSCCa1YOGVLKxkUQ56/DgIj8+mVGzOrn7j1byc7Q4nBH+9YyLZ1/uZuVnGaxc6+PmezrIzdYiBEwco+fqi2ykJmt46X/dPPG8g+OOsPD8ay6eeSiZWdOMsU7JH3/h5Y6/d7DwnSws5t5OdsFSP29+No3b73jwe5//zp07OWfe4aQka1nwdt99+v0yE4+pIy9LQ36Olm27giTbVRTm6/joCw8mo4pjDos2eGpsDvO/D9wcP9vMFb+1IYTgkutbqKgK4fEJXG6ZU+dYuPbShF7d4T//2sObH7h56oGoRML789088byTKy+I56PPPSxY6sNskuh2yRx3pJltO4JMn2QkNUXNmg0BHM4IR84w8dhzDh69L4XPF3p575Mkvlq88Hvbob29ncOnzsDkTUX0dFEtZXzMeQohaKeJnZSRmO7nxcfTUKskzrvUgVYjkZOtIiNdxZadPlpbBe7WOEYzDa2koyFpKc+9oGFij2bp0lU+rvytnjRn3wCNLGSqkr/EYApjrZnab5lwtSjHiJn8idkE6wU1TdU0aLaTHW9D40rFHszpGetGzFYNZVu37rXMS6vV7pdOkD9XBvKHixYt4u6L/0amt39NrjViIcOZhAEjbTRSzXYEMirUxGMnmUwaqKaTZvQYkIg2wrCTghkrcSQQT1TzKSxCrOIrQgTQoWccs3qVk7uFk3LWM4qpaNFRzjq8eMiiAC062mjEhQOBoJAR0dJuqgkSQI0GD92ECaHDQGpaCu8veGefJr5CCM485SwC61XEh/eUibaIehqppoiRWKR4hBB00EIN2xnKOGrYThq52PvRo6sS5ZiwUMk2zFjQYWCo1H9QcqtYi4duxjAdFdGFKC1anHSynQ2ECTGOmdGmTkKwhdXEYSOLAtSSBlnINFMbLYnOsPLlss9/cJDr7Tff5qlbXiTN3zdTNSxCbGIlY6VDer3XPbyBDz57r9e28z+Zz03X3sJQ94R+pQH8wssuNpNKFl20UcQoqimnizbMWAngxyt1k5KZzAUXn8/rD7xLmqd3B3QhBNvZQDLpJEppBISPamk7mnTB/918LXOOn7PPcjC7mXvMCZRvKseKnTxKoqWkwkUZS7Bi7/kNZNBFG83U4cdDMhnkUIwaDetZQjLpNFHDMMb36fIJ0QDARpYzVprxjfcibGAJGeTTRStBAhgxI5DpoI0pHEEL9TjpoIhoBrx3ZAuZ+Rl0fyAhIaHNFZgnSLgdHtStRjSJEtpEicpdVXzw0fsDnvPB6gsBKioqOGPuWXR3OxnCMIqOLefIw/Qk2FQsWOLlsvNsjB7e+1pye2Te+djNUy86eemxVG64rZtdX+cQSKjl/PM1PPRghKzQUOqoQI+JYdL4PscNCD/rWUyEEOnkUSAN67ONV7hZz2LGcAjmHp1sj3BRod7AKLn/cvoq9UZapXr+++arTJjww7QNZVnmwnMvYv3iMkREQo+BJNJx4cCPl2FMiM3NarM/pWxxWp8GDADX3NzF/BdTiSAzRIoGzWQRoYla2mgkTBCQGM+sPvdqj3CxiRUUMpIkKa3PZ9tZzyimUcZSUpJS+ffbjzNkSP/3tH0lEolwzlmz+OK1aKPOSEQwakorstfM8PE+rrvaQpJdzVdf+3n83z4CDamcdmkn555h5ta7HSxeEiHVHI9aG6Hd6ybeXUAuvTOvwyLEBu0CEtK8PPNQKg8/7eC6y2zUNoR56c1uEq1ayj5LxxUMECaEjSTChHHQhgYddlLIkvo+cDeIKvxZXTzxzOMkJycPqB34fbjmymvZ8V4dqVJU5sMtutnOeuJJxI2DEUzuFbTuFl1sYiXjOIQ2mvDiYggj0ErRZyevcLOF1YR6niPSySOLAnaykW66yKcUO6lECNNMLR20MIKJrGcpY5jGNu1yNNoI3V6ZMUzv9ZAfFAHsJ2robG2mILOcP90Uzy0PTOCo6U2sXbeZT7/w8fjf7Tzz5mSGDh3OVVcNHAT5NfvDvflCAL/fz4XnXER7eTdNzhpK5PEx2Y1vUi1t4/w753HBRRdQW1vLBSdeSlZbCd2iE+OEtXz8vyQMhj0+IRgU/ObSJhwOsKeM5i9/fYZnnnyWhf9ahV30lYlzik7qbOUUOsb0O4+oSyjn0Vf/wYgRA8sr7E8qKiq49LzL0XaYMbniiRDGm9hFWmkyTz//5A8OJO0uH29qavrJS+f3Fy6Xi+uuPoYPX+p/7vnEC36kuOtJT8vhwfsfpqU+uqCnNalJylBjjTMwZuw0rvn9HwiH9zRh/vyzz/nbNY+Q4e7r1104sB+u55kXn+7z2fr167ntxj8RbA+jDuoJGXwk5STw4GP/2C+LY36/n46ODuLj479Xg6uOjg5+d/nVlK3eSCgUZiRTey1aeYSLruwV3HKDkTNOsqBSwXufeLn7L24iNUNwJ3ViCJrJdBTHtDw9wkVT4ioM8T5MGj2d3SH8LQmUiPFoJR2ykGlXN9KR0MDDTzzItGnTftC57osvHNTg526CwSButxuTyaQ0Oephb0594cLP+fCtW/H7nSxfFUIKGLEH8lAHLThVrXhNTVx4np5V6wM0t4Z54K5EJo/Xc9JZnTSVx6OyuikdITjyMC21DSHe/9SLWi0z+zATgRDc94dErHHRwFZDU4jZZzZw8nEWrr7QRpJdzeIVPm6+u5PWBjVFhRraOmRMuyb3+gFUiW0E8FNAVAhXCIGDdnaxmWSblqDag0/4OO8MM8tW+zGYS/jvK5/8YHvd9oc/snrFaxx7mJl331IR3zaceBIJE6Je2kmLrpr0TD1NtUFGhmdgwkI9FbTSgBELUWUrDxnk0UoDMnJU5DylEfR+wiFoaQ+RlGWksNBKZ5cLtydMOOTj0GkGTp1rwO2RefIFF9V1YSIhgbYziyRPMY6EcmRbC1abwN2lRdWVik/t5ILLZK65OB6TSUU4LHjnEx9PvWzjiafeIi4u7rtP+hvMOfYQujprSUvR8OifU2IZpRs2B7j1z+0cOs3Ae596aGmPUJSvxdEtEw4LLjornqICLc++3M3ilV50WomLzornsENM1DaE+eezDpzOCP9+MJWpE4zsqAhy5c2tHDnTxJyjzHi8Mk8+72TTtgB33xJtCPSfV5ys3xRAlmWuvjCBw2eYGDvSgCwLbrm3jfc/9XLF+VZGlhrwBQRDcjUsWuHjieedLHo3i43bgvz2dw4+nr96n1c97/jT9XzwxkfILgs+tROtpEeSVWglLSqTD40hiL8tnkJG0Zm7lPlvJZOequGjzz0sWxFCZ5D5+AsvTdsS8QkvEiqGMxEtOhpTlnDhRRou/a0Fi1ni0LltdG8sIk3s6ZgcERGqzau47Z4Ir7zrpK5SQ1zjaGxytGtqRERo1u6kOlSJjWQ0aHHQToggQxlLAskECVBPBW00EVH5WLZ65XdO+n/NE1wY2B8KITjxmJNQbbEST+8MiHpRSSXb0KKlkOEkkkaYMDvZFF0UwUCIYLTbLTKCSLSMAxXJZFLEyFimYESE2cZ6OmkhlSzisdNIDSpUUS1FnKjRUsp4tOhooZ7aHh0wPSaCBPDQjR4Dw5lAE7X48WDEgg83fvxo0ODFRYluNCNPLOLvD/9tn+3k8/m47qrr2b5hJ/ouC6gFfpuLMVNH43K4WL54BVJYwiaSSCOXLlp7hP5VZFFACtHsyLAIUUcFXlwY9UaaQ/UY5Wgn+iJG9gnoO0QH29RrsBkTcLqj56nDgB8PEirCBFGhwo8PG0nYSMSHl1bqkHpsHiFCClmoEyPc8Y/bOfKoHy57EwqFOOPkMwlv1mEL7clQD4oAW1lNHqXYegJ5Qgga4ndy/d+viWYIfYstW7ZwxdlXk9M2rFcWdzTotwKTzkx3pJOxkRloeh6MIyJCg6oSX7KDf7/wFCNHjkQIwW03387y+auJb0/BiAWP1E21qhytVkumfwgyMv4kJ2lDk3jquSf7dEfdV9ra2jh61jF4nT7iiCdECDUarCRQTyUqJExYiBDpye51o8dAAsnIRGinGQAbyfhwM5ppvcp5o/qoq0knhyQpqicZFmE2sgwfHgoYFtN8raYcDy7MxBEiSD6lyMjU90gF6Cwa7Jk2WmpaEX4VfryMGDOM7MI9mqRN9c3MPXEO55133oDnfLD6wt18veBrLj7/YuSwREqimjv+aOK3Z1qorgtz2Y0tvPJ4eq+FS49X5uTfNmJPULN2QxCXQ0NJkZajj9Dw3kdBqmvDBN36HikZQZqUS74YGvstuIWTTdIKgiKADiMgGM+sPtfJZvVSLr4qyL+f86OXLeiCVvySh27hpCgylkSR0es83MLJZs1SiocO4/1P3/1RzcCEEHy98Gvuv+uv1FTVEQ6HSSadIYyI+Xi3cLLTvJIxY2TefC4lNgcWQvDMf7v5x18lsjumU8464rCRSUGv725iJUgCAyaKxWjMkjXaaIUGatmJAQNuujETTzYFqFDTThMunOQzlBp2RJvMTUviv2+8+IPPtT/effc11i1/iMf/YkCjkXjmRTeP/EWP1VGEN74WSRtE6rajC9rozKrj2JOmEAr6aGpux6LbycVnCUYN09HlkDn1t900VxpIDw1Bhx6H1EqjVElWgURxoY1t29tITIBrLk0gP0fLuo1+Hnm6i9YWAynkYfOkEiJAhAhdUgvduk6GBEdi/1bjx6Dws16zmGXrl+yX7EaHw8FRhxxDYdeY2LUZEWGaqaOOCiKEsBCPETM+PGjQokNPO83kMxQ1GhqoIkKYEEFCBNGhp5jRaNHT3BMEB4gQ6fGhYVSoSSYTOylsZz1unKglFfEimXaaCBNCj5E0skkhE5BooY4RJw+heWcbOzbvxJTsYuKM2bQ31VOzsZb/u1nw71e8nH/xnZSVlXH//QN3Av81+8Pv8oUQ/f2uXbuWfz/+LIu/+pqi0LjYgrYsZBpVldjGGHnj3ddjlYfnn30hXUsC2CJJODRNeNM3c9YZesaM1lC2JcBr7wYZNe4YrrrqOnJzc5EkCaPRyCETZ2KqSOqlD98tunDmNvLAv/7GdZffgK0xnXgRfVYKigCt8bUcfsYh/PGOPwyqrb5NJBLhi8+/YNFXizEYDZx25qmUlpb+qH3+GoKfAA/87TZKsr7kknN6LxTuqgpy6U16nnvx070uSPdnByEE1151Hdu+rCDZnY1G0iKEoFPdgj+3i9fffTWWJdof1dXVtLe3k5WV9aMWgfYXQgg2bNjA7y76PZktJb2C+m7RTV3yemx2gc/ng2AcSBZmHTGTm2+7ieVLl/Pw3x8l0BWKzv0NIU6fdyrmOAuLvlyMTq9lSEkBy75egcvhRq1Vcfwpc/nthef9YO1r+BkGPxX68l1O/X9vvMgH7z7Bycf4aWoO8ckCD7sqw+i0MnJQjz8g0Gol1LpgtFunRQeyCrdTjdMb6LmBh9CgxYQZs0GNNsmJxQQGowqLWUUgIGjriOByRRAI4q1qokMSWCwq/D5BSaGO00+w8LcHffgak0gK5QGCBqropK2nb3H04TaOBJLJoJ0GulQtpGQE0OotXHzJjZyzH8p6ly9fzp/vupmOzno8zuhjXVZ2LudceBan/+Z0JEniovMuYeWiVcTLiSSRTpgQDVSgtakZPmw4epOeyYdMIisrizdfeYvNG7YghExmbhaPP/MvMjIyemvX9TiAtWsWo9MZOOLIOWRmZlJRUcGDf32YNStX4vV2o9YHCHTrUEUM0SwydZBDjpyA39uAThsiHNFwyMzjOefcy37QA293dze/Of0YOjvqMBlUaLUqDHqJQFDG0S2jVsGEUXp2Voexxqk446Q43K4IL7zhJiIMhEIRtJoAarWE1yswmzSoNFZUKgPdzgYS7WqMBhVmk0RDU5j2zgjWOBXJiRp0WghFBN1OmdZ2meFD9dxzSwJVNWEefcaBTidhi1dRUR3CHxC4vSrMRhV6bQSjUcLjFWRnajjpOAsfzg+gNpTw0MMv/qByDyEEz/77Uf774vM42l0IVRijWWDUg9cHvmCEoE9FxGciiTS0qa0MGyGYNEFL+c4Qi1f4CDenkSRnEcRHDTsQCLToo0EcjZcEewS1RmAygU6lw9GuReWx4QuFCOqdZOVEyMpScfrxFp56yQlhLZ1taoio8QaDhMIyua4pBHDjTWvCkqSjprYev0uFJDSoVSqGjikmPTOV1LR0Zs+ezdSpU/d63r/mCS7s3R86nU6uvPhqarfUY3YmECZMI9WECJLHUFRI1KsqCBEkLT2VjLx0gp4QaZlptLa1sGHVRrIpxEoCnbTRSBUq1EiAATMC0dMhXEMqOXTRQgA/ajT4eoJ7BvSECEdLOHu6nAtkrNgJESSAD5kIkqRCEtFscw3Rkn0zcbhxEiJEhi2TkvGFPPHs4z+qtLetrY1169ah0WiYMmVKbMIQCoX48IOP+PCdjxCyjKPbgaPGhbkjCQdttNOMIAJqsFgspGWkcvnvL2fa9Kmce+Z57NyyCw1a4kkkhSxA0GFoIn14Es+89G/8fj/Nzc18/tkXvP3623R3uTGZDRgM0aCIRqWlrqkOVVhNHDZUqOmmi4gUIikxieLSIm687Yb9kgHh8/m4+0/3snzhCvRhIyEpSEDyEfaHSenOxShb8Kk8uJJaOeXck7jm/3434L6WLF7Kn26+A22XCbo1BPQe2qUmxk8ex9XXXUVDXSOPPfQ4uNSoZQ1+vZtDj57FH+/8Q5+/486dO/nPk8/RUN9IQWE+F152AW1tbXw5/0s0Gg1zT5pLcXHxjz7/3axft54rLrqKztZOJFRo0CChwoeXEEHiDBYyMzNxez2EgkFcLjeBoB8LUV3bLlrppBU1aiRUJJJGQk8wtIV6ggTQosWKnQgRfHiQkQkTJEwYNZqeZiBRDVovbiKEkZFjn0UlAcBCPEH8SEjEYcOHl4guiM1ix+VxcNaF8/jDbXt/SDyYfeE3tznvnFNorGtEq5NJsMHokTpqaiM0t0aYPsHE1Ik6Nm4N8slXHlqb1Kjl6MNcPHb0ai1dkc5okbBKxid7e/za7gZVanQYeoLmERJIImwKctJZx3PaGady3hnnI3VqSSAZLy5apTq0Zj+JSSqOP9pElyPCmo1BursjBAIRfG4DprCN9EhUj7lDV0OnaKOopJSX//ff/Vr6GQqFmD9/Pq++9BqV26swqEzIqgjDRg/lj3f9gcf/+ShLFr9LQa6a+DiJTduDpKUPJeA20NXgIuyUaQtEg1ZalR61VsUhh03jst9dSlJSEl1dXTz+8BNU7arG5XZhTbAyfuI4jjv+WFJSUujq6uKv9/2N9avLUAt1tCs8WqzxcWQNTeffLz79vTJw9pUPP3iTl196lAmjIiTYBP97x0tTHaRKOUhBNSGbj6S8BP719KO9fj9bt27l1Vceo7G+msSkFE4/4wrS0zP432tv0tneybiJY5l97Gzcbjf5+fmsW7eWv//1FtpaKzHqZZxuNVOnHcENN97L+vXrefqf/6ajvQObPYFLrrqICRMmcMHZF9Gxw4nVmYwaDR2qJrx2B8+9+izDhvXNIv6hbNu2jcvOvwJVswFbOLooU8tOgvhJJgsnbQTwo8OAIKrj7KMbL15UqJB6PJmJODx0YyYOFSp8eAgSIEIIg8ZMWjibrp59RbNcQzjowIKVFDJx4aRdaiQpNYnOjg7CoQgGzOjQEcBPhDCHH3MY7nYP29fsopsuZs6eTjgSwNO1Ek/IzN/+8SKrVq1m586d/PnPfTX6dvNr9offxxd+e/u/3vs3lixYihwW6M06zrngLC6+7OJekmter5dLfnspLds7MXXYAIkOcy2S3c9Vv7+WU089vVc/gt3Brq1bt3L37fewbsUGNBEtYVWQ4eOGc+ef/0RycjKtra3866HHWLZoBQiIt1u56rorOPyIw/ejVQ4cv5bgZyQS4f6/3EJj7TJOnxPAapX47GstO6oS+PP9z5Ce3n/jyt0MZAchBB++/yHPPvkcHqcHlUbF0XOO4pIrLt7v8gY/FRUVFdx87S10NXSjDRoI6fwkZFr52yN/jZXPJyQk9NIz3U1XVxfhcJikpKQftbj5ffnZBD+rqqpYunQpDQ0NBINBbr/9diDqoHbu3MmoUaMGZRLwS+D7OHWPx8Onn35IS3MNWm0cEyZOobCwkK6uLjZs2EBNTQ0JCQm0tLTw5RcfIcKCCZOncfEll6LRaEhPT2ft2rX84eY/0tJah6QKgVCjN8Zji7cQ9HtJT8tmzoknUlO9lZrqnZjMichykNaWRopLRjJz1mx27dqKXq+npaWTLz75FKfDRWp6Jr+ZdzrDhg/DarXSUN/Af59/BYeziyNmH855552HXq8/INpdmzZt4oH7H6S2soa0zDRu/dMtjBo1aq/f+bFOvauri3feepem+iZKRwz9UaWMe6OsrIxXXn6apqZWhg0fz9ixY8nLyyM1NZV33n6NNasX4HYHSEzOYvr0wzjiiCOw2Wyx70cikT66q36/n//+90XWr1uK1Wrn5lvuICEhgc7OTl599QVqq7dgtydx3NyzGTFiBJs2beKTj16jtraalLQhFBYOZcf2tRgMWmbOOp6pU6dFV11lGYfDgSzLbNiwgWAwyJgxY8jIyODHEolE2LlzJ4FAAL1ej8/nw2KxEAqFaG1txWq1UlFRwaaNmzFbTBQXF1NdHdXq21y2herKGjxuD1ZrHKWjhxIIBKgor8Lv8ROXYCExJRGTSU1z805amzroaA9jscYxccpEzjjjDFQqFTXV26mq2km3K4wknPh8PrZuacLZ6QY5iFoXZtio0VjjE0F46Ohox+PuJCOzBKPJhl6vJxwOI8syV1xxxV4DIr/mCS58P39YXV3NyhUr0eq0HHrooTidTv736pt0O7qZMHUCc+Ye16+/8fl8vPDcC3z12ULUGhXDRpWyc8dOtm/fgUGv59zfnsv5F5zPmjVr8Pl81NXV4XQ4ibdFy0Rqqmso21hGe2sHebm5TD1kKsnJyUQiEcrLyxkxYgQzZszoVdXQ2dnJnbffxbqV64kQJn9IAcOGlvKbs0/fr4Gv78POnTt54ZkXaWtpp3RkKeddcM6AmTYul4v/vvgyZes20t7WTunwoZw+77Tv9J/fZtWqVbzw7AuEgmFmH3c0x594/D53df++BAIBWlpasFgs2O12WlpaePE/L1FdWUNufg7nXnDOd05mIVo+u2rVKhoaGsjMzGTy5MlkZmbG7glCCGpra/H7/eTl5Q2Kf/+hhEIhPv34UxZ++TXlO8sJRyIMHVrC/10fzVz5NrIss2zZMupq68jMip7r559/zicffYrD2UVycjLJKcno9XqELEiwJ5CXl8eCrxawbu06Ojs70ar02BKsaPVaXA4PKSlJjJ0wDleXi2AkiEFnwGAyUFxaRE5ODoWFhWzevJkv5n9BSA4zZsxoli5dSmtzK8NHDueWW275Xprgii/cQ3l5OUuXfoEQMHToGIYMGcL28u28/84HBEIB5hx/HMceeyyRSAS/38/CBQtZ9vVynC4nqekpFBUVceycY7HZbDQ1NbF8+VI6OzvJzs4lMTGRTz78lI7WDoYUFXDWeWfFMleEEKxZs4Y3//cmddX1FOQXcPJvTiIvL4/NmzdRW7OLpOR0Dj/8yNjvZNu2bTz494eoq61l6LChXH3N1RQW/jCtz++LEAK/349er+/VNVuWZXbt2kUkEqGoqAiNJprl2tLSQnNzMykpKSQkJKDVamNz6X2dGwohWLlyJV98Gl30OP7kuQwfPvy7v/gjkGWZbdu24fV6KS4uxmQysWrVKjweD0OHDt1nLc1v8u05stvtxuVykZiY+J2+fXcSwRsvv0nA52fGETOYe/ycQXk+iEQifPnFl6xZsRaL1cKsw2ciyzKvv/QG28t3oDfpKBleTFN9MyazkcuuuIzS0lKEEGzcuJHKykqam5vp7nRRW1+L0+EkzmLhmOOO4bi5xyHLMl8vXMTXX3yNKc5EKBJk144K2ls68Pu9pKalcsGlF3D00UfHrrlt27bx1ONPs2XjVjIy0zn6uKNYsngJsixTX9vA2PFj8QW8RCIRRo8ezezZs6mqquKtt96iuLiYyy+/fMDz/TX7w30Nfu4r27Zt47233icYCHLEMYczbdq0foM03772w+EwLpcLi8VyUOlT/1qCn7tpb2/nyy8/xe/zMHbc1O89z/212eH70NzcTEtLC6mpqb0yU39OtvhZBD//+9//8sEHH/R67/XXXwegtbWVa665hvPOO4/jjjtuMA7/s2ewnfr34ed00R5oFFtEUewQZX/Z4d577yU3N5dzzz0XiE7M//jHP5KamsrVV1+N1+vlgQceIDs7m0svvXTA/fyaJ7ig+MOfE4odoih22MPPyRaKLxx8fk5/7wONYosoih2i7C87bNy4kQ8//JDLLruMxMRE3G43//jHP3A4HLFtDAYDv/vd7/aaMPBr9oc/B18IyrW/G8UOURQ77OHnZIt98YWa795k31mwYAEffPAB48eP58wzz2Tp0qW8++67sc9TUlIoLCxkzZo1B23wU0FB4dePy+XqlXlbU1NDIBBg2rRpaLVa4uPjGTFiBNu2bTtwg1RQUFD4Cdi+fTsLFy6ktrYWn8/X72RZkiQefPD7NwRUUFBQ+KUxatSoXplmFouFG2+8kRUrVtDe3o7dbmfChAm95o8KCgoKCj+eQQl+fvbZZ2RmZnL99dejVqtZuXJln20yMjLYtGnTYBxeQUFB4WeBJEmEw+HY64qKaPOPoqKi2HtmsxmPx/OTj01BQUHhp6KsrIwXXngBIQQJCQmkpqb2KkVWUFBQOJgxmUwcfvivQx9SQUFB4efKoAQ/6+vrOeKII/aq32Sz2eju7h6MwysoKCj8LLDb7ezatSv2uqysjMTExF6ai06n80d3fVZQUFD4OTN//ny0Wi0XXXTRT657q6CgoKCgoKCgoDAowU+VStUr26k/Ojs7ezWIUFBQUPi1MXHiRN5//30eeugh1Go1DQ0NHHXUUb22qa+v/9VqNikoKChAVOt9woQJSuBTQUFBAQiHw2zatCkmAyLLcp9tJEli3rx5B2B0CgoKCr9OBiX4mZOTw5YtW5Blud+ypkAgwKZNmygoKBiMwysoKCj8LJgxYwY1NTWUlZUBMHToUI488sjY57W1tTQ3N3PMMcccqCEqKCgoDDpms/k7u0IrKCgoHAx0dnbyxBNP0N7e/p3bKsFPBQUFhf3HoAQ/DzvsMJ566imeeeYZLrzwwl6feb1ennzySRwOBxdccMFgHF5BQUHhZ4FGo+H888/H7/cD9Ml2t9vt3HDDDb3K4BUUFBR+bYwZM4bt27cTiUT2KomkoKCg8Gvn3Xffpb29nQkTJjB58mRsNpuigaygoKDwEzAowc/DDz+czZs38+WXX7J06dKYnt2tt95KQ0MDgUCAWbNmMWXKlME4vIKCgsLPioEkPiwWCxaL5ScejYKCgsJPy5w5c6itreWFF17g5JNPJiEh4UAPSUFBQeGAsGPHDoqKijj77LMP9FAUFBQUDioGJfgJcM011zBs2DDmz59PbW0tAJWVlWRmZnLsscf20b1TUFBQ+LVSX1/PunXraGlpIRQKceWVVwLR0qeamhqKi4sxm80HeJQKCgoK+4d77rmnz3uRSITq6mo2bdqE0WjEaDT2+93bb799sIenoKCgcMAQQpCVlXWgh6GgoKBw0DFowU+AI488kiOPPJJgMIjb7cZkMilNjhQUFA4q3n//fRYsWNDvZ0IIXnrpJU488URmzZr1E49MQUFBYXCQZRlJknq9p1KpemV8CiF+6mEpKCgoHHDy8vJoaWk50MNQUFBQOOgYlODnGWecwfTp07nmmmsA0Ol0iqadgoLCQcfKlStZsGABw4cPZ86cOaxbt44vvvgi9nliYiI5OTls3rxZCX4qKCj8arjjjjsO9BAUFBQUfpYcf/zxPProo2zYsIExY8Yc6OEoKCgoHDQMSvDTZDKRmJg4GLtWUFBQ+MWwZMkSUlNTueCCC1Cr1f02+khJSWHHjh0HYHQKCgoKCgoKCgqDyaefftrnvaKiIl544QWWLl1KZmZmv5WRkiQxe/bsn2KICgoKCgcFgxL8LCwspKamZjB2vU/Mnz+f999/H4fDQVZWFueffz6lpaX9brtlyxbuuuuuPu8/9NBDZGZmxl6vWLGC119/nZaWFlJTU5k3bx6TJk0atHNQUFD45dLS0sKUKVP22t04Li4Ot9s96GNR/KGCgsKB4p577mHmzJl7zXBfunQpX3311aBrfiq+UEFB4adk/vz5A362a9cudu3aNeDngx38VPyhgoLCwcSgBD9PP/107rzzThYuXMihhx46GIf4TpYtW8bzzz/PxRdfTElJCV988QX33XcfDz30EElJSQN+7+GHH451pwewWq2xf+/YsYOHH36YM844g0mTJrFq1Soeeugh7r77boqKigb1fBQUFH55qFQqIpHIXrfp7u5Gr9cP6jgUf6igoHAg6ezsxOfz7XUbn89HZ2fnoI5D8YUKCgo/NVddddWBHkK/KP5QQUHhYGNQgp8bN25k+PDhPPHEE3z66acUFhYSHx/fR/we4LTTThuMIfDhhx9y+OGHc8QRRwBw/vnnU1ZWxmeffcZZZ5014Pfi4+MH7Lr80UcfMWrUKE4++WQATj75ZLZu3cpHH33Etddeu9/PQUFB4ZdNeno6O3fuRJZlVCpVn8+DwSA7duwY9K6fij9UUFD4ueP3+9FoBrUPp+ILFRQUfnIKCwsP9BD6RfGHCgoKBxuDMsv83//+F/t3VVUVVVVVA247GMHPcDhMZWUlJ510Uq/3R40axfbt2/f63ZtuuolQKERWVhannHIKI0aMiH22Y8cO5syZ02v70aNH8/HHHw+4v1AoRCgUir2WJAmj0Rj794Fk9/EP9Dh+Dii2iKLYIcr+ssOUKVN47bXXePPNNzn11FN77d/v9/Pqq6/S3d3NKaecMmg2V/zh90O59qModoii2GEPP9QW3y7l7OrqoqKios92QggcDgdr1qwhJSVF8YWKL/zZoNgiimKHKL8mO/xc/OHP2Rd+cww/h7EcSBQ7RFHssIdfqi0GJfh5oLt8dnd3I8sy8fHxvd6Pj4/H4XD0+52EhAQuvfRSCgoKCIfDLFq0iHvuuYc77riDYcOGAeBwOLDZbL2+Z7PZBtwnwDvvvMObb74Ze52fn89f//pXkpOTf9C5DQZpaWkHegg/GxRbRFHsEOXH2uHkk0+mrq6OpUuXsn79+liZ0KOPPkpDQwOBQIBZs2Zx7LHH7o/h9oviD/cN5dqPotghimKHPeyrLb6d5bNq1SpWrVq11++cc845pKen7+vQvheKL9w3lGt/D4otoih2iPJj7bB169bv3EalUmE0GklLSxsUaaSfiz/8JfhCUK793Sh2iKLYYQ+/NFsMSvBztwM80PQXiR4oOp2RkUFGRkbsdXFxMe3t7XzwwQd7PR8hxF4j3ieffDJz587tc/y2tjbC4fB3nsNgIkkSaWlpNDc3I4Q4oGM50Ci2iKLYIcr+tMPpp59OZmYmixcvpqmpCYDKykpSU1OZOXMm06dPj70/EBqN5kdPBBV/uHeUaz+KYocoih328ENt8c1GHfPnz2fIkCH9ln+qVCpMJhNFRUWkpaXt1R8qvnDwUa79PSi2iKLYIcr+skN/TYP2dsySkhJOPPHEPgtDvwZ/+HP2haBc+7tR7BBFscMefk622BdfOLjiSgcIq9WKSqXqs8rkdDr7rHDtjeLiYhYvXhx73d/K1XftU6vVotVq+/3sQF8ouxFC/GzGcqBRbBFFsUOU/WWHqVOnMnXqVILBID6fD4PBEFvJH2w7K/5w31Cu/SiKHaIodtjDvtrimGOOif17165dTJo06Ts7/g6mrRVfuG8o1/4eFFtEUewQ5cfa4eijj6a2tpby8nJSUlLIy8sjLi4Ol8tFTU0NLS0tlJaWkpiYSH19PeXl5VRXV3PdddeRkpKyX87h5+IPfwm+EJRrfzeKHaIodtjDL80WfTtw/EhCoRDd3d293pNlmUWLFvHCCy/w/PPPs2LFiv192F5oNBoKCgrYuHFjr/c3btxISUnJ995PVVVVr9T94uJiNm3a1GefxcXFP2q8CgoKBwc6nY74+PhB7+7+TRR/qKCgcKCx2+14vd4DOgbFFyooKPwcKC4uZteuXcybN49bb72VefPmMXfuXObNm8ctt9zCvHnz2LlzJ2PHjuX3v/89Z599Nn6/n88++2y/jUHxhwoKCgcj+zX4+corr3DBBRdwySWXcNVVV7Flyxa8Xi+33norjz32GB9//DGffPIJDz30EPfddx+yLO/Pw/di7ty5fPnll3z11VfU19fz/PPP097ezlFHHRUb67/+9a/Y9h999BGrVq2iqamJuro6XnnlFVauXNkrc+G4446jrKyMd999l4aGBt599102bdrUR9hZQUFB4dvIsozT6aSrq6vf/wcTxR8qKCgcSNatW4fL5TrQw1B8oYKCwgHn448/ZtiwYQNmwk+aNIlhw4bx0UcfATBhwgQKCwvZuXPnfh2H4g8VFBQONvZb2fvChQt577330Ov15Ofn09jYyCOPPML06dOprq5mxowZFBYW4na7WbhwIWVlZcyfP3/QGn1MmzYNl8vFW2+9RVdXF9nZ2dx6660xPYCuri7a29tj24fDYV566SU6OzvR6XRkZ2dzyy23MG7cuNg2JSUlXHvttbz22mu8/vrrpKWlce2111JUVDQo56CgoPDLZ+3atXz11Vc0NzcPuOAjSRIPPvjgoI1B8YcKCgoHkqSkpD5VQQcCxRcqKCgcaOrr65k5c+Zet0lJSaG8vDz2OiMjg8rKyv06DsUfKigoHGxIYj8V6d9xxx3U1tbyt7/9jeTkZNrb27npppvw+/2cfvrpnHzyybFtvV4v11xzDampqfz5z3/eH4f/xdHW1kYoFDqgY5AkifT0dJqamn5RWg2DgWKLKIodouwvOyxYsID3338ftVpNQUFBTGOpP84666wB96PVan92nS/3J4o//Pmg2CGKYoc97A9bLFy4kM8//5wbb7yxTyfgfUHxhYOPcu3vQbFFFMUOUfaXHf7whz+Qn5/PJZdcMuA2Tz/9NNXV1dx3330AvP3226xZsyb2Gn7d/vDn4AtBufZ3o9ghimKHPfycbLEvvnC/ZX7W1tYyceLE2IGTkpIYP348ixYt6rO6ZTKZmDBhAsuXL99fh1dQUFD42bFo0SLi4+O59tprf9QDv4KCgsIvmZEjR7Jjxw4eeeQRDj/8cHJycoiLi+u3A3BCQsIBGKGCgoLCT0NxcTFlZWUsXLiQGTNmoFarY59FIhEWLVrEtm3bGDNmTOz95uZmZR6poKCg8CPZb8FPr9dLYmJir/d2v7bb7X22t9vt+P3+/XV4BQUFhZ8dbrebadOmKRNWBQWFg5p777039u+33357wO0GWwJEQUFB4UBzwgknUFlZyXvvvcdXX31FdnY2FosFt9tNfX093d3dxMXFcfzxxwPQ3d1NQ0MD06dPP8AjV1BQUPhls9+Cn0Cvlatvvu5vZb+/9xQUFBR+TaSmph7wDscKCgoKB5oJEyYo8z4FBQUFoglA119/PR988AFlZWVs3bo19plGo2H8+PHMnTs3tnButVoPWpk4BQUFhf3Jfg1+KigoKCjs4dBDD+Wtt96is7Oz3wx4BQUFhYOBs88++0APQUFBQeFnQ3x8POeccw5nnnkmra2t+P1+DAYDKSkpaDTK47mCgoLCYLBfvWt5eTnvvfder9cA77//fh8h1G92sFNQUFD4NTJhwgRcLhePPPII06dPJzMzE4PB0O+2Q4YM+YlHp6CgoKCgoKCgcKDQaDRkZGQc6GEoKCgoHBTs1+Dnpk2b2LRpU5/3X3755f15GAUFBYVfDD6fD5/PxyeffLLX7R566KGfaEQKCgoKB46qqioaGhrw+XwYDAYyMzMpKCg40MNSUFBQUFBQUFD4FbPfgp9XXHHF/tqVgoKCwq+Cjz/+mM8//xyLxcK4ceOwWq2oVKoDPSwFBQWFn5zq6mpeeeUV2tra+nyWnJzMvHnzyM/PPwAjU1BQUPhp2b59OwsXLqS2thafz9enQhKUBnAKCgoK+5v9Fvw89NBD99euFBQUFH4VrFy5kuTkZK6//nr0ev2BHo6CgoLCAaG5uZknnniCYDBISUkJhYWFWK1WXC4Xu3btory8nCeffJLrrruOtLS0Az1cBQUFhUGjrKyMF154ASEECQkJpKamKgvjCgoKCj8BiqKygoKCwiDh8/kYN26cEvhUUFA4qJk/fz7hcJjLL7+ckpKSXp8dccQRbN++naeffpr58+fz29/+9gCNUkFBQWHwmT9/Plqtlosuuoji4uIDPRwFBQWFg4ZBCX6++OKLnHXWWXvtVtfR0cG//vUv7rjjjsEYwq+KpqYmWlpaSEtLIy0tjcrKSnbu3ElcXBzDhw+nra0Ns9lMRUUFHo+HESNGkJmZ2Wc/LS0tbNq0Cb1ez8SJEzEajfs8lp07d9LS0kJ2dja5ubm9Ptu1axdNTU0HjX5XMBhk+/btAAwdOhStVnvAxrFjxw4AEhISaG9vJzU1NZY9s23bNnbs2EF8fDzTpk1Dp9MNuC8hBH6/H1mWkSQJiAbwli9fTkNDAyNHjmT06NGxz36JyLLM2rVraW9vJz8/n6FDh+51+93adJmZmbS1tREKhcjJyUGr1dLZ2UlbWxsWi4XU1NRePi8QCJCcnIzD4RjkMzo4cLlcvPnmm1RWVpKfn8+QIUMoKSnBbrej0+kQQrBx40Y2bNhAR0cHycnJzJo1i8rKSqqqqpDlIGazFaeji527ysnMzOOMM84kMTGRpUuXUltbi0qloqmpCZ/Ph1oNaWmZjBw5EpVKRVJSEikpKTQ2NtLQ0MC6dWswGIwcdtjhGI1GKisrkWUZo9HIrl27WLduHVWVVQgRIb9gCBdddBFjxoz5SW3W3t5OVVUVNpuNwsLC7/W7FUIQCAT6/ay2tpb3338XlSQzbvwUJk+e3Gef3d3dNDc3Y7fbSUpKYteuXXR0dJCXl0dqaup+Oa/+6OzsxOv10tzcTHV1NZs3byYQCFBSUsLkyZMpLS2loqKChoYG0tLSUKlUrF+/FoPBxKxZs7BarQPue9euXWzevJm6uhosFjMFBUUUFBRQXV2NWq1m3LhxAHzxxXzq6yrRaC0YjSa6urooKirC5XLhcrmora2lqamBzIwUZsw8nBkzZqFWqwfNJg6Hg8WLF9Pc3Ehx8VAmTpyIRqOhvLycrq4uMjMzKSwsBKCtrY2NGzei1WqZNGkSQgjKy8sxm81kZmby/HPP8vbbr+FwOikuHsa5515AUVFRbLvW1lays7MpKCjA5/OxevVqysrKcLu7SU/PZOfOnYwZM4bi4mLWr1/Prl07sNuTmDFjBjqdjpKSEkaPHh27lyl8N06nk1WrVuH3+1GpVCQmJjJ69GjUajWffPIJVVVVDB8+nKOOOir2nW3btrFgwVckJNg59NBDY/OH/Px8Ojo6aG5uJicnh+OOOw4At9tNTU0NVquVYDDI1q1b6ejowGIxMX78xJhMgSzLuFwuDAZDbLEvEomwYcMGPB4PeXl5eDweDAYDeXl5P8kcoquriyVLlhAOB5k4cTJZWVkDbtvd3Y3H4yEpKemAzeX2Bz6fj0WLFuF0djF06DBGjRr1vb63+14RHx9PRkYGb7zxBtXVVSQk2Bk/fjwjRowgPT09tn13dzdr164lEAiQm5tLaWlpr/3tnmc1NzczZswYsrOzqaysZNWqpahUGmbNOnzQ7gft7e0sW7YMr7eb/PwiJk2a1Ot6C4fDtLS04PP5aGpqQq/X09TUxMaNG8nMzGTevHmx56OOjg42b96MTqdj/Pjx6PV6gsEgL7zwPNu2biQ3r5ALL7xor/Pqb1JRUUF7ezstLS2MGjUKv99PfX09BoOBhQsXotPpmDlzJjabbTBM86ukra2N119/HafDSWpaKsnJyfh8PhYuWIjX4yU1PRWETCgUQKc3MWTIEEpLSxkyZAhpaWls2LCByspKLBYLI0aMIDs7m1AoxMKFC/n4w4/RaLRcdMmFPP/8f9iyZR0qlYaS4qFMP+QwHI5Otm7dgMcTJD+/kLFjx1JaWsrGjWV0dLSQm1vI5MmTqaur4/F/Pk5dbR1ao4YEmwa3O0BWRjGjx47iuDnH/aBn8oGQZZl169bR2dlJTk4OKpUKtVpNfn5+nwzjUCiEWq0mFArR1taG3+/HYDCQlpbWJ44jhKCpqYlwOExGRsaA2cpCCNauXcuWLRswGuM47rg5bNmyhZrqGtLS05g2bRrbt2+npaWFnJyc2Dzkp8Dv9/P666+wedNa1BozeXkFmEwmjjnmGBITE3njjdf47JO3CYclJk6ZybRp08jNzWXTpk0sW7Qcf8DPUcccicViwWKxkJ2djclkorGxkVdeeQlXdwclQ0eSmprB9u1bCQW6sMQlMnrMZNLT05EkCbVaTVxcHI2NjVitVpKTkwflntja2sqCBQt47j/P0dbSQV5+DpdcdgnLl6xg89ZNeFweOjo60aq0DCnNpaRkKEOGFHHMMcewePFivvjiA/Q6A6eedjayLLNt2zbc3W7irHHMmDmDwsJCKioqeO+992JVPSUlJWzYsIG1a9eyfOlyPC4f6VmpHH7E4UyePJmioiIgKvvx3HPPsb18B7l5OZx88slMnjyZrVu3smjRIiQJjjjiSEaMGLHf7SKJ/kRGfiRnnHEGeXl5/P73v++3g93KlSt5+umncbvdvP766/v78L8IdgdR9sauXbv42/3XE29upzAPyraE2VHRTUaajkDAQ2t7GJ9fRqdVY9ALstI11DVGcHtktFo1WdkFnPabS5g+/VBuvP58NFItxx6ux+NV8/liLWPHH81vzriQ22+7mtrqLURkGUkCm9WESm0mHFFhTzCiN8RhsxeyYe0njB4GJYVaNmwO0+XO4O57n8Lh6ORPt1+NXuPAbJQJhQWt7ZCRWcTlV97KIYfM/GmM+iOQJIn09HSampr61d35JrIs8+QTf2fZ4veZMh6EgJXrJGYedgqXXHrdTxYY7Ozs5JabLqNi1wb0ekFXVwizWUKjkfD7waBXEwxJZGcaOOdUHY0tEm99GKBk2DRuufU+EhMTY/sKh8P8++mHWfjVO6QkqXC5IyQmF6HVWdi+dQEjh8KOyiBt7WFCYYnS4dN55NFnBuxcHolE8Pl8dHZ28tZbrxHwORg6bCzHHHP8gN/5oQghiEQiAKxfvx6fz8ewYcNISkrqs91777zHXXfcjskQQCWrEOE44uzJ/PPfj/a5+a5asYrrr/09aqkLrVbg8YVQq3TMOMTKijXdSFIIrVag10IoDG6vhN1eSGOVA4/TjSxFSMtJYMSY8Xjcrdx9z4MsXPAJq1Z+iUaj5YijTuPoo4/7Xg9aWq2W5OTk/We0nxl784eRSISLLzyVHTvWYzKo0GjA5ZZJsKnJSFVTUx/G5VEBMsUFagpy1KzdGGRHZQizSSI5UYMQAme3jMGgIjdLy2lzLWg08MIb3VRUhYjIMgnxatRqFUfNMlLXEGLdpiBWiwqpZ27X2RVBq1URiQgCQYHPKyHCKiRUhEICkzVEfo6G9i7BkTNNJMRLvDffg1YjkZOppaEpTEcX3HXvkxx11NGDas+Ojg7+76rrqdvZiN5nIqINEbEEuf7W6zh2zrH9+qi6ujruuev/qKzYRjgcIRQRmIwmUpJtOLs9dDvbyc1WMXqYjtqGMDX1Mi5PHHOOP52RI8cyYsQoHnzgD7icOxmSE2FtWTctbQFmTE1gSK6Ojdsk/OEM/nTnP/drWfPChV/y2L/uobOjgVAwxPjReiaNNbCrOsjKNX7UGmhplUECW7wKnUaiyxmhtEjHkbOMrN8UpmwLpGYUc8edD5OXl0c4HObDDz/g2af/jqOrEa1WIs4CV11oQ6eVeOE1L1vLQxh1avILBdt2+ImzqLnknHhKCnWsXOfnlbddCDmCWqPm5OMsFORoWbTCx+oNfoIhgUYtIakM3Hjz3znuuON/8Pn7/X4+/OBtFi54l4Dfz+ixMznjzN/yzNMPsHLFR4SCXooLtMTFqVi51k9zSwQpoiHOKuH3SXQ5ZOxJYTLSNQRDgo4OGZUGku0q0lO1VNeF8PlkLj4nntHD9Sxd7ePN9934gmA2p2IyyIwfLUhKEGzbJVi7wYnFJHP6CRYsZokP5ntpbg0zcuzxNDfVEAm1M2VchMnjwuyqDPPK226S00p5/ImXWLZsGQsWLOCBBx4Y8HwPZl/4zW3OPeck2tvqIKTF79Jhi6QTlsO4LPXoDBEMeglkCRGR0Bgk0jIKaajZQTgs43RKENahkXWEVAG0hiBJqTLd3QKTUU0oCH4fIEkEvCp0piBhvx6tSo3RJKE1BvEGguRkxWMwZZGVVcCqlV+j0wWJRAR6QzweTwCtxkuSXU0wKPB4ZZqbBSGPAa1Zx++v+z2XXHbxfrNbbW0tb735HM1NNcRZ03A62unu2syJRwfR6+HThTpCcgH33PcEcXFxse99/PGHPPavvxAJOUlM1NDWJjFy9GTuufdBVq5cyZOPPE1XexcREeGk00/koksvxGQy9Tq22+3mnbdfZdmST5AkiSnTjyE5OYtQKMTIkSMHXcc2EAhw3bWXs3njAkxGiUBQYNRLZGaYqKw1oFGH6ejsQpIEIKFWQSgkYTCqMZrsBPwetJogCfHQ0SVjNMC8k+MIhwUvv+WiyyljMkIkoiY9q5Sujkp0mgBmk4ouZwSfTyYcUWGOS0WFH3/Ah0YKoNNJ6HQSPr+MPwClhTouOTeeQFDmsf84aWwOYzSqsMYZMVnSmXf21cyZc9IPnkN/8vG7PP7YfXR2tqLXgi8go9dJeLwi+jeTDAhZJhwMopIhEpExWIKMGaFlR2WYMcP1GI0qPlvoxe0Bj1MiFFRhiRMkJEioNAKfX+APhCnM13L0oWaWr/axvTJEfJwGjdaMRpdCW0sLsnBh0EEorEKttuJoj+DzBFFrI9hsMGrCEbQ0NlNbtY0utw9VRE+SlIxW0tMl2skoSOftD9/BYrHs9Zx/zf7wu3xhKBTiiJmH4fPXo1OrcTnUBIIgS2EKCwUOh0COaNAZIggpgixL+NusEDDjljqxJAQJhkKEfEbMsg2TsOKWnHhwkpAcIitTi9sVoaYuhBwwopY0gIw+LojVJhMKQHuLFosUj0bS4MYB2gBBP+jUOlQqCWtChI6uMJqQhThsaNObOeUEAycdZ6bLEeGxp73s2qYlorJyxXWXce755/wom4VCIT7/7COeevJepo0PUJCrZvEKHzsqghTk6qlp0HHm2VdzzjmX8OrLr/HCv18k4Ari7HbiD/kwYCQs+QmJEBpJi9FkYsS4kRxxzGGsWb2G9au/QERCSEJPKBLHOeefwxVXXw7A8uXLWblsFZu3bmbD+mWowhF0sp5AEJxePwkkIwNBvHglFzNmGpk728yWHWoqa+O49bZH+lSF/Fi6u7t5/bXnWLr4I1SqCC2tPrqdjcSZJXwBwejhemZMMVJTG+KjLz14vTIajUR6ihpZFugNKrxemfLNGuzhbJJEBiECNGl2YU52c9ihajZui9DpCKPTCE6dayYYhK+W+mjvCOMPCPR6CVkGFQK1RsLnF8gyJCeqMZlUdHZFMJtURGQVWTkjuePOR/okl+0rHo+Hyy+6kkWLF6JBh51UUsgkRJB6KvDjJSPBjFYn4/XLtDn9pGWGsNnUtLQG6epSIYV1SCqBLEto0JFMOmo0tNOEMHiwWEP4AjIelwoha5AJk2BTExcngQBftxa6E3HhwIQFEHTjRBBBADqVmpQUiQS7QEamvTOC0xWCiBaNSo1WH8FkkRFoeOSfrzNx4sS9nvO++MJBCX6+8cYb/D97/xkgRbl1/cO/6px7cibnjCAZRIKSBBVEMpKDgiCigBhJCqgElRwlGwAJSlAUEAMiOecwOXVP51RV74eWwTkz4wHvc97n/9w+6xPTXXR37ara177W3nvtbdu2oVKpeO6552jfvj0QrlBbvXo1Bw4cwGKxMHr06MKKiX8a/p1Tv3PnDpMm9mLdQgXJiSocTpEOvdJAgLYtDHRqb+C3k14+WeHgrVeiOPiTF39AJi1T5KWREXRsY8Trk1iz2cn8ZTae6mTE6ZZRKaFzeyOd2hqYMjOXr/a48fpkBEnBwN5mXnkhAqtFid8vsXm7k892uDAaBM5fCvBoCz3xsSp6P2WmSkUN6Zkh2va4Q4FDIsKiJDlRxahBFm7cCrH3Bw9+n0zZshFUr9Of4SNe+v+jdR8cD0J+Tp82kZrljvD8IE1hkCbLMvOWBbiT24ZJU2b913/vb7/9zDtvDmXqOAOd2xnw+sJB6vZvXKxflEC+TeKN2bn0etJMZnaI42f8vPpCJJIM7y/K59S5EILCQGxcCkZTLKdOHGbCKCsjB1pRKsPndOV6gGeGZlDgFImNVjJvWhwtm+hxuSWWry9g4Qo77R/ryauT3ircTOTm5vLRwmlcuXgUlcJGVk6ACKuCCIuCAgd4AxGMmzCDtm07/I9tcOLECWa8MwavJwu9DnLyQgiCgNWsoMApodOpSUyIIjPLQ0GeCq9dwBty0rSJktWfRBFpVfLVHjfT5hSQk6OjS9eulKmQwrHfvuHKpUsEfBITRlsY/pwZo0FBXr7IewsK2LTNwaefxNCmpRFBEDh70c+bs/No1VTPx0vdRGQ8hCPmIpFxQcqVT8ErxmAwxWLLT6V1U4mH64bJ0l9PiBw/o6XfgOcxm800bty41HP93xzgwl/7w97PPo4t/wrL5sZx7nKAJWsLWL0gnlrV7kkJHP7Fw+BxWTzxuBGzUcH3R7zo9QIBv4QkC3Rsa+DAYQ/D+kfQ/GEdu791s3OfG7NJgd8vcf5yAKUSenY1ceBHLw3r6njz5WhiopUEgzLb97hYsqYASZKZPjmayTPyqFJRTbcORjKzRbbt8HPxuheLBSqWV+P3y9jsEgtmxtLs4XvZ/HOX/Dz1XAYz3/uURx757ySF3G43T3XqjuV6Iias2NWpuGIuk1JWQlaKuANRDBoyga7dnkGWZU6ePMn27ds5sP9TyiQpUCgE+vUwk5Sg4oefvBz51UtIlNm4JJHyZe4R9RlZIZ4elM6gPmZ+OyGxbbuP5DgNGq2MOSqI0x3ixeGR9HnKjEYT9imXrwUYNlHBspW7/seVLfn5+Ux6ZRhZGSfIyRXRagVqVtVgtSgol6Kh/zNm4mOVdOydhl6nYNbUGBrV1yJJsHu/m0nTc6lYTk1yoooLVwJUrqDi8vUQOXl67A4PVqNI2RQ1lj/8SXKCilupAapV1HIzNQjIXLwoUb26ApNRyRcrEwt9J4DbI/FYz1T0egVTx0fRtmWYMLmdGuSZYRl8sSKBK9eDTHwnj+Gj59C9+zMPbIPbt28zangPrGYbECb4JQl0WgGbXSQyQsm3nydjMt2rLt283cFHKwtYOjcWh1Nm4Qo7vxwN0LG9lvOXgtSoqkGhgGu3gowaGEH3LiYO/uxh1nwbX6xMxGxScOW6n0eeyMJpU6HXKEEVokJlEY0G0jKC9Oth4dUxUVjM4e/94ScPizbUIxDwsOzdW8TF3KsmEUWZ3iMzOHHGR6OmTxEVFcsbb7xR6jn/k30hhKsZH23ViMjIIKJPjWyLRRfhwRXyEBT8NHtYR+d2Bm6lihz+xUswJJOWKmE0yYRECb9biymnOmp9kILIy0REQkyUEp9PIjtXpHwZFV6/THaOiL1ARK1SEhetJj5Ky51UCTkvBr/DAMk3GDZEy4YvHPh8MqIEkVYFGxfH06lvJtMnRfNMVxNKpUAgILNyYwEbtzoZMcDC1996OHsxgMerYetXh/5HFYAFBQW8PGEYOVlnMemDKBSQkqgi3y4SDEGfp8wcO+0jLSOETivw8zEFHR7ry5PPdGPOexORQzfweiUa1NViMSv5+Tcvoihz6bICi68sKYEqaAUdftlHmvEkYkQu9erXp3PX/nTs+ATXr1/jrdeHMrJfiKc6aZn7kZNVqwPoHCloZD1ijA/MIZLLqVApJSIi4+nT78V/u5G7X3g8Hh5vV48Jo4wM7WtBrRb45js3sz+2kZ4ZolplDYP7WAgGZb7c5UQS4XZ6CFmCGlU12OwSl68HEATwBWQeqq2lcnk1V64HUasFOrc3Iokym7a5iLQKnDrn45FmRk6fD5Obbo+M2yMiyTIpiRqcrjDh+MwTJkYPjuBOWpCX3syhwCFhd0i0b2Wgawcjb83J48NpsTRpoEMQBBxOkWkf5JOa+zDzF659YDusXvURvxxexvmLDsxmBTFRSqwWBemZIdIyg0RFKMjLlwi5DcT6qmANJCIiYjNeJ1NMpWbtcKxQr5aGfj2MPDM4l8Q4NY0bqgmEJDKyRCaMiiAnT2TOxzbcHgmPV6JTOyNz3oglMkLBRyvsTH/XQ5wuGq1sIKCzEZ8SwBP0k3+uLPpQBHe4RlmqULZeEpp4gdT9Nm5pTxLACwEtSCq06IkkFltkKr+ePPqXXZT/m/3hv/OF9WrUplJFHx6HCtfNBGySDT1GLEThxU0emSRRHq1SjTf6Kn36qNj6lZ+M3ABGk0wwJOMqEKgWbE6UcM+GftnLWe0hYpP83LmpIFpOogI1CeLDlnKU0SN02Owia9f7MRuVqFQCWVkiXocWGYmA4KO6/HD4GpLDDS5Qlqr4U87y7a4oEuOLXs/la5188p4Rr6ThtQ9foUOnB98fnT9/jsWfTCMt9RImvZvPlsezcauL3d+6USoFgkGJtIwQn34cz7Bx+Vy7qsYSiEWFGhd2BASsRJNLBmo01KAhGkGLX/ZxhdO4BRsmnRaDNUjnDmr69dIxZ56bX46FCCl9aDUyUlCBI1+DWYxBix4ndiQkREKYicCLmxQqokWPAxupwhViEn0olAKyLOAoEHhuyPOMf3n8/6gj5tChQ8yc8QrOgjwUQgi9HkQRQkEJjU7BtFejWLCsgA2LE0hJuhfT+v0SfUZlcvyUF51OQcXyGqpUVLNrp0yZ7EfQCkULd/J013ikTyofzozgu8Nu3pqTj90hsuz9OK7dCPLOB/n0fspMl8eMHP7Vw4r1Dh5vbaDXUxZ8fonFawo4e8FPmRQVLreM3y+TEKvkZmqQAYOmMHToqL91/rIs06JJKzLSMlGioAGPoBeMhe9lRZyiQsNs3njFSsVyas5e8vPGuzbOnw/hdIIKDfGUwYMLFwXEkkQlahVJSuXKGdzQHkNvEZHskUQEE3Eoc0is5GbbxihCoszMD+zs+lxHilyNa5zDbA1iigxhMIDdGUSnE9j3WTJJCeHnITdPZNhL2Vz5MYkob0W86jzyzJdRGb0ExRCr1u6lZs2apZ73/3HyE+DixYt89NFH5Obm0qhRIzp06MCqVatIT0+nXr16PP/88//osv5/59RfnTiUCgm/8PW3HkQJPF4Jr1eiT3czPxzx4fWFq4tMRoGDP3kxGsPVfjvWJWE0FC1Dv3Q1wPAJWWxZnkggIPPFLhdf7HSiVgs8XE9LfKyKH3/1EhmhZP70WKIi7zmdWfPz2LTdxeSxkTRpoCMzW2T1ZgdqFQSDEr+dDNCzq4mqlTUcP+1jzwEPTzxupF93My+9mUPlCmpybVbGvbLx/9Ot8PdLfqampvLhe8+ycVHJLS49RwR4/Z1t/9X2TpfLxeCBbfhmgx6Tsei1vnA5wOvv5fLlqiSCQZm2PVJ5dUwkR456uHQ1RKXyao6e8JGVGwpXtSHg9op072xm+uSYYt+VmR1iyPgsRj1nZdm6Ap7ubGJoXysAB3/2MHJiFvEJFVmybCuiKDJmdA/mvO6n8UPhRUKWZb4/4mX2RzYWzIhhzJQcBIWVKW+u+0sn9u9w+PBhpr05iHWfxFG/9t0WO5mFy22s2uRgydx4mjcKB9V+v8RHy12sXqIiMa8xacrLSEnXWTY/ikea6XE4JZq2z0R5pzq5ZCCa81AqZT6YFkO/nsWz7m/NzscfEHnvjXtONhiUadblNjFRSq7fDNGhjYHEeBWnrrVBEMLVwaVp2UsSKBQK5s2bV+r5/m8OcKF0f3j9+nVGDm3Hi8OsfLbDhSDAB+/EEh2pZMnaAn4/7UOhgDJJampXV+Nwykx+MQqbXWTc69mcvRggNlrJ9VtBTAaBxAQ1oZBMcoKKj96NK3x+3B6J8a/n8PPvXtq2NLBwZlzhb8jNE/nluJdrNwL8+KuPMxf99H/GwvZvXASD4Q2/SgWCAuKiVWxYnMibs3Np3khHx7bF75+TZ/30HJ7P4SOX/iu2XPLJEnbOPYAxaCE7+jhRZRw0bqhBkkClEmjRWMdPx1S4xRZcvnicgC+DfLufIX0s2OwSM6ZEFwlyXpiczaDeFhrVL16xffGKn56D8vClx5Hsq4lW0CPKIXK1N1BXuEH/Phq+2uNm3vRY6tUKP6c79rr46vvmzJy18G+fY0FBAaNGPM2w3jYWLC/gsUcMPPaogazsEBu3uYiLUfD9D0FsuSpSyoc4ui8ZrbboA5iRFWLwuCy+2ZTE2Yt+hr+cTeP6Otq0NHDzdpBd37oZ0NPCoF4WPB6RLv3T0WkVvDQyguhIJXt/8LDucwder8Sp78thtRQP1i9dDTBrfj4KJbR/xEC/HuHW+u1fO5n6bi4bliRSqZyGRh1S2fvthQfSBpZlmcfbNaBMkovXx0cy8Z1cPn43jgZ1w9dJFGU2bXOyY6+bjYsTUKnuXdO35uTxaAs9bVqECdnN2x1s3uZi25rEwmsfCMiMez2b5o30DOhp4YudTn7+3YvXC9//6CU5Rk9BAfjzzRhzqpGmvkBUpTzKl1URHaXk8rUANapomPVaDDHRSp4aZkFvrMBTj2fx9ONZaNT31lmHQ6bbUD3xCdWwWExMnz6z1PP+p/rCuxgyqC+XL/7Ikx2NbN3lY2AvI6cvBPD6ZDq3N2Czi+zc6yYxQUWERcGlqwE0akjLlHC5QkQUVEeIsFOpfgGVy2uYNTUGsyn8bDicIiMmZnPjVgCDIUwWbVuTSKXy4XhHlmW++sbD5MkBsMVgqXGDNydG0a6VAYdLYuUGB0vXFTD3rRie7WYu9ts/WplParrIyIFWcvJEXpuVx83bMgcOnv9buthffrGezRvmMrSvgg1fOHlpZASd25uQZZnvDnvZuc/FgcMeWjTWMX96HJevB5k5L5/fDxlweQUat3KjN8C6TxIKEzQQTqYNet5GxYyOKAQFDkUu3vLHef1VE10e0+PxymzcFmTbXiMej5cdaxTExaj44GMnn35kJt5Rt4gPdckOLut/JCElRNCvQBa1NGvTjvdmf/TA5/yv6PVsB4b2ymZgTysej0T3IRk0aaBjeH8LMVFKDv3i5e25eVgtSgJBibR0kVlTo3m6s6nwN6ZlBHn82TSaNNTx/KAIjAYFX+1xsWazg+REJQ/X0/FkJxO3UwO89m4+b0cVowABAABJREFUb0yIJNKqYvN2J263SGqGSLtWBqaOjyIyIpww3Pq1i5UbCrCYFdSspmH0cxEkxCk5ftrPlJm5tG2pZ/KL0cXO57mxmVSqNZ4RI+5/45+fn8/EcZ24fDWTlk30jB8RSaXyak6d8/PGnBzupIq0bq5n65cSDwXboRaKxu8ORS4xLU6x6EMr0z+wsed7Nx3b6BnUx8pDtTXk2SQCAZknn0unc3sjzz1rwWRUsGu/m3VfOLCaBWwFMjfOGqkTaoVKuEeoOLFzWfcTPZ9R8fXXEuXzHkEnGEAJ5lYg+cB9UuK490dq0wSNoMUru7nECXToGPnOUIYMG1Lquf9v9od/5Qu3bdvGB+9NoEKKlpu3wOmQqepuVUjyAEiyxBl+wY8PGQlzrIeoaND80a3VpKGOimXVHD3u5/xJDdGZD2MULATlABnKq2Sqr6DyRRJPCoGo2ygjHFStpKJlYz0rNzlYszCeGlU0dHg6D/+1CkT7y6MUVHhkJ1c5Q5AQMjIKFHhx0aAhzHknspDw/zOatMtCd74VBVVS2fPD1w9kp2PHjrJo4ViWvKeiU590vvsymWETsmjWUMfttBDpWSEUApiMCr4/7CPo1hDwqdCgozzViCQOGYksUknjBiGlh5R4LQpbPOneXKpQF6sQBYTXAJsyA2W1cxzYGcPLb+eyf6sJwWMkR84ihmSUKPHixosLAQVuHCRQlspC0fZlUQ5xLeIQ+782UzZZzRc73Lwzu4CY+Hp8tm3LAxOgsizzZJdOXD13kzipDGpJj02VgVtpo0YtCZtdpMcTZnbuc/HhtFjatTIW+wyHU+SJ/ukoFDBmaAQfL3NhO1aTBMqW+J2piQc4ejgSo0HBgmU2AgGZpesKCIkyP+4og9mkYOSrWZy/GOTLVYlUqVjU93y1x8W7C/I5uD0FQRD4bIeTGR/mEwxJvDh+Gr16D3ogGwCsWbOGGVNnYVTqiZFSSOFeV2Oe7jodBt9h5hsRxWz33Og8tu70UV16GIAbnAcUPCy0LnZsruUC/pgbtG6pxuOR+fm3AJrMyvj8kG+8SFSMQCgErnwN+PWY490smx+OFQRBwOeTmD4vn9373Xy/NYXIiPC1FkWZpu2ysVxqg0pQI8kid2IPIxoKADWHf7pS6nn/f4L8hHBGcvny5fz000+FP6xv376FWkL/ZPyVUw+FQrR+pDpqRRCDWocUUhEMivgkP+0f1ZEYr+StidG4PTLrv3Cw93sPt1KDVK+s4f23YwtZ9D/j+UnZjBlipeYf1VJnL/p54708tq25J0tw7JSXl97I5dvPwxvFNZsL+GCxjfJl1YUl2uOGR+DzywybkEmNylo2LU1Erb7nxPPyRTr0TuX9t2LZuc/NwZ+9LJkTx6c7WvHa63P/w1b8z+GvyE+Px8PVq1fRarV8f2AXzWpuoUMbQ4mfs2Ovh7N3BjFkyPP/td+6dMl8KsWto/8zxTcXAKNfzWLs0AhqVtOyZbuTd97PQ1CAUpDZ/mkywydk88bLUbRupg+3aHW6zdcbk4uQ3n/GkPGZvPNKNMmJKkZMzGbAM2ZaNw+ff9POt7HbRRwuJYmJcSx6F5o0KE6S7Nzr4tQ5P326m3ltZi4aUwvmfrD6b9vg8bY12bYmonBTdhcDXsjk9ZeiqFa5ODk9dGwOR34J0bGdloceUnLijJ/zlwM809XEolUFIAg0bail3SMGUtND7P3eTbtWBlo01hNpVWIyCqzY4OD30z4uXQ1iMsDKBfE0qBOu7Hvn/Vx+O+Hn8xWJ6PXhzeTBXyO5fivIus+dTBkXiUZdvJ1r3RciDzcbwlNPPVXq+f5vDnChdH846dUxXDq3m/JlNaz8MJ6ewzN4d2oMr7yTwxsTomnZJBxEnr/kZ9zrOdxOC7J2YQJvzM7j5dGRPP6oAYVCYMdeF8vXF7B4ThwjJ2aza31SseBTlmVadUtlxbw4qlXScORXL9Pm5ePzyjz7lAlZElj/hYM8W4j+z1ioW1PLyo0OTEYBpVLg5u0gufkiC2bE8tqsPPr1MFOnhpbHWod/w59Rv+0tNn1+nMjIyP+I/Xw+X6H2bL8eAwhlFVC2jo2J4w0kJ6g4esLH8vUF9OthxuGU2XPAjcMl06i+hkBApkVjPeu/cLJnc3KR6kWAjr3T2LO5uIY0wFffuHhpmIEq8kPF3rMr02nY8zIz3rDQc1gG29YkYjGHW4lqPXKbr/ee/9saVx9+8A62jE38fMzHD9vKEBNd1He9NjOXr9ZGoAmZmPxBLr2eLrl18LWZubRoouODRXa2LEsg9k8ViZIkM/rVbFo11bHtazePtTYw6rmIIv8/3ybSpnsqB75MITqqZP9Zr80t1n8Sz8R38pj9ZhRTZ+WTbxOJsCrIzBZp38pAdJQCF0MYM+b+OyR2797Fx/PHsu6TBPqMzODLVUlUrVTc732yyo7FrGBAz3uaprdTg0yfl8/yD+4l6Z4alM6aBfFEWO+dhyjKdOqTRuOHdPx63EtWjsSksZH0edpceE9fuBzg6b656PUKZk83s2yljxs3ZASFzEMPKbhyy8P2tUk8OzyXKtVbk2fXolYFiTA7iYkS0Wq13LhjoMCpQhQ9nDt9iAMHS08M/FN94V00rFeByEgZBHjjpShWbXIya2o0DevqcLkl+j2fScO6Wgb0tGA1Kzjwo4cZ8/KpVE6FwyVz/bqE0SxRroyaHZ8W94OSJNP+mTSsZoEFM+Mom1JclmXRKgcLljo4dTAJna5oUuHX3728+1E+29fc8xmHf/EyaUYOLpdMrWoaBAGu3AhSroySSIsCa/wgJr4y5YHsdOTIIXZ+8QorP9TxxS4Xmdkhxg2PJDs3xKAXs2j+sI6nu5hQCALrv3Tw6+9eVs1P4PT5AO/Nc3D9pAVjuRzOHy5XJIa9i7kfFbB5bnkigonkVPien/bHFks2n7vkp/ugdAwGBQoFOAoETHlViPRULEawZWuu0vCp67i9EgcPiig9ETRo9zBLVy55oPP+M2RZ5tFWFTh/uBy/n/Yx4IVMFsyIo2Pbopv6UEimx9BwbNu0gY7XxhclHYdNyKLP06ZiZEBWTohnhmYw+41ovtrj5sLlACoVZGSJdH3cyMiBEfx41MNXe9wkxIaTjGaTkvq1tXTvYuKN2bm0a2mgT/eiesqyLDP0pSxGPRdRmCi/i1t3grTtkcqPP9+87/b3T9cu4+dD71OzqpoGtQ18vtXH7QwfEiHKJKvJyhW5fCVEkrsescGSJQjSY4+wa5eWcmXUvLcwj5x8kd9P+vH6ZOrW1HL+cgCnU6ZLOxOvjLUWxsv5NpEWndPJSlNQP9i+2HUHyJTvIFQ5g5gbR5I9TCxYOoYTpsIfS6AUkAkFQ6j4UyUa4aq4JUtLv0f+N/vDv/KFNSpXp10biTupIu1bmti3rApRYvE4RZRFTun2EZccYt6MaMokqXnpzRw2Lk4osufJzA7R4ek8xOw4FHEZqPRB/AGZR5rqibAoOXnWT/UqGl6fEMnGrS62f+Ni66pERk+wc31PHazSvWvglp3c4Dw+vOgwEMCHiQg0ggq76Top5UTWLkykdo17CZ93F+az7t0y5AhpHDl/6C81yP8MWZYZ0Lc9W1cEeOWdHG7dEWn0kJacPBF/QGby2PB+yF4gsnitnTWbnLhTo3CEPDSmPUqhaNzild2cVh2kaQuZ34/JVHa3wCIUj1Nzlbd5etxNxgw30axNPqkZIkmUR4UKBzYc2IkmjkrU5gSHacAjJT7PDjmfOj1Ps2xh+DtS04O0eSKHXgPHMebFF+7LBncxdvQoft11murSwwiCQFAO4MZJiABZESeIjAvy2CNG9hzwcu7HMqX6lz6jMnA6JWTgzEmBavkdUAglV69kGy/wwWo7bVsacLokWnRJpXoVFRk5Iu1a6jl9PkCzRjrUSoHxI0uO9zv1TiM7N0St6lomjY3E7ZYYMCYTtcbC9h0//1vpi39FtQo1sAZi8BkzqeN+HJUQjmtlWSYt+TuOH4kuVgwA4UKPVu1tFGQakQEXBZSlMilCpSLHpUf+xrCxPl4caS6SLB8+IZtDR/wkJQt0bGNkwxoFSbnNyI0+xbK1Ek0b6pBlmQ8/cbF6rQ+NOw6/V0GBMovOXRS8OdmM1yvzw48+Fr+ZRGwg/L1O2Y66wW/cynCz85tjpfq7B/GF/9Vp74FAAKfTWfi3Uql84Iv4T8TWLzcT9EioQjHobXUxCRZEOUSO5jrHT1/m6N4UbqWGGPZSFsP6W5kxOZrvDnu4ejNAz2EZzJgSXVjRcRdtWuo5dspfSH7Wrq6lTLKKU+f8hRU5D9fT0+tJE/1GZxATreJWapB9n6UUlujfuB3kuTEZpGaKGHQCqxcmFAsao6OULJodz7ip2UyfHMOeA2HNu1u3Smfr/0/B5/MhiiIGg6FEJ+j3+5nz3hSOHv0eleBCUEBefoinlpWuVxcXI+A6l/df+b1Xr17lw7mTuHnjDHs3x5V6XNtWhsJr3aShjvatDcycEsPST+207Z6KRgMvv5lDZIQSrVbA4ZRKJT4BKpZVk5EtIkoQZVUw4a0cOrcz8lwvC62b6fnpqJeEeIFAIJsmDUrOjnV5zMikGbno9QJur4TNdfVv2+HkyZPERgeLEZ82u4jPL5dIfJ465yc9N8CxHxILNzDP9Qpn+R7rmYZCCdvXJBbZ6I0fEcELk7M5ec5PwC9z/VaQZ7qZGDPUSqN6Onbtd9NnZBYvDLYydlgEh3/xMX96LG/NzePi1SAqJXTtUEDvJ82E/A6278pm3rS4IhUmAI4CF5cy/jv3zP/tyMvNJhQSWDAjlmBIJipCwSvTcti0JLEI2VSzmpavNybTsXcab83N46E62sINoCzLfLzKzldrktiw1cnAZy0lPu+CIDB+RATrv3By7KSfyhXUDOljJTU9xI49bkY9F8Gve8qyeI2dQ794uHw9yOaliYVVUx5PiMd7ZTBzvo0pL0YRH6vk4M9e5nycz4fT4gr9LEB8rJKtWzczdOjoB7aJw+Hg888/5cihXUiyiNPpJRh0UasqZOeIZGb5eGGoiakT71VyV6mooWdXM71GZDBpTCTlUlRM+zCPI0c9VCirpV4tLWcuBIoRnwBa7b3X0jNDfLLKzomzfpRKOPm7QGXpYSghhrSGEjl46AImo4Kh/Sy0eyaVpISw3mpslMDKFYsYM/blBz5/n8/Hls2rMOjgw+lxxYhPgBlTotm1MwfJG6RVs9I1hps+rGPxGjtvvBxVhPgEUCgEFs6MpXbrWyQlqIoRnwBRkUqmTYpmzRYHL48uObDVagRmf2wjNSPI4Bez6fWUGZ1G4IefvTzaQkPbVnrmfGLD5dn0QOTngnnv0aG1nrFTsqlUXlMi8QkwqLeFvqMyCsnPvd+7WbK2gMzsEJ37ppGSqGLCqEjatzLw8zEfndrdI0AUCihXRsmXu50Eg1AmScnazxxkZouMGWJFq1VQo6qG2vWgQU0d48bIxOQ1IkYwI8syJ65lkhd1hq4D0sjKFrEVHCAppTaCMZmc/Ciy88PfI8siQf8d7tw6S6RVJDc3t5hm8/9DGIJSIipCiccbrl7q8YSJhn9U+770Zg4TR0fSqum9pMIzXc10amfkkSfvEB0hEJRC1Kyq49knS/aDCoXA4N5mPlhiL5H4BBjcx8TnOwuKEZ8ATRrqCQSg28A7XLgURFAICAI83dnM9EnRhTFjKCTzzvt57Nrvwudf/8Dk55pV77PmAw1KpcDnO5ysXpCALMsMfzmbOW/GULv6PX87c0oMV64HaNs9HVN+ZdTuyhjJ5vHWnhKJT4CRg0ysWHueQJ6TyS8ZixGfEO7o0OsVvPJ8JF6/zO+n/OTk3eT479eJz2yG+U+kQbS/PF/vucybU4w8XF9m05c2Tv/6I3v27KVjx78nA3TixAkirQq27nbx9tw8yqWoixGfEK7479TOwIp1DkYPiijyXlpGeHZASVVQ8bEqBvexcOVGiNlvxPLzMS/Pjc3EaAjHcT2GpHMnPUSbFnp+POqj/SMGWjfTk2cTeX5SFhlZYpEEy10IgsCbL0fzzvt5NH6oaDxdrowaQYCzZ89Sp06d+7JDTk4qp8/7uXFZya4VEWSLmchqAUukQNOH1fTtYeGdmS6stqQS1yoAISeFbV/fYPzISLp3MfF4rzTmvBnDs93ukVBXbwR4qm8un30uMullPSMGmYiKVPLqmAimTA2gFjQEZD8hArgVNhyRV1AaPRiNCrJyAujtGtJjjyCrghiVzVFIKgTP3ftKQBJEZFQIf/xIJUpEKXRfNvinwef3kpahZOkHcXTva6dyqORrqxSUJFkiWTIfXp2WS6RVweI5ccX2PAlxKj5dFsFzY2+j0wk0baDng3dii8RE33znZtQrOXy2PIHGD+kY/3oOp49rSS5CfDq4xElq0LBIq3EemaTK14gTy1K/ViZPDU5n3cfxPFxPj1otoFIKeCJvINh0pKWl3Tf5ef78eerW8OH1CZy9GKBsgpa9P7hpUEfH6gX3nq0Iq5IpL0ZTr5aWcVNzMd2qUUh8BuUA+UImsiBjkaOJVceg1eQSadBh8ZQc10SHyvDltsu8PlGJzuqjbkYrrnAGM1biKUMMiaRxgxMcxkjJaw2ARYji+Amx8O+UJDWPtdPw8fyFDB857L47AoLBIN9+c5BG0mOIhMiO/p3oFBftmmnIzJT48Wi48vXrHUqM5pL3/Heh1wpcuRZi6ktRTDjj+rfffbdeymxSEPKrMJsUnDzrZ93nDjq0MXLzdohXXyi90GFQHws+v0zrZnqen5TN269EExej4vpNO59/tpHBQ0bclw3uQgyIaCLs2Bwyij89FBIiiUlyicQnQEx0+FqmZgYJEkBAQE1R+7vkAmo2cjJuVNEEmkYjsHphHC263mH0IAsfzPeTktsGAQWaaBtNGoQ5i+lznHy50kqSs0XhNUihNr99fof6289T1hqDiyAO+Q6RcjlUggqzEEFmnoBSoeDkyZNFBjj+XfzXyM/jx4+zePFiHA4HbduGJzwtXbqUTz75hJMnTzJs2LBiouH/D2EsXzYfwR1BOU8LHNjIjPkFSeMlKIo80kCHJMGYKdl8/G4s7y608d1hDz26mKhZTYsguHh+UjbfbEyifNl7m6F8m1isMqVjWyM/HfMWbsoLHCK/nvBT4JRp1UxDxXJqnnsxkyc7mHh+sJUKZdU82sKAKMpcuBIs3PT/KxrV1+LySFy65kethvc+zic6+v4mTv63EAwG2bfva86d+QWbzUla2hUMWidarUBuvoanug/mxXGTgPC0zF27tvLpmvmolfm0eljL6xPCWcIt2x0c/sVb2Gr9rzjym0D1mg//x3//tWvXeGvqANYuUPDqdAGHSyK2lL2hwylhMYevTVpGiOhIJWaTgonPR1Gzqpa35+axfW1SYYXws8PSycoJER9bsju4fD1IIOTi0tUgY4dG8OqYKK7eDPDO+3n8etzPig/jaFhPx9CXskr9/QqFgNmoYMt2F/n2ENHRnr9ti0OHDlGhbHHCIz0r3NZ/F36/xNyFTj7f6scr+vl2a0KxDYzFrGTD4gRenJpTbKMnCAIfzYqjZdc7ON0iNapoibQquXw1yMcrC2jaQMfOdYk8NSiDmtXUCILM67PzmDo+ikb1dXi9Epu/cvLkc+ks/yCOtZ856TognY2LE4o8iwUOGZX6wVv+/glo1rwdO7YdIz5WFdZhuxagS3tjiVV2arXAi8MjuHE7yLWbQb477KFdKwNnLgSoWyM8yCAzK0SdGsU3eXdhMirY/4OH3RuSi5Bq44ZHMPSlLCxmBaMHRfD5ThdrF8YX+kCvV6JNj3S6tDfy5sv3goLWzQ3kDY6g64A0Pl+RSHKiOjwtM0sk7c7FB7ZHamoqE1/qy9jBfiat1qFSCRw/HWL6hx6eaG/mqU5W6re9w5QJxQNnjUZg2qRonhubSa8nzTzazMD+Qx6yc0UEgRKrkiEs6eDzSVy/FWT8Gzm8+XJ0YWt8nUa5aOwl37uCIKAOmsjMDtG9s4mtu12s/SiB1ZsLyLdL7N/7xd8iP2fPnkZCrBKnW6LDoyXHEAqFQKsWGn7YA9m5YondEBB+7+r1II82L7kCVatVUDZFTbuWpVeoPvGYkWZd7tCvh5mEuKLfk5YRQqWCCmXVNKqvY9yIewHw+JGR7NjrYtM2F6Ofi2DyTNu/O/Win52Whd+vpkVjPV5f6Q08RoOCO+khVmwowOWSuH47yMp58YWbv0tXA4x6JYsIq4LEeDPvvJ/Htq9dyHKY+A4EZBrV1xEbreTsxSBvT4ziZmqI3iMz2bw0gZAIt9NCHPlWok6geWFAKwgC0XIixlwrpwoOULueisVzoqlTI5+QmE96lo6cPHjn/WyMBjdxMQrOnwuASYHH8/fXh//NkGUZSRLJyJZ5tLmR7d+EnykIVy45XVIR4vMujAYFb02M5oXJ2bRupscflKlYrvRBe9WqaIktIalwF3q9AlMp8R9A5fJq9v3gYcLoKKpWUjPnYxvvTi0qp6FSCUyfHMORoz4uXHmw6y3LMlIol+iocIzr9cmYTQp+Pe6jemVNEeLzLqpU1PB0Bys/rIwmSohDlmVS4kt/5ixmJcllRfKMN4iJiSr2vijKjH89h7lvxfDeQhv9e5p5qpORlRsLiE8S8UQcxpEXjTmnJhYhEgVKRBES41U82dHEy6Mj+WCxnbmzpv5t8vPMmTM4XBIfLrGxcGYsv530l3rsT0d9xMYoC9sL7+Lwr146til9Tez2uImJ7+RQvbKaqe/motUI1K6u4chRL+mZIq+/FMmGL118viKxSAxZu7qW+ctspZIM5cuoybdLxV7Pzg0hSfDTTz/dN/lpNMZQkKMh0duUK5whihT0ZW7y7Y57fm7dRj/514t/310ICpGNW53s+d6NPyBTv5aWRasLeG+hjTdfjuapTiYqV9Dw5boYnukeZM57Ir+dzkKUZGKilAg6L5dN+zBF+VGpZDxemUplVayan0RcjJIu/dKoXzOPl1+wEB9r4tylk7w+zcmtY4nEOmvilp1c5xxBAlSiNlYhigw5nVu6M/dlg38aFEqRAmeY0NSotH9JZilEDREWkdUL4uk1IoMKZUv2ffVqaZFlsJoVzJt+b/r28dM+Zs11c+OGTK5NYODoPObNjCTPLqLw3ou1JFniAidIoWKRCl5BEIghEb/sI+QJsXOHhFUTQ+8eYIrNpXMnNT/84qJMOSUnbC72799DjRo17ssOWVlZVCwr8sVOL/l5kJPnRaGA118q7rMAOrczMX+pnTveDOTsKmRHnsRSNo+x/bWYzAKbP7tG1hmZqhXVHDtY+hohCAJiMPxshfwqLnGSmjxcRHYgjmTuyNfI4napnyPLMmkZItduBgoLWrp10rN9l4/du7fTvXuv+7LDoUOHiJRjkZFIizvMquUGmjf+k46r30rP4Zm4zyUTELJJTQ8W0fv88+/5/bSfwX0sbNrmon8vPd8sSSNaLFPi9wbMmTR+KAIIJ0cUHgsHDzpYvTie/Qe9dOtgZNUmB39VxK5QhAnU8mXUbFqSQK8RmdSrpSEtM8SOr9Y9MPkJAjkeF4KkJYd04imDJEukcp3IYOlrBIAkKtBjIhYLZiLIJ5t4Ugrf90TeYOL4ktcLhUKg/zMWMrJEZHsUdnK5zVUUt5TUbphPXJLEnZsCFZ11ij2vcZQhP5hNMCeGCkJD8uQsTnGE+nKL8NopyQQCEBdXeuHXg6D06OV/gNWrVzN79mxEUWTChAmMHDmS+vXrM3fuXBo1asSRI0d49dVXuXjxwTd//wRkpTpI8dQlx3qGSk+cZOsOJWeORXHkuyji4hR07ptGtcoa3vvIxsBnLSz/IJ6ObY20f8TAghlxbFycQJ9RmUXatz/9zEHtakUDQrdH5PQ5P10HpNFtQBqPPJmKXiuwcXEC44ZH8uqYKPZuTiY7V+STVQUUOEROnQ8gikKRaqB/hSAIpCSqWb7OwaDeVm7eEXnm2ZH/NXv9O5w9e5r+fdriSH8XX8F2cjP2suljD9tXa9iyRM036yUcWYuZMvkFvv32G4YOaodBnM+yOUpeeT6CG3dCrNniAMLVC9u/ceFwisW+x14gsmOfmrZt/+dZiX/Fgnmvs/JDBW6vzM/HvCxeU1DqsV/tcReSAis3hltd76JzeyM6ncDBn71cvOLn3QX5CAJ8uMRe4mfduhMkPSuEyyWzeWkCLZvoiYlW0rShnnWfJNKtg5GMbBGDXiDfJpaqlxoKyURGKNm9IYnmjQy4XHbu3LnzwHbIysri882fcPVm8VaY+JhwtTKES/A79shl20fliLvZjgijttQqlsoVNJQm/qFUCtStqeX5wZF8viKJUc9F8OLwSHatT8ZgUNB7ZCY6rcCQcVkEAvDFisRCbUS9XsHg3lY+nBbLpJlu4hKq0rRpU8a8VY55q8qzbW882Xkalq91ExPzn5t+/b8JvXr3K/y3UimQEKfi4RK0J+/i4Xo69v3g4cr1AK/NyuWJ/mls3OogNiYcpF24HOLE6dIX/6WfFrBgZmyxakK1WuCT9+KYvyy8WR410MqXu11MesvOQy1yqP5QuKWzpIAzOkrJ6y9F0blvOmcu+Nm5z41WAy53cR/y7/DW66NYPU+kxxP6Qg3HBnV1fL4ikZUbHEyfl0f92ppibfZ3UaeGluREFZPGRrFwVhynvy9HcqKKzducHDvtK/H57dnNxCerC3j57VzWfRL2AXcDF7VW/kuN5JAigMWsICSGr5/RoGDMkEimvBiFw1W6D/sr7Nm9CZNRQK0S/jKgVKollPlJzP/EXeL7sizz+Q4nao3wlxsnnTZcYfdXMBoEBo7N5PdTvsLXJEnmpTey6dvdzIUrgSLE511062AiMkJBpfJqdNrSN+YlQRTVHD/jp+eTZm7cLr1N2uWWKJus5sbtIJ/tdLJgRlFd72qVNexYl8yd9BCTpufy2Q4ni2bHcfJAWY7uKctve8vySDMDGdkim5bEM/W9PC5c8VO5oprl6wtYs7kAp11J2WDtEu2oEwyYdFrGj4ygzh9tfiollE3y0bCOj9XzjPh9MpevBdm6KhGbXSQxMfGBbPFPwauvvEjNqjpkKRxvBIJg0Idt/vtpf6kkPkCntkY0aoFgUODmrRDnL5fuB89e9ONwlX4/2gtEFCVca5dbYvC4TI6e8PH7t2UZPSiCazdDDOtvLfUZe3l0BGrVg937/4oIi4Ibt4Mc+tlDl/alE3m9n9HiiLxEatJ3CNVOceAnZ6nHHj/to0FdLYd3JTFjXj5+v8RvJ318uMTGRyvsrN7s4NEWemZ/ZGPr6kQSYlUsWVvAzCkx/LS7LCe/L8fOXVrMTX/Hpr6DXZFN/14GDvzoYfFae+G5R1gd5Ofn/63zFgSBUCg8hC/CqsTlLt2OtgKRcikqLl8LFHldqYSQ+Bc+XJT5/USA7r0cpN9RUqVcWOvXZpcZPcjKkrUOenYzF0ueG/ThxElpkCSZUKj4+/OX2nF7JJKSkkr4XyXj1q3bWANJuHAQQTSaSBeLF1iL+Ln+vXU4TDdLP8+423y9MYkCp4haJdC3h4WFM+OYOj6KOR/beHVaDhD2l5LJRsUaPgb1tjDnjVie7myibj0F9R8OcfCrZE4cKMcXqxKJjVay/RsX732Uz9C+Fua8HVVop1rVtCycY0Vf6SZXlMe4wUXKUoU6NOUqZ5BkCSd2Iv4iCfFPhlYvo1Yp2L4miZo1FHjk0iv0Alobbq/Ex6vsJVZwF/lctUDblvcqA5esdNKvT4jMbx/GcK0JifmNOPNVFVp3yqNSOTVeXGENRNNFsit+y7BRIs9MuEGgziEyIo8hyvfivATKkk8WeE1UdLSkerAZyWnt+G5Nea5eUiKoQ8hIpVajl4QyZcpw/IzM/KUFvPxCBKe/L0vVSpoSib27qFdLiyXWS7r1d0a87ObQnliG9rfQ60kz2zZEs261iR373BgjAqV+hiRLqLUip8/7KcjSESckFyE+C3+fUAkJiaBc8mc5sKF0R9HpqQJOnA3HTzm5IqGQyL5vNt+3HQKBAEpZRZ7mNs8/r6Z546JroUolMH96DP6omxiyqjLx9YISY9e1mx0UOMIt2v6AzIQXzLjjLhKQi6+X+dqbPNpGKCyCeO0dB6ac6jidMi2b6AmFZDQagbat9OzcV3IcCrBzr5uWjXXcuB3E6wtLw1y+FsRkUJCf9+D75ABu5IAWLQbucI08OYsTHEYSRGyZenLzSt57XLgcwB0IUJlaVBHqYiaCAvK5Ip/FIYf3PpLaR1J86XWT5VJUZOWI2JwBskmnNo2pF2hHSmZbsn+vgDavfOGzJckSuapbpMYcJjX6ECaVDmfMeWy6m0QL8cSRwm98TyrXUKhD2O3SfSfE/h3+K+Tnnj3hrMXcuXNp0qRJ4esmk4mJEycyfPhwCgoKeOedd/4bX/9/PYIBgYDSQ9POeWxYHl2YDYmOUvLGhGgqlFVRqbwatVqgXavilS8P1dHRvJGew7+EN7PvL7JRoZyaY3/amMmyzMx5Nsomq9m8NJEd65I5eaAs/XqY6TMqk9T08GZKEATefiWKnfvc7NzvpnVzHVdvBsjNExFLCZjupAW5eiOAPyCRkqRCodDw0EPFNeH+Wzhz5gxTJg1nyHMdGTn8aSZOGMgTj7pYutTBDwdDbFmWWKiBt/d7N0olTB2n5cKZr9i87nW+Wa9iaF8jD9XR8XRnM1tXJ5KdK7Jxq4M8m8jksZH0HJbJd4fdf1RiyOw/6OWZ4SKvvbHwLycz/h14PB78nttYTQJP9Etj8thIvj/i4eBPxaslPlxio3F9LSajgvcX5RNpVVK5QtF2yDo1NKzcYOfVabk0a6TjnVejOXvBz4x5eXi994Ln3076GDYhC0GAN1+OKnHzMu3VaNZucSAIAo3q69h/sOQKji1fOenYxkBsjIrVC+JJiBVYsez9B7bF1CmjqFszPLDmX4P4mGglkhTWs1u00knBmUrEhMohIBRrNf9XqP/ikkVaFTxcrzjhNmFUJBXKqtm3JZmObU1MnxxdZKjIXaRmJ4P6EdS6qly6EYVENL+csLJldwLj3qmOKFb+W8Me/gnweDzY7CJOl8S1mwHSMkLcvF06E5WeFeLyZZGESANrFybwxYpEKpVXs+ELJ8dP+/j9sIEly30lbsqCQZlrt4IlatZCuKUlwqIkL18kEJT4cL6f71dUI/Z6O5IKGtGmiaVU0rFjWyPJCSqGTcji4xU2REmmcpUHq4a/fPky5ZJsJVYtqFQCL46I4OhxH0ZD6fd62F/d+1utFtiwKIGv9rqpUEbNJ6uLE5K9nzSxeI2dcimqYhvcbk9oyFeml/hdftlHXHKACKuSz3c66fwnUqL302b02r+3qVOpJBwumQZ1tfx41FviMbIs8+NvLnQKDb8d1rF2U9GNkSjKjHs9h3xbeKN78UrJgbksy6Rnhti1v/TA9evv3HR73MRnyxIZ+1o2124G2LXfxeO90sjJFzEaFfT80/CXQEDm91M+jp/2EQzKDOxpYetuF0b9g4Vj9evVJzM7hF4bDr5LO4dVGwvo2c3EjMnRmI0KnCWQWmaTgm4dwt0jny9PpHmjPxHcaoFh/aw0eUjHnu89rJwXz/HTfqIjlCxeW8CGrU4SYzRY5JIrTQDMVpGnO5UseRQdpcSgD/vYfLtEzWo6MjMzH8gW/wTIsszPR3ayflECWq0Cj1emXIqqsNpPowavt3SyyeOVQFJwbk8FnBkWVmxwlEg+BYMym7Y6qVlVw8mzRTd8WTkhVm8u4LmxmVy86sfjuXcvBQIyvUdmEAjIfPxuXOHgzbx8keRSKq8ByiSr0WofbPSAIAgoVDHk5IZYttbJyd8VNH/UzrwFAV6cFCaqDv7kKbK5lWWZuYvsDBgicfxIFL/9EE9igpKTZ33FPl+SZN5daGPEACsWs5Je3Uw88lQqn33lpH5tLZUrqNn3g5tN25w0qKvl/KUA7y/KZ9OShCLxVoWyanZ/FkOw7AXsMWeZONbM/Omx7N7vxl4Q3oCOGGBi6uTJiOKDJ8NOnPgNgHatDNSvreXX475S43KHQ2JgTwtzPila7dqmuYHdf+Hf1m5x4M60MKCfljNHEtn6aTw71idxdE8ZLl4L0qShjuNnitswJUlNepaI21Pc37g9EuPfyCYnT6TbwHRGTszi2CkfqzcV8PlOJyoltGrV6r7tcPr4WWLFMmRxhxQqETDksu6zAuo0y6BGoywe65aLgIyQdBuXXHyNy9Nfo01bOH85SOXyWr7ZlMyz3czUramlxxNmftyZQnpmWAd+x14XrVpo2Ls1lhaNw8UAzR7Ws3dLCtWraPn+SDgGrlNDy7pPEvj9tI9d+908++S9NSA8VTqdVh2zybihR20KoI4OkJtwFYVFIkZIJJs0bMp0khNL96v/ZOh1at6YEEW+XeRmWoCrwukSySybOhWDNcjydQUM6WNFrRIIBkt+RtweiYI8daHU2+3UIAsWiFicFbEl/0aZzr/RbNAZjLUvg8fEF1uDaKwecixn6dA/i5M/xjH7rWjeeMXKj/timT43QHrMz8iyHB56xil8ePHj5ZJ8Eo/sQhAEYsVyRIWSuXEriFojUatWg/u2Q5UqVfj5WAGblsUzrL8FnU6BKMql+gGAPJtIcrKAMSmP54cWnx3RpKGO7l1MVKkGBUJOyZ+huclT3dT0G5WFxyuTIJcseQZgIZLjwkFOykc4Jf9EunwLSZYIySGuchp9fD7JKTB6Yg69R2bwwSdOyqdoCQZLJ1//Fc2bN8dGNoHo2wwdcC/WkCSZBctsdOqTxpyPbVSrLeJIOs3xn7V06JXO76d8SJLMnbQgY1/LZu4iG088ric9M0QwKGMxK9i01kpO2YNkGy7ilO3ky9lcN/1EpTbXWTA7gtupQfqMyOLk2QCOhFOUKQehELRurufrb9082cHE5zud3LpTPEl94LCbW6lBnp+czfxlNl6blctPv3m5fC2ATiug08hkZ2fftx2CwSAKBSRRHgUKylGFq5yhHs2pQA0ic+rRd1g4mfdnOJwiL7+dQ7uWRnz4OCsf5TZXqEJtookjjeuclI8gOU38cqy4v7+LH454qVJRjTvkozoPFdFAFlCgIby/8spuLlr3kW+9iIAChaDCbUnFLwaxx50i3XycOJLQoSdbuENGdhAxqHogW/wV/itt77169eLpp58uNdPbvn17atasycKFf3/a6/9mqFQqvFGXmT7VWvjatZsB5nxs43ZaCFGU+PaQlyqV1Bw47ObRFsUHajzXy8Kk6Tm8NVfGalFgs0u8834e33zn5tOP45j6bj5tWhiYMu7ewioIAq2bh6dUT5qRy4ZFiYWvd2pr4NRZP3aHxKDeFq7fDLL00wKeHxxR5HtlWeaVabnUrq5h/IhIJryVg9tn/svKmr+D/fv38NnmRchiAYEgVK32MEOGvcyXX6wh8/YOprygoGolDXn5bka/4ufjuVZiQlWo+8xZnnwunU7tjFSuoOb0eT/vL7Ix+cUoVIoCZr8VU0wPIxSCKWMjaP5EKt//6MHlCQ9zeOO9AmYaDGi1Ouo3eIx5H40sJrYbDAZJT09Hp9P97QnwTqeTCKtM825pTBobxbB+Vr76xs38ZXYWry0ICy07RTZtd2ExCdSqrqFN91RMBoFdG4oLgJ+9GKDHEyZeHHavEmnXhiRWbizg4cdvkxivwlYg8khTPWsWJjB6UnaRIRh/hsGgQKcNBxOTX4yi57AMPF6Zbh2MKBThqoTN2518scvFlqXh6kalUmB4fwvvfvzDA9khGAxy/dppju5JZsrMHJ4elM7qhQmFgvl+v4TZJNC8YwZySEX5QDQI4fvXlifg9UqFg4iK2Ncl4fKUHigcP+PnjZejS3yvexcT3xzwkJMn0rJJ8aqbE+fMrP0yGbU6wM2bVxjZX+SxR5Q4XGr2HtTxw6/xJFeqhFpdepb2n4wzZ87gcsHzk7NJywixZWkCY17L4fnB1hKJxg8WuIlPa83lNImnfzzD82MExo6MQKdVMHJCLtH5LQm5nDzR6yLLFkZQvkzY7rdTgwx7KYcIi+IvfZXRIOAPyLz2lptytlYYBFNYZ0oGdQnE910IAihV8PwgK4vX2AmGZBo3bvxAtrhw4QLNH/YBJd8rLRvr+XiljQtXAgSDMmq1gMcj8e1hDy63RMO6OmwFYmH13V2oVAJd2hvZvd+F0yWxaasDrVaBRi0gCDI2u0T1ymqaPVycFB4/2sT2nedwXTdhEu6tVwHZT2bcz2ycZeZ2apD1nzvZtf5eJY9SKVCujJlAIIBGU7JWZWkQBJAlmXHDIxg2IZtD21MwGIo+16s2OejyuIFttkskZbRi3rQzzFuSSutWGkQxXNnWs6uJ1s30LFxuZ8yULPZsTimWvFi10QEIJCco+WiljbFDi1Zv5uWLLFxuZ8uyRCKsSro8ZqTvqAxkBPw+iaN7y7J8vYOkeAWSJDP3Exvf/eihaQM9siwzeUYuTRrosDtEPL4HWyMrVanAxcuHWfuZg5lTohn0YhYzX4spJO+DQZlPP3fw8+8+1n2cgCAI9OthZuc+d+HU+T+jXBkVP/1GoS74v2JoPyv9X8ikb3cLogiTxkbywpAInnwuHZ0g4MKHnjDBHZKD2AzXCUSmo1TISIoAV64HCUpR7P4+jmu3DHi8SqQ/3K6sqsf1LFi0EYyRYaK/TJmS28z+qbh27RoRFoGsHBEZEASZMxf8zJyXz9bVibRsrOfDJXZeGlWyttjqzQ6CfoFYOQJ9bjluCgfoOSyDj9+NIzkxvBW4kxZkxMRsnh8cQcvGOvqOzuTl0ZG0a6Vn8ow87qSH6NHFyIiBEeza56JRh9t892UKCXEqPtvh5InHjOza7y5SnV+tsobjp/00b1RyVeovv3v/ssq0NAwcNIFmHZ7HZC9DoqcKKYISWZaxu7LZ7jqJKLqZ/bGNlfPiSYxXcehnLzFRSl5/+Z595k2Lpc/oDHp2NdG/hwW9XsHp835mzs+ny2PGQh3dtq0MnL0UYO5b4fju8C9e7A6Jdq0M1KiiYctXTtwemTMXAsU6E9RqgTGjdZy/GCgkVQY+a+GzHS5GDLASGang9wPHGTVkNMvWLH2gWPnS+aNAOEZVqwUGPmth4tu5fPBODAqFgCzL/HbSz+c7nGTlhPjmgIsqFdSMfS2bKS9GkZSgIjIiPKxp7WcOnnu2qF+4cj3A8tVeyldT897bRdsNtVoFS+aENd70OgFJkoutyS+NjGDAC5lsXppYmIDOzg3x7LAMBve18P5bYQ30S1cDvPx2Dhcu+7GYBSR7FD/88MNfDoH8M6Jj47ETREQkO/IEQTnIt1/GEeeqiV4wEkj18+a5q8TX9mCr8guZaVYsnjLIyhCh2Ju0aiOzYHYEfUZl8sm7scW0rxUKgY/fjaPPqEzUKli/KKHE6zR1fBS9R2bQ44kwoSQIAq+/FE3fURlFjh84NpNff1RRztWcqLpG1GXhz3NnosQqpN5Ow5om0fKRbvdlg38ajAaBpg/r6Nw9H+vNllhI5ZRwmApybSxEEsBHpuYKqqR0+nTVMPWlcAzfvYuJFRsKimnfArw3z4GcnciSVRlEWBXs/y6I0p5AdJNzfL82ukic8f2PXga/INGlk5rvf7zNzDeSi90TT3Y2svdbGwc2XcZOHpWoTQ0hTGw6ZBuXOEF5uTqRQixl5KqcdtzBHOV/oERIfn4+SfEKHq53z7+2b2Vg+zeuwvvwz3A4RbJzRdIzRUYMtBZ7/y6G9bPyXp6NzEonyLtWhygpfM9LskSO8hZ5possWhNE8msQ1V6EQMnJ26vyGWSgvtwSraBHlEOkc4vf+B4EkaeeElg6L7Zw352RFR6yVqGMkpTKTe/bDjqdDo05iKQUCxNvAC9OzaFWNQ17NicX+qdDv3h4fVYes9+IZdM2JzPm5RMdpaTDowYO/uTB64OFK+x0bmfkmwNunnjMxIkfY/lwcSZHfkrl2MkAZl8C5077aNA6A6VWZPKLVjYts+Bwiqza5OCZYRls+CSe6R/mU6m8GlGU6Ts6ky6PGejU1ojPL7N4jZ2TZwOMGx7BkL73dFHdHolnh2Vw+oKPkE/Nxo2rGT9+0n3ZQaVSgaRAix7B4CaNM1T3NEYlhPcNFikG+/GaNHzkHD2e1lC7lpJzF/0cOepj+uRozpwP8OXGy1SgBlHCPZ8fRRwO2cY5/89M+zBEt47GYhXKuXkiP/zkITVVT1mpZrHnwYyVTO4QKydx1fwjEXI0SbkNCrVnJVkiy3QWT/AOsz7y8sqkn5AyNdSRm3PU9R1KFFy9epWEhP95p+R/hfzs3r37vz0mKSmJGTNm/De+/v96xCVp0Cg8xERHAOGJki+9kcPCmXHk20XenhueJFyjqpYDR7y8u9DGpLFRtH/kXhWo0yVy7WYQrUaBSilgMSvo/VQk128FqNL0NmaTwP7PUwgEZLZ94+Kb79xIEjzaQk/vJ82IYvhGvtv+abEoyMiCn3/zMmZIBJ3bGRn3eg4vTM5m1HNWyiSpOHnOz9xPbJiNCkQpTKTu/yyF5l3uYLPZ/keTjWVZ5rffjvL1rvWcOvkbXk8ONauqKJusCle/CocYPuQATRuqWPnhvQqjqEgFZ05D1VAjbivPkWcPsmt90j2CswOMGRJB39GZ5OaJRYZG/HzMy4dL7PgDMlqNgEol0LCejpEDrRQ4JHqPzOKJ7qN45pk+xX5vKBRizsy57Nu9H23AgCiEUEcomTj1Zdq1b/tA5x4VFcWJUzZUCqEwOI2MUNChrYnHHjHw20kfZZNVHNxmJc8mIUpw+bqfk2cCxZxPbl6IAofE2KERRV4XBIFh/SKoX0vH5u1OmjTUsezTAr7Y5SzSSuXxSKz/0snub93IMsRGK8nODaFUhquHvliZyCer7DSdn09UpAIQ6NzOwJalCUVI5WqVNUii/YHscOXKFWpWVZGaHuLilSB7tyQzf5mdFyZnYzELnDmpIEpKJNlbBhGRO1xFkiWq0wB9biWmzbnFu29FFPvcWQvyyc4VCQTkYhWin+90UqWiushi+mdYLQrSMsKLbb5NKtYuvetAHCaDSKThV3o+rqBbRxMQIj4mRJXyXrp3cPDitGocPXqUpk3vf6H/pyAQCKAQ4NdjXma/EUuVSlqe6WrmpTdzmPtmbOH1kmWZhUudnDtqJkkIPyO63Ca8P+8g6Tk+mjXSY3eGqChYIWjF8YuBrk9cRGe1gwC+Aj2u3BhqP5pTqhaQKIaHXm372knQYQwTn3/AhIUfDgeQZbnETdGhn708VFtHjyfMzP7Yhr1AomrVqg9kC4vFQsbVkpfs7w57eHdBPglxSowGeHFqNlUqqvn2kJeujxuxWhR8sMTGkV+9rF1YPAmTkR3i2SfN/PK7n/kz4gqlG67eCPD6u3mcOucjLbN4xW2EVcm+r6LpO/Q3ThxXYBEi8AkerAluxo3W8eVuJ8dP+1kxL75Y4sHtER6Y9JflcEWD2ysTCILHI9J1QDoDnrXQrKGO7FyRtZ850OvCQ7IOH8xFzpCJtFcnPeImdWqYaPyQnlrVNIUb3E5tjTzeK42OfdIYNzyCJg10pGeKrNhQwJ20IAoBhve3smmbk2++TWXMsAhiolQc/sXL19+6+XDavTbyti0N3LwTYsbkaEa9ko1Wq6BBXS1ff+vm20MeKpZTs3fzvU2SLMt8sMjGt4c8lCnX8IFs8evPv1I+RcXPx7z07W5m1fx4OvVNQ6sR/hiII4EAdaprCIVkVCohLKJ/q+QW+XMXAlSqUHpIaDIqCuVBdFoBSQr7/AUzYpk8I5cc8zmSnQ0IEiAn+QhvvmagR9dI1GqBU+dMTJ2jQmMIT++MiQyQFO9DqQh/4OnzAZRKqFRBTWqGeN/DHv5JCATCA8mWrLXTopGOn3/3Ubm8msycEO2fSWXGlBjatdIz+6N8Jo0tWi124XKAr79zc/TbJIaNO0n2L9WJy2nCkQMn6NIvjZSk8HWPsCjx+yUeaaonOkrJZ8sTWbS6gMkzcnl+sJUP3rmX3O3S3siFywFaP3mHl0ZF8ulnDvZ/nlKsSrrr40Y69k5jcB9LsXXU55PY8KUzHDOKIkrl/VeDF9hdqPPKER+oWjjoRBAEIolHndGUq5ePMW96LIPHZfH1xiQ+XGrnk3eLJqejo5R8tSaJFyZns+FLJxazkvJlVLz1clSRJECeTaLMH2vCybN+5i6ysXVVUpEWWnuBSO+RmSycGVts+NjD9XTc/JM0RYWyavYcCNvpi51OYsqFOHfqJw4dOkTr1q3v2wb+QLgL5qu9Lp55wsyAnhYCwQI69kmjZWM9+w96qFNdQ79nLDzZ0cTaLQ5u3vHz4vAIXpmWg8st4/FKXL8Z4NrNILv2uejfw4zRGG7X3v+DF629LBPnlNzRIwgCLwyO4L2F+QQCMjpd0bXvsdZG3pqTR6c+abRsosdsEli+voDFc+Jo2/JenF6tsoad65LoNiCdM+eDmArKce7MufsmPye88hJDDo1AZ/bQspOfI7uSSXTXL7wvNIKWJG8tck8aqd/tGt6adh5pEsRggE7tTIXD7rw+qdjgu7uIsCoRhPAxFnPJ96nJqECpLEoEVyynRvwTt3/zTpBffoIKrhbEtDWgNIMsBTFqnTicPhwuFSZTBGUqpBAVG8lTT/e+Lxv80yAIAotXutCk1UCBAlWZO6yaZWDn7tOcPRciIkKgR32ZTdu9nL8CL0zOpteTZkYOtDDq1RxefzeX5wdHkJSg4tadIFOnF/Dr734atBPp1tXI7bQgB3624493snVdSrHhbm1a6hk7wszMBXm8+3p0qUmLIQN0bN5yh4ZS2yITwy1CJHXkZhxXfUsZSzSR+bURELCYlBw++DVt2rS5Lztcu3aNpg2LxlFD+lro0DuNmlW11Kh6zxd5PBJDxmfxZAcj85cWEBNTereJQa9AEODArhhmfXiZb/acI+BT4AkEKVte5NZZmWixAmWl6tyIOYC9II2YULkin5ErZyIjFxK+AEpBRRkqoZcN3DGcYOVHSUWSDYnxKvZ/lkyjjmlMfGP4fdkAQJIkEpJlcrK9nL3op3Z1LSf+qEj/V6L7oxUFfLEqkbgYFQ/VKZqsio9T8uJrOZQroyI1I8i+Hzw4XRJrNjupV0tDhcoyTr/E6dNpRKVVoknXTNYvu1ccYzErGT8ikppVNUx4O5cbt/y8PTePX/eUxaAX2H/Qw7av3ajV8OyTZs5dyqNuLS0797mpWE5N7epajAYF29cm0bTTbTIzJY4c3n3f5KcgCKjUUGC+wJRxetauDWC9UTQeiAgmYb2dyO4F2XxqPc+cOVremhi+h6fPtaPGWoT4LDw3IZIoKRHXFajVNAOzUYlWo6DDY2rq11My/UMbkREKjh4LkYwVv+wlh3RERCxEEkEM1zhPBjdBVJHiebjIc6MQFCS663IJG/k2kXnv6xn5gguNQ4tONuCiAL//rzVL7xf/1Wnv//bL/8Ptwf8bEAqFqFBBx82bBYUb6anv5rHukwTy8kVmzs/ny1VJfxo2ZMbrlej3fCYRFgUP19eRnhnihck5fPxuHI+1DmuXOF0SC5fb8Qfgk9kxjJ+ai98v06VfGt2fMDH3zRhUKoGd+9x0HZBOtcoaUjNChWTOngNuAoFwxvr3Uz7q1dLy0aw4Tp3zs3aLg+xckSoV1bRorCMxTsX+Q+FgKSpSSe+nzXz4wSymz5j7t2zi9Xp5adxAqldIZdxAgcgXVWzebmT5egcut4TTLXMrNUgoFGJwr6IP7JXrQQJ5VhSCAiEmh2UfxBer7NTrFcyfHssT/dMKX/v6OzdrNjtY9F7svcDIK/HeR/m8PTefd16NZvuaBDr1X0z37r1QKMKfKcsybreb0cNeIP83D2V993TQQtkhpr80C88MN12f7Hrf5x8IBNBqg2jUCtRqgW++c3M7NcSK9QUMeMZMtw73SBijMXy9np+UzcujI4p8jsst0XtkJo+20Je6UD9cX8c7H+QxepCVqEgF85bkExMd1ouzmhX0HpXBwJ4WPlsWJjNv3A4yZUYu85fZmTAqEpNRwaSxUYRCMmWS1Qx8tuRN7KWrAbTaByPD8/PziYpQsGRtAXPfiiUlSc37b8cya0Eea9cFqeZuca8SD4gmnlw5g8ucpLq/AV9vtnP9Rh6vTzJRubyaS9eCLFxhw+2WMBsEug5IZ8xQK80f1pOTJ7Jmi4Nff/fS75nSN+IHDnvp/4yZxPjwFOR/nfh8I9VAi4b5LF1pZ9aU4pVMSQkiFcvkcevWzQeyxT8FcXFx6PUyCqWCbh3Dm6Xh/a18tsNJ+56pJCeq0CgVnDguoMpPJtFRAwTIM1xBUeYmbw7TU7G8kpNn/KhUkCekEy0nYRGisOQ0hz919GRFHqfnk2benJPHynnxxZ6RpesKiI1WMudjGwn6avCnTmqFoETIS2TRCjsvDL+XbZckGYdT4rVZeWxZlkAwKIeH9Thk0tPTqVy58n3bokWLFgxZqmL88KIVNvsPulmxwcFXnyYVkgv9RmeQmS2ye0NS4Xn07W7h4pUAY1/LZue6pCLB/NkLflLTQ2xfk1SkyrtyBQ3rFyXw6NN3+Pagl1eel4tle+NiVFSsLCEqfaSmO9i8IJ5zl/Rs/8bFkx2NzJhcfGNw5oKfMuXqPXBHwJUrV9BoBLw+ifcX5RMbo2LX+iQ+2+lixYYCrGYFk8ZEUqWiBpdbwub1EKjwNSqVTLkEFcP6RRT7TINBwaSxkZw47WfDlw6WflpAlQpqDDqBfLvEjzvLoNcr6PKYid4j09m9301inIp6tbWMH5FcJHBPywiiVsK8pTZq/bHpaPawjglv5VChrLqwcuwuBEFg4gtR7P7OzejnJz6QLQSFiEajYPPSREZMzCY7N8Q7r0TzTFdzERL+m+/cjJiYzacfJ/DdYQ9PPFZUlysYDGuf7v3ejUYjsO8HN+0fKd5NcrfF2euV8PpklEqBYyd9zJyfjyxD8852Tp/+FrtDYs8XsYVyPRDWGKtUqRq30kRG973Go83uyRXsP+jmxjUnogjvjI+nwWNZzHpv1QPZ4p+ASpUqkZsf4oefJEYOtDL3rVh+Pe5j4XI7N28HGfxiJgZDmJT+fKeLwb3NREcq+e5HLza7yKcfJZAQp2LbujjqtTmJQgGVzAKTx0bzZMd7McS3hzxMmZnLkrlxREYoGT3IyrFTPkYMiCj2m2pU1TCkr5Wbd0LotGFN3+qVNfx20leYQFGrBd5+JZqewzKYPimahn9IyJw652fi2zlMHR/Fy2/nPBDxCbB6yRoS/eVLnPBsEqycPq5k0CgbGZlKKtRLA03RpNbZi35u3A6SGKdi1tRohozPZsenJetMrt5UwOQXwxvIuYvyWfRebDHtwAirkvnTY/lgsY2l7xdNMN28EywiGXLmgp8KZdVcvhbAXiAxcayVj5YXMGvaFFp/99N926Ba9VpUTTnKkjUFNH9YT1KCiqF9rfTvYaZjnzQWzIilQd17m/uWTfT8+ruXAc9n0/xhIz6fj9S0EF+sTOKhOjrupAXZsdfNig35LJkbx2+/CAQNMmVTSt+rlS+jxumS8PmlYgTRpq0O2rQwMHqQlRcmZxMSocOjRtZucfLRigLeeTWaujXDJLMgCMx8LYZhL2WRa8/A7cm7bzvUr18fjyqXiokqzp1TEOOoWeJ9ER0ox779lzFE+vj044Rilf5/IV8NgM8vY7P99UHBoFxEizrfJpKTJ/LplgLatjLw5S4natFARM0w8dmgRhoZGZdITffT5TEjSgVs3u4hz12NhLIVWLt27f+TiCsJgolNn/mpFEwmNepnatdQMH6CB4dDQYgQ8YkhXAGYPz2O1s305OaLrNns4ONVdtYujOOnY34mz8jlyK9+9P4YAqoQO7fEUr2KBlmWGTnehj83kkfaisXu67sY8ZyFj1cWEFcKYQ7w7UE/yVLlIsTnXagEFeW15en7fCar1hwiUQXJSSqyc+6/tddisZCeWbRy3mpR8uXKRLoNTCclSUWLRnoyskTOX/bTqqmeTdtdrFoQF65QLKE6FGDnPhfJiSqsFiXP9dHz83EXcTEKenc389NRH5mnY6kk1wUB9DoVHu1lAmkJaIR7SaN0blKdkiXvYoREbrov0ndoHlvWFJ3eazAo6NLewp07d+67yk+v15OZ7aNRfQ1vz83jrYlRDByTSaXyGoaMz+TJjia6tA9XXMqyXOo1a9VET2K8iiF9rLy7MB+3W2TeEjszX4vmvYU2nupkovdTZjKyQny45DopZXUlFj08/qiRV9/OR+mO4ZXXhML1okMbIx3+NGBu224XS9bYadJQz4HDXq7cCPDe6zHUqaHl6c4mlq1z4PXYHyg5aLHKPNtTxbgRVj79NLfEYwRBIJp4st03mP6ug5Wr/fTvo+H4MYEkyiPLMnmqVPyx11FrRUJ+FdqciiSGynNO/I1K6XWIIgkBga/OpbNAuIA5WsmsqRGMfTWPq5xBQCCeMqhQk0cW1zlPOapxTXuU8oG6pcb/sZ5qrNlwkgNfJWCJdIADNGgBAb2+dF3zB8F/hH08ePAgAI0bN0av1xf+fT94kCznPwEqlYq8fB/dOuj57rCHSuU1xEUriY9V8dqsPBbMiC02ZV2vV/DJe3FMeCuHTUsSeXFqNpuWJBbJ+JhNCqa+FMXUWbkoBAUWi4KhL2WxZG5ckU3KwGctdGxroF2PNCaNCRM5J874uHAlwOnvy+H1ynQdmE7f7mZ0OgX1ammpVyu8ofN4JLoOSKdNSz09upjw+yW0WgXNG+mYu/Tc37bJjGkTeL5/Ko8/Gnaqd9KC7NoXnsh8t20V4PqtICNezmLtRwmFbVyBoIwcCrdDRUSLxabx3kW5MmrUagWXrgaoVF7NvCW2ohWif9j5nVdjeG5sJleuB6hSUUOrxgF+//13GjVqxFdffcYXW5ZiMjgIeJ34IjU4cgWsobB8gEpQUSa/Bh++O5/OT3S+b0e2Z88emjbUcuyUl0O/eFizxcG2NUksXlvAK+/kMuu1mMIKOFGU+WCxjRpV1azd4mTFBgcVyqhxusPTmgf1tnD8Lwa+yLLM9ZtBnh6cQfkUFYe+KkuBU2Lc6zlEWhW8+1pM4eYFwhUMm5Ym8NzYLI4e91KjqpY1Wwr4creLmCgl/XqYi7UQSZLMh0vsTJ766X2d/13k5uZy6pyf+DgV9WvfW2DjotQImQlFKvFEOYRNdwvRkociZCM3P4N4ez3O771Bj7MXETRBrBYFFqOS85e9xMao2bUhgbWfOfhylwurRUGfp828OSGSJ/qH2+KslqLX69rNAFdvBmlQV0e9WjJPDUqnUX0tjzS7V4EdCgn8cMRF+9aGEvVAAcomwe2MB9f7+idg08bVGPQKdDpFkfvo2W5menY1MWVmLhsXW6kmNQwHlwLYNLep2+EOKz++N62zTQsDwwdYafvUKTxnLUXuFSAsSh+Rx4BnYvH7ZTr1SWPy2Cga1NVyOy3EewvzOXbSx+OPGuj/jJndm9xFyE+AmIJaLJ1/jP3f59Klk4pd+904XOGhDm6PxA8/eXF7wrpr731kZ9bMaaxaff/PgEajoevTw3jx9SXMnxae9C6KEpOn5xIbo6TPqEz8fpla1dRk5ogltuZVr6Kh11NmPt/pYkDPMKl/+rwPf0CmXStDifIWKpXAxOej+OY7F4PHhdeMu4GcJMms3uTgl9997NmcRI8hGbRsYqBlE3i6s5G+ozJp3cxQZC26djPAwLEFrFj9xn2f+10UFBTg9YJWE05saTQCTrdUrF3T4RTpOSyDNyZE8XRnE19/5yYjq3St2A6PGlmz2cHAZy1M+zAfpUIgOy/Eoe1lipC9giBgK5D45L3iMhibtjl5d4GN7l1MJMQpOfiTlyf6p7FwZiwOp8igXiVLZwCMHxHJuXO/F9FI/3fo1KUrP/3wCemZIu+/FcO0D/J5puu9dsvC49qFW5EP/ezhqz1ulEqZJg106HQKrlwPMPzlLLo+buKrdckEAjJbvnIyf5mdTz9KKFLJvvZzB927mHh/sY07aUFqt76J2ahg1/pkoqPuTY6f/XF+kZjiLjKytdSomM3ufbd5tFksLndYimfbNy4sJgU7Pk3i2eEZyBgemAj7JyAQCCCK4Vbtjm3Dm6e7GylZlukxOJMzZ4LUqxfW0Fy7xUFIhJQkFV5v+Dl9eXQkGo3AkL5mKpRVY3dIBP9F97P9IwZu3gnSbWA6g/tYSE0L/eUQoYHPWnhjdh7ly6q5eSfIC0MiGDMlm8+WJyJJcOBHDz6/zKSxkbwyLYecXAmNRqBKRRUfvxtHTJQS319olZYGu81BilBc1ucuZIcVzpWnmhCJU7ZzXXWSuQsL6NxBx5BRBfhyIlG44vFq85AjM1CoJGZ/lM+rYyKLPD8rNhQQEmWqVtIgijL2AqnUYSLVq2i4nVbUz8iyzOrNDpa/H07MBwIy679w0qW9gW4D01nxYRwtmxgw6ARemZb5QFIgT3fvy8bVh1k8J47B47KoVllN53ZGjhz1UqOKpgjxeRdNGupp0dDMia1VEQnwxMjrhdVPZZLD8iaZ2SGaNNBTp5aXn3aqOXrMTe3qJcth/Ho8rJnX/IlURg608tgjBvJsEmu3OFAqYdqkaPqNDlfE/rmaNjs3xIAXspg3Labw9bo1tXh8EkFLNhUrVrwvGwC4XC6i40N062xk+xcC8UKYwMpXZOKPuwpaL0FRRsqNAb+WAc8qGfBCJusXJRSJKwQgMztU4j4hL1/kzk0FClnD7dRgiQM00zJCREaEpXMkSeaVNwrYtk3EYK/F3JdUzIlJQzL4UUkRKJNFjDont26dp01LPT273lsfBj5r5ZvvMvhodcR92+Cfhrr1W/Pdzr14cZHlcGLd15iKQjhB4ZILEC0/se+ze3ILVouS6ZNj+Po7N1PfzefDabG0a2UgumwmVhJ54S2R6lXCz93s+U6O7U4k2h1DStL5Un+D2aRAr9SzfbebpzuHY8pgUObYKR/BINSvreHb7wNYKV23Ve2OxuPM5vN1kfQankGeTUGVWvefFK9atSo/H/MXk/VKTlTz296y9B6ZzvyldsxGBTIyNatq2LY6EatFyQdL7Jw86y+yn4IwYb/hSydKhUzHHiJXbwZYviCaNi3DxNMni/yUFWsUJhi09iQGvpzNylUH0eSVx+BJRCRIQOFGI5c+z8BMJKeOurlwOVAkRgSoWU14IO1vu91OhEXBR7Pimf5hHn1HZfL6hGg6tTXg9shs2ubkif7pzJ8eW2wv92cIQnhGxJMdTWg1AjPm5THrtRhmLbCxfW1SEf6lexczM+fls3y9gxEDiksINKpj4ge3A50ukh5D0gmGwnv0mCglL42MpH5tLU92MpGdKzKsX/j/5+SG6Pd8Jss/iCc5KSxL4nCGCgus/h3cbjcmk4JXXwjzN9WrC9y8VlBEluouZFnGHiqgys12+G6GeP3X8/j/GNCVGv0TvQeKjBtlxmpRYrOLzFt0jS0bBCLzY4kT7k2AjyWZCDmWE/k/EBWh5NFmJg7fjqWMcO8+jiIOn+zhjPoggkJA4zeWmKAC0EoGLl0RycoRibKqkGQJDy5UKNHpSh94+yD4j5CfixYtAsLCu3q9vvDv+8H/Iz+Lw+eTqV1dw5gpOUx7NZoqFcOLbEZWqNjwmrtIjFeRbxd5bWYO+XapmCO5ixeHR/DSmznUrq7FZFCUuEmJi1HR/xkzB3/24PpWZsnaAhbPjkMQBAwGgVdfiKT7kAzmvBlTGBCdPOvn9fdyiYlWsGW7k1rVtKz/wokgQI2qaoym0jd+f4X8/Hzyck4XEp8Asz+28cE7sUWITwi3l8x+I4b3F+czb1o40KxSQY1TkYOMXEg+5eSGuHIjTH7VrKopDHQVCoHhL2fxyvORdGhjLFYhehfPD45g7RYHM6bEUCYpwNo1i1myeCa1KqWxY7Uevd4IGClwiAwdc55bP/qJ8pUPf4egQFNg5LfffrvvNucjP+5GrxDp0NrA5Om5lE1WM2R8Fm6PTGpGkN3fuqldXYNep+D4aR9D+1n54O1YHE6JWQvy+WKXk/WfJNCkoR5JCm+KRFEuRkoCHPrFS6umeuwFEpuX3Zu4O6yfmfcX2YsQn3chCAJvvhzFM0My8PolAoGwrRvU1TJsQhbvvxVbuDnOt4mMejWb/AIFLVu2vK/zvwuDIUzOOJ1FW9S/OxAiTixX6EgdilxcZY4z/gUDjz2qw1YQycKlF/jhx5N0aKvj9YnxJCWoSE0PMmuBDV9AJCs7xMWrfiaUoJf2+KN62j2TxtTxUXRuZyAQDA9w2rLdyeoF4QoPpTI8OKZRxzvERStp30pPTr5EgcOJWhVDtcolT+wTRTh31Uopc3L+8fj92E8IMrSop/1j+u69+8/nk/npNx9mkxWF80+V1zFXWPRB8QFdJqOCZfOi6dP7JGXzw/eeJEvkCqnYoi7yXDcVN24FqVdTw/J1Ivt+cLNyo4PYaCXP9TJz6VoAGYEnO5nZs8dOKDdYqKMD4ecg0daIYz8ewem3s+6TBJIS7lWNz5yfz469bn7bW4YFywtITb36wPbo1WswW9VaGnd6l/q1gpw666dvDwtjhlgL/dWStXYMhtK1S5s21DH2tRwa1ddy8GcvX+x08dgjxhKf7btoWFfL/oMeBvU20WdUBpFWJSajgqs3wkmg7l2MJCUUlYeIi1Gx4sN4hk3IxOmSiY5SUOCQyLOJKBQ6jMbSCZXSUL58eUBGlMLThN0eibGv5bB5aVGid+Z8G8P6Wgr1L0OhMGlxF7Isc/p8gDybSJUKakxGBTpduJJx4YxYcvLCulj/WuWq1YDbLTNvqY3xIyIKv/OLnU72HHBz4ruyhX511HMRXL0R4Il+6ZhNimLDov6M+Fglv56//0ongIYNG7JpXYjxr2fT5TEj/Z8puYIDoM/TZoa+lMmi92LJyJZo2yMVk1EgNUPk289TCu9TgDcmRHPyrI9Rr2bxxcokRFHms6+c7N7nJipSQWa2yK97ytB3dBZrF8YTGXFvI3HuUqBI8ufPMBtDlElW8MkuD217pJKdGyZYpk+K4fqtIJ37peNwiERERTyQHf4pyMzMJDpKWUh8/hmCIDD37Wg69k5jyrg4hr8cvnYVy4X9kyTJfL7TRb/nM5nzZjTBUFifcmhfM1Nm5her/hnWz8rTnUw8OyydrFyRV8eU3qWh1YQ1v0c9Z2XOxzYWzY7jlecjqNsyHdGjw+IpByEVNnUqpngVP+6JJTrq3v024c1sfAF1qZIhpSEnN51EuQpKoeTnKoAfHeF70SxEUDfUmvnzDrJkhY2yOa2JEHS4sKGucJ3PPk2kXIqK9xfZ6NArjSYNdMjA76f83L4Tom/3sH1EMSz58Ff4c0Ob1yvxxuw8WjfVExuj4sbtIEPGZaFUySQnqtmzOZlhL2Wxfa2Obh1NTPvAxo0bN6hWrdp92aBJkybMeDuIKMKezUk063yHqhXVXL0RZPzI0q/ZoP46Tn5rR6X1MqRv0cSRJFFY9T1pgoknDuaxYLGf/s+aiskCuT0SKzYUMPO1GJ7tZmbEy1ms3uSgcgU1Lwyx4vfD23PzeHVMZDEt4fD6EMfkmffmCxQ4RKpU0HD+sp/mLe5fHmrRoo+Q/lgTUIhIskRm1G889rSHKeMtxMZYsBeILF5jZ9VGJ0aDBYtZ4KF2t3mstYHYGCUHfvRw5VqAYROy2L4mqUiyWhRlxr6WzaOt1FSrouLFqTlsXJxQRAPS65V4cWo2r/0xR2HCa3YOfpZEFd+f5G1yK2AnhwvCMerqFdSt7ub4CYmeXYv77k7tjKzbakcS/t/Ao5KQnXEHfyjEWY5SL/QIOuHeuuOOvM7imZElDjrt3M7IkrUFOJwiaRkiCqWEx3qd5/qE7SyKMus3+UhyVyOIn59+LVkmBuD8JT9qn5WDP2Vx43aAb77zsP0bFy2b6NHrBOYuyufMBZEyeDBScgdZSO0hMUlB7epaIiOU5OQFcbuKD+UqDYIg4HabeHJgJtvXJnArNcS7H7i4dFnC5xfJKgjy7ZeJlEnS0H1wBvOm3+uOXDw7jgFjMnm0uZ5eT5ox6AW+PuBh7eYChvW1snaziwun1DR7RFFIfHo8EufOizz0p0E2Ua4qLF2awYolFm7dyeG779MxGgVs34nI6aX79QB+om2VWL72Eh/OLMpF/HLMz5O9U0r8fyXhypUr4aGkVgVHT/r5aXfZQqLSYg4PqG3b0sBb7+eSny+VqFEM4SSH6o+QpkMbA5Om5/LNATdvvhxVrPAMYPKLkXTsnUbdmhpWb3KQkS1i0Av0edpMZp6PiEiZA4c9LHs/vnAffOtOkJfezGH0ICt5tqIapbExKma/EcOC5XZCooxSCVqt7r7XRkEQUAgCEVYFk9+28+1BLyFO0EBuheJPwsIhOcR5fkNAwXEOYiaCFLkSfuEc2aazvD5Rz8hB9wjTyAgl016LwBphZ9lc4F9qqNSChni5HN/sS+PHQxQhPu9CJxgoL1TFl3AB5+08IqXYYscAuBQ2unbU8tzYTGx2NUrS0WPEQeA/lhj/j5Cfo0ePBijUdLz79//D34MgiMz5xMmIARZWby7A/Ecrc2mVY3chS5AQp6JF49KPi49V4XLLFDgk+o8qvZ23WwcTz43NYOILUZRNUdGyyb2FpUMbI+VS1LwxO69w4rYoyuTbRfr1sLB2YUJhm0Bevki/5zNIz7rwwJpOAKdPn6Ztc5G7Qz5kWebK9SD1apWcTWpYT8fwCVkc/oPE02gEdOYA+dzGnQ0DxoSroxrW1ZKVI3LuUoAJoyJo/JAOr1fk+cGRTJ2Vy9uvxpT4+QAVy6rIyA5nR3455uaRhsc4cNjH7NcTizgoq0XJltXRNHr0CuLVlHtBukdJfn7+fdtAIMjt1BD9e5pZ/6WTcmXCwe30SdE81dmEQgG3UkN8tcfFL797+PFXL98f8aJWhTVP+/Yws3KTg8YNdCgUAr2fNvPO+/m882pRgsheIDJrvo1V8+MZMTGryGbEaAhX8JaGyhU0lC2jZvbrMfQdnfGHBIKe5esLaP30HYwGBUoFKBQwaUwUefYHm2wM0LRpU5Yv1uPzOtmyw8mAP9rRZUD4g/kMyH58FY7z8557bWllU2DlQi0797n49pCncKOfkqRm0ew43l9kw6CDca/n8uE7MbRqGpYFkGWZ3d+6WbPFyXdfJvPFjvDm8U5aiFrVNXy1NhGDIXw/+/0Sb87O5+VRkXRsY+CZoeloNQIjBtvZ/UNZdhyoycP1czjwQw4bt/gJBQWSy1ioUqsqNrueipUqPbA9/gnwB3yY9AIvjYzklWm5fL48sZCQWvOZg+H9LXww347kEFEISgL4qVJFKLVNqX5tLaakbFI13yP61Sgi7DzX20SdmiaOn/bx9OAMYqIV+Pzw5W4Xep1AhbJqtu4SsdlF9hxw8WhzPfPeMzNi5BESc5sVtvnIskyu8jamlDx2ritTZGOk1yuYMSWG1IwQF64EcLlkqtUqucXy3+GXn76nYV2Zm7eDPN7GWExqoWI5NX5/8UqqMxf8TH03j4RYJS0a63htVth/r1+UwNUbwVK1IAFSM0KERJn2jxho/4iBnNwQPn84g911YDqvjUsIE89/muz7/RE3k6fn0eMJE00b6rl+K8DHq+wIApgMAT5du4YXx41/oHOPjY3FH4TKFdQ81cnIjr0eGtfX8vSgDMYMtVKnhpYNXzrY9rWTy9e0fPm1m3MXA/j8EsmJKl4dE8W3hzzM+SSfejW1JCeo+PQzB9duBunWwcD+Q16mTYpm+zdu/jXRfutOkAtXgjzeWs/ttCCPPp1Kg7paQkGZAz96OXmgXLGEUuUKGt6aGMXCFTZ++s1brMLiLr495CEh6f6rPQBu3LhAdJTA6dMyaRkO1nxU+kA9o0HgiceMtG8drk4Z0NNCv9EZPNbaWIT4vIv6tXXotAINH7uF3y/j9kpERShITtSz77NE7qQFiYtRFiE+IayBfO1myRNamz5k5/czZmpW15GVHeS7L1KKEMKTxkTSc1gGqVkPvjb8E+B2uwtbySG85nxzwENWTlhy6NHmeiIsCsa9nsPXG5OLVK8pFALNH9bx0Qo7k2fkUb+Wlpy8IMMm5GA0wFd7XEVa3yH8zGu0AnGxSvYc8DDw2ZKHY+za76JVUz3NHtbz3SEPL07N5uIFGXV2BSpLNQuPSwyWx5maT+dnjvHT/jjybCIz5+Wz+1s3jRok4nK5MJtLJ/D/DJfLhcbgIk+8QZy/SrH3fXJYdunPLZiCIFDGV5dU33U0QtiO9oSTHPoypnBT+soLUbw4LILjZ/ys3FDAkD4WPlpp46u9Lvr3NFOujBqXWy7savpXOJwiFy4Heax7FipByc2bEqGgAmtEiA0bcwgUGPAGLOz4SldYoDCot4WNW52MGGAlIkL5QASwxWLB45HoNjCNd1+P4alOJsqVUZNv/+sBUoIghAfHCTL/Krtcp4aG197NRZZlqlTUMHVqgLdn+Hm8exaLPrhHYp4652fc1Gwa1dNy8GcfCoXA2o8T6TEkjWs3gyxcXkC7Vnp+P+1n0ezi+nEQrjT1eGQ8HgmDQcHaLQ76P2PmwyUi5cqVK/H/lIT0tGtEWBTsOeDh0dZG9mWcoc9gH29MvEccRliVTBkXTUqSik8/czJ6kJWcXJGTZ330esrC4tlx5Nslhr2UyUPtbjNmiJW6tbScvxRgy1dOBj5rof8fMWeDelq6DkinRWMd9Wpp+eY7Dzu/9qNWwcer7FSpoOazz6DOn4nPu7+DWKKlRELBIFdvqejZzVTsmLuoWsXMpRv3bYZ/FLxeNyChQVeE+AQQDXaaNiyd/K9TTcPCZQXsP+ymfGWJfFsQnS5coHM7LYTaH05satCRdlPPiTN+HqpTdO2WZZlX37ZhyG1MXlw6Xfun83QXE3u3JBMMhtvGAWKjAuz+/DLRFG/flmWZPP1V2rUK31cJcUrS0gNkZKY+kC1UKpnzl/w0ap+GI8NMGd9DRAgRSLKIQn2bNp0vcOaXOAyGor4lOkrJrvVJ7P3ew3sf5XPgsIduHY2IEpy+4GPKS1aOHvfx+U43Zep4iY/UkpktEvCrkJAKW/lVgpqkzFaMHnoCU7yHilVkbl5Q4CxQkE0q8RSX/ArIfiREDJjIyS7qr+wFIvt+8PDWe/Xv2wYGgwGfX+bdhflMHlsyUVm/thajXkHFemrWfe7guV7F17Q5n9gY+kcVpiAIREUqOX0+wKzXSt7/KpUCFcupmb/UxowpMVSuoCHfFtaMP3PJR2K8kqXvxxXx6+XKqNmwKIFuA9Nxe0S+3liU5H2ojo5J03NRKsOShYFgyZrLpdnB45Ho8mwO+SeqIPluIyNynB9JlstjIRIXBVzjPBWoQTwpKAQFbtnBDS6gNLmxxPsY2r9kYnLsMCurV+dBWvH3ouR4fjtxC3LKlvh/JVkiPZBN9I3qpCuukyxXLpa8lGSJDO1l5k6L5qOVdhYdDyFxBwsROLERF1fyWvKg+I+Qn48++uhf/v1/Cnv37mXHjh3Y7XZSUlIYNGgQNWrUKPHYX3/9lX379nHz5k1CoRApKSn07NmT+vXrFx7zww8/lFjVun79+geeWPtXcDhc1KmhYVg/KxNGRdGlbxpZOSEUinBmtKSSba9XQqGAZ7qamTyjZI0HCE+2Vinhxq0gLlfprbYuj0SHNkae7WZmy3YnTpdUxJmYTQpyckMkJiiJtCh5pLmevDyRw7/6WL7ewZih1rCmRJSSHZ8m06xLKvv376Vjx84PZAuVSoX3T1NwC7O7f4GUJBVzF+Wj00Vz9UaQnk9r2fLlWbQKmXHDY4tMxfP5JAaPy2LBchtdHzcypI+VpHglPx/z071LyUHJhStByqWoyMwOkZ4VolplNWOGRpQYtCqVAsMG6VjxVjqxUtghSBF+Kj0A2VW9RkN8jl8YMSGbx1ob0KgFPvxT6xuEdZfGDY8kyqogN18qnPj65S4nDpdEYpySVl1Tee2lSNq1MjD3YxuPPJnK6EFWkhJU/PK7j41fOlk1P57kRBVajYAoQjAosWm7kwXLbMWmRP8ZHo9UOG1dlCA9M8RXe9wkJ6ipWFYgKzdIn6ctDO4dnmj31txUrl+//kCtTRaLhRq12qAV9jJzXj6N6+uoVlnDU900vPvDHRL81bCbrvHOVFMxPS6Aro+bWLXRgc0uFtm0vzDYSo+hGezdnEy7nqkEfJCSrESWwxVvDetpSU5QM25EJONGRIaH6yy38+RzGdSspiEzS8TmEBne31qYwU+IU7F+UQImo40cm5Wjp6KZ9lE0sliNlHICCh2ghNsZkJebxRtvvnnfdvi7+L/RH/p9AVQKiaQEFYN6Weg6IJ2xwyJo1lDH1t0udq9PxqT3MnXSUZLzm8CfKrxLQ0K8grGvaVmxwcGGRSmFZGrndkZeHhVJn9GZvP9WLPt+8PDVHhenzvk5qxSoXEGD2aT4o5IlijWrdUx64zDpmVqUsoag2okr4GFId1Ox6eN3MX5EJG/PzSXfJvFom6ce2B6frl3B+bPfM36EhYxMP688XzzAf6i2luXrHYwbce+1K9fD03TXf5JQROsoIyvEwDGZfDQrlmXrcnh+kLXEbPjCFXaOnfAx/cM8Rg20EmFV8v0RDzPn53PrTpCvv3VRp6YWtyfc5n/tZpC35+bz/dZ7k9gfaabnuV4Whr6Uxa3UILt2rH1g8hPAqFcgI/BsNwsbtrrYud/Nqy9EcuhnLzPm5RFhVXLiu3KF2XRJklm8poDt37j+f+z9Z5gUVdfFD/+qc5runpzJOUnOOaogKAhIRlAyAoqgCBKUJCIqIoiCoKgomAOKSI6Scw7D5NTTOXfX+6FkcJwZH7gf7//7+n/edV1+kOmurjp1atc5a++9FhNm5pJXEOLbDUklWsSu3vDzyNAs1r8lab22aa5h4gv5PDXExM3bAdZstPL9dhfVKimpV1vDYw9J74bzl318+7OT1s20papE76BvzwjmLrOw/jNpY/9XswyrLcTHXzjo/tAJoLR5XnkIhWTcvqbhgWBH7LctfPndRdo0L1sP6ftfXHRtX7JiMC5GUdyqVxYG9zPy+wk3c6fH0LBzGuGwwLK5UlKwsEh6p/wV7VtKhjvPjY8sNY8G9spm1yEVYdkDPDMmo1QlrEIhVc837HJ/G7//BP/GWBgdHU1+obRm+/QrOxs223n0IQOpyQoOHfWy6E0LuQVBmj6gLdW2W1AY4skpuXz0TkJxNShIOuBDJuTw7odW1n5k4+mhRtRqGVu/d2BzhPn4nUQ83jAPDcpkz0E3HVqXJBkKLSE+3Ozgh01SImf2s9FMeSmXc6dl1P8T8XkHEURx60oyDTpcx+eDQDBMcpKMQOD+PAA2bdpIYqKAocItCs9qiPKnFK+/3KKDi5ygFo1Lfc9IJIE/SlbcopN6DcRi4vMO1GoZrZpqqVpJSb9R2UweHUnzxhqefi6XLu10tG+lYdm7RcyeVrqbafbiQjxukbQzZlwuCBJAhZrI/IqYiUEQBHLFdI6cuFVMfvbraWDYpBzGDDNRaBHvSwc6HA6jVMmQy+F2RpBdB9xs+NxGk/pasnPtxZXvf8XGTR7U9poEFE62fHOTF6fdnaNqtYyOrXTFrZzDnzDQqZ2a2a/a6D8qFwQRtQbcHpEOLTX0e8SASinj1TcLeaiznuzcEJ+8m1BMkm7f4/lbQjcqUo7THeb3U15+3evm6w+T2Pi5HYvFcs/dAZWr1CJSe5Bf97jo1jFMKCGN5yaUJlxA0r7e+LmDF17NZ0DvCF598e4mvypwelclRk8q5OW5AZRqDygDfLQ6hs7t7s79xvXV+ANh0m77+XxLALktjkpOaX1/4Ieb7DUWEO0r/z6mUJWC/AIUygSsjkKgdOLx7GUDV29Fl1m9+E/j3xgPXe4QiHKMlF4DiWGBQADK+ymHTc761XJ69dNy5rKbhHjJNLJbB0lzNczdvXFsfhMGDd/PzOf9DO4ndQReveFnwRsWLl4Io9RfpVVTNW6vyIIZ0fy2z8OSty307SklfRPjFfy608a1gnNUoU4xYRgWw1yVnyAywcuY6R6qVJRkQyIi5GRnFt3XWMTEKKhZWcvxA1pqe9shIuIUbYBAbKASukAUfQYdIaWiQKElVCLmyWQCD3bWceWGn137PVhtIk0eUHPwqI/f9nl47GE9s6ZG8fvRID/8GCTZ3ogM0sgmjWQqFx9HKahIsrTAXejg6wt70WNEROQGF9GKBozC3fsUEP2c5yhVqUsR+WQc8RTvyy5d9TN4bC4ej+m+EkG1a9fGYg2zY6+bGRPLr5bu2k661kVvFXHhip9pYyNJiFNw5bqf5auLSEpQ8HAXKe6IooilKIRO+/fvpkBAxGZRsvETDxOelpEYLyXaKyQr+Hmnq8zr0GpldOugY+MXdvwBkV0H3Hz9kxOvV6RlUw0FhUGMRjkyGaiU3nseB4CcXNAUxVDBn4qCbGTIqUcLckkni1tYKeABWqEX7hbA6QUjdcXmnPXuJTEhUO4+SqUSMJrFMsnPAD527vOSGpKKh/LIJJs0AMKEkSPHSBQpQjW04QhOCfuoKTYubsl3i05uao6zbLEOpUKgbXMt739gp7KzCSfZhxYdfn/ZyfX7xf9rHYcOHjzIhg0beOqpp6hZsyY7duxg0aJFrFixgpiY0lV9Fy9epEGDBgwaNAi9Xs+uXbtYunQpixYtonLluw+4VqvlrbfeKvHdf5L4TEtLw+0Ok5MflLS83rVic0iLz6eHmnjlDQvL5saUepheXWEpbrGzOULkFQTLFPTdsNmG0w4Oq5zN3zjp81DZmfb3P7YxboQ0IR9/JIKPt9p4arAZpVLKhkyelYtSKTD/+ZgSCyxRFFmw3MLKD6w887QU7FQqgcce1vHRxlX3TX42bdqU996VMWOiVIUol0utjnfca/+KQEByAf74nXgeHZmLzyey+5skFIoCalRVlyA+ATQaGevfjKdhlzS+/lBawHfvqOf1d604XeFSJJooiqxcV8TARw30GZHFg511ZOeGqJRa/qNUs4YCUeMGN3hFD5o45T23NQE83n8EH7y/gkGPGVj8Ugw9Bmby5qtlZ2UG9zPSc0hWMfn5w68uzpz34XRL5fOzFhVSp4aKB+qomTDKxJETXo6d8rJ9t4v3l8fRtKEGjyeMwxkmryDEoHHZDOsfwaEfU+k7Khu3O8ztzCCbv3Fgs4epV1vFE49GsOFzO3IZPPZkFgLg8Ypo1QLPjo+kWUMNfr/I6+8WMXtxISMGGqlbQ84br7/AO+9+cc/jANCh00N88O6PdO+gY+ILecTFyGndTINFexOTNwW/IY+e3czlfr9TGy1HT3np3vHuolqrlYykoqPkLJ8Xy8iJuTRrqGPhrFiCQZFHhmWVOIYgCEwZE8mk0Wau3ggwbkYuu766u/myFIXQ6QX2HvaQVxCiaZ2LHDwYQcBVA7VJiUwHYgBCheBPg2vZ6dy8eZPo6P9MGuJe8G+NhzptiFrVFLy/ycbUMZG0aaZh4xcO1n1io9ASkmJLLx3BoItXlvyGzBZN7hVPufHhynU/CXEK1n5sY81r8aUIK61WxooFsSxYXsiHbyWw/4gHjUbgi7VJxfqHXm+YV96wcOmqnz3bYrHaQtgdYVatE7hwVVEsU1IWqlVWcuFKgMgokZMnDzN06NB7HouzZ8+ye8ebHPoxGaVS4IvvnMUu4yAlIN7dYOPXPW5y8oL8ts9Nlz82bEtWFrFqcVypd0JivILl82N5dHgebZqrmPhCHm/Mjy0mBkMhkSUrLRzYHyIiEiqmKHh2bgEud5gmDTR8vjaRQECkc78MVH+4Vz4xNhtRhHeXxpUigQVBYNXiOBp2uU2k2SeZmEXde1tfQUGBJNkhg41f2HlhchShkMjLr1kwGwWsNpEdW0q2LMpkAhNHmTl/2ceRE152fZVSynm+ehUVS1+O4dfdLlo30xIXoyA+Vs6sRflcuBLghcmRLJkdg9MlsmmrnT4jsvhsTQKN6msIheCzbxzlnrNSKVApVUmnNho69c3gtZdj6NxWhyhKG64XFxYgk4tcPH/knscB4OCeo9QMNkclqIkWE/j+l+M8M9ZYSg4mMzvIJ185mDLG/Jfzktyiy4PHEyY5UZKFeaSHgW2/uYqJ20qpCi5cKb0IVSoFhvU3MmFmHkp9xxLGH26PiNsjgmDi0x/i+fa3EDpt6QRsw8Y1yczMJDm5fD3H/w3+rbFQFEUuXfXz7TYnv+3zsO2zu2Zbj3SHSaNNdHk8s1jv/M9Ys9HKjEmRJYhPkKRA1q+Ip/2j6Wxek8jBY158/iCXrgVYOicapztMXLScF6dEMfHFPHp3NzC4XwR6nYztu918uNmGQSdDoxbw+0Wu3fTz2z4PccG65V5HQqgK0RVz8QdEbmcEeaS7kq9+UdyXkcH+fT+i18l49cUIfth2g29/uIQlR4UoDxAMCNQJtyil6wwSGSnnj24NPNSqUf66LS5GgdUW4vFHDMhkAj9vTuaXXW42bLZy9WaQzOwgzzwVSbXKSi5e9bPoLQsZ2QGuHKnIrv1u5i50orhZH3XARAY3yCKNOmITUPox6O8+GJI7OBw86kGrj7tnbTeA27dvI5eJVKmoZtrYSCaPNtO8Sy7Hv62IEJfNyWGlK9Z+P+nl0H45qUIk4aCJDzedZ+gAHanJSgoKQ3z3i5NL130c+cLLuk9taNRSQUF2bohAOEQwJPJEXyNp6UEsNpHL14K43GHcbpGBY7MZN8LI2Ut+XlwkyXikpQeYs6SAaWMjS7yvQJrT5y76GDU1l8oVlGx+LxG5HK7fkgxM7xVPPTWenj1WERMl4/K1AFHRQrkJSLlcIDZGjkKhYuzwsquZX3/VzP4DhVTM6UEh2YybdooIUyFNGqno0lbHkpWS6dXzs53EZDXFQGSx7JLZE4PNU8g18RxJQumqZJDmnui6jEqZwI976pBdYKd2NSemiCA2h4IL1wycumBEIERU1L0Zvvyn+LfGQ0uBFQE5XkpXxamsSXzxTR5DB5Te34bDIrv2BqgXas/enXtRR0v7vIUrLLRroSU1WYHMUEQ4T6psVAlqUnI6sHL2LZa/kY4gD2KI9PPO0hgunbdiUWZRrUrEH2s7PyvXWfn+47vJ1XZoGfSYgdY90jlyIZ0KkVHIFSKCwcG8iVoC4QhOn/fxcFc9v+5x8+jDen74pfz1RFnw+314XQqM+XW4xSWKyMdIJGHCOLCSSEWs17VMGgevrigs0foOMPc1C2oVXNhfsThpGQ5LezanS+TxXhE83gtmTw/R/bEzVDjflCucQiPqiBbudpx4RTdnOEw9mhMpxBIWw2RykzMcIkI0Y8CIFy8BfFShDnoiuMoZKuc3o1az30lIDmMtAlVedWJq3p8OtEwmIzpSQUFBCJc7XKor5Q4sthCbv3GQGCfnm21Oft7pJtIsGfWNGWYqIf+074iHwB+a/UdP+WjeqHQyKRwWOXJYJPp2a345ZGfrlss89ZSM5yYbGfhoBO9vspeQafsz6tdWExMlY9ikHFo31TJ5tBmDXsave1y4PdCsoZK8ghCUYZb1d1CiJtFfExkyQoQAETlykoXKeEU3PrwliM87EASBSoEGXL966G+P7/VAWcxRJreoHWzJLS7jxYsCJfVojkKQZG2KKOAGF0gQU4kW4tGIOtK4jFuUqqT9eIiLkDF/iciaTRYeqK0mpXKAG8qfEXO0yDUhnE5nGb98//jHyM9p06bd93cEQeCNN974p06hBH744Qc6d+5Mly5dABg5ciSnT59m+/btDB48uNTnR44cWeL/Bw8ezLFjxzh+/HiJgC4IAmaz+b9yziBt7hJjVdy67WXYpBxenxvD/BlR3LwdZNGbhRw65uXCFT9zp0dTu7rU/rxqvZWLV/2EwiI1qirIzVXQY0AW336UWCzKLYoiX/7g5K337JgstYnzRpCZfYLPvnYw6LGS03jbby5upktGLkXWECfPevl5p5ttOyTh+hpVlHg8Ig921pfKLN/Rf3xoUBZPDzUVvwDq1lTz2Te59z0eGo2Gtu0f47VVXzJzkrSI69VNz8db7Tz5ROmFy4eb7fR5UE9sjILIKBNut6RNd+FygAXltLJrtTKaNtSQlhGkRlUVMpnkTvrE2GxWLIilehXphV1oCfHcvHxu3g5w6HcfGpXAqXM+urTVcfq8j6qVlGVmeI4dDyB4DBQJ+diSsvnwvXX3PQZqlcCcZ6PxekXMpvJbo+RyAfUfmlSnz3vZf8TD7GnRPPGoAbVaMnR64dUCLEUhDDoZZqPknt6uhbbY1X7JSgvhMHQfmMFX65OoUVW6/ufGR9LmkXSaNdTw5CAjcTFyDh3z8uATmThdISqkKPlsTWKxLu3tjAAvLCzgsYcN9H8kgllToxgxOYdB47LZtCqRWUvSsdlsmExlL0D/ikAgwAdrX+XnzUk8MiyL7V8ks2C5hcKiEB06wc/b9hAlkxEIlK1nCtJmv6wKLbs9xFPP5pKeGUCuFPlhu4tXX4xBoRCoWVXF4eMeWjYpuTmTywWOnfbSr2dEifux9XsHV68HuHErQGqykt/2uzhzLp/o9ESMZQifVxBrs2rFaj785P7mxf3g3xoPZTIBk0nBF985qVJRySPd9bRqqmHnfjdxMfLibHH/R/U83kfHiTM+vvhOxdJ3LLw0tSSZHAiIvLS4gBenRDFvWWEJM5c/o3KFPxYcwDNPmTl6ylvisxqNjIWzYugzIouhE7IJBgTOnZYRdBjoPxwuXS2/ffziVT99HpQWuTZrfrmfKwsfrnuNVYtNxfNXqbjbCeB2hxkwJpsnnzDy06dJeH0iQ8bnsPugm1GDjGRmB4rj2F/RoI4arVzF/p1K5CY7rXulUylViVwOOXkhnnjMQFjuZdSQaIYPMJXZ/trnQQNffm9n6/dOqbIgWkHdmmVXimu1MurVUnEzPYzD4bgv8vPy5cs4nEHyCmT8ts9No/pqVm+ws/3zZA6f8HLlmr/cjHXfnhHk5odKVV7eQa9uel5aVEB8nIJHuhvo3UPPqyuk6tU78STCIDB+pJmmDTVMezmfD99KoFZ1FafOlm8id+aCjxpVlcycHM2Qfkb6P5WNXleEUiEQEkX0OhmFRSHg/rL7p4+epK7QBpAy7tGRcp5+Npe+vQz0fdiATIBvfnax+WsHY4cb+fRrB+NHmIu/37Orni++dTJ/Rtn3aePndhbNiubICS8atdR+dafd12ySWt7/qsMLUkv9pq12IqJCxe8in09a/MdGy8gr8BQ/T2W5K8tkAunp6f818vPfGgsdDgcVUxXMWlzAkW0VSr3jTEY5H7wRz9PPlTaJOHDUy6ypZT9n0VFyqlZUolTB2OFSpfPBo15mLykkNUlJRpaf7LwwZ3ZV4OgpHxs/t+Pzi7RsomHP1yksfcdC/5H5XL4o4C+KwB7SEedXlGtmoEAyYJrxnI4xE+0oFAI6bfktqmVBpQCnL8zityxsXZfIwjkCazZaeWedA2ehDo21bN3ZLNl1NAoZBECLnjPnyifYMrKkOH6HDJDJBLp10PHGmiIO/1SBc5d8rN5oJSsnSIVkJbOnRbFmo40r1/306m6gWwcdHR4+j+xCW6oL9ckUb3KbqyhiM+ne8W4M/W67kxpVlUx8IY9Wbfvd1zh8+sm7JMTJsRRJ76tZr1jwXa9MRaEG/rzKDBl2iA6d3QwfrEEUYd3HDg7tUZGQ1woEiQzOyw/TpV86VSqpUKsFBjwSwcA+RmKjFFy86sfrDVOvpoY35hsxGqS4O2dpIY8+pOeD6XfX1DMnR/L8/Hw+2uKkS1sdm1YlEGGQIYoiv+5xM+DpbDa9m1CiKvmbbU6aPKBmyeyY4ri89XsHep1kbnev0Ol0hMLwy+cpmIxyOj6W/rcasnZHGI1aQKEom1SINMsxmSEjcJDODwaYOjGWhDgFh455eWlRASoVhMICztuxxJdReWgiGp2gwy4Wlah4s8rycMVeQhNtJzZSRsD9O0GhPifPGzl5oSQZEW32cfjw77hcte55HP4T/Fvjoc/vQ6US8frd+EVfCYmLSE9lFr12mzYtNVSucDfhI4oik54vQlNQBZkgI6KgJgl1z/DD5gR27HXTe3gWY4ebGP+0hrcWnyDZ3kQquhEUxHqrEcisQHbCPj7/IJ4KKUpi4sNEx6qwO0Ls3S+y5HU3DeqqOH3BR4vGd3Ua5XIZO79LoEnbAhIr2NmwOoqkhLuGnGOn51I5VUnX9nqOHPOgUJVd3FIedIZorlzLwcptjETSiHbFxxZFkeucJ+iTExstJbwHjcvm+QmR1K+t5sgJD0dOePnl87vv2+zcIBZriPEjzTz1bC7ZuUES4xUYI+RsWG1mQN8rNCxoyzF2kyZq0GHA/8f6RYmKSEE6f5kgI5WqKEUlN7iAmRiqUBkNOqwUcIZDVKY2UUIsuaIej8NDal5bLnOS9lXb3Pec8HpFZNZY3vvIzisvlF1M8tlXDmKi5XTvpOfwMQ+BEOTlh+jf20DjBnfn0L4jbqbNzmfnl8m8uLCQZ2blsfPLlFJJlYXL7WgsldEKOrSiDnNePOtXH6V+PTfdO+moUklJTl6wTIO067f8pGeG+HhVDG2a331nDR9goncPA90GZCKXiRjNle57LNRI8m0KUYkGHYXkEEMiLhxEUP6eOwIzGX6B85d9Za7hj5/24rIriBSDZHAdC3nIkOHHhwIFMmT48KDDQBXhbveHIAhEEYtGbMJVztCAVuiFCOrQtPgzF8XjpObXQUSkIHCaur1DrF4Wz420AD0HZeH3lu9lcL/4x8jPrKys//lD/w8hGAxy48YNHn300RL/3qBBAy5fvnxPxwiHw3g8HgyGktljr9fLhAkTCIfDVKpUiYEDB5YI+H9FIBAgELi7GRYEoTjDXdZNrFChAk63gClCxpYPEourOKpUVPLBCikD2HtYBjMW5GM0yFAoBK5c96PVCCTEKjhxxkthtpaK/sZ07HWapHgVUZECN9L8BC1mKtofRPGHE2KhRcmJM162fOegZzc9Mhl8ssXBrYwAVSspeHBgBrczg7yzOJalc2KKdRDnLSvk8vUAQ/qVXTUqCAIPddax55CnuDX73CUfen3ZreH/E8aOm87Kt330GvYTjz3kIylBIWXZs4I885QZk1GO1Rbi/U02zl70F5vQxMVouH5LCv45eaFydQAB4qIVnDznKyb62rbQ8po5htdWFZGZHSQnN0iRPUTPLnpWLoqjZRMNz76cz6973TidLoIhkfc+stGwnpqZk6KK2wo8njAbtzhRVHbRunNjxk9eWWY29e/w00/fEh8rR6+TFpJWe/lyBaIo4vWG+epHJ7OXFLDlg0Qa1ru7Oa1ZTcVXHyby2JPZPDw4A4VCxhOPGoiLUTD/9UJOnfMRCotEmWU0rKsuHg+AI8e9TBxlLnalA6haSUW/ngY69c3g9ZdjShhyVUhR8tHKBHoOyaJHRx3GCDnjR5p4+tlcatdQER/rwWaz3fMCac+e3TzSNYg/oMLhDCOTCbRvpWXVuiKaNtTy0cpIps/P57OvHTw5qGxnu9/2eZg8uuTvnbvkQxTh5WejSElS/GHeVcjgcdl89l4Sc56N4omx2cyaGkXH1tILJRQS2fq9kzUbbOzYenfRsH23i0PHvRzZVgGFQsBiVaIzmIiM0fDbnhByZwjBJydYBIEsEL2gFfTkZl3/x4L6X/FvjodqTTQJsW7WLotn0VsW3l5XRH5+mAM/pPLrHjer1luZ/Wx08febPKChcQM1Y6fn0WtoJtPGmqmQrOT4GS/vrLNRZAsx8pkcospwNf8z7hALKUlKft1btt7OrClRbNpqY/MXQaq5mqPDwLff7yQuKYjdUTbJNm9ZIS9NieS7X1y0bNn2vu55keU2lSsoCYdFftvnJtIkJS5mTo7irfetPDXExKN/tGPrdQJfb0hk534PU17Kw+X++yy6Uu/nrQURPNhZIkhy8oJk5gSZtbCAts11GAxWurUvm1AAifzcvsfF4pdiOfC7m59+vTtmaekBjp32otHI6NRai04nQ60W8HgVJCSUdqT/O9yZfwWFIcxGgdfeKeKbDUnodDIKCkMkJ5W/pDFFSGL45UEuF4iJlrN6o5VvtjnxeMMsmxtXZiKlWUMNbo9Ibn6Q+FgFep3Aj7866dmt5PMRCom88oaFBTOkOZqSpOSz9xLpMyKLGlVUjBpk5MJlH/uOeDhxNu++xiIYuEvcWLHw1BN6nh5q5OttTl5cWIAoSs7dP32aRDAEo6bmliA/27fSsnx1EUdOeGjRuGRi5+ufHGTlBBnxTC69exiKyYKPt9h5aqh0jKWzYxg0Lpunh5l49EEDSqVAbn6QJW9bCAZhy7uXmbkgv1j7rGF9LbdvimRmBVj8fGKZZouiKFK3XRrTnn3pvxIP/82xsHLlyuTmiSTGKcqUdQFJ0ywclmQc/pzsUCoFRPGuUV8wBCql1AL86EN6Ik1yXnilAEEmkF8QZOPKhOL7c+SEl2+2OVGpZLRpri0hrSCKIvv3ieT8Xp1ksSKCIOARXVznPElUKvMcbapsnuikJCFWgUwh8vNONxmZ1xFF8Z6rHmvWbojgu8Xt9CA9h2bRpIGK3Qe9HPm5Et/+5GHxvN9JKmpe3GIKYJflE1U7HWNUCNteiZS6eFEkIytQpnv7qyssUqXyn7D7oIeu7XWoVAKNG2hKEf/jRphY/6mdRvU1qNUyFs418NzT14h31CeJShwVfmNML2Xxu6HQEmLuUgsKmcCTQ6ORGxvd17y/fvU8cgV4/SKZ2UE+/sxH3VBVECS905TcDpz8zMKRn6T92TVHEVXDtcjmJqH4NEJyL5WMIja7SPeO+hKGjz276rl208+Iybk8O85crHHaq7uBru11tO+TwdjhARLipLETBIFObXWAwItT7hLtgiDQvaOe5EQF0+bk89l7iTicYd7fZOOTL+18szEJY4QcpyvM2o+tvLXWSpRZhtFovOex2L59O4901xVLgjmcYQ4f99Kqaelq4ms3/TidYfItIRLKkO64A7vHz8vz9Ax+/O6YdOugo3PbVB4ZlsUHG91orDXKJfkTxErk/EFGAVg0N6nQ5gZrVpiJjZHWp7n5QabO2UdGmoH2bRKoVU2HVhPi2s1CPt6cRkpKdUJh1f/r14b3GwsBfG4vKRVCFNwKc1q2l3rh1mgFab8pR0EoP44W3W4RY1LToYOcislKtnzlR8iuSKSrMpnclNqAj8po2Tmf0SM1bFqVQMMO2USpjFhCFrJkO6ikqILcrycYUUA4OpuN7xqLiazsTIHkJBlbNkNyoCYp4Thysn2MPX6NlHoFfL0pprjiT6+TUamSjFvXBSJNJUmc0UNMfPqVnWeeNvPoCDedu7W/r3veoWMfPlq7CjlhkoWSYywIAlXFuhxjNwqFmhmTohg+KZsnxmZTs6qK9KxgMVF47JSXV1ZYiDTJSIiTkh+CIPLRF3ZmTpae6VrVVSjN+SgKlcSKSUSTgAYtCpTkkF7sv/BnJAgVuC6eR0TkMicBMGCmNk2K9VqV7mg8Lj9unCCDbg93u+95X5CroI77ATZvPsjDXdyICOQXSqaWdWqqeWO1JCfg90N2TpAbt4PUrqYiFAkfbLLx/PwCjBEysnKCBIPw/MRINGoZH76VwPrPrDTqks6k0Sbat9KSnRvgzXc8ZF+MId55Nw4IgkBc0QMsWraP7p10pGcGy5TqCwRENn7hICZKKEF83oHZJGfyUyZeeCWft1a9c19jISLiwIqRSCpRkyucwUYhWlGPSBgvnnK/G0Qyg57yUj7r34wvQdrevB1gxORc2nXUsfXrX6kUrEcjpH1MSAyRyQ0ucwoNWipRdnerTjAgE+X4RA9qoWR89uFFgQoBgShLfd58+3f69QlSpaKS7z9JpEu/DPx+/z8SD//Rtne5XE6jRo3o1KkTjRs3vq/2jX8SdrudcDhcqqLMZDJhtVrv6Rg//PADPp+PVq1aFf9bUlISEyZMoEKFCng8Hn766SfmzJnDsmXLSExMLPM4X3/9NVu3bi3+/8qVK7N06VJiY8vO7CQmJhIMm6lXo6hU+9odvPlqPEPG5xAVJePiZT+HfkolwiDjyAkvo6flEiMkosNIUW4ymty6OAiRxB8v0D89oCBj2dwYLEUhNmy2sXqjjT3fpGDQy3j62TwOHfdQMUXB8LFWgl4nOh107qikWzcVO/Z6MEWUf3+NRlnxwtHpCvPrHjdt2zxc7jj9T1i8ZBU2m41t237is88/pGb1o2z5zsGxUz4QpCqoJx6LKNYaC4dF0rPkdOz8MDv2fondJpTaEPwZh4/5OH3BS/8/WpwA6tRUs3ppHEMm5AAKXp4eRYRBzve/uJi3rJAiW5hXX4ihz4P6YmJ4/xEPT4zN5rM1iVjtIaa/AivXbKVbt4f+o+sGKLJkFlfICIJAvZrqMisRAX7a4aLQEubQMQ8Vk5UliM87EASBV2ZGM2FGHnu+TSm+3tFDTFy66mfyrDyGPG5E+afo4POF2f+7l22flTZp0WplvLEglvWbHSx+qWSmSKEQGDXYyOZvnIwZZqJyBWVx5v/qjQD169e/Z10np8NCrWohFr9lQakUCAZF2jTTMG1OkK3rI/+4rhh6D8uic1sdFf/y/Cx6y0LLJpoSJHhufpCx0/PY9G4CqckKsnJCxMXI+WFTIiOfyaP1w7d5YUoUz42P5PV3i5g6O5+kBAUeb5hb6QEiTbIS5MjbH1jZ/F4iCoXAlp8S+O63OILBPxY/RhD/yBeoKgENwHsJXBdD6PS6//jZ+J/wb46H1apVYtyITLRaGa+8EMNXPzq4nRnEoJfx6ENSBeXityxMHGXCGCEnFBL5+icnR0970KplvP2+DbWK4hixYkEsM18pQKkUik0W/oqCwlDx3D922ksoDIPHZ+N0SQ9h7x56hvaLoGpFyfwiKkLBddd5GtASXXpDssPH6Tcqm9WvxRUnA2z2EC8uLCTCIOPjLQ7c7hBPj3nmvu65XC7n5Fk3z88voEs7Hf37RLDkbQtRkZL+5szJJStQAgFJm3nW1GiefCaXQKDsqmePJ4zNHqZj67uxIiFOIenWrkpg7PN5iKJU+Vce7I4Q9Wqq6dlVT7sWGr76wcmJMx6Wr7GikEub4uxcqUuhXUstF6/4eKBhu78lh8pCfHw8IgJaLdxMD/HYw5rie1i9ipIff3WV6ZwLkG8JcelqoNyKoIysAAq5wKJZsRw44uHbX5w0b1S+znHrphoOHPHwww4XRfYQc5dZOHjMy8QnzcRGyzl83Mvrq4sY2MdQrO8Hkj5zhWQFWz6Q7v2ajVb69oxg/+95xMbG3rP2oTZChd8jVbwE8eEPhFGpBAb2iWBgn5Jj4LGFuHYzQEFhqLjq0ukSSUlUMGFmHrWqqejfOwJ/QOSbbU7S0gOMHWHiqSF3dbc8niha98ogIU5Bz256oqPkfPVhEstXW5j3WiFqtUD1yipupvn5/IMk/H6RUxf8DOgTwclzfrJyJLJWpxOY+UoBX7yfiCgK3M6S3mOpSR7WfWLDZJJhsVhKxJp/Cv/mWAjgcOpJiPv7CuH4GAXjZ+Tx8nPRtGspVR+pFCL9n86mfQstG1dKFXlWW4j3PrIxaqqTrLwAP32Swq30AKOm5mL8k7671RYipYxWeoAdezzkXYwjkUqIiFjIIWjKx+dwYgtbMP3FqTooBrBEXObpEdF88Y0biz2A/1YQnU4iO+61Cnzas/OYOOY3MrPy8HrD/FIQ4p0lsUQYZAwdoEcud7H49d+QO6IRgmoyPTl07CSwblUsWTlBeg04jDu3FsaoAA8PzmL9m/E0/cNMyuUO8/b7VhQKAbWKEmutvIKyK3juoGLK3a4BgM7ttAT1heD4g9CRaWjTSmpxX73Bxm+7vcRbmhKMv8lXPyrYvnMiOl35Saa/IiLCyIWLQRJilTw5JZuQT438T46+giBgIhrsErmRLStCrH2SOKMMnUaGXKFAoxa4fM1fgvi8g2qVVYwYaGTrD06G9LtbmajRyJg/M4r5r1tY/drdttePtzhYubDs+Vu3ppqMnCCNuqShUgoEAmH0eoEHn8hEIZdkE7y+MEP6RbD5Gydt2rS5501uTk4WrZtL9+/yNT/1aqqYMjufze8llpB6yMkLMmFmHlUqKbE5QuTmh0rp4wKcOutDo4HBj5dem8rlAq+9HMPI8Zb/cQNdKM8gTVQRG05BqHiVLzaUTKbFxyr4+J0EHh6cSa0qYXbv8xIKiVy86qdiigKfGIFZb/p//drwP4mFwXCQ6lVUaJUe6tVRYC86wrWrArKwnHynCx0RVHS0QGXXsHdTAVncoioNiCSGsxwmmgQeoA1yj5zQxSDvzr3J1q/TeKiLhiNbU6lHBU6rd/BAz+vUq6WlQX05XdvHFu+Xdh/w4Mkz8fstNw2DHSUnbQFUqDFYG5N/JJ3JM67z3pt3nytBEUQe1pNvCXFqr5us3CCVUpTUqqakyBbGFCFDqxEgzH3d82nTprHmzZXUouz1lCAIJIkVeX7eeYwRkjxH1/ZaDh71EQgIJMUrOHbKy9xlhXz8TkIJeYpDxzxMfCGPyaPNxWsthVxKfHlwIRJGjRYPTrK4RRPal3kOCpSkUpVKQk1CYogwIRTcfTZ9ohcrBRQJ2SQlpvL0mKdQ/tWN7X+CqESNFqOlJiMnn6ZXDy01qin5/hcnh4576d5ez/7vU/l+u4vdBzysWhzH+Gk2rEUy3N4w/lCIhKQQfXtG0K2DjryCIMMn59K+pZbnxptp2kDDE+NyyMoJ8MXWICm57UkQdKUSICpBTVaeVJFvc4RY+FYRr74QXaxDX1AYYsQzOQQDYik5oj+jTw8DC1630KVLl/si/BS6AOmhs9TxtSNCMFNNrMtVznCeo4QIIUdBWAyXSA7eQQY3yMlx0/NhI8/OzUetFqiQpOTkWR/XbwX4ekMCb69xUzPcALNwVz5BLsipQHUEUSBTdg2NWP57TE8EHtyoucthOEUbSlSkcQUr+eiIIFCoo1WXAj5YZaJrBy2x0QrMZvM/Eg//MfJz2bJl7Ny5k/3793Ps2DFMJhPt27enc+fOJCX9Z662/1uUNVnuZQLt37+fLVu28Pzzz5d4KdSoUYMaNe6699WsWZOZM2eybds2Ro0aVeaxHnvsMXr16lXq9/Pz88vVtImN09O4QfnMfJWKSqz5Kn67qKZLDxU6rZRFatlEy5uvxDJhsBwtepzYkCEv5aYFkrCs1hBm+24Xn33tICMryKEfKxRvjJo8oOLqtTD5VyKpansAjaBD9Iic+9LCvv0nkeuD7DzgpmfXsg0T9hz0MO/5aK5c9zN8Ug4VUw107NKP7Ozscq/rXtCiRUveXz2L7Ztj+GWXjh173bw+r/QL8pOv/LRs3YcnBo1h7NM/4nNomDHHzlebokvNgf2HPeTmiBgjQ7Tplc6yuTG0aqolvzDEk1NyaNpQQzAIuw54aNJAw8vPRfHqCgt1a6mLK61AurftWuqYP0OgS/9CGjzQgmnPv0CtWrX+V9et00VhsYa4eMVP7RoqXnwmkkHjclj0UkyxBokoiuw56GHSrHxkMpFDRz306lG+mUX92mqiImWlTClqVVcxrL+Rk+e8VPtTZc6FK36aN9KU+/y0aqph8dtlO9jXq6Xi/U1SC9Pp8z5aNdXw+0kPgZARu92O3W6/p3HQGyI5e0GqIuvXy8DSdyxcPC+ikan5+icXvXvo0eskDdcJL+RRt6aKDq11FFpCfP2TE40GrlwPkJkdpEKKguu3Avx+0suWDxI5eNTD2Ol2KldQIpNJmlMPdtZz6pyH2xlBnK4wk0aZ6dFJhyBI93reskI2f23nkWGZ1Kul5sxFHwq5gEEvY/MPCXz7azwKhUi7ZkXUqeYk0hRgwjQ7UbaGKOJAlQKauuCQ2Xl0QO+/nSMKheJvF4L3gn9jPAwGAyTF341fR095ebiLofi7b74Sw6zFhbTrnYFaLRAMiOQXBWlUV8Pm9xJLkJsej2TuUaWCkkvXfMxYkM/KxSVdGEVRZOqcPLJyg0x6MZftu930edDAG/OltjevN8zmb530HZXN5NEmfF4RnV1yUDzFAeKDKajTGnG14Co9BmQRESFgjJCqEqeNjSQ6Ss7UOXnIZAI3b96fjWuhJchz8wr4cl1isZ5R5zY63nrfgt0RLn6WRVFk+Worv+5x06a5BpkAYVHknfVWpo0tvcF9/R0HsrxUxk2zsmF1SfIhNkaqMtPrRT7YZCvXUGfVehtvLIjh25+dfL/dhYjIgKdz2Lw2oYTO8qTRZua/XojVFqZ1m673HRdFUcQYoaRGVQXXb/mo+CciomUTDfOWWUoQfHcQDousWm+laUM1P/zq4pHuhlLHXfimhbnTo2nXUkvPrnrOX/Hjcosl9Pn+jIKiEJ985eC9ZXE0qq8hHBYlsf0F+Rw/7aNTWy3vLIolNbn0Aj78B4+8Y5+LuBgFNkeIYFDk6tWr91wJ36VnD37+8DfqiE3xRuTw5Q/OMu8vwJbvnfTsqmPs85LWot8v4nSFmTk5ipz8EFPHmDl13o9cDhNGmtjwuYOnh5Y8D61WzoHvU2nVK505SwupkKygyBbGagvRupmGiaPMvLiwgOZNpFbDA797aFjXzO4jegxaG490D2MpCnPkpBdfQKTHYD8pqY3w+u+MT4BrV07Rq0uA3bt307hxacMa+L8bCwEizZW5cuN0uZrGaelS1cZbC2N5+30ri96yoFIJXLvpZ/r4KEYNvnvOZpOcmZOjWPmBFbsjjFIpUL2KildeiGb5GivPPCWR+LWqqdhcjqbtO2s8mO0NceOkIPEIjz2qoE8vDUve9nHpwu/4iipgdFZGgQKrMhtn9GVi473Y7GHees9GhEFELpdhdfixWq34fOXLR/wZarWa3n2f4523X0ShEFGpBdq2uBtnBvXT80RfHWcv+nG6/Gz5LsyowSYMehk1qqpITA1hjTjH6wtj+PRLB5u/cTBnaSEqlZQ4H9zXyAvPRLJqvZJhE3PYui6JB+qqqVpJxTfbnKWkou7gjvzRHbg9Ioh330EGU4gZrxSRnKBk0GMR9OikY/OX57l8Xk712t2w2Wz31e5tjq5EMHiADq219OtpoHufor9t9xYNVmKi5CyfH8sDdaXEzsUrfqa9nM+PO1z07Fqa7BvYx8C4GXklyE+Abu31zH2t5JrP7RGL5ZPKQqO6ar7+ycn6t+Lp2l5XXDSw74iH5+cXkKiV88V3kgzAsWPHSElJKfdYf0YgEOLcRR+P94rg3CUfbVtquXA1wIwF0ua9RhUVN28HcDjDvPlKLJVSlfQcmsmEmXl88m5CCQ1oqy3EkLH5tGtdfuKrXi01an0Al/k2JlvZhL0vOo2VcyL4+sc0zp6/xoKJ5jK7CBQKgSGPGxHDsG5FPA5nmEFjs0nPCmI0S/fy/+1rw/8kFhqNAjMmRVFkDZKVK7VoB4Mi8xbb+GljFWLdf1SeCWDARKJYkTMcwkIe8aSSINw1xJILCuJ81cn6XYbdfZl02WXiwynU83Vi996dNG8q0rG1rriw5vtfXMyc5cVnj6YK1SXi8y+IDKSyf9/VYu8Iny9MkcOPXeZh1BQljz5koEolJecv+1mwvJCWTTT8vMtF7WoqLl28fF9rI7fbTSAgQ0XZBmchMYgLB0qrCkVIRtAt57NPwyBq0SvU7NnvY8/vLj5amVBKl7dVUy3Pjotk4xY740eYyS8Ikpklcp29KFGTxS0ucZIgAZrQoUy+4c6NuMl5tPE2ouL9RBhk3LodQm1JJcpVDR8eWtKdfDETqy+HEydOUKFC2a7h5UGpDpPtv05SkzQObk4prlYfO0xq5R82MYecvBCPdNfz3Es2tn9hJsbWjlRBj1/0kS67QuXkHJbMjil+vw593Mj81y28v8nO00ONpCYpWDAzhm+/tBZXrZaFsBhm5JQc3nwljszsII+PyiYsinh9Itm5QQw6gReeicZqL7+owOuT3vM7d+6kTp3SBoLlIT5GQCV3cPbmYWqID2ASomksdiBbuEmm8jIJ/spc4Bh1xCYl5q5FzMVCLhG+JL77QI8/5jbIQuxyB/HalNRrEuabn538tlOkmli263oSlclXXSPg9aMUyi42c+Egnrux3S4WcYXTKFGjQ09lahXHgGBhgMkTj7DkNRfxsQqcTme5z8b9xMJ/jPysUKECI0eOZOjQoRw7doxdu3bx448/8v3331O9enU6depEmzZt0GjKfjj/SRiNRmQyWanM1b3oCx48eJA1a9bw7LPP0qBBg7/9rEwmo2rVquTklNZYugOlUllu9kIsS/AKsBRmcfla+S+egsIQiqCWur52XPjlFhOevcXat6VNT82qKmzyHGRiPcxiDNncJomKpX73qvwkRpuLA7/LmDomsnghlJ4ZYNaiAs5c8JN3I4L6/pbFk/BOFlmb245bsTuZt6yQLm11pdrJT5zxcvy0l/6js2ncQE2VigpOX9LQrFmzcq/5XnHhwgXaNJPO5cHOeo6e8jLmuVymT4ikRlUVuflBlq+xcTO7ASvenI5CoeCdd7fSrU1Xbv+exKODM1i6wEit6iqcrjDrNzlZ9W6AQEDB/BmR7DnoZsz0PKIj5cTHyLiVHqRODZGhj0dgMkoVVg8PzsLrDTN/RtmaIq2baYmNlbPktQ+Qy+X/62uuUbM+taurmTonn09XJxAbo+CzNQksfLOIOYulVjWfP0zzRloeqKOie0cdrZvp+Ozr8kWz7Y4QKlXprI/XG8YfCPPbXjc79rq5esPP2OHSoi0QLP86RBHEMNxKD6BWCST+ibC6mRbg0FEvy1db+O4XF7WqK5k6O59O3cbd19g88EBDlrxqo3YNJdu2Bbl83Ei8vyoKFLw6NZt5MbfZ8nEkNaup+PGTZI6ekubhuk9s/PJ5CpFmGT0GZjLlaRPXbgXIzAnQoI6a7bvc5BWG+GFTcnGLSjAosugtCyAw6S9t8tL1inTvqOOnHU5y8kLMmKhj+gQzsxcXklug4vsd8cRG+Xlx/HUS4+4ag/hcBfjTJKMj70XQtQsTU8tM566d/9fzpDz8m+OhIEgt621b6LiVHuDLH5xcvRFgw+d2qlRUsPuAh0cfMrDvuxSMEXJOnfMxbGI2KxeVNtvRamWsXBRHt/4Z6HRSpXz3AZnMmhJJ9SqqYrH6h7vq2fRuIqvWF4EIy+befZlqNDJGDjRSMUXOsy8XkJsXppa7MkpBhVmMJp8sHBShdSXh8+hxJGWgUolMfNLM8AERjJqaS61qSq7dCqLRaO7rnhcVFbJ4aVQJIXelUmD6hGi27/YUb3pnLy4kPlbOz5uTimP3i1MiadgpnfR0kZlTjMTHKsjKCbJ4uYPdP+lIdTdk545drNloZXh/Y4mxS4yXk5Yu58BRL9/+7KTPgyWJww2bbThcYabMLuDBTjrmPx/N7gNa0rODpQzmAOZOj+aXXS4+WDOLxMRk2rVrd89j4PF4MOglGRevT9JQBYqJR40aWjx0G4NeRlyMHKs9TCAoOdB73CJF1iA79ro5ftrHM0+ZiYqUc/GKn6XvWKhfW4VcDovetCCTQasmGjZstpf5/IdCki7wrCmRNKovrWlkMqm9s3tHPXkFQcbPyCuT+Pz8WwdOV5hHR2Ry/LSPC/sr0KVfFhqNgF6vv+c5ER0dhQ83p5W7qFHTQ/06Kj7cbCulhX0jLcDn3zj48ZMk1GoZwaDI9bQAazbY6N3DwPsf22jWSEuzRtK9WvSmheH9S4vhA+h0MuY+F01OXhCfP8xv+9zo9QpyC8KMfT6PxHgFSfHSNXu8IsfPx5KUUoO3514gNkpqawwERMbOcOIJNcXtlSGGPYTDIZQqA9VqNGXn/r306GX6r8TDf3MsBMjIPkeEQWTFe0U8/xdH23BY5JmX8jh22se+w24WzIxGEGDvIQ+TXsxnxMCy7+mYYUZ+3OEC4MJlH+9ttJGTF2KBrZCbt4M0aaDG4Qxz5bq/hAxOdm6Qa+lu5BX345d52LE1iZQkJUXWEIIA5w4l8MP2IjZ8nIPHK/JERyVjRkaz/3cPPQZmUr+mlrg4Jd9vd6OQy+87Hj70cF/eevMNDLo8NGWYSQiCQIM60rr2u19cxf8eCokUFIbo2l7HpasBHu6qp/dfEsXBoMjXP7nYe9iLUinw6IgsoiJlNKqn5sBRL9PHR5ZyiRdFkTfXFpVIxm/41InKIpEsftFHQO5h+lORTHzSXPyZoY8b2X/Ew/OvHiAcDt9Xhc/uXdvRaqQW/EqpSvSmIBZrBtGh0k7nNtFCZIzItx8lFVcgAdSuoeLbjYn0GppFx9baEn8DUKsEAoHS98XhDKP4C+cjk0mVs389xh3czgyy+KVounW4S7IKgkD7ljpemxPDtp1u+vVSsP4zG9nZ2fes+9uoUSOmTnYwa0o0J895OXtBkgLbui6J3HzJnCo+VlHCDCzKLGf0ECPteqcTGyNHpRTIzQ+RmRnCFwzj85e/PQ6FRDxeEX1qPk6bFQPmkmMjFBJd2crwATFs+d6JKVKkXu3yydSaVZXs3CcVvLz9vhWDQeB2epD6UeFigvi/gf9fiYf/SSw0mtQkJ8qJNMv45ucixo+U9iFffxcg2VVajkAuKKgs1uYiJ6hGvTKPmRCuTEbhdSpU83DTshtjYU2qFHRmzSvXeGv1LSJMIfR6gStXwhg8STiwUoMHyr1utSuWsxddtGyi4ZU3LDzURc+pcz6+eD8Rf0Bkw6dOfvghiBDQ8ssOH1//6KRXVyNHzty6r3v+6cefYsCIlQK0lExg+EQP5/idBFJJyK6HLFuGQAF2zpJABVKCVVj74Xaat5SViml3MKB3BP1GZzFuuInOvQvQOlKpQ+3iWBUWw1zmFNe5QH2aF38vJIawaG/gj7pNtMxBXIyHrzckkhAnza1QSGTVBwW8/vZNUi0PIBfkJFABc0EM40dN5Idfv7vnMQAQlAFccZf4YkNyMfF5B4nxCuY9H82q9VYeqKNBXpBMsv+B4nmiEtRUFetTeMrAgtfSWTBLOsc7PiY9BmYyerCRiilKrt7wE5cYxJ9TUmv2DtyiE6vLR25ekBpVlLRorKFvTwOBgCRL1+LhdH7+PAW1SmD45Nxyjdc+/8YBiFit1nueD6IoYjLJ6NPdwNLlRZwTDmGOFjEZIT5apPCCDIVfQQKpnOIAOjECJSpp34KBWHkchJRUCFaDnHp4RBc3I/fSqHmIyWMikcsg/DcyWnJBjkEvYJFfI95dmrANiH5sFHCRE8hFBQF8RBBJKlVxYCNBKEl4KwQlKYWtmLNgJ0F5AJlM9o/Ew3/c7V2hUNCyZUtatmyJxWJh9+7d7Nmzh7Vr17JhwwZatmzJE0888V91NlYoFFSpUoUzZ87QvPndB/HMmTM0a9as3O/t37+f1atXM2XKlHKrDv4MURRJS0sjNbX0QuM/RSgUQhR9HD+hKFc37s3VdtR5UlYtyleJg/vSiqtdfvrNxQONw1hPZlLRX5OTyh0ElAXEumugRotdsGCLuUClRDcavYLZ06KLWyGv3fQzfkYer70cw6bNXvZfrl3mQkwlqIkIxFNkvUXb3hnMnxFF9w56HM4w6z6V3IZ//DSZ3sOyGPq4EbszzO9zvITDYeTyv9faKw+iKHLw4AF+2/E9WWkOcvOlDfycZ6P5dY+L/iMKyM6UIUeBTwwxakwjQqEQCoWCuLg4nhgxmP3vnyB/dxMG9r2MqLUQDspQF1ZEK4YYMTWTPg8a6POggTnWEF0ez+DoqSCrlsbS6086blUqmni8l4EOj2Zgd5TvKKeS23G73URElF0hcD/IyMigYT0VvXsYGDYph9hoORVTFPx+0ovPHybSJEOvE2hUT8W5Sz4mPBmJKIrMeMVbbFDxV3zwiZ3+vUsu+C1FIQaNy2FAbwOHf6qATifj9Hkf814vpEcnHcdPewmHxVLVogDbdrrIyA7yxpoinK4w2bkhpjwtVUqu/8zOtx8lsujNImpVV2IpEgmLcvr2G3Jf45Cbm4sgwL59YSp761IjmFj84jK4TPicleg3ZC8/fx1FYVGY5AQFDqeKXt0NxdnM58ZHMnuphY9WxtO2uY7xM/LYddDDtxsTS8x1hULg5eei2XXAzfVbfnYd8LBzvxtBAGOEjCvX/VRKVeL2iuz7NpVIs5xwWOR2VpDdhyMJizBx2O0SxGd6ZoBCu49sDqOSKQmGrSTe1lO5VkvOnDnzX6uQ/zfHQ5fTwewlhezYomHAU9l0ba9n/EgTCbFyjpzwsnO/h4Q4OTqtjI++sPPlj060GlkpyYM7SE5UkBiv4NctSchkMtLSA7y+uohd+/MZ0s/I2tfji4n7vYe9vLOo7CxipzZ6ZLIClEq4LD9GnVBLZIKceFLxiV6y4vcxfIicUYMkZ/bvfnHStX8mtzMCnNtbgRYPZdx3S49c8NGhddl6wS2baNmxx039Omqu3QqwcFbJz8nlMoxqLfvW1+LXH64jKAMQUKHJq02iKFW/RgaTuHYrg97Ds5g61lwc9/Yf8TK4bwRPPBpBl8czef3dIgY9FkEwKPLpVw5iouTEREmyBPVqSQvBHfvcLH6pfG3jQY9FIJcLLFk0hXbbTtzzGGg0GpzOINWrKHC5pc3qrdt+5iy1UCFZTn5hiPhYBdFRMkQRxg4zkpKkYNm7Vvo9bGDLDw5eGhXBq28Wcfy0V8rA62XMnR7NG+8VUWgJ80gPPcEgfPmDg+173NSrpaRjm7sbilBI5OnncgkGRfr2LDu+x8UocLnDFBQGiYmW5lN+QZCnns0lJkrOvOejCQRENmy206xHOlqtgF4rx+v1ltJOKw9ZmTcQ5QFiK3rYsTUFhUJqJ39ibDb9HzEQYZDx1Y9O9h7yoNPJcLikd4FCIWCzhwmHRdZ/auPm7UCJSkK7M0xMVPmSNjFRcm6kBdDrZIwebOaxhw3kFQRp1zuD37bE0WdEDs+OM3MrPUDVyvFERXmKiU+QCPs2LWuxfb8Mr/sWDus5vlibxI2MKFasr4RSW/m/Jpn0b46FoijiD/hISVRTYAnz5JQcxg43USFZyanzXlatt/F4LwN9exmYs8TCnCVSVV7blhoqV1Aglwtk5QTZvsdNKCTSoZWWapVVqNWSBu/Ziz6mzytg3Yq4Yg1MUZQ0OY+d9jL2+VzGDTfTr5eBjOwgIybl8MFbMVy76ScQVBd/59hpLx1ba5HLBfo8ZKDPQyXn84Od9Lyx2soX6+PpOSQTh1Ug8m+0F8tCKBRiYP/OGHR5PNJNj88P+w57ad+qdLIlHBY5ftrLq3/o2v2y203likpio+VEGGRYrCUrbyxFIYZMyOHBTjreXRJHhEFg+x43sxcX8vtxHytekbRuF78UU+wMnJUTlIoB2umK5aouXPaxcpWPFH8FQoTIjDpCYmqwBPF5B21baOnazsvBgwdo06btvY9D0IXRIONGWgCnK0xKikgo5iLWK2rMf6rMcYl2MqIOMm2IqUxiUq2WMXyAkc+/dTDqL3rpP/zqokOr0hVOH262l6oUbdNMw3sfWXl2XOlqyJy8INdu+hnyeNkti+1baVn4poXFLyXz4Wb7PRthgtS+bbOHaNMzA6c7SESEnJg/iJz4WAXxsaW3ul6fyIr3rDzW00CvbhIx8elXDk7rfFSrrGDfEW+5Ls0/7ZB0/kWVh+yYQ6hccZjdUpGJJzKN6CpFfPmxNAZF1jApSQouXfUXF5n8FdduBjDoBV54VeoauJHmJ9IMOu1/tl+6V/yb42FsXCUOHctn6ONGfj/pJa8gSE5eCJW7dHffHZiIBsqvjJYJMmRhJdWrhFi2wcyX391i+46rJKtg6CAT/XvrsVhDTJ6VR35BDoHrCsQCsUydS4CgGOLYaS/LVxfRrKGG3096+eCNeDKyg/QeYEGVU51IXwVUyPDLs8jmHD/+6sbuLFtnvjx88ekX6JMLcfu8hAtSSlTzXeIUtWiMXri7VokklqZiR05xgARSUWfVQqW6Uu7xVSqB9MwgddveJv+WkcZCSVJLJshIFitzjiMcE3ejQAEIqE1u5s7WMrR/FI8M9/LV+qQSetVyucAzYyO4fM3P0U1318MaQUdRToizZ89Sv379ex6HoC9EnWoqzOVo+rdprmHRWxZ27xZJ9jUvU683yleJ99ZdpnkzOQ930SOTCRRapM6cpt1vIwjw2JNZDHrUyOe3j5JS2LpE+3hIDJITdYxtW2LIygmyeoOt2GxQqRRYvdHOc+Mi8XpFCi1h6tRQMnFmLgaDHKUCHulhoHkjNReu+Pluu4tgUGTP7p33LAPk8/nweEQ+/UjATAw+0Yda42HMU1pWvaYjwRdJju4a9dxdiCYBN05CBKlIDQQETil2UCFUVzqW6OG6aQ+zno1gwugIdh3wcOSon4DSS8BddmWnKIo4HGGiK6dTeEtHlK9i8fPmFd1cVh/khclqtqyOItpVk9McpAYPcJETVKXs6laZICdcEEuecPt/XeV+B/84+flnREVF0bdvX/r27cvp06dZs2YNe/fupUWLFv9V8hOgV69erFy5kipVqlCjRg127NhBQUEB3bp1A+DTTz/FYrEwadIkQArmq1atYuTIkdSoUaM4E6ZSqYo1eLZs2UL16tVJTEws1jG5desWo0eP/sfOu6CggKR4Bbcva3lkaDZb1iUQ90cbiSiKfPa1g8++tRMVVpAdewiV2YVWEaTPCAfjRpjIzA6y8GUTcxde5PTv13l6lIo+vQK8s+YY+flh2tdXMHWCgdhoE616pnPirLfY7OCFVwtY/2Y8qclKXpzrxCBGlivmLVhjaNI2l7cXxbJsVZGUrdTLyM4NsuebVNZ+bGP0ECMbPrejVEDrJmHWvf8mY8Y9d99jcu3aNebOHkO75l76dw9SUKhk8qw8qldWMX6kiWkzXOhvN6eRIM2psBjml3f3sGnjekaOGcSEiTOZNn0qvx8ajOeCk7iCZsgEGSExRKH6FtEP3GT6pLsb9UiznKVzYpj/elEJ4vMOTEY5L02LYv1ndp4bX3ab4e10zz9GfhYU5HHijI85z0azaFYMQ8ZnkZGlZOPK+GINU4czzCtvFCL/IwYLgsDgxyLo1DeT2tWVpCYrGTHQSOUKSvYccvPBJzZO7yxZETzt5XwWvxRdQsT/gbpqPluTQK8hWSgV0hy5Y35VfH6FIV5dYWH7F8nFc9XlDjNhZh7vfmilYxsdCXFKXns5hj4jslmzLJZu/bOIjCx77MpDZGQkcoUMPHpModILaLWgQcisQt+Rl+nRWUNaRpATZ7y8vejuJqBHJz0r3ivi4cGZmIxyLl31sWR2bLmLoQG9DQwck8OUp82seS2OcBg+/87B5asB2jbXUquaqpgAl8kEHnvYwG8H1KQmeqlZ5W61STgs8sxMG/F5LQgRwhp/lNbN5eTkefD73dy4ceO+xuJ+8W+Nh9dvZiETgnR8LIOnhhoZM8x895q6G3iws54nxmbz/ic2enc38NnqBJ4YV361FYBCIWmTdWoj6cJWqaCk++yYUq3QHu/ft/C1a6Fl5BNGXl5s4eCB7ZiDSegEHZ74y3z7SSx1/uSUOHa4mT4PGug5JJNeQ7LwekW+/PJLxowZc89jodWVLzvx3Hgz7ftk0LWdlsGPlU2eyRUCJjGOqLy/PDt/HFKmDPFINz2LXoxh8PhsUhIVHDstJVDe32QnPStE4/pqOrbR8szsPOrWkAzRBj5qYNtv7mLiE6SxizCUT2BFGGQYDDJCgaJ7vn6Q4ppCIfDJu4n0Hp7NG/NjeHRkNpNGSa3aTw0xMfRxIyqVgNcb5uOtDj74xM7iWdGs+9TO+8vjeXRkFpEmBVFRckY+YeTEWUmbc+mcmBLX0K6llgO/uxk2KZeqFZV076gjvzDED7+6iDTJUKmEMtsY7yDSLKfL45lMGmWiYqqC2YstrF0eV0KHuXtHPb/scvHaKgs2exCr1XrP5Gd21gV0sQ6mT4ouTnC9Pi+WnLwg3293kZUTQqmEXt11VEhW8dCgLMYMM/H0UBOr1lnJzQ9id4YYMVAySbqjlVq/tooDR70l5u+fcfCohwfqqlix1sp3G5M4ftorka6PGug7OodWTdU8NDAXvSFMahUdKQnOUsc4e8WITAjjtF7kxclRxETLiYm2UbOKE68nmqtXr97TGPwn+LfGwvT0dOQySct36ZwYDvzuYcKMPJo20lCjiooP34ovfv+2aabl6edySUv3c+qsD19AZOILeRTZQvR50IBSIWPJyiI83jCrl8bh9YrMfa2Qj96JL0EUCYLAQ130pGcF2XPIzU+/udj0pZ209CDffpRE5QpK3v3Qxluv3t2QKJUCXl+YY6e8XL0ZIC5GXkyGglT5m5sfZvkqG5eu+gh61Yjh8k0cy8KGD99lUG873/wsY+xwMz6/yKipuTSsl1CqYOC1VUX07mFAoRC4nRHgjdVFzH0uisVvFzH5KTPDJuUy8k9Vsc+8lM/CF0uugx7pbqBrOx2teuQwZJgbc0KYEZNzUCqlLheXO4zXJ1KvloqPvrDx9U8uzp8TEXIqk60/Qzgynz495dSvUz6hN6yfjDc+3Hxf5GdUVAJaVTpffOtgxAAjsTEKFs0ys3LNeQ4cOIsiqCMo81K7rkjDZBUtGpffede4gZpPtpbsFrLZQyxZWcSOLSUTs6fOeVm13srKhTGEw1IV5OZvHPy800l2XpgKyUr69TIUv6/S0gM8PT0XY0T5br2CIBBhkBEMQv/eBk6ePEn16tXveSz0OhmNH1DRvpUJn19k32EPN28HSrh930F+QZC09ADffZxcQhO0aUMNR054WfFeEeNHmBj5TA6b3k0okfBPzwzw1vtWOrfV8dhDBkZPy2HcBDs3rp/DYBDo10dD04bS83DomAetRiApXs77m2z0720oVTwQCoksX12E1RZCFEUe7Kzny/UJTJ5VgMv/z1Q5/R3+rfGw/gPNWbpyEwN6R/BwFz19n5SkiCi37VqCQgGUE25EUUSQSxJFL7xawGfvJTJjyt37FQiIPDcvn/EjzLyywoLPLSefrBItvH8+VqGYi8+nYuWiOGKi5PR/OpuoSBkP9SskKq2t1Db9x+Gjw8mYxDiO5f2GPvr+DF1sztt8tjYeS6HIczP2Yc5rgEmIwiXaUaAoQXzegUyQUUGszjXO4hadqM6UH4Nz8oLUrq6iR2c9ry7yEsoLEiZMkSITlAE8HpEiCmhEu2LTKb/oIyN4Crs9wPnLfhrV05Rr1PfCVCMP/XKZyIK77xGZRcO5s+fumfwMBoOEw2A2lF9UIAgCSqWAwypHL5T9OUEQiNVHcPSkl3Wf2Fn8UjSTXsxnzrNRdGorSXXkFwSZtagQweTgpHM7KfLKyN1GwoYiApGZrFoaQYM6aurVUvHmWiuzkObDdz+7WP2hjcR4GR9tsZOdF0QMw7D+Rh7vZcDrE/loi53xMzykJiuolKogNz/I8WO7gZfuaRzUajXZmQI1PHWxcZXaNCaQEeCFlw/RNNia7KQ9rJilY/bsfSRY75LiDtFKuuEEyUl+8gtPE1mYwA0ukpQop2M7NY3b5SMWxKOwVSZK8HKOI0SKsVSkZomYnk8WZn9F/BlhAnGX8HIVWUBHvtWH6NUQKcSQkVGENzoNuasuMSRwWX0Iv08soQH6V4Tdeuxi6L55g/LwXyU/AW7evMmuXbs4cOAATqcTs9l8z6Lm/xu0bt0ah8PBl19+SVFREampqbz44ovFrHFRUREFBQXFn9+xYwehUIh169axbt264n/v0KEDEydOBMDlcrF27VqsVis6nY7KlSszf/58qlWr9o+ddyAQIBgSUZldvD4vlokv5COKIpFmOWnpATq21jFxVARffHOMr9bEUq3yH9djDTHz1QIO/O7B7QnzypwIxj6fx7SJycTHKmj1QelJ9VBnPS+8UsDOr1LIzg2h08qK2/QS4+VcwY2BshdrAZUDUYT4WCWvz7tLLj08OIOnns3h5Fk/FVMVNH1Aw0+/uVj3RhwTZn3JU2Om3VdVh8PhYPaskaxdGqawKIRGLaNDKy39e0fwzjorD/cvxHS7FQbh7uJVJshICldBHghgy9nCkyMPM3TYJJ5/aTpnTp3lmy++xef2Y7GmM2emnrEjY0oZgQSD8FjP8o14+vQw0G1ARpnk556DHgKFJha+spCWrZtSqVI1WrZs+R9Xs0RHR3Pxqo9xM3JBFBFFga8+TCx2tgSJTHjt5Vj6P5XFZ1/bOXfRz9WbfhbPjqZWNRVXbwSYMjuPm2kB2rfS0aaZlr2H3HRpL11jbn4Qn18s5V4KEqm3cFY0Qydmc/Gqn72HPIx/0kxSvJyd+zz8uMPFp2vukvQgLUTXrYinUZfbzJisRhRFNBoZ8bFyjAY5UZEyLly4QNOmTe95HJKTk8kvCBAfqljuZ2JCqejNt4vdC3PzgwyblENinILaNVTsPugmPlZBgzpyDHoZDoeUlS8LoZDIp185+fGTpBIbwrHDzDzcWU+fEVmsWFAyCzVuuIkhU3V43AUcP+2lQrKCk+f8LFjixHetClFCDB7RhTlVQ7XKMk6ec5BS2Uxubu49j8N/gn9rPAwF7CjVIj6fiFwm0GeE5FobaZLx9FATbZprmfd8NC+8UsCEP1XUlFc173SFcbpE1GoZs5cUolBIVb5/rYIG6f6XZxIEcOmanylz8nE6wzz0sAqrPZ0btwN0b60rkzhKiFMwcqCJCIPAkpVF3Lhx7b7GokbNZpw4c7HMZ9QYISMcFjl2xkvfXmUnXAb2U7Pu/G1ig6VF8UVRxG/MoUXjKFQqgSWzY+j7ZBYdWuvYuj6JlEQFJ8/5mP96IU6XSI0qagb2ieCXXVJF1LznSyYzWzTSsGOvu1SL/B188Z2TUYMi0GoF0tLSqFix/Gf6z3C73STGKYiNUUp6nDoZUZFy8gpCTB5tZuCjd69do5HmiEYtcOiYl6zcIEnxCtq10DJptJmrNwK8/X4RGdlBhvQzliA+76BNcx2d2mgZ3t9IIAgGvcCiWdG8tsrKD9udFFpC5baKXbrqx+sNkp4d5MxFPx1aa8s0oOvRSc+ajTbCoQAxMeVXy/4V1iILjRuoafpAyWMmxCl4eqj03t5/xMOB3z1MGm1mwpMmpszOZ+rsPNRqgcH9jGi1Ag911tNvlER2t2oqaQf2HJLFE49GFBPYoZDIlz862bTFQUZ2gM++ljaCfUZkUa+WutgV9PR5SUs3+2Qq4cQ0IhMUREcGSpyfyy0nt0CFXmujsChAq2Z31yZalROFMva+9K3uF//WWOjxeIg0SVIOl/54Dy+ZE0P3jqXXKdUqq4iOlHMjTaB9Ky37Dnvp1kHLow/dfT769jRw6JiHfqOzqVFZgd1JmRVyAEP7SeutEztSuZ0ZZNqc/BKk0p/5LINOYMPnDgosYRrWU3PslJclb1uYNFpKAH281QG3q7JuoYJc0UUCKTgdt+5rLLb//Dm/fWHi512uYn3fBTOjeWxkNo8+ZKBFEw25+UHWbLRhtYUYNdjIxBfy2HvIw+drE9BoZOQVhsgrCNGyiZo5Swp4fmIkRdYwcjllxlitVsb8F03Mm2zGa3dRtU4BLneYtIwAwx43Mn6Eic++cfDJl07s9iBKrYiuwVWaPqDmZlqAT77yM8FoLvea9DoZPt/fm1n9FXPmvs7M5/qRky3wxntFtGoiVU9+/E4CIOlXRhg0qNUCvYZmkZYRKKGN+mekZUga6Gcv+jAaZGzb6WLVeiseb5hOfTMZ0jeCSLOcH3e4OHfRR72aSl5cZGH2UgvhMHRqo0GnlfPYQ1r2Hvbw7gYbcdFyMrKDxMbIeaKPgddWWcvtHhJFsVh7VqsWOHfuDAMGDLincahZsyYGvZw1y+J47yMbqclKnh0XydQ5+Xy2OqGEjIvfLzJsUg4d22hLEJ930KKxBrNRRtf2eo6d8tK8x2369jRQIUXJzn1ucvJCrF0eTygk8vrqIiJNclwekZXLSu5rHc4wc18rpEVjDdt3uxjYx8D4GXksmR1TnDAvtIQYM6UI4UZdTIQw1EyjSUM1j47IYfFL0cx9M4y5/G75fwT/1nh48fw50m+J9BiYycJZURz43cOSlRZuO1zElqN7a5PlkVoB7DcsGIXSPISNQtq3U9CupZYjJz20fSSdMcNNVK+s4tI1H2s/slGzso51mxxcuwy13O05y2FMYlQJ/UdRFLmhOEXHjnKmT5B+x+sNo1QIHD7uxZ8TQ2QZepEKQUmKWA3VnzrG7gU6rY+WTaTkeK2aCpa+cYaTp0MUOXxE5tQu93uRxHCNszSnCzk5x9h32E27lqXPa/nqIkYPMdG1vY4InYxZL+0jNjHE1FEa4mNlbP7Kyc8/h7nuOo9BNJFIRdSChsqu5qx9bw9x8SKp5eyzAFKSFIgmC7cU2zHlNSAynEBYGcRoKluqpSzk5OQQGxfm/NXyOxSzcyXndbszQPzfaSPLA7wwOYp9RzwMnZjL1nWJJQyoY2MUvP9GPE9OySEjKUDdmuncvi3SrLGC6RNjUCqleCOTCRQWheg3KoubtwNUrajEGCGQkx9m1jNRrP/MxserEkvIcTRuoGH3ATfPvJTPuWMqHh9oYMfBe68EFgSBoF+JkSiCSGuvy5xEEzQjQ4Y5KszFyyEIy7jJRQKiHxCRySAmxsfub1M4ftrH6MnbseYrGdZFTf8hduIz20st/n8MWQIVucEFMrlJClUQRZEi8sngBg1ohcKtoCCk47GJ6UwYreWxwW7kp5qi9KnYv/MAWpOXU+zHgImqDRycOyfi8EgO9WXBIdpQoMJms/0jxZP/FfLT6XSyb98+du3aRVpa2v/XXOB79OhBjx49yvzbnSB9B/Pmzfsfjzdy5EhGjhz5D5xZ+YiKiiIrN0j7lpIG15YPtDicYdyeMDFRcgQBegzM5Ncvk0pU1kSa5by3LI5B43K4djPAR1vsiGGIiym/bSI6Ss6t9ABPTsnl4S56KqXenQ6Tx2sZufcKhqLSrQ9hMYwQlwWCFEzutIleu+nn+q0gQ/sZ+eCNBBQK2H3Qze6Dbt7+wEa0WYnVar0v8vuzzz4k2pjP9PkiLRtrcLrCzFhQwIiBRoYPiGDB/CCJQtkBUu9JYOuXNzDJC1hxYA2CXsRrcFCnYUW8vkIa6pVMerrs78rl4P+b908gKJKRFeSzrxwM6GNALpd0ebbvdjP5OTuKCGhWdx9Vog9y6rCSlW+qmPHiGzRq1OSer/0O2rXrwKJXRaLMcvo8aECjsZcgPv+MF5+JYtyMXBrV0/D52rut3PGxCtq2SGbq7Dxc7jDpWUGmzy9ArS5kxAAjVSsqadKg/FVWo/oagn4ZJ3akIIoinfpmMHyAiUvX/Hy+NoHaNUp/V6EQGPiogXfW2XhnnY0Nb8X/4VovEg6DxVK2QdLfIRgCZCKUoxEtIhZXv9657g+WxzPxhTwqpiqxWEM8PyGSd9bbeO3lWPYfDHDgiI9WTUtvCH7c4aJnN32ZG8LUZCWVUhTk5pfMlkqZRSWNagu8/UERvx+So3EkYrI3RC9Iv1GkzGTmYA1DB0QwdYyZ4c/ewhxZ6b7H4n7xb4yHKpVIxQpKcnJDyBUCn78nbVxvZwRY+k4Rew56mDU1qsTm+6khRhYst7Bsbkypxc2iNy1MG2fm8V5SG/euA25efLWA25nB4rbNO3iwk55vfnaW6R6eXxBEr5Px8+YkgkGR9zfZOHVOmkdlbZyLj9lZx+oNNiaOMvP7hftb4E56Zg7Tnu/J9s1Sq2o4LLL/iJfsvCCHjroZPiCCerU07D7oLtOYaORgA6+tuIzBElecnS++nohLDOyvKtZvrlZZqmhe+aeq6WYNNXz/cRJPP5tHOCzSrqWWLu11PDw4E+dfnOBHDDQycEw23drrSmmvHj/txRQhY92nDnLzA9y6deu+yM87x4uNkTFici6VKyjYfdDDC8+U/V4Z9FgEPYdkkRQvp/fwTHw+eP3dIpa9HEvj+mq6Pp5RLkkLMLBPBKfO+Zgy5u6ibNaUKD7damfB8kLeWlha+P3XPS4a1VPz+0mRS1f9pGcGef+N+FKfu4Onhpp4cornvjTR3W4nLZtoycwOlkncAmTmBIvJWZlM4I35sdTrkIZeJ3L+sp/a1ZX0fySCz9cmMHtJIQvftFC9sqR92umxDJbOiaZDay0jn8mlfm01m96Nxxghx+kKs2ajjQ8/s9Gyiaa4NfSBumopUWu0onTGICDi9pR8V93KkOamzWYhEBSLq0F8vjC797swmGPp27fvPY/Df4J/YyxMTJSMzqpWVjL2+VziYuRMedpc7ud799DT50EDmTkS+fRn4vMOWjXVUrOKito1lNzOKNtYBCStV4NeoO+oHOz2IE0b3o0vXTvo+OZnJ08+YfpDM76QPV+nlKianzY2kien5uB0SdJIPrOHlNyOxJLCWY4g+O59TxAMBjFFBFEoFNSoouLUOR8N66lp0VjDz5uT+X67i192uTAbJe2x4f3NqFQyJo3SUWQLkZqs5M21RUwfb6b/U9moVCCXCXz7swt/IEzrMtYCd9Cjk5YZulxU+ZU5cyaPk3sSUSgE1n9q46HBmcREy1mxIIbaNVQcOeHljTVF7NznIcIgo1MbyaDz+Bkv770eXyJZDPDzrgCNm3S853GAPxLCljDVq2jo01PDJ186mDrGTM+hmTz5hIkGdVT8fsrHuk9sXLziY+PnIoP7RpS56V+x2srowUY+3mLn6Ckf586EeXK4nvnPR3P+ip+1H9nw+nykJMo4eQ66dzYwZqgRpVJGTl6Q3sOzeHthLC2bSOMXCokUWcO4PSG6D8ji+CkPCoXA1h+cDOgtzcWrN/y8v8nG5esBQkGRhDhJPmjL9066PHjvjr7btm1j1CAjgiBQv7aabb+56Nk1hqljzPQenkWPTjpqVVdx/WaAz791kJcf5M1XyjbsAOj9oIFdB9y88kIMC9+0cPiEF5lMwO0Ree/1OFKTldgdIQ4d9fLu0lh27ffQa2gmowYZSUpQsO+whw8329FpBGpVVxETJeOBehpyrLV4cnqAcFhAEAWCARlyfz0qN5U6uPyyChw84aZTJwVL3vNhNv/vO8fuBf/GeHjm+HnUepFbF/TMmGfB6Q7z1GATfq+cT1ZeIM5Zt8TnA6Ife8I5Pl1jZtjo48jSW5QomnGKNtwVTzJvlrSOqF1NRXKiArVK4IdfnXz5VQiDpxKXzyYQwIef26RxmQRtNLcNezGGYxEK40HlJRBzm1GDFVy9HeLA727aNJe8MZyuMHv2+VBYK5XbVRktJpJjv7/EuE4nFD/TVSupWPu2NJ+2/eZi1hgf/MU/OSQG8eIhTBADZmSCDHlhIkPGnmTujEiGPm5ArZY6OV95w4LZJKNre4kU7f2gjpkLClGr9Kx+z4vXH8ZukZPqfgAtBlzYuchxYsQEUoSqGApqsnP3eVzeEJPKKfy9dDVA53ZaXn0hmp6Dj3P5VBwyk5xOnTrd8xikpaXRtoWW77b5WLvRwbgnS+7tRVFk9uIC0jMDxCUosVkKMVM62ewVPSRXDKHVSuZ4UgVm2VWiL0yOonu/HAqOVEEe0HHzSAGbv8jmwzVGGjfQ4HCGiYuW8+YrkmFqICDSpX8Gh35MYdtONwP6RJQgPu+gYxsdKUkKLubCb7+FqFSr0j2PA0BqhVT8NyXzwIscpyYPkM51REQKXS62fhJBVUeLknNQBMdtC08/c4qtH0XTv6+Ld9/z8PsJEUVWDW5wAY/oRECGiEgiFalMbY7wK1YxHz8+IjDTgJYo/qi+jvZW5vOt1xk6IESu1YO5zh6cFhWhvDgKvTYa0pYs0jhxIotkRTI3uUQDsWWp95NXdOOQFyCEytcAvl/8Y+SnKIqcPn2anTt3cvz4cYLBICkpKQwbNoz27dtjNN47g/9/GTqdDqcjiOpP1UYRBlkx0bn3kId2LbVlthQKgsCUp838+KuL77e7SIyXc/Ksr9zN+KFjHn78JJmFb1lY9m4RFVNKZh8atC7k4s6rRLur3XXeEgNkRx1l3iw9Wr3IVz86mTjKjCiKDHg6mx1bkkuYPHRqo6dFIy1te6ej1Qbva3MniiKbP1nN8vkRPNT57uY0FBKZPq+A9KwAJmUE/GnNHhbDFMmzCegsZHizqOlpRYRglv5oh7AtzFn7IRYuFVm90UMoJJbZupicqODl1xy8+EzZ5/bxFjsup8CPO1x8uNmGVivD5Qpjs4WpVkPJd5sSijXUHn1Iah8aMHYSCxZtvueN/h24XC5METJefjaK77a7aFy/fJKydnUVPh+89nJp4gfg1RdjePCJTHZ/LWnEOV1h3nq/iDffK+LhMpw+78DhDCP4dcxfYmfF4kgmPxVJoSWEViuUIo3+jEoVlJy/5GfYACPT5xdQYAlx4aqfImuI+PjyyYCycObMGWrX0HP5RBqJ4Splfsauu82Yx0uOT4UUJXZnmBEDI2jWUMucJQWMGSZVRjVtoGH9Rx4mPGksRdIcOurhicfKj1ujhph4a62VAX2kBaooiqzd4MTrk/HddwHOn1KCX0NlklD/QXz6RC9O800GPCpde6RZTvsWYY6fD5T7O/+XIYoCVmuY1a/F0bbF3Yx0hRQlq5bESdU8h92ExTufF4mLkZOVG+SxJ7OZPj5Sqny+6eed9VbqVFfz+J8qIzu10VG7hopVH1pp3azkpvfJQUb6PplFxRQFzRvd/VuhJcSIZ3KLNeQUCoHxI83MfKUAmyOMx1u+e6PHK2mI9e6uZ+fhjPsai8TERPLyZbTulcFDnbXsP+KVqlcqqQiGBD7a4sCgc3LzpohWpWDYAH0JAiIUEkmuFOB6aC8qVwyRwWREpQ9/TBq9HhGYM6NklX9575i506PoPjCT194p4tM1CVSvouKrn5wMefzusxIVKWfOs9E8OjKLcSNM9Oikx+kKs2mrnR17PXzybgKiCG17Z9xXG0t2dja30gMEAiJ6nRyPO8SVayHiYhVlZvpBuj8ajUBuQYivPpTMPn7e6WLQuGzeWBBLbIyCcgoA/rjmsv/9uQlmftzhZsz0XKpWkuKcXC5Vh56/7GfKU2Ye7KJl6mxJyqac0wNALgOT8f42uhq11C713Lx8enQqHbtFUeSTLx1sfPtunFUqBTq31XL2og+tBjKyQ9zOCFAhRck7i+Nwu8Nk50nEfp/hWcx8tQBBkExZpjx99z4Z9DKmT4gkMV7OwaNehk/K4bWXY2lYT02bZlpu3XTjPVsHl8vJucslieUzl6TrTM8ooEMrLVk5QfYd8rJ0hYuohHgCAe//I8aY/zakpaVRWCiy99t46ndMIzs3SIElRIVyzGUKLWHq1FThdIcZM7T8duunhpoYNC6bhNjyE+X5BUEqpCjZ/F4iS1ZaOH3uriv7gEcM9BqaRfcOet5Zb2PBzOhSciEqlcDqpXG07pXOj5uSKSwKMWLoCZIKWhEpxmBVZN7zOMjlcrx+GaGQSHpWgDlLCvju46Tilsa+PQ307Wng2k0/ew97GPioFJe83jCWojCnz/v4/aSX9MwgrZtruJkWZNJoMy0aacjJl3TL+wzP4sv1icVrOJDWQOOez6VSTZFBL6bj9hoY+UwudWuqWDAzmhaNNbz3kY3aNVRMmZ2PXCYwerCJd9ZZSU5UUKu6CrMpwPlLPnoPy2T316nFySZLUYgVayxs+brnPY8DwPp1a4k0ytn2RQIbNtsZ2j+Ctz+wMXWMCastxEdf2LE5pK6plk20xMfKmTI7n9fnxpYwd5y1qIBCawi3V2Te9Ggmv5SPKPqx2kL0HZVFpzY6alRTsvU7J053mMce0nPjVkCqEH8sgg6ttNStqSomPqX7JPxRlStn2lgz735oJTVZyRuriwiHRKz2MDv3e5gxMZImD6jJzQ/x/sc2ug3IJD3TT9u2He55HA7t38+Ix6U517qZZC6TnRukUxsd7Vtq2bHXze3MIBVTFIRFkeQkJeFw+ZvoUEhEkFG8N1g0K4Z1n9iwWEMkxis4dc7HqvVWoswyDh/38useF21baPniOweXrwVwuMKYjTLq1VLT50E9r7xhoXM7OZl5kajL59ZRoMHt13DhGqg1koHP/TVA/9+BgEhigoygM4D7Qk188RelTg+NQF5+AT9+twdNQVUUIQ1WeS7K5Ew2rjHRqL6G5UtDPDVpP2GvBp2gwxlygdrLp8ujCIel/drGL+xUTFGy+WsHZ0/JqVjYHo2gLb4h8aSSLl4nEHOZqweTOHPBx8mzNyVj1U6R6HUyMrJ0dOmbzdQxkYweqic1UcmOfW5Ccn+5BRwB/AQC974fCAaDWG2hMvVpO7XR4jNnIrql1uSgGOAa5/DgQk8ELhyECVEk5nOba9TN68KqOdm8uSIdpUok4FbhdZgYNVGK9x5PmAf7FaDMroaYUQ2ToEIh2ingMg5sRAnxaNETLSZwiRMUirnoRRNHjobw+UVy8oIkxJWmnd54r4iJT5oxGeX8/HkSjdpn4/WZimUU7gWhUIhLVwO8s8zE83MLuX7bx8RRZlKTFJw+72Px2xbOXfLTupmGG2lBTiqO0iDYvkQhQED0kxt3mM8XSmuU67cCtPwbqZCa1VREKAzEBatI88KRQMBegyEj97HjRwXrPrXRo7OumBPZ9KWdUYOMmIxydh9wM3ta+YVgTw4y8q7HxuWLMPqZR+95HABq1qvBqZuXCBAklkQiiMSHh3z5LQpzFdRy1y0zsESIUVw6K8dSFGLSaDM/f6nn2LEi5OJtavBAMZcSEoOkcZVrnMVMDPGkYiamhPYp/FGF6lYzZEIOHdtqWLMsjkJLiHHPZrL7QJAQQbK5RaNQR9RhLSJXucQJKou10Qg6RFHEKsvDmXyG6YNUvPWek1OnTtG1a9f7Go+y8I+VYE6YMIHFixdz9uxZOnbsyMKFC1m+fDm9evX6/xOf9wFRFImOknP4uKdMhjstI0Ct6qVFZu+gdnUV6VlBxg430bObgWXvFpV5nBtpAfx+kSUrixjQO4Kjv1QgEJCE2+/go/ei6Dcxh+wKO7imO8gFzV6yU3eyYqWMAY/piYmSc+q8j+OnvUx5KZdWzbRlutvqdDKeHRdJVk7gvoLZgQP7ebiLvATxCdKCZPn8GH7d48Yvv1sObpPlk13hN/pPv8HbG5ysWKZDrHOUAv3l4s/IBBmVHC14/U0Pjz8Swbsf2kr9bjgsMmNBIUU2kbfWWkv9/VZ6gFXrrXz6Xiyb3k1g+xcpfLsxiR1bU0hIkPP5B/ElFs0g6YQufQnWr1t+z9d/B999+wkVUpRoNDJSEhVcv1V+hcbVmwFMRlm5laEGvYyYaHnxht6gl/HS1GhGDzVx6Li3TFdPgA822fEFgvyww8mFKz5GDTKSVxDi+q0AJ86W36p18qyPgqIQD9RRc+6Sj17ddMxfZkEQpFal+0F6ejqD++pA48Kiul3q727RSTjhFo/3Lk0ExMcqqJyqwusNs/OAp7gFY+woPT6nkhZdcxg1NYcJM/P4cLONY6c9/PiLF6erfCJLLhMwRsh49Y1CwmGRCc9ZWb1IIgginBVpGOhCbZpwXThLuniVfPVVzqp38e1nkSUWKZVSFf91Xad/K0JhLTK5UIL4/DNmTorktXeKaN1Uy+Vrfh4alMW3P7sY2CeC5o00TJiZS6uHb7N8TRELZkTzUhmLjfEjzVy55mf+8kKCwbv3QRAkh8i5r1l4dGQWz8/Pp++TWYx+ViI+/5pUmvikqdiRvjys/dhGnwf1uNxhLJb8+xqL77/bSnysj1lTI9lzyCtVsD4SwfD+RqaOMaMIask7m0KKtSUbX61Eq/ZOnplZRCgU5tc9Lh5/KpsVr8Tx4vNaImtm46l8nEmL0jmwy8jS+eYSyZLrt/ySW7othM9X8hlITVZi0Mto30rL6Gm5NGuoRq0S2PC5vcTn2rfSMm2smcUrixg1JYeRk3P55EsHa1+PIypSTnSUnNRkFSkppfWyyoNMJiMYElm2qgiZIOJwiSgUYLOX/5zeEWCPjZZjjJAjlwv07GbgszWJTJuTT9vmat5ZV8Rzc/N5eHAmjwzLZNTUHI6fluLaN9ucdO1Qev5FRSqoXV3FgSMeUhIVvL0wloUvxhAXo8BSFObCFT8LXi9i6ONGnh0fyffbXaWOcQffbHMSDHrK/XtZ8AcEIk0yaldXsXCFpcTc9ftFXlxYSJe22lKmfJEmOd076rl2M4DTFaL7wEy2fu8gEBDRagUKLGHGTM9jznNRPPmECZ9PZPwIc5nn0PdhA4ePe2hUX83IZ3JIS/dz47afTu2VFEWfJ/tWHll5aha/m0hapoY9h438sDOKYCBIkSWH335S8VCPAEunxxC8Vp3Y+Eg0Ks9/VfPz3wqn04ndomDzN06G9zfi84VZuc5a5mdFUWTbLhcdW2sJBkCtLp9C0agFoswywmFJy7EsvP2BlREDpHX8qXM+3J4weQXSOkSrlfHe63E8OSWHvYfc5epKGiPkPFBXTYRBRuMGGiKTXAREP7EkYYq4d3MbQRBITKrNzFcK6NnNwMNd9YyamsuNNIkwCIVEvt3mYNzzeaxYcLeyZ+6yQtyeMB9utjPl6UhCYZGc3BDff5xEz656YqLlf0g4JND7QT0L37zbmSKKIsMnSQZTv2xJYuQgIxOeNPPNxiSqVFIya1EhLZpocbolE53KqUqmjTXz+rtFfLAinjXL4pk6JpJVS+L44ZNkDAY5c5YWUmgJsf5TG/2fymb4AD1fbv34nscB4NixQ9SpKVXp16ut4vrNIE88ZmDzN06++dnJVz86uXLdT4vGGtq10LB9j5vLV/007pbG46OzeHx0Fh0ezaBmNRX7v0tBqRB4ZFgm+w676d1dT1SkAp9fZM0GKz//5mZQ3wjO7q7IGwviWD4/lm2fJXPzdoARk3N4qMvfyEQ9ZMDhDtOmhYbX5sbwxhorv+xy8/naBJo2lNp1E+IUzHkumnHDTYgi96X3aTJF8eMf8VVyZ46kxxOZfL9dehd376ijbk0VH3xqZ+KTZjKygmz83FHu8dZudJAUp+C77U46tdWRmiQZjBr0At0HZrLuUxsjBhpZNi+WnLwQVrvItt/c5OSGeO3laB57yEBSgoKMrCAd+mRw+LiHBnVUvD33Aud/P4h9G+X+d+3oMV599hyLp5/j/Jntf2s89H8ZgjyEXC6wYa0RT9QtdEoVWq2kKfvaAjO7dhgYMecm0e1OENf4Jq3bitSsquTyNT9vrLFycm8Cl89EsmOXgmvnozi5N4Fpc/KZ9nI+g8blkJYepH9vA22aGjDbakrE518QTzLVqkomgo0baBg9xEjfnoZiU7GUJCURKi3L55ioUDuXY99WJOdsAtny6+VeV6b8KrFJ9y5/I5fLcXvDfPBp6b2sRiOjSTORG6qTBMUgZzlMPCk0EtpSQ3iARkJb6tOC65wjliR0gp5YbzWSsjoRe6szSXltqexuxqbPfAQCIlNesOI9V5cK4ToE8GETLShRU4emuHFgFSV5BEEQqEo9MrhOXtQJNBF+WrVQ8vCgLI6euvuOKbKGmPlKAalJChrWk4pWDHoZzZoocVgdnDlz5p7HIS4ujrzCEDv3+ti6LoE+DxpY9KaFx0dn89nXDl59IYZFs2KoXV1Nz656KlTzc0G3hzOyfeQbzpMb8zvOWnvY+KGu2JgsLkbO9bTyiei8giBCqCTnoRRUGHPqM+DJAs5d8nHkuJcFywsBOHrSy4N/JKplMoHQ30hdBwIiCoWINiJEu3b3XgELcPTQMXJIQ4GCWBIJEyJEiHzzeQw6JTqh/E4nlS+SG2kBIk0yZIowwYBAPVrcLSID5IKCKkJtREQC+FGgLEV83kGR08cHb8Rx/LSXTVvt6HUCn6+PoVoNGWcifiKWxOLioApCdRKpyDXOcko8wDH5Duo/dp7d26J4aVoUUVGwa9eu+xqL8vCPVX5aLBbkcjmVKlWioKCALVu23NP3XnzxxX/qFP5fAUEQCIVkxETLWP+pndFDSi4K42Lk7D/iKW4b+Suu3QyQlKAgJUlqyW3fUtqgvvxcNJVSlYRCIj/86uKFVwpYPj+GHXs9xS1/HdtoeXx0FutWJFC7hgqZTOD5yRFERYf5bZ+NOdMieWe9lx6dpYn62z43iLD+Mzu/7vYwfGD5JHfH1lrUqvubbl9sfpdlL5a9KJbJBB7pZmDJGR8u0SG57dU8xeHvYkqIKg8bEMG4aVmc/FZDpE+quJQLCvzWCB7pLufNtTbGPJfLmGEmUpMVnDzr4633reQVBDn0QzLLV1ulReIjEZgiZPzwq4vjp70kxCvo3K7kYs9qC2GMkJVr9NGwnpq0m/cezO/A6Swq3ti2aqph3rJCXO5wma6d76yzovmbjQ5IQfWvyhPjR5j5/hcXY5/P5b1l8SV0Dg8e9bBtp5PLx5O5cMXPK8sttG+t5fV5sTTtfpt5rxXy25faUpVXuflBLlz2M2NiJO9vslKlopL5ywv55fNk5r1mJTMzk6pVq97zOMTHx7P+Kw9zXzSwb981dv5yi+RwNWSiAosyg6jKhXz/aVSp7Kcoily44qP/U1JbWoPaKk6d95GUoCAmWo4pwU2rJjomjpY07n76zcWwcQXkpKlZ8raFrz5MKlP3cfM3DkYMiODLH1080DkNx604avqlVhtVBVBEgQEN7WiPTVaAXBmmorYJr7wjEBstJylBgUIhkJNffjLj/zpkCiVtm5efo6uQouTW7QBD+0Uw8YU8Pl6VQGK8gqs3/Gz83E6zhhoqpCi5esPP1Dn5vDIzpniRdQdajYDFGkIug4cHZ2KMkKHVyrAUhRg/0kSvbgbsjhCffuUgyizjxSll681USFHi8UJsspxNW+0MfbxkPNx/xM3uA25WLopl6px8IqPvTwLj7JmDBEMi814rpHM7HVm5IXYfsHPuko+0a0oSc9oS9ycBfawV+PWTi9Tbc4OhA3V8tDKBhDgFn39jR60SmDU1kkNHvYwylhxfv1/k6efy8HjCTJmdj9UeJkIvY9aUSOrUlPR7fT6R8SPNNDkpmUOcvegjJkrGN9ucPNJNj0otsGOPG1GE37YkF+uvXrnuZ9rL+WxdJxlopCab8HjunfRLTU3F5w2y8QsbMkEy5zl80kekSc7RU16aNSxNvOw55KHAEuLDt0pWmsdEy+naXsfh425uZ4Z4f3l8sXvzjbQAs5cUUKe6khNnfdQtQ8P1l10ujhz3cvDH1OJkk9kEc56NpncPA5Nn5TF6iIlpYyMJh0UeHJRJv14GqlUu+bwfOeHhyvUAGrWkr3avlbCpFRry/ieXefm5KNZ9aqdd73SSE6Uq1vyCEGOGmxjct3Tr1/EzPrZ+kMiW7xz8tjWFXsOyyM4N0W90NiAlUN96NZbKFZR4vWE2fG4v0/H48HEPsxYWMqSfkU5ttHRso+W5eQWcOuMnlJmCX/TjLdLiiHNw6mIcpy7ebTO9eeEGBbki8b4EVKEorPobKCqFQFYZneI2Z86coUaNGvc0Dv9XULt2bRyOMM/Py6dVMy0N6qr4/hcXXdvrSlT+hkIiz87NZ0DvCNRqGW1baPjoC0eZ1cEA3293MmaYCYNBYMj4HJbMiaFnV8nl1mYP8db7VuzOMA92lhIAMkFq9xs6MYc1r8VTpaKSapVV/PhJEh0fyyxXRw3AoJPh9Ulrmbp1FJw57SFECJfr/ozPxoybxYQx3YulTZo29PLqikIKi8IUWkK4PWGenxhJKAS79rtY8Z4VizXMxCdNDOpr/P+w959RUpXbFzf625Wruqq6OmdyTpJRQJIioIiI5JxBJCggoIAgoGQk55xBQJIgKiBBAck5x87d1aFyrn0/FDb26W5fuPfcMf7j9cwx/IBVvbtq9d7Ps5615pqTQaPTEUX4ekxYgUY1QN8uepp+mMS4YSEolRJOnXVSoYycRoW4nvfrGkz7filkGr3UraFi2w9mfj9QjHHTjEwfH15ANkcbJGHT4mgafZDI0yQPqeleftoej1Ih8G6PvfQfUMS4UWHx1GqIiwmsPS63yK17bkYMNCCTCezYa2HS6DAa1lPz4y9WDvxi5/xPxdBoJGQaAyaCe9fHUqaUPO9v1rOjngZ1VfT7LJ2RH4fy8282Ll5z0qCeGrdbzMf+hgARoXY1Jb/9bi/QJPs7nC6RimUU3H/oISnFR6kScr79svDppPbva5n6XTbp6ekUK1bspeLQqWsnRgzdRWKyh4Q4OVdvufl8SAj3H3louymgE161gpLF0yMYNDqDX3fF8U77VLp30FG1Yv61/fBRG3euy1mxxoEbF4e2xnHqrP25Jit8NTKUJg1e3Ad1qqt48NjNkLEZtG6u4fOvs1g1N5I6NdSYzD7WbTezfIMJq00kO9tGWrqZWFfReoNOt4WEGBm5Zh8Ou4OM9MSXisG/DRo9WCx+iifIOHs8lJadUrDb/XkTXJHhMoYP0nPouJnda2Jo2yeFrh+n8eiph4ObY/O0gv86LwZpJGxcHM2qzSa2LY8hO8dH30/TefYEwr0JhTLlBCS4nf983vJ6obRYlet2GxpiiBB0WMXLPBXuUpz8BJAMMQmrLIMgTYmXjoMgCKjVUvb/ZMXpFOnfTZ8nTbN+uxmXz0u3wRbmLDxCSSoRIuT3KVAIKqqJ9bnFBaAgIUUQBJS2SM5ctPH7aRGdX0ZSzFFeqy4hPk7ChUteUp6pic+sxFPu5Y2SKwQlHsHBd4vUtGwWeI4Tkz3MW57DwFEZhIUEzsr9uukLGAsXS5AQRjhfjB3Fj4d/eak4REVFgRiQGfpLluU/9Y3LlJTTsE0ieq0EjUpAF+JEKnXTtoObzh/qKVc6vxRGuVJyTvzhKPK8PX+pFWVmwTwlWIzgcZrA6cMB6bmvZmax7QcLKpWA+blEVKu3NOz+0crIwYXnext2mClbUoHJ7GL0qE9Yv2HHS8UBINdkQoIMl9SM3+fjDpcpTWVy1OfQyMFn9GHDTDKPcOFEQEIUcUQSj1/mxBAs4ZffHFhypegIRSkU3tAsRlkucwofhROy7KKV11+XEhYqIyFOjsst8l63FCaNDmPkIAPTZlrRW/KTHwxCeN49lOlLoVrVB3kSMdUqKfD9U8X4FfBf1fz0+XzcunXrv3nJfyWU6lAEIZfZS7L57Q8Hnw40EB0p49wlB8s25GK3i4x3+vNGZv6OpetzGfNJKDv2WWhSX03j+hpqXnIycYaR+4885OSKeFwC6qDAobBHh0AR9e4DN9v2WOjSTsuCVTk8SQwIA1vtfj5ooWX7ihhycv24nzMDc3J9/Pa7gyM74pBKA866HQekcuIPO43rF0wQs3P9yGRFj1UVhqdPHhARVvSMSGiIhOJl43j08CoGmYStC4ILuMkJgsDCmQZqnn6AIblYXsIh9ctxOP18NzWCW3ddDPsyg8gIGTWrKhEE+G5qBKEhMr75MpxMo5eDv9rIzvHR/SMdl687qF654GHY4xFRKf+ZTC39/4JrXbFSXa5e3JM3njj+01C6fpzGkukReSPnTqefectzCQ2Rkpn9YpTxP5Ga7kUbVNBxU6eVEGKQ0rKphobvJ1KtkoqocBnnr9hxe0VaNtWQnOalehUlW5dH03t4OnWrO3m9loqkFA/dh6Tx7fhwSiTIEUWRU2edTJ2XxYwJ4SxYlUtKmpdmDdV0a6dnxJdGBImAUvlqSu61atVi2A0Hg3oG0XuxigbvJ2I2X6THR3qQ+ZBJpYUyj/cettGmRRB6nZT1280c3xNJ/5EZtGii4dOJmcydEkbTBi8Ohq9VVlK2jI34eDdarZSm7ZJo3ljDF8NfFFYXr8nh6k0XkeFSOrfVkfhUQOeq+MI5Wxv4LwCBcAIJh0QABMg2Q5Yp8G8R/vHA+G+G6LNishR9n7hcfmQyGP9tFgunRxATJSMx2cPHYzLYsCg6n55OVraPrh+nsWBaRD72/P6frMTFBJ6r8Z9C50GpjB1q4NI1N8s3mFi12YzLJVKxrByrrWiG7r2HbuKipYwabKDToFT2/RS47xQKgUO/2khK8TKsv4ETZxzs+8lKtx6vVvx0uQNFxxN7EwgNebGWTv8ul+2/l8gnuP8XEnwVSPKkMHKwAbVagtst8utJB3qtwEfvaUlN8/FBr1R6ddRRIkHOtVsuFq7OpVlDNbMnReQ1NJ4leRg4OmDWkGPy4fP5ebNNIhZrgFGpUQe03CqVVbJqSy7vNA5iypgwiv+HVlK50goMwVIePnFTqricp0nyPGOFl4FMJkMmk/L2mxrOXHTS8HUNxRMUNKirpvewNLavjMl3mL10zcknYzPYtjy6wGcBeL2WijVbTVz4uVg+tnyp4nI2LY6m4fuJqDVCAQOtR0/d/Pybna9Gh+HzwXfLc/jtjANRhMZvqOndSU9kuJQWTZ4XjCQCa7+Lov/IDBrWVdH6HS1er8jm3WYuXXOBCGVKyMjIyHjp4ufAwZ/x+cjO+H0iv593Urm8gvJlFNx96CYj01tog3TrHgv166jQ6STIZQIPn3oomSBnWH8Dw/obCrxfpZLgcPgDLrh/W6NS0rxMmpXNvo35tcdbNdMyY2E2CxZnUMnyNun+JB4fS6VceR2yUPC7wZMEoSklsWlzeL3dMy5dv49BLhIXX5LaVU3s2pPEWy3/O46e/2+CRqMhNNqHXC5h3PAQvvw2i3M/JfDVrCyWrjfxRq2Axtgf553YnT4WTAsc5GpUVfH13Gxu3HEV0IZNTvVy5Lidn7bHIZMJNGug4aN+acxekoPHI2K1+fH6RKaODeP+Iw8Pn7h5/MzD5RsuFn0TydR5WWQYfQTrJWQafUilgWsWpmPm84k8euohOjLwHCWmO8jR3yPH6kKjcxV4/z9BEARerxOSd0/Wqa6izvzovNczjV7e/CARjTrAaN21JgZtkISBozPo1FZHhtGHzycWKHz9/frlSisYOzmHCuXlrNxoYsvyomV62r2n5fAxO8ZsLyHBUhQKgdv33dQupBkDgYmC8FAZTd7Q4PWJeQdruazoqZ7CEB1dnCs3rgCgkAu0bKrhk3EZSKUCfxxMQPk8Hz3ws509a2PyCkO7DlqZNDqUsqULNl5Ll1DwWmUla7ea+Om4nQMbY5m7LJc3Xy88F1+xyczmJTGMmpxJjw6FkxW2/2Dh4RMPHm+AKez3i4WaDUEg9rVfU3Lnzp2XLn7Wrl0br1dNi07JfD0mjJzn00Y9OujzFRd+PWmn0etqvF7QOKLo0MXGG41y6dlJh9stsuugFZvNT6t3lez50crxfVHIZDB/VS6TRoexdps5X+HzL5QpqaB5Yw2lSyp5q5EvoE1PYOLr04Eh1KiipEHrZ9SspqJtGyXXdmUQQsH7yS5aKV02ML68bpsZp1NEkBQtK/VvRpBGRe+OEvp9msHOVdFEhMpZtsFEpw+0/HHBiVwm0LSBGkEQ8Isi4aEyisVJcblESpconHBQrZKSB48DTL/QEClbl0VTrckzihpOlgsKHj8VsVj9hZJeLl1zIpoC918xyvFQcZEy7tqUojL3xWv8KfxCnDIOwS8hxZeMVAJKhYQGbzZ4pVj4fTKaNVQRGy2j17B0fH6QSKB9ay1bl0XTfWAmUuTEUPjzpBCUyEQ5LtFZeKHLL5CS6sVjU6KpcZVft+cnGV265qJrrwt40vKvp5ogkZbNXpytEuLkfDc1Eo9HpHnHJHavjSlUrujcRRcqMYjMjKcvHQOXy4UgSPLWvMIglQrIpQJuj8iTRC/166gpW0rBqXPOAhJnXq/IJ+MyEP1+ug1JY828qDz9dFEU2fy9hb07pcT7owsUxgVBwGQWScsIyGR8MTyEj/qlMv7TUJZvMLHo20jefSuId9ek8O5bQQWmeXfsM5Oe6SUqXIJeJ+Hxo/MvHQdRFJFLpKhDnXT6SMWh7fcRLQKhQiRpToFqlUTOPzsPPhklqIBG0AbkDHnGVX4nPtiB221g/LdZhJSQ4LhfukiJBrUQhCiKPOQmlcU6+SQE3KKTzOhzrJmqZ+1WM/27B/PuW0F0bqujfb9URgwwIJeDv6iLA6LEh/JvjXeTxUenXq1fOhb/hP9a8XPx4sX/rUv96zFv/no+Gfw+MyaEM31hNsvW53LyrINP+hjYuTKW81ecdP04jWWzIvO6yk6nn9lLc4iNkhEZLuX3Px18NSqwZN+57+LQIT9x/vJEuxMAkXTJU1atfkzr5n76j0x/Li4jcu2Wm3ULohFFEZ+PfF3xw8esNKir4vBRK9+tyGX2pPA8TRyVSsLmpdG82y2F0/sLJgfzV+YUMD74f4IgkXHqnKNQxsLdB27mrcjBZndTqaqbjEwf1asUvrArlRIqVBDISnaiRI0oijgVuZRICMSnUnklZUsp+GJ4KPuP2MjK9vHm3zpGEeEy+nR+kdRVrqAkOa1gkhoeJiUx2YPXKxbKJkhK8RCkS3ilGAC0atWGebO/YMi4DLYtj6HRG8+78BMysdv9WGwiSqVAn856un2k4+32SQz9MoMdK2JQq19sBE6nnwGj0imRICc7x5evgOL1ijx55mHuslzS7ulxXi1JdtQlOrXV8kFLLVabnylzs1AqBBZ9G8mEz0KZtSSHejVVHDkeKPJ8PSfAvPB6RWq/pmL9wig++SKTEf2Dadrwxd/Q7xcZMjaT40cP0KPXxy8dB0EQ8Hh8z5lYcrJyRNq9q+KrsQHN2eHjM5k4w8iw/gYiw2VYbX5WbDTx+58Oti2PRqmUoFELbP/BStd2OjoOSEUiIV/h8+QZB/NW5LBuQXS+jW7bDxaatU+i64daDv5i4+FjD4e2xeUlUd8tdKAhUO00Hy742TNJonnfp0glAiMGGoCAfMI387MxmaR8OWnjS8fh3wSZ1E9SiqdI9/Ytuy1kZfspX1ZBq+dJ1rzlucz6KrzAATwsNOAGO3Gmkc1LAmYKyalefvvDQaVyCh4+8VCmpIL2rbUMH2+kzTtB7FwZODCKosgvJ+x8OjGTW3ddhbq5T5qdRYkEGWOnGSmRICcrx8fOfRbattLSvImaJWtMHD1pZ/UWMzaHjyxjQemGf4I5N5Oty6LzPbcAh454iBSLYCYIAipLNOcuB1iwXQenkpwIWRo/uw5aGNbfQNd2OnYesHDjjhuTxcdHrbVM+Cw/u7VYvJzNS6LpOSwNl0skPFzGiR8SOHnGzpBxGVQup2BAt2Cyc/3s3G9BpRQo9lxD+v4jNylpXoonyCmRIOf1Wiqu33Zz6ZqLMuUboVC8PPNZEARkMoELV12c3JfApFlZ9O8WTMVyCupUVzJqkpHsXB/F4uWkpnsRgLfeVFOtcuFFiGOn7XRooytUJkQqFfjy01C27rYwZ2kOkz8Pw+0O6GguWZdLTJSMEnEyOg5IzSseCgIcPmaj86BU3m6k4eK1F/dKfKycQ1tjOXrKzq4DFo78ZiNYL8Xv8zN7ciRDv8h8JQmAgwe+x+fzs2SdiQOb4qhY7kUcfzhkodEHiXwxPJTXa6lIN/pYs8WMyeJj5ZwoXC4/Wq2EnfuspGYUXXBxu0WcLpGzF535TOFWbjLxxYiQQg98Y4eFsO2HZ+Q8e0i6PYPqvoY4b+d/jyAIxFir8uDeSVbOi2DE+Exeq5BB+WJmMrIsrzQR8G9CRJgUhzNgtPKXRtqCaZGYzD5u3HGjVglMGRvGuGlGLlxx5hXfVsyOoEnbZHp20tGxjQ65TGDfESv7DttYPjsyL18JMcj4flUMdVs+o08XPecuOvi4l4G7D918+W0yMplAy6Zq5q/M5b23g1i3IBqvN3CPBGkExk0zMnx8BrvWxBRo6K3abKJ18wCjNMPoRaGAjn1trNtmQft8jX3ZJqBCocD5D4yr8DApQmAeCJlMYNbibMYMDeWDlkEMGJVBTJSUew89RboCAzisMv7YX5ITKPBFPiVI8w+M1iAJyaleLl518ddyVti0yN+hD5Lx7TwzN36PAwKNPK//1RrCZctV5PaNvVy85uTNemrmLc+lZtVA0e+vIsD9R27KlpKj0UjweET2HLKyerOJQ9viirxu4zc0fDM/K0+XNMfkyyta/x2ZRi8RYdK8tX3LbjPdPspfRLhyw8nx3+180jeYY6cd3LzrolicvEi9fYCcXD+xsbEvHQdBEGjcpAn37xxh5FcZgaK3SAEd7/OXnTR7U4PXK2LzOfB7oUlDFZevu5BK4PMhIZR7XhD2+r38ednFpFnZtHtPy827btq0KHq0v20rLUvWmhjWP5jZS3LyrZeN62sI1kvp1FbLjz/beKC4RCVXA4L+ZrjjEh1kRp9l7fRgbt9zs2aLmZhoCSVK/G8tLAxOp4uGr4exeK2JYlVTiHKU5dqdW/z+p4MPWgaR64Zew9LweES27bEgiiL3HwVkwf4Jf59y0GgktH4niCNr7xMnliWNZxhJRUREiYo4SmE0QtdB6fywITrfuS8n18eg4SaCsxuAAGqCKFHWQ0Kx8xiz/dQM8nP7oRWP5D5Op59oYzlSeYbJ4qJZs2YvHQe/34/oVbP3sJVfvw+hc9sXTU+rzU+3AVn8/JOAFAkSoegzuBwFXtwoKZgrJTvTmD7Hhy/Iy96tsQVIRjWrKZn4pZqRY63wfKrdIdqoXKXw51suF6heWcmFqy7q1sj/+27ccZHyWImoy0Amf3k5MKfTSaUKCu49KLyRdveBm7XbTJgsfurXUZGYHNB6PnLczsbF0Qwfn4leJ6FOdSWZWT5OnnEwoHswf1528sXwUAaOTgcCReW7DzzYrVJKZLUsdM+yiLm8UU/KuGlGNiyKRq2WEKSR4PH4+OmYjV9P2ni7URAbFkUxcHQG5UrJafVWEHaHn+/3W7l9302m0cux37289aaGxJSXZzsKgoDdY6d3Ox3zpoTx4+Fkwi1V8IoebFa49cCBKAZTWaid9zMyQU4CpdGIWnzCZToOSOPn72OxO0S6fGSFrCJiLjoQESlPDW4L51EppESoDHiVVvRRNnbO1/Mk0cO5S04+/yTQBAjSSJjwWSiL1uTQqJGcAw8fofVVL/T6noinvN8yUE+yWP08euqhWrVqLx2Lf8J/rfj5KuyN/+GfERUVRekSKurVVKFSSlj9XTTl6z+mTUstIYaAXpchWEq3j9NwOP1EhMlwukR6dNBRIkHG2x2SGNQzUKy7ecfF5+NtVHE2CTCDnj+nxcWKRLgTaN/jJIvn6rh0zUWNKirsDpGzFx28XkuN7G93R06uj2/m5yCViHRvr2fz0ugCbpV6nZQwg4SO/ZMJMQRG73t20HPpupNrt1zoX9HQoVKl6sxZ+gtvvalBJhPweETWbDGzaLWJiuXkjB0aitni5+AvbvT6f040pVIBkcBCmi4k0vxtaR5z1un08yTRS1hoYOQ5MkL6j0l4sE5KUoobY5Yvb3QCAovOR611zFmaU8B52O8XGfW1lU7dh71SDADMZjNSiZR7Dx3Uf+8ZEolA5QoKJBJ4luylbk0lbnfAlCI900tstJzenfW06ZlC88YaypdR8OCxh5+O2RjWz8DUedkMGZeBxeqnX5dgmr2p5vBRG2/WU3HttpvQOAcW2w1O7o2nZLEXXedWbwWx66CFz7/OpP37Ov685OTEH3Z8PpEjvwVGqv5ebD1y3EbdGsp8hU8IsKCWzYqgeefNdOzc96UZoPv27aNhXRW/nrTx60k7syeF8/B5l1YQBBZ+E8GR4/ZAUdgRcH1PTvNyen9C3kFkcE8Db7dP4uT+BNLSvQT9bRMXRZFv5mezZ11MvhEHQRDo2k7PzTtu0jN9tG2pxeUJsGW/nZ/NHxccPE6CMMwEE4rfTgH4go2831zKrCU5RIQG4hERCjKJE4e7BFWrVn2pGPzb4HRLqVxeQc9h6WxcFJWvAHr2gpOv52QTYpCgUUvyDrG377uLNHkrWUzO/Ycebt9zcfS0gx9+tLJiTiQPn3iYsSiH1fOiEEWBhnVVfDroBWNEEATeaRLE1mUyPuiVyverY/LG580WH7OXBBpP4aFS9hy0EqyXkJ7po0E9FSs3mYiOlKJSCri9AUOm3FwJIq8md2C3p1G2VMGf8ft4fsx/AZ/oI1v9CE9YIhKli2FfuPH6RPRagc+G6DEES1m50czewzaWzYzM03Ts2D+FiZ8VPtYvl4PN7icx2UNUhJSG7z8jLcPH+oVR+TRZxw4LZc7SbIaOy+RpsodicfIAk3KXhaxsH6WKy8gx+bl03cWgIY1eKQYulwudVqB7Bz3aIAnu5zqVAHExcravjMHh8JNj8hNqkPDLSTvzlhU9UnvoqI0pY4vW16pRRcmqTSbuP/JQq/kzoiNlRIRJ0AZJKFVMxsRZWexeE5tvH2jdXEuDOmre6ZTMyMGGfNeTSASaNw6ieeMg/rjgxOXys39TPA+euDGZ/Uj+U4/kH3DrxhkcLpHJo0PyFT4BPnxXR8O6apq1T6L2aypCDVK6t9dRs5qSc5ecfDs/G7lc4PjpgDTBtVsuqlUquA5v+t6MXxT54hsjy2dF5TEULlx1Mml04XwYQRBo/U4QJ08/QXpJX6QWlFxQcPOuyNdzsrHaRM5ecLD/iA2lQnhlM7x/AxQKBbnmgA7YtVsuurR7kU8F66U0qPui2PJGbTXXbruoXV2FKIrMWJRL6ZJSNn9vYd9hGx6vyLjhoRzeFlegSBcWKqVYXEDr8dEzL9v2mknL8NPhfR2t3wnCbPFz5Zqft9ul8W4zLR9+oMRk9rN8lZPEOzpyyKB9v1Q+HWigRlUVz5I8rNhowuUWadFUw6jJmRw7FXjuWjULYvchE9km7ysVP+Pi4rh+x4XTqS50AurYKTttWgQx86vAueTaLRfDvsxk8udhyGUwcXoO4eECv5ywF9pc93hELl3yE0cJAJJyszlwJJdP+hXOwvv5NzsPHgeKjCazn+RUL1JJQArJEFyw4ODx+Ll3148pV2T7XguDegazZquFt9/p8VLf/y/Url2b77fBsC8yGDEghCYN1Ow/YuW7vzmZm8wBdr7D4afrx2k0a6jh9doqcnL9RBVxbMvJzS/hVLGcgjMXnHmFwb/g878o8s6YEM6YKUb2/ZRKu/e0aNQCPx2zc/y0negoKZevuylVQsGYT0L5fKqRw8dsBcZdAex2PzfuuDCbzQVeKwpOp5N7986TnulBkArM/TqCsVOzGNbPkK+xpZDDkrW5WGwifQYo8YuwY6+VejVVTBwZmq8QPnFUKE0+TGLj4ijq1VSzcpOJf5Jm/+u14vFy0jMLFisa11cz6isjg3sHc+OsjjpNT2NQBuE167D5rYREOxg6QMn8lbkkpXpwOQVsMpGSJUu+dBz+VRD9fD0nC6VCSrCpGJbI27xeQ0m1Skqa1NdQPEHOwB7BLFmXy9ylOYwYaODiVRdpmV48HrHQ5oTd7i/ge1CutJzvgx+SmZtODMWpQj2kghSbaOERN0Hq5dYFA9XfTKNrRxUVysn5/YyXwz95MKTUzmPDWYVcUlKdvPuuhpNnHbR6R8fGD4ujUUv46biN8dOeEO7yYU+E06ePUqlSpZcKg8PhQCVGkp7soOOAVBZ8E0HpEgpcLj9NW2fCndeoK0RxXTxbNLMTMJFFiULG3lPEJ6hdkegelaZYs9OFkhAAOnwQxJSZFkgJ5J93ZX9yaHLR2pIxUXK+mJbFxsVRxMXI8HoDBsrjpmZjyKhNZugVyhQv8VIxgMCe8OiJF7tD5PhpO00bBnLSgMt7FinpXj7ubeDzIaHcvOvizAUnjd9QM31BNpHhUr5fHcPjZx5u3g1MSHw5IpQjv9lQyAXq1VSxe20sH/VL4fFTL8UTZNStqmX7ogfE+/LHzC/6yYm4ytopwUycmZVHNHr8zM346dmc3BfPpFnZrNpspnljDc0bqVm63sS+nyxUrqBk5oRwJs7MQhRFwkOlnDrrQCIrPCcvClGRImOHB2pAXToq2TMPbnEBrTOWtMQ0qvmrFkqWCBOiuPBQxqEDhrxJKUV4Bh6jG7lQ8OyRyANA5K7iD4q7X8Pvd5CjuE+N6hJKlZQwYkIGDouMSmXVrNtqpVv7INRqCfXrqBgy1sOymZGsWZdMmJhAsJD/O2bLn1Gjroe4mAArv9uQNCwWHxaL5b/iI/RfHXv/H/47yMzMpFI5NcF6KXpdIPkoHi9nydpc5kwOZCt1a6j4dVc8F686Wbg6h8c3PGzYYab2aypWzY3i+wNWhozN4FmSlxiKFToSqRG0BDmiWb05lSYN1TicIrO+CqfH0HTqVLfTua2OII2EI7/Z2PS9Bb1OQKuRFal553YHjCVyfGC1e3n01MPeQxasdj971sUxeNyrjfb27D2CbyadoH3/VIb1MzD2KzMmk5+926LyabAN7hUoaN257y7UDMrrFbl5y0sY8FC8SY4ikclfROa9NvTLTD7pG8wvJwIdwzv3PVy54SqgDQiBIuaZC07mTw2nXd9Udq+J5sETD1v3WMjJ9aPXCZw84+DCVSdjhoZSPD7gNBdw/FSyasV0atb8HrX6Hywf/wNbNq8gLNSLIMioV1PN9PHheRu3y+Xni2+N3HvopkP/FPp20RMXI+OtNzU0qa/m6Ck7iSleKpdXMGJAQAtq4ZpcLFY/sdEyTp6zs2JTLvcfedCo4c+fijFrSQ7BOmm+wudfaPOOlq9nZ6FSCexaE0NkuJQ/zjuYMjebD3qlsHh6ZF6CvHGnmVlfFZ5dC4JAq6Y+zpw5Q5MmTV4qDqdPHePdt4N4muQh1CCjZVMN3Xel57tmy2ZBeWMWZy862HvYli/JUSgEPD4RURSpUE7J08QXYtY377qpXF5RqLYLwGeDQhg+IYPzV1yM/zSEbh+n8fknIYwbHsL9R25atrqF3tqgwAHOK3oQQzOpUCYUtSr/a63eCmL5plcb+fs3QRDUnDhjZ9RgA10/TsMQLCE6QsaZC04ys7xo1IExOl2QwMWrTmq9pvpHcw+A6EgZrbomo1ZKkCmgba8UPF4IC5UwcUYWN+64WL+w8OJL9SpKEuKkLFmXy4UrTuJjZEikAr066mneWMPw8RnUqKaiVTMNHi+s22aiaiUFK2ZHcfqcg7MXnYjA5esO3n33w5eOgyiKSAQPUPCZbP6Wgh9vpxLqDzBlvKKX5MhTjB0np9tHAakGk9nH/JW5JKd6+fKzECQSgaH9gzl11s6bbZKY8FkISak+7jzwFDDIsdr8jJ1qJDnNS/kyCnLNfmKi5NR6Tcm9B4Gi8bQgab718r23tfQansZP2+LyMVWTU7206JTEJ32DuffQ/cpGX0qlEqczMM4G0KCump+O2Rj8N0MetVqS14T56Zid2GgZa7eZ6NNZn/dsiqLIvOU5lCqm4PFTN1A4oycxxUt2ro/hAwwMH59JWoaHpBQRr0/gnSYaypZS5Ct8/oUQgzQgK5Cen1XpcPjZsd/KoV+sJKd4+GpUGBeuORgyJhOVRvfSjSBRFAkJFsnQSOnZofBEMCJcRqtmQZQsJmdwr2B8Pug1LJ2QYAmzvoogOlLKuUtOpi/Mpl3fZLYtj83TTPX7Rfb9ZGXZ+lx8XpFypRRMX5hNSpqXcqXlJCb/P4znijDiYy2DBwVG+otCZISEH7fEkZrupf/IdDTqgInV/9zeC4dcLqV6ZRnZuT4yjL4CDei/kJLm4dwFNw/ui+w5bMLl8b6+TGMAAQAASURBVLF1eQyvVVKiUAi065tKh/eLbkar1RKmjg1n5KAQ3myTyC/fxxMT9eJ3tWgaxLqtFr6dJHByjwHRKyPYGUecoMEfcoZRg2HbXgt9RqSj10nyjB2Kx8vo1k7He28Hsel7M4eP2ildQk7OVR9Wq/WlDzWCICCTBlzVl86MzMcgTMvwMn1RDluWvhiDr1ZJyY6V0XzUNxWnRUGJtHdIVx5l3DQjr1VW5nMg9vtF+n2aQVBWeUzyNGxRN3mriZT1O6x0aRdUgHl/+56bI8dtfNInGBDYsc9C149TGdLHwMzFOUwfH2iu3H/kZsVGE1duukhK8VK5qpy27wZz/babui0SSUkRWL2hNq+CmJgYTBYvubkSlm/IxZjjxe0SaNMjmZgoGYN7BVOmpJwrN1xM+y47T1/v9z8dbPrezDdfFt74+UvC5C90bqujSdskOn2gzVdsjoqQ8vipJ6+YNG9KBOmZXn46bsdi9dOmheY5E0/LwZ+trF0Q+JvUq6Fk/LdZVCqnzDf+7naL9ByWRnyMlJSUlJeOw+3btzGbsihfWolCDlNm55KRKuW1xomsnBdO8yaB9f3Y7w46t9XR4z/WzNVbTIyZYsw7X0FAmiBILVCvZmCvebuRhqnzsmjbqvCCzg+HrLRoquH6bRelSxTcpx/c91EsRs3w/oGm6owpOu7cd9P5Qy9SiYrLNwQcTpGPewezfI2N29mhZLueULFixZeOw78JoiiSmuFDp5ajr5LM/M/DqVxeycOnHsZOM/JaJSVfjAjlkz4GfvjRypzFOZQtraDDB1pWbTYxpI+hwDUXr82la7v86+KJMw7i46QIuVUJFl40/IIEHVXEelx1/o7KGYcgzeSb2RmUllRA5QsmnvB8+YY14g4HtkQycFQ6FcooGNQzOO/199/R8lZDDa+/m0iQNIjTp04xcODLEWXUajXI/XiSY7jhyeTDXunotJCR6UeeVJEEIQq36EKGgsfcpgI1ClzDRBa16/pJTDqNKrM0Ok9kwNAo+AFZVgev+Rphx0JcRNH5iUIhoJRLeCbeJ4NkNEFuEIs2OP7tDzv3r2ho1ioXZZAHh8eNxSIiz43jvnCFXu/LkGiqv1QMAORyORabgg/fVTF2mpGxw0Nwu0Q27DDjdIkM6mmgeuXA/te4voZicTI8HpHOH+qYNCuLqePCKFlMnnfuTc/0MnVuNu81D8Jq8zN+upEr153UqqbGZPEzZoSOddsekOLNQWMsixIVNnk2trB7fDtFTYWyCsqXlpOU6sXnEzFb/Jw+kEBkuIyVc6NIy/By9qITuVzGrK/CuXzdRdWKSsZMMXLvkZv+3fU4HPAk0YtK/fJG0QAKZcDk99ZdF8dPOzCq76FQilSpYufhQznqtKIZ7DrBQJDmxSj6ku/0dO91mqiMenmFfL/oJ5lHeHBRnAokux+SLNwHjwwydZz/Wc21qHRUvjA0xjLcu6Hk6mEjc+c/ZOkCHU0aqNDrJCxeaSXYG81T7iMTnxBONH58JAv3UevtfFRZy+ivjBz/w87oIQZu3Hb914iW/yt+/h/E06cPuXXPxoqNfhKTAw/OjAlhDBqdweotJvp20ed1KEsVl5OV7WfWV+H5Oti1XlMxc3E2+w64KW6LAyGwAGdLU3GFPcYv8SB3hqDPjcTnzmTcsFBadEomSCNh34YYjv/uYObibB4+9qDXSSlbUs79RyBIAuPbf2lN/gWXy0+XwWl8+J6W/t2CUaslWKx+Vm7KZfteK2cuOBDFoh+4wlChQgXSjRJaVJEz5LNcpOnF+XhcVqHmEwu+iWDI2Ax+2h5XwJxhwvRssrJFcrhOLMWxyVI58LON1AwF2/eaeL2WPJCM77IQFirlk74aRn9tZOfK6AL6IfOW5aBRC0yYaSU4tCb1W/9J88aa57qsUs5edPLnZSeVyinYd9hKRpaP0sXlrJwbRXSkjP1HjCxbOpORoya/dBx+P/0bOi2ANF9yBoGR/rmTI2jdPYUhvYOZMjcblztw2pRKA2y1vyPD6MWY5ePU/oR8I4tnzjsY940Rjxf2HLTy6+7Cxy+/mpXFpNFhRIbLmPZdNjkmPzIpfNLHwIxFRtr2SiEyXIpaLSE51UOooWgmU6jBi81WtAPyfyLYEEZaho9TZ53sXhuDXielTAk5h47aePc/nEbd7gCLc+E3+QWsRVHE5w2Mtzd6XU3XDbl5SVBmli/PBb4whIdJsdpEMoweJs7IYueqF4yv8mWUdOnhYOvKC5TyvZbXJbOJZoyRF1i/UM/mXZYCB87MLB9a3as9F/8mKORuFHKBqfOyAnplgoRfj9vx+aQEB4NCLskzjxoxPpNje+Lx+cQiBcq9XhG7w09CrJzffohHIoHzV1xMmZtF/dpKFi93EB7lL3QM+i9UragkLERCs4ahdPkw8PcURfE52ykknzZa/27BrN6cy9ipRj5qrcXng88/CWHdNjNnzhynXr16LxUHQRBITDLhcKjysasBhg7Qsn3HLfRpEcgEOcaQayz4TkWLZi8SpmC9lEmjw5i1OJuZi7MxZvnJyvFRoYyCpg3V/HnZSaM3NFSrpCAlzUtstCwvXl0GpzLq4xBKJsgZMCqdn7bF5SuEFKalOmNRNjtXxRQoFMTFyNiwKJotuy0M6WPg2Pk/aNeu3UvFAAKJvl/UkJ7po0qFgNt4qy7JtHtPS2R4IJl9luxBIRfIyvGSmOxhwmchjJuWxbJ1Jpq9qUatkvDHBQfvNNKgUIqs32Hh496GQsdfF63JISvHx6DP0ylbUkFSqpcaVVTIZQK5Jh/t/6GA1KKphn6fpdOrYzBhoVJu3HExYnwm3dvrWDwjEpdLZP0OM3OXW2nRVM3eI76XZn4KgsCzJDtKhZDHfC0M0ZEyTp11sGOvhQyjj3HDQ+jZ8YWES4umQbzdSEPHAalMmpWFyewnJkpKdm7AOGbssBDWbjVx/7Gb7u31tHlHw6wluYiiyLFTdt5qVHDtEkWRQ0dteDx+fDIPLnfhbBOraKJq1cD3jYmS8cO6WOq/94yQYBl37tz536G/EPh8PmZNiqbmW89Yui6XpTMLNmkCMi1W0i4nEOaPxUUKYvQTtuy28HqtgLO2UhEYPS+sePrwiTtvxHnXQSvjhocSExV4tvYfsXL6nBO5nIBDejErmlt1kQnyPCaJy6Rm/PQk/H6Rdu9q6dlRx4gJRnasjMnXKGjWUMPWPWa+W+EAv4BG82oHvIhwDY3e8NOqazLvNgsiJlrG6bMOrtx0sXJOVAGjIb1OSs2qSjatF6iCCq9Dilvh4+0OSTR6Xc1bb2p4muhl01Y36SkCMW4ZYXVucmJbGCqVhCs3gujQP5U+XfS0bh6E0yWydY+FvYetLJ0ZyU/HbHzUWkdappeHj918PjmTksVl9ByaSsWySi7fcDJ2aChzJkeQk+tjww4z+4/Y2bY8Gr8f3vkojStXLlOjRsHiRFH4Yc9mZFIJS2ZH8N2KXD4fEkqnDwJGV3cfuPlmfjZv1FERapBw6qydYvEy3u+RTHqGF5cbGr2hznduCLCEs2lYV8XJs848Nm6QRkKzRmpad09hxoTwPEbxyTMOci0+Zi7KZsLIACkiKkJGr456vF7xuSlWJBNmZCEIgbzs11N2Ll1zERUpoWXnJKpUUNK4vprHTz0c/93BoJ7BaDQClldojD158oRQg0DjNzTMnuskzFuMBEKw22x06fWIEmVz0OkhLlpWoPAJgX2668ep+fY+m92PIMDl605qVFVRqrgcUQxIpTRrmP9evffQzbHTDkYPMdB7eAZNG6jpMjgVm13E7xd5p7GG85fcLJn7onjWvb2OL7/NYsGqHBq/oeHuA3fgvtjiwPIgFoMnmpD4FBYtWsCoUZ+/dCz+LcjOllCjmpQgjYRtK6LzCokJcXKa1Nfw5TdGdu630LGNjt6d9IyamM2TZ15aNtHw7cIcJkw38klfQ55O/MLVubjcYt54LgSatZcuiPjsasoKBScdBEGgrFiNx8GnCTfIiPUaSLEkUZ7IvM/jEp1khlyj/wAJNauqqF9Hjd8vsv+ILc9sGAIj9uM/DWX8KCnXLt1/6ThIJBIaNq3P7s17qZPdHHe2EztWsoRr1BRLkk4iKTwhjlJkkc498RolKI9CUOIX/WSQhC3qFp1aqTjym410/S0epd3GbofxwzSsXy1Bki5BJQZx5XrRTc/EZA9Ou4CWIGrSCIfJxtjJf/DLnqgChJDb99wE6yXs26umx5B0GtRX4bRp+H6Pm0gUyOVw+YaXb2b1e+k4AOh0ajq0kXP+ioMvphr5uLeBDYsCDZe9h2282zWZlXMDJn3vt9CyY5+Ffl2Dmb8ih9bdU2j/fiCP/OO8g537LEgEgSPH7GzbY0GjFggLkfAs2UP39nq27LFQvbqEiSMFNm2/QUaGn5o1ZPTrHpJ3fniW7CVYJ2HA84L33/fb6EgZVSooWLnJxJ37bh4/81K1opJ3GmuIjZJx6BcHQRqBMiXkXLudjt//8pNBAoE6zRffZrFzdQw1GqXQp5eeyeMM1GuaiT/VX+REjlfiIlj3osZSp7qKPTsFxk48y8P7AjlGCT6vhAjiqEgtrJhwYsci5lCD+giCwCPxFoqMssRRJi8vCHLp8aUUY8iwk0ya5KFOdSVzFzqoSyMEQcAmWkiXPkISlUqLGgpi47Qc/tXJw6duLvwaR3SknEmzsvF6va8klVUU/r+wX/kf/v+NnduW4nD6SEzx0qeLjg07zNSspqbRG2oOH7XSvGMyA0al03lQKg3fT2TUkJBCR3dG9Dfg84v48eMTvTyLOEHroQ84dlTF9YsGFq51oKlxlYxcJ216puByi3T9OOD4eue+G2O2n7HDQpk/LYIPWgah0wrUqKJkzFRjAcbO3GW5dGqrY1j/kLzDuU4rYdTHofTtomfW4hxsNide78sLurvdbkqV0BEbLcWSqUESlk2fboUXiiqXV1KutIy32iexdY+ZO/fd/HLCxtvtk9i920tMDFSpZ8Vd8irh8UFke8dQssosfth/mZgSvXmrk599RxQc/tVB2VIKPu4VTOvuKWzdY+b+IzcnzzjoMjiVY6ftHNkRi1SqolixYkwcGcbSmQG2o14XkCSICJMx/tNQvvkynFVzoxg3PDSPWfD+O0rO//nLKzGe/H6B1HQ/IwYWLiYvCAKd2+ro92k68XEySpeUc+Fq4Q7K38zPZtLosAJabW/UUdOzo54vvzUSESFD+rdCgN8v4nL5sdn9XL/t4vJ1F3sPW/nmizD2b4xl4+Jocs0+vD4Jpw/E89veBA5vi6PLh3pOnSvayfnwUedLj3YADB48hA07zaRmePOMpb79Moz1281MnGHk4RM3JrOP/UestOqSzKCewQXYq2cvOqn9mpJ5ywNF7NcqKVm0OjAWW7q4nGu3i2Zh3nvoRq8T8Pvhzdc1BRhf335l4P0eJh6GHSMl9jgp8UeJa3GB/Xt0SCRw+Jid99/Jr32695CNHj2HvHQM/m1QKhRMHBmCwwkLpkWQnSFHp1EyeUwIfx4pxukD8bR/PyDbASIN30+kQhkFC1YVPuq8dpuJNi0C8iFSqYAgCNStoWL3mhh+/s1BhCQK0abF4ShahDsx2cv9R17eevNFkfOP804qlFEUagrRv7uBxGQvO/ZaaFxfjVwuULaUnJ9++vGl4+Dz+XA43SxYlVvgtfAwKfUb+bmuPkqq9D6SMGO+wudfyDX5kAiwYbuZh088vFlPTdVKCu4+8PDDISs+X4DdMntpdt7P7D9i4+03NTSpr2Hu8hxmT4rIV/iEwJjsslmRzFoS+DmvVyQrx0eJQgyGINCYu3XPTZUKSpITXz7J/wvdeo7guxWBv69CIbDo2wg6D0yly+BUWnROZv7KXMZMNdJxQBoPnnoY9qURh0ukcX0VP/9mo3XzIH7cHEdiqpeObfQM7WdgwKgM7PYXf3OHw0+bHslcvu6makUlNaqoCNJIWD0vis4f6rl5183l626ycorWYsrK8VOjipJmHyXRoX8KvYalsWNlDH26BBMZHnC/nDgyjI2Lo0lM9qFReoq8VmEwW514PCKnzha9xv7+p4OF30TSvb0OmYxCD/5SqcDXY8LwekW+/DSErctiSIiVsW15NN/vt7J4ehS/fh+PxeKn25B0UtN9RIRJ+ewrIyZzwe8/b3kOHd7XUq6MgpJlvCSHnMMn5n+fR3STFXWRr8e/OPwpFAKdP9QRHSkjJ+fV3L//DbDZbJgtHqbNzSE+Vk5ympddBy353uPziXz5bRaN66tQBNvw4kGJCn9GDMmpHlp2TuG75TmULyOnz/B03O78eYjd7mfkJCOfPZf8+OWEnXbvarn/yE2rLsmkpPn4pG8wvTrpOXbagV/uwkha/mtITVhtPjKz/Fy+4WTg5xkM6hlcKEO6azv9c0OSgJnZq8DrV9O2lZaDm+IoV0aBxyPy8Jmbnaui88lA3LzrYtFKMyvWmylbSo6ocJJa7FcMEV56d9Jz/bfi9Oqk5/OJJjZMKUXYg7coaa9HTuRldq4PzWM6Vq+iZP+mgA5aj0/SaN0tmRIJco7tjqdCWQW/nLBz8GcbndvqmTougkE9g8kw+lGrJPz+p4PtK2Ko9VqgCRBikPLpoBA+G2Rg7FQjOq2E7asjOHN6/yvF4OSJY9R6TcWSdSZmTAhDoZDQYUAabXqmMGJCJmVLyTnwc0DXNzvXz7HTdiQSgYE9gvl0YOB3N26byHcrAsWgqk2ecvBnG++3CKJeTRU/HLLm/a5JI8NwOPxs3mWmdfdkWndP4fjvDvZviMVi9fNu12RO/GHn8bPAftK6ewrt3tPyRh01PTrqQRC4eM3BpxMyyDX7CdZJKR4fuI/XbDETGyPF6/XTv1swGZl+QkOLspkpCIVCgd0hsnihSC1vc0oLlYkQYikulKWmpzmOtFDKlVLkmxD4T3Ruq2Pv4Rffd9UmE2arjzFTjXnPyZIZkazdambI2Ax++8POH+cdTJhu5LOvMpk7OYz+IzNITvVw656b76ZEsH9jLD+siyUsVIogDYyx/gVBEBj9cQjPkrycv+KkTUstvToHU72yApcmC6smiSC9j4vnj7/CHfHvgUwiw2zxs3h6ZKFyGRM+C2X99oB0gl4vodU7KvZvimbg6Ay+HBFC04Yaxk410qZnCh36p3LjtpvxnwZM1P4q7Lf8MAtVakUklqLHjoMEPXablJDHjShlbUgFapHIAy6Lp/iTo9jKn2Thch+jhgX23upVlLxRS826bWayc3z5zoLvNNGg0Lnwe15tIqbl+y0RpD4EQUCBCp/EhU/iIpVnpJHIazQgUoijAjUIJZK7XOa8eIzzHCNTd5P4Uh5On3cgkwnEx0vo3FHJkEEqlq92kWmxk0UaMkGGNU3Hr6cKJ6x8OcVMSEZ1IoRYJIKEIEFH7vXSvNc1hTv33UCg+bHtBzPDx2cwf2oEIYaANvPxIzL2/SAiExVkkU5ldyNuXJESFPTyxBCfz4fDbmHpulxEUeCXnfF8NiiEqAgZUREyBvUMZt2CKAaPScfvF+n+kY7te62c+MPOp4NC2L4iBpVSwp17bn781YbN7kOnBbtNID1FxrypkVQqr0QEGr6u4pcTdgz6wNo+7xsDm1eFMnKIPq/wmZbh5eETN627p9C2lTavqfIXNuw0M/prIx3a6Ni3MZaT++J5mujh8DE7T5O9DO4VzIPHHjQaAb/f+0o1A69PZNQkI9ERUsJDJQTpRSZ+HqgfdGinJFOSWPjPiR5smAvk+JXLKzm4M5xLf4QQEuWlptCIBKE0giDgwoECJQbCMZGFX/SRi5E4saBWsVSQoU+vymfjTKxY5SLY9+LZ9UodxFVP5+LJKLasDmP216GcOBDLwa3R9ByazrNkD16fyIMHD146Dv+E/zE//48hKysLjTIVqSjl688DRao+I9JJTvMydmgIh4452LjDxO17bmyOgMtm00LcByFgQhQV7ccmeYRdKrJ4kYq3G784nDd6Q82pA3F82DsFbZCA3yfhSaKXUnUf81ZDDT+seyFaX7JYQJB3+PhMzl5w0H1IGuOGh1KlgoIMo5fdP1o5f6RwM5++XfQsXJ3L67WUJCcnU7x48ZeKhVQqxe0RqFhWSZQ0HI+QSobRxyejTFy75ge/FLXWw5CBanp31VKzmpo3aqt58NjDvGU5uF0CNouUHeuD84T/RVHk15NOZi5by4pVP6BSqRg4aCQDBn6GXC6na+e3eZJooWWzIBrWU7PtBwvLN5jQ6yQkpng4sDEOiUTCx72kfLPgCIsnF0zQ5HKhSMc5QRCIDAO73f7SC3tC8TLgfEax2KJdH0sWk9OvWzDjPwvDmOXjvW7JjBkaQttWWqRSgZxcH9MXZvP7OQfzpxZOG+/WTsfSdbl0eF/LviNW6tdWM2NRNhlGHyDy4LGH1yop8flh3pQX19AGSRjaL4SSxeTMXpqbN+bVt6ueXsPSadpAU0Bf5859Nzfvul7J4CMiIgK/X0mzBhIOHwt0TVUqCTtWRnPqrJM5S3O488BNSqoPmRzWbTOjVAi83UiDIAjcfeBm/LdGZk6MYNiX6bTskkxOjheHC3b/aKVP52CeJXl5/MxT6Mj/l98auXjNhUEvoXH9wmULFk2PID42m20/WGj3nhaVUmDoFxkoFLBteUxeHHw+kY/HZOAVw2jRotVLx+Dfhpq1GjJ22k/07KRny3YnRiMc2x9FQtyLv0/vTnpaNtXQ5MNEFn4bye27LrbvtZKS5mPcsBDiY+WkZ3pZtDqXMxecHN4Wy8Ff8idwSqWEIX0MjJ9gRp9VnHVbUxjSr2Ch6FmSh9R0L7WrqzBb/EQ+nxrc95OVnh2LHtls914Qs5bk8N3zZ8/jEVHIX377NRqNhIdKyTD6GDEhg+H9DZQqLufR0wBjQa2G+XM0HDn6GLuzYOH2z8tOvvzGyMe9g7n0a3GcLpEd+y3MX5HLugVRDBiVwR/nHYiiyOGjdrQaI2OGhrJzv4XlsyLJzvFx6oyzAJP6L5QqLictw4ffL+J2iwUE8f8TSqXA7XtuROHl5T/+QnraY27fczF/ZQ4jBhioVF5JyeJyXq+lpn+3F6PtTqefPiPSefTUQ8WyCuwOAIGwUClmi5+kFC9tWgSKb6EGCQ3bJBITJUOjgss33Ez4LJRenV5cL9PoZcDoDEYNDmHdgig+7J3C8g0m3nu78DHI71bkcPteQEszNlpG0/oFGyYAVSooSYiTc+VGIWLB/wCb3UXpCjJmLs7h9VrqAhMPx0/biQiTEhoiYf0OC43eUBepqVilgpIMo4+WTQOajja7H58fYqNleWzeTweFMGKgAatNBBHGTsug9jvPGNLHQIO6atIzvWzeZaFsSTlTx4UhCAJtWmhp2TGVdP0xpDlR+C160OcgDTeycZG+gIZt1YpKdu53/0/nrhA8ffoUbRCcPOtgcK9giifIOH/ZxdqtZl6vFdBrv3jVSdePdESGSXn02EKDOg/ZuseKJ93PkukBt9oTZxxYbSIlEmS82zWZ994OonRJOTfuuDl2ys6EkaGUKSEnKzvwPHs8gb1q4+LofAe4r8coefdtDT373IfMQO5nEy0Iahur58VQppScy9ddDP48nQ/fLVr7rW3LIL6eZXolzU+AGjXf4rtlW3i9tpJde9w4HCJXr7l5+MRLTJQcY5aPjr2yyXqqR2osjV/wkht5ja/H6+nfLTCJoVYHGmB6rRS9N4ooIWCaqRRVlC2hKqDXGaSRMLBHMAO666n59jNkMhAEGDI2gyUzI3nzb9rH4z8Lo0+XYFp0TmLHisJdjZs20PDdilxMZh/FE+S4nBmvFIdcUyaN6sg5c8HB6i0WisXJ2LI0Gp024Kg+caYRs9mPXwwwbatVVtK/24smep8uwRw+amXq3GyS0710+iDAkluxycTDJx52H7Rw9qKT7u11lC0pp3eXYDbuNLNgWgQ1qwXYn+cuObl2203/bnrGTDFSp4aKCmUUbFsenSehUre6koWrvPQdkcHsSRG0aRGU9x3vPnAz+PN09h2yUbJYYK/eutvMmo0VXvpeSEhIIDVRShlHHaRC/n1VIkiIzq7N2T9/ZviAovelkGApdx8EpFh+/MXG6q0mNiyMYe6yLOq2fMbYYaHUr61iWH8Ds5ZkMWBkBl6PiFYroVi8lMlzsilfWkZ6poSQYCmbvjfTurmWiuUUdPtIT1Kqh30/2ahSQYFKFTD46jcynVlfRVC6hByTOdBUqjtbxbVbLj7qk4jTCeHRr6b3929BbFwcTtfTQvdUCDApNWoBp9PPwZ9tjBwcQpWKSpbMiGTijGzsDj96nYRMo5ecVDWeqxV5651HqHUm3G4QTOGE5VbHg5tsf0ahGokAPtGLzKtGgZJ0MYk0nuX5S4SLMcjlybzVKLAuXL3pYs5CM378xERL+eSLDLJyfHT7SE/PDjpMFj9u0U1M/Mudkf/Crz/vQBXkw212kWq4iDTcSL1oGWnJDyj7uD4SQRLQgVc8A62JKHcwOmtVrklOU6OWH5tDYOSgEOrXCZyT/7zs4us5WbR5T8HuzWoeSC5jlkYj80qYNs/Ig0cB9qM2SMKjpx6+/NrMvd+jiBDyny3D7GV4cD2JWUuyMWb7efzUTf9uwexZF4vd4adtjzTUD14nVoigOODCwV2uYCGXWH9pfjv+Gz16vpwO8oMHD1AqfVy65qFTW12eZuXfkRAnp8kbGo6estO8cRA7VkZT551nFE+QU6WCksfPPNy660Iqg9cqq3jwxMPIgTo2fW/h/GUnN++48T6XD1o6M5L7j9zMXpxDZISMDu9r89a0p4keug1JIyhIgkwayKcePfXkre2//+lg2x4Lh7bG5u0LfzXEqldV8umETN5pomH8dCPnrzhRKmRIpS9vGO10wK+/OWlcX0OV1zOoWkWRJw3Tr0cQ02bdQu0NRi8Y8n7GJ3q5yQXChHBWbzEV2ihaucGKOif/vZnKU8rxGpmkYsOCBCl6Qovcw4LFcBwmFVWpkdc4TRYfY4+8wZVtcQXODtWrqBjQPZhPxmbgdr38dNT/E/5X/Pw/BqfTiVrpxecT8hKvZTMj+Gp2Fu92DbjMRUfKsDs9/HEgjtY90v/5goJAhjedssUVvN244IiUVCrw1agwVm4ysXV5FClpXuYszeFJoge/H/7+vAmCwNSxYRw7bceY7WPVJhNPkrxoVAIGvaRI10ylMiCc7nYLyOVFF/AKfjYpGm08dsdDkLvxmfS0eN9IXG5d4oRAAucSnXw79QKrtiRjd/owp6vBqcXsBW2oi13rQvMKn399h+aN1dhsJjasX8KQT8YAgdGByMhIps9cQ+9PuzCwm432rTX076bn9DknMxZlM+HTsLxkTqEQqVlVUugD7nKJ/5jA5ppeTdMsOioErUTO5RuFu0wDnLngYM8hK3ceuLl+201cTMB1eu02M6npXvx+aN08iFZvBRX5uVQqCQ6HSN2aasZ8ncm6bWaWzIhk7rIc/H5oUEcdMEiZVbge4rtvB7FojQmXy49SKSEqQsbQfsG065vCmE9CaFhPjdMpsmO/lS27zFQoF47dbic4uHBGa2EoWaoM4z/LpefQdJo11KDTBv4G9WoqWbDKxwcttPTrFoxOKyEtw8u3C7KZPDuLsBAJdx54iYqQsmxDLh5fgKG2ZGY0dWsoefTEw5fTs7hxy02LTsksnh5B88aBoml6ppevZmbxNNFLw7oq4mNk/+iQ3LCemmu3nRw4YqVHBz2ZWV7cbmjTM4VGb6jJzvFx7qKTXLPIoSNnX2lT+7dh1OeT6djuMF0/1NLyw2w++kCdr/D5F6IjZZQsJqdYrJx3GgcxfEAIJ884mDAjixyTH22QQLVKgcP6D4dttGhasGFUv44Kjzwbg7MYCxckEhVpo11rTd7zcv+Rm76fpuN0iVy65qT38HTGDA3hvbeDcLnFIrViAbRaad6zl5bhxWzx8977nV86DkqlErdbYOq4MG7cCRTxHz71UrOqkr5dg6lXM7CefNBSR/ch/8HEsvv5YpqRH9bH5InVazTwcS8DzRpoGPZlJvOnRvD5lExsVpHYKCkKhUDzDkmYLH6C9RIatshEKfyzHqVGLeD1glotkJrmxesV87mf/gWrzY/PKzJ3iQljVtIrjfMA5GSn4veLXLjqpEXnZIrFyhAEgQHdX6wjz5I8bNltISpCyp0HbgZ0D+ab+dmULSXnoz4pfNzHkE8SRK+V8HotNZNGh/DrCQdVK3no3Tn/uhQRLmPzkmja90ulQ5sgKpZT4PPBojW5DOtnyPfelZtyufvAzbB+BhJTvFy54WLk3wy0/hMtmmrYf+TlJUAA9EECK+dGce+RhzY9U/h0oIHGb6jJyvGx8XszG3daOLI9jo/HZND6HQ137hXNLPX7RUKCJUilgcQcRD6dkMHQfiH/8T5YsDKHU+ec1KympGE9NQtX57Btj5meHYOZPzU/MzgyXEavzlriYmRERdiZvjCRlk2DGNY/otB96PptFx6fgZiYmFeKxb8BFosFrUZKl3Z6OrXVMXx8Bt+vjsVu93PzXkAe5JsvwpBKBboMTmXulAjiYmQMG6hn8y4zU+Zls3x2VL77vlfHYH4+YWfT92aKx8mY+3U4MxfnsGBlLoZgSaBB0CuZdu8WZK4A1KuppnKNXB7cO4JMBlanm9hgkdee6/82rKemTEk5fr+I3w9PkwL7ZokE2QvGhw+kvPoeWLVaLT7pu5poaQjhrspIkBIiS+LDLo84+ZOEPh+bkN6uTTQhIECWkEqXD3UM7BF4riuVU7Bzf0CKJsfkQ+J5IWHhw0d4EcYeEMgj46Jl3HvoYdHqZHRaSb7C51+IjZYRrJMWmbcB1H5Nyf1HHmpXl6JUCK9U/DQEh7Lnx3vUq6UiMlyaz2jz7gMP9x56mTImjCPH7Tx44mHhtwWbV63e0nLyjJOjv9vp0UFPpfJKFkyL5MIVJ31GpPHnZSfPkrw8TfaQne1j0uhQNu+yMGl2FqIYaJyMGmwgI8uHIIFvvggrIBuTlunDbPUz+uPQfKO+AOXLKFi7IJr+I9OJipAxfEImSiWsW7uMCROnvVQcQkNDcdllBAmFy5DIBQXWXAUn/rBTpULhf4sff7Vy7pKTrXssmM1+SpWQcvmGE4sNju+JZ/teC3OW5nDrrpendzWE5FREJWqwyXK4ZbxNhao+duyzkRArIyZKSsnichasygnI7ESq2XvQR1aKkl3bTBQv5aNnDwXhIRJmL83G4RCJipDyJDGgzz9pdBgfvqvh0FEbI8cOeqkY/Nsw67uZTBj3zzmUxwv3HnnIyPLlGfqVK61g89JorDY/Obk+un2SikJQEE4cpMfB34/UAvhFHyay8Yk+pIW4pacIj4kWi3GXyyhQU5k6yAQ5oiiSSQq3bj/jyTM3M+fbOPqzn2q1VKxdHJqXi7ndIjMXZzN5djY2u5+UDDd71s14pVhYrSZq14ELJ84RGZ3L+kVRVK+iokb9LDSCFrMsDVvcNYYM1FC/noKUNDvfLUoh/LHAvUduLh0tkW8asF5NFd+vjuH97imgdzDwwyDea+niswmZHNkez8djMliyNpegIAmpKSLR6Q2IEAov0svlsGxmJN/Oz+HJMy8PHnvp0C+N2/fcRKc1xPC3n1MKaqqI9bjAccqJr3Hzyi3o+fJxMJu9xMXIad64aAmVd5oEnqvmjYNITvUREy2jVjUlew7Z6NdVz5al0Wg0Eu49dDN2qpEte8z07qrn4M92pk8I5+1GQaRnepm9JIdrt1zodBImzTQyZU4WVSoosdj8+P2gVgk0b6Rh9JAQeg1Lp1xpBbsOWPmotZZPxmWwaUl0oTWTJvU1aIMkpKR70aglCIDDbXj5IABmiwKVW8u1Y3rUciWi+DTvNbtDJD4kmGeZ9/CLfnQE48aFDQslKI/BHc6cxT9itYkM6B5gsubk+vhumYldW5TE28vkySg+5S4atCgFNRYxFzM5eHATTvQ/fDpQokKLgUfcIlF8gBUzNcsHFWmm1baVli++MWK3SShWrNgrxaIo/K/4+X8MoaGh3LrnJi4m8FDcvOti2BeZ9OykZ/TgEFZvNXPgiA2FQsqbH6Rgd4j8esLO24U87DfuuJDLIa64n0YNi07kaldXMWVeYGQxNlrGvCkRLN+Qy4JVuYwcnP/wYwiWEmqQ0rerntWbzYweEkLdGkpadCpanFwUAxp8N++Kr3yoGTj4SxbOHYhTm0pWiorKjjdRPNcPy5Un4064ycRhGt6oE0lKmpfZ820kXldS2l4Po+7nfIXPv+P9FioWdz2UV/yEwFjZrVu3aNdhKHt+PcLitScID5VQraKCZTMjKRb/ouiSlOLHahOw2f1onrMH/kL9OgFK/H/qbULgcBcbX/WVCl5Xr16n1ZsSNuww0+F9XQGGj83uZ+1WM+80VXP1hpuju+IJC5XS99M0urTVMX1RDr/sjMNqCzChisLTRA8ut8i387NwOEV+2h5D388y+GJ4CG/UVpOS5mHXQWuRnVZBCIzznr3o5MJVF06nSL1aKhZ9G8GAkRkIQkAKofU7QezbEEOb3n602qIZIYVBrw8GTEwdF0bbXin07KCneRMNsxZn06mtjo5tXiS/0ZEyFn4TyeTZWRz42cqibyNo0TSI2/fcTJqdxfYVLzaf0iUV7FgZw4k/7KzfYebPS07mLgvo/SXEyXma6GHK2DBaN9eSneOj72fpdGtXONNv9tIcHj5x06JJEB++q6VlsyCmL8xmwbQIbt51o1IKvFFbxddzcv4rrnX/b4ZKpUIQICvHh1Iq58M2hR9cXC4/1asoOfiLhQplA6yzxvU1NK7/Yl2cNMuIKMKJMxZ2riy4OWcYfdSoKuei8SJlMxsy6fPLfD3nGa9VCbDiklM9xMfK+HpMOI1e15CT62PtNjMrN5n48N0gfjlhzztY/ye+32/h3EUHnw0y0KF/KinpXvr37//ScTAYDMiV4SxZm8uYoaEM7m3g0jVXgfU5SBNwIn+S6MkbO9+210LvzvpCE4vyZRTEx8pwe0SSU710/0hPbIwMp0tk9CchTJyWy6pNJuzPovBojdjt/oD26n/A4xExmf2YLX6277WQmOph7TYTA3sYCrx3/oocLDYf5qcRaMUQjh8/zltvvfXSsUjPMFOutJLNS2Jwu0UGjk7n808Cv0cUA+7h9x4FGAbF4mQ0qKvmi2lG+nULZs0WEwgi67aZ6NT2xVqxfGMubVpoGTnJyI3bbn75Pq7Q360NklChrJzNu6wc3RV4z7fzs2nVJZkm9dWIYoBF3qqZhitHi7F6i5nMrACL0u4oemzJavOjUr+ajpFSCWVLKShbSkGd6krWbTOzfocZbZCEDu9refzMQ+8RaYz5JBSNGtZuNdO6WzI8X4eH9TNQv06AeXv4qI3sXB/VG6Tjyw3G5Q3mtYYWzNb8LOKhX2RQr5aan7a/6OwHRq2NeL1igXEpgOaNNazfERilevTUw0/H7QzrbyjwPpfLz5otZiKi/jlx/rdCKpVid4lUrqBg6kwLly/7mTQzm0mfh+QzqgoYecmJi3nxt+jeXs8vJ+w8fOLm6g0P8xbaMedIQeKnTh0JJpOPC0YvV2+5WD0vKk/TXRRFNu+2sGu/haH9xHzGQn+hZycdxmwf/bsF8+Cxm8GfB0aCfT5YvCYXs8XP2x2Syc71Ub6MgphIGfceuun6kY4+nYP54UcrSkH5SqxPgGULVlDBW49gX2geKyvOV55wbzEatTpKnLQEUbxYH10RDxn5yYt8o9ZrSibOzCI13UuZknI86mx4bjCuQMmde0U70KekedHpJIweEkJqujePMVUY9DpJXkO4MDxNCow22u1+rA7FKzWCatd9hz9PP+TmHTezJuZnXS3fmMvEkaH8etKOQiEUadQDgSmdP8478oypMo1eeo9IY/OSmHxGdlduuBgxIYPvV8cQGR7QShw2PhOrzU/92io6ttHRaWAabVoEMbhXML+csHPhios9P1rw+wR6dyo83ylZTI5BL+HabRfFYuU4nJCW+uyl43Dit58RiqLmPYfoUrBzv5Wu7fQFTP3SMrz8cd7J243UnLvkJCZKRkqah8mzs2jTUktaho+PextYtsbCqd3BlLZWDfygAJagR9SpK2PyuBAqlFXw6KmHxWsCxlZLZkRQ/50MruxNIM5XknhBgEywZ9gYde9XQkOhRDE5fn8gBjMnhnPhqouOA1IZO9TA7kNWjhzeQ8OGDV86Fv8WKBQKcnP9RU5qGbN8ZGR6ad8vhZP7Ck4laoMCuVKYQYZe4SEnzYRWKJi/PeIWXjzc4BxVxHr5CqC5Yiap8gcU81RFgYpSwgudakEQiCQOhU9F+14XcCXGoIlKZ8faiHzrqEIhMHFkGB36p3DqnAM/8lcmRJSvUItLpy4hC81l+EAD1as8n3RExC5aEcpf59z+iDxJumqVlLRsFsRXM7K4dltZQAYNArlkl3Y6vv0uh/GjDATrpcTHydiyx0JUpIwrx4rRqksKVRtpuLarcJkop2hHpnHRoHUyuc+CkZrLce5uGEk8QkDgETepItZD8bfGukSQECeW4g6XqWeo8tIxKF26NE6rHJv1n3Mtm92PUiFgsfoZMDKdWZPCWL/dwvqFUbxR+8UkUrnSCvasi6FtrxQWrMhFGyRh+jwz4yfZUamgT08VU8aE0aZXMke2F6Prx6k0fF1NcqqX2CgZndpq8zQ+x38aypyl2cxclM2Pv1hRqwWqViy6IdasoZql63JRKgMSJXOWFS2vVBiCtAL+bIEobym0tf/E7vDn7UHaIAEkXqoI9XGLLuxYkSNHgy5P8kErV1GimIx+nwWkce7e9+FIiiDHZ8LGFQRRwIqJKOIpTnlcopMcMlCjRYqUXIxF7p1ZpBFMGFJBSpAYTBqJVKQmkZGXi/w+crmASingdkrR6YrW2X8V/E/z8/8YVCoVIkrMZj/3HrkZ/mUmGxdHIZdB6x4BM5k/fkzg9IEELvxcnF2rYxj9dSZ/nM+v+5WW4WXkV5msnBtFzaoKckxFPzxOp5//zLcGdA/m8FEbfn/BRcTtFunwvpZh/Q0sXpPLsC+N+PwiN+8Wrpd44g8HNasqUakVr5zgVqtWnT4DZ+OWyJGjyCt82kQz6iq3OHcskp6ddJQtpaBxfQ0Hd0bQYYAZo/YO0eFFs0ylUgGlIhATURRZtnQWH7V9DVPyeEKkM9EqbpOTK7B8ViTTvgjPV/g8e9HBgpUmHj620e/TdFp0TmbtNlOeJsfw/gYmzc7mzyvOfL/z7gM3wyZIGDp80ivFICf7KQd+sTGwRzBdBqdy94E777Vrt1y80zGJBdPCsVhEenTUExYq5fEzD2830jBsfAYjBxmQSgWC9VIiw6WcvVi4RtxXs7KoU12JTiulcX0VZy85qV1NwRu11aRleOk5NB2FXMDnK3pjefDYw6otZqpVUvBWIzXnLjoZOCoDh9PP4W1x7F4bS5/OwZw656RytTdfeZN3umDlJhOv11Kzc1U0C1bnMHm2kdN/OunwfuHJ/cjBBjRqSZ4u7ncrcpjwWWihXbfG9TXkmPyULyvHYvUzdWw4S2dEUrKYnNbNn4/Ihkh5vaaKafOy8j0foiiyZG0OxiwvZ39MoN17WgaMysCY7SMpxYtSIfBGbTU1qqro0SGYujWV3Lhx45W+/78Nq1atwOUROXvRidfvx2rLn2RlZHpp1yeFt9onk5jsZf8RO50GpuR7RiBwWP1+v5WDv1jZsSIqn2PtX5i/MpfyZeSElDRyRfErHk0O+zfFsPCbCBZPjyAqQsaBTXE0axiETCYQES5j7LBQxnwSwrY9FlZuMpGVXXCdvXPfzfVbLqIiZTRpm4THK2K2+sjMzHylWHwxfhYrN5lZvdlE2ZJyzl1yFvq+r0aF0mtYGs+SAky/85edvPVm0Z3wt97U8OclJ9ERMpTKAIs/JjLg4iuXyJk+24HGVBylsRQz5psLvcbiNbk8S/bw2VeZREdJKV1czskzDibOMJKeGWB7PUvyMHB0Ort/tJKa5iPOUhu9NYIf9xx6pTgkJz/MkxjweEUyjT5inxfd1u8wI5PC1mUxNGuooUxJBR3a6Ph1VzyHjtqoUFaBKArMnBjBsVOBMXNRFLl9z8PNO27mTo6geIK8SBdtgJhIGe811yCRCEgkAhNGhrFnbQz166ipX0dN0/pq3n07CK02MMZUr6aKahUVrNlqKvKa67ebCQt5NeMz0U/e+hP5/F7cviKG1fOiaNE0CKlEYN2CAMNl5uJcju2O5+CWOA5ujmPu5AiWrjOxY5+F5FQvX36bRfJjBcGP3iQ6uw7qUDsr5kTk0/y7edeFKAZkJv6+j0ulAjMmhPPrKTtmS8H732oPOJ3+8KOVqWPDadUsiBETMsn9W06Skubl3W4pmK0+Hj+6j99ftObuvxUej4eYSAmjvzRzYVc5SqW8y8HVsVSvn8nAETn0H5lO47ZJyKQw7YsXbBq3W+SXEzZKFJPT65MMJo/SoLjeiJjkpsQkvsWt3dW5eE6GxSayZWlMPjNLQRDo0V5Pg7rqIpnJbo+YNyFUpqSC/RtjGTUpk217zKz5LopjexI4tT+BU/sSCAmWUremisPb4njyzEuXwankmHy4RRdut7vQ6xeGBw8ekPPUQrAQilO0ky57RLr8AXbRglJQgz0YneU/RkdlHiL+9lwLgsD8qRH0HJrG5esuipd1YyUXCBzAZdmxrN5k5T8hiiKjJxtp/EbgoPxaZWWeyWRhaFhXxfa9lkJfc7tFrt10c/Wmi8lzsvB6X20NSEp8QNWKClxukbDQ/LnU42deqlVSolYLmCyFGwD+hSBNYFJnz4+B7ztlXjYrZkflK3xCQK9wxoRwZi7Kzmumz50czuLpkXT9SM/IwSEc3hbLlZsuXn83kUvXnbzdWMOMieFUqaDgs68y8RShZxgfK8OY5aPV2xpUKoFy5V++8OH1ehClHlxi4XuiT/QhC3KhVAg0+TCJ3QcteL0BiZYtu8x0GpiK1yNSsaySvevjmPx5GKEGGW1aaqlSQcnS9bm81y2Z+cusRFgq5103W55Ikw9z2LkunErllUgkAmVKKpg/LYKSCXJGfmXE+SyeGH+pfM7fWWHXGDZAz/kjxfhxSxw/bomlYjkF7fulUr2yku7tdRw+aicuWsbZs//T/CwMs2bNRKUS6fFxQK/bbPGRnOrF4wlIdfQYmkZYiITi8TKiIoo+Z9gdImuWGLCWPEeWJDnvHOcWXdwTr+GU5RKf4EMRmck19S/clp7jgXCNi+IJcuIuUKKYhDSekkCZQq9vEMJ4eFeKYNfSp4ey0AYSwPD+IaiVAhHEMnvGnFeKRfsOPfnzqheVRqTrhy+KQ3VqS8kKvcaiOfoCRpkAkz4PJTvXX+SZrm4NFV6P8FxTH8JDJWzcYWbauDCO/+6kSX0N33ylxxZ/BbuYf610iy7uqX+nXx8lY4YasPjMyGJSCap5hSr1LKji0ohWhXGbiwV+r5ZgFKiIL154E7owyGQyvN4AUWLbnsLXWwjkiMlpgXODXichNkpGZpYvX+HzLwiCwJzJETSoq+bHLbGEh0OO1UVWpoTp0z3UbZZGeIiMB4891KmuZmhfA9PHhzOsv4GUNB/9R6bTpmcKIydlcvaiE7dHJCXdR0iwFJer6BwnM8vHwV/sdP5AS6nicuSyl98bARw2D3GUxBp2n5lTg3m7sYYab6ZTs76RJi2zsXjsuEUnCkGJQQgjSHiR0+VK0mnVQkH71jp2rYll/GdhqMxxVPS/jpog3DiJIp6aNCKOUpjI5hpneI361BAaUltoQihRPORmgc/lFl085R5xlAIgmBCiiEdNEFf/wUwrKcVDUJAEv1/4r+WG/2N+/h+DIAjo9FFcv/KEdj3SaddGTa9h6ZQvI6djGx2Dehryvb9SeSUHN8fSqmsy5UopqFtDxf3HHozZPtq9p+XLb7L4pK+e+StNRY4h7txvzWfEAoEDTVyMjFyTP59jb1qGF49XZPsPVjp+oGPxmlw2Lo4iKcVLl8FpbFwcRekSLxgsN+64GDQ6nXKl5ei1bhwOB2r1q+m8NWjQmOmzFzG55wx4/nxYwu+weU5wARYkwJefGti24xkpaZIiuw8ej4jbE0jyV62Yi9y7h0OblECgSNCjA1y5Ecbb7ZM4vC0uTz/khx8tLN1g4pfvo/PcRN1ukfkrcxgzxcjsSRHYHSISWSQL11ckO+suxWIFUtJEdIayzJ3/LXFxL7+gA0glEnp30rN+h5leHXXMW55DcpoXt1skM8vH8P4G3mmqpUE9De/3SOHAzzbCQ6VUKqcAUcjHfp05MZxOA9Po/KGOzh8ENDOfJHqYuSibksXk7D5ooWE9NeevuHj01IRfFOn7aRp+P8yeFM6vJ+0c/NXGBy0KFhozjF5cbpHNS14wd16vpaZXJx0f9k7JS3p3H7QydloWvxyd8EpxcLvd2CxPOHnGwdGTNiLCZbRqFsSnAw2M+yaryMK6XifFECzB4xEZNTmT81eceSMwTqefs5cCxiG1X1MRYgjEbfcBK2aLn3eaaPj+gJW2rfI/H2OHhbBio4mWnZOpUTVw+Ll9z0PjN9RM+CyULh+ns3tNDN+vDnQOlQqwWPOzP0YNDmHy/K9YteaHV4rDvwl3bp+nc9sgVmw0I8jlLF5lySti7zlk4ctpWSybFUHThi/+Pk8TPXT/JI0VcyIpU0LBrgMW1mw1s29jLId+tTHtuxymjA3LS0JFUWTDDjOXrzu5flvAZBJo2MiP0+2jRLHAWjZnaeBn/lO7FqDRGxpkshxaN1fSvn8qfToH3IBdbpF1282s22YiNlpGVrYPu8OPVCoQGizh7NkztG374UvHon79NzGElGX6wnus32EmM8vL+csO6tTIv56WLiFHEKD38DTCQmWkZwbG7GOLINSZLX6ePHNTt6aKmtWU7PvJxtSxYcxeksMH7wWxYpmIgIQwV3H2bjaSnpHN+NE6isXLSU33MnOBiZ9PWrl6rDgqlQRjlo9Zi3KQy314vNCqS3JA41QhEBwsoX4dFT8fUCATZLhEMFkKL6gWBZlMRK0SmL4gm9N/OtCoBS5cCRyyt/1g4cfNBddXmUzgmy/CGfpFBjm5PvYcsvAk0cPm780gBMZqJn8eKBjFRUu599BNudKFMzHPXHDy9Zj8Ws9qtSTP7Cot08v9Rx5erxX4d98uejoMSOHxMy/t39fm/f+/sH6HCavNj0xmeKU4eP0Sjhy30eqt/Gux3y+Snunl4lUn85Zn89vvTi7+UizfvRsbLWP9wigatklk4kwjr7+mRXKnAi7smMmmUUMFoSEyXqukZPGaXIb2M7D9Bwt9uxZtutf+fR0HfrbR7aP87K71201kGH1IZdDuvYAG9aGjNnqPSMfnE/H5IFgnwWL107xxEEd+s2K32195KuD/7ZDL5WRk+CGlOCHEggDhtvL4rWW5+dRClu4O67eJ+e6vtdtMbP/BwjtNgigRLyMiQkpOshn/34yq9EIIpZx1iI3+s0ABLSnFw5qtZq7fcrFjn4WwEClvvq7Kt9fuPWxlzqQXrEOPV0SjlrByblS+BmNoiJRVcyN5t2sKH7YKYvLnoTRpm4TLJSIRJNhstpd2cT198jQyo4aUsHMklLcytJcShUJgw9bH3LjhR0yTI4j5D/sSj7oAS6x8GQVbl0WzeouZp+lW0tR/EOesTIQ/gTBzRebO/J0rNzMZM9RAQpyMKzdcTJxmIeVyPJfPpfHe24Em84BR6XR9Pgny4LGbjTstJKd5KRYnIznNw9ptZmpXV1H5b+PvHk+AtT5maAjTvsumZHEZTserGX2lJN3GpPQSYpAWysr3eEQ+aKHlwJF0vF477d4r/JkKrCMadh6wMmF65nOjtMK14d+orebjMRkkpabRu7M+X74PgWLSg0ce9m2IzccEb944iB17zYyfbmTWVxG4XH6yc/0Y9BLUagm37rnx+kQeP/Ug+qFylVovHYfomBIYwt0km69Q0lqvQC5o1N/ki9Fa+nbTBhzVd5hp3z+VXJMPqQTCQqRMHx9O+TIKbtxxMXl2Fj+sj8kb38/J9bF8Qy6PnlhJDbmAPqccOsGAI/wBU74sfE38pK+BGs2eEWktk08vMkv+jM693Xz56Ys9RCIReP+dAFPsq1lZzPs6grnLcpj2RRiff12wAP8/wLOnd9FrBe7e91C9aSKlS8qIjZZy+56HDKOfKhVk7N0Yz7hpRn7/00nDegXPnWcvOqhWSUFUhIwTh8NZsPwh23bexGgU0Wj9uEQnQSqBOV8HTH8B7j/ycOOOmYlTbbz9loJTZ+14JTLkYtFrVxA63HIr5coWXXIpHi/DECzB4XCQnZld5PsKw+HDBwkNcxERLsvX2B//uZb3LqVS67XCR4WlUoHK5QNs5f/U3wZITfdisJVk2AAnH3TNpUUTDSfPOpBKBa7ccNGgrorIcBmH9oTQf+hZUp6okLuC8SqsyIMttKwhMrx/CLsOWKhTV8KmpS9Y1y6Xn4kz0tmx244xM41w4UWC6sBKGNEc2vsTPXu93Ny72+3GK7gQ/CrOXHSy/4g1T9P9L+w9bOHmHTczJoQzf6qatdvMbNhpoWa1olmYZUspSEzx0mNoOh+0DGLNgoDW6bVbLj6f6OHk706mjJXkIz5s32th72Er08aFUaakAlEU+eO8g0/GZfI0ycOA7sF8f8BK9/YFmfBut8hvfzhYOj2C+atycXlEZPJXmwryuWSo0GBVWrh9R8naZTLCjLXzZEG84lOuCn9QXWyIXHhxbbtowVHsOqOHheV9llFfmAnOqY8TOy6phVhfWZ5yDx8+nNjQE0pVXkf1N/3+BEpzm4tcEH8jntIoUGIiixSeUIyyeUxfHz6UqJEKMpzpBn4+7uCdpgWf0xmLcuj+kY4pD804HI7/Sm74v+Ln/zF4vV7S054Spw1DtPj47Q8TO1bGMHx8Jt8WscnGx8qpUl6JiEiDumo6tdUhijB8fAYHNsWiUAjYHTBiQiYLv8lPub99z82m783s2xBb4Lomsx+V8sV73W6R3sPT0GgEtu8LJHcftNTy+ddG5kwOZ9OSaCbOMGK2+ImJknHzrpsyJWRIZQLNG2vYc9gW0DR9xeInQGxsLNJgAbIC/xa0FqpWDC/0vRKJQPUaEi4eN3D0pKNQSYCtPzhp+nZPHA4Hp07+wM/bCi4u1auo6Ns1+Pl3loAo8jjRy8Wfi+XroikUAmOGhtJ7eBrdh1ox5oQzZ94ySpYsicPhICcnB4PBgEZTNPvqn1C7XgvuPjzIgmkRtO+XmjfOVr6MgkXfGihfJvDZgzQSJALMnBBI4u49dLPnxwCz5y+3+WC9lB/WxbBtr4XOg9PIyvah10qYMDKUN2qr2fOjhaqVFFQsq+DY7w5EUSAiTMLPxx1UKKPgWbKXidOzKFNCni+Rz8n10a5vKu1bF1yU4mPl9O0aTIP3E/H5oHJ5BXKp8MoLWFZWFqWKSRjSK5whYzPQqCWULCbjyk0XDx8X3RkTRRGPB8ZONVK/jprEZC8Oh4/Fa00cPeXgrTfVKBUCS9aZyDX5MFt8RITJ8PkEar+dRJd2QcT8h96ZIAgM7mWgTYsgJs/J5txFJ/GxMlxukaoVVbzT2MvOfRbCQqUUj5dx7LSdk+cc1HlNxeFjdrxekTIl5Tx9cueVNQ//TXj27CkVSwTWnlrVBcDPjn0WypdWMHNRNpM/D81X+AQoniBny9JoWnZOJjZaRniYBK9PJCnVy4iBIazdZqJVl2QqlQuIgP/2h536dVRcPlocmUwgMdnDyEmZmP/GMr1+x52PTfWfaNpAzcFfbJQtJcdk8fHpxEzcbpHUDC+3T5dAJhPIzvHx+ZRMjv9ux+8HieTVde5Kl6jM5aQMNCobo4eEMGx8Jj3a6+nTWY9GI+HqTRffLsimfh0VKqWAVCqw66CLNVtNzJ5U+GF290ELj555+GVnPFERUqbMzSY51cung0JYtdmEUg+ZOSmUEMoTnVOLyzsyaX38AaLcguBVkJ4loWJtCYeO2mnWUEWH/mksmx1JrWovmi5pGV66DUlj1oRw7C4/t25aybr9AJffSVxwqVeKgUatZ/aSFDq31fHjljhS070MGJlOlYoKEmLlhRaoIWDKZDL7aNUsiMRkLyf2xtOkXTI+r8i5wy8OBwO6BzNnaQ4r5xbUNn6W5OFJoucfJxiSUryBxtNfn1cT0MMuniBnyVoTyzeYaNFUg9stBth0IuTmiLRq894rxcEQEsXYqWl5hklut8ik6Sb2H3RjMapw+jTkZDkZN9JQaExkMoHh/Q3sO2zj9ws2StW5S80acp4lefj9kp3T55RMGh3K9AU5vNctGdFPPrOU/0RUeGDi4O/4+Tcb56+4UMgDRlN/5R7vvhXEu28F5bFsBEGgTY9kls6I5LW3Xr1B+m+A0+kkJUlOHbFsvmKKRJCgJRiXLYEff76bV/zcstvMtZtuftoel1eE7NMlmHsP3XzQ8XdiU5ogyzOHESlVPH8OtGW3mZ37rYwcZGDMJyGkG32s2WJi+cZc1i+IRqEQ+OGQlVCDNJ8e6M79Vj7uHVzoZIVEItCrk57vD1jp1zWY4f0N7P7RypGfva+UH8kVchzhD5gxXUG71i/ywA9aajlzwcGI8ZmkZv1GRMob6AgUmdQZZZn87VU2LM+/jkeEy+j2kY7zV5ycORTNyg3P2LnrPjk5IulGD8c2luXUYSM+qRW5W4c2uy6Rgh6TLZJZ82+yaHYIWdk+9vxo4eZdN/ceehjSJ5gyJeTcuu/m69kO9FoJ38zPRioRqFtDRYbRy7lLTj7ubeDDd7V8Mz+b8SNCGfvtq8ngKJQKqlRUIAgB9viQvoa811o21fDDYSsd2+ioXF7BuUtOrt92FRi3zMn1sXmXhVEfG7DZ/FQoq+DKTfc/rnEJsTIuX3OycVHBjtq2Hyz06aIvVAKjU1s9W3YnM3BUOkmp3jz9dJVS4PFTD1UrKjl22o7DIeLxFK1RXCAOCgXR0TK6DPSybOkJtMbyaPwGHFgxhdzlg/Y++nYLxOYvY5FPB4Xwx3kHa7cFmjMhBgk+n8jMRTksnxWZV/g8+IuVhatzGdzTwNHdwaRlePlu8WUu/65BG+wrUqdOoRCIDJcifZg/Dq6Ix3w6uPB1tF5NFVPnZeUx8S5edSKXv7w/wL8JmZm5iF6RWjXlrF8YnXfGEUWRfT/ZWLnJxJLVZn4+4mfdagthERa6dFTy2RAd2qBArjT+WyPbVgSk2AzBUvp21/DbOTNNGwdx6rgEe24In49x5ZOMKFdaQbnSCmq/puKt9skc3BzLG82M+D0+JIVoggIodS6cfgfnzktoVYTCz9VbLnJNfmRyO9Vrv/bScfB6vaxY+hVnD8UzcWYWN+648nRtSyTIiYkumgQEgWZFUY/6/MUOQu3VUTk07N12jnLlXHleJNoggaycQI5cLF7Oz3sjSMvw8izZTlS4nMQUPb/9bsftFlmx0cShrXH58hClUsKsSWE8TXaTbbxCyp0wYnJqAwETnaq8jsmc9NJxOHfuHEqJimBJMFPGiIyZYmThqly6d9AhANt+sBIZHpAEmrMsh9rVlXT9UMdb7ZOo9VrBZyw51cuNOwG2eEqalxVzIvM1FqtVUvLTrkje6ZDCR/2SsdlhliMwnbZxp5kDm2Lz8h1BENDrpNSpruLY7zakUoENO8zUqKrMd472ekW6D0lleH8Drd7WkpLu49uF2aiUrzbqLQImIQvBK2HSVAfFjU2RCC/OmLFCcVSiij85hkbUotb4cAsOFGofm74L7Jd7D1uZONWM8akeF+dw40QXBNmWFBSiBie5iIhUonbetb2ihztcRkAgmmKYyeURN5EgQ4qUsDCB5OwHxIsBp3gdBpKEh0QRT0R2dYaPOMWgwR4G9NKiDZLw8Imbr+dkU6mcghIJckRezS/ln/C/4uf/MVy7do0gjR8hLRKzKomPWmuJiZLhcPgLOE/+HcUT5OTk+vK6W+OmGRn/aWgeM7JzWx1er0jLzsk0baBBqxX4+bfAIXzzc4HfvyMtw8v9R27W7zBTtpScB4897PnRilQq4vcF3BvLllKwdY+FZ8keajd/xvstglCrBa7e9HDnvpt3mmh4920t569mUqq4AqPR9ErmNn9HmTJlkIcLuI0uFIISUeQfF3SfTyTUXJ5PRlxgxjd+PmgVhEQi4PGIbP3Bya7DsSxZNoA//viDlk28CELhI/J9Ouv58RcrfTrrmLEohw7v6wodHwD4bFAIM1eUZ/2m9Xn/T61W//98kBs58kvef2837d8PjHceLITZ9BfkMiHvIHLwFxtvvanh47EZhIdKkUhAo5YwtK+Bvl2C6d1JT4PWiexeG4NKJcFu96NQSNh9wMaQPsF8vyqGHfssLFufS0S4lO6fpHH/kYdRgw3MXJSD0yVSpYKCpBQvqRlevhkXxpxlOXw6sKCxR+e2OtbvMLN5STR3H7o5e7nosYSioNfrSTeKVK+iIlgvZdnMcJp3SMHjAbPVT2Kyp1AznF9P2KlQRk5iipd5U3SBca1P03m9pprD22Lz7qHhA0I48LOVbXssbF0e89z1087wL7JIiJfQo0P+g8mla07GTTMyekgI330djtXu58btgCnOqI8NjJxkpF8XPU0bqrHYfIydYqROdRUdP9ChVAjs/tGK1+Pi8uXL1Kr18iyHfxNMudns+8nLd1PDadtKh8cjMnaqkRkLs4kIk/JR68KTgmLxcsqWktOymYZfTwYOn8O/zOCj1jp6d9KRkurl9J8OsrJ9/LQ9joiwF1thQpycHStjaNA6kbSMQONALgskiUGawtcbp0tk1leBQ/iUudnsXR+DUinhvW7JeWz70BApq+dF8U7HZO49dFOjRo1XjseTZxeYM0dOm5bx3H3g5vBROzv3W9iww4zDKaJRC8yYGEaT+hoqv/mEYL2U2CgZh47aaNksqMD4+5xlOTx66iE0RJpnHrZ0ZiT9Pkun20c6hvUNZqYjmzOnHhItJqASNIQQCZkB4wwL2UTUvsSeDbF8syCbCTOMfPNFeL7CJwT0dzcuimb015lsWx7Dsf1q2vd6wumzTt6Jr/dKMWje4gN+ObSMXp30zF+Rw7HfHWTn+ugzIj3flEJhsNhEFk2PYOq8bC5dd/Pzjjhad0/Jt//VrKYiIc7G6MmZjBsWSniYFFEUOXHGwbAvMvhqVCizFmezeWlB/WqvV+SnY7Z8Bkg+n0hWto9+3YLp1zWY+Stz2LLbQvf2+oAOcacUUhPl9B/w8hqwACVKVOTdRk4++SKTYnFSTp70I31akThfsbw1LdV6iaoViy4iVC6vZOaibPZtislnBGKx+unxSRpjh4Uw/rNQrDY/E6Yb+f28o1AXVYDjv9s5e9GJUikglcDWPRZKFpNz4oc46rZKRKMpaOby91FQq11ErRZ4vaaax48fU6ZM4WOE/1bcv38fqSAgKyJXCfXHsHPPFYb0DRj7rd9uzlf4/AvlSisY97maBV88IcIViLGKIK5ef3Gf3Ljj4sDPNn5Y98KlvESChKnjwtl1wEKvYan4/AIRYVK+m5K/qZKc6qVNi6LHt8uWlHPoaGCEPj5OToUyCi5ccSGTvfxxpGKlipSt6qZd64K5xhu11bzVSEPT+mrGfnUBxYNGKAUVwUIYV0+EMnxcNl+PCybEEHiuf//TyeTZWayaF4U2SMLIIXpGDoF5y7NZOU9PMWtZMJZ98Queh1MvhvPHGS8ulx+1SmD1FhMVyyjY9LfJl8bhMo7uVtPv03Q6tNFRtaKC2/fd1Kul4usxYUgkAn5/gBW/cLWJ/oOmv3QMAELD4qj9WjZb9pg5fMzGb2fsKBXCc7kPLQNGplOprIIZE8IYMiaDDv1S6dNFT48OelRKgf1HrGzcaWHMUAPzludyZHscarWEjd9b8PkK13j1+UTSMn1ER8oLnbz65YSdtfMLN8UEaNpQg98v5msu3bzrYuCoDOx2EZPFj90uYjAYXjoODoeDdxprGD5IR8cPvSxbc487d/zYXV7a1ZflM4ISRZHT55xcuOLk0FEb16+CEg0NGzoxe6xIlG4+fNdJXExAo3jVZjMHN8XlfdfYaBmbVqpYtcHCkjX/PI7qdIvIcaLmxfOg0vgK1Vj8CyUS5Dx84iEyXMrewzZ0ukovHYd/E9wOH4aSErYsjcnHWBeEgL7t42ce5s9QUNxWnwhBipgksue7JJavuUHx0l6M2T7kcoGFq3JJiJNx9JQdu0OkShkNv/8QQ6y1PE+LH6RP5/hCf3+xeDmxkQqGjM5m5HAN389/RrS/ZIH3uUQHJct5EPGzc4/I6GG6Ao7Wfr/I4jW5BOslPHvmoFuPbi8dh40b1tGro5YQg5SPewcz/lsje9a9cBGv9ZqKPy+78kwx/w6vV+TPS07WbjUx7YvwvJ/x+0W+mWsm9XYY0UIgZwzNqcze/edwiYER+LattAwfn5mPTR4dKcsrQo+fbkSvUdC0dSYSqZw7D9yF6lyOGGDg59/shLVwsXredbLNHqJIwIsHneHli34OhwO/T8Br1jJx5lNaNtVw9qKTjEwfEWFS1i+MyvtsDV93MHKSkdXzolg5N5JOA9PymPPGLB89B+WQ9ECF1ByBXbQSXllaYGIHAvfavKnhTJmTRbrRR+dBadSvo2JoP0O+tXP9DjNHjtuY8FkoC7+J4N2uySydGcXU77KQSgTq1VSRmeXj2Gk7Obm+PD36Lh/qmLEom5RnL98IAtAF+3DJn+DNNBAuxOQrfP4FPaFERQrUed1K3y56QM6GHWZGTTJSuoSMJ0/9pCeqKeWviJ4QREQyzSkk8ZCSVESFhifc4TzHqS7WR4GKG/xJSSoQLISRJabhwk51GqB5zjh1ZNnwKS9y3nWUKuLrKFDiUGXgcNhQC0EkZDZm88xE1qx+gkTmw+S2sXR2KO811/L2/4e9v46zqmzb//H32p0ze7rpbkVAUUkplRIUEKSkJEQJBQuRDkEkBKSRTilpkBCQ7s7pnt291++PBYPjzPjA/X1+r9fnvp/7+EuZPbPXuta1zuu6zvM4j6NjMkqVD7PZTFhY8USUZ8V/6Ub/j8FisRAbrcClykZhsvBmU2nRzLMEitSTe4JLV93cffj0Bbl2y1Mo2HXrGMRva+J4rZ6WE2ecnL3o5O4DL72HpjN8TCbXb0kLudUWoO/wdBbNlILFjdteoiIU7PgllnGjImj8mo5zVzyUjFew/ucYTu4qwY5Vcez73UGdWhpO7S7BrZOl+OC9ICbPzqFtCz3T5uViMhn+ZYZbIBCgUo0YrqqPSdoiltBiNe+8XpELV90YCMKbHsHwTwPUfCWLek0yqP56KnMWG/hxzmpUKhVutxu9tnitCYNeIDXDz/ptNj7tF0LFcsXriJYtpcTjcfxL9/dPCA4OJjq2LB8MTONhkrcQu+YJbPYAj5K9KB7vA67fcnPukpt1C2PYtVrSehv9cQhfTsrkzfeTaNw+ibAQWX6bxM+/SMzHhDgFZUupmDw7h1t3vRzYGM/e9fFsWhLL71vjOXDMSesWeuZNjuStN/R8+Uko21fG0bC+DrlcwOcrrB8jCOBxi5y77OKbKVmUKFn2ucdBr9ej1ibwMNHLmBGhdB2UTpWKKpJSfXw9LJQ+wzLIzCr4LG/c9jB6QhbXb3nyD2QtG+tITvXzSf+QQsnz1s0lV9vTF1wIgsDbzfVMHxtGyn0VW3Y81Tzz+0VGjs1i8lfhrN5s5f2B6Xw5KYepc/OoWlHFhJk5lIyX07m9kTMX3dy842XC6DBWz4+hXSsDrZrqWTAtijULIpk6acR/Ne6KgSAIJMQqaNdKWjyVSoEZ30UQHalAq5UVyWiz2gJ8/KWktXrpmkc6aAgwZ1IkpUsoaPV+ChXKqvikn4mOrY0FEp9PIJMJjP4klM++k3Q527UysGZL0Qn7QEDk2CkndWppeOUlLe+8ZWD9Ntvj64ecXD8PEr243QEEQeC7z8PQaATWrVvxXGNx4sQJSsZLBgx3H3gYPDqDHydE8PvWBP7cU4LLv5dk5dxohozO5MWmD0mIU7J1eSzrFsZyaFM8KzdYaNUlmfnL85gxP5cXmj5kx14bWg20baln+JhMAgGRUglKtq2I5cRZJ+Nn5qDXyhn0kYqU6KOkqK5jF63YRDMZQZeg6lk2LA8lOEjO1K8jqFtLQ0RY0TE+LkaB1ytitUnjMGOCiYiYAC/Ubvhc43D82EneekNHhw9TKVlCweYlMRzfkcC7bQycueDG4Sj6Xbp83U2FMkoUChkfvh/Muq1WLl2TPv+EgfgEXw8Lo1lDqXBUt+Uj3uySwqFjTj7sGozPL3D5uoefluUV0Py12QP0GZZO3w+CC8zLLbts2BwiJeOUdOidwpotVrYsjaVyeRXdB6cTEAPINW6Skp6d5QCQl5dF2VLSs0qIUSEmlSIyULKgHqcrmJv/4PJ++56H+nW1hRyQjQYZy36MYvJsqQ3XoJfx3edhLF5lKVKrKiNLcrTfvCQGU5AMnU4m3d97Qeh0ct5sqiPUJGPPIWl9/LuW+NGTTl6qKZneGPQCFsvzSSH8X4DP50OhEnGIRcchQRAQnTpadUlm7PRsXqqlKVZfrnN7HZ6Qp/NNLWh48DDAnccdFPOWmhkzPKxI9mbH1kZu3fOSnuFl7uTIQgmw2GgFl28Urf8OcPOuh/hYKeaePOOkckUVJpPsufS/L186zUe9ik+wdmpr5PAfTqaON5Aa+icO0YZNtGC1wJpNVuq2fMQbHZOo/1Yiuw/a+WVeNKVLKHG7A6zaZKFD7xSWrbUiGvOwiUVr9UrmENBtYBrvtTUCAuNGFe5GEgSB78dGMGdJHvGxSpo11FP3BU3+2O7YaydIL+fPc16aNGnyzGMAUKp0JWbMz8HnFalZRc3Xw8KYNT6CPLOfd/ukYjTI6T8yg8qvPSQzN0CLxloWrMijScck3uqazIZtNurV1nDkpIsvPwnNL+w3b6hnw/ai263X/2olJ89P/boaTpwpvAcXi5c/BUClFPK7lZ6gakU1cydHkpHlx6iX43KLxMcXnXQqCllZWdgd0hdHRyoYO9rEuuWhbFgWzr7fHVitfrbtsdG2RzLVGj7k1902DAYZNy+qqWhtTCVbY0pbXqWGozmxtlp88a2Vll2SmT43lzHDn5JI7j/ysmOfjaMnnfTqqsfp8XPkhINbdz04nQXjYlKKl7BQGRn66wX+3e0S8PyDRmxquqRP3rC+FqstQMD7XxZ8URADIuXLqApJdTxB327BaIJd+QZFkgFRAvHW2qSnyGj4io6Z34Vz9pKbE2dc2OwiG36O4eBBkQh7JcxkERoq5J+P7j308tsBO3+ed+XvF0rFqTh3SsHqlfBQfo1cIa3ANbhEB2nRf/DjdCN9emnwpUXQvF0W1/7ij5GU4qX74DQa1ddStpQKmz3Azh3ProN+/PhemjwualetqOatZgaadkjiy4mZjJuRTUSYjBHfZmL9m3mhKIqMm5HNiIEhlIhX0rBtEr0GZ9J3SC616mfy689RROU9ZaDqBANH//BiNgdYvclKdKSCCmWU/PhzbqH9U99Psjjwm5LTa6qgutwA34U6vP+uSM+Pcgqt/aVLKElO9TG4nwFf+CMiiCFWKMVD+VWq1KrwzOMQEhKCXOmj4mvpXDhYEp1WxsxxEXw2OJReXYKJjlTwx2kn3QenMenHXM5ccPH15Cxio5TMGBtBu14p5Ob5aNE+C/MfLxKT8SqRrgqYXCVoXK/4JGz1ympy8gL8/H0UCFLR98XqT/dTdx942LHXxqp50VStqEarlTF7UiSDR2fQ6BUtQz4MRq8TSM3wYbP76dXZyKJV0v5Hp5OhVstQiKpCY/xP0OlFFs424lTmYgiEFvmZtIiTLJ0fzNoFMTRvpKd5Iz2rforhh/Hh5FoC5KVrqOlrRLAgmVvKBBlRQjxVeImbXEAQBEoLldFj5CJ/kEEyGrQ4ZVbSxUTuc4Nq1MtPfAJoBT2V3a8BMu5yjVuGI3w/WU9uyT/IUiQCEOYpgT61Gl63jGaNNdgcIktWW7h1XcCaq+LEiRPPPA7/hP8yP/8fQ61atfg+x4csMp2YSBkutzTh3Z4APy3P46tPC2e8HyR6SUz10fQ1Ldv32mjd3IBMBl4v/F1CSaEQeLWuhtET/Lz/TjBD+pgoEafg0jUPX07KIjvXj98vaUMWVemIjVKQmxdg8pfhfDMli+Wzo/lhYR5rtliJj1WweaedW3e9fDY4hJdrazm0OZ63uiWTkeWjRMmi29SfBXNnT6R+zSt8MziI0d/+ybVjXgaO9HJoa2x+ewpIAX3UhCxESxD3hev4RC+VrK8h2KTNiwnI1CSxYN5CPhk+lBo1avDFCDsDehQd3PYdcVAiTkG3jkFEhsvZua9o0X+Aqzc9xCeUwe12s3PnVs6dOYhSqaZ5y868/PIrz2329ARutxvRm8TxHfHUbpbIyG8zWT0/psChQxQlx926L6o5dNzJGw10XL/tZf+GODQaqcVj5HeZ+HwwZngYlSuouXnHzQ8/5/H9TzmUKank4DEn146W4v4jL5+Py0IQYMuygnIIISY5S36I4s33k2nTXF+oXcDvF5HJpMPw+l9tZGT5KVtaidMVoH+PYO4/9JJnFjEG/2s6Rh9/Mp7ewz5g+SwFMZEK9DoZ330eQs2qasqUVNFvRAamYBkl45Wcv+zm5h0PJePlXLzmptfjvPWh4076dy+egfzBu0Gs3mzNd9Bt96aOb8bZGfltNjsPWnn/nSAuXHFTs6qKz8dl8dPUSMqVVuU/hwNHnRz/04kvILGnhn8UQma2n/faFm5pq1lVQ/MGLo4e/Z2GDRv/S2PynwwRDT06FS44yOUgE8Bs8Rd4/93uAJ36pTJqSCg/TojM/3ezxU+Pj9MZ8VEIy2dHsXCFmdo1NVSvUrzWzwtV1Qz5LJuqL6fy7Rd6Vm6wUvcFNTWqPJ3zgYDIsG8y6doxKJ/h+f47Rj4YlMYrL2lISfMxcFQGkeFybt/zUq2SimEDTAiijBvXTj/XWPw0dzyjBkpxauKsXOZOjixgTgISq2v+tCgGjcqga3sTb3XIwW3VICJiDJXxUT8dc5fl0eM9iQEdGS6nQhktew45eZjkpVy9B5RMUDCkTzAZWQFGDg7l1Toafv7FQtmKblLTb5NmfkDjV7V07aKm4SsRBeLat5+FMW5GDq/VK7qFNSJMjsUawGiQUTJBiVwuo3HjN555DERR5MqV07jtCjYujs1nuYuiSI/3ggkyyOk7PJ2Vc6MLJG5s9gAjvs1kziRpToSFyrlz38v85WbeaCAxBP4ueN+isZ7yZVSMm5HN0lkSm2v3QTs373gINQmkpvto2jGJCmVVpKb5uHnXy+eDQ3i39dO15NAxB19MzEKpgHW/Whna18SgUZk07pBI7RoafpwYQcfeqZhC/EyeOJxVa/Y+81h4vQIbtllpVF/HilUeoj1l+bvhcainBHMW3KPbe4ZCiSxRlJzBty4rLHkDUhtgwA8btlupVE7FiTMuzFY/bXqkMu7zMOrUkjowVqy3MHdJHhO/DCc8TJHPxi5bUsnW32y8WlfLgO4m3ngviWs3PUyalSNpFDoDNGuoo3ZNNV9Nymb7yrjHrCwnLds/H9Ph/wKqVq2KxujhvvsyVf31C/3cLlpIKO3jg64m5i3Ny9dGLgpqtQxB/vQw5RO9ZGcHaP1BCvMmR5CU4qVyheJ1xlo21nP7nodPv8lg4ujw/KRZTq6fA0ccJKZ46dYhqFDy1e8XWbHeysbFMdgdAX5abmbkgDAcTvEfO3n+Dp/Pg7oI1mH+/akEvD6RNxroUEc8Ii/oGFUrqZjQV0vVCnH8uCiPdb9Ke9Z32xiJjlRgsUrMnTYt9CyfHY1BL+PqTTeff3OGtLMJhDkKHsStYh4ZeS4axKq5csONRi0U6qB6ghCTnMwsP0kp3gIx+/QFFyNHO7Dn6omr8nxmRwBxcaWx2QN0aG3ks0GhiKJI3+EZ1KmlYfq3TyWuUtN99BuRzjtvGXn9FR3bdtv447SL+nU0pKT6OHPRxYS/yLoM+TCYLgPSsDsCdOtgRK2WHOuXrbUwb5mZyDAZFcsqmTgrh81LYgvsRd9ooGPzTluhTpkn2H+kaGZorWpqlEqBl2urSU7zExtbdFwqCtHR0axe4Sg0hzQaGSMHmXipRSLdOhqxWAL8tjqOmCgFZWulUtbapIDTtCAIhPkS8Oc4aN4jleXrzSz4PorUdB8f9M0l46EeuTkK1E5s+iQUWpFJP+ZSubyKG3c8VCqnYtyoMAIB+GBQGgiQK0vFLV6kDFVQCEoU2XGs3pRJzy6Fzxz3H3lJy/ARESaXmLcyAbnsv8f0oiAi5hsdFgWDXoZCVZgwZBIjuZ+npE/XICbMyuXjvsEs+sWMGIBeg7MQM6V55zWlERkkcPWGm0HDLeQk6pHbwkHjwB+cybiv9dy850YvN+GyCsQFmShf7xoXzl9F6TPgk7mIK+Vjy5QgKldQcfu+l2xlEu6bkbR/147GlIVc6Sc+Vs7ooaFs3WXj9j0vGq3I3Vv3nnkczLlOMjKf3mdunh+FQuDFGhpKxCv5408nKckidZuk0bOrngavqkhM9rF0jYWG9bX0fl8yu3m9npYO7X2E51UjCoPEFvxLiPWJXlwuEcu5aox7mMjBwzkMHWhgw3YbDdomUb+OFrkgsHW3FWtSKNXdr0nvogAq1ATl1OP87pt8OzmN774w5f/dS9fcXLnmQxAEmr5q5OQ9FWmGS4TGZGEwPLsUSiAQwGgKsGZhJAqFwNVbHiZ88TSmzVmcx8VrbsaPCqNEvJJAQGT3ITvv9UvlxeoqzBY/VV9LIiyvKuE87SiQoyAjs3DB98/zLmb9nIvZHCA3z8+EH3LIyvbTsomWfYft6PVyEuIUbNxu5bPBBQ12q1VSs2t1LBu22/j4q0yqV1LT5R0j8yZH8FqbJBJiFdgdAVLTfRh0AimC/7nyB6Io8Go9DXEJZtx3nQWY5wC5YhZ1XvXR4JXCMfrVujqiwiw8TE8okjGqFfRoRT1WMQ+jYCKBsjzgFnlR52lQT0/rtxxkZARY+ouT3JRbhFkrFbh2mSAjQSyHGyeyIDOv1dPRdq+Bhcvus2XbTfx+eOlFBSM/MXDnvpd+n2bicsoIy61OHjf+1yTi/htV/x+DyWQiO1fB4J46duy388sGC1O+kZhO9x56mbskjz5dg/KNU85edPH5uCwqlFEiE6R29zMX3NStpWbLLiud2hWe3DMX5PJ+ByODepny/61WNTWblsTQf0QGbo+fV+sWXW08fcFFpXJKKpRVcfOuh5ffTGTkoBDO7S+R/3KfOueiS/9UVv0UQ0yUgi8+lvQwwyOfvYrzVzidTs78+Rt71kiblC2rwth/xM7383Jp3zOVlk101K4pJRrWbLFy976PTJueGFFDaSoTIIBP9KJEhUyQEe6M49cN2/j40yHExMSQlCrjxBlnocOvwxHgx5/zqFJBRXionHovavhmajZ5Zn8hCQJRFBk300rDN6rwQdemdG3v5etBChxOkdVbTrNoYSQ//PgLRuPzaXc8uX+N2ssHgzMIMsro2jGIt7om0+UdI9Urq7n/yMuK9RbebqZHFKX2Q49XpNNjQ6PxM7L544yTCmVUzJ74NFkRF6Og8Ws6+o/I4PxlN+sWSjpeFcupeLGGmkb1i154FAqBti0N/HbQUUALJyvbj8MpMnNBHsf/dNKzcxCv1dNy4YqLn5aa+erTUAb0MBERquSbKUnPddh5gnLlyjF2wkoGfjWC+3eTiY9VUrOqNC9qVlWzZVksSSleMrP9DOwVTKe+qexZn8BXEzNZ/6uNzu2CsDkClCiiPf4JQoJl2P/CHpPJBHRGPwO7mGjSQM2wMVkkJnsplaBk4fdRBQwUBEHgjQY60jNNjJ+Rw8YlEZy+4KZty+L1TTu1FZj684b/Jj+LQFx8eQThQaF/DwmWU7+Ohunzcguwbdb+aqP9mwYavFLwXQ4OkrNidhRdBqSxc1UcI8dmUam8ivOXXdy47cFqC1Crmpq33tDnJzEfJvkIdZUiKL0cowZfxxOSQ++h6VSuoKbBK1pycv3sOmDHZg8UMKLT62T4fNIhNCpCTt0X1LRsoicsRM7Fqy66DUzH4xIICn6+1o2szEQ0ai1+v0hquq9YQ55X62rweeHbkRrK+Oohf6zr50vzMmXsWRq00rF4tYU1C6J5qebTcUrP9NF9cBqtmuoYNS4bAZHVGwVmzs9lSB8Tn/aP49gpJ78dsFO6pIybd7wkxCoKGF6USlCSnlE0k14URe4/kg52T/5frw99LsbXgwcPiAyXUbumhthoyYBk+rxccs1+VEoBl1vE6/NTu9kjPuoZTNlSKi5edbFzn4MxI8LyRf2PnXKSluFj7/qSZGT5+WBQGj/PKPgup2f6GPBZOrP/kkTffcjOzn12IsMV3H3gxeMR+eNPJ0P6mvixoZ5xM3JYtclKcJCMtAwfpmAZE74Ip30rQ/68WvVTNN0GptK1QxBVKqh5sYaak2ecJD569gMPQLlyFTly4hJrNlvIyxWJL6IdWiEoER+VoXPfu/w8Mzy/UGCx+vliYjY+H0RGFL8NDDMp+G5qHm+30FKjqprj2xNITvMze1EunfvaUasFXqqlpmNrI+t+tTFvqZkpX4dToaykp/uErHDhqhuFXGDh91H566zfL7Jmi5WhX2ayd108YaFyVm204HD+7+k6/SchPT2diHAZSY4s7vn+JM5RHbWgRRRFchXJmCOuUiHIx4z5Dn5dHstHn2cU+7dOX3Ahs0sFQLfoJDHkJBM+MzBjfg4ff5mJ10exbc8AVnuAiV+G02dYOq27pxAWIsfjkbTjhvY18cV3Zjr0yGThD6FEPnZYz8jyMXJsFj06Gbl118M3U7OR+dRMHAdu7fPtBeq93Ji1yxbTrBjS+K4D9vw1QKsROHW4oETF50NCcbpFtu+x0a5nMqEmiW24YFpkgcJN1Ypqtq9V0abLI7J/j8QomAAwi1lkxZ+g4UtKtBqBsxdd+IpvIALA44Gmb5qJKuGmdLyKW7f9ZKeqyMlWE0I41tziO7uKQ6VKlfB4JfNEgCMnnESGyQsVd2OiFKz+KYaXmj+iS3sDX34Sht0RYN5SM5bHjDCfD5SPQ4gowrttjOzcZ2f+8jxUSoHMbD+iCD07B1GhrIpjJ52SO3uXZD4dYOL1elqycvzcvuth+147zRrq8ttMn2D1ZgtlSirzTU/+jrKllBw67qRNCxPHjh2jQYMGzzQOL774Il6v1I0zbUx4gbm0ZouNGd+FkZjip3unIErEKxkwMh21LwgZMtKFR6DwovWEECRILKlQRxl27kyizgsajp1yMOhTK8b7rxDzmMWU5n2AU4Bogw5rNlRsoWHC6DCOnnJS/61EZDKR9m8aycrxk/LID1Y1V/gTRPA7/YyZbCEqUkbLJrr8a71z30PbHimYLX5KJSjy1wu5pugOt//rUGrgzIXixyY13YffVfQeKcIguWhv+Dmaph2TSU0JIPNq8eQa0foUUtJPFKhdU02L9jmUyXudGOFxAskFgVw/I4adwC4KiDozc+cF8dV4C3XralkyN5jMbD9BRmMBPdjdB+0c/S2KU+ec/PizlTmTIqlfRzKPO3XOyc17XkqXUHD/toC8GN3yolC6ZBVmLrhJm5YGlq01k53jZ+/6uPx5VaeWhr7dgmnaNpNfpsWw7ic3AZcKR6idbStDyDMHWLnBwsVrHgSTB1eeCx2Fz6nJ3EeLnlCi0OSU4srGHD44dI+AXIvTqmf1aQUiAeyIVOfFIuN5lKsCPy26j93tYfJXESgUMH6qnZwULRlZPjwBD55yZ/lyuIHt+2TUrVu4yFcc/H4/Nauq8wtxf5WqunHbwx9nnKyaF51/XTKZwJtNDVQur6bjhyn8uTueElXTifKXKpD0NRDM8ROSwfCTIs/GHVY27bAx9evwfKm1h4le+gxLZ9/vTpwueKG6mjM7XVIBuI6WHftsvF5Pm78HU6tldOsYhNUWoFSCkiavSetO5fIqUtK8CIhMmpWD2wWVqlZ+5nEAsNmUfD8/h/sPA+i4jQnpjJQrZvKQW6iCHHxfDOELoH+PYC7ud0Ix6nTBhGHDjBETSlToY7PZuym6wFlg0IdBjPwmncNr5YTZC+Z+jASTpr/M+2+quHbLzdvNDIz8OJiRHxf8nrVbrKSlgS5gJJwoErlNePi/TqL7K/6b/Px/ENWq1sDhvMWA7kHMW2rm2J9Sq9is8RGs3WqjXc9UlEqpdaJKBRXLfozind6pDOwVzLRvwzl0XGotzjMHqPuitsCBzucLsGaLldN7Cru/CYLAuFFhNO2YRHaOv1A7gdcr8tMyM2vmR+PzSQy/ft2C810un6DeixpmTYjkq0lZLP4hmtdf1iKXC7hd/8PusBicP3+eJq8WrLy80UCP1SYyd0kut+55uHnXQ3auCrsrlrkL5vJJ3+GYHkWQEnGc4GgXURFyHjz04c8JIzy3BtZ0K4t+nkv3Hn1p3LQto8evp1VTPd06BhFklHHgqIO5S/L48tNQPhubxYQvwgkEINQko1WXZBbPjKLKY6HinFw/Y6ZlU74ULF88lsNbYgkPe5pUGPc5HP8zg6+/+IgfZv/y3PcfFBTEg0ceNi6OZtKsHJQK2LYilk07bSz6xczt+17UKoEd++wkpUgOo/ExCqpVVrPrgB2zVdLyHD8qrNCCJAgC078Np+vAtAIugWkZfkqXKD48lC6p5GHSU3aO1ysy9OsM7A4/j5K8bFoSk/9dtaqpef+dIJp3SmLVJjOzJ0Yx4yczu3bt4q23ns/kA6QE6KgvZtC9W2NCTYWrQPGxynx2xZOF8J23Dazrl8bQLzOoVU3N4eN23nqjaKbF4T+cBdz//H4Rq8PH+x31bN4lLWAarZZ9h50F3q2/4r02RibMzKFiWRUzF+Ry666X1Zut+HwibzfT06tzUP54q5QCfv+/9m78p6NDhw6s3jyW7u8VPMx93NfE9z/lcP2WF71OxsBewQQZ5WzZZWP1vKJtzYOMchJiFdx/5KXuC2p+WpZHxXJqPu4bTHiIgmOnnLTolMz3YyOoVU3NlBl2DOZqeHChMDioVlPFrytieZjo5dJ1N+VKKxk2IIScPD99hqWzfaWkxXvzjofb97x80t/Eu62NHP7DQc+P0wkPlREICJQvo+TCOQ99+414rrFQqbXsOeSgQlklVrskTaJUCLRqqkMugwNHnYgiNHldi0YtEOcruAFVCEricuuxe/8uvp8YWiDxCRAVoWDprGiGf5vJ/KmR9B+ZwbnLbtYvkvQg7Y4AsxfnAfBKHel3J/yQg98P86ZEotfJyMjykV3MIX7vYQe1qqnzN5BHTzqfu+U9Ly+P+BglLZvoOXLCyfSfcpk7KSJ/A+p0Bhg7PZukNB9LVlto3khH3Rc1fNwnJP8w6fWKfDUpmx6dJGZaTJSCRTOj+HxcFnI5xEUryMrxk2cO8P23EfktmjfvuPntgJ1tK+IKsOKu3XQzaFQGbVsYWDwzivf7J5OU6uf3rQlFyjLUqKImJkrB6PFZ7F4rHVK0Whku9/OxHfsPGMTpExsY/0M20dE6PLddqITCScNQZ1kOHbjLq28nEhGuQKeVksSR4XLsjgApab4ChjV/RWKqh1N7YtHppL2A1RZg5oJcrtxwExEuZ+eqOMLDnu4TUtJ89BiSxuKZUWzbY6NpAx2iKDLhhxw2LIrNL1SB5DTbrWMQXq/Iz7/kYbaK3H/kJTpK9l+n9yKQmZmJgMCbzVWUKmHl5Ik/yEgHmVykzdsqPu4fgSlYTqsuyew5bMdqDbD3sJ3mjQqucz6fyNAvskjLNZHGcUREZD4bdWpFolbJUCgE2rTUsXO/vZBbLkjmczfueChbSskHHYMIDZHTvJEOhZz8orxK4SDpYBVef/s05csp8PlEsnMDqJWwKscvMeQ+D6NHTxfx1he56j/+XGNRrVo1jpxwFzD3eIKkFC+7D9r5pF8cR044afza0zgXCEhz8eRZFy0a6Rjc2yTpKhoEklJ9nLvkRi4XeLn2U0d7QRCYNi6Y9u9cRp5ViyzFI3QV73FyXcG5/1bXZNIzfUQVUUy499BLTi440uVEpTfk3mkRHRqCBAWlELnFRSwZlucuCPv9fiqXV+UnqZevt/DdZ0UX1YwGGc0b6rh41cP129nMnhjBoplR7PvdTt9h6WzeaaNTOyMbtlv5eaVZ0sfuHMT1W24WrDQTHyNn34aE/O96t7WRjCwfHXqncvq8i7VbrbicIvcTvSz8PoJO/VJp/KqO1s31WGwBVm+2cvKMk5O7inaeFkWRW3c9NH1di9Hg49HD28CzJT/Dw8Nxe2SIIrzVNYU2LfSEh8lZsc7CnQdeHE4Ri82PGICAH27cdiPXKHEm/M7gHmoiImTs3JXIsaMi4Wl10Qp6LA5JPmHMlFwUSVXznZKTxHtkC8mUNdfHYAnGL/pZ8O0DFi69y76t4fT7IBhTsIyuHaRzUe5IP83bPSLyZn10gvQ++TJ8DB6+n9LlcilVQklGlp+wEBmr5kUzbEwWMZEKjp50Y7MHiIj414xS/9NhCg7mYaKNqzfdBUxjnmDcVAvq9GL0UpVujAYtarWMj3oGc+O2h15dgtm+28H4ccmUDFREbY5j9+4kosw10AoFY6hMkFPC/DKX+INSVKLXgHNEhiuYu9hKl3eMhTpyLlxxk50boEoFNVUqqDGbRTbvlOQjlq624gsEWDE7muOnXZw/5sXhenb5tGat3uDbkbvp0jedc1dcXDlSolAM0elk/DTTRI/OZiJyJFOh9LwAE39I4fhpJwN6BNO5vZHsnAA/LLzA/sNuDOZShNsqoRCUZIop5JJJKJHYyEODlmAhFEe2lVQeEkUCJvRYycVCXqHxegJBEIgzhlCmpLTXvn1djtOsQoaM5ess3H3o4ezhOPx+GD/LxtT6z578DA4OLqCl266VgdWbrfTtFszPv5j5bFBokbG1dAkl5Uur6PVxBkqFkE8W+Os1GzIq0an3TdYtCcPtEVm40syuVXH5e0qQfFd2roqjVZdkpnwVjkwGI7/LIjZaQXK6D0ToPiSdKhWkte/J76Zn+qhV7en8VSoELFaRnkPTqVhGxWG7k26933nmcfD5fPjscqbMsBPvr4QbFw/Fm+gwksYjqlKHPOEmCkXxXaxyOQSE4s+kXtxokOJShvo2XwwLLpD4fDJu074zUWv/QwK2cgVYpG6ZnSpVZFSpoGLBCjNvNtUX6kxyuQKsWO2CgJwAAezYUKD4lzto/47/Jj//H4RSpeP0RReZ2X6qVlIzb4kZp1NyTBsxMJS+3QomAvYeloxtmr4uBZw3GuhwOEO5dtND5/6p1Komsfhycv1s3GGjUjlVkVpOIB2AE2KVdO6fypefhNKwvhZBELhyw82YqdkM6BFMaIic9b9asdlFenYuurWlemU19x56cToDOJwiSqWAw5H7L42H3+9HoSisd9H+TQOtm+vZf8TB6EkKxk+cwwsvvMCa1ctwcxtfrdto/KDQCQwbGsardbTsPeRk6KdHMSIjQruC/n13M2bsbE4c20SFMkrGTMvG6QpQt5aG9T/HsPd3BwoFZDx2On2zqYGXa2v4YWEeDxK9UgATRR4le6lUXkVwkEjvT9MRBMnkp1Nbqd3w1bpq5q+8R2JiIgkJCc91/zdu3ODll3TUrKrhlTpaxk7PYdseOxevugkxyVn+Y1T+4T813ceAkelcvulBp5Ox+6CdBdMi6fVJerGGWUFGOYIgCe8/mRelSyi4ctNdpIEQwKlzTrKy/Bw46uD2PQ+bd9ro+0EQi34JMPWb8EIBSqUSWDg9io4fptCuRwrBBhWH9h36l5Kfoijy7TcD+PhDE2u3Wos9MHg8In6/SM+P01CrJCMXlVJgw3YbB4446NTWxUu1CiYLbPYAy9dJTn1PsGGbDZddhlwOa7da2bw4lovXXJw5X7yumVIpSCzdgWk0fEXL7AmRaLUyPB6RtVutvNcvjXULotFqZazfZqPeKy2fexz+L+D999/npzlfsvU3a77uJ0jV7Mb1dVy4kkvJeAXdh6QTCEhu3MW1HoKkB5aT6+f3Ey6GDQhhUO+n7S0v1dLQ/b0g3uubSo2KOhIvhiELeki5V9KoEuLjk37SobJkgrKA6UtUhILSJZRcu+mmcgUVX07KYvEPUdR/nCB85y0jb72hp8OHqcwaF86cpWaMIT4qV36+am7ZshXZfegYh4476NbBSNuWBhKTvXz0eQatmujp90EwMpnk0phn85NrPEJp66t/cXSWNiRajbxYJnJstAK/H16soUavkxERLuQnF/oOT2fwh6YCjPC2LQ0c/sNB3+HprP4phmlzcrn3wM9n32Xx2aAQwsPkOJ0BVm2yMv2nXP7YIem4pWf6GPpVJm07lHyuMYiPj+fuQw8paR7W/2pn6/JY9H953lqtjMlfR9B3eDoTRodJLYkV1AQCUtz487ybz8dlYnf4C2hil0qQTK5S032s2mTh4jU3P3wXQZWKakRR5LeDdj4encGahbH5ic+kFC9L1li4fttDdJSCIV9k8O2IMG7c8RIcJC8y8ZmS5mPtVivZuQEqlVOycoOF9EwfCXGSqeDz4OHDh3g8AWRyAbXJTZLyBmV8tQp9zi5a8fsgMkLOa3XVbN9rRyEXyMryEWQU+HpKFotnFi4Y7D5kJzJcnp/4zMzy0aJzMi2b6DEFyVg0I6JA8gek+TNtTATfTsvm9AUXfboa6TMsHa1GKJD4/Cvef8fIq28n8dO0SA4fd7Byg+d/rbr/nwSTyYRSKfD18DDGTs9h9+ZoyXl6QR5/nLNxZogdr1fS7Vy0ykfD+lom/5jLqXMuencJJixExrE/nXw5MRvL3WiqUQsZMvz4uSHsZ+R3mYSHyXiY6OPGLS8nz7ipVVVNifinsc7vFxnyRQYf9TAhCAJWW4DoKEWBdxCgbm0FB8/K0JpL0vM9Ox3bFD4Mf/p1JrKMsmgEHaL3+Q80Ho+Hjz7LoPFrWrp1CEKpFNi+x8a2PXYWfh+F0yUxATcvfcr6HDM1m9hoBTtXxeXfz8MkH3cfePl8cCimYBnb9tgZNyOH+VMj8++9UnkVBKVyy32EoFAfu9bEF5r7fboG031wGttWxOYngQHsjgDdB6eRlS5Qk5qFEgOCIFBerMFJx14CgcBzMeH37t6I0/10b5ydGyiUePkrKldQ8XZzPfGxCroNlK61WUM9dV7QSOYbcti+x86u1U8P9m800NG3WzDvf5TGpWtualRR89tBOydOu1CpBHq8Z2TGgjxKxit5vZ6Whd9HERoi5+AmHTPm59Lz4zTKl1HybmsjMgFWbLDwUU9ToWvbdcBB/ToaDhx1olLJGPJp0UXMouDxeBAJ8NWnoSiVAkvWWPhmciYVyqk5sTMhn23ldAYYMy0blxs6dBKZ8MVTs662LSX2Vqt3/iAs6RXCw6Rnd/6Cj9reBOxYySOTDJJ5IfBa/p5TLsiJ8JTFejuEXgPPs2pRKN0Hp+UnP0NMchbPM/HBe9fR5dQBQCEoMKXXolG3m/TvacBoeKq937dbMBarn4PHXCCIVKxU45nH4f8S9AbITBPpPiiNsZ+F8eYbUgIlN8/Pd9Py2L9LSSkxspAUjF20UKmKSHqmn2XrcrlxWyLPHPvTidEgJ6Gijwcpx4nNq82NuzLqiDGF/gZIz1At6tBjBHsQYfbaeHBRv+VRBvc10LG1AZdbZP2vNo796WTlnKfz+cOuwdRukMmBZVGoPZVwlDyLQS9DJoBK1GE1P7vmddM3mvKVoGP/DjevNxeL3HeAREIRjFmQI/1/wKll9yEHh7fE5ceryHBYMF0qXK7alMyZM4/ISzXgx0sQIUQSz1X+xB15B5/Cji0tmLL+ajgibuI3OFH5RBRJ8n8s4gTws26jm/RLpSjvL49SUOEU7cydepkKtaU9UI8habzesMNzJbrKlSvH2Yvu/O9+t7WBNt1TqfuChtv3vdSsWryMS4NXtBw46sAYDJbsnHwG+BOYvPEkHxWp+toFypeT8cFfZK7+CpVK4P0ORrb8ZmPPIQcdWxsKyG991NPEyg0Whn+byazxkfh8Ipt22vlsUAhud4DFqy0cOelEpxW4cMXNletulAqRXTtW0rXrs5tg+QN+ZIJCclVHRiJ3uM1lXqYZMkGG0hzDqrVXCnW7PsEva51kmyG2iOEXRZFMUqnOy2SIybhDkujaoeichiAItGimYs/PyZjEcDSPO1UcEbfZPC+cvsMzebeNnn4jMpj4RVh+l8iDRC8fDsrFmFKT6qi5z3WucRoBkYoVKz7zOPwT/pv8/H8QVau9wvIlv2Ozi+zfIDFDbt9zM2hUJl6vyOAPQzAapETKul+trN1qZf3PBdt60jP9lCmlZMXsaL6YkIUoipRMULB2fhRDv84q9rulwAHLZ0czekIWn36TSXyMghLxSsZ9HkaVimpu3/MwbkY2Oq2swCbv7wgPU5BrDrDucYIqLvbZNzN/RZkyZZg8wcbvf0hRu3olFf27B1MiXolCIbFYtFo5584e5ZcVcygff5ZLh+PzWX937nt4f0Aa/boH06drMKNG+fl+jpmPesZTpmQ2a9fMR6E08e30TEYOCuG1elqysv18MzUbh1Pkx4mRfPJ1Bn4fjB8tHcrmTXka0HLz/Lz5fjLvtjbSrpUBuVzAZg8wf7mZASMzmD8tUqLYN3Zz+vSp505+nv7zKF3aSxvmOrU0LFltoV/3IL6YkM22FQX1lmKiFGxeGsvLbyZy/JSD8qVVhIcp+J/8dPx+6bk/Qff3gvjw03RaNCpckbE7Auzca+eNhlquXHcTG6Ng24pYrLYAu/Y7ip0TFcqqKBGvJCJMzqGjLl7+Fx3bLly4QIVSGQzoYWLZOgt7DzuK1Ddbts6M3y8drv/KfmlYX8e1m27adE/h8yEhfNBROjjtOmBn6pxcJn8Vhk4nIxAQ2bjdztffurBaRL77PoesLD8fDE5DqYJ7D4qvjFltAczWAC0a6+jd5WmxQqUS6P5eEMFBMqbNy6VP12B+2Whl9NdFi1L/X8fdu3fx+aVk2ooNVoZ8aEKvk7H3kJ0jp5y0a6XH5RbzdQt7DU3jYaK3WEfqy9fdvNdWj8cjFkh8PkFoiJxBvU2MHg5B5lgqtb3CivnhtO2RQrVKxW+eqlZUS4mFSdk0eU2Xn/h8ArVaxuiPQ1m2zsoP4yI4/qcLq9X6XDIY73cbyufDj7FjZQwR4YrH+m7p/DI3RjqcP8bIQaG885aB9wekcS/9N8qmvZkv+g+g0gQKtLNm5/jxB0QiwqQiSESYHKtNJCFWQXSkPH/cwkPlRUphNKqvY9N2G2OmZLNzo4ZquY3Y9vN1tu58QMkSMrRaGe1a6RnSJ5gvJmUT8MPRU07eba3H6ch+5vsHiIiIAARmLjDT8W1DoaTLEwz50MTydRa2Lo/ll40W3u2biuMxy7HOCxo+fD+Yk+dclIhXkhD7lxZDOZQqoSQ+Rs7g0Rno9TJ8XpE7D7wkxCvzdYB/2Whh/TYbwwaYGP5RCKnpPr7/KZeOH6ayd30cvT9Nx+t9ehARRZEJM3O4dN1Dry5Glv0YxdmLLqbPyyMsVMDnk7oyngeJiYmEhMgZNiCE5evNlG2Zw+VDVwmzVUQhSPMjT8jkjuoswUaBh4l+dBoPK2ZHU72KhkBAZNseO8PHZNJ/RDqjPg6ldAklVpvUBrdjnx2X28/BozaWrrXyINFH/+7BhIXKSUz2MfzbLOZOiiQupuA2slY1NReuunmruZ5XWyfxWl1tofZXhyPA1VselAqB6pVVxMZI3Qo79tmxO0SCg4vXZP6/CpVKhcMuvZcXr7lo2C4Ru11yqC0Rp8BsDZCc6qd0gooxIyUTsogwG5u227hx24PXBzWrqOnc3sCK1Zm4b7nQC0bMZPNKPSWC0sfNu25KxCnIzvPh9UpsxjovaGhYX0d6ho/9Rxz07BxE+zel4smKDWZ6vx/MlNlugoNkdHjLQES4guiYACm6K1TMa8DnY/bxKNlD3w8kZk5Kmo+ZC3KxOwK4I+4QSCvJ85I5Ll26ROmSCsZ9HozdIdJvRDoul0jLJnqmfBPOjn3Sfcvl5M/P7Bw/V296CsikjJmaTZWKKqZ/+zQJ1qyhnvuPvPT+JJ0dv8Si0chwOgPodFD1dRl2h7IQu3P+8jz2H3HQorGON99PoXljHeVLqzhz0cWvv9lo1kDH1Qt+gvyF1xyQdNCMQhCnT5/m5ZdffuZxcDotPEz0YrH6CTLKiYtWcPOOp5Ch0BMc+9PJ+m1WdFoZPj9MmZPLmBFhtG5uoHIFD19MzObEzoRCB3uNRsbM7yIYMTaTPHOAlk30dG5vxOEUWbvVgtstsnhmJLHRT9dduVxgxMAQzl928/rLWpJSfbxYU83S1RYCAfjwfan7xesV2bDdyurNVtYvjOGdXincuOOhQYNGzzwOt27dAlHk1j0vL9VUk5nlwxSsYNPi2AJrnVYrY8rX4bzRMZkBPQoTN0omKPlsmI7x353lp491LFtnxmRUkGL6nZovwJvVBS5f9nPx/GFMqbUwCk+fp5FQ7t5Q4nAG8P2t+aFGFTWy4Mz8xBOAAiUOB0SEF5xLrZroGPJFJr3eNzJ2Wg7vvtf7mcfh/xIseU68DiVKhY/PxmUx4pscjCodTpsCVUY5cvwPCH7MVnwCu2ghJ+4UzWrKGPldFoM/DGZQLxN3H0vKlSmp5NflMWzcbmXIqN8QLLp/TMApUeLHh4lwbJgJFSLxJb/C2Amn2L7HQZVKSlo319OwvoZPv8kkzxLA5xOpXVONLCAnylsOBPBklWDb7hzWbLTj94RRqcqzJ3hkMhlqlRoVBuRC6j9+9q+34jA9YM43YYXOa6Io8mZTPT//YmbR7FC6989BkR1PgACXZEcINgm81kjg5BkBvSqciDrn+GFKMGVLhSGKIu3ezyL9cA7BFD7f+UUfuR4r6qtVKBVIyE8qawU9Fb0vc+/cWWo0eoTTLhAa8fszjwGAUqnE5xPZsM3Ke20lacBV86IZ+nUGyaleMrL8RbLyQSpKD+wVTJ9P0rEHXcJoaVjoucv9Wlx2GXHRCmr8xSsgN08yRE7L8FGqhJIyJRVs2WXHoJfRunlhksEH7wax55CDew+9jJ+ZTePXNCxbb2X3QQftW+m5dKgkKpWA0xlg0SozP/ycR2pq8nONRYAAOrk0xwD0YhAxlMhnXwYTxoH9YpGs6Ws33RzYB3aspItJRAlPjedEUeQ2lwgmlAscI4xodDIdanXx74jeGCCdRHJIxyU6MGjl9OgiUCJeRUyUnHYtjZQrrWLQqEycrgBer8iDewKhSa9gEkJAAJkooxSVuMtlvN7/HT34/yY//x9EdnY65csoGdLHlP8Cli+jZuuyGBavsdCpXyq5eX6cLpH+PYLZuCgmP9EH0gRdt9XK5qUxHDru5PINN53bG3m7mfQiut0iuXn+InV3TpxxUbOqmthoBctnR/PV5Cz2HXbwYg0Nh/+Q2gytNpHoKDkpqX5crkCBdum/IinVy/XbbvYclhgk9+7deu6xuH//PqM//4DRQzS0axWGXA5/nHbx0ecZfNLPRN0XNPywMJflP0SxdddyVDj57vOCSdZypVXsWRfHq60T6dzOyPsdDCxaLTn1Nm+kZvqCPzAadcRFKknP9DNjfi5GvYy+3YLzg1xEmJzSxSRUvp6SzYzvIgpUUQx6GSMGhjBldg6bdtp4t7URt0dAoSk+gVIclEoV7sfV/Qk/5NDgFQ2DRmXSs1NQIadVkDadn/YzsXy9meQ0P6IoEhIs5+pNF16vQFiIrACjMzXdR5BRViDYR0UokMuhYbsk+nQLonUzA6Ehcm7d9TBibBbfjQpn1sI8Wn1ioOErUkLEagvg8f6zI50owtSvw3mtdRKt27393GMBsGvnrzR9TYFKJbBrdRwtOyeTmxegY2tJV8/lCrBsnYXte+3ExSgKtf0BVKmopkt7I99MyWbxKguhIXKqV1ZhMsrpNywTo0aD3SpDnhtDtLUmsbWPce6ymz3r4vI3qw3bJfLHaWehRBfA3KV5OJwBPuhYNDO6TQs942fmsGOfjbGfhXLk5F4aNmz0L43HfzI2b1xGlfJabj9wUzpBwfBvMmn3poH6dbR8+WkoHo/Im11TUKkEOrcz0rdbMFPn5jB3cmFDhXOXXOh1Ap37pfP2GwbSM31kZPmJi1YQGvI0FrZpoeerr3Nwqm8xaYyUhIkIk/MwyUepYmLAlRturt10U6WimiF9TEV+pn4dDeNmZCMIAoN7m/jtt228996zV3MfPrzDoA9D8+ffybMuqlVSF0h8PkHZUireaqbHbAmw45dzlHJKjJMc1SNkSj+5eX6On3Yyb6mZ8FA5KpXAoyQvndoZOXXWyd2HBtIz/agf/+md++x0fLv4RO27bYz07eumRHZ9ZIKMkv7q+B5VIsl3mLNHw9HppARCq/eTiYlSoFYK+PwKYhJKP/P9P0GQQUFWttR2WxzKlVKSnObDoJcxoIeJAT1M+P0iNZs8pEt7Iz8szEWpFEhK8XHzjofX62lJzfCTme2nVRMdNSpruHzdgsUqEmQUMAXJ8mPbxatudu63s3VZTH5hqFxpFT9NjWLtFguLVllo38rAotVmPuphAmDpWgsiFChSVqukpkv7IN54Nwmdnv8xdv4diY8SUSgE8iwBenQK5t3WBlauy2XewsM4bHKQ+WnaWEHfqnrSMnx8Pjiay9fdTJ6Ty4vVNQz/KIR2rQyEmmR0G5jGsT+dqFVS4S4uRsHgD03MnJ/H1Dl51K+rZeXcp9fe8W0jt+956PmxxB776/4DpCJPsEFGuVIqZDIwW6TErtcr8u20bM5fcfNybQ0ul8jwb11kZvlp2DYZt9ePTv/fQlBRqFixIrlZcmo1eUSfbkEM6G7i/BU3Y6Zl06mdkVZN9LgfF8THTM1h+exoRg0J4/32UiHztzUSm+/oSSeJKT4OZt9Cl/0iafpraM0uZDIBlVKGXCGQa/ajlAuYggQOH3dSvbKaF2to+LR/CIGA+FhfMROPR3q2jerrSM/00WtoOlk5fkREEsrJuHH7CAlhcuJiFfT8OA2vD4KNMnq/H0Sj+lqmzzGzYuod9Kbnkzk4d+4PWjVRs+93J2M/C6N5Ix27DzrY+puNxavMKBWQnuXDH4Bug9IYNSSUC1fcdHj76fdYrH4uXffkF7T/itIllHRub2TjDhvdOgaxfruNQb1NqFQC+w8XbEn947ST0xfcbFgkSf183CeEA0cdpKT7sNr8dHvXyOeDQ1m9Oh3+QdZTLhOwWosRWSsG5SvUZPdvv9JvRAYr50TTp2sQM+bnsmB64fUvLcNHXl6Aw1uk4ntSyuME7z4bPr8koVWhrLJY9+ySCUruP/Lx6/LYAgWPei9qaNXETotOKWxYJBXi7I4AmVk+Js/OoVJ5VT7T81GSlzmLcpHL4N2+qQiCgM8n8tYbejb8LJ1j3nnbwNI1Fk6dOkGTJs9mhhcIBFAq4bOxmajVAgoFdOtY2HALJDbSqI9DWL3ZyudDCseaLu/omPVzErkWE/4AmMJ97F0fXIDpm5Xtp8U7p5HfeqWAm7HKHsbvx3MJCyl8JlL+LaHsCUql4euF1zCnS9IWjAyTI5NDZGRkoc/8F6BSBVAqZdy8LqeEqhSPHCnEBF4j9LGBVQgx3OMaD8SbqNHgVlho2Eigf2s1Zy5JHgdPzjzhYXLqvRjNN1OyaNE5GYUcar+gRnQpsP1hL7KNWxRFbJjRoMOLhzyySBUf4sROsDeWgCeT2RMjmb88j9MX3EwYHUZCnBJRFPn9hJMt23Kwi1b0ghGtPZq1G5I5f0HErEjHZHr2NfDGjRv4MgVs5HDtqlig6PpXXLzqJmCRziMBMYA82MLr9Z4Sca7edDN1Ti6Z2X7UKoG0dD8HjzqIi1RiyzaSQTJlA7Uw5oRwfp2DdOEGqtA7/Lk6Grlcmu+CIDBnuommb55Hm/F6ATMxURRJCTmDXBAJ8cQXyaaNd1cjxZ6FMaMCSbY7zzwGICWBRaSC7okzLob2CyE2SsGAHsEMGJHBjPm5TPk6otDvud0B/jzvYtyoMAwGOcOGKZg65QhBmdUIJhQfXnL199CWfkT3xhrcHkmep2ZVNQtWmNm2x0aPTkHUrqHn6i0PX03OwecNMHNc8e/te20MvNM7mbEjw2nRSEfdVo/4ZnhYgT22VitjSJ8QNGoZ42c+OxNYMgQSkKsC5HgySOQODuyU4qnupiAIRKe/QsdOJ3jrbScfdNFKpLe1VnZtk+FNj8BPEukkkiLeJ5gw/Pgxk40LJ3Jk1KYRKkFNut3LoWN2mrxetDzHvn1+qvASSkGFX/RxX/YnZUtLsTQQkBLyjerr8okVZy+6+LCLiqC/FJa06DFiQoGS5ORkwv5F4tRf8d/k5/+DOHf2MCEGIf9wZ3cEGDM1m2u3PJQvo0SlBLtDRBBEtGqBrBwfk2eZycgM0Oh1FQ8SvaSk++jQO4VSJZRUKa9kzNRsflyUx7ttDJQrreTdPqn5Ve0nSMvwMWZqNst+jMbnCzB+Zi4bt9vQqAW2/mal3osaRg4MIcgop2VnqRKxcqOFvt1Mhe7hwhU3OTl+1m61UbGsiqYNdEyZ8wCHw4FO92waNqIo8s1X/Vk1G+Jinm5aX62rZdPiGBq/k4RSIfD9dxGUL6Pi7KXsAu5uf0WISU7DV7RMm5vL2M8kN8YWnZLp0SmIkvE6BGV1Gr1kYdUmK6vmRRdIDN976OXcJTdVKhRu23M4AjxI9BZLH/+oZzA9P07n3dZGtu5VM3Hqa890739Fo8YtmD5xESlpubjcIl07BBEb7Si2jRCgRlU1tWtoSUzxsu93Bx5PgIGfZfL6y1rSMv2kZ/r48pNQXqimpseQNL7+9Oli6/GIdBuUSp45wPvvSA6Z7XulYLYGqF1DzaQvw6haUU39lzSMm5HDJ19lEh+rwGrzk2cWi02IX7/lIT5GQUS4ApNJRqlSpZ57LADOnz9GtVIS6zI6UsHxHQnMWZJHk3cSycjyo9HIqFZJzWt1NVQu4pk9QbeOQSSm+Fj2Y8FkeVa2n4atsohJbIxckJNBEjg9nNiYUOC+ZILEHBncO5i3m0uMX7sjwMIVZm7e8RARWnTrK0iLT2yUxNQ4c96N7Dla3f4vIT0jjdgYOfcTBdq1MqLTysjK8dPkNUmOQ60W2PlLLP0/y2D8zBzCQ+XY7AH6fJrGtyPDiI9V4vGIrN9uZfKPOXhc4H9UioPaRzxK8VIyXpGvmTv5q/D8Q51f5kajgbgYaTPSprmemQtymTW+8IbG4Qhw4YqbSV+GsnWXdDD2+UR+3W3j0HEnMpnkHN7kVS2p6X5mzs+ldk0NB86mPNdYnD19gDFDns7n3/9wFqtbC/DWG3q2/mZDiEyHh4+vNew2Y4aE0H9kOqEmORsXxeTLBHi9IpNn52AwyPjx5zyycv0YDDJy8/z4fCKqf6jbqNUCen9oAV0fhaBEl12WFetSGNDLiFYrI8goZ9GMKN7omMSO/SKbt3Z4rjEA8HihyWsazl1y06NT0Z+5eddDibiC25vEFB/BRhmrNlnZuPhpu7woirTolMzAXibatTKQkiYZP40fFU6zhjpkMoHsHEnX+YuJWeTk+vl2RFiR0jGd2hmp/1YijV/Vcuaim5RUH4M/DGbtFmt+q+1foVIJzJ8ayYefpqNWF5/MLQqXLp6iRWMdaRk+XqiuRxAEunc20r1zwST1uUsutu/1oVIJ1K6p4Ze50Qz9KpN9v9tp1lBPg1d0VK2kRquBj/uG0OBlLUO/zGDizBx2rIql58cZfD2s8GGsfBkVXd4xsn67jR7vPS3yOBwBQoJlXLrupnVzPT4/JKXaOXDEzsqNVt58Q8+EL54mnAIBkY+/zOS3TRp8ijxC4/+/b2z/E1GxYkW8oodhA8Lo0y0Ym13aF25dHotBL81lhUKgd5dgGrysZeCoDH5dHkuJeCVvN9OzY5+ddq0M3LzroU4tLXt3mrnKaRxuJ+ZsNX6bFqUniMx0O1nuPFQ6N3GxckKCZfyy0UJ0pIJvp2VjNEgx2OcTOb7jaUsxSBIfE2ZmExoip8NbBvoMT6d5Qz2d2hrp1LZw8aRnFwNzF9+ico1nZzsCqNU64sJULFmTx9bfbCxYYaZKBRU1q6lYv9VGdKSCTUtiqVBGcuGeuSCX7Fw/fbo+ZRQfOemkZePi96Id3zYwcFQGVSqoWLXJwq/LYhEEmLMor8Dn5i01M/mrp3rqCoWQ34nS470gWnRKZvgAEX2wH1u6GYNQmNUsiiJ2WR5Hf99Gs2bNnnkc6tZrSKkEFZ3aGnnz/WRaNNZjtQcY+lUGY0eG5UsdnbngYtSELOZMfLp+xccq2b4ylre7pWDQC8ydHMWGbbZ//D6jXijE9AZo3khPudJmhn6VTnKqxLDSqAXSM314fS4OHrXjcIm4XCJ+v8Avm6zUrqlmaN8QypQsGPdcLhGHM8D9e9fgGZOfXq+k/d2soY4vPgllzuK8Yg0BAcqUVLJrf9G6ikqlgM8f4NAxJ9duudnwc2whiYPwMDlrloTQsf1VdFlP566ocrNpl40hH5oKfD4jy4fDosz3kHaLTohIoVnDwvuJdVuttGmhZ8deOyFBcq5fv/7cEjn/F+ByBYiLU6G9/yIh3kiUYji3ZOeoGngZQRBQCEoqUBO/6Oeu5k9efNXD2qUxvNc3lcUzo4pkdI7+OJQWnZIJDpZYg1dveujT/TJxufUKfT6TFIIIRUBGBskkUJY4ygCQQRLnLqYwf3kuB466WP/z00SrIAg0qq9j32YVb7Q6gz6tMT68klGtQ4lM72Td2lUMHz78mcYhPT0duU+ODBnanDKM/u4R08cVXK+dzgCDhpsxZr+MFw8pprNERgj5Jmd/nnfx7bRs5k2JzC/wu90BfliYh8PvIIdMavFU6kGDFhOvkuK4ypyfcxk64GlsT4hTsu6XIFq2P0iwNwa9JwJRa8MTmkifXipWLAwplk2rEtRkZch40V+SNPdDfD4fCsWzpalcLhdOF7RqqmPeUjOTZuWQneunTAkly2ZF8t3MXNb9auG9Nsb877c91s4f1DuYsxdcuNwBunc20LiBj+mzLnP+og+dTmB0bw3vvBXJ15Nz2L3fyYUrbuRyqSNqxy+x+X/vpVoa3m9v5K2uyTxK9hZJjAEIDpLR9Z0g2rY0IIoifh90eKvoAmDPzkF8Pz/vmcYAwG63o0GLX3SQzD1iKU2S/jx2byZ4n8pMqQQNCemNOLIkg9+23Mcm5OLMNlCGqtzkPCUpT7xQFp/ow44ZGXLKUY37XEeHIT+xHWwuz+gxR/l9l6bQuX/nHgeWlGBiBCkWywUFZewvM2X6Qdq9qSU908f5K5K2ca1qakolKJk+y44+t1KB5LgLJw+5iQwFN2/epEaN/+9SIP/Ryc89e/awbds2ySQhPp6ePXv+4yJy7do1li9fTlJSEiEhIbRp04bmzZsX+MzJkydZt24d6enpREVF0aVLF+rWrfu/et0KmZPs3ABXb3ooX1pJp36pDO1rKtCak5Lmpc0HKXwxPocgo5zO7Yy8UlfOoSNufj/poNu7eknIXS8nKEhB88YqfN4AU+fkEhkubWhrNX3E22/oKVtaydlLLtIy/MyeGEmoScZLzRN5rZ6GzUtiiAxXcPxPB9N/yqPX0HQMehlLf4hk1IQs1v1qQ6uR0bmdEYVCQBRFjp1y8fm4TGpWU2GxBLhxy8usCZGs+9VGVlYWJUoULXj+d1y4cIFalW3ExRTexGg0Mj7pH0Jahi+/FTEpxVdIdPevqP7YAMhqCxAZIR38h3+byZnzLn6YPYiJ353ns48UdB+cht8PCgVk5fiRyWHxjEi+mZbDsAEF25bSs/yFNm9/RZBRjs8PKza4iS/5KqGhz89qiY2Nxe0vze6Df7JvfRwymcDNu17uPig+uN594CU2WkGvLkG07pbCynlR1Kn19LN5Zj8dPpQYxDIZjJmeQ4k4MyFBcg4cc/D18DDebf10QRvSJ4QN260cOOLIp8mbguWSOUyTB1Qtr+K7UeFs3W3jy8nZTP+b46bLJW3I672oITnVh98H474bydRp8597PHQaP7/uttPvg2AEQUCvk9H0dS3b99jp3TWYxq9KLXozF+Rx6bqHti31RS62cjmYggonHcPD5Azqr2XRd48I95QiI+gq3ZvoCgR2r1ckNETO0llRLFxp4e1uKSiV0vx/r42RxTOjqNnk4T9q37g9MHtSBK++ncQHvWs99zg8L/4d46HdLnL1jpREeZDopUpFFdv32Hi5VSL1XtQQHyfn2J8uSicoObevBJ37pyKXgdcn8v6ANByuAB6PSIk4BW+9oWPjagXGsqlsWlKQvXLzjofug9NYuyCaE2dd+PwBPF5JDuLgMQdzl+ah1QgsXJnHh+8H5zNKsrIlsyOPJ8CY6Tm4nCJ3H3gYMDKDNi0MjBgYQiAAm3ZYGT8jmy7tjTxM8nHlhpmYMs/HAlcoVThdT9mBCoXwj2xBj1dErRIIevwaW8Q8okq4qfOCkUk/ejm7L6ZAAk+pFPh6WBg3bnv4Zngobbun4nT6eKtrMqOGhPDbAQcv1y463qzd4ESRV7pQNd/gjubI0UcM6AU3bnuIi5aj18kID5NTMeaNf8nYRqePw2pPITnNk9/u+XeMmZZNr84Fkwzf/5SDPwCLZ0YVKErcuO2lTEkl7VpJ1zLyu0zmTo4s0DoaFipnzqRIBnyWzt0H3mLbSgVBoF5tDbVraoiOVEjFtI1mXqql5UGilxt3PISFyHm5tiZ/7KtUVON0iSgVxUvIFAWZ3IfbLVKhrIprtzz56+DfceWGp4AMhCAIfP1pKANHZdKsoZSkiY9VMPrjEAaPzqRRfR0uNzRtoOPLSdmEmoR819S/o3NbI92HpBVIfv64OI8qFVTsP+KkWkUN9etqKBmvYNxMqeezZWMdC1aYOXfJhU4ro8PbBn6cEM7rl5K59yBAwP+/09b0T/h3jIUPHz4k2CTL11lftcnKh12D8xOff0W50ipKJSi4eNVNzapqWrcwMHNBLm+9oWf9r1ZW/RTNl99ZiKISj3xOZHfLE4h4iBCWhTIAYYEQEjPzqF41wI3bHtRqGdUqqRgzXJKEGTM1m8avaQskPp9g9NBQajV5xK+7bcgE0GqLb4lTqQRUGh/Xrpx5rrFo2rQl475ZQKd2krHgrtWx/HHGxbY9NhJiFSyZFZ3/jlevrGbJD9H0GJLKr7/Z81sRpT3eP1ybUuDqDQ+zF+exdv7T7qoS8Qr2/m6n+eN3x2IrXmdTJhMoX0ZFRpafEqUCpPsvoMt6vUCRCCDDcI1gg4+UxDOYzeZnln3YvHkzbzXT5+vfHzzmIDpSzsKVeTTpkIRKKSCTQYk4JUt/iCqk4a5Wy3i7uZ7Dxx2YLQFu3PFgdwSKlBPJyPJhtQfw+8UiGZWlSym4d1/k2PbY/KSrxyPy3YxsHjzycvm6B1OwnBeqq9FpZZw866TjhylMHxNOk9efFvF2H3IQZJBhCinMXi0OZrOZkGA5Xw2TCielHmtwv9Gg6OT2pWueYg099/3uoGUTHXKZgEEnKzbWVyirQhWSAY9VxAJigDR3Bu3KK3m17tN1UhRFPvkiB016VfyijzQekaG7yeD2hb0Xrtxw89tBBzPGhnP1poeQIAVbtmz5/3vy898xHirk4LPqCBGkBHKYEE228j7XFAeJdldA4wvGJbfiCL9N1w6wdmuASvUfEhUpL7LrESS2XViYnCCDQJBRzisvaWnfNZfFi/cjOvVo0BFGNGZZJnbRRlXqcp2zxFGaBKFc/t9JoBwRvljGT9/PxmWRRZ4BYqIU1KkHt7bmYQ66i0brx+WQIfdoIPDsTD+lUkmemIUaLTpHDAfXO2l4PplPBxkoEafgxJ8e5izOIyfJAFzCp7awem4Idx8a2brbxgvVVAwYmc6hzfEF4rlaLePzIaFcveHh8q34Iu8h2lmZxcsO8HF/Q4Gfv1BdzZTxOj4ff4/+A81UKKegRaNwHM4AS38u3mhHFEVkfjUyQYZCoSLwP+m1/QVJSUnIZAKfjc1i3tQo2rY0cO6Si4mzcvhmWi45uT5Gj8/i55UWalRRk2fxk57pJyJMzk/LLJQtJUkgbd8rFQnnTC941hdFkb2H7bz2iprfj7v4alI2x3ckFBoXpVJg0Ywoug9Oo3O7ojv/Dhx15sempBQfUZHFG/kolQLBRhl+v/+Z9KC1Wi0ePPgccuKinVR46TIfNdQzfnIWnmx3ATauIAiYxEgSc+5Rknpc4ww3FKdQ+vTEUAqQtG3/KmFgFfMoRaX8MXFhJ/mOnjrNUvh6hImmr2vJzvUzZ6GNfbsUxGXXLXAukAkyFHmxNGp/B61WxoUrbkzBMr6dls3d+z6y7oRR4i8FQq/oIYCPECIxk83Dhw//xzF4FjzfbvvfCH/88QfLli3jnXfeYcqUKVSuXJmJEyeSlVW03mVGRgaTJk2icuXKTJkyhfbt27N06VJOnjyZ/5lbt27xww8/0KBBA6ZNm0aDBg2YOXMmt2/f/l+9dq9PoEp5FT8ty2P1FittWhjyDyk3bnvoMSSNfiMyKFdGRXCwQO+uBr4abqJbxyAW/xjB8Z3xrN9mR6eR0b1TEFO/Cadnp2CsdmhUX8vpPSU4sCmBa0dLYAqW8fMvZnJyfWRm+1mzxcrrbROl6ukkydE8PExO21ZGDmyMJzhIRlSEnArlVLRqqudhoofTF5y82TWZNt1TaNE5mSVrzOTk+omNVjJ+dBgyuUBSiofEZD8hIUVrHhWF69cu8Ho9T7E/f72eluu3nv7cZJJx90Hxn79+20NEmJwFK8x0aS8la38YF4FG5Wbs172p8UIzJsw1kJ4lmdV8PiSUJT9E07NTMCPGZhMRJmfNFit+v8iBow6WrbNw5bqb5NTitR89HpGHiQFOXXmFUaMnP/O9/x2mECMTv3zKNurwluRkFwgUTn6IosjiVWbUaoHug1P54pOQAolPkBKXG36OIT5GweihoQQZBO4/8nHinItK5VQFEp9P8G5rI14fBcbY7ZYMrYYPDEGlEnivjZGScQpeb5PExu1W/jzvYs7iPF5vm0SrJpKw/rAxmdidAc6e3ovF8uyLPEjVvaSkZJo31DF6QjZ+v8jW32z0HZbBjl9i+WxQKHVqaXi7uYEDm+J5sbqa73/KK/Jvbdpho2mDopM5bd/U4TWlcFt/jDat5VT/m6OsQiG1+RsNkrzBb2vi2LYilu0r4+jW0cjG7VYcDpH9R4pmF1y4IrmFy+UyPng3iN27Nj7XODwv/l3jYWbGQ0QRvvwklBnzc5m7xIzBIOeVl9TsO+Jg0w47aoXAjdse5i83U7m8iunfhjOwVwilSypQq2S8/rKOj3qFUO9FLfpIKxtXhhVir1Qsp2LMiDCmzsll1sI8ZEofDqeP5estTJ+Xx7YVsWxaEovTKdKyczK9hqbRtnsyr7dNpHIFJeNGhVOjsoYenYLo+GEqi2ZEMaSPiVIJSsqUVDJyUChLZ0Vz9JSTb4aHcOSkE0ve8+n4NGveiUWrn7ZFvtlUx4ZtxbdJbthmo1VTHVa7n1sh+wl97QyCTKRL/3QG9gwu1vSuf3cTG7bZ6PauEYtVMrxYvt7Cpp1Wbt8rHF9v3/Owe3cAE4Vbirx4MBilmDRxVg79u5sAcLmgX7/Bz3X/T1C6dALjR0Xw3edhdBmQxp37T6/JYvUzekIm8TFKlq01M31eDnlmPwtW5HLsTyetmugLsbF/3W2jS3sp3qVn+hBFqFBWye9/OOg1NI023VPoNTSN3/9wMHpICGkZ/iLj7hN4PPBiDQ0f9w1hz7o4NFo5N+54+f6nXFLS/NLhunMy2/Y8ZVnJZBAIFL+OFPk9bidbd9vo8JaeVRsteItIhHu9oqR52rpgkjkiXFEgcZ6e6ScmUkHJeAWffZfJvYdeGr2qZdiAEFo2MdCuRwo79hVmhanVAq7HCfmkFC+DRmVw76GXoydd7F0fx5efhtL4VR0d3jZyeEsCb7+hp2G7JIKMMsZ+Fkb/7sHsPminU790unY00qC+moePkp5rHJ4X/66x8Pz584SaZPkJu3OXXDSqX/T6BVIr2ZmLLkAq4ng8It2HpPFRTxOrNtoIya6KmWyiVRGEv3yNLdsUnDkSxsK5Bj4a7qZ0WXhwVyDEpCA6QsGUryPyWeLnLrto+ErR3y2TCbRsouP7sREsmhnN/t+Ldy7etseOwykil7ueaywiIyMJi3yJJastfNQrmPY9U7l118N7bYxUr6rm5VaPWLbWXOB3unYI4vcTjvx48cpLGvb9w7Vt3mWjWQMtU78OLyCL0ralnoGfZbB4lRmnU9LwE8Xi44HVFkCjljGkj4kadV0kxhwkU3lf0h8kjaTwYxD9iO/Hh9CsgYfTp08/8zgc+X0PVpuUIFAoBJo30uPxirRtaeTc/pLUrKqmTElpH16ceWX1ympeqqFhyBcZjBgQwpip2YXuJxAQ+XJSNs0a6PhiYmGdZq9X5MSfLjYsii1grKlSCYwfFY7FGqBaJRUHNsYza3wkk74M5+CmeEZ8JBVcPB7p+2bOz5U0O3MClC5d/pnH4dbNCwztZ8r//1ZN9GzbY8fpLJw8CQREZszPLcTmBIm1/s3UbBrW17J1t0Ts+CdoNFLBOyD6uab8A2Ooh6s3vFy86sZi9XP8TycdP0zlUYqHvMjLZJQ6yOtd75NQxsOpc24atE1kyWozm3ZY+eizdL6Zkk3LJjqGfJlJZrqAWiXj8oXLzzwO/wr+XeOhzRFAZZMS5B7RzUPxFl63Aq9bRqrxEsoXT1Kt3XXqvBxg0+YA7pRotIm1sFn+WWDY5ZL0zwFWrLWxcb1IvLsaVXiJOEqTrXhEtuIRWgyc5TA+vJQUKhT6OxpBh16t4oVqxXefNXhdQabiIVXr2Ckdp0UmqgjyRRHwP3tqJj4+HrfgJIhQHnGLCGs1hLMNGTMohHad8/j2Oxc8qETAJ0dAIDpWpEUTLd06GpnyYw59h2Xw+stFF7IAxowMJRBR9JosE2QILgMZWYX1PFLSA3z9aShL1uSRk+vH45WKJgG1A49YtFlsNmnoMOATvSj0MlT/1G70N+j1elRK6Wyr18k4dc7FN1Oz6d0lCJkMPu0fQtlSKjzeAF3aGxk/KoxQk5w339Dz25pY5k6OZOPiWOYsziM7p+D9mC1+mnZIJixURuUKKlq31GEKkhVZeAQoEa/EbJWkP/6OxGQvp865eP1lqVj98y9m/P7i1w9RFLHY/I/b2f9n+Hw+PLiJTRDZu9PI2p+j6NvNxK9rQ0mNPoZFfCo87BadXOMMIUQAItogNxXKKpEhL+ATUBQCYoCr/EkmqZT21iDkTiO+GaamdpMUmrZP5fiKyiRkvVbk3/Hb9ISHyTm6LZ4RA0Po0zWYZT9GM2dyOKLGTkCUxt8rerjKaUpTmXjKICB7bs+U4vAfm/zcsWMHTZo0oWnTpvmVrPDwcPbu3Vvk5/fu3Ut4eDg9e/YkPj6epk2b0rhxY7Zv357/mZ07d1KjRg3at29PXFwc7du3p1q1auzcufN/9dqjYypQtbKK3Fw/PyzIo1sH6WB26Zqbj7/K4NuRYez4JY61C2K4cqQkoSEy2vZIwe+XFvqoCAXzJkfSpIGOdq0MREcqqFVNzfLZ0bRorGfiLGnyy2QyvhoWxrttjHi90P3dIE6edeD3w3ttCie/VCqB7z4P5+JVN83eSyImUsGOVXE4nZBnDuDxBECEUJOc4ztK8MO4SMqXUdG2pYEhX2RicwY/l8GH3mAiM6v4hSorx0+Q8ekU/rS/iXEzcor8bG6etBExBcm4fttDx7f1HDvlpP+IDORyiAjJQu3fAaLAoF4m1i6M4dW6WiqVV9GnazBbl8eSmOJj1sIcajV5xB+nnRj1Amcvu7l0zc2jpKLZKut+tdP2nY/4esyMZ6bvF4W0lHtUr/x0ETXoZXRpb6T/yAzyzE8DtdUWYMgXmaRn+fF4REJMimKrT6EhUgV03mIzH7wbxOEt8bRvZWBgb1Ox19G5nYFfdz+t3P2wMA+tRlZAtP3jviF8PjiEHxbk0m94OnI5HP01nk8HhNCmhYF1C2P4pJ+J8qXlLF266LnGYfrUr2jymoKQEDkVyyl5tXUiY6ZmM/mr8CLd7EcMDGH7Xlv+5voJ7j/ysnmXjTebFt027HAGsMiy+fxrqQ3i0vXCi3VIiIx1v1qxWAsulF9OzObSdQ+Ht8YzdU4uZy4UPNhdu+mm28A0vhgqsYBLlVCSkZH4XOPwvPh3jYc+v5cKpTVMnZNL2VJKDm6KZ1j/EK7d8rJ1WSx/7i7BxiWx/LYmjtAQGWcuSW7esxbmcu6Sm8gIOR3eNvBmUx2tmxsokaCgXOmiN1Svv6xh9yEHFpsftQbC41zMnJ/Lx32DUatlyOUCQ/tJCa3pYyJYPT+GV2pr2LbbzpcTsxjYM5iEWCXvvGko0nCpUnkV1SqpuX3fR6hJTm5u7nONxauvvsb2vS7+PC/NpyoV1djsUiHm7zh2yklSqo/0TD+lSyq4fzWCnt01ZGVL+r7FGUKBxGxKTvNRoayKIIPA4RNO1syPZd2CGPqPTGfSrBxu3fVw666HKbNzaNUpjai0VxAEgYDoJ0v5kIywc2QEXSYn+AZvNFHQY0g6L9fWUKuaGrsjQGqGnDJlyjzX/T+B1ZJJ5QoqXnlJy7RvwunUL5XXWifSpnsKXQemUaeWlnlTItm6PJaL1zw0fy+JWT+bCTPJiY8tHCNcbjF/E/sg0UfVCioGj87kt4MOxn0exrYVsXz3WRg799uZNi8PENlzqGj2gtsd4O4DL6USHssn+CWNw20rY5k/LYr+3YMZMyKMnaviWP+rjT2H7Fy86kavE4o1byoOySlJaDUCY7/PYWDPYLoNSiuwDj1K8tJtUBoDephwOkVWb7awbJ2FW3el5M+TZOn1W1JRUPtYUkKlEjiwKZ43mxqoVklNj05B7FwVx9I1Fq7cKBgH9x62k5jqo9KrD2jVJZmd+2yoFDDq45AizQWGDwwhPFTOO2/qiY5UUKm8ivGjw+nfPZi9h+00rK/FoH8+46fnxb9rLNTr9Xj/cpbSaWX5WqpFwWzxo3z8CFast3DrnoehfU3ExSiYvchMqDcBM9moSyaxc304SSk+WnROZvNOGwq5jAavKnCLXl6sruKb4c/XsSKXCwQCEButQK+XcfBo4fclJ9fP0jUWGtTXYjY/X+IfwO2FjEw/m3faOLg5npGDQmnRWM9ng0L5Y2cCqzdbWb1ZKq7m5vmZNjeXXavj+OizDBauNKNWCYSaZOzaXzipn5PrZ+IPuSSl+Pnw0wza90zh9ON1fNk6C0P7mpDJ4b2+qdx9IDlFFwWrLUCu2U94mJyObxupUVVJzZd8NO15nzKtz1L9navEVcyjTh0Z77xl/MeiSlGQCVZ+3W0vkKxcu8WKUgmtuiRz/Zabo6ecRRatnuDmHQ8373n4dEAIvd4P5t5DD626pLD3sJ17D73s3G+nbY8U6r2oYdJXEdy+5ymUHNj7u4O2rQzFyvx8+WkYpRKUBX4uCALvdwii8Ws6ugxIpU33FBxOEas9gMfj58D+7UX+raLgcOQRGyVN9qQUL5Nn56BQwNsfpBS495Q0H70/SadX5yB27LMzcmwml6+7SUnzsWazhZffTMTlCvDd9By++jQMpVLSkC8KbneAjGwP6aFnySxzkGovW9myPJqTp/y065ZBn2Hp7Dnk4PuxEfwwPpwmTQVKV/CTmevB6YK3muq4fUnNt5PMzFmcx807HmQyqZskL0OB360kKVnE6/0Hodj/Bfy7xkOnK4DT5yFLTOUKp9BhoDw1KO+rjSo3gcvnVOzcFuDcr2WwpBnQoCVWKImYF1osSSY904deJ3DtlpfL1918962fEhmNCBVjUAoqDEIwFf11ifVWwo4FmcpFSYo2J/KJXqy5cl55I4t6jTMZPCKXh4kFz4m373op/0o6a5eEERsnUo7qOAJOPL6iuziKQsmSJVHIBbJJx4mD6+I5RAJEu6pQIbcpem84ycI9qlCHmkJ9FOYoTl9wkZQiGfQMGxBC5SJ045+gTEklPvnT+BYQA/hFX37MCeAvpGfr84kcPu5gQA8TBzbF89sBOy80fcRLzRLJtXi4zEl8YsGxcIg20oIuIo9N5BqniYgpPmlcFGJiYvB6oW93iXzy3ffZrJwTxcwFeXw2KIRJP+ZSq5qapq/rGDQqg3f7pGIKlhVogw8NkTPjuwje7ZPK2OnZnDondRPUfzuRCaPD2Ls+nqF9Qxg7MozIiH9ODgYZZTR9N5lfNlqwOwJYrH5+/sVMjyHp/DQ1ErMlwKhxmWRl+6leSc35y0UXAA8cdeB0Ft9B+HdkZGQQFASzppgKdCTUqqZmz7ZgKr9zkfOaPaSXOIhY6ziaYAcJQjlStdcpXwG0Womo6RWLfkdCiSSDJO5xlQjiKC9URycY0Qp6Sjpfonz6m9hy1MgFWbHXbJanM/HL8EI/r1lVw8CBCq6qjnFZPPU48VmJYCEMuaBAgYrY2NhnGof/Cf+Rbe8+n4979+7Rrl27Av9eo0YNbt68WeTv3L59u5COQK1atTh06FC+7sStW7d46623CnymZs2a7Nq1q9hr8Xq9BdypBEFAq9Xm/3dRqFa9JlNnnCDSXRFf3K38avvXU7JZNTe6QKJJLhfo09VEUoqfV95KZOuyOGKjFTSsr2Xq3IKHa59PpHVzHe/2TcXtDsl3eRvUK5gzF1wM6m2i7ouaf2QT1X1BjVwmsGlJLPEx0ou18PsoAgGR7fts7Nhj5/uxBRlATleA0xfc1K5d+plfYIA33mjO4AHT6P1+0S/+jz/nUaqEArc7gFotIyFWycUrblp3S2ZoXxNNG0hOfbfveeg7PB2LNcBLtTS818ZAvxGZhIfKGT00lJLxUnvY9z/lkpGWRY9OJQt9l9Ego30rA+u2Wjm4KS7/mXR4G9q30tO2RwpblsUWMEQ5cNTFyi0RLPh54HPdd1EQBAVutzP/mQUCIhXLqUhO9dJlQBout8Q+SE2XtN2mj4mgRWM9ew47ijRF+ut9NWmgpcNjoWWnS8RYTDXryecdzgB3H3iYMieXQ8cc6HUybt31FNBYat3CwM79dl6rp6VbEaY//bubWL/NRkryvWceG5/Px6kTe/h9SxgdPkzjq09DiY9RYLMHaNaw6PYmQRCoWUVN14GpjBwUilolsHOfnYPHHESEyYts3wJYu9XK7MlhLF1joXJ5Fcf/dJFn9mMKlmN3BHi7azJZOX4eJebx/U+5BBnl/DAuHLdHJCPbx6IZko7o6p+i+XZ6Dt9OzyY2SsHFa26s1gAxMXJio6X3+NhJJyFhz/duPA/+neNh/fqNOHXsF27cE7lwsAQKhcBXk7NY9mN0AfamXC7Qo1Mwj5J9XL3hQSaX2JzDPwph5z47qzdb+f7b8CJlDv56LWVKKvh1RRxTZuewfpuV8mVUNHm14NySyYR8U4jXX9Zy9JQTpVKg9yfp5OT6mT+teKHzVk11HDvlxGCQkZ2d/VzPXBAEKlWqxdQ5FwkyymjZRE+DV7QM+yaThFgFfboFI5PBtt02klIlduInX2dhChLY97udO/e8VCqvQi4XOHXOVaQRGMCFKy5u3PEQFaGgZVM9N+94OXrKSdPXdezfEM/uQw66DEilfh0NzRroadPMyOH1D9E4IzDHn2VAHx1vNFKTk+fh+59y+X6+j3lTIqldQ4MoigwalYHPL+Py5UvUqFHzme//CXw+Mb818/4jL4EA/L41vtC7LAgC08eEM+SLTFbNi2b6vBwWLLfw4fumAp97ubaG/Ucc1K6pITxU9lgLUM+nf5E4SYhTMvWbCKbPy+GYHCb8kEuNKpoCc9DvFxnyRSYDewXnP9dFq8x8NSy0kFGWUimwcHokHXpLB/4Xqqs5cNT5XPPB43bRt1swc5ZYuHzdwwvV1fQdkY7VKrkNu1wBpn8bwf4jDlZvttC2pQGDXmD6vFyS03yUildw/rKLXkPTiQiT0/qDZG7d9bL6p5hC36VSCUz8IryAmYrDEWD0hGxaNdZhtYk8SPISFSHn0HEnPxShjfvkmTR8Rcu5y+4COtlvNNAx6ccc7I4ApiAZNpvtuQqlz4p/51hYvXp1fD6Rk2edvFxbS4e3Dfyy0cI3w8O4/Lg4V72yOn+9n73IQvJ9JSNGOwjg5713VUyfl0twkByTVotMkCFXexg2RM/Fq25mLsxjy1JJC9fnE1mwzMrR32HTevj9oJWO73j4bKiRIKOcapXUnDzrKlLrXBRFzl508d1nUqvcrPERvNcnlY07bHzU04RBL2PvYTvrttqYOS4CsyXAkROO55r7breb40d3IhPgpymR7D/q4GGil+hIBW821aFWy1j2YzQtOifx/jtBLF9nYVBvE+XLqNjxSyybdtoY8FkGLleAyT/msmmHjYG9TBgNMnbstbNhu5U1C6LzddWzsv30+iSNNs31JCb5aPK6jqoV1fTqHExSipcu/dPYtFRFbl6ASdNtXL0WQETE4XHz3VdP9z9fDQvjzn0P/UdkoNMK1C6vITNPxnefSxq4O/aLzF9UWF+w+HGQIZNJmrk/TojA5RJJSfNhNMj4dXksKpXAuO8zmfBDLi2bFJb/8flElqyxYLH4WTormiVrzKSm+5k1PoLfTzj57YCDkvEKlsyMyj93tG2pZ98RB53bPX0/9xws3vACoHQJBRnZRSfxBvc20WtoKusXxbJ0jYVff7MRFS7/R8mgv6Nc+VocPbmN81fc7Nhn55N+JoZ8aOLgMQcfDErD65MSNaIIsydG8mpdLb26BHH6gpvl6yz5mnNqFRzakkDj9sm8/44Rnx/mLjUz/KPCHWtT5+Tiyw6hTmsz77TRsX6bjUtXvYQ7yuOPvcv6n2Mffy6HO/e9fDY4hHKlVVhtARaszOP7+XnowgRkKaXIdcvxBWWS+UjkzrFwXH4vgiGTzAyRqFj/f/ze8F85J0eEK8k2J5HnM1OL1/KlJFSoqUAN0sVE7nqvYsdCaSqhF6T30JhZhQ/6n2Tv5sgCzD23O0Dvoel8PTyUDdtsvNs9m2jzq0V+f5xYhkzNHeJL+TEn3SPIVlDH0iHauM5Z4h2VCLsTh4DA6RvZtNh3mWlT1MgUsGKdhZt3PZQpqWTjDiupGV5cujR8Di9+t/u5nrlSLaeary45ZPCAG1xUHkaGDIUqgNsboLqnARpBGs/gnEoM+Pg4derBmBFhiCIcPFZ08Qbg9j0v+JTYRSv3uY4XDwoUeHATKkYhCjZC/mJY53QGGDQ6gz7dglEoBI6fdHPprBJlaln0ogkFVpK5z3mOYRRNqNFikWdQvbaHUz9JLPE3u6RiNkvmUM/KeLRYLGjUAgqZjNMXXLxYXcPl69Ked/LsXH7fGp9PkBkzAt7qmlxImxegRhU1+zbE8dHIDH5emQdA367BvPIXiTmtVobTJWKzB4pkfz5K8qLVyFi3MIbW3ZKZPDuHuGgFD5N8hJhkfPp1Bk6XdF6PipAz/KNQug5MpXolNTaHiEwGWo2MJq9p+GmZBe3jXPizzImQkBCCg6FZw8Jrc8kEJUvmhtL7kzQmjA7G4QzQoU2Au8JlQhMsaDUyunfUMGakiiTvXUpTWPrCSAjXhJMoRS3lhOqFfi4TZJTx1yRJfRWTO6LQNbtFJwRnU7tG0UnMD7sGsXJjEtXL+zh5QkRIlf5dSraLqFSq/5V4+B+Z/LRYLAQCgUK6OcHBweTl5RX5O3l5eUV+3u/3Y7VaCQkJIS8vD5PJVOAzJpOp2L8JsGXLFjZufNrSWrp0aaZMmUJEROEWwSe4eSWRBPsL+ILT8MukzYzHKxIZLi+Q+Pwrhnxo4vwVF70/SWfX6lhkMoEn8hCJyV7Gz8whMUViHOWZRT75OpPp30ag10kmFE8YBUqF5PZaHPx+8AdEIsMKXodMJtC2hZHFqyxkZPmIfHydoihy6LgTnVZAqZCqM8+DZi178u30ZYwZrizQprlphxWnK/D40JZCWKgco17G9LERaNQC6361Mnh0JgaDDLtdpGS8nKtHSqJWy5gxP5dXXtIUEL9/obqGlXOj6Tc8gwNHHTQtYiN3/LSTVT9F5yc+n6BmVQ2zxkfwRsdkSsQpKREv50GiF5dbTeVqtUhISHgu+n5RaNOuBxt3fE/XDlp27rcza2EuL9fWEhMlJy5GwZETDmZPCmfJaisXr7pxukS+npxFVraPoycdvP5y0RvTsxdd7Fz1NAjVfVHDgaNSIqAobNllY91WK8vXWYiLUbBvfRw5eQGmzcvl5+8LajSlZ/qLZBA/wRsNdGQ54555TmRmZhIXHUCnk7N2QTQjx2aRlVO46vh3yFBw8pSDLpdSUKlk/DAuglEfh/D5uCxWrLfQ/b2CydnTFyR23VefhtLkNR3v9kklKkLOu31SmfZNOIO+yEAuCMREK/C4RYI1MrKyA7TploJCKbDjl6fGJhHhCuZOjsTlCpCTF2Ds99n88aeTio/1HnNy/WzdbWP1ulnP/W48K/6d42GPnh+xYvlSBvSUNlKp6T60GlmRpgsgxcG+wzNYOzeGh4lePvw0nZVzo/l1t42VGyykZ/oIBMQiW74djgCPyfN8PiSU3w7Y0eskN+2/u1k/QXqmn0/6mRjUOwS/X2THPjtfTMxm6ayiGaYul4jZ6ic2Sk6WxfXcz/yrb2by1cgmjB8VyrJ1Zk6ddREfqyDP4mfIFxko5CIKhYxmjXQ0b6CnehUVPh98PSWLpBQfNaqouHTNw407Hj7tH1Jo4+b3iyxYYSFIL+PwcQeDPpQSyk/WBJlMcqG1OwIcPOrkyAkXDmcAb5AZffQtTvwWX0CD89W6WlZssLBghZlmDbz8sDAXmUzg12WRDBs7gHGTNvDSS3WeawyUagMrN2QwoIeJOUvN1KiiLraIERWhwOWW3E9HDw3jyg0Pew/bCyR+mzfS8f1PuXTrGETZUiqSU30M7FW05t7g3iYWrDATGS7wXr8UalRW88pLWu499LJjn43eXYJp2/LpQeDISScjBxUt9aLTydDpZLRurmXlRiter/y55oNSoSDPLFK1goqfZ0Sx97CD2CgFt+55uHPfi88nY8gXmXw+OISp3zx9vzq+beTMRSddP5Ic3kcOCqVzOyNZOX5Gj88qlr1VsZxkppiZ5ePQcQfjZuQw7ZswZi2yMPrjUBo8boNu0z2FfzqvyOUC/iLyIK2a6Ni224bdESAmJub/L8nPf+dYGBMTQ3qmT4pvC6J55SU1I8ZmcuSkM98pdfSELJo30nHmjI8H13SUEisTTBhe3BxYd5uEGtn8OCGU5q0ktqNG76d2LRVjpmWzYFpkfuKzTecsUs+WItxVmkhBjpgqsmd+Kr/tvcL+beF81COYAZ9lsGFRTCHG8pzFZlr+RV5Cr5MxemgIMxbksnSNBZ9f5OXaGn5bE4taLeOP007kMtlzzf3ffvuNUvECiSkivYam8+YbeiqXV3HvoYc3OiYjV0BwkBy/H76elMmNu176fiA9Q7VaYvu829qIUimwapOFyT/mcPl6Bi4XvFhTxe9bEwoUjcPD5KycE02dFo9wewKkpvnytc/jY5UsmB5Jq06ppN/XU8L5AqGCCVEUEUmj36CL5OQGaNFIz50HXn5alsfbzaTiyrFTThJTfMREKVi+zkKtF1tRsWLRTLIiIdMRbJCj0wq80PQRZUoq+LivKV/veNMOK1t+c9ClvZFPv85i3KgwjAbpeT3Rq/58SAjjvpfkQTbtsFGlooqSCUpGvli0rIFGI2PRKjMxkXIcTpH126xkZfu5csOdr5v8d1y65qZ0Md0G0ZFycvICvNklmQpllcREyXnwyMf8nh8985zo0eNDKpb/lEb1tWxZGpN/OH7nLSPvvGVk2twcFq3KQ6+TU7+OtLcVBIG6L2io+4L0/253gE07bYBA+bLSeaPHe0Y+/jKTkWMzGfKhiRLxShKTvUyclcOBPTLKuuqxY9deFGo/Xw8Lpc17uRgdVcjx3nhcqHDxINHHwr/sjY0GGSM+CqVmFTVL11q4ez+Rh3flaNMiQRbAIiSjUcvwZugQBDvhoeH/8XvDf+WcrJSDXxWglLtyIQ1dgCghgUTuECwLQut/Oi8NQjB5V17ghSYn6dbRQPUqai5dc7NuqxW3WyQ2SkHblnpWr7ZQUii6a04QBOIM4axe4GfvYTs/z/qTuNx6+T+/yXmqUgeN8PTcZSKcoIwG9B14gB49BeZOjiQ8TDLoXLLGjNUm4otIRHyoIzxc+VzP3BBs5JH9NrLQTEpFOlk5L4rqldWIokiV2tkY0p7eh1bQ47tTh999x5g/TYphN+54yMn1F5D3eIKxky0kZflJ5zyVeRGdII2lKIokc4/UPB+VX31ATJSCcqWVJKb4GdLHxFtv6PnjtJOvvggQn91EekaCxBwME6O5wXmCMOHBzbtdfcye8pc9Shs96ze7uHLlEi1atHqmMcjLyyPEpGDXfgdffhLKqXMuHiR6uf/Iyw/jIgp0Bmbn+ElN9xEdWTQZQi4XaPSaFP+27bHTo1NRBJ5gRk/I4scJBRN8Xq9I32GZDB9oyu9uOXHWRU5egPZvGhjW34TVLskRXbnhlroMZmYRGa5g4pfh+b4lGVk+Pv06k7KlFNy+6yU8PPyZ8gjR0dFoNP+cKA0yyHE4A8xaYCbZZadUFRk1q6l4mOSj3ksqoirkcP+qh4fiLeIpg1xQ4BN93OUKWaQiiHKCKL4bJFyIJjfoIkn+E4Tl1EAnSMZOZlkGycaLvPdO8Z1nOq3Eti9TRuCzoUa69z+H4/rLOHHgx0f58uX/V+Lhf2Ty8wmKevj/NCH+/rMntO5/+p3/qTrZvn173n777ULfkZmZic9XuNXH6XRy5ewVdDoVpWtncPWOyPiZ2XR/L6jYzQNIhgyiKPB6PTX7fndQoayK8FA5icleeg1NZ+a4iPy2aVEU2XXAznt9U9m4KAazNYDR8EQcXsXp8+5iEwTb9tgID5XnbwxFUeTUORf7jzi4dc/Lw0SpCm4KltqyT19wSZvSB17iEsqQmppa7D0Uha7d+rNyJTTqsJQXqlqICJPxx2kXNauqWfajJGpfp5aGLyZmsWb+0xfi1bpa7j7w0KJ9FgpzaTK095DJBAIBkd0H7exeW9h5VxAExn4WSteBadjsAapXVuebGfn9Ae4/9BYrbN/gFR1lSirYvDQaq00kLEQao627LjKg33tMmPTTc93339GseWt6fjAXt9vMgWMOdvwSV2Bzfv+Rl3Y9Uni3tYGLVz3cf+SlY2sjzRrqmb88j+XrrcybHFngd46cdGCxBggNkcKAyxWgeiUV38/L5YN3g4iJKhgeklMlZ7bO7Q3sP+LkwEaJbVWqBJSKdzDsm0xGfxxCRLhC0imx+v/xECwGoGbN2s88JxwOB1k5UhImOEjOpC/DGT4mE0EG+484imSyiaLI4d99eF0q9EFuosLlnDrrokVjPZO/CmfAZxksWW2mZ+cgdDoZG7ZZuX7bw+wJkki54bG7aUamn3lTIhk8OgO/DxRq+KRfCK2aSOxiv19k43YrX0zMpkLZwnPk7kMvPy0zc/WGB6VC4OQZF7v225g+Lw+1OpzY2Nh/HAeFQvGPG8Fnwb9jPPx++nd4XTJiHm9S0jJ8lC5RfBw0BctxP5Y4KJmgZNyoMH5clMe4z8No0C4Rj0dkzRYrXTsU3swsWGEukKx/v0MQdx94WLjSzJgRhR2onwig71otxRK5XKBtSwMv1dTQb0Q6O1fF4feLnLnoxukKUKOymvXbrNx/5KVrByNb9uqfOx4mJCSQnqOn44cpvFRLw4ZFT51o7z308sGgVOyOADJB4P4jL7sO2EnP8jPlq3Cmzc3lwFE7ZUqqUChFOvVLZdKX4dSoIq0L9x95+XJSFj06BUmVa62MHXsd2B2BfAbUyg1mfliYx8xxETRroMfu+P+x957xUZVd9//3TG/pvdE7AiJILyJVOkiXLh3pSBEEBBQEBEE6SBdpKoiCgIIIKhY60mtITyYzk+ntnP+LkUBM4gP3c//+n+cu6x1MMpm5zjn72tfea68lsvNzK5t35aHTFj263b97MOu3WShTQolaJWPC8FDGzcxhy/IYhk4dwcbNXz3TGnhcZr48YqdaZRVIUgETqKLwpBbmjPHhdB6YztrF0Kxh4NlNTg0wpToPTGNo32AS45X5DPu/QqMJaF673CIxkQr0OgGHU6RhHQ1tmumYudBIm5f1+fuGXC4Uq60KULqEkgZ1tHyw1kxQcPQz3Q/lypfn0Hc3qVJBhUEvo0ZVFas3m5k2NjwgOp8rMmRiJoP7FC7k1q6hpUenIES/RL/ugWdBJgN7ERp5T8JsEZn2rpHaNdTUqqHh1/Me+vcIzi98AtT7s4H2SKf8r/jhjJOxQ0ML/b/TJZGS7gMEbDYbNlvRztP/qbFQkiQMejkHtsTRoV8aKpVAv+7BTBgemv+7kiSxcIWJUz97eUFqnl8UUKKilPsFTBce0rrLVbRZAca1yh3KrbsePB4pX6bg4x020s+VINpdLt+oQBAEwsV4zLdVjJ50iZ0fRzBtTDjt+6bRrb2BJvW1ZGT62LbXSlyMnPffjizw2T9cb6Z2DQ0tm+o4fzkwTudyS6jVsGNfHhKaZ7r3z549S0gQOMMUfLkt/omGtJ5h/UIZOC6DYX1DqFdLw679Vr44bCc908ede37mLbRhylYAAmhttGqh5uyxkqhUAl0GprHqL3nSI4SGyGlUR8vLjbWs3GShxRP3d0yUArtRS2Vn0/w1FwSBSOII8oTx5lvHWVnOTM3nNMyZHDCNmjYvh98vunjj9RA6vJbO9TsS35+a90zrIBMk7j7wMKBHELFRQez8wpZf+JQkifnLcnnnzQg6tjFw8KiN10ZlIJMFmlwatQyTxU/DF7X4fBKLVpl4vU8IFqufb044CpiYPYnd+60YtAIjp2QxYkAIsyZFUDJRQeueqYwdUtiATpIk3vswl+2rij6w/nzWSbf2QZQvo2TJ6lxWLYxm4LgsYmNjn3otMjIy0KgF5k+LKPKZmzgijGMnHSTEyjn6vYPWzQrHpvXbA/u/Ri3ky0kIgsCKd6P48VcXc5YYMZpEIkJlnDjtonTWK8gEGQatAoVcol3vdJKSVGRqT6OVSez83Mq3Pzh4763CuQNAy6Z6Plxv5rNNsQwYk8ErLSzk5op4vUp2bBUoLVXFjhmnx/Fvnxs+aywEcLpAp1YQbC2+CJOgj6Bh1zt8f+IWhrTnCRGj8EoeZJKC58rqaFxfS3KqjwYvauj0io4uPfNo1clEfEkPUREqJFvxn9mPD41GzrhhoZy/mMP1z3MRBR+WkJtoLTo0FCacyAQ5ce7KhIfcy8/bDHoZY4eEkRCrYMZ7Rry4qFS5+lPf+2azGb9TjqrkXUqVkrNlRTyx0QqycnwsXWnFmC3wpMWwJElYycPjFvKnJt97K6Cfvnx+FJX+HIG3O0Teed/CldPhKMmjGnULmeUkUhalwsmst8zcuuflp99c+eQrgDnv2okxNsiPiXmybPKir1C+okTnKBm/Xf4DY5ZImxYFr+GAnsHsP+Bjx/a1VK/+/FOtg9/vx+8XyM71UaOqmg3b82jZVI/JLOablmVk+Vi2zsSREw5kAvx81kXrYiagfjvvZmCvYLbtsRISXDgf7NDKQGq6j2ZdUxnRP4TyZZRcuOzlo3VWIiKF/PNoWIicPevjqFFVzZETdlp0T6FyBXWA8d4rmPNX3Mxflsvw3sEFDJujIxXsWB1Lp/5p2J0SRmNhreXiEPAa8RYpbyVJEldvuvnqqJ3Tv7rYsiqSZg115Jr9rN5ioX3fNL7+JJ53Ftg4cfIev9ru4JckBARKUJ4XeRkHeaSTXOzffxQPtu+UM3/RryQ/AASRRg0VHDvh48L54ou4P5xx0qmNgXq1tUyYlcPgAXo+WnKRlBwnXjzcvXuXiIiiY+qzxMJ/y+JncHAwMpmsUJfp71wUi+pK5eXlIZfL8x1pi/qZ/8mZUalUolQWfVgvSiQ9LS0NmUNFXtBdbC4/574tyfxlRjbttOAonplOeqaPkCAZndsaeG1UBlq1wNK5UcxebGTlguj8gAaBoNWuhQGzRWTTp3mkpPsY+GdnQy4XGNwnmDFvZbFyQTReL7jcAWOXlDQfb71rZPOKQBczx+jn9YmZVCoXcMpt1hC+OCTnXrKXpe9EsnW3lROnnUiIeLwi9eq3+Vth+OLQt+8w0lLuU7nkYZ6rqGLC8LACh+wXqmuICJeTklawOFm2lIrXB+lJtzTmhRdG8eqQBbwxyE+JRGWRB9Id+/LYtiePRnW1ZBv9vPthLnlWkRXvRrF5l+UpxM9l6HUyDPrH7925rZpPD1wkPT2d2NjYZ/7uj6DVaqlSrSHvrfiEi8dLFkrOS5dQ8tb4MGYvyuXUgcQCDOEm9bXsPmBl7Iws1i6OwekU2bY3jyWrTOh0AveTAyPsKek+EuMUiFLA1GXC8FC6tjMgSYEx8GXrzLR+Scf+w3benR5ZgG01Y0I4x07aGT09m8wsHxIBzbED39jyR+r/iiM/CGwcVP+p7wmtVotCHU9yiosSiUrCQmWkZviY8kYoE2eaOP21ppBo99LVVmQ58WjUKQgCnPgikXavpdKyRwr9ugVx+66XtYujOX/Fg8slsWBGJBFhcvqMzCAmSk6VimqiI2X0fTWI8mUCbttajcDbkyJ4udHj5EYuF+jZOZhte63cS/blFz8APvksjy+P2Jk1KZyqFdX4fBKff21j4qwcrHaRrw9/9Q89F0+Lf+V4+PtPl9BpZRz53sGYIWEkxCm4da94/bIcox+t5vF9Wa+Whrkf5KJQCIQFy1m9KIpJs3PINYkM7BVMkEGGMdfP6i1mHqb6Coysh4fJ+OO6yHc/OGndTFfA6VySJOYsNpJnFdH8JS4kxCkoW1LJvKVGTp1x0uBFLUEGGYtWmrh118OqhVHMW2qibae2z3TdJUli0cIZhBg8qCMUbF4eUyAxL1NSybE9idRv/5BxQwMjnhDYG/q/kcGCGZEc+8FKdo4PvySgkMOINzPRaWVotQIRYXImjQijVg0Ncz8wotGI2OwiKpWA1SYGHEF/dFKnphqlQoZcHmhCjBwYSuN6WoZPzuSzr21Fsr07tNJTv7aWDq31rN5soU0zHWfOuQgx5JKZmUl0dPFSAYUhZ9OyGGYtNmLMDZiJFMda+P2CiyoVH+99pUsoqVReycRZOURHylGrBFLSfaxdHEONKir2fGnFZP57jTWZIFCvlqYAm/IRNi6LYeq8HHavDxz0Q4IE7j7wFogHjyBJEuevuGnWUIvXJ6GQe3A6nWg0T6f3NWTYVNauGMLpX5xIksSEWTlsWRGTvwce+8FB13ZFM7EABvUKoevANGpWt9KtfRDRkXJu3PbmH4iehChK/HHDw4s1NaxcELhWf9zI4viPDqaP++vBJYgug9KpV0ubzzJ7hK2786hdQ12oSC5JEj/+6iQ2WkFquhebzYZeX/Sh5H+Df+VY+ODBA2rV0FKmVEC6okoFFROfkGaAQG43fVw4x09k4f3FjZqC7L0wbxI3H1wjNOQKjpDzCHhZvKqgBvCmrS4inGULOLQ+QiiRHPvWz/nLAca5QS+wbW8el6+5OXbSQcWyCqw2kc4D0/F4JKpWVBEfJ+eP6x5u3vGSkuajzct6cs0i/cdkUrakgsPH7YSH6p8pFt6/d5k7D3zs3RhXaBJHqRRYMT+aoZMyadogngE9QyiRoKTHkAzc6VHEmJqQKKjwSh6cVU+y9J3H2mN+kb/V3o2KlPPFITsRYTI+XG9i7JBQZDKBdVtsBBkrFslAUwsaIonBkZfJiRM+vj+djiRKOGxygoNg1nsW2rXWUqVmN+Ry+TOtg9XqRKuWsfuAjddeDSLYIMtn3F78I9Bobd0skKd0aGWgQysDPl9grFImE1i9yczR7+3o9TIOf+egf49gypTQ0b5vGu1b6PPlXR7hl3NO7A4RjSYg/TJ26OP7b+7UCHoNz2Dx7Mh8VmxGlo/xM7NJz/JTVA3J55N4d1kuDV/U0rtLEMs3mrl41Y0gPNs67P9iBwmximLJCXK5QOkSSt54PYQuAzOZN1Wke0cDCkWAZbRmi4WNn1i4eCIgeSUTAkZ+5csERiwb1dXSqG7gWfrhZwe/H41CKajwSG6MeW5eahjCRwsCDDBRFFm61szkOdmULqEs9jMBPFdJjdUm0byxnoNH7PToYOC1bkEc+spMaFoEPsmDX3T+P8sP/6/Ew2eNhRAw2wszyJByAoWZoiBX+RnSL4iFs5Q063CWs9e0qNAg4ef6aQ9Wt5e6tVVYrQpqPmdgYD8Na5crEBReOrZRcWJjFmFSTKH3FSU/Xo2FUkmBvXDquGDanTlNp9ZBREbCvsWli4yfACFiFL/8ervQ/3dtZ2DWIiN+uYty5Ws+9TU/deoUGqWNFQsj+OwrG7HRARm3Xv3zMGQ8hyTeREREJsiQJImbXESNhiBjBXZ+lsWgPkHUrKZh5YIoPlhj4kGKD6UCrt3yok+risobjErmRCUVrcEZZivP2g2nOXogkmnzc/LJBZIkkZoskPjnuH2ePBPt85f45pOIJ85pYRw57mDU1CxaNjXkn2sFATTeUC6dvf3U6xAeHk6u2Y9GLXHukhtznp+EWHm+mdC9ZC9DJ2Yy581wFs6MJCPLx+sTsmjRWFdociglzctvF1z4/BJ37ns49YuTpvULF7NHDAhl9+dOZk80oNB4cAs+ylRS8OXOx82/W/e8VP5Tbio9KzANOWPC4+JdUoKS9i31DBybSdVKqgLnDEEQGDUolEnvZONyuVCrn04HVZLgnQ+MfLwsplDxfudnVnKyJT7ZZ+PM4cT8NdfpZLz3ViQtm+ho2yeNJvW1KFQSJaSKpPOQatRB/ee1VEqR3OEqoiQWuedlkUpWjpeJM0y8NSmY6Eg5x0962LzNSUhqHbIdtzn5k4OmDQquqdcrsXiViTXvR5OUoKRJPS2dB6bh1/splfM8d7hCYmLiPyUe/lsaHikUCsqUKcOlS5cK/P+lS5eKHSkpX758oZ+/ePEiZcqUyTeqqVChApcvF3Teu3TpEhUqFHZ6+0cRFBSEzZeHJtjD/q3xBBlkuFwScpnApWvuQoLJj7Bio5mBvYKRJGj9ko7h/UN4b0Uuxlx/gcLnk+jRMYite/JwOiVaNHl8E44cGIpMEKjU4D5teqcweHwmNZsn06h9ChJ+rlz3IEkSg8Zn0LOjgXq1tKiUAg1e1LBkThTTx4YzaU4OsyZH0K97MLm5IiUTDSQmJv7D63Lj+kVe7x1M/draIpPTRnW0XL5WuCjyWlcd1rwHtHmlE9Pe3smuQ7W5c7/wGu4+YOXn3118syuBeVMjGfJaCB8vi2H+tAj6jsrgq6M2tJriJQGsNrFAZzMz28fuA1Z27bfStL6dXbs++Ye/+yP8/ssP1KhS+OD4CMZckZkTwouURujZKYhrNz282PoBTTqlYDL56d3NQFionFdfT2dYvxAObk9gzaIYTnyexPoPolmy2kSjDik06piCTAa/HE6iSgUlapVQ5D3VsqmePRvimP1mBG2a6YiKULBmi6XIYsIn+/LQ6JKeebRx1pyP6NAvg4wsHzKZwCvN9dx94CM1WaBBixwWf2Th3CUX3xy307ZbDttW6VHlxaEziJQrrUQQBHavjyc13cf2vVY+WhBFpfJqencJon+PYCLD5ezYZ0WtEuj3RgarNpk4+r2DxatNdB+STrbRhyhBs4ZFj4S9NS6cd5c97tAlp3jZ86WNT9fG5h8IFAqBHp2COPRpAmEhMq5f/3/r5vmvHA99PlAqAl3MG7c9REcqkKQAy7EorNlqpl/3x/eUIAiPEyoZJMQq2bUujqhIOQPGZNChbyovdXlIjapq1i2JLtAU2XfQyrennOxaH8v67RZ6DU9nzVYzi1fl0rpXKtGRChrV1fLHjcJmWKIED1N9fLMrgTlvRjBpZBiHdiaw/oNoJs7KITPbm39QeFqsWrmA0jEneOXlQJGyKEaCTifjta5B9Bqenq8DGBejYNGsSDZ9Gjig9OsRwo8Hkzj+WRJbP4qlRKKCZg11bFkRS60aAV3OL7+xsXu/jTv3PZQuoeCDNSbGDAnlxk+lWDQrih9/ddJvdGY+q/K5SmoqlVPx8SeWQp8JAnIpcjlUrajmXrKXPq8GseeAlbho4W9Hg4tCi9Y9+OyQjfVLYihTSkn/7kGMmJKF210wNucY/YyYksnYJ3SdrtzwUKWCmlULo3jxeQ1rFkXzQjU1dV/QoNHI6N8jhGqV1fmmQH/F9VseHE6RN0cVPcpeKkmJ3e7n1cFp1Gj2gB9+djJ1XnaRydq+gzZcLpGJs7OpUEaJ22XHai1eb/uvaNSoCXeT/UgSrPzYTImEgod/j1dCqy2eiaPTCtR6XsP3PzrZsjsPQRB4rrKKKfNyAg7GosTGTyy06ZVK5wFpDBqXicns5859D36/xKWrboKeKLY8wpotFtq10NGpfxobdli4fsvD6V+cDJmQwZwlRl57tXDMX7bOTPPGOmZPjkAmCLjdRbvB/m/xrxwL7XY74aGBtVYqoF+P4vfOsaP0WHRFMzMiZFFMn67kys9x3DxTEqvdz7VbHnx/6iK6nLK/dXqNCzHQc1g685bm0LaFHo1aQC4XSEpQEButZOtHMRzYGjCh69k5iE07rWg0cHB7PKvfj6FjawMDewZzYGs8QQY5Oo0cS96zXe+7t8+hkAsFmDIFvmO4HFEiPyY0a6RDFCHWVBulEPgdk+oho4drC8TRsBAZD1OL3lsgML4dFaLmykU5q9a4qdowhbEzsti8w4HeF1ns7wX7YlGmlSfeVhODzECtGlpeaaNCHww2m8SO3dC+Q59nWgMASbRQqYKK118LYe+XNtIzffmmSUaTH41GwOEsGHsUisds9DybyILlJjweiZcba/njhgetVsayeQHTj42fWEhN93HrroeZC3J4bWQGdofEvo3xGPSyAmZA9Wtr+XBeFKs3W2jbO5U6bZLpOyoDg15g/5Y4ug5K4+tvbfmf78p1N50HpjF+WBjfnHCw8KNcIsJkrN6cR5BBICWlaIfpopCV+bDI4uqTMJr89B6aQ2a6xMyFOdRpk0zdNsnUbpXMngM2nE6RLbssvNw1hdsPPAwYk0FqekHW4Y3bHkaOtRFhrgLAA/kVxozUkpruY80WC18esdGmVxqpGX7KlVYiUXDy4K94ZNpa+3k1N6/KWfSOhobNLOQ5vLgkJxZFBnrD/xu9T/jXjocRkeGEhEpkk1rk65Ik4TXkUK1yYDJi1QdhxIcZqCbUJVYVQ8mSMvq8aqBnpyBKJCoYMDYTq9ONX+ZB7tUx8nUdtrjLuCVXofe9rfqd4YM1+bEjKUFBxQoKlr0XToVySiRV8UwlL27CQotm2pZIUBAULJF8/8pTr4Pb7SYowo1KJVCxnAqvV6TfEDOxaY0Jl2KJIp407gFgxogbF8GEEeyOZ9ESV37+Wr6MirWLYzi4PR6NRkAuQK7XQm7M70Tpi2aBA6gENRZL4B5/c1QYcxdZeG1ILu8vt5Brenzv50Vf4ctdkYUIKq1f1jFyYAjrd5jz/2/bbitqY0lE/9Pz8yRJwuUOEK2WrrZQvoySMW9lI0mB8/mUuTlsXBaDwynRZVA6QydlYTT7eKV3KmcvuVixwcQrvVNp2T2FFt1SiYmU0a2DgcoVVCxeZcrfH5/E+csu7qU4kUWl07yDg727tRz9PDqfEHHwqI0qFVTMW5xH1RczWbTCwpujCzOVZbIAa33VpsL5c9WKKiQ/T22YLEkSXk9A/7vH0EDtYtcXeazfZmboxExmzLOQY/Kz+J2IIiccmjXSUaOqmq++8pFkbIgKDVHE5hc+4U/ZB8pwi0u4JRdu6XGDxiU5SOEO1aVGnDsLo16HQT1V7FxUkriHLQiWIhFzIuk3OpM5i4xkZvvweiWOnbTTsX8aw/uHkJQQyGNVKoHJo8KQCTJ8eBDx/69IZE/i37L4CdC+fXu+++47jh8/TkpKClu2bCEnJ4eWLVsCsHPnTlauXJn/861atSInJ4etW7eSkpLC8ePHOX78OB06dMj/mbZt23Lx4kX2799Pamoq+/fv5/Lly4WEnf83iIqKwqOy5gfsS1fdeLwSaxYHEsr+YzI4c/bxjWZ3iCz80yjg5UZavjhko3UzPQN7hVC5nApNMeN7EOiQy+WwbF5B163zl138cs7F0T2JHP8siX0fx3Pu2xLMnBCJK0/LzLkW5n1gJC3Dx5XrHkwWP3u+tPFK7zR+OefELwaKFge+sTJiQAgKpQyVJpKyZcv+w+ui0er+1tk011S08LAgPO4clilThvcWrkFQlCDX9LggJ4oSa7eYWT4/qhAjtGI5Ff27B4TPcy1+pr+bU+Tfn/5uDq/3CcHtFhnzVhZj3srG5ZYCD/X3Dr7Yt5rTp7//B775YyiVMsJDiz+UHD/t4NW/Yfp072ggO8dPz84Gvv/ZRUKMipgoBcvmRlGzWkG2Ud0XtHz8YSxN6mkYNzSUjCw/o6dl8+VRBzFRCvqOymD3gaIP6veSvew9aGXJnCgWz47k1cHpLN9g4sp1N6fOOBk+OZPFq024nUWPNf4dqlSpwtCRC2nQPpkG7ZI59J2NRStNhIT7kaeXZvei0gzppWH6sDDsP9Yn2lQDU+QlfLiZNTHQbQsyyAgNlqFQCDxX6XEn7dfzLrq9nk58rJyda2L5dm8iHi9o1DI2fBDN5uUxyITAwaq4UZgGL2r4+ayLdz804vFIfLwzj8kjw4pkGpcpqaRWDQ1LP5j9zOvwrPhXjYc1atVEpYU9G+IYPS2LTz/PY97UCIZNysx3PYeAZMOKDYGudbsWjxljgaZEQPc4LESOQiGgUAj06hzE55vjObgjgbYt9MTFKApc0xu3PZy96EYug3KlVWz6MJZlc6MokRC4Zge3xTN6cCilkpRkZhcs7ns8Er9fcBUqpgI0a6inWwcDbg+cOfPDU6+D0+nkzE9fM+b1gO5ilQrFj41UraSmT5cg3nrvcayqWU3Dj7862bA0uoDWZ/kyKj5eFsP1W578fWX0tCxMeX66tDXQrrmB1HQ/W1Y8Lt7HxSiYPTmCV5rrWPyEqV6zRjqMpsIxWpIkTv7spHaNx8V/vS6wt/38u+OZ3RtbtWrP4pW5/H7RyZujwtjxmZXXXjXQvm8a85Ya2bYnj8lzsmnWNYUJw8PyWW2SJPHhehOv9wmmwYtajn5vp/8bGfxx43Gh8/I1N3/ccDNoXCY5fzHoyM7xMXh8Bh4vxWqM7jlgJTXDz+t9gvn9aAkuHC+JUinQolsqv11wIYoBDe93lhj57GsbJz5PYsPSGMx5Em6P72+Zgn/F1CkTiAyHwa8Fs26bhWs3PXQemMas940kp3hpUFvD0e8dxf7+19/aaVxPy4p3o9j5eR5ut8jCGZH8es5Fh36pdOiXRl6eyIGtcXy5PYHfj5Zg5oQIRk7JYvI72QColAJmy+N1stlFzl9xM3tyJId2xqPTCmzelceJHx1MHhXOS/W1jJySxbiZWXxxyMbmXRY6DUjD4RCZPCqM6lXUqDWyQnpx/0z8q8ZCmUzG7xdc+HwSoiQRU4z+O0BMlBxBVXQBX6X10+DFx0W/uBgF1auoWLEh8CzLlX5EqfhcS1S46d0liGvXvXx5xEZsVMA4q/qfZku9hmfw3anAfffi8xqO7k7AoJMXOYI3581wFAqw5/29c+5foVaJRTK9C3xPZUFt2ecqq7Bizv+3oHZRIrHgGg55LYQlawoahT7Cpatubt+WuLCnGiHXm1MqoyX61Op8c1jC5vDjoWi3XgAPLnwKO/GNr/H76XC+2BbL9lWxXDqZxJypYWhFGcP6jyAzM/N//vJPQKdVIQCJcQqcLgm5Ar48agegQhklEhK7isnTADbvshARLhBskHHxipu1Wy2IokT1KmoO7YxHpRSYt9TI8g1mjnxvZ+k7EZQrHXBt797RwNqtBQ/rFcqqWLUwmnYt9ZQpqSAsVM7q92OoUFbF6MGhzP3ASJteqbzSO5U1WywsejuS7h2DqFFVRXycArNFZHDvIGKiAqY5T4ukkhUJDQkYnRQFq03k4hUP5lQdVZ+TcWhnAue+Lckv35Tgu88Sea6Kik6vGPhgrQmLVaR8aRWx0XJa90yh04BURk/N4qUO6XTt6iYypRF+/FzmJ4T4FFwekaqV1CQlKNi4w0JSgoI/rrvZsiKWvq8GceBI0XluntVPZraPhDgFySl+dI5Yyntrk5jxMvGm2lzhF+y6dF54oc5Tr8M/gn/VeGgIiuDqdR93+AOXVHCfkySJjJALjB6mzd+rX3xejTc4k18VhwivfZ3fjscyuE8w1auo6dTGwNefxGO1QbBSh9yYwKHvHHy2MwR7hVNkhp4jU0ohU3ODlPjvCCqZzfiRj/fqc5ddvPh84AzVtoUeT0Rysew0W9htRgwtmjxhtoioVXLstuIbMH9F1apViYyUkZnpZ8UqF5WeN5H+QM0f/EamlEIsJclQ3eRe0GksJc7QZ7CLrm/eRPXiL0huDd27u2jXLUAcGfdWDs26ptC9YxBXTpVAjEph48owJG1esX/fLTmJjArkkxHhcpQyJfe+foF971fC45LjlTzYJSs1X5AVeUYHGD4ghINHAnHr+i0Px0468OCiVOlST70O165dQ62UGNYvmFs34bcLbjaviCE+Ts74mQGDuaPfO1ix0YTbLaFSCsRFK/H7JXoMSSckRMbB7fEc25vI5ZMladfKwNwlRoINMgb3DqHr4HR+/DWQI9vsImu3mpk230hcjAKF1sPdtIBpnyRJZOf4mLfUyMefWPj5J5GjG8oQldKECiX0xRoQl0hUYs4rTBS6fd8TiO3yp9sjJUkiKwsuX3WTl6vgjZF+3h2dyIrpCZw4osTrhQrl5DSpV/Q9CFDzOTWCT41eCMJCLuEUZj9rVHJU8ZmoGp0grMVpHiZ9wx+641zlLJWpRZAQSlXqYHK6STaZyPRmkk06FzmNkWzyMoJYttxDvTYPqdIwmbFTTcj9KmKjC+7JLzXQ4vOLpMvvEBnzdMzXp8G/5dg7QIMGDbBarXz22WeYTCaSkpKYPn16vh6AyWQiJ+fx4TA6Oprp06ezdetWjhw5QlhYGIMGDaJevXr5P1OxYkXGjx/Prl272L17N7GxsYwfP57y5cv/Uz97TJya+NjAQ7B9bx4jBoQCgZG9T9fG0aZ3CuGhcoKD5IiiRJ+uQUwdE8bVmx5+/j1g1AIwaWQYHfqlFft3HA4RrwfGzsjmta5BHPvBwfc/OklO9XLmUIkCIy8ymcDQ/kEkP/SzeY2Cr7/N5fsvkgqMtZktflr3TKVWDQ2tXtKx90sbm3dZ0aoFOr86+Kld24pCuw792Lr3PcYPLRwARFHi5M8Opo4pzMbZsseD0+Vj6Oud0Ol0tG3fj7Hj5zF44ng+Xa1FoxEY8WYmlSuoUBRjnNOrSxCfH7ZzYGs80+dn07Z3KjMnhlOxrIobdzys/NjMpatuVi4IjFq1b6kvYHrRr3swh7+zMXnmCL49ce0fdipr2Lg5x49tKVY7x+OR+Ds2uNMloVQJpGf6OfxpPIIg8NnXVhr/JQg6HCJb9+Tx9bd20jJ8XLvlweMNOJc/6sjYHSLvf5TL7Btu3pnymPEgihLrt1vYtjKWapXV2OwiTetr2LQzjw3bLXi9UOcFNUP6BrNl97MXP202GyuWzkZAoEZVNX27BQecabdZOHXmDzSOaCJMlVChxq7MISP8JvpwJ+1aB/FiTW3+ZxRFCjCWHA6RafNy+GJLXH5nUqeDCcPDaNtcz+hp2XyxJZ5h/ULY8Vnxn1uSIDJcxpff2PnqqB27Q8p/HotCgxc13LpnJCUl5X/FjP6f8K8aD0eMHs47Mw9TuYKaL7bEs3KTmfeWpxEfp2DS7GxUSgFJArdH5PXXQli/JLrAs/HhehOvttMzfHIWi2YXzcypWFbF519beb6qGpc7oAm68mMzoweFcO2Wl9v3PJQrrSIuRkG7v+jgXrnhodMTJg8OR0BSom7N4keXh/cP5aujdh4m33/qdbh48SIvNww89/GxCu7cL15/+N4DL+XLqrib7OPGbQ8Vy6mw2UV0WoEWjQuPEguCwFvjwxnwRgYOl0REmIzObYKYPCqcjv1TCxmZPUKfrkG07pnKlDfCUCgEzHl+TGY/g8dn8FIDHT06GtBoZKz82EzzxloEAb7/0Y7V6ufrb+0M7BXMrv2OAi6vT4MvPt+O3y/Sa1gGlcqriAyXMWdxLl3b6VGrBQ4esfHrBRcJcQr2fGkjNd1H51cMvL8yF5NZJD3Tx/xlufhFUKlkmPN8LFmdy4gBoYyfmc1XOxJIzfAxaHwGSfFKSpdU8Nt5N/cfehk9KBS1CgaMzaBpfR2Tn2CAZmb7WPhRLj9/nZTf+Q8LlbNzTRzrtpkZPjkzINcRIuO1V4N5e2I4MplAk3o6alVXc+Cw/ZmM8U7/8CU9OuvYc8DGa92CeL1PCBFhcn781cUbb2Xz2qtB2OwiZy+6ChnYGXP9rPzYzE9fJSGTCbRvoWfvQSsms0RCrIKb9zy0aKxn4l9cjitXULF9VSztX0ujfSsd1295+ehjM2//2Vg6e9HFSw0CcVajCXzP1159/Pud2xq4dtPDK831nL3kQq+Tse2jmPyYe/eBF49X/F/lCv8T/lVj4YMHD7DaRabOz+bFmlqOn3YUalo+wrcnXMhshXXNJUkiV8qhasXH7ImoCAUzJ4SzaKWJCW9n0aqFkqMPHhLlK1no9+1SHhUqi7R6Sc+hYy4UcoHhA0IKSMCcvehixJQsgvQC5UqrGNAzmEoVlPlx9EkIgkDb5nrWfFx84bAo+EQNQXqhgLnmk3A4RPKsYoGReKPJR57+HmGOwD4gc4Ty05ncAnq1jetpOXbSweQ52Ux5I4zoSAU+n8QXh2xMmZNLUnoLtIIOBBAQiPCVQJ8eSa7uOKnKG1Ty1S30WSRJIos0YuKc7NkcnZ9n+v0SHo9Ev556fjtr5vsdet6eOpv1W9Y+9TqUq/A81/74gWnzc0iMV2A0+Zj5Xg5hwTIUcoG0FNj1hZWm9bRUqfj44HjnvofewzNo3lhH88Y6sox+Dhy2k230MXBsJsvmRhERLqd/j2DavKxj5JQs3hwdTvtWBtZsDRRTB/YMZsCYDCbOyubN0WHExSjIzPaxeJWJr7+1I4kiQUEKGnV8iEwAhzNgUJoQJ6d5Yz3d2hvy46TJLDKwRwg3b3t5/jkNXxxyERxcPNvsr+jcuTfbtyxi2KRMvt2bWODs4vVKvDE9ixdqKLlyPY9v95YoUISJiVKwfkk07V9LQ6+TcXB7Qr7evShKrN5s5vB3dvr3CmbNBif3fCcJCxVQuZ0c2pmQrycIAWmBfQetLPwol1HTssjO8eF0SVQsq8r3XIBA/jxwbCZT3whHkiQ+3Z/HyOkie/aewJ+WRIS1IkmU5bbtIt26D3zqdfhH8K8aD7MzH+C0ySlJBS4qvidMiCLEGwdqJ96IZAYNVDHy9cf3kCAIyJERH2pg4zJNoYkFQRBYPj+SGt9nEJ5Wgw/XXaN6FRW/fh/F7xfd/HHtHgaDwI59HsYPfzy2HNC0NbHuT8kkvU5Gv75Kdq27SExejQL5aCbJ6BONvPh84ZzqXrIXo0nE5ZBRt17zp16H8uXLc+OOjzlvS5Q2voRKCOwJfnzc5So5imR69pQjSg5Wv5+Y731RqZKd9dssPEwRuX9Xz8ZfwnD5PMjirez6wsqS1bnERipp1khHRFI2rixHAQOnR8gNucHbYwIx1JLnx+H28IAzqNEiIXJDOE+iVJakhOKLd0EGGW6PxMwFOVz4w838t8KZMCmFYW88PTHEZrPh8oi8+76LEs7nSTX+yuhpWVQur+LGbQ/lSinZuMNMw7pa5k2NxKCXkZ3jY8CYDBbODDRhHkGpFBjcOwS1SmD2IiObPoylVnU1G3ZYWLTKhEop0LWdgdXvR9FrWDqzJoXz9vtGZi/O4dZdL5Hhcp5/Tk2d6gY+O1GSSH8SXjx4/oYFDhRpBLlwhQmVpuhJo6Lg9XqRixo+/8JHBV9NKvKnpJQEmMqRKtzGZL6G0ymh0xVdi7CY5ThcXhxYkSHDT0EGfK7mPqUa3+H4muj8SVS/X+L9FWZ2bdChMwfORCFCOHJJwQtCY7JkDzCHXyLUHYI9T0kS1bkp/E5w9nNEeUsjF+RYHtgY+NoVevbPY9bUwLNrtYl4vQJyjQef99mm5f4O/7bFT4DWrVvTunXrIl8bPXp0of+rUqUK77///t++Z7169QoE+X828vLyKJEg49rNQNc+M9tPySe604IAJRIU3L7nIyFWwZC+oSjkAtPmG7l2y8OWFY81HmKiFHi9EmfOOgvoSDzCum0WGtTR0LKplhFTslgwIwJJguu35YW0fh5h/Mgg9hxIZ+/GuEJ6XqEhcravimXJahOjBoUyalAoDx56adMrlZYtO/2v1qVVq7YMHriGujXN1K/9OIkQRYmhk3KpVUNbqHi5dbeFg0dsvDv9Gs0aajBbctm6dy6f/BBGn76zaNd/CQatkcQ4gcS44nV51GpZflFxwcwofj/vYsTUTKpVVpMUr6RVMx2Xb6j48RcnkkSBwucjvNLcwO4Ddvbv30+XLl3+oTXo1XsI+/ZsYvYiIyHBcvQ6gc6vGIiNVuR3o/Z9ZSvkXv4IR793IPolrt3y0LF/GkqFgN0hFticzRY/PYdlMKBnEJ9vikehgObdUvhmV0KBcXu9TsbcqZF0GZhGy+4pTBsbTt0XNAyZkMnQviFUq6zBZhfpPiSd/j2COLAtmPgYJUolHDxiZ9LsHELCkp55DWa9PQ5BZufAlvgCrM2mDXSc/NnB4HGZ3JPlEBasQqf3E6zyM2tSBB1aPb4mXx21UbeWhpt3PNgdInqdjE/3WxnYK7jQSAYE2L+J8QouXXUzdmgYq7dY+Pl3J/VrF36m9h+20aqpnk+/sGK1iwQbZGTl+It1J0/P9OPxeHE4imdo/bPwrxgPS5YsiUYduD+DDDIG9gzms6+sjB4USsfWgWvq80kMGJtBWoaPXJNIZERA/3fhRybOX3aRme3jvbciC9wvT+JushebPWAApFQKNK2vpWI5JeOHh/PbBRdL15pZ/X5hTcqHqV5u3/VQuoQSt1tk1qJcLl9zU660EpdbonWvVEYOCKVL24LxIDw0oA1cttzTu/qKoohCHghC/bsHM+3dnEJ6ORA46B34xsbXnyTw4KGP5FQvFcupuHLdTc1qxXdNSyUpkcnB6RRp0zWIccNCEUWJ9AxfvhHKXyEIAmVLBZiv8bFyPv3Cxpujw+jazsCX39h5qUtgbNFq9xNkkPHJZ4FGy3OV1cz/wEiXdgamjw1m396tDB02/qnX4tzZU2jUcoKDZIGGjkKgZKKCz76y8UI1DVdueFg2N4qOrQ3IZAGGY89h6fTqbMCS52f2IiNbVsTmM9GycnyMnpbFtj3JjOgfQkS4HJPFT4dWBm7d8bB9bx5bV8QWKDT17BzErPeNbN5lyTcYmbnQyOzJEYU0YAPXBeZPj6Rt86J1LIf1C+Ho9w48Hs9TFUBFUUSjFrl738u8qRG0aPL4fZvU19KwjobuQ9KZPjacWYuMvFBdzcCewei0Mg4ft7N9bx5BBhlabeCznrvsJiPLz8iBIcyYEM6k2TkFCrtPIiZKQemSCn6/6KZ8GQXb9+bhcIpMfSNQzC0qgX+Elk10vL3QyKSRYfkmWk9i2VoTLtf/+4Gkf8VYaDAY8HpFjn3v4NSBJBp3SmFo35BCBjNmi59Nn+YR7wstoDsnSRLpIedIiPcXYKRPHBHGpNk5zJoUxvDJWSQmeHkgv4LMpyJcis3PD2ySBVPir+x8P4xzl90kJcpo8KKmQOFz0cpc/rjhYePSGKpVVnH/oY+1W83cue/l7gNvoeInEDDblD9bA6Rt+37cvvwBY9/K5tN1sYWawe8tz2VQ78d5UGa2D78fpKh0nPftiIio/Xp2fOrijWGGAsWwuVMj+PqYjcYdUggPl2O3iwiSQEhWtUDh8y/QCDqCPLEQnoUx7x7hrlL5n0eURG5zGQPBdOkooVAI3LrrYcGKXNIzAyPPuSY/9WppEKIyuHXFgdPpRKstnpXzJGbNXkjb1nUJNsgYPSiE+rW1tOyewq79VvZ94SLSW5r77oe8MT2bCmWVvNxYR1q6l/Xb8zi6J6FAA21E/xCmzM3h62M2hk7KxOsLNNPtDpH6tTX06BiEKEp4vSIOh8i6bWZcLolSSQomzs7GmOvHaBIx5/l4qYGWqze8rFsSk2+o53SKrNxs5sYtD3nWAFHi4w8DRSCzJaAtPXJgCEtWm8g1+3nhhRee8m4IaExmZkuMHmSg98h0XqyhocZz6oD0zHE7IwaEYLL4qVDGV8yEmMDYYaGc+d1VwOhTJhN44/UwzBaRuFg5Px2LomqDFJzJJRkyPrdA4fMRunUIYu1WC6USFayYH4VGIzBuRjZOl0T9FzVYLCK37nmZOiaM+rU1vPWekU6t9YwdGsqkURJvzsrg+10yom3luStew/93AfWfhH/FeGi2OJHQosdAyXI+po1x8t6H55gzJZxXXg4vpAV87pILuTUSZYSZ0iWKlgzRamWUKAlimoBgC2bElCziohXUfUFDeqaPn8+6GPN6KE3/bJikpHkZOyMbg04owGyfPjEYg97Kuo+/RWmLxGKWYZZyUQlKEiQX1256qPzE9E56po/hb2bSu4uBpassxMQW3XAuCqIo4sozUM7WsID+olxQUE6qxkXxFJeuuvnhy6Q/92eJweMzqVxexc61sYSFyrHk+Vm+1sSmHTZ6djYwc2IEfYfm4v2z5rVxZQgduv1IcGotQoQAmcMv+Xgov069l3J5uXHg/z5cbyYouyoynOSQTgxJ2KU8bgkX0Z3zA0VPtty5H/BcaPOynnnTIvjulJPQuJBnigHlypXDblFS1vkicpmMsFA5nVrrWbbewuYPoxk5LYvocAVL3wlo81676WH0tEyyjH5+/t3JpatuXm0fxPPPPc5LenUOYtUmM/OWGZk3NZL50wsSfV4dnI4EZOWILJ8fzbWbHswWG9k5Pq7dFDidLhDhTQIBlIKKlOSAfv5faycQmDpKfOKc6HSKTJmXw/VbHl7t0e2p1+HReHyIN44wofC5JUEqx63MO3y638rrRZhhSpLEN0c9VKce97hOCcqTyj1CCXx3UfLjjbvFrk1RBSag5HKBtyaEceGCkdSjeRiEP400kZElpZLrz8WWo0IZkk0eCkREKvlfJFSMzM9TdIIBbW5ddm/9hVdaB9jU67ZZ8OWEI1NYsZqerUn6t+v0T3un/+KfAp/PR5BBjlat4NfzTsqWUnLpqocm9bWkZ/roNzqDRbMieaG6hh9+djD93Rw6tjbQtZ2BOjXVBZLAjCzxtK3hAAEAAElEQVQfZUsrmbnAyIThobzSXI9MFnB4W7fdwi/nXFStpGLafCMHtyeQECtn9mIjnV8pvroeES5HoRIpkVh0sbBCWRUP0x53CUomKVk6L4od29cwdtyMf3hdFAoFK1fvZu6csSxZe5P6tbwYTQI//iZHJo/m9wsPycrJZHDvYLQagW373Jz5zcbpL+PzaeaREXImjZDToLaZj7btY+uOb+nVvSFbV6gYOC6r2L999qKLcqUef9/aNTXUrKZhxvhwDDoZLXuks3DRbvqN6s7axUW7kAEMeS2YlTu++oeLn++9N43oSDlen0TtGmpyzX7GzsgiNFjOvWQPbV7Ws3V3Hi2a6IiPLfhoL1hu5OZdD3MmR/Daq8GoVAK5Jj+T38lmyepcJo8KbF4zFhiZPTmcBi8+End38nIjXbE6ozMnhLN9b0BPZOpcL7VqaNh30EbvLkG8+U72n8UYOz/+6uLWXS8vVFcza2I4S+dG8faiZ0vq/H4/J09+y2tdDUUWsprW1/FyIx2/nndidzqx2GFEt1A2f5rHxk/ysNtFPB4Ju1PkhWoafH5o2yeVHati+e28K5+9BPDgoZdTvzhRKYV8dsTg8RlEhiuoV1NDv9EZbFkRQ6O6Oi7+4WbjDgtXrrvJzvXzXCUVTrdIn65B/PCzk3XbzMydWph16PdLfHfagdXmJynp2QvB/wm4e/cuyalePB4JlUrgwhU3/XsE8/UxO599ZaNbBwMatUB0hJyDR+wcPGrHahXx+gKSE16vxK71cXz6hY0enQo3BewOkV/PuTiyOyE/dm7eZcnvAr/4vIavjtqZ/m4OU0aHERYaMGI4/auTOYtyea6Sija9UjCZRaaOCS/gcuzxBBgnbo9Er86Pk+2TPztJzfCycGnhQ0VxqF69OhvXyZgyOhBTtRqBsTOyWDgjMj/JzzH6Gfd2FqMHh6JSCdy656F548BzvGWXBfvf1Nc9Holck8i4YaEM7h3Cz7+7mLEgh5xcP50HpCFKIJcFin7dOxjykx5znohWA7PeN6JUBIp4MpnAkL4htG+l5+VXU3ipoY6YSAWzJoUXcKVescHM9z9aybT8DIx/6rUQ/SBXCOz9OL6AkZAx10f9dg/58WBSAd3jDq0MNK6rpUH7hwQHCZz8IqmAoU90pILd6+No0yuVHZ9ZOf6jk5BgOR1b64mJ0pKe7WPFRjMrFzzucguCEBj9753KgB7ByGQCZy+6+HDeYxOkC1fcfPqFleRUL+mZPjq10fPKy7oiWfsajYBC8fS6ToIgYLWK5OT6CxQ+H0EuF5gxPpxPPs+jdxcDqzZZOPq9A0EAvVaGQScjxxTYp7ftySM8VFbAQMtgkBXaQ55EnZpaKpRR8NPvLmKi5Hx70s6N214seYECyLSxRbPdvznhoH5tNYPGZbLi3aj80WWXS2T2IiPnr7jQagsXmP4LqFy5MiAjJkqBxSqSlKCg25B0pr4RzsuNtEgSfPuDgylzc9CplVxRnsbgDydMjAO1A19ECi1bCxiCCrJFa1RVM3pwKH1GZnL8s0TiYhRc/MNFv+EXSHUpkfu1+AU3VavBrvfCSEpQMmhsFjfPhnD9vJcffjCyckkw1297SM/0s/Wjx6zSMiWVLJoVxUcbTXz/oyPfAfdJHPvBgV73bEeR7t37MuSbA3idF+nUP40RAwJavbfveVi5yUKt6hp6dgrE3KycAJtx8ewotBqBtn2+pVHNEBRK+OEnH806ZbBmSTi1/xxbvXzNzeJVJl5pruXeQx/NOho4dUrCeDOuWBOTUF8cUlgazTsl89WhO6hdEUiCn+S8HOI9FZGjpHSZPK7ecDP+7WxWLYzON6Tz+yW2783DrjSi80ZiMpmeuvh57tw5QkLlzJ4cQaO6OrxeCZlMIDXDx6ol4ej1Vnbv1XLmNzcP7kgcPWrFLXpYtSii0OSAIAgsnBnJyZ+cDOwVlG+O1K5vGtPHRpBj9DN6eiZGk8hrozJITvXS6iUdA3sFFzA+WrDcyKHvHHy+Ob5AIdHpklApBG7e9eL2SLw1PpzuQ9KJDJehVgvkWf3ERSu4l+xFkoRnZn9rNTKef07DnDcjOHPWxe17Xp6rpGLskFCUSoH5S43UeaH4iYxqldR88XXRUz3D+4cwflY2Naqq0XjCESLs9O9VvCHbwF7BCAL5bNuDOxLIzPbSZ2QGaemBYvfOz62892Eu/boH0697cP41WDw3lBrfPkCylUOOHJvt2Sek/hPgdAgIMgmTkMmgLkH07hqC2Spx5763UOHT6RQZ86aF4Nz6OMN/+dv3lSSBDB4iR8G6xdFUq6zm7gMfoSEylAqBVZvM1GnzkGCDjLgYBWOHhDJ3aW6hibwxw4MYNcTAW+8a2b8+mjh/CTLl95g2JoyeQzIIDZHzXEUNdx/4uHPfTaM6Otq31LNxh5U9n+ymW/enK3idOHGCCE9CkcYzgiBQQqyEgvP5Da8NOyzUq61h5J8TpRAwrpw1JYSo6EDObNDL8PsgJdWPJEmULaXi2MFw3ll4iZ9/9oMoQ2vwoRXcbFmTiCjCJ59ZOPCNDZsqC49PiYFQzGQjIaGXQrh/P4eLf7ioUbXwMzhtnpH7yT7OX3HRqK6WlRvzWPbRp880JRkUFIToVhMmRJEafYrO7XRUKKumWQMt7y03kWcRmTslJH80fcjETOTyQM7appmePKvIll155OT6+XhZNGq1DLk8oGf93Q92zl1y8+aoMGx2kZt3vRz61obdIXHmUAncnoCJrcstMahnMB+sNVHnBQ07tkpEPXFdDNmVGDj6Kns2FTQMttpERk/LIj3DR6MODwkLkWGxiuQYfbicfu7dfXpfCLlcjoRIIsXLDBqMFVi79QoNamupXEFVQKJh7BQz6uzS6IUQPJILAyH48GCUMogQYjGSQd/e6mKln6ZM0DP0tzsYzDXxS34c2HBiJ1SvwhDh48XaOh6kerl4IYc7XivhYgIJlEYlPD7Ty01xvNrnOmGhAg9T/Wh8OjyShFJSPTVB4H/Cf4uf/8cQFhZGepaSXasj6DIona7t9Hy43kTjehrmLc1lyZyo/M5Ek/o6SiQq6dbBUKTw+0cbzQzvF8Ktux7GvZ3N9HdzUCoFFHIBj1fi270J2OwS95IDbrTHTzto1VTHjdvFd+FT0rzF5X/5+Os4QeuXdCzbeBz4x4ufEAhupctU4ofvr3Pjtg+NRiIry8qmZZE0qBPPpatuDh6x43KLnPrZw5I54UXqa9SvrWbp+tv89ttvNKitIixUQYkEBd/+4Chg/ASBxPS95bksmFGweJUQq2DB8lzu3Pei0kRSq1YtSpYsjV5XfKKi1wloNf/YI3fz5k2uXznN8c8TCjCxurQNYukaExlZPvKsIm+ODqNF9xQ6v2KgXQs99x56WLDcRNlSSmZPiiDXLNK+Xyo9Ogblmzp1HpDOq+29REfKSU715hc+AVLSi2ZrPEKFsiqyc/18ui6O+m0folELjBsaQq/h6eQY/RzYFp8/liZJEoePO+g1IoO9G2KZOi8Nl8v11O7GZ8+eJSxYoG+34sehunUwUL6Mkp2fW9m+MpoBY7PY9lFs4KD4ejrvz4oswNi8dtNDh35pAT0wm0ie1c9rQ0zcv65Fll0CQe5nbuRDYku4GTsklP49Qrhwxc1vI9KZ9b6Rh+mZ1HxOwztvRlCpvJLkFB/vLs+lXCkV706PYPl6M2u3W3ixpqYA+9TjkRgwJoPypZXcf+B76sPOfxp+/eUEOq3ArEU5LJwZhVYr4HRKrFsSw/2HXg5/Z8ftkQj5U8N1wcwIGtcN6NnduuthytwcUtL9gcLdsDS83gB7vnljHS2a6BgyMZM3BocUSLI8HogMf/zvd6ZE8NUxG69PyMQvBkYqPV6JXeviiItRcOhbGz+fdRVy1lapBNYsiuaV3ql0ax9wlvV6Jd7/yITPD6VLl37qdTAYDJSr0JAd+76jb7cgcs0iCbFyGnV8SJmSSry+gAnKuKFhNK6n5cSPDk7+7OTWXS/GXD/pWT7iouXY7EVrI+86kIdaLQVMG76xU7WiimCDnNGD9YwYEIpBL8NqE9m4w0L/MRlsXRFLnjXAPGzWNZXqVVV8ty+hAKMsNlpB9w4GfvrdxeqFBZkMgiAwblgYrw5OA9WzHXJVai1rF0UXKHxKksS+r2z06hxUpOFbaIicQb2CWb3Fwrsf5jJ5VFgBxpxMJjBmSCjvfZjL6EGhNHuCzdapjYHjpx0Mn5zFjtWPCzsKhUB0pJymnR8ikwnYHRJ5VhGNWmDU1CxksoDEQWy0nJ9/d/L+RyY+/cLGinejCk1iHPrW/ufneLq1EITAHl6/iImOR6hVQ8OgcZnYbIFx0+XvRlO6RGDNLHkB/epFK3P55oSDbz5NKPAMhAbLSE33FctYv3XXQ9d2Bjq2CWLzpxY27LCwa10cnQemUb+2irVbzflyPY+QleNj9WYz+z6O4+IfboZMDOgbOl0iZouIOc/PpRMlqN06HVH8fzv6/q+I8PBwfJIec56DH8446d0liOaNdWz8xMKydSZEEUqVUOB2i+zeEEH1Kmou/uHm0tX7hIXKeLlhGK/0SePjZYVZRSUTFbxQTZ1frKpRVUOTxgpq11DR+RUtep0epTJwaFyy0kLO9TiqeGtCFuRmWnmlyxnKVfby8bKizQhGDQqlVY9URFEqECMeSeuEhoU+01rIZDJGv/EW3x8eiNXq5d0Pc8lKUaNzxmDR5uL2OHnznWzSM/04XSILZ0bmM43r1FSzaH7Qn+Z5oUyba2TY5ExioxWkpvvQ6QSiwuU43XDnnpd9G0O5ctlMBm7UFJ2reGUujDk+Rg3VMXeGgpt3vXi9EoPHefHf9qH3hfP9SR8Hj9rYtjK2gK6ZXC4wsFcId+/72fZJDmFhTz/iuGzpbHRaGe1aBgpxU+bmMLBXcIEcqV0LPVeuu+nSy0x45otYSpwpkIs8Cbk8YFx68aqH2jX8TJmbQ63qGvqOyiAt04deJ9C6mZ6xQ0KJi5Fz/LST7kMy2LsxNj+evtrOwK/n3QUKn18esbFqk4VRg0LYsyGOrBw/H++0YNDLKJWkpFplNT//7kKjFrif7CU0RIHZbH4m7V9B8HPiRwdd2hqoX1tbIM/btd/K7gNW9MVoDkJg7PivenOPEBWp4NJVD0PGZaHMro4v6mGxMlkQ2Ivdf5HcjYlSsvnDWDr1y+C7k24O746hSkV1oQKPIAi0bq7ixMfZ+OVuEhIKy1f8FyBIClQGN35NKgN7Bs5nI/qHMOt9I72GpzOwZzDxsQp+Oeviw9U2MlNUVALcFn2REhwQaIZnJCvJIZ2SsRYa1glIUT3/3ONc4b0ZkYwb5mPczOz8fODcZTcLV5iYPq5g0+/2PS9f7pdI8ldBLsjx+tyMm3KfJEt9vMg5+PsdPLjREs0P6ZCTk43LAW6X/anXIeVBCiqPttjGjJ4g7PbHL+4/bOfLbUXrrA/tG0Lb11IZOzSM5s1UrF0pcOiYk3atdCTEKVi//HFsWrbWxPrtdtr1ScPnD7A2zxxKolqTFOwPIihPNXRCoAGVJ5m4mW2ja78c3psdQte2BpRKgZQ0L9PnWrh+Opp4TzDz3r3NdyfTuH3f8MweIVarFY2gQ5IkDOEuBvUKZf4yI+1bGTh4xEZigoJyf9ZJvjvlxO2WOLY3gbAnfDRqP6/h62/tvDk3hxXvRiNJEgo56HVyUtJ8TJmXQ7OGWtQqAYtVolkDLbv2W9m2N48+XYNpUl/L9dseNGoZkWEyBIWngCN6iDeOi5cu0qZXKq+2N1AyUcnla26Ofu9gwYxIvjhkY99BC+s/SKJKBTXGXD912iRz9/Yfz7QWgkxELhZfa1BIal6qp6dVtzQkjxoFSkQRHB4PEUIMpdzl/nwjCb/kozK1uckFUqX7aBRyypUtXsKgRKICSRVgaD7gJgmUQhfsoVVvIxNGR9KumxExpRzPu0shR4GRDK7wC6WkSoQRxXXOoURFGVMT1GYtoZKDe1zD55cQ8KFUFj+l+yz4b3b5fwyCIFCrTktWbjJzcHscOz+3kpbho8fQdO7c9xSgZAO8PzOSYZOy+OGMI796b7MHTJByzX6u33azfL2Z8FA5E0aEsfWjWOZNiyAqQk6rnqn8fNZBjUdjKS6JxHglDqdUrKv8vKUmbBZFAZfHJ2Gzi/lujo8gkwmo/gll9qUfzCFcc4DvP1Oz4YMQmtST88bgIBrUCSQ51auomTEhnHnTIkmMk3ipQfFFtSZ1/dy5cyf/3+/PjGTlJjMLlueSkeXD5wvoiHYemEaPTkFUKFtwo7x01U3Ll3QM7h1Oy1ZdOHXqFJWfa8KnXzwWl7+X7OXyNTd2R2CtvjjkoEWrp6evP4nZsybxzpTwIkdQJ4wIxe2R2PeVlfnLcvluXwIvN9Jx4rSD5ess7NsYz5fbEhjcJ4RJI8M4siuB67c8+Q6/U8eE8eY72dy556HSX8Z4SiQoi3U+hoAxTIkEJTKZwMSRYXh9Aabn7XteDu1MIDpSwaHv7HR7PY1OA9L5aKMZpRy27LYSYpA/k6i91WpFLN6HAQgUtjRqgUZ1NOw5aGfHqliWbzSz8mMLE0eEFRpVf6Rhd/6SmzVbTXToYSTnxxrEZzcglpLE+MuQkNmUrLPl+Pa7AFPq+efUnPgiEYdLpF2LgMN95QoqBCEw+rJ+SQxtm+vpMTQDvxhwQDx1xkn7vqnMXmRkwtvZtO+XSpP6Wn7+zYVc/r/vYv27Qi5X8uLzavYfttG2TyoCcPRkINaVSlJSrrSSr4/ZOHjUzv4tcTSp95hZV76Min0fx7F2q5nL1910am1g55pYdq4JjPq8Ojgds8XH/m/sBZwcG9XV8M3xgsln+5YGPt8cz4Gt8XRtb2DkwND8w93nh+wM7/d4fCQlzcucxUa6DExj4NhM4mPlnPjRzulfHLzUNYXh/UPQamTFCuIXhzenvMv8ZWZ6DU/H6RSZOzWSerW01HtBw87Vsez7OJ5GdTWMnZHFhu0W9m6I4/CnCezdGEvDFzXkmv106h8wl3kSF664WLXJQo5R5Oevkzi4I4HoKAVd2+mZPCo8v1gaZJAxYUQYLzXQsfJjM/3HZJBn87Hw7Ui2r4xDLi+cTsgEgRH9izfxGT04lOCg4jVxi4LFnErTP3UlHQ6ROYuNNH81hSWrTbRuVjwbp3UzPc0bBTT9OvRPK2B69whVK6oKFD4f4eVGOoKDZFy9UdCVOjpSzpr3oznxeSKdXtGzaaeFhStM1KutYc2iGJ5/Tk1stIIubYM49WUSCbEKps7L4fK1x+/zMNXLN8cdf6vXXBSUysC4WnFwuUQMeoF7yT4+XReXX/iEANNj1cJoTv/iRKmgUJNwYK9gVm0yF/m+mdk+MrL9+cXnRzIrnx+y0q6FnlULo7n7wEvH/ml8ccjK6V+cTJ+fQ7MuqUweFUpoiJymDXR8vjmenWtiKVtKCQjMGBeBXq/g5UYa/vjj2ZL9/xQ0bliPlFQvP/3uxOEUiYtRMH1sOGXidTy4oeHM/jgUWaV5qXUuvYZkU7Gsgn7dg0mMUzJgbBa1a6h5c25OgRggSRIfbbQU0CQEWD4/invJPnqPyOCDNSamvJPN840z2PlRBDGm5/N/Ti8EEZLyIpnZAcmRoiCXC6jVAms2m0lN93H5mpuRUzJ5/6NcRFHC7/8fNvYiIEkS35+2c+ykgxyjH21WBWKtNQhR69i1Lo4hr4WwdG4kn22KLyCxUKm8iuSUwF4uCALvz46kehU1KxdEM2pQCD07BVG5rB6HWYlSLsfpEhk6WIst7E6xn0OKfUCPzkG07JGK0SRSrbKa9dstLJ0bSdhz9/EqbJz5OSD/UVyBbfzwEEIiPc/UCLVactGqA+7tWTk+UtJ9RTaHn6ukpn9/BYmtzoHCXyxrBwKxYMsuC617pWC1+XG5RDZ9GMNvR0pw4vNEOrbWM2BMBrfveWneWMfYoaF8tPGx8VFmjpg/6g5w846HTZ/m8dWOeDq1Ccg0Va+iZvn8aIb2DeHUL658NtailSacbomxQ0M5cuSrp16HzMxMEmKV/Piri/t/Obv8cs7Fl9/Y+PWbEhz61l6s+/qilbn06170OPTdB17q1tTQt2cQeZHXkJmi2Xfg78zkHPmj0U+iRGKgyKCQ1Mx+z061ujkkVMygfO0Umnd7yJvvZHP/oRe9AbLlD4hN8BY4p/wXj+H1iyhUfvyCG60mcD8LgsC8aZF8MCeKqzc97N5v5fxlF/775ajoq8N9riPPTuD1cdm43QVjjiRJjHnThD6nAnKZQLUqxeflMVEKHM7H99GE4aEIAjTq8JB128zs+dJKr6GZdOnmICa9IXIhEBdVaNFZE7Bi5j7XiacU1ahLImXw++H7H3zY7KAOfvoYULJMSRzy4g2JbORhecJASaUSijXdUSgE9FoZfr/E6/0MOEQ7E990smVXXv5zY3cEzEXPXXZz8UQJ4mPlzJoUwcQRYahUMl5poSWe0uiEICRJIlW6x22uoEBBdrqSN97MpUqjB9RomMErr7i5caA68dYXiHKXo5qzOadPymjcrONTf/9HMBgMuERn/veoWC5gGv3VMRsDegbTqmmgCQQBL5VpY8MKFD4foV0LPanpPoy5gWaKzSESEiyjV2cDvxxO4v23o5g7NZLfjpSgWhU1H64zcXhnAgN7Bow0B/cO4aevkzjxk5P2bRUYlcn5720nj6YNNRzcHk9UhJz7D73UqKrmyO4EGtbRMnlUGCHBCsa/HZhEjQiXU62KGrPl2ca9FRovRiG92Nc9oans+sKKJzuC8paXqJjXnMq25lRzv4zDJZIm3UeSJNyCg/Oc5h7X0KDHLbMSVDqT384X/3nOXnAjOnTcVVzAKEshjpIYSmewcE4o/YaaUN+qQ5SzAkpBhUyQESXEU4OG3OMaydxCTwjlhGr57vIaQUdloRYxlMCH5x/2TCm0Rv+Ud/kv/qk48/MpLLk2klN9tHpJhyhC47pa1u+wFPrZEolKdq6N5aONZt6Ylo1eL6DVyChXUsG5K27iYuSULa3i801xaDQyfjnnYvkGM+VKq6hXS8bHO62YLSLdOgTxfFU1Oz/PY9GsSF6fkMm8aREBLSIhoFOxdK2J40cFvC45Cz/KZc6bhUd5F68yMaBnweQrOcWLVvf0GiZFITc3l/NnD9N7hgxLnkhoiJy9X9rY8EFhTQsI6HTa7FJAT4pAArZ+u4Vb97wE6WXIFVo6dCvNoa8C2h06nYzPN8Vx9HsH0+bnkJLmQ5Iktqx4bPLzCHcfeJHLwGpTsHKzn4iwA4SqvqBCAuzZ76Fj/1Q8HihdQkF4qJyLV90kxSu4cDWYEZOeXsj6SaQk/0GnNkWPRguCQP0/NSyDDDJGT8umWUMdYWEyRg0OKaAt8+jnF82KpHXPVPp1C6JKBRUmi0i319MpXbLgd21YR8PcD4zFMsZWbDQzY3ygeFGhjJKrNxRcv+2hWiUVcjn0GZGOzxcoLpctHaDXHzvpYOLsbLwuxTPR1ytWrIjNIfLFYVuB5PpJ7D9sZ/TgENRqgXXbLMybGklGlo/kFC/TxxXNqKhWOeDU+ds5N5bbSSSKhe/rOLEM535NITM7oIEYE6XA6YQ5k4uWOXjj9VA+/jQPm13k4PYEVKqAvurNOx50WhkVyioRBIHte/OI/V8+G//OaPZyW6Z+tQzRD2d+d7B2mwy5TGLCrGx6dQ5oa82cEMHR7x1FMv4EIaCD+fnm+AKHzt5dgmjRWEv99g+pWkFJu9dSGdwnhOcqqbj3wMuJ004uXHHx/HMFGyhZOT72HLByZNdjcyqT2Z/Pbv7sKytbdufx5qhw3p4YTq7Jz4YdFkZOyUalglrVNbR5Wcfb7+dgNBqJjCzahKkoyOVyQoJlaDUC9/ICWr0rF0Tx8c48ug5Ox6AXeJjmpXFdHTtWx3Iv2cu5Sy5mLcqh3gta5k+P5PxlNy93S6FCGRXlyyi5ct2DRi1wcHs8rXumcuuuh+cqB4q/hz8tmnEysGcw1Zo+YPzwUH49L8freXwIeMTu3rYnD6cr4Gwuk0GnNlKRTJnoSDnBwc825ux2mRGEKJxOkR7D0hk5MJSEODlnzrrINRdfDDSa/JQrrWLMkDDmLzPy9vtGpowOY+UmM1dvekhJ8xWp7foI3Tsa+Ppbe/4ooyhKXLrmoXIFNTKZwJxJ4TzfPJmEWAXHPy9sXqZUCsx5M4IVG03M/cDI4tlRHDxi58A3Npo20LJ5l7dYM7uiEB4ewulfrfh8Ra/t3oNWBBnUqakpUrZEEASmjQ1n3MzCki/NGmrZ+6WVD9eZGDkwJF8m4NpND+NmZrF07uPxfrlcIMggY/02C/u3xiOTCeSZFNz5KYI5p7TIVX7ktlKEilrGT/qdXduV+U1ctVrg7EUPeXejef9tBRcumokIk///ooH8rwhBBnaThoNfu7h918uwfqH0ed3IvR/Kkugulf9zcVJ1Lhz9g5ovJVOhokDpJCVzp4Rz7AcHd+57eb5ZCpVK6/D6RO4+dOFyynipScH4KZcLvDMlAodD5OhJB6+PMvO8qzUKQVGIZRQkhJJq+/vqvd0hYnOIzF9mxKCXUbeWhu9OOXB7JPRyO16v95lYHefOnUMmk1AoZISHCpgzzeAC0SvH75eK1GMESE71ER1Z8NA7qFcwn36Rx7lzIud+1BDlqIgaLaJgpE6T27w7V0NSNRtZZx4S5n2ch0mSRFbwZXr1VPDGsFBu3fHS/NUUoqPlyAWBlxvrqP+5hqmzb/H5QQ9R4cXnO+FhcmJin60RpFYLmCwiLpfIsZMOOrUpvvnTr3swP/2WSWRYwBX9xec1eL0SVptIcJAsP4YcP+3kuUoq3hgcxrbdeSyb9zgmCoJAgxe1bFkRy6hpWRzYGs8rL+tYvsFEn+QgNu20cP6KG/UTxZXVmy3MmRxRaCIs8JmCWLrWxP4jViJC5fToHIR7r4RaBZbs7Kdeh4yMDOrVUnPqjIMuA9OYOCKMHh0NqFQCcz8wsm5xNFqtjJEDQxk8PiC58ajw4XaLvP2+kZt3vSiLYXMuXWtiSN9g6tXSIpfDxMm3WLNBoFunwhJTJ350IJNRQAPyESRJwmJU4MrVk3GsBglCEPGShMWaQ5p4kdf7qBk5JYvsHD9ClIkJI0P55vBunnvuuadei/8YCB5cDiUGIYaDRxz06/G4cJ0Qp2DiiEC+3/61NCq+lMyD5Adg9KErmcuQfgbavRYgtlSvouLOfS8frslDvF8enScMp+oiqRnFc8PcbrFA8/rRXmrQC9y576FkooqHDySiMl/ML+IAZCvuE+Mri5lsqlEvf6/XE0xFnidZ0nOfa0SEP72xS9OmTZmin4I/z59fZH0ESZJI4Q4ap5yzl1zUqq7B7f77OO1wSshkgWZ3RCTcvw3zlwQKuo9iRPcOBrasiEEuD+Q00+YbaVQ38D2jI+VI5S9y13gdl8+LVqEmKa8UEb4kZIKMNOsDcny3KONq8efiPf7bCkFJKV81vt7/CXXrvkCbNk9fBFWpVPgEPzYsWHJk2Owic96MoMfQdMx5IkP7htBtSBqdXzHwMNVLh1aFY6XfL/HlETs5Rj8d+6dhzPUTFCzg9cL0cYXPev26B3PqjJObd7wFztlKpcD6JTH0HJaOv+Q1HtxzkOSvhBsXFcrJ0WhkvNr+8f3qdIqs2mzm2EkHGrWMtAw/42Zk8d6MSEqXUPLHDV+hv/130GhF0n23iPGUQCkU3HPsUh7BiWbSb2h5gQYF5BJUgprKUi0ucBpR5iFYCKMydbBiRsSPQamietV7/HrehcnsL1Q8FkWJuR/kElbWzrvjdEx9W8SUlcK04Vru3PeQcVdPHKGFPq9ckJMkleMuV6lD0TWSUlQiU3jwTOvwd/hv8fP/ILKz7rJ3QxwPUrwsX2/mYaqXL4/YCC3CjAUCXahZkyI48I2dwb2DuXrDw7nLbn48mMSbc3NYMCMSjUbGuUsu5n5g5JPVsYSGPH6vW3c99Hsjnb0b4lHIBXJy/WxfFcuKjWbmfpAbGHcSJW7e8uHwKBE0brJzdIyamsWY10MpX0bJ9dseFq00UTJRQbf2jwO3JElMfzeHsIim//B6/PLLTyyYP56KZfL48oiSS1fdRITL85O2otClrYHNuyyMHRLGum0Wjp92MGV0GC9UV5Nj9LPiYwtbN33AS8268sHavbw5KnCAbfOynjYv68mz+qnT+iHrtuUxdUwYQYYAU+v0L04mzsohzwYPs7QM7OFizOuPg0uFMmF8/ImFXWtjC+jOHPrWzunfXPj9/mce5/P5fAiCiLwYpvntex4OHrPz9qQIencOQi4X+PKIjXlLc1m/pOjDvEwWSGJ/v+hGIQ+4/04eHcaSVSayc3z5hSRBEJg1KYKug9JYtyQmnz1ktYm8tzyXCmWU+YeMG3e8JMYriIqUse+gjR5D02nZVI9WIzD5nRzKlFSyYEYkrV7Ss3+LktY9MqlQocJTr0N6ejpdXtFz5vfCguEAZ846yTX7qVpRzcef5BERJsPjkYiOVJCZ5SswbvdXGPQy7t+REWErU+z4iDKrFF8decDrfQPFfa1WKPAcPQmFQqBCGSU5Rn9+l1WvkxVy561QVoVLKve0S/AfB7VaTXKKl/Ytgzh0zIZOK7BhcwJjpmfR/40MTh9M4utv7bxQvehi+LGTDtq30mOzi8x630hqho9SSQoG9AimRKKSwX8y3MLD5MxelI3TBcEGGQmxCl4dlEHvLsG83jcItUrgwDc2PlxnJiZS+WfiG9DNvZfs5cw5J4lxSrbvs/LF5vj8JDEqUsFb4yOoV1vLiDczWfFuNOu3WdBqBK5evUqTJk2eei2ys7Px+uCtceG8OjidqzfcVKmoZmjfEIb2DcHrlXh1cBrlyyhp3TOVSuUDLu+WPImwUDllSykpV1pFtw4Gfj3nYvS0LD7bFJ9/SCtbUsnVm16iIxX4/RTLDlIqBUqXVLDvoI3VC6MY93YOHdsYkCSJ0dOyiYqQ89G7UURFKrDaRNZtDbBVd66JK8Q4OH7aQVjEs+ndmswuLHl+tu+10qdrEO1a6Ok6KI0P5kTy1gJjsSOd2/fmMWN8OGVLqXB74MIVJ0MneXj3rUhefF7DO0uMxTIiANSqQBL8CAtX5JKc6qVT/zQkIC5GwciBIVy76S22gFmjqppso4gx18/iVbk0ra/j1XZ6lqw1UyJegcPhQK8vvoDxJLT6RAT/NQaMyWDbytgC1+vaTQ8bd+QxoGcI4aHF7zeVyqmw5In5mrqPIAgCqxZG8+6HudRr+xC1SiAkWEbpEkrWLIouJLNjs4uYzH6Cg+T8et7Fj0f0JDpq4pCsmIOuIMSkIqpkyEwC7XtlceZoLInxSjbtzCM3RUdJy4sIgsA3n/+KLCaT3kOefl/4T0JGipcKYm3uWn/lxk0vb72bzfWzwcQ9UfiEwPUr6XuO86lZVGwrolQIjJuZTfPGOjQyDVHJtbhjvUa9lx18tDiW0iUUtOieSp7Vnz++bLOL7Pzcyrc/OLiX7EWr0AUKn8XA45DnF9X+ihyjH5kMdFo5axY9PkRWr6ymY/9U4mMFXC7XMxU/f/npK0YODOXmXS/Xbrq5ezOdeOk5VNmlWbXxPm9NLMw4zzH6yTb6C2nWx0YrOH3GTeqZUpR3V0JERIYMHQbEjCRmzjjF7k+DWLn+Nj+evoXaHoNP8pLtz6BtawWXbnoZMNZOcqqX0iUVZOX46PJK4HCr1cp4a3IQ567ZSE4tXlIqM9tHcEjR46jFQUKDKDrY9Gkeer0snwFXFNQqgcxsP3s2xDFqWhZlSijzC8EZWX6qVlRRubwSp0vk46UJzF5sZMaEopu7CXEK4qLl3LrroXwZFT6fxJvvZDNxRBjTx4bTZVAaWTk+oiMV3E32FppYewRBEGhYR8vpX+wsmRVFzWoaUtK87N5vodtr1Z56HWJiYrh+20t4mJxPVsfQoE0mC9/zgyChDBHz9U27tjMQHiZj8PiA3p9KJXDpqpsBPYIJCxHoNzqDd9+KpGGdAOnDZPazZLWJ0GBZvlRJ9w4G5r5nx5hsoHk7E336yOnWwYDDKbJum4Uff3Xy3WeJuN0iTpdEcJAsP/f86qgdq0lJLalh/h4hCAKhRKFLb8zipT/w/aEYmnZOpWdXPR4vZGWmPfU6/CdBqRII06mIzqrMomVn6NhGV8iw9MxZJ+FhMratjEKSJHbtt/HpF4ER5e4dgvjisJ3jp5xER8mJjVJy/Q8vWWGnadNYzqU/PAXOQk9i70Eb7VsWzDNsdpEDf04R5eSK6EJ9JMf8RExmfbRCYE8X5R6yfClUomaROUIS5XjILfSG4qdl/gqFQkGH7u3Zt/lzqoh18/+WV/Jwhz8II5o4Y216DDzKmOEGKpRRcvaii1o1CsfpR4ad+drsXiWVeYFSNX9n54aoQj8PkBivJM/2mEX72wUn1arLUau8DOgZTGiIjMPHHrB52w1CU17EiZ0IKa7Y7xMuxpHmusi2zQto2rTlMzHhfX4PVxU/EZOVRNOO94mLk1Ozmpotu/LY+ZmVFk109BiaTpBBhs8PT0Yln0+i/5gMnq+q5sC2eEJD5GTn+Bg4NoMenYovRg/sFcyeL63M/gsRJjZagcsl0aWjCos1jcPHbmPMkvPzOTlPGj85HCI9h6fTv0cwh3bGI5cHTKn2H7LRfUg6MgFiY4pvyhcFtVpGdKSHDNtJtNnlCfHEIyKSp3uAkPCAfq+q+XheUrE6sXFSSW6Jl6hDcwRBIJg/iUOeSK4cE3FG3KZDvzSWzYvK3+/vP/Ty9kIjIweF5E8DHTzs4cfDeSTEyTl7yY1gLEwKeIRwornDH0V+JggUSFUyFT6f76m18f8O/y1+/h+ESimxZVceVpvIolmRlExUcu6Sk/Gzcjj5k6NIl9/t+/IYNTiELq8EsfOzdFa/HxDsvfvAmz/ys2CFic3LYwoVbMqXUTF1TDjLN5hYPj+KPiMzaNlUx6QRYYQEyzh20s7MhUbkSonZM3RcvCJn7NAw7A6R1VsCY0yJcQqyjT7KllKSnuknLkbO+ctu5iwxEhYi59czhxHF+c9c+Pv115/ZtG4Cx3ZrCDI8/t6/XXAxbGImJ39y8FLDwofFV9sZqN7sAVHhCn781cmuJxxBoyIVzJsawVfHMthx4BJOZwlODbjNsH5yYiNlnDzjZu+XeWxaHs2+gzaadX1IQqwCjxdeqKbmq0/iMehlNOmUzC9n9GzfZgUBWrVQcvp3K0d2JxQw1ABo20LPhStuln6wkKnT3n6mNbh9+zYJcUoOf2en3V823EcFhy+3JRTQZ+vWIYiXG+noNiSdI7sSiuy6BxkEnK5AwrZ2UTQHjtiJjJDTZ2QGn6yJzWezVSirxJwn8vbCHG7c8RIbJUcCBvcOydc59Psllq4xodcJ2OwiwweEMuS1xwF+1KBQPvvKyqhpWWxcGkO50iqeqxJEVlYWsbFF64T9Fffv36VRPR3Tx2npPSKdGlXU9O4ajN8vse9g4GDx8bIYTGY/V296UCgELvzh4uIfbgy6gNHXX6/LozW8cs2Ny61CTvFaJoIYYHs+gsPx9x3UPKuIwyXmO8oXhT+uexg07NlHPP5TsHPHanQ6Gd+fcqPWwHc/OGjZLYWkJDmx0QqiIxVEhsu5n+zjynU31255CAuR07S+FqVS4OxFN8mpPt5ZksuoQSGULaXk2k0PE2dn06Sellea67l608OKd6N4bVQmndro6dstGINeRotuD7E7Aocfr1eiSX0tl74vwVvzc6nRJJUGddXcuOdi7tRwlq41U6GMkrfGhRfJwnu5kY7YaAWfH7KycoOdxCSBH0+feKbip1KpJCwkiGXrTHRopaPv6Ay+25eY331VKgXSs3ykpPk4/GlC/ucQRYkP15uZ8Z6R92ZEIggCdWtpGT88jCPfOxj258h+dq4fm0Okz8j0fJfP4iCKAjdv+pi1wMrdBx527c8LaA4mKZjyxmP2UpBBxuTR4ew5kMeS1SbeGv/4NZtdZPUmC82a33vqNQh8Ty0LPzJx8Q83B7YGigWiBEkJSpLiFazZamZE/4I6rtv25KHVyPKLdknxgYP715/E5e+HTeprOfStvcjiDcDnX9t4vqqKYyftrN5sISfXz09PmCvdvudh6KSAi2rx6ybh9wV0pB6k+Nj0acApXa+FXDNPrX8MkJtzm5kTQlm+wUTTzim80lxHZLic7045uXzNTdWKSj5YbaJ7RwPd2hc9znnrnpfSJZRMmJXFygXRBdbM7Zb4/aKbXeviWLDCyI07Xpa+E1XITCI5JaAZ7o1X8slneRz40kuoqQ6ZJCOvcom9a2OoVD7AbrfZRWYtzKVtnzRKJMqxOyREtUgO6UQRT5ipCpftOf80Xad/N9y5fo8wfRAd26g5c0bk4/VQ2lOu2IZdrK8ce9eYsasy+eZgwCizRr0cJF0Krw118dYTxa0FMyLpPSKDDR/EkGcNGDC83ieYLcsD165a/SxEm1jk4USSJLKzYciETI7uKahL7nCIDJucydwpkSxbZ2LMkND8116oriEyXMHtu56nLvo/gs9r5NxlN+OGhnLkhIO09Dwepp4myliTjVucHDrxZwPUC+1b6mnzso7R07JZOLMw2/63Cy6uX/cTqpRIj/mWqCgZZquIJzeY0JznCM9+nkUfnmPHhnCsNpHjp80BA51YBVWrKHi9TzghwXIysnx8uN7EwSM+LNbHBYGJs7PZ8EEMsxcbuf/QS6kiWIEfrHXQrceIZ1qDhMRy3Lp5nh378mjdTM/9h156dCz6Wd9/2Eabl/UB/WaryIgBoQWKkj/87GDQuEw+/jCayAg5D9N8VPqbWBYwggk8+yazyHf7EhEEAadTpGfnINr2SWXDBzGIolRI6/VJ2B0iWz+Ky5+ySM/0cewHJ517Pr0OSExMDLfvealRVYnVDnpPFNHZL3JJ+IlQjZWO/dNQyAOa8N07BPFSAx1Op4jPD6+Pz8DtkZgxIZJa1dWs2GhmzFtZlEhUIpcFihsdWz/Ou2UygdBgORaUqLJLcPzUHfKsftRqgecqqbhy3UW7PqkkxisICZaTnumjZVMdfV8NYvTkXEpTu8jCl0pQIxmjuXLdSZ+uQZQpqWTZOjPhUcWPNP8nIzJcSe0qah5+IxGUXIuGrc4y/g0NHdvosdklPtmXx68XXOxYFThfCIJA7y5BPEz18tUxO53aGOjd5fGzUruGhoGZd6gQJ6fuCzqiIwOGcvs2xhUogJ4642DHPiufb3pcwHM6RXoMSWfiiDDaPGFqePOOh259f0S63wCdYECu9uFzewqwQZ+EIAjoCSYuruQzrcWRwwd4qbWH49/8jEJSIyAgICORMkQIge8fm96Yd9/9jfBQOd/9kMVXO+MK6KY/eOhl0LhMPvv4ifOYTESJmjxL8U0VUZTyZaNO/uQgK8fPa92CC+Qcz1VS83pfA03b/obsfgn8YvFNIAkJpVKgT2eRw4e/pGvXnk+1Bk6nEz9+wmO8SMq7fLo+voBcXXpmQD7Q5RaRyQQ++SyPYf1C819fsdFM62Z6BvR4PLkaFamgZVN9/lm4KET+ScQqCtFR8vwJ2Q/mSEydl8Ph7+ykpHnzGzIrNpoZ1CukgGeAXC7waocgVGqB+ctyKfcMJCEIeEqoNXK++yycTz97yKEjd1AqBUb2UtO1XTSvjzGiF0P+Ric2mLBQgVzxBrF5NQrEqwhHOfz2UtxM/Z1XB6dRtqQSg0FGeKicnp0MlCutwuUS0Whk6INE3HY5J37wUPN5OYLKA+6i/6YPLxKBdTRL2ThjbqLQu/B6BRSmWMJs5RDxc/nyZWrWrPlM61EU/lv8/D8IQaYmPlbOpJGPOy0tmho4+YWaF9s8pHSSCr1OAEGgQys9ohhwzi1dUsmJ0068Pomqf47mPWLm51n9CALFPsQtm+iYPDubuw+8lC2pYMtuC+u2WQCJ0GAZPTsFMXVM4OD6w89OduzLY960QDL9CJIk8d0pJy26p+DzSei1MmwOkW7tDfj8IqdPn6JJk2djgK76aA771qkJMhRMuF98XsOEEaFMnW/kp690hVhKl6+78YsqFq/xs2d9eJHJRvuWahYsP83oQcHcvCdj5kI3UdGJhOpT+GF/IkolzFmSy48HkwoVzQ4fc2BJ03P7Sg1CCazLkVsZpOoucee+N3808kmMGBDCS10/febipyRJVCgXwuLVJhrV1Rbobp782UmtGqoijSnCw+R0bqPnwBFbkYff46edpGf5iI9RYDSL7D9sw6CT4Rcl2r+WRkK8gvBQGWfOulg8O5K2zQ18+oWVw9/ZWDInKv9eys7xMWlODm+8HkqT+hqmzs0pUPh8hFfbB3H0ewc3bnuoWE5FvVo6Hj58+NTFz6ioGK5d8BIZLkcug1O/OLl5x0OdF7S89moQtWoERv/Hzsimbk0Nq9c5ad/Ric+nRxJE4itmsHnd40Q2OcXLgxQf12+5iQiTo4uDXFs6WlfRTEx/ZCpNGwWua2q6F69P4vxlVyE2JwQ22vRMH7HRctZsNjN5dOFxtl/Pu6haScXGdXPp0qXLP03L5N8Jf1w5i4DEy03VuD0KfvzNRWSknMG9Qti8K6CvW760kqnzcrh2y029P+Uf3vswl6H9Qrh9z0NsjIK1ix8feKMjFTSpr2XsjGzcHonsXD9jZ2Qz580I6r6gIcfo5/xlBwlxCpbNjyI7J1Ck+uwrG/sP22jfysDV6z5u3vZRupSS9i2DMFskFq82FXB7/yvatdAza2Eu0dl1uGo9S1Tss+kahoeH4/Ya+OWcmUG9gnlnSgRdBqVRubyKF6prOHfJhUIuMG9aRIF7SSYTmDgijNdGpfPgoTef6dm2uZ6Js7MZ1i+E5BQvKWleNu3M4/CnCbz1Xg4XrriLZOz8cs5FmZIKbl4TuHWoCuqKv/LLWTffnXLw86GiWZzdOgTRpFMKU94IRS4XOPmzkylzc9Dr4PbtG8+0DpFR8Rw8epPQYHl+U6dJPS2HvrOzcGYk739konarZF5tb0AuE/j+JycvPq9hxbuP99M79320eVlXoBH4UgMt739kKtIM4cZtD/sP2zh2UqBaZTVOl8gPBxILrHO50ioObo+nbpuHeL1SkQ2nb39wkJLuw+uT6PNqMMP7hzDh7Wx+PefE4QlHXhy9vwioVR527Zf45XBJZDL46TcXeTY/i2ZFYneIzFuaS4+OOvZ9ZWPGuHC02sJFq5UfB1zs2/ZJpfOANPr3CCYpQcn5y272HLAyfVw4FcupkCSBEf1CmLXIyJI5j9cx1+Rn8IRMls+PQqUU6DU8HZlXixIfzlIXOPNZYoHRKINextJ5kQwY6yM7x4dMgPkzwpj7we9kZ5Qnyl4Z0SeQlpb2TFMB/ymwW22ElzDSv5eB386ZkHlCUFJ8gUqFCg064j11WbTsLLs2a3B53Sji7jB5dAkuX3NzL9lLfIyCui9oeO+tSMbNzOTyVS/f708sIBUyeriO7YvuEe0pbESRo3hI44ZKylVQMnh8JmVLBUxsHjz08ut5F1PHhFO7hpqiet/xMXKyjc9ucKVUBCRN1CqBDq31zFuaQ7kyVtJ0J5g/NYIenYLyTea27rHQqkcqm5fHFIppLpfI8vUmRL+cce+Y6N8rKr9Qd/WGm14DfyTkfgNOnPQwe5GRByleLHkiTRvoqP28hl6dH+dWsdEKFs6MQqEQOHjExrvTI8k2BnLvyhVUvP92JEMmZPLejEjq1AzkDQ6HyNJ1Jn46G8aEt5o90xp06NiDVSvOk5XjQ60S+P2imx9/ddCwTkGCRFaOjzVbLBzYFs97y3NZuSC60Do0qa9j+fwoVmwwU62SBrtdJC3DV2is+xHuP/TSsE7A8KNjaz2SBAuW53LqFycvN9LSu0swY2dkk5ru5ZsTdto2L8ye8vkkzl5yM/7tLAb0DKFft2COn3aiVcOpU6do2bLlU69FkEFHRpYLl0tEEOWkhP1Cj85OZk4MaM/b7CLb9uTRc1g6O9fEotUGTPz+uOkhJd3H9LHhyOUC770Vye8XXezfEldkTiZJEjabRBTxZOjP8fvepPxYf/6yiy8O2dm9PiZfLksUJbbtyaNxpxQqlDbgywkrtuggmCP549pdaj+v4dIfblwukZCQ/5phFgW5XE7nTkre/OYmVaQX0T14mYUzz7NwsZGIGC/vzgxnxoTwQkX3Ia+FMGpaFp3aGDDm+tn/jY28PJGypZWEBgtERSg4etzJtctK6tTR0Hd0BiHBckKCZJy96MacK2NIP0OBSYmPPjbTs7OBV5oXbOBUKKti/65wOna8gDErFo/Xj19wYZZykCEniNBC95gk+DAac55pLVwOO6HBCmIpRZJQ+Pzil3zkYcLrBXl2SYKzQ2nd8RyJpXxULB/wdUhJ9xITLdBtSAatXtIREynH5naRwm+E3HYVmAp4EsdOBnxDHj37YaHyIs+b4WFyZk7TMX2iiWy3lSTpuSKfrxxZCp07qKhaEb4+ffup1+Dhw4dERYoolTI2LI0u5NMRF6Ngy4oY+r+RQbnSSnbvt9L6JT0lkwKTXIe/s/PNrsJST9Wrqjn9i5OXi9CCBzj9i7NIGbYcox+VsmAevmhWJCd/ctC6Vyrrl8TQ4EUNx390MOWNoiXZ2rfUM/3dHB4+fHoJEACVUqBtcx1bdluZPCqMMcMev7ZinZWjhyEKKyEUzex3K6y8OTYYo9nEoS3XiLRWKfC6XFAgqh34HAoWz44ixygyY46N347LUCLDp82l2UtyTv/mxil62LbXwpD+cXjCU5DSyhd53dO4R2iEl3TPRao2zmHR3BCSEgz4/RJfHzMzdeYJMHowm83PtBbF4b/Fz/9jkCQJJJFxQwseov1+iUlzjAzvH8rIASEEB8lxOkU+3pnHio0mpo0NJyRIxgdrTAW6EJXLq/jtgouEWAURYcUnlzKZQJlSKpbOjcLukPjgHQUyGTTrmsKCGQFNj2u33DRrpCcsRGDfVzaaN9bxUsPHAUEQBC5cCYw9bfowBpkMfrvgZtzMLPp1C+LH0189U/EzJSWFpFgbQYaiWSA9OwWx8ZM8Xh2czlvjw6lTU5M/qrV7fx4tmgTz24WiXf0eoWl9DdWrqunzqpqZ4yUatr/FhvejUKkE0jJ8lExUFip8Wm0iE6baKZXbrIDGSrgUh8EWxmuvn+LcqahCD3h4mBzxbzpexaFcuXLcuKMm1+ynY780encNokk9LblmkRnv5fDeW8UXXJo30bF1V16hzej7nwJFyIepXkJDZHh9Eqe/TCIiXI4oSnz7g4P3lucycXgoOUY/TesHrnPvLkEkxCp4Y3o2DmfgPrPZRF5qpKV/j2BWbDAxsFfxIxuvvRrM51/bmD4unJt33TRtW3TwLQqNGjXi7bfsnLvo4sttCWi1Arv229ixL49zl1ykZ/kpW1JJp1YG3p7lQfAHUZZqBAuBjcXptjN00DnOjDRy456bIIOMcqUDuoc+ETyiiCvyLp6HSaiEgpuZTbIQmmShWuUoklO89ByWTuO6WqbOy2HH6tgCTQWbXWT4m1n4/IFR0sPHHSgUQsDoRitDFCW+OeHgw3UmPl0bx1vv5XLhwoV/Sjfr3w25pjyUShmzJ4fRqkcKZUsp2b8lHkGApevMpGf6GDk1iyO7Egpo804bI9F3dAaX/nDz+9EShd5XEATmTI6gZY8UxrweytY9ebjdEh37pxFskKFUwN0HPoZNyuD+Qx8ThocxeVQYbrfE7i+tWBwe7j30MGxgYBylb7dgPvnMisslodUWfbKx2UUiI2SYfFcQXEKxxgvFweFw4PPZObo7gYjwQNxp31LPuUvugKzGGSfTxhXd6IEAU3v3AWs+M9Ppkrj4h5sOfVO5c99DzWpq2jY3EGSQMfWNMAaOzWTdkoIjzjdue5jxXg4lEhS0aKbih+9uEqKWsWxeFO1fSy2W4SyTCei0AjWaJSOXCwQHCei1AhHhKtSGZ9O8zTV5Gd4vhC8O2fM7zAN7BtNjaDpN62uZPi6ckGAZ95K9dGxtYMzroQXYin/ccON2i4WSWUEQ2Lg0msETMmneSEfXdgYkCfZ9ZeOHn52c+jIJrUag+5B0po0NK3KdDXo51asEdNs2LC3IpMzM9rF4lYmPP4xhzPQsjpyw0bKplmu33BgtfmLjnt7lWZIkvD6JiSNC8w9hTZ4w2LDaRO4ne0lO8aKQQ4d+aWxbGZtfyLA7AqaI5csoiYmSo1IJjBgQwoMUH9dueihfVsWhnfGo1TLsDpGcXD/9ewZTrWkyf1xL44VqWm7e9nPlEkTGKPKbrX4/PEz1YIj4nc4tdUUaCgBMGR3Gig1mMrJ8nPjRSZlSchwR9zH+Eo5MLj2Ty/N/EpyihYH9glmw3MSh3THUaZaD2Z6DjqLH8swYCScagxDMzZsiv19wUb4SeH1yOg9Mo0IZFVUqqvj5dxdvLchh5vgIBvUO5ZffXYWMecYOC+Lg4TvcvZuMPsSHRi1gzZPhNgaRp8ykeUU1Z866OXUwiSvX3dx94KV6FXV+M2bHvjzavFyY3ZmS4S9ST/x/gk808EJ1O8PfzMJk9lOjqoYSiQqmvGEoIH2hVAoMeS0UtUrG8DezWLsomib1tQiCwNmLLt6YnkVEmIxuHfQM7FNwHatUVHNwTzjtOpzHmyeRme3lxGkX9aobOH7KwaJZRedeU98IZ88BK72HZ9C8sZYKZQIxtHQJJdtWxrJsnYm3FxpRqwV8PomHaT4GDZn4zA3Q3r17s2blTDq21rP50zwa1dUweU4OdV7QMKxfwFjvyAk7+w7aaFpfS3KKl5t3vEWOvEJgQunNd3Jo2vkh9V/UsnStKb/Z8dUxGxt25CFJgaJzSpqXiFA5Gz+xcuWHJGYuMJIYryigFT1pZBgbdpiZOjeHF6ppCtxTkiQxckomocECkeEK1m2zsG6bmYrllPx23k96enKhz1ccBEHAavfgdgd06HKkdPr20bJg5uNGjUEvY9SgUOJjFSz8yMSsSeEMn5yJyyUhE8QCBIpa1TWc/MlZ4HzzCEdOOBBMgX2/dElFgSbXrEVG9n0cl78/Q2DvG9grhPRMP6dO+7HjRE3R6y9pHMREy0hO9RIeJsPlkShfocZTr8N/EiwWGR9tNGFCSbaUTpQQRxl3bS5m/UTvnh5aNCm6WBUeJsfhEHnvw1x+u+CiV5cAy/bHX5xYrBKXrrqx5Moob2pO8hETruBULjlzsXvdhJGIDBkrVqWzbZeDUqUD+d7dB95CeabVJrJhh4VjJx2oo/0YZblofH4Sy3tp0egPzGaJk6e96HLKEeYsDYBP8uJR2vF5n/6cKEkSPrecr772o5ashQrr2VIaydwilhJUphZO7NzkEtqsYPxZ1bj0qwcFSuSyh9hUDzh+IIoTP9l5Y3oWCp+OIELIzXRSo2EG8TFKIiPkvDFCS/MmWh6m+hg7I5vaz6vp1y2YiuUU3Lpb/NhQ17YGps15SFBmLA9lNyghVSrwultyka67ytzp0ew/7CI65ukZsPfu3UOtFVCrZTSuV3TD4JHk0U8nlEhaDz2Hp9OsoZaGdbRotUKRUk/NGmpZuCI33+/hSdjsIh99bOb0lwXHuUVRYtq7AULQkxAEgS5tDRw+7uCTfXnMW5qL3V48K14QBIJ0cu7evfTU6yCKIj6/yJ7dfnwuOQ6nkXFDQwkJlnPrjocPlvio4mnCZX4mTipZuPguSTgibjOgdwihITK+OvQQMa/i/8fef0ZJUX5R3/CvOndPp8kJhpxzEJCMKKhIUiSD5CCCJBUFERUFUVCUqBIECRJElJwkSRAk5xwmx865q94PDTOMM+MN9/s8a/3Xo/sb9HR31emqq861zzl7I3uE60iVbpPrclOVBvQe9hfOdDPV/G2IeiiLkwdH197nPldoQEMsyZm07/4nTZ4O49Sui8TYaxT6XquUQw6ZiDlqarVOZfX3BYUnuVyg0/NhVK+ipF33FBITi/cieFL8R37+jyEvL49K5TVFRieX/2TjqboaRg0y5/+fVivjjcFmEuLk/LTZTnpGkNe6Gzl/xce5S15qV1czapCZUZMyWbUgjpt3SzZUyMkNolSEuqLSMwPMX2ohNSNAMCjx5SILMyZHERMl59BxN1Nm5jHr/UhW/Wxnxte5vNpRj8crsXKDnTZNtSybG5t/Mzeqp2H/z6V49tUUatUt2YyiONhsNmKi/0HDSC1DqRDIyg4w5r1MgkHwByTeGhXOttWh0fOmLyWXaAgBYLEVjCQrFAKlEiAuOnSTi6JEcWvSslUO9NmViohLA6gEDc770Xz/o5Whj7TUA5y96P2/cvZWKpWEGZLo+KydNwaZ+XmbkxXr7eh1Aj6/hMVaclytNpG9h13sPuDMJ0x/+MnG0ZNuwh68v04NDV9/UqApIpMJtGsdRtnSSj74PAeFQiAnN5gfp5ZPa2n5tDZf8HvutxaqVFRx5bqPbXudiLud/Loz5LDXuL6m0PVmMspwuUWstiDnLgUpX778Y8dBoVAQHhHJN58q88mMXl0N+aMrd+/76TY4lR07gsiDemrTpJDYs1YIo6rUgI1b97BnY0Ihsiw3L0j7Him8PUHDZ18cQJtdEaMnEZEgOeo7pHKbqoJEm5fv4/PBaz0MnDzr48uPoxk0NoPyZZRUr6zi9r0AZy54eXdMOG+8l0l6ZpCmT2nwByW6DUlDLhfw+SRaPa1l3XehkdvOL+g4d/bP/8jPYiDIQl295y77kBD4fGpBV07PLgaGTchg/IjwIqZkcrnA8rmx1G17D00JOmiREXK0GoFK5VVULKdk3lILK+fF5ndW2+xBnu+Zwu71pfKvfZ1OYGBPEy0aa2nR6T7OR1yTu3fWs3JD4VGahwgGJY6f8lC9qoo7Oh+26z6Uqiczt/hl01pG9g+RiDv2OfF4JRrUVtOgjoYGdTT8tNlO6YSSx4UTYhXsyis43rW/2Pl4UiTNG2l595Nsrt/25bull0pQ8v2XsUyekY3PFxpnv3zNR64l5PKdVEpJxbIKwow+Tp8PmT75A/yjYY/FJhIdKSMQFChTSsGsqVF0GZDJtOlvPFEcXM40qlU2otXKWLHezrB+JiLC5cycEkXXAWn0etlA62Zaft7qoE4NNc0aFWw0T57xMGFaFneT/dxPKZqkl0pQsn11InO/s9CpfyptW2jp8KyeSaPD86+7sqWV+WRfcejZ1cC4qRm07OyjbzcjcTFyTpz2cOKMl7nTo6leRU2LJloqlVfxwec5REfKH5CUT0Z8SBJFHIVt9iA/rLOzfI2Vpo00TB0fSVSknOYdkxk3NQuHU0SlDK37r/Uw0r2TgS++seK5G8/bH2aw7+eEQiN+gYDEG+9mMmZIqEMlKkJG00Ya1GoJrQYEBNKS5Xg8IkERsnNE9CYRkynIX+dkDBiTzptDzUW646tWVJGRHUSUYOGsGLoOSKNGdTnb75xDsvuIiXkyjat/C9S6AA6XSOumOsqUVrJwjoFBI68SK5ZC/jc9Tq/kwUoO5amOJEn4/CILf7AybriZtz/OZufaUoXc2Z0ukV4j0kmMkzO4d9EC5r2UADKVn5UrCp7rdofI5/NzuXFbzplLXhwukSWrrQzubaJm1YJ7JDnVz/K1NjavKKxpeei4C6s1iEr15OSnyZzAktXX6dA2jBt3/CybG8PzPVN56bnix+d7dTUwe2Eeb07JRKuR4fNL2Owi82bEsOgHK6MGFV+0LVNaSWxSHkkagfUbgiSIVbm3M5q45qdK3LQa9DIqlVdhtUos/MHKM80L7tOEuFC3zENYrEGad0qnY8duTxwDj8eDRiPw52kvh34rxckzHq7OzeWl58L4dqWVA0fcvPV6ONvXJJKSHuCd6VlE/B+aIExGGcEgHDjiRAwK1KiiIisnSEZWkBXfFDwfb97x0Xd4NkJAhdUe5PptP59OLkoGD+1rZt8hF892S6ZtSx1tmulIzQjw6w4nHduFYTCEYtWisZZXBqWhlAdRyAUqVypatPwn2O0+2rXWMGZyFmHmYCGJlUfR+fkwPp+fx7G/3PToYuDrT2Jo2fk+t+/58zXt3x4VToc+Kcx8P5qWD4gUSZL4/bCbsRPcJFqf4qLsGC9VLrjGL131YjLIChGfbrfIsVMegkHo2UXP/qOZOCOvY8xtVOS4JEnCF3GXdq0j6NgvjeGvGRGD0O3VAU8Uh38LPK4g584I1KM597hBqnSbcKIJw8jx08klvu/mHV++6c+m5QXrUZtmOkYOMNO+ZwoZaRI57EOOAqVNRRRJ1KJcgRamqza3XJe4fN+NLjGX2FLBQiR4niXIy4NSeWOgmS0/hor1XQak8sagkOfBQwSDEkPH3Ob8ThGzsxw3dMdQq7083bTZY8dBEAQEmZoYZ1nSuY9P8uY3b9glC6ncoR4t8uVKjIQTIyVynXPYyCVWCBF3SVJV0m4raN7xCke3J9CqkZHdW1XoCKAWjcRmVSEsKxwrHsYcv45Nk4xSFQRBxpI5sWg0MnqNSKNGZRV2h1hkWhNCe2q5UsQQDum5WeTI00gQK6KU1OQp0giY09i3MQJ9mIzv1wRYtqLLY8chOzsbo16GRi38YxEpKkKGIyeITFBzaHMMJ854+fOUG6ut+NF1QRD46uNo2r6SzEfvRNL5eT0yWWhycta8PNq11tFjeDqDe5tCJqKXfSxeaaFfNyNtiimeJMQp6POygfW/Ofjs/UgmTssuMW+WJAmrVUImSI9thul2u7FbVJT2PYUBM8uW7+TEmXQEQeDaVYkYZ0OUgpIEqSwXOUFlqU7+9eKXfKQYTvHmG8r8wvVLLypZ+PVhkqRKBAiQxh28hNzeJSRS7yt5mqaFyFGAKLE0NslODhlECXFkXi/NHxkunEIK9+RpRImlUEoq8shGhoxoEvDq05n1gbbY86xYTkXVimqSk5P/H5kKevKM4z/8vwqFQoHF4i7y/xu3OBjc21jMO0LmPvdSAvToomf4a2bGDDEzeUY2LpdIuaSQDl23wWnoNAI/b3UU+xlfLMxjYC8Tsxfm8fo7mVSppGJQLxNjhppxuCRSMwJUqahiSB8TR7eWZsFyG2MGm9FqBaIiFXh9Eq2aaJn5fnSRhFCtDlVcBVnJG8biULp0ac5fKrk76l6yH7tDJD5OQUy0AkmSECWJ59vo8rs1X+kQxqbtxZ+z2y1y+ryH+JiCm7Z2dTXH/grd2InxCm7f8xfp0PrzRACdv+RuS4MvjmWrnXw8Jyf//yRJ4uM5OTRs/PhjPI8iO+sGPbsYUatl9OpqYOaUKKaMjyQpUcHqTcWfH8CPG+x8+VE0f57y0ndUBu99mk3dmmo+mBj5YGEWeHtU8R1HD8cGLt/wsmxtUd2hhwvU9n0uzl708slXucyYHMW21YlMGBnO+l8djHw7E1EsiN++Qy4qV1DyfM8Umrbo+EQxkCSJcJO8CNH1EGVKKxElCFNoiCC6iMsdgDX8CisWxBb5jIhwORuXxvPRF3nM+kRHeL2r3IraR1bSQVr1SKFmnSCZ99XMmhrFe2MjsDsk0jMDlE5QsOXHREb0N5FUSkmPznp2rE0gLTOIzyfh9UlIEjzXMoytqxL5dUUCO9Ym8u6bEfkjtzm5QfLy7E8Ui38LIiPjiI9V5Bs5POrg27yRhhu3/XR4tvjNrloto25NNbfvlVyJNhnk6MMETp3zFtrYAaz62c6bw8KL7WasWE5Fu9ZhLH/kvujZ2cCXiyxcvFpY1EYUQ+70/bsbyckV2b46kahIOUql7/GC8ABH/thBSpqXrgPTuHrDR05ekPc+zaHfqHQs1iClExUc+6vos+MhTpzxULVS6Lo/d8nL7gMuXngmDLNJzoLPYggG4OrNgmMqW1rJqgXxfPtFDEP6mHjhmTCuXIaUdD9ZOQHmLA7pPYuiwEt9U6hZTcnBo8V//8N1dP8vSQ+chM10G5yGMbwq9evXf+wYSJKEz+fl8jUvA3oY2bXfyaIfLPj9Eg3rati6Kp5bd330GZlOrWoqvlocGoFv0ek+9Z+9y2uj00lODbBqQTybdzgLrU0PIZcLnDnv5ZlmOubNiOWFtmGFnmkJcQpu3S25M+PiFS8NamtZOCuaqAgZWTlBXnw2jB1rE/LlUJ5priM3L8ips14uXvWRlRskEHz8wpggCEhSyOn5Idb+YufVIWlEmmUs/yaOZ1uGMXh8JguXW/n0vUj8folVC2LZsCSerasS6d7JwI59Lr77LohOLyGXVDTreJ93Ps7ip812Zi/M44VeKbz4bFg+Ka5SCUwZH87bb0SwYlEUe7ebUBrcJKcGGD81m6oVNOzbVIrTe8tw4JfSfDAxkk/n5vHrzsLPqBu3/Xi9Ij6/9MApN5zktCBqo5vo6P9q8sVBkiQ8ThlHjnupVOGBgUsnPUsW6bmk20+OlPEgBxLJlFK4wHGqUBdBELCRS5bVy517fjbvdLL0q7hCxCeEDPkWfx7DqXPeQgYWD/HWh1ksmxtLkwYFmxODXsZH70SREKfE7YYGddT8fthF75FpbN7hYP8RFx/MyqZ9zxTatdbmu4BLksTO350MGJ1BXIycnLwnc7O1WCycOHGA8klKbt3zM+2tSHw+MBnlJW4QFQqBmCg5VSupObotiY1LE3i6oZb2bcIIivxj92n5inD5ikgtzzMk+KsQhgmrteTjkySJrJwgASnI/k2JXLruw+UqfnO98AcLclk8ev3jOzw/RFpaGk6nyDujw4mJUnDwmJvpk6J4rlUYc6fH8MW0aL5bZeXISTdlSyuoXlHF9Zv+Qk7VD+H1ivy4wYbFJvJUPTWfT42heRMNP29z8Psfbr6YFlXo+VihrIrdP8chUwb5anEePbuUfPxjh0cQER7KXXPygsRGyfl5aTyjBpmZPS2aX3c4KZek5OtPosm1iDg9Qeo3aP7YcbBYLGjUIIpgNsoolaAolnyB0NpZOlHBolmxDOxpIipSztefRDNxWlZ+XMLNcjYti6fv8AwqNLhPvZap1Hk6k3HD1SSkt8CpyKFMVRdnL4X2CpnZIT3Bh8VHSZKY+XUuXQemcfKMh4tXvIz7IJvMrCA1mzjI1l4v9BsEpSAp4ScYNVLNm+9n06SBmoXLbEiSlsjIx5+O+jdBoZWhRINOMFCZOkQRTxZpWMnh5jWBG7eLz6+mzMwhO09k0pii+57ICDnTJ0USESPx0YdKJrwjoVBIJArlC60rgiBQnup48BKT0pyMFCUOZ8H9PWRcBp9MiuKVjiED2l37XTSpry1EfEIo1/j+mwjcsVdJK72H2V/KiIyUYzI9vuERQHR0DOFSDBWpxQWO45BCi9M9blCJ2kV0mgVBoAI1SeF2oeswNlCeoFtF92Fp7P7dixY9QYLUpgkmITRVpBa0JHlrE2WpSSAznghrdeZ/72DDrw727BJZ8LWMps0dPNUqk3WbnIW+9+etDiaOMrPiJ4kaje2EhYGq2kVaDrnIwh+d3D4XR0Ksgu5D0mn9TJ8nWhPVajX+gITTLZW41oqiREpakN2/hmOI8KNUymj6lJaxwyOoWE7F9VvFXzN2p4RcDlv3OKnR8i7PvZrCH3+6Wf51LJ+9H83nH0Tx+YJcRkzMZMtuB7WrqVj7i50NW4ru63bud9GmuY7BfYwMGZ9JIAi79ruK/d79f7jwWkLGZ6JY/Dn9HVqtFsmnxCiEppMSs5ty/5aCD9+KoEKSBoNkBiBOSCKRclzhFKelw5yRDnOWI3Tq7eT1IQWTonq9DBOR+PAgIVGTxjThOcKJ5g5XiSa+CPH5EKUoTzqhDv4yVCbN5sBsq0yZYA0Mkhk1WipTm2o0IJcMdIZgoaLp39GskYbMzMzHisP/Cf9lmf9jMBqN3LnvxWoLFko0FAoBjabkh7nJIMsfba5cQcW44Waad7yPRiNgNISq3Jev+5k4LZurN3y8PtCM2RTqOJn+ZS7RkXJcbpHM7CAblxa0HFerrKLbSwZeG5NOuSQljeppCNPJeHdMBN+vtpKUqKTLC3oWr7BSpWnJm7cWjTXsPPxkF63BYCAqtgaHj5+leeOibeyTpmdTu4aKmZOjiYqUk5sXZPaiPEa8ncnaxfHI5QJD+hhp1jGVujXUVCpfcHw+n8TQiRk0baih8Yv36d3FwOA+Jgb3NtJ3VCZ7m2iRywV6dDHw/sxsZr5fUKmPjJRxAy9aiiddfIIbvyvI8VMetu91ULmCig+/yOXGHQ2rP5v6RDF4CK/HiSgWHL/dITL6vUysNglBCLJ0jZVBvQo/MNdttpGbF6Tl0zpaPl1QgZIkiZf6pjJ7WjQHj7mLOJ8+ikrllVSpoODICTc79jkLja2JosTbH2VTs5qStMwAK+bF5l83FcupmP1hNAuXW5i/1MroIWaysgN8v9qKTiOQmROgcsUnq95IkkQg4KawR19hGPUyUoICBszFvi6Yc2lcv3jXwqRSSiJNSj772sLi2TFUKKvk0jUf0z7Pxe+Vo7bHcfO2jVc7hfHV4jxGDTIzYEwGK+fHUb2KOp/YOHPBw9LVVk7sTKLBc/e4ftvPivVW6tYsvptp/a92DBGXnigW/xY0bdaG33aeZPWiONyeAuMESZJ4470syiYpS+y+AdDrZGzZbWfMkKJdIDdu+zDoQ0ZYzRtpi6yvp895+eidkjceXV7Q81VyLt0Gp9KmmY5WTbWMGGBi5NuZlC+jpOlTWnLzguw77KJPNyORETKeqqPBbJLTq6uBgydznygW9+/fpU5l2L4mIf8+G9zbxNG/QjrLNnuQ7ByREQ9kUR6FxyOycLmFNwabGPFWBrkWkZXzYjlw1M1fZz1oNTJGDDAx/cscrt4IdXALgkBctJzh/U00qKNh2IRMjDoVdruXbi/p8w1yJEniwBE3I97O5I/jHn74Jq4QSZ2eGaDH0DTCdAKtu94nIytAelaQAT2N3Exv8ESjnikpKTSorWbzDidD+5ro/bKBjVscbN7hRKUS8HgkmjXS8PvPpTCbQs7jm7c7mDIugoPH3Wze5iA5LUCzRqGO4tffySxk4hMMSnw+P488a5Dn2xY/Nte/u4Gpn+XQ9KmizySfT+LXnU5aNdXi94d0jouDxRpkzSYb6gdL2fB+Jlb9/GTap/6gmoXLrXz4diR7D7n46Rc721Yn5o9u1aqmplP7MMa+n0WpBAXjR4TT740MAOLMOs5e8OPJMCMpgyxeJtG0URwfzMomOlKO3y9Rs6qKMUPM+R0tx095iIsJifuH6WTI5QLxsQpmTIlg1jc5HD3l49SepEIdMOWSlKxaEEeHPik811KXrzv6zRILzRpp+ekXO3mWILWrqZGkUKepRhXk1q1bTzQV8G9AXl4eGoWSs2clnqpfsEl7paOepFJyXh1wkhuZKtRoCSeG2jyNUlARkPzc0Z5i0ZdmPpuXx/VbBSaYf0d8rCIkKbIwt5AsxP0UPwa9rMRcYewwMz2GpTOiv5lpX+TwdAMNt+76kSQoU0qByQBLfnSwaLkdMSgQEQlWW5D5M2P4YqEFk+HJJEDmz/+ayuVDRfXP5uVSLimk22a1lzwFI0kSKSlw40aQDb/ZOXjMRWR4SOZHqQjdk383A32Ieyl+DLbyqIVQB7NckGPL1HAv2V9sTA4ec4cK8zFKIsIVTBodQf/R6Sz9KrbQ2rxll4NFy22EWRLZ8usWOnZ+soLwhQsX0GgEXmwbxu79TjZvdzLjke7LZ1vqSIyX03tEOqUTFMjkAmoVbNtT2Dzz4lUvY97L4uWX9Oxcm4jbI/HTZjt5FpH7KX4Wzootdp3Wh8no1D6MlT/ZeLZVyURFuClkNtekgTbfNf0hBEHg5Q56tu118koHPYIAUWYZdes2eOw4bN2yDblMwOeHnLwACvk/TyF4vRIxUQW/w7OtwpjxdS7dh6YxaXQEQTFkTtKvp56mT2m5ccvP0hVuAh4F2VGnKV3Vwdpl0dRpfZ9ft7v46vscyiYpuZscKop9MCu0p3pUQ/DNYeH8vM3Bz1vsdBqaxrqNdwhYTLi8fvxqG1UqSMz93o/JKFC7hobSiXLKVen82DH4tyE6Kg6Ly4Lf6+MCx4kinjo8jRwFWZmpPN/9FN/MjKR9Gx0ymUBmdoD3Ps7jyCF4qaOmxLyxXWsdYSo1c77yEZR7SQzUKlajVRAE4qTS5JKJLqMqc7+9xeRxEaRl+LmXHKRpo4LrfN2vdqZPKr5hRiYT6NNDS8M6ap5rFcbazTb27dvHM88889ixqFytEhl3nBgEM1Wl+tzjGm7JiQ8vOqH4+1IuyFFJagL483WjZYIMBUocDh8E5YgEKE+NYu+jWEpzn5uEe+oy58u7aIJ66njbhSYQMiGYEeDjd89y646NSeOMpKYHWLzSym8rEzHoZez9OYHnumaRdaoiOy33OXHCxUefukjJ8pCVHeSDGf0f+/whxBe4PRBhhgXLLUx8vWjOv26zHX9A4vfDHtyewmTiu2PCef2dTH74JtRw8RC37/kZ934mH70dxR8n3IiixNxPovOnfxxOkTHvZbH0y7hCBnGBgMTQCRko5AJdXgj9Btdu+jhx2sP91AC/bHdyZEsp3B6JniPSUakEWjctKCweOuZi/AfZ+JUCgiQ8th68IAiFjHvDBCPyW80Z0OsSmV4f5XDl/97hQjThROcT4FlhV3i2VV6hz/ttm5ckKhWRgqshPcVhtqEpgQcBUKLGhZ0L0p84sRFFHAqUuLCTQzpJVEJA4IJwlFJSBQLibbJzgkUKs/m/xV0/r7Ss8lhx+D/hP/LzfxAKZRg9h6Xz68qE/I2E1/vPbc85uSJvf5yFWiXjpXZhHDjipmsHPeNHFHQunbvk5fV3Mpi/1MLhP93k5omEm2Tk5AU5tj2JDn1S+XlpUZFvhUJgxntRTJ6Rw8oHznktmmiYNS+Xh40zJqOMzOySE8/M7CDasOI3gv+EipXqMP6DvYx4zUivLga0Whl37vv58IscfH6J1XMKHPciwuV88m4U3660sGC5hbo1NJw868FiDdB9aDoVyylo00xHemaQoyfdjB5iplN7PXsPOVm8wsqB0W56dNZjdYTRc4SHaRMEqldWMX+JhV0H7tKyiZZeLxuILyWSqryKKfB0keOVJAkx/g77NyawcoOdUZOyUCoFjKYklv6wloiIJxt1fQiXW2DtL3beGhWBJEn0fyOdCSPDafqUho79Ujh+ysPGLQ7atQqZP+055MJmC2KxBtmxz0m71qEE4NxFD6MmZeFwibz9cTYut1SEaH8UV675OH9eQGmLY8xoBxGJqTzbRo3VHuToSQ/NG6lJSRdZ+FlMsdfmsH4m2vdIIcIs8OncPJZ8GUO9Whoatr/Hzxu/5ZVX+zy20YFMJiMj04XTZSy2G8/uEEMdgmoPHl/xlTR1CSPQDxFuUGN3iPlEZr1aGjavSOCNSZnsv6hm7jwX3TuHMX9mDK+/k0nDuup87bTIcBkHj3mIjpTx1cfR/LjBTvXKKlxukd37XWzd7Si04QD45vs86tRQ89fF1MeKwb8NOTk5XL3pY9kaK36/yNY9Tjq207P/iJtmT2lJywhw5bqvWFdaSQppqV296aVeTQ0tmhRs5h1OkUFvZlC+rJKR72QxoGfRrnqdVobFKhJXDGf9kEyMiVTQv7sRpULgq8V5XL3pJyXNT+P6asJNMipXUDJ6sJn1vzmYt8TKuu9C61WzRlpOXXn89dDtdiMGrEwZV3gTGgiEzO76vRpaH18elEr3oWl8MDGSJg1Co6mnz3uY+lkOedYgJ854GTssHIUC+oxKp0VjLa2b6rA5RJastnA3OYDJKGPjkgRUKoHrt3xM/zIXUZRo01zL1Tg/A3tF0aZ5QcIjCAKtm+mYNyOaD7/I5dUhacTHyqlSITQu6fNLLPs6lhpV1Fy/5aNjnzSiTWp6dTUwYMKFx45BKO4eTAY5Q/sa6NAnldrVVeh0MurX1tC2hY66NdXcue/no9m5XLnhQxAgIyvUFfv7H27u3PeDBK8OSWPUIBPh5jBeHpRKMCgRDEKuRUSlhA/fjuCvs8V3AVQoqyLCLGf81Cw+eTcyn9DLzgnSd1Qa3Trqad1Ux8oNtmLN0AA2bnWya10pps/JZfvvTka8Zmbdr0+2Bhj1CrbtcdKskYaJ07LYsbZUEc0qQRD45N0oeg5PY8uPiTRvnEizF5PJ3FMDA2YC2ttMnurN36iNHRZOj2FpTHsrshC5e+qch4FjMsi4r2TXZjumyABPN5Exa7qRju3DeGNSFh9NiijW5EmlCrnsbtzq4NWOer7+3oJSITBlXCTPtdIxaXo2Y4eFAxI6LeRaghw5cuQ/8vNvUCqVCDKIyq7Lqo0nGPdIbpedK/LOeD0Lv3eQeV9A4VViIw+rlEOW/D6R4V66vhjD1Rt+9h0u/tn4ELExCs5ecLP+VzuvPnAOv5scoNo/OH+XSlDi9ogkxivYtCyBzTsdrN1k5+xFLwKhzd+YoSaiIuQcPOZh8vRcLLkSuw84cbtFDPonk3y4cG4/tSqpMJtCI9oPc+OaVdQcP+Whcf2i993O310ELEYMkXbSMgI8/4yeYyfdtO+RwrMttSxeYc039XwUV2/4uHcvSKy3bCESxJhRi1f6HmfbhshCUhE3bvsY934WXq9ImVKhiSSVMtSg0LZbClUqKomLVnDpmo+bd3zUqKLk4tnbLFm07InJz2AwiCAI3E32M3VWDgplSA7j0VSsWiU1Y4aaOXbSw6ypUcjlAvXa3sXtkej6oh6/X+KNSZms+66wq/UHEyM5fsrDkHEZ//jbP9VQwbrv4/ltp5XmjTRs2u7kwmUvZpOcVzvqKVNaya4DLhrWLn4tBIiPlZOSFkQmE1CpBKw2gdzc3MfueszLycPnE+jQVsv0r/Lo/LyeXftd+R3rj+Jesp8wnayQDjTA0w21NKqvYfEKCyfPevn951KF8uI3BpsYMCaNpk9pGDkgRGRpBB1jx7sxJYjsXFuKPq+nc+q8h4tXvWxcWljiAUKahwePuOnUQc3kiUYuXfMxfEIuaXc05J4pgy2YwcB3fJy56Of8ZS9Nmj25R8C/BcawKCzKTK56z1CeGpiEgns3hkTMyZEMHLmPqHAngsqLz6HGlFmLaBEE4XyJnysIIENGQl4jbqlPIlFyYUaJGic2lH4dm7Y50WoF0lJFKpf7uxyNSFREyeRVVLicU+e8PNcqDJ9PIjm55LH94pCVdxWbyY3B9hQ6QU9VQtM0p6XD//i+h+7aDxGUgrgCbsICEsYoH35XHuQV/15BEDBI4Tix4nepqMFThXJTuaAg3lqf77/fT2ZeJof/9BAZLuftj7KY82E0Wq2MWR8Z6dcrE1NqXZSpBmTIiMVKhvAHx48fp2PHx18Pa9asSU5OkGqVFPy02RFqEBocTlSkHJs9yNI1Nn74ycas9yN579MclAqB3w+7uJcawOEQqVNDzVcfRzNqUiYadWhK4G5yAJVKYPWieLbscnLzjp8+r4SMex+SnyvX2xjcx1RkD6JQCCz+PJaG7e7RoLaK/Uc8rFhnIypSzoSpWTz9lIYuA9LRaUP6/7MX5DFjbi5ajUB2rkjTpzTs3VCKHsPSOH+55Aal4n6XoNyPGBTzO341go643IaESRaSuUk1GhR5jyiJ+MNTaNuigKTfvteJ9b6ZBKFosVQQBJSSEjuWEo/FgRUBGV48NKAVCqHgPJKkSpzhD+5qT6HxhWMImsnMiuTrxZl89J65yGd5PCL7/nDzwWc1HzsW/4T/yM//QZgMCv46baduqxR6vWygShUZfp/AvkMu2rYs+jC/fM1HRLiMWVOj8XolvliYh80uFnJlhdBI98alCbTvkcLYYeF8sTCPbWsSWf6TjVGTMgk3yYp1hIVQV1zeA21Jqy3IivU2UtIDmAwyPvgsm6zcIMf/8vDLNgcKhcDgPqZC46hzFlvpP3TQE8fiwP5N7P4pnk07XPQamY4ohjQ7Ll/zceCXUsW+Z2BPE3Xb3uXVjkGqVlIzvJ+Rdb+FiMFSCUoa1NEw7a2QC6DfL5GVI3L5mo8ypZV8s8RKpcptGTJ0NH1Hv0bjej5WLogjwixn/x8u3ng3i7YttDR5xsXNA7eI9DyiAyNJZBjP0aOHnOioUKfN1Rs+nm+jY81mL+fOnSQhodMTxwBAq5GxdY+TlzvoSUkLUrOqKr8bdvXCeMZMzkIfJuN+agCrTeT2HR8d2+sZO8zM96tsfLPEgs8nkZEVZPq7kXR4Ngy5XGD+Mgvzl1l4782iSabFGuTkGT9lUtqhetDx4M/1sfO8hWTlJeZ8pWXlBhs+n1RipUYuFwjTCazZ5GD0UDNNGoYIqLo11ERE+Dl//jx16jyJoLuMT7/K5ZNiTJ4+mJXN7XsBypVVc/X8fUpJFYoQsg6rDIdTLHbELRiUSE4JoiqmwvbJe5E02n0b/90K9Bt+jwWzzfy2MoF1vzm4ez/A/sMu4uNlKBQC1Sqp+WhOLn1eMfDe2AgOHHGzZLWVD2fnMGt+Hp3b6/EHQ91yLRpreXOomYETn0wS4t+C1OSraLQSn8zNRaUUmDwjh7o11Px11kPrplrCzXI+nJ3DqgVxRSr5G7Y4aFRPw5ghZlp2uU+vrgZqVlVz+ZqPvYdcCHJY/nUcl697+XhOLmOGFLz3wBEXN+74GDwuA7NJRuumWob2NeV3Bo2enMXowWY6ti8gs59/JoyTZ0Mu5nVqqFn1sx1RDF1XAiEziYdkxfVbfmrWevxx74MHD9Kto7rI9bxktY02zXQM6xfq+u78vJ7M7CCbdziY/mUuggCVyqno+qKepWuslE5QUDpRQacHBjiJ8QUpwOqfbfy6IqGQnmWl8iqWfx3LywPTeLWTnnFTs3iuVfEdkW1b6Jg1P49Dv5bhwmUvwydmsGFpQqEqeqXyKtYtiaN7Lyf9R+QSkVjtsWMAkJSUxJmLfjq2F7mX4icuRs7gPiYEAZavtXHtpg+PV+KLaVHUf7DZTkkLMG5qFk831PDTtyHyOTsnyDvTs4mPleP3Q8f2ehrU1pCc6mfeUgtXbwY4eMyN2y0WeSZKksSRk24UcoHne6UQYZbjcIncSw5Qr6aKmCgFDetqmL0oj217HLz4bOGCx6IfLFQoqyQmSsFX06PZ28pFSvqTjf0CaDRGjGEeRk3KJDFeUaIrsz4spIPldotoNAI2Z5CYBmfJypbwS356vVywSQ83y1m7OJ6PZucy+r0sKpdXYrWL3LodRHe3Hg2kBw73mXBlcy7Pnj3Jrs3haLQUcY9+FLWqq3nj3UxWrrfTs6ueia+HRg4b19cy4+s8Zi/MJS0jyOTxEbw1LYewsJK7Cf6tMBgMyNReLO4sjHfq0r7bBVZ/G0NSKSVGg4ys7CDhkRLffhlGj4GXsGXHEk0i5YLVSJPvQxQlhvY1sWK9rcQuR79fwukUKZ2gZNVGG6t+ttO+tY70zACXr5VMxGTnBBFF8u/1bi8Z6PaSgYqNbzP3k2hefCQXbNdaxzPNtbTqmM62nT5UGhGn+8k6P+UyOU0ahExp9DqBvYdcPNsyjEljwuk9Ip3P3o8qZOpz6Jib18dZafK0ih+/Tch/VrzYNgyrLUiPYWlo1ALzluQxtK8JtVqGJEkcPRm6vzKS1cT8jSjQCybsV5+idbuzVKzmp0plgfNXfIiixMwpUVy76efblVZadr5P66YhPUEJWLnOxqnzXj6bEslbH2bz9acxvPFuFteu3n2iGAAkJ99EqYC3pmWjVgk810pfrLP6wJ4m4mPlNH3pPqUTFBgNMu6lBHipbyq5liADehgLEZ8P0bi+hioVlRw44qbzC8V3kJ07F0SjkrN9r5PTFzz06mqge2cDmdlB3v8sB7NJxo59Dj56q2SpqBOnvTzbUofDKeJ2S/R5xcjkyW+xbt0vjxWH2vVq4V0kMGuBhVrV1KzfEGDLbw5+Xq3IL2RDyHRu6IRMvvq46PTPpWs+Jr4ezu+HXXw3O5aTZ70sWW3F4QxNnLzwTBizp0Xx2pgMRg4wc+KMB8FpQHTCqIEh46NZU6Po3D+FSWNKbnLo393A2CnZxJp0XLwoYchsRJVgyPRPLRmZ9+2fvNJFw/nLcPTwL4ji54/dIPBvwr07d0HpJSB4MVE03ipBQ1l7YzLtKZSiAje5SFkhjiABfj/kKbGZ6PCfblwOOQ5u4ffKuM1Fwmld5O98kpf73EQUfAQ1Nr4aYuLLb61kpymoWL4wEVanhprDf5bsGH7kpBurXeTbFRbyrCK+YE6xf1ccbt68ScUkG3d8TtJO3UGNjoAxC4JyZE45LslRbPdnUArixM4VTlFDaoRIkHsx+3l9mJah/UwYDTJOnPHyzvtHyb1UiQhP2aKfQYBcskigqHEOhAgyo6UiHvd1jm8vjSAI7PzdyeDxGaxeGE+DOhoC2lQy81KwkUsMpUigLEhykpMf3/AMIDExkbjYMly6dh+tRmD3ARdH//KEOsJ9EnZnkJEDTHR63sC3K63YHBJTZuYwcqCJCmWV7Njn4NgpLxNHmvlwdi6nL3jYv6k0sdEKdu13cuWGjw1L4gkEoH3PFPp1MxIVKWf7Phcbvo8v9pgednO27prCW2+Es/mHBFp0uo9EqDHoYXE8EJBY9bOdbXscLJgZw2tj0vN1occMNTPu/SebElNqIMV5k9JUKvT/BsGMT3CRIr9Kgr9y/m8WkPxcURyn23MCuZYgeRaRBcstbNnppmzOC8V2PgPIUOAUQnxAmC8aM1GF+JAbnEeFmorULER8QqjLuKbUiEuyvTzdzsaN2/soF6Ng004/dWopePmlsPzPsjtE+r6eRl6uxK1bt6hS5f//7s//yM//QYiokYJyIsJlfLfcScCqh0DImfDn5QpqVy94mN++5+f1SRksm1vgOO1yS0ydUHzFNDZaQdVKKn7/w0WESc7FKz7aNNVw+ZqXc5cKJ7cXr3rZsc+FKEo801yHJMG+wy5mzM1laF8TO39K5OhJD598lct3s2NZ8FnouPIsQWZ8ncvpcx4mj4tg1QY7J8+IfFG79hPHQin3YTIpGNDDyIAeBd1ZnfqnFnFhz3+PUqBSORXvj4/M74SZMDKcPq+nM2VcBA3qaPB6Rc5e8jD50xy6vBDGka1JGPQyLl718t4nf/DFrGQ+ektDx3YFo+S9XjbS5QU9z/dKoXyZMG4JF7nJLaKVkegNEoGwHIYO0jJmeMF73nszgo/m5LJqfgzP955Jq1bPodUW70T3TzCb9az8xsiwiZn4/RJff1KQvJmMcn74Jo77KX5OnvVy9KSbgChx6LibhnXUTHw9nHdGh9OuewqbVyTki7pDaNyy5/A01v9qp1tHff5ik5EVoNugNLSp1fOJTwCloCKCGEz+CObM/Z3ft8XzbLd/rlI6XBJNG2oY3q8gLkqlQLhJxOEoWa/07wgEAohiAJlMQf830nljsJnK5ZVcvenn49k53En2c2x7abQaGQ3bpHPx9p9UkxrkG0GIkogjR8NHs3OLdWn9YZ0Nt8+PxlB0pTcZ5Rgj/BhSk7ixU0fTv64RER1AkiAnW4kqTGTP+kQaPHcXs0mWT7IANGmgZXh/E227JTO0r4noSDlyucDoQSEX6g+/yKX9C2MeOw7/JrhcuaSmirRpoUWjkuHxSrw2Jp3cvCAVyylp1VRHh2fDaN01mQ/fjqBxPS3pWUGWrLJyJ9nP8rlxKJUCtaqq2XPAhT5MRuMGGia+bubVoelAqDPG5ZK4n+KndKKSz77JJTktwLdfxJIQpyAYlNi210m3wWmsmBeHxytitQYLEZ8P0bCOlpZNdJROCLnSP4QkSbTvmcKwvibkcli8wkLrtpbHjsOFCxeomlB0vdu8w8GmZQXX2sTXw5m3xMpvux20bqoFBI6ecBMISmxfnUjXgWnotDIG9jIWIj5T0wMICMUa+QiCwEfvRPLtCitajazE6QNBENBqZNy55+O1Men88E1sIeLzIWpXV6MNz+KvIwbe/7LDY8cAQKVSER5ZgUnTL7FiXhxPNyxYS9s003H8lJtPv8rNJz4hpN28dnEcLw9Ko3snA4nxCqIi5UwaHU7/N9LZvb7UI8UQLT27Gnjn42wa1lHTqX8qK+fH5bsUezwi3Yak0bOLgbdGRZBnCXL7np/4WAXhJhldB6ayYp2NPq8YWPZVLBM/zOazb/Lo2dWA3y+xc7+LxvU1fPpe6Pkskwm80DaMidOyUSqfbCrAaI7gzq0UNGpZsZ3wj0IUQx0t+w67eKldGDMmRyFJEm1fScl3i3+IiHA5r/UwkJrhZ96MGGbNtZF5sDKRJBRKgk1CBNxpSP/hJwk3ybhzP0D9Eh7xN2/7GdDDyMgB5iKvlS2lYPdBFwc2lSbPGkQug5YtWz5RLP4NEEURo0GOS7qPzGEieLoJHTpcQROeR0AMYPN4kCR4f1YuteoI6FR5nD2TS5brAn6Hmz0HQ5pzPTsbmDorp5DJ4UMsXmHllY56tu9xIpMJLPkylkPH3Hz9fR7BYEifOrKYDqY5i/MY+Lfu+bv3/USY5YWIz4dQKATmfBJOt9cyKRcjYLU/GfnZ8KkWmE2/8uncXEonKHl/Zg7VK6tJiFOwamEcH8/JZcqMkFlj8j0BMScajUbFkm8iihTJTMbQxNCwiRls2+vi25U2DHoZVquEPCeR9LxIjISRQTJlKCzVYxDCMaS35i/bXhITgyz/OjbfEbhdaxjYy0jXAakM6WOiTOlQ3vVUXQ1nLnh4bXQGzzTXMHthHltXJdDo+WRyc3OfaDro+tWTREfKOXfJQ7/uJv7408363xxs3e1i7DBzIamnYye9gERmdpAwrYw3h5oZPyKcoRMy8scyi0P3zgZmfpNTLPnpdous32IjGG2hTKKCX5YnFNLafLaljtkLc3G5JGZ8k0vpUkqqVVIREV5wDWVlBzh60s20tyL4YFYuNaooaVRfw5I1Vx47Ds2bNwchiEwQSIjUcC+nOnqMdH/1FDFJdmpWU3Dzro+0HA8/zIulWuXC5NSpcx7CzXLMJjnHT3kw6OU4XSJzPowmLkaB3y+xcauDvm+ko9PISE71M+a9LPSJApI7SM1qoXupbGklPbsaCS9BPgFCBaaU9AC5p0qREKhQSI9RQEa71mHs3GdHLhPo2F7D/v37n2gE+t+CoBAk6BWIFiL5e3OmR3KRxl28eMgjiyQq4ceLKIkkK67gsIk8/VwGol+BTC7xcmcVIwbpUcgFJr7nIMnSDI2gIygFOMMfZEvpRAmhqUdJkrjNZezkEUcSKklNrnSb9z5Np0olBbERcu5ek+fnkxCSJxo2MYOWTbRFzHev3vBhd4hs+D6e1l2SqVlVyZY9aY8dh5s3b9KwToATxwO4Es7R5gUd3TvpcThF5i2xcvbsASpltytEPkmSxE0uUI5qCMi4wXk0kTaWLtYXmpBqVE/D3l/VPNflBs4TkYQJBdNKQSmIDzdadP84+qwW9ajkBVrM7duEsWOfi1PnPFQsp0QlhpEo1ESSJG5xidtcQouOfXt2MHLkqMeOA8Cadevp0rEJKqWMX35IYPVGOynpAZISlfR+2ZD/7LLYRNo01/HxO1H4fBJffZvH8VMhw7J3P8nB5Rbp8kJY/lq+6Acr388JTV0plTC4t5H2PZN5+40IJFEqkkM9iqhIOT26GDDqZdidIZ3zX35IoELZgjVIoRB4rbsRiyXIrgNu5PKCNSEhVoEge7Lno9HkJkO8it/jI0mqjEJQEpD85OhuUq+uh6pVU/hh5S1KR5gRCaKPdPPNOB0Z2Qre+zSHMJ3Ales+WjXScynZXmxxIVd3k8R4J0P7GSlfNo/9BzPYvj2IObUBClTc5CIuHChQESYU71ejEtREGcL4cYERtVpgwxYH6zbbOfqXi0++yqV2FR2ZuT4uX/fT/hkNiEFOnTr1H/n5/1UkJJQl+byfzDQXb41TM3tRNjq1gNcfpNvgVKIjFVStpOTmnZCm0tKvYilbumBhy8gKFiK4HoUkSWRlBzh93kulckqmfJbDles+EuPllCmt4IVeKUwaE87iFVbCTXI6tg/j4BEXwydm4A/AmPcymTw2gm4d9chkAotXWNn6Y2GH2HCznFlTo+k+JJU6z9xFJkCFcjouXrxIjRo1nigWPr+cYFAsMs730K2vJLg9Eo8WS3U6GfNnxjD+g0yqV1bzx58hzY+P3o6k9SOObDWqqPnlh2heHnSLxLiigtharYyp46MYM8VCu5ZhnN9ZhvZ97zKor57qlaPzjzMYlLiXEkCpgON/uXhtTDoNa2vYseM3unbt/kQxANAbwokMd7BtdQK9hqcX6VxMTQ9w407IrVIuD3UsWGwhQ5T3Ps3B45OoW0Nd5LpQKARWLYjjzSlZfD4/j/q11eRaRHLygty6IaeGVKHYqo9cUOC16LHZRZo31nLyjIeGdYuONWXnBAnTCnz8iN6N1yuSkhbE5lTwSr/H1/3MyMhALgeNWuD98RFM+zyHlPQAeRaRKhWV/Dg/Pn9M6cyhOCZ9mMui73cTJuhRK+VI+jwSSols3hHEagvy/vgISiUoycoOsHiFlas3/UwYrefoCW+x3280ClzU7SPBX5W4tGYE0wJYtffQJN5l6/pYjv/lRhAExg03F3mv2SRn1EAT0z7Lo2FdDR9NCkerFVj/q53VP3vZd+CVx47DvwkWqwOdTsDhEHmlhwFBgLnf5uF0Saz+2UGXFwz07Wbkh3U2Dh3zsHiFjXCTjD6vGGnWSJOfcJlNMsqX0fJ0Qw1NGmjZvMNB60ecsud8FM0rg9IY2NvAjdt+vpsTm/+aXC7QsZ2eyuVV9BiWhsMp8uHbJY/jdeuoZ8kqK+cv+9h32IUgQLvWYTR9SsPvh12s+SWkO3Tl8unHjkNkZCRb9zgZ3Kewrq9CIRQqAgmCwOghZob3N4VGFsdncHRr6fzN5viR4bw7PZujW0sX+pyrN300qP0PnXvV1Ny+H8DjEfN1V/8OSZK4fdfPuKnZ+P0S2/a4uJsc5Pk2uiLrd9myMpwOJyePnaJTpyfTNcvOttKmma4Q8fkQjeuHXNRPnPHw1CPrkUwm8OZQM8vWWJkyPvTbLVxuZf7MmCJrqSAITJ8URb1n7zKgh4Gx72fhdIVc0i9d9WIyynm1k55+o9LxeCXKl1Fy574fuRxG9DezbK2VIeMz+OKDaObNiOH5nimUTlQgSfBqRz1b97joMiCNWlVVDO1nwqCXcS/Fz8hRI58oDgGfg9rV1FjtIpHhhTdbj8JqCxIMSuw97OLr76ys+y4u/zxjY+RkZgfyC6cPsfCHkGN3akaAX7f4KR2ML/Y5YBIiOPGXSJNmcpattdL1xbAi5LgkScz9Po9tqxKLfgCQkh5gx5qQCdjhE278ouY/k49i4PV6USkVlK0pceP6eXx+CZ1ahtMeRJCLLP0qjo9m59CysZb3/1b8fnVwMp98lUOdGqER6LavJDN4XAbjhpupXlnF7Xt+5i+14vFKTJ0Qzv4/3Hi8EjqtwNzvLQzubaLpU1p6j0zju9mx+TqXwaDE96utnL/sZfoPhYs9oydn0rZF8Z1OAI3qqdFqZaRm+JApHt/sC6BXn+EM7LeGgb1MjB9hpkWn+wwck06FciqeqqfGqJdz/7aEKr0iUb6yBPBhaHWkxMmmBnU0xEYr2LY6dI1evOrl1b5WovOqE4mMi5wIaZZJcUU2cpmyO8i1HuZ/lljk2g/TyZj2ViSLV1gLOaHXramhUX0N2bkiZqOcMxe8TBkXzsYNKxg6bOxjx+HWzZu88qKOH9bZKF9GyTtvhKNWy/jrrIc33s2kWSMN1SqrWbXBzpmLHox6GUe2lGbBcivrfnXQq6sBpULA6ys5n3a7RTIyg7z3SRbvjy+Q+UjLCNBvVDoOt5/qVdRMHhtRrMnQ+BHhLFtjo35tNb/tcvDZPB9x0QpmTY1k6RobS1fbSIhT0KJTMhlZAdYsimPPQTca7eObvkiShFYXKiTt2h4khpgHZh/N8GV5OfmXGxVqRPNV5i3J4uNJEcREKQgEJDb85mDa57lMGBmOzyeSnRvE7hD58pHuUKVSoGcXAxXLKhk6IYMXeqWQEKfgzWHhHDzi4soNX76WaeumWn7dWVgf/1Hs3OfCoFXSbVwqq9bcxpzaAIMUul99EfcZMTiMG/fdJKcEqFJRyf79O/8jP4tBpCmKlDt+PELhfP2WdAknNhIpj5YwIojmvOwIQVEiNeJPKte1ce1MBPKLtTEJJkRJ5KfrKcz/7iI6LZjS6qMRQuuWXFBQV2rGX/I9KIJPYSKC+9xAQKCO0Ay/5CMt5ghdXhIYOiABjUZg2x4nn9+00rGnj82rIylTWklCnIKBPY106pfKtLcjaVRPg8cjsv43B8vX2vjxweTSe2PDmTgtG0ve48sdhIeHs3erC6/oY/8viflFFggRjWt/sTFxyg5MOTUwYsZNiBiOICbf6f22dJF6lXy0aFJ0mlImE/h8uoGBva4RlhcalxYlkQuyo0SLCchR4sBaLEEG4FNZqF6tcDGgzysGNm1zYNarUOeUBR6YSEnVOcl+SlOB839dfuwYPMT169epWF5JbLQCu0Nk7PDQHv7WXT/7/nCh1Qg0qqvBYg3t/QMBiT6vp/NyBz07f0rMz2svXvXSZ2Q6w/v7KV9GiT8gFSrYOF0Sb78RTm5ekNSMIBeveottHAA4edbLolkxjH4vkzU/24mNVhQiPh/FoN6hZqTY6ILvOnHGg9f7+LIwkiQRCAroTX4aPpvMmdPJ5OaAyQytWglk5QU4dMJNQlmR9cvkREWoiQgvLMEVDEo83zOFyW8Z6HDoPMasloWebbnKu1Rue4uVC0vnx6xjO5g8IUirTn+QckNHgACNaMt5jv/j8cokGSfPevlpgweHAxBltGii461RETRsm4o2qxJeLPx5KhOVx/zEkhAl4T/y838QHTv34ciudwl6lGze4aRCGRXRUXKu3fTxbEsdb4+KIM8aZNa8PCaPjSi02AFEhocqk6USim6EegxNo3Sikt9WJuZr3vj9Eh/MyuHKDR9rFsXRoXcKQ/qa6NnFQM8R6bz0XBiHfg0lPVZbkIXLrQybmMnowSaqVFAVOy4DMGV8JMMmpBMdqWDmFBOff/8lM2d9/0SxaNaiA7/tXE+XFwtvdKtUVHL6vKdYTbWLV72US1IUSUQT4hRcuOKjYzs9bw410390RiHi8yEEQWDW+5F8Pj+Pb2cX/fxnWmiIMAfItckQCZKVKVCrWmjhE0WJb763sHWPk6qVVDhdInKFjLYtdBw65ubajg1PTH6KokiexcXyn2y8PtBMh+fC2HXAxZA+JtIzA4z/IAuZINCgtpr0rCDb9zp5prmWzz+I5tlXk6lSUUXtaiVvLtRqGQs+i6Hza6m8Pz4SfZiATiujdNXMfzQjEUQ5Pr/EmCFmhozPYNWCuELXgtstMnhcSGj/o9k5NGmgoW0LLW99lE2b5jrOXK1AdHTx5kPFwe12ExkusHKDHa1OxuwPo3i2WwpvvxHBT5vthcYuZTKBmFgZa34w0aiumjmL8/D7Qwm62STj0DEPY9/P4tpNP2WTlIx8zcR7YyPweiV2HShadb18zUdsjJzZm8Pp2PschlI30IfJGNZDTbdOMaRmBBj5Tibt2xTd/NvsQXoMyCPlmh5TdmWuJ8Nzu2/hlGVjUmnp2L//Y4tZ/9tgMhrJTA+tUWnpAc5e8hAIQM2qakrFK/h+lZUhfUyEm+SMfM1U7FokSRK37/kRRYmYKAV5liDffG/J198EKF9GybD+Rr5abGHT8qJaXRBymo+LUVC7ugqlouT7QqkQ+P0PN80aa1m7OB5RlPh5m4PvfnSxbI2NmlWU1Kul5m7q47u9x8TEcP2Wj7/OeWjwSFej1ysVS0aqVAItmmgx6mWFkrYX24bx9XcW/n65mY0yMv5Bs9liDaJRC9SvpWXCtCy8XlCrBDq/EEarp0Mi7b/tcmI0CORZg7w/PpL4WAXH/vIwZ2Ees6YWjKGKooTDKfLTsihGvL0X+PCx4yBJEjZrKn1eiS3xb17uoGfnPmch8hOgTnU1K9bZ8v997ZavUIfoo1CpBJo30tKrq5G3Rinzx5JqVVOTmR1gyLhMFnwWQ+UKBevq7Xt+ho7PQEJi7PBwhk3MwOcPuT6rlAJzFlno/EIYy+bGEqYTOHrSw5jJWWRmB9CoBZTKJ5sIcDqyMOlDnQXNG2kYNjGTzT8kFOpCEEWJYRMyOHfZy4/rbaxaEFtIx25gTyNfLMhj1tSCddjvl7hw2cuN236ebqDBbi252xdAKam5m2JjaB8T46dm88m7kfm5hdMl8s7H2QQCoaLo35FnCeLzQ+lEJaIo8f1KK1GRT+Z0+2+BRqPB7pS4lxygZg0VH02KpGpFJTfu+PnqWwsbtzjIyg3Q+xUDLpeITidj9wEn85dZyc2T0OvkPPNyMhXKKYmKlPN8Gy2zF+Rx9qIXpVIgIlyOXA6j38uiRmUl6Vki7XqkMKyfiT6vhAi/OR9FM3lGDnmWIIIM0jODVCqvJBiU+G2XkyoVVFy76eO7VVZqVVVhsYVGxX0+CZtdxGSU5evC+nwSSBLRUQpS059M2zAyMhK5Qsn4EWZ+/8NN+zZhvD8+kuVrrew+4OLqFYi41xKtoAMBREnKd5ovCY+uiTWqqPluvoGh/c8jWc14cZFAea5xDp2kJ5I4RIJkcB+XkMsrzxbNNx/i6YYaPp1bdGzxte5Glq6xkpoRYOV6OxNGmtly4MmMD12e0FTCbysTC2nONaijYdvqRJ7rnoJaLeP7ObEMHpdOv1eNWGwiSYkK5izKw+EM8sIzOtb/GtKTLw5LVtlITFDw224nP29zEhUhR6UUiI6S07Cumro1VRw86qHV08WvX4IQ0nx9uYM+f709esJN/WfvUb+Whn0/l8ovvty572fc+1mcu+Rh/qIVjx2Hc+fOUalc6DeQRKHQb6ES1KgemGTGWuuyfvVu9h5MRqOSI3rUqPOSiHXVZ8G0+8xffAcBIV+W41EcP+Vh/lILAAa9jLo1NdSqqqJ5Iw0d+qTS/1UjMplAkwYaxryXxesDihaj7A6R+Ys8qFNrcPPmLY7ujaJNh1OobrTAjw99Yi6N68cQES6nf3cjXy2yULOu5bHj8G+CWqOiCnW4LP1FZUIj7GnSXSQkaglN8v9OSxjRYiJnVLtp/7KDbZtVJOU2z79GZIKMqGBpdDnhXOMsSULhjni5oCDRFE6lZme4ekUk7aZII7EdAJkxf7JsiZYmDQvyiNcHmunWUU+T59Lp8JKHiAQLcdFybt0JkJ4hp8+IDOQyIWQo5NKi0inZutPDkP566tTQ4PUIKJWP5+wN0KBBA4YMcjN5XHgRLgCgZxcjX39nIy9HJJt0VKipwVMohYL1IkJlpnljW5H3PkT92ho8+vtkOG4gaF0ETBlMG6Hh2xVXEK/UJpV7xEtlirjKi5KIK/ImfV4tXIwz6GXcS/az/pBAaX+p/MKqIAgkSGUREREDkJmZSUxM8UaxxWH2F9OoXVnJiAFm3piUxdK5sYybmoVOK9CqqY6MzCCTpifzYtvQPm3tLzbaNNPSq2th8q9GFTWblicweUY2qxfGE/xbamw0yHC5RUYOMNOiiZb3Z+awYUl8kTx87yEX5ZIUxMfKuXTNh1oFz7QouUvWoJeRlRPkg4mheDldIt+vshEdW7rE9/wdgiAgyCTkMjk/zItFpQqN/R867mbZGhstm+jo1dVAn9fT+OEne7ESct+vstGxXRgVyqqYPNnHJ58cwJxdA6MURbbyNo6E8yz9OqnI+UaEy5n/eSSffW2hbnUdG9cdQZ6lwid5ixgmAaHigdXBqEHR6HLroECBQ5PO0P032P6LgqqVFRzLuku4wkhuig4f/sd2vf8/4T/y838QcrkcbbgLjVmi36sRPFVPzc7fXXg8Ep89cB2PjJBj0MtwPdBKcrtFtu9zkZ0bpG5NNfOWWpg5pTCxdO2mlzv3AxzbXsDW37nvZ/laG8lpAW7d9XHwmJv1SxKY+GEWd5MDDOplpGO7MPYcdLH/DzcyGbzQNgy1CpauseH2SLw2Oh1JgrYtdXTvqM+vDNeooiIuVknD2mpSMwLcvXP9iWPRr/9Ihg/dhdFo45nmBQ+YTu3D6Dsqne2rEwu5baakBRg7JYtvZxfdHJ8446FJfS19XjFy6pyHev+gUVapvCqfDJAkiXOXfOTkBalUTklMVMjxtltPFberJrN1j4PsHBNRkXLGT82mcgUlO9YWVJG8XpEJ07Jp0VjL+i2XSU5OplSp4vVKi8OBA79Tv5qNhcutVK+i4tWOel7sncpzLXUMGZ/B15/EFBrj+fCtCHoMS2PbXgdmkxyHU2T2wrz8DUxxOHTMTXpGkKETMlAqBSRRQqYO4HIVrxcjSRLJtlxy8szsO+QmKkLOi31SqV9bTcPaGu6l+Fm32UGpRDk9uhjRaQW27nEy+r0s4mPlXLyRyPyF3zx2DAD+PH6Ika8ZWbnByrzv89i+x4nHJ/HKS3rW/2YvGrejLsYOM7H+Nye37wVYu7iA7Gr5tJaWT2vJyQ3Sd1Q6L7QNPZC0WiHfxOsh8ixBRryVQUyUnNU/21EpRe6n+qhQUeLsZZGt++zY7SKl4hW43EUX5lf65uL4qy7xYlT+Qz7KF0+ulMktzyWeeqpJkff8hxCq1XiaM6dP4nCHtIxLJSjYvCKBOYsstG2hZf8RNx36pJCUoOCDz3NY8FnR+37NJjuNG2g4dtLDpm0Otu1x8sW0qEKkIMCxUx48HgqNCv4djeqpkcthxTpb/jXzd6z9xc6zLbV0y3f6Fuj9spHWTXV06p+C2Sjn8nUf4dEla6D9HdHR0eh0ygfVaBP9uhkx6AUS4kJaa3830gI4f9mLIAuNnz6aFHdqH8avu5y82rEg4atbU807H2fj9YrFyon88JONxvXU/PSrg9d6GOnULgynS2LNJjtfLsqje2cDX39nocOzYUydWJDoNm+sZXBvIz2Gp7Him9D4+M/bHLRppqNeLQ1qjQ2/349S+XiC7qL4sPO05L+Ry4ViLQruJvsJ0wms3WRjzyEXyakBXuqbwtMNtAztZyzS/SiXC/lJr0IhcPaCl+ef0fHJl7nM+iC6EPEJIWfzOR9F03tkGsdOeqheWUW9WmpqVFHSeUA6q+bH0qBOAUHQ9CktPy/V0LZbMoIA+3//hT59+jxWHABsdg9Ol0i7Vlo2bXfyUjsdHfqk0KOznhpV1Vy57mP5Tzbat9Zh1GrYf9BPtacyqVZdoPFTCpo31tLh2TB+/8PNiLcy+PDtSGKi5Lw2OiQp0qurAUEQ2LY1C/GWWGRjAw8M/hQ+khIV3L7vp3VTLd2GpGEyypAksNpErLYgVpvIwWMuWj4yUpebF6T/6HSmTogkKzvAezNy6NpBz4r1JZPw/2YIgoDPp+Kl59TMm1mQ29Wooua72bG8PzMblULG199buHXXTyAgUSpeyfK5sfn6nnmWIEPHZXHylMg7N3Molahg5YK4Qs610z7PYfUmO/26GbhynUIbwxpV1KycH4fPFzJK7D86ndUL48nOCfLNkjw+/CKHXl1DHXJHT7m5cy9Ig+fu4vVKREbIUSoFalRRMXV8JL/tdCGTCYx4zci0L55M0+zOnTvUqhoiPE6c9tDmQRG7R2cDa39xsGReJD16HychsxkKlAgIXL4SIBiUinShA9y848P4SNeiJEls/MVDtgNKkUg1GmIlJzQiiBE3DgRkVKAGltJ/lOgcXfB5Rf9PFKFKBVVIT/W6l3spASIii9eOKwlx8WUwai4Wa/gnlwt8MCGC2QvzGDM41MW9ZZeTjVsdPNM8tAFetdGO1RbE4w1psdapUbgYtHxtKOdc9HksN277mLMoD7VKoFplJes2O3nvzXDGT83G7ZGKGC39HY++VrGckrJJKtZ9X5gwKFtayZpFcdRte4+yZcs+dhzWrF7CxDfMzFloQW9UE5D8RTTm4EFXlCyAI81E+UCrApJUAI27Clk39cjKnywkCQOwdI2Vg0fdTJ8USVIpJZIk8edpL31eT+erj6NpUEdNv1HpzJ8Zg9kkJ+BR0bZLFu+O09PrZT1KpcCWXU4++MSJPrk+RjGKP4/cIRiEmR/ref2NP5BpvMwYYyQzK4BcFiLHZ87No3Llqo8dh38TBIWDVHLRGX3c8P1JBc9TpHGXujQr+rdCiKz3eWSYsot3L9cJelSSGpdkRycUJsNUkoZxo0L37KsvhUh2l+SgSi0fTRoWNa6MiVIwYbSeL76yIb+TwJ3zXpxBN0GCRLkrEeMv8IoQc0TmfnoGi9VG86ZKJFcYEVEl79X+DplMRkSEml5dSjbQHNjLwLxTKpKEisW+rlSFzB5LwsUrXvRGkVqNb1Cjipqxw6JQKmV06aCjffczRDmVXMg4RCV/Q7RCKC92S06yok7x4fu6IrI8v+10cnifirJ5LYrkFWo0ZJGGUlKza8cu+vbv+1hxyM7OJkxj4+wlL6MmZVKutJzWXZP56ds46tYsWNfq1FCx97AbCPkCrFoQV+znlUtS4nCI5OYFiY2Wc+tuqAsUoMOzYfQakcaAHkZqVlXTtoWW57qn8Ol7UTSqpyYnV2TZWiuH//SwZmEcB466USrgtx8TGT81u8RzsNlDhfKn6qr587SHdz/JDjU4TXgyvxSbFWpVV3DgqJtZs11kZwlIgojDF+DLj6L465yXbi8ZSM8M0m1QKtYcJVmZMgIBERR+KlSW2LQsAYdT5NadIJLSyyVOglykQX1oWFFbouxgi8ZaZpLHJ1PMtG7uZvgwHzftF6kq1Sty350T/qCsrw6R3gJJJZ3XQLhUhr4DD1CntoqKVCM5cBPBqiGIi0qVKhXzrU+O/8jP/0FkZ6WhVAfp8oKRrXucHD7uxueXGDWocEdEp/ZhrP3FTvmySlZvtNPlhTAS4xWcPh9g+14XXm8ms6ZGI0nw8zYH0+fkMH5EeH6y8c33Fg4ec/PmUDM1qoRGn2Z+k8uREx5cLpFDx1wM7m3khV6ptG4acjr3ekVmL7Rw47aPjOwgowebGdjThEwGv+xw8FLfVBbOCnXE3L7nJy5azoCeRibPyEGuMD9xLMLCwli4eCOT3x3J5BnHqFJBQXZukPgYOR3a6ujYLxWdVsDnB5BwOETWLI4rdux/5Xob40aEjsGgD7nclwSvVwRJYuc+N++8bwdLBDKfkYAuF0Fvp1cPPW8OC1WHz1xy0WNYGuOGm3G6RV4fWPg81WoZX38SzYu9U3nr9XDWrl7ExLenP3YMNm38jrJxXuZ8FMUv25x8sSCPpEQFz3ZL5pP3ooroF2k0MtYsiqdh+3tEmGUEg3Je7qDnwBE3fr9UxJH3yAk3U2flsPbbuPx2fLtDZMqMbLZu+YPyme2KLFo5upuo1T7GTM5myrhwenQ2cOiYi88XWMjJDSKKEnM+iqTDcwUP5IZ1NQzqZaT1y8ks+nYOZnPhOP2fYLfnEldBjk4rR6YQUCkFlAoBmQBmY9GxT6tNpEOfVPx+iS8/Lr56GBkhp1olFWcveqlTQ82lq16u3vDx/sxsKpRVcuJMSEP12y9iGTI+nZOn/GgVWpLKyfBLPs5e9DJ6iJkOz+pJSQvQoU8yHfulANC8kZYGtdVk3QwnVixKdEUIMaQJd4iKenwS7N+Gxo2f5rvFX3HjhsDMqZHs2OfCbJIzpI+R0ZOz2LQsHrdH4thfHn76xc7gsem8NSqCqpVUZGSF5AzOXfKSnhmgYlkl85fmceFA2SJOryfPePhlo0RMuKlEMxCA1PQg+4+4CDfJ+OusuxCZBSGi8eAxN1ERMg4eddPykW6YhDgF7VqHkZIawOWGmonFjwEXh1q1aqHRRpKZlcLS1Vb+PB3qgK1dXcWcxRYiwuWFxsAvXws5Dr87JpwRb2WxZVV8/qa/bzcDXQek0aapLt+oTBAExg4Pp+/r6ayYF1doPHTXfifrf7Njd0j8/nOpQqTxh29Hcvi4i/c+zUEfJjBlfNHuoXCznEmjI1i43EKpeAXb9rpYuziUcCYlanE6nY+9FsjlcjxegRXrbTRrVHyn0S/b7XRsV5QMnjU/j/upfq7e8PP5B9HUralGFCX2HXbTZ2Q6X02PzieBAgGJqzd9nL/i5Z3p2bjcEhmZAcLNAla7WKybNIT0TNUqAX9AxO4U+WmznROnPVQoqypyrUCIVP34nUgGjc3Abrn7RESw2xPk1Y5hnDzjZd/PpVAoBAb1NLFxq4ORb2cyuLeR8cMjeOddL+bMmpSTQutM9qk0Nt27iFzm5pvvLcycEknXgakc/tOF2x0iQXq/XLD56tFNzfov7xEVKFvkGPJk6WjC/HRqr+e3B26ofbsZiAyXc/6Sl+37XEweF8nMuTmMfjcTrUZGk4Ya0tKDXLnhw2gQ+PCLHO6l+BkzJJyBPY3MW5r1WOf/b4MkSWi1XmZMKX7dmDw2ghNnvMydHoPVFuSVQWks/iKmELkUbpazbkksjZ6/T7hJyZpF8YXMCvVhMr6YFk1KWpCVq/1ExQjFEnsqlUB0lAKlMrROqNUCew66+eaTaKZ/lUf3TnpOn/fy4VsRdH1Bz/Kf7Py02Y7HI3LyjIfWL9/HaoF+3Q307GJg5tclWAqXAJlMhscTyt+0GgGrPcifpz0sW2Ml1xJk3yE3S5doGTpmNxIS5ZNU5KZ5+eSr3CJ6+MGgxKTpOdxL9pOaHiAhTsGceXZ+3xBNPbFG/qbMSDgJUllOcYh4yhBPGdLNp2jdQsHhE64S5UAOHSvcrf8Qm7aFCkmCABOnZbFopcDrYwc8URyaNXuGUqY7Jb7evLGWidOyaNj+HkgCA3qFinAPMXpIOPOXWrh9z88b72ZRpYKKzi+E4XCKrN5op1J5FfNmhHKniuVULPgslg9m5RAVoWTpV7EMGZ9BlYoKbt3zs+egi3atixYEQ0ShJ7+bCWDVRjvjhpuLjZdGI2NgTyN79uykW7cejxWHlHv30apldO9sYOtuFzfvXCbeWVSAOFO4T1KSDOOdukVyWosqBaHMRWLC5YWM7pJT/Wze4WTTsgKiVhAEGtfXsGlZyMDk3THhHDjqZsCYDPwBidRUAcFpYu57kcz+PB0JCZUjhnBHw/wOKEVeIof/zKBjuzAUYTlo0qrx8TgvmdznpZdUqFQCBoOAzfKf43txiI42cIHz1CmjZFT/ABOn7ETpMyKj+NxNp4fzF4IYpcgSDVyMRODAho7CRKJPk4dWq2Pw2AzkQimQwCbP5M2eJRfKu7yg5/R5D0P7efhwVi7XDpbCK/mIDZQv9P0yQUa8tR5Ll/3OvqN27DkG6tV9Mk1DjVrzj9MZCjlYyCGOpCKvSZKE3GjhzAUvgYBUSJM0EJAY+34WWTkBPns/GrNRxu4DLtp1T+HrT2OoVU1NreoqvvwoipT0IB98cozLlyAnWwJlgOVfGOjYvvCakJ0T5LvlLsrnPV9sQdVCNjZyEZDhdnseOwbJyck0b6RizSaRA5tKc+Skm2aNA4WIT4B6tTTM/Cbvwbnzj3rp8XEKRryVwYvP6hn9bibrv49Hp5Nh0Mt4prmOaZ/n8MHESEYNCufAUQ+LV1iY8bVImE6gV1cD40eEI4rw8ZxcXu1ooHSCErVK4PotX7FNFnO/tXDrro/KT98BwOuTUMglur78ZNOiPpeCe3clxg1XEmVtRoygQZIkFEIGbTqc54P3tFhtIlXKa1izTEmctR6xD5qcHJKVP5JP0LxDGin3BCLyalBGKkVZQSA55ne++kTH0jUldwkLgpA/RfFcay3xZR3knA/jDIcpI1VBjwk3Tu5xDZCFtOT/BqWgQp1ehf2Oc9QkhmjiucRfuHHSsGHDJ4pFSfiP/PwfROmk8sgVoTGLL6ZFU6eGmgkfZFGmVOFNUcuntUyekcPdZCXb1xQ4WHZqr2f0YDNtuyXTpMM9vB4Y2tdIbIw8vwNoz8GQTs267+LyF81ws5x13yUw8+tcrHaRmCg5g8dnsPCzGCqUVXH8VMgg6IW2YQx/zcTd+37W/hIyrHlrVASDepl4vk0Yr41OZ8faROYsyiMqUk50pJwbd/z07jf4/yoeBoMBs9nIR+OiiYlSoFQI9B+dTrPGOqa/G41KFXJtX7XRzsdzcvhulYeFtYtuNM+c9xL3QMC4Yjkl12/5i3XzBfhpswOLReLNMX5K5TyDXHhwNzvBlWln5aqjDO8fJDktQO0a6pBj95sZfDGt+DFumUyg64t60jID3L177YnO32G3YteLVKukom0LHZeuefnzlJcTZz10fbF4oXqdTkbzxlp273dStaKKzs8byMgKMvDNDL79Iiaf/BFFkYnTstj5U6lCek0GvYy5n8SQlpHGgb17KOOrjV4Mx4sbe8R1oirkUjlByeqF8Vy86mPMlCyiI+V076znxGkvF674iIspuokvnajkjUFmpn80kZ/W73yiOFSpWo8jJzcQES4QGyVnwWcxbNvr5NddTkYNMjFlZg7L5sYikwncvhfqfFmzKIHB4zKoUaXkJKVG1RBRX7u6ik/n5hETJWf3ARf7Doe0VLeuSqR6FTUuh4wRr5mY8IYxP0HIyg4wZHwGv2x3cPyUh6F9TIwaZEaSYOd+FyPG5xGZ07jEZCteLMvu7Xue0PH+34Ny5cohetUY4iSaPqXh2F+hZCiplJJuL+npPTKdqeMjaNtCR6untXz5bR5dBqQgEwR0OgGtWqBUooKFs2KpWVVFg+fu8XyvFOZOj6ZeLU2+mdHIsRYqe5vhzbYz7/ubTJkQjtUWZO53Fg7/6UajluF2i2RmB/D7Yd138bTrnsLzbcPyddO27Haya7+TJV/GYjLIGDQ2oxD5CaGx8/W/hrqUq1Z9/I4OjUZD+YqNyMv9lWBA4swFLyqlQEaWH5stSL9RaZRKUBIdKcfllriX7GfJl3F4fRJ3zhqp3zqVevXkZOcGkSSw2IK065HMgB5G2jTXYbWJbPjNjssr0WVAKpXKq4gwyzl9wYPPJ3E/JcD0d4t2ywI0b6wjMd6K2SgrsQOqTTMtYyZnIonwzYzo/Kpxehbo9SWbbfwdoigSbpbz+2FXsbInF6542bLLyaTRBWOLgYDErHl5KOQSPp/Eu6PNxESFzkMmE3i2pY7a1VX0G5XBjrUJCILAB7NyuH3Hxx9/evjmk2iioxQ4XSJLV1vRav65y0sfJsMQJqddaz3pmQFS0gK0a12y9mGLJlrUaoG4GAGbzfbYepdajRyVEiaNCc9fj7RaGVqNwODeJgb1NtKweQ6lMtqEnl8PDjuaBExZkezYcZDdm+Po0DcVg15GMBjqJB4/ovDI57jX9ezYc52sCxKRvtBomyRJZJHCfe1ZfloQwecL8iiXpKRMKQVOp0RyqpeK5VR8P0fPgDcz+OidKN79JBuDXobPB/owgQizjBefDaP3y0aCwZDzanysHI3m8cfc/k24dOkSEUZ5oee0JEn8ss3FV/Nc2Cwy0rJkfDjTQkSUxLD+pmLvR5lM4NWOem7c8RciPh/FR+9E8ErnIGkXFMyYY+Pd8UU7kSRJIicvyIQPsth90InDKTL+g2z0eoFZ8/PYt7EUURFy+ryeTvs2OvZtLIVKJSCKElt3O3n742z+PO1GrY7kMfn+fJQqVYoTZ1zY7EFyLUHmvW9BLhMolaBg/HAzew65+G6VlQlvhAh1mUxAkiTGTM6i64BU3n4jnNIJCk5f8LJgmZXXehipVU3F1Fk5LP48hmUrPSTYqxd5bssFBZWk2tzmEsmyaySGB9h/NIjLLfLJV7m8P77wvWu1BZn2eTYr5xfu6DxwxMXZS158fonoCBk+v8SNO3LKlSv3RHFIT7uDwhso8fWcvCBhOhmtmupQKChEfD7EqEFmug5IRasRGN7fyOkLXuYttbBtVWKx0lkTRprpOyqDqAgzd+4HeKldGONHRDDy7Uwa1dMUKRx+uTg0EfBo0f3O/QCdni953W9QR8OxyxmPEwIA8qw+1v3qYP7MGE6d8/CX5h7eYIB4dzXUgpaA5CdZuE5EjWTEgByDYC70fpfkQFX1Eod+jeHHjTbWbrYzsGeo2WT5WhtvDi2eqI2MkNP5eT1zv7NgMsnZsSYRSYJ3P7SycmmASG95FBmPEFmFPkJCEEIEjDKoIzZQAQIQI1Vj14aTvJybgcstcufG3ceOw78JgjwctQoG9DQysK+e9dst3DgdBEvxf+9xQ3y8gA0vaoovnHpw4cZBDAUFJouUjcXr5OPZbvp0MzL9ShaSWwJJjttdslau1xcqoE6ZkcMLz4Rx4kQyFV1PF38ugoA8Mwmh6jV0CXl4PO7HjgNAaqqX9b/ZizUUBPhxgx1VnAtPuitfz/QhktUX6ddHg6CQM2hsBku/is3PJz6YlUOjehr6dy9Y/xvW1TC0r4luQ1LZ/EMC4WYZ5y57iY9RUK6MnMsXgxjFaIK+AOPfzeL2HZF+PcJQKAR+2e5g6WobPrcCqZj5HK/kJpMUqtGQm7ILNG1efLyKQ0REBL//YWP0YDOJ8Qo2bXMwf0bRXEIfJqNWNTVrNtmRy0LdlkZD8c/BnNwgw/qa2LTdQVCUqP/cXQb2NFGtsgq3W2TLbid7Drp5prmWKhWUrP/NQd9uBob1C0lx7T3kYvKMHGpUVtKmeSjun74XKnbPmBKVL83k90ssXmFl4xYny7+JAwm++9HKidMefL6Q2e+TQKUTCeZFkRhsWGjN0Up6cu/FMvLNZKITArhyg1S2PlOIhNYLJuoEWvPnmd1UpBYxQiIIIUf4hNIiNauquXzNV2Kx78p1HwmPGJ22bKpiz/lw0rlPHlmkcRc1GsL5Z8m7KDERh/YSaco/Scx5mkrU4gT7SEoqSuD/3+A/8vN/EE2bNsfnC42X166uYsMWO4ePu3mqrqZItcDrk1g0K6ZY7YUFn8UwfGIm+35OJCZKwY07fv4666FtCx2LfrCw8LOYYqtF44abWbHehssVpOuLRiqUVXEv2c/Uz3LYuDQelTKU3P7xp5u4GAW/7XKy56CLhbNiKV9GyXOtdIx+N5OgGHJRPHTcTU6uko6dXv6/iockSdxPTmPOYgtIoa7Ezs+HFXJ/VyoFBvQMjYJ+8pWFlwcJvPOGJqSJdTukieVyixw75abDsyFX8/EjzAwal8Gyr2LRaApu/tPnPSz/ycq9OwrK5zQpID4fQCcYcKfU5OvFNyhbLqStV6GsiuqVVSTGlXxLJcbLOXXWQ0RkyXp1xSEuPgmj4S4ff27jyJEgcpcJp8ZG5crKIl2cjyI6Qk7PLgYUCoHSiXLuJgcY0sdItyFplIpXYDLK2LrHSfvWuiIbqn2H3fy4wUaeNUhkKS916l8gNUWgTLSM0SO1fDwnyLxPY7l+y8/4D7L4cX5cobHR+yl+XuyTysLPomneuPDDtvfLBuYvu0ogEEChePwlqGXL1sz/WkZWpofjO0pz8qwXr09i+pc5fDc7lsYNNHTqn8obg8z8st3Bgs9iiQiXEx+r4PY9f4njzLfv+tFqBPqOSqdlEx0R4TImjAjp57TrnsxHX+aQlxskMlIg2+rj2F+efDOdVRvt+PwhA4MX2+r54083nfqn8s2nMbzYNoxtz/g4+WPJlUUZsid+sP2bEB8fjyhCbLSM6zf9/HHcg8cjIgjQ71XjA4kPK8lpAXw+kZt3/ZzYkYQkwb3kAGVKKTA/0Bo89lfIxOObT6NYsc7O1Fk5SFLIoECvVmMQzHixsXGbncqVFCxZZWPccDPvj49AEASCwdCY96IfrERFKoiNkfN8mzB+3GAnGJRo1VTLuOGJ+R2WKpWA3SEWurcstiCpGQFEUSIurvhxm5Jw8cJJwnQyRgww8+pLYWzY4uD7VTaiopToPSIpaX6yskOVbqG0ktcnZWAyyvD7otEqoEcXPW2bh2G1BVmx3sbuAy7CzXLWbrLjcIqoVQJbf0wMOYHe8eNwSrw1KkQCt+uRQodiXJsfosOzYazeWHw12O+XeO8jKxl3NcTpIhjYz0dMmUxe6aqiarW2T7QGXL58mdrVFZw666fboAxeaGNgQG8dggArVrvZtsuDwaii98h0TEY5YhBOX/BQs6qa+6kB2rcO4879AKs3ZSEgMHd6NJERcmKiFNSvreLLxXns/N2F0yXxwnM6ZjxiUhKmkzF6SDg/bXbg8xXv8BkMSigVQr7QPkBkuJxte50lnpPVJmI2yrh8NY+wsJJj/HeoNRq27nXx9huFCZfjpzwM7GnihzUOtDkVkAtyAlKAXDIQZX70Yjh6wQQ5sZy/4mT8iHC++T6P2dOi+WapJd/ZPv971DJ2/hzF3EX3Wbz0GkGfAkkWID5RJMEX4MadAG+NiuDTr3IQBNi+z4VKKbBxiwO3R0KnE3jrwyzeHRvBKx0KOmo8HpH+ozPYtT+diHA5KWkBpszIpnXb/7s84f/ryM3Nxf+ITLAkSQx7M4/jOyKJsjckRlARLUn8Nj8FZ+IZVn1b8uZCqxGoWbXkgmDFckpEpZNKgVZ8+/1e0nIyuX7Lj0IB4SY5owaZ8XhF7HaR+yl+YqMUfPFBOM+10rH3kJtjf7mJj1WweIWV51rpGNy7YGpJJhPo2F6PwSBjwtQszl704PI8mZvt2jVr0aihVZdkXh9gYsuPiWTlBFm2xsbytXay8wK80kFf6HsFQeCbT2M4c8HDoLEZPN1QQ6VyKn6cH5fvApyVE+TcJS9Kd3iJnVQhYw+BBuIznLp9kISwCFTRyaRlBHl5YCr9XjUQG63gjz/dLP/Jhsst8sGsbPq+aiQQkHjnAxspd+TEq5MY0Ucil3Si4+UkJolP7Pbu87lY/6uDaW9FFrsRXfagQ8fnkxjSx1zi53R+Pox9h1w8VU9L9Spqfv/DXSzxCWA0yLE7gox8J5NflsdT/UG3/MwpUXQbnMaLz4bM6DKzAnyz1ErThlo+fLvwOSXEyblx25c/Rvp3XLrqIzbu8Te5BoOPazd9XLrqZdbUaG7cSaF+zTy2bT9I0C9Db4CA3cWh7WVo+XwWQSlYKK+3hV9lyUwjKpVA764GXh6URvkySlo9rePGHT+jBpUcu/p11GTlBjDqZfR5PZ0fvo5lwmg9a9ZlkelIIYGyxb7PH5FCi8ZG9hx0I7cX3KuCIFA50JA/j+1CFiYSE/f4uvj/Jmi1IVmWqAf3btcXDMy+4iaQV4LkQW4EdV7O5bfTN4i11yr6uiRhJQc1WnKkDMxEkSbcRix9nTYN5fx5xsupc36iE+XccexGn1GN5Su89Hu1+ONbvtZKjapqvp4ejUolY87XLtSu4idGIESAx0WpqFtDw9YDj0/8Z2Rk4M6T8+ViC52f15Pwtz3olt0OjAYZO3+JoueAP7BmRCLLi0NUerEbb2B1+dm5R4XTE6DJ0zJe6JVC06e06DQCew66itWEjIqUM/I1MyvX2zl1SuTAbzJsUi62HDVGItEr1QSjszCGS8xflse8JVYCAYH+vTX89mMCh495GDfhIKbMmhgfTKRkksItLqFCgwETMrnwRAbJSUlJpKU76dklJCnn8UhFzCwf4uN3InmhVwpyRcj48p3RRdfcK9d93L4XYOlaG3VrhCZ6UjOC7DnoZOkaKw67wI0/k1AqBc5e9OIPhPLlg8fcvPVhNmcueOnYLox3R4cz4cNs2j/jB7QklVKycn4cXyzIY8qMHNRqgby8IHqDwMndpfOJ53atw9h7yMXodzPZvn0b3bs/Xhd8MBhEISkpG6iZT3xmS+nc4xpK1ChRIXgNpNx2Uo4qxXbfKgQFZVRlcEaeJcfqJtJVERGRMI2AXC7wwjNhLF5hLUK2BwISU2flMGVcQTxzckUsZJNIeUoJ5fP/P1tKw0XJebGESNkkJV06Blk68xrR7iookCOKIrJ/0r16TPxHfv4PYtu2zYTpZHTvpGfM5CziYxRsWBLHywPT6dZRn39znDrnoUwpRSHi7lE0aaDBaJDlk1IfvR1J8473GTXIjNcnlWhUpFbLKJekJD3Dn9+yPm+phf7dDdy9H2DqrBwG9jIydUJEfoJ47aaPYRNDXaLtWofx0eyQAPALvVJ4f2YO3y/bhUr1ZI6eEDK5eXNMX2pUuMeQ3uGYTTJ27XeyfG1oJOfvo49dX9Sz6AcrqZla1mxrxe97f8ZsCtLlRT2zP4xiwJgM2rcOVaHatQ4jGIROr6VSs4oag15g5+8ubA6RcqUV+G1hxT5EASKC8fy29RLvvq0hJy+klVK1ooq/znlIjC++on3qnJfTF5W8PnbYE8WgY+cBvPPmXoT0MpQJ1sBCFs8MdGN1ewvpkPwdZy95mTE5kr6jMkhJD/BMCy1zFlno0cXAM820uL0iaRmBfCMSCBEVr41Jp3J5FdMnRREfK+f0eS9fLMzjxRe1+UlgniVIZISctz7KYsHMmCJ6eaUTQ1pjg8dlcGZfmUKvSRIo5bBnzw6ef/6lx46DTCbDYCpFYmwW3Qan0ayRlpt3fOi0MsZPDTkyg8Cseblk5wZZ9HmIZB7Q08j8pVa+ml40iXS6RH7Z7sBi0/LumAhqVFHxzCvJxMcqSM8MIAhw+06Anl0MdH5Bj8stsnaTndkL82jTXEtGdpBtqxPy74OuL+q5l+xn0NgMfl4Wzytd1OzdcB+Tt/gNTYbsHo2bDXnsGPzbsGbNGrQ6uHoFRo0QkRnldB2YhlYj4A9IvD7AzILPQtXdMZMzcbpE+ryejk4rIzpSzu17fiIjZAjAmQte1CqBxHhFISdXr1dkweIMUhL2oQ13YTQKTJ+Ty5cfR9H2EXFyuVygzysGFv1gBUIjyw+1Y4uDTivg9UoYHlkOVq6zYzaG1utbt249dhxu376Nx5XOT9/GUa2yiqmf5SCXw+51iajVMjwekV4j0qlcQcnowWZiokJmQ5/OzUEZl87RHUn53ZbRUQomjIyg5dM65i2x8MM3cRw+7ubAEReHj7u5m+wnMV5ByyZaZDKB3LwghjAZHm/JBIXHI3L5uh9JkgqRBpIk0bVvDmlHK1LPn4TgE0gAglcDfDP7T96Z+WR6t7dv3+b2XR/hYToUVxpxYmWAI1tSQQBFbnnKEUWW9TpdBmfyamcdXp9Ii473iYuRs+67gtH/UYPMnD7v4eVBqexcm4hGI6PpU1qmzMjOd/d8pwQDkD6vGFj4g4U3hxY1xfhxg60ISdykgYZpX+SUWClfstpKbIyC9IsiGk3Jm6O/w2QqTU7WVdIzA4U6crUaGQ6XyPE/g+h8UWQbLyFPSGFQbw0xMQK/bbnNqRMyFBll+euUhQ7tNSTEKWjSUMu+w26On/LwbMvCBSu1Wsbbb5pIzfIxqLcBu0Nk134Xd5NlnDjtYec+Nz27GNm530lyaoDVi+JoWEcT0l+VJOYttfDh57ksX2MjKELj+hpGvGZi1YI4XuydwkdvR9D5tTRGDTRy9NyTu7z+G2AwGMiziPkjc9v3uji2M5wER+1ChhGRwVK40/O4cMVSoqGX1SaSnlWy7M/d5ACygAaHYMEU5Q9pzz/oUrmX7Oe9T7O5fN3H7vUJtOqcwrKvY/NlN/46W6DBuXmHg03LitexbN1UhyAIvPhqFrInTA2XffcNcXFytv5YYNxZuQI0a6Rl6Ror366wlkhY1a2poXVTHQN7GfONKh8iMU5BemYQl/ufN1cBmQe5KKc81UgVziKkGDh51k5SopIlq21k5QQxGQR2r0skGJRo2TmF+BgFW3f4Ee5WpY6vLDwwqY6SapHpv4TLnM6ZM2eeyNn7zOljqNUw8M0MlnwZW2hkddcBJ5t3OIiKCBlTGg0ln5PJKKfVg65QlVLA4fxnU4nk1ACtntblE58Q6tbcsTaR7fucfLfSissd6mrt9GAPcfCom1PnPISFyWjbQsvQCZmsXG/D4ZSoU0PNkD5GSiWEzOW++9HBb9uff+w4REREMbyXjQnTsmneSEvl8moqV1Ay80iIWFmwzMKGLV4UCoFSpQUuXbxHIgVdtpLeSsO6kdgdIu9Os3LripKhb1gwRmQTFiZwPzVQrGEbwLXrfv78M0i16iInTnt5ukMyVSooqVk3yJHDl4mQYtEIhXOEXNVdmjUP6aBOet+B2VavUIeWIAhEyWJxKu/QvU8J7Nq/HAqFAqNBxpZdDnp2MdDnZQOLllm5lXuSSp4mhfKQoBQg3Wlj9UY7kYkBsq5EEP1Id6coiVzlNImUI5I4zqn3UaWSHJnXTcWyCkYPjaBMKQXnLnmZt9TKM81UHDp6ibN/yfhhjZ3XehUekz93ycvxUx7atNDyzCspCDIJY7gMhyMbdbB485o8WTq7tskZOFggKuLx84Bz585hEExIuVpeGZRK1xf1PNdKh9MlsWyNjcPHXbw7NoKEWDnH90Vz4oyXYydusH6Tm+CdSOLdVVCe1qHAyraUi5StAjabxNqNLvq9WrL26Msd9LTvkUxuipmI7Orc5TiVqI5kzKHhC2l8MT0yv/CfkRWgz4gM6tfSoA+T8XxbHdW3KPnsy4vsP+RDFMFqD9DQ9iwu7FziLyrXejJtx9u3byOThXRZIZRj7D3k4vlnihaUlUqBmGg5A3sYmTor50HXuwm1OjTVcuREqEA2b0YUz7UqSOBdLpEew9N4rpWOA0fcbNjqQK0SSEkNUCpRQd0aal56Ts9TdTWMmpTJ9HdD68+PG+x896OVnl1ChH18rIIp4yL487QHQZCYvcjCd18UXr8B2rbQUa+WmnVrFz02+Wm325EJMsKE0G+XJaWSQTJ1aJZf8JEkiWPswkjRHPYhNN5I+vbL5vqN+5zfqsLsKc31W378fok3h5kZ+34WwydmMKSvicQ4BSfPepgxN5fxI8OpXb1APurIsQA28qhIzUKfbyaK+9wkieJ1aPM09xjVXc1rPfUs+u4+JFcBmcju3btp3779Y8Xin/Af+fk/iC2//kCZUkqOnPAQbpLz3tjQJkwuh57D0/j8g2jKJSn5abOjxAcyhB6gj4q4h5vl9H3VQLseKWjV/zy6l2cJAiGXsJlf57JrvwuZLGQe8mLbMDr/bWSlcgUVS+bEMumTbF4fYKZhHQ2CAPdTAogST9zG/xAfTRvLmNdSebZlwcOlf3cTL3cw8PLAVNYsis+v2kOoq0AfJiOpdIAXX+rN1SuH2bxUTq3Wdzl9zkvj+hpeGZTK9HejqFVNTfs2OkDinY+zcThEnn82jC+mRpOSHqB7FwFK0CYOuUrKaN8mjB7D0hja10i/V430eT2dF9uGFVnEcvOCbNnlomaddtSqVbTq+E9ITEzEkhZGPSlUyfFrLLR/TklEuIbpX+aw5MvYIl0K2/c6yckLMvGDbFRKgQ7Phn6z98dFsnGLg+FvZVIqXoHdGeTqjYJ2khlf59LlBT3dOxXEu0EdDasXxjF0QibL1lhZvclOrkXkw9nZ3E8JULFc8TuXBnU0qFQC07/M4a+zXoIihJtkGMIEkkrLOH3qwBORnxaLhds3zhEdFeTnpfEMnZBJk4YaUtIDdH1RT/1aGiLDZSxdbWPDFgftuicjV4QcsX0+ibFTMpk1NQqV6sHIbWaAEW9nMm9mTP442M9b7TgcInsOOpnykQ2nT+TwloRChYLp76o5cNTFmPeyOL03qUjsk0opGf6aiR832Bk5wIQiLh3nnfKE/U1E3SHZsEi5zPxwFk2aNEGrfTK3538Ddu1cT+kkidx7Rhq38bFgdlz+iIrNHuSdj7M5fd7DzbsBjHoBrUbG4s9jCnWt7PjdyZeL8ji6tTTnLvsYPzWLTs/rGdDDSG5egO5D0xkxNIwxQ0xoNJGIokjrrik807zoiKAgCNSrqebUOQ86rYz0zECRTjkIPfRT0gJERhSsv8t/smGxBfH6ZMREybl65fRjx2H9uhXUrqGkWmUV12/5uHPfz4p5BZ2jU2bmMLSfiRcfMWFq+bSWZo0SeWVQGrfuBopoAz9VVxPSJ0sPMP3LHNweCZ8fqlZScfiYm0++zGXSmAjOXPDSrrWOlettxVbIAX7e6qRGFRWLfihcDd5/xM29M5HEB8oU2tzJBQXV/U1YOHcR3bq/8tiV3KSkJHItQRQeFWWFB4mb5QGR/eDzI93lWbL8HkP7GxBFGUqljK8/iSlidFKvlobunQw0fek+k8dGkJ0bpEcXAwq5wJLVNjKyRZKK8aV7rpWO9j1T8Holhvc3YTKGDPAWLLNw6ryXH+cX7uhVKAT6v2pk2IRMvp1deErj2F9uftnuJNcSIDHhybR/wyPMWPJg/jIr82cWjHd1fj6MlevtREYoOam/wUs9bcycFp2/TvXoDNdv+ejw6iUMxjAOH/fkm+EN7GVk6IQM2jTTFopXICDxw09WDhx14XCJ6HUCcbFyBAGaPqVh7ncWfH4NQ/qYOHXOy5QZOXw8KZImDbT8sM7On6e8bFoeT4WyqgeTBS4690+lzytGGtbVYLFJzJ4WxeiJNiLiHr8o8G9CZGQk2VnQc0gW+36J48tv3ETZ6hcrqRLnrcrsBTvo84qhyHUfCEj8st2O2STHagtiMhbNIT/9woYmqxaWhL84vDm2ELmeVErJinlxdOqXitcb6gJ6VG9Yp5Xlu7wrFEKJxggQeq/1QjliGz2+wQeAP2jlw7cji2g3AwzsaWTO/4+9/4ySouza/uFfVeee6ZmenIecM5KTAiogURAJSlRAQAFREQmKChIEARERlCxIFMmgEgQk55zT5NjT0zlVvR9aBsaZ8R6e53rX+ntfz7EWawHdXV2966xd+9zhOBaZivXLj1A2QUlGlo9a1Qr///nLLh6kuHFpVcg2udjuTzO5NG0G96+dIDanCRmqsxgi84kIU2G1yZSJVzJ/agQ2u8yrQ9IRBPhuVgRTZudiS4ugrLtsoeMJgkCUrQbXL2XidJae4w5A8llp00rP2Usu2vdOoUFdLcEGkeNnncTHKKleWc2dBx5qV9ew73DJyYx9h+wMG+DvklWp/PuG5FRPsd2fvx60EWJU0LpF8RzGnV8M5NmmOl4fkc4zdTQMHJ1OgF6kfWs9rZrqyTX5GPtxNhFhCmZ/Ek54mJLDJxy8NS6TV7sY+PkXN2nJPFUhqEPH19i0fRw718Ty+yE7C36ws+NXGys3WHh/uJHrt1xkZPqw2yVkn0gaDwiSQwrG32XJH0+80DUb+WZtEn3+mDrdeYbuY/zTHo+KrE/C65VZt9mB9kEd9qef48ieWKpU1JCU4sFql/hsTi47t/1BhBxHOLH48JAffIcKNRwklBFp2jab4JRn0AhFf6soqWndUk9mZuZTdcD9t+DQH/sINfq7hC9dc1Krmpada2Oo2iCTsxwiTI5EjQ43LnJIpxzVcOXkEFbhLkdvXCRZukcQIXjxYCOfeCr4R3yByBAtA/sLZOcq+Wj045jnhWeVtG3pF5od/VYQ7000MXmah9WbzQzpF4ReJ7J7n53MbC9rvvXzKRsNCuYuNlGvlorz9puEZMQV6bZzyU7yVOmEBgqsWC3Qrlvpr3dUVBRuwUG1/JY8TPqDO/c9nLqQy+27Hl7pFMigPtFcu+Wic79U3nnTSJd2gRw85MZ2sxyxjspPcBqHYshvwfVTZ3l4Sku2mIJUnFIbfmG8r74zkZbhIyDKTLb+EHqTEq1Fh7ZKKt/NDS/kO6MilHw7M4Lew9JIjFNSp4aGvftcHPzDi9qcgGTXIZLBFU5Rhbr48JKVnVpqG4BfBE8UZNb8nM/7w0MZ3CeI10am82xTXRFquz9POkCGF54LoE1LPUvX5tNtYBoqlUBahpfMDIlx7xgLJT7BTyf303cx9BqaxriRocxaYGLk4GDq1fYLTHbul0r/V4NYutbMvCd0JrJMXpKSfYwcn8msyRFMnpnD/SQPrZvrsDtkLBaJZT/lM+nd0CIF8gG9gnj345RS20GSJHyShFt2oUJNErepSwtEQcQn+xORDmyo0eLEjp7im7WcgpXYWJF3hxuoe/QGD9KS0eRqmT7XzMfjjHw9LZKrN1ys2Wwhx+Tj6k03k94NLRBf9flkXnsrk6w8L1KAC4fNTiCPJzGUgoogOYQU+S5xT3SEgl8syxt9h749IlAqBULDwJyUg0bvJS0trdS2+Cf83/eO/j/8x+Fx59OskZZFK/MY9aYR8Heo2R0yfV42MOyDdBq++JA9+23cvuvnXigOt+66MRoLX+KPRoXx0TshpGZ4uXrDVeznsnN86LQicz+P5N2PswgLVXBuXyIzJkUgigKD+xQfQJVJUOHz+TlyunYI4Pc/7MREKahUTsmS76Y9tR1ycnLIN13m+VZFVdkDA0RGDTGyfF3RUUubXcLjcPDW6yO5fSePAe+kAzIOp4TDKVM2QcVnc3Lp3C+Fzv1S2fGbjeAgBfVra1k43c+HmRinxK0yI5fg/J2ynahof1t925Z6Pp6VQ2iIyJuvB9F3eHpBQtFfRXLwfM80GjXvxdQvFj61HX7euIUE6QneII+a9HSJhnW11K+lpd/IDC5f919LU56P6V/nMu7zbJbOjWLvhnh+3xhHUoqXV4ek4fXKvNo1kHmfR3DlhgufT+bYab9qsNvtr3j17FzUGQqCwMdjQ5mxwETX9oH8tDialo31/6juCSAKEGpU8OO30WxbFcvU8WFY7TJ5eTIaTck8eMVh796dGIPdfPVpBAeOOmhQR8Pm7RaUCoHrtzz8stvK6ElZaLUiP8yN9FcAZYHe3QwFSZtazz7kuW5JNH3pIS/1TaHfKwaea6YnJ9fHlC9z+GmLlX2b4vlgSg7mB2G8+5ax2A5pr1emTQtdiRyH3doHsveg3f/3rkqu6w7zQHkRq5yPVTZzV3GBS4rD/mrcQz2bNmx+Klv8t8DpdPLgnoLoRBervgstxM0TZFCwcEYkO3+3MbB3EEmpXlZ9E11kw9a+dQC9XzawbquVZg11bFoaw29/2Jj4RTYv9kqhZRMd494OKeigdzr94kQljT1+NDq0oMjx6eycYn3El9/kkZYCXy7I54t5uXR6PYXL11xkZnupUFbJ8IFG7t27XWo7pKSm0vqvBP3qjf6k+iNYbRLXbrkLJT4fQaEQ+OzDMBatzCv2uK2a6Jg6L4c8s8SOH+P4dFwYfV42MGlsGNtWxTJ/iYlN2y0kxCpYtTGfK8U8M75dnkdSqoeqFZUc+NNOyy5JfDIrh1PnHXw4yYIxv/gKviiIqM0BnDp1qtR2qF69OnaHhMpbsu9QCEruP5B4qW8KIz/MpE1LfbEKz+DvCi+boOLXg3aW/5TP6CEhjHs7lJN7Epj4RTap6UUpKWZ9Y+KX5TGUK6Ni8JgMuvRPpf/b6WzeYeHHhVHFUpH0fzWI9Ewvrbsn8+nsHOYuNvH8K8m88W4GiXEKBrwahCyXfrMPkJNjIi5KyZXrLtZszi9Yh/Vra7lx2035SjJidAozpgQXWcuVyqt5b1QAPknm4jWnX+APiIlS8vorQbw6JI2teyzcue8mKcVNq65JZGT52L46lmkfhVGlopqN26yoVHDqvJNz+xIZOdhI+zYBTBgTyuZlMXw2J5c/T9j5ZbeVlQuiCsT0BEGgbcsAtqyIZcEiB2tWS6xeZ6ND2wACNCoe3jE/lR3+W+DxeFAo4O4DNx1fS+XmTR/qYpIm4N9YWNKC6DYglfTMx2s4PdPLoNEZDOprxGKT6TE4jYfJjwVV3G6ZL+aZOPabPwZo96KyWJ5fUfRTO3z/o5mEuMLPx24dAli3xVJwPJ+v5I7x7AyRXGUSuRlPd83VaoGWjYsvFgqCQESYglt33cW+DnD5euGR6+wcHyPHZ+BySShEkcg4Nzc1R4v4dq/sxRx1gW+/MlKvqZPkkOO8MSCAc78nsnNNHHvWxTFmaAjDP8xEECAiTOTbmZG0axPIMzUMhFhK7mYKtpYnMz3zqewgy3Dnvoefl8Xy64Y4encz8GwzHSu/jmLhjEi+/CQCp0PGYpVYsS6ffEvRbt8bt92kpHsLdcFWLKem+6C0Iu/PyPLyyawcyiYoMeeX3B2aZ5Yw50s0rq/DECCyZXksn44Lp21LPT27GPhjawJd2gWy7CcLCoXAc830/LIilsUr87l/sCKCpCAnJ6fUdnC73Rw67mDhMhNjJ+egUqh4qXUQDpvAmI9MbNnqIStVxRfzzERHiZSjKg+4wWX5BA/lW1jyFIx8PxfvrWqESI91EFTmaKxmEVGERSvyCu21rDaJPsPSkVPKEirFEaQKJPSvZpSEOBXVKmlYuyiaqjU9uEQr2aRiIhvJpeLaTS8bf3ESmFyPIIrneHbrs6haUf3UCfH/Fjjt+QTqRXavi+X9KTksXJbHd8vz0XmNgIANK3lkk0UKYUQTQgQRjkrYzWrUSiW1aEIEscRTnnq0LEh8AmRkepnxdR7vjyjaGSeKAp9/GM6iFWYmjA0myBFPUqoXm00mNd3HyMHBbFoaW8Cn/EbfYIIMImfOePHg4bziD/LlR4I7MrlCOmkxhwkLUiO6/c9kmdLHAiqVCm2wAy8eymQ/xy877Ug+OP1rIhPfDaNFYx1DXjeyc00cazZbOHHWweqfnITbi/oiQRCoQA2s5FNfasO2XUWblqw2iZ5vplG3hoYrh8tw+vd4rh2LZ+FXBtJjjjDmbV2heOPOfTet2mfxSncv7tsV6dNdpFK9DKZPlYhLaUukrRrRcllqyI2pQl2ucIpwoslOzeX27dLHyOHh4YSFKlm80szdBx4iwpWMfyeUrgNS2bbHis0uFRT635mQyblLTr5ZakKhEBjaL5jtq2Np3VyHOTWAIKWBIf2Ci/2ewACR8FAFm3ZaOPt7Im8NMPJcMz1vDTCya20cP260cPdiIL/scGC3+xjxYSblE9XsWRdHo3paGrZ7SIsmOrasiGXUkBDGjwrl6M5EoiKUfDStqM9TKAR8T0GNFhwcjKx08VC4ST65f9G0QIbxPPlVD9D+nWvU7XqbQMFACveKPYYsy6Qr7tKjUwDHzzjJNrtJFCpQ1d6KTcsN9Oyfw+nzTiLDlbRuoeNhihdZho3brSxakceHn2fRoksSTRuqSb4Sy4Uj0djDbhX5nvJUx4aFc+IBMoUkcuR00o3ncFU9yvYNoQVJa5tN4iqnUGg8tG7dutS2+Cf8v87P/w8iJ8fOnv1WMrIkRk/OxGKVcbkkgnVqho+yERFswCe4kZVuKjdQsWhF0REfn09m9KQsypcpeok7vRhI5Qpq+o1M59cNcYUq/y6XxOsj0/l0XBihIf6R+SGvF3YCJY3ZA0SEKTh2yk5yaiDjp2bzcocAjp1xYjY9KDIS+T/h/PnztGnuBYof627fOoCla9IKPaCOnXZQu7qG3bt8aAQbXdoLvDs8gqgIBWcuuJi10MTzrfTMn/b4N7XrlcwLz+pp1vCx09ZoRFq3VnByYyohnsLqqrIsk2G4xJL3/Ekzn0/mtz/sHD/t5LlmehLjFXQflOpPDApKYuKqMO+b1VSuXLnUv/1J3L5xuxBBt8EbwaJlN+jfO5C33zDyXHMXS1abuZ/kxe2SEUWZc78nFnSfBgcpGDMshArlVAx5L4OMLB8N6mh5580Qjp508CDZX7Ga+mEoVSuqS7xGifEqtGqRlSs9JD+EMSP8yZa/KwQ+gt0uIYowYpCx4P8S4lSs+DqaIWMzCAoupq3qH2C15CKKMg3qapn5jQm1CqpV1rBkdmRBd4ks+3kZp3yZQ40qGr59gte284uBTBjjpfugNGKjFaiUfgqFr77LQxDAJ8kc2ZaAQiHQv5eBxatS0OnCmD4/F6NR5JWOgXh9MH5qNg9TPLRsUnKnplLpHwVu1zuF6pXULP02iH2HMti+K5mEWCWTB+rYsVvFnaP3CM2vwqa1m+g34PWnssd/A0JDwxGEW4waEVCieMeQ14N57+NMQoyKErt9+nQz8OrQdN58zS8C8vHYMAa8k47LJTNmqLHQe3U6gdw8/6ZPkmR+P2Rn43YrVptE/VoaBvQKwuP1c81qNQLteqUw5YMwalXT8CDZw4w5Ni78GUi4qSnrp5vICbvAlEmBfPVdHgN6BTH2rRB+3mnF7S59QFOrVkPSMo8CkJbpRRRh3GdZXL/twWr10agE9XHwK5DfTyr+uzKyfOz7w86ONXGFuEn9dhBZPDuKVl2T2LbXxrczIuj5Zhr1a2l4pbN/9HnjdgvVKmlYNDOSoR9k0rubgQG9tCSleBg1MYtci0C5EsQFAAS7ApOp9ErPSqUSl1PG5LMRV8J7fLKPxASRHT/G8tV3Juz/IEqg1wl4ffDtzEiadUpCo37sM8eP8id3nlQpfsSHWqu6llrVtfTs/Libe/zUbM5cdNHkmaK/V5L8Hbavdgtgy04ryWleBGTUGn+XVliYgibNOpbaDgD6gAis5lt4fP4ESLveKdSvpcVml7h1z8XOX2U6tdOV6M/7v2qg42spuD2QnSPRq1sQHo/MtZtuTGYfvx60s2GbleNnnOz8MY6qlR53Dg8faKR7x0Bav5zMmd8Si9ybQQYFU8eHMe6zbD5+r3g+wpgoJS2baLj6c132b73NTw3taDQCalcA9+/fp2zZsk9lj//tiI6ORm/wEmgQ2PB9NC/1MOHL8xXhJH+EQJ0SWZZ5dUian3tVKxAdpWTUm0aaN9LRsI6GDz/Ppm2PZIKDFQRoFWSmKtCbKhBjr0CG4j4tmpe8RahbQ8OPm/K596Cwb0mIUxEaIrJyQz4vPqdny24rr3QyFPn8xasu3NkhaPGQk531VLaIiIhElimx+FouUcVnc3KKCA2BX7376k03iX8lbZNTPfQams5n40L5Zro/XrBYJb5cmMva9bsJSq+NWtaTL2YhxTxgyYIgyiSoaNFCgS7Qxmcf+jt87id5WLrGzPXbHuKilQx9z8+5/CipaLWCiqKF/EdQy1psVvtT2UGhDMBqsxUkqOvWLHz8EKOCQIPAivX5dO8YwMsD0xgxyD8h4HTJLF+Xz3crzcRGKejYN4WOL+i5dM3N9dsuKlVQ0bJLMlqNXzxQqxYwWyRaNNZy4oyT7b/aGD6waGEFYNHKPCaNDeX2PQ9jhoUU4SEEGDEomA59Uhkz1C86qlQKzPksjEH9UqhTWeTQoUO8/PLLpbJDnikbl1Nm0w47x3b7xTstVomlq62sXOvgXpaPcG8C61bkUa2BHUfIA2rmNcYpO7CRT4DNwI5d52nojS/USR3ii+HHn67y+44QNu+w0r53CuXLqLA7ZNIzvdy5rqSCqxoIEOSM4+T5LDo+//i3Hj/jxBAkEl87G5crm7w8GUs+7FwRgV4n0vqFi9STWhfpBDQJGWiCHOz+XWbG3KKq9f8PICMyfGAwUREqdvwYy8+7LIz/2IKRYGrSpMCmsiyTzB2ucpqQCA8KlxOVVoHP7SVIKJrc9Mhu3LKX6uUCS9RUiItRYrFK1KymxqXLIi5KweC+xSfLktO83L+ppoyrDqFyNA6s3OcGNsGEMUymz6saklJErm+vQZAUwVnVbyQnJ5faDvv3baVTJ5ENaw9T3deU0FCRH76KKlLwVasFZn8SztiPsxGdQSXGBWpBiyRLKAUl3vQYFq80F3SFA8xZZOLtN4Lp+PzjJhlRFOjeKRBBgEPHHXR60f9aeqaXTj3yiExtTswjoSUPeC0eLnECC3mFRq91QgAJckXSeEiIN4b5c+exYOE3pbJDzZo1yTH5J1/a90rmlc4GOrQNoFUTHaMnZVG7uprwMCU9OgXy0Sh/QvD1kel8t+o+0RF+QcusFA3ls18gq+yBYjndC85TKzC4T0iR9aFSCaxYEMWL7ex8s8DDqnUZDHtDW9B843LLPN9KT4+ORRuMhvUPptfQNDKyvERFPPYhK9aZsbtKn6oTRRFRlMiW05CR0aAnPfQUYyd6GdTX/6zKyfXx7AkLzvRw7srXKPsE96dP9nKDC1SuKnP4uIOFy/OICjAS6ogCAWLM9Un9LZ83T99BVjuwOXw4vGoqVIIhrwXw/Y9moqOUBXtpl0ti/2EHITFOHlgukuCu+fjeREYWfGiDHbzU9xZGg5KWzdU0rv94UunKDRcmm5PACC9uJ5QpU6b4H/6U+F+Z/LRarSxfvpzTp08D0KBBAwYPHlyimIDX62XdunWcO3eOzMxM9Ho9tWrVom/fvoXIx6dMmcLVq1cLfbZZs2aMGTPmP3r+FpuHQL1I75cDGPWGEZUKKtXPoJyzHnWlSASnn0crT8xgyy9nUYgw9L0MhvTzcy+cveRk4VIzD1Lc3Lnv5vwVJ3VrFN4cn77gxGT20fG1VNq21FGjqoZ7Dzz8uMlCzy6BtGis45NZOYx9y1jocyolJY5KgX+hTvkgjM/m5DBiUDAbt1mJj1Vw/EwmXq8X1VPIeqpUKhzOkh2Q0yUXcj7nLjnpNzKDFg31+Jxqpk5T0OnFQO4nefF6/Umz9UuiGTgqg2dqa3imjpYzF5wYgxXkmHxUKFv43GZPDabjzatkXjMTYq2ISlBjk/PJNl7GrsphxgIFxmCRPi8b+HN7ApIEJ885OXbaiScjAn2og5OHwti8I5uPJw7l64UbiIx8eiVbbaAamyoHnSeAzLCzhMRbCDXKTJiWw7QJYdSsquHraZHIskzbHin8tDi62GRkpxcCmDIrh/2b4wn+S5HzveEh3HvoofugVGZ+889JCEmSke16QpLasP92Jlu3X+L5diqWrDYXSnA+wsLleThdcrFJ76kfhfHK0FW8+eaQUtuhStW67Nrmd5oOp8SN217O7Uss9JAXBIE+Lxv4cqGJBV8UFfSKDFfy8XuhnD7vomyikqs33BzZHkX73qnIslxwLJ3OP0KdmyfxXHMd6Zk+Bo/xc6euXhhNYpyKvsNLbr8/fMJBWqaX3zfGF/Chdm1vYP40mXGfZaNQwIblUfQenM793dF4niIR9rT4N/tDtzMfjVaiSsWijypZlpm3OI8dv9to21KP1V5ykuvvBZsqFdUIAkRGKIv4MkEQqF1Nw++HbHyzzEzDOlomvxtKaIiCQ8cd9HwzjXo11GxcGofF6qNuizSG9VchaG2IHi36nHrECkYQIFAOIlPyYbHKHNoaX6CE++MmC7ExpX+I9+vXjy4vzWDiGH8h7LM5uUz5IIyGdbWcvejk+x9L7pzyeIq3iyzLbN1jJcgglCgGFhOlJCpCSfdOAYwYn8XU8aEEBCjY9ZuNPQdsDB9opGdnA4PGpHNkW0KhLrGh/YIZ+l4mJ365TqyrerHH9wW7qFChQqntAFCjZm2unLuJTc4v4DV6Erma+wx+TYMoCgx4NYi3Pii5m+rUeRfVKqlRKAS6tvMLlj3ivmvdXM/0+YV9YlqGF5e7eHsOHxDM8A8z2fhDDAF/G8ed/a0Js0XCnC8zY1IEJ846OXPByd2HHpxOmY1bLew/OPyp7JCXe4ewYAUN62oJC1GwfVUsd+57UKsFbt5x8/7IUC5eLX66A0CjEUjP9PHJ+6EcPuFk8w4LW/fY6PhCAFM+8PN5n7ngZM3m/EKJz0cQBKheRV1kpOwR6tfWYjL7qF+75ITPs88qObgliXL59ZkxZx+yU4te1HLu3Ln/vyQ//82+UK/Xo1R7CAxUk5Tq4603dXw35T6R7vKYhAw84Ukg+BDzIgl0R2GMdvDVZ5HMW5LHvM8j/uKyVqBRC7TulEXS9QCCbPUJROaB4jqST6AaDfz3lAAen48bdzwlnk9Sql8oMCtL5vxlV6HE21efRjDlyxwOH3dgtfsnZNo9py94Hp+/7OK1wXlEZLdEiYmbcukpQABaPvsSew78XGy3uyTJPEz1kpXtZfi4TKZ9FEZoiAJZ9k+5DH0nj+BQgXptHhKoVZNj9rDtx+hCa9wQKPLZh+F4fdlkZ10jKEBNkFHifrJMq2b+4sb+Iw5mf+Knqli61syu3228NzyESe9qSEn3MW+JiZ2/27DbJfR6kWZNlFzanYneXfyYoUmRTt1n6jyVHUJDjJjzLf/4HocDDv0Sx6YdNhBczFhgYsIX2ShEgWEDgrn8RxnUagFzvp9G5sYdN16PwOghITSq59833LrrZvzUbOrU1BBkEElJ8/JqVx1T5+Yy6d3QQnHWH0ftHDvlZNpH4SxcnsaGJcVzvgqCQOvmOk6ecxb43Mb1tUhBSTzXKoB794rvSioOgYZg1BqBnWtiCQwQuX7LTY++eegyKqPxGNBwDRsWVBY9Rw94cQnZeOXrlKFKAR/nA29AkXhRFETCUpvwQpfjjHhLw+pvokjN8PHLTgenjiqIz2r2+DMKH6onwpQ1m/PZuM1KRJCO/EwZpSDT7lmRa/fsfPJlDtdveolIUHHbso8IUy2C5Ug8uDEb7hJYPgWl3sud+yri4koq8/3f41/tD7Vayib692wqlYBOI6CSdFSjfqHrKAgCCVTksniU2fOhXetEDh1z8NabZ4nLbVIo8SzLMtc4Q3lq4HTd/Mfv9/ng2i03YqANjbpk+rkBQ/Oo5myJTggAAfQYqE4DZEnmge9PLt3K58HJWKLlaH9ySSqH5P1nzt0n4fW4OXTMRc1nRNJTDxEXpSiRDi8hTkVOnhe7u2S/Dn6xGYDIvDrMnLWPbTuzGD1CT4hRwc7fbHz8XvH0R107BDDnO3/MJEkyPQdkE5Rav4jCvFJQUV1uwA3OUZvCiu4RxHKbyyRQnvy80k8ECIKAxyvwy24b38yIYOaCPLbttWIMFpnyQSgDehVNTq/+JpoOfVJYNi+SD6fmkHfDP67vs2u5n+ShbEIJehpXXMyeUrwQWUyUEn2Ik5iMSnhU13hv+OPk7uYdVvq9WjLFy6tdAtm211bQcHbmgoMzF1yEhRXvQ4uDLMsolCI6IYh0+SF6DLRp4GNQ38dF/LBQBdVq+UjKjMQqWTnPEbSyHgkJDy40Bjfff2Pk3clZ9O5mYP6+wjy1gUIQgXn1AD9lwx0uw4VqdOp5iNAoF1ePlEGhEPj1gIPR71vQmcqicoTiEh76uUblEBQoySObsnI13E6JrXtT2bkmljJP2Dw51UOvIWl8NMY/5Zv8n5l4B/6XJj+//vprcnJymDhxIgCLFy9mwYIFjB8/vtj3u91u7t27R48ePShbtixWq5WVK1cya9YsZsyYUei9bdu2pVevx8Sz/yciPv8TfJ58PhgZVlBZGTPeRBl7fUKEqELE9iFyND5bXf48ep7F80P5ZZeVHJOPqAgFVpuEWiUQHavg9eHp1Kiq4fVXDFhtEr/stnHvoZtfVsRSrbKaP086uffQQ/3aGjRqCkjM8/J9hSoQAH26+wU/iuN+u3DFRcVyarq0N9CudQCd+6WSluFl4phQwkJsbN26hVdeebXUdmjYsCE/LFbwfgl7wlUb87l81UXn19JITxVxZgVjzGnMnqTbKIMsnL7oY+lPedSsqiY3TyI908sHI0P4+L1QPp6Zw/SJ4bwzIZO2LfWEGhVcvemmXOLjG0+rFfl1SwTb9piY/PkBPB7INfvYuyEMny+Sz7/KZfGXUQUdUwqF3/EtX+Eh1tIEc/gR1GqBPt111KvlZsLkEXy7eFOpf/8jNG3ejIO7d+IKecj33+lo2TQCWZb5bpWZF19NoXplNXq9wL7DdpxOucg1ewRBEGjWUIcpXypIfoK/S2LahDAuXnFz5KQDq00qViXv14N2RHPUX2svioBUI3t++5V7D73kmny8NcBIeJiCtAwvC37Iw2yRaN9az/EzzkKcYODngLFbn86TNW/egk8tKu7cd+P1ynTvGFjsOOvNOx5aNNYVmwAG/J2/3+cxYUwcHV9Lwe6QadFIy4W/EgVJKR42bLVybFdCoTHri1ddjGqgpcZf90fVimq27rEW4b91OiU+/CybcSNDiwhBCYLA9InhvNQ3hb7dDUyfEkSn01eokNjwqWzxNPg3+0OP14fbK3HhsruQMBfAN0vNWO0Sv2+Mw2qT6fd2eonHyc7xoX2C59jnk7HYJKL+qvj+PVn10ahQnns5ia+nRdC6xeONwEttA3i+pZ6uA1ILONHmzQhl/BgfcenN/UH3X18jyRIZIWfZuDqMJs88PvdT5xxcuOKi/Uul53XSaDS83HMEnV9fhMUmsX9zfMHar1dLw537fiLy4joVft5ppUblwkGcLMu8OzkLUQS1WsHLA1N5+w0jbVsWHSfXagUql9eydpGO2d/msXphNO2eC8Dn89v8ynUXH48NKzIeK4oCC2dEUOPIHbzJlTGpk3CHPUCplpCcGsSMRLwBLipVejpiewSZFq3g0IE/qeZtUtC9IcsyuepkDNXvMnSAPzCNCFcSEqLg6EkHzf4mjufzyUyfn8vsKeF/vVdRwFX4CMlpXroPSqVqRTXJaV5sf3WzF2frMgkq3h9upHH7hwztF0yrpnrSMj2s3mDx+9iPQvlhrYW0DB89uxhoWE/L9l+t7DtkR6MROXXqOC++2KHUZrDbslj9dRRVKqr4dHYuz/dM4blmOi5cdfEw2cvilWbsDol3n1CefxK/H7JjMIgsWGomMV7J5JnZtG6up1fXx116x047ixUMAPB6+UcRFQClQiA13UvlCsX7hbsPPDTskM75M9nY0wMIcceTr7pLSEjJRPz/N/g3+0Kv14vdIdC+jZ7Fq/JYNDOSeYtucs91l+4vq3mzvx69TsW23anMW3KZz94KpWI5FWf/EvbS6QSOHHewcbOL+LzGVCCiwFdFSnEkcYfLnEQja5EBAYlV6/MZNzKk2Gfp1z/kceBPBzj09B1oZuUPQQWiSKLoT36fOu9kxKBg1m7OZ863JqIiFNy57yHIIOJ2qRBRICJSjODsP6J3nyH067uSRnW1BeOljzD961y8Xhm7A1JSJLoNTEXygSlPRs4NRxIMvPy6lx/nRqG1lyOxwZFik/sAo4cYeffjLJbMNQLQ8800snN8hIcpSEr1kBiv4tR5J4eOOdi0NKYg6VK+jJ9nuEEdM807J/Hma0EIooAl5A4h6YkohMJxgUt2kqtIpW7duk9lB7fHh1JFkW6hR8jM9mK2SFy65qF2dTUJcUYuXHGxYl0+p39NLNTtHxykYOGMCOq2SeLwtseFOvDTZKxf4hcwTc3wEBOlYMtuK8+30tO+dwrPt9Kj1wls/9VGbp7Evk1xiKKALPvj4pKgUgn4nnC5DodM+bIK9h60M2ho1VLbQZb9z8HAABFJkuk10EREcis8uLjJRWrSCLXwODmfL5u4ymkySSFIDkWBAid2JNmH+LdO6gDBgDa5DVOm7ebnnfkEBIgIPgWgwIsb8D8zXcEptGjk3xflmnzMXWTGlmnAmFWbUCEEWZY5ezsDS9RlPEorcbEK2rXWkWPycfjYKXJ9SmIi1bz/po4ObSP46RcL73+STUZGBlFRUaW2xdPg3+wPRYWew8cdBTHL8rVWouVKJXY0JviqsGvPZdq19vOhfzjJyvRZB9BklUfvC8aOlRTuoURFtJBActJt8i2+QnuAR7h41UVGlpf3P86lc3s9TpfMhSsu6tQoXOi7fc9N1oMAEoWiz1BBEAg11eDa5RNEmMsW+GK9LwRKn/sEMZhu7QMJCBAwBgls3lWygjZAfp5IrtlLguxGJRS9JvmyiQCCCs5RyI3m4OEkzpw1IyvdlCkjlmhjURSQfH7eyckzckl6KFCZ4rnMNYIWWZbxyd5C/lAURERZJE+ZTtdnSz8Nl5mZiYCH2Cgl7VsH4vMJHDhi5/Z9T6GY5kkolQIVy6nYe9DBjwujadgmHe8ND7rMynw05QJrfwgr8lsP/GnD7pTYvsfO4h+c2OwQFgpj3tHRrrW/wCeKoERFXFlFoWen3SEVCJ4WB2OwglPn/IXxpWvzuXPfzcyPwxn3WV6p7eB0OokIVZKSayOQYFRBNkaPNBZ53w/fGGn38nnE22Wo5W6ChIQVM7bwm4wao8Fqk2lcX4tGI4AgQQm9JTISAgI6IYBynjqkWc+g0YjcvONm1Bgn8ZltEBCwYCJcjqMMVbnLNfQE4sRBCncIkJQYMmJ4oUcGFcoLNKir4UGyl5u33eRlK9m610aAXkSrKbnB5Wnxv47zMzk5mfPnz/PWW29RuXJlKleuzLBhwzh79iypqcUT6Or1eiZPnkyzZs2IjY2lcuXKDBo0iLt375KdXVjxRqPRYDQaC/7o9U/HW/g/weFwEGQQChKfyakeNm1xE0rxD78wYsjNVjBodAb7j9g5d9nFoWMOWjX1jzXvWZ/A5UNlmTDayOJVZr7/0czksSFUKKumehUNgiDQorGOfj2DeOHZAFo11bNwWV5BJ9GJM4U5P7q/FMiNO27mLzFht/s9tCzL/PaHjfenZPHFhLC/7OQfSXC6ZM5ccPH+iBDWrJrzVLbQ6XQ0adaF2YuKdq/cuutm+dp8xPTyWPe3xni9LbG5jQkToqlDC5SWCJSiwO6f4nitRxDhoQpiopRMmJbNhSsuLl/30vG1DPIsEtdvu3n9FQPfrcwrwp+qUAh0aKsnOt7L5eNRtGipZ/73durX0jBuZAivDklj9KRMZi7I5aXeqXTuaicsqRlObDRt8tihV62kxqBPIykp6alsAPDCCy8QFCHyxlCBln8pS8sylE9U8cJzegyBAlt2WQkKVKBWCyVywII/eRtYjEhA+9YBHDru4N1hRl4bkVbAAfcID5M9vP+RjZAn+PvUggaFrGbVgijq1dbyzsRMug5IZdxn2bRtpeeb6RHUraXl9r2iVUavV8ZdQkdaSRAEgQaNujF8XCb1aqkpl1h8ktfjldHrSu4YFkX/wwn8nIdnL7rweGR6/iXy9O1yM9MnhRUJeo6ddvL8s4/v92kfhbNhm4Vxn2Vx5YY/GNq03cKLvVLINfno273kB26NKhpu3fVQLlGFT2/mrdHDnsYUpca/3R/mmlyEhMjMXWzC6328Xlwuie2/WQu6TgyBIpFhCs5cKJ4fa8HSPPq/+vh6bP/Vhk4r0qNTIKs2FOUNBn9R4MnE5yOo1QIfvhPCD2v8n+vcXs+wd91cDdhPOg/Il02kCXe5adyHKiyPS9ecpKR5uX3PzbjPs3h1SBplExQ0a/7sU9miadPW3HngZer4sCLdzsP6BzNqYmYRfr07991MnZfLlRtu/4jPijy+mJ9Do3ZJxMcqOf1rGf7ckcDSuVH8tMVSxBYOhz/oWbM5nzo1tLhcEhlZ/i5lhUJg1uRwzlx00bxR8WP3Go1I00ZqbkXsZuDEZE4eCeb88TB27dJQp8c1HM40UlJKT+YOYDEnUb2ShsGDVVTqcp6kmH1cVB8gNeF3XnzjLnt/Di80sjRnSjijJ2cxc0EueWZfAQ9z98Fp9H7ZUCDCs+NXK5eu+fkz88w+Dh93oNUI9O9poG8PA7M+Dmfzslh6dzOweFVesed29aaHEYONrN9qYc3mfK7f9DDr43CmTQjnj2NO3uofzIqvo+n4fABtW+qZ93kkG76PJVAvsmLZ109lB42aAhGr55rr8Hgkbt71MGdKBNf+LMvXX0RgtUvs2V90M+Rw+AULtq6M5cj2BGZMDEcUBMYMLZx0VKmEEmkDoiP9iawn78sncee+G4tNYt6S4icKvF6Z/YftlC0rsmldIAqjGVEWkdR2GjRo8DSmKBX+7b4wKSkJnU5ApRQICxF5Z2IWIeFeVi81MHOKkUrl1cTFKBk+2MDRXfEsWW3mwhUXsVEKtq6M5bcN8WxeFkuzJmq8gUW5xRKEChgwUpm61BNaUFdohTM9lP5vpxdS//b5ZGYtzCUj00uQQaDfaxokSyD9+jmp3/Yh3Qel0q5XCkvXmJEkf1HhiwnhvDfciClf4vVXDOxdH8+82YHkBt0kXbyPQvPPnUh/x+3bt6hXS8+rQ9OY+EU2+4/YWftzPs+88IDlP+WTk+ujcgUVHdvp2PNTHEd2JHDy13hCy5qpXMfO9p0ewuwVcGKnRvWSe0CiIpRYbY/Xd7MGWi5dd5Fr8pGd4yM51cO3y/OY8kHRTTJAv55BKER/x1VEmIL4cm6u6A9gEjKQZRlJlsgkiWv6g3TqpOLYsWNPZQeVUsDrlRkzKavIfej1ygwanU6D2hrGT81m2x4bp865+GW3jdhoZQHFx5P445iTVzoHYrFKzFlkYuIX2azemI/DIaFUCgwfaMTtlqlbS8eIgUYuX3OTnOph/VYLC5eZuXnPzaYfojEE+mOnFo207DlQ8ij/gT/tNKjzOGG05mcLcbEK0jO9NG/evNR2sFqtJMT4C3y/HrQjZseiEbTc5Ro1aIACBV7ZU8DhGiSEUIEahBFNnjINvdFJqCqIVB4Ue/x8IYduLwWw/+cEtq+OY9vaaA79GoKt/ClcspMHwnU6dVQWCHD9sMZMVoqW+KyWBcW5Rw0r0Wkt8dq1fzVihDF/aiTHdsVTvYbI8KE6Or0YgEIhEB+jJCRYYPoXE0pth6fBv90fBga4+HGTBYtV4vxlFxevedBR8ndo0JGR+diPDegTyOkjofQb/5C7ASfw4SOe8gV7bcEUSb+RGUXuq3yLj7GfZLFoZiRRUQKyJDP+nRDe+ySL2/cK8wz/fsgO5uI5XQEMGLFZQfFEH5pdyMft/edu7ifh83mpVUNNYryCb5aZeJjswWItPnuanunFmWugolSHa5zBJxfm9HXLLm5ziUQe7/PM5KBChcEg0LyhHgRK1MKQZRmTWaLXG1lcu+VCpZZIjf0DU6V9pCX+TobhIm758X5eiRoHNlLkeyTLd7HKZqyyGTUaMkhl8BuDS22He/fuoVYLBAf778Fla81MHBOKJP0zVV9inJI1m/M5fNzB6BEBmDQPMQrh3DwSQ88BOQXc0RarxNc/5PHlQhNZaUpmfBCG4nwrQm+1xXm8Oe8N0zNohImcXC8Wkwo7Fhx/m0arX1vjLxiWgK17rH7++XX5xEYpyMrx0qieBiiZv/rv0Ol0pKcJlKMaPnwoVFIBF/GTCA5ScGh3BF2GppASdwBntSM8CDzFmyO8dHhRy+HjdiLCFTzfSo8vsmjeQpIlMoWHJAWdRKXxCyyFE4PDqiTP7GPqLCuhmXXJIInzHCGbdCzkcZ1zyEhkkIwXDzVpTDVXS+ItDSmX3BHTH01YvspJ9coqJr4bSoBOSbhBS3qWF7X6P5f8/F/X+Xnz5k30en2hbpLKlSuj1+u5ceMGsbGxpTqO3W5HEIQiDvvw4cMcPnyY4OBg6tatS8+ePf9Rpdnj8eDxPA7sBEEoeH9xwdKDBw9o/Iz/O79bmcfeAza0ypJ5uwRBwGlXsGFeJI3ra/H5BLbttbLghzweJPt4o28we/bb+Oo7EzFRCmpX0+B0+rvW/o6DR+1Mm5tL80Y6oiIU5OQqmLHAxMsvBRZwKoqiwA9fRbFohZm6bR+QGKdCoRBo3kjL+iUxhbp/WjTSERet5OddFgb3DcJmy38qzk+AESM/ZP48N5367aHHS26MwTLb91rJNUs48tXE2KsXqdQClJdqc+DAId7MzkCvExjcJ5ioCAXHTvtVjGUkzu8vQ9eBaQQGCCSneenWIZCh7/vHpB5V0e899DBqQibj3g4hPdNLSLCTSzcjqPmciRefFWlcT8euvW6yUwRizM2JF4Jw48Icc56P3ivcZt+4npebN2+SmJj4VDYIDg4mMCiAYf39CYaLV12890kWz7fS07SBjowsL2cvuWlUT4NeJ7B7v52Ozwcgy34CbkmSiY9VYsqTsNvlIp0S4L+uDofEmQsuIkMVdHo9laYNdESEKTh02MvViwrC0psVqp4DCI4AktN8dHw+gI7PF00UPUz2FCLSf4TNO614vJqnXg8HfzuEx2zg7v0cmjWSih1lqFxezfEzzhI5Zs9dclKhjH/9+3z+zoRjZ518OCqUnFwfew/a+GKiP2C5n+Thhx/NXLvlJiPL+1dhwX8/qtUCPy6M5uQ5F0vX5HPgsBOHHaIjlShEqUQxJPB307k9Mg6HhCz4SEwsqhr/n8C/3R/m5qTRprkej0em42upLJsXRVyMkj9POWnbQl/oM9MnhtPnrTRGDDLS+a8NRJ7Zx9c/5PkpPv5an/eTPEz8IpuIcAU9OwfQrFMKxmAFvboGFlyz7b9a/5FH89mmOr76Lq/g36OGGUhMFFiz8TplYrTExsHug260aoGFy8zMW2yiaiX/fRASLKJQ+DcHpb3msizz+ZS3qVBWSfNGRe3bo5MBp0umWcck2rXWUzZBxclzTtIyvIQEC2xbHcfDZA/7DttZt8XCid2JhcaVQ0MULJkdyUt9U+nWIaAg8T97kYn+rwaxZZcV8E8F3LzjKfCP8bEqJF/x1+4R1Cr4bEIwA3s/HveJj1Wx8psoho7JYfKESSxftaJUdgAwBCrYstvMFxPC6dHJgCzL9B6WxsLpUcX6tuAgBY3qaVizycyazRbKJiipWVXD/KkRlE1QcfeBh6HvZVC1oop6tbTkmnz0fzud5DQvK+ZH8e0KMw1ypYJRpGH9g6nb5gF5+RLDBxgJC1WQle3l2xVmklK9LJkdieSDyhVUvPicf82lpvs7sF7pXLQgUq2yml4vG1i5IeWpfIBOq+HwcQefzckhNlpB04Z65n72eBQrOlLJrjVxvNgrmf1/2hn6ejChRgX7jthZssrM+FGhBRy5ifEqqldRExNVOCTs+Lye8VNz6Nah6KiuKAoEB4l8/lUOn44r3N3h88l88Gk2SoXM3gN2Vm/M5/VXDAW/z+GQGPlRJm+/EcwPa/OZMVlD40YKLpy/RKJRgcFQfOHo/wb/dl/ocDhQKvwbpIgwBbWqaahQVkWTBkW/IyxUQf9eQYz9JAuVyt+BB/7u5A1LI+nSO4XcQzEECoWfn1HEk01awea3jOMZjh3fxzMvPKRyBRUhwQpS0/2x0s61cbTunkzNGgoazpOZ8ZWHWzfVmM1utDofMqAQBf484WTTdhtl4pX8MCeqYI11aKvnQ2MqkuAlQOPvFlL8U5vgE/h50/d8PlZHQpyBtT9b+PDzLLJzJb+A2/gwEuJUuFwSG7ZZ6T44jXWLozEGK1i/NIKeb6Ry85qKZwQValnLvftFRYAeId/iQ/nEKZnMPv484WD81Gz0WpFvlpnJMUmFJoaehCAItGyip3plNRXLqenZ2cC8JbksWnqaZJNIXKwSu8NFg4oiDeuqcblcT+UDbHYH/V8JIj5WyUuvpdCrq4EqFdTcvOtm3S8WMrO81K+lZdn8qILjfjoujI3bLLTokkT9WhoaP6Old1cDOp3I9dsubt1z8+HUbAb2CiImSsnJc046vZ7KpLGhNKqnISjQr9Ku1YqMGhLCnycdvPVBBtMmhOF2w7a9Nt5+wx9fDegVxCtvpNGikbYIvcym7RaqVVIXPGsuXnUy+1sTKgUolTJXr16lWbNmpbJDxYoVWbTLX/g88qcXdX40Xjy4cXKNswj+/mI8eIiVyxAtJBJODPeUF5k0LoA2rWRS0iSGjboBFplYyiEKIrIskyWkIlS8wuxphX1cRLiSOdMD6Td0Pw67wP6jPo6f0dC4vpZdvzoJt9YswuUJ/qaBAGcMB45k0q2D389pNCI/fBVJ536pvNTWH9ecOufkxdZ6tu89+L8+NnxaXwigVCnIyZJp1SWF+DiRLyYZmTgii3C5+BFhmzKXenUKr8HAAJH33zaybI2VOHs57LKFB9zEJ3tRxqbQ5+VAXuqbQqcXAkiMV3H5mosDfzqw2CTq19ayd10cjTskMfvTCJbOjWLI2EycdpGKZbTcvusl5YESWXYV4pF9Em6cuDw+rMF3wVweHQFka+8SToVSX/OKFSux81cb2ble3B6BD0aGMHF6NvOnRhQ6hs8nM/K9PAIzaxMshOOTvZxR/E68LgasBqzkYyOfytQpGFNP4S4eXJQrD3u2RBAdqWTyjGz2HXbwfKuiieY9+210aKvjwhUXQYEKXumh4qPRQQQZ/LQjvx+yMfr9Q0Qmt0CNlnxyucJpQokkiBCSuYOJbDRoiSujR6ksfYoqOTmZxvW1eLwy5y87SUrxMHdxHpJP5uhJO80aFZ8YP3nOxapvohk+LpNPPwjDqzOBG8It1Un5LYZXzt9A1uZgk610aqelVqVA0g6VJVIqU3BdNYKWeFtdju28RJd7Kegya5LOHZSpGnJyfSiVcO+hl2fqaBn+QSa9ugYW6qwH/8ThoWMOenQMoF2bQOrV1LB1r43NO2zIsqLU60EQBBw2kfvcIIJYAvO1/HrgQUGh/Emo1QJanczCr4J4vpWesRNz+Xx2HkuW+BCtRmo1N9OsgRdJbSVTeEik7M9d5JCKOf4sA/oE0KaljpQ0F/O+20f6nTC8+TDr63wuXZLwkIsNC/VoWXD+ZaiMSc7iCqepQ7NClAgO2cY9rqExRbN2ejii3kGO18bBw24qVFFy5570H/OF/+uSn3l5eQQHF02IBAcHk5eXV6pjuN1u1q5dS/PmzQs59BYtWhAZGYnRaCQpKYm1a9fy4MEDJk+eXOKxtmzZwqZNj0edy5Urx8yZM4mIKJ4vwul0km9R8MdRO2cvuvh5eSy1Gmcj5xafyJFlmahomaYN/Ocpiv6NcMO6WroNTGXfYTsr1uezbVUsD1M89B6Wjl4vcOZi4eTQpWsuvvouj60rYwuql13aBVKrmobnX0lh7ucRNKir/cuB2dm43UKwQaRnFwPD+hdP9Jxj8o+TNmukpcfgNDQ6IzExpeeueISZsxaRkZHB4sWLmPvDctQKF0e2JdCwqaXYxCeASlBz+4HAiLd0vNbj8aa7e0cDTZ7R8XzPZOo/n4QxWMRh91fIxwwNoU83A6MmZmGxSpjyfGTl+Bg1xMiu3618PseNDDSrn4vdDr/94SI8ojq3bt2gjCoaG/lYg+4ihmexdlEwCXGFA+Ick5K6Lco9tQ1kWcZusxBkCCAr28t7n2SxbnEMYaGPf3vPLgZmf+vvjpv7nYkLl53s+N1OhbJKtGqRew89ZOX6+G5W8esuKcVDRraPlevzadtKj1YrcOy0A2u+iP1iTeKFhOIf4PmhfLkwidULo4u85PHIrNpo4cDmwhwn5y45mfVNLjabTHR0dKmdmcfjwWl1YXBGEBiUx6lz/gfc3+2sVPrFlhavMvPWAGORc/psTi4zJoUjyzJ/HHMQGiKSneOj7/B0FCKE/PVQWrrWzM7f/DxeH78XRmqGl+9Xm/n+x3yWz/erOguCQOP6WhrV01C3WRamh1qMD2sght4swoP2CLIsc/aii08/CGPNz/koVQKRkZFERxe14f8t/u3+0Cf5sNhkfvoumkbtH9KlfwrIfs7XN/8mxBYWqmDT0hi+/zGfTq+nkp4u4bSocXm9vNpNz3crzRw44sDhkhg+yMi2PVY+n2vipbZ67j/00L53CmGhCsz5EiqlXyioJDgcciF+L/BvjDu10xFkULB+qwWtRuDeQw9VK6q4ecdDj06B9O5m4JNZOaxYn0/jxo1L7QuOHz/OM7WsZOWImPKkQvf+I7zWI4ibt93kmn1o1CKv9TDw+Ve5eH2QZ/aRGK/C44WJ74YVy9MoigL9ehpYvTGfZg11zFhgQiFC+TKqgi7r5FQvf59e8/hkrt5wkRivQqkoXGWXJJkTZ50snl385MLnE4Np3e3kU/lEpcqAKJo5e8lFj07+hFq/nkH8sMaf0Ps7bHaJ/UccHN+VwM7f7WzZZaP3ywbKJqjIyfXRZ1gam5bGFPIj/XoGMXVuDgePOlg0K5KuA1Lp1j6AiHAlCoVA5QoqqlZSM/KjTOwOmQC9/xw+fk9fIJii1Ty2w++H7HR5sfjxcYB+rwSxcbvlqeyg0sYwY8FDflkZS7+R6cz9rOhv1+tF/vglnkbtkrDZZE6ec9K1XQAbf4gpEnzXrqbhxBkHbVs9Ps/4WBXGYJH1Wy1FRscO/mnH55XZutfG/SQvQ14PJjHOzzn+xXwTTZ7RsmhmJG+OTScpxUu73inUqKzBapdISfPy9htGXmobwI+brciyTL9XDdy8k4XNrvk/ihP+J/zbfaEkSTicMtGRIr+sjGPrHmuJ1C4AHdro+eFHMz06BvLTFgv9ej4eZfxiioHXe94kMLcw3YqAWMD3BuAW7GgD5IL75fotN2cuODl5zkn8HiWyJKPTCnRpF0CjZzT0HpaGJAkoRCWzPo5g/vd5TBpbfOeTKArog91ExQskpQjExcWVOhaw5OeREKdEFAUC9CIuF7z4rL6Qn9FoRPr1DKJKRTXjPstm8exI4mKUqNQCsTEC7vsutIKOW9cFtuyyEGJU0KiutiD+BVixLp9e3fzr3ueT2bzTyuDeQfTsHEie2UdunkRmlvcfxTwtNgndEz5xzNBQdv5u56ddkcxakM/N2xKiSmLvQTtzFjR/Ol+oFOj8YgAVyqrp2DaALbutHD3l4GGyB7dbJkAv8vn4omOnPbsY/MIkLwSQnuWj0+upfPlJOBeuuKlZRVPIj9aqpqHvywZ6DkljUJ8galRV8/lXuUybEI4kyUz5Mod9m/3c5h6PTIc+KXRpF8jdhx6+mJdLtUpqXng1hQGvBvHCs3py83x8vzqf42cd9H3ZwJLVeezZb+f2PQ+T3g1h6txcyiWq2L9/Fz169CiVHbp27crE8QM5fcFBUBB4BTdp8gNUaKhBA5SC37f7ZB/3ucZd+RrlhWokxqr44B0jAM/UgXoHNLz+1i1OnrmFICsRVR4Sysoc3hld7Phzm5Y6DME5xJif4c7N80yekY1GLXDtGlT1hpWY9NLYIsjPLyzypdGI1K6u4fJ1NwmxSvbstzNtQhg7fsv8X+8Pn9YXAqhUIXgtAhnXAlErc+jZ2cD4SWl4sqsWGeeWZIkH4jXUuqJFipQ0LzISPtmHXjDgll1kam4x9u0Aer8cSPeOBvYetJGZ7aN5Yx0TxoQyd7GJ3fttdH4xkDYtdGzabqFd6wBSkxSkPdBw/awCCYEwoskhvVg6BYAs/U0Wzg4mIc7OjDknuHTFS1y4G49XWepr3rhxY+bMdKDXi3RuF8Cw/ka+XZ5H1wFpvPlaEBXLqrh0zc2c+Q7kBxUJlf02DROikcteZv4cO4eP5/D9MhfxlgrgAJOchTPiDsmmXOKDQlj9w2Mx0feGh/Dq0DQEAdq08DeCPMoLvD8lm40/xLBgWR4Gvcj0SY99jyAIvPCsnp/XKnmlx1nIjkElq4mnAm6cpHCXaBKJozzXVMeoVM7f0V1aWiRJkpAkiAxTMHpSFh+NDqNcooryZZSM/CiLzz8MKxBieoQ/jtqJiVKSEKsiOlLJnycd2PU2sty3CLYnoicQtzkKp+Y2n3wQwt6DVk4ddVPWl1jsvR3vqcrZy6mofPcpT3XkTC/Pdj1NhfJK6lTXkJHlxeP1N3KMGWqkW4dAvF6Z9dsszFpgYt3iaD7+Mpd33lShUgkYg0RWrDOjUgWXej14PB5kHicaszypfLPUzKC+gUV8WEaWlz+OOZgwxu/v4xMElK4gyma0BeDcxd0sXJbHptVhfD7zNpdOJePNCkdd+QZndsQVOl7PLgbGfZrNstVeVq+Qcfg8CCQXSnw+QogQQbScgAs7Bvw+yCt7uMppqtMADy6cwSkIApS31yUt9x6m3GxMJsV/zBf+a5KfGzZsKOQci8P06dNLfK20SuNer5d58+YhyzJvvvlmodeef/75gr8nJiYSExPD+PHjuXv3LuXLly/2eC+//DKdOnUq+Pejc8jKysLrLSpyotFoOHfJzsJlDr7+S7ClQzsVB5enEyoVveg5YiqdXiqa0U+MV1GvpoaR4zOYNj6CZ9qmEBkh8uHboRiDRZJSvLTvncL3c6JIjFcxd7GJuZ+FFwr8ADq+EEhEuILBY9IpE68ix+QjJFjB+iUxDBqTwdY9Vob2K145bvk6s58XZXgIVR0IPQABAABJREFUGrXIz3vCSEt7Op5HWZb59psZHD+6nVZNZLq9aGP9Voljpx1I/wMxit1VdPQ4K9tL/7fT+X5OJM3/qgTJsszu/TamfJlLaIgIMqSm+6hUXsWYYSFs2GrBbpfo091QSN3S65UZPeku5jwlX0zM5dcDyXi8UoFi6JPw+WQOHBV5452yT22DEyeOExrs5exFJ7/9Yee94SHFJj/eG27kxVdTEASZpFQvB3+OLxj/9HplJnyRzbfLzAWJ8idtPHVuLjWrqvH5/EIlNatqyDX5mPlNLj9eeUi0lFDk+2RZJkdM5dJ1J7MX5vLuWyEF47gWq8TI8Zm81j2QAaMyiI1SEhut5PBxBynpXkYMCua7lfn8/PMmmjVrUSo7+Hw+EMET9oBck49G9bT0HJLGx++F0e45PQqFwPVbbj6dk8MztTXMXmTiz5MO3h0WQnSkv4Ph2xV5vD3YSJWKauYuNmGz+5j1tZl8k0iVRDUfve/vJFm90cLBPx1sXhaD1+sfeXc4JUYNMXLwqINp8/yCM4+wcasNITcKI2pkJIy5NXjnwyPs/yWmCDfgyg0WWjXRce6yi/W/WOnRMYijR4/StGnTv//kAiiVykKB4H+LPww2KMjKduJyyQwfaGTZWjNrFkUzZGwme/bbGftW4YRPkEHBe8NDqF5JzUcjgki01vQHZouzuKs9QdOmIn26B/H6K0FYrRLLf8rn+O4EQox+dW+7Q0arEZAkeKlvSol2WrfVQpcnuF5lWWbB9yZkBIzBIi+20jN2eAg37nj4bE4OjZ/Rsf4XC/uPOJgzJZz1W62IolhqX3D27Fka1lVgCDTww5riOZclSWbTDis1qqgINoh+tXWTj9AQgbavpNC0gZaMTC8fjS6erB6gcgU1w8dlsnKDhSoV1DSqp+XEWScXr7rYusfCmYtOPggyFrz/6g0XIcEirw5Jo1Y1DU6XjCjC2LdCaN5Ix5zvTISGKEpM0kRFKFGrvU/lE4OMcTx8mMSvB+x8NMrPT9yhTQCrNljYtMNCj46BBdcs1+Sj55tpxEYpCQ5S0rd7EPVqalm0Mo/7SV7SMry895axSAEFYOKYUNr1TmH4QCND+wWz9mcLo/8aC+/8YiDpGT7WLS76TJZlmQN/2gsR3ft8MooShIEAlApQqRRPZQedTsuCaZEE6EW8Popwrj6CQiFSNlHFpx+E0W1gaonJqEF9gun/djrPNdcXolWY+1kE70zIZPFKMwN7B6FSCeze598MmvJ8DOoVRKcXA1iz2UJGlo8jJxxs/CGmgOfT5YHxo0L4YGQID5I96LQicTHKArs4Xf5qvtUm8fyzAWzeYftHO/y3+kKfz4dep2DZfD/PuEol4HCWPAbmdPonPl5/xcDA0RkFyU/wJ7S8mqKj79mkEY3/WW+XrXiqnub41ngkCVZtyOfGHTdVK6m5ddfN1LnZOBzwyawcvlmaR26eF8knEBgosmttHBqNQGZ2yYlBl0siPFwkMlzBg2QP6eklczb/HbHxZTl/OZX6tbWkZfiFlyaOKerXklM9/LgpnzMXnXTtn4rTLeNyy0z8UM+0D25gt4qYMxV8OMSIXifgCc6gfXsFsz4LYstuG38cc7B+SQwnzzmYND2HxFglP27KJy5WRc2qahbOiOClvin89oe9oMv7SdjtEqnp3oL1/givdgnkzbEZXL6gwJzv5asZQazeZGH7tg2EhJSeAsecZ8Xj8fsZnU6kb/cgxn2WRVyMimfqaIvlRH+EN/oGs+4XCzMmhdO1XQDdB6UCAotmFhXl1OlEPnk/jNETM1k+P4rRk7Jxu2X2HrQSGCDS/+0M1GoBt1umRWMdvYamERAgsnVl7F/JaYlNO6wsXJbH74fsOF0yPToGcu6yi5PnnDSqp+HCAf/0y6xvTDxI9hJbJuep/GFutkjfgfkMG6ImS3sbhwPq0qJQ96VCUFCBmlySj2OR88iz+Ufhb9z2MGlGNlqNSItmKhQqJ1k5LiLCFVSvrCk28Qn+e1ah8pEUcJZwrY67F1RYfTbi4sB9y4m2hDFsl2CnWaOiz5wgg7+T/vwlN2sWRXHnvgeFqP5f7w+f1hcC2PIlRFlFRWqh1h5DFAXeGqZm/ryDxNvqYcQvXmOT88kJv8DXU/QcP2dn8w4LPTo93hcuWJpH/14GVn1/nPjcJlSmDvcMB2j8jL+QolYLdP5b0qxBHS2nzrvo/CLUrKbh09m5TPzUhiGtNs/g5/71U1okIyNzmZNUlx8n4WVZxqR5SGK9LHp185/n9vU6xk/NYukaLy81rFTqtZ+ZmYlGI6JW++nLAEYMMtKzcyDrfrFy9JSTrTucRD5oXUR4yOv1T222aKxj7FsSG37J4OjxVEJCoG9PLc+306EJsVKr2mOfYAxWsGFJDLO+MTFzQS4Op0xurozHJYAo0n1gOj5Z4vC2ontG8FPAhZfN4WKWk2doXXB/JsgVucF5FCiJVyZSpXwaK1cuZ+TId0plB1mWOXLSTs/OBg5uiS9YQ3VraujzsoH2vVPIzZPo19NArklixfp8Dh61F8RwoUaRNZvzOf5rHLt/z2DdpiR8PpnBL6kZ2DecHb9ZyTVJOPO1JXcjCypERCpTGy0BJEf8wdI5EYWmtR4me+jaP5UxE7P47KsckOGZ2hr++CWea7f8nKXGYL92hkolYDJLhIXpSr0ezGYzAjLhRCMhkcRtKiY34dkO5/j840Beel6PJMHPO218MjOHfr0M/LTFvyc9cMRBgq82CGCWc6lbR8my+f4O4p+Warif5KFTn5t8MzOiWJ84fVIY23Y5yU0WCI72IKaGl8zBSwVuc5lw/PZP5T4xlCE78gzNW0kM6u9/fq1Zd43ffpW4fUvA5XOTmppasv3/5gv/Cf+a5Gf79u3/Rw6YiIgIHjx4gNlcVCEsPz+/2CrXk/B6vcydO5esrCw+/vjj/5GjpFy5cigUCtLT00sMcFUqVYkK5yXxZuj0eu4nWwoqLR9/GMQfRy6Rc0sm1BdTUGnJFlIQK11l0gfFX+z2bQM4dNTF+Mk2xrwdzMg3Hwe/7VoHcPeBh/7vpLPnpzjSM31UKFs8IXWjejoiwpTkmLw820zPFxPCcblkfF54qa2eT2bl8um4woqPO361suM3G19Pi0CjERnyehDL190r8TeXhOlfjKdizB/s/Un91/FDeX9EMO16pSBq1LhkBxqh6CiFTc4nKqZoi/QX801M/SiMJs88/owgCLzUNhCn009afeSEkz3r4oiNVuJ0SixclkelcqoiiuZKpcA308Np0iGV+Bglcz4Np8cbaQUjAQ6HhCD4ufGGj3fSu+97iKL41DbYvHEJH78fyowFJpxOiQ9GFi8GIQgCtatrOHzCwbczCydglUqBWR9H8GLPZEZNyGTiu6FEhiu4eNXNlwtNRIWL2B0iq755PB4VGqJg5uQIzpzJIPXMLWK8FQtek2WZh9rztG4NtWoZ0GpFnu2WTGS44i+eOInRQ0J4vpWeD9/xjxqnpHnZtc9Kn5cN/PGnA70WLl08SdOmpeN2EkWRsCgdFcvnM+vjeMZOySI8RMGPG/NZuCwPhUIgKlxBhTIqNu2wEBYiolGLTJyezb2HXiqUVTLqDSNOl8xz3ZJ4mOJDZYomwVYLDTqS91joffwqzZ+H6Xtz2fFjLN//mM+mHRZaN9MTZBBZvi6fAJ3AnfseXKNC8HhhyQor3y+Wic+vwU0uokJNgGAg9XJ5mnW8ybi3Q2jW0E9PMP/7PO4/9BBiFHmY4mHd4mi+WuxGqVQ+1br4b/GHam0Ab7ymYcj7GdSsoqFBHS2vDE5j/fcxTP/axJETDlo0Lnz/OxwSk6daMVrqg+C/LyTBzZv9DXzyYTBd+qXS7jk940eFcuiYo0AZ0+uFqzfduD0yySkezBaJ0ROzmD+t8PjQ9Vtu1m62sH21fyzMZpNo3T2ZCuU0vPOGkcAAgR2/2ajb9iG9uwWy8YcYBo3OICPbR9OGOnb+biPIIHDkyGGee671P9r0ESIjIzn5h4epH4by7fI8mjTQ8mzTx9fD55MZPSmLsW+FkJTqRZbh3L4yLFyW5x/hr6dl6x4rAnD5uov6tYsf6T993oEowtpF0VQs9/h54HJJdB+chkopEx7qfy7Z7BKvj0yne8dAPhgRUkCNkp3jY9gHGXwxP4fYaBUhwSVvpLxeGZUm8KnWvkqpo2FdHSMHG+nzVhpzP4ugYjk1Py6M5uNZ2Uyfn0vtahpcHhmHQ2Zov2COnn7Ms1Stspqvp/mD+W4DU+nesfgRa0EQaNVYx+kLTqpUUPPH0cfHyDNLLF1rpk0LXYFAIPjX8JjJWeh0QoEIybHTDr5ZZiI4SMGxU06sNol6tTW81t1QEEBu2GZFkkqOCYqD3ZpK+TL+e9jtlv9x02q1yfQZkYrDKXHvoafYMd24GCUqFfQelsZn48KpVlmNJPk7Om7f8zBjUhh3H3pxuSSG9Q+mUjkVLTonc+y0k9FD/d3x636xUKuaupDAUZvmen7eZeWVToaCNSVJMharxLa91oIN2/erzaz4OooTZ1xkZWURHl68UMLf8d/iC5VKJUajukBw7/mWeoa+n8HAXsWrx67ckI8IvDokDbNFKrQ+snN8eCmcVLDKZvIVmVTy1QbAHHaVHxeGcuuuh/FTsxk52Mi6xUa8XpmN2y3MWGBi19pYyiWquXLDxbuTszAECLRtFVDQWd64vpY9++10KEaVfcV6C13bB3L2khOHU36qtd+n7wi+nHuUtd/KuN0QGCCQGF/Ylo/oLGZPiSi43z0emSWrzez4zYY9wIrWWoUKQk2/mIMdsNdg78rbrN5wnYSyEp1fDKBpxyRqV1fz0ehQ3G7/5w0BIifPOpEkWLkgmravpLDnJ02hJKfHIzP8w0xGvWkscv4KhcC1W276vmrk+9UefvrFwnezIpg45xD9+g8ttR0cDjcbt1mY/J6/oHH2ohOrTWbWx6EsWplHYlzJW7xQo1jA5WoMVtDx+QCu3nSXSNfTsK4Wrw+qVNRQqbxfePKz2SbeH2GkRycDSqWAxyOzfquFLbskNi2NLRAS1GhEXusRxGs9grh9z82Q9zJ4tpmO9m31vPS8npXrLVy86qZODQ2hRgXJaR4k+eliIlFWkpDemiVzzyIGZRHhqFrs2DlAHOW5r7pIs0bw4yYLqzfms3x+dKHrd+uum1feSOPAEXuJvvXKDRcCIuXLKMnOcRNkTSQgwITdlUmGeIOactGCtizLZKjuceCojyH9jIVeO3nOyaDeQUSEOvh4Vg4Wq0Tzlh3+18eG/yf7ZJfTDYIPrawjKc2LxyPzTG0tlWvZiA27yI3rftm2ypVFvhsXQM2qGl7uqKfrgDS6dwzE4ZD58lsTZy446dEpEF1kLmdtv2KUIlGqfaSke4odFQZ4mOr1N8rgn5qsnBhA0v7ahBJZ0BEoCiLRJCLLft7MS5xAkEGrVKILt9Kpo4rpnxRODn02Lpz1v9jo1q17qa955cqVsVj9fJK2JzgmI8KVvPOX76lS3sLcSfeJcVYv9FnBHM7h434qL41GpF8vA/3+0qhKTvUg+xRodEX5mI3BCr6Y6J+ea9EhHd+dCpSlIqnCPVLl+0RXsBbkL4pD7VoKHKfqFLo/BUGgslyH8xyhqqM+R46k0K67otR2yMvLQ6kQ+GxcUf5ljUbkuy+jGDwmnZ93WQnUi/TqFsiYobEFBaJDx/2xb3iYspAdwL8Gl63Np2yCgnNSyfybsiyj0kjIdplczX3GvqsuSHzeT/IwcXo2Hg+88JyeE2eduN0yzzXXUTZeRf930knP9BEXrWTgqHTcHhmXS+LbmZG8/6m11HZwu91o0CEgkkky0SQSTARZd2rx1sjLaAy5yIDLrEdjL8P9+5mUTVAy7vNsLl93kYARAEvEZWZOCSlky7IJKiRZpmXj4vcPCoVA4wZqrj2szpX0E5SjZNofFWq8PF5buWQSFuFj2VINTRo8Pn7j+lquvOGiUy876RlKUlJSiIuLK5Ut/gn/muRnUFAQQUHFB3lPonLlytjtdm7fvk3FihUBuHXrFna7nSpVqpT4uUfOPD09nU8++aRUnFNJSUn4fD6MRmOpf0dp4HF7EZ94DhgCRfZtj2Dql7fYtecqskdJZp6TMuVkFs8NLVaZG/w8YxlpCmpUEQslPh+hfBkVPToZaPJS0j8KxABo1AIajYLpE/2J1p+25JOV48XlltFqoE33ZBrV16JSCew7ZEelFNiwJIYaVf2BepBBRBCkUlcVwV/RSn14iPmTCo+fBhkUHPg5nlZdk7iiOEYdX6tCanEe2U162CmebVq0+/LqTXehxOeT6No+kEkzcpgzJZzYaP/xzl5yERQoMrhv8cGAIAgMG2Bg4Ggr+zcZWfttNH3eSmPM5EwSYlW43DJpmQKdOw+gS9fSK90/CVNuNs0baklK9fD1kjz+yXwyMt06BJZo47HDjcz+No/3p2RjtkiUT1QxYXQIX35r4vPxxZP2//pzJNWa3iTZ+wCNKwzw4Q00MepNHW8NDqfbwDS2rYplxKBgXh2SSlKKh0F9jCxda2bJajPPNtXR+cUApnyZTUKsEmSZW/fd1K+lRa//n+/pR3A4HISG+7sxRRHCjAoUIjSoq2X3fhuCAKkZXu7cd6PXCfyxJaFgBFeSZH7ZbeXDz7Pp83Igt25LBOVUJ1GoVBCsBBBEgLkJO7bvIzRO4Nc/7CQle9m77vE43sjBRo6ddjD0vUzqNMtChRp1dlni3YnIf6nlBQhBuGQnrpAkGlXX8OdJBz9tsZCZ7UWvE5kxyZ9YMAb7H+xb95gYMrpOqe0A/z3+8BFheKBeYNXGfMJCRPR6kTGTs6hUTs3nX+XwbFM9r79iwBgs8tshO9Nm2FE/qI1G8D9AXbKD2+IF4u4IHDmhYt7UcFp1TWbE4GDcHhmvV2LhMjM7f7fRoK6W3w7a6PZSIHvXxbH2ZwtteiTzUtsAoiIUHDnh5MoNNwoFjP0kC7db5o/jDmZOCi/UTVC/tpYhrwfT8bUU9FqRSe+GMuCdDNo9p+eTL3NxOGR2bl9d6uRnkyZNmPopTHlPZtPSWJ7tlkRggEjnFwPIt0icOOtkYO8g+nb3r4lBo9O5fsvNyMFGdv5u49ZdN9Uq+YOKtT9beK1HUJGuIK9XZt7iPGZMiiiU+AR/8Ljh+xgatnvI2UtOLl1zs2GrhcrlVYSFKhj7STZBBpHe3QzUqaFh7aJoXuyVwnezIunxRho5ub5iu9U377DSrkOvIv//T7h37xrL54ZSu7qGsJBwZiwwkZruRakUUIhQs6qKF1vrafdcAKEhChwOiYXL84o9liRBCXuuv363f0N/656buGglD5M9LFxu5upNJ1UrqZnyZQ7BwQpaNdGRZ5bY+buVfItEbLSSTq+nolKB2Szh8ck0qKPjzdeCCA1RcOi4g+6D0pg0NpRK5dQsWpFHVORT8lzKjwPH+rU0HD3lLJYPNiPLS3CQiEopMvS1QOYtMTF/atHurrQMLyDw8XthfP2DiaRUL8mpXvq8bGDZ/CjSMrzsP2zjxBk3OrUKQfShUMqkpHs5fNxOyyZ6jp92MmqIsdBxxww10vutdKw2mc4vBDB7kYnTF5wEBYokpXqpV1PDohV5IMCla266tA/g4sWLtGnTplRm+G/xhQBa7eNYKCxUQaXyalaszy+SAD1/2cnRU06+mxXBqo0W9h2y06FPCl9Pi6RyBTXf/2jG6fJhl63IyNiCHqCKTeP9LmrWfX8Oo6kackgWlcvH8lLfVLasiCngbFSrBQb0Cua5ZnqGfZDB7p/iqFFFw841cbTskkT5Mo9vqPGjQuk1NA2T2UfPzgZ/YdTu77o5ctLByq+jWLg87x/vweJQsWJFqtd5leEfrqdCGRlJAqdTKkS5MXF6Nj/MjaJswuODq1QCIwcbSUr1IDh0xAlFEzFxUkWyHal8NFpg3mIzy+dHUbPqY7u3ax3A3gM25i3JY8zkLOZPjeDrqRG80DOZFk10NGug5X6Sl70HbHwwMpT2bYomfnfvs9GmhZ4PxwSzZa+/kJaU6kWrLXmzWBwCA9QcO+Pg3CUn9WppWb4un3feMAIQGa7g4J/2YrnYAY6cdBRSp362mY6L1/95Yx/xF6dyjsnH6o0WJr8XSpd2j7viVCqBvt0NLP8pv0i36yNULKdGpxXp+MLjz3Vrb+CVN/xxZE6eD5VKQCGUXuTj5s2bCKKMhA9lsI0BfQz8PLsoT/Ej6AggONLJ11+E06V/KmsXxRQ530rl1Xw7M5I33k3nu5Vmhg80Fnrd65V5e1wO4p1aeNGhDr2DNeoKaxdHU6d6HOXqJpPjvEOoo3xB/CjJEhnBF+jYRuReipP7SZ6C9Xn6vJPIcAU9Ohno0cnA/SQPL76azPAXupfaDvDf4w99kowkehAkAXtOAF8uMDNuVDDvfOSjW3sF9etDyyY6GtV7zK2u1YoE6AXa905BqRTo0TGQD0YacXsg2Chw9nA4bdrnEmJQs2KdhedbFb13ZFlm0Yo8dqyOJTvHx4EjdkzpeqrJEcWOQkcRTxoPSBDLkWY4jzFG4tTexEKijI+gVgtULKvCZCpeJLA4aDQajCHRRIb7GzW6dyy67gf2CWTWvPuk5HiJsFdBLWjwyh48LgUjx2eyd31cwZ4X/L50wNsZuCUtObkSDodULFWSxwOmbAVWzAiCQBzlcePCY7+PxSphCCw+N3H/jlBsV7QoiATIQbhw8DDJS8OGDYv5dPGw2WxUraguKML/HVUqqvF4YMvyGA4edbB0TT7f/5iPLMtUKKsCZOwOmP1tLmPfCikoAnm9fqq0rGwfxiARn8KJQ7ahE4qujTwhi/AoHzdz/sBgkDEaQ/F6ZTKyfLz5bgaLZ0cWNJl5PDJrNuczY4GJerX8ies130ZTvYq/w3L0xEzuPvRw/bYbhaKo6HNJ0Ov1qDUaTK4sggklnGjS5IfkkE5Fawu0Nv8zxi5buMF5crIF+nb37x1+O2hj5KgTlMtug0+XX1BcfxqIIuSRS4xUjjxyiKNcse/LJQvhiRvGg5syVTx4fWqsNqlQXqtGFQ1dXtKxdJUFt7v0z4V/PM//yFH+P4T4+Hjq1q3L4sWLuXnzJjdv3mTx4sXUr1+/EIHzmDFjOHnyJOAfJ/rqq6+4e/cu77zzDpIkkZeXR15eXkHLfXp6Ops2beLOnTtkZmZy9uxZ5s6dS7ly5ahatep/9DcEBmoICxW5fP3xgjcEisz81MilExEc3h9E9Tpe4hNkflhTtHIHfge9abuVUF8Mr3YvvnoF0L+ngaoV1f7Oztziid/tdokHKR4+/9DfiXHstIP1W60c/DmOW/c8rFhvweGU2LTdwvnLTpbNi+LQtoSCxCfA4eMO3B7hqchq9+z+hb7dilcB1WpFPhgZSr1mTjLLHCAj6ALp4n2SA86SHH2Ab77W8TDZi88nI0n+P3aHTFhoyUteofDzRz1Tp3BVw+WWiwhBPImEWAXNWnTmlWEaXh6U6xcb2Z3I7p/i2L85nmM7oslM2cGWLT+V+rc/iUpVanPirJNBvYNp0UTLwT+LV8+UZZnDx5w0eaZkoZaEOBWCAKsXRrNtVSzzpkZQvYqGHJNUaJPwJERR4OXOWn5aaWDVRg9rNktcOBrBiDcNeDxygXK6KAp0aBuI3eF37B++HUKYUeC7lXm8OjSNLu0C6fRCIMdOO7HbZe4ni7zYrnOp7bB37w4G9FSgUAhM+CKHapXUvPR8ADt/9yt3KxVw576Hhylefl2fUGgjJIoC3TsaWLMoht8OObBaBH+V9m/2s8tWnF43skvHlp1Wpk0omhBu2kBHz86BaNIrEZv2HOGeskj4uKQ6TFCUlfSgC6SEH2HL+iCWzoti3tRIfl4ey5Htibw7LIRl6/ILEp+fzcnFEMBTK16XFv92f+iTvXw2J4eMLImYSCWj3gxh/+Z4tq2K5dWugahUICEzbV4uIz7MYsH3edy9J2H12smSU7kin+R+9G+0bCXQqL6WTdttDByVQb7Fy6ZtVh4mexj8bgZuj8ze9XFYrBKzPolg4pgwQowKRg42snttHNWrqFnyo5ku7QL4c0cC+zfHU66MiuxcH9UrqQslPh8hJkrJO28YWb/NQkyUEptdwpzvw+WSsNokbLaiKtwlQRRFmrXoSoe+qTidEp+8F0adGmoa19fRrUMge9bFFSQ+Ad4ebGTF+vy//h6MLAu0bqFnzNAQ+vUM4tUhaWRmP+78ysjy0mtoGsZgBV3aF79ZDtCL1Kmh4dhpJ5Ur+HlA0zJ9hBoVfDQqhJ6dA1m61swb72agUAi0ax3AhGnZVKmg4oVXk/lkVjYnzjoLKtjnLjn58juBAQOHl9oOAJLkpWyC3x9Xr6Lhh6+i2LU2jm2rYtmyIpb2bQzMXGDizEW/AIZOJxIeqmDnb9Yix2pYV8O+QyWrER8+4aRuTQ1fzDOx56CdKbNzaPqMlpt3PDRvqGPS2DDGjQxBqxWoUE7F0rlRaLUi/XsFcW5fIqd/LUO7NgEs+CKSxbOjqF5FQ3Skkle7GNi2KpYJ07Jp0eUhOq3AwyTnU9nBbPELegG886aRKV/mkJxa+HlpsUoMeS+TD98OId8i0bOLAY1a4LM5OYUUYc9edNL59VRu33MzbV4ulcqrKROvRJJksnJ8vPVBBq+/lcmve0QUD6ohX2qA61p1JKuBfDN8/lUu/d9OIyfPi81emI5GqxVZvziavHwfTTsm8WwzHb+uj2PzslhO7klk+EAjS1ab6d/TwN0HHqw2Cau16LX6v8W/3RcCZGZaSUl7fN9O+yiMazfdvPJGKj9uyufnnVaGvZ/BF/NNtGmp492Ps2nRWMeyeVF8MDKUqXNzeH1EGr8fsvFsa4HyXU5R6eUzTF+Uz/F9EXz0rhFVXAq5lX4H0ctzLyfzatfAImI14BdPql1dw4mz/nWrUgmMHhLC5h2PlYoD9CIbv4/BlCfRdUAqz7+STNtXktHpBFYtiGbTdisWiw9ZLjlGLQlDho7lhc6zWblBQb5F4qdfHn9vVrYXQaDkmEZSEpxfscRjx0uV2L3XTYe2+kKJz0do1zqAyHAF5RJUtO+dwslzToYPCubMBScfTctm9UYzeWYfzzZ9nMy8n+Th3Y9MNGqdwcGDUsGmODpSRBThx80y7V/q+1Q2CA4J482+QfR/O4N3JmRy9YYbr1em64BU9uyz8cdRRxGfAP6Yftna/EK0ULHRSs5ccOLzFd9hdOy0k7o1NGTn+HA6/fzBnYvhMfb5IDjon7eWSqVASpqXsxcdpGd4CQ1R0KubgbGfZBIXrUQQBHJzS58A2r1zPfogD8niTULCJGrVUuELKPnzdjGP13priYpQohCFQp3qT6JZQy1ajciilWb6v53OuUtO0jO9bNllpckLGdgu1CBWKEuYEIVSULJuSTQN62o5e8nJ6721tBuUTErcPrJCz5ERdpqMMvsYNcHO0q/DEEWB3ftt2O3+KYKJ03OYM+XxFF/ZBBWjh4Tw++87S22Hp8G/3R+KKhvqAA9W2YzSYWTF9wqatE+mRlU11auoaVhXw887rXQdkEZG1mOfGRGm4Ievoti5Jo7BfYN58Tn/viQwUGTjdhv5eSru3xU5c1rmrQ8y8HofP888HpmPpmXjdMg8SPbSd0Qa330ZCW51iXtbURCRRQ/l29zk6rFYNBqh2MTnI7jcMocO7noqW0z94ht27bMRGabgx035RV7fd9iOV3Qz/VsLioZHyK24D0+dP5gw08yGH6IZ9kEGvYelsWR1Hh/PzKFL/1SGDwpGH+IkP1vFzK+LzzN8vdiCmBuD8ok+ugQqYspW8m0JBeesbC93byqLjOA/ggIFOaThdktsXvdzqW1QpkwZpP+hOVIUoWWXJLbssjLr43C2rYpl0w8x1KmuQUBApZQ5eNROu14pvDs5i1ETM3mpbwq377mpW1ODIUAkOt5Lcugx3HLheM0uW7DFn0cS3az4JpQNP0STnumjXa8Uxk/NYtbH4QWJz+U/WqnbLJt5kyLQ3KvLyb2h2PPUvDk2gzyzj7IJKrasiKV6JQ3rfrFgNj9d8jMoPAAlKpzYsZBPOg+oQUO0T0zJ6gUDtWnGyVM+PB6/4V54LoCmrbzcCP4dr8+fBH8S2Tm+v7jjiz8fSZI5esqJAytxlMeHB6tcdD1KssR9riEDd+Qr3JWvIQkeks9HM6q/gcYtTbz9vqngvAAG9gkgPFoiIaF4OoWnxb+m8/NpMGrUKJYtW8a0adMAeOaZZ3jjjTcKvSc1NRW73b/pycnJ4fTp0wCMGzeu0Ps++eQTatSogVKp5NKlS+zatQun00lYWBj169enZ8+eiOJ/Noes1eoZ8rrAsPcz2bU2tlDg6fHItO+dTLXKGiaMDmHK7Fy27bEW4p+TJJmJ03MwBqrIlAPQaEreZKuUAjIwcnAwH8/KLpav8qMvspF8Mt+uyOPGbQ9Op0T1Khp6vJFOrepqhvQL4oMRfr6ly9ddvDMhi5ULHo+QeL0y46dmo9X882jE32Gz5REWUrJt42IUqNVw7s9wRnyYwekLD2jbREfF8hqWrs3H7pBo2O4hcTH+YEoUIDXdU2L3qdfrJ+9/bXg6axZFExmuZN9BN/cfejh1zlGoo+FJHDru5datK0iSG5/XzbypMYWObwxWsPQrkXZ9F9C+fbd/VIAtDn1fe4v3Rm1if1MdH40KY9DoDBrW0xXp+P1upZnwMJFrN920aVG8rU+ccZKW5cFulwrxu/p8Ml6vXCI3X06ujxCjosho2c+7bLRv/Zg7dcW6fLasiCUtw8uEL3KIi1YyZlgIbzzROTuoTzD7D9t5e4K11PwcABnpD3murszmHRZu3nGzeZk/QHulswG7XeL0BSdLfjTjcBSvaA9+/pc8s8SiuSFs236WS+cURGQ0xKbLwB52m9q1Rcqqlew/Yqdty+K5bAHeGhjMjxuucN+UhcPnIirRyabpBlo0CeGPo3be/9SBKS+AL+blcvmGi2CDSJ+Xg2jfRs/ydWamf53LkRMO2rbU8/YbgZw6dZKyZcuW2hZPg3+zP4wMDyE1xc8rtOLrqELcjE2e0fHzsjg69Uth3XcxhIYomPhFNh++o8OUl8q1Gx42785n/ucRnDrv4uZdN0GBImOHGVm7xc9POGxAENv22Fm1IIZ8i4+HKV5aNy9872i1Ih2fD6Rsgopvl5tp8oyOb5blsW2vFVmmiOCbxyOjVPq7wrt1CGT1Jgs7f7OhVAqM+DALi03C5fLRoNHzPA18njw6Pa+nacckAnQCH40Jo1XT4n1JxXKqgiRJWKiSi9dcNKqn4actFtq31jNnkYnmnZKIjlQQZBAxBCoY+1YIsxaa/pEnLihQpH4tDbWqaniY4mPfpriCIkN8rIr6tbX8tMXCZ3NyqVBOyc87LNSrrWXe55GIIqxcZ+bt8U4iIpTcuOll5ZrfnlrZOzQslkvXsortcgS4fM3FvM8jWPKjGY8XXmobwDfTI2jZNZnrt9280TcYY7CCG7fdXLnuYs9+O80a6orwXf+y20q5RCVjJmfh8Ui83MHAzTse1vxs4dNxYQQGiCxda+ZhspfvvowkKkLJOxMy+WLCY1oVU56P5DRvEc4w8IsRffJ+GPO/N5GT68PjfToVS0u+nvc+yeKHuX4F7e++jOSdCVmEhymoXF7FvYce7j7wMnlsKDWqqElK9RcDZ04OZ9MOK6+NSEcQ/CPz1SqpiYlW8PH7oVStqObOAzd6HezZb6dtSx0hRgVXTyqoZPuLQ08APOGEZ5Ql2XWCq3npPEzxi6x8H2wuGDN+BI1GxOeFqR+FFYy5P0LdmhpWfB3NuM+yePO1YFZvymd4jaIJp/8E/s2+EMDrkxg9KZMN38cgigIKhcDMyeFk5/h48910ZGRmTo4kLdPLui0WBvUJYva3JoIMIgpRIDtXwhgkYHdKfD4unDJ/Sw7OXJBL7RpqPn4vjLIJKt6ZkMkLz5Yct7Vtqef0eVfBem/8jJYv5ucUirF0OpGRg42MGBRMtwGprF4YgywLfDo7h617bMz+NJxJ00tfCHoEWZZZu2I9yqQymDUw42uTn4qhsZ60TB/lS1BgB3A6BVSUnHBVyhoOHHHywaiiHdKP8PJLgWRm+9i5Jo4jJx3kWyRefE7P6jUetHYjjlwdzTokM3xwINlZAuvXQqipJkEYqYKdwztu8MehTASVh2e7JiGJZRj89rNPZQNDYBDTF/hpl/q9YuDDz7MZNTGLnxZHEx2p5M59NwNHZTC0XxDdOhhQqWDfYQdfLjQxeWxowVg6wKoNFsolKPloWjazPi4cl+VbfHw2J5c5U8Lp8UYqIwYFs2R1frHx0SMu2pK6xfItPq7ddNF1QAo6rT/xm2eW6NExgEPHHShEcLskQkNLLwDpcFrQ6yBZSiLYo6BDGz3jQ5Px2SoVmgoD/7qxRtxk2MAgHiT5KYhKgiAIlElQsXVlLDt/tzLsg0zyzD5kcwjxpudQC34/JckS6jAzz9TxrxefD7RagU/HGenzios/T+UTE6mkfZsw7A7/OdhsEp9+YeGzL2y0aK5i2bzIAgqeR+j/ahDLXzlSajs8Lf7N/lCh9KBW+sjRncGYUQ2TMpVPx4XS8YmE/LPN9Fy94WLAOxnsWhvL1Ztudux1UqmMnS4v6QqS3rIsc/GCzJ3jQVSXqqKV9TiT7BzYfJ3ye1Lp2lmFJAncuuumdjU1Mv77ZcnsKBJileiD7FBC7VKWZSLjfKxaHI5OJ1C/loarN1yF6HIewZzvIznVS826T7dXVqvV5OdoybdIXLzq4uWBqXR8IQC1SmDbXitnLrjweqB8GSXb14cWuS9fbh/E10vMvNZDSe3qmgIaO6dL4oPJZpasFMjMkJnwvoH4WBVpGV5mzrPw+zYddodEFPEFx1IKKrxemRXr86lYTkX3JzjYk1I8dOmXipRWrdguWVmWMWPCp7Iiu7TcunGr1DZo3Lgx82a7i0wAPMK1m25CjCIVyqoLxScajcjA3kGYzD4Wr8on0CqTbfLh8UrEx6qQJJnnmuuJiRKZv8TM8vnRvDMxE2fMYXKyAlB6AvBo8okr5yIu3EevbhEFXe0N6mrp/2oQrbsnF1BNbfjFxuwvlMSZ2j72n64yOG/aeRh2mIXL85g4xl8cefsNI4eO29mw9emKwcGRKlJT0ggkmAfcoCI1CnWfm8nBh5dAjIR5yrDztxy6veQ/57ffDEYQ8zj2exBrNtl443V/fP7LThvjJzowZNZg1Ad3OLBdXSRmnj7PjDlHgZ1cJCSqUI8rnCRaTiSKBEREzORwhysYCKEydTjLYYyE0Uh+AcH2lz0sNTix6QF9M++wcZWf0kWWQSEKKJX/mbTl/8rkZ2BgIKNGjfrH92zYsKHg75GRkYX+XRzCw8P59NNP/yPn9z8hJrYyZeKvkGf20XVAKm1a+KvPN2+7Wb3ZTOvmAXwz3X/zrpgfzaQZ2Sz50cwztbVYbBKXrrro091AxTIa5h2BTVvcjCj8POPOfTcH/nRw+ryTWlXVxMcoOXfJRefXUxk7PITqldV+nq+vc4mNVjJ/WiQbtlqJj1Uy+5NwVCqBiDAFW/fYClXValbVMOfTCD6dncPi2ZH8edLp7zKx+UiIL56rsiTUqNmQQye20KoEHZgLV91YrBIfTcuhVjVNIaVPY3A+O36zsWBaZMG4pSnPx8jxmYyfmsXMyUWD2g3bLHR/KZAWjXV8NieXigk6Nv0QjE4OYv73yXTrEFikpd6U52PjtjyqV7aSmuOjbKKSG7c9VK1UOLBWKAR6d/Hx66+76Nq1dAqWjxAXF0eeRUf3QanMnBzBR6OMNGr/kHeHGmneSEdWjo+la/O5ct1FrWoqtuyyMrB3UKHAFvy8fd+tMlOxjJrnXk5m909xBbZp21LP1j3WYjvYbHaJ85ddRRKfSSkefvjRzC8r/UnIE2ed1K6uJjFOyZCxGSyZE8mHn+cUSnw+QpuWetq19nD69CkaNmxUOjvEV+TnXTaOnLDz7czC6tF6vciyn/L5YEQIcxbl/eNx1GqBtT9bkGVo3lbJb7/v58XWer75MrxAnGjlejPOfxCTMAYpUGp8lG2YzdK5kcREPe66e665nmH9gxn3WTaffRjOqCFGMrN9LFmVx6xvcnn9lUAOn3CyfkkMgQEiP6wxc/fh7VLZ4P8E/2Z/WKNWK6zme9Ssqi5WlEatFhgx0MjqjfmMHhrCgaN2+vU0EKCX2P+njdbNdSxYZuadN4J5a0AwyWle5i42kZUjkWf2seNXG2/9Nc52446HZ2o/DkjzLT6+X2Vj729uVCqB13truHPPTe9haXw0OoRP3g9l+LhMZNnPMzpnkYlDxx0YAkWsNpmaVdUM7ReMWgWHT9gZ2CuIfj0NtO6ejFqloFq1mk9lC6VKTbs2ASSn+Th9wcHpC056dys+cXjjjsdPMQHs2W/jmdoaatfQ8vPOfKbPz6V/LwOJcSqOnnJw47aHKe+HUbWSmqBV5kKjeH/H7Xt+/j+vT2b5/Ohig8w+Lxvo0CeFXw/6mD8tokBYDqBFYx2XrrnoPjCNnCxlwbjd0yAqugyTZ1xn3+ai6tCmPB+nLjiZ+lEYTRto6dwvlQ5t9MRGqwjUCyhEgWEfZOJwyqRnepk+MQyVUqRL/1QG9QmiVRMdOSaJBT+YOHraiVIJL3cIpFZVNcvX5TO0XzBffRZR8F3Xbrq5ct1N+94p1K2h4eY9Dwu+ePxsOXfZxbNNSi52vfCsnskzcvBJ4Cle16FYyLKM2yqz/7Cdlwem8cHIECqWVfFccx3f/2hmyy4LiXFKenQMZM3mfEaO908E7N5vo9MLgfTsbKBn58drx+GQ6DYwlc4vBvi5tyqo2fGblSGvB9OhbSBDR6VQ3vZcEQ49QRCIzqtPTsDvVK8H9x562PmblR4dA3m2WeEN3OYdVg5vi6c41KmhITvXx4XLfnGz0oxt/p/g3+wLs7OzCdD5O6ZbdU1mwpgQ6lTXcj/Jw/zvTeSaJRbNjKBqJTWffJlDswZadu+zs+H7mIJYwOmU+HROzl/P88Lh/9FTDu4neVg273HSKShQxJxfsrCk2SKhe4IyKTXdi88j8nzPZAL0Im6XTMVyKrp28E9oZOX4aNPDP+XQ/aUAnqmjpkfHIGbML7n7uiQcP36cC8dPoQzJR1A5WP1NNCvW5zN7UR7lE5Rcv1381BBAvboKdgppBFF8TGpSpBEWIaEovoYKgELhbzRQqQRaN9eTnullwBAzFbz1MWBEI2iRHtbm28+vYJUt1JSaFvirAIIIsDYky3eLGi88QBa9nL7wkOvXr1O9evWSv/Rv0OqCsNt95ABbdtuIjVYyYUxoAd9ehbJqfl4ew4+bLLz0WgoPkz3UqaFhxddRhaaZrtxwsWufjX2b4vjyWxNteyTz1sBg4qKVHDruYOM2C2USlLw3JYsck49VG/LJLmFSDOC1HgamzM5h5uSixe03382gTIKKZXOjCmJKp1Ni6txcDAEi7VoHsHKDmdp1nym1HapVb8yKRb/QmLbcM+8mLcPLvFkGXh9wiEruhgQIfl/nkh1khZ5n9CgVEeFKps7NICPLhyTJxXKdOhz+Dl2Ajs8H8uKzAdRt+4AAU/WCxCeADy8R4Y99Y50aGsZ+ksXZSykkxqmoWknFzt9tjJ+WTWKskkv/P/bOMsCqqv3b1z6dc6Z76O5GQAEpFVEUCUUURVQsVEQUMUDF7kBREVRQFFRa6ZDu7pyOM3XmdOz9fjgyOM6MwvP6/PGBdX2CU7P2vff+7bXudcdeUDkSqCM3RIeB08sL6bnzCC9NNDDopnPOO40a/L4LvzfOl/9lPfSWaYmREhn+UBlfz9pDg9pKBcfnWZo01NOxjZ5OvfIpTLeS6GrPd6/A15+fIa2hne9nRDPzexfGotqkyU3KnXIGyUQtbxvyVIeIj85n2GAT23f5ePvTYtYvTKuwvurcScXBeYVESpWbCRZImSgaPyMez6OoOESndgYefDqPRTNTKwSwBIMKwx/Jw+kKYLYmVPqdvyIqKgqd2sTqlS5MliBXXaVhxTo3u/f58JcZMNtbksMZuvdyERPlJSLWz1OPmxlwg4lFS9289HYRd95qxl4Uol3Lcw19BvazMmtuGbVSDMz/zsD6lT4UbRkEdBgKGqFTQuSqjlJPbl4+loDiR9IF2fpLDd79rJgPv8gkIkJFUbGMVgvdrzSwVnWIYznppBR1xCSd2xjOJQO/ykmD2ipKj6bg8p7/ppjf70eSJB57roBP3qgYxOX1yjz5YgGZ2SGmvVuxMZ4sK4x6Mp/UZA0bFqYRG6OmpDTEZ9+UsnmHl4XfJKNWq7j+9iyWfJuCTifxyesJjHuxgE6dJdJS/LjcMnMWuhkyKJKb+1bc6I6wqkiIC2utoii8+paL5OIeleauBslEbHELPpq6Db1W4okHo2jdXM+8X5zVlg+ojkJ7Bjq1mpZyZ7YoK7D8XsczWzlNDmeIJh4NOnJIJ+j2s3O3zE19w981GaVwmSStijff8tG8iZb4ODVPP+MnLT/coKr0qIWOPfbwwL1GruqsJycvyFsfOjl4UKaZsw/F2MmRTlGX5rRUupBHBvvZgoKChQhUqKhFIwL40aCmrtS00jFE+2tyZFce+w/7aNZIz4zZDspKVQQCgWrrA18Il6Tz83+dUQ+O58FHr6HnVUZ27PXh9SnYC4PEx6uRCBf0PYtOF25k43SFd3yGP5JL4wbh1Ob+1xt5651MCk5bWLLMTd8+JpwumQefykejCXes7dXVxFc/OFiwzMWU1+NIjNPw9Q9lfD8vXKPw5uvN3DM0EoA+3c2s2ehm/ORCvvk4PEGePa+M91+uOMFp2VTP7v0+brwzm5ZN9ASCCvffGcWCFReW2nTlld345CM99w0LEh9b8VItdYT4YX4Z4x4KRyv9cafa6ZL56vsylnybXCGKKSpSzcwpiXTpl8H38xwM7m9FkiRCoXCX5O/nO/l+anhB/9zrhaxaDqmOcOHw06cc9B6UzQevxNGqmR5FUVi3ycMjzxTQ40oDL4yNIT5Wze79Pia9XchVHY2VGiTVqakw/celF+z89Pl8KLKLR++LZNyLBew/7Of2Wyx8McvB4eMBYqLUPP9ENPVq6+h/ZxZ33xpOa508PpZWzcITtINHfDz4dD4THoui/7VWnnqpgP7Ds4iOUqPVSBSXhCh1yDRrpKdhvXPnyeuVGTwyh0b1tdx0Vza3XG8mJlrD6vVuDhzx8/k7CeXC/MO8cAODFevc9OluYt3mcCHx6hh5u4FPvvvuvJ2ftWvX483XXHRuZyhPe1UUhR17fOTkBzmTGaRFEz25+cEKUaxHT/iZ/6sTr0+hYV0tbneIBV+noVJJrN3kZtc+O5++W7Gwc7fOJp57zc79wyOrHMvqDW4S49S8OC6GpISKQnz4mJ9fV7lYNz+tfAwWs4rXnovjx8VlPPdaIX26m8onPj8vcaLSbTsvG1xutGnTlt/WzKBTu+pLOXRpb2DBUidLVrpoUl/PLSNy6NvLzK69Pho10DFvRlL5wiY6Ss309xP59KsSCotDfPdTWfnExGJSUVwSXuhv2uZhyJ2lRJc2IkZJJoDMq1tPk0EJC74PO9ben1rC3oM+tu/xMP9XJw/cFcmEx881ftu8w8MdD+VitUhs2+XjlWfisFpUTH8/kdsfyGHHtlV06lTNzk4V9OozmK/nrMNslvhgcjzjXrRXqo1zlg8+L+GFsdHYC0Os3ehm+ZxU5v/qQpYldq+qUW6PwTdayc0P0mdwFkaDhL0oyFMvKcyemlhpcjb/VyeyovDpmwmMeaGgQnmNs6nsZ79Tq4aGSJuqguOz1BFi70E/Op1E7+5GVm9ws2rVcnr06H3eNgA4fWIP2dl+7ngol3dejCt/Nuw54OOpl+y8+ky4iYBeL9GmhYF5v7j4ZaWLzu0NHD7u5/vPwt0lF69wsWOPj3EPRzPvq2S++7mM1z8qxmJWMWq4jR17vQzsZ+XZMTH0GZJJUrymfCPnTEaAex7P4/FRUTx6byRabbgJ2pMv2vliVikjbw9/Tqv5647cfr8CEtw9JIL3vzj/1CYAReVBr1fx0tPRDHsoF0WWuG2AlQmPRrN9j491mz0sW+vhg8lxtG6u572pxaxY52bVb2769bHQtoWej78sZe0mN06XjFotMWV6KffdYUOrlfju5zLefynsyPW7tdWmqWklHUa1kYfvMXDspJ/psx3c83ge9evouO1mK36/zAdfOPB5oLhErjYqPz5WjVYXrrF6IQ6gy4VQKITbA8NvjWDWjw7GTbKTlqIlLVlDu1YGZv/s5LctXpo2MuAoC/HrajeLZyVXcOoYDCpeeSaWrTt9HD/lp36dcw6cz2eWMnFsxcX7Lf0szJxbVm2DtDkLnEx57dzca/ykYgxGGPdQNFd3MVHiCPHldw7GTixEo4FnH4/mhTcKmTw+lvGTC1n1U7hxwR/T286Xic8+zrDhHoIhNa2bx9ChjYEObcLHfjojyAtvFFa7kXP8RJB8JYdk6lZwYgH4FR92TTodGmiZu9DJ+Ecrd5EHmP+ri3G/N588eMRH12vt6IIRFFNALmcIKTJ1aYIr5KY+rauMkox112PjxlN06KJw4zUGxo+7l/mLNpy3DWTZg9GgYtK4aF79oBi3WylviHUWi1nFlR2NdGhtYNS4XE6cDjD0gRzuGhKBLULNnAVlpGcFuGuIjV9Xuxk9MorhgyPo0i+DYFDhsfsieX9yeG1Qr7YOR1mIMc8X4POHS2B1ald5cycuRsX8X5wUFss8PCKS+nW0HD7m5/k37GTnhvhtQVqF55bBoOLl8bEcOxXgmqtNfD+/jOuvP/9alzqdiXi5JlpJh+I1cN/YPL77NInm7QtRh7awa5dMdKSatJrwyXgzV7Sx8PGXJaxa76F9awMz55Zx5+DKGy5Tvy5l0I1hx+ncRWV8MdNB/To6HNE7yMzQYbY3JCqQggYtuXnnNgkKi0IoCnzxTkL5/ALCG6o3DMsh0lOTVKVZuaNNH0ohMi+J55//jRbN/OVz8J+WODFbKjvUBKDTm5DdEt/NK6NnTz09rqo+g2T5ChnlUGvqSn+oy2lPorAon4F37OVMukxaqFOV0Yixrga89+EZZv3gwuXz0ayJjvenFjPqrkiio8LPspees9Js8RYaBTtgI1weTlEUCsnFX+MA21eGm38Fg7+XqlMkut2UTr/eFtq3NpCeGWTm3DIgvG4ptBdekC1SU1OR1UZKilzULezN7jMlhAiRhI0CsnBQTCu6oJG1UAhBe5AxD+1k9PhMkGQ6ttfSsqmenft8XHtrJjqtRHKihuREDUdOBkiIV6FEunCGjNi8SUiyGnfCYdp2UGipUdi/9ATR7vBGdrb2KJ07S0z9ppS1Gz04XCHy7CEa19cRE6Vm604fjRvouGWMnmnfrOf0Phu2wibkaY/jNOTy6Ag9P3+vx0Y0Gv35RzzGxcVhMmtZstJF5+szeOy+KGrX1LJlp5efFpUx/tFoPp5eSnKihmBQobgkhNWi4rt5ZTRtqOPR+85thEXa1Ix7OJrPvimh281Z6HUStgiJEkeI+FgNrZrpWfp9Cr9t9nLkhJ99h7xc2cHA3bfZUBSFbbt9bNnhRa+X6NfbjCyHMyvTs4IoDhsqqeo5UJScSHpAS549RJte6dw7zEZcjJpqetBVj+JDpTawI7QGBRkPTkoUO2WU0Iau5c+iNOpSqhTx3dytPDvWhk4nsXS1m55XmTi414trW1vuGX6YMsVOQmH78s1vWygBy5meTHsxgy8sJWT57FhdtWhMuMmcWlHjtmZSVpaKVYoimVokUwsAu/YMZVIuAZ+fUxwinurT2E32enwxYy8j7oSFy10EHBaKiopISLiwzYGqEM7PfyEmkwlF0bFgqYs+3U3Uq63lwy9KCIUUDAapXHD/iMWsonN7I107mZg4Nppla93c8VAeYx+L4MVJfp54QuGn7kXkFHkY93BUhU7BA2+wsmyNiw+/KOWrDxN55rHwZG/67FIi/rTj0L2zie9+KuPAYS8/LnISCMjs2OujWydVhclMdJSKbz5K5Lufyygulokw6+je48IKd6tUKia9/BmDR93NoyM83NDHgEoFv672MuktFxDDC296eWRkxcjCnxY7uf0Wa5XpmyqVxOOjonj6RTtffleGXi/h8yn06W4qd3xCuAmGUnyu3mPtkq4UbctnyO370FnsyEE1Dp+XCY9HMuoPDrLWzQ18+0kiI8fks3mHp0JzpYNHfJw+uZl9+/bRvHlzzpfMzEziYsNpF/O/TqHHLRlMeCyGrp28vPp+EYP7WykqkflxURlev8ILbxYyuL+VT78q4UxmELdHpqhY5q5bI1i2xsOX35URF60iOzdI8yY6jhwLsHxOKvn2EI8/XxDuXn2libyCELv2e2lSX0fLZnoa1dOxc6+PnDwf67d6uLqLEXtRiOzcIDPnOli62k3nDkby7SFaNAkXbT7bGboqLCYVXq+n2vf/zOJF8+h5lZG0ZC37Dvk5eiLAS+8W0qa5gdo1tNRM0XD97dlc0dbAlOkljBoeyUPj84FwNJrFrGLRMic+P7z3WTF3DbEx++cy7r2jcnp7rTQtwRDsOeClZdOKCz+/X+HdqSXo9SpaN6+cuvLRl8Vc0dbAO58WkxivYcD1lvJ745brrUyb6SA9M/h7F2U/LZro2XukrNLvCKCkOLxbfjbKJBhUWLbWTWZ2kBopGnp3M1FQGE5Xn/6dg28+SmDvIT/fzysjJMPLT8eiUkk4XTLvf1bC2k1uDAYVHo9MQWEIgwHWb/HQ40oTjeprOXDUR3aunxsGl9DC2wOtpCufECcFGhKhJPHYUxuJjA3R4yojb0+K46vvHXRub6T/tRUd/Ve0NfLpm/EMuS+H3xaklW8SnG0yodZc2GZQhw4d+ezTZGonHcdRJvP8E9H0GZzJzClJ5SU5HGUhXn63iMb1tew56OP9z0r4+LVwyvmnX5ew8OvkShEuifEa3p4Uy6LlLtq3MvDyu4UMHpnDs2NiwhF5hSE+/KKEXfu9qNTh6M3ICBWyDOu3uPnoy1I8v9cGMhlVPHJPJEeO+3nm0fCizesNR+efTA9wZQcDbo/CgSN+UpM1TP1k8gU7P/X68KR10I1Wut2USf06OoLBcITZlNfjK5QnsZglps8OO3XatDAw4rFcvvvJwa03W7n2ahOffVPK6g0uru5i5t5h4edIKKRw/5P53DHIxphRkbzzaTFHjvl4fuy57uOPPptP9y5G3v+8mM9/L7VRu4aGtyfG8tRLhfS40kSdmlo6tjHw8rtFjH+06lIrcxc5adJAS2lZuAzJ+TYElCSJyNhovF4HH31RQpP6emZOSSx/5t02INzAaMDd2fww38mOvT66dDAxYmgEWo3EN3Md3D82j3dejOPp0eHi/oGAwqyfyrhtVA7ffZpEmVPBapH4dVW4E/1fYTGp6NLBQI+rTIwYauOWEVlER6p48W07tgg1PTpbiI6RGDUuj6hINe9MiqsUzZCVE+Sph6P4cZHrgkvDXA7Ex8eHS3D0NLP/kI+b+1qZs9BJbkFY//r2NPLBFyUMGxhBgT3E6HujqoxmkySJMaMimfVjGROfPPf8KiyWK6XBt2lh4O1Pi1my0kXfP3Vs//SrEurVDkfQBYMyz75cgjcQYvMvaeU17eJjNTz9SDTdOhn5+MsSnnutkC4d9PywwIkkSbTvWsBDDxiBC4v0PX78OLVrFDFxXDJd+qVz1RVGBt+bg8+v4PcrtG2h5+nRUYx8PNzt/ewmcCCg8NlXZcyZpaURLdnHZtKU+sQS3sy3S1kURh5i9Y8xNG2o47rbsrj1Ziu1/5RCv2Grm607vTwxsQB/QGHnVhUNvV2wSOfmoj7FwwG2oaBUqLX253PhKbTQopEHUKHXFlVoQPN3hEIBdDqJl98twqBXER9X8Z76+gcH38xx0KaFAZNRQq1ScUVbPafOBHj5vSIG9DXj9irUqalDq5XIzA5y6/05dG5npH0rPQnxWpat9RCSJcY9HHYORFjV3D88ku/nhTdyX302lvatzs2R1m/x8NaUEurX0fHYfZHMmO0gKzdIcoKGMxlB+l9rqbZJ6wtPRPP8G4VEWFV4PB4sluo3z/9I+ukMrEoUSGAprseWLQfo2COfpDRYMS+OE6f9vPFRMWcyg7z7qR+3R2HA9RbSUjR8+kYCwx7Kpag4xIihEURY1RQWhZgyo4T0rCBT34znvanFZOUG+Xl6UnnKsNMl88CYIxxa6SHGXQ+5KIZVv7npcZWJd6eWMPX3Uih/JMKq5ttPE7n2uhLIr3gMKklFVEFLXn17FzM+iaaoOMTL7xQxeswz52WDyw1JHUCOyWHd/FTueSyP6jLqd+714siIIkWqHIVsk+PZv9WMX+WmRjUOKbWkhqCWyBgXz9wdS/PGOo6fDtD/zmzatNBTK1XPqQw/tjgvhWylWNahQ4es8dOhvYq8Epmtu7xc3cWERiMxangkx08F+Po7F06XQlZOiOREDat+TOHKGzLR6STKyi4szTkYDGKxOQh4ZTKKj6NCRZAAAXzkkUVrrqwwr9BIGhoG27O9eCU//mAiJxfGP+sk5NfQoYuZF8bZqFdby9ETAcqcMqfTg9w+xMjk8XFs3eXEH1Bo3SyCqMhw74I2V50ieKIGdsNpznhPYi6ApAQLEx6L4uPp4aZxEdZz9l22xsXH00uZ93UScxeVMeGVNZjNcF0nI7N/chGb25ZSCmmQfP5l0YxGI7n5PsbcH4lKpfDI03YsZjU+f4gObfX06mrigy9KGP9yATv2+khN1mAvkjmdHuC7T6susXHPUBtzFjhZPieVzTs8DB2Vy8wp4ZIikiTRtZORrp2MxMeqWbcpXF951Lh8mjTQ0aurCadL4YmJBUhSeHOxWycjKqX6NbEkSYQCKo4eUiHJar79ycHAflbc3r9IQagCWVbwBYM0pR16jBxhD0H8FRyfZ7FJ0fhK6jBnfgFXX2VgyQoXS79PoUUTPdcP2IYlsw25HMRGxU1AtaQmNlALisGpGIgittw56o0/xuKZ0Tw5YQc5p6yo7WkgBQnGn6FtpyD6dB8ndx5AhwEd1Zc40qJj+Wov81eU4CzREMSP3W4Xzs9LFZ1OhyQpXH2lkfSsEI3qydx2s5VxD0fT/aaMv1wglZSGiI5Sc89QGw3q6Jj1o4O4Ol6izWZ+We6nZy91BcfnWfp0N/PjIieHj/nLU7ZXrvPw6oSKu45nMgLk5Ae5/cE84mLUOMpCvDWliGdflYmMUHHz9RbuGGiluETmutsycHkk7hxoZdaCWD79bMQF26JBgwZ8+tli5s75mi/uWQqKQpt2ffny65FER0fz4ovPsXT1HHbs8dKhtYGB/Sxk5QS5+srqF0+N6+swm1Us/Ca52sLTZU4ZKVjxpoyW4oku6AkF4UYsusa/VKr3B2EBe25MNBPfLCx3fnq9MvN/dfHZW3G8/NFbvP3uV+dtA7PZTFSkmQ+nFdPjSiMSEnq9il5dTVzV0cC8X10sW+3CFqEi2qYmvp0ai1ni6IkQbrdMSVmITu2NHD/l57H7omhQV8up9ODvdVAlzGYVarWE2yOj10mcPB0kJy9IYXGIKzsYOHw8wLRZDjq3N5CTF+Tw8QBmIxw7GWTM8/nk5oVQJBg2MLwYG3iDhfSsIFe0NTJjtoN+vauewC5a7qJFqyvP2w4ut4vGdXQM7m9l6IM5RJhV/PRlcvlE+v47bRTYw0XI05K19Lwlk8fuj6yQyt+htYFRwyPpNSiTT78qJSVRU8lpdZYPJ8cz6N5sbu5r4e5bbZhNEqvWu3lrSjGj743i5yVOMrKDFSJLlqx08dtmL83vNtCkgY5T6QEG3pPDrTdbyzvydmhjoFfXcKfcG/qYee7xaAaN+v8P478U8XpcaDUSM2Y7SEvR8M4nJfTtZaZ+HS37D/t5a0oxVrPEzX0tPHiXDUmS6NDawLOv2tHrJWrX0OJyywy+N4dRw22MfzTsEFAUhcXLXTz1sp01G9yMGm4jPjbcoKjbjTmkBpuFHZ9/QoOOgBLixy+TiLSFJyQvvl3Eh69UHXXQpoWBOjW1RP+plpdGI9Gj540XZAtJknj3/Zncfdct5BacYdzD0TRvrGfim3YOHg0gSeHoSn8ADPrwMW5eUoOoSDWn0gPUq1V9J8yeV5l477MS3n85nsE3Wuk3LIt3pxaze78Pl1vmzkFWZk5JZNS48IrtmqvNPPVyAYVFMlNeiyPu9+jLAnuQsZPsnE4Pj0dRFO56NI87B0dUcJ48/0Q0Y563s3ZTHqFQCPVf5Zf+CYdTJiTDDX3MrFrvZuTtNpo3rnoCtXm7lxefjqFN8/Di/LO3EnjpnSKuuy2bDq0NxEWruHdMPnVrael5lYlSh8zPvzgZ0NfE8rUuPv+mlLq1tNSpqWPGbAc1U7WkJqnJzAlxXU8Ni2emlJfKOHDEx/1j87n3Dhufzyzl1Qmx6HQS1/cy8doHxZUiyE6lB5gx28G8r5IYeE8utdJsuFyu817w33XPSN5582lWb/Swd3XNSpt9SQkaXno6hvufzOerDxK4suO55/63P5XxxbsJFeYCWq3EXUMiCIUUpn1biqMsSMfrMhh0o4XkVBnfSQ/6Kpw4QSWAJSqAXq/CURbitQ+KcbrB5Q4RFamhS3sDEx6zlV8jG7Z6uG1UDvO/OpeZsWq9G5UK7n0iH69fjU534Q1wLnUkKZyO9sEXJdisanLygnz7SSIWc9hpvmKdm58Wu7niugwspuqb/QDUqanjsefs2CJU1EjRsmSFi5Onq66XNu2dBMa9ZOeND4q54RoLXp/M/F+deHwyCdEakhtm43fpkBVo0EjHvkO+Sk0jO7Uz8taUYlo11fHbFh+d2hn49pMEBtxRyFuvKdz56JALssVbbz7LhMej8XhkCotC/LrKzcevhnVIURTWb/Ey4ZVCXhgbzSPP5FPmlDFpdTiKNOiKapDqro8kSbRQOpHNaXazHrXFRXKqwp6fE8trL37+dgL3js3j6s4mru9txu9XmDarlLWbfEx8MpoB15uZ8FIpRb81rOD4BNBLRhorbdkjrf/LObsiS6xcE6R2HbBZw5vd5+v8rF2nMbsKD6NWwR2DrHw/31l+Dqd+XcrxU35+nZ1Sfp+9MDaGnxaXMW6VnQZ1New/HGDSkzG0+4Pz8oG7Inn302LyC2U+eCWaxHg1H39ZyoRXCnllQngDqE1zPRNesTNzSgKvvF/M868XEhejJq8gRNOGOm68xsyaDR7q1tTy1u9NfA4f87Nhq4d6daq/LuvV1nHyTIBAQGH79u1cd91152WHtBqpuCQHMUoiHkM+Wk80NT1dyJBXUVgUom4tHVPfSkBRFGQ5XIYqPTPAz0vKwmWQPknkpyVO7n40jxOnA0TZVIx5IIpnH4+moDDE2k0efppesZa/xaziq0+i6dTzFMHDNYkpbsao0Wt481WZIyf8tG5edbR0SpIGa5wHOU+uVEbEKkWyc1eIT74q4YuZpeTZA1x1VffzssHlRiDkpVNLDbYINa8+G8v4yfYq5/I//OTFXNK0yqhOgKRQXXKMe+Avys5odCF+W1Cj/Fnfunl4rTn8oQKWzYxG8WuIaXKMbcuSUanA51PQ68MNft1umRvvzOaqjsbyTLAnHohi4WI/o0dGVthwatpIx8atQWrVrnVBthj98HAS4z2cOarCQQYKMipU5BKiNo2q1B5JkqgpNWT2j0dZ/YsRq7cu19+byYt/WPM3bqBj5pQknnqpgBopWnQ6iSs7Giv9zqBbNLz8xlKMXjNJ2iSG3ORm6AAr196azU/TkyqVYOvT3cyR4wHm/erktpsj+H6ek8fvj2T3fh8bLF6KyMFhyqRHr+HnbYO9e/cSbVMx5CYrvQdl8d7kGAbdaEWrlfjgi2I6X5+Bx6dw/502XpkQW26TE6f9jHoyn49fi6/U+EytlvD7Jbr0zmfCOAtvT4pj4puFfPpmReebSlJYtd7FnoM+Pn0jnnq1z/3OgOstfPltCW99UoLTKePRhqp9HrgUB5Ja4eRBPYGiJPKMGbyfXcKQ2x87bzsAlBQr1FAaYvu9DINW0WHGUu0zKNpTm8lvnmLadyVMfSsetVqiVpqWFYuiefH1fRyb60UJKBW6s/+REEFUnJvDSwYvrZvHsGKBgUNH/az+7QR6PVzfx0RivIaxz0nIOxsiE6KIfGKo2plZLOXhTk/GK5VhiC7E5eIfa4Z5yXV7vxTYtWs7HdtomP5+ErOmJPLFt6XlTrbWzfWs31p1tFy+PVjesRzgqiuM7D3o49VnY1k2L5Zbh2h44K7KzrqzDLrRypKV4Robm3d4UKupUGfv5JlwZ+RXJ8Sye1VNFs1Mpm4tHS2b6vn2kyS+/zyJpAQN/YfnUDNNTYO6Bma8n8DnM/18MnXufxzNERkZych7RzNt+mKmzVjCQw8/hclkYtR9gzCyjPGjo3n8/ig8XoW+Q7NR4C/rPR0+7kev1/Ltz1XbcftuLzVSNKhi7NX+Rj6ZdGijr1ZMaqVpKfo9hfZUeoChD+Qy9sEoGtfXU1x05vwPHkhMTMThiqTXVSZGjsknFFLKO+rq9SqG9A+nZh486ufOwRF883ESzzwaw9xpyaydn8bDd0cRYVHxyRsJNKwX7kpYp6aWz99JoG4tDTl5Qb7+wcETLxSwbY8XWZFo1UzPA8NtLF3t4bH7Ilm/MI3Xnws/MB6/P5LVP6cx54sk1i+swZ41Nenyu3M1MztARmaAuYvKaN5Yx+nMAIeP+SsdU1FxiCnTy7jhhvMvAXDttTewcbuP5EQNkgJT30qoFEEQF6vhzefj0WggKlJVZQ3TuBg1ZpOKhd+k8OyYGHbsqTrdNDZGzX132Nh70Mc9j+cxYEQOX33voEsHI317mrljYASffX2uC+Lu/T6mzSpl669p3H+njauuMHLn4AiWfJvMxq0efl0VvrfKnDLRkSquaGvgobsj+WGhn97XXtji73IhPTOf2Bg1VovEB5+XsHhWMmNGRXFDHwtjH4xi4TfJOFwKndoaKtyLbo+C5fdIuvemlvDAXTZuvMZSHgklSRL9+lh484VYmjTUMXRULouWO7mmuwmXQ4MtWPVOcGnEMd5+Kbrc8Qlhp9HZSXFVpCRpcJSdC53Lzg1S5pRJSUm5YHtERETQ8YoeFBSGmLvQSatmekxGFU89EsW2pTU4uqk2p7fX5vCGWqQkacsX8X6/gslY/RhVKqk8ckKnk/jo1fhwLbsrjTRvoqOoJJxeby8KT9wG9rOwZoOXL95JKHdqQfj++/K9BGxWNXPml7Fxm5c6NbSVosYkSeKdF2NRqwPlzRTOlxppjfD6FJatcXHvsAiefdVennb/Rw4fC0f4zPlDsXiNRmLSuBjmzUji+l4m9h/x07KpjtlTk+jUzkitGhqaNNAyZ6GLqzoa2be2Jou/TWH1z2ksmpnMN3McTHq7iOt7mbn/TluF8960Ybhxz+yfy9i171z3g4fvsXE6I0Cnvul89k0p835x8tDTeVwzOIvP34nHYlbT40ojWTneC3L6bduyitgYLVd2NFZZexUgJVFD62b6Co7PYDAceVvVJijAsFusfD6zlBopOnauqMGEx2L46B0b+dG7KtlZURTyI/cwboyJMqfM4Htz6dnVxMq5Kaz8MZVtS2tw24AIbhuVS4E9vLrs0sHI1V2MLF7hQpYV5i1x8tRLdiIsarbs9GI0Vj9Hudwpc8ocPx2gZpqWcQ9Hlz//JEmidzczc6YlEiixcua0im27q8+q2HPAy9ABFqZML+XwcT+TxsVwz+0RFTqmn8VgUFGvlha3V8HlDlEzTcMLT0aRlqzl1GEjTRy9aSv3pL3SE/3Bq7h9mJdfV1W+p7u0N9KquZE5XyTRqqme+57MY+RwA/HGKJYtXHFBdjh2ZAc1UzUMvi+Hpo30vPvSuQ0YSZK46gojMz5I4O1PSwBIPxPCvbcZKVm9iPM0KH9WaCUdNaUGNKE9NWsrTHkrukLTmZppWn79LoXWzfW88l4Rb3xcxMqVIWJP9ODVJ6O4up+dX5YGiZKrfl4YJTNanYyDoirfDyoBZEIcOvh7B121gfj46pss/ZkrOl1DUYmMpJLo3sXE4P4WpswoxeOR+WlxuKPxnzdFBlxvpXc3E6dOB7myo7GC4/Msj4+KwutTMJvCDpyH74nk+OkAufnhe1itDkc9PfdaEe+/HMfCb5L5YHIci2clc98dNhYsdXHDtRauujGTPoMz6XlLJuMnF+DzK1XOB89y5IQff0DB6ZI5evToeduhZ6+e5KrOUGg+ikNdSAI1wpsFBc25+6Gi8rqdkhRuEubzyYx5oQCdTqJtj0yefqGU5WvcOMpkunU24PUr9Osdrn88++cyRgytuvmlSiXx4H1GsnWHOc5+7Lkqnp1cTHFJ9fVQIew4lakcTq8oCsWlQTZs8VBUHCItSfuPLfYvNUKyD60mrH/16+g4ciLAhirWxkXFMtJfuDpUqIiKlXFV0ZUawg6pDh3UleZ4kiQx5c1YVLH5GM3w7OMxqNXh+8VgUJVfLyaTin69zfyy6lz9yqQEDSpdsFKkvccr43DKNG7c6PyMQDgK3p63l53bQCubaEo7Okl96Cj1IoYETFRfDsAoW1nya4AapR3wxp7mmSeqjsB//okYFq+ovv5mSrKaWjShndQDU5yLh0ZEcPhYgEb1tZUcn2cZPsRa3shnwPUWcvJDPHpfFEt/SIHax0iq5bug8jculwtJBc+9ZuebjxMYektE+TkbPTKK22+xMupOGzf0qegErFtLx5fvJfDCm1WXGnCXatHt78q40WpWrPKRmROs0AVdURQ+n+mgsFjmxj7mCo7Ps4wYGkm9Wppwjw2tnzxVZR+AoijYo/eyclE08xboaNk7m3hVMq5CM3r9BQbHBHUkKbXK/5tACtq/iLBUoyErS+GuITbq1zk3/qQEDZ+8E8XjjxjJlzKq/K6iKDgowvp7XVGAUEBd7qNo3EDHg/dEcM+wiPJa1JmZClp0RBJLKYX4lMr3bVAJUhZ5ggidkQZKa1xODfDPNTwSzs9/IXO+/4QXx4WjRKwWFQa9VN7xXa2WePqlQjKzKzr3ypwyI8fk89TDFQu4X9nRWF7YfO9BP/pqIh0B9DoJe2G4VtKDT+XzweSKIefPv17I528nlNcUeuaVQm4bYOW9l+Jp3EBHfKyGQTdYWfZ9Co4yBadTpk0LA0aThMl0Yd3r/o6Jzz/C6LuyeGeSieaN9dSuoeXeYTbmTkti2WoXs+Y6yic8f0SWFb781oHJnMCcJUn8MN9DKBT+nKIorNvs4dEX1Bw9HUNkfIASdW7l31BCuGOP4/+LOlWhkMLp9ADX357Fi28X8sLYGK75vcvt36UQVsW9949n3RY9tw+wEJIVPviipML7uflBiktlrutZueD3/KVOJj5Zdd2gh+6OJBAIR2G2a2mgZoqWjYvSuP2WCDZt9/L4qEg6tA47rX/b7CUtWcPQARUngmaTimnvJmAvkin9vd5Wdm6Qux/N4+2JsYyekM/HX5ZQYA/iKAvxzRwH3W/OpGHjDhfkEO/UqRN7D4Y4lR4gIkJdoWD/H2nVTM/K3zxV2uKsPe4YZKVhPR1XdzGyZqObouLKk1W/X2H6dw7enhjHD58nMW9GMl++l8jWXWHHxlVXGEjPCvD5zFIUReH9z4t5a2Jcpeg6lUrirYmxfDy9hGBQYd+hcM0bq0XFqg1evlsQzc0333redricyM05hcerUOoIN9j5s22NRhXT30vg3akl5a8Fgwr+gEJ8nJrNO7ys3ezm+l5VXwvX9TBz9ESAHz5P4sjxADfemYPRGN7JrIpgRAG9ula8ZgOBcKpldeTkhbBFhMetKAoTXrXjDyjs3bv3fExQ+feyDlM7TUNRcZD5vzjx+ZUKzWvOUist3O0XoHYNLXsP+qp0EkK4E2ZK4rn7qUFdHTl5QY6dDHAmPYBKLfH864U0qadj3SYPy9e5GTMqssrSImq1xKP3RbL3kJ9Pvyph+JCqJ9SSJDF8sIXfflt3QcfvdBby/kuxvDWlhJ8WucjMCXLnw7mcPBN+JgaDCnMWlDFgRDZdOxn4cXEZPywoq3DsgSC8+1kJrZvquG1ABJE2FT6/zA/znWjUEu1bG5jweEyFBY8tQs20dxM4eNTPqCoi/iHs6DaZJLJygrTtfYYb7sii8/WZHD0ZQK+TyMgKUFQS4p6hNmw2FXkFod9tAfbiC3N+pqefwWJREWWrPmp2zUYPd99WcaylDpmkhOq/c/Yem/ZuQvlmwVUdjTz5jEJ64moKVOk4lVLyySQjYS13PuBhQD8zH00r4aERNnpeZarwfOjYxsDkZ2J55f3i8teGD7bx9KQiWnYq4IlnS1j0TTJWqwqNRiIUdFV7nV7OFBYW4vHIOJ3hOopV0bShnuQ0mYalvZj2tbvCIu0swaDCl7Md7NzrY95XyUx4LIbUZC333xHJ7J+dbNlZcSGyaLmTTdu9bPk1lefHxjBsYATX97KyeFYyffupKNVnl3/WIBlJtV/J2PHO8nnVWXx+hQ6tDTRtqOeRkVEsnZ3CyvVuQhEFZJ7OuiBbBAIh5v/qpKg4xEtPVT23SU3WEhmhIjcvSITOTJmp6sUbhNPdDUaFuCrq0apUEtf2MHPP7RHExagxeZIwSmbinU0JHmhBQT7VboID2IwGjkq78CsVN1llReYQO0mjPgrwzOho0jMlGjdufH5GAFavWoBWo5CdG8ReGOKuIRGcOB1g2EO53HCNqdpxPXpvFEEZ7hhYvWNk+KAIVq0/dy3cepOFHxeFbf7RtBLWb/GyaYeHa4Zk8f7nJfz8i5NR4/J57vVwT4C7hkTw4Agb99xu487BVtweUKnCtfJLHVU7B1//qBiPJ9xEyuM5/00xvV6P1uymOPIIZpUZ+ffnt02OJ3dzA9p3L+CDqQ5WrHPz5oeldLw2k3uG2mhUT0eBXWHOfA/duxhZ+n0KTz4YTYRFxd2j8/B4ZHLzQ38ZRV2/ngafoYgUatFe6oX6ZAsKi2QcZVUfYzCokJUlo6bytVZIDhFRMidOB3CUhdBoJWw2sRlUFT5viJ27g8hyWGea1NfxxkdFjJ1YwNZdXnbv9/HKe0XsPuzEHVH9ve+LyuD58Wbsidsq3aN+xcdh7Wbefa3qOYzFrCIxWUYxOWjVvPpnd7PGek6nn5tTnskI0KBuxWvK55MpKZWJi9GwfNnCvz3+syxe+B02s5+QR08rumCVIsvfiyAKJ6XVftejLSHk06BCTXSMUu0m6tl6pdXxyzI/0YT9BXqDjNmkorA4RHI1azQIl4Dw/T5vPts8DsKlUp55NJrSshBJSUnVfv/P1K9fH49HoaBQLl+z/pFla93cfWvV5zEtRYssU2kdePSEH1+RBZ2kJ7mkPdO+CGGzSpT83gSw1BHisecK6NXVhFEvcdvN1etpvz4WoiLV7F2fTK2uJ8iy7sStlBFUghRLeWTEr2XceIkWTfTUraXj++mxNLoyjxhfDaZ9+vl52wFAQoVaOmd7C5E4KK728yXYiZGTeeU1H1t2eiu8Zy8MsW6rE2/iYTxKRQe4oigcYRfRJFR41ugKa/DFN1Vv2pQ5ZfbtVTBJYSd0Q1qzn63kKZnIihzeAJJyyUpcy7ixeoJ6BwbJhBIK62VkZOQF2aI6hPPzX4gcLC3fff5tiweDPlyzDuDAET9ffZjAI88UcO8Tebz2QRGPP5fPoJE5PPVwVKV0o8LicDr62k1uDh/3MXdR9bUF5ywo49AxPzv2eLBZzy3MIJxO7/MrFWrLHTsV4IY+ldMMDAYV4x+NJqSEBU2WLzy656/Iy8vD6zxEz6sq72RER6kZNdyGUS9x0/Ds8p1qCKdk3vN4HsWlesY8+Roff/I9BzIG0uc2uOFOP9feLvHjiqv5fNpCvp29kpuHjiXbdpRTmv24FScBxU+ROpOMhDW8/5aZvIJQ+Xn5M7+scjFsoJXFs1KY/n5ieZ2/3ft91Kh1/vU+z3Llld25afCLvPyBic4dEpizoIx3Py3G5wv//d82e7ime9UOZpVKqrbGkl6vIsKq4qmHo5i/1MW7L8aVlwJYusbNTX9II5k518G9d1Q9EdNqJbp3NtG2hYFbb7bSsY2Bk6f99BuWTYRVYv6vZfS4JZPuN2fywht2LBHxTHjurQu2Q8OGLRn+cA7av9n8+av3Fy93MaR/+CGlUkm88Xwst47K4bfNnvJF975DPm4Zkc3D90SWbzycPc6zIi9JEmkpGpavcdG06xkOHvFXqg12lgirGoNe4pFn8rnn9nB69tqNPn7b2YlPps7FYKi+oc/ljEqlQaUKX+PVObtrpGop+kOkxayfyhjQ14KjTOaFNwrR66Qqa99B+BwaDeF00iceiGLejCQSU2SckafOe4w3XmPm25+r1tWN2zzERoc7Jq9Y5+Kmu3Lo3N5IStJ/vnsZGWkjzy4z8ckYCotD1XZ8f+SeSMa9aCcYVNDpJLp1MvHNnMrjDIUUJr5VyEN/cqj4fApRNjVWi5q3XoilU3sjpzKDPDAunw1bPTSuX/1kv2kjPVddYeDgET8xVdSoPktCvBqX6/wjWwKBAAFfHjdcY+WTN+KZ9aODerV1jL43iolv2mnT8ww335VNbn6IlXNT6dLByCP3RPLKe4X0HpTFY88WcNfoXIaOyqF+bS1rNnn56nsHPW7JYvJ7xXz9UQJHTgYYPbLqLtAajcTQm63s2Oet8n0IR1s6XeFJ3FsTY3n9uVg+fCWO1T+n8tLTsYy4zUabFgbq1daSmxe+bn9c5ERzgVXtZbR0bmdg3+HqndoFhaHyRcVZrBYV+fbqI5NCIQVFplKky923W9iyNpI7J5whL2kDwbp7WDzPzJOjwwuKNRs91W4ydGxj4MBRX/lYoiJVhHw6QGH+t3HExaopsIdQq8IN/gSV8Xq95eekuqZRAI0bagjgIyKrDb0HZnP0xLlIuzMZAe58JJfrepipXVNboTmOyaTi+88SmTbLQZ/BmTw6IZ+Bd+cw5lk7H0yOq+RIkySJ1yfacMccq/C6WlKjKU5mzcZzjjNFUVi9wV2hcV2EVc3YB6OQ1X5QwnXrzheDwcAn00vR61U0aVh9REvThjrq1NLRohXUburCWcUC0K/4yFEyyDpsY+W66qNlV633sHA+xJQ0O3cMoQS8gRBBpepMI0VR0JuCRMcH2c8Wjil7yVHSOaUcZhe/kUAaSDLDbjVwzdUmUlKSz6vm71myMw8jqSSCQYWPvixBkiQ+ejWOhnV1lepN/pH4WDUqqfp5IYDNpsLrO6cdsdEa3v+8mIfH55OUoGbhN8mYjBKvPRuug2izqnn6kSjmfJFUHuFz6KifBnW0DB9i49fZycyakkRmdpAb7sjm2Mlz12WZU+bJSQX4fTJ33xbBrTdZL6gevMfjoVZNDS2babAp0eRrzkVWRflqEHOiB1+9XJMn745m6ns6nnsiitRkDUdOBHj6cQtjHzdw+y0RqFQSp9KDdOlgZMdeLwNG5LBxu4fd+6vXpO07A0R5ahMhhQNW4uU0CvPUvPBq1ZGEU2aU4ndXPjc+xUu2ZR+x8TJRNhVpKRrKnBd2X1xOmE1q/A4Dk98O2/mx+8ObsYNutLBkhZORY/Jo10rPpiWpGFPycSmV5z5OxYEpxc7AGyz8MMtKcd217JM2clI5yD5lC3u0q0mq5akymu8sigKK18ipM9VnG55KDxAfd06zX/+omKceOTfHkGWFJ1+0c+8dNp4ZHcPmjevP2w4uVwmHj8gkUrOCwwsgnhTyyEBWKq9TZUWmwHAMsya8bvzjvV4VBYWhKhvTnTwTYO8ODWYpPA/wecLl8OrX0bL7QPX3zbGTfpLiwzZZstJVIRPlln4WaqZqWbjwh78c0x+x2+2kJmupW6vqNdjZiNzqSIpXU/gH52d2bpDBw4uxFTQv/77J3pCNm4PcNTqXG+/M5o6H8+jdzcSN11qQVH+dAaZWSzw9uYAnXihApfeR1iaXE7Z1HIpYxtX3HGbFr1ZGDKvoT3l1og1tfCGusvOfE3k8HiS1jFM55/TWSwZUqChVKmcgyIrMGY6QRj2Sc69i5HCFK/sUMPLxPAbcnc3IMXm8/lwsyxfEEGi6kSPazeQo6WQox9nFerQYKCS3wm9H+lN472Mny9dUdJaWlIa4fnA+1rxzPhCzZKUFnfDhYRe/cThqGT3uPcKapZGUlkCRy/17mQAZmf8sY64qhPPzX4g/IJUvZpwumeaN9Uz9Pb1Wq5WoV1vHzzOSGT86mtyCIInxan75LpkuHSrudpQ6Qhw66uOu0Xk8/ZKdWVMSmLPAyan0yiJ95Lifk+kBfpqejFqjYtYnSYyeUMCktwrZvd/H6g1uIm3nLpe9B/10aV+9w6brFUb8foUlK13ERhsoKqo67ec/YceOHfTpWn3qTL8+FrJyQ2Tnm+g7zEWHa7PofH0WPQflcTIzlUmTv+aKK7pgMBh44MEnmTV7LZ/P2MjyVUd5ZsLrREdHYzQauX3Y3Wzds5NXZk4iooeKk7G/0X/0STasiuL6a0yMGRXFfWPzyh2QZzmVHuDZVwsZcVvFXaYyp8z4VxXuHjHmPzruHj2uYdbsNVzd9xNUmmhe/7iQFlenc+UNGbz0ThGhatazf9dJ1e9XaN1cjyRRXu8VwmJ9tkYNQGFxqEJ02J9JSgw/yLw+hU9eT6BdKyM1U7W4PVBapqBWg71QpkXLDrz3wZz/SMRatGrH/cOjOJUeqHYnsqQ0RCgU7k5dFaEQ6P7wkGrd3MD09xJZtsZFv2HZdLspgzseyuX+OyO58ZqKD6NjJ/0kxKk5cdrPw+PzkZD45I14khPV1daPPUtxiUyrZgaG9Lfy82InLVr14uVXPsJsrtphIIDOXXridMoVzldVqFTgcst8NK2EJStcPPFAFGq1xFsT4ziTEazWOaQoCqfSwxGOEN64qV1DjTE1j1JVfqXP+9wa1m6suCi7Z6iN+b84+fZHR4Uo8lXr3Tz9sp2NW71c3dPFo08XM+W1eO4dZsOgU9GsWbNKv38+9Ow9iPp1IrlrdB7NGusrNY45S+vmBjq1M9Dtpkx+WuxkcH8LPy0uY+TjuRw44qO4JMTS1S5uvDNc1/aPdTMPHvFxOiPA25NiMZvCKVzX9zIz/6tkNi5Oo6RU5uDR6jX4wBEf6ZkBhg+J4Lct1W98rd2kpUmT87dDWVkZNVLDGqVSQf26OnpeZaJ9KwNff5TEmAeiiIlWM+hGC0kJGnp3M3NzXwsRVjWZOQF27vOSkxfE51cw6FXsWVWTBV8n8/7LcXRuZyAYBKNeomZq9TrXqL6OE6eqX+jsPuCjby8TwaBEgzo6unU20axR5RIpefkh2rTQM3OuA0kCk0l/QRGPibG1KCiU6XZF1U5tWQ7Xgfz8m4qRHzqdRI0UDXuqWZjMWeAkIb5q55otQs1jD0TQpJnEGxOjePvTkvIx6/XVbzIAxESp8XrDn/1ts4e27RV2ro+nWSM9Py1xUuII0aq5HrW6+nIylzOJiYnhRgZeqTylrCpOnwmiRY8tmETOrjRuvDObfsOyuOGOLJ5/o5DH74/CZFTRu1vlzdJIm5rP3k7g7Ymx5BWEyC4IULOGpkJpiz9iMqmIT1QIKX+afJTZSM8IO20UReGZVwoZeIO10uKwV1cTqGRUGglVdR1LqiA+IQ2fX8ZmVZGTV71z6HRGkPSsAPNmxfP9jGiCjbZRYDmAR3HhU7zkqE6wi99oTBtqOa7go0+8Vdo2Nz/Ijz/7qV9yNZo/ORhMoQiydUeq/PtFmiyuvUbH6AcsJFltxJOKhISNaNrQlUhicCcd4MlHrDjKZOLjq06frw6VSk23TkZCMmRmB/ju57JwDb4bLWzaVv0GzaYdXtRqWLGuem1e+ZubDq3PzfHXbXIz5CYrJQ4ZsykckBEZoebDaSX06W5mwPWWCk6iouIQ+w75y5tNSZJE/To6bBESqclqhtybQ7s+6XTpl8ENw7JoXE/L0ZMBHrsvipv7WtBpzt/5CWEnVHKiFsXkQqUNYNefKH9PLamJDdXA5EnAGF/Kjj1exk+288Xb8dzQx8LhY+f0/L3PirljUAQmo4pfvkthxvuJfPV91ZlkPp/MFzM8RAfOzWUlSULvi2HFTxEMHVlY7uTNyArw9Mt29h/y8cCDGjKTV5GvO06+ksUx9Q72G1bx3DMGvvskkdIyhZuvsyLL2n8s0ulSw2BQoTcHmPOlhb4D7bhcCidOB5j8XjFdOhhJiFPTsY0BtVrFvO+i8TXcRJ5lP06lFKdSynFpD0WpG5k9PZLCIpk1G9wkpAT5eaGEJ+YEAZWbmsZUFCA9s+rnvdMlk5ejIrKsLm+8W3VaeCikMHehkxt6m3G6ZJ6eVMzSFT7m/ORlwVInH39ZwnW3ZdOiiZ5BN1hp11qPSqp+bvVnGjftiLNMRcSfGtIAqCUNqdRjH5vxKufuda/iZh+b0Vk9BHXhdZK32MTpjKqP89hJP8XFMPCebLbu8qIo4Wynb+aU0WtANnF5Hco/q7fX5oOpThLiNKhU4blgVbz+UTH33WFj5W9uTEZVhYCAUEghKkrFwf1bztsOPp+Pdq2iyMiq+nmg1VBtxDnAzr0+Hngyn0efLuL6QXb6XOfEcuIKTNK5NaBRtmLWa1nybQo/T09iwdfJ9Ott4eMvS7CaJRYuq740wA/zy6hfS0ukTcVXHybyy3cpvPiclVtu0fL6i5FVBkTUStOiMnowmc5/jej1egkGZbLNeyvMJxvQkpMc4IxylIDiD0dYKgXsYSPJ1MYgmdBKOpILr8C/rxVLZtvYuVVFYVGIj6eXMv4VO9EJAe551E1h9B6CWhct6UxdqQlN6UAeGexQ1rFFWcE+tmAqaMidD9rp2j+DcS8WcPejuQy6N4e80xZscsWsYq2ko4ZUn0iNja8+i+C1iZGYjBKzvvMTkiWKVblojAEirIZ/LFBIOD//hbRsdSVrN4UnLq2b6XF7ZGbPK2PWjw60mnOh2XVqapk8PpZV672V6hY6ykLcdn8u/a+14A8qXHu1mQmvFvPMo9H0vzObdz4t5sRpP8dP+XnjoyJGTyjg87fDoctmk4ROK/HLd8l0aK1n5BN5bN7uIzv3nKjodBIeb/ULtUAgXF/6pbeL0OstREVVHUnzn6DRaPAFql8c+XwKEZE1mfvzJpb8uov5i48yfeZ25i/ay/dzVtCyZZtK36lusSVJEldeeSXTvvmcJq1q8Mj9lnDdDsIT99tvieCGO7J56qUC3vusmJFj8hg7sYCht1gZ9lAuU78uZflaF2987OWG4QoPjn6X2rVr/8fHLkkSrVq1omHDZrRorKduTQ0udwh/UOabuVXvNNdK01T7ADqTESjvkGoyVLSBQS9RWHTuYdGwro4de6ufUO/a5+PYyQCtmurR6STeezmObz5KYPiQCB69N5IH74rirhGP8Olnc6lRo8Z/cPQwaPAIvp2n5Z6hNj79qup0jtc+DNfkO50R4KfFlZ0CLZvo+XFxRcdoSpKGl56OZfGsFFISNeFGJb0rLg4VReGpl+wcPeHn9Q+LuXNwBK9MiGXKjFIUGQqLQmTlVP3gdbllNBoY0NfMS+8U8sTEUl58+YP/yAaXE3369EGjDdearC7KuqQ0FO5G+WAutggVs6Ykkm8PYTZK+P0KEVYVS6qpV7R8rRuPV2bYQzlcMziT62/PYuc+P7LGS/QVe8mOX0+e+iR5umOcil1Foa+EMS8UVBiLTicxe2oiC5e56NQ3g07Xp3PtrVmsXu+mWycjRmcy+qKajBgaQUqSBp9PptihJyLiwjocn6VLlys5eiaeMQ9E4/MpzPvlryInJR4ZaePwMT93PJxLh9ZGbrzWwvufFdPxunTenFLEF+/EV4ge9XhkRj2Zz+OjIjEaVPj+tHkSaVMz44MEZs4tqxRVCOGJ69SvSjlxOkBRcYiPvyytMv32VHqAkxkxNG3a9LyP3WKxUPD7PppGLZVPws8ybGAE9wy18dhzBfQblsV1t2Vx453ZDLjeQmSEmqWzkwmF4Mcvk5jweDQ6XTiSu0EdLTv2+oiwqgiFFPYerH6nfeM2T7URDRlZAU6cCvDTEidlzhArf6vauZCTF6SoJMSLbxexYKkTp0vGaq26rlx11K5dm41b/Dx2n401G9088UIBh476KXWE/26fwVmkpWg4cNjP8rUVr//nn4jhkfH5FWqTKorCkhVOnn3NXqFG7Z/Zd8hHjRQN1/U007yxjhvvzC4/huo2pBRFobAohNEYjlJ765Ni3ng+FpUKZv/sYNwkO9PfTyA3L0Tva0UJkKpQq9VotDYcRRqmflX1sz4nL0j6SQ16KbxA0Kt0eL0KC75OZuE3KXz1YSLtWxnQ6cJ1kav/WxIFRUFuu8n6txFB4blexevWrSli32Efr35QxBV9M6iZquG+KrJGFAUCQYWGTRtckPPznnvHYoswYjJI1c4D3G6ZpavdmLRaJAliotVsWhHPSx+XknztVqKv3ogr/jBWIrFINtSSBnNGa7r3LWDFunC0STCoMGdhGb1vLCQ+qwsaqXJUkV7SE4xN54x2T3nabEgJkq05Rq51L688H8Ho+60MGFGKI3EPKm0IBZmTmj0U1lrL9zMjiIvVMH22n+uuH3beNgBo1aYr115tIRRSSIhTc/CIj+tuy2LOAidrN7nJyKrszAgEFN7+pBijKdysr6rn6q59Xjzec5le+fYgazd5mPRkDB+9GscjzxRwxXUZHD0ewF4YYvxke4U074NHfNw2KpdXnompoGlrNnro1tnEnv1+2rUy8MHkOKa+Fc/NfS1M+66MTu0MWMyqcM1uy/k/H41GI4rKxvFTfqJT3CR4GuKOPUZWwlpyOU2+kkV6xGbyEzdzzTVq+vaysPCbZOJiNbjcCnpduA7opLcKOXkmQK00DYkJag4d9VOrhpZRd9m44+HcCk6wE6f99B1kx5DVDNWfOoUrKCSUtuDU4tbc0j9EgytOM2BEDn17mpn6VjxjHopg+2/RPPtRHrc+fQxjrUzyTyTRpoWeW+7JZepb8eTZQ9Sp2xStVjTDrIr4xAZ06aLChxvHhg48ea8Nv0fNlNfi2LHHVx5NqSgKSQkatqyK5/WpDpoM3EVprY0MfqCAe+7WM+YFO48/X0BqspZFM5MpKJQxmSQCajd6RzJOJzwxsaBSEIksKzz4RDFme0MMkon8g4mMeaa4wlzHURZiyMg8Tp4K0r1fAR27FrPiyzrUye7LxhnNuH90KVGRKubNSGLk7WF9PJMRJDo6+bzt0LdvfxS1hJeq5xrxUjJRxLKHDWxVVrJLWc9x9lGThqhcUQTwkak6RkR+U4aOKK5UrqGkNMTtI4swaXS882IcX//goEnnTFpdUcjTT/nJz9ZWqF8bE0jj2xlq3p/q4LUJsTz2bAE/LS4rnxtkZgcY9WQeZqPEN3PK+GJWKe+/VNEZ9uNiJx1aGTCZqk8j/zMNGjTg0AkdiqJUWcZs6AAr731WUuV3d+3zUr+uloNH/Sz4KhrX+s6k5HUrj2Y9i5syul+lQ6UK1w4OBhXem1pMqUPm+TFRvPZBEfbCyn976WoXZzID3D88Eq9P4ZYROXwxqxSfTyYvv3qHrM8n4wkEGHHf+TeLttlsaLVGXJKDkxHryyNAVaiIIYEzHGUHa9nEMvLJojFtiJfObd4oikIWJ6hNY+oW9aDgtAUlBA8Mj+TdF+OwWVVExYbQp+aQF7eVIiUPPx5sFg2SwU0NbQ3aSFdhwkqwOJK8XLhjYASvPBPL8h9SSarlqTIDw6U48Jhz6NbZwMZtHnreYEeX1QgtOgpj9hKUZQYM6Xfedvg7JEUUV7ooFBQUEAhUvctit9t5+MGbmPGuQq00LUMfyGHA9RY++LwEl1umSwcjH0w+VxS9qDjEuJfsZOUEadZIh6NMJjMnyPjR4U6NA0bkEPJJ+B0mbEluPL4Qj9wTxY69Prbt8jKkv5UnH4pEo1HhdMmMejKPWmlaXh4f7ux4+4M5vDYhlhfeDEcNNG+sJxhUuO62LJb9kFLlgm3Wjw7Gv1zIlNfj+G5x0wvqbv53OBwOnhh9HQu/rnpSMGWGD7XtCfr3H3jevylJEklJSeTk5FQbfbN58wZmTh/DzA/1FcLnM7MDXDc0m2dGR9GxrZE6NbUEgwqjn/XgDHagYcNG1K7diG7drr6grsZ/xYEDB3jxhdtxOUt56uFofljg5PgpP+MejuK2mysK9rpNbkZPKGDl3NRyxy387iAflYvNKtHzKjO79/sYOcxWnqK/ZKWLDVs8TH4mfB2cPBNg3IsFzPkiqdI5z8wOcMfDueTbQ2z5pUaldKpgUKHvMB8fTPn1/3sn+/vvp7N94yeoKCU2WsNDIyKpXUPDwaN+nnu1GElS+HF6Es+8UsDS1W5aNdVz+8AIrBYVy9e6mLPQiRyCVT9WtAfAmo1uHnoqH5tVYkC/CO6+NYLoKBW79/t49tVCrutp4uF7zjnyf1np4olJbpo0bkpW9mliI0uZNyOxQi1ERVF46Ol8du/3U7umhmMnQrz46lxatWp13ses1WqJi4v7+w/+j/JXenjr4J6cPnWMW26w8tYLsRWuPUVRGPO8nd7dTRWa6tw/No8Vv7lp19JAx7Y6Znzn5PXnYri2R7iJgaIoLF/r5sGn8unV1UhOXogTpwO0aaFn/2E/D4+IZOkaN97fo7rzC0LYrCpy7SEiLCrKnDIjbougaycT+fYgX/9QhtEIJ04FGDYogtREDW9/XEbWgWgiixtTUnMTG5bHEGFV88IbhUSlPMGtt931H9urpKSEZ56+lyhLJoeO5PH9Z0kVmtNB2BFy58O5zJ2WxB0P5/HiuJjyKByAex7P5dDRcFr6sEERpCWHowG//iEcibhhURpvTnGzeIWXtT9Xrqv35bel/LLaxdQ3Eoj+PbW9sCjEky8WcHUXExaTxDOvFuLzKcREh1Pnu3YKZwT8sMDFF7PNvPPedxccAf70uJE8cc8BmjXS0XNQJkadisXfVv0b731WTHpmgLcmxtL1xkzemhSH0xXuZj7j/YQKNWQfeSafdi31zF/qxO+HBV8nV4pkLHWE6DUwixZNdTRvpOeBu2zlv7F7v487HspBowG3J3zdKIqKJd8mV4iIKi4Jce2tWSQlqomKUFNQFKKkRObqPvfx0MNPnbcdDh48yL2D7qZx2yJ+nJbEnoN+Zv3ooLBIJipSYu9BP6PvjWTCozqCtny6ddUydEAEWo3ErJ8crN/soUlDHWVOhehIFYeP+fH5FbpfaWTlOjeTx8dWahgXCin0HpTFC2Oj6dY5vDlUYA8ye56TX1a5uO1mK3cMquy0WL7Wxar1bm7oY+HJiQXkFoRITtRQ5pRxe2Sm/N5ptdfALJavPoJeX30q8+WshZs3b2L4rcNIirTw4otaBvU3l+vhqfQAA4cVYTh2BZbfF227dCvo2SdAty4mRg2PLP+d3Pwgjz5bwPefVV1T7dEJ+WzZ4cNbpsfrVVjyU3S5I+yP2AtDdO9VRkpet/LXQkqQ7ZplyDo38XFqbFY125fVqHKe+PMSJ4886eLr73+8oOYWAF98/j7ffPUeLZpoufEaC7ffYi2/XwuLQtx8Vw6lO5ritGRwwyAfb02MLc9kCQYVnnmplOWzY8hylNCEtuilcOaUT/FQEnGMoMWOR3KjUodQpzeiptSw0hgURWGbeinffW3hiReKUIcM6FRqdAYFa1SAgiI/t94cwdgHo1CpJEodIeYucPHdTy4a1lfx0WvxSJLE+i1eXv4wli9nLLggJ7DdbufRh25ELeWRlRNi+ZzU8jJX418uxGpV/d4g0IxGI7Ftt5fHni0gPcuP2aSiQys9uw8EeHZMNNf1MONyy3w+s5Slq938PD2JqEg1835xMmV6Ce+/HM+pjABvflRMXkGA6Cg1B/dKxCSFGDMqkhW/eVAUyM0LUre2hpeeiq2ge36/Qtf+GRQVh6iRqiUjO0Dn9kYS4zV0aG1g7sIyXnwqhrq1dDz4tI9Bd3x5QfVPf/llAZ9PeZyb+5qZPj2IVBpLQqMC2rRVs2a9h2+mJNC4QeX05THP57Npuxe1WqJjGz2rN3ho18LAIyNt3PtEPst+SCHCqmb7bi8fTivBXhQiLz+EI99IbH67CjUWIRxVd4x9NJc6hksqxG3i9jtlFq100r2ziWcejcYWoUZRFDZt9zLi0Ty0shGVpMLp97Lk+wTq1NTSpOsZFv+y9283SS9lPfwrLTx69Ch339mHSWNjeONdN44sG5LRzVtva8ufW+9/VsxvWzw8cFckDepoOXzcz4tvlXDqVIhRd0fw7BORFX6zsCjElTdkYj3ZGacuF6c5C21xIg26ZxIKwW0DrDRtqOfYCT8ffuIleKY2Me565d8/ot+INqaYejUMBIKQnSlRYteiD0TQQGpZ8W/pTtFp0Bk+fLNiYFCPm7IZ+fCn9OjR47zt9OuvS3j8nnG0p0eVOrtX2YQCmLFQRglJ1MSIBSelnFEdQKVRiFISiAwm4E86Rtdualq0ULFnv4/VawMoOSk88pyD0ffbCIUUrhtYQM7WOiQrdSlSCshUHaG53KX8byuKgt14HE/sCcy2cJ1znVaiZpoGtVoiJkpFbn6Qrp1MPDem4twyPTPAiMfyaNY4ip79ptC+ffvztsOkFx6jYdo6lq8t46sPEiuUh1mx1sXD4wu48/dgHLNJhSwrLF3t5vUPi/B71PgONOVM6BStuQqVVFGHFUXhRORamrZ3o1ZJmIwSO/f6cHtkmjTQER+nwVEW5ODRIA/cZeP6XmbKnDJTppeydqOHF8dFs/+In/VbPRQUhHAU6vHLAaLjQmxfVrPKEiTTvy3jmZfdbNy284L6Y7z68mt89ck3REdo8CheVJJEMCSjU6tJLWtDBLG4FSeH2EEtGhFN+DnkVTyc4hAmLNSUGgDhchz5NVbT/0YdPn+4jOLsn1zk5snYIkGLjqBfRSigItHRkkglgZASZK9uNbIUQpYCtG2nZvbURGKi1RQWhbhhSCGFx2OJ9tZCQsJtSyc7mInFJGEx6lCVRWMrbsgp6SCWGvk4PQFMJh2zflj9l+uFC9FC4fy8SPyVqANkZGQw+cVHiTDnkZbkZd6SQurU0tKhlR6HU8brhScejAp3FS8O8dGXJezc62X86GgS4jXUStPi9crceGc2ifEapr4ZR+uuebjtFrTRxWj0Mk89Ek2fbia+mFXKmg0enC6FMqeKiAgNTpeHZx6NYdhAKweP+nniBTvvTIpl9IQCJjweRffOJqZ+XUp2bpBJ4yru7p7JCNDrlhxuvcnMuu023v3gB5KTz38n63x48/UJNK6xipG3V1wkHTvp5/6nDMz45tcLah5xPs5PgDVrlvP5p5Pp1NZPalKI3Qc0nMm2EZ9Qk9ysPXRsLeFyw64DGgbdej833zz0Pz7Gv2PZskVMeuFREmIVHrw7ki4djOFmKn6Fe4fZMJtU/LS4jF9XuQmGFFQqiQ6t9bRtYWDfYT/rNnlQFBmzUYXTDe9PjuWjaaXMnZaE+fdO2eNetKNSwZhRUSTEaZjyZQnrNnt49dlYatfQIssKK39z89RLdmQZhg+OYNEKF++/HEezRuFzcyo9wNOTA/S8diw39h/8jxz79u3b+XrGW2RmnKKoqICQX0LvjcFqb4wz+hh1WzgY/ZCJlevcfPdzGfGxapCgtExm+GArzRrqePa1IoYPjuDGa8243ApTvy7hl5Ueul89hPT0XcRHF+BwOPF4FFxumUBQISZKTYO6OkxGFWs2+mjc9Gomvvh++YNp3rzZ/PTD+9w9OEDLplpOpgeYNstBt05GHrs/iumz3fy2qx2vvDrlgo73Up7gwl/rYWFhIf36XoFaFU6hGz0yivp1tBw65uPld4tp1kjL+y+HH96OshAvvVPEj4vKaFRfS06ezMjbbbRvpWfRcjebd3gwGiROnA6g0YDZBA+PiEGjga5XGCgtk5n1Y1l4d7uhnpv7mil1yCxf6ybKpubFcdHUr6vH6ZTpOTAde6GCRq1GK2kIuozkFLuwRCjo/Tb0ziQ8ukKia5by/fRIAkF46d0idObuvPbGp/9Iau/x48dZsmQBy36dyf3DNAzsFy5fMWehk8++KaVBXT3bdnm5704rYx84lxaVbw8y+D4HDRpfy29r5xFlC6LTSeTlB+lxpZFXnolj2mw/2w80JikplQjdCp5+WFfu6CsuCTHisTzc7hBGo5qQrODzKeTkhZBUEjVSY/GHbAy59QGu7zeAlStXMuubDygqyiHCGknvawYx4Jah/1HJh5ycHB57ZBAfvBTiyAk/U78qZcD1Zh4aUXERcfSEn7sfzSOvIIDZpKZpQy17DvpZMiuFg0f9vDu1mNbNDcTHqli+1kN2XoDEOA2JcWr2HfbToqmeV8bHlqcj7T3o494xebz2bLjW6usfFhMdpUavV+F2y9iLQpQ6guj1KkJBhTcnxtOonpbREwpQq6FlUz0nzwTJyA5wRWsDKcla6tTU8M6nJUia2nw9c+EFTXABhg68nVNHdhGT4qHnVWbiYtRs3+NFr5N49vFobr6jgIiTncmwbkNjc9GorpZG9XUcOuZHVhRaNTXg8cocOOpnzP1RXN/LzJadXp57tYDsPJkbrjFz7zAbCXEaNu/w8MKbRRw7FqBGmoZfZ6dUWFzs2ONl6AM5vPBEDIP7W9FoJGRZYcFSF2MnFhATrcZskjiTEaBhPR0N6uho0VTPrf2t5BaE6D88m5H3v8aQIUP+8pgvZy0EeOO1ycz66EcSrREo0XkkpYUoK9ZQlm/Clt8CsxRe+GerjlNgOUSNmgolDplre5h56uFokhPVHD4WYNhDOYwaHsm9wypGZP622cM997uIzm+NlUhcOFC32cyyuQkYjecWaIGAQv87cilY35JoOexE9Sgujmi3YEkoY/7XScz6ycG8X1zcMzSCsQ9WTMsssAfpfnMuzzw3lZ69ev5Httq2bRvPPTOCerX8FJWEqF1DQ25+iOMnA4S8WiKMeiKiZA4f8xNt09KyuRZQ2L7fhafQRKK7KX58pEvHqK+0IIq43xeBbuxRexk4zMfqrTqKC6KIOJlc7lSG35s9qHYR0HmISXXwzBgrBw772LzDS0y0mtMZAQJ+iZCswh8I0aVjJDqdiU3bSvD7fQwbaMZmVbN6oxatsSGTXvoIq/X8I53Osn//Xl547gHOnEknMV7Dx68l0KG1nuzcEE+8kM/Bo34kSSIUUvB4FTQa+OrDRNq2MPDRtBI+n1mC16+Eo3clCZ9PQlGCGAwqbBYV8XEqPN5wreCmDXRs3OYhKIcjaz0emaKSEBFWDVd2NNL/WjM5+SE+/rKEkbfbuGdoBBFWFavXu3n29UIa1dOi06o4cSbA5PGxdGxjwOuVef2jYhQFJj4Zw6+r3Hw5tx4ffPTtBdti+pcf8/WMd2hUV4VK0bN7TxBZCoI6wFOjoypsAACs3+Jm5ON5KEE17lItem8sNn8qJaZTqOPzaVBXw/FTQW7oY6Z9awNHjvv55gcnruwoPIEgTWhXfr9BuH7sTtZhUusxmkEf4UFn8SFJULuGGqdLISMriMmowu9TESqMIa6kBV6VE0fcAT5630S3zgYGjcyhccsRPPrY0397zJeyHv6dFg4ceA05GUd4ZEQUrVpo2brbw/Rvy5gzLal8/ZGVE+TzmSXMXejCnxdLoqMVxeRij9xP3XpqHr/PRkK8hqWr3fy0uAwVajKOG2hEGwpit9OqlYq9h7x07KChY+vwHPFUepClSyDO2YQIJRovbrI4hRoNLsrw4QYkFCmIpGiQgEQpjRgliSABMtVHsSY62LE6Eas1/AwNBBQmTC5m0Qo9q9Ztu2BbPT76CTb+uI0GtCx33MmKzCkOUSTlojLKmAJRJAfqUEYJbspwq8tIqB3L1Bmf8urLL7Fx7W/oNBJ6Y7hpqNWTjOS1kqM7TOt2YDWpCAShQ2s938/1Yc/Wk6KuQQHZKMjUCDTDqkTjw4Mj8hia+DyK3R78Lh0NG6iIjA6XHVOp4OCRAF6vQqvmOkYOi8BmVbPyNzebtnsZfGMEi9bUZcqn31/QPNnr9fLoI8NIiDxFZrYDrQ6ibGr2H/KTEK/ik9fjWbrGzdSvS5Hl8IaMooDDAZH5LUiWapOvZJNLOg1pVZ5BEVQCHFXtIqqunSE3GzhxJkB2TpA2LQx8N0tBawpw3bVaru5iZO1GF9/Pd2G1hMedla6icagjwQg7GNzgthDhrEW65iDmGjloDCEirWoWf5uC2XTu+bptl4db7y9i5nfLLjhbNBQKMeimwezfeRAzJqJIJI9MkqhJMrXKbepWnOxlEwph/TdhIY16RElhPQkpIfZI6zHY3BgjgijIOJ0KjiItWgxIBidarQobMUSXNUCHnhKpgDMcxWj1Q0hDtKs+gcgssDqIjVGh10mUOIJ062wi5NWQZ5c5csqFlFmPJG+T36/bEBnqI5RaTqLRBcN1u9vezITn3vjL4xbOz/8B/k7Uz5KVlUVmZiZms5lPP3mHHdtWodWCxSzh84NarcNgiMBe6CTK5ufBuyJoUFfHtj0+ps0qxaA30aFNFCfSFRo06ozTFeTX+YuwWoMElRA6vUQoBH6fhlEPT+Duu+9m+/atfP7pKxw+cgCNOkjj+jrSs4KUlIaoV0dHwK+QXxj6vYYGRFglRtwWQXKihvm/uFm3yYNWZ6ZHz5488NAzJCQk/OP2C4VCvPbq02Snb2RwPx9Wq8SytVqOnopi8mtfXFCXODh/5yeEJ727du2isLCQ2rVrU69eeOfP4/Fw7Ngx9Ho99evXv6Ad/P+UoqIiHn7wNkpLTpEYF+6SmWs3YjDEY7NFcvr0SRrVC6HIPo6d9BMTrSE50cDhE1ratO2GzRaBXm+kQ8cezPjyLRzFxyguKWHwjWY6tTNyMj3Ah9NCqDUGDDoJRdLRqnUPTp3cQ1bmYbxeP2qNmWv73smmDb/gdecSlBU8bj9mk5ao6Cji4utw14gnadmy5d8f0H+Ax+Ph8YfGcHT3CbR2M7Isk6s5iSnaS0SkGq9XhVanEAr68QcUdFqJKJuKQDCA2w0hWSIyKol77x9Pv379yh8MR48e5ZfF36FSa0lOacimDQsotGfh9oRo3aY7I+55gPj4+ErjcTgc/PTTt/y6ZDZlZXb6X2PEYlaz/Dc1jRp3Zey4ly84AvhSnuDC3+uh2+3m7rtu5fSp3VhMKgwGCZdbwesNhWs/6VRoNOAok7EXBYmMkGjW2IhKgqMnAvTrY6ZRPR1rN7n5bbMHh1PGYg5rn0GnIi1Vhy1CxeFjPny+EEaNlswcBZUmiMkUTovT69W0aaknGITd+724PSHkEBQXqVDJetSoUGmDWCJkIqNl1CoJp0fBoJMIBCHCFsszz35A586d/3H7eb1eFi/6ibVrFqDIMnXqtaFO3cbUqFGDBg0a8O7bz3P0yGbq1gx3wwyEEnn40Uk0b94SRVE4fPgwc+d8zeGDGzEaQKW20ue6oQwYcCuSJPHTj7P4+ccviYpwYy8qpbAoSNOGEWRkB3GU+UlKjEBWNKSkNmbEyHHUqlXrgjafLpTc3Fw+fH8iWRn7cLkc2O1lpKVoGDbQii1CzZwFZWzd5SUY1JCYFI/H7SE7uxizSUGnV1ErTUvLpjp27fVxKiNESFbjD4RQq0L4/QqSCtSShNWiwmoJN/5wumSMRglZDtf6MuolGtTV4fbKuN0KRSUh/H7o0dWILMPm7V6sZhW2CBXpWQFKy0KoJA2RkVoS48I18zxeLT37DOGxx57+j2oZud1uHrjnIY4c2kJMvI+brjXRopmebbu9fDvXRWG2DlkVJCI6nL6pVkNufgiTUYVWA1m5ftRqNb26GrljkA2/X+HTr0rZtd9LKKSEIxxMKlDCtZw1GolWLWI5cgIC/lIa1Q3XR91z0MeZjCDBYIjUZB2KEq6rnF8YoqwshCRBQqwGtUYiPdOPTqci0qamVpqWfHuQwmKJ5yZ+Su/evf/2mC93LQSY+fUs3nvtfWyOeFAgk1NEEUMcKQTwk6c7jtbqIiI6gKJIFJfI+P0KLZvpCMng8SikZ/nQatSkJmsYMdSG0SAx68cy9h0IELTHkCjXJkiAQsMpajf04pMD9L/WQruWBg4c8fHV92XkFwTxOPSoZV14AaX1U7NuuPO4Wq0iLia8MVJYLFM7TcvokZHEx2lYttbH8nV6Xn1jOo0bX1jE55/x+/388ssC1q1ZiM/nJzWtEYcPbiYm0kGkTeLIcUir1YajB3I4fugockhB0spc2eNK6tSujyIrtG7fihmfT2PPjj1EmFTExIVo2sLI6awInnnuA1q1as0tNwyi8HQJmmIj6GV8kWXcPmIoV3TpSEFBAQf2b2X3rvWoVGo6drqGvn1vorCwEIPBQO3atUlPT0etVlOjRg28Xi9btmzB7/fTokULEhMvrNbnnwmFQvz44w+8+/az6HUhzKZwWmZRSQinS01igpWWjSWOnHBjMUl0v9JCbl6QVetd2Gw2YuNSGDRkFL17X4ckSeTk5PDk2Ac5emQnUTYV8XFqggEFh1NGkRX0ehUJ8REEqcFrb3zJ7t27eWnSGFSSgx5XmujYVs83c8rIyAohyyqQVHRoradGssIvq5w4yhSSE7VoNRK5BUF6dDHSsa2BOQtDRMa2Z9JLH13wRtBZHA4H06Z9wrrV8ykttWM0SsTGqDh63EVSgoa7htgwGSVmznVw4lSAuFgVKpWEvUgmP0eNzZpIlx6dWL9uIW6PmwirhN8PTreM16OgCuqwKNEoSHhwoUWHlUjcOPFQhjnSS8CvJhAK0qihhtgYNUdP+jHoVQR8CpIa1CooKpTwuPRIKERGy/S/XofTrbBxW4A77x7HXXfdd17Heynr4d9podfr5cEHbmfD2h3E2HRoFSNldi3aeDu1aqlp28LAmYwgew95KS4E2a9HUUBSyQR8Wvy4MRvUROpsSM4IPHo71gQX7VrpWLEcvC4V1lgftWqpqJmq4dCx8BrC7w8HRJQWqlFCWrTo0GHAgxONJKE2hNAaAnh8IVSKhqBXTUgJrytCyKg1QbQaiahoaFzPiEYtcfCYl5jYesyeO/8/vvZnfjWTD9/5mFAJyLKMR+UkrXYar749mbZt27J3714+eX8qWZlZJCTEc98j99KuXbvyNU9xcTGvT36DdavW4ynzEJD9pNVKo03H1vy2eiFarTvc20AVwf0PTsDnczP72y/weNz4fAGKCsrQqVThsgGSj2AQEuM1WK06cgtUaNQKJqOEoyxAwG9Aq4nFFyxEDhXTsK6W1GQdWXlmUmp2YMKzb/1HcyJFUdi4cQML508nKyub7JxcSkvsaDSgVav4fY8HjVqizBVCr1VTv66WMyclcrIlVLIGr+wBVOgkHWq1hKL2o7f4cTtVWCwSJrNCSFZwOTRoXFGojT4kSxkqjUztGhrq19WxaZsHR1l4Pin7jJhlG0Z3Ej7FS5kpk/oNQxgtMoePBnHbTVjjPbRrrSc5Sc3eg2CNbMxrb3z+H5cMVBSFNWvWMO7xcdgLijCoNARkUCFhwUaAAG7KkJGRgBAhtOiJJAYbMfg0pTj1eeisPoJuLRZHLTy4cVKKVWPCqytB0ntwlCmYjCpUioZQQIXbF8Qg6ZEkNV7Zgwo1WvToMeLFjR8fBoxY49xo9EECfokSuxqdYkb5/R7x40Fv8VOrlgqfT8eAQSN54MGxf+sIF87P/wHO1/lZHR6PB7VaXWGB6XQ6+eWXBdgLMkmr0YA+ffri8XhwOp3ExsaWp5K5XC6WLJnPsaP7iI1Lo0ePPuUOvD8iyzKBQICioiJMJhM2m4309HQKCgpITU0td2q6XC4WLVpI+plTNGzUlL59+6LR/OfdjC8Eu93OypW/4vW4aNO2M82bX3gndbgw5+e/kby8PDZv3owkSXTu3JnY2HCqejAY5PDhw8iyTFxcHEePHkWn09GmTZsqUwtzcnLIzc1l48bfQHETE5vEddfdhM1WdZf3P+P3+/H7/ZjN5n8ksu1CyMvLY9OmTahUKrp06UJUVFSVDmhZltm2bRt5eXmkpqbSunXrKjvZ/hPXQ1lZGTt37gSgbdu2WCyWv/lG1VzKE1w4fz0MBoOsW7eOLVu2YDKZaNGiBdHR4Yii4uJiQqEQDRs2JCYmhvT0dPbt28e2res4ePAIBfZSIiPN9OjRlRYtOuJ2u6lTpw6tWrXC4XDg8/lo1qwZmzdv5uef51BcZKdxk1Zcc801AOj1erKzs9m1axd6vZ4mTZpQv359JEkiGAzy22+/sW/fPkwmE40bN8btdmOxWGjXrt2/om6X1+slPz8fi8VSbrOqqO7aVxQFl8uFWq3G6/Vit9uJi4u7qA0ZgsFguLulJLFgwc9s27oRg9FEt2696dKlS4VIKkVROHnyJBs2rKGkuIiExBrUrl2b2NhYatSoUemZJUkSFouFI0eOEB0dTWlpKaWlpSQnJ2MymcjPz2flyuWsWrWUYFBN//796dixI6dOncJoNJKdnUFG+nGOn8ikVq06DBgwgNTUVBRFwev1otPp/rEyKGfOnGHhgoUcObKX5OQ4Ol5xNe3adcBgMBAKhdi2bRuFhYX4/X6MRiMmk4nExEQaNWqELMscOnSIzZtWUFJaRrNm7enSpQs5OTl4PB7q169PREQEBoOBzZs3Y7FYqFOnDpIksXLlSnbu3Iqj1EkwFCQxMZHWrdty6NAhJEniuuuuIy0tjezsbFasWIGiKHTt2pWcnByKi4tRqVQ0b96c1NTU8z5WoYVhPB4PixYuJv1UOrXq1iIuPpZd23djsVpo16EtarWagoICTpw4gcfjwWq1cvDgHsrK7DRq1Jr77nsAWZbJycnh008/weP20P+mm+jTpw+bNm3ih+9/oKCggNi4WLQambr1GpGYmMjJE4dRFC29evehefPmbNy4kf17D5Cbn4MiB6hVux633357+dw0IyODDRs2YLfbUUIeNFqFxk3a0bVr9//qBnFhYSEej4eEhIRy/VUUBVmWq73vPB4Pq1evorgojzp1G3PFFVegUqnK9fD06dMcPHgQs9nMFVdc8V/d4PlPOX78OPPm/YzZbKJ//5tJTk7G4/Fw9OhRtFotMTExnDx5EovFQrNmzf5ynubz+di2bRv7923H5/MTG5fC6dPHSUyMo2PHrpWa9hUVFbFq1XLc7jJiYpKoU6dOeSDApk2byMw8Q1xcIoFAgLVr15CVlYXJZCY+LpbGTRrTtWv3fzxLLD8/n0AgQHx8PBs3bmTz5s0kJSXSpk1bSkpKOHx4H3qdljZtO9GkSZMK9sjJyWH//v3ExcWhKAqbN28g4Heg1VlxlflQa9S0aNkCv99P/fr1CQQCbN68EZUUpE7dJkRHR2O320lJSSErK4v0M8eIjIqjSZNmREVFlT+Hjx49ytGjR6lRowbNmze/oLnzpayH56uFp06d4ttZ09m9ezdqjQmj0UjNmjW56qqr2Ll9J/v37SQk+9AZLDidTvLz7URFxTBkyBB69erFnj17cLlcNG7cmFq1avHxxx+zcuUvqCWZyOhk5ADIhEirkYzPF8Dn9SOHZJKTk0lMTgQU0tJqEBMTw/79+4mKiqJly5ZERUVRWlqK3+8v/xvt2rXj1KlT5Ofn06pVK06fPo2iKHTv3p2YmMrlhS4URVHK527Jycn/6Drs79ZFiqKQnZ2Nz+cjNTUVnU5HMBgkGAz+pSPT7/eze/du/H4/zZo1+8fnlG63m+XLf6WoKI86dRpx1VXdkGUZjUbDpk2b+PHHHwmFQrRs2RK1Wk1qairNmzfn/ffeYceOrahUWtq170jnzp1JS0sjLi4Ot9vNokXf43YHiIlJxGDQEBOTiM/nQ6fTodfrKS4uJDk5FUmS2LdvHy6Xi4YNG1JaWkSZw05qWj3S0moSCoVQqVS4XC50Oh01a9b8R/ukBAIB5s+fz5pVazFbTPTs1ZNgMEhm5hlUKi1XXx0uyTd79my2b9uBXq+jc5fOtGjRgpycHLZs2UIwGESr1ZKamkqtWrVo3rw5NWrUYNu2bQQCATQaDREREZhMJurUqYPX62Xpr0vZtXMXW7ZuRlH8tG3blocfGUNJSUm5bi1buoyTJ05RUJhPw4YN6devH6dPn+bMmTPUrl2b9u3bn/c8WTg//wf4/3V+/hP8rzv8/kmELcIIO4T5t9nhUp7ggtDDfxPCDmGEHc7xb7KF0ML/Pv+m832xEbYII+wQ5t9mh0tZD/8NWgj/vnN+sRB2CCPscI5/ky0uRAtFt3eBQCAQCAQCgUAgEAgEAoFAcEkinJ8CgUAgEAgEAoFAIBAIBAKB4JJEOD8FAoFAIBAIBAKBQCAQCAQCwSWJcH4KBAKBQCAQCAQCgUAgEAgEgksS4fwUCAQCgUAgEAgEAoFAIBAIBJckmos9gMsVjebfY/p/01guNsIWYYQdwvxb7PBvGcd/i3/T8f2bxnIxEXYII+xwjn+DLf4NY/hv8m86vn/TWC42whZhhB3C/Fvs8G8Zx3+Df9ux/dvGc7EQdggj7HCOf4MtLmQMknKxe9MLBAKBQCAQCAQCgUAgEAgEAsF/AZH2fhnj8Xh46qmn8Hg8F3soFx1hizDCDmGEHS4/xDkPI+wQRtjhHMIWlxfifJ9D2CKMsEMYYYfLD3HOwwg7hBF2OMf/qi2E8/MyRlEUTp06hQj+FbY4i7BDGGGHyw9xzsMIO4QRdjiHsMXlhTjf5xC2CCPsEEbY4fJDnPMwwg5hhB3O8b9qC+H8FAgEAoFAIBAIBAKBQCAQCASXJML5KRAIBAKBQCAQCAQCgUAgEAguSYTz8zJGq9UycOBAtFrtxR7KRUfYIoywQxhhh8sPcc7DCDuEEXY4h7DF5YU43+cQtggj7BBG2OHyQ5zzMMIOYYQdzvG/agvR7V0gEAgEAoFAIBAIBAKBQCAQXJKIyE+BQCAQCAQCgUAgEAgEAoFAcEkinJ8CgUAgEAgEAoFAIBAIBAKB4JJEOD8FAoFAIBAIBAKBQCAQCAQCwSWJcH4KBAKBQCAQCAQCgUAgEAgEgksSzcUegODisXTpUhYsWEBJSQmpqancddddNG7c+GIP6/+UgwcPsmDBAk6dOkVxcTFjx46lQ4cOF3tY/6f8/PPPbN26laysLHQ6HQ0aNGDYsGEkJydf7KH9n7Ns2TKWLVtGQUEBAKmpqQwcOJDWrVtf5JEJ/psILRRaeBahh2GEFl6+CD0UeghCC/+I0MPLE6GFQgvPIvQwzKWghSLy8zJl48aNzJgxgwEDBvD666/TuHFjXnnlFex2+8Ue2v8pPp+PWrVqMWLEiIs9lIvGwYMHueaaa5g8eTLPPvsssizz8ssv4/V6L/bQ/s+Jjo5m6NChvPrqq7z66qs0a9aMN954g4yMjIs9NMF/CaGFYYQWhhF6GEZo4eWJ0MMwQg+FFv4RoYeXH0ILwwgtDCP0MMyloIUi8vMyZdGiRfTo0YOePXsCcNddd7Fnzx6WLVvG0KFDL/Lo/u9o3br1/9RuxX+DCRMmVPj/gw8+yMiRIzl58iRNmjS5SKO6OLRr167C/2+77TaWLVvGsWPHSEtLu0ijEvw3EVoYRmhhGKGHYYQWXp4IPQwj9FBo4R8Renj5IbQwjNDCMEIPw1wKWigiPy9DgsEgJ0+epGXLlhVeb9GiBUeOHLlIoxL8W3C73QBYLJaLPJKLiyzLbNiwAZ/PR4MGDS72cAT/BYQWCv4OoYdCCy8XhB4K/gqhhWGEHl76CC0U/B1CD/93tVBEfl6GOBwOZFnGZrNVeN1ms1FSUnJxBiX4V6AoCl999RWNGjWiRo0aF3s4F4X09HQmTJhAIBDAYDAwduxYUlNTL/awBP8FhBYK/orLXQ+FFl5eCD0UVMflroUg9PByQmih4K+43PXwf10LReTnZYwkSef1muDyYdq0aaSnp/Poo49e7KFcNJKTk3nzzTeZPHkyffr04eOPPyYzM/NiD0vwX0RooaAqLnc9FFp4eSL0UPBnLnctBKGHlyNCCwVVcbnr4f+6Fgrn52VIREQEKpWq0u5VaWlppV0uweXDl19+yY4dO3jhhReIiYm52MO5aGg0GhITE6lbty5Dhw6lVq1aLFmy5GIPS/BfQGihoDqEHgotvNwQeiioCqGFYYQeXj4ILRRUh9DD/30tFM7PyxCNRkOdOnXYu3dvhdf37t1Lw4YNL9KoBBcLRVGYNm0aW7Zs4fnnnyc+Pv5iD+lfhaIoBAKBiz0MwX8BoYWCPyP0sHqEFl7aCD0U/BGhhX+N0MNLF6GFgj8j9LB6/te0UNT8vEzp168fH374IXXq1KFBgwasWLECu91O7969L/bQ/k/xer3k5uaW/z8/P5/Tp09jsViIjY29iCP7v2PatGmsX7+ecePGYTQay3c6TSYTOp3u4g7u/5hvv/2W1q1bExMTg9frZcOGDRw4cKBSlz/BpYPQwjBCC8MIPQwjtPDyROhhGKGHQgv/iNDDyw+hhWGEFoYRehjmUtBCSVEU5WIPQnBxWLp0KQsWLKC4uJi0tDSGDx9OkyZNLvaw/k85cOAAkyZNqvR6t27deOihhy7CiP7vGTx4cJWvP/jgg3Tv3v3/djAXmU8++YT9+/dTXFyMyWSiZs2a9O/fnxYtWlzsoQn+iwgtFFp4FqGHYYQWXr4IPRR6CEIL/4jQw8sToYVCC88i9DDMpaCFwvkpEAgEAoFAIBAIBAKBQCAQCC5JRM1PgUAgEAgEAoFAIBAIBAKBQHBJIpyfAoFAIBAIBAKBQCAQCAQCgeCSRDg/BQKBQCAQCAQCgUAgEAgEAsEliXB+CgQCgUAgEAgEAoFAIBAIBIJLEuH8FAgEAoFAIBAIBAKBQCAQCASXJML5KRAIBAKBQCAQCAQCgUAgEAguSYTzUyAQCAQCgUAgEAgEAoFAIBBckgjnp0AgEAgEAoFAIBAIBAKBQCC4JNFc7AEIBGfZv38/y5cv5+jRo5SWlqLX60lNTaVjx4706dMHnU73//03Pv74Y9auXctHH31EfHz8PzDq/10OHDjApEmTGDhwIIMHD77YwxEIBL8jtPD/FqGFAsG/F6GH/7cIPRQI/p0ILfy/RWjhpYlwfgouOqFQiGnTprFixQr0ej2tW7cmMTERt9vNnj17+Prrr1m+fDnjx48nMTHxYg9XIBAI/isILRQIBIIwQg8FAoFAaKFA8E8inJ+Ci863337LihUrqFu3Lk8++STR0dHl78myzNy5c5k7dy6vvPIKr732GiaT6SKOViAQCP47CC0UCASCMEIPBQKBQGihQPBPIimKolzsQQguX3Jycnjssccwm8288847REZGVvm5Dz74gPXr13PLLbcwZMiQ8tcHDx5MkyZNmDhxYqXvPPTQQ0A4hP/s/wsKCip97s/fz8/PZ968eezZs4fi4mJMJhOpqal0796d7t27V/jumjVrWL58Oenp6QDUqFGD3r17V/rcH0PnW7ZsyezZszlx4gRarZZOnTpx5513otPp2L17Nz/++COnT5/GYDDQrVs3hg4dikpVuTzvtm3b+OWXXzh16hR+v5/ExES6detGv379qvz8H/nhhx+YO3dule999NFH/PDDD6xbt45XXnmFevXqVfrMzJkzWbBgAWPHjqVDhw7k5+fz8MMP061bN2644QZmzpzJkSNHAGjcuDHDhg0jNTW10u94PB4WLlzI5s2bycvLQ6vVUr9+fW655RYaNWr0l8cgEFxKCC0UWii0UCAII/RQ6KHQQ4FAaKHQQqGF/zQi8lNwUVmzZg2KotCrV69qBR3glltuYf369axevbqCqF8Iffv2Zc2aNZw5c4a+ffuW74z9sabJ0aNHeeWVV/B4PLRs2ZIuXbrgdDo5ffo0S5YsqSDWM2bMYMmSJURHR9OjRw8kSWLLli1MmTKFM2fOMHz48EpjOH78OPPnz6dly5b06tWLAwcOsGzZMtxuN+3bt+fjjz+mXbt21KtXj507d7JgwQJMJhMDBgyo8Dvffvst8+bNIyYmho4dO2I0Gjl06BAzZ87k+PHjjBkz5i9t0bRpUwoKCli7di1NmjShSZMm5e+ZzWZ69+7NunXrWLlyZSVRDwaDrF27lsjISNq2bVvhvfz8fJ577jnq1avHNddcQ05ODlu3buXIkSO89NJLFYTd6XTywgsvkJGRQePGjWnZsiVut5vt27czadIkHn/8cTp06PCXxyEQXCoILRRaKLRQIAgj9FDoodBDgUBoodBCoYX/NML5KbioHD16FIBmzZr95edSUlKIioqiqKgIu91ObGzsBf+t66+/ntOnT5eL+p8LOQcCAd599108Hg/jx4+nVatWFd4vLCws//ehQ4dYsmQJKSkpTJ48ufwBMXjwYCZMmMDixYvp2LFjpV2Z3bt38+STT9K+fXsgLJDjx49nw4YN7Nmzh4kTJ5aL6ODBgxk9ejSLFy+mf//+qNVqAPbu3cu8efNo3bo1Y8aMQa/XA6AoCl988QXLly9n8+bNXHHFFdXaomnTpgDlov7nQs4NGzYkLS2NjRs3Mnz4cAwGQ/l7O3fupLS0tMKY/miXAQMGcOutt5a/tnbtWj7++GO+/PJLnn/++fLXv/zySzIyMnjggQe4+uqry18vKSlh/PjxfPbZZ7Rq1eofKeAtEPzbEVootFBooUAQRuih0EOhhwKB0EKhhUIL/2n+OuZXIPgvU1JSAnBeIn32M2e/80+zfft2CgsLueqqqyoJOkBMTEz5v9esWQPAoEGDKtRWMZlMDBw4sMJn/kjTpk3LBR1Ao9HQsWNHFEWhbdu2FXaPjEYjbdq0oaysrMID5ddffwXg3nvvLRd0AEmSuP3225EkiQ0bNlzYwVdBr1698Hg8bNy4scLrK1euRJIkevbsWek7ZrOZm266qcJrXbt2JS0tjf3792O32wFwOBxs3LiR5s2bVxB0gMjISG688UYcDgf79u37/z4OgeB/AaGFQguFFgoEYYQeCj0UeigQCC0UWii08J9GRH4K/mf4b5enPX78OAAtW7b828+ePn0aOLcz9EfOvnb2M3+kVq1alV6Lior62/eKiorKd+COHTuGXq9n1apVVY5Np9ORnZ39d4fwt3Tt2pVZs2axatUqevToUT6OPXv20KRJkyo7CtauXbvC7heEHzaNGjUiIyODM2fO/D/2zjpAirp94J/Z7r3uO7q7QcBAMDBR6VBBRMHGVkxUQEVARUFBkFJAEDGQkBJEuruO69rd286Z3x8rh/fenYrx09d3Pn/dzczOzjw783yf71NfEhISOHXqFKIoEgwGWbx4cZXzFBYWApCXl1elZEBG5n8dWRfKulBGRiaKrA9lfSgjIyPrQlkXyvwWZOenzN9KTEwMeXl5lJaWkpaW9ovHno/q/FLPkz+Cx+MBqLSKXk14vV4EQcBisVTZZ7VaEQQBr9dbZZ9er6+y7XxKfHWr851vyByJRCq2ud1uIpFIjY2YAfx+/6/ew69hNBrp0qULGzduJDc3l4yMDNavX48oitVGs4Bq5QFRmQAVMnG73QAcO3asouFzdQQCgT9yCzIy/zXIulDWhbIulJGJIutDWR/K+lBGRtaFIOtCWRf+ucjOT5m/lYYNG3Lo0CEOHjxIy5YtazwuLy8Pu91OXFxcpdR/QRAqKbyf4/V6q1WUNWE0GoFo1ObXMBgMSJKE0+msUFjnKS8vR5KkahX4n4Fer0cQBGbNmvWXnP/n9OrVi40bN7Ju3TqGDRvGhg0bMJlMNTZYdjqd1W4vLy8HLgxc52Vz/fXXM2zYsL/gymVk/ruQdeHFI+tCGZl/J7I+vHhkfSgj8+9D1oUXj6wLZX4JueenzN/KZZddhiAIrFu3rkaFALBs2TKAKn0vjEZjtUq4uLi4IkL1c85HiERRrLLvfB+Rffv2/ep1n0+9P3ToUJV9hw8frnTMn02DBg1wuVwUFBT8ofP8kizO07BhQ7Kysti0aRN79uyhqKiI7t2719hc+cyZM9VG085HrWrVqgVEZS0IAidOnPhD9yAj829B1oUXj6wLZWT+ncj68OKR9aGMzL8PWRdePLIulPklZOenzN9KWloavXv3xuVyMXHiROx2e6X9oiiydOlSNm/eTHJyMjfccEOl/fXq1aOkpKSScg2Hw3z88cfVfp/JZAKqj1q1b9+e+Ph4Nm/ezN69e6vs//lnLrvsMgCWLl1aKW3f6/VWpNmfP+bP5tprrwXgvffew+VyVdnvcDjIzc391fP8kix+Ts+ePXG5XMyYMQOgxlR+iJZEfP7555W2bdy4kXPnztG8efOKaGRMTAxdunTh2LFjfPHFF9X2qTlx4oSczi/zP4OsCy8eWRfKyPw7kfXhxSPrQxmZfx+yLrx4ZF0o80vIZe8yfztDhgzB6/Wyfv16HnjgAdq2bUtycjI+n4/9+/dTUFBAamoqTz31VJX0/Ouuu459+/YxYcIEunbtikaj4cCBAxgMhoomyD+nefPmrFy5kpkzZ9K5c2d0Oh0JCQl069YNtVrNww8/zCuvvMJrr71G69atqVWrFl6vl+zsbAKBAJMmTQKgadOmXHPNNaxatYqxY8fSqVMnAH788UfKysq49tpradq06V8ir9atW3Prrbfy2Wef8cADD9CqVSsSExNxuVwUFRVx5MgRBgwYQEZGxi+eJz09ndjYWLZs2YJGoyE+Ph5BELjqqqsqyfl8Q2e73U6DBg3Iysqq8ZxNmjThm2++4cSJE9SrV4+CggK2b9+OwWBg+PDhlY696667yM/PZ/78+WzatImGDRtiMBgoLS3lzJkzFBQUMHPmzEor9cnI/JuRdeHFIetCGZl/L7I+vDhkfSgj8+9E1oUXh6wLZX4J2fkp87ejVCq599576dq1K2vXruXo0aNs374dnU5Heno6vXr14qqrrqo2hbx169Y89NBDLFu2jE2bNmEymejcuTODBg1i7NixVY5v06YNQ4YMYd26daxYsYJIJELTpk3p1q0bEE1fnzhxIp9//jn79u1j//79mEwmMjIy6NWrV6VzDR8+nDp16rB69WrWrVsHQEZGBv369atSdvBn079//woFevDgQTweD2azmaSkJPr27VtxP7+EQqHg0UcfZcGCBWzevBmfzwfAJZdcUkmpGwwG2rdvz5YtW34xmgWQlJTEiBEjmD9/Pt9++y2SJNGmTRsGDx5cZZAxmUyMHz+eVatWsXXrVjZv3owkScTExFCrVi1uvfVWzGbz75COjMx/J7IuvHhkXSgj8+9E1ocXj6wPZWT+fci68OKRdaFMTQhSdXm0MjIyMj/jkUceobS0lJkzZ6LT6arsLy4u5r777uOyyy5jzJgxf8MVysjIyPz1yLpQRkZGJoqsD2VkZGRkXfjfhNzzU0ZG5hfZvXs3ubm5XHrppdUqdBkZGZn/BWRdKCMjIxNF1ocyMjIysi78b0Mue5eRkamW1atXU1payrp169BoNNx4441/9yXJyMjI/L8j60IZGRmZKLI+lJGRkZF14X8rsvNTRkamWlasWEFZWRlpaWkMHjyYpKSkv/uSZGRkZP7fkXWhjIyMTBRZH8rIyMjIuvC/Fbnnp4yMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjMy/Ernnp4yMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjMy/kn9c2fvy5cvZvn07eXl5aDQaGjZsyJAhQ0hLS6s4RpIklixZwrp163C73TRo0IARI0aQmZlZcczatWv5/vvvOXPmDD6fj48++gij0Vjl+3bv3s3SpUvJzs5Gp9PRpEkTHn300Rqv791332Xjxo2VtjVo0IBXXnnlT7h7GRkZGRkZGRkZGRkZGRkZGRkZmT+Lf5zz8/Dhw1x99dXUq1ePSCTCJ598wvjx45k8eXLFClorVqzgq6++YvTo0aSmprJs2TLGjx/PlClT0Ov1AAQCAVq3bk3r1q1ZuHBhtd+1bds2ZsyYwcCBA2nevDkA586d+9VrbN26NaNHj674X6X6x4lRRkZGRkZGRkZGRkZGRkZGRkbmf55/nNfumWeeqfT/6NGjueuuuzh9+jRNmzZFkiS+/vpr+vTpQ6dOnQAYM2YMI0eO5Pvvv6dXr14AXHfddQAcOnSo2u+JRCLMmTOHoUOH0qNHj4rtP88wrQmVSkVMTMzvuT0ZGRkZGRkZGRkZGRkZGRkZGRmZ/yf+cc7P/8Tr9QJgMpkAKC4uxuFw0KpVq4pj1Go1TZs25dixYxXOz1/jzJkz2Gw2BEHg8ccfx+FwULt2bYYOHVqpfL46Dh8+zF133YXRaKRJkyYMHDgQq9Va7bGhUIhQKFTxvyAI6PV67HY74XD4N13rX4UgCCQkJFBaWsr/+rpXsiyiyHKI8k+Tg0qlIjY29u++jL+Mf4I+BEhMTKSkpOTvvoy/HVkOUWQ5XOCfIgtZF/7/8E/5vf8JyLKIIsshyj9JDv9mffhP0YXwz/rN/05kOUSR5XCBf4osLkYX/qOdn5IkMXfuXBo3bkxWVhYADocDoIqz0Wq1Ulpa+pvPXVRUBMCSJUsYNmwYSUlJrFy5khdeeIGpU6dWOFv/kzZt2tClSxcSEhIoLi7m008/5aWXXmLChAmo1eoqxy9fvpylS5dW/F+nTh0mTpz4jxqsEhIS/u5L+McgyyKKLIcoshz+fwiHw5WCRH8HgiBUXMs/weH9dyHLIYoshwvIsvj/Q9aF/yxkWUSR5RBFlsP/H/8EXQjyb34eWQ5RZDlc4L9VFv9o5+esWbM4d+4cL730UpV95wV+nosV+vnjb7nlFjp37gxES+zvuecefvjhhxozSC+55JKKv7OysqhXrx6jR49m9+7dFWX4P6dPnz5cf/31Va67pKTkb49oCYJASkoKhYWF/1UP7V+BLIsoshyi/NPkoFKpSExM/LsvQ0ZGRkZGRkZGRkZGRkbmv45/rPNz9uzZ7Nq1ixdffJH4+PiK7ed7bTocjkrZk06ns8bS8+o4f56MjIyKbWq1muTk5IvKII2NjSUxMZGCgoJq96vV6mozQuHiHbZ/FZIk/WOu5e9GlkUUWQ5RZDnIyMjIyMjIyMjIyMjIyPx3o/i7L+A/kSSJWbNm8eOPP/Lcc8+RlJRUaX9SUhIxMTHs37+/Yls4HObw4cM0atToN39P3bp1UavV5OfnVzpPSUnJRWVYuVwuysrK/lFl7DIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wMzPWbNm8f333/P444+j1+srenwaDAY0Gg2CINC7d2+WL19OamoqKSkpLF++HK1WS7du3SrO43A4cDgcFBYWAnDu3Dn0ej0JCQmYTCYMBgO9evVi8eLFxMfHk5iYyBdffAFQUQYP8NBDDzFo0CA6duyI3+9n8eLFdO7cmZiYGEpKSli0aBFms5mOHTv+/wlJRkZGRkZGRkZGRkZGRkZGRkZG5lf5xzk/V69eDcALL7xQafvo0aO5/PLLAbjpppsIBoN8+OGHeDwe6tevzzPPPINer690np8vNPT8889XOc+QIUNQKBS88847BINB6tevz3PPPVdpsaP8/PyKFecVCgU5OTls2rQJj8dDbGwszZo146GHHqr03X8nkiSxd+9e8vLySEtLo3nz5jgcjgqH7y8RiUTYu3cvPp+Phg0bVsq6zc3NZfasWRQUnKV58xYMGHh7pXYEPyc/P5/CwkJSU1NJTU39U+9P5teRJIl9+/ZRWFhIeno6TZo0YcuW78k+e4KExFR69OiJTqf7zeez2WyUlpaSmJj4uzKcfT4fZWVlWK1WzGbzRX/+YgiFQoTDYXQ6XZW+wL+GzWYjOzub2NhY6tSp86dfmyRJnDp1CpfLRe3ateVs8YvE6XSyd+9eBEGgffv26PV6XC4Xn332GS6XC1EUcTjslJaWUVhwEovZwuCho+jRowehUIjDhw+Tm5vLmdPH2L5jG1qtmbvuupsTJ05w8uRJ2rdvz8iRI8nPz2ft2rWcOnUKtVpNp06dSEtLY8OGDezdsxe3y0NsbAxDbx9K06ZNWbNmDceOHaNRo0Z06dKFgoICzGYzRUVFnDp1ivr169OmTRskScJoNF70c1kddrud1au/xu2206xZOzp16vyHzut2u/F4PMTFxaHRaCrtKy0tZcOG7wiHA7Rv34X69esD0d+jpKSE+Ph4PB4PAGlpaZWuo7y8nJUrVlKYX4TOqKVBwwY0bNjwT3m/RFFk3bp1rP72K3w+J40at6J9+458881XFBacQ1Aoady4ARqNlcaNG9OpUycKCwvx+/3UqVOHcDjMkSNHUKvVtGzZEq/Xi8/nw263E4lEKu7zPMFgkFOnTqFQKMjIyGDVqlX8uG071hgjV1/dm2bNmhEMBolEIuzfv4/jR/dgMsdyzbU3ERcXhyiKbNq0gePH9mGxxnP11Tf8aTqgpKSEb7/9lnA4zOWXX05mZibTp7/L3l0/YDLH0rhpS6SIRFJKIl26dCE9PR2IVrt88cUXbNiwjpSkOPTGOBo2bEjTpk2xWq189dXnnDhxDEnS0KVLJ9LTM2nZsiXl5eWcPn2aUCiEyWTCYrFgs9nIy8sjGAySmJhIs2bN+O671dhtRdSq3QirNZYTJ04QFxdH165d//Kx4N+MJEmcOHECu91O7dq1SU5OrtgXiUTYs2cPp06dIi4ujoyMDDIzM6vYtWtXryUYDNGpS0eys09TWHCW1LQ69Ox5NTqdDlEUEUWx0vtcUFDAyZMnsVqt6PV6tm3bVmFn3HjjjUQiEVwuF4mJiQiCwIEDBxBFkebNmwPw3XdrKSstoHadRnTr1h2F4h9XfPavwe/3A6DT6YhEIhw/fhyfz0diYiInT55Er9fTrl27Km25bDYbO3fuBKJtwY4fP47H40GSJJo2bYrBYGD7j5uJiGG6dLmCxo0bV/r8yZMn2b59CyqVhssvv5LExET8fj8qlYo9e/ZQXFwMQK1atXC73Wz/cQMarYbLLruWpk2b/qUyKS8vZ9u2bUQiEVq2bInZbEaSJCwWC0VFRaxbtwYQuPzyK8jIyCAUCnHo0CFycnJITU2lUaNGWCyWivNJksT27ds5d+4siYnJKJVK8vPPkZycTrdu3VCpfn2Kfd4uPH36NFlZWTRq1OhPsRFkqlJeXo7dbicxMRGj0fiLx5aWlrL+u/UEgyG6XNL5L5nLRiIRQqHQRc3HZP77kCQJv9//u+alfxRRFDlx4gShUIh69epV+KqcTielpaUkJCRgsVhwOBysXbsOt9NFSloKqampuFwutFotTZs2ZdeuXbhcLtLS0jiw7wB7du0lOTWJvv37kpqaSmlpKZ99tuQnH55Ejx496Nt3AMuWLSM/P59LL72UK664omLMdzqdbNu2DVEUad++faXFhQsLC9m8eQOiGKZTp27Url37T5eLIMkN7f4WSkpKLmoVO7vdjs1mIykpCbPZTElJCTNnTGLr998RCXvwB0TM1nRUyiCXdZawmjy8P8eF0xXBaFRg1CtQqgzcc9+z9OvXH4/Hw5uTJrNiyXKCfj+iEEJQB9H4EjBJMTiFMhQmibFPP8b7097DWeAlJVIbBPBasglpA9zc/2aeeGJ8xcu8a9cuXn35AVKTPDRrpOX0ORXlngSeeGoy9erV+4skWRVJkti5cyez3vuI0tJSmjZrwsjRd5GZmVnjZwRBIDU1lYKCgn98j8fCwkLmz5vOoQPbAGjSrCPNmndm4/rPOHP6LG53CT26G2lSX+TgMYFvv7NxRTcL1/VUcjZHwbKvlfQb9CA33dQfiBq7RUVFJCcnEx8fXyGH7OxsJk14DEHMpU6mwKlsCaUmiyeeeoP09PSflOW3bNq4lpPHtwM+/H4JsyWLjIwEFAoFXq+PSKiYulkKCopFVNosHh77KnXr1v1TZCFJEuXl5Rw/fpS5H72J35uHXidgL9dwxZW3kJnVEJVKRadOnSpN/n6OzWbjkfse5dyxXFReLa6gHY/CRkqWDkcJaFVmtFot9ZvUY+xTjyCKIgvnLsJuc9CmfSv6DeyHwWCoeA8OHjzIWxOnknMmBwRo06E17Tu348N3ZyM6FCjDaoI6D3Wa1ebNaa9X9B/+JdRq9b96waNf0ofBYJDRI+9j2/ptxInJSIJEqZCHoPGTmiFybQ8jwaDEilUuVCol3TrpGdjHjNcnMv2jcg4dCeEqFxAkFTr0KLVhmjYTSM+KsGW7H49HxGQW8HnBWaZGL5lRo8ErOIlIIiJhUAWxxijQahQEPEr8bjUhIUhicgSLRUH92ipyciH7XJiwFEShVOBzqxAiSlQaCaU+QFqqhfi4ZG65bTi33jbkdxlBkiQxbcp4fvxhBTFmF+XOCBFRiccXx+SpH9OgQQMgargvmv8J2aezqVO/Nv0G9iMxMZG9e/cwd/YbOMvziYig1aVy9HAOfqcXIaRHVIVp0a4FkyZPQKlUMm3KixQXbOeWawLodLBqg5acwniMRj2RUC4pCQEOHXFRmK9C4U9FaRa4Y+TtDL1jCO9MeYel85YTcQRRJBZwTU8ddWqr2H1Qg92VyvMvvlup5/bFsH79Gt6Y8Ag9ukk0baRm78EAazd6KXdGiLEqCUck1CqB2plqrr5Cz8GjYTb+4CUYFPCUqwh7NYiIGMxhElIj2OxhEuKUBIISHk8En0dFwKdCEgXUOhFLTAi9DkQRAkEJvU5BbIwSt0ckLUWJSa9k72E/EREEJK7raea6XgacLliwXE1MQjvOnt7PFZd46d5JoKAowocLgrRseyNPPDn+dxvERUVF3HZDP2wFNgyCER8uMHiwWCPEx6m5toeeWhkaZnzs4PSZCBGvgXD0IkECCTAoDGgVapyiE0EdRgxLKLVhdHoJi0WJ1axApRQoLA6j1agJR5R4bRa0HhNBKYALBwoFiMoA1hgJgxEiokQoJHL3MDMnz4bZdzBA7Sw1LrfImXNByp0SSqUKq8VKl0suYciwMTRr1uw33fP/si6E6LM/8dXHUCrc6LQSpTaRYNhE23adKCvJY9/u48SYlFgskJcfxu9XIEoippgI8XECBXkCBHToMWPCigsbQoyNrAwVERFKywMoBBVJCVoiYoRQWEutOh04dmQL4XAAUZRAkAgFQauFcAT0WgWBoIRCEbWlHHYIurUkCCkIkoJSqQCNKUDHTkquucJEuUvP2s0aHn3iDdq16/CnyK24uJivv16G21lGw8bt6NixM4s//Yit33+NUiliNCUycPD9dOnStcJGzM/PJzU1lQ4dOlT7DkqSRDAYpHbt2he9+KHL5WLHjh1IkkS7du1+0zj/Z7BmzdcsnDcNvdaFKEnk5vkpL3fSpb2aUEhi554g2JPQkYjf5KRj9/YU5BThcbtxez0EXUE0NhPBSBCbMg+tMYwOIzpXKsH4czRuGWbU7SbUKoEvVqvJL0nhtUmzkCSJZ5+6mzhLHtf3DOH1SUz9wIOjPIgkSQiCxHU9jTSsp2HbLh/7DgZwe0UUAuj1Ah6vhFJlZP7C1b97XIBoIO/5555k88Y1OB0BxIAGpUIgLEXQCDqSxSwESUERuQTwoccIZidiWEGMxoiEiCfiIyxKhANqrJEEFIICu1SCKIQxWtX06Xctbdt1Z+7s19Frysgt8OLxiNzc20RcjJKTZ8Js2R7EaKzFZT164HXnk5d7GEmMUFAgoVKpMJkFSkrcFOY40Ck1IIhEFEF0Rg2PPvYi/Qf1+033+2/Whxc7T66JM2fO8Myjz1J4tgR1REtQ5aNhiwa8+sb4iiSewsJCCgsLSUxMZPLEKezZsg9NiQkiAuFELxlNU5j63pRKa4u4XC4WL1rM0UPHSE1PYeDQgaSkpBCJRH7R8X3ixAmmTRnH2TPH0GoAwcD1Nw1m2LB7/tEBof+mefLvZfXqr1j8yXtIESfBkECTZp0YcdfYSgHG3yoHm83G21Nf4sTxHcRZocwOLVp3Z8x9z/y/BH+fefwZli9egSkSg0JS4lbbSUizoNE5UCpCtG9tIjs3wsmTHkrylUjKEPGJIukpKjQaiXP5YRxlCgI+BfGJIoGQSMRtJCVcjwhhyoR8AoIXvQUMepGAR43Bm4IyoqFUKMAv+YjTmtAoNNhCDgRNkC7du2Ay6iks2IPF4OZUdpBAQEIQBCIRJfZSUKpE0tIlstLVRCQzJmsjXp0w81dldjG6UHZ+/k38VqV+5MgRnn3qbrSqEmplqDh5JkJIisduK0KtCpGSrMRZqsVZZMDrVONXluMPh5EkifjUIDdda6ROVnRyaLNHCIWgyJ6EoxgsRUkkShkoBAVBKUCx8Qjl6gLSnW2JkZJxS072Cd9TX2pOspBVcU0uyYE9cS9KqwtBUBAMajEYU4lETrN8Tgrfb/ezZkM0W7Z9Kw3LVxl4c+rSP2TQ/FbC4TCj7ryHc7sLiHGkoEWPCzuOhAKGjh7CXaOGV/u5/xalvnv3TiZPuo/rrvTh9Ylo1AKpSSomv+8gIV6B2yPy7acZmE0XBlBHeYTrh+TTsJ6aXpcZufEqI2OeDpBaux/frV2CAhe1a+kIBTWgymLylHmUlZXx8IO3MftNqFvrQmbAidNBhtwXwGhOJeA5gVIZpv9NZu4cYMFgUOByi7w/18H0OeVo1PDhW8l073Qh4zg7J8Sdj4iMf23BH3KAiqLIW29M4bPF89Bo3Oj1IsGQyM29jTw3No7cgjDvzS3nyLEg11wZxzcbVDRt3oNHxr5Yybg4fPgwo+64l6T82piIqdgelkLsZQtZ1CdJiD63HsnJSe1+9BoDya5aiIhkC8cJKfxYLbGY44w0adGYvZsOkGSrjUEwIUkSuZyiVCigpdQFpXDBIHIKdnz1S1n+9We/mjn+bzZw4Zf1YZ/rbsG7VyLlJx3klso5w1GC+FEKCgKCB4U2SHxShOaNtTicEiaDgChBRqqKhQtDWKUkDJhxU05Q4SXOrMEultG0vo7de8OAgE7SEyBABBG9WokxNogkCvidGtLr+hn3aCwdWuvILQjz1gwHO/f6CLq1uMtVCJISQecjLVNizHALjRto2LU7xNwFAcirTX44D0nvol4DkdpZJrLq3sxjT4y/aDlNmvgC69fOQ6WUiI1RUDtLTZ9rjaxc7eGrtV4S4gyAlqL8CNhMCChRosApODDGiXToqGTyiyaS4pXcdHs+RSURWjXT0L2zns2bRXZvV6AoqkW28jCZdeGx0RbuGHDB4Dh5JsiAuwtY8F4qjepfyBDduNVLv2EORI8RURFBY1ajDKiRwiGad3Gzcn4KGs0F58LZnBB3PKRg+owVxMXFXZQMduzYxvtv381nH8ag0114l0vLIvS/u4AP30riyfFljBhkoWlDDSPHFtOprY6rLjfww04/n630kH9aR73ySwngpyB+O41a+jl0NIjRoCAQEFB74oizN0eJinzVCVz6HPSmCBazktefj+fqK6IZvJIksW6zl3vGlqEW1PhFPw3rqclMV1NUEiYlScW9t1u49/ESvlmUTkFxmKkzHeQXhREEsNlFtIZGLPzk64t+Fmw2G1d0vpJ6npaYhRgc6lxCtQ5Rr66S/ftA40nAH5CwScUkpoZJz5TIPhfBXqrCFEzAJ/lpLnZBLUR/R0mSKFVnU2Y9gqAJMGa4lbuHWrFalJw8E+T1d+3k5EY4eCSEVgfKoBFJhIgYwYefWpkK3n8jiYxUFfM+9bD5hwAbtnjRqzTEWFQ4XGFAwhQb5vYBJjq103HsZJAZH5fj80lERCur1mz91Yyc/2VduHHjd7wwbiRj7zGzfW+AYyeD5OWJ1Kml4r67rFjMCpat8LN2jYi2sDG5nAQUpFObgLGYPG8RyVItkokGggvJplR9jkH9tXTtpOXH7WFWfeelsEikcxcBJDh1JogKLYqQHr07jUgECqU8mjSPYIoJodMocLgi1KutIa8g+lwHAhInD6vJsnXDYTlByFpEbHyYck8Ynz+C1aLgg8nJPPWqwEuvfvKHMjskSeKNSePIPv0dQ28JYTLCu7N8bPkhQIe2at6fHEtGmpq8gjCvTgvjDbfjXPYhurYP0qhekGOnNHy/Q8ODj7xKp06XANF367WXJrJj6w4UERWCRqLr5Zfw+DOP1RhEPU84HGbck8+xbcN2NA4TkXCYUkUehli48dZrGXr7mIrM6z+b+fNmcuLgB7zxvL7CBnS5RcY+X0yrZlpqZ2nYscfP5q1+jh/Q4A6ESYxkkS7VQ40GG8WcEQ6SlBGkSQMdx7M9uMp0uB0qREWQjEyoXS/MwYMQ8CoxmwUu7a7iZEEqDns5aUk2gkEJe3l0rmExK36SicTGzzMrxgBJkjh2MsQ9jxfRo5uBMnuES9rrmDLTQV5BhHUbDv4u58Dy5csZ98Rj6NCi86QgoMBBKRISqdQiTahd6fgyqZDjij1kaNNI8zVHKSgBCElBjrCTJDJJETIrrjmXU+RxBpNgxo0dc3yQtFQVjetqOZcfJjsnSFqKGqU6RGG+kqBXgypsxOn3E1L4UCsE0tIFHn/QwvQP3RQfTiEz1AzVT3ahS3KQbd4B6iD3Pfgsd951x6/e879ZH/4Zzs+TJ08y6OYh1LY3Ry9cGFtcOHDWKeCNtycxftwrOPJcqANaSv0l+AJeGkttMQoXnkGXYCfctJwVqz7/KTHkGQ7u3Y3CbcZsr0tQCOBJPUF8kkBKihmXW0X3y25gxF0PVqqm2b9/L/ePGgYBEYMnDSmsImwtwBAXoF7zjkx+66N/bObvxcyT7XY74XCYhISEf9T9iKJIIBCoNgtz0oRn0LKOJ8aoibEqkSSJbbv8PDVBxWsT51dULP1cDtnZ2Zw+fZq4uDhatGhRcc6ioiKGDr6aOIsLi0VJICDRo5uepo20TJkVw/szl1FSUsKnn8wgJ/skCUmp9O03ihYtWvwp99nnulvI21tCY9pUus9S1Vli25yg7y0aps8pR69SIUXUnDjrp1N7NQtmJBEXG9WDfr/IuFfLWf1pLKLLSrZ0jASdBXuonNhIKunURYUGG0Vkc5z6tCBeuOAktkulnOUorekKQLH6DCWmI9x2i4rVG/yYTQKxFiWvPpNAu1Y6CopC9B6Yh80mEPQp0eokGjYS8AckNPqGzFvw9S8+S7Lz87+A36LUDx06xEP33cyX85OolXnBAXXgSID7nipm4rPxDLzdTaatKzmcIEKETOohoMBGMV5zDoOHCLzyXAwAp84GufvRYo4egkxHZ6xC1bL1fPNeXJp8GpReg0JQUEwO+fpDJMWpUaoEvE4FCRl+pkyIoWObqMPmxOkgdz1QRl5hmMwsGHyrhVuvixqIy75yM3tROWlZXXn7nXl/kvRqZsL4iWz+aCcJgbRK2yVJIifuKJM/nkibNm2qfO68Mjt69CgbN27E7/PTrn27Py1D8c8gFArR99buWAyldO2o5+orDHh9Eh8vdrLnQICEOCWzpyRXelbOc+J0kOcmlXH5JQY+We5CrZaIj1MxYpCFH3b6WfGNG19AQqMWCItWWrZsw+N3H6VVM22Vcz08rpj4WCVqtUCtTDUDbjZX+p7Zi5xs2e4jEpGY9koS7VpVLuk4cy7EkxNrMfXthb9LDpIkcdewkRw7tIXnnzIw4BYTarXA0RMBnptkY/d+P/Vrq8lMV7Fjb4B+N5p4+qF4Zs4PcOB0d555dhKHDx/ijYmPYSvJI3CgLklSVpXvCUsh9vMDGaYEJIMbwW/A6KzFUXZThyacEg7QROqASYiWQYlShHPCCXySh8a0rVDSe6TNtKSy4/M8Jepc+j93E7ffOewX7/nfbOBCzfrw6NGjDOp5Oy2I9mF2SQ5OcICmtEMnRJ3qkiRRKJzDHnuI669TMu6RBNJSVEQiEp9/4+bZ530k53dHK0SfQ6/k5pjhe0ySlXRfCwyCCb/k4yxHKSUfS3yQG68x8uDIGFQqgWkfONi600d8rBK9XoHfLyJGJHZsVdOCLhgFCw5VAVk9DvPJrHiUyguDs88ncs2tpYT2dOAYe1HHOBlwq559h5W8+voXF1X+vWXLJia9cicz3kiidfPoe3nkeJBnXitl+CALh46EmTbDRd1MDQWnjcS5GqJBF3W+U4hGoSA1RUl8chinP8CIQRYuu0RPqU1k7qdO4mOV3DnQTN9BboTCLKTaRzn6Q/S9OJsTYuTDxWTnhpj/Xgod21x4p7fv8XP7cDfWwtZYiEMQBDySi+OK3VhTPOzdnIrRUDWb4et1Xn44dCtj7nviN8sA4O4RN/LRm3bi45SUlIaj+maHH0mSqJOpoqA4Qp0sNa89k8C1A/OYPjGJk2dCvPmenasuN5AQp+Tb77xs3hYg2dYWoxhLYeZ3PDDKwp0DrBgNAp987mb8ZBsahQqFUsLuCiEIMHV8ItdfVdX5sXaTh5EPldC0iZpaGWoG9jHTrZOOw8eDDLqnkDdfTEAUYfqcciY+m1DhOD6dHWLUo0XUb9KH5194/aLk8PjDT3B4cTbxQjRQqW3/I/Xrqtj5ZToJ3gYV+keSJAo0x+h0Yz5ev8jXq0KI4ahxG08y9WmO4qdJP8CZxHW8MUnHjVdXvc87HiikoCjMlJeTyMpQse9QgInv2CgqjrBpRSZT3nMxa1YIZVkaBWI+dWiMhVgOsp00ahPb5jirPktAr7/wPEQiEgPvKcTtjnDkRITV6/b/ouPjf1UXAlxzVStefFTFu7PL6dTKyKKlPp5+1MzwwZXldTYnxLU3O0jPv5wj7EaJCi8uGlN5Qg/RoF6k2Y9sXRMtVS93Ruh1cwkHj4S4fYiKb1aLJLgaEe+vh1tyYjMfRWFxIiki0Yz4WDAZFDw3Np5unaITyqMngjzxcgnbdwexmhXUylLj8YrExgj0v8nES2/aUaskbrjKxNmidkyZ9vHvlte0qa9iFJbwzENWFn/u4fkXfRjK6qMLxeDDgzfxBH37C7z8jJUDRwKMebKUrxemYjJeeAbdHpH+9wQY+8RsUlJS6XfjAIxnk4ghaiP7JS8lQgGKukE+/3rZLzpAH7jnQU6vySf+P2xQu+YcphbHQKujtCSWiFeBJEDj5g159Omxf9jW3LZtGxNfGcbWL1MrAjPzl7pY8JkLQYjaXYNuMdP7SiPlLpG77rOTXNIRKwmVziNKIucSN7J4oZG3Z9nJL4qQnqwm95yCfQcDhF1GGkptMAqWaMBEyOeM6gDDhim56RoTk96x89oz8bRpER0j8grCPDsharOOGGThwwVOlnzhIjlRRbkzQnFp1Bk+661kYmOU9Oybi87UgkWLVlzU/efn53Nlt+4YQvEExGgQM0IYBUpUqGknXFrt5w5LO8igPhahcgsSURLZy/e0pmsl/XhI2kkGdShO3crij5Jo/zP7NjsnxHUDiigqjpCWpMXtFHCWaZEkgQBeWrYRWf95Gj/s8jGsv4LG4U5Vrico+TliWo9SZWHr7i1otVVt8J/zb9aHF+v8PO/OcLlcP7VJ2s7zTz5HXXtHDELVMaWAbEoMOTT0tK2wJyH6vh9iB01pX8lhWmg5S/3LLQTcu3n6QRP166g5fCzIsy+7KHOEWfjBhec+EpH4dEWAj5cl0rFTdzxuBw0ateHNCRMw2mJJ8jSt3CJIWURJwl5ee2sGl1562UXL6v+D3+L8/Pabb5n6+tsEHCEUKBD1YQYOG8CIu4dXskl27drFD99vw2A00Pv6a//yFnnFxcW88/bLnDm1m1gLlNoF2rbvwegxT2IwGNizZw8rl4xm+oSq71tufoh7no7nw9nRdWEEQSAYDDLm3r4kWEto3SxCXqGSHfvUjBr9LJ07d+fmGzrzwF0w5FYLarVAJCKxcrWH9+eWc+fAGD5elo5JV8jYe6B5Iw1nc0K88xGElR148aWpf8hh/P3333NX/3voSI9K5wlJQQrIpoCzqPRBUtJFgqEIgseKYHJzYFMmanXV772+XynlmzshILBfvZEGkTbESZV/r4gUYR9baUZ7tMKFZJ6z0jGMmEkUouPhCdVOpNgipkyI4fnXy1j1SRoHjgSZMbecY6eCuFwSGpWKbh2MJCUq2PSjl8KSIHqDwKsTP6FTp6o68zyy8/O/gF9T6g6Hgxuv68CX8xNpWE9TZf+ajR7GjisjnFOLgMJD2KujNo0oTd5J/cZhOnVQceasyKYfPQwbaOCZh6PZNUtWurj//gCtgldW+71ByU9hxiaMhU2Jj2QgSiInE9Zw/2gNJ08KLF4aIMMaR0QRICbZz6TxZrp00BEIiLTtmcOKuSnUr1tZeeQXhrnilnzWbzr5l6b0h0Ihrup2DZm5zapVHD7Jg/7SCHMXfVRpezgc5tixY8yZNZcdG3ehLTVDWEE40UtCnVjem/XuRWcn/RWsXPk5M94dy5IPU6iTVdnB+eUaF89PtLFrba0aP3/NgDwG32pm5bduDh4LMqyfmXWbfPTormfMnTFYzEpKyyJMeNvGilUejm2thUJRWY4+n8gtwwv4ZlE6vfrm8u2n6RXHTH7fzs59fh66O5YWjTWczQnz3lwHkgTTXkms9JvcdGeIt95e86t9aKvjhx9+4PF7RjNpgoo+1xlxe6IZXy63xOVd9dxwlZEfd/lZ9pWHl56IZ+lKN1kZKh65J5bbRoa4/a4pTJt8P4umq7m8dymp53qiEKo+l2XG42jqn+S5x2Jo2lDDidMhXn3Dw9ljGsq8blqHe1Q41H7OCWk/sSRhwESQAIWco7FQ1eEO0QHD2SyHL1b/sqH/bzZwoWZ9OHzoCGzfBSoCNXulLTSlPRqhqoGSrTjMi+/Y6X9z5YnpkeNB+vYNkF5yYUG8UqmAPOM+UhI0SG4LxrL6uBKOklSvnAG36QlHJL5Z50WllNh/KEhWhhqTUSAlScWIwRY2bPEx530NmbZLEASB3JT1/LDRisWs/M/L4sTpILfeHMZQ0pBD/Eiz1mEkBLp2H8DjT776m+QTCoW4rU8nvltqquJIDAYlrhucx5IPU+na04Yj10w8qaQKWeyRtqBLsmExK4iEJcodCpSaEE0aqzAaFJSURSgulpD8OsKiCKogyclQdiQDZWIhD95nYOEyF26PyEdTU3j8pRLu6BfD9A98eF0CKq1IUbFIPdsVFRmE5/FJHiw9NvHlgspOgPOIosRVAxXMX7T+N8kAwOv18tB9V/DFHD17DwZ47MUSxt4by1WXR/XIus1eHnuxlCfui8VkUnD8VIhunfS8Md3OR1OSeP51G2dzQvTuaUSpgPlL3Jw5IzFnehzdO0fPsXmbj4nv2Jg6PpF6taP3ZHdE6NU3jzVL0nC6JFKSlGi1F34HSZJo3+scG1dkUlQSZvZCJ6fPhZg7LYXrBuexcl4a1w/J58v5aQgCOF0iMdZoACkUkmjX6xzLvjjwq1llP6d1o7a0dHdDEAQK47czeXqYB+8TKz3nP2c3GzFIZurRHLWgISJFKOAsOZymI1egFFREpAhlDdawZ1P1E5GCojC9BxTQu4eZ0XeZSE9VMeNjBwa9gh17gnw6R4UoCYQI0oR2qFBzikOkU4dA4ik++1xFg7pV7RmnK8Il1+Uw7pE43psfzyeL19R43/+rujAvL49RIy7jtusNKFXw3gceUlJh69fVt/OZNrOcqa9pEIUIQWMJWlstGkjVj0OF1j2893GASzpEJy3HTga5po+NYluQOLUVayATd+Jh0rMkWjfXUlgcxqAXuOpyPa9OcbD5i0wS4i/oPkmSuP3+Ijq30zFqmLUiIJRXEGbomELuHGDm9el2DHqBklKRVWt/X6ZfUVERg/t348DGNPYdCjJwYICM0q6VxnNJkiiy7OPBcR42/ujmxcfjqV1NgDg7J8TNd7ootylJLGhCjJCIV3JxkoMIKNChx4MLQ5KWBZ/Nq+KslCSJb775hpcffpWGnnbVXm9B/DYWfCpwxz0OLCcuRyNocUtO8mKPM/3jt2nbtu1FywDg1KlTjLjjKsY/GcNtN0TlOG5CKRqNwD3DrAwYVciiGSkkJUQDsEUlYXpe5SWtqHu157NJxeTH/UjH9ioiEggCdOukY+a7UMd2eRX72i95CTbbgjkuyOIPUomxVh4HRVHiluEFJMYpaFBXw8OjYism2TZ7hLseKSIpQcn7ryfzxSo3D40rYeuP2Rclg9v63MyBHUepKzUnl9NkUo8EUsnjDGo0JAvVV545JTvF5FFfaF5l3xnpCEJMGboYP3o9uJ0KIiUJlIklzJ6t5/peVbPUT54Jcm2/Igb2MfPxByqy/K3RC0YK4nYwf7FEy6Zaul1dhLD/EgxC9fr+nOVHSsVC3pw2k6uuuuoX7/vfrA9/q/Pz22++5d0p72ErtONyO9AawtRrrESj9pNzTEdm0RXVfu6ItJtM6mESrFX2uaVyTuh/oH49FW6XhMKeTLnfxw2DXUx7tbK8b7+/kGceiqt2rj71Awe5BSGG3Gphy44IU2eUEpfTGV3EQoggWnSohKg+KjDvI7G1kQWLvvot4vl/59ecnwvnLeKDiR+Rbm9QkewhSiIlpnO0vbE5r77+Cnl5edx9+z2ECkFjj1YKBRKdtOzSjNenTvpNfXIvlqKiIh68ry9vjAvSvnV0ziZJEl+t9fP2nHjen/kZLzx3H8/df6TC5vtP7nw4xL0PLiIrKwu73c79o2/hg9eDlebifr/I4PsCxCd3o1PT7xgxuOpztWajh48WlaPVqpg9JbGKLp08I0BEewdDh4363ffbtWM3tHlWMoULfevLJRsnOUAm9UkgBRERmzYbMe00QwarEEWBJ+6v3s+xdYePMcP0xDqasI+ttBcur/a4MqmIcsqoK1zo3RyQ/JzkAM2EaHsbr+TiuGoHsbEKHngIZi1y0r6VjpefjOeHnX6WfeXmgzeTK1WKbfrBxx33F9GsZQc++HBJjfd9Mbrwn9tc4n8Yp9PJyBE3kZIkVqtMAXpeakBQSrz+gZsZH8FVfR3kZa7lo9laVnwSz9NjrXzwdix7NqSxdpOXrTt8ADSur0EXsVR7TgCNoEMhKRAN5QAoBAWxFiWT3vKyfXF92gavIrm0A2nF3VDt786dw31s2upDq1XwwF0x/LgnUOWcaSkqbult4KuvVv4J0qmZgoICNAF9jRETvWCkMLeo4n9Jkpj14VQG9e/KZ/MHYFF/g1ZfgMrgIZkMMkobEd6hZUjfYUQikb/02n8L336zjKF9TVUcnwDXXGHCaFRQXBrm5JkgPp9Y5ZhyZ4RAUOKDycls/yaT9d/7GHSrmaceiK9w2iTEK3njhURu729m/lJXlXNs3emn56UGAoHo5P2843PNRg9nc0IsmB7NCtPrFTRpqGHaK0k0rKvh/Y/LK50nJVGB0+n8XXKY+c6H6Ix+bu5t4NMVLnr1zePma8288lQCmWkqnnm1jIw0NZ/PTeWlyWU8cX8Mm7b5OJcbQq8p46nHB6JSlDF4dAEFhWK1jk+7opDGV+Sy5es0rulhJCtDzZWXGli7IoEre4fQKrTVOj4BsmjAcfaTw0lyOEk5Zdik4mqPVQpKwqG//9n6p7Jn9x5URJ93v+RFg7ZaxydAWqQ+T41zU1QSrrS9SUMN6XUDBCR/xbZ4Ugj4BYYOUTNnUQRFuy2kNSlDpY2wcrWHFd940GsUHDwa4q3xiaxZks4X89IZe28s0z50kJKs4rZBYY4rd7JL2khcmq9axydAg7oaNFYPFuKQEPD6JcSIxNGjR36zHL77bg19rglXm0Gp0QjcMcDC0i/dZGUKNKQ12RznmG4LHS53senLVA5+n8HhHzLo2VPBnYPNrJyXxvI5aXy/MpN1y1JJSoYkWxsMxY0xanTceHspPtGPTidgNilY/Wk6LZqoOXwInn9WxFakJOBTYTsVh9qWXsXxCSAhkmCtfvwCUCgEysryKhZL+i0EAgEMumhWxaMvlPDpzFSu6WFEoRBQKAQa19fw9quJvD3Lwar1Hm6+1sib79l557VEHn+5jE7tdHw2O40Rg6zcMcDK2s/SmTYxpkI/iaLEy5PL+GRGaiUjOK8wTDAkMeqxEl6fbufmOwp49IUS3J6onhUEAYNewYuvl1G3lpoBfcyEwxKXXH+OnPwwI8cWcUVXPfc/U8JtdxXw5Ctl3DA0n0dfKMHrExl7bwzTpk76zXIACHiDFWOdwuRm4+YgrmIDx6S9nJaO4JMqyzVTaoABc8VvpRSUZAj1qE9ztvMdAcmPFzctWtRsFqYmqxCCOta835he13iY8JaToydC7DvkZ+EnAbSSmRRDHOZ4H7aMH8i8bjt9hrlQNt1HQF9Gekr1ExuLWUn9Ohq27wlA+GzFoigyFygsLKRWpoqv13n49HM3D48xcfuAmm25IX1NNOxs48EnQ+jVapLEmgOjOkcmX35zwXZrVF9DTAwYxBicgSDBjCN8uTiRLV9m8uzDcVzWRU98rJKJ7zi4sru+kuMTYM1GL/Vqqxl9Z0ylTPj0VBXLPkpl/lIXaSkqAkGJSERi4cLZv0smTz32NJd11iIIAi++5iahtE2V8VwQBJKcLXj7fS/FpeFqHZ8AtTLVJMd70RIgRkjEL3k5zC6SjGbiMl00615Co9ZedIKTQbcOJDc3t+KzW7dupWuHdjz1yIPEuqsP9gDoSuvxyWd+nn3CTLnpNAAmwUJde0tGDB75u1ouRSIR7hrem16XaStaFB09ESQnP8y4R+JZ+pWbu4dZKxyfAPsOBVA7k2o6JbEkgqjk9ecT+OLjND6dkcKGjSGstqbV2tc6wUB5jpX0VFUVxyfA+i0+XK4IB48GWbnaQ5ue2VwzIJdd+/zExSpZ9H4KO/cFiEQkrulhRK26+Kyng3sPUUdqhptysqhPohBdfE8kUmFDVIcSFSJVbTC/5EWZmc2sOSr2bk1g23eJ7Ngcy5AH7Whi3Vzbo/pWRfXraIi1Knl3hpdYjQW3poiwFEJhdtGyadR2KS6RanR8AmiDMagVanbu2HmRUvjfY9rkt5n06BTMB9OoV9aa1oHLqWO7hKM7BfpcY0RNzTaID0+1jk8Ak2AlMVbN1jWJrP0yjgGjSxHjCpnw7IWKSUmSWL/FS6ktUuNcfeRgC8dOhmjVTMvoOwzMm56IPXMbmi6baXzrLvzNN5Ift42QFMTqrMupo/l/TCC/g2AwyLLPljO471D63TSAd6a+S3l5+a9/8Gf4fD5mTJtJpr1xpSo3haAg2VObbat3cuzYMW7vfyeGI0mkOuoSLySTKKWRUdyY46tyGPfkc3/2rQEwZfI4prwYqnB8QnRcuL6XnuF9S1kw/wNKS/JrdHwC1Mtys21bdJ2NeR9Pp0XDYvqNLOCS63LocPU5evXN5b7HbWglH1+uWMFN11TfvqfnpQb2Hw7y+nPx1erS+4dr+OarhX+o/V5hfiFaLuiniBThBPtpxSUkCekoBCUqQU1SsD6mM52ZMcdLk4Y133vdWmokrQ8XdhKoOUM3jiSc2CttU6MhwoU5mRY9QYUfS0kL3pjupHVzLTPeSCYxXsk7sxxVHJ8Al3bRc++dVk6e+O1zpl9Ddn7+A5k9awrD+zvRqGv+eQQhWnJ8XU8jPS818MG0OL6Yl8Jzk8qiDel/wmBQsHxOKpPejT6QSgX4JV+N541IESKSiOSPKgm/5CW70E+srw6x4TRsqlzyE7ZyNmE9ZxSHiCltydinok6ytq20nM6uPkp36/Um5syadtGyuBi0Wi0RIVzjfkmKNuo/c+YMr45/jN7XtCHsnMXGZTqmT4zn3dfj2bslkQFjyiiK2QOACStirorV367+S6/9t2Cz5XLb9dVnR+w5GKCkLMIjz5Xw9iwHN9+RzyPPF+PxRifnbo+I2aTgrsFWdFqBYfcXYnOI3N6v+snTI6NiWbyiqvMzFJLQaqIOF5f7goN1xsflPPdI9cr83jusLP/KXUmZn8oO/+5s2uKiYhITFGz6wceXqz1s/iKTkUOsdO+sZ+SQGL5akM6cT5wcPBLk8TFxzF7oYsitZm66PZ/+N5nYvz6dbxal8/XCdGrXUlT7PniTjjFtYkyV+xEEgcnj47AkBIFo1sBxaR+HpJ2clY4RlAJoBT0GDDQSWtNC6EQ7LieXU5xRHKDEfIhi9SlCUvTzXslNWmbNk6X/dXzBcsqEQgAC+NFRc6awWtDgLNXR4zpbFT3Uoa0aH+6K/wVBQBMxMucdAwcPh/luWTq2cpFJz8XzxcdpLJiewo49AdYsTueGq0wVE/hG9TXMeyeFz7920/dmHdokBy3ojF71y6VpggIihDFgpviMEZs9gqD45d6GP+fHH9ZXZGVVR9sWOk6cDuH2SihRoUAgpaGdlQtSKib7u/cHsFqUvPREfKWsxcx0NauWJeBM2Yfa6KegOMSREyFSklQsXuEiI1VFYoKKl95wYDYJvPyqgr3bY9nzo5Uuve1Yqdo+BUCHgX0HIjUacWdzQiQnSixePPc3yyEmJob8IhUrV3vo3dNY0Zto514/N92ezwtv2Fiz0YfVomTzDz6KS8P4/CI+v4TbI9Lvxqr687peJhLilOw7FGDTNh+XdtZXKondfzjAoy+UsuqTdBZ/kMo7ryXxzaJ0rr3SSP+7C/D7RSRJwlGqZvmsBGq3LOCt9+0881A8axZn8P7rSeQXRvhkhYuH745h5bx0Zr2VzKpP0rmup5GbhuXTuIGGrVu++c1ygGgJkyhFJ+12Z4gPPgwTSxJZNCCWBE5xiJPSwQr5a9ARpur4nEAKAHvZwjH2sH59hJ37/FWOg6jTORRSECslk1Hcnfkzdezc4+Ojj/2EggLEFXFZ33y6d1ezb3MqCz+M592JiWxbl8TU1+IYeG8h4XD1z4NWK3DoeICbexvYv3//Rcnif4H69euTXxjB7hD5fE4q6alqfilJRqWC2BgFD90dy63Xm5CoGhA9j4jI3AVe3pruvPC8aAQC+EiPMTP7nTiaNdLwwutlPPhsCfXqaBjWz8KY4TFs2uZn41ZvpfPNW+LinturdyrEWJVkpKnR6wXi41RotQIrV9SczVETkiSxe+ceBEX0ek+fokaHkkJQEnEbkKRfdqppNAJKMToJPMNRkuLUDL7fxk03qDlzVsRRaEBCIOi3M2bUKCRJ4vGHn+D+gQ+h96kx6hWof8HRpkKNywWXd9URNtoqtqsFDTqnmZkzZl6sGJj+7lRirWHattRy+HjUrvh4sZMxw2MAWLvRy83/MRE36BVIquptdZsmm7y072jaHJ56tYwbh+WzaZuPkF9Z0Qag2ntzJREXU3XOMn+pkwWfOVk6K40fvs5i8xeZbP0yk7pZGh5+roTFX7jQahXcdI2RDVt9+Pwi4u+Y94shBUmk46CU+J90GoCVOGzUHEwpIR+Bqs9FWdJuvvgknm6dLiRU6PUKnnkkhv59jHy91lvlM+dJTJJ4+nED7y308MCEfJyNNhCSghXvVnKyAr9U8+f9SieaQAxbNm351fv+XyY/P59lH39OuqNBRfYkRJ3xzYLdef0tD4XlnmptEEmSUPyKCyQSUjBgVD5jniwmvyhC08Zqht1fyLGTQb773svV/fNY8kXURqoJw88C1oeOBRg3wcaGFWl8uyyRD9+JZcuaRGbNg3OZq3AqSlEoatYffwUlJSVc3+tG3nt0NtJWE5qd8Xz5+jou73gF67/75aqcw4cPs3btWg4dOsTaNWvR26rOmc5jLk3gpedeRl1oqlZPJwTS2LZh+0U7XX+NYDBIYf7BilZR/8kt1+n4YsVCioqLqiRO/JzjR0Wef+I5nn16DJ8tnYtSCeuXZbD1q0x2fJvFO68lsfdAiKNfNyDJ3oJLejhYuqJqYF8QBExGRZWA4XnUaoGUpMjvTg4CkCSw/TRvAigihzRqV3pHIlKEIutevPV+JC1FwY691dt8AAeOBAn7tJRjq9aGPI+IWEWX2inGzIWWIi7BTr26CmyZ35OZruDFx36q6jsYoH1rXRXH53lGDbMg/TRv/jP48/OLZf4wO35cywmjm7w86adVEqsp4faJRCKVFXrTRlp6dNOzar2X3ldeMHZirEo0KujVNxqp1sUqCZYGqs2gsmmyCYsRYoOZIEBZzEEy4jQYTqeSm7aOoUPVDLzFRCSiZu4nTuYv/gHnaRXfbfaweKWbMluExV+4uOlqY6UJttsrcubUuT9LRNWSnJyMOkZJpDhcbX9Fh6KU9NpWXhzXl1ZNfGSmBHn+0cqN5wVB4LEHLGzYXIr9ewcmrMS4k1iyYCnX9r72L73+XyMpKRWoWgq0bZePV6bY2LIys8IZALBqvYer+uex/rMMnp9URu1MNeXOCBPfttP/ZjMrVnmqlLWfx2BQ4PNXNRg6tI42pb9vRCx1a6nZfzhAy6ZaAkGpRmWuUkXLhR3lIrExStZt9uD2qCs1Ab8YvF47kWCEaR86mPF6Mqr/yBJQqwWmT0zi+iF5bF+VybQPHfTorqdDa12lfn1KpcDEl00MH7ENq0WBUhMh4tegK66PKSZYSZY/x2RUkJAocjB/B2rUpFMHDTqc2DjIdpKldFQ/izZ7lDbi01306+uj3BVh+54AZa7DBMp1+D1xPDv23d8lh/8FBAUUKE+RGq6NDgMeqjrkzxOQfGjRkZDTgTvv2crGby6UP2TnRLBTgkMqRY8JK3EoUJFS3po3p33HkH5GnrgvlnseK+b2/hb2HQjRtpW22v65CoXA2HtjWbLSjVGnRCNoyc2N6uSf9zI8T25+CH+5DjfZpFGL+EAKe0rWkJ5ecybWf+L1R8jJCwHVO0BzC0LodGAr1OBV7kNv9vLyUwmV3u+PPnFy/4iYaj+vVoHG4ueZ553cdkNaxZizY6+f0U8Uk5MX4tPPXXz/dUal97x3Lx0HvvFSnT2kEJQESq0sXuGm/82VnY6SJPHMq6U8+1Acr7y9gjvvHP2b5CAIAp27XMNHn3zM0w9eMJqem1TG/HdTKr2zew/6ufOhIjJTVaz4xs1ll+j47EsXBr2Cyy/RV/qtBvYxM/yhQhrV13DLdZUN8xffKGPu28kkJ1YeU67sbuBcXogFy1ykJalQ2lOoF2mFsyyT4vy9FcZ2/dpqunfW8fk3Hh57qZS7Blu54SojKpXAFd0M2BwRJkyz4fNe3KRHrQ+Q6ztJjJSEz26kpXRJRdabHiMGycwRdrGHzZilqPFppWrASRAErFIc9WiGVtDjt/sYPHg7U6eJXNOjcrBh5bdeVPaUis8pHcns322nltQIK/EEbD6WLzzGdX1CaLWV9fI1PYwcPBrgyzUebr62sox9PpFde4IoBSXlbSOk/c6x4d+M1WrF5dGTle4jI02NRiNw31MljBhUvZNxxSoPPbpFf7/+t+n4ZulZYhwJ1R5bTC5Zzs7Me6uQYyeKmPCChcKSECYSUMe66Noxgfc/LkenFVj8wYXMj7YtdQzra6HfyAKyMtQVVSnlLrHK+/Jz6tZWc3BVgJQkJRaLApf74id6fr8fv8vP+s3nnUq/7jETJQmPV6w2g97jFQlHQFKFkCQJF3auvFxg3QaRsj31SQvUqtCLPsnDgQNbePXlV9n1xUESTQaGP+iiSWMrj48qBFf1cvabCrjiMhVl9ggKsfL7biaGRfM+YdQ9F1fu+PWXH5GRoqDvDWauHZjHgJvN5BeFqVtNhdB5OrfTEbQUIjkrt4gqMR+i200lTHwxrkI/Ol0RHn6ulEBERMSPgeodzH7BUxFsP4/bIzJviYuvF6ZVygC2mJW8OzGRG4fm896ccq66zECDuhoKi8PMWxIgKaXBRckAqHBkKVBWuicLcZzmCF7JXcXpEpQClFKAEmW0LdZP/R2DUoDUWn4a1K0+2eCpB+Lo1TefG6rpiyxJEqGwxEP3RNs9dG4Hw/qb6HJNHpt/9HNpZz0vP2vizgFHaBip2h4hJAUpDpaSLtYnL+/oRcvhf4mPZ8+DEg372YYkRZCIZppl0QAndtwlZjSSnjIKq2SsCYJAQPIhStVXf4mSSHG5n1eeSqhcBVIQ5tbh+SQnqfh8ThoRMVr2XhMer8j5x3H8WzZmT0kmJamybuzYRs/rL8TxxruHSTT9OQve/Fbuvv0e1Cdj0GOIBs4FBclkEu9O4b4RY/h28+oqixXv27ePxx98ErFMQOHWIBpD2BUlJPlrUU0cAYgGw48f2k8DX9saj9GUmdi2bRtXX331n3Z/brebpITqndyhkMSdDxbTvqUSSRSZ/H6AieOqlk07XRF27ZSoSyNcpeto3RTeeKHycY3qa1izPImuVx4jI78HUnEG48Z9T5PGAZo00LB7f4ClK13sPRSodm79c3w+8XfPjwHMZtAaSwkU+tAKepzYqU2jiv2iJJKX+D0TJqi58dpERDHaFs/tESsF/iGqz16YaMfujCcGM8XkUU+qvrVgETkkciGZR5REsjlBczpUnOus+iDrZ8ThcouMfKSIjLQLNkNiDT4EiI4ZP++9/EeRMz//gei0Iuu/E1DZUln6RfXRwQ/ml9P3RjN+v0hpWYRwOOooTUtR8eIbZdx0ez597shn3hInXq/I4eNBnns0jjVLMvhsQSzHjd8TlCp7+ssVxRQbj2F0ZRIiQG7sNm4Z4kerFnCk7uLbFbE8/VAsdbLU1K+j4eWnYvn60yRi42HQCDu9uht4bEwcNnuE3oPyWb/lwrVPn+EjHFBQVlb2l8pu7NOPkBt3HFGqbIQFJB9FcWfIL9hFcrybUluE4YNqLhl7cIyebONO9rCZbE7g9dWcLfv/RfsOPfm0mmzMV6bYqkz8Aa65wsjAm010vvYcGo1Ar8v13Hx7Pjv2+rmlt4lyZ82ZIJIUXbHzrRn2igxPpyvCnE+dlNoifLvew1MPxPLIcyWcPBPk17oCeH0iCgV8stzJfU+V4HTafvkDNZCTk0Pd+n7cbhGvt2aHa1pKtKfhN+uiz+CW7X6uviI6EQwGJYJBiUBAZPqcch54BLZusrB3WzwLFmqwdt5DecDL/KXOatsHAATDErEk0khojUmwohG0JAiptKYrReQSR3Rg9EpuhMb7WLkkls0/+ujSQc93n2Wwb30W33weS6dLbezcseF3yeKv5vDhw0yYMIFRo0bRr18/tm/fXrEvHA4zf/58xo4dy9ChQxk1ahTvvPMONtvv+11rwhpjpkdPKEjbhEcVXbXVK1XvAD3HCdKojU4wYM8zVmR/uj0iW3a50aJHgw5P7CnOJq9DbwkQJIDkNpNXEKZzOx1tWmhZtNTLp59K9Lqs5kzLjm10HDgaJBSIDqGG0vo8/nx5lQyDSERi1NhScosC5KmOIZrKkZBIUiaxffu23yyH7t2v5O1ZjhqzKD9c4GTV6gARtYeHxrmIiZNo17JycCuvIEz9OtVPiGcvcvLwKCt9bzRVMmo6tNYx661k7nuqmCF9zVXet5uuNRKMP1vlunySh4KYXYixhTz9aimPv1RCQVE4mq2130/PW/Np0UTzU1ZNzdH26rjr7gfZuSdA8U9R+vFvlTFnWnIV/de6uY6nH4xl/2E/78xy8M06L06XyPFTQfrcWcC0D+wV120yKuh5qYFG9TQcOHwhulxUEkavU9ToyBl4s5n5S1w8/Kif+PJonyML8Zw7rufMuRArVrnpf3cBO/cFyExTIYrw7kcOrrwtl3JnVGnefK2JoydDJCSlVPsdNZGaCvnqExxhFw2l1pUmcAVSNofZSQZ1aU5HksnAhwcbxdU+QyGCKH/KWNMJejLLuvHIE+5KAdajJ4I8Nc5LrDvaR8ojOSkil45ST1KFWhgEE7FCIs3D3dj5dSqTplZ9T0cMsvLJ55W3S5LEE8+XE1vSCmVRHWZ+5P9L+n79G3B5oGHd6O+UlKAiIU7Jqu+qZpeUlIaZ84mTgX2izpu2LXUk1XfgoKTKsXaphBBBLEIsiZ4mfLtCTe8BBdhKBBJIxaAHj0fkg48dhCMSsxeV43RdGPCNBgXPPxrPe3McFduSEpScOVdzhsie/QEa1dcQjkAkLJCWdvE9CwsKCjBiJVgaw+T3nDRqJOCRqneiRqQwrogLpULgmdeqH6MmvWPn9v4Wruyhwi4UYk0I0rK5kqL96cQHa1fSi3rBSKvIpcybNZ8kfybalGJS0+FsbhC/JY9ANdUkQSlAKD6HDm20PPOyA6mksjPGh5eQ7+JXthaEYIUzQRBg6JhCrOZoFrUkSbRtqeW9ueWEQhfeZZVKYPTdOgqseyr0gV/yEdeogKkTYyoFhixmJTPfSEJQh3FYj1d7DZIk4TLkcuJ0qNL3LPvKzeBbzZUcnxeuW2DEYCuN6qlYtNzFwSMBlAqBKTPLmTFz0cXLQRVGQkKkcrWBIAjUpwV7+Z5c6RRBKUBYClEgZXOAbTSiNSlkcYL9BKXAT6u6nyYoBVnyhataGzAhXknQL3DkeNVMpK/XeejUVlfpnhUKgY/eSeT+J0ux2SNcdomexp1snBOOVpqr+CUvB9WbSRWzEBNzycwQLqotzP8aG9ZtxI2TJrSltdCNNkI36tOc0xyikGxaSV1pRCtyOUW+dJbIT5USYSnEaQ4RxE8OJ6s9d77yBHcM1VYphU5PVREfp2T2W8kYDArMJgUxVgWHj1Vt+QYwe6GTvjeYKHdGiESin6+OG682YbUKaNT5lJaW/gGp/HbmfDST0rL91L/6MI1v3UVJ3XUUWw4gSiIqQU1aqD73jx5Z6TPHjx/nvjseJO54LVJt9UkOZpFqr0dCaSblQs3ze6/Sid6grzbLugJR+NNbzJnNZgqLo/ogFJJYstJF/7sLuHFYPtcNyuPGq408em8MhcVh8gujc9yfV88WFIW5qm8BlsJWxAYz2XvIz/OPVp8BHxujpFtXJW7KUQgK4ktac8+DDrrdeI4BowpQqQQ+n5PGZZfo2Xeo+ueltCyCKCSh19c8//g1rHER+t6mYr9mIzYhDwWKShmbNs057r5HwU29jdEgtlLgubHxDLyngOOnLui04tIw/UcW4T6eRXOhExlCfVKpzWmOVLEjvZKbXOEk8aQgSRJlUhF72Ewm9dAIOnySh8PqrQwYJNG0oZZObfXodQrO5QZZt9lLQVGYH3fXnH2692AAp0PO/PxXEwypiYQh0dmCcc9upbC4nLuGmNHrFZQ7I7w9y8HBI0F0OvjsSxcJcUpyC0JEwgJtW2pZMTeNlCQVHq/IvCVOrh6QR98bTXTvFHX+tGup44tlMGzkRuyFOrSCjoDShcYUoFsnBfv25pJ6SQlTxhpo18rK+u8LuPpqLVkZVSfOTRpq6HGlwDffSiQmKunYRkfHNtFsgP6jCshIVbHvYIDduyWysrT4/TU/3L/Elyu/YsbbM3HbPSBI1GlYmyfGPU6jRo0qHdez15V4X/bw5mtv4Sn24wm6USoURFRh4g0h3nk1lm6dDLw6xVYl+vZzkhNVJGkSSPS0opQCzmWfw+/3o9NV3+fx/4Oi4gK+WVnOrdeZKjLSzuaESEpQYrVU7wS8c6CV9z8u59mH4zAaFGSkqnn/43LUagXJiUpOnglSv07VCNPWHX6uutzA8dNBbhiSh8WiRK2C/jeb2bAsneEPF1O3lprH74vl6VfLyC8Ms/dgoNrSgjJbhOOnQgy6t5DeVxqpnamioPjiHB7n+ebrpdw/QsGCT1Ucz/7lZ8lsUjBuYhl6ncCi5U50GiUvjPciBqLX6I34GNBPy6Ojo9lQE9+2sX2PnwdGWchIVbHnYIAbhubz+H2xXHX5hSYS1CYAAQAASURBVEzq4tIwtjJoQNXMPYWgoIHUklOaXah0HvwKJ59MtfLshDKmjk+kaaML8qmTpeaTmYkMe2ARhw/3omnTplXO93cSCASoXbs2V1xxBW+++WalfcFgkDNnznDrrbdSu3Zt3G43c+fOZdKkSUyYMOFPu4bOXS4jK2EtH06OY/qHp/n8az+HTm+hbrANChQE1U7EkAoPLkREYon2MVN54jidbSMuRsENgwtJKOyIPyaXxp3KefIRI7UyzOw75Oe5CRsoOBGiyzVKYs1KJAlKi5XUDjfn3LnqJ3oAhcVhXE4RTWl0tfa4YC22rHDT82gBjz1koF5tNXsPBHl9qhfpbGNakkRh/FbGPGxj6rSNCEXp2O2/va9h8+bNESV4/KVSxj95oWw9HJZ48U0bO3YHSEpUcmBrBvsOBfhwYTm5BeFKDsGsDBVHTwZp1qjqO/rlGg8r5lbffqFlUy12h0jPy/RIksTBo0G8PonG9dVYLUruGaVl+ps7yXC1jWbuqQoQGh3gw0lWOrSuRSQiRVda75dLcqKKvIIwjuxYtFoXt/cPYzQl/2Y5AOzdu5cG9dR8uKCcbp30qNVCpX5259m1z8/02eXExar4aGoyrZpd0N0PjIzhxTdsTP+onDHDY1izwcslHfRc19NAp2tyaNNCQ3Kiii9Xu7Faao4R63QKyspE9GV1UHBB1oqSDD7/+jSLv3BSv46W156Jr4hwHz0R5KFxJQweXcCX8zNQKgUS4pS0bdfrouRgK1WREqxPIecqZTQ5JRtlFNKarhUOGw06WtKZc9JJcjhFFhca4fslb3RF5J9VSygFJcG8VK66LYfO7fT8uMvPydMiacWXVPQMzeEk9WhWbdZMgrsR8xbl8Oj9ZhQKWPy5h2nv+XCXKziXL3Hz4BKeHmvC5hB5fYoX+7FUEoO1iAMKHP9/k7//Jmw2G0rBx+lsiU9XuFi60o3XJ/LC62V8udrD0H4WzEaBtZu8rFjlYdqriZUyHJctiKNV153YfDFY3LUBKCYPEZG6NKNYysOPD7UvjqNH7ahNIRzuUry2INcPyWfk0BhaN9dyNidM/7sL6dPbSN1aGo4cC5OSJLD/cACXW+TlSU7WfycS8NuYN73qu52bH2LvIT9XXmrgpk5G3pnlpG276hfp+iUcDgcmlZkEZwZvvL2eOnWVFFp3U7e8O8qfZYhIksQp9W4GD9RybU894yaUcdOwAp5/NJZG9TUcPxXklbdshMISVrPA4AE6fth+ABxhPv8iRLy3frWZSlpBhzai53Tyt9S2Kih3akmMV3FJN1jx+QayxMbEBTMBgRJFLo6Yo1g0fm6+o4D0FCW1Lj/KqaOnsBa2xoAZO8WkGi9OFwJEIipuu17Dm+/ZUSgEXB6Rc7khftjpJzZGSWa6Cq9X4otVuVx1uZHHxsSiVAqMGWnmx90lrF27hmQhHa/CzrSHDdVm9CiVAkNvs/D+7CKKXNkkiVkVx4lShEPCdlq2krj7jhhGPFzEO68lYjEryS8Mc2mXmifx9euoUakUHD4WLSNetNzFRx+vISGh+szZmigpKUFnDFPiPoM1HI+NIuKkZGzKfAIJZ3CHfCTb0lGh5jj7kIgGr2ur61KetJPOnZQkpohs/nEtJ7IjKErTce1szasHvLwQn82Ye7WMvutCFmi5M4Lo1zLiPhvfLE3EalHi94vMXezkyzUePp1RtS9e04ZalJKKrr3KuOkmBQ+ONvCeNpsNG0+jQY8ohBHUIawaPeGwl0H9lOw6pMbr9WI0/vYWOf8rlJaWUpJbSjM6V3pmdYKBFlIX9rAJCQmloKKl1IUCznGAH0AS8OJCJ+lpRVfOcoyT0kGyaIBG0BKUAtjMxylXn+ONl9KrfK/LHc0cj4+7oGPGP5nA0DGFjH8qns7tdAhCdCHDeUucbN3pY947KeQXhn8xs02pFFCpBEYOgeXL5jPy7of+VHn9J8uXL+LQnvc4sDkVnS46TkiSxOz55Uye+CPpZZ2JJ5X9BzYSDAYrMhGfeuRpkorqVOnznkga56QThAlVKq8+f15HfDH9Bt3GN1M3kBiqKleAUIKHDh06/Kn3qVarqV2vHd+u/5GpH9i4rqeRmW8koVHDdYML6HujiadeKePph+Jp01zLlJkOru6fR3qqinKniFYroJRUqEUjICFK0LhBzVmZbdso2bnEi5kYlKg4V+Knc3sNg27RU1Ia4Yah+fS7yczjL5Wy6P3KSUt+v8jdjwcZOeqp332/4XAYqxWWrPSwd0saHy04xfRZLvI8YRpJ0UzzQHw2I2+vnPzVvbOehLhE3phuZ8+BACqVQFGRiKqgHnVoVnFcJvU4x3H28j0JpKCR9HhNeQT1Nm6/Qc3HH29EHTaix4hSKXGWA2RzCEkZ5vGxWp584ILjuEFdNbcOL2BAHwtajcDRE0F27/fTtmVlP4skSTz5nBOnTYkoin/Kwtmy8/MfyOVX3squrdMoE/MJCT7efDfM2x+Wo9MqcHtE3G6Jpk0EPpicUrFy6hffutm6w8eEZy9E0I0GBffcHkN6qopvv/Pw5nt2vvvei1IpEGNRMGOalcb11TwxvoRel5nof1MCM+c5GXybkht+Vh7csLFAv5trHnwH3mLGanHz4DOlbPw8HYtZicGg4OUnErhtRAGtmmlBG0RrTiI5+eKNuwnjJ7J24UaSy2sT95NSdeW5GXnoHiZNf43OXTpXOr7X1b348P3ZGAriaEIaCklBWaiIrlccpttPDuBmjTVs2+mnc7vqDbMNmwIo3CkIgkAiaUi2CAvmLWTEyOEXff1/BmfPnmX92o/R6wTufrSI7p30NKqvYc6nzhqzuSD6DMTFKPniWw8D+5ipk6XG7YpGmp9+MI7RTxQzZ1oKaT9biOLE6SAjHiritXFJ7Njt5Z0JSTRvXNlh8unMFLbt8vP+XAeHjgawl4e5/6liPp+bVsko8PtF7nm8mBlvJNGlfVTW33znIRL+fdE9r7ccR3mYIlsQjVqg3Bmp1vFbUhpdjTYpQcnqxRm8P9vF1NfVpDnaVgzMYSnEygV7SY5zEZsg4fFKLJ2VWmFItW2pY/AtZvqPKiQzTU2ThhpCIYlh95YQKI6rsbeNCStxiRHGvejgw/ku3p+rBIlKjs/zCILAU/cJTP7obca/+t7vkslfRZs2bWjTpvrVgQ0GA+PGjau07c477+Tpp5+mtLT0oicvNTFmzH08OGYlk55T8uxjVp59zMrGLV7uemQb1/QwcuWlek6dDfHxAj/q/AYI/uhvUh528fwEGwWFEglFHYjonfQb7uHZxy4MvD26G7mim4EBowrZsl6NpqTZT03CbWRzjM+/8vPiU9YqbRUAps8p59RhLQ1+ag8CkOhqRmBHXZ665wwO3TmsntrEeTtEjUQBkoo68+VXP7Lskxh6983G5/3tZS12u50rL42jVVOJG4bmYzIoQVKw77CfcpuSWJOeL+bFo1YLzJhXzguPxTJhmp2F71/IJhwxyMrUmQ5mvllVBysEKlbfrY64OCWffu7h7vtcKF1xBIISYUsB5hiJ5CQFddrAD1tXkREbCxYbO1emVxjUKpXAE/fHM2JQDAPvKeD7lRl07llMQZHIoy96GDDo/t8sB4At36/mqQfiWP61m4nv2EiMq/r+FxSFeerVUob1s+DzSxWOz3JnhB17AyiV8PiYGPrcWcj1Vxn5aq2HR+6NofegfK681MDp7BALP3NRUBzGZKx5wlJaFqFuXRWX3JbDR3NPkpDfGYNgRhTCLP7ChSgJzH07uVL7gcYNNHw2O5XO1+aQVxAi/ifj1+e7uAwfr0eBFm+lFhsAOZyiHs2r1U+Z1GM3m8iU6lWU/R1mJ41oXeVYsxRLzjYlrm0JhAmhiTnF2djN+O1GrCTgxV3jYhGCIKD2xXA2J8Srb7jZuTqBBFdHTIKaZEki97siem3cQ4LJQEZ5VxKFC+NwopTxh/pd/VspKysjI1XFkRNeSkrDvPp0HO/OLsfrFflxt4/1W7zRctu7Y1jyYSpOt4jXK1b0nNPrFKiNQVIyHZzdXYAJC+nUxZ14FFODbQzorcHlFlmxyg0Okc7t9JiMZRw7KfHNooyKXlxd2kOtDBW3DnYQH45D60tA1Hk4G/aQ1TyPusG21JNS2b9+L2OftfP8ExYsZiWSJLF9T4B7Hi3m9RcSePzFUvbs92OxGBk46O6Llkft2rUJGrwcCP5AI0dnlLsNKHRH2KX4jhSxFhbi8OKmTH+S1h0iNGlkoG0LLd8ty2DNRg997yrEalHhD4Rp2lDLiMEWRBHGv+nAFw6j14vYbBJpQs32VYzGzCWXeZk9JbnifWvSQENKgpuPFh5Ak3IShQAFuV4G32rg3jvS0GoEvl7nYelKNx/ONHH/o9s5flxHvJBEr949L1oOl1/Zj4KipWTnhHB7IiyYns5333tZudpNjEVJbkGYhDglKpXAtl0+bh3uY8zwGN6bU87xU0F+XJ/OyWwn7891UbdWzeN2nVpqbrpOyzznIfKkk2gDcbj9QUoCZTzxiJG5SwP06Z1CjFXJkDFFGA0CxaVhrBZFjf2qj5wIolHDus0+WjTVcOJUiPXffUXDhg0vSgZOp5NgUEmB7iix7oac4SiOxAMMG6Jl9AgTp8+pGN4/Qoo7ixSyAHCo80nsfJjPPq7cA3v7bj/DhjuIK2qNMqhEyq/H9Mk7iYvzMOCW6DzonQ+dOIo15JTYaX7pOaxmBaGAkjAhDm2qhSjCy6+X89nyIOGAErc/BIoIbqcCMSKRXxjh5JkwMXESTZqLvDvJQOtmWpTKaDbpmCeLad3ayrJvRWJjY6u95/91Fny8kFR/neqd9YKSJCmTUgpIIrrASzp1SCcarD4u7SeVLMxCDC2kTpRSwFF241c4scSIvP2GhQ8XCtW2BfP7o+sn/Jy0FBUL309h8vsOXnjdhtsjYndEaNpQwyczU1GpBJITfzkb3lEeQaWExvWVrNpy5g9K55cJBoMs+eRd1nxiqZShLAgCI4aa2b7Lxr5PbajRIEYk7HZ7xdz98P6jZAhNqpxTEAQaSC3Yo9hMY7EtZiEGiFYBFced5d5H7uamW25k6aLPsOYmVGm751CV0Kh1g9+8WvfF8NDDL3Jbn0v4cHJcxTz0wJEAXdpHHdWHjweZ8NNiSI+OjuWRe2JwlIvotAIGg4KJU5ws2e9E0vjQaQVOngnVuMDVvgMRtOgJSUFKMrawbmlaxUJ0EK08HPFwETddY2DgPYW0aqahWSMNZ3N1bPhBzajR42nfvtPvvlelUklOXoQbe1nIylDz/BNWxtxlpPklhdjchcRJKag1kSrl7RBNZpv5ZjJPvFzCgJvN3DXGSbzUtFLwTxAEatGIdKkep03fc+cDEtf2NPLdZj0T3vDSMtzjwmLAP0uaD0b8rFnzPU8+cGFbmV1k9eIMYmOiNvDAPmZuGJbPnQPMDLnVgl6v4ODRAI+/WErB/tqoVGc5fPgwzZs3/93yOY/s/PwHMmTISCaMfwNv5j5UIT1phV0xCBeijjYKyc3eU2nl1LmfOvmgmkktwPW9jDw/qYwruhv44uNo752cvBCvTLHRsJ6Gdi31xFgUCILAus1e3n61svJRqwQCgZp7VPj9ElnpGp59WE/Pvnm0a6ll+CArHVrrsFoU5BeGMVkkruhx00WXs50+fZpvl6wly1n5BTQIJjKLm/Dso+NY8/3qSgPgtMlvIx7VkCSmVnwmHJ/DqDsvOHCv62nk6v553DHAUmV1SrdH5IM5PlJDGRWfTwim8dmiZX+b83PhgukYdCGu7G6iYT01G7b42Hc4wGOjY3hlir3Gz+XkhbCYFZTZos7GlCQV9nKRcmeE+nU0TB2fxAPPFGPQK6idGe3heeBIAKtVzUtvlFPu9NO1o66K81MQBLq0jzqe6tZSs+JbD2+/lsSgewupW0tFl/Y6snPDbN7mY+y9sRUDTm5+dPD/tZ4nNdGseRcmvzWfL+en8O16Lw88U8KcacmVfn9RlHjq1TIG9jGz7Gs3TleEqW8HyXR0rXScSlCT5mjPjJkbSKnjYfXijCqGlE6n4JWn4nni5RIMegXbdwWxFaswSVUdIpIkUWY6RjAuhxYtJL74NpqlXFAUwqBT8cTz5SQlCQzpZ6hURtu0kZb8vL/W2Pn/wOv1Rle9NtS8KFEoFCIUumAACoJQUd5RnRGbnp5OQb7I51+7ubm3ifzCMK9MtfHD15mVSrAfHiUx7J5sjq/WYAmkUhwsJXFPF/ycIIYk8mMP8OTDVSd2giDw1kuJXH2Nj3hP1FFowkqylMXBwvX0H17KgpnxlSLjn65wseQLNxZ31aw3raDH4EqnwOWgodC4is46fUJJrQwVteqInDlrqtGB/p+kpaWRnavltafVmIwCb063EwhKJCYIKMIqtPpQRVZBUUmEG682M/dTN5Pfs/PQqBgUCoGWTbXExSoY+3wJLzwWX2HAHzsZ5NTZMIGAWGkS+HNy88LsWmelcbgz5focElqc4K2JiTRvrCUSkVi52sPJ7FICYilPj4mtkNfPSYhXcmkXPfsOB2nQEDq2M/DhxwKT3+3+m2RwnoL8syTGK+nd08BDz5YQF6MiHJYQRSocNDPnlfP0g3HM+Lic9yclEQxKPPVKKSfPhrjiEj2hsMSkd+xoNXDDkFzq19YwbkLUuXTsVAivT+L5x+IxGRRcNySPnft8tG9VdQI/9QM7o4ZaufZKI0P6hbnyum2k5/fAk3KEeklK7hxorXYCZTQoGHSLmY8+cZIQpyQtWcXBA9t+8/MAoFBIeLTFGAOJuCRHxWQjRLCid91/IggCaknDAbYRkaJlog1phVGo2gLGhR0zsbiSDtP1iiB3325BrUrik8/8fLa8AH8xNfYkBxAFka07AuxYG0Oqu8XPSnMF4klBF+nGOcUW/IIb3c962SpRkpycfFGy+KtZvXo1q1evpqQkWjaekZHBbbfdVhEckiSJJUuWsG7dOtxuNw0aNGDEiBFkZmb+adeQnJxMqT3Ex2+nUCtTzdAxhUwcl8CU8dGJhihKTJ3pYMoMB+s2+0hPVXHmXIjMNDXjn4xn1sJyOrTSs/FLIxpUZFCPc0kbmDPLQOf2Sfj9IifPhuh7o4kFnzmxmpXsPRRg1pTKq6+eORdi+N1emrqujAYSBSAAiVI9Dod3IhH9jZMdrdn4cS6XfH0KvTWANxQgI13F+68n0Ki+lvtHxPD6Ow4Sk1JJT68+E+iXmDvnbRzeIprRBYsQdRDVC3SgjiRSQj5n1HuxpniZ+FgsTRpo2Hc4wI3D8hl7byzX9DByz9Awb8+yM/+9JC7tcmHMuvlaE9+s9TDykRLEQJh4yX9hMvcfuKRyXnsmutCj0xWh/x128o4bUZU2IgUoCZ7Bq3AwfJCZkmIFs+Z6GXG7gXvviKFPbxNDRheyaE4S19/sRGUQufvekdV+zy/x6KNPc3WvpQj42bg8E7NJ4MMF5dES/4fio8kHRJ/R77738dCzxcxaWI7XF8HtjTB4TAGfz0mjW0cDh44FKxIq/pMDRwKsXOPm4xnJtGqq4cSZIANHFXL7pXq6dNSwZrOKye87eHR0LFd2N+Aoj+B0RbjzwWLuGmytElyLRCRmL3QSjkhMn5hI144Gdu/30//uaQwfcR9q9W/vgZyUlITfG+36aSKAId7DzOlxFT1vY2N0EFOC5IrqK0mScCceYePc+CpjXse2Oh56MMTMF7JJDNVFEARS7W2ZNPk7+t6kZ/YCN29M9aCIGMiiGRRLlNhyqNUgSIk9zOyFTl581UuKtznJUtSmFCWRInLxkUNjWrH7u6Mkxrk5cCTIlpWZldoMNGmo4ZtFabS/KgebPSy3AKmBU8dPoxdNNfaPNGLGQ/VBNJEwyp/cH+cTXBJJw0YB/tg9dGmv47255fj9YhVbJj5OybncEKIoVRrbkxNVTByXQElpmNFPllArU0mdTA197ypgaF8zqckqQOLbDR6uvrzq+DztQwdD+1o4ejJCSmqd3yeU38iWLVvo3SOMUln9s/XIfSb6rztNaakBtaCpPBb/wtTNKsQTGxdLZtc4Du87DBKkZaXy1hOvV4yV78+Zzujh96ErtWD0xhIhhDvORlLjOCa/88afeZsVRCIRGjWIoUv7C/NYnVbA/VOPYp02qr8t5qgNrVAIlTIyC4tEREQCyScYcJOJ19+188Hkqv4WpyvCpk0R0omhxHSUV180VHJ8QtRGnfF6EreOKGDVJ2ns2hdg1OM+nn1+MiMf7PSHsxoFQSDg19C4wYXvTYhXsXN9Mldcv5uzBSZi/RHyC8OVkp5+zqFjQbLS1ShQ1GiHqQQVsRor11wZonljLc0aaXh/uojWVf1YqRF05OQpK2zGnLwQMVZFheMTou/WuiXp3Dgsn3lLXNHKhTQVtdN1HNjgxZoa/tPagMha9R/I/v37SEqRSLToUR7sUqVJdxwpBIqa8s6H2Tz+QDTzIhyhxgVaBEGgQ2sdHVtf6EOTma7mvUlJ3PlgESVlEWa8nsTqjR6CQYnkRBWSJPH9j3527/djc0SYvchJ+9bVP9RLVrp45qE4ameqmbXQySP3xPL2LAeLlrmwmAUWvZ9Gl+tyGDL03ouWxYfvzcJamlLtAKcS1CjsOnbs2EHHjh0rtn/75WoyQv8RrVBWbnKvUglMHJdAv7sLePL+OK7oGp18bfrBz6NPOzHltank2FAISsKB31eq/Wdw4tgBLCYFTz8YxzUD82jaUMOSD6Nlqi9NtrH3oJ/Wzav+Pm+8ZycjVUXDehcUYa/L9Nw2ooAVc9No0lDD0llpFBSF2bHHz8rVbn74KpOkn56B5V97mPiOg949jVWUoCRFyzpqZahp1kjLlh0+TMboqtKrN3i5vKue+e+mkPSToy8UknjgmRLOnAv+7oltWloGTRtqSEpQMbSvhffmOrhucD733G6lQR0NR08Gf+qHa2LPgQC397PwyTIv+rJ61X6nIAjoS+sTTD1QY+Zb88ZazuWFeeK+WIYPsvDlag9fry2kOCePeJIrFtcqiN3JnWP8PHRvYoVR5PGKDBldxPa1Vk57GxJS+Jj9wSmuv1liwvNWBEHAUR5Boubssv8GgsEgCxcupGvXrr/o/Fy+fDlLly6t+L9OnTpMnDixxmjvt99+S9Bu5aknRDZuthNRhHj2kbgqvScVCoEPp8XStusxCstPkp4QxluWj+AWCBGkbl1FtRmcEI3a66wBfr4grFJQUjfQnu0bD9Gum41WLRVYLAq27fbgL4lBpTVSbDiG2qslPnLBae6U7DjSdtChgcCJnTvR+hMwRWIrMuRUkha3R6RTGz0hKZPU1KrlcdWRmpqK3RnDlBm5bNvlI+LT4i4wogqa0WlceD1OxjxZQo/ues5kh+g3sgBREpm31MmshU6aNNDg9UD2SQ2SLYFVX5ZhiYkQDEmEHBYUznp8ML+U+6pZEOnH3T5KSiSahLsQxI+q3jFWLUuqGEuUSoGbrzXRtoWWHrfkcdklNZc5dmqr49DRILWyVBw7GUIpmtFoNMTH17yK8H9y5MhRZi/0UOYQufFqE+u3+LhucB5GgwJ/QGL4IAs79vp5bmwcU2c6MBkV3PVIETdebeLNFy88Z4+NgSkz7EyfE+Tw8RDjxsZx2/UmtNpotPnlyTauvdLIi4/Fc/fYYsY9Es+NVxtRKgXsjghTP3DgcksViwKlpai4Y6iOaVO+Z+RAPTZHhJZNq19hFKBdKy1vzbBjMSkptYexmqXf/DwAaI1hMhLUCCcyOMF+WkpdUAlqJMRfdEoqUILFhkZSE3QZMVLV8RmRwpSpc1FZS5n9gY5LOsZU7FMqBZZ97kerAWfQhrWaFaBFScSNg3nzlcSVN6l2/DYKZkwqI+UJR4gpvfC7FJNH586dL0oWfzVxcXEMGjSIlJRogGTjxo1MmjSJSZMmkZmZyYoVK/jqq68YPXo0qampLFu2jPHjxzNlypQ/1Lvr54RCIZLiFXTpoGfk2CKmvpJYKSh5NifM1+s8fLs4o2LhIYi+v1165+B1aImzaPAIbspxY1FYGThISbtWWh560s6aNRG0wTgiBPFq/Sg1YcymaFD054yf5CK2sE2V0kZBEGgstWEnG7BKcWgEHfHhTCjMRCqQyDWuBp+Ke4YrCQkeYlPCZKQryT538YG/DRvWYS9chlGtxRKqnBmnEBRotBH69BF4/80L5dntW+sYcquZAaMKyUhT0aKZip6X6So5Ps9zbU8jbZt62bJZ4pziCA2kqhUQXsmNOdFHSlIMADcNLMO/tw2pYsKFagBPGqVSAbNnHKeh1JaDBPh6+Uladyljzntx9OkdtVOsKUGmfzCHmJiYi5aF3R4td2/RSEtCvJIv17hRqwUmv5hYSf8IgsCV3Q28+EQ8T71cik4noNcp0WkV3HR7ATZ7BJ0WbrjKWKVHp88nMmuBk/cmJdGhtZZv13sY/5Ydi1lBfpHIyLFFLP4glc++dDNgVAHD+llITVKyY28AuyNM597n6HOtiSYNNVzfy4jDKfL4S6VYLQqaNdLQtWP0N2jbUsf1V+n54IMPGD36ty2CB9FWKBo0qFBTi4ZEMgsrHJ8Q1Vn3jdLz7ut7SC1vgwcXHTsoqw3SAQzrb+Sdt89BYV0gav+XnDPSrGMxZUVq6kTakChcaBOTGW5A/uGzONSHef4ZyKRVdP9PYlQIClLJQpCgiHPULW/PZ5+u58GxlmoXSdRqFdw/IpZxr5Xx9ddf07t3798si/8VsmpnckaxE4NU/QJcXlw/VfJUJiJF8OJBT1UHZGwkhWyvkt0HAvS90cTMeeU8MPI/9ItCID1FybsfObh/RNWs3Fem2BkxyMLk9+0smB5PcWmEAXcXUL+uhmH9LLz1vp2cvBBDb7Og1UYTU6Z+4MDhjHDTNQZuvD3IxMlDf6dUfhsOh520pBBQ/Zw+LUVFQOnARRClWlkp+9hoNRDJrX5R4YgUwRRjZOr0t2r87iZNmrB60yq+XPkVWzZsQW/Q02/w47Ro8dct9HT06FG6/kc1ff06ao6cCBIMStx2g4l5S1yMGR5T5bORiMSq9R7Udfaz7OM46tZS0/6qc7w61cYjo2IqdMi53BAD7rRhKWgbbXsQk88NV1dv1xoMCrLSVZzLDdOulZaYGBVdunT50+73qquvZ/uuNZW2ZaSpOb4rjWadigjmpPHixBJmvFX1+g4dC3D2rEh8nJI6dQTyT7gwCtUv/BbQ2qhf+8Iimr82rxckAUmC7NwQg+8tZPaUqg5kvV7Bmy8msuAzFxPHRRNWbh9dgl1RQAISDRpc/GJ41SE7P/+BLF08A71eoLxUQ4ZQvWJPljKZv+g4j/+UQhwMSkQiUrWNxQEczmiqfk5eiA8XONl3OIDJoOCSDjpmfGznvTnlHDkRxGgQGDq6gHP5YS7poKPnpUbSUlQ8N7GMzdu8dO9c2VD8aq0bQRAqmkKr1QIN6mqY9koSr021cfRktPfiE/fFsfKLJQwddnGR7bOnz2Kk+tI6AKFcRW5uboXzU5IkxGDVl1DhSGLlqhzuGxk12J2uCD/u9iMI8NiLJfj9EsEQGB21sZa3QidUHjTDUgi96e/r92mz2yASQa0WMBsVjH/ygtKa+UYy1w7M49WnE+jT2xTt1VES5sU3yjh4NIhaBT0vvfC7/bgnQPvWWm4clk/zxhriYpTs3OfHUS7y5fz0CmelIAjccp2J73/08ugLpbz2TEJFBojPJ/L0q2XcdI2JFas81Kul4ujxIB+8Ge1hIkkSazZ6uXFYPuMeiaOoJMInn7sqVn3OLxTx+XwXPTHMzc2lS/sLRsvHb6cw/KEitm73sWW7n6x0FR+8mcT8pS7K7BF6XWbgqRedaEI1R4h1ETNu9y9H29JTVQy8JeokuOpyI2PvDXHjsF04RB2hkgT09tq0uMTFI2MqDyZGg4IlH6bQ7tISzGdiUEhxUJzOtwsPkpps56F7Lbz3kYvYmOrLy/8bCIfDTJkyBUmSuOuuu37x2D59+nD99ddX/H/+PS0pKSEcrhpceP/tmTSkJebSWLbMKcFZ9wemjq/eUarTKWjUPMzAPlr63pTBQ0+WMG9e1BH0a5nG4XDV/WYhBk/ES2peS3LyjEQIk8s+2tCZc8rDPPhYEbPn7ccnHEUR1iIqQrRvr2DiS/GkJCm5ZkAet1znYcuWM+z6P/beOzqquu3+/pwzvSSZ9J7QuzQpgkgRQQUBEUFAQQGVrqAICFIUEBUFERFBQJRiRUABlSqI0nvvIb1MJtP7zHn/GAjGJN7G2/t5/L3PvddyLcmZcs4153zLvq5r70MC0fkt8cudRBo0XMnwkZyaRF5e3h+e128hypQsXW0Bl4643LYkCrefaY/kYtN3O9BpBQ58n1qa6Ck0+hk7pZCf9wbwWfTU485QMi2P0H834ZKcvPnuNTQqGU/2D40hkiSxe5+L0ZOLEI3JCIKAJewqb71SsYFFWoqCuBgZBUX+ctnuWygoChARLpKR6SXjhkSYP4rDhw/TpEmTPxWDQCCA12th2x4f01+MYvN2Bzu+Sib2puanwxlk9gITufmhe6lVMzXL11jQ60R6dys/l44bHsm32xzMfCmK9r+Z2xrVU7FuSQL9nslj7tQYYqJkZGT6uKdnFlqNSES4yOB+4fS8v2xSqE8vNSu/zGX88FQWr7SQkeUrRx7dwsWrPkosAZQKeGF4JG996K3S/RAWJvLkICUr5udhCMjI1O5G70hBbldipaRCZ/eA5MeLh/QEOc6AA5nGw+XiY9QINC4ls9ySk3PiQR54AC5etTF3kZNAAJo0VPHsE+EMHGJG7Y1k6mQ3y5adRJd/TxkiTJIksrTHiYzxc/iYRKtKquYA1P5wPGG3nXJNUgESQfbt20d4eMWGhHK5/D/SGvdHaNGiRZl/DxgwgG3btnH58mVSUlLYunUrvXv3pnXrULva6NGjeeaZZ9i3bx9dulRNy7UyXLx4kY5t1bhcQQqKAuW6MWbNL2bJW3FliE+A1s01vDU9hunPRZCQ1Yg4KUAemZhiTvLsU0n0fqKYgoO1SfaEqlSzDYeoXU9BuE5LZmH5Kotjx4LECRW34soEORpJz2kOkSxVI0EItRgLgoDXqUTuT0LnSUInhOEpcHNJ+QuqqKpLHHzy8Tu8OVnLzm9uy+eEHNrNuHDijrrIwtdjy60DVSqRN16JYeTEQiIiBCaPLb/5czgCPDKomOOHFKQGa1JADlc5RzXqIBNCSWGLYKQ4/jh9eoXGncMn3JiuR5EQLN9dECMkUijlAmAQYjAUx3B+x1Wmzsph+FAdC5aWEKaX/nJFy0svPsWrExQcPx2qYiowBggGpEoTL73u1zNlTjEPdtYzc0JU6ea9xBxg8Jh8uvTLZs3ixNKqoCvXvTw1tgh8Cr77wcW4aUV0aa9hw6pE4mLknL/kZdqbRjZvczBrcgw5eX6++tbGgSNBfD6JyEg53e/TcUd9JafPe2l5fxYeXxBDmEj3Lnoyc/z0HJyLJEk80ElHn+56pr71TZXIz+vXr6NCi1/wYJcsPNi+fPXqiGFhuD02lq3YiSMvknbxla8JtFoRUR46bpes2GMuEB5mhoAMrT5ImKX8/Z8kVKPIl4sXTzln8VuIJ5UDbCNBSiNcNNCmRcWmJwCt71ShkMlYvXLNf8nPCvDEU4+z+YvviSws/5wHpSD5smvUC7Qs9/czHCSN2hUSNcGbiUONWuSpx8J5+oUCJs8q4qXRUURHybBYAyxfayUzx8/+o2YuX/Px4ohI0lLknD7v5Z0lJTSsq+RGtp8eXUOdPXqdyKfvJ/DKG0a+2ORixJMG1nxt5b2PLKQmh4xZB/cLo20LNaNe9tLh3ierlAz+K6hduw5b1qsY2Kfi4wePubC7AlSnHoZWyjJV2GNfHM28594j0VGj3PuK9FkMGvr4v/x+hUJB70cepvcjD//VS6gSdDodJZayezxBEBg+KIJx04pY8FoMvYfkcWcTVRkpPL9f4vFRBTzcQ8mcl2NKi1o+fCuW/iMK+OwbK0kJcsyWIIUFoCysTlgwwDXhDHK5q1I+BkLmSA5nkL0H3NzRpNPfer2vzprJg/d9S36hv4y3iSAIrPzAQI8+efz8Qzjj1CVMnxhOVKSMYFBi83Ynk6Y4EVwxfLHBztSJegYcPYW2uG2556VEkU3HjrLS5I0gCMg1PnySt5weLIBP8mJyuHhwgIPMbD/jR4Q0tytCZISI42ZVrtMZ5JdDburUkbhxQ05UVPl17V/Bf8nPfyCMxkICPgFVsHJiSBRE/N7bD3OnuzV8v8vBQ13Kb/DyC/1IEuz42cknX1iZODqK6S9GUWIOCXTb7JCYIGP2y4k4XRIde2ez4ePEUoMGgAfu1dFjUA6GCDMPdNKydYeDvMIAWrWAWi2wYp2FHl10qH7THjV+uIFte0ILum6dtYyZsafK5GdqWiqXDuQSTiW6N+GBMhUigiAgyKVylS9R3lSWfHSZAX102B1Bho0v4NnBEWxenYxcDoeOexg/zYQ9T12O+AQwarN59uknq3TufxcuXLhAzXQf8dEaDp9wE5Qoo3NpsQZpUEdJdp6fXk/mIpMJaDUCwwaGU7u6l+w8P6IYIjM+/NRC3ZpK5k6NKTUv6fZ4DoYwkTo1lbz5vokn+4VzZ5PbG9b5r8XR9qFMuj+eQ2qynEAgRGI8/UQ4jz4Uxoq1Fmqky1k0N670PYIg0LWjjuppCnoODpkGbViVxNUMHxcuezl/0fOXyM+4uDh+Onr72mtVV7JuSQLvLDFz/nKoZX/JKjP1aiv5anlIv7NuHZHtKgt4K15QuBUW/JIPr1cq0953C6fPe8qROempCl4cGYk/IGEIc/HijJ9Z8nzFbs1yuUD/viq+fqugdFEcZ2vIilU7qF1bZMVKL48NqZrG1T8Ffr+fBQsWUFRUxPTp0/+w6hNCi57K2tkqcqG+cPY8yTQIVchKxSiQ/2F2Ua9WsGCxgz49wpj/eiQbvssns+QS2ixZpfqwJ854CFoMpf92SjayuYYTO4IsgLLRcWzXkjHZvCRTHVEQEWQBDh8L4PfIMESJVK/mZ+pEfRlTnUljo9h/2M2nS6O4ct1L90d/5t72KpyuIEdPubn7HkWl7u0V4fTpsyRFaxCvtkAtlI1zkCAN66p5a3pMmfjExciZ+nw0D37vJYCP8xyjqdS2TNY+KAW4wDF8Rh2zZki8/X4uaekSkgTXM/28NNrAu5ND84pfW0KbFhUn5CDk/v7OIhufLVfz8edWNv1gRyYLif936aBhx14nL46I5PS5AAGbhuiwIAaD4U/HwWg0olFLJMTI+eQLK1vWJpd5ZnVakdenRHPkhJtNP9gZOjCcB/rnsPTtyrWmRwyO4NJVH+3LSkcjigKTxkaxfK0VjUZk/IhI9HqRKINIn4cqyYR7JdQqgYhwGY/3CWPyHCMd25Z/JgIBic832BjUN5wfdjnJzvNjNNqrdD9Ex1RHqy0moV4RlzI83NNOzsUrVyEryIUSC82DHcssQiVJ4iInCJfpGTQANu/0kGlTIQtEcIoDIElISATwk1bDjdMt8NH8WH761c1Pvzo5dNzN+s12yE8jqWEx40fG0qalm2fG/ITclIzMFk1A4cSovkaJy0lMjgaZ3IffX94A4Rb8Cidw65m7illWSHggBp1OV6VY/E8iGAyyf/9+PB4PderUobCwELPZXIbAVygUNGjQgIsXL1ZKflZVAkStVlNk9GMyB0lOKDuOud1BikuCFZoXAvS4X8e0qAJwNCrVv/OJVzlz3kvWqWgSvGkgQIZ0HovXguZgPey+aEriD5OV4yM1+bfk9h9XdyhQUIfGXOYUOimcMCH0fBtifLy+oJhVn+Zw/oSK+KLWNPTew4mSHRiNxioR2ubibGpVN4DaDm6wCkYsiSfo0F5O9RoCvx4JVFrVV7eWEkEEhUxE+bvbMjvXx12di9CY02kmhLqH4qQUCsjiFPvxSV4kwc+DD8pZNy2ScdNCMgiffelGY7qj0gRrPMkYyUNHaNyIctXgu80Z9O8TRC6DrOwAk8e/zMbvN/zpGADk5OSgEK7RoU0sSz+1AJCWJC8n5fRbyGQCEWEhEvi3iDTI2LAqidYPZDJ0XD5Ol0SYXuTatQDhGW2JJZxNa4/x8iw5g/vdTkzc6h4aNamAXfuc3NtOy7jhkRw54eaNRSa2rk0qbS3v0kHH2GEG+g/Po0a6gqsZPl4ZH0XtGiE99Q3f23n59WICkqZK3UEGgwGZ0otC6yZoDmIqqXjsGDcqjCcHaGjeJZNfjymgggQRwPlLXgSXlhJFFro7LrDunQga1k1GkiR+Puhm3Ev78F5pUSq3cAuJpHOd85WeuyAIqCUtFzlOsjuR65kO7rqz4mu6ke3D6xLJzs7+R0mA/FOQkJDAw4/3YPPKH4m3VC817PNKHgqijjL7BQ0bvztKXoYWuS2agMLFDXs+MpmcaG/F64ESVSZKrZ+77lTjdEnkFfjRaQRGTS7E5ZZQKqBRPSU5eX5eGGFg/RYHfYbmERMto35tJU8+Fs43W+xkHXIzfUIU/Z7JIxCQCA8TOXnWT43abTideRdNWwVp3yWen3Z9hc2Zy4efCixZY2DQk+Po2LHqur9VRaNGjZj3Zhi5+Y5yrc+BgMSMOXYSrE0oTsrmg7fXlTk++KnB7Ny2i8M/niCyJBEtelw4KInMpXGnhjw++F+Tn//TaNy4MW+9IZYrEOvzUBgOp0SnR3Lo2jGcV982EQgItGutweHScOiEksbN+nDg+D6mzPUTHxvkyEkRt786327+jlEj+pKeauaZJ+Q0qKNizvw8du3OItpWD9ERzbUbvkoLAU6e9VDSVcuMt7V8sHTi33q9crkcmVxDl0fyWbEohlbNQvsSU0mAVZ/ZEDQusswBVnwa5NsfHeh1EPAoUJqTSbS1QIacaa/upHnrAJ27K9m6aQ8xloaEE40XN7mKy1RvXsSCubfnkPxCPya7iyKO00hqVWbMkiSJy+Jx6tYL8sC9OgwRIvsPu3l2UMWFbbt/cdG8sQqbPUjPx/Ow2wMorIkYov7r9v7/ayQkpHLu1HkCkr3S1/glP3bX7YXz8MERPDosj/QUBXfUv53xLTYFeGRIHlPGRbJ8rZWNq5JKH/6YaBkvjozkzsYqRkws5LGeYaz7xsaopyLKEJ8Qqt78aUMqac2ukZvvZ9XC+FIDF48nyIefWHhkaB4vP397MaBWixjCZfj9EnZHELW66u1fT48axvCdowk3lSc/A5IfX6SztNriFtp2aMPpddeJ5PaDKQoyIrJa0u6BA0TF+Vm7JKFMRU7r5mr2bEyk9YNXKTinJe6mVk9AClCkySa5dSy9+/Su8vn/HfjisyVMHqMiLkbL4yPz+f06aPHHZhbMiqNGuoLxw8vGqfM9Wlo9kMXchcXs2e+m/V0a5k4NkYCCILB+s43G9VXMnhxNgzpKrt3ws/hjM6u/srFg1m0ipfkdaiaMNKDVigiE7h1BEAgGJWw2gcljK15E1q6h5M7Gah7opEOnFflojYUaaQrc3r/mYJmWlsZ3PxqZ8UJSqZFDSpKCBbNCG6fx04p4ZXwkM94y4XJJaLUCjz2s4623rxHMq1ZOo1GSJLLFi1TTSUyaZWT+a2XJI5cryNS5xcybHkMgIHH2opdAQKJBHSV9e+gZNCafr1ckceCYi4wsP80q6dyoXVvEL/OUCkALgoA9P4LZ7xTisITR8I5/ltP7n8Et4jM/P58ZM2YQFlYxIfTvwGaz48WDU7LhwY3aFs2lq94KxcaDQYkTJ4PIilP4fqeVh7rquK+Tmp++gcJCiYHPGNm4Jq6MvIHZEuCZMWbCi9uCAHnSDQrJoTr1CRci8Xv9lFy6Tq54mQiqkyCk4ZHc5Hhz0exsQK1AKmKxSO4lKwOOnmb08zZGPxOKQ+P6KtautwEhkv7F5zXYHEG69M3F4xRwOKtW6SMKXorydNS6qe1YJk4R15j1UliFm6QNm90k+esRQTRXOcNBdhInJRNOJA5sGMlDi55mQjtuOC9hNrrY/2MMhggZPQfl8EAnHbMUheCtixhQUlDkR6+rmGTxeQWOHoZOj2Tz5GNhfLMyEZVKxO+XWL/ZTlZOgJFjndQsuo9zHMEVaSctLa1KcdCqwe2V6NM9rMJkhSAITBkXyYszjOz7NpX6tZUY/sCxPTpKRn5hxZImLZqomPFWMVE3dYlSk+Qs/thcKfn52Tc2PF4JtztIeqqC+rWVzJxXzMvPRZYSADZ7kJETCxj5VARPPBpOSUmQjz+zEAhUTevp/gf78P5Hb6PRwSM9Nbw4MpLEeBknznh4YXoRhw7sJE5KIYIo3LgwkkuYqCetqZERQ2L4aF0JsYWtuM55FCgJJ4oAPswYybkqMGOykkmzinn+WQPjnk1CFOHAUTfPv5xPixahufOuFmpO/KLix91mTp0uJiFeoE2rcHr1lWjfQUb7tmreefkaca665c7fK3lQRNgxmjwUcgKfaCc5RSI7s7DcnP5PQGZmJlOnTsXn86FWq5kwYQIpKSlcvHgRgIiIsgv5iIiIP3Str6oEyAMPPMDzo528OS2a7Lyy96vNHiQmqvL7RxQFfp9n1NqSmP1WDuHmxiCE2riLxTyaOTsjCjIQIKLgDkaMP86mdTGlsiHp6VCS4ahQVzYoBXFiR4WGmjQkg4s0oAUmMZ9HHlbR/T4d3e/TsXufizGjDpBibIfaH868ufNY/dnqSs//97A7fGg0Ak2aSVzflY220XkOrI8mPExGkdHPucvuP3y/Ri3w7OAItuxw0OyO2wmrx54qwWXW0IDbhh6CIJBAyCjHJBVyTTqHw+uiZjUl9Wop2fi9Hb8fQoqTFUNARPqNWJ4gCKicMSz5tIAIvQydqQbZOQWcPn2arl27/uk4bN++nQ5tlERHieQVBDh/yUvHthomzar8vvN4gmg0lei4yQUG9glHCkrYHBKvTozmw4+tLJ3qRJQiUUVbGdS34vtz+ovRjJtWVNpu/u4yM+/Oii2nqalQCCx5K477H8vh2I7bsgQKhUC/nmHcUU/Fw0/lVkn2wuPxoI61smhuFC+Ouc7OPe5KO+FGv1zEkAERZOX6OXjMTevm5Z2FJ063oDI2IVDnONs23F4zCIJA+7s07PhWSbsuRwnL6VxmzlWgRKJ88cVvP1tCIgwDeDQs+NBM/4fLa39LksTbi2y43KB1+/5REiD/JIyb8Dw169RkycIPcZnduFxORJWZFYv1dGoXzqhhId+Dc5eKef1dC4/3nkpeVgFbl+6gWrCsaY9LcpCnukDNSOj7TAHXMgUeeHAouTkXcbiukBAv5/JVB5t3Qnq1aJauLsFSEI7GmEJuTAGZlx1s+d5OWo1maPU+npt6nPUr4ksr74JBiTXrr/DdbomF761GFEX69XusNMn3P01wT5uxmIFjnmTqWBed71EjigIXr3h5boqJ/AI9jboaWDpnPklJSWXeJwgCb85/gxMnTvDhe8vIyc4kKTmRKWNfr9Qg9X8bMpmMxwaMYszUd3l/jrrMuNCongqlpho17phEQk0ncXFxCIKATqfj+cmNEEURSZI4deoUFouFDt1qkZycTGJiIl98tYtt27ay/LOlXLt0HW1BDRr5QgUS5qJwxk89ysbVceV+2/Wb7WTnCaxcfyfvL5n1t1Uz3kJWVhaPPhxJnMHBoBFFKJUhrVGbI0Dt6kruaqZh70+gVaiRCiJICDa7fY5CKJkYGwezJ0fz8WdWAvoSlDWO4fSLXLjoR0Qkp9DHe8ssVKsmY/suNz/+5KS4SCC9WhEZ9p/QGeugIxwnNjLFi0TEukmKV/LVt3YKivwIQkg//PedKjZ7kPkflpAUJ2f2OyV4SrRUd7bhhu4YE1+Y8rfF6L/k5z8QD3YfyOa1+xE0dswYMVC+laZYe4WEFH9pVl4hD03KQ57Lp1qagtQkBbkFfg4d8SEGFOz62cmU56MqXAx0vFtL9TQFbbplIsoETu1Or/TcEuLkfLc6qYxhi0ol8vyzkWRk+ctUfgK4PRIyGSz91Mb9Dw6ocixq167N3d3u4uDG48TZ0pEJoU2oR3KRG3OFWa/PKCcQ/MKk8fTa3RsxTyijR2bHilcScblh4TIzQweGlyGKFQqB1yZF8e5yiZzMC+AHlU7JoKf607pNaz7++AOkYJC2d99HgwYVk1V/pLX2V5GdnUGDOkrkcoHVixPo9WQO5y56SslnoylYaXZJFAVqV1cQEyVjw8eJZfSFtuxwYDQF2bL2ttlA/TpK3p8bx/wPS1i+1sozT4Q2dJeueomJlpdziPt8gx2ZPLTRrwwN6yrJyPLx8wEXvxxyce2Gj369wtm//xc6dry3SrH4/LPlDOqn5YH+OXy9MtR2BaH2hPeWl+ByB2nTQsPLz0fxxOh8PpwXR1yMnJnTtMyc9itxxc1Lq+Y8kovCqOMM6afg840OcvJ83PdoDqOGRJCWouDwcTerPrcy95UY9h5wMXZKIc0bq1EqBF6eU8xdd6pL26XHDjMwdkpRha21AHv3+lEHwspUhkSEicybGc2w541YrZYqxeF/Am63m/z82y2phYWFZGRkoNfriYyMZP78+Vy/fp1JkyYRDAYxm80A6PX6v02kPzYxlizTJdySi1o0xlfkYexLR9j6VUy5sWzRMhvKkmTC7TVZvHQfD3XVoVQGiSeVtEAdzhw4TqN7shj4qJ6G9RQcOubmh11O3NlxRKLDKdkoJIfGtCl9huWCnFh3bVRCFFcUx8Bfn7PifpoE70YXDC/9PXVCONritrz/3j7uv89Lreqhez4u5nYFzqC+4dzRMRObRUImKMrE9s8gKEHQW/EGW1I5qF2j4mfQ7Q7pPMoEGXVoQm2pMSYKceMkDANRxGCkAIA0anMycKN0HPcHIDVZjirKjiPPirqoBu8uPsuieRWTz19ssiHI5TzZL4xnnjCUHpPLBR57OAy9TuTlsRrUgpYm0t2ccx6o0pgZCARISpBz5bqbGtUqH3NqV1eSmiTnrm5Z3N1SzU+/Oit15/xhl4Oe91f83JotQYqMfqY8H4XTGWTuQhNpKXLWb7aVI0CPnHBz6ryXx/vo+eRLK8MHG5j+YjSrv7LSY3Au8TFy3J4gF6/4mDcjhvs7hcijkU8ZOHXOg+d61eaNDV9uxFQi8eaYSJ549HYlVrM71Oz6JoU23W4gStlkZmYjSiIJEQKP9YGXnguNZ16LhoscpzaNS82SIDSHnZOOMmV2Lrs3Jt80agihTQsNP29W0alPTqlBgEwm0O0+HbeMqouMfiSli8XzUhEEWLkmE9NJLZHe29q4bslJXux+5D4PMknGHcI9nA4exO4oRqHzolJVrpX6v4WkpCTmzZuHw+Hg4MGDLF68mFdffbX0eEUExh+hqhIggUAAq0nN0PGFJCfIOX7aXUrcRRpk5OQFKn2WnM4gDpuI4Td/MzhqcvpCBk1v6r7lcI1awaYh4vMmIoRoig7XofW9F3hutJpmd6jp0EHgnV+P0dDXrtx3ZXGFeEK/s5YwPJKb89Jh7HITzi1Ktu0ook9vJS+NDaP5XS6ufmdGK+jY9uP2Kkk+qNXx7NjrpGcPJdNOH2PT2/HcCndMtIy8gkClBm4Xr3gJ14t8vcHNTwfsDHwknBrpCk6f92DM1BJBxUkkgEhi8eHl5Gkvr79bzIwXoxkxsRCPJ4hdn0WYw1Dm9bd+DyN5xFPW/MoXCLLvgIugKYoUe30MeJk55bUqad/l5+eTWxBq/U9KlDF2SiEvjY6keWM1u352cO895Qnq5WutPHhv5Ynn+nWUTJtbxJibeoZJSSKSwoPX66Ze3co7LxLi5GTl+EvHBZM5UK6I4hbiYuTExciQJMol8+vXUVKnpsj69etp27btnwkDC956lxZNVXTromflXUX8csTNqEmFLHkrrowpzZGTLs5d8rLuw0SMxX66PZ7LoL7hDB0Qjk4rcu6ihxdmGMk4EodSW8grL+gq1IKPipTR8yEFO5cWEsXtKsJiCtARhoXiivdtFKBGSxiRFMuzqaUTGDmpkIW/IYm93lAi/sZlJdHRbpRq1R8+G/8bMiD/JPTo+RA9ej6Ez+dDEAQ+WjafRR9vwONzUSNNxpkLAZaukdN/0Ex6PzIQSZKwWq1s+XoLsZ5UFJIKuzYXi2ji8acG0LffU2i12lJ3cwiR6zqdDrfbXWZte+rUKZYu+oicbDnJKckMH/sMjRs3ZtDjXfh+XUKpgQ6E9mKD+6q5nnmVPXt206lTZ+B/nvS8hVq1arF4ybesWf0hby/bjUyUiI6px4jnn6F58+b/cg5u0qQJS1Ys/h86238fDz88AEmSuK//Etq3ChAdGeSXIzIEWU2WLF1URtf09xAEoUJpJoVCQbduPenWrSc/793HO3Pnk11wIWQUpJVQh99N32dPM3m0wJ1NVBQUBVi0ws6BEwms37irUmmffxfh4eEYi+GNKRGMHxlObn6AYFAiJSk0fl+64uGhQXl8vDCcGXOKOXxkBzHBZOQoKKEIDw7qC0GWfWph0w9OJI+CEqsPlzuAOjyI3aTGc6068+fYkWRegkEVbrmL4cNUpKcqWfyxGaNwlOvmUPGbXJAhCiLNmih4/60otu9xMmZSEZ37ZDP5uUgGPRqOQiGwebuDKbOLycqQ4z5fi2gMeDRGrukO8WCv++jff+DfFqP/kp//QKjVamQqL2EqHY7oowSyGxEVSLpZieinWHuV6nflMPCxCHoOziU1OdQ+2bdHGId+TMNsCbJweQmFRQKWPD115PXY9tPhMmYPv0enuzU4HEEcrmClxiDXbvioXUNRhvj8LSaOiWTSLCP3tQ8trDKyfITpBPYf8fDFei+de1beevhHeG3uq3zZ5Cs+XroKj81LkCDJ1RJZNH1BuQFpy3dbeOf1BahsejKEC3jxohJVqGNdtG4p8Mp4A3VqKLl0zct7H5mJjZYx++Xo0gmoXSslazZqWPNZqP3I6XQyZdKzXDj9AX26+ZDJ4Jt1n7OwIIE3563EYDCQnZ3NksWzybxxGrVSwuVR82D3gQwYOPTfdm4DiI9P4mpGEXVrKUlKkPPpogQGjc5n+1cpRBpkBAKVZ5ohROquWW/jvg46qqeFzicYlHjrfRMbVyVV+J4xQw08NCiHpx8P5+IVH0ZTgFWfWxlyc5HodgdZvtbKohVm6tVWYLYEKm21On/Zyw+7HdSuriQ5QcYXyxI5dd7Dt3uqTn4ePriDzm3B4QrSpW8OacmhFq+cPB8SsPPr0Mbr3nZa9DqR0ZOL8PsllAoBt8qFqdrPSL7QgjwpRWLmUBWvv2ujRXM1p897CA8TKSgKcO6Sl6R4OYkJoUoqmz3ID58nly6kJUni48+s7DsY2nHFx8q5mlHeARJC1dc7dvpJ+U2LlSRJ+LUlNL8jmthYEYWiYmLmfxNXr14ts7n/9NNPAejQoQN9+/blyJEjAEycWLZlY8aMGTRs2PBvOYcePbuz4NJbKLxhqAUNajSUHK9N264XmfqSnlbNVeTm+3ljoYXT+/WkWkPZfKs1pN2096CTIk4TlHnRhfnw5sSz/p14vq59ApdH4pfNKSxd6eSLz/dgyldSnfoVPkfhUjRCQMFVw09oXAp0nvKLFkEQMBgbMm/hKZa+q+TDTy28OOL2gkqlCslRyGQSki9IdsaNKsUi0hBGtslDUAqWq2AW3HrOXrRV6N54fxcFG1dlY/DcrviO/s2G7Zp0rnSjJggCifJk9h+1cG87La2bq9m9z8mK9w30f+oXEtx12fG9nM/ucjCgz+0NtM8nMW5aIX176Vi33sZT/SuuVOl2n5YpUUVIFgmZIENh13DhwgXq169f4evLxSAyksycAJ3aaTl51kP3+yrexJ+/7MXrg4WzY7mW6WPxSjOP9QorJ3uQnetj8zYHr0+pWBJjySozqclyTl/wMHWuEYNBZMWCBFrcn8n6zXZ6d9ejVAhs3eHAYgvyyXvxaDUCTTtnkhgvp0dXHYP6hvPEo2EcO+Vmwkwj61cmlnFUjo6SYXdKxMZV/1MxuIXiomKiYiUe71O+ClUQBD5ZlEj3x3P5YEEsD3XRlUqffL/TyYRXjbiM8cQTW4b4vPXeJKkad7YrKUN83oJKJTJmSARr19sY+ZSh3PGvv3USHyMvJQ2+/yqGqbOu8f2PF5H7dPgFD0U2J3oEJK9IbKQCSiCJaly1mNBF/rFh0/8W5HJ5qeFRzZo1uXr1Klu3bqVXr14AmM3mMhsoq9Varhr0t6iqBEgwGCRMFc/+gzdQqiX2H3Hz3uuxtL9Lg1wu0OwOJT/scvBg5/JE/sKlNuRFqRRpLuGNyAVRQu6IxG0JYqaYaOJxYCNCCM1RPsnLVc5gE0sQ3CKKy3qmTXegizHj8Ugk1JZzJmMXCc56hBGFGyc5XEOJilrcUXoNLuykCNWp52uBkB+6/za9n8W2nReZ8bKeiXtycHrMiIKqSjIHL0ycwZiJzyAGZTjMSoYMDhIUHETEepg1Xc+QAeFMf8vEG69El7mPPJ6QOc/FY3pq+JsQhcgDDx9gQH8FGo2AYEkGKtdhhFCFp7kEvv7Ozsp1Fpo2UnM1w0emO4sIqToiIiXRZ1BEWtBoBUymIC4ThDsbl/l9sxwFpF9rTHywGoIgoERNYUFJleKQnp7OJyuc+HygkAt89E4cSz+xsHufg937nLw9M5ZeD4Sefa9X4qO1FuZ9YGLRnMr3AmfOe+jfO5wNW+1otSI//+xH7Y1EhpxiS+WxkSQJizXA46PyEYSQKdwfQaMRqexS29+lYt++fX/aBMRqtWHQh56lls2UHD7mxWQO0Py+TB68V0d6qpx9B13s2uth7DPheL0SIyYW8vQT4ajkIoPH5OP3S4hi6PplDhFX3HXuurNiKSOADvco+PFTC7hDc6lLcmDFRENacYaD1JIaESHcnldMUhG5+uP0fUTN0ZPF2I1uBveL5JXZFnbvzaJOLQWCAGZrADEox+wIkhoj0b33w/8xCZANGzZw6NAhcnJyUCqV1KlThyeeeKJMtZ8kSXz11Vfs3LkTu91O7dq1GTZsGKmpqX/wyXDgwAG++OILCgoKiI+PZ8CAAWWMaf9u3BpLR46aSH7+YDZtXMvmPVmkpNVl4eIBpWZigiAw583ZTJzyEuvWruPKpSvUa9iVJ554olIZLrVaTVxcHHl5eWV+i8aNG7P4o0VlXnvp0iXq1XASHlbx2D7ySTljpn9USn7+byI6Oprnx00Fpv5vn8r/CHr3HkjPno9x/PhxHA4HL3erWzqn/7u4p3077mnfDqfTic/nIzw8HEEQuHbtGp+sXcyM+RcIC4vg4T5PM/qljn8LN1AZkpOTycrXYbO7CNOLJCeWXceNmFjED58nc+ykl8ILsbQINsZCMUECxJOKCjXXzpzha+M17mgkJyZKzqxJ0USEi2zd4SAjw8/c9zLQKqOQEGndrgVRBjlHTp/kwEkZnTrdQ/2GdxMTE0ONGjVITk7m+60b2fbDl+w54qNFy4fZ88tQHA4Hm79bzyPPbMNmt1GtekveWzKaa9eu8emqDzEXZ1CtZhrvTVxEvXr1/tYY/Zf8/Adi/6/baHhHkJyrImuWG9i4+SqbvjtP0C9DrQswZqiaIQOj+WG3k2cHRZTbgERFytBpRI4eC4ZaGxXFCAK43VKl7S4l5iDBoEReLmz83s6jPcpvqLJz/dSuRFMKIDFejtka6uu12gKMeKmAKxk+Hh+Rh78oGZPJ9JfiIQgCjw3ox2MD+uH3+xFFscKBY/u2HcybsoBUU31EQSSF2gSlIHnyizzQ083bM28vRBrVU7HsnXhefbuYLzbZ6X/TiMdoCmA2WxkycCgWm4Xc7GvUq+XjocdUdL5Hj1Ip0LUjHDmZxwvjBjHllQVMnzqYha9JpVWkXm+ApauXM/Gl/cx7e/m/vYnr+9gIFq0cwfuvh/6dkeXH7gzS8ZFsOrbRoFYJHDjqpk2L8hO30xmkqDjAsrfjmTmvGJM5gCE8ZEridEpEGiomLJVKgehIGb8edvHMi4VsWZvEzwfctOySjVbUYnV4QeWhSUMVXq/EstUWJo4pX7pvtgQ4fd7DqCEGsnP99OulR6sVsViDqDVVb5MWRYnPNtgY0j+cX4+4WbkgHo9XQqcV6P5EbpkqglbN1Hy1PDGkh2YO0LJzNjqdm04dxZsC5T6+/s7Hd6uT+GG3k7hoGZu2uFmz1ke1dBk9uqo5fNLND7scbPsyuczvKAgCQwdGcPC4m3MXPRhNQerXVfDUcwW8NimaaqmhhMTBY25GjbNiyG1Z5v1FYed5apCavQddON1K2rVrV+VY/KfRsGFDvvzyy0qP/9GxvwsPPvQgG755g/xMN0FniPSL9KTjPZfAjLHXCOrMCD41eSYd9Qm1blgkE00bKXh/mR11cXWa0YCchF288IKOWa/aSbS14ob9Eh3bB3G6YPqkCMY8G6D1vUWEF1Se/Y0UYunzRD5bllacMAAII5LTZ/zMW2wiyiBSv87t8XL7Hid3t1Zz6YqXEjM4cqsWi+49BvH56g/JLrhEmlR2IRBurcmseXu4r315rbRWTVUYhRxipJohs6PfwCU5MGOk+m/bPIMyfL7QAn/kUxF06JXDj18k0f8xORk3LpObLfLaPC8LlpnodLea/KIAJ896aH6Hkr0HXOj1YoXVMnCTXI0X8V33I0eBMqjCav3zhidqtRqvT0XvbhrGv2Jk/LOGcm65kiTx9gcluN0SHe/W0KmdlsYNVDw6LI/nnjHQrbMOv1/ii2/tzFlg4snHwhgxsYglb8aVaaPf8bOD9VvsmC0BWjVXs+2LZHoMDv1o1VIVzJsRy48/OfD7YfzwSOrVvv1bN6ij5OPPrUx/s5ikBDkllgD1ain5aH58OV3G3Hw/eQV+Xp0z60/HAUCUiTRppKp0fqlbS0VYmMDpc17efL+EgFuO0yZDKIklEK7AKdioS8WCc16Vme5dK9fvbd9Gw7hpReXWHgVFft5b4qRFs9utpCqVyNuzDbz5qkRxSQCdVk3rrnYMOhVvzQ5j+NOhNYMCJX4fyKVIfD4fSuU/LyH0W0iSFHJgj4vDYDBw6tQpqlcPEdh+v59z587x+ON/n/6ZXC4nIPejkIWSnS2bK1n5mZVZ75jQ6UQcjiDf73CSmx9gUN/wUJubPcj8D6x89okMMe4ar0zW8WhPAwoF/HzQzZjJEhlXzhAViIOb7bomCrgiO051qRF1gk0RBRG35OSK7RTFvgCxkSp+2mTA7Q7SvP0pikriUKGmGvXKuMKaMRJOJLEkl1bIC4JAjD8N43n4auNlfCiwed1UT6t8TK0IHTt2xOWKQVNkoAV1EApDX+DL9zJqxCHeeEskIVZG7yF5DHo0jOppCo6cdLN8rRXL9WiaBtqWnpM+vytb3sslW3uSSARslJQj3/2Sj+Lwi9i1N0jS+Rk+OIJ77tKQk+9n0XILLpdIQ387Tgn7SE4P8NnyWJo0DGmg+3wSyz61sXjBr6TcNI64IT+DTq4m3l2t7PNbxaViUlISwaDAkHH5PNEnjIXLzOz+xUF0lAyHU2LOu8W8u6wErSZkdpqYIOerjxKZtaCE7l305RK1DmeQ7Xuc/PB5Mi+MiKTP0DzOHJeTgo4M8RxSpocSc6A06f7DbidnbiaNY6JEkhLldO2gY8ywCPoMDTnIR0WWX2Pa7EG83soNWnPyAyRU//PVjHUa1ObA0VP4/UHOXHaSkBSk491hdOscqiY6fcHNPa10HNovsGKljy+/LuCBBxQ8e7M74cn+t5OZ235yMHqkHYc/SG6Bn7SUikmsjCw/Qa8Cn+SlgGyyuYoCJQqU3MFdXOc8V6WzKFDiEKx0e1DG6inR1K6uRCYT+PmAk0EjiogobkBCcTWsN3xYKSZLdYbUagG6dlHw62EPI0YO/9NxqCrOnTvH/fffT82aNQkEAnz++efMnj2b+fPno1aHxvBNmzaxZcsWRo0aRWJiIt988w2zZ8/m3XffrZQsvHTpEu+++y6PPfYYrVq14tChQyxYsIDXXnvtb3Nr/iMkJCQwfMSLf/iaiIgIRo4aWeGxYDDI4cOHKSoqolq1an+qGvvMmTN8umo+Fy+eo8d9LqjEpyIuRo7dZv6Xn/df/Gcgk8nKGRj+nfi970GNGjWYOu2d/9j3VYZRY2YwaOx41ryvKtOx+eNuJyqVnBrpCp4YZibW2jK0r6LseFstWJ9zjmyGDw4nLVnO4DH5rF2SQN+eYUiSxGffCTiLw1Dbw8jcW8AFnZWO93dh2qtTkcnKj/m9H+lP70f6l/mbRqPh1NHL3DjrR2GM5syxfMb+NJ472zXlsy82VZoc/jvwX/LzHwi7zcbVqxImq4Vtu8OYOdnAzMnlX/f1tzbGjyg/wN5qPxRLknFhRRFr5uXhBj7fZGNI//KVCIGAxPY9DnJuyEm3tWbW3KPc115brpLv9Fkvp85WrI0GkFcQanmZ+FoRJ896eW1SDJt+sJOXG+SbjcV/i27NH7XTvvP6fFJMdctURYmCCLF5vDax4onopVGR9H0mr5T8fHeplcv71Ni9p9CiJ4nGOArlzD+Rx9y3r/PZKgONG6ho0URF47rFzHhlBKvfK5tZUSoFxg5TY5x3lt27d3Dvvf+e22uTJk34Zn0r5n1wkNrVfXz6pY2Tu9JRKgWOnvRw9JSbCa8a2bQqiZjo279ZICDx1HMFPDsonLq1lHyyKAGvV8LpCvLrYRcvzyn+w+/NyPTR9+k8lCqBaqkKqqcpWfqRG/vFNFTVLjB7SiztWmnIzfcxZFwB6SkK+vW6rV9UUORnwIh8Rj4VgVIBW3bYqZEeitOabxQ8N6ESq8E/QHRMKmbTNeJjZSTEyhgyrgCnKyREHhMpY/N2Bz26liV41GqRj1aXoFAIfLcmGa9XotAYYEDvsNK2rGEDw/lyk40onYawc/eRedbK4wfPUqupxMBHbrfBXbjsxWgKUKu6goQ4OcMGRrBug43T5728/3os+UWBmyRzEI8nSGaOH59DjaApRnKBFxfuuKt07RZg7LMRdOmXg0qd9IcVQv+XER0dTTAoclcbkew92cQEQvqQSkFFnKM+OEIb0zwOoRI0SJKE0XCajCwfv2zTkWhtgFmZw32dZQzuG86rr+dglucRldeCvfv3kf6VlWkvRhMVKSMlSYY/318qnP97yDVegkEJq89JZbliH16u3vBiiNAzYdTtMcflCjL/QzOvjI9ixrxiHI4AdRpULZM5avQL/Lz3e644r+C1uUkL1kcpqPBKHoq1V8DsZ/CYfBbOjivdcGZk+Rg/rYj33gnj1Tm/ICtMJ8YXimEhuRSRQwNalNmAe8PzaNk0tBncut2NWJTMgw/ZqdXYT5hewCu4SEuXAQK/HHYTphd4e2ZIhqB1MzUdemdXWAF9C0ZTkKibSw+b3EyNGuVdQ/8Ites0Ztwr+3n0IT39ns1j0etxpfrNxaYAz082c+NkNBiKStsqWzZV8/nSRFZ9YWXFujxEAWz2AEMHhLHmazt1a8np8HAWTRupCNOLnDjjoU5NJXs2ptCpdzabtznRqkX69tAzY56RQEAiOlJk6IDyz60khcaX4YMj6NBGw48/OZk9v5jPP0ysUB7kjfdMOFzaKlfFNG7aBLNlT6XHg0EJmSDQ5yE9dzZRMfnpSBLdIZK7QBAIkFvG+KoMfEpyciuv3CoqDnD0hI9nxhkZOVSPTiuyYYuT5atthOU05aTsfLl7QCYTiIuRc/q8h2ZN5CyfH0P3fkb0hS1ACJFlQcGPUm74jy56/wrWrVtHs2bNiI6Oxu1288svv3D27FmmTp2KIAh069aNDRs2kJiYSEJCAhs2bEClUv3tSS1BUUTQI0etC3LulBy7WYYkyqjfQKDEEcRnVjDzNTevv2tGqxbxuWXkFwWIN6j4fkNU6f135oKHk2c8DB0YxlvvWThZ8jOaYAT5ZJGrPksj993ohNuyHmpBS0OpNafd+wkWRvDK7CIWvhHJu28YmD45QHJJg7JjiOThsnicO4IVX3+0L5XNW89jc+YRo4kkPj6uwtdVhpMnTxLujyJZqI1TsmONvIAQZkWSQGmJZNK0Qs4djqd3Nz339MzGECEycYwBr01FqrV1OZIxLBhDTXs7zomHiA+mksUV0giRNH7JR07CXia8qOCbrQJfLU9Dd1NvvHlj6NFVz9TXjXz5yUnS4nxsXlf2OVcoBEYPC6ewqIS1i09gF82ISi+CJHJM2EN1qQFRQhx2yUL9xlWbE6pXr05YeBzHT+eTle2nyORDkkQ6tVNz5x0qnr5J7i1cVoJGI5YaTPTo6uXZCYXMeTm6tJPr0lUvE1418sr42/JY016IotcTBZxQ7CQ20c/iN2MYMDyPmS9F88obxTxwr452rTUUGf0sWmGhWSMlbk+Q+/vnkBgn54UZRXy8ML6c+cWk2UXERVdc+eT1Smz/ycP3U/98i+P7ixfR7b67ufeRbAb2CWf1YkPpscd6hdG2ayGf/pRIaqAGckGBu9DJd2vO4nGYmf+6ocxndemgRRGVRaJaYNFycxn3599ew0erHOQHcrnOZXx40RNOEtU4xE6iiUeNDjcuHIoi2t4tEpAFmbPAxMUrPpo1VvH+67GMedrA4rdKOOXLJZF0EoV0IjwxHLuyiyuX/KTVCnDhwoX/mJbi1KllK/5GjRrF008/zbVr12jQoAGSJLF161Z69+5dqsM8evRonnnmGfbt21epmduWLVto3LgxvXuHfBJ69+7NuXPn2LJlC+PGjfuPXMvfhd27t7FsyWw6tvFRLcXH1m9UvDVXy/yFn1UqL7Bhwzp+2raQ2ZNkKBQyZr1TeYX01QwvsXE1/1Onj9vtZtPGbzl55CTRsdH0f+IxkpOT//Ub/3+Ga9euYbVaSU9P/8OW9v+/onXrtgSDb/PIM69RM81FQqzEyXNgskTRopELAGuJjLBKzChFQUaESsOSVWa+W53Ma5OieWdJCW9Nj+XwCQ/OfBnpxY1uv8EKhz8/xUuWicxf9OfI3mefGoH1oI9U/286vwrg4nc3GOd6gcXLFlX+5n8T/yU//4E4czKLOGNLVNFnWPVFCYP66cu1n50442b/ETeDistuUIJBieenFlGQH8TmLCImXqJLRw0DeofR68lcWjVT07Cuqszrh40rwG6XSPTVDbVpXG9Osw4HadJYRoO6cu5qoeGz9XZO/hoGCgUFRf4KW98XLC2h2BSgZVMVb04LGcfYHUF27HUQb1Bx/fp1atWq9bfGyuFwsGL5u/y6bytKdREFaTeQlyQRbauDTJAjSRIRUcFSc5zfQ6sVkctD7Vgbv3ewfYsct9dNOnWIFG5PdFpXbbxZaQx4ci+H98Sg1Yp0uMvLpat2khMrFisePUTOyKnL/m3yE2Dmq+8y8aXhrFi7jWPb00r1ge5sokIUQZKga79s7r1HS5sWarJz/Xy0xordGaDEGkAUQ5qwJnOADz628ONuB21bqjlzwUOjeuW1XQqK/Pj9IT26A0fcPDggh8Z19GTckJBhxGCJZvZcB9Mmi/R8UMsv36UybHwB73xYQrNGKkzmIBeuePjkvQSaNw5lkJ94NJwREwu5cEVCqW37L9tmKsLDjzzN7Jm7WfO1jfq1lSyaE0tsjByzJcCiFWZenm0kv9DPE33C0WhESswB3llSwqYf7ERGCaXiynV/dxuKokC92koKskMVbzohHFVxS44f386oYXJ273Px0hQbLlMYgkcNWhspNb3Mmqbjx10Oxg2PJDVZQWqyglXvhaixia8VkZXt4/kxKjIzM/E4c8gu8HBvByWN6qm4+6Ec0lJErM5/pqvxPwF6vZ6omHTM9kyC6RewXwtD/5uMul/ycYZDVKMuDsnKZfEkSreA/ZfWxKAiU36OlKa5vPVaDAqFwMrFUQwefoyoYBK6zOZ8vO4YndtradtSw1OD1Cw8f51Yd/nKhKAUJNddwJY10ZglEz58yCtwni9UXiE8yktmto8r131ERsj4ab+TD1dZmDo+ilPn3BSbAtjtEm/Nf7NKsZDL5Xz2xXaWLX2fFcsXc9mbR2KcAoNB4NWn1dxRP45uT+TQbWAOsTEyAgGIjZYx86VoqqXKWfmZlUfHFvL9D7ns/cVLiq8+zbinTLKoRJZLsxZBbPYgr75hZfsWBcm2ZgRtAY4e3Yk+SsOTfTWMGRqGUiGgUon0ejKX5ARFaZVr9/u0bNlRPgkBcPy0G29xBIIgYJXMpNVLqbJe2ZBhE1i2eBg/7rZitgZ4sH9OqKNBEnCb9OiLGpAeTKBAOsWPu+082DnUGh8dFTL4e3FkJMGgRMN7bvDpJ0H8KBj3bCQ3sr3Y7KEK/qnjoogIl7Hn15Abuc8fRKcV2bnPydXrPjxeieXrrIwZaih3frv2uWjbUlOqw7nmKytmk0DPwbksfTuO1s3VCIKAwxnkrcUmdux18s6CqldRT3t1KoMGbsdmDxKmr6ATYo+Tls3UTHg1RED4InORcushCAJxlsZkywuxSKbSVuffIjqYyLJPT/Hs4PAKK0sXfmRBLE7gpy/C2LfdhEpU4jXHUyzYcauvElecwvwPjEwYU1YewuuVmDLHSON6Glp1MqLOaYBBiMQnecnmKmFSNO063f2Pa3m3WCy8//77lJSUoNVqSU9PZ+rUqTRuHGpl7tWrF16vl+XLl+NwOKhVqxZTp06ttDLqL0PyUFykIsWaisbTgDAh1GGQmWniMqdpQAtSBT2SVaKQbIrIogbVqdn8JPlFAYpL/Dz/ipG0ZDmD+oYTCEKbVkoOHy/BXuDDocskSmGoVNajpnQHp/y/snFLkIwcFzMnRjH6RS8L3tuJwpiKKqjHLBShSiog2i1HU1Jx9bAgCPhcMi4cTmDgiEKOHD5cpTCsWPIxhpJ4zIo8FA3O8PFb4TRvHB1y4z7g5rnJAYZPKCQjM4Boj+C999W0aaHmrdcp1Y2XJAmj7iLeqCxqVJdhdwSJyncSNJfgd2g5LR0kiXSckRksfk/Lj7sdvDoxupT4/C1emxTNV9/eoHYtRaX65+NHhvPpl1nUyGtPmM8AhEjiK5zGLlkpEK8zou/CKsVBFEUio+Po3M7OJ+scCKKMjavjmTKnmA/eiCu9zs3bHfzw+W0C5JknIqhbU8lzU4uwO4LkF4a6uuZOjS6zP7iziZqG9WXkF/mZMCqKrh31OJwSw18qZPc3KWWqOh/uFsaCD0sA2Lw6mVPnPGz43k63gbmMHhpBw7oqLl7xMnehiYwsLw3qqNj+k4MuHW9Ll7hcQfoMy6NT5z5VqvzOyMjAbgvNRyOeNJQ59sJUC6rMO4gPJpUh85MtLdn+zTF+7OIo1V+G0L2ZkqDkWkaoavXdpSU894yhNJHj9UqMnlCCkF2LpkJtglKAA+zAjZviqNPUTAhSr1YuRlOQkrNuWjVSsfaDxNJYBYMSy1bbqNcmmyXzotBFu6idfw8XOIZcUhArJKEPRBNBNIXZl1j6wWw+/Gj9n47FvwOnMzTf6fWhubuwsBCz2VxGXkyhUNCgQQMuXrxYKfl56dIlunfvXuZvTZo0YevWrRW+3ufz4fPdNvAVBKF07Pwrc8GVK1e4evUq0dHRNG/e/E+3GB88+CvrP5/GD2tVNzUvQ89CkdHF42Me5o23vyxHJBYWFvLtN++x+dPbRjollmCpH8fv8faHQfoPHPMfmeN+2fcLk8dNRWeKROsOxytcY8tnP9Dqvha88fbr//Z33nr/P21+/i1+/XUvS95/lVrpLuJjYelZ0IXX4ZXpC/42EvT/hTgAtG3bnrZtd3D9+nUsFgu9BsQz4tneGE03nzUx+McfILt9vE0LNTPfLsbnkxj/iolY4z3lkogx7mRO7jtDTk4OKSkpZY653W6++fobvlq3Hp/XR1JaIjlnCkj1lzfDjPImcuHwhQo/5+/Cf8nPfyAunL5ImrwmcoON3j313P9YDiOfiqD7fTq8PolPvrCyY6+TYY9HMP/DEhYuN3PXnWpOnPZw4YqXerUUGPxJNJRaUVxQQEzEeTQakTUfJPDc1CJUSoG2LTWYSgLs2uckK9dPbLgWVUY6VlkRjpTjjB8STod2KvIKfCz4wMb5MyJOqwu1ZOC+R/L5ckVc6WbX4wmy9FMLuQV+HumuY+7CEpRKkYe66DBbAshkAmJAyZHDhyudLP8K7HY7I559hOeGmJn9vAZRTCIYlPj6uxKmT/+ZlMJ7EJHh9f4xuWQsDtD+4RIKM2TEGZtj41wZ4vMWlIIKdVEtPvkim5FDwjGZg9SrXXHbOITaG1zOv8fI5scfv0XyHKPT3ZpSInfbTw7eXlLCnY3VJMXLadJIxYbv7Wz7yYFaJaCQCdStKcdYHGDt11bWfG3F65UoLgliiBAZ+VQEE2YaWbckocwi1ukMMvylQj54K46WTUPE5YOPFrJlRRINg7VCA34RBAr9vDzhMBarnUGP6VnzQSL3P5bNpDGR6HUiTz1fUEp8Qqjy5+0ZMdz7qI1Nm9/7S3Fo2bIlZovAoz3UTB0XkjGwO4J8ttHG4RMeIg0yln5qYeEyC7KAGlfAjUotYSoJEhUplmlns1gDrP7Kxs8HXSgVArn5PryO0GatUH4dc/RZ0lNg0iwjhXkyPGYdGmSIBHHag7gL4+k7KAuv4Cc9RUEwGGTPfjfL11i4lunDVBKkTk0F0ZEyggHYstPOYz3DeHOhFa01EiwpVG99jYuZ/+wJ9H8bk16ex7SXB1K7fgBX8jGuX1KgdEfiFZ1kWUz4A0EuchxJDCBXe0hJUXMh8xcQgugMPsIileQWBKieJnJfBy27N8voNyyLHCmXgEmg/zP5NKir5JGHdJjDrqB0RZchhIJSkPMcI9FfG5OlmCB+TvErAJFSLOnURSbIKJbyyApcJ8oLzRurWLTCjMMp0fwOFetXhqreJ8wMbTbr1P1r5L9cLmfU6HGMGj2OL7/8lHWr36bI5GHU2CCqoB5XMAJTvgt1syBP9gtjzz4/PfuV4HKIGKLknL/o46XxWq7m2Llx7TzBQJBoKR4/PnK4Tgm52A5p6dndj6qoISk3tUAviEeQqyRsJU6Wfuxj9ZcWwvQCTRoqaVRXTY9B+QzsE8bgvjocNhgyykS1ZAepyXKGP62ma0ctZy54eWKYlejituSSQaE+k11rd1Q5Bs2bN6dx8/58u+Ej3p8bR6tmar7f5WTB0mIuX3Sg5jw2XTZBlY1Jr9lo2VRdpiJekiRenm0kJUHB5XMCCkcCbywwsmF1bJl2/bwCP8NfKsBqDaDRyHh9oYmmDVVMHBPJmYse3vmgBI9HYtRTEWg0IUf7Dd/bWbnOypcfhX7vRSvMGE0BEpPh+o0AT40tIDZGhl4nYrMHyS8IMGL0K7RsWXUttOrVq9P7kVE8Ouwjvv00qYy5S2Z2qOK3erqce+/R0qVvDmqDyCXjAWp7WyMKIvX9bbjIcZpK5Y1rHIKF3Lwg46YVseC12DIVnKu+sOD1Bnl5lpelK3Jw22W4Ay5chkLeeEnP7HlWsi0+PvpAzf4Dxbz4vJakBDn7j7h5471i8nIlDu0MQ0QNZFGAkWLyCRAktkYkk14pqyH8T8DIkRW3R96CIAj069ePfv36/UfPw2ISiCCGNG+TMq3kEUTTSGrFRU7QhFBrdTypWCUTl4UT2H4NY/gvaqxhGXy2LJ7WzW+Tst3v0/HjbgfjnwvgFnzo3RXr3wLohDBUkgaNR8Xla/ks/thCTq4fSR7AHrRSQC5hWhkB0UOxFSqrb5IkCZnKT3Kikq9WJNCqa3aV4lCQX4AcA/a0A+zddNssRhAE2rfR8NO3CTTvlIMnLx47FvoNdJCUYqPEAYk3Nfvyog4xZJSX50fElpIWxaYAg8fkc/5cCVHOBPJdVzBEl3Bvu1QWLC0pXQ/9HjKZQKvmarSVK0VgiJARodKV0dhVCirqS3dyVNzFvff7Wf3J21VaI586dYrqSUWEa+X4jdHUvMNJIAB3t1KXPtNmS5DEeHm5FvP2bTS0bxO6Dzo+nEW1NAXjpxcxdpihNHHldocKByLCZdzXPnRxFy77eHN6dIXt7OOGG7j/sRzGDDPQoqmaEkuAoyfcHDzqZvseJ8kJct6fG8u8D0q4eNXLnHdNvL2khOaNVeQVBDh83I3XB2NeeOxPxwBg17bdREbB8MFlK/Hd7iA/7w2Q4q9YViHG0oC3F/xShvwEMBlFosJEFs6OZeDwAj78OJvWzbR4PQKnTgXQmWoT4w4Zw4qCjHgpBVvENZa+G033LqHPkiSJ9j2z+faTpDLSLKIoMOLJcM6fD/DMaDtqpQxBEKgjNeEU+4kliUhiyeMGfpeMixfOVykWfxWSJPHJJ59Qr1490tJC3SG3TCx/35kUERGB0Wis9LPMZnOpxuYtGAyG0s/7PTZs2MDXX39d+u/q1avz5ptvVjkxevXqVcY/N5CkOCNNG3o5dFrOu++oeOGlN+je/eF/+f5VK+axYp6ynFFabIycOZPdfLZuCe/MX1H2PR+/z7iny0o4vD0zliHPF/DqxGjatlSXauDOW+InJqlXOWL478CNGzeY8vw00vIahDo6bp5OlDGOU99dYEXtFUx7dVq597lcLjZt3ER2Vg4NGtXn/vvvr7Bt+bf4u3Qy/2789NMO1q6ayIYVCnTa28TzkRMXeX5MfzZtPlCmLV2SpNIK0Zo1a1bZgOifGoff41bX7aqPlzH8CYlNPwQpNPqpV18gP9tWRq7mFtySi7T0IMGb/Oet+aTjIyZKzqSSKlRsEqopimTb99uZOv22M3tRURGPdH8UKUNJlCsBERlHzx0hhRqVSr2oiwzs2b2XCRP/WL7ir+K/5Oc/DJIk4fN48dY4ycHvkygwBjAWhzR23lhUglwOqUlyOt+jYcKoSCaMimTT93bmfVDCY730jBlm4Hqmj2tXTRh9l9A7Utix28erL0vExcj5fGkiN7J8nLkYIknbt9Xw7Q8O9u4JAm4CtU9wYEtsaXa7SUMVd9RXM2eBifUbPGjtOmxXkujeP4e4eIiLETGagjicAaIMIo/1CqPXA2Hs/NnJ/cvNyGQQrVfjdMKF8wf+1lh9uOQtXnzWwoP33h7MRFEItV5j5/WXLhJnb4i7RMf1TF9p1d9vcT3TR3GmHotVSbQnEStmYiptaoUITzJbtl5n5BA4fkZGzh8YNhcZ/Wi0/74LoyRJrFu9iNcnydiwNTQp7fnVyfK1Vr79JAm1+vZEfe2Gjx6DcqhdXYlSJXDwmJu+PcJ44lE9L71WTFysnPvaq7iS4eXJsQWMezaSgSPzadJQRYM6Ck6d83LyrIcp46JKF/pHTrjJOR9JilS7zEAlE+QkmVozd94u+j8ScsWsV0vF4NGFyBUSCfFysnN9pCQpuJrh5dQ5L2F6Eb025CL+VzI6SqUStVrkheGhDF5BkZ9Bo/MZMiCCr5cnolQKXLjs5YXpRZw66cMbCBKfCB6PRL3aSn4+6KL9XVoOn3Dz8mwjI56KYOW78bjdEqu+sLDoioPrCT+i0Lt5pJOW55+JZOs2NwveUNCAFmWqRrK4gr04grAUPyMnFuD3S7Rvo+Wt6bEkJ4aqUVd+ZmXj9w7WLE5gzDADoycXIvkUxFubICHx056LxKb9wY7pv6B58xZMmf4RM6eNQS6zk1BbRn5+CSYTJOkSiLU2QiPo8AW95EpniE3IZ/2a263QR0+66TMkl0iDSM10BT/tdxNlENBpJdQqOXqNimuXgrz8ihOXz4OFkygkFeFE4cFJiVBIuE5OjtNIg2BrwoXQvSdJEoXkcJidxETJaN9eZM+8JN5bbmbSrGJenRjNow/pEUXYssPB9DeLKSoOUKt2Wz778rN/KybrVn/Gu/M+wFTiJDU8irhYN1LQTbQ5Ca0zkeMH93PssJ2agabU5aZZXp6f7z++ysqPM9DoZTz4gMie/WfItV8mGBBABnHxSRiLS1A4JcIoxokNR+R1Hrpf4MdtUC1V4MMFCaX6xifOeHhmfCG2vDBWLpP4cEUefpuOGlIrIi/FYLrkYezPVzCrsoiJC+C0K8lV7sEQLdH2zjvL6SP9WXS6twebv13Jm4tKMBhEftzmw++VkxAn0qmTn2s38jl6GBQ2NW0fyqJvTz33ttOSV+Bn0QozuXl+NBpo0DRIRmYmvxyCBu1u0KeHnvq1FZw44+XQMRcJcXJmTYqhTQs1hcYACz8yM25aEXc1V/LRO7EMf9HI0k8tRITJcLqCuN0SPbvqWPyxma++tVG7hoJd61NwuCQ++NjM5xttFJ2T0OkE/FIAnU5Pt+6P/OX74MWXJjFjWgl3dPych7roqFlNwS+HXRw86sZqFHG6fDRuEGTBrFiKTQG277WxbedmdOYayP1a5HIvR127qSU1IYIoAvjJ5ioFiqskRYhs2OJg63Ynne/Wo1GL7NznIL8wgFYtUlhkpdmdci5ccZOZ48PjgenTvdT13IsHF9nOs+za4+XAMSdyVQCbTcLuAAGBODQYiEZDGG6ZFb8+D1W4jx59u/5XAqQS+Hw+/D45NWhQ4XG1oEUuKXFJDjSCDrfkxEIJzaUOqK1aMuQn6dVPV4b4vIX7O+mod2c+x45IBJXOys9B8iIgkmxrTkHUbha8FkvL9kbS87riUBYSrH2St2dFcs9daTz7XAmn1hdhoPwaqESWhyE6gNMZJC4mZCxos9kIC/tzOuA1a9fgwOn9TBqtq9DRPRAAn1tOPCk0pCWCXyBwPYBXvMJpDpBGbVrf6+SF0WWrnqOjZKxfmchDg3KZNt6NxSbw+QZF6cbvj4y4pCBcvOyr8BhAiTlAwFN+DSoIAtWox5Hjx2jdMp+srKw/nRj76suljB8CHR90UZu21Kp+FEGgdMMKoFaFtF//CGq1yBuvxOD1Sjz9QgGiKND9Ph1ffWenexcdPx9w3SRR4dcjLiaNrbiCShAE7rpTw8mzHpo2UvHW+yV8t7rsGhXgk0UJdBuQy6pF8ei0IlczfOh1AjIReg/NY8ni+Xy0Ys2fisEthBuCZbTtAHILAij9lRMaSkFN0e84vFvdCZIupEX92uQo2nY0c/FGE5SoSUZb7h4Iw0DtpvJS4hPg6EkP7VprymlS38KEsXq2bxUxlYTuGZkgRyGFZGxcgo2gFESGgpIS95+Owb+DFStWkJmZyWuvvVbu2O+v968YMP3Rs9O7d28eeuihct9XVFSE31+51NpvYTQaGT2yF2vek27KWYXGOY/Hz6CxY3G5XNx9d8fS11++fJlduzYTDPhp07YLNWvWRCYUEGmouHK7ZVM1L83aQV5eXpm/nzp5gGG9ylYp10hXsOaDBBYtNzN5thGZ3EBYeBL9Boyma9cHy33G34EZU2YSkZdYoZRNjD2FNSvX8dTTT5WRjlu3eh0fLlyGptiAzKMkoP+c8VEvMnf+HNq0LW82JggCCQkJ5Ofn/8dMuP4dzH5tHN98pChXnd+iqZInepfwwQfzefzxYQDs3buLjz6cQ810NzGREifOQlxSY6ZMfbu08rky/NPjUBl++P5zFs1UcGfjaAaNLmDy2Ej67z1AQ08HFMLtezgg+SmIPcjbI9V8+W3o+fP7JUxmHQ3rP8ilI7mVkpZySUFOdk6Ze3xgn8dRX4hBT0hKJyD58apNyNx1Kj1XmSQjPze/Ss+KXC7/0wmTfxz5+Xe5z+3YsYN9+/Zx/fp1XC4XH3/8MTpdeWfYY8eO8fXXX3Pjxg3UajX169dnwoQJlZ7fX3W++7MQBAGFzsXsaRFotSLpKQKXr/lY9Lq+VJdSkiQe6J9LZrYPp0tixWdWtn2RXFoR2K61hiceDWPo8xmcPHWF6HCB9r2yGflUBAMfCSc9NdSa4/dLPPp0HvNfjWXPXiPGyNOsnBdWOnAcP+1h7ItWrAVa5P44JFcJdizUoTGq/GZk2g/j8+Xx7OAIGjdQcTXDx+KVFvr3DuOl0VE89Vg4XfrlcP2siFtuRS6ruD38r+LYkV3Mm1hxJr5PDx2z5uaBvSFhhQ3p/8yvbP86nvCw2xktqy3A48NMRBe1JgkNp9hPCjUJUPlCMUgQuRyuXPdy/FwEWo2W3HxThS7Li1f56d3n6X/7OgsLC0lOcFO/joqZb4dMo+Z9UMK6JQnlFpU10hXMmxHD6XNeJo2NIhiU+GiNhYefzOOHz5NJTVZw6pyH42fcpCQp+PBTC/ExMurVUmC1BcnM8bJ+ZQJ63e04LV7qIszUrMLBThRElOZkdu0r4f5OOpxWOaZTSciSsxn7tIaxU4ooNAaoX0dJ25YhV1SrzcPTQ7qz7ovdREVV7Z5wuVwYwsXSBeX46UUsmBVbplWrXm0lW9YlcX//HKIjVYTrZezY6+S5pw28+o6J5fPlTJ5l5JuPE0vdn3VaSEpQ0KmjguQEOY3qR9P/4TDc7iDvLfaQbivbiikIAmnUxi5ZsJplTH/JwLVMHzMm3K6aMUTIeGFEJF9+a+Ot90288kI0C2fH0mRvbumEaSqRePr5IVWKwf9FnDl1getXrCjVAgp5kDlTYmjaUEVGlo858/dy7rKPhFiRWC1sWZeCKMK3P9pZ/ZUNjzdExJ+76CU718vdLTTs+dXHlBcjeLJ/GEqlgM8nsfpLO6+/KUeudGO2OrGIRha9GUnvbvH0ecJE8d626IXbG6lQdVUKyL080PcGGp3Ec68YSUmU8+6sWEZOLGDq60YEScTpDvLhvChkMhmvvHGIFSuWMGzYH1eTVYZZr85i1bJPkSkCNKiv4J05Au1aRRIIwIYtxbw6JwttVgRpgdoYhJjS98kEOdWoiyAJYIezZzI4vTeJZ18spl6TIdSr34CF86fwyENB6tX2seeXLH4+6OK+u7Xs2gHhETJ2bowtM+Y0baRiz6ZkmnbKJj9bIEITRhOpQ2krvRotNQKNMXtjqd/kAquWROHzSTz1fD53Nr7EazOfZ+6by6ocgymThvLVsmhGTjDy3TciCsIRRR8mo58t33twewMk+RrQoEsm65ansWGrgzcXmSgqDpCUIMfplDBECJy/7MVWoKeBvzVmxxlSEn0olAJdOmi5kuHl6+WJpeSKTCZQq7qCazcUnDjr45U3ihk5JJxxwyORy0NjQ06en0eG5JKT7+fItjQS4m7PC/NmxNLzfh0z5hXz1UdJCAJ8vtHGwz1a8PGn26lZs+o6YBkZGXz9yWYMERo++cKC3ycScCmJpRqa+Bssej2WeQtcbP5SQhHQ4VUEqJ4i4E3KYOzTBi5dlvPNJg8Xrh/GHwwiyoIMHazhjWmhaqUio59X5pr4+lsHTruIGi2p1MJv8XG5wMzhg/lExPpIS1HQ+0E9cpnINxv348o00MDUDjtWMmynsTgtqCQNsRqRiAQHAx+1UaOaix07/RzYD0l5d+KLOc6+3Uto27bjf9SQ4P9V5OXloVHL0DjKr2NvQU8Ybpxo0HGDS9ShCWrhZoIhPocnHq28qnP4k2GMPuzGozERkPwVbqJzhaskSunIBQWSR8WyVTa0RXUIEsBX7Qy/bkkofV7eeDWCzseOY7nejIibBKgkSZjFAqRaZ+jUSkGBMVSRr9cJeL3ePx2Ljl06sGfX19zdOqbC4+MmW0g2tyrjti0TZKRJdQkKF8jTnWbN+Io3uGq1yD2tNcjlIQJw8Uozmdk+UpPkHD7hoVWz8mvOQEDi4DEPEkEysnylibff4t0lVlRFFT/j2mAEHrWCqEg/+fn5f3o/UVSQi88vofZGoUZDRmaAJg1UTJ1rLCWbNBoRpVIgv9BfZjy6hcMn3NxRP7TxVSpDjvE9B+dRPVXOp19a2fRJaO/1wSozi14PtdL/UbenTAYS8P0uBw/cqyu3Rg29X+C5Zwys+drGiyMjadLw9vrtsZ5hLPn02J+6/lto2aYFhw+tYOfPTh649/bzEa4X8QuVk/mSJCHKb5MXJ8546De0CENxK/y+QjZvs9DzAT1RcQECuQE0QsXPnlUwMfXxssR9gTFAWkrlW+yUJDnIgvi9t6v0RGQE8GGW56HzRWGhGIW/8uf978LKlSs5evQor776KtHRv1nD3qzeNJvNZVqGrVbrHyapKqrytFgslb5HoVBUqvP8Z8mlTz95n1ee85GSVDa5o1KJLH9HyWMj36Bt2w64XC4mT3yacM11+vXwhbwANn3DyQvhJMX98XdZSorJyMggPT299G+RkbHkFlwp010CkBAnZ86UGBZ+5CIydRZdu3at0vVUFccPnyC2klp7QRBQunRcvny51DV72w/bWPbGx6SX3BHa2wiENPTtfiaOepmPv15e6ZpEkqR/HOmXmZlJtWQHel3F91HfHioeeeYrBg4cyp49O1j/2VQ2rlCh1d5+RvfsP8GoEX35aMXGPyW78U+Mwx+hsDAPf0CicQMVC2fHMvc9E0k13JzO2EmyOgHJakAMtyIZClnwmo5layyle9o169307jOMxMTaHNnwPuG+ihNgZnkhrdoMKo1LTk4O+VeLSOG2nnVx2EWeHKBgx9o89M6KxwS3wcbdHdr+x+L754Qw/gdxy31uzpw5vPLKKwSDQWbPno3bfTv7dct9bujQocydOxeDwcDs2bNxuVylr/F4PDRt2rRUcLkiHDhwgEWLFtGxY0fmzZvHrFmz/qVA/Z/57n8XUbEq7r9ZzSiKApERIm++X1J6XBAEPpwXx5DnCxg3rZC5U6PLaVoKgsAHb8YSnwjb1yex/ctkTpz28PLsInw+iZ0/O+j1ZC6D+4aj1wlExwXBYOSuO0MLuzMXPAwYZEdx+h4Si9oSW9KEZsGOVKc+ZzhEsZRP+h0WDnyfxvDBBtq0CGmcbV2XxC+HXGz7yUFsjJzJY6MwOZ00vENCJq+YqPwr8Pl8hOmDlWYS8wsD2Jx+zkpHuK47Q8PGvWnRJZ8xE0pYscbKmAkltOlkQjrXHL0QgUJQIhPlhGHASOWZBrPmBuowkeGTtbw9fzWTpsznibEBzl68LXDt9Uos/tjN5az6dO7c9d++Vr/fj0oJOq1InRpKvthkJSZKVobI/S0e6KRj74HQ/SiKAsMHG7jnLg1GU4BPv7QwdFw+RcYAyYly5s2IYclbcez82cl32x1k5gQYPdlI98dzGTulkIIiP/mFAdRUXqElOXQYTQH8fon9B/2k+OsTcaMNS5Z5+ObjRBrVUzLwkTCGDohgwqhIjm5P4+6WPl6ZOrrKsTAajfgDoQknJ8+PKAhliM9bEASBt6bFUlAYclke2CcMfwDenRXLI0PyGNgnrJT4hJB0w8efW/jgjTgOnXDzWK/QxmjLDidKU1ql91kyNRAlkfVb7Yx71lDha/r20LP3gItAQEKlErmjvgo3TqyYcAck7n+gZ5Xj8H8JO3fu5M3Zb0JASbu2Sg58n0qvB/Skpyro0FbLtq+TGNBHi9Hio2sHLaIIY6cUcfy0h6Xz4vjswwTuv0dPtE5LUZ6KrTtdvDopimcGh5e6e4siPNxNy6vTNFhtEl3vlzF/joE76qvZd9DFpQtiGeLzt4j1VWPFJ27ubadl7tRounbUsuQTM363AnORnBITWIplDBxq4eO1dn7ZnMLna9/GYqm6JMaaNWtZtexT4kgmNQ32bo7nntYhh3e5XKBvLz2bvjDgFR1liM/fIpkalFCEOqcB0+daSE9UsnjhYtasHMf+zQbenB7DkAERrHo/jl+3JrP/sAeTOcjIZ9QVbmS1WpHhT4YjSTJSHE3KaIjegsGfyK6dEl16FTFwWAk9u+j49bADh+UshYWFVYrBtWvXiI820XNwNgf2i8STSmPacGewMw187YjypFMjVY0l5gxWt5uWXbOZ/mZxiKjdmMKWtcmc2JXGs4MMiIKcuv67sEZdQp1g4uQ5L599Y2POu8VMfzG6lMj5+YCLp54roG1LDXs3pXDu52o890wkm35wkJF1u9orOVHO9q+SSU9RoNUIfLPFztr1Vi5dDRE799ylJSFOjtsjERUpY9QQAz9tSOK5Mf0IBv+F/lIF6NfrUVID9bB63ah8kVRz3Ul9WiIg4nWoeO4FB7KT7UgqakusqRkJ+XeTdSSJU8dERoy18dW7acRc7cxd0gO0oCMp2njUCnlpcik2Rs7Sd+J4uLuacKJINUSibXiRwS9nM2qKjXqNJGpWU7D7m2ReHBXJ88Mj2PN9LDPe8HI5ejsZ4lmckh21JwqNoKP9fX7O7EvllReiGPhIOCsXR7F9SzjOtBP4CmMZNjCceW9Wnnz+vwy1Wo1MLuGVKq8Ec+FESWid5cBWWqUOIFdIZWQdfg+FQkDhMSDKAmRF/4pfKlvFaBLyKBJziOO25t3P+/yE++Mx668xbZK+TBVmdJSMnd/F0LjvGU5pt3Ejei/ZyTtpPfACu76LCRmfGUJyERlZviolQmNjYwkKAfIKyptyuVxBjh2ViKBiojdVqoXN4yL9dy7eXq/E2q/sPDmihL17A+z51cXqL+ycOi7jwa5+9m4NY/TEkGzJ7/HKnBLMJpG0JAWPDsvj+Onbv5HPF6r6XveZnyh/xd0uLsFGUqLAuQueKrVSpqbV4MQZD3JJgVxQYMrVcCPbx/0ddbz3kbn0dRNHR/LshMJy555f6GfKHCPPPW0o/ZtKJZKcIOPFmUbWfJCAVity9bqXy9e8bNnhoEUTNT/9WvF+R5IkNmy1M2VOES/PMVKvVuXGZQ3qKMuMnbfwaA894brKzdYqwg9bv8Vqkzh/OXSetxATLcMQ78YrVWxAU0QOBUYf3R8tpmXHQp4cAIbsVhSRS5S1LhNfdrPvoIuNn0WRpThX4UbcL/kpFnN4qEtZkrJWNQUnz1ZufHPmghfRp0bGTS1QKYgTO4VRx4mOBjcOtJog6Tdb0P8TkCSJFStWcPDgQaZPn05cXFnjsbi4OAwGA6dOnSr9m9/v59y5c9StW16r7xbq1KnD6dOny/zt1KlT1KlTeaXXv4vjR3+i8z0V7zHDw2REG6wYjUamTB7OM49d46O3lXTpoKNjWy3vzFSyYIaZYyeLCAQqJlsKivx4StS8NXtemb8//MhQPvy04nMKBCS+2y6nQ4cO/9a1/S0QylbeLpy3iKSS2uX2NnJBTmxhOvPfWPA/fYb/FqxWK3Exlc9vobWrP2RW9uHrfPqeqhxv0qGNip73FbN168b/7Mn+L2Dvnr0cO3SDNV/agVCR0CeLEjj0YzpLFupRpGbT8KGLDBht4tFHZcxbUsLooQbq1FDw/koXm3akM/jJkbRpexcFsmsVjqleyYNFk0l8Qnzp386fP4/CWpY/8EfmMWdqJP6YTDwVrGdckgNZfLDKJqBVwT+O/Jw6dSodO3YkNTWVatWqMWrUKIxGI9euXQMo5z6XlpbG6NGj8Xg87Nu3r/RzunfvzsMPP0zt2uXNKwACgQCrVq1i0KBBdO3alaSkJJKSkrjrrrsqPbc/+93/LtLSq+F2hwZgizWAzR7gzHkP9/bJZuP3Ns5ddLNwWTHXbnjIyQtUSP4AaDQi8bEyjMUB1GqRt2bEcuSEl7ptM1j7tY24GBm9u+nYvN3B4H7hxMfdvh1emGwjvqANSqHsZ+uFcKpRl1ztaZYvMpRbTIuiwLzpMSz+OLSx7/OQHr3Bj8cv0b3H4L8tRnK5HLtdKLcYkSSJyTPNdLnfQVRRE9KpTbwnjd0//ILHFsORtY1Z9FJ1jqxtTHJOZ8Kl2wSBSq7CLjejRU+edKPcdzokG0WqQnr2e5vVa7eRmJhIrVq1mPPGOp6ZEEFsjULiqxeTVNfIV9+m8vLUeX+LIHJiYiKXrokEAhKzJ0fz0Roryj/YxIiiUE7fafRQA9PeMLLqcyvvzYlj/cokpo6LYv13dnoOzmXi2Ej8Ponv1yWx5oMEfvg8maceC+fxkfnUrCFiE0yVn2CkkTo1FYx6sQRtcU0EQUAnhFGYoePaDR+zJ0fz4Se3iR5RFFj0eiyXLhwmEKjaIjciIgK/X+TAUTcXrnhp2bTiex9CVWl6ncjuX108/ICON98z06ieilbN1Dx4721dph92ObirSz733aMlJ99Pwzqq2471BUFEd+WZdzUavL5Qm9lvydTfQhAEkhNDVRTDxhdwI99Ftu44JXEnees1PbNfe6FKMfi/hhFDRyCXiaTWCPDhW3EVuojPmhRNcoKC65k+7umZjUYjMGNCNNezfLRsb+TTN1MJv9yBOzydiAxTM7BPiNy2O4K8PMfIgwNzGD+9iHUbrWgjfGzc6GP6XDOvLzSxebsTq7Hy+0wURETkpCXLiY2W8flXbq6fMJBa0obGnvuo4WqFTq5DrYEftwV5fHgBE0eFM/+d2VWKg8fjYcakmTTnHiK1GqaOj6yQjFQoBCKUlbft3HKzj/Qn8/lnAVavEkiI0vD1ioRSMvgW4mPlLJkfTXickzYtK09e3d1ahVJQEF6Bec4tKO2xGA/Vp3B7a96YHMnPPwfp0NrFwYMH/9Wll8FPP/1EXoEPY4GCFKkW1aiHUXOZzLSt6Nr/TGzjLMx2L+lpct6fG8eJ3Wmc3pNO6+Zq+gzNIzffj0wmMKhvOM8/G0F2zD6WrAxwdEcaH70Tz3erk9FpxVLZD4czyKtvF/PNx4l0vifU8qhQCAx8JJzPliYwcmJhmXkoPExG7Rpy2nTPYvteJ0ZTgKfGGKnRJJdBzxZTq5qCQ8dvL/iSEuQ80NHDrl1V0z+9fPkyJUYbebLLRHuq0cDVnnhSiRLiqC00pr69E2aTnFtlRV7Jw0l+RY2OcCmOuv5WJErVEW9KeagFLWn2lnz1iYZvf7CX+a5ZL0ejTSzm+Vfs7N8Rx6TnDEwaG8nBH1IZNjCcFl2zsFhvj+V9eui4804ZTmw0CrSjMW3RxTj45P3Q8+twBjl51sPla16SEmS8NVtHQApw5TLYrblVisP/FcTFxSHJ/dwQLlZ43Cd5ceEo1e8Sf7e8d9nlfLfNXtFbAVj9pY1wRxphuc3xyx1kJewiO+pXcsKPckK5g0z5OZoGOiIKIn7Jh9Hm5OQ5NwF8BHTFdLy7/PgQHSVj2cIo3nlLw5Dhflq1lPHrgQDtupg4cyaI2RJk8UozXq+iSmulevXq4XEpeXNR+XWJ0RT4w2o5mSBHhpxT525v3s5c8ND8nkLemRzHtU0tcB9uxQcLZMycqKaRrSsp5rtIMbVBPNeKlp1zeXdZCYdPuNmw1U77Hrms/cZKTLyffg/reW1iFLMXmGh67w1aP5BFk46ZnL3gRS6XkChPrEiShDP2EkHBT1ZesEpdZI/2e5Y33rcQDAvFIbKwKY8MMNP5Hg1FxQH6PZPHpu9tuD0ScdEire7PZPz0Qt5ZYmL05EKeebGARa/HlTNmiYmW4XAFkSQ4dc7D2Us+vlmZyLz3TWzf62Tq68YKW+k//MTCoz30fPlREk/0CWfm2yZKzBWv8a5k+EiKL18ZGQiAXPHHmoO/R272Ve69R02NVAVPjs3nvY9KKDL6sVgD3NdF5KxiXzky3y5ZyOIqtUs64/qlHYaLnUkobkUksbhwIBcUJOXfQ/+hxTz+jJG4FA/nxUNlNv1OycZx9hKlDOPXw2UJ4bq1lOQV+MnNL9+2LUkScxaY8GmLkclDcbwhXCAy3sXUGQKKgA6Z1oVeJ+OBHg9UKRZVwYoVK/j55595/vnn0Wg0mM1mzGZzaRW2IAh069attCMzMzOTxYsXo1KpyhQKvf/++6xbt6703926dePkyZNs3LiRnJwcNm7cyOnTp/8jWpe3oJD/sQFNeJjI5cuXUYlXuK99+fXcHfXV1K6uYsHS8klpSZKY8IoFfWEDzp+6UOZYo0aNcAWasGyNp8w6wO0OMmKSm96PjrxpnvSfReu7W2ERiis8JkkSXo2r1HDYYrHgKvGUrgV/D70QwYUzl/5j5/qfQHp6OifPVl4leD3TR2RUIpcuXeKOep4K184Ag/uq2Lp57X/qNP9XcOPGDSaNnkJTVxeWr/BxNeN2gkihEHi0RzgvDI/g0AkZgu45ciw9UWlqsuAjHY8O1yFpx7Jo8ToUCgV79uziuVEq8pP2YpJlE5SCBKUgxbIsCpL38t7bWrZuvi1ZotPpkJRl5wp9GCiVIl9+GklR6s8YldfwSV68koci9WUu6H5h0bKF/1FDqX9c2/vv8Xe5z/0e169fx2QyIQgCEydOxGw2U61aNQYNGlTp4uPv+u5/hfsf6Mfab97l6cf1jJhYQLFZom1LJU3vEJj+ZjEer0TdWkoa1FVzI9vHzwdc3HNXxa6iMplAIHh7QJgyLpIhzxXx9sxY1n1jo8/QPNKS5dzfScc9d4WqnJo3VpNzQ06KUPFnRhHPdd/Jm7oq5WGIkCEKlBoNiTIJu0NJt269/s3I3IYgCDRq0o6fft1Dp98supd94uCHzyJJsTUubSXRByKINSZzjL2UUEQ1oXzGUpIk5AaB9GZxXDxuJbfwBnnSDZKojhw5boMNfaqKLau2lsnMB4NBXntlFs6zGpq47kUmyEKtXQeN9OvZn883riuXTa0qRFHkgQcH8PYHK5g0Vs+mVUk8OCCnUg2d7FwfEWFlB/bCotCGf+f65NL3VEtV8N7rcaz7xsqTYwp44tEwPt9oZ9QQAxDSe505IYoVn1mwxpzHUBRX7vu8khurrJDhY0XEvOpEu6rfPm9zPGcu5NHrAT1uT9lJSRQFOt+j5vTp0zRt2vRPx0KhUOByhQir8cMNFBRVTp6aLQE0GpEeXXVs3eHk2gUls+ZZUN3UwJIkiRHjS9j/fSRBZzS1axjRakSsv1nU168nRwovBlvFgvlWStBoA3i9wh9qGl257iM5QU7XDloefySMy9c9rFznoHljPV9+d5Ti4uIy7Ub/RQiHDx/G7w+QmioSEyVUKC8BoWqVaqkKFsyKpag4wJDnCygpCTBomJWEnJt6NkLoOY8MU2AqCSAIMHhsAeOeNfD6lOjS3+7sRQ+PPZPPNysTqFNLxdkLHlYtr5w0CEgBDJEh07eUeBU/b4ol2d6wdPxRkUCUP54rigN4Ywr4cYechXM1rFpftda+CeMnEE8qWiEMW9hZOrWreHyONMgQNXaopOgkKAWRuHmvBuXEkUJ69YxKK8nbtVKj0UJ2no+mjSpexGdm+QlKAkEpUEqm/R5KnY8SxTmiSzoRZ2uEgng+Xn2cUROqttFd++kKggEJn0tOMtXJit5Hr8e8vDYpuZS8tdmDjHulkMMn3NSuoUShEOjzUBh31FcxblpRqSHRM0+Es36LjXatb8dSkiSMpgDBoIQoCny2wcZT/cNRqwS+/dHOsVMedFqBR7rrqVlNSaN6KvYfcdO2pQavV2Lia0byCgKMesqAKMLar+0UZ+lJKW7B1e98/KK8zNYaJh7qoitNHj7STc+8j9Zw331/vlPgww/eQgIcASeBgEAJB/HhQSVpqENT1IKG6lJ9znOUJrTlMqeoxR1o0VNITpmW4N8i1dOIJ5/ZS+euVsL1IlZ7gDPnvTRsqGTo4+Wrn5/oG8HXWxzc/VAWjRuqGNw3nPs7adFooHqwIXohHKdkp2lTGYGAxIszjFy86qX5HWrM1gAXrngZO9QABiN6vRZB+H+njex/GmqVlrgG+eSc05Ek1Swds9ySk7McphZ3ACEi1Ce6CAQDpTrVEbbqfPvDRfo/HEbNamVb+k6ccbN3v4saRCEGRPQFXbgW9isuVTE6fyI1PS0JEyJKx9D8iBMsmx9BhEHg+SHX8Ab9FJcEMERU/Czv2+9m00bQOZLQShHEEI8TK3d1PEbtRh4e6lk1gxutVktsYiznL91g4UclPPe0oTQWYXoRo91GfAXv80s+zBRj93mZOtfID58n43JJPDbYQlxWBzy4sGJCRMTrFWjAnWXmdIMUR/iNB5kzZyfqCCseh5zYRIlGDRSsX5FIXmGA3Hw/C16LJTVZzouvlLDnsxR++s5Em3vtHNh9gHjTnaVFBX7JzyWOE6F1UWIJEB+fXMFZV47r16/waHc9WTfgwuZ8IgIJCJl382T/s8ijgqjVIs9NNRIXK/LoQ3ra3Klg1gIrMhksej2ObvdVTBL/csjNnU2UdOqdhUolkhgnp/+IArw+iVOnAsQF02jduYDhQ7Xc215NUXGAT76wEhkhY/5rMYiiwOTnouh8j4bnphaxenHZalZJklj6qYV3ZpbvTlj9lZXU9MZVikNcQir3tCpk7kIzkZGwebuDIyc9BIISHdpoWbdGwdSZe3AX6/HbNRQ4zQgI1KFpGa07AA8uJJmXYimXgMJBapKcrAInDrMSMejkIDtQSEoEBPREEEsyfpeXybMy2f+9tkzhwbwZsfQclMv8WTGlHRoFRX4mzzZiNAV4sKuSbXvMXDb/SMf2ct6eHUvXR4rIKApw111w6LDEE4Mfr1IsqoJt27YBMHPmzDJ/HzVqFB07dgSgV69eeL1eli9fjsPhoFatWkydOrXUjR1CHVm/fU7q1q3LuHHj+Pzzz/niiy9ISEhg3LhxlRYj/R3QhcWTnZtV4b5UkiQuXgmSev4kfbp7gYpbml+bpKfnE0WcPxdk0ng96SlyTp33Mn2WjcLTKcRI8dil8gTjnLkfsGzpO9zbbxMN64DbDTdyVAx66iW6du3xd19qhRg+5lke+2EA+vwI5ELZGBSEZdB/UN9SI6NAIFAuOfZ7CJWJOv5DERYWRkx8I/YdPEm71uUTca+/F2DgE8+HKkSjK19jhOlF/L7/GZ3d/ym8984iEkpqoBCUxOW1pUfvg9zbWaBPbxV2e5APPrZSPV1GrZrpDBr8x1J9dpuZ5k3kjH06jCUrr7Hl+wsgQN9uSoYPicbuCPLDL7cTCC1btsQTbkey3t4f262hquj6dZQc/imG1V/msvG768hkAk89omTZOv1fkoGqCv7R5Off6T73exQUFADw1VdfMXjwYOLi4vjuu++YOXMmCxcurFDw9q98t8/nw+e7nXEMafBoSv+/IvTs1ZfuD87h5FkXDeuq+OzDEPEyenIhI540MHxwROkEW2IO8OyEAqz2IN1/t5DxeiWycn3ExdxekFZPV0BA5NU3LSx8I4re3fTMWVDMxu/tTHshimHjC1n8RgxyqXK9C0EQEP7VwHlzkbzpZgVJm7b3/SkNjapg1OgpjHz2MILgpEOb0GLyg2VO4qxtyulTioJIfelOTrGfMMlAtFB2aVysvk5UtIUHenSguLgYW7Gd+EAaDqxYcCIJPgb1HV7qmnYLGzdsIudQMYnuamXcVyOJRXFDycsTprJy9fJ/+1oHPzWS5587QM/B+5k0JpLmTVR8s8VOn4fK6gxJksTsBaZyrpcLl5t5d1Z58hJgQO8wVq6z8v1OB83uUHPmgoc33ivBbA2g04qcOe9BCPNyzrKPGt7maAQdkiRRgpErnCLBWIsoY/XSTVYpVG7C9KH7pKJWEkOEDI/HU6XszrZtWxnYR8/2PVZWfW7laoafmS9Fl6tYA1j1uZX+D4cRphc5dc6DzhvDxmUaSrTXkIkW7m2nZf/3kSTammKWjPy8L5/e3eTkFfhxOIPotCId22oIRufjs9Ytt0iWJIkMLtK+mYomTUV++tVFp7vLywMcPenCYg2SnecnLkbGibMejp5088IIA89NKeLBzjoOHDhQRvD9vwhh0bvvI5NLRBiCf9iyCeD1SdjsQTKy/DRpqOTFGUY0RbVKf7egFKAo4ix+r4vJs41k5fqRJEhJlJe5BxvWVfH1ikTeXFzCigXxbNzsRhFUY6WkTBvpLeRynZo1BE6dd7N1S5BYW9ty448gCKS5miLU/wWV2sn0N42o1fWrFIuftu+lFqFNoeBXUFQcILGCypkwvYg+yoOzxI62AkfGArKJIQGnZMePjxgS0OsyK/1eQRAI18v45AsbD3Up/3kOR4BpbxnRR8koMGWRSLVyr5EkCVlUMW+9rOH1iReItzciklhOZ2hKqxH+LHKy8klJlSCgoIQiajS28ca0sqRBmF5k2TvxPDgwh94PhnTnBEGgTk0lWo3AjSwf6akKNBqxXKJo209OEuPk/LjbyYOddZw86+GhLjrufyyH7vfp6Hm/jhJLkDnvmlCrRLp11nLynIe2LTWMfrmQ7vfpeHf2bdH1kU8Z+Gy9g9dnnCHJ1JowX0sKLt2gVedzHNqZiEIhYHcEsVrNVYtDTjZBAtSlKbE3Ta0ArJKJY+ylltSIWJK4wmmskokAAcKFSGySGT2V67WpBS0Kv46LZ11s/zaKjd87uHTNX6Y19vcYO8zA8dMeBvcLY/FKC+8sKeHEUZGmhNp8gwTQaeHxUfk8OyiCd169HR+PJ8iIiYVICje5RhkW2z+uIekfg9hYBT9/G8W4lzNZs+4qWpkGQ1SA5PQAPdIFjh89hsUlYLJ76NNNyeHNl4h3hcaZGHdNrmVl8cSoAno+oKXX/XoCwZDu7Prv7DzzeDhrlh1BU1KNQu0FOnX2U7NmGIs/KEGOCUkK4hRseOOvMny4nF7dwpEkiajahZw4KrB4mYP5r9+eI4uMfnb94iI7x8fWHS7u6xzGQ91LKCo0sWrNeQK5ydS3duDUqZ3ce3/VW3tj4xSsXJDAiJeK2LLdQeMGKgqKAhw7LOJ1K3FKt8e/oBSkMPIk2kQjvR9U0kPSsu0nB/c+ks2D9+oRCpIpSPyVNm2gY0c5G79z4d9Ru0ICQBREqnubkl10hchUEx3uVtCxrZbOPYpxFOqRe8LwaSxEJpr5cGE4P267QVL2vez/5SdemOxj5uu7cFmUyCQlIBFJHCUZQWyyYlq28eFyucoQS3+EdWveY+174cxbXMIP2qNEe6oR56lFfHELLMUmLgonUUaD2y3x3TYnbneQ1CQZbq/E2vVWHuxc3rxn30EnxmI/u/cF0GpFPnonnuaNQ2TCtRs+RrxUiPlINBGZTVjy+llWfXGDu1qomDEhmhrpZUmXls00GE0mzpz30OimSZ7TGWTSLCMRYUK5itOzFz18vtFOu3bVqQpemjSN50bcx//H3nkGSFF1W/up6py7J0eGnHNGoiIqAiqKKAioCBJFRIIYEAMqKkaCEQQxIYpgAlRAiZJzTpNz90znWPX9aJlxnBkvvOm+99P1a6arusLpOnXOWXvvtXZ8l0rDLhfQapR8uCiJxPjK8bHn91ruuLeUHdtcxFEXFSoucgKlrKYxbSrmr1mKkzz5tEBh8UnWrnez+JVE0pLjaN4tH0VITQNaokSFnSKKySNCBD9egmdM9L45l9fnxdGhjZZAQGLX3gB5eTD7mVIsFhGvT8Lnl3lqRmyFNqkkyby82MGX37rpcK2H4jwV7ejF0d37USr8/1YDuFWrVv2P+wiCwNChQxk6dGit+/yRPAXo2rXrn1ZS/qsx8u5pzF3wAO++rKz2TH/8ZYDOXQcgikKNlUMQNXRZu96DSh393QYN90BEidYbj9nRhTjBRFgOYbBWn+OLosj4CTMYM/YhcnNzUalUJCcn/1sz1/6I5ORkXnv3FaZNnIHWbkLjMRBWBPHGOeg76Grun3h/xb42mw300Yy9mmSK/LKX5Dr/N5zMf49HH3+ZieNvZ+iAMu66Vc3Js0FeXuzg7MUIgmgibut6+t94OweO1v67nDgdJCm5dkmH/4s4evAYSUJUckIr6Ekr6MOej0rZsbYYKawkqBcYM1JCub8y6CRJEoFAAK1WW+U5btqsDdt+UDOwn4JHp1l49A+Fixs2h2jarFPF/0qlkvsm3MOylz4iraxxVKLLkcKqrxwMu80Ylc26x8S4e6Jcxk+/ePF6FP/2vvNfTX7+O93nLu1/6623VrygJ06cyPjx49m5c+efZnFeybnXrFnD6tWrK/6vV68e8+fP/1NHqv3799OmhYn9h+3s+Daahbr3oB+lkoqsvEuwWRWsXJTEwBF59L9GX+XFPu81OyNuM1e53kNHA+g8yaxeV4DbIzP8di2//AzBkMTMyTJPz4pl7MNFOPxqEmvJZAvLISRZIr8wXOPi2+mKEArLlLsk3vkwqk+5Z9d5bDYbWu2/TvczOTmZNet28ty8mTz3xmbU6jD2XCNJNbzMAQyCCa2s54xwELXcBSMWAvgos5ymfodSli2yUq/NHBJC9WlBZxCocH6XHTIr3viYq6/tQ7dulS54n3zwKfHe1BrNgIyChcyTJzEajZftYlobJEmiMD8TKRThhTfsxNhEnn3Vzr5DAaaOs5IQp+TIiQBPLyilc1ttlUwmSZLJzg1Xm5hegiAItG6uISs3RHFphJlPl/DWiwnU+U0TKxSSeWt5Gd/84OT0iZ8x6zVIskz9BjK+3fGkequTF7IsE7bm0bNLHCfPBElPqf6c7NqvZNrjfaoIqf9PcLtK6d5ZzdCbknj6lVJMJoGh9+fz6VtVzZ82bfPw0zYva5al8NjzJZw4LnPRVYgqYiDiU/L5Whe//CwR6+wAAliIZf2GEI/PiPDQOCvjphex9LVE1GqB9xabGXXvViwF7TBjQxAEvLKbsxxBLSiY+ZCWRvXUDBtfQFqykkb1KxeAFzJDDB9fyNcrU2jcoPLzQEDi7imFtGqu5siJADFl+xk7duxlt8NfBUcPHiUmVuaFJ+JYtdbNyTNBmjaqHkRxuiKcPhfi+oFu1OVJIFjIDORgDXuIJVpumB23naeeVjD0lkoN1+zcEGOmFfHinLgqpgtNG6kpLo3g9Ub48msfKbTiDIepJzfDRjyCIETfgWRSQj5966rZedCP5NXXOJkE0Ag68opEpo238uR8O28uefCK2iISiiD9VjapLa3P64sP8v7C6pmYsiwTIsgx9tBc7lhRBivLMnYKKSCLVnTlFAdQokKLnpOnwxWZjn9ETl4IKQKtm6t54oUSnpweW2HwEwrJ9LwpFzGkJcZTlxw5Ewux6AVTlevJt+5j6mQ9Q24y8MzzBeBuCYAtnEJmZuZla4HJskw4CJIsYDBJOLVHeOWB6qX2kYjM1xs9+P0yna7PRqEUsBhFnpwRS6e2Wk6cCZKRruLoiQB5hRG+/NZN3546LGYFKz538vJTcUx5tJj2rTWolPDsq3bWLEupYmrQt6eej7908sFnTm6+wcips9FSolv6VyeIh91m4PM1pRT/FCVkEuUMTpecZerjxSyan8AHnzlp1uLKKiPKHEEa0JIEoSrxaxZiaCV34Si70WNCjYYczmMm+p5VoSZI7ZkNETlCWOWlvEjLj794GX+3lcycUK1ZfQAWU3RhnxCn5KmZsTz/up1zJ0KI/mhf0GNkyw4f947SVjEkgWjW9jsvJ9L5hizKyiPk59euk/dXhiRJWC0iKpXI6y/E8MO2i2z4LJaUJEU1x/NP1jg5cTpI3a65nN8bJMbZBI2gJdXejVxpF++vdPHVdx6CIZl6dVT89EUqqckqvvg2G2WqHSk/xPebZazbDVgVFvx4KVKdZdAtAi8/HYPNGn0WBEFg6WIrrboWsu5rHdf28dLvah0zny4hJz9Mv146PvjMxU9rkqtkm04YbWLW3GI2fazA5slgycLXGD9+/GW3RWFhIWlJfjq21dG8iZp66SqaN1Yx9xE16c7OxOLlOHtpKrfDIJgpiNnD9MfD3D2ssgpn7oxY3l5RztMvOrAlB/nxq9iKyoLcHMj8QV+ro60GHcmNndw6WMcPP3vZtEFBcmFPTJdkolzgL/Ry67DtNGwk4Mzxoyqsz4erjvPFhzGMHu8kJfeqKgHjzMgpTp+4SFFRURVDlT9DUWEeL7wp0aqZmtzjcaz6ys67y37B5ZMpLAnRq71As8YmHn0wpsLIdPd+H2+8X06vrjqGTyhg9pQYWjfX4HRFWLnaxbc/eqiTpsReJrHpi7Qqcj71M1R8/0kK3fqdouSEkrAtn7QUBQufT6gmtXQJA/sZGDejkLhYJSollJVL5BaEaFhXze1j8hg9zIJGI7DmOzff/uAhJqcru7bsxuv1otfXrjX/e9SpU4fUjO60v/ZH3A4diVJrbhh8nPcWWejQJrrmGDLKTt62prST0yp+1xTqUiLnc5L9NJc7kscF3IKDVs30TBqt58GxVu4cl0/EryLZ3YpkofJ3MWElWc7gINtoTy+UARWOfcXcNvwgSn0RkQiUOSAQjjB9Ujx9e+oYNr6AzV+mVFlXiaLAzMkxbN0RInKwHT7xFIVSJi2kruyVNuNyuf7p9cNfAZ06debokRHcOf4jZkyA9q015OaHeevDCKezGvDqa7O5ePEiy99ZzoBrq343HJa5e0oBXdvrOLIlHY1GRJJkvv3By8zZZaiI9usicyZTJlW+p3JzcykuLsZkMpGYmIjRaLzsvvvvQPv27flx2wZ+/OFHDu0/TGx8LINvu6VaVZkgCIy6bwQfzV9NkrtqoEGWZQpjLrBg5vz/5KX/S2AymXhv6Vq+Xreaa4a+SbytjFefjqVhPTWSJPPjL+uY8/h3GA2JHDxaQNuW1RNannszwj33T/lfuoP/DARBwEoceKKZ94UmB0s+CDLvxUlkZ2ez8I25FOSdwGwSKHGI9Ow1iDFjp6JWq+nQoQOvv2ogN99HanLVdb3PJ/HWSoF3lw6r8vnIe0aiUCh5b/H7KMq1+MplHnnagaiQGTLIiEIRrZz8/kcv02b6ENVVk8z+HfivJT//1e5zf8Sl46SlVQqQq1QqEhMTa83i/EfOPXjw4CoZXZcGveLiYsLh6lowAG8tnkfLpn6u61VZYrbicycT7rbWuL9GI9KxrYYnXypl2C0mMnNCLPmgnK4ddIwaWnkMSZKZ97qdsE0m4pFZ/3M5X3wVoF34aiQkBt62g4njNHz+bjL3TrKTszWHBLm6BEAmp9GEzYyZWsS6lclVJj2yLDPrmRIUAtxwZy7LXk/kzrFF6HP0zJ7xKDMfnVHjPfwzmPbw01EDnNxc7h54HxT/+f5JJjNp3faSlwcJ8SJPTdLRu1ssoyfZEYIaMmhcY+ZWfEkdHpvxBB99/mHF584yF0lC7RGy8nw311/Tn2fnP02zZleW6fV77Ny5k6A/lzfmxdPxNy26/Yf93D4mn72H/GjUAmkpSpo3VvPVeg9DbjJSr46a85khHn++hEiEWskNAJdHom66il37/HyzMqXKQlelEnhgjI1zmSFOnHHToq2Izarg7IUgcmI2mcV+1FYPKjUE3Rq0hY3wWbMZfbcGp0vi4bnFLJhblez/4WcPEvH4/X7y82s3mPojcvPsSC4/fXvG8PGSZMqdEebML6F9vyy6ddQRFyPy8w4/eXkSZo2WwSOL2bFdolGoI52IQRAEfBEPBYFDXMgspwNq7HIReVwkkKemcftCHp6q47aBBgbclctVnXUkxilo0CzI7vI9SD4dCllEhQazWo+hbj7LPxN4eW4Cy15PZOYzJSBDeqqScxdD7D0Q5JWn46oQnxDts++/msgtd+dRYo/QUnn+T9tBqVT+acDk/1cE/D6ssQLX9NCTkqhixtPFfPp2csVCDqJE1+ipRYQv1CMt0LLi8wSak8UZznEMq8rEfWPhjsFVian0VBUfLkpk3PQi1nxQVdogKV7Bis/clGVZEXDQmm5kcYaLnESUFUhIxJNMqtGGLa4QpRLc/4OGbUFxiCE3WZj/Zhk22+UbfABE5BCFZGMlFrNgY9cWDZ984WHYbZVkkiTJPDynhEhIoH2XIEeObiXoUaPBQJggZmzUpQlHxO1obW7ijBEKyw4h2hNZ8r6TSWOrZ5JPfczOyeMC9jwoC3j4/IsgLZtpsJeFOXU2hEJUkGbvjIkYbGRwkgOoZA0WYgjgQ4rLZfpUHfeNjB779+u4sBys1eW1JgiCgKgOMXNSLD/8GGbvES+RiJ6HnyzmzIUQVrPIHTcbWb7KSae2Wr76IJlzmWH2HfKzeZuXx18oJs6qoF6Girkvl6IQYcLdZkodEUY9UEiH1hpcbolmjTS8MS+BuybmU1wS4bGpsdXcXAGG32rmjXfL6H2Vjk/XuBh+a+2L1In365jxazZ6T3QcsEkJHD2VyYefl/Pr/gCrHht32e0AkH0un/Y0r3GbSbCikbWc42hFkO8S4akV9ARkH2E5VK08DsCuzmTubB0KVVRmp3snHT276tmw2VOhg/pHfPejhw1bPLRsqmHwjQYeGmfl5dfy8MkedIIBUVAgyAruG16b26/AwOsMdGmv5ecdfkKh0BU9F38FiKJIfoEbWTby+ToXLZpqopU8v4MkyTw138nnXwTwFZsxWSS8+lyyvDnIYTWCKsT7L1q45UYbwSBoNFUzoW4daOTNF/RYEj1ccwPcdYeOcFji7Q/y2HPYw8OTUiqIT69XYvRkBzt+FkmnMZESiXEPXcBoKeaJh228+kw8764s5+EJtmpl9oIgMH+uhbY/ZGFxt8YZOXtFbeHz+bCYo9e9/M1E5r1mZ+YzpVid0TJ1jaxFQOAUh5DkCD3bB7h7WPV52rhRFj5f5+aeO3RVJFVat1LwmbEUPJUVQhE5gl17gWBsNgpNEEERJBBUcu60SD1712r6+FpBjzWvI6fk3SQDetlE945GunbU0a6tj6xcH3oqx6M6NGaX/UKNVWe1toNXIicvzJBBRm4fk49CIVC3ocDJM0GatxDR60Tmza5aWt6wnppIROb+kRZ6dNby9oflXMgKo1ELDBlk5Iv3k+l2YzYDrzfUqGOuUAg88rCByTMOYFErMZlEnC6p4rn4I8pdEs/OjqNHZx2SFDV93LTNw4ynSjAZRc5eCBEKy9w91IxSARuWlqFxmPj111+5+uqrL6sdZFnG77dTkq9BIxlIFNLwn4th9PATiNZiJDlCSaaZlnJ1w6k4IZl8OZM9bCKRdJqGu/DGkt306qYnNkbBmLvMTJgYpJNQndRSCxrqyI25wAka0RqbEI/N0Y+IPcKv/Ega9VGjpqAok3UbPAy92VRrRtOsB83cuW8/emcyXmMOxSoPGoeWlStXMmHChMtqh7867h39AOd638jyjxfz5KunsNliuXXI/UzudhWCINCwYUPsrnR27s2iW8fK/vrRly66tNPywO+qG0RRYND1BmJsImNH70UU4ug+sAuDbh7EsWPHWPDSTHyeLJxOH6lJCrx+EVFVh4mT59C1a/f/hbuPQqlUckP/G7ih/59rxY68ZyTnz17gl2+3YSyOR4ser9KFM6aI8dPup0OHDv+hK/7XQqPR0O2qPmz87k2+WpZYMb6JosB1fXS0aBLmnodcTHtKx+g73dw+UINGI3L2QpBnX5No1vouWrRo8b98F/9aNG/dnAvnitAQHRfVVGZzSrJErruMCcOeRJIkZs8cxqJ50KzxbxVzksynX33JA5N2s2jJpyiVSp565m3uemAUU+71cdP1WhQK+GWXn+ffFJg05YUax7DhI4dxx/ChbN26ldmTHyej6GpemJnJs8/nYTKB2y0jOhJJdXaiqO65f3ub/NeRn7Iss3TpUnbv3s3cuXP/1H2uXr1oxOKS+9xdd12+Nkr9+vVRqVTk5eXRtGnTiuMUFxfXSjL8I+dWqVS1TuJryxgtKMghIwFibJWTicLiCBlptf9czRur2bbbz4rPXfy6z0cwFGXULyGvIMzseSVMGm2lc1sNY6cX0q65gZ8+SUJF1OAlLe9qPpiXzduLs/GpfAgJR5HLfcT66qEUVARkPxeF45SK+aRIDTm6K0KnawqYNslI65ZqTp0J8fLiMkpKJTq21tGiiYKJs4oIujSkhRL5ft16Zsz+9zm5pqSkIJpkpKKadefccjk6DOgU8MQsBa2aVQ5+LrfEzh0yBiy1Tk60gp68nKwqv5tKoyQiR6qXfP+GsBRC2qvj/jsn8OKS5+na7R8rA9m791fq1REriM9gUGb63BL2bKhT5TkBGD0sRP9hudRNV3IhO0yMVcRiFti4xVst6waii5jc/DD5hTLtWmpqzfCZPsFGSWmElYujURlZllm1zsW7H5by/ScpqFQi+YVhZsw9yM69frbtU/PxWgcen8yBo37q1YlmE7y9oowDRwOEQ0r8fv8ViYFnZGSw5E0Xk0db0elEduzx43TLHNpUhw2bvUx52IWttC1N5VRkZLZn/0wbrqqyMNEJBuqWd8MubuIE+1ChpiGt0Ao6Qv4gS+efxa7OJDElwvJPyxk11Mzw24y4HAFK8sHvAZ9Qyj0TDMx6MImmV13kqoHZxNpE1CoBnU7g6+/8FGZrSEnWcHP/mnW1DHqRtBQlHp+EyWS54uz1vwI0GhUJcUEEQaBZYzXTJ9i4eVQe/fsaaNEk6hb79opyvIVm6v6O+LyEOkIjDsk70cYVM360tcZzJMQpsVpEcvJCVfSisvPCHD4YIMPflSPsIkxdGghVJ0V+2UdpzFa27w7y1Mw4xk1x1koqueVyNPowR477EWQFBw4cuCK9W4VSgTtcjkMuwSbEkVLalflPHOKVN4u4prcKlz/E5m1ebr7BwMlfK4NW+w75uHNsAaWFKorDbvTpeaxbaKVrRyuyLPPzDh+THnKx8DUDB4/YmfGgkTqpSg4cDfDIM6UUH0uia6Q9gl1gn/wLGoWZi5lF9L9OQ/duKr79wYMvnIOx3IZG0NGGq/DKLtw4iRDCLfuJT9QRCslRgtgNJqLvD4cmh3C4uuPvnyExUeCm641c20ui+yAnC5eW88S0WNq0UFNUEuHN98ooLpXo2UXHsPGFtGuloVljNU0bqTlwNECpXeKu2y2MHWnl2Kkgyz5xct9dZtYuT2Hh+2UUlUQotUcwGgRAwGhQMPjG2gmJgdcZuPP+AvwBiWt61J6pZDKKoKgMeMpihGt76XnhTQc+P8TFVde/qw2SJCGH5VqzjAE06HFSSjJ1KMeOizIkOYKEhAIlB9lOW7l7lWfVKZagrH+WsXfHo9OJ1K8rMvbhIjZ8lsr8N+yMHWGpUkoKUFQSZuuvPr7+MIVFy8r5eaeX156JJzlR5HzOYZpHukZLnSQ18TUQyJeQkqREFAWsFpFdu3bRs2fPy26Pvwo8bjU/bfVy7mKoRv3jUeMcnNiUTpr3Nz3Qkqjch1/YiwYDcuxFBl6nR6EQqamyOhyWKaeYF2abGHVHJVHds6uW9tf6OHMhRPMmGmRZ5qZhpbj2t6RZ5DdSUQC/vQ6aplsZfls06P7djx4+eavm4LAgCNzQT80X7xSj0lzZ2JecnMzx03KFzvbjD8XiD0h89kY5kE4O50kigxQhg0LjUR6a4Kr1WFPvt3A+q+o76Pqr9cyKzSXsboRSUBGWw+QmbGX6dBUjh1rRaETsjggvLrTjd6nQCTWP8WbBxqkigbrocGkKaNwo2l8VNQShBUHAKFvxeDyXrf8dkrQ0bxLg5cUO3l2QSGzMJU0/mSUflLFlh6+aFnmMTYHfL1Nqj9C8iYbXn626xvruJw+hiEy3jrWX3ndqqyFWFYMQhD5XhVi52lWFOLoEWZb58Rcv0yfYfpOtiV7H1d31GA0iXp9c5XsxNgXfbDyFIr91Fbmw/wn79+8nL+sM2kBCRd6CVtCT5OgADrgonyIFa62ZvGk0oIxSMoTG0cy3wkrdd6tFQTy1a7EmkMp5jtNAblnxPlYICuLlFMzYMGLh3eVHuXu4geaNa5f+SklSEq+JIYwZX8BOx+ucfP+tQHl52WW3w9+ABg0a8NgTC2rd/vz8d5k+7W4a1SnkjpslVEpYvMzJ5i9q1vXv3lmHKb2IRW+vIT09nZMnT/DCs/fRKKOcxg3UTL4vtaISxlHmZdysh3A6n+S66/595k7/CgiCwNx5T5I1LosPl60kLyefJs1aM+KeEcTEXFlg/r8Nn37yDg+PrznZJzVZSdMGHm68dRHHju7l1rFrkOUQsXH1GHHP1CqeLv8/QJZlklOT+F78HpMUA8j48ZIq1ydRSCNbfYp77h/DzbfcycTxQ1j2ikBGeuWcUBQFht+qpbg0h6+//pLBg4dSv3593n73W1Z/vpz37v0epVJBoyY9mTd/Aqmptb8rFQoFffr0wRJnRu3QkOBuDu5oAP9S2oCLMpq3qTmo/6/Efx35+f7777Nt2zZmzpxZ4T4HUYFztVpdxX0uOTmZpKQk1qxZU8197pJrXUFBAQBZWVnodDri4uIwGo3o9Xr69evHqlWriI2NJT4+nnXr1gFU0SmZOnUqw4cPp3Pnzpd97n8WobBMjFXBug0ebro+uuhqWFfF4RMBunaoeUJy5ESQ+0dYqJuuYtQDARbNiePlxQ6ycsMUl4Rp0lDNpNFWurTX0qZnHhGfnvUHYomEJQ6wlQQ5jTShPnGhulBUl4DsIyfhF6ytz1JSdJGAX8DlDWGJC2FAQAzm4ioPoj/dnQWzChH0bjyRMF36aNn6daUGoyTJvLzEwYpFe5GC+j81hflnIQgC90++nwUzXqdRuG2V80TkMGc5QiPaUCDsoV6dqqXWJ88GUftjcdXmEvIbioqLeeHZ+Yy8dwSpqancPPQmPn3mK9Lk6uK8PtmDgIhJsKIrNvD4jDn8sHXDP3T/Dkc5A/tVTrC//M7N7TcbibEpCIdlvvjGw7vv+3F7ZBo2UNCtk5ZDRwN8+nYybVpoKC4JM/iefFo2VVcheEIhmQmzihh1u4lnX7VzXe/aXVLTUlQ43ZWLFEEQuONmM5nZYdZv9jLoOiPJiUo+XJzIfVMLmTLWRtuWGo6dCnDb6HzmzC+leWM1E+6xMufhWN54388vv/xyRUZhzZq1oLRI4IZhubz/aiIvL3Hw9YoUlEqBx5/yklFydZToFKBcLsVGfLWMjEvXbpUSkZBpJLSq+FwlqKlPc3QBI8Ulxxh9j4HV37iJsSpITFagNAQYfKORCXcnolCIFBSFad5EzVfLU4lEZAQhOlg0bJtPfak1EdWxiolRTdBpBWKsRm4cOOKy2+CvBKNNTXGJs+L/3lfp6dFFx8YtXs5nhqJkigz60sac4iBe3AhEiZ90GmAULCSSSkR9okJ/tibUSY1qaF7qG9t+9dKkgZrN50QsgppmcgeOs5dEOY0EUgGBYnLJEs7QLCbAoheSSYxXoDYUc8G/mwbublWIqbAcojRxP7MeMDBnvoOyEkXF2HS5iE2QUUp+zhXsJ05vwuisi+hIxKfwsmOPm2bN4LnHYhl8Y9Xsww5tdHzxQQqLlpZx8GiQr5bHV8iVCIJAn+56vvtCRf+BbnZ+XpcbNp9GVobw+SUSy9qRLqRXLBq1NjfjHhaZeF9lRtQzs2NYstTJkgX7SHZ0BEAvmNBjQpZlzgjnKSiMMGBELnffbkZ0JCLLMtnqY3TrJvPz5i+59trLewdcChB4vBJvvFdGp7YaPn+vUlsrMV7Js7Pj+OIbF+NnFbH5izRsVgVffONi514//a8xIMnw7spyurTTMndGLEMGGrl7SgEZaSom32flq/VuXlpk58jJIG+/lMD0uSX8aVxChnGjzBQWR/j2R09FgOqPWPuNH5Uro+I+gsZiGjfQ4nKFadFER15eHikpNS/AamqHkBT5U4OpID5UaMgTzhMQvYQjEc4lrcdiFkkQQyALZPu/x1euxkIs6Dy0aifx1qtx6HTRZ/eGaww8/kIpkQhMGWul/7BcZk6OYfBvAZ2v1nt4Z0U5bz4XT4xNyRPTYnn8+RI2bPaiVqoQ1H4y1TuJL2+JKmBhz8EAndvV3D57Dvi5vo+eQFC+omqAvxI0ikTGTT/LvcNN7D9cVbrg8PEAh3YaSPE1rELyiIKC5nJndvMTeoeBVWs9jBxac4byl9946MA1vPDydu4cLFfM4wQhSkq/91E5N11vYOdePyWnY0mMVCU2yzW5zB1TGSiISNHs0tpgNAqUqXMwXSH5qdFoaNvuar749ieGDIyO7+cuhvAYcpHczSmhgLZEs69EVfhPJRtibAqOngxW+UyhEHh3oZl7x27FUtAGr+0ir72q5YZr9FW+9+T0WD5Z4YSai7ii55fUyMj4Ys5zxy2xZOcG2bLDg4kivLKbGBIqxgpZlK8o41mnU7JxSxk/fp5a0WcvXf/k+2xcyA6za5+/GpH56NQYbrknj28/SqlidHfqbJBXljjQqAWyc2u/qazcMJGAEm15Gqu/OozLF6JbJw0d21Q1jpvyWDFDbzJyISuEIEDDeipEUUAQhN+0liWCwcrnzGYR0WjAZc69osDgjxs/Jy87TDp1uMCJatsvBXxqgwIFMlHC00UZLRtX7isKVGyrGTJKVJRSQDyV728tOsJEA6GluXq27Qzg9Un0q2WOvWtPAMGdQIpQl6JQDl06wS+7yhk48D9jmPNXgdls5p331nDw4EE+/+FLpEgYg/En9Pra54dtWsZWVIkufGMuMyZEWPMdTB1XdR1psypY+aaO6+96nr59b6gwGPpvRp06dXjsyUf/ty/jX4pzZ47SaXLtSTWd2gTJzs5mxMixjBj5/7fc2NzHnmLXlwfoJPWtGGcicoTTHKJIn8Wtw25h2oxp2O12lORXIT5/j/uGq7lz0goGD45q/1osFu4bM4UxYx8kOTmZ/Pz8P03gCQaDrF2zlk8/XIXX4+WQageNQq0xCdaKfcJyiJLELBbMmPsvu//a8F9Hfv6r3Oc2btxYRWvzySefrHacESNGIIoiCxcuJBgM0rBhQ+bMmVMlZTcvL6/Ccf5yz/3PIjkpnfWbjnPmfJDzmSHqZ6gYPdzMo8+V8unb2mrkWUlphMPHg4wdITB8QgHzn4ijeRMN7yxIJBiUeWhOEVf30NO9s47Bd5WgyG5KmlQ/+uXfjInOc5xM+RQZvzmhawQdRnsj8g2H6NVVwbmLQYIhmTefS6JdKy2SJLNhs5eZj+3CmtkVtb8uyiabWb4kvrqezaQYtv+ax9HD1YWo/9UYMvQ29vy6h68//ZY0uSE69Lgoo4hc6tEMv+AlopLQ66peh04rICgihAgRlsMohRq0TGU7aq+eHW8dYv3qH6jXKoOzR89SKjlQoSGBSid1j+zkJAdoRrR0QCmoEO0a9u3bR8eOHa/4vlq1aoXbs6bi/70H/YwdYcHrleg/pATn6XRsnvpYBDUXTpRTZD5KfL0IX6z1Me6BKHnUrp2OgSPyaN9aQ88uOvILI2zZ4eWGvnqefLEUf0Bm+24fU8bWrMF57mKQ5ITqg/l9wy1MfrSIQddF+40gCMyYFMPCpWUseiGBFk00vPZ0HM++Zic7L0rGCwIkJ4QpLndccTsEAkrCoQhXDyqgTWsVer3Ipm1eKE2sQnR6cWPCWuuxnJTRii41bksiHZ/+JM88Esu8R+P48PNydu7188XSquTE86/beWBMtL0uyT+UlUdwOKAONkq8Wi5mh6hby4Cy+0CApJSm/2dLTP7dEBVunA4lW3/10rNLdOGpUAj07xtdQHzxrQu7HbycpSGtKgyJPLKTsxwlRa6LCjXl/hAFRWGSEmoe8k6eDZKeYkWSZNat9zBtTgljR1iQhDCyLKMTDLSTe1JELmc4AkAMCcRbVax408bK1U5+3e8nHJEZPT7EJ59sQuVIQ/CakU12pNh8lr5uQqcTePlNJwpJX8087c+QnZ1Nx3Z65j+u5c77C1j6upJlH5/kh00BIm4Rl13Jr/u9vPVSTR7H0Lq5huy8ME/PsvHeR9FMyd8jI10Feg92oYAGJd3RYeAAW0kSKjNIfbKHli1FJt5XnTiZMNrEdxtKKP/FUyULKkKYuFiRyfdZ6dVNy+C7C9F44jmo/hGN2c/8pxJ54e3L13iUZRmvN8KoBwoQBYGlryXWOKbcOsDIomVl6HUCK1c72b7bxzcrU6sYo335rZt7HixgxZuJtG2mY/AwBwk2NU6Pkv0HPAwboqNBXTVtW6r58js3d95SM2H01XoP8bECJXYJlztaTvpHLezc/DBrvgqRLiUiI1NoPsL990ZL5RPjVbRrpeHixYuXTX4CCMjkcoF0qmsul8klaNDhpozm7SSmPmDkudcc3HitgaKSCI8/lEByorIi8/fJFwt5fV48bVtWJSYFQaBRfTWFxWF2Hwiw4Kl4Dh4J0PG6LBo3UHNtbz1fLU+pEliYMtbK6KmFRBwJxEZs3DMtm92/7uP4qSAznwqz6ctUXG6JT7/0cjEzQvOmCtq2UnPoWIDzmWEcJQLt27e/7Hb4K+Gq3t04cewi5eUSRSURNm/30LW9juLSCG8s8WAsbVtjdpsgCCTLdZACEk+/dIZre+uqPaPzXrGTe1FNLLlIxfGsXudm+BATkiSTkxfGYhZpVE/FpEeKcTmUGMqaVZcHUkgY9JUfdmyjYfN2X60Z0d/+4KFZS4ELWZev+30JU6bOYeqUsxw6dpbJo7UEg/DoLB1PPvEzYcJRyQfZgqLcxoYfs6poOv8eX2/w0LhB9fG5a0ct69eJdLx6B0lxcMM11U2ZtFoBU0wQ2V1zUD8ihxEQOSxuwyj6qNOyAGXAhEKKJ4+LaNFykZNkyI2JIRHRIpOUdPlGIzqdla4d3FWIz99j0r1WXlxop0NrLZk5IbSaqMlQp7ZagkGJW+/Np0lDNWnJSrbs8BEbI7JiYRITZxXyxTcuxo4w15g99fJiB5GIDXXzY9w8QIdGo2PCjCLi45QMus6AvUzikzVOmjZUcfJMkNPnQsgyHD0ZYMggE0NvMqBUCiQlKBgwIpc6qSpGDzOTmx+icQM1x8KRalV/f4ZAwIcgKXBTRogAdrkINRryySJEAAGRQnKiQZ4aUEIhFmKRZRln3HEenlI5hrk8EsVyPvWEmrORisjDRhxunNjkBArIwokDN+XUoVE088rVhl9/Psyh41H5sj+S8cGgzMuve7D56oIASWRQWHgWk0mgZcvqFS1/459H27ZtKwj2u0de+5vUSs3r0/xCCavVSkFBAQFvNhu3RLWwa4JaLXBdzzDbt2+nV69e/6ar/xt/Bqstjvyi/GpyK5eQW6CkYZsrH3P+ryEnJ4dfvt9BHXfVsVohKGgqt+OC4RBTZzyIIAgUFxdTN/1PApUGESni+4euw+12c+fgYUQuqIjxJVNPSCFednJOPIoaDQlSGiGjn4DNxYuvPl9RWf3vxH8d+fmvcp/7n7ZDVBtj1KhRjBo16rKv53LO/c+iecv2nApt4sTpADcOz2XmJBt33mKiW0ctY6YVMm92XMUifu9BP2OnFaLVCbzwZhlvzIunSUM1oZDMvNfs7Njro2FdFZ+vc7N4WTlZx000uER8/u6e6svNOch2UuX6FWVwHssFUhKi5NK0CTYKiyI89nwpA641MGm0lf59DbRurqHfgL1oiuozYbSudj2bB2yMn/GPdZwrhcd3kYG3RNj0wxlUnjisxNGKrji0F8kRz9KyYX1GTSnn2VlK6qarkGUZt0ciz1dOrJDKScWvNA9XzdwKyUFOCvtpJXdDhwGxWMGBzYdpJXclA5lMTrOfX1DJGvx4UaGmOR2rEAGCS/kPZ7T06XM1D058hrEjfzsW4HRLPDCzjMDRliSEkytebkbBgsF5FUcO72T1kTjSpEYA7D1VgDfuCGcvBPnhZy8Ws4gsySx8v5zObbWMu9vCvNfsFBaHq5U2Ajz1sp1AUOLshSAN61UOKrExCjzeqhGfZo3VZOeF8fslJs0uRhDg8Ydi0WoFPlvr4vNvPCQl2rh9xJXpoAqCQK8+fThwYCMGbwpWgxuA/QfDKMsTqrzg1WjwUHu5m4xcY3nypfNEPDrOXghiMiooLIDNW8K8sriMB8ZauJgd4rHnSmnaWEXfnpULu0uZtCmp4L/gRV/UmJlPHOKzZbHV+sZX610EQkYWLv7kP+oK+X8JHncQqczG2GlFvPNyAj27Rt8xsiyzfpOHhx4vobRQTVe6VfktDYKZVnJXDrAVI1ZURRnMW1DMm/OrL35Ongmy72CQ/reV4PFJ2B0SXpee11+BsMqPluKK7Jwk0kkiSgj6ZS+61BPMeLqUmZNsPDUzlnc/LEcQBQ7siGPDllLy8opp3EhJ727xiKLAex+V43QokIjQqFGjy26H8+fP062jihJ7hOuu1nPqTIh1XyiILe5O/G/mQo4mG2vV9AWIsSro2kHH4g+c1bbtP+zHV2ijpRwtUQ7JQdRUJcJchiweHW+u9t1LmDxexyP7stB5K/t0vnieOVOi/aN1cy1dO6rp2bWQAdfaGDAij03bI3ToeM1lt4MoigRD0Ka5hvNZ4Vqj1IIg0K6llnMXQ6xY5WT9p6nV2ubWAUb2HPDRZ2Ax7tMZNPc1QOFSEi9LFAnZbN50gvseKiAYhI1bfFzTQ0dCXNX34opV5dSvo+TUuRAfv5WESikwYmIBI283MfhGI7IcddN+dbELRX4z8sXz2HUXmDBGTedOat77NESzxiqOnAjS75bLn4yHQiHUgpYs+QyirCCZDERBrDC1usgpFCiJJZmyMwLPLDjH6/PieWt5OSsWVhLGlzJ/P1qiYuIjxaxbUZ18LS6NcPh4gPOZIfpcpaOgKEyvbjoWvVAz0Z4QpyQzK0KMvTlO61m6tNcy9X4dby9zMe+5EK175hJw6jCVN0AVMvKdykGmdBazVcGYqcU4yxVXRAD9lTDhgfGMG/0RLz0Zz/7DfqY8Wkx8nJKmDVX8sCVCPWoPwmsxUGg4jtJh4KobcxgywMxNN+ootoeZOsuJv9RAitw8msUW8PLIHDfHTvvZuTeA2STi9sh8+6OX+0daeOFlD02o3vc03nhWr8mvyG4bc5eF0VML6dZBW42g+3qDG08ghLNQYNzEK9eCV6vVLFz8MQ9PG0+/oRvx+SS2bZNQC1Yayq1QocZBCbmRLJau9DNmlKGaRFBhcZhVa/w0rhfh7juqE32btgYRRIHGDWpeKgmCwMjhWlbMP0daDUGITPEkxsRykGXceRbayj2iEkm/JR3kcB435eSTRTZneeKJ2Vc0F+jV+xoaJH1S7XNZltm83cd7K8vYdzhI1xujmuihkExWbpj7R5opKonQtqWWqfdbKbFHyMoNMXq4hZQkJXfcYubHXzxMnFXEK0/FV2TFhcMyr77t4NCREPfeH+SJGZUE5Zi7rPzws5u7JxfRqb0GUZRp10rL7CkxFe0aicjMeKqEa24ro2cXHfsO+3l0akw0QP62g+9+8jByiAlBc2Wlp5279uPjD76ljFJacxWH2YkZG+k0RIMOJ3bOc5xs+SzpQtXfyS97KaOYFOqSZ93LsFGRClPFcmeEuS84UWIkV75AqlB1UR6Q/eRynhTq4aaMQ2wnhXo0oDlhwuSTSS7nMWLB4Q2iztHR55Zc3nwhqoEqCAJHTgR4YHo5quwWFXMYJSqMegU+fzRjSq2uvVz+b/zz6H31YFZ/vYJht1Z/f546G8Rsa4Rer8fn82GzChQURaibXjt9Uq9OiJKS/8F84m/82zD4tvt4+8MHefGJ6tvCYZmNW5WMHN+t+sb/z/Dx8k8wFdcspyQIAkZHHN+s+4Y7h99JYmIi5zJrz9wsK4+gUl++r87vMXPqLJSnLMRKsb/jKcy0lrpx1niQdkMa0+fq3vS5us9/LFv6v478/Btw0023M+bLt1CqPDw6JYbn37Tz6tsOFAoBn0/ixuG5mAwi/oCM2w3eIjMff6yhW8foIlOWo851t/Q38uT0mIrJlNsjccfoEkp25WINVdVlEASBRDmNEvJJog6F6jOYEr18/l5KlQXf6OFmHnm2lBWrnIwaaiY1WUnnLrB7fRl10movG0hJUhIIlf5Ly94DgQBnzpxBFEWaNGmCQqHg4sWLKOVTrHgrgYNHA8x/xc6FiyWgg5n3askr1LN2YzE33rKA2fPfp7w8l0hEpEnT3oy8L45v173Ns1OsvPTqJtSONASvCdlSAjFFZCjCiGejHTObszSR21YQpPVphiw3JUwYB0Wc4xhnOIxRtpBKPTSCDtkUvqJsr9/DarXSovUNLFn+I+NG6tix14/TLbFrp5K0cPVjCoJAQ7k1F+QTFe1tluJxCUoeut/Azf0NiKLAnPkl1Kuj4t5h0ZdaYpyCkZMKeHFOPG1bRjMlXG6JV95ykJKkZPitJh58vJhHH4yhe+foROH0uSApiVVfWCWlUc28Bx8v5raBRm7sW0kC97lKz8kzQW65p5i5z1+5sPQzLzxFny4/0zjShsNHf0aWZeJiBSSVv0r5WQyJZHGGdLlhjdp4EdGPLNX+PAqqMHeMdeAqNGIpa4JF0vH2s4U8/dxFNIYQemcGRw8W43GWcVVXBSfPhtiy3cu4URbqZwT4+O2TNA525fyONG66M4fn5ppo1UxDqT3CG++WcfhEgF5dbXy97jNuH3r3FbfDXwKSBS8e0i0Cyz5x8uxrdszGqMFCl/ZaREEmVaiLsoaFuCiIpMh1yeI0neS+/Pz1fh41OHjkITNmkwJZlvnhZy+TZpaQnwOlspIIIdpxNUpUREJh5JDMMXajlfXohcqKgKAc4BDbaaOPsGZZakXW78jbzdx4Vy6N6qtITVIy4FpNxcIvFJJ5b2U5VjmRYko5efIk3btfnjC+zWZjf4ECnVamxB7mkSe8pBVfXaXk2etWVCkh/D1kWaaoNIxaFS3j+yNeWOAh1depoi8oURH8gwSIoApVaMrVhFibAkEdgt8KJcrkUrQNM7ltUOUC+cZro++d9FQVk+61sOBtDxs23nZZbXAJVrOSWQ/EMGZa4Z+auDnKIxw6FuD6qw217uP3CZQeyaCO3KRiUhYluTMozdGQk3mEDV8mcPxUgLsmFNCvt54+3fXYHWHeeLeMsAQ5eSGemRXHAw+7KCkUicha3vnAw1ffeygoCtOvt453X4/l+Ik8rDaBn3dInLro5fOZZdw33MTnX3vIzQ9Rp071zLLaoNVqCRFEREERuWRxBo2sjQZ0fvvtlERwUYboiqGeTckX37h5eIKtxvddWoqK1CQFp84GadKwcqGdVxAmryDMo8+X0rW9lptG5RFrU+B01V4G6vVKSB49KjSUK/MRBAuPP1/Mx194qN9ER+bROBoFojJCCEA4lgS5HodLdxHSOoggUVBQQMOG1cmkvzrUajWldpljJ6MSN4vnx7P/YJi3l3opL4Mj7MIoW0ijPkah6kIlYi7hycfUbN/tx+lSseZ7J5+u9uMuV5AqNaOZUK+iD8SSiNfRgE8+3caxX1MqiMuTZwPcMioPpUag1F1AKlUD6RYhhq1bZE6fC9K4gZqUJCUzJtm4aVQe4++20LubnlJHVJd347cKip0iKen1GTHq8vX6q9xTJMKZ00cYeK2BJW8HSQ01ixJUv92HATNJcjp7c7bQY2AOTz8Swy39jUgSfL7OxdwXyxDzGlBSpqX3jeeY+6iRLh205BWEWbCkjE2/+FCroLio9jnrQxOMvPjaaXx+Hxk0Qi1o8cte7OaT9OhbztJF6eQXRhg22o7rcAlWKRo0EASBdBpwQt5PHRpyXneUoXdeWVLFgAED+eCtZUy8p/IzWZaZ+XQJsiwTicCT02MYNrjSaMfnkxgxsYCwV8t3X0MwaOfxaTE8NjWGex8sZMXCJG4bYOTjL5107aBlyJh8EuIUaNQCZy+GKC4JYzOpeWJG9YVwv95GpowNMv9VF+3aaHlsamWw0eWWmDirCI1GYO6MWGQZsvLCPDqvlJ3fpvPaswkYDSV8ttbNi688eEXtcNVVvSCipDXdyOQ0qdSjjlAZXNTJBpKoQy7nCajKSA+2RACKldnkcpbkBCWZwS0kp0W4qlssh48H2L7bx6q1LrwuJY1pyzF245CLSCQdFWpKhXxKFHnUiTQmh/OATDt6VBCYGqAhLbHL0WCURaWneQc/b76UxIefO3nhDQeiCBq1QNYFFQ0ClQkMTm0OGp2EVGblm3XfcOuQW6+oPf7GlWHYsNGMv/8brFYHN1ytqegrx04FGDa+lElTosEZi8VCdh706KjkyIkgPbrUHGw6dFxDj351/1OX/zf+gI4dO/HRh4346IszDL9VXeXdN+GRAMPvmoFS+e+nv86dO8ei1xZz8tgpRFHkxpv7M/KeEZhMtRtj/itRUFCIWtbWqnWsDKkpyC8CohyDUpPBqbMXq8wBL2HJ8hA3Dx5zxddQXl7OiYOnqSNVz5wXBIEUd0MKc4voe23fKz72P4Pa2aq/8b8Go9GIoEojEolGKWZOjmHvxjp8/l4yafEGwoWJuHa3J3i4HZTbKHK5eXVxZYbbpm0+GtVTM/Smqs6CRoPImg/jcScer1GbQY0GO8UcELZQZDjOc4/FVst0EQSBebNj+fBzJ5IUPcY1Vyvx+iV+2Va7QPmufX5EoLCw8J9sneiE97mnnuf6Hv15+M5HeejOWVzb/Tree+s9tm/fwh03RxfobVtq+GRpDLs2xbH52ziGDzFy60ATVpMHv9/Pq298xNLlW1i+cjOPPfESR48cZeRQI/feZeLgjjjmvW1n0ovnefMDHwe2xzNvjoVy03kAQgRwYqdQcZ5y2Y4sy0hIHGcPTuykUg8LsQiIHGMv+XImUkzgnypvnj7zWc7kXkv3m5xc10dPbkEYwW2tdX+9YCREpZZVqfkELzynYfAAI6Io4PFK7D0UqCA+AZo30fDugkSWfVpO71uy6XxDFnfcn0/zJmqefyyW1s01fPZOMnPmlxKJRH//J18q5bo+Vcva3vuonOv6GPD65CrE5yU0baRm6M06Nm368YrbITk5mYSYZNSCGqU9hSVL3QweoMcfd6HKcy0KIinU4wT7iMi/MxqRZbLFU6j0IcqEkhrP4Ze9NG4qsf6zVFQamVgpBYsQQ12a0SFyLVpRT1yTArRlaWx9vzkPTJRYsaqcuBiRt1eUkxSvpNcNXop1p4lxNcb+S0dG3C7Qon0pXa/Lx+uD1e8n8+Y8LWu+eI9w+E9Ew/7CuPGmgXglDyaDgmVvJLHh01Q+eSuZjavScJRFqJeuwyLXbhRjxoaJmCih5ejAhvcacFUfJ517l9CmawkPPmLnhmt0CApoQUdsxKMVdCgFJRpBi1bQEUsSx9jDEflXzsvHOS7v5Th7SbWZeGluXAXx6fZI3PeAg+xTBsbfaeSeoWradCvmg4/cZGaHGD4hn2BIJmTNw2CQrijC2apVK/YcUpGWLLLmGx+60vrVtB7V9jq892HNmc4bt3jp3FbL5197KiQDfo8LFyUMQuWETBAEDJgol0srPhNdsWz4ofYS9e9+9FDocpKtOME5y88k9TnIpq/jqpSSOd2VkiM332BEp5GvSDImHA4jKiA5UUnPLjo2bPbWuJ/bI5FfEEFUCCTG19zOp88F+fDjIKlSzSRbjJxITpZIOCzTvImG9Z+m0rKZhh+2eFm11o3VouDM+SBWo4Y5M1XI+7qTnHs1aXl9URzqwcmDOqaOtZFXKNGrq57x95q58xYTj02NYeeeACqlTJ/uekCmexcdS99/47LbASAmPhYFCtoJPVCijFYkIBImTAs60km4htZ0Q4uBwwcFTp4N0qZF7RlErZtrOHuxcgwvKgkzcEQuYb+S6eNjuHeYmekTbAhCVPOvsLjmd9b7K90oSzI4xHacLomb7ypgwyY/+39Kx+cVqR/oUI2AFQUFjWmDMmBCrxY5e/bK3L//Knhs9jiK8hQMvqeQ6RNtTJnh4pmnI4SzM2gXvoaOQh/SaEAmp8mUTwFRo7Xc2B0IyVms2+AhIU5By6YaHppgpW1rJUpJWy2jDaLzB6unAavXeSo+UykF6tdVs3JJPLnCOcJy9TmfqbAV19+Rx8uL7eTmh2nVTM2g6w08vcDOpNlFLFpWRqxNgS5sIU6VQP3GKf+QbNTOnTvp2aUHfbq4eW9pEGXIWON9KAUVjWhFn64G8grCDBmTz9Cx+WzY5EPhjiFMCK9XRjzUg+ljjXTr4eam2x10bKvm9K91+PnbZIrLAuTk1Ty//Wajj3RFXQQE9rKFw4b1mHru5PX3AixdFA02pCQp+X51HO7kI9Xm3qnUo5g8zDorPt+VVUe1aNGCs5m2Kn1x7XoPep3I4BtN1K+rZvit5ir9TacT+ezdZKzxIV58Xseg6408/GQxQ+7LR6MR6HVLNiMmFtC1vZZvf/BQVBJBEGQuZgXJyQvRurmGO4fU/nuNuctCgk3Dw5OqVgmMmVbI2BEW3nslkZtvMHJLfyNffZDC/DlxjJ0eXRc8+mAMgaBM3bp1r6gd1nyxhjS5IQVkk09mhRRISA5yWN5JDucxYqYhrQhEgpyzbUHfYzuzXi6k4GwS+7fH0bOHAtfBZowfLfDos6XExijY8Fkar823UGA5gAkrKrMHRdPDdLzrCIs+cnHk11h6330epclFBo1qrCSKEaJSJ7pYD2s/jqVJQzXPzo7j249S+frDVFa/n8L996txKHMB8MpuisPFvL7YQ0p5Bz5Z8ekVtcXfuHLodDqWvP0Fqzd0oO01OQy+J49uN2YxanIBg/qp2LH5We69507Wrl1Lk6ZdSEzQ8do7jhrX0Y6yCLsPamuUbsnMzGTVqk/58svVlJTUvPb4G/88BEHg5VeWcuRif/rdEWHa3DBjp4e46V4V1w6Yy6Cbhvzbr2HNF19x721jufBlMfGnG2A7kcG3CzZx8/WDyc3N/befH6B5y6b4VO5at4cMXpq1bFLx/6zZLzNuloLtu30Vz3YgIPHm+z4On2nCDTdcuYnXxYsX0fhqNwI1CCZys/4z7fF7/E1+/pfixNF9XNdbz5GTAfYd8qNWC9w9rgzf3g4kl3YhXkghgTTSSnvQiDbs/DXM+x+VA/DRF07Gjqi5PFGtFujfT005pdW22SlGREQX46V5M2U1QusSlEqBVs00nD4XnQyevxChWMjhi+/LcZRFqu0fCsnMf9OOSv2vSWd+cOJDbP9wH3XyWpJUVo8ke33Ss1uw6rW1fLN2Pes3ebhxeC43jcrjxuG5LPmgjGAw2pEjERkZoYJ4kGWZdV+t48ZrBrD71+2EIhEcZRHUaoEB1xoYM9JcUWrbqpkaWeem1HCa5MbljH7qAnPeyqfdnYfJSd7MCfahQYuLcpSoMWIhWlwtkc0ZJk2b8E9lvYqiyMxHniMcFunSXsudNxtxB/217i/JElA5OEu2Qm66oZL42H84QJ+rqk9iM9JVvP5sApu+SEOWZF57Jp7bB1US6UaDSP++Bj5b6+KhJ4qJi1Hw6/5ARXuu+c7NvsMBpIjMzf0NOMoivPa2g5tG5XHTqDyeXlBKXkGYu4ca+eLzd/6xtlBGX11xzuYsfkXFtNnlXNsPCkyHq0xIEklDgYJDuh84a9zGBeNOslJ+ZMRDhXTpBln6fXjlqoNDUA5QmLCLl54zkRiv5PrrFFX6i1JQkVjeml7dNXQamI9Xn4c2xkO/3npen5fAhs9SeWCMlWWLY7jjgUIO6jbgSjiOpAxgskq88XwML82NRaEQEEWBXl0iHDhw4B9qh//fMXPWLGwxMrcOqNSTVakEvF6J7Xv8tGyuJKKqmQAD8ONDj6Hiu3HhdFLz+2A70xdjVkdirWqefTSWxAQRO0VIVJ/M2imiA71oTBtiSaIezWgrdEfQ+ejUNpodHYnI3DikhAsbWtKw7GrqRlqR7GxHcta1PDlbyV3jinjkgRjeeikRrVqB1y/TosXlZz0LgkDX7gPofUs+4XIjmkD1EulYbwPefA1ef6cMvz+amRcOy6xa5+L1d8sYdquJZxeUIUeEKn2kpDRCZnaYsFyVzKpHM85yFIdcjCzLxERS+OizAKX26u/4UnuElZ8GMIfjaXtjNtt/MbL2k7hq2mbfbPRUyER4fTJqVYSioqLLboeysjIUCpGsnBBjR1hYsMTBhT84NQcCEiMnFWC1CLRooubX/TW/Ix97vgRRVkbLUGuAIAgowzrKyqNtqVAI3NjXwGMPRX9Hf0BGliD3rJZUR2fUQqVMgF4wkVrUg2fn+ygurdquaSkqVAolCbEqpj5ezCdvJZOXH+GXLd9cdjsATHpoEmEhQESOIKIgmbqAQDt6YBaibq2iIJIs1KGhqwdZ2RFy82sPshw9EeTReSVMmFnIzaNyufuBAkpKZPy5Scyc7WX4/UVMfSKayb/0tURGTS6sQgjJssza9W5eWlhObjCqsW0OpGLVmFizPAmlUsDj0NSopx1tMyPIIlJE/HthWAPy8/M5e/oUqaaofMyHHwUoPRtHutyYekKzCr1ro2CmOR3x4iFLPIam06+s/lLFoS11+PajVO68xcT6n3zMedpDfmGYOGqvRrF6M5g9101C/XwS6xXRqU8JrRrrOHgkTKKUwSF2UCTnIskSYTlElnyGTMtObBaBDz93Mn5mITOeKmb/4QBJCQp8fplTZ0MYDALaJDt6TxI7tm2/4rY4e/YsMyc+ilEIEgnLKH1W1GgJyjUHZ2JIZP8BmSljbXz1QQpfLU9hxeJErukfIp4UCshGjZoEVytSCntizm9HVmbUmKdBXTUrFiYycEQe+YVV+8/uA34efqIUnSc5mm0Ya2bjuhi+WRXHNT31VeZ7er3IDdepqs29tegIEcTndpOVlXXFbaE3xNLv9lx2H4i+51ascvLQOCsrVzsZO6LmMkWlUuCu20wkJii5dYCRr5an8sLjcbjcEie3ZTDv0VhSk5XYLCLlzjDFJRJvvZTI1nXpHDsZxGKufelo0AtEFAFSkyv7+eZtHsrKIixf5eShJ4r5db+/Ygy64WoDRr3IidNB9HqRuukqPv7o3Stqg182byUsh3/T9YyOjaVyAQfZTgaNaSq0I1ZIIk5IpoV0FSmudggC3DLAwMRpZTRpW8qmtSZKKcLlkrl4TmToTSbUaoGB1+tJrucnoCznliESezYns+jlGBrVVzP/VTeHD8lEgkriqF2vOZ4U6tWjVm3W8fca8cWdJ0c+xwn2oYuY0eW3QIuegvwrM0b8G9URCoX45puvmPP4RJ6e+yDbtm2tRly63W527dyG1SLTqZ2GO242cttAI+Ew7DtYSoJpI1bhWYKenSxe5kWpVDJ+RlGVwMPBowHuGB9m1qOvVOn7LpeLKZOHs/i14STpX8LMC8x97GaeenLq34kP/yYolUqmPjSHpSs2cdtdyxn/4Co+/Pgnrr22/7/93IWFhbzy7GtkFLeo8CEQBZG4cApxmXWZPHbKv/0aAO4Yfgeu2KLfuICqCMth/DYXfftWZlympKTw5uIvWbWxD9cNkxkwMsyge9WENONZ8OoyRPHKKUOj0UhEWfszHpEjKFT/eWOwv8ve/wtx7tw5TEZ4/rE4bh2dS05ehG82evBmJ5JITLX9E4V0Cu05PPl8MQvfc6JQyqQk1f7T1q0nsomq7pYB2Y+bMtrRE4fNjk4X+FP9OK1GIBSWo4vrrzzUlVuQXucEd9yfz5yHY+neOWrMdPRkgJlPl+D2SITCAomJNeuEXS7OnDnDiV1nSPM3rpLKLQgCSa567N+1iTsGalj4fAIqlUAwKPPxGhd3jsvnk7eSWP21m9IyPV26dEGWZSaOncz2jTtQRFSk0YIv34iw+tMceveBN160VnHqPncxhD8c4epBuSxekFYxuN06IGpo0eeWXIJZdWhL94ptsSSSJjfgEDv4cf2PDL518D91/xs3fIvTWcr6zXrSU1QEVOVE/GEUNSwoi4Qc9FRKIRhNVUtEBQGkPzGxlGUIBKkxc6pNCzVPvljK07Pi6N1NR6frsyixh9l3KEDddCUr3kzi82/c5BdEuH1MPg+MsfLlfVYUCtiyw8e9DxYy5i4zRYU5V9wGkiThj3jwym70gpFURxeOfWnHF3sOByVkCz9ilGNQo6YcB2HCaPxG9HIaEhKeSJjF7zt56nETb87T02fgVvSSCU3YQkTtwRDv5uNXTLRsGl1MXttXxZZPyyAYh1/2EiaMCRu/bAuzdUMsLbZnEvEreP3ZJBSKysFBFAVmTTWzbZ+Lt19SoVFriI2pXu5gtUhXnPHxV8HHH39Im1aaapqym7Z76dRWS70MBT/FXkAuyKgxsJAtnqKeVN0wQJZlikzHuK27iMWswGbQcJaLKFBWkeaQZRkREVFQoEGB5vc6mJKIzyej1wt8vcGD62wqCVJVkwZBEGgS6kxeyU+0aaFBqRTQaUV0ETNxcbVnrNaEQ/u3oJLVWEOp+PFgpioBKgoiaSXdefO5/Sx8PxubTUCphFbNNDSsp2L4uEIMWe1563kHi97Op3EDBY5yicIcFVZfOnlcpM7vdOvUgoZWclcucpKTHECFinCuTI+Becx71FYRSFm73s2T8zw4cg2YCbJ3l8iZ88FqusEvLrTTq6sOoyHaRz5d4yIlSYHD4bhscwutVktZeZhnXrHz7iuJLH0tkalPFBNjU9C+lYacvDBrvndz161GFAqRFxc6yCsIk5UTok5aZVaO0xUhKzeMxapALqxd+iIkBjAZqweILi2cpJCSBE+zGr+vFJQoSlPwBy5W+bzcGUH06zl10s/P3yaRlqJi8mgLT71adlltcAmlJSVYYoNklp7CIseSzRnq0KhGiQ+9YCS70MSS5eXMm139ufP7JTZtkujcQc/k+8zE2hR8+a2b7D1WrNRH8kqk9djPmy+bGTmpgNtvMjFvdiwznirB5ZHQagROnw0RLkrEU2aio9CbsBzmAidpnCCRlqLC7ZEQ/kdTb4FwJFqC9Teq4ty5cxTm+Rl0vUi+XeTcKRU+PFUcpi9BEATqyc04pt7M4S9SqmRfd2yrZdOaFLpdU4r7ZAaKP8mBEBBwlgm0oydaQY8kR9i4/AKR1DPoRC2tpW7kcZEj7EJAxGgN8uD9Fh6Zambwvfl8tCiJuyYVMGSggTtvMaFUCkQiMus2eIgo3ZRjR5aCFBUVXZHBzSsvvEp8UQaZpnyWLxeJl2MRETnJflSyhsa0rjYnqqmLT59iZPAP54kvTSRHOFVRmichofmdP1Kndlo6tdVy75QCJFmgToKeE6fCOAtM6Eqac5y96DGiVzppkFH7HLd1a5GfqDrWOymLZm3H21n16ds88eQrl90OABcunOfeOww89EQRESk6p7NaFJQ6pBoNKi8hOUlJqaMykNWnu57ma13sPRigSwcdjeqrGTXUzNWDc1jwVBz1MqJZ418sS2bGUyXcP6pmYvXbH3yI5Qls2xmgbUsN3/3k4dlXSpk52Ub3TlFzrg8+c/Lme2UsfS0RtVrgjltMfPeTh2aN1SiVAj9u/JzJD8y67DYISkEKyCbeqsLrD7Lf/wt6jFiIwSJU1/m2RhI5tPMcDdoUkOFtT1Pht99MAL/s42juNo6cCNCqWfQhCPkUJCQoePqRaFLJ62+5eGuRhKWkFSZsqNiFRASxlr4UIUxiYu39zGpREFS40KOmHT05q97N2eAh1LIOl/fvQNA/g/Pnz/PorHu5tX+AR8YpCARkPlu3m/ffieGV11dis9nY+stWHp40E0tsOV3aG9hzIMDw20wkxinZtc9HfKyCTVu9PD0zljsHw8rVaua8FMRmNdLv9hL0egGN1kTTZl145vnpZGRkVJxflmWmTrmLxx8opltHDfwm0TRiCHyy5leeeXoaTz19ZVUff+PyoVaradCgwX/0nEvfWYa1JLnGuZhOMODIzePMmTNXpPv/j8BkMjFjzsO8POc14ksyKqq7nLKD0sRsXnzt+Wrl//Hx8cx+dP6/7Brq16+PYIkQKYnUmGhgVxcwdOgt/7LzXS7+zvz8L0RxcTEmgwK9XmTE7WZ8fonxDzkwlNet9TuJpHPPcBOfvZdAUZHELXeV0KZbCW27ljJoaEmV7JfN2z1EiLoYy7JMsZzHUX6lEa3J4TyZOSHOnJbYf7jmjBlZltl72E+dFCXDx5SiLKhPCfmc2m3D55NZvsrJgLvyuP6OHMZNL+T0uSDJ8QqaNW33T+t9frT8Y4wlNTs2CoJAGg1QKcWKyb5aLXDPHWaGDDLy1AI7H33hokOnvlitVr7/9nt+2biVOpEmtBa6kSrUI0VqSFpBH3avyWDslEon8oKiMA89VgrmMha+VF03LTVZyYtPxmIzqKttUwlq6tOcXdt3/1P3vmvXdlZ/OocDP9bhtWcSeHiCjXtGajhr2ElErpqN5ZGdyBkn0STZK8gct4sq0c4OrTX8vLN20u3rjW7Mpig59Edk5YaZMtbGtb30ZOWGaN9aw/QJNsIRiSMnAnTun8uSDxy8taKMlYuTuPkGI0plNJPi6u56vlyWzEuLHOj0Nf+Wf4Y5T0xBFEs5yf6KsjuLEEOSvRONXb1RyTpiSfxNm0lFY1rRlp6kCHVJE+rTxNeTpLL2LHnHx469PozWIK++IbLkIy9rv1Gy48d42reuJLlycyU8AT8H5G2c5zj5ZHKAbZw+F6JHPzseh5pQuYE137kIBKqzyS2baDiXWbte4vY9Cpo1uzLjp78KPv/sHcaPsrDxZ0+VZ9frk+nSQcv6zV7uvltJgeVAleimJEvkao+ij3dyXrubMooryzhkPznmvaQ2dnNLfyORiEwwICIjE0sSeVysOI4gCEjUHCFQ29NZ/kk0a/jdpX6s7ponWIIgoCpPYvvuaF8zaNWk0YCN63+47HaQJAkRB2qVSDJ1ySOzxpIrAQF7oJxwfhID+hp5cKyNzu203HOHmeULEwnH5JLgaknixb6U/HQV7O1NamFv0mlCFmewy1WzMBUo8OOlMW1QoKKrcB3JF67jmakxtO1cRtvOZUyc6sJ+0UIzOhBDIu4iE3eOKeHawfksXlrGy4vt9B+WiygKzJwcJWz3HvSzfY+PsnLhinSQDx48SHyMSHZeiCdfLCE2RsGXy1J49MEYZBl+2urlnZcT+OEXH49MsfHogzHUz1AyYEQeX33vrpDq2H3ATyAgM+x2DXZFXo3n8shOUtIiaDTVp0lrvo9mens9Ika5dhF4hcdGi4ZVjaOWLHWjLW1ArEVNWkp0IZSaosTvu7IMkLzcfOITBOp1zSGEHycOrNROqBtcdfhpq5eVq51Vnp2y8giD7izFXNiaffsgMU7J2yvKWfCGhxRPawyCCQMmTp4OkxCnYN2KFHRagRfetOPxybRpruH+ERaC5QYKy3w0ox0AXpyYsGA2RdvPaBDRWPxVJEh+D78czeBWoiQ+Pv6K2uKvAIvFgtkq8/KzVsqdEnhMGDDXOqfSCjpsRnWNDsZmk4Lbb9OgETTYqT3zuoR8EknnGHsIyyFEQUFCoCFSTga5wjlUgpoMoTFthKtoRCuatAwx+yELgiAgCrBkeTlDbzIyYoi5IpCsUAgMvtHI07NiCFpysei1TBg77ora4sSRUxSRg9GdQSepH3WFJtQRGtFa6EYCqRxjT5Vn3KHMY0D/6pIP6SlKwgo/GlGL23Kx4jvB+IvcfkvVoEffXnpGDjWjV6o5+EVTtEd7oy9pSCkFdKQPrYVumEIJnDgTrHaeS9i7L4KWyooqWZbJ5ixqQ5ApE/ScOb3vitoBICJFKCiKcMfNJnZ9V4cYa1TPulkjNfsO1y5Tsv+wn6Z/0Ha7d5iFGU9Xkm2iKPD843F8+HmlnEr9DDVmk8jOvdXnjm6PxLPz3SS72vD2+z6Onwqw5IMytqxJ55b+JuLjlDRvouHFOfHcOsDInBejWbBqlUAoJHP0ZID6GSqCQUe1Y/8Z6tWvi0otMWBwmGBIpi3dUaMhidp1lBVhPYneZsQIVclqraCjVaQHD86ovGeTScBgDmE2Kdh9wM/bbypIL+mJRYhFFEQSSaOA7FrPVUI+eXm1R35OnA6iD8STJETNFDWxTuJiRHKMe1BqapcT+xu1w263s2jhfO6/rz8fL4owZYyW+hkqmjVWM3e6hmdmlHL7rVcxecJQHpo0DbVdT0a6CqtZwZoPUrh9kIle3XTMnBzDl8tSCIVkug3IonWfTD5d4+bxqWpuuzFCbHwcE6e8xGerd/PUM2+SkZHB1q1bGDN6EANvbEuv7o1oXOf8b8RnVQwbrKGseN+/RA7ub/z34OC+Q1ik6olqlyA6NJw4ceI/ci2Dbh7EW58uJKafmvy6p8ire5K6g+NZ8eUyunbr+m8/vyAIzHh8OtmxJ5D+wFO4KSeS4eGO4Xf826/jj/ib/PwvRIMGDXC5ZUIhmZWfu2jaQIWrTFFrVBFARCQ+RkGpXUYRNFK8pQNJmX1JzLqG8q1duXdkmKUr3WTlhDh2Mkg5pRxiO4fYjhsnzejAOY4BMq191xKf1ZsHZ5VXlIv/Hu9+WI6rTOCqvg4yNzchOdCMVnSl3B8gZ2863//g5+xZiQvn4eJpNU3r6cnKhjuG//OmLo5SB2qqDyKXoIzoKC2tfs133Gzi6w1uBIWJR2a/AMBrC97AFLERK1SP1McG6rF3h4q8gjCvvu3grgkFjLvHyIDrtBUaf3/ETdcbCFtrLlGxEY/fW/tE9HLw1qJnWLlQX+G8CXDmYoCXXxEpqb+Jopj9FBtPkJewDdNVe/hhXSwNG8vkW/dRFLOfQLmeb3+sLBHW6UR6dNbx9oryaucqLgnz2POlvPVi9UWoJMmsWutm0HXRzK8lH5QzdoSFZo011M/QsO7DVCQpQrNGGvr11pOUUD0r1aAXGTPCTHrGlUW+Tpw4wf49G+ncXk0siRxmJ2flo+TJmZyRj3CYHWTQmEQhDRkZDTpsQvV7iCWZvFMWpj9ZRCgs89V6D13aa6n7B/doWZZ5bbEbF05a0YXmQke06NBjpHWkB7Hn+tLK04/YUF3GTnYxeHQ+192Rw5IPypAkGUmSOXlSYuacMsLh6s/lrn0B1LpGfy/2a0EgEECS4ObrjTz1sr1icdq+lYade/2MHGLmXLaPKY96ORP3A5nmnRTG76Yw4yfue9hBvfrw+UcWLF0PcCb2BzITf0LZaRuzn/FhMEfo2kHL1xs8KOzJiIjUpQkuHJyQ91Eu2/HLXkRE3HL1PhITzODVhX4OHvXjdMmo+BNH1oAWl0ciGJRxl4uIiEiR6uXjfwZJhk4dVHhxYiOesxypEvSIyBFOCftp3DJAOCaXD1c7uaqjlvuGW2jfWkvblho69vZQoDkJgEbQohRUhOQgx9mLDj1F5HJQ3s5Z+Sgn5H0cZidpNECDFj1R6QGVoCbB24zUgj7o81ug9SSRTkPOcYwszhDEj7NEw+5dAg8/5uTlV/04SsFmEfn8azejpxbwytsOpk+0odZlYDbX7iD/R+Tk5BAfp2TaeCu/7PLTf1hU3mTirCJOnw+y6t1kft0fwGYRmTy7mMR4Be8sSOKXr9I4cCRAu75ZXHNrNqu/jhKh06eYkOsfo1yo6szqkV2cM+6kecvqxHdhcZh3PyxHowGDUcaHp9o+l+BXOOnTM0p+yrLM52s9fPA+WEJJqNWV74NfdgRISml82e0A0KptKyIRWPKKjSFjHYBMiNrHmDAhzpwQePoFJ616ZXP7fQVcd2shPa524t7bBms4meIigRvuzGHJ+y4yCq6tINZEQURhT+b9lW60WpERQ8ysfj+FdStSeHZ2LMs/c5Nd6KMlnTEI0d9TRIGMTE6uVEE6z5hqoNByqBpxL8kSpzmMDzfxKXF06tTpitrir4CWLVtitgjExSq4/hoDfilQRdMbqAhoX/pbq6udcOlxlQpR70OFmhI5v9r2oBwglwvUoTHpNKwSFLIG0vFHAmTKZ8iWz3JQ3s4xcRfxCVTIYvTro2fNd26G3lSzuUP/vgastujc9djhY1fUFl6vFxdl1KVptW2xQiI6jJRjr7gPT+JxJt5nrLbvgaMBVAEzsq2AXldpcVFGmTKfus3d1UwfzpwPkpqsZPqDRgLmPJSCioucpAWdKrQejfaGPPV8zRpr5c4IP2wKYPotY98ruznCLrT6EL1udjBhtBHVP1CLZ7XGsW23n3G/ZWJ276xl4xYv9w03s2CJo0Kb//fIzQ9z7mKoIrPxErQaAUGAoycr3yOd2mqrEbqvPxvP3JdKmfNiCRezQ9gdET5a7aJ7v2K0me3QCjoMOW0Zcm8Rjz8UW6MJ360DjBw5EcDjlfjuRw+tmquZNqeYSfda8PkilJZWl+aqDXFxcVjigpw6Cc0inVEISmSiwcDa4KKsVnJUI+gozlFz4kyAxcvKSKsXptjpIxyWmfeimzh76ypBhwRSKSQbj1xdcztLPkMMiZy9EOT4qUp5qF92+lj6STnr1ruZMcdOqCSO0/Ihjqp+oVcvEaPCgAx/zw3/AWzatIEpE28k4l7JuFHaGishO7bR0qMzTB19keFDAvgtmRQWR3hkSnVJIZtVwYtPxnHzDUYObc5g0n1WPvnSxbDBWjZ8pOC7r55h585tAKz4YDGrVj6Eq+w4k+8Vua6PirEjaje4GTIgyKZNG/51N/83/tdhsVqqGYZWgUa6onnvP4tmzZrxzgdvsXHben7YtoFXFy64Yl3lfwb9rruWx16cRUH9M+THnKPQlEl24glMPQU++fKjf0jz+5/F32Xv/4WIj4/H61Ux+N48CovDXDyjpq7cnBLyqUPNZFGpOpO+vTUMv9dJ/bI+VYS3dYKBNPtVPDNvM+9/ZmfhC3GMnVhMXDABMaYYW0wODtd5rA4TCfZUFIISPSbKTrSg67XHmDVNT/fOWgqLI7y0yMGevREM+c1JIaMirVshKEgT62C3HkPltxAMSNj8dUgP1uHoL0cIyqF/icNZu45tObP+G/Sh6hNZgIi5iA7tqouOKxQCGWkqjNaWFWnexfnF1KW6A1nFdwrr0u2G/fTqruXH1akcOBKgoLj2hW5Uw7HmbYIgYDLVfM2Xg4KCAhJiXZhNVe8tFIYhNxm5bZCBIyeC2MvKaFxfR4zVwJhpRSQmCzwxM4LJILFqbYAHH3MiCvH072tAEAQemWJl1ORCVn/j4oH7rMTHKvh+k4d16z1o1PDldx6aNNRU6CyeuRDk9XfLuOMWIzqtwML3y9iw2UOJPczPO71cyAwxe14pCXFKft7pZelrtWd1XdNDz/5TV5bttPDN57nhGjUT77HQ+ccC2gV7UY4dLy5c+hxibQKi5RBFfhlnuQJraZNaj5VKfbJDRax6N4mF75exYpWTkbdXaptGIjIPPFJCYY6K9kQn1G65nHLstKDT74gBBSnUxRyyoAzvZ+3KWJYsL+eawbk4ilUoCuqTE7lA9/75zJ9rpVc3HeVOieWfh/hus42Fi/8ueakN6XXqsmrdWT59O4mF75fTf1geN1ytx2IR2XfIz9T7rcTYFCxeVkbb9iBFHCx8IYG0lHhEUeCGflomzy7iriEmbr7BSESSWf21mxWfu1j6WiL7jwSY/bgPs7spYbKIEKap0B637KSALMIEMWPlJAdoJXdBI1QO0mFCyJLM0wvslLllAhRjo+bSzYiliFZNNSxZ5kJjr0OBmEXva3pfdjuIoohSncDdwwtZ+9Ux6jt6U0Quh9iBRo6Saz48xCb5sJpVZGcL+ApjuXpQEcNu13LHYCN+v4ygClKkyCSHQnSyHokIESLUoRFZnKEuTVASLadVokInGJBlmUPsQCBaEqgVdETkCAVkUUQOreiKUlBhJQ5Zljll2MecZx+lefPmPDB+Cs6CIlKSQwRDMoGAzKzJNo6dDDF2moMvvvr6ip6H9u3b89FymY1bfKz/JIXZ80o5nxWi/zV6giGZ8TOLyMwOcXhLHX7a6mP01ELCkajrscUkolDAc4/F0bWDjj6Dczh0LMBPX8cx7dGj/LpLQhUxEBL9NGoqEXIE8Qc1DBqZy6TRFmwWJVu2e9m4xUu3jhpeeKOMzp1UbF1/HKvUq9q1SrJEiTqTFaskPl3j4thRUNiTSS9rSan2IhNHRn83l1vi3ZXlfLzqytpi6NDbefWl2SxaWs4rTyfw2apssp1naESbavvKskwh2Sj8Rurm9kZGpuisHwVKUgV1xT6BcBj70XrY0HGEXTSR22IQzFFSzWnlyfnnOXrKz4xJNlKSFBw5EWTOC6U4ndC3t5aSn4MVmW0GzLgpx2pP5Z3ldiaMNnHHYAPnLzj5cMXP6EsaoY4YcFNGDhd+c6hXMnvOrH9IW+r/dwiCgE5nIByWiTMrKfY7kBEJyyHKKKlwnJYBhazAQgyd29fejhezwhDU0phGHGArRXIuaTRAgZJSCikih6a0QykoiZOTOcyOivmnmzJiSSGX89SnGa3phiAJHFmbR4+dJ1j+vokRt5lZ/qmzIuOzpDTC5h1eJAl6ddWRnKgkOU7D8dIgItXnbH8KlUQCqbVuTiaDC5ygVC6gWJHJ2tdtxNiqVl7IsswTT7tQOFoS1+kobVqr2Lh+H716Cax8N4aL2SEKisJkpKmwmES+/8lLu1ZqXnrVR0FQIlv+AR1GVEIlSWoQzGQfSGTS9GKem2OpqJo5fS7IsPsLyC6QKVJtQKdRIKrCWG0hnn88jlv6GykpjaBSX3klzJQHZ/Pu4iloNCKRiEyDDBUPzC6maSMVJqPIyMkFPD0zlgZ11UiSzA8/e3lpkYMlL1Yfq77/ycPgG42sWOWkbUsN5S6JhFgF4fDvqip+G/NiY0TUKoFHnikhrzBMdpZMfEE3LEI0+9wiJeAO6ejcrvZkha4dtHz3o4d1G9x895OblYuT2bLDh1ol8PPPm7j11tsvqw3S0tLQGyArUyBNiAblbcRTTD4mrDV+RyJSY1nqJfidGh56opjxoyyMv9tCo/o++gzOwV6oIl2oahooCgpayp05yQGUsop4UggRIJeLyEjEkkh8cUcGDtvDmFFGNm/30r2zlhibgh27fWzbESZO8JEi14NQPXauy6TAX4BSK3B134GX1QZ/I4rc3Fw+XPYk363UMP0pJwP71U4yDehn4NipEC88aeObn8rp2tFQq9xb3556Xn+3DFGMan+3aqpm4iNFfP1hKm/NV9Prlvu5a+Q0fv5pGX6/izXLUoixKThwxI9WW/tzptdDqLR274a/8X8Po8aM4Ond89E561fbJssyAZuLq6666n/hyv73cN0N19Hv+n6cPHkSl8tF/fr1r1j661+Jv8nP/1JYYlQIBGjeUId4rhExpHOArSTIaWiFqiy5CwdhvYP8IhuiPblGx0FBELCVNeHMqX18+b2bhi1CjBziZMSQ+IqX/b5Dfu4eu43Y7O5oBT3WYCrBM3E8/tgOYtIddG6n5bGHYoiPVfDym5l8vyaf1NJuFSSQKRLHVdea0RpDmIwCjevls/Ct88Rk1eFiIPeKyhtrw+133s7SJR8Qk59UTT8iKAeQ4wq4pmf1SKksyxTbJYaOHFnlc8WfTLqVqAiFRN58Lg5BEGjWSM1jz9cejd5z0I/grrkE0ik76HRVxz+7tT+F0+lEo3ICVSfHSfFRx+FG9dW0bl45yZw4q4gRQ0zccE3lJG3uTA0jh5q44Y5cps8tJSVJgdcnc00PHY9Pi+GnX3wcOxWgWwcdsybZaNs3k2UfO1m+yonNIqJSCjRuoKawKMzC98p47W0HoiCwaH48CxaXodOK7NmQjlYbnYQ/+HhRrY7AAKUOCUm6skVu5oUjvD7HQmqyEkO8m5Lyk1jdDSiKOUCDZAVOhwKfXUtY4aN9Bzh64gjebGvUTOMPiGo5CrRurmHJiwk897qdG+7Mo10rNfYyiT0H/RQVyujl5Ar9sBzOU5emNZYaGrFx4ZQae1mEKWOsnD4b4uPdIgHOADI5R+MYf18ESVdIkCDNW/Zg6QdLq2mu/I1KzJj5HLNnDObLb908MMbK2BFmtuzw4fXJTB1nYeCIXAZdZ8Sg1FJSKpFd4Gfbrz6G3xad8DZrrOablSm8uMhOp+uzUAgiFqOK9i31DB9dRlmekfiSqyiK383waxX88NlRGsntMApmGhLVCvXKbpyKEo6qtqAKmUjUW5F0LsyJHta+aaVZYzU3j8pj24UjdJSvqfZsuGUnceleln0SYNUKDWZvLNYGYZo3rz3wUhPuvW8GL701jblPqpgxcwt1g21oS3cC+CgkG7dYiqI8npzDKuJ1fkJmEU9+Kks/yuTMxSChoMxPm0OIARPt6UGEMAICLsoIxV9EL7s45PiZhpH2xJBVFvGBAAEAAElEQVSAIAgEZB+Flkyu7Xc1J0/vocjxCzq1knAkgr0YGnm6VIw3ITnIOfEoSrPAr9t3IyDw4acruG/EGPZsK+H4iXJ0OvD53QTDepa8t/qKNaAbN25MKGLgyAkvF7PDvPJ0PGXlEfYc9KNQCNx+k5Ebh+Uy65lSXp4bx/VXGypkP0pKI9w+No9FS8t4aZGDVs1UTHuyhF++SmPpohiCQRl7WQSLScPnX7s4dU7PvNlxnDob4IY7cxAEEUGQUasFvlofJiVRJDs3EpVWKDlERrhlxZgUkoPkx+5h4TMmJFnmicdDZDh6ohAUlCmKUDc4x/Db4ti518fkGQ4SE9uRnp5+RW2hVqu5Y/hkvvpyEWkpIl27KPlpcy4loXjihEodSFmWOSnuIST5CCGSx0UsxBAkgB5jRcZyvnARlS4MHolczqNBwwG2opI1vz0rIgqHjg8+CPHtOgdqhRIpqCCoC/HWy3HExykYevgQGkdX1IIm6nIt18XuLmXhKyLnLjiYMcXE7Glm+vX1M37aIU6eFQgGBSTCCCiYPGsCAwZduaPoXwUtWvfg6kGbcZ+sT2epHk7s7GcrJqy0oFMFEReQ/RxjD0eO1lyCLcsy77zvJyaUikJQEK+Mw60s5oKwG70eEhJBdAr4HfkY3OYoSSRX6iD78WGnkA70qhIQipVSMefHc+/9P3Ngezx6vUAgIDHrmVJyC8LceK0ehSjw8NxiTAaRInsYlT5IWKqdIKsJnbp25Nza2ktFlajwiA7ChkI+fCOGJ14o5bZBAXp20dK+tZa8gggPPV5K1kkj2oaH+ej9WMY8VIRao8ZkkRk6Np/EBAWJcUpOnQty7GSQkhKB8WMl6ga60F6IEvtRwrkqElwt+eWz07T/+SQxFiVSUEWozIyxuBeNxHLKrcfZszmOuFgFhcVh7n6gkPoZSl5/18OwEU9dUTsADBgwkDdenUK5M8LwCQVc00PP1q/TMBtFftzq5dF5pdw0Mh+FAvQ6geLSCB8uSqJR/aqZrVk5ITZu8dKlg5pdewO0aKohI03Fpl+8nDkfZv5CO7Mmx/D86w4a1Vfz8tyq8+xSe4RrBh4gdKF3tP1xEpYiRCJQ2xSnxB7hwceL0RbXw60p5tlXSglHID5WJBSqXT7gj+jTpw+vvCihlirH3hgSyOQ0XtmFXqiaeOGUHYQIEZKDVcjr38OvcPHF0hQMv1Vade2g44H7LPS+ORef7EUnVDWE1Qg62nAVB+XtnOYQNuJpTVc06HBQwnmO4cmHz77y8OAYK68v8iE4zWSVh2gZ6RXV4/vt8o2+VpjlDA75ttK27T++bvgr4pOPljD7geg4rVQIBAK1Z78HgjIqFaz+xk2/3oYKPfLLQXqqinp1VBw9GaBlUw1N6ocRfYvIzHIwc3JlsOWqTjo2bPEw4W5rjcf57icVQ0b0vKJ7/Bv/3ejevTsxTY049hdhC1cGmSRZIs96hnvH34Na/SeVYv+fQhCE/xqJt79X3f+FOHnyJAatD5tVydlTAqZAVDi3mdyBY+wmXk4hjmQkJPLJxGfOZt4cIydOhVG4Yqmt0sNEDM0b6ggHZQb1MzBqaFWirkMbLas/Ern5zq2YC1pjk5JwqYq46RaBBfOqloe8/IyNBvVcvPv8SeI90Yc5KPhIThaZMzOO6+/MZc7Dsdx1u5ER9+eS9VOY+vWrR0GuFKIoEpccx4HCX2gotcbymwGUXSgkx3CKBdO0NRJTm7Z5CYRM9O17XcVnvfr24PBXZzBQc0ZqiZhDgwZyhWOxTifSsY2Gz9a6uOPmqt8JBmVmPePB765uPiDJEYpjM1kwc+4/etv8+utWjhz38Efy8/6RFl5408F7ryRU3HdhcZgSe6QK8XkJDeqqmTUlhgVL7LwxL4mH55YwoJ+BZo00NGsUXYD4/RIjJxfQpb2ORg3UfPWdmwVz4+l9VeVkr6gkOml/bGoMDzxWxPhRFsaNslZsj0SiZSWvvOXA6ZK4baCRhLiqr5slH5TRvP2VTexEUUFqshJBEKhbXyY5Nptffj1J2KtDONaZdKFSZyUrvwhVxgFK4vdSp6RPtWMVCJlYbJVOzk9MiyUQkHh6gZ39h/w8/2gsZpOCiXfp4bdKNj9ejELtkWSVN4bT51wkxit57CEb69eXEF/YFYkIBWTjLJdpXt4XEQUHC3ez6I3FPDjtP+P8938Rbdq0oUXr63hx4UZWrXVz60AjGrXAl9+5+HmbH1eRmXXLbNShEWq0WCjlgSnHWLAoh2ces6FUwPLPnJw+F+Lbj5P5eJWft94O4DyRhAkbEbGc8+atWCwBdh8CMS2LM4F89IVNiSOFs/odaG1eEpQaJI8Zv93ARV8W7VvIJCcpuO+hQsIRsDskEBXslzfTSGqLEQvlOLAL+Ti0WZgLQpx6Mw5FWEup6RCb1my+4rbo2rU7xUUzWP7xKwy81c/ab3agEhVodQIx8RKBkgixiaU8+rCJls3UnL0Q5NkFxZw5oeOHrxXYhDjiBJkiCtnFD9SlCaG4i9w4CCaOMWIxx7PkgzJeX7iXkwERBAm9WUKhkgj5M+nWXsHBoyGcLj8WmwJ3OMJ55QH8rghKSYWASIKUiiJfwfrVP7Bz9V6eMz5PbIqCq28M0q+3iYxUJStWR7C7GvzDYu+vvPYp48cOYsy0Qjq31ZCYoMRkFPH5JcZOK6OkRGb5py627/Yz4R4zifFKdu3zs2qdC4MuGsDJzAnxw88eDDqRzjdkMeuBGHp20VFijzDtSQcuV4RFLyTy5IslfPaVm7atdBh0Arv2+QmFwOuVycuN0Lmjiq8+SGDG3CI2/LARMagjLEVQ6gL06CTwxItBSkslZJcJn2ELot5HMBzB7JG55rY8Su0RVOpk1qz69B9qi2kPT+OTlR/y1LMBbDoDibYwdukw9vBJlK44QoQoo5gIYUTUGMxBfObDdO5qpH6Gil93hzh3SoVQFkdy21y+XpjIC28UsfbbAE5HBBkZMzbq0wKNoCUihckTLpJVcgqzUcIWG6F3Zy2frXWzY4+P2AwRGv1EVpYGsSgdpajAH/FSWuris/dj+PrrMiSlj0AoQlER2IR4YrAgEcGpLaVzl87/UDv8VaBSJlJ6qB7pNAQB9LIJJSqaUlVPXSNoaSt3Z++5TTw+z85Tj9gq5HoCAYlJ08uIZNdFKah+y0TJpmMbgZVLEisIgEhEZsGiIla+7cZib4oaDSVyPlmcQUAglqQqxGfFNQpqNPa6rPqqkGu667lzXD53DTEzZGDlnGnUUDPrN7nZuLmYbz9OZtwjV7YQ1GhDlKtzSAjV7LBdKuTTsxe8Oi+ZKTOclGZaeXdeDG/IPhzkY9VrcHjCvPBMhHvujCe/KMLR4yHqerpx5PhOxo028MU3HkIh0GpEEuMVlOYraR7oiSAIBOUA5zhaY2mjLMu4zBcwuJKJyf2dfIMAJtmCvtjEiLH7WP9lPInxSpa9nki/23Pwus08Me/Ks4Hy8vLw+STue6iQOQ/H0qW9llBI5rO1LlZ/46ZuupIzF0JMn2jlfGaYFk3VPPZcCVf30HPXbSYUCoGvvnfz2VoXZqMIssjPaysNPW/sa2D6JBt9h+Qw8FodW3/18v0n1bNuY2MUzH3MwOxpB1CYXXTrqiDfHuar790MGVR9ji1JMhs3e0mIFQkacxBKLWzcWM4N/RXo9FY6dep22W0QExNDQmJT7PkXCMshlIIKQRBoLnfkOHuwyfHEk4KMjNN4kWxfHomRDDI5RUNaVTtemVxKj15CBfF5CWaTglefiWP8fYfIcFa/vogcxoubtnTHKFSur2KIxyr34oTte4YMNLLgOSUpjr6UU0oMRRVGJL+HUTATSxJer7fatr9RO04c389Ls6JVFQP6Gfj8axdPTKs5o/rLb928NCeeSbOLeG9BAsMnFlQxvPw9du710/oPMhEd20QlIVo21WAwiNw33Mi+Q176961cew3ub6T/sFxuG1B9DXT0ZICsgsT/GkLob/xrIAgCH3y8jCdmPcGe7fvR+YxIComQ0cf9k8Zw5113/m9f4l8ef5Of/4VYu3Yt6SkCp07AuRNKmhHNntMLRtrJPSkhn2zOIiAgIlC/UZheXXVs/9VHSOWGWpLt/HjJOaqh2FnG6/Nq1pFp2khNo2YRWgw8xdp1x5AjAnNmVddAAbj/biOL3spBdkcz4XzxZ7lvpD5qanOVnp17/fTqpuOtV62071tdU+ofwf33jCNyRE0LqTM5nOciJ5ABjailVbvWvPvxRZo39tOuVaXJxM69Ph583M2yFRtRKKJEZnl5Oc1btuC7detRSEqSqYP4u0xSr+zGWq8Uk7Hq5GfOw7GMfbiQX/f5GT3cTEKcgm27/Dz9Shn3jnmSXYkHOLT1GKaSONRo8ajKccWWMGfeY/8U+fvBslfRKGW++8nNjX2NZOWEeP9jJ8dPB7GXRbhuaC7vLEigXh01P+/w0a+3vtZj3T7IyMrVTk6cCfLp20nMfLqElxY5aN9KQ4ld4vjpAPayCOkpKnJyQ0y931qF+ARIiFOy4s1Exs0owmwQueeOSkJw+24fc+aXcusAI4vnJ5KbH2LCzCLat9Ly6NSoWdQna1wcPx1k2L3VSzT/DK3adObg0f20a6UlPVmF1y+hEjUklXfGLFQVmLbKCUQyW+FLOkxA9qMRKp8Jj+zCoczHpJDxeKWKSa5GI+J0S9x1m4kbrjFSWBwmYnBUkJ/Cb2WGNWVXA0hqP1ZL9FjJiUp0SjVmIdp/rMRhlws5yUFaCB1pJnfgnYXv/k1+/g94cu7LXHtNe4pKfOw55CMQAGeRlljqUgcbyUKls2YsScRIiRw6/QsTpzkQVSE6d9DQv6+OMQ8VkZsfJqOpiBw5h7Mc/JEwHVqribFqmD7RRosmGvILw7y48DxrvjvMS4/FcftNMSiVAidOB5n+WAk5++uRlXOWuTNj6NlVF333+SRee7eMdz4so0TYhlMd1bwD+OlnEIrqEQprKbOcJS1NYsmi53h8zoIrbotBNw2hQcPmTJ96M3ffpePIiSD1MxQcOBqiSRMF332UgEIRff7qpKm4uof+/7F33uFRVWvb/+3pNZn0HkKv0gVR6SoqKopIxwqKIGDDrkcUVCwgiIgFFBSUIkVFFEFAitJ7r+l9Mr3PXt8fo4kxiZJz9D2+3+t9XV6Smdlt7b3Xeta9nue+GXV/CXs2GTEIJWpnEg25hBxOUxF3mIVz4rmqZyQ78r4HK/hxk4Gm/nZo0eOUrNgUJ+nbV3AhL8CdQ83MeTmBVWudjH+8DLNOizHRSdioR3arUUW5aNXiAr6AIHhaUFxWiM4VS9EpLwfzkti93olXV849owwMHZDDM0/dz4w3F9a7DVq1asVrM5bw5ON3YHMKel2p4UJOkPc/cWA0KGncWUmZVaakWDDhURvJaYKwHCEl3pmeiAD6m4y0a62l3Brmkftj+HSVi9fmVhBtVjDsZjMPPVfGlVdbadNOZu+GTE6cDvDYC2U8PiGG3lcYsDtk3nrfzubtPrrdmMedg6OZ/XJE287hlHnwmVIOn/Az5GYTZdYwB496eeT+WNq1juJcdpD3P7HTqa2Oh8fG8P5iN5MfuYeZsxbWq9xblmWu7nk1sRWZXCIaI7klcINXuClM+IknX63grfec2M5Bhjodm7KYVpco+GJRejXd6DPnAwwbe5bFH6SSlKBi3muJpCbY+ORtM8GAkmZSVR+tlFRk0AQDRjQND7FtXUpl5cgv5bAffWonLj5Mv0G5dG6v4/DRIMtXKggVGHB5K5jxajRzFtjxOdTofEaUqEinEUpfSx4d+zgLVy6gYcOG9X4u/i9gzbIvaCO6VS5wF5FDJk1qnawrJAXJogFvv3eS1WtCtGwNgaDgzAkFxvJmxPszCYkgp9W7iYkNsmJBZmWJOkQWBB+bGM3+A+VsWLefWBIpIpf2XEEuZ4iibkMHgyeJrdvzGX+vkZ37fdWIz19wbR8TfXu4WbjciQJ1naRDbagozyGlmR3PEVeNqo6QCBJKOcuCtxLod3M5hrNdyfgVESULmWP23cSbNXTvpmHLj15eetOKpICKxIMMvEbDhZwQXyxKqTQ783hkxj5i5dh3Z4hxN+YIO2lGO/I4R4UoraYr7sSGWg1x1la1JiKYpRiOHVJirQgTG6MkJUlFWoqKkweN5Ofn19uZeMYbzzNxdBRfrvfQtaMOv19m2NgiruphYPHcZIwGBWXlYd54x8rqb1wcOKomMUGJTicx8elSrFYZqz3EI2MtzFngYOqTcTXuQ3KiimlPxnP14EJuH1y3yZakEDTrYmXJO8ls3Obh9BkFM9+toGtHHRlpVTGTEIIHny2lcZaKf02OJ8qk4NtNbubMD7Nzb5D2HTrUO1522wVWp5+w9hAN/R2RJAmdpKeD6E4RORxhF2HCyK4wIEHaWdISdRSehnhXc9SSBlnIlJBPadQRvnmj9qqEnpfrCZlz8dk96H6V/SkLmaPsRomKPM7RTLSrVlavkBRYopQsXRYgtaI7CklBhSglnror4pJFA1avWMPNN99cr7b4vwyFUsWhY34WLfFRVi5zMtvN9X0NdGpXfaFm5VoXMdGRZApZhvg4FVd1N/DuIjtjf5Ol6fHITJ1pZd5vpCKKS0N0uCSy2FBQFCLGosASrcDnq8o21Wgk3nopgWH3FTH0FjM3XG0kEBB8tkbmu21mZr01/y9ri3/wPwuPx8PqVZ+xd88m1Got/W68jWdffJazZ8+i0+lo3rz5P5I+v4LVamX37t0AdOnShZiY2rmmvwL/kJ9/U+w7HEBTkUmWSKeIHBr9rE2pkBQkklapd7RPsZFL4pSMvLecMycVhIM5JNcRDOdzjqRgY2TlQfT6ul/ARg3U3D/axNh7oN/gAkzG2lfNlEqJjAwF/twgFcYz9L02VOleGx2lwOONZNVFmZUkJoDP50On09W6r4vBkSNHKDpeRmqoKUjQ9NcrtjLknTrBGx/O5q2P51GQd4i4mBB5hWEyG7Rn2eevERsbCdbfnfseS+Z/hrE8llZyZ+xY2cNmskQLLMRTKGUjpZ9n/bI4Jr9QRmFxiJSkyKuiVkt8NDuZ3Qd8vPORjY3fh9BbG6FyN+bA3hPMnDODc+fOsfijJZSWlNGu4+UMGT4Ek+nf1/t0OBzIITdz30hk+lsVLF3twmaXeWSchacmxVBYEmbGvApuubOQiOaXxH2j6nYgDochJVHFux/buamfiXdfT6LCFubMhSBmo4IX3ihj/N0WBlxr4sZR+Qy9ufbM2IR4FUaDArdbrpwkXMgNMnWmlTWLUn9VQqJjYH8zz7xcxrD7irA7Zdq20uDzS5X35GIRCkk880o5X32SSllFmA/eSKJNl3IaSbXvJ1ZOocB5mPPSUTJFRP/Trs8mO3iBUcM1HDwmmP2+jScnVW2fmx9i2pORZz4pQUWDpgEqiuyYpGiSSKeQ7EjmzW/bVYQh2kqbFpGJUE5eECkYWSn2CjcOyymCOjsa4aGo9DxJIgtVUMPJkydp3rxubdL/yxBCMGJYPzJTw4wYFMvtt0UR1yiPKKKxUkKzWvQNJUmiSbg9p+w/YiaGrT9Y2fmjwCQnYJZVnD1eRus2AmEJ0KmRlsQEFbOnVQW1KUkqZr6YQMe2WrLzgpWEQMtmGr5cGk+fW84z45E4enSrmvjo9QqenBjLt5vcDLjWxIP3Wir7YCEEr812sPhdmWh7I3zeM6z/eh2j751McnJyvdvklZceJi05YvrkdMmUloe5rk9E0/O6YQXcMyKaIQPM+Hwy458sRasTzJoXRq9zsuzzUjZuEMQVdyCp4Vmu6hnJUHh5hpPda1NI9bSonLDrZSPxFWls/34bny6JYupMK/ExCj5b4+LxiRbGjIzGYFAw4ali0pK9TB6fUJld5vHI3DGhhOOb9Fi8LTntOYgOIyZHCxbMcPBhXAlZTQ+Tm5tb73Jvj8fDzNcf4+vFcWRlqLFWhJn9vo13X0ui+2WRzH8hBF9vdDPxqTJsZUp69FRw8pTMg5NdICtR68KoDH62fxXJcLr3N/1lSXmYqW9YWb0oC49X5vEXy/h8QUplFQDAB29qmfx8GUs+C/DlGsHmTRWMv0+HTg8Gg8ShTQ3Yuc/H+5/Y2fpFRiVJ2DhLw1U9DDw5rYyVX7sYd6cZm/0U69ev49prL77ke/236/FdEDSTmlQjWfSSkYzS7jw3dSPtO0o8NimK+FgPj7/oZ8X86sQnQJOGGl54LI4PP3XwxMRIPzh5QhQLl+eQlXdtrceOI4W8smMEgwKt9mftY4XEoBtNbPzBwzdL0ygsDrF0tQu3L8zDE3UsXlpI2e7mzJl3isI8PSn+ppiJwYuLo+whihiSSjKZ8cpM3nr3Hx3k2hDwBqst0vrwkEDt2Y8AJqJRasIU5Wrw5FoIaB04Qy4smmxyVefxCS9qVZghN5urEZ+/xmMPGTlxoYRzJ110kftFzK+EqobZ0q8RJMCadV6+2WrnndfqNmwZPTKK+x8rwahXEQqFUKsvTvtTrdGy4B0Lg2/fgfVCI5JFAxQoqVAVkK08ypp50Xy6woMip3m1DDzg5yqqzuxybmD84xX0623i8wWp/LjXy7hHytm+U8n3q9KQJImv1rt5baaHinIlSFCmPIMTmXhSMUnRNBFtOMxOPMJJMpkoJRV2ypEkBXqpZuXNL9AFYzif468sjY2zqPHKpf9WnHjk0A5u6KHhhqsjx5s+p4KRg6IY2L9qX/FxSl5+JgGNRsGZ836u7xPN1Fc86KzNUPrMGPQ2np1yAXNshLQ5cz7AJyucFJeGaNJQw+23mbnxGiNTZypRKms9DYQQvL3AxsiBFrr0KkdjzUDhNeMzFtFnYB69rtBxbR8DpeVhFi510Lm9jq8Wp1du37yJhpGDori8fy79b6yfOWppaSkXzuQQLdIplkpwsZNM0QQDZs5yFC8umnAJeozYKceVcojNa1JJT1Wx8isnb83dSolNQlLK5Bd7uOkqEzGWOi4UMJrgiGIHWtlEDIkE8FFBKRk0IVFKo0Tkc4qDtKBDte1CIQm9K+lXpKiEoKap3i+QkTl98ky92uL/MsLhMMX5gkE3C2JdbdCgxasuZMjoE3TqoGbkIDN+v2DVOheWKCUzX4j0TaFQxGD40XExPPKvMu6cWMSdQ6NIilexdaeHpatdPPdILJnp6l8dK6Kf+9B9Mbz1gY1bb4j4Bdx0bSS55KkHq+bNrZprWbs4lRVfubh+RCltLunGtdcPZ+F9fSsTcv7B/24cPnyQaS+M455hIWY9p8Hjlfl09fOM/zCaWW8tqfdc9/9nBAIBHn/4SQ78eBCN1RSR2Ip5jU5XduDl11+66DjgP8E/5OffEE57DknRRnQFrdCiI5fT2EU50VJ1EjJPOkXbjmEK85V4TjWkU6g5heRwnL00E+1R/axTKAuZXM0RlDFFXHKZi7xSgccj15gE/YKc/BDxsUpMRgXDBpr4eqObG6+pPSizuf04MjZz9+16Hh5vqfx8604vt1xftY1Ckti/fz/dul18KctvsXLZagzlsXWW9etKotmx9UdeemUegUAAl8uF2Wyu9iJ9sfoLlr29kga2NhFyQopk5KWLxhxW/4jcyEXj1GJWfZSERiMx9o5obh9fzNolqdUcK9u10nL2tAJLXheiiUcg2L0jsoLRqFEjnn3hmX/7On+Lffv2oVJGNIeefVhiyhtWVn1UlXGTlaFg9rREPl3lYNEyBwhYv8XDuLsste5vxVcubuwX0bcZcm8hLzweR5sWWjq3U7B4hYNgSGLAtZF7J0lSJbFZG5ITlVzIDSDLAoVC4p2P7Dw/Oa5W7Zwpj8XR+5Y8Fs1J4qHnymjR1EIwGLzodiguLsZRvod+vQzc82AR1goZk1Hxuy7bkiQRDioxpOci4ksoKhKMvUfP2g2Ct6cnMfCufHILgjz8XCmTxlhokKEmEBBEmasCkgVzLVwzYCe+3JbEB1M4zE8YRRSxUhVhFhZh8uN+5NVnTZWk17TXnehK2lBhOI+hxRnemWLmsk4Wyq1RvPV+NkuX5ECpklOnTv1DftaBHTu2Y9IVM/7uGAb2N/H+xw406DFgRkPtEhcAJima+EQZhbaM/lcYiY1S8/0PLmx5UXQM9aXg0FlK1Gdx2IPsWFe7SdHIQWauGZzP5PFVJaMKhcQrz8XyxTdu+vaoPrnNzg2SlqLiofuqr15KUoSA2rCpDM/OLpwuvoBG72PpZ4uY9OBj9WqPDxe8RV72CYbdambJKidPTozlii5VGQ3hsGDCU6UEgzKfrXZi0CtIS1YTliMuwD266Tl1NkD/QTsZe52xcpslS32kupvX6FsVkoLY0na8+uY+ZkxJYOT4Qu4ebqnM9H5pVjkFRWHeeql6lozBoOCz95Lo1LOQ42fLuYTqZlHhsjBn/dtZuHA+zzzzfL3aYPXqpdwzzEdWRmR/r7xl5blH4uh+WdX+JUmi/1Um/H74aJmdc6eVqC60JD4UMekrF0X0uP94nc/PsJvNvPexHY1GYt5CB+PuslQjPgMBQf/BZZQdzqCNpxGqs2qCIsDT409Srs0m+2AqKpXEnAU23ng+oYaJgiRJ/OuROHreks+QAWbuv0PDPZPn14v8fP6pF2hI2xqf+4SHsxzFZ9ORfUDP1OMeWrYO0DhLXe0afo1+vQ28Nd/GEz8noev1CuJjlWjy69Zi1ITMFJWEaZBR1dfPmFfBglmJPDmtDJdb5o7BEdmBHXu8hCU/jrgTFB0y0Fa+MkIASGDETJxI5hQHIiZau8MX3Qb/1xAMB6plSOow4MGJgdrjMxd21BqBUqXk8v6ljLvHxNlzZqZOEWRWdMIgmTgsbaF547on4Jlpaho2UOE9n4LCH7nXCaRxigN1mg7lchaXE5QYMOrrzuY0GhTotBJFxeF6kQD9rhvG5h9nMPhWHW+/d5oK6RSNGmi45RoNO/aGad1CwyNPuogNptcaLyolJdEKC/Nek2jRVMuRE34mP+lG503kkXEykiTxzIt21iw2Em/vRIoUeQ+MooJj7KE57QFQSWraiW4UkccRdkUkBHATJ8uERahSK/y3CCo9xMZUxS1nTkngNlFeXl5vHeRQSPDMK+WMGRlNOCzYttPLsw/XPtGePD6Gy67LYd8PkG7tU/kO4ksiTjThoO8HRj9UTFiOSCo1SFdx8FiAOycVM2SACVkWbN/lrXXfB48GMBkVTJ8qkfbrfXtSCbkv4fOCjTTMDJCeEsk8feulmuNubIyS5x6N5cXpk7n++usvug0Wf7yEdNGIMikfvTDRhDYUks1ZjhJFDB2lKkO6oPDTq29UZSbqrTcaufXGqrH8rfdtvPuhp85M5G27vFzdU89ec4izuzVo0GLETENaVv4+UUqjWOThF95q457PpULnq/o7nmQKycZC7cYfReRQUVx60e3wfx0vvfAy4TNaGvkuq3zvDaGmhPMasrFkIyaji6/X+4gz6TAaJJ5/xc6k+400bajis9UORt0WzcwXEziXHWTpaicV9jDbdnoZPSKaHt2q7pvfL3PnpGJ6dNMz/okSjAYFb0yJ3MN+vQxMeb2c6/oaq1Ug6nQKPF4VPXrdzJNPTf8fbZd/8NfC6/Uydcr9rF6gJMbyy3Oi5PEH4Ooedp556j7mzlv+Xz3HPxOBQICcnBw0Gg2ZmZl/vMFvMH7MAxT94CAz2Lrqw2I4+VUOE12TeGf+3D/xbGvHP+Tn3ww+n4+Tx39EyMpKY6M2oisn2E+uOEscyciEKCQHXYyLe6438u7bElmhCHmSImWiFmoO8xNqoUFIYcwpTpLSg0x7Kp7ulxlYtEzFR0sdtZJjR074K4lPgOEDzbw0y1or+ZlfGCIpSWL714nVJne79vvQaaXKbEmXW6akUMGePXv+I/LT5/GipO4AWYkKrycSmGk0mlpXWua+OY8UW83MWKWkpGmwHeZksMQ4K4nO4pIwufsS6dyzhFEjNLS/RMPhI2EWLvahy29ZGbRIkoQkLq5k69+BQikhy5Egd+YLNSfTAENvNrNwqZP774jm2VfL+Hi5g1G3VdenvJAbZNkaJ2sXp6LVKmjaUMPbH9o4fiqAzy8IhmRefa4qU8OglygpC9XQqvkFJ88GyUpXs+ZbF7dcZ+boST+vPFN3pnDDBmrufbSEKY/F8fR0db2yvr5Y8xmjRwj6XxXDyrUOXp9rQ6+X0BgDCF/tgaosZIQiyMHNDfjhRw9TXrdy4nSAxydEno3HJ8Tx8qxyJtxj4YUZVsqsYcqs4UoTKYiU+G/9NoF5C87z0Scn8OWGOckBtEJHFDH48eLVlPPB9GhuvNaAxyPzypsOdqw3Y0aDqe1Zvvm86p7FxymZ8kQMl3fxcs/EEhYueIWrr776P8qK/v8VK5e/hywLhBBcNzyPnduUNKItuZzFQN2ZNeWG03TvrmLea6mV7T7lKfj2ey8PPriDjNIe2P02TKbSas92WXmYmXOdfPtdECFLODwK1m+uruHUpYOO6W9V1Djmiq9c1eQffosH7tfx7KF85KASfWyI7Vt+ZNKDF98W5eXlbN+yGLVGIiNVRZTJUI34hMg79uTEGK66LZ9ht5gZPjCStb16nYs336vgwzeTadZYw6jhGvYdijiMZueFUPssv0sknzguk5muxmqTGXlrZJ8r17r4dpOnWn/x23O5c6SWuS8koOU35ykpaei8jPVfbqo3+blp4yqWvxMhI4QQHDjiZ/qztU8eb77OyNMvlWO80I44kfYrIkTCYq7epx076Wf9Fg9ut8w1vQyofia8N+/w8tm7lmq/nfq6A+v+JiQGsyr3qZY0ZIUvQelT8/GyMsbeZcbpkklNrr3v1OsVmHQqZr5t56Hx0ZSV5derHaylVppL1clJn/BylN20oANGosAa+Ty/sJxs8y4qbOFaM5oUCgm1+jdGXR6Z6N8QAH7hI4gfDTqsfgeDbxd43Uo8/jBqfRClNsiIccXcNSyqmsFDi6Yahgww0/PmPBLLWtZwWZYkiSaiLTvZgFRct0HF/2XYbDYkCUpFIYk/Z3umkMkx9hInkmu8v7KQKaWA5qlGfCk2jHoDHS/RMvp+F5kVEXKqVBSgiHZw4IiBW2spTQfYd8iH2SRVM3jRSjp0wkCeOEu6VL1Mu1jkokSJQBB06li5xl9DNucXrPrajdsj43UbL7rkHaB//5u58473yTtVQHK8howmAVZ/FDGm/PwrBbM/sBEOSdWyZH+LaJ0Ot8dHOCwYfpeNlIIe2OOO07BBkGMn/axaqiLd0akaeRolxdBR9OAIO4kh0u8pJCWpNCCViPxKkfIsHu1RrLoLJPhrVoiERBBzkouGmRGSc9NWD/6SGJrKzXjrjTn1nvgpFDpefkbHB584GD0iitRkVd19uVGBTqskytq5xjuolJS0lLuwe9c2Dv9YVZGQnqrmuj4GRtxfhEaloE0LDR9+ZueuodUzavMLgxzcJ9HQemmNfaskNS1D3Th6ZB9tWytq1aP/BQOvN/HKbBv5+fmkpdVOrv8WBbmFkaot1SmUQRMGyUQj0Yr9bKXxz8aFvyCgL+eG6+teMO9/jZG33w7xykwnTz5cfTx3e2QeerqcxfMSuXDWRZCmtep1AiSSSjnFpJJV+ZnfbqRMU0wSEb3rKCmGC+IENlGGRao+hlWIUkKE4C9cCzp27BhffPEF58+fp6KigkcffZQuXap0lwcPHlzrdiNHjuSmm26q9bvNmzczd27NZ/iTTz75S01efD4fG9dtItPbusaCh1JS0SjQkTVf7CQhyoy6qAGmQAO+PVHM4pV76dtLy7Q3K0hPVdH7CiONGqh5clIs53OCbNzq5v1P7Cz7wkn7NjqcLpkz54NccamWBZ+4IKDl5hvVyDIolZG4R6eLYsS4Ctq0kBg8wIjTJVjxlZLGzXvz+BMv/WVt8A/+O1i9eil3Dw0TY6n5fHdsqyXGlM+5c+f+FN+T/yZCoRCvvDidDes2ovUbkaUwmMM888JT6I16Fsz7CGu5lVaXtGLM/ffU2n+fOXOGcwdySQ82q/FdrD+ZU3tPkp2dTYMGDWp8/2fiH/Lzb4bCwkIaZQbIOUeltqBKUtOGLniFGztW1GjRKJWsX5nIzj1+DBXVmfd4KYV4UggIP05ho3H7Q8TGq+l+WSQAHT7QzIhxRej1EqMGRaFSRcoEd+z28a9Xy/n47arAJxwW7NwdJK8gWFnSDvzsLFmILEfMhHpfYcBml1m03MF3Wzx8Oi+yDyEEDzxRirfMTHx87RPUi0WPvt3Z9+U8zG5Lrd/7LU66976yzu1tNhtBR7iGS/wvMEpmci+cQKWPp7i0nKQEFaVlAoM3ldgLHZj28kYa6pKRfCYS5dRqAZ5feIlN/GvS2jt16oRC0vHFty4KikI0b1J7ACFJEpe01NCkkZotqzIYMa6IZV84GTMiGrNZwbqNbg4fDzB/ZlJlNmfLZhrmvJzIizPKuayjjolPl2L4lSTCXUOjmPmujZefrnnvftrrJSFWwZkLQabPrsASpaw8jzohwaxpCWzfBVf2uLFe6e22imLSkiPHSEpQEQyBwylzU38N2z8uIq4W7aRiKYfbh+swGhRc19fEVT2MXD04D9XPj0DXjjomjonhldlWOrXT0eESLZu2enhiahmfL6gqJzSbFNw+zMi89wJ04SqUkoqQCOLBhQo13qCTSU/s56NldqwVYYqPx5Hl6kRx3B7mTYuqlazu10dPeoaC22708dWXnzPothEX3Rb/V1BUXIjXJzh4NEC/HmbytqSRyxnacjmH2IEs5BoTLVmECSSd5d3XaxIC/frouflWPxvfKyZDboJXLq3M8DiXHeTG2yow5LchVo5saxAuHnrgEKcmOZk0NjLJKSkLE2WumdnscMrEx9Y92U5KUOGynMNbKJGoEfi99SN5Vq9awr0jZZ6aJvhmk4d3pkcyZ8LhSN9tc4Rp2VTDxKdL+fLjVJo1ruonHnsglluuNzHmkWLWLk7l9qFmet1UAIBSAUKSK8mSMgoRCGJIIJkMFERKPm32MCaDonK8eHeRnRZNNGSk1h1GNGmswqBWQy0J3mpJg8KvxmazYbFYLrod5HC4cnHK748Y0tXV5ygUEmaTAoucWm1CZMbCN9/5eeKhyHXd+0gxWo2C4beaCcuCqTNs5OaF2bHLi1IpEQyJymMKIVi52k9qoEGtWWWp4aZ88GEuY+8yI/7gFougivc/9DNicIiKCvtFtwFAmBA+UV137jzHaUY7jL8xZYsijlRHB1564ySvvWipsa+CohBGQ9XFHDzqx19hpJQI0eYWDs5yFAUKNOixUkycIxGTvRWWn01z7JTjTNuPNtrH2Ntryq4YDQpmTIlnwl354KhJmCslJSYRhR0rXq8Xvb6mmc7/Zezdu5dEKZk8zqAWamKkBDSSjniRzHH20VRc8iu3dy+nOEgGTQmFjjH/rUSG3FPMmnUatOVZKCQFQghyOUO6Wc/O/b5KDcpfQ5YFL82ycv9dFvb9UAa+qglLEy7hPCfYL7ZWLgLbKcdIFDEkYKecVlzK+vU7OD8+SMPM6mN9YXGIz79y4nEqSUltXC/yU6vVMunBqTwy7AkwltKyqYbdB/x06aBjYH8TW34sxR8K4xaOGu/CL/Bpy2nS0MLa79woy9PRSDpwm9l7oIgtW4NEl3eo9f3WSFp0wkiJyCdRqjm5k+MKeWxiNP+aegpNMIpouSrDMSgCnNBuY+mMKPx+mcWfu3l1eoA0a2dUkpoLZ/+dEmcnt/ZPoag4zMx3bVgr6mbLhBB4PYK4OhzO9ZIRa7BmTKZQSEx/Np5RDxTRpYOOvYf83DmxiJGDotDrYOkaFxt/cOO1W+rUQzdJ0Rw+LDNymES4Dl8CgGAo0lcUFRVdNPmpVEu4sBMXpaHc7sYf8iEhoUVfIz4QITVWa92l5hW2MAq/kc/e17JlWxkPPqAnOVHFD9v9vLvAg1anYsfOANt/CtCUuquiJJTIvxr4KkQpLmxoQupqz2UrOnOcfRSIC5WZ1CXkIyPTnA7sZuNFtcG/A7/fT1ZWFr179+aNN2pqkL/33nvV/t6/fz/z5s2ja9euv7tfvV7PrFmzqn32V7tbnzp1Cp3bSBmFFIlcwoTQYySNRpikKCzE0zBdx+Z1MSxZUcjM2ecIewy8NyMBlydMu9Zavlrv4dU5NhqkqygpC6PXS5iNSjZ+nk4wKDibHUSvU9AwM7LAEAgoWPS2ia8X6ygsKuHTBfHMfM/PZVfcwkMP/4ujR49y8OA+9HoDr73Z+5/S5/9PsW/PJl5/qu65bL9efvbu3f2/nvy87+77Kd5uI9PXpnK8DpUGGXfXBOJVySR6M9ASz/69Jxn+1ShGP3gXo+4cVW0fK5etwlBmqbOCV19qYdWK1Tz4yKS/9Fr+UV79m8FsNlNcGuK+0TqshrPVvtNLRpKlDGJIID7dQ+vmWpxOgSJc+6CikbQYMJFXFOLm66oyN1UqiU/eTsblEvQfUcD1w/Ppel0uX3zrZsm85MqMTYAPP/GiyW5Nv/4ubh1ZztTX7dx+n5XLelsxqDQsez+Fn/b4aHF5Dl2vzeXtBTaG3WLiQm6IVV+7GHBHIbt2B3GGvdx2223/Udtcfc3VBOPd+EXNshuPcKFMFlx66aW1bBmBEAKprjfuZ0jAQ4+8xKgJIQqLQ7Rro0aOLkUpKUmWswh4NCSI9GoBlRCCYks2Eyc/8G9f2+/BbDbTpds1PDG1HKNBQThc94y6pDSMXqcgxqLk6yVpzH0lkfyiEHdPLGb1Wi9rFqbQIKN6J22tCPPdFg/T3iyncZaarze4Kr+7ppeBcFjw1LQySssiEWswKFj8uYOxk0vYtstLhS1Mh7ZaVq9zkVcQYvcBX63nFg4LDhz289pcmW372zL2/sn1aodGjduw91AkaDUalKSnKHn65XJefCYKRYvDlEi5iJ/ZBlnIFErnMLY+xbRnLJX7UKslpj0Zx7xFVURDnysNfLs0DZ9Pprg0xAtPxNGxrZa7HywiNz8SvIZCgvGTrVjKW1eWsqkkNVFSDAbJRBwpmFVGFsxMYtPKdIxJTry4EQYnbVvVXTp6/VUG2jRT8MOWL+vVFv9XoDfE0rCBmhcej2PtNwFUciTbViWpSKMRJzlQec9/QTF5DL5VW+dkevwYI77482jRo1Ur2PpT5Hm9fYyN+NwriBUpldsaJBOZtm6887bM2QsBSstC3PlAKX6Pgo0/eKod+5JWGjbvqL0kEGDHLi9j7zEQFy9wuQRaff20nkqKs2mSpaRRlpqKijCWaAVLlrtp162UiXcaee7eJG64PsSp4woMP5eaBoOCz1a56HtjKbePsVOcr2DeQjv7DvkI+ZXc82ARmekqglob+9mKHy9NuITmtEdCwT62coYjGKP9XDM4H/XPxGdOXohGDVQ0b6Jh/5Gajse/YMt2H+pA3dmwGoUWn6/2/qIudOh0Jd9sijjgarUSNnu4xjPwC8JhgcMuKNdcoDhhJ8Vxe6igBDUaynPMfPu9m7smFfPQfTF8PDeZ6/oaueFqE2s+TuH9GYmMvL+UVs3ULP+yqk/0egVSsG7JBaWkxO+J9BHJiSrOnK9dG9FmD1NaqELrTuKxF8uwROvxeut+fn4LlRqyOVX5txACH27MkqXW38eSxMo1td+rl2dbK3VPC4pCjLy3HKWs5oLyMCUin5McoDntaSN1JYEUYkmkKe0qiQ5JkrBI8cTnX05RnrrOtul+mR7ZbP2dq5KQkDhw4MAfXv//RQhlmLZ0o5QC9omtHBW7KCAbD072KzexV7GRXWxgL1vw4iGX0/iDYZo2UqPSwBtvO1D6zIRFmGJy0WEg5Ffx3MNxDB1byK79vsp3KTs3yF2TigmGBNf0NJCc5cEtnJXnIkkSjaSWXEI3yqQ8fMZiMmmGWqGk0HAUpaRAK+lILLqM62+xMeNtB8WlIcrKw7wz30H3GwpwOGUKChQ888JT9W4Ls9lMSBXi3IUQH34UiPRxY8soKgkza2oC996j54LmYK19g01RjCk2wOAxhaxZ60PnjCzWx/gaMOttD6fOhCKZ03XAorRg7nSEvOTvcUjllZ87FGU0aulnzEgL89+OpjRxDwe1Gzij2c0h5Vb2KjeiM8hMetRN5ytszHk6mfSSnqgkNbKQkZT1rx4y6COSQw/cE01ivJJz2UHO59QuJ7Rxq6eyb6oLdcXImelqokwKPlnh5PV/JfDMQ7FMfc3JkBFuNi5OJZzbiFDg98c0t1twZVc932521/mbxZ87UGt09dLDbtqiKbnSaaLsTenTV+KYtAuBjKDmvY8JpvHu/LrHnNkf2Mi3OYmztcb7YzeevC+GuwZr+GhaOiGXnoR4BbP+FUuCqyUFXKCIbIrIISCq77NEkY1sqqDUcILchC2c1+8hixboZDMH2EGBuIAswqgkNQ1pgQ8vxeThxU0DmtNG6kIpeSjrDh//Y3To0IGhQ4fWSWZaLJZq/+3evZvWrVv/oTSDJEk1tv2rEQqFyHVdwI2D5rSnvXQFqWRxnuPkisiigkIRIdbH3G5m3aoYJEs51/TW4/YIUpJUvDElgTULU3nukTg+fjuZsbdbuKqH4edsTgWtm2tp1KBqfJt4bxSK+BKKAsV8sc7HpdfaKfPcyIMPPQdA69atGT58FNdffwNmc+0Zwv+bIMsyP/30E5s3byY/v36VKv+bIISgoqICj8dzUb9Xq7V4fieZweNR/OXk/1+N/fv3k7OvgDh/auXzLwuZY+yBoITNa+U8J3Bhw0I8DUrbMH/GQo4cOVJtPx63GxU1ieKQCJItTnGe4yz+YAmDBwzh+43f/2XX80/m598M8fHxnDsv07e7jvlt8rAeMBITSK982PzCyxHVNr6ZF5moXH6Zlg9jC6GidsdAt66YVlk1AxK1WmLCaAsTRls4fNzP9NnWGqWDB474+epLmQyykIobUlrkZs1GN1p0JKHB0PJHUpJUPDw2hm83e/jmszQGjynEH4AVXzpJSVLx8lNx3DC0lC5Xdkal+s8eN6VSyXuL5jF65L3oSqKx+BIRCOyGUgJJThYt+uh3swcsFgsKk0AuDtdaDuURLjIbZdCqVWueeu5Dxj/zDJIopEQUEyP8ZNKU4+zjlDhIOo3QYcSJDWtsPrfdPZArrrjiP7q+38Ozz73OwQP7aNuqlG82eeh/Vc2yIZ9P5tBxPw0zq9o5I03NPcOjmbPARs9uGobcV8S0J+Jo1VyLEIKtP3l56LlI9lvjBhruuyOax18s466h0TTIiAzy05+N55vvPYx5pITzOUEUCnC6ZPpcqeeVZ+JZ8KmDls009L/KxMkzAR58tpTP56fU0JR9450KwkLJ0Dvep23bmlp1f4Tr+9/C3XfMYcTAiGGSyy1o0UTDjaMKePTBaLZuO8M33x7HbpdQqMM8/ICBSWMTamiWXn6pnvsmlxAIVGVzSZKEyyN4YqKFpAQVrZtr2bbTy9Mvl2N3yoTDgoP7JFpSd0CucSSz91A51/Qy8sXSWC6/eis6WVQ7zm/hcP7iNP/3K/X8o5IoIQTLly9n48aNuFwumjZtyj333FNvA5vfg9tVxutPxVFhC7P/YIB4XJUl1ElSOrIIs5+txIlktOiwY8WqziU9tW7Dr7gYJbLCix0rV3fT88Ib5TzzUAzOQjPJUs3yTEmSsJS1ZvAde7GVaDDZWlGOjod+KEaZWMSSDy00b6LG5Qozf7Gdu4dFER1VvX+psIX56js33y5N46t1XnYfDNGlW92lf7UhNa0Jx09v5ekHY7l/cgkvv2njk/e1pFX0rVqMCTTBY3Nx3cAdfLM6liF3VOA5k0mMpxEG4AJ7efYpL3HKWFQhI0uXFrFlax4+j5ImtMWIuVIrOlrEEEoJc1W/Yg4dl1nxbgrvLLSzfZeP5EQlOq2CUYPM3DmpmGt7Gyp1UX+BzR7m86/c6PHU6gsthCCg9pKQULchSm0YOmwMI4a+T89ueowGBZe21/H9Ni99u9e8dzPfrUCWZEY/l8cN10YmOe9/dJy1Xx5DGTAy+uFCbuxnoNulNbMM+/Ux0LmNkSVL/WRmeel1uZ6sDDUqFYR+x+xFCIHLGyEfHrzXwqNTyvj0neRqJoPhsOCeCRWYylrjUlj5dpOb9m3N9dI9NBqVBAMBzonjZP5cRqn6A/1jj0vBtJnljL3DQlyskpNnAjzzShklpSGioxTMft/GoaMBRg6MYuzdRgqLtVx90yFa+rpXatcVcIHGtK71GHrJSNBuJL8wRFpKzfFeiEjAXBtCIlRpohMO/6P7+Vt0796dclFCI1Q0k9ohC5kKSilP3k1MrCA2RkF5WZDg+UYkB5qjlJTIQqY8O5/e/Y8THyfh94c5p92P3w9K1JiIQlPakB+2Z/PBG0nMWWDj+dfKUSohJlrJDVcb+eo7sEQruXOUlsdObiPe0ZrEnxeA3cKBNe4wL0zUc+XlGsY+uosUPWgrZPLPKSEEOslAekEfFk/PY+H7eQgEqop0rIEAjWmNRzpLVFTdRGNtEEIw6/W3cHjsGIklwZ2CjMz6Nfms/aaEHRvjuH1wFD9sK2Prhq1kBdtiliyERBCr4RzGJjlsXJmE3SHT6+Y8TPiIIrKgqcxpSbbhKA3w1KmlqjS7eHVKNC2barhu0F7KDrdBjrJizCrk4/cisj/X9TVxdl/E/GTXXhsHjvmwl2pJPN8bhe1X7/nP3aZVVcz1N11X7+fC7ggRDAou5AbZtstHVoaaW+8uYO3itGqJDMdO+nlldgVRZhXhotr1SAPCR0Jy3VmRoTCMu8vCyPFFhH1qnEea0NofyWYSQlDO1lqrMSAyd6lw+/l+u4d2rbUs+NTO3cOqj9PZuUFmvWdDq4++6KxPgBYtWqCR9OSHcrHuVGNIquBA8VYQyhraqxpJS/H5BF6eaeeJB6s7169e5yQUEkTFBthn/YE4kjC5ovECpdIZGsSGKTicRKK7KTlJm2jSPMQdQ6MI+AULPzlN0floEq0dcWJDHV/BU8+aSUkK0LaVCZXSzPWDTlFwTI0ePRc4SbZ0AkkhUKkE6f5LSJaqYie3cHKBkzz40F+TVFFf2Gw29u/fz/jx4//wtz6fj3HjxiHLMllZWQwZMoSGDRvW+ftgMFhN/1+SpMrM/4vNCP/s42VkhppVy8Y2SxbaiC4cYw95itPcdk0V6dIgQ03/qw3s2O2jY1st8xbaGXyTGY1GqpSqsTvDJMTXPSbHxyoxKow04nJOc5jjB0soyvucDd/8yB2j7+Kzjz+msOgoIixwO5UoVTqG3j6cBx96+H/E1OXPxKrPVzH7tTloXSbwSQRMHpIaxTP73Vn1juH+Tjh9+jTfb/ySUChIl659OHTwR75bv5yMFBmXWxAS8Ywd9wydOlXNfX55Jn/5f7/rhrJk1dM8XUey4qpvNLw6s0+9qhv+bvjovYVEVyRWjldhEeIQPxFLImk0QiWp8Ao3FziJVZTQUGpJQnkms16bzQeL3q/cz5W9ruSnzw8Q5aryRggIP0fYSTqN6UgPFE4FgT0+XprwOt/fuIlpr07906/nH/Lzb4jklHbcevsRVn0Sz/Q3z/H1upMog0Z8YT8Ov4fmzcJ0bBvpbC5tr0OfXILX6q7hLhkSQTyxZ3nwvmjmL3HQr3ftk+1FnznZsUnLwBHljL5bh0YtsfAzB9t2hMkq7lv5wuolI/qfdfbKNOcY2jfSeS9Z5eTeUdGolCBJMHpEJKCRZcEtdxYSHy9x+92jaj12fdG4cWPWbVrL6pWrWffFNyiVSobcejs33Nj/DwcTSZIYff89vP/CQlIc1cusZCFTlpjD80++CUCLFi2Z++7n2O129u3bx3OTpxBTnEoLuQNOKjjLMXwqFx26tGfmq/N/d2D/M6BSqRg/4WnOH32GmfMquKSFpprzYCgkGPNIMd0618xIWv6lE69XcPZCiNefj2fOAju5BUFkOeIYPX9mEhOeKiXGoqDPlXoMBonbJxQxZIC50rTqfE4QmyOM2yNQKgUmo8TGrR6uHVZAnEXB9l0++l9lonkTDY9PiOHGUQUMvcXMpe11FBQFWfCpg4R4JV26XPVvEZ8QKaW5/4EXGTTmaaY9ITFmVDSbtnkY0M/Iug0eEuKVTJqopUVTNVt/8vHYpNoJML9fEB+jpN+QfOZOT6RlswhhIGQoLA6TlBDpFq/squfKrlWkSMtLi5Ar5Dp1Z13+AJ9/5WLzDi9rv3PTpLlEYXGYT1c5uGNIzXMJBgWHjvtp2czEld1v+Lfa5K/EH5VErVmzhrVr1zJu3DhSUlJYuXIlU6dO5c033/zTSlZLSwpo3iSR6W86iQ9k4VAVowxVkVwpUgOSRAZWSggRIJo4OvYs48c9Pu4cWvv937LDi8ptIZczWKKVvPt6Ir1vySPKWvdzaSaGPaeUdJF6VZVruBPxn2tKz2s306pdCJdbpltnHb0H5jH92fhKMu67LR7eeKeC1/4Vj0ol0bunlsMnfbRoVb/3YMDNQ5k0fiFjRwUQQmbGbC8dfN1rTDQNkglvfksGDD2G6mx7EsJJyMgcZAcNaREpUQ0DEjQVMseKduJRl5HNSSQiJFQKmcgNTrDpiziKS8N89Fkk8+fh+ywMG1vEq/+K5+hJP/FxSkYOimLUA0VMfSKeRg0ifdLuAz7ufbiExPzLOcdxzCKaaKk6BVqmK6D/zdfX2+10z54fSYiV6H5TLhPHWBhxq5lxj5fg88lcf1VEO1CWBZ+tdrJwqZOfvs6oVs77xjQNt9zkYcrrpdza2cyN/ep2WB59l4477glxYF+YHtcXk5gsiI2RiEuHHMUGzGUtiAmmV9vGTjlBKcDYyUU8cn8so0dEcdVt+dx4jZHO7XWcPBVi/kIfyvymxIaSKTIdx6AHf9Bcr+wAjTFMuEKJARO7+R41aoIE6zTqkIVMYrJgwRIHX21wE2VSkBivIi1ZRVFJCK0Gdu/3sW9DJgk/6+DGRCtIjNFhKKpqoyCBaqX2Nc4rEM35HHet5Oc333uwOcKkiOryM0IITrAPFSpkQrRr1+6i2+F/AqtWrWLXrl3k5+ej0Who1qwZI0eOJDW1Shrl7bffZsuWLdW2a9q0KdOmTftTzkGj0ZCcEc35ot009FxKhfEM6Zdls3RqEo2zNITDgi+/dfP0v/IJ5mWhxIBCUpAQzqDilIYTxp3otWrw60kjBYGghDxsQT0fz1dgifYy7cn4Su3XXft9PDWtjA9nJbFrv5fnXrHitZs4xzFy1Edp3EBD48YSb0w0kJ0X4ocfPUx+wMK0N8vZuS6D0RPsXFhrxyRFo5AUxIcyoSQi0RQQfhS6Ezgtx2hY1J7Zr7/FvAXvXHRbbNu2jR++20pz2lfTSkyhAUX+XLr0PkzXywSl5SFuHSlY8+UO0hI1GA0ST9yjY2D/BNRqCZNRwTMPxfLEk8dJ9EfuZUwgA68/TLZ0gpZ0rnHssAghYkro2jEBSZJYtTiO7jfs4a1X4rm6Z0099s3bPYTDgruGRhFt0vDM47tIq+hard/2CBd5utPcftcHF/9AENGBdrnDzJxXwbebPXw4K4nMdDWff+VkwO0FNP9ZluT0+SAGvcTHbyezdYePpx8+SENfx2r9hBCCU8p9vDep9rH70DE/BUUh8gpCjBpk5v4xMq2CVWWckiSRJDLI5iQNaVltWyEExTEH+PTtGH7a62PHLi9frXezeIWT+++MJsaiZMMPHtZv9lBYCBkZfqxW60WXCV922WUYErT45VzURgU7vspg5RceHp9i5bxiH429l1a71jhbK+Yv2sDn62wMusEMEmz4wUNuXojmWXoSHa1pSTp2rPhwE00sWaIF2eePowhrKEjYwXtvm+l9RVU/eMdQ+GSZixdf2kiIECOGaFj+hZNSa5iEOBUut0y5A5pxKVbzadwKL2aVGb0w4lE4sJkOYw+fxGRrRBlF+PCgRsNttw25qDb4q7FlyxZ0Ol21BfDakJqayrhx48jMzMTr9fL111/z7LPP8tprr5GSUnuSzqpVq1ixYkXl3w0bNmT69OkXTap5PB6+W7uBtlLNBBRJkmgoWnJcvY0J91Y32bqur5Enp5XywuPx5BeGqmn9AyQnKHlvkYP7brfUetztu32ofRZOcxg1ajrSA125AVe5nRcmTSUuw4UioMJc3oKsYAphwnw953vWLP+KH/ftIDGxdrPNvxuWL13OW8/PI638V3rdXnCVOBh52+2s3fAl337zLRXlFXTp1oUePXr8rYi+UCiE2+3GZDJVxpsej4f7Rt+KXn2KQf39aNQSy1cvZu9BN8s/SCItJRLLlpVbue/xiWgnzePqq6svTv2SnT5kyHBu+GgWew6U0rl99Rju/cVB2rS/jpYtq/eJ/xuQn5/PG9NnsG3zds6fv4CFRLRCj0pSc4YjZNKEOKkqIUgvGWlJR06I/VhFCbFSIoV5F6q99yNGjuC1aW/gOe1CgxYlKk5ziKa0rVa1pJF0pDmasnPtPo7fdZw+ffr8qdf2D/n5N8TLr73CiIHD6X51BR07Krihv4odu+24ioKYDVBmVfP1Bjc3/GxCtHRhDDfcth1nQWPiAg2QUGBVFuBOPMFH70bRqIGanfu8bNvp4cqu1Sctx08FWLHGh8sexfbvFWz90YFCIeNyh1EpVSTjQUP1uougCOCNP8vtQ+LZfcDHii9drFmYwvxPHbRpoSG/MMSBIz5emmXl7uFRrFhr/I+Mjn4LnU7H0OFDGTp8aL23HTxsMLk5eXz52VpMZfFoZT1ejQtXbBnTZk6lTZs21cqkoqOj6d27N59/3Zp3336P7Zt3AHBFy65MenQCTZrUFLT/q9C7d1/mv/8ib09L4IGnSslIVdG5vZbikjAbt3ooLAnx9ZLqq+V7D3qZOtNKowYqikrCTH+rgimPxdE4S4MQgh9+9DJ5ShlqtcTWndDzFh8xliROnynm0LEAO/eVIUlgNqkJhBOY9sp03G4b8999kb7d/QSCIY6cCJCTH+Ct+RVMuCeGXpcbuKyjjpVfu3h5lpXyihCPPxDLtLd0zJoz5T9qgx49+pKWlsWcD2eSn3OMcivs2ONBqQiwaWUa0VFKwmHB9LcqKh3of4tPV7k4f0FgKW3NkFtLUEWVIQvwWI34PE4+ebdmnZEsC5Q6HSXKPFLkmkLMQggc2nI6tNXSprmW5x+NQ6ORcLllut+UR9eOelo0rRoUQyHB+CdKGDLAzKIVGj76eNB/1C5/BTp06ECHDh1q/U4Iwddff80tt9xSWTI1fvx4xowZw7Zt27j66qv/lHMQQuJ8TogftgdIkRtTojmHIhzCK6oWexSSgniSI+XYMTu4a6SeuR/ZOXkmUEMfNxgUPDfNSYEzTAZNWfzpCUYOkcjMUON0e8BV21lAAB9GapKpWklHZrANV3Y6w+FTHk6dC5KarGL7Lh9vzbcjhODyzno+mZtcaazkdMmoNTBs2N31aguLxcKAgQ/w2txp2JwCfTCmTkOPmFAae84eo0s4Up5WRiFxJNUwVVBIClrJXTlt2oDO5Ce9/ErKFQVYYw/Tv6caIeDwcT+XdY6YccXHKbn6ShNDR5egVgvmzLczYbSF5o3VTJ1ZTml5GDkMJeUhrMVaWkjxtBAdOcB2WotLMWPBh4cC9UlsihImPbKkXm0A8MmiWdx2k5lzF0JMfsZBnCFMUAkPPFVK4/dsGA0KvD6ZWIuSxyfE1NAxBLiyq4HUZAd2h4xaVXeQrtFIaBQaQiFo00LBwndiKolBl1vmkadPsftrJwmuSGDrFk7cmfu58xY9X3/n5rph+WjUEo4KJYunZ7JUF0Ly64kNp6GUlFhFMV0uF5zJU3F9/zvq1Q6hQAAbxUQRgxkLbaQunBVHKaOQBFJr/L5YdQ5P0MfKj1Ior5D55ns34TD07WHgjSkJ7Njt49DRYOX1AZy9EMBmC1EmtvIL6x8mRED40Ui112MKnZs137hrxBrl1jBP/cuNxdmUI6Zv0RsFQoDTqsUXCmBU6NHGeLAQ/tuVCB47dox+/frRuHFjwuEwn332GVOnTmXGjBnVjOrat2/PuHHjKv/+T6tdfotGTZLIVRxjx5lvuOwSiVUfV+kaK5USN19vom1rLTcO2EN6SZXDtUVO5JRXTaqzLc1/lRmVRXNyxVm81jAfvKRn7rwcoiwyLn+AsJDp1FbD4NFFWPOMZJb1o4mko0yVw8gnL/DQ/dF8usrJs9PLGXSDmZbNNBw9EUCpVDD43kJmvpDIDXv2oivuXk0HUhYyx9lHlF7Dy1M1TJl8ga1bbPVqh1envUasSKzRnwEkSxkUBi+gU3n5cHY86zZ4uPduFc88VLsR45CbTfxreh6FRdmkSJGxPYUG2IWVHE6RTpPKCX9A+CiM38nsaebKdk9KUJGYqECrjWhjhsOCdRs9bP4hSGl5iI07fOiD0Xy+ykmLFgrUCTL7A2sxuTMwYMZJBUECmIyGemfAPv/c0wy8wcTSL5x8NDu5ckH81hvMLFru5L7bo7FEK0hLVlUanfXqrsOtLuWAbxsZogkGzHiVDlxxJ7n5GsHyL4Nc26d6Jr/DGeaJqWWsmJ/MG+/YmP6mnaRAlxq6balkcZYjHBY/kUFT9BhwK+zkqI8yepiSfr1j6NfbiBCx+P2CdxZWsHCZg6u6G0iIV1BRIWNQqYmPDbF580YGDrw4qSxJkkhMD+NxweCbTERHKeh/rZ6tezQ0y/KyZMkm9OUNUQaNhAxWyrXZXNtbiSlKhdUWJjFByRWX6lh6SmLrZriUSLWdhTig6rnJCDdjH1sZfLVM7yssNc5j5GATa7518PzkWIbcW8L+jRn0H5HPoreSsEQrOZ8T5JpB23CV62ju7FnNCd4tnJwzbydPc5ysQHucVBAixJbNWxgy9L9PgG7atInu3bv/4QJds2bNaNasShu4efPmPP7446xbt46776495rnlllu44YaqBIBf3q3S0lJCod8RiP0Zr77yGhpP3QtyBslESqKK+LjqsYDdEebGa0x8u8mD0SBx/2MljBhkZshNZnQ6iTET7HgdulpjSVkWPDPFictmJooo0qWqhQAzFtrKV3IiZw9xIpU4KWK2qERFRrg5rnw7/a+6gY+XLSI6uu4qpb8DhBD868kppJY3r7HQbpKicJ21cWnrriR5GqAMq1hkWQrxQeYumPM/Oj/+LdxuN2/NmsaWTavQaYN4vAKBlku79mHyY1N54flJ3DnwJFf31AKRZ6dHNz3HTxm556ESvl4SMUuNj1PyyVsS/W+fSOvWWyLmxpJEcnIyRUVFlXzBG28u4pmnxmLU5NCvpw+vT8HqbzU0adGTyY89TWFh4X+lHYQQHD9+HK/XS9OmTSvHGI/Hw+JFS1iz4gvCoTCpGSmMe/B+bLZyvt+wgpzsIo7vKybF2RiLSKctaZSQz0F20Ey0x4OTOKl9rcfMogVnOESMSCAUCla79u83fA9CcFKxD4WsIkgAGbluuaaKNKY99/JFkccqleqiF0z+IT//hmjcuDFzP3yHJx58it0/hNnpEmhMKvSxYZ5/5XlatmrBHSN70a2znrhYJZnpanZ+n8DiFYVMn3GaomIZlTpMsl7BpGdlwmE/990ezaz37axc62bQjaaI7ucKF19840YXshCtSUbWePEZ3QjAEIol7NdyTNpNgkgjjYYoUFImFVBiOMnAPgpun1BEdJSST95OYvFKJ9PfsqLXSaz9zk23zjpWfpjKZ6vDdOh0LUZj/Uo8/0o88vjD3H73KD5bvJTCvEKat27ObUMG0aRJkzo7qMTERJ6d8sz/8JlWh0qlYtJDr/DY1Ed57Zk4JEni2Ck/Bp1EXFwsHbrcxOjJW2ic6SUhLszmbaWkJinZ9kUGcbFKXp9bwdETfqbOsFJukwmFBJ3aamndQsep7Mas+mIh0dHRREdHU1hYyNdrV7Fl8xcIIWjXtT8PPTUYgyEySHTr1oMVyxdy8sQ+WraJ4dqGHfh87ccsXJrHdX10SArBug0e1BotJlMsn37dlllzXvhDraCLQePGjXlx6pzKv0OhEO/Oe4eu177JUw9auPk6AzdeY2TS06XMfimh2grk6XMBPlpuZsAtg9nw2WYSy9qiLddHNF6UJfy49xAffubjziFVmpHBoOCRKT5G3jmGj+evxnPehUGqni1WbM7mlkEDWfn1OobcpK4sczcZFaz6MJnrhuXTsIGGfr0NlFeE2bzdS4MMI5+stPDyq/P/15l7lJSUYLPZqmVoqdVqWrVqxcmTJ+skP+tb3qQzJPDK7BLMJjU5FCAHlJjjfByq2ErjcHviSEKSJHzCS7bmIDaXnftHR2MLwbWDi3j6YQsjB5nQaiV+3OPj0X+VkZMn0YRLMEsWvAUxXDfgJ4xxMuGYImRn61pL9nI4TQqZNT4HiAmlsmTZUYIhgU6Opt1lXlKTVTw/ueZkOxQSrN3gRqcVFBcXExdX+4S8LhTk2bhwwU//awzs+VYLNU3ngQipqZCrhvdicmlBxzp/GxNOpkX3QvbtX8+wW430uyqW0rIwDz1XikKCyy+NEDyP/8vO+s9iaeDsjkyYd2bsYd23xVxyiYLGDdR07ahj9To3k8fF8sKLQaiIrAarlRLZ+p/wOtWECPLsY3pKylRMemA8896/+GwnIQQ+TwFCaPh0MbRzXYfSHSnvPRb7FRKw7L1ktFoFd04s4rrfcRW+ppeBYycDLF3tpH2bCJFXXBpi8w4vQkCPy/R8ssSH3SWTlhVizZLUao7oJqOCeTNj6X3+HCdPFhCSwySlyLz6rJl+vQ1s2+nj0XExvDXfRpcOajatv0CiqzXRcgIhAuQozhCIzeXF26N5/EUXfr+rXtkSJiOUE+ICJ2hLZHExi+Yc5idCIkgSGSgkBWERokBxFpFyjsED9KhVEvsO+YmJVtKjm57LL41UCyxc6mDUbb+YeoUYNcbKjp1BVEKLFiVhQpiIJkSQXM7UWvoeFAHiMl1Em5XcNCqfobeYSU1W8d33XlatDkNxOpqmJ3j/6Wiu7WPE5ZZ5/2MX8+b78XjcTJ5k5I13gn+rrBGAp59+utrf48aNY/To0Zw7d45WrVpVfq5Sqf4yfTun04lCFDHxPhMvv+Fm+vPxtbZTowZqWrQJUbKxapxyYsMUiq/VoCdDasw+sZUkTwaxnsbY86zkcxSNxYnHI+E4nkVWoE0l0SWMdq64TMt3W9x8t8XNuiVplUTZ1T2N3DsqmmuG5ONwynz0gZGxEzcjlyeicMTiVdqp0OSRlB7E75UoKlMixZbhO/vHBMevkZ9dQFYd0gsAqTRk36YiRh4K0rxTkC6X1l0VpFRKKNUyFZocigK5xBGJUXy48eOhlEJUCom4BEFSWoiPnjdVLgb9gpgoFQNus9OkqR27TYHekY7Jm0KIICHO4jV6uaSVmsmTItUxR0/6eXV2PmU5BtId7YmSYthv38CZM2fqRRicP7eL6U9YOHo8wCUtqy9GvPtaIrdPKOL6PkYG3WgiGBKs/NLL7LkeGjq7UZawl743n6S4BJo3UzDm9igS4lUs/txBr1vyGHSDiSaNNOw/7GP5Fy4yUlXMedfNrh8VVJQrSa9FYkOSImNrscgjz7KTJllqgp4gN3VScvJCgDGPBOh/lRGnS+bDTx3kF4Xo2U3H+i0emjXSsHFlKn1vKUAWCoLBurWkf4u9e/fSJMvHnn2QWxDihpEFNGqg4sTpIC8+Ec+D9ytZ8UU+K9Z4KLUFePm+aDJT1eza72XZGhcjbjUjy+CWnGil+Dp1T5WSCpPFx9i76h63RwyKYtsuH16PQK2WGHuHhU9WOHngHgsNM9V4XUqaeLpVIz4hYria4erIOf1ukoJpxIlE9vEDVuvvaST/z+D48eMUFBTw4IMP1ntbhUJB48aNKSoqqvM3arW6zsq9uvS8f/392tVrkUW4ThMVWcjoagmxl3/pYtbUBJISVLy9wEbo54SJwfcWcvhogFBxMk1FO24esp0nJusYNtCERiNx8Kifh5+uoOhEPHbK6UD3GvuWJInGoi0n2FdpZPULTFI0R48f4+5RnXG61dw88F7uGzsBheLvZ8Ny6tQpFE5NrXExQGI4jSJnLolSeqT97eC3ebln+BjWrF/1XyF33W43Y+4ZwKS7bcx4KjIHFEKw7nsPr8z6mlHD99G8ifwz8VkdLZtp6NlNz4YfPFzTKxI/6vUKLu/sZ/fu3dV8RYQQlc9ndHQ0b739KRcuXGDfvj2ojVpendm9Mh74o+f4r8DK5auYM/Nt1C49irASn95Fm86teeLZx7hr+D2osk3EBTNQSErKTll54PgQRg4xMOkOAwOH2mnu6BOp0JEiWtDJZGARcRxhJ1G1illFoJP0hESICkUpva7pWXntny1Zyrsvf0CqtSnJUnOQIga1ZzjKOXGMRlKrWvdVUpL/p7ffP+Tn3xQdO3bk2y3rOHjwIPn5+SQlJdGpU6fKYPfVNz6j3/BR9OsZoF8vIyVlIZasshNSCabPns7AgZFMMiEEc99+hVXffMlN16ipqPDz5DQnXr+RBybN4OZhyUx++A46tc2mQxs1lmgD733ip0HDLlx+5dVERUXhdnlYvWw1gYCPYVfdQuOmjVj1+SKKrcfwBiSG3K/i0q6DaNt2F6kJZVzdw4fDITH6EUHLS67hoYf/u6RhbUhISGDCg1VaOn+3yVZd6NbtShISPuG191+lIP8ECoWK6Oh07hjzKB06dASe4fz589jtdnpeq+aN157g9om5NGusJK9AR0GxGYVC0KaFhCTBtj0KbrhpJI8/P6ZyRctkMmEymbht8EhuGzyy1vOIiYlhzL0PVvvsjjvuxOv1cvBgxGRg1H1tkGUZo9H4p2fA/BoqlYrxD0zg2uuu59EHH2DKa2cIBcOEPVq2bC1k6K160lIVfL9dSYUrnTffeoeUlBR69unO2zPeoagkDyRB3+v6cPeYOXy6eB5XD/mGzu0VuN0yR0+pGDr8EW4aMJh+1w7k/rvHU5BfiLJcD2oZf4KT62/px6NPPsrhwwMYOOZBLmlmo3N7BSdOBfl6o4eo6BSuvWkifn+YnNLddLk8io6detKrV9+/ZcDzR7DZbAA1Apvo6GjKysrq3K6+5U1JCWZ27c+mSycokM4TJ6ejsSnRxudS6N+DVaXGYlYhpDCKEh1NA22wJh7klo5GzGYFr7/l4LVZTtSyjrBfTbuuevr3VbPqTSeELeglIxmFfcj1/sTgO3ws//gnUq1dKjXChBCUqXKwhcpoSu1l6hISpWUyOmEmgIIN6wUnztno2FZD53ZVEXcoJLh9rJWA1UxQ6eCbr76lb9++F9XeAMuWLmf5vFVYEsO8+WIqXbbUwXwCbuFASFXBQphwrSLjv0D4tZw462fHt+nE/cqx/qZrTcx+v4IFnzoYcK2JtWsUpLsuASlS/impQ8TFqri6lx5ZFnyywoHZKKFUgtpZdU+VIT1NnZ3Ilk5QKop4Y4aPNcst3PHAFuLi4upV7u3x+Dh6VEWy45LK0mmFpMBkVnBJSw2te2aTmqSi3Bpm8guljLvTQuf2uhr78fkF7dpomP2+neOn/Mz9yE5JWZj+VxlRKGDSMyXs2x8GhZa7RhirEZ+/QJIknn4ohqVfuGjUQM2X37r4eIWD2R/YaZSposMlOrZ9mcHAuwro3ldQWnKI/QdCCCFo2kJGlgVzP7KjVsPatV/y7HMXXyIdCgkUqIgitlIHVympuER0o4ALHGQHkpAIEqT/jUHmvJrIFTfmUWqVGXaLGa1G4usNbl6aZeXhsRa+2+RDr1bSsa2W6weVk31eQTM6Vi4wCCGooJTzHMeNE70wkEJW5djpEx6KE3/i4zeiyEhVsWSli0kPeYnSq7EF3cQbDRibnWH7V+mV+qcxFiWPTYjmmt46hox08vosD4GwVGd55N8FvxghmEzVF8GOHTvG6NGjMRqNtGzZkmHDhtU5+avvQpDH40EOu3h3kZ+sxgo6tq3bCaX7FWo+3uis1KwsIZ8MGtf5+zQacprDhAkRhYXGtOK4bT+bv9HSlmbVSAXh15Kb52Dhcgcfz0mqofVrMCj4cFYSjz5fyppFaezfruW+R4vJyctjwmgL1/ZJRqmMGJU98GQJGkNEg6M+MZhSqURRh/wMgAoVOvSkWTtz+Ie9lNkKefyB2idrX653Meo2E6mJErPmuiFXoBdRpJKFSlJHysHj17L+6+TKUshfQwhB9jklneRenDl5CC16UqVWlW0mqUK0uPo4C+cmVV5jy2YaBvY3cceEYnbv/hFvUQvatYUP3nuF6a/Nv+h2UGvUxFqU1BZCJCeq+HpxGl9956bf4CJUrliUFamkBhogE6ZBI8GrL8TU2G7ErVHccp2R7gPyGDMymq4ddTw1KZbZ79t47w0T6c5OuDmFXV1EVKj2NpVMTlIzw2xZFyF95sy34Q8IrutjYNQDRTx0XwzL3k9BFoLBY4p4+5UEWjePPM83Xmvgqw0eOnW67KKfiTNnTqLTePAH4No+Bm6+zoQkSXz1nYtla5w89kAsKrWgXVsl056q8lDofpme+263cM3gPNKSVSyYlcDI2z38yqS9GoQQoAxXGgrWBoNe4uSZACG/ElkWdGyrZfOOSH8RCMgEPZoai+e/IFokIAdV5IvzpEkNUSoFp0+e+a/PT77//nsaNWpEVlZWvbcVQpCdnf2nasH/GqWlpXhdZbhUAcKh2rVsrYoCBt70m3LkT+xkpqkqZa7uHRVNz5tzaZSp5cgRmXBxComko5X0pBb0YtZT53nttXwUSoHkMaEp74CbbLTo67w/GklbqXEtC5lSCvAQKfeNCaVw+6AAQ24xc8eEuQxav5LFn37zt0uEcLvdKEN197UKSVnDskAr6TEVxfPxR5/wwKQ/1oj9s/H+e2/w4D12bvqVpJEkSVzf14hCgldmFzOovwWofQwd2N/Eu4vsXNPLiM0eZt4CN8uXeli2fDI9enfn/olja41RhBDk5GRTWHAanc6M293xf8TsqzYsXbKUedMWkG77lVSBHXLWlXH95htp4mqLiejKccqRdIQ1n8RzSUstM99xEF3RvJo00S/QSQaMIgo/dZvGyUImTIg88yn27pK5Y+id3DjwBt6ZMY8G1kuqvS8KSUkz2nJI/MgFcRI1GmJIqOwjwyKERvfnm0X9Q37+jSFJEu3bt6d9+/Y1vmvVqjVffLWHzZu/Z+GaLwmFJO4eewN9+/at9mBJksT4B57EfddEfvjhByxGD9NebUeTJk2QpMgkY9UXO1m37kuyzx/FRQpvv3trDa2d/jdcX+3vnj171nrOp06d4sCBvegMBl6f1etvn9L/vxFNmjTh5env1fn9r/VHF3z0JVarlaKiIhITE4mPj0cIQX5+ZCUlLS3tTyXf9Ho9l1122Z+2v/qgcePGrPpyXcRIJRDg0KFDnD9/ntLSUvzaDMY80KpaVsUVV1xRq0nVhEnPMHbc47jdbmw2Gw0aNKh8p1JSUli9biXHjx/n4IGDGE1GevfuXTkJbtu2PUs+28SBAwc4e/YsyY1l3h3elQYNfl0q/+fo3/4d8Nug749W5+pb3qRQKkhNUrJ5mweh0pIebMzR0G5aFl9BHAFK4vdw082w9DMJlc9Cecwx2jQ20q2rmjuGmTAaYvjyGw+PTQ6SUX4lP27dTJs2IQIZR3Fk64kSkeypFFsnli7fzL3jJT5dugm/zYRKqHFSgd0dQhky1BngWikmTqTQ/OcSkLAIc/b0EW4bWUCTRm769NRQXBJmw6YghtJmNPSmsU+znr17d9erFOal518mRBnNGmgYMKwCmzuAlnwSfpNVIITAGneIGHWQcFFEW9GIGQdWokRstXb/BXZlCS+MjalGfP6CCaMtLF3jYsjdpRhKO1QeozDxRz5aoKNrp6pSzWt6Gdnyo4fRD5aS5ugMEnhFxN1Ri47mdMDAWZxeG7cMLSU5NVJOVx8dYIczzI8/hYililwNCD8pSRImo5IeXfU8fH8MLZtqOHM+yJwFNhZ/7mTGC9Uz5b5a72bBm0l066Snz615vPx0PINurCq3Hjkoii+/dTHxESdtWtVNHDdrrEGvk3hqUiwP3Wth+P1FPP6AhcdeLKe4NETLZhreeTWJUQ8UUlIa5sN34iu1SQF++MnD6IeK8ZefrtfzUFAoiCcZDTrslFdmlyglJRk0riS7Cs0HGHu3j4eeK+PNFxO4qkdVNuwVXfScPBOg/7BCsoqvZvvicrp8cZCQW09jmhP/Kz0nSZKIJRFJSJRSwAVOksMZNEKLrAiiMvrp0UnF01MrOHM2jLaoJQ0wUxS8QFjtJC7Vz2MTY6sZP/2C9m20tGzpZPsOFa6AYN++fXUSoPUpbforIIRg4cKFtGjRgszMqmzwDh060K1bN+Lj4ykpKWHp0qW88MILvPLKK7VmNdV3ISguLo5TZyPGklNet1JSVqVP/Vtk58iof5WZ58eL8ncWP1SoSSSVAD4SSCVaikMSCpSoUEvVJx4WbwNmzskmJYMaxm6/oGkjDXZnZNKfmx/C7pD5Zml1bVxLtJKPZifT8aocJNT1IrwHDruZb+duwUjzWr8vIpcMImN9hq8teUWFrFzrYmD/6qRThS3M3A/tLP8ghRiLkqEDDXS/9gJR53pVluoLBI4yDdPfdDF7ek2ycMkKN0prMmpJTQvRkYPsqCYL4Uk4xZxXY2v0uQqFxIwp8dz/WAl5sceZcL+FGe8frlc7NG9+KVt3/oTdKRMMihoLNCpVZML/9HM+kksuj3woQVD4SYqpO+4zGJSkpagZe4el8rOJYyzM/7AU4RTEEE+2djdJwcY15C8Cwk8wNpf0xKpnY/zd0fQbks+Ee6JJSVIxclDVmDFragLvLrIze1pE/7BvDwNfbQjSo0cPLhYNsxqz8rMgY++I5pbrq/rw6/oYeesDOzdc7efj5Q7WLk6rcR9MRgWzpiUyfGwRV/Uw0LyVG8+BmtU9AFZKcNhUrPrKw+OTap+Qf7PJzcZNYdRKFQqFRH5hiLifpVd8foFK1P0eSpKEJJQUkUOqyMISIzh6dOdfthjk8/mqZWSWlJRw4cIFTCYT8fERSQmPx8NPP/3EqFG1x61z5swhNjaW4cOHA7B8+XKaNm1KSkpKpebnhQsXuOeee/7088/Ly2PU8Kt4aKKWrHQzkyb8SDPv5dXkgDzCySkO8/qcEAuX2YiOlnC5w6Qmq5gxJaFSI1utllArVOxanUk55xCUEfuzwalKUpHgawqFTSv368aJAiVB6s5QFkIgkCkXxVzgBImkE0M8PjzkcY4X33BSUBJmyTtJXD04j6kvPsq0l97+U9vI4XDwycLF/LTtJ/QGPcNuH0qPnj0uet7XpEkTfHo32Gv/3iXs6KgpORATSuLbr9b/V8jPXT99x8sP1y6D0K+3gSemlvJ76wkKRcSc8cz5ADcPsaErbEFmKA0JicOfnGPA6pt55LmHGTZiGB6Ph2+++ZKTJ47y04/f0r+vgmuvlLE5ZGZOX4Le3IF/TZlFTk4Ou3f/hFqtoWfP3vWu+qoPQqEQ78x6l0xbm6o5liiggAvIIRm/00sxeWjQopF0uISdjpeGK6sHfvwphDGYUGcmdTwpnOIgQRGoER9AZLHVg4sWnvZo9sThwsNLO17FGbZTgYNEkUoymdUWKtJoRAEX0KAllzMgwEI8Ro2J0SP//Dnz3478vBhh+YtxGd6wYQPbtm3j/PnzeL1ePvzwwxql1+PHj6e0tLTaZwMGDGDEiBF1nt9fLWpfHygUCvr0uYo+fa76w98ajUauu652J0mtVsuAAbcCt/7H5/RbvZd/8N9HbGxsNTJbkiTS09N/Z4v/3ZAkCa1Wy6WXXlqtRKE+0Gg0NGjQgMLCwloJvZYtW9apQSJJ0u/qZf7/gF9WM202GzExVRNCh8Pxuwse9S1vys/1IoTMppUZvDPfyddvV9CKzpziIGo0GMuymDP/MGFHFAkKBeml3XGWKpn/UyFvvXOGj+dHceO1Bn7abWP9vCIsngY4nOdo1lKQH7WL3BItrlIj/lAYqcDI/LkShvggqY3dFBSHwKYlypOKQFAoqjThfkFIhDjPcS6hivBXSkqa0Y4TZTLWsmRW7oqQCKn8PAGWQCMbKLeevehSDq/Xi8fqpdzr4twPjUgKNqY5EkeM3yErKrA4m6BBix0rjoSjTJqkICUlmnFjf6R5sAsBtZMTYhcatISFjAIljcPtiZZicGEjqHYyfGBNnUiIPM/9ehv44is/OmEECRxY6dVX0LVTzYzKnt0MdGpjJDcngFpoOKncQ4OWToq966EinkRra0rJp5nrck7kbKtWOnQx7eDzC/KsIWIQleWJXtykWJQIIVgwq4qwa95Ew1svJfLa21YWLnNy55DIpHvuhzYaNVATY1FitYXpcZm+GvH5C27sZ2LmXBd7D/m5to4S+uOnA2SmRUIpvV7BzBcT+Ner5cyelsDqdS56XWEgNVmFwyF44fE4+l9dfVLd4zIDH85KYuS44vqV9oR0JJNBedQx7MpC4itSapSmBYSPErmQlKR4hKAa8fnrNhp+i4Wv37ah0sgkJAmc1hDxZbU/DxbiOc9xNGjoQE/2Sd/TSNGCKFcS29btJZ4UmkpZIEUykH3CT3KgBbbiAq7uVbcu2003ati9VQ+UcezYsUozgb8b5s+fT05ODi+88EK1zy+//PLKf2dmZtK4cWPGjRvHvn37KnWRf436LgRlZ2eTkaqicZaG4QPNfPCJg6cfqpl5FwgIvtsYJPXnsjSXcOBQleBWWTD6a9dSraCEeFI4yzEaESk9M2k0BANyJZEXEH7yOYeNcsJHFOQWCA4d89O2Ve0a2R5vxHRsyw4P991R+3FVKom7h0fxr5fd9SL+H370YRbM/Yhk0QCtVL0PcgkHbhxc4ASyiJDAzlwln61ysOEHDyMHmYmJVrJ5h4cVX7p4/fn4Sj3MKLOSZx83Me2hcyR6WwCQrz2GXqlkwxo9dzrLef7JKLIy1Fgrwsx618myxQrSHa0jpYGSRKrIopg8MmiMLGRi4sNEmWsniRPiVfiDgtkvx7PiSydCVterHY6fOM70kxX07KbnvY/tjL/bUvmdEIJQCOZ8YEdnrS7ZokHH8dOBOs3RSstC6LQ1ydr2bVVcyPZgJgaTSVAcvRVDcXNiQpGFlwpVPp7EE9w3WoMcrpoUS5JE1446PlrmwGEXtL2sFMJK9KYw998bWYD5BYXFIdq1v7Je7aA3GCgqkbn/zuqxhyRBgxQN148o4Mouulqz9yFiHGvQKbA7ZHr2VLCk9Hv0khGlK5ZoWzP0khGXsHOWI6RqE3jvkzzuGGYiObH6FPrE6QBfr/ciitO5fWxEQPyDxXaefjDyLpqMCsIqLyJQe7uHRQhZyJgwU0YhPXuo2HGg7Hfb4j9ZDDp79ixTplTp8C9atAiIJLf84uq+Y8cOhBBceeWVte6jrKys2rW43W7ee+89bDYbBoOBhg0bMmXKlL9E/3HC+OF0bif4ZpOHM+dCBPQyuwLfEkMSegzYpXI8IS9J0TruuTeyuPHcq+UEAoLWLTTMnm8nryDIo+NiuLKLHqddgRMbWbQkliSOK3aSImpq/AMUkk0S6eRyptpih194yeE0TuyAIICfsxyhIz1RSSoCwo9PVUG6OgGHR0l5uY8HnirhhquNfLH+RxwOR721f+vCju07eHziU0SVJxIdjKOCIC//NIM3G87ik2Uf16hc+DVkWWbz5s18+O5CbO4KTJQQS3WDJiEE5zlew+AMIhVR/41SbyEEel0IqQ5NckmSiI9T8fFyV7XM0F/j09VOzpz3c8OQMhJze6KXDJVEoIV4zK4YXp0ylUWLXkej8nLrDSq2bXGyYn4qDTOr5jf9r4JFy/dxy03daNtKzXV9/Hh98OTk10hvcAVPPf3qX1IVuXfvXrQOU+V7eVIcRAJa0Rm1pKms4jnMTlqJzni0pQwdXNVfWywSefjRUXsWckgZQCWpOBjaQXtxRTVNb5ewk8dZdOiJCybjoIJzHKNBuBmxJCGQKSafA2ynlehc6d1gwIQbByriUKJERsaBFXuwnGAgUOt5/Cf425GfFyMsfzEuw36/vzJrcsmSuk0VBg8ezFVXVZGHvxavrwt/taj9P/gH/+Af/J2RmJiIxWLh0KFDlZnGoVCIY8eO/e7iUX2Rn5/NlCeiSUtRMeYOE3PfOUZHuQ/tpMvxCBceXBQ4jbSiE9EitjJAiQ82JJifxqh7trDnBw0T7jPx5efnkUrT6HiJjlefS2DGvAqsFSE+WV5Cq8J+keDVCnK5jJ8ASagBiQNsox1XcECzAb+uEIujCWq0eHUleGLP0aWhoHx/IVpvo2rnnkkTsjlNS6mm1qYkFNgrvPVqizJ7GU2DnYmVkiqvMyY+xEtTHcx7fwcVNpkubVU8PMFEw0w1fr9MfMNcDuSuJzXcmJbByyozIjzCxVHFT8QrEjBlFdM6VfzuSrgQ0KK5ksMnrRgx47fkc9eousuzxtxp4N4fjiC0bt6aamTwzZGFyR9+8nDfuG0oCw3oMKAKmKqR5xcDr1uJ2RimxJ1LMpGJiRoNZ7MDLHq7dk3hiaMt9Lk1H6UC1nzjwhKl4EJukC++dXHmfJAhN9dtsPOvx6O4b3IJj4y1oNNVJxeFEMxbZGfeq1WTgqwMNaXlYS7rpOPFGb/Sa5NgwLW1B9tXdDFgNimQZblemfh2ytHGunjmEQsvTtlGbFk7TFI0QgjsihKcKYdp2SDMt5s8dQb6AKOG6ln56XlSm3j4enk67btW1JnpLEkSSqFG0nrx+d0kJ6lJbHKC4p1hFEElqVIWEMmAPsF+2tAVraSjUC7D4ZQxGmq/vvJyQViWUWtDldrSfzcsWLCAvXv3MmXKlD/M3IiJiSEhIaFO4qK+C0FlZWW0aRGZ0F3Ty8CCTx2s+cZV7ZnyeGRuG11IcbkgZNmBUh+gZWtBDHD2+HmC+Q1qZGp4hRu7qhhFQj6NYgQVwe/x24wYlG58PgV5trMki0yOs5csmpNFCyQh4S5zMHjwIR57IsjdI6vOYf1mNy/PstK3u55wWKBWSUydaSPKpKpVfqJlUw2ZDUL1mihrtVoGjbiVzxevJE00Iol0ZGQKyaaQHFLIJJOmqCQ1PuHhHEc4daqcU0ov6zd7aNVMzcjbolj3aVqlPvcvuOlaA88+V0iFJw5Pwimuvi7I/aPNPPmCnWVr3GzY7sCiMSKFdGhLm5ARTq32rugw4MQGRAgAWf7965JluLS9ludfK0cWsfVqB4e9mCsuVXP0pJ/PVropKYaBN+mYt9DOuewgshzJvA1IEtEiC/XPZfwOrLi8QT7/ylXros9rcyu4e1hNAsbp91GYtB2EgpBPzTU3QXrSeb5adxIkGHSdlgE3RDPhyVKWf1A9WzEsw+x3bViMWmSflpji9mjR8+azp7AZ7ZXXPX+xiznvTqlXOxQVFaGQJKLMSkIhwZp1HrbvCLL6azeiJA1NvAKD/vd1ZQNBQZ9b83n24Rj+9WgcSiX8tNfHg09t4fhJFb5gCJNeRcBQQXKcliv65zPp3mgGDzARDAoWfubkoyUeRFEDsjqVMHlCPDPmVRBlVtCkYeSdUygk+l+vYc/n2SSTVeMcchQniQ9n4sONI/EI/3oihgF3uv8yEql169YsW7bsd39z1VVXVZsj/xbPP/98tb/vvPNO7rzzzj/h7H4fx48fx27L55hXJhSWeOvleDq303Ld8Hw6tyuntLyE/ZuiSdZkcu9jpYwcbGTgXQW8MSWhmj6u1ytz6z2FPDW1lPQsNUJdgstZSp7zHNEGP+UV54nzNax2bJsoo1SRg0O2okDJIX6irbgMJxWc5RjNaEtTqW2kCocScjnDAbah0YbwhQNoJR0iLJDxs+IrPz0u1xMKyzRIlzl16hSdO3f+j9vHarXyxMSnaFDUOpJhJ0XiJL2zIY4jViaOfZAFn9Sutx4IBLhz+N2UHXEQ60yhFV05yA7sUjnpojEq1BFSS3GEJDkTk1Qz4cGmKKPrFV3+4+uoLyRJorTMgxCaWmMYIQQKCQ4e9fHDTx56XFY91jh7IcDm7V7eez2ReR86Wbt6D3Gl7XFaziHMFQhZoHIkERWMISO5GJ1W4ocdQdq21DJ2cgmd22l55qGqCpfbb9Oy5PMyZk5JJupnI8crLg3y6px13DpwP7Nmf8j6b1dTVppLekZzBtw85D+umHU4HEh+JT7h4Rh70aCljVR1LyRJIkrEkEULDrGDlFAabk9VHzNquI4RK07TUtRMHhJCkB0+gwYtAQLsZxsmEY0WHS7sSEi05TJKKKCIHArIpgNXVmZ5SihJIROLiOMg2+ks+qCSVDixIZBxUkEKDSormipEGdOef5luV3b7UxPr/nas3R8Jy1+sy3D//v0BOHr06O8eT6/X11uT4a8Utf8H/+Af/IO/A/6oJOr6669n1apVpKSkkJyczKpVq9BqtXVmCPw7MBiDDB8YCRgy0lREWWQOWreTKZoRSyIhghhFNNFSzQwotaTBUNqEj5bkcf/dZsJSAEVCLld2jUzAH7rPQvs+Oaj8xmqlewpJgYaqSbpCKHEoShl9l447hitZ8PFRKioE3S5TMWJQPBqNRIcrzyKfz6qWeafHhJ+aBKcsZAJKFwZqOhXXhWAwiBRWRIjPX+1HrVRSUh7mi6U1iZj5SxwkJirx5yWTFmxZrYTFIJloL/fgmGEjO79MZPTDxXy3xUO/3jUzA4UQrPrKS6goiUJxnkQykBQCVd0yUCiV0LiDjdUfpWD4FdnV4zIDc2fDqDF2FDYFFhLIzc29aD0wvV6PFDIQa29AtuY4Fn8COsmAQTLh10mYTbUTa1qtAr1OYu5HFTw/OZ5+vYyUW8MsXObgs9VOZkypO3MmOkqJ3y+49Z5C3pmeWOmoXG4N8+z0cvr1MtTIAFIqIwGm6mcn+Qu5QQKBiJlCXUiIV+Lz+S6a+JMUEoVyDi20WoYPMtH+Ej/TXtvHyZMyIOjTW83DD8Qw4akS/AFRqy5g5b4kCOkczJ0Rh0oloVCH6swKE0IQwMdllyrIP5BNbEKIFQvjad/9BIkFl1T+rphcUqjKzNOUZfHuh2d4/omagb0QgqUr/LiJEDadOnW6qDb4n4IQggULFrBr1y6ef/55EhMT/3Abp9NJeXl5vcn9upCWlsapcxExQoVC4uM5SUx53co7H0W068Ky4Fx2iBEDTaz6KAq7Q8ZsMpBbEOLWu51ExctURH2Lx6bFXNKS6HAKRWRjjTrBwP4aXns+sbKM/dTZAOOfEAy+Sc+Tz12g1FdIOy5HJ+kJCD8e4Yw4F5dfzquv/kC/viHSUlT8tNfLex/bWfdpWuVCwYhboygqCTH0vkJmT0ugbavqBOiufT6Uqvprer340gucOXmG06f3UBE6g9Idh0yYplxSzdhJJxloRRcKSvYzdaaHWfMcXN7JwOCbzHg8Msu+cJKdGyIlWcmgGyLZMl6Fk3zFbtpmhimyquh1vQeNP5YmcnPC5T4Kw/kkkkLqzy7Ov4YLe6XWqiRJ2Ms0lFvDtUqK5BeGyCsIMfCuQs5dCPLks0/Wqw1iYuM5l53HgjeTuGVUER/O0fP518Us+yCJVj9raIbDgoVLHbw0cx32Yj0JiRJ9eqnod3UME58pJTsvyD3Do7FEK7mQG+SVt6wkxqlqZLr7fDJOl4zS4KdvdwO9r9Tx+Vcudh/wMuaOKFKT1WzZ4eHBZ5y8/UpiZTYtRN6fr9a7mf9mEl076cnODTJg6I9w7nKSPK1w+YJ88Y2L737wkNmoazU5iYtqh5gYPF7B1xtcPPa0G3V5Jjp3EjH4KSIHf5mBH3cXEw6LGhq1AIeO+Qn6FXy3PJn01KoFiW6d9fzwZQqdryog5kwv9F4jeMFVaqeUnbzyosTbc2z48WErUxCWJZSqfFyHlaS1LECrUhBjMHDFrhIeHK+nSSM1x076OSdO4JN8ESJJUhMQfnKVJ7Api2gT6MkeNjHuVhVnzgdo3OTiJWH+L+Hw4YME/EGQlbz1Sjwvve7mfF4ZvbvruPUGE26PjMfu5UzOaW6+Ppmxk4u5fUgUzRqpmb/ETlFJiOQEJSs+D3Hhgo7SUjXOCpmpz0aTkKjgmZfLKa8I0bLTebZ8f4EodxYKlJRTRBA/WtmAATNunPhws4fNRBGLAROnOUyiSMNKMWZiaEAzcjRHMMoxtA62qySCAgE/p8K72LWngv2HfVzaIf5P0/xcuGARUWXJtWqgRsmxXDh2nKKiolorLF6a8jKOvUFSgg0r+7cOojtlopCDqu0kpyfRuWsnMrwxXPi2CH6TmBcWIWyJBYy5f0a1z8+cOcOPOzajUCjo3uOqer/nF4NAIIDfF2LdRjfXX1VzwXfDDx7iY5V076pnznw7S1e7GHVbRAN99ToXazd4UCkgOzdI/346Tp23cersJtq01NDrcj0jbo1ix2474x8vIRDU8N4biZXxnxCCrzd6GDq2iMnjYnjvYzsFRSHyi4J0uTaX+FgFLregTUsN/XoZaN7Eyvj7+pCZpuLFx2M4fnobE+7/kFuHPMiAAUP+7TZo0aIFHpODPP951GiqmVP6hY8zHCZE8GeteAXZ4XPcMz7IJ595ELICpyuER9ZTQn61sVQIwVF2I5CJIR4TFlw4yOccMmGiiEUCjrOPFBr8bBSbVeszqJeMWEQ8P7KezqIXZziChXha0rEy7kwiHZ/wcii8g/vvGc/Grd/9223yW/ztyM/f4rfC8v+uy3BdWLNmDZ9//jlxcXF069aNm2666Q8zOesjav8P/sE/+Af/G/FHJVEDBgwgEAjwwQcf4Ha7adKkCU8//fSfKtiuUlWtRioUElf10bBvRROc2MjnHH58ldputSEqkMr6Defp1MGHCGho3tFHemqETJUkiWt6GVi5ou6MECEEMmF88eeZcJ+JtBQVr71Yc6J+y01a1s4qJZYqctKDq9KI5tfI1R5hyK1a9hy7+DHj7NmzJGlTwPOrc0MQH61h/WY35dYwo0dEER2lxFoRZt5CO2cuBDh+VKKxp2WNCTpEyGGNN5YBdxQw8AYzr8+toFtnXY0SzTnz7UhFmaQ5LkFNPkfYSYI1hSXLbHRsW3ulxKJlDl56OrYa8fkLel2hJyqmHIVdQUDpqfdCol5vJMHWFIWI4rByG2YRS4ycDP7fz45RqSRWfJDCiHHFfPmtm9Ejormuj5Ez54N8/pWTK7vW/tyu/MKHFFRz8nSAex8txmqTUSohKV7F+LujubpndZKg3BpGpZTIKwgSZVLg98s8+nwpBoOizsm3EILi0vBFVZ78gqyGDSg6W4LHKeFwhmnVXMviD6qXesmy4NS5IClJSg4c8deZebpkuRchU5mhdPNNGr5+J4+4cE1SupxiNEYf4+6N4qFHi3j5MRMGg4I2l8DJgir9MyslNKMqTouVU/js05Nc08fL5V2q2loIwVMv2CkrUiJECII6rFYrSUm1Z/H+NzB//ny2bdvGY489hl6vrzR8MxgMaDQafD4fy5Yt47LLLsNisVBaWsqnn36K2WymS5c/J/slKSmJsopo8gsjRKNWq+Clp+Px+WRmz7dRXBpi08oqOZuEeAUHjviZ8GQJi99Jqcx2stnDPDntBDt2HqJTazWlVgXvzahO5jZrrOHzBSncfEcha1dYGDRAhTKs5KjYQ5ggUcQQJIATG5bSRCY/W8DUZy08/XI5n81LRqdTEAwKPl7u5JU33Lg9MllZCsY/WUrDDDVTHoujYaYaj0dm6Ronkqr+91qlUtG6XQovP5OA0aBg6HA35WVKEqgu1xAWYXI4hdXu4N57ZcwWFbNOuEhOllj8uZNhA8307aHnXHaQIfcWkZGqYvL4KGbPt1NYLJN9ToXSFY+PAMXkoApraEJbSikgX5wjTarK+JdFmAIuVHN/1pQ04o4HjrJ6UXLlYghE5AnufqCcOLOOD2bEM/S+YrTauvUga8M1/QaxbMnrfL/NjTkanKlFrPsslYy0qv0olRJ3D4+mwi4TDAn2HvTRtJmKV9+2kpWpYMsOLzv3+fH5BQpJcPJskK1rqr/3six46LlSJo6x4PbIOJwyt90YxW03RmF3hLn7oWIkICc/yPqlaViiq8+hZr5r4/bBZrp2irz3DTLULFsUw6BbDmMo60ZGuAV33r8BrdnHhAk1JSL+CBUVFRQXS9x1r5vW3l6R7GYp0rdo0FBADkXZeqa8ZuWFJ6ovFPr9MuMesXJpO1014vMXaLUKnnk4mlcezUPvjWjMmqRoOote7AluwlkiUKIBJC7hUszhaAhHDOBO+g9S7pYpLVXw0FgNPjyE0ZAYJ2NMOkWZ/wJqSUVMjMTM8XqiTFHcef8mUkobsHBRNl9vKGPAwPb1bo//CygvryA6SknTLAMP3CuQdYJ1y1No3qQqPrv5OjMfL3dwzZACYiyR/vDlN6106aAjJVnFx8vclJw3kVzahUxJRzA/wCMPHGTUvR4mjrbwxBQbG390oPSmoESFV2kjOsFFfJKMUi04fCwf4TGSSVMyaFJJ2shC5iQHMBNDE6kNdlEOQqJRsGO1BUWNpKVV4Ar2la8nvaGXQ8e8dcpp1RfbNm8nJpRcp26jpsLIoUOHapCfgUCAzd/9QGagdbVtFZKCRNKICsVw1r6D4lIFtwy6ly8933Ju3wmUVh0VlOKV3AhNmHtHjqmUY3A4HDz1xL3EmHK56Ro/sgxzZsxHVjTjxWlz/9Q5w8GDB7mxn5lZ70WMV6/ra6w0bPxui4fnppcTY1Hy6LgYvvvBw8fLnXy7yYMsQ/fLDDw/OQ63R9B3UB52R5irexp55Zl44mKVbNvpZfCYIsbdFU1UlILFc5OrLWpJkkT/q4wsXe1g3kIb990ezTsL7cTGKEhKUEX63oZqXv9XQiVh+tB9MbzwRjl3Tiph7eI0BvZXMmrCDDIymtCx47+3CJyRkYE77KA57TnDkcrS8oDwc4SdNKMdFZSSz3nChFGjRYQ1bNocxkIsApkmNKGEPPLFeWKIJ0yYcorQoKUrV1UmeiSQSqZoyhF20ohWmCXLz8fZhRc3cdS+UBwQfgSgRccuvkeDhhZ0qLHgrpP0NBQtOX3hMOFwGKXyd7Iu6oG/NflZm7D8v+syXBuuu+46GjVqhNFo5MyZMyxZsoSSkhLGjh1b5zb1FbWvr6Pn/yR+Of5/+zz+DvinLSL4px0i+Kcd/rgkSpIkBg8ezODBg/+ycwiHlaz+xs0dgyMleNOnRNNp0yESyjuSRXNKyCdUlzUrIBNGq4HHp1QQm6Fg4bvVB2JZhjZtFRRvKiO6lkzMEvJRoUFW+EmIqztAS02RCFGdRD0vHcWjsFESzsNMDF7c2GNOctNAmS6Xav4fe+8ZGFXZrX//9t7TZzIzyUx6Qu+9FxFRQQURKxYQBRXBDnaxYsXee8GCoiDYUQQBK733nkB6JslMptd9vx9GEmMSH/Kc8z/neY9en5SZ2bNnZe97r/taa10XYU3PZo7WGGazGdkoNyA/FUmhrELmm4UOlv4YZPg5xbTK1WAyykw8P4W7bkolp0sZBqn5TkILNm6/Ps640y2cMMDIeVPKOGeMmRFDTVS7E3yw0MvylRHyapPuxRlSLkZh5igHWPSNl6unmBpsNgC27AizblOYuc83rdkoSRJpVh1xEcevdbc42W/VLh/vphocUiYO9XS8wo0PD5FAUnOtS8fG5HRRSYyqmji3PFCN2SjROk/Dwi99xOKC0acaee3dWgqOxhroNUGyM+vTxVFswdYY8wro30vP4iUBHrrDweYdEUad1DC2QggeeKqa6ZOt3DOnmqxMhWFnFfHQXU72HYiy6Bs/F5/TeMx01a9BYjF9i0be81rlU37IhaGqHY8+U8ATs+2N3vPuxz7Gn2Xhh5+CuGsTrPo1yCknNh7z+viTGEZ9fTp410wrP6zaS/VeSIvn1W0eqiilxLydn75z8tq7tYwdq3DmqOTxMpwKv1FOHkkyKKnHWk9IS5JEbuWJTJu6gdz2VYwbq8Vdm2DRF2EqKhNoFRmZpIv3saL3fwqWLVsGNB7xvO666zj55JORZZmioiJ+/vlnAoEAqampdO/enZkzZ/63buwUJYezL9vJ/Nez6u47rVYi06nw4aderruzkvtuSSM7U0NVdZypN1ewbGEuaan1Gwa7TeG1JzO4YkY5igwP3dW0Y7c1RaF7Zz2nX1RBfqIvO1hHe7o36LJXhcpuNvLL6ijjJpWQYlFId2qocMUZfX414YJ8chIDUVCo3VVKIH0/t0w3cvUtFdw9I5WHn3Vz8jAj8xaVtjgW8Xicwwc31hUtHn44yszrlDod4OT5JdjBWuw6C5nOBLY0lVgMZLeB19/z8svXeXU6kEP6G7nk3BQmXVdOfp6W+29N47V3fOwtNtGZznWjnWER5CA7cJBFCQVki2THf0D42MdW4sQp4gCpIjmZUCD2E16dw6BTKph2pZFuXTRs2xHj7fdC6Eu6EUorIBYXfD0vizGTHuakk0Ye9zpQXnqAmtoYDz1dw0XnpLDfHmtAfP4RUy+1ctXNFZRVJNDpJPJytKzbFCItNSnHMXNaKnsORHnmtRpOv7iYM0ea6dfLQFlFnC+/9zPpAivnjLYQjQouvLqszgzJZlVY9HY2Z1xcwvMPZ3DBleWcfYaZIQMMVFYlmL/YR9tWWh69uyHp2Km9Dn16Fa7qozhEHvmZehL6OF99/hJ9+51Iv36N5WKaw7z35mHASG6oR52sg0dbSiBzN6ecrKVVvsSq1Qnmfxpj1a8l3HebndxsDas3hHnudQ+VxRpuu6n5+3TEMCN3WQ6RGmxbd3ytpMMmnEQIESeKBRsH2IZemOhEL7ToSRCjDV1IkzKIiSjlGas5eZTClEkWZMnKvE99LP8pwJgTLHRqr6VzBx2TJoT59mU74ZAfZ1olS5Z8zI033Xrcsfi7IC8vj1AQNq/RkeLL58JphY1yEYDLLrTy5VI/+w9G2LIjwtrvWjWYENm5N8KFE38lp2wEWklH5/gA5r7zEx/Pl5E0cWIeHZ3U3gT0lbQeUsHcV1LrzHAmTNATx0grqWOD75QlmS6iL+tZSarIoFy3j/xY1yb3E7IkkyPacbRkJ+1ax/D5fP/lZiohBIpGIUEcmaa76oVGRadr/FppaSn6qLHumV+jKSacfhi9KU4kDF6XkVA0wOknlrHg/dns3aNFimgIEUKLns6iD/qoke/eWMlPK37igUfv54Xn7uW+m6o5YaAefjfeO2c0LF21l7vvms5zL3zwX/q9f0Q0GsWaIvj0nWwef8nNg0/XoNNJeH0qwZDKlROtnDXKzG0PVvHTmiDfzc9l9cYwsZigQ1stkiRhMUu8/Wwm9z9RxZSLrezcFyXTqTDqJBMjhhqZeG05uVlKHfHp9SVYujKAp1ZFr5eo9ao8/0g6V99SydvPZdImv35N3rEnwqTryvnkjWycjuTnr51s44P5IboPqiQ7Q0d2tuDZp+/nw/lL/q0YxONxtLIOi2RDEUqdJu1RDtCObpRSSJggChrSySaP9ugxEsDLYXYTIkCEEB2lXsRFrG6c3Y+XLvRtpC2vSAqdRG8OsYseDEIn6eklhrCOH4gRxYCJhIhTThE1VBAmhIpKazqSS1u81FBCATVU4KSxuZuTbA6qO6mtrW1kxv3v4j+a/GxOWB5a7jLcFP4oNt+6dWvMZjPPPvssl156KSkpTWuAtVTUvqWOnv8b+E81FvjfwD+xSOKfOCTxTxz+d5GRkcXcj8o5fYSJ7EwNjjSFX7530v+kTRQETcgoxImSS9smP+8xFxAsDzDuDDP339pw8yWEYNmqEJePtzLv8GY40q+OABVCUE05ldYdxMMy1cE4v67Tcurwpk1vlq+MYiFJ0CZEnEJpD1JqFTOmGPhm6XZKqiXGjTZy8/UWWudrOXNiCXfPnn7ccejYsSPCGkOtUhskHqbqDtz3WAHPPZZKNCpwVSWYMa1+zFarFYREoK7y+2cEZA/t2yQTs0F9DXz3cS6Tbyxj+U9Bhg82cvN0Oz/9Ws4eeQPZoi25oj0WbGTTmsKKIGddWMP5Zxu49GIjqgrvfOjjmx/8tG6loKpNj3kLIaj1SITtqxk4oHuLCwxXXXMV982YRbfgcGRJwSqlYiWVksogU28p4Ot5OQ1GLn1+lQnXlDP3+Sx6ddNTVBJj+u2VfP5uNnp9MpZ9uhu47PpyzjrdzKTxVmQZFn4e4rU3QzhLh2LAxJHKo8yYlopGIxEIqqTaZC6ZXs61k210bKdj9/4Ir75bS/s2Gl58qxa7VWZgbwNbd4QZc6qJU4cZuWhaObIM559pQVGk38ekAsy810W//sOb+8lN4qQRJ7J61Rps0Ry+W+jC46nhvjtSyMtJmrE8/5qPDxZ56NxRw4N3OujfS895U8p4f6GXqyfZ0OskPlkcZMk3KhnlQ/E4drN1Z4Q+PfSYTDI/fOnk8ecP88VXe4lHNLg8ES6baODBWVlUuOLsORjh+wX1I1GbNwsCePGIauySAwdZVFJC3u+u8wAaSUtu1QlEXCHu3/QzsgTZ0W6k5u4lHtKjw0klxQ0MLv8T8K908XQ6XSPJpv9uCCGoqNjFBy87efo1NyVlcSxmGU9tgtNPNpGdZuDDDxL89L0fjV4lGBCMONXcgPj8I2ZOS+XqWyvo2kSx4BgG9dPz82odnsIKMqK5jeRFZEmmmxjA9shyXnjExmMveAC4eLIb08EhZEjWuu4hR7w11tJs7nngJz5+z8n5kyvo1MaIM03BoKdZmYXm4PV6sZj8QHK9O+1kE6rGyx9rUKUUYrUKzrzAzSP3ptbpzRYWxbjuzghrN4UZPqSe9JJlideezOCyGyr46JVMrr0xwECGofnD2J5BMtFdDGIrv2JTUihMX45Jr6V1G0H3QJzA9s6oUT3VlKOgoEFHXqQn6sFuvPlACRgCSCEL6fFcFEkhVhtk684qRp9q5qTBETZu3Hjc3cI7d24hxazB6VA4VBglN7v5LZ3NqhCNJbs4Dx+JcdHZKZx8gpG3P6xNbsivLycaE5RXxLnobAsnDTWx71CUvBwNX3+QU7dWarVJDeg/QpIkhg8xsnZTCLNJ4tsVARZ+5aO8UuXJ+x1ccFbT+6k2bSV6jT7MgsV70eoSfDo3h7MmlTD37Sfp9+onxxUDIGlMicD5uzt3raYc56Dd/Pyho+68b7/RxsGCKKdfWMZNU7WYjBrwOXFG+hHS7+KD+V7OHdN0Z7yrOoEpkcpettCT5D4vKPz4qaUngxs8X2tEJetZSQp2smhFmpQsuJZnruWD940M6F3f3T+gj4Hd+5Ka0qXlcUIRwezbHHy5oBBnRWuioWpCgWZstv/m6NSpE9VVMm183QlnHGDSxU2T14VFUYQKoQgsfie7kTROjy56HnrAyGO3HiIj2CVZpIt05ZKr1tGxk4ItJYEr+APBcAy1Us9JZ5fSppWCu1aFFEEgEKVMHCGLVg3WL0mSyBcdOMB2dFICo7A024Wpj1lJdWooOprg2quvY/7Cj/6tmEQiEd54/WnWrP6OeMJPlZxNvqjXSYyLOG7dUTAFKA4XNdlFZzKZSEhJ2ZvStPWcOyHMbTem4PUlGHV2Fd5YAl3UwWMPJYgQJhUbXX4fVQ6LEHvZTBs6kxVoQ9nWI0wafxE9eqkcLLDSu7u2geb36FP0LPzqIIcPH6Zdu3aNzuXfQdeuXXn2STd3XJ/DY3c74W7qJm7GTChh+GATdz1azR032Nm0LcyMe12cPdqCXifx4NPVSZO4OUld2MKiOAu+9NGji46FXwW56uYKLGYJIZKO8CVlca69o4LDR2KMPtXMoH4Gdu+L4q5VmXGPi5fnZDQgPgF6dtVzz81pvPSOhwfvcHCoMMrZF3mwl/WnnchEKpIIHQ1wSLONt994h6nTr2pxDILBICFPGIAsWlHMYdrRFS81ZJJPlAghguTTnlypfu9kwUYvhrJLbKSAvaSLHDSSFjvOuim4PxsMHoNRMhMT9foHGkmLXTgpZC/tRXd2sZEsWtGV/oBEJSWUUEAX+pIntSdHtGEH6zAIUyMNWUmSkCX5v3eq8L/tSP/NaE5Y/t91GT4eHBNTLS8vb5b8/DP+lah9Sx09/ychSRJZWVmUl5f/r7iy/Sfhn1gk8U8ckvhPi8N/xdHz/8+YOv0O1v98F5ffUM6ok0yMOsmEL6BywomCX38OkhZpS0iEKBKHyJfaN/isV7gpDB8ly6ty8/TGunvPveFBVOQy/1UtIrWUQOvNFFRIiKiOqBqhfacEmXKM2loY0EfHg0/XMOIEU6Ox5YMFUTZti+BnK5KQSRAnLHvJDWbx/lsBrr1R4Y4b60mDpasCeIOZLXI/lSSJm++YwZOzniPf3aWOAE2LtmbZYhej9pVy7y12PlviR6uTmDrRhk4nMXaswo+f7aF1sLGAflREEBY33TrVE02KAtVulSUf5aLVSrz0toenHnQwpL+Bb5dX8fb7RRwujBMKJTVNDeWdWfBmDfMXlZMgQTik0qkzDOln4MulAc47s/Fm8sulAWJESG+n5+77HjvuGBzDmDFjePn5RyisXIWlphPWhJMoYQKSl3BFgpEXFHPyMBPdOus4cDjK8p+CuKoSdfdxfq6Wm6baGXd5KTdcYWf4ECORqEpmhsJTr7h57a0QZmyEfTrMmhSC2hoMMSMpJX144qXdPHa3g4umlXPp+SlcdI6Fjxb5eP2DWo4Wx6h2JygsSurU3nhV0iCpqDTGnBfc3D0zjQVvZPHKu7WcObEUnRYKjsbQamDc6HQGnXRli+Iw6fJJPP7QkxwS2+no7suWBVWMWXUAVVuLFNdSVhUDY4JgSOGtD2uZuTdKml3m6ktt/PhbCLcnzoefBkkzmfGm7yaiBpl+q5cfFueSYpExmWQeutvO7LsE026tZFA/I6eNMPPWhx6Wrgwy9/nMunzmux8CRCrS6EZrdrORNJFBNq3Zz0HSRCYmqeF1UCNVYIjZ6MFgKox78YXihGp05GAhIycdvb5pp9a/M4LBIHqdyklDTZw01ISqCiIRgcEgsfKXEK8+rScbB3mVydHcSlHCoP6Hmz1e9846hCo4VBijd/em471tZ5Rbrrdy820eOtK0CYcsyaRrnLz+fgWhsMrm7WHcRTaypMaGOVpJh7GqPes3lZJqVzhluI7lv/qxWiTC4XCLNjcajYaikgDHyM9Uu4KqDRKN1Tsvl3GUk/qrPPdYw67+NvlaFr6VzXlTSlm2MLcBaWGzKmgU+PaHIJnkNyA+j0GSJPJEe6qUw7z3qo2ThibPOx4XDDrlAGkHT8EpJTtYakUNCeJoJC3p8dbgP3aQYz8khtGQ/J82eVFcLtdxx8BVWcn4cWY+/jyA3SpTVNL8nqLGnUBNCKwpMk89UJ9LTLvMxk33uOjXS88Vl9iYfFM5P60JMWuGg2GDGv891m4K071zY8J8z/4oKSky817JqtOOrapOcPP9LuIJGnW8CyHw1Ca451Y7t90gOO+KMmJxQbvWWvbs3nrcMQBo16E9hfuP1v2/L303K96vJz6PoUNbHc886OChGRbSq3+fOJCgY2QQa37+mUOFUdq3afzbXng1gLW6N7UcIij8mCQLh9nViPgESJMyaC+6U8AeepA0DPEKN0OHJRoQn8fQrbOek08wcvrJZmRZcNcjVQjJQowomhhoNMc/DfB3QufOnQmFJCzYqE74uermCAaDTCikotVIZGUorFsnqC4yY0zk0uv0Euy2pgtB540189CjpRDsAoAZK4mYQnFpnLNOM1FQmGDHLolrpli5apKlrqhb4YpzwaRqSnfWsEutoLsY+CfzMwMKGoTOT5VxB0Z/Lmnx3Eadc2GtB2QVu1XLhtUbqampaXGHWywW48brJ3DZuaU8OlOPpzaFEWMK8BdmYpFsuA1HSOTt44bpJnp007JzTwqPzr6SKVPv4ZIJU1i/fj3ffvtt8tmbksDlLuSCSWEenGUnGFQZfGoVJl8+A+iK8rtxZlRE2MUG9rKZrvTHIBnpIQaxnTW0NuSib3WIp6+x0LWTjj0Hopw3pZRpl9sY/4diyEXjYqxauYR27W5s0e9tDps3b8BklFm6MsCwQQbe+rCWWq/KoL4GCo9GuPfxKr75MJc7H3YxdZKNqZfW80YTzkth7aYQk2+q4PN3s8nK0DDnHie3PlCF1yd44dF07FaFH34O8unXPk46p4g2+Vp+/Tq/wbV12fgULple3uQUEsDJJxh54iU3AJdf7cFZNCw5ofX7pWOUzHSPD+X1p97gtNGjaN26dYtiEIlECKuh3wtC2RRxiDJxhAQJyihEMoRItYVRRAXVVXrS1OwG121HerCBH9nPNjqIHiiSBoFoMFXRFP78qhkr5RxlC79hwoyLUoo4iAUbnemNg0x2so5+4iRkSaGD6Ml+42/o9SD5bWTE25FGBj48GFMM/7fJz38lLP//0mW4oKAAoEUC9f9K1L6ljp7/GxBC/Mecy/82/olFEv/EIYl/4vC/i7Fjx/HxR69y2QWVZKYrfL0sgNEgcffMNG73VLFp6y6MeoUwGgIcxRZsjZTQUikfIaB4aNVWJRwWDDz9KNdOsXHqcBOu6gRPvVTLrh0SNd4KOtGbzNquhAhgJIZLc5iM1gEqPWGyszSoCVi3PkHEZ2TE2SW8OMdJv14GolHBgi99PPS4D2fFIHLQ49IexmssIS01AVIZGqHy/gLIy9WQk6Xh9fdr2blPy1ff/NTiWJw57kxi8TgvPPUiVGsRIZVaxYXf74fVXbh5lw9VB9tWx3nxlTJSUuNIksCjlKMx7CQr1KVOeDwgvOzRrOXTN+sTv3BY5cZ7XFwxwYZWK/Hz2iCfLfGxbGFyNPTi82R2H4yRnt+dNT/sQ1EVDknbkBRBe6fCsEE6fl0fpcIl+H5VkG27IsQToq7LMZEQfLbEzx331+KrMdC1+2Dat2/f3M9tFpIk8fLrH3LHrZPoeNIBDh/eR0VplK5dJXKzTKz4McSir/woGnCkyVS7YxhNEuOvKuPWa1O5/EIrZ5xiQlHg5vtd1NYmMBoVxow088gsM0+/5MGS6uXeB6y0aS1Yu/4Ib727h7JywdKVEcpdcV561MknX/h5e34tWo1EUUmcNLvEmSPNzLnHyYeLfYyeUEIoLIjHBa7qOMt+DDDzmtTfO80E78z30iZfw703O3j4RSe33Xtyi+Kg1+t54vk53DnjTnzyStIdGmyOKKlpEkdKa9FYVAx6Lc5UmV/Whnh5TjruWsHM+yrJydaSYpawpUGnDjHuvSVBfq6ZgwU6xl1WwsgTTQwdaORwYYzX5vopK4FlK8PMed6NI03m7ecyycvR4vYkePDpat77MAIRA1qCOMnCgIm9bCZGjB2sJU1k4iCTBMnRp6QIf08OajbjVstI1OjRIXOIXaz55rcWXxN/B8TjcaJRQSikYjTKyLKE0Zjcbjz9QoBIyErOH/Qu9RjYtVtt9niHj8To0lHH06+4mfdq4wmHYFDlm2VB5tybx6NzwigVzW8XNKqBSAyunGhjzvMe5KoezXY5WcLZ/LDiCFmZMnsOhZlwXgqPvVDTYsL74MGDmE0ym7eH67SHe/dX2brmV3rFT0IjabGkRrj/rqZzc4tZZtggI6s3hBuRfJIEny8JYhMdmv8d2CiWg/TqVk+sajQS06408uYDJUmiE8gglxIKaE1jp1ohBFFrGUMHJI+xdlOcCy8//o2uxWLgvDP1LPo6QOs8LRWuBIePxGjXuvGe46V3PLi9ca6/omE8JEni+YfTGX1JCZdfaOWFh9MZcW4x3yz3c9ZpDYsW0ajKHQ+5GDPSwoeLvIwdZSbVruCqilNUGufnL/MabKKdDoV3X8jkzIkljDvN3EAD+ovvAgwfYkSWJSRJ8OxDTp57w0OrPC2qmmiREd74Cy9g+bcrqKKMFGGnazcadJj9EWePNnN/ahkE6+VWJEmiVbQHF05ez8ZV2Q0mFj5eHGDNKj15Uhppwo+XGnTCQJx4sxMVGeRSyF7k30micEoZl13avJ7zOaMtfL0swIN3OFjwhZ9dP5uooZiTWykU1/xndcH/pyAQCCChUpa6gYmTFO66Kafu+tqyI8yl11XgLcwgy2bETy1p9vrrobQ8zjOvudm1L4pOJxGPC6KqVNd9HsCHJAt+/TqPcESl34mVpFg0vPpalA8/rmLG9SbOG2siM13Dd4vTGTKiBn1pa8o4Qg5tgOS9XWXdTc9OIW6+Lp3sTImffi3ggw/3klLaF6uavOcTIkG5XMihFa2YMqMCd6WWefPmMWPGjBbF4+uvP+P0E0s5+QQN19xeSVllHLtTsO3oaiRkhg1R+Wpedl3xflBfA5MvTuH8Kx7n0dlPYwzaSVUzCBOkQipFbw1x241JDemHnq4h7NNhQ4cHF2kiWfjUSXp6i6Gs4wfiIo5G0qCRtBhkLW1PKmDB3Iy6e2lwPwOTLkhh8k3l5GZpGDoguebqdBLRaPjfvxD+hPVrl/HEvXYmXluGyShz9SQrobDEnBfdxBMSigxFpTFc1YkGxOcxDOlvpHe3IJ984ScrQ2H2U9X06alnysX1xbxhg4xMu8zGyecW89zD6Q2IzwVf+pg7v5bWec0/L5NrpGDH7gj+chtZTUhTSZJEXqgTt824mU+/+KxFMaipqUEn66hWK3CQSWs6soctSJKKvlWAB2baGHd6DoGgyjvzDrLgk33kVA6rk/TQSQa0QoubStbyA0ZhQoOWIP66v/OfERNRJBquuS5KsWKnM/3qCPOICLOL9WzkJwwYUdBSQRFZtMIspZCIKjijnVASeqqlMgrFXmLE0KoywWDwuA1B/xX+48jPfyUsL0nScbkMezwePB5PnVvx0aNHMRqNOJ1OLBYL+/fvZ//+/fTo0QOTycTBgwd5//33GTBgAE5nfTIzc+ZMJk6cyKBBg/5HRO3/wT/4B//gHyQhyzJznniTsaNHkGoX2G0Kkix4Za4HoUqcc6aRRELmo9ey8PpUlv1YSjgi6NZJx9RbVF58NJ0RJ5jweBKMOLuM51+MYIw6MPh6Y9FV49UepUjaSVHUQEKKIbRhsnIThOIqZpPC+LNSuOicFGIxwXsfBfl0sZ5JFwtiKUfR6FSqK0EbT8HZfQsdOmhpI0WIRMHr13LpBVbat0m6uz7+optwRCUel+jWvUsDHeiW4OxzxyErEi8/9wp+bwCHycmFoy9i3dp1VFWWIssJ4hoVf0iDbLBTWeYjNUWmJlxASfwoOklPTE0gaaOccrLM4y+6WbI8SK0vwdpNEWxWHW1bG7jgahWNvjPtO9sYM2kripwA2Ur3nmeQkVFGSuZ2FBHi9CFGXn8mvcFGc+78Wu68vxaPR+X512t56mU3Go2E260iu/Jo7x+CImko/OkoD977ELMffaDFcdizaw/lxRqKDyfQW0LIOsGOzRYOG2UMUgq6qB1tRS41NQfROiuxmiWq3QleedfDM6+5kYB4UI++ujPtBxzmu0+yMRpl5n/m5fyzTVwz2cb23VECQZUe3TVk5MWZMtnE0AF2ikpiTLgm6RxstylkZ8gMH2Lmw099fL3Mz5LlAawpMr17GOjbQ8/ufVGW/RSkZzcdJaVxdu2J0r2Ljh0/tubZ191MuamaTz79rEV6n8cw4uQRGO0R0mxxvpyXTecOSWJDCMFXS4PceqefzWtlxp2t4/4nalBkiMUEP/8WwGSWsVll1m8LccEVZTjSFIRIGjatWe/GbPAjIjoUQ4ycfEh3aLBbkwTLpOsqiIYkQn4dfo+WrgzDKiW/u1bUsJfNxImhM8RATeBKFFKpHiErBzJNGtzVEqWaCi4er8HnNbL2i3ws/ny2Kb9QXV39H2V29J+CsrIywmGJ9xd4uWaKHYD1W8I8/mINcVlgyfEgSuvJTitp/LAyRiCoNkkEvfKuh6smWrl6ZjWzHnLzwB22Oof2soo4k64rx2SE3icX43ZrcQoPKZK9yXPz4OLBS62cfYaFz7/xk5CaX98SxDAaYc/eGOPOsGIwSARDaouvf0VR6NPDzh0PVTFjmp2PPomwca2MQdKwld8wCgsafaxJHcBj6NhOS1FpsltSCIGqQjAkCARVSkpjKDo/zUlKhwiQkysadZN176oBg7+uw9NBNuulH0gTGQ3iJ4SgwrqNq64woNNJuKrirN0c58Enexx3DFq37cmhwl04UhX0eokZ0+xMu7WCOfc6GdgnSbZFIipvf+Rl7aYQJoPMhPMaT7UpikT/3gZ27o3Su7uen77Ipd+oIpb/FGTG1ak402Q+/crHky97GH2qiV7ddLg9KlfMrGBALz1FpTFuuSa1SdkCjUbigrNSmP+Zj6mTbASDKvMW+Vi6MsD5Y82MmVCCxSwTiwsOFcSwmCWuu9LOhg3rjpv8HDlyJBqN4GB8J13pT1pa89eSokg05Wmbgo0NhwS9hlZy8nAdJpPEqp+jxCqd5Lh7g0Sygxct1ZShojYr1SBLcpLYFmF0kgGE1Egq4I8QJAl3gIkXpPD1Z7XIxjj7j4Q5YXjv5j/4N8bChfMwp8U46bQAD93VcCqqb08DyxfmctakEl5/KhNF0TLz3uSNfPhIrNE9EgqpPPWqh3fmfo+9pjslHOThu5MO4ENOraZtvDfpnlykWolYYZQHb9nLkqXVvP1SKoGgSlZenJJSlTKO1pGfLvNeJlyu8tg99dIwg/sZuPZKlVPP2kx434kIBPu067n8Mg02m8JHr2bRe3gZPyxd3mLy89tv5vHaYwoTry3n8XsdPPFcAN/uXAaqHSnP+o13XzQ3mlpSFIl3nktnxCgveYH+dYWe1qITe3zr+WZpkN17E7z5OuTTET0GaqmmkH10Er1JkezIkkKmaEUxh2hDcurAmO7lrRfSG8keaTQST92fzq2zXXXk54cLg6z88XMSUSPXz7j+v+yzEIkmuPTaMk490cRT9zu57IYK+vTQ8+GrWaTZZVb9FmLqzZWcfELzXYSXnJvC5JvKeObBDJ58uYaH72rsB5CdqSEjXaFXt/qi3a59ERZ97WfJRzmcObG02fUhHFYpPCwx9sIqbLWdmz2PFFLZvHMDfr+/zvT7eJCZmUmqI5XDrt0cZjepOJPu7K0qWLcsp64z35Gm8OAsG2eNDjNlynryXEkO7VjDjxkbEUJ0ZyAKGmqopIDddBA9G/wuIQSH2EUu9dIFtaIGpARdxYC69waFjz1sJpd2ZJCLhEQVZRxmD0ZhxiY5SCQkQEsamTjIIkKIzfxCSsjBooWLuXzKZccdh7/Cfxz5+a+E5YHjchletmxZA63NBx54oMFxNBoNa9asYdGiRcRiMdLT0xk5ciTnnHNOg+8tLS2tE9//nxK1/yu43W6OHj2KJEmkpKSQmZlJIBAgFApRW1uL2Wymbdu2SJJEPB7H6/ViMBioqKigtrYWh8NBVlYW4XC4zlk2HA4jyzKFhYVUV1fjcDjIz8/HYDBQXl7OkSNH0Ol0tG3btoEzbyKRYN++fcTjcTp27IhOp2P//v1EIhFycnIIBoOkp6djNjddHf1/hcrKStxuNzk5OQ3kC4QQVFVVIYQgPT39v9XMxuVyEY1GyczMRNNUZvXfjFAohMfjwWKxEIlEiMVi2Gw2TCYTqqqyc+dO3G437du3JxKJ4HA4jstVORQKEY1G/+X7/ohgMEgwmHRt/p/47X9EKBSisLAQo9FITk4OR44cQQiBRqPBZDKRkpLC4cOHG9wXqqoSDAbrBL3D4TCKomA0GtFqtQ10cIQQ1NTUoNFoMBgMlJaWoqpJoXC/309KSgpWq5WCggLsdju5ubl190Dnzp3r1gVVTW7uSktL8Xg85OXlYbU2Hgv8B41x8fjzaZUvM/+1LPYciPLa+x4G9TUiS7B0VZCtK1qhKBKpdoWLz62/319/KoPLrnHx0RsZPPNiAN2hfnQSv4tpS0Asm3TRjqL0XxC6GnKzNGh1gkqXSkaqwuJ3csjJqr+eH71Px/hzw1x8VSX6WApuv58sf1ccfQtYtSSDbbsizHo0gCNV4ZM3s+oSzWGDjEy+2Ma4y0rxelUO7N7NbbdM4a13Pm9RHIQQ3DD9RvasPERWqC0OYD/bWPTxO5x5ho4H3nKSl6PFVRXnxbc9zFvgoXdgDJqgpu7zceIUZ63k1+XZZDg1RKOCwqIYBr1EXo7C2ZODZLe/lzvP7k55eTn5+fmYTCZm3T6LHTuXMbBHKSNG6mmVruOn1SHCsTjjJpXw6N1Ohg4wsn1XhAcf95MZ6EFWoBWh0gAqIUCPmz20Ir+u+zQj2Iqflv6C53ZPixzfV/ywkkfufByzrYpHHzEzZEAaV86sZNig5Ei3I01h3eYwdzy4AYMnjkYjoSgyV05MoUtHHQcPx1jxSxC7RWbrjkMsfjdJfAoheHNeLVnpGmY/VcMJA40cLAjx67oQyz/N+wOBZOTic1O4+OoyyioTVFZLlFVGkGWZtq1lKipUlszPJTO9/toJBlXGXFLOunUhln+eUZd83nFDGl985+fRh27m1Tf+WleyKZw7bii2FIVvP8lp0O0lSRLnjDHjqlJ55f5MVn1XyTvvWph5n4t9uzS0ag+njTDhD6qs2xQmVGsgurcdTjUfKyominAFy5CUGG3aJV1Nj5FI8bhg7sdePvzUy9YNMIgRdVV9AJuURn9xMhukFfy4JJPe3ZJ5xvrNIa6YUUFNpYG02s5oMbD0o3Kk9DLCqYdJ9bena2IQ06+4il/WrWlxLP6vw2q1MnCAg6deddGtiw5ZknjqVTfvPJtJikXinY+8vDBnP0Z/P7xUE0stRQqaGTq6hO8/zSI7M3l9xGKCl+d6OFIUZ8YdfpwlQ/libjHf/XgUu03GaJBJtcs8eb+T/r0NHDgc5cwLqiko30NPMaRR3uSVqjGmhmid50AIuPySFGauLiA73qbJ3+G3F9CtB6z51cqzz8UIJDyk2Vouc9CtWzeeeEzHnLvTOPciLwSstKIDktWDmlOJ3liDJ6jywptuZs1IazLf238oSucOOs6bWM2+vQJJKLiDYfTmBIvfy2DSFUcQpe2b/GyhtJdHpzXO+7fujHA05MOLAH0Qa24tz083c9s9v2FTbNiiOcTlCKqzhCun6LnleiubtoW56V4Xo8dOa1EMZt39GJMnnYheJzPmVDPrNoX54OUsnn3dzb1zqtHrJWIxwfljLQgBc5/PajbvNRklorHkpveZ19xkZcjs2B3l+rsqOVIUBSSWLcyl9R807C670Mojz1Wz/KcgM6c1P6bbtaOOKddV89wbHiQZ+nTX0b2zjv2HYnw2N7n+QnJM/sqby9m0NUzX/sefSyqKwsTLx/PxvPnsjK0jskXimBzCn1FwNEY80LgLM0SAzEyJSFEWqz4yg6MCrWxACaQCyQmgo+xHQiZVTkMvdGwRv5Aj2pIlNSRp4yKGgsIR9tORXpj8Ocx9v5xThjXdtfTZEj9nn5HcJ+m0EnGdH0uKwKzX0LHj8ZPhfycs+XoeJoPMfbc2/XfOzdbQq5uelT+F+W5ZjKIiDeMnV1JcGcKZpuGR52qIxQSjTjJx9SQb99+ahru6hs/eLydCkLGjMrn2Zg+57kFY/6B1rJV0ZPl7sWHZVkaMrcBdagJXR2RUVOIcEDtIJYOA8wCPzGrV6LxSLDLPPJ7ChKtWotcoDO4FBn3yejSZZHp211JQGmpxPIQaZu58L3fckEpxaYJ9qzPICnVBILCkRshwNi0L6HQopKTFEOX1RJ0kSXRRB3LXA8sxh7IYIHrVvZZGBrmiHTtZR3cxCL1kwIKVasrwiCp06ElLTzQrMZCTpcHnTxbpdu6NsPZnhU6uAXz9+nK8Xh933z+rxb/9GKLRKJs2rkGSJV58NIOb7nFx/ZV2Rg6vv+/OGW1h9Ckmxkwspbg0Rl5O4y55s0nCZJAJh1VGDW++09BmTcosHD4aw2SUeWWuh9m3p6HRyJw0xMjn3wY4f2xj0vLlt3yYXZ1JCVupobzZ6YIIIRQlwdKl3zB+/CXHHQe73U5arh2Py0svhgAS+w2rmXWzrS73/CMG9jXQtrubtat+QkLCgJkYMeJ4cJKFXko+5zLIJSh87GAdeaIdJlII4KWQfaSRjlPKSu6ZqWQvm2lPj7rrRgjBXrbQg0F1x4OkW3yqSGcbq+kkemPGShWlFHGA1qITaWTSlq54Ei62bNjyf5f8/FfC8nB8LsP/6vV27drx6KOPtuh8/idE7f+MQCDAFVdMZuvmtSQiEgIVs1mH2agQi0jozXHat9Wg0cK+AzHcNRICgdkiiIQlgj4JrazFIllBGyemBJB1MTxuGUUTI8UmyM7S4HYnqHFpUYQOvVYiIceIEUFOaBAJDQiZhEgQTkTRKgogkGWBxhhHp4BABiGj10oEggJLioper2A2p9Cj5wDunPXkf0mzcP369Tw8+zZcVWUYjTpOOGEUM26+h4yMDMrLy/nqi/kcOLCLDet2468JE44GiEckNLIWSStwZttBqgSRQFUVhGTm2utu4rTTz+ajD99gy+Yf0Ws1mFKySHO0w13joXOnTpx19lls2rCJd994j4A3iKJVGHfBWUy5ajImk4nFiz7jxadeRAQUNJKWqlA5Wp2W1NQ0OnXtyM13zqBjx47/8vcdDxKJBK+//iJffPYmFlOM7AyZo8VxorHkaGUsAZKAeEJgtSQr6XabTKf2OgqOxikqiRFLWOncMROdNkFC1TLi1PNJTc3iqy8/5dDBHRgNKoFAAI0GEgkJX62MTmeke6/OKIqGoqM7icejqEJDTl5HtEoCV+VhotEQCEEgKPAH4qSlGsjJ7UR6Rit2bP+RWDRKIiFhtaUy/sIpXD75mmblIP4VYrEYX37+JY89OIdY1ItJYyDglYkqAcy2GD6PTEyFVLtAqOD3atDKCrI2gaKLEg4pqHEtegxISMTkICZbDEWTfCDbbQpajYSnVlDjBgM2wpEwOkmLKsWTGxc5SjSi4LBpMFtVrCkQCCY7RvwBldwcBZ9foCgCX61EwKcFJJTfxwIEAluqhfmLPqZLly7/LdfH/0VEIhEkqZpVn+Wz5IcAP60O8c28XHQ6iQpXHK9fbTBK90cM6W/ArDFy/kU+zDo9bUVjF0GDZMIeaIc+dx81ngR+n0w8aGDSeH0D4vMY+vY0cPpIAxPOM/DNMpUPPt5NuqLD7Ulw2/01FBapzF+e3ajCrtNJvP1sBpNvqsB/SMOBXfvZt28fnTs3X/X9Mz5f/Dk7vz9Am0QXEsTZxhrStWmcP9HMI/fa696X7tTw8F1OstK9vD5nF/5AcmOnQ4+VVE4+SUeGU4MQgk3bw3y02Ee1O0GXDjoG94EH7rifNE0WUkghYghS4S0lPSPC0gUZ3HyXly8WCHS+PIQ2wiHKGDxUw92PVpHh1BCLC+65zYLHXcTCxQcR5Xk4fEkTge5iADtZRyr1zwF9lZVly5Zz0UUXHnccnn70GQwmN3Nfs/Lqe7XMfrqax+5xMubU+iLb0AFGfvoyl1POL0ZNwNIFuQ2632ZOs3PGJSWgifHUq26mXWYDBNU1Ki89lkbPrkkyZsa9lbz6RGajzrkX3vSQm63h7ecysaYkk8nS8jhnXFzMO89nNSA+IbmpWfxuJsNHuek/ooJOXQVarYQsQd+eer5etoHi4mLy8vKOOw579+5FkaOk2TVNjrkCXHaRmRdeKMJRMohLrviF2fdYefhZNxMvsDJquInPlvgJhkDRxnCZ9lMaLEBSdUhI2HAgMg/zzYd5ZGXU/x6NRmLaZTa++yFIHu0bEJ9175E05Iq2PDinkEXv67lgiosVy+NosaNPCVGdsZVISCZRm4Kztg0+62H0VJAh5bC7zN1i85u/A3Jycogl0hGqi8nXVqE3CtYtzeOVubX8uCbIkH4Ghp9Vw4+/LWHsSAuTJ5iRZYX3PzEyfGwZqSk6rDaJ4vIIibAOyesgFtKTJTkpjO/B7JV4+9l0+vbUN1i/OrbT8dHcVMZfEGFHaC35ogPW34mlcqWAMu1+TLEIi772MeMOldqD2ehjMYo5TJ7U0MTCK7uI2cp45y0dedUnIqOwXfMzSnrTG+W/glarZeRpFzJ5+uu0CvTnCPuJ5ezjhWctjDrJmRxfDao8+7qba++o5LUnMxpcU/6AyoIv/ASrTLT2DSX/d11ahwhQEtnFHQ+4uW66kWcfX0vb0MC6UT9VqBSwhxTsPP2Yj3UbK9DoJIoKJSxmhW37vGToc0gJZOGTSjj1ZC1TL7Nx1hlmThhbxLXXJ/D6VDZsjfHrphg/TvTRsa2WhHBwzTU3tSgGdrudSFQhN0umQ1stz7/pYdzpZp6e3TDX/uI7H4ePxLjtQRdZGRrOHWPh5BOMDeKxdlOY265N5WBBlIVfBXjmQWfd2PtpFxVz2XhrA+LzGO6ZmcbCr/zs2BOma6emu2y37YrQKk9m2eJcFAVefc/DdyuCfDs/t8H7nA6FRW/n0P/0Iq64fmiLYqEzWFFiNjrQFVfVNj7/xs95ZzUkHoQQ3HJvNcUuDQrFZEr1621t6j7eetnO1TMLGXVKCtOvSI7pf/1dMa+9tZ+yYoV8OpBHeySRjJuKygG2ExexBtd6MYfJpwOVFHFEv5XscFc2r9Xw27oQwwY3JMy37Aize3+Ux+5OelssWBQmxdMBTf4R9hdEOWvc+BbF4e8Cf8CHRiM1a/JVWh5n1UrB9i/zccRa0wmJHetXM+5imXtvTsVuU0gkBF8vC3DBVaV8/Fo2d91sZcV3IfLLT+LCyWsIuHXkSk2T+g5fV7ZuqaY1bUkjA62kI58OFIuDuBwbGX+6qUnDR4Dhg4306SOz5KMczjivioULVG69LoEjTSEtDaJy41z1X0GrtfDrukLuvzWNUWdXk+YbUE+q/YtHaVOPWlmSibttpIl2jZ7FOklPa9GZEgrIFHl4M7fTp6uGXt2D7NwVpdzTvNwKQCIOsx708MXnCbIqTkh6LPjbsPzLFVx307UtKob/EV999Rk11eWcfrIJr0+lvDLegPg8Br1e5r6bU3n7Iy+zb0+aDnlqVXKyFPYciPHZtz7cngSPPFeDySjRp4eek4Y2XC8jEZVKV4Jzp5TSr5cBT22Cn9eGGHe6he6d9dx2XSoTrinHVZ3gsvEpmEwytd4EL73j4Z33Q3QIt0VCooDd1IgKwpkHMFgjxOOg1tqx1XShTLcfsy1KTXXTnjJ/hVgkTmd6c5CdBPFhsfk567TmJ2omjrewe1UKfnxECGLASJQIEcLERYwaXAhUsmlNFq0opZAKiqmiDCMWXJRSKUpQUXGShVVvwBgx1117Hqqw4WhAfB6DRtKSLnLZym8YMGHHiYNMfHg4wn5yaUcAH2mO/x6nd/gPJD//QRJCCG647iqWL/kFh5qNXbTBixuBIBaKkdNBpWN7Da89kV23+Y/FBPfMqeJIUYxZMxwcLIjy9KtujhwAAlrSErk4yOSI4WdSWoXp29OMjMTm7RFqa4CYjhRHghRbkkVz10rgS6FtrD9RwhzSbiY3U6FPDx1pdpmNW2J4XSlUeyLkt03w/GMOWudpWbc5zNsf1TLx/BQqXAm+/eEnrrriHN6ft6RFeqrH4jDixBMpKaxEiw4tKQgsfHPoF75YOAxHloYO7QzccIWW8SMVVnQP8sDDQdpHB5BKOpKQUOMqlUcKSO/v4btFDn5ZG+auBz08ct/DPDDrUXQaBaNOIZZQiYaOkKNWI1BZzkqef+wlNGjooQ7BKulRhcrip5bw5uuvoMgxVHcK3cXgum6mPNGJ0lAB3lo3FYV+rto4jfufupdRp438L10PiUSCqVeNp7piG5++mdVASHntphD3PV7NhWebmf1kDelOhUBI5Yv3c+jeub6jorAoxrjLSjn3NJnrr0olHA7z1oev8djDbmxWhdEnG4nFBBu3QeFhBX0ojbxEe2RkDv16BK+2gvHna2jbRs8b73spK9qKKiRmXG1nysVODIbk4v7Uq24+XOSluGgXvTsf4YYnbWRlaFj4lZ8FX9Twy4oX+ObrBSxctKrFBKjb7eaS8ydQU32AAX31XDfVjskos/iLCMuWGfF6jTgzfIw+1QxCZsXKOLqokWA0hiaiR1UDmFUj3Rhcp2+SUBMU+nYQSyvm0/ectMrVEAgKFBluf7CGzT9pyRbtiIowBkwoCS37lY1kZkY4ZZgGV7XKvbek0bm9jn2HojzwRA2HC+NMnWji2RcjOGJtUKkknw4oKL/fx+BxVzB25FjuvP8Wpk2//r90ffxfxSOPPMxZp5kwGWXeW+Dlu/m5dRvzaFRgMjY/3iZJEhqNhD3YFiWo1D2E4yKOBxcqAhupWIP5uGoO8dHb6SiKxBU3VTB+nKPZ4545ysy2XRHm3OsgzabhnWdSGHhKOeEqK227h5qteOfnaonHBbI+RsJvYenSL+jc+c7jjsWLT79MXrwLSFDGEbJphZp+mFm32Jt8/zVTUnjhjaNkBoZhJZUQAYo4yM49USIRlWvvrMSRqnDTVDu52RrmLfDxwOw4PaID0Ui/35d+cIh8SsK/MX5yNcaDAzFIEVSbC+IaWvuGsv6HPeizKnnyATsD+9QnNrffJJj1UCXLPwKnvysaSYtW6ImIcJ1jpBxXCPoDxx2DyspKaiu9nHhqgrsfq+bJ+53MfrqmAfF5DLIske5QeOqB9EbkpdEo88kb2dz6gIvzzrRwywMunGky10yx1RGfAIcKY/Tp0bArrbg0xq/rQ3z6dkOR+JwsDbnZWgb1bVrbzelQyMoRFO21M+G8ONmZGlrnJXVgJRKsWPEDkydPOe5Y3HnnnYRDEnldm0/j9HoZjTGOETOBahMzbg+w9PNMzCaFW2e7uGmqnduvT2X0+dWYyzuSsLtIbeVl3Jk6yiorOFiobUB8/hHpNgMVNB4HOwYbDlauOoStVRGmRBoWi4+OXULce5uNLh207DkQ5aGnPFTsrybo1eCihAxykIXC1q1b6du373HH4u+CCZNmcON1U3GGOjDobBezn6qhaycd33+SJJHOnVLG4ncz6d29/hrs84ieqy+LcMHFAVL2nkhrNHVTD1v4hUKxF13CgtUYZkCfpq/dfj31CL2baMjAUfYTJUqUMBbJQKbdRG4bLa+/HaJ9ZAAZiUwcxClkH1vFrzjIQkHBpRwlqvWRUmkjI9QZ5ffz6BwfSFWweWOmv8KJw0fz7MNvU85WMtJlPp1va5DzmE0y993i4J7Hqlj8jZ/x45KTAUeKYky8ppzKcpk+oRFoJR1xEaPSuZGcDkFmnqnDU6vjjY/cBLQSG0I/YBF2ZBQihMgkHynNRU6nMKePNGHQS3z0SYSdW2Q0nvaUUUQqnckP9+a7b1dxyw1xqqoTnHOGhadfdXPlRAeXnJtCZrpCVbXES+8p3D/7xRZPkH22+CMynRJPPeBk5n0uXnk8nVtnV9GhjZYzR5mJRASvve/hwOEYN0+zc86YFPwBlY8/9/HcGx4+fCVZvJk730N1TYKrbqlgz74IJwwwNND71GkkLjq76bFLSZI4+3Qzz73hYfy4lEaETywmeGd+LWuW5KHTJV+rcavMuqnpjaxOJ3Hp+Sls27aV008/47hj8d7r79OfU9BLBtzuSm6ZVc7mbXFumm7B6VDYtivK3bO9VG5rwwA6cIAdxESUHNpQYdiPT+Pi9fcU5r6YzomD6wmTG6dp6dVd4dKLku7df4QsyXQSvdnCL2SL1ghUijlMEB/5tCeSuZ9HHoZX3/iV8BGVS6a5OXGInmmXW5El+GChj1/WRMiwG/jsmyA9u2n46us4+bGulITKsVpirFy5knPPPfe44/B3gSIZyM8NUuGKNyo2Aky8yk2rmmGYpRSQoFoq5awL4jw9u/6ZpSgS546xkJutMOHaMl5+LANJF0WHnuICE1Ks+Y50naRHFgpxYuxmI2aRQnt6kCd1YFf4CLL8114BkpQ0CSs+rMfuacPbHxRw50wrm7aHGTC4ZftkgHMvmMq7b85EkiS8tZD2u+mbJEn4a3RUVSdwOhrnptU1CXw1OqxNMKCK0HKA7fQSQ+r0a48hjQyOsA9TuyJ+WZzRoFlg7MQSar2JJrsMyyvjFBySqP6lM/lqZoMcylBl5btvlzJh4vF3Of4RH817hbwcBZNRYuuuCMMHN7+enjzMxE33uFi8xE9muoJeK3HoSAyNksybbr4mldGnmvH6VD5a7OP5Nz3MfT6T4rI4QggeeqaGu2ekce4fTD1DIZVpt1USiQrOHWNhwZvZfPyFj4umlVFZlSAUUunfW89ZY3SsWrkCk6sTTtlM65O28tIcJ9mZyefTpm1hpt70M97yOF3zdbRu07IGmVAoROHeo8iU0I6u2CUn5WItwZCKg6b3J99+HyaCjp4Mrsv/EyLOPraxiZ/JpQ0yCvvZjoJCZ/oQJkit5KKb6E+IAIfYxVBpFAB79SsJxGuwqcl13ocH+1/ki04yKeEAvTmhzrAQoLXozC7WEyHMhMv/veuiKfxDfv6HYsqUi9iwahf9EyPZwyacZJNHO8LWUuJylFCwjHdfyGyQaGi1Ek/en86Ea8pwpMr06ZHCBWdZuOKmSlZ8FaUyWsJhdnNGf5nLL3Gy4EsfgaBKq1YyFaUKjuwwHdtrKKtUMRolWuVrqXb7OFK2Ep9Hw/ChOhbOzW/QabX4Gz/3zNLgK9Zw18Nuhg/RM/v2NC4628LF08t54l4nUy9Njny+9eaz3HHnwy2Kw5iRp1NbGEYrK/RQBycfZL8jGg6zz/ULT79vJBxWmfWAnzXro3SJntBAW0mWZLLU9pRuSXDXw8VMvthC+1Z69u2W0QgdSlxHRrgddpyUcBg3lXRjIJnkU6QeoJIydrORXmIou9mIKbuSO65I4Y23VFqJoQ2c+yRJIpd2eMVGytLXoDcKZt1+NV+ecBaz7r2LnJx/T7z81VefIxLYwbsvZjZykBvS38iYkSaefrWWC8ZZWPVriLeeyWywCYCkw+mCN7K4eFoZb33kZdplNt54z889Mx1Mu9xa9xA668IqpGBP7CIDL24C6fswmoMoMR0LPw+S6kjw/kvZfPtDkP599JxzRv3ib7MqPHKXE4tJ5sffAmzbGeP9eW4UocFoEpx0kpmDR4N07VTFzTOu5OVX57UoDjdOn0GgqoSnHknlkvMsCCH4eW0Yn1/FlBLFr4b48sNs7n04QOm6NmSHs1BJYMBEjAjbYqtpT7c64hNAkRTaJ/qwtcrLJVdWkZcv07aVgqsmQX6OhrS2NdTuTMOImaMcQELCmcgjWOll1UofCz9IY8gAA5Ik4XQYWb4oh2tvd/HSW14MRg0R+wFMCS0By2bOPsNMh7Zafvw1zIatEVQ3PPHQs5x2+pl1Bm7/oB7btm5gxpUGflwd5PQRDTWLcrI0HDgcRVVFkxX2gqMxYj4jGrSoJN2+XbadaLPLmXCBHotF4rMvopQcMtC+jY6+PX/f+EuCSLT5xDUcFmg0EuGwyoQLTLw9/yhhr4a28d7I0tq//D1+v8Bbq5JKDqWl5S2KRXVFDa1/T0qqKKMXQ/HbDjRr7KAoEvm5WgJFyXXJhIXO9KF0zwHOvvQwl15k4vKL6qUX5i+I0i06vJ74/B0myYKtqjulgR1Y835jwgUWzhltxutXeeWNjVRsTxBXVT5Y4CORSOpaSZKEJEnMud/GDyuKSRzohCIpaNCSoN6ROJYWZMCgpl2km0I4HEZIYWpq47w8JwNfQGVgn+Y3KMGQoG2rpgssOVkavP7k5xe/k03fkUd44ZGGBotNdUTM+9THtVPsTXYmHtvcN4cUi0xKMJ83393JuDP1vDUvgtksMaifgS+++LxF5OfB/bswCB0HC5uXKfH5VQJBlWJ+IUoUWyKTCyeX4/PI6DV6ZuwKk8BHqrsrMWcRTzylMG50smts7aYQK35ufvyuTRuZjYRIwd7k62FCGI0Qi+mQpDhnjtHz1gv1uoD5uVpOG2Hiiuur2fJ1Gwrih0iIOHG5ZY7XfycsW7oCRdJiwIg9VeCuTfzetZzU/+zUTtuA+DyGbp31nHZ6kHXzPNil5N9XkiRkoZAgQUd6ETWvavI7hRBccFk1ttqOdKW+CygiwuxIrKa0XAVXHmqijIjVRXnaDrIyZFI9KoYqC1KNTIgQJHS0SwykjEIOshMFhdaiE04pG7ertsWxWLNmLbdMv4028a4UU0hmvpvunZsuWt1yTSonnl3Es68nC481bhUZgV1ko5V0CCEoyfiNd940MGxw/Qbt3ltTmfVoFV/Ns5Ll7YNAoEVHmWMD9z4c5+Lz6t97zmgL6zeHufyKKrpVnshuNtJbnEA0pnLeFaX07KLnwMEE1WU6Xn1Gh111EFGChM1+7rjvVvr1O/518Bi+/eZjHGkyfXoYuO26VC6cWoZBL1FWEWfVb0ECARVVhXVLW5Fqr9/0PnCbg9Ubglx0dRlV1So6nUR+roaCIzHiKpw/1sz3qwIcLIiR7lQ4WhL7y7XNZJIYNtjI9NsrmXO3s45kKS2Pc+tsF2azXKcne+zf27dpvvDdvYuW/eUlxx2HL7/8Er1qrCuqdaQ3JVUpPPfqXj741IsiSyQiGlJqOpMrtQUJOonebJJXQt5BrrzMgJCNvPxamIqSIH16RZl5nZlWeclz/PjTCPlq7yY76CRJwimy2cAKDJjJIp80MihJ/41nnrBw1hkmxo9LYfCpFVTtacehr7K5dMUmDLIBp68vbaV0Ykej3Hv9fsqlI/SMnowkSejDTrI6RXn2qYf/IT+bgD3VxoyrVF5/v5YHbnPw6Vc+Hn7Ch8cDOoNKwmOj0x/2i5HMg9x9S9NSUwP7GJGA2x+qojoUpZS1EAII1f3NEyJBmCAaNOglIwmRQIOWXKktubSlRBRwkB10pBfOYEd+Xbet2dx0zcYwVovM+RM8ZFaeiIrKzt0H+WqpH59fRatt+dTDGWeM5bln7iQcVjFbktILx3I5U2UXrr5lC4vfzWpwPqoquPbWGsyVPRsdTwhBiAC5tGM/2+lC42JkXA5zz51Gdu6NsGVnhA5ttHTuoOPGqXZuf7CK15+qNzyqqk6w50CE+x/zYi3uhwrsYj1xEUdCIpM8NHENXk/LnwXH4Pe5CAbjRCJhLjjLgj/YfAfqg09X06mdjrkvZNaRtOGwyl2PVmGzKky5JPlczcqAB+9w8ONvQQaPKSInSyEYVDl1uKkB8QnJovrc5zM57aJizj7DjE4nMeHcFD7+zMfLc9IZ1LeejE0kBJddc4D9h2J8+k7DQnr/3gZ++DyT8VNLqapRGTnytBbFYePGjSREnDzaY5eSzyhtVSve/uAgD85qLH/gD6gs/VbQj4ENzkORNHQV/djOGtLJRS8ZyKENNaKSnWwAEjicAq1LRxVlpP6B3JTjOoqlQ2SJtsiSgoKGeHMC2kCMKHYyGhCfkORvuor+rJeX06FDh2Y+3XK0XGH/H/w/x5EjR9jw22a6JgZTxhGc5ICzjFajt/Lcu14unubmhqstzbbUT73UxvzPfEDywfzKE+kY7CG06DFi4cdleq6b6aN7ByNfvJfNey9m0rFbnPbtFPr11jNpvBWDTmLkcDMvPJLBC486yG2V4LMPMhqNmF5wloXzLlRJj7WBiI4LzjJz0bQyojF48HYHF11dyo+rg1x6voVl33/VojhUV1dzpKAAyeqho9qnAfEJIKPgENmcP6WcS66q4tBvuRCyNCvKnxlrx1tvxThpVC1Hv+vPEM5goHQK3RlINRUUc5jWUmdSyWC3eQX0/4WTznfRvU8Uc7qPtSzHlOti7fc5dO+qxejLQ5aScgBxEWvgCp5PJ4afoGfPuhy+/zQTr2s5548Zy9tvvNOiGEDS5fXTT15Gr5MaEZqQrDa9/aGXqZOsKLKMxSwzohkx526d9eTlaPnpizx+XhPCbpOZPtlWt+DtPxSlaJ8Fu8igyrgfx0kbWfS5wtY1DravdfLykw4UWUaRYfWGEGefXt9x5alN8NPqIGs2hrh2so1DhXEO7jSQYTWRmWrEEWzPri+7cHifll17I+zdswafz3fccSgpKeHIniJy2kW45DwLPr/KkFEVXHRRkGWrwgTjMbp21jHlRhfbfrVQFC7lMLsp4TDbWU0Rh+jDMArY0+TxW6tdOe1kMz9/lcv7L2fx7fxcrr7MikYrwOzlKPvpQj/6SyPoKPWiNyfS0TOSs84N0KF3BTfc5sZTm0CSJKZMSCE1TeG2GSk8PCuN4Scq7P6lNc8+lM51V9hZ+E4WP3+VQ2aGjE6vcv89x98B+HeC2+1n284YHq9K5p9GIxVFYuwoM2980DhZUlXBjbNcGCs7kUo6FdJRXPbtTLjWw/pVGdx2g41rplhZ9oWTF1+V8YSDdfevwSCz8Et/s+e08Csfy1YFuHh6Ofc9UY3RKDFmtIYjaT9TVh2u0zP6M8or44SrUyChwxNz06dPy0zyEmr8D2uMhCwphCN//RmNLkHbMVspSV1X99nseAc2bRRcekF94ub2JHCX6xslHgB+UUs0bxdtO8X55ZtcHrrTQf/eBk4ZZmLRBw7mPGxk7OlGbrjKzmdL/Ey+sYJ4PPldkiQx/nw9blwIIQjgxUBybQoKP8YcLT16HL+mWXZ2NjUhD55alS4ddZiNSSOj5qD8i2lanVZCVZPXUrpTg8nY8Jmal61h976GQS4qjdO5fdMbd502meQ3hURCcOBIGAUNo081cccNaSx4K5tpl9morlEJB4v/+mT/BEVRifr1+CosbNjaNEn54hteLK6u5NIOLVp8uFHcWQwQI+kXH0Unz0jauIdTyhHadg0ybnR9x1Netob9h5snVseeoadY2dfka0IISuQDzLzRgBrR4EhXefZRWyPCWJIknp+TSiK9GDNW9rMdjTHSovH/vxOWLvmerp0VJI3Kb+vDTP6DA+28T72cfUbzpgiTJhiJ2huPz7WhM4qkUFOTvEb/jO9XBSnclE4uDbUv9ZKBPmI4GkOcSl0htvQY9z7lY9vqdJZ96WTjTxl8skhBan2IbFohUHFImfSQBtOBHugwUMYRakQFkX+1kP0JoVCI266/nXbVvUnBjuKoZED/5sk0R5pCTpaGhW9l8+R9Tnp315OaqmCTkhvBGrmcCy+UG40kS5LEnHucmLI8yMjoJD0RQuR18nHxeY27zQf1M3DmWIkoIVJIpTjzR+a9a2Hdd6148n4n1ZUaesVH0CMxmDzRgfbxXnT1DOGVR99kxQ8rWxQDAJernGhU4PUleOY1N5ddaGXJR7ms/Tafl+dk0DpfyxmnmhoQn8fgTNNQXplg0dxsVi/JZ9E7Oaz9rhUvPpLOzPuq2LA1TIe2WjyeBPEEfL+q+Q79JcsDzLjazsTzU7j2zkrGXVbCWZNKuO1BF1dPspJmlxtcO23yteze3/zasmFLmLz8ds2+/mcsX768wTiln1oqKaGnegJdKsfRsfws2tWcjA8PR8UB4HeHd6Udt9xgYMVPUeY+k0arqhHIm07mt/e6ccaZAd56P5kHuKpU9DTfRWbATF6bOFHCHFH2kH3qZr74zMRZZyTX030Ho7iOmOkg9cBLNY5AJzr6TyL190KEVtLRKt6DzGgnaqgAQMgxFEUmGGy5/uPfAbFolBMH6/nx1yCdB5Zw200y5sND6FAzktSygfiDgmJR31GuM8ZxpDWfEPTurueJe53MfyOT9HToy/DkhJaooty+GU/HlXQ6bxO2EWsozl7FEWUX6SSbWbzCjZJega5VEcXZKwnpq7CYFB55xtPoewJBlRtnuVi/WoOuJh8ZhbDkp7Qiwjvza1GjGrJyWi6FJUkSl0+5hTfmBbjmagPVpoP1r6kKW36xMPjUSuYv8rN1Z4SPF/sZPLKCX38CWyKj0fHKpEJsOMiU8ogSJiIaOrLXUoMhJcItdwa4brKeOyY7Of9slRNGVdK2lZaBfQ0MGVPMOx95GXVOJYOGebnyAguHNjjZx3ZKOExHetNHGkZ3BhEjyiF2sX7jSmpr/z0C1GLW4XQohCMqW3dG+GVtqMG+/BhCIZXPvw2w8O3sBt2pBoPM8w9nsO9glKKShkTdycNM9Oii49G70ognkpz4O/Nr8foa5ntarUT/XgbWbU7Ga/ESP+eMNjcgPiGZc8573YnRkkBtYsvgSFMY0NuAxxNvsZfGJ/M/IUGCDOplRdLUbBZ8kmDDlnCj9189o4rseIcmC/rJhq62lHO0/lhSBnoMxIxuqqpVtvIbAXyECBISASpFCTXBEDnxjmzhN4LCTzrZVFDU7DmXyAfIp2lyUyNpMUsWVqxY0ZIw/CX+IT//AzH96itI0euxSFaqKUdyVPDI4/DJu2mMOMGE2STTthmNL4DWeRoqq+pvyAOHY7jd0JYu9JdOShJ+3tP55IVsOvYtY8L0clJtCtddkco5oy0ggaLInDDQyNABRnKztVw4LqXZyu/Ma61E0wsIV6fwzvxaXJWCwaPK+Pq7ENG4YNmqAD+uDhEJt2xBe+C+B3BmxbGZ9aTScHH2SdVUtV3FvU/XsvmHPNZ8n82UOyuwZNU2WqSPQUZBAP0YgUWqr35oJR2d6I0PDwHhI5vW2FIF89+xc+JwmRuuTuGdV23k5oEkZBxpCq7qZAt7ceZPRHuvQjvkZ0pyV1BtPIgQAgNGKiuTK1q3znq++zSDNq0ivPv8B6xZ0zIzh2+++QJHqozF3HT8X3jLQ7/een74KcizDznRaqW/1EuzWWU0Gon5r2cRTSTI7VZMVsdScruWcPm1lQhXNoXW37D1PsDXn6TTqX2yS1KjkbjwbAtffpDD5TdUYE2RWPSNn/OvKKXvyCOcNamYp15xc/l1lfQ8+QhxVSUl24fRWYvO6UbutBt/q02kSg4O7pfR6xIsX770uOOwa9cuwu4oV0xMbjpOHVfJwd169KlBLjhfw+RLLNw9Mw05oSWWUOnJELpLA+gk9aavNBw7DvayFR1GgqIxuWXEgqem4b8N6G3k7plp+A2ltKVrUjv3D9BKOnqqwwi6rGz4uCsjx1VRVBLjnseqWf1NPrddl8anX/t5+7nMRvdPfq6W5x9Nw2zQs3H91uOOw98J8ZjKV0uitGulZX0TD+2brraze3+UqbeUs3VnhOqaBMt/CnDO5FJ8XgkDJvSSgYQugLFVOXfMaFz5HzncRN8eBjr1L2fGnW6y0mU2bA03+X2fLfGxa2+Ep2an8+X7Obz7QhZbVrTizFMtOLPj3DXTyj1zqholXImEYPrNNaRUdqe3Ohyv1kXXrl1bFAujxYiLUgAUFCIihOpJZcPWpte7wqIYmekaPp7r4MbbYrhsO4FkMmOWkpIklVVxgr/r1CqiMfEphMCds56pV+m44Sp7kyPQ48elUFKWIN2h8OT96Zw5yszDz9bfSGmpEmEC7GQdceIcYjclukO42xbx+ruvtigGSUMyiVRbMnXR6WD5T0FisaY7dWtrVWq9TZORgaBKOJLs4oWkRuwv6xpuNG+8ys49c6qJROqz0/wcDfsONV3BvnqSjfueqGrytXfm12KxgNd+kHPOqu/OG9LfyLljzETCzVfFm0IsLEAo5FWfwCVXVvPtD35UNRmHUEjlyZfcvP+uwBPzUsRBEsRRUbGTjob6/MEomenNMPYfaEh+5eVo8QfURpsAIQSrfgsyfYYHR3aYAuMGVFEfH1WoHGIng09MEIlKGLBgc8TrtFH/DLtNISU1hoMsqilHo0BGRuPN2D8AoyHAk7MdqM5i/F6JDGcypm5Pgm+XRuv+/k0hkRAg6p9BYRFEQVMn2SNqnLz7sbfR5158NUSqr1OTx9RIWnLNTtq2F1xxuY7xZ5sb5B49u+pZ/JEdd/o2pD+0zaVJGcnOT7pQyD7iNF/AaAoLP16IqTINjaShLHUjL85xNMh5/4xAUCXFIpOXo2X4EBML38pm2CAjAXOSDI45jzD9yqaNLSRJYsJFemqoBKBWV8ZVVzTfbX7VZCMxZxEmk8rse80MGZC8159/zYexpAdGqSFpKksy+TWdefrRZ1oUA4B4XCItVeaqmyu44/o0bp6eSqpdQZIkhg4w8u38XErLE+w/1JhofPCZar58P4c2f9LxPHW4mUfucpBqUzjjFDPTLrez6rNc7n+yhkATnVTfLPMTjQpeetvDyScY+fTtbL6el8s3H+by0atZLF0ZZOqlDbuNJl9s5ZW5niaJiUBQ5dOv/QwbduJxx6Ft27YE8SJE0pjoADvowWCsUv34sE4y0Jk+1FJdl/9pYibe+yiCa30n8kN9MEpmFEnBTjr5rpN47mnBtl0R+vfT4FeaXtcBhL0SRYbW7eNk5MS54xZznUEcwIuvBcgMJp/31ZSTTesmj5NPOyopQRUqcUsNh49EsKf+9+nc/V/C3t2VjJ9cw55NFqSyNnSJnoBVSkUr6Ugjg76ciJca3CI5RRCNSA2e439GSXkcR6rMSUONDBoeZR0/oMdImXMdDz4dYuPPGcx9NZUvP3Gw5kcbuf2LMSl6qs37yDp1M4u+UNi7Lo/Nq1O569EAbm+Mee8LzjiviiXLA2zZEeaFN2oZdEYR559p4YuFVmY9W42/y0+UWrZy+UQjo081kXDbsVjs/1ZMLrlkCqu3dqOoTCajZwlVugKEEHhx4wx1xLrvFJ66PZMrL9bz1G2ZpOw9hfRQZ7bwC9WinLiIERBeyuybCWXsw0lSI9JKGoXsoVKUEBcxEiJBqXUTFtlKF88o2sf6kyc6kecZjNg1gJPOqObFl6Ic3q1lxm1+/Ov709F7Mu1ET7pK/RnEqcjI+HADSY3wfKkDbaWumNnFtdMvaFFjzDHoDQ4sJoX3X8rimdc8SJJg1qON8/EnX3Fz9SRrI23+Y5h+uY0PFzX+/pxshbseqWH65TbOPTMFo0Hi4mnlvPtJQ26jTb6Gex6r5uPPfbwy18Ok8U13HCuKxIgTjGza3nTxr29PPdGYoLCw8Dh+fT12bt+FgqbRVGpO5TDGT67i3IlVzP/Mx2vveRh2motffkg2xjUHA2aiNNxn5NGOeMhAvtqZ7gyklmp8uClkLwXsoS/DyZPa0ZFe7GYjm/kVP14KxJ5Gf48a3VHCek8DXubPMBu03HvX/S2Kw1/hH/LzPxDVrgLMxvqNQmY7P+eOrU+Y2rfVsn1X85XybbsiDUZKrp1RS8/YSZik+otblmRyE51I+M0M7W9i+ad5nD/WwtABRu68IY2v5uXw8LM1HC2OUeNRycpsvmKW4VSImWrwKzWsWCYhHe6G7chQFj3bDldhCr+ujnPiYONfjpI2he071nPOGDMGjdIgoU6IOL78TfzyvZOLz7NgMiUJydtusLFkQQauzPVNHs9DNamkNxh5PgZJkmhFR0opQJZkqso1nHp+CfsPxKlwqTz1ioe8NnESMZmNW8N4ahPkDTrKj8st/Lw0naWfO9my2sm4aaWU27fgk9z06lFPFMiyxGOzUzDJcV58+uUWxWHptwvw+hLsPRhtMln8elmA3CwNp41ICmxHIqLZh7yqCqprEpiMErIscfWlNuz+9vQOjKGj5xQqduVQrNuJKbeKx+9zNkmidmirY0AfPdt3RSktiyFJMO1yK4f2aTmwOhtL0QCM4UxSrTqunWzn/tucnDLMRCAoeOMZJ3NejJKRKaiujrFxw1+PCf8RBoOBuIiiKBLrN4c4uFchJcvLiOEaxo4yM3yIkR9/C7L/gKA7g+oMCo4hXcrBRioCtdFCDhCUa+nSpfGSOHaUmZQUGSdNi5AfG7WyqGkoh3ozdUYVUyfZcDoUSsqS2n7NjSaffooJu1UmEW3Z5u/vAq0uTqjcxq33V3OoMMbR4hiqKlj2Y4DLri/n3CllxGKCrTujvPVhLbc/5GLj1ghvPp2JQaMlQYIieS8dOqlcNbn5zo3rr7RhjjlYO687m9ZLtMnT8NwbbqbdWsEX3/lZ+KWXideW8chzNXz9YW6DUWpJkjhvrIXpl9vRaCS6dNBxzuQyvlzqZ9e+CB9/5mPAacWUrumInXSMkhmdMPLtt9+2KBb9B/emkL14hZsM8jisbCdRk8qUa2soLm1IUFXXJLjm9so6XbVpUywIRzmqSJAQCXyxACPHejhtVJRBw2qZekMtftyoQsUr3HhEFTERTXZEjdexdlOEc8c0nxydcYqJux+tYeAIF3PmRHnt9QhPvlhLOKzy5PN+XHIxebSnNyfgIJNqUc7Jp434t2RAZCFTWpGUMbjz4Wpunmbnursq67pNj2HfwSjF5XHufby6yXVz9lPVZKTLnDmxhLMvL2X7rgjX3lHZgEjt1lnPtMtsnHZRCW99WMuOPRHyshUeea7pY558gpEVvwS5/IZytu+OoKqCwqIYdzzkYsPWCB+86sSQ7qZHl4bkyeUXWdG10PBalSU0aHBpC6ku13LX9Wb6DK1i8CkuBg5389EzOZRXRzGTQn9GMFgaxUBOJUyQfWxtcP6KpGCszeP7VcEG3/HEfU6umFHBlh3J9bKsIs7gUyu5dpIJadcgbMWDkITMJt33lKatZZ92HZv4iailkg/fTKNjewUFGY8vxqTryjn78lImXlvGdysCDb4/oUKcGBIy8ZiMydS8w+rfGTpDsrg9fboWT5WmTpbgjXcDGCo78M77TRdCAN6eFyBSa0AIQVSE2S7/RivqzRjjcphX3vUw9MyjTJie/Bu5PXH27o/XPeOaghK2MPUyCzWepp9hndrrsOX4SftTATuDXGqpQkZBbmYT2hy++2YpqSIdVagYHEktz2g0OU7dFD741Mv4P5nfPHynAznFR0SEEXK8SX26Y3A6JSoppVgcJiaFMRiaP1+DXkJIKqRWcdE59d/57dIYqYmsJj+jSBpiHpXS0tK/+tmNYDQ72b4rQkVlguFDGj/fFEXinplpvP5+w82515cgHBZNGhhBsqD17Yr6Ts+sDC1z7nEw9MwiPlzkpagkxvbdEW5/0MUbH9TSp4eenXuijJlQwi9rQ1RWxfllbYizJpUSjohkU8UfkJOlIS9HwxUzKhp0yh8qjDLx2vLfz/34TbCuu+46YsSooBgfHlKwNTnF8Mc8HyBqdlFSJJEWa+zKLUkSaVW9eOwpP9OnWCgz7G1Q5DmGqAjj0ZQT9Bh4YFYKwwcbePG1hsX1I0UqRiyoQkVB22xzgiwpSMiU2TfSuo2K1ydo2/bfN4r9v4yQP8q29VoiIkp+onGnpCRJtKc7xRwCQFvdinkLm+5eLq+ME4kI0p3JPcM1V1poZ8skW5PFtMkpjcabrSkK336cjS9rJzn9i/jsQwcd2yX3lXq9zBUTrbz1TBbC5KW8QuWm22sZO6GCz771sWl5PvfckkaPLnouOc/C2hXpDBkucKQqvPROLRp7gEOHDv1bMVEUhWeffw9L5m0UVoSpMO1hg7KMMgqJEUEjacmIdCDd3Zv0SIekc72UTys6oum2Hf2wn2l39ibe/ijGK8+lEDBWUOz8lc6nHGX2cz56nrebbYYf2KT8QCiiYnC3Rv6DhqRf1HKQHbQJDiD76Eiy451pQ2dsfzKNkiWFbgzgKAca5AHpIpdNmwTXXebhg/dbVhgH6NF7BGUVcTq21ZJqlzAYZHbtizLgtKM893oN8xZ5mXBNGR8t9tY19TSFNvlayl0NnyXrt4QpLkmw8rM8pl9uZ3A/AxPPt7LkoxzWbgw36IxfvyVMn55JORWtVmq2cQnAZJC482EXG7aEGk1e7NkfRa+XKCgoaFEc1JhAJUFMNCx6RYmAK4fqVYN54oZ8Zs9SCO/sgTPSjgCNC5/HEMCLkYZFOwUNGnQYsbCT9ZixMoTTk01C2OtyBqtkZ4B0MoM4ld4MJUqEtSznqHYnlZY9FGetov95hxnQV0tYBJv49mTBPa7zEqqOcPTo0Sbf01L8o/n5HwkVa2qCaFnSaevSSxomNWNONTNyfDFXX2ZrRKrE44I353lZ8GYyyTpYEMVfmYK1iURACIHFEWbOfY27LFIsMvffmkyapk6y8dmS5sdAN2+PMG60iVOGGbn+5gCW2iyMkgkrqWTE89hXsZHvfnBh1EuoqoosHx/nrpG9XHqBndW/+hrol9QYCrnlRlOTnSRdO+no3d/HkW9rG1URyijE9heCuxZsHGE/ALI2wc5fWtVJC9w83c6WHWEuuLKch570UFASZsP3rRroGOl0EldcauK7lWVUVhWx/FeFnRdHuOvmFE4cbGRwPwOqwUNFceVx/f5jSCTAYJBIJCS+XRFg7KiGD2JZFlRWxesW8wvOMnPDrEp8AUEwJHCmyVw10cawQUY++9bPKcNMdclX5w46oo4jVFeZSY3n0kn0pVS1kIjv+UstPV9A5anZTpxpGgqL4sx5PEoX3ynoJAM15kOcNjbCS0/l1X3PuWMs3Dw9lbGXlrDqszx++zaXoWOL2LVr+3HHYfDgwfjx8sHHEmWVUVLzEjx2j4NLzrXWuQMb9BIfvKhBSTSdOOfQls38jIGGm2shBP70vVx7VUqjz8iyhFEv/2U3rRY9ceLY1QwKimKM+10OIBRWsVqav95lWUKnkfmnDtU0LGYNPkMNJYf1dOgR5oyLi2mVp2XoAANPPeAkK0PDvoNRHnuhhqwMhftuSa5lNe4EBcVhcgasZvyJWjZvh9RmjIggud4JOYaddEzVp7Dqlx84ZbieS8db+G19mA8Xe3lmtpP3F/oadcocw2XjU5h4XTlfvJfDheMsfPKFn9UbQny/KkDvLiZ2Ha1PpsxaA3v3bmxRLHyBw2S3ilF4dA9BAmhUBQtO4oVtGH7mYbp2TVaRC47GKCmP8/i9zjr3XUmSOGGwjs2HaznMblonupFemlt3TYfLg9Rqf2M9P+AkBw0ajrAfIUcYMVzPvsK/Hr0LRwTLF6TRLt4bWVJwiCivPbGDJ18owRTKoo/oX/ddegykRtNZMncpPXv14JzzzmlRHPQGHSIe57X3PFRUJfhuZZBASGXImKOMG20m06lh/ZYw1e4EEb+GdZtDXHptOTdOtdOlg44DBTFefMvDxq0hHr8/nXGnJbVkK1xx7nu8mr4jj/D8I+mcfIIJtyfB7v1RTKZk18jUmys4cYiRU080ccMsF4/d7agjTUrK4lwxo5xBfQ3ceWMq73zk5fDRGBkOhckXWzlhYFILNSdbprg0RlaGpq7r1GaVsdta1uFjNsugq0ab5qf7ocFYfDb4vVnB/vt7rORQwB5ypDaoQsWtK0LvLEerDXE0vIqUyu6kiqQLtiZkZ9+BKs4cVf8dHdrqePeFTC66upza2gTlJVq6RU6ktWSt00KzhdNIk6qRczbzwn1mZlxnACVJaJxzhpnbHCWcNtLIrBmpZGVoqKyK89p7tSz6xs9bz2RQXpkg4NZTTQXp5OCKF7bYCO/vAiG0LFkRYM2WEB17xHn13SBXTrSydHmEnERHNq2p5Ne1IU78ExG2dlOIwpIw51xXxOJv9mIxaOmoUfHudmMjjSrLXjoO9PD4fVn06KKnsirO8296uOV+Fz6/lqDwNyie/xEJs4fTTzaz5IemNy4AubkgbftznikhAB0GzI7mydWmEAzWoqBFQUOrvOQ25qE7HEy+sZw3ns6k3e+TUUIIvvguwLJVQRa+1bB4aTDI9OiqZXvgV7TedJatCnDBuMaj7ACLvgpiIw8dekojZcxbEGhgCNTgvV+GUNxtUVpVNtDuE+pfT+QoQkMo1LIR5zNGn8dH817g3DHNF/b69TIw++mGIy1uj0p2ZvPbP61WIhhSKTgaY9VvQb74LrmxlyTBil+C/LYuRDAk6N1Dx2/rk0YqD9/lwFUd5/o7K1BFUgLgxqvsPPxsDb+uC5KbraWkLE5ejsLeAzH2Hogy42o719xRQTSW7EzOytBw6zV2rrql6i9j9WcYjUY692jLgR17MGPFSdMkM4AFO0c4QFzECKYUYww0Ty6aJSuHDwsqXHFUvZ+jhl9wVPcmRbIjhKBGquCwZhu2sJGExceZo1I55UQDA08r4ePP/Ew438LR4hiHjoax4sWGo4HmdVOIygES9ii7Dyb19CSpZU0jfxdIMuTEO1DJkQYdbn+EXjISF8l4p4Xb8PTTR8nPDXLGqfX5f0lZnCtnVjQwQtJpJSRFEHEWcv3Upu9zk0lmyFCJc880Nnmt9utlYEAfPS8+lsbyH0M8OMfHV/MyG+wZIbkHePWJdE4YW0S6QyGqj7To2v8jIpEIa9as4buvV+Aq0SIJ0GokrDipSBSTRWOSHyDuKGbui3Z6d6/f8y36xkfIVsQn76XSq6uFMy90UbWjFb3D7dFIGmKRKMUcYg+b6Pp7fneA7fRgELrfiS+XKKUHTcs7yZKCWVgJ4MNCsjNSkiSksImX59YgpK+5/oaWyYHpdRqCIZUbZrkYNdzMgYOwZUuUNm20PPO6m5unp/HArQ627gyzcWuY009uer3fvjtCVkbD/cKLb3l45fGMRnqssizx5P1OLr+xgjNOMXOoMEpBUZzzx6Zw3pkWtuyIsGFrpFkjzB9Xh3jx0QxuuKsSQXISZvrlNk47ycSXSwP07KJj8+bNnHLKKccdB0kki8mF7KUjver+PUrStNckWTBhIY0sdrCWtnSjmEPkiDaNjK2EEJRQQC+GNPj3GioQqATxoZKgOwORJRm/CDUiSiHZcGfGSmf6sEGsotWQI9x1Uxr9e9mwpiis2RjiqsnbyKsZ0uj6rzYfwGYHn9tMSUkJrVo1fR23BP+Qn/+BEJKgQyeVraXbMHpM7C+IcM3tFew5EMVmlTlalMBdpTDynArefimtrovk8JEYdz9axdRJ1jrH4eKyODFP0y3XIfwM6KdrtvV7SH8Djz5fQ7vWWtyeBIcKo7Rv07BaIoRgzos1lByVWfq5iiniYK+0EZ0w0oEe6CUjHRN92bp9Gb37avD5fNhszbc2/xGqmkCnk7jhGiNPzNpHViCpDafaXIwe1XyyN/58PbO+L8Ki2urOsZISAvj+UrcnhB89BnzCw6iRSiNN1b49DcyYZmf24zXccr2t0UNs4Vc+Plzk44nZaZw4yEi1O8HLb/mZcq2bvGwf77ySiqzqcPuar7A0hWAoyoTzrfzwU5C7H6vG7VG5+JyUZIIaVMlK17BjdxRFlrhsvJVN26N07aRjxlQ7aakKR4piPPO6m6deqUGWJT5+vT4x3Lk3wv13GyktKWDu3IPkuU4kK96eI+G9VFYlmnRRjEYFFZUJzh1j4aZ7XMTCGjI8XdFJya6SsOMwLzyR3mgBy83W8MCtDt76sJY7bkhj8kVWFnxz/E7Per0eVYqz73Cc0081UlGZYPuuKHM/LsZklAmGVFrlaLAorWluik4n6VFFnMTvbxBCcJQDlFJIaljhtLM8DB4s89A91jr3wmBQxedXSRPRuq5hn/BQSw0yMmlkEsKPDj2SJBGPSXUVvFa5Wnbtj9SRs39GYVGMSECLTt+8/tXfGzEeutfMA495OWe0hQ8+reXCcSlMnVS/hnTuoOP9l7K4bbaLpSsDDB9i5JzJpdx1cwpXTrQDyev8tfdqOX9s04ns0h9CKN7k5lgnGRCubL74opJflyeQjQm8IbhqZiVnjmo6WYJkMpyIJ0eCtRqJ6Zfb0OkkikrjvPSEgxHbC1APJcW/o0qA7Kzj73qsqakhNzPCgtfSGTrShdPVmRza1hswVHalqKKQz6v28tFbjkbrNCSNmqopxyllkkFDTUWDZKJ7bDh72UwHqV6DsyZewYw7tjBgIHzyhY+pl9pYvyXMxwvDRKMw5gwtZ44ysXBxmPz4kGTXijhCGUfIVPPwBn10pHeTWo/t4j158pEnW0x+nnLGqfyy8ks+WOjj0VkOhg8xUe1O8N6CWn74KcR1V9i4/1YHbfK1dBx0hIVv5ZBICN77xMvr79eSm6XB51dZ/G5OAw3lzHQNbz6TyTW3V3DDXZVkZmholavlwrMtzJyWi6JInD82hVtnu3hmdjZLfggw6sIS0uwyiixx+EiUUFiQ7jDSvbOeZx9quKlevSHEky+7QZJ49PkaDhXGGDHUxB03pLJmU4i+/Uf9+af+JaJhiQvPNvDzKpmMZsaFTJKFqAgTFzFK0n/juusVrrrMhtmUSllFnIef3M1v35aQ6elLTOdlwVe13DDV2iDBT6hQVBwn4krDgROz1DifsAoH5aV20p0CyeSjpsTEqWdV4UhXueFqC7Nm1BO7GU4ND9zm4LX3Pbw818PnX4coq9AjkUyOLW20FBcX/2MA1wRGnnEBz7zyIe+/nMWQ/gYGjSrnpLHlKChYSZDlGsL0aevoM6iGKy43IEnw5Xd+yl0JFr+Tjd2mcPsNds64uIRat0w1Jfi1ZZxwcoCP38iqu08znBoeu9tJ/156lq4M8vM3u2jjH9zofMIiiC3bT6bTQTMS9AAcPSIRxU9MRLGShizJuCglj/aUc5SbrriuRXHoN7gnPxf+is7XjfLq5BRU1046Xn0ig3vmVHGkKFlcOFgQY/w4C5+8kdWkiYgQ8PbrZp5+oZIHnw5z5igjRmPDvG7brgiHd5rJk5IalBnksmXDCjZvD9OvV8MNbWl5nPc+iGBMJA1SXFXxum4yW6pKSAQajb0nz0MQ0QZarHU7btzZ/LTi9Wa7biEpgRGNNuxYzHAq7NzT/PSY15egpCzOaRcWc/P0VBa8kYXRKOMPqLz6roc33vOT4m3Dpi8MBA0VmDVhFn8Z5ovFYK4ahKxqWV1xkJU/VhGOxzhvghtdzIZZ2PDjIayppVdflTEjzZx1ev0zOZEQnDellJGnXdyiOAB88ulienXpQw2VGDERFRHcUnKDbhXOOvI+TAAJicP2n4lHE4T8CZqLuhCCcleMWY9Vk5EhM+ViwZxnfiUe0ZBIALJKdrwDrQOdKDH/QiAoSEtVWPVFNqPOL+XOB9zIGpUXH3cw6/a92FzDMGLCL7yNJJQAakUNQhslERe0ytHSr68Os2Noi2Pxd4AsSxgw/0syOSIFOKLdjlGrQ0Li6lsq6dBOIS9HSygsUBSYc4+DandSMql/LwOfLAqjuNsQy6lpUi/3GNq00mC3Nd+40KmDlrkfeVmxMk6GU9Nsd3mGU0OqXaHKnSAvU0sgcPz7IgBVVXn1lcdZ+cMXHNzlJT/Ui4GcnnR6j9dSYt5KJBrkaOwAraSOJEQCN5VJKRxtmLY9vfTu3rAx6InnfFw+wcSA3gbufaQWz9ZOZMZa1+WcWklHW7pyVBygjCNohA4j5jriE0Ag6mRVmoIOPYk/meAYLMnC/VW3tKxJCOCzxR8ypJ+eL5dEsGtsOH1daCtSCNR4Ucx7IK7QpaOODm219DrlCDOnpTbyMVFVwcvveOjeuWEOXVQSIze76d9isyrIUpIwfu29WoJBFa0Wlq4MsGFriG27Inz3cW4jrmXj1jBen5o0UBqWwsuvBUm3G5h6rQ+d0Y0xReXRu7O49+nfgFuPOw6RRC0SEiECHBa7ySfZ5avHiJf6QphO0tNTDKGAPcSJsYVf6Sr616+VIsgBtpNDGzSSlqiIUEUZEcJUUESCOGFCOMisK0AYMBGkecmCiAiTkMMcKowxtL+hjkcZOsDIdTN8vPLyz6RUdcEiUgkTxJe2nw59vOzbYSQmh3A4mjY1bCn+IT//w1BbW0tWhoI/pNK+fw3h/VF8PiNdOuqIxgRen8pX87LZtC3KrXcGmDBeoLG5kCRBtT+IQaPj5KGwbnOYg4djPP1CAF+i6cVZAJLcfFUx6dib/O8XHknn8hsquOEqG+eMtqAoEocKo8x+qpotWwR5ZcPJkZLVtDzAj5edrKenGIJO0qOLm6l212I0Nk8+/hk+f4xFX/u5/9Y0lq1wsXnlVtK8XUDV4A80r93idqsUqQVUixo0aIkT/V0DZjjb+I2ESKBIjR9CxRzCQTYF5nUsmJ28wfwBlbnza/n+xyCKIqHTQopN0LZVw1vnwOEon3zu4/N3s+sWuAynhodm2Rk+VM9NN8YYd3E1wtWGiLFlLs/umhJqaxPodRJLPszmlLPLmf1UDSkWiVSbxIXnWHlrXi1bd0WY9YiLC86ycPE59R2MrfO1vPhoBrc/6GLYQCN6ffJ6CIdVFn/j57uPc9HpJIYMDHHD9M3k1Awm4Tfx9oe13HNz44Vm665wUuoglnQT3r45UacN46eWE0/QNkuonz3azODR1dx+fSqjTzXx4/rUJt/XHIQU59yxZvr00PPG+7WccYqJR+92IEkSqip4c14tSz9zkU3TguF+UUu/fgo7tq9GkSWQEziibRmkjkTxKeCDnUU1jFq7iW8/S6VNvpbnX/dR7VIQ7KOV6MheNqPHiINMEiTYyyYEAgkJIQSeKoUPP/Vz/VVJ8mvYQCMLv/I3+JtAMrG+9e5awgEDaRn/dH42Ba/Xz4Kv4pw5RuGzJT70WoUrJzZdzLnrxjROv6iYWp/KuWPMdcQnQI8uekrL4+w9EKVLx4ZJjdeX4NmXgmSG6xM7QzCDoKMMo6cVgUg5EybKzJxu5bLrK5o91+qaBPsPqNw6xY6QE0RTyrnsUj213gRGg8yF5+n57GkXkpBIyBEuvGjKccchkUig0UhEowIjliTx+SfkSG04esSF19d4bYzHBT9v9PL/sfef4VHVXdsH/NvTeyaTSU/ovXeQriAIiIANUEFRsRcQFcUONhQUUECUIjbEho2iUqRI772H9GQmUzKZXvZ+PwwkxCTe8Dz3877X8Xqdx5EPSfbs2bNm738511rnWUqQ7tLAWl1rVaiJEuGEtP8imWIhgBdbHgT88NfOcpYuD+IvtKJ1NkWGnK0/5XK/MgeFEjJbbsYdkSh3QUtHHzTosFNcwz3+EhSCEq/LW2dioC6MGHEL507+wtafsyorJ9NTFTz/RBLXdPHzzU9eruut45nX7Oj0VFbqznjOyo69AeZ+4sIfEGs1jwOY9qSFYEii3CPy2rNJlVVkcNEhvkJEkiSGDdTTtKGSD5a46NlFw6LPPdjKouw9FCIYFKslxzb95eeDxW6WzknFkhifeyRJ4usfvdz9eAnnc8M8OunKM/sABr3IS1MsXL/hn5NpMuTYzUeY9a660oDjUswWzLYwSeVi62eFiCkFjBpq4PnX45InkYjE5996mTnXTcyehg51pcFDbVA66rHq55N4owEssSaEzsbIDZxi8oPmWo+//44E2vTNxVjQma5CFuWSkxPsRV0cRaWquyXt34zhw0cQ9X7PmnVh7pjgRpRFSUsDtzuCX8gliyZklfUmZ3U5Dx3YxsP367j/rgTataq61y2Jcma+nMRbc1xEYh7q1YNZr6bV+gzePMzAu/NdhLR2cqMHyAi0rnRHL8eBJ+MAv35kZtkKDzpN7XPYgSNBiktj6PBRQbzy3CQlEiWMV3ATkvwMHjL4quIw/u4H+eX7nxDNB2mRLufE6TAl9ijzl7oJhSUSTAI2RxSkeKL40prncrjccSmh5d9UIKhjIIj0Gp7PjOeSGNRPj88fN5JcvDhGuq13tTEz09abW8avZ/QoPffepUetEvj2Jz8ff+ojFtDQ4YYzjL7NwvuL3Lz5ghVRlCgoiuLjGK2lrjViXSrk0/PanqjVV6d90bRpU4IRA5t3uIhGq/SLL8dn33o4eSbMw8+Wcv3Fz/Xj2ngn17Zdfnp3rykx8cGScrLS5TwwLpExo6rWLQa9jGcfsyBIMhbN8WNUq0jyNyF/dwWn95bTSGyLS16CpPQhVFgwiBrcoSLaRvqgu8ywNBjycfjgJlr3ySU9VY5cLtCkoYJDx0OU2mQsXPr6VcUBYMuWLchRIBAjkJiLWN/GE+PUaLUCK789z9mjalLt3cjhJNo0O54yDe2igznMdkRiNSqeAMooon8/Be3aKMjND/PVKg/Z9QW6tFVy90Xt+SWf57F9czFqRzZLvshn0HVaxk8sR+NshKkilYgswLTncrBmhSgK7yervDGnOEBrqSsaoSr2fsnLKcUuomIUvb0NpYUxVpy5wO9/3nvVsfg3IDk9GV+um7Dgr9YZeDkqJDcaY4QlX/gJhX2kpeiYsyjMvDeSuXFcIW88Z2Xt72HG3etF5UmHmJyAvhiHJ0g7KYlwSFfrmvEStu8JMmZU3XJAngqRouIYZwsCJCf8c3W7TiMQi8k4eyFMIFK7KWtdeOP1Z2nd4C8CrgpaBfpWM/8yCAk09fXhrHkT+eWnKZDOoUBJClmoUFFOGR6PRIktWqnp/vk3XsrLJe4fb4hXz/8cIiNcr9Z1YyaN2MMGFKhqrEs1aOsk+gE8uMiiceXvISmAwRKiR+cEOrWp4Pjx47Rq1eqKYlBWVoZKGWTowCR2/6ahif9it5EQJ+Qs3lSWLdhDq1Y+hgzQY9AJjH2omHdfqfK1KCqJ8sJbZdx1q5G5n7j56odydu8PsW6jH2vSP+/RnO4Y53LCNGuo5Lc/49yIKMYTTR3bqrlmWB59umsZM8pIiyZqvvzew49rfUx5OJEJj7jQlrSgQ7g+slIZWZKEy2vnjGsvmWlyQkHXFcXgEryeIDoMtKUHJeSzh01oJR0RwoQJVkvCqQQ1zemAJEmcM25DbLCd3cdAEmXEiBIlip4Ejms2o0qsQCVTIvPpMbgScOPAYzyLtaLqO1ILWmJSjKDkrza+XUKe7CSp6TFKihTccm8xqz7NqPTDeOwBIy1b+rhz4m5Sk1S0aq6gRQsZK74Gq70DDv1fuN3uq4pFXfgv+fkfBqfTSTgMvbuqWb8lyLGt2dUWbmdzwtw7qZTvlqSzYC4895ialJzuBCQfJcJhREnJR69YEHQ+SgJlaMKp+BWlhKKBagMigA4DO/b52XNQy6+/x00jevfQMri/DrlcYM/BIEmJciRJIitDyYC+Wj7/1sPr7zvJylCSYpVTkCcjo7hXjZvcIJhoKLUkn7M0pjUqlYDbI17VpsaaKOO7X73cPdrEsgWJ/LbJz5wP/iJUEGHhp4oalTWXsPSzIGYpmTZ0R0Kq1hLRQGrBUXbRUupUmaESJZE84RQBdRmnwyU8eKeS7EwlTleMMQ8VM/GuBH78NAOlUsBeFuXVdx188lkFd91aVW3z0fJyXpxsqZX0u76/lqR0L6eOqgkrT6IU664eqw1arYFDx8t5+pFExj/sAAQy0mR4KiTsDpFVq708cX8Csxa4WLvJz6zXao/LtCct3P9UKSOHGjhzPsyz08uY+ngiobDEos/K+e1PH/LkGAWKzfh8QdZsEGnWREXrZio+XFrOmZww9oumAo3qKxk+rgi1Cvz+qpZwCQmtBg4eDVHhFWnZNO6+dwkyGcjkAlt2BIhEoV37K3e8PnDgACmpAq8+ncT9T5Uy941krulSdU/LZAIP3W1mwaIS/Dk12/QkScKReJTb+yjxHGiKU3+ShGg6yWJjXNhBkjBhIUGwoCroyYSHttO1i4KfvlWgCVsQibGPzbSlB0YhAa9UjjfpNCmaCKFYlGNlf5EabYQ5ksUHC4q5cZCO+tlKpj1pYcKTpRw9EWLiXQlkpCnYdzjEi69VcP6YDl1qOUkZ/61yqg2BQJhO7bQcPRnm03lpvPKus0ZF9iVYk+RotTI85fDkxESKSqKkpVRVcC+YmcLdT5Qw5Do994w2odUI/LzOzxvv+DDkd66WoRZ0Xj56P5G35x4lO0XG2y/Fq0Iz0hQcORGibcuam9SZ88oxFnYkSYw7LEqe1qyYfwx5lhelUiAtXaCMEipwEwtCly5drjgOVquVvEI5K1d5UNkb13lcQkVjFi05xEdzLsu+SxKPPecgwdGSCmy1ZuKDUoDj7MGMlTSyASgmFxdltI/1Q1WqopBzHOY8ycgBSoVU2wABAABJREFUPyH8lARKyYw2ReHTEBBKSGvo5/239DwxZTvmvGuQ+OeWPYm6k1h1Ye2aFcx5PbnWjX7/njreX+Ti5glFTHvSwrFTVRXVcxa5OH46zNiRJo78Q9VTvSwlTrfIC5MsfPx5OW+/WL0iQlnpEA9JiXKKSmIsW1nBL59n0P7aXBKMMkY/UMx3S+JzxqXuiB+XZVSrMhAEgbGjjBw4EqSwKMrOndu4/vrrrzgOCoVEeqqcsBgmJkVr/V5FSSRKFKXVwbBBtc8LLz9roseGQ7z9UiKDrtPSvn8+P/9sRykqKXYEUcYsBKkggA81WvSSqdqc6pLsFHCeMEHmfxwkFFTgp4gUMjBc1N2qDUqlgDVJjk92jFJnGcnudmTRmNyKk2RmZtb6mn87Nqz/gf17YV9uBoas8/y0Mo1G9ZUEgyKd+57Dn5+GTjAgQ0afbnqmPFx7cvHaXjremuuiQaYamyNIVkbtCYoSW3y+P74jk9//DDB77hYcLhmSTCS7vkSSPEy5R+LdDzyoI2bmLfLw4D0G1GoZkiSxfoufR54tQy9ZScCKSUhEklpwmkPIVGGMLU5RrzzG5Cfv4qdftl9xHBo1akRyuhJBcjDzpVSGjyukZ1ctC2emVFZaFpdGue3+IsY/VsLGH7KqSURFIhIPPWvjw7eSubZXfD127kKYG+8sYsuOAEu+9FBUHMNzrBHZ0RY12mpVgprE0o4s+nQfixYHkElKImKMli3h85UGmjWOE8Tb9wR55jU7Xdpr0HuzUaLlCLtoIDXHiJkwQQrJwSWzM77trVf8+S9BFEWikSC3DTfw2PM25r+dUm0NevRkiPcXuZn5spW2LdTs3B9ErRL4eFYqcjmMfqCE++6IkpqsYP/hEAiQXxjll58kFBp5Nc3SS5i/1M2fO3w8Nx3qZTrYsrWEFT950JQnE2m0lUn3qLFYZKzd4Of46SCds1Ts2beFEruV+r7OCMiwWfcz7SETD08wotfJ8PtFFn9Vjt0hIooxcnNzadToyt3eAd58+W2SSSeSWMDLU808cHcV4TJ2FOzYE+TO+zdQ4Yygl8nRR60cZgcxohxjD22k7tVI6aDk5wKnsW+KsXFHBe9Nt/DqOy7G3mwiEJTYtivArTca6NJZybn8Cvypx1m8IsbsOUFa+vvHNUcF4lUmpfWw+Y7R5foSzp3di6UUjrq2IItoMUqJVFCOSAwkAatYn/xoEU1oTcwbZf/+/QwefHXJgX8D2rTNZlP+IRrUFzieu5M20V7VntOIFOasag9TJ+vp1S2+T/D6RJzuGBqNjC/mp9NnaAkqe0Mywy2rvvtAc/RSMSfYS/2y5rwwfT/ffZZUI2Fx6myY0+dD/PqHr5q51SUEgyInTkdY93UGh46FuWVCCU5XrDL5eTmKSqI43DGWz0tj3KMllBReua5hYWEhLtt2uo+SeL/QQopQs8BIJsiwuFth4yBW0mh2WTdORrQhvv0eel2/nalPa1m1xse5czGiIuh1Av6AhBDR1JmglgtyVJKGBrSgnOryGpk04gInaC11q/F6t+RAiaqymy4shcgxbSdDHUSSJMberGfvnm1XTH6ePXsWq0XO/I8CNIxUb50WpRhePGjdDXnznYMMGaAnyaLgzReszFrgoqA4ilweT+48dq+ZXt20zFro5u33vIy+RcszjybywRI3xaXRWuVCPBUxAkGJ3/4MUF4eY/ZrySz/poJP56bQf1QhRSUxXnvGilot8MlnHjb+5UcQwGqRs2BpBYqiplhjVZ1cgiBgIYWW0Wu4//H9KFVX1+YdiYhkkYEgCMSkKI1oRZqQTVDys4sNnE/YRoanI2Yp3qEZkcKUmY5z48gYE8aZuWm0g6bO61AICvySl4KMjbwx1cKYkVmoVAL7DgWZMq0cz7Fm5IRO4hGqf+9Nacsx9tBUaldpOheTYhRwDrtUTJc0FRpdmAF9NPQZkU/ndmrSUxVs3h6g3CMyf3Yikgjzl5az5zMNqY5unJDtoUH9KNHoP1d6Xyn+S37+h8Hj8eB0xVi03MvBP7NrZKybNFTxxP1mnn+zDEmEoNnBGUUpLZsrePMWFS5PiC9X2gkXptEk3JX85C3Mf9XAjNf/IrG4C0bBDMRvxFxOEQmLLPvKw4Q7EtCoBdZt9PH+Ry7mzEjmxbfKyM5UMPDWQiyJMpo3VrHy43SGjyvmp+XpRKPQobuLLKGmTiJAIslc4CQxKYon4iVSdnUbXa9X4PtPk7l5QhEjhxgYO8rI+zOVLFvh5sd1XoYP1nNtr+qk67vzPHjyLCiI6ytdchiVJAmnvIiopRBTJMYe90ZUkhqlXI7SGKRXTxmpKfDzb2HyCuOvmfp6GW8+b6VLhyoiIdmqYP7M1ItGKBWMHBL/7GcvRGq0QF2Ofn1UlB6x4FR60KhjXLhwgQYNGlxRHDp1uZ4dWxaz90CQ5BSwJsvp3F7D/XcmkGSRcyE/wuvvO7m2l44SW6zOSSrRHD920O0F1M9WMn1qEmnJcm65t4iJ4xJYtSwDhQJW/FDBe4viTsivvOMgHJL4+uM0unTQIkkSO/YGeW2WkzenWTh+OsIzuz1YJDdGwUxUXc7aLR5U+hhJiTLmLXaTYJIx+1UrCSY5ew6GaNdSxdIVHsqcMV55Y8IVxQDg44WfoNcLJJhk+Pwiep2Mx6fZyC2IkpggY9xtJgb00fLzyiQ69d5K/XA7ki9OAAHJR47iEA/cE8NolCGT5ATK1cgQKWEXSaQiIKOQHDSSjqa05chhFWptEHWyF4NKiUrjpmGKDI97N06PnIx6UT6aaaZtSwvlnhgfLfcw/5N9NLQP4FBRCQNuKWLY9TpGDNFz8zAdb85x8+V3PsSogBhV4HGoSCOJ3FwXjz9zdW1//xbotBI6rYxH7zVjNMgp99Q9hkiShKs8hsOu5MYbQ8iQE1U7uXOMhqlPGklPVfDr55mMe6yY+UvKkSJKTJ7GJPm7VjNBEyWRiKWQQf2trNng46G7zZX/e+dlK2MfKmbqYxYG9Y9r53p9IvM+cbF2gx/BWILkzrhYNS+Q6mtNrtNGhVfk53U+5CTSkd6clu9k8+bN9OvX74riIAgCw0fezbpV7yOXlLVm4AEUKPhtU4CXZzro1klNUUmMuQsriAXU6DNzyVKEyHdvRG9vjiWWWRm3E+ylBR2rVec0oS0+ycMJ9pGAhQrcNKUtarSU46CIXJqJ7bGEL2r52Rvhtbt5etpuvl5uZszoQyhsSkJSzcQbxDeXSt0/6+DVhn17NtHt7brdwDu11ZCcJOP6/nrWbfKz71AQhULg4LEQy+amcj43wrpNdbeVVXhFlAro1lHNG3OqL+p8fpFIRKokGDbv8FPmjLcUv/KOg6wMJY9OMPPntgBt++YzuJ8BmUKkUT1ljfaqS5jycCIPTCmlMP/UVcUhHBGZ8GQp7TvBod9O0khqU+OYeDdDCs2bFtcZZ0uinAYN4OaLeocqhYysggGc5hAmzDSkBSpBQ1SKUsh5jrCTNlJ35IKcXOk0frw0ox1qQYvkl3Bi4wInSSAJX/CfTUu8XokbBslp18rPG6/tIN3RnTzOXFUc/k3YvmU/ytzWhM3FfL7YXFmVrNHI+O3HJAbe9BdhuwVNOBGFqu5WaEEQKCwUSczphpC9F1GUak0qLf6ynBnPJaHTyRg5VM/IodUTt9cMzWPEuCIa2QahQsOnM8+xaHEuOnMQlRqu661l17os7I4Yz7y4j+K9DbD4m9BMas854wZ+/yGJroMKKSm+OqMfgPT0ZJSyEFNnOMhIU7B0Tmq1z5CeqmDTD9n0GJpH5+vzuG2Yie5dVRw/FWbVGi9PP5JYSXwCNG6gYu3XmTzzqp2WjXTs3h4kGC2jggNkS40r184QXz/nCMdJSdDFN/A+KwnehlSctnPX/SdY/7MVk1HOzJes/P6nn8efdZLgaYYWFdHEIi5EdhEKg1xUkh5tQoqYyfq1G7hz3J1XFQOPx4NKEWXKw1bWbPAzZGycBDabZKzf6ievIIpcFtf9a9VcTau/Vbu/P8PKHQ+V0Lu7lltuNOCpEFn3exhNNBGrtbzGPfHl9x4u5Ef49cuMyvFkUH+Y8riRoXcUsXJJemVrqCTBiTMhunbUcN+dak6cCbFw8R8ESs0MHBpiy64IW3f7CIUkOrRRM+kBM4kJcn79w8fcOW8zd97HVxULt7OcNnQn1qigGvF5Cdd01TBosIwvPpdjK1JhJIocOSrUqNGyiz9IkbLQoMNBKX68tKMHMo+ME7FNPD7ZS3YjGfWzlbRpruTTFT6uHVnMU4+a+H1lnBR48XU36xY2q9VsKbmiFXt3F3Nwh7UycXfDzXacO9LJpBEnOYAiZqC50JEoEQ6zk0bRlixd+On/M/Lz+PHj/Pzzz+Tk5OByuXj66afp1q2qIGH+/Pls3ry52muaNm3KG2+88Y/n3blzJytXrqS0tJTU1FTGjh1b7bz/G5BQoDMHEJRKpr8Oz774OyliPbSiCb+qDJe8mKyGEaY8XL/yNQa9DKVSoLA4il4noIrpyYq0qrGesgrpuCQ7EiI5u9MZ92AJb79qIitDSSwmsXq9j3mfuLnhOh2//uGlW0dNNcOxQEDk3smlTH7QjCAIdGijpmtHNbdNsPP796nVEhSRiMSUV+28+7KV514vY9ztRmbNv/JKv9W/fsv426Js2RFCG2xImeYcIUs+CpVIzK9Ga2tKopCCkUQUKKoRn5egF0xobE156vlj1G8oojPI8LhkrP7Dz+iRBmJCpI53p9Kw6NJ+v77UrJKENgpmzJKVo+ymodQCg5BATIpSTC55nEWHgXPSMYL4CROkTfMYXbpo+XGtD1EE5VW4QBqNRoKhGMW5ctoKl8YgibKEY0jWYvr0VBGNwp+7gixc7qbEFqFlUxUfz06tca6PP3fT7xotH7xZJd/WqrmKp1628/n8tGqJd0mSePJFOz5/jKmPJaJUCpy/EKF7Rw13P17K688nVdOHvq63jmOnQkx5xc6sV6wMHumiZbRhrWt6k5DIvr0STTtdnQa6XK4gGo1/Z05KaX1RdzVGlCTSMJud9Bx5nD83R0GSk2COMf0JHSOHJjJ6Ygkhp6nSMNiRupc/vkunScOqPVLn9hrW/6Smx6BTSCfUiICfqoIjnWCgtdSVXE5zXNoXl4QDUslGg56Kww2Q1z/OUw8nceetJqa94WDxF+V8tySdrh2rnqNbhxuZs8jN7Pd3kiTT4PFB+/btryoWdeG/5Od/GERRxGVX0H2Ark6H6GHX63lzrpOVH6fzxvMyfvvTx5IvPbRsbqB7Jw2TH0xk+mwHy1dspG93DXfcnECvrhEmP7+XfUeCyOQSiALRsJxP3kvihmurFoBtW6oZM9LIoNsLmfdmMtf307Ntl595n7h5/fl4BUyHNmo2bA3QtYM6vhGvA4IgIJNknOIgMXmQmHh15Gckamb5VwH2/FaPn9f5eHueE4VS4LbhBrIyFNz3mItG9SsYfbMWr1dixbchIsVppJW3ppitle2UQSlAadp27rpDyR236xAELV98F2Xp5z7cJTqibg1r1waICmEevFdPhU/ij80+yhyxasTn5Zg+NYn+Iwtp2khF6+ZqBAFCIbHW9ioAl0sCAZLMCso9Eg6H44rJz3bt2rFudYwf1/oY1F9Hk0YqxoysIikaZCtZ/F4qk1+24fH+MzkUCEj89HNGpa7V3Y+X8O4rybRvrY63Yb9ShkYtsOarDFKsCvx+kc++9fDAFBvbfslGp5PRs6uWrxelcfvEYn5bmcmvv1fw57oD1JM3okG/c3y1uF41fa1d+4OMebCEbz+JEwSeihixGJTaY/j9dZsk/B1up4tQSMLpihEIisz52MUzj1ho2UxFiS3KR8vLWb7Sw7K5qdRrHKboRG7cwEqSiAhBiEl8sdyIqIhQoTpOMBwjhSyaCVWDaTaNsUtFHGcfGSYzrz4f4I05Tu6/08hNg/WVE+HBoyGmvGon8aLeT4JJztTHE+nSQc3DD+8h0xRmw48ZnLsQ5ed1XuzOGA/fY+LLlWFy91kRhCjd6BInZmN+lMr/tnnWBlGC/KIID4xLwGiQIYpSNR21y7F1V4BwhYZO4QEobFWLn+/mn+HkqQKWf5SESiUQiYAiaMZlV6BCjoKqMSwmRSm27GHqFC1KpYCtTKRpw6r/pyYr+PjdVG69v5jZC+VoNPEKp7GjjBzeksW8RRUsn3OMZE+ciBIEAa27AYu/yOPYiVilnmZCOI0DBw5cMfkJMGbMBPbs2sE51SkskdrJP7++iJnTE8hIk3PsVJjX3y0nI0XNZ58lVFYnlHtiPP/qaXaudpFc0QYXdkxYqhGfl6AXTOgkA0H8tBd6Vv49AQuZUkMOsxONpKtc9BgwEyhoxJ4DJSRlBtHa2nOSA5VkWVWcY+TodzN05JAr/vwAdrsdSYoQCkl1Oi6XOWMMu6jN+th9Zh5+1ka9TAVTH7PEHWAbqMgrjFLuidWqwfX5tx5uu8lIhVdEo67+Hm+872TC2PjGOhQSWbCsnBcnWbjt/mK6ddIw6YFEzueG2bwjhLGwPTuX68kx7OSFZ+qu9k9NVlBQHKVL96urdnQ7ZYQjEm5PlLR2heSfDZHsbYlG0BGUApQZTmKPlNI01B1bWWGd54nFqshchzOGPGTETiFqNDQUWlYepxAU1KcZGknHBU6SKmVRgZvWVLXxCoJAEqnoJSMnOUCiW8Ph46FqbdeXcOpsGNFh5dNlPnZsVtFvkJcDK8oRBAgGg2g0V2eC829AYa6T1rHmOBJP0KFN9TEgK0PJyb1pfPm9h6mvHmXnQRmSVLNiCeJaY4rydAxCAv7yVNZt8DD0+pr36O79QV6cXLcR14gbDHz9g4+QLYBG0JEcbEphuITPFyRUaxW1JMr5aYWVG26+gG9nKnrBiK4imz93ONBqwVasIBKJXJXRlUymwVYWwV0u8cbzSbWSt0qlwMP3mEGSeOUdFxV+HX/tCbLp+2wMtRgRRqMSf24UuBBuRisxLgXgkyo4z3GsUhrpQn1iUpSc5I1MvFnJY/cbSTTL2bjVyfS381HktEU63Z7nXjnBgvcSEQSBwdfqmfRQjHlvFNCgo5Pl7ybQtFHcpHHnviCPPnUKz5kmnNmVz9Yt2+jTt/cVx0AQBDwVYYpLY4wZaaR9KxXjHyth9AgjC2emkJ2pJL8wwotvOyi1x+KxuIhgUOSJaXZ+XJ5RzcRvxA0GlnxewbsLgtXeS5Iklq/0sPrLzBr3VKJZzruvWPlouZsZz1nZtT/IilUV/PFNVuVasO81Wu67w8TNE4oIReR8uSAtbjR4MaF+1yMlfPRuCvOXulFqrs7dGOKdP+XyUp6uhfgEcJfH2PontKFHNfdpv+TlBPtoQw9OsI806hEigPaiKaZa0GJRmwnpbHy/LBOdVsbgUQ78BRYeeEzBkxOrYrp+YwSLmFYrkSEIAkqflSMnQnRsG9fHLyqWSMMal20SwqjE+BysEJS0kDpwgVMkl1+dNNTVIBQK0aBBA6699lpmz55d6zEdOnTgkUeqkvMKxT/TBqdPn2bOnDmMHj2abt26sXv3bt5//32mT59O06ZN/9euvajQgUIpxxeMcm1fDd98LuOld86hUsp4ZryJsaPSePhZO+dzI9Wka16cbGHkPUXcM9qEqqx+nedPpz5FXKBZRXsO/qKhz55jNG4sQ60WGNBHx3dL0vn1Dx89umhYsaqCl94uo08PLU63yO79QZQqWPBpOT+u9fLIBDN3jzZy3+NldB6Yz+SHEmjSUMXJs2FW/ljBQ3ebGTLAgEol46d1XrTauhNXf4fX6yTZImPyp35CKceZOtnI+NEJaLVxY8WX3zjKgQ1WYuUJJFG7vEn88zagUDzHHTcryMpU0riegkeftzN8sJ4WrcBWXIG+ljWiizJMxMe6LKkJx9lDC6lTpQxBJo0Iy30cFbYhj+pQoSaFTHowkChRgvhRoUaOAp16G106qHjsqQoaNtXz4aIrJ/1btWpFqS1KNFq1By627OWhSSEeub+KxBTFBN6a68Lnl/hxrZebh1X/THG5nwq2/JRVLVbXdNGSVxil/6gCJt5lon1rDecuhFn2tYcbr9fz8axU7p1Uyp23GNn4V4CXn7KwY1+gVmO81s3V9LtGx+nzEVRyBXJBTlSK4tSfJWopRKOBoE+Oyt4IKaihKP/kFccBQKdXUhrKpyGX1m9xgjpMfEzX2ppRaj/Pjo1JlVyAKErM/cjDX9ujlcf7pApadAjRpGHNMUihEBg3Rse8V5PIkppwjN1kS02wko5MkMXd5gmTRaNKvWyHVIoZK0nReuSVlrJmvZfZC9106ahixnNJ1YjPS5j0oJnlXxeQnxOjV48u6PVX1zlbF/4rNPcfBoVCgSApSLLUXTEhlwukJCuon60kySLnjptNrPo0nRfeLGPH3gBPvWznyIkwKo1En2vim469h4JEZRG++iSJ8/uyObwtk8lPaJmzyI3rb2Lp2ZlKHr03AffFKqve3XUYDDLOXYi3ED52bwJTXrHz/eoKYopgZebn74hJUfx4cVGGUgEaBTgcjiuORc8+Hfn+pwD3Pe6kQ1s1S+ak8frUJDZsijBnboyikih5u7JZMLURX8xoivHktaR42iITZKSQxWkOUWzZSVH2en79wcSLzyTQqL6ShvWUvPSUhY0/pZGWLtGZfvSQbqAp7dm4McbMF5OY8Z6T+ll1T/JpKQrUko47boVOve2cPCHyxfe1i/xGoxJbtkXwa2xkZghI3qt7ePV6PfYiBbePMLBlZ4DRtbQiAbw0OYni0iglttrLwjdt81MvU8Hn38U14socsbhj50WHv59/82EyynjzBSspF8klnU7GQ3ebef35JKa+XlZ5rkSznP49dWz6K8DCd9KQJ7hxpRziq8VJNYwFunfSMGygnr4j83j8fjNzXk/B4YoBEidPXvmg3rNfTyrKBd7/yEWzRiqWzkmrdLNOS1Hw6jNJDOqv450PnQSDoEJFCplEidBc6sw10lAauPrSyD6Q9HALlKjJFGq2mycLGShRUYGLP7cHuP0mIyNuMFSbCDu0UfPBG8k1XFQH9NFhSqvgpWdN+PwSz73sZd23JvZ905IPXkqjuEBGUG9Diikrz5eAhWVLl11xHP5NiEZUBIIShSXxe3rq4xbun2KrofmbXxjhwSl2Mkr7VGYsIb7hsPqbsX+rgUPHQuzaHyTJIkehjNGensSIskfxG7bk3RSnbKe8+SbemgXjx8SfsXqZCk6erZ71/nGdj9efT+L3b7L4+bMMfvk8kztuNiEIAk88aERILiYmVY2pQkTN+wvL0Re0rfxbWAiSnZ19VbEQBIHZ73+MNluLX/LW+H9YChJJyuPmYXp6d9cy8S4jWh38vsparS0rwSRnwXsWsjqW4pMqcGHHSnqN811CKlm1ujfKBQWNLrpEXo7EQAOWfxGkYX0FarRk0YiDbOOCdBKbVESB8hhH9X8gyaKU5F2dllFJSQlKBaxYVftYG4tJbN0ZoGPb+JjWsJ6SGc8lsWNvsHKsgPgG6K5HS3A4q899v23ysW6Tn1uGGfjkCw+tmyuxlUXZvifALfcWodUI3DLMwJadfm6+t5g7bjby3iI3Py7PYOZLydw8zMDTj1g49GcWaT1P45M7GXydhqOn6jY0O34qhM8nMWLk1VV9JZhFAgGJ1V9msmVNKos+j2C5biflLdZTlL6ZG8c76NtXzhnFPs7nB+ucF9Zs8HFd7/iic+Y8NxpbE4rJI5smtR6fQiZlFHOe49SnWa2bKY2gQ40GyZHCxKdKKSqp/t6l9ihjJ7gwl7WlYagTb7/nZfKjerzWUyCPcvTo0auKxb8BkiQRCYQQENDr666WvvMWE506qBh3m5FFn5XX+H8oJPLkc04SnHFdbLOnKc+84CMnr/o4FwyKnM+NEA7XLV0RiUoIchF3yuFKna+GzWvXyBMEgbdeM1JhOR3/Q1jN8ZMhgiGJmCReFfEJ0O/aUVR4JZKT5HVq8gG0aKLC6Ra5dbieMaNMpKcqayU+Ae66302rYF8sUnrlfa0XjLShG6UUEJT8lCbtY9EHBt551UK9LCVGg4wRQwxs/z0Zmh5FIxr5c0u00vQQ4No+anQNi1j9jZWmjVSV8bimi5b1P1nxZxyjcbAdM158vc71dG3YsGEdBr2MT76If8/PTC/jp88yefpRC9mZ8XhmZyr5dF4qm/4KVK7hAb771cvokYZqxOcl3DfOiDlBxl97qtznc/KiNG+iqtU4CqBXNw37j8TlROZ+4uK915JrHKtQCCydk4bLLWK8+B0IgkDPrlqWvJ/K8284UCgEGjZscMUxuASD2UBQ5q3zu337/Qp0hW2rEZ8Qr1JqQUfyOE1T2hLAixwF2TShmFwAtNEEpj1pYc6icsY/4EZ3tjvKRC9PPFidaJX+h/oOAVncKAn4/Bsfcmf8PpMkCUkeqebGrROMBAlgMNWtKfl/i44dOzJmzBi6d69pZnYJCoUCs9lc+WMw/PP1rF69mnbt2jFq1CgyMzMZNWoUbdq0YfXq1f+r124rLCMQgFBQYuyDJWg0Mox6Ge++YuXOW0zIZDImjDUx92MXDmescs3YurkavU7G4s8rEKJ1VxYqUFGhLma/eh1p3c4y8DoV701PZvWXmTw6IYE1G3zMX+pm+dcVZKYpaNpYRbJVzoEjQaZPtbDt52x+/iyDJycm8uZcJxu2+jAkiDRqEJdiWrPex/bdIQb2NlaSs9f11nL4eIjwVfiftmzVle9WhwgFBJYuMPPgPcZKQisrQ8nS+Ul0GuigiByU1D1OypChM8b49Q8fxaVRvvnFiyhJDLytgP79ZdhTdxGUqher+CQPZzlCPeKkdoqQQQYNOMouDkl/cdywnjPpvyJkXqBLNwmlTEZ7oSfpQn1kghyVoMYkJKIRdDgVRQwaqOT4cZG08vacO8ZVjYXhcBgQkJRhwlIQn1RB044eHp1orLZGkckEXphswWpRMPcTNz//5kUU4+8jSRIfLHbRq1vtbf6jRxj5bkk6cz5288NqLzZHjM8+SOOhu80olQIL30nhgyVuAPYdCnL37bUnYgBuudHA9NlOVBqRkBSkMG0zz81ycGB7Enu2WPnrTxNDH8xBYXGTaL66dm9RghgxLkgnSSIVG/HOinMcx4MTc6A+B9Zb6XBtAV2uz6fjdXk07VLIwtkalM7sSrkqD05uHFS3T0vblnETMY2gpT09CeLnAFvZKf3BeU5Qj6aVxKdPquACJys1Xs0VTXhqmodP3kvl/IUYt95YewcxwG0jdPhjAWa9v+SKY/A/4b/k538YMjMzkaPgwMG6y8xz8iJYLdW/OqNBhtUiZ9YCF/eMMfHF/FRWfpzOuo1+BtyczwdL3PywNJ1e3eKtmkaDjKceSuSN55OY9JK9xnuMuMHAxq1VA92N1xv4c3uACq/IfU+VMvf1ZEIhiAohbLL8Wq8zTzjD9YMEmhiyiPh1aNRygsFgrcfWhubNWhAJC3y3KkT/4SU07VJA94GlfLDIi93lp1VrEdFSQoqQiVVIr0Z66HQSzXoX8+wrEcbeoq9Wsn0JDespuelGBS7BhiAIpEkNEPMa8/0vAb6Yn0aJve7sWzAoEovISXN0I/n8QLLyBjNzVoATp6vPWqIoMeFRJ5I7kWE3CijUEjJJflWtnpvXbyFRkYg1SU79bGWdr7UkylEoBG69rxh3efVrP58b4ZHn7Dz3eCKLv/Rw6FiQc7kR2reqistn33iqZbEvx5ABevYfDlXbCHVur+bU2TCWRDlNGisZOVRX58L47tEmQmHYsiNAeooco15Giyaq/zGLfDnatGlDqELN978EeOtvOnyXcOctRn79w0c4LNGCTsSI0pR2JAmp1eIWJkQ2dWsnplGPqCzIlh2BGkZFl9CquRpbWQy/X6SgKMKvv3u5foSd0hw9r02T06l3GRzqQZqjG2nUIzXYnOzi61D6rQSoIq8qKCc/L/eK4/BvgkZpYde+YGUbUNcOGqY8lMgt9xbz9Kt25n7i4pZ7ixhwawEU1Udbi8A2gNHZjCeecfPquw4eGp+AGI4/Rw2FFqRaVCxaJvLbb2r2/JnCTUOqzjH+NiOvvlOd4N66K8CQ62pPYAiCwKCBceL8EtyqQpSBRFIuamlKkoRNKmT48OFXHQ9BEPh0xVJsWecpkp8hLIWISGGKhPOUZm1hxXJzZUvO7gMhBl2rqdNh9JXnDeQkbsZO0T9qb4qICHUsFRIEC76/OTvKkRMKw7mcKCrUJAlpdKA3dopoPfIoQycUI0jQsmIAZ06cq/W8dSElJQV/IMqyr+MmHtWuU5R4+lU7ajXV2sq6dtDQqpmq2ph4TRctLz2VxMQppdz1SAn3Tiph4K0FbNwWYOWiNPYdCrJ2g49IROK+yaU8/aqdvIIIP6zx0rpvLr9t8rNwZgr7j4R49xVrjRgrlQKfL7IQsJ7l7jt1lDli5BXUPqe/OstJs8YqzGbzVcVCq4PZryWjVsc1l/v00LLqyyR2bkxm/5ZUVv0SpPCPDnSKDiC15BpGjHXUIHsPHw8x7xM3d95q5K25Dlau8mOJxU2N6jKqEgThomuoCwO1u8xDvApYg5agT0H/4aWMHOtg2vRybr7TwXWDKtCe7Y5OMJAgWNi3P0pqshyfPG7c8r+l6/T/TwiHw4hC/J53OeNJ1csRiYi8NsvBgFFF7D8YoUt7FSfOhLnjoWL+2h0nvlasqqD3TQV4jjeurNZWCWqs+b248SY/o+5wMHNeOY8+Z6Ntv3wcTpFvf6mZaIH4OLZhqx9RkuhzXYS81I0UKU/Tp0/dJGbHtmqi6njy1SEr4tOvfKg1AnLFlW9yL6HM4aRrew2RiMSZc3WzBafPh3C5Y+QWRpjyqp2d2yXadHHQrnsZYyY4OX3xtUdOhAiUmms1aRAEgXo0JYcTJDZwMrBfzfFfrZbx5isGPKazKGJaKi7rwnn/YzevPptYqya8JVHO8KFaokTArbiqhPDva78mK0NOmTPGzA+dNK6vJCOt5ppKEASmPJxYSZIC/PqHj9uG173hvPNmA3fe5+RsThhbWZT3PnKyc1+QEXcXceNdhXz+raeSNLj0Hpc+X7lHrPU6IK7N7XDFGPdoMVNesXPgSHxPUD9biU4r4HDGuGv841ccg0tIT0+jKFLMih9qT4yt+y1CophW6//0gokQQYwk4sJOJg3RYSBEnPwNKctp3ULF/sMBCs9rMAgJqLSxSgL3Enpeo6BcqLmfgvjzEtLZyUiT88rbbt6YESPs0XFc2ssRdqDUhjFTfV0bI8qQEf+/1fs8fvw4999/P08++SQfffQR5eU1EyqX4/Tp07Rr167a39q3b8/p06frfE0kEsHv91f+BAJVpPslCaG//0TFGF07KdDp5JTnJvHgQ0Eu5EWJROL3pChK/LExxOdfhmnWzkHjNnY69yvmr10BEkwC77xqIZpYXOc1OYUS2neU+OA9PSZLDI9HpMIrYiuLMnxcERVekd+/yeKPbzPp2lHN2fNhlnzp4dvFGQwZYKisRG/ZTMWXC9LYsTfEpAfM1M9WsnFjlJ++UbP/2xasfKspd4+R0fcGO7ayGOUeEY02oc7P/fef668fwpIvHSRZBfr3qn39O+NFE6ZUP+XUXXzkFuyMvU3H2hWZbNkR4P4741JoTleMWEyiZfsIudbNnE/Ygt1ygIKUzZzWb0WNuprDu0VIJdOYRKsufpZ8rGfTT+m8/0YS4QjoUz1UCDWvISpFyJed5PaROr7/MUQSaWSHWvDJwsVXHIdwOIxKJWPaszpKkvbiNeUw+bG6C40evTeBMSONHD4W4oYxhdw0vojBYwo5eCxcafxUG1KT5WRnKJg+NYmH7zZX03A16OMEfLNGSs5eiNSqS38Jcnk8YfTwRC3F1h0sWaRn9EhD5WtMRjkzXjBzx21anO4YMpnsimOBKEcuSATk5fjTjxNpeIi89PWISh9yFJxJXM+ICW52rM1k7x/Z7FiTxbNPJODXlRAiSJgQB6W/yOU0BcXV12J7Dwa5b3IpN40v4q15LryGPCJSGIWgpJ7QlM5CP1rSGT9e8jlLjnSCI9IuznOM1nStlAQREAiGo8z8wMmF/Ainz8fnYVGUWLvBx52PFHPT+CIemWrD7oihVIv8+uuP//y5rwL/bXv/D4PRaCRGhJA9lVW/+hh1Y/WHV5IkZrznqKZDB/DNz16aN1Hy2rNVk+exU2ECQYm0NAUP351Q64PYub2GcESqIeQbEyF0GdEVjojsPRRk78EgD45LoH8vHf176bh3rIkht57CdjREUrAhckFBRAqTx2k8uDizK4nCYCEpsWwckVOkptbU16gLcrkJmS8RKxqa2NriwUkeZzAQd/2+cMZHpw4R7EdPkRxoXvk6v+TF1OY861amM/MDFzdcV/uEIEkSt92s4Y/vSsEdv67UaCMWL8vl3jsNOF0xHM5YrVW4y7/2oXZUZWnlgoL04r6MHL+edq2V9O2ho7Akwi9rwkQCcnoN9LDgvUS279Uw+oiDevWuXMB4+9YdCNoAp87Ka1TpXg5RFAkEJT5408qdj5RQP0tJ/SwFR0+GCYUlJk00M+nlMr5amMZN44vITJPTsH4V+RmJxis6a4MgCGRlyCm1RysrCopKoySa5Zw+FyYxQVbnYhfi5HyTBsq4C/fkUgwGGRfyIxiNV57VjkQiSEiYNNrKytS/QyYTyExXoNfKOVV4ED/ey0r/L4sVMZTUvUlToKRLRxUhQsjl8OMaLzt3xUhKgjtu01fqWiUlyug5yIbfqaWsPEJbsSetBB35/rPUJ7OG6ZIgCDSLdWIPG5EkCRGRMopIjF795u/fgNbtm/P7mlJOG8N8uMTNIxMS6HuNlj49Mth7MMiM91z0uUZDTl4EMZhUpxamBh0eP/y+Kp17nixFWda68tgEWxvemrefH5bV3Bj9vDbEyf06nnzOxesvJtTY7NQG2WWHBCQfnoiXzuFrKys8Tsn20bJDs/9jR+vMzEx++eMnbh3Zl4M5p2nWWEmvjnJiQKvLqhtzC6J061R363DLpio0ajn16EIxuTU2XpdQxAUa0LzW/9UGt2CnTTMZ27cKJBPCKZVSQA7m5DCfL0jjjodKMEsX268k4arc3lNTU/H6BJ6438jL7zgw6AV6dNJSUBxh574gY0YZCUdg/+FgNQ3m20cY+PRrD5MerGrf6dZRww/LMsgvjHDdLQXceqOBFKuce54sZd+hILvWZpNkqTnOPPmCjS07Aoy4wcD53AhtWtRePWJOkGMwxl3j35uezL2TSnlhsoX+PbUIgkCpPcr02U58fpGM9OSrvh90WqFaO9/lMBpk1EvTQn68Hc2EhYoTXeg74DBNWsTIqidx5FiEElsUg1pNn6HFOO1ylJEEnNgQEf/xe4kQRo2WMEHU1F4ZEMKPiUycDiNKUY3rz9Zs+DOAGg1Zgr7y+btU3fHX7gAxvw6VLIzT6az1nP9m+P1+klJEXEUlKJ1ZLPuqjInjjZw4HWbam3aOnoxw8zA9r05NxOmO8eacuH78gneSePAZG906qunaUcutw0x8c7z6d6YRdGTZ+uIo9bF4Uw7lprNotaCSqZjxnpM+3bXU/1uF4NvzXITCEp9/kEpuYQx3hYfDx/LIK6q7UsTpEhFEJT7Jg5DgxuOL0ihZTuwqtyKxWIyfV33H7Tcp8HhFFi4vZ8QQQ4371WaP8s6Hbu642UjrJnq+3i4nVaEFoRwxJuPINjPDRjpZ9omewtIoOLPqfM8ELJxW7GXEsNrXkwDX9dES1Tspc0UpLlVw7GSI5d942PRXgNeeSarzddf20vLnZx7kIdVVdUeFwyE6t9VwXR8dH39WznW96762Tm3V3PtkCU6XSCgscexUuFYy9hLkSgm5PYvBI4tQG0PxqqY3UxAEAb8/HvNHptpY+E78b4ePh0hNljF7oauya6wuaNQy3p+eTLEtxseflxP9vJz5b6fQtJGSDVuDNcizK0Gz5s04duAUew76OXQsSPvW1ee+SFj2j/OMEhUBfMiRkyJk4pRsgMBB6S8oj/Dw/RryXUo0MUiTRMJBeaX2/CU8/YSRAeuOYizpW8OArlA4hycUYOiYAO5SDR63jAygMa2JEaXId579ig00j3YjQUgkKkUIE6R7j7qrMv9fo2PHjlxzzTVYrVZsNhsrV65k+vTpvP3223VWarvd7hqJPLPZ/I8uzatWreK7776r/L1hw4bMnDmT5OTaTfoA9CaR15+3MGhkGYaAHpvHT0whY8GyeOXeDbfZ2LNDRobUEgspRGMRik/nMmRUCc1ax/h6VQX6DB8BV5Xz9SVEpSiRjLP8/GUaep2M0SONjH+slBJblLmfuHl/RjKtL9PPHdRfT4JJxoJPyyv3Bpdw8kyYb3/ykZ6i4KU33UQDKhpITcmUGsQPEABnOl6Hh4HDd+ANQf1GTUlPr7sb53KUlZWhVsvo0K7u/UxGmgKzTkMUNU7JhkWoLpkiSiKelGNMfsSIOUHOJ7NTeWa6na8WpvPMI4l88X0Fyz9Io2E9JfayKFt2+li43MuS55IYdquT8qCzsqLapSyg69ASPnq/qtW8QbaSoQP0TJxiY+fOXTgL6pESaYgcBWUUky8/SVJymIE3F6Mr7oggCJhFK4cPHL7iOOj1enRagScnmslO8/PCm3mkJtfNN6SnKjh51s+MqfF176X1jr0syiPP2Zn0QO2v27jN/4/+HpIk0L+nltkfuXC6RUbcUPsed9UaH4P66+nbQ8OKH4vp1a12eZmpjyfy7S9esrLqnpv+Dl/AjzU9yp03B5jyWNx48/X3nWzaJqLVBAmGJPxhgfDFRIFaLZCaKtCsqQy72U7Yr8DniKIKWPjmx0JenGxBJhN4a56T3zb5uONmI2NHmdBpBX793cfUlzeQWtCvMnGYIFhoLLWmmBwspJBBQ9SXEeQudR6xBsd472kLPTprKCqJMudjN3q9gMMh0q6VmjnTk0m2Kjh5JsyLb5eRYFQw9703mDJl6hXH4Z/wX/LzPwznz58nOSNM0A1Pv1TO3sMBJj1gxpok5+DREK/NcjD4Wj3dOlZ/+D77xsM3n1QNEvsOBfn1Dy+/fJ7BqAnFlW53taFXVy1HToSqkZ/f/FRRrQ3qu1+89O6hZeWqCj58q2rgVKtl/PZDMl98W8riZbmcPhtDQkSnFWjga0OiJwuLFOAIO4mFFdhsNjIyMq4oFrv+2kNEitCa7pRRTAl5tKJL3JxEAjEsUnb8JLG0HM4FzyFDIBoTCcei/PBqGjKZgFIpVCNxJUnii+8qWLGqAoVCoMIr4tOo0EveSpfUM+cjtOlmB38SQ8eU8OtXqdU0Bjds8fP+nAhZwQbVyBaNoMWg0DHjOSMDR9pITRF45D4jNw/XV8a2bQs1Ko1EUlLdC+G/wx/wkWiNsXVnGJNRYM16L+FIvHL1Uss6wPKVHrp30tCrm5bVX2Zy5nwYW1mMu241kZmuIBKR+GpVBRu3+ZHJYNZryYx7tJQKb7wFyesTq+m//R0ut8iFgjj5KUkS3/3i5ZtP0pn8sp3H7jOz5CtPnZ9h/+EgTRqq6NFZy1cL0uk7Ih+lErZtWU2/fv2vKA7du3dHFGKEwrJ/3JjLZAIRv5JErHhw1nqciUTKKMFC7ZOjV1PCiBtVLPrCT/ueNlTObFTeFKKyEJ8tPU+va6MsmG3m8NEI5nPXU8I+2tGtcoC3UUhH+tR6bkEQMEkWSsijRMhFlER0uivX+Pk34cnJz7Pul62EgxATJW4YU0izxiqCIYmCoigP35PAtb20/PKbjwpzGZTXvkDwylz07Kbk+TfL2Ls3RkOqjjORxF/bRPoML+S1Zy20b60mrzDC27N9nNxjpp6rI39+dY4ufx6neTMlBUUR1mzwMXxQ7Yua3/4IY8REETkUqU9iNWmw+0/hCQZxUIwoD7Fizuf/V3ExmUwMuH4ov/74NcnpUT6ancqnKz3cMLaQkTcYSE9VsGa9F2st5N0lnL0QQRe2YBISOScdwyXZSPzbotgp2fDgRE/t7TseyYmequohURIpSzzK8fM+hgzX47Tv4Y8/gyTq5Hz3lYVzFyIcOhomNdCcGFG0RvVVZ2wbN27G0hVn2L0um5y8KB8sdvP9qhDHdqRjNMoZNjDKnQ+X8PrzSfToHJ/3bhqsZ+BthTRtpGTYZRpMXp/IlFfLmP92ColmOV6fSOsWKvYcCDB/WTkvT6k+TsdiEnZnjKcfNrP0q/I6W8kvwWpW8fGSAL+tMvDVR2ks/LScdz50oVQKaDUCkijx0lMWXnxHc9UO5wrFP7cJy2QQo2ruM2LBWNqfkyUnOY5ENo1peNHoK0/aTBNaUcBZ8jmLADgoxUrNhEBQ8qNBSwYNKeA8jWld45iYFMODi8a0Qefqzn7ZRjLR1lpVV46Tbl0VvPxWOSpvFiqlDfEq9cH/DTCZTGiNCsTGRwidrcdbc91s3e3DXR7DXS6y9eesahUrI24wMO/jcu5+tAy1jkqyq1VzFXbNGZK8WTWevShRyMylc1MlTreIgEjv7jpG3lPEdb119OupxeGKsWq1F7lcwO2O8eq7Lr5fls7wQQZEUWLw6ELCYQmVquZz/do7boJREUfDzWQYJIYPNrBsRQXj7r7/qmKx+pfVhEpkbNwWYNGsFMY/WsL4x0r48K2UyipshzPG4DGFfLkglfRUJX0GOrFmScx6S0HvbhYkCVb/4WfaqzHufcTNHWOU+KnbCC1EELlCxB+o+94MBOIt/NGIwMjxNjp3UKJSCYgiFBbX7hQM8c6cUDSC3ByjYcOaUjx1oW377rRqXMrr7zl5YbKFv3YH6jy2oDiKQiEwcoiBLh3U/LjWx49rvYy7rfaxfcNWP7omXvQGieUfZFSTTtHpZEx5OJHXZjlYvd7HoH56nnrZTkyUuHmokc3bZZQ5YliTaibTyz0x1GoBa5ICa5KCD95MYdFn5cz52M3+IyHuHPfoFX/+y2Ew61EafKhVEvc8Ucqdt5i4/SYDGo0Qb+UtC5IuxappT1+CJEmECVJKXCdPkiTOcwwZCtrQDVVMjVQqkQKUkMcxdpNqr8eiZYU89Whcv/VCfrzqcP4cLQ89uRGVrTGJUjJhQpRqztDz2iBfLs7C55fo2MtOB/pWM1psIrbHI8vknG4nTf3XUEgOMWJXtVf430bPnlU63/Xq1aNx48Y88sgj7N+//x9b5f+O/ynBOWrUKG688cbK3y8da7fb6+wCiEZ8rNsA/oAAuEmnAUIU/vg1n04ni7hwWkknqR8KQUlA8uG3nMec4MKiELDZRX5ZG6Retgx76jYSXM1IDNdDhgyXvARv8nE+/sBYSWwLgsD705PpNayA1i2U1YjPSzifG2Vwv6r5zeWOMepOBznHDCSFmiEiotOcpzzmj3cB/S0cBsFEWUEWJbFzIJRSXFx3VerlKCoqwpIgUFRad/V7OCwRDkMa9TnBXlKlbDJpiBIV5XIbFdYTvPOWjqyMizqd6Qr8AYlgUGTcbSZ+WONl+mwHZc4YoghNG6pY9G4KjRuoyKwX4+jpXaTK0kmNNaDCepLZb9TUmhYEgbdfsHL9bYVEhChnOERI46RpM4Enr9PQuYORhcs8FLqLkZwZxIgil8uvOA4HDx68+D5w6wg95d4o23YFaNa49qTyX7sDrN0Qr35v16pqHZpsVWDQC2ze7qdfz+rrlXBY4uWZDt57rXZSXpIkjh2VmHLIxRsvm/niWw/bdvnp3b36eXLz46abkx7IJL8oSvcudcsvmBPk6HXCFccBQKMN8fC9Rp55NBGvL8Yt9xbxxEQzb06r+l72HYrrLH/2YSpvznWRYpXz7eJ0Es1yIhGJr3/wMuMtJ2VFau5+vBSfP0ZMFLh3rAlfQGLsQ8Vc01nLtEmJtGutZsBNf2It7YoSFU6hhEBSDpGAiNqvrUZ8eqVyEtqdYu336ZUFeRlpCj6dl8Yt9xZx640Gxt5cNSe1aKriuyUZ3D+5lB/XeDl37hw6Xe1JPoVC8Y8Jk2rHXnE0/4v/r0AulyOXC2izC5n1WrxUfPLLZZQ5oxRfrLS7XLQc4g+cQiFUy0B+uNTN689ZkcsFNOo4yWcy1l7V5yqPoddVPXynzoZZv9VPakq80m/briBnzkdo1liF0SCrQY4plQIT7jAy4Q4j9zxRwpvTUjCbZNz72GnO/RnBEmxIA6k5pyN7ryoWRUVFpNMACYl8ztKB3pUuckBc29PXiuP5bl6fFWX8bSb8AYmBtxbStUP88wwbqGfeYhfX9tIhSRJPvVxGWoqc75ekV+qinDwT5q77txM73ZVSCrDGsqlX3BpBEKg46qT/9UfIaBgkJUXg6KkQUmk6ma4uNRZRfslLdj2BRvVV1G8IXyxIoWG96gNvTl6EWFhOOBxGrb4yJ7sGTepRWlKIJMk4dirK2o1+2rdSsWVHgBNnwrz9ohWjQcZHyz306FI1yDRtpKJpo+rfU4JJxo9rfUSjErMXuonFRMY/VsKn81Ix6uOLxNoyVcWlUeRyge27A3TvqOGxaTY6t1PzwltlNKqn5Pp+er78voJ9h4J0bl+dmBdFibfmuXjj+fgizpokZ2A/HQlGGVv3Xrm2W15eHgqVRJk7zJYdgRoTE8Q3PIGAiL1YSZZQj1zpTK0LrwSSOM/x+Eb+bxvyiBQmbM3hur5JTHvFTxN3//giVSCuA23LYM8vp7k/kk+4NBmBeKvv5QN8hDBCXWWIxCtL82QnMVui+BxRQqErDsO/Cs2bNyc9MwmXM97St3ZFJgVFUZRKgfTUuHzEW3OdPHpvAjNn2Qm7QzWcViVJIk95jJSiAB63HEtZu2r3QxEXwGfiwAEHEyeXoRb1qENm9K4upAsmfFRQGCnEElXy2QepRKMw9qFienfT1qiUXvipm0A0jCtlI+07COxcmEaFV+SeJ87RPEHG2nVBWrXLplGjRvzfYtJTr3D4yCEOHz3Gq+86eOkpC2NGGFi3yY/dEcNTIfLXbh8zpibV6jT+2rtOStxqSuQbkGQRzodPoJXySCaenCqR5+AVKzBIRs5zjMZUdxOPSVFOc5gmtEWURFxCKbmqo/TtJrLg3QxSkxV88kU5JS6Bhe8msnlHkLkfuxDsmagFLcX680x86J6r/twPPTKV9955gLsfL+XDt5KZ8VwSP/5cwter/EwcbyQ1WcFXH6Ux8wMXL7/jwKiXcfp8hJE36Pljs7+yOsPvF3GVixddn+NjQCQiMXh0AY/fl8CCT0McO1nM5IfMZKUr2HcoxEeflTP+dhMjhhgZMcTITeMKKbFFa22TCoclSkpA7jPzyfIKJt5t5JWnqzayv//pY9kKD59+I3DX+CeumgSu16Ad+YXFlZX4l8PvF8kriFL/b63rQcmPg1I60hvZxfnLL3mJEMEiJBOVwuRxBh0GTnMIjaTDIFQtRENSkOPspTkd0GGkgLMUSRdIp37l9UekMEfZHTc6IEixLIeIFOYMh2lGdafOqBTBkXSQA0dDxM41o0w4h0IGvXtfuenLvwVyuRydPonyshISO55j4TvJPP1aGTcN1pOaoqj1HnzigQSWfOkhOUHB+h8zOH0uzNGTYQbeEGLv74dI9bSrXFO5FIWo2x7mlzkplRqaJ8+Eee6NMoYP0vP7Zj8HjgbRqAVy86PcOtxAhTdG4/oqet1QwmvTTBgNMsxGBTffW8R3i9PRaOLnlqQ4IVXmjPHFcgsN6yVy5ESI+UvL46Zwmqsju5d9vBy1NoJWI3AhP8LSuWncPrGIfiMLsCTK0WvjSe+ObdV0bq/lmZdd6Ewx/lydWrnuEwQYPlhP985qeg4u4bP5ZlwU0VBqVeuz6DGfYfYrJt5b6ObFyZZaj1n+tRebx0fv/kpWfRaXOfl5nY/Tx2XcdLuL9m2VTHpMy6D+ussMOCR+WuuFzCCmpLZXlQQZe8eDPDN5DbnnBZ6e5kZURJj6mKVW4nnOIhddO6jZsjPAh0vd5BbE1yg3XKurYSC4doOPtBQFkx80MOM9ZzXi83I8OsHM7Q8UM322E51WYOP3WchkAhqNwHNvlPHxrJRqRlSSJPHi2w4eHF9dLmPiXSauv62Q3III014de8Wf/xJEUWTJR8tIy4rRqZ2WA0eCGPTxSiWvX2LPLgkjZgo5X6lPeDkclKBCg5dysmnCcXYTEYJ0lq7Drc8hYinAbAafX0Jwm9E4dBBR88lHcOa8gx07YuBNQECGV+bF548hk6LkcgZdhp0/vrHQrHF87F/6ZQUJrubViM9LMIlWkvUm8g1bcdvU1KMJX32+gslPT7rqmPy/QGJiIsnJyf9IxNRW5VleXk5CQt0SKUqlss5K0rp0H6MRmDk7QANakC1USVhli03YfWo99WmBQlBSgYtQ0z0s/SCBzu3jxEhhcZQnnnewb5uagMJN2HyYs87jqFQyHr5Px+MPmGs8E9YkOdGowIghtbdSJybIOHYqVHnNw25zIB7tRAuhqiMpNZSFjUJOcZCWdK5xjrRYQwqEHGIR8Yr1LpOTkwmFJc7lhnG5Y7V27329yovNGSbCYbpwLRW4OKXfQrvWSob2UPDYxJqfN8EoIxCUSDDJUCkFls2tmQh1uWNUeMW4RERCAcXKQtJSJQz62jukrEly5DIZhlgS8sZ5PDzBRMc2GvIKIyz6rJybhuiJDgiwdPZRpHACD4wbf8VxiEQiBINx87SeXbUMHajj+tsKGTPSWGP963DG2LIjwJovM7nnyVLWfFV9zM1OV/DgMzbGjjLywLgEEhNkfPuLl7fmOTHoZDwwxcZtIwxMvCuB1OSquC3+3IvSmUWhv4D3P3JS4ZV450MXv/zu57bhBtRqgV9+97JshYdvF8fJv8QEGSW2uotfwmGJYCguBSSX1+0FczmMRok7bjby0GQXf2z2MeMFE0MHVN/Xd26vYdaryTw81UaX9hpeeqpqbapUCowbbSQ7U8HjD8jZuqOIbxan0q1TVRHdw3ebmfuxizfed/LiU0l0bK/kjw270OpAZ4iSmCjw49w0Ro7eSmJ5K6yxTAQEnMmHWDLLXKMTORKRqPCKjBlVuxTL688n8ed2Pw6HA6227mK+K8V/yc//MKjVakRJ4pvFVZnWYQMNHD4e4pufKlCpBD5c4uax+8zVXuf3i4TDEms2+MjNj3AhL0LDevHJ5JYbDXzxXQWPTDDzd4iixPervXRsq2bTX37WbfRz/HSI5fPSWLDMzci7i2jeRMWutdnsOxxi/WZfZaVgbSixxbBa5KhUAl9+YqFLv7OI5+phJZ1T4pWz8gBKlRwZelzYsJBajfi8HFmRluzYfoi7bxfQ6wQaNVDgcIpYk+S0bKbC55f4/U9f5YA89fHq5eUtmqpY94OVvtfvp6JYSUepb+VkFa+W6Ue4JMR69lJOmGak1NBDkyQJu+UgTZIj8ZbydAVPvVyGTifw8lNJld/lm7N8uF0Cdrv9isvYBw0ZzIIPtpGVIWf/+nrVSO4yR4wbxhTg8Yl8tTCNR6bWrjcEcU2rBtlKNm3zk2CSM2ygnmaNlCSaZYx7rBSbPca7813Uz1LSoU0VgWQvizLhybiL3bIV5WzY5kejEsgrjPDso5bKVqv3Xktm7EMl3Dpczx03m9DrZBw8GuLNuU5uHKSvloHr1U3LwaNBKjx1X+/f4fF4aN1G4uReAxOfsrHh+8xqG3+/X+S+yaVcyItRWipil7ahRUspBaRR3VxGEATSyeKMYQvp4WYkhuohIFAmKyJHOM7jo1QsWOwlxdOm1kVqkq8pq1bl0E5sS4RQra2fHpwkUHvW3k0ZiWIaOo8Kn/4svoorI8L/jVj5ww8M7jOEh58p4/lJUSaMMaHVynA4Y8xa6GLbLj93326i/3Xwg3sjKWWdMRNvuQlKfnLUB8hsGGTvvijyoA5T4mm8wlnCYQlJ4yU1TYY2JOH1g8MZxmCVcaE0gp4IYSm+QdSgw10op3nXQqY8buSJ+xO4aXwRNw3WM6CPjjJnjA+XuMkrjBJFpHlryM5SM+UVO2dywowYbGDuIg9qhZZeva5e6/NyFBcXs+SjpRw6cJgEcybZ9TXMX3SIr3/Ip2M7FbEoHDwcxV4mEhPh+tuL+G5JWmXVUTAoMuM9J3kFEVp1krAXaDHbOmAUknBJZZSSR8hURONmEi0aqym2udix04EnYicr2hw1WsoFB36ri+v79+fP39eBKHLrSC2/PmMhLUWBJMXnonc+dCIAN4wtwuWQoQlYsURTKEg8RdfBHbn19luv+vP363ct69YMoDD3T3oMySctRY5cKfHme246tlPSpYOGFKuC2a8lEwjEuPvJUma9YqXfNVpEUeKZGWXsPRCkzBmjVXMVaclynK4Y23YHmDHbidMd49NvAtw57nFWrljG/GVujHo5uYUh5DIBlVLigyUuTpwO43SLPPGCnZUf13RRnfGeE49LgcWXwtvvnOOTr/IZf7sBtVrGL7978fshIibR89pHuGHIyKuOw8QHp/HotHv4YUlitYWkJElMeslOWXkIJ1vJlpqiQEEpBbhx0IoulcRnUPJzlF1ECFEkXSBDaIBVSsNOMWq0HGM3MkmGETNRIsSI0Yz26AUTYSlElCg2isjlFCYpkShxk8MIQc7jR46CoOgjk0YUcR635KAeTePPk2CjRH4BfRhKj6biEs5iVVhJb2u+av3Tfwt8Pj+hsMS6lZm895GLaZMszP3YzcqP624NHDXUQE5BEFGUaNZYRbPGKm4eZmDZl14mTV2LNUGDTB9ArRXZ8n12JWEJ8bXRykVp9BlRwMbvMnB7JCJR2LLDj1wuIJMJdOuo5qfVIe6dEMQd9kNMhlon0qpPLgkmGWoVFNuijBlpYvkHVRvo1GQFA/rouOOhEn7/bRWTn3rxiuNQ5ijg0cckHrong9snFiMRrx4pKonSvpWGoydD2B0Sj95rBuI6zZMfqTICuRwpVgUjh+n4aFkpJguc8u6kaahbZXJbkiRs8lwcsiLuGJVBQVGUSS/ZmTMjudozf/JMmLmLXfTvpyDRLGPLzgCz5/nJ25eKxduFtoKawPYgzxw9yRf9nHy2yEIwKHH/E05yz8sZfZsSY+qAK44BQFpaGlkN+nJm605CyjK6dBcY/UAxn32YVrlGl6S4e7HHK3LsVIhrOsso98TISlfywiQL/UcV8NDdZgb21VHhE/nyew8Op8ji91I4dS5SadBUG6xJckIhkVBI5KflWZVE57W9dFzIjzB8XBET7zTRvImaU+fizsg3XKtj6IDqBJJMJpCcJOf0aZGnJ9/L19/+flVx2LFjBzpjmIxUFR+9m0Lfmwr4YbWXHp21nD4ZI7GoI/XEJI6xh1zpNJk0QiEoEKUYxeRygVMIyJCj4KBiEzfcAEf/SqJUvocnnoL7x1krx9j9h4OMf6CEwlwPyWUZ/PqVixZ0qtyfJEsSBZzDhR2jET6Zn0CzxlXru9//iJAQSa9TokfhyMTawkmpLa5BunnDlv8Y8rOiogKHw0FiYt0O9M2aNePIkSPVKjkPHz5Ms2bN/levxV0eQREzVyM+LyFGjGQykCQJd8Y+tv1krabNmJmu4LtlKVx3o52K/T0wdDrC178ncut9xUyfZq7zPQV5PKlcG67rreOd+S4mPZDIX3uCuM4lU0+ouf5PETKxSYUEpJrt9jJkqFUCSvWV27Hk5OQgk8vQqiVuvLOINSsyqmmQ794f5PW3/CgCCRgxohLUJJFG0KTh289NtWrCi2JcCi/BJOOPzX6itXBzkiTxzGt2pJgMdbKbP75Po2kjJSPvKfrH641ERVzmwxxfl4XBcOm9tYwdZWTyS2X0vUaDZC1Ckqm4cfiwK45D48aNCUViTHnFzvjbTXz7cwU3DtIz4LYC3n3ZSq9uWiQJ1m/xM2uBi9mvJZOSrCAjTc6W7X769tRRUBRh7iduolE4tqUeYx4o4cGnS/EHJUIhiUWzUuh98Tx/bPZz+8Ri3nnZitUiZ/Y8H5t/V5PhaYU7sZhSu8iWn7JJT5Wz52CIn3/zEYlK9O2hpd7TCj5c4mbx+2mYE+TIZHHT1toS2d/8VIGnPK75faWkn04rMPx2F8rz7dFlHub2OnwrOrRRU1Ia48FxVYkJSZLIyYsSCIr06KImaijm7lHmasTnJTz5QCLDxxVS4RXp11vFnt8tyA0FjBxm4GxOmA5tNFw3EDJTz7Fh0ynEGCSog7RoWjMRUmKL0rSRqs4igLQUBXq97B/HnqvBf8nP/zAcPnyYrHRljUxrarKcC/lRPvswlRnvOblpfBFDrtNhNAh8tNjHheIwHQfmct9YE+3baKqJ1I8aYuCm8UV066ihS4eq6jRRlJj0op3xt5nIyY0SjkjcPMzA2y/GS6OPnAiTnCRj1BADGo2MXt20THnEwoJl7hoEIsD6zT7atlRdbPORkMlg/B1qPn+9hGQykUlyZLIrH9S1+hhlgguZpKjVbbjyOPQUFlVNSGNHGVm6opxnH4tf46J3U3j8BTuHjgb5dkntLffWJDntO8c4+GvtDswqQU09qSkXOEkROVTgIFtqhhoNHly4ko6RmFnBnbckMbBvVSVhbn6EiVNKmf1qMit/9HFkjxojWnbt2nXF5GdSUhJarYxP56VVIz4vXffSuWm88b6DpV95CAZFflzrZeSQ6lmeWExixntO7rzFyPrNfjb/mEWSRY6tLMpdj5Sw8uN0tuwMsH6Ljw+WuHGXx2jeWEVhSZQKr8jMl6x8+b2Hx+4zM2qogYG3FrJiUVo17U1LopyflqfzxIs2PljsJi1FQatmaqY/m4RBL7Bhq5/EBBkd26rJzY/wyzofYfHKq50aN25MYZFIw5ZBTpyBPjcW06m9kp7dNFzIj7BlewCPW0ZyWRc6k46ISDG5nOUISHHX6ku6i3ahEG2LsxxYmcyPq4tY+d15RBGS1SLsbMPqxX4uRM/RRax9kSoIAhYxgxAB9JjwX2ZgBKBBz3mO017qVYO0L5OKERHx4KZpuC8F0VzMKXXf3/92pKenY0mPkJ4iY+0GH6+/7SMakRGVYsjVQTLSlSAI3DzUSMPsEAuW7eRUvgwpokJCxBSyUHAyAV26g+efUzDu9ngr3J9/+Xl3QZBJD5gZ1F/PoWMhxtxfivtsKsiceChDJekwkkgWjYkSxi2dY95HdhTqKEajxOIvypn3iQtBkvHQPSb694Q33gkQyEumaFMGUUUAp+oCxw75iXnNGEnk16Ub0KlNPPrkI1cdi2+//o4P3p6P2ZGOSUzGQ5AKU5hESyb5F4rIvyACEio0pAv1sanzKT5mZuDgCkzWEBqNQFFJFJkyxo51GZgTFJQ5Ylw3cgd2v4wmTWQ0NAkcPSlSXCLhcOuRIWPNN0YaZCv4bMVZSkolGjSAj7/wsGHtJsKh+Mr4y28CrP7DR/OWAkXFMdwOJRJpJJhMBBxhsiqsyFHgVJait6h48umrr3aE+LP35tsLWbJkId9/8wnFNi/+SBSfU8GocTYaNpTRs1tcR2j77iAaDUyf7USvEziXE8FXrsIkT0Qradi/o5w+Q20kp0cZfr2BX77IIDFBxmuznXy88H3Ujvr8ZRcREsoxGmQkJcp5Z76blCQ5Zc4oMkEgLUXGoNsLefYxM4kJcnLyo3zxbTmnzkbpPWQQ1pT6/LTqECOH6Dh9PoI/INKxrZpYTGD7fiPDb7r9qmMA0LFjJ7r0mEjnQe8x5SEzndppOJsT4e15LnLzosijGjySmxPsQ4YMDVrUaDjCDpBAI1eiNobJtEZwl8fIcx6nWMohU2hAueimXGYnUZZIRAhRGslHhhwTFmwUkiudJoifFGUSQVMRaqWfigovGq2APqpCjCpQa8IEYx5kITWeaDH1xcZEYhFyhKOkpEDzZjKi5yJ4S0zYpFJkEkjJIZZ/9e3/UTz+DTh/upzhQ9QYDTKOngzz/BMW5nzs5p+WVQoFrF0t0Wa7g86dZbz7uom0FAUd2ytITI0wboyW+lkmojGqEZ+XoFbLmHhnAmMeLGXGc0l8+X0FJ8+G0esEhgzQs35zEIcDpKCABiMReQCFKspj9yWw6a+4wWE0KjD92ZpEgCAIzH0jmT4j/nnD/Hco1eU8PCGFotIYXr/E5AfMDB2ox10e4/pbi/AFRTLS5ASD4sXPINGvd90JxsED1Hz9pYmUFB/T3pB4c9ZGQg4Tfq+MiMZFl64yRnfTMnhMEZ3aqXC6YgwZW8SwgXoSzTL+3B7A5Y6xaVUmz71exsS7TDw8xYlwoTlpocaVawi1oCG9ogN71hyn23X5+CsU6O3NqB+2snXrNtp1O35VcQA4dHA7qlQna3+w8OosB3fcbOCOh4tJTJBjMso4fS7Mdb11fDI7lbmfuJHL4508J8+G6dxeQ+sWKjLS5Hy60oNWIzBhTEJl8js1Wc7ZnLrNVz0VMVKTFfj8kRot/RPGJDBisIEVqyp4+4MSwhdJ+7r02n0eBRp3GmdOn+L3339n0KBBVxyDvNw8TCaBe8YY6TuiAK1W4OfP0lm3McBHH0ToKFlBgNZSV0rJ5yi7QIIoEYL4aUALXNjw4kEWVbD61yhmZZSHJok8NKH6Rr1TOw0/fS2j/4hi8m1+enB95TwmSfEutTKK0WMi6hV48JEyhtwQ5t0ZCcjlAkol+Ki70kuQx6iXJefkiQinpAM0i9SsVP3fQjAYpKSkpPJ3m83GhQsXMBgMGAwGvvnmG3r06IHZbMZut7NixQqMRiPdunWrfM2HH36IxWLhjjvuAGDo0KG88sor/Pjjj3Tt2pU9e/Zw5MgRpk+f/r967Wq1QFqgegeNJElc4CQiEhIiHsoZOEBRjfi8BEEQeGWagUn3leLMNVHmipGaIq9TruHM+TDNGilZvd7PY/eZa6xdVCqBZIuMsQ+UkqBTYQm0rJPgTiELByWVzteXYBMK0Bkj2O1lVxwHj8dDr25Gdux2IyBxzbB8WjVT0biBkpNnwrjcEuYkOQ6vnUxfVbw09sbMePccs2bUJJO+/L6C6/vpCIUk3p7npFM7Dfc8UcIjE8w0aaDkxJkwr8x0cupcGKtZiUojVnYLeH1SnTHMK4gQDIDF14znXyvkg3er3lsQBN56IYlRE4oZMEBDt/7PX5UOutlsRi6TU+GNsXm7n2cfS8Tnl9i2K8Ca9X5mfuhCkuIyf18sqNq7tm+t4eV3HCQkuElMkHHPGBP9ronrsi98J5UHni5FEiXWfZ15mQwCDL5WT9cOGq65oRC1PxltWRsySSJGFKUxSNMmqkofjG4dNdWkCiMRiRnvucjNj1A/W8mrTydx3+RSFr+XSr2sKgJ0w1Yfr81y4XPL66yM/jtisRi2UoF63naYpRQknfCPxkupKfLKbt5ffvfy4ZJymjRUYjLGi5dkqigT7657f3rj9QY2bPWTkxvFh5ewTc7Bo0EaXCy+0+tlTLjTwIxp8d+H3lFYazemXifDVV73uChJcQL6ajikf8J/yc//MEQiEdq3rvnApyYrCEckCoujvPJ0Ep9/U878ZeUUFUexWORc00WDNUnO2o1+dDoZXTuoOXAkSMe2GlQqga8XpTHpJTuhsETPLhpy82Os+S1Mh/Yy5r1Zc/Arc8TVwr5dnMHdT5TyxxY/T040M7CPlglPenjxLTvNGqv47ldfPLvmFrE7o4wZYWTw6EK0WoFgUEKlgqCinIpIfBNts9muWMC4SdNsCs5swVLWHhd2UqmdLPQJbjo0qXoghlynZ/GXHn7b5GPwtXq0WhmL30tl8OgCGmTXPYB0aKfkwK91X48KNXpMeHChlYycMWylaWMF3dspSM8UycpIqEZ8QtzBcsn7qVx3SwGSLYPyQJAUUq/K5Xzfvn1kpNXe1gbQrpUaj1eixBYmK13Ba7Mc7D8c5MHxZlKscnbuCzJroYvbbzKwYJmbAX21lSZOKVYFM1+yctv9xQwZoOPYqQgfvplMZrqCXfuDHD8dxpwgx+6IcvJshJkvWTmbE6GgKMI7H7p49xVrtUEsJy/K2Zwon7yXyqdfe5j6eCKTX7ajUgp0bqem2BZj6owyPBUxevfQsmbTlU9u4XCY+llK3nnFzHXD3DQpGURxSTmv/bYbM8nIkdNc6FB5vEyQkUlDVJKKfM6RKz+GQaMkEInQpi2sXpmKQS/jwXuMPHhPPDO2c1+AB8fZSHN3pFAq/cfrkS7+KAQlSkmFR3JhEuLPUjaNKSKHg/xFPakJZqyECVFMLhW4UaBERlyAP0FMJi3TfMVx+LfhiSceoEcXCY9Dy4XdqTSvaIZKUGOXX6Bh/5N8szitcvLu3V3Lg+MTuGFMIccPyFCKOvxhH5bUCKu/Ta9WfXxtbz09u2oZPr6Izu00tG6uYuK4BKa/ZUcVNRAk7ljdmDaUJO2mVRc/b03Uo9dZ+e5nH7sP+Jk4zsTLb7vxl5hYtLwcj1NFu8i1cSkFAYhBhr8JZzmCHhNhgggVMlYsWcnNt4+64rEQ4MyZM3z41kIalLWNP3NCPPGjrWiEzVNIEjFaCp0JSD7yOINTKiUhmEwToQ3YQCqNbwgaCHLc2Hly6lHeetXEXQ/YycqS883itMrqeEmSWPaVjxnvuHlnholrLsppTJ1UtRHs3F7Fjbd6aBBrRwrxlhaXvZTD3iNYMwMkpUQozHFBWSpNhFaVG4GkaBr+cxWMu/1u1m5cfcWLusuxcME7HNq3irYtgpy9EMNdJidda6VNRx9PP6FHvPhw1s9Q8eO6Cn5cns7j0+ycPqSlZUWvSmmETMAtK+Vk7l5+XWFkzS8uRt+m4tWnLfy20UcoMY9wRKR3dy3PP2mhaSMVkiTx41ofsxc6EQSJjVsDxGISjz1fRrtWKswmOS63RLvWKg7u/x2vL8a0SUks/8ZDRqqCtq3U5BdGcLpFrrumlPkfzmLK01de9XYJNpuNr7+cxx2jTDwzzYdVrUAVTELnb0uaoZBgci5mSYapoAvlOHFiI5166DDipZzc2BmCbgGNuxF+bKTW9zJ9qpyZ75+k/KwCuajCIToxkkhDWuPChk/mYsbMCMePx4iE5Fisdk6dUnD+gp5yexQ9ZtJ8bQGJUvkhFIYYKo0GnaMxlmg95IKcZLEe50qOcjTsY9zYBP7YWkHkSHvOSscRJB0ul6tOTad/MyRJIhaTyM6OP6MJJhml9ij9emhZs8HHTYPrMlbw0iJwHdqgjrO/uBh4aA9//JzEK+846NNdx6vPJDF9toMhA+re4HRur2bOx06WfOXhwfEJZKQq2Hc4yJSXnJQXmGkf7FPZIRGLxSgMHuWjJQXsXh9v7Zs4pRR1HdVMKVYF+rr9I2pFWpoetVrGky+W8Oncqg3jzXfbadFEw2cLkrGVxXj6NTujR5ro2E6J3RGjcYPaz1dcGkMdNfLg3UpuHaGnUwcl9zxRytKXrXRok1x57c88KjHmwWJuHW5kxGA9G/8K4PWJPPtoYuXcMux6PSfPhMnPldEx2KhWAiQr1oxDJ8voSJ/Ksby4SFVrhdU/wel0YtD6aNwR6mUp8Qckhg3Uc9tNRmxlUQIBicx0ReXmN9Esw2SU8c3iDPrclA+ShLtcZPggA7fcWLM6SKMWOHchTFFJtFZDy0+/9jDiBgMzP6zdoMySKOfRe82s3+KnaUMlZ86HayU/fX6R82dkZEZbIG9QxpvTJ3H99ceuODnmcDrITFcwa4GLrxamM/o+Ozv3hVCrBZLEqjlWEATSqEcaccNRSZLYwe+VfgKXDCrzpXNEUk7w2MTaiyUaN1DRoJ4cm61+9fUvJ5Ahq/peAUpgy4oc7irJYcXSJMbdoeH1Pbmk+FvUeu6oNR+lUiAzG2ylATSG/3f6x+fOneO1116r/P2zzz4DoF+/fkycOJH8/Hy2bNmCz+cjMTGR1q1bM2nSpGoVaGVlZdVi0Lx5cyZNmsTXX3/NypUrSUtLY9KkSTRt+r9L4gqCDCXV9w/nOY4SFQ1pQSkFyATo3bvuvVaHNmpEbQWKkoZs/usckx9M5PEXbCyfl4ZKJeByx/jki3I2/RW4KG8jp1kjJdNnO3l5SnXpiy07/Zy5ECHvrByZINKMukkaGTJEqrdzh6UgXstZrFYBZ9mVDwQNGzZkz/4YOp2MWAzuuNlAJCyxZVeAVk1VfLs4BZVKYOT4YnI2BuDi7WSJZvHH93buczl5eaqR+tlxM6OFy8s5eiLEiMEGug0sJuDWkmmVMXiQio+Wuzl2IkKZTUCKylm5NI02LVQ8PNVWeT1yOTzxgo3lH6ShVFbFJxgUeeoVOz06azm5KpFN64twumLViGmtVkZaihxRVGEy1a5FXBcOHjzIdb21bN4RwOESOX46QqJZRnqKgqMnQyx+L7Vai/olnDgdYtarydUKw3LzIxSVRslKj3cTPDAuoUbhEcTHt9tvMrFuQX3MQtw4qVR3DIVSpHH9uic1pVKgcQMljz5vo0G2kgF9dPTpoeHGuwpJT1VgMcspLYuRkxtBVdIIFBeumDOIxWKE/UoSxRQQwO+jTg1uiEtAaDUC3/5SwbqNfn7+LL3aXD14dEGdMgYABr2A1yfy++8x2tCTYvECe3ddoLAkwLIV5SDAVz94eHFyPPnZqa2av3YH6d29eiWpJVGOzyfWuCcu4Y/NfpwOgQMHDlTTIv4/xX/Jz/8wJCYmcu5C7ZnWN55P4p4nSvngzWS++L6CcERi1I0G3nnJWnmzRqMS733kIhyRmPamg5Ufp2EyyjEnyPl0XhqFxRHGPeSg5EA90iNN2eZbxxffernzVn3lQJ5fGOH+p2zMvHjeL+ankt72HFt2+JEkAaNBYNUaH43qh/l0Xlolkbb/cJBHn7Px8axU2raKby6Pnwox9nwex88VoUB+VZmcgYNuw5a/iR1/HkOSBKJSpNZ283z1cQ6f8TLsTj9+t5LcPJFITOCOzU6sVhdDBurwhiIUl8YqMy214dCxEIG/VfBdjnIcmLCQSSNOcQCDLwV7mR2lKk46r/+2dnI2O1NJWoqS4lwD7elEnvU4ffrUboZTGzweD3rtPy8CVSqBa3vp+fRrD9FojC++9/Dn9gDmBBkdWqu5Z7SR9+f7sJ3IoOBoiMGnyli5LBFzgpyObTX8tjKTtRt9HDgcYujoUjIyBBrUVzBqiAFRknj/IzdJFhkbtvh5bbaT/r10WC1yugzK4/abjKSlyPn1dx9HToSYNslC905apk4v46ZxRXyxIK1aJXMoJDL2oRLat1JzMiflHz5VdRQWFpKVLmfMPR7MWJELcoJSABAI4qMd19T6umQhk3zpPHJRRbqvNTIUNKp3qNYBvXsnDdp0Oz6XhwSsOCjBSk2CSpIknJRWttM3oS1H2Ek9qSlW0rGQctFBO5kKyikhHzkKErHixkFjWnGBUwAIyOjZ68rvh38bDu1fz12jEvllTRZpwaoqGn/yGZbOTamhQaxSCSybm8qjz9u4Z7SW2fPCZNWTahU+V6tlPH6fmSVflfPH+hj2w9l0jjZGISiISGEKOM/ZpN+ZMzOBUcOqJDu6ddSQX2jinidLWfBOEq/NcnLdNQmsW9S4UkO2XHJipwgJkQSSyOMMnejLQbZRz9GEz5Z+ztQXnr3iOHww+0OSymqalEC8lapQOk9MiiJDjhIVDkpoSZfKYwRBQCA+VptJZv2GKLv3liHIBA5uS6u2OBIEgXvvNLDpLy9bt4fJzS1n8EANLZqo+GGNl29/rmDrZon2sf7VNHMtUhoJPisFFZv47BMjt413o4iJ+MPeyo0lgE4wYs+R8+nST5n44MQrjgHAqh++Iuj+Ab/PiQwBrUZGr54KSsscJCYrqZ+trKxC6tlNS6cOSt6e52LLnxItPL1ryFiYxVSyxRa4FcewhJL5YoGGb1cXMO52I/ffmYA5Qca+QyGmvelgyAAd945NYNRQA+7yGKs3+BjYV0VeQZQFM1Mq52FJkvjsGw86rYwDR0Is+qycX7/IqDQUACi1Rxl2ZxFO9xKemvLCVVfBvvTCY7z5QgJTn43QzjcYmf/ieCaAwWfCE7CS0ucwB3wHEFypdKJv5XsYMZMm1eMQf1FMHlr0xGJRJk/1k1bRjraYKSYXLx6C+BGQ0ZbuOMRSZs09zMEtKTz/modvl+tIKm+FRTDSQfKT6zvFGdkBGrUMsmSGkT496uMPSCz5PJ+Z75/EUy4nwSAj2SKSYJLz05oAvoBA0HCMjIpGFBVd4MVnX2LZl0uvKhb/BgQCAeTI2bs/vj4cO8rI4q88PHm/mdEPFNOne00N4s9XeikpFmhz8Rk1CYkIed2Y/Nx+ikpivP9JfP5NtsrJL4zStUPt730hP0LnDtpqZpf9rtES9WtoHuxZrbtBLsipF2pPXqACt0ckLVlOKPTPum3huosLa4Ug03H0ZJD6WYpK4nP3gQBljhgbf4wnwzLSFCQlyvnu1woeGJfAG3NclQZol0OSJBYu9qMTrGRnxU1DPlxSzpwZyTVcfRWKuPbdbfcXMWakkWEDaxLGkYiEKIJC1NT5TMsFBTJJXu3/IZ+SA3svXFUcfD4fRoOMPtfEx7TO7dT8uSPA0AH6WknGNet9PHqxkvH+O00s/srDrcONzF/qZvJDNYsgpr3poGUzFUPvKOS7Jek0aRh/H1GU+PYXL1t3BendTU0kLHHqbLhWbVB3eYzi0igfvpXC6AeKWbVMVU1fMBqVuPshJ4aylihREpMEhg6UsWPHdnr27HVFcdDr9TicIi2bqtixO4zW1owXZ+Ty2jQ9gjIKddxfMaJIiHSib7V7WGUpR2EQUSqEOs16mjZS4dhb9byFpRAVuGkv1NyYJ4UacmyPjROnw4wYouONd3MpPKNGg44ELJX7mjLtWbr3lPAEBdatzOCGMYVEY/4risH/CVq3bs0333xT5/9feOGF//Ecr776ao2/9ejRgx49evzfXNr/iGBYjHs0XFyfh6UQXsppL/QkJsU4yDbSpfqcPCnCTbWfI7cgijyiQZRF0ajjyXOnO0b/Ufn06REn0qY9aWHKw4nI5UK8+OgdB+t/8vDjWi/DBxmwJMr4a1cAt0ekTzctm042xB51YBPyaUirWt/XrshFq5XwViQjQ04ZxYSSz/PTV4mMfbAEpfrKtB0BLBYLgVB8Pnj2scRq9+rPv3m5b3Ipn89PY8G7Vjp2P0tqqD4ADk0OUZ2LHfuCXH9bBSCRmiInySLjxMkopzYlkev304w2nPhV4thmF4IgovKkYzIVMf0DDz27xqWEbPZY5XOi08q4dbiBYXcWMmqogUb1lZw6G+bn33w8/UgiR45FObYqisJejzUbCrjr1uokp1wGG7f5ePL5llccA4i3/5/PjTB0oJ55b1RJkkwYk8CxUyHGPVrCz59lVOtu8PpENm8PMP/t+Lx27FSIF95yYLXIaVxfyenzYVzlIj271t1uPvBaFT9/WkbIa8aRcBJLkxI6ddRx5nzdk5rLHUOrEfh+aQb7DweZ87GbpEQ521fXQ5Li1ZEltihCUX1KFfmVhPWVQKlUIojKys+vctRj6ZelPDShZnJry04/0ajE96sr+PzbCtZ8lVmjSvSmwQbWbvQztg4tzvVb/OTngq6kJWo0NKQlKVImp2xbUSoFBvfX8dLbDoYN1NOxrYaH7zEz4ckSvlqYxtkLEVasqsDpEmnZVIk/IDLy7mLWfp1RjWy+kB/hsefKCJarsdlstV7H1eJ/p370v/hfQ/PmzTl5NoytrKbDXdNGKrq00zHglkJOnwuj08qYMyO5GkuvUAg8+5iFco/Eg+NM3HJvMS++VcaaDT4++NjD8NtdVBxtSna0JW7KcJepePVFkdY9ixg6tojrbi7g+TfKmPlSEsdOROhzg52sVkWkJqsYf7uJHWuy2b66Hvv+qMeIIQbuf6q0srWoUzsNqz7N4MWZjsrradVczbrvkzGnBQgJwatyLuzZszdbt4mYpRRMqT4OK//EK5VX/j8kBSlM3MNTU+RMeyKJo/sVlNokRgxT8+JUPSOG6onFBD77KshdtxiZ/3YyHyxx1/peTlcMt0dEn1VGRKrpmheTopSQTwqZGAQTneiLRUrDWSbjt01+nK5YnZkVgEYZOtKph1NZStd+XbBYasoG1AWDwcC53AiRSO0bCJc7hkyIi7HfdauRu8eYObuzIdOetFBQILLya5HXnjbA/t7UD3Yky9WDil0dGD7GUSkmLZcL3Hi9gWHXG1CIal552sJXC9O57SYjo0eYWP1VJrePMPLQs3FS/NjpEB8tdyMIsHaDl59/8zFkgJ4WTdV88oWHcFjCmiRn6uOJNRbEcUI9jW9/8dKmTU2n4LrQrFkztu+KoHJkoULFeekE5zhGJ/oQJlyDGL8cGrQgCViEVBKwsHu3iN8fw10eIxSqmlkEQeC2WxWUpm1HbQiSw4ka90NYCnGWw2gxcJgd2KRCFChpT0/cONjFH+xhExW48eHGSSkiMYL4KaOE5nSgHCepZCFJEuWCnX17t11xHP5NyMnJIcUq5/sfw1gCVS64Uen/w95/xklRdtv/8Leqc5yenIeccxYEJJoBRUAFE8EAmDDngKKYQDGDohgQMyooighKlJxzGCannu7pnKqu50Xr4Dgz3sM59+ec+/87z3oF3T1dVburrrD23mtFSEwPN6hXBPGKa7dbpU93A7dNN3P5xY1XNQ0+x8R3qwJU72pNeqgdWim+MdNJehwk07qd4PJL6ldV5WbrGH2+hYoqBatFZtVPERJj2cREjL1iMxUUkUY2mTQniJ8oEaooJYFkBLB7556zisWWjZuxSY5G37eQwD5+Zye/4cWNhFzP/Omv8Ptk5OI2jLrYWG/sCgZVrrimih2/2diwpAOfPNOWSeMk8jqXcLowyszJDjL1mQ26d2skLYaK1sy4z8mLz1p54q0y0oZvpThlIzFxZkGYKfJY8MKrZ+XsLYTgi88WYTUH8PpUZt+fwi9f5vLF4kzWf5vD7dMcXDuzjPLKM/PnZRdZ+eEXHxbsDer3AmSI5uSlm/lyuRZj82Jemp3MvTOTSHTECYre3Y18ujCD1b8G2HcobmpwzTg7Pp/Kxm0hFs1L5/DxKC++4eKF16vZuTfM9VcmoNWCKmDyVXbMJon9h8OcLozHID1Vy9I3M0CoPP/8c02OwZ84dXIHP62OkljVpUE9bLuayvFDGvwBQWs6N+i+2oFeyMjIFj8+t4GW3v7EiHKE3ThIoQM9aUNX/NSwjbU4KcNVZKVDnwq+XWYiz9MPi2RDETG8xlIcaRHsiQp9emsY3D9u6qLVwDffR1B9FtJS4YW5JvZtTmPT6jT2bsxg8WtJGG1R9BgxYGLn1l2EQqGzjsf/6zAYDGh1WopO6jh4JMywgSY2bQ3y26YQzz2awhVTSnl9sZv9h8Os3xJk3PUVPP+UlnBApiR5S+08ZpMc7N0Dkgwtm8XnzAmjbCz5zNOguYQQgpffdvPi4yl1Xl+xOoDRldeoFrutui1vvuuv3WxWuxquZjp8LILXe3ZbkW7dB/PlCj99/lKtM3uul9EXWtBoJAqLo9z1sJu9uyQefsLHjAcqqPFEWfSRu841qqrggdkugqczkcJmflwdf7YPH4/UIz5rr8sa1+VzuePXs+9QmJkPVDD6uhLGXF/CgnfcuNwxJE3DLtV/IkSA3WIjBeIYERGmJuLHXxmiurrhKsqGkJ6eToUzbvoE8Y3+ywtdddY0f2L/4TDFZbFanb2JY+18+LmHBJtEflGU2x6q4PCxCNGoYNe+EFfdXILJCEUlMTq21XHFlFIunljMpBmlXHBlMSfyI0y8wsqa9cG4mejjlfgDdY8biwnueKQSjSbuNv/wnUmce3EpM+928ek3Xp6ZV0OvwZUUrG+NI5qFW67g3HN0XH+lld9+/bbJcYhGo1gsEucNMPH2uwHSoi2IHG3Dsy/6iSSUNGqaUswpbCTWuYfDIkiZ30XpKSO9+3vp3LeS+x93EwzWvbaTpxSC+Gv/X0kJ6TQsmwVgrGrFy294mHF3NV63lhB+SshnG2vZIn5it3EVpnbHOHjSy3OPptCquZ4kh4ZGe6f/j0MIBbdcTkDEC1aclJH2R3egRtLQkd6UUcAnX3kb3Tu98Ho1wplOLDWfURfG1zKjL7Ay8Qob3/3k58PXMhh9gbU2wZ6dqWXRvDT69TSx8MV0hp5rxOtTqahSiEYFF4+woDGF6UwfqkQZIVGfuPbholVXD4s/gk7jd3HE8is1tuP8/ksK3TvH12IDzuvZ5DhUV1fTPFfH/bfVN2EbfYGV5EQNu/aFyErXYUsJUWLbTXHS74y/o5AdG5I4uDmHI5vzeG9BGgWFCjUuCARVgrYirhgvccX9h8gbepCIuQKrpzkJUhKxxBIuGRGPlyxLDO5v4uvv489Ct4560lO1fPdh3PTy+KkozfPiZqUXDrPw8y9RrCSAoiMUrHstkYhg78EIHdrKLHj57GQSsrKyqKxW6hCff6JTOwNjL7GybLm39rWSshgXXV2MTidR5VQ4firCnY9U8vYLabwzL50H70jivVcyGHuxpc568u8or1SosZ7CfO4m5r8doltXLWaTTJsWcVPihjD31WquHR8nfXt2NTL9hgQ2bQuwZn0AjfxH/EMqprwSzhsqoTsLfx9JklBQase85GArXpmn8s6HZ54DVRV8/7OP2S9W8+ozaby80M2gc0wNtsdfO97GW0vceH3155Qde0OsWRdi31Yzp6On2cMmtot1VFJKhiGFrh0NXDrSyurPcnjseSdX3VTK9j0hzjvXSL+LCvngMw/Tr3fw2rOp9OpmJBKF/GM6eg4pYcod5TzzcjWjJpVy3qhSKk6bUVDOqlvun/D/r/z8D4NOp0MIuHZmGQtfTK+tUhRCsOwrP19/LmEySrRvo+PKy22NZpanTrLz5QofGWkaPvvWxydf+Yj5TGS4e2AhgVMcpphTaJBxeiLEPDLOMpmUZB0Os+DK690YnS1ICueRbsxnyqRy7rjZUfv9RqPMtElxF7SX3nTz8Kw4mZeRpiUzTcPxU5HaLHFmupYunTRsCpzdhub7lT+QqbTGQSrZvQpQYjEs+p1s3aYQDEDbdrDgXgtDzrXRrk8prVprWflZSq2o/c3Xx816hl1egk4nMaCPkc++9fHSm9XcOsVRSxofPxXh1gcreeahZFQB107+DUtZZ5JEOgAuqjjKbmw4iBJGEka8kpNgyjH6dZI4vTOXqKUKd42CI6FhMubQiSCn2ElqdhLPvrj0rOKgqip6Pcx/21WrY/pXPLugmilX21nwjpsVH2UxblopsizRoY0eZ34C7UN/VBX+5VaxiWTK81PZ8HuIfj2N8cqk1X5Ky6OcM9DABcPqk0WXjrTy5Qofk+8oJy9by4zJDpwuhV37w5zX38S3P/m5dryNl950ceFVRYQjop726J8wm+PtDV27n9fkOCQkJOCsknCoIaqpJJFU8mgdvzRthHLzPoTJgxwzYXa2wiqdadENEajNEAsE3tIEmnWsJNNhRZEjtGil8uIzdjw+ldW/Bln3fSrT7ijj9HqFrawhR7TERhIFHEUhhoMUdOjRY6SSEoo5RZQIGlOYq8fK/LwshWylNQfYRhu6YsGO/EeuqYTTlJJPb4bGnZVtCn7f2Wme/V/BJ0sXYTHLeEuMdTYoO9lAp3+h/WIySdz1eCVpqRo6t2ucBHTVqFRUCppFmhEhhNt6EtXsQYoacMaqmDmh4YwnwNVjbYybWorJKHP8hEpfJI6wi1xakyidqRS1YidD5LJTXkuCmkoQPeEKd5PjUFVVRSTqQxUqsiTjFW4KOU6EEAKwYKWSMtrQhVSyKCGfYk7Vfv7viC+MBHoMtGpR//1rb3JR9FsHcmNZZ8YNVwYWXHzz7Xb02igaV/NG92UOJZ3sZvmMHx2P3WUXWdmwJchNN28mp2LQH1WoMkRkflnzCyNGjmhSHFwuF1npET7/1sfCl9Lp2rHu79qlg4GnH0zmhdddvPhEPP6SJJHk0FBd1ngbkkbSEAlLpKdqaJ4nM/K8+uOfLEs8MiuJN96r4fW5aeh0Eq4alSsutnD1LWVkpGm4/GIrsiTxyddenp5fzT0zHPz2Y4TXX1VY8mkp5/Y1EIkKCkti3DMjkWEDzWRnavn0o7cZN248rVrVN29oCKqqYjEJdu2JYafunPDXSqXKKoFGsTaaGDJIJozCTEogkxL5BFGiVFNBNwYgSRKqUDjFQVrRiWTpjFlN2BniANvw4EJoYgRydzHrVjMjhhhx1Vh4dZGbibeU8t4r6dz1cA01u9qh6g/yyAMWrr7izJwgSRJDzjXz8dtpTLh+P4bqVLxBFz6fD6PxLHuh/x+HRqPBbDMQq0zkiokVzHnSzFMPJHP19R7S0mT69bGwfEWIBW950fiTSKo+h2S0NBu4iccelLhuynpyys9DI2mpqdIjTB6KSqLkZOlITtIwdICJB552Mvu+pNq1UTis8thzToxGqU4l4fbdIZ58xosu2HBbN4BJWCk4Hd8w3XlTIrc+VMH7r9StMPf5Va6dUYHJ2HB7cWOYdtPdjBn9NVOvPvNdlU6F7CwjSz7x8eyzURKqOmIXKWQSxlVzgqrkIp6a5+TN92sY2M9ELKzltw1Raqq0RPxeTKgs/RAOH6lC/he3nhASB45EOHoywupfAzwyK4lO7QyEwypLv/Lx1As1BKMyAVG34v1P1IhqkkijNV2oopTdbMCqJmIMWzh58mSTk+N6vZ6+fYexcvXnzH0knnC+Z3oiY64v5e7pDoYPMuMPxKvQv/nRR6Jdw8+/BXjyRSehsCAQEDw1P062ajXwzSofep1Egk2DViOzc3eQ5ESJg0ejvL8gnTkvVxMMCtq01PHrphB+v2D4YDPn9DKyZn2Q/hcXMn60ld7djBw+HmHlaj83XZfABUNSueORSqIxgV7Wsn5pCzZ8ItAKA2l/mJmqQsWTeohbb06gvFIB/rla+K+QJImBfU0sW+5DpzegopIYao5vWyJh8y6OS3toLbrV2S95hZsS8mlPj9rXQiLIAbbSJtwTGw5qyp348fL1Oz7Wbyrll+9SMRrluBTAaQ0ivZAqWyVKDNxlOjJDDbeyuwyn8SYf5VRxFFQNWp0Gp76U5Ehz2tENDVqqgqUc2HUEm8nMxCkuFr6aQHqqBqFv1uQ4/F+CQQehMOzV/EYrfVsiQRULZ9ZqJslCDzGIktLDjLmmgE8WpdYmy2MxwRvvuXHXqPj0FQwdpHDydJRlX3sxGiU++dJHl/b6Bs2+JEni/luTWPCOmzeeS2PoQAsjzzNz3+wqyspjFISLSKUjrejMHmkD6VIuaWouAhW//TSGnDI+/yCZlGQN5/Y1YbJH2bw1TGqKFq9PxWSUUJWmV36uXv0D141v/PPXTbDxxXc+unc2YDQrpOaU0qenngfuPLM+PZEf5cmXqrnhahsjBptx1ygsW+7FZpO55HwTg/oLDHq47ubfcBXayTRHas3NhBD062nk/tlVvPSmi1bNtTz0TBWvzklly+8xvF5I+WM427YrRPFxE9mSCSW5mHP71R1oH5xTRSis8slbqVw2+VdcLleTDW4OHz7MZRdaG+VErh1vp8/5BXzytRetVuLU6SitmmsJhmDYFUUkOTS8M79+a/zUSQnMfqma8wY0LMWzbLmXDu21fP9JPDm4c3+IFT/5+e7DLK66uYzCEhvjR9nQ6yWqXQovveVi+54wcx9J4XRhlNserqRFnpZ7ZiZRUh7jshtKiEYFRoNMpy4Sedl6duwJNykGf8KeaKfSWUIa2ciSTE7VQN544jivvFqIyRbD44/SuaOWLxdnkmDXMOvmRIKhhsdbu03DU/cnM2h0IY/clcT558XnlHc/ruHtRRHC7iTa07PWvEsRCqc4RInLxUuv6VjyhoGUZA3ffZjN7JecLP3Sw54DYWbfn8ykK85U/V4w1MKIwWbOn1BM9aYeHC40s48wMaL4OIbG4iHi1/3bjNP+48jPr7/+mq1bt1JcXIxer6dt27Zcc801ZGWdWRwJIfj8889Zs2YNPp+PNm3aMHXqVHJzz2Tdfv75ZzZs2MCpU6cIBoO89957WCx1NzQzZ86ksrKu2/SYMWOYNGlSo+fXlGP/d3D06FHatdYzf3Yqj8x14vGpRCNwOh9iNVZiQT13zUrk180B8hpwBvsTh45GyC+M8vqzabUEan5hlMm3bWP/Lj3ZkQ70ZRjb+IUU0mhBe7RhHaXFp1lVfIDm2hZIqgGQUFKKmT654YrNyy+2MnxcMd4aifWbYhj0kJUDx05Fa8lPgG6dDWzefnbk5w/f/ECamoMGLRs2B8nJNLF9TRJTZ5XzxD1Jtc5oa9YH0EgSn76XVM/NMzVFy5LX05j1iJPvl2XyyKxE7p9dReeBRaSlSdjtMlkZWl55OrW2QnHdj1qem3+YxR/uRJYltDqBEhC4RCX72EKMGDpjhLwUhd/W69EpbmKRAM+9pnLfzCS8PpWMNG3tIv/3nUGc1TE60gdPZQUL5r/KPfff3eQ42Gw2wiGVL1f4OHg0wsN3JtGymY4DRyLMf9tFy2Y6ftsSZNI4OwaDXDv4f7DMR3KwTaObE7O7OR99sotXFrkYfYGVFR9l8cLrLgb3bzzNdO14OylJMi88fqb9LRxWmTKrnBsn2XltcQ23T3Ow50CY737y/6PQstUiN9n0CeKbv3BMxUUFCaRgwIQVB2XJ2+jZVvDILB/dO5soKI4xd94ODm6xk+HqRYgAEcLk0RZVqOznd9LVHNLCvZEq4ufnKfXTf+hGhMGDyaBjwPBqzJ5mmKgmmxY4KaOQk3SmT622C4AqVA6xA0lSsacESUyJ8eU3EoriJJd2dKYv+RzBjwcZDQoxNJYAD91m5J2Pf8RdauK2qSZ+2tQwSfx/HVWVBeh1EP2jYlAIQYFhL2pYwVVmxOdXG5QvKCmLkZKkYelbGUy9s5wvV/qYMTmhwYXRkk89RH1G3KbTaFodZc59Vnp2M1BcGmHCjQGQ/nkn7HIrlIcVdGoSZRTEN15/IT7/hEEykSe3psp+kDK3j9aW5k2Oww/ff835wyX2flMEQqacQlrRGYtkQwiBBxc1uDAQF2qvEMWkk0MFxbXSDH/CLzy4UveS5wih1x7gjffDpKfLjLkwfg+eKohydK+RzFh9QsJOIhUF6ZRXVqJqwzTm2xAhTEJC3VgPPMfE4KEhdn/qIoEkKiklQUlh3c+/NZn8lCQJVY0TkX/qkP4d5/Qy8djzzjqvJSZoOBmrabQuJyyCpKTCkRNRenVr/Pfu1M5AUWm8CiAUUolGBKvWBZnzYDL9e58ZNwf3N7FrX4iHn6lCMQheez6Zi0acmUP9AZUpd5YTiwkMeonkRA1PPnYvH3z8VZPiIMsyNR6VVBuoKEREmHyOEMQf1xMTSlwaRDH8SwpBY4zQeXARsf1wonIHnaIDkSQJpyjjFIcBKOA4PuEhmxZoJR0GyUhn0Zf9/E5uizCbVqXWPoe52bBofjorVvu454kq1q2TcUQTcKQrXDO+4XGuf28jiSkKrmoZSchnrff1fwVDRgxi5Rc/0cLdjPueOIHdoeLyaEl3nsOq4sNo7GESLAYCsQghrZuIycn0SQZW/xogvVmIInkd1vKOJKSE6NPDyLy3XMybHZ/L77w5kWXLvYy+rpSMNA2uGoVQWHDpSAvHT8Xv+fW/B7l1loei0xpiqpY0XA3KwgD45Rrat49vygf3N+GqUbhkUjEXDbfQqrmOfYfCfPyFl8LTgqVfvHhWcfB4PJj1IT5bLrh3Rrwl9Zw+Br76zk/pSTN5VefVamkaMJHh74wrlIyh1R4mjNGzYrWfkgNJuAMS7elxJlEqILDFS2nOulpi+O+IxQQHD8eYNMVFh86Cz97JYO/BCFt2BOnV1cjkq+307Wngssv97HNtobsYiOEvc0hQ+DnOPjrRF1mSSSMbu0hkn7yJRK0Dh8NxVrEwGo2MH2Xh8hviEkNZGVoeuiORdZsCPD2/miqXwuiRFkYONrPkMw9tWtq5Z3oiOl28jfe516pJS9HQoa2eh59x8slbGfToEj9fn1/lkblVHDgU4ad1Ab54Nwt3jYLXp5KequV0UZSLJxbTurmOe2cm4vUpzHvLzaffeLj/1mRWfpxVS6S/vyCDLTuCXLmlFJIPkhxogyOYg4SEWyqn2LKfwf3iBkqvvxdj8HljmhyDFi1acGyfwsXDLbTK0zP/wQJSgm2wSgl0CJxHIcfZxXqSRUbcdI8K/NQgoyVIAJ2oIUKYYvJpR3dUVHaxngSSsOIgpho4vF/L1NuruWumlYnTy2jX0cTb8zNrtVBff8/NSw+XkUR6nXOrtB3k3NEVvPBUCkajTCik8s4HXubOC1AZLcIr3GTTgnQpl2SRyZ7gRnQH+3PRmM2Yk8PcdW/T4/B/CV6fwIiGVq0kbp9exlvv+ik7nEyKUlfjNTvaAdfmRPoN20O7jiopyfHinOGDzLRuriUSqqTEqbD8B5Xhg0x4vCpCEnTp0HjCvH0bfe06AOJrjqBXy0t352BTPWxhNQ6SSRKZeJOO0HdAGTqtxMQrDQwfXLcyUaeVKCiK8doiLzW+MOcPNfPV9003PgsEPCSnN77PSnRo8AVUNvweZNT5Vlat9XP/rRl/+XuVm++pYMmr6XXGO71Ow4xZNfzwiYRNZyVqqiYhRUPMKhPy6AiHVbRaiZvuqSAjVcN3f8j67DsUZtSVVVx0gUqO0gktOrZ8W8Y9D+ajlSRauIbgxU2pr5qtO+Pr1/zCGC8s8FB2JInKWBghYOxFEX77bR1jxlzepDh4PB4cCY0XRJhNElodPHpXEu994qFPdwO3T0vE6VJ4eaGL33eEGyS7W7eIV2AvWOTmtmln9hCqKnjuVRfdOxv4dVO8+j0Wg8KiKLGY4IPPvHz5biZLPvcwdkoJsiyhkaGgOMr3S7Pw+UXc5Gh+eh0vkluuS+D+p6rIStfy5vs1PHlvMt+u8tc7r39CDB/50iGEELUEaEqgDZUBC/mcIj1Fw9MPamuTAb27GVnwjrvR75NlifOHmCkrV5hxfyUGg0ThaZWA20h3zqmTXNdIGlrTmYgIs/aHEG+842XGNBvbd4dwViscPRnBZJKZOLZ+UYlGI7HgmVTGT9mBoaAvibE0dvArYyeolDn1rN/i/3/X7f3gwYNccMEFtGrVCkVRWLZsGU8//TTz5s2rrQT45ptvWLlyJTNmzCAzM5OvvvqKp59+mpdffrlWiDkcDtO9e3e6d+/O0qWNV9pNmDCBESPObLz+VbVBU47934HNZqPGq9ChrZ4PXkvnmVeq+fJbPzfdYEMlxmvvOpl8dTN0Oti0LcjQc+tnI3x+laVfeVn7VU4dweHmuTp+/CyLvkMrSD6ZjgcXNhy0ohOyJJMvDhNJO8Go3nquHFuNx+vkvSXHMEcjjbZ0y7KEUCV+XtiGJJGFisKePafYteskPVcYarMopwtjWMz/tfYNDy6CNSaqVSPnTyiipDxWS3wCHD4SJS1dqqMjFAqp7Nofz5ZoNVBeFeXamWUYDRK794cJRyRSEnUs/zCjHiGSnqpl3jOJbNntY9P3uTirFZ55xcln3/gxl7eiilKUoIYThyM0Ex0x6XSYOu3lp7UB9h6M0CxXx8n8uHFV984GHn7ajbNMRzYqqf48Vny5ktvuvBWDofHJ9a84dmQXl55v4/nHUnh9sYuLJhZjs8jk5Whp10rPht9DjBtl5YYr7ew7FCYvOx6H3fsjyNTPCIZEAI/9JDGDlzWbvcyYYue6CfHNZjQmMBoa/52MBokkR91hw2CQeXdeOpfdUModNyawZUeY8ioFRYWTp6O1rXV/x/Y9Ic4f03Q9o1gshl4jgaKhOe1wUUU1pXTqHeSr97Jrf8ekRA3LFht4dp6HZW8c4JS/mK70R5ZkykURCSSTLtWlQUyShW7KYHYHNpAYaI6LSqopQCBIIRMFBQsJdYhPiJsqdRC92Cr9hFGBaESmZStwOf3sKV9Hs2hn2tINADeVeNL389oriYw4z8SN1yUwYlwxFU4jObndmhyH/xQoisLnn3/O+vXrcbvdJCYmMmTIEMaOHftvc+RzONIY1NPKi4cCBIQPd+JhJFs5OQXtsVQZuPOBYyxaUFfnSFEEN91VwXVXWln9awCvX1BUEuXux6t46cm6Bl1r1vvZtjtEVJVI6XWc75ad0RDNSNPSqrmWH9b4uX5Cw2TMJ197SbDLVB1OJ5MMCsy7aBbo0eBnAZJjuXi1J9Am+2jXrl2T4+D1VjPgHB0//nwAxWemB4NqKzolSSKBJLqLc9nLZnqKwUhI5NCS3WxECAUjFsxYCcsB1A47+HphIm1bxZ+BGo/C0/Or2X8owsOzklixKoi2olXjSZOaZpSWVBFJyYfy5g1+xp90gm7dJb5a6aNTO31tYunGySam/VRAxGWhlHya0x6jsWnjIMQ1scudJsxm6R81Ms0mGVUVyHK8PVXWSNiSw3hKqutVSgI4Ew4x/w4zVrOMu6bxNvy/tpN+8LmX3t0NRGPUIT7/xJ9mg1Ovs3DRiLrztMUss2RBOmOuL6GsMkbrPCu7DxxrSghq4Q8K+vYQbN53GKfipB3da0kcVagUcgwBhAk1qJcN8bkgJqJ8sjiFSEQwfloZFRucFEdOIVDpyjnoJSNCCCopYQ+b6CLOQS8Z0EsGjJYITz1maTABcelIK28tqUETSkFGxmKhznrk78jK0FJ4tAaF2Flpg/9P4N+VlP/vQglr0NtCnDe2hOcfz+aKqaUkOwQlZRtZ+loavbvHN7Uer8Jjc4/x41ofSz7Tcvf0RO6dmUi1W+G1d47wzY8BHr83g/MnlJCX42LmZAc6ncRVl9no38vAxFvKePTuJM4fYmb+22727VN5a7GXl1+QyXAPIkMyIRDs4FeaibaECVLMKQL40GMgnTyqbAe5ZYqj9tzHXGjl4uEWxt9YQmGxjkvPt3LrlAS6Dy2idevWZxWHOU/dx+vPpVBQHGP6fRW8+kwqD99tp0PfMtoFuzY4NiQqmZx2HWLG5LgL8FsH3bSmX50OEYjrEZuKOjPzgcN8/X5mbYXTn5j7ihuvS0eCzkxOdoirbyljUD8TkajgseecXDrSwm3THLTu6EHsNLMr+gsmxY5J2AgRX+90oBdG6cyYYZTMWEkgaPQ1ufob4vfcrp1reWCmiU3bQgwdW8SAPkYUJU5UG/QSndoaSE/T8vm3Pj56PYPunc/scbIztSyYk8b0+8oZMdjM1+9lMXVWGeu+zkWvl7BaZObPTmXi9FKqqhUGjynk+ivtJDk0rN3ooqA4xo+fZjN3gYvPv/XSvbORgf2M/Lo5SGqyps6+4fipCDfcUUbrljqGDjBQWHySQwdPEYpJDOqnY9ZMB7c9VMHm7UG27E5k+t1NN7Vo3749Tz8RYsGcNExGiUdmn8AcyMQsxSvB8mhDtmjJcfbhxY2MTG+G4tFU4srYSZ++VrKzZRYujKGJaDnKDrpwTh2ZlFzRmjXfbWbj9jKyMzV8uzStzn124yQ7Dz9aSkRph/4PsjssQthbl7Dg+fi6w+NVGHlZFbGTrWgfah7XrSdAPkeoFpW0lDqQI1ripIwWvn7sCayna9euTY7D/yWYzBIGvw1VCXH9VTauv8pG/xEVBA7Ur7Y2R5NxKhJ2s4bNW0O0bqmjpCzGht+DhMKClUuzafcXTfi2rfS8+X7N3w9Zi2qXgvlvPgytmxk4cEhDSPLRVwxD84d8UoG1gBuuNTJ8UP29uhCCdZuCmF2teONpmSrDScaO0VNZ1fRCoS5d+rD2pyVcOKzh99dtCpCTqeX2hyvp0l6PENT6dAB8stzLDVfZ6xCfP/8a5I7bo7RwjkAjaSAEeMFXXkOldhPNYi156/0KkBT69TRy07XxMXT/4TDjrnGRWNWFNHJr15DWYAKOQHP2spkyw1FKI6VkxVow+9l89CaFaEiLpaI9uaIZMfM2pt9XzsghFtzehtvGG8Lw4cOZ/egr3Dez4ar5XzcFaZmnY/4bPrR6wRP3xvdySYka5s9O44opjXffzZudQr+LClnxs49+PeLj6/Y9IS67yEp2poblP3jpOCifWBTsdokaj8qHn9ewZkOAqRPtPDIriV82BPhhTYBFL6WTnqrjzffd3HRdQj0TZkmSmPtIChdcWcz9tzqY84oLo/HsuBMl5iM53Yi3zE0xp5CFjIKCCTN2EsGWzwOPm6ioVGjVQss9d1goKY816ImiqoIX33TxylOpNMvVcevU+OtvfVDDsS12tDS8v8+jNUWhk7z2ZhW/7/GTnKjhxmsTGDfaypff+Rpdv3dqZ6Blcw2nlJ0cPq1j0jXw+gupbN4e5KobQ/j9/nqFjP8V/MeRn38XWJ4xYwbTpk3j5MmTdOzYESEE33//PZdffjn9+vUD4hWcN954Ixs2bGDkyJEAXHLJJQAcOHDgH49nMpmanGlt6rH/O8jKyqKiUqG4NMbX3/vweVW6dNSxdnOQNi10dG5v4Opbyrj8YgtLlnm5fVoiNmvdjceyr71Mudre4EZDr5eYfqOJ515cS1azGANTDOw/+BPOMh2mZB8rl2XSuf2ZzegNV9nof3Fho6LfAN5qLckiC0mS0KAlS2mDryCd0VduYeXnKUSiAme1gsEg4fF4mlzVMfKSkbz28yJEchnZNoVunRRefS6TR+ZW1W2rz5Sx/vEsqKrg4adq+Pa7GHpfGiEliLV5Bb98lVOboRVCsGy5l0eedXL345XMmOyoU6UKcQLFYpHYuTfMfY94KSvUo/ObKJVPAioJiSoprm6kkcdxx4+0tal89l52LdkrhGDFT34eedaJz6Wlu3oeB9hGDwZi9NnYu3cvffr0aVIcDh/ex9QJ8YquW6cmsfBDD9OvTyAlWYtWI2iWo2Xlz36++9FHSXmMx+6OVxjl5UkcSigg2XMmy1dh209axzIem2WhRTMdu/YnsfCDGrw+lSvH2BjQx8iqX/x1nO/+iu/X+Dm/gZZQo1GmTUsd6ala9h704LDL9Oxi4On5Tt6dn17v3vnhFx/hsDirhMH69etBaFBRMGAmnRxOpv/Ea89mNnhv3nu7jY++PonDLaNWxUmLMgrp9BcTmL/CIBmxigRSySZXak1IBNjBb0SJUEERHRv5O1mSSSSNK66o5qkHkjGbZbw+lVcWulm4eA9F/r20bKZjwDla7r7NXkvcJyVquGu6g4ee9CJrtjc5Dv8p+Oabb1i9ejUzZ84kJyeHkydP8sYbb2A2m7n44ov/LcdISWvNql9WcPNUI88+t55LzjVw4pSOGFYSo+nsWuXjvIuKuOt2E21b6dh7IMpLr/opKpIwmnx0bGvg1WdSyUjT8sLr1fS7qJARg8ykpmj44jsfp0+rxKoT0Dm8PP9UUj3zpMx0LZIEK1b7uHRk3QV1YXGU195107aVjkp9GI3VxyXDTBxYIf6hY08gSeBIkBh2wdAmx6Fd+x789O1SWrQQhPe3qpVQ+Ct0kh6HSKaaClRUvJoq0tKj9Oh3jGZ5GjZvC1NcFGH717l1tFIT7BpeeDyVq24u5dDRMLGYQPoHnTEJGVmWGTVGYtXHB0nzdajz/FXKhRT7K3n76WaIkAnVUUFibiUfLXJgMEgEtS5OyWvppPbHk1zB2Cubltn/E9defzvPPHU7iiLq/V4QH7sDARVZlvAHVK6YUsptUxPo29NIr/O2kOHrRKrIRZZkIiJEVcIhhozyMOK8RIQQ7D8SbtQd88uVPi4YYmbx0hpW/xqgdzcDfXo0njCNRGHmlIbnO6MxrgsVDKqUV8bQ6M6O8NNqzfyyLoRbFNCToRj+QqbIkkwz2uEX2/Hj4TA76ST61vmdVKFymF1EwvHq5ykTE/j6/Uza9NoHldm0k7rXflaSJNLIxiQsHGMvnYjPXQZrlIuGN+7MPnyQmdd2+MnAQpk/rovWGAFaViZQUFD/hVbi/wb+XUn5/y52bdtNdoaWl+cks2y5j0tGWPh+jZ+fv8yqNfkCiMUgKQl0esHgc0y0b61Hr5fISNPy9ENJDB1k5NkFbiQkFixy88Z7NWSnGvH6FNw18XbSm++qIhyWCNTo0QoD9z3io7Xoip749UqSREvRke2sw4iZ5rTHhoMwQQo4SnUgyHvLJGZOjq9Ri0qiPP6shx07Y4RCEAh6ad08iXP7mbht+m18/OnHTY7DqZN7ObdvOgOluOHZqOtKaNdKj1bS/LMucjSVw8cDzJzi4O23q0igbkeTEAKFGOnkcWD/YUZdW8KdNzno0dlIQXGUuS/5ObwtgS7+QZzIWsEFQ5MZP8pW5++fe9XFs6+4GHKehvNHRrhyTDq/bAjw/KunsRQ2JzvUMJmVpGbSdXCrszI+C4VCJCcKXn+vhssvtnLrVEdc800RXHZ9Cffdmsigc8xUORU2bQvVIT7/ivtuTeLp+dW8Oz+djDQtE24q4ev34mt6SZK4dUoi7y/z0KWDAatFxlWjMG1SQq3syJvPp3HR1cW8+XwC4Yhg0vRS1m8JMv9tN9mZGo4cj2I2gYzE+FE2unY0kF8YpbDUy+UXW7nxmjh5ctlFVsZPK2HY8L5nFYcPP/wAjUYiwS5zw/RqLIGsuCmpSCCJNGLEKJZO4BdedJKW3mIEAY2LhJ4H+W1ZDmazTGl5jO8+j1JYfpzWdKmnDy1LMp1EX05E1vDCE4565+eqUclwmNnn/L3W+LLGnM+Tt5trPzvjrhqkIz1IUVNriSGjZKY9PTgsduESlSSRzhF2kyu1Rlb1vPv2Yp55fk6TY/F/BoqGbLUVMXcRu/eH6d7ZwKfvJzJqwiYCpa1JDOUhIVNFCcWm/RjCKhVVGn7/Mbd2zyyEYOlXXp580cnHb5wphOncXs+J/CiBgIq5AZfvxZ946lWuFZbEKOQ4vcSQOGH4B2RVz3OvVtO3h7HeXv39Tz0oiiCRFFKimdQoNfy4roJYrOnzRa9evXhlvp3CYn+doiAAr0/lpTdcJCTI6ISRjb9JtGyvweNVsNvi5/jj2gDvv1K3WvmhJ7xkO+teB4BVSqBZrBM1MSdvLQBbjpcN3+VQWRXjy28DzHtJxV1toblUP+Gnlwzk0IJgygFSwgZunFnBjdelYzHLVFbFeHZ+Pj8vr8RencuKVWX4QglMv71vk+PQokULCoqi/LYlwOBz6q5JIhHBfbOdeAod+PBwYlfdbgW9XiIcEcRiosFuxUhEoNPCdx9kceBIBI1GYvb9yXh9KkMuL8JqhpgiYbPKjDrfQnKihl82BCgpi3H3E5V0aW+g2qXgcseoqIqhqoJVawN8vqjhrglZljinl5HWrfQ897rrH9fjf0cwGCQU0DBzmp4vvyrBVp5LzOAlIcfPFZerLP2siupjmThPtUWHzNH9Icau20/MACPGlfDCE8mMOj+unX3keIR7Z1dSWhZj0Uc1PH5Pcu36LS1ZxkLjXI4ZG2GCmCI6LhiiYeIfLe4n8iNEooJgUMVorF/EoKoCAUy/0cyb77tRMFFUEiU3S4tG1rB3717692/Y3Phs8B9Hfv4dgUA8U2q1xjeeFRUVuN1uunU7Uyml0+no2LEjR44cOWsC8ptvvuHLL78kOTmZ/v37M3r0aLTahsPyXzl2NBolGj1j8iBJUu1CuKHJPRQKUVYeY9SkYsJRFVVILHk1nb49zgyGLrfCRVeVoi1qy/DRRbw5317bqnfoaIRX33Hx/qsZ9b77T/Topmf8lWHmPpLJzXe60AYSSRUOrr2hvA7x+SdGDDaxbmOAoQPrk177DoWJuuq3k1olO8dOW5k4o5SS0hi9uhk5mR8vTU9ISKj3PQ0h/2Q+FbpT3DTewO6DEksXxbOn0yYlMO9NN288H2/XGn2BhYfmVBOLCabf5WLnyhyyA62RJImijLX8+FkWSYlnBnFJkrj6cjul5QqqIrj7iSqmTbIz6vwz5Ma3P/lo10rH5eN9tPAMIPuPjWVrISiRTlLqO0KKmkOIAJbECB+/kV3vGKMusFJYEmPuy26MITPpIpcKipFE4w6SDSESjnDqdPy7hRCkpWhYtTaAxSxx4nTcfOTTtzMwGGT2HQrz9Pxq3DUql4y0smJlNT6PGysOnIZTDB1fybynz7Tktmym47ILrUy4sZSDR8O4a1QCQcGkcXZa5NWdSI+firBzb5in7m9YAiHJoaGoJEalM4bbI7HopXR+XBvgmpllPHBbEl06xCeAxZ/UsOgjDxNGWzl48CC9ezdMKv4dfr8fRRUkk4EXFzIabPZ49UJD0Gol+vc28MtalWPsJU+0IYjvXxgjmYkQwogJo2SmnejGLjagx/CPf2fTm7j0AkvtQslmlXnkriRslhp2Hwjy3oL6bdAQv3dnz/VSUe4+a7fn/20cPXqU3r1707NnXJw9LS2NDRs2cOLEiX/bMVyuSrbuCFFWImFJjPDQPcksXurl2wPV2EUSQtFQU5zA/feE0COhC6URC+qJGQ/Rv7eJu6efaZG4d2YSd96UyH2zK1n1S4gTe82kOAw4OgXJaabjoWeqyUjVMPv+ZDLS4vfUbVMdvPBGNV986+O7H/1cdbkNi1nmp7V+vvreh80qs/LjHBYu8TBn/nEOHjBSKuWTLhrW6fJYTpOZrRCOCgoLDgFNI4mHDBnOfXcoiJhMG5HUaFVmAskUcwKrxoy55x7WLkurvSe37Aiy/Ad/oyZR985I5LJrKkGAT84nRTTSzmorYvQlOsZcZMFqqeKTT9dAdTqRoIxTLkUSEj3C56OJ/HEcZwsCVT4uGbeJCy6QOec8BSWiZ/f31aS3T6Zjx4YdURtDv36D8fkVPvjMw+Sr688lS7/0YLNKzHignF83BTHo4dHnnHHyJwei4X0cch4iFJTo3lXL83eauGh4/D6RJInbpjqYOL2MT97KqEPUHTwS5okXnIg/Kko3f5/H4k88/FORczQqGo03QEqyhksvsLDo3TD25MZJxIYQCPgxVDXHRKAO8flXKCikko1KXLs4V7TBjBU/HsooIJfWWEngyTkbmDIxAZ1OwqDXkEHDuko2yYEiYkREGL1kQEElEhGNViZEowK9LYTiVghXJTJtVjk9uxo4f4iFDm3PkAu/7wwSq0oCPMhNl/r7H8O/Kyn/30Wlq5KnZsS13r9c4eXRu5LZvT9ch/j86AsPH3/pZdokO1dfnsWpgih3PlpJn+6GWs3w4YPMzJlfTXKyzMdvZKDTwuNzXew7HKNzZx12mx4lrGXrr0Zaic5YpQQiIkwxJynlNJ1FP2RJRkbGSgId6V07f5mw0I4elEsJfLfyKFt3lnHkWAyNLxljeWdi5j3cdYuFnEwtU2eV06WDgW9XbDurOESjERQFtNq49NJlF1k4kR9l3S8u1NMN6xwDqHIEk1EiPVWLpGprz1kIQQn5lFOIHgMKCpEqGWeF4M6bDKjWahRNGKNWi2p1URTaw7l9TXWIT4iPHw/cnsRlN5TQurmWCWPsZGVouWacnUlX2Lh6aiWnfizHIdLrnVtUDtKnb9MS4n/CYDBQVBKiVZ7MbdPOzHXfr/HTq5uRQX+QACdOR+naofHkSos8HZXOuIZJv55xvc51m850lrVtqePA0TDvvJROx7/oZ0ejgnc+ruHbH/1Eo4Lh44oYdb6FmAJzHkohFhMUlcSYfEcZVouGXWuya9vgB/QxcdVlNm57qJLvfjrjnH3P9ETeXLKCQOA5zOamjYnbt63D54PVvwbY9VsCOaGu5EhxbdUanGjQ0E70oDJ7I+FKB9qoFk/afn78OLl2fkxyyEQ1AfxEsUsNt1ZqJR0xv5nc7PprTptFRqNX6UJ/SslnD6cwGr20bBZ/5rw+lV07IEdteC3YnHYcZz+t6Yzmj44tHXp27dzdpBj8n4OQkNGQ4OzI5Fs28uPyZPJydGxZk8pHn5ew6L0THD8VQauRCQdlUlN0fPtxSh2DYEmSmHSFnWMno6zdGGTYQHPt6/fflsgVU0tZ9nZG7RwuhGDFaj+btgWZ9RcPjGMnI5QX6rHLFjSi7nyv9aUwYbSHy64v4crLbJzb10iVU+GDz71o5Ph94eEENuGgmdKRwqCLtm3zmhwGSZJ4+plFXDFtLNOvCzBxrA2tVmLlz/Him8x0DWXlAiUoodfD+FFWFi/1cOfNiX9cE3XWMIXFUcLVNhIb2e+kkUO55SBBn4zilOk50IkUMlPmjCFUDfZ/IMRSRQ7byg+w+A0jV4w6s99OTdEyb04iDxvdfL6ogtYttWzZ6uals+gIMBqNmE0Sz7xczeruAabf4CDJIfPL+iCPP+PDl59NFeX8/F1ynXvgT4y+wMrCD2qY8ZduhT/x8iI3jgSZm+6p4NrxdpITZd58v4blP/i4aJiZX7cEuHSEhTkPJZ9JdEx2sGlbkKfmVVNYEuXN59JokafnhtvLuPuJKmQZdI1vKbGYZSIRgckkU1nZiL5UA1AUBaNJ8NM6P5t+yubaW/MZdYGVKVenM+fFGpT8ltitQbzJm2nbWktldRRRFCWtrBc2knjy9uM86igDfRhbgsqbL6TSrZOBT5d7uPHuct5fEOeWdFoJn+RqtNAjgBcDJkyJHiZeEd9LnMiP8Owr1ew5GOGG28upditcMNTCHTc6atfaP60LMKifiYH9TFRUKYwfbeX628q5+jIbgQCN8nNni/9o8lMIwZIlS2jfvj15efHBwO12A9Qj0BISEqiqqjqr77/oooto2bIlFouF48ePs3TpUioqKrjlllsa/Px/5dhff/01X3zxRe3/W7RowXPPPUdqasMToNFoRBLg9qpcdbmVbp2MdYhPiGt4rFyayXkjyjEeGsCUiYeR7FVIEji9Qcy+PI6fDNCjS8PXffxUhGY5Ol5/x8e279PJ8nekNG0TN0xsuJT4jhsTufDqYha/rK1jMHH8VISJk90kVQ1scDNuC2UzdaJKl/Z6Rl9Xgtut0K5duyaTn2tWrSUr1YDVBnfdcqa1tXd3I9Pvq+DRuVXcd2sSNqvMyMEmHn/eyeZfjWT/oXMZFH46dBJ1SMm/YsrVdm68u4LPF2Uy6toSBvQ2kZykYfueIG++V8PBfRraeQbVI72MspGkRJlS/c8oEQ2pCRKJjoYX29dNsPPyQjdRESGNbI6xF6vFyMiRI5tcup2Tm8Y3q0q5bZqDUEilyqkgkCgqVXn/lbqL0S4dDHzyVgZXTCnl+cdSSM+JEbRtxVWUQiy1mGcfra+xqdFIvPxUKg/OcfLVexmMm1rCNTPKmDDaymUXWRHAx196eO8TD4tfrl/F+Sd27Q9T7Vbi+jVz03DYNXh9KkUlMSZMK0VVwWSUuek6O7NudvDjLwEG52qb7N7Ws2dPdBhoQXuOsBsVlazYP8tUVFSp2Hx5mDGTzxFMWImIUG1b0t8RwIuRMwvuZDLI5whhgnhENXap4ZYKkVBFhzb1F+q33GBj8BhPo+cXiYCkixIT8r/Nxe5/Cu3bt2f16tWUlJSQlZVFfn4+R44c4frrr2/0b842GZSXm0NNtZbjPshqLtEiT8eVYy28+8EJ7HmF3HObhV7d9Zwq0PDSKzVUHjZSEizGYo9x65T644xOJ/Hco6m0Oec0iWkxJlwp4XLqyMszcN1VFopKY1wzo4xlb2eSkqyhd3cjYy+x8dIbbq663MqPa/1Uu1SOn4pw2UUWNm2LS2vcdL2dt97zkXDkPKo5SDlFpEt1nzW/8OI2n+aRa2zMfdWFEos1mfDWarUYdUkEA25CBOrco39FiCA+ajAkCe65LQHTX1qzThfF6NSu8Q1whzZ6wlEVc1lHfJoj8fv9by3iQeFHpBYy6oJ4y98j9yZwwYgQ464pxhZsR1RVOIeR9cgHs2QlUNyBz5fvwmQWvPacjftPuli05NOzJv3nvfQsWRkann/NRTgiuOFKe62W2uJPPHy10keNV6FfTxMv/5yKXi8TCKi89YGbxUu9HNgYr0p4/vVqduyKMmTAmflVCEFBgWD37wZ6nFvJsBHQpqWeTduC7DkY5vZpCYw638rOfWEuuLKYwf1NfPldlCF/iOH/uTn68HMvobCgqDTGwSPhOmP0X7F9T4j9BxVyM/Sk5uSeXdWXT4OCP+6c2ghiRDFgxEcNzWmHgoKLCkxY6M7A2soOTdDBoaMROrTVo0RljFLjpIMFOyEChESAGhcs/crHlIn1NzxCCL5a6ScpReZ4+AeGnGPl2gl2VFWw4B0XNV6Vt55PY/eBMNfPrCStegAq20GV/+MTQf+OpPzZjoXxN6JkpsfnrmgMTuZHaP6XJOWmbUF+WhdgxUdZtVXRbVrqGXmemYeecfLpN16uHBMn7M4bYMJogFbN9Rw5HsETUOjW2cAVo2xYTDIzp8m08PapPRe9ZKAFHagQxZziEK3oRBEnaU2XBs83LdqCk6Un+HVFKn3Pc5JaMQAVlWgGrPzZT162jnfmpzP62hKUmOasfnNVlVi52seYi2y18WrdQs9V4w189lIhGdRPPqlCRbFV06ldKqXlMSRdFDUcJ0qPsRc9RrozsHbsikTDHDi4BaO1msdnmbjuyhR0unhV5TXTy5h1S+PaY+MutfLiG9U8/9iZdb4kSSx43sGwXUdwlNclP4UQVOqLuPTSS88qDhqNBrfbz00PO+q8/vxrLj5deGY9kZwoU1Le+Aba51fR/bEbLCmPce04G0u/8taSn0dORNHIUh2SPRoVTJxexkXDzXyzJAu9XkJVBd/96OO9ZR5qPAoJdg3f/eTHZJR54fGUeqSDLEs892gKV95UyqjzrazbGOTqy21s3RXmk08+Ztq0m5oUh1AwjKtK4u4HvThcXWv3IwlSEgl/mcPKPXbsegvhSJBWbURt9RvE5Zu695T4qeSfsy86WUP+6Ri5f9ODNZtlWrZRcJdGaSa1oxntqPSfYMfuUjq3N3C6KIoh4mj0e42SmZiIUsRJbCSiCgUVlaSk+lWm/3+A3mylIlRIe3qhnOjHkPN30qs39Oqp4dtVftKyBO+8nsoPq0O890IKFwyvbJD0ArjxmgQemVtVS34CDBto5qd1fnqNLKB9Gz152Vo2bw/RsZ2epW9m1I6vh45GmHC9C7OrPbJ8xk08JAK4kw8gOVws+ihCgl1i/6Ewp05HsNs0zLrJwZ2PVmKsak4GrTjANjrTj6BfomPH7mcVi7y8PEJhlS9W+Fi+ygdInNvHyOfvxDslZ062MfpCK1PuKKd9Wz2vL64h9UsPV11mY9jAuFnthD/MKT0+FY3auBSRLMlkZ+goKAljLOlIhmiOJElkEZfY2ccWaoSTBKmhIhmBRpYYe2nDe9/777SxbHkhwYCMJCs4nU6Skxsutql3XrKM0SjTp7uRQFBl2KWVCEVLwA9ur0JySin9usbXuQ1h+g0JDB5TRLlT4dbJCaSmaCmriDH31WpKymKs/Dib/MIYX3znxecXdOtkYNWybL5Z5WP1b4E6xOefGNDHxHn9TQTDKuu3xCvvQ2HBV4szGX1dCRu3BhnYL37PBYMqGo1U23G0cVsQkwlGDDSx8ucA0WgU3T+xpX/AYrFgMKqc08vCuKmlOBwaplwdX3d98lkIxVrG7Ke1jBt9Rnu2vDLG5RP3EjzQizR/R/DHCxKKkzbXzgtXXmbnh18C9B55mgSzgRP5UbyqlRgNSyoVcIwk0hg4IG6od/hYhNsequD1uWm0/UNiQlEEn3zt5dpby/j4jQzKKxXuf6qKjDQNq38LoMQEYy608MqcVMZNKcPrhh49GpcVOxv8R5Of7777LgUFBcyePbvee3+/yeLutWeHSy+9tPbfzZo1w2KxMG/ePCZNmoTN1rjD79kc+/LLL69znFoX1spKYrH67V1ut5uERA0fvZHBM69U8+S9KfU+A3HNjmYtFfylGjJcvcAFMRHFyT7KcTHzrgger2DSOAtG45kBXwjBe594yM7Usnu7TKqvfXyhIMVd5hpCSrKGa8fZuPwqNxl5EXp3M7BrX5iCfJn0yr6NbpQUTQiLWaJjOwPzn0pj8sxKSktLazcO/wohXwiLWVBWodLxL1UihcVROrTV0b2zgUkzypCkuBbbgYMK6ZUdaxc+EUK0bNF41Y0jQUP4j/bG6dcnMGl6Kf6AICtDQ6vmOo79nlDnoRZCUJS8mSuujjJrRhpJiRqqnArz3oYb765g4Ytp9fShrBYZnVYiTBA9RsIEaZWXh8fjweNpnBT7K1q27oPi/54pd5Zx9ESUh2cl06+nkUefcza4qZblePXBxVeVYrEIAhEfanKAXl2NjU7+udk63B4Fi1nm04WZXH1LKQK47IYSzull5MJhFj5+M52XF9Yw6BxTvWdg3aYAsiz4/mc/RgMs/y7Mky86eer+ZO67NRFVjVf3PPyMkxde8XBObyP7Doe5+Y4OlJaWNikOmzZtwoINo2TGJhz4qEHUJLJzb4ieXY1UVMX49KsAzmpBvz5a+vc2cOSIoJm/I7vZSHfOpYxC8jlSq8P5VwSEF5DQS2diKkkSWqHDhJXjHKCHGFjv2j2impbtI2Sk1ScAGov3n1jyWQ3+YIzEFO0/xkGr1TaaMPnfwpgxYwgEAsyaNQtZllFVlauuuoqBAwc2+jdnmwzq228gAomM3CgXDjXz0DNVHDsV5dxzZZa/n1bbotKutZ4Lh1mY9UgFK38M0ra93Gjs9XoJNSYRUWW+ea05+oiD37Q+Fi48zpQpWh6/J5l5b7l45uH42DtqpIXHnwiy8EUbud3LGTnExGN3J7F1V4iDR6KUlsfYfziM3qTg77COlJhMwelKyiIFZNEcDRr8tiIqlTL6dYlXy7vdgl59hpwV4W3Sm7CH0zktH8Yh6sdYCEGZ9gRzHjPTuqWOHXtCvLLIzQuPxzO32Rla1qxvfOw9nh9FG7GgSaihd0eBr2Y75SXpmN3NkJHxW4vwWQvJSIlw12OVJNhljpyIsnN3hOTqXpzkMMl/OPc2hKRoNtgOM+85Kws/rOGCi0edlb7dn/jtt1Uk2WV2rM7hk+VeLppYjMutkpEWT7YM7Gti+GAz5w85s8A2m2XuuiWJ737ys/9wmM7tDQzqZ+K91w30HlRNhw4SFrPMrr0Ros5Ekr3tsTuTWPn9jyx4wcwnX0e5Zpydb1YF2L4ngserkp6mocajsHZTkOt2B+ndzciM+yvITNfy1vPx+eH3HUGeeLGaTxfW15Y+eCSMzSKj1UZ46mEb361vdXYJEMVIlDB+Gp5HhBCoKKSQSQmnaUu3RqvXbaFM9hwspENbPYGQgiJitZplf0eYIB5clHCKLuEhPD9vA8MHmeppRT35YjXFJwzoTAqfLU6iX68zJPP5Qyys2xig14gizN4cvC4HPg4hIaGRdESj0dqE938a/l1J+bMdCwGUiMLKHyJccSlkpWt4fVGAnKwzv9Nri9288FhqPTkISZJ47K4kLp9cWkt+en0qHl9cD/mtJTVMvjqBr1Z6uXi4hQvHVpHiGtAg6ZJKFkWcQBUqMaJ1tCv/fkwrdnbvDxP1x+dUpz6faycZmTXdxjUzyxh1voWkRA0CcVb3fmZmKq++W0Xv7qY6nR/Tp1h5acEB7JHkOrp/QghKErfz4CwLkiTx+mI3Y0br2PrlKYzhZBRiNJfqajDrJQPd1IEc063hhquttTHVaCRSUzV1dPP+jpQkDQP6xOPy41o/GzbFSEiQmHCZiYjWS744jBYdaeSgQ88RaSfjrh171uNhVVUVBoMgI+3MuXh9KjUeFYf9zDjcuoWeUwVRvD61XustwIdfeLjiUiv+gMqR41EGPmbi9fdqamM399VqjEbYtjtUO66+s7SGi4abmfKX6ntZlhhzkQ2rRWbOy9X07m7k180BJJl60lJ/wmqRsdtk9hwMc/h4hF7djLRtpaeiorzJ94TVno4UK6WgUCGTxosKDJEkQuZKFGIkJ9WPwytzE+jwczmhUKDBfY0QAp3dz2ffwaAGjEFfeNpO/6Eb6aIMxCRZSAzn8cobJ5h4hRWHXSamaVzLURUqCjE8VOPHg0IMo06m38De/59LjP9P4PwLLuSrpd8QwItVSsBaNpST33nY+l0xfcdE+ODNeKfg/Y96MSg2WrR0NvpdWRkaXA1ofZ88HWPy1Ql886OXk6ejBIMxql0azr+ymOZ/eDsUFglszrboMVEunQIRT3R7W2xmyUIH3TvHEx2BgMrzr7v4fUeQNq30jJtShqYyh5xgd5AgVcTH1aiikpvX8qxisXz517TICfDNB9n13lv6ZiaXTCrmkpFWHr07icefd/LR6xm8vNDFhVcVY7PKHDsZZdi5ZlKSNTTP1RHWuRo9VlD40RkU0kQembSoU/hkkIx0F+eyj9/pQf01qlNfiDWh8aS/3abBZpUpO5yClFbCiRMnmkx++v1+3DUqu/aFuWdmIms/cZDq6wDAbjaS5s2lpHg/X670MXFs/b1aMKTi8yusWuNn+fc+JAkSHTJHj0d4+6V4sr9Fno57/6Yp+s0qP5PG2hu9pmvG2XjihWp27Q1z4GiEa8fb+fp7PxcOMzN3gYurLo/x8ZderBaZaEwgS3BObyPZGVpeX+zhkbsSWbkm1OQEiCRJJCXp2bAlzAXDjPTuFh+n3DUqoaDMtKkwfkzdMTI9VcvKz1MYOHwv9tIzclw2Z3teeXMPb78cn7/vuiWRybdVcrowhqfCQlu6sIfNdBA9a+dbRcTI5wh6jOgw4AvGk26PzK1iyasZtfKDEJ9Lrxlnp7gsxpjrSigoifHmc2mc2zd+zgVFUe5+oorrr7RhNklIaP/fr/xcvHgxO3bs4Mknn6xz8/+pz/mnwcafOJt26sbQtm281ausrKxB8vO/cmydTtcoW98QaWq1WrHbZAb0MaHRSP9oEJCRruHIH5UdXuHmKHvIpiVt6YoICF5+4DQvv3aSFZ8n0SxXh8+v8uCcKq641MqqXwKEfcbajaq2Jp1vV5Vz7YSGSd8ffg7SsYOWxa9n4vULXlzgpXJbLi4qcVCfoBVC4NIXMHxg/L1LRphJTJSwWq1NJqr9IR+SpJKSJPPpN14OHYvi8aokO2Sa5ei44lIbwwaaeeNdHyt/iCArMXScIa6MWNizr3H9sKKSKIl/uMMN7GfikeeqUBRBn55GEGCibiyqzEeZcYfCrTc6al9LSdbwzEMpvPaum3eXemq1i/5ESVkMVQEdBsopJEKE0WNHnRVZn5eXw6dLQ1x+iRWbVcP40TZW/eKnX8/Gqx779jCg1Qs6dzBw6FiEc3oZqapu3MgDQP3jbbtNQ3KihiXLPHz/SXadbP/g/hGuvKmUR+9KpksHAzUehYUfxtvYe3aNZ0cH97Xx6atpaO0+np/n5vufAxzPj5KZrsFikbEmxDh0LIzXq5Kent7kWEQiEcIECYsgVZSSSBoJ1S258dYN9Out57dfNOgrW6JVDXxjq6AoVkBmpF0t8ayVdCSLdIo5xSlxmFxao5W08XuVSk5xqFbL7k8EhR8delrSgT1sYpe0jnTRnAA+VGJotCo1ujJWvtnw4lQIgd8rMe2OCqo9MWIK2KwSN1xpp1mOlo++8KIq4Eg0/JcSOP+b2LRpE+vXr+f2228nNzeX/Px83n///Vrjo4Zwtsmg8vJyNLLgxutsbNsZwWCMt5fNeSilQW2euY8m8duWImpqGq9y2bY7SKQ6gfbKH6ZBEqAkIspzWPLmDprlRdixN17RqSiCqbdVk1DdkYRIFu6qNQzsZ2LyHeWkJmvo2lHPlTeV0jxXx8qPs2o3xPmFUa67tZQW2X5Sk3X4QhHWbowha7Rs2x1G8jnw+XxNJv4BhE4lmrufEd00HFx7mBR/u9r4KULhmHY7Tzxi5LYb41nejFQNXTsYuP2RCpa9lcmAPkZmv+RsVMfqmRd86KrzKNQdJTEm+PgdByXlQT75dDexGIy6RMclI9ORJMGTL7rYezDMm8+noaowYOQ+cqs6EKJxV0pZktFqZM4bYOaJF6pRdOVndf1/Ihr2MG92vJ1/+CAzH3/pJTdLy7zZqbzxnpvdByLMfTQ+7yhKXFvpp3Xx85owysqk6aX89FkO7Vvr0Ri8ZBUPo7TYywn2AwYSceCknOPsI00HNd54vFKSNKxall1LglRWxRg/rZSJY208/pwTrU7inF4mHrrjzOK4Xy8TA/uGuP62cp68L5kWeTqiUcE3P/p4e0kNH72RwY13lzPj/goeemzEWcUjOSUVpSJKpeIkLIJ1Wt+FEBQnb8GhCyKVSchIRIk0KE6vCpWwwY3LrXAiP0KMGCWcJpf6RExURHDjRI8RPSb8eHAVW+nRvxqrXTDuCh2d2mtZuMRLqCCbLG8OPS/dX4f4/BNDzjXTt4uNkytbEmILKgogyKIV33//PWPGNOxy/L+dCPp3JeXPdiwsKCggwaZhw6a4McHkqxK4eKyLwtIAHq8Du02Dx6s2KgNjMskkOuJ61BazxM+/BbjsYgsPznGy/3CYtq10jL0kvoGpLJdI+QdS0yjMOClDoP6jhI8ixZj/eghjeWeqtAXEcg9zslDHrQ+G6NLBwKKPamiRo2eXQVBcXNxko7z0jGbceYPghjvKMOo0aNCi1akcPB4CSeaAbgPGmJ0k0pFNIZSkUu663ci40RaeednJ1l0hvngng6sKTrFzcwktlYbbpGRJgyOSxW9bvHXMRbt2NLB+S7CeWcWf+GVDgIH9TPQcVIlUlYnek0FMjvDi3OPEFAstSSZCmAPSFsKyH63WwOOznzzr8XDXrl0kJsis3xKsrabZvD1Iu1Y61m0OcvHwM5vch+5I4tpby3j/lXQcCWfI0jXrA6xc7ee9l9O5dmYZD96eyLbdIbRaeODpSn7fESItVcPMyUnMXVDN8EFmNBqJ7370s/z9rHrnBDBskJl7nqzCbpX58LUMLriy+B+vo9qlMH5qCcMHmimvjLFjT4hR47o2OR4tW7bi0ObD+JUgAXxYaKR4xeQjs3mYiCvGvgNnqq5PFUR5aYGPDZsj2B2CY5W76KzUJ/9PS0cIxsKsWqPwykIXt0511M4HNR6Fux+qIU9uzQnlABERRqCino5xwZXFvPtyOuZkP7GKhiulyihARaUHA9nPVtw4yW4e4sSxrf+fS4z/T2DD+p/QaFUOxnaQLDLIpBk69Ij0Il6YnVT725lNEgaMbNgY5bYbG/6uXfvCtG5e9zd54XUnO7bBsQMqxeU68poLWubpuGSkhVBI5fs1AS4eYaZZrpZn5h1F0eiIFSn4gjW4M3ax+qvkOkSP2SzzxL3J3DSrku8Wp9KKznU0NdPJZQfrMJijnDp16qxisWzpAubc50AIwYbfQyz+pAanS8Vqibf1D+hjYNHHbiZfmUCr5nqeeMHJY3cncc+MRIJBwfY9IQZfVsjkq+xcOMxCyzYqpWVlJFNXPk8IgTNxP1YhSAu1abDjUyvp0AsDfuHFIp15DkMiQCzzOGa58X2oqgqUkJ7WSnf2uKrOytjG5XIRjaqUVsTIStcQNVehehUiRFCIkRDOwXPEzBPPbaZ/b1MdWTevT2HQ6CLum5nEhDE2dDoJn1/llUVxEnj2S9VcPNxar7ipxqOweUeQEYMb12hNsGsIBNW4hmxIcP0EO59/6+WbD7K46e4Ktu8J8dXiTEym+NznrFa49tYyTpyK4PWpvL2khkhEnBXpFwjGiEU0rFkfYtigeAyNBgmNOcT0KQ13LyY6NHTqLCgr8WOS4n9jxkpBwZm9VFqKhnBVAtZAEpXafJSYQnu6s1ezHo2qQyMMSEjxZ1EDwaw95BdEKS6NYtBLdZ6Hv+KW6xJY8qmHfeua1Unc5uXo+PiNDC6eWExaqswRFMrLy0lPry8bc7b4jyM/hRAsXryYrVu38sQTT5CWllbn/bS0NBwOB3v37qVFixZA3AX64MGDTJo06b917D8HnL8Sm/9Tx/4TxcXFJP6hL2I2SZRXxmpNdP6O/Ydi2DChCpUj7KYbA+qIdGeprQmezuSc4b8x6DwIBAU3Xxdv27OYZR7YcmajmhhszvPzTjHqAnOdhRHAht8DJCZKfPJ2GqXlMb5eEaSkLIokK9So1bhEJYnSmclXCMEJ9jPoPLn2gZZlCYOBs3KBTkpJxHkqypcrqhl1gYXZ9yWTkiSzYWuQJ16oZsEiF2+9HcVc3oHEWBZJlOKisrZV0yAZKT5p4NjJCG1a1s86v7zQzeSr4xmgiqoYQoUv382iYzsDpwqi/Ly8Bv5StBFJLuSWyQ1X4t54jZ0x15fWIz+fmuckXBN3Ri3WHCPBkMyw4Y3Y8jWC/PzTWEwSX37n5cdP4620CXa5VqOpIVS7VHp0MfDRG5k8OreKsZdYefQ5Z6OZ/0NHI+T+pYJEr5N46cmUOsQnwPTrHZx3jomrbynDkSBTUaXQKk/HnTfZ2bEnQnFphA+WBfBLFUg1Wsp2GXC6/ezbdCYjuedAmCl3lOFI0LBx40bGjRvXpDi4XTWECHKAbbShG/kcxiRZKDyWzs/H9bTgD+1ACfCl4hCt2ccWjNjR/0GKmyQLOqHDgJH9bAERr8o1YaUL/eq0wwshOMlBcmiJBi0xoggpSkjjJiPWAhkZt6YIv1Zm664QFw6rP1Gv3xIkEBR0aKfj5utTsFpkyipiPPNyNet/DzLmfCsvLgiQnNJ4pfl/Kj766CPGjBnDueeeC8RbbyorK1m+fHmj5OfZJoPy8/OxO1Q6tNHxxrteNqzM4uKJJbRs1vB3GAwyGclGDhxQOHAkTKcGKqPvfdhLO2VAvQpFSZLIcHfnxVfWkpAqmP9GDR98HEZb2jpetShBcanCA09XseKjLOw2DSVlMbbuCrHopbQ6labNc3X8uCyHUdeW8O6CVLRaiR17Q9w4q5w7bnLw4J541c7ZEN5tO2ZwwxUuzh9iYvDFp9l27DQWJREhqQQ0bkzWGDOmZfPZcj9PzfWj9aRAxE6VGqP7wDJ69JLQaeGKqaW8Oz+9diESCqk8/aKHQ1sc5EmtsSl2NOpuFi/18szDKfTpZmDuq9Xc8YCfadN9SKqGiBpFr5OY/7qXZx9PIOCTaEV2/JlqBF7hpkP7eIy6ddJTVPIzz8x5gAcferbJMQDQaERt4ufN92uY+0gKiz6qiVctnYiSlRFvof19Z5Ab767gikus3DbVgSTB59/6CIXhmhmlJCVq0dskXGUVnOYoLelYp1VLiI4cKdvGfY+XMuYSc62j6Z9ITdGycmk2l08uYdUnWZw/oYTbpznqne/tNyayZUeQ0dcWk5yooaRCITFBYuVH2X+Y1kl076Ln59WfM2LEiCbH4cJRF/DROx+QTCa72EBn0bfWubrSdpCZd0U5p3cikybtpEVVRwo5XqfiXQhBAUepogxL1MKrz1h46BEnMcVAFaWYhZVk6cwiMyLC7GMLneiNnSS2sRYXVXSkN3rVgOKK8f07J3mbY3RlABlSIhWOvUy+tvGNwdQbjNz862EyfXmUU4RAUCOqURTlPzIZ9O9Myp/tWFhRUUG79hL5m7MYPjaf84fp6dxN5dZpDq66uZQbrkzA7//nBGcsBpIkuOeJKvQ6icfvjrfqjZxQRDgs0P2RUBLSP5OapoQQnQYfpmZbiLKyAjJpRo2oppoKJCCJdMxYcQY9bN0BUuYu9NYIl11s4foJdvQ6iRWr/Xz0uQe9VovDkEowGGyyxuNVE2/juVdvofC4Hl1lC6yxZAo5joxMR9rGSSdUnJThN52kTbbEtz9H+fS7Gg4diaFzZdF9aCE+n4RXCaDQeJJc+GyUlbsRQvDLhiDvL/PgdCsUl8QYe0l8Lf1XlJTF2LYrxMoVgtTCQRgkY3xNIiBFZFHMKaqpoJXUKW7aqO7Hp61BVdWzbm+22+3o9AYWvONm4lhb7Xq7RxcDLy90MXygqXZeGnSOCY0GJtxYik4b1z09cCSM0SiRk6Vl2t0V3Dczkf69jQy9vIih55q47GIb5w0w8cFnXjZuDXLjtQlcfUsZU6624/GqDZrCQXwuzUzXsmFrgGXLvcSUeEKwIbI4GFSRJDi8sTlr1ge4+uYyjp+KsHBJ04sEBg0axNcff4mEzAn205X6hhgREabYW81lAwy8dXgzKVV2vvnez/GTKq+/qpDq6UwyDiwEOMJutrGWVqITNhyECFDICfzaKuY/lEBxRZRV6/ysWO0nM11LUbHCqdMK6ZV9SY+lESCCgkIWzTFFzBRsLmLI6JMYjConNOvpqtSV06oR1ZSQT08GoZG0mIQFTXop77+dzGMvhf8jx8L/bcQibvTY6MFgtrOWEH4EghS7WqvZDjD5OiOPbq1k/x6ZgqIoeTl170EhBA/OqaJvTwNHT8S7Om6+00X5MQet1HMwSmZShaDyUDFHXQdY+JKFrAwds25JYv5bLvILFPZvyGXPgTCjJpayL7KeYZ0MjRI9j93rYMsvfjSVdffZMjJCjoHfhkbTeFV5QwiHfLTIM3Dvk1UIAbPvSyY3W0eVU+HFN118tjxAy+ZavvnBT48uBoSArgNLycvWEYhEEZLC5RdaeHVRDR9/HsCgh6Oa7TSTW5MWaYVW0uEXXlxJ+7nq+hgrV2nqdMj9HUbMHGEXuaI1WnRUScU4WlfwxXsOLp3kp7A4Ws+cCeLmSxp3RpzHiOrOSg9eo9GQYNfg9Sp8+o0XjSNIdcLPtGymJ1oe5nTZWtIr+pFZMJxLxmyld1/BJRfrKCtTefsjF/Nnp3LB0DN7OKtF5uE7k7FZZHbsDXHupYVkZWiJxiAxQWZAHyNLPq1h3KVWflgT4PorG57nf9kQwGaVmTLRzpJPvcx5xcmN1yRwuiiGL6CyaF7dwpnkJA3fLMmi+5BCon4tpWUxaKQLpzFEIgoWe1zu6edfAwwZYMZsltEb1H/UoG/RXEsBYUx/VM/78dKh5ZnPr98cQudLJS3YDpvIYzcb6M1QLCaJAQNUTuX7EYoWne4Ioy/VM2NqCt/95Oe6W8vp0Kbx+yXBriEtRcPm7SG27w6xfW+IGo+K1SIz7lIrYy+xMv/taoxm8Hq9/2+Sn++++y4bNmzgvvvuw2Qy1bYTmc1m9Ho9kiRx8cUX8/XXX5OZmUlGRgZff/01BoOhTrul2+3G7XZTVlYGxLPmJpOJlJQUrFYrR48e5ejRo3Tu3Bmz2czx48dZsmQJvXv3JiXlDMF15513MnHiRPr27dvkY/93IMsybq+KqgqmTkzgxTdcvPB4/aze2g1BguUJOCQtZaKQDHLruRNCnOxJ02Qw/foQQwea2bUvxC33lnPwSASdVaEseJy0aEu0kg5bQW8Gnr+d22eYufQCEz6/ysdfeth9IMIHr6Zzx/0u1vyowVDZElnVUyLtoTsDOcEBCsVxEkklRoxqKtDbAix548wNWu1S8PnPbgIfMGgA3/sW8+ITqXWIpeGDLJzX38zQy4uxF58T37BKkCIy2cV6skSL2lgkV/Tksis38vKLVkYMjrdru2sU5r/tRpLgvD9aV15+w4+k6Pn2Jz8d2xlokafDkeUmVBlvf1GFSnIyDVabQZx0URRR60DsrFZ48kUna34L4XKb8FvW0SxTwWzLPOsWlpbNczl+CPxBidTk+EDUt4eRx55zNupO9/6ncT0XiAtaxx07Hcx8oIL3Xkmvk10JBFRm3F/O63PPJBp2HwizYE5ave8F6NjOQE6WFotF4ufPc+pUJxeXxrjgcifN1TiRGBFhDuVv4+W3arjzlvjk0K2TgUXz0nn0OSfLl3/aZPKzqqyKmBTEIJKRZIWg6sUravDhoYcYVC8LqZcM5Ik2uKjCT03t63m0pYwCuhInwFShspfN5HOUPNEmXkmNi3yOkEQaCVIyZaIQgA5qPxwiufZYlkhHksPNuXryOjat1tCh7Rny9MCRMHc8Uslj9zu44S8TY0aalgXPpPHg05V890OIXFpTWlLYpBj8JyEcDtdLZsiy/G9dqB/cdxBFqGzcGsJsjJPt/2pdqKgqmc5+XH3TBn78rK4LcllFjH17Bb2lhjPKGklLwGXE7Q3z4YZWpIgM5D+y817hRmeM8dXiOPFZXhnj8klVVJbr6XWOB6GLMOpiPY/fb8dkiid+LhpuYfWvAS4abqFXVyNdOxl4/nUXNTHdWWW1AUKhci4ZaebSK53IJ7rQR8kkRABZyOgVI8X+o4y8/DRlJ2xkVw+vJXfT6IAPF5Ul2/j4XQe3P1zJwEuLSUswYTRIVFZImJwtSQ81BwkcairFZTL7Dof5ZYOf5151c+yQhrTKfiQQJ0uEEJTGTrNw0TFWrC5CjZrRSlrMwkaVKCVFqjvGCSFwpe7lgbvjlWXVbpXnHkvmsee/Z//+SXTu3LnJcdBodITDcZOdg0fDzO2ejCwl8MoiN5lpGorL4jqbN9xezrcfZNVJfD1wexLjR1u59cFK7r/VwRVTSpEytpNU1rqeRpUkSbSL9SHfvJL7ZjacELWYZXp1NbJzbwSzWcZqaTi5d04vE317mnjukRScLoWZD1Yw52UXzz+Wgtencqoghk6/gVgs1uQMf2FBAakil5ZSJ46KPexhMxqhQUImPSnALTfkIssSs59SeOTJ/XjKtXV+m2PsxYiZngxGEhL4IEcIjrMfEDgpo0AcxYyNEAF81NCaLiRIyZSK06SQQUvpzOZEI2lpRluMwkQlJdhJRJIF2n94XjUyeCQnXehNNi04xE581PzHtbz/bybl/0R2djZCVog6ilGjMbbvFmz4Lpevvvfh9wvWbQzgdClceFUxGg10bKtn5hRHLeFU41EoLIly+eRSwiGVpx88o1F2+UVWampifPKVjwuGWrjoAh0/vVVGUgOmZzERJSUnxIcLUzldGGXo5bvZWVyAFTtpZCMQlHIaJ2X0aCv4ekk6Qy4v4oPXM+jxF7fxmVMcjL3EyqBRRaA7o3faFGRmZrFxrUQPdRgxIrioJEyAtAyBo81WcrI07D0URirTkFzRhSrLUVZ/nsr4KRVkVcV1TCukUi6/xELnjjp27NzLtt8hoaQHtr+Z3fi0Tl5/38XcV6sZcq6J5x+LJ4UXfuBm4KhCXnw8hWGDzMRisPwHX9wUTdFgLmsXJz7//jtKLdgl1tdKS7QQndgW/gVFUc66pa9Fixbs2hbFkqAyblopj98Tl0R67V0390xPZMz1pdwzI5FhA034A4K9B8N4vCruw3mUhzLwZu7mrjuMXHq+hexMHUdPRLj0mhKGDDBxz8wkrBaZ7hi4aJiVl9504axWaZajYe6Cajw+tXa92xCEgE7t9Aw5V8eIQWYeeLqKj17PqLNeFULwyFwnUyclIMsSI8+z0LubkSFjXaiq2mQSaPDgwaiSQoqUSYUo46jYQ0s61hKMPlHDUfbQXunLR+8cJhj2URmMMm2WG0s4g7bhc2ufBSt2ejGYU+IQR9lTW5EuawR2g5GHHg/Srp3AbIfmuVqcLgVFqAT9EoFYCD+nUYiRTg5FnEBCQqCiL8/Aqa0Bo5et/jU4RAoGTPioQYeebgyolRqRbDWsXZHKr1uC9Ov/7zFL+38NqgC9TkZWZGwikTxaY5HslIR+5pcNfoSQ6NPdwEXDzczJK0Y62IGLxx7ipbkWRg4xI8sShcVRZj1aRUmJ4PNTYb76KEIsrMHnTaKz1Ld2nS9JEmnk4C+103/kRo7vzESnk5h1SyKjryvht81B7p/tJDtdT1VllK5dGi/yycnSIfTeeq9XSiXkNRcEgsGzGgsBcvPas/CD3dhtMo/dfWYdk5KsYe4jKbTM1fPScxJaS5ALh2qY94YHd6WB8iIZgQ40Knv3BMhKshCrsiA5m9EFG0UZ60jJKqImKNG8mcyrd5np0cXOtp1VuA+dqRD8O4L4aUUnaqjGbSzkmuvg+SfS+HaVn3BQw4ixpXTtoqV9az3TJiXQLFfH/sNh7r4/QIanN0ig8g/a1w0gOTkZt0flwmEm3vvEy3sL0jmv/5lk2on8CJdNWo/95AByy4dw7FsXD6w8iT6rjLxmWs4f0nDibdqkBN5b5uHCoRbuusVBQXGMZ16p5qPPvZiMGnbvDxMOw95DIbp2qDveB4Mqs19yIlQoLI4hSZCVriU3S8eHn3uYfr2jwWPqdBKTr0rgmRf8WK0xwtGzM8M0mySCYYVda3IZO6WM04XxKvdQUGqUeAbYvTdax0/Am3KIO2bEf+NIRPDsS34SA31Aiuv4J4l0trIGvc/App+sxIgQ1QQYd4WGh++O73kvu8jCHff4kGON/5ZVToUqp8KK1X56dzcQiRlYvS7AhFEWiktjfLnShyRJWGwSzZs3P6tYNIb/OPLzp59+AuCJJ56o8/qMGTNqq4nGjBlDJBLhnXfewe/307p1ax5++OE6A8ZPP/1UR0/p8ccfr/M9Wq2WzZs388UXXxCNRklNTWX48OH1Wq1KSkrqaFQ25dj/HWRnZxONaVm23MvEsXbWbQxw12OV3DMjkawMLaGQyvvLvMyd7yG3eihI4KGaHBrXCNG5s9i6/Qh7DrjYczDMg7cn0baVHp9fZeGHxbz9RiE5lYOwSUmYC4bx+mMneWbeMfSylltuMrD8/UzmvOhh/VcZZPvbx79UgraiGwfYRis6YcKMBxdBAiSnxXjrdUedSqgnnnf9Y6ViQ5B1YVq30DZYUafVSsx7KoVpE0+T4I4P9rIk00Z0ZS+byRNtSCETAyZ0xW2Zcus+LDaF5EQNaakarr/SzpgL4/pPS7/ws2GNnrBQ+G1jiAduix9j8ZsJjB6/EVtxT+wk/kvyttKp0GP4aSRJwh9Q8fkE9uq2dKc1ij9Gyanj6NtF8Xq9/6gp+3d06daXjz5YQLNcPet/DzLq/Lj+1E3XJXDLfRW8+VxaHQLylw1+ft0c5M6bHAAMH2zm2x999OlupKwixkVXFzN+tI0WeTr2HwqzfJUPn1+trWBY9YufSAQMhsYHq7IKhbVfZteTZcjO1DJvro17bzqK3p9KKO0kSVKM+W96OX+osVajtGdXI+GwoNJ1vMlxyMrNJMEuk+C1I9rtIrvEwcGabSTTuAlTCpkUcwojFqpFBUlSGilSBqpQ2MV6EkVq3MldlihXTxPCj4qKBRut6YJZsqKIGAUcJZE0HA2IeBslM6mRlvQecozOHfS0ay/h9Ss47DJmo0y1E2Y94KZjRw0Tx1lq43z/bUl88V0h6Wo2Bd5/n0P6/xR69erFV199RUpKCjk5OeTn57NixQqGDh36r/+4iSgs2o1GkvhutZ9wRGbn3hBpKZpGTWT8AZVTBVGaS4mcPpXA+Gml5GVradlMx94DUfYdiCLEP5tkBYIq+mgmqWTXLn5VoeJM3kPnLhIpyRpKy2OcP6Yay+k+tPnDBEsIwZp3i9m45RCrl6dgNMq0b6PndNGZ9roxF1rp2cXAKwtrsNsbd8VsCJIk2LkvQumhJDJiWSBRm6EFyIm1Y8eOYjqr3etVtVpJJFjQml83lvDjp9mkt6ikdfEIBIKcPz/7l4W+RjHy1vMOrr6ljFhAT0ZlX2yS4y/nIpFFcxQRw+06SlREUIVKKzqzj83UyBVkK23QY8AjO6lJPchDD+po30aPP6Cyc2+IVs31PDoLXnjnNeY8+1aT45CW3ooPvyjjxmsc/Mmz9+5upFdXI79tCVBYEuOGO8q54hJrgxX/rZrr6dXNQI1X0LK5ntMnZLJo0UjMJVA05OU0vlRqlqOlvEohEhH/WC3ndClYLRIpyXF5kP1HwtzzZAVXXWZDVQVvf+QlEAg0+b7Yv/sgGaIVSNCGrtRQTVu6cVCzgY7t9LUtWuMvs3Dx+SYWf+xj4eK9HHYeQvI5CBGirVRX+1iSJNrQhe1iLQZMmDUGYuYKYiFB+2hPyijgpDiAAPoyvMHzSiOHYtYjhEDrymTpZ4fo2bXhZ+6jT8KYvbkcYx/tpR5oRLyFORKJNCkG/1P4dyXl/zswm82UlCpcOkZHtcvIBUPN/PCLnzXrA9x+o4Nly318/k4W7VrH7/ltu0Pccm8FT96XTO9uBm6+pwJZiss1hEKCguIz49K14+30GVGMEtaxc2+Yu2ba+GbFfgIFtjramYpQKE7ZzDN3mnj3Iw/hcNwcozWd6zhkJ5KKWzjZt3cL0+4qp38fUx3i809kpmuZOsnOa4v8Z7XRffn5V2ihduQg25CQCeGndccIKz9LJSX5DGG2bXeQm+7aR9Aj0apvAWG3CUWzmzadI+z9PLdOssJZrXD+ZdvQHBtQe81REcGcVcVtUx0cOxnlkVnx+T8SEXz6jY/3Xknn2x/9vLzIHa+gHWzmrRfSGDvJRfdoToNtoQBJpFFDNUnEteTS9VkcOXKETp06NTkGANu3b8cuUokJLz6fyswHKggEVUIhwb7DYd57JZ13P67h1XfdGPQSIwaZ8Dj1ZIfixKC9dCgvz9nDOx+XEo6ohCOCTu0MqAKuvqWU1s31zHkw7og+62YHw64oxmyCh+5I5KW33Hz3o4/LLq6/lt29P8ypggjVboXff4gXQYwfZeXiScVMviqBLh30nMyP8sZ7bgJBwUtPninwSHRomDjWwtq1PzNixAVNisPq1avR6VSqRSkaRUcVZfjxIok48WjEQnviunT6cDei7CPDmkCREqR5uHuD915z2lNNBSGCtKErqUoWUiCe+HPtLGOXvJP+AwQL56WRmx2XMxl52RF27hSkkIkfD105p5bQ9Asvh2M70Zo0JOVFCBdIpJJFHm3qFK74hYdO3WLYrDJzXqzhymvP6pb4PwNVEQhNmJiIkU0LTnGYVLsRvSXCtl0a9DqJlxe66NTOwLfLkpg84wjHDhqYOV1Fl1CKxhAjFFZJSZYoKobm4R6kiVwOiZ20oE2Dx7RIdvRRK/c/VcW82fF7tnM7HVNurcZo0CDporRsHSe6GkNZRQxv1M8pcZgUMogRRYeBYPpRUhMEySkSu3dvO6tY3H3v00y5bgi/r4onDYUQbNoWYvvOCImJMuNGm1nwRjUpBYN4cs4vJMVa0Ju26CUjYRGiwnAYY3Y5ISXAHdP1bNhygJ/XhsFjIqWrxMJXEkl0/FEE4FMprvTjMR2kZahPvXMJCj8BqYZQygkMthrm323hqrFxEuvBOVU4kuIGwWZTvGPum1U+omEZrT+ZtMqB6CQ9QeEnOf3sZAz1ej2hkMqmbWHmPJRSh/iE+Lrvm6WpXDD+V7zCgtMTRegifPhqKu8t8zY6/5jNMokODc8+ksLajQFeWeTmjblpdTun5ldz7cxyrp9gY8rVCVgtMj+u8/PYc07uuzWRK8ec6TC96/FK3lriRq+TaNms8XVlhw5aTDo9Pn+Ilq2bNzkOkUgEl1swZZIVs1nDWy+kMXVWOe4qLaairsx+7iSLFtRvfT9yPELxSQPZkpGYiFJs3scV42O0aWll664Qdz3oQV/QuXasEkIQIkAz2pFDy9r4RZQQX322hd37Stm4KoM33vGRF+1EaX4BJ/IjtGpef03+wuvVPHpXMldedmYumXVTIlPuLOeGq+z07Wnk2pllaDRn1/7/T/iPIz8/++yzf/kZSZKYMGECEyZMaPQz/+r9li1bMmfOnLM+n6Yc+78DSZJo174vDz69kXBY8NjdyWzcFuTme8spKIzi9UqoQRN9+uopKdlEYaUWvztKLNR4pYQqR6muieEsiLH45XSiUVi23Mu6jQE0Gonrp2pY9PZabK62+PHiiVTTuqI/eox8+e06ZkxO4JPPImT72tVZzCVKqRiFmRPsR+OoISVJJhqKcO3VRnp3jxMTxaUxnnzRyTffB4lG/7kl6+9Y8/PXXDe+cVK5T3cjqqWakCtIMSfw4AbAhJVKSqhM2Ed2loYxI3XMvDGTvgNriJY351jlSb7/Icqv62tYvzFCrDKVbFdXDlvWUVR4huBs3ULPmpVJPP38Pj77IoLZ1bhz7659Ic7rb2LtxiDhcIyqEgPWWBo1uPGzm0ya0VLpiveIm9tuvoP3ly5uchwGDhyESpxQfXaBiwuHWtDpJMaPsqHVSFwyqZhO7QwYDPDrpiAtmukYPsjEx196uWSEhSEDTDz/motfNwf59oMsJOC71X4OHgnTuqWOnz/PYdf+MPPedpGdoWXFaj9Xj7Xx9Q8+xl1af2G7dVcIrVbw1cogby4MEvRpQKMwfKiWh+62MaifEZ/9NFde4+L2W6ykp1rYttvEA09XMfpCK9MmxSe1BLtMaWXT74mklER69zBw+OApbLJMjVelNZ2ppvIf/y5EABMWDrIdu0jChBkLCbSlO8fZQ3IzL/07yTx8ZxpXXOPCUNGKTJqhQUOFKKGQYySS2qC27Z9IJwe3qOL4wRjuEwnMedXPnn0KP67Q8vHeFuhjVn7Tu3np5RPMftTMhMstOBI0pKdpqC4qQabpchCNQVEUSkpK8Pv9qGrDcT2bNpJ/hSlTpvDpp5/yzjvvUFNTQ1JSEiNHjmxyJW9T4Pe56NJJR5Uzht8vKCyJ0aurgQfmOFn2VkYd7UpVFdzzRCUE4hvXSEzBubsl1bslDsZs2EkkxmFkvZOg0nDWWhExXCE/GSYDvmANegy4ceK0H2LYEIHVFs+Y3vWgB9vpPvUIwSQlh8qDMV5bVMg9t9k5mR+lWe6ZaTYYUklK1DB+jIVffvmRwYMHNzkW2bltefGVX7G4ejW6qc5SW+GkgqwG3I6Tws34cOlJbr7BRlKygBIaNSeKyWEy0qwY9BJVhTpy/3KddY5HC8q8J0lIilBadZpsqQWtRBcS+v/OvgPFZKfrGDxQz50zbGRnagkGVabcWV67kG7fRk9ZadOrnoUQhIJOXnrTzaB+Zrp3MrBpW4hz+5q4daqDwf1NPPRMFZVVCpeMbLyydsyFVn5Y48dmkdFp5Qa1MP+EHDVw4EiEzu0bbtvZfzjCef3NDOxrZPWvgTpGS38ivzCKzSLXmg/26WFEUYKs/jXInAdTOHQsit9Xc1bVwEaTsbZd10k5qWQRMTmZOtHMgcN1N18Ws8xtN9q57UY77poYrXoW0zLQr9HvzqUNQfyUSydpJmWRFu2CLMkkk84x9uDRVKBVGl4+SpKEQZiIEsEhUlm5Yj/Tro/Q/m8uq7v2hdm4XqKt1JVDYgc+UYMeI368ZGU1rCX4v4V/V1L+v4PDhw8zuL+RH9b4uewiK1066HnwGScfvprOtbeVs/KjusnIPt2NfLowg5ETijHoBadOK4S8BhJtBkwWeOcjL6t+8bPopQwSHRq0Qk9G2SAmXreFS0YrvPyChUdnb+bISROWWAo6WwCR4CQvXfD4Iya0Fc3wiwAxKViH+PwTDikZWySDg0cKmXeNo9HrmjDGyrsfV59VLLb9vgMvPtrTE4tk41ja93y7LL0O8RmPgYmH70rkZH6Uz74KYSobQGX673zxbma9Ku3kJA3vv+1g0viDmKv74hM1VKRsp18vlWdecZGbqeXlt13ccJWdH9cFGDfaSvfORro3QOrqtO5/cQUSgjNrTa1W1+ic/U/Yt3sfIbmCFIeGm69LYNwoGzodbN0V5s5HK/h6pY8n70vh4hEWVqwKM39BmKTifrUVkTpJT5q3E5U1Tjp3gSWvpte2zgOs/tXPxBllfPluJhqNRHKiTP5xDTdMDWG3WLnniWpsVplhg8y1m9/d+8PccHsZgaDKjMmO2u+64lIb5w+xsGy5l6VfejEZJZKTNRgaKCoY2BdWbdnVZPJzw/rvSU1XyM+XMKHHjoM2dCVCCC26OuRi3FU9RsBxGrlaW0cr+a+QJAmTsCCjxUFK7fVJkkSSyKRVrCftWhypraLS6STefsXB4KEBorEIHaXedb7PItnoKvqz1fsLtnAqNXIFBtVEM+JeE0II3FIl3uzdXDxAR//zywkVZvPO64uYPn16k+LwfwlCSGhNEQpje2ge6okx0c/kO4LccfMZia1ZtyTy6TdeHpnr5PMlqZw/oYhmeTquHGNn2EAzFrNMlVOhfa9yUtV4siJMsI5W5d9hU5PYuPUkoZDKV9/7OHA0wuBBWtw1Kuf0suH2qHy5wkeVU6k3HgG8sMBLakUvApKfU7aNTL3OxO+7wlAYpaRYpn0HiROn/1kj9+/Iy8vDaIibBR09EeHqyW6UylRUdybhxAKee7UEgxWO2X4l09uGPOkMuWuQjOQGu1NRfJjp91XwzQ8+nrg3mZZ5Id58M8qaNQp9hpWRnBp3ai8rV4hFtAwY6uHght2keDqik/S19+9RaTeyPsb/j733jI+qatu+/3vv6TWT3gm99yIgotjALvaO2BV7xd57772gCIrYFayACiggvQYCpNfJzGR623u9HwYSYxLvcD3X83vv576vwy+SaXvWrL3WOo/zPI8jYm7gsnPsKHqNi65tZMmKEA67xKN3ZXLsEW3rRdneOGdeWk+iKhujZEIVSXboVnH7jXcc0BgASLINkzHG6SfYOn28Vw89hYUKshzh+FFmvv0hxm0PulvlXjqDqgoM+lR88ejzHr54L79d3GEyyTx0eyY798RZvT7Kr79HaGhS8bZo/Lggn6KCtrUnO1PH+y/mMuHYKtyeJCcfY6Mwv/Oz559rk8QSGmYF1GTHSuGuoNfr8flolfwqKdLzyVu5jJrQQj+pB6t/9HDdbC/33uYg3aWgaYLvl4aZdZsbb6OVgONnEiSQNJmPv4rx5TdxdMEM7N4JOP+SCPXShBU7RVJ7bXiDZGKEmMTaXT8w8ohKGmt0DCEHrTGTE89YwVuv2Bk/2oQkSUQiGs++5uePtdFWnf627yHx8mNZnDcr1cHVo1DPrj3dHob/Ev/tyM//AMwmQcAr89BTLbw5t4Vmj8aIISZOPc7Chi1xahtjnHKik/FjzBQX6Fi3Kcol5+3B4R3d6fu5TbvZVBrhlcdyKNub4IpbGjntRBt33ZBOUoVPvwmicwTwez3kUIjTYCaQtQGzVeDzJBk3tQo5UNhpZsQsWRksxuHL/ZnVS7NIJARPvepl5OFVGBU96ZkaRxxiQlY0dF3Hl51Cr8QIBrsOHGIxjaSqsY019GQgvRiMJEn4hZcytnDYeJlP3mvLKGfnqdh3FJMW7snWKj8aGmnYUSQdKkmCsRgDMtsHaHk5Op55xMnPS5tJhGycdlE9Py4saGcqUFmd4Jrbm/jojVz69zVw32M+bMlsejIQi2QjJqLUsIc6KhikjqVqeyk1NTUUFHR05usMZWVl6JSUM9r1l6ZxxGnVPH1/FmNHmDjhaCuaJnj8RQ/NHhXklLZTn54GfC0ql97UwNCBRp68J4PZDze3Vh3ud3zdj7EjTJx/VQP+QJI9a0rQNInTLqnDbJLbbVQr14SZcU09imbkubtdZIYOIm2fadCKOU0cvnQjhxwKTz2QzvRj2xbKcSNNfPl+Phdc3cCooUZGDjVStjdBTk7nGdbOUFNdzmGHGPjjjxh5jRPQ2IiNNCrY1eVrPDQgEKgkseMijx6YMNNCM1v4AyMWmiot/FQTJSstxIRxetZ+I9jB+n3zI4PeDKaWcjS6Dk4EghhhiulPS8zNst9iLPvKyZDI6NTYSUDCRXpdD+69ZwW9ekUZNdSI2SwRyd5FunRgVYDtPlsIPv74Y7777jsikcg/Pvfjjz/+lz/n7zCbzVx44YVceOGF/7b3/Dv0ej0Xn+dg1i0e8rIl5swP0LNEx23XuDjh/FpOPsbGsEEGKqqTfPRFAEmTcboHESNCUolTrP5FBxYoECXsirewx/gnA2OHtCP/hBCUm9YzZLDGcw9LvPrmetzNGtvXhfjjx1xuecBNXZMgGtXYvBEKuiAEMxLFzF9QxrWXC776PsiieW33+eeLQrz8WBZ5OTrufHzFAY3FjAtv4JzpP1HyD0SdHgNROnd0VySFxL5irzNONfLVi9XkUNTheS2imYPGyal2RgkMatctN4qkIAmFsWNkli7ZQTKeIJdimt0Sm1bkctN9TZTXRZjzsUaDO8mOXQkuPNPO4iWpa6yuTeBM61yAvTNs3bqVHoVxisZaueeJZmQZZj/k5tsPU1IEwwYZuelKFy++7SUW77pSPxZLSZRoAo4+3MiqD9w46dw0Qk1KPPWKl/deyO3wWH1jkvKqBAP3tRiffkkdeTk6hg5sI0pr65NcdlMDLz7S1irtblYxGiSslpTLfNmeOIreeUBaX1defzmPXvc0TjKIEMKGg5irFKdNz949SfwBFYe94/tt2pZASVgw0HUFtAEjQXyYky5yA8Pbke0GYSap/nOVa5QICrpUVVvDBKaf/jsnnKhw7plmNE3w3twIP3wPuQ0TQIICelFHJSH8SHro0aMjef//J/5dSfn/E4RCIaJRjURcIc2psGp9lH69DCz8JsTl5zs7Ncd0OhSOnGzmzXeiZCZ60S/eD33UQLwxhse+E6++nnOvquObuQXEQnqMkpnihsP44vMfQAozYaKEfnIUj6+Cq2am8dzLCtu+601+PPX77GYrOaJHl8mYHIpQjQ3EYl3fi9GYIJk8sK4gn89HLwZhlezERYySErlLbfyTp9k4aUYtbzyXwYVnbSc9s2tTqKEDjWhpVfzZvAxXXpiS3oLrLs1k7AgTyaTgmx9DnHZxHcWFunbtpX/HUUfo2fh5LTkUdvq4l0YK9lWbCyGoCVbyzGPP8fq7r2IwdO6K3hnS0l2YM8J8/l5BOx3sg0aZ+PWLIo4+o5qX3vaydXsSXV1vihKDOtyzYdmPNxhn7ivFHTQ8jzrUyqZtcb75MYTTprByqZH+0QkpM6xoSkfzqqtXYs9pZlB/A03NKj2L9Zx+oo0dO+M47e0JZrtNbtXFb/GrzJrdSDLZcW7UNySJRLs/J/R6hboaPb0YSBVleHGziZWYsZEgpZnZk4HYpZQpjEqSgQMUVq/+Z8JZRUXXRZicQS4//ry13d++WBwkqsbpy6jOr1My4BKZZMZ70ZNR+7RFl2ASVpIkMBkFrpidZ58L0iM+EkEL/tA/J/f/t0KSFISUJGKtZV3Cx8j+Gtdd3lGq68yT7HyxOMjE4yuZOMbMy4+31wvMzFDIzzYiVe8jt5FIiHinMnIAmiFCrx56Dj25GoM+pf19zil2jjq0LXF5xok2jjuvhvmv5bXel8mk4OU3A3z3uYkCkUu6JKElgvyxoYYfPylg154Ex5zRwLp1GgUlncvsdIVkMkkkKvB4k5x8lo/s6kloaHiKVvLQXWY2brOwcWuM6r0ahZ0YGQJkhPvy3odVfPVxDrc+2MQ7z+Ywb76bxnodGXWjcdSlrikTD7vk9az5A4TOQ4NlCXabhNWs0NCcYHjwMExxM75KN88/VIEka2RqfSB7LTdcbue4I9snePv0NPDZu3kcceo29tRE0OXVccx4Dlj3FEBTowikLuXpALIyFBoakzQ0JoknBT5/EpNR6dIb5KsfQhw+ycLKNVEmHWTu1CwU4K4bMpjzsZ+n78/i028CNLrVdsTnfsiyxOxr01n0c5BX57Rw9GGWjmtyWGPBp1H69IWhw61s393SbUkkTdMwmVOVv+eemoor4wlwGFNcSo5vBCvm1jH5h12YbUliMZB9OQT8KsMYzfboSkrio3FJWWxJ/AKKid6RUR32+Doq6E3nclU6SUeJI5dnH41y3S0BkuUJLJKNrKpDuOKCbUguN2YT+FtkIm4rj78gdxgDr08lFhdYzKm94ujDLOzY/e+TVPsP+fnfED5POdnZUF9pwumK8vuiItJdbQtBXUOSk2fU0vuHEMGw4OHbMygY6KV5dS1pyfYVE9WiDJ09jK9Foyhfx7Szavjg5dx2Ysw3Xeni2COsnHSGm4Aa4tKrNK640IXZLJNIZPDxFwHufrgetSXZ2sLxd2iqIB4XfPJ1gLc/CCBX90fBjCexk9uvS+fTb0Mpcu4AkEhqrN4Q7VJXaN7nQdzeJEM5pN1G5ZBcjBATWb9uKcGQ1prhv36WhYdnb6UwPBwb7Uvq90hbMSQd+AKBDjqaDz/rIampOLOjSGXjmHpsKT36JOnfV8f20iSVu3VEVD12m8yAPgZskoO+Uls7gFEy0YtB1IkKKtmJqdnK+vXru01+zpv3PvGEoE9PHdlZCr166DjvyjqSKqQ5ZKxWicx0BaNB5oNXctuJyp97qoMX3vQy77Mg6Wn/vJlYFDNxXzrX3tbC68+5+OStPJ582cvzb3hxOhRaAipCg1FDzfy5KI8eYlC7VlkX2RgqDuKTT3/j2Qc6VklKksQ9N6Xz5MteTj7GSjCkccL0ad0aAwCrLY1F38QoiqWCnh6iP6Wsx4GLGrGXAql962pSJKhgJ30Yyl62MU5qa9O0k0aeKGETK+knRmNJ2lgyr5RYThmm7Bpy/UVYojl4ctbSd0wN50+UefDuPeSIzoOZBqoxY8OGg1plFz/+rFLU0rGdSpZkstyjuP/hP7jqcpXDD7ZQvjfI0NEdBfq7i08//ZTPP/8ci8XCoYceSnp6+r90cPjviCHDDuaDTz5Dh4I/pJJmM7Brp8b3SyMsnp/Pop/DrN0UIytD4eKzndx1h0oODmqzVpCZNLCvGLwVDtIRSKi6OFt0P5GX6IMhnkZCF8RrL8PoCPPxW3nk5+p46yUTH30WZPOOKHk5OoRIBZUffxlAp3ZNHMmSTCwiM+Paeq6+OK2VlPjgEz89CnVkZ+pocIcxmA6M8O7Tpw9mexYebz0FXRxgm6ihoAsJlKBooV/f1Lw4/ywLL7y6BZ2mkK7ltc7TFtyES9bxxIP7AnsBCaVzMhVAEyqaksAf1Hj1uTRuurWcrcF6zA0p0493n8/F3ayya2+cNIfCgL56Zs1uajUPeuldldPP7H5VSyAQQKeojBxq5On7s9hdHmfhN0GmnVXDGSfZGTfSxNYdMSIRwSdfBTlsYufE7VtzWwhFNK660MmgfgaOXrwVe9PkDpWwAbz0H6TRr5eBm+5t4o7r0slIT43h6vVR7njY3UpqutIU3n0+h+POrU1pgQ434m1RicfhuQezWtuRk0nBr79HCIZULjrHiRDw9Gs+Hnnso26PA8Cpp57K3bfeiztWjxETEcLoZIHTIUNjPqddVMM3H+a1IzTqG5Ncc5Of9EQJPtzY6HwO+vEQIkg+JR0ea6GZdJGLh4YObrCQantLEKOSnRSIXhglM1kNBzHnzQ18+mkAB+kYPL0o+ks1lREzYYLEiHDiqcd3eM//AIYOHcqN10fAk4nPk2Dp8iAHjTZRujvOsUd2HSw3NUhkhwdQSJ/W/dogGckNDqVxq5EeE/ey6OcQXn8qMyJJEo5wCeNGuDlzug1/QOW8WQ3k5ehY+4eegnj3iWkJCadd4dNvA61O8n/Hmx/4aaw7sKpHSdA695IkKMnu2kxBp5NQFIlRw0xIjqYug9f9sBtMRJU0CnsEWTyvTdNcp5M4+Rgbo4cZOfnC2n8kdCcfbOCrz0tJF9kdSJR6UYUVR2v1ZTW7ydbyca8MMfum23nmxae7NQYAJT17MGaEsVMDQL1e4par09m6I8aHr6Rx+Ik1RLeWtJNKEULgTdvBMUcZuzQvmnmWg6tmN7Bji47B0SntYgCDZKTEPYXaxJ9ccHeCwyaa0ekkrrilgR1lcQIh0aURyA+/hHHY5U4lMV5428f4Sd0/w/TpOwolsQI7TjRUBjCcTKltbYqJaMooUwwlThQbToyGZgzmBC1+D06pYwIuKRIpk0s09HQkMSRJgqS+Xbyw5Nc4ktBh6cptHvYZKKWqpQcwkl1iE1nkkyZlQgzi0Rhu1hHAhxEzsu4/ZkedIejVk5mn0tCokZ0f4OrLu3a8v3JGGrc80MQjd3bevWWyqNSIvTTuM93bwAqswk4P+rerAlVFEjnNS1amTI8iMw67jKrSjvgEGDnUxJwXcph2VjV2sx6nxURDg8DkLaYg1Ld138uJ9Ke2sp6lKyIcPsnCMw+5uPhaN6eceuYBjYXBYMDngzsfasFSPxCjZKYm+zduvdnEux/5uf3adO69KZ3hY1uQo52vf4qkEA3qKMhLVbEaDBLBsMpA2jqc6kUVbuoYrh2C0Zu6b2MiSqNpHWeekeCTd12YQimSLU3KTHXLiVRxSNSucfb0zu+LHkV6CvNlIul7mX6snUZ38oCk4SDV7m0yCiwmpV3c/3cEQxqL5xeweEmIDVvj9O+j4/IL0rjkxgbeeS6nXVv2yjURbnugiT9/KGbxknCXRqsAfUr01DakOm4qq5OMGNr1njS4v4EVqxXGDDdzxS2NPDQ7g6zM1LpatjfOhVd5CIfhw3dcbC2NsXSlv9tm0YlEgmQCFv0UpsWv4nQopKcpJPed4yVJIkPLh/o2rkgVKnX8joaGOZ6BS8pKyUn0jOP1h2kO15MhtT/rRQhh6qJqHkCK2IjFozzzmINrLtxNcWw4RslErm9Ua1zmANYqPzHt8LZE4o/LItz7UJCA24SMQkNQ4qkX/ESTKuFQS6ef9a/gP+Tnf0OEwyGifjP5vUJ89m5BO+ITUtWIrz+Vw5yP/Tx/nYuzr6yjIMvMGmUTIrGLbArQUAnbqzE7Y+z6I5/pM+v4YnGQ44+ydupCN7CfgYmTBDlZca6c6eLdeUE+mBcjEZfIzpG4bKaJj17dSq5/eIfXemmkqiHKSTNqOHGajdeezmTWlQ0ITzGGUDYbtkYYNczI9p2JDq/9JwR8CgefaOSme90880Bmq4YZwM7dcR540oM92qvTDJ0sKTh9fXn3w0quuSwV4J1zmo0/13uZ/95ySrTBWLETJkg5O5BRUEkS2dGX62+v4LlH09ldnuCld3x8vyTC8cdaWfq1jVwpFxpyCdVH+H15FCNmCiUTzbpK3nq/AhUVh79z/bhcilOGTLriA8rub9++FUXR+HNjnD49I9x2dQZms8Tin0PM+yzAI3dksHNPAp0ideqmee2lLiadUInH17VAfXlVgoTfSl91NL98tYGvpoU46Rgb992SgRApYluvh2ln1+Ku01GsDei02sMqOTBjZdpZNcy6OK1D23zfXgZ27Ulw1exGFEXjuOO6H+iaTAY2bBCMEUUgpWQXNKFSTilN1OIRjRTSCz1GWnBTTxW9GUKalEGDqCQqUuZV+6FICn3EUKoow5YZZsoRSWZdnoPLKfPtD7U89eo2Fn+UR5+eqd/q4UfraArWkiW1TzAEhI8W3DjIQCNJTE3gqbVS0kWiwCxZKdsFz7zm5cl7M/ngbYXNf27u9jj8HUuXLiUzM5PHHnvsgA8M/91xyaXXcs2V3zB6TIylS2Qc/ZOQMPLN+xksWlzPsUebsDvg5c8DNFTrCHiMNFuWMGk0rPhNQhNaO0JLkiSGivGsD/2GoghqbVuRLRJGk8bZp1m48Yr81lalqpoE9z8WZPxoI19+F6K4QMdBo43cfF8TwbCNrvwGNaFS0xgl162RSArmLvTzxeIgPYv1PHZX6vD9+pwWrr/5pQMej9l338m1l1xPDsXt3GIhRTr5aCa3k5Z3IQTejM3Mvil1SH/j3RCSkmTc6aV88tkmDJIJozXB4VN0PHpv20Fs1DAjIV+CYF1Lq5P4X1ErlXPE4QrHTLWwc2+cJd+5eOSpIJs265k1282si+Jccp6TCWPMlO2Nc9nNjfTrpWfCGBOvvR+humkw143vPvHfu3dvGtxGSstiqX+XGLjt6nRuusLFtz+F+GVlhHBYo7ZexWFT+fm3MEcc0p4AXfJbiN/XRrn1alernvTs2TpuvW0ZPZPDcZKOiorXvBe5eC/vv5FJukth8c8hZlxbT6M7pR1tt8lEY4Ily8PUNSYpLYvz2bdBHpydgduT4KFnfDx6ZwZnTW8jGBMJwVWzG8nOVFBkOPcUO+df3cCosSczbty4bo8DpObyH+tXMmbIOIyaBZUkxaE0+vSJYMr0s3mVhRGTGjhhmom+fWV+WRFj+eoo/jo7cfYCkCeKOyQ0EyJOHZU4SCfjb7PcJ5pR0NOD/mzmD4zCgu0vVesxEWU7axnMOEpZj5cmZJG6n/QY6OM9eN/Ft/8uAbz48aDHwI033XhA4/C/BZmZmcTDOvpqg/nm27WccJKBn34NU5BroLo2Sc/izgOzn35O0kf06nS/zgz3Zveucm6734NBTccvvDgkF+nhXtz3UBXDBhsY2M9A3556Hn3ei66pX7vXZ5BDE7U46bx6u5Ea7M2CQYMVPv0mwKl/Ow+sWhfh2x9DSAcYiqSnpyM1thHnO3Z2rbGXqrKG3/6IEEnGqK5XSCREp5WyLX4Vv08h7KzipivTO31OUYGekmI98z4PcP8tnVd/fvxJgt4MZhO/kyXySSebBHEqKUMlQV+G4hGNVEilmLHRnxFICYn1Kzfi8/lIS0vr1jhUVlZw4tSupTImjTMx/7MAFovMi085mXnOVgp8qXUmIeI0pm3gyKkavfp0fR5NdynUNahEanO6LH5I8w3grXfWcORkC9W1CWobVKxWmT2VcdZsiDB2RPsgORDUeOltH36/ysO3t42hEIKHn/PQ6E5SW9f91t9YLEE+PSljMyUMaEd8QqoAYYgYy1b+JEGM4RzM5s2/YbbATjYwXBzczr1aExrbWYeETC7FnVa4CyFAl2glPoUQ7NgGDlyECWLtggANyz7MWlsiIJ+eVFHWKqtUQSnZFFDLXsxYSc85MGPE/zUQEtGoht2h59gjDWS4uibLXWkymkaXTtdmi8BDmGFMRNlncBkSAUrZQB+R0jNOigQ1mb/z7H02nn3TQ3G+jrqGJA/e1jmhOqCvkYvOcfL6EzbSk6Mo3Pe+f12HjZIZq1nh/QV+Dp9k4fijrTjT3AwdOvSAhmL9+vX4PTIffRJlTDKfGBHye8aYuzDG1x/kYzTuMyJV/osCJDmVhFKU1NjGwrpW4jMpktSylxFManemNkomCj0TeOfdn7H8w9sbDLTK/nSGkmI9d16fzvrNUd6Y28Kxp3XsSvonxONxrBaJi8528MYHLdx4RceE4K+/RxjQx4DFIrfuRU+94uXQCRbefV7PfU824/Wp2Gwy/oBGrx56evXQ4/Zo9CjU8c0PoS4/f/uuOMX7JDDycnXsLk8w5eDOn1tWHic/V8flFzhZslzPVbObiMY0NA2MBomK2gRfzc9lxBAjX30XxB+Id5v8NJlMJOIyck0JU06u5sPXshnYz8DBByts/LSRNNGxOrqGvWRTSANVZJGPKlQ2Sys4aYTG4iURgvb11Ibt5Kj7zByzK4i7w4Q0P9YuuhY1m5dePfT07aUna0Ajng0pz439EEJQwU70BkEgqGG3yXz6VYi77tDIbz4U+774JkcIFr1bRiW7EJqOpqYmsrK6TnR0F/8hP/8bwuODpBIkI0PXKZkFMGKIkYuuD1PfmKBsF+xansZABqCgo4VmVFSipghffJhy9j7mCAsffRHgodld6xaee7qNX3+PcOixTST29CE91gNFUgjuCvPhlq00i2pyxLB2B4GkSFAmbyI3TWLyBHOre5kpoxqbx0VEBFBVkVpQzBCNRjGZ/tlwZD8UMpn3WT0Xnm1n2lk1HH2YlYx0meV/RPj19xi+Wjt96NyRHMCSyGDd+r3t/nbGKSbWbGqiR+56qms09Gjoa6NEGlwMZTx6YeDDebv56YdmJGuYua9m09CYqvJc5s5v3bj0GAniJ0oYq3BgT+Tww8+7qGoMU6AVdxpopLTQLDQb6jj44C5WxU6gqWFkSeHd53KYMLbtEHnlhSm31BPPr6WuWsFmNPL44x7S0lVuucHCyce2HZqmHWFl2fIwL7/j49pL228Kmia49hYf1sZUaXt+dCAPP/ErJx1ja7tuo8STL3voU6Ln04UqI6Sus1r6uIOrL9bxxeIQmelKu+qrZFJQ15ikME/Hrt0xamqqW91x/yuUlW0DTWq38WZIuaSLHDawnBIG4KaWJEnsOBnJpFanbhfZ+PG2c7IDsEtphCQPLz5u4aRj28ZF0cM9N6e1Ep8AUyYbWLqokgZRTQ6FyMi4qSdKmMGMYxt/YsREAb0J8M8aZj6/xtKXc7ntnhbsTcMpVdZ1aww6fS+fj6OOOup/HPEJKQO4yVPOpHTLArILfewuU3A4w/jitWSWF/P16yZC+GkmgiCJhIoajfHLcpXsLBONbCc33N5EwogJEyZ0lhCZsT6Eokn8tnIW/RilIC9Afq6ORd8l+O23JCpw5612Tr+oHk2FDz8N4vGAUY7SIpo7OIQD1Ct7saUlWL1aZv16D640hcsvtHP1JXZkGR58uhmPz8LEiRMPeDymTp2KPd3OWs8v9BQDySQPgUY9VdRTiQMXW1hNidyHPLUXOkmPX3jxZW7h6mslBvUzMP+zAPO/DJCemcHy9RFGHqQwfFCS2vokerNg0/Y4Bn2CLxYH+HxRGKcrm5asP8huGtP6fYUQ1FNJMGMnH76Ri04HU89qYMlvTdwyy8lN1+pZsVrPU6/4mbMQjEYdAX8Qq0XB5zdy5JkaRxx1No8/ec0BGZ1kZ2eTkdWfX35fRSCoYbNK/LAszJwFfoIhgV4H1XUJ4nGVnXtivPlBCx984ufEqTYkCeZ/7mdbaZwln+ZTkJe6tyuqEiz9I4TsDLI7tgI1pqDTS9x0jZUbrszCaJTZW5lAkqCiOsFxR1jZsiPOzt1xJElQujtGNCboUaTjm7n5BEOCI05r5shDzXz9Y4jn3/QxeULKbXnNhijhsEY8DlmZCmOOrufIo8/izrvuO+C5AOB0Olm96Q+OOfIYauu9VHtlHn8mzqjxejZ8V0B1VS2fvZmFBTs2HBSjp4xNWLHTgpv1LKeH6E+MMMl9+qG1lBMjhoQPL024RBYJ4tRRjodGejGYAD56MpAtrEYndNhwECdGhBASEltYhYyMLU3gtCtoqqCmLkxcpJ5TRwVxopixkk8Ju9mKBRs9BhX9t9P7/G8FISEjIzUU89obu9DLJiJbe/BEvIpDPupYhZFIaIT9+i61fWVJIRnVI2GkrzaKraxmoBiNRbKRUzuJ00//k6I+LYwdJzH3kyBOTWl3tnGSQTk7CIqOyRG/8BAlgstTQFGel6UrIiz8JsjJx6S0hL/6Psgfa6PMusjJHfd1X9MMoKikiFhDBKNkRpEU4k0ufvolzJGHdqz0vutRN7UNKt8tDfHiky4Wfh3kyVe83HFdR8L27kdaCMbiDBwgcfDYjuNZU5fk1bdDNFQr/PpriLEjDBx/VPt9d+6CIPW7HORJubhENk3Uspk/0NBIJ5skMltYjUAgCYkoEUpZTx8xDGOLjXXr1nH44Yd3axxsNjs1u7pmHNyeVFAJKWkjOauSavMSmtwa/frDk7dZGDLAwU33dd1avWFLjIrqJLZY150KZqxU16ksWR7mkec8vPZkNjfc3cTZ0+1ceUsjJx9rY8YZDmxWmW9/CvHEy15yMiWCIcFJM+oYP8ZEKCRYuiKCXhHkZMgUFnaf/DDoDSmjNGLkdZL8g5QWHUKgoMMomTB5etJoKKM/o9jICmzCSRqZRAjTTB0god/3336EhJ+QtQZJ1ogEDBw1pY1M8wc0rLINJ72ooowBjOxwDUmRQEtzg7etgyhVtR9ki1hNiAACjSZqcZBBQG4mzXhgxi//WyAkgc+jUJRtZNoUC8tWhpl0UOeVaD8sCyNJgvKqRIeYetW6KA27XPSW2p8TrZKdoeIg1rKMokwr9uwIr95nZeE3QS4918kfayPs3J3oUJz0V+RlK0QUP7La+XNCIkCfXgreltTeqygSJhMs+elLxo8f3+2xuOXa2zBiQU0kkZBSMjhmlYvPazMeliSJwYMl6moDnWqaBoSPUaNk/AEVIQSbd8Qxam0xZCPV5NGj071EkiQszX3YwzZyO5HDkSSJUIjWSsTOsGtPgrwcHX17OfD4NH74/iuGDOm8rbozWK1WVA1OOc7KaZfUEwpr3HC5C5tVJpkUfL44yNsf+vn4jbbEyMnH2Lj/6VSsJoRg6hQLmgbLVka4Ysw/XhUAAQAASURBVIaTQydY2LErzpmX1bHow3xWb4h2+R2ee8PHXTek9pQTj7Zy8sxaLjzT0aEFXwjBK++28NYzqcTy4ZMsHD6pbd9asyHKeTMCrFmXYOhAAx99GQCh/aPM0F+haRo69PRkMN7t2Uw7dQP2tCR6WWavvJYeySFkU4AsyagiSQ178eOliD7UyGWY00K40zbhjMVYvkLBFelNRqA/GiqN1BAyNtCnRxh3VGO3fyvD6Fi8EBMRbDl++vVO8TOLFmbSb9Raqv1puMgmSZxGasmhgOLwcK6evZ4Fb2Vz70MhCpuP6FCwkhnpS5Pw0yzXsH379v+Qn/9TUdyjLwWjN1NZ3fWhxutTaajREa11ke4tRkNLGQ+hpz8pt9+kbhcD+6UCvAtOd/DG+y1Eol23F0Uigpdfi9E3PpYssloPuSbJQkHLWALyGtawhN5iMAZMRC1NRF3lvHmPmVfeUXn/owC3X5sKjgvyFSK7TPisjfTtlcaOsjgI/QG14/bt35c9e5vYsCWG16fx/c8R6uoE8RYLAY8dMwoxol2+PkaE7Oy2xSIa1bj7sWY+eCWv3QbY6E5y6DQPuho9kiSh1yw0NMZQZAsfLgixYXOCM05SwBCDBHjMe4jn7Gb6iUYKCyR++CnB5o0S1atimEwK+fyD1hxhZMEBmSC0tIQYNtjUjvjcj6074tTttlESHNdq4JKojXP3jZvZuKmFe2enDk5Wk0x1XZK9lUkuvqGeK2ekUVyoY+2GGA89ESK+uzfp+1p/DJKRTbs1HnnOw6SDzDR7Vd77qIVmr0phvo4+vfQktyQ6VJ7th9EZZv7nAd54KodLbmxoR35++V0QCcGxR1p5sy7JTz8sYNKkQ7o1DnXVXlRUgqIFKw6CtLQG0CARyNqK2RxFTUooXiNaRLTaCKkkMXahcSfrNU46tn12/dsfQ8x/rX31wJ232li/Ok6mewQeGtDQyKcEu5SGVzRhwEgDVQxnIptpRBWdy0RERIgRI2QefNrL2mUu8nChqgcmCfFXZGdn/5dan/8v4/ob7uHdd7L45dcnMegFQksR9nVSRevv2kP0J48exIhQJe8gkGgi0eSkOlRJvdRMkeiHg3SC+NjFJiKEsGqC8uRucqReDA1ORSqVeeXOcpp0lSSlGMOG6jh0sp7pM+qpq9VIxvXk0INM7DRo1WxmFQPF6FbHXk1oNCkVVLCT7KbeDCSXRCJOXbiSpx9J8uxLdWTlJ2gJaMy+4/l/aSxkWeal119gxpkXUq7toJo9KCjYSUNBR8DQwOTxEpPH1/LNokpqalVCsSTD+kms2qjnjcP9FBUP56dlP7Np03p+WfolHk8LZdUxwsG99O4ZYe5CP9t3JaioSBL3OPFUh1EsMdzKKiRVh4SMSgJJr5KOgT4jm0CfJL/AhSwZueQaDzZdDNUQ4aJz7IwYbmDdZpWfl2dzxaz7GDlyDA6H44BIz7/i3vtfZMb5x3LiBTUUF+goyNVxwel2PlsUZPvOeKoiJC5hMOezZkM9ZrPG6nVRgiENZPj0rTwK8lKu81fd1kiLX+OcU+wcM8XCWx/6qa5LUFyg452PfSz4ugVBqmI9P0fBaVdY8FWAaExw9UVOlq+OsmJ1lP69DRgNEnc84mbxkjA6RbDoxxBms4zZJPHtj0F8LRpOh8zJx9jYuCXBhq0xHOEilr6/htItM3hv3rvo9QcmjP3hB/N47um7KSqQOfc0Oxu3RFi5KkEoHqXHhEqi22RCbj9urR6VJBoqBkw4MWPFQQvNVLCDIvpgwY6bOgSCnvRDRWM7axGwTzU5gQEztY512FxxHGmQ71eJN9up9ddiwMgARmLHRSPVNFJNTG3h7dftjB5u4vk3fNx9/xLSyaGYPpiwEqSFUjaSIAbGKA88dt+/NCf+t0CT4lTLpfjxYtWcDNNSlUqVm0I89GQLt9/oaO3siMU0LrupAbUL4nM/IvEkwWgCJ1Ey03Vsj/yCQbNi1uwEm5PUNsG2tSZOm6GxaEEVtLTJ9UiSxCAxlm2swSJs5FCEAOrlvYRFmKGMR9ei56PXNmEtbuDU6UZWromwfnOU8sokU8Y7U23o/1VF0t8w68Yrueeyh7C1pFNFGaonyZnnxMgr8vP8E3aOmGyloSnJw895WLMhyrfzCsjNTu3FRx9m4Zo7mrjilgZumeWiZ7GeHbvi3PWohz/WxEi3m6iuhka32o7YePw5P++9o2Fv7o9Zc1BCkIsu3EZOSQ0P3uUkEhW8816MhjInOZ5UIlmWZHIoJGgr57JrEjz3UiOZ/kEMYGRrx5JPNLOLjWxiJXkUdbvCB2DSpElMfzzMzVeldbqevveRnzNPSiWxhRAUFyl8MzeDn35NJcKHDDBQVKBHliR27OpoSiaE4NYHmph9jYtXn/TRVU43hJ/a+jjLV8nMey2XDJfCrj0J5i5sobE5RYpu3RFHr5fo30fPYRPMLF8d4eZZaewuT7J+UwxZht49dDS6k6hCx/jx3TcDPOroo3jlodeRVLm1cq8z2HDSQDWNoobMUC/KoxVYsDKGKfj2dQulWt2hgB5kU8hmVqEJlXhmBUNGx7j0IjMGvcT7C/ysWB+jutZOYb6e8qoEoYhKkeSiXlRSLnZQRN/W64mIEFukPzjyIIXK79rW+Qp2oqHSkwFYJUfKOAY3ZWxGMSRwOP/nJbX/HdDrDGhxjZiaoG8vPQ884+GSc52t9/l+eH0q3/wYJB4X3PVoM3NfaX+uv/lOP1nBCZ0WrOglAy69k5PPCZLp0vHI8x6cdpk3P2zBoJdo9qisWB1h6pTOq3N/WBZG1SWJxSKdGmv50rdx3ckGlq9OrX+19Un0Olix/Jduj0NlZSUJTyquN2DChxsjZuoaE0wa1z7meewBO8dtXoWufhJGqe2xmIjQlL2GeXencf3dbv5cLTjt/Gbimr11XKKEO5W52Q+rcKLHxB62dtCC1IRKQ73EM6/7WqvlvT6VZq9KbraOHWUxvD4VqyX1YTPPcnDizKVA902PUmdwM9Nn1LNto56y1Sa+XFyNoqTM7KYeZulgdKcoElazxDlXpvwtjjrUQiyuUVef5MmXvRxykJkBfQ0ccpCZk2bU4rDLnHB+LW89k0O/3qm1ssWvctuDbkJhrVXayGKRufgcJxff0MCzD2S17iPBkMbsh9yoKh3m6X7MXxDF0TiU51/exLLf/YRCKiaDjmg02i3eQAiBIoOsKWRKebjddSTcVuJoGGlmD9vYw1YUoUNGwYELp0vF2GMtc663UFKsMWRAFhfOamLVl4Xki4Gtc6AH/SDej4o/S7EJjQhBtom19GVoq+mVHw8t+ev48rW01muyWWXychRs/hEE8CJjJUkSG07SpGw2rjIydmoVUnOvLhO1xfTFI+qxWLr2IDgQ/Evkp9vtRqfTdbs14z84MCTjXpx2meraWAf9SUhN7mNPa6bYNx6HlN46MXMopFHUUMoGBjIKWTXS0JQkJ0uH1SLz6J2ZvPWhn5cf65wEeuWNCLqYnTSpc1a9RB3CFuMyjr2sFK8Xxo/TcfpJWRgMEidOszHi8EoiEQ2zWcbdoKCaqjnySIVr72wiFpXQ6bUDCu6uuXkWV85cTY9CHdOmmAGZz76IE3QmiMQ0+oUOYTOryBWdt6XUG0sZN1Zhb2WCX1aGef5NH0/em9Uh85edqWPmBUbef2I3OkmHKqIMUsfSoFXz3nu1FDkLcaVFSWRU4fXpGXx0Oe+8nNXahn/J+bBrT5zjTo9hrO/LVlZ3kQ2JkiRBkb6E0tJSBg4c2K1x8Hq8nHdDxwOQpgmuvTlIv2B7HSa9ZCCvZRQfz1vOjHNTmc4FX4SRJZkxI4z0LtFzziUeLMk0pLATZ2AUtr9shEIIFJ1g7Egjq9dHsVokfH4Vg0Hmvedz+eTLEI/cuJtiMaCT7xghuyhKUgWzSUKIVBBmNMrsLo/z6nstHHWYha9/CKHXy0SjXesJdhyHFuJJKJXXkZOrcfDBCv36Knz5XZCxTnj2wUz69bYSjwsWfNHIQ49Vklc3CT1G3NQzvJPfxC+89O5EPlHVwGhsP6cG9zdy3Q1xnn92HWnuIdhxkSRBuSilgSpAYjBj0El6CkUvdrGZ/qK97qcmNEqVP7HtFJT/UURci+NWahDiwJ1e92PatGksXLiQlpYWnM7/eVUC69at4/H7nyU3VwFkjO4SpKSNSnaRRSY69Pjx0kAVfRhCf3UMlckyAtZSehdrjBoWwd28nq2lcVRVMHWUBUWy8ePSKEXJYeRIRa1raCF9KFT7sIO17NrVxJ8bIwhVh5N0LNgJ4icst5CZHaWkl56yvX+yu0lBEToSxEmqMIYp7bRwssinSuwm5LeyO1DLay/YefCpW5g6ddoBO0FXVVUx+5o7GaMdTpwoNewlqLiJOfzccIWRwQPSWfJbhFUboiz8IJv8XB3BkMbkE6u572Y7ldXwxvxGLr/0VI6cFGbWOan3fWVOnAXLoqxaDgk1QbYoYggph2+faGZPeBvDGNFaMRAXMXYntmJqtlFIbzyGCuL2Ml5/Qea192DNxiCfvZtLICgoKdJz3JEKN12ucfz51zHu4Au4+OIr/+VK5YyMDKYdczoffvAS4bBg154Eb82JICUNZDjsyIYEh4yW2VVZj19LotfJFBTqMBgkWgIa51xZT5pDwR/UeOmRLI7a584eCmsEQoJPvwlQ16By/ul2fvsjwsK389oZB63dGGHmdY2sWhdjwZv5RGMaT7/i5YvFIbwtKooMHp/g+ivSuHqmiy2lcRJxwQuvhlnxi45vXyoBIeNIr8Kn1NO/v4Ga7V5efuFVrr/p2m6Pw5YtW3jumbv44NVMDjs4dSCMRDTOuKyOow+1EAgKjLYoNbUhYnGB2y0whLIpCIzEKJkoFztwktHO+TWdbHqI/mxkJTr0FNOXGsqRMZBBHkliRJMtPHe3g1OOsyOE4PU5Pm65XYeTDOqpYiebcJkspGeEsdh0nHuFm6x0mUPGm0jXubAm7cSIYsGOU0pnpJhEKesRWoyZ55zDqg0b/m0O6f/TEAoDxkbssTwK6NlKrOR4R/L56zv56JNKhg7REUnGcHuTBIIqFrueYLO/nTzBfviFl+aWBDrNQGTACr54I4cBfQtxN6uUlcf56IsEW3fEqKkN8+1PgrR8QaDFg31fm7smNAK6RjLSNYJSOabCBoYOMnDCsUauuzmGUpM6l+j8WbS01PPUC0HkiAPNEKevfyo7vvWx6Mf1mA7w5540aRJFI3LZ9Os2BoiR+6r6IFYR5dyz12DJqWTgQIXMdIV7bs5oF2hKksSLj2Txx9oox55Zjxy3ElXj5BVoFBfJVG91YEum89yrNbz2TCpQX/RjmA9eN1HkG9NqYGjCgkvLonTvOs67tIaeDCRDLSJPMrUjUjSh4U34+fQLmd7+SVj+VnWVJmXQQ/SnkWrculrGjGnvEv5PMJlMKLo0bry3iafvy2onDbXo5xA7yuLcf2vqt/r9zyjD9hmxHTnZQnqazO0PuyktS2A2Sxx/Xg0P3JbB6SfY0esldu6Oc+ejbk442soVM9J44uk60kVKbiRCEB2G1v2gJWMbX32U2Wr09vybXoJhFdmjcNJUGy8+2rFD65rbG/j4yxCP3JHB43dnkkjAZ98GuOcJDy5XFuPGHdTtcSgpKUFxguJRiIsoBslEUKTEjwQCF1k4SacFD5Bgt7yRXdomNFWjmj2USP1xkYVrn+mdJjTK2MI6/Y84zCaaDOt46/nMdtp0kyeY2VYaY/JJNSQjOrSAk0hckCRBX4ZRRyUbWYkiFDRUZBTGjFfZtk0if9/9ExMR3NQxlsNbg/6Ufn4WI8QkVsd+YuzYVIfIyy+/TM+ePTn22GO7PS7/FbZt28ZXX33F3r178Xq93Hzzza3yK8lkko8++oj169fT2NiIxWJh6NChnHPOOaSnd21SuGzZMl555ZUOf587d+4ByX39V5AVCQUF4c7i2Zf92KwS515Zz+UznJw8zYYsw7c/hXjxLR/P3J/F82/6CIU1rrurkbuuTycrU0cyqbG9NMFoqXM9YgCr6uLTb+q5/RoXsgyXXeDkqENTJjWX3FjPQ896OHySpZ1Exp6KBLfc2cLSX0HCwFppGUWiL4X0RpJShkpNzq1Mmx7h259i3HxVquvs0ec9RKICk9z9SvjGxkZMmhlFryIj2JvYwXAm0tgi0ezVyPpLs2fvEgPPP2PhgkuX4NSlYcNJ0tiCIS1IXlqc02e4UatLGBLoTxlbiFDTKoVixEyEYJcSJyECWLETIsjv4gd6MggHaYT0bvaKUpxpSf7cEOWmexuprlMRAgpyFbbtjLO3MoHdJjNrdiOXnZ/GiCFGdLoDk8kDSHPls3VjDcOih9OQu5LF8/M5d1Y9336Y3ylHkExqNHtVXno0m9HD22Lgi8528tQrzZx3VT3nnuZAUQSyAnddn05lbZLpF9ai10sYDRIen8rwwUaMRon3PvZz3ql2dDqJM0+yEwhqTDiuioI8HWkOmXhCcOm5DiqqE2wrjTGof/sOyp274yxerFJENs31Lg4+KMi2nQkCAYHR2HW35V+hKAqSLok37iZNpH4rD41kk08m+bipw4AJkVGD3SHIz41gscCeiiQr18gcc4QVSZJYvVpQpPXrNClQJPqygeWMkiazTfzJBpYjS4KMHJXJh+i55zYXRQVtPMuOXXFqm6Ko/ElKCRxkFPx4yRC5NLfESZg00sL2Tj8PUvstAoYP7yi9+K/gXyI/Z82axWGHHcaVV3bfqOA/6D4qyisIBjT69dbz0ts+rr+8fZvyshURvLuz6dGJSHe2VECDqErpG7p78dRLO3jy/tTzpk6x8ObcFn77I8wh49uz5ws+D7Fnm6mDEdBfYZLMuJw6HrgjrcNjBoPErIucfLYoyOD+RtzeJObcnXz3S5wxw43o43aiwQOrThs/fjxCgvmfBbnv1nQuPc/JxefCgi8DPDgrF52kxyxslLKBfmJ46+FBCEG1vJPeQ0Pc/mAMIlZE1MRTL6Rz5OSOWYNgSGPNphA9J+9hxjlW4nEjcz74E/8uO+ZmJ5I3hwcf28bJ0/V89s1W3noxv90hE1KVQRecZ+DFZyqIaSrNor1AcFIk2MgK+jOSqAgQjXZdsfp3CBEhEum48C1bGUHnzeu0ulCSJOxNA3nxta0cOslAqDoLEZH57NtG7DYZm1nBUZYKgv++2HiUWrJyVY461EpxgZ67HnNTXplk6uFWTCaZs06xcdt9e/CELRjjLoKuMhJGP5KmEEgGWfSMi6df8xEKC6IxwavvtfDrH5HUwj6/AItZ5pATq5Bl6D+w+60dlbV7kRD0Gxrlh09zsVlltu+M8+fmEPNfz23d3AwGifPOsDNyuIEzTv+TmDsNSUkgJ9tXBKgiyS42cfaYjuM3cogxJQHxN8OUKy6yc8RhcQ4/fjURrxkNFSNmjJjpzeDW1r8sKZ+YiLCBFeSLHpiwEsBHA1UUq33Jas5HCME6fqNZqsZs654UBKSST3/F6NGj2bp1K3fddRennXYaPXv27DI7lpnZtezFf0ckk0nOnn4OfXopDB+iZ+vXA5ASBvZSSiZ5eGlMGahgIALsYD2DxTiU9GZuvd7G1Rc7W+/VUFhj1uxGjj/awklTbYyY4CY72LmBVS8xhE2BP7BiZwjj2lU5t2gefMoaFr6fic2qEI1qzJrdxIo/NMwVIzsVAS+kF+tZjkGYuWa2mzNOtvHiC09z6213HdB4PPXI02TWF2OQjBgwkuaUuPE6E9de0RZQn3C0jZ2748y4pp5vPyzAZpV5cHY6L7zl5bTjHTx0a5RnXq3n7htS7cWffBXgow+iDEkeTIQQjdTQT0odMIQQ7GYLw5nYbgwMkpEBYiSb+YNsCshK9CK4O5O7HljND19k8egLHo492Y89mUXc5KPfIJU3nk/j9ScdXHvnW1y95guOO/FyzjhzxgF9f4B5897l269e5fP38uhRqOOIE9z0DA3HqWUjRSWEEGyvrUPut4X+fWQMBijM07N4SYgjD7Fyx3XpvDbHh9lkaCU+t+yIcd2dTcw828HHb+SRTKYMqhJJQYtfa0d+jh5u5tarXbz+vo8rbmng9BPtlO5O8MwDWQwdaEQIwdLlYa67y83rc/wM7Gtg4wZBlm8Yg7R9rZwS4C3EThOh8HqmTAuzYP7cAyI/r7niSi6fYWslPgGee9PLjDMcnHaCHVUVXHFrIwU5ei45z0F+jo5Va6M8+PivBMr64Ik2MpKOVfdGyUSh6E0Ne3BTTy8GoqDgpp44gr7hg7no0tX8ckGc9DQdb70h0Z+RGDCynXXkZOiYdW2Cy2ZkYjTKJJMap81w89YbggItHz1GvDRRzg76ixFYJQe9xCB2JNYjKzqefOIp7rn37gOeF/8boJcUZKEnThTHX4JQSZLIDPdHhPpRUxWm2b4DfWF1apo1ywRZy1BxUDvN64gIsY01DNEm0JK/jmVf5JPmTM3zzAyFzAwz23bG8Xg1vpyTTSwuuOm+JhZV/Y4jVkR6vBBP9jouvFDHZRc4cDocLFke5pnXfICRi2fqee7lxVht0LuXzD23uPjwkzDvzAmTHs1BjxFTMp/sZJha85YDGodAIMDu7XsYKsa3C2qNkomh2sGsq/uN0qDMLpePd57rWJUlSRITxpiZdpiD1e8Pw04ae5K/UNg/yDGnB+jXK8bchSHmf27g7Ol2Hn0qRLZvcqftnL3FMDxqE15jHTphIkNrO5PViL3USnuwJTKo36EQYh2ZIo9i+rZ7ryzyqWYPRp0Om61rIqYzZGS6GD5YZdpZNQwbZMRiltiwNU6fEj3vv5iDJEn4AyoPPO3hjafaSMhRw0y8/WwOR5xSi8NkRMpO8s0PIV59r4VgSKOkWM+1F6fhdMhcfnMDQ4ZrLFuyBIvmxIGLGFHCIoBB0XHMlChDBqRTVZPgiZe8LF0R5vBJZpq9gntv7igN0+ROsnNPgu/mF7QaLRkMcNZ0B+NGmbngOuWAOwNCkQARopSxBVWo6NGTvU+eqIladrMFR3aYLIuMtXoQGVoPBII/WYacWY/NlUDRQcCrQ3hd2AurmX2pjcwMhU++SrTqQ5eWxfllRRS9QeLYI82cdoKNT15Nx4yFMLWs5zcUdKSTw3AmtPoJbDX8SoM3gqI30pDxJ0pzAXvZTk8GdFrtpJcMZIkCdPpU0qKiooIePbpvNtYdxGIxSkpKmDJlCk8/3d5oKx6Ps3fvXk499VRKSkoIBoPMmTOHJ554gscee+wf39dsNvP88+27W/6dxCeAXicDJvLpyYqfSsnoE+Kr9/OYuzDAmZfVIYDDJpj55K08XGkKOVk6Zpxhp7ouydV3NBEIauzaEycn20S4IoilCwI0ovi44UInny8Kcsl5To4+rG09eeOpHK66rYFDp1fx1L1ZTBhjYuXqKGdfEKTQP4ax+/QyYyLKTmk9HmsZOS4DznSNW2aaWLMhweD+Bgx6iUtubKBPiR5NSBgPQOqgsLCQhDGGKy1CSb6JbTtibE/+jKEui2df8/L60+11u19828efv2SjaVDbEKAg10BxYQ6JhGDi0Q04A72oZjcaSYZzMKWsp5cYRDYFbGEVOaKow72ZkkGqSFX6S3qiIswGVmIwJbjndhu+gJ5Pvo7y3INZzLimnvmv5dHjL0VIazdGuOleN2edbOfdj1rw+TQamw68wi/g81Ko9keRdOhMSbIydYwcYuK3P6JMntDxXP7Qsx7OPdXRjvhUVcE9jzezaXuMwyZaKK9KsHJNDKNBYuxIE05nglhc8PT9mdx8v5tB/Qz06annwdsyeeVdH8eeW4PVLBOOCPr11pGfo7B4Xop83b/WjR9j5sJrGxg/2sRpJ9iQgDkfB/j48xDBJivodmC36hg30szS3yKs3ZQ4oI4AVdLYw1ZMWMihkAH7fCo0oWGwRYlkltG/r45EMuUhc8d1LgrzdJx3ZRPDJ9fw6ze5hPxKq2zc3yFLMorQIYSgPyNZxY+4tCya3G5WLFOYtqKFCRNlHrvPSVIVHHdmAwmfkwF/KaCIigg7WMduZT0GvcBSP5AWqblL2ZIAPkA+oHH4J/xL5KfNZjvgDfo/6B7C4TB+r8aAvgpfzMmn97hyyquS3HaNi7wcHZXVCW68w09GdHCXDHk2hey2raBncAILPo0yuH+AGWfbkCSJ917I5bKbGnj0eR8zz7ETiwnmfBCnYbed3JbB7GFbl9emCQ3rP2hvjx1p4u15Ldz1qJv0TIVmr4arfhSLq0rJzIuhePRomtbtybtt2zamn+xizy4PL7zpY8kSld3lccr2JChUi2jBQ5QQmeSxgeVYhQMJCT9eEoS54QwrLz1QQG5oCA36MpLJBgDWbYryyddBAkGNEUOMfPtjiOsvT+PQCW2L7TmnwKdfh7j7dg13cy367X1ZHNrO5EN0HSpxK6sTnDXTS6jWRX4yj/i+A1iFsoVsOR/FFgKHl0GuOO4de5HMRvr1a28c8E8wmyTe/rCF809vX7mxZ28SAmldzgMLdr78NsrirxTym8eRJEGg2cdT9zl5+W0f8+tW0C80qZ3Qe0D4iBZuBSXJCefXYDZJ1Deq3HCFC1UVrN0YZe7CAJk5CXLythGJaTxzdwajhjpTelhzYjz+ko/axgRGAzR7VeYs8HP8UVYOm2huzQaZzRLVtUlOPvm0bo9DhsuFFm/g8w+ysVlTAt5Xz27imQczOz0oD+5vJK9vM7ub7Oh0gk2G70mETUjIaKgkiNGPEaxYsbmDnsql5zm49KZGxo82tWrm7EfZniQuOYNB0tjWv9WIvQTwYiet9W+FUm9yRBENVFPPDkxYGcHBrYGRJEkkRQKbmk56fvedv2fNmtXlY51l3PdDkiQ++ujAHKX//8ac9+aQbjFy/10GbpsdpTCZxyZ+x4wFGZmRHNL6uwkhqJC2s1n5FVtCx++/Gzl0Ypzhg1Pz22qReeuZHI45u4bRQ40YEl23XhskIwkRZQSHd5B3cErphGsG0HfUVgYP07CYFeJxjYY6mbF0rlcoSRJpIpOI7Kc5HKR0Vwyx50fgwMjP1Sv/pJ80GoAW4SGRXsXPvyv8sTHI2dPtHHuEFUWR6NfbwCnH2fjiuyBnnGhn6hQLV9zSxMo/PCiyhKal9K/mferniWfDDEoejN9Ug9+1E7NkpCG8HoevH1HCuMjqVOJCkiSKRV9qKd9H/Duo25s6LN58pYv35lWir8ohyzec+novR5+8hl+/y0KWBd9+oOeyW14lN6+IyZO7p2+3H++89Thfvpdy5bzqRi/6PSNSIu5S23Wla/k079RQsrZQWhalKF/Pw7Mz2Voa55rZblr8gk/eSZFHiYTgujub+PiNvFazK4DrL3dx4jQbV9zayDdz21cOnHGinXfm+1m5JsqW7TFOOsbO7IfcKIpEYZ6Os0628cBt6Tz+opfnHsrk5JOSZGpFqELFY6hAczWCJqNvLsJfns4ZDyT4eYWPWCzW7Qx/OFLNrIvayPu5C0K8/3GQrb8VA/DES14OHmfmwjPb1pZjjrRy9BQLE6buJG1rjy7nfwtuiuhDrpQia0PCT5IkKkm2sQa9MPDWnCBFlhwGRkYhSRLlopRsYxqzrg21mgwCPPZsgIrVhYz+S/tUBjnERJQtrGKYmIBBMqEJjbxkbxZ9veA/5GcnEEJgdapIXbj1qiJJs3UXAWslgZCKulePJgQZ6dCvX4Lde34j6rVgTNqJiChxoggEpWzglEO0VuJzP4IhjQVfBlk0L5XstVjgnedyCT6ssvBrH/c/sZeP38ph3Ki2oHLqlNQ+f+IFddx/azoffhrgpceyiCcEL7/Twu9/Rhg0VCEWq2V3oAZnoA+5wf5Ux3ce0Fh8MGculqb0TuevLMnkUUxjqIIMh4F/Om4aDSDQUtV23oGMGbKdpx5MFRtcd1katz7YxGPPe2mutjC4E2NNP820FKznqhMNHHqwjj3le3hnznbk2t54QxEEGmPE4Ujavj0KQRVl7GIT/WirYJEkCVnIZLg6N1D6J5hMVqYfE+H80+xs2BLlzbl+hBAcPM7Eus0xlq+K8NX3IZ66L5PiwrZ1/Pc1US6+yo9c1w/UHBLEWbNjFyMmhpl8osLS5REefdHDiMFGTjnOyswr/AzRJrQaoEBqzm3kN35dE2DoYQGKC/TcdrWLU4+3cs0dTfTsYWi3pu7HnAUBrr3U1anDfK8eegb2DrNz585un5MrKiqIRRLoMePHSz+GkS61kT5pZBIUfqLOPzjxBDNfvaohqRKNUiVWRwyTXY+iwPQTDJx1qoUHnqlnUD8rl1+Qxuvvt3D2dDser8pZMz3U77GjNPVCyCpPZ1fQd5DAJzfSQxvMGA5DklIJuEZqWMdvZEhZBCzVvPKcnVOOTyWfN26NccFV69B26XGIrn9zF1m899b73HzzzeTk5ODx/LOW/IFi5MiRjBzZUZsUwGKxcPfd7dfhmTNncscdd+B2u/8xkS5J0v/1zlC700RLNIRICAo846ms+ommZpWrZqZx1cz2ny2EYOPWGL16pDOov5GjD7Py2AseDhlnwuvXWPxRKRbf6A6fkRBxQvpmZl2Ux9vz/Ew/pj3vIcsSrz2Zy+7yONMvrKUgV8faNTJDwke0M+JNGW6NZ3N8GTG9n7QsPR98GkNNCipqkuwuT3DVhU7qG5MU5SuMmXhKt8chNzcX7CpnnWBn284IXy9Ip09PA6+96+eFN6J8/k2I6cenAvf1m6P07aVvjcP+SkDq9RJ33Wrjrmt34AtGGMpBrQahlexkL9tJyBG28jv9tTGt3y8h4pSxmWwKW8+JJslCHzGEvWIt0ahg/FgT8z4LcOcjbj54Obfd50IqoXzbNemsWB3l+Yeymf95gN/X+rs9Bvvh94TIS6Qk+xJxmXBY47arXZx5WR133ZDO5Anm1vvzuyUhPvkqyKJ5Be3e4+b73IwYauThO9rm96yZaSz8OsD0mbUEgoKn78/is2+DpDkUXngki5Nn1PHonXDdZS6uu8yFpglkWaK6NsE9T3g6xJA5WTq+/TCfJcsjnDqzDp0/C7NnEP1ELmEClOnWoVNa2LLDhc+v0Sbg1j2IuIIqxdCEsdWgVwhBdeZKbpkNM84qbpXH2bk7zpW3NvLCw9l89GY2wyc1cNZFHgLh9vJ9qkjiMVYSS6sGSaAFguwRq3BHWtCEIJtCBiRHIblT77t5oZuB367BaZNxNxkY+5fYF1LFdMPFRNbLP+PIinDC1FoW/ZAgXhlrx0nsv/YytqCiHZB04j/hXyI/Bw4cyK5du/4tF/AftIfX60Wv6Lj9OheSBFYL5GTJTL+wFqdDpiBPR162QmBX1zeDgsLMmXo+/2oFoQorz93v4IlXyhky0EAgqNLYpFFXLXH/b7no0JGm5ra26iREjISId+qg3iBVEo5HuePhJrLTDaiaxJGHGVvJhZ9+CbHktwh3XJfBycdYicYEb3+4mw/mJfG1JJHQEQqFut3uuGHDGqZMTLBlg0Jody47d+ZRRRkDGUoFu2iklkGMwSAZKRA9iRBEIOjDUHxaM/c9uop0vQVVqDjj+bz+Vjlffhckw6Uw40wHLqfMT7+F2VYa4+V3Wvj0myAnTrVx+CQzsixx6glW3v+wmV9+iWGNDGVd6U6OPLT9uITDGsef7sFZPpFcyfaX9tne7E5uxY0HhxTnqAkGnn88iwnHVuN0TMT6Tyzy3xCPS7g9ST76IsBZJ7eNXY9iBc3SApHOq9fCBIk1ZNBbGgNSal40e6BnsZ6n7s/irFOiXHfLbzQ3WAh5TRjTA/QblKTArFLbkHJHLN0d5/N3CzDo4cQLaqmuVbn0PAc2q0RZeYKvX20jBXoUpdys31/g5+MvA9z1eDOD+hm45FwH9z/l4dN38oDUQhYKC3TKgWmfXnr5lbz7xo3kZKWWradfClBTLbXOv85w+EQr3pU51ERDOKR8iuiDTtITF1HKKWUXm8hoMHL/kz7uu7WtwrowX8850+0cNK2ae2/O4LCDTXh8Ki+82cI3X2v0bD4CgSCEH4HAJJnYxSZyRXG7bJleMpArimmgir772oj3IyYiWLDSRwyjtGZtt8dh8uSOFSj/U/H2q+9isidw2IwkNZX6Hj+RrkRp2uOgPyPaPVeSJEoYRMLiRtYnKF88gjNXbeXY6UGuvMhOn556dDqJow+zsH5LjKTUtTZvRIQwY+tS1zaHIur8FTTVRln7SzY6ncTwiQ2wt9Onp64PQBfHaYFtpSp5Bd2XfACIRCJ43V6QwG0pJXtkBa/fl83wwUaaPSpvzm3hsRe8XHKek5OnWTlpmo3r724iEoL7HvETbE4lwBS9imyMMWxiAw7ZgS2eQ33ecu66OY1zT83DYJD4/c8ot9y5El9pFtZ410GOFQfV7Gn9t+zLZvP2BkqK9GRlSWypWYdQFYQAQ5mRux72oCgSsizx1D16zr32mQMiP/fs2UNelkbvkpS+0C+/JinQsjpNAJlUJ9WNCf5YVIwrre2evOemdA6aVo3ZlHrRF98FOeU4W6dBeq8eeoYONLJ6fYyDRrVVBxgMEjarzHWXOnnrwwCHjDdx3y0pMmZraYzr72qiR5GOCWNMnHZxPcmWHgSED3/RGq65ysyJx5iJxgTvvL+Ljz+J8/6HMgdalC1JgjSnjKYJbryrmQXzJMzpCk3NKulpCktXhPn+44IOr1MUiasvs/LQ9Z3P/6iIkCTRSny2iJROVH9GtlbHJEWCMrYQD+ta1yIfbrIyY1w2o20djccF8xckKAgO6PAbGSUTRaIPdVRQTF8EGkrS9H+kf/w/GclkEkUHUS1BOmk0U08mqT01KRJUZ/9Kj14ayR3p5IUGYpFsRESIam0budkBvv8snfpGlT83hLj5jiC5tYewg3Xk05NxI/d0+Lyvvg9y5sm2Dl0uNqvCkZMtfLYo2I743A+jUebGK9L4+IsAYY+FZb/GufNmJ1MOtvDzbyE++CTAm0/nMP9zP6/N2Uv9Xj+0HNh+9uXCr7CKzu97AJtwkn9Qgp3lUX79PcqhEzs/Zyz5NU7avm4nK0727m2TnzEYJJ57MJspxzVSHdJ1+KyICJHot5aVX2W2I46vmik478oyfvhOY1R8Wru9WpIkiunLFrE6tcfs02lPigQCgdPV/STofribA7wzr4Ubrkhn9HAzo4ebaXIn+fTbINt3xfngEz9P3J3J+NFtY9DoTnLR5UHy6w5L7XH7LlEVLeyu2MnRR1mZdXEam7bG+PK7IAs+C5MbHtGO+ARQJB3D1EkEzctYtbR9a3tJkY9wuHM5nw1bYlx2ftffdcpElW3btnab/CwtLUVChxFTyiFdyunwHJvkINyQz5gRLSxI30tDjYEaaQ99fONxtLjQhMYnu2qY+9EOvlqQzm0PNlNRlUi5ZCM4/oxm2DqaPPZJjQmgoZg9TeWYtFpypLZzuCRJ5FCIJCT26Nbj3l6AXt929hs+2MjSL/LpN6aWWDiCic7nZ4wIoUDKYfqQQw5h4cKF1NfXpwiv/x8QDodT5jb/he5eNBrlqquuQtM0SkpKOPPMM7ttbNpdjD9kLFvWLybcsJc0XwauujHcePs6vpiX0eF8/Nm3QUYNNbZzG6+sSXL+6Tbe+KCFsVP8rP9hGxnB/q1SImERpCZ9FVOnpM4rxQUdC1/2o3eJgTEjTJx+vJ3bN1rRRzrGz5IkUZwYjGxdx/ln2Dj9hPZxsD+gMvshNxed66Ci+cB0QE4582QsvIHbq3Lno83odBIer4oWNXLfbUaeeK6JI6cYWLspwszzuo49DxlvJmptoEdwdFsnnWSkD0OJijDxgcu542Z44tlfqa1TcDeDIgwU0btdpyOkEpwVMRvzHu3FE/rtqEaVjHSV3iWdVwBPnWLh+Td93H4dnD3dztOv+g5YyksjSYI4ZqwY3MW8PbeGay5LdfM8/pKXh5/z4LDLNHs1mj1JEkmBxdz2m1bXJmhsTjLjjI7Sf6edYOer70NcfoGVwjwd11ySxlOv+OhRaODowyy8Pc/PJeemrlWWJXbtifP4Sx42bI5x/Hk19CzWc83Faa1aobIsceRkC0ZhJdezz/xUSp2phyYnsyn0M3M+9rOnIg5drA+dIZlMIgkdmqxSKNo03Zp11Zx3ocpF56a1e36/3gbeeyGXa+9sZOHb+ZxyvJlXXklg0Az4cBNz1KO66tBbY5jNcO15Ds6e7uCr7xXufbwRx55UO33G39bcNCmTnpGxVEZ2kUNahw5Vv/BSyS60hI6Y18aatSrDhwl+aviFXrExOHAhSRIxEaGMLUQJoRwgCfxP+JfIz3POOYc777yTTz75hFNOOeXfxsT+BxAKhdAZVXr10FO2N8GAvkZuvy6DqVOsvD3Pz8uPZbPgyyCPbajGEu6ouQiQyKzirFMtnHaShbPOTOAOebn/Chf3PRrEksjCHMgnXYrRIGpwkU02beRRTwayldUMEQe1C/wDUjP63jsZ09vCJx8YsLX0REbh/VdrSCtuYs5rDt74wM/UwyysWh9FE3DuqXbuuzWd6cdFOen8egLBKNFotNvkZyAQ5pWPwkS3DqavVsA21pJHD0IEUsZBKK0ZAkmSsND2vi6RScJp4oF7Etx223KKmiZTXq5x2cVWTtu36WwtjTHv0wA3z3JxzOFWIlHBgi+DPPeGl/dfzCXdpXD5pSZWrQ5RFtnMQEazfMX6dtf43vwg+tq+nbZM9GIQ6/mNkuZDWfXlXm4z1nDvzem89H6wW99/PxwOPblZghWrInyxOBWom00Si34KUS/8ZIsBnYq8V1NGL9ocDFWhUtsYJxBMOYCOGW5i8ad6Zs1upDAvwpRDzLw1N8KhEyzMuiiNd+e38MJbPjJcMq+/38Jl5zu5YkYaAJU1Xh6/q/OKy/NPt/P0q14kBDabwmtzWrhihpMPPgmQ7lKwWkCRwWSU+eWXX5g6dWq3xmHy5Ml8Nj+1+CUSgnffj6FLWvG1qB2qVlrHoEbDTS05FJFLm7ajQTLRj+HsFTtQg0nmvxnk++8buewiM5lZEt/8EGbtxii1lTquuy6G3t5CUiQ49Xgbx0+TWfTjj+iNgoMPMmAwCn5fG6GnKrG29BcGitGt7e9+4WEnm+jDkHbEpxCCPWyjkN4YJTORUPdlEP6p8vN/GsKREKoxxj2Px3j3jUwmjDFx671eft7dt8vA1+Xvw6CTtrFq5TrsaSqbdiQ487LUPZebreOgUSaiMYErN0a8oWOWEcBNPcZO/r4fsiQjCwW5oZgvFjVz2ok2TjreyLcv1WIQZsKyH0UzkE5O673pxU1uXpi4pOFp0hEOd1/qAOCyCy8HJNaL5YyfEOTL99ukHjLSFWZfm87AvkZuuTnB7bf5EEoCKW5i0Td+cihmOH0wCCPBWAtlsc3kkklPaSDVOb/wxcJc+vZqO5ROHGtm2bcmxh9dh2+Hjhw6T7BECLYzEpOMMWxWmfsfa6FifRbD1WGYJAsaGo1U8/acLVgsgr2VCXoW61HwkEgkuq0F3dDQQK+S1LElFhPIqqHLRIA/YzsfvpLTjviEFDlz140uFnwZZORQE6vWRrn0vK4P2EdOtvDHn5F25GdNXRK7VWLRz2F+/rSA7My2o9Tg/kYWzy/g+PNqmftyFk/eK3P6zAZ27Kxl+eIcMtLbrufBu5ycdEKUcy5vICPDhE7X/SNZPCYzd2GAJ56OEKnMp0jkEquLcMRRexk9IcGQgV2PzfRjbdxwYy09tUEdHvPQQBYp0jQle5By9PzreUAn6RnASLaKNQRFm56kxaa1q3JYuymKMZjd5XVkksdafkEROgyYcFNPxv+hk+eiRYuYPHny/7juJL1eT7jFgKzpCBOghWbswoVRMuF2beak6RLff5hHfmhI69polqz0TY5l3ffbePWdZq662MEJU23YrDI3XLILWiSMmNi8tSPh3ORWGTKw8zVw/ZYYxx3RdRB9xCEW7ny4GWfDBObN28y1V6TOHEccYuXDTwNU1Sa54AwnqgYffOyjdoN6QOtAU2MTWZhx4Or08bg+wPQTTWRnmbnpHje/fV2A2dw+cHpvfpBkY3ZrUBYhRHFhx+DqkfvtHHNiICUl9RfZgJb0Hbz1vLPD2UOWJd55PpvhBzdAbefXn08J9VTRk9QZvprdmEwmLr36km59//1oampCL1Xx83KN0cMjra2dWZk6Zp7l4LKbG7nnxgxefLuFgf2MrYH3C68FsTUMbndP+/TVDDi8gvdfy2slvI84xMKl5zvpPayejGRhp3uuTtIT8VipqUtSkNe2fp13mp25CwOsXh9l3Mj2e53DLuP2tJcTafe9PArpxd2/f79b/A1Z5BLAT1YX3RcAFn8xX3y1DptTZXfNbkZqh7aey2RJJkMtIlKRznkXr+TRB9J472M/Z0+3c/1dTUQqi8nuRO8wVyuhkTpiItrORAZScgaV0pZ2xOd+pLsUDj9Mx4pFZTgZ1+HxVCtxFcq+0uWMjAz69OnDs88+y8SJEykuLsZut6PT6Whqamr32kGDOq7r/6eIx+PMmzePgw8++B/Jz/z8fK666iqKi4uJRCIsWrSIu+++myeffJK8vLxOX5NIJEgk2jQeJUlqLYzoau+QZXjgdhcvverDs6qBdCmH2jU9OOrkch65z86Y4UbqG1VefsfHvM+C/PZ1+0RgYZ6OSFTQ6NawGTR8hhqqdLVoqFhtMHqkglWLc/eNqf1I1dr8CzpDbb1KXWMSfOldnk2tIg2TXc/3S8MsXR7h/NPtZLgUvl8a5t2P/Lz4SBabtsXZsG7LARU4DB48hAfuCfDQHRmcPM2GoqTIz8OOb8S+py9Gj5kftrbgo5nqwxq6fJ+mZpWkqrWTv4uIECpJgmm7eelhB4ccZOaEaVZ27Ipx1ikSOc1jO30vSZJQhI5sqZCsRAE7dMtx2rvWMpVlqZ3PwlGTzWzbto2JEyd2exyEnKDJvAtHdBwZ8RJefrmS4qIQJ06z8Pjdmam4qyLBFbc2MPvadOZ+EuD7ZWHOOy11fvnq+1C7AqO/44oZTm64u4ljjrCyfVeMiuokAI/ckcn0mbUsWxHm+stclO2N89aHfp6+P6u1OGfTthg33+/m2kvSWuX31myIIrV0XFNkSaZQHUB93UZsFpl4Quv2fNhvfpumpYrb9iOetYerL+38u+Xn6jAZJRZ8GaB0TwxVk0nDRVP+77z0eAbTDk/pSQdDGq++5+O6u5p49YlsjjrUQs/BTQxQO1ZNA9hw4MeDGQsh4ce675zYJGqpo4J+DE/tqSGIrY+ybP0GHNipYQ87ZR9CaBiw0oN+hPCTIPFvK/z5l8jPL774gqKiIhYuXMhPP/1ESUlJp+y8JEn/0QU9QOh0OsIRjS074pSWxbn4nNS4jhpmYu7CAE+/6uXKGU4eyqokWt6jg75cAC9ZJX4G908t2EpaI9OPN/Liq4ISzz6x9X1zp0DqzV6xg0p2pVy8AKeUgUXYWcevWLCQYTehWf0MGqoiKwq7l/SlV7y4bXH35NHS3MzkE5dzzmk2Lj7HicMu8/NvYU66oJaH78hg/GgzY0YYWR6OHdDEXbt6A9s2KYxUC2gRzfhwY8CABTsmrMT/weldkiQQMiceY2XjlhY+e76C9Exaic9oVOOa25v4+I1csv4SuN55QzprN0a5anYjH72eh8kooclxkiRJkzKor0vj2+/DHDc1tXh99EkM11/H42/X4BLZtOAhM9KH77+v4vKLDezetbXbYwDgcLo4cWoIvV7ipGk2vlsawuuDWRelcfyRKtdes5wi/7hWN0FVJNnLDizY25GyjUo5qhRj7NGVZGcp6HQSgaCGP6CybWcqw/343Zn0LNZTXZvg2dd9XHyOg3HTKklzKvyxqKj1vbwtWrsWqr9/7+GDjazdHOHME0x89UOYTdvjTBxjoqY+yTOvtXD80VY+/SbIhg3ruk1+er1eyqsTqKpg3eYYhmA2StDFa++UM/uGjlUE8bjgl9+ShAjQn46tPXERI0KQIC3Yg2ns3mbmtpsFaXobQw4N8+ePxdxyt4/v3+pByLyLvMIED97h4pV3fZxztp57b85oDRKEELzybgtPPZVgt3cbIcmDw55y/XMkBf5wOYaQERMWAvgoYyvZ5OOSsoiLGJr416ud3G43FovlHw+kkUiEUCj0/5zmZ25eLr4WL3NeLGhtlfl5aaId4fZ36DHhtOvILAxgtcpcPsPJSVNt6PUSldUJbn/YjT+g8uTDDmbM/J2CpoPbBYFhEaBKKsWsN0AXmutREUaHHkeomI8X1nHaiXDs0UbmfbGWwyfYOepIPRUVGvM+2opc35NoSEE2RnnkPgf3PxOnoQZyMrtfvdHS0sLWDduRkcnKEjz3UOeJh5OOsfLQY40Ue6ZQw17c1NOHYe2qUuykMUJMYjtrqReVDBmhtiM+W8dRL3H/HQ4uuqocLTiwU/2fKnZTQn8gdQ8k0uqwWex8NEfPQPWg1muUJZlcirFpTrZHVnH8aV6WLUrnQM8xAwYM4NnSlOmG0SihKvEOkhX7oXP6GTqwcyLtlONs3PloM1fMcGIypg51XSEY0tpVjAA88bKHg8eZqKlT2xGfrZ+tk7j6Yifvf+LnxitcjBiuoDOqPP+mj4PHmTjqUEvr2jFmuImhg/RUN2YeUCI5O68f19+8l2HxKSkCf/8QNBax9vtNjJxW1+VrbVYJqytGc6CCjHh7jSWVJDpS94MfDw5cXVZAF9M3RY6K8bjIIhjZi6qK1pYqVQW0rrP10r6LDuLDjzdlCGj/PxO0nzNnDh9++CEHHXQQRxxxBIMHD/6vX/T/AGprazEmnRiFGQt23NSzid9xCBf29HqWLdOT1UmFLUBerD9vvbeEqy5O7ZOHHWxGS2tEbrHhIJ2flyQJhrR2Tri9e+rZtDXGEYd03FfMJhlvS9f3jD+g4W+RKSGDhLsHX39fy+jhRt79yE91bZLr72rk4TsyOfcUBx8uDJCZI7pN/AshsBrt1FFOjijsVH8ukrGbc09Lw2FXuOeJZsYcUcst1zg5bJIJd7PKcy+H2fC7mTzf0NbxCmWVMuvyjoTuhDFm0jLdbHOvYbiY1JrMkhw+xo7ofD81mWQG9tfhq41i7KRqx4iJJHGSIkEVZTRL9Rw17QiOPOrIbo3BfqxcuZIZZ1o4/QQ7tz7g5pnXvYwaYmRvVYL1m2PYbTJrNsS4/dp07n2yGUWWGDLAwLtzowzWctrNlWDWTt54ztVJpa9MVoYeEdbwCQ8SEnZc7btYggZKd8fakZ+aBsGQyh2PuPnwldzWjh2Ak6ZaefEtH88+2HF9FkLw9U963nq3ox5xVyiv2ImVNLy4W9eUziABQkBtnUoP+nWqtWmWrNTUOAGVypok/XobKNslkePv8Q9SYwU000D+X/TqwiJAFbtRkzD+8EYmTdJx5nQLo4YZW9fH46da+WVRgipR1mqGAyl37B2sJ0Gcg6ekyJ+XXnqp9b2XLVv2j+Px8ccf/+PjB4pkMslzzz2HEIJLLvlngr5fv37tKnb79+/PbbfdxuLFi7nooos6fc3nn3/OwoULW//ds2dPHn/8cbL+IRFWVbmV3j30fPahhSHj11Hrs5EdLqFmdQ/Ou2Q36GLk5CjsKQO72cS0M2tJd8lcMcPJgD4GtmxL8uXiEN4GI+kNI+m3z0MjKRI0JLaxc08NN1xtaz0bHXuElbc+9DProrQO1/LbHxEG9TNQmK9DsgUg1Pk1RwnTp1DhjWcy2Voa472P/Hz9TRJLQ3+EJHjwsT3UeyNYzQ1dEsWd4ecfF/DBKzmMGd621qS7FD5+N4Mjj/mTAeHJpEmZ2IWLufMruf6Kzs9Mz78SIup2EiFEXMSooBQTFvQYkKy1jBmWzw/LQkSigqEDDSRM/i7PXxERQk9q7CRJoiQympq6n7t8fjisoWlt3SiaEJSWbuPUU0/t9jjEgwa8ihe3rpLMZDGFjYdw742bue/hJnqUCILRBDnZCi88lMPzb3p54t5Mrr2jieOPspLmVIhEBQ5b1+cVp0NGUeC+fY71M6+rZ+WaCIV5ChVVSdKcMudfXQdIrP2hGIul7b2GDTLy8eu5HH9eLZPGpQowrrjOi8N7SKfrijWRjslpII6GFtS6PR9ycnLQGQSmuIUm6lq1wRWDik4nsWFLDLNJol9vfevv8OfGKMuWwKYfnOhDfciXQtRJe7j4WDvHHmnF41XZU5HAlSZzy6x0Hnymma++D3HSNBtOqx4p0HEP3sM2AvjoyUD0GKhgF0HRggkLEYLtTN5gvzTEQWxgOUM4CL0w4FYqKZM3oo8b0WMkSuSA7ot/wr9Efv7yyy+t/+/z+diwYUOXz/0P+XlgcLlcxANG7n2imTNPtvHXWOjp+zN5e56fk2fW0qOPxO8Ny8iMlpAlihBohJwVmIvqWTCnTUPGadOxeo2GUtung8skQAn9+ZOlpItskiTwOXZhtAfIi5sRZg8fvJNFSZGdSFRw1NFh8uPFHd4jlLWTOS/lMGVS28J7zikOTjjaxvQLa1n4dh7nnmZn5ar4f6kV81ds31KKI5lDULRQxlbG/UV/L0/0YC2/drmQxkUMkzVFKM26xMa77+3mvCPbAriF3wQ5+xR7O+JzP0YPN2G3yezcHWf+wjChkCCbVACQ5RnJzTevYNnvbq67zEkiAaZ/KMWWkRGkggS9t4BvfqwhFFQJBoPdrkyZcvjJZLg+4t2P/MRigssvcGIyySSTgi3bg8hpXkpZiqIaiEQkEiQoFv0okHq1vodXaqDWsIOvPshl4lgzkYjKshURHnzWg6pCeprMmBEm9lYmeGd+C6vWRkl3ydQ3qZx8jJX6xvaZp2RSdDn2AF6fil6RWfRzmB8XFLSrvpp5loOb73Nj0EsYDN2vfmtsbKRnkY5X32thxBAjkqbgShbw3ru7GTUiwtFT2uZfNKox/cIGzI2DMFLf4TrjIsZm/qAvw3BIbdUjAeFju7qG884yI4Tgh59jZFNETdhLKFzJS2/7WLEmypdz8jq0s826KI2flzbyw08+CuRiLDETSVMDxf1jXH91nHfn/El9o0b/Qonq3yIUefukvpd5J2jxbo/D3zFr1ixOP/10Tjuta/3U77//nvnz5//bD8X/t5GVm0lOlqGdRlAwrBKlucuqH5/URHaOQCmVePbBTIYMaJtjxYV65r6SyyU3NGAwwEsvGDn9gp+wJ3IwYyFIC3E5zIXnG2jxKuz8thGn1tGptpxSCuiJQKOqPsKUU6pp9qj8+lUB+blta8qNVwlmXL2HH5fEePPZDE6YZuHOxwSxhMBm6770xfr164mEIozgYHzWlfTq0XXL4KgRerbsDFNIL2opJ5uOrc+SJNFTDGQ7a7nxmK6rrQ6baMHu8LIhuJwhYnxrlawqVCrYua/N0IZfeGmybeOGS008/myIDN/YTtcGm+REVo0oVUU88nQlCbWg29VekNofK6pVdu6O06+3gcMP07FmfiNpomObo6zvOqEgyxL9e+uZdlYNR0628P4n/nai93/Fex/5efq+1J5VUZXgyVe85GYpGI0yY0Z0fe1jR5j46PMA51xZh8koccPlLswmie+Xhnn6NS+vP5lDz+LU6885xc6jrxyYIYSvuY6S5NBOK5fzIkNYuaa8y0qVn38Lc9EFJrZt2c2OdfWY3b3RY8AjNVCr34VZdZItCogSxkLXc82CnTgRdrKRngxke/NuvlgU4tQTUnvbyKFGYrYGCHROQHpoJIMcekmDSIg46/iVpsaKAxqHv+Oiiy5iyZIlrFixghUrVpCTk8Phhx/OYYcd9n9dh+7/JiorK8k25SFF9GhSgiFiHLvYTDN1DC3SsXenDlcn5ocAsqQQDxpIJgU6nZSqyjEmyaMHSRKI2iKGH7qT/v1kdDqZYQMNnHuqnXufaObS853tSFGACaNN3HJ/E7dd4+r0Pn9tTguW+oFIkoSUMPHFoiCLl4S47tI07r4xnd3lCV5624crTcFkApPJ3O3EuCRJGMw6silkG2voJ0a0059rcK3j+uuMrVWFUyc5ef9duP52Lw4HJJMSNm8fSuiPJEloQqVct5VjpsXp07PjmhwIagwdLjNuuMZzL/5EZqIIm3ChKf+8ZxtMAkHn0hI+3DRQQxN1aKjc/9h9nHvuOQdc1SKEiiKnJDheeTwbry/JjGsaMBgkPnkrl149DGzfFefZ130M7Gvg0vOc7KlI8MzzEQSilSiMixglPWkXrO9HMimIxlU2shIXWWho7GYrmSKPIvogSRKquYVnXotRWaNy5ok2vvw+xEvv+PZ1GQkmn1jFwQeZGT/aREVVktXrI2iaxNc/BDnh6LZzsKYJZs1uYuq0azCZun82LMjLpUouxaY5qacKSUkSzdyLYkiixQyYGvvgEjmE7FVMnCDzxVc60ug6DpG9OZx7yRaOODy1Pg8bYKSppuvEVMrUqG0+NIoa6qigJwPpL0agbdf4ubSaeR9vo3e/BOef4eTS8xxs2ZbAlB7HGw9QG96DQ0vFbhFCZFOAh0buujulC3700Ud3rnErywcko3WgSCaTPPvsszQ1NXHPPff8ly3vf4csy/Tu3Zv6+vounzN9+nSOP/741n/v/55NTU0kk8lOXxMKJdm8PYbDLjNkmOD5h00s/a0cSYajD8tEkuDQk6q56jIHwZAgGlXoWaxj8c8h7nzYQ3btwZTJGxmqTWwtHIFUJXNBeDhbK6P8sqIFp0Nm40aVz76KEo4lQYJLz3ViMKS007/5KcRLb/n4+I087DaZuKsGLdi5iVUgo5Rrr0yN3+D+Ru65KYPvvwiRlUxJAlSuieJx7CTD5aauruvk5V/h9/tpqt/Ujvjcj4H9DLz0gpHLr/2JfLkYJegi1GTlspsaee3J7FYSHuDjz4Ms+0FPCQPYzRYkFIYxAUVKGduUi2qmz6xj2hQrVqvMPY97UIwqHmNlhwSqEIJy4wZcscLWf8cI426Cb38KcfxRHWPf199v4cyT7K3PX7U2Sol/dbfHAUAvGRmeOJTthuVUKDvJkHJI+AVC1rDaNb5bmIfNmrqPaxtUBvc38OS9mZwys46LznHQp0TPT7+FOxjd7seS3yLIMrT4VZwOhafvy+Lw06ox6CWeujeT7CyFi66v59Lz0jpdS81mmTNOsnHW5XXUNaqE9vYgc5/0SVD4qWInKioZ5GLCQu9ChT01Ejab5YDGIT1bw1/TSFTEKRC90GOgrjHJmIO9mOMZaHICHE3ccYuVgw8ycv7MIP1aDk/to/uL47ReLP5kHb+sqCfsM2GIulB1EQyuRu6abWHuwgAnTbNhcagIf3suYC/bMWBkhHRw699yKCQoWtjKGvLo0en9IUkSBaIX9VRSRB8y1WKaLDupy/iFaJ0elRgVFRVdmqfpdLp/TJi0e263R/Mv+GsG6j/490PTxUl3ySz6OUTZnkSru5wkSVxyrpOLz3EQCgueftXDBx/vonh4PUaDxDlnGjliclbrJFRVQbM/TmO1gVGJzrOWkiSRIfIoVVZz9DQZfyTOtx8WsGNXnNsfDrWWbH/+rR+lsaMLV0xEyO8dZsqkjgcJu03mqplpvL/AT5pTIRjUKCoq6vC8LsdBU0kKjXJKGciodtUnqevOppZyCuioJbOXHeiak2iaIN2lIKQksVjbDbN8VYS7buhYbr4f06ZYWPhNkOXLZEZyKDvZAIAiKRS5D+GzNzbx5eduAkGNfBrIpPMqrkaqyadk3xeS+eSzKOGAQllZGSNGjOjWOJx/weWcNv1NcrMFJpPEaZfUoSipqk2dLNiwtAcSsPCbABu3RgmHZT75dAchXTVGTHgTLcjGGDtW5JGZkbrlzWaFY460MW6UmfHHVFNeamTe536274zz/INZeLwpt/cffwkz8yw7T73ia3dN40ebWLoiwuGTOm4SwZBGWXmCY4+wcspxtg5tp5Ik8eidmXy/NNzthQqgoCBF4vz+Z4RN22KEzWGyAoMpbJrEzVevx5rbyEFjDTS5NdaujxNpSqNfopAqKju8VyU76cnAdsQngF1Ko782im8Xb+LPtT48TTrq+J2E5uPhC5188Imfq2Z2HvAB3HSNnT1rzOT4h4IKNPbF2+jhjqY/WfFDdqvA/8BRTQghaDbtgewatOp/n5bJ/yR4mj0cPbk9uZOVrmNHbTV5okeHirSkSNAgV3L0FBufLw60Iz73Q5IkbrsmnQuvbaC2QiY32QsXeagkyKUYd/5KnnkwE39AY8qW9USre5MZL0GRdEREiN3SFhT0WLBTlf0LD15up7wqwahhpnbEJ7S1QB53bg0nTLOwrTRGi19DQo/B2P3grqmpCaOwYJBMJJO0khidocEbQ0YmShgnHfWv9sMsWVOtdf9wpmr2qAweLDPklCRvvLkE4mZ0BpWWWEqvVIeeRmpxkYkxbubBx5oIRVQm0HViJ40MWvCx4LMET7zUfXfz/WhpVph+tpd3X3fy0N0Ojli9Ec/uYbi0nFYx+2a5hnA8jrtZ7VTLM5EQRGOCdT8V0X9iBWlOmcVLQhxzePsgcu5CPxXVCS6/pRGrVSY9TebS85xMHGvmi8VBqmo6D8wA6hpU1qyP8uxD2Rz7lxbhkUNNnHOKnYtvaGDRvAL0eolASEOn61qDtjP43BH6afmd7uuyJJNszOCCqxuY/3puu2quhqYkj7/oZe6+aqxtpTHenbsVn0/w4wo/6U15RDUVH26MmGmm66A1QhAH6cjINFCFCNm58HI/l17tJ90lMWakgRGjBKU/dqwwTYokFZQyeF/Lp14yMFiMpbT+9wMah79j6tSpTJ06lfLycn766SdWrFjB/PnzWbBgAaNGjeKII45gxIgR/8/pJmdmZiJZBRmRXFaLH6mWd6FoRsZwBO7GXxCShkc0Us0eNFQEGlYcFNM3JT0hqa3J9Ba/SotfQ6WBGvbgwIXRU0z5zkYuvcjEmNE6Zl7XQFIVHHN2Da88ns3QfS3weyoS3PmIm8J8hRvvcfPMA+2r0P/cEOXtd2P4kpXYySbg2EtBvsKzD7YlkYYNMvL6Uzk88nwz1bVJBg6acEBjcexJx7Dk1T8wJWys0/9EXroZWZJIz0ny7G1Wjp7Stv7UNMYwk0nv2HiMbhNxEaOSnaxWvsemNyGZIgwbDq4MfatRxV/x6AseZpzp4LTj7dx+veDLxR5uuW83Bi3lFt1Z1byqCjbtiJBHx7VHFSp1+l2cdbKevVVx4loeEydO+JfmY8+evXnqET8XnJFKULw5189Bo0xcer6TNIeCokgMGWDk7WdzmP2Qm9Xrowzub8BsS+KO1JBN6jwuEChdJIvOubgZp7c/vaWS1r8JIaiglL1sJ0NJZ/KhMm+9mM/0C2t58S0vl13g5JE7Mtm4NcbrH/gozNdz4xVplFclGTnUxEO3ZxCLCW57yM2jz3uYcrAFf1Dj198j+Pwq9x/W/TgB4OJLr+e7r05nCBOpzPyVE86PcN3ldtKcCnUNSR55egc/f7MXg8vPC2/FEAkHcWKtFe5/R4I4GZ7hLF9Sxqq1UY4/zsALK2sxRft0+vwmainZJ2EQE9H/j733DoyiXtv+P7O972bTeyCE3hUQRRAERAUFRWwgFlQUe8WK9dgBFVSwIkUUFTsWQFGKSO+9pCebbO9lZn5/LARiEh/iOc/7O+d9z/UXZHdnZu+d+Zb7vu7ropLD9OCsRi31GXIBZl8qUmwdNY4Ez8xwsWxlAINWT6qQSlwTpyZSi1400St6NkF8wJ6Gde/555/f7LnVanWr1tGtwfHEZ01NDdOmTTtlybKTIcsypaWlf7n3U6vVLRZBk5qrTaHVWpgxp5I9B+Lce2sKbQs1tC08VgSJy0y8o5qCfBWLFsdQyEpUaqjqEKO6LkFJWzWOqggGydYo8Xky2spdWf7FNnZ8mYNGNpBPOjIyLz29lvcWlqNWJ4sFR0sTXDDMiNWiQKEQeOpRI48+vJZsZ9+GoowkS9Sb9nHGkBBdO57Yd377Qwil78Rvl5Voh1csRW2QWvzef0ZVVRUd27U8doy50MR7i73cdr2HfQec5OUq2LRNSZ/zyhg2KLku+WFFhNpaibBHj5PdBPFxBsMbWO5O8z7GXKTl+cdPmMzdcJWFZ2e4eGn6LpTsxyjbyKcdMhLe9F30Py3Gge/VROUIu9mIGStZzr7cfe92qu4TmXi5Ga1Wgdcn8tY8L/sPx3n7puQc8ehzTnp101Llip9yHABkhYhKVNE9PpiYHMWNAy0SHrmarl1UqE9aM+fnJBPhi78IoNHAnA89eLwi4SjcNN7aYAp1HPVOkcVf+NFqBRZ+5uPay63YrArsVgWfvpuDPUXJ6GurGDbI2GIhHZJF8Zlz3Zw/xMj3tfXEq+OUpa2ibYc4/7jCRCIO7y/cw8GjcbpbNMRLJfRGS6vikJ6mpjzgQe9JZSfrkZEpCnchPZKLLMu4VJWE1X6emeEkGpOIx3X4cGOXT0gUCYJAtrcXm72rOI0TPhOJujgPPrCO1ILkfDFooJK1i8rJIkmMS8hxvLjoJQxocl0mwUqmnJ8suMoyblUl4fSDGC0ikaiM4ElH48nBi7PhM6lyFsW9yvm+LopOULJ582b69et3yrFoCX8r+fm/NdD+F8mBPiVV5KpLbPzwc5BvlweZeEW4UVVHEAQc9QnWbohy12RLA+vsz1j4mZ+CbA11R3QomlmEHYcaNZliMSmWCoKxZJ9nSVs14ciJhy2RAGRFk42WFxc3X9wyY+X8IQYm3lFLZZWInNC2qkJps1o5UlWGgNCspqYZG4fZQ1QOk0tbtIKOoOynlP1JPlKogO9XeinMVyGS4Oufojz/eDJxpVYLRGN/YXgSkXlzTphi92C0gh5JlojJETSCDkEQaCt3ZZtjLfm0o4z9pMhpTQR96+VqREWUkBTAih23uhJ1mQmt1t+qqrbVaiXg02BuE+fma2zcfI0NgD+2RPjx5yDGYxUmn19m+DkmgiGZrp0SpKcKeHxh6p1K2hbZGhKfJyPVrmTMCDPfzi3A5zyMzZLghdkerhhtZvT5JqodCQ4eiePxSYTDUoNu1uSJVq6aXEOHYk2jVqdYTOaKm6u59goLq9aGObNP899ToxHo0kHDrh2nLgGQn5/P7n0JVn+TwdWT63B44+goJ1PIJ9vdh4QrzvrdAQQU1LOVLnRHRkYSxEbmAgA+3BTTtfl4C6l88WWcAn0OnQJdOMxuVGlBbrjKSiQik53Z8rCZma5EUDfulTZjp668iE+/quOqsSaOlMURlVFqCpdz2SUa5n8WA/HU2W9/B06ns1XmUv8u8Lp87D/YmGEz4So9Mx+3sj2xjiK5Iykk5yM3dRxlL6lpCbw+qdF9+We0L9ZQ54CA00gQBxUcxazWk6Y3ozFEGXRxBdEoKNQyVbrdHIwfQKcR0OolBgxQ0L7IwI+//Ey3HLh0pIlLrq9m6h3NF1PUaoFO7TVs3BrhlgfruHqsiZmvR0nPPnUJAqVSiekYA092p/LFMn+DhMfJCIUkdu2SsBHCgJkELbOTji+mPvwozG03mjAam84Rs94Osn+PwJfzUpk8McGwcZW0b6th5FAb8xeHcezIpUjqnFwYxUGOyZQJ+9nHVjr+SWrCJ7sJE8CDCyVKDBob55474pRjcBxarRpTeW9uHF+KwuZErYVSwyYOhNSoJA2iJkh6TgKTQWDYuApuu97GhMssjZyFX3/Xw9hRZvR6JU9PTeWl2W7eX+Tlg8U+hp5tQAa+WxGkQ7GGlZ/lceXkGq65LDkmKpUCkYjEgSMx5n/iZ8r11iYJE4B3F3m57CIzjvqmSYWCPDWjzzfxxfcBLhtlZv4nfjLS/7U6bZpYCn+sEOhxdhXXXG6iqI2C5b+EKa2M8dqzGQ1tqJ07aHnp6WRi6/4nRH6d0wYTVnaxAT1GvLgolBOommEVlnGQAtpRyVE8OGlPTwyYiMYiVNYe5pfvPYhChIRiL5VyFYW0R40GD06qKaWYLo108kyClURE2aoOkZZQVFTEpEmTmDhxIuvWrWPlypVs2LCBDRs2YLfbGTx4MEOGDPmPkQJp164dgk1im3clBWIxAcmP1aDFYVlL3BcjFBTwU04HejbE1Cu72M1G8uUSStqfYFQ9/ZIHX42RIrJPGFVEQK6U+eDV7UQn+/j1y3wGjS5HFGVeedPNjj1REonkHB9PyORlK/nhlwBdzw5xxcVWUu0Kvl0Wo3S/jsK6IeSRYCd/kJbiZdp9zSc+7rk5hXkf+7nz7idaFYvb7prCl59/SbgiRhtFCVdcV0n/flrysk20LTxJwiQksXWbSGfhhCbZcQMPm9pIdt9D7NmrYNfvFrathrnv1DDlZj2P3Gvl4JE40150smFLhN9+D7Frbwy3R+LrHwPMfjGD7EwVjz7vZOEbWU0KUTPecnPBMD3Lvl6NuaY7NjmZIPbJLupTt7HwVQsjzk0Wjssr44wcfz6vv/n1KRv8HMeK5Uvx+iS+Wx5g8WcRVm/0k5muZMVvIQIhmd7dtTz9QCrpaSqm3p7ClZNrcNQl6NxZyf6de7DVp6MRdKjRsO9ImHhcRq0+8V127o2yd7OZ7HhRo/MmzQU7sllehU9/hBQ3XHh1mKwMJXv2x9CqBVavj2C1KBg51MSwQQa6dtTR9SSbAp1O4NVnMnjlTRcz53hY8k42u/dFGTncyLNP3ceIESM5VfTs2ZPCkhSOVP/GC4/YmXjFibkxO1PF6y+m8JC1nnmLIwTrdcQJUsaBJnMUJOfFOqrJphDBlcH4m47y2AMmjogHsMp5aP6k6+mVXXiFOmJCIQbJRBVHyKekxZb6mioLl46Eyfc7CBzJoSRxwlwmS5Y4qNnIIXYgIiIj8Mor03nsGPvzX41IJNKIkelwODh69Cgmk4mUlBSmT5/OkSNHePDBB5EkCY/HA4DJZGqQqZg1axZ2u52rrroKgCVLllBSUkJ2dnaD5ufRo0e54YYb/qXXnpubwprVCT7/NsAF5xqY94mPQEDiu2UJdu6QiCtjaBRa9CoNClmDUJXPgVKZeO5+zKlR3JZ9GH0tJ2SPF4ezKGrY9woItAv3xxNbyVOPGpkytQ6jWsuyn8J0+aWCgf2MhCIJ3HKAKtVP6DAgyEqsGRFuvVHPHZNPkC0CQYnnXgmSFurbcHy1oCERUxANnboHQEpKCpU1ybXc/kMxXpwRYNceEZNR4MYbdJw/RI9CgPMGGxnUX2LVuhB/bInww+Jcqh0iDz5VT9VRJeGoApEoIglspDYkPkVZRMgq56qxFj75MsDyX6KsW5egvEIiTcrnNErQCFoCeDnADqJKHx++aOWb75Ro0bOLDXSgR4Peo61uCK89vpeXXy9FrZWIxyXat9Uy+XoT8z4K8PYHEeqccTp3kxg49NxW3BGg1sXxxV1YSUUjaLHKqbjSt5GXqcbhTHDpDdW0KVDz5P2pDOir4+npLj6ak03Rsc4yUZR5dqaLC66q5L5bUxg7yoxSAV8sC/DMTDf9T9MycriJ8so4o6+tomtHDecNNmJPUVJRFSfFqqAgV01ldYI+PZu/xorqBDqtgto6kUsuUTN/yQ+8Nyu1kbzMtVdaWLgkwNSnXWj0EqJ86vcDgNsdQ2+UEbR+Mmq7EMBLupBMfFbbN3LhuAAP3mklxWYnFpN5/V03b7z3Oy6/hWLvwAaJK4WgwCRbiRBCT3L/rBLU5Nb3Z1dkOQDBQLITTpZlMsnHTR2pLZDBAHIoZAfrMdiiDBnjZdqDFmxWJbIs8+u6MJPv2oRQfpLHgFLiwmFGVq+LEo8JBAKt80xpCX8r+flf/O/BZrOh1kBVTYIJl1mZdm8K54yuZsxII9ddYUWlgm9+DPLzmjDvTM9AqxE4Y0QVbhfccbMZi1mJPyDx/kde1m6McM5Zenas1TRyBv0zXDgooiNuTykeT7LipFQKdCrRsG5jmP6n6xl8to7X0suhvrHxhQIFgcBfJxHrnSLlR9RYNeZWubeFghGyKaSKo82+7sNNe3ogEucA20nIcbToyaMtFiEFr9/Fyl/q2XvIT4qzG0LMy+Mv1PH01FRGDTfy8RcBHr6r+YTFOx+cSHwClNCDzfxGT3kAOkGPQlDSRe7LHmEDoiLKZukX8uX2pJBBghjVlBIiSI7Vhl86TMIbIxIBtxjGmqajQ4cOpxSD41BpRLIyGicnOpVoeHr6iQqJXi/gC0hIUpJ1O+7i5GRz56MOrryk5WTruedo+Wl+gr17ZbRWkVnPpTJiiDGpB+oTeeM9L08/aOf2R+qYc6xVIiNNxVsvZTDpnlrsKQqGnGWgqjbBb7+HOVIW56sPc1i9PvyXbAaNSoEtxdaqOHidekZcUcWs5zO4aFw9B+WduHCQRzEatITwU2faS3EhhGLrUGtk0kJh9lWvoVNkYMOmUIHyL69NmTAg+FPZwe+YsWHSJ9tce3TVsW5DuEGw+s/4bV0UIdD0OUsJteG9D8u5aqyJV+e6mTvTTnGRimtv8RCqSkXG06o4nKyPBLBrV/NJZEmScDqdrF27lnbtmmct/DtDQGbzjhgut4g9JXn/X3O5kTnvVVN0sCdu6ihlPwAWUrBb1Iweo+PxF12c1q1lwyKfX0SdMHKaMAhIbngqE4cQMvdR1EbBmy9mkJWRnB4d9QluvsvNtrVGdGYvb72UQYpNydOPWPnmpwAT76hFEJoyhk6GJME1t9cQDifZkkoSKFrB9InH44RITvrxoJ6Hn6ime+cTBhaQFOO/9FoHQkRPnWUneb4+BPCRaCZxFZL9ODI20DkvRn6uivOuqKJbJw3PPpTWEOdly0N8vVRAE89kwWc+nnzOz+ndzZx/niY5H8yUaSN3aVQQEwSBQjqwXVjbUHAIyD4OsA0jFkxYsRxzqs5M+XtJp559e3B0bSlF7tNwxvahalPG6y/ZKCpQct+T9Vw8wsgtE5NtR+GwxHuLfVw4vpLFb2VTVZvgjfc96HUKXnkyef6B/Q28Pd9LXo6aLTuj/ONVFy8/kcYHr2Y2mJl89l42cz/0MnJ8FW6PSGqKkktGmhg5zMCN9zh488UTrG5Zlvng46REySOP2bn61hquvbxp6/jFI4w8M8NFKCThqE/QOat1zC+FWsKVqCWVLBJynDqqiBPDiJkUMvDgpHu4P5sO/8Ks58z4BReG1DBHt+SjUjXPNI9FFChQoBLUdJf748VFjEhSh0nu22D4clz2QI2GMEEUKOgmnKjGawUdbelMlVxKVA7jFGvIaOdh98GNCCgooISeDGjWqA9JoLKy8l+WlFSr1QwcOJCBAweyb98+ZsyYgcvl4rPPPuPzzz+nZ8+ejB079j9ifMxrk0nssIRdyoKigzz5UCqjL7Bx8IiBEedHaE/vRvOaVbDTVe7HFuXPLHjSTkVVnCdecvHNt3GsFDZx6BUEgUxfd+Yv/Jk7bpaZdr+dn34J8e1PIWY8ncaIIcaG4+/cG2XcpGoSlXl8OT0XERELNnIFAwigRkMKaRgM/hYNCXU6BblZSn788VtuueXUWeCCICBICtrQEZdtM7+tD5OQZUrL/VQ7EjwzNY32bdWMnliNtaYHkizixwski+YKQYE/EsX9WzrFcveGRJUUkPhg5g7mf1LBkHPU3DM5BUmGh56pp2M7DSoVhCIS5x9jco8dZWLk+CpumWihV7ekpvnzM3zs2a5GpVIw6BwFWs1OPloSRacV6N1byYJnrY0cj/Nz1Syek8rIqy9ixaqtrSqM79y+ns/fz6LXoGoMBoHCIhXDBhno0kFLaXmcpcsCXHB1Jd9/lEeqXYnbIzL5WhvBoIQ/EOBA4mdMoVxUMRNt8tW8OMvNIyd1RL03L4yhvluz7HKAHKGICXcc5b7bbEDS1GPbriibtkcYP9ZKvUvkuxVBgmGJcwcaml1zdeukpWc3LSaTgql32Pl5dQiFIkJtbS2ZmU3lTFrCxOtu5523HmPCuOa7Dh6+087nX4XJKFLjCYjU1VdTK6c30sOWZIl9bCVOFBkRG6n4qpTcfs9R0rPi7PX9gi1QTAa5SEhUU0odlWRnC3Q8fScbN0k4HRIF8ZKWL9SVwc69FdxyrZWXttsQxBMxUQgKSmJ92KD4CVECPUaWfrz0fy35eejQIZ588smG/3/44YcADBo0iMsuu4yNGzcC8MADDzT63LRp0xq0lOvr6xv9rsFgkLlz5+LxeDAYDLRp04Ynn3zyXz6+ur0SxUUqSitEPlzip22hiueei9MxdiZazUFS21Xw/GNWhgzQ4/NLvD2vlPc/SGArPZ2QagOS1k9I6YEWpIujcgQVaiRZwkElNZSRIIEaNWKpyDsLfXw9P4eOJRpkWWbpd37uf8JNdrqKLp00SJKMo96H3wfRmBqnS6K8Ms6mbVHeeN9LVY2IHDHhVTqwizkIgkBMjhBPyGRnN5WXawkZGRnUeyw8P6OGee8J2Op7YhFSiMsxpm0+xO2Gw6i0UXI6ViGGNWiUSmSNkuHjaijIF9i1LwqCliJ1O4zxNJzUNJLrqOIIYbfENeOUJNxphOUg9dRQTHcyhBOSSibBSk/5LHaK65n6uJuEEMdMhBTSGhKfcTlGbcZ6OveMc+U4K+GwxLsfRji03cAjN6ajSGiwi7kkNJvZsqOKex9q3kypOTgcDjTGGE7DJtS1Z6JAgbNgDUvm2+jU/kTXwfrNEa64uRpRgm8W5DYyoFQqBR6/N5VAQGLHnhjfLq8lGpMoq4jz5bycRuP2lOtt3PZQHaFw8gZy1IsU5Kq5bJSJm+93cPEIY7Pj3dwPvYwabuTMPjrueszBuecYm9XVvvoyEws+DrH7QISoynPKcQDw+hOc3c/AfbemcOElu+kWHwiAS1XByMuDPPd4cozfsDXCbXf7iDgtGIMZuEU3m5Ur6Sz2byCcCSiayLeoBDVmwco7C7ysXBvETj4xImzmVxLKEPli82bcAApURAhz2rkSM/5xYq4RBIFBZ+r57lMVw0ZV4nJkYCONmMlBh2ITSlmNoItRXFzc4rFbg38q+RmLxTh06BBut7uRU9vJGDRo0D9ziv/noFAokMQks7OsIs7QgVYObyzkzAsq+GNzhL69dZw/xMgDt6WwfXeM66bUo3Dk8O68Or780U9OVpJ6P+5iMwtmZ3H+FdXIqDjETlLk9CbsRJdciwYdMUM9gXCCmj2p9DqrjgH9NfhDAhOm1PDujEwG9teT38GHy1WPRTqxKbGRzief7eC+25pPaL73kY9duxN09A7hiH4bktSySP6foURJrtCWcvkgopxocu0KlEgkSBWymq00iCT46ecwPoeRMBV09/fnw/dXsGJlLZMm6lm2Msh5Qwyc1r3xYvO9hQHcR1LJOqkdwoyVODEqMn5Fr9ChkrXEVUEuP1fJ/XemsO9gjFdm72HTb0fRyxYyycNKKmXKXwkr/FTjIybGMAkmxoy7qNUtTunpdvYecDRqyzKbFJS00bBsRZDzzzUyaniyEjn9yTQeetbZ0AplsyipcSQa9OX+jMoqCeJaoiKMH29i7YYID//DidEgkJutIhROMH2Oh+HnGBhxRSUjBhvIzVGzcWsEWYYrLjYjSkk2XVG+ilnvehEEKMhVs3NvlK4dmyahJEnmjy1RFj08vlVxyErLxuk8yJ0POzBblCS8JuqpwqtwIEtK0shixHAV780+oXs7akIlmg4iVWW/4ao3ooobifkCSKLUbHU+qU8TIYT/GItGz5HQEaJRicFn6Xn+NReTm2mnDYclZs4KkR5pKjGhRIU/KPHIP5x8vyLCr6sTxD1mTLWnoaIMrSHcqjgsWbKk0f93797N7t27W3x/SkoKV199davO8e+A1CwTB7eYGHppFV/OzyI/V43BoOC7T+2MuGQL0UoDmYlsooTxaiowmWN88rmS7BwFh0rjhEJSs9o7cz4IoHeemEQFQSBLLqKe/Sx5J7sRkycjTcWn89I441wH8r6edDhtM889ZWbBohgBP7h9kJ4js21XhB5dmm5cZVnmlzUhstIVSJKSz7+IIqAgGj51ndc2bdoQIkBUjqBEgaqqI2MuKae4o5+zzlRRVi6yYo2f4ecYmPkPI3VOkRmz1mPdnGC3ayNd5T4N1dyQHMDXdi0/Lk5tpKX6+6Yw54yp4IJzLPy8NkRtrURR/TD2sJFH71ORGe1LeZWW11Y5eERzCJO3eaM3gFy5LWWKPeRJ7dnDJnrQvxFjpljuyuHa7fy66lcGDhp4ynEAeP6FmZw7YAAKw0bOGuHn7deSUi+vv+PhmnEWJl19Yi7S6xVMuc6GzaJgxJUVqNUCb76Q2SDnAlBWEScUkXnukVRUKoGXZruQZRolbIwGBXdPTmH4YAPPTHcy7/VsNBqBNX+EmTvfw8gJSUasXiewbXeUwWcaePPFZKFIbGHKk6Rki7DVouThO+3MWdRye3lzSE03cqB8G37Zg5t6ssjHiAUfbg6yEwspRAiRIIELB1Y5FUs4ha++D3PJyKYdGLIss+KXGNnYgOQzYSMVG6nUy9VsZS1aWYcCBRIiWRSSRT7bWUdnTm/2GrMpYDO/kkcbbLY9gIzOKJIVLGh27I3JURLE/+VszK1bt7JixQo2b95MIpEgNTWVs88+m6NHj7Jlyxa2bt3KLbfc8m+/Xt24diNdpYHU5K1izbcnNm6vvxUiK9i92XWFRtBikdIYfbkLHSaCiHRqryGxqajZcwiCgNqZz0+/Ohg+yMBzM91Mu8/O+ecmN0PBkMSiz/2sXB1CkNRYI/mkCM13g2XIeZTX/rWGq8Gg4Nuv3m9V8nPNmjUoXTr8bdbz46cp5OWcYFTVO0VGTqhEpRSoKVNhMbpxpu9myCANCSnBT6vCuOtURPxaTpfPaRQzhaCgWOpBRczLE/cbG9jRi97K4oa7axl4hp6rLjnBKrxslJlzBxgYekk1UbeIJmrD6OlCm2P6+hu+OsAZoysZPUbB/kNxli7IbPY36tReg8kQ57Xpr/PAw/efchwUShUWkxKVWqakvZLP38tu5KB+2w02rr61mrsfd/DhrGxSbEpuHJ8cH++8ycajz9Wz+POjeKrtnN9RSywuc9Ut1dw43kpBrortu+INpiXNQS3rkE5K3nXvrGXFp3lccXMNfXtpEQSBC4camTHHzfS3PNx7S1Od7i07ohQXqXl7gZdDR+LUOBKkWJWEQqFTjgPAx4s+Jj9X3WIR0mxS0K6dgi/n2el5loNCzqKcQ5TK+0gjG5EEHpwoUNKPoQ2/k51M8qV2bKtaQ0KI4sdLED8KFKSRTVs6E6kKsW3HGjavTuPqSR7qVkTRt7C9FnQRrGYFBr0CNDH+3JwhCAKZciESEnVUEwol14Z33333KcVBEAQWL158Su/t0qULn3zySYuv/9Vrx/HEE080+v+1117Ltddee0rn/2dQW32IoF9i+ad5tClQkd+phs6xQQiAqbiS35flNRQk7SlKHrzLypBBEa6buIdYSOa+22zMX+glsT/erKFfBYfIPDa/iYhECaNBS4wosZjMwQMyO/fEuO8RH5GITI0rypCBOrRqgRuuttChWINeL/Dr72FuudfJwlkpfPzNEc4/18CCN5OSM06XyPTZB1n6cSl5zv4cFfYiiwquHD+xVbHQ6nJ5dXoN3RIDGu5btaChQOpE3J/AG3Cd0GyPgxgWqZN2k9fLyXl3GHnttTipNQVoBR062cB+tgFJ06IayulRf06DtriEiB8P6eQ0uQ5BECiRu7O5/FcuHq3lx7IDtKcnkFxfVGeu5cMP9PTpeaIYfPVYCx8uDvDK0z4y3Kcn15T6EIqYnjdnvcmM12acUgzWrVtHWqqCeDyCKu93KmtifPZBGp3aNx6/+vXWcfloE8tWhBolPk/GfVNSuGxSNT8szmX6Wx6mXGdrlPg8/l1ffSadsy8q54n7ZQpy1ew9GCM9TcUZp+mY9qKLx+6xNzDpEwmZh56tp6ZO5KE77Ow/HEeWBaZc3zIZbPIkA7fdF6WyMv6XHhsnIxqNYjQIXD7axOvvuVFrJdTx5G8XST/Mg3cmY799d5QJE4PkOAZhOybPkE3SzHUnf9BN7ocGHUF86GianE2EtbzwtEjYZ6YzPRAEAZ0tyDOvqnno/ipwtG3yGQAnNZiNMO3B5iU02hSoad9BwW5HNQeFbYwfomT+Eh9pnu6U67ZRWNhUfvHv4G8nP7///ns+/vjj/3GC+ndfTP47Ysjwq/l+5UI2b49x3ZUWVCoFf/xYwE+/BJn9gZdZ73m45/F68KTi8Rso6FbFD4tzsVoaP8i79kUp26+lh3AW5fJBNggrKJI7YyeD+DF2YhAf7enBYfVvRLdZKQr0Qw7IbD7iw60/Qn6XGNfcUk9GZrKl97BhPbZ4DmmRtihQEDRWUlsX5blXXTx0Z2MW5Z79MWa97SfbexpqNCjMilYZDlhSzMTLYuTRlkPspj3dG72eQQ4H2YWd5qvDlcJBYhUCxERA4jC7yff1Zc+Ozcx8MAdJlcZVE6rp0TPIFeO0hEISb88L4TmSRoarV6ONfT1ViMQRlSJLP7VjMipIs6c2DGwpNiUVZQG6yWc2JGmjchiVMUJNdRwjNjrQnuq0fTw4tfVV3DGXXsf2DS8z/S039916Is7/eDiVq2+t4ec1IW673kZhnoqvfwyiVid1TQf003PlGDOvvOWm/+lN255lWWbue2GMiVTU1gRPT80hHJH46ocgXp9EIBBn1HAzq9eHWfipH7UaXn3bg9EgoNMqGDvKSF6OCrdX4qXZLvYdjKFSCazbGGHKdVYefd7Jx3OzG7VSAbw824tCldqgZ3SqsKZZYE87fKoyLPYEbr9Ie2UnLr+ngvo6mXffq+G3dRJVNYkG/cVuHbWkpChQ9hO4/GItjvoIn36hZdk7paTHm+rFOqgglUwKhfYEZT8H5Q0o6i28Pd/PbZOsvPJkOlfdUs19t6YwdKABQUhWE2+f6kRfcVqTJD0kW7LLj0p8P7cET7SaTHqiE/QgwG55E/fef1er4jBt2jQg+fs99dRTDBo0iHPOOafJ+xQKBSaTiZycHBSK/zxd0UAggVrSc3BPgvMuryTVrqQgT0VdvciEq42MPl/H3oO1mAwKenVL557HHZxxup63F/iIxgTG31rDvFlZmE9ycFy2Isi7b0vY4iY8ODFhQSWocWvKuOMmS7NamkqlwJ23Gnjlfj+RkJIXHrCTJ5VgFzSY5RiVzv1cdGUp+zfkNBjMeLwiiz73s3xViEBQ4q6b7Tz/SpDaKpkECfr1P3Xdmt69e5NQxNgi/UZbOuOkhk51Z+N1hFj0az3xgl1sWJGH2ZScAzq0gwH99Mz9wM8rz0tsCv1IoTEbogaC9oN8vyijUeIT4IzT9Dz1QCpT79SSGeiLLnc1+7RrSI+2ITfWpmE8NEUs2MKFbGUNWXKbRm3Lx6FBR0Rfx/ZgPZ3o06RVUCEoKPJ14aVnX2l18jM7OxudJUpMU8lrLxQ0LAg/Wpps1W0OV44xM+9jHwaDolFbLMDcBV66dtRSWydSkKfm8tFmzhnp4OHHQui1Kiw2iesnavllXZBd++J06aBh2LgKgiGZ7EwliQT8sDiXI2UJYjGZtoXqhk3X9t1RivKbX2Z98pWfOyalcM3lFsoq4sya17rWpvTMNjjrthEOB+nJWQ1xSCWTPLktW1jNIXbSnTMwYiFMkNLgPh5+2s2ZfbUNzObjeOJlF6LX0mxS0k4mMjvozOnJufyk98iy3KBt9mcIgoBONmDAws4d0NaWxfDL3fy0cC8ZwcZt/rIsU2nYhhyJt3peaA719fWsXLmSX375BafTiUKhoGfPngwbNoxevXo1xKu8vJwXXniBTz/99N9+vZqISvhUtUwcr2u0cdu7P4GJljdRVjkdZW0WJqx0GLaBcBhCf5HUkiM6fH4Jp1vE65caJDb27I9x20MOrrvSwtuvZPLyLB/fzGzZWExERJQk9h2M0aFd0/NV1yYwmxS4va0z/HO5XIiGGua/aSEvp/HznJaqZNGb2Tw93UltdZxrb/Fw+80ntPBlWebF17y895YSwdv8ZlJXV8yHHx3i/juSMc1MV9G2UE2NI4FW0/gzh0rjiLVZ5HmOtdaf9HJauIRVK6so6Smi1wt/uXm1mpV88dmXrUp+Dhl6CS/MfhWzGV59Jr1R4hOSkitzXsrk7IvK2bEnmWQ8DkEQeOahNL76voJ86XR+W/Mbv6/IoLQ8zqLP/Xz1vUhmtsQejQNDvHk2pWitpW+fxvFPsSk5rbuWDVuj9O2VHPfvusnGeZdXcvsNtkbyI+GwxE+rQny/OBeVSqCqJsGwcRUIMZmcnKbJlZYgSRJ7du2jW6eW5b1kWSaRgC+XhVA7C9AJRkrozlZ5LVZS0aIjgI+u9G3yOykFJe3kbuyVN9NFaFro0WMkUNOWxUtruG2ynrs3HkTv69HsNcTtlQwZkMrzM70og7Zmr1UnGynjIAniqITk89W2bdtm759oNEpdXR3RaJTCwsL/VfOjfyd4fV4eu8tO20I1y1YGSfhM6AQ9DvNOXng8pdF9dhx9eulIz3eg0grceVMK/XpHmHjDarIcZyTX4yR/o3IOEcCHSAIRES06unNGwzwXkgNs3beaR2+xky21QYkKhDJ+DOyiU0cl7y7yUV6VID1VydMPpvLDkiwGXHiUyRMs3H/S/i3VruTZx2zkZPt45cXVqEx+FN5kca41WLdqA+0TjVn/cTnGPrbix0M/+dyG4jck7+esQDdW/biWO29Vc86ZMpeN20Be3dnJ9ZwMAdlLJUfoSK9GpooRQhixtDiW6QQDClnBhHFGlv3ghnDyfW7BwUUXC/Tp2XS9eM0VJj5cVE90Q4QEcbp0l/AGoLKy8pRjoNfrScQFOhSr2HMgQFqWskGn+s8oaaPhaEljvXaXW8RRn+ywzEhT4fVJXHxNFVW1Cabe0XzCTaUSaF+sYf+hOB3aaVCrBPYeiPHAbXbmfeLjwqsrKS5Kuqqv2xgmK13J6q/y0OkUrNsYpl0bTbII0gKMBgUKRdKk71STn4lEgoQEs9/z8MHrWaSZA/w+34mNdHTGRENR/4FH/WQ6+jdZu+kEA+3kbpRxEC16Uslqdk3oSXjo5OtNnNITPjMGLxcOTeHtTk4c9Y2JcpDUA63gEJk2dZP9x8k4vYcW52+5tJU78d23vyEYw5jNHsSging83qLhUWvwt5Kf69ev5/3336egoIBBgwYxf/58+vTpQ7t27dizZw9bt26lX79+9O7d+5++wP8X8fTTT9Ovz3zi8QRTpjqY+XSypW7YOUaGnG3guZkedu3yo9UFsEezqK8NcNN9Dh6/106XDlqiUYnFX/iZ9oIbT50RKw6yKCSccpg6cQfVfgNayUw62ejQsV35GzmhPHLjXZLtRAhoZT1Cah3VFWpKHMMpYyWvP2+iXy89q9dHWLh4C9Eo5BVKzPs4zidfBvhpVYgrxpixpyj4ZGmQjZskMmvPxIqdg8qt3HHP7a1iPN58x428dPdr5PmK2cyv7JDX04aOGDATwk8ZBwjgo0YuI0to3CZQK5ejy/CiU8rotMmFb+KIsqGidUQ8SLZYQIqjO9t/dLH8l0PE5Agp8Tw6/al1LCpHOKTYwdSpD1HUtpDR197F4/eYuHSkCVmWWf5riKmP+zGW925IfMXkCFUZ65CjEj1jw/CoHbgzy1mwcAFKZcsLtJYw9rLxLP3sPVzuOjZtj3L3zSnkZqnYvCNCMCShUQuMvrYKf0AkngCbRcH9T8YY0E/P9VdaEUWZNz/wMHmi9YRwcULm3kc9xMryqDfs4sM5Nnx+iQuvqqZjOzUfv53Dxm0RXp7tRq8XsFgUlFXEUKkFLjrPxIO3p/DrujCT7qrDVa9AG7cgRbTYOjh5erqTz97N4dorLFw4vpKbJlg5vYeOqpqk2camrXF+33ig1XG46bYbmXH/bPxuDfr6EiTdISojlbz/rsTTT2opyFfx/HQ/gy+u4qWn7Fw41MjN11i58Z4aFEqBIQMM9Oqmo0sHLev+OIhjh0RatAiFoESSJZyao8j5B+iQpaSuroajpQnaRfthjtqY/epqjAY/11xuYsEbWby9wMvzr7uprk3QqUSDIKogrm7ChpNkiVL20yl0Nn48aNA2LLSq5VIkRYJJkya1Kg6dO59IHIwdO5YuXbo0+tv/LQi4QvgFF2pZj+yzMfoqiVBYYv6sEyYu7dokJ8K6+gR7DsTRaBS88Fgaj7/gJCFJnD68jE4lGvJyVOzeF+PwfgUBp4EYFahQc5S96GQDdoOCbl1anpC7dFLjVFaTTzvy5OJGOk1FYlfK6zVklhwkJ1NF9x5QXR9jynU2XnoijbKKOK+/42X4MBXLv1NRXpdg5KgLTzkOKpUKjVpDXrQdDioJqBx4Ey6sgh3B7OH1l2wNic+TceNEE6+/W4E9oOC1N8M43UHeWUiTBOBxjDrPyON2J7qgAWVcR1yMkis0LRCoBDVFckeqOEIbOjV53auowxTJQcKHlealRVSCmmB9GLfbTUpKU0ZQSygrKyPDriLNqmtg9TrqE4DQogmU4pgjcn6Oktq6BGaThlhM5sVZLtoVadi9P4rVouDA4RjDLnKR4exDCsl5I14W46n7dtFneJSNP56QtNi0LcJ9T9YhAKv/CHN2v8bVcUmSeeCpekYObVo1P3gkxo+/hPhuUTLJV+0QiUSa755pCQf3HEaJmg70ajKvqgUN7eSuuHFgFmwAGDHTmdM5ULads0dUMnK4nvOGa6hxiCxdFuD07lokXQDJIzbaKMmyzC7+II0sdvEHnTitQf9JluVki+hfLMwTxIkTwxrNQbDEuGmiEY+7lnUr/JidHZKJA7z40/YwcHCMpd/+c0ZEv//+OytWrGDHjh3Isozdbmfs2LGce+652O1N78X8/HwGDhzI0qVL/6nz/p+AhIhoqWfE0MabuuwsJUcJYaR5NkWEIDbScKXu4PX7jXz3Y5Sl6xykSnnNvp+0anp10zJ3gQ+DPqmRLooytz/sYNFbWQ2MyAmXG/h84RGob17jq0p5kJnP27jrsToWz8lqVKAPhSSuu7OGp6emMuluT6vi0KFDB7SpQU7r0XzCt22hmupakc6dFdwxuXFMBEHgwTttLP/ZQXR9uFnDE41koKq6catf145aXJ4E368MNSokvzcvjNHds0UWvLquDUdLt5OVqSAalRqKYydDFGVq6xPIcfmUN7kAo0dfzvChL2E2CXTp0PxGP8WW3Mzf9aiDt6c3lTm4bJSRL6a7SFTb+fybIJeMNDYQGUIhid4bDiFWFzQp6kblCEJ6LYP6N2X9du6g4UhZvCH5KQhJ46Vf1oUYfsxk5UhZnHser+PB21Maxu2cLBWvP5vOHY+F0Wpblq35Mw4fPoxSUhB0mCgtjze7sf7t9zB9empZvjKOIZjd8Hvl0xYnNRTTFQWKFgs5UcJk0bJGpC1cwOIlpSz7LJXMTnW4N1WSkjhRxJFkiRrbZqbcrCUUlli4JEyhlN3sfeOhDhUqwgSwmZP34e23397sedVqNRaLhYULF7Jt2zYeffR/p0X+3w1aNVx1STIp/8bcIHo5EwSIGeoZMsDW4uey8yTGjU5+7ozTdXyySODBx9ZSdkSZjLkcIuBWEY8piJJk3XahT6Nn8hA76Uo/LHIKCMlnQc49xLfzMxt1uu3YE2XClBoWvpmFxSpz23XNX9fN15qZu7CM+2+18fR0N2vWrObMM8885VjEwvGG1nJI3ms7WU8qyYKX4k/yMhE5TIIY+vp2vP7Wbl5/KYWSLgFcPyelitrTg52sR0Kig9Cz0WeVqEjQ8lpFlmUkJNoVaWhTLOM+UIYx1oV4ajk3XNO8XBjADddqeXLzYZTZlSx8JYWVa0J88GmLb2+CAQMG8FQE7rwphdfeduHxNv++3zeFef1dD5Fo8rk6Wh7nkefqicehME/FkbI4CgWoVPD0Q2lMmVrLex/5GDnM2KRgDKDXCcyc62b28xm8+Hga19xWw9Q7UrjmMjPXXGZm9/4YHyz2cfYZOl59JmkoFAxJLPkqwI3jLSz9LkCn9s2vkT/5LEw4LKNRKU+ZvKLXJzVe356eSSIh88PKMHXyLk5jENFIct8vijLlR5TkCc3/Hlbs7GUzChT0YUiT1z1CHbI6jBBTIpw0gEmSQDQqM39uCiPHbaF8Xwap4WJUqHBSSxVHaUdXguJunC6xRebtgUMiGrSoBQ0Zzt6Q/QemrBr2b0iwdetW+vbte0qx+Cv8reTnd999h8Vi4ZlnnkGr1TJ//nyKiooYPXo0o0ePZvXq1cyePZvzzjvvn77A/xehUCiYN/97rhk/gqXfJpOK3TtrUasFduyOcloPLV8sSOerH4O8+d4hPDVKQmsTXH2wBr0+efPV10tEw2DP9XHU+zuRsAL8MnmFIiV9BbzOBKLoRi1HkXcJqBMWZOQGJzCnZQ+IITSOEny4wJHHuOsPcM5ZWiZeYeGS0Rre/MDLL4vA59Lid4HXDjPe9OCoUZIWbks2OUQUQbYpVzFs9FCumnBVq+Jw3ojzWP3LGtZ8/QedPKdRziF2sB4FSpSCElEZx6QxUhU9Srl4qGFh4taUk10Uw6o2cOPkxxkzZgwul4tJE25EU56N1mVCRKSMg9RTQyb55MW7EMiowx+qZkdiBenRtqglPX5NLbVSFTffeQu3TJkMwJlnnsm7b7/GU4MXk4jHCYcE/P44KeadRJQ2RFUIwRhErZDRa9sh53u58uLRjLvisr9tOqPX63ljzlIeenAS+w7u4aZ7ainIV9GhWMOIwQbeX+zH4xMJR0CtUiMIUO+M4/GKzHrPjVoF7y/28upcDwP6GknEFGzcKCI7M6mL1lBQEuX5mQIHS514PRJanYJR4yu55xYbLz6exo49UV57x8PgAUaWrwrxzY8BvlsZJM2uxGiSqXLE8If9WIwRKitFaupjnDWqnCnXWfnHQ2ks/tLPC6+78PokEIws+2lNg2B6azBy1IVs3biVHz4LU+suxxRJx48HZ72KOx/yYLWLlHRScLQswc33OrBaFWRnKEmxKaiuFbl3Wh2F+WrOG2zgsks1vFS1m0M1+1EKSqw2mQlXaZl4pZ3PvgkwZ56PhKQmiB8zVnLqz+Qfj2/iudfKyEhPuhQGQjKjhhlYvyGOK5DAofydLLEteRSjQo2bOo6wBwup7GETINCJ3gRkL2UcwKOoY+XaFf8UK/Oyyy7725/9d4dKpUKWBXrQn3BdiFnvrKaknYrFS/1cMcbckAAtq4hz4721FBep+WlVmLxsNU/cn8qnX/u5Y5Kdju3U+AMyX3wX5o3fdfTi9EbVTJdcS2loO7v36hs2bH/G3v0JApE4HWiaDATIldtRF68ht2IAeyrLoWgfg87Uk5muorhIw+ABRh5/wYkpLYK6Tkt9fX2rGG56g570aC7RrP2YFCoOVe3EItvRmR0MObv5NmFBEDh/sJkvP0jh17UuJk0w881PwRbPoVQKHJecCyfipCkyoQViVyqZlNO0gJGQE1QJRzhdPJft/P6XG3mVrCYajbb8pZvB5599wC3X2VjyxQmpiA8/8aNS8ZeJg2BIZseeGA8/68RoFKisTnDlJWaGDzIw7LJKJtxWy4b1MiW+QY3M0dSChvb0Ys/6jaz5I8xZfZNj+Gk9dDwzNY0lX/t56mUX5w2OcNMEKxazkk3bIjz6vJNLLzTywiw3G7dHufpSM3qdgh9+DrJpe5T3ZmY2bPrfXeTFbG4hEdUCQpEwWZrUZqvyACmkN+jhnoxiurKl2s3qeZ1Y/nE9PsthZvzDxiUXmunWMcjUqWtIq++F8VjrbjkHMWCmWOhCUPZxiF0k5DiqY9pNUcL4BCdWmt6DUTmCgIIqjlJMZ4LeOlasqmLuq3Z27o3y2htbqagU6V6i5M4pJqbPjhONyq1OiJ+MGTNmNGF5/k/ja05ODh07tqxT9e8Al8tFepZM2B/B/aeN3Z1TDNywZh9GT1NWmiSLOKkloHaQnxUiIaYy+ToTc9/ZS4onu2Fj7JNdBNP3I+sCiJowCz/T88WyABmpSvbsj/LA4z6OHlRy9Q0eJl2n49KRRoqLNHTo5afslwps8cb3r0dZg2x2Mvr8HArzNVx2YzV9e+roWKLhcGmcX38PE43KBAISwVCiyXX/Fbp27Yre8NcJQqUSbprQMhv29lsMTNtRRka4qf56SOdApU3ww89B+vXWYbMqKS2Pc9EII0+85OLQ0VhDG2QgmEwItASFqKZ/Hz0ub5w+5zjQaVToDTI33aBn3MVG1GqB+Ut8ROMSOr22VQQBg8FA+/bF1FTt/Mv3qdXw6N1pjYpeO/dGmfqYn+3bIcJhJLfIPVMjrFoX4rYbrKSnKln9RxhLWpSD4V/I8HXDJmUgI1MnVBLM3MPX76U0e72l5QkG9NNR40jw2lsB1qyLU1OXYMWv9dwedyAmkpIkZqPArPe8zJzrYdzFZiaMNTN4gAF7SuvWhvX19ahQYXV05dIJ61n2adLk6TgOHY1x0z31rPg8m+mzgiQ4cb+lCll4ZCf72PInZbvGkEnq37UEBQrERHLO/WpxKlPu289XX+3BLKahN4kobC7uvs1A2zZKzh1VT12FhgLkRskDSHaMBQnQls7sVa1Dkv/nWGi1Wq6//noeeughFixYwK233vo/fuY/HSaTqYHdGQ5BmOS6RiGr8PklNBqBT78O8OOKCDU1AjlZSsZfqcXnl0hNOZF06dFFy/efJ0lD0ZhMWaWay8cm0Dnbso9t5NGWMEH0clLDMSQHUKDCIpyYn9z2Xbz7lrmJxFe3TlqenprKK2+6SbMrGwxj/wyVSiA9VUnHEg0Gg8CunX+0LhgKGUlMFi2Dso9q9X50sho5ITcUKgH8ghNv5nZKOsjk5ijZuiPGbxuieLwWzh+u5q2fPegxohV09JDPZBO/NjmVVtAn5Wnk5uUC6qlGqRaZ/Z6X4iIl29wVhCoLQCGh1bT8/BgMAuk9Sln8Tga52SqMBgUm06nvlw0GAyZzBg894+TFx1N59DlXk/Xgq3Pd7NwX4+Vp6dz9eB3rN4V55Dknc17OaNTW/suaEDfeW8snX/p5Zmoa/oDEnY/WUZCr4vlH01AqT3QRHCmLEwpLDL6kgjP76OneWcN9T9Sh0yoQBPAFJK4YbeaRu5Js3nUbwzz1spNp96VyZh8dfc8r5/qrLE0Sq/sPxVi+OojGGCcztfk9R3OIxWKkpqjQ6wQGDHNR6BqEhjq2s45UVxpLvvJz/rkGlLRM9BAEAY2sRZ8apFLaQKq7C3rBiCgncOmOoml7hNFdNGxZ4iGAtyHOWnc+Cz+t5obxZlZ9l87Zo8rJz3BRUyfi2BcjNZZNNBolUK9lxlsennm4KcPZ4xXZvk0m79j60yKksLtMoKhDBLMtQXl5+f9/yc/S0lL69+/fqDJ3spbjgAEDWLVqFZ9++mmDKPJ/0Tp07tyZNesO8Nabr/P5p++wclWYeExJekYWO/YpmfygirMHXcr7H57Hnj07OXy4lDW/rKWqqh673Y7R4kMWKhAUSix2ASGgQIwJVNdqCIYTqJQhJFHG41WQVaCh1rOLo/4dCArQGkTMZh1qdTqxvBCWIiV9Ow8kxX4xa9eu5ab7thGPhZBFiEQ1lHTryKiLR/L1119SXlqGOVWDrHLiiLtpU9KOGdOWtNrF8jiefv4pNly6gTdnvkVqjZk8QwZDLxhC/zP707lzZ5xOJ0ePHkWWZX7+eTk7d6ynW1pXBg2+mAsvHN1wj6amprL0u8/Zvn07K3/6hUgkTJ2jkH27DiAIMHTEOTz4yIOEw2Fmz57FogVzicdEunQ/jeVzf2pEs7Zardxz32Pcc99j+P1+PB4PCoWC6dOfZef239HrtAwdOoErr77pX6pdlpWVxfvzvuHgwYNs2LCBlSu+5dc/DiJJGibeMJUrr7yyYaDfvn07n3z8Nrt3byUWCyPLMsGgEpVGZt0WE2JMj0qlosM5HXj2hgkcOHAAs9nM8OHDMZlMzJzxNOvW/Mx9T3lIT7dgMmchKV04PCZem30XTmctXy39gFpHDXZ7Fs/dPIl+/fqxevVqdu7cTlXFLgKBIB99o+D9JXX4vArMlgLuvPsWRo4a06qq/p/x6JOPcNlVY3nz1bfYtnUrioAFo9VAl+4DGT5iOH379mXTpk0889g/qDzioK42hskiIaBAqTHhDxtZ8ZsbV32cREwmQQSDzkSXPmfwyTfrWfB5LYmEGovZikIVpUKxD6e+gqzMTM4bNIo27YqQJImBAwfy+7rfWTD/XQLhchRKEXOKTI2vFJeyBoVCgVKtIC0lhfQMO4cO1+Fzhdgk/4rRaOCO+2/7lzpgejweDh8+TDAYbFFb99+9rfPPKG5fjKfah1bQo5Y1HPIpKcpX8fKbbp6f5SY/R0U8LpOZrmTGU0mm3sirqvljS5hrxplxuqUGc6pEQmbhQi+d5LObbNjsQibuWA4z5xxlwjhTw+LmOCRJZsasIGrZ0GKySSEoUMjJSmgWhQSO2Lh28kaWfXZiDHj8Xjtf/VCGgRReefkVps+YfsqxKCwsoC54hP5nCuxY1o5CivHixC2XI0nJzX5ziCVEwsYqlv8qEookKC1vWT8oGJIIBRSY5Th6S5zEX5jZAcRVQdxiLTY5KSjvFeop028jL9wehaBEKauIys2zq2RZJq6NkJ7evF5gS6ivq+TWy43MeMtLMCRhNCQZmz27alm7IdKQnDwZm7dHKMhVUlMHc17OIJGQSUtVUucUuea2GswmBU/eb+ea8SJ6f/NtgymeTrw8cz1nLTpx/DP76HjyFSffLcrlujtrGHtDNSpVMrE667kMzuyjY8nXAR6+0860F524PCJTb7fz1IOpCEKylWnWu14qKhOcO/TU3Y0BEEBMtJwoEQQBoZmfTyEo0MhaLNgRojB8pIP3PvLh9kpcNcZMuyVxHn3yDzZuEgkGBRKyRB8GA2AULHSlL5IsISGiRMUWfqPctAmt/+wGQyRItjjtZiMGTIQJYhDMaGMGZr11kKvGGunaUcvc107MA1U1Cb760Y8gqti2bVuzMh6ngksvvZRzzz23Va2DAwYMYMCAAX/rfP+nUFNTwwXn2Vj5s4fX3lBzzpknYt2np45uZznZs3I/aaGShmc7LsfYrfydvn0TvPaSDaPBzI331nK0NE48rmMjv9BO7oZorqe4fzXPPWGhXZt0QiGJdxf5yM9RU1cnc94FQXKCvWiLnURtnBd2HWHm7DJ+XJrKgrkpTLr9AOvXHELnLkSBgFtXijceRO02kt3GiaiIkZomQEJEq41zzll6Hr3bzgVXVXLLA3Wo1a3vhjGYslvUdE4kZErLE+Rmt7zBy0hTgjoKJ8lty7LMAXbgizn4aX4+y+dD3FpNv/4ypbVhnnkoldtusHLBlVXcOMHC2FFmuncT2LasBoPYvKGLg3IWfhLCJmZREO+CTjCQkOO8/OBh3nqnlGFD1Xz4sZ+sdBWdu/RvdRzMZhPlcaitSzQwck9GLCZTWycyoN+Jot6GrREmTAyS4TiDToIRhCRbrNx5kJ9WHiCRcFPtSFBVI/LVghxkGWbM3svyn7fjdIugjHFaLzUdS5qyJCORpKN0pxIt5wzzYqnvjFXKIIcYVcpDxOxlPPGokUNH4qzdGOGBKSn07qZl7nwvN9/vYO7LGaj/xs5UFBIYZAvSvj6cM3wbHTpJFLdRsmN3gvJDGmSFltxsNddcpeenLw9jc50YH4qFLnhlJ3vY3Ky/ACRb28s4QD4t/c6VRKqjPDfdR129xPo/EuQpi5BjBsJyOUhxXn4tiMaXidXbkwKc7GA9xXJnTIIVWZZxUstR9tGJ3ihRolQJdOratLOiJXTs2JHffvut9cH7D0SnLqfz8+pNDDnbSJ/TNGzfkCAo+9A6C7n2lr3s2injcirIpi3pZFOKxAM/H6E06qZ9Oz9nn9F4naDVKtBq4YeffVT6gqRQhwIFEUKUsZ8QAfLkdkiI2Gm8ZlHYXJxxWgbNof/pep54yUUg+NdrKbdXYvb7Hnx+mXTxr9/7Z+QW5lB18DCk19Ctd4IHrtAQjsi880Ephw8oSHfmEFS4EbpuYvXHaaTYToy3v28KM+6mavp0MzUq4ihRIZIgLseasKELac9uNtJF7tvItDAkBzjAdvLiJXz3XoKAuYxRowR+/nUVMnDtHaDRKDj7DB02a5KkkmZXMvBMPS+87mJAXz3Hl6VfLgsgiq0rjBcVFXHjFRLzPvZRXhXnm5+CjBqeZPlu3x1l844oH7yW1F1+8fE0xlxbxcI3sxslPqNRiWdnuvh+cW6jv48dZea9j7w88ZKTp6cm1/Tzl/g5u5+esaPMvPKmk8w0JTv2iowYkuwMnTnXzQO3prD4Cz8lZ5QiCBBPyKxamkdRQfLYi97K5LxxVUwab2HcxSYSCZj3UYC5Czx0bKdGpVZQ5zl1SaRQKES6XcmDj/vIdvVBJxjIphBBVlAWOsBDTwXJzVYgqUMt7gMScpwEcR6530iPrhIvvLKeykoZjU5mygQd4y9L49DROCN/205KTTvKOEAh7bFHCnlp+mHO6qelY4mG1FQl899OSWrfixL9zi9n7IVeZr8V5rNFJkraBpgwzthAYqmuTXDpeCeW6tMaXU/QryIRBp0u0SrfmL/C30p+iqKIxXKCYq3RaAgGG7NJCgsLWb58+T93df+PQ6vVcudd93HnXff95ft69DimLfNw644vCALZ2dlUV1cjy6c22E6ZMqXF12666abWXcApok+fPvRZ2LzrW1ZWFllZyVae/v3/54Vj9+7d6d69e5O/C4KA3W6nurqa2267ndtua77F5M8wm82YzckKxSuvvHFKn/ln0a5dO9q1a8eVV17Z4nuS3/P1Uz7mGWecARwzfsnK4s67HuWOOx/5y8+MGNF0sz5q1ChGjRp1yuf9u+jQoQMz32hZCPuCCy7gggsu+NvHP9Vno7CwkMuvuPxvn+dfgVgsxpw5c1izZs3/+Bz/pyU/zxx0BrtX7QNAIShRR2yUtEkw95UsJEnG55fQ64SGVsIFS/xE6i3UO4OsXBNqSHxCsjVZ7c1ukVmTRzGHnUe48d5aXp6W3uB67vaI3Hqvm0RpG6KU/eX1SogNxzcJVioOaRvpz6pUAm3y1VTuiXP44OFWxWLSLTfw/BP3UFmhwhouOGZIk0bMV8i3P3m4aETzJjZ/bAvSpj1MvdOOKMLyX0N8/3OI84c0ff+MN/xo6tpQk7KFx+83M/nOGgrl5o1UXMpKunSB3fv/IBZWo1TK9O6lpLdOQWB1ciOQTzGH2E0nuXeTY9TpK7jo0lGtlgEpKOjA9j1buX2SlSlT63j/1QzSU5UM7K/n8RfqmflMRiOtp70HYtz9WB219SLdOmkYNaGKAf10VFaLBEMSLzyWjkYtcPWt1cj+5kXaAfSCkarqxgsvQRAw6pO6THfcmMJjz9cjirDwzSy6dtTy1Q8Bhg0y0L5Yw0dzsln4mY/nXnPxxfcaNGqBZSuCFOSpKatWM31c60wOzjzrTNb/+nuLC1i/7EFPC1p9iAgIVGn3cNetJjLSrCxa6ueKyUnTpYgkoROsZEklHGZXk82PQki6wgNYZDsJuY4jKb+ijllQhm2E5SA+3EjHGFbiMfqwUlBiqujNoAs288xjJkacayCRgCVf+XniRQ/uahNWwYTL5WpVLE7GuHHj/vZn/52RkZHB/kMh1nyfybCx1bz/kZfrrjzBbJw/x86460tZ9ethtKKJqBjHmhblvAEKrrrUhN2moLZe5J3pGQwZXYMvKGFEywG2M+SsBJ+8l9VwHxkMCm6fZKNHFw3jb3LRMXjCGEiNhoxwB3x7U7l+ynY+/TCV+XPtLPrMxzc/7WHTJhFzZSc6yMc0CmUIJvzsrtnI+hqRip1mfv3Vy2svKjlwSMTpUFJQ3HKSsiWMu+JmZr49k4fvbFrsmPOBn1BNCstXhenZtflC608ro5T5A+hlT4M0xC42kEIq7eWhJ5Ki4Q5s+qIU2u5h3PUOft8UwR+QmTk7xDvzgsQliTopRJpc0OQ5CckB4pY6UsO5FCd6N7Q4qwQ1GeEOOLYZmbO9nCxlWyrCO3l3/j2tjkNGZjss2s3c8UhSWuDPY8GzM1wolRCNyuh0ydduvctHjmMQakFDTI7iVlUhqBKooyoiUQX7D8cxGBSo1QIXX1PJgH4GVv8RwpiiYM7r6fTpqeOuRx28MMvFPTenNGi61ztFJj9Qy8TLLTz8SJR8xznJYqGQ1IEukrrgc2Xy5Vfb+XxBklF15eRqXno8nTtvSuHZGS7eW+RDbzx1t2uAtLQ0lGqRumgVGUIu5ppzcFaHqCKCjExcqKX3+ZVIUrJQGlTVUSdXkn6SW7VVSCVFTuOgchvtxcbzlSzLHGYXSpTUydWkC9mNzh+To5QL+9F6BJa81A4NGlIxECGMFh0pvnQ2+35FQEFnitAJenTkoZSV7OQPFLISFWpSSKM7SWOaWrmcWEyiT59TT4j7fD4ikdZpR/+n4vY7HuHmGwax9hs9t99sYskSD3udW7Am7NSsshLATy/OaqQ3bgh1wyDnsmjx79w/JUF2ZuMUiNsjsugzH7GEgBkrJXRruA8kWWQvW1GhajSvyrKM0fjXbG21ClwuiU3bIpzWo2ln0f5DMdoWqAgEIB4V0Btbp/n55ttvMv6K4Xw+L4vTe5zIzVx+sZmFn/l5ftoGJE2Y3xY3TnxCUuv92nEWHnvejTZrNxH2onHn4YmGsJPBEfbQnsb6tXYhg1q5go38jE1OR4MWPx78uCmkA3lCW5Ah5m3Ltz/+yNMP27jqEkuDfMoXywK89IabV55I46XZHlavD3P7JBuiCHc9VocgyNTWi3g8zlOOgSiKlJXuZPqbMS4ZacJiUfLgU/W43BJXXWJm7nwvU2+3N/yexUVqsjJUdO/ceH747NsAl11kbmJwBHD9lVYuvLqS334P8clXAQJBiRceS6POKbJmQ5TunfXcf2sKoXDSFHDbriibd0ZZvyXKrdfZKC5S8+u6ENfcXsvMp9Pp3V1HxxIt67/P4815XsZeX0N1rUgiIVGQr6Tf6To2bo+gFEJIknRKHYIWi4XySpFddSKdT2InZ5JHFUcorB3KLZO24ldGUSiPkC01XfMeYTfp+WEy0nWccZqepYuazrH2FCUWq0y56zDEDHjkevJoi6faxMVjfXToBFqjwHcrkglopVLBnJcyufn+GnQaPVpJx3NPRXl5Zh35RSIBrwp3jRZLbR/MnLjusBxEj4nE/ixihu1UVVX9jzE4Ffyt5GdKSgput7vh/2lpaRw9erTRe+rq6v6WtuHSpUv5448/qKysRKPR0L59e8aPH99I/FqWZZYsWcKKFSsIBAKUlJRwww03kJ9/Qo9l+fLlrF69miNHjhAOh3n//fdbFIKOx+M8/PDDlJaW8uKLL1JUVNTi9c2ePZtVq1Y1+ltJSQnPPvtsq7/rf/Ff/Bf/xT+LhQsXsnr1arKzsznrrLNITU39jzQ3ag5t2rQhrPTBsZxTZ/EM3l7wHbfdYEWvVzRy5E4kZF583UNxdDClh9ex4rcQ/XqdmLR9fgk52jLjWIOWtBQNQb9Av/MqsFoVKBDwOFVEHSkExSo0aAnIXkxC03ZKn+zGiKXR39ShVPYf9jQkPwHCEZkYESxWy58P8ZcYPmI4Lz4PskRD4gnAFijm0Sd/pf/p2katfgD/mOmiQzsNL09L5615Xn5bHybVrmLKgw4evTuV8WPNaDQCPr/IK7N9LFooobQf4rZbNXy3MozBHKc+vo/0YOOW4Jgc5ZC8m9zt7ThNbotCUHBI3EXNNvDrKkkRasmhDTYhDb/sYQe/Uyi3x4QtyaRQHqD3oK7cee+pOzwfx6WXTeT+uz/hmw+teF93MfCiSkZfYGTR534WvJHNI8/Vc6QsQU6mkorqBG6vRDAoMuflTIYONDL1mTpWrw8z/al0+h67Pxz1CbIylGzd46clIYKYHMVqacoIDoYllEqBQFCic3sN048xkGscCR573snKz060A199qYWrLjFz8EiceFxm1boQwZDEeSOuaZUZIMBrs1+ld5fTKBf2U0Dj1l1JFjnIziabFjjeii5wgO0gw9Mv+XliqoXrrrBy+UVm3l7o5ZXX/ZT4+gECiRbYH8fhx01aoICY1oWUWo25qI6oE9Jr2qFBhwETDiqpk6tIF3KwSGnEDgzk4SkHuddUS1QRhJgGqS4fHUEkWW62QPn/OqxWK3v2hvH6JNZ8m8sjz9VzzphyhgxImu798HMIpRLalIhU1YQYMcDALdfa0OsEPv8uwL3T6ji7vx6XWyItHcTSfHQZXiRzhFeebJo0AxjY30Beth+xPoHqT21yFimNvTuU1DtFYnGZp54PEPCoiAaMQCVx4hTIJSgEJUbBTFe5L/vZiscnYdnchZHjtuKuNZOuslNY1Lxm6F9h9JgreOSh37jtoTVMvd1EXo4aR32CV2YF+PpTNW39/fhg3kpunCA2MQN1e0Q++jhGJ+kM9rCJuBxFRkaPgVyhuMm5MuVCdh6sQT6Yi4edFNKB7HAhCreChBwnxjY2CitpI3cmg1wkJFzaUsScw7QxaNDt6tKstmM6uVTIh0lJ5FEePtxqoxOv18sXX8xHq5a5cKiRc8ZUMO1eO9076zhSHmfGW25ys5OtmhdNrOL2G2wU5KqI1tuwoWKf/jdCchCLUUVcEjFmx/nxo0zaFCafdX9A4t5pdZRVxjGblHy78ISh34yn03l7gY/zrqhEIcgEgxLROPgDIq46BZb6Xs12SVikNA7sSppHZWWomP5kOrc+WMsPH+dxy7VWhlxawTPPz21VHIqLi9GaJI5G94BMgxO1P3MHHbrFueIsFXUuBeeOraT8qIC99nRqqaBaLiOVTCRkahVHGT1GIC9XxZKPf8NYX4JOMuPHQxn7EUmgRscBtuOSa8imCCUq3DiooZyMbJHZr9i4+fZdqBVKCtpInN5FxcGjcXYdCKELyMSisCW0Gp2sR4maKCHa05NUobFpqyRLHGEvmVIRPvf/rAUtSRKrV69m7dq1FBc3vX//b0R+fj6HDov0O7+caffZuX2KhtdmSNT6K1CgJI+2TYwWAayCHW3MxpBLKnjorhSuuNiCQgFffh/gqVeSRbc0OZdsobHJjUJQ0knuzWZW4VM4yZeTcRYEAY8nqdv7544hSP79UGkcTU0J106u4NslSgryToylNY4EN9/n4O3pGbg8Evc/WUdeXsvass2htraGKy4xcXozidWrLzUz+90KUkyahoL+nzF2lJnpc9ysX5ZCPC6z4NNKnp8RILdqILWUs0veQAElmLASJsgR9uDFhSBIKDMrqXVKpMfb0JnTGrXCewylPPGAnYmXn9BdVioFLh1pxmJWcO+0ep55KK0RSWH8WAtfLAvw0DP1CPKps/yCwSBiIsKL0zK442EHbQrUPPlgKl//GGDmXDexuMys506wc+NxsJibjk/fLg8y6x/Ns3gBhg8y8OQrLnRaAY1a4N5pSR+Onz/Pa8S8791dxwXnGnjgqXrWf1/QcG+MPt+E2yNyxc3VzH05k7RUJe8s8PLTqhBGI+j0MgP6Gpj9fDpf/RDkk6/85GRriMfjp9QxqVKpcLlk4sHG300QBIrkjuxjC51dp5MJ7OB3goQpoB0aQUtEDnFEsQtLUR3F7QS+/jHAmAuaL6D/9EuYrHQ1PbsqWP6ZCSt2aqkkTADZYWC9A2S0rPjJx8v/kJl4pYn3PvLRvbOOSc9ayEiDX9fAzNkSu1alocVEG6HxPkOWZQ6xi3zaYYmlUKbY2yTX+Hfxt5KfxcXFHDlypOH/PXv25LvvvuOLL77gtNNOY+/evfzxxx9069at1cfevXs35513HsXFxYiiyOLFi3nmmWeYPn06umNiZF9++SXffvstt956K9nZ2Xz++ec888wzzJw5s0FTMRqN0rNnT3r27MmiRYv+8pwLFizAbrdTWlp6StfYs2fPRpoqf0e78L/4L/6L/+Jfgd9//528vDyef/551OrWM2j+ndGpUye0lgR+d5KdoxJUWCt7M/TSbbz/egbti5ObtKPlcW66pw7K2qEXjJR4BvPLr99SUysy5XobkNRfkmx1UNd825qbOmpLtSgPdKIN6QTL/WzhN/RosGEkkzQcVLCLDfSQz2zU4huWgxxgO11ozFCXNCFSTkrQhsMS+w7GEQWZc889t1WxUKlUnHfBGOLeb/hjexWp8SQ7RiNoMR/tw8DzNjL6IjXDh2qorRNZvNRPjy4a1Cp47AUn115h4eqxZn5bF+L+R31MfzSFGTMcqLUivmgYWVRw1tkaCnI1vPGBB6E2H5vZy+nDqlm7yoGqtg0adHiox4WDzlK/ZBL42Ho/QRxbPBsfLqpU+8mM56MUVOQL7UiVs6jiCEfYSxAf0559jAkTJrTq+x9HamoqF4yawsQ7Z/HcQxYmX2NjydcB9h2M8f5HPt5+JZNIVMZRnyCekHnyZRfDBhoYOtCILMvsPRjn2YfSePMDL3c/VofhWBL9/il2rt7kIe5rPtHnMh3kqcmNNxdLvwsw+Fj78Rvvezi9h5Zvlwf5fWOEjdsiGA0C9pSmi9CSthoiEQlJBElS0O+MUzc3OA6bzYbZaqbCewSP4KRAbo8GHV7BSTkHSJAUjT8ZopxgB+sQkcilDWmxXmz9pJYRvxxE0EUIEyToF9C6CtnGOkroigEz5RykLU0N1cJykJgQISA4GXqxh7enJxf5N9/lZvvH2ViEpJB/ipzGXrbgkCvJJA8lKrx+CW9Q5vwLdez5oYRqasimkFL1nn96A19fX8/nn3/Ojh07cLlcJBJNNSUFQWDx4sX/1Hn+T6KmpoZgjYWR41y8M8uCRi0kn/PPwoSDoIybMIQzCOiqeWe2nhHHmN31ThGjRkOaRcfixQkyU3TEEkp0xYf5cmEOdz2mpE1By/NGn15a/tgRwHISG+M4NMEMfl5Tz/0Phch2nUGhkHKihZoDbOJXusp90QtG9IIRQVYgIaKP2/E4tGSrskgkFIw4v/W61Q6Hg68/W4NS46eiKsS+/RKqsA1tXXtypAwiBNFUdGTwhXt47ikTwwYln9NlK0I88kQQa2VvXNQiINCPYVRwCEMLTGmAXNqym020p0cj5p9KUNOZ0zko76CGcsoV+2hTLDP5ej0qtY5pT0bpIjS/aRUEAb1sIk4UqyGVWCzWKifbTz6Zh1YtM++1TMZPqeGSC81Mf8tDMCzRr7eOx+9NpWOJBklKGnM+8aITjUYg5i5mq+oXMhLZFMf6o4qokGQJl6+CcdfuZcVXaVjMSswmBXNezuCCq6q47CJTI7MmQRC4aYKVQf11jLuxhuHnGDjnLAN19QkeeDRATym9RRMolS+TbbvqycpQ0b5YQywON93n4J3pGSREgdNPb77TqyUIgkDkmO6jJ2MrR93bSc+O88OSnEb3diwmM2ZCHc56kU6J3kTlCB7qERDI1KZz3nA/4y42ce3VMQaP3Eq8PgUzdtrTEyVKBJTsZB1u6ogRRYMOK6nk0pZe/ffSs5uWvGIn70zPpKTtid+x3ilywdWV9Out5YuPdGijqbhlByqlwCFpO8jdsZM0Q/HLHg4otlAotaeKo6xb/TuQNMJtDpIkEQgESCQSKJXKv+wI+78JVVVVJMIqsjMEKqoSbNsXpf1pMep+0WAhpSEB3hzs0ULiQj1Op8RFEypxeSW6d9LwwasZjLjUSXual2kTBIFUOZt6zQHKpd3kx5Nzotqdy4IlTiZe0dRwbvEXfiZcZmbhwgosR8/g/JFbKWgfpu/pasor47i8ErOfT6ddGw2V1QlEUW7oxDtVrFz+KXdNbLmYPvYiIzv3nEiie30i+w7FMegFunTQoNEI5GSpUSoFlEqBSeOtDB1k4IKLNtCmdjAeuZ7Dim1EhRAKlYykCmPCxO23axl/qYVRF4pk1TWVOEykVnDN5c0XdIYONPDQs07OPbspq3D0+SY+Wupn285T7wBRq9VoNPDWPC8P3m7novOSY/klF5g4/8pKUqxKPF6xgTCh0Qj4A1KTpLUo0sBkbw4Gg4DXJzL/w1yyM1XM+8TH4LMMzUqODDnbSId2PqprE+TlnBiHUmxKnp6axpjrqhAEMOoVXDjcyM0TrKjVAm9+4OGGux28NzOTA0fivPmB75Sl4mRZJhBMIIsxRMRGsgR2IQOFrGAXfyAhoUJDDWU4KEcr61GjwSe5iNUqiSSi5GYnNU3/vD4IhSSef83D+6+n8dW3UWKEUaFCix4jZjqdlAQX4wmefHAbM9+q4s5bTNxw9QniSLs2Gq681Mg5F9ZRvUdgl7yRPNqiw4AfN6WKvVhkG2bZluyySqQ25AH/WfytrF3//v356KOPcDgcZGRkMGbMGNavX89HH33ERx99BCTFZ8ePH9/qYz/ySONW21tvvZVJkyZx+PBhOnfujCzLfPfdd4wZM4Z+/foByVbsG2+8kdWrVzNs2DAALrww6aS7a9euvzzfli1b2L59O/feey9btmw5pWtUqVStZmn8F//Ff/Ff/G8gGAxy1lln/V+X+IRkdb9T9zZsWreW4kRP7FI2djEPzxY9I0ZvRG+NoVBA1GsgxXE62UJSi0kAlBETBw75efVtD3feaKNNgZr0Ag9Bh6+RMyYkFwwH2YkUEynnEGUcIKEMo1WALZ6GHgNVHCWdbFLJZj/bEWQBLTpC+FGiohOnNUqIirIIVhfdOyevSZJkJt3jwFkvYDCaGXVx6+UhJl57O/fe8SOBtH1YqrIaknQmwYax6lw+n7OH9z86hCWchyozwMN3mejbS8eufVE+/NjHH1silFcl6NtPzaZfvHSpGIwgCKQDQdnPjqU+NhMjnuslHI+RX9eVQ0c38+3XJu57bC+//2QhUyqkiI6NmGJJU5VqRFsV10/UMfhMC5NvX4XF0Rk7WejQY8SCCwcpaTaGDh3a6u9+MsZeNoGc3LZce8+TxGMuwqEYaXYV6zeH6DLQR+cSDQgQichMucHGhUONxGIyjzxXT06mkp5dtZxxUMf6zRH+8UgqA88wIAgCM55PMOWOX+maOKtBp1SWZWqEowiZ5Qw/J8nQicdlPv7SzydfBfh4ThYff+nHH5BoU6ihslrkgqFGnp6ayjMzXHyxLMCYC5puit74wEssLqEzpJ6SZEtzuPu+u3nhsVcIyD7KOYgCJWpZQ6ZdQ5vOYbZvX4kukoZRTCEk+KhO1JAgigo1LkU1WkmPBj2xQArOWBkahZ62rv7sZTNWUtnFRpSo8ONCKavJp7iBzeWT3dSkbqBfB6jeYmT5Cicz3vRy2yQL991h5KIVuzDUn4EfDwAd6EmUCFUcxUktxXRBnVHNpg0KsmLZ7GcfGnTc+cCdrTJ9+TNqa2t5+OGHCQaD5Ofnk0gkSEtLQ6PRUFNTgyRJFBYWttgJ9O8KSZIQkTAe7sdlk37m9X+kN9KOXbY8xF33V1FSREPic+4HAabPjBF3pBCRtfSkOxqHjqr01Xy1KIU2BUlzxJZcyAFqasUmrM/jCIsR7nzAT1vvgIYx1S3XcYS9GDGTRhb72YZCVlBCD7TokZGJECJDyEVZdBBHqZaSkpJWx2PUsIspCHWEnJ1cPVbHs7fmkpEoopT9lHIAE1YkWcJ7UMm1kz0YzE4EWUHALxDwCyiEP9DLZnozEEEQEOWWvyeACjUKFKTRPEu1iE7sZD15uQrees3I1KedXD3WjC0FZH/LRmzxY89jIOxp9Rz+/bIvOf9cI6l2FcMGGXC6Rb5ekMOcD7189k2AeNyLIMCylUGGDjQwsL+eTdujOIUq7FIOeWKnhgSlQlCQJhbgOaDj3od38fbrycKFIAjcc7ONX9aGmpzf7RGZMrWOZR/lNupumL8whrixKVu4AaoYet1J3QtWJZlpSn74OUQsJrJ69W8MGHB2q2IRDUOqWcfZZ0OXDhq6dLQ02bRrNAKfvJ9G37P3YK3ORivoyCTJzI+H03njrd8Yd7GJb3+MYPd1QKPR4U/fQ5vuldhTFPyxKUaew8pRt4sQAUIECOAlTJC2foFZ73l44v7URolPgLRUJZ+/l81tD9WRZjKQEe0CQhe8Uj27hfXUyGWUsg9JllBoIwwerODgSpGMWC5ujwdIPv/N3UNKpZL8/Hzatm3LiBEjKChonWTAfyr+8dRzmBRmLh0lcON4K/VOka4DysmlLSECSC05NQKSkOCqS81s2x0lLVXFlZcaCIclHnrOhcmWwK/ZTyBkwR4pbGLqo0GH3hLjrEE1rF1Tg9qdixRW88QLHnxBkRuvtqDTKQiHJT5c4uenVUEWvZmNUePnw+fc5DkG4q11s9z7B4vfSyU/98TxN2yNUFmdwGBo2RW9OVRVlaPVtjxn5mYrWfxpmGBIYuoz9ZRXJTi9uxaPT2L77ihXjjFjNjX+fFG+mjMHwPpPD+Oy7sOgVpKhMpOQ47hCMOJ8meXLE3z4gYf6eiVV8q9kkEsubU9IP5nlBlPHP0MQBIryVYTCMsZmzOsmXW3h1gcDpxyDcDiMxawiFpMbEp+QZJpePMLExq0RPljs466bTxTxhp9jZPEXfq6+9MR+YNCZer5dHuTyi5uu2QA+/iLAR29lNUgm/LImxIuPteztcf65Rn5bH+HKMY3voz49taTZlfz4SR6iKPPt8iCXTarmw1lZ3HernZlz3Cz8zM/ka6y8s8B3ynHw+/2YzOB1xihjP21orBlsE9JIlbMIE0oyPtERI8oBthEhRE8GoAnpiJesYv5sO9ffVcs14yyMuyhpMLb81xD/eNWFo05kxEU+ZEFEi4UAPuqpph9DG41TSkFFB6k3m4/8zAVDm97Xer2CV56zMOVaBaLHyi7hdwrzVQw+R82blxtYuSrAvPkrSa/uT1SK0adP6wpjLeFvJT/79u3byG3JYrHw4osvsnLlSmpra0lPT2fgwIHY7fZ/+gJDoeSEazIlb2aHw4HH4zmhc0ky49+5c2f27dvXkPw8FXg8HubMmcP999/fqmrr7t27mTRpEkajkU6dOnHllVditTbvKhmPx4nHT1RcBEFoYKf+Mwv8fwWOn///7+v4d8B/Y5HEf+OQxH9SHHJzc/F6vf/zG/9D8cw/3uTGSaMpq9zIobAGRAVxOYG1Po28+i44qaWag8SopE6uRiSBmzr0ijAFNhUvve7l0y9D3Hq9mesnarl37xrSAx3JogCFoMQnuzms2kq3nlESokRZRS3uOhU5YlssYgql7MMhVKCS1VRwmEqOoEKDhEiMKFHCdKAHBuHEgkuUE+xQrGV4V4EVv4U5fDTB7He9lFdIKGMmLrl6TKvnx3A4zEsvTEWnkzDZwxyJ/kxKsBhTJJsEcaoUh4iYQkSDepyiB115KtddLaKwVaPSJQjHlMiyiWGD9ZzRK8bevR72OdZTFOuOTjCgx0hQ4aOcA2RVFiKQoIIjmDflMfCCo5x9pgpNmhutowMSIjVyGQ6qkBCJEsGMjSxPMYtfq2PWG2WoDVFq2IGOg4jHYmUnA2vAxvgLryWnJItX35zxt9YJ8+e9yQ/fz+eiYSLpdpnf/rCyer2XTiUqZNnDgSMxtFqBcFhm9rtuPljsZde+GGf20VPSVs05YyqocSTQqOH6O2uxWpSk2hTU1It07q1g+7aVaI61JoakIL16QUa2RPdzSjEZFUTjMr26ajl3gJ5h4yopr4qTmaakYzs1PbqcqEzffoOVMy+soKpG5Iarkpsif0Di1bluvv4pSEmxiWEX3vW3CxdnDxrAc+rnUcU1gEBc7af7GSJvvJJCUX7SRGPrzijzPj7MgiUB4j4FajQoUVEjVePEAYAcjpMWzKcN3YgQRK1UUiccQUjoSBDDSjo1lFHJIZSyGkGZYNSFapZMs5OTpeLBJ2uY847EMy97mftBEJtZRUgRpb79j1x8ngkQ+P7HKN4aI25vjHyhiArtdjTRBEp3LpuPucqOnDSMybfe/LdicRxLliwhFArx+OOP07lzZy6//HIGDx7M2LFjcblcvPPOO1RWVvLoo4/+U+f5P43s7GxiRPBY9vHas+mMOmmDJwgCFwwzwssw/9PkRum39WFmvqQg23Umu/iDngxAEAQScpzUnAhtCpKbuwuHGlnydYDxY5syh4Ihia07YxQJTRmRkiwRMdSiS+gbEp8euZ4yDtCD/o1MY0Kyn138gUDy/tOiQ6OTUGpEjKlBvl/2Q6ukDjZu3IjkUpAmZOFV7USWARn2sRUTVnqRNLWLyCF2sYF2vr4Y/Cc2s15cHFCvp32sZ8McbyEFN3XYaH4j68KBBl2LawKVoAIZBKXEQ884+ey9bGxWJYcOevjhrRpS5ewmn4nKSX3GEAGMljgOh4PMzMwm72sJPm89o883YdALgIDHJ1JbJzJ5oo0bx1s5cDhOtSPOoaMx9uyP8fi9qcx4OoOUgiry4+2bZWbapAzWrt1BLCY3uGm3L9Yw75OmG/APFvu4fZKtUeIT4NrxOmbsOkp6pGlSW5Zl4pYa+p+ejLPLLaJSwi3XWrn2jlo0GoF35r7U6uSngBKjNcHLT2Rx/V213HdrU6YygNGgoGMnqK8KNSpWqgUN9f7kvxd8FEWJiowzd/Pze6mNXLq//j7ElPtF2tafg/ZYW3W9XM2unVuIRMNMu6/5+SwvR43TlWSaHYeVNPKkDmjQkikkW52lqMSODWuIW46QVt8Ta1byHNOmTWv2uGq1utWmgf83YMumzaCQCIWT9+jQ0bVEAhoyyCWInxoqaEvzZlEO9WF+XR/msXvsDQaJc+d7USnh+cdSaV+cYMeuGl594zCUtcceKWr4rCK1DotFwT23mZn5vIpf1jqJRmX+2KyluibBZTdWIwhJKaE2+WqGn2PE6RYZOkTLvNkucBVixMq+CqlRG3riWJeKyymyY9tOzjrrrFOORUVlFV8ui3DnTSlIkkx5ZQJBgPxcFYIg8NnXQXzBOCPHV/L4vakMPuvEfR+Py0y8vYYO7RqvQWRZprBIYrGwh7a+LmTJhQ1jX5ocZOmna0gz6TGJaXSVilCjpYoj7GYjneXTEQSBYCBZ9D9uaPNnuNwiel3zrxn0CrSaU08CWywWqh1Kbr/hRFGzoirOu4t87NoXpaY2wdqNYTq21zBicPI9d0yyceXkamocIpMnWjEaFFw03Mjoa6sZNtDQRCZg2Yogbq9IuzYnWJhKpUCi5Tw7CRGaSy8JgtCQsFYqBS46z0T7thrufaKORW9mc+MEK1dOrmHCZRZa01xsMBiSbFY0VFNKQhGhQOyIVtATk6OUso8oEbrQp+H31KGni9yXTaxCjxE3dbTNFphwo4dgUMtb7wZY+JkPnU5Bv146Fr2ZxbALfOT5hxCVw+xlC2JGKW0sShyJleBNweruiAYtZRzERS1IKvoMdHHxSA1PPWIh1X4itmf11REyl+EVK/n54zROP0murG9vHVddFue8i9bhd0T/ZZ4i/7J+bZPJxEUXXfSvOhyQfPjmzZtHx44dG6pZnmNVsD8nG61WK/X19a069htvvMGwYcMoLi7G4XCc0ud69epF//79SUtLw+Fw8PHHH/PUU0+12HK6dOlSPv3004b/t2nThhdeeOHfarI6bhj0X/w3Fsfx3zgk8Z8Qh4svvpg5c+ZQU1PzH3G9rUVRUREF+UVYNLspr4yRlSOjVCrwB6vxq2rwOUUyNUrOG1LHgH56du2N8svaODdPsPPL6ihlX8ps2SRx27YgSpVMNC5RrtnJ0cQeVCqB84ZomfeombaFKTjdIlU1CS6fVEttzQFqYjrS0sBuSJCVIRONyVTWxJClGG2LVIy5QIPLo+K9DzdSFtJikuxE5SheyYMsCSz9Wub75VGiUVCJJuJqP3q9xKDBrdvYATz84I3cMO4QQwdaqas3MneBl2++30dF9QHqXSIKpUSKr4AOnI5O0Cc3+N4tlOTLZGYqMOgh1S7wwy9hvv8xjFmrAWuQPf7f0OllbFYF9d4Ybdw9yRTycMt1uLI30PsMJaf30LN1V4yYEGYLq1GgIlubQXpahI4dFXiDAlu2ujkY3YZWNpIb70i1t5R2tOeAYisWUugtDUyyBqOAAwIOL1decjVffr+0Va0sH3/8PnUV8/hpsRbhGPP1yktg8VItr73j5YeP8yjKT87F/oDEQ8/Ws31XlNVf5WFPUeGoT/D7xgh9eum49EITobDEmx/4OFIWY9ig4+1LIQ4d9aDXCaTqBcodUOcVUKuTCQabRYHZpCA7U8kXH2Sz+0CMG+6u5ZLrqikuUtOvt46K6uR5IjGJ5151MfMtLzo9JOJQXyeQCGs4ul8kLv7I8OEXtZrt4XQ6uWzkOExxKxHCyEiorX6yc3Tc9pCDcwcYUChgxeow0YiIkNCgRYmIiIxEGplkkEcK6SSkOLtYz3rltygVCqJxEBBQIgICIXxkkIcFG368VIlHWL7az56JYZyuBPU1ajpL/bFEU3BW1lKbso3777Vw2w22hut96mGY/Z6Xp1/2st/tQR8xkx/pgQIFsjKOW3DQpXvXVsWgOezYsYNevXrRufOJNv3jRnB2u527776b++67j8WLF/+vmTT+b0CtTjIPxZQaRp3XPLvr/HMNPDsz2Sr49HNBMlxnUksFObQ54QBPjLzsExuP8ZeaGX1dFZ1KNI3MOEIhiYm316BQyfhlN+aTzBNkWWafagN3Ttbz2gsnNoJH2UcX+jRxyzYIZgrkEo6wFyVKtIKeuK2Ki4cb+X5lmK2btrYqFgveX0ie3BYECHjUdO2gIWQ7iuS0kENRst1PVnKEPXSgJwahMYvHKtgpivWihrIGOQc7GZSyjxy5qIH1fRwxOUodVY3ckP8MWZaRkQiGJR6/1trQXnnvbWa+/m4HwaPGRh0HcTnGTtZjIYU9bGT0mfDLL8u5/PKrTzkOer0Jnz9CQZ6B8qoEzz6UyoQpNcx8Jp0uHZKOu9t3R1CqBO671caAfsnvlWJWo3S3/F3UYjJhc5zdtOdglKrapjv8n9cmjUr+jHGjjbz6xhH8+9MbzKSOx6jGupWbJulQq5OM5SdfcXLTBCt5OSpq6xLYUxTUOcpPOQYnw2iCjDRVQ/tuS0hJUVD7J2ZgQo6jNybHiVhUIJa5n0/npTUkgI9j1AgD6zdH+HJ2JTnHdB9TyaKiXos7PfSXBXOLUUWt29Io6ZxNIbvZSCb5yLKMQlCQ6uzJPu1ajIS4aMQ/1yXxfyuMJh2C7OCjpSJ1Dqg5ZMYka5GQsJNBGQfwyW4sQuMkeK3yCGpLiDNO0zckPpetCLJ1Z5Sv5+c0/H49umi58lITl044RM0qI1Y5nYgcQp/pZtAZRr7+KcADU+xcODSZSKutT5CdoeLum21MfsBB145aRgwxEI7I3DOtDmSQYklFcTd12Kxw7R01fPJ2NgcOx7njfi/yoQ7IiQOYTKfelRCLxUhLEXn1bQ9Bv8BHS2IowxZkQDa4uWikGkEBTzyYwv5D8UaJT0i2eH84K4tzx1ZQXOjFZFJydj8dV93gZtcmHXlyHtlCUaN7Vi8Y6SkNJJD1K0895mbG61XU78sg19uVBHHqqCKDXBTuDL7+wc/F5zctnm3YGkGpFFpMjC7+ws9lV566JrxKpUKlNjS0rL+7yMtHn/t55K4UHrwthZo6kVnvepjyYC02i5Iz+ugJBiUc9QkWfJrUw5ckUClh7CgTY2+oZtzFJoYONOAPSCz8zM/OvVEuubDxdzl/iIFPvw40Ow4CfPNjgLdebFrQOlIWJ/VYcjUYkvhgUYBPl0Y5cFjm8X+4ufc2C4IAldUJEolT93BIyjDKaHWQmprAnlGJRuvk941RpIQKLTo60tSAVCEoyJXbUk0ZNZQRXV5IZqItqYKKkBygImUnY8fHePguK5GIhCAnrz1grOKMvmFeezGTgjx10mR1S5TJd66m/KA2KQlyrBgp+2Q2flTHkHVbWf5VaoNHgSyDjEzXLgIF+U3zaAV5ai4dq+SbnyR27dpFz549TzkeLcbpnz1AJBKhqqqKaDRKp07NV1n+Lt59913Kysp46qmnmrz25x/uVN3Kj2PZsmWEw2HGjBnTqs+deeYJba6CggKKi4u59dZb2bx5c0Mb/skYM2YMI0eecMU+ft11dXXN6lD9n8RxZ++amppWx+//Nvw3Fkn8Nw5J/LvFQaVStVgwsdls9OjRg4ceeogLL7yQoqKiFhMpJycE/lPw/vvvEAvvorRS5IzTtWzfG6EoX8HVl1oIhES+XBZk2Ue5J5kfmYlEJK65vRaLXk2KkE4PuiGIAsf3O1WKvYRy9vHl/GyKC9VMfcLL8pUi6riBhBAjLU1PIBiiQ7FEn95qnrg/D4NBgSzLXHRNFXfdlMK5Z5+I8dNTZZ6d4aLe5SI9TcknXybYuxdUsop4SEsq6SSIE4urEAwunn3yCQafO/iUY3Dw4EFMuiMMHZhMNBgNye+v0ybbUEpiGg7uV6BQRdgb+QNJFGhHV3pJ51DmWElJoYrf18hIHitORRVt6ERavBCFoEhqvYkVaHP38c7sNG6buo3dFTuwpydYvzS3UYXW6xMp6V1NBtn0v8DFrJdSeek1Px99oKdTpCtGwUyCOJUcIUqYg+wESUE6+TipISB7UaImk1xMgpVQmY/PlnzO1ROuOqU4iKLIF5+/y4qPtYTDMu9/7GH+J35EUabeJbJ1ZWEjcxOzScGs5zK4/KZqRo6v4qVpaTw93c0rT6bRpcOJpM2YC8x8/q2fn9eEmXZfKjaLgh17Ylw91sSzM9zce6uN884xolAIbNgaYdqLTvR6gTkf+sjNVjPwDAO/fJ7PuZdWUNJWxZc/BGjfVk0koMLuOI1UMpGR2cl6zNjJ0YHSHEMOmPn/2HvvwCjKtu37N7O9ZrPphdB77yBNil25ARv23lGxYMMCdvS2N1ABC1IFRLFXmtJ7DQRCerLZZHvfub4/FhJiEm/icz/v+z3vcx//aJjZmdlzZ665ruM8z+M49r2TS8ZfxtIvFtd1uJwO3njlTSKeOG3phF1KZ5/YyjnjDMx9LQOfX2HjthBCCCIhmdlvqUgPZFJJCZm0xkISQXwUcpAj7EGPAQWBNZ6JEo8Tx40AUsggiJ+eDKnTjtKiRZVdxCWXWBg3ykhpRYy35nipOLaXgKc1eox06yE1ID5P4q4bk/juFx/9euhR4ipWfruVmF9HiqcV6YE8Hr1/GrYkG2PGnf6z8Wd4vV5ycuptq2RZJhwO1/2t0Wjo2bMnW7Zs+dvn+L+B8vJy9EaBzapplmCRJAlZklAUQXmpRLZkICQCJJ9SzahFz5Fj9XNPo1Fm8ewsHpzpwONV6N1NR/7RKA5nnIemJOMPKNz/yEa8igXZnYY3HMKFk2R7hNtvyGDWiwmyNSIS7dvNGWOlksUR9tCe/pRoDnDJJA1DB6j58bcggWBtk59pDiUlxahO6HMaHZ2Z9dp+hDZMBC27+B01GsIEEYgmzekgcW8f51CD2HUWfdnLZnJEW9LIQQIclFHCUbrQl0IOERC+BlX+J+GgDMwe4qoYlVX6uspJe7KKBXOTGHPeRjQRC3pMhGQvmD3cc6sOk6mGhYsFv2+K0HNQuNFx/wpnDBvDp8uWMPF8C1NvtfH6+y7eeTGd1+bUsnt/BJUKjhVFyM7U1GmeAlisAqVGadKQCCAmh0iyJMZHIQRzPvaQnaHik6VurrnUWnf/CUXQlK+tTifz3YpURpy3EafPgsGfSViEcKpKuPpiLVdflsSGzUHe/NDFkH56zh1j4kB+BJNRJh6HSCTYojgAKMSJn/BHsdvkJrXqTn6fHTujJNNwjlSuKuCRGxLkv6yNMWa4rhHxeRJTb0vii6VlUHWKNnFEj7M6hMcbx2ppHBQhBEXHwakuRE6qwuDJISWaaKsOiSA7xQZAIIRAg5ZIGErkfK646sNGx3K5XJSVlREMBjGbzfTu3fvf0mn5PwnnXHgev/34HnabzNz3oZcYRg2VVFBMO6krPcQgDrIdldCQSiYKccqko5x9jsLeghhXXVyfEHnvYzefvp3RaFxVqSRmv25j7Dn7iFV24rh+N9++kszvWwK8+aGLzFQ18z+J4KqViIsYOW18zPlE4qUnU+nZtX5+celFFj5Z6mH3Oh+KUCgiH5tHj1YTptOAMgxRO2bHADIkG9VSDe06NHbg/ivs2u4hHtMw77Vk2sZ71D3XilBYNHsXl9wAX37v563nmjbyUasl+vc0MPOeFEw6LZXycbRhGzElQg5NX4tO0lPjMtOrm5YfV5l4dGYNP35aQI6/HXvZRExEOeot4e5HoxiNEuNGGuviu3VniEeeqSYWFxSVRBsYQAEUFEb4+scg6/9oWXKyX98hLFj2Ex5vnCVfePl+SU5dEqRNK5l/zkhj574w0+9NJiNNjdkkM/tjNxMvMDOwT8ME/NRbbKz4xs890x3Yk2XuvSWZKSk2nnm1oQ7p+HPMXHBVKeeMNtZ5EJzEZ8s9BIOC1JSG44GiCJ6c5eSeW2wcORZhwuRatBUdsUfy6IrE6vdKWbb8IPasOE+9XE16RtsWxSHg1TJqJFw4zsqsN90cccfIiXUmmXSihCnkECqhojN9GtzzZizks4d2dMMeT68jvI2SGaNrCJ8v2My4MQG++i6Ir9pMmTiOrUMBKxak15HYkiQxuJ+en1ZpGHpWFRlluQ06KW2k4ykcwH2P7mLBB4kx6/tfAkRdVoqK0xgzrobhoxXe+aetQQLr8okmtu4KcPDgwf+75GdVVRUfffQRO3bsqNMiOSkef/DgQebMmcPNN99M9+6NRXBPB/PmzWPbtm3MnDmzgQPiSa1Nl8tFcnJ9Rsfj8TTbet4U9u7dS35+Plde2XDR9cgjjzB8+HCmTJlyWsdJTk4mLS2N8vLyJrdrNJpmW9r+/0CqwImM9f9PruX/Nv4TiwT+E4cE/ifEYebMmXX/v2zZsr/cd8mSJf/dl/NvRWVlJYs+e4ny4wppqWq27wpz+41WHpqSeGne9UgVH76W0cD1HUCvl3n3xXTOOK+UNuGedS/fgPCRz050UQN2g5ZO7bSMHe8gvK8bObH6rH+oIkBIvR5JFWXWk6l1//7rhiADeusbEJ+QeKk/fn8KF11TyoxpKXy5OoxelklWEhlfNzUIFECCgAZHdXGLzC3W/PYtl1wQoaZW5olZTopKo2SmqyksilJWrqAqakf7aPu664wQZi+baUdXqivU7F/dmXZkUygOkad0J53WCARuUUM15RAF9f5slq10oFILVPooiz/IwmSU+GSph9U/+onFBP166bBoDZgyq5jzeipLVvmY+z7k+XrXtRCqJQ2t6YRF2ChgHwaMHOMgaWSRSiYRwuSzC70w0jbclc8XLT9t8nPv3r2c0V+hugbOu6IUg15iwnkmunXWcSA/wsU3lvPkAymMHNqwcuvBO5P5dKmHKY9UMXmitQHxeRKTLrCwZJWPtb8H2LIzzCdvp3PeFeV89l5mAzH7gX30fPFRNhdeXcon72Rw09Qq5r6WQU6Wmh5ddHy5OkZMkahxhtBJJiLmChy+OH68mC2CjHbF3HungbxWajZudvHB/CCRI3m88PSLPPfSs6cVB4DVX6zGih1h8FGYvAMpGuaO6xL3m9kkM26kkWNFEa67LkJeuAdF5NOXEXULIyvJpItcDrEThThGtHSSEq3HCWOkTQTw0Zk+dcRnWAQJtt/KhtWpJNtUxGKC1T/4GTnEyDd+L4WBPahlmSdvTlS4lVXEcNbGaZ2rriMEptxkY9+hCPffbuPpx5J46OlqAoEi/vj9ONaSJKbd/yBbd23925IjFoulAdlptVpxOBwN9lGpVHWSSv9TEIvF6NRFj9PpR4imNSSFENTUCL78NsDJzToMBPBjJjE/VkkqQg4bGzYH6yqf7Mkq5r2eibMmzpMvVdO/t45brk5iwedevvzex/a1WXh9Cpu2OZgyrZb+tRdQGd/KoSMRNKYIPrcbFWo0ND+eSZKEWmjJV29FpQvRrq2F0vIoZRUxRp7Zso6FzNwk9mwvwiySsMUz2Ph9KY6wk56nyI9ERYT9NE9wS5KE8ic3YZNkobcYRjGH2czPGDFjJ53enIFa0tBOdGM/2+ghBjZomXYLJ56MPbwy3cLajSGWfuXl65/8rJifhU4nI0kSeZY0zM7OFKesZcG7SYwdWW/Icv/tggefqqaiomUVj9ffcBc3XLuMjxa7uX5yEqGw4Ko7ylEEnDHQkJDoiAiEUl94se9QGIMlioMSMmhcQRwQPtp2iGM0ytS64tz7eBU5mWpefTqFsZeU8d5HbsaMMBKNCo6XxFi/OciIwY2TrakpKtp2UHh1poZDBRWYjDLPvhZFkWTuf8pB61wNs55IravSf2JWNaGIwphBRtZuarker1olE3LpKCqJcsf1Nh5+xsGS97MaPSfLvvLhrzaRemJME0JQRiHF4ijvfhQnJUVi+DAVKjnOnQ9XUVqRSBRcMM7E1RdbMBplUuwyyPWVozVUYcVOoFLw3CtuZs1oTEQuXhFArslEEk60Qo8r6TC14hAxZypmrHSid52+ZEgE2Mtm1JZoA1KzurqaZcuWkZ+f3+j4PXv25Oabb/5/svunKdRWewiHFVSKkdaRxBzPLjIo4khdxWdPhuAXXlxU46GGjj1DfPZhFudcHsRsSrwHYzGBLNMgaXoqMtPVWDK9RFO20U6d0A2/bLyFQT2tzHjAROv4INIlHUII9lT/zK23yQ2Iz5O49jIr8z6pZOe29eTSHlWthN16ECEFkONapBNMU6qSw7GjxxoUWv0VqqqqCHlVWAwG2iu9GlRoypJM+1gfVn+5ltbdlEbmi6ciN1OLFTupkSzSRQeOcQAP7kaap6dCHTVR6QiRm63hmelJfLW6ELu/PREiuKnBiIV2lQN58I79SMkOsjJkKqtjVNWGuWySgYF99FxyczmXjjdz5UQriiJY8bWP9xd4eGLGu8jy6Vc8Alw4fjJPPv41uw+EWfpBVqPq70NHIrRvrWH08PrxpbI6TpvcxlSYTidzxUQLep1ErTteR47WuuIUl0brtFoPH43QpYOWy24pZ1BfPZeON+MPCD7/yofNKtO+rYbbHqzk1muSaJWjZuvOEO/MdzN5goUBvXX0H+kgpWgEeslQ99ulxVsRKUtnT80vlJQFeGf2iy2KQ2oafPxWBmMvcuB26OmnjE7IspxAMmmUioQB6anSEAF8xIlil5omyXW1uUyYvBtbNItkJZWA5KW0FJZ+EWDypIZjdopdxTlj9GxZUEMSDU2vrNjZsV0QiQg8XoVHnvSR4x1EEYdpXzWSLV8e4X5tKW/MstV9JhwWVFXHadOmTYti0Rz+FvlZXV3N9OnT8fl8DBgwAJfL1WAw7tixI16vlw0bNrSY/BRCMG/ePDZv3syMGTNIT2/4I6Snp2Oz2di9ezdt2ybY8Fgsxv79+7nqqtNvF7nxxhuZPHly3d+1tbU899xzTJ06tUXi616vF6fT2YCI/Q/+g//gP/g/hYsvvvh/hDbp38GihXPokKdQXhynskxNh25yHfEJidaRpogsSCy+0uwaHOWFRFOLCCthHE6FzvEBVFOOxQofLfLhO9iW9HhOg0mjXjLSKzYCl2Ndg9iu+NrHfbfZmr3ei842c9EVVUQLOjFYqRd+V4RCvrwDj7ocvQFUasGhQ4fo2bPnacUhHo8RiQom31bOs4+mMqhvfZa6sDjKPyYfJXg0s86tWCvp6CkGs4mfUKGmSBRQQQl+PAwUY4gSYQ8bMdui6AwCSVHhc+r4YH6Adh1U2ExqTEYYe0kJ11xqZd7rGWg1El//5ENvr6VbDy3nXVFOVoaaa2/Qs2nrHxQf0ZHmGFCng2aX0ikS+YQJ0ZV+JEn1v1sa2RSLI5RQgCVy+nrbkUgEkxEmXF+GSpbISldTXhnnt99deH2Ch6bYeOmdGjLT0xpk4Tu31/DH1hDRGFw6vmkhe0i4jL7wVi2znkjlj61hBvXVkZGmZs+BMG/PdVFWGSMeh26dtFx0tom3P3Tx6D3JfLDAzYxpKYwcqufMYRJdO2l54fUaKp1h2vcpp32bag4fjVJaHuONl9Lp1ysRo0F99dxyrZmzJhbz649+4vE4qqZKqZpAKBjGZgtw/tU1JCUZmPu+HoOh4Tgw9RE3rcJ9KOYIHejZqNJLkiQ6ip7s5g8ihKkUJaSSRYwYObSlgH0Nqtxc1sO88ryFZJuKzTtC3Hi7BypzMIXTkQmhpxCA2+/xkGwLQNCMJm4grHXTvafCnDdspCQnXFdPnv+lJ1M55/JS1nyTxdgJDg7kx9i7d+9pPxt/RlZWFpWVlXV/t2/fnl27dlFZWUlGRgYej4eNGze2SFtx//79fPnllxw7doza2loefPDBBrr377zzDmvWrGnwmY4dO/Lcc8/9re/QFHJychBqI7VuL6t/CHDROY0Jou9+DhBzpnDPdAcaNASEj0xasZ+tpIl6IijV2ZubblvHszPjTLzAhEol4fMrvDPfxS/rgxSXxVj7R5CLLzSzcn42Wq2ExSzTtrUWs5SEQhy7sxeXX7eGth1j7Nn+Bx2VvvjxNEvMhkWQVm2jrPk2ldnzfDz/QpyAEiAnV02Xbv1aFIvhw0ex8bdnqYgqKCnleGri9AnVazBCwqAoTrzZ64mLOIo6SIHtF1Kqe2GTEtWxfjxUUkIenciR2jT4jFEyYxBG9rAJrdCjlmU0Vh9Dhkp8/c90Uuwqrrk0iW27QtzzuIPX3q/lkbtTyM1SE9F48Gsreeg+E2NHNk6e/XNmKuMu/4FI5NHTToplZmZy/oXX8+FnH7B8tY/sTBVdO2mZ+1pmA8fiEeOLicUEX37v55OlHt6eZee2qQepzTeQLNV3lASEjz2q9bSuinDmhBBV1XEy0iVc7jBDzg9y5SQrU25MYt+hCBu2BGmTp+buRx106ahl2CA9WzYLyisUunZW06adQt8eOjq01ZKTpcFsksjNyuDux6p47rH6d1hNbZwX36qhoirO0P56tu0M07nzgNP6/idRXFyMWUompaoLN0zZzBPTrPh8gsm3VfDQXcn066UjvyDCo89WU3A8Rsws2Or7EXXMSAAvV0zWYM2PceUkK+8vcFFeEScjXc1LT6TRtZOWcFjh89U+JlxfxmfvZlJcFkMVTrxHYiLKcQ7RnUEcN5Wx4os4Pl8N0x+0kp2pxu2J886HPj6dD0ZPOsloyartSrqIczRpHSHJRz9xZoN7VC8Z6StGsCe2gVgshlqtxuVy8eabb+L1esnIyKBdu3ZYrVb8fj+FhYXs2bOHJ598kueff57U1OYNWP5fQUVZOTWuOEUFMQZRb87VXQzkINvRCC0pZKEQo1JViKL1UVET46mXnVwwzsQ3P/u56cpEQuhf1TekpqhYPjeLG+6txJYk0zZPw971Zjoq/UBKmLwdJx+TIcY1lzUf+5uuM/DC9gzSycGnuKmtlTh7jJabr47y0mvb2L/JSrTWyvGi46cdhy9XfoVW6EgPNs1bSJKEvro9tbU72bQ9xJD+jd3VAX5dE6lLkEmSRFvRFYdcjFdxY2mmej6q9dAq50TSWy3Ro4eK4hIPWrR4VFUMjJ+FLKnIdPVD1AoiR2OkoibEUT75+BBer+DWa5PQqODpV5xIEqTaVRgMKYwdO/a0Y3ASw4YNp8oRp1snbZPrgt9+D3LBWQ3fm+1ba9hzMMKY4U3TYXsOhBl1SjL95adSueHeSp58IJnlq/2EwoJbrk7ikXvsLFrp4ZFnqhnYT8+Lj6fUObzvPxTm2ikV5Oao2bE7wiUXGbnmUiu/rAsgHBkJ4vNP0Eo6MmJtKa45woABp2/yI4TAbpdITVFRUSHooPRuQHyeRDZt2MF64iLhCC+EoJRCbKQihKCWKso4TowoGnSkkE4Zx+kTHpsgxE8MV0p1J55+YiMp9iBnndnwe4wcqWbtQi9JIqXR+eNBHQ8+UcuPP8Wxlw3CRBJRIgCYAzl8820hTz0Sw56cuPbPlnuoqo7/3zU8Wrp0KX6/nxkzZtC5c+dGmSiVSkWXLl04dOjQXxylacydO5f169fz0EMPYTAY6jQ+jUYjWq02Iex+/vmsXLmSrKwsMjMzWblyJTqdjuHDh9cdx+Vy4XK5qKioAKCoqAiDwUBqaipms7nRy+Gk5lhmZmaDStOpU6dy5ZVXMmjQIEKhEEuXLmXIkCHYbDYcDgeLFi3CYrE0mAj/B//Bf/Af/J/CZZdd9n/7Ev7b8MeGnzHoFNQ6BVUgiSsviTTY/q94Ir0pzvlTizh7jJ6rbvVijWdRxGHy6EhNVTnzPwmREm7TpPGDTjIQdBmpqo6RfkKbJhBUsDVTIQBgS5I5cABSQ3FqcZAs0k60osp0VvpxxPQLMZ0Xg06msrLytAmeoWeM46VnP+TeW20NiE9IuHKu+CyZCf/YjdGRqBZIuNfvIY1s2tAFnaQnLEIUcoBN/IhKG6VHNw0vPZPEkP56PF6FOR/5+GCuloIjEbp0VDHh+nKWfZhF+zb1C/GJ51sYO8LIsAuL+XVlLqn2+inEwcMRJk5eT3bZqLpqATM2jFgolg9iUQYjS/Wxy6U921hDn06n3+LcuXNnXnohQk2twqqPs+ncof7aCgojXHpTOelpKmb808nC9+oNRvILoowbZcTljqP5i1mPRgP788N8ttyD1SIzuL+eld/4WLjCy7OPpNSdb8vOENOfr+ZIYYQxIwxs250wLikui3H5Pyy0ylZTVa2Qk2JCjsn06abh+cdS8PkFV91ZwctP1bfFGQwy772WxMXXuPH5fKfdwaKg0HOIj6enpzJgpAPZ2ZrPvyym+7T6Sf/vG6P0xkZI9mEQTVdTqSQ1KqEhnRxKOUoBe9FjQiGOQDRo841bqxkzwk55ZYxrb/SSXTEq0eZ84vnJIJej4gAOd4iO7hFopfprKal0Mm78Ns47V83vmxqaQI4ZbmT7njAvP5PE5TdXUlPTsLWsJejTpw/Lli3D7/djMpm44IIL2LZtGw8++CC5ublUVFQQCAS49NJLT/uY4XCYNm3aMHr0aF555ZVmz3vnnXfW/a1uiUvBaUClUhENJ5HqSmPaw8cAwYVnm+rd3n/2c/ej1ZxzoYXBA228OruWvdUbyEkzkGUOUBT5Bl1tK+zezmglHekVQ3nwkfU89ryTk8b399xkIydTxbIPspp0f3/2nx6Ummz2sAmDQSEaCeOpVTFgcJwk0x7yf4lSpZSQQatGnz3Kfq67SI0tScUj9yXx1TcOivamU6IqplevxpJRf4ULLpzI7Hef4fprq5l4vo3xF0XR+RuOi5IkkSRS6vTn/gyHroCZD5s5a4yemf/cxvoNUfxuNQazwK6VOObcB0Ihk9ZISATxUUYhIDCnBLDbIiSlRlGroU17A6c2ePXvrU9owa328cjdKSTbVLTrFONw/jGuu6LpQglJkjhzSJTt27czZMiQ046Fzx8kElaorlU4Uhjh1ZnpvPlBLRu3hwgEE1VtiiIYM6kYf1Cw8Zs81Gp48WmFBx7bxrZSCSmuIapEaN0O7OEQ5YfsaOiEBTXHj5UQspSTkxdlyo1JqFQSr8yupV1rDWeekSA+Vn8b5rVnDGSHu6LHyObNbpao95DRJsTOfWUkWWWqnXEG99Pz5AN2ps2sQpIkrBYVGjXcdFUS115mZcJ1ZZw5LJV/XH73aX9/gJXLvyA71hYtempcCnc/Vs3qBdmEI4IPFri5f4YDj0fhsal2zh9rIhBQmL/Qz+yPauiYIxONS1j1RmY+E0FRNPQfIvHlJ/WdIDpdQmamVzcd9z3poLJcRq7pTgF7CSUXkaGxUuTdiSsUJM+uYe1nrVnzUwkqXQwlqkLraEdOLJs9/EFX+gOJCmzZnUYbUpsk51WSCos/lTVr1jB27Fi+++47vF4vl112GUOHDq3b76Th0S+//MKcOXP4/PPPuf3221sUv/+JKK0oobZKi5UkwoTQCA3FFFBDJQKBYq2hTJSh1ik880ASt17bCmdNnEefq2bh8iAqWeKSC80kWVVUVMSpdcVJtjWe25VVxLBaZHQ6mQXvZnLeFaW89GoAu7sPSFAtKiijkB4MwilvQ6tpvhDBYJDQyBpQIKitQSHKqGFG+vXSs3i+nhde9fDmnEpMpnNPOw5ejxcJNTphbHIeC6CJGygrE8x6q5bl8/SNdDb3Hwpz9JCW3FOq2SVJIk+Xy3HjWro6z2uk4xwQPrLbRkhPrdcxVhQop5CkLA8aXzqyT9XgeGoSg2S2aE1JuIAvvohx9EiYa67Qc8ZAPfMX+ujSCe6/TcX0R2/n5VfmnXYcTp4jLcWKyRhJmP6cqPz0+RX+2Bpk2Zcerr2sobHfdZdbmfJoFaOHGRo9h25PnHUbE8ZYJ9G+jZYF72Zyxe3lXDjOxAN31m974A47996SzFV3VlDjUsg9UdyfkaYmL1fD2y+k8+ATtcz7KMy2bVW0byujcXdo9nezxbIopajZBF7zgUj8JxROVHk2F6skYceHG5OwcJAd2EkngJcDbEOLno70TKyDhJ+9bKIr/RtVAsuSTFbNQGY+v6YR+Xn4sIJa0Tf5/apdETZ80oVWZCJJEj7hRgJ2iHXoMIDDRv8RTq6erGfsGDVffOsn6JdQFOW0CwT+Cn9rdrZr1y4GDRpE586dm90nNTWVffv2tfjYP/zwAwAzZsxo8O933nknZ555JpAw+IhEInz44Yf4/X46dOjA9OnT61zUTx7nVKOhk055px7ndFBWVlbXHiXLMsXFxaxduxa/309ycjLdu3dn6tSpDc7978RH8+fy1pvPA4nFQjQCYb+BuBLBZlcSTmMxCIZBLStEYgomk0ySRUaWJdwehYrKOAaDhFqVaOGNx2VkoUKllujcNRVJNlNSVIasCqHTScRiglq3gkYjE/RJiIgGlaxCIYrWHCcpSUajFihxQSAITidYLHEMeplwSMZVK6FR6ejSrROvvfMq7du3/+sveZoQQjB//nwWzJ9PVWUtsUgUS5Ka5HQbZqMGWfZjtRjRGVLR6VMpKirEak3lttunMHToUIQQ+P1+NBoNOp2OAwcO8NbrL7Fv714kyczV11zF5VdejsViQQjBr7/+wtMzHqGyxIUQEgaTiX4D2hKOeLDbU7n08jsZPnxEo0EpHA5z+PDhhIZU587/tkWQEIJNmzby9VefcvToIcrKnESjgtxWOYwZez4TJ16OwWDg2LFjWCwWiouLee3FNyg+VkgkFsJoVdNv8ACGDx/L9q0/UFV5BGeNj0g4hM2mIxwWZGZ35tLLbuH7bz/jwMHD+L3VRKMRQCIctDF6zFmUlR9j97b9SHEZtU7DBRMv5LIrLuXF555i++Z9KHEFnQG69mzPnVMexWq1snfvXrKzsxkxYsTfdjb+cyw+/fRTPl/6JuFQAJXKhKROobQoHykuEY7FiQbVyIqGOAoKUeypCrJKwuNWEQ+rUaklkmw2zFYz/kApKrUfBJRXKChxBbWsRYlLIAk0WhVWcxL29DS8bh9atEhqiY7d2yMkQTwa58Ceg9TW1GKxhQn4IBpSoygSZlsEa5IECPx+gc8nYTGl8vDjD3PJpf/vVm3+O+DxeKnwx+jSQcfRTTps1miD7TqtRLUz3khTByASSRgUPXZ/Ev+4rhwlqkJCpidDkCSJcG0O1eEyrE1kRU9CDhuodsbZsjPMBwvcuD1xLrm5jA5ttTxwezJdOjas0Pl8lZ+0UDvM2KjFQSEH6SL6YZTMicWevzWX3FLEki+8p22yB4mWtsrqGOePbZrAat9GizXdTbwqkcUtoxATVvKk+moAnaSnM305Jg4i0o7w2+qMuslhklXFQ/ckMXxIkKtv8nCoMMAVlxobEJ8nYbWomHprMotWeunTXY/RING3Z8Jc4+knDTwxdS+poQ4YMRMljIVcVG0OURz8lczyYXVmIpIkkUQKY845ffLTarVSUxvl47cyGxCfJ2Mw/81MnnnVydYdYQ4ejtT9Pm/NdfHYvXZ27Amx6ns/U260NXn8zz73MmyggX699Lw6uxajXuLbXwN8vSCnQSXVwD56ln2YxfCLSnjiRSdqjUQwqLB9T5gpNybRZ3gVaZGOBPNbEwJe21jCS68d44vFycx7PYMHZjhYNLuenO3ZVYfOWN0i06P0LMH0aYnqI59XoMotYMGyCM5qmTOGaJh0gYloRKLKdACTSgHvXx1NoEVLMmlk05a9bKIXQ4kR5QDb6CT6ECaIJxhmy84QS5eHSKrq2aS+Y1u6UENloxZoi0ghfKwLs+fvRAlp6DagCo1KJjsXevQS+IOC88YYMBigdevWpx2HP+Pss8+me/fudS1zJ+doy5Yto6ioiLS0NC6//HLGjTt9I5G+ffvSt2/fv9xHrVbXyTL9d+HQvkIGcRZKZS6P3bOHaSlFWC0yfh/EPGb0Io1duwPcc5uBs8+M4OgRZ9aTJjLSklAUwXe/eLn70e9xlhhQ5Bg9c2VGjzay6vsA23/MQ6ORSE9Xc909lbzzQnqd3m8kInjuVRebNsUJU4MutQadRoumsjX2tpX8+Hk6l99awaZfU5jy4EGq9ntJ9ndAI2nxCy/HNXuJRSV0p2Qerr9Gx+sPJ1PqrmTp4ncZOHD+acfh4MGDjBlh4r7bbGzZGUIdaVortw1d2MNGIiJMNq2RJRUxEcNpPELewFKm3JqCSiWx5INMnn3NyQ+/BdBqJFKS1RwtVCiv2EN1dB9miyAtVYW+FrQIlsxNp3f3ek3Mn9cFueyWCj6fm1XXTjt5goVlq3x89aMPryehSRySQuj1zWsz6nVRIpFIs9ubwsYN3xCNw7ABZpZ+HuO+29VkdPHw8btpdS3llY4Y90x3kJEqIwRcc1clKXaZTl0E3XvCiMEqHE4t3/7ip18HAzu/zCYlkmiftolUQu5O+JSf0etlZr1dg9+vcKwoysA+eixmmaNHFcqL/Kgq1KgkNUmk0Ds2isPFm/Daq1Gd4NG37wmTXxAhGoWhA/TMmJaCxZzY6KiOkZGmYu3GMM+83LLKz/179qNGg8d2mDdesPPyuzW0PvHdn3owhX9cW8baVa3qzmUyyjx0TxIXnKNn4mVuHFvzcFJBJnmoUpy89KTS5LysZ1cd1TUKW3eFMdp3MHyIlml3p5y47hDPv65QVh5BUIyh0kSIAFaSsWBmP1vIJK+BmVaEEGasjc5zElZsbPx9I2PHjuXgwYN07969AfF5KsaMGcPWrVvZuXNni2L3PxUlx0vRylqsSgp72EiMKGo0WJIUevcVPP5QKu1bazhwOMJbc10EQy7uuz2ZD1/L5I+tQSZdX87Qcyq48WoTjiIDt02tZfG8lAbEYDQquGlqJU8+mHhmZVnionNMPP9imJ6SASEExzlEX4YjSyrk2gxWri5hyi1N/6YLFkawxtNQUPAnF1BWFWHiefXdrdPusbDwi1pqa09fA3nYqDNY+O4S3JITC7Ym9/FrnIQicXbtjTPuklJ6dNVy9Hg0IY0iJPbtlslzjGpEUqnQcNVlBlYu+p081xmoJTVCCFxU42+1k4Vv1ydyIhHB7gMhtLmlWO1xPM7mTSxVkhqDMKEKqqnZ0orXtsQ4ygEUBI9NtXD2aAO//n6II0eO0KFDh9OOBSS6pAb20bH6Rz8XnmVi2hNuvv8ujqo2m1jUzsPbS1m3roZ3XklGq5XIyVJz/jgTtzxQxTMPp9SZvO3eH+bGqZW882Jao7EgLUWFy61w3+2NE1lqtcTTD6Xwynu1vP9KBvG4YNrTDjq30zPmHA/W6h70U1KJbAvx5bat5NL8eB8jis4QYeWKxUy6+IrTjoHTqVBTGyeu/HVJc4woh9mNjEyQABFCBPDTmo60kurjbpBMqIWmWf1staSh0qHD61PqxthYTPDZMj/ZNG6h94haTCSRKiXmwEIIDrELHXp60L9OZkk4BV/MLuDtDw9A2AK6wL+FP4C/SX76fL7TciuPRqP/cp8/Y+nSpf9yH0mSuOyyy/6y4ulfbf8z0tPTmzz3qf+m1WqZPn36aR/zv4JwOMzoEQOIRN3YkmRSbBrMZhmfP87x4hDDBhl46kE7HdomBvcnZzlZ90eQtq01zH8jkz49dFRUxbj0uhqoNWAJZhImRBUlRImShJ1wOMSurS4MJidt2gmm3prCeWNMhMKCF95wsnhZFI2QicmQFE9Bk+pm5JgYbq/CXTfa6NpRy5FjUZ5+pYb8XWYCnghJ9gjRkIpIJEJ+/l4mXzqGc869mJnPvPxfYuvz8/OZevdkzugfYdZTeorL1Hz2eRC9RnC8tIxRg/S88VxCdPeN94/w0ZLtXD7BTF6Ogy8W38C0+4PEoiqkWDIqLMjGKrp0jHHH9UloNBIfL6pk9uxn+efLz9G1exZOp5Oy4zFSlBx60AstOlxRBwe3H2DWcwbOGBzilfem8PFHHXjr7c8oKSlh7969vPfmm5QcrcIaS0GRFLwqJ936tOeFl1+lU6dOf/v7ezwe7rjtcmRxjEAggkYj0bubisMFEQIeD/M+2MtnH/8Ts1lCq5FwVCsEKmx0ig6im5SDIhQcoSJ2b1yL1/krhcUxVCqJC88yMWNaGqYTZi4/rTnGHQ/fTE6WijbZMiOGmNi4TVBTq+D2uvjp50UkuTrTO3YmsqQiGPLz/Ue/svrLj0mza+nZVUONUyZWa+PY7mKeeeJ6/ME4I8/QU2FXMet5hWtvmMZVV930t2Oxa9cubr1pIlnpCiXHVfh9EooSQaWqpY3cGX04lRAByjmOjVRa04lquZSS4G6CAQUhJGJE0EQtBKoD+F0u0jPh5uvtjBmhY/oL1ew7FCUe0CJcqYRFAG/YjTvsJ+wUhNUuMnJi2JI0jOxfjSJgyRc+VELNwAGweZOaDvE+aCQ18c47ePOf6Qzpn5gIbNkZ4o5p1eQfdPLoAw+zeMEiPl/1+b+FAA2FQmzdupXCwkICgQAGg4E2bdowcODAFrlptwQ1NTUsWLCAnTt3EolEyMrK4o477qBdu5YJtjcHnT6D4pIqLp+go3J/nOVfBbju8sRC/vtfA/gDCtNmOpj3RmOx+uder+H6yVaOHo+Sla7id5dCL7rX7afypeBSjhMR4QYVaqfCEXLz+VcCl0fw0Rv12qKHjkS4/ykHT9xvr2sjOng4wr5tBvKkxHNuJ52QCLKPzfQRw1BJauSIEZtFg1YroyhKk+dsDjnZac06YwKkp8m4iKFCRSUl9KFpzajWdKSEoibdcM8YZCCvtZdosdSoPegkvD6FL76MsmOrTLrailBFiFkc6I1xCo5IGGJqathNEB+QaK8ZOUzHlNuMTLh4M62qRtUdS6/XNTCnOR1oVEEG92u6eqp3dx1enyArQ8Xd01x8sTCVF9+soV1rDXsOhnnzQxc+v+DiC8x1k9yT+GNrEJNRZvpUO488V83j9yUzbaaTZx9JaUB8nkSSVcUVEy307KrlmVdruOCqUh64w8aws6vp4B2RqJY8qeEU7EjoeA4XX7We7evSiUQEPr9SR5QAqNTqFk3stDpB+zYJd02nN4heMmH3dWX9JxqWf3KcKfoyovEokdQieuXp8azzY5Aa/6YxESNOHA8uLNjQSXpai06UUUgbqTO52ixqs9Zx9SVW2re3sOQLHwsWRemtpDeZ0T9ZUeDHU9dGdxL2WC6HfPuQUVFaKiGI4ypKZ88WHynWGONGAELC6/1LpvYvYTQaG0kXDR06tFnS4N+F/fv3c/PNN2MymejatStXXHFFi3ToTwfxmIKEhFrSYPG05aC3hiwxguRTxq+wM8h5k9YwZpzER2/V6//JssT548x07qBl7D+qcFbJxOKCGpfCuJGGunv8gnEmkiwytz6YkA7QaiW27QwTrLLRPjgSl7UAtT2A9vBAAknHef4pK8WlMcwmia6ddPywMo1V37p47/11eHyCvDyZeydpeeLxKG1a19/fyXYJtUqFiKs4fnx/i+Lw+dLZPHVP4l5ula0mqvU0uZ9KUtFZ9GEvm6imjKgcoFMnmam36LnmspQGY+C0O5P5eV2Anz7PBRJVPzffX4nDGeeCcWZqXQrf/uznmsusdcQnJO73cSONeLwKsz928+CdibFJr5MIh+GJW9MhpiY5lo3Ruoef1wU4a1TTY+s3Pwd4+7KWSYV5vS5Cfolvl1rp6u9LZeuf+X5ZBnp9/diSkaZm0exMLriylIeedjDhPBPzFnmY+VBKA6OPJx+wM/15J3/YjkNV/eJXLxlxBtQoisLC5V6m3ZXM1ZfUEzxjhhs5VhTl/Im/k1s2GllSIUkSrcN9iATWEdBEmP9GRp1OHsCvGwJcfms5y+dmYTDI/L4tRLvWGlyeUIsrnWJKFIdcglHvZkj/JMwmGUd1jLRUNZ8t93LTVda6Rfmp6N5ZR5++Ksq+z6I1nRJa1Loa+vRoXhJj6AA9BVvtPPBgjNtvqJdQuepiDZdcaGLMeAfy7v4YJTNCCByUso8tdGMAVqkh8a3DgB9votKpCfjxUFZWBiQk1rKysprc7yRatWr1v4b8VKIKMSVGJUV0oS9W7NTojjPq0mO88kx9nIcPNjBskJ77nqjm25/9nDfWxNABBvr20vLbr4KXX4C28b4cW+di8JgC7rzNQNdOanbtiTH7wwCBWgtqdf29mJOpQacPEffG8OLCRmpdR0tKJI933z/CpROMDXTCAf7YEuLIXi02BIfN60hKCvL2ixkNTLXUaonuXbVUVBSddhyGDRuGOllQVltIFm3qiKOTiIsY8fTjvDE9hU+WeXB7BOPPMTF2RMKAaPf+MPc+5MbvdqCLNqzYj1oruPcWG79vqcDv/42AV0WNJ0Lv3jJfvWOv+45CCO5/shqVNsZ9d1i5YJyJ4Wc6wd30NfuEBz0G2tCFI+yhhzSYclFETwZzzXXr+ORjwdWTJL77dhlT7n70tGOxbds2ykvDuNwyT85ysuTzEId+bU1usH4saxXqwvZVRVzhOszyTxMdwLdcnYRGDSP/UUxerga1KqH1qtfB/EUe+vfS190DQgiefMmJQS9x3hVl6PUSoZBg7AgDU260YTTKdO6g5VhRlE+WevhsuZexIwzMn6Mmr3p4YlyTQI2ZbmIwh9jRZGcCQIkqH0tylM8+ffu0yU8hBI4qhQuvLkVCi5MKUmk8bggh8OGmD8OIE2MbawEJFaomTa6k5spTT0AWMtFogmz1+RWuua0GR7kKNaVkiNy6DhUXTg6zm14k5mNhEeIYB4gROZFEqB+nJUkiW+lAbaQGCzZKokdOKwang79FfiYlJdW1kzeH4uLi/xW6I/9dGDZoOCq1l6cfTuWqi83odDKFxVEefbYae5KKhbPrJ7U9uuj4fG4mfccW8+uKXGxJKvwBhXMnOjEfHUI3yVq3SGkvurOXzfhw0Z1BGDDh93twlx2g8Jggxa7itXe9/PClHn0gmRBBtEi4caO4A/zwi4JOJ3HHA9WMHmHgpafs/LA0h7sfreLHhTmUFpchIWGRrShRBXeVl11bVnPzjQXM++iLv0XyVFdXc+/dl3NG/4RmW0l5jKsvtnDHdUk8/Ew111xu4pufAvQecxyTQaZjOy3bfsyrIwqunGSltDzGtVMqmHBenNdnF/Hm86mcO6a+ykaWBDv2BejUXqZnVxdFhWosRT2wk02NVI5XE0QdMdPWeSZ337uWzDwvGalqOnQ6yOB+PRBSnEhAJiPakf6MqXuARUxQsG0v108ez9jzxjHzmTdbLOIMcPutl+L3HGbmQymMG2nE61OY84mbjVvCtM5TMbCvhjefS69b0LvccaY+4mLPT0Xo/J2RJRm9ZCCmk7jwLAvDB+spKY/xzjwXF11TypWTLEiSxJJVXm67NgmjUWLxSh9vz3OdEMuHnCw13TtrOXz4GIGqHKrTtmJJC6DzK6yck1mnY6cogoXL/cx8WsJdpWPu+2bWbQyy8hs/KXaZhZ88RyQc44Ybb2txHHbv3s21V12EXqOmNN9G62AvLNgSDtPKUcpx0JN2JEl20kUOBeyjnCKyRWt0fhPHOEAbunCY3Ziw0k50QxfTEy+O8+FL+/jgs0Km3JzE688aqXEpvPaek007glx7voVB/XVs2R5i6ZdxZj6cyhUT6yf/D01JZt4iN08856JXfDR6TJTl/szG1WkcOBzhvElOio9LgITFpsNuj1DrULNj2y7ee++9Bu2SfwebN29mzpw5+Hy+RttMJhO33XYbgwe3rLXwX8Hn8/HEE0/QvXt3HnvsMaxWK5WVlS2qXvtXUGEiFheEwgr6DBf5e/Rs2BzgpXdcDO2vZ+5rmXy23MOkG8p5aEoy3TtrOVYU47l/eqlwhFnzVTZr/gjSuYMWjRRvUKkWJ8qlkzT8tOQgbWO9G53bK1yIuMSm7SFWf5bdYOzq3EHLotmZXHxjOcvnZTF/kZe33guSW3nmn7RDDWSLtpRTRC7t8OuqaNtaRYc2mpYnQyQz/kAAk7Hx+CGEoLAoTioJMkxGbtBifipkSYUc16IookkydcxILaXLg3i8jcnZWExw7qRq4vv70F2pT4CKWsF+tpJLOllSomovJqLsYSMHpC0suCOFDm219B/k4+hXbsxSEkIIlOQIPXr0aFEY9Lr4X243GSUmnGfhoelehl1YxDWXJpGTpeaHXwOs+aIVx4qiXHNXBePPMXHuiWTf4i+8HDwc4aM3M7BaVCyencmFV5chS6JuXGsKA/roOHQkyr232Jg+I8At97iwhnKadIPWS0a8jhy++clNSrKqAfm592CYjKyWdUioVFr250eY+6kPYzCbTko/jrKPAD4yaIUm1I4yjtO/Ty3332Fm/D+20i08osHk8qQ8QiatKKaA1iTuyRQyKaYAm8ZC+5HFLJmXWzf5nzzBws8/VsGx5q9NQkKQmAjHRYwaw1Gi9hI0OkFaII69qhcpSjZBfBxmLyIKH3+kYLK6cbskiouL/7bmZ01NDZs3b6agoKCORLVarXTo0IGBAwf+t+iz9+3bl6FDh5KamkpVVRVLlizh6aef5sUXX2yW0I5Gow0KBCRJqusgamqelEiWCNw4sZHKfrbTSwxtlLjRSQaMkplH7m46odO+jZYenfWUVXUlFNzLmOFGyipjDfYZPtjA8MEGgkGFcESh75mldAslKoOCllK0LgspJOPW72ZQ3yR+3RCgb4/E+VQqiUkXmph0YUOCb/pzRVx8YW7d38tXRNHHrSgS1LqCLZobHjt2hNYnTCoy09WktwoRqGzahb2EAjTo6CMNw9npWzb+0jSxpdPJpNrVhEKJjqorbq/gifvtDB1QT0w9/XAKdz5cxdIvvVz2J+3gf5xr4oKryurIz69/8uN1qWgdThDxAkF1wMPjL/gZMdjQgJwE+Hmdnxq3vkXrJiEEOk2UMoeWQbH+OFWlXHeVvtGxIUF+33CFlbfnuTlzmJGzRxkbORxLksRzj6Xw9felKJXxBu8QyZXGl9/7SbLKDYjPk2ibp+HO2/R89FwxqdE2iZhKeg4dha3rM8nJarjcHD3MSElZjI+XerjpyiReeqsGi1lGrRLEYjF0uqbv36ZQW1tDyFyOMW6hoirG1ZdYef9TD9Pvs7N5R4gXpjfWnDuJSy/W8uxPNZgUKx1FL44o3+D2xJs1wCkvA9nm4rbrGxsL6XQyr89K4uYrD2F09UeSJNLJJSSCBPFjpSH5mU0b9rOlTh7nVCgiThWlmM0JR2az2UxFRcVfPiclJSVYrc1Xkv6/BLPFjDNUQ3/qZXaCqQU8+5idnftCPDbDw/HjAqtV4rqrDDw0xcZdjzg470T3zNmjTGz8LUownqi+VQXtxA614q1HisHgh6CFlEguilzCsaKSumdl264QV1ym49u5hRAyoOfUdaQKe8lgRp+3iZuu1zNpfGIMfe9jN6t/8KPIEg7rb6TaVXz4eho9ujS+x2tq4/To01g2pDlIksScj97n0n9czk55DZ2UflgkG5CosKtN38k7r5oZPVzPky/VsOGrXNJS65/FXt0SCauh4w4Qzc+omyO75Sq69oqRk6XBnqziy68S873PV3u599FqPl2s44whWo6XxHhzjodKR5yzx+honavhmrsqsaWr8bidWP9kdiOEoJCDtKYTeslIVEQJiyBq1KglDZ2jg7nxzjWsWpxCKNh4PfNXeHrGA9j0Br7/LUi3jhp+/lZNH9G4cjQ1lsfWtaW891EtHdpqWf2jn1/WBRgxRM8rM9L5eKmHpau8+IOCDZuDdBtRyJD+eowGmd37wrh9Ck89kMLFF5pRqSTiccGq7/xceks5Sz/IwmhIaGgDLJ+XxR33ubBX92r07OolA3phpEQcIVdqeJ21mmLadvHh9MmUVZSfdkJIlmUkRc3O7YK2dOQ4+ViFvdE84Tj5pJGdqNoUJWSQQ4zoibVD4/eHCjVhEWxQuX4SilAodnq57Z4wgRAUHgWzoxu9ouls4ZeEdrwwEVMFUetiRAKwQ1qLJGQMmLCSTCZ5TZ4XoLXowjEOoP73FH0Cf5P87NWrF2vXrqWoqIi8vMZugQcOHGDv3r2cf/75/+UL/N+IRYsWAU4+n5/JgN46Plrs4a05fkJB6Ndbh0oTZvOOEIP66vH6FF56u4bvfvEzZriBxSsC/LYmSkl5jODxLNJpOEE7KQj9Bz9gwYYXF+UUEXQKXnrNz7sf+nB7FGQ0dKdHnUmFIhRKogW4o/mMPVtNSXmcvQfD9BxVzNpVOcx6IpWvfywkqTyDoBIgrERoRzes2DlwcDOK2MdXX61i/PgJLYpFOBzmxusuZMSgMLdcnTBLWL85yKQbynlsqp3nH0vl/KtKueO6JF5+N4pKlpj7WkajRX1OlprJE008/ZKbkE/NMy/4+P7nEJPGG1i3McDXP/p58YlURg01su9QmAmX+MhTCcpyfqJ9O4mSEoE3ICjyRrCZNcQUQUmRxIGdekKRICarTHoriVbppTicxcRqbCQ7e6KT9HSgJ9sqnWjFOubM/id33PlQi2KwY8cOXDWH+ePrXHQ6mWBQYeW3Pn5eFyAzQ6a6Js6PS3MbZBBtSSrmv2tn2AVH2LvLiUGYMeSVsumHDEymxKSuXy8Yf46ZGS85+eIbH1aLim8X5vDGBy5+XhvksXvttM3TsGt/ouU3HhcEwwoqbRRHm19p30aLPyCx4L3sBu2/sixx9aVm3N4Ys+cHmfFSLXffYsXtVVjze5Dbr0/i9dkvcO554/9lJvvPuOaKa7AlS8Sqk2kfHFb3MtCgpQ1dcIpKjrCXziQmjO1EN3ayniyRh1VKBgFB/CRhp+MJZ2OAMEHUrUpY/01unSsxwOIPMvn8Ky+bd4Q450wjTz7jYWBvQwPi8yRuvCKJJSv8hNarqFGVcc2VOtZsCDHtwSjp1WeQe+KlESuPojXswipHcStu/vncq9xwww1/WzojPz+f1157DVmWGTduHN27d8dms+Fyudi/fz+//fYbr7/+OjNnzvwvVR//GatWrSIlJaUBcftng7r/KsxGC3Jcw+ofA3zyViZX3uDimjs8zH0jjdHDE5POaXfZOXo8yoefubnpvkoitSaszu50Oe9gQgPIrmLz9hBag4QI1U8gtOhZ8UUUEXdzVBwgjw6opQR5WE05x1R7yDWn8OSDxiYnHVaLim4ddfQZXEuSrx3xqJsKiuoIpLqYkMNeNpEuspFSK3nlvSger2gxSXzehVfz+vv/ZPpUW6Nt3/4cIOZMRpYSFdzRv2ilAVCkeLNVpFXOGFqVmuWrfVw5qeF9/sU3fgJHW5GuNOz8kCSJbmIA21lLpshL6DtJGnqLM9gofsSgT5yB12JFAAEAAElEQVRr4j+0PP2tE3M8CaehjLHnj25xVXKNK0Y0KpqsxozHBb6AgkoFWXkxrBYVv6z3U1EVZ/N3eahUEp3aa/lucQ5ffu9nziduDh2JMOoMA4/dm8yCz71otRLnjzUx8XwT7853U1IWo13rxrOuWEzw07oAsaigX08LJpWBSFhgDeU2WREphCDiNTDrzeO4vDFWfefjmkusyDJMm1lN+05ntigOVZUqnni+lo0bFQYqfTnOIXQYyKYNHvshImYP5kgcoch0aKuhVZdqCkp+xlDTDotIJoiPco5jksyE0vNJi+iQXBJxESNCmKjahydtL5/OTqsjPt2eODNersEXjqCjGlsTelJCCDzU0o7uxESUsox1PPywlisvtqPVSjiqYzz7z3x++7KSjNq+9GIIO9lArCqN52cVIQVNVFdXtygWJ7F06VJWrVpFLBZrtG3NmjV88sknTJw4kYsvvvhvHb85nOrMm5eXR/v27bnzzjvZvn17s0mnlStXNpBmatu2LbNmzWq2q8rlciGrFI7G99NZ9EVCqqvk/fPCSNZG6diueWOvQf01rF6nQS7uyh+bj+D2Nd2lZTDI7DsUwRhOXJMiFFSaOKrKBPGjUrRUVMVItasorWg+KVHtjNMqV8ZgSCxuDuRH2L1dRQwHQgjA2KK5gMWSxO79VfTtmRg7zjlbwwvbNtJJ9CGJFCQpcR8XU0CcGBISEREmEv3rNsBgSEGtlljxjY8LxpkaEJ+QqMx6d1Y6511RyiUXmgmGBD/8FsDlUujTU1s3B3NUx3j1PTchlxWBoIZKiilAk+xBp9Yy5PwSnrg/mXEjjdS6FT5d5mHj1hCZmR1bFAen04nPDxmqTKS4hKL30bfPX7gzqyWGDtCzfLWPV2c2TbJKksSl48188YqDFOoJvqTaTtwx7Rem329r9vhXXWrkg/dKobJN3b8JlEbE50lcNt7MBVeV8fVPfjq0SRiPxBV9ix194yLC9ddpeH+ei9dnG/nn03YWrvDw6TIPep2E16eQ3gyn7KoVSHEVSAn9unC1jdkf+Xj4nsZV25GI4Nd1IcaNbHpOAAlJFCxOcNX/WzZt2MeWRlq4YZWPiAhwWNlNO9GtjsQLiyCH2AnA0aNHycrKol+/fvz2228cOHCAMWPGNDrvL7/8wrZt21ok6/Y/GeZkMzpHUl3MFKGQmqZwyXXVbNmgob0ygFwpmbiI8+7jx5kz9whpOfUJXZdHQS/r0cTNBPFjJnGstGi7kypziXvC4iUrPXH/OqpjbNkZ5stPsli3/hjufW3xxhp2KZgkK4bSsSx8qYS57xcSNdRwyUUWDqzPQ6eT+WltkEef8jD5Kh/PP6dw+cT6JJHXl5CTuPbm4bQED98/lW7q3oSyDtCx3w727FEQQN/eMo9NM9OhrZb1m4JcdLapAfF5EhqNxCMPmHjmvsMkBdrgtR7F0q6C+e+lUlMbR3fK2nL79ji+ajPvvq1w+LiH736I0d4xDkvqDs4bG2XGy05yszTodHGORn6ntqwNuZGuqCQ1fuHhGAexkYJFsiGEIESAHayn7QnX8USLtZZ35wc589yWxaGsrBRreozfvshl/kI/hT+0b1ZPMzPSkVWrt9OmbYRqZ5xe3XWkpqg5c0IxRqPMrdckMXmCBYNBZufeMI8+V000EqOqSuKlGalMurA+0aZSSUy6wIxaDa/PcTHyDD1tW2vq9EUPHlKwN9My3one7JB/I5JShNmfjRAS0aRyhg4XvPtKOndPr2LFam+LkoMqWUVMEViwkYSdPWwkSaSQQgYRwlRQjBkrrelGVEQo5zh9GM5u/mi2vjOX9hSwj66if6NrKeIw2bFOVP2UhYxM7kmiVQK9MJJBLlWUorNE6N5Zx8FNNrqJAXhxkc8uAvgavGtiIkolJUQIY8BEMml4pWp6dldTWFj4b3F8P23yc8GCBUyePBm1Ws2kSZPYuHEjTz75JOPHj6+rAt2xYweHDh3i66+/xmKxMH78+P/yBf5vxDOPP0uPbloy01TkdKlA8iZjF60RRPiuqAyNTstF66pItZhxuEJcMknLWaOMLFyokOLPwRzOQBAjynF2s5EeYmADsWJZkkkWaRxgOyBIIZNSfNhFFkGPHyMKXejbIIsuSzJ5dKQyGmX0sFomTzSze3+Y26dVMe6SUkYNM6DTSliSNFhrE25cu/gdFRq6KwPYf/h33n3r6RaTnzOfmspDd0a55KJ6UuWy8RYuOsvExBvK6dJBS/dOWl6d7WLeaxm8+5G7AQkIUOuKc+PUCtavlcmN9CE1ngt74Ze9JXw4bz8GrUyuJYfHpoWwpDm5+QYtyTozurb78FapKNvQGXs0m2QEevVx4vajfL3YTlqKinfmenh3Psx5NaXBhGjLzhDX3byOjNIRaCU9ObTny69207Hbl9x8y30tam+c/d7LPPuIHZ1OprQ8yvhrytBqJUYMMXD0eIQh/Q2NvjMkJrHT77fx0SI3l01Q+GOLmktvqeC1p9Ma6OVdeLaRhSs9dOkgMebiEkxGiSXvZ2ExJ0jALh21XHKhmRvurWT3/jDRuMTz01M4f5yZa6dUNNI9PIkbr7Ay9zM3ZrOKGS/XMOl8E7NfTmflNz5ys9U8PeN+3puz6LTjUFpait5QS06Kicixxlm0mIgSJkgtDsrFcTJohSzJGISJMEH0GDFhoUTOp5dS/1J1agpxZ+zijadSGxCfJ3HJRRbmLfRw1j8cqLxp3Htb84u8e25N4q7t2wmp3ZwxxM4dd/vIrR7ToIJCLWloG+zPTmkdqWRRThELP13ITbf+PSmAFStWoNFoePbZZxslo8444wzOPvtsHn/8cVasWMEjjzzyt87RFLZu3Urv3r159dVX2b9/P3a7nbPPPvsvtfRaWu00cEh/fl+/gYALHn2+mtlvJzPjpWgd8XkS7VpreP6xVM4bY+Sme5wkOZPZui3K7fc5WbtOIexIJR6Ns4015Ip2ZEp5lHIUm68DOgxECbOXzcSJoKgjmG1RJLcK9CG6dWq6RRFgyEA9v81vRbrUmjQEu/idLNG6QZZVQiJGlMrs9Sz/LJlIRDDphnI++WQOL7/89umGG5VsZP68OLGwi/vutGC1qIhEBJ8t9/LULCd+r5FifkR9QmvRJzyYpcYkvU94MCc1fQ/H44nFvD6QTla6h3fmubjrFH3M9+eFSPa3a7bd2SZSE5MZ4atrk9Fh4IrbKhg51EBtbRxvzEcZ60lOtTD9qcda3A3g8ym8/6m7wXWdxMIVXs4bbeK7XxLtq9ffXUlKsky3TroGLa5qdWKyOukCM86aOKMvLqHSEWfcSCP+gMIDMxzIEsiyYO5CNyOHNiRBFnzu4eMlHoYOMNCmvZp5i9xEjSHiQQmFxrGNixilab9z1nlx7rgpDatF5ttf/AwfX4xGI3HDZCtLv9neoliE/VGObU/BqIQRgItq2mrbIXffyEezrLTNs/HmbC9vzg4wZKyDc8/V8fzKFD74tIRlK47iqIjR2qbiovMFd92cwshzaihTbcSS4SMvT0JyxnF5ItS44hiNMj6/wmW3VPD4fXbuu83G2RfuwVI5spERwnHyMWBGlmQq7Vt5/z0jI06JX1qqmjdetHMvNWz4tJwUkU0H0YOD7EDvtZNOMtFotMX3xaJFi/jiiy9Qq9WMHDmSbt261VV51tbWsm/fPv744w+WLl1KPB7/bzWKS05OJi0tjfLy8mb3mThxIhdeeGHd3ye/r8PhaJK8jUajSLKGqAiyU9mAASMVyduQbTWYLRKuWoG6JgeLL4+IHKCmNgl7ctPVa8cKFTRoMcVSWf31AVq1i3L0eLQRyS+EYNoMJ8m1w0FKjGWhEGi1UQiCztGOV9/byytPp/DwM9UEg0odwXkq3prron9vHVt2BFn3e5T3P4xAZStqqUKNlrZte/xlrP6MAYPO4fnX32Tph5k4nHEWLw3TXQyhjEKOcgBZyAgEmbQij44cZjeF6l14yiN8+JmbC8aZGslenDQ2UaslPv/Kx4evNp3IU6slBvfXM/z8co4cktFGrSTFs1DbaygPC2a87GTR5360RT0w2A9QYPySnl30OHYoBBx2vI72SMB9Uw8jW0pIS5V54Qk7j99n5+zJ1S2Kg9frRatTE1cSv5sUMnLgoIOxI5rev6IqjsenEAwpzVY2AqSmyMT/NI7V4iDuTEOjanxv1scmQXaehEfUkJHVvLyLTifjDygMHWCke2ct2/eEGTNuUotiACARBQE9ewq27g6wfLWWj9/M5LU5tWzaFuT9TyVmPdF0UuGjT8MNFt76WBIffljJwH5BxgyvH7fCYYWLb6jCWaUiEGk+Booi+LOijVrSEBR+/MKLSbIQEzEq5KOUigJylI5UUcoWfkESKkDBRBJWklFQ8Lp8lJeXM2rUKLZs2cKcOXNYtWoVHTp0wGKx4PP5KCwspLi4GKvVyiWXXNKi2P1PhdvhIYeG8ib5BRFiXgt9qfdiUEkqskQ7fAV29jl/BxK/0fpNQYQ+Sra/B8UU0JV+jc4RF3HitgrOGJjKmt8DPP1KDa8/m4ZOJ/P9ilQeeLyExcuChGNBtOipxUElxcSIYopaiarc/Losl7Z59ePqWaOMDP9Wz9BxDh5/KsDZo/Uk21TEYoKr7ixHq4EjRw4wbtxZpxWHI0eO4Chz0ifWj3Lymf9ucpOJ7f35Ec4c1nyBxdCBeuS8Y2S1ruLJG/SMHZmoRn7qHSfXXpZIpAUCCitW+7FozfxjksJrL2Qw+NxiipV1yCqJJ2d5uWKilVuuTiLFriK/IMIzr5axc3cROklHUVGcDuHBdZWptTjIIJdM8jjANiwiCaNkwaiX2borwjMvn31aMTgJRYly3x3JpKWqCQVppDseEgFcKftQ2VzoDILKmjATxyexfnOA0vIY5RVxunbW8eg99gbSJn166Pj6s2zGTCxFVlRMOL/xmiAaFYwaauD1ObWs/MaH1SKx6jsfF51tQpZEs5WbkiSRYjKx6DOBw1lDPA5DB1jrJLZuvTqJ7372tygOskaBsIQXF7lSO/qJkRRTwH62YsFGO7qgw0A5xynnOJ3pg1pSIwsJNVqCorFEUrKURo2oYq/uN3Kj3TApNkL4OcYB9JhoTadG308IQZw4GbQikzwOx9ewf3+QbvRLeCCQTD8xgkIOUYuDTFpRKo5SRSlZtCaZVHx42M3vSOoYvbrrKS4u/j9Lfn711Vfs3LmTKVOm0KZNG6ZPn87rr7/OkiVL6vZ58cUXgYTZ0f333//f0l70/zqi0SiRcJj+fbUMHVtNO88ZmE5pW28lOlAQ3ocr7MDo7U5vUtmwLJ/jseP0j49JZMFO7NuRntSIKvLZVecweBIatDgoow/D2c8WWtEBJxV0oz8H2UmEEAViLzFiJ/bXkEdHUvwdee/9tUyeaKZXNx2vzEzljoequP0aK+/N0rNjb5jHZ26kYncWHQO9KKeQ/WwlLd6K0tL8FsXC6/WSf+A35r3UuE3JYJB5aEoyHyxwE4vD5RPMxOJg/lNLaDisMPm2co4dVtMjeGaClDgRn0zysIsM9kQ2kursiyRJRCsjPP3sGtQmH44qNdllDd1sM+MdCB7P4rJrf+ePn9OIxhVefy6lkYbTwD56Pv4QbrpqL1m1A9Chx1WjQoq5KSwsbKRJ9lcoOLyHcSMTFbgTry9nwvlmpk+1I8sSb33ookvH5onUbp10ZGepufQiC5deZKG8MsY1d1WwaHYmaalq3vvYxcatIb7+LIeO7bREIoIVX3u5+MZyFrybWedyrVJJvDA9lZvvr8RgkLh8gpXC4iitcpofQgwGmYx0Nd8uyiEUUli4wstTL9WweE4mhcVRrrxjM7FY7LQNob7//ntsSSocVRLZfyJ1isQRak4I1nemDy6cbOEXskUbYtSTbQH8qNQK2mjixeYRtST1O0C2WcO5Y/6C5OqvZ94bJuxWDUnW5qtHbEkysjqGOZzBNz+60da2arL9WJIk8kRnHJShQsXyxSv/NvmZn5/PGWec0WQVPiQqkYYOHcqWLVv+1vGbQ1VVFT/++CMXXHABEydO5MiRI8yfPx+NRsOoUaOa/ExLq53OvfBc3n75XdKqe1JWvokrb6vgjuttjfYTQrBuY4iPFnuQNXFKWv2Az61mw7L25Mbb1b2UFRTy2YXPXERqlourLw5jt0us+ipC5EiIe++wcOcNCSOgh59ysWq5QkFhlD49mm7B27U7jpZ68jZbtKGSYlpR38LikErpNSDM4nkpdc9Tsk1FVUVRi6p8li9cjsXRmTff3s/ipTWYjBKhkITXqUYOtmGA1Ida4aCEo7SlK3vZRF8xAp1UX1kZFiEOsQOrQ7B9d6hBS3c8LrjmzirMjq6Ygpn8vmEDSdYo519ZytmjjOh0Env2R+jJX1QWoUag0JszkCWZmIhSospHJSJcfKGZn9cFUOUWk1rSkYrSUma/PZtnX3z2tGMghMBolPl5XYBad5x7brZhtSRayOcv8rB+c5Dx55po11pDXo6G1jkavv8xyrSpzV+zPVkmK13NP2ek1Z1Dr5d55d1aIKGJ9eJbNUy7MxmVSuLz1V42bA7y3eKcOkL1xiuTOHIswgVXllGjHCYl0LAlsjJ1K2+9pWXcqPrFx81XJXHZeDMXXVNGKKxQXVXZovtBrVaB34JGF8EdT7SXxdrs48cv0nE44ww7y0HMmUIrs4mwS6a0uBaDQeaeW23cc2vDY5WURYnKAZYtttK7e/2zeCA/wnV3V/LpO5ks/sLLrddYGTEk8R1mv23kjqm/oq5sizWWRpggZRQSI6GF5hW1tE0PMWJoLk3h8QetjPn+CFRmY5FsxEQUCYhJUWw2W4tiUVlZyZdffkl6ejqPPfZYk58dPXo0kyZN4rnnnmPlypWceeaZ//ZK9ZPwer04nc6/nANrNJpmk6CJasiGUKvVZGRlUFJUBgiScl188L6OQX0T3yEeF8z5uJrX5xQw9XYrcxe6mXZXY3Mdf0Bh85Y4OVgT2tjlguKKGJOuL+Xph1O54CwTKpXEkWMR7p1ezd69Ct1PPPOSJGEKpeEzlpAe6IQBMyu/8TN8iI5pdyVz7d2VzH0tvS6JKIRg2Vc+Pvk0iqm6IwvmVOBVfMhosBOsI9ha57Vr8js3h2uvvZ7xi19l1IQS0lJURGIQTd2HxRjEGJPQ1uaQHGyHX1VDefbPDOgGO3YopHnzePkhPS+Yq+naO8pH7yWTmpKQibrz4SqefCARr1BYNJkIPQmjXsaxqzWdySOInxIKMNVY6cAZvPHqVvpwFof1Gxk+TMVHb2Zzyz21WGra0EWq11JLD+QQ9PvZU/kH6zdEGTcyYYqoKE2b7TQFs9lMalorjlc6wAv2eA5zPz7E7Tc01Ck8+Vt8+4uPI0djXHOZhV83BDhndNNzntXfRrBSf++GRZBAWj4xt2DR5zK3XWdr8nMrVgdRuxLPXkSEOWbcSmtT80RhrSuORiPx+5YQmekqXB7Bw4883aJ7AaB7946s33yEay6xsvtAhG27Q8xb5KFfTx06HSxf7ePCs02MGNwwaTrrDQ+B4nTMJ6oHhRA4qURyyFxzu4OcbInhg4w4qyW2bo3jcViQIgp/bPY0cJM+Fd//EkDtaTiuhEQABYUdrEMSElr02JV01BgBKfG+RKaacgrYhxcPEhJW7Jx13jiEENhsNu69916WLl3KkSNHGknPde/enZtvvrlFsgn79+/nyy+/5NixY9TW1vLggw8yaNCguu1CCJYtW8bPP/+Mz+ejY8eO3HTTTbRq9ddt2Rs3bmTJkiVUVlaSkZHBFVdc0eC4/w4okkKIYN3fMSIEvGq60K3J58cs2ZCCFo4XR3jq5RqKj0O7duDd60YWMsfFIVrRsa71NiJC5Os20io5wvhrywkEFWZOS6Fn18Rc0GiUee/VZC6dpOOKa9egBI0kkUIbuqBFj4tqSlzl/L4p0oD8hBPr1/tMzHhYy72POunXR8OilV4UIah1CQ4f2nHacVj91eek6CxIIQm1K5Ovf3Rz0TmNn2udFo4XN/8sVlTF6NhexafvJoyAqp1xXn+/Fp9fcOFZJo4XR7nyVge1LoWXX5LwhySefdVJwCejTwrjDYWZeW8qkyfUr806tdfy6TuZ3Pt4Ff8418TTz/tR70gQqSER4BgH6MlgtJKebmIAR9hLF9EXS3Kctt36tdgnxGSUuWBc4rsPP0PDyvnl4EnMZwLCh6vN73zyfhJ9eyaez0gkkdyuqVUwmySG9jew91CkAfF5ErIs8fLMVK6/y9GAXD58NMLzb9TgcMZJsspUOuIEfBI/LM1m9sce3pnvwheFqFRGWhPanopQcEScZGWk1XUynAqrRUbTRHHTX0GRYiSTRQkFZInWqCQVrUR7qighi9aUcAwFhWRS6UPCj8AnPOgwkkcHDrCdnmJwA5mwsAihySpn5Qdmvlh9kO9/DlNcEic52AYZVZPPnJNKrNjqnimbtwNVqqIGurSypKKt6MpO1lMmCvHipg/D645nI5Vs0ZodsbUsW+lm8vX/2m/odHDa5OfEiRNZtWoVjz32GJdccgkTJkzgzTffZNu2bRw+fBifz4fBYKBjx44MHDjw3+Zw/b8N1dXV2Oxxtu6KkuTplCA+T0GiuiaFKkooUO1EkgWKiNEm3quu/P9U2KV0SsRRwiLUYBHswkF7erKN39Bj5Cj76cdIIoQBhRKO0onedfoOIREgn91kkoe7uD6tOXSAAaNRotKZaBcKhQRac4TWZxSRZKgkvD9AvDoVl9tDONyyWGzbto0xw5u/j0YPS2RZistiPPmAHYtJZvuecIMMy+erfbRvo6NqR06TpiZaSUeKyKgTBdZIWvJqh1Fm/gljdccm3WwNkgl3RSqbtof47fcgD9/d9AJnYB89mpQqRE1Cp0uFhoPb1Bw6dKhF5KdKpcbtiXOoIILFIvPE/fUaKrnZavILopzVNNdEfkGE3FNajrIy1Dx4ZzJzF3oYf46J9ZuCLHgns74VWCsxeaKVnt103Pekg8/erV9E5mSpkSTIOyFan5aioqi0+ZdpIKDUtabq9TI3XplE7+46HpxZzdzXMhjSX8vWrVsZMmTIacXh0MGdpKWoKPEqKEKpG1ArRDEh/PSmvg0+mTTyRAe2sRYVKnapfkMtq4jFJNRxFdvFOjLJI5ZWyMI30rjvSQfxODQnxxoMCWyxHGS3xNffH23y5Qjw5TdhUrxdMAsbK774BYs/qdm2CxNWijiCjExNjfO0YtAUwuHwv9R5SkpKItzSB/BfQFEU2rdvz5VXXgkkiMzi4mJ++OGHZsnPllY7LV38OUIVRR83U1CkJa7E8bj+pI2lCO56pAqrRcWMaSnk5Wr46gcf996mJltp2PYiSzIpZh3nXFvD89Nz685/09WwfXeIx553csf1iVg+Mz2J9ZsqeeblEMs/bpyACQYVVn8dIfuU1l89Rryn9LtFRYRw9kFWfJpal8kFaJunRm3868qwP6OmpoZSKugbG4MoUwgRwIQWA1481ACJ7GxURDjEDnQY2MUGzCIJI2YC+IgQphN9KHQeYPLVPlp1cHLuaBPlVVG+/yGG0dGFtFAbkEA5MpgvPt9Bt546du8Pc+x4nHhUqtMcbAouauhM77pnUy1paKN0p2K/xL4DNTx4p52br0pi1PnHsBxN5+O5n3LTbTedduu73+9Ho5FZ9mEW733kYsDZxaTaZYwGmf69dWg18PvmEK8/k8bOvWF+/UFLO88Qfvl1C/fd3vQxN24LMaB3vXPzXY84SEtRsfSDLFJTVHi8ce58uIqeZx6nfy8dew5E2PJ9XqOFb4e2Wp59LIVX3/bgOliCLZog/cIiRGY7P+NGNY6Z1aLizhtsPPFCNTZ7eovuh7ad23Bo+xHUUhQXTpxyCVKtiiFjqqmsCWNLUvHYc2GGDNBSXhVmysOBRiZLJ3HPdAcfvJbeaFzr2knLy0+lMuvtGvILoqxekF237czhBnas17F4ZQW/rS1m9fdBVEErUcJ0oz8GTHTqsr3Z609LVaMyJsakqIggUPDhxStcmEymZmOhVqsbJUvWrFmDoijcddddf0maZmdnc/fdd/PUU0+xZs0aLr300mb3PRWhUKgB2VBVVUVhYSFmsxmz2czSpUsZMmQINpsNh8PBokWLsFgs//YFv9agpT3diaYVsnyBge6d638vlUrCURPj3ZdSGD3cyOTbKlj5jY8J55nqxrlaV5wJVznRlnemNGMdHbtFeWSQjmPHNPyywc9dD9bwQl4t6WkqVDLkb0km1Z9CIYfoTB8AUl29OGT+lXLTXoTRzVcLMlm4wsv2PWHSU2TOnFhCbpaa1BQVm7aGUTlz6eAaiiypyBHt8OPlgG49qbFUOsR7spmf6dKtc4viUFNTgyxLXD7BjEEvIYSfZx9R0a1zCpGIYOkXVTzzYiFJNsGjd5h5boZMu5rB9ZpiXqhZV8vgMZs492wtP6z1cv0VFvr10hMKKeh1ie6dP2tinsRvvynk0BYtegLGClLsAdp18BGJlJF+TLC/+nfsmUE+ey8Hr0/hl5+gRxMmEgbJRLZox9xPDnLHTWY02sbaj/8Kt9z2CPfddSc1VGCXMtGUdmLS9Qf4+O10km2Jd44/oDDjZSdnnmGiS4coBYVR1vwe5MwzDOh0DceDbbtD7DsYIQ0/UREhaClDSSshVaMm1zEU57F9fPV9gIvOaUgkOqpjvPC6C20oi0LjNmJmB9dMUuMP6Nm0PcTgfo1jOet1Lwd3GJh0qcLchR7UajUbN25g2LCRLYrBiFHnoY7/zKIvfJx5hoGf1gQ4d4yRnfvCdO+s59tFqdz7uIP3PnIzdoSRWpfC0mVRouWZpLl71M0RKijChIUIIVKcvVCcehbsySeIHw06IAwGH5Eo3Du9mrdeSG3we1VVx3jkST92T78G845CDmLBRgAvMaLEiFJNOT0Y1GCNl04udpHJdvVPpGrMHA0Wcs+999RtT0tL46677sLlclFSUkIoFMJsNtOrV6+/5bERDodp06YNo0eP5pVXXmm0fdWqVXz99dfceeedZGVlsWLFCp599llef/31ZmWa8vPzef3117n88ssZNGgQmzdv5rXXXuPpp59u0brnX6F121YcdueTEU/M4xyUo0ZH0p80Jk+FJZJB7zP3ISJa5JiBkpIQMXZgl1PQKFq2qn8gN8WEIsXJyInz+VNmhg5MrO82bA6yZJWXkUPr7/sVXwV47IkQUtBKLq1Jl+rJrRQySA6l8ewz6xnYL0Kn9g3XkmNG6nnBHOKrbyMEwwp5OWoOHo6gxCVU6tOXwJJlQUhJvEeTvR15+PE1ZGbIfP9jhPW/RzEaJa66Qss782sBmbtuTGpyjHlldi1t8tRMurEMWZYIBhV8AYVUu4oR40sor4hz761JBEOCld/6uPYyK/166qmoirF+c5C8VA2X/6NpqZVH77Fz35MOJDWUUoBf+AgTpCv90Z7gJQySCUUoHFFtZ1RXhbMuuvq0Y3AqQuFE4mT0cANSWiVhd0KnsjZjO18vtdO6VT1PotVK3HG9jarqOKt/9JGRpm5SU/8kBvbRE1OUOo5h/6EwU59w8N5L6bRvk/h9FUXwyVIvk26s4KdlOUy7K5nvfvFzx717sbiT0Uv1948QgvLkrTx0m5GHn3Hy8VuNdYS//tGPVnP6JLAQAuIyRiy4qWUn6+ks+hLEd2KO5aar1LDKWREKBeylPd0xSVY6iB7sVP1GtjUJbdRK3ODGnOljxdtJdO2kZXB/AxXOCiLVKWQHu3CAbRSKg+TSHrWkQREKFRRRyEEGU98JaMLaJE8lSRKdRG928QeDGdvo/pQlFV3FAHaH15Cdnd3o838Hp81QTp48mUGDBvHOO++wZMkStm3bxpQpUxg0aNC/fYL3vxlCCFLSJPbtgX6iTSPi5KhIuGINYDRaRYeIC3awjlSavyHspOOhhrQT+zhFJSrUaFBjxEwPBnOAregkPXERI0iAQX+6AfWSkR5iENtYg1nEWPN7gFFnJB5ig06mpjbGlbeX4XAqfD43q66lRgg7y1b5uf8JJ1Fny7K5fr+fULj5lploFFxuBZtVxuNVSEtRM6ivnqVf+uoG4RVf+8hNN6L3ZjRLQiWTTiUldY5oGrSE/Royg5nNfkZTm8Xa9fno9dJfOjCn2GVCBKimAh162kf7MOet9xsQQP8KvfqMZs4nP1NUGubO6xvqhpw/1siFV5dxy9VJjVrfhRDM/tjNu7MaZqHHDDfwxCwni7/w8ukpxOep6N5Zh4REWUWM7Mz6YSIaFWRnJn5bk1EmGhHsORCuy4aeivmLPVx8ii4KQP/eetyeGpw1ca6+xMK6HRtOm/x01tTQu7uW8vIwVVIxmbRGCEEZx+hzCvF5EipJTVfRj+PkI+KCTvE+iXYLBeLEKeYIWpuXtnk2zh5lZOW3vkYmBifj+NUPAVJJRRPXsmDhfm651thIO6esIsZXX8XIFekJzbHaZEIaF8SaXowHJA8xjQclInB7mrFFPA2kp6ezZ8+ev9xnz549//Yqp+TkZHJzG1Z15ebmsmnTpmY/09JqJ2dVNdl5cfYW/kHHyEAKOcgPPwVQnq4363n/UzfdO+uYcpOt7nNffxMlM9S90fMbF3HkzFKen954kdmvl55zRxtZ/aOfCeeZ0Wol1n6dwTV3VfDos9U89aC9zkiioirGVTfXYK7oQYwoFaIIP17CJNqf/MJDwFhJMPkY55yt5h+TE+TkhIt03HytmZKyGM+/fF+LKlwUBJnkkc9OwiRE+sOEiBAiRow2dAEgXcohVWThoIxSjhEhgg09KWQSIUw+OxPu3o4okqM9z/1RhFoXIxaRSRchLETQSFoUBLHybL6rPIJNstM63p0uqDjETnqLlEbx8woXMnKDyd1JpAY68txLv3D1ZRZsSSqefcrMfXcF8Lskdu/ezcCBA08rBrKcMHIqq4gx5aZkjhdH6dBOi8erYNDL3Hm9rW5y+/jTXvI8QzBIJo4e1LL/UJhunRuOU4oieOGNGt54LvFsLFrppU0rNQ9Nqa+Ys1pULHg3i4XL3Tz0bDVnjTQ1qTcKMOFcM58s8WBrfZjf1xZg8rTGh4sH/tH8VGv82SYef6Eae0qrFt0Pzzz3DJecdznxOIQJ0EcZibZaj3AIJMoJW/YybpSenCw1nTtoeWdWKpfeXM7nc7MaTPA3bguSfzTCyKFNEz39eul59DknWi2NCF+9Xub6KyxcfwVMusrJml9i9GE4WklHRIQp+wsdyEhEEIwlFm0lFKDHSCatKGA/WVlZLYrFoUOHyMvLo0uXLv9y3y5dutCqVSsOHjx42scvKChg5syZdX9/8sknAIwaNYpbbrmF4uJi1q5di9/vJzk5me7duzN16tS/rePcHAoPHSebtiRl+Oje2dZo+8ZtIZ58wI4kSSx4J4Pn36hl9sduOrbTUOuOs31XFOOxfkRy97P68+QGFUnBYDIXXFnG4f1qOrYV7NoJGb7uGDGzl02UimNk0watpKOjbxT5+g10bBOmR9dcnp+uIxhUKDgexWiQqXVFWftHiF9/kOng6tPAyMAkWciJdqHYuJNkXzbt6c5n8xe2SId18aIPyM6Es0cZeex5J8vnZTVI4F59mYX+fXQ88qyDl18LkFMztpGZgkVKxl3VibkL9pKRJjPnIy9V1Qp7D4QZPdzA0/90suqT7Ebzu+27w5Qd1ZMjGahI2smEa908MS21rtLS51e45s5KPJ7E32s3BkkKNV8pl0EuVb6j3Di1kmtvntnsfs1h5fJ5fDInmVmv7KHycDUWbxuOHBHcOLUSAahV4PcrDBtsoG9PHf16Whl0bhGyBOMuLeXx++yMHZEw0Xz/Uw+z53uorpHof/ZucjLVjBujIS83iWsvl7FLZnTOAdx/33pealtL1y5qOrXXEApJfLrMTadOao6od2GzqFCp4PnHMvH5FS6/rZzbr7Ux/hwTarWE2xPn8Rdq+PYriRxTKouXH2f1khQenFHDszNu5r5pr3H22RecdgzGjDmbGY8H0Mt6Fu03UBP34amJEohF2bcuC41GYv4bmZSWx9i0PcSh/BhVFRIp7hRiRImIEMfJx6d1oI5r6RYfQjEFODmEFh3JpNOK9piwUh0twpKVT2aGzMh/lHDNJVZyc9T88EuQL7/3oS/tfoIoPVH9ygFqqSbXmIrdDmaLBrc/ircWdN7G44NaUtNO6gpt9qIrDTbZKWaz2bDZbEBiTvV3zYX79u1L3759m9wmhOCbb75h4sSJdbrFd911F7fccgvr16/nrLOabsv++uuv6dWrFxMnTgQSCe/9+/fz9ddfM3Xq1L91nU3h/IvO592CFygJ7SYn1JM4cWRUxIg2aneGBMHjwkFakgGPR8GU4WPMGWbGnGnl6PEoy78qQPYL7rvXwFUXJzVKCnRqp+GXdQG++8XPuWNMFJdGeezxEFlVw6hhcwPi8yRkScbm6MmLr+5k3jsNq/BrauMocRAKrN8UQolBr14qat1R0tLbnnYcho84h/mz59eZ0Ugl7Tn7ggLaiq4kiwycRHnktwKCdifXX2nkwRnVvPh4at0cRgjB/MUe3O4454818dKTjdcJ8xZ6eOmtWv7YGiI1RcWK+Ynx1u2Jc/BIlMVzsnhnvrvZxE1muhq/X6GkMoYFMylkYZIar7XUsoQmo4qN2+HFN1rW8g7g8sb4ZImHp6Yl5qdLPrYxcfI6KGtLbrtoA+LzVNx9k40vv/cjSVBd0zzn4PbEiSuCn9YGyEhTM/XxKj57L6uBhIosS1w/2UpJeZQxE0vQ6iTGjTTSql2YQGADrmob1KQjGQNEbaXcO8XArdfbmHRDGc6aOCn2eqKzpjbOnE/dmEynX+0YCASQUFFJCXajHmfAw07WkUlrenEGReSzV2wih3boMOChljKOkUsHzCd0Sa1SMnnxrqhzd9K5fS2tczXceYON3OxE/GpdcQ4fi6KR1LipSZi6EWAfWxBCIBCkkYUBc0PJRVQEVbWIWGMJAB0GTFgaySidhFGyIMW1bNiwgfPOO++049EcWlSe2a5dO2bNmsWSJUtYvXo1Dz30EFdeeeW/5UL+gwTS0tJQqUAlS8g0ZPu9wkUIP92kAXX/JkkSGqE7obPTdHYgTgyQiIgQJdIRKillAKPZw8a6kueTC40aqshrQrsBEgN5pmiFI7aPaU9X072zlrtuSKLCEWPBcg8BP3y/JKeB5pMkSVw2wcyufSHeeDdAMBg87QWBwWDgm5/8zHoitcnrWfqlF40Gpk+189FiD888ksoT99u56b5Ktu8Oc9OVVsJhQWqKRJSmBf0BYkRx42SX+INO9MIgJRyAT7b8NwVFjmE2S4TDglhMNGoxghNZnaooZWxBfUI2wCCZKCypPK3vfxJPzXiaMSNXMqCvhsz0ho+sTidz9802rr27gtefSavb7vbEefIlJ2OGGxsMzLGY4Lp7KrlhspVvf/E3SVqeRP9eOg4eidSRn0ePRzleEiUaFYy/tgy/X+HwfjWXXeNmztsWRgzWJ6QDooJ5Cz18/6ufFfMbk/J9e+g5UhglHheoW2DfptfbOHQkSjgWQ8k5iL8kGTUa9Bibdba2SDa8wkVfRqA/xaVOJaloQ2dKlcMAXH2JhYnXlzN8kKEB2Qvw4lu1OB0CNdVkSLloS7vQffBeUuwy3btomHK7gcNHI7z6ZojUsjPq7tW2wYFsl34jW3RqdH1CCPxph7DrYtRWaoiK0GnH4c8YOnQoy5cv5+233+bKK6/Ebq+fZNXW1rJw4UKOHj36bzf56Ny5M2VlZQ3+raysrNkW9r+DQLiCTm30mI/1OtFSG0Vd3Yq7Hqzg3VeSkaSEOcXXCxpOPB3VCloakzm1OLh0kq7ZSdpVF1t4YEY1E85LkPYqlcRn72Vy/pVlXHBVGdEoBIKCULUVa1U/IkqYAjaSQztSySJMiOMcZC8bGX2GwsEDMus/60ByJBcQfLavlHffP0hYjtG9e/cWxcJkMnGYAjrQgySpvrohKiLs4ncKxQHaSAnReFmSySCXVJHJNtbioYYaqtBjpC3dcEmVVEtlxJQIfRmJNqI7YfRUxjbWoBYazFhJI4dOSj8qKeE4+XShL5nksZs/aCu6YJXsxEWMco5TTAH9abriVy1pcFRJnHtxFasWpnLBOBMP2IuIFFmJx//avf1U6PV6rLYcnnu9itkvZ3CsOEZZZZzP3mucYDhWIJF7QrcorWogF1+xnmkP6LnyYhN6fULE/oGnHEyeYKkjgRat9LJ4TtPJiismWXn9fTdtmplAQ8I4QJIlPn3fzvTnq9Goj+ILKMSV5qdaobBAp5U4dvQv7NObgNFoJEaMpGg6XaV6WRtJkkglm0CRhRvu2MQPXySex1FnGInHBX3HFNOvp46unTXs2hfmyLEobVpp/rLiLBaDWFzBH1CarYzYdzBMMnl1HRZaSUfJMTVV1bE6uYdTsXy1l0gYnKKCcooYzDhkZArJp23b01/8QcLluLlFfFPo0KEDO3fuPO39u3fvztKlS5vdPn369NM+1t+Fz+cjTowaqujXummdbY1GqvsddTqZmQ8lKiErqmKYjDI33OmisLqaf75garIVc8VHWZx9WSkbNkJNpZa+6E6YZA6iiHy2qH6gdWoScSmKVRWlxynJBIMhIR9xza21FB/Ro3a3Qh0JsZP1ZIhW5Ej1v2m6ksdxfz5F5JNNW3buW9eiWOzdu4cJ55n5YIGbh6ckN3nvdu2kxWySidZam3WRzaI1xRzB59Bh1xrZva+K75fkoNVKfLbcw2W3lPPYvXb69dITCCjMXeThnbdiZDmGE8BL275OZj7akHgym2Q+n5dJn1FldOpfwR236JBovppIQiYWFyCp8LQwCXrgwAFspgLOG2PmnDNN/PCbh7dnb8Qsw8qPsgmFFF56p5bft4TQaiR27g3z+vsuzCaZ1jkqRg0z8clSD8+/UYMkQSSscOUlBvYciPL5x/Xf66PFHiRnGwQCR/IuOveIcd/dyaSnqlizIci8T/wkW3Tk5cisWyeoiGnQaOC622t58hEzy+dmM/czN+OvLUOlgvKKhBnda68mk5Ue4pd1Vu54qJpAUGHoAA3vvPk0Y8acc9odhH/88QcVZWosGIAYrRiIzmuk2/nbGiSqcrLUdVrPD9wVZeCY7RyvthBV+zjzTDVGjZYD33biANtoQxc60hNJkvAJdyIpQx7p8dY49inozyvhm4U5PPmik5deEFhcnXFxGEVziHKlAHXcgAo1PrzkpumZ9miAay5NkOSKIlj9Y4CHHllLTsXIRtVQ1mgG5tQj2NJ68tKslxg9ZnSz312W5QadE5Ikcccdd5zmHdQ8qqqqcLlc9O7du+7fNBoN3bp149ChQ82Sn/n5+VxwQUPiunfv3nzzzTfNnqulWvAAB/YdRKuFK25y8cob35OsNyN8cQrYR2vRqYFmYVRE2MMmbFIKaeU9MLTZxA+rMhqspx69J5nbHqxizqduenXTM+CUqu+a2jjX3l3J+69ksGSVl3fmu6ipUpFU1Y8gPpJoLC9yElYpmX37GhNqb88JUOGUsNo0nHeOjq++D1DrUKFSRyksKDztCvB+/fphtOk4EF2HzaymxhWnf3RMorVYAjUa2omelEgubrnawO9bQ1xwVSldOmrR6yR27gszZpiRO26wUVTS9Jp37cYAb89KQ6uR+GCBm+nPO3nusRQ+W+7llmuSSLUnztscFEVQWhFDKGDA1CTxCaC2+IkRQ0RsLe4ejsViJFtlPv/ax9lnGvj6Jz/f/BxAZRJUJe1jdOfmZc3sySpSkmU2bQ9SUBhrdk3/8RIPN11p4YobXNhVyXToq22kHX0Sd99kY9EKH3vW5CHLEn9sC7Hq43T2HAiz71AxyUkyo4el1hUt5Wapef39WqbdlYxGLfHVDz6ef6OWzHQVbp/2tO8Hg8GAjAS6CGphJZMUTCSRJSVk0TrSi4DwUUERNVQSIsgAzmxQtFCjKiHcaid3Xp3E0IF6yipiTHu6mo5ttVx9iZkrbq1i7HATH+xwkIoeNZoT3a1qOtMHjaTFJzx4afg+cxoK0OhilIaPkkv7BtsEopHOdCMIiXA43OLuiKbQ4t50tVrNVVddxaBBg3j33Xf56KOP+OKLL5qs5pEkibfeeuu/fJH/m6DRaPD5Fbp3U1GzrYoU6tstSznayEkYII0sKigmt4m2GgCvsRh7OwWTTeah8RpeeVWFv8JDEvY6ll2PEb/wEMJPJk1rBwJYsFET07N6QSr+gOC+Jxz4/Aozp2WwfLWvSbF7gPtuT2bhCh9VVVW0bt36tGKxfft2IhHBQ087eenJhpVGRSVR5nzi5puFOZhNEm/Pc3PzvdXUOCSsSVo6tJW5d3oVRwqj3H69mqXpBeBo3LoKUM5xepCoXt7PVnqIwWg0Aof+CNZw0xVJ0fRjTLrISEyJs2ill2subdx2/P2vAdy1MhIS6eRgl9ITpFegZeLF/v+PvbcOj6ta3/4/e9wl7kmb1N29UNyKFihQoMWhSHF3d3fnQAVpkeJQoULdvWka15nJZFz27PX7Y2hCSMJpznve3/uVc3NxXZDZe8/Mmr3Xetb93M/9BINYzFrWbAizZKWeCaPbk8enHm8hI03NeVfWgZQMvsvK4zx5XxqnHNteeTn/Sz9jhhu4ZpaD5b+HafElujS+b3AlcNiSv2ckojDt0lqGDdLz5L3pFOVriUYVPvksyGNPhbl2lhaVswmTWcLnBTwZ9JsQ73QBaXTLOGwqnn61mTm3n3T44+APsWdPnLRUFQZDHJ/ud6JeI0pz5wSuIhQEAgmpHfF5CLKI4/doWboqxJQJJt54OoNZNzQwZriByeOMeJplXn63hbRUNVa1lWoO4BMe4sTpFZqAOWSloTrIRb/uplnlYXTiuHZBrFpS00P0Zzvr6CuGtlpIyCJOo30b582AhT+AIExj7b9uE3L66aezdetWVqxYwe+//05WVhZ2u52Wlhbq6+uRZZmSkhJOP/30f/k9OsPJJ5/Mvffey8KFCxk/fjylpaX8+uuvXHHFFf/85MNEU2MtjRUg4cVBKhnkEAz6WP91HsPXljN1qgaNWuqgxBs5XMPC5S70ifbKVIUETkfXC6fVoiIcaa84kySJQEDhYKkagzcfGym4KEdPjFrKGcrE1s21ETMOJlAlSvn5l32MYko7n+FUuQBLQwZbtMkyXVVXPgudIBqNkENRO+ITQCvpGCLGs56lhESQfErQoqOZJsrZSzYFFNLnjw7ICRp1paT3qyaxK40SMajd90wTOVSwn74Mb9csKY1smkQte9lCP2kENuGgmjLKxG4iKj8OJR0j5k6tRSD5LKZnQMVuE1fc4OW9V50YjRDC30E9/M9w2x2PcvvNM7jnCRd6nUTPQi0PPevmttnOVmVuo0vG5VY4dGW9ZCC37kheuaec556rRqUWtESCXDbTiF7fdj9IktQluSdJEsU9tPz2e7jT1wG27oySlpI8v6hAi92m4qSjzUy/so7rL+vcHmX+l37UGohEvd0ah19++QU16lbF719hkqzUlhvaqfePmmRm7JAoe0qj3DLbzPWXOViyMsRjLzYTj4tOFa2KIqivVhMNmHjxrRbumtPxeyxZESLoMZL1l5JDW/1gpp67nm8WpLYjQH/fEOaDBT7U2gQV+q2MiR7d6gNlFjZqamr+qZXHnxEKhbDbO++m2hnsdjvBYPfW4f/XCIVCqFCTajJQ2+Tr9BhJSnYMtlra7mGdTqIgT4sQgv0VQRRngOOndB7jOexq+pToqDUnUGqz8OIinRxUkooi+qJJq+fzRWrSUnR4fQauvNnVem4sJjj+TBf6faPI+cMvMoPkpmY/26gRB1sJUBUqDMKcVKeQSaITy5O/g92egU5bzp7SOCOGdJ3AHT3cwNqfulYQqyU1GqEhlyLkvK189EpO62b0grNsjB5m4I0PW7jvKTdVNTIBj4YejcejltR47Xt46qbON9RqtcQlF1j44OECnn5mPyp9OXnR4k6PbaIGgyXOJ69lcuGc9zn11DMPexyWLvmGGWclf2uVSuKEo8wce4SJE8+rQQjBw895yMnS8P28nNb4+aarnMxb5OOBp9288IiZn5eHGDvCyJHjjXiaEyz8LkBVrYyitFVX2Kwq0EVxGXYz46ogt17fRowO6qdn1vk2ppxRzfdfmRkYHZckN6JQ8Z2PMzZs4oXnDcy50smcK528/I6XWFxw89Vt88jIoQaunmXnhOk1NDTJqCQ3q1at6tI+56+orq5GJo6CxDAmoJJUhIQfva7r9TUzXUt2Lsiu3liGbeHLjzIZMdFFDQcZyJh2a5lFsjNIjGELK3GKdFJjhcz9tJRbrrPx3MNpLFvWRJo3h1oqyBMlHHtZGb+vi3Jws4lMk53bbpeZdV4b4aNSSZx6vBmLSeKmK7eT6W1fhioTx2FXYTIkn9Pu+rX/O8hPr9cL0GFetdvtuFyuTs5oO++QKvUQHA5H6/U6Q3e94AF2bdtFS5OeNRvDFPeN4W1xM2GcnoF9FHbu+p39uzQ464djlmzsYRPFDMBOCg227Tz7hLWDkEStlnjl8XROu6iWh55x0+QWDOlvpLZGsHdfgqiicOO9LiRJ4PUmqCs3MYY0gvja9RX4KxShIKnbz0FffRfkx5/j6LASbEmQnw+zZ9l57g0faRkSzZ7GbnleTzl6KhvXzmPKGBsrPuzXzlPxEPSBbJauqmPmdBvTT7dwoDxOLCbo1VOHVitxw92NnHGSpcN5pQdj+PwKx0xOkmOTxxl5+lUPb37UwqbtUR69M5W0VDWBoKDZm2i12vgzflwaJC9Hw4uPOLnl3tV49w5qtQU6BD8exoyVaGzR4fL4Wbr0J84//+LDHoN4PE48puKVx1K48NoG7r8llftuTpKLG7eGeeBpT5fnNnsTNLkTlFXEsVpUXHRtPR++nNUuHlq5NsTin4NU7tcxKHwUEcL07rGty2vabWq02uSaDKBWJe1HBvXTdyo68voUehZpueKWRhKJpK3f8i/zmHl9A02eULfuB1QykmykODGaLaykmIHtXjZJFnrSn3xRwmZWspkVpIhMTFhoxkVBfxebv8prjacH9dNz/BQz9z7h5pQzfXiadSyutjAqMfJPvEwvfMLDdtYyRIynjJ30pH/rezZSRV20gUHhKexnGy2imUJ6tapPK9iHTJyESHR6/4ZFkhifNm3av6WK8V/ecdtsNiyW5IPyd5Paf9B9aNQSWbkJfty0Dado6xQdIdzBAxQgg1w2s5IUkY7pLxkVl2kvM87X8ORDjta/VVd7mftKHUal7dgCerGPbThJJ4QfC51vJMIEMYYyeeM9H/fdZufzd7OZcmY1dQ0JcrO6vp3SUtVotHRrQ/P9t58S9RlZ+Kng19+quPIiO1mZan77Pcye0hgfvZKF1aLixyVhdm7WYmrqhUPJoJEYK77dT8IR5Kt5WTzyvJchY3Ts+fkgqdH2ipJaDqJB25ol7CH6sYdNqNUybqUJB7Wk/sVSwG08wLjJMlkZGo490sQZF9chhOC8M2xotRKJhGDRdwFuvbcFk7c3vShqJcV8eBCqGPF4/LA7vv/jo/e44wYzb34ks+i7ANdd6mjnHwjJyUlOwE8LctDrVTz8nAeXu2MW5dOv/cx7IzmJnnOqhQ8X+Lj+8o6b2VhMsHRliBOmGHn+zWZefreZMcOMzPuTKkqvV3HJDCsD+2u58GI/6QfHYJZsHLqr9u75tcN1QyGFvaVxKmpi7C5VU1JS0uGYrqDVaEnIAq8PlryfRX6ulvLKGMec2ozS0OYB2iI8VLAP5Q/Fs0KCWlFBNgVIkpQkH1M3Y8v2MXWontfeb+HpV5u5/VonP8zPYcWaCJt3RFj4TYj9+xR6H2PC1ZwgjSxiROj/J5WVCQv9GMVBZRd1VLRrdAOQJmWDkNjMCjSSGoddQlHHeO5xG8cfZeWjT/0cMd7E/C/+deWnTqfjwQcf5Msvv2T58uVUV1dTXV0NJEvijzjiCE477bTDvt8OFyUlJdxyyy3MnTuXL774goyMDC6++GImTeqi1ey/gMbGANGQihANDCN53TLNVtJC4zCVFfPaiyso6tdxg3PlLAsffrQXR0NOO9WPDSdfLY5y5czO3+/n30KMHdFeMbp9d5TKchVRr5k+9EUjaTAKM7vYSH9GdKoqyqOYOirQdNIcSC8ZyKSApUuXcvTRRx/2WISDkS4TXFpJh1GYSSOLSkoJ4SebQoYxkToq2MxKEKA2B7n/LjOLv9OijXe0BUh6H2d12iU+XcpJ+uuKECbJSm+SipA14geK6Ecp2zvtEgngUlVz0fkG5s6LsnGtmo8/91OYr6Viv7qd4uNwMG7cRHJzU/E0hzn2CBMXn2tj7kI/p8+sw2ZVEY0JdFqJjCwVckW8de5VSxrSoyVQV4IsZBIFS7j5qhSmXljLiUclbSxisa67cgIEQwKXR+a7XwOcdHT7jUIiIbj/KTdmc/Lcs062MPOGBs6eamHscAOvve/lmlmOdufsLY2x6LsAR00wsfjnULfGwWw2IyFhkjpuWA5BG3ZSVuFvp2aPyjKnnaxrVbacdYqV+V/6eW9eC1de5OhwjQWLgui8ueT6BvDJO2tAaeGGq6yYTSpkWfDZ1wHufKiFQMTQrgEFJEuLA7tHcdSx28jtEaOoh6CuKUFBroaZ0218/UOQvT/3bFfqJBOjtLSUfv36HfZYxGKxbs1vGo2GWCx22Mf/V0BKSgoqVEiZ9fTqoe/UbmbGNCvPvNbMg7d19L1b8JWfaEBHZn78b616nA4Vp51g5uFdClUtpaSKrNY5ztDcg8U/VDLn6mQ3Wp8/0UquL1gUQKnqgYX28YQkSfQSg9nMCrJFISpJRQsezNhJw0QpW1FUMUKhECZTR8uMznD1NXN49P6ppKepafYqXXa1b2xKIIwB6CJfERAtmLGRSR5e03byc9vfQ7166nj2wSQBc/IFNWgyDXgaw5iwIHSRVv/zztC7lwaVTqYgMoQ6xwaaIjWk/6U0NiaiVEr7GDtEhcOuQSS6NwdUVlaiGfUXux+1xKihBj79ys++sjiP3tWxJPq8M5LP3jmX17Pg7ex2avYLptl49vVm7nzExZP3Jb/78VNM3JNagdagcMt1HQkps0nFMw+mcd0sQztVlxEzWY3jmHPrcras1qNWS3z9Y4AfF3QsEbZaVDx+dyo33teEz69QX1/b4ZiuMGLECLTo6MWgtnsVMxs3x9uRuH/Gtl1RvF6Bweri3psdSJJEMCJjI6vTJJ5KUpEvSqijggKpF3I0OWdJksTAfloOHggiUEiV8/j+x70s+z6VkmH1ZKVoufCczkm8KRONSClNiOb2a06T/gAPzzJw/xO/s++AzKJvFra+tmbNGtauXcsNN9wAJOey/5vNhTvr4Nxd/N2aCt33ggcwGoygltn3ewb6glpWLc5rR2jWNcgcd+ZKSsscKCjYpaQ6U7E3cszkzn1BDQYVBXlaFn+TIBGwUbpFIFCwkkYhvWhpcFNp3Ey/XgZc6FFIYMaGH2+7PgR/RiPVeJpC3PZgE2aTmm9/ClNbKzB5ihlIbzaKZcx/KZNESh06tRqNSqG+sbxb/t/Ll8zjt69yOefiZhxK5xZvznARz7y8j3NPs2A0qijp0VY9UN8os/iHCBs3y7zwmIqRQw3EYoIvvvXz7ic+PnipvXDoxiudnHheDQP66PA0K2Smw+3XOrlkTgMfv5bVLoF8oDzGXY+5+eWzPFJT1Kz41siEE7cT2unAJFkQQuBR1ZHosYNXn03jzsdkZk038NQTdzBlSvdK3z1uFbc95GH+W1mMHNImeBkxxIjBoKKqJt5hjoek3+mIIXqefygDk1FiypnVjD6hkmMmmUhLVbN6fZj6pgRqSYWj/g+fUiGxa0/XSbsml4xKlYwZLWaJs06x8P48Xzt7rkNwexK0+BXmXNHxOX7srjTOvNTbrftBERp6KH2RiaPH1N6XWNRQSzkAAqW1MriZJsIEiaqC9MwzEosL/mrF/8CtKSz8opFIXCEvPrLDM22TUpLVZupf0OoTBC17CCs6vIobX7OaEUqSzxrEGPaKzexhM3oMWLAzgFE0Ucs+ttBXDG93bUUkG9Wiklm/fj3Dh7dPFh1CZ37wXeFfIj9//PFHPvnkE6LRKCeeeCLnn38+Ol3nZTj/QfcRl1VMGmNiw0Yv62p+pacYQAoZqFC1+nr8GSpJzUAxmm3qlVglO6lyHglVjERmBcccJ3j8AUe7488/28QXcwMEXG1SfLNko4foy36S3oHpIrfTRa+OSnozhF27NwKg0Uhce4mDdZvDVNe2TQR7S2McqIiTla5m2CA9u/fFUBTRrUXa39JCSqiEZm01B/dqeeBODYouyKARUYwmFTfc00RRnobvv1FT6JrSKvPXYaBEHoHXW8OLr+3jlOPMfPNjgN5HlbF1cznalmxkWVAn12BV0ls38ZBslFNj2cyPn2ezbFWIR57aREVwD+lKAQoJmnVVaA0R9lXCxFMCFORr+fKjHH5eFmLkcZWYDCq0WujTS8vwwQZ2b6lDNCWVrnERY792AxrZTGNjI7m5HQPAzrBp4zKGFkvk5Wi55RoHJ19Qy8O3pzBlYnKj8PuGCA896yahCB5/qZnpp1uZdoqFMy+pZduuGJdeYCMrXcO6zRFq6+TWhem0EyycMauWQf31TJnQtukIhxUuuLqecEThkjn1GPQqHFZ1p0E0JNUVPQa4serXs3ObmtT6kZgkC5G/9NcJhRTOv7oenRZm397EpVd0z99q4uQJrF3zI6efYmpdwIoKdMy5xsQ7z+wiMzAQt2igmgP0ZXhrg6+ESFDBPg6wg56iPzWZK3n7dSOTxrVNkoGgwtmX1bFjbxSrScPH88M0uRT699az9bseWJVmPDQyhPGdfrZC0Zf1qp/IF+3JTyEEjVRjNWo4+bQERrPguCOtnHSMmUeea8bbpCUlBZyp/2cyfo1Gw7Rp05g2bRrhcLjVXuLf7Tn3V4wYMYIRI0b88wP/RaSl29hR1YyNpEl7TEQZNUJLQt5AQ4UVlUtN2G2msjpOQV5bUJPiVPPQA0buumsFGc1DsEoOhBAE8FG2L8y6zWFGD2s/NuGwwpMvN7Pw/TaCf+2mCJdc6SPVNQwfu9D8QdJYJDs6oWv1yPkrJEnCJlIIE8RMxxIfZzyDtavWdYv81Gn1XZZvQnKjacJGGpAgjRypCIAe9KMH0Gjcy+NvuTnhKDPvfegipRM1tIt6Cui6KUEGuXhoJIfktYPCTwKZCCF60p9dbKC/GNmOAG0WTQSydjH78gzmzvWidufx8HPb6VdkQa/WdishdggmcxbjRtYSjSXH+oKzbFxwlo1IREH9hxL4vbk+HrljKyXxER3WsgrtNu65wYTJpOLFR9OZfmU906Za6FOSVIIfNbEjgXuwMo7FJDGwr553P/GxcWuUWdNtZKRp+H1DmGdeb+aCs2z847OkKi/FqWb0MD2z72jkuQfTeezFZs6YWcuZJ5uxWtR881MQd3OCD1/O4qlXPHRT/MZpp53Gg3c8TFzEOm3MB5DQhUhPbSOG4nHBhm1hfl8HGzbCsUdpqa1T2LNDzab1UYJBL1ddbMNkUhGJKLw/L8BLzyvk+vohSRK57rF8/mI5732yC7MFQmEFn1tLcWg8BejYw2ZyRFG78bbgxNJwBJWx1cyZnVSOhMOCsy+rpaFGQ3a4qHWzFhcxInRPxfm/BRqNBp1RZvRwPY/elcb0K+oYOdhEKKCiIF/NhdONBIMJFv8UIBZXuOFyJ1kZGnz+BG982MJPy4LorApF+boOXt6HIIRgT2mMGy53IOljOElnCyvpKZKqKUcsl5ff2MOIYRomjTXx3osZnDmrlo9fy+KDjyM4Qz063XgnG3Wm4cODTaRQzm76MIwYUaq1e9DqZBSla6+1v6Jfv36UVcSZPM7A+/N97VSEhxCPC77+McjIkWYqf2nCprTfFAkhKGUHDpUDt1KPWvp7UicUUhAE2aFehSZhQhMKs2mbmdzszpMPv6+Jo45acJJOqV9FvGg7uypryFWK0aDFRT316jLOPktLKJ4gHFZQxOE1fjsEjyfEp1/7mTS2bS4PBJM++Lc/5OLpB7reCN5whYPHX/TgaU6gUdPq5wZw89VORh1fyXe/BshM0zCwr46iXjKF+ZouSaxJY4woVg+0gE/VhD99F6lZcfR6CVGT4Jb7XVxxsY1hg/Rdku+TxhqR5WT1kkZz+HvKnJwc1GiwSU4iIkQ1B/DTQqJKzbhjG/noTSd9StquF4sJbn/IRdhlwWQO07s4+d0zMyUCtX9TwowTF3UoQkGtaxMXeLwKLbhJITNZYRFT43SocTrBbO1cUQ/J5yIrU0XsgNyaKPWIRvS5DQzpn0ZdtYuAN0FRUVHrOYe8ig/9TavV/luthg7hkHrT6/W227f5fL6/nZ87U3m2tLT87Tnd9YIHGDZqKNu2biXiqOfrd7I7KDmzMzXMezeNo86sJts3DP6YXtQaqd09HAgqzPsiyN59CYqLVQRDAnUgnf4MaU2ctggPW1lNT/qTbrEwebya/TsTNKnKyZJLyBU92cdW+oih7a4dEgGUwj1s/jaP7bsjLPw2SF62hqryBDkUIZH8LLnRAYja/sRU26iNVJPTU33YJPPevXspzFOTnanBoE+KPVSd2GxoJA1yUxonz6jlwVtTmTjGgKLAVz8EufvhFhy1IzlYW8XpFzRitagR6jg3XGln0Qc57SoJILnvL+mh5cgJRj76zMfjd6cxfpSROVcIzpxVx8C+OnKz1SxbFWb3/jjeRi1DxjWRlaGhZ0+JSy408dIby/EpJiR1gpNP1HLr9Wl/JNQUph5v4enX67qd1MwrzMdkqmxHfB7CY3elctG19bz8eAYD+yaTG7Kc7IuxdUe01d/5uTeaufhcG5ecZ2PbrhiBoMLlM+ykONVcc3sj67dFQEna+tSU69lfFqNXz45z1SvvtaDVSOj+ePbPnmrllBk15OVoOO2EtiaE9Y0y51xexwsPd/4M9+utQyixbiUdhCJhFjbUqJFpS/IeEDsRCAYyuvXeDggfe9hEb4Zgk5wIRXDgh0aOnrqVJYvT2/32arVEbqFCuDqny3UghyJSB5STU6Bw01UCqyXOVTcICj3j29m/9ZGG0ShqqOYAHnUtwlFHZq5Milphz75lpIV6YxQW/LRQy0EiBNFqVDQ2Nv5LCZi/olvkp9vt5vXXX2f79u2kpaVx++23d9u37D/45/A2q1i3KYoUcOLIaubUc/bzy9JdZIRkaqv20iM+tMM5GrTk5QtiUi0VDQ1cdL6Re29KaZcRl+VkMPjWuxEaWyBKgLAIYfzD68EhpTFSHMlWVrOHTfQSbR3k4yLGfraTRT4yMfJy2x6IEUP0PPScmxSHmjEnVuBp0GGMO1EH05JZd0cTJkcUf4vqn2YA20ExEoxGkaJ2RnEEQVrwZ69jzlVOTjrajCTBjCvcOFwDO5VJO+RcVvy2m7wChfRUNe7mGHklCjt378PkLWKwMrG109whSJJEeqqWr38I4g8qlG7KJRRWWLGmnjsecTF1nJHLL0zHblWxZGWILxYHiEQEV8+08+nXfh6/O5Xn3/Ti9igYLXHseSH2Jn4ETyYtuLCZZaSw47C7GwOEwzF+XBqkySUzcoiBM0+wcuGVbuxWX9IvKqxBUauwpcls2BKhtiGBTgsZaRrOO9PKu5/48HgTDOijIz1NQzisYDSq0Ggk5r+ZzV2PuXj+TS/DBuo5UB5jT2mcqceZsNlUHDPZxMvvNBONQc/Crheh8aMMnHS0mcx0NSee+TtK5RjiIsaEUyopLtKyc0+MUEQAglOOMbN1V4QDpZuAmYc9DjMunMFjD9/Dyce0JyZmX26hvNLNd1//Rn2TzHCOaHc/qCU1PenHTrGBGs0err9Ow6RxycUxkRAs/inI8hUyw/qZefqVZowaLbfNseELyLz0HJREemAmi62s6rRTHSRVAQaNnl3SCvKiAzBgJkALB6TtpOYFGTdaT9++enbsifL8m17mLgywcbkVc8zB1z+UY7F0nwDqCv9/kJ7/f2H48MFs37yfOEllrEKCNKeaee+nsHNvlOdeDfPbonTOmdnEjwtT21k4HDlRT2ZPN3bjejZuVJAjWlJFNtZYBnc87OKkY8xccJYVm1XFD0uCPPiUl4aGBMeeXYvJIOH3Sai9WaR7JqGXDJSJHe3mL8HfKxoUEkhddEyTpThWW+e+R10hNT2F6IGOya9DiBDCgIkAXgJ/8doBQFJaN2FGo0AWciuZ2+6wrrq8/fGaIBl4RETS4Lx3HxVVpXsYpEyknxjOAXaSEDI6DEQIgjHI1u/TWL0ugtqfQUwWnH6Cme+/1qA1/2uqlbOnX83GNQ9SUdnCZRe0baoOlelAssRo9LFetq1fiaWpL2ZshPDjtu0htcDP2FHJZM7Avnq+n5fLou8DxGKCm+93Me8NLX17tVdGXHlrAw/cksK7c/3849UMfl0R4v6nPXhbEgzqp+e1JzLIz9Xy0ac+mr0Jvvw+wGdfB2iql/h5aRUTxuqx21Q881ozI4cauP4yB0MGGEgkBGs2RkjI3VNm22w2bKlWqtyl7cqLDkEWcbQpXvqUJEuEhBBcf1cTVncfomEV25fEqFiS9E0+VK7+8RPlvPbuLuwmHaEQNLvU9I1OaJ1PBQJ/LIyr1kAMJy24GMYk9JIRIQQmzOyXttJLDGl7ToSgVnWAjKIAZlNSVfbtz0E8TWrS6ke1zqkJkWAbq7HYLIwcObLD9/lnWLFiBfv37z+sY//cuf2/EwzmBCajjmUro9QeNPDzhp5YEk7WSgGef34vlvQQklrmi8UBvvs1BAJicYHDLuFqgiGDdFx5sZ1HX/DwyuMdm74t+NLPuBHG5Hqt83LBnCgqtcKHH69nv0uFJmFC7dXy/BveZMwwSE/fXjrOmFlHbaWGEV34zkMyRvXQyEF2k0cxRsmMX/Jgc8qE/LrWSrLDhc2ewQfzG7Ba1Qzur+PYI9rigmhUYfplLuoqtKgSMRJ5G4k09iQl3AONpMUnmjmg2sbQ0TGuvFSwe28TC74WfLCghZnndiRp/AGFaFzQeNDMwMRoTJKFWCDKY88s56RjzB0agfn8CRZ+FSPvEBmWUKFU9iCsPUCT00V6ipbJQyQevSudJneCt/7h46PPoxx/0mXdGgO9Qc2SlaFWFXCzN8H0K+u5bIaNq2bZu1TEAqQ41NQ1JvjsmwBVNXH8QcHDt6cyuH+SGDj9RDP/+NSP1SKxbHWEk442/nOCWoBXW03KqD0sfiultXlHNKpw/1MeLrmhgaED/z72VQQ4bGr69+84p3WFTZs2oUGDV7goYxc9GUAxA5GEhH+XlyOO3sxNtyT7D6zbFOHJl5tpqTOjCjpBpWPXPi8FeVqmTzPwypau7TCiRNCiw6Ot4txpyfXB25Kg7ICgiQqGMB4hBCptMpPVv7+KvfuT/vZ/vUcOodoVIsoBtEKDS6pDNvgp/TaTK2/yEG2yY7b+v7HnyMjIwOFwsG3btlYPZlmW2bVrFxdccEGX5/Xu3Zvt27e3U3Ju27aN3r07Wrb9n+CXH5eQSQEWZxX9endOlA/sqycjTY3sa6suSQRMrYTVR/MDPPZkBJOnJ7qYnaVaPweVfeSQ2i7Wt0spDBUT2MxKDM0aBg6UsGSEiGsOEKhKJ0vKRxGJ1vJhHXo8qjp6Dg7w7TsprN8c5eY7ghiai9CGnGSqg+xgDVbs5PWM4aktJyVSRLEymOZEA9nZnVtkdIaamppW38mLL9Dz3I5y0sMdE9hCCEKqFt5+JoMPFvh46Fk3bo9CdbVA7csgSB16DOglB/feLnjn4xauvtjR5fvG4oCAr74LMWaEn9NPsHLEeBOTxxnZvjvKs683s2OXjLfWQiH9SA9nI/klakv9vLhxK5YsifW/dGwCFY8LnA41iqJ029sxLSODob2bOn2tV08dH7yUxfHTq9HrVBTla6j4w+N0489JX05FEXz/a5Af5ifFX0MGtFeAP3pnKpN+3g/1yWrQ1MbhnD59FW++bGXC6GTPi1BI4bUPWqisiRMIJpBlgU4nodNJfPVhDsOm1PDgo0H6lGhpcieorVYzYLCB4YM7nxfdngSR8OH74gshEEImiA+LZEclkqK5GFGihNv1jAGwSDaGiPHsYC2DxFhqqcCnuJH3mrj8BhefvJXebu6KxhT0dL2/VKMhGBT0KdYz88oWTAYNpWUyqewlRWTgJL01nsyQcollHOCLz6289LaXcEQw/XQbsix4+a0dbNsuE2zRoEFHcYmEgvJvqzQ/bPJz2bJlfPjhh4RCIY444ghmzZr1P2aD/V8OMT2LvowyMDGYjFFrefBOJw/embypTzvPTfnKMrISPVonhpiIUp3yO05rlOkn2VjwZYCyili7wKehSebkaW6U2nysgUIGoKKRGjbzGyViUGunOpk4TrOeJrmR7dG1qERyMykQ5FNMqpRFddoqrr6sTSlYUR3nwmk2ZkyzcswpzTjqhqDHgAkrUkQi4ZHZoVtBXIqTSCQO28h41JgJLF28gpEcCUBzzgaWf5OKy6Pw8/IQeTkaysoETjpmTBSRoC5tLSPGCI470oLVomLJiqRnh16lo0ge1OnEGhNRjKYEu/YpfPxaFpDMQv+2JsyzD6Rz6gltAXrfXjqmn27lnMvrGNxfz6ihel56p4W3nslsDfriccGjz3l574NmtEEwenuiL5JITe287KIz6A06Nu+I0r+3ngeebOazD40M8J6C5G37/cscy7h2lpNZ57cF7hOnVlFSpOW5h9rGJ8XZwsdf+Ll8RvI4s0nFi49k4A8oLFkZ4qelAWwWFdde4uCYs2uQZQWVWiIjTdVKmnaGhqYEToeK/Fwtzzxm5tob1/Luq3Yeft6D3armm49zycnS0OSSefrVZvQ6FQdKu9fgIx6PkxAKbk/7hUCSJJ55xMGY0T7uuTYdtdx5wJ9PMWXa9cw8Lzkeu/fFmD7Ti8qVi8GfnfTtMZTiMzYjqRQMehVGX/K5MEhGVBLwNwkng1FhwIgW1q/ahCJk+g2QGKCJ88lrOe1UiYGgwgnn1JNottOTXmyuq8WZ0bUZd2e48cYbu3U8JMfpueee6/Z5/y8x7Zwr2LDuO3Zs9hEXMXQY2LlHRgjBgD56Xn8mnVEbGonu7Mf4KfsYPUZN/34qNm6LsGlbBEmo8EfN9Awnm/MIBDWWX1n8cTZLVoW54xEXazdG8TYLxo3RsnheFgu/CfHBUxnUhuvoRVGrgjiNXNw0kEZyXrDiwIuri/knqQQx0vnvGk73csa007s1FlfPuZIHrnyMPF/HTUSzaCJOjJ2sJ06UGFGKRfukkCGYxdz59Rw9ycRlMw08f1cZGZH213KSThO1Xao/k6X8arz6KiKxOLlKT1JS91JR7qcivosC0Y+B0mhkESdKFI9jF7NvkjDoVdx5fwCHbzilptV8972C3JjJedee0C3f00M44YRT2L51DU2ezzslLPbsj/HNz8lGWGUVMWbO3khzQMXkCTpqXGEkCV5938vLjyWJQZ1O4tzTrJx7mpXK6jgnnldDRpqavr30HKyMYzZJvPBQOv1663jgGQ+JBBx7hLkd4QLJpnDllXEuv6mB448yo5b19PMeRcDrY6NhFZ++m03fkvbNhR55zkOTO0FeztBuj8Ovy39h7LCRmONWMshrFxPs0q7irLESS1eFqKmTeedjH7UHTPSI9EEg2MuW1t9aIZH0XYpVkqgxUCwdA4BFNLKbjaiECgkVAVoQKJixIWxu7r9Bz0efrKCqUsJkEUyaoMFiFXz51Y/oI6lIQk0IPzYlhbqdMhdf7SYWV4iEVEQi4GcfDlIJ4aeZJhQSzDx75mGXP/8Z9fX1/21JzcOFJAnWb4mw/Hsjhe6jkkpwCSzYSY3nUNqwibMv9/HE/W2bys3bI9zyoAuPS6DE1Rw53sSGLVFm3dDAbbOd9O+jp8kl8/bHPj75wseGnwo49pwaVn6f3erTeu8tyS7n51/kJxKSyMpU8+idaZSWx7GaVfQp0TJsUgPNB1yk/DEfJoSM21SGnFKNXi+IhsIEmyz0l8e0kuWhtFJQ1Eiq7luyHHHE0Wzf/CnbtinMnO2mICvIuNE63B6FDRsSWJr6MTiWwdYDq8kzp+LV1lAVq0Ik1OhsQb5bkMrIoY7kxU6B2693MO3SWgpzNUz5k/JbCMF1dzWwd4eGodFJraSITtITKCvhjAvKeOUZR+sav3VnlCuua8FeOwxJkvCJpNdcnuhFXqwXTf69TDy5nmceSb73I897KMgz8PUvWbz+5vRujcGQIaPZtfVnbry3iRGD9VTVyTxwawrjRhr57fcwS1aGOHpS58/S0pUhbrjcwQVnJROvTS6Zsy6p442nM+jfR4/TrmbG2VZee7+F7+bmUJSv5aTza7osI/91RRi1L41w9m6+mpve6p0KSYukJ+5N46xLYixfHeoyabhqXYREQtDiM1NcfPgEkBACHUb2spURtDUQ8gsvgfQ95NhkPpgf4a0P/ch+M1m+CTiI4aGRmBTi0eebOX6KiZnTbTz7fAXCVdLp56uhDJvaiqHfPm64Mo1QSOHUGfU0N1oZRDKR06Aqo1dfhY8+9bGvLIbHI7Hw2wBnn9ox2blhSwSfV2At2cu0qRYK8jUs/BbGnlRNuM5BlDBHHD3msMehu4hEIu3mzMbGRsrLy7FYLKSlpXHSSSexaNEisrOzycrKYtGiRej1eiZOnNh6ziuvvEJKSgrnn38+ACeddBL3338/X375JaNGjWL9+vVs376dhx566N/62RtqG7CTitX493NHYb6WDZUV5MWSsY65qQ9zbt/IbTeaeeJhiXzPlNZ5FDmFVFHAbjZiECZSpbZyb71kxC5SMMhGfvm1Hr1e4fqrDCxctJ66gybUzVnkaFNpMZaRli8YXKTik9ez2bk3yo03RclramtChJJGBgXsUa3nmstMvPrmfpTygj8aVeZTXHz4dmCDBw/m2SeS6r5zTrfw/CsHCZamY8bReswhlXtUjpOXo2HPLomG3RmY3SX0Q4+HRmoppyf9SQTNxKJ1DB1oYOPWCCOGdCTlIhGFjVsi/LzIRFF0Cnc+uIz35/oYN9KIuznB97+EkZvt+N1mBjCsnTWPWbJick9gR2AZ5VXxVsuNcFjh8psbuHW2k03bIgQCSrebHu3etot0a9c2SumpahAScb+Rhe+nc+QZ1Uwaa2wl97wtCrnZmi4TFU6HGqMtBn88MgbJRHrVJK6dtQdhd6G1RMjKUHHGSRaavQmmnWpl/ld+LjkvGZ8ajSreeTGN06f50R8Yghkr+WjYpf6V6to4S1aGCUcEo4fpGTYoOe4vveXD23T44xAKhdCgo5oyMkQeRfRlO2sxY+0yrtdKOkzCwkZ+o4g+9GU4MjIbfzjAxOPr+O7zVJwONfF40v/dh7vLa/kkN1FZ5q13FHTBNGKpXoYMVjP15GZCYTeLF29HacghzdefGFHye8Z595MYE8cYGTog2WCxd7GWk4+1UF0b56gza9F4nfTtF+XAwQSNjY2HPRZ/h8Me0ddffx273c6tt976L2Xl/4PDh4KCPmHBaz1A8Z8EYZIksfDjVB58oooPPtkPIfMfhE2YEcPgmfuzKOmh5bgjTcy8oYFffgu1mhSffVEz+n1jk15ufzzXeRSTIfLYyDLKxV4ECmpDjHdfdNDstXLPHRK95eFo0KGSVChCocGyg2NPilNc1DaZvTvXx+N3pXLmBR6a6nTEaECgEKCltctnv9g4NmuXdGsyGzJiCNsW70OSJJppYOw4iZk3NNCjQEvfEh3f/RrkYKXMIBSkvygOGlI38dDjcOYpbca4QwboOf8sK8dMq6GuqYwcOgZXbttu+vVMtPPl8DQnqK6V2xGfh5DiVHPp+XZe/9BDKCSxanEeen3bZl6rlXjgdid79rgp+2EE+1WbeeDa+w97DAAKC4rQqw6wfEWUn35UGBGf1BqYNYoaqiglN1Uw87y2myUeF0SiCo++4OGZP5U+XTjNxvQr67CYk5v9Q0HsgfI4L73jpaSnjlhMcNrFdVx6vo2F3wZYviifuYv8zF3k59LzO6oigiGF8qo4xUXJ7OtxU0xk5HmorjNw9CQT99zYRvSmp2l46v50cnM0vPB2abfGQVEUJASvvOvj/LM6KiVjcTDEHZ2W3UHSnzOuyJhMKgJBhWkXeEmvTqr6Dp2TEs2gPlLBTbftxJoiY1MKWl/TagSBWEunpc4RESItK0F5VQK9KYbZLlPnUnjn+cx2xCckyfQvP8pkwjG1aBsGQEJNNNZ1E5XO8Ncu6/9T0bdvX4aNOJGqmi/Y1rSKoWIyGk8Ob33QzJWzrOh0Eos/S+GsGXsQ9elsWGRn5aIwHpow4iSPYrToWknIRl0ZJ56g4be1YRYuDrBxS5zGeljydQY5WTqef6OZjz8L0SM8kqH0ZDMrMAoz2RRixMQ+tmAQ47BIdvIoZhfrsQh7u7JjIQR72ITJHqXS8hOGQBb2lt6tTbfchjoGjO3b7UY/kyZNYtIZY1nx5RrSvfnoJSMJkaCeSuqppDeDMWElQoitrGYdv1AgepFFAY3UUEcl+75UWLGyiREj1Oh6HKR5nxmH3FbCYiOFzfxGhsht1/0RwEsT1iwfD95j5s6HPVhUOvSppTT7YMDgBDu2HqRersIkrEhaBXNqkAvO09PkVjHhWDeOmlF4aCAuC+SmPHpOyuWGm6//l++NW29/hE2bzuShB67hH5/WcsWFVqxWFZ997WfFmjD9ems59cIaahsSTJtqYc4VDpasDPPRp2ECQYWfloU4/6pa3nwmE6sluX6EQgo33teEw67iQHmU8ioZb5OGiZM0FBclScvpp1t56pVm7r6xvWpBlgV3P+bi49eySHWquODqeioaY7iyFpOWosbfkuDsS2u58Gwbk8cZqamTeeU9Lx6PQixk4qG3u785dDqdXHTpNH74ahFr63dhlmzIUpS4Okh+kUw0ZuCFt5rZuUvG5MunyDcUpGQskS+K2aFbzqZYHSrUiD/+0aClVhwkR+qBk/Sk3Q5hdBgpYycDGU1U4yNvzE5uvNpOeXUTcz8LYjYb+HlpCFnIgMCYWYNeL6GNarC48smIjqGsYRcDGUMD1VRRSpggQXwkkEmQ4Jijj+buB+7q9ji88sor3T7nvxvC4TAtTTpEHIq9wztYYEiSRM/EUH76eQmnnBDi6efD1NcLDEbBmLEG9mxQs3e3TDwuuOUaJ9t2RXn9wxYqqmWsFolxIwxkpKoZPKGO3iU66hoS7ZpUDR2oY8SYBF8vlpn/iZrflrm56Hw9115uRZIkLp2l59GHt+GITkEhQU3mSu66Q8t5Z6Wg1Uq0+BI887KfRXO3kekZQaNtG0IbIVhrQmvtWqHYFWZcNJsb1v2APqbGHszC5C7k950B1KjJJfmZkCBdZKMOWuktDSIuYhxIXcK3n6e3lj4eglYr8cFLWUycWsWDtysM6K2ntDzGM681E4+BLZrfofIjJdyTxuV2jj95Bxq7D1VCh/CmYPeMwyRZSIgEpexEj46arGWYbAkSUcFX38e45EIDPy0Ps/inMFlZuXyyYEG37cNmzpzFO28+TGVNjEH9dRw4GGfcyOQ6M2msgUdfcHdqceDzJ1jwVYDv57X52aenafj4tSwuvbGBL97L5uV3m0nIoNFKXH1bI3ffmMKpx5t56FkPD9zaPnnvbUlw4z0u8GVz3pXedsTnn3Hr7GRH7Wdea+bW2e3nT39A4Y5HXIRCCmecdW63xkKn0xHERxZtv5FXW4156E4+fD6FXj2T+4Cde6Ncdr2b6M4AVard9OwX55mH0ti208zsOxp55I40rp9t4O0XN5L9p2dMCEEVpXhoxJzVRN8+GvqNrsfXrEGVMKNDR5AA+9hMXAojfunFsz9p8EoQVnzcfV8Ys0nFiUe3+e+t3xLh4st8WEMFXDPHy+r1UR64LY1LznPw4lvNPP6sH0UjuO327tlDdQcHDhzgwQfbrv/RRx8BcMQRRzB79mxOO+00YrEY77zzDsFgkJKSEu6+++52wieXy9WOKO7Tpw9z5sxh/vz5LFiwgKysLObMmUOvXl3b6fwrSPoVJvB6JGIx0ek9F40qJBIwfhLsXraTwsQAbJKTpk3FnHPhXvqFjux0Hu0lBrOLDe0aDgOYsWHCyrp1tbz9ajo33+/i9+/yqaiW2bqzDotZRUODjbvvjnL8kcln7sHHAqQ1jepQnShJEr2V4bz9/lJOO1nPD6+6SCEDtaLvVkVtWloaLreGZatCHDnBxA8LUzn/0g3UHTQjubORVTEa5FoSKOSqsrj4ag8VK0rIjha27m1yKCJT5LON1RRHBvPUK7v54v0MbrrfxYK3srD9aX5WFMHlNzVSVaZhRGwCkiShjth56j49azdFefc1DUUtRxEhSIh9nXqSS5JEfnQQU6evY/YVZiqrZTZsjXD7dSmMHGLguHNr8Hu7nxCLBqPs3Bvv0PTvEOYu9BGJKuiFIBQWGI1Su94YRoOEz9+1ul0IQViOtUve6CUDmd6h1Pr30fPYCvr1VfPsG8288ngGfYp1XHxdPaceZyHF+YeI6rVmLpql5cOPf0edMKBBDZEgF1wT4YoL7eRkqfnHZ37uf8rN1OOsfPhJGFk+fAWsoihohQGTTs9u5XdK5BGUMIgdrKUvnXtlApiwYieNTCm5L9GgpacYiH93DhdctplvP0vl1vu82FpKCOCmRXhafXRb31soNNp3oAqpyQz3IppWxTPPmJh6fFsy8YHb4PHnPHz61nYMLfn0LYQffo7x/begDZkBQdzUxKUzjcy52sJNV9t54Il6tmwXNLfE/23+xofNRI0ZM4bLL78cq7V7pXr/QfcRT8ioUGEvbGTtxvYlExqNxMP3OHjgTsGqdWHe+STA+y/m4PMr3HpvC6tWKcSCOpqDBi6/sZHRI3QcNdGEq8xGfidNLHSSnhxRRBA/2nQXJ5yoxh9M8PJ7zWT3kdhbtZQUg4VIRCKg+LnrJgvXXekAkr45T77ioU+xjvsfCxDY24MRtGVMhRAcYCcVYh+FUm+0irFbpvZbt6xBRzJADegbOFAd5ot3c0j7k4dZVqqX+U9XkfWHBx0kVS8pBS2ceUpHRVZmuoY5Vzp47NldNPjCOAO90El6QiJAnXEnU88M4w1J9PqTGfTvGyOtJHJnOPNkM7c82MhlF9jbEZ9/xp23WLh4XQUDPeNY9OmXnHveuYc1BgBDho5h3dofSE2ToMWGxp18bIPCTx0VlDCIUeO2twtAtu2KcuJRZkxGFRdfV8+cKxwM6KOnrCKO0SDxxMvNvDvXh8Omwh8Q9Oqp5cOXMsnN1jDkqAp+X1zA2x+3cMMVTnQ6iemnWThjVh19irVMHNM2FoGgwsXX1XPr7LYJSaWSSE9XM/9LP1+823mHutmzHLz+fgX79u077HKYlpYWhFBTX2bm8Rc93HG9s913rqqVCWvdIOd3en4QHxpJzYHyGIt/iGBo6N2q6vszsqRC6mNVJLwydVI5KqFBIYFNpFFpW0+Jb1I7Q3xZxGlIX0tBRoI9K7Mx2WRSLCEMtihHjO9cHZ+WqiY3TyJeH0OoFAzG7m/+1Go1w4YNY8qUKQwfPvxfUtD9d8DkyafxzSerMWkUNoifSA1l8NSzUTbtCHPbdQ7yc7S8+LSFux6rQa9upLouhqElRkaGn5HD/Xg8sGmLTItbS0vMj/cHBa3Ryk1XO5FleHduC2fOaiAzQ81ZJ1u56FwTr725FHM8jQLRC49Uzy6xAQArzqQv8h8lvgnirONXMkQOTjKJEKReXcZpp6t5+8UCVCpYvjrETXcvpepAOn5VgPGTx/H8K/+aAveBR+9n5Ykrefax5yktryCeiJKSbsAY0lIZ2UNcjhEPyWSLfEKEqKOSMnaTTSFDGIdaaKAJKr9vwZW2jv4TdrFl8y6ksAWhieKLBxk+XGHT+uVkix6kk4NCArehDG1GE0MGwL1P+ulZbOG1x+2t5WZ7S2NcfVsjBw5GsBsVautlAh7B++/oMQUzMCp2Dqr3IEwyAwcN44prL2Py5MndLmv6K4YPH87zL87jkllTueuxpmQDIBO0uDVsWaPHnipz5JF6IhGF8adUcfIxZt55LhOnQ51s1vNNgKFHVzJikJ6YDDW1MkUFaiprZGxWDYkEpGUItm5S6DeumoICNT5/nEgMVqwNcdtsJ4X5WrbujPLIcx4iUYUrb22gxadgt6oZ2E+Px5MgoSQJp0XfBnjjQy/zv/SDkPB5VSDZefyZ5xg4cOA//8J/QSwW49NPfsKi2Jk42ccdc2BAHxs2q4N/fObj7keacXoGEtXU05RoIMhO9MKAm3r8eNHFTBT9Qez78eKhkQhhStlBtTiAhBon6ejQU0sFEcJs5DdMBpmBqRqKh1fjqdeRQV/SArlI1FNPJQlkFL1gyHBwN8vYBu+lsVHBUadjbcNPOEhnFFNaiYqYiLKHTSz7dTkHDhzo9kb5/4bn3X81NDY2YsVJyOfvtKkYJC1e3HUGrrhYIq1lDA7JjCzizN+5kfR4Hmp3hJvureClx5PlzYeUz+s3hzn+9GbS4yVkihzcdXEuOreMvH5NvP6CnfQUNRde2cz+VXmMVnqjkTQolQpzn6rirQ92U9InQWWNzH33pvDSS8uRZB2vvGjgmCPaYgW7Tc3DdzuIxJv4x9zv0arV5DQNw4mWfcGtnXaJ/jvk5+dj0PVFHa/GQRoaSYuNjhsjB2nsZQu1ohyBINNOB+LzEJwONU67htnXBXHYongjYYoKVFRXCZxYO1Us2qVUzI0T2NG4Fit2PDRhIEKLcFPDQeJEOf00DS8+4cTpSHr5rdkY4axL6gm2aMl0j6NZdhEIBLplhwRJH9iEouGuOXbmfuFnxJC271VVIxMKC6ZeWMPN1ziZdrIVtRoW/xzkoWfdZGdqeG++jxln2VqJgoI8LeGIYNxJlfTqoePma5z066Wj9GCcB55xU1WhEInCslVhrr3UTnamhmWrQyz6LkhJoZ51lRX079f1trJnoZbexVren+dj9foIl19oJzNNzbrNET77JkBOpppGl8zBssOzrziE35asIIHcWoUhC5lI4TZWfJbTjhQb0EfPr4uyGHvSFlKiCjddncakMUYmjTHy49Igl97YQDiiELU2sz3+I6m6FHRqNQdcbjLIYzwnUFNTxrefNdKHocmEpgQREWY36zFLZgYmxrW+X5YoYDMryW4YwV3X7eNOZyMZaSrczQqJZieZ7kl4pAZSnAF0uigHymMUF+m44Qon73ziQ1LldTtJ2h0MGDCATz/9tMvXJUninHPO4ZxzzunymAceeKDD38aOHcvYsWP/HR+xSxhsGkSzQtzt4MW3ve32IIfwxoctTJtqwWyE2atKaVBqyVIK0YR0xNB2Gv9DUgmXLB9u/7xHCJFCBko4FZs1jsOmYtYNDbzwcDqnn2ghHhcMHttEkX8iS5av4r7bYe9eyJI6503UkoZYiwlnitzaMd6tqu322KU4SrjkmlLuu0Pm/LOs/PxVOus3R3joqb3sWG+kRB5CFfsRYSMrV7gZEC3s5LOoKRR9OcB29FUpnDWrgdQUiUmnVnPyMSamTDRxsCLOW//wUXNQR0FscOvYWBr7css9W7n1BjNWYUMlqQgKPza69s+1k8rucvjmuyizZpi45RoHq9ZHOPWiWjxNEvGIhKIoh72vaWlpQa1RyHTq/+jWntmOtF2xJszC74I4TAYaGxI894YHtZD49bdwK3l+yA6uoUkmM73jPLZucxSVSmG7ZgVF8iAs2IkQosWxF0eRC5VGobxSQSUJfloa5IP5PoJhhRPPqyY1RU16mhpFETx9fzqTxgS57eEmdFqJy2bYufHKtvt36nEWSg/GOOHsBuKuDFA3HNYYQLIRZpQQqTk+jppsYPvWFQQa1RjcKsKxAKZOehAAhAiQ3cnvZRUp7NuuZ+TRtTQ1Qr9wMVby2c4a0sgkR/REjYYW3JRrt6GSQhQ3HYFMjPHHVLYjPg/hzptsfPNTLeGtaXz+TYgsuYScaN827sgt+PCFndQ3uLn7FisLvw2wY5uEpJL/pTi5Mxw2+XnTTTf9W97wP/h7lJeXYzOqiJsC7N+vx6ZJ4fHnfdxzS3u1maLAi297efC2VPwBhaOnutCWDaNAtG0CWmo9bFTWsm27D5Ovd5eKuHRy8UibiEai/LgENm2Lcc9NKRTmadmwNcInX7Rw9UwHL70T54ff/GzYkSxb2Vsa55pLHIwdrufsMxXy6dXuPSRJolgMYCuryBU9UCkaIpHIYZOf4VAzPl0dxItJWN288VQmaanJyWPP/hhxGa642MqHn+wjXJPeuiHw4uayszoPbgHOOdXKa+95eeAxH6+8sZKWFkFWpoTiD/H84wXc96SbfWUxxqUkiSuVxN82o5ATyaC5b6+u37NHgQZFF8YkWdhbuqdb3qdHH3Myr7/2IB+8mMk1V7Rlpao5QE/6I5E06f4zEkpSyXDnDSns3hfjvXktHKz0EAoLfH6FH+blkp2pIRpV0OnaG4CfM9XKT8uD7NwX4/yzkhOlwaBi/ptZzLm3iTsfdTN8kJ5oTFBVK3PbbCdHjG/7Tcsq4qQ6VOw/GO+yTF6jkchIV/PFZ+9w591PHdY4vPP2O4iECrnFwvLVTfywtJojx5uwmCWWrAyj10OzJkJ+fEAHhYYQgoPqnWRH+nH3Q6U0Ngqc8bwunwknaehyymms1pGIJc3oo3EFv4jhKlqKyp+GKuBAmHzgdHPXDQaeeMxMP0aDD/w7vOyyrWLIWDeSUGF1JLjpehNnntK2EKQ41OymGpU2iuYvGeZ/hqeffpolS5awcuVKNmzYgN1uZ/LkyRx11FHk5OT88wv8N4EQgscffIKccA/CWfvIsqtxh6ppapL5abkaVAK3J0HvnjreeS6DonwtZ86q5cqLszjp6LaxDocVpl1WS00dfPFebqtKGeDlxzKYNT3CjNn1DOqrY8NmFfnZgvq6AAfju5BEMivajxGtnWzjIkaUMEYak946ODnILjQOHxt+zKVHQdv1j5xgYsV3BsadVEVxuopIZD2//76SiROP+JfGZNfOdRQUVfLmc1oaGiXm3BrE7M1CH3XgpxkX9QQJ0JP+hAnipoESqX3AYJHs5LsmsXLVMpxWDTqrjLG5GJuIsmnDXsaIY3FRzw7WoUOPM5KGurIfOyvjaHvs4vtPstv5a/Yp0fH9vBxOPK+WzHQJkx2eui+VjVvjbNhYQ3VtOZpq+GTBN/9W769vvvmGRx+ejd2qJjtPxzMPpPHuh2GWNhg44YwIzzyShkol8c1PAbRaVTvFkkYjcd4ZVoryNbz5UQvP3JbK7xtC3PeUh3EjjTx+dyrFRTrCYYUPP/XxwpteRg0z8uCt2ZhMKiqq4jz/VjM/Lg2RnaHm4nOtvPBmC24X2OyQUBRiMRWpqWpq6mRefddLepqG1BQ1eoNEcaEJX2QgL7/yj26Z+v8Zx0w+FvwqisZ5WTyvvQn9hNFGpoyX+f6HUmRZIoeeWHGQQCaNHDToGMCo1nOcIoM0stjJBgyYkJBQoyaVTJxSOgX0Iij87GID8YCOz+YnMGJDR4IgPkrx4CCV4X+Unca8Ubb/uofBR7qY/14qKpVEfaPMaRfWI+3oSVyJs0dsJkIIDVoK6c1+tnPWKWezbe+W/6P74n8irFYrYcJIKgF/YwEWCUNxaHirGl0jaTHFU9CgoTrcxA+LdEzeWcONV9kpzNOyYm2IBx6OMEw+KpnU++MWsntSqV9dw3FnbEOljZMoL6FI9G99XSWpyBSFaOoN0HMbJUUS11xq44Rj4lxwdT3HHNE+CfntL0Fee9+L1aJi6HA1VaU6lEgEZzyLhCL/S00MevQo4eDqemJEuzwmRhQFhRhRJCRUmr/3T7MZ9MgRLd6IBgOp7N/pRgiIU0sD1WSIXHLp2b6xCX5MWCiWBpIl/GxlFTqMCAQTJ0l89EZbs0hJkhg30sjPn+Vy6Y0NCNbRuAsWzP+U2dde063v7/V6MRoUSoq0NLgSpP1htyTLgktvbOCjV7JIS1Hz8Rc+zr2iDkVAdoaaHgVa3nomk5+Whzj94loeuzuNMcMNf3w+weRxJl57MqP1O+4/EKdyvx5TQz/ylGwi9WFu37YNHE1cc5mFu+Y4efsfPjTOMGs2WDj9xM79W3fujWE2SRw9ycSdN6Tw2dd+1m9W6N9Hxw/zctFqYdxJVdTXrqe6uvqwiT9ZlpGAKMkKGpf+ADdeY+1UDWgyqbjqYjupThWrN4Tx+hSuvMjO8VPMHD8lGTNMv7KOJ+9JRRFJVeH4I1QUiwEkhEwjNQxlYjvFoEEyMkRMZJ2yhE38hpMM8uiJVtJhxU6UEJktQxBegXIwQRrqVmWyZG+mR4GWE482s2JtpDU2OfUEM+/Pcx/W9//fCKtVTUOzh3BYz1uvSzS5Xdx8tYPMdA31jTKvvOulyZ3g9acyOO3iWj7/MJ1V68I8+fxenIns1gZThwtZxPHjTXqHqxJoNRL33JTKpXMaGHF0FdkpJrx+mURdEXrJSG2lleWrwn/joJ6EhMTS5XEs2PEJL1qnhoKCgsP+XIqiUFtTi8NfzC13H+CJZ4OYDVpiIS36hoGkKzpK2cYARrFdXoMjkNXpviciwkhI6NI8zDrfznWX55CaomblujB3POxm7rwEFm8PyhNB0sjEQhsnYRfpNKzpxeyKPYSIk05SOejvzHv+D0SJgKJm7285PLI7zEOqCFFtCx+8lsKMS32katJZvnw5U6ZMOaxx2LNnD2PGqKisUHjobgfnX11PZrqGjDQ1O/fGKMzT8NoTGZx8WhCbPcQrLyeQY3p66Ppy3qUHmf9eKlqtxO3XOrn85kbmvp6Fxdz2jNfWy8y+vQGPT0ab6qLfhC2UHUyQna7CHI3Qo1BNvxIjMVngcEisXBfh4TtSaGhK8NLbXsaOMPLArak89KyL8SdXMXSgnrmvZ/HA0552xOchlPTQcd3lVu57rB6TRRw2EaxSqZAMUcaMMvLqk21+7+s2R5h+xm56x0d3OEcWMgF8WDtJHgIYfXmEfQmi5r3sEZsJEySBgte5C72zApNBxehhGhZcb8MfsHD+rDUoLVZmX5HkBRIJwbZdUaIxwcC+eixmFZdfbOTux9dgCqSRG+vXgTvKDAxk8VfLueqSpIo3xarD5aVbCdK/w7/U7f0/+L+H2tpaTNYEjS4V+qiVkuh4Pn13M6vW13HnHAe52WrWbYzx5Cserr3MzsC+em6914u6bDAO0V79YJdSoH402mEb8Fd0zd4pJIiKMNaYkyPHR3nnhTYj/BFDDMyabuesS2vRaVV8NzcXtydBWUWct/7hZea5Nm65x4vJNaDLLp+ZIp9GagiKQLduXLXGREpekECZD7Ndpl9vHW+85+fVN8NogilIqIgaPBw1Wcv8hcuwRLNJJRM39ST+xphdUQQ+H0wYbWiXlZh9RwOXzKln4hgjL7zVzNgRSQPjiWOMvPq+l+su6/yzf7igBVedljVrZc47o/P33LEnhjqaDAg1Km23vE8//sf75GdrGT/KAKYmFKGgklSECbZ2sV67Lo4sCzSa5I8wqK+O+55MBk79eut4+v7kvfHiW818+0uQFEdyEu1MqZqZoeHHpSHsVhUNTW2lb3abmvdfzOK+J10sWRHi3NOtvPF0e9JOCMEdD7vYcyCK6p+Qu4GgQm1t1WGNAcCSH5ciJTQIu5sHb09hcD8dy38Ps3RViGGDdPQs1HHNxRquvnYF2Z5R7Yiqcu024iJECpnsW+WnUVVJ378x8PTiJr26B0PifVrv60zyCMg+dtas5IbrWuhXEibFqWb9Ri2PPR4jq2ECSBAUPvaxlRLfOOz+ZCYtXhXjgZt3sXK1l+cec/yRPIhRwT40kozJ0L2GRwUFBcycOZMZM2awYcMGli5dyrfffss333xDr169mDJlChMmTOi2kuS/Gg4cOEDA5SFvYhXvveokK8PG8294eOgpH7fNdnD1LEfrsbIsmH55IyMGG9sRn5D02pk9y8nKdeF2xOchDB9sYNIYI1fc2oixti8F9CFbkoiJCOXsQ4uu9X6CpDJAiw4LdjaLFdRQRioZnH62uh3xeQhmk4qbr3FSWxtn6WofLzx7BxMmrO628nHJkl/Zs+0d5r+ezubtUa67Pk5e0xTUkgYkyCKfHqI/O1gDQCM1FNN5CZVeMmCV08lt7tNamqSgUKvaT0yJ4qGR3gwmRcogIkL47KUEtPXMmWVHp5OIRpV284der+K8My28+0kLobDgnU8C1NbLSY9LrQQamRnTz2bV2g3/Mtl3COFwmHPPPp6mxnLSnGp0Ookf5uciy4IlSwLYsvw8+2jbOvbRp37efDqj02uNG2nksRc9/Lw8xNsftzB0oIH5b2a1nms0qrjqYgeD++n56DMfJlPyOxfma3nh4Qw+/crH3Y95eH9uEIvegD5iQTSZSKhdvPGiHXezwmMveFAUwcN3pNLoSnDvE27i2TEybFtZsGA+M2Zc2O0xWLlyJdVVNWRkCuZc5eShZz1U1coU5GrwulX88I0Wu2sow7ETIUgVBwgTpA9D2cwKhjAeSZKIiSil7CBGBCNmjJiJEaEvw1FQKGMXHtGIk7Sk1ycKfRjWWvLkFg3sl7aQL3qRK/Vs/Xw6SU9hbAj7Vuzh3Y9dXH6RlawMDb98kcPwI9ZTX6umgF44SCVGlAr2oaDgCwTx+XzYbP++JnD/E+ByuYhr/fTtaSS4199uPjqEhJCJS9F2NhwAdlKo5iBatGQWBfj4tUwW/xxk++4YZQcViqX+7aoZDiFN5NIS2I8/JhiodJ5AT5Uy2bRJkNszWVKv0yZL5P+MDz/1sXpdmE/fzsb8x/MTiwnueriCXz71o/iUf2mtOmHq8fwydyl1oqJDieoh1FLBMCaiRkMNB/H5SqlvlDt0h4akXVBFBaiRyKUHFexjsBjf2mROEQrVHGAvW9p1dq7mQKsHmlmykiqyUBA40mO8/FTnG9a8HC0FeVruuM7J7DsamTf3Zc6adiZZWVmH/f137tyJ1SLxwQI/OZkaojFBQ5PMqnURTj3eQo+C5Dx79cWOds1LLpxdTyCoMP10KycdbeKMmXUs+iAbq0WFy63w2F1prd8tGFK49Bo/uXVHJpPKEpgwUxIZR6guwKIv17DypxROO97CmbNq+Xl5kHtuSmlHHEAyNnz5HS+RiMId16WSk6Xhhis6brYvPNvGVz/4+fGHRVx62XWHNQ49e/cgjWzqqSJLFBCz1zNqWNc9KYYM0LNybZgXHk7npPNrmTHN2npfQrKB57e/hLhmloNN2yKtzQ0bqCabwg6l0pBMBhSKXknbMgxs43cGiNHk0INStjNIjE2WCP9p2x0XMaTUJkYPS6f0YAzNnwqAtBoYOHgwb7zxRrs4weVyAfDmm28CyT2WXt/+2b3zzjsPa9z+O0OrTSBIYEoL4HIbmf9ZjK07IzS5EyQSYDJKXHCWle9/DZCWomLKRBNHTTITDjbz0YJGCKmIRiKdqj/jIumheWjcoyLMQdvvFGTGaGzYTpW/kcef07L6Vws5gWPYxza0tUOJcAAbSWu5DPdwrrx6JTpznJAIdFr+rYgECX2A/Xu0mEy1lMn7ufbyOd0ah5aWFnQxI03U4AjnUlNTi4SMCoGa/ThIZRBjiBFFbwuDr/2+x4+HlqxtlPRWiPsivHdbGscd2RY/Tx5rYsXXRqacUYt7vRq7yoleMRIm2E5F6IwVYivPZau0ikZRQyM1+PFSJPqQQKaZJgQCB2noJQO1HKQ3Q6inmpSmIuyk0NhjCZdd66WlyUQh2ezctuuwyU+DwUBhgZqy8hj7DyRY/HEuVTVxWvwKRflaLGYVl93UQKwxB486Sl68LzGipMd7Ur1Cy7Dxe5k8SUN2loqGGhXDjqpk0lgD/XrrWb85wuZtcXz1ZrILIzhTFdT6OEu/zeCa2xspsevYsDVKSZGerHQNldUyNouKux9z8+vneZxxooVTL67jYGWc9FQNx08x8dDtaXz/a5DjpnQtBpt5npU3PmomFld3q7IvJVXiuj+s+2RZ8Pk3QV5/M0xTPIpO7KWAXq1zWESE2M5abDi63I8kSKDHgCKgSaomT5SQ0Ae45VaJq2c6Ohy/cK6Dk89x4bCl8+b7AV5+I4Q2kIakaIgaXUyYBOmZCfoUmQhs6FoMYXAVc/cju9m4XkIlxYmFNZjN3euP0RX+Z9ZJ/jdGIpEgEJKJR1Xkkmxq5PT2ZetvTm6YaWbaqfD0remwZwh79idl8j/+FMepdB742aVUGuokYmnlQDK702DbSm3eEuryltBg30I5ewEVltQIrzyR1uEB0OkknnswnZo6meraOKkpakYNM9DkUahvlGlqEujoOnDVYcAj1ZNA7tZmf/SYyVw2S89OzSq0+gRPPO/jtacsZFceQ4ZnBOmeYeTWHMW6LwsxGEGVXYk7az23PeJnycpQl9edt9CPuqGQ4890sbc0RllFnKkX1qBWSRwz2URjU4LSg8m/+fwJrBYVwwcZeHduxyxWVU2cl98MkBsewC+/yHhbOqoKhBA88FgAa3MJikhgtOm75X26ZvV35GQlM8WXzzTSZN196MqtClKzp4TZtzQjhCAQVHh/vg+XW+7wmUcONaBWwW9ruvaY/Hl5srvkeWdYeW+ur8PrD92exsXTbbzwlpcb72ukoipOPC74fUOYqRfWUlSgoShPy5gRBjZvj3T6HqUHY0nys8572OOQUBJoJB0kNARDyeZLJxxl5sl703nsrnQuu8DOcVPM3He/hpYeq6jN/ZVd5l/ZqPkZjdBQLA9nP9sJ+bTEvFYaqO70fWQRJ64KkxPv0+E1i2QjM17Mm2+H+fKHILNvdbPw+WLy66e0BlH72c5ARrfzQ9FKOrL9Q/npq6SJ+Afz/TR4YklCwaTGaO6e19chaDQaxo4dy5133smrr77Kueeei9/v56233uLyyy/n1Vdfxe3+76seaGpqwpzWzFdz08jK0PDFYj/zFgVIMZoY/KdOjEIIzrrQzfYtKq69tKMnK8CKtWHOO6MtWGvxJXh3bguPveBh/pd+TjvBQt9iLSK/jGrVXtaKX9iuXo2benLoWCZ0CAoKfRmOxazhhGO7/h3Hj0zOmcceYSLF7mbTpk3dGouKigoeuv8Knrk/haoamatvasba1C9JfP4JGklDH4ZRwT7ixDp4d/4ZhzxCD0ElqchMMeBK3UqMCClSBs3Gg4ihq3jhvRAnngxLV4U4ZUYtF1xTz3HnVvP6B14UJRlQjxpq5MgJJvr11iOEIKHA2JFGXn0inc/ezWL2pYLzzjmKpqbOO3IeDhKJBKdPHY+Qq7j56hSGDzFw01VJe46d+2LEAnpmXWxot9ZEY+JvOx9npKp56R0vsbjg8bs7roEA40cbaWhKtM7x+8tizLimjh+WhFj9bR5bluWzfXU2c+dpMee50B0cynkX+xncT8+Ct7IRAp5+tZkzTrLyxtMZ7NwbQ1LB66/ew1dffdHtcbj1htsBCa1e5pPP/Rw9ycRjd6ViMqhZ9LGJPNd4bFIKakmNWbLRVxqGCQv72IqECrWkIS5ibGcNefRkqDSBPtJQ+jMCI2b2soU66SBarUCXX82Yi3biLl5KtsWBDScxEWWv7neq1XvRCD059Oj0c6aFevHWu23rgNWiYtIkNWlZUWSdHyMWUqQMhkoTyKYACYk1a9Z0ezz+p8Pj8WAxqrnxOiPu9E0kRPtYQwhBjXUzTnNH0sdOKgG8WFMjvPmSncJ8LbMvcXD/LanUVEk447ldvq/Om4vJqEIjdR2zGIWZtBQ1XywOYLepaWhq+2zBkMK8hX5efyqjHcGk00k887CTtP51WOwJ4vGuG1V0hZycHKLmRiRUVIuydupRIQTlYi8mzOglIxpJS6HUGxpyuPaOpk6Vpo8+68PoKcIomahgH0OZ2Ep8QnJ+LJB6ISHhw0NCJCgTu9Chb+cFnkk+XppIaIOdJtsOYWAfHeVVMk/em47ZGOHN15/o1vdPdhcWNLlk8nI0XHK+jYuurWfxzwFOO6HrTeLU480sXZ2MAW1WNVdcZOeTL/x88W0Aq0WF09E2V34wN4DJVdKhmgbAJFnw1zrYujOKWi3xwiMZpDhVHHdONXtLY63HNblkrrm9kSkTTNTUJ5KNR7pAZoaahAwu1+GXeubk5GDARCqZlLKDhAyVNV3fTxXVcWobZDZtizJtqplvfmrfUb3Fp/DC6z5iMcGNd/iQFUEzLsIEMdN1UsaMjQgh0qRs+jKc/WzFJFkwY2Mn64mJNoVyQLRQm7WSt16xIUkSX/0Q5Ng/2UR8+3OIFGcme/bsaffvIfLz0P/v3r2bLVu2tPv3fwMScTXpZhsDepkwY0eOq8jO0LD441y2Li3kt6/yaXAluPE+F/WNCqdeVMsZM2sZPVJDWrrCF3MdNKZs6jAPCCHYq9pISGqmJn0l1ZnL0I1ZzaLPLGz6LZtTZrrQm+J8/Y2CLVBIS+ouMnr48JQsJZ5RhjtlK64eS2jMW4ExkEOsMp+90iYUoXR4n4ParTQ0h/DHQkyYVkFKmsw3X33ULRW8Xq8noiTXVxspjOU4xnLcH1WBEqlk49XWEipZy+LPUmlW1bdeP0Azov8GfvvFxkdvOcjIkNoRn4eQfLZT8aXtBCCbAqo52OFzqiUNuaKYcvbSk/70oB8bWNbaiDOBzF62sEWsxI+XFDIpYSDVHKBeqqC2IYan0sEQxqNoZdIy0jp8lq7Qt29flqwIs+yrLJ57o5nbHnSh00kM7Kunpk7mgqvrqK6JUy8qyI/3pQUPaSRt2RyxfHKqj2bzvCF8/XxfjLuOwFo5ip8/TWfBI32p/XYCPaunMlQ+moaDVgxGFYP76zlheg3bd8fweBW+n5fLzVc7mTHNxkuPZvDmMxkkFHh3ng+9XsXDt6fy+gdePv8mwN1z/hDFyAL13zie6XVS0vJQ1b0GkCpJIj9XQywmOPEsF4/emIJ7azH5og9adGxhJdvE72wWK9nPdvowFC/uLu87F3VIElxwjpFTTtATNjegTmti1vTO58JePXVkZqi46W4vrzxpJKfyGDKah5HeMoi8+ils/bI3b70bpbhAj1Z0zR1pEgaWLk/Q03UUfreeaCJGWtrh3xN/h/8oP/+LITs7G3+LJik//4NQTGYKBRn+QeBPHicQLF54kKMnBVFkzd+SijoMjBwvs+qb7dh71fHi4zYmj0s+fCvWRrj+riZ0lXZ69Ih1Wabcq6cOvU7FpTc28u0nOUgSnD3VwlmX1BKLqoirXZiUzktdmmnEUeRG8iscOHCAkpLD62Q3cOBgXnk2wpgxKkoPyHz4UZz8liHtvqskSaRGetIoN/DyCwm++SnEtZc6qaiWmbfIx3lntH84q2riPPWqF1usGP2enpx5+g4UexM/fZpDfm5bcHfbtU4uu6mBIVMq6F2sQ5Lgx2UK3/8a5IKzbNhtKr78PsAvv4WwW0xY5TwCtRaOO30j77+R9NcEcLkT3HiPm6odTgokM+XSLiZO7F73RkmlprwqWRY2+3IL+w808ev3qzE0mWmilgxycYZ7sHFxnCHrDqIzx7j5Gge/fZXPDfc0suBLP5npaixmFSlOFfvKYjz9ajNHjDN1KAvauTfK1h1RRg838PDzHvaXxfhgvo6Lz7W1jrssC/YdiHPT1XYyUrXc84SLJneC2oYEn72dhV6v4pHnPdwzJ4VZNzTwwUuZ5OW0jW2TS+a8q+oZ3F9Pvefwx+HYk45h/lvzyQ0M4+W313HUxM4XhN9Wh7E647z7fCpPvuBn4VfQQwwFKdn9s5w9WDVmyuRdpIiMDuTQQc1WMhJdl53kUIQ7VIWrQaG53khPJb9VERMUfvQY222Y/gyHpz8zr15N0KdigO84trOGPnk6Bg4ffPgD0QVSUlI488wzOfPMM9m6dStvvPEGv/32G2PGjCE1NfWfX+C/IMoO7OGqS8zE4oJ7n3Tx/a9BNJIGly/OxZf5yc8P0KefYF9ZlJpqFQkgFu98AU/aVyRfe/OjFr76IcCFZ9uYMlHH9t0xXn7Hy5ABWo6erOOzb/bz2Ll2sjLVfP19grWrfie9fkwHr72oCKNBi0WyEYq7qG/ouqTS5Ulgt6mYNtXKrytC/PLLT4wYMeKwxkEIwT13XkZ2Blx3VyN2q4oTj9NR2mMnmzftwFY/BJto+42NkpmQ8JMgwSbxGypUgEQePUmT2nx4g/haA8BD76M1JIiLFuzuHgRECylDD/DdZ+ls3Rll264YH76cRc/C5PMcjwve+aSFK29t5K1nMjhYGUNRYMZZFq69s4k+JTo+/TrAR5/5GNxPzwlHmRjQJ8ydt1/KO+99fVjf/a+YN+8TMlL9mIwaTj7GzEvvNHPkeCMzrqmntiFOwqqQEH+1iRGtvk6hkML2PTG0GhjcX49GI1FRLTNlgpG1myKt360zDBmgZ/ueGG991EIkqhCPw6IPstqtScMHG/hpkZbJx27HVNePl98q5cE7HRw9ycS8RT4umVOPzaImFhc0uuJo1PD0E7cwZcqx3VI7uhvcWOwyxx5p5tUn2lSui7+NUxQf22lMkEcxa/gJ6x8la1WUUkQfbFJSgZUkQ9fSmyFYJUfyJBkiVWF+/nEVl11u4KP5texw1RMJaNAKNQMTR7KbDV3GIGpJTSTYPsIfMdjAGSdaOFDezMtv/EiP+uNRS0klaA1lKH9TufG/FZFIBE3YQSwGzzyt49a7lmBoLkIbdhLXBomklpHXI0pVhURD6hISUQ36pmJSEkk7BJtIQW/3MKBPe8WoSgWJv6mCUGsEak1H/7s/Q29JlhXe9Ugzg/vrMBolKqriFOZr+frHIOecZum0QzjAHXOsXH2H91/qJ7B8+Y8887iVF1/xUHswRH2sEodIQyGBh0bSyaGEQe3OKRaD+G1lFVNOaeL+Oy0M6qenvCrOE88F2b/BQWaomCrdUmyx1C4J33xK2MZqdBjJppAs8omIMD5bKQlTC7IMZpeVgOyivtFOVoaGRpfMy28E+XVZDJUKzjhVz4HKOEdPNjGwrx6VCnZs7x7p7/E0oddDOCI491QLC74O8OS9aZx9WR1/x5/8+TUhBGOH67lwdj2hsED5y3nLf5OxxjovlQVQuXP4ff0BhgzQ06NAi9GgYkBfLVMvrCUvR43+jxjzuCPNzP/Kj90msXJtiNNO7Pz3/u7nIDodeL3BTl/vDDk5ObhpYKR0JHWigqqWGl55R+HEozruSYQQvPC6n/CeEpYvChDSezl1qprppyc/jywrLFkZQk4Ihh5VRWOVjhIGcZBdOMkgTKBTb1mAMAH0JGM/s2RFEioiIoxNb0CfXc7m2l/JchrQ6gVDh6j46C4rxUU6Pv06qdw95DP44act6HSQYlxJXu/ZnH766V1+d41G8982vvs/QVZWHyoDW9mzyUZQBJk6RccHL7dVP36+OEBltczqxQWtfSI8zQluur8Jt1fmnU+8FA6Avbt+xenrhS5uI6b1E0opRS0CvHavHa8ngSyrOGaKiUH9knu6h25P4YclAeqJIWVv4h8vZzC4f1KtfbAyzp2PujjjJB1nnGhhwaImHn0iSlZ9CZtZQbYoxIaTqCpIKKOUE49LsGGnmhVf5TL5tGpcTXDCsX5WrPiNyZMPzxZJr9cTU6IMZ3I79X46OThEGlu0S3j4PjOzzk/HZFJhdXjY27wJh01N1FFFzww1n3zho19vHaOHdk1EDR9swOaAOp8XbUyPnRRK2U5PMaC1mVNcxCiXdjJSHI1a0lAp9pNHMTlSm3gghyKaRB31VCRVyxiIiSg1opyBoSMwSpZkY6E0LyefctLh3QzA9u3b8bu13P2Ehy1L81j0XYDLbmogGhVIEuw/GGfMcANjxivUHtxPvN6EorTF65IktXuuhRDYcZAqtVfiFyYGsnXLar7+yI7BAO9+4uOlRzM6dIjPz9Vy700pPPFSM9de4mDUUD0PPesmoQhUKokvFvuZu9DP/rIYZpOKc0+1tlYVHcI3PwVRqaBHzyGHPQ4AipJgw5YIv62UcW/qRU6ikG38Tn9GopG05NIDRSSQULWu6amqdOoS5R2S2BViHzZSCGXs4Y4bHWSmqxl/Ui2hkNLO+uqvyMqCX35SGJUY1iFucMRzMcsNZOZ42WR0YY04Or2GV2pEpahRSFCiDGWvYRXr1q1jzJjucSid4T/k538xKIqCTTjxqV20JNzYSUEr6VCEQkxEWyc3SZLIa5rIbddtpMrfjEqUo8OY7M76p5IMIQRoYrzwhJPRW8pYsji/1QQ4EFTIy9bw3dwcTj6/BkX1901X1GrYulGiz8ha5LgaVchGGAOXX6liQVMpiYb8Dh3tYiKKSK9l2FAVK9dI3drUfLNwMbX7zKQWeWkJKOSEi7oMvnPjffjg482MG5fMsl96gY2zL63jm5+CXDgtaej+64oQ3/4cRArYqacKq60CtSFArx4adu+PkZutaQ3QVSqJt57JpP/ESrwtMlfPSmH6aRaaWxQ+XNDC97+GOFAeZ/gQPZ4GEICNVEJ7xnP+tF2o7U1oNBBq0RJodGJT0qmzb6ZZrqNXrwsOewwABg4ez29LDvLTshDHTzHz4pNOds6KcOE1NRzcX49NdmKQTFiCBVS3VPPeaw5GDjWwc2+UsgqZM0+xcOJRZkJhhffn+XDa1ewtjXL89GoeuDWVyWONhMOCDxb4mLfQh0YjMXywnoMVMmoVfL8kyHvzfAwfpCcYEqxeH2biWAMzz03FbFLRs1DLLQ824ffLXHBNPSMGGyjIU5Ofq+X1pzK4/u4m7DYVfUt0lJbHaWhKEA4rGA0Sfft0VFd2hSuuuIKP3vqQID62bE2w6NsAZ5zcPrhd/HMARcAX7+Vw1a0NlO7SYRAWYiJKk74UKaeMB6fb6dNLw6rfVXzx3c9ovNmkBIuRidPi2IMnECJPpHYZ7KtRozXF2LRBjZTQkEBuVd9F/pkyQLKy9aCgmH7oJD1DxUS27/uJoSP/PVPxwYMHWbp0KatWrSIQSNpMpKR0bTr+Xx0uVw3HjNJx7hV1XHK+lWVLFWKlJYyWC1G51MSaIizfvZsJJ3v5+TMHPy8Pc95VdTx6ZxrjR7UnoE882syHn/qoqpXZsSf6RxIn+SOPG2nk4nOsHHlGNSkODet+yG997cyTLVRUxTnxzNVkVx8JSDQbyok5q1FUccwhNaHmAI5YLm+8U8YF0zrf1H24wMcNlzvRasDTrNDsrjzscdi4cSO9ippZsUbhw5ezKMhrI+hafAlOPGsjgZ2jsPwRvHlEUg01hDbCNi5ilLGLoPBTKPUmJqK04G5XPuulibSMBOGwiiZkAml7eOdxO/vL4lxwdSMrvs4lNaVtjtdqk2Uvtz3UxPQr6tiyI8ppJ1j45IsAVqMWn1/BZtRRWhXF40kay0sqqK7cyRuvv8BVV8857DE4hHmfvMA5p5hITVFz/T2NGPQSB8rjPPdQGumparbujHHfUy4QMPsSBwAnH2tm3pc+Nm5Q+HWJgj6YjpASxC0uzj5Li8OWVC2ddnEtkUjXQV2jK8HjL3q48/oUPv/Gz4yzbZ2uSWmpasZPFuxYYOSHn+JcOUvmh6Uhpp1qZcZZNiQJ0lJV/ONTP9GYgsMu8czTj/DQw4fnfwyQEAlsNoUn722vVPW4VGR3UsIMSeWaWWVE5/Ah3AIvLnrQr/X1UnZQSO824vMPGCQjmQ3jeOmV33jvjVQcdjVf/xBkwWcxwrXB1mYNnUEIAar26/6OPVGOPcLE1OMt6PUSzz++jh7+cclKF5FOMHj4xMf/FpjNZrRxC6++0cS6pekcc6SBLxY3smt3HXm5EsvXRiku1LLgXScpTjWe5gTPv1bKwnmV5LrHYicFRWrscN1zp+l5bWsladHiTt83aq/mjKl6lrxfTVqiYzPBkAhQ0kehrDKOu17LhKO8oBYsXVbH4vkZNDbJDOz3N37ohVpsVuu/1PzM72shs5eadUszWLYqzOeLojR56li9WmGU7+gOqngAlaRGrRE07czhpksVFKMfKWbE0tyPLMlGlDCSMYwp1jUZayQ5pw6XJgHgMZah73WAp++yMHqYidr6BE++5OWnJRJPveTlrKlmLr0qgLVxADYljSbqeGlnI151C3OuTMbiGrWESpK75QdfX1fBKcdZ+PwbP2s3RejVQ8ubH7Wg0Ugs+i7AnE685AC++THIo3em8Nr7XhZ9FyAzQ40iIBROWieddF4N/fvouHyGHYtFooY40HlCV2iiWP6UE6yskeldrOOKC23MXehn6EA9qU41C78NUJSvYeIYAw8/38yJR1s6JN8rq+OsWBvGaICBww+fDM/KyiJMkBbhJlsqJCORy77933Pfky7uuTG19X0iEYVrb2smUV5MTqI3NCcrfb74dAXTpoZ576Mwi7+LY1TbaA6EycyVicsKcWJkU0gDNbioI0PkdfiNhBDUUsFA2jz1LNjx00w0vYyNS3NwNyc4/6o6wiE1azdoOPYkP/5QHKszwVsvOVixJsxHn/pYsiLE8CE6Nm1r4eyLx/1tDKfVav9XNHz7KyZNnswrGzdiTWjJz4BH7m6bYwJBhQ/m+/hubk47UmrHnhiVNTKP3Z3CMZPNeFsU3v6khRWrdzBqmJnevdTEEhLPvKjiyUdUaJsKkRQNH7xWg6OgibdftnP/o37qD5owp0ZY9lVuu67iPQq0fPJaFqfMqOXYySYuPNdKr2Itl86sQevR0O+EUtIcWvLzJGbNMJOVoWH40X40GonLZ9i49f5mzjvdyjNvv3TY5OeypcvIIrdT2xKtpKNI25M9+6s48Sw3oaBEMBKnx4Banns4jUlj8pHlJMn20LMe+vfuWqUejSpkpqtJxBSamndSFBhEg6hiG6vRCC0KCgGVhxypALWiISJCyMTbEZ+HkC5l4xEN+EQzNslJnBipZFFHJU6RQaO6khkzpncrIZZIJJBlia07okyYWs05p1o582QLH3/up7hQy6L3c1rJxVBIYdrMJvauqKCEzoUnjVR3SJwBmLGi06i5+3EXhXkaBvbVdeotDHDiUWbufSJZeSdEUnzh8yucfEENU4+z8MrjGWg1El//GOCUGbW8/Hh6q3CqxZfg1fe9lPTUoTcfvk2UEIIUp4YHn3UTcBnJlQtAStob/tlyQ/UXrsam16Mp3MuuAzU4YvkkkHFRh17SYcrw8eJzllarmPtvdXDjvS6CIaVdNcefsX2nTEaipMu1LF/pxa6d6wg7D5KoLeqwVssijpRTzbcf2Tn/4pVk1kxCjYYtW7b8h/z8n4hQKIRCgvyiBDVlB9CZYiTsjThJsNe/jGL/eEx/bFZDUgtxYwvnn6LjiPHV7N6TYOGX2zDV9cMRTxqFN2tqOfEELQ8842HW+TZsVjV1DTL3POHG3ZygME9DVY1MilPNrn3RJCnVifpzf1kMs1GFKZhNS9ALSKSRgpTlYf0WKCyW2NGyjMJI0gtMCIFX1UiZbgu/zHVy56MuYnGFwsKuy0f/ivq6BtLdw4nkLOOsqUZ+n6fmILsJ4EODlizycZDc+OkwIMclNu+I8MtvIR57wcMX7+Wg10l89UOAcEQweZyR+25O4YGnvCxY6OGFx50cMS4Dd3OCD+b7eOPDFj5+Nat1gtRoJCaOsLJ0qUxZeYzpV9UjBDhsKm6/LoXLb2zCbNDg08l4tdWkyoWYJAsm92j4o9LYCawTv1Ayysu552h56kkjOXnda0hz/PGnsnPzPG57yIXbk6CoQMu9T7i57nIbxUVaLrt2OU11GvSYMfltzLwkQO/+fqpdYb79OIf0tLbH/NkH0/nt9xCz72hk9FADtz3kIhIR2Kwqpp9mIRRRePiOVH77PcK4UcbWMuFwWGHvgTi79kepa4hTlKdl3EmVBEMKwwfpsZklTCY1xYU6giGFRd9GUCFx+3UpLHw/h8rqONV1MuecZsWgl5h2aS2r10f48ONrD3scdu/eTTwRw5u+jSfuTuHn34LM/8rPSceYkRB89KmfglwNbzyVgV6vQquV0DQWYda52KesI61HMz3yNFTXxzjxGCOnn2jhnlvsnDGzlt6FQXJzVHwyP8YA7wTK2UNuF2WczZo6zjhNzw8/R7E29KSS/a0Egg4Dbrou14qIEAJBHeUkhEwm+RjDGfy2dAU8cNhD0Q6BQIAVK1awdOlSKioq/kd1gVepTXz8WQtnnmxh8bcy7B1KupLRSkzrJAMFkWGs+3Eri38KcNqJFiaOMXLqRbV8+3FO61zmaU7w3kchFn2TYPEPbp56IIWLr2vAH1AY3F/PpefbyM7UYNCrePiO1A4LdmG+lrtuM/Hk7fuRnbXccauR6WckvS/Xb4ky57bV1O5OI7bbwHmXNfLxm2mo1W3j/vY/WtiwOYbdpuKLxQFqG2SOOeHwu7hu374ev9/P609mtCM+IenF+8XHqRx3wg4sDZMQQlDG7qTP3Z8CCq2ko7cYwnbW4BGNlLMHHUbq1WWorX4iUYFIqadPIaxYFcWPC4spwabtOm65M8iRk8ztiM8/Y84VTo48oZlExMT7H4TJET0xRO2EDc38vL2cKy818dSDbeoUWRZcffsHLFhg59xzZx32OAAEgz7ycmyoVBL7D8R49K40zjqlLUgeOlDPVx/mcMkNDazZGGbsCCMzz7HRe1QtGb6B5Mlta5BoFvzj5a2ccF6SnJt6nJkFXwe4+JyOCYxgSGH9lgipThXhSPK/n7y36xKc8aN1rF3gw6gILr+5gfdeyKR3cdvm4p4bUznvDCvHnlNDqlPFsqWLgcMnPyFZyv/nzRcA0t+XzKWkwYwLjXz++l5UwaSdihCCPWymBTd9GdbpeUbJjM2Q7IxsMKgYNdTAdZfJHHXyOrSVdoKicx9KHx4mTmi7b+oaZGrqE61jcen5dl58s6q1qkVBUFV1+F7Q/1swaNAgpLQEVPXkvEvLefMFJ+efZUGWBZff1EBtlYosp4byqjgpTjUpzmR39bRUH6+8uAKsLUT9gv1lMXr1bLsPL5hm5sVXDxAuz+qgbK/lAIouTGW9mkrddrRhA3baiJawCLJdWo1pmyAaMtJP+SP+iwuaWxo44fStZBdGmX6GhaMndV6psXFbFGdqUbfHY/Wq1cx992uq94U49ggzUyYmOxIrimDgKDdqf+fbGyEEZhNYsmtQ9vfH6RvY2nwmLII0Zq3BYUgQbOlo+XMIQXzIJPCIRjRoyRhexjcL0luT5zarmvdfzuCtD/w89XyQzz730avlSPaxlT1sQ4ceoQj0ip3RR7q5dJYGd7OMzqDvFgmckZlPwmAiOyPEwu8CXH+5g8rqOJIkePOjFk49wdJByT5voY/KmjhnXVKPXi8xYbSBKy608+AzHo6coOGqi+zkZGnYsiPKg8+6yc5UE3QcwNLS+bxQry7DF9AQiSRjxNQUFRNHG/jyhyBrvitoRwysWBPiiZebue/mFM6YVcs9N6YwdoQBWYYvFgd48e1mgh4D1lxBv/4jD3scbDYbEhLbWUuB6E0OhaTUjWTR4o0sW11NWoqaRAL27dJgdfchLdpW2aORtOR6R3Hs6cvISBSRQzpOMiiRVHiqmqhlM3CocZaMGSu72cj/x957hklRflvfv6rOuSfnIeecURBBxAyIioFkAgMmDJhzwIgBc0IEFURUBBMqQUFBcs5hmDzTM9M5d9f9fmiYsZ0Zz/Ccc13v/zk+yy/S3dNVvavqDmvvvVZH0ateCiAmohxiF5nkJuntBvBSpTnMzWP1zP/Cy8+/+ik6KmNxdqBVvB2yJCOEwF1Zx9VTNzHuEhWbtoWJ1Kawe7cPbyD2f1QR/W/A6IsvYs5Lr9OBnrgMf1CY31AI8eV3PiZeakkiPqscMZ5+tZblC3LrCZucLHj5iQx+WOXj86U+jhSrWLkqSpqnC7niRDJIAupy8da6GDTidzrFBpEtRRl9yaHGcy+JFvEbT8hI3DbVzuD+esy5ZQSRWTw3J+mzoZBCMJSYr3t312G3wZwPXNTVtVwGa+P6zdjjmc0Wa+gDmXz5aRVd4oOxAgXtVrFueWZ9glejSST4B/bRMeryMqJRBY2m8e9a8q2PC0cZWfajn8Hn1fHdN2sxONrTQemJS6qmznyIHJOaukonLtYiIZNJ83Iq2RTioBy1SIzTJz9bKR/DJVczYcpVLY4BQJcuXYjJibnv9AF6enTRUlEVR6eVePelzKRx1WiU+XZRBpntSnGH8pMkygCqRAkqNE1KRgXwoVILCvM0fPqVh17dmk/sqVQS4ZDE7Nc9dOkiU1YRIxKBhe9k0ql9wzW+boKN0eeYuOS6CubNyeK3DUEWLPZyxzQ7i7/xUVJypMVxkCQJf0CQmSZRVq0n/8TvjspBXEoNKTSdKIlZHbzxnJ1rrgviqDtOemsfvTK0jDhT4aZrU5Nko3p00WHQw/ufuJnRhG7zjj1hAnUGUmi+XV+Djt83hGnXSWGfew0F/j5YT7jNu6UaivTbWfqOjd7d9Lz/lmD6NXvRxiEr69TMgZvD/yM//8OQm5uLJqOOVgUazKYo99/uYux5KYm269UBZj6+hoNH7BgwY+tQzvpvcpL0eR66SzBu4n5q12uIymG0HQ9w9llGbr7bw8IPMqmuiTH5lkpefTqD7p0bHtoDhyNcfHU5U++u4pM3k9v4IhHBbQ9UU5itZzeVGDDTk8G4TUV0Pl3Ney9lYjDIHCmKMOulHaxaE0URgisv05N5JEbXjlqqHTFCQQWXy9Xim7dTl478tnoLIqwiPVWmlKO0pQsFdCBCiHKKKOUI3cQAPGoHIUeM4g1adv+YQihq5uLLq7jqCh0Pz0wW8r3zJiu7DwQ576zEQj/fIPPwXWn88luAe5+q4Y1nG4wxLGaZNGdPfl+3i5XLk0nL3FQ/u9fZyejk4Lh6L+ZoViPx7BrtMUaNkEhJi/Pa62FCcRvDhw9v0e8/ifT0dGpdCloNPPZiDXqdit+/zcdqUbF1Zxg5pqO3GIJW0hGOhiiv3c/mncU8PNOeRHyexLDTjPTqpmPH3jBP3ptW73B56wNVmIwqBvfTs3iZL0kf0WCQ6d1dR+/uOtZvCrJoqQ+rRUWHtlpKymN4fQrz38iiX69EdYAQgs+Xepl8ayWfvZ2oVDtJ2tz3pIMhAw38sCrAsWPHWiyD8NWSr9DpJR6+x8bE8RYmjrdQWR1jzR9BqhxxOrZVs+6POG/N9XLVpSa6dtCx6/s45FZy5UVmZt6SR3ammr0Hwrz4lpMuHbTce2sqLz+ZybxFHgb00/HV++mYJRuSkHGJGuxSMrkRE1GKVXtZeFMqq9fUkkUBB9nBIbGTQjqcyPS7iIlokxpZJRymC/2wkUYlxezkD2xKGh5v866ITUEIwY4dO1i1ahVbtmwhFouRn5/P5MmTGTZs2P8asxC3O8D6zWFefjKD2S+5yVeaNq1J83bm1TfWMfZ8M2aTzBVjzbwx18XMW1KpqIox9BwHKdW96YmVKs1KDh2N8uJj6aSnqvh9Y4hbHqhmyAADw4cYmt18Xj7WxBMvHubbz7IJhgRvf+ymyhFjy5Y4NZVaTEoaqfF8tnxfQ3rrYkadCwU5Olb/GkWpzkLt7siZo/YSwEMgqHDueZe1OA5Go5VjxTGGDGy6LSknS409K0y8Mo6LGlJIb7LqSZIk8kV7DrOLbvTnmGo3l9xexOhzTZRXxvh4sSArXUNaWph4JMDxMpkZd8jkxLvQrfPxZs8vN1uNTq0i13Mm1aIMB+V0kzpCOIsM0YHFC9cyYXyY3t0Tc45aLfHuizZGXfk+F188oZFhwz9CSLRvreG+px3odDKXXNi4tVGSJB6bmcb0e6tZtiCX/YcjmKMZpMdaNfpc23gvVq9cg8cbZ+IlFsZdW0HXjloG/KUFzB9QGDO5nJHDDJx9holN20LU1MUpKonRuUPTG5WDR6N4cNKlLXToqEsiPk+iXWstF59n4qc1AeLxU9M8lCWZuNJYZqFvH5mDxa5G1ZuQ6MTQmcPcNyODo8crKPoqSjweo4wijJgTVW//QL6ohQ6fX3DSmyYzXc399xh5dqaBA+FtdBMDkiQ/AsKHO28rjz2QWNRu2h7iwWeS51itVsJul1CKEm1YbmrodAodAf8W6PV6grE6vGEDRb90ZeiIA+itYY4dE6RHC0kXeazfGmfV8mNkd3Tw9SdpGI0yN19nYfG3JaxdVsCyFX5uuLuaFZ/n1ZNSer3MssWpnHHub6jdWaQr+cSkKA7tYYaPivPxO3moVBLVjhgXXbmV3cUqMowWYnIIhydAx0B/jvr20peh9dUkkiSRKrIxB1OoCa7hx5UBbp+a0qhKJB4XPP96HWUVzRONTcHv93P/HQ9ircvk1/WVbN0Zom/PxE0pyxK9eskUl7sxYaVOVU40rQSkOLI7Czlkok2hFlkVp9ukw6z4eT/qqJGYFKF1uzg3T9TxwCNRaqikzV+6rf6K4xzCip398ibS0yWevTOF22a62LwlDpLgvFEabrvRwrSrzbz2nhtNdSd2soEMsulCX2RJhRCCOqo4FtvP3Lkhnn06lR/WtTwhBjBq1HlMu/ZFPnw1mxvuqeKlN51ccbEFkOjVTcv4qeWMOtPIxeeb8QcU7n2ihkBQUJCnxmiQGHaagUF99Vx/ZxXDBht46v6G9U7fnno+fSub6+6oolZVhlpkkyYlkzcO036uuESFXi8xenI5AL266nhidh0bfyxEo0keS84YbGTLzjBffe+loirKHQ9VE44IQiFBNCYIByTaes9kx4HfGTXq/BbHoaysjDRzBjW+ako4hIMyVHE1usM5hFK9FBvr8FYZ6Rc9u9H45hMunDlbmDBCz1nD3Bw+7OTzJbvQV3YiNVxIJ9GbOqppL3WnUHRgJxvwUss2jQOiOmTUqJDJp12SpEzCQdlNfmGcQf30SBLEYxIaZz76uBUvLqwiBUmSsJOGxnM6iz5fS0GwN12lAnYV/0FAV8VrrzzDi7PfbnEs/i14/bXXUKNGJ+mJR2UCAaW+cKW0LMbZZyYTL3M/83DPzY3HIIDzzzLzwhsuxp5n4udvNeSdID6FENTpiwimHSU1XdAmJON07kLtTeW0QYn11fe/+Hl+dgBnjQohKXTrJnHD9QYOFzVo3vbvYeSPYLjRcRd+nej88HjjHCmKEotDMCiw2RtX2DcHq91ClMbffRJRIljiGahQc9z+B4/fZWqysyU/V8M5w41ceWMli9/PSSKO9x+KMG+Rh0fuTmXfoQjPP2HnjptjfPTJIcrKE3JwOOzkevvQVjImip+o4TC7sYpUzFLj/YgKNTGi7GUz3RiI5YRmsk2k4onWceHZF7J+6/qWx8FqxWaPEwpL/LwmSE2dwu8bAzx4R+NiBki4oj/3lIV7HtxAgS0VdU0hyHGiGUVUeXz0CI5s8jhF8h4Ks6L0761j/JgcLpxY0Wy1/t4DYeI+I+9/4kWrj6HTSeRkyXRs13hvmJGuZtwFZm5/yMH4MRa++zSXV99zsXNfiGCossVxALBYcwiFywhEE/dFhTiOEStFHMAm0hoZtnmoxWAPMvXmMHm1Q6iVypk8oYR7b226c+Do8SiRiML8zz0gJKafMEEVQrB6XZBbZvjJ8vWkmjKyafpe9sgOpk818dj9Np5/o45X3/gDEdMgy6DIUSZfZWBQv8Tce/oAPSKlEm0gysiRTV+XU8V/HPn59ddfs3HjRsrKytBqtXTs2JFJkyaRm9tAPAkh+OKLL1i5ciU+n48OHTpw/fXXU1DQEORffvmFdevWcezYMYLBIB999FGzLlHRaJQHH3yQ48eP88ILL9C6detmz68lx/7v4NChQ+gNCsdLBL8uzU8ir84faWLIQD3DxpbidNYy741k4hMSG4lPP0ilz1l/kmnTEYpHuftWC5Zge8or6/j6ex9P3JuWRHwCdGqv5bN3spl+XzVjp5RzzZU2WuWr2bIzxCvvuFHCapAiqNHSkV4J98O8Y3z8elZ9trtday0fvpHY5EycXsH0qSZuutfPjj0hauoU7CkyZnPTuqBN4ZqpVzPvvXlYPSEWLzTQjzPqH1o1ZtrTHYco5xA78UiVdDjYi57xv9wn5d356oN9BEMOZj1qr3/dblMRjTUcJxxW2LY7jMkoUVQSxeWOY7cl4vrHhgh20qgs1eL1KfWZPiEE0ahEjrM/jo0lmLK3siO+irRYAelKLjEpQjjjGH0Gh/nwjVR6jyilstjM9PunoNWemrmNzWYjGhW8PzubH1b66d1dj8Uss+7PIJOmOmlTMwIZFeVpG8ho4+GW0Vq++UHm4vObF7y/cJSZcFjhxTcTenmhsOBIUYx2rTWsWBNoklCAhMbf4WMxHpqRyvgx5voBf9/BCLc9WM27L2XSrrUWSZK4cpyVQ8ei/Lg6wAUjTYTDCq+86+KPzUGmX2vH6Yrz+++/M2rUqBbF4fjREtLSJa65omEirXXGeX62n6JjkK7kkyIymf9khHffPIIwhvCm7ePZe9O4+i9/07WTjo9ey+aOh6tZuTbAyDOMHDoWIXunFpU3HSToRG92sxGLqCKHQlRoqKWKYg5CRGHyNCfBkIIkSXQUvXDi4BC7iBLGj5cd/EF3MaieDBdCUMJhQgRJIaHPl0cbjMLMAbaTZzy1auDp06dTV1eH0Whk+PDhjBgxosUk8v9N8Pm8qGUZp1tAoPmxQyvpKHfAzEdcFB1XyMiATbu9rP0zxNYtcaxKOtHCvZQrAd54poHwBxh2moEhA3MZd005nZogqE5Co4FIGC66zImvxoROpSOoDmGN5NAm1rO+eiiVTPJj7fnlu99pTSdSyUrIgUiQUpPJVtVKLOlebLamjZmawqhR5/PJvEf/kZiyWSUqqeEwu5Jamf8OM1ZMWDFiwZYd4KE7009IXcBF55h54Y06gkGBWbbQIT6Y3fyJjTR27jra7HcWl0aRook5JVPKo1ZU4hceTJI1oeXoHcD1039n/S+Z9aSLLEucPzzCunXrTmlBI8l6ZjziYOhgA0qcZmPSukCDL6Bw9mWlHNgPrT1DmqyOkCQJbU1rlq8oY+JlFha9m83MJ2t45pU6OrbTUFMXZ8eeCC8+lsZZQxP3zdnDjHy/0sdb81zMeaYxIR8KKfy8JoCwR2nbTs0FI5sfiydcYmXFmgAqVcvnRgCr3UZdnYOyihh5OQ3rhMcetHD+n1vQVQ5NIm7iIs5e1Qb0rhj9RlSy7odsWhe6+fTVQ9TEHfThDJw4iIlYk1qHQgjCkp8Ue3L76/gxRp6aVUH7ygHsZzsqoUKPETe1hAiQFokxemIF6eky3Ttr+ei1ZA3ohEmfwIrMEXYTJ8LAgQP/fvh/PcLhMAazj7TCYo4frCKtog2HKw7TmyEJwvnEvW2rS8W9qZIpN+3l5VlWnnvZx+F9GvqfUUv79hJjzjUyYlwp0yZZGdBXT1FxlJfm+NHHLFQpVTioQGOI8O2iHIb8RTokM0PNxpXZXDGtnEsvirDilzjbf2yDHw95tG3URgeJcVntyuXia2u5+Opy5jyTSZcTrZXHS6I8+GwNRr2ERtP85r0pLPrscwJVYRR8tKk+m4lTNnL+BSGumWRArYKMTIXvpfVkZaiZNFHLdZOMGPRalq+o4LnXnbS3G9n7WwbEq5k8RYUSD9GutZbKasFTs51otBqsaj1bY7/RTQyoTyRERYQiDqBFiyE9QmGewO2Jc9PNIezVPbGdqFz5/lAlX3y1myWf2ujTS8PvxwKkkkmh1OBsK0kSaWSjETqK4vvZsTOE13Nqm1yDwcDlV83gtocep01Boovrz60h3nwuk7xsNZu2h3jhDSebtwfx+OCaq2zcMMmKTiejKIIfVgV4/g0nC9/JZvKtVUkE0slzfOr+NNb/5qGSMo6Lg2TIOWgNcaK2csaN0/DUQ4nigh6dtVx7RxWZ6SqGnWZoRHyexLVXWhl4novJ461cckFCC/abH338tCaAoy6OQ+xE7dSeUseK0+kkVZtBHIU6HMSJozIGycoPElFC3HFzOs89G0eqTT6nkAgSaLeRX5emJe217rtDMP6aQ5T/piYlmkMR+4FEwqm7GMAu/iQtmkUQH0EC5NKGNBq0AaMiwk7WY0uNcu4IEx986mZwXz3bdkboeloNw4e5KS1V+GV1FFN1Z1IiBZgkKwTNpJ74nvaiFztjv7J5y58tjsO/Cb+u+RXphGezpqaQeQvLmH59Yp2fn6fmwOEIg/o2JDD/3BbivtuaJnMARp1pZMFiL+qahsRbpX0r4yb7eOCu1HrCsKgkyvnjSzl81MrGTW4WzTWS4epXLzVTUuJh6p+bGHVBQwfG8fIw105OTlxv2RFk1mt1PHp3GvMWefj8Gx99uukZNlRHTej0Fsfh0vGX8N6L75GhNF1lWU4RubSmyraD3M4uhg/JbvJzAGcNNfLDSh/nXVnGoH56crPVbNoWwh8QLHgzm5tmVrN9e5xpt9dy9kgtKm2cX/7w4K9OpTen16/FJEkihQx6idPYwyb6cEajY9VQgYMyutC/nvg8CauUSkm1YNWqVZx11lktjoVWoybFpiIcUdi0LUg4DO1a/4OGe3ctnboIPn5DxcrfjqBRQ1aWzP1PRNhT9judo4PRn0jmxkUMh2UvrVr5uP2GVK67o4rbpto5a4iBRUu9jfxF4nHB7Q/WMGmKgftuy0WrlXB74sx538WN91TzzouZjXSwR59jorQ8xjVXWNm9P8yv64M8MTONGY/UtDgGAI898TpTJo5DCAgRoIxj9BFnUEslO/mDVqITdtKJE6OcIkqkQ7QrakNuqD0yKhyqYr77xc+dN9qbHMdfedfJK09lsmKNn1efU/HOR6VYbQniPuRXYa7uQqqUyXFxgKDwN+ooUYSCL/MAt95gZ/XvQTZuDbPr94Yu1VhM8OZHLm65v5q3nk9U7erNMVx+6X+sEv4/jvzcu3cv5557Lu3atSMej7No0SKefvppXn75ZfQnyg2++eYbvvvuO6ZPn05OTg5fffUVTz/9NK+++ioGQ+JGDYfD9O7dm969e/PZZ5/94zE/+eQTUlNTOX68+cqWk2jJsf878Pl8ROOCK8dZmqzas1pUXHOFlTkfuOjTo+kqILtNRds8Iwc22cimFZlSJmER4rV3i9DpBc8+1LQ4dp8eeqwWmbmvZrFoqY+nZ7vwlKSQ5xuFXjJQJUqAg5gkCw71cW663tCsiP3UiTZe/9BFVrqKaXc5ECKOLKtOqcLnyJEjWE0a8jKMiF09G2UrADKkXI6wk1xtFvZAMoEkSRKZvq58s3Q1982IY7MmFudOV6IUXlEEL77pZOW6AGcMMiBLEk6Xwu0PVpNi1vHTyijVlTLZFCPHVfgDDeTnhi0hhCuRUbIpmbTuZOXLTamsWO3lt7V7sFrhqvFGWhckHnqjEUzZLi6+ZGyLf/9ff4csSQzup+eGu6u4/7ZUJt9SRVqqjF6YiBGjOuMP3n7TwFlnJKpq9+yPEIk03/4YDic0Ny8dbWbZT37ystUMGaBn044wkQikpyau66btIX5aHUARgrOGGjl0NMLY80xcPjZ5AOrSUcsHr2Tx0LM1fPpWQ/b7pik2zrq0lHfnuwmHBempMsWlUQb31fPdL346dWq+LeLvMFlM+PwSOl3iGhwpinDx5S7qqnX05rTERv/k7ViXx/G6fdjbHmLK5X/RNHTHmb/Yw5/bQsgSPDW7luGnG3C5FWw2iGsCEEu0QvUSp+PEQTGHUYijRouNNEIigG5fHzyadfWaNalkkkomxeIwqWSRQgYH2U5cxFGjIUwQG2n11/MkUqQMJCGh059C5RsJ51+VSkXr1q2pqanhiy++aNHfPfDAA6d0nP+/0bVLe379RUEoAlcwQHN1MYpQKC2P8+sHPTFipkh2U6nfx8AegrKcAG8+D53b27jmjnAS8XkSKpXE4zPTuH5G85IFN91dhxw3kJIBV1ymEAnH+XZVFL1DW9+yexIaSUs70Q0nDjKkhnFJlmRax3tQGtx4SmNhamoqHi9JiZmk368IDpf68VJEPu0I/P2E/oIAXvToqdUeZ8xFGtTq5DH8nukpPD87SM/QQECgQYtRMrNnl0Rldaxe9+evePpFL/rq7vXPXxYFOCiv1781SCZ2HVLRb0Q5zzxiY/gQA1aLipwsBY/n1KqejUaJseebmXSphcdfatoxTQjBr38E8QcU4nEY1NeEc3Xz8ZajemrrEuOl3abi/dlZfPipm32HwmzbFWbTisJGcZpwiZUfVvp540MXN11tq3+/ti7OTfdW4XIrdOsV56vvQk3ecycRjgiiEUF65qk5eg48vT9/fr+FKTfW8f4cO3sPRTDoEy2nc14xcNmkX5DiWtRoQI5jTY8w72U7PbuZuecRJ+dcVsG673LZsKkUz1oLEhLZooBSjtCaxpWXtXIZAwfKjYT9JUkiPS+C37iZwvJO6EJpHFJtJhQPYsRMJ8dQKsVGXpgj1ZtGQCJh9tJrPjZujVBWrqKYn4gRRY3uf03l+v8kNm3aRHamBkGEoSPUrFyzl9xgxybN9WzxbLZv3sfZF7pJre5NL1KRjkmUH/Xw3tYd3DbDxpPPe7DEjMihVKz+3sQ4jBGZdLKRAypumlpKu241fPJ+KmZTw9rr3ltTuXhCDcKdStd4Jw6yg0I6NHveKncG8aiLe29N4YobKsjJUqHVSqTYVMy4IYUX33BSXHZqWperf16NogjaSd0BKKg6k3UfOVi9rAxBnMPOEHkZBhZ9YkpaJ19zlZWLLzAxbGwpcRRq6xRSbDratlKzbmOIH1f5effFdAb1M3DzPTX8+K2KsuAxgsJXT7RkU0Ak5yAff2ShU7s82nSvpnd4WJLefaqSg7kshYnXr6VVG4GbWvo2QQAAWKUU4iLOkq/CdOzR/LjdHOKKwOEI0amtnmmTbNwzvaGFs2M7LeNHWxg2toTJ463cdr29/j1ZlrjwbBN2q8wLb7iYcrmVxct9ScllSFSEmcyCVtX9KbVv4NZ7K2jfRsOQAalJROmAPga6dtLRp7uuWdNBSMi0tM7X8PCdDfuQzh1SufQic4I8be3lt7UJc9SOHTs2+z1J55ifj1/lxkkNOgz0ZRjh9mt48mETN9wap3MHLbZUL/GaWFJHhDtlP2+9Ym2011KrJT55L5WBZ+zHXpGLLFT196da0qAWGqoppw9DATjGPko5jFFYiBEhShRbVoA9G7LR62X2HgwzZnI53y3MpWunhjEwGhVcce1BytZK2KP5GLEQJoQaDQbJRCwmJbtT/T/UIxgIocZAUPhJi7RizpzjdO4Y4KwzjFx6oZlLritnwiWW+nlZJSe6GPX6pscYIaC8KoaIJ55jj6ij9zA3TzyYvF9uXaBh9bIsho8rR/akku/qlzRumSUrbZzDWLd2daIC0q1QVBrm219iHC2OkpmuYtOOEGUVMTRqiSXLfRwuiuKqg9tnpXDgaBiPv+VOsEIIYuoIx8MHKKRj0rmUcQRLnpNWXT24AxF699BRUxcnJ6tp6qemLk7fHnoUJcSho1EG9tFz/llpFOapeW6Ok+PFcZ582Ma2HVFWrwtiNEBdmYG2dG5y7NZKeozCUr9POomICFEhH6G7MhC71HQbdo5owzOPP9li8rOyshKVWsZmk/H5JNQqmRsmm9i1P1LfFfB37NobJiVF0LmDls4dtPVGqD8tyaO6Js5DT/zBoYPg80JWbpx7Zpi46JxMbpxZzW1T7ew9GKasIsb3qwL8tj7EPdPtZGeq2bA5xMOznJw1TMcjdzeMxzarikfuTuO5OXUsXuZj/GgzS78P8Oa7QXxe0OgUdOYwtz9URWl5nAVvZJFiV/HgrFNwBgZ69+6NiKrRWgLsja9CFTajUlRkkodVpFDKUY5zEBkVWeSjEwYMoUyqpOOUSkd4+D49bdukMOmWCgrzNBw+FiU3S8Ut19lYuNRH7+5aBvTR46iLs76Lm0/fzaZ1QYJk9njj3PdYEX9+FyDVk81O1tNKdCSTfCQkPNThytjFrKcMpKXKPDenjm8+zk2SW1SrJe6YlsIt91ezcVuYfj111NUpqOWc5n7yKeM/jvx86KGHkv49ffp0pk6dytGjR+natStCCL7//nvGjRtXL3p6yy23MG3aNNatW1dfRXbhhRcCsGfPnn883rZt29i5cyd3330327Zt+8fPtvTY/x0MHjyYWExw9rDmN0ujhht5b8E/bxhNBpkQQVJP6DvoJD1lBzJI71L5jwvMcFhwqChKSQnIR7rTLtqqfkObRg5FHABAaIO0a9O8QVJBrpofVvkJuDWIuky8mmpsKbFTyua+/eq7WCwxYhGZFKn5jJ1BrSfV375ZzRONozXf/VzGhEsTJNi7891MuMTC5FsqKa2IYbPI/LEpRO/uOha/n8PS7328PltFoXM4+ShUUUpxnYdgKFGxUFYR44bb3KQ5h4EEWnQcPhJHiER17vkjE8Tcr38EWa8N0aurFn+1GUNYw9UTxvPLr3+0OAYAC+a/jyzLVNckjvHky7VcfIGJ8ooYmL3o2v/B2L4yZ/1FU+vCUSa+WObjzpuajtunX3qRZbj1OjtfLPfSrbOOSkccu1WmdaGaL5b5mLfIQ9tWGi65MJGdX/ajj+U/+dnwfdNVzq0LNESjCXL5ZEVyRrqaNq20LJ2XgyRJrN8cZO+BKGOuqiEswtz7SMvJYItdS/FxpV6X9oHHvMSrc2hFWpOtaZmiFentj9ff7+v+DPL4i7VMv9bOtVfZ8PkV3l/g5rwryygpifPKnBB14ggZImGsJUlSPakJsFMknFjDBJGQ6BwdxEHdBrqHz0QnGagRFZRxhIEkjBZ6MJi4iCNQUKFGkiR2iD8atcSnae0cP17U4jicRDweZ+/evaf8d/83oXWbjsgqiYeeqyEsC8Ii1EhaAki0V8TbkHJiIaUTBlICWSz//E9ef0/H4H4G1m8O/pduluGoYOkPPi4+P7kKr7Yuxnc/+3n+sTQmjm8Ym59/0sYTzzv4Zl6MTE+yOHoKGRznYKPjpJLJsbCKaPTU2pz7DbiAx19ayatPNa40/PRLD5eNNvHV5yHUYRelnmoKlA6NDOggIb2gllRkDajkqYfSCYcVFn7l5+tvIkgSjBurRSfp0Uo6nKpyAsKJiAtSKvty3rgNfPyevV7nKBBQeO4VDxt+tpBNQ8ukCjUKCR1NRShUp26jU36I8WMsHDoW5YPPPHTvpKW4TOG66Z1PKQ4Bf4Dbr0+I15dXxhqJrh84HOG2h6rp11PPcw+n46iNM2+Rl6qUrRQ6hzQ5/8XtVfTv0/BMhkIKcxd6iMUUBvTRNyI+ASZdZmXxMi8eX5wLJpSRk6XGH1AQAlLtMmq1YPYTGfgCCq+842LEkKbJzbfnuXjy/lTeWXBqhi9Fh4/TVnRn9+btnD40SDo5SJootapSvIEo7UVvMkiYekWUMDXhvaz4xc35Zxv57P10zr+ygvWbg8x7K5XThgTAkyCt97OVo2IvBbRHI2mJizjl0jGc5oN8+2Tje2/pjz4mXWZh2iQbYyfvZf2GKKqICRMWCmiXqAKp6cFVV69jyacpdO6g5blXPMz/UMJe24ccbKQR5jgHqaIEtaQlFouh0bRc5P/fgKqqKgb31/HJZ2Eiu9ujjzjIaiYdJISg1qnQhzOSNAhNkhVDzRBmPbeK9GBXspSErvUBtmMllY7SX1xlHa2o/K2asVft5JdvGky1WhdoSNWkEIqnUMIR1GiIEKo3Afo74pogGekSRoPMpReZeeyeBjIhHhds3x0GBIqioFL9s+nmSVSUV1JIQ6dDotIoE+oS96dLbKdr70r69Gic6LfbVAw/XY/b62DenKz63zXqTBN332TnihsqefsFDR+8lk6/XWWk7D8jab6uNu3lmSeN9O+lZ867HvJjnZocZ7WSHlGTyTZnWcJsohnneEgYKLnDQY4dCbXo959EcXExn81/lLXL8hk9uZwXH2tMJGi1EhazzLSJTScUhgw08PQrdVw3wconSxrLDyS6nBL/rzIFufma5s13+vXU0aGtlkXfNE/ibt0Zolvnxuu19m20jDzDwIrVAWypgqKiohaTn3a7HYcnkbgspANqSU11lZ4HH/NhcrZn+85yxozWMP/VvbRVGgxOhLWO0/o3XQxiMsq0aSfwlQdRiCfNG6qT/5247u3pjiIUwgRRoU50oqhX11cL/rY+yCN3pSYRn5AwDFz4YSp9h+zHVpaHHw/qE9vyuIgjIWE2/89o3P1vg05jQEbNQXbQg0HkVg/hlps2Yswqo2c3DW6XwsXXlDP31Swy09WcP9LEF8u9TB7fuONGCMHib3ws/iCLs84qJjvaikD6YR6a2XSVWXamhmhAQ3pNlybXE2pJg8aTxYrVfl5+x8mHr2UysI+e/YeiFJdHWbUuwO1T7Vw+xoJWK1FeGePhZ2vZfSDET78GGD6y5WuBqqoqMjQFOMJl1FJFishASApBUzmXj9fw4lNZvPKuix5djKSlqJi3yMPsJxqPE0II3v/EjS+gcOkFZkrLwyz8ystSg4+ikhglR1VkVg5j1qxNLP7UgqM2zo13OFHrweJrfn9uJYViDtFR9EJCopoyyrX7OWeEhpIVMtWqYwQzDqPWxYmF1RirOpGuJOa1yrLGBn3Noby8HK1GoawC+vbQMX6MhW6dtFx8dTkTxlkaVTBGIoLPvvLi9SkIITheGuPnX/188UFir1qQp+HHr/QJI7PKGNPurmbKFYl9QSQquPpyKxdfU84rT2WgUcNpoxys/1EhrvKhCthQ0jw882DTmvC3XGdnwk3lLPgsRNnWXFL9/UmRtIRFiFLtfgzqGr79vEGntLkq+ubw3rvvYbLGMZslZtxoYc7LwIlQ6iUj7eme9PlK/T6O6/9g1AgdrZwxbp1q5e15Hn75CTLldLRhGweNLr5YUkl6doS8XBWHjkY5cDhKjy5a/loDZ7WoeGt2Chccr2D9H9CT0zli/Q193gFq6xS6dFbx2fN22rbS1GvyN+UzA3DnjXZefMvJ9l16pLos3MqpJwebw38c+fl3BAIBgPp26erqalwuF716NSzSNBoNXbt25cCBA6dEQLpcLt59911mzpzZolbk/5NjR6PRpE2uJEn1FaJNDZo2m41gUOCoiTV67yRq6xQsFrnZKpxYTHDkaByBjA8PtaISgYLd3ZqKskqiUdHkw6QoApVa4okXazlyQE2bSGESoaiW1AgBYRFCFbSyfkM1I5tOZrN5e5jKUhWaYApxwlhj+QT1x1u8uAWora5Fq5GRZQVFKE1WfgKEo3E0NL9RkmI6PB5BNCp4+yMPP/8aIBhS0GgkFr+fQ1aGGiEEG7aEuOb2Sl6flcnPv3ioXePHKJnJoRW2eBpDRq0lK0uisiaE2VtYX3EhSRLaugLmvOvg2okmrrrOSdkhI5KjNahiODRFSCETXenPocBmli79hnHjLm5xHH766XvCXi2Ll3lpU6jm940hWuVrKCqJsmttHjMecXDjlOQJ/cKzTVw4sZxzRxgbLbg+OyHSfO1VVqbdVUXPblpqauL8sibE0vlZ3P6Qg/LKGHNfy2Jgn4aqkkF99WzdFU7K9v8dhXlqauoayM9DRyPkZKrq7/UqRxyLUcP+QxoUc4DU1NQWV3sY9AYEgo8Xe7jpajt7dgv8eBoN5CehRo3blfh/lzvOEy/V8s38BrFzi1nm0XvS2LQ9yBU3VJJulfH74xzwbqWj6FN/v51sWddjoKPUi4DwsYdN9OJ0zCaJg4ZfiIe1xIJqDJiSNjmJxXHDPa/HSIRwohrrBCKECAb+WWvv73jjjTda/Nn/mzFkyFDyC3LZtK2USRNNLP3id9q4h6D9CwHqFrWUcYxeJLcKSZJEu1gf7n90DXUuQdtCFR6f8vdD1CMcVshIU7F4mZc/NgW55gor6Wkqfv0jyB0PORhxmjmJ+Dx5jMfvt7FyTRXRHZ2SiAaAGFG2i9+BhMB3Pm0wYEZR4MslH3Pz9JktjsXtd9zNbTd/y20PVnPXTSm0KdTgqInx7nw3+w5H+HhONj+tKeWt5/Xs3W/i0UfW0do3sH6ciosYh9lNkAD29BDLP8/hWHGUcVc50VS3xRDMwGsuZta+KqJhNU5tMTmnH2JIax3rPi1FE7FQfFTDJVd4Mdlr0Okkgm4dOkdbsiOtkh3HqapvAa1I28hDT8S56tIGoubum1OYv9jN4uUeXuratcUxADCb5PoxqDBXzeRbKln4TjY6nYzbE+eW+6tZ8GZ2UnXDhEusPPlSLV+/t5dMX7ek7wuLIH59JTv26PliuZdgULBzbxidTuKdF7KZ/0XTeoQWs8wHL2dx0aRyzh1u5PQBBnx+hU+/8nLseML4Y9O2EKGIwFEbr5fY+Ct+/SPAzr0RaurimM0tr4IHcDndlFFJW9ENm3KCkAhDjujCEXYn6XdqJR253j6s/GYzay8OcsZgA7MeSuXFt5x89nY2UXWgPinTWfTFQQX72IIiFOLEaN0pQEGmICcreZ511MR4b76brz7KQa2W+PiNTK64sYLt6wU6tPWVv3rJSFrJUMZfugPJXIur1Ebn6OD689OhpyM9sQo7B8XO+i6f/4cGdOjQgaWfh7GG8kmPt6aaGgRNV4U5qU60VEuN17WyJJPu70RIBEFK3P8RwuRIhY0+a1MyqTqcxp9bQwzulxhHdu+PIIXMFNKRzfIvZJtSKPUdru9s+CuEEETSixh3oY07H3Fw323JxNkzL7vwehVUaona2loyM5vWdP47rDYrehoSVEIIfLiJE8OIBUlWmHBZ0zISQgj2Hozy3ae5jeZcq0XFU/el8eZcFy8+lsH0qRZeu7+I3HhDZWs8pYKx5yd+658bY1jjGc0m3lXuLGQ5RgwHiog3KQ0AEMKPgiAW1BEMBlvcRfbO28/x0mMplFclqhv/XpV9EgaD3KTO30nk56o5UhTBbm18fivXBpFdieuixOV/dPitqYvTtrUGlSyxY0+IXt2Sn2MhBE+9XMdzDzdNCow+x8x3P/vJzVGdcvV3OBwhjSwMJ0w2zFVdOVK7nZ6x1sx55yDZ+TGGjlHY/Ouf2Oq6YMSCrFb+cd1lNskUUYn9LyYhQgiC+JFJjpUsyckJAKlhrbH8Jz9fzW26akmnkxnQX8WusioEAicOsimkihJk1LhqgqcUh38LWrduw95du2gV78pW1gJgrUvBXteNdWV7GXauzJgL9Nz6gAOfX0kkSv0wdJCRNoXJ89jjz7kJOQ0gJDIKAjiPOIipA3Roa2/2+Ca9CjPN36PClcoNdx3jy3k59frhXTpqefU9J88+nJ6kKZ6brWbua1lMvauKaFTg8Uaa+9pGyM7OBr2CxqenO4OopQK56zZ2LMuvXyfVOePk5ajp3lnHnA9cfPWdL0naTFEED86qoXWBms7tdTw+MzG+1dTGiUQFnyz28/mmVpglK9rKoZw9ZiUmWxRfRSpByUOYAOpmYhEiiB4jB9kBCLToeOAeIwP7aZmydT3TrjVx+9Q0rBYVdc44L75xiC8XHSVYZ0arb3kCNC0tDUURjD7HxKp1QQb0TpjH3Xq9nYnTK3n+kfT66370eJQb7q7inOFGvl/pZ+5nHo6XxrjzxpRG44EkSeTlaOjaUcu2XSG6dtSiKAKjUWbBm9nc8bCD4yVRhp1moHJVB6xSKmERJH1gbbPnajHLHDwoMFe3JSvStn7+0El62kR7U7ZlHx9+UsvUyRY2bQ8hNdHd8U9449W3yciSuOtmO9Mm2fl4voNYVdM+FAHhIy5FOLwhD5tVxR0PVzNvkYfnZsXoEx3VsJ/1Q7aIsr/qN4adHuOdFxPyCXsOhLluRhUfvpJFqxPVn5Ik8egDZq6Y7GGXaz1TJ2h48bF0PlniQVGoN+GrrI7TqqB5GrJNoYZN28L8tCqEVbTHHYvg8Xj+RzqD/qPJTyEEH3/8MZ07d6awMLEwc7lcAI300mw2GzU1LddFEELw1ltvMWrUKNq1a0d19X+dYfg/OfbXX3/NkiVL6v/dpk0bnn/+eTIymi71DgQCSJLgnfluLh3ddNZp/hcebr/ezgPP1DD31axGD+tzc5xECSPpo5SEDpFNITIyNVTgLNXzyttu7r3d3uh7F3/j5ZwzDbQp1HLPw26iRNCSTJx1oAf72UZ3ZSALv9jDjOlKUksUJMjXl14L0D14FkUcQEcKtVQRcqrJyWl52bLOqMNXrmfAoAAb9jUtnKsIhQhhaqkml6ad5GtVZbzxoZvZb7lw12pQGcOEwgpDBxl440MXF44yMaivntP6G1jwZjZT76rirltSuHtLMUZfYmNulMzInnTCnlQMBKigBANF5EitAUjzdeKD11289HolhZ5B5Ii0xICmQHa4DeUUcYTdtI70ZO7bc5k+/eYWx0FCTbwqizfeP04kliBo3p3v5oVH01GpIBBUsFmSF2JqtcT8N7K45rZKsrPUjB9jwR9Q+PJbH9kZal56PKHzd/oAA+vWR/CVW/BFYrz4posbp9hYvsKfRHyehEEv4fHGsVqaXsQfKYqSldHw3uy3nUyd1PC8fLLEg8slyFbn4jH6sNvtLR7Irp96E6XHvmfVumBCN1D5ZyJdI2k5Wiyoc8b5ZImH6dfam1y0D+idcDB+4l472RkqJkxz8MuqFZgUO1r0+PGQQS4dSFQMGCUzeaItW/gNs9NOhsghJoepopwwIeIi1myVR4hA0jMVFRG8woOEfErPRnPjx/82qFQqBp52MdqN7/LY3Wls2FRGTKyjpEhH2KMnKHmJEKU/I5rUKdRKOhyleubMLCCScQxtSoCn7xdNVvIt+dbHxEutTJtk5c+tIZ55tY6yihhjzzdjMEjMmN78fTrtOj0v31NGVqxN/WsenGjR0YNByJKKgPBRxP6EOL0Q/LlhPTdPb3ksnn3qOdJT1Zw7wsiV0ypxewRKXEKJyVw/2YSiCNJSZdLTVHy22ItKK7Fb/TvxmARIieoVJHQYcNcqXH5NLfsPxpCKO1FpOEJe9wM8M9NOr642Ro2pI6g9wJKPM1AUwYgte9m/U0MvhqCt0yFqBdtYS1f6Jxwx/xLOkAjgxEFrOuMXHrr1D3DVpY2JkSmX21i01E9RUdE/6mz/HbGYmlgsQfps35OolDrtwhJGDDFSWh5l2iRbk21dj9ydyhfLjlJ3KJ0UMhEI6uRyjqh2kWOMYDQaueVaO+WVcUrK6yjIVdO5g4Yde8LNtuS6PQrxWEIzev+hCMXlMYx6iVBEIT9Pw8vvOonGYNWXeTw4q5YFX3gYe54ZSYJlK3zE43DT1VY++9LHxReMb3EMAPxBD6k0diqVJIl2ojvbWEeeaJNEuKS6uvLiqxsYulBPOCL4c3OIjoNKCPjV7GUz3cUgZEkmk1wyySUiwhyzr8VoiZGXreW6GZVMuMSK3Sqz5o8gP67y89ozGfXzwfHSKIcPSISUMGrCeHCiP0FG6CUjuTWnscvxJx3o0WQ8syjgKPuIRqOnrI39vx3dunVjyxaJHrGOIIEJK6XWLVhVNlSuTFJEQ6WIH2998qEpWEUqdSe6eGqo+EdXXqOzDR9/soPB/QwIIXjyOR9qd2tK81Yy43ItF5yj8ODjbso2HyY33q7+HIQQVFl3cNVVKj5e7GHT9hA79oTRaCTKKmK8+KqfrTsieP0K7dtpTin517NXD7ZvP4QWHQ5RTgmHsWBHg5ZiDhFQfFRVN71xrqiKU5inrpfP+Tv699bz2IuJjWubQg0O7RHSAgX1HQc6PfUkY2qazBHCzVa9RgiiVoyodVHKw8fJp22jzwSEjxBBNGhJV2dz7NgxurYwIbR39yYGPmekuDRGrPl6CaJRQSzW9LwHUFkd46OFHp5/JJmULCmLMmOmjwxPH7y48FdbuO+JWl59JrF+LC6NUlwWIydLRX6Omh17w3TvrOXVpzIYd205115pZcIlFvR6mT0Hwjz4TA1dOmqTnI6T4hUVpNhV1NTBgAEDWhSDk1ChIp0cvLiwk44RKyKmpiJ7LT26q/GHBR+9lca2XSFefn0Lx4vjqGJhikqi9S2bf4WiJJJgDkrpxWn1rxdxgEzycOIgIkJJidiTCAgvMdEg5RCPi2bvN4C0NIlDqi10jw/lGHvRCyMVHMeEhWj41DpE/i2YdO1Enp7xNFXGfRgCKdjJJE9qQ5X6EFddG+HJE+ZdY88zI4Qgv0sF7d1ncuHYPxl8Ooy5SIvDofDR/DChkmyMMRWlFS7uvcvIbbfswh6Lc+BwtF6juBFUCkH8WLA3+XZM78agl5n3mbee6HR74lTXxJOIz7/i8XtSGTa2FLO5+UrKvyM7Oxt9qhqpRiJMEKftAO89nJZUpNK5g5ZN20N076zjw1eyeOT5WuYudHN6/4Tfw4rVfmrqYhj1at56riEBlZ6m4vuf/cz9QKEgWpDodJR0ZBtTMdjdtC4fSLE4QLF8gC6i8fOqCIU6qujzF7+OCssO0tIk3vnYzSP3WpP2h6kpKp59JA273cmLs6s5Z+ToFsehoKCAYFChVb4GCKIooFIlrr/VLHP3Yw4CQQW1WqK2Lk5Wuopffguw4I1snnm1jq27wtz/D5qwvbvrOHQsyrbdYc4/YZaclaFm0bs5nH9VGS88ZWX0rp2YHcNQo6HK0diM8iRiMYWqChWtYm2aTJylBzrw3twyrr7SzH1P1jD0zEtbHAeASDCIRi1xzRWJ2D5yv4l77thMXt3gpHk2LuLskzfy0ExTvSzg1ZdbueCyWjpHhzfax6olDW39A1mxYi3nl5Rx+zQ754808eZzmTz+Ui0fvdagJ9upnZYUnYkUVR4D+5YCCU3TSbdUMnm8JWE22krDb+ubT+7s2hfBUS0YP8bE6oUqDCoDXq/3fz/5+eGHH1JcXMyTTz7Z6L2/L5TEKeqi/PDDDwSDQcaNG3fK53Uqxx43bhwXXXRRo791OBzEmlithEIhZBkOH43y7Gt13H97ciZi/mIPWo3ExMusuDwKI8aV8eR9qfTqpqOoJMYzLzvZsEEhxa6mbaQ3KVLDzWgnHb9oxawX/gCVwi0nyKBgUGHuQjevvOvCbJI5a6iBiVfq+XP9OsqOG8ms6VdfQZAmZREUfrbJa8gsy+fssSW8N8dOz64JQudIUYRb7nYjH++MXjLSSfRmB7+TS2uOsoeKiooWx3nUBWez4NnP+X51FV4OYBOpScK5QggOsoM0cijmIFkir9HDGhR+wvEwuUcuxEMd1WwhJ1vF6HPNjD7HRDgs+GK5jxfecPLRa1lkZ6pp20qD2xNH0iRn39LIxkMdHaVeFIoObGENlaKUVDKJEcXh8pJOIVap8UY/V2rNDrEeCQlHRe0pxaFTl56sPPQDKWaZWTPSOGuoEbdX4dMlXt78yM2wwXpW/xFg/N/I8qwMNRecbUaWE5tSrUbilSczkoiBKZdbWbikiva1vTH2WM3QQUaefqWuybYIgCvHWXjrIzf33954Y7V7f5gUm4zVoqKmNs5zr9eRm61mQG89iiJ45tU67DaZYDiCQRtm/GgzM2feyeOPP92iOASDQaprFX5ZksW7892U1QTIoDV1VJFGNjERBaQkEiwek7l8WgXpqSo+mNC8wczIM4xs2h5i/GgLXy3I4srrq1j7vYpCOmDA1OiZzySPco7RjUEgQUQJIzLLCaoDOGqPkB1prJnnFx4Eoj77FhNRdqrWkZEVo6xS+sd7Qq1W/2sIz7/jm6XzGNRbTYpdxdMPpvPk7FqiQqKA7uiEkb1sbrLC6SRkVGQqraCqFSXBjUy9K5GlbMrNcunHiWqgwf0M9OmuY9ItVdx5Ywrvf+ImLaV5sj0rQ0ZSR+HEkB4XcY6wmy70qyefjJKZLqIfO1mPJmZCkluu+VldXc3enb+Tladw74N+rKWn0+oE6aUIhSWvFbH024PY0wXnXVFOmsWAPVVgkmzYa7sRJ8ZeNtOT09FLBoQiKP6lhmK2YMPBoNPhy/l59RrOF5yvxmSST3QISAzqpyO6s2u9vIQkSXQWfdnDJrJEPpkn2m+rKKGEw7SiE0H81Fj3MevG5rUsb7nOyvvvz+GZZ15ucSxate3Nkm/3YzWr0Olkvv0kD7NJYvOOMPc+WdOsWZskSVw+1sTKNdvYuR9kWWAwx+iUAb99U1i/OW3fBoadlsfrH7h46yM3544w8fY8N9OvtSd9XziscNdjDh6ckYaskvjuJx9ml4TVquKL2bn4AwrXz6hCpRJoNTJzX83mWHGUn39NdLM8NCOVdq21vPWRi84dtWRlnZrpmYjHyGkm4SdJEmkiCyc1pNHQNqmXjBw+GqX3EAeiNgOjpycBfAhcWEhhG2tJE1mJNlzZgVNdyeiRMm89l4fZJLP4Gy+3PlDFhEus9O2p484bE07gsZhg/NW1HN1uJ79uCG3R4aKWY+wDkTDBOok4sQRh3sx5W4Sd8vLyUyLE/w1QqVREw6BGQ1n67/QdGOGm6w0YDAGWfLWfZct3k1l5GnrJSFDyNFeMCCSkWxQSmzPlhCxLs8dFTSAoqK6JcecDbur25RJrvZO136aTnpYY2378Usejs8pY8NlRZG8aSHFCujo6dRR8uypGepqKFLvMrNfq8HtlTJ5CFHcuQf0eDBotQknoGrcU1990HRfOv5h80ZZqyujN0KTOIJeo5bGnNzBtkq0R6RSPC2LN70sBOKnOtO6PKHLQxhbWJHTRMKP1Beu1l2+8zsCv3x/GVtfYoEsIQSWl2AucfPpMGpOuO4g2pquXogDwCQ+7WE82rfDiQtZJp1T1rCiCcFhQmK/mcFGk2a6ubp21fLG8sSkHJByJ/QGFouIol1xXwTlnGmnbWsP6PxR2bpeIVmdRnreawQO13HimlkNHJYaNLUGllujQRkPn9lqOFEXZsCXE9ROtCQ3gNBW3TbWzfEVCKkkRia6ga6+y8vX3/mZ/zwefuBk22MC6rYWn1CUGiXk+g1y2sZZc0RqBgi3fzXdf5aDTSjx+gtDu00PPgvcSMf5za4jHXqjlo9eyGvkXvPaei9q6OIW0R0EhIFyUcAQXDk7jXKyksI+t9BCDkhJMMRHlADtIr8viiec8TJ9qpLI6zt4D4UZdWCexYYePNLsWc62VkMrDEd0GDIFsUshAlXZqZmD/FgwfcSYPqWZi0EcJRCS6xgZSIyrwZuzn/tuT5UAkSaJbJw2hjYKCqhHs+8rJ1uVOiKlJEzlYJA2V6X9SkKtm6fIwreiMR7ONZ16p45O3GxsEOV1xLPYYnrT9WOoGN3o/LuLImRXs+q2AcVOq6TqonMvGmCirjJLbjN4mJPR1dVr5lPmM9h3bU3SwmF38idXgIzc7eS84frSZ0ZPLuXKsBYNB5rmH0/EHFHbuDROLwcKvPZhK+mBSmRk2cjet28fJTFexa0+USkeMQueQpPFVClgJRWuR8JNBPseUvZSpkpNfMRFjP1spoH3937pFHeWimEVLJQ4cjvHJW02bL90xzcZ7893c+2DLO6NkWUbWWPl9Y5Dhpxv4fqWfQX31zHyihlBY0KeHjrKKGCXlMaocMawWiZpahYI8De+8mMXkWyooKY/VJ2aiUcGCJR6+/t6HJElUVcdIS5U5VhxFCIllK3zce0sKI4Ya0WrAYlbx7Cwt99y/CmttZyIVumYTK4uX+tEo+mYTfipJTa1DYtD5xThqY7z8xp0tjgNAXFLQ66T6ueD8s41UPujjhdmr0Ne1Rh224JPrcGiLaNc5xm1TG56X3t11xIKaZtdoRsmCSavny7kpTL+/mkBQ4dKLLDjdSlJXwKFjUaSICXXcwLadYcaPtmCzqjjzNCNPzq7jkbtS6dlVx/7DERw1sSY9bh6eVUePbipW/OpHEzARt9b9j+2D/2PJz7lz57JlyxaeeOIJ0tIayCS73Q4kqjBTUhpYeo/Hc0ruubt37+bgwYNMmDAh6fX777+foUOHcuuttzb6m/+TY2s0mma1q5oa4LxeL7KkQuNPZ96bapb+WMLoUSZUKom1fwYZ0FvP67MSF3/qRCvPverhjmtNxA1e5KgedW1vRMpmHMet9BCNBxaTZCVNyePdeYdZ9LWX/Bw1SBKd2qkZ2EfP3FezktpjNm4NMeW6teRXDa/XtzFi5qyzFbp3dfD9TwqXXFOJUaNFI2mIeoyYHP3qNTolSSJbtEpUoiIRDodbXNExacpE5sx+iSkXWFi2yMC24FpsIo0UMgkTpI4qYiQ2gBlks4M/KBQdSCMbBYVKjnOcg+gwso21mLCSkws/Lc6jML/hmvTtqWf95iDT76/m07dy6NlVx7crgkje5DawKGGcOIBEeXo70R0fbizYCeNHpxPkhls3+3syyaWWSkJh3ylNbi5nBdmtIqxbVlCfzUuxq3jozlTW/Rnk/U/c/LAy4aj+98rG6poYQwcZmjXckCTIzhaUqH5jzkw7F40y46htemfw0xo/Hy10U1kdR6uRmH6tDb0+MVGv+T3ArQ84yM5UM3ZKGXUuhUBQYeQZRu553MGK1QF6d9dS54ozdZKNd+aWcc6IFGbN2dniWBQdK8LrVVj6g58x55l54VkBMTjMborEQbToEAjiIkYB7ZANIS6+SM8F52m45b5qfP7GVcon4fMnEgYnMWWCmU0/6jCKpokUWZJBJAhNA2YqMv/g7bf0vPC6CtGqBMdWDanh1n+Z9Gtx5W5BGw1TFtxObcCPV3jo2jVGIARmi3TKC55/CwzaAFUOFdGo4OxhRmbP8ZHn7VfvwCsJmYgIN6n7GhC+pErbAs9Afl/7I+deUcagvnryctRs3hHC6xPMfyM76fmpcsSx2xL3dzwuWLk2QNtWTY/zy1cECAcl/HgJaGs4EjlER3o1cjmUJIkOoic7Vb9yxZVXtzgG33z9DbKIQ0RLaunghDPsCciSTFq4DYerDjNlooEbpzSY7+zYE2by1N+xFZ1OJ3pTzEE60uuEnm0GXcUAarI28eZLGUmbv8EDtITCDffjr7/FSCd50WGUzPQRQ6mmjG2sAwSFdCSdbNzU4sONVh3CZm2+ZcduVeH1nJqYe3Z2Pg89+zvtWmn47O2cehO6Ab31WMwy/7RnlmQwWeMc3JqD1ZJo8bnuqsYECcAt19k494oyvvs0l/uequW6GZVcd5WNnCwV6zeH+Gihh6vGWZj3uQeLSaJ7Zz0zbkxhcL+GRe3LT2Zw3YwKFizxcMe0hFTBDZOT76EFX3gY2D+1fn3RUqjVUpJ8RqP30RAneSx3iRpqKjT0iA1LJIlOXPKoiLCbP2lHN0o5wnEO0ks5nQKlE7tWHuS0kTVERBi8dlR6GzdfnWwSMvNhF6W/tyc70qARnkke6SKHbfyGQZjqn1eF+D+a28SInJIZ2L8KkorytA28/LKa889uIAsH9NZz09Qo51z8G94KKwKBBw95tGsyzlX6AwTiXuLRGDbSqKSYdJreiNZIZVT8GeSss2WMjm5gcHLfXUa++MbPwi/CxKJwxhA1M6ZbeOw+G2eMLSEcVrjn5hSys9REo4L0NDWd22sYNqYMbWV7XNEwLg5hNEeIBNRE44ZTIrsKCwtp3T2fA7v2MIizG0ki2aU0ssIdueHuY3z8RrJmYllljG27wsTjosk28QOHI+RkqvF443y2xE9Ep/DCIxa8gTifLKqktExw870OPnsni+6ddWjSKqhwHSU73gZJSszjDio4yh7CBGln1ZKVqaZXDxVF2xwUcwi10BAhjAoV3RlEDRVkU0DM5qVNmzaNzqk5DB02lgVffMm0yXauucLKQ8/W8Pwj6UnX3OONs3NPmO27w6TaVZwz3Fj//q59YcZfX0GkOh3J4EfSBVj6ow+VLOFzakhPk0npcZyl83LJzW543mMxwfV3VjF+tIXzRybmuNq6OBNurmTUMBNdOmpZ8IUHk0Hi07ey69etiiJ47T0XP//qZ9SZyXPj2j8DbNsVZsvOMPfcP6PFMaiHSiEWj9CGLuxkPZbUCLMeTqF1gYZYTJwgLZLHnUF99ew5YGDcNRXcPs1Gv556SitiPP+6k21r7HTyDaSCIqooRYsOA0ZcSEQIocOADy+bWUOmyMOAGT8enDhoRzdswTRee3MFr73rwRTO5q5Havnh85xGz+OqdX5AkJKmUCz9SqE9To0zhpBcOINxpl5+zanH4l+AQ4cO0bWnYO8uLdZYOiECFHOYDLWKe5+qQaVKyH+dPcyILEs88oCZGybvp9DfD6uUgjV2Yg8vQUSEMWR4sFlT+fmXKLGMPbz+op2X3nJxz+MOnrg3rX5tePBIhBtnVvHa0xl88HGQDd/uIcPXpX4MiogwR4wbeOtJM1qtzFsvpnHhRSF+eKMjDsoJmyv5Y20tGp3ClAk6pk0x168/QqGEQWNe7qlJ4BgNRlrRmePaHQTqNKzdkKjyPAmDQeb+21O5/IYKnpiZRt+eeowGCUmCWa/Vcd+tKTzz/EHSa4ZjrRyOryKEiyg2jMg4qaQ4SV6sLlaLXCdRqdqJWUlDI3QcVw4SzDiKUbFR4w4TUAJkKoV4cVEqjqJPc9Olq8z716Sg18l8ssTDJdeW8+Er2fVJtJPQ62VS7Sp27dqZaOtvIS4edy3LvprDj4tyufq2KpDg9VmZSUaLbk+cMVPKeer+DB55rqFj97apKby3wM3sJzKIRgUTp1dy1lADi9/LQa+XuO9JB0UlcT5/L4OObTXsPxzlydm13DizmkAozpwPnDzzQDpzPqyj0zkHWfxFlNETPHy/KIuCvIZ12vrNIR58pg6T1QT/YN0SjsaJxwRatUQodGpa0GpZIq4oKIqoX9dfO9HMFeOMfPVdBcUlZby7wMn1YywcLknuCojHQa1SwT8lCIWEVivx/uxMLpxYzsXnm8nJVOFyN5CfTz3vweIcjIMKvvwmxCN3Jbw67r7ZznsLPJx3ZRkDeuvJTFdx9mXlfDQns96YqrYuzv2Pu9izL0q3biq+/SSX0RO3Y4jk/o91BP3HkZ9CCObOncvGjRt5/PHHG2kAZWZmYrfb2blzZ/0iIRaLsXfvXiZOnNji41x33XVceeWV9f92Op0888wzzJgxgw4dmnau/J869j9BURTiIR15/gGoUFPp/YGRw4woCtwxzZ5Uyr7wax96bzaZ4Z7gAafuOHTfwpg+Ov5Y0LbJcmqAHNGag65iDv2ZqPQRQnDeleV883FOI12ggX313HFHmNlzfsKg1iFcqYRMlfTPktmyx09MjjJsgIV9X/VucHP723ENmPDjRSDw+/0tvnnNZjPp2YKnH0jlk0+qGMBItvM7PjwU0h4DZrIpJPWEyYlVpFDGMUo5ShAfWvQM4uz6atBaVQmXTfIkEZ8ncVp/A3MXejh0NEJRSZTVa6K0i+bX/xYhBDVUoENfrz+aSR4lHCZdlYml6yF8lQKVo/kFvIwKL04sKaf28BYd280Lf2tjOImhgwy8/qGLW6+zM+7acu6YlsK5w40EggoffeZl3ucJLZPmyM/F33iRVTBkqETvEyYm551l4v1P3Jw11EhNbZytu0L8uTXE/kMRvvggF4Ne4qNFHi65roJwWOB0JzazVotMfq4ap1shLVXFhOEW+vXSMvstF/5ADK9PxZIPctm6K8yOvWq274oSibXcAMtkNqHE4f4n6shM0xALWnBQjgUbubRBjRYTFuLEOCBtJb+tixefSlT4jRxm4L0Fbh69u2lx++9X+vn8vYa282GDDbgkB81IquERThTilHEMN3X0axNj3YYg3bvomPVgOi+/VcrCz48QDamRVHFOP13FUw+nMXZKOXGlGE2Zlv61Izh4ZB09B4QpLTu1ye3fBEmWuGy0heffqOPhO9MoLZbIPUGkALSiAwfYRjcxMGkTHBcxDrKjkSasyd2GzNTjfD7XSMzk5JelGbRv0/iZnLvQw4RLLKxY4+fsYUY+WpT4998TDOWVMTZtDzL2pjIcjjIysgRfz80kNdy0UYFRMiOhoqCgaeOwpuCsdSKiKmorZAqlxtU7depSrpmi45br7Emv9+qmY9niVC4avY286jM4IpINAO1SGiFbLGljC9CpvY75ixu0LqORpskqWVKRTSFe4cJNHTlSIekikYjqRG8iHh/frzhWb5D0dyz9wUefvsNaGgYAtm/9hRsnWVjybYC8nOTzHtRHz8q1gUYb6/rjfe9j5Zf59W3aR4qizZ6bLCfcyYtKYrzyVAaHjkZYtNRLdU2c9ZuDrP6qALNJ4svvfCz/pGnjmdMH6IlEBHMXehh9jrle6+gkFnzhIRQSrF4ruO/RfqcUB61RhdNbRRpNy2U4cTS694/Ku+gaG9xIIkIjaekoenPM+juKKoLVmYJdSrQNGtx9wJ2oaKrgODVyGTfNdPDFh9nIskQwqPDTz3HywoWN5n5ZkukgerKbjRiFmRhRgvippZL0Js47JqKEVT5qa2tPSQbk3wBFURBCoaCTj/PPblwl3KZQw7VTdDw7u4YMk4WgX2ZvbDNdRN/6yjQhBMXyfsIaL107wda9v9CKTviiHvzCi0lKrhiKiDDlqmP0qxxZX11/zLibF16Ooyprh2LwE7dXsnZDmG9XeenbQ8sFI02EwoIvv/PjDySqQs4ZbuLKGyupKdOhjcbQa2QGDxTMuDWdabfX8cTTb55yPG6761YevPbxZrXgc0Ubvv3uEGM9ZYw+14zRIPHTmgCxGIwYYuDpl+t4bGbyeiAaFTz8XC2XXGhi2JhyKqoU5rxoY+68EM5SK7qaLrRHxfrlJbRaW8kN0zSMGKGCM0r44cdjCI8Ft7qa7GyZGaOMxOIalq/wM+YqB/fdbubdKgc55f0xYq7XjCzjKH68SDaFe+6ZcUrt/7fedjdnj/iAoYOMTLjESm2dK1HhdbGF3Gw1azcE+ewrL106aph4qYV3F7iZ+UQNORkaHA5w16px+TQMHuRlznNptGudhaIIVqwOcO+TDkaeYWT0ufZG84NaLfHOC5lcen1FPfmZlqrinRczeeyFWjq109Krq45aV5zeI4/Tsa0Ws1lm594wNovEzCdqaFPo5roJViQpYcAZjQqys9UseD2b8TfOYuTIs08pFtF4QtO6C/1wpe1GNgeY/Ypg1rMR1BqF3EI5Md/00LN9dxizSWbYYAPXXWVj554wC77w8vHnXtwehfXr43TwdcYgGWlL1/r1/yF20Z2BbObXE0OdoD8jcOLAhweVMUihzk7MF0BEU9DJegpjnUiRcnBsPcjZlx7mhcfS6NtTh8ud6Lj7ZImXs4cZefGxDDZuDTLtLg86g0SEABgkrr9+aotj8G9CeXk5LrdCToYed0WYIrGf1Fw/104xMn6MmWhUsGS5j1fedTH/9SyGDtIzeJSTdd/sppXSpb6Yxy881GRv4o7JWoaPLaekQsZilrh/hgpXyMDOXR6WrfBhtyUS8G5PnCfuTaN/bz39eumY06mO9z/6BcIGhBTHkhplWEeFi861A9CqQIPKWs3h6p1kSHm0852N2q9GEXHmPn2cxV8dYcVX6RgMMou+8ZGRpsJkbt7wuCmcefYwvvnyGwoj3ajgOK+/6+WaKyxJRjL9eurQaSQm31KJ2XTit3jjZKSr+G1DiIsuktm2bTWOMhvpNX3q5wKrSOUwe+oLPRxU4Ir40NeaUaPBg5NM8mkvelAUXYe1XTUfPZNJcamK6beVURDshT7Ny+PPpnDZ6IZikvNHmti2K8Sl15ez5uv8pGddCEEwLFi88E1GjTqnxXEoKysjL0dmyq1VdO6g5ZzhxiTiExKO619/lMv1d1ZR51LYsiNEv156BvTW8cEnbj741I3Pr3DB2SauuSKx1l74tRdZJfPx6+nM/9zP7fd4iEbhjCFGcrNVbNoa4oeVAaxmJ8NOM/LEvWlUVdZwdF07Lriwkox8N/m5Kg4diVJXrSYak+nfS6LuVx9GqXGBjVvU0qED1PjAZJbZsGHtKXXCyKhQlDjf/Ohj3AUNc7rRKDNpvIUtO0IsmJvGorlaRl0a44vlPiaPT/xWjUZCa4oQD8ebNPKLiSjV7iDjp4bwBxO6xt/86KOkPEZaSkIT+qGnXezaLuNlI0KO07GiLxdevptP3k8lN1vNjVNsXHWxmZvvreG39UHiHiuTr1LQ2h1oNOD1CCJKlFXLcqioivH0q3W8/2o6l11b1uIY/Ff4jyM/P/zwQ9atW8e9996LwWCo19k0Go1otVokSeKCCy7g66+/Jicnh+zsbL7++mt0Oh1Dhw6t/x6Xy4XL5aKyshJIuCIaDAbS09MTpFp6srbNyVaT7OzspErTGTNmMGHCBAYOHNjiY/93UF1djUrRNrQXOvJZtdbJQ3cmtwSVlEV5araTwtB5IIFPuLH2PMiKr3J5+yMvf/xD05ME5GWr6zMC+w9F6dpR26wg+jVXWnhznpMx52rp28PH7HeiXD42nc7ttcx6rY7sNIntWidEm9bL8OJCIYZae2oOrqWlpaSmyESjkGIwo4lp6SVOZyu/kU4OlZTUE5+QcNdsQxcg0U5UwqGkNvhYSiWXX9J8C+ZFo0z8vCbAkmV+shynJxneHGEPaWRTRxXSX2IbIYw7azvP3mni9ukKtVSRS+smv7+WSrDXcOF5LdcxSZxAY/JSCMG+gxFCYcGQAXo0WolP38zmg8883PVIDeqgnZjTxnU3KxwsCrN+c5DT+idXYO07GGHh115a5auQJEFRSYz8XA09u+ooq4xx+dRyFAFnnmYgFkuI2X/4qZvbp9mZOtHG1ImJCqZ7Hnew5FsvnduruWOaPeGaHVb4fJmPSdOrMBllCvO0+AMw7OJSzh1h5Mwhel5+y82gIU3HqinE43F8bg0hNWgqW4HtCDaNTHaGi6GD9+B0C/7cGMNU05GuoYGU1K0iFBYcL43w4/cgyVEuGBmi/9/0dma/7WToQEMSqeX1KWg0gppQBelS8iZcEQrH2EcX+mOSLAlDpN3b+NJTymn99Wg0EvfdYeO+O6CyOsqRohjpqSosJpnqavBUmgiLMPt0a+kYOI3S478TV/5f1Wdz8PvhvBEGLr+hkp17wsSFOqmCwy6lExERtrGWDJF7ItnioZYq2tAFs5RcaRcJqdjws5X2oUG4lOM8+sxR5r2VmtCRPYFlK3zsPRjh3BEGnn3NxeL3c9i1L8KYyWXcd1sqo840EovB19/7ePMjFwvezKZjuwQ5cPBIhK8/iUAz3WpxEUOSYOXPX9GtW7emP/Q39Onfh68+XIpaavo+CWcc5Y6bmtaIbl2gIa+Nm0hVuJFJA4ASbzxX9O6u48FZkXpTvfYdZKpKXPXVe3+FEAIPThQpSoV07IQWWpjd0gZSjVrmfR5g6hRjo7aW8soYS5b7Wbe+5RWwAEKJcNvUFL5f2VgraOokK5NvreS0/oZGVd4Lv/aQn6uu1zZKnDv/WIUYjYr6StIObbU8fGcq9zxew4N3pGExy0SjAvM/GMBJkoTZpOL5h9O59YFqenXTcfYwI16fwuJlXjLT1Dx0ZwoLv+2BLLc8EZSIg4rj6t2kRDMbGamcTM6cbF1KVKOVEvvLa3+HSbJgMWoIKXG8xBsZtKglDQW0J1dpwx+/rWTouQ7uu8uILIPkTWs2hlYplZO3bQ6tSSOD3WzCJKxJldGKiFNs24AJkkwi/x8SCIVCSJLCdROb73CadJmFhR/piMh+qfQfJQABAABJREFUegyMclo/wbwFKwnXmYmGVQREgCwlnx7ec/HtcJOWtg1t7j6Uw3F2hNfSTtcWe7AVEjIefRmhjCO8dqeJ+x9ZRVqwPXYlA4czQhfH6TiyNjDrSROXXpRZn0T/bX2QOx918ODtKezeH2bF53nc92QNnYYUEfLLmFNktNnHsJglpt+QwjlnmujZ3Us0+g+ClU2gtraWR+97DANNj3mQaB2UwnqcziBOVxyjQc1dN9r5cWWYD96PoYvZ2LTJwb13msnPVbNxa4jnX3cS8KjZ97sehIFO7WqZ82YI+Wh3cpW8enI/hQwCTi/PvbiWM4dqmXq1mvvvNDHwnHJm3ZPG1Vc1bGiffsjOS296ePENN6uXZfHU89vZskVBUlQJ6Z4s0Mbh6pumMXrsRc38mqaxevUqhp1m4PIbyhnQS8+QQQb69tDyyHM15GSpuX6ijdlPpHLfk3W8/JaLVgUaurQxsmM72Ct7k4eBgr5/sPyzROV/QucyQopdZvH7OVx5YyWvPNV0m6HBIJOXo6asIlafhGpTqGHfwQgHjoTJy1bTp4ee1oVqbrrGRttWal7/wEVRSZwvPsgkFBb8/FsApzOOx6tw/QQbHy/2kJaqolfXALt27aJnz55NHvvv2LlzJzq1jFeqYofyK6nGCFJJJ6xKO1SSKrFmO3aYew7tpV8vHecON3GkKCEtptVCq3wNN0y2MvstN9u2QHvfUEo4TEgEUKPFj4c4MfpxJnrJiFXY6URvtvArADFbJYWdHdw+3Uhudoy1vx/n/Xn7iZRJpCiJ9WN6oCPe9VlMmLQVYapAr5dJT5V54dH0+mTdwL4GbptmJxoVzHnfRUF+b9Tq/7ht+n8Eflz+I53aaTh4KIxfFSEtU2H1d8kVyg/ckcpF54S56d5qvpyby8P3mplSVIzTV0FxkUw0Hkelj2CICF59yYLe1Y1B5FHqO0ZVqApbdgB/pYl4UTYmOhLARy1b2L4zzpCBUW6f6ebYIRVqxUJE9jNosEyv3mpys5P3uW5fjEza0ZpO9WOILKnIiLalbo+Wx549wpgLdXy+1Mvoc4ynfM1rHLVkKQVUUkxPTiNQVsfIMbt4/SUr/XrpCQTiXHx1Oc8/ks7gv+wDAwGFybcmNBhlWWLo4DiKEuWJp9aSWzEMj+k4obQiLuwPWnkrq9cGqKvW0lecWb+OUIRCKUc4yl5au06j+Phv9OqqY+K1broFRxAjSmoXF5eNbpzM7NNDz+C+epZ860uSbftza4hwEALB5iUymsL2LasxmwQqCTZtD/HW800b6KWmqNDrJLIzVDw4q5aF72STmqLi7Rcymf22k3fmu+nUVstX3/kIh0VCE/nVLE4724GqvD0poVZokVm1txp3+m4UvWDYaXp+XOXjzpsSXM2ij1K54Y4Stvwp49iZR+WuGDFbNTpriE7ZcM8MA9MO/El25ZB6PWlISPUd0m4i2x3mwlEmftsQRJZP7X6Q5YS0y7vz3VjMKkaeYahfn23eHuKexx0gWegY68cvK39m534Xw083kJOl5uvvfFhtcYpce2gnGo+/5YY9vP6ijSvGJea4jdtC3HxvFS6X4Myx5XhrdBhrOtAukkNR5i9YAgXY/Tl4tug457y9mFKD6LQStQ4ZvaMjMcNexlwW49ghH06njCQJJl6l45ZpaaTYVbQp1PDa+y7aFKoxmwWRSOR/pPrzP25U/emnnwB4/PHHk16fPn06w4cPB2Ds2LFEIhE++OAD/H4/7du356GHHkpySPzpp5+SjIYee+yxRt/TEpSXl9c7zrf02P8dVFdXE4s1bCJyPL1Y9N5WvvupjOnXW8hIU7H8uwi/rIyhVLZm3wmTAl/6AV570sJvG4LYbBBLPw61TWuIVVLKyIENmxqPTyE9tfmKRYNBpm2hhsH99cz9zMOnb2Vz8TUV5GarKS2PElcEfmOUNFfrRll4RShUUozJGsWiEzidTszmpluJ/w5JklCUhKu9Ra8Bb0Js2SgseHDWO8k2BbNkJSiSB04hxD+Kwsdigrfnu3CV2HGKA9ipJU4MFzVkUXBC5LymfhBxUoMRM0OG+XnnvRCtQoPZyyYyRG4jDUKPcFJHNXk2DdOmnZp+hz0lPWFqpElco0VLvcz9zE3PrjrMJpmVawO0LlCTm5XCTz/FsJf3xR7Np1p/gCGDA9w13cbUu6opyPVx2WgzarXE8hU+NmwN0Tpfw5HjEYrL4iiKi6GDEqYGSlww7Wp7UgWVEIJnX3Py0ltOZt7SQMaPPsfEn1tDfPdpXn0bmU4nM2W8lYG99Tz8XA1LPkzci7V1ca6+vZJvvvdTViYobNWuxXEoPn4IocjEIzJGk0CdLpj1YAoXX9BwjtGo4Jrphzm4UkHraEOP0/dTVyPTO34mMiqmTPmTtt1cjL/YQJ1L4ec1AYadZuC+vwldv/Cql7xQN8opwilqyKctWvS4qKGYQ2SQSxA/URHGSip6fyaTxntYuTaA15fQPrn2ZhelR7RoQqnENQG8UhXqukL6iV5ERYT94a3sYSNGh5pwy80d/3VIT8/gppkOxp5n5tf1QczWOB7qktyFM6Vc0kU2NVRwQNpCrtSavsqwpls+RQmqUOJZSgm15shKmT5DDtK/nwqLTeH3zQFkSaDVwseLvCx8JwebVUaWobQixpJlXh57oRa9XubSC80sm5+bRKh1aKvBQ0WzxlcVFGOxKkRjLSd4zhp5Fk+lP4Oz3Nnk+2pdPOkc/o4O7dRs2RCo1/n7K9xuiX0HI42E/V9+IoOJN1fyyF2pzHrMzLBftyWeo7+N8WUcw4CJoMGLV6kgN9SJVLWLw7F9mNJiPPWgjfHTKrj5GjtjzzWhKPDV9z6eftmJEs0+ZW03tdZKVU0i4xyJiCTSOitDzeP3pHHRpDKuvNjC2cOM1DoV5i/2sP9whDtvsCd9V+9uOv7YFGLIwMbzdzQq+PnXAH176PEHBEeKIrz0losRQ/T1uqIajYTPn9xe9PfviMcTpMB3n+ayYUuIjVtD6PUyLz6aQV6Omp/W+Onb79SqPgGUqIxRo2NTdDXtRHdSySROjDKOUkYREhJbxW/oMRIiiAEjkpCb7QgB8HjAH9CiEOI4B+uTiX9FCYdJD3REtzuHx287hldTQTTQ/GJUCIEOI72k0+tf6yr6c5AdSELCRipxbQBDbg1D+gu++0FFx44dTzke/9uh0WhQUPinCyhEourDWt2Do0e28vl7Nq4cF6X/cAcdlNOxYK8fEy3YMdUO47hqNYMGRUi1q7j4/Fo++7ycWAyuukDL5MvTicYEi5d7cDj2k5FxDNu6VGpStvP4I0bGj2nYsEqSxJmnG3nzuUw+/dKLLEsJ19d7Ulm2ws+TD9jrzW9qauO89r6TX34LMHWymWdefpqzzjqrxbGYM/t1UqrzKOYQbZu4RyFREGDEhmtzW149uosUvRkUga62Da2ieciSjHutj6k7diLpvJj8eaQGBpEpaaiwb+Gmu4OMvTCd884PJojPv8EoWcgX7Sheq+OpbUFq9ccY0M+QRHyejMvMW218+5OPr7/3M//dxNrJ6Yox4BwPBze2Yvf+MLc8OI/LLr/slMwcli39iJcfSeW5151MHm+hti7OO/OC/Ph5Pp3aaSkqSbgar/oqn6yMhrnI6Ypz3iVbqS1P4e1HEsTHp196+PhzD/176TGbZDZsDRGJJDRF9fqm7zmzUSYYUpJea9daw9xXs1Cp4Pyrylm2IA+PV2HS9AoiUVj9VX69Ft3JjotoVHDBhLL6W7t3txhFRUUtJj/37NmDEJCeHcXr9qKr7kyW6NDQuYUgllHCN/Nzk9qB77rJzo33VPPDT2HWLrdjd59GCh72sgUZGYEgRJAMcmlL1/q5z4SVIAlitNS8lSuvDfDYfQ0kcd+eeqZebWbYRRUE9/nrkzwWyQY1feg+YjvvzWm6WGTCOAuTbqlk1kPp3HrvFqLR6CkVjfxbUFNTi14r6NpFJhCKcP0kW6MKZYAeXXTk5ahZ83uAOx+t4YoxZhYu9WGz6an1hinM03HjdUa6dFKxfWcZc+cfwV7WFeQAwaiLtFg+WRQSJ8ZR9tCP4Sz9Zg3fLneSWXUa+X+p3Nu3vJpvV2zi4JYGom/PgTB+t4YOtG/yd6RE8/howW78kTCfv5fNXY/UUNit5bq/AF98toQIEdrTA42kxRbLJrDbzLUT9hO2FBOOCB6cYU8iPiFRCXjRSAtXXeOhQFOA4jeBvQYMAY7Z13LVVWqeeigDlSqR3OoxOEJfcWaSa7gsyRTSgUNiJyECENFz0101iIoCvLio1Bzm5SnN7/mvvcrG7Q9V15Ofh49FmHJLNf5aA61GdG5xDIqLi+nTQ8X2XYIrLjaz9Htfk7ImJ6HTSVQ5FKZNsnHR5DJMBhm1GkrKYsycnsL1E2xotYnf/eMqP1fdVEVK0RBsUlpDEkxkYa1OZ7v2F3Ra0OpkyipiJ75f5uN3UqmpjfP7plokCWwWAz+sUli+IsLSH/x8ucjKmCvWgN+CTWMhqvWQXRhm8xvp/Lo+wJLlPvwBBYvF3uI4ABjMMj0763nnpXSenePkhTfryEhTUVun0LGdhs/fz+GCcS7kWhWK10LAX8ul15Vz/KiaiF9LiigkgIfd8npaK10xYCaAlyrzHi69KsYV4xrOZ2AfPfPmZHPV5VHUO7tTKW0kI/MgdaqddOwgU/RHIlhWUrFWD0VUCQSCfCkhKVak2suadUH2/d6qyTU0wGn99GzbFUanUnPgwAF69OhxSvFoCv9x5OfixYv/y89IksTll1/O5Zdf3uxn/qv3/47MzMwmj/3311py7P8uIkqYqIigkRKVrmZXW45tj/DSnVlImhjaYBqFpCJJErWikgNsx2hw8OjzEiPPMCJL4Ix7MUjVpIjkzEdA+KihgvVbgoyeXEY8Dl07ajh8rHlWcP+hCHk5akafY6aoOMbG7WGGDzEwdaKNnEw1E6dXcCwUYqP7Z3TCiA4j+bRFjYZ9bCZMEJWIY9HKp6Rrlp+fT1xY+PI7LzGdqK/QyaaACoqR/2ETEBMx/HjYJ7aiRoNepaHM7eDzpQYeaab1+b1PPJw3wsi3tRLZNf3w40VGrt8A7mUzhScmsLiIU2bcic7qoWe3FHZujZMimegkerOT9eSIVqTXa4+WUCUdJ9Omx1unOSUNE4CU1DzmLjzAnTem8NEiN9t2hfn+s7x6jY7HZ6ax+Bsvl02pJbtyCHq01FJFMKyw/2Ccc4ar+OKDHLbsCPHjqgBxRXDOcBMjhhr46js/Oh2MPtdMRVWcp1+uZVBfPb266Ru1jkqSxAN3pDB6cjk3X9Ogn7liTYCn709rcqLp3EFLPA5/bg0yqK+BtNREy0HvM8tQRbUMHDioxXGIRGMoxLCSgdd8nMvPMyURn5AgI+a/k0qfoYfQFfUiVpVFBgZ0koGICBNWe6isjbNoaYxwGEoropw/skEDKxIRzHnXy8/LDOSSg50MNrOGAD4CeDFjQ0bGiQM7aUSJcJS9GFVG2rfRMLBPKlfdWMHxI2qsxweT+5cW5XQRYxcbcFGDXUqnuxjEJlbh9yucgsfBvw6pqWmUFFeyeGmUUASWfJjDZVdux1Q5LGkRJiHhVlVx07UmvvmmkrijcyNNRLe6klEjBZt2udlatpYC0RZTKAVdaVeWle5Fj4lODCFGlEr9HlbVVnPOFWUIIejSUctHr2XxzsdugkFBLKZw4xRbI4OJ0vIYQhNhp/w7PZUhSQSoUzgo4yjD+hoYOOjsFsdApVLx1odvcPnoK/FHGrenxsLqehOOpnDwcAwn1WSQnBBziRriNelcf4uLn5amJ1VLtm+jQa/SMn0aqC0+1KYwmzyraCU6YSOVCCHKKEKg4JVrMAgNzogPdfZmpl5t4PxzMhg5xsG8T8LMfTWLFWsCTLqlkngcqqsFVOYzZvL5LY7BSVw39UFmPnEPEy+z8MaHLu66OXkTefoAAwP76tl/KMLBI1HMJpmbr7FRUhZjx94wF/2li+rma2xcf2c1n7+XnRQ7IQR3PORAX9mZ5x/2EUsrp01rmdMH6Nm5N8It91dzznAjfr+Cx6vw2ddeJl3amLRY8IWHWFzw05oAndrbOa2/oVEF/uffBLji6jNPOQ45eXnodmeg4hiH2YEWI2rUBPDSlf5YSUEhTpwYKtTsZD1RKUxcNN/OFAopDCJxX+5nG4fETgpoj14yEhIBijmEgkIrOiJJEpmBzjiEFze1CJquoK2hHNPf3LANkol2ohu72YAmtY5F89Jo2yqFM8aUccaZF2EynVrb378BpaWlSIqG+Z+EuXJc0xWPn30RRFPXmhQliwMuFRu3Jcxs0qKtGmSJ/gJZUmGs7UBW+kECoTiXjTFz2ZjkjeoP3/kYd4GZzu113PtkDaZoBnL6Hq4Y27Rsx2n9DTz2Qi1WS2IseXJ2Ha8+ncF5ZzVc0/Q0FU/dnzCv27QtTE318VOKxbo1v2MiE4HALeqwScmdUSe7dQyYMGBGV9eKPOkvRNqJ29QomWnlGcxO1tNa6ggShESA3M4upk9NZ95CD+rqpk3FADLJp4gDdPH3JSz7mHFz80Jpt0+zMfstF/femjjXOe/6CTn1lFfG6N5Zx4xpfhZ+9j433nR3i+Pg93vJzlRz9eVWlq3wcc5wExefb6bTiS6E2W87eenxjCTiExKa8Z9/nMo5l1QxsHcuH37mZve+CD8szEtaxy1f4eOyqRUsX5Db6NkWQrDnYPiEu3ICsZig1hnHYJBYvMzH+LFmzCaZa26v5NwRJnKz1U0aMmk0EhMvs/D9L4mChT0HQvQ/w97iOBw+dIDs/DgXnmVn7oIgGbFk2a86bTG3TtcmEZ+QWNO+82ImvU53kF3dH1mSMWMjmwJqRCUOyuki9W10vBBBNGgRCJS0Ch6Z2fhZMBll3nghlZunHMTg6lP/epwYWVnNV/kbjTJxBcaca+KuRxLmqIWFhc1+/t+Kjl06cGjfNmqcEn176Rg/pnmC7YKRJibdXI0SUaE3SKxdlscnSzws+ipCYYHCd6s8fLsSsjPVzHvXxn2P7sO7oRDZLlE4oIysrEp+XReilasPGkmL32GhAz0atSzblUwKIz1596NjPHCXDX9A4f6nayCuadSdcRKSJJFlM/PcwyZkGVavC/HAUy3fFwHUOmoJEEwa442SGV1db3bUBcnKjTPl8sZzxrIfArw4S0Wf0DnI4RP3pLM14bogO9S/csfNdlQqCUdNjAk3VxKsykxac/8V+bTjKPsgAkuXxhBUoqCglTRotUqTfwOg0SQIx4efreFwURSVClKsGkzHuxANN9+p+XfU1dXRtrWWwf1svPOxG41aosoRSxr7tu0Kse7PEGoNHDseYfaTmbw9z00sCrOeSuP3jSG0Oombr7HX/40kSZw/0ozNquLma49iq0vmD1SSivxoFw4d3kuXzlo+/dLLTVfb6om89DQVY89L3Cc3zawiGFSwWiRKK2Js3Bqid1/Ba0/rqKwOkp9rIDszcZ3aFNr4+dcABr3EqpU/cv75p7BWVoWpdaqxWlQ8+1A6iiLwBwRGg4RKlajwj54ouFFiEmUVMTJS1YSDMj3E4Pr72qO4OMwuMHkxWwRfLkijd/fGz1mPLjqsWR4MNSZyDdm89LKXM09L57Ovvcw6cpRgaZv6BJAkSfXdsy65im5dZcoqZQJBgdnUNKdT7RAsWerF55VOSQrln/AfR37+29GpUyfC8QgH2Eo3MQhJkijjKO3ojiluSYjQ/uXap0nZVKZu5pZpZm6f1jDwTZtsY+h52zhckkJ6uC0yMtWU45Sq6N0vznuvZdOhrRYhBGv/DHLD3dX8vjHYqAJGCMGs1+q466bEd199hYVr76ji4vPN7D0YIStDRUWJBn1ZJwaKAmRJxi+8HGInMWJkybnUGg4jeW1ETE4slubblP4OSZLIy+3IkuUb0Jo0lHKEAtqTQS5FHABEUmueV7jq21NKOEIebckgN/Fv5RAGk+D3TUH2HAjT7W+ui9/+7KOoOIpWLfHc8yZunvEr6eE26CI2yuUjVFBEhlKAHiMOdREV2oPM/8BKdpaZ1z90YzSpiIkoFslObzGEKko5xG5kZDLIwY2BcMyHnVz279/f4nZXgHDIxRsfuBlxuoGFX3v5cWFeowzJ5WMtrP09yrfLt9C5q+CCM7QcL4nzwacebrnegkol0a+Xnn69Gli2q26qYOhAAz+u8vJYz3QG9NYx/wsvM5+sYcmHTeutSZLEmHPN/LQmUF/9tGlbiKfua5pQBhg51MQV19aydU0OqSkqNBqJ6yebeea5AGVlZQwYMKBFcSgpqcSk1hGLRbGmKNxyXdPtfyqVxMUX6fj4jTIU4qScMGopy/qN6dNM3HmjvT5+kYjgpnscdBlcSmqKikpHBH1tW7JDnfDi4pBqKzlZgl49QmRkqdi4rQZvuY3c2gH1iwAhBAfi23jzPT8/fZXFgkV6ylZ3xPw3bUa1pKa7GMgeNtGbhClBgWjPYXZh1J5ay+u/CReOnszOTc9ytCjA/kMRbn/Qwduvp3LrXWuIlediiWcQkQN47Ue59ho1551j4otvy9mi/oW26k5YQtnEiOJPOUp6h1omXKlny34PisHN0chOhCIhqxTMtihCCbIvtAatWo1KG2NYfz3DBut45DknHleUTRvrIKajpDqMRhvnzLGlvP5sBq0LNBwrjrJ5Z4iX3nQRi0hERICtrMUoLOjQ48ONBGTlR/GGshk69IxTikP37t354tvPmXjJZNr4utcvdIUQ+KpNzH7bxVP3N34OjxVHOXoshotKejO0/m/qqGY/2+jJaSj7IgwasZ3LLtYyaJCG/QejzP8kgra8IwXhVuCCFBFgi7SaY/IeDMKMSlGjN+mpC9dRKDqTHUyQBMWRP9i0M8BZw3VMv97Cx2/rGXNxEFNKBElS46vToqtuh8iqY9rNp65nduGFF/Hlkvf55oe9GAwStz0Y5Y5pdtq1TrRcPvpCLZGIYNmC5GqtNgVq7n7MwW3X2+slLvJzNTzzQBqXXlfB0EEGzjzdQElZjNc/dFFeLKM1FHHZOD1PPpiPSgVffufjeGmMVWsDLP8uhNagMLCvjvcXuPH5FK6+3IrBkNA9mrcoUQnerrWaT7/yMH6MmezM5CXXvoMRDhalt7jC6a946ImHuOOKu+kc70+2aMVBthOUPSDF2a38gUro0KAhjgIotKUbblFLEftpR+P55wi7yVMSFZcenInWXnxsZS2SkNBhoA2dsdNgqFIpSvBQh0BwgG10En2SFqdhEeSwtJPMLKgMb0HvbI0EuAzFVEaqSLHIvD7bzq59YW64u4pQyMSrb758yrH4N8Dr9QKC4gMGvvvJz4XnJBPER49H+fiTMAWxPCRJIh6TmP22k0G9TVhjGc0WjFriaYiomhpnhGBQSdKJAwiGFMxGmTMGGxgyUM/Xhypoly3XJ1+bgk4rcflYC5FIoo36hUczKC2PEgwJWuVr6qu1b59qZ9jYEvR69T/KTzRCXCKAl3zacoQ9ZIk8silEJanxChdF7MdOOn48xP4/9v47Soqq7frHP1Wdc09PjjDknEGiJFERTKAoBlSUYBbFiFkRcxZUzFlEAREVRVCUKDlnmJx6pns6xzq/P1pmGGfGm7nX87zf+/29915r1oLu6u6qq6pOnXNd+9qbODL/IE2BxKni3h5DMXdNT8yTFAHiHyWk6t/TalQ47M3L16QkyxiNCZbjwo+8fPmxihRfR35YVcj1V1m54Gwjb075oUXJz9b5ndmwZT2jhxn5+CsPCz5wM+eOBNuoxh3nwOEIPbo0rWmcla5GpVE4XhTjy2VNzyvPPyfRbbHmjwCjhjW83j792svwgcYGycwPF3kYP8aEJCW6CS44x8SR4xGS7Co8PgX/sQiXzyhDkuDsEUYuu8BSp2XfvZOOQ0eihMMKy3/0k9ex8rTjUFNTzs03WKksl5CVxommcFIh113ZNKNWliXGnq3lt4U12KmXQ0uRMigWR4mJaIOET1REqKWaPWxGRmZIf1OzjKWBffUolhpw179mxMIf65vv+ti9P0yrHDWSlGCs6v8/rozffPPNVFVVNXr97LPP5oYbGj+/9+7dy2OPPdbo9Zdeeons7JYZ+fwTkpM1/OlVmDzawuHjEcKR5u+9YEgh7raR2srPzr1hJk4to6QsSs9ueubNSakzpDl8LMI9jzu59iozj1ccZOPS7Lpn9sBRVVjd6cRFDIHSpFYjQHI8mw8/3Y+QY/zye5DxY4xs3RRBNKObDqDIEbw+PZddV4OzQtPi4p9G17Q9gZMy0slBrTnRpKzd40/7yKoZ2aibRycZaBvrzQuvHWDeIzauvqWCiePNvL2teckVg2QiKkL4QwHU6OnDkESiOOLh08+3cME5Tcdr+U9+7DaJyy6ykJmmJiVZxVffenn8Ni81VU13OjWFvLw85u+O8O2HSXz9nZ+LzzPx+As1vPF0GpXOGDNmV5Kfp+HcUUZCIYEjSc07n9Qy/+lUPl/qY9XaIOv+DLL4nabXvoP7G9CmVKJUxxuNLw6RQXnZfn76OpWpd1RwzW0VLHw+rS7miiJ47V03q9YGUKslfluaQ5JNxaRppUy+2EpOloacrMZJ5Vum2rnxngq8Xt9pxwHAZoHjRRE83jhWiwpZlrCY66+9lasDqGrTiYooOKqYcr6F9vk63nk6FWOg/jxZJTu9GEo1R5DS9tOrW/NjUU62ioq9UWyBPJZ+u51zR5m4/gobo4cZOefCdbQqG9Pg+o+LGJ70fXRpK1GxuxXvfVLLbTMaj9FCCFZ8H8NXmE55vAin09lom38H/01+/ochOzublDRB57ZuNm9YRXqSDr83iCnWdFtcSATp3FHdIPEJYDbJ7Pg9gwlTS0k2+/jqmxCt4z1I7VLCqqXpddVdSZI4c6CRFZ9kcfalZdwxPYmpV5kxGWX2HQwz71UXg/vr6dUtMYGyWlREYwkn5K4dNYy/rIrI8TYkk1TfEiJZ6CkGs4fNJCkZqOMKLmMZAW/LLrc9e/aw/pfdROOJgUbmODWiEiNmrNgIE2YXG2knuuHK3MqgQRKjRqk5cjzG118LdBVGLCE7AHZSqPQUY9IcYM68atq20nDeWSbCEcHi5V7CEYFWAyOG6Pl+tY8Vi21cd/sB+vU2MXyYnnZtrHz4aQVHjpbgLAuw8ctMWuUmBqvi0mqunGzgjYNHSQ92QiWpyaJ1nfZnRIQ5pgqQ5M/Cq/UQj/+TjVpjRCJxLjjbwtjJZdw+w9bsROuOm8y4fNV8Mr9+8P74KxWXTy/jnZfS69pijxdEmD6rmoBf4vWdtditKopKogzoreeaSVZ+WxcgqRkGGUCSPbG4h8TAVFoRw1kTb8QuOImyMoG+qi3Pv1bBUw8nzke3zhr0lmiLJnY2m41IXEEmQjgqmv09gOwcCRdV5JBPlAh+4aVT9xh33diQCa3VSrz7Sir9hldSuiMdDzWocVPG78SJ0aVLnJ+XZDRgxK3dEOTqmT8SrExCi44sWtOaTmza9BuVVTG2b1dIFdlNLjY1kha10BAWIXSSHiMWZFTotKdf4fx/DRdeNIk1q5djNm9n9Jlq9h0IMf3uCoYNMVBVXciOXUdQawQWs8xP62RqvDoWPJfGEy9UU1i0C3Ono7TKUtG3r8SufTFumFVJzGcgX3TDEU9Mxmso4YRvLwvfMDOwr4GHn63Galah00q8+m4t996WRM9uWvbsj/DWR266pUvMvjGFw8eiTJ5RRma6mp5d9ZwoiCMpKiJhhaiIIaQwAaEQU/mJyUEycwRmh4PnX/zo36pgdu3alUefeZgH73wYEU64fSvE0cdNvP9JgBSHipuuq2ejbt8dYvKMKiZffydbN21j/do1qGJqFOKo9TGy08Mcq1mHKmxGW5zMawsqefcLNxqVimhMQY6V4Zci1MpVRPVuenY2cfkVs/l19SY2/LERFTKZxmy8OInovZhNZkYNvpCzzh3Np98tZ/furRiyioj6dUQOdkCtGJCMVZzQ7uPph59tZGh4urj/geeZfedVmEPVhMJRxl9VSjgiiIYTWkI2R4S2A46h1SaSNBo1eLwKbneM0ROL+eDVDDq1T7CjMtPVWMwSXyz1sHKNn2pXnIw0FSNGqNhzIMzBE3EKSwzc9mAVE84zc9aZRiIRwZ032hnQS09ZZZwX33Tx0lsuFnzgBiRkGdJSZLQaiesm23jtnVrOvbyYvj11FJXE0WolalxxnDVxdFo13323hPHjL25RDAYOHEinIe05tHY7oEIAMjJxKY6dFNrRE4NkQhEKTko5wQGSSKWcQgLCRz6dMf7lUHyUvXipoYoSAll7GDNcz6AzNOzeH2XZ91HKywRxBU7Iu8igFbIMIVsJGnMQc22YmhoVFZTgwkm2yEePkaCxHGF3Mrob7NgbplJVgLCVEY9BMBQHBVBrufW+GvyhGJ27dOSn1StbrH36/woqKytBVghV27j3Ljfv9yvnlmlW9DqJr74J8/33cdLLE1rlPlFLu/YSVTUxvvy2FlkdbNa9NUyQOAp3TLczbXYFH7yS0SCx2TpHwwtvupk8wcojs5P5dkUp8TgNHGL/jtKKGBePNbFhS5BYTDB2cgk5WWqsZpk9ByIM6qdnzh0O7DYVkiyh1RpbNB4aLDoiqIgRoReDqaCYPWxGCIEeI/l0RkEhiJ8AXqqpoO3fzL9Ooppy1NTLNkiaKI6kxPxn9DADL6UWQVXTLNdKSnGQGMNkTzI/rT5Bl45NJxuX/xSgqBB6D3Girc4jJ9CeKkrrpJhUKgm13LK54aWTpvLwg8sZOcTIgmfTOOeyEu6f6yQ5SUVmuhp/QHDTvZXMvT+hn5bYDx9vfVSLViOh1QrueczJ2JFNJ/A2bAlSUhbjlgeqyMl0MXmChQG99by60M3OfWG+eDPRxVTpjPHCfBflVXHeezlh9JdkkymvilNQHKN1rpqlP/i59Xo799ziQFEES37wc/7Vpbz1fBrt8rUcK4iSlqLi6pvL0elg7949XHLJJacVB4kgwwcamDWnhqgiNWahywpGQ/PXl90hqLbvIxrIxRHJq2PGm7Hhw4P9L4mdsAixm410pDdJpFDKcWLKkX/ct7AINkjsayUdRYU6Nm4JNmpDPkk2eWiWg+9XBfB5+befkf9TmDdvHopSz9wrLCzkySefZNCgQf/4uZdffhmjsX5e2xI5h9NBaWkRDruKXt11lFfFWbTM28jc5iTees9PVB3lxqkW+vbS0ypbZtyV5Xz8esOxrn0bLZ+/mcH4q0pplSM3KlYCxIiio/l1iyzJuGogHBb07q7l7U88nDXKzP7lFThE464/n/BQGwwyYmyMqgqJ5MyWn++R5wzli3e/JSQCDTS9o3/tayyg5+iJCG1b149zJWUxIm5zk9JMAA7SWLV6N0OH+Dl7hJHhg4wsMNZCY6l1INFVCgK1BjpFe9VJv5kkK3u2a9i8LcSAPg3jVlwa5dOvvdx8nb3BuUtLURHXBMht3bSRZJP763BQVBJm9341859O46qbyxg+yMDN91Vw4HCUV59KbUB6uuBcM0t/8HHnI05en5fKOZeXoNNKzXqfAOTlqKk+GEX3N+38KBF02kQ+5f1XMli83MvoS4pJT1VjNkns3h/BbpXZtSaXy2dU1K1dRww2NnK6PxXJSSrat9FiT21aIqMpCCGIRECSBZdcX8ayD7MaFDSPF0aZfb+fNE9fClJ+5aP56YwaauDK62uw+hubVgIkB9pxvPowoZDSbHyKimOY0BIj0mDsbZ2rYcQoWPPtBlK9XdGgxS1XUiAfxB6RWLpEIT2m4/UFIYYP1dLzFMkHIQS33+tGU9WK3HgeVVTicp1+Qvyf8N/k538Y4vE4ZrPMa884mDyznPdetjJlepAy72biWj9yXIve2YYkJQNJkvAYinh0WvNsyjumJfHg01UgyyjGGh65z9Jke3LbfC3nDrcw/8kk3nqzGlkVJyiCvPmig9Fn1g+mxaVR7FaZjz73EfbpUCpy0aOlmKOERICO9MIgJSq/rUXHBGs11JVi9QnUupaZujw/9wWkuAqDEYIBQZw4RiykkkmYEEfYjR4TzlZrWbO0odD1g7MEV047yrFfVCRFExPXNCmHTesOs+NPBwXFUX7fGESjkbj/Ngf3PO7kuslW7pzpYP2fQea+4kJSwZpNPtb+6SPZISNJEn266/n47ewGA9YzD6Vw070VGNsGqT5owBHJq7v5QyLAAd16uncBtrdnT2xji1tYbElZlDuLsFokcrOav2XTUtT83Tfn6kutJCfJnHFuEd06azh4AJzFRrKjPdEKAyrZyXH1ER6YW83CT2rR6WSKiqOs/iPQQM/rVPy6LsBN19kpKIpy16NVCTfjzzzcf7uj0baKIlj2o58c0Z4fVhbz1MOJ17fvDuMNRSgrKzvtOAwbNowlby9Hb1QIBv2s2xxkxJCmk4Y/rg6QRwdSyOQQO0izGXjm1qYfIJGIwBdQSCKV9vSoO3dB4aeiciNFJbEGeohnDjJwz6123n48g5qom8PswoAZtWKg84BykmwaHP+wkNOiI04U0P/FVI7jc/13KG4OKpWK5154j0smnkPF9mPotBI2i8zaDUHatNLwxcJ02rbWsPdgmLkvu1i/JcTRghjXXGbjnU/c7NoXYu9uA+t/TCJMiIAiaE8PUqT6BLU2ZsIQS+aaaVWMPzfC7NttPPp8NTqtxNaf8+qSiSOHGJl5jY1rby/HZlXx63oP33zQUEesuibO+KtK8PoEKimG0RKhoCBGqlUiN0+LpBKUl5f+WyyIQCDAc4+/SK/wmagkVYNFVag6yONPr+L1d2tJdsgEg4J4XBAMynTv0Z2bb7mZDz94C3fZArp00PD+5yFemZtJTqaadz6t5cfVpRgNMo/MzqBLBy3HCqM89lwNG7eU0zpbS3q6RGmFhycefoK0QCe6xQcndJlFnDIKqdQV03pQKwpPFDJn1sMoUQW3r5wH7jJyxSQjXy0rxOkU9Oujpk8PB1ff/grjzx/f4iTw0aNHefTBKXzzjoZaTyr3PumkZ1cd5ZUxalxxMtIFZrMOf0Dw3CMpDB9kqGMi3XJ/JXnZKh5/oZrDx6LIKshMU3PXTUmkJauZ+3INZrPEG/PSkKSE3tMPv/gZd2UpX76dgUol8dx8F9+8n1mXLMjPk3ntqTQ+X+LhsedrsFrAblXRu7uOpx9MsM4njjMz4boy2ufrmP+0HZ0uMYHcvT/M9bMqeP6ZuxgwYEiLFrqxWIzysnJcopqO9KY93fErHo4r++nGGXVxlSWZNHIwCRt72IhKE0dOKsNnceETMjqdwOwJIVUbSMsL8+vSrLrkD8CT9ymMu6yS2kCYHz7PYv2WCoSAoQMspCTb+XKJj1n31SIQRIICfZuDXH+VhQF99fTvlY4kSZwoijLl5nKmXGbh8298PHxXGq+87eHob61IC7VnK7+Rmtbhv4nPf4DNZkMjqamhgiRnKmt/d7N7g8CEGVVtG3JJxUctR8VefLjR7BHoTCrC8SAq1RFSY62avNfKdAfRFvu59wkf7fI1DL+omHNHGmmVq2HVb0G2bFCjxBMO2b266ejWRY3VJrHoWy9XTGic0Fj/Z4D0VDW79keYMsNNz14yn7+ZUcfwE0Lw1XIf195ezoevphONCnr1+edEyt9xzfRreHvOB1QFSsmhLZlSKzJp2J5eaNmESl9NSWUVGn2MGqUQR7Th3CsmohRwCBmZUnEiwR71JrPiRydDzzDQKldDu24eytZWYIunN/hsSASoooTeJBj8jmgOb76/l+uutDTSX66oivHN8gBtS8fVs6wkiKcUMerMxGKv0hlDp2/4G/8KPXv2xOXRMXZyMW1ba3G5FZZ/kkVmev18YsOWIJfNKOOb97L4aJGHg0cjfP5mJhZzQnOt+/ACkh2NmWZPvFhNWUWceQ+m0DpXg8+v8NZHbs6/spQbr7Ny+cVm7n2ymr0HwiTZZQ4eidE+X8PaDQF6dtXTuYOWl95yM2umnSUr/Kz4LKtBwfqaSVbOGmZk7ORi3n8lnRfedJHqUDFiiIFwRJCbe/rz5NzcfKbevIETxyVQhdka/xW10CJQcJCOJmDn940hzhzUtDfD5h1BFn3pYNOfxbz+1mFsxf2w4CBMkP1sI9khMFgiCEmQ7k1C69QhSRJZIp8dW4/WaT4LIVj4kY+33w0S8msIR2NUuSWq+JU0kYUGLbXUEHLC1VO9nH+hn1AkTq1XwWFXUVgc5YJzzWRnqpl0fSXhZkwT/0/i70nLpUuXkp6eTpcuXf7xczab7X9VvkSQkFA4d6SJFxe4MJlkNm4NMrDv32RllvrYfSCCI9SWNx+wICU5qdWU8NSjSU0Wb/R6mQnjzHz4ZW2D188Zo+H7Q2XY4xkJbctmEBcxYsSorIbLLrJw1412xl9VRqFuG+rgoAat6QHhozpzE1+84eCaG12YRRopyc130TWH6TNu47slSzhYs4MeYlDdOG/EQjVlpFV15L5HtrPog3pjwlBYQfUPKSBJkpCExHc/+XlkdjLZmWoMqZVEnOE6Q+ZTUazbi9rmJO42YKXhWjC98gyuuW4954wNcv01RnRaiRU/+1nyvQ+tBi6/qOFac+WqCAG1zNTp17UoDsnJdu58uJQZU2xcer6FlWsCuGrjnH+2qVG3J8BFY80s+tZLWUWcdq017DsUIRoVTUpzAJSWxTDRmKHp1B/BWRGgz8hiOnZQEwgqgODo8QhIErKsUF6l8Pp7tRSUxLhgSimSBD26aPljU5DRw5pex/6+KUif7nqcgdPX/I1Go3jcMgKJfTVqRl9STNeOOtq21rBhU4xDe9XoKjqzV9pIt7YxBvXVMe+VGv7YFKR5gRdQnKm886mHW663N3pvx54wvkorVklFwFrApRMaasBfNNaMVuOjpmorP6+OYApm0JsRaFxaFKFQRgGlFWomXOGmW2cN54/TUFkp+GpJGFVFK5L9CUkaIcRpd4r+K/x3pvkfhv3799OutZa7HnGy4tNsVv8RpHM3wedfw95tDlat0jN62iGKk9ehCAWhDpOc9M8svXAEdLKGoLGc/r2br1iNGqlBJ0xklw8ns2QUSWX9WLWmoRPLc2/UsG1HGHeJjbzy0bShK1lSazpJvelIL/axhahIfMYi2QniRy1pEEJC1rbMwbXgWBFq1GjNEQQy/RhBe6k7dimFdCmHtnRFZw3wylPJjYSuVSqJD+Y78KceQoj6jKA1mMeoS4pxueOcf46J9BQ1k6c52bk7wiXjEwPwtl1hJEnilSfSWLc8lw9eyyA5SY0jSeaFx5IbJD69PoV4HKZOtuGsgnLjPrZofmKn9DvbxFr2yBuYOEnQvauWCEEypTy2bNnSoji0ymvN6rUhRgw18NuGZspuwPo/g3Tv1HiAP+8sM8MG6tm2I0akKJce0REkk4lFspMt2tE7MoZQtYWXn0hl2YdZfPtJJs+87iIQaKzTcuhohFVrg0yeWc7EqaVYzDJpKSo2bw/xy+/1E4KDRyIs+MDNOZcV4/criUq6khhuQiGFb773oZITC/iWQI+JgaMC9Oqm5f4nXMTjjRPqR09E2LNTIlvKRyfpEywkbU2TYugAH3zux1DZjlSpoa6VQTKRUTGYW+6qbfSZSRcZKRCHyaQVA6TRdJfOoJ80gi6h4VRWCNyieWq+Dw86jChCoYgjpJPzX7f3f0BJSQlnjepKq8wy+vYwMHaUGZtV5oJzzKz8MofB/Q2kp6oZNdTEqq+y6ddTz8wpVnRaiYLjatpHzqCfchYdRV96iCGcwRjKKaRGVCKE4JDYSSkF5NOJQWIsRT/059orJA7sE7z2VGqjiZBGI/HS46k88WINs2YmNdIRS3ao+Ob9LLp20vLB66k4K2W6tTfTt4eeUEgwqI+f115+8N+Kxa0zb8VQYSdMgErzXiqTdnKEnRwRe9jDJszBXHILz8W6YxypB8eiKelEdqqWRx+cQSAQYNVPX/LY3TaWfO/n4zfSWbnaz9W3lOOuVejaSce3H2fRr5ceo1GmWycdX72byfWTk6g+kM3vK02c2G0j7FUhx1VIkoRbONnOHwgEueF2/PnrVlyro7Qq7UZ+VQ96Bs7ineccXHxVFQ4HyDL8sT7Knv1Renfxs2PHjhbH4NWXH+KdF2SiMcEdD1Vx07U2fH6F+29LomsnHTdcZcXvF3z/aRYjBtczyjp30LLyy2z2HoxyvDBKkl1myftZLP0wi8H9DBw5ESU7U01RcYzHnq9BUQTr/wwRDAkuGZ9o/1zwQS2Pzk5ukiV1+UUWWuWoaZ+vocoZp6wizgVTShl3ZQmXXF9Gl4467rvNUZf4hIRW0tIPslDJCvPmPtCiOCz5egknDp+gL8OxS4lFTTHHyKdLk0kuk2RBh5FO7TXsX9eKnX9ksnNdOptXZ7B/fSv6DY5xx0xbg8QnJBaDX76XSnqqitQUNcPOMHCsIMoNd1Vw0TUlvP+Zn5jfQKanD52iA5GPd+X1+VFKS+NIkkQopGDQS1w32Uo8LrHkg0yeeLGGt19IIZp5FJDoQE9WLlvFmOFnN2AZ/adg3759PP3008yYMYNJkyaxefPmBu8LIVi0aBEzZszgyiuv5NFHH6WoqOh/dB969+5NJB4npgoQST/KuPPUmLKrCdgK8RtLKeEYR9lLPp05QxpDn8jZtK4Zii7iICT5OarZhiLqYyuEoFDaz+BRYe66KZnMNDVTJ9v4dUkOA/vp2borxK69EWo9CqrKHCZdVcuTL7oYMVTDtl1BPl/iZfF3XpS/nl1CCFb/4WfKLRWUFAsuva4Mo0Fm8buZdYlP+Es3/wILbfI0PP2ai4njzISCNS2KxSWXTqTjqDbodQb2swVF1DMmhRA4DUfoPczP8kUpWFNDzLjWSKvhRyhL3kytqMYvvBSJI/zJarTo6EQfFOL8yS8clXey6Ds3ZRWJucknC5Ow9dtNuWMLblGNR7g4Lvazjy10oV9dMlOWVDgrJQaPK+bbH/3E44JoVPDFEi/Dzi9BHUjCixtFKASElyqKyWrrpX2bxELx4Wdr6NP/7MYH+y8w56FXOXoixp79Eb79uGHiExIarNOusvHqQhc/rgnw8hOpmE0S0aigoipOskNm1dqGyZw16wJU1yjMfyaN1n91OJlNMnfd6OCNZ9L45rsAn33jw1kd58JzTFRWClq5BlK5rQ0XTfLSrkcVV1zn5tiJKG+86+KCc01NdupkZ6qZON7CjfdU4q6Ns2hhBj/9GuTQ0RiXX375acegVX4PDh4SoIqTGW9Pb4bRSxpCT4agx0hZrYe75riJRhvPs9ZtDpKarKJPDz03Xm/lj59S8OZtISLCxKyVdO0eY+mXdvZtyGX/+jy+WqxF02cTVeoTVFn3EgjFePiZGoQQXD3dxYInkrEfHkV22QjaOM+iS3QwMnLCHIljpJNLV/oRi0u4PXFun5bEgmfSuHisiVBY8Ou6IGeMruDEMTBJDg4dOnTacfjfRiwW4/fff2fkyJH/smh5zz33MH36dB5//HH27Nnzj9tGo1ECgUDdXzBYv86RJKnJv+7d+2A0SBSWxHhqTgo+v8KVM6q45Opqlv7g44ulHkZdXMI9D3roVD2WfLqQIeWS7u6NNZ5O725Ns0QBunbUNnrG3zrdgj99HzGiGLHgEo2lAADKtId5fq6FBc+mU1UdZ8otlZw9wsS0G3RUZmxgt/4XypM3U5L+G7Zhm/hxWRLDBhnJStNixEzh8aJ/PO6m/nJycujZtzP69Gp2qn+lWlTgFk4Os5NKSjFg5NiGLC69ppojxxPr85QkFdURV4P18akICB+Z2RCNCXR/yZQsfMNGWcbv+ET9migmYhTpdjJ2YpAdv+TVGd2dCo2kJbdyOOs/7MqEyS5mPVzF1yu82G0yX7+X1YBNWOWMsWiZj3MvGkurVq1aFAeVSsuXb2fw6PPVrP4jQElZFJtF5prLmmcdX3iumZ/XBgiHBYGg4Iul3ia323swTE2NaCShUqsup0ZTwpHNeTz/uIMjx6MEgxJ335zMDVfZcNhlBvY1oNXKtM7VsvWnPL79KItP52dgs8h8/Z2P8srG62CvT+Gzr72kp6rJzm1/2jHQ6XRIahV6XzrJwXaYjTKLvory7rwM/vxDjcslqJKLSBZZXDzOxKTpZXRsp+XFeVZ85sJm4+QLR1j4cS3vf1FLLFb/zF+7McgV19SS7OyJT9Siy65g5NCGBQhndZxvl8fZuiNK2+AZdJDqmcGyJJMt5ZNMBsFKO67fzuCNe9rwzfMdSDk6KpH4BCIihKyOk5ub2+yxtwT/pRv9h+HIkSOUV0Vp21rLwaMRjhdGWbSwvo05PVXN04/a6drFxwsP7cGNk19+h6FnNF3RXLkmwPgxJt447sMfhZLyWLM06+MnFOSYro4NZVEcbN+ZuCmd1TGuuqWcwuIYZ/QxIPWMsXnLL+irW+Pwt0OSJAySiTzRnlJO0IoOREUEGRUB4SMSj5NsbdnlJksQJozfqUkkOqWGidsMKY+AbRdnj2i6aqLXy3TrJlNWEsBwiuFC5YFkbpyqQk6qBkAbSkIdkjl6IsKhY1H2H46waGFG3c2U7FCx5IMsHpznZMC5Rbz/Sgb5eRpuutPNti2Jz3vCCjX+GG3oiYM0KiiiiKNYsLFxiYmKSBVxDpKipBMINF81bAp7d+/F7G7HiYJCnK44BUXRupb7k4jFBK8sdNe1HJ2KHXvCVFTFqKnUMCDWrRGtXSWpyPL25tmXd/DacxpmzK5i/FlGLr6ulDtnJjFmeEIj5aOvPLz7mQerWeKnRTkk2VU4q+Pc/XgVb8xL494nnTw/34XHq9AqV83lF1mYeY2ddz7xUhjbgMMa50RRlOtuLyclSaY2RU1WVlaj/W0OWq0WUsp47N4U9h6McP9tWs6d4OSFeVZ6dNERjQq+Xu7nsbl+3BXGutandnTnkG8dm7aFyM9rXEH74OMQKdH8Jun+eslAaZEOZ3W8wX3z7scBWsW6kiSlNtjeKJnpKYawm411xiGnokYuRVaHiIWjlNu3oVUCtPN0p5rTZ8D+vwQhBFOuHMM7Lybz3BsuXn8qjRl3V1BSrrDi08YVckmSePyeZKbPruD8MRZy4h1wSA3ZdGpJTVfRn51sIEQADTrypXpXSRMWTK4BHFPt4qfVXq6Z3PiaSUtRoyiCc0c2Pe5mpqtRFGjTSsPbLyYz88Ywx4u8rPwqg4uuLWNAXy8FBQW0avVPtdaGWPzlYjat2UqqQ01qr2N0SldYvkwhWcrHKlKx4aCMgr8ckLugktSkhTpQc8BA/qD9LF3yBVpNhNJyhWpXnEtuKMNulSkrE2z4I0xOup4Bfzi5fJKOm6aa61plHrjTxleLq+hZMoqDsR20pxNOygiLIDVU0pMhqCU1u8QGujOwru0qIsIcYgciJCjfaeCum9VkiXxUaPjxs1K8xhKMyevp3bv3Px12AwSDQQLeE+TnabltTiXPPpzCfU9W8+n8dO5+zMnc+5O5YmY554wykprS+HmjVks8dJeDQ0cj9O6u47rbK5g62cq7n9UyZriRKyZYCIfNvP1xLd3OLODCsWY6tNUQjQne+shDikOmQ9umnc0lSaJ1roayiig6ncTg/nrOGWmida6Gi68t5fZp9iY/l5WhpktHLRs3rT3tOAC8/MIrZJDXQI8uRKCR1vCpsKaE+GCBA4u54QReq5X46PUMrp9VwdTJjXW9UpJVyCpY+oOXN96r5bZpdm6fZmfBuz7mP22lt9Kjbvw0R204yvK4554/WPBeBcXHNWgUPRE5hj8WpKBAQa/ScfO9Ts4ZreXXd0pJJRsjZkqPVPDQAw8z9+knWxSL/22Ew2Fat27NyJEjeeGFFxq9v2zZMlasWMFNN91EZmYm33zzDU8++SQvv/wyBkPTY0RLoVKpsCXH0enj9O6u577bHHRspyUWEyz70cc9jxXSoXhUAy06k2SlU/BMdhp+5u5Hg8xf+Auy34aETFTvZtRwFaFYjIvPMzN+jInLppfRub2Ws840cteDNYQ9JtID7QgQxFth4b3PKrjlBhuzZiSx7EcfW3aEePvjWvQ6Ga83TlUV2Ir7okJLtWU7EyermmXRTLvKxlmXFLPuu1wmXH+4RbGQJInX3nyF1b+s5t7ZM6k0rwa/BVmoiercTJyg5ZF7HciyRHaWxMUX6unXU8/FV1Wxee0+tDEzVhwM4Cx81LKHzSREaByE4j4qiuOMPL+CB2ZbuexCE98tSuHlt128sXADQb8Kh68dvRnWYMFVadpLZprAZJR4ZaGLex53ghCMHm5g4w/ZVDrjTL9zIyXVCn26a4kqcZw1Cm+852LrrjAOm8ymDSu44YYZLYqFEAoXnmOhpCLabIH34rFmeo8uZNYMO7c+UMXhY1HMJonC4hj9eukoq4g3aIt959Nann8ktcnvGjvaxH1PVlNZFWXkEAPXXm7llhvsdDtjO5nhzgwQY5DjMr6YhyrvVvYdquXRu1Oa/C5IaH+qVPDtj37OvKiYbu2N7Nkl4ff7G7RN/xM+fv8T9OYYDn978qXOda/Lkkw6OWiEhoLCLQweV8QT9yUzaqgRV22cjxZ5WLsxyGcL6tdYSXYV99xp5P45a2mVr/DLN1kNkvddO+pY+U0K/c/exRP3Oxh2RirXz6qkdZ9jyJWt6SA6N5hLWiQ7XcUADrKdbgxgN5swWiM8eq+V6VPqGW+jhpkYMcTIeZNLOVEcw6CDnHAHvlv6HXfec+dpxeF/G5s3b8bv9zNixIhmt0lKSmL69Om0adOGWCzG2rVreeKJJ3jkkUeaZYsuWbKExYsX1/0/Pz+fZ555htTUpq9BgOSULGo9ClPvKGfFp9ncc3MSt16v48AGNfcfLE9I3fgE6dX9Uf+ttVsOmzlW4KqTvvk7Dh2NkJGiJhIRdfrEKckqPv/IyuTrfkMuSucIe8gV7UgjG1mSiYsYTsMROgwq5ZrLk1n8nZeffw3ww+f15rRPPQDrNwe4d24FX7+TRdopBQGTSUJLG8r9hdjt9tO+9gF27dqFzVTJsW25HC+I8sDju/lpVQxtzEwr8tjNJlp5O1L8czoTdhxC0VcSjIUJecyUcoJs8ht8nxCCcutOYr4APdKM/LDax9WX2ujeWccPy+w89MQ2du5QQMjU+ELce6eJW6fZkSSJjp1kAjt8jTRRJUnCLlI45BTE94A3HCMnC3buDZOWokKIxBgwZ141dodEdisLmZlN6282hzFnX8IXSxdgs8hkpqtx1sSpdsXR/IM+tVoF4bBCYUmMtq3VPD/fRZJNZtxf2sWQWENfd3s5ua21lKh+QevNgJiGiKUcRRfgyVst2KxqRg1Ts+F7A+deXsKaPwKkpaqoLtfy0zHBu/PTGDGkfi5gNsnMvslBpTPORdeWcs/NSVxwjhlZhlVrAzy/wMVj9zi442E3v/5+W4tkI6J+DZl6G0rGYQ7sVWGXrchIdI+OrNvGSRm/bQhwxQQrE8aZicUETz5bROBIbqNz5xTlRLUeWuWpKSmLcd4VJfj8Am8tRKuTMbq7UqLbS1qHGr79zNEoEfnO+2FaVw9nH1to1YTxIkArOrCZVcioSJMad8UVSoewJkdxOBzodM0XLk4X/01+/oehffv2lFXEGTdGw9sf1/LiY00P/lddamLeqye4/wY7i1d4G7maAbjccb5a7iXoA5UnDYfIYN4rB/ni7ca6I/G44NMvwqRQnzwLE2TPjij9hjlx+0NcPdnI958m1VXEFEXw0NxSln/sJ+Y1U00FAkGYIKkiEyflpJPDUWk3JmFD4G9RLFq1bUVRUSmyoiWNpltE9SpNsxqYAGaThHKK2FU15UTVfs6/TMvs21LJylCz72CYh+Z6mPVgkHZt1bz5bHqTVYSH7nSwYUuIOx6swFujQz7ci2wlkVhJBTLwUGBfj8esoAiFXHc+Fn8eep+RVKkzPmrZK22mXbt2LYrD8UOFZNMdl+cEX72TyfWzKrjlejvjx5hQqyV27Alzx0OVGPQy816toWtHHZMvtuCsiXPbnEratdYyZoSJgxuNSP6mY2WVkli1OsqE6xKL9PPOMlPpjPHupx4WfFiLWgUOu4yzOsbrT6fViYsn2WVKymMYDBKvzk3lgimlvPBYSoPWk4njLSxZ4eO+uQGuuSXMwP56vv7Ox8BeOvbt2cC4ceNOKw6BQAChjtChrYZQWIAEwc0DuHrSQTDVEI+D1pVFVmAAIfaxn620Fz3QSFraBAfw7IurmTjO3GgxFgpIWJtxYgTQxI04axomPz/9IkQGTevRGCUzKqFml9hIO7phlMzERJQSjkHGcbq3Ugh51/L2Y1ZumwMqrwpZbv73/1/Gjz/+QNtWMdq11pCZrmbJD14KiqJkpqsbGXNs2RHi1Xfc1LjjVFbFee51F6ZwhyaT2ipJjVGYKaOgzgTo72gV68Lrb67hmslNC7UL+MdqY4pDxutTGDHEgMZWTWWZimtuK+fi80wcPu6npqbmtJOfQghef2k+Vlucy6YofP5VjOo1WnqJYQnNJgkgiVSyOC72U8IxcmgLQFI0h/Xr93Lg+JNYLBZmPRzg0vPN3HCljYlTqqEwl97htqiK1ChC4dNnCvlm2WF+XpqC0Sij1UpkZUmIEoW2dOEA2+nOQDazmnZ0Qy2pCQofMWJU646DowpkBXcgTLqrFzVUkEYO6eTUnwtvMlZPWz5861OuvXbqaSeI/H4/yQ6ZUEjh940JpruzJs71d1ZSXBojN0sDCPr1bL7DoX8vPd+u9HPXjQ76dNcz8Lwifl6UXWd6ANCvl57fNwZY+ImHeXMSC/cHbo8z/KKiuhbHUxGNJsz0Dh2LUFoaY+qVVgqKo9xyfyUWs0QkIprUDzuJ3t10bN7eMlF7n7eG1qJVg+tbhYqoiNRV1f8OvT1E5w5NJyIcSSpkGQIBpcFi/yTCQZkbp8dp1UFLVoYaWYa33w+SHRzc6B6TJRVpNb3ZvX4/3aWEc21YhKimnDfmH6EjPfFRyw/SUQR7qKKMGGE60ZfFX3zD43MfQ6X6zxkTe/fu3WySXgjB999/z8UXX8wZZySO9eabb2batGn88ccfjBkz5n9kH3bv3o2ICfKyNSx+t152Qa2WmDjeQq9uOi64aCvGyuENPqeSVGSLNtiTqti5PpVjBVHicUGbVimJz04tpcYVx5Gk4uG7kpn/gZvRQ424ii10Dp2ZkH9AUJT5CyuXZpP3l7t3nx56XnvXjUqSOH4iilSTgb26E6a/ku+h2s60bVXQ7PFkZaiJRCUOHo2gxAMtMzwiMfaOPms0GRka/lyZSlFJjEhU0Do3pUE7a6scLc7qOL+sDXJsayrd470aXK82HHQRfdnFRvQYSCYTgaCyqIT7H3Mx/30XkYhApZZIShYYTDEsuccpq65CVZ0JmihRRzETJ6i5944M+p7pxHXYwQXX1PLcI/X32hMvuujTU0NhSYzaQAwhEnOqH34JUOVU2LQyl8tvrMblcpGUdPoabwvfmstLj5j5cJGn7rUDhyPM/8DN8cIoQiTGPEURfPClh1fnptVp+MfjgkXLvHy82MM1t1Zw07U2LjnfgtcnGjFIT0Wvrnouu9iIQS9zywNVhAMSbWO9SZISyQoPNUQ7bOG9Z638vkng8TbP5vZ4E4Zat95gZ85cF/GCDNSinDVrfmbSpCtOKwalxSXEQmryRPsmn/cOKZ2jIS3+g5ncPLMGxXqCtvkaZs1I4s6ZSY2kwC4eZ+LxF5xccr69ybFQp5O55QYbazcEeX6+m9JCNe4KM73p3GwRXQiFXWxEILAnK0y7uvG8QpYlXpuXyvgrSvF5VMTDMWKxlunA/m9izZo19OrVC4ejscTVSWRlZTUgNXTo0AGn08ny5cubTX5efPHFjB8/vu7/J8eBqqqqZrvD3lu4ALUsEpqCFxfTraMWVZqLJx9N4vxzEhI1R09EmD1nF0Wb8kgOtK/7rM3XmudfKWHs6MZaw4oieOvdMKHj+Yw6v4iVS1LqDBJ7dtUxbpzEZ4sKSarJp5ISSjmOJCRU5gBPPWbimssTRfm3P6rl+8+yG7XWDx5g5JpJNlb+GuDqSxNjZTQqKC4WZKPBJKzs3r27RfJoLzx3Pw/Pggcer2X58hgep57UWDIxomRIeSSJNPaymTgxDOEIBklGH8gmW+nAMfbhFx6yaYMeAx6qqXHs5eopMtdMzuDND2t59nU3484y40hSkZ+n4ZOFifO/cWuQ+e9HuG16fcH05actnH/+NrpFhzWKbZXhEPfcbGLypQZefstFLC74c0eQZ16rocIZZ+J5ZlQqCa0Wvv9uEdNnnL75G4AjJYd5T7qQJIkhA2QsZplRQw0s/8nHzVObHlO/+8lPJCqw21RMusDM2SNMPPeGi1ffcZPsUFHjilNeGef9V9LYsjPComUedNoCqqoVkq0yd0y3M35M/b2sVks8/WAKc+Y5+ehDNe3ivdF12Nkg8XkqHrozmfOvLuGpV2p44sUacrM1DOyj57mHU3ngKSfV1XHcbjd+/+nnT2JRBSm3gKhfgy5oJR7V4MNDkUjoEzspBwSBQ2G+OD+jbr+Xf+lgwpUb8JanoXfnECdOlfYYKfm19EmOI8syD85KhlmJ39lzIMziJSFisSP8uTfhcp/2N9LBMy97qD2Rig0w0PRaChLzFFmo2M0GOot+mKREYUgRCqUcx6tyMuoMC7/++muzBqFqtfofCyYNtj2trf6L/2Po2rUrkgx7D0SIRGl2AiJJEkPP0PPG+y70spHu/WuwmCX69JF55AEzB49EePiZGuLl6ZT7vPRnAHFirN2wg1fednPbNFu99kdIYeotLtSl7Rq4mJVwnPzgAHRH9CQP3MAjdzd84MmyxMypJt58p5wcutKDQciSjEe4OMgOwoSxYMUtqtFhJB5vGS35rgfu5M9NVxILxhu4ap6ET3jw+GMcPBKhY7vGiz0hBFt3REn964arEEXoMWJP8/LiU4mBUFEEf2wO4vSE0OkTYsDNMWN1OpnUFBVt8wwsfTObHKWeUVarLkPqsIdFT9sTDo8KLP/Jzb2PHsdZaMEgEiL8eUoH1v++/l/q5ZwKRQjc2mLmTLfTppWWxe9m8sEXHiZMLQMhqHErpKaouPeWJNJT1WzYEuTCKSXUeuPcfZMDR5KK1GQVC9T/3FodjiiEwoKxoxMs2bQUdQMdz0hE0P+cQrbvCvPhlx4kJF58PJWBfQx897Mfh11Fj866Rpo7ABePM/PFMi+7dios/UagqGHbvjADrRWnHYfCwkLicYkTRTF6dtURMZSh8WvJqOkPp3TNJRLwIZJIZSfrQSRcWeMFcUZNLOGt51Lp0lGHEIJN20IUlUdJ+oeEQUTjJSujvuomhMBZBVlS86ohJiykkMV+tqIIBR16kkilZ3ctZ5+tRq+TOHOQgVgMfKIWi+1/Txvp/2Ys/upDJl9o5sjxCKt+jvPHd3YM3naELXsbbPfNCh+LvvXy3MP1zp2FxVGm3bYL19aOdbq/p0KLjgBynbnBqYiKCAKB161qclHuro3j9wvctUqjNmFIXCPHCmKkpaj/akuSQI4x9Awj1a44B46EWzS5dTqd+Kr8pOVF+PJLDaGydNr95W78d7SmE9tYS7ZoU9cOkmkzc8N1Ud7/opb8PBO3XJ/Ea297KP2zNenhdnULNlmSSY21xrVfy4NPHubFp+wA+CJhatN/RxOzEKkOIUkSqSIThThl1u34DKWkmuLceZPgigk2dDqJzdvDzJ6zm9J9KtKjvRrtp14y4vBksvSbpUy+cvJpxcFut1NcClPvqEAlw9qNAVZ9lY3dpmLclSWo1RBXoKyJNqKTKC2P1UnF/PJ7gBlX2xokPk9i2EAj733u4VhBlDatNKQkqxgzwpjQAD1lsvve57V8sdTLqCFGLj7PzOrfA3z6tY+Lxpro20PPmnUBqqrjTRYoT+JYQRSjsYUMQTlG6G/uA+nkUspxWtGx0eZxEUer++eWcq1GItaElEg0KigoidAxNgJpn8QVV/3Bq6/EkQKWRk6xJ2GSrMRFFL/wcIS9qJDRY0KPgcPsohsDyBSt2c7v1FKdMOFCg4gKSkpKWqyN/f8VKisrcbvd9OzZs+41jUZDly5dOHjwYLPJz2g0SjRaLwUkSVJdEaCpJGAgEAC14JmHU5os+LZtraVzdy8VqxqzbnQhB3v3liNdLDUwvYDEgv5oQcLkp1c3HccKohw6EKRVaEDdfrjkCi6+SFOX+Dz5uXdeTBTLZ93vYt0HresSnwBWkvj190PMvLbJw2fLzhD6QAoXX1lDcnr832pdA/B544RCosG+nYqCwjiLl4YoKwNHba9GySkhBEfYQwd6kizVF/9biQ4URDah1Tp54bFUBvfXE4slnjVvfVzL83MlKpwlGPQSI4ck1SVIOndUc/BgLY+eMl8+eCTCngNh8vM0vPNiet0zo9IZ465HqjhyPIK7No7DLhMIBP4xuXQqjh8/jre2lK4dszh6InEtfbvSx/ufe3jsnmR6dEnMc35dH2Dxch/33JxUl/iEhDzU5AlW3B6FoyeifLvSz6LlPk4URv/R0KrKGScvW023TnqGDzIwcWo5xNV1umy1OVtZ/20KdpuKFIeKl95yMXxw00y2z5d4eWR2Mv6AglZSY67NR9u1lHDId9rXgyXJgrfa06x5C0BuspnzJlax+JsIndppOWuEkXFnNT3vCocFKckqhgxovog2sK+BuS+50MRM5FYNxcc2dFLzY7gVB2p8hAlyRi9Ns8fWvo0Ws0Vi1gwbc1/czlnnPvBv3Rf/06iqqmLXrl3Mnj27xZ/t0KEDv//+e7PvazQaNJqm79/m2rJj8RAqSbBlR4i4ItiwRfDDV1m0aVX/PW1ba/nmk2TOnVBAYGMGxr8SKjrJQNXBTG6+t4wXH0+ua7v2+RWm3+5CKmpLdrQtrj12brtnP+++7qC6Js6Lb7kQQmLWTBufPm+gXbRb3T6WOVZxzeVmZFli264Q/Xrqm71/Jl9sYcot5XXJz1fe9KJ3JbwihKQgy3Kzx90UKsqP8+qbATYvy8YcSKKQrWixk/YXQUMn6bFYoG2XGHNm22iXr2HvwSBPPbee9EN5qP0pHGYXUb2L1m0EZ3bXUuOVmXZXJWOGG/nw9XQuub6Myy6yMO4sI/5Aoj18664wH7/esNuwb08D6W2rKaz5FYuzEyYliTBBfMmH6DsswH2zEgSqV+am8eSL1bTL1/LgrBQ2bw9y1cwqghV2rn8gxtsfVxGNRlGrTz9NdeTQduIKXHGxha27wowcYmT9nyGqa+Ks/DXAzGvsnDe6/p5f/2eA3zcFmX1zEouW+bj4vMT18ejdyQiRaIM36CXWrAuyYlWAh+5M5oYrLVx3ewWOJJmP32i6c7FfLz1HjsWxxDMo5iiZ6hAXXlOKSoZhAw2Ulsc4cCQhP9C1ow6/X3DnzCTmv1+LogiW/uBjw5Yg+w+HaZWrZdWqHzn33PFN/lZTkNQxBg3W8tOqMI89F2buPA+tS89kO2vJIp+eDEKWVNTofmhwjeZkadi0OpXfNgT4YeUeflzj54sXHZzRN52zLi3BoGt4PXfrpKPb/YnnSShkoefIIp55pZaJ5xsJBGH5tzGUiizSPF1QiBMmYf4WIYRAoMNQN7aFRRAFBRMW9vInSDHUQgdIpJJNukOP3S61+N5oDv9Nfv4HIjVJxa59iYlSc9XwUEjh9w1hvGU2Wof60luyQA2U/exhxJrNGAyCdt5zCBEgSjGyJOM0H2bCeCPvfeLl6xVeOrfX4vEpbN0Ww1bRo04MXghBmXScWk0ZKdEMqk1FPHdL0w/1K6930yUytMFk2yol0VMMYYu0GtnoR+83ESVMLNSyOHTt2pUb75jO/Hlv4aSMVBoONEfZQ05Vf+64bxcrFjVeELz3mZeI00YNlZSLQlSoSdHYCWqL/9KpEpw5rpzCAhmHOg0hCUq9Nbz/qY/rrmy6QhEOC/74QyEj1qZuEh0TUUJ5u9n4XWrdQ1SlSoj8ntFHz+ixbhxlndjPVjqKXixb/C03zLjhtOOgs8j4lWLy8xIPSrtNxR0zkrhjRhJzX6ohM0PVoFUxP0/DhPPMjJxYzO79ETLS1Mx/3015QCJbKE0uVmtFDbYkhZRkVbMTLa1WolWuhgfvTFQ2Dx+LMP6qEr5+L5NZDztRyfDI7ObFuq+6xMKtfwRo7RrGHsNqHG0jOJJP3/TFZrPhqpKZ+1INr85NxZ4cZ0fNWjoq/bBJicVCWIQ4zn6sJJEjtSFb5LOd3wGJnEhXdv55iMsvEagsVQTjYfwemUhI5gQHaE/japJXuDHaw3WaN8cLo9z/qIdIONHm0txkO0SAZNJwkMZW9c/kqtugCllJSirG4xUcOBKha6cwrhooYwdJpuZNy/5vwZIlS/j8888577zzuPbaa/9nvlQCf0Bh5u0BcpxDE9VACUqqjtVJEfgDCm9+5GbFJ9kNWL15ORq++zKFASP3Ez+a2ehc1VJDXGqoaezWlOBLOUhea4FaJRE77uOTxWquvrT+/hJCcPuDVVwy3sTz8108Nacxk+77XwL066lDq5X+0hmTWPNNNhdeU4oiBLUeHcktFLYPxwJYLTKaI92o5jBWmq5kS5KEWdgI4MNE4rqqcIXp2smI1eLjnlsSn/vwkzApoablHuyxTJYt38vzTwqqquOkpcG675PYdyjCnLlhjmz+E8Vj4IR6J1ZZg1ZWseSDtAZFqDP66Fn9rY7B55YR3hdscmFoD6fx3ZIVp538VKvV5OT1pLRwJZIk8cGrCYZHLCbQ6yS+X+VHAhZ+XMuMq21NJoneeM/N7dMTMVj9R5B7bm6eZTV+jIk16wK0aZU4/w/NSmb4RUX06KIjN1vD+1/UsvdAhB8/z677rdtuSGLn3jB3P17F8o+yeGS2g8unl/HsGy5eeLRxVbqiKkZhSYx+/UecVgxOQm+SKXIfIYP6xH4qWexiAyZRRopU3zIWEzFKkzeQ61BR6Yw1qs5DovVr36EIZlPjmM1/3805I3V88+kWwhGBVKVj8hQPFpWVxn0k9VBQOMgOutAfvWQgIHwc5wAKcfaxlQhhZGRkVFhIYjcbESgtlob5/xJutxtIPJ9Ohc1mw+lsXvu5pa2eZ555JloNDPgH3fbhZ2p4f5UH498YFlG1n5ycppPUFVVxkmyJ9xRFIARUlEuknpLIjNsqmHhh87976QQ9vy2pBE99QdgkWdmxTaaoJNqouCCEYM5jPlLdA4nJx6mqOkZmZua/mfzUsfAjH7fNaNwWuPdgmIpyCVc56E0KmU2MQS6qMGNrkPiEhKuzKcPDz4uy63R6NZqEicng/npm3lPJik8bz19MJglbUqwuGQrw7me1SBK8+VxagzEpLUXN+69kMPyiYqbPLqfWn0nPnj0TEj+ngReefwiDXsHjU+jQRsuKn328/l7DZ6EkSYwcYmLNN3quuKmsQTvnSVwzycqE68uwmmWWfpDFy2+5WP6Tn4vPazwPdrnjHCuI1BmIyLLEa0+lMHbHQZIqU6mRyrnkIh12WyLB26m9lrgCX3/nZeL4hvOcL5d5MRpk8vM0LP/JR9t2EgdC6xjVzcLIUeeddtvrhAkTePWZV/+RPRxThXlotp1av5OObXV8sijArJlNj/0ffOElPVVFYUmUwf2bXvsUlcSIBbXkuAegkwyohJqICKGVmr5PQgRoS1cCeHH5djZ7LEIIYjGYeZ2V97+s5YwzzjhtNtP/JtasWYPNZqNPnz4t/uzx48ex2+3/o/uTm5fPuOG12K0y0271MHq4vkHi8yQkSWLuIxZuuOIwRnf9vpu9rVm6qIqffimhbSs9SlyitFjC7OyEI5pYayaJDJYu3cP27VUEwnHOGCDzwRupRCKCl+YfJOwWZJOPLKlQ12Tz2kInt8+w4fMLkuyJ+7+gKMqrb/o5eDhObo7MbTNNdO6gJRoVHC+MMu8FL+tXGcnyt0dBIaT2tEgODCAQjPH7ahX2QAaH2Fkn83aSNFSjKeS8C+O8/mz9GJeTpeHsEUaunlHCwRU2hM7H6JFqPno9va6rSgjBu595/mKxZjH+qlJee9dFPA7zn0nl4bsatjgHAgpPveTGXS3TOjeOufMetu2Mcv45Rm690UjXjg2LOrNmJnHZ9DIuv8jCgN4G7EY9ilbm940h+vfUsHr1z5x99tjTj0MghkYlc+R4BJ9fYegZhrp9rK6J88SL1fz4i5+pV9j4YqmHQ0ejDB1owFkdZ/jfzNAkScJkTBzbqKEGXnnbxY49YV5Y4CI9RYVW2zz5JRxW0Met2Kx62g9289QjGbRtrWXVWj9PvFDDMw+ncEafxDixaVuIX9cFKC6NMXGcmYNHI0wcZ+abFT465GtRBBw+tKtFyc/O3dtw+PhRXn0uifNGm9i1O86n7/1J61hn0qT6ayvk1TYqckmSxIjBRkYMNrLzoJ9+vfRIkkSndhr2H4o2kII4Ff6AQBO2Ub0zmQ3pJezZH0EXSkGtyEQJo5X0qHVRipJ/pksnNbIssW9/HF11HhFDDUmtapk9QofbHeKn1VGqa+J08Y5CLakJiyDFqsPsO+SgY8fGhf1/B/9Nfv4HwuOLEQwmEi2//B7grDPrKxVCCJ6f7+LH1X4uHmfCpJP5fuUmykqSSHf1xiRZ6RkbwU7vOjRo8eNBTWIiFU8qZ/LFFlaurOWjBUlYzCq0GnjpzVo+/XwvQUspGklNRO9m4ECZoooY2am7+XV9kKyMxlqSBw5HqC21kCE10b4hybSlG13P3sdvG/x4yk343GGi0WizFb6mcOPNN7Lg1QUU+A9jFyl17LywCKJCTbKURvX2tpw59giPzkkkG8sqYjz/mpdff5ZRPCbcFBAmSFcGUJW2jksvMrF2Y5BXF/ip2ZdHp0i9QUSaUHj+sR1UVHq4b1bDybSzOo4sQzgsoT9FZ81lPMHdt5saiDafRGa6mrPOUrPp4zBd6McR9pARa17/qCmo5VqC6iBbdugY1K9+gA6HFX7bGGDlF40n4Hq9zMtPpDFrTjULX7Zw6w12Og8qoqpmD2me7g0eWDERozZ9J+eeo2bztubtJRVFEA7XV1zat9HyzEMpXHljOWu+yWHStDK0zeh7Aei0EnpLBJVLhTWWhqu2iCFDzzntOKSlpaEzxjheCMMuLOKm6+10bKtm0pXbiYc0KKoIOp3AEsoiV0lIC0iSRFzEaUtXijhCEimYnPlYq5MQQrCLjeSTjYsqTogD5ND2L4MugZMyCjlM5rFWdBt8DJVGEA7IpFT1JZsQxRyjFR0a7adLVGHEUseizk7T0WvoMX5dI5h2nYmZd7ix22TWrHGTWt2HI+wm6Dn9e+I/EUeOHGHVqlUt0rA8HUyYcBUvPXs7mvLOdW0QAJaqrlw1fQfffp7CV8t9XH2JtUltOY1G4sZpRt58uIjUaL2ukUe4MKV6adtaQ+DPBFOq2niUTqMKeOvlehZPJOLgviedrP69nAfucLD/cJS5L9VQUiAz+xs7Hy3yMmN2BY/MTpiu+fwKHy3ysPLXAF+8mUgLffK1h/FjTKSmqOnZVceadQHOv/CyFsUhJSWFqByi4ISa9koacPoaeQHhQy/M3HWfh9w2cl37dTioasD0PxWSJBEL6HjomWr2H4owZ1bC5KdbJx3LPs7kxtlOln0RRsS0yK40evStapJ9r9FIzH3Izj0zjpDu7d7kb7W0iFvr8dGpnZY+PXSoVBKBgMLkG8txWGWefKmGBc+ms2t/mNvmVPHCoyl1iQshBO98WsvuAxGqXYlWQllOMEWbQ1yhQUukxSyjUkmMnVxCr246jpyIsv673EZJ1p5ddUwcZ+HrFT6umGDli7cz6DSkkDZ5aqZdZa+bPB44HOHKG8uw21XUuFrQ1hSLIaOgRccxsY98Otcx57qI/uyQfuUwO1EJDZIqjs0R57Xn7ZhMSTz0dDVvPpfWKEnw7BsuYjGFq26u4I7pSXTrqGXFz37uf9RHwKtCiakJRyLk04lUKQsRE2yN/YZCvMnryCvcxIjSlQHoJQM+4eEQO+hE7zoGjhCCMgpwUo4eAz5qkTUtM8H7T8Hf4/mv2An/TqunJElUVMWb7QgqLFTQ0PA+FELgNB7h8gmNEz3+gMKxgijt8hOf+fm3AEP6G/i6MN4gkSTiKgLB5o8nEBSIeONrQFfenlETdvDK3BTOHWVEliWOFUS564FaPPta45DM5CjtcYYLKS8vb/b7/wkqFbz+ehSLxcuUy8x19+umbSGmzvDgqzLQnUHsdP9KsmjsVFxJCXm0r4tVnDgqVLiNx7lvtqmBQdlJ5GZr6NJBy9adIfqeIrGhKIJde2KN5kHb94S58ZqmizFqtcTUyVYef7GaiZcMo7q6+rSPfffOLdS447zwlz7cyAnF3H+bo8lnYUqyiiH9DazdEGzEwjQaZXSaxPi2aVuQqVdYmTi1jHb5Grp3ro+X16dw/pXlXDHB2uB6z8nSoLfWQiXEjbWcOazhfGb+02nc8VAlr77j5ooJFhSR8CNon6/hlSdTEULw1oe1zHvIwZynaiitcpCTk0NZ2elpoffo1QNJ0VBBERk0ZowHhI+2HRJyHg/cnsQVMyvwlSTz2ltebp3RMCF76GiEtxaGyc1V8fo7tVx2oaXJhOqzr7nRSFrMUqLokUkrijhKW7o22jYiQkQIY5BM6ISBPXtihEJKk2uG1b8HsFkTr99wpZX33nuXKVOuafbYW9Lq+e9CURR+/fVXhg8f3kiO5LPPPqOmpoZbbrkFgBUrVpCamkpubm6dQdKmTZu4666WtTD/K8RjTq6+xMpl19WQE+3MiKElzW7bt6eOqM5d938hBAfZQW64M4Wlh4mVJuRKcqTG83BrPBXjsTakYGb9ulV8t8rHvBe9GMIOJGR2sgGEIOjz89KrMjv3hplxjYVN20I8/ZKHD98XWJ1dMAkbO/Bz6U8H6NLfw969CheOj2Go6k4WiUJ4mXUHOlWMeDzeIsajQZ+NtjKFQg6TTT4Vpr3IfgdOyrCSRCDlCM8+2nj8lySJV562c8afO0g1xPni7ewG8x1JkrjhShu79oXZuitMZXWc9BQVdquKvQcijBxSn5s4dDTCxZNdyMXtaCNyoQqKNEWEVQe581ZTk1rpJqPcYEzMy5WpqPLwxVuZnHVpMdu3/tai5Kcsi0Tn7MEISz/MatDlkOxQ8fKTaVx7WznT76rgjhl25s1J4esVPua9UsMF5zTfkh2Nwv4jEa69rZyeXXTY7Sq+XObjifuSG0lmAHy22E+s2k6vsyv4dGFivR+JCJ56xcWKz7Ixm+rv+4F9DaxanMOg84pIcUhccK6Fr771UeOO8dg9ycx92YXd3rL7e9rMm3np2dsZOyoxzj/1sJUPP6kiNdawmKSuzubzr51cfVlj8s2GLUE6tdPWJUZPFMYY3F/HKwtd3H1zwyS2EIJ7Hq7FUNkJtdWJNxDnrZeSaZOnYdc+F/OeL6ai1MT5Zyu88nRq3TM1GhXMeaoIlyfOwhfqy+iKIpgxq4YdK06g8afgytpCfps47boMb9F98U/4r9v7fxjKy8spK1dQapMwnOjHLfdVUVBU3xr12PM1qNUSqxbn8NScZObMtrHu51QeeipMacpGIGHo4SANF5WYsVFLYjKl08Hg/ga0aonLp3jYvS+MXiex91CYon0ZfP+jmkXLBNvXpfDua8l8/V42R4pCuGsVfl/fOCm2+0AYahonRU/CLlIoLRa8Ms+B3hrBLJv/pevf3yFJEq3bWkGKsoN1CWdmcYIKStCQmJQlBfNR7RrKbdPU9BpazqUXCXZ92ZPWNcNpK3Wlu3QGbenKfsNvfPyulS4dtezcG2bzH1pyo10bTGxkSSbb25sPP4xR66nX2olEBLc8UMmdM5PIzEy03J+EYq5h+JDmBXjPHqMmrHNjkEwoxEnPTGt226YQDicmrkt/9BEM1q/UDxyJ0r+nvtlK94DeOjzVGiZNjPHw3Fo6d1Jx9uUuitPX4pSLqRXVVBoOUZazhjffMODzC9yeODv2NJ0AXbkmwJkDG1bHzjrTSDwOW3eFUang6xVNO+UBrFjl5/KJRlyaEizRNHx+hZycpnUzm8KOHTswmROLhS/eymTa1TYG9TditkfIbRfm8Ud1fPyBmevvraai1S+41WWERYjIXy3wAkEu7TnBAYQQ1FCJHgMZUh6d6IMeE3vYzA6xju38zlH20o0zyIp0Iq90DK4CG8lVfSjgIDVUUE4hx8R+4iKxUFWEQoUo5jgH6ibAQggklcJbLydhTfdz4aRajhxQs35jlKL9JtKlHDRokf5Bt/Y/HaFQiNdee40ZM2ZgMv3Ptu+PHTuO4gKZtHjrBq9blRRcWzrT98wqvlrmpUuH5pkyfXpqiBkTugiKUCjjBGUpG9nyazqvPmelKu1PQiKIlHOMj950NGDsaLUJaYfCQrh4fJxHbk5Cv3MUIbeJx5728OzDKWzfE+KKmWV0PfMEYyeXYDZJLH4nEyFgwQduflwdYMaUxAJp6BkGaj1x5H/QvmkKkiSRl5+Kx6egoKBSK3hwNbmtEAIftRgxExJB9rOVNnRB48pCp5XrnieSKv6PCRqTLcae/WHOG21qxDab91ASSWkx+jOKMEHOHtP8hGT4ID0xY9P76tZVct6F5/6rw2+AE8cP4PUrdS7Jc+ZVM3OKlaKyGKsW59Cvl56pk22MHGLg/Cml3HhPBVNvL2fMpSW4axWWf5TJG++5ATh3lImPv/I0+1vLfvQx5szEBDIcVpg4tZTpU2z8uTKPc0eZOGuYsVnN6SsnWljyvZ9YLJFEunmqld83Buk7pogh44rpPaqQi64po6wyygXnmDh+5M/TjkEsFkNRFFLJQoee7fzOAbGdw+rNbFX/TIqURX8xmgHSaPrGzyKpthNPPedjQG89vbrrmDi1jDXrAlQ6Y2zeHuK628tZ92eQ/r0MPHZ3Mku+9zH28jJm3REju/xMugfG0DMymt4MpZpyisSRhJwDbTnCnkbXUYUoZg+bEAgOsYP9YisH2UFXBtQlPiFxXWdJrbFix0YKVpLQmxLJ/v9bcJLRdJIBehIej6cRG/RUaDQajEZj3d+purdCiCb/PF6ZBR+4m/y+WEzw3c8+LNjrXouLGMf0WwjjY9e+hs91n1/hmlvL65jg5ZUxHn6mmjEjjPTqJeOSKuu2NXpyeevdhhILp+LNhUFMvsbPcpeuiNLSOLfepNBzYDV9Bldz0QURylb3xhFIFCi16EAkrunmjvuf/tq2NyLJgpcfTqLnICeDzy6nx5lFXD3NRU21RBZt0Eo6Wke7U8zRRvsYJ06MGGXJm3B1XIVm4G9UtF5FMKmAEUOaZ7sO7m9g1/6GMV3wrg91dRYRt4VDR+u7CkwGqcni0El0aq/FYlJx9ZRbWnTskaigTZ6ag0eifPCFh749dAzs2/w+9+ulZ//hSKPXfX6F/YeiHDgQ44qZ5bz3mYe3nk/juTdcTLiulHser2LS9RX0HV1M7246Hr67cSKl1helSBylJuhjz/6Gv6HVSsx/Jp3zzzax7Ec/qQ4V77+cznOPpKIogtvnVNGrm45e3fScKIYnn1oINH8f/P1v8ODBmBwGCqVD1IjKBr8dED6cWRt55dkEmSEnS0M0KjC6W/PuKyZGjqvi08VevvvZx9Sba7joEj+W8u7s22rCczCPW+5OaL6eRCwmuOfRag4ejqIS9YnAZNIJEaBYHEURyim/72UH60gnh91iIztZj6vMRJue5Xz/c8OCV1lFjFvuc3LzdYlxw2SSCIVC/3js/yewe/dunE4nI0eObPSey+VqwHCPxWJ8/PHHzJ49m4cffpgDBw5w33331ekh/09BiUeJK3DskAozNgoKm69iVlTFEYpEVESoFhVs4VeiRCg0bCMi+5FRNTAOPBURwqj5S6bAlcqt9zk5flTQOtifHKkNvaWh9JaG0ZcRUJPGN19JXHJdJRs2RXl/vo7cqmHYSUUjabFKSWTXDGLHz+mUl8kEnRbixKlUH+eA5Rfa9XeiCTpY+ePKFsWiXZsuqEWC7CS138O3X1uRMopx4cQraklJa1rHGxJJQXNSlCsnGZtM5EHCnG7m3RWkpaj44NUM3nkpjZffCHD59U627AhRVBJl7IRqUouGkUUb1JIGtaQhPdaGbqERTJri/qvbson4nnJvHS8NctN0AxqNxFlnGqmqbn492RSEiKNWJbq+/i7vchKPzE5GJSeSjpIk4fUlrpt1m4PN3k9fLfdiNkr8uTKXe29NYvQwI7ffYOf6WRWNjuvgkQjPvhBCa/cz75F6AtXSH3ycf7apQeLzJMwmmesmWwmGodIZ5+6b7YRCiXHTH9AybvzEFsWhZ88+pCSr66UNw5BqNTTKFSQF2vLgXDdfLvHWHYcQgl/XBbj21krunGkHoLomTlwReH2CL5f5mHRDGbv2hfH5FTZtC3HeJU52/JwOmjCjLqnm56+yGTnERKtcDeefY2L5lw6SWtew4EVHg2KiRiPx7CMpeLwKpeX1BV9Zlnj7ZQfBzP20PX8bK5fZeeahFGqqS1sUh3/Cf5mf/2EoLi5GjunpLAYBEpXlrRg98QTdOusY0EfHH5uCrFrceJJ56UUmvvuxhsPL3FgkO2ZslNu2E9bYiDmjHBI70XoVnNVxFr5u45rr/cy5zUTIUsq8R61oNDJ5f2uLOikWXFTi4Y33arnuSnODxIDVLCPpgtDMnDhCmNrqGOeMMGJ1VOOq4N9y6dIbZcKqAHJMh4REEB+VlKKjfpKnlwx4PBJtPGdikEyNWjmTpFQKYloWfR0krESprZHJDDUtTi5JEprKfK6cuZ/rrrBwvDDGyjV+bp9uZ3B/Pb6gm+Pso5s4I8G2iWmpdEbIyWr64VlapiDFEgOxCjWXX9My1pfNnkWb3FJuus7OZTPKmTcnma4ddahU4A82/8AXAiShIqt6EEs+2cr4KyPkZMNvq8x8uvgY5WXQq5eKCeNSCQQV/pwT4tMFmcx+tIqXnkhtUPFf/2eQl95y8dU7DStHsiyR7FBx92NVOOwyXyz1cs0ka6M2t937wxSVJFxlv10YJBAT6LQShw4dIje3sR5jUygpLCXg0ZCZrmLnvjD3Pemkyhmne08Vi99NrXtwjx4Gt01XGHvJHg5sMyALFQpxtOgQCFLIZDcbCeKnB4OAxDnPILdBC+kJcRAftejQ17FB49YKspVk1L5U1GjYwyYqKUYr9EiAg3R6MKjOXbKWGoYOSUgJ3HZ9Ei/dm0Vn0QaPcHGAbbiFEyMW+g3sdVox+E/EO++8Q+/evenRowfffPPN/+h3y7KMJCUaY/8OezQba0Em2yt+5fCxaAMGzqk4eiKCPruGmtRfOFEcQWeKsG99LlaLimSHig/fF1w5bTX3TrU0m8i653YL982wkhZIjBndxAB+XfsrVdVxaj0KRpWBVhkSu/b7+XiRl8Xf+RFCMGGcmU/nZ9RVTw8ejhKLyHz12VfcdfedLTJ1uf+hx7l95gwKLL8xa5rMe+/twFxxZqN2/qPsRYWKPWxGoNQx7XzeJDSaIi67oZILzzHTv7/MzqJykkXj1kKfqMUXCRGNwfwP3ERjgmlX2eqOw25TYbbFkMolMkUryir2NbvfzhqFOI1NG8IiSInmCBMvbdnELh5XOHgkwv7DEXp107Fjb4gjJyKcPcLYYGI5cbyFCePMFBbH+HKZl8FnGLjhisSiMvQXg728MspHizxMusBC578l0Fes8mMxyWRnJuL7/AIXV11q5bILE8m7jDQ1Na7mzShMRoldeyL06l+LkGMkpcQ5elSmnX8kBkwYEXilaipV2xg5xMj7X5y+4ZFer0elVlCSy8ipGUSWyKeIw5g6HMZwOJ+ceJeGOq7RfFwH9Nzz0EFm3WJix+4wsx+twh8Q5GWrGTHEwNr1QYqLoF2+hsfvSabn4Co6h4Y1YHVqJC0dRW92sYE0kU2GlEtEhNgirSFHtMWAiRMcQouWfoys69TwCw972UIIf4Pn9klk04b9bKMtXdntc/5flfxMS0vDbreza9cu8vMT7PJYLMa+ffu48sor/0d/a8iZg/hi6ToG9NEzaoiRssoYSTYVRoPE5dMqqayKU675CSNmBBBR+5hwoZZnH83h7seqefDpanp11VFelShynjPCgLtW4cbZ1fy6WuCpcnDl1X78sSB+sYee2NBJesySje0btXz/c4DzxjRkDb74los1v0fQsx+jMJNFa3QYKFcdI6ByYdKoCXm1tPOdYix3yjDrxomsTujctRSKolBREUGjj1NYVYoIxelsl/h4fiqtcjWs+i3I3GcPUFugIyWWSQVFlIjjZNG6biGoRk1t3gYWfZhMt06JwrQQgsumlSckP5qQiIBEoqqiKobLHaekPMbzr/jZstZIlrcLAa+Pq27YwMolKSTZVQwbaGDfofpW8b9jz4EwJpO5xa3Bw4aPZ/MfL3HVJRbcHoU/d4Ypq4w3PxctjzapUf3WR25CYYVLzjcz8zoLy1b6uedxJ4GgoLA4irNaoaAoxrrvs8nJ1PztO2OMu6SaUEUyqRjRKFrmPXmUfftqWPBiQzOh2Tc5+Om3Yt78sJZlP/pwexQikUTbZY0rRpJdpm//M097TngSsiwz/dYbePW5ZyiQN1Ec15NutRCVQ7Rtr/Dhs3by8xL7XVwaJSdLxcY9x+niHkRkW5jndpciyXH04WRS0bGHzUiKRIXPy1efy3y/soLePdXI2ihHT0QpL5Fp7RnKUf1mlL+kpBKs+34Uc5Qd/IFKqAkRQEImiXSclNGBXuj+aouPeiJMv3YbvYZWMHmSgV/WhFm7Poq1rB8vvbaXyy6y8uliL3MeP6tFsfjfQM+ePVm0aFGT7918880N/n/hhRdy4YUX/q/vU16rjvy+aQOauBEbDn78OcK8R5puyX1xQS01VTpq2YERM23ozDH2kZIZ4dwRVn77qISUeONrLioixIjWnTOzUcUbb2awaWuYd1/bSrZrQN22OklPR3oREgEOVm8BRU0WPZskp7SKdyZgK+a5F10cOFjDz394mXWZiceec5EZ6sOfG/5k3PjTM4IFGDJ8CL99vhGjwUNSmorn57tp3V4hpnKxu3wtXWL/nOqR4xrat22++yw7Q40iID1VRW62hlhMoEVP0fd9mbbhOE6lAl1tTpPSRjrJgKjI4odfahk3piE5Yvf+MO3yE7+792CYGnece261A5CTqUYyN20y2Bzatu/Btj+/pG+P5vMM+Xka/EFBfl4iJp8u9mI2y5w32sTTr7oa+FwAFJVEefpVF15vnKHnFzNujInS8hgFxVGOHo8y4uIiRg8zkZ2p5td1ATZvkMkqH0Zt/gbycupJDp9/7WPOnc1LLA0fZMDrU3hkdjIbtwZp01rNfU/UMOTMy09bA/okAoEArlP4BnqdRFyONtqujBOYq7rw9L1Bnny6DJsNvD6B5ErB6O3Bq28W8Mh9VqbOquDxe1PqSBAdepczZZKKuMaHOmzB7OpKMiZKslfz1EON93Xpj/4GPjN/x3WXW/liqZc7T5EhkSSJiePNCX3pHA2pySoOHWheLqSl+G/y8z8MJpMJnWQgTBBv60089bCFKqcDV22cquo4U69orGt0ErfdaOSG309gcfVCMXh55CEjb7zpxVabjC2aSm2lYM5TVbz9Yhrffq1i+m1VFFco9OvVfKV46BkGUhwqYnHByIuLeW1eGgN6JwYWrUaiKFJEmujU5EVdJB1GigQ474oSbDaJcCRM586dWxSPkpIS9myvIiPWljbUt6e3pRtbxW8ERL24f/SvtpLmYI6ms+IdHWXyCXr3FuhoWoAdQCeM/Lk1hsfj5erLjCxamMnuAxFGXVDFwf0qbCSzlz9pI7pgqMnn5fnb+ejNxnEUQvDehyEc8cyEfiEeOnRo3Cr9T8jKaUOls4jRw4xkZ6h57V0323eHqaoU6AyCeFw0WbH7aU0AtSfR3pji7saG9X+gt/pok6fhjpn1jBRndZwpt5bTKkdD3x56Pnwtg8dfqKakPEZ6qoqdeyMMHaDni7cysVkbTpyra+LodRLlIUFRWQyvT+HSG8qYfLGF8WebiMVg8XIf6/4M8uGr6bz7cQACFpzyXqwSfPnl+4wePfq04hAMBpFCVkrKPBw7EeW9l9O55rYK3n8lvdHx6/Uy776RxBUzKqgp01FQeRhdhpNyX5i2vsEYMHGA7WibWIifhBYdMeofGBpjlNc+8hOOwFvvlLNvmwGrM4lc2nGE3X/p2tVfUwHhpSplC4/cn1jIt26lRtKFIJrQxe0jhrOTdcSJcfZ5/zOOwP+nsW7dOo4fP868efNOa/uWmnyUl5fjSIlTXVreSPMXEppGiibES2/5uewic5Otpx8v9vLT1xn4A4JhFxTSs6seq6X+Oj6jj54bbzDS7h8mf/l5GhSdj8rIEVBH0fiTiYZU3D6ninh5BvHj3ThMISZksoeW8cGCxhOAaFTw5TIv0ZAaW9zEjh076Nev378O2l8YNWoM/Yb0YczAQ8yamcSAPkFuumMNeldrdIFkInKQQg5jEQ7a0h0dujr9sZiIUiQfwPmTFaNi5eNCHyE5QrW8FXV8EDbq9Uf9wkt56ib++D6VvBwtkYjgw0UeptxazsevZ9Tda5G/TmMSqSxeGuahuxq7oAO8/3ktKRkRymKb0DvboEJN2FJKLKWETumJRGJLtP5MRhmzUeajRR68vjhajUSHNhqGDGg88ZakhE7xeWeZ+OzrehZBrUdh7OQS+vbUMXG8iQuvKWHEYCOTJ1gIhQRvf1xLSVmUV59KIxxW2L0/zFff+ti2qr6lsntnLQs/qeW2aU3v5+8bQ+jdeWR4eiXiWuohJG3GjRMDJmRJxkYqPWMjuHrab4Rpmdt1cpKGpCw/vs0uQpYKzNkF1NaoyYt0aEbHNYMfV+7hRHklj9+TwlvPpyOE4PeNQW69v4pYcR4qm8RV06vZvDWCqrx1k+3skiSRI9pQRgGt6UQObakSpRxlLxq0fzHs2zYwkDNJVvqIYexiA71FYxdYjaRFEfE6aYv/BIOPUxEKhRq0ZVdWVnLixAnMZjMpKSmcd955LFmyhMzMTDIyMliyZAk6nY6hQ4f+w7e2HLfddh9XXzGW+55wYtDL9Oiio6QsxrETcfRlHekVbUNR8lqee05Gp5P47mcNr89LtMwtfDEdd22M4eMqiR/tjJdy3j1ezc8fJWGLp5NLYszaUvUrefQgBYkd0lo0QkccBeEUTL/TR6eOKqZOthJXBI897SNU7qCT0hsdBry42cufCG2QTp0krNVxJl1oYuGbXvyKt4F0CfxlDCftpXWb9Bafc0VRmHHdTERBOpnRNmRLakRc4NpbwZTpu/j522QuucDMuDFGhp6zk+jh4XShPwfYRonmAGa1EaMljsXm5+v3Mxq0ZUqSxOybk3jzw1pee6pxp44Qgnc+8TJsoI4b7qxg5w5BStkZZEvJICUMD5WD/RgweiMjR6jp3EHLS2+6mDjO3GiMjMUEn33tJT2zRwP27+lgypTr+OqLl/j6Ox+fv5XJoH56Xljgov/LjZV4hRC8/ZGHpx9KrpM0iEYTY/uPawKMPcvErJsS88LLL7Jw+UWJc+UPKPQaVYjencPNd7pY/FFKXVt9JCI49+JqrCcGkfaXHjdARjyXjV8f4TZ1MW+8UG8u+vq7bnp01vH8o6m89ZGbiqo4D93pQFHgnMtK+OZ7HxZ7010C/wqdOnWiQyfBmm9ymDC1lGcelGjTytaI8fbM6y7iCnhEDTWiEoeURnosUbTwUcseNtOO7thIaAWGlABHnXvZ84sFtc3LgnejXHerC5fHSTgMxdIR8v6SP5IkiVzakUs7CsVhgvgJE8JDNb0Z1kBvXyNp6aKcwfq1v7J2bYAk0uhILyRJYs+BAhZ+7Gbnnght2rT5t+Lx/++4asptPHjP90RUCcd2c0VnJk45wJfvJdedcyEEi5f7Wb5YQw8xuMEYYxY2DlWvYewYHWt+24/vmAXzKaz5mIiylz/Jp1PdaxFTJb27ORjc38DWrTUc/c5FnBhhlQ913ICDNIL4seLAjbuRxMZJyJKKiMeISiUzfJjMZ8tivPRmLT6nHhthNKep+XsSZw4/kwfttzPpPCNPPZBcx65z18a56sYKdu6N1Gnk/x0niqIE3QZ+/S3Gpec3/f1bdoaQJWj9l6mcWi3RtRuUlkloXTnUUkmXJubnJ2HwZ/LdD5UNkp8nzd7eej6d7btDXDGznJxMFSVlMXKyNKzdGGPK9CEtisN5553PgtcfoKSseemcGlecjLQEIeWN99xkpKlwe+Lk5ag4dDTGBVNKmTjeTHJSQnt0174QSXaZgX2NRGMSW3aGuOEKG1kZatZuCvL1ch879oTo1c3GjCk2dq4T6CQDsYhUp48phGD33kSRrLkZf0l5rE57+9WFbrbtijJp8nRmzbq/RTEASE1Nxe/T8eeOEP176VGpJHr2lCgoTZDjTsJJGb0YiuyTwdcVUSgwnZS6EYJPvjjIT3+4WfBsel3iMx4XyGoFQ3k+1r+8NpAS90tOLk1KeVTXxOnUrvlnW262mrUbGrPostLVvPtehIfvjlHtiqMo/3OSSP9Nfv6HQaVSISkyrpw/Wf99Gkl2FRddW8oXb2bw7meeOpfapuBIUoE6iiIUwkmFvPyqgqNwKGl/MSFTRRabf9jJ1cFK7rrJitEW5dqzjBSVxOqqon9HYUmM1BQ1l19kYcxwExdeXU5GmozRKFF4WE9qrBWH2El70aPBg71KlFKjLuWntzJ4cF4NXl8MlZoWa5m8+sKrSGEtbaXGOjpd6c8O1tFJ9K5bvCuiaf0xgCgRskRrsuJt2bTlJ1pRXWcI0mhbYzU6WUd0a39eP3GU114MIAct2Gp7EGc7ubTjOPs5wDaicpCCPyJ88LmGayfXf5+iCO55xE2kKAebpKFW1BAlwsqVK5k5c+ZpxyAW8VJeGaO0PEan9lreeDqNq2dW0K+bhh7dZR57vobH7mkoPF3ljHHfw36SPH1AAq2kp7xG5sbLzbz9SS0vvukiLUVFrVfB51e47nIbRSWJbEZ2ppq3nk8nHFao9Sq89o6bPj30TTIGnl/gond3HaUVUUYMNjH0DAOvvuMmK0PNq++4UckSY0cbuf/2JIIhwSdfBHEqhRiTQ6hUEmUlB047DjnZOcT0bs4/28Jt05IIhRRkiTph/b+jTSsNyckSJi0ckg6x+cccPvo8wEcLNxKrcWDGSi3VOGhahsCDixzaAhARYdp3VBh6RiK5OXqYkaUr/Nxxbw2GahOd6MMhdiIJGQNGAvjx46F3nlSnsbhhcxQpUF+8UEtqUkQGlYZDVFZWNt6B/3A4nU4++OAD5syZc9oGDS01+fjmm8845ywN3y3di8OT1ojlWGjfwK3TDTiSZG5/sIqnHkipY//5/Ar3z3Vy/tlm7DYVDz9TycghRkorEu3eq/8I8vNvCWMVs0li176EO2RT2LYrjJRUywNzIyQ7VKz4oZKqH0JsXJlMh8jAOpdbB+lsXevhpfkebpthqUsUerxxrrihGr9Pok07CBzToNPpTtvQ4SQ0coiZ1yQWqCOGGtixXs/ibyvZtqOU9DSJz5f4SDowtI55fBL72EKGkofIOs7VV8QZPVJLRaWRl+bHOVGyDk/MhFYxU+X107mbwuo3HHXuyVqtxLSrbASDCl8s9XLlRCs794ZR3In98FFL0Ccz7c5KFr7Y0NDjp1/9bNkV5rcVmRw6GuWTL/fj9wlGj9IwdnQa985NPBNaEgedVtCzq5avvvXy2deCDd/n8v4XHopKo0DTE6zS8hjJDlXdv4WAT+en40hSU1IW44dfAqxa66esMkZ+nprhg/Qs/SHOzLsrCIYEbVtraNta0+DY0lPVGPQS6zcHGfy3xGs0Krj/ES/22h51CQGTZKWnGMKJ5LXEVCfIrByMRtKilXT4i5NR5YVbFAevN8oPn6Vy5vnrGTlUz+vPpNNrYE2zJmySJBH2GljwjJ28HG3da2cOMvLbshwGn+WkpFiP8l1b1EQxYmkyiQpgxEIVZSgizm424yCNXNqhljSERJBCDlEjKmhHvb60WtJgFQ5qqcF+SrIdEpp4KtSERAC1WmnxffG/jaNHj/LYY4/V/f+jjz4CYPjw4dx8881ceOGFRCIR3nnnHfx+P+3atWPOnDktTmb9K7z11nysVhXzn03jzIH1Y1VZRYxxlx7nREU5OkuI194NoVEnFlQFRRFa5SbOt92mZs5sC7ffWkA4pqDHSHW8Gi9+WqNNMEblGIGsXRjNCskeMJS3IVNpgyzJhJxB9ji3c8v2KswmCaOzI21EDnFiyMg4pDRsIpm98XUcLqziq3ez+GiRh6y2YfYV/EFupAtp5CJLMj5RyxF2E9f6mPPI/BbH4ttlyynYUEZurD7ZL0kSDpGB97iem+7cxuKPkjEYZB570MxDtxzB6M3BkFFFRmqU1d9YiMfhutvDTerR9e+l45WFcb5c6uGyi+qf24oimPVgNUoctuwM8+jdDmrOF9x651Zyoh0xxR2EpQCB1MOMHW2guCpIablMj846Lp9ezpvPpTVwe596eyUur5aHnni8xTEwGo2MO/9qdm/7hE8We7jqEisnCuK88mYtt82o1+WMRgW3PlDJpAvN/PxbkGdfd6PTJRbnF5xjonWOhvtva5pdZDLKnD3CyOffFBLYK9NjpJ/rJlvJz9Pw+WIfscL8RkltgEylHV99dYIqTykOu4ojx6Ocf7aJx+52sOBDN7+sDfDZgoTJlUoFg/vryclS88KCXS2OA8DLLz7AK3PT0Olknn4wlTsfqeLVuWl0av+XT0BY4fn5Lr77LorGnwJUc0DaSqbZjtWbjwCOSLvoI4Y3SFrpJSNdRD92sYH02lwmXrOdeFhHa8lIfzGG/WzlCHvIoz1aSUdEhCngEFWUYsJCGtmJ+6MJo1FJkmglOhDAS2upPsmWpuRxx71bUYSKI0eO0K5du38rJv//jHbt2hEIm3CH/NiowR7NoXK9ij7DdtO5i0RKkoZNO/woVenkuHvX3QsxESVOHC16klRJLPy0lp+WpnL9LVs5vE9NuNpOVIkRJkg+nbBJiWdVtf4YY8eq68yAzjtXzWM71zP+bDODBqo4cEBh0eLdhMpSCRmcxPwKTTS81EGR4txwi4e2HQSTJ5hZtMyPHhMVuiOMGXtPi2JRXFxM1y7wwmMN59F2m4qlH2XSZ3g5V0138u3naQ2YscGgwrUzXdgr+7Fm9TaqnIn1/qmIxwUvv+3msgstrPuzPkH1/Fwrw7asI+pKuMrHacwsrPsOYnz6eZjvV5Zz4YUy1e4423aGcSTJTJpWRr+eOm68LqEtunFbiMGyRElVVovJUkajkf4DxnDo0M94vPEGJIeTeP1dN61zNfQ9qxBHkszKL7PxeBUuub6Mt19I58ZrbaxY5ae0PM4F55g4dDTMLdcnceRYhBq3wgev1heW+vXSM/0qG2ddWkyvrjpa5WpIb1WFv9KLpiabL5ZUMuUyC/6AQB018er8IBee27Tk1Qvz3cyaYeejRbUUlsS48+65TJr073WOJCUlkZ7RiSk37OWTd6FvTz3PPWnhnN1/IhcPrBuvZVQNxqVTcwiSJGE3GIhGQzw8z8WY4REqKhRWrPYSr07hqG4rXcNn1o2VEifNXRujXb6WHXvCTRIUILG+aop5/MNPUeye9ryxsIjCshAWS8sYsP+E/yY//8MQDAYJqbxMudJKkj1x4ypKIpveu7uO71f5OWdk0+zGn9eEUNxplDg2MGiQxM7lHRsxIdNre3JwaRUXb17Pi0+k0KubjoefqebMQY0vSkURLF7uY/G7iYVIt046brneSjgquPumJHoOqiKLDlRQxA7+wCLsqFDjoQZZksnIUhjQ28AXb2Uy5Pyiv5xEW6ZRs/a3P8im6cqnXjLSTnTjKHuJSREMJoUKfxGZtG60bVzECOGvY4l2EL05xE4yRF6jSUlMRCmIFNA5MBCLZMdac0qtRqoXxa+UitDo4qgEdKw+h5cf38/rCyoZdqaKUAj++COOzplPir8tVZRSyGGs2Dl29FiLYmA024hEBROnlvLD59nYrDJFFRHeeSUhHPzimy7OvypRrcrOVPPL6ijLV0RJKu1fx/wSQqAIhUVLg6z4NAtJgj5nFdKru5ZWOTq+XOZp9KDQ6WTSdDIPznIwaVoZ+w+HuelaO3abisLiKC+86cKgl1m7IUhuloZd+yI8/WAK0WjCxfOpB5LrdFd27w8z465KCkrAYK2mXb6M1weKOH22x8ChZ7Bs2YI6/UQhaOBS1xRkGdq1V8hvayAzXc29d1gZMyrEjFnHUO/rQCGHSRKpjVgnQeEnRACzZE1oeTq28sb9De+li8aZePltN6JawSRZ6MGgOmF7GRWH2Ek4mJgs+AMKH38WIjOe1SChYMVBUUji+++Wtigh/p+AY8eOUVtby3333Vf3mqIo7N+/nx9//JHPPvusUStjS00+ykqL8HgFs2drefzJX2glOmGJphMjist6iJyububMShh+fbvSxwVTSpEksFtlQmHBzGtsjB1l4pWFLvwBhWsvt3L7g1WMnVzCkAEGrpyYmAR8852Xdz6pZdqVjZkisViCsfLbd1l1zOf+vfRkZiu8/WEN5a7d2LxtMGLBi5usmv588tJB3vuwiI4d1Pj9CkUFMuFqB3ldypn/bAoTrjlKSkrKaRs6nEQ85qubfEMiMXnFJWauuCTx/627wqw/sIMOojeqv4pALlGFgkDT9hhrVqQ0KBaMP9vEvFdqiMYULr9I5s5HQnz3SWMDNYCpV9i48qZyzhlhYuqNbqzVgym376DrkBo+uC+JTduCjL6khF5ddZhNEqv/CFDjUtj4Q8IQqFN7LU8+2DDJUF4ZJRwOn3YchBA4nW5W/RbBalXz4J0O1GqJ9FQVLyxwNWtO8cICNwueSSUaFUy9pZqq3TmcMaKS7PwoOdlqLhprprpG4URxlCsmWBnY18AdMxy8+KaLWEygCMGyHxobElnMMvc86eSScWauvtSK3Sbz67oADz7uI364M2apYTJdJxmwqizMfVZw3z2byKkaBoA5koYtXd2i66HWrbDvUBi1Js6r85ITEiwq5R8djzWGCKnJjecPdpuKSyZo+PK1FLJoTaUoIUDzbfhBfOgwcJwDZJBLulQvxaOXDHSgJ0fFHqooI+0URogJCyEC8LfkZ5HqALa4gxMcwGyP/2Mc/k8YfPwdXbt2bbbtExLj2KRJk5g0adL/6n5s3vgDTz+Y3CDxCeCwy/8/9t47TIpq6/7/VOc4Mz09OTDknKOoIEZQVMSsgAkTmDPmhAExZ1HABIIoiooRlCQ5w5DD5Njd0zlXnd8fLQPtzHiZe9/v+97fva7n8Xmku6eqa/epU+esvfdaZOfLPHSfiovOzWv8/Yv3RrjuzjpmvppN28KEdMvHn4VJkfNpQ2dUkhpZyNTo9lGRvgy1WjD5IjO3X59DRrqaVevCPPzUYTx7tdgiRRgkI304kV3R1cS1DahzK8jpWYXdpmLj1iiuOjWeBjVG2UzcncFlV7t5ZZqFma/m4PMrvPVBKe+8vxuvW4WkFqgNETIzZMrKyjjppNZV+cx6ZzaZgcJmCXqrlMaenSp8fgWrRcWo00zcZj5MnbqUSVcZ6NElBaslsY7Jy2k5WTD71Rx6jyjlpXfcjDjRRCAAv62MYLYo5OSokCS4+7F6giHBJZeb6VxUxvYdh8nLU3HD1SbaFFiRZcHIyyqoLNFhru7F8M0HsNqiKAICDXr0db0J5tTRvXvTBP/x4KSTR/HN17N5e7Y7UUGaoeadV3S8P6ecs88wEokKfl0ZxGJR8cazWc2aIY25uoqigpa3g72761CrLGzcFgYE2ZlqQiFBXY2abKVti0mSPFVbTj2pEn9A4ff1IZauDPLr7yEuHG3hs3dzk76LTivRJk+DJCX0jFsjgyCEwOWsZFDfhOFir2563no+k6tvq0FRINOuJhaHU082MGyonq0rNAwOjqRUtZsBJ1fTu9c+Vq4LUr/SntCg/ROOkJTlHECLgT7xhAvxEQkcJzXsYiOKzk9hG4mzh8K6dQqle+NUUZpUPfhnmEnBjSPptTgxEFrUwOOPTWHO3C+a/+P/ctjSs7nhynrufXAtneQBpMdysFZlsqJqFd3oTw3b6ScNBCmxDiplH2rUqNEQIoDJr0nsc7/zs+gzO06Xwlffe3j+xRCpjvZoFR0Nop5Q5gF6Dwkx7ckE+XKwJMqH872sX3JMN9y58MAdgvMnVJGfp8bfoKX8Ry8WqWm3ZlRE6NQtjisg+OiNbDq113P/LelceE0Na9YL+vVrXbv3wi8/5J6bm+9i02gkrrnSzHvTUhh4Sh1XXqGhdw89m7fEmLcgirmqF2mSDVX1QM4cs55XX7BwyokJfcgDh6Pc9mA9hw8rVFb70OsT196hrY68HA1GvYYuDCFMkAPsIJ3mPUBqKKMPJ6FyaZg/93dee9XMp2/lEA4LVm8MMfszH+eeaeH9TzyYjSoefc7N7Xe92KoYHMHjT77ClZePZOy1VXz2bk6jbIkQgrkLfXw434tKJTAZwevT8MR0J/dMsjHr1WzueKQei0XF4L56nA0KC77xcbg8xtqNQX5dFWblN00lBy1mFa88lcmzr7l478VsPp5hY9TYNagrOvPs8xF6dNPSq2tCps65L4vHnm3giSlHze8URfDkNA+lpYIHnq7novOsmMxZnHPOvyYd8eLr07l49GVcNU7GkF5HVqYKRZIp1vyOGg05KVZCLv9frhfVuhg5OSrsafDSG37iYS02pS1ubQUz30vhgYeXofFloAqkorIGCNYF8XjlJh2i551l5oxLKrjm8pQk6URIJKU+nO/l6ktTuOwaFwgYe4GObp017C/WkkEOcz7fy7DhKrr16P8vxeRY/E1+/puhoKAAS4pg5GlHych2bTRsK44wdKCBp192/aFZk8yS+/wKL7/bQHrnEE89YuWp5yA92vzC0CZl4pOMnDzYQGaGhjb5Gqa94eKeSbZGMikUUrj3SQcXn5es83nqySamv+VCrZa4+XojM17eRo6nD9kU4seDgkwWBezW/s70p2xIUkITsjBPw4HD0Va3NklI6JtZjBxBwlVbok8/wQ8Lshg2ah++A6lYOaodIYs4xWygiC6Nr6WThYTEdtbQUfRsdGz0CBd7pU3kxTsnlYcfQVREEAiqslZx2+VatuyIs3mVFa2kI9vTB9kdZ/V+Dy5q8eBEopZ9HCKHNvRmKH48hAMtO6o3h+HDT2Xd2p8YdZqJkZdVkputwW5TN7Y23H2zjYlXpnDiqBpUNW0xhOwUkOzm68VFIBLhg0cyGsmTFKuK886yMmuuhxSrxO590WbHll6vontnHTM+cfPryhAmk4TdlnAO/XKxn3qnjKIkXFclSeLC0RbaF2l59rUG6hxxFCXRNmy3q7BnR8jPUTPr1VzOHV/JSYOHHXccTjrpJNJSVY3XbTSq8AcUgsHmxbxr6uKYjCoqa+Jce8XRBUj/3gY+n53JmPNqyakrZAfraC+6YZFSEUJQRyUl7KENnahU7SeWUcqjDxk5dVhT0uC6cVZeXF/bSLjrJANaoWcXmxIaotkH2LozwuS7PFgq+zQh2sMEkISKSLh1JNi/A3r16sWLLyYvUN555x3y8vIYM2ZMs5sXrVaLVtt8lXlziZGevQaxZsUMtu8KM/9TKzuLy1i+8hAWC2TlygwbcvR3PX+khfNHWli3KcTL7zUQ8wtee8fPfY+7mDjewvsvJ9pr4nHBy09m0v0Y/bVe3fS0LdRxxiUVzHwlp1H/saQ8xs331nH7jWmND/TvfvHz2gw3112Zyrdzcqio8vHCmyuoK5MxmhRK/MUIfwq2sr7Ul5kTCw3U7LctxZYu8fI7DdgzFCwWS6uTQRVVDkIhWxIBmvR+mUQKdjZLyzHoVERjCiERoU1KOs8/bWm2SnrK7Tb6nlbOmcPNdGxBJB4Si7yaWplTznSTWj2YkK6BMy5y89LUBJHVpaOOcRelsGVHhBmfujltmJGcTC0//hZs1Mk8Fk6XTGWtDrvdftxxcDgcROMyJpOK/l11DB2YWPB/+oWPM4abePhZJ0/eb2/cVMuy4IW3XBw4IDP6EidarYShsjt50Szq9PXMei2b9kVHx6PHKzNucg1P3W+nf28Dd92UxqjLq/j2kzy+/C7Azj0RenZNjBt/QOFwWYxlCwv47pcAtz9SRzAo2LNHIav0NAzN6F8BaKJWMjMC9BkYpfR7T2LeMQSorKhs1XgIheDi66rp29PE6IudOF3gDcRRq6rIEE0J7KDw076T0uLYOXW4gW9nAkHIIJctrKRAtG8yZwkhKOcQnemdkH6he7PHa0NndrExifz048HA0XlUFjIO8z56DHawu7iehoYwmSrD/5qRx/+f4HQ6MZvgkvOa3ksffe7j0jEWLv7Tez266HnvxSwef8HJR2/ksHxNiAMb02lLQrs4JqJUZa/izjt0bNul55IxVk47+SixesqJRpYvNnDGmH0EN6U3mlWlqmwU9PGwcHZ60rN30Q8BHrg/RhvHgERbtT/Kk4+vxZYaZNTpJqbcmcqUO1O5+rYaPB6ZGodETY1g584dwBWtikdFWRm9pKIW39fGLdTWx7FadARDCpJa5rprjDicCr27J+a5TLuassqWK5bicYE9Xc33c/Pod0o1zhod9lyZ225KYeKVqY1VVJdeX8X9k20UFTZ9tqnVEpnpWhwb22EX+VCTj6hOjO+0P9ZooYYAK5avYMSpI1oVA0gYzmRnapj5ShZnXVpBYb4WZyBElt/KpecbsKWpicUEmXY18xf5GH9xUzLGnqaieG+0cW77M4r3Rrnp6lSeLchg2PnlpFpUXHCOlTmfRYn/lW+urCIrQ82ka9JYuynMfbfYOGFA8/Pi2s1haurjqFQJuavW6H6uXr0aRSZJAmrF2jAXjbZwz+R0FCVZkuWhp9389EEZ7WI9WLvSyYvPmGnXTsVzK1o2I7WQhl9qoGO0e1JnhSRJZJBLBrlUW9cxd6aKrp10BIIKg09x4qwwE8DbYofRkUTSsaijEiNmIgTZuWP9ccfhvw2jz52A3/cmW3/P5NrJ21i7RaAWWqKEqZeq0AotERHGh5sqSujBoEY5FiEEFbEDhP0hAkGFkZdV0iZfSySgQW0I0/60g1SVH+SMEUaum2Cic4ejCbunX3bx0pOZTUgerVbis/dyuOaOWl541Mr5WzZhqD05yUxJETKl1vV8+LSVOqeRT77w8dT9etRqiVmvZTHqymCLa+SWUF1V2qhh2Ry6dlVjVJvILDmdGc9vp0FXTm6kC/l0bHy+W6RUtIdO5q7r9xFKqUCtESg+Kyn1g8nEQLm0D5+2ljPH1vLJjAwa3ApGb6KK34SFgPBTI8rJkZLv21pRAdD47OgRGc7td//KRaOtGI0qTh9m5svvAqzfEmbkqWZ+WBJEd6gfb7/yLheMvaDVnIHRaGT+giW889YrnH7Jh2TZFew2LZW1BoaedC5XjDOyZvWPNLjqcbgCfPW9n+27oyhKokK+S0cNWZlq+vUycO3lVs66wMWylVF6dde16AlwwgADN95Ty9yFXi4+18qqnzN49uUSZn0S5YLxtRS10RBBRYanI9/PruCrRaUMGpj4jTdsjIEzm/S8INdfa2H3ASNnnX0tFkvrTFH/jF3Fu/F6PUjCTo1Tx4H9ERTAQgpx4pS4XMSJ46QWvTDgx4sGDelko5bUeEUDPXpKrNkiCNdb0aLFjP6PCk8Vt9wSQB/JpE5xoJV8qEMSJoOO88fXsHRhXlJhUiwmaGiAU8ZUMvPVLPr0SDxndu+LcvM9TnYWKzg2ZZIWTshKPbOsjDL5EGrZSDXrCNXFqHWk8+jtd/1LMTkWf7u9/5vBbrcTiwlc7qNGNjdflcYzr7oQAt58LpNrbq/ls698RKMCRUk4fA47rwKDXrD6lyzOOMWILIP0Fz+vEtNQ60jU5E990E66Tc05V1YybnI1l99UzYXXVXPmKSYmXpnsVlrviLN9dwQhBLfeaGXczT4q8n6jTneQIH5qNIfYxiqycxTOH3n05s1IV2MyqlrV8g4w8tyzcNFyS3CDVMfJp0dItccxmVT8/HUGWSM2U5K+nIPsYK/YyjZWU0B70qWjiw+BghYdnUg4gG4Vq9giVlJLOUWiKy7qkhwbIfGw3KvayMCTw3z7tZmpD9qZ/XoOWelHr0ktaUiT7LSXutNPGkZf6SQMmGgndUUr6ZCQWt3Sd9ZZo7Ba9Pz0W5DFc/LYsE4hFEreHKamqJnxSjpxs4NUMpIeGBERpiJlE998lsmQ/gmywOuTcXsV5n3l5apLE6ZOILj6ttokV9hoVPDmzAYW/Rhg9XeFRCKwe1+MTdsivDXbTd+eelYsKuC5h+1UVsepdySq9/r21DPzlWy+/SSfxXPyeePZTErK45x5iomlXxZyzxP1RGOC226797jjoNFoCIaUpI3xdVem8NTLriabZUURPPSsg7HnmKmtl4lEkt9v10ZL224hTGoj7en2xxj4na38jhc31vQIF99ZStbgffywKJXxlzb/IJIkKJH2UCEO0SDqqRIlbGEl6WTi1dRS6fAzdpwD9c4TSFWSF79CCKopQ6OWSE37nyvn/9+C0WikTZs2Sf/p9XqsVitt2rT5xwc4DnTq1JW9B2Ns3hHhtJNN3HFzCgvnpPPxe+lkpKubtOgADBlgZP6MPJ57OIPaPXayUg3cd0s6KpVEKCw45URTEvF5BFdfnkKXjjpuuq+Wc8dXcsbFFQw/t5o2+RouPT+xcNu1N8LMOV4Wz8nnirFWunTUcfpwMz99nsfECWZuujqVlYtzGXJqkPRhm3Cm7yBEgMqslcx4M4XFn+Zzw4Q0AgHBnE8/blUs3nrrZdIsIT5uwZ18194Inhoz+VI7BnEaITmERa/DoNIiWb2ceUrzLf2SJDFiiIUrr/axZXvLiZlQSKG+XmCq7omFVEL2AzwxJfn5oFZLDOxr4M1ns1m3KcI1l6cwa66XDVvDSZ9zNcicf1UlgUDLDpstfddIOMZzD6VTUh6npi7xDAuFFR692063zjpGj6tk8gN13PZQHaMuryQ9TUPbPCNKRVvE4S7YYoU0pO7ltRctScQnJObRma9k8/wbDY3nGzbEwMZtYaY9msGVN9dwsCThZLxrX5Qh/Q1oNBIXnG1hztu5fPVhHkV5BqSWSqGAuM5HQa6G8VfqCRrqEEIQs1eQagkl6eH+I4TCEHAbObQ+h/Dak0jffzqFdcM5JHbhFs7kz4oAxdJaJl7TciKxojIOscTzQSWpaEMnillPRBz97eIixl7VJuJaL1v5HR36lqtMpYT+5xHIQsZQUMuJF5dRmb+Eytzf8HT+lVsec/L1nAysWWHOPUdDXG5Z1/y/GQcPHkSvk5qt3PvmJz9Xjm1ewqdjOx0+v5JIkL8WJDt4tAqtPmMzH800c/mFJqrr5STi8wjUaokXn0nBm74P+KOLJKuCbz7JbZJ0HHO2mcuuBJcqkczTSjoKHCcx5TF/0n0+5bZ0ah0yPbvoARWVFcWtioXb7UYRYWTRcl9pXB1slImau9CHNQX2H4qSm63mUGniPjMaVRTkatj4p/npCN6c5eG6K1JITVEz7lITRpWeCZebmXRNWrKxiiSRk9WyJFV9nQpzJOuYj0vJ+oMhG5vWbz6ua/8z2rVrRyis4nBplP69Dbz6dCaZBSFiXjM/Lo3QsZ2OO26wsWl7hLkLE67mx/4WO3ZHWLU+xJMvOps9fp0jzsGSGD266LGYVTxxn53pb7uRZcHoUTrcusoWv5tsr+TEQUYa3DJVNXGefdVFPN50vv99fYjcLA1bdkTx+2UWzGtdpeO61evwObV8v/Rodf7ni/zcOjENoAlp8fA9KYQzEh1Y6f5OfPxZgEy7GsnccrV7hCAaLaTGmuqpHoHKkcfaTYmxZDapGDFcTZQwdVQ22U/AkUTSAXI5ul6qEAfRoiONdMyk/J0I+gtcfMk4Nu/uyQefRZh4tZHJk9RoNTJZ+REGnFOJNs1LKfsoYx89jyE+4Yg+ayfKttsYdoKJ7+fm43aq2PxtW9JSNITCMqaUOBt2+Jk9z0uDWyYWE9x0by279kaTDGGPRVqqGp1WIi9Hw6wZRurbLqM2ZTu1ooJKfTHbTb/w0stqhp9o5IKzLWw+Zs1lT1eTmaFDUVo2sm0OgUAkad/2Z6zfGEUTsSQ6MkVbRMSAH3+TxKZeMqJzF9BQlkr+odG0cZxCmpSBSbLQhf7kRbsRq89gwvUubrq7LknGKw07TmrYJlZTJg5QLg6yTazGjYOuHK3Y00o69CE7jz53VNv34vMsvPexm2uvSGHuezk02HcQrA2zdevWVsXhCHQ6HXfc9QC/LN3NuzM38vBTS5n/xVruve8pbrv9QebOW84PP+9i6bK9ZGZ34aE7bHzzcR4/fJbP849kcNmYFE4eYuSJ53ykVvXDs7Ur4RaMnY9Aiep44vE4fU6uYfiZDSxaKGEwCdp1yKfvwAmEZSt7tGtJ87cnt+wM9i3sz76F/bGXDSNmqScYj7HwRzv9hz7A+Ak3/lPXfQSHDh3i/lsfIFsU0kMahA49ebRjKCPpLZ1If2k4QzgDK6nsYTMVHERCIkyQbazmoNjJAcM6Nu4M0FCvI0oIM1ZsZCIQaNDiCkWIKDEGchr9GUEf+RTa15/BoY2ZFPWu5NV3Pfz4a4Cnp3voP6KaqgNGfDs7cfllUXoOraL7SeWcdVEt2zfq6R46lexwF/QYMUgm8mJd6SOfgho1/RhGPh1YvdJPhw4d/qW4HIu/yc9/Q3Tq2I8X3z46MXTrrOPcM81cekM1LrfCVx/mUlsXZ/iYcjqdUMJdk9VY9oxA9qRRW58gn047RUeDqqalU+ANxHlrlhtIPARuGJ/Kj/PyuW+yjVBY4YfP8rng7KaEz7sfe2io1XLnww5iMcEDd6awYaWNh9+oIfvknfj1CZ2vs0Ycre4QQlBSHkMRrctmAdz3wL24tHVERNOZRxZx5NyDfPpeBn2663ljpht7upqv52aw4jcLIrOCfNrRj2GkS8nl+A5tOUa9GrOUQlepP32lk+knDaOz1IfsPzJXm1hOpTiMWzio4hCbtL8w5TGZHxZk0bHd0coBxeBvdmEDiWqbY9tofClORp07slUxsNvtdO4yiIF9DIy8vJIuXTTsPygT+pPT+0lDjLz6mo6qgqUc1GymXNrPIeM6Ij1WsuQ7Gz2PeVg/Md3JuWeaGXaCkVg8kbF88YlMFCGY9oaLUZdXMubqKkZeVsmH872MGWVizIQ6qioF38/NY/uyIrYsLeK5hzOwWlS8OctDToaWB6c2L1b/6Zc++vfSMfJUM2ddVklDg4zZbCEvr2WR7OZgseY3Li4BLj7Xit2m4tIbavh5WYCDJVG++cnPeROqaFuo5alpHnz7inj3g6abmzkfpGPuv41q3X7yaPeHyL0dp7qch++z8Mh9Kdx4VSo//RZs8ft8/YMfSVKIEcWDCwmJngwmrPai2Opo8ChkZ6rwWUuTxogiZPZImzBiIT1TZsLVd7cqDv8t+Hz+TB69y0Y02rQ1o3cPPSvXtrwiWfF7FI0/I4ksWLEmzJUXNk8SANx8dRqnnmTku0/zWfJFAYP76Rv1ESGxGZ76oL1ZR9G7b7bx5Xd+Mu1qPno9ByEpjLsxgHbAWr7+0txYzT/sBCMnn2BkyZLFxx0HIQRffj6D7+fm8cvyIHO+9CLLRzdF67eEGXtVPen1fYFEhbokawmr/XRU+hInxl8l0FWSipyGAThLUtl/KNrsZ2Z+6sfi6EQD9Wzjd/RpQayW5pcQOp1EaooatQo+ezeH9z/xcME1VTz0jIPxk6s5+8qE7EB+VoTi4uMnPtLT01GrJfxBKCrQ8MEcD5CQhgGYcEkKP83P54Fbbdx9s42f5udz01WpxOOQR1vqqUrEM62e04c1X4GUnalBiEQ3xZFrkWU4ebCRcEThwmurOXVsOS+85WpWWP+OW4w0pOxr9thhESI9P0hBnvaP5KVCpW0d999tJC1NRSTSmq4AiWwK6BDr1+hGa5BM9BOnUCrtpti0lFLLejaJ5RxkJ+1FL+YvaP63FULw+vtebNGjbV2ZUh6FdGQvW9kiVrFJWkp9u98YenYDsiwxgBFJ5GZzx1RIxDAiwuzUruDl5y188EY6OzdksnNTOhuWZ3HDVUekCgRTH8wgO69lEum/GWlpaYTDAldDU8JPpZIaOyKaQ0Guhg/ne1i2KkKIAPvFdnaLzQhLAwP66Nm9P8qQfi2b/w3oY0CYvI2dEX37Sknzz7G47UYrkcwEseQXXvaznfJSiUEj6pk1x0ckotClo5Z6l8zQgXoiAQ1SM+u7v8KhQ4cYPESLS1/S7PshEcAXD3DtnbVMur+WOV94efoBO7v3RTnzFBNvzvI0kkpPP5DBfU/W89NvgcbXIhGFt2Y18N0vfq65POWP+1ygsQS5++a0Jufr3lnHijUhVqxJtHZ7vMm/kccXJ0bz9x5ATIqQkvbPkf5dunQhFDFz28MOTEYVb8/2UNBG4ZxLA3zwqZc3P3DToa2WeybZCAYVPvjUwykXVDD22ioGnlXGxddVMfwEI3176rn5vtqk8bVpW5jxk2t44bGMxtfOH2lGIJhwaw2nnaInmLmfmGh6bW5VLe27Rvl5WYCLJ1bz9rQszhxu4oyLK7juzmpGXV7B6Csr6DGshIsmVrFtVxiNRoAES39c2qoYhCJhgn4N9z/hoqYuzvotIeJx0eI9YTapSLH9Mb9joKZWcMpQIzFbFYpQmiUcy9V7GDRAm2SC+WfEifLU8z7em+1LzH+qONkUUEhHitlA9JhEUkxE2cNmAnjZzWYOi91sFb8TJkSEEPm0R6Cg1//doNkSJEmibbuOLFnmw+NX6N/HQO/Bcc4YbmbuBxlsXJWOsW05Kdha9IJIdXfm1TeDqNWw/6BCLOsQj96Xxs+f57Pim0KWfJHPWSOMXHpDNfc8Xs/pw0zkZP/1b2I0JPQPTxxsZNvqTN74MMidrxxm8mMObr5Jy9hzE/tjjUYiEEjex6n+CbO/8vLDPPliA4rSdNwGggpzv/QjicT1B/ERI4YbB2Vif9JYV4TMPrbShX7NJjVzKSIsR8GVxY1XpyCsR/d7+bRDjYbuDKSaUgwY6c5Aukh9m5CsJqwsXHT0XtBpJRCJToU+PfTY07Q0BFwcPHiw1bH4M6xWK9nZ2c0WXhkMBt56Zx7X3uHl0wVeotFELCqr41x3q4Mtv2Zgk7LIUdqxaYPUbHwB1m4KE/ZpSXf0JqV8IMKXRlpmhPbtFd55Xubg/u+Z/+V8Th7Vn322X6lL24pfV4fPvg9vx5UUdNJwx93P8+lnv3L2OWP/5Wu+784HsMVyMGJhk1iOTBw1GmopT0pmKwgGcArdpAHkSIUUSh3py0l4cSOHddRVaVEh0ZGetKMbqaT/cSw1ZqxECVPKvsYkpFrS0E0MJNaQysynCrhropk3XgZ3eRp9lFNoK3Whjetk8kvPJufQWbgdWkyYOMhOtvI721jNFrGKOlGJUTKTih0PTjpIPbDK6fzyyy//cmyO4O9Z9d8Qb814i/NGnczbH7qZfE0aAFddmsJJgw3c87iDgyUxQkEJuTabcDyChMAsWVFqe3LR+E18/4Wd2242s+DLXaTUZDYxv6gTFfTtoyIYkvn8G19jVZNKJdGrmx6PV+HZV508eMdREx0hBK++52bHJi3d3afz5bzl/PhLNT26q5BUsG1nFNmZTo9Qf2qz1nHPbUeJ06/+0Eq75PI7Wh0Lk8nEx5/P5prLJlIY7UQW+UhIuKil0rSD6y5S8+7HHpatDlLnkPl1ZZALR1uwWlQUtYXDrv10ig9IOmZQ+JHz92FXC8IHg0kO3QARESKEj/6cgoMa3DjQCC1aSc3bHzeQnS1x4WgrKhUs/iWIxx8nSDEd6ZV0HEUoHGRnY7u9HzcpbY307du31XF4483ZjD1/AN99nMfoCZX4fRKT7q9n9uvJ7e3Dh+qxZciUNbiJWMro0E5Dnx569PqE49zeAzGefMmJxazirecyOXdCJdMfy+DOG22s2Rhm5is5vD3bjdsbJRZTSE2RkBWJg6UxZr+Rwdsfenj4WSf33WqjME/D5h1hpr7cQH21mjRXDzbt9nGZp46nH7HSuYOOekecV2a4WfCNj0y7mmdedTL8BBM/Lw/x2pvzWh2HD2Z/wcUXnMDiuXl06Zggpe67JZ21m0JceXMNkiSh16iRhJrtW8MYXR1JwUbFYRdPTHfy+L1Hx7TVouKa8UYe2u9kt6jDGsvCRiZq2cC7z9p5+51a9AaBOxxk9BnmRgOYI1j8i59t22VSjWa09sMoMS2KSo3PvI+BXQRbimPcdZONGyak8sYMNx/MXooUshIKK9QF3aTEs3GrasnUqpN0MP//jCeeeOJ/9Hh7d2/hsUkpzPzMy+590cZ2dICRI0y8/E4D149LbTSzOQKvT2bmhyFy422oqjrYKI2gUkEz0qKNiMcFhmM2TDNfz2DU5ZU8cndCRqOsMlEB0xzUaokuHXWUVcZpW6jl2itS8Hpl9EaFTu2Tx86kq1O5/t7jN7k6fPgwfXuoMJlUzH0nlzdmujn7ykpMRhXBkELPLjpUMX1jq3WcGKb0MHYljzQpgwqfmiUrQs1Wfwoh+G1FlEzS0Nb3Y+wVvzN3dhq9uyeuU1EEny3089YbgoJoZ1SSiogI0SAv+cvvHAwpaLUS6QYVM17KxuOVKauMs/dAlIMlMdoVaal1RHE4HH95nGMhSRJIMGuul9mvZfPAVAcff+4lN0vNgcNROrbTNTq8H0GDW8ZZqyVfOtpOrdf/taN4WmoirlaLiuVrQky+No3ivRHOH2nhxScy8Xhl6hxxzptQndRqCTDqNBMfneSg+Nc9ZEc6NWqv+oSbhryNLHojUS37/sc+RL6fZx62cv7ZZqa97cRsbl7PuzkY1HrayU0NAbSSjt7iJMpSluD01tGBE0iTEuTF4e2VvPCal3tvszZWQ8Xjgnsec1JbqsdABC1H77E0KYM0MqgV5dRLpcQaNHz/vZtC0RmdpEMlEmNB30yLv5NaooTYIC0lPTuGzRRm2NC0Zq9l74EondrpsNvU+D3/nNvzfzo6dOiAEII3Zrp5/N5kzVRJSmxy/6yndQRrNob5crYViOCkllyKUKHGVWmi78ll3HeXAY+v5SrKSEQhFItSmf8rvftAVjZceF01fXroeer+5GRQRXWMel+QWrESCRUd6YlF6Ye8L86bj5bw7geHePuVVPp01/PhfB8CgdHUckKqOVitVgoLzRzOO0DtYX1iXfjH/RwUPg5a1rBgpo2hAw2s3xJm2hsN7N4XI+I1csa5DbTrJHPrg3WMuzCF6W83kJWhYfpbDdz7hAOLRSLVqsLhknl7WhaX3lCN1aIiO1NNz34K199dx3MP2+nYTkc0KvAHZDwNKsZd6ydfm5+QsbHWMmSo4J2X06iukxHqGEH7QWyu5rVqK9UHKGrXukTwEcz5dAYnDoTXp7ZpJPvOHVfJUw+lEJGjLFsT5M1ZbtJSVQRCCikpKjq01RAICK66xMKES1KxpakRQtD3tFJOv6gCs1mF1ZKQO/rg5eyktY+iQEa6hntutjFuUjVqE2w3LCUn3pH0eB5xYlSpDuDT1VC1N0rdRxoeutPGlZOqURQJk1GislomGhVEY4IxoywMGWCgtCLGB5/4iIXViFbywCedfCKfvTMf/eGudB20jXQysbX76+3tEaLDLdXTpkjg9igUFkisq1yKTjGhCBkbmRTSiWpKsHdo4L47Uri3+DAmX69mj1lPDd1qT+OdZw6zel01B8uj6DGSTjYatOxhK3ERa0wa5VGEgiCPIg6wkzQy8OCkHd3Qoies9tK144Bmz/U34IP3X8EgFrHux6P3zp79Uc4akVjnZNg1PPlgKk9PstBSns6AmZpamc+/DhLyann+OT3nnXX0OSxJEqeeZCYQFDz7qovXn81i4fd+aurijWamxyIWE1TXxkn7w7lbkiSGnWBk2AlG3prlpnd3PT6/wuw5fn75NUpxsWDuQi9XXpiC2yMjVOmt0rsFcDq9eB1qLr/OyesvpDV+r70Holx/qxtrVR8qOYxNZFLBIQZxGjr0lLKXjfyGSVhRoSJIABm5iVfIsbEwixTs8Tx27dhJ3FaF7OuCWtKQItmoEWVUcggzViykJlXaHosAPszy0Tllwbc+pj549Jlm0Ceqcrdv3cHFF1/cqli0Fjabja++Wcf9997I829swmiEaAxKD8lkm93UW3ajaMNElOgf5sLJz15/QOGpl5zYchV6nbadDLuaS8bq6d87m/2Hojz9sotpD9t4feZLvPnOh8yf/yFzPpmBQVeFRqvGmtKJG26awqBBQ//HrmnnlmLa0oVD7EKNBgNaqilFg4YaKjAII0YsFNIBo2RGEQpuHMSIUkMZVtIopCN6yUBEhCnnADWUEyZEZ3qTIiX2Q0IIHFSzgzX0EkNRS2okSSJPtOWw2E16OJs82hMhxHZWky0KyZfaAYl1qlGYiROngPa4qCNOHBMWGqgjKHxkkkc5B7CTTXu689gDT3DmmWf+j8Tob/Lz3xD5+fm8/Pps7rrtOmZ87OGCsy1o1LB0ZRCfT+Cp1yK0YbTZVZgkcNWp2RZZTSd6Ey/ux9AR2+g/SHDScIVFi5aSE+2MXWQTI0oZ+wngwbk3QiAm+OwrH6/NcDOorx6vX2HTtgiXnG9GACPGVtC/lx5Jgh9/DaHUZ1LkHY4kSbQJ9WV7xRqiFTnk0IZ2pOLGwV79ah65TUebAi1uj8x7H3v4aL6XjKx2TJp0yz8Vj8GDB7N22++89vLr/PTdz7jdDrp2VfPoJVpqHTJfLw5Sc9iE3hLjgrPNSBLUOWTOOcvAS/uqWe/9mWxRiB4T2GuxFfh4+CYjT01vYDMrKBAdyKENEhL1qkpiBX7OHTqajb9vxhAyY0BH1Bxk/AXXIlRennhxAdPedGM1SwhZTbfOGg4crmSbw0Oh3BmDMOGT3JRJ+8kUuYCgOvUQxkI1s+fMarWGCSQyVA8+8gY3T5nCJ2/k8NaHHpYsCzHgjHLuvCmNju20rN0UZsYnHpz1oMgKskdQWaoiM03h1il11Dpk/H6Fay63MuV2O/6AwvAhRi6eWE3v7joUIbH3gIMHbkunc3stew/GeHy6k8pqGSEkJt5ZRyQqCEcE4ydXo1ZJuN0Ct1NLLgVoSUUdsbDiFw9nbavBYlUTCMiEA5CXrSMvU0ONI8biJVGen/4JvXv3bnUccnJymDHre0Zedg75uWq6dtCxvyRGWUWc2joZKa5PlM5jwkIqDdRTwUFinihvva/m80V+Rp9hRq9T8+OSENW1MpGYwnnn6VixvB7hSqdIdKbSd5i2vj6kYUePn9PP/52xY7RcOsZCMCR46wMfm9erURxFBHASDBix5vjR62RcAfhtuZaB/Uxs2Rnh3PFVjDjRyKWXq5j/VR3BBgXZa6BBVUtaFnz3w/p/akz8N8Cakkq9s4Znpti59cE6fpyX31jJqVZLvPxUJqOuqOTRu9IZfWbi3v9lWZAHHw9grRyASlJhcHTgrsf28+70TEadZubDeV6GndB81d8X3/q5+rKjOy+dVqK2Ps78RT4uG2PlH3WgxeMC9R/r1q4ddSxc7Cc/V4PbozQ6/AKYjCrsdlsLR2mKWCzWSGzodBL3TLJxzyRbkpbZr78cbVvUoUerk1H7EwRmW+8J3P3ISn7/Xt/E2Oylt7yoHHmoJBVGzNjLTmb8pTshvZyiIhXBoECOSaDRUWZdT0wVpkMXmV75Wor3Rpolg8srY9hS1UmkYGqKml4pat79yMPka1OZNddLIGhslbYbgCwbcLnjpNvUvPtCFs+95mLX/ig33F3L4jn5Sa24sZjg6ptdWOp6E/nDURwg6NPgapCTfpMjEEJQWh7DblOz4Fsfvbol2j1fneFmym3pjdeye38UWRZMur+O9148moSSJIlnH7cyfMNeatWHSTMZ0OoVBgxQMfXRNNoUaFm8xE+6HRZ/lmih/Gi+F7Xa0Kp5wGpKQeNvvptCkiS8dUYUWZ2ksZnT0I/5b+3h03kVDB6oJRqTWb3FT9SZStvAIHaxkW5iQKMxIIBbODnATjSyDtmtIp+O6ElUCbalK7vYSE8xJGmjExA+9qu2cMZIwdCBan5aqrBrH9x4p4tP3rUntaGGQgr3PFHP849k8OuqEJFwy7qz/81Qq9VEYxJ19TKPv+DgjhtspNsSeo6FuRpef9/Ng3c0lU/ZvD1MmwINLqeDnKoBZEhHZXdM8a6ES4u44+7lZLeJMnWKaNZE8P4nnfTqLTF3RjoGwzEanz/6GX9LDfNn5BCPw6XXONm7yUp2sBt1VNCLExrHtFrSkBnuiG+fjXHXr2fuzHT699Zz6Q3VtOs8pFWx6NixI8tWRikvUbBRT5l6F3aLCXcoSFZBlJO7a1jwjR+tVmJIfwNfzsrl0huqwZXLwFgf6g4c5MvqnWzYEuH7uflk2I/OA6vWhbjn8Toy0lVMvLOWNgVa4rLCiJNMPP1ABrX1cUaPq8JRq0IOGZBlQbqcT1/RDSnyR+wC3Sj+roJhu4tR1BE0GnDGHKg4RN4xBp5CCGr1++jUJcIns5+md+/+5OS03Fb9ZwSDQb756l2WfG7l25+DzP3KS0lZDEWG0eOqiEQE/qDC1x/lYrepGHFhJZeNsTLuoqbs4jc/BQiFBK89k8Er77n5fm5es/PR4iUBThhgIN2mJsWq5uarUrn4PAvzvqplydIKvH6ZkmIv+elqhg60EAgq3P6Qg7ZttMx+LYe2hVrqHHGuuKmGd6dnolJJFOZpSLFauG1iGtff4WDJyvJWjAYYNmwYEcKU6XbSNXYCqWRQ1bCaQ6WxJtImJeUx1m8OE3KakUWcSukQb80MM3VakE7RQQz6QzYqUeVcwTrpZzJFAeqwRO/uWqriFehEDjYpmcguFftIwYZeMpAd7MbG34LU4yMq7aZOVBAnjqL3YzDH6dVVT4pVw7bi3eicqdjCmfQTw9jEMvoxHC1aDhs3gogyYcI1rYrFfwvC4TDLfl3AkvnJ64+E/4DE5u1hXnglyO79UbwqB7lyu6TPCSGIEMKHh4gryr1TFFT6OG3bGCkpj1GQq0maCyUJLjo3kaSZdHUqj01zJj33j2DqK07OP8vc5HWvT2bhYj+3TbQxaJgTi7MTplgG7Qhz3x17mDuvDksaXHXNE62Ohd8NhkAWZb+04cyRezCmRlBkiHosWOuHkCGlUEEpu9lENgWNnSJt6Uob0ZkqDlNLBSEC6ND/pQlOnBgGzNQ7Ba+/aGHyLavIrB+ISbLQid6UcxA3Dg6xix4MavL3IREgThz9Hz/b7n1RDpXGOHFQYk0eCCp43SoyyaSq9P+9F8LevXt54enpHNrnAFGErDZw8y0TMZnVLPriKW4c10B2pppunXLodUo5u/dHuOrSFHIyNWzYFuaLb/w8eb8di1nFh/O8PPf40Wdwp/YJ7d+2hRq2bPqVeDzO5Zdfy2WXXUMwGEStVmMwtNxx8c9CVuKUc4BenJDkXeIWDg6wgxTyKGM/gzmdQ2I3dVSQSR56jKhQ48eD+KNrRy8Z6EhPNopldKVfoz8KJNaZmeQRFzGqOEwhHQEwYiadbNrRNSH5gUw+7ajkMNWiFA1a1GgI4CMFGy7qyKMtWvS4ceCkBh8ejFhw40ARMibJQn1d/f9YjCTxt6DI/wnq6+v/ob5XMBjk9VdfZ+6cj1CpwmjUEAyoiCsyqSlauvXsw/U33M7ib+exYcNqaisCxCKgUgtU+gixuEI8pkIttImSd5VCXJExGTWYU2NEYzIIFalWNWqNCn9QIhoJYzWrUakgFFGIxkCnkQhHZOSIDhHTIkkqFClGOBZFq9JhMlnQagxEIgkzILPVj94oIwBF0XP5FTdxy613/Y8RPEII1q1by/q1S1CptZhMWWxas5lwJIItS0NlxR7qauvweiQsxmwKivI5cGgbgaAHs1HCbk9Dp7cT9GvxuL3IcYV4NE5R2zZcdPlYLrrkIoxGI5FIhP3796NSqejcuXNj2bwQgrVr1/D5Z2/h8TgwmVO58OIb6NSpK3M+mkt1ZQ1de3ShU9eOrFi6CkmC0Recw6BBg/7lGOzcuZOZM57D3VBKKBSktMxNJApZWXYKi7oTj4dRq/RIeHG7Kig7HMLrltHqdOQW5NFvcG/WrPoCrSahFxsIKxiNmaSm2nA6ndhsdjq0zyMQcFNQ0I4xY69Fr9dz+PBhvvj8fQ4e3E+DO0QkoEKJCpBUqDUKBouW7IwCevfpx4TrxicRm5WVlXzyySe4XC7OO+88hg07fpOjluD1enlx+hMs/20xkiqO0xXHaBAY9BIBv8DboEGWJTQ6LXn5uXTu1olQKMS+3WtAihKJQjSqEAuriMfUCY0+TRSNWgVxPbIskCSBWp24FyLxMIpI6PnEZUEkrEWn1mOz28jJycFg0bJ//zosJoVwWMblVhAxDdYUCZVGJhSCYEiHWtKCLLCkmHj4iUe48MILj+t6tVrt/7rD8f8mWpoPV61ayY519/PkfXqeedXJwsV+ptyWzqB+Bqpq4rz0TgOHS2OcOcLEgkUBNOgwevOx+Tr/kbUMUZO5noEnh6lzxLn7ZhvvfOjmnsm2Jo7JqzeEeHWGm8/fP0oOvPSOC4dT5pcVIYb0N+APyNw60cagvk0XLNGo4NwJlfw0L1GF9OV3PuqdMr8sD/LxmzlJVVnPve7Ckv0Ql1xy+XHFJxKJMGZ0b7YszWl2DtmxO8K4SyDXNRiAcu1+ojn7MESt5NcOB8CLA3fBRq6dYOT04QbqnTIvveVl5+4o9obe5FKISlLjFx4OsxutRuK5V2JcebH1j++gcLgszuQHavlpfgHlVXFuvr+WuW/nJpEHXp/MOVdUce0VKUwcl6wJunRlgFmfeZn2SAYT76pFrevMrI++P64YHMGzzzzMLz/NYdfKosZYRKOJ6okX3nRz2XmpDBygZc8emY/nhtFXdcEWbcN+sZ10srFL2ThVVQy9ch9vvNCUgJ7/tZcV68JIJKpXpz2SwfS3G0i1qnn4rsTC1udXuOzGat6ZlsWchV4W/RDgonMt5OdqWLk2RHVtHLdX5suZedx8fx252RpGn2EmGhN8PN+LySQx48VswhHBux952Lw9jC/cgdkf/3DccTht6BkUlHVv8ZmyVfyOhVTMWMn9kzGMIhRC+DnILtr3cbFrh5pBylmECHCIXcjE0WMgRBAtWoL6OgyxFCTFQBA/NjLoLPUBwCsaOMQudBgwYMSHm4w2Pn78ys7djzn4/nuZNL2Vu+5X+PDTIBqdwm03pNCxnY6NW8N8+4ufh+5IZ/gJRk48s55AMIdl639r8br/W+dCgBGn9OP0E8OMOt3Mex97qKiKIwS4q0yYtAZuulVm0rUp6PUqhBAsXRli2hsu5r6TQ1llnGvHSY1zxLEoFfuQ8/YyYoSe96ZnJZHTxXsiXDyxmh3Li5olRp980cnJQ4x8/mWELV+3xxZtw26xmUI6JG2UjsUu4zK2rE8hw67G4ZQ5e3yEbxcfv7GLw+HgtBPOxBbKoq3UlWrVQUSHnRiNKp5+wM7gfgZq6mRmzvXgcMl88HI2B0tiXDw2Rp7zRABK8r9n9U85TboGFEUw6vJKBvc3cO8kG2mpaoJBhU++8PHDrwHmvZvDngMxxl0uk+0cQDEb6Cs171S/S1rP6Re5eO7hTAx6iatudrL6d0G2Kg9UgnqlGqGJsfBTG7G4ip/Wns3d9zxx3HH4+usvCNc/zS8rgpw02MCvK0Pcd4uNs0aYGgm875cEeHOWhwUf5FLvlDnnykruv8XG+ItT0Gol4nHB/K99PPK8kzefz2D0GVZef7+BcERw/63JZHqdI87Ya6rRaRMGeNs3abBnCJb/kIXVosLVEKPPaWW0L9JhNqlwNsikWiWcDQrz3stl0Y8B6hxxtu4MI8sSBXkacrM17DkQJTtDzfOPZGAxq+h2YjlfLFp93ETwzp07ufj888jSZtMukCDS/cJLvPtaflqYQVqqmjUbwtz1gJdAvYVggxG/7CeID2uKIBJS0yk2iFSpafKgTl1KjW4P+bFuVBmLKfD3o0opRyZOOlkoKDipIY0M2tK1Me672IAJK0V0oZpSqqRD5Kjz0ComSK8lJd/Lh++m8vZMP799nkmmrydl4gBBvJhy3fijYZxOwdsfvMmos0e1eO3/yfPhX82Fq1atYteGW3nsnrSk11esCfHw0x5cpWnYXN0xS1Y2iRX0YjC6P7o/nOb9RNJL6dJFzf5yP0WFGq6+LIVYTPDJAh8er4zRIHH6MDP33ZIwAv5hacLw8L5bEmPknY/cLFke5Lbr0+jVVU9pRYyprzSwca1EeqbMy8/YOPXkBKH326ogDz7r5KpLrLz+CrRxDGvShl/OfozdZRb//FOr43TeWedTWlxBP6n5vZUQgjX8RCd6kyk1rTBPvP8zJixYScNGZpJHxhHIIs521tBe6sqQCcW8Ns3Gzj0RHnvaz/59IMskpPfiWuLIZJBNEV0S+t9CNJKiGeSQOeAgFmvCR2TBzFzatUkkPR96xsGiGbmkRQsoutDOy2/8c67vx4O1a9Zy/6QHya5v35jwjYkotakljLrqDAYP7cPsD6aTkxmgospHQU6E5x7O4Itv/bjcMt0667hglKWx8+Hc8ZV892my2eSdj9Rz+w1pXHdnLYNPHN+q+f2fRYf8TvRmaGOF5rFwiGoOsBMZmTTsKCj0ZHDSOjIkAmzld7ozkFQpHVnIbOV3utIPPYYkAy9IrCe3sZp+0skAVInDuKgnTowc2qBDxwF2kkUBBbRHIyWMyA6ziwhhejM06fzKH+eLE8OIBQ0aiujCJpax62Bxi4Rxa+bCv8nP/yMcD/l5LIRI6IOp1X+thyWEQAhxXGXzkpQw36moSLixHfkbIQSyLP9Dc6J4PN5qA6N/VxyJRXV19X+MwLgsy8TjcfT6ppVZLY2n/8Q4NIe/ymweuX+OjYOiKEQiEQyG1lVn/U/hP3mBCy3Ph0IIbr7xEm68vILRZxqoqI7x4DNODpfGcLriNLgVvpubR5/uBm57qJaqKli+XKCV9ajNIbLzFE4druemq1L5fJGPjz/3IckahEpmxEkGLv3DhfzDeV5q6mU+n5FDVqYGj1fmjQ/czP7Mi9EgEZdh3owcZs/zsnFrhB/n5SfpXQohuP8pB/17G7hirBVFEZw3oYrXns7kgakOvpx1dMFZUxdn5BVuFv+wtVXz55T7J3Fy33VcPz65aiceF5x5UTV167ugQYPLXMM5l4xExse6Fd9iPjyA1D+cZhWh0KCpRLa4qIlVY4znUNA/h+1ri0EINGgwk0LBH9V9gZ5LWftzbtKYX7jYz+eLfEx7NAOPT+HBZxy0b6OlQzstO4qjbNoR5oVHM5j7lQ9JgvNHWhAC5i70YjGrOOcME2984CEmp/PSq/NaLWIeDAY58/SevDPNnqQtDVBRFaPv8Grs8TzM0WzsIg8FmSrDbupFFYWRXqSQTpgArpyNDBsu8di9dtoWanE1yLz6nptPvvCSbpPQ61RotRL1ThmNBh69205hnoYVa0L8+GuQqQ/aOXGQESEEoZDClZNqWLcpzOizzDhdCjV1cZ6eYueM4Wa274qwYk0IlQpMRonvfgmw90CUrh11XD7WSp1TjWy4g4svGXfccXjqsafZMLO4iZ41QFgEKVatBZVCTJYZJE5H/Sf5m5AIsE1ahT03TLQqDzvZ5EgJ4424iBMnihotO1SrkFJdRMMalJABO7m4qKU/w9FJ+qTjRQjhzNjCxlV2jAaJHieXE6soxIOToSdK/PBlBstXB7npvjr69dRx/kgLF4628PuGEA887iWyvz29x/Tkxdemt3jd/61zoc/n48xTB9CurYzJoMaermLYED2dOuh54jkPxVu0WDLCdO0GWq2KSERw4iADt01Ma6xwHnxqHal7Tmuy8Q6JAIXnrMeUFqN4T0LewZ6uZu2mMIdKY5x6opHH/tRqfwQVVTEeetbBupU62tafBsAG1c8MUs5q+RqtxbzxiY+TBifIgUFnlfPtj8ev7/byCy/zyWvz6UhP9Bg5aF9Kz35xvpqd14Sgnfull19/D3LSQBPPTAvSvu4sokQwD1vF4s+bjqOPP/ficMW5++amRNiX3/lYuynM9Mcz6X9yHbGDnZGgSXLhCLyigX5XbOftl9MaX1vwtY/rbvWQLReRS1tk4vjTD9C+j4cQeXz06c/HHYfpLzzFnu2f8Mhd6SxeEuCUE42ceUrTltVvf/azvTjKw3elEw4rPPScg5Vrw6hV4PEpGPQJrcGNv7RpJO8m3lVLWUWcG69KJSNdzaq1IX5eHuSpB+xYLRJXXOeiXfUonKpK+l+0j4JCmPNlwk3+zhvTSE1REw4rPDC1nt37YtjS1Ey8MgWfX2H6Ww1892lyxe2GrWEefs7Bwll5TLrbRUCczNvvvntccXjztbeY8fZLtPEPwi4dJUy9uPDmbqF9Z8HWDSo6BU5OqlD3Cw/uNutocEKvYPPjVREKFXlLiCkygZpUeksJ8rxGlOGklmwKEnJJx8yvHuGkhnK6SH2pFmV4cdKZvknP0aDwU5+/iqsm6Ji/MASHO2OI2ShLWcsZI4zsWlLI3uAhBg4ewLyv5rZ47f/J8+Ff7ZO///57Gsof4p5JaUmvL/7Zz60T9XSWBza+5hce9rGNDvQkmHaYC6/18cjdqVx+Uw133WRrnIeOYNGPfr5fEuCkwUZ+XRVk9msJ2Z4zL65mwy9HO1XKK2N8ON/LodIYXq9g89I0pFiilVdOrcGSFkdWBJInHZO3iFr9XtpFBjRLSgkh2Ju+npWbVqDTta774erx17L+tw30Z3gTYgqOEl4nSC23DG8WK8mjCBtZ7GQdPRmcJGejCIXtrMFMKroMJz9+b6ZtYfK5VqwJccNVaiJ+LWrU1FGJARMq1CgopJCGKtVNp35+7r8tjewMDWs2hZjzhY8bJ6SwZmOYH38NYpAMeCqzefvLV+nXr1+rYvFnuFwuVqxYRjQaYcCAwY3rTUVROHPYSHJKOjeRBhRCUJaxiw8XfUDbtm2pra3lxRcew6hawYyXmq63jqA58vOCa6p4+gE7L7/bQHl1BrM/+Q2ttvX+J8cLRVHoWtiDoVLz85kQgs2sIEoUUBjCmU00WSEhj1jCXnIowk09MaJYSSNEEDVqOtIzSTJwq/idvtJJKEJhPUuxk0NHeiJJEgdFMVbSyJLym5ynpfcahINi1tOHE9nNZkyYcOFg5brlFBQUNDkOtG4u/Ldjrr766ivWr19PZWUlOp2Ozp07M378+CRjFCEECxYsYOnSpfj9fjp16sTEiROT2ueWLFnCqlWrOHz4MKFQiNmzZzfR05o2bRolJSV4vV7MZjO9evVi3LhxpKe37Lz81ltvsXz58qTXOnXqxDPPPPM/FIHmIUnSPyQ+j3yuteSMWq1OIrokSTquTfl/CvH5nwq1Wt3imDne8fSfir+6R5p7T6VSYTQ23yr9N/7fQZIkXnvjU6Y9N4UX313OoL4xMtPVHDoc5cLRFhZ9F+LSiTXkZGvIzVaz93CUCROMrN3k584b0xjcz0B5ZYw7H6ln9/4IBTlq6l1x4mE1S36L8MuyMGaTRDiqYDFLDBtTQXaGmnBUUFUtk1HXnwzyqdcd5KmXDvH5+zls2BrmgqurGH2mmX699JSUx5j/tZ9zzzRzxVgrHq/MlKkORp9h5rq76ujWUUd5ZQytVmLBNz7e+SjIjJk/tHr+nPrsG4y/4hy+XFyCLVXC51ewmFXs2B3BHzCjZNWhxBRMFsG6dQs4YYDEaSM0LNOtw12fSr5zKBpJiy5u5ZD/EL64TNzkxrMzjR5iEJAwM/HgRCAokXbhLY0x6ooq3ngmg84dEkTXqScZeft9P6PGeDBbFGTUbNkaIuRWY1RSiVoC3PpQPd07awmFFW57qA6hJJyVDQYNW4vjDDrhXCZPnkJubu5fX3QzMJlM3HjzY0x+4HEuHJVKTY0gJU3hkjFmenfXUdhGoba2CpdUj8e8B7NVoTA/TuhwGGHZSn1Ijcsbw6iO89My+O33ICajClkBjQZMBhX1tWBJVcjNVlOYpyEzXcWdj9SRl60hGhPotBKr1gV58a0GPD6FSFRQ75DRaNWsXB3lzptTOX2YkZvuraVDWx29u+sbNVQDQYVZn3mJRAXtirQYDRoW/ZLJe++3Ttvq1jtv4eIll6IvNWKWjhLiURFhm7SKok5hHrjdxruzPWzc+BsdRW/SyUIgqKWCUvag0cfJrB2KCh3bWI0vq5j0NDVqlYSnQaLWGSMtI8atN6TjbFD4arEfp/MQSlhmc3QZnUQf0slGkiTixPBmFjNtqgWNRuL8q6rQakHVpoIMBQ5Uyrw6Q8MdN6Sy+Zc2zFvk44vv/Lw5y0N5uSCzbjDh3Fruuv/OVo+J/wYEAgE0mhhPP5DJpPvrUISWay5P49JrHezeqSLTnIIuLcQPn7UsI1GYr8G5J4aeP1U7ovD7+hDdego0Gti6M8z5Iy08fGc6O3ZHqHe2rAeak6Vhw5YIkitxXp9wY7YKZHe8CeF+BHF1OCl5FJeVv0xI/hl7du1D88f2xaUrpUvPOM8/ktFsZeoVF1qZ9pqP9Z8VgeRlMyvIppAuuc1/t8+/8fH5jObnpQtHW3js+QZSzR6MRokwcYw01VE+Ai06PJ6jhibllTEefSLKEHlUoxYwgLVhIJWry3Cllx7X9R9BSWkNoYjghIEG7ni0nqenNE9Qjz7DzBsz3TxMQrbg5ScTybDX3m9Ar5PYuTdCeYWcJN1RXRvHnq7itRluIlFBJCoYOkDPR/O9BEOCNKsapVomQyngiy93cfpZChOvTGHK7Ue/g6zAT7+GuOg8C888mNAdvvDaKr79JC+J+AQY1NfA9eNS+XCeF6NRxdq1W447DqWlpSjNJOtTSCel+nTWVq2kJ4ObaBBapFQilT1w63e3eGyVpMLlUBGMKnTkKMltxUY91UkyEkdQRQlFdEEIQRWH6c/wpLEthMCXdoDCQhX9e+s590wLK9dU8/b7B1AHZPb80oGMcFv2c4i62trjjsN/EzIzM/novVAT8nP6qyHaxgfCMVOBRUqluxjIQYrp1beeJ+7PZ93mMB3b6ZoQnwBjRllYuNjP8KFGivdGWbMxTCgkqK2WmD3Hx7XjEknzwnwtj95tp7o2zhnnubDG8vDhxkEF155n4LsfINXZg1ypDUhQEynFQirVopQ6KhEItOjIpz1pkh19yMShQ4fo2rXrccdBCMGmNZtoRzeK2UhPMShp3g0KPwcpRtD8HBsRYTw4CRFAjRa9ZKCr6M8uNmEQJlJJJ0yQBurJpYgYUcKEMBktTb7HU8/5CPntpJBKLRX0YxiH2U2UCEZMhK1V3H27gXsmH+VzunXWcfkYK2deWsHVl6VQWx/nmsut3Hyv65/yxzgCWZaZ9vyDlB3+nQtHRbCbBbPf1ePy5TP12ffYt28fSq26CfEJifkv1ZHDrPdm89RzT5KdnU2Xrj344dslxOPNS8Ns2hamS4fk+WXH7gjpqSqefc3FvZNszP4campqWi311BpEIpGkpPSfIUkSaqGhM12oobxZ4hMggzzKOEglh+jDiUlSSAHho5gN9BRD0EsGZCEjEASFn91sQoWaDvRAkiQUoeDBSXu6N3ueNnRiFxvJIpn8TMOOFh372EYWeZSyHw1aLJamRtz/DP7t2Ktdu3YxcuRIOnTogCzLzJs3j6lTp/Lyyy83lrouWrSIxYsXM3nyZHJzc1m4cCFTp07l1VdfbSQoIpEIffv2pW/fvsyd23zWrEePHowdOxabzYbL5eKTTz7h5ZdfZurUqX/5Hfv27cvkyZMb//03Cfg3/sbf+Bv/b2AwGJh868O8ND3MZ1/+gr9BhTFup3SzGo8qjNEq8FsU3B4JSRLs3BNlzeLCRm3Qzh10nD7czANP1/PZVz4G9zVw+w02rBaJr7738+kXPmRFxudP6Oe1L1JT55QRQqEuYyNSxlZMBhU7dsl0H1bCmJEWzj7dxFff+/j8Gx9D+hkIhRQ+/tzDjE881Fap0apVLPzKTzQep7wiytLfA8gx8PskTjxBx/eLF3L7Hfe3Kg6SJFHQppAMi4vbr9fTJl/DtuIIT74UZNdWNbn1PQmklHL6qHqmPZHR2LoqhOCDOV6eeekHIn4dMVkhP9SDOKV0CfbDLFkbNwoWUvELL9ulVeTmqDilr5ZunXTc8bCDyto4WXYVzgaFyiqBRa8jOw369dVTXqFm0+YQkVCE80aa2LVTYveWxHPRqo9iz47zytOZXHF9A2qRQSxo+ssk419h3769vPnKs4RcZmbNUKFDTwrpfPuxnwZVLbZMQVa2gj8Q5oQBevYciCELFf16Gdm9P8rJJ2t49ekCdu6JcNO9tajVErdOTOOay1JwNSi8+n4DK9eG8PsFpWUy4aAae0acWyfaSLWq+HlZkG07ony1OMCCmbkU5CWy+MGgwrQ3G/AFZJau9DPrMzdt8rVcd0cNBXlaenbVsXt/lOraOFOnZNCnh46nXnJx9xNuFn37c7MV+n+F9PR03vvoHc4feTYZJgvCl0JA+Ilovej1MQ4fhlsfcJBi0iLrAuyKbkT1B+mlEANVHGJ6diubUbQRBvfX8OnbWY3X43TJPPiMg1BYRVllnNemZvHMg3Zuvq+ODu00fPtzgO1bN6DENKhVoDPKDO2j5sMFAd75RPDg7emcPsxEIKjwzCsulqwMsHVniKHneDl9mAlFwOEDKuS6HFI8aexjK2NHnE9+ftPqgL8BdrudWFzh56URGqqNTH/czNhxDspXdaIvRRCBqpRfiUZFkgHRsaisimOhadWJx1TCjDfSGiupV60L8eSLTkaeaqZbJx3fL0kYyzWH9VvCnDjIwBaHAB+EbKVce5WO794rITPSscnnFaHgUzno1S1RQVNaHsPrUwiHw8edYMzNy2EvJdRSjsZehVpNi0Z0kiQxtL+JHftTyaUNMjLbWcPWXeFmP69WS0m6wX8+VtscM3Pe1xPSBMkhjToqyaB5sjSgr2XYyUfj/fKbflLreiYRn0eQHm1Dla+cYDCIydQyoXosdhdv4LrLTbzybgO2VFWL5LFKJSUZ+R3Bj78G+PStXNZvCeMPHCVHlq4MEgwK3ng2g47tEhv6qpo4Dz3r4PRhJkacaGTM1dV4aSBdykItqQmGZW6/Prmi7YU3XVgtKp74o2q43pGQacjMaH7PNPZsC2OvraKkRJCWnnZcMQAwp5gIBRKko53kVvmoiKBF2yIhkC7ncTC6s8VjK0IhGpUoogsKR4lsBZkAXqKiKdkQIYwRM348pJDe5HdxWfYx9hovjz9wtIqsd3c9115hZcQFlRh2ZP6huycQqv/cDqx/Be3bt6ekPMaSFQHOGH60sMntUpHdzG9tkEyY7X4evD2x7vj2Jz+Xnt8ykXLJ+RZ+WBrgpqtSufeJOnZt1WN39uOpZ3fx1TdRbrnZQGqKim+/j7Dw6xj2qhM4zG7UxjBP3Wth74EYaGKkcTQZoJBoD84kl54MRi1pCIkAJezFJepARauLUnbs2AFxCRtZqNGwjdVYRCp6jPjxIBMnm0K8uHBR23h/yCLOXrYiE8dGFvm0p4Q9+EQD7ehGL4awiRWkYW+UdDhClPkd2Vw4bj2rfkokURrccUZfVs/uHRosCHy4iRDCQTXdGICCTJQInozfuXtS0+eIyaTixScyeeYVJxPHpXHmKSaK2hr/pS67F6Y9RJ8OK3n9UT388cy75DzYvL2CO2+/kpycPuhDpiSS/FiYsXLo4OHGf58z+mJ+/v4Dnn7ZxRP3Jd/TgaDCvU86eGdaIh5CCFasDfHA0w6MehWTrk1lQB8Dr34Q+39eRGMwGIiKhARhc/FThIKCgg5DowZ+c1BJKuIiSg8GJRGfAGbJSkfRk1L20pk+VHKIMCG2sRo9BiykNo6VGFEMNNXAPYIjkgh/RiIxoCebAnx4yKMtTqmGlJRWuuG1gH871u7hhx9O+vfkyZO5/vrrOXToEN27d09o2Hz/PWPHjmXIkIS2yy233MINN9zAqlWrGp2gRo8eDUBxcXGL5zrWYTkzM5MLLriA6dOn/8N2bo1GQ1pa2j97iX/jb/yNv/E3jhPV1dXccvMFXHpuhLU/ptIu2h9n1ma69Q1y6UVpBAIKi34K0L2zjt9+l3lvenYj8XksAkHBy09mcvF5R52F+/UyMOmaNE6/qIKLz7WwfG2QLRtVmON5ZIZziUhBSt2lnH+emq8/TuOCqyu56DwLHq/CqSebkGXYsi3Kj9+Dq0aHiRQ60QEdBjw4KWM/OpUPnUEmq0DiwEGZFcsVtu+awW2339eqxd0H77/CKQOKuWH80YXIgD4GFn2kZ8JNLrZ9W4epsIIXnkxsqJasCDJ7ngefP2HCVJinIbC5NxUcQoOONOwJ4vNPEJJMxy6CT95Op2snXWOWe9/BKDffV8eXM3MZc3U182bY6dFFz2+/B3npnQaGDlWDkFi/KYrXqSfoUZFNAVkUUN6wmelverhhgpkFL6VR/GUJEw5dzbwv57ba2XTSjVeDMx2UMF3pl1T1qCgK+72rCepdjDnbRCQCvy3MwWpR4Q8ofPmdj48/9zL2mirCEcH141IxGFT89FuQFatDlFbEeOI+O08/YEeSJCIRhfc+8bJxa5j7b7GhVktMvjaNFWuCTH3FRcYxeoEmk4on77dzze01TJ2SyZIVQUJhhV+WB9m5J4I/oBCOKNQ54oQjCqkpal56MhNnQw0vTn+Kp6e+1Ko4ADz84J088oCZTxd4uOUhmLsgzLatGoIeDSnYEFEFp99DG7qTRxFVHKZSu5cuHQ3kZqu54VoDNXVxpr8d4af5eY1u0QD2dDXvvZjFmKurUasEO3ZH6NVNz7vTs+h1Sil9e+pY9GE2N9xTS7pNRYpFw0+/BXnvxSxOGnyUvDGbVDz7cAa+hxS8PoVBfQ1s3BpmzDlmwiGZXE9PNJKWLJHPN/O+48QTT+SCCy9odSz+06HVamlwSrw/K0KOLpvqWi8HNqdTdEw1mtZVyMfza7l+QtP7euvOCA31WlL/RLz5aMDSroYzhh9tFzt5iJHH7rEz7U0XLzyWSZ1D5nBZjHZt/qT1pQimvuLizhvT+On7KjJEDyR1nEvON/PjT4fw7bNhFcds/oVCiXUtp56WIOrCYYWrbq3F3dC6IoKrr7+KFd+txuGsx6YJ4/OJJPO3P8MbijYS/2pJTTcxgIM1v7BmY4ihA5M3o5GI+MsqVFeDTLa3Dzuk1XQmnUPsIiyCSS2AkJCOCKQf5KrLMhpfW70uTqrIbHHDnRrPpLi4mEGDmhqFNIdo1I3Xp2ft5jBCaSrnI4QgHBao1RCOKEl/u3Cxjw5FOuzpavr20BOJJjRiTxlq5JlXXPw4Lx+j8eh8kJejYdar2Zw3oYrRZ5iZ8VIW111ZQrzBhqJKtCYfIY1jMQEIlq0O0bu7rvF5XO+UsaW1PN9rtRJ+vyAQVBh1/tnHFYPE+WIYsBImRIOoTzIjkomjaYbwPwJJkjDqVXiDTlJoWjlbTSlZFBAnjkN3mKxoPipJRYgAWeSzk3V0Ef0an6WykBuJ0URfRNOW2oi9jEfva9qeaTKpeHNaJjeM20tVQwCjZObkEc3ryf63w+12U5Av8eYsD7+vDzP+YitpKWr8oThZLdy/kjlAQV7id4rFE67iLcGgVxGOCL75PsivS0AX1yM4QNQlOLyiPVM2hZE0MdS+IgqVHOqpQlZFGD4izr2TE+PowOEo5128mryqU9FIGgSCIjphP0aqxiiZ6UZ/9ogtCEOk1TJAdXV1GLHgpJpsqRCbSBDnMaJkU4BBMrFDrKUDPdnDFiShwkYmO1lPIR2TtD3b0plycYCDFKPHQFu6kC01bTG2SKns3GGh19BqzCY1pSUCYzCPQfRqjLsQghL2cpBicmnDXrYy9oTmEzSBoEL7Ig2llXHOOythXGowtC4ZfCxcLhelh1bx2iNNj9G/t55TT/Dw2rs/kUJTXdMjCOGna5ujFZp5eXn0HTiKXfu+46LrqplwSQp5ORo2bQsze54PSVvAuFvd2Kx1+AIKJoOKC0ZZuOmqVGxparw+GUdDChkZGS2e838CkiQhE6eeqibVlAA1lJFBDiYseHC1eByfcCMhNSvRAJAq2TkoiqkSJbhxMITTKWM/MnGC+Bs/p0ZDjEiL5xFCNJorHYt6KskgBzs5VHKIzvTBra1r9X6hJfzbkZ9/RjAYBGgsda2rq8PtdtOnT5/Gz2i1Wrp3787evXsbyc/Wwu/3s3LlyiRjm5awa9curr/+esxmM926deOKK64gNbX5rHgsFkvSLJEkqZH5/792eD62xeW/HX/HIoG/45DA33H498ELz9/PBy+qGH99lHznCCqzV/LZJxb69TpKel17RSpvftCA3y/o0rGpXlKdI05tfTyJ+DyC3GwN999q46vFfnZt19AtNByjZG7coBbGO7Psm030WlLJpOst5GVreOxpNzWlBuIBPQ6/IEXkkYslSfstg1zsIofdzpXcewfEY4LZ87yYzTLVFRIHDx6kY8emlVHNQZZllv+2qImzKSTG6ItTUxmwZjv3XJ+oarj/KQeSBC8+nklutoZAUOHDeV5eqd5GWnU7aqmggKaLbJeo46BmC7nONCZcDlGdgwvO1/Lkg6l07qBjyu027nqsnuceSRCfPywN8NHnXj57N7exjVUIwdwvgkx9UkFxKhxkJ50Dg/jpp184c4RCIK2ENs5h1Ow+zPLlyzn11FOPKwYAoVCIyhInOUoH7JiTiU+h4KOBjFAnXKEtlJTF0GgS2ocfzXfzw68Bxp5jIdOuYcRJRm6+Oq3xb28Yn8qPvwV4c6abU048SmLo9Spuvz6Nl99t4Ivv/Fz2h0bs8KEmBv4WYMg5ZZxzuoVH70pv3PjfNjGND+d7ue5yK6OuqOKd6VmMPEabNBhM6IPGZTjndDMP35nOeRO+QogXWz3fVFXs4uMFggvPtjD1JQ8ep450ORc9Zrw0ICPoy0nsYxsl7EGFGnMsnfo6P7UNPm5/xE8gGOeeSbYk4vMIJEnipqtSWbEmyFW31lCQp0GvkxgyQE9WhoYTzilj6AAjY0ZZcHsEGzfJXD2pgVNPCvH2S+lJSYi7brLx3OsuMjPUFBWYKC2XefA+E69MKSEz3AmtpKNAdOD5p6f9TX62AIMRUn2FqMJW3nqvloxAv8Z5KiC8+IIxHn4syP7DUZ55yIZGk/hN124KcdUtdbgazHjE7+RQhBo1tapSOvfzs+BjexPi8OQhBp5+2YkQgkfusnHe+EqeeiCDMaPMqNUSew9EufMhF/tLosyc62XkSC3rv9uDzpPJkmWl/Px1Btfdso19xRp0QTtCG0GxOulUFMcbgGmvufloXgCnQ0EVSW3V2G/fvj1DRw1i9ZcbCYQ8BIKCn5cHGHVq00quaFSwrThM5jHbHYNkRA4YuOLGGp58wM4VY63odBK19XGCIYUlK4LNamceOBwlUG8hRTKgEYnnTBf6UcwG8kQ7sslHQoWTag5rdrLorZSkKlKVKlHRIrXAfgqV0io9OINezY+/BjhvpIVIJEFenjHchKIIZnziYeFiP+k2NU6XTJ0jzlff+8jJ0jDnSx/L14TY8GNicz/hkhS+/sHPE9MdRKKCi8+zJhGfR79/Yj6Y86WX22+wobbVste/jnA8zN4DKr750ccHc32oVAlivN4hk5dzNO619XEOHG7Z66DeEaeyOobRLHHzzbcddxwqyioBiTZ0xJO3iUg4A72rCAmJBn0pnoizxb+NigidOkl4vJuIH+qLjcxG3dMayihhLxISNuyYlTQ2s5wMkUsqdgSCrvSjlH2ERBAVKhQU0sighL10pR+HSW6pD+JnUH9ti0T9oL56wtYKog161ELNbbcffxz+mzDnkzd447lM+vXSs2x1iFfecxMIKhS1lfDUO0gjmVxOaPlLbN4Rpn2RlpMGG/jxtyDdW6gY/36pn00bFdzF7RgU74BKSsjDNVDPXrZgCaSSTSExZLawEgwhLhqj480Xj3a0dGynY8p9Rl57sIT0cFskVEnE57FoS1f2xTa1eg3Qtm1brCkWKlyHSBfZaCUdVtIa33eJOtRo0KJDhUQ5B9nPdtKwN2tqVCh1ZItYSRAN3RjQ4nntIh9K8tGTQZxNdJJ6J70vSRLt6MpmsQo3DtrRDUlOvhe2FUe49yEfVWUaNEJHjVvPI1M9nHm6jh49/3lj3JUrVzB2ZBRaSHpcMVbFhx/FcTbU0UZ0brYSv1Szj+k3P5702oMPTeO9dzP5dclCPvo8SCwaoqpOy+jzJjL5lim43W4m33w+n88QFB2jhxoOK1x3d5QbJz30T19Ta7GfHcgiUfWrklQoQqaaMhzU0IshgEAmRp2obKK3KYTgELvR8ddO9HHixInRkyGoJBU5opCDFBMi0JiI00gaVEJFWIQwSE2rXp3UkvqnpFNYBKngEL0ZSowoMWKoUNOpa6d/OS5H8G9Nfgoh+Oijj+jatStt2iSE+N1uN0ATsjE1NRWHw9Hqc3z66af89NNPRCIROnXqxJQpU/7y8/369WPo0KFkZGRQV1fH/Pnzeeqpp3j++eebXbR89dVXfPHFF43/bteuHdOmTfu3Eqg+XkfF/wb8HYsE/o5DAn/H4f8WPp8Pt7MYtdpAxJGKR13HlVdq6Ner6YL11uttfPa1H49XJjUleTHz+SJ/UmvUn3HB2RbefN9Hfrhngvg8BpIk0VkewIZQPW63wjkXNmArH0quZKFYbKQTfdnH1mY1bSRJoijUl1kfrmXNkmxuujqVa26v5TdfiO3btx83+el0OmnXpuXKppwsDWZLgsj97pcABr3E01OOZpjNJhW3XJdGYZ6GOx/eT6w6DSGSs60OUU0VpfSLn4bGkXiWCSH4aVYJO3cf4us5ds4YbuKex+s553Qz67eEuP+peooKtVxxczVZGWruuMFGnx56xl1iZttON7+9n0IILyXZv3DPlSbiMrTp6qdy7++k1vfiw/c+ahX56XA40ClGXNTTh06N39Fl2U/UXkK37hI1zigBh8yBw2C1SgwdXcboM81892ketfUyPy8LJhGfRzDqVDNLVwTZsDXMoL7Ji74bxqdy1a01jeQnwI0T0mhwKwwbYuDym2v44oNcdDqJtoUaflgaZPaHEcxGE2+8FUKvkxjxB6lqMqmY83Y2Z11aycgRRjq116FWK+zZs4du3boddyw+nP0h8biCHJcIBCRMkSw6xQYn2o3+GCZB4WM3m+jFCWzhd3JyFUaODDH2PAter4n5i3zs2ge9e7RcZdG1o5bFvyj07q7nozdycLpkpjxTz4Jv/Cyek5+UbBh/sZXXZ3h4+zWJS691MvQEFb/9HkKnk5DlBBky7RE7195Ri14vMfYcE25jKRmhjkiShJ0cqhwlOJ1O7Pbm9Qv/m6HWqtAqJvzph3CVy/RCjyJkdrMZFSqyKSQjnMPCd6t57/0y8tpGUUlwxnATK77J42BJnL0HohTv3sfMj0IUFkr8+l3zMgOSJBGNCUZcUI7DpaDXw3e/+Jk514NaBS63TFWNzO03pHHeWWYmP1CHtXMptWV63psd5uorzCz81I7DKbPngI8Uq4oUSxqTHqinfy8jr8/wolaB4rehT1W3Wj7qmWlTmd1pNs898QLp9ggvve2mdzdDEtmmKIK7H6+nQxsDzoMR9Mds5iIhNdmhQUx9aj/PvVKOTicR8esorxbceHcd33yaR69uR++L8soYoy9xoCGF+nZLSZODHHKvJNfTn54M4YB6Cw7zLqwWCacnilZSs2RZhGFDj274LjhXx+d7K8mQm2q+CSGIWkP07NnzuGPQrfsgdKxHUeC+W2xcckM1sqyw6McA3TvrWTwnvzEBUVEV4+LraqmqlinKNaBGzZqNIU492YwtTc2ES1J47X03Y8+xMKB3y5venl31/LYqlIivNkyb3hGGFxiprI2z4Fs/n76VTYo18fx1NcQ59cJKQiEFo1GFVqtCr5NYsSbE8KFNN8LT32pAAG2KerVK2y0jM0FEGjAx4kwj14xX+OKr3cRlGHOujtEXR6iPVJLZjOGGI3UX0+420bO7jgGnrKcCLeGABjWJ/7IpaNSvQ06Q1xXSAcrEfqKEaUtXukkJkujYytsN4jcOqnagV0w4RLI26D/yEhVSHDtF1KsqycpquTrtvxm7ijfR/6nEOD31JBOnnpR4vtbUxTl99FYMFSclVWPLyMiKzIyPPYwZaWH0GWZGXV7JpedbGqVeGo+9N8KGzRF8ezqQE+3c+DyVJIl0suglTuAQu4kRIUwQS5aP7b/nJekYH8HlY81Mf6GCcHUWJloe0wbJSNQfY+aMWVx/08TjjkPHjh0x5+gpcnVms+o3CqUOpMt5xIlRpTqIR1NHlk2PkreSbG8ca8kgKpVS8ptJfh9BjlTIAbGDODG0NG++JEtRythHqdDSjubXLUHhJyoFyMvWok7bwYadISbcEuGum9KQFZhwdYCcuhMp+IMUyxaCJbPLmDWnmO9+ufG4Y/BnxGJR0gxNqwmPwGSUUEkSbenKTtbRVfRrNHeShUwJe5CsSpP1uSRJ3DzpPiZefyf19fU4HA66du3aaFCl1+uZdMszTLzvOdrm++jXM05ljYa1mzXcOGkqQ4f+84Rua6DT6onGIiRs1w6gEwYEgkzy6PUHUXlI7EZCRQWHcAsHbeiEDj0eXJSyjxwKqaKkxS4IRSho0NBGOkpIqklUN+dRxGH20P6PcdGObuxmIz3E4CSJkIDwso9tqFGhFwa06PHgxI+HbgxAK+k4LPaQio1D7OLdx974H4vRvzX5OXPmTMrKynjqqaeavPfnH+OfdaY+//zzOe2003A4HCxYsIA333yTKVOmtJh9OfHEExv/v02bNnTo0IHJkyezefPmxjb8YzF27Nik9vojx62vrycej/9T3/l/CpIkkZOTQ01NzX+0s/fx4O9YJPB3HBL4d4uDRqP5t0qY/G+hvr6e/Jw4Hp9CPGgkZi/nuvEt66FNuMTK+596uHfy0ey7q0Fm2isBHrqn5YWnEFBRpqKXKGi2JVGSJHIN2cz/uow27pMaNXCihJFIaGW29MwwSyls2C2xeXuY/r0NvPNCFkNGlbN7d8smC3+GXq/H7295HAohsKWpWLY6yL6DMT54ufnqghMGGkhNU8iweyjbs5OU2HBUkgohBKXsox8nJzlBS5KEPdKOki0eVq4LM/wEIxIqZnzqYcmyIN99mt+Y4T5YEuX+pxxMHJfKOaebuWuyhR++PkRRXR+qqOex+xLtM5OuSWPDlhDjr9lA3N26TK5Wq0WlBiEnYu1UVeLN3MWosyWqamV69tDz4mXZZNrVrFwX4onpLtJSVLz0RKKaZ/GSAJf8hc7XlRda+fwbfxL5GYsJPv7cy4GSGOdfVUU4ojBsiJHxF1kJhgTnnGGhvEpm3tc+Lj3fwqiLHET2dqKn6IAmqMW3KshtO3YzfHQDD91rYeorLkrK46Snqzn9okp6d9cTiwm+Wjibbg+/cNyxeH36awg1vPWCnYcfD5HfMKiJeL1JslIgOlBNKZl5YX5elEWbgqMbvfNHWfjgUw9vfuBOqk49FnsPRtl3MEp2ZmK5aE9Xc+ZwE90665utsr79xlQ+ml/G9j2CayfYuXeyDZVKIhhUeGu2mzseqWfrVgWfW8vGX1TEhIGN2h+xa+xkhbqgKMr/+dro3xX5+R2oiezn4ft0LFuh5cAPThzUkEU+mdJRE4kU0smLt+dg/XJuuknH6vVhZn/m44HbEs7GsZhg8fd1xOJxZFmgVjedu4QQxGICvVZFihU+fz+XwvzE2Fm8JMDiX/wYDTGuvTyFi66r5sPXsynI0+J0ybw2QzDq8kruvCmNC8+x0KeHngXf+pj7pY8PXsmmbaGW1RtDlFXGCcUc9B8ystWxkCSJ6264jjkfziUSKOf519KYeFctPbroGNTPQG1dnO+WBLhirJV9u2NJVSyyiKOgEMjbhk6jQqsykG1XIbLCVFarEFUFjL60iqJ8HV07aSkpkykpUWjXXsMb03V06WhBCMGq9WFuvvdXQl41T96XyrVX5nD+VVXUrlDTKXYiC2eX8PV3NVw1zoDdpmLZqigHlV1YREZSFYwQgkPqYiZcd2WrSOApDz3PjdeNoKwiyMQrU+jSXsdtD9Uz4kQTt05MS/psQZ6WnxfkMnREA5ptJ2MmzIOPr+eLT3R8ssDHZ195+faTfNZtCXO4rOXqzMNlMXKy1Hy20EuHtlrmvJ1DKCy45o4aPn4zJ+k5mG7T8Mhd6dz6YB0fvJJN35561Gp47nUXh8utXHa+BYNBRU1dnFfec1NVl5AEuf3OJ487BgC33nYr38z/Dg1alvwW5aVnUunbU8/WnREefs7BWSM1VJbuomq3n6xoBzSShrAI4krbxelj/Jw+PJVzx1Wj1sYJByR6MQw1anaxkY5SMhktSRKFdMKvryW7KMje8lV0Cg1FK+kaK0bL2Y+s9XPnQxIzP4ywr6wGF7UUik7oMLB2U7jF+27NxnCicjb3IJeNvKJVcfhvQiQaIxSSmlQo52Rp+GZBGqecvRwRSMESTyei9hG3uNDEFE4cZObKSTVMnWLnnReyuOb2WsaMMnPB2RbiMiz4xsevq0L4G7TYgx1BgriI4cONChVWbFikVIRQsJHFDtZyen81N9zmpqJSpqiNmntuN9H/jwSCTichq6I4qSNCqMXrUYSCWmiZ++FnXHfDta1q73357Ze45sqLeHayCb2+hiW/lrN3f5Q26XF+mp+LWq1Cq5VwuuKccPoGXDUJ4q8lqIUOG9lUcpiONJ+MqZZKMClpWEjBQHIiw6ty4M3ejj03ytl58PqzqWT9ofNbWh7jnifq2btbkFd3RpIJmSRJ2GNF+OJBtm/b3lj01loMHDiYGW8YuGxM8+8vXhIjFNHTRspGI7TsYxtxEUeFChmZNDIYPqJlolKn0zFw4ECqq6sT5mU+H9Oee4Cqym307CyRny0oqTBQ1PkSho88gdvu7/MPK3pdLhcz33+Z7dtWoNMK4oqBc86dwCWXjG91q3enbh2p296AhIQWPRIShXTEKJkJiyCHxR5iROjPcDaxnAhBGnBgwIiFVLrSD4NkokE4qKKEfNo1OUc1pWSQl/RaPdUE8BLAR5QwblFPGzpjwEgKdjbyG2aRigEDAZWHuCaIJmYgBRs+PAnXdwoaq4g9wkU9lahQESPOCSec0Ko4/BX+bcnPWbNmsWnTJp588smkCoAjWptutxub7agWgdfrbbH1/K+QkpJCSkoKeXl55OfnM2nSJPbv30/nzp2P6+9tNhuZmZlUV1c3+75Wq22xjeXfgVSBPzQX/k2+y/81/o5FAn/HIYG/4/B/C7vdzoHDEYr3qnHJAXIlPSZjYrF0sCTKJwt81NTFaV+k5apLU7BaVLw1281NV6U1ZuHf+sBPhrs78z4/wKRrmz/PZ1/5iMdpsR0RQKfSABJpIoMgfvy2A5h1HlzhXcQ9LbcqCiFQCT1TpwVYOMeA2aSiTYGmVeMqNTUVf9iG2+MhLbVpi87aTWFOO8nEpu0RtBoJW1rTzzz/uov1W8I8cpedwnwtK9eGmPnhz6RU9kfIKtLISCI+k87v7sTrb62jR2cdEbeJd2Z52bSkMMn1skNbHXPfyWH0uCpOO8lITpYaRRXFgIlQOFE5dYQ8GdTPyFXXhvj199bpOtntduKqMFqMlGb/yhWXaVi3LYpKpeOG8amMPPUogXfmKWZOPcnEmZdUcLgsRsd2OsJhQX5OywvJFKuKUOjo7xKLCa6cVMM5p5vY/EsbtNrE5van34JccXMNF45OEKkTLrZy5eQaNm+Wie/rThGFjSS6QTKR5x3A8m+2smpTOa8/m4HLrSBEorV4y44I3/zsp7zs4HHHIR6PE/XHsReq6NhWBz59i79dJnlslpbxzG2WJOLzCK4fn8oHczw4nHEy7E316d7/xMsVY628NcvDzj0RenbVs3hJkJeeaDkZk52l5vXnbEnanyaTinsn2+h1Yg0pjh50EW0bNwSyiHNIu44D5t+JBORWmz78t6C61I3FHuKmqzKZ93UFDenFRFzmJOLzCAySkaxIJ/KzqvnhMztvz3bz8HNOpk6xc96EKgQajAbB59/4uWJsUzmQn5cFcTUI2rdRM6i/ofHeBXj3IzdP3W/n0y98zP3Kx/XjUxurp+zpap6aYufeW9L4ZIGXgWeV0aOLjnPOtPDtJ3mNZMU9k2ws/M7PstUh6pyt79oCCAQCGM0mKvea+P7nCD98ls+mbWF27YvSoZ2Obz9OpbpO5qXnQ+QfU3Gyl63IqiiOKgNW0pCRqTgcBhXotDF0cR2SoyO7HbXI23qjQkV6t7V8vyCrcc6TJIlhQ4ysWFTAsPMquG6chXlf+9m1S0aO6TjAdgw+E5Ivg6lPe7BgoS396AVsZSWpIoMMcogSoUZTxuXXXsJNt9zUquvPz8+nZ5/zWPbbl1x6QzWvP5NFKCJ46M7mzeRSrGpOOknNzgUhrFIaNfvbM/KyYp6eYqNTex1FhVqyMtSMHl/FdVekNCHnhEi00z/7kJ0xV1Xx4es5qNUwf5GP665oPgF4yflWfloW4NQLK7hhfCo5WRpGnGhk974Ig0c1YDRIIEFGupq6+jhZGWpef/UxPvz4u1bFwpQa5ZCnmPz6Tlwz6RA3XGvkhbdcZGdq6NpRx6N3m9m8tZ63Z5RRUiajNwpGjVQTUSS6DC1Dq1bRu5eWUFDCWbWeSJ2NHLll8iUn0oWePXfQ4QKFN99dihI0oBZavLKPlPQYppiGOXPjuNwyCz5JRacL8u4H63F7FLqmSjz1kpMn70/W//P5FW57wIWn3kB2nkJlRWmrYvDfhC7dTuCzr5Zz3ZXJ+/5YTPDYNCcXXaThknNVBEIN1DtlFnyjsG2bhrlzZe67x8RL7zRQXRdHq03o377+ng+1oicmK6SadZSUymSgZp/YRhAfaWSgoHCQYjJFHhq0FLMeI2Y2/KKiSO6OCQulO/xcvWY3w89u4M3paSz83k+dJ0CUA5iwEBcxNFLT53AdFSjEUQd1lJeXU1RU1OQzLaGoqIjCtiYmXadHkiQmjk+8PvUVJ3c84uCJ++zkZmu4+yEPFlcnilDhoo482jZ7PBe1tKETh9jVREMX4KAoxi7yyCSPYjagQ9/YuuyTnGh6buG799K49aF65r6bl9SxVFSYSJj0O7WyRcOdfKUDH834mHPPO7fZ9/8R2rZtizdUyIatZQzqm5ygdTXIfLRAQ48+vXAuc2GQTWRRgECQRgZ6DJRmFHPrXbcc17nC4TC3TLqER253M/yEowm2BneUyyfNIBQKoygK/fr1a5EAramp4c7bLuWJeyK8OMWAJKkIhyO898nb3HfPb0x/aWarCNBpLz/HmDMuxEoaUSJkkcdBdhIWIaJE0C8N/0EAAQAASURBVKJjAKdQwh7SsNOJ3pRzCBc1KMhUU0q9qEZBSZhmCZl82qKWNMRFjEoO46WBHhzVpo6LGNWU0Jk+lLKXHgykmA3sYTNqNIkqYg107evhvtsVhvRPwR+08NjzLjYtjeH0yPgpJY92hEWQeqrx48ZMCt0ZyHZpNRs3bGTQ4OPTw/5H+LcjP4UQzJo1i/Xr1/PEE080KfnPysoiLS2N7du3065dgo2Ox+Ps2rWLcePG/cvnBpI0Ov8RfD4fTqcziYj9G3/jb/yNv/GvIzU1lfLKKBu3qjCkxoh5MvjmRy+Hy6McKo1x01WptGujZeeeCDfeW4fDFSc7Q80J55Rx0WgLp55s4v2P/aTZq6l2RJjzpZdxFyW7BZZXxvhysZ+8fBXegw2k0vzGMah3oIqrcaTsJrtXFS8+ZKV75zwOlkQZeUEdSkBuloByUUc6mZSUVB19USS6AlqDiTc8wMUTr2fxnOwkfcaaujiPTXPy4es5eLwyl91Y3cT8Y/Y8D6Gw4MtZuY0LsMH9DEy6WmHEmI3U7szBQsvJQwMm6uoVnpzmBZ+Nux/UJxGfR6DXq7h0jJWvfwzQpYMWTdRKAC/titR8MMeD3aYmK1PD+WeZuWlCKj8sq2xVDLRaLZ16FlJTXsLnn2ZysCSGzW7m11WhJOLzCDQaiRcez+S9jz1MfzyTwf0NfL7Ix6jTmq9y/HlZkCEDji5gZ8/zctYIE9decTQ2kiQx6jQzVovE3IU+IEHsRaMKCxZG6aE0Xz2c5e/OgfpqXnvfzdmnm1Gp4JYp9eRkqZn6QAbvfNqyLl3zEGRnqQmFQSU335oGCddOoYpz5UVpLX7m0jEWzr+qikUf5TU6MXt9Mo9Nc3HqSUYmjkvj/JEWrpxUw4/z8onFBfoWzCLCYeX/Y+8/A6SotrZ/+Fedc5icYchZcs5JBcSMAioKKCqiGMCclWAmiQooQbIEI4IIknPOAwyTc+icu+r90Do4Z2Y84Dn387/f+5zrE/RUV1et2nvX2te61lp4fGI14vMP7DrgQ1YZTyLp1WwkFxQ09HTjtGELCuX11T38T0FxcTFBR5AWXZQUFIUwm+S0vVXg169qV3kDmH0prNuYzdjR8PhDFoaMzKdxhwJi4sPs3hyPQS9jxCORhlZ3DjMilwuIosR3m90893oJarUMtzfEwWNh3vmonHGjzVjNMlRKAZNRRjAUCQSs+aJmt3OTUc7EsVacLonunbQ10pwTYhXsPuhlxqvRTJx64rrtIYoi9424H+V5E+qwmQVL84iOkvHQKAOXs4MsWe3gky8quZIVQlncgiABPDgp1p+jwm0nTWxCKo2qEfBnxEMYRAvJNEAlqDFIJi5wApNexidT9LWuedFRcgb31dNhUC7uYiPyskaYcNCcjlW15CRJIoeL5JNJY6ENakmHR59PHkUERIGvV62gY8eO120DgAuns1DJFHyzKJGkBAUlH1VQL6XurV2z5gIHcKCXTHhjL7JrfTJ+v8RPv3r4YpmdjMsBSstCjHu6mFnvxFaVkPF6RZ5/p4wr2UGGjS6kdzct63508tJ0Pwq5wMxX627kMXSgnqlvlfLmBxUIgsS2XR46t9ewZU0yCXGRa72SE+TJl0ooLAlRkH/hnzae/TN++mETKSkSeVIpNlHi5C+JjD6QgUWr49LeaI6IRpZ/UYExwceyhRYapavIzg2SkRlgyWoHwwbref/16CpivtIWZszjRVzaK4NAzRIFACo0yAQZLz9t5aXJEs+9WYbN5mfDWiXaitRIGqlLjU7yMnXiOToPsrN6sbVKHTp9ViX97shj4kNmkhMV/LbHy9fLQ5gKOtM6HE3upQwO5h7E7/ejVv/95i//VzF16mvcMqQdndtraNXsqn3e+bicmwfoue+u6n7e6DuNDB9dxO7tcl5710GUVSA+SkNFhUjQZsJXKSeAjwgLYCEs5HKGgySQRhPhao8RSZK4wjmc2EiiPiJh6ovNCBOmiBwqKUOoUPDDWhW7D+XQtImK/j0MHP8lnigxidMcpJXUuRoB6pAqyeQc9WhKqTPvum2Rm5tLu1aKGuTaK09Hs32Ph2deL+X4ST+OvChahRoSJsQxdhMnJdcgYt2SkwpKaERrWtGZ8xzjinSOWJIIE6aSEkKEuIHukVRqoxav7jwFUgnqsnS8cRnsXBHN8nUOHrnfXGupJrVaxkMjjayaWUCMWLOhklJQYXfXrZK9Frwz7TMmTxpFz06VjLpdhk4r8NOvIZaslTPxyWmcPnWE+fsXgltNPJE5fp6jhNUBnn96yjU3ntq4cTX3DKukd9fq7zerRc6az/V07vcZP3z+K1JUgHfef4suXWtmCM+cPoV504K0bHr1HBqNjKce1vDurLP8/POPDBlyyzXfe/PmzWnTuTVHDx4lnWb48CJDThTxJFGPMgrZzxYMSg1eyc250FEkROQoqKSMAD7CiBgx0ZaeFJPLKQ6AFCn74cdHDPEE8CGT5JRTTB6X0GIgmwxa0AmVoKaD1IeDbCdMECVKTFo5LrtITo7IzQNkxETLWTovnidfKmHFMmgV6kkRudgoRSSMBi1KlGSTQRupOy88/RK/7vnlmu3wV/hfR34uWrSI3bt3M3XqVLRabVWNT51Oh0oVSSsYMmQIGzZsIDExkYSEBDZs2IBaraZnz55V57HZbNhsNoqKigDIyclBq9USExODwWDg0qVLXLp0iWbNmqHX6ykuLmbNmjXEx8dXU31OnjyZUaNG0blzZ3w+H2vWrKFr165YLBZKS0tZuXIlRqORzp07/z+103/xX/wX/8X/dZSUlJCUIGfu9DjOX8wn82I+b30QZMxIA8vmXa3HmpyoYFAfHSMnFPLEOCtxMXLGPFnEzn1e+vRW8s4LSpISkhn3dDFrv3Py+EMRZejWnR52HfCy4MN43G6R/jceo22oX430YZsyD5nGjyMfbr6zkIWzYqoczbatNMx+38yLzxyika9LNQfUL3nJ4jyt6IKDCNEXCEhcuBSkRYuaNUL/CuEwZJ2IpVn3HNLryVGrBUIhQIDZ78aRnKggOVHBHUON/PCLm+E3RlSJoiixYp2TTSuTazjHOp2Mzz6M5q6RldgrwrU2QQKwUU5Rvp/M8ypUCjetmtdNtrVurmL7Hg9Lv/ZhrOiMLfoMvdpAWXmYXl11ZOcFuWNsISOGG6isuH4H12i0ktQ+l7atNBw/E8DjFenavu4adZ3aanj7w/Kqf7/5QTmXswI0rF9TETBnkY3ln14dV9/+7GL9lzWJHYAenXW8+3ElgYBEpT1MxqUgMp+1zui+UlChkilZ/9VVFcW4UWa+3+Ji3Q8uvJ5rT/VWKBQE5X5c7hA//Owl2+6gLh2mW3KAIoiilhTLP6BSCjhdIneNK0SQRUjjrKwwDVI1dGyjwO8XiY1RMLivjs2/eejVVcv3W1yMusNU41yl5WES42t3Led86sVib10rOSwTZMRKycgsWX8ri+f/Onw+HzJlCKdL5PzFAM0bK+nUTs1vS6GWZqm1YuwoM1NecfDL2uQqUmvNF4nM+8rOkFEFBIIigQD076mlYbqKG/vpefAeE2aTjN/2ehk7uZgJD0SeeYN6Ss5fDKBWC/wVR6VSCYTFmir3g8d9DOit5dgpPzrdNd7An7Br1y48mSFMYTXm9GLen2ZhxicOPvy8nMcfMrPwozhMRjmHjvt47tVLZJzJQ/RqiE4qx38xrlqtMogQ8K2lrhxkGy7sCJJAI1rRnl7k6H+jc/u6x2S/Xhq+XWakfrANJ+S76BgeWG0dEASBejThjHQIl+RAbnDx87pYjAY532/yMvWZ0cz7fAPNm1/fO8HhcJBx4Qx9e6qrap2mJCrIuBystSQFwIXLfoJpp8mwXeSuYQriYxV8NL+CcxlBbuynJ7cgxOovEskvCvHApGKUikgX9kqbSJ/uWnRaGfs3JVeRGpIkMf7pYk6f81erkfoHTp7188GnNpbPT6JzOw3lFWFGP17ImgWJ1YiR9DQlaxcm0unGXPr3VHP69Gnatm17TXbwur2Ulkq89ryJLu1lTJichZhtIb6k59VmJmXgK/UwfMQetv8URb1UJTIZVFSKLJsXU+15WS1y1i+Np22fXMKZLWptiOJVl9K5U8TmgiAw/aUYWvXII0lqQrLQoOo4jaAl0dGeQ5tPsWq9g5F3GhAEgZcmRxEbI2fy0z4Ueh+SLITWmYxJjAEB0qSmVPiLmDNnDs8999w12eF/AmvWrKnWtwIiQekFCxbU+Z2zZ8+yZMkS8vLysFqtDB8+nMGDB/9brysqKopmLboyYvwBOrbV0K2jhqLSEN9tdnN0a8160YIgMGt6DLcND1JQoqDYBolXeiBQTDnZNKApRsHye1OjMoq4ghJVDVW9IAikS80ppYAS8mlHL9ySg/McI4E0GtICEZHiQC65WXaen2TgzZlOlJIOixBDfQlOcQCNpEONBhd25CjQoiNZqE9R6Prff2q1Gren9kyifj10NGmgpO8txSQFI/VL5YKCRCmNw/xGutScGBIRCVNMLiXk05CWXOIUzYR2tKIzR6SdqNFyhXO0oyfnOIZLVYys4XnmvWKgT/cUKu0iH8y5wMnzPqKjrGTlhrh5QN119ju0U7FC4wJPzb/5JA86Y93lra4FFouFL5f8wK5dO5g2fzWBgI/2HfvRtt051ix/kYLsSur7WxL1pzrAyaRTIRax67fd3P/g/df0O1s3r2HtZ7UHJ8wmOa2aKyn7NQGFTcmUR1/gi1XzadasGeFwmJKSEgKBAF53Ji3raLw18UEVY55ZeF3kp9fr5fiR40QRT4pQ06dPoSElQi433xrku+9lyEICjYnUPf2jqdd5jhFHMjJBRiL1SOSqEjkSzMvgNAcJ4keBmijiiCERE1FVa2mQADIEWtIVsxANLghfDPP5u5fYtjOPNYujEQSBt56PZuvPlTgLK7FRSjrNMQtRiJJIGQVc4kyEtM2rwOl0YjTWzFS5XvyvIz+3bNkCwBtvvFHt88cff5y+ffsCcOuttxIIBFi4cCFut5tGjRrx8ssvV3VR/+M8f16wX3/99WrnUalUHDhwgDVr1uD3+7FYLLRt25bJkydXUx0UFBRUdZyXyWTk5uayc+dO3G43VquVli1bMnny5Gq//T8Jp9PJpk3fY6soIr1hS3r37svOHTvZ8esu1BoVfQf2Yc/uzWRdOUt0dCy33PogLVq0ZOXXK/l183b8AR99Bvbm8YmP13rNubm5bN36A6FggI6delcpWtPS0qpk16FQCLvdXkUar1+7AZfDRZcenRkwcMD/36WsZWRksODTRRQXFpOYlMD4x8fRuPH11aLLzc1l1oezOHXiMDqTnH79+zNq9ARiYuqOhv8duFwutmz5icrKEho1akmvXn0oLi5m9aoFXLp4GgQlVmscUVYT7Tv2pVevPlXPTZIkdu7cwfKvP6e0pISmzVrSp+/N6HQ6LBYLqamp/7TJhCRJhMPhqoi8JEl4vV5UKtV1Nyz4VyBJEvv27WPHbzuxWM3cf//9GAwGgsEgu3fvpqKinIYNG3HDDTfgcDj4duMaSoqziYpKJCEpHZ1OR/369Tlx4jgFBQU0atSYivIisrPOYrHGM/zWe7l06RIHD+4lKiqWvn37/WX0XZIkjh49yoULpzEarVgsVi5ePIXPF0SvtxIKBdm7cx/nz1/ApDdy69238tDYB/8b0f8nWL9uGVOfsCAIAnqdwOl98bTtn8MLk2oq7WUygU/eiWPc08X8tCKZT96OZcqbZdVI0sF9dRSVhDh7IYDXF1EkvfL01Zd1j34VHNj9KynBFhhDsQTw47RcQhZTglBuIjHeyQdvWQkGYd33Lg4cChETIzBmpI4pr/h45a3NxAbro5b0OKjAjYNmtMcrOOndKzI/XptZjtNZexHxv0LWlWyCmhJ6d1Pz5HgrqUkKjpzw8e4nFXwwv5I578ai08l4eoKFPrflkZ6mpHVzNdl5IZo2UtWqWgJo30aDyeSisMJfa0fGEimPTM6SVNYEA2Zcfjt3jcrig+lh7hxe07nNzA7y42Yfnov1CJkvM/TOAEfPBvlxeTIqVeQaHrrXxPini/F4rz3LAiLvnjNnj/LxW5Hn366Vmo2bnDRvXPc8CgQk7I6r5Mpn78Xx0FPF3HWLgbtviXR5/mGLizc+qKBLezXPvlEKkoDZJKOwOFRrF/Q/oFILPPxsEZIEaclyLlUEoA4OU5IkjDW5Qm4ZbOCnrW4Cvusjgpu3iqWssJRv5iZhDLspo3pTjT9+8wIniJESWfeDm/tH1O40rljnIjdbhtUsUZSjpLxIRYrYBEeelmn7y3np9SwWfmqiV1ct23Z5mTTeQo9hudzcX1+jxMLp836KisO1/k5+YRCPPhun1ofgNmDx1q9W80v06NHH/euO7f9FxMbGootxk1coIVfAhUtBnnvMyhuxeVDcoNbv2LW5jLnjqn1jomUkJlKtIZxWGylH8NzjVuyOMOOfKSEnP8S7L8bQ8U+1bwf00tGri5bbHiwgGBJxuSUeGGFi2TdONv/m5ub+tdfS3b7bw/jR1Qe+1yuybI2DjUsSuXNsEZq/bipbK1YuXoXZEUdl3DG+WxVFepqSNd+5mfZqAl07XF3DOrXVsP3bRAbdXkrmRRcVZXLq1VHvThAEEqU0dBjQYeQsh2lFZ7RBK/mFgTpJ/StZIZRBK1ny06QIDepc25NJ55LiKDPeMNK+TeQan5mo4oF7DdwxfjyLl21Fp7v2Tf83a5fRvZtE+z+ldo4fbeKTLyqZ/15NRXBpWYj8ohDTXjfxxTI7fbpbWPOdk4LiMLu/jyiwFi130KKpmhZN1Qzqo8fjERElMOgj6+COvZ5qpKUgCHz0Vmykecytxmqp8pIkMeXNUr5dkkRMdGTMrdzg5NExlloVYRqNjAdGGDl4NHhdGXjtO7dj43oFY0ea0Gpl+Lwymvq61SAtNYIOQ/4NzPz4HB9NszBrgY1nH7PU+rwUCoHxD+j58q1sEqXq8ysshfBEZ3Lf3dF/Oh4clQraSOm1BndinM2YM38HI++8Ok+8XolYd3Oi3PHkx++k0+AKzm/OJMob+b1ksTHfffP9/6fkJ0Bqaiqvvvpq1f//KgW3pKSE6dOnM2DAACZNmsSFCxdYuHAhJpPp31qzD6BV606cPnGA8aNNuD0SFpMMZ0+xzvnXoJ4Shd6BAi1GLFWpvm3pWRXwjjQ1iiVaSq4zGCwIAmmydLLEDARJ4DzHaEUX1MLVhaw+zYgJJPLE5AM0C3cjl0sggEWIoR098UguggRIoSEenJQREWrFy1I5duzYdTWCTE5OJjNHjc8XQqOp+WzmfWWnYT0VjvyrflIlZbSiMxWUcIaDCMjQYyIxWoukyCboduFxudGiQ4ZAnJBMUApQSmFEydfkAjt+iqtqqJaokTFpgpGZcyLzNilBweWsII0b1B6EOXMuQNBX+zi6Ipwl+S+aQ10rZDIZffr0o0+fiC0XfPExabE7ePQegXvuNJMYrtkALSqUQObxDDIzM2nQoPb36p8hioEadWf/jOREOYUE0Ag6EkobMv2NGfTsfwPbfl1P4/oShcV+EmK9QO1cgcUsJxhwXdsN/45P585HFpaT+hdNrZLFRqz+5gQGLLSkc9Wc+aOpV3upN2c4UOscEASBaCmBIAEMWLjCWRQoMVJ9Lb3EadrQrapHAoBckBPva0rGvgDfbnJw2xADFrMcjU4kh4vEkswVzoEEKtSk0ID29OIMh1CEFHi93v+b5OeaNWv+6TGCIDBixAhGjBhR5zH/7O9paWlVhOi1Xo9KpeLll1/+p9/5d6KiooLLly9jMBg4sH8bO7YtZ9RtIVrfAHsPBRnwqo1gQSLJ4cY4VIXs272YN1+w0HuSlrKKImYvfJgnH/eiqUxGEVNOi5YCuRkZ3DRwNh07D2TRV+soLy9HoVDw7tvPQOgcI24J4HaLzP5gLpeuhOjRJY6cAjUDBt3NwQN7yck6iV4vcOlCEJnHSFKoEQqU7Fl9iJkx7zH/q0+vuWbq/wtUVFTwzZrFnDq1H5VKQ+++tzNkyDAUCgVvvPwmu37Yi6U8ER0GMijgkV8n0u/WXrz29qs1zhUKhdi9ezfFxYWkptYjNjaWx8ZOpCyrnGSxETrS8OmKWZW9jO1b1zFh4uvcdFMdVZevE0sWz2P71uWMvDVE4yYSv+0TePVlJ0qlxMP3aciTedFoZIweZsSgk7F5xxY+n69j2oxFADz6yJ0o5ZXUT1XSu7OCY6eyefetjSiVIIoCHq9A06Yt+XrFj1ULmN/vR5IkSktLmTv7Tc6dPUow6MZmD6FSKpDJZaQlGwiFZfgCanQ6DWq1ml69h3LHnaOrFqkjR47w69aNKJVyunQdRLdu3a+b/PkD586d4767HkBp12KV4vDi5oN3PsIaE0IuF/B6waCWo9QKFBYH0WvkdOmgYsxoLT4/zPu8kkAgsukbM8JI43iBFYudZOcFSU1S0KiBiuFDPsHvE9DqRaKj5MycJicuxoigUJN1OYDbHkYQZKQ3qUfbDjfw08aNWM0hGjUJUFIWpqQsjNclQ+G1EHTpcFCBHiNBApRSxux35jHvg/l8OO99Bt806N8yPv4v4mLGaUYMjASjfAGJ9T85Sa+nrJOQSoxXUFYexuMR6dpBi+YfUnMdTpHWzdVVKdJbd3q4e3wh/oBEKARxsXJkeje5geMYtAp0WoFAKIy6NJEUexvKG23l+bfL2HPAh0apxGNXIpbFsXKpnd4Dw/QbKHLi2GXEwpYkkIZJsBKQ/BTHHqBHDw2jHitELoNGDWQcO3aMdu3aXbMttv6ykUcf1vDik1fT8ocOMnBTfz33PFzIoBH5/LwqGb1OhkolMO7pYgw6GanJCsRalFd/RkDwIkfPCfbQWGqDlUiDoBIpn3yy6MzAqs1BFHGIFQ155aW9JCX56NbxqsMvihIffWajskhFcoNCnpusY9OvAXKzZNw+qpxXXtDTraMWmUxg9rQ4Ot5YUNcl1YoLFy4giRH1G8ANLdVkXA5gs4t1NpBY850Tj0/k0SnFPDrGQlyMnHGjTLw3t4KNm9yolJCdF+TOoQZuHqCnvCLEyg0ukhMVeLwioZBUJ3EcCkk8MTaK0Y8XMbCXFrc9iP+cr9om6A9UCIXcOLB2l2vk7SY2by++Llt4vX50zlTiA42JIcxpDuCUbCSRXtW187JwErMUS2qgKTM/3M7NA3RVJMQf2PCDC2d2LK39LTl6aDexJNKeNlXrs5lowraGPDxhJy+/KkerFVi8ykFKkpzuw3J57nErg3rrcLpFVqxzcv5SgKQEeQ117awvKtGagrz4qY3G6UpOni3lg0+ykbIbE+WrD4CdMpqk1Syu/19EAvEtmykpKQsybVYFBYVh/AGJDl3CnNuUhzVYPX3QJ3kIxmUy8o6rmuAfNvmpn1Z3cNpskuNwhFCpFNWIzz+gUgk8+5iV5escPP92GXOnx5KTF+LlaeX06qKrIsj+wJpvHWTnBjl+xk+vLloEQeDwcR9vfljOi09FYdDLUavB5b5+5WdElKAkOtlHepqRsvIwdodYjfj8AzKZwPtvm7j3kWLi9Vo0lXUTjGq0BPATIyTSSGpFDhdJrGzAjFn7+earhBrHi6LEwuUOEujIee12ol21l73449zRCX4eGl09eBcTLWf8qAAbN6xi1Oix12yD37Z/yztTrMz6wl71Wfs2GqKtLl6dUcaUidaqzusnz/p57o1SPnorlnc+ruCuW4zk5gdZ+52Ln1dFsgKCQQmDvmZ2QLV7qOXdazbJGTJQz70TCpk7Pa6qOdpPWz00TldWW3Ou5AS5sV/d9u/YVsOC5R6aN6+9g3Rt6Nu3L2ptpPlNpS1M2K2rFlT5MyxSLJt/OcFLGhsbf/LUaAz1Z7RoqqRYfRGVV0cUETLZTjmO+FPM/tBQzTYOp4gyrKvTr1UISkqLBe6fWITDJdI4XcnPW70kEI9cUGApbotOeQJvVCZSXjqCIFRr0vX/JWQyWVW/jX+GLVu2EBMTw4MPPghASkoKly9f5vvvv/+3k58/fr+GcGksTzzjZO0yKzqtim17/qKpkCgRDEE8yQQIUEYBSdSvkekTgVRnp3MAeViLwShQ6swnjpRa3/kGwYwxHIOAQJAgbsmJXojsif4ghCRJIosLNKUtAArF9YuHBEHg/gcnM+mVaXw2U11VvmTrTg/bdnn4eq2bPt00lOiKMXoj6lYXDi5xOmIXwii0QboPdvH800YS4rTsOyzw5ozdlF1OwOi3IkkSGrRc5iwJZh0z3lahVApUVIZZuc5NYaFEq5YyLmcFkSSJ0XcamfhCCTf2qzknQiGJlRsdlGk8aNxmooiLrD9SgBwuIkPBpbM5122HunDlyhW+WvQRB/f/zLFfk3j1XQeasubV1mlJkvDhQUREVWrk2/Xf8fRzk//puc3mOPIKsqpqXv8jjp8KoiGy3mkFPSeP7OLWIef5dbUamUygvELg8ecddZ7f7RGRyepW0NaGn7/fDIDiLyg+BUp0mGhAi1rXLI2gRS3pcEsO9ELNqH0FJZiIQo6CJNJRo+EUB2gtdUUmyAhIfkBCJxgISgEKyMKJDQUK4knF6mzMnPl7uG1IpHlgYUmIMHJUqGhDN2SCDI/k4grnMGJFj4kyCgkEAtdli7rv/7/4Xwmbzcbbb07GaTtL+1ZBDhz1kJwo46ev4xB+f6n36wFPjjcycHgZoXNBrM3z2PZ9clUkxmySM+udGPp2d/HsG1n07KYjpyBEjFZOy6YqftuynXhDPHq5kYDgp1nzEJ9+ZOb9T52ERYlhg/SUVYT55vsSnn3MwpGTn+JxBpk3I4p333cR52oSiYj+Pm/M7igCLh+P3P8o32/99t/Czv+r2LlzK/Nmv0S7Fm4aJILRKOPsoaPMfPd5GjToSvHxClJdVxdBE1ZMFVY2L/2V/QfWExVt5Ia2vRn38DMcPXqALxdM46a+QRqkBXjvzQAXzkokiuncIPS8eg6vFaunAQWKnSxZ9BqNG7e65vohdWHjxlUU5yxj03I1kqTktZnlnL8Y4K0pkajJ97+4yc4LsWxeAvV/777csS2MudvH6Cfux+XyYjXZWDrnasfWXfs9THqxBK1Wxq03GTDoZXy3+QLdu9bnkQkvs2vHRmRCOV6Pi+wcJ2aTjE7tNFy6EmbIAC3DBukJBmHBMhuHTvh5/Tkrd98iIIp+Nvy0mIfGLKHfgPvYsO5Tbmgu8vD9RjRqgfU/buTTObHM/GAxyck1I29/hdLSUkYMG0krXxdUgoYwYQpi9jLmRi2THjFgtcjYusPLOx9XkJcjI4WGWO1J5G8L8vqpTJq189C6hZou7dQIyFnwpQ+fV8BkVjPyDi0LFjs5th9M4froNUECdj9ZFXZ694ZJD8u5Y2Q5CaEGpJKCBxfnjp2k8piXOJrh0R7nlsEGRgw3IAGrNriYMctGwKWKRMQQSKI+chSUUEC5r4gXJr1M8sYkWrZs+S+Nj/+riIlN4eS5E3y/xUVefoid+32EaxeVVUGrFVj9nZOH7jXXiMi2bBpJyW7XWs3iVXZy8sN89l581ebszAU/p88GyDyjJt3RAQmJOMzIBTk+PLhDPkbeHsPnH0ScNYczzLsfVrJpjYH93+oJxGfStJmMjPJK/AEfNsNFfJoKevQQuHg5yPSXYriUFWTLdjfLl82lXbtF12QHn89HzpXjTF1ac77I5ZG6lk+/WsKbH5STlRukdTMlrz0Xg8crsnydg/U/uOsk8Y6d8hF2mGlEa+yUc4FjgIBW0uPFTXt619gcyAQZ8eUdePWtPWz9LuL0u9wiT7xYglYDbfrD2QtennnNjc+pQm6PpygviXFjMpk8xcUjD0bWm8YNDNjt9mtO87p8+TKpSQq+2+xm3O+NDpo1UnMlN8ATL5Ywb0ZcNUXRpSsB3p9Xyfz34vj48wqefKmUvGw5MkFGw3QDE+7XMGdRJb+sSamqdQlw681GPvi0gm83BVjznbPW9O5T5/ykJCro1E7D6i8SmPBcCT17avmxbB9Jpd3x40VCQo8JH24KzSc5cDLEe3Mlpkysnh5vNAgItW7A6kZxvp/mrj/S2OS0kbpRTjEXOUmIIILai0IZpKGrJYIgYM7pTO8bDzHmPjXDbtbgcIrM+9zDsX0akio6UkIBChQ0onUNZ1guyEl2tmPa+3tIrS9y93AjPj/c2FfH3oNejp3yo9UI3HazgXdejObbTW6Gjirku2WJNGmoYsNPLrLzg2z95mrphWaNVdw5TM+d91+m6Dc9akmPFy9u+98Liv1fh9vtRquBcaMt7D3oIeNSkLvGFzJ3WhwzPBlkHM9DXZqOHAU+YwGy+CK+/TqqiqwqLA6x8UcvKWl1E405eUFOnw/x/KS6VTd9u2uZ8GwxZUUq1qwqJj4eunTR0POWHB570MKgPnoqbWGWrnVwLiPA2NEmNm/38MSLpcRGy2lYX8msd+JoUE9JMChRWhZGFCObz+sJiHbt2ZUN+zeRqBa5d0IBlzJDCDJ4b24FD99nrqFIbt9Gg1wuMaCvip/PVhJDTSITwIWN6N//ZhaiuSydJR0dew/6+ehTO5MfNVWtMT6fyNinSinPVyOl/8YTt+vYsKAcXLWQpJJIlnAaleBj9OMFPPWwlc7trhK1t96o4uEXtlwX+YkUplNbDUUlZdjsYSxmOXkFQaKtco6e8jF4RD5KZYT8TU5QMHGshaYNVbg9Ijn5ITb85KRRuqpKLaZUCjicdQeS/H4Rv7/2QNqoO4wcOubj5pH5mI0ydFoZ5y8FeOfF6oqmpAQFmdl1K8Iys4KEQgIGw7Urv2QyGSZzHKVlIQJB0CjqJq0EQaCwAFbON2PUR3HqrLPKZ/5HHD7uR2cMkxE8gkImQxRhyI0q3n3NRG5+mCVrHCTFywkGYNr7blw+WZ3EtyRJ+ENhPnwzhthoOUdP+jl+Koit6ArRnsaYsHL4aJgb2sjJzfOgRU+FUES/QX2v2Q7/UygqKmLChAkoFAoaN27MyJEjiY+vvdbwxYsXadOmTbXP2rZty/bt2+us4xoMVlf6CoJQlZn4V2uCrdyFIFqwZPXgrjtOoo914Qz48HjEGqQ9wJbtHhT2OGJI4Th7UP6pUc8/woiFSspIoPaar1JUIQ3TBK4cLyb9Lzqnx5CIjTKa0ZbTHCRZalCVTuyUbFzhHAmkohUiBFcJuXTq1Om6xSE33XQrXo+bASNm06Glk72HPQzopeOOYUZu7K/n069s5AuZmKX6XOIUUcRi0ikJW4pBkAi6tRw+7iAuRkGUVc7QQXpu7KdjwJ15yEQl+UWFeCq0RHviketL6NXFypsz7KxZLaIpa4AipOMnXTlFcjczZlfy4lNR9OqiZcqbkYZLfwTGKirDPPN6KU8+bOW9j11UZJSQQwaCJENAIJF6kUZKob2UlJTUOc6uFTt3bmPxwhe57/YA8aZIQyivR6rWbMmmyscVc56WLWUYDQKHT/g5dNBDODyp1vH6Z5XkyPueZPrcJ5k3reYacuCIj8p8A0l/CsTICPHoA8aqd0h0lBxBFnn31taQcvFqPzcPe+y6xkNxcTEhIirdetTOw1RQDEgYsdR5HjNR2KhAT3X/NyD5KaWAdvQik7PEkIBFiCEshSkgixQa4MeLFgPlUhHZZJBCI5KoT5AAhWSTwyWSKyPvkl0HvLhc0Ir2mISr16MTDLSQIo2TDJgREbHb7aSm1j4nrwf/JT//F+KP7mHTX3DSuZ0OSZK46V4Xn85IqDEBjAYZn35sYuSY43w93VRFfP4Ztw8x8N7cCpo3UXLwuI/C4iD52UoaBzoRJcRXpem5TtjpN2QfSxcaGTLwquPx6jNRjJlUzM4dEj6HjocmOPC5lTSTGiBJEh5cgIQOIypBgzrfxLS332X6ezP+R+xjt9spLCzEarVWWxiLi4txOp0kJyej1WopKSnhgxnPYDZ56NTOROvmarJyg8z70kZaooz9u/fRUupc5axIkoSEhI0yhJCCimI3axdqycn/hQdGb6FeqsTPy3WoVBrenx3Am5mIQiwjhZrSeKWgwlDckka9zvH0kyPZ8N2+v10OQJIk1q76jJ+Xq7mYGeThyaUMvVHHui+v1qK5qb+erNwg458u5rulSVUv/pQkJffe6mLp6grmTY+vIj6PnvLx+Asl3DHEwBtToqvG1RPjLOw+6OHBSe/QoomKB0aYuGNINFPelOh4g4ola1zMnR5XrZ5U725aduzz8Ob7FaxY70ImE9BqBCaO0fP6e+/x8duxDP3TeOraQcvlLDfjnr6Pr1f8cl3p8u9P/4B6vmaofo+yFkYdYsYHMobfeFUNd9/dRu4YqqfXzaUYMxqiQIELO/rSJmRud3Ai4QyXzssoPZVAtLchekFBQPKz8PRRggEN0YlubrvVxqABKgqLYP4CJfsP+PlpSwmdGYgWPSIiZzlMO3qhQk1e8q9s/zGmSvEAMG60iSEDdfS8uQhTYVvi/lRbxkIMHqkBpz0Hef+dD1i88qtrtsF/EsaNn8Tdty9l5B1GTu+sh0wm0H1oTtVG7x9xLiNAWrKCE6f9BAISgcDVjX44LHHwmI91P7i5khNJ/7OYZGTmBKvIz5ZN1Wxbn0z7/gUY86uncJTHHeXHFYk0Sr869k1GOTPfsOB0VHBoZQqZOVBYGEYh2ojRypAUYeJi5Ex8yES3TpEx+/lSO53ba3h//oVrtsPGjRtp1VRd64YUIulckgTfbXbRsL4ShULOF0vtjB1l4t0XY4mLVvDStDLee616ZUivV+SJZx3ElXdDK+jRoideSuUSp5AjJ6zwog7Xrj5RC1qOnZQY+WgBPh9czgry3ONWsnODdO2oYd70OLRagV93eXnx9VIKL3sRKtR8+JGD24dpiI1RYDEbCP8zNvtPMJvNpCUraNFUzfzFNh570MKjY8zs3OelsCRMh0E53DXMQFKigr2HfJSWhQmHJd79pIyzp2WobanUCzRFJajxFXt5/vg5Um9w11BDQqQb9dK1Dj76rBKDTsYtN+qrxsOxUz6mvFnG0rkRkqNdaw3RUXK8vjD6WDfFxs307KJDrZKxc78HuUzgwNfxJCcqmL3QxpQ3y5j+ckzV+3rjJjc6/fU5+XqtBZXzahqbIAjEkEAMCUiSRKZlC1731SYIBsGCLn8Aaz/MZ9HCTISQkhh7B1IEMwhQKOVgwFKHCgaMggVbuRKl2s/PWz3cPczAhDFm3ni/gtPn/dx2s4GSsjCTXipl3UYv0faW3Hl7CcY4O86Al/0/p9QkVeUCn35kof9NpygrllOPJuTlnL8uO/ynoHHjxpw4G2DFZwkcPOZjzD0Gft7m4+nXSvH5JDD7uWSrIBQUiNYH+OTFaOqlKAgEJNZ+72TG7Er0BgX5eQI793no3a26+k6SJCY8U4E2EMWmX1307qajbaua5SScLhF5UE+nYH9kgpxQbpD9RRnoG+YhiRKzF9gw6AXGjjSz97CXpHgFdw5Vs+57FyolZGYFePyFYma8HMuBo16USoEoixxRFK/LRxr9wCiWLfmUpFSJGa/EkRAXUbhv2uZh+AMFtGyqwu4UqZeiZOxIE8mJCkQJnnjEwMoV54i2xdcYjwHJj50KGnA1GClD4AInuO1mLet/cLHwazvtW2vw+iSOn/WiUQnE14PFc+LZ8JMLb1QmRUovhorGGIRIgKZQe4ZQwmVG3awnPjayXo15ohiFTM5v3yYSHRV5TnLZ9fmITZq25dDxPXTtqGXwPXl0aaeh3CZy/10m+nTXsnO/ly+W2omOktG6uZpjp/zM+9JGbkGI4Tfq2bImmRffrd5o7eb+er5e52TMiJoBn/mL7dwxtHZScsc+LyfP+THoBYxGORczA9x7u4Hc/Orp66PuMPLEiyUM7ltTERYOSyxd6yAlua4KxnXj4Udf4u2PpzL5YQvFLjtxdZDpfslHWJKwU4nNLfHWhx6GDtLVSMP3ekWWrXVisgqMf1BH0Kdk2So3B447GXCrj9RkBUNvUrF8lYezB8w0Fnuj5Tg+yYNGqKlstVPO8KEqYqLknD4fQJRgw5J4Rk/I5OyZTKItcjwBL3klSsKECUoBCmVZPP/it9dti38nGjduzMSJE0lKSsJms7F+/XpeeeUVPvroo1oFLjabrUYw02w2Ew6HcTqdtTYH3rBhQ7Uydenp6cycOZPY2LrHQTAYJOgPgrYctUdLUlk3vKVufPKL9L+tkJ9WxxNlvTqfcvODPPeSm1hHB2SCjBZSR47Lt+MPe9FSU1mXQBpH2UmslFSjfIJP8qCJr2D+x1b63VSB6K/bhwkTRkCGWtByg9SdQnI4yT5ESSREgDSaoEFHWApRLORijAkRHx//t+pePz7xWfoPGMqQwe34bWNiNTVivx46PppfyTszfsUQSECfWsLLL+u4fYgVhQJ27ffx3CsC94wr5deNEb9GoRCYOyOWL5bZ+XhDLG+8X8G3S3xIoox5C5ys/8pEsuOGyDwTAG8MVqkhH36wHbu9gpeeNrNtt5c7Hir4PcAFZpOMSeMteD1QUirSiMa1qma1cgM6nY7ExNprrl8LPB4Pn817lR+XqjibAecuRtaiAf2VbPumAJPLSqU6m3q9L7Hs86iqIJAkSSxfV8qEh+/m5Vc/pEuXLrXuUxMSEiguLGXzFh8POdy887KF5MTIWr5yvYvpM/0klfWq4hjCUojouGCNtebt56MZ93Rxtb21KEqs+zHA9gPprF775DU3gfT5fISDYRSoKCSLJKl+DRW8V3Ljwo4aHX68VcrUGvbDRQn5IIkkkAYIlFJAPpk0pS0BfDiopOHv78tE0jjBPlJogICAjXKcVNKWHlXNYJWoaEhLyqQiSsqPk50bZPwTlagkfTXi8w8IgkB9qRkXOI5araZt27Z/uS5cK/5Lfv4vxHffrmXE0Ao6t4u8WPILQ9RPVVTVS5Mkif1HfMya56WoOEzzpgpkWi+d2tY9IG7qr+fzpXbiYhQYtSqUF1tEiM8/wSCYaervxpdLjuDxSaz7wYXPJ9GhjZoZr0Rz28VC+tyh5MdfAvjtEhelkzioxIAZAQE75RhkeqLDiXz7zTfcM+reay5Yfi0oLy9n+rvP4nJcpGlDgfxCCZsrigGDRrH8y5V4Sn24PC6cfgdanRatQUlqqpuflqegVAoEAhLTPnBRcN6CsqQ+zVBQJMvignw/8TFKdHrIzhGxhJKIFZMJl0UzoP8lrCku/KKPUEDNopVBRt1uZMlyH3pPHBbqjkxGiQmcPn0Gla6CJUs+Y+zYiX/rvvPy8mjSIMSKb3xMmxbCECVn6hM1HYj6qUruv9vIqm+djP1Td+I7h6iZs1Bk3xEf5y8FSYiVM2FqMTFR8mrE5x/o2VnHI/ebaVBPycXMAL1vzcPnFxnUR0ff7tpaC+n36aYjMcHOS09aadlMQ0lZiI8/t5GcqEStqmmfhvVV3NzXydatm7nppqHXbItffvyF1kQam7kkB8aUcobfWLNboE4n493XDDz22H5cThlaDIQI4graEXMFdAWNiRfrVb2UlKhw+v2kpAf49fuYamTIqDsNvPRWJd/84CQ38BvuYhMRmlzEQTlOoZJuXUTMxpqkQWK8ghG3a9n6mQz+QTChEwzES8mcPnnmmu//PxHxcQremHJVPdK7m5YJzxWzfH5iNSWjyy0y5a3SSB26NQ4WLrfTrHFkrEqSxLini+nbQ8eJ7WlVzkdZeZiHny3mqUcs9O0ecQDMJjlDBmk4uLgcy+91ePySj5SGfhql1x5FfWWqiUFbMxDKFTT3dYlsesOAD4KVAR4at5eliyNp9cdO+0lKlCNI1+7clpWW4fPWnbouSRJFpWE6t9PwwpOR+ndnLgR4dWY5HW/Q8MyjFu58qIi+txTxzBMGUpMU7D7o44sFPvQFN2D4U00eQRBoILXgsGILidFaKKn7umKjFHz2XhQymYw33i9nyWo7n70fX22NGNhbR89NGnoMLsVzMR53mcT8L928MNlEQbGy1s1QXWjXrh0z3w2xekEib39UwbDR+Qzuq2XvYS8P3GXi0xmx7Nzvxe4UGT/KxPNvl3HPbQa2/xZGX96AZLFR1ZzXCFrq+9tTfPoMS1bZeHBk9U29IAgM6a9nxXoH+474eGVGOS2bqaioFGnSUMmyeQnVagBGWWUoFDIG9tEz45WYPzUEiWLJGifTZlXy6cw4nnrYysC78hh8Tz5dO2gYP9rE6m+dJKfW43qQnJaCv9iL+h9qtEqSxCVOEQqI+IJh/NLVY2SCjOhwKgXlBTSnfbVOryLhukRLVZCLapLzenM6uJnln0XUC289H01FZZift7upsIWZ8ICZH7+XSJIaIJQ1JFAaQN1hJ/palDgQUYLpLH5aF/fHZryENcZDRUUFUVFRtR7/nwpBEJDL5cz7ys6CD+P46VcPO/f7OH5YTpRRSVllmPo0I4E0gkUBXnnyAs+Z8gkRxOuBxASBhESJ3t20jJ9cwivPRXHfnZFneOa8n1GPFdO3m543XlATDKpYvMpOQXGYRR/HYzRcfXZfLHViKGtWtZlRCEpSQy0pyZGjkJfxyTuR+SxJEi++W0a71mq+/sbJ3Omx1EtVcvyMn8+X2nnwySJA4rf1KfS5w3HdweHs7Gx691SxePZV5ZZMJjB0oJ7G6Uqefb2UVV8kci4jwNsfVeD1iTgcEoIALzyv4v3pe0l0tEUr6JEkCQcVXOYMjf9U8iEshfHiwUIM69c6mTtXS68uGj5b6mD9jy4Obk5m/9EAS1bZeerlUgb01vHl7Fh0OpF3PzzIkQNyQj4lfW7ysGTO1ffO0xOsHDnhY9zkEnoPK+TU7hRWfxek74A7rssG7TsOYOqbG1EqBUwGGclJSuZMvzpv2rfRMHakibvHF/HAiAgBnJkdYOpbZTx8XyT9Na8whN8vVimEnxhn4YFJRZRXhBk3yoTZJKfSFubDeXZWrnexd1NNMsLrFfn4s0p6ddMS9IPXJyIgMLC3nmmfVPD0BOvV2oDxCrp30jL1rTLenBJdFai32cM8/Vopbo+IxWq5LjsA5Obms+obL9+skqHyRFNIDklUX1MlSeIiJ0mjCUlCfQDKL1/i7oeuMO/9qKrO85ezAox93IYhuwPl8gK+XlmOojgVW6AAiyyRODENX5HIsstZ5LvKaCu2RymoSJeacY4jtJQ6oxKuBg68khtXyjEaNVDTtnspclc0gqjEoSgkJkEkMTXETytTUCkjNVc/zjpESUWQkBjAZrNdVx3Yfzf+XJonLS2NJk2aMGnSJHbs2MGwYcNq/c4/7ikkSar18z9w++23VzvXH8eVlpYSCtVeRPvcuXPExUs8NsbA/PeOgypAQkM3U25X4vFpuXlUPhaTjNtuNrB7t8jxIwJRRd2qnotDl8MTD2lYuuAClmDNeotyFEhIHGYbTWiDRYpDQqJSmYcv8QLfL7aSnqZk9H0CGxZl0ozaSxiVkEcTIt3iFYKSVBqSSkPKKeSy6gguvx03Di5wHOR+Hh4Wy+HDh6+7IeYf+OWXn3jyYVOtadjPPGZlxgdu9FGV/LzRWu2Y3t207PxRTefBeRQUhaoaqP1RN16hEHjnxWiOnChg794Q789S0cTRo8YzVQgKGoU6sOjzE/y40Ylf6UCukJg41sTD95mxOUTmfu5m7WqJmMo2XOEscVIKBkxVohYAjBIKhYLCwsK/ZQeAtWu+5r47gmg0Wlo2VfHCu2URMVl/HS/H5eN11seXkMHKRbHV9hKCIHDfXVoOn7jAonl38vILOm659SFGjR5f9feEhASWL1vORy/PpkFlH86sL+Wm3RmgdeMPihgqG5HiSUcuXPURs5XneW5CzbIsjRuo+OLDeCa+UILbayApQUdRmUD3Hrfw0SfPUVZWds33XF5ejhgUUaMhWmXiivE3oh3NsASTkJAokWeTH86lNV3w4CKLC7WOXVEK48KOhEQFpWRzETVqYkmhFV2ooJgCsmhOh6oxIBPkBCQfR6QdAATx04C2Vb7CnxEjJJDrUnHjUBdiaT3+ahdgEEz4JQ/10uoRCoXqHBMKheKaidH/kp//C7F50yrWfnY1EiWKVE3McFhi5Lhyzuw3I3gTUGqD/HZaRjDWRSgEdQUHyivDNEpXMvWJaO68104nahJGECFAd+4S6dkzxPyZcRgNMrbv8TL+mRJaNFVy53A9r0+10mlgASF/PvFoUblUWFwNUaLiiniWbMU5CCm59/Y7Gff4g0yZUrN25vXC4XDwxGN38fEbvmpqhJKySm6+5zV8Z5tQKMslWWxEY9rhctgpdGRxtFBG045F3DhAQ0FRiMI9TUkKplZtgAW1h/Y9bMyZaWHInRW0DvSJRG1//3u0L4GyrBy6DLvMZx9b2LDJzfD7Cwi7rNSZ3/InSBJYLQKbfljOQw89/rfqXIbDYTzeIDOmhzCWNeX2BzPqPPbuW4z0uyOPB+42oVAILPzaxsdf2LCa5SxZ7cBklJFxOYDZJOe2mw11Xs99d5l4dWY5iz6OBwSOnvSxdaenKtX0H2Gzh7GYZDz/djldOmgYdYeR6S/HMOXNUtZ862Jg75qR1XtuVfP23O+ui/wMhQJV15zJWSbdVFOF4PeLLP/GzeJlPiq9QdQ6gW79fERHydi1O0xelpLYcFq1x+fHi84YZsZbhlpVYO+8YmHjFierv4xl1H0eEot7cIFj5HKZWCmR45tS6LC/kHvvUfHKFGM1u942VM/m5WXgqLlpiCeNAlsWfr//v82PasGPP67jmUervxanPB7FoLvzGDIqn1tvMlAvVcGZ8wF+2eHh9eeiWbXRQVZukO27PZTbwmRcDpBfFCI1ScGD91RXs8REy/n60wTuHFtIn27aqufWs6uGXxaXVZGfPjx0blX36zIpQYHd7yFdbFml9vkDSkFFYmk3HnjkN+RaH3NnxPLY1FJG3DPhmu3Qtl1b1iwL1ZnOdei4n9hoOV9/enWMdW6nYcX8BCa/WsovOzzMejeGm24M8NjjPtBUIIgKmtkG19rJVi4osGh1WGKChIqD1UiyPxCUAlhjw5hNEbvce7uRwyd8tQZHNBoZrzxv4K2nApS43Zw+IzJtdoDb77y+NdFkMqE3pnDgqI/Xn4vG4Qwza4GN8oowW3d7WL7eSYN6SgpLQpzPCNCni4Hli+WUlAp0pGHtjSjcTZn/xW81yE8AmRzuusVI6+YqNv3q4tMZcZhNshqRe0mSKCgOUVQcrpbaDRFH+cF7TOw75OVcRoDmTVQ88oAZp1MkOVHB4BH5dO2gpqDUds12AEhtEMORUyep57/quEqSxDmOohW0JFf2grZ7Kcs+RVJl9TQ6GTLChFFw9bkasWCnHFESa1V/uiQ7WnSoBQ1yFNU2C1FWefXSAKK86vfkyAleg7g3RBAhPp8b+2nJysr6L/n5DygqKqJNCxWLljs4eyGATgunjyvoEBpIZWUpMipJFCJkj0OqoMRtp567A1ZiCROiMphFSfgKSNCmlYqX3ynj/Q8CqJQSdr+XH1cmVJu7Pbto2bXfw6NTi1n++7py+LiXLxeFSQ0lIyFhpwx/7BVEeRDBZebTLzyMv9+IJEm883EFVrPAsRNBSgoUPDvVh0rj4YHRar5dnMSYJ4s4dyHAJ1/YGX7bg9dtjxVfz+bVp2t/ZzZpqMJilmN3iHRsq2HZvAQenVJMWpKSG+/J58M3Y1ixWs7b0w9w7HgYj0OBmWha0LGaai+XSySSRn2hGc5AAs++vAeV0oGkCLL/p1Sio+R8/Gkpp0/ISJSnse6InnVflaKNt7FsgYXla92s2ehg8ezkGmtGhxs0PPKAiffn2FiwzM7i1QrWf3vtHX0BnE477W9Qcf5iEL9f4PlaguImo5wXn7Ky4Gs7b0yJZt0PLh570AJAQVGYQb11vPFBOdNeinQ8VyoFvp6XwJrvXPQYmo8spMEfDFNaESTd25HBt51ixlsGbuyvQxBg/xEfz71RhtcnMuIWI62bqSgsCfPFMjtPv1rKo2NMPPRUMZ/OjK2qPzr5EQuPTS2mxy25NG6gIhSSuHglyMdvxdKmhYqRj9fRNa4OSJLEJzM+QhYw0YZeCAic5TBeyUkyDVGjwf17jUMD5iriEyDa24i8rSZ6Dj6G2QKE5QTteoylnYkSzFjDSRzN3QEU0oKO6CRD1XvEYo9BK5Vy4feGNwbBTEOpFWc5hFrSohY0uBUVqExuxo7QsGiOjgRbT4L4Oc8x1MTiK43FgY9GrbIYOlTGorlRyBUO5i3ycDlDyVdfzuPlV969Lnv8T0Kj0ZCWllYnAWGxWLDZbNU+czgiwY26Shkolco6lW1/EKf/iP379zP6bj2PjTOw9Js83nohisF9r5KYzzxq5dOvbHz8mR15UX2S/S2QC4pI/UFFBl5dDkdOibTpIlJ0NINod+Oqd5YoiWRwAjVa3EIllUmHkZvVyOUw6jY14++PrhrLv+0I4caBTSrHIlRPoS+QslCgrDVA6Yo7T0OLEnNGUxSCkoa0pEi6wsbvLjNyrLnO+/5n2LrlG76Yrq/6nZ37vFy4HCQ2Ws7N/XWoVDL69pXXSo5qNDKef9LCohV2Xn0mci+iKFWrGf/KM1ZuO1JCyGaqM0vELEQRlgVJKhrMOeEgcWIaCz8oYv5cG3JJhbq0MSZlAE/qOW7uLZAU52LX7iD5V7TElXXELpTTrU9XNBrN37YDwMWMYzwyInKNarWMAT11fLbUzmNjLKxdZmXQbTu4/1ZdnTXdJ40z8+F8G1tXG3lx2gKWfOXngQcfr/r7RzM/IamyEYIgYCUOa0kckiRxmTOUYEOLG51kwIOLyqhCLCkqmjSufR+RnqakVfNYet84m2bNmqHXX800uh4bRNTYAnKU6APx9B9SRqP62fy4KQOFQqBXI9i7LgmNT4dcUpDBcQqkbBJJq/q9kBTkLEeoR1MucRoHlTSgOT685HOZSkqIIYG29KhG7opSGBlyNGhxYkeFGit1k5HWUDLGUivZZKCrRX39B0JSEBGRRUsW/Evj4c+4viJT/8X/E/j97mob3JQkBRmXA4TDEtM+dHBqvwF9YiVTZ5bz+Uovz02zIZfB6m+dtZ4vHJbYst1DeUWY7JwwclHzlxvOGIOW++82YTHLkcsFBvbWsXFxIpnZIQ6f8HHL/QW8+LSZM/sTOHnYwltzbdga7sApK6cBLVGFTLQO96RVoA+LZi/nww+m/cs2+XrZZzz9sLtGGlZcjILvl8fjTzlLMzpgIprT2l8pTziANrGCOJ0FZ4meH1ea2PebCmfAV/XdkBRESr3EN4tj2LLdh7K4Ya3pKjGhNA7uk+FyS9x7m5FVXyQS0kcUrzbKap2MoiSSrTqBV/Jid4iUlxfSvVNnft60+brvPTU1lR07vZjLWiBBjSYuf4ZKJWB3itwxtoDXZpax77CPHRtS2fNDKjs2pvDqM9FEWeR4vSIWU93T32KS4fZEUoafHG/hSk7EGa1t2Gz4ycWIRwrp213HnOlx9O2u460PK3j+7TKmPG7hwuXaCxT/ncpuBrMGlxQp7u/Fjddd/SyVtjC9bipl7qsJqE70pUv4Zhp6unLygI6WjTXs2RyP1aDGixunZCMkRdIgJCS0Jj839q89wi6TCfTprkFA4MYb4QR7SaEh7YXepAqNSfS1ILmgP+sXRvHG9OrFq+2OMFKo9heeAIiIrP9m/d+wxv99OO1lNTrsRkfJkcmhX08tKYly8gvDtGutZvPqZAqKQ/j80LWjlumvxLBsbiKvvVfOc2+U8egYS62/odfJaNtKzfHT/qrPTp/z47JcwSd5gEjXwcuZdTM4NnsYtxtiqb2GrUpQU1GoYdJ4M49OKcHjCXPvqHuv2Q7du3en0ibx4KRSwuHq602lLcxjU4uZ/W5NJ0MQBF59OpovltnxeCV8ghubx0tURSu8DlWtxOcfUKpgylN6LiuP1ljjJEmixHKcl5676rAYdDLiagkc/IEBvTWEjZUYsbD/mAevdBN33nXftZqgCvM/X8+YSWX8vM2N0SDj1Wei+X5ZMqGgRFFJiJz8IH26aUiKV7LvFxPJpT3RUHcjCrmgwOOs/bp/3eXlnlsNLF7lYPxoMxt+ctXapXjLbx4sRhlj7jHV+TsPjTSxamPkHR1lkeP2iNzUX88LT1rp20N33Y0OCgrO0qRLOQWqs4SlyNgspQANWtJpgRIVeq2ckWN95EXvxSFVIkkSXsmNUhegWH6l2vlSaYiESCZnazzvsBTmPMeoT1MA3DYVa7+vuwOpyxeouia5IKe8WIHdUfv8ycoNotGFyTBvY+PKKAqKwphMNVNu/9MhiiIZl328+1I0KUkKrmSHSZOnoxCUFJFDGo2BiEo9l0vcQA+ihEhtYoWgJNbbGO3lzuzcKdG+tQaFQkZiTn9kV1py73BTrUGLXl11SCK88X4Zox4tZNT4CpKKI5kXedF76Tj6DGs2COzaoeXdeQ4EdYD7JhYy6O58tGrY8otI0b4mWC/2JyG3P5aMfnw1LYlbRpbx9gvRhEX4dJGT226/9rXwD5QU51YrQfKPaNNCxaUrV1OuZ74aQ0KijD0/pPLRZzYOHPGxcWUUv222EJPsQyVXVAUDApKfTOksHpzU+33MGwULMWY14YAMk0bJHWMLaNU7m8wrIsneVsQ6W5Ag1iehohPqsz259R4b7W9QcPMgTZ3lSu6/20RUlIypr7ho1XoQKlXd91MboqJiiI3W4w9IdGlft1/fp5uWwycivq/DKVJcGmL4AwW8OrOMSpvItl1eBt6Vz7c/uzhxxs9XK1zM/MCDLqc9idmDqF9wE0myNGwJx/AWRvP04wpadimmRY9cXplWwbwZMSTFK/lwfiVPv1bG6++Vk56mZMRwA99tdvPQSBP3TSxm9OOFPPJsMb2G5xIMw5Ff0lg8K54V8xNIT1MysLeOuBgFoWA+Xm/djWv+EadOnUIe0ERqqgtyRETiNFGo4yrJjtrFEXZwnqOIhGkktKrxfYsUR73i/uRfMBFzeSCJZd2qgpiCIGAmBiux1boW/wGrEIsMOR4psrabBCtthZ7UoymCJCcoc9OqlZwlK92gd1CYsp0Tsl00ojXNhHbECymkCo1oGxjInu9iGf9kOQ/dayKyBAtkZl68Zjv8v0AwGCQ/P7/OjI3GjRtz8uTJap+dOHGCBg0aXFeJq3+GwwcPUT9Nwf4jPvr21DC4b03y5PGHLLRpqeTxl234Wv/GUdVmTgp7EEIqjOWNKCgQGPuAhmFjC8lJ3MpZDnJOOsJxdmMmmrZCD7pJQxCDcoYOk/H5HBOPPWSoIj537vOSnSXQhm7kcZkz0iGKpTwKpWxOSvsopxgHlVV7FoikzOdF7WfyU0ruvUuLjauqvgQxHW+J8fdmbn8P58+eRxQl5iyspP3AXH7e7iEhTk5RaYhbxxQiKAMMubnuFOq+PXRk5V5dN7f85qFXl6vkbVqyglh1NLJ/soNTKCIBcr/kx4iVeHtbUor7kljSHZkqSP2+lzi+N5bPPojltalmfvkuhq+WyslO+JXSmEzemv7G37bBH7BY4zlw1MeUN0u5/cECMrOD7Nzr5b7HC8nKDfHwWC0N0+veByfFK6iwhZHJBGa8rGbL5uX4fJF11Ov14i731BAGCIJAI6EV9WjCWeVhChtkkDLcwrw1n/DZwoV8skBWK2dQWhbiyGktHTp0wGCoW5j0z6BUKjFFGQkRwIiVzb/6uG+Ejl+/j2XzhhhmTYsmGJNLUAr8TlTq8ePlGLs4Jx3ltHSA0xwklYbECAmARBSRxsKVlAACDWhBstCgGvEJUEgOiaTRUuhMa7rgx4dI3TXGRcJ4ceHGQSVlVT7jPyKPTLRGDfXqXV921F/hv+Tn/0Lo9TGcvXB1Iy6TCfTvqeWtD8tZvNJF664u9v8aywP3GuncTsO4+4zs35LEtFmVXMmpXl9HkiReeKeMxx40ExIFfvjJD5KszkEmSRKCxof5H4gxtVrGS09Z+Wqlg2VzExhzjwm1WoZcLnDLjXp2/hyLM+UoYSlMMvU5wV7UaGgr9mHB3C+5fPnyv2STfXs2MXRgTbk4RFRXiQlyQmKYkpSdfDjTwNkDSZw9FMtHcyG5gRe5AFYpHjdOKqRIHmelOodJj2mRywXWbQxg9tZdRFdZnsKOfRFnLDFewW1DNRSRhRotVzhb7VhREsmN3s1Dz1ay54cUdn6byoFNqTz6QIi3XnmKrVt+va57l8vlyDFgkmIwE8XGH+p2Cn/c6uaBu41k5wQ5edbPok8SqpSMgiDQpb2GjUuSUKkEftlR9wt2+14vHW+IpCDodTJkMujXQ8vGTdU3vKfO+Vmx3smPXydz93Aj6WlKenXVsmROAvGxctb96K4z3XHFBje9+lyf0uHRpyaSpTmGKImoUPPDz/5qL5JxT9hQZHQg1teoamE2ChZSy3owdzas/c6Fwmon+aZDdHrgBN6WOyiMOogCJZIg1kru/gGtRiAclmjcRIZViMEiVE+VEQSBWGcLvlkXqiKOAWZ95sDgrn1sFZGLAhVff7n8uuzwn4Imzdrx666a4zQ2Wo5WI2PeYjvFpSGOnvQz/IECTpz28/n7cVRUhnG6Isq6FfMT0GsFkhLqJpfSkhUUl0bWRL9fZN0PLrZ+F42q8z4K4nZRajjPifNuyitqXzfnLXQhiIq/dFgMKg0GvRy5TEChFK5L2SaTyWjQJJbdu0O07ZfL7IWVfPuzizfeL+fOcYW/NxKpfeMcEy0nGIIvltkJKdxEq80kCeloRRNeyV3rd4JSAK0pwB236NGnlpEXt4NyoRCP5KJcKCA3bgcPTfQzZNDVYMGPv7qIjqrbxpU2EUGUE8RP5846unYf/LccvJiYGFZ/s5txT5XQslsBnQfncuO9+fTqquPo1npsWpnC0xOiOHdWIK6yLXLkhPhrJZEo1HTQFi63YzXLOHAsQL8eOiY8YGHTNg+ffmXD748cHw5LfPODk0++sNGzi47E+LrvPy5Ggd0R+d6u/V7atoqsrw/cbWLNty5E6fqU326XlwnjNdwzqYTz5l/IT9xOluIUqTQCIorj3GwZkyYY2LBRRau7TuC94VdiBxzgy6UyZCk5OKTKqvNpBT1pNKaMQk6wh1KpAKdkI0/K5CBbSaEhesEUCRj5NUz/xEZpWU27fv+zB41MQx6Xqj7TlzVl3FNlNYh7v1/kuTdKmTMjlujoSNDt6Knwv9wg8P8ivF5vVRminfu8NG+gQ+mOBDzChKvqehVwhTSa1KrKMWAh/7KWYYN0aLWRmlwhawGjRtTuWwGMvstEWUWYt1+IRilqUQoqSqwneONtgXkfWGnSUIXZJGfYYD37N6VwJTtIUUmQ9+e4SPa2JjbYoOpaZIKc2EBDbCcaseF7HzqdQKsWcs6fv/7SLxqNgUpb3QGp/MIwMVFXbWA2ReamQS9jw1eJzFloo9/tuUybVcn8j82Mf7GEE/IdHJf2cJ5jGLFUS+kTJRGFQkJUBBg2RMO3S5I4vbMe+39JoO/YixREHazyRTSCFkNBa1Z+4yUutu5tlkEvREguQcLlqbhuG/Tu3Zvvf5HIzg3h8da9yfwzdFqBRSscLJkdz5efJDDt5RgO/JzGM49amPRCGQ+OUPLpK0nEZPbHGrwazIt1N6N+ippn3nCRfkMlzz6pY8+PyaxZmMCUN8t5+8Votq9PYcPiJDavTqZ9GzW7D/rIzg3Rr4eW75YmMXdaHG89H03XDhqeHGdBJhPQ6WQEghLyP5lJpwlz5cqVWq6+dmRkZCBDiZVY7PJiytK3MXl6MT/9oGXdCjNDbpGwRIno62j+AZGUZKmOjbofL/F1ZMsBxJJExT/Uh9EJBgSZiNmfwuVcL7NmWDlxMIqnJqmor2hY1fX7z6gXasV334cQRQmFAqJJ4MypzGu0wv8Mli5dytmzZykpKeHixYt8+OGHeL1e+vTpA8CKFSuYO3du1fGDBw+mrKyMJUuWkJeXx7Zt29i2bRu33HJ9vv4/w4XTF/l5i5/1P7q47666g2V3DDVgMgvs3hLL5MlKEtN9GLBQLBWhutSR1ycbWbrWicMhopPM1KMp7ehFopAGRBrDOEp0zP9Ay/DBMpq1K2PQ7cXc80gBS9Y4kCFHKahoJXQmneaECQECzWhHa6ELCVFqkgYdoSjtV4pSt6Hrvo+FiwUeHWukNi44OdiQlctW/S2bnDx5EnephvZ9Sli0zMO2dclMfzmG4TcaeGyMhU0rk+jRTc2W3+re+5VXhomJilxYQVGID+dXVsv4O3LCj8prxS2z16nCc0o29EYRHx5CSjdKrvqmkiThjs1g+YLoGorLTu00TJ6oY8zD91U1vPpX4Ha72fCjh3tvM7J2YSJTn7CSkqRAIpLFsHydj+176/YNDx330+z3oGCkDFKIvXv3Vt3HX0l4DIKZGDNMGOugtOIQubmZJCcn02fgeB6c7CMnL1h1nn2Hvdz7WJhXXpvzt0nPP+PNGa8DEkXkUlGgY+At5fywxV21rjz7lIYTit9+b3oEKTSgLT1JpxlNaEtboQdWIRa35CRIADlyGggtaC/0ph29yOAENulqrWhJkiiUsimlgCTSAdALJtJoTDF5tV6jJEmUUkAhuUQRhx4TJ9lLWKr+PMqlYvLI5JuNa/9lu/wZ/yU//xciN7+A194rr1pYVn7jZvFCgRULNSAT+fwTaw31SZRVzpLZ8Qy6K5/HphazcoOTuYts3HRvAY3SVTz1iJXl8xIoLPdhJopCsmr9bZushF695NUWJUmSWPutixffcNK1vbaqac6fYTTIeGKCjgpVNmq0GDFzQrWNID6STVYeHnfrdUVy/4yMjAxKS3OZv9jO5FdKmfZJRVVkKjM7yD0PlpNxWkFp4j52fp/EfXcbUKkE5HKB4Tfp2bEpBl1KGWUUUp+m5PO7M6Fz06q5suoe/wqSJFQds3u/lx++D+MUIiomNy72SVvIky5jlyq4qN/D01PhhSejqjrcGQ0ynp9s5vmn9Lz1+gvXbYPUtHoECeATXJQ7/Py4tabqxuEMM3uBjUfHWGjbWsObU2vWsQFIiFPQtaOW/Ud8nDzrq/a3S1cCzPqikpenldKtY2RzLooSKqXAz9vd/LbXw4VLV5WccxfZeOeF6FobbT31sIV1P7i4dCVAwxsKuGN0OafORUj9zOwgGzdrGDjwpuuyw/33j0HU2Tih2kaIIGJxAi+/G9k0lJWHuXhGgVGq2b1REARU9kTW/eDi2PYUVn0VxayZFvZujWXWZyIFcXuQXEZ2HfDV+C5Exsex0z5aNVPx3Q9BkqT0Wo8TBAFleWoVsbxivYOTZwN4qfm8fJKHInIxYCbgr10d+5+OgQNvYukaVw3VWKe2Wtq2UvPDsmQG99XRq6uWNQsSmfZyDIGARFFJmMemltBxUDbtBuRQXBriXEbdNj51zk/D+krKK8I8MKmYpHg5FrOcX76NYfuver75IUzTJjJuHVNAXsHVAJMkSXy91smXyx1YokMEJH+dv6G2uti130MoLNG56/DrtkX3Hn2Z8ZYBe4XAe3MqefODco6f9qHTwj8bPi63yIVLAdLrKzAEIrWe02hMBidqBMJESSTHeAilJnLSXt2VfP65hlufyiA/bhe9H7zAjl+NPPvE1Q1HcWmILxa7OHjUV+da+ukCN8qSekjGSkbdriI7+1Ktx10LEhMTGX7b7SgVMsoKlSTFKZk41lK1DslkAipBjVJQReY+ajxS7UpFh1SJ3etj1heVnDrnZ8deDyMnFPLzNjez3oll9UYHsTFylEqBFfMTOHTcR/uBOdxyfz7D7isgJy/EN4sSSUtW/OWmYt9hLy2bqSgoCrH/iI9eXSPrq1oto9Iepn6DujvG1oaGjZrwxTInLz9joV0nka2bTDSop6xW3N5Y2pz7HqmgQT0lC+ZY2fVzLOu+jqZNczWSPMBpDnBS2kehlEO+lEkRuViJwYObTM5yliOUUkAi6SQIqb/XEz1NKo3wFVnpfnMhMz+xc/aCnwNHfTwwoYIXpojI3VaKZdkUKs8TlkJYQomcOCYyZFQ+X62ys3Ofl/lLbAwdXcDYUWY6tNEwqK+O/nfkM3T4g/+WDcD/NVitVmQy2H3AR8e2GuITBELyiE8lQ45PivzbQeVfpprJKxO4khtCIRPIIQOfrG4FL0TWuBZN1DSsr6JxMwmnVIkqrowRt9dUWimVArPfjaNtKw0q1MSJtQf9ogP1WP1NAFGE+mkK5nzy2rWaoQq33PYgny+rfb65PSLnL0VKTPwZwWBkbVKrZdzYT0/f7joWfRxP/156nnnMQlKqRBu60UboSqyQVG0cVirz0ZkDvDDZzFvPR1d1k4+LUfDhO1ZGjvVTrr5K2FnEeM6ckdi6s26/d99hH06XRLcuco4d2XbdKX1qtZqE5FYMG6zjl52eOr//214vndtpqn5z7YLEquv/A0MHGXjr+SgEr4HYYE1Vj0pQY6uMBNNuu0XL+PtNRFnlTJtVwZtTo+nT7aq6XhAEhg0yMG6UCZNRRkFRZENrtcgJBiUyMoO0a321vt/C5Q7uuS1CBoZCEvmFQfbuvXaRwJ49u5BkQVzYERufZP+vsYy510C9VCUdbtCw7IsoXn1FTchSXOc5Ikqo2rfEIYK1fv5XECWRIrJRJhXx28Zkhg3WI5MJrFjtJzpQu4JJEARipGQWr7bjcQuIhLFX/vX8/J9GRUUFs2bN4qmnnuKDDz5AoVDw7rvvVtXWq6ysrFaTMC4ujhdffJGzZ88ydepU1q1bx0MPPUTXrl3/rdelVqk5uE+grDyMyVA3lWEyyvD+HhhwOCUmPqLnsuwErehCtBBPsucGoos64fZKpNE4Qlr/Po5LpHyKyeMGetBK6kZaoDVaexonDmjYvVOge0cNoiTilyL7Bp1gIEmoT6KQhkqIpGz7BQ+rvorixP4YThyIZtO6GLp3ihB7674N1Og2r0SNvdLO38HB/QdxOH1ECbF89lFUjTkukwl89Uk8v+yoe62Y+6WNKKuM594oZfwzxcybEVcloAmHJWZ86MHqaYheo6BYf7bG98NSmIrY48gEKI8/xN13KinXXRU/ObHRu6ei1j0jwNhRJk4c2/637v/P2L17J57KTXy3LIEON2hQKAQa1lfx/uux9O2uZc8hkdS0xpzL8JJfWJMAFUWJjz6vZNyoq35ujDWM2x0RDOh0OtQmZQ2y7g/4JS/pDWHSOA0/L1fww/q3OHLkEKNGjWfEffOYOr0eQ+6Hm0bLWPVzX97/eB3Nm/+9Oq//iJtuvoneQ3tSSBZKVHiyknn1CQttOldwQ5cKZr1jpHGoIzlcxIWDMxwEQCPoqmrihqUQGRxHQKCS0qpzawQtrelCCXkclXZyTNrFAbZSTB5moqsFXRNJo5CsGr53pPbyKZSoUaCg6e+BAi8eDvArJ6X9nJeOcVTaxWVOM/jmgTRrdn3+8T/Df2t+/i9DMBgk6CtmQC8jQ0YW8MxjFt56O0BaWR9CBHDX/7XGgvYHOrXToNfJmDjWwsmzfuqnKfh2SWJVB7MWTdUo1RI6i5dymxskSPw9TUSSJErIpzLqFO+9dbURkiRJjBxXwbldcUhhK7febKvz2gcP0PD5J+U4SgWsxGM2hrAb9yGVxzJ8kIfvvl3LPfc+cF32CIVCTJ50LyqlSFKCnCED9eTkB3llejkWk8AvmwVii7pQDx/dbz5VVaT5zzCb5Dz6iJp5ixwUBH/DW/C70+XRc/qcgw43aLh1mJovjuQR46/ZuR0gHJNHr656jp70M/4RL8ml/SNy99/Xb7/k4xi7QOknITbMuFG1Ozfj7jPwyeeF5OTkkJaWds12UBuC5CguI48pZfPaBF54t5xtu7zcd5cRi1nO9j0eFiyz072ThiirHJtDpHXzulOo2rZUkxgrZ8TDRTz+oJm7bjHwwjuRSM49txmZ8UosK9Y7mb3Qxh1DDdwyWE9crJyTZwPcP7GIfj203D7UQGZ2sNZ0OYh08k1LUdCjk4Ztu31kbmvMbUcv06FHBUdOBPh4zurrToORyWSYrHo0sW7ycmXkumD1BjeHT3pp30YN9to7A0qSRCjuCuu+TESrre4o9eupZcKEIPOnm3nypWz2/pBSo67i50vtdG6rYcacSk6cDtCCutNGJL+K9T86+WqVg2aNVOz4LpGhdx+npNBKYrghMuSUUoCNMlrRmXMcIT2q9nTp/3QoFApa39CT3rfu4pN3YqqaErVvreapl0vZsiaZrh2uRohDIYlJL5fy8tNRDBlwdXO+cZOLl6aXs3FxUo3fKCgKsfeQjys5Jfj8Eu++GIPXJ/Hx5zZmvhppfhUTLef7r5OZu8jGkFH5GPRyzEYZV3KDNK6vYtt3CZy7EGDKxLMkOWoWD68QCujYUWDbbi8+H3z88ZzrtsV9D0zkxSnbObrDwD0TCvn8/Ti0GhkWs4wxk4ooKw/XWq/21Dk/DmeY0Xda+HqtA7/MDWJEEZ0iNeA4u4mVktBjJKhyEozJ5s0XdJzP1DJzTgVPPmzh+bfLWPV5Ig/dp2fs5GK++V7GncMMKOQC3/zg5KM5HuLy+uA1FvDsq0V8+LalGnHwy29evt0AIU0uM94ykpUnJy7973fxBHjmubfJyDhDq1Z5HDoeIhyWqqWXmgwCf8Qc6tOM8xylldSlWiMKn+TBnnSYnevjOXTcx6oNTgx6GS2bqWjaUEXTRmpSk5Rs3+1h/GgzSqXAV7MSSGiSCz4V/fsqUAhyxj9RyeFjQVCEmDoxRGxM9XXN6xX5coWDMfcYuX9iEfPfi6uyj80eRkCgc+fe13X/o0Y/waefHOaFd8p5a2o0908sIiQqCUvhqnIG5lACRfsCdOh1gbvuUNO0qYyde738tNVDfEFPugvReCQndipRoqYVnZGQ8OKhrdAjEvRhF1aiKZUKyOcK0cRjJY5Awmnuut3I/C98LF2oQB7SINnTqaQYA2pait3wpe/FJcvD55GhkAVZ92UyGze5OXjMR71UBT8uT6pqtKJRC2Scl/H95usPDv4nIDk5mYpKidUbnbRqrmbUXXoWfHYZSlKwEEMW52lGO+QoCBFARcTPCUthQgRQEClzIaj9yAQI+BTEkESldIINP4Vp0fTqvPD7Rb5c5eCHLRG1u0EfyfKZ8ZaR/kP2YnIq6NK3DK0OHh6rYcSt+qrNbIcbNBw57sfnMuKggqAUQIexWsqwTJDhc8lJT5WTmRNCLpRfd93rQYNu5qZBL9C8scDwG/XV5tNDTxXz4pPWamvQxcwAyYlX52XDdAULF3t58/nfr0km8OyTOt5/6yhJtg7VvuuWnLjjzuAsDvHwfbXXPX/mcSMrV2ZBQcSHFAQBGXKyrgQ4cMRHlw6R53E5K8Ds+W4uZ4qcu+TF7pKY+qGZ12ZWkpmZed2q54CvnIkPWti2y8vQ0QWkJilo30bD6DuNGPQy7I4w02dXsHhWAgVFIaKs8mpdsP+MkXcY+ODDPChoXONvYSmEWiOxdI2TxbMiewRRlDh9PsCHb9au0rrtZgNvflCBUikQCkls/NnFJ5/bWDw78v1AQOKrVQ6OnvTz1MMWAGYtsNGgvoJg4NrFEkF/OaLaTanqNMvfNdXw8QAeHGnkk8/sOG12jELNZ5jFBeKpSdaLkogbByXkk07tCsMiIZt06SpxEZD8XNIcQKX00a69gkqbSFxMpPt8MAhK6s4QkEtKdh/wEa60YqcCg+baujz/T2Hy5Ml/+feJE2s2cm3RogUzZ878H7qiCG5ofwOHlyv5ZdtxunZyM+F+S63HbdzkAgnOdPVz9KSPoQO1GImQPJIkUWQ9QuMODnwZcmS5V8eNJEnkcol29EImyCiTCsnhImk0JllqQNAe4N0pFwlILi5ziuZSxxpBuxL1ZZTaIJU2sYZvtnajG0euhYR/6MRtkxXTsevgv2WTI4ePkCKkIzNdoUv7miIQAK1WRuN0JY9OKWX+e7HVhFQr17vY/rOSHbYYFKn5LF8QQ5OGkeu7khPk4UkV2It0uFP2oPKH8CizyddXoiltiFrS4VOXU6a9hNnqx2MXSW+ooEsnA/sPXubUlWJSxaZ48RAbV/c96HUywqF/XQyyYtks5k9T1hpIHTvSzOfLbNRLrWDup3GMmVTE1CesDOytQyYTuJgZ4Lk3SundrbrYa8d+FeMeb1n1/8eemsDslz4jyd6o2u9IkkRJ1DG+eDGyB1GpBGa/o+TxV2bSocM3dOjQkQ4dVvzL9/hX+PSLedx5612cOXyeQnJwOy00cHZAgx43di5zBh9u0mhMPlkcYxdxUgpadLhwUE5RlZL5MmcokwqJESI+u0rQ0IQbkCSJI+zEhBUrcWSTgUuyk04zNOhwUImEyFF2YZasxJJMAC+F5CBDTn2aEkMigiBQJhWhw0A6zSiliCKyEWQCL7w2lfEPj/+32+e/5Of/Mng8HowGeOxBC0tWuhg1xkG6vwMyQUZYCuH1hXn+7TLsjjCtmqmryK8/oNUKtGqmplWziBNZURlmxid2ftwUQBIFCsoEkhPLSHG1wRMKcJJ9CJKAiIgcGUnxwWqdPZetdnFuZwIJnhYUKzIpr6g7tabSFkYKRepPtaUnFeUKbnvAz/K1JTw0MpZJry6/bvLzyy+/ICXRxfovU6vUqA3qKenbXcdL75ahtSejF0y4dQXcclPdHRFv7KcjJz/IlIlW7nm4iJLDV4jypzFnfib33W3ggXv0fDz3Esb8xBrFqcuEPOR6DyfOKHjvIw8JpT1q1PlQCxpaSB0xtj+Mzhyqs4CyQiFgMQs4nbXXZ60NbrcbxALKNMW0S1eTmmxh+aeJHD7uY+13LtxekfZtNGxZncztDxXy5MslZOcFyckPUT+1dsfpbIafrJwQDesr+GyJjdkLbXw6M65a3Zyb+us5cNTLg08Ws+/HFCxmBaNuN7J1l4dNv3oY9WgRWu1fK3TsDpHnHjMSF63kzdNnMdlS+PnHXOopW+NwOP7yu3UhOTGRzMwM9MFoxNgK1i1JoEE9BZ8ttROS1a7cdOOgUyd5rU4xwPgHDMz9MotH7jfR/648xo400be7jpKyMItXOdh1wEOLpiqenmBFCsn5fl4xMeHaVS1ObT77jvjYuDiJlr9vKM8dSuTQMS+jxx/GVxhFrJRGA1pwhXPI5BKDbxn0t2zxn4AXXpzOvXcP4JPPbXw43wZA+9YaPn47hjGTimncQEn3TlqycoN8872TqROt1YhPr1dk9kIbGhWMf7qIGa/EEhMt/z3dxMerM8v54I0Y3v2kgs2rklGrIzV5Vm108tTLJbz2bDTRUXIkCeqlKPC4BYwX+uBFiTvuZ/xBEQG4aYCezbdX8suGw0TbW6ARdISkIAVCJuGETPYc8zG4nx6lYdjfUrYlJyfz5DOzuOuRZ2jVxMizr5eydmGkhMVzj1t5dGoxX89LqAp2QWRNfua1UuZMi2P808UM7K0lM6MEsTzS1CZaSMAqxVFOEU7sODSX6NVOQXKyQP16OmbOqWT5OictmqroMSyXO4cZmPyIhe83u5n3lY1gUKJHZw2tmio57DiM5Dawem2ALTtyGDpIj8Uk56ctforzFMgUEpNflDPyTgODR4VY+nWff2lcGI1GFiz6lpUrv2Tnvk9Y9LWTR8Zc3ZzWbyDhKvSgEXToBSONpTac5TAqSYMWHTbKaN7Wz3efWmhQT0mDekruuTWiPtpz0MvL08q4e7iRFZ8l0G1ILhmXA1UbgUceNPLD3IYc+lrHXvxoMdBAMOKSbAy45SDT39Jz8wA9ghBRWk1+pRSZIOFyS2xYnFhVMwwiSotA2MRNN11fWmDHjh0xR3fA7TnMi++WodMJOP0+gkImqVwlL6yBNMTsFL75OJfLspPIRBUmknBgw0w0OsGI7k/poJekUySR/nvTh+OEZX6KxFw06GhOBwDyY/bw4TsGhgzSMfb+IP2Gl1BcLkOgnBvoVkV02cvNvDRd5I5hel6bCUdPBupMUfx1e4DGTZr/V/X5F1CptJw866OkPEyLJkr8chc5ylOYA8kUKy9xJeZnzAqBPO8eLGWtKCYPH140aPHhRS1pUWrKmb0gQDAM/vgzaBWw68DVZlw+n8g9E4q4Y6iBDV9F1he/X+Trb5zcMaYQuTuOeGebqvXtg+cz+eLLHH5eF4NWKyMUkvD6JcyJbrr0P016usCevSHOnpQTXdyxqrt6md3PxndimfpmGTbH9TV1gEhgLDkljb2Hcnj7owoa11dTXiGSVxhg7oxY+nS/6g86nGEmv1rKB69fVcTu2OMnVBrFrM8cPPVoZEyOGWnA43Hy/idbUZQnI0kC4fgrRMeJJBkFCksE5n1pY+JYS406nlqtDINJhILI/z2Si3JbkHhHe8aMPc/48QGKisNs+laJsaw1OozE4MSrOMOCxR50OuFvZUcFAz4mv1rGwN46xo40k5UXZP9hHwPvyqN9GzXb93h56mELifFyTp8LYDHXrZJTq2UolLX7+OXqLMz6AJ3aaiivDLPvsJcjJ31/6QPK5QJKJQy8swC9XkCvFaioDHHXuEL8AQkkaNlMyVefxJOTH2Lm3Ar2HvTSpKGBdu17XbMNEhJTSU48hDvgo1fXupmVQf00fJaxj5ZSJ8y/N6cJS2HyycSFHSc2TJIVrRDxH3ySh/PyQyhVAUq8ecRJyajQECaMCjUyQYZNVkxIXclZ30FUog5R4Sc1PYQ3P4jgMXNqeyz37vchM5fy7usG+vRSsuVMMVFSQq3XWCLls/23IEqnHkFmo0efLtdsh/8kPPbko9zz8ygs5a1ZsPQU9wyvvheGSMCjoCjM689F8/p75VgtMo6e8mMSE0GAMtM5HnrCy9OPRzNqfAXZOfaqWq92yrESGwnUSB5yuUxbeiAgo5JSAviJk9KwEs8FjnFS2EO61BIDZnx4KDdcoFUPGy89F8vwB/K55UYDwwbpsTtEPvncxtmDRpIr2lfLnA5JIQoUmdx2x23XbQ9RFNm3cxctpT5Uyq/85XtUo5GzZYOO1nsK6N9XiV6jYNtvIfzFMdSv7IZMkOHJSuf2e/aiMweRywXcFRpM0SLzPpPTr2ekZNPr75Wz4acKGnX04nYLnLvsYeIYI3fdEoXLLbLgaztvvm9DXpGIVYwhT56BU7Sz+1DdhP7Rkz7S6rW97vv/R/h9ZcTH1k5xyeUCjdLl3NjHT6N0Eys/S2DB1w5mLbAhlwvEx8q5ZbCe0vKra+H5iwHK7PE0aHBVIHXr7beSeekKG5d/h6EsFo2oxaew4465yJRn1fT8U63UhDgFRQVnEEURmez/TdL16nWrePfN6WxYtQE8cIqDiFUloAS0GCgiDzNWmtGOMorw4sGAiXo0QRCE31WaJ7nAcexSBak0QokKBxVkyk8x5VkBvdHFe58UEaqASsmDnTJkggylSkKDhvb+GymlgPKo45RUhIghica0Ri1oCUshCqQsyiiiDV2RC5Hmgw2k5mRHnaFrt3+vYvwP/Jf8/F8Gg8GAzRHipbdsFBWB1y9hIeb3OpJ76dVGzcjbjcTHytl7yMuIhwt5eoKVmwfoKSoJUWkL4/eLqNUysnKDDLurEk1+S6LCEXZdIzm47DpOUHEclVxHdCAJEYkKRS433yKnU0czr0wv550XoxEEgfkLfMS4m4AA1mAyXyzKZNSdtdfNmTXfTU6lQENa/q4mhagoOfGJElEWGT5/3SmhdWHTD0tYPi+2VjLxzanRfLsxDymvKVJQUWc9PoAKWxi9TkZcjIJNK5No2u0kASkbIRSg/cAc7r3NgCXWR7GwE409FY0zkTAhynWXqN/KxQfvWPlxq5sr+d46K/+YBCuFhTIS1X/txLs8IvXr179mG+Tm5tKsoReXUyQm7uo9dmyroWNbTbVjbfYwj9xvZsRwI/O+tPH+6zXT3zweka07PKz/KpEmDdWcueDn/XmVtRYM79JeS/+eOg4e8zO4rwKVSkCpENi1P9IIZP2PLg4d93FDCzVHT/kIh6FtKzV6nQy/X6SkLMxdo21oKtNp7IsjSCQFPC+cWWfnx7+CJElUlitAEkhqYUeUZFVNsKY8buXrr0sRs2p2Kw4RJDmlbmfAaJChFfTM/TTI92sS2L7Hwz2PFDJkgP739FSJBR/FIwgCbZqrWbn6AtaixBqpYS7JgcPvxWwzM3xkGR1uUNOzu5LMzDA//OpEVppGmtQAHx5Osg9UXjQmD7feeut12+I/BcnJycz7bDWPTbidTSsSqggogH49dEx+tZRJLxaj0wko5AJvfljO0rUO7A6JUFiiojKMxyPSqrmaYEii65Ac4mIiRHjTBkp6d9XwwjtlqJVCJOXHIue7zW6OnPRiNcvZud/LH/vyoYP0vPd6NE9P3YsubEXjjeXylVLuGl+IyShDpxEIWe2cCxeTHKfG7Q1h83pRBkWmPGFl4+ZoPv38xb9tC4/bh6PSwoZvAoQlNW375/HYgxbatJCTlKCg7YAcbhmsp3VzNQeOejlwxE9aipL7JxZRPy2aY+e0tO/alLN7z2OtTKCIXAL40KJHgw6dIZb7H57NUy+N58Y+IV54MopgUOSNaW4CLjWzPvUQn6ymUZP23DemLxUVNk6f3I8/YCemnhO/34soisTGqli10UHzpiqG36ynUUMlN/XTEQhKjHikjIGDn6izu+v1QKvVMmLEGLKzS5gxZylL1tjRaAXqJSto0Fjgx8xt6AQdcp8ZY0Vj2go9cEtOznAQTbSNzt3MNEpXIYoSO/d7uZwVJDZKzuLVdpo0VDF3USVPjLOyYXES900s5OH7zNw51Mjkx4ysWnuWhKIemIUoJEkiKAVQoyOnUMOL75Tz8vRyEuMVNGukRK2BgkKRpARFVQ1kp0tk1heVrNzo4423F1yX6g0iyrIPPvqSR8bfS07uMZo3VpCcJHKyJAN1SEssV7vO+/CQLZxHEiVEQpRTTAXFeCQH9WiGRtDikZxc5gxevHhxc5GTxMSEubmHggMHC7DbNNiVl4iKDZOcIOPkOR3RUQLvf1qJN+TDHCsnHJY4696JPKTFpNZgKkvl5ReuMHdRPrcO0fHae2X8vDK5GkEPsGqjg6KyELPn//258Z+AlLQ4juzPIRAI8dOvHs4fSOL9ORUsXHGF1x82EW2Vs/4nFy63j8ysAxhK02nia1ulBHZKNs7ZS3jxqWj699JRXhFmziLb775kAf166pAkidF3GBlx61U/T62WMW60GZlMYParZjSeCLGoEJTEeZtSedrAlFcvMvcDKzNmV3BDSxVrFiRWqXonPwrZuUGG3LmXuNzeuLDTr48CqzmyDl+8IqLRaGre8F8gJyeHgvxsnnhAR5xVyZfTklBLekR5JROfyWPYzX5uaCPn/KUAB4/6eHNqdFUafE5ekOOnAjRydmbxrFOsXFPMPXep0ekE1n8XQCvquSJl0qKlwPrF8aSlRNaqUEjiy5UOHn62mEUfx9cgGP5wcSVJ4pLsONGudKKlJKwlCcyecQiZpKQpVwkPC9FYwr05uOUoiuRS0tNrL6fzVygtLee9Vy1czgrxzOul9OyixWKWEx+rYNtuL688bWXTNg/zvrRh0MvQaureeBcUhfCEPfgkT1XzT0mSKBcKuCKd58E2Klaud3L6fIBWzVScvRDk7IUAZy74qwK9f0Y4LOHxSlQWKal0RyMBisR8WjZT8vhDFhJiFezc76HrkDzk8ggp8f7rMbw0zU6rVq2v2Qb3P/AoK776hvhoLeEwtdZSBPD6RNIa+Umuf5yMCxJSWI43FMDjE1E5YggS4DJnCEoR5VlA4WTLd1batkzliRdK+WXHbzSspyLaqORcRhB7hQy7J4BJ0BMVF6Z9Rx9Nm0jM/SxII0/XCMHqATwQLgvzzNP7eO1NOevizmAuiqnhP9rlRfQfCAP7W3jz/Rwax4vcd/9j12yH/ySkpKRw34RRfP7JLNIkBXeNK2TCGDNDB0QagK3+1sm6H1wsnp1AcqKCbxYlMXNOBavWeXBgQ+AKDu0Vhg+JkOUvPadnxP5T6Mt7RBS6f1LP55FJfZriUBbjTjjDLUNVNG8uY9/+MDt2hFEWqHjy+QB79hympAQa1Ffw3hNaunaI7KOnPG5lyw4PK9c70WoFxtxj5PmTHmyKAqyhSNaXTVbCFeUJuvfred1rIcCOHdsxm0RwQsip49KVQK0N4cJhiQuXAnhlTlKyerFtcSl58vNEi8kkSelUUIxP8lFBIYEKJfYKBRp0GFPL2fFj9cDtW8/HMG6UiV635KPXKjiwOaVa3fc50+K4c5iHDz4to3cnH1fyRWS6W7DbKjhw9Dxd2ldfM0RR4t3Z8PTUJ677/v8RoXCEuKuLBHY4QyTGR34/NkbBS5Or1+A/c8HP19848HpFVn0bYOk3Wj6Z81mN80x+7ilGjxnFimUrWbNiARPHKxk72lKDiAf4/7H33oFR1Gv792dme8luNr2HFnoVAUGQjgVUioCKgNIRRATFioqKDUGsKEpVUVFQFFHpvffeE9J7drO9zbx/LCbEJB44zznPz+c95/ovm93ZmXtnvuW67/u6NCo/v/22lrvuunHZq38GSqWSl16dycZfNxDlSkWBCj2Vsg4u2UExeTiwIQoKYmowbBUEAY2sI5G6dBlxjn37c3A4ZJKSBDqZgqzbGuDiBQHZHka4rKMBLdBeLSCze62c5xh2rKgEJQPvNrDtQDnWwhKOFu8COaRXnkIareiIeI0BqyiIxBbX5Z3X57F0xeJ/fWz+5Uf8L/5HUCgUlBQpWLPMgkVKpISLBPBTZDpJ524SWo3It2vsDBsUxqB+YfTrbeC+MXk0qKvitXdLGdjPwKfLbUwZa+Gh0VYiMjuFsphXn3+DYKJFoAvHAruIpwESQcqVBTRp7WHJR6E27AXLrNw+NIcenfXk50HDqxO0WtBQkB7Nm++W89QUIwsWO1iy3IPXpcTpCVDuCJBGe8L/yKjGZNC3j44jp1x8tdpOi5b9bjgeguChXmrNroLldgmV3sN+NhHtS2TBZ+4qC/Zr8cV3diY+HMrovf5eGXf00vHS9DAS4ix4PBLLvytHpRLZvSGanfvKmP58Bj26aJkywUjTRqHJsU0LLYPvDqP/4L0k53ereVCVRBqnqTh0zEPbVtUnsANHPWj1sRgM1YnG2hAMBjlz3gGyQElZ7QRvUXGAmGgFWTkBGtRVUmaT+GSZlbEPmSuqFIpLgtw3Jpd3X42iYf3QwL9hq4sHB9YuBP/w/SZGT82nTooVvx8UIgwfEsa4h8zUTVXS655iRElFhByLSqGAiEJ69hSRVT5ysxSk5HdFRERAxCgosBBNrpTBmu9/umEdoC+XfYk3XYEuUWTZh9G89HalYYcgCLz4jIEXn9tHYmmHKgSoJPjZc8gJ1HwvnbvoQ+E1YixK4635x1n4noWYaCWX0v2s3eBizDATD08poNQaRJKgZRuRowe3El7alPBgHBJB8smkkBxaSLdSbi3DbXVxKg92/1ZGInXRiyWoG17iSn4+ogitGiu5p5+Kd+aL7Nixg0GDBt1QLP6TEBkZRVG+klv7ZhMZrqZ9WyUd22n4aLGNkgIlrRuZadlCwYnzTopLJTq00THhYTPRkQqOnvQy49Uizl3ycu4S+FxK0rMiMIbJXLlcDkoPKoVAgVPi9Te9iBofScnQpYOet1+MrmiVPHTMw6PPFLJqrZ2779EztH8QaznMflcgOy+A2yPQppmG11+IJDVJyRvvWdm114tJo8USCcu/deF0ezlx4hhdu3a/4Rj89ONPvDh9FgFPkHCiEAgn71Iez79sI0prwq1y06iujj17gxw9YafEGqB+qorsfIlwkwpzWJByp0xUjJ6oeuGkH7lIqtQQHQYc2MjWXGTY4Ptp3749v60/yrgx/dnybDpl6XoSXJ1IFgwkyhJFl3PYl3eGswfy0NpMeH0efKYCLLFeHh6qZcqYONTq0MJz/FMFfLysjHqpKpZ8Y0MQBAbcaWD1r8to0CCNrl17/VP3gyzLfP/dF3z0wRvYyu00bqDh95UJpNVT43BK3DMil9u76TmyNYpgEF6dV8LG7VuxBRXYyiVcRTIxRhVrfnWw94AbSRbo3VVPq2YaTp7zcuFyAK0GVqz28vlX5dxzu4HbOup55+My5nxUhlIpIKmCnNJuQRHQ4w9IaAQdkugjOsbPe7NjSElScPfwfC5fEYiNCUetLuepl4t48/1SwowidqdEuV0iGJA4eHAfXbp0u+E4bNm8lT1bz+L3K8i5LCKiQ21wY487jF97BK9bpKRQxOuXCZMtNL5aEZrHFQrJoVjIpVQuRJIlggTRoEODlnCiMEd5adIqQJ/uKlKT/Xy/1s4zUyw8OCAMtVrg101OJj5dSEyUguaNNdhLVdhzLei9dVGgpNSXQ4H5BIherBeDaDfLRFpEOvbNYvpECz066ykuDbL0Wxv5BUGmTgjjxecnsHLV1hsyA/s7YOXKlXz//fdVXjObzXz22Wf/0u+RJFCKClQqiUXvxqJUCmTkeFn2YRSLv7bTuIGape/HYgpT4PVKLP/Wxty5O4gtbI8dKwD1/K1ZsfIs1nIJmz1I394G2rZU8+0aO0PvDWPqzCLee63m6rkRQ8KY+24OuJpUeT3cn8CWrWe5cNnHl6vsHFyfUkF8/oHUZBVzZht4ctIJZHMJn86P5rV3S3A4JCJjrl8C6A/MemkSyz8w8fSrxXw2N5Yli3KJLugKUgJydlO2fVbMas1l6rRysfjDGFKTQ0mO37e4mPJcMTERaty5TmJsLQlY/XzxahEyMlr0+OMO0qipxIbvk6rITCmVAuOGm8nODbBph5tet1VWl+47HGpVLpOLuMRJDBoRvTuCMoooIJsyyUp7etbokVHH34Jztn03tC4EKC4uxhzm4sx5HYXFAX7/tjLh8eSjFn7d5ODVeaXsWpuMLMPEGYWUlAbZfcBdoTt4Ld7+sBRzuEyutBk5oASfBpffi1LnR+X3sm23xLYfk6rIehQWBxg8Oo8l74cqGX9a5yIQCMlgnb3oo3N7HcGgxKadORj1ImOHW5g6rnId1qShmuH3meg1OJvunXUs/KKcu283sO6XHxky9KHrikNmZiYqXxh+m5I1vzkZ1K96Yl2WZbbudnFoQ0q15MuZ8z4GDHaQWlQ5L+eSwejnsmjfRsdvm51Y7RJHtyRVGGfJsszC5eW8t9DL4HuD7Nzn5vwVOH1RxixEVammB1AIChJLOvLO/M18+K6RydO2oi1oiEWKJYCfLC5iJZeZD4bTt7cBr18iM8fHii8X/Mv1Mv//gvsfHMqWjfMRkHhifDgZWQFuvTuLBnXVDOpn5JevElGrKx+4J8Zb+PzLcurcnMu4kU40WjOz55fi88l8/FYMj0/3M//dHZiLmqMnjEJySKIeDmxEiTGY255m+zdRFWPbiCFQUhqkR/98fv4tyJ5fax7HPl9RzkdvxlTpxLu1vY6pz51l67aThBlFHK4gQVeQWa++/E/FYt/e37mvv5LfPs/CUNSYx546xNpvo6pVqM9dUIbLIzHzOS1ffrkXZX4EdUpbkM0FrJQSIyQgiBJeyQmygrZ0I0t5hlHDPVWIzz+QmqymUzstvbrqazS87NZJz/ufWdl1REVsYgcGDniYn9Z8wYQZB2nb0sGbz4cTFang8HEPs9+H7r0fpUGDBv9UDK5Foybt2Xd4WxVZrD9QWhbE6bFw5KSPO3rU/Pktu3xs3BnGyYvh9O4zmMXL7qvVhCk6OprHp03h2PHfGDXMXiPxWW4PotcJrPlh0f8a+QmhztHyMiv1hOpyXHrBiEmOII8rtRLFTtmOhIQSFSkJGj7cUikZ4vPJLPvGztsvGCkPuGhBuyrHCBPCaSl35Dh7iI4QOXLaQXSEksdHG5n1lJ76UitOc4AkoWa5Qb1gJPNydV3ZfwX+S37+zSBJEgGPhkRvCwL4kYWzpKsPE5VazNB7LbRtqSWvIMDHS2wIAnzwejQzp0Vy9/Bcnp5sYeRQE+OeLGTys4XYcs0kCNUXU4IgkCo3opRC6gvNEIIgyaFeHZ9PpqAwiCTL7Dvswe6umj2Jsbbk2wWnmPdhFtG+eiQEGlSw9Ta5lIucoKl8M16lnXrN3NRJ1pOZHWDbTg+PP9n6huOh1VY/f1mWefIFG7+tA2VBCxqgoZh8Dh0O8vSsEt56qarWyaq1dtweieaNNWza4cLhlPh0TqWuqVYrMm54OE3S1Mx8q4Rhg8K4b4CG15+vrpnSqIGa228X2L2sCAtVNwgB2Y/JEuTpyRGMmBzSdUurV5l5O3/Jx4hJpSz5Yv0NxeDkyaNk5vjZviaJtz4oY/NOFz06V2/xf3luKeFhCjKy/Pz4q4OzF7ycOe9l5U8O6iQrsTtkgkGZNs01/LzeRe+uoQViUKJW8WkAlVIgOVFFaVmQiHAF5Q6J7JwAXe7KJ/uymlipHnVoHLpHAkAh7Pz6CtbIk+g9sRQm7SAlWcDpkiktUGMqbEYCddizbR9Op/O6F/yyLLPs8y8o85Xw+BATifEqSsr8+P1yxfnfd68BcPLKm5sQbZE4rWrKKEJQewnPkjhywlNFaP+P4z7zUjmGoraECeHs3hNqC7jtFh3f/+wgO8/PF9/Zmf1sJKlXFy+Hj3t48uVi0lLPsubn4whOMzEk0ZrOCAjkcgUZGRd2TFiQkchXp7P1k0iaNtLgdkssWeHgrfdLURbV4czpM/Bf7rNGSJJEj86dEQIaosqbYrCFcyC7jNU/XCaKZBrIDbEdcLLuyinU4TIKpcDRU14KigJEWhQhExpZoOPNemw2icuZfjz6AhIT1bzyTCQ3tdCSlRPgrQ9K2X3QzaRHzPyy0cWXH8dVmcjbttLy64pE7h2ZQ9tWWl6aU4pGJaBUKNGqJNIvypTmKNi7y4PT6yUYELilo5rP340hKjI01RYUBRg1dSJOx+vc1XfgdccgEAgwc8ZLhHtiK9pRAOrRhCvB82S7LtJA2xD5SCpKBPIU2fhjL1JgCPDB7OgqFeJ7Dx1k+PoyGkk9KsxxwonC7I3kl2W/Exkbwc7Nuzh7wkpJoYxaDlJKARY5Br1gpDhQQJy9LrGOa2rgbY3IsV1k2/YMnnw0dG5vf1jKzn0eHr7fjCVcZPcBD2qVwD23G7m/v8Adw16kQ4d/rsrhzTeeZe+ulciyRIeb9BiNAlNnFjF5VDg/r3fy8pOR3NZRx5UsP6OfKGD6RAtzZ4X0rdIz/Tw8JR+vV0anVVJYEuS+fkYeGx1OZISCARh56tEIBo/JIxCQmf9qNLIsc/CYl/qpSvYd9hAdpUQQZVBImL2x1KFJyCxDAn+Wj0cn7Gf2GxIfzI5k/FOFXM7w0L6Nlu8+r1NlM+J0SQwdm8e6NQvo128gaWnVtfZqgyzLPDnlKXx+L5HEoUCBVZlHTISK+wZoeWxcGF6fxOgnCrh8UUAhOSkOHMBsVOEvDBLljKOu3BS9YESSJQrIIo8rNKEt+XG7+P7rMMJNInsPudmxz836lYlVNm99exvp2knPrf2yqJ9owHquKQmB+ApyJywYjtdWj5y47Sj0bjrdrOPb7wIIJcm8PiPI62E2fKKLJo2V/PhlHAqFQI8uXp57ZiyfLFx1w/fE/2skJyczc+bMir//Ha1tly7kIooSvbvqUSoFsnL85OQFSM8M0rKJhqnjK0klURTQ68AT9HCUnUQSjxYdJRRwYbWbNm0E4mNVfP+zgxNnvLjcIZ3wpHhlNUPNP6BQCJjN8GcDV0EQcBUb6DMkm/ZtdBVGj3/GHT31PB2XiSVcZNQT+VxKD9Cnu44Dx2x/WaXzZ+Tk5KBVZtGmRTg9Ouu58/5c0prouVR+nARXCwRBwEI04d4oDu/fTrd+RViMGvx+UNpiiShvSLb+OArLLuqVdUUtaIkmAUmWuBT3Gx/PDeeXjdSqrz/xYTNPv1pcQX6mZ/oZPrEQq0/kzv42WukDTHoknNU/ncHjkfjqOwdKqx6lUPOWSymoMKjNNxQDgPXr13NHdw3rNjlZtyKh2mfv7Gnk9y0uho7Np35dFYPvNvLup2W8+HYJ998bxkP3haHVhgyJXnq7mD2HPCTGq5g6PgxTmMjHS6zk5AVJiFOQm6/ippYa/tzXFBOl5OO3Y7h7WB4KeyTKwgaIiHz+QSblYjl7N0bTZ2gu44ab2bbHXaHteS30epF5r0Tz7GvFjLzfxMofHbQWr9/l/LdffyNCjqfQmc3zrzrp1E5LfGxlrGVZZsYrJXTtpKtGfEKIgG3cTKZkiwO9YMQpl5OrPc2YEfEUFgd48qVixg03k5UbqCA/BUFg/Egzew54WP6ti8fGmnjkfhM6rcAvG9y8+uZWdFduwiRVGo8qBAVBm5nkJJg0Xs2bb12k2F2AAmWoIiuQyPQZJbT5VcOoB0zcNyaPjKzD1x2H/zRYLBZcXgPvvCjy7qc2bm6pIS5GyXef16wnrlYLtGmh4ZM5MWzY6mbOXDcOqwavX6Jph3xWfxnBz2vUvPP+cbbs8GDLAbfsREDAEXOaXxdHVEvqREYoWPpRJANH5fLVKhvDBlXVk136jY0LFwOMf7KAaRMsdGqno6gkyHsLy9i1149ZZUZpC0dfrsEnFrL2x7WMnzT+hmOhEJXc1VPLjz9dJCyrCyWH0+jU5xzPPWmgXRstOfkB3vqgjKR4JY+ONLFxm4c9m+I5dMzDIxNPUy+zBRHSVU18CVJoQiYXuMxpzGESPW+r3X3d45drTDj8gXvuCCOnfDwnjm1jzbfjGTFY4rFhYWza6af7wALCLXG0aNmRaU9PvmHN49rwyKgneHLqTlZ8HKjS/u7xSIx9yse0J99l/txnGTusula+3SHx/S9avl+9+YY6cm6/YxjTXprNonejq2mAvvR2KRMfMbNg+fVL3v0r8M7bzxMR6UfKqd4RCeDBiQY9ReRWq/yUZZnLnEZExEIM33x/kqemyOze7+GFV50U5igoLgZvoIQIYqsdG0AlqDHLERT7srmnXRjNGil47U0X9aSQnIdQUzbwGvy7RJD+S37+zXDlyhUilHEIPgEVavyyREqrEjatSqpo/Y6PVfJxSy0Lv7Ax7xMr0yeGkxCrYNcBD488YOazuTFMnVmEJ+AlL2kTCqVA0GHAWNSIMCEcADMRnOMIckQealFNcXaA46c9zJ5fxpB7jLw43cLRUz4euVBG8eVcoq8+FIIggD0CMwqShEZV7kyzEEETuS3H2EWXjgpWfB7B2vVOzl8IYi3Q89Pqnxk8ePANxaN+g9YcP32Elk0rB6BZb5azZWUsSc6r7l8CRBKHR3bx6ae7+H1DAXf3U2IyCWzf46ZJmrqC7Fz8ta2K7tO16HKLnrc/KuP3LS769amdkHtwqI6ta3LBVkl+emQXV7SHGdlTJNIisujdWGa+VYLbI5OapOTAES+Cqg5Lv9xAamrNZki1ITc3i2aN1cREKZk1I5Kh4/K4fMXPsIFh6HQieQUBXp5TgjlM5MNP4th/xMuZ8z7sDpmD61NQKKC0TEKrFSo2JY8+XcixU15aNdPQrZOOr3+w0/3WmjVTv/vJzvDBJhYutzJ3VjRp9dSkZ/pZ96MDpaSirtCk2mdi5RSs0mkeeczFtEejKu7dwuIAQ0Yexna8JVp7GEePHuXWW2+9rji43W6sxTZUWj8nz3hp3yeL8HCRgY/kIioEJj1ipk83A/fda2DQPXpmvlHGyk8taH1hRHrrk5udwcARxbz8tIn7BxjRaEQuZfh45qVyMg8kEnX12cjPg0Vf2Ol+W6jdXQCWfxhbZUN4U0stPyyN577ReTRsoEZ9rH2FcdhJ9qNCRV2aoBX0uGQHlziF4DEwdIgfhc5B0C+iLknBGO3FG1WIqPjf0YD5v4ihQwah8ZtpJYeE5xGgJJhPGq0wYSFffwpjaiHzX7BwR49QwuLCZR/jnyxApxW4o6eRSY+YQRBoUEfJC2+WoFSq+e7z+IoFSpOGapZ+EMeCpVa+/sHOy09G1LgJjbAoEEWBrNwAv31dWVVQUhrkobGlXD4YTXmgiPBINWlNA1gsIg9NKmD0MBOD7w4jNlrJj0tj6TX0Tbr3uLPWTPKf8euvvyK7BOoIjSpec8p2srlEGYVoZSNut4AFEbWgIVFqQK67jNefC1STxrilrZb33zLx2KP7MBEBbgMR/iQUgpIYax1mP/cGrbiVWOpjx4UCJR7cXOY0TtmGAROxQnXxj0QacHRfLh8tsXLylB+7M8iJrakVZN+UMXDomJsHJuTz0/J4Hugf5LfffqZ//xubEy5dusSm9Su5v7+BZ6ZEVIwtDqfE488Xcuq8jxZN1cz5uJScvABNGqqJjlRUPL/f/minVVMNz02NIC5GiSTJrN8akrlY+n4sSQkqRBEevj+Ml94qw+OV6XWbnpQkFb9udtK2pZ70iwqUPhGN6MepyyXgql/RIqcS1CSVdGLmq5s4uisKvU4kIU5k2Qdx1aowDHqROS9F88Kbxbw66wmWf7n2uuNw+PBhHHYHqaRRSC6J1KFBoAVClsC6j/L48puTxKf4GDYojIF9jShEgZ9+d7DwCxuKMiVR9WwozHvJK5MRy2KItjXDgInTwn6mjVQyd0EZfj/Ur6uiTXNNjfrRRoPI1HHhPDvTRatA9Q2nRtChKaqHN/EMc+d7aRy4BSOmUML0qjxznu0ST72YzbzZ4SFyxX+J3NxcEhKqm5P9nSGKIuHh4f+244eIMR++oILIcAVjHitl85YAAwdoWfmTnW8/rYz/mfM+howoI5CdQlKwFfEEKCCLUopoTgeK5Gx27brMikVGBvY1kpMX4J7hOZw448Xpql3XXZZDurU1bXMdXh+Duhpw+2qX/RFFAUEQ+PitGO4ZkcvKz2K5ubWe3kMK8Xq9150IyczMpGVjmU+WWTl03IPfoeNKto+Y5nmcOJ2LwhUOkohdLEGFmrTCOxGKrnn2BDC6biPLtBlf8x2UFBoR3EbSnZk8PtiARiNQL6V2WY74WCXHTvh48nkrp84GyLqkRlHQhLffzaPXbTpef6+M1s01tG6u4YFRJcS7mpPBlb+8Jlm4Mc1TCO0XSnK8VQyf/ozJo8N5dV4p9/cPY8VqOxczAuAI490XLMyfX4yg9pKUKlGvjpLbuxl45+UonC6ZwWNCklq9u1a6uO8/4uHBCfms+CSOmGuqP5s10qASVMQWdarYE0Q64nBQxv2PHCTMGEp6OZy1k7sdbtKi14t895MDfxCioq+/GthoDMOLCz8+IjO70OPOA9zeR8HtvdUUFEgsXOyhLDOM/sNq11S9vbeSOTvPYrD4iE52keL2M2OmjQ2/g76sJUteUrMoKpvw5CJWLrNUECrF1gDrvo6vkFQAGHS3gdt76OjU6zD6jO5VPAI85Rr6P5CL1p5IM3eLinjIsswxdhNT2Ix3PzrLnFfDkWX+q4H8D/DwqKd48uXnmTzKhFol8P1ax1++XxDhjXnl/P6dmWhbB8KvJiS8spsHHtzP+++reeEpI+t/k2lDe05zED1GohLttRqFtWmhpW6Kmudm2Zn+jJO+dyq5pb2adRtdBPxAUQKNujk4csLLspXlBANwYIeOBrZeCIJAuVxGNidoKXXkmy9WMmbCGBSK2k2xakK3HgNYvW49q1eEM3jEdhTFiShOt+TpKdlgKcQvBXjv9Qj69QmN3t/8mIXdEUSSQbBFVRKf1yBFSOOYvAuD10xBUe1dh4GAjM9f+/gV8Ivs2/Mbowdnc++dlXv5hvXVPNBfy8AxAR57/EUslpo78/4ZxMfH89KrSxkx9TEa1XXQqomPKzkqdh5QMW7ia3To0IkXZy1gyISxTBvn484eWgQBNu3w8NZHIk89894NEZ9+vx+tzsiOPUG63JPNC09YaJKm4fxlH58ss3HbLTr6dDXw4dL/PdrN4/GQfukAY0fp+PKtK0T7q8uqBAliEPQUyFnYZSuJ1EWNlnJKucJ5zERioxiFoEDMT+We+69w8ZSWuJLOJAkakq4e4wrnuMQpGtC82neYiEA2edm8RyInrwRbmYK6VwsvArKfoByoJgECocSDObJmjfj/Kf5Lfv7NIMsyWq0eXFCgukiMGT6ZE1Oj5uXYh0z0GZLDY6PNyHKoDbywOEBRSZDDx718tshI105hCILA2Qs+Hn/6IGVH0tB4IrFazhAb5qFjew0D7lJw/pKZu4fnMu4hM26XSKtOReTnCMQGGpLDRTSyHpMQGpjyr1aH1AS9YESr0PDxPANfrbbz1apylC4LdanLiaOnbjgej4x+khkvPsj3n0kYDSEdye9W+Ul0NKqWEtAKelLkRuRfyuHD99zUb+pm0w9xFZlaAIdTrpIR/jMa1FHjcAbx/8VA7vfLFEjZmOWGiCjIj95LnSZunr5Th8stcs+IPPrfaeDlpyL5eImVY6e8ODwmZr/0zg0TnwAREfHUvbrxNBpEVi+O55s1Dh6YmE9mtj/U1vlMJHf2MDDysQJioxW0aqYhMV5ZURH558zWxIfNLP2mnLmzomnbSsur75Zy4oyXFk2qDvYX0338vMGJtTzIvFcqK1nnf+QgWBJFXC3ul+WU0rO7mhlTqmZBY6KUrPsuinZdT6C0NrihCV4QBOyOcnR6CUlSsPe3pIo2DKstyIxXisktCDJicBjfrXGy6huRFF9zrnCeHNJpSUfEfJH3nktnzjvZiMogNpeX6KKbiRJC5HhQDiAENLz/qonPUvIICgFemhFRYyWM2aSgyy06PlvsoRGhQfwshzFipq7QuOJ9esFICzpwST6FotBcQRz5ZA+GqMtk5Ho4e+zcdcfhPwmyLHNk70lulrtXZC1dsgNPWC4OcxbRdUVeH2FCr7Pw22YXny638ek7ofv0hyUJNGqfS8ZpUJXFIcuhdl+NOUCb1kruHZmHWgUPDjTR/04Da393seJrP6dPa3jsCTdt2niZ9byR+nUqNzVnzvtISlDy4vSqVeGREQrWfB1F667ZDOqiZd5rURXEqMcj8fgLRSz71sbHb4b04x7sL/H772uvm/jbtH4T8XKdijGvUM4hjyvUpQmNhNYhAxHyOM4emspt0QthKCxWOneo3r76468OPlpsZeoMI62a2Tl1poyFiy+gzG6IxZuKTg4lfk5zkBbcUqHfA3BBPkE0tbu0x3gb8N4nhxBFOLUzuRrZ17aVjnvvMLB6nZObWqhYtekUcGPk52efzqVhfSUvTKv6GxgNIgvnxtKmZyZatcCqRSGzlovpPmbPL+XmVlo63qzlYoafz+dVZqlFUeCOHgYa1FUx7aVixg83M/UpB4qyBER7XaaOsGHVZmKK8tIg2cDlHYlEutJQCkokWaJYkc1RxTbqyk3xxV7GaPbjD0DAIfDVKjsJsQoQqGIkeC2aNFRjd0jkFly4oThcvHgRJSqKyKM57asY9VmC8TjEMyz/MI56qZUb71EPmrmzp4FBo3J5eIiBgkJo2VwBOHj6me0kFt6GRIBt+9y88EQkt7bX8elyG+1a174J6HWbnrcNwZC2XQ3QB83k5qtQBcLIJR0XTsJkM/VoikJQEumpz++/XcH5vIRBL9LrNgWnT5/+P0d+5ufnM378eJRKJWlpaTzwwAPExtZcDQGhzZLf76/4WxCEimRITYSHIAh4fTIJJPP5slxSvK1J8JkoKDiIIAjor2rJut0Sgx8qIyrrNjSCtmLMMBFqyT7HEZrRjhMHc8nI8lMnWUVivJKZ0yP5dZOLoBRq4e5wU3UicvseD0JZVLXXfbIXAZGdBzwkxClqrWDMzPYTsJqY9YaDO3saWLfJTdtWOgqK/Gi12usmeqKjozlxxsehE0HCDAIzntQwdnhorJMkmUGjcomLVhNp1vP7goY1HlcpKNE7kpg510qTNBWHT5Qz4wWR4UMNKJUCX6+uvUInI8tPsMzCrsXN0KAjUdBSYDhDfKyCjdtd3NQy9LxcyvBx6qCOeH8dMtTn8PgqtTSvhUd2gTJww9XCly+f5tRxD3ffXnvVVeRVwqZVMw2tmmnodZuOaZNFEnwtIDdE+hRrt5Gd6+Ho5pQQOb2kjHHDzdV04Nu30fLGC1G89m4p78+uOrfoNcpqv7sRCwVZsXgj0xHFEEnyV/B4ZSLCFbjdEr379L3u+2H0mFEs/OgzYsRYjLIJQ14P9iwrZtu3VgioiAgkYkTJ7xs28sZLNR+j1BZkzHQ7Dw4M4/etfl55Q8G+jCTqua+24ApASQKO4nL63reXvZtiOH/JR0qisgrxWXHtBpEnp+qZ/2wG0Z7Kiv5Sr50m2d1C8+o1lycRREDALMWwY9cJvF6JopIgqfWqu4j/F5Xo3/8+vlz+Ieu3FnIhPYDdEaxxLwOhfUK5XWLdXiVJ5W2qxF8j6Khr68zTL2ymW1clEdam6AQDLeWOXOE8Wn3tSSEI/d6RZiWWou5sW3WGzVuzWfpJOKnJKvr3ldi0OcCujREs+srOe5+WI9uiuCycoly2okJNczqgFFRonAbOnDlD8+bVSaS/ws0338yCj+Kx2go5siOGXzfZ2LKtGKMR6tY1sHW3u4L4BBhybzjDJ5cTYwZDaetaS+yiSeKi6wTzPlZyV6+ai4Jsdj3f/Ojn8bE1761XrVOgVFYlPv9AuFnBlEd8fLdyKePGP3FD1/yP0LBhQ5Z98TtnzpzhypUrtGsQyYRpbSvG2SZNmvLhgp9Z+e1iPlq2EYBWbXox7/3xxMT8hSX9n/DLz78w57W5aErDMLpaUF5SythJObTvaKd9Gw3vz44hMV7Jl9+76dn7+qQ8/hUoKCggrZ7ApNFGfvz5IiUnlUQEkirGE5tcQh5XkAQfbeUe2CjlMqfx48OAiYa0Ip2zyMgclXdhdkRwYYdMe7lTFX1OhaCgHk05JR/AKZdjEKryAi7suHK8lOQ6adNYiUotIXtCc0Ui9bjISRrKraqMc5IscYHj1FfeOGdyPfgv+fk3Q2pqKj6tixJ1OvmqC8Qa9DVOrBBaDDdvrGHx1+VkXdChFoMcPelh7gIbqxbHV8nMNk5Ts+67KFredpKIOA1zXwijZZNkrmQHWLDUhsstkZqoJEyv4o2XlejLWmOigEShHtFyIpc4yWXZgx4jbpwV7ZI1QS+H8fDjeYwcamLG5AhGTighlRgy3TdO8NSrV49Hp7zLnQ9Np2dHO2azCCXVheb/QCxJZHAWM5EUZsETM4t55+Woioyd2y3h88lVdGCuxfnLPu7soWfJN/YqbqFZOX7yi4KkJCpZtMyNx6nivGkz+rAg3y2O46aW4RXvnTYhnP4jc/l1k5Pnpkbw6tORZOYE+HjZRL79uhWz3/j4hha5arWSi+mVmySNRmTkEBMjh5joOSibhDglfbrqGfhILmU2CWu5xO6DHpo3Utd6rSmJSgqLKzN5n70Tw8gpBTRtqGbkUBMKEX763cnqdQ4So5UcP+2rMBYCOH02iAo1Kmq+D9zRF3l2Ws3EqF4v0quHih/XFdKqVavrjkNBQQGCrCClTpCvPqnaVhBuVvDJnBja357NG287sRVqCQREStmHCzs3063ino32pEFuaDGqkvOwU0bk1ZL9LC4RRwpxjlSOnrGijPDStmXt1Sitm2vwetwcUv2ON+hDlDQoUJIvZxFDYpU2g1QacpJ9xF61zCo2n6FLMzhzSkdBfsF1x+E/CefPn0clqNAQIgWccjnWOru5rYXAoL5mhtxbeY/d2dPAqXNeRkwu4JevEhg1qYxEVyui7MlAaDL1RxYwdLiCqRNMmE0KrLYgC7+wcVN3G8H8OKLLb+ZmQQ25kJ5jo/2v+xl4n8BbL0UQYVGw/LtynrhGr+xaqNUC9w/S0aGttsozp9WKfDInhj5DchjzRCH16ii5v38YW46kX3cc1Co1akLPn0/2ks1lWnNrxf0lCALRJBAmWzgh7OZmuQemsOrP/d5Dbr5dY2fdisSKxEiXW2DMcCODRlzkxLYybHIZ+9mEhRjKKSNdPoMXN0qUSMgo/mLZoJBVlNtkBg/QVyM+/8CIISZGTM7n/v5hWCy1E6m14eTJA3z0es2akAqFwLjhJizhiorfoEFdNYvnxzLysQK273HxytPVyZs/3qdUwriJLuqWdg9logVASiTZ2Yij/s1kFSSS4G1SsVEQBZEYKQWlrKE88Qh7NsRUzDWnz3mZOKMQQaDC5Kg2uD0ygnBjlR4ARsLQEVaF+ASwUUyfPooqxOcfiI9Vckd3I3NeDCPcl8gPxhK8lmyGP6zi+wXnUDu1tGgicWv70DENeoEya+0bvzKbhCyJlAkFuGPOozH48PpBYY1FVR5DOmdp6etW5RxL5HxOsJeWckjkXmWLY/8RG91v1VNmFUlqfGPah/+vkZaWxqRJk0hISMBqtbJ69WpeeOEF5s2bR1hYzXraP/zwQxWd0Lp16/LWW28RHV1zZwqA7NNikmMIOiUsciIyMocPSyTVl5AkGVEUWLHKiaaofoj4/BMsQjQ5cjoe2YW6sB5ff3+eZ58IJSjv7hPSi1cpBZ5/vZi5s6Jp1axyzj983MOoxwuItN76J4diPyfZS4TOwFszI9l/xMvqXxwM6lf1umVZ5qmZNsIKW3H65Al69lKzcLmNVs00REWn3hDZHR8fz8MPBXh8vJ4z532MHV6ZZD11zkdUpJIFc6K5/5FS9JK51o29wmHh/IUS7uihYslXLtT+0DnXS1VRWBIkNz9AQlz18e7Vt+wYilpUFARIsoTfkk2HmyLpck82u9aG5vgvv3WjKWpEAD/1G0Bh0QESizpXGFBBKOFaEH0AUeUlPv7GxkOf14rfpeb3LU6G1qJ3v32Pi9bX/I69uxpIaFCMq9iBfHU8L7H6uecuXcWYvWmHm+kTa57n2rXWMvPNEoJBueL9breEzSoQVsO63GBLxW3MpnEDNUdPeivu0z9jyy4XdodEuEmkrFxHy5Ytr5v0CwaDGMICmAQl2MGFAw9uRI+eCGIr5AastprHMUmS2brLxQ9L4vlilZ0PPisj6Aojyldde9AomHDlpPDjuhKcHonuNUhQ/YE7e+qYayqGq+SnVS5Bg7ZKQvEP5BNaM8rIiApYtrKc/MIAvfu0ueH74j8FbrebxydOxXpFy4nDTYAgPl0mdwwq5PjOeCIjKp9dr1di4Khc3C6BYFEMEtXbgBWCAik/gW9WXaENoXFYJaipLzcjKz2XQECusRCpsDiAViMQYREBgfpyC04VeRjziI8mbawQtGAv0vLAhHziopQ82D+MhCQHW7eXcmVjS6KEuIpjBXxBAoFAte/4RxAEgXff+5LJjw4l0pTByCFhdO+m5Id1TjLzZT5+80/JCr2SxLp38dN3a6hL7VXuatREkcDpM3m8Mb+MZx4Pr1KtPP8zH63b3sGa9Qe4o7uHRg2q7gmXrfSiMaTRvX3tyd1+fbR8NnrTv5z8/ANNmjShSZPqHYoAERERTJj4JBMmPvkPjyPLMvv372PzptVoNGpatb4NtUrH28+/S0pJs4rONFyJRMuNOXVoJ7OfNZIYr2TzTg/LV1v49LP/PfIzLCyMwmIZjUbk99VRvPbOZb5bfYbSQhWSFEqINqc9GdJ5jou7aC51JEKIqbjWXNIJEkBCwogJDy6i5cQqxOe1SKI+eVyhAZVmdZIsUUw+N3Ebkhxk9crtdOkmkLOpGAvRxAiJeGQXx9hNglwXHXrsWMknk0TqYSv+98gE/Jf8/JtBoVBgtAgU+08Q761LMFj4lzpALrfE/A/dJJd05+KRI2zd7eTmVpoqxOcf2LbHTadbVCx8J6rieI0aqJn/WjRzPipj42Yfn37uIbGsM+c4QgoNgZDRURPaEpAD+PDgwkFA9ldp5bgWxigXX38SR2y0kmFjSolxNOU8xzHUoN95PWjfviNp9bqxaP5mgmoXRq+i1sWsgIAOA02FtuCAtb/8wo59mVjMSnw+GWsZfP1DOSOHmqt9trQsyMUzSubsFXHIfn6/10VCgoKZb5UQES5SJ1nFiTNejh6VsJDAyDGlmM0KbvoTObZ9j5u4GCWfzImpEuf3XoUFy46xeNH7jBk79bqv3+9z4XJLXL7ir7aZTUlSohBh0Og8ht4bxgMDwlCpBHw+meXflXP/+Dy+/iSumk7NsdNeGtStPFaYUSQqQsRsEvlqlZ1gUKbjzVocpUqCx1pTpL7Mg6NLWP5pqM00LlakAC1Wiokkjj8jIHqom1I9xn+gSROBS/nNr7vtF0Laj6LWzfTJlhqfB1EUmDwqnOnPOEgLtMAsROKXfZzhMOoaNoIQkkvI4iLxch2yuIgfH6lX7/tkqRHp9sNk5QZqrRa+lOHHIIXj8AcJw4jJoECh8WOz55Ptv0QTuS0GIbQpUQoqgvhwynZs5vN06FPO1m0y0f56SKK/xuP/p+Pbb5dXaMLIskxJ/AG+WxLBK3NLqxCff6BZIw09u+hY9FU5F44ZiQ8mV/yvRH+Bx56QmDi6clMXblZwdx8jn8xXk+a6qcq4YhTMtAp2ZdW3O9mzp5jffoggNz9AnWQl23a7OHDUi1YjcM/thgo34KaN1eTX0B4kCAJjHjJjd0gEgzLzPyujc/faSY4/o++9fdn13StEyDHkkUEy9WvU79EKOiwqMznyGUSrXG2j+d5nVua+HF1N41epFFj0gYUu91zh3kYGLqb7SU8vIc8r04DmGAQTXtlDFhc5yxHayl1r/H6fKZ9AUCImqnYiz6AXKCwKMn+Bg9GTqrfP/yME/H5SEmuvRExNVpFXUPU3EASBZx6zMOzR/GqL84pz98nIMqiUIkUxB1GWJhIRCCUwREEBPi2xpNU490QIsRQ5lVW0Dps20rBmeQJ3DculKMtXayIqO9eP3SHRqfPd1xmBEEpLiwkqvFiC1cXi/WHFDLy39hgN6Gvgx6UQURoDzhgCjgZ8sWwHclg2er3M2Icqq2r79jLwyNQChg+uOZm17NtyvKKX5gNO8fqLZuJiTCEpgS3lPPZMOg2yO1cjZyOFODyym3yySKAOvpC5MpIks3m3kkcm33xDsfh/jTZtKs0EUlJSaNiwIY899hjbtm2jX7+ajR4HDBhQ5X9/zGlFRUW1bn61Gi3FvnxSpYYghD4TVtiUQuNhftvi5K6eRn5a68PkSax1jRRFHFaK0aLH4aisxFMoBFxuieGDTfTrbeDlOSXk5AeIj1GSWxAgJVHFJ+9EMeHxA7gFIypPOB6c5NmtpAVvxmU5wZ09LfTuamDEY/mcPu9j7ENmYqNDpnMvzynl4p5YkoQoPJKGk2ccKBQw9YVCFi5aQl5e3g3FvEmzFpy7eIaH7/+zxl45j40OByA5SSQdF1pqJqgknZ3ExNAze+acH0pTWLEyj5efVfP2zChGTM7nrZlRFeaVdofEK3PKOLApnHghlEQJyH7yIg7Qt6+CwWPyuL27ns+/KmfaBAt2u4wCVYj8TFUz8nkN05/djLIsHuzhEGYlGJHHB2+G8dQsF7m5uTdU5SfLBizWRuzYcZZLGb4qXQoQInw+Wmrjm0+qkmdD7lPxZuZ2unbUc+qchztuqpqw02iEWpNXAFERCpwuqaLzZs6HNrQloZZKr+zGhxcNOtSCBgERtyd0f913dxiz55cy809V+2XWIG9+UEZMpEhGlp87+44mPz//uuMwbeoUIs0avP4ijpXvRo0GC9H48HCCvVjkaMKJQlQH2brbRbdrChuCQZnRTxRQ7gjS4c4sCrM0aLQaYoO1VxyZnXX4YkUuwx5QUVZWe2LIZpcQJAVBOUAOGeRwiXCiq+3pHLKNArJoxa2UqXJoVA9em1eGyh6Nz+P9y2dDqVT+ZcLk/88Y9dAYXAchNdis4rUEd33y3Ok07nCKR4Zr6dROx/otbjbtcDGgr4F2rTWcPJXH96uvoM9vRri/atJF4w+nTt0cfOe9aKmsxNeV1eGdj3N4ZkrVxKssy8x6p5TxI0xMm+EkltB4kkIaeeVXuLQrClfAg1/jJ9wkMmWcmTYttLhcEp8uLCHxT1qJdlUZjRo14p+B2Wzmi69+Y9u2bUx+ZiK9u8g897il2rgAsGGHktlvPUGdlEaseHk1On/N+/MSCiinlJbWbnz38RW+Wp3B3XfEIAP7jwh06zGY555/gsLCQqY9PZoGqaXc3s2P0wkr16qJjruF+x+4l+xzz9R63oGAjCjeePL3fxNWq5VpU4fTpmkJowbIqFUCP2/YxNz55TR1dKm2HlYKKqIK29L/wQOkNjBTP60jH3/yKjqdjtOnT7N92y9IksStne+4oSKgG0FERARuXxSFxSXERCmZPTOc2TOhsCjAwmUOVqws4ER2CXFyHcxSBEcV21BIKtSyDi8eooinOe0BOM8xrJRSj5pJZAA9RjxUSosEZD9nlfuIC6SE1tGINAt2ZOOWLQgcIVmRgiqoJ55U4kghlwzSOU0UcbSkI0pBRa5w9t8Sm/+Sn38zlJaWotOXkRinQTqeRBl2tu/x0LVTdZLI65XYvNONLqc1akFDgrs5m7fs4KnHa84Af7rcxgevR9e4uJo2IZzPv7AjFMZQRC7llFVomP0BpaBEiZF4OZUsLlGXxtWO45FdxCR7iI0OY+deN0f3K0mkHtlsJOGfqPKB0OSy6bdNNJJv5oh3B0FKan1vCfmYqVxYqWUdHdtoOHRQQltajzhXBHM/3kXjNE2Vtq4ya5B77i8hsqAtYXIkxXIeQx8+QsOmQdZ+lVCFTL6U4aPv0Bx27hf4flH1a/r0CxtzX645zuMeUtNr6CpGjZ5y3dWfKan1MRo09Hsoh8/mxtKpXag9zOGUMOgEft/qYs5LUfS/s/J3V6sFxgwzo9MKfLzExhMTKgkfWZZ54Y0SRDHUZlRqDbJzr5ve3fRMGROOViOw5jcns2a7CM9pT5gQSZQ/ngubM3j86Qw+mmthyqN6hm8uwOZ045Xd1Ta3Cr+eU+d8VSpHrsX+o36mTn/8uq7/D+Tn56PXiTRqUHuWskkjFQm6KMz+0D0QJIC6lupUCC1qfLKX8xwjgVQiqKwq1mPE71Xw+jwbP35RnTwNBmV+3eTEGoT48CjqNCtj6mQdsdFKtu/y8ekiL6ey93Cz1KtiYgwKQU4JexA8frZsVRBf1AkrxfSqzXLwb4wffviB/fv3k5OTg1qtpmHDhjz00EP/0nbV40f34pO9+GUfLux07x7aSN97R+2JlMH3hPHIY4Voi5tUIQB8kVmMHVm96u/dD53EOlvVSBaoBDUG2Yw7U82wMQXYfV4GPpJH9856enTW4XDJvPBmCWaTyLuvRHP8lJdet9V8bimJSrbucvPs4xF89mU5BYXXv7nr0qULYnwAX44HB+XEU6fW94b54ig2nyC6LJlVa60MvqdyXCi3SzVWMkFIGqNBPRVffx7Fhq0upo7XkOKrlDfRCFoa0JxcOYPLnKqS3YXQpleMyefWJCPrt7qZOb3m89t32ENBgYzCGklOVu51x+APeHx+Dp/w0De25lbPYye9dGpffb5s2kiDLIf0Wf/sSpqe6WfstAL69jLwzkthyLLMiu/TWbL0HDF5ndAKekTEGnWJ/oBGMlBqDRIXU/mecLOCW9tpWfmjndfml/LKjKqbfkmSmfRMIQVFAbp1v+NGwsDG9T8ha534nb4qrwdkP/mBXJzu2hNLTpeEO+ip+FspqAgvaE2WeR8qnb8KiWsJV9C2pYa5C8qYNiG8yrz2y0Ynp857ad9BwbzZ4fj9lYT7HT0N/P69mrvvPYG58LZq5xBHCifYSwJ1KJRzublVBGOeKMRhT0Clqn2M/78ArVZLSkrKX5IWKpWq1uuU5Zrbgzvddhs7ftldUQUOYA7EU3ypJY8/e4TohQqUSpCq2dJUQkJCRIHPlEf32yrnxgNHPXh9MnqtcDV5G4vHE+okCTeJaLUipWVBouLK6NIuyJbtOQSLjNwU7IlSUOGSQZZDa48VC+LYtMPF068WU2YNkpKkIsaiIt+RAgL4RTdbdroIMwooFRpatGhR6zXXho639uS3n4+Sk+dn+Ccuzl9yYzTJlNqCJCUoiI9RMHGMgV/XnCO8uPq4L8kSjrArxMaEMW56IacveVCqJb5Z6WfYUB8N66tZ8l4s8xdaef6NEiRJJjc/QJtmepyqIs6od4EYxCs6qV9HYsvuID9/kUhcjILnXi9h+KR8mjZU4zbkEeZswrmLAW7voaPXbi1bd9vJzCojNUVJt07RWG0STid4vd4b0pnrP2AIH2xdSHxuN+4YuomZ0y0MvdeIWi2wbY+bOR+VMX2ChQiLAo9HYsN2F1abxMUrPtrcJPLZB+F8uMhGWj0V8z4pqyDlfD6pipHktZBlmbzCAEaDSHaun3c/LePHNUFiPBay47ZSv6FEnRQFJ88EyMnUgjMMtd7H1l0uxg038eb7ZfR/OJcHB4YRG6Vgyy43W3e7mPtyNG+8X0qZTeCxKTNu6H44f/oCoqTE7g1Sn+YYr2m7TJTrkcFZLqoOsu2rKD5eYuO9hVY6tdNiK5f4YZ2DsiIlQZ8GvFpESYHD60KLu9YEgoiIwynx3Q9esnL9jBtRc6L/o8U2Lpd5uKLagFLrw6SR8fvy2WdfT7SchBYdVkoIEqQ57Qng46J0iitbfPi8AknaaHrd2euGn43/BBw7doyS81big9Wrc+Opi6TPoW2rUEXvkRNeDm1MrpjXBvWDZ6ZK3H3/acr3qzHJleODbLQyaJCSbz68SJyjco0T6Uxj8edZXLpSwBPjQu3sJ854mb/QSse2WjweEMpiquwfvLhJC7TkENto1TzAGy9EMe3FIh4YEMbHn7kJy29RZT7NJYMOt7W7oaKQmtC1a1fW/baHcaNvr5C9uBa/bvYSGd2GiIgI7hsyiM8+/JxAbly1gia37KSUQlpzK2o0uFUCT06bT2q9UGJg0vRGFXNYbGwsi5au5cSJExw+tBu1RsfMV+4gJiYGl8vF0s8VPDmx5vP9bq2X7j3u/R9d878bzz49hlnTSmjXunLOrJsisfhTJWpnzWO2QTBRJMWwcPGvaDQa7HY7j04YTEJUDvf1CyAKAmvWrOGD96J5+50lRETU3NH0P8GIh6fTc9BIenTWIclwc2stQ+42clcfLb9sLkewRpPkCJlMxUspuGUXlzgJgIzEFfEcHrOdMlsxMYo4yv1lFd2Lf4YDGzZKOc5uZIWfqAQvqnKRaGs8BaZjSKYSXD4fkWKAW25SM7h/MVabxKLlp8m9osZhU9KI1oRfTSyWy2W0aHNj8g/Xi/+Sn38zZGVlkRgrYy8TKEXGbdMx5alCNv2krtBt9Ptl1q53MvsdO57saMAJhLQFD6cHSc+suYrM7ZFrrAiFUFa2QR01O64UkIDuqshtSUU78LWIIZH9bEIta0igTsXg7ZDLSTfuYXg7kW5355GfriOxpFMoayYbSa1//QLm1+Ljj95EDjpRCEqi5UTyyaRAzq5muhGQ/WRyoSJTIcsyluggyxfEEAzKPDkzm/Ur7bRtbGDxChuvzC1GCohcviBSXi4Q62pM7FXiNEqIpyziKCs/j68Ws/p11Cx8L5JpLxbV6GpqKw/y3U92ftnoQqMR8Hgl2rbUMm18ONFRSuqmyBQXF1+3pki7dh1441UP5jCRXzY4eXVeKWq1gCzJnDopo9WruPeOmomAofeG0eu+7AryMycvwOMvFCKK8NEb0SAI6HUi8a+KrPrFyYQZhZSUBkk/aSC5rFsVeYMIbx22bknH7pBo11pLWtsigjtiOSnvJ1luQBTxCAhYxULsQhlvfyjx1YLq5HBxSZC9Bx3c0b/0uq6/Iq42G26PzIlTVVvwr8WREx5U7sqMvRotLhy1Vk/7ZC9aDLQQOlS85pFdXOE85ZQhILBli5+Rkwr4fH40KlXo93a6QjqOvbrquXAyyIixPp55IjRgnzrnZeNmH0G/EoUoc1DaSqrcED1GTHIUjYU2OLw2ThTtIx6BEk0+o0ePvqFY/B1w+vRpbr/9durXr08wGOSbb77htddeY968ef+Ug3dN0On1aPQ+suWjaD3R9OiuxOmS0etqr0pRqwT8gart2QHZjy/o58HRZRgNAo+M0NK5QyiJcOFSAGMt2rUQMocrJIcTR2UiU2R+XBpXUekJocq4FavLeeqVInbt9zDrTwTXH9h3yMPRUx7KrEH632lg28Gj1x0HURRZ9OVnDBs4nECZjA9vFQKkCrRu4hME/GdMzJh1CadLZtigUEX4P6opEgQBWYa333UT52hb4+YvnlQOKNZTLJqI8CchA6XqTHyxF/hhmYUvvnGz/Gs/ew96uOXmqvdBMCgzY2Y5ZTkGktSxxMTdeMVKwO9lzkce7uxhqNY+aSsPsm2Pm+emVl9EltuDREUo+PwrG08/Vvl/SZIZ/1QBi+fHVvldZ0wxM7i/n7vu3UtyfndkpL/swhC1XkzG6vd9q2YavvjOhssV5MEJeYwbbqZuiorjZ7x8ssxGp3Zazl30k5F+Drp3v+44XL6QRa8eKn5fe7HKYvQMh4h2p/HJwovc1bNmIn7BZ26sVh0CF0kWQptHsxDBOaeAPqhh3QY3ox+qJM1feCKCeZ9Y6TMkh5taaIiMFNl9wEudJBValYDVFmTi04XodSJZOX4G3GVkwkgz9VJV1G8UwFZQXetQIShAhlw5A0/AR7cB2YiiQGF2KaWlpf+WjcD/Fvx+Pzk5ObW22v2zePr5Gaz/pRdlFBJzzW8eFUwmLCuakQ8dxKdzoFZkkCzV/N3F5FGXprijz9DzttAaxOeTeW1eCXf20LN6nYMHB4XGQ61WJO4ad+yffndw6byIdKwpJsxECZqKMcLpEFm7wcm9dxgRRYHoSCUer0RRscTRwwEcdgFBPEa4FAOyh7aNNew/5MHr1hIIBFAqb2w70qNHX96ZPY/HHg2ii7WTGC+i04nEqBTs2ufhw88cNEjR0qW3kj1rTxBd3rSiXS8g+zkt7kf2unlopIAr6MEUHqQ4cJnm+bdyz6CD3HmngvsHa+l/p5GifBc7Djo4uiUZs0lBYVGA0dMKWPpeHJERIeJr/qdl7Dvsof+dRt54Por0TD9ffV9OkSITC/UJFEeyboOLu3rr6dml6rMw+51yigrlG47BHXfcwWv610lxNiIqswsvv7mTpd+UEwjKRFhEPp0TQ1KCis+/srHyJzv39DESE62gsEjiUoaPuQvKSIxXkVcYoE83A58st9G+tZa8giArVtsZObT6vLh1t4ui4gBNOl9BFEIGMla7QHijfWz5PrrKevn0OS/9R2YQE6lgzLQC7u5jYOLD4fS/y8C8BWVs2ekhNlLJbysTMBpFTp318dKsT29Y4zI6OpZTlwuJkOOrEJ8QmtPqyI0pIZMFS6y88EQkWo3Aph1Onn6xHHdhFMlyQ9RoKKOYfDJpQCsyOEOpXFjRBnotioVcSs9CgrMlflMBr88t47npVQnQLTtdrN/qYu/GOJo20lBcEuCjxVZ+/M1JSiKEm7MpLAriuSCjLksk3X2WEvJRyiLN7H3I4AyFusu0bt36hmLxn4JV36zGUBpRK0GtLqpLft4lnG6Z5R/FVturaTQiX35moUfv05gKQsm5oBwgX85i5x6ZTE8WSjmKKCG0hxEEgeSi21i77nfyC4ox6EXq11HxyoxIjpzwMf1JD4m29pXjIXa0hMzCNIKaGdPU1ElWsWJBHG16ZpF3WUcqPtQ48eEll3S8Rie/vr/qXxIfs9nM8y9+wr2PTOLBAT56dVFgK5f4YpVIZn4qc9+dB4BOp+PdBXN5YsKTmIpisARikJEoUGSTyXkSwhMpUWahCVfx7IwneXjUw+Tl5dVKyLdo0YIWLaomxvV6Pa3b9mHBst+YOLLqujUrx8/nK9QsWX7/v+S6/x04f/48sRG5VYhPgEAQVP/At0IpKisSWk8/NZppo7Po3EELV4tybusIR04U8uQTI1i09Od/qb6v2+1myaK5dOmgY8xDZkxGkd+3OmnbJxODTmDK2HB27rLx23cHqSs1QyPoUKHGRDj5GhsdBrbijrvuoFmzZsx+eQD39HIy/RkHAVfjakS5LMtkcoHwMAXz5wWpl6JlzCQv4eVpOBruYN5rRjbukPhhnZefFydUkXMcPczMnPdtrPg4nPDyyo6Kktgs5j/56r8sHtfiv+Tn3wwWiwUZNRqDC09EBupSLdLlRnTpc5E7+igJj5D5fJEPQ3kqYXIDzDjJIQOVrMaJnaBHxfJvHUybYKm2MfxHYuPlziAt6IJRCMMruznDISLkmGoPoxc3KjQE8HOEHShkFUEC+PHidfhYvMCMGi0ObBSzh1ZyJ/x4uXThxsuXbTYbRw/+TGx8gEzdZtq1E4iJgyXLjlPkyyWFBihRU0rh1UVL84oW5xL1FQYPDA06CoXAvNnhdNpfyOGjsPKLcPrcU4relkokcZgJkE8WxRTQhJsAgehosUaHW4AuHXQoFQJbdrmqVHr5/TLpmQHMJpFfvkpAqRSQZZmd+zw8MCGfLz+Ow+mUbyi7v337Vh4YYGb3fgevP1+1guHlN61s3uGudcBUKgUkGbr2z8LukBCE0H2w/MNYHppUQHSkAp1ORJJkBvY18uxjFu4fWU5SWceadV1LYtmxp4y7ehu5qa1AdHQhe/YGKbKeJcN3jIb1VXTrouaJSZEs/aacJ18u4rnHIyp08I6e9DLj1SJmzYjklZcn8uv6Y9e94G/QoAEKpcy7Hzt58D5jtbYsv1/mk6U2BJUb/KHBuEyRR3i0m2zlBpS+MHSFaRVZJYDLnCKeytZop1zOWY6QRgsaCa0BCAT97PjxJI1259KzhwqPJ1QtO2lUOGfO+DGYvTw9NXTMnXvdjBnvJrqwPSmCkRQgQIAMznCZ07Qm5GxvFMy0lm/lBPvo3acHUVE16xD+nfH8889X+fvRRx9lzJgxXL58maZNm/5LvuOBB8dx6cJkHr7fw8cLz5NxRcPAfkZee7eEwXfXXOG+doOTdm3U/HosB1PQgk0u4SInictrREFuPLn4eWzLZSLTivnpm0iSEhWkH3ZiqIUA9eCiDo25rN7P1HHhVQiyP/DgQBMfLbZRZg3g94P6T4+O2y3x03onTz5qYcjYPNq10WIy1UyS1oaGDRvSonVzjm05TbbiHI2ldtXeI8sy/ohM4iJl9qmOIxZreO/5aObOzUFnAKs7SHFJsJoBGoSIQ0EIuaZfuiTTSNDglO049TmgkNHaYzEJESGR8nAzfYels237BUQRRg/Q8PCD0Rj0IseO26E4nuGjCxk3xsu4kUZMYSK79nt47mU7+Zka4uu4sDmKuP32228oBgAKUWb4fSbuHp7Lx2/GkHp1jD583MOEGYXMezmqRk25hV/YMOhh6bfl1ElRMuSekBngxu0uut6iq/F3rZui4s47FexcUkQ4URSSTew148UfcMkOGjQOVpjOXItT57ykJqtZv9XNxIfNfLrcisMl07OznmXvxxEVqSAiXMHeUzc2P/o9Sg4echOURTI4RyoNcWBDjZY4IYX0U3ms+N7Jg/dVJUDXbXBycLeKFnTgGLuJlZNRC1fno6CCJo7uvPvBZu67R19hFnj5ip+TZ72IIhw77Qu5g9+up1UzDZev+Pju8/iKFthAQOajxVaemFnM/Neiad9OyZrtjmqtxz7ZgwcXeVwhWhGDTlPA2y9aeHiSlZycnP9T5Ofy5cu5+eabiYqKwmazsWrVKtxuN127dv2Xfs833yxmwL0iP/90mig5oUqrnUbQElXSBk+TneQ6MnBakyokV/5AvpxJkCCXDHtYMiuMopIgO/e5mTWnjIBHyR3d1KhVfg4e9XBz66pEvq08yLufWkEQuag4SorUCJMcgQc3mcJ5JKfEc6+VcGs7HRczfLw6rwSlpMF1MZkGjoaoBDUBOUCOcAmDSclHb0bR/vZsZKuG33/7nb79+t5QLJ6e9jTRchKJN+Xw1YLECmmacnuQWe+UkpqsZO2PCo4e82I05JKlzkGvUeJ2igRFPyl1gix4N4oRkwtZ/V4sr8wrZeZ0A0/O2EtqQXN2LFGw9YcC3LILr9pPh45qNu1wM7CvkcycAAWFQR6cmIdeJzKwr5H7B4Tx0KP53HaLjgiLgropKl6YFsmgfj7uHLANQ2kDpk3P5PJjAUYNM6LXi+QXBnhljpWNv6ho2UzN9u1b6d6953XHQK/X06RVfbL2nSY52BRFXlespp3EJcC5i37cHpmvf7Bz8oyP375OrBgXh9wTRnaun95Dclg8P5pZ75Sz9st4Jj9bxOdf2Fi/MpEJTxWiVIYS6EqlgCTJ/LLRyYeLbIQZRR6738zYh0KE35AxucydFVWtUKBpIw3vvx7FhOnFBDwali+T2PyjBAoJha0+qZ46OPKKuGvwScaO0lAvVcX77z5NbGw0rVvfdN1xGPbIQ0ze/jiNqFMjGSYIAimaFDJz0+l4VyY+txKvRyTR35g06ld8xoCJODmZ4+yhCTdzmgNEUJX89Ms+ssTztHR0QSvokG3RfLVoH9/9ksmDg4yEGUVWrnFw8VKQu3oYsDsk+j9YwrkzMj7RzSfzoujdNTQmHz7uYcVqO9v3ZFGWCQZZQpLhUvlJGtCCw458Lly4QFpa2p8v6T8eHrfnH+iPK3G6QgUffxi1/hkxUUrCo31I+RI+PCFNfmcDSrdGkICVLC6RKV8gTAhHVvoxxJVSx6Tkwn4LkrmYcxcD/PSjjLIskSRHWpXOkCucr2gRDgsP0r5N6DfXakUeHmpm+VvxBKQAVzhHkCCqGIHV339/wwmQv0LLlq1Z9uUm1v3yA3M+34VWZ+CuAcNo2bJllfe1vbktazasZvmSL9i6cRsKpYKR9w1mwKABOBwOVCoVERER/yNibsrjM3nrTRf3jd3B/ff4sYQLbN6lZN9RA2/P/Ry9vnbt3P/X2LN7C/f08cOfuggNegGlwYMkB2vUwfTJHiJiQ4VHZ8+eJTYi+yrxWRVtWmho1aSUgwcP0K5d+3/Zeb/y8lSmjiqkd9fKMWzc8HCG3htG32G55OYHOJvhImB0c748gBc3Cr3I0y/NYPCQ+1Bf3cj4/X7sDnhocBgpiQoGDtlO42D7ivWFT/ZymdNo0BJQWpk9z0ug2IKp6BasyXvZ8Us0b39YSmmZxGOjw2v0sXlqiplvf8il0BaJHSvE+Xh3wdx/yiT6evBf8vNvhpSUFErLzWRnFRCRUIJUmkY5Vhrm9mTj0ivkc4VW9ApVTVwdhxLkuhxnLxYiaSzdTmn2ZUZMyGDRB5YKrUdZlhEQalzUQkjvsiBbQd2rN7NG0BEnh9rS6snNMAqmq47CuWRykSa0RS8YSaUhkhyaOA6xnQ70qmiBDr0/nwNsQhQESkrsN5zhX79+HX17evn8Kx/r10aSnBjaoM59BfYccPHIo/vJzZExYaGF3BGNoCEoByjRXSaqRSbPTK0klQRBYMIYPbNfVNCrXxkN7d2qmAJYiKZIzuUCJ6hPMyzm2jM6giBgChN55tUSdq3VVcT5y1XlTBhprqIpKggCXW7RMXdWNM/OLsbhro/ZXLse5p9RUpxPw/oC3/1UXQds5lMmft5YXutnZVlGpRTIKwxQP1VFUIIr2X6mPF/MM49ZGNQvtLB1uyU+WWbj3ofzSMrpWbkZ/vN1izD7vTI+WmLjUoafLT8kEROlYMM2F1t3y7z5QmUl17OPR7Buk5Mx0woIBGRy8gN06aBn4Tux1ElWMedjKxs2/Mqdd16f1l1aWhqWKAlbeZD+wwtZ+G5kxYYnJy/AU68UMXN6BD//kseptWE4wjMY8mCQKeOjiYxQkJHl5+U3jnN0SwRma0MucxofXnJIxyCbMAgmLnCimnOyUlCRJrfhisvHwLuCtGutrSCPdu8r4dZb1Fcr5mQmTbOTWNitSlZMKShpQAs8sosglVqEOsGAKIs8P+u567r+vztcrpDds9FYu/PsjToc3377Xcx+BR4dY+TC5QDLv3YxbWI4fj/sPuCmU7uq7UH5hQHe/qgUo17AF3uZHKeLHKuDm+iCEtXVMVOHwdYa25ECHpl4iqenGRi+7SwGe/VFR1AOUCLmEi+lEmXRMGxQzYQrwAMDjLz5fhm978vhs3djaFg/NMGfPufl2ddLeO7xCHrdpic6UsHwR/O5q1/UDS8mfV4/dWnCadU2SuQrRHhTKo4hyRL55iOMfkTNZ0uDNEoTKM6wEONuDDkhiZKgkMPEGSf49rO4KgShLMs893oJQ+4xMmhUHgqViuzIXTRr62XsI1pUKoEV3xSwYzvEFdyCzeXl0dFGOrb34XJL3NRSi0Evkpnt5+JZBS4cmAqT+GaOkWWLroAYROkJB3sM9dtfZt4bUUx6wfBPLXj9fhmEkFbmmOkFFJcE8ftlWjbVMPFhMx8ttdG2lRadrpIY2rzTxbqNTj54I4bkeCUzXi3mtXlltGym5ux5Hwvn1u7KPXighq2rCwk6vaRzGU1AS7hQOc65ZAfntLvY81Z1ss7jkTh41MueX5JxOCXe/dRKYXGQ2BgFU8aGV/wGI4eY+P6REzem9wcU5WlIJo1CcjjCTkTECs3iuJJ2vPXSYT5bUsSwBzQoFfDVtx4uXxSoW9IdQRBIkOuSTxYpNMAh2zASgUJQYspuS5fbD/HMdAONGyp58uViFs6NoUHd0D0tyzLf/Ghn9vwyDq5PqdIeq1QKPD7OwoSnCjhxxsuly4Eaq5QvcxotelzYSQ42IP1SAW98UEajhgokSfo/5XBcWlrKe++9R3l5OSaTibS0NGbPnv0v1+Lb8Nt3aBFJlBtwSNxMmtQKM1HIyJQos8nRnGLEbSruH2Cm+107iJASiCKOIAFySMeLhwB+tH6Y9FQJWikMrSOOSGd7RBQsfO0SsW2u8NKcEjp30PLgABMGfaha5JNlNho1UHLpgh9VUEEWlwhyHokg4ZE+OrcLI7dQTfs7srCEizwyxMznb0YT566UH1EKSlJpRPFlHfM+TCfcJOKylfHDdz/eEPnpcrk4eegkMUlefv06oYqmuSlMwTsvRzF4TB71GgdI314fXNCGeuQF0jEkXKJZc5mjJwIMebiEqEgNm3e5sJgF1m5wsmyRiV17LrBpix9RlklNlsnMEDi4T2bztiJmv1tEWj0tKz6Jo0FdNU6XxFeryhk1tYApY830GJTNsEFh9OlmoMwWZP4nNnyCFxEHriINr77m5oNPCtGplQQ9avILlFgS7TRsqCQj4zxw/eSnJElI5NK8Vwk7tmejFtQYAn4uXJJRq6HX4GzCDCJHN6dWSwglJah464UoHn26mDt7GnjixWJSk5T06x1JbLSSbz6NY8FSG/0eyg11MHlksnL8PHifkb0HvRXEp9Ml4XDJFWvzP6NPNz06vUxBgZo28m0oS655nwDhwXhyTpUza85Z3noxgm/XOHhz9lRWfLv1uqWhiotKkAQ/olz7mj3oVVKYLxIsiiMxEGqFTxDqV3ufUlCRKjeigCy06Dkt7CNVaoICJXZtHp7Iy7wzVcMb87aSlNcDj8JGchMHiz+Mo98DxVizTUQ7O5CGmf3fFvLtytMkSPUxiFrum3iR3l0NBALy1Ur5kDzV05Mt7D7o4ZW3yilPj6YUB8fZg1JW8vnCt3lrzmfXFYf/JHTp0ZkT6xZjcNWctPZbcunRVc3eo389j4haH8e1W9AYVEwcO541K3/CWWZF5VASFxaPFO5jzKRRxMfH8fmnr9EkzclhpZUzx/VEyC3J4TSNSKogPgOyn8uETCINgomA7McS5yHCUnmebVur+aaxG8mjw4yRLj1uZcLk8f8W7VatVsvAQQ8wcNADf/k+i8XC49Om8Pi0KVVeNxj+NeaDoijy7HNvUVRUxIb1azmba6dDtw5Mfqr9336uVyiUoXXnnyAIAo+O0/H+K6dJcFWtdpVlmfzwDF558gUAtm/7lfv6BvgzgfoH7usr8fWva/5l5GdxcTHlZSfp3bX62stsUvDE+HBy84OsW5FIz0F5+LzRjJs0ln53963G0ahUKqJiGnHu4jlu66Rn9XcwdOROfA41oqwKGecpRZIaJrJg0Vds3riZT19cilplZdQIHYGAzImzPsIMYq3GfAD336dj9utnmPT0RCZOnIjiH1TV/k/wX/Lzb4gWLW+lUUoOv21x4gw7hcepolQqxEoxjbmpilMkhB7AZvLNnGQ/KTQkwl2P8+tV3HTreZq2kAgzy+w54MFaqGHU5FI2r4mtUvnj8UjcN6oAY2FVbYU4IQWjbCaLizhkG37RTb16AhHFRgRrpQlJGUWc4yjNaFeFNAo5EMfjlh3kqU8TZpGx2+1YLDW7SNYEh8PK0b12Zj4RUW1x1bGdnuO7dDTtfIXnHvexaOkOLmVKxMQKTB6nY8TQqGqaRUmJCjweiPA3rNENNVpIIFfOIEiQvNzanSmdLom8ggDuAjOd7yjileeN9LxNz3drHKxaXLO2aatmGs5d9DNp6pQa/18b6tRtxMmDasrtEifOeGnRpHIwUyhEunbSse+wp4qG6R/YuN3FlWwfC9+JpUeX0CR2KcPH6CcKaJymqXAu1OlEnphgQRBgwZxz1HHVbDghR+SzfmUiBr3I5GcLuHzFT3ysEoNerFFb5q6ehorWy3tG5DL/tdDk7vfLBAISe3ZdP/kJEB1bl8cfsfH0qyU89lwhHm/IpCTcLDJlTDi3tNXR67YgN+87wcynTYwYGl4Zx2QVSz+OZPIzRSz7KouYSAWpBZ0BOMdR/LIPHYZq+qUV313ejCXL93PnNa2k/qBEQApNinsPeRDKYmo1AkuhIbmk05BKcWu9YMButxMbWzv58n8BsiyzbNkyGjduTEpK7fIW/4zDsdcnMHdBGTsOOKmbrGHijELefSWasdMLaNbIydD+Yei0Aj/+6mDpN+X0uFXPY2PCqZui4uRZLzNnByg5eYloR1WNYnMwltPHzhOUZBzqYq6Ip0kONq6opvLKHvIi9/HyFDVr1+1Fzgr8pQmERiPy5gtRvP6Og34PFNAwLeT8mJKo4s3noyqyne1aazEaRI4eO3LDLq6myDAOshWFpKDEchKX4iJaTySyECBgLOOJyXpOnQ0iWKPofnc5S855q3xekkLmZncPz2XMMDONG6g5e9HHkq9t3NnLwNoNTj58I4ZHphTw8lNh3N6jsjq1Wyc9J854GfzALuylbvqPLGfogDAsZgWvzi2hoCjI5QsiuoKWqMhCALL8V7AUxKBSCvij8ripcxmfvR+JViuiUd+4u7HX6wUk5nwYkszQagQ2rEzC65MZ92QBDw0ykRSvZOCoPOqlqoi0KDh41ENRaZAtq5MqWt8+mRPLTb2uMPvZKF55pwSXu/auCJdbpkDOJmDwUzdRQuYwGSVKNEEjNq8LZ8BFfEqAZd+W88ITkRXGIYXFASbOKOSpSaEuDFOYgpeejOTlOXDyrIdb+2Xx/NQI+vUJVYFp1MobiofP76W+3JwyikijOSJKLnMK8arhgiiIxJXdjK/Uy4eHi5CRUKBExFaxhtBjoJwSJFniAsdJuzo2hcmR6DK6886MdBxR59n8YxxJCZXjmiAIRIQruL9/WI26gAATRoazaIWNbftdmCjHIJsQBAG/7OO0sA83bhKoSzypFJNPwC+Sk+fHoJVp3Ljx/ymH46lTp/7bv0OWZUpKHZg9ifgi0unZ0U+c5RT7DwZQKOGhARrGjojjrQ9Kmf58Oc2kjoCMlRJEFDShLVpBj1UuJku7n9j8Wyv10a/+hDGehmQdkEjrms7ylXY2bHVhCVdw8oREwC+QfQXqKtOIDTZCISiQZZlySinXHqZBA4Hje8OJLKtLk7Yn+WKFjyhXzQZhkYFkflp7jqBKwhgOZdbiG4rFxo0bESUFw+/XVzNzhKub0kfC+eK7ci6qXNj8dlKFhiTJaVizLRREHubjd8x88JmVUmuQ7Xu85Bb48ftkFniseH1wSyc1q1YHsJ5LJU6ugwmRQnK5UH6OGZMNFYkAg15k3PBwGjVQM/2lYt58IZIX37Cx5FMFGk8EWnsjJM6SJlyd9/3ANVKw4bIDU+o+MrK9tO96Y/e81WolKV7i6Ak3XXqoiI3ykZGl4tFHzKTVU3PmvI93FpSx5JvyCrLyWvTtHWp133fIw8RHzDw3u5gzO+sAofls6ngLU8dXrtdnvVPC16vKmfNy5XztdEnotLXPi6IoYDSKlMvGWtdGsYF6pPvSWbvBxaUMP/fc4WP37t107tz5uuIQCAQwGIOU2POJpmbN8Tx/LpbTCTSTW2KluFpF57WIIIYsLhAmmJn4QjEnjx/G5ZYZ3lPFsPui0OlEZEHgtTc3Y1Bp+W1xBE88a0N1uRVpgYSKez6aRCKleI6xmwiLxKRxobXjm++X0qWDjhFDKgmxe+8w0reXgT4Diog92IECcsiX0zlx/Mh1xeA/DXfedSfvvvke3iueans5l+xAG19Mh5uiUSpCxT0RNexPPB6JoBDN77tWExcXMm6dNPlRjh49SkFBAYmJiTRv3hxRFImPj6dbt+6cOnWKyIQdWC/9jNkZSUO5FRmcwyu7Ea7OvQnUwYUdSZbIizjAvOeqFgRcSBd4dMpU7r67/78nOH9jREdH8+CwR/5fn8YNoWu3PnwwdzH31iDLPma4kaUririccZxIWyI6DDhFO7aoAh4YM5gut3UJvVGW+SuOVxBq1/r+Z3D48GF63+YHah5z+/U28NCkAh4bE86i+VHMW5xE/wG1664+9vgsJj51P4vn+elyi46ju1QcOeHjh588bN2rZu77n9K4cWO++eobfv9lAwGLm0Jy6NE1kvXbXNx7h4HfNrv+cq4IMwok1Itn8uTJ/9PL/4f425Gf12OiIcsy3333HZs2bcLhcJCWlsbo0aNJTq5sR9u4cSM7d+4kPT09pHuwZEm1DMZbb71FRkYG5eXlGAwGWrRowbBhw/6y3ep6vvt/igvnDnHpFKhzmiIlnGXsKC1LvzhEeakKvVAza64UVIiySEAOoBSUWHzJhOckkZtTTknSbmxOGdERTqbDQefepdzWWUmnjgpOnw3w0wY7HqdIshROkCCl6ky8liwQJESnGZ3GRtvWAbp21nMxw8+hY1YQdlJsU4EgYTQH0R/SEy7U3MaZSF1yAxcwhwX+siqsJjRt2oalnwdY8UnN2Se1WqDDzRoa1FOxa4OZz7+yodUIPHRfZZwupvtYucaBzS5x/qKXUr9AGrW7yUYSRzF5BIPwzQ/2Cv2ra/HhIivPTY3k2LEgvy1P4blJAXz6EtThcpWKoz8jKVZNbk7hDUQAOnXqxEfvq0lJUnDfqDxWfh5fYSQkyzI3t1IzfFIe3y6Mp02LykXA3kNuXplbytsvRrP0Wzs/r3cxd1YU9euo+f7zBEY9UcBPy6suFCeMNLNgaRbejOoLihzxIgGFh6dmFfPoI2amTYjgsecK+eWrRJo2VPPeZ2W1XsOhYx7SrnGXX/WLA41auGGHv7KSfJ5/3UlMlILvF9W8yDUaRLRGP8OH1HzPvPpMBJs2FtO4CVyx5xPtbkikHIeMXEEc/Bk+2YsdK5f2u9i5T4dCIfDeAgcn9hgImkqRJJnMnAByeXit524gDKtQVMUgyoXj/1R7Z21YtGgRmZmZvPLKK3/5vn/G4Vghynz9o51fv0kkrZ6a79faefDRPJLilJw+72XgKDtGvUikJdR++MrTldXet7TVsX6VlkcezeX0T+FY5Lgqx5YL45n+0lm2ro3l5TdyWfNTFhFGHXqDRHxykOUvGenQVsuUsTKd++Wwaq2Dh++vudLg9y1OFrwVQ4N6KiZOL2XtV4m1xqFeHSWHjl+6IYfjCxcusHf7TuqlSTz1eBjvLijH4/Yx8MEyWjVXIwh63v3QTcm5GOyKAiaNtfDpomICQX/FplMiSLdbdfTrbeDrH+zsO+zhxBkvox4w0fFmHbv2eVAqoXFDFbf3qF6V2aKJhr732Pl9a5Ah95q4o5uBJg3VPDzUxNGTHgYNL6WIC7TgFtSCBo/sIj1iK2+8baJrx7AqRkOCELxhh+fs7GwiI5SU231IksBXH8dhClOwfY8bn0+m24BsZj8byboVCRw/7eXbHx34/DK/f5NYTfMrOlJBnWQVaXVVLPzCSpdbak56fP6lDaXRhVYhsnJhIg3rq/F4JIpLg4Sbwym3mxjxWD7JCUra35FJSpKS0rKQsdSMyRF0uEnLiTNe3vvMSn5hAFmGi5f9xEYreP6NEvYcdHPf3WGkpLa8sXhIMirUiBHFOCOLSIhVYsjwUpCjrGr6J2gqNEEvyier6Hg7KMeLh31sIJbkKnp5SkGF2Z1KVEJWFeLzDxQUBWlQr3ZjotQkJZu2ehCDSnqMusi27eeQAiJunx9TaTQtPZ0rnv9YkvA4XZy8uI2IeC9Hjx6tVTf4P9XdWJZlvB4JSeukbiMPC9+JxxJeff58doqFOp8Wc5MQIq1MVJ1fjITjdair3CPXIt7fgOPHMpj2eDi9btPTf7AdUVIwfqzMVx9EEOdrWkHuCIKAmUhU2R356JNd3OzvShlFNGqg4uihIOG1GIQJgkDQraXM4aRxQwWWmOvvhAE4cfwAuigHrZvXLh3SsJ6K0jIJzzWkBEC4EMWlbAXzFpSx8J3YCtkMSZL5alU5v2528cMHsdzctZDUslsxCKaK602iHjFyAuMnb+WWtrqKzwJ07agnMU5BUbGML70Oya6Q9Es5ZRip/fr0gpGsbBlBr6B37xuTAVGr1Zy7UMbkR8wkxCvZtN3NT18kVDxXDeqq6dvbwISnCqlfR0WPzn/S3VUIKBRwVy8DeQUBFGJI87k2qFShCq5IS+XvGhGu4PIVf616yOX2IMgg/sV2UymoCA9Tsuegk9u76UmM85CRfu66yU+TOYwHhuhYsugkEXJMNWO6MrkINTpskh0EEBCQ/8IULAQBt7qUYYNMxE2sfu7DBobxxcpyVAovggAH9gokBqqvSUVBpK7cmCuuw0RaTPh8Mjv2efjtierrPqVS4L23zTw0+Bz1SttRIGdht9W8LvpPh1Kp5NNlCxg7fDz6IgtmTzQyMuX6TKS4DNZ+EWrTHj/CzEtzSnh/dnUT2jc/9DHsoSkVxCeExqY2bdrU+r1NmzZFqVSy6uOfwBkytWn6p/1kUA6SwVlykzbx0nMG7uhZ+dwFAjLfr1WwaNmNGRz+F//vkJycjKxoxLpNp7mrZ9V1ybFTfsIik3n7gw9Y9vlysrNyaNGwBQ+PeacKb9Wpcx9+XLmKHrUMaT/8KtD5tn41//OfgFKpxOutnWj0+mT+KPBs1khDbs5fyy6lpKTw2htfMuyxkZRbc2hYX4nbLZOTr+Tl2W8QFhZG3553YyyIwuKPoRFRZJoOkV8YwOuVMehFOrfX8etmJ4P61cxj/fCrj8+X/u9Uuf/tyM/rMdFYs2YNv/zyC48++ijx8fGsXr2a1157jfnz51e0UHq9Xlq3bk3r1q1ZsWJFjd/VrFkzBgwYgMViobS0lC+++IJ58+bx2muv1Xp+1/Pd/1NkZOSjKUkmi1zq5N2M1Xaaho1lzp8UwF7750ILvMoJXRAEDLKJ49kyoEGJAyVKnHkGDnwXz6afs2l9m4fjW5PZtMPNk+MvIZmKeWyShpEPhKHVCKzf6mLuAhdTJkTQ/dbQAO52S9w7MhdB5Wf0g2aiI0UeHV57+6JCUCIi4g9wwy6uTZs2Q0D4y4org05kzsdl3NZRz/39w+g/Mpf7+oUcL6e9WEy5I8jIISZio5Vs3e3i9Hkb5VnFREg1Z9llJJzR5/j1q2hmvVPK5Uw/k0eFE25WkF8Y4P3PrNidEjMmW7ivH/z8SzaJ2T0R7AK5is14PBJabc0kWlYWhJ+5eEMxEEWRp597l6lT7ufBQToWfmEjPdNPRLiC7Dw/waAMMtw/Pg9TmIL4WAU+n0zD+mp+XJpAZISCgX3DWPiFjWkvFaG76trqcATZd9hFXr7E9z/4kCUYcK+aOikK8oXtuK4kECHF4ceHI/wSXXoEWPh+Aucu+pj6QjHlVoGCMj/TXyritWciiQhX1NiKLEkyb7xfyuvPhUipSxk+3v6wFL1ORfeeA687DgUFBVhtDgx6oUajqT9QUhakfl1Vra0UlnAFBgNcOhBFvnwZs5xKOJFkcRkFCrLlyxRfLc1QoUZn8pNY38XEoWrOXtQw+dkiyq0CprzWJAnJFPvP8uKbedzZS4dgsoKtZo0SFw5a3SSRW7QBrS2ZMFs9JKWfvLy8/9ME6OLFizl06BCzZs0iMvKvdSz/GYdjEHh8jLlCt2ngXUa0aoHFXzg5fdnPoL5GenTWY7VJfP+znadfLeaN5yMrKrYFQWDOq2a67z2HpaAq+RkkQFSESGqSiu5dVew+7OTQxmh0WrGigu+PYyz7MIYBD+dyVy99NW2zXzY6iYtRYjYpSL/iwunxc/fwHFISVYwfYaZl06qtJ5nZAUwm/Q1lep+f8QING/hYvzoGtVqgbx89dwwsZvlnSrRKFXj04I0jS77AAw8qePyFIlBInPDvpaXcCYWgwEwkq1ZfZMQQBZNGhQMhjc8hY/M4espLq2ZqNmx3Mahf7UmqUcPCKCz106KJhvc/L6PcIfHpnFhaN9cycayOJW/GIvslcrhEmekiP34ZQbs2VceEouIASmXkDWe6w8LC8AdEenTWUWoNtbi+9UEpWbkBlr4fhyzLLPzCxsvvlJCdG2DMMBNzXo4i3Fx1vLiU4cPtlrnrwRwKivzYymV+3+Lk9u5VEya/bHRQUBQImUYNNFRIGWi1IkkJoWMaDSLdOur4eYOTD16P4rnXS2jZVM3Hb4Xutd82O/l0uY05L0VVVIulZ/p55rViundRsXqtk1+3BHn/oyk3FI+wcCNWzSG+/MTCre0rpWZa3VqAM708RNpcA6dcjh0r9WlW8d5MzqMwOojWavEUOyreK8kSBWSRSwb3pEhAqJL1vQUONm/zIwrQurVAeAS1au8ePenBUa5g3XfRFVXPwaBM605FxHvaVBuftYKeJG8ziu1Hcblc/3U4/hNEUcQQBql1fOj0YgXxWVIa5MBRDyqVQKebtajVIsq/WNoH8KGl9lZGhaDEbhMZ2t/I8HFlqAsa0m7wBTZuggh7wxorOfWCEY3fhA8vOgwcPhoAxV8bhBVZvQSDehQKH61bt6rxPbUhOjoSjU7i2ClvraZe5y75ycgMogzoCeKueo06H199HF+lA0oUBYYPNpOZHeDDxTZka2S1ZwhALWiJD9Zn4vR01q2s2rHRoK6aDz5xEuGsND5RosKHt9px/kBQDlJiDdC5bY8b3kOE2sIDjB8Zw93Dc1ixIL5avEVR4PXnohj/VEE18vPICQ8N6qhp20rD+OkF9OmuZ81vjho3p7Iss32Ph0iLwI697opOI6VSQK0S+Ok3B/feWf1z739mRaEAF7XLM7llJ6mpIoU2EZ9fJjs3SHLj609w+P1+6iSrkEUnR6VdJMsNsBBNAD95XKGcMprTgbMcxit7CMPCJU7Ven8Wk4cBE4Ilm7iY8Bq/U6cT0WgFjDo4edaH2ln7+ZqJxOcV2b7HTVysgjYtNLU+Fy2aaBDCSqAU4kiirDz/uuPwn4a0tDR+3fILq75bxfpfNlBSUoTFksuaZVEYjaFnu083PSvXOOgxMIdZMyJo2lDD5Uw/Hy4RiEnozfiBf90OXtv3SmF+pOKatR7zyUSjVHBrJ4F+t1c+06VlQabM9PHAQzP+Zaag/8X/Dl6d/TEvPDeRb386z319vahVAj9vUJGZH8O89xYTERHBK2/MqvXzzZs354P3YjlwNL+acdLpc172HTPz6JMd/2Xn26FDByYvUfD42Jr//+0aB317Vc6d16M88P3KRdzV3c+MRxMrOn4cTompL77Ipq0+UnPbhYqmrh4rvrwF7328m/ffNjN3QRlvzYzivtF59O6qr9CI/wPbdruJimtH3bp1/6nrvVH87cjPf2SiIcsy69atY8CAAXToEHJonjRpEmPHjmXnzp307t0bgL59Q/pBp06dqvW7rq1Aio6Opn///syZM6dWXcrr/e7/MSQDTo8cqtZQ+vh9k4fYOHD5fHhkN9oa2nKDchA/3moC0Oc4SgzJ1KVJRTY0ZOpylIR4F98vjUMQBG7vrmdqdCZrlsdRZpOY+rQNpxO6dVWy8rM4ho7Lp01zDeHmkEHOd5/HM+zRfBxOiRWryrH/xeLOK3uQxSDRsTcu2u1yuQj6dJw+56Vpo+raFbIss/egF2eRkTGPlfLqCyZmTLaE9J5SVTRvoqnS7tM4Tc3wwSZu63sUz1lzNQdaALc5i70bY4mLUfHVx3F06pvJ8dNeSsskbHYJtUqgSUMVz75aypYtEiXFUMgOouUE1MVJLF5RwKOjqi+aT53zUlqgJibu+lzer0WjRk1IiLfw4vSQQ3UgIPP6+yUcOelh7qxo+nTVI4oCT80qpG0rLYP6Vm9HHPuQiTY9M7m/fxjNGqnp1lnHxKeKceVEE21rh4DA69uyyJRsjHxIwZovHGSo9jBuZBjjHjZWyA40baTh128SuLVPIdrcRqxZe4lte7IxGQVGTy3g4QdMTBhhxhQmsv+Il6dfLSIlUcmuA27mfVJGQVGQxg3UXLgSTZcu128IsXz5UowGkTbNNQgi5OYHSIgL3dO28iDLV9rZtNOF1yuTnROo1dhFlmUcXi+C2o5BIXLEu4UkqREOSgkiYyaSltyCKChwyQ7ygidoe5OCVb/Y6XWbniXvxeJwynz4+WmO772CrqQ+q5bZ2LGvCLtaRaTcDGUNFS9XFKdoqPbTqKESqy2bK1eyMCvkWise/+6QZZnFixezf/9+Xn75ZWJibvy+vh6o1QIPDgw9T2cv+Bg6sgyK4vGYHPz+Y2IVU7Ih94bx2Zc2Zr1TWsV1PTpKicHsh4I/HTwml9PnfHS8K5O7ehlp0VRdYfLyZzSoqyY6SskD4/Pp001P394hM4OvVtkpt0vMnRVF/4dzuft2A4c3pWA0iJw+5+WN98u4pa22gmw8c96HJEHd+tdv6ACQk3OcNV+GV5CypjAFO3+PYcM2F4uWOti1r5ipU4y4fSrattbRt5eBpV87mPmSi+ywTejc0eAxkHfRw75Dbjq0Dc0jRoPI95/H8/KcYk7mBOjQRluj1McfUIgCsVFKenc10LurgW27XUx4qpAvP45j7EMmVnx/keikPO7vrsTuUvPlKnsV8lOWZaY+X0ZKap8bun4Ak8mEwZDIzn3pDOoXxsGjHi5l+Ktodj4/NQLPWyVIkgdruczXq+08/Uoxox40c3//MAIBmUnPFFI3Vckbz0cz6ZkCysMknn2tmOUry+nXxxjq8PjJwfnLPtq21NCmhZbDxz3MfLOYF6dHVhtbB/Q1kpMf4JeNbrxeOH8ppGvr8UjMXVDG2i+r6hLWTVHx5Udx9B2Ww9ovE+g1OId69erdUCy69WrDqEHHK4hPCJH0v/8QRa979pCflUicHJKgyOMKNkppTkhfyyt7uMgJTMowEtJcnD0VRG0sptxZgl42c4K9RBNPM9px6cJudu1zM2aiE2NBMyxSLDIye89mU55wlCcnWqpVIMqyzItvWjFHBKuI258440PpqF3rNoYkLpee+q/BRy0IBkXu669l0Vc2Vv1i572PXBRmadC54kEM4jPlMmigCr/grZXYUaDEJ7iprfDNKdvRWdwMeDiPcJOIO/UI4x6OY/ITDiJqkAr6AwZMeHFjEiycPaWgUxeBY5lFWGpoL3bJDnzBABaFBUEso9Ot169zCdDlttv5de0HrNvo5Ilx4dWSzbIsM29BGSUFCgT8JFC5oXLLTpo2FWtcG0BIrqH97dmElzaq1Uk6iniOHrlc7fWTp/2cOy+j5QCSHESNlijiceOo6Mr6M4qUGch+Je5y6QYiEMLhw4fpf5eJQEBGoRAIM9acFI6KVOD7k2ZdICDz6rxS3ng+in2HPYwYYmJgPyP3jwuZNkX/KcH36XIbN7fWsHa9k2XflvPwUFNFDKdNtPD6+2Vk5wUZOdSE0SBSUBQqFCguDeLxyEhqNw6fDaNQvQq21HKK1ybrePtDD+mZfg4f9/H6Hdc/Hmo0GlZtdmHQqmji6kgeVzjHURQoiCGJujRBEATUsoYgfjSClkg5lkwuVGgk/wGf7CWds+hMXuIjK9dmwaDMuYs+JBka1VeTVxAgLkbB0RM+VCqQFf4/n1YFZCRkMcAzL9lYvjACt6f231qSZIJXpeGVggqtznPdcfhPhE6n46ERD/HQiIcA+O23NfQf/R4N63kJMwocPiHTqEk/pj84lJ82/8Sn36QTE5PE+MfGUL9+dc3X64EgCEx/bhpvPf0OyaVNqhjP2bGSrbxIsqoeW390cNPuPGLiwBBmQqWJZ9SYGXTseH0Vzf/F3wdarZZ35i0hMzOTLZt/RW/QMvDBdjdk7vrW/8fee4ZJUXXd37+qzml6cg7knJEcJClKEEmioIAJBEXFLAbMWVFQwQAiBhQDwYAgQUFAcs6ZyTM90zlXV70fGmYcZ8ab8Ql/30fWdfGB6e6qrtOn6uyz9t5rvbqAB+6bQPMGpYwaIqMSYdkqke37Ynl91qL/Vu1Tk8lEm/YDmTVvKdPviK3y2skzIZYsd/P9p+kV/4+L/+uY68yZMxTnr+ONdypjgFNnwzz4mItDh8BXKnKArSQqqWTRGFEQ0QtGCg/H8+33bhwumbN5Ei88lsjwiYVMvD6GKy434nLLzFvk4vCp+sx55+3/tuv/T/jHkZ9/xp9NNEpKSnA4HLRtW5kp1mg0tGjRgqNHj/5tAtLj8bBx40aaNGlSqyHP3zl3XQ0+ANp16MQvJzahig1x1ViJGfdHNRY3bfNz8/jd1HN2q/JZRVE4xSHSqVfl706lDJkIjYSqJfwmIYbWShfy/L9UvP/oiTA9u+iY9qCL0mMJmOzNUaPhvfVFvDnnJOMnGFm0xMXdt0dbqawxKuKsKkYPNRMbI7Jjtx2Pu+bA5jSHkMIKL740t843d2JiIpJkZfqjDn78KrFaBejib7yUlii0cvRm3zc2rtx4HI0xhD0YJq9Q4s3nklAUha27ApzLl8hIVdO9k55ZL8Ry582HSHdVbVco157lioECqclRQkWlEkiIV5GcqCY7Q2DarbHkZGk4eSbE06848RfF0SbQAQWFYvIoCJ7lrVkRrDFubhhhriARduwJcOPUIqRINqPGjKzzOBw4cID+PVUIgoDTFeGZ18pYt8nPys8zqrgUHzkR5uUnkqqRF05XhLsfKyUnU0NCvAq7I8LKdT5GDTWxZq2b4I4IZsGKwdcMs5LFgvmbaCI3pu8wL88+Vl2jVaUSmPmomRlTI+gLW9Osy2HeezUJEPhpvZdrxhcQlhR6dzXy3qsp5BVKOJwRpk+Oo362hpa9z/DhR/PrJGh8+vQpFFnhxtEWkhLU3DezlEVzUjl1Nsxdj5Yw9eZYvvogDVGEH9d4GX5zAbeMjTo6L/3Ri6KAKEKb5lpkRxzjb43w6H3JfLfKw/RHD4NdpnW4BzFC5fUaBTM53k589/NKflmeXkG2AvTqamDZSg+zP9hNm1Q9Ow7IdOqssGn9Bhp4u1YQ6xFFosh4iJEjQ8x+JZNTZ8Pc+3gJzrgwLo+M3+//xwt+14T58+fz22+/8dBDD2EwGHA4HEDUgVb7Z7vzvwm73Y4sy2i1Ah6vzMhxDpJye+PSFjD9LlMV4vMCbr/RyuBx+Xi8cpUK4fCfOOZS41GGDVPRr28ya3/1cu+kWMZMqr3tWFEU9DqBb+an0aLXWcodEcwmkcnjrbRurmPqwyXMuCeenl0qyagWTXUsejuFm+8pZte+ACqVwLgphfTsYqBxm4vf8CuKgl4v0fJPCSBRFBjY18TAvibuebyEEdcYyC/Usm13gMEDTIwfY2L+py4GX2lgwOUhbOV+khPjGTulmAljLBWGJqt/9bJjb5CIDPfcGssHnzlrrahascpD/16VSaPLuxtZvNTNkeMhGjfQkJ2t4quFlZXMY24vZMkKN/16GDlwJMizL3spOpzAgHF/b45MuGU677x1N5u3+ykoknh4WuX9qigKE+4uZtxIC688WVmJI0kK9z5RyrbdfjZtDXDP7bGIKoG7Hi2h2BYhHIKpt8SyaImL5Suj1Z5ZGWr2rsup0EUG+HK5m9vvL2bh7KoVxD6/QnKimqcfSuDLZW5mvGAjNz/M5h0BRl9jqVGXUKMRmDAmhjUbfVx/rYUff/yeIUOuuehxKCo4WuV3uIC0FDX7t6TQoNMJTNmF7NkN8cF6aNFxiJ0ISpQAy6ABJZY95J7UkmmK5633JR56fCd7jquoL7ciQYgSynl5BiZMcpFT0jcqn3C+bTQxko1wTsPl1+5g4exkOrSJBsX5hRL3zLBRL1uF/CcZkVBYQZBrDzsFBARF5MSJE2RmZl70WPxboNPF8M4CBxqNwJPPejDmtiVH+UMHi7c5Kz46QjhygiLhLGnUq3YMpz6X9DQJ32l3NRkln+LBXm8jU2+w8MvmADqdQIxFQKsBiznqdK0Rar5vfXjQEp0D8UUd+W3Lb0gpu9EWdatSQRlQ/OxjCwmk4hFKcbis1dyH/xOaN2+Ox6flmQdNDB5XwMdzUiqkGRzOCPfPtHHkgIjHoSYRQ8VcBvDjpUmj2udgQrwKraCtYk74Z0SQkAWJITfm07+nkZtviGHFSj+7NutpKremlHy8uBARKRBOIWu9HFCvpqV3QJXxc1JGnvoIFktUD//vQJYjCEJUz/mvUG6XOXI8REqSis07/Lzytp17J8XRpKGG8XcV8f2n6cRYRERRod+ofEYNMXPF5UZs5RE+WeIiOUmNNUZAkmTuvj2O6yYVcNctsQweYEIEymwyB44EGX9XEVIEzCaBq/qaWPWhHUGE5PQQ+/J+JU1uQIbcBK2gJaj4KYs9yODRfg4dg4PHgjSuryU9zVynLrEGDRpQ7gCNTkb2RcgWat7Ie3GhI/rMzKYJJznIXmULqWShRYeNQkrIR6sPc+M4I0uWhdiy3ce2nRE+/MiPxhePogiEDTYs8RIvP2VlyoOlbN4aIGR2o9hrTjiUa/KYcruOr78NM2maHUEXJhxWatRLXr3eh9oZTRiErAV/2eV0CdVx1VXDGDjwGs6ePUsgEGDK9HoVVZaXXVa73BlEtWOXLPmE1SsXoxIDhCU1PXoN5qbxU6q99+pBV6FEZF5/aRZqlx4hrCZk9JLVJJ0Ns3/hwIEDlBSX0LBRQ1q3bo1Kpapz5+Ml/POQnZ3NxJvvIC0tjcLCwjp1qMTGxvLB/GXs2bOHb9ctR5Yj9Ow9mDsf6PI/sge8594nuP669azflM+Yay3EWlWs2+jj2KkQH72Vgk4nIkkKDz8nccfdD/7lsZZ++zF33FS5yBw5HmL4GCcJhV3IFixkAwoKhZzjINtopUSvKcXenk/e2YUmM8zEe0oZNcTIvFeTWbnWy63TS8ktEBh/86M8+OT4/9V98D+a/KzJROPCBvvPbtlWqxWbrW6i6QCffvopq1atIhgM0rhxYx555JFa3/t3zv13DD5eef1lmixpxlVXann+iUr9uh6dDTz8mJuXX12PqbQJZmLx4yGPU/jwkEql7ugFQrQpNWuXaAUdGn9cRUXl3IVOjh4WkA63IkVKrch464MNkPKz+GjBLySmByizy3S7TM+VfYzExYp4/QrXD7fwzKsu9ro300RpSyJpFcYGpzhMhAj1aMGB/Qfp1atXrdddG64dOYyVH3/H5YNKefoxM90u01NUGmHWOy6+X+umQX0NYdbjLVJhtjUjtiSNQMYqhl6pYcv2AFOnu6E8CcUVi2BxosSVMOsVMz5LAced+0kiDQmJQvUJGjb38farSZTaJE6eDZNbIFFmj9Cvp5oHplZu6BvW07Lo3SQefdrB6gVnSQzXI41sVIqK4vLTvPyWk4++dBJjFvH4ZFo20THtVivLfk6hQ4e6VXwBJCQkEApHuPOREnLzwyQnqWjRRFuF+KwNsqwwbmoRT9yXUMUUadptcbw+1077DhF+PnMUc1nUZU6PkQQ5gxJyuaJfza7vAF066okYHcimcl5/OhGTKUqqfv+zl6QEFWfzJAZfYaRpIy1NG0UD/mAw2mIbkeDXX9fSt2/fix6Djh07s/33H5Fl6NJBzw3DLQwam4fTrfDdJ+mkJlc+zoYONNO1o54uV+Vx161WFs9NxWgUcXtk5nzoQFBH2LItamBz7SALer3AjTeG0KGnWMlDQCCOJDSCFrv2HNMnx1YhPi/g2qvNfP6tm5eftmIyxjFuahEvvqThiy+3cOqkQHm5QlqmzEPTjPTrZeHBJxz8tjmMKGqRgjI+n8QbL8/it60X3/7/T8Hq1asBeOqpp6r8ferUqfTp0+e/5RxPPP4AajUs/8lDeRnoixujE/SE4vIZN7r21uyr+prY+Lu/wpxq36EgHl8ERSlAUYWQks5wxUB4cWYsALPm2Ym1qnC4ZJyuSI3Vn9v3BGnaUMONdxYjuuNIiBF56J7opt7pilBQLFUhPi9AEARm3BPPyFsKaNlMS7dOeo6eDJGc47jocRAEAQXhL9tIw+FoUuJcfpiDRwMUFEl4fTK9uqtZsNjJlJtjuKxd9P4ff52FsAQvzi4nGFLo2tHAik8y2LY7wDNvlKNRRzWDu3asej0nz4RYs9HHA1OrJkRGDDaz+hcv5/K1dG5XtTrs/qlx3HSzm+cREQJmrM626DTlZNX/ezrZDRo0ICfLzMEjbkQx+iy+gA1b/DRpoGXolVXnhlotMPv5JHoOzcUaI1boOF9/rYVrJxbw4etRE8CJY2JYu9HHC2+V8/Gc1GpjPWaYhW27AmzfE6DTH67zi6Vuxo6IEkljrrUw72MHYyYVcnl3A9cMrH2etmmh44ulbgb2NfHNmt/rRH4qsgdBiK3xNVEUqJ+j4YclSTz1oosVn3lp4bysovsjpAQ5bdyGOxCkmb8XztQ99O0Ry9oVOuo1K6tCFsm2FHQCNZqVJAhpnD6Xxugby4gxq1BrBOxOCa1e4sDmDAaOya8yZ1s00RI0loKz5mtyUY5WpeL06dP/bc+Q/1OIiAzobWLUUBNTxuuJV6pL96T4mlFuLsBS7xglxyUSAvVRCSoiikSx9iQZHXJ5+7U4rhz2G0ZfOhrZgNmfjgETJclb6d5ZhU4rsmJROlqtwM+/evl+tZepk/U8d98JUnzVK12CSoCAyoVejj4vjIKZlLzLKbUe4Kh+M4KkxShbCcgBgqKXhk0kXI4iujRRUeYuIzc3t866+cmJbfhx9QGeejCeoeOKEARQiSJ2O7jsIoFQhCwakSk0qhw+JYIj7jCnz4VqPW5+oYQqZKKY3Aqt3D/DHXOabz5JoGtHPd//7GXojfkc3qOnrdyH/Wwlm8Y0ESqLJILBAKe0mzhg+QmNN4kUq5GQzkHzNhF+mp3Gmg0+nnnjaJ2uHyAjI4PXXnTz+L1WNGpq7XbJKwiTEC8yd6GD46dD2MoiLPs4g6QEFXfPKEWng5XrvXz8hZs7xsfSv7eR1b/4ePxFG7kFEoOvNFFQGGHz9hDTJ8fx9fdeFr2dypdL3dRvV4DJlUOG3JGty04RjMsjI0uhuCTM/AIn815JZvlPXnYfCHLDcB27D5zj6ImTRCIQY9Tw+pOxqNRa3phnZ+7LKUx/opSkFFOdqvJatmyJTp+CL3KWE8J+WlLdMdkmFKAWRFTnHeEFQaARrXApdvayBRUqjJjIoB5hwcHCRXZefjaO0bfYiPHmkOnvUfEcUxSFwuJjzP0wD69LxTtzIC1bocCxh3R3uyrrhk/xEM44yoz7kigvd7L5iwY4Ew5x+33FLHgrpUqhQlGJxEOPe0lwdaCMYpq1DuMXajeQvISaIQgC9erVq9NnJEninmk3MqD7aZbN16HXi0QiEVas+pJJt61i2YrN1T4zaOggrh5yNQcPHsTlctG4ceOKvX2/fv3+Oy7lEv6P4YKm7F/pyv53QRRFXnx5Ps8/fT2hcJgFn3nw+GQemBqH16fw5XI3r8/1csedL9CqVau/PJattICczMo98JR7nSQX9qjSiSwIAunkEFYClJBPCpkIgoDek8FVQ66nd99ebN++lWdmb0KSwvS9si/DR4yt5sfzv4F/NPn5VyYaf96U/F19qGuuuYZ+/fphs9n46quvePvtt3nkkUf+koGuy7n/jsFHOBwmKUPiyQerE6S33mTh2sER+l9zkDMnEzBipint8OLhAL+jU4yoUBNBQiKMUah94yX6rOw7VMKd9zvZsVMi0WKkiZRa7X1qQYPZ1gyfdR/DrjKd1wG1EwjKZKSqEUWBtCQN/rPJnOJwtN1EUaNGTQYNSSMbNw52bdtF4fC6GVxA1KSj1O9C2pfBfbeHkI1uQgRp0CTMvl+zsJzXdnG5I0y+9xAnfvERDgkUlUjccrufjJI+lRs3F0ScElPv/A0BPfEkY8eGChVJShpn8g7SbXAuWelqIhEod0QIBODu22p2qH/8wRhWrDgFhfUASCKdcutBtq9Jr8iqqFTR3z0UUvjpt1CdTT4gKsvw2dfFfPhGMn26G/lutYeCourzp2dnA6vW+6o4kv/ws5cYk4r3PvTzsT7A+HE6unSIts/fPyWOITfmg9GN3+bFkXgAbbyLLAsUlAb5/Bs1115lrqJ/eAGFJRJiRIcuzklKUgyBgMz1k4t4YUYCHdvqcbkjPPi0jdfnOmjeWIPDKbNhi5+pt8SSGK/iqy/eZcKEWy9a+6Zz5868+LSGBR8HuGagmWFXmdFpYe1GP26PzH2PlrN/v4ygiMQlRmjcTOaZR+K5cVRl1YnFLDLj3nhizC4WfxOioEjiugl2Ck9pkRU4xl4SSEVG5iDbMSsxmOJcjBle+8P56v5GNm71M2qIhYfujOOO+8q49ioL142C3QcCzHo2hdXr/QwY5MJa2hKrnIyCgl+dR4iD7Nmxl9OnT//lOPwTTT6WLFnyP36O3bu38sAdsdFqJ9lAXCgrmpgRZDR/sXqpNRCRo89luyPC5AeKeePlePLyTmIyweArYqq4f2rPV2A8fFcc108uZPnHGVXmfKlNYsqDxQRCCg/dGceJ7Xo+fU/F9p1lPDjdRFl5hBZNaq9kbNJQS2a6hsPHwky43kKpTSY1tW7Ovg0atmHrrnPVCEmAUEjhxOkQ2Rkq5r4fwHEkm16bTiKoFIJOI/gS6TEkn1nPJjKgt4GpE60MHlfIG88k0qVD5fEa5GgoLA5jNolMeqCEnp303DzWikYtsGylmy07giyYlVKtslylEgiGFN6Y52Dh7Ko6eBmpagyKmZTSrkA0O1yUYP9LZ8m/QvPmzTmbLyOqIK9AwuWOVOgHfbHMzUN31ayfK4oCo4da+Po7Nw5nhFirivxCiThrZQusWi3gD0QTerXFALeMjWH+Z64K8vOXzT7yCiU6tq28f9u01PHTOi9fLHPToomObpfVrOV3JjdqfFRUKpGSVjfyx+mMEIkoNephy7KCoiio1QLPPWGlZQsvb8xZj8+pRUFBawqhCftQFRuwCLG4FTVl5VETJwuxVY4VwEuG0qDWFmCrP4sivCTbohImISWXkfefQBQFenYxsGKVl2FXReMQs0mkd2+Rnd/mEheuer2yInOaI8gq6W8lCP+vw+v1oje4ef3pbG67y4HZ0aLW3yTBX59Jt+QRCBTx0aIzBAMCRbYQakOIBFnFLfcGuHqQjhGDfQRDXuYuOMXufSFiLApxVhPT76iMd/r3MvLauw6uH24hvV0BxTsMJAQru4x8iofcuC30age5246Q6G2KIAg8SmEYAAEAAElEQVToBAOpznY42EU8qcQQixYdGllHrnMdy7+wMPHuYl6YEc+Lzz/Mu/Nq1uavCYcPH6bgoJ38IxpKHQ5efzYeq0XF19+5WL7KR/N0De+8ksRdD5zm6PE8LHICDl8An7aMR6fqWfBFiDO54Ro7B55/zYWxpAUeCingdJWWeQCXWEpiYxvdO0UNVIZdZWbDxjDeHY0pIZ9kMqokDwB0gp6G7p4csazjgScD9O4q0iDHUiEXMWqohR/WFLN3794qnWX/CRs3/ExmusgHnzq5d1Ict9xbxLcfpVepVg8GZSZMK6bcEeHE6TDBgMxl7XU89Ewpew4ECYUU7p0cy2vvOPhlaWbFutiovpapN8eydqOPJcvdLPkgjfxCiYl3FzF8sIklyz3k54mke1uToGSDAHpPSxR3CyLnJArF3bTpY+PR58sYN8rC1f1NPPlyGXfeEsvAPkZ8foUFi53c/Xgp/Xoa+PL9NMwmkcJiie9/qV9rB15NEASBnpdfy+EDc4jJLuVwwRZywq0xCmYkJUyecIIy7SkEAfYGfiNdaYAGLX5LAWf957AIRlqFe1fKEgQgqPh56ZXfkDwGMgOtq6wHgiCQLjXll1WlxEQycVKGvVxAtORRrCslOZKDOmKAhCJiMlz8MD8es0lk7HV6vv1hH60bamjaUMOV1+UzYrCZ1GQ1q3/x8ctaAVNhK84Ih3Fo8mmerOaW65+66HH4n8DFmBD/GQcPHuTpp6vrH86aNYuMjNqNIP9fYsmSTxjQ/TRTJlSu1SqVwPBBRqwxLp55+j7uf+DZap8TBOE/EkeXcAn/r9CwYUOGDp/Osu/e4tFpOjJS1Sz8wsVbH7gpKI7hw4/W/eW9fAE59Zqx5+BusjM1FBZL2PINpNcgwQiQQQMOsqMieehPcjBi9HAyMjLOr2+T/jsv8W/hH0t+1maiERsbC0SrMOPiKgM0l8tVrSLzYhATE0NMTAzp6elkZGQwZcoUjh8/TpMmTaq99++c++8YfHy34husMUqtVX0J8SpGXWtg+evZxAvJeBQXx9mN3iTTytsVFWpEQeSQsgO/4sUg1EzcuBQ7M5/zkVDQhYa4CXlq15aJk9Iplw/ToY2eDm30jBtpYdiEggpnSLtLIoUM0simiFxsFCCio5hcVKhQUIiJjakzSa0oCqu/X0N7pRc2Cily5RJxQYPWIX78Ir1KQBJjUfHx3HhadTuGp9DM0uUumnm7V6tYUQlqUko7c0j1Ow2FFOLPu98Wm/cy7jozzz4SX9GO4nBGGHFLYY3kH4DJKBITJ3PeHwdBEIjRGSo1e/4QhF649r9D1P+08jsmXmehT/doy06MWeSXk5VyCoGAzLc/erCVR3j4WRs5mWpaNNVx+FiIiVPsGMLx6CUrVuLZ/FMR8Q1LWfFFImaTyJArTDy3ywP1NvH5R7G0ahZtuZFlhU+/djF2SiGL56VVa9F5Y44Xva01HutWFCXqyD3mWnMFCRBjUfHeaynYHREOHAly630lLPsolRZN9bzydjnx8QLfrfiaUaPHXdQYxMfHY5LjOLFfZPV6P1f2NXDwaJiGORqGjnCTUNyR9POyC6G8ID8f2EtOWs1zetJ4Cwu+sDNwuI2YM91ws5eGtCD+D5uWTBpQoJzBRwGyXLsRgaJEyadBo2zkHbWgt3Vi1TsCX5tyUeJ8dOno4oFHPeQ4ekTdlM+3jSZFsrEoiexkA6dOnaJ58+YXNQ7/JhiNelo1UzH7eQMDh9u4QIloXaks+9HG9SNqTu4s/cHDyCFmHn2+lG++96DTwuABphoJrbO5YZzuaDvHiMEWvljmpsOAs4y+xkLDehp27w+wflMAo0Hk1+UZOF0yb4hh0so6U/izi8k7ThEQPbTrXnubZCAgU1QsRV1hdwew2VX07183nbunnn2T22/uy7pvtMRaK4lbRVGY8YKNiWNiuP9xJ4GzGSSG63HKl8/iZStYvnw5BnkhS77S8uAkM5GY0ujnHJncMt5PTEoJjRpoOFXgo6Q0wvtvJNG3p5H8wjA9huRitYqs2+inaQMNKxen16gH+tUKN3sPBXnmoYQqFdgA23YFELxRQjKshCiMO8lt026pkLKpK1QqFU2adODsqc2MHRnVeL1/SvT4DpdMcmLtUhpJiSp6djXw0hw7Lz2eSJk9QmZa1e/rcMkk16IHCJCcoOLQsSCLv3Xx41ofGg0seLMq2eH2yKQmqVnxSTpXjsnnxlHVyVRFUVjwuYv3XktmzKRS5swbXadxyK7XjsVLD1ZJ7lzA0h89tG9VWbV/w0gTN4w0EQopiCL8stnP7fd7UaTodepKGzDn/eNMvtmMJPrhDy20KtRI1F4pFxaCqIKV7dNqNIjnOzUfujOO6+8owlYeYdwIC3q9yHNPxNBrywHKCktICzVGgw4HNvI4SSyJOHXOOhFA/xZs27aNwf2NCIKAx6OgpjLZ4lM8uOKPgtmJLEPIaaSwOEKjhmoy6oUJS5CWo+D2ChQWS3z7UXoVCY1B/U0s/dHNI8/auOvW2CrnFUWBD15P5rb7iunRVY+98RlWrjpOwKXD7Q8hKGriQxZOHvPi1JzltHgOnRy9txUUsmlMvFBV99NQXp8duwqYdmssZ3IlDh/cWaexmD93AXH2NPxWiZtGidz3RDk+n4JRJ3BZSzMFRTLDx5fQr5ee7t0jXN3fw41Tiskq6sAnX++lXTMTg0bZ+PDtWLpdFk0Ee7wyL81y8dtKC6lKMlaS2KqsJp8zpFMPEZFgXC7N2gb59IOqurUnTspYSeQQO2hN1xq/s1bQYVXH8NUyB9MnV0/Q3HN7LG99PJe2bedd9Dh4vU6GDzLy7Bt2sjPUiAIMGpvPyCEWGjeIrl1Lf/TyyN1xDLnCjCRFY7rnZpXTqpmW1BQ1DbI1rNng48E7Y6skBC+gfy8j73/ipKhEIiNNzZvPJfHOAgcnz4Q5tEdD83BWFRJeEATUaGggt2Hv3nW07yAwYpCZETcXsuzj9Io2bqMRHrornqv6Gbl7RikXlpWxIyws/OrcRY/BBaxZ/R0hCVLS4M2XFN6fv42deyTsjgg6UYM2kIAXD+DjjG4Xd9xsoX9fLU+9oEO1t3s1PVadYCCuqANOjtaaCMuMNOEou8mkIWnkUCYeYvZiHy6PDbdboU1LLS2bViatj50KIfm0bNsewe0J0by5mvc/cdK+tY7YGBGHTYWfIiIaNxNu0vHTL2peeat7ncfivxMXY0JcG958802MxkpplpiY6mvVPwWrVn7O8vk1d7r17aHjlbm/IklSnaS6LuES/gkYPnwsHTr04PPP3uXEsQPodGkMHzOegQMHXXSSadToCdx395cMHqBQVCKhCdcev6sFDYoSDSLLdAW06trsH5f0+MeJiSiKwvz589m6dStPPvlkNRON5ORkYmNj2bdvX8XfJEni0KFDNG3a9L98bqCKRuf/1rn/iA2/rCASUSgsrt0IZd/hAAWc4XflZ46xh1iSUMt6dgsbCJ/fqKRTj3Mcr/HzYSWEV12OsbAVFiEWFWrkvyDlFGTMJoHjp0KEwwpZGRomXh/DDXcU8tysMvxlRnI5ySkO4cONiRgiSLSiC27snOEIRw/Vva3H7/cjhlWoBBUpQiZthW5kGlN4+B5rtYBkz4EgHXvb0JXVo57SiohPX2vlq14wQkRT8Zv7FS/prWy89ERVM4sYi4he99c6FMGgQkDxUWLZT2HyJoJqJ4eOVzeAWrLCS8NG7eo4AlF88N4LFYYpAAXFEr9t9RMKKfyy2ceQGwuijsQjY3jp8QTufqyUPtfm0q1/KRZ/JqlSQ2KIo5g8yuwy3l1tuPH28ug1mkV0Olj+ZTytmlUu/qIoMP46K907Gehy9TneWeBAkqIVRfM/cfP7L3q88Sdp0kjFtt1Blv7gobhEYuCYfK4ZX8DAMfm8NLscjUagV1cjQ68woZyPko+dCnPtVTp27/r1osegqKgIs2Al1daZ6fdEuP7mcvILw7w6K0B6cc8qerNaQUdTqROLPxU5dbb6/azVCqhRI52tR4QwZqxViM8LSBfq4SrXsPhbT7XXLmDJMg+LPgtQvrUVaWWdiReSiROSyPZ1ICGvOw8/7uGBe42k9N9BbvIGAkql86xeMBJLIidPnrzocfg3YcTICfy+00+n9nqGX6OjRMgFIM7XgOdf9WJ3VCccf1zrIdYqYo1REQopNK6vJiILfPZtdU01RVF4+rUy4mNFnnzZRll5hGceSqRday0lNon3Fjk4fU7ipcfj2bA8E7NJ5Ps1HpxyOWXqXLToMdsboQlZ2HMwgN9fs/DaV9+56d3dwGVtdXRpb6RdxyF1TtZlZGRw2x0v0POafGa+XMbPv3r58DMHPQbnsX1nmOdfCvDbkiz0rgzyEjfRtlMzGjVqxJAhQ7DZYxhxjR6VJ570/H6k5/cjw9uOzPJumA71Ze/3DTi4S0Nibg+m3uPl7Q9cmE0i46+LoUsHA78uy2T3wRDHT1W/l7bv8bNqvY9Fc1K54vKqiTZJUnj+LRceY4izKQfwti7iybce5aaJN9bp2v+Mx554DUnWkF8YZsPvAVat9wLQupmOzdv9tX7u951RYw8BhdG3FeD1yRw+XpXYa9VUy9ZdtScCN+0IcC4vzO+7Ajz/aAIL3kzFZKwMpSRJ4fedAWzlEi63TKN6Gu54sASfr3JuBAIyjzxXRs8uet79yEmrtteSmJhY0+lqxbPPv8HjLzhZ+IWT8HkzE0lS+OwbF/c/WY65BvMTrVZArRZY+qMblSggyTKyIhMvp/Hl57Bnfwh1jAdJqfydU8ikkLO1fo988QRxcjI+xUMR5yiy7OP7n6PPS4NBZMn7qSgKjL69kGvGFzDy1gK6dhFY+EUIb8PfOajehA8PSaRTwGmefvGlOo3DvwVqtRqLJfqb9u6lxq2NukA7NAXQdgsLPpfYuzWBvVvjmfVuhMXLXPy+w8+CN1NYsSidJR+m0byxnjHDLNW0gwGGD7KQk6WpsaI+O1PDysUZ5BdF+PZ7H9pQDGVeD23knlwm9KWBrysZBf1p4RxIJzmqfZ9DU9oJPaoRnwDqoIVTZ2TGDDPz/c9ewn8WZP4PyM8rwIAZrTONZ17yEvKrWPllKns2ZLFoXiJrliXz87epbNjiJzFBpHljHVkZGgJxucx7LYl9+yDpXG/GTLDTroeNLn1L6dLbwU8f1CPV3vG8zIhMTj0RS7KXQs5SErOPn37SsXxxYjVjoYR4kRDRZ4aqBvfnC9ApRgqKak6SxceKlJbWrSuoabMOfLXCy313WEmMF+nZ1cCKRenExYq8+FYZkQis+yaTIVdE42C1WmDi9VZm3BvPVf1MrPkqk3EjLRw/LTF8UHWn9gu4so+RLTui19eyqY5TZyXKHTKacO0V8jpBj0EP026N5bNv3Nx+k7VG/co2LfRkZaoZMCqP0+fC6HQiZba6d0edPlZMQrzAZ3NTubKPCbNFRmeUmHqbkXlzDdz5QJCcHIU0bSoEjSz7LsR3PwU4vF8ddSiuATHEV+ynaoIWPbEkkiU0Qi1oMDiz+HRxgCFXmLlhROV9pigKU++388wMNU0jneik9Ec4dBnbNxgZdXUsjeppibGIJCZDM6E9jUKd2Po7KJHa487/LTz22GP06dOHrKws6tWrx9SpU7HZbJw6Vd3w68+wWq3ExsZW/BPFfxzlUAG1GKxmnHYBgiCQlhwtdLqES/j/I3Jycnh0xsvMX/gD7773NYMHX1On6vr4+HiGjbibm6YFUBQIa2u/F0JKkIgocS71IK2HN+aNOa//d1zCfyv+cZWf/8lEQxAEBg0axNKlS0lLSyM1NZWlS5ei0+no2bPSQc3hcOBwOCgqigaI586dw2AwkJiYiNls5sSJE5w4cYJmzZphMpkoLi5myZIlpKSkVKn6vPfeexk7diydO3e+6HP/V+HzBdFoBF58087sF6NZQ0lSiEQUdDqR4hKJ338P48VFe3pVLtyBaDXnbvEXcuTmWIjFg5MzwiGy5KaIiDiEEvwxefj0xahcIklKOggQSxK5nKzmfAhgUwo5LRwi8aSZ664VCOlsDBmk4a5JZjZt85OeqkZtdRLvSiE+nIUBEyECHGYX5zhGI6E1XsXNgb0HiUQidcqc6XQ6JKFqYCzofTRuULWas9we4YYJTlILeqMVdCCARtHV2hYGVFSkCgi4Y07zzH3VzSNEUSApQcXpc2HqZ1evxD10NIjHKWJut4nXHjXTsa2B/CIN7yxwMP8zF++8lIwoChSXSrz0mo/k9BMXfe0XkJ+fTyTiI9ZaWQH962Y/U2+2Muq2AiQJVixKx3h+A96ulY6BfU2kNS2gpdQzWm14HkmkU6oUUCjn4zuo52xumE+/cZOdqa3x+gAmj7fy62Y/ggidr8xFDuoQytKIdeaQ2n8Hb72QyIS7i8gvjDB+TAwP3RWPSiUgywrf/+xl9G2FLPkgjYQ4FW6PTGGxRFl5hPhYNVrtxbW8A6SlpeEXXagUNZm2HuT+5OJ37QHEiKFGEwZBELCUNufNd/Yz+5WqsgWKouDxyaQq9TjLUVKpXVcpJdyQWe/vZtjVxmrV2F8u9XDyiJqQT01TKdrO/sfNgFmIIT6cRYumLu6dHMuJ0yGuGf0bafmVUgxJpLPu53VV5DEuIYpbb53MFf3e4K5bYrnuWiNLlx0hPpyKTtBjOXsZPa/cyeRb9Qy6Uo/TJbPoKxe28ggvPpbIrPccrN3gw2gUSEsWeeY1Gz/87OXm62Po28PA7gMhHn3Oht0hkZmuZsfeAL2H5SKKEAgqfPl+WoWJywXYyiJ8udTDptXJPPHCUX78aT/+YASDNkyKRuS62wv56sO0KkH07v0B3nzfgcejkJhoxhB3JTMe+3sEz4gRo/jpx89ISjzNvkMhTpwOYjQInDwlIYY0lIRPktn4NJlJmcya/TEATZs25fAJI/UzbLgyd+CPHETjSiXOHa26y+c0BZwhlRyOarYRG1Tz5jtu5i2yoyDzxVIPDXLSWPVlBuOmFtK1o4ExwyxEIgoffeFi5RofmrCZgaMKiIvVUFKsoNZATn0FKWLkuhsewOtxUlZeTOMmbejSrcvfnxDnkZqaysCrxvHDdx8x7GoT8z528vLbdpo00PDDGg+XdzOweJmHJcujhHdhsYQAeP0Kshx17Q2GFabNKMHukNl3KEibFtGNase2Op58pYz8wmil0x8RDis881oZKpXAmg0+HphS9bkiywq33VeMIiu8PDORB58pZdhVZp58uYy+I/JITlQRlhROn43g9wgEAgL9rurPrDfrPh+SkpK45dZHmPnyC7z7kROjQcBgEOnRSY8Q1rH4Gy+3jbWS86fW3v2Hg6xc60NWFERtkNzgSXKExmTaevLovbsxGGX22H+jndIzKnkjWJEVmSIll1Shqq74WfEwIZUHT+peQioVdk8QjS7CiZMqGrcvIsaoJj4B7r/XwHefZGAri9B3RB5alcJtd9txlWlRJA3F5BHCT9eenRg+fGSdx+LfgGAwyKr1PmY+kMDEsWbmzD2BvyCFcM4BNq5IruhOEUWBQQOiHRjj7yom5jxhajaJGAwC46+rvfrqtnFWPvvWzSPTqlcmqlQCfo+KRFsrTnEIK0mc5gjN/qQrLwgCKBCk9iSEpHfSuJGIVitgK5Nxu+q2FanXIIfDW3OxEEe+I8yyT5OraP8C1MvS8OX8FCZOKwEE+vXW822Zm64dU1EkP3rBSLy9JR67i1ShVaXYw/nlu9RyiEfuM7F+o5pVX5mJM2jR12BcBjBlkoEbfjyGKqgmqARqJdOcEQfhYM3HWLvRR2lJ9aT5X6FPn77MeCREdoYGk1Hk+Kkwer3ItVeZWfiFq1YJkHEjLIy4pZA7JsRyeXcjmWlqQiEFalH3CYWj8k0XoNWC1xdBb5agljyRoiiIKpk4q4ptu928NrN22Z4hV5gpKpaY8lAJn76TQsAjsHPnTjp27HixQ4EUkslIV5Oeqmb7bj+HTwXYsS6jgnAdPggenKYwbGwJni1mlPwEFn9UhI7a9wkX5nJtcGDDSmVcHiPE89svKjb+7qNX18r9xLyPPGxYmkTzcMuKc8WSiLW0J18s2MHr74R5/1MnwnkyQicYOHRSoXELgUAgUGGS+0/An02I/woPPfQQ4XCYzMxMRowY8Y9uDw+FVUQico0yMgCl5crf7la5hEv4v4DhI8ZSr34zXnnvdcoDe4lVPDUWmBUbzjJh0jgm3zH5H1vt/Y8jPy/GRGPYsGGEQiE+/PBDvF4vjRo14rHHHquyQKxevbqK0dDMmTOrHEer1bJ161aWLFlCMBgkNjaWdu3ace+991ZpUy8oKKh42F/suf+r6NipL5t+2Ueg0Mi92Ni7T6G4QA2ygCPgQ2eSkCQ1belRLciKEeJoSCuSuh0mNVmNcs7DoH7wxde5BCIhhg0yMuZaM4FAPGMnuCuIGrWgxqrEk6ucJEuoFBovVvIopYAOSh9UHhV4okHNukVn2XvgBBnZAm63TFqaSEaHc4R8hezbJ2Msa0gbfze2s556SlPq0YyTzv0Eg8EqbRD/CSqVisYtGuIodGM670yq+MzsO1BM6+aV1QtzF3gwlTSPEp9/gKSEazRqiCgRZCKIQjQwUnR+cmqRGXj4rjhunV7MtwvSqrSb2soijLipjGYt1Sz7rNJhPdaq4t2XU5jzoYNew3JJjFOx/2CE9ILLKVHyLvraL+Dnn7+jdTMNO/YGK3TmRFHg8u5GVv3i477JcRXE5wWsXOsjLpBdhfi8gCQhnSIll0hJCp9+dY69+8NceXntJKTJKKIAUyfG4nbLzHs/iNVnpDRmP89NMZCZrqF9Kx2TbzIwakhl9YAoClwz0IxGLfD6XDv7Dwfp3U3P+LuKmPNCMp99CwOvvuGixyE9PZ2QxkVA8qMXDJiFGEJqD0mhzFqDVzMxHD9RvdJiy44AHoeGNERkZFR/8SjUosXp13DFNXaGDtIyYpgOj1dm7gcBTuw1kVXWl+2sZQ+bAFApKrJpTKwQreQyurL56ptdXNnHRKP6WmY+buSl+0+R7I9Wi4cJUlxUctHj8G+CVqvlmec/pGWPSWi9iTQKd+AAW4lXUkggGX1uK1557SAffubA7ZOiJgoWkRE3FxIKK4wcaqJ/TyOPPF9GbIyatGQVX63wcO/jpUgRhc7t9TSsp+G3rQE8ThGfW4sSUYFa4rbpJVw7yMT462LQ6wSW/uhh1nsOwmGZfiPzicigs8hcd52ZsKRj3QYfuQVhug/JpUMbPcmJKjZtDZBfKGE0iCgRkSOHfTzx9Nj/UgXEcy+8xw1jBqISnNx5i5Xbb9RzJjfM63MdpKrSuWf6c3Tr1p29e/fyxeK57N65GZ02iLmpnp5d9djKJa7oXcbb80+jKHDNVSYa1dex/rfT7NoXxGhUUKki+AMK5WUCGlHNsBuLSEtT0a6ljvW/+flymRtFgUb1tKz4JJUX33KyfZdIh1Z64nqq2LA5SN4ZGYMxyNtzXuChu+IYfYWenfs2cuvEudw2eSb9+1/1X5obsqImGFIIhRTGjbKwe3+Qr1a48XgjdBhwjptvsPLmM0ncel8xt461Mv66GHRage9We/h1ix+PN0JsjIqr+xm5/b5iZtwbz5ArTKhUAs88lMDQG/N54v4ErhkY/dvOvQHufqyUdi11vPNSMoUlEaY8XEJ2hpre3YzRRNLXbhyuMIIiMP1JG3qdwGVtJLauzGL5Tx6eeNaN4EwiR26BETMenPzyzW7GF0/gky8W1X0QxCBSRCa/QMFiEdBpRT76OIQUUlFapqLPtfncPNbCDcMtRCKwYLGTn3/1nW/TV3jmjXIKiw9h0xwn4NahL6tHcnlzStnO76zBqsRjwIQfLyfYx1mOkCikoSBTJhSSmBama0OBDZtCaCImdDo9HkeE+nJLkt1ZiIJI8FSA+yYf4pkGhRSVBSnIFyg/logKFTI+QCFMELNVw0uvvvJfmhP/l5Gfn4+tXGLtRi/9e5mY/66FGyev56Xp1hpleVKS1HRqp+O3bX7UKgGHU8btkatI8fwZGo3AilWeGsnPsvIIO7cJZAnpRJQIIQKUU1LNAT6kBAng5QxHSVYyqlUGyoqMTXeKK/vG88smH7l5YdTauj0Pb5tyK7f+fAdqm5pYq1hh5PZntGmhQ5YVfv7VS5+uZtSqcLQtWyehKAopZFGqX8c5vYd4R3OMmPHixpVwhAFDAowbHUdcvMCyFTaSS1rz1rwTvHTeJO+PaN9KR7mQRyxZnOMYjanuXu/Gjifsp3nD6nGmxyvz6jsOwl4rkiRddEWOKIpkZLZi36EjrF+aSaveZ7GVRZAVpUaDxgvQ6cQqJM9Noy188pWLeybVrG3/0zofi+ZEO2NCIYWS0ghJCWoUU5BwaajG5HO5UESDemo2/O7HoBdxe2US4msufCh3RDiTJ9GhtZY7HypDKU9k5cofLpr8LC8vR5YjJCdGr/mpV8tZ9HZKtUpTrVbg0/fj6dnfTmGRh/b04gBbazUSDCshQgSrzXGI7iEKOENHelf8zau40ZTWZ9TNu+h1mZmJ4/VEIgozn/PQ1t+9WpwqCAJJjja89PpG7rnTwv2PRis9FUXBZIJim/SPcgivyYS4JsTFxTFp0iQaNGiAJEls2LCBZ599lpkzZ9KiRXXDtHA4XKXjUhCEij31/5YDdPeeg1mxagnDB1Xfnx48GiQ9swM6ne5v+4v8X8CF3+J/05X7n4h/8zh06NCRDh0+Jy8vj3EjbiI2Lx2rEE0ARZQIpcY8GvfM4cGHHvxHj88/jvy8GBMNQRC47rrruO6662p9z396PTs7u4IQrcv3uZhz/1chiFo0igF9eX0WLzxBCzqRdZ7kTFciFCv7kSKOKi5bf0SinMHBQweZ/YqZe5/w88i9VjZs8zDv1TQa5FQupA0begjvqVzU69Ockxxkr7KZZDJQoeY0h+lM/wqS8MIYxAfrcXp3OUGlgHYtBVYvyagg/8JhhXseOcPWFSEyPfUpIZ8k0gmG/14G84lnH+emQxNJK2yEFj1xgWxmvX2K60eYCIcVZBl+/ClEnJReJbhIpz5nOEIjWlc75hmOVKn2E7wx7NpbVmP1Y4umOto01zLkxgIa1dfQobWOo6dCrF7nJxIRmf1KUo06eHfeYuXbH9zcdmMML7zhIuAsrVVS4a8QCvgYdIWRGS/YWPVFdJyv7m/km+89uNxyjYH/4iVBkiP1aiUFk0mnjCI+X+omI13g5Dkf/CGD/Ue43BF8PpnCIompN8fy29ZCbhlbxLc/uLFaosHyvsMhXnmy5sz+Vf2MvDi7HLsjwpfLPXzwRgp5BTK7DiUz9YGa9bFqQ2IanLJtJNvVBRUaVBYvMi5qKzLx4yXpT93Fh44GuW2KG4M9BxuFWImnnBKMRDNYLsVOKQUoKMSRSDguH5NWR1ZhfzYsKGHd16UokgqzN4t0wQwCxCjxNKEtWkFHSAlwlL0ElQApQiYCIP+hG3rkEBPPPVcA/qYoikIR5xjY/r/WBvx/GRs2bMZVZKaD0gVBEOigJFFGETaKUFBweCS8udCls45P302tMK+RJIX3P3Hy4DM2Hr4rntHXVBLzkYjCw8/aaFhfw5QJsSiKwuvvOnl/XgSVLZtiKZeCQyo+KCvnqxVu9DoRh11ArVbz3ptxXN7diMMp8+5CJx994gNkFs9PpXN7Q3SD8KWTx1+08/rTCVw3LNoaKEkKi75yc9vE4fy4ems1SZeLQX5+PlMmjSY73cOyhVnozlcidWijZ/ggM1Me9vLaq4/jdpag1YZITlDxypOxDB5QKengdEUYN7WI+jkqvv80s0LmY8pEK3kFYSbeXczieek43TI3TysltLc9VnsqJUXnWHPmDIKoQlZkbp6oY+YDMTz+oo1IBA5uyqpCrKxc4+PO+5x06ahn604/q9Z7ePXJJK4fpua6yTPJzm5I48aN/86U4Ntvv2HTr/PZtSa7ouV81BALT0yPp9/IPAYNMHH/lDgGjsnjo7dSqlSFjRxi4YrLjXQfnIvJJFJsi5CWouLgkSAznrehVguoVHDbjTGcPBNiyDgHRaURXB6JIVdYeOu56O9WP1vg8m4Glv/kxemSMZtE4mPUOBwK/S/XcyYvzHOPJJKTqWbdJj9fLwsQ42pMltK04rlsIZa2dOfwbzv5+OOPmTBhwkWPwcmTJ1k4/zW0ashM14EoEw5DwB9GZ8+imdKMgoIzvPrmAT74xIlBLzBogImv56diMasYe0cRj92bQL+eBgRBIBCQmfNhLrPnHSW7rC3JpJPLSc5yhHi1FasmnuE3+lj160nGXxfDXbckYzCIfPO9i2MnbXjsYcIhgQQ5AwMWQgTQY0Qn6MnyduDQ/u3YlRKMGDFgIkwQDTosxJFGF86Km5h25when/UFjRo1+s8D8C+DTqejVxcD7yxwsmlbVL6hdy81PbvWHlN16ajnrkdKuPZqC6nJKnLzwyxZXrsp2LKVHiIRhUefL+WxexMqyKNDR4OMn+QgtrATCJBMBrvZiMUqUxizDjVaRFc8sjOOPE6gRhM1DRS2Ul9pgddUAAYPkYAWh1zO4KEiN0wupqw8ghRR0OpqlgupDQ0bNmTw9QNZ8dGPxBr+eoNlMAh8PDuVy4cV4PXAyTMh0jJlCs+eJZV6JBvjeOwlHz/+uJuzuRGa54hMn2aiVbNobFNuj9D2MgmnbT9fL1Po3FHDiCGVJZKBgMzY28sQZBVePHhxoSgK9WiGVoiSJTYxn9Oq/cghgXybl4Fj8qKmc1eY+HmDj8dfLEfMa4A+VovD4aiTBMaVAweTEZMfJdISVYybWsQbTydSVFK7lEA4rOAPyOzeH8Aao2LkYDOt+5xl8BXRBO0fsWCxk9bNtFhjouvqvEUOHM4I8fEqXp5p5vZJW8iw9aiimelTPOSZ9vLh47Hc/1QZUyda+exrN49Nr3nefb/ay4DeBr5a4SH3tBqTTkajvniSadOmTcQlRjh2MirL5PbING1UswFhQryK+OQIRUVqtIKOBCWVAs6Q8SdjK4BTHMRsldjv/5V6obbEEY1xXZRzlL3ECwmoUONXvBxlDzr0WIjD6KjP2jWl7PpFj0k0I4ZUVfZQf4RW0FFYoiI9TYM2HC1WcAo2undT8fsekWAwWKf21P9J/JUJ8R+Rnp5exUSlSZMm2Gw2vvvuuxrJz6VLl1YpVqpfvz4vv/zy/6rJ58OPPMPIa9cRF1tOn+6Ve6qDR4Pc86SWjz+dTWpqdUPgfyMujUMU/+ZxSEtL49dt63n6safZuH4zREBv0XHnnbcy6Y5J/2iJC/gHkp+XAPl5Z0BROMcx2tMT8Q8aQipBRby7CeXivlo/LwgCalFk8Lh8Yq0qvv/Zy+ABpirEJ8D0aUaevPcIaZ42FZ9roLSgmDwKOYuTcrKFhoi1SMMm+5uQf7aYabfFVvm7RiPwzmtxdNtzDvFQG5yU48WN3qT/W5mAzMxMhl3fjx9WfEpCLHi8CnanTGrTAhKMJtSiQKEjXGGGAtHqAsHgxafKZ7/fRU6kBSZi8OGmLOYIjlA5xlAzInIEERHFZ+DFt8q5dpCxWtuDxyuz/3CIh++O49OvXOw7HCQ3P0JMjEBaiqpGx1CIVj42b6KlbQs9m340M2riSTZukbHZbHUKbtt37Mm82R+gyArDJxbw3KOJDOpvYvYH+cgyNWat5UjUVKc2CIh41WU0S1Xx1nPJvPKOncPHQjSvwbF69ocONBoYNC4fjQZUIgwfZMbhirByrZcObfQY9GKNBDDAmg0+ysojmEwiu/cHue72MjKy2vHWnA/rPB8Sk7LpflkuP6/ZRDgS4anpcbzzbiGRc81r1NrK5QT52yL0GJRP4xwDx04HsBcYSSntiQo1u9hAW7qzn60kKCkcY2+0VcukRwnoKQ/ZKHOVkCBqEASBOFLAlXJhEGuEVtDTUunEHn4jUUnDa8llxLWV46pWC6jU0SD9NIcJEeKyLhff3vVvw6fzF9JM6VYl25pIGolE3dIlJYwhsZilC6NkzAWo1QJtW+ro2EZfhfiEaAvnqzMTufqGAiaMjsFoFHngzlg27ShACh9DORVGrRFYNKey9d3rk3nrAzsrVvno08NIfJyKx6fH07eHgadfK68gPl9608k78118MT+Vnl0MVb7PLTfEEA7L3HPXZBYvWVqncVAUhUceupnG9cuYeX9SBfEJ0XbrB5+24XRJzLgLEuJimfuxg7YtdAweULUtxRqj4sv30xhxS0E1E7PMdA0PT4vj/U9cPDY9ntVfpdGx9z6cwaNcd73A4Kt0LF4SYNVGD49MS0CSFJav9LFnfVa15+bVA4xcPyrEkmVeju9Mp7g0wk13FrHgzRReeFTkjQWv8/yLF2/u8UfMfftJln9cVWsTQK8XSYhXMe3WWHbtC5CTqanWDgtRM7b7psTx0ecu+vU0MvsDO5KkICtgNot8+k4qZeURXn3XjhSBnEwNR08o/LgqyM8/FZGUqKJe4witm2v57buqruXfr/Zw2/3FaNQKDz9bSnaGhgG9Dezbp5ASsZLLSSzEYiW+Yk43VFox+5W360R+PvHY3YgiNGigYfQ1ZsaNsGA0ipzLC/Pky3lsW+si096VoL4YtCVRPUeNwMPPlnH4WIjP56XRtmVlp4ReL/LgXXEEAyLfzpYQJIFsGpGiZGLP2sCwIVo+X+5hw/JM0lPV+Hwy108qZPNmmZhAQ9J9OeRxChd2woRRiBBWwuTQhHghmYZKKw6b12OOdeMo9+D1CWjQoMeIHRvx9ha0GXCIF569hwUf/1CX6fCvQL169cg9quLDWSms+83PS7PLOXYyRHFpdXmGC8gvlHj4rnjGjoySKreNs9J/VB7XX2upJuGyebufEluEMddYkCLQvnchibFaQiGFsCMGq617RYubR1VORkM3c15KoFfXKEm48Xc/dz2ai3JcT1ysSLdeoNY7OXx0AzOnxdGquZajJ9y89KafNWsEunU2UGJzYzYJWKw1k2J/hQceuZ8Vy5dT7gwTCik1Vr9KkkIwpDDxLhtl+XqyQ224/rYdjBpmYKXvOKUHZHTl2axZs5+P5tb8HRZ+EZUB8AcUDh0Jcv8TZTz7moPOl2kIhmSOnwpjKxbwhwQswGX0pZhcDrINQRGQkfHLHtSiTFJGhKaN9STGq3hxtp3pT9oIh2QS7O3IkBpwTjiIyVRL73ktWLF0Ic8+HP0tdVqRWc8m8sY8B+fyJPYcCNKuVdVuKJc7wg13FIECy1Z6KS2LcOpsmJgYgdvvK6ZhPQ2jhlpwumUWLnbRuIGGWc8mYSuL8Oo75Xy53E1EkWmTpqOwRGLuXB0PzFhPxB6HGDQRNpSTmOmnpUGidQs9Q64w8vhLNhIT1PTtqad7p6qVda+8XU6ntjqmT45n1BALfa4pIhh20qVrr4seA1mOkFNP5NQphe9W+TDUQIhLksKOvQH8AQWECCqi63o2jTlE1Bw2i4boBANexc1JDtC2u4cfv8qgqCTCG28fZs26veTmyxhD8YjqCLoEO6HiIIfYQUs6Rb0ELnwnReagtI04YoCyv/z+iiDzyyYfWnc2QcWPO2MP1wzRs3Gr8o9pea/NhPhi0aRJEzZu3Fjja8OHD68i+3RhXSwtLUWS6qYH/F/BnHeX8OYbT/H8W1tITxUoLVNISmnBa7OeJysri6Kion995Wdqauqlcbg0DhV46oWnqo1FcXHx/5PvolarLzphcon8/AciNi4R0RggzpVZhfi8AC16AnKgVvIlrIRISoZGTfXsPxxkxU8ennwggaISibff93LgoERqisjUSQa6DSrj1+92keprjoMy8jhJAqlk0gAVIgbFXOt5dOiJtdY8hQRBYPKtBp59OA+TlECe5hD3PnR3ncdClmUevP9Wel92hL3rUys260dPhBhzcxklJ3TIyIiYyOU4OTRFVmTyEjdxz30Ct4xL5eSZMG/M2cPOPWHsLonPP4ynTcs0Pl6cz+tzjuFwytx0vYEWLSyMn1bEC48mVuikHTgS5MGnbWSlq1j0pZtP3k6t0PO7ZnxBhQFQbSSe16eg0wmIosDbryQw9KZ8Fn/+AdPufvSix6BDh46cyQ0z4x4reYUS73/i5GyehKiCk2fDbN8TpHP7qtWf1wzV8uqGfAz+6hquAMXkkpIhoygCh46HeGFGIqNvK+TlJxLp0TlKUgeDMu8tcvLtDx62/JCFVisw72Mnsz+088smHyt+8lBml5l0kxV/QK5xHF6eU05hscT6pZkkJ6pRFIWNvwd48vVcSkpK6qyhY43L5Ezuac7uz+SyK3OZcJ2VzNQAD9y/mbSyzhWyB7Iic1o4hJMyssoboSpP48TuCAfYQld6R69P8SMgsp+txJHIbnE9WZlqbrnRRLcuEqfPOnj3PT/mM1mcKssnHTcCAqUUECFCDHEkkIKMTIgAmj+474qCSIqSST4nMablc3X/yiq/w8dCuH0SeWxAgxqNIcAP331K37596zQW/wZs2rQJjVrEEo6W74aUIGFC6DGgOl9pokbNwCu0VYhPRVGY/YGDj75w8dncmrOzgiAw7GoTq37xMXxQdB5OnxTHfU+WoNcL/Ph5RpXWQZNRZMY9CTzwVCm/bQ3Q63zFVY/OBmKtIsWlEs+/6uarxQKp9TVViM8/4ubrrbz2zt46j8X27dvo1MbD/kMyTRpWJfSeeb2cFk21vP505cI/+0MHd0yo2VTJZBRp2lDLkeMhmjWueqz+vYzMes8BRA1rUjIlnrg/hg2/hbl5ooSptAUpHfaiUgmMm1rIkCurJ4wuYNpkM998F61QT01W88Jjicz+0MGrM5MozD9W5zEAKCwsRCX6aJBTc5AjigLWGBXb93gYOrB2ImFALyNvzLWza3+AuDgVk8bH0q6ljjO5ElMeLEaKwGdzU0lJis4BSVKYM9/BZ195KS1X8B2J8PGcyrkVCik89qKNoyfDTLs1Fo9XYfN2Px3b6th7MIDeGkDJ3EasVsDnVzjpFEgo7kCcnIFW0OF3126yVBOOHj1Ij846pky00rdH5aY7O1PDwjmp3HJPERu3fIdao3DfHXFMuikWiCbzxk0prEJ8/hF3Tzbz5eLTUJgDRI1LQi4j3qCfZo00yHI0wL1rRgkFeSoyHB2xRBLZxxbSqUczoVIDUlLCHGIniiKTIKSSlarj9/XpPPCkjY8+lkiUM4ghDh9ebBTg3hKkU5ciTp8+Tf361Sux/s1o1qwZTz/hRxAE+vcy0r+XkV83+3h7voMFb1V/ximKwlcrPIwcamLFKg8D+xjR6UQWzk5l9O2FDL3SxPBBZgIBhSUrPJw4HUKrgbEjY1i70UtZkZYGhQMqD3j+FpcVGWf6Trb+kFHF+Kd3NyObvs+k4xXneOTuOBrkaPjsG4lNP2RWJEYb1dcyaICJSffY2fR9HEnNJE6U+8muX3Oc8lf4+KOPcTkKqN9AxdyFTu6ZFFtx3Tv3BrE7I2zbHcBRqkZ7pD0NIxpOcYhsWaBTOwPhQIh9KSc5clhm7aYQP67RMWhA1efFm+/ZyS8Ks/qXqM58UalMbLzClZdruLq/mU3b/TTMUZOarGH6w25aKJehFXRk05hsKqvaHUoZJ7Sb+O7T9CoJ5rUbvUx9uJSwVEKgPJW0+ql1Irv27t1LkwYSm7eFGNTfxNX9jOzeH+TDN1IoLA4zbmoRLz6WRJcO0fjQ54tw9Q0FvPxEAj27VD4zvD6ZMZMKue+OOKSIwt0zSsjKUDPxeivfr/Yy/OZC3G6Zs6cFNK4MDKKa9atL2Lm3jKULU9nxaxKHj4UoLXOQlqLl0eddXNHLQtvupUQKMkDKIt9zjIl3F1M/W8OIwRb8fpnVv/qIs4qUlEmU2yNkZWgYfa2Bb1cK9O7d56LH4bLLOvHuHJGsTJj+kJv0HIVSm0TS+Tb4ufPdvD3Pj9aTAmENeX4/IQJIioRaUNNCuQw7pRxnPwHFhxo12ngHP32TxZncMIeOhbjqCg33TzMhCgK9ryon7Aly5VUavli0jXpK0yrEJ0RjwObKZexhI2q0hJRgNVkuAK/iolkzgQWLApREThPKOsaKLxKZ9mgpDRpd9v+8gkpRFBYsWMC2bdt46qmn/lbHCsDp06eJjY2t8TWNRlNre///JrlkNpt5/MnXkCQJl8uFyWRCp9NV7GsURfnXk11waRwu4NI4VOL/b2Nxifz8B6Jv336s+v4dRFfNxJAoiJgVK2UUknC++umPyNMcwV3q4+gJNTrBxC6Vn8Vf+/h4oUyMrRkmOY4S/Ixbc5QOPRVG3lrOF1+tx19ipb3cq6I9w6CYyOc06dSr8Xu4KKdNy9rNi7IyVXi1NrQaAb/goFXLuotdr1+/hqY5R7hjfFVyr2kjLau+TaLPlU4yi/rgxcVJDhJSQsQa9Nw9He64OVrt1byJlg/mRLP66zd5+eYHD906GZh6awyjhxnpPzqfWS/EIQgC7VvrmflqGSW2CA6nTDisoNVCdqaaj2YnVyH3FEWhVTMtm7cH6NG5esDq9cnYyiMVm+f0VDWiKLDt97VQB/KzqKiIrpcl0qWDyPo5dj58I4VIRGHjVj+zP3Dw1KtlLPkgrYq+0aihJh6YcQqLL7NaUGZXStElOti3MR1BgMkPluD1yWjUsHylh2ffKEenEwiHFa692swjd8fx5CvlDOxr5OdffcTHqnj4WRtOl0ycVWDgmHwEEVau9TLoD1Vm+w8HOXIixEd/2JgJgkDvbgY+myMx6eFpzF9Ytwqfs6e289m7UROpUDBKzgwZaCQu1s/jz/zGuXwVbm8YXzCCRiWiDRjQoEOHnsPsRI+RkxzEpFjw4aEBLYgjkZMconkLgV+Wp1Top/boDONGmZlynw3HUjP7gluIIY5UslGjppxSznIULTpCRLWhdFTOUwNmShJ2sOaLlIrNnywr3D+zlEKbhEiY2yaZSEg28fmy/XUah38LPvzgPZo2UlO2v4hwykky60vUT1Vx6GgYb1EMyeUd8OGledOqz6GX59gB6NhGR3JC7c+o5AQVTndly6XHK5N7VkUkqKZjTxtt24rMeTWWxg0qN6x33xbLzFfL6NXVgMMZ4cPPXOTmhxkzqZCTx8ElqWibVntFs1YrYDLVPUjYves3BvQKs2Fz1RZRr09m+54ATz2YUeXvwZBS0apYE9JT1JTZq+vhiqJAWbnMPQ/badtGwB+QcThkvlloItMZra93B+C+maVkpWvIyqw9jEhKUBGOyGjOt8N3aqfnyZejVTB/N06aducYkhMrr8vhjPD7zihx2Lq5lkBAJhCQMegF7M7a22mdbhmjQaDUFuG3FVkV92hWhhpZgeWL0qtUlqrVAtMnx1FYLKHTChSVCLz/iZMOrXV4fTLTnywlzqpCrxc4eiLMvZNiee6ReLpclUuvbgY2rsgiNVlNiU1i7kInew4EOKjegZCnJlZJQZLrVuGi1yr4/HIV4vOPeH5GIgPH5JOVoeH9RU6+X+3lk3dSKbFJJMarOJcXJitDXS1hFWNRoTFGHY4jSoTixO1kN/XSsa2RTu30PPJcGZGIQkRWsBeYSJeTKKUAKwkkCelVjqUWNLRUOrGLX/EnHSUc9nLLvWE2rldxmTygSqtsltKQQ0Vb0Kp95ObmXiI//wSv10tJocC333sYMcTM5u1+Zr5ahtkksmiJk5tGx1T8lpFI1MzLYhZITdKQmy9xzfhCbhxl4abRMWxYlkmvYXl4vAoaNQy5wshP6xRiLCoCQYWPFrtp2VqDbW8hiULVGLNcncfEG7V8+6OHr79zR9fikMJVfY3cNi6GwQOMbN/j571FDj5/N7VaR4ggCLzxQixdN5VTlmdGow6wb8euOo/Hq8+/RnY9+O37DK66voByR4QWTTTM/9xFx7Z6EuJENm0NokGLS5+LOsGB2uehtFTHfbeb0DgbEFEFiCSdYdggHd+t9vDBp076dDcQCCp89V1UAmDbT1lYzJXPm1KbxJVj8tmxN8jkCbHkZGrYdyhAdj0ZX14ZWim92ne1Ek9yrKEK8RkMyjRtqOXRe+J4/W0b58RDLHx+QZ3GYPu2X7nlBhVPveqnsDgqS3T95EICAZmTJyD/lJbxt7rRmmzExEJhcYgH74yvQnxCNBn25ftpjLq1kJWLM7iqr4mr+hm5qp+ZcSNieOUtF5/ONdPI2a5ijmUpCsUlxxh641EaZxno1FHDucIAB4+G6NPdwHMvhGnq6YNfcCM128H3HyXRsJ6W02dDvPxOOb/vDGI2isiyQvPGOvpcm8u9d8RxzUAjv2zV1Yn0y8jIwB9Qc+NINU89FwR7KtdNKiIlUUV+kURpkYihtAkJwfqoBBXJNOcUhzgm7Ka5chkAitlBQoKTXj00iJoguw9C28vz8NlMiLogaZkK1lgosUlYk2RuvMnE51878KEjnpQav5daUGM1atElODmQu4V2Sq8qBS2SEuZszO+c2xVGW55Na6UhxYFtfLrEy+H9akxJRXWaD/8T+E8mxACff/455eXl3HXXXQD88MMPJCUlkZWVhSRJbNy4ka1bt3L//ff/v7qMOkGtVhMfX/dq9Eu4hEv4/wcukZ//QLRt25Yyh4JRVQZyZo3vSSKN0vjdyB4f8cF6qAQVISVIecxROl9uY99+PQ3LuyEjczp3M+/NEWni7xUNXATQosNS3oUDa46xLfE4TqdAW7lzFV0aixCLX/ESVPzo/qQvqigKxeZDtG9f++Z6/UY/vlAQMeYcGeUdeO3FN1iy7Is6jcXSbz5g7nM1T9OUJDXNW4CtyI9FiKUdPTis7KTEcJZbb6x53Pr2MHHPYzaenWXjiemJJCWqUatg174gHdvq6dROz8LZVasoRo23sX1rmHAYnC6JM3kSyQkqxo2MYceeAE+/VsZn76ZWZJkhWiV06/Ript0aW+VYeq1Aud1ZpzFQqVRIEYFG9bW43BHufLCcX3+VCDlNyKIJc4KPgWPyGTvCQqf2egqKJBZ87kRrDnKCX0kI5WDxZyITodx4msSGZez9Jrmiinbuy8l0vuosLz6eyNX9aibc5y3Mo6AozAevp1SI1jucEaY/WUrbFjq6ddJz49QidDqBfj2NCILAh586uf9PbsgXkJGmJjPVwcmTJ2nYsGGN76kJkYifti2jFV9atVjR1tWji4HlX2jpP9SGoawpCVIWoiQiEeYsxzjGXlSo0KIngkSQACXkE0M8oqBCFW/jw7eSqhlHCYLAWy/FsnZjAdn5LcgQKjfkVhJIV3LYwyZa0IEj7KIt3Ste9+CkXXsBtTpKem7fE+Shp0s5cUiDWbEgIrL3oI85E60s+a5uVV//Fuh1KowZEqfDe1m7JJXT5ySefNaD264iJHjZpV5LWIJt23RMPt8x7HJH2LTdz3efZDBrnp0tOwNcM7Dmef37zgBjhkWTJN+v8nHXtBCN3D0xC1YIg2uzg35X7mLhAgP9e0c3jNmZGvYfDtJvZC7FJRGen5HIb99lsXKNn/umS3SmM2XFG2q9JklScLvrzvyp1Dom3+PAH46wa1+ATb+H2LRFwuMP07d39eRLapKK46dCVYjbP2LvwSATr69uiHYmN4y7MIate1vyjXASxerhjnsctPZdWbHxtZdoKS7188KMBB6YaWPqxNgaz7FpWwBJUvD5FS743Gk0Arv3B8ipX3fXd7vdjiAXYjCIlNokXnnHzvHTYS5ro2Pdb35CYZnikgiLvnIzcrCZkbcUMH50zW6TH37mpNgW4ZsFaVUImp17o2vBn1vqL2DqzbEMvSmf+ybHkRCv4tlZZWjVAj99kVFhuHE2N8z9T5WSk6lmxGAzM+6tbBNMTlQz84EE5n7swGz2s8m/G7G0CypdXfWgBVrUIFNyAWkpauplq1mxKANZVli51kvXQbkkxItkpqmZ/GAxufkRxlxr5vHplS34gYCMJAax687hM+fx0msCQwZWronXD4/hvidL0OlEjq2KEmNFnKPpn1y/L0AlqEjSW5n3XoheXXPYdyiIrdhJyZ5TJHgrK/5EQaSZ1JmfVq1h/OSayYR/M4xGIy6HwBMvlbN+s4+9B4P8+HkGBr3AC2+Vc9X1BXRqpyOvIMLWXQGm3Wbl3Zcrx/GOCVamPlyCNUbkmoFm/H6ZH9d6SEtSs3Kdjy4ddJzOlVi70cf8WSlIkkzbHrtwKvXIohEatLhxUGo+zG87IgzsY2LJ+2kYDCKSpPDuR3ba9jtHu9Y6+nQzYDKouHZiEQ1y1Cx6O7VKIsZiFklMlnHvyUZOKiPsh1AoVEGm/Cfs2LEDfyDA7RMsqNUiq5dkMPOVMj5e4ub7TzMqWuAfmArHToYYdEM+d94eyytvGKhv741W0EcrWWWgOId1Xx1kzJRypk/W02toHu1aa8nJUPPOy8lViE+ApEQ1C95MYdESF9edl1Pp0kHP+NExDBxxEM8uU3T9+AMEQUCrVnH0RIgPF3n5fZcPtUahRVMNRSURwhGJLn3b0bRp0zrNCY1Ghz+goNcLjJ1SyPTJcXz2bioDR5Zg21uPHLkJgiCgKAoyMtrMn5lwXc3PQ5NRpGE9DcdOhhhwuZEzudFkjMcrs/DjMJl/ID4vXFNqqCllxQ6chfVZts1BTq8TDLvaxM9rwmR6OqEWNDjT9vDb0kTiYlWEwwqPPF/GFZcbmf1cClqtEH02rfOxZoMPW3mEBz9zkZdbt2rHffv20a6Fwqx3vAho8JuLadFYx8wH40hOVBMMynyypIjXXsslo6QnakFDA6EFhzWbOGH8FZ2iZ9gNAV54olK/X1EU5n3kZs58B78uT6+I72VZ4YW3ypk914fPrQcUfLgxUfO4xhg0pDWA64YrfP3tOjT2dPDEIFlKOectwuJOIEXJIkKEY+xDVWpk3jtecqT2HHHvrNM4/E/gYkyI7XY7Nput4jVJkvjkk08oLy9Hq9WSlZXFI488QocOHbiES7iES/h/jUvk5z8QKpUKrUZBm1GMdE6qUh0B0UXZl3Sc1UsT+WVjIbPfPUlRsULjRiLPP2zi4CEVh39qjN9SQNZl+ehdWqSd7WtszU7wNua47wQGJaZGV/SmtOUA0baOeFIQBAGf4uGEajcD+kl8uTzA7TdWdxt1OCOs3+TFeTabc/kSQ647SP7ZuosD+32uKqTin9GsqZp16wIYiLYrNaI1e70lNeo/XUBWsoEFb5lYtKiQrz6JIzNNw6vv2lk8L7XaGJ3JDbPvqI+AT6DV5Wdp2VRLu1Y6zuWF2XcoSCCo0KmdnusnF9GpvZ72rXWcPhvmi+VuHrkrjqv6VbZRHTkeIjFBxeFjdSM+UlJSyCvU4/dLeJ0aDv6QSYbSqOK7hh0hChJ+p7BQ4menD40WnC6ZHatziLWKrPjJzoNPnGFgXyPjxxno3D6pynVqtQIqlcDAPjW3iB49EUIQoLA4woS7i+jUTs/k8VZSk9XMn5VCz6F5HD0ZYvWXGQy5sYD0VDXxcSoOHA7y5nO162+0aS5x9uzZiyY/ZVkmEolWden1IpMnmrn/iXJ+/iZaXXLvI07EE+2Il5MrWvTUgoaGtAQFjJhJJZtyijl73pH1HMcwKRZ0MX7atKg506vTiTRrosKdX33+6gQD2Upj3DjRosejODELVmRFxh93mlvGWs5rMUaQJIFzx/QYPRk0EJpTqhTw++aDbNoWoF796iLwlwAdO3Xns0Xr+WVpJlu2BXnk4QipZd3JPJ+MyVbCHGMvK1eXVbS5/bjWx4jBUbJzwpgYbrijiKv6mqo9E/IKwhw8GuKydnp8Ppn7H/HQ2N2vSmWGRYilqbc3k6et49B2A1qtQFGJRGaaGodLZunCdJo01CLLCjOe8pBjj34+aLOya1+gQi/0j1iywo3/b3DdK1f8QlmBAQOJXDHETj2hKeZQMjYK6d41t9r7J91k5dV37Lz/enUi6dDRICVlEVKTq68t9z7swFLSDquQgJUESh2FnFbtrbI+CO44Rg9V0bCelqOnQhw7GarWih+JKDz6XBn9++jZfSDAFZebKCuXkCMyj76oMPPZe+s8BidOnODy7ga6dtQybEIB0yfHcd8dcYydUsjlXQ0sW+VFrYaX5pRj0AtkZqh5Y66d+/6UhPn5Vy/7DwUxGgScboU/qnYWlki16jgD5GSqaZCj5eYbrNjKIry3yMnSj6oSqDlZGj57N5X2A86x6+eaXXFvG2vl2+89mOJkTnq2kpAoI8vyRVc8BQIKBcV/bWpywWhNFAUGX2HGbBKZ8UIZv28WsHoaog6YWTS7hAUfFbFiSTytm+v49Bs302638va8QzSrr2HIwOr61M2b6MjND4NaAgkiRGps6bwAk2giFI5Wk7ZpoeOHJUlcO+EkBw8dQxXRoy9qRAo5qAUNIbeezMyak5f/ZsTFxaHWh0mM1RMKydw6Nqai2+OJ+xIIBmWOnAgzeEwRn3+QRO9uVav7VCqBN59NYsQthTRtqKV7JwOjrzEz9eESBg0wkp6qoXkjgSXfefjgUwcrV8q0VXpyhN14cSEjY8SMJmLgissV7rwltuLYdkeEFat8rPsms4qW6POPyoybWsTVN+Sz9uvMKtIkUkRBhZZG9bUc9Cp1Ij/ffuNdNGqFtPPPL1EU2LE3yDfz06o955s01PLCYwnc+5CDNE+7KPH5JyS5W/Dp52vJzAKDVsWX76dy8z0l1Z6PF9C+tZ4ZL1TVcdTpRN6fHcuo4Ycx26oaOYaUIGXOECOHSwRVId6bE0e/XpW/z5ncMMMmrK5zMrj/gME8NWMWJqPIwrdS+PhLF299kM+pg1Za/sFYTRAEVKjQCdpqCd4/wmgQKCyRyC+QiIuNroPfr/aiLcupVdopS25CMXnEEIfXL/PotHi+W15OIvF4FCedO4sVx1r4ZVRj+bZxleSwKAoMHmDCYhb44BMnn81Npc+1Bfj9/ouWAHhv7ot0aa9l9WqZZDGFa6518eaLlc98nU7ktpss1M/xcd+UvaTao9WeDUIdENpuRNR4eWlm1WeOIAhMuSWGnfv9lDtkkhKj6+N9Mxys/cFII3cHjJjx4uY0hzEqFhoIVeM4RVFwCmWM7qznsenxPPmgwvpNLvIKynjlDT+t3T2iRPn5oU0liwLlLOekYwgIRKTqnRn/27gYE+I777yzyv+HDRvGsGHD/qe+0iVcwiVcwn8J/2w7pn8pjh49ymVt9cydFUN+8kZ8irvitbASoiB2BzdOgAbZGmKs0KCpxN4tCZjjQlzd38i3y8OowgYa9chn6WcJ2MtFDELNxJYgCMTprCDW3B5oFCy0pgsFlr3kZ61hv3E1viabyGhhZ88hP8eOyPS/toh9h4JAdLH/bauPMZOKmP1CtD25XpaGT96PR1aX1FkTwmSO/UvXyoOHJHRUBkgaQYsgaYlEaj9PaSk0CnYmpagHg0eVM2ViDJd3M3DbfSWcyY1W38iywg8/e5gwrYgl85Np3ARWLEpn6cJ0Zj6QwPw3U1n1ZSaZ6Wq6dTKQnqpi6Y9u7nnUxuKlLjatyOT64ZWZYK9P5sFnSkmN1+FxCAQCF89+CILAuJumceWYAg5tiSOTxlUCUY2gJbOsByu+j/DoPXFIYXhsejwJ8SpUKoHhg83Ub6Rw01g9acmqGoNYlUogUkOc9f3PHh5+zsbrTyex5utMvvsknd7dDIy/K/qbi6LA/VNikRV45R07g68wcf21ZmY9k0hKkoqCotqDt7N56joZP4VCIdwONZ8s8aAoCuWOEDv2+uh0RR5rf/Ox9XeFWLlmPaIcmlBC1BE1QUilLd05y1Hq0Yw9bEQR/jrI1KhU1DajksmgjCLiScaFnaDi53TMZl553sywqy0sejuV5Ysy+OHzdKZO1RDSOgBIEtJJUNJ5/FkX4yfee9Hj8G/C1t/XkZ6iJj5WxYyZXrLKulepQlcLGprTkYjHTJ+hxezaF8DjlYmzRjdb8XEq7rrVyujbC9m+J3rPRSIK3/7gYdRthbz1XCKKovDcLAfakoY1aiyrBDW68hy+/cELwMxXynA4ZcxGsYLw27Y7gMqZXPH5+LI23HiLi627Ku9zRVFY8ZOH1+faUYtR5/aLhd1u5/DuI2jQESJA+3B/EsP10AtGUsnmhx8qn5F+v8z7H7t57GkPGzco9B6Sz/FTUeJJkhS++d7NyFsKKSiSePDpUs7mhgmFZJ54oZzkBkVs/kXLaY5wQNmKW3GQJKQhRgz4FV/FOfQqXYXeX70sNTffU8yir1yEQtG7ZM+BIANG5dOrq55G9TU4nDKjx5fRulM52zeYOXZQzbdLlhIO163a0WAwUGaXaVxfS71sDaOvsfDYizYCAYXkRDUblmWye20OrzyRyJvv29m518+HnznpMOAss96zM+9jB6NvK2Tpj15++CyDDcuyuPfx0irrRYMcDQePBmv9DoeOhaiXpabUJnHnI8UYDQKvz7VT+CciUqcTSU1SVWhE/xkajYDFLKJSyaTlhMjIMNVpPLw+A3sOBLE7an52LV3p4aq+Vdf9y7sbcTsF1LYscgOFSIRoEOpAPVtfRo918dFiJ9+t9jJ+tIVJNxvYuivA62+7qq3b/XoaOH4qRDguOof1GPEotXc0SOZymjT4A3kuCLz+dCJ9L9fy+UIL5o4HOJ64moDiQyVo/ldNLv7/hJhYyC8JEQzBwD/9tjqdSNuWOuIThAo94j/DYBDJSFUx4wUbd0ywMqC3icenx9OiiZ6H7oznrtvi+HVZJrv2hgidy8IsWNGgoxWdaSf0oInQFn1MmNvHVa1ye2+Rk4enxVUzUdLpRD56K5qc/HxpZRxbVh7BUaqhXJ3PVVdoiQihOhn9FBcUo5EsfLfKA8Dpc2HqZalrJfZGDDZhtCgkyNVb0iE6HzWeJF55u5yWzXSIolBr5fcF/NksDqJEqybGU+3vJ4V9mLzpaH3xPPW4qQrxCVAvS8OKj5OZ9frFyyFB1Az06IkwTleE+DgV0++Io9dlMaSFa9ZQVQJGTpwO1Xq8w8dCfLXCzcIvXTRrFP0tbWUKYqh2ElKLHokwFqx4fUrF804QBAL4adWqck1dttLDhOssNR6nd1cjBcURMlLVXHG5kd27d//H67+AMls+P/zsQwhrMSa7eeLBmqsw+/c2oku2E1Giz0wNOmzlErfdWLM2NsAtY2P4cnl07n6yxMv6b+NJL+uKRYhFJaiJEeJoJXQhQoRiJa/KZ0tV50jNlLn1PNmrUgkM6G3EalGht2dXqxAGSBdyUKEmj1MYMHP48OGLHodLuIRLuIRL+M+4RH7+A1FWVkbjBhp6dzfw7RITyf23U5CxluOxazkWtxZDVhG/7/VwzfgCSm0SS95PIzNdw1X9ouYdckQgkHyMl5+xIggCoXDkL0nHmBhISA8gKzUToAoKrVqoObgtmfzjyTRvqWArjxBBJi1DwFasZsQoH616nWXIjQX8tM7H/FnJXNauMsPevrUeiyVUZ3fvUdfdwStvu2p8La8gzIkjqmqalpIS4ZvvvTV+Zu/BIAFbDKIgYhIsxLgb4HAoTJkYy+03xvD4SzZaXX6W9v3Osf9wiPunxDFhqo0HpsZVMwaJj1Px0VuprNng45N30hgzzIIaDcEgXDuxkLkLHaxc6+XVd8q55qYCpk60smFjhARSOXHiRJ3GYeBVwzh0QCBLalbj6ypBhcqRzMbf/Xzzg5vX59q5ZnwBPYfm0vXqc1hMImt+9fHUa2UMn1jA4WN/DoAVlq2sGrQ7XRFmf+BgyftpFY6hgiDQt4eRz+em8cBTpSiKQqP6WpITVOTmS0QiCjNfKeOq6wvo3c3A3I8dNX5fn09m534trVu3vugx0Ol0SAEdr74eJKv1OeZ/6mfolRY6ttUz9aESHEW1B+hqQYPyB/pSJajJpAFeXBiw4HNpaxiTKMJhhYNHwlX0PGt8HyHOcpQDhvV8/Ima64ZX38zdeWsMpqTKuZlJA+zl4qV2oFpw8sQBsjLU/LDGi86eXSM5KQgCWTTE6YCFX7hY8LmT5X+Yy0OuMGHUaBh3i4NWnUto06WcGffoOHXQwNCxJfQfmceSb/xY5No1nsxSAmt/CdDssiKWLTZwZmsG234x0bpbEUdPhLCVR8BX+XvrBD3J+b2YdJOa9j1L6DuklNaX5/LjWi/tWukISzLr1q276HH45qtvMcoxaNCQQ9MKsyeIzm1vfjyffeXl5JkQnfqU8t5T6Ui/9yY9rx/lu5rRrZ+NfiNyuer6fH7b6mfi9Rbat9YyeICJ594sJ7NlPp+/nUjbwBW0pzfthZ40ojUnOYhdKSVNyKI4az35KRtwiTb0viS+Xhq9X8ZcG8PYkWa8XplB4/LpPSyXl+aU887LSbz0RAJrNnh55DEfhT9fRmv/FbSLXE6jko6se28LN40ZXyeiq0WLFuzcp+Wb791MusmKoij8viPAZ3PTmHpLLDGWKNk4aqiFtV9nkpqsIS5WYORgMy2aaMlMV/PuS0m8+3IyBoNIUqKa/r2MrPqlktht2VTHyTNhSmw1f6835jmIj1Nxy/Ribhwdw8tPJNG2pY67Hi1h1jx7lffK/yHX53TLBEMK4bCMIFrR6WqvnvwzUlMj9O1pYNiEApyuqgTo7v0BPvzUWaOsQUa6imwa05HLsVHEdmU9IQJYitow/xM/X8xLRacTadVcS2KoPp+9mcRt0yqvy+uTWbchyM5dYIgJU2w8TCYNOMPRGuMMr+ImJcdHVkZVYqxRfS0ltggd2+pZuTidrAZhilM3EVYHiImpmbz4t0Or09C7h5a9B4O43DXHa0lJ4l/GWcEQ57tUouvZmGEWvltd+bwUBAGtqCc+WA+AWBIoo9K91WSmGqG/eUeA/r1q1p61mEUa1dewZEWUQJIkhQl3lqKUpmGtV8qOXWEsMQJeb80xW00QVSKNaM2vW/yczQ1XSXjVBLVa4I9+KkElwBnlKEeU3ZxWDhNQfHg8MGqoBYsl+p1LbBKSVPMNbHdEUNWye5KEIG7FgaSE8Sguzlm34KSMTKkFgYTTjLm2ZpI3J0tDOJiL2+2u8fWaEA6HMZu1uD0yh84nbGxlChql5ueIsbQJDz9TVuN9umNPgOQkNTv2BOnbw8At9xbz/iIHHp+EZK3dvdcplGLEhFGw4HGJnM0N06K5iEdxosfInv2VcZVKJdSaDAKol6nG4YwwYrCRY8f2XewwkJhUj7LyCAICepNUIc1UE5o31RDEH/3uYgnZWWIVDek/IzlRheO8dvScd30kuWvu0qlPM/I4SUSJ4FU8nFQOUmQ8hFqtkPQn3fHPvghi8dSr9Zxp5GCnlHo0Y97b79X6vku4hEu4hEuoOy6Rn/9A5OTksHNvNJBp0VTHN58msH97ImNvgh+/TmD76mxWLEpn5eIM7r49rqKVqHsnPRu2+NCZJAIaJ4897aZL31LK7BKnOYSsVK8QiSgS+lgfY8foKNRXzzAqikJJ3F4efyQasJWWRcgrkJjzQjIHfs1h97pstv2awNgbBSKSyPefpvPco4lkpldvGzSbVXWu/OzVqw+rfg3zwltlBAKVwf6eA0EGjSwnvrgqaeRRnBitGh55rpTX3i1n+hMl3PFgMR9+5mTLdj83THQSb2tT8f5UOYfPl0SDs9bNdRTmqnA7FV6ZmYhaUPHIfQJyUFutyqLi88lqZDmqM1hii2CNl7AVqREjUaL0TF6Y1s11vPR4AjOf8xFT0AFBFFCpag+2asLKlT8Qa1Ghp+YNBoDkNjP5wWLunRTLj59nMOf5JPR6gW8WpPPtR+k8fl8CC95M5d2Xk7n7sRJOnQ1zNjfMhGlFlNsjPPFyGQVFlRv+z75xM2l8dUkDgMQEFT06G/h1i58jx4NkZWiYPMHKmg0+dDqR9d9mMvOBBHLzJT5e4qpwCIZo1ceo291MueupOpHhgiAQE2vF7gnRv7eJw5uz+XReMu+/kcTWlZnozLVXa8mKXIX8BIg7X6kJCm6PzP1PlVZUrv0RM14ow+sRav2uJRQQTwo2CshQZ9Czl1CjARaA0ShiMv1BcgA9gqCwa1fdDR/+DbBYjOw/HOLUKRnRV3t1hokYenY18NbzSZg0ejZtFCqquGfPc3Pk1wzqFw0kI+8KMgv6keO7jHah/qjcCUy8wUp6ukBI9Nd6fCflfPVVhNT83rRTetFUaE975XJiz/Sga98yUECO+VMbpKAn1d6RpJMD8O1sT9c2ZuLjVOzcFyRCBJ/PV8vZqqO8tAwRkQA+4qle3Zxkb8cLTwl0H2Aj4VwvEoMNUAsa1IKGDBrQKtiXXdtVuMu0/PiTxFvvuTh9OsKa9SHsZSB64mlEa1R/IJf1gpHWdOEUh1CpZF6cGcv6n01Yu+xB1vrZtCEqiXHdUDPLfvTSt4eRNV9lsmF5Fl+8l0Z8rEj/kXkUFEWIiRFxJR/AqZQD0Xs5MZSOfb+f5UuXX/Q4iKKIVhfPd6u9WC0iW3cG6NXNQIOc6utNrDWqy2wxqRg0wMTAviaGXGGuJqPSt6eBbbuqVuK/+FgCg27IZ9e+yr/bHRHunlECikJ+gcTyj9MZeqWZBjkaruxj4uv5aRw9GeL1d8srPmPQixVdEX/GkeMh7I4IPp9C/RwNySl10/sz6CPMeT6Fe26Ppf/IPEbcXMD0R+30uiaXWe/ZGdDTzG13OZh0j50deyqvo6g4QpHxIBIhWtEFERXH2IsWHX63qiKe2LtfQgyYSfI1Y9svRg4eDbLsBy8de5Yx74kMEvO6ETnSkrOBc5zW70AQFA6yHb8SJbEURaGEPFz1tvDxe9W1n8NhpcL0KsaiYuiVJjp3VxB1/jonSf8tSEhI4VyuREGRxLsfOWp8T/0sNSfP1JzIk2WF3PwwD06t/D0iEbA7ZX7f6a9Y/xQZxPPbg3TqcY7jSEo0NvD7lYr1XFEUTp4JEYko1YyN/ojYGBUej8yc+Q7a98tj6xYQMs/w+CMGjp4KkpOjrpPBzdARgwlrAvgcagaPK2Db7gB7D9a+/p84HSLs1WGnlDzlJIfZiQUr9WiKlQSOsRe3rpD7Jsdy4kwIRYFrrzbz3qKaq5lfeKucW/9U/SrLCs+8XoasipA4YAtyl9UUZ62neddyklXpFGevIzUzglpd+zilp6hwuWpO9tcElUpFOBzi7ReTueeJUuyOCF0uUxEwlNb4fqsQz8EjYSY9EI3/IKrxu2iJi8deLOO1mYlkZaj5/mcfbVroiI9XYTIKiGl5FJsOIilhipVccpWTuBUHESXCWfEwHkMBkhLGnNeOR58v4/GHzJQn7cGImW07QpSVR/ce4bBSK6EMUGyLEGMRsTtlDIaaK0Rrwj3Tn6C0PExYCOKR/H95jqLiCGo0yIrMOe0BJlxvYsv22tf+zdsDtGoelbbxuTRVEo9/hFrQEEFiJ79yhF2UUYQ/EKH4jJ5N26uuL6FQ5f1VE1RE12GZCMVFtRPPl3AJl3AJl1B3XNL8/AfiyJEjHDkmcfpcmPrZlZu6GIsYrTCqBSVlEbbuDJAYr+XEfhNnfmhLrGDFrEjkc4rdbKKt0q1Cu01RFE4bt6M4IixZpKWMIkoVO/VpgR4jPtGBO+koU6eq6N01GojMeKGMN59LrqgEhGiW/JkZsfhCYZav9HLtoOrmIuGwgt0h13lTIwgCWZnJ/LYtn1XrfVjPB9FnT0NaUS+MQmWAFFKC5MUeI+QGi9rKuVz5fDWQyE/rvNx8Twnm/MuqtM2KqDh2QmLcbWVs+j1AyK/BF9Rx9x0iNk+YjnIv7Anr/jKwT4gTyS8Ms2t/gMwMNSp1hDP5QV55M4hGVGPQhcEVh7W8O3qMOE1FNGlSc1tSbVj82RzatdFwbM1ZhKQCVMYAkgRqexpx3oZoBC12pZQ7r7Ny0+goSfTqu3beeDqJjLSqt3laiprZzydzx4PFCAKMG2XB7oig1QgMvSmfXl0MDLnSzOpffMx+vnbNzk7t9Rw8EuK71R6+fD+NXfuDtG6uo2UzbUXmff6sFN6YZ2fgmHzqZ2vIL5I4eUbmpVcX0bVrjzqNAUBSejImUykfvZ1Q5TeJtapp1DxCYKuvWiUwQCkFJPzJkTNMCJkIekxoLQFGD9UxeFw+N46KVpOeywvzwacuOrTR0ba1mryNZ0kVcqocI6gEKOA0cUICgsnNXQ8rrPyl9sBbkhQCf4iznZTRv4+Wb776kE6dOtV5PP6vo3PXIaxY9gH+UBjZ6AR/zbrBftFFk0Yq1m30k7c3mdRAIwYN38wD0/V8uDBAqqdS/+wCBEEgsbwdny/ejKiO4Es4ToItrdqxFUUhn9O0U3pUM34zCmYaSx25+4GdZKSpCZT6kAjj1ZeAIhATTEOPEXfiYYYP0/Hws6W0bKah1CbRs2fPix6Hlm1b8bWwgogioaAg/OliREHEUN4As1CCXqhOvOsEPclSPcJHrNg4hh+ZuPKmfF50jDirigbUXM2iEtTEKom4Y87Qp3s88XEqVixOpH3v/UiFKQy87hzTbo/htacSefjZEtxucDs0OBwy3mCY2S/FMnKoBUGIktHTH91N3u85xPsaAZDoS+eTBZ8xcvTIixqHUCjE2TPHSUoSWf6ThwNHQtw6tnZSvH8vI0uWuyl31O76XmaPsPRHD6IQfaYdPRHix7VeJlxv5bNv3Dz4tA23V8bvj2oN52SqmfdKSo0u1q89lUS3QbmYzSK3jrVSXCpxw+RCVi/JrPIcLiqR+P/Yu+/wJqu3gePfJ3t0pHuyN8gURBQFQcSFIMgQEBRxAG5ciII4cPBTVEBEARUREQUBFQTZS/beq9A90pW9n/ePvBRqW6SKtsr5eHldNHmSnNxJ7jw54z6DRmSRm+cr2Qjq6JFtlxQDCL4nlf//+H3uDKXPnaE8/FQ+v35Rmwz1Yc6eUHDox1qEeGJJxcODq06R3CyP8S+G4rCoeeoVC5/O3IAu5WoMASPx1OIMx4iXg/d5Js3L2+/b8PnOkk4qqnwNQ0flkXbMSAtfF7x4yOIsLhzE+eti9xfhCEnD6ZLZ5ctDJatRo0VjdLLzh2gS48ueav6w3Eb3zudzdevmOmz2AKby98gTgPr1W7Nk0Y80aaJi6Uo7PW+zc9P1pQdmTeFKnhlvZtHsBJTK0u/RT78qpuetISiVEj6fzLMvF7FihR9vXk2G9QVvaC5DB2u4/VY1UzelkxgInlvUk5uxj80kyXWRCmJZ+osVhaRgwkQb/uJwXBolaRneMrN7IfhePXDEjUoZnEX30cQohj6eS7MWap5/LZ+1i5K49d5iDIaKB3Z/777772Phtz+gPpVIsc3P1JfDKTYdZ+kKW5nN7WRZ5plX8tHnNeEYuzERQ0uuKzkX1WEgQo7hmGM3U2ZaGHRPKO9NL2L0CBOjXsxl9Pg8Rg0zUbuGikPHPLz8lhmbI8C740qX7HlsTB61a6jYs6pmSQdnfoGfwaOy8EadYcvPSTz8bC4Wq5+w0PIHv8+kyURFRZV7XXlsNhtOh4xOK/H22Cg69kijyw160jlFhFy7TB1/r+zBH5AZNiCMNz8oIC/fjyQFV0f88HkCBoOC3Dw/7VpreWJ4BC2bBc/zH3vQxH2j0ti2+yRtWmhp01zLkRMn2bzdSYJKotji4GzkL6jQsHqNh517M9CYJM7of6QwT8ldQzKZ/UEc3TsbWLTMVrJR1IUOHnWTFK8K1k6dY+HdD2645Dg0aNAASQqhbiMPd3U38P1PNgb0KvsYOXk+Ms6oMGDhtHIfNeu6mDzDid8PjwwJLzMw5nAEmDWvmOXzkpAkkKWKv0cAVKhpI90IQED2c9p7iPyiTF583czGpckln8fbb9Xw2bYMoj11y72fPDIJJ5LTHObe5v0uOQ6CIAjCHxOdn9XQe2+/jsep4vZ7zHz8fhidrw/unn1LZwOvvVdAl47lnyTO/c5C3x4hvPaKkhaBjiUndypJRS0aEi5HskfaQC25MbLehlmVitKnp2HuLSgkBQmAlWKOsw+PwsbjjxoZ9VBIyQ8Xi9VPfoG/VMfnhcY8EcndD2SW2/n5yedWXI5LP7m9UHxCA54c6mbcu/nc0snAkH6h7Njj5rFntpKTF4PGE4ZNWYA/zI1arSPepOODKRI3dzrfCTBsYDj39Aih460H8J6ORi0FZ2bmkYkzM5pdmDGGgGQxEe9PwmlxkExisG6RTUVhkb+kaPuFZFnmRIqHAY9kc+ctIYx+NILIiOCult/9ZOWdD4twFqhJLGiGBi1phmMMeXBQpWZ+Wq1WigszqdvcT4PuR3nvtWjq1DTi88lMmZnL2++eReE0YZPMPHDv+c6bkyleWjQt/7Vq0lBDQVGAedPjeGxMHl9NiycuRoUsy/Qcksm2XU5UKsjK9Zep43VOdo6P+T9YeHiIifAwJd/+YGfPPg/PPHr+16tKJfH8Y5GMHhFBXr6fQ8c8jH/P8Kc6PgEOHzjMuOeN5XZGfzQpjDt7byHJfF2pDtAi2UwGp2lxwU7sAFmcxYGdpjQm1Z1P7RpqFn+ZyIKlVuYttBITpWTa27Ekxqv48NNCPs86QmZRJjpzPVSoMZONWUrHFClj8Z7h6LYEIkwqdh5wcOykh0b1y27e8O0SKw63F6dsR4eBU4r9fDMxnJEvVa4MwpUiPs5EoTnAjC9sSJqzRDvql1n6LssyGdqjtL1azSNPFZHkaolOMpCYcRMfjD2J2WsmUSp/loVO0pOdKfHh+1E88kwBWcYDxNmaofj/4wNygOPsRYMWg1T+jvEmojmep6RpMz9HklbRvrWR+wbo8fpkZn5+lsPHPCQlSox6wYOcnUSKKh+9ToHbXfFMpd+7pXs33oydiC/HTw5pJFCrzDEWCoiWE8t08p4TRTzH2IsPD7ffquJEylH2/ZRE74EFyJT/3AD0hGCq7WX+IjuFRTIdrlEz+F4NW3ZmcV/fSCZNK2TXfje7dkqE2WsS66lHOBqKFXm8/MphVEoHve4wUruGmkVfRdH1rhScOxPQS0ZUkhq349LjcPToUWQCDOgZxsyvrXS/SU+xteIBQYs1gFIJU2cVVbgs95tFNpbMSaDPsCzCwxTMmlfM5x/GMeMrC5nZPvR6CVO4isxsHx3a6tl32E10VPn5O8SooEFdNR9/XsS70woYMdREQaGfLn3SaFxfQ9OGWg4f93D4uJuiYj+N6qkxhSt59bkoHn42v9z7LE8gECC/IIDNHiDEqGD3fhcZGQHSFUeRvWoaFt0UnKEkBTt3QguvJndrOnf2PUBEqJoh/cIY1EemQ9ddKNNi0aDBi4eaNeGXNXbue8BGbc/VRBDcHM8iF3LwUCEtacNZjlMoZVNDbkgMidgoIk9hwWHToMOACjUyAXz48LvgwadyeHZkBDt2+wgPk+jdw0B+gZ/Pvipm0efnazCmZXoJD1NgMFz6jK8rzbZtm0lIlPjfhBiyc3y8OqmA6V9Y6NJRj8sls3K9g04d9ESZFFx3Rxrjno2kXSsdGVk+Pv6iGK1GKhnQHPxwAafW1aWmq3bwzl0gO2U++2A7sU1z8dQoJMOditZcl0hvDVpyHdmkkmsr5pFnCgiTo6ll6YJSUlIkm3n25X3Mnx1VZoB7wVIbMjKvvxjDjR2C52Qjh0YwdYoPhw+GPZVHfp62Upt9GY1Gvv7+K7pcezNt3J1xO50oklN4eWIBu/Z4eOLhcKIilew96GbMeAsZ+5LI4DR6g0w9x1Vl2ihJEg3klkyespItq6K59Z48duzw89yTYeTk+XlmXC5Hj/vweODx4aHIksTdD2TxwIAwaiWrWfKLDZsjwPOPlS6dEhWp5IfPE7mhZzpRkUru7R3K9C+KeeHxsiVWNm51UaN2O3S6i5fXudCSH5bgKFbz7tRC5n+aQK0aSn5Z4+Dh4aHM+3o90QUtMBF8vYsUOaQb9lMjQiLH7GPW5LIb4WVm+4iOUvL4gxF8+lVw1uuUiTHk5fvJyvWz+vukUueDNnuA2wdm0KCumudGRTLnu2K27pS5r284g/qEYTRI/PyrnXHv5DPp4wJOn/GSmuEj1Kjg1i6Gktdh/2E3T7+Sx5dT4vj48yJioiU2bVzFwEHDLikOTqcTg8bLg4PC+GGZjR9XOqhTU0X7Nud/A+SZfdzWP5usbCM+xS5GP6Xmlpui2bXPxaSPC+nUM5NJr0ZxW1cDkgSbtjt58iUzGWmw/jcnt3YxULuujD2r/AF2h2wrtf+AQlJSnxbs81pRKAq47d4MJo0PlkgZ0NvAW/87QZg7qcxGcUWyGQVKPLiQUOD3F11SDARBEIRLIzo/q5lAIIDFmo5W7yczTc+Tw/VgMqPVSjitKnweI1M/szBqeGjJiYMsy0z8MLhk+a33HNS/oOPzQiYpGoUkMXT8SeJjFUyYoKJGzvWljg2VwrmaG9kd2MA17ZSlZmxkZPlpULfiXXCjIoO1cca/m8/Tj5gwhSspKvYz+WMr332tIiquzp+KyYCBj/HUy31ZNi+BZWvsDHsqh8xsH4m1JIpNGZiPezDGF9KuvZp13xtJuKaYmzuV3UgnLFTJ2OdCeHv0aWKdjfHIbjI4gynaRWItL7GRGu4Y7SI7+yRfLbARyEoGR010efV47d2TTJ5YdkrKop/sZGT76H17KG+OOf+YarXEwLvDqJWk5tOvitmyaR2ST01IbDQPDH+gUs9/06ZNtL9aQXqGh8VfBjtk/X6ZIY8UcGBbCHWdLdCixxLIp/Mtxxj/so7WLdVYbRcfpU6IU/Lu1EKmTIwlLib4OkuSRLvWOjq213P37SF8+FkR7duUPRmXZZlpnxehVcOPK+1YbQHWr1IgO2M5csLDV99ZOXrSg0oFGrXEQ4PDubWLkT0HXfjcqUz96F0ee+L5SsUBwB/wU7Nm+R0PjRto+PqLELrfvRa134AWAw4sqBVqrvJ3QHXBcqV8OZsc0mlKW0IlEx6Ljncm2/lloYEHBpSeSeb3y8z82kJMjIIPPlGwaOlRcnL9RMcGaNNSz/vTrNzSxUiESYXLFaBFUy19hmWSlKCifh0NjwwJp3kTDas2OPh6oZWfvo+mz6BNuIr1tG/t5c3Jhchc+mYPVxKfT8bnU6JVqvHaw9mn2ETTwDUlMzB9spcc0z46d/Qy/KlinFY1tQn+mFBKKqLddTFTVGGHIARrGrdursVg9JFrSyHLn44xEI7XJ+OQ7SQG6uGh4g46SZJQymoOH3axYE4sbVue/wF0V/cQlvxiY/RzTqLMrcjgNGeO6giE21i/bukl13pVq9VMeHs8o598FLN8hAhrTJkfYE5NPmGeiqfN+fHhxkmfu1U0rK/i0QdCCQ1REB4OGVgJo/zb2hQF2FM0zBxXB2VAw/fhOdj0Fq6/QcHyVQ6stgC/rvJTx96OCGJLYh0px2PKjeXFl9bTtrWG5EQ1kiQx4eVQHr//JPrilnhlD4bQSx8US0tLQ6VUsHy1g7FPRXJbVwOjXsxlQK/ya0R+/EURIQYFew66mTWvuMws0RlzijAaJH5d7+Teu8N48uEIlq6w8cYHhUwaF02DusEBjJRUL4+PyWXnXhdO18VLt/j88OzICH7b6eLLby28Oy6afYc93H1HCK+/V0CHq3VMfzeO/Ydc1KmloXVzLePfzUd9keWwvydJEgVmBWPfKESrVrJsoQ5TQXtiSSeUiHKXZkb6kknxnqJdV1/JZi6PDtcz4Y1c9N7mSMCREx4GDPHRxn9TyQAhQJgUgV42YKUIl2Sjtdyp5LzBSCixgWQOKLYQG6hFvJSMT/aSxknyfFns2ObioU16Iv2J+CQPb7x+ivA4B6uXxJVsmiXLMt8ttdGiiYbomPqXHIcricvlwuMqYt6MOJavtrNrvxunS+Zsmpf0TDU3dtDz8H1hfDiziDnfWRncN5QVa+x8/HkxGVleCgoCTJoQQyAQLFdxcJuRpHMdnwRfg5yIvdx6i4PxLyaSGK/CZg8w/fMzzPz0NBF5LSCkGALFhOn11M7uUDJIZJKiObUpmdvvSeONcaG0bq4lM9vHjDnFLF9j5/auxpKOT4BHHwhh7hd2NDnRbN+ciVIpUVRURGRkxXWXf89sNpMUUhvJI5EZuod6iT52/abl56kNWTQ/hYDCi8oTRmj+NSRIYXik45g9Z8t0Np2jlFSEaQ30GpxDdM61ZGRqeWj7SazqXLx2A167hsRm+Tz1aASSJHHfPaF8u8TGrn1u9hx0MWlc+atkdDoFN11v4KoO2dRMUiNp3MhyPiMfCNYo9vlkvvvRxsz5kUyf8eYlP3+A06dSqFkzWF7pnakF5OQFGDYwjDFPRDFymI8Ro/fx21Yf4aEKEpNkerdQMPGlJLr3zyA5UVXqu+pMmofeD2QRaVIyflI+kgRx0Ure+6QQiyXA+NFRZQbCQ4wKFs5KYMQLuQDs2e/hyylxJfVkAQb2CSPEqODdaQUYDQqmvR3Dht+cTP60kLhoFeYCP1ZbgEiTRP9Hsrm9i5FxoyOZufDSN/qZNvVjEhMUZOX4WP19MvsPu+k7LIcok5oWTXSkZ/o5ftJHQbaeaEUkN/bOw2lXMfFdB+Hh8OaLUXz8RREPjirCFGZFo1CjsEYSVtSFZKmYex/YS3ItMwFZJk/5Gy39nUrlWJ/s5Rh7aUDZGvZ1aMqJo1uoXVPFoEdyCQ2FqEgF992nZeH361Fk1yHKnxjcMIlUrBRzFddwiB2ESeEcOnTgkuMgCIIg/DHR+VnN5OfnExoqM7hPGJ++EU+CpTFcUAJIlmVmvXeQT+ek0bWzBmRYucaF0xNg7vRYnn7OjrGw4s0CwuQoTpzKRafRYcivV+Ey9Jo0YPio3dx62IBWGzzBjY5UcDat4s0pnM4AtWqo+GJ+MQvmB5fi+NwqNHl1Mfg0NOlS80/FJD4+nuP7DXTsnkevnmpy8/zc0c1Ix2v0ZOX4+XiGlZz8AF06qln/vYJed5WdcXdOz1sNTJiQRZpLRSZniJbjCIs9w6fvxVO/zvnbPftYGKOeM7Nj8Ski7HVZsziXhx0FjHs+lORENRarn+mzrcyaV0yLZlpGP1p+x8H11+h5e0oB/fpqadday/Q5HmRZrtTyf4/HQ3qGmzfGRJfc7tW3LBxbW5NEV/2SzoYYkgjkJDB+3CaiaudjNCpwuwMlr9+FvF4Zt1smPctfZobikL5hPP+6mfkz4lGrJT6bW8zwQWElj+3zyTwxNo9et4Xw4uORTHy/mLcnubAXq/AHbLw7xcEXF5wA5xf4efODAvYdcnPwqIdvZsTT6/4ZdLzxFlq1anXJcQgEAqgkNatWeel3V/nH5BX46dFDyaTxoRQVB9jwm4b/TbFyvGg9YZ5ElLIaiyaT8Fg3tXMSiXAGO6wb0IIDB7fw/PhC3hhrKqlzarMHuP/xHHJTdWSekuh9fw79eoZwc1cNu/d5eOHVIjxOBU88FE5RsZ8Bj2TT584Qtv1SE6NBweFjbl5808zZNC+33xzCgs8SCDEq+N/EEFZtcPDehDja35bG9Tdee8lxuJI4nXaMIRIvjDbw7IsF1GsIWtMW0s9KgER4pJ97b1fy069uHrk/jMOH/aSuyi+pi6mWNPhlHz7ZW2YJIIBVLiI6NkC3ful8NDGWju0NmPN9nDrjJTvXx5hX/fj9J3BkgRwo/3Prl3348NDzDm2pH5Pn9Lw1hBmz7ezYeAIdepyyl4BHXakNPgCWL5tLXLyfqEg4fng9elcM4Z5EPLjJ152mdx+JDStPg7n80gAZnEaNkq43GFm43MLYp4MdDWqjl0LTEcKKrytzG5/spYh82hV2DT53CbDEEl7cgA1rN9CgmZeP3ozhmaf9RNjL1iJVSArC85rx/rQjvP+mCYC2LbT4dRYohlTFMUY/8PglxyA0NJSG9dSkZfoY2DsUtVqibi01H35WyJMPlc7Bv663U1Dop6AowI9fJXDPg9nMWWChUwc9kkJi/WYHNRJVFFv9zPzazZrvk3C7A+TlB/j566RSG3PUqanmhy8SuXVABjWSVKSme8udEW/O96NWQfMmOk6c9rFhSQ263pOOJMm8/WEhA/uE8voL0WTn+nj7owJ+mR+BSiVhzvdTWOy75NlvCoUCv0fF0m81SF49DfxXgwTFcgG1KX9TPIAoRQwD+53fvKjbTTo+muJBMitwYCc+/SpisZXq+DxPIk1xnNaBzuXOnGsUuJqDqo3E+5NRSWpqyA3IIZ0Wrs7Bjvr/v0mcuwZ55uN8OD2bt18Nx+UK8MTLeSTEKlnwgxOV9vQfPv8rUX5+PnGxEuPfzWf8s1G8/mJwlmV+gZ+xb5l5/jUzIUYJhUJi96qaJbVbIXje+Ohzubz4vJc33syn0OIlqbhtqUGhAmUWne8q5sO3z3dAhhgVPPeYifp1bDzz8hbu6aUnxKhn8azoko7Pc6LsjbBuSeT+gUex6s6i08kkxqmYND66zNL88DAFssJPHZqQJ2ei8MuV2uwLwOfzIQUk8kIP0eFmG3d0CyNnRwxR3iTITTp/4P8/xyS5Dlm+MxcdCNNoZZwuGdlvwY2L4kIbSVxFLEkcif6ZJg3VJe/9mGgVjz1oAqDfQ1nUrlHxz6mmDTSsTG2EKzWawtDj/FiYxW+7spFliaJiP2fTfMz+ck6lN/rSG3Vc006FVqtky3YXsdFKHh4cbFNivIolX8fidgf46Vc7739SyMSXkggLVWLQK/j482IKiwpJiFOSm+/n8FEPLz0VSb+7QtFoJKy2ADPmFPH5fAs1ElS89kL5y/FjolUoFBLvTC2gSSM1Z1J9PD/WjM0mk5Ss4Pmnjdx1awiLf7GRGKei+00hdL8phEBAxmYPYNArUCqh413phIdKjH06kqUrbERHJ19yHLZt3oaMzMSXolm20sF9Dxej98ThSlNx7EARkcRTj2bEUMRpw29sWm8k1NyYENlEHg5e/OUIDpVEvKshybYLBl8k0GNE7VdzVauDzJwSyY13pbN736/EKxNRu0zYlQXk+wppSItyd283EELAHkLo4esJQ0GRKouTMUcY84SRV57W8vaH6Xw8NQ2DN4oYEqlLMyA4WKkL9WGzl1+/V/hjsiyzZctmvl/wCcVFBSQk1uDeQY9z1VVXVXXTBEGoQqLzs5rx+/0YDRL5ZgmTHFNunbrw4gbsK85j7cmG6DCgU9oZ+FQK17XTo9bY8Mv+UhtXXEipd/PrBjubt3rR+gwVngjqMOBxaGjT0czNXdTUrq1g8xYf+48Fi+2XV8Nr9jcWQgwSjRtoOHXCTY0ztyFJErIss0+zlpaGiutHXozJZMLjlTGe6sCipZtY92NiqSXoA+4OZcwbZo6e9OBR2HDYK56Z43LLqE1KHnxuKFExUbz6yhM8M8JUquMTgnGe+m4kLTedBntd4ovasHdBLrevO4GktWD1OlCZk+k5VObYWedFd5esX1vDjR30rFznQKcNLu+qzLL35s2bM/WD4MZJEOy4XLTEQ5KzXpnXTyEpiClsSWTznfS8S82MOcU88VDZjtlps4u4q7uR1RvLFnqvVUNN25ZaXnjdzJtjopgxp5ju/TNo2VRLXoGfXfvcvPB4BAN6hXJHXzPmPXVp5K6NQlKQnriG1QuTSy0LjYpU8t6EaPo9nIVeo6BOTQ1D+hp5fcIzLPzh0ne8PnDgAMn6OmzalF7uezBYBqCIr6bFExutIj4WGjfQ0qN7CJ17pzHtbQs+P7RpHk5khIJ+9+dxavMxohz1CZHCqWm5li/n7GDRz2k0rKfG5QmQkurDmxdJM+81qCUNgfQAi6ed5mPlKeL8tckkhag4Ly63zNi38pnwfFSpmbJNG2lZ8mUi/R/O4t67QwkxBn8w3trFyLTPi5EkiQf6h3HgbMUzqq9kZ1MOkhCroqAwQGSMnxeeMtGvZ2jJxmkHj3oYO9HM6oVJGAwKMrJ8dL31MBG5MSU/UmvQgKPsoancttQPdq/sIT92Nzc1CnDitLJkk6roKBXRUcH3Vo/uIdx6bwatWmg5tPwsidQu08Y0TqE2eBh2n6nC5/HIMCOZ22PRuiM4yUEMalWlZvsWFhZy4MB2OrTV88HrMej1Ejv2utmy9STL1tiwn/Lx8nNJjC4s5uTqs0R4Si+Lz5XTkVDSjm689c466jaVCQRAqQSnS+auvl5++XYvMZZmJZ3EDtnGYcU2GgZalens0ko6TEVNUHEYhUKB2lpxnbpwOYat28/v3JuR7UPyacjVHyOiZiZFxbmXHIfw8HDq19Hg98uo1cE2dWyvZ+bcYn5d7+DWm4yo1RKrNjiIiVIyZ0o83y61sX2vhwfuDWf5ahvhYQrattTxwqgIDP8/A3LFWjujxuRx7dU6hg0MK3dHYrVa4sFBYRw96WHEC7ksmp1QamDJ55N5elweTz4UQUqql/hYJREmJUP7hTF3oZWPJkbx/ieFzJhTxLeLbXz8TmxJbcAiawA5ION0OjEaL+19ISlk7E6ZZlxV8j0gISETQKL87xdDSIDQkPPX5Rf6MXpjyFOkERoI5wxHaUCLcm+rQ49T8paaQX8hraQDpJLBvWxSqUWjcpeIxjga8sWcs6RkZFJslWnTQsPXC62EFNcmy595Sc//SnPy5El8fpnPP4wrVVszKlLJJ5PiePS5HAqKArz2fFSpjk8Ins988HoMbdaaSUzvhk3eh5rSnY3u2BOMf6H8zrdetxv53/RC9h928/iDJha7y9/QzyiFYihoi77xKho2CTD34/IHYjZuc6F2moKbsslqfHgv+X1/ToMGDSiUcmnT1sqXU+P4eZUd2V/xTxoFSvTGAE67Hb1U9rE8spvYBD+5eXp0GAghnLo0Lcl9GpVEsbX81TT1aqs5cNRDu1blL1nfstWPHmNwEzxbC3JP6uhydw5PPhrGvY9mER2p4NNP3uDDKd9UKgbRMdFsOeQhO8dPYrwStUoqcy6q1Sroc2coc76zEhaqpLDIT2K8itkfxFNU7KdjjzS63mDgkfvC6dbpfFxCQxQ8OzISnw8W/mS96IC9KUzBkZNuUlO07F8eQaS9PmGShpwjNobtPMwd9xTh88qMfMBUchuFQipV+7THLUaWr7YjyzLvTi1k6oz+lxwHSQUDbg/h2x8cjH1BprWnW0mekmWZTM5whF0kUhuVPYKatmtLBvM0aGnqu44dvtUkynXK/U0ULsfw25YAXq/Mqu+TaHDtGXz5Mk59On6XmkhiMUllV5sB2LAQJkeVzBSN9CcRlhXL8JHr2LlRyxMPh7PoGyfxOS1LbpMvZxNKBD5jFjXim1xyHITz/H4/zz87nFrxR/nfS0qSElQcO3mASdOHExl/K8+MfrWqmygIQhURu71XM1qtFlO4irg4BT5l+TsQpnGS+jQnTkomXIrEE5XKIw8Ea7YNvldHgfZsubfzy35sigLeejkam8uDRWGusB0WCtFhJCn9ZrbNac7c1xqQs+oaItI6cGu/LM7+/07KEDy5WPqLnUkf2tDrFCz/JpGY+ADF5OOQbexXbGL0aCXpqQf/VEx0Oh2GCDUFYUd4701TubU333wpip173bhVxcxfYq3wvuYtslKjdn36DehH165dCTdp6Nuj/Hp3CoXETZ0VFBLcOTOCWKJz2pGfGoYh6ypsqnwG3KPD75fL3SX8nOw8H6YwBX6/jN2pq/RO7wcP7iUQkEt2zDx91ovGFVHhyWiIFE5mJgy7N4yDRz2MfzefnLzgjN08s48XXs/jm8VW6tRU4XDKeL1l2/7cqGCtsOvuTGPzDhdKJRw67uH4KTdrFiYx+J4wZs21kbu3FtGeuigkBVa5iA4dpHLr4UmSxEtPRBITHbwuKUGN152PzWa75DhYLBYUHhVRWe3o3rOAH1fY8fuDbd93yM2dgzJ5+L5wYn9XtD4hTsWAnqF4fXBLZyPRUUoUCokFX0Tx0Eu5FNRbwy7lKixJu+h9t4al82Lp0knL6W3xeDMTaObrWDITSiEpqCHVp6X/RjI5QwOaE5Xfgo9nWYM7rZZTIkCSJCY8F80nX57fOVahkEo6PuJiVWxet+mS43Al8QdkJr4SzhfzLcREKYiMCL5/JElCkiTe/6SQD96ILenESkpQ8dIYNWnRG7HKRQBEEIMGDdulX8lUHyVXziAnbD/m2uuZ87mRTybF06WjnoU/l30vKhQSna418ND9BjI0hzkjH8MnB3OfR3ZzSj5ELulE6UMuumxZo5aQFDImKZoYEggQoDA/9ZLjcPDgQcKMXmb8L/hcJUnimtY6nhoRzooFiUSbtHTvlc+DQ/W0vOs0GfHryFafJF06yU7WUoiZJrRBISkIzWuMUlKwfE1w5mlSvIoHhxh4+R07jqbryEhYS3rCasw1NhGmDK/wR12UL4ncbAV6nQQqb7nHQHDHWu0FY0uTphWRYc/j4Zdy+eSDcDIzT1xyHGrUqMGZdBVuDyV569hJL6NHRDJ/RgL1aqtJjFfy8dsxfPxOLHq9gmtaaTl8zEPdmipq19QwekQkna4zlLxnALrfZESjlnhveiHXtK645l7zJlr8PnhgQBjtuqcxZWYhqzY4+OTLIm4fmEHP24zccK2Oz+db6N8zWLvyjm5GYqOU3NLZyPXX6IMbKs1LpHGDYFDOpHmRgIgIRaXq/YGEF0+pZbxRxJNLRrlHy7KMJzSba1qfP/6jjx24XXBWeYimtCWBWrgp/7wjmfpI0sWX/CsUwdcbIJ9s4kiq8NhYKYmz6V6Wf5NIiFHJp/+LpVGHfHx+mezs7Is+zpVIoVBQu4a63E2FAEaPiOBMmrfkffV7er2C2nVlPLKbUEwUUfr8T2v0leTX35Mkifq11djsAZo11uAPrbg+rZVC/LKfQEBmzwFXmev9fpmxr1oJK2oAgAxoDJX/KaLX61HoCnj9lWAJqLYtdfgjsio8vkiVSe9eak5ot+OXS9cJDsgBsqN2clcPJRpLPNFSAiYputQ5VsCnRK+VOHWm7Ey8YfeG8fZHBSWDchcy5/vZtMlPKKaSy6Id9flyrou531vIL/AzbGA4bmdqpc6HAHw+D3n5fm7rasBql4kwKUudm1+ovHPUzTtcGA0SR096uPnG8suPPD7chMsjY84vv7ZyICCTkuqlKE+B6mxT4hxNS86XDFIISUXXsGxBCOlZfkxhFb/OsVFKWjXTMurFXPR6JVlZFb+Wv9ewcX1iY5S8/radurbSJY4kSSJJqoMSFSkcpYFcdjAPQC3rytQTv5DKr8diDaDRSCTGaojx1KGh83oaB9phoaDkvOBCsiyTxokyg6YqSY3BXJ8539jYf9iD5AgpOb6AbI4rd+OUimnaFNq0ufSNn4TzZs38iM7tjjBxjLZks8FG9TXMfE+H7FzOqlUrqriFgiBUFdH5Wc2EhYWRmaPk3j4GbBHlb4JipZAIzv8gDSh8hP//ScXQAUYUtU5ipaDUbQKynwNsRa1U0KyRlgPra5IlncEvl13GHpD9nOU4IYQhIxMuRREtJSAhcZpDKE60okcPNzfcmkfvQQW0uSGPcU8bkGzhTHg+CoVCwUODwzhp2EJs1+2072ql1x0GVJXr8yulfuMw5Ohsut5Q/owDhUKi1VVadDqw2HxMnVVU5phjJz38sMyGw3b+pCrEGFqyxLk84aFKDrGDXfJ69sqbOMQODISQQxqhzkQeGBLgyEEF3/xQfodrdq4Pnw/WbXFic6jp0Wto5Z44sOzHr3h2pIkps4PPSa2WkKWKN/mQZRkJGYVCYsb/YrmunY5nxufRc2gmT76Sx/otTox6iXenFXFTRx2fzS0u935OnvHw2DATi2YnsGxeEotmJ4AkleyIOXuOiyjX+d0qndi5pl3FMy+aN9Fy5v9PzHfvd5GYoKnU0t8GDRrg0FsxSKFEp97IuMdNtGxfQKtr8+l/XzEP3RdGnzvL3yzjtq5Gdu0rXbdRoZAY+WAYOzfE0PpaN4d2xjD9/QiaNtTRurkOOxbqVLCEVCfpMRKKGg0+n8SMOUW0rmAjMAhuMJWedf6zlpruRf3/n4clyxx4nBW/nleyDtf3YOU6Jy2barG5vCxZVvr9kmv2U7dW6c6AIQNC+GGRngY997DP8AuWxqtp0z2Xpq3cTPwsn5HvnObD2Xb2bYkp6ax+7EETX39f/mc4MlKBxwuDB6kIaZzCHvUadsir2csm8sikBg0ILWrAgh/K7zQCmPuNG4MzuMFEInXwe1VodZc+02nv7m2MfCCs3B9tkiTx8nMhBHISGf2Ige3bA6i0Xor1Z7AEilDLWhpJrUpmvYYFYnBalXz4aRF5Zh/D7g3jo5lF9OsVwm+rYzm4K5JDu6KZ8aGJEFX5+RaCswyRoX0bHZ7QnHJ/+AMU6M5y30AdsiwzZ4EFjzfAddcrGPFgGGfT/SQmXnot6MjISBTqOiTGKfnqu2A9GFO4guw8HyFGBbd1NdLjlpBSu/Zm5/mJCFewbouTBwdWvKy0f69Q/EUmTqVUXNrlbLqXuBgl9/QIZcT94SxdYWPPfhdRkUqWzknkti5Gnn7FTPfOhpIZWBZrgKsaBzsDHhtmIjPHXzKz1OuVeWR0LpPGRWOxypUaGPMFfPjwlYp7PDXJIAWX7ChzfF7IEe7trymZrfrFt8XsO2ZHmZBB/UBLlJKKJOqQS3q5r2WoFI5HcuGVy1+G6ZTtyAoviv+fdSojI13kFFMpKZAUCpxOmTUbHdx8o5F3XgvHFBXA5SrbaSbA1S0q7hxvUFdD4OJlvlGo/cjIxJJMFmfxXXD+5/EEO7Iqkpbpp3VzLSlnvUTXtOOQy+ZLWZY5qzmAy+cmO9fHwBHZfPRZITZ7AFmW+W2nk049svAca4ReMmKVi1BoXSQllT/AcjHp6emoldCsUfCzFR+rokkLLwXklDnWJ/uwxhzl9ZciuPc+PwcMv5JrOIpZziJXf5yMpDW8MFbmi2/smCwNytzeL/soNmtw2lWMeD6XjKzSOcLtkdl30M2QUbnkmc9ft3u/i1vuNmPKbFMqdyskBZnpCtZutqNQwG1djCTEShQXl38uVpFTJ/Yx4bkoxo2OIuCXiYlS8v6MwnKPrZGkYsdeF6ZwBXn5fpzOAF8vtNCmhZbYaGWFg+lGgwKDTsEr75Q/WeKbH6x0vk6P5NcS5atR7jHRxc1ISQmwbkvZvHTO4l9srFhnZ+deF3fcHI7FYqnw2N/ze2DmXAuaosQy5RjOSaYuXjwl9cJ/TyZAQK74A+RTuEpqFHucKg6xA5/sRZIk6tKMA2zDfsFnwit7OMoewogsd7PEEE8cazf4eGNyPk5jDulx68lMXk2bfkeoUceL2mTjwHEfjzw68pLjIAQFAgHWrfmBYfeWf07+0hMavv1m2j/cKkEQqgvR+VnNKJVKatdpwfotTm68KcAZ9f5SP0RkWSYg+UqdqGgcUazZGDyp0OsVrFwcTWznPWTGbSAv9BDHVTvYyToCBKhbfCO9+ln48BM7Y1/UsUexHot8/mTJJhezh02YiEaLjm38ysmw9aTFr+GIfj2xUhJxUjIJudej3deZgjUdiD7Vleiiq4hIdJbMSqhVQ82DQw0snBtFy2Y6TqR4CI8o/8ToUui0WmpXsNHNOU6njMlej4RIPXn5fu6+P5M5CywsXm7jibG5vPiGmTlT4zHozsezVZvr2by94h9aq9a5SYhL4NEXHyI8WU9CXTtOUwrJUm1q0ZiEvOuom3szb7zlZP3vTuyycnzc/0QOQ/uHMu8HO5LuRvr1G1Lp5+7xOBnSL5z9h9z8uNJGnZoqCC2u8EStgFw6dwq+DpIk0f0mI19/nMCSLxOZPTkOmz3AWy/HMPuDODZvD27K8eIb5pLZoVk5PsZONLNtl4vFy60MfDSbwaOy6XV/Fi6XXPIDye1QlCqvoEHH0aMVnzympHqJi1GRk+fjwBEPVpuGqKiKl8v+Xnx8PMkNE7DJRWgkLbG2piRldiEutQt6W8JFSw8UFfsx6Ms/uV+x1s61V5f+UdmiiQYXTgxSxTsPhxPJWY7hxY2+sDbHT1c8+83hCJR0/suyzLPjCrm6lY6UVC9btgQwRVS8Uc2VrG/fvvy40s7gvmE4XX5+WmUjLeN8nJXK8l/Txg00fPlJJB07yWxcEcMtXbQ0rq+lxy0hPDQkjE7XGUrl0PAwJf4K3rpbtruoXVPNsVM+dq6J5/SBGIY/IhEtxdGem0mQahLpT+Sb+Z5yZ93s3Odi7w5lST0wFWr8coBBgx+59EBI7jKdvBeqW1uNxuAlrrgl8aldiTvbjUaWm6lN41I70AJ4cGMu8PPaC1EMHJHNL2vtWG1+xr9rxuE4H4SwUIksb8VLkAsUWSTVAJVK4tHhOrLC9pbpNLPJxWSpj7HrgIPu/TPIyPLxytORREUokWWZGV/5uavngEuPA/DIiJfZuc/FWx8VMG+Rhbu6G5m3yFph5+sX8y0MuDuUoyc9aC8y0KXTSoTJkUyb4Sz3vmRZZva84H0BjLjfRMf2er5damPGl8UMeTyHvsOz6Hy9nlHDTCW3+/SrYvr9/yxQU7iCzGwfu/e7mD2vmDZdMri2rZYtO51ERlauJrZGKxER6S81g08lqWhKW46wi+PyPvLkTDLkFHazjlzlWWxOH6+8nc+1t6Ux+ZMi3J4AyrTGRASCu65LKFCg5Bh7S32/yLJMqnwSjaTijHFnmfgEZD/pYbuIVEaWfK4iiCGPit8/ntBsDHqJQSOzGfNkJEqlRIO6GgxGmaSkimeMXqliYmI4dbbizsng97dc7sxEALc7QGa2j2PswY+P+lzFfraQL2cjyzKKgjh+/rX8zqmcPB+ZqQpMRg0vvpnPpx+GU1z7N/KVaSXvE7ts5aBqE/0HBfjx6yT0egXdbzKQnunj9oEZNL0+lfsfdCDtuQGTuyYe2U1a6A7qNQzwwMOV7+A5deoUkk9Ndu75gcPZH0dwRr+TrJB9OGQrHtmFWXWWzMR1fDYthKhIJdFRCiS1G0XtE7QbeIjBozMYMkTJG5MLSDupQeb37+0A+9lKJLGk7okmPkrLky/nMnBEFi+8buau+zIY8HAW7Vsb2bW0Bjd1s9P2pmyaXp/KA/eqCDlxPaFSOd/vCj9OF8ybnoBSKXEmTa7U+RCA21XEtVfrUKuDA92Ll9twu2VefstMYVEwLrIss26Lg+27XTz0TA5ZOX4eHBTGuHfzsdsDPDsiktNnKz538ftlkGDHXhcPPJnN8VPB91dOno/nX8tj1tfFDOwTSqQ6vMIOVI2kozBPxeQZRbjdZb9oDx51c/K0lx+/SqRFMx3b9yqpX//SNz5LSExk/4EAAVv5q7ggWMpLpuLz00jiyCW93OuschHNW0poNBLHT3nwFoYRFabhdPRq0o17cGFDi459bGaHvJZd8gZ2sAYFCmpJDcu9Tx9eDh930/uOEI7tjmPfjnAO7ohhwkthgITF6mfgoKcrXQtXgOLiYpITAhWeH0aYlMj+yg00CILw3yFqflZDzz7/Jg8/2I0H+hvZujuNLG8OKkfw5MmrL8TkDuDLPb+BR7ilPq+8voGbOhrQaCQiI5QsnhdNntnHjyvzefmNYig00pS2aCUdCdkdmTllH4YaudRuGuDQoa1IspJgsRuJGtQjSQrOxnGbUul0i4vP3ovjTKqX9l1OEO1KQCcZUEoqlKgIyAFSw7bz3tjzJx6btzvpfH1wGc2u/S6OndYz7NHRfzomba+5iZRjZ9i6y0WHtmVHbmVZZv1GH4n+BmQXpDL+2UiKLQGWr7GTX+hn+KBwWjTVBjf68Z7v8x983yheeXE1S76Qy8wA/elXO7ImjkXLFxAXF0et2ol4C99mUG8NY187xZp1x/C7NNjcLrpeq2TOgmAnYtOGGgqLA7hcMnExSp5+pYCXx0/nlltuqdRGR+ckJdflyIk9zJsez/hJBUydVURUnIKT6Ttp4GlX6j49sptU3V7iE8tf+vbBp0U8OjS8ZMbbtzMSuP/JLPYccPHAEzmkpHlpXF/DqGEm3hgT3FDBagsQCMiEhSpo2z2Vlesc3NrFiEYXICD7S5YKhRPJilVenOMCZWqOAXz8eRHNm2i4b1Q2PbuHk2LuikpVuRT08cyp3HJjN2JsyUT7aqKUlNjkYqxKM5995aLzdeUv3Zo6q5g+PcrOtHM4Arz0Zj7vjg/OPJFlmU3bXLwxuYDkRCXuDGeFMwXcuKjHVYQQzlH2sGWrF5crUG69wHk/WOl5q5G9B92MnWDh1BEtdet5uHNgJnJBXQa/OLBScbhSqFQqrut4B4+NWUZ0pBJzjoqbemUy5ikTg/qEolRAQaG/3OWaDkcAuyP4ud6x101BUcWza/1+GV855R/2H3bjcgV4/rU8xo0OduyYwpW8+nwEs79MI9FVFx3BjtSYrA7c2vM3BtyrYsDdRrw+mdlznCxfJpOQe11JLbEizGh0qkoV3a9ZqzF7Di6mQ9vyr9+11wu2sj+cLRRipPRsR2v4KVq1gdHjzURFKvhuiZX8fFhtVzH/2zwiIyUcbg9yURRqXwhZ0hkSfrdszyd7scYdxlzspqDQz+OPhOL1WZk0eRVh9hqo0SBH5ZBYz87Kt6MxGhTUSFShVks89XIuQ/qG8vT4Yq67cXClf/C3bdsWf0CFpPCxdpODd6YU4vHIPDfBzDuvRJf84JFlmamziomLUZKR5cXlklm+xs7VLcufPfft9260lnr4zuoZNiqNaf87XxPU5Qow7t18rr9GX6qsxstPR7FgiZ12rdQ0b6ItVdMO4KdfbRQWB0oec/d+N+FhCpausDH3WyfhIcGYfDrXwpRpcysVB6PRRNebbSxetIsWvhtLamvqJSNXyddy2rSOLveY+Xy+haQoA7LDxMJvfPjUVu6+y8iYp8JYsc7O0y8cJs1xBsX//xdLMjmcYRu/EiHHokSJheAAqeTRYVcXcjR8FdGuuqjcYfj0ReTrUgj4ZerYz7/PDYRwkgNEyrFlNhsrVKcRk+TBYvHz3qsxtPr/WfNudwBJUqFWixrIv9eoUSNOp0diswdKakdfaMacYh4cGM7oV81891lCSU1cCH4Wxk8qoKAwgAM7u9mAAglZ4SNFu4t0pYKayUpeneSmXm0VTRud73ApKPTTc2AeERnt+GluGu4IK72HZfHE4+GcPnWKn5cfpbAwgCfgI6mGjwcGx+P3y9zS2cAHMwqxOwNEm1QU5KkxuELJlzIpDC/GEF/Ene1k1m4J5d577610PCIiIvDbIvnf1CLeez24SVOIUUHfe1QUFmeh8hdgt8v0ulHNg/dFEWIMlh5a+LOduOLW6Isj2HTmNJs0bvKsdlw+A025mqPsQicbCcWEGyeF5GFUq3GHpYBKw9btATQGH6GhsGuvm/p1VPzv1WgeGW0GfRbhaPC5FeRkKmnsrl9ufVG7bKFdOyXzpgdXA2ze7ia51tWVLHsB4RFRZOWcxRSupGaSGlO4gt37XYSHKeg1NLgSodASoG5NNb/MT+S9j4u499EsGtbTUFjk59RZLzLB0kAnUzxlat8D/LzKTp87QujXM5RX3jZzx6AMJAnkALRqrsHnlxn+dC52b8UDxbIskxCnotji5Oa+GYx/NpIuHQ04nDKz5xUz5zsLD9wbxsQPC7m9q5FvfqpRqQGQ2++8la+mz6VQyiFerlXuMRYKkQh2ZIZKpjLXx1ODA9p1aHxqIvzxJefVFrkQa80dvP9WFOZ8P/cOKyQ8rwP+pB3s2hTL7gMuBg0/SExua/QYMZNNOJEU4MNJxSubsjUneeZhHSPuD7blXBmkb5dYKS6EvoMHMvJxMevzz9DpdBXW54X/LwFTcX+/IAj/cZJc0XQJ4W+Vl5eH11tx9h399FBqxe1mxVobE56PomFdDbIM9euoWbDYztsvhhFvb15yfJE6E+od5I3xoXS9QY/NHuDTL61MmWkhLEzm6pZalv/ix6hVYYqA7t1VHDkkc+iAAnV+TWpI9cq0wSU7ULTZQrHbwTefJNCovoZTZzzcPbAAS1YYRncMss6BFJ3Dqy8Z6dsreJJntQW4c1AGaxYl88saO2PftjH84Ze4p2/lZz2ek5+fz0PDbiXMWMii2Yml6rUBTJ5RzNSPZRJzr8YWepbRbxYxuG/ZUeBZ85zkOofwwAOjSi5btWo5X86awJPDZW68VoO5IMCsb3wcOJ7Eh1O+Rq8Pdn653W6GDr6JX75WodMpkGUZuyNAr6GZLP8mGbVawuEIsHqjg627XGi1EuYCJc2vGU+PHnf/6ed+9OhRZkwZyryPdUiShNMZYMNWJ8+OKyA3Q0OMtw5qn5FiVTba+Dy++TyclyYWBGsCPmzCFK7EnO/n4y+K2H3AjYQMBGtOFhX7Ualg+TfJnEzxMOCRLCJNKn6Zn4hCUbqjdtd+F0+OzcXrha+mxbNitYvPJyYS4zn/3ilWZmNodYBvP48sWXrq88m890khc7+zcOctBvR6AzsO1GDqx/P/1Ki21WrlwfsHcuzAcXw+mdAwmW9mRfL5fAvdOhvo26P0Sfisry1MeLeQcJPMrV2M3D8gjEiTkjUbHbz1YRFSSlNc4WkowyzUrKHk2qv1PDIknCPHPTx+v4Ga7pZl2uCTvexhE0nUJo1TBPCj1Hpp317B4i8TSnWAbtvtZNCIbCS/GoMzjpCCBhxW/caLL2iYOdNHdEITFiz+9qI/+NVqNTExf27DsH+Di+VDWZZp1awJg/sqWb7Ojl6pI9fsIzzSR3FxgBuv0zP34/gyAwsvv2WmRTMtzRtrefltMxqNxLuvRJdbM+/7H628M7WQKRODS+EdTpkv5lv4aGYRzRppGDc6qqSDBoIzidvdkI+5yEeSPh6dJQG/wosn5jQhMXay87yE+uIw5NfFxPnNl2RZZpdiDUvWLq7UzBa32839993E8rmqMp3rXq/MNV1yiTzZpVSts4AcYA8bacl1JZ1PReoMwtscIcTkYcwTkSz8ycni7yWScq8vOUaWZfYpNlOTBpgCMRxmJ5IESXJd1GgpVuXgjDzN+LF6fl3rYfteO8+MDKfXbSHkF/jpcW8u5mwVUbEBZk6JoPP1eiQpmGtee6+ANZschEckc++gUfTqVblZn+dMfv8tVq/8lHatdJw+6+N/r0bS+z4zCqVEh3YaNFqZQ8fcXNVES2GRjz37Pcz4XyxvTy1kxqQ46tQs/R44cdrDXX1s1MgO7mReoE6lOH4fV7dSIylgzwE3Br3EtLdjad9GV7LL9stvm1m+2kFYiILWLbQUFPnp3tmASiWxYImVmGglX3wYj14f/L7o/3A2b7wYxbeLbXz6pZXkZImsXB8jHxvPkCEPVioGH77/EYsXfUhsjIS1QI3fEobSFkFAb0NhKmDyO6FERyvocU8hrdr6+fCNWAIBSE5UoVRKZGT5uPv+TJwpiWRbHbTgWlSSGpfspKDWBhxOP4W5OhrQkjAiUEgK/LIPKxZOa7ejNcioFBKyDDpXNNnuHFR+PVoMOLETwI8TJwaVhjqqBoS44vDixRl1itCkQrIKnBxYXwOD4fzAxefzi9l59HZeGfdmhc+7OufCFStWsHTpUoqKikhOTub++++nSZPKbVhysVy4Y8dvvP/OQ3z7qamkEz4QkJn9jYWvF1r45Zskflnr4P1PCnlgQBht/391weRPikg7rSQxpxM6SY9DtrGHjURHKBk7Rsv8xTZaN9fy8H1hvDG5ELdHpmFdNQeOeDh4QMaRFYVbshNQelAbPMTFyRTbApjClIBMsTVAWKiCa1prsTugsMhPWoaX2BglX01NoEaSGrvdT9MbUomOkpgzNYEmDTS06prB1/N/+1OvpyzL3Hx9NwK2Qp4dE2DYwGBZEHO+jxt7pvPmS1Hcffv5cwGPR2bUmFx27NUSGdaMvTv2I/klNOipRQNsWMiSUmghX48HNw6sqFAjq51EXn2Chx7QMnq8mfAwBf5AsI7zwN4hnDrj49QZL19OiSMqQonHK5OZ7eOuXk4KCySa0a7UAKpbdpEVt4nlS0zUSlaxdIWTqV+G8fEnCwkPL7tb+MXs2bOHX38cyfuvBr+bHh6djccLRr3Ehq1OHr4vnJXrHeSZ/SgUUGTxY9Ar+fzDOFIzvIwel0vrFnreHBPNw8/m8Nl7pXPjbzudjHsnn+9nJXD4uIfHX8olN89HQpwauyNAx/Z6nhhuIsSo4JZe+SRkdC5Vg/icAimbmx8+xjOjQrjt3gwiI5QUFQew2gPBVTYeGYNBwqBTcORkBDNmLq30e2JI/6Fs37KNVoFO/7/52nmyLLOb9cTXceC1a0nKvaGkLikEvyszIrfy1v9g5WoP879zEaYxUOR0ERkl07unhrQ0OLAPwrNa41d6uKrXIWZNjeTbH+y89ZKRsKL67JU2EhWpIEwVSoHTitUK8XLtMrM/zXIW3jr72Le59HnL8VMeetyXSYSpBYuWLkah+OPFmdU5H/5Vf/Q7+WJGPNybT97KJS6m7ASLbbtdzP3pBsa+POmS7kuSJBISEsjKyqpwhcmVQMQhSMThvOoUi8rkQtH5WUX+KKk7nU7GPP8QBs0Jzqbl0/UGPY/cZyIyIjiy23twAbI5jro0RSvp8coeznAYh+ksIQYlGn8I+oK6GL1RpEVtZuQINU8+ZGLFOgffLraxZSPEm6/FSCj7+Y1EahNDYskXsUO2cVS7mRr13GRmShj1Cp57PJwh/Y3o9RJffGvhrQ8KiI5SMmtyHE0aBk94du938fxrZp582MTWnR5WbNDz8SffUbNm5Zb0lefAgX288NyDqKRCHh0aRoe2enLMPj6a6SQmsQu97r6fKf+bStrZDBzeMzwzwsiwe43o9QrsjgCz5rlZt702H039usyMw4KCApb9vIDt29ZhNIbSo+f9dOhwXZkOlfXrV/H1F2OZ9IqSRvWDJ0+fflXEynUu5k2PKzV7dONWN29MiWDm7CV/eSbLnC8+Zv/uLxn3tJKG9TS43QG++8nN1Nkqrr2uBwF/gGJLNjlZR5EkqFu/BflmK4cPbUDCj9fnY/zoCPr1DEGSJDweGXOBj77Ds1Gpgst+JaDAWos7e/Rmw+qpvP1yGM2baHE4Anyz2MWU2V58PifhIT4KCn0kJyo5dUJJeF4zYgI1SmKVRQq2hANc1VSFVitx8KgXvT6auDgTao2BO+8ayu2331XpWZ+/t3fvXh4d9gA+hwtDlJMGdVTkFQRQKqHPHSEEAhLfLXaQnanAVqjGEAro7Rj1wXqFvnwTYba65JCGjEwSdXHX2sf8L000a6RFlmV6DTJzdnMdYj11S56fW3ZxJuw3ajd0c/i4B79bx803KfnwHRMffFLEwmU2unXSE2JU8tt2NznpaqJz2hEqmQjIAQ4rtjH4YRc/r3bQsNGtvPfBpJIO9or8l09w4Y/zYW5uLnfdfj13dFOzdZeTAXeH8N1SB82bqCks9lNYHOCVpyNp2kjLyRQv078oom5NNYkJKn5YZuPT92L54hsLi5Y5WP5NYkkBfICtO50MfDSbgX1C8fpkjp70olLC9dfomPl1MUvnJJWaEWN3BOjeLxP7nqsIDUSTGb4Ln9pOSAi4/B5q1VBSp6aKhYv8JPkbEe+vjQIlFgo4qdzPYy+O4tGRlVjy/v/WrfuVb+a8zKRXgjkAgpufPT3exc5tPmoUNSeM4OxUm1xMivYQLoqpaYhHEVDhNphpfy2ERSvZvkdPw0ZNUSpj2LhsKxH5SYTK4bhxUhSRQ932NbFb7WQfzcOYH4kbJznq09j9dvQqLTEhRpSocBeHYDUWEhLlJDzMgyTBsaN+wrVaUHsINwVQamQkSaaoSKaoQMfsuV/Qvn37PzUL/kL9+3YhM+MUw+4NY9N2F9PfiWHTdidPjylEoYSIKBmrTSYpXslzIyNYvsbBvsMebPYA9/UNY2DvUGQZ5nxrYe48DwnZN6DDgIUCimIOMGGChkKLh6mzi3lgQChOF3z1nRWlArRaCY1a4pGh4TwwIIwfV9gZPymfgF/GXBjA55V5/CETz4+KRKOROHLcw7h3zcRGKTlwxIOkkPH74HSajzEvvUffvn0r/fxdLhc9br2F+JhsHG4fE56PQpYhLkZF8yYazqb7uLV/JjnpavQGmfAoL/f2DqVOTTWbtztZv8WNPy+aYmuACKKJIYkibTrp8mmi47247UoK81Wo0WAiGgOhWCnCRjH1aEaEFMxHftnPIc1GajS00a2TkXUbvBgNCgYN0DF/STG7toNCBWqFkhCjREDhw+7088OcWNq1Pp/3du93MXBEActW7MVgKH8GP1TfXLhlyxamTJnC8OHDadSoEatWrWL16tVMnjyZ6OhLr2n5R7lw377dvPHa0wS8GUSEKTl+2kNhAWiVKkIifURHKCi0+LFYA6hVEpZCFYn2FiRINQnIAXKlNFJVh5AVXpTuMExJNn6YE8upMz6++NaCLAc7L7PzfLRqqmXTFh9JsTqUConGjZQ8/ZiBVyfls/egG1N4sHxFq6u0TH8nlt92uTmT5iUmSsm+g258fpjwfBR2R4A+w7LIL/DyxZQEGtfX8MjzFlpe8zR9/8Kg+K8rV/H66Iko/Q5UsTlc21aHzREgNc2L0y0TGaHk2jY6rLYAu/e7cXhCeW/yfBo3bozb7eaL2V/wxWef47DbMYaq6XDj9ezbfgRzhhmTXoNktNOxo4KQcDVbdmkJNQbo0c1LqDHAj7/a2bvfwz13hfD6C1ElA+Jbdri4f5QZb3oyVgrx4MJAKKGYcOLAiZXwWA+mKAgNj+bmbvcwcPDDhIRUvGS7IrIsM/rpB7i90zEG9dYEZyY+mkXn6w38ut5OUoKar6bGo1RKwVrwksTn3xTzv48LefGJSAIBeGdqAV06GhjaL4wPPyvC6QoQFalkzwE3Fouf6GglFmsAlVIiIU7JgcMejAYNfXuoWbrSRd1aal58IpL8Aj+jHvNQt/j6UjO9HbKNwpq/sWxRBE+OzeO5URHUrqHm0edyOHDUjRwArUbC64OWrW/gf+/NwGi89HrYJY/jcDC4/xAO7T1Io0AbTAQ3rHLJDlL1e6nRtJioaMjM8nHiqJJwbyLhcjSy3oo3MoNxLxm45moNDz2Tw5gnTSiVEgOHFaCxJBFNPAZC0WEgX5mOssFR5s2KYMaXFr5b6MFRoCO5npdPPgzl0edySYhT0fv2UA4fdzPrcw/4NMSShBIlZimTmGQXTZrKWO0yjw4NJ8So4IdlNlZtcHL11Xfy/ocfXnL95+qaDy+Hv9L5uX//Xj567xHmf6ItNVM+M9vH4McDvPfBQhISEi7pvqpTB09VEnEIEnE4rzrFQnR+/gtcalI/fvw4K1cs5MSJE+TlnKWwsAC71Qe+KEIjQvB5/GRnZOP1ejEYjBhC9ZhiAmSnFeJ2+dFqtdw3/AEOHdzGqZM7aVxfQ0DWsv+Qk4KcADp/CPglLHIhSkmBVjbglTyg9hASIlNULOP3SShRodb7iYlXExUdwZmUXCT81KqhRKEM4HDKON0BbDYJkymSps0a06v3g9x4Y+dLGr28VD6fj2XLlvLzT9/iclpo3KQ19w58mNq1a5c6zuPxsGjRN6xY9g0KyY2MjtvvvI9ed/crt9OtMh/gY8eO8fmsSWRnnUCSIDKqNk2aXsOaVd/RsqmXqAjYvkcmMuYqXh73/p86qS3PwYMHmTvnA/JyUwEVXW7uzd29B170h+I5Bw7sY9I7z9Gojp2Gdf0cPOZn09Zi6tUJp0EdLYeOy9Rv1IFnn3uDunXrsn79er6a8yEZaSdRKNXc0r0/Pe66B51OR25uLidPnsTpdJKXl8cnUz7EnB3cWMUre9GGqIiM8aPT6WjXvguPjniW2NjYyxKD38vOzuaNcW+yb+cBPF4rCo2bGnUaUrtOfVJOnsHvDaBSqYiNiaHffX254YYbcLlcLPxuIbu378EUYSI9M52t67cT5o1CVgQgJouICD9REQoyMv3k5ajwupWEayNweW1IOi+1GkTQ6+5B9Os/lPT0dL6a8yHpqSdQKDV06tyLZT8vIi31EI5iFQ6LhjA5Ch8e7KoikmvraXtNO0aMGlvmfVuR//IJLlxaPiwoKODpJx7iyOFdqLUyRr2Eyy0TCIDPF8Dnl9BqlahVBuwOByplsFxDeLgCtxv8/gAuh4RaI1EzWUVyoopjpzwUW/z4/QF8PomwUAXXXq3D4ZLZscdFQX6AkBAljRuo6dBOR0qqj992+shM80FAhRYdRikUB1b8agdGkxubVYnfpUPGT7hJiRIFXq9EqCmUN96dxI033vin43T06FE+nzWJ3JyTSBJERNbmgQefIyIigqmTp7Fr2x4koF6jejz53OOcPn2ET2e8R6jBQaRJg7lQT59+D3H33eeXmaanp/Ppx59x7PBxoqKjGD5yGHfccQfZ2dkcPnyYhd8uYtfOrbg8mdRMVpOZ5cVpCyEuribtr2vHkGFDMJlMmM1mPB4PkZGRLPtpGV/N/pqc3GyUSgWNmzam38B+3HzzzX+50/McWZb55JMPmPfVx2g0XsJCFP8/W10mK9eP0aAhNERJVrYTpVJCqZTw+RUYQ0x4PW5ionzY7R5y87wQUGIrUqNWS2h1MtpQP9HRMVzX8XaOHt7H6ZRTeNweataIQG+IIDSsLju2LUOr9aNRB2vPWiwBfLIGmy2AUikTYQolPi4cn89FZqYZp8uPhIxer0Cn19P+2rt4c+Jbf+n70el0Mua559m+/Rf0eh9xMUrq1VZzNt1LaroPry+4Ct1mlfC41GhD1MgBcNo8yB4Vfnyo9S5UCg0EJJRaL8VFEmpJTYgyHJvPig8vSklClkAhycgyhKmiiCAGu2ylMJCLrIDoWDVxcUqubRtKsVVm30E7xcV2DLoAubkBbMXBWYL6UC86g0x4qJJr2+qIi1GxebsLqyOcz79c/offFdU1F7700kvUqVOHhx56qOSyp59+mnbt2jFw4KWXNbnUc0Or1con0z/hy08/x+30EkAGZFAE0Oh9yARQKnVo1GHYCu0QkJCRUWo8RERK5OfJKDXg9ygJjwgQFxfMi7nm4E7teeYARUUQEyMTFamiQ1sdueYAm7Y5ycuRCHiU6E0e1CoJjUZGrZZoXF+DUiFx+LgHtVripo468vL97D3owesLcFvXEFRKLfuOGhkwcBS9elV+ufvvbVi/gXdem0RxjoWAJg+t0YlGLZGfH0CSJELDdURGRXPd9V0ZfN/ISzoXSUtL47sFczh75iChoeEMfWA0DRo0wGazsWLFz2RnpZKRmYnfa8FsLsRuM2M0BHB7JJpddR03dOrB1q1bWf3rIpITPNSvrWDrbhc5mWqaNmlDl+5d6H3P3ZVe5l4en8/HlI/eZNf2lbS+SiK/0MeufXaMBjVOlwOX0033mwzExSpZtd7B2XQvgYACvT4Kj9uKzeoBhZ/QUInoKCVOh0xhsZ+ADOFhekCHKSIMvV7PHT0Gc9ddfUlPT2f2zElkZR7D4fDg8cpERkZz/PgZzJkeQvwR6AnBqSrAGOOgeUuZfYfcSBLodUosVj9RkQr69gglJU3m4PEQ7hv6FD179v/L8di2bRvPPP4M+dlm1CoFaq0fpc6FTqfAoFdSWBQgPy94rKTyEm6SSIhT4fdDfmEAn1tCZwgO2AUCMrmZKpSyFiXBfKnUuwkJ84OsIC9PQqP2U6u2ko7t9eTny+za7yYnJ4BBJyFLAfx+8LqUKFQyIeF+jAYFlmIlWi1odUo0ujCSk+txS/eeDBgwoNLfB9U1H14Of6XzE2Dbti1M+eBlWjRxU6eGnwNHlaRnh/PSKx9VauVNdergqUoiDkEiDudVp1iIzs9/gb+a1H9PlmX8fv9FZ9MFAgHy8vLQaDREREQgSRIKhYIzZ86Qn59PUVERkZGR1K5dm5SUFJRKJXXq1EGtVqPRlK0FlJ6ezvLly7HZbNSvX5969erRpEmTy/bj9p90OT7Asixz7Ngx7HY79erVw2QyXd5GXgbHjh0jKyuLxMREGjZsSFZWFna7naSkJPR6/Z+OQyAQwOFwYDQaq+T1DwSCOwSfew6V5Xa7OXjwIIFAgKuuuqrkPX/8+HHCwsKIjo6muLgYnU73h7M0z3E4HJw9e7akfTqdjrp16/6p9v2XT3ChcvlQlmWsVitpaWlYLBaSkpLKnVnudDqx2+3odDo0Gg179uzB5XLRtGlTVCoV2dnZ6PV6kpKSSmZmp6amMm/ePAwGA82bNycuLo7GjRuTlZVFamoqkZGRNGzYEEmSsFgsLFy4ELPZzM0330zjxo3R6/VYLBa8Xi8RERE4HA5ycnKIjIwkogo3tSoqKiIQCJTk/Yu5WA7wer2oVKpqleNlWSYvL48zZ86UfMZ+P+Dk9/vx+XwlZTYCgQAnTpzA5/NRq1Ytjh07hlKpJDY2NlifLiEBpVL5h7nQZrNx8uRJwsLCqFOnTpXGxWq1YjabOXLkCLIsU6tWLVQqFREREcTFxVV4uxMnTpCVlUVcXByNGjUCwG63k5eXR0REBAaDgbVr11JYWEjt2rW55ppryM7OJiUlhYiICBo3bnx+VrzbTVpaWsnnCoKxd7vd5OXloVarCQ0NJScnB5fLxa5du1Cr1XTu3JnExMRLep7VMRf6fD4GDx7MM888wzXXXFNy+eeff86ZM2eYMGFCmdt4vd5SOU+SJPR6PXl5efh8vjLHX4wsyzgcDiwWC6mpqURERFC3bt1S54N+vx+lUonX6w3ulK5Wk5SUhN/vJzs7mzNnzpCXl4fD4SA5OZlbb72VPXv24PP5iIiIIDc3F6PRSP369dm7dy8nTpzgqquuonbt2litVtRqNdnZ2axYsQK9Xk+3bt1wOByEhoZSp04dioqKOH78OHq9nmbNml3WQXEIDoQ6HA4SExMvS6fiOZIkER8fT3Z29p86N8zIyCAvL4/4+Hji4+MvW7t+z+12c/bsWTQaDbVq1Sr5TPr9fvbu3YvdbqdRo0ZlcoHVasXpdGKz2Th48CBRUVG0bdu2TEmiS42Dz+dj3759OJ1ODAYDTqeTyMhIGjVqRH5+PgqFAqvVyunTp3G5XMTGxtK6detLnulYGUeOHCE7O5t69eqRlJTEgQMHcLlcNGjQAJPJhM1mw2azkZWVhclkQqlUlnwurFYrqampOJ1OPB5Pyfdi3bp1iYmJ4fDhw2i1WnQ6HTk5OeTn55e81yVJoqCggJycHGJiYio187uyVCpVtcuHl8vl+J0syzKHDh3CbDZTo0YN6tUrW+Ltj1SnDp6qJOIQJOJwXnWKxb+68/OHH35g+/btZGRkoNFoaNiwIYMHDy51YizLMt999x2rV6/GZrPRoEEDHnzwQWrUOL+b+KpVq9i0aRMpKSk4nU4+//zzUkspcnNzWbhwIQcPHizp9Lvhhhvo3bv3RTsQp02bxvr160td1qBBA958s+IaVeW53J2ff0Z1etNWNRGLIBGHoOoWh+r4g/9yEvmw+hBxCBJxOK86xaI65sKCggIeffRRXn/99ZIOZIBFixaxfv16PvzwwzK3WbBgAd9//33J33Xq1OGdd975R9orCIJQ3VWH80KoXt9/VUnEIUjE4bzqFIvKnBtWu93eDx8+TPfu3alXrx5+v5/58+fzxhtv8P7775eM5i5ZsoSff/6ZkSNHkpCQwKJFi3jjjTf44IMPSm1O06pVK1q1asW8efPKPE5mZiayLPPwww8THx9PWloaM2bMwOVyMWTIxWsQtWrVipEjz+/C91drFwqCIAiCIAj/XuXN/K1oNvDdd9/NnXfeWea4PzPz83L7q7Md/0tELIJEHIKqWxz+yzM/BUEQ/g7Vrtdu7Nixpf4eOXIkw4cP5/Tp0zRt2hRZllm2bBl333037du3B2DUqFE89NBDbNq0iW7dugFwxx13AHDo0KFyH+dcx+g5cXFxZGZmsnLlyj/s/FSpVNVySbMgCIIgCILwzwkLC0OhUFBUVFTq8uLi4gp38Far1RVuhFgdOlUg2I7q0paqJmIRJOIQJOIgCILw71TtOj9/z+FwAJTU8MrNzaWoqIiWLVuWHKNWq2natCnHjh0r6fz8s491KZvTHD58mOHDh2M0GmnSpAn33ntvhSe4FdV1OvfvqnTu8au6HdWBiEWQiEOQiIMgCIJwKVQqFXXr1mX//v2lan7u37+fdu3aVWHLBEEQBEEQhHOqdeenLMt8+eWXNG7cuGRDi3Mj67/vbAwPD8dsNv/px8rOzmb58uV/OOuzdevWdOjQgejoaHJzc/n222957bXXePvtt8sdxf/hhx/KretUnZYp/J1F2P9tRCyCRByCRBwEQRCEP3LnnXcyZcoU6tatS8OGDVm1ahVms/kvDcgLgiAIgiAIl0+17vycNWsWqampvPbaa2Wu+/2MrL+y/KCgoICJEyfSoUMHunbtetFjr7vuupJ/16xZk3r16jFy5Eh2795dsgz/QqKu07+DiEWQiENQdYuDqOskCIJQfV133XVYrVYWLlxIYWEhNWrUYMyYMSJvC4IgCIIgVBPVtvNz9uzZ7Nq1iwkTJhAVFVVy+blam0VFRURERJRcbrFYKlx6fjEFBQVMmDCBhg0b8vDDD1f69hEREcTExJCVlVXu9RXVdapOmyQplcqqbkK1IWIRJOIQVF3iUJ3yxd+hOj2/6tSWqiTiECTicF51iEV1aENFunfvTvfu3f/SfVSn51ed2lLVRCyCRByCqkscqks7/g7V7blVt/ZUFRGHIBGH86pDLCrThqpv7e/Isszs2bPZvn07r776KrGxsaWuj42NxWQysX//furUqQOAz+fj8OHDDBo0qFKPda7js06dOowcORKFQlHp9lqtVvLz80t1xF6Kyh7/dxIzE84TsQgScQgScfhniHxY/Yg4BIk4nCdi8fcTubB6ErEIEnEIEnH4+1WnXAjiNT9HxCFIxOG8f1ssKt/b9zebNWsWGzdu5Mknn0Sv11NUVERRUREejwcILke9/fbb+eGHH9i+fTupqalMmzYNrVZLx44dS+6nqKiIM2fOkJ2dDUBqaipnzpzBZrMBwY7PV199laioKIYMGYLFYil5rAs99dRTbN++HQCXy8WcOXM4fvw4ubm5HDp0iHfeeYfQ0NBSRe7/LZxOJy+88AJOp7Oqm1LlRCyCRByCRByuPOI1DxJxCBJxOE/E4soiXu/zRCyCRByCRByuPOI1DxJxCBJxOO/fGotqN/Nz5cqVALz66qulLh85ciSdO3cGoGfPnng8HmbOnIndbqd+/fqMHTu2ZBf1c/dz4UZD48ePL3U/+/fvJzs7m+zsbB599NFSj7VgwYKSf2dmZpbsOK9QKEhLS2PDhg3Y7XYiIiJo1qwZTz31VKnH/reQZZmUlJRqUdOwqolYBIk4BIk4XHnEax4k4hAk4nCeiMWVRbze54lYBIk4BIk4XHnEax4k4hAk4nDevzUW1a7z88KOx4pIkkS/fv3o169fhcf80fWdO3cu6Uy91PZoNBrGjh37h7cRBEEQBEEQBEEQBEEQBKHqVbtl74IgCIIgCIIgCIIgCIIgCJeD6Py8gqnVau65555yd6O/0ohYBIk4BIk4XHnEax4k4hAk4nCeiMWVRbze54lYBIk4BIk4XHnEax4k4hAk4nDevzUWkvxvW6gvCIIgCIIgCIIgCIIgCIJwCcTMT0EQBEEQBEEQBEEQBEEQ/pNE56cgCIIgCIIgCIIgCIIgCP9JovNTEARBEARBEARBEARBEIT/JNH5KQiCIAiCIAiCIAiCIAjCf5KqqhsgVJ0VK1awdOlSioqKSE5O5v7776dJkyZV3ax/1OHDh1m6dCkpKSkUFhby7LPPcs0111R1s/5RP/zwA9u3bycjIwONRkPDhg0ZPHgwiYmJVd20f9zKlStZuXIleXl5ACQnJ3PPPffQunXrKm6Z8HcSuVDkwnNEPgwSufDKJfKhyIcgcuGFRD68MolcKHLhOSIfBv0XcqGY+XmF2rJlC1988QW9e/fmnXfeoUmTJkycOBGz2VzVTftHud1uateuzbBhw6q6KVXm8OHDdO/enTfffJOXX36ZQCDAG2+8gcvlquqm/eMiIyMZOHAgb731Fm+99RZXXXUV7777LmlpaVXdNOFvInJhkMiFQSIfBolceGUS+TBI5EORCy8k8uGVR+TCIJELg0Q+DPov5EIx8/MK9dNPP9GlSxe6du0KwP3338++fftYuXIlAwcOrOLW/XNat279rxqt+DuMHTu21N8jR45k+PDhnD59mqZNm1ZRq6pG27ZtS/197733snLlSk6cOEGNGjWqqFXC30nkwiCRC4NEPgwSufDKJPJhkMiHIhdeSOTDK4/IhUEiFwaJfBj0X8iFYubnFcjn83H69GlatmxZ6vIWLVpw7NixKmqVUF04HA4AQkJCqrglVSsQCLB582bcbjcNGzas6uYIfwORC4U/IvKhyIVXCpEPhYsRuTBI5MP/PpELhT8i8uG/NxeKmZ9XIIvFQiAQIDw8vNTl4eHhFBUVVU2jhGpBlmW+/PJLGjduTM2aNau6OVUiNTWVsWPH4vV60el0PPvssyQnJ1d1s4S/gciFwsVc6flQ5MIri8iHQkWu9FwIIh9eSUQuFC7mSs+H//ZcKGZ+XsEkSbqky4Qrx6xZs0hNTeXJJ5+s6qZUmcTERCZNmsSbb77JLbfcwrRp00hPT6/qZgl/I5ELhfJc6flQ5MIrk8iHwu9d6bkQRD68EolcKJTnSs+H//ZcKDo/r0BhYWEoFIoyo1fFxcVlRrmEK8fs2bPZtWsX48ePJyoqqqqbU2VUKhXx8fHUq1ePgQMHUrt2bZYtW1bVzRL+BiIXChUR+VDkwiuNyIdCeUQuDBL58MohcqFQEZEP//25UHR+XoFUKhV169Zl//79pS7fv38/jRo1qqJWCVVFlmVmzZrFtm3bGDduHLGxsVXdpGpFlmW8Xm9VN0P4G4hcKPyeyIcVE7nwv03kQ+FCIhdenMiH/10iFwq/J/Jhxf5tuVDU/LxC3XnnnUyZMoW6devSsGFDVq1ahdlsplu3blXdtH+Uy+UiOzu75O/c3FzOnDlDSEgI0dHRVdiyf86sWbPYtGkTzz//PHq9vmSk02AwoNFoqrZx/7B58+bRunVroqKicLlcbN68mUOHDpXZ5e9y8Xg8V1yMqxuRC4NELgwS+TDon86FQvUg8mGQyIciF15I5MMrj8iFQSIXBol8GPRfyIWSLMtyVTdCqBorVqxg6dKlFBYWUqNGDYYOHUrTpk2ruln/qEOHDjFhwoQyl3fq1IlRo0ZVQYv+ef369Sv38pEjR9K5c+d/tjFVbPr06Rw8eJDCwkIMBgO1atWiZ8+etGjRolL387///Y8RI0ZgNBorPCYlJYWPPvqIyZMn/9VmC3+RyIUiF54j8mHQ5cqFwr+PyIciH4LIhRcS+fDKJHKhyIXniHwY9F/IhaLzUxAE4TLr378/kZGRPP744+WeKP3000988803AHz99df/dPMEQRAEQRAEQRAE4YohOj8FQRAus3Xr1vH555/jdru56667GDBgQEnx9GnTprF//34SExN58sknqV27dlU3VxAEQRAEQRAEQRD+s0TnpyAIwt8gOzubDz/8kNOnT1O/fn26du3KN998g8VioWvXrtx///1XVJ0YQRAEQRAEQRAEQagKovNTEAThbxIIBJg7dy4///wzAEajkZEjR9K2bdsqbpkgCIIgCIIgCIIgXBkUVd0AQRCE/6qMjAz27dtX8rfT6eTs2bOIMSdBEARBEARBEARB+GeImZ+CIAh/gxUrVjB37lx8Ph99+/blmmuuYcqUKZw5c4bGjRvz+OOPEx0dXdXNFARBEARBEARBEIT/NNH5KQiCcJm9++677Nq1i9jYWJ588knq168PgM/n4+uvv2bZsmUYDAaGDx/O9ddfX8WtFQRBEARBEARBEIT/LtH5KQiCcJn179+fG264geHDh6PT6cpcv2/fPqZNm0ZxcTHffvttFbRQEARBEARBEARBEK4MovNTEAThMtu4cSM33HDDRY+xWCxMnz6dF1544R9qlSAIgiAIgiAIgiBceUTnp1BtHDx4kF9//ZXjx49TXFyMVqslOTmZ9u3bc8stt6DRaP7yY0ybNo3169czdepUYmNjL0Or/70OHTrEhAkTuOeee+jXr19VN0cQhP8ncuE/S+RCQai+RD78Z4l8KAjVk8iF/yyRC/+bVJfrjnbu3Enbtm0vekwgEOC7776jf//+l+thhf8Av9/PrFmzWLVqFVqtltatWxMfH4/D4WDfvn3MmTOHX3/9lTFjxhAfH1/VzRUEQfhbiFwoCIIQJPKhIAiCyIWCcDldts7PSZMm0a1bN4YOHYparS5zfW5uLlOmTOH48eOi81MoZd68eaxatYp69erx3HPPERkZWXJdIBDg+++/5/vvv2fixIm8/fbbGAyGKmytIJT1/fffA3DrrbcSEhJS8veluOeee/6uZgn/MiIXCoIgBIl8KAiCIHKhIFxOl23Z+4QJEzh8+DDJyck8+eST1KxZs+S6TZs2MXPmTJxOJz169GDw4MGX4yGF/4CsrCyeeuopjEYj77//PiaTqdzjPvroIzZt2kSfPn1KdZ7369ePpk2b8uqrr5a5zahRo4DgFP5zf+fl5ZU57ve3z83NZfHixezbt4/CwkIMBgPJycl07tyZzp07l7rtunXr+PXXX0lNTQWgZs2adOvWrcxxF06db9myJfPnz+fUqVOo1Wo6dOjAkCFD0Gg07N27l4ULF3LmzBl0Oh2dOnVi4MCBKBSKMu3esWMHy5cvJyUlBY/HQ3x8PJ06deLOO+8s9/gLLViwoMIOuqlTp7JgwQI2bNjAxIkTS3Yqv9DcuXNZunQpzz77LNdccw25ubk89thjdOrUiR49ejB37lyOHTsGQJMmTRg8eDDJycll7sfpdPLjjz+ydetWcnJyUKvVNGjQgD59+tC4ceOLPofq5Nx7cvLkySQmJlZqgEdseCSAyIUiF/43cqEgXA4iH4p8KPKhIIhcKHKhyIWX22Wb+Tlu3DiWLFnCggULGDNmDIMGDeKmm25i1qxZbNy4kYiICEaPHk3z5s0v10MK/wHr1q1DlmVuvvnmChM6QJ8+fdi0aRNr16790zOHb7/9dtatW8fZs2e5/fbbS0bGLqxpcvz4cSZOnIjT6aRly5Zcf/312Gw2zpw5w7Jly0ol6y+++IJly5YRGRlJly5dkCSJbdu28fHHH3P27FmGDh1apg0nT55kyZIltGzZkptvvplDhw6xcuVKHA4H7dq1Y9q0abRt25b69euze/duli5disFgoHfv3qXuZ968eSxevJioqCjat2+PXq/nyJEjzJ07l5MnT/LMM89cNBbNmjUjLy+P9evX07RpU5o2bVpyndFopFu3bmzYsIHVq1eXSeo+n4/169djMpm4+uqrS12Xm5vLK6+8Qv369enevTtZWVls376dY8eO8frrr5dK7DabjfHjx5OWlkaTJk1o2bIlDoeDnTt3MmHCBJ5++mmuueaaiz6P6mL8+PEAREdHl/pbEC6VyIUiF/4XcqEgXA4iH4p8KPKhIIhcKHKhyIWX22Xr/JQkiV69etG8eXM++ugjvvzyS+bPn4/b7aZt27aMGDGCkJCQy/Vwwn/E8ePHAbjqqqsuelxSUhIREREUFBRgNptLOpkq44477uDMmTMlSf33hZy9Xi+TJ0/G6XQyZswYWrVqVer6/Pz8kn8fOXKEZcuWkZSUxJtvvlnyBdGvXz/Gjh3Lzz//TPv27cuMyuzdu5fnnnuOdu3aAcEEOWbMGDZv3sy+fft49dVXS5Jov379eOKJJ/j555/p2bMnSqUSgP3797N48WJat27NM888g1arBUCWZWbOnMmvv/7K1q1bufbaayuMRbNmzQBKkvrvCzk3atSIGjVqsGXLFoYOHYpOpyu5bvfu3RQXF5dq04Vx6d27NwMGDCi5bP369UybNo3Zs2czbty4kstnz55NWloaI0aM4Kabbiq5vKioiDFjxvDpp5/SqlWry1LA++924ZdieX8Lwh8RuVDkwv9CLhSEy0HkQ5EPRT4UBJELRS4UufByu/ic3z+hXr16tG/fHgC3201oaCgDBw4UHZ9CuYqKigAuKUmfO+bcbS63nTt3kp+fzw033FAmoQNERUWV/HvdunUA9O3bt1RtFYPBUFLD8dwxF2rWrFlJQgdQqVS0b98eWZa5+uqrS40e6fV62rRpg9VqLfWF8ssvvwDw0EMPlSR0CA5ADBo0CEmS2Lx5c+WefDluvvlmnE4nW7ZsKXX56tWrkSSJrl27lrmN0WikV69epS678cYbqVGjBgcPHsRsNgNgsVjYsmULzZs3L5XQAUwmE3fddRcWi4UDBw785echCP8GIheKXChyoSAEiXwo8qHIh4IgcqHIhSIXXm6XbeYnQEFBAR999BFHjhyhZs2atGrVip9++okXX3yRoUOHcvPNN1/OhxOuMJepPG2FTp48CUDLli3/8NgzZ84A50eGLnTusnPHXKh27dplLouIiPjD6woKCkpG4E6cOIFWq2XNmjXltk2j0ZCZmflHT+EP3XjjjXz99desWbOGLl26lLRj3759NG3atNwdBevUqVNq9AuCXzaNGzcmLS2Ns2fPEh0dzalTpwgEAng8HhYsWFDmfrKzswHIyMgos2RAEK50IheKXPhv4XQ60ev1f3hcenp6ufWuBOGPiHwo8qEgCCIXilwoXIrL1vm5fft2ZsyYgc1mo3v37tx3332o1WratWvHRx99xGeffcbevXt59NFHxSxQoYTJZCIjIwOz2UxiYuJFjz03qnOxmid/hd1uByi1i15FHA4HkiQRFhZW5rrw8HAkScLhcJS5rrwfgeemxJe3O9+5gsx+v7/kMpvNht/vv+iO4i6X6w+fwx8xGo106NCB9evXl/wwXbt2LYFAoNzRLKDceEAwJkBJTGw2GwDHjh0rKfhcHrfb/Veewj/qz2zkJkkSX3311d/QGuHfRuRCkQv/K7nwQs899xxPPPEEDRs2rPCYX375ha+//lrkQqGEyIciH/4X86EgVJbIhSIXilx4eV22zs/33nuPsLAwXnjhBdq0aVNyecOGDZk0aRKfffYZmzdv5tSpU0yfPv1yPazwL9ewYUMOHTrEwYMHadGiRYXHZWRkUFhYSGRkZKmp/5IklUp4F3I4HOUmyooYjUYgOGrzRwwGA7IsY7FYShLWOcXFxciyfEmzXf4MvV6PJEnMmjXrb7n/C3Xr1o3169ezevVqhgwZwrp16wgJCamwwLLFYin38uLiYuD8F9e52Nx5550MGTLkb2j5P8/r9aJUKktGIQWhMkQurDyRC6u/oqIixo8fT58+fejTpw+SJJVcZ7VamT59Ort27SpTW0y4sol8WHkiHwrCf4/IhZUncqFwMZet5meLFi2YNGlSqY7Pc/R6PU888QSjRo0qt5dfuHJ16tQJSZJYvXp1hQkBYNGiRQBl6l4YjcZyk3Bubm7JCNWFzo0QBQKBMtedqyOyb9++P2z3uan3hw4dKnPd4cOHSx1zuTVo0ACr1UpWVtZfup+LxeKchg0bUrNmTTZs2MCePXvIycnhhhtuqLC4ckpKSrmjaedGrWrVqgUEYy1JEidOnPhLz6E6USqV+P1+jEYjd9xxB++88w7Tpk37w/8FAUQu/DNELqz+3n77bZKTk/nuu+949dVXS+pZ7d+/n2effZZdu3Zxww03MGnSpCpuqVCdiHxYeSIfCsJ/j8iFlSdyoXAxl63zc+zYsX84zfrGG28UJ7hCKYmJidx+++1YrVbeeecdCgsLS10fCAT4/vvv2bhxI3FxcfTo0aPU9fXq1SMvL69UcvX5fMyZM6fcxztXcqG8L4K2bdsSFRXFxo0b2bt3b5nrL7xNp06dAPj+++9Ldeg7HI6SafbnjrncbrvtNgCmT5+O1Wotc31RURHp6el/eD8Xi8WFbr75ZqxWKzNmzACocCo/BJdELF68uNRl69evJzU1lauuuqpkNNJkMtGhQweOHTvG0qVLy61Tc+LEiX/VdP5PP/2UIUOGIMsyX375JY888giTJ09m7969f3sdHuHfT+TCyhO5sPpLTk7mrbfe4rbbbuPo0aM899xzTJkyhYkTJ+LxeHjiiSd47LHHytTAEq5sIh9WnsiHgvDfI3Jh5YlcKFzMZd3w6FKIpU3C7w0ePBiHw8HatWt54oknaNOmDXFxcTidTvbv309WVhYJCQmMGTOmzPT8O+64g3379vH2229z/fXXo9FoOHDgAAaDodzlx1dddRU//vgjn376Kddeey06nY7o6Gg6duyIWq3m6aef5s033+Stt96iVatW1KpVC4fDwdmzZ3G73bz77rsANG3alFtvvZVffvmF0aNH0759ewC2bdtGfn4+t912G02bNv1b4tWqVSv69OnDwoULeeKJJ2jZsiUxMTFYrVZycnI4cuQIAwYM+MPNI5KSkoiIiGDz5s1oNBqioqKQJIlbbrmlVJzPFXQuLCykQYMG1KxZs8L7bNKkCcuXL+fEiRPUq1ePrKwstm/fjsFgYNiwYaWOHT58OJmZmcydO5cNGzbQsGFDDAYDZrOZlJQUsrKy+PTTT0vt1FedhYSEcMcdd3DHHXdw6tQp1q5dy+bNm9m6dSuRkZF06tSJzp07l1sAWxBA5MLKErnw30GlUnH//fcTFxfHF198waZNmwgNDWXixIninFCokMiHlSPyYfW3c+dO2rZte9FjAoEA3333Hf379/+HWiVUdyIXVo7IhcLF/OnOz3NLlyIjI1EoFCV/X4oLa1EIglKpZMSIEVx//fWsWrWKo0ePsn37dnQ6HUlJSXTr1o1bbrml3CnkrVq14qmnnmLRokVs2LCBkJAQrr32WgYOHMjo0aPLHN+6dWsGDx7M6tWrWbJkCX6/n6ZNm9KxY0cgOH39nXfeYfHixezbt4/9+/cTEhJCcnIy3bp1K3Vfw4YNo06dOqxcuZLVq1cDwVku/fr1K7Ps4HLr379/SQI9ePAgdrud0NBQYmNj6du3b8nzuRiFQsGzzz7L119/zcaNG3E6nQBcd911pZK6wWCgbdu2bN68+aKjWRAc3HjwwQeZO3cuK1asQJZlWrduzaBBg8p8yYSEhPDGG2/wyy+/sGXLFjZu3Igsy5hMJmrVqkWfPn0IDQ39E9GpevXq1aNevXoMHTqUrVu3snbtWn744Qd++OEHmjRpwsMPP/yHhcuFK4/IhZUncuG/w5o1a/jmm29QKBRERkZiNpuZMWMGjz/++N+2OYPw7ybyYeWJfFi9TZo0iW7dujF06FDUanWZ63Nzc5kyZQrHjx8XnZ9CCZELK0/kQqEikvwn12OeS8qTJ08mMTHxkpO0JEnMnz//zzykIAhV5JlnnsFsNvPpp5+WuzwxNzeXxx57jE6dOjFq1KgqaGH1d/z4cSZPnkxBQQHPPffcH47+C4JQ/YhcWDkOh4NPPvmEbdu2ERUVxRNPPEHdunWZM2cOv/76K6GhoTzyyCO0a9euqpsqCEIliXxYORMmTODw4cMkJyfz5JNPlpohtmnTJmbOnInT6aRHjx4MHjy4ClsqCEJliFz47/GnZ37eeOONSJJU0vN97m9BEP5bdu/eTXp6Orfccouoy1ZJgUCAnTt3smbNGvbt20cgEKBu3bpi6bsg/AuJXFh5zz33HGazmfbt2/Poo4+WnDMOHz6cVq1aMX36dP73v//RtWtXHn744SpurSAIl0rkw8obN24cS5YsYcGCBYwZM4ZBgwZx0003MWvWLDZu3EhERASjR4+mefPmVd1UQRAukciF/y5/uvPz973WohdbEP5bVq5cidlsZvXq1Wg0Gu66666qbtK/RmpqKuvWrWPjxo1YLBZCQ0Pp3r07Xbp0uWgtGEEQqh+RC/88q9XKI488QpcuXcpc17ZtW9577z2mTp3K6tWrReenIPwLiHz450mSRK9evWjevDkfffQRX375JfPnz8ftdtO2bVtGjBhRssmKIAjVm8iF/07/+IZHgiD8OyxZsoT8/HwSExMZNGiQ2JjiDzgcDjZt2sTatWs5ffo0CoWCli1bctNNN9G2bVuUSmVVN1EQhD9B5MI/7+23375ofWOTycTLL7/Mjz/++A+2ShCEP0vkw7+uXr16tG/fniVLluB2uwkNDWXgwIGi41MQ/kVELvx3+tM1PwVBEITzBg8ejNfrJTExsWRnd7GRhyAIgiAIggBQUFDARx99xJEjR6hZsyatWrXip59+QqVSMXToUG6++eaqbqIgCMJ/1l/q/Jw5c+afut3w4cP/7EMKgiBUS/3790epVBIXF3fJt5Ekiffff/9vbJUgCIIgCIJQ1bZv386MGTOw2Wx0796d++67D7VazfHjx/noo4/Iy8ujXbt2PProo2IWqCAIwt/gL3V+XuoO77/37bff/tmHFARBqJZEPhQE4Uo3YcIEJEli1KhRREVFMWHChEu6nSRJjBs37m9unSAIQtXp378/YWFhjBgxgjZt2pS6zul08tlnn7F582YiIyOZPn16FbVSEAThv+sv1/xUKpW0bt2aG264gbCwsMvRJkEQhH8d0YkpCMKV7vDhwwC43e5SfwuCIFzpWrRowahRo8otiaTX63niiSdo1aoVs2bN+ucbJwiCcAX4SzM/ly1bxvr16zlz5gwqlYqrr76am266iVatWiFJ0uVspyAIgiAIgiAIgiD8Z+Xm5orNUwRBEP4Gl2XDo5SUFNasWcPmzZux2+1ERESUbPiRkJBwOdr5n1NYWIjP56vqZhATE0NeXl5VN6NaELEIEnEIqk5xUKlUREREVHUz/jYiH1YvIg5BIg7nVZdYiFz4z6gur3d1IGIRJOIQVJ3i8F/Oh9UlF0L1es2rkohDkIjDedUlFpXJhX952TtAnTp1ePDBBxk6dChbt25l7dq1LFmyhMWLF9OoUSO6dOnCddddh0ajuRwP95/g8/nwer1V2oZzs3N9Ph+XoQ/8X03EIkjEIUjE4Z8l8mH1IeIQJOJwnojFP0fkwupFxCJIxCGosnEoLCwEIDw8HIVCUfL3pfivdmpequqQC0G8988RcQgScTjv3xqLy9L5WXJnKhUdO3akY8eOmM1m1q1bx6+//sr06dMJCQmhbdu2l/PhBEEQBEEQhGrk7Nmzf+p2tWrVuswtEQRBqDqvvfYaAGPGjCE2Nrbk7z8iSRLvv//+39k0QRCEK9Jl7fw8x+/3c/LkSU6cOEFxcXHwgVR/y0MJgiAIgiAI1cQHH3zwp243efLky9sQQRCEKtS2bVskSUKv15f6WxAEQagal7VHMjU1lTVr1rBp0yasVithYWHcfvvtdOnSheTk5Mv5UIIgCIIgCEI1pFAoaNSoESEhIVXdFEEQhCoxaNCgi/4tCIIg/LP+cuenw+Fg48aNrF27lpSUFBQKBa1ateKmm27i6quvRqlUXo52CoIgCIIgCNVcUlISGRkZHDt2jGbNmtG+fXuaNGmCQqGo6qYJgiAIgiAIV6i/1Pn54YcfsmPHDrxeL4mJiQwcOJBOnTphMpkuU/OEi/F4PBQVFREaGlqypMLtdvPLLz9y6MBvGIzh3HHnvTRo0OCi9+NwOPhx6fccO7qT0LBIetw1mHr16pU6JiUlhe++/YzMjDPEJ9akb7+HyhxTHXm9XtatW0tOdhrJNepyww03ig75/+fz+Vi5ciX5+WYaN25SshzH6/VSXFyM0Wi8pFh5vV5WrPiZDeuWIMsBrut4B7ff3hOtVvsPPItLk5GRQVZWFgkJCSQlJQHgdDpZuvQ7tm5egUKpoHOX3tx6652o1eq//Hivv/46TZo04Z577vnL9yVUnsViYeGChZw+mULterW5p18fwsPDq7pZV4yDBw8y65PPycnKoWHjBgwf8aBY/fE3CwQC7Nq1C7PZTO3atWnSpEm5x504cQKz2UzNmjVLcmFFvF4vZrOZkJAQEhISLrktzz77LJmZmfz222/s3r2bAwcOEBoaSrt27Wjfvj2xsbGVem5C+bKzs9mzZw9arZbmzZsTExNDIBDg1KlTeDwejEYjZrOZ6Oho8vLysFgspKSkcPLYSRITE+l3bz8OHz7MlzPnYLFYadWmJY2bNWLNqjVEmCJJrplEypkUJFmiTds2rF65hsz0TCSVRHxcPB63G0uhFZ1eR4Om9XFZ3chAx87Xc2ePO9BoNBQUFFBQUEBcXBxKpZLFixZz4uhJkmsl06dv77/0e8HtdrNg/gKW/fgLbo+bZi2b0LlzZ6666ioiIiKQZRmXy0VoaOif6nh3uVz8tPQnMtIyCY8I5+4+vUp9j5zb4OFSlzHv37+flJQU6tevT7NmzSrdnqridrsxm80lvzMqKyMjA5fLRY0aNUo2vpVlGb/f/7eVRLPb7aSkpKDX64mPj2f//v388ssv/LjoJ2zFdjRqDTXqJaNCTWR0BE899yStW7fG6/Vy6tQpVCoVv235jc3rtxAVHcW99w2gUaNGLPlhCauWryYgy9RuUJNjB4+Tk51HnQa1eHTUI1gsFj5490Oys3LQGFRo1DoiwyO4o9ftdL+tOwu+/Y4dW3ZgNIZQv2k9CnILUClV3HbXrbRr104sif8HOJ1OfvpxISdP7sNkiuWungP/8LtQEP4qt9vNzz8vZu/udWg0Om65dQDt2l3zj3/mCwoKWPDtbA4f2oHRGEaPnvfTocN1/1g7CgsLOXToEBqNhlatWpV8JwQCAbZs2cLpU0eIiIzl5ptv+dPfOX9Ekv/C9kz9+/dHqVTSqlUrGjVqdMm369mz5599yP+MvLy8P72LncViYfJ74zh1cgc1EhXkmQPoDDWpWacVm9Z/x/39VdzYXqKwOMAXCxSYLbUIMeox56UAEBdfn2HDn6dRo0YcO3aY8S8/yNC+fq5vpyT9/9g77/CoqrWL/870lkx6L0DoNfTe7NgFFSkCigUUFLsidgFBQVSaqChFRUEFRRFEQKT3FkoC6b2XyfSZ/f0xMGHMhAuI93r97vLh3idz+j777LL2etdb4GThUlDrk5k+YwFyuZwP3p/GmVPfM+kBQcumKlLTHcxa6KJJ81t58OGnqK6upqysjIyMDIxGIz179vxbeLxu2LCWTz+Zzi3XOGjW2M2xkzLW/6Zi4qSp9O7d32dfSZKIjo6moKDgimYss9vtmEwmAgICrgip1hBcLhe//rqBNd99gtViIjQsmnuGT6RTp0719hVC8NKUJ9m5/QduH6SlbUsVew/Z2bZHjTEoCrs1n9BgKK9S0bHTVUx47EX0er3P8WvWrOGblQuxmIsx11ZjDJTx7KNGOrZTs/pnJ1+uVvHW20to3LgxbrebrVu3cDrtGEHBEVx//U0EBAT86Wf+7bdNLF86B5ezDOGGAGMCDzz0PO3bdwAgJyeHadNe4cSxrbRsqqBVcxVnshSY7bEMG/E4Hy18ldF3Obj1OhVOl+Dr7518u07L7Pe+ICYmhujoaLKysli16nN++XkFMskOMh233DaGW24ZfMHJ1HPPPUefPn245ZZb/vRzAiiVSsLDw6/Iuf6O+DPt4R/x+dIv+PC9jwgoC0Pt0GFTmqkJKWXshPsYff+oBo/7q9qA/zb8mXJwu91MevRJUradIqg8Eg06TFIVlWEFjHhoGA898uBfdNdXHv9N9WHTxs28+fJUlJU6qJVhD7CgDpPx3odzvGOz3bt28/Lzr+IulyG3K3ForQTHBzJn/myysrL44J15lBWVgQSde3TC6XKyb8d+ZDYF5eYyXMJFeHgY3Xt345HHxxMfH+9zD1arlW3btlFdXU3r1q1p2bIlTqeTb1d9y+pv1qAL0KEP0CFJEo0aNaJHjx507NjxkhfJ/tcWwvHjx5nw0ESyMnKQAOnsfy7cKBUKgmXhCIegQpTgwIEMGTIUuHCgw0AgIZRThA0rCpTIkOHEiRsXSlQEE44bFxWUYiSUcKIpIpdqygEIJBgrFmTIiCMJO1ZKKMBKLcFEYKYGOzZkyHBLbuQyGU63E6dwEipFEieScCismELLGPHgMB4af+ntwu9bf+exBycRZIokiDDMmMjgBAAatDhlDiQFhAWGI9NK3HT7jQwfNYx3Z7zLvl0HwQWSCkLDQygvqUASMnQBGu57eAy3D76dn35cx6vPvU5QTQR6VyA2uRVzWBnDHxjGgKv7M/3VGZxKScXlcKE2qHhk0jjuGX6P3wnkxo0befzhJ3BZBSrU2LCAQvDCa88xevTov3TSWVxczOpv1lBRXkGnrh256uqrvGMXSZLIyMggPT2dkJAQkpOTfe7FbDbz6ouvsWfbPlRODULhIijayKvTX/aSt5t+3cSCOQupLK/GLVwYQwKprqqmuqoGrV6DzWxHLwWiEEpsajMduyeTmZ5J+skMZEKGOkDJmIdG89D4h66IMvzkyZM8Ou5RcrPzUNm02LHhxo0GHTbM6DGSSHNUqKmglDzSCSSYSkq93wMIBIJwYogiHjducjlDBSXI8YzjBW4UqM7u6QYETpyo0dCElqRyDANGEmlGWMdArJgxUYWndGW4cZ39LuW4cSNw48KFUq6kSdPGdOnahXvuuedfPu8/uT281HFhQUEB1dXVxMbGNmi3snXrr3ww5wXG3C3o3klBfqGLT79SEBU3gGefn+r3W7xSY4GCggIWf/Iup07sRqkAhSqYocMe5aqrrr3sc/478d80JgLP4uCXX3zI0cO7kGQy+va/mSFDRv7p+efllMPx4ym89vLDjBjs5Lr+cmrNbj7/VuJoagTvvrf832YPtHHjOpZ88hqPPyDo211FWYWbxSvcHE2N5b0PlqPRaC7pfJdSFhaLhWlvPk1x4SH693Bjtkhs2SHjmuvvoWOn3rw1dRIDe9np3N5JboHENz8qGXTLWIYNu/+i7uVS2sI/TX5eDr766qvLveQ/BhfTqFutVtavX0tm+nFCQqO56eYhqNVqHnrgdl6eVEP/nnWVdPd+Cw8+Vczv38dhDPRV6y39upq355XTqrmaxx8wEhqi4Nk3Xdxwy1P8sPo9vpovAwlee6ecE2l2Gicoych2kp2vQG8Ip1Prcrp3VvLzplrcbriqj5YRQwJ5/s0S1qyvRQK6dNBw6/UGikpVbNiq4O5hE7j99n/dcV8pCCHIzMykpqaGRo0acepUCks/fozP5+lQqc4fzLm5Y2wNz0/5wkcZc6Ub9ZKSEt6d9RIFeUeJCJMoLHaT0LgTTzz5OiEhIX/6/OBRbv766wa2//4T+/bt4M6b5Yy7V0NIsJz0LAcz57sIDLuBJ5961XvMxo3rePO1p4iJtPPj5zFotTJsNjff/lTLj7+YOHLcxoghgTz2QBAajcTPm83MWhTCR5+sRqvVkpqaylOT7sXlKMFolAgKlGOxCiLD5WTnOkiMVzDjpXCcTrj3MSXPvjCbt6Y+znX9HXRLdpFfCF+uUdBv4DDuu3/iZT/7siULOHPyM6Y9ryIk2FPfc/IcPPBUFS4RS21tNWVlRYQEweolMURF1JHxeQVOBg0v4LP3w+nUzrehP51hZ/wLASxY9A3x8fHccVtfbr+2kFF3adBoZNSY3Lz/cTU7DzXh+ckzWfHFAjLST2C3u3C5QaUU6PQBREa3JywsjKNHtnLi+H6cDjcqlZZevQcw4bEpl6Sign/2ABf+PPnpcrkoLCxk+7btzH7xA5pbOvoMYoUQ5ASf5Pm3n6K0tIzUE6nExsdy59AhSJLEZx9/xqYNm5HLFXTu1okHH3mAqKgon2uUlpby8Yef8PvmbUhAv6v7Mfah+wkNDeXw4cPMnTWPvJx8lCoFdw6/kzvvHsLatWtZvvgLrLVWQsJCuH/cGK6+5uorGv5rt9v5ce1P7N25D2NQIHcPv4vGjRtf9vn+TFs49715/Dh3IxGWBJ/fz5X/9I9fp0ePHpd9b/9O/LcM9Pfs3sPTDz1PXGlLMjlBBSVo0OHEgVPpYOGSeQQGBDJ+5ASSqjqgkOoW4SyiltOBhzBIRmKqmqKWNAghqKKMNI6SQDPySKcRLQjGo9asppzyyDzemP0q/Qd4FhHfnjGLZR8tw2l1IwkJrU5DREI4ao0K8yk3YZZY3Lgo1uagb6IkpnEUWp0WlUrFuHHjLqm+/n9vC0+fPs0dg+6g1mxBiZpEmhNJHAVkUkMVzemATKprXwpEFhmcRE8AIGHBhAoNAjctSMYgGXELN7v5hURaEiMleo8VQpBOCgpUJErNMYlqTnIAgSCMKIKJII0jhBBBJB5ldwFZVFJGe3pSSgE5nCaOJhgwYsZELunYsBBJHI1oSVFQJk/PeIwbb77xossoMzOTwdfeRWtzN+SSApdwcojtJNKcUKK8bX+tqCaFvbSlO5WqYvKlTJrZOmCUQgFwCzd5pJPDGbToceNGqVQS0yKCrJRcEkQzKigBIIQIQogkTXmYWnk1raxd0EqeRWGXcJLOcQJbalm38Uefvmfz5s08NHIc7ehBgBTk/b1clHCS/QQGB7Bu009XTA0thODYsWOUlZWxetUaDu84hrYkCKVbhUVXTZ47iwC9Abkkp8pURbAqDL3diNA6qZKXoTVoUcvVqHVqKioqCC6MIcgVjhACSZKwCSt5EadYsGwuK79YxfbVewivSsBEFRmcJJFmhBKFCyf5ZFJCPm3pjlrSUCFKOcVB2tEDvRTgfQc50mlieobw+dfLL5sINplM3HXb3aSeTEODDpCwUosOA0pUuHARTgyxkm9b4xIuDrCVUCKxYsaGFQc22tIdnVRHSJhEFSnsJZJ4IojBhYtc0imjEB0GVGiwY8NCLQI3SbQlWvL0g0FDLu9dTpo06V+2jf/k9vBix4UHDuxj3vuvEBZcSVS4xPFUQVhkW1548W0CAwO9++3cuZNZb41h48pINJq6NvLUaTtvzzdjCLuN5557tV4dNJlM/PLL9/y64TtkcjkDrx58ydFtp0+f5uUXRzHteRfdO2mQJImychdvvmdHa7yZxya9dNHn+k/hv2VMBLBjx1YWzn2W5yfAwN5qnE5Yvc7KvCUq3np7GY0aNap3jMvl4rffNnHsyC50eiODbhzSoCI4JeUYy5a8i8lUQ5u2Xbl7qGcu4A9ms5n7Rl3Ltx/LCA3x5We27rKx8IvmzJ6zBIvF4mlzg4P/EsVjbm4uL0++k9WL1T68CMBPGy2s/rUrr0+de0nnlCSJiIgIVq9eTXFxMQkJCfUW0cDTLz380J08OjKf6weqfX5/6tVadu238uPyYIKD6srH7RZMmGyjW9/nuWHQ7f/yXv5t5OeWLVsu67gBAwZc7iX/MfhXjfrWrb8y/4OXGHa7i45tJXLy3Hz2tRyZMo7Rg7MYfJPOZ/935lfQspmSm6/1v3pw88g8Jj8ewqSXSggJkjHnjXBuHFFAXJSckGAZJ087mDc9nKv71Sn8cvIc3DY6H4Ucxt8XxJCbDMjlEj9sqOXteeXotDI6t1cTG6NgzwEbIUEyZr0WjlYj8fCzVvpc9cJFVdg/i61bf+WjhdNo1shKeCgcPAY5eTX88pWRsND6YdtnMu08/moYHy/+3vtbQ426xWIhPT0dtVpNUlLSRQ3MSktLmTB+MLNfsdOpfR25tnOflclvaVmw6Ls/bQ2RnZ3Nc0+P5uZrLOTkVtO7m5a7bq2/mvXkK2byy9tTUZ5FTXU5kjARbHTz8buRREUoyMpxMPaJIu68xcCQmwzIZBKrfqjh6+9NLJgZQfMkFV98W8OBtNsoLMzm0IFNOJ1unh4fxJh7jCgUnvLYfcDC4y+WYLW4CQ9XMGFsELv2S2zb6+KHJXqCjHXvQQjBs2/YaNL6Me4YPPySn724uJgpz93Kms/U9d6H1eqm1805xEbLMZkEC9+OpEVTVb1zHE6x8ckXVbw/tW7C8fsuC+9+WEF1DRiNQRw/VcXrzxm465b65Tp6YiHZeS7eeSWUzh00VNe4+GxFNeu3mFkwI4J5S/Vk5LektnI3QQGVNGuiIjXdzv7DNhxOiUcnvMrwEaMueqD/Tx7gwuWRnwUFBSxe9Cm/rNtIeVk5WklPRW05nemPSvIdlFaLCrJJpZpKFCgIIgyjPISaoFLM9lpiLc0IcXrqQqWslMrwfB5+8iEioyKIj4+ntraWSQ89ibEommC35z1UyIupiiiiQ7d2HN5yjMiqxugkAy7holSZxxnXcYLdYTSmNRpJh13YKNHnEt81go+XfnTZ9hsWi4VVX3/D5g2bMZstnD6TRpg5Dp0lEAd2zOEVtOzWlPcXvHdZ17jcAa7b7ebq3tcSn93Gb722CQuyHrV88c3nl3xP/wn8twz0B990J8pDwRxmx1kiLN5b/lZh5ph8Nw5hR+PWIyERRQJhRHtUR5KMMlFEJaUkSW28x2RyimoqcGCjG1ejlHzbUJdwkR19jPW/r+P1l9/ghy9/oqloSyAhCATF5JHLaZw46cIASimggCziSMIgGZHHughK1qLWqhg7dizt2rW76Of9/9wWCiHo1bkP5UWVaNESQDCVlCEQOLDRnWu8714IQTlF1FJDGUUk0pwQKQKXcHKKw2jR01hqCcBBsR0VKtpIXf1e8xDbaEcPFJKSbJFGLmfQYsCKmXb0wCAF+hzjIR33oUBJMr19yFghBCnspYJitOiJIwlFSyc//vrDRZfRExOeJPO7UgKlYAAyxEk0aIk+j7itu5caDrMdBSrkyIkmkWgSfdqoTHEKDToiiaOMIk5wAB16QoggglhAooR8yimiBR05xUE6Sf3qXeuI2IU2VsEvmzd4o2VaJramlbOL917PR4nIp5g8qmXlbD/w+5+u15s2bmbaq9ORV6lx1ripcJbiEi6SaIMBI5IkYRc2DrMDCYm2dEMj1c0lXMLFMXbjIclriSYeFy4qKUWOAhdOAggihsZUN83HWQrxVS2wCxuH2EZnBiCXfPucWlHNGVJoL/Vkp9jgt38GSOUQry1+keuuu+6Sn1sIwbUDrifrdDaRxBFDI1SoOcpuokkkgCCOsJMekn+FXaUopZQCmkrtsAkLh9hOMr1RSx4CwiSqOMIuOtMfteS7YF4hSsjgJB4tqBsHDjRo6Sj18e4TNARwg6MQSrPKqbWZiJISqBYVVFJGgtTUW/5pHEHgRgAV1eWcSE+54Djxn9weXsy48MCBfcx771GWf6DyIU527LXx8qwAPvpkDVqtloqKCu4a3Ivl84JIbuupfydS7Tz7RgkJsUpaNVNy4KiDlFQDtw95mFGjxiCXyzl27ChvvvYw40e5uekaFQ6H4OsfHKxYo2XWnM+JiYkBPOOf48ePYzabadasGcHBdd97eXk5I+65mrDgGrRaGZIE994VwJCbDEiSxJjHrYx6cDGtW7f+C0rxyuG/ZUxkMpl48P5r+XGpEp3OV2iQm+/g/qcNLFn2s893derUSV6Z8jDX9TNzVR8Z5RUu5n1aQ6Upgnff+5yEBM9ChsVi4bEJw+narpgxd0NIsJzfdtqY85HEmAde4eqrB9W7ny+++JQw9UJG3eWf0LxtjBmlpgnW2mxio+Vk57uJim7LU89MJSws7IqVy1vTn+eua7fQu5t/dWePG/O5e/irdOjQ4aJtWbZs+YVPFk2jX3crTRIcHDmhYv9RLc9Nfpd27dp799u1ayd7tz7J1Ofrt/3PvVHCHTca6NG5fvlYrW5uHq1k2Rcb/+V8+d9Gfv4Pl48LNeppaWnMnHovKxepfFanhBB0vjaHvevjkct9K8Fto/P5dnF0vd/P4Z35FXTuoKZ9KzV3js2noNjJS0+GMHxwIAuXVhGglzHyzsB6x+UVOJnwQjHffRbj/e2TLypZu6GW5LYadFqJ224w0DxJxbbdFmbMLWf1ZzG4XDBopIzlX276S0N6tm7dyKovXuSzOWpvI+dwCG4dlc+6Lxv2cOlyXT5rf071/v3HRt1utzN71sucTPmdju0kamsFx04pGTnqMW68afAF7+n1V59g9O076d6pfgOzcauFn3dex9PPvHGZT+xZnRo57BqWzLETHangppF5rF8R67ecS8tcDB9fwPqvPNv3HrLw+JQSdqxNQAjBoGH5LHw7gkbxviH5BUVORk0o5OcVsQgByVfl0reniupqFy2bqXnpSc8KV1W1i+feKKWwxEXr5ipOnbaTX+hEpZaIj1bw8Ogg+nav36A5HILrh0t8vmLzJdePBfNn0rPNKm4YqPO7/d0PKygudfLLbxb2bUjwuw/ADffk8vMKj1rlhw0mPv+mhnnTIwgNkSOE4Lq789jwdf1yPZlm56UZpXy1KBqZzHfbjr0WPltRze03N2fhci0GQyRdO1SRlGDGGODAanOz8LMqDAY5clVrBt95L926dfuXz/xPHuDCpZOfSxYv5ZP3P8NYEkEAwVgxk0s6lZTSg2t93lmOOEM5RTSjHTopALdwU0QOWaSSTG+ySCWYcCKkuvbCJZzsl20hXtkUt95BXnUWnZz9fVRzAA5hZy+b6cG1PhN8gEpRRj6ZtJY6+/xerMph0IQBPPbkY5dSRIAn3HX8mEfRl4YQaAtD4KaQbMopoSUdqaHSEzynctD7ni688PLzfPXl16xeuQaX00mnrp146NEHL+hvdbkD3JKSEoZfP4qY4uYN7pOfcJJfdqy/pGf+T8DlcrFhwy+s/moN1VVV9Orfi3vHjPzb+ZkXFBRwdbdrcbkFMmRo0RNNgo/6zS5sHGcvyVIfnMJBFqmUkI8aLTLkJNCMDI7TSepHujhOITkEEIQLJwaMNJXa+r12vpTJDY/145MPPqOza0C9+m8WJo6zDyMhWLHQwdgNdWMJVYIn3FhYoaKwin6D+vDguAcu+pn/P7eFP679kacffgEXDty4CCGCJNpQRhF27CRKHn/3alFOGkcJIZJAgrFhIY8MIokjQWqGEILD7KAVnSkhn2xSaUt3vwQdQJ5Ip4ISmtHhbP3JQ4seA0E0l9r7PWa3+JVkenkJpPPhEHYOsBUANVoMoTo27l5/0WqXHu170aK8jqjdI36lCwPr1cG67ZvoRF8kZOSRjokqWtHZ+404hYMU9tJB6oUQgp2spz296pG6ZmHiJAdRoKQVneotCphEFUfZxYDrBrDo04V8tOhj3nltdoOkmxCCvWxCjQ5tpIKdB3Zc1PP7w/bft/PCoy+RUNbah4A0CxOH2QEIdAQQTgzlFHvaCSmq3nmcwsE+tqBEhQTE04wwopEkCSEElZSSznGUSgWJjlYEEMRuNtKE1kRK/n2dT4j9GAmllELaS/6V/zZhobRJJht/33DJz37gwAGG3jKMZrQnXIrxPncGJ2gjdeWo2I0WfYNt2bnvIVnqDXgIzTIKaSq1O1sem4mnKbFSE7/HHxN7aEJrjrKLRrTAioVEqa4fVDcFVSLIgwA3lOSXoc0KxVkIB8U22tMTNy6smKmiHDcuyihE4GbK7BcuGGX5T24PL2ZceP/oG/n8gxrkcnA4ICRY5v2ul660UGJ5kBEjH2D+vJls27yITd966mh2rkf4sXx+FJHhdZFh1TUubh1VQK01hEcnvsSnH7/Fd5/IvBFm53Am086EKUF8uvQnfvrxW5YvfY8u7Z0EGwW7DkoEh7ZmysvvUlNTw4RHBvPak06u7uexfamucTFnUQUVlYLZr4dxPNXOnCWdeOPNeVe4BK8sLjQ2dDqdyOXyv4Vn7fJlHxEX+DH33OG/P3n2DQcDBn3gtYWrqqri4QdvZOVCifAwX8u+j5dX8cFiK3M++IZWrVozZfIjDB10kGv7+5J4drvgtvtsTHn1cw7s38kvG1bidDho064rp9OO8cnM4np1CCC/0Mkd9+Xz6ZxIWreoO+e+wzaeeUPNvIXfXrFo0ftH38CPSy0NvqNX3y7DahNY7YEcP21g8pT3admyZYPn27t3J0s+nsTnc9Wo1XV9b3mFi6HjnLz51goSEz0Lki+9OJ5nHjhM86T6YqSbRuSxdnlMg/d178Rannz++38ZMXkpbeF/3pjxf6iHTz95hxkvSj7EJ3ganthouV+CU5LA7YaGhD4ul0AukwgNkdOtk5YAvUSNyRPG8uMvtXy7OMbvcbHRClQqifIKFyHBck6k2pjxQQXdO2vQqCUaJSh5e34FAPOmR9C/p451m2q5+VoDLZs6yMjIoEkT/wOGPwshBIsWTOOHz9RotXVl5XYL9LoLN8AqpaCwsLBeaOu58z45aTTDbslkzot1jZHdLpg4ZSZWq4XBQ0Y0eE+pJ/f4JT4Bru6rYfrcLRfxdA3j1183cNPVFhLiNOQVOElKVDbYaISFytFo6gYD7VupiYmQcyLVzpYdZromq+sRnwDRkQquH6j3vsuQYMjKcVJV7WLu9EgALBY3Qx8q5NVnQnxWbKprXNz1QAH7D1vo061++QIolRItkxxkZ2d7G8eLReqpI9x/W8P+qa2bq5AQKOQwaFgeSqWEzSa4qo+WR+4LIsDgqSvnvqMDR6289nY5O36M94YCmGoF4WH+O/KFS6qY8kRoPeIToFdXLe/Mr2Dpd43Q60EAew4b2XO4LkmCJgDsbpDs8MUXX1wU+fk/1GH//v18+u4yGpW39b4fJSpa0YlMcYocTpOAhwSoFdWUUkAyvb37yiSZRw0iPGq5LgzgCDvPKnw8kEsK4txNETYJhU1LFIn1iE8ApaQiRiRSRiHh+LahQVIoWeIUDmH3mSSH2+JYvfJ7Jj4x8ZIGilarlfH3PUpMXguPcubsoY1oSYiI4jDbSaA5ChRU2qv5+suVbNn0G4biUELsMciQcehEGvesG8nLb03m2uuvrM+USuUJLbwQxH9+XPwvUVFRwci77sWVIyfIFIWcYNYf2MrXy1Yy4/3p9Ord61+e49SpU3y8YDH5uXk0btqYB8aN9Rtm9WcghOCW625H7zbS5Dx1cS7p5JNJjGiMEiWBhKBCg1WY0Ug6kmiDXMjRnFW2neQgFizkinSqKKc7VyOXFGSJVAIIavD6Rncoi+Z+QqKruV/SSScZCFQEo02Qk9y4K8ogCQQ4CqA0s4JT+SewY2Hn/p38vnUr09+e/r+kE/8Cs2a8iwUTcuSEEEkrqTN2YSODkyThUWpYRC0nOICBIGqpQoZENI2IJpHTHKVAZBEtJRIrGpPDaUrIQyAoIgeFUPqE+p6DGi0WzBxhB41oSRNakcGJem3e+VCg9Et8gqfdVAo1ZkwEEU61qfKSysFqtfn8LRANEp8AWnRUU06IFOkh+8UJSsj3tvkKSYlbuMkXmRSSQxDh9YhP8NTpIBFKKfmc4hBO4UAgCCaMGBrjwokDB9u2bqNvj74U5ZRioOFEe5Lk+SYiiCWz6CS5ubmXnRhu+usziC9rWU95qZMMNBXtKCSHcKIpIBMLtTiwUytqiKGRT9+mkJSohRYHdhQoyeAkThxetWww4SSK5pxxHEeGjBT2okZDKJEN3lsQYRSRgxH/YaEAaklLSWHJZT370k+WoUDlJT4BSinwWjHUUoMWfUOHn0UdmRNEGJmcBCCfLNToCLtAXQ8linKK0KJHhQYLtT7bbac9/+RBoGokCI43oogDYYFmWUmkZx7BbLKiJ8DrDZpEazJJZcmiZZdtMfdPR0FBAcJVyOjHTOi0Ehq1RH6hk7tvC2Ds8ECG3qrmjgdWMWLkA+ze9Qs6reS1b3j3w0pmvhzmQ3wCBAbI+Xx+FE+9WsJHCyczYrCGkOD6dSepkYrWTSv54P1ZFOV8zfovND55HX7fdYxHx99NQEAAn86WaJ6kp7LKxawFFWzdZUGSPOKUgYOtfPZeJHk5GX95eV1pOJ1Olnw2n00bv0W4TZRXOolPaM7Lr8yq5wn+78TxlD3cM6lheqtvdxsnjh/ykp+rVi5lwhgH4WH1BTUPjDSyam0Nb7w2kfkLv6Gk8HA94hNApZJ4YaJg3EO3MelBPSvmqtFqJbbsWM+kdeXY7P5tTaa/X87CmRE+xCdAlw5qXppkYfHHs3n62Tcv5fEbhCST43CAqj7/CHg4pCE3G+iarKK41Myw8fcxc/aqBsdlH334Fp++o/IhPsGjhn3nZSfzPn6H19/4AIDaWhMhQfUJKpdLUFXtvuBcSLjNOJ3Oi3zKi8OVMx77H64YCvJP1fsQzqG21s2zr5Vw2+h8ho8vYM3PJpxOwbX9dKxZb/J7jBCCzdstdOvoOWebFiqSGqtYt8kMgEwm1fN/OB8xkQoqqlzU1Li4c2wBzZNU9OmmIyJczrc/eq45sLeW594oZfTdAXy12vNbgMEzYf8rkJKSwksvTsRhL2D1z7XYbG7vNrVaRq1ZYDa7/R5bWubC4fRkg/SH3bt30TwxkyE3+b4DlUpi/nQ1q75e0OBqpMPhIMDQsFpKkiS0av/3dbHYvXM9N1/j+XT1Ok9iq4bgUbHW3c/m7RZOpDn4cGklP28yc/3AhgeE1/bXsXu/FavVjd0ukMs9hOG50JLPv61h2OCAelL1wAA5Kz+OxumSKClrmAxRqSRcrguTJf6QeuoEaRn2BrefOm3n+/VmRg8NZM2SGL5fGsO6L2No1VzFnWMLqKp2YbW6yStw8uBTRbw6s4zBN+t9vgGtRqKygXJNz3bQoU3DXj/dO2moKj/Mw8OzGdfAP8l1lLtuyMBmLb7k5///jjkz3yeiPNFvZ5lIc/JIJ10cxyasZJNGU9r63dcgBaJCw0F+x0wtB8V2MsRJ7MIzsTYSiolKTFQSTMOricGEY6LK77YAgjDj2y5LkoRkl11y27jmuzXoy0L8hgwGSkEEEY6RUCKleFpJnWjr6E5ZbgWh9mjkkofIDyKMRsVteP2FqZSXl1/S9f8VjEYj+jAtTuG/bawS5XTsmnxFr/lXYMJDj6E+GUpkbSPUkgaFpCDUFU1iYVuef3wylZWVfo87ffo0r7/8Blf1uoYRt4widWUe7Azk2LIMxtz2ALNnvHtF73PRwkWoyvW0lrp4Q1dVkpomUitCiCSfDEop5ABbceHCTl19iyOJQrJRSWra0hUZkMkpOtALueSZNMiRexKzNAA7VgKdwdT8oe67hRt3hBVtNzddb2lP245tkMtkWI5C1Y9wZEcKqfkncWIngjhaiGRyfyvjmp7Xs3DewitaRv80ZGdmo0SJgUAa4Ulklc5xGtGCKjxJqY6wkxAiaUIrWtIJPYEcYzdlFJJEWwrIQghPmHwJeSTQnGT6EEY0GZwgVRzGJVzYhQ2X8PTPpRQiQ0Zn+hMuxaCQlCjPJntpCP9qncOFEw06yijA5XZdksdZZEwEVaKu/XLjxiUanhxZMSM7T+txrv4LIXAIO5Wi3EtYGQkhmoYjRsKIRgBNaE2y1NsT1o+cfWymkBya0BqDNZjCnGKiiPeobkUGOeIM1aLC51xu4cZ5VsUbRCgbN2686DI4HyUlJVjK7EhIlIh8CkUOZlFz3j1HYaWWYnJpSjt6STfQgV6o0XKYHViF2ed8WvS0ozudpL50ph8VlHBU7KZMFHFIbKOQbNRoOM4+7/4OGh6TObBTSRnVVDS4j1VYUKkvLylocUkxwfiGhwoEMjxjVQUKqilvMJKhlAKCzuvjJUlCOjs9LqcI9VmP3IYgcJNHBvKzi03llPi9lqsSMg7mcuqHLGr3gLNGENsiiq43dKT3wJ60btSWtvJudKIfOaRjx47d3nC5/n/Hj2u/Racxs2xuJCs+jOaz96P48fNYyitcvDC1DLVahhAO1q1bS15uFkWlLoaNK+TgUSsnT9vp2M6/SCU2WoHZImjTzMH1Axquk9f2c/D9miUsnKFBqfRt8fr2UNOnSwl2y2maJ6moqPSIQvr10LLluzi2fBfPkS2JTHooiBuG5WOxXJmEn/8uuFwunpg0GrfpMzSKPNq2MDN+lETLxBRGjxzA6u9W/cfuzWAwUlbR8PdaXiFDp69b3NqxfT23SBIohQABAABJREFUXd9w/3N1Xx2hxnLWrl1Ln24N93l9u2uIibAydrgWnc4jOhrYW8PkSQaWfF1Tb38hBGnpjgbr4cDeGg4d3Nrg9S4VAwbezorV/nkit1uwc5+FTu0884uIMAXTJws+W+x/3Go2m1FIpfU8TM+hQxs1WRlHvH+3adedLTtsbNpm5uPPq1j7iwm7XfDwM8UEGGSknvHfzrndgsMpNq+9xJXC/8jPvyEaYsDfmV+O0wV33GRg9WfRzJ0WwZlMB3fcl8/tN+qZvbCSwuL6A8CFS6ro31PrVZJm5TqIi1Zwrm9WKqCismES6nSmnegIBfdOKGTSw8GsXR7Lw6OM3HePkS8XRjN8cADf/VRLRrYdAZhqPY3OwaPiTyXe8AebzcbjE+/luy8f5KGh+/jonWCqa9wMGpbPgSN1k7sx9wQy7b1yHA7hMwgRQvDyzDKQBTS4mrH62094YLj/T0Mul7hhgJOdO3f63a5SqaiskTU4yHI6BRbbn8v6LpcrcDg95w8yynE4BKUNkIwbt5rp3U1DRraDux8sYMpbZTRppCS3wEl8jNz7rvzBVOtGrZJYuLSKvj00hIfKMQbIKCv3XOuHDbUMvdW/x2xggJy+3bUMvi/fb1m43YLDJ/D6qFwsMjIyaNlMwYdLq/2e124XfLqiihFDAhg/Jgi3W1BrdiOTSdx6vYFH7gvk7gcL6H9HLharoKDIwbFUG6lnHLw8o4zvfvIsJigUEnHRCk6k1m+QFXKP6rUhlFe6Ec48BvSooH93///CjIV061CG3VJwSc//P0BeVr430cQfIUkSRsLQoCeFPVRT4ZNk4o8IIQILZmJpTGNaoEXPEXaSIU7iOJutuIYq7NgaPIcdm8cPTbjq1Uk7trPZY33hklw+KoGLweZffiPA0nD4SyiRVFHm/VsvBRJFAsXk+ewnk+QYyyJZunjZJV3/YvD05CfJDUnFLXy/D7uwUR6Vy6RnLj3U/9+JnJwcCk8X+1U8yiUFASURLF/i61nqdrt5bPwkHh4ygf2fnCQ0K5GQ2mjOcIxqKjBKoSSUtubHJRv4ZcPlkRv+8NmipTTGf0hSLI1xYKcJremEx5uwhkrv9vOVXjJJThQJ3qzh5yAQ5JPZYF+WTxaJNPdmAHcLN2dECofYRkhfDapYiZLCUvbs2EvNVrBnQY2owKY2I1fL6KTuQ2NNC8I1USRomtJNcRUfzfiMjb/8+idL5h8Mt0flDh5Fn1u4sGAiRmpELTWc5CBNaEMzqR1aSY9CUhImRZNMH3I4gx0rOgKooIQCsunGNcRKjdFLAShRoUJNNRXs4hdOcICj7OKo2E05xTSmFTJJTq2o4aQ4SDnFpHKY0+JoPfIMPISXTfhf4HEKB27c2LGgIwB9oH8Lm4Yw5Y3JpEqHvYSnGi15pPvdt1KUnvWqrFNgSkiYMXGQ3znJQVLYQ2f6EyM1QoHiXxJdYUSjQEmmOMV+tlJANl25ihZSMnFSE1pJnejKVRSSezaftwItOgrI4pDYjk14FhXyySSAYPJIR4/xspNcmEwmKqsrOMJOrFgQuMnkFEfETuzCiiRJuHH5JF2SSTIipTha0ZlTHKp7PiEwU4NAkCoOc4Sd2LFSSSlnOIYKDVoMNKM9YUQTT1MiiKOAbP/lJQQlFBBIMHasDdaJLE4x7L7LS5Lap3/veuRrEKGUUXjuLggnhgxO1GvPzi2SxtLY57fznoAwoikit8Hrl1BAPE2pogy5JCeYMHI5U28/m7CQRzqRIgFHDhzemkLmT8VYj4NcD7ouoIz0LGK1oQvgpkfv7pdaHP8vYLfb2bhhOV8tivRJ8qtUSjw7IYSiEie//l5Leno2Gccm89t3kexdn8Brz4TyzvwKKqsuLLwIMEgEGOTUmBomu6pNkJQovLkP/og+XSWaNfaQmm99UMGLk0K4doC+LgpJJnH7oACmvhBKTXU2p06dutRi+I/h55/XkhR7it93VfPp+5G8PzWCh0cZefuVcPauj2XFshc5fPjAf+TebrrlXj79quHlt5VrlVx9dZ23sNls5kJBWJIkkZTooKysDJN/zRQANptAp63PHQy5KYA160z15pM2m0DRgFXhuetq/qRY6nwMHjKctz6o5kym730IIZg8rYx77gjwiSzumqwm9dQ+v+ey2+3otBde4lTI676dpk1b8/LMMnbssRAeKic908G1d+dSVu5kxkthvDSjDKez/rc295NKlErDZedIaAj/Iz//hoiIbFrvI9lzwMK6TWY2fxtHzy5aJEkiJFjOk+OCeWp8MOOfKUYugxGPFPLK26X8tsPMdz+ZGPpQAdl5Tp6b6PFysljc/L7LQpBRIj7GsxJ+712BzF1c6fdeduy1kBCrpKbWjdkieHBk/RCegb11JDVS0qyJinsnFNKhjYpvf7LRqm3fK56xbNrUZxhx62nmTlPRraOG5kkqHh5l5JvF0Tz7eimVVS5MtW5OpNpZt6mWa+7Kpf/tuTw2uZjv1pkYfF8BcrmMnr2uQaPxv9pSXV1JVHjDH1pUuLNB9Q9A9x7X8f3P/smSr9dY6T/wtkt65j/iqmuG8FVdriaefyyE+58oosbk20ieybQzeVoZfXtoefjpIiY/HsK+DQn8sCyWhTMjEUhMf79h9dcX39bgcAnWbapl32ErsVEKSsqdvP9xJQBCUM+a4XzERiuIiVKybXf9we7cxXauvuZOFIpLc97Iycmha7JEzy4aHptc4vPMxaVORj9WSIBBTnyMgtvH5DPikULun1TEoGF5zFpQztxPqpj4QBA7f4zn5PZEnpsYQlSYgg5t1Qy+yUBOnoPrh+Zx5LiNFyeFMHFyMelZviuyndqrWbqy2u/9ORyCg0etBAZIlJT6V6KcW+0LDZbjdP/PeeRSMPOtt8nNyb2gF6UbF2FE0YFeOLBTKHI4KnZzSGznuNhHpSjDKsycEccoJBslKmTIMWAkSoqnM/1xYOM0x6ik7GyoYFaD18vhNMXkksIeDvI7qeLwWdWUEwsmdPguEFhELQlJcZdc99XqC4eVu3F51SrnEEU8JeTX29foDGXfbv+DmoZQVVXFnj17OHLkSIOK7f4D+vPM1EnkxB2nUO8JIS0ISqesaSYLls7924c1Hzp0CEVZw0RMkDOcbVu2+/w2c9rbnNmYS1xZC4KkMHSSgWgpkWT6kEUqFlGLJElEVjVi/pwFV+xeXTa3XysG8Aya1Whx4USSJNrQlUJyvN+NW7i9BI9NWKmhChlyDrGdg+J38oUnS3MQYZzmaL0FxFyRjgIFeikQgWeB8Rh7MGCkI3099yCTiIgJp1uvrhhvBuPNEHdLML1u6UqfW7oTcovC+7vxZgi6WaKlqxPvTJ11xcronwcJFy5kyHEIOw4cqPGMsZJojZlqwqX6vlgySUZjWpJLOhISGZykKe2QSx5/6zRxhGxOE0UCyfSmDV2Q8CwONcGThCOYcEpFAWkcIZbGdJL60Y2rCSOG4+z3UWJWCE+CnFMcqtdWCyE4zTEa0wIJGQYCadzs0qxv+vbtS6tOLdjPb+SKM8TQiFwyyBanvWpVIQQlIp9UjhBMhFfR7BQODrOT5nSgk9SPKOKJo4k3kY2H6Mpr8NqFZKMngKPswkAgOvS0pVs9/89MTpFIM881pHjCpGhaSMk0oz3H2EuOOE0RObSiE27clCsKGThw4CWVwzl8+/V3aKwGkulDvJREtJRIa6kLTWjNMfZgFiZUaPwKK3SSARVqas8qRYvIRUcAJzlAFPF0lPoSRQIq1GctD1oTRhSZnKKCEpSoCCGCasqpEL5h60IIzpBCGJG0pycgcZRdmESdWtwlXGSIk1gMVTz2+OUtjt0/9n4qKPFZdAskBBPV1IoaokjEiRMZcg6zgwKRRakoJE0cIYU9NKYVFmqxCxtCCNI5jhUzp8QhVGiQo6CMQmpF/XFfochBhQoLtUjAPrGFWmqooZLDYieFIodyUUSaOEoKe2lFZxSSEruwUSoVEB4SgSIEzgV0nHsEtaRFhZqwiCuX8OSfhC1btnDb9e4Gicdxo4N45Nli3ngukNefC/Eq1Fo0VfH5gmjsDkF1jf9xjNMpKC5xcfdtBhZ8VtngPSz/RtA12f88EiCpkYL0LAdCCA4csdK/l//58O2DDAQYnCz97MpGh/yV+H71p9TU1PLWlDAi/uCTqdfJWLEonLnvv/ofubcOHTqQX9aE7376gz2KELw5x0bHrrcQGFin/AwNS2TNz/4VkQCbt5txOGV06dKFrXtkuN3+5x9frq7h5uvqCzMUConl8yMZ+nAlE1+0s/YXE1+tNjFigpP8YmWD8xmHQ2Cz/zmx1PnQ6/XcMeQh7nu8mAkvFPPFN9XMWlDBoGH5JMYpGDvcl9+RJMmHwDwfRqOR/CKP+OocTqbZmTSlhFtH5XPTiDxKyxzU1tZy5swZPv1oMrvXxTLlyVBuu8HAYw8Gs3FlHFqNjLIKF3feYuDmkfms+dlETp6DXfstDB9XwA8barn62j/HmfjD/2bef0PcN/ZpHn3+NtZ9GeH1Unh5ZjlPPhzM9PfKKS5z0bSRkpF3BhISLGdALx2Tp5ay9INIIiMUvDitjNETC+naUcPs18KJj/V8PKVlLsY9W8RT44N5eUY5bzzv8d+57QY9v/xmZuq75UwYa8QYKMfpFHyz1sS098oZP8bIjxtrGTuiYe+i4YMDeGVmKSFGOavX1XIkrQ1z3n/9ipZLRUUFhbn7ufX6+mGfwUFyHrkviI+WV7Fpm4UJY4288nSI16R9604Lk14qYWCfYNKyE/lgXsP31rxFe3bu/5Gr+/rvqHYdUDF0dAuf32pqati0aSNmcw19+t7IB+/txmwp5a5bNSgUEna74PNvrXy7Poa58x+5rOe32Wws+Ww+WzatJju7gNuuj6RrspauyRqemxDM3Q8WkBCrIDZawekMB5XVLtq0UPLW+xV8uTDa2/mbat1886OJvAInFZUubh2Vx/tT65IeOZ2Cl94qZePWWiLDFTSKV3JNPy1zFlWiUsI3P9YQHCTDGCAjJ8/hrV9/xLGTdsaNNjJhcg2TH5PokiyjoMjFR1/I0Rt78tIrj19yGURERLD9VzmPjtHzwBOFDHu4gKoaN3qdhF4n48lxwTz7egnLv6nh0zmR3hB9s9lF71ty2fBVrI+hdd/uOn5dFcct9+bz0EgjyW2DGTEkkKEPFfDN4mg+fCeCW0bm0bSxkiaJKjJyHAQbZWzeZqFbR41PuILTKRj/XDHjxwQhSYKXZpSx8O36Pljfr6+la7KaHzfa6Dfg7ksug/+vWLNmDcvnfkkokR5FHfVVkC7hxIEdlaTGLdzIkFNLNS1IRiWpsYhaUjmMHRtJtKEJbRAISsj3JAARnb0eaTtYTys6ESpFYhLV5Il0Ymjsk005i1SUqGhLd+/vlaKUo+xCIIijic+E0y5sHJXt4vs3v7vk579z+BDe/O1t9NUBfrcXk0dLOvn8JkOO24+KyY6N0AD/5/kjLBYLzz3xPEf2pqA1G3DL3dgNtYwddx8jx4yst//Nt97MDTfewI4dOygtLaVx48YkJyf/LYzwwbPK73a7MRj8eBuq1aAUNCT0deFAq6375u12Oz9/v4EEc5t6cb5ySU5j0YpcztCM9iglFYWl/hdNLgcqjRJRJRosVycOb9inTJJhFCHUUEkgwZSQRyhRWIWZFPaSRFuMePpLl3CRTRoWakmmD3vZxAG2EiiCAYlKSlChIYI4nMKBHRvppBBAkDfhibMUr4WeQFBDBQEEU0MlMmQN+iAqJCVVxTWYTCa/7+f/O1w4kZAIJZJ8MoknCdtZOwMXrgt6cBoJJZOT2LHhwIFR8rSf+WSiREWz8xIXBRGGUYRyikPoMaNFhx07WaTSkT7IzvpKeqw0QmkvenCArTQWrSkkGztWkunNcfaxn9+IE0kYCKSWGrJJRSA89e2sAlOva3TJZbHimy948dkpbPz5V9w1EgqhIIc0r3epZzFIQoOWZtQ9Ww5niCeJEMnjwVZFGZHU+dPppUBcwkm5KCJE8u2/K0QpViyYyKA9PVFKKnLEafSSb1vqEHbM1NBMalfvvvVSAKEiggxO0pPrPRYCQk1Eo1AiIvz7wl0IVquV71f+QJJoV68tMEhGwkXM2W+84ey9gYRQQQmnxTEs1CAhQ4GKcooxiWoKzypbz/mq2oUNOTKc2DnFIZJoQ1PakckJcsRpgonAhZNicgkkhCTaIEkSYSIaDVpy8VgAKFABApvMwo9rf7jkBcFzEELgwsUJ9pMoWlBAFjYs6DBwjD2EEUUlZRgJpgXJVFKKiSqKyUeGnHwy0aLHRBW11BBGFAaMBBBELdWkc5w2dOMQ2wgVkYQShRsXReQiQ8KCmQjiiKcpyrNE6BlSCCbMm2zMhhklanI4jSxAEN44hKsSBqBSSwjbWV/QDHCfFx2rQsOp4/89asB/J0pLC2kS3/BicEyUJ9/BXQ1Epz16fxCvvVPGrNfqf3MffV7F7YMMdGqnZuhvtUyeWkLrFmr69dCSEOeZ7yxcasJJAlt3ZTFZ+O+HC4rdZOepyclzYgyUNdhXy+UelWlBXtrFPPrfAg67ifQsJ53a+yd/oyIUOO2FWK1Wv0Ijp9NJerpHrZ+UlHTFlX3vzFrMzLdeYNEXO+nfXWC1Sfy+W6JF6z6Ulhzi/tFX43LL6NnrRjIzTjBzXgUDe+vqJSVavqqaDq1VrNvs5KkpPcnKGsML0z7mrRfVPu8z9YyduZ9U8fsa/57NSoVEx049uP2epziwfyd2h5vHnurPup++ZvW6tdxxo5a8AiemWjeJcQo0GhnLVlm56trRf7osysrKsFgsREZGcv/YR9ix7UduuMpEdY2b5auq2fZ9HHp9/fIvKnGi1vj3cpYkiUE3DeeDxZ/x5MNqPv+mmtXrapnyRAgd2qix2dys/MHCA/fdTExsIrNfkbz5NrxlopSYPyOCMY8XsfqzGK7qrWP5qmrWbzYTFiKna0cNH38B746Z+KfL4I/4H/n5N0SLFi0Ij+7BNXf+zv0jAunQWsWZDDsrVtfw4EgjCXEKDqfYGPFIIaPuDmTYHQFc00/HoOH5dGjjUbDlFjjo2FbNoOH5NGusROAJ173xGj0fLa8iM8fBoWM2WjVTIZdLfDAtjNdnldPthhyCAmUIATa7IDRYxqofasgrdDLbTydxDgEGGRnZTkJD5CjkkJWZyq5d2+nX7/JWsv3h0KFDXNPXCX7CSAFuuU5Pv9vKeW5CMDddU9fhSZJE/1463psawbuLG7Nw0ecXbGiH3vMgLz73IwN6iXrJpbJyHGTmBdOihYf8FEIwf94MDuz9nsE3OGgULNi4VgUEcuDMrXx67yaUCgcOl4qrrxnGvAX3o2rIbfgCsNvtTHjkHu65OZ8Rb8uZPE3Nc6+XkRiv4K5bA7DbBRFhcioqXdx9q4H7hwWSmePkqVdL6N9T6yU+8wqcjJ5YyH3DAvlqURQqlcSu/VbufaSQju3VtGup4r2PKxkzNJC96xMIDJCTm+9g9sJKAPr10PDTr2Z++rWW9EwHL0wrZfm8+kqTnfssnM6wM3thBTKZhm82tGDTHgPBoZGMf3zUZSf/aNmyJcdP65j7SR4vPx3KN2tNWDPsGANlWCyCj7+ootYsWDwn0mdFePdBG7cPMtTL5Aeg1coYc08gK1bXMHa4kdAQOeNGG5n/aSXH0xzYHYKkRkomjA0iIkyOQS+jtMzFbaPziI5U0Lublt0pAzxKk4LNvDG7jGatbgXgnolwfh4GITz/ZDJIywe53H+o3v9QH69PfpNmogMKFBxnH21Fdx//S7dwc5KDxNMU8ITRNaYl0VKdqkiJCicOOtHPmxhCQiKSOIwihBPsJ1n0QUJCgYIQPG1eczqQwUl28ysRIgYnTirwhEefT3wCBElhNBGtSeUwheRQJorQYfBOrBKTEmjWrNklP3+fPn3QJMyiOqWcQOFL/OaLLDTo6vmBllHoN8lEub6Ax++f/C+v6Xa7uXfoKBxHlCQ66ybPokLw6czPsdkdjH3ovnrHKRQK+vXrd7GP9m/B+nUbmDNzDhWF1Qi3QG1UMOnZSQy+8w7vPn369GFa8Ay80ZJ/QKWhmDH3jvP+nZaWhsaib3BSYySETE7U/SA1rFi+VPTo24PTq/L9vl+rMKNA4ZMERokKF04qRAl5ZJJEa68S6fwkN3JJTmNa4hQOCskinFj0BGDHRj6ZRBOPgSAs1HKQbQQQRCmFXsUngOm38+9GIk1kU8ZeXLhQo6GbdFXDD+aWrri5/T8FMmToMFBDFTasaNGjQUuN8JDKF1KGC9weD0Fs6Ajwqk2KyCGZPvX2lySJJqI1JzlAJPGkcZhYGnuJz/OhkJSEiihSOUzIWeLrFIcxU0MH+nCC/QgEIYTTgd7IkZNPFk4c1FCNw3bpfndKpZKZ787A9IaJhQsWsmr+amrttYQQiYkqJCRMVNGcZO93IISglHwaUTculSHHhW99a0UnTnKQApFDxFlCuZQCqignhsYI3F6l5x/V9gAVlBBGw5lpo88qVRUoPL7sWLn/4frt6MVgz549KMp0DbZB0SSSRWq9CITzYcVMAZlE04g2dEEhKc+Gq+eTxhHa0g2Z5LFzSuMIbtzE04ymtCeNw5zkAHoC8ejJPf+rRYccBS2oW/gKwIgVMy2lTpSLImqoIlFqTpmskB/X/MSkpy99QRygqKiIAIIop+jswmZrdARQSw211FBILjr0FJBNGcW4cSFHiRoN7enp02/WimoOs4MIYomRGgFQLopJYQ9KVESRQDXlSMhoRnsO8TsgkcZR1Khx4CCAIFqQzBF2ACCQ6KoYSFHiGRo3aow+WAsCSgvLUWYEIgoV5+db8hwjBGZMhEf8MzO5/1kkJiZxYKfE7YP8b9+y3UzrFkpOZziIjVKg0/l+p/fdE0jna7N55Llinng4iGZNVOTmO5j3aRWl5S4+mBrOzSPzaZKgomUzNZIMnnylhMoqN0oVqJUyTJVHaN9Ky8A7cnnlmVAG9q6LGnG7BdM/gMefnMnYp17CZnV5ky39ES6X8OStaEDF+neEWh2A419EZBsD5Njtdh/yUwjBp4s/YOOGlXRqKxACDqTAoEHDuXf0+Cu2SK5SqZjy8ixMJhM7duxg+7b12B27OHrweyY/Hsigq/U4nU6eef0T7h2iYECvSAYOzmXEkACu7a+jvNJDDCoUEjl5Tu6+5xlkMhnDhz/A0iV2bhixgkEDrYQFO/ltl5r8klD0BhfaBkLB53xkx2J18upL91NTXYFaLWP/zo+prNGx9gcHb88vpWVTJaHBco6esKNWyxHytsxb8OBll8HOnb/z0cJphBirCQyQkXpG0LX79bzz7ue8+dpjBOoLadXcyuIva5j4QJDPsUIIXpvlYPi9DbfJI+99iNdeOc69E3dSUVHD90tjvImA1WoZI+/U06WDjeHjd9C6hf+F2SCjHJVSotbsJjREzuMPBXu3jXu2lOdemE1Y2JVXv18x8nPVqlVERET87SY8/614+tk3mPrqEBRyBy9MLePOWwOY/mJdBWgUr+Tma/WMmlhIs8ZKKirdtGyq4rVnQ2nTQs3xU3au7qfn2QnBrPzexHc/m7DZ4NRpB9MmhzLppRKmzilj3uJKD5lT7gkX/2JBFF071ikeT6bZGTWxkKfHB/HVmhoGXe3fa2/dr7UYAyU2roxFkiSKS528MHUCa7/vzcx3Fl2RMpHJZDhdDTeMTqegvNLNrTfUDfKOnbQxb3ElOflO3G7ILagmLy/vgl6T0dHR3Dp4EkPHzeG1p2W0aaHG5RL8+IuV2R+pmDmrLnRx8SfvoxGr+XGZBs56cd1xI2Rk13D/kxv45LN16HSX5mflD1+tWMId1+UxYoiOdz+soFM7NQN6a3n61RIysx3I5RKvPxtK4nmZ21+aUUaLJCWtm9eRrRNeKGbh2xE0bVz3W88uWjZ9G0f3QdnkFTiZ9kKYTxnGxSiZ/Xo4T7xUQmK8km0/hDHk/gI2ropj9oIK7n+8kNeeDSU+VonV6ubzb2pY8lU1W9fEERykwOEQfPLFEdb8msBLr7532av75zDpyWk8/cQ9HE+1M/PlMMJC5Lz/cSXHU+0cSbExemhgvVCYYyfs9OracHhKzy4aPvi4LhTr1usNtO2fiVYjER4qsXmbx6Pr+YkhGPQywkLlTHkilLmfVNC+tZrc0mqy85zcebOOh0aGMHV+LRKCgiInOflOr5+MUikhSR7CLSwi6S9p1P+JsFgsWGqs3gy8zUR7jrGbQBFCAEFYMVNINlEkEEw4eSKTInLpzjU+5ykgmzia1MuIC6CRdBiEkWoqMBCIirqVXUmSaCxaUkQO5ZTgwoETB63o7HewFiyFIxNyZMixYsGMCTVaEgIa88SzEy6rDCRJYtnXS3nkgQnkpp1CWaJHyNwUK3KQ2ZS0oavP/i7hJIMTJNPb5/cyUUiBNZt5785n6kvTsJrsIBN06dGJp154iujoukn71q1bqUmzEeX0HbhIkkRsVTOWfbyMe8eMuKwFnX8nPvtkCR9O/YQmtrZEnA0Vd5mczHhiNgf3H+SN6Z5IAJ1Ox6A7rmfzsh1EmnxDcWukSuQJLq697lrvbzKZ7IJJX6BuTlsramje5tJJ74bwzOSnuOr7a2lr7+5NeAQe1dkJ9vuo3cCTtKaAbPQEIgF5ZCJH4Te7N3iShx1kG13oz0F+R46CrgzwIb9iRCOOsw8Zcr+JuM5BhRonDoIIxYYFq7Cg8ZMJ3C1cyA2ekKr/wRdCCFSS2vP/Z70500nBhYtyigkkGAu1NBGt/auQyPH0O0SjREUlpQQQhBJ1g5nSzynoI4knnRM0plWD9xdMOE4ctJCSAagUZaRQQjG5BBFKE6m1z/7xJKEWGk5zlCYtL98b3mAwkJmWjdVuw4WLRJojSRLlophs0jjKLuRC7s3CrUTlUz4RxJJLOkHnJcyRSwra0BWzMHGUXYQTQwLNsWEmi1SanKeiFAicwolCUpz3m9svKXoOsrP/7ec3ommETq/l+huuv6znt9lsNJBj7uy15KjRkE0azelQb7tbuCmjkCgSSZLqnkuSJCKIRS205JOBkVAKyPKEv0stcQs3R9hJHE1oSSdvmdqElcPswI6N9vTwKWsLZtR4xmEOHMjPTkFDnJH8umHTZZOfP/+4HhVqTwI1KRm7sJLJSaqpQIYcOTLMmLyJmTToMVNDZ/rVa7f0UiDNRTJF5HJc7PP6drtwoj17XLzkWWA9JvYigFZ0JEiqqz8VooQj7CSeZuRyhrbdWxAaoyRc3hp3DViOejyQy60WaijwKfdzKKUAF05at2/4m/v/jJ49ezJzOjw93kVggO94bv8RKzPmVpIQq2DBZ1WkpttJaqTkjedCvfsKAZHhCsYOD2T2wgq27LDQspmScaOC0Oug9y05PDshhKG31am6RwwOZNPvtSz4rIqVn8SwYEklKqXEzJdjGXJ/AXIZ9Oup49AxG2/MEVx340Suu+46EhMTePqJkWzZbmFgH09fnV/oZNnKarJyndSa3YSHyolveuXEQn81bhs8lg/nTqKi0uWNsDsfTqeguExFwB8ijN6eMYWY4E1s/ErlJcrcbsGMucuYPauIp55+7Yre5+9bf+HL5TN4bKybqU+oKSwJ4ZPPq1n5Qw2L3okkK8fOm8+HoNfJ2Ls+nomTS/jyuyICDTIMBhkFRU4qKmV8smys95yjxzzKpCemsHLlSkwmE6MfakPTpk357NO5vPjWcqY+76sKnbe4mm27Tbw/9RTdO2mQpBgOHLHyyttlXNvHwva9NlZ8GItBX9dnrF5nZvFKNzLZ5blTbt68gW+/eokV81UEBnjGvEIIvvzuR96adpL5H64iNzeXEydOsOrrjziTncOjY2Qkxik5ctzGOwuhdYeh9OnTMKcnSRKvvfE+r7w8ifGjdnjf5/lo0VSJJF14MVutwid8HqCw2MmZnGheufbaBo76c7hi5Oc333zDTTfddKVO9/8e8fHxdO99L1t2LSUn38na5fXVHXK5xNQXwnhlZhn7D1tZODP8rDmsxPjRRmbOq+DT96IYNjiQYYPr/C2mvFXKVX10PP2Ir3po9wELr80q92HvWzZTMX1yKI+9WIzd4ZF2N0/yneiWV7hY8FklO9YmeD/4iDAFn7wbzt0PbuW5Zx9lxsx5f7pMunTpwoSP5TzxkP/tX/9gJyDA6L3379ebWPJVNW88F0rrFp5Jw95DNl587m6eeGYunTp18R4rhOD48ePk5OSQlJTE7bcPo1WrTrz76Rzy804jhIyevW5j4Uf3ExQUBHjUmJt/XckvK+pP+honKLlvqIXVq79i+PDLW9E/Hxt/+Zov56p59Pli0tLt9O6m5Zu1Jux22LCllq8WRXstElwuwdvzygkPlXPztQY2bvU4NJ9ItRMVIfchPs9BqZR4+akQ3vqggluu909wT3kihPsnFfLo/UHMeCmMYQ8X8NzEEF6fVcaEF4oRSOTmO7jtBgPrv4pFq/UoBYSAcaON1Foy+ezTRTzw4OWF/Z+DWq3F6RRMeTIUhULigaeKmPpCGF2TNcxbXEnTxvWVwYGBMopLG1bFlJS5CDLWdTJCCNq0UBMcJGPnPiuDrtIREixjyNgCKqpcKJXgcoFMgpfeKsXt+o27bgvgkTGeVatXHjvtPdfxUzbenl/BrFfD2bTNzK79VkJDAmiW/DB9+tRX3PwP9WGz2bzegpIkESAF0VH0pYpyT9gkAQQSQgBGDrGNMKIJIKgeCWCi0uth5w9BhGGiigCCvOGk4JkgprCXCOJw48SMCSeOC65Sq9F4Mmmf9dXbK9tEx0EDuGHQDZddDoGBgSz/eilZWVns2b0HlVpF586dGTZ4BGfyjhEjGqNASQXF5JKOGzjMTkJFJHIUVFKKGi2dXANI3XXYM6mXogBIW1XIPbuGs2zVEi8BunzxFwRVR/pN3SxJEuqKAHbs2MGAAQMu+5n+aphMJj6YOY82Nt+JuFxS0MLdkdXLv2fU/fd61bjPTn4GeJt1q9ejqQhE2MERaia6aQSLP1rmEzXQvHlz7Hozoty/oqOcYoyE4hQOiiMyeGvyR1fsuSIjI/lw2XweHPkwaocOPYGYMeHCSRJtMUh1BGKlKEUAIYRRQiGd6IcTB8UXSOKhktRIAs6QghINzWlfT/UnSRLNRQcO8Bu1ohq9FOj3XFWUE0w4NVTSio6c5ihtRNd6ZXaaY4x/9MG/jUXC3wmSJCHJJHQuAw4chBBBGYUEYiSBZihRkcEJTnGQFqKjTxmahYksTiIhI4QIjISQwl5a0xX3BdSi4CHy5JIcBNiwoMe/XYYVMwbq3n+QFEqCaEYmqfTE/wQmnBiySKWyrMrv9ouF2VKLDBlGQsgjA6uoxY2bVnRCLWlxCDv5ZHiT2LmF20v4GiQjTuGgVBQQ9ge/1CrKceJAg450jmPDgoVaTFR5bVdiaMQJ9iFEnepRjxErJmLw72VaQgFy5LSmCwfYSue2nQgJaTiZ3YXQpk0bSsjzRjz8EeUUEUYMhWRTLPIwEkoe6ZRR5OnDkJAho5pyCkU2kcT71B2jFEKGOHFWCZ5DB3oBUEwuoUTWKzO1pKGj6MMhtnOao8SKJkRKcWeVpHl0OLsYV0QuLUj2Hvdnvnib1Uo15XTjaq+VR2NakUTbs1YeTrJIw4qZWmpw40KHwWfR6HyEEslpjtKBXmjQYaaGTE6hQkMeGQSLcGxYMFNNy/OIT4uo9SqyG9OKMoqQoyAqPgrhFjjywXk2J6EqEeKJoQSJGgoJJgz52WRb1VTgxoQ4BcHBwX7v8f87ZDIZ4ye8ztV3PsriOZG0a+WZh63fXMvrs8rZ9E2sjxfl77ssDH2okG8XR6PVyvjlNzP9emjp3EFD5w4aBtyeQ6BexrOvlxIW4iGBzic+z+GqvnrW/mLmwBEr9w0NZMjYAsYON7JsXhQDh5QSHx9MQmJ7nnj2MZo29XyTLVq0ZNkXG7l3+DVMf6GWU2fsbNxqYfwYI8MHB5CWbmfae1VEJ/rPeP13RFBQKOVVSiZPK2PBzPpRoQuXWrnuhlE+bUlBQQF5WZuZPdl3ziyTSbzwmJohD/xCSckEwsP/vNq5qqqKBQvmcPTAl6xfURcJGBYq5903wvn8m2qmvedJIq0/qwpWqWR8+E4kbrfg5Gk7aekO1m4woVJp2bLlV58kSRqNhmuuucbHr3PMfRNYtlTB1XcvZ2AvNwa9YMtOiYxMC9t/iPIJ++7UXsPXi6LofF0OB35JqJc/4/ZBOk6k5bN580auuebSFsaEECxaMJV1y9U+55UkieGDNRxPO8P27dvo06cv8fHxXHvttRw8eJDpCz+krKyIxMRmPPb0eJo0aXJR1ysqyKJHZ//iosMpdmQyD5kZFVGfcrTbBQeP2igsdhJk9MyVNm2zMvV9Ba+9Of8vGwteMfIzPDwck6lhw9j/4dJx3/0TeeXlXNq3Wo1S6b8CNIpXcvK0nQ5t1PTpoadPDz0LPqvk50212O2C/rfnYAyQ0bSxigdHGtFpYetOC1vXxNc7V/dOWnp10bJxq5nrBtQRYFf11REfq2LSw0Hcem8+48YYGTE4AJVKYvW6WmYtrGD5/GgCAuqvULz6dDAPPLWRAwcO0KlTp3rbLwV6vZ52ydfw4bINPHyvb+OZk+fg069UBASocLkEplo3cxdX8uPyWG/ZSZJEt44avvnYxa1jnuTzFZuRy+X88P1Kvvx8Lh3bCvRaN7MPu0lq1pNnnpvGm9MaTlBx8OBBBvZyI0n+P6O7b1Fz57hvrwj5KcPKmMeLeHJcEAN6nafycQjGPllE39tySG6jQaWS2LnXQkWVi1tv0PHzJhPf/VTL5MdDOHzcRu9uDSegatVMTUKsosHGJjREjqlWYLcLuiRrMFsEX39fjanWRcopN+1bqwkPlfPK06Fk5zqY/n4JGdlOAgwyqqpdDOilZcmKmdww6Fbi4vz7ovwr7Nq1nY/mP4FWK+jXQ8OgYQV8MT+asFDPpLxRgpITqXauH+hL4N52vZ5RE4sYPjjA7/N9+mU1k86T23+3rpagQBnBRjkpWxO9hPqUJ0LZuLWWmXMrcLkFY4cbufPmAO56sIBxo/2rlVq3UHtCZZQSQ2428NlX1eQVVrDmoW6XVQb/H2E0GlHrVJTXFBOKx4PmnN9cEKG4hZss0jjDcdrRAwVKUthT7zxyFDiwe5OE/BHnMrdnchIZcqpEGUYplBxOE0okdqwo0dJMas8BsbXBMCYhxNmJ5dlwS9zEJEYzY/ZbV6QzT0xMJDGxbmLdsVNHTuZlkk0aLpwEEkwbunKSg7Sn59nJlIsYGnnDNZuIVqRxhDA85KdRCkGVq+apCc+wbe9WAKqrqlFxAXWyTfYf7/edTicHDhzAZDLRtGlTNv2yia8/X4Xd6kCpVtCoaQLBtdF+y12SJOLdzXj5hVf4ctUX3t+ee/FZHntyIidOnCA/P58OHToQH1/XZ+bn57N08TIyz2QSFRtJQUU60ab6/q7ppBAdEEdR2Glmv/u2dzJ0pdCnTx/uuOt2vl/xI2XuQvQE4MDtXShw4SSfDIrIQ4uBgrOEg1bSYxMeTXJDcApPMp0wokjjGFrJ/6KYUlKhElrSz357547NI4NyinHjxoKJxrTCjYtgKQKLsHCI7cSJJhjOhsLmkY5VVcu9fnxk/wcPDEYdkeXxnGA/egJJoJmPrUcbupIlUtnNRmJEI5SoKKUQF0460Y9qKrFQQ4QUS1PRjhT24MKJXdj8KndNogoteqpEGYEEkcUprxXI+RBCkE9mPZV5DI3I4cwFE3NphY7d2+q31ReLlJQUjhw6ihMnEjKKyCWcGFqQTAXFnBQHsWJGQoYWPXasFJJNDI2852hFZ1I5TK5IJ5xoQKKUAqxYUKDCioUWJKNERRVlnOYYciEnSkqghkqUqGlCa68yt4xCTpFPocghSvIda9uFjXwy0BGITjKQIJqxb/d+UlJSaNOmYV/OC8Epd1LuLCFE8iUNzvn3tqU7egLIIhUXDmJojAKPuvWc8ttDEKZyhmM0xderVIMOGxbkyL1RE0Xk0gb/YxilpEIvAmhES0+GeKEmnyxiaIRckpMr0tGi8yaZKlcUc9U1/S/r2QE0eg1ylMglBSfEflrSyceHVS4paEIrToujmIG2dOU0KQ2eT5IkNELnbfP0BNKGrpwWR4kinhT24sKJDIVnwVRUcZpjqFCfVYd6FkctmJHO0rqSTEIZA0qfIAqJhHo+vTJ0hBJFKJmncnwiMf4HX9xwwyBmzwpi+vvlVFW7kcslsnId/LoyzjsnOIe+PbQMyw5g+Tc1XNVHy9vzKvhqkadsC4udyORgc8DWNXEs/bqGJD8iinMYensAL04rRamSkZ3rZOnX1dx9q4HmTUOY+e636PW+faUQgo2//IBWp2Pcs7l076zk20/rxiTxsUoG9tHxzOvr+emnTtx445VP8HIl8f57b1Je+D0bvw5hyVfV3D+pkKfGB9O6uYqsXCfvfeykvLYD098a73Pc2h++ZvTdTs5FSf4Ro4Y4WLt2FffdN97v9ovF3r07efedJwkylPPu6yF+k2INHxzA1UPyCA+VyMxxeHNeVNe4ePKVUqpr3PTuqiEkWM623dUUVy/1IT8bwr2jxnHPsLEcOnQIi8XCdcGF2Mrfred3CXAizcH1A3UNJg5+cISScS9+csnk58GDB+nVxYFG47+cx49S8Mz0RfTpczY5pSTRqVMnOnX68JKucw4BAYGUlRf7tZXLL3LSs7OGKW+V8dGsCJ8xststGPdsoWcu/UQxFZVuIqPi6NbjRt6b+8gVIcEbwhUjP3v37s2WLVswm81XJMz3f/Ag9dQBNIoLG2tYrYKlc6O8f48dHkjyVdnceYuBmS+HExMl53CKnWdeLyE9y8FT44LJK3CSlesgOlJB44S6Rn74kABmfFDuQ35KkoRKJXHDQD2zXhcsWVHNh0uq6NBWTXSknDF3B9Khjf+Qt9Yt1AQaXKz44gM6dfr0T5YGTHriFaZPs3DXQ9u551Y7QUaJX7cp2HNYz4x3PmbdTyv59seVlFbYeHCk0S9pHBggZ9BAG1u3bqG8rIBjBz5g/RcalEoZnCUrvl+/g0mP3cv8hV81SFY4HA406obfjUolUVJcyPSpTxMT25Tb7xh22eF8JaVWht2u8SE+waPYXPxuJIOG5dGzq4bFX1QRFSmnS7KGg0ft9O2uoH8vDXc/WMCwOwIpKGpYfm53CIpKLpBN2i0wW93ccV8+Xy6MQqeV2LXPSoe2GhbOjODgURtLvq4mPcvBQ08VMefNcNq2VHuPXbG6BkkSjLinPx9/+vMl+x4KIXj/3Rfp2dGM1Spn/xE7yW3VPoOc6wfoeHdhBQ+PMqLV1nUoQUY5vbpoeP7NUqa/GOYlM4UQLF1Zg0wGrc7aAxQWO1m0tAokweL3Iuu9/2v66dmy3cLuA1aG3haAXC4hRN3qoT80ildSUubCoFeQm+8JoygtLSUmpuEEFVcKx48f5/vvvycjI4OKigqefvppunVrmHjdvXs3GzZsIDMzE6fTSVxcHHfddRfJycnefbZs2cL8+fPrHbt8+fK/JARakiSGjrybZQs/xyCM3kkTeMKJj7EbN26UqDjBPiLwkOs2YfXZN4p48sn0G/4nhKCQbOQosFBLe3pykgMkiTaUUUh7enGEnXSkD3ZhRYacInKIor6FhicMNcRbd0qVBYwcM/wvW8UMjwgjixIfIsQkqtATiEySEeTHF1ItaXEK3/ZAK+nJzcmhoKAAgI5dk9l54DDBwr/fsyvESqtW/7mwvC+WfcmiuR+hqQ7AbYdc1xmiXY2Idnsm2W7hYkfaLhqJFg1Ki7QYOHX8WL3fdTodN998MwUFBT6r++/P/oBvl64msDQSrTBgRlCiLaDCUEK4NQ6FU4k90IxJV8HDox6gV69edOnS5S959z//tJ7dPx4k2B1OBSUIBFr0HGcfAoEOA9Ek0pn+yCQZ+8QWIogFPAotl3A1GIKeTRqhRBEiRaISaTiFgxoqkZARSLBPqLQLBxZqOSb2kEBT0jhKPE3pQC9yOYMCFdEkUHw2i3aMlEiYiKKALMooQoWaJNpSEpH5P9XnBZDcNZnf128nlEgqKfX53s8hUWqOThgoJIfwcwp4PLYeMqEgnRQSRHMCpWCSRBuOs58U9tJB9PRR9jqFg9SziyNnSCGR5pwmhXRxgsa09L4nt3CTxhHCialHcsolBQjR4CIRgA0rOtXljYtSUlIYN/JRmpZ39LbzR8ROGtOKkxzETA1KVB5iEs1ZRXwZ+WThFi5iaIxM8oSghxJJNmlIHoqPVnTmIL/TjPbe5EjgiQ7oLPpziG0gPInFWkodvdslyWMtoBUGjrCTGlFJFPHIUVBOEYXkoMPg7TciiaOMQkbcOZIDKfsvOcxRrVYTHBDM8Yq9xIhGxNAIBUrKKSaH0zSmlYfYFuDGRUf6kcIe2tPT5315CMLWnBD7qRGVBEhB3m211ACSj0pYIHxC/evdF1qcOGhKO/bzmyfBGhb2iE1ISHTCE07pEHZqIooY88CYS3ru81GQU4gbF3Zhw4G9XgKqc0igOVXsQomaWqobrJfO83wEzpHZxeThxEEZRTSjPSc5iAYVJqpJ4zBt6YbqvLGGVZg5wO8oUVGyt5oyikiQ/I95hRBkcorGUkuEEORwGgd2JDy+0u3bt/d73J/FP2Fs+O6cZbz5ymA2royhpMzlUW6G+s/pMPQ2Az1uzOGX38x8+l4koSGe5L7jny3C4YAl70eiVsuwOwS6BrwbAXRaiahIBYvnRGKxCL5cXcOto/IJCg7HZrPVIz/nvPs6GrGOjSvU3POwgg+mRtSrd5Ik8erTKu58aP7fmvzctm0b5YXfs+Atz5hhypOhHD1hY9GyKlJO2qmuDeKlVxf4HfNUVZUQHdFw+xYVKWfX8ZI/dX9VVVXMfvtJfliiZPh4QfvW/rkJSZJo20rFydN2htxfwKfvRdKmhYrh4wuZ/HgIvbrWjYncbsHEySl8+eUnDBs21u/5zkEIgclkonnz5hiNRubNfYvru/vnCcoqXCTGNUyyh4XKsZgvXVxQVlZGXPSFk4FVVZZf8nkbwj0jJvDJlxN4fmL9/iA+RkFFlZt+PbXccV8BE+4Pol0rFQeOWnn2tVJuu8HAmiWhKJUSX62p4afNEncMHv2XEp9wBcnPIUOGkJGRwWuvvcbQoUNJSkr6j/o2/RMa9c+XL6JZYiG5eVBrdvslV46esBEdKfdJzPP2vEqemxjM6KF15Z/cVs0Py2K4fXQ+H31exe+7LbRsquLYSRu5BS7efD6UPt216LUSVptnsOp2e0Lra0x1H+6NV+v54OMqXpwUzJxFlfTpHkh2bsOEWkGRk8hwBaWlBVekTGQyGS9OmUlJSQmfL/+U/fs243C4aNu2LXa7ndFjHmX8w5sxqE8z46X6E/5z6NzexY6Uo/y2aSW/fKWp51Vx6/Vq9h7KYceO7fTu7T80uV27dixbLOepcX4388tWM62bmXj47u2cSPudxx5Zwm2DJzB4yIhLfm6NVs199/iXlSsUEl06qPlqdQ3rV8R5jb1dLsHcTyopKXNhdwiWf1NFfqGLpx8J9jvgW/VDDSWlLopKPO/sj1i/uZZbrzPQv5eWURMKcToFSY1UrPwoGoVCIrktTH/fyZS3Slk0K5ImiXWNukwmMXxwIAVFLiRJMGniUNas3XNJ/p/79++na7KVA0dtyOWQetpO+9ae785uF6z+2cSxE3ZaNlNy2+h85s+o8zYtLHaSlmGnstpF1+uzuX6AHqUSft5sBgEvPhnMzn0Wtmy3sGmbmZF3Gqi4QCblR+4LYu+hQl57p5zXn/PUM7PZXc9UPTVDx9FTAeSWBrN2s57yShdNmoYSF63ktVcmIlMYmTVr7l+6YGSz2WjUqBEDBw5k1qxZ/3L/EydO0L59e4YNG4Zer2fz5s3MmDGDadOm0bhxnTebVqvlvffe8zn2r/R+fPaFZ9i7Zy8H9/9OiIjESAjVlFNMPmFE4sRFAEbCiaGYPGTIOMIOOoq+3kleoBRChjhZT5EjhOA0R3FgRyBoRw9cOGlMKwrJwYWLGioIJpwS8skjnViakEc6CE/CJEmSzibUKCCH07SnJ+AJhctwneTH7+XccecdXtuMK4kRY4az5fvxBJXWqTQVqLCfF7r/R7iFi3pZFgCVTUteXh6xsbGMfeh+fvpmKMbisHq+gLWiBmOcgaSkpCv2HJeCL5d/ycdvLSGh0hPamC3SiKOphxA6+9nKJDlGEUI1lT6efufDRBUqdcMD0POxft161nzyEwmVnuzFSKBBS7AlnOzAEyTf04KY6Bjad2xH3759L9uv6WIx/70FBFVFkMJe2tPTR51pFjWc4ABB1L27PyZBakobUthDS1GnlDq3CFBBKcGE4RZubFg5yi6CicCNi3RSCBPRxNP0bPIQBb2kgZSJIo6xl2R6exVlZaKQDvRGkiQUQuklW1WSmkSae++lVlST1OLyvR8vFv+tY0On00laymmiSKSSEkLwn4UVIIxo8sggSkpACMFBfieRFhSQgQIVx9hDK9GZdI7TjauopJSDbCNERKJFT+3ZTNgAJeSRRDvyyaA5HUjjMGUUoBdGBG6qKK+XWO4cTKIKgadN9JeJ3irMWLEwZNiYyyqTKc+8TFxxCx/SyY37bOIbK2FEkyjV1TEjIcSKJuxjC7mkk0s6KuE5NoQIkunjJfSswowMuQ/xeQ6SJJEk2nKUnXTCv2JRLwWgFloCCKKQbFy4MBJCNI2ooJhgzk3uJFRoqK2pYdOvm7jm2mv8nq8hhIaGUm2tohGtqKSUdE7gxkkgId6M9AC5nCGcGKyYCSC4QTVuPE3JI8Mbkm4VFmRInOSAR8UtatFKehQosQkLaj8LJwC1VBNPU1SSGqVQEU40EjLiSaKEfE5x0JOEKc7OBx+9d9lh/wBavRYXTqopR4t/hTp4rDycwuFN3lRMHpHUj0LKJo1oEnEKB0fZhQY97rP/aTFwnH0AOLBzjN10oJdPHQTPYkNb0ZWTHOJI1iGUqAgmzm95VYhSLDixS1As8imnmmrKsWNj947dDBky5LLL5kL4J4wN27Rpw13DXuGmkTMYO0xBdOQFCHm1DKdLUFnl4r7Hi3A4BRWVLiJC5VzbX+e1DuvVVcP362vriU3O4edNtQy+yYAkSeh0EmOHG+nVRcvg+0vrje9ycnLIOv0zKxae9bp1inoZxc/BoJehVtbgdDr/dG6EvwofLZzKa5N8761dKzXvvelpJ28b46BFixZ+507Nmiez68BGOrartwmAXfuhWYuO/jdeJFatXMrE+9wY9DLcboHbLfx6UQLIJIm50yIwBsq4bXQ+N1+r56o+Oh/iEzzz17nTA7l26KfceeeoBuvyt998zjcrPyY6wo7DCZU1BhIbtye/0L8vfPMmKj5dUd3gsxw9YSM2vu1FPnkdmjRpwpKNDdefQ8dsJDb6c5G452PQoJuY98EbdNlazDX96shmh8PDQWRkO5j9Whg3XaNnyVfVfL2mhgNHrHyxMNprVwGenBojBjsYPuFeVny95YKJqf8srtjXNWJEHaEzY8aMBveTJIkVK1Zcqcs2iP/2Rt1isbD+p89Y/2UIP26s5cmXS1gwM8LnIzbVunn46SJUSol5iyt59P4gHA7Bb7vMrF8RW++cBUUuqmrcfL0omuJSF2+8W06wUUaPzmqef9OzWtayiYKUk3auuzsXnU6G1QrBRhnDB3smMpIkoVLCyLuMIINp75XhsEu8+nRoPeIHYPbCCnp31bJ+u/+V2MvF0iVzKc7bwIwXBC2aqjh1egdz5u0gKv4GFny4ikfHDSWvoIikRv6PzyuAsrIarh/gQibzPwh8YLiMl+csbpD8NBqNRMR05Kdf93Hj1b4DH7PZzewFFSz5IIqoCAWtW8DtgwT3PfE+sXGN6d691yU9b0BAAMFBDYcohoXKeeyBIJ93IJdLPP5QMA8+VYTLBV2TNchlNp57o5S3poT51KUNW2o5dtKO0Shx76OFfLUo2sfE+mSancenlPLWlFB6dNZQUuZm8E0GYqOV3pCCyHA5xSVOQoPlPsTn+Rg32siIRwoZfKOWX39dz/XXX7xPcEFBAVqVmV5dNUjAR8ur6NNdy859Fl6cVsZdtxoYfJOBohIni7+s5q4H8rE7BIlxKgIMMh69L4h+PbXcMy6fxHgFXTpoeOGxEDZvN/P+x5X076mjcwc1z00MZvW6WiRZwytnIUEyjIFyDhy1Yqp1M+RmA0tWVjN+dBDg8QN9f0kj9hw2ggC5AnYeBLcb1BooqQSdARAw+PberFt/4C9TPHXs2JGOHS9+QDFmzBifv4cPH86+ffvYv3+/T1soSdJfQuQ1hEOHDlGSW0o0jSinyJsQQIcBHQG4cVNMHoXkEESoZ0KJJ2GFVhjQoPOoPYAKiskWaYQRjcBFMXnoMKAnECtmjrGbIMJQoMBEFS6cnsQW2Ckgiw70RibJCBVR5HKag/yOEGA7G0YcR1MqKKFClFBLDe3dPXEctDPqnjGsWffdFX/XTZo0IblfO078nE5YrYeI1UhajxJG2L0T4PNRRC5hfggJh8pKVJQnkiAiIoJnXnmSd16dTUhJLIGEeMgFVSG22Co+/3jZFX2Oi4XL5WLR3I+JP0dC4kkQ4S9rdRxJ7GMLcaJ+pmq3cJPLGW69+uLaoflzFhJV2divaiO2uhnHDqYwfca0y3yqS0dNuYlaSmlD13ph6TopgKaiLVmc8iqd9QRSJcoxSh6iQS8F0kp0JpOT2ITlrGchhBFFMr05yi6OsovGtCDyD4sFmZwik5M4sBOLxxtKhwEjoT5JlCRkXsK1ES04yQHaiu4+qjFPkqaDRGeGY7FY0Gobtmf5s/hvHRsWFxejtGsIIY4c0tBQf2LuEq6z4bh19VySJGRCRrZII5d0GtMKOXL28xuBBKGQlIQRTaiIooJibNgIJYooEsjmNAoUlJCHDSs2zOgJpAmtSeUwThzIkPvNJC6EIJ0TGAkllSNohM5HTWgXVg6zEyFzMf7RSw9zLC0tpbrQRKBUR145hUeBXEAWAkEC9ZV2SklFc9GBEvKJJoE0jtKeXqjOayOFEJzi0AUJ5kApGJlQNGgHAWAklCxSUaE6azuRRRDhtKZOFVVCPqFEYhUWNv+y5ZLJTwDhhBgSKSSLJrSuR9iWiUKcOAki7IK+rQA6ArCe7cfO+Wc2JxkDgeSTSQp7SRa9iaERWaT6jaIwiSqfJGgSElmcQoaCCkqII4ks0igVhUTaI1myeCnPPP+0t9+5VLRLbouBINI4hqYBSxvw1A83HjGHGg0FZGETFo9aVlJiE1YyOIGEJ9lTCnvPJkySk0hzNOgwUckZUjASSmNacYhtDSaNC5RCUAglSjzf2HH20VZ09+mPLaKWdI7Tlu44hYMMTqBBjxI1duykpZ65rDK5GPxTxoaDhwwnuWMPZkx/lqL8Aw3uV1TiRKOS8dGsSBLjldSY3Hy6ooqZcysYPqSuP+rRWcOb75aTlm6nWRPfNjyvwMmGLWaeHOfrxdqquYoObXVkZWX5lMV33y7loZF1AiL3v8iQ7nTxt45+KC/PJ+ECasU2LSWys7Np27Y+aXfDDbcwasRs7r3T7ZPcB6DG5ObbdXKWf3n5nvgABw/8zmPDPe1O765afvnNXM8GDTzE3PFUG82aKJEkidWfxdDvtly2/+Dfkk2SJK7p62T37t307du33vb357yBsH7PT8u0qM8upptqLYx7bhOLlru461ZtvfeaGO9JLnQ6w14vF4cQgukfCB6eOPGSyyApKYm8omBy8iqIj/V9V0IIZs6HR5949JLP2xDkcjlz569g2tRneO/jg7RuVoPT5eLocRsPjTIy8YEgRjxSyDuvhvPC4yEcPGrlg0+ED/F5DvGxSq7rW8HGjeu5/vobr9g9/hFXjPxs1arV3+qD/W9v1Ddt2sjgG51IkoqbrzVQVuFm0LB87rzFQGKcgoNHbSxfVU27Vmo+XxDFxMklrN9cS6tmKpo1VnlVSMdT7VRVu2neRMWcRRW8NSWMkjIXr7xdxtIPoggNqRsk795vYcQjhahVEBejxu4QhIXICA2Rs2OPJ8TXahVkZDtZ92st/XvoWPpVDeWVTm4fk8+XC6O953O7BZ99Vc3aX2oxBli4ZfC/9sq4WPzw/SrUYj1L3qsjHDu117D0fZg8/Wd+/bUDL7/2PnNnD6dfz/rHCyFY8b2Cm25rRYBY0+B1IsLkVFdVXvBeXpzyDk88PootO3K5bygEB8n49XcLn3xexctPh/gY/MrlEjOnKHnkxVmXTH42a96OPQe30r2Tf/Xn9j1W2rVSU1LqrOe78dC9Rl59u5TsXAdu4emkrx+aR4/OGgIMMrbvtZIYp+Dj2RFcd3c+zZqo6HdbDm1aqmnTXMXxNDtymYf0Ppxi55WZ2ahVsG23hSfGabDZ3KjVMiRJ4up+OsyWhrMf63Uy3G4YOcTA63PXXBL5GRsby/ZNSkKMVg6n2JjyRDCvzapg32Era5bGnOepoub6gXrenlfO8lU15OQ5mDs9Ap1W4r1FFXRP1rBidQ2rfjBx710BOF2CnHwnY4cHesuufWsVM+ZWcN89/tXr2/ZY6dBa7Qn9329l+B0BDB9fSKBBxj23B7B2UyR7Dhtp26yEXzadJCquLyVFZ3DY8unRNYay6ka0bVHD8FsLmPqujeXLl3HvvaMuuiz+nXC73VgsFgwG3wG+1WrlkUcewe1206hRI4YOHerTVl5JOBwOnnr0GRKK2uDCiQYtWZyiBR0JPW+il0hzUsVhKilFgRoFSjpKfakVNdixEkW8N8lBicj3qKOIR0YhStTE0xQNOmqoJIfTGIiiM23Zz2/IUVBGEa3p4iVz5JKcRFqQSAsAdouNyFCgOqu6jCKBQMkzSNYKPYXZlWzfvv0vSXT19pyZzHnnPb7/Zi1qqw6BQC/XkFZ7kGamjj4TrkpRSgHZdMC3gbQJKwHReuLi4ryh77fefgvJnTqw4P2FHD10DLlczp133co9w4f+xyxujhw5gsqk9xlzyJD7zVqtlFQECCOH2UEL0dE7UbUKM2kcBaVg7+593DjwZtp1bMujkx4hIaG+lYEQguqyGoKk+tsAFJKSmjITbvflZ+i8VAgEFsw+yY3Oh1EK5YzweNu5hAslatI4QifRz1tWOslAa7pQJHKpoIQWJCNJEm7hUTuHEOlDfIJnHNSYluwRmwgjmjCiKBI5lJBPIL4KLqVWCW4Bdk+iskTRnCPsIFCEoMNAFWWYqaU57bBmm1m+ZDkPjnvwLygtD/5bx4Y6nQ6HsLGPzQg81hrnwnbNwkQGJ3BgR4kaMzUoUOIUTuTIMVOLgxyS6e1NSiUJmY8yXJIkH7JPCIENC3Yk76JQHpkI3Bxnn9dX0SHsHGU34SL6rKejApOoIoMThBJBrNSEk+IAR9mNXgSgJxALtZipwYGNwMBAlMqLU16fj8rKShQuFW7h9iTzIQ8rFmTIsFDrVeP7QwgRnOIQdmzoMLCfzWiEnjiaYMVCMXmo0GDD0uD1XcKFG3eDi0sAdqy0oSuH2U4kcTSng08bZRUWisihCW1QoUat8T++uxCEENiddg7yO3oCyCaNVHGYSOIIJIRicqmmggjisGNFi4EqGg55NFODDSt7xWbsWJGj5Dh7UaFBhRoHdg6yDSMhmDFxShzyhtafi3w45zMKnmRbAkEk8VRTSS3VHOA3JGTE0JjQ4giOr8zk1h8HM+Dmvrw1a/olt58KhQIjwZipwUJtg1Ye+WQizkY7BBOGFgNuPMkMhRDIUWDDQlu6YceGGROxNCZWqvvOAwkhWfThJAcppwg5F667MmQk0ZYj7ESOnN38ilEEo8WACY8yuiltvREj8SQRQRx72UQAAURG+Lec+Tvg7zA2PIcmTZrw4UermPjoCHbuPU3PrvXf/9Q55UydHEriWX/HAIOMxx4IRimH33ZauH+4px+VJIlF70Ry3+OF3HSNniE3G5DLPWG5a9aZWDQr0ifa8hxuGKBg9+7dPs9aVppH44S6OVlosJysHIf3Hs5HcakTlTrqL1W8/VlIkgqrtbZBn8riEhrsB9VqNU8+8w5DHniSV54U9Oziae+27bbxxhyJZ55/77L6At9raCgqcfLldxaOp9pY+UMN7VurvYrgWrOb5auq+Wh5NTqtxLQ5FYwdEUhUhAKVSuY3c/05hAS7MZvri5Dy8/M5cmAVa5f7EuIGvYyl7xtoP7CAJ1928PYrYV6xkNstePfDSgb00nLHmHxefy6MW6/Xe3xrcxw8P7WMkspGNG/evN71LgYvvTqXex8fyZTHLFzdV4MkeRISv/6uk7Ydh/8p/3mXy8VXKz7j55++QKWw4XApaNGyGxMfexmNRsP9o69j4QyJNi1U3j540axIZi+sIC3dQWq6gwUzGg5rv/NmPa++98V/B/n56quvXqlT/S1wpRp1h8OBw1HnHyNJklfVcCGyuKqqjKaRdUtEo+8O5K6bDfzwSy2pZxzExSgwBshYOjcKSZJ4/dlQxj5RxIfvRJCd5+DnTbW8+2ElbVuqiAiTM2dRJWcy7cx4KYzB9xWw5H1f4hM8/pxDbjJQXunijefDiIpQkJ3rYPxzxQQFytix18qBIzYevDeQlFN2Fi6pJDvXwVcfRWO2CB58qgiVSsIYICM13cH/sXfe4VFU//d/zWzfJLub3hOSEHrvUsSGHbELFqSIKChYUEQUewULFkRQFFARUcSGWFCa0mvoEEjvZZPN9nJ/f2zYsGaDgvj9lN/nPI+PZMvszJ2ZO/eee97nVNd4UKsE332czI13f8rYsWcnxfXzZfNYPj/0YPPRSWquu3MuQ4f+SHT8IGa9s47771QHHlROp4+pz7k4/6Lb6datGx8v0HD7TaF/5/dtTtq273bKfdbpdLzz7mds376dNz9ahMVSx+GD2/l5WVJIg+OEOCV2e/lpt8O5g6/i4ae/4NflKc0k/PsOOTl63M26jXY+XFqPzwfPPxpDZrqKgiI3Bw47/eT5BWHM+6ieoUPCGXmDgZ05TuwOwfiRRowGBQuX1nHnSCPjbvUPAJZ9bWH2fL8puNGgoP8VBTz1cDTjRxq4dEQxpRVeZs2pZfZ8M4YImWmTonjqoWiuG9uyxUG9xYtSAf7Db7msPBR69OjBrJcMbNtVzZJGufwHSy3ceasxZFtPmRDJT+tsvPNSHNeOLqVtloo7R5r85ek6OwePuCir8JDZSs07L8Vzy4Qynnkkhj7dNbTOUFNe6eHgERftsoOvNbdb8OrcWha8Hs/SFRaEEKhUEh/PSeCtBWb6X1FISqssvN56Fn78G/1763AA428L45pLIvh4eQkrV5eyc19/OrVpYMIoEzfeOZORI2//y23xf4lvv/0Wp9PJOec0EWVJSUlMmOAniex2OytXruTxxx9n5syZpzToP9P+8MdVP6KqDucwu/HiQYMOEzFBxKdLODnAdjToyKQDPrwUcZwDYgdt6dbMB0yLnyAsIY84UsiQ2gXeiyKOSBHLfrYT3hh2sJvfAClAZoZCJLGo0ZDQAkEWURfNl0u/Crly/HehUCh4cOoDTHrgXvLy8lAoFLRq1YodO3bw5LSnsVc6UXrVONU2rC4LSQ2pyM6mZ4BNWChPOMb7s/2J5Cefj/T0dF585YWzvs9nCofDgewJvud9eFv0cOtIH7aofuYA28HtVyIh+ROqk92ZJB3zK8QOHS7m1l9v54mZjzPkYr8C6+TtCQQ+4cOBFQkZLfrg35P81iz/VwvBGW3SqS05dVK2AI6IHKooJZI4EklnJ+tJE9mYiMGNkxLysGOlI00J7KUUokITUj13AilkYsPCTjYQTwqRxGIj2KNqwBV9qMuzIrb71ReRUiwmEUM9NdRQiQc3PRiEJEmEu018+dlX3Hn3nX+vYf5B/KvGhpGRkVRYyzAQRUd6s5N1HGM/iSKdA2ynPT3Qn2RdUE05OWwkmUx8eFESFiA+we/JWEvL/mo2LP4FBeRAaIuMhLsxRV3go1qUoyOM9vRgB+spJR+FUBFGBBm0J1wyYm9MXlegwIcPM1XEkkgn+pDLXsrNRXz//fdceeWVf6H1m5CUlIRVqmcPG4khkc70QyEpcAtX43Pi1Cn2WvR0kfwBXU7h4ADbOUoOarS4cNJAHVp0QcnwJ6OcQqKIo4TjgcWvk+ERbhxYyeMAWvTkcRgzNSSJ9MBCWg3ltKU7B9hOlCGK62665rT7jgcnP0SiSKcVTaWmXuHlANuxYiGdNhxhD8lksJ9tdOEcctmLR7hDlr7ncxgQJJFJEumBbdaJavaxlR4MRoMWC2bs2HBgI4dNeIUHJWqiiA2U2/uEl0PsxIMbLx4yaY8XT8Aa42Q/7jh7MjnfHOZ5wws8/vRjp9UGSUlJVFKKgUhqqWQfW2gvgu+HcoqoogyAelFLIq3IYRNdGUAMCVRS0uizKbGPrSST4Q8qPCkY6wQkSSJTtOcQu/DgbvG54xX+ihG9FI5aaMigPRUUU0sVZmqQ8BFNEiXkYSCK3pyPjIIcNqMjDDs2hl575b+VsOhknK2x4ZmOC/+INWt+pqjwKGMfKGf6fVHceFUEKpVEZZWHZ1+vQQgYMrj5gu3doyOZ/V4epeWeAEmWnKhk5SfJfPNjA0NvK8HjEVhtPn7+PLXFyrbyKjff/fwS69cu55FHXyEtLY20Vu3J2b89kK1x/3gT98+o5OM5CUG5BC6X4N7pbsbe+ci/7fmWJImhw27n069fYtSNzcnleouXwrKwoHDIP6JfvwGkpHzB4kVv8szsbQgBHToN5MVZE0lObl6xerrIbtubm+7cQN8eGmrNPkxGmQuuLaJDGxUXnRfGgo/rmTjGyG/fpKBSSfyywc7t95bz6ORI4mJ0rNvk4IKBodXj6zeruO/hpmqjE/9f+OFbTLojNCchyxK3XKth5Worl40opn0bNQpZYu9BJ1dfFs6bz8exZYeTyY9X8MLsGhITlJgMMpPuMLJpRx2LF73L7aNOvzIiIyODt9/5isWL3mbm3DUoFQJ9eCq33X4fffuGUIX9Rfh8Ph6aMpZzuhzgmw81aDRKhBBs2r6WSfds5NXXlxIWFkb7bE/QddwqVcUbz/nna+0GFON0tSyScroEubkHsNlszfxzzxb+PU0l/g1wtjr1L7/8ks8//zzwd0ZGBi+99NKfmrm2a9eFH1Y4uOqSpgG2Xi9z0zD/w/zLlQ1076zhxAJpVKQCc72X2yaWU17pZuHSer5amBi0OnPZiOLG0BU5yBDa5xM882oNW3c5uOwCPRlpKu57vBJDuMxrz8TyyTsJDLqqiPseK8dqh15dNRw55sbS4CM2Wsn0F6rR62QeuCuSzu3V2OyCuBgFs+bUsmBJPdFRCvp0dVJUVHRKb62/Ap/Ph1ZtJ0x/Ks8UGwkJCbzx1iLefmsml97yPm2zfLjdgrwiDWPHPc7wEX6i6ZWX4zleUB4U+gR+v8zX5iuY/8HjfyltMSkpiaFDh+J2u7luWNuQZNwJyLLitBMcf1j1GcWlHq68tYQXpsfQtaMGh8PHh5/VM2eBmYx0FTkHXbRKVXLlkDBGTyojNlpBWJhM/95arrzIT3zKkmDkvWUsfCOeXt2aBp5rN9pY+lUDX7zftF83XBVBabmHTdsdFJV4aN9Gjc8nmPpMNZPHRTLqJkOAVC4sdnPnlAqefSSa9BRVSNIQYP5H9Qy/JoIvvnNzxdCRp90Ojz/5FtOnXkXn9ho+WV7Pjt1Ozn079INKkiT6dNNiaRCs/CSZB56o5KJz/QOfqy4N58uVFqY9V80D401ccWEY770ax7gHK6iu8eHzCUxGBTeOK+X+u0yMuDoCjcav8nzhDX+gUkKckp/X2Rg9wj+hVKslenTR8P1qK2pNGGWleSz/IIlO7TSMmAw+JJRKidtvNGC1mjlSWM1PG2K4f3Q5Lpft3zLVc8OGDSxbtoyHHnooyMO5TZs2QSuSbdu2ZerUqXz//feMGTOmxe2daX94+OARymyFZNCeSCmWg2JnECkjhGAfW2hN56DSyjhSqBDFHGY37QhWe9VSSRKtKCKXViEmr35ftw4cIYd2dEeFBieOFifDAG7cIctRA9tERqE4/fv/dHGycjE5OZmhQ4dSXFxMbW0taWlp6PV6Xnz2RT5d/BnCCV68tOvShg9nfxcIIjvTEkSA4uJiHps6gy0btiC8oAlXM+au0Uy8d8JZUUUOHjwYj+EpTubZDERipuokL70m1FPLdTdex0OPPsj8d96jurKGNb/+SvuKnkFlq0aiCK8w8syjz3H1Nf7QgRPt4PP5QCXYwToiMCHw+ZVBIoN4KRWnsNMqO+3/JMTsBF57+1X6dRmA8DaffAshOMxuJCRMRBNHEmaqKKOADDpQTw3FHMeGhQ70wkh0YBsOYSOfQ4BA1UIyK4AKNdWU04vzUEj+QfAO1gXdI8IFdS4zTlFHDP6E2xOVKaXko0VHIUdJFOmoJDVel/ffsi88gX/V2NDn8+Gyu+lBb2RJpocYzHbWUkYh3RkYbDUgScSQgFs4OcQuPzHWSGC6hYtj7MdKPU4cLSoXj3MQK3Wo0ZBEKxJIpZBcXNRwlBz0RKBFz3EO4MFNMhmoUFNLRaM6X49VWDjIDtrQNdAv+4SXIo5xkB1k04Vyinlj5luMG3d6at8Vy7+ioqacLDoRJzVNmlWSmvaip18h2wIpVUMFxkaFsks42MtmWtOJcIwcZCcadMSQQB017GMrnUSfoO00iHpKyacL57Cf7ehEMbEkBT7jEk528zse3IRhJJMOFHOcaiqw04AaDQqU6IngIDtw4SSzWzpDhgw5rTY4cOAAe9btC1q4A39FQkfRm52sp4AjRBKLwIdAkMteMulADptpJ7oH+j+v8HBcOogyVpBclUnyH0g/oxRNZ9GP4+ynvdQTA5EY8C8EppNNkThGCcfRoMNKPQ2innIKceIgiVY0UI+V/UjIpNMmiPg8gThHGr/+sJZZs2eeVlVBdXU1Pnykko0Xb6Mv8QHcwoUSFS4cjSX/DmRk9rMVGRVhhLGZn9GgJYlWhGHATBVO7BxmD6aT+sQ/QiP5ifEYEinheMD642QUkksCqXiFFw9u8jhEO7pTQwVZdMBMFTYsRJOABh2l5FNBMRJSo1K2lg4dOvxb9odnc2x4puPCk7Fjxw7eeXMKeq2FCaMiyS/ycPnNxVhtPmrMPlRKwZ41rVo8n327a7npzlKenRbNoL7+EuXySi+rfrHRsa2aiiov5/bT8cnyeh67v3mehBCCVb808OOnyZRWFDPuoVtY+NGvTJgwhVtu+pQrhggUConunbXcPcrI0NtKuOxCPe3baDiap+TrH1VMuv8Vrrrq6r98zP8K3HrbWK6+6n3aZtZwTq+msuV6i5eRkzzMePLNP71eExMT6d170VnfN7PZzK8/LyEmSqZXNy2vPBmBTidzvMDNkzOrmfl2Lb98kRJIdge46Fw9/XtpuWpkCRarlqdesTOorxarzceiz+pZv9mBSgVdO2hw+7rQu3fvwHdPjA335WzmnptbVqyq1TJXXhzOQxMiOV7gxuuFrFaqwPy5b08tcdEKHE7BVwubxo+9uwkuu/UzHp765BmNmxMTE3l55tzT/t6psHz5Mrq0PsS9Y5vm3ZIkcU4vHfNecvHMrEcZcsmNfPfzB1x1SfM+vrTcgz4skk+W1zH04tB2IUu+rCfK4GLcmMuY8+7X/0io6v/IzxA4m536NddcE7SiHfD5qazE42k5KGjNr9+wZYediioPcX8oY3a7BbPn1zKor46Lbyzmpcdj6NlVC0is+DCBS4eX8MHs+GaydKUSSso8xMXIrPrFyqbtDtQqiaJSN507aPj2o6YB5F2jTPz6m40bxpbSqb2a8HCJikof94838upcM+cNCGPmjJiAcXN5pYdJ0yvp2lHNZReEERej4IohYSz9ygJAl3Z2tm7desoVob8CIQROpxeXS2bx5/Ws+L6hcTIFN14VziXn6SksquWSIZ2RJR/xCRk8Mv0tjEYjsiyTlOQfoJ4o6XzsiTcZff8I7h3lYNilGpRKiV17nTz9muDq66Ygy3Lgs38VHq+JWnNdSPl8QZGbsPC009qm3W5nw7rv+WlZCg6HYO4iM8cLPHi9gvxCN3eNMjJ6uJEwvUzOASfPvFaNxerjtWdi6dGlqfOZfn8U9z5aSUSYxPiHKtDpJKJNCnbuddKji4al8xKDViIBbr/JwDWjSimt8PDj0mRW/WqjbZaKPt21TJpeSWGJB0mCK4f4ycPrx5aikCWuHVPCe6/Gc04vv9ze5RIsWFLHrr1OrrksjNfnw7Ix/U+7bbVaPT26xLFxq51X55pplXbqEokTIc3JiUokCWpqvURF+hMe01NUpCYrefXdWt7+oA5jhEy/Xhp++NXO90uSSUpQUlLm5vKbS1j+bQOS7Jfxz342low0FYs+q2f/YRe331tOmywV+w+7aJWq4osFiUx6WmAIF4G0e63GR72l6T4edZOBWydbiDBGs3q9DZ9QnbItlErlP55+90f8/vvvzJ07lwceeOBP00ZlWSYrK4uysrJTfu5M+8PyqnIiMBEp+dvAiwflSeVmNZRjIiaI+DyBOCmZclEUFM7gFi7KKESDDiWqFgfEWkmPV7jJaZwcm6mmitJAYvbJ8Akf9VTjxdOiWq5BX8OA86467ev+bECWZaKjo7FarVitVsaOH8uYO8fgcDjQaDSBwVVZWRkJCQmUlZUFpZz/VRQUFHDz1bcSU5ZGUuOk3Ce8zJ+2mFXfrmLeh++eFQI0o0M6lWU1GHx+EiONNuSwiWzRJUid2yDqqE8r4b6HXiUyMpKHH32IjRs3snNVTki/PoWkIKwiitdfmc3jTz4WaIdJd9+HtsJATzo1S7p2CSfeGAevPTTz//TcRkZG0r1PF0o2Np98H+cAOsJpK3UL7KsTB1HEc4id9OBcWklt2S1+5yC7SCULtdBQSyVW6mlHd3LZh5mqQDL1H1FFGWlk+1O98d/PaSKb/WyjveiJQlLgqYKkqCQ2sZWj7EUl1I2kkIGeDEaFmipK2cNGskUXUIh/u77wBP6VY8MDBw5gFE3hVZIkkSQyKCO/Rc/BeFIpIZ8ITNRQEQhwyaQDJimGelFLDptpK5qU8V7h4Rj78eLBh6AL/f2ktPBSRzUyCjrTD6WkIk8cJIYEWp1EviWTQZ2oJofNyMh0pE9QCbIsKUgjm1yxlzqqUaKkuLD4tO6byspKHrx7CiqvNmSQkizJxIok8jncbGHLI9zkcZBO+Bfij3GA1nTGKEWRIzaRTGbAMzOBNMpEAdv4FZPwq/ot1DaG4vm9GzuLPhznAEXkohTqxtA8H3asZNIeCQX72IYHdyMR58SLh1SyUaLEgwsXDt54Z/Zp9x2zXniFsIroQMDbyZAkiRiRQAUl1FNLPTXYsBBJLEfIQYeeHDYjhM8fhIYCvToMlUpNokgPuc0IyYRT2PEKL4o/+Ccn0YoKivHh4zC7CcOICycSEhp0jQpkH3vYGAhTCgWVWc/KlSsZMGDAX26H+XPnk04bvLiJwIQPH5UUE08qGnTUU0MtlXSkFwYpMrAAUEkpsSTShq6B+y+aePQighrKg9Lt/wghBAIfKWSxn23YhJV02qCWNDiFnUKO4sFDOm0oIQ8XTlrRHid2okmgnEK60B8ZmQqK/f6j2NERFiBUk8jgy+VfkpnZnFg9gf+GseGZjgtPxhOP34NaaeGrhUmBecyEUUaO5bvZutPOrHfMjSG+ob/v9cGbz8cy4+VqHpxRRWKCkohwibtGmujXU8vQ24qJi5X5+gcba36zcd6AJnJeCMG056pwOAS/b3NwwUA9r8xw8sTj9zLjydeJTehJjyErSYqXiI1WMOZmA689HcvYB2307juEvv3O5YNFF6JWq/8lY8O/CkmSSEhI4M23l/LsMw/wwpv76NROorxSUFwRwcR7n6R167b/smN47703MYVXM/Xe6KDQoow0FZPHmVCrpSDi8wT0epkxNxt4630zl5wXxjlXFKLVSDxwl4nFb8XjdAkWfdZASWkhO3bsICkpKWiMbGmws2ufo5k/7AnkF7obq4Ikslo1/0x1jZewMBkkEbRgp1RKJCe42LdvHzExoQM7zyZcLhc5OTl4vf4Q6VALUB8umMmHr4SmDttkqbFbj3De+c/y8INLSU2y071zE0FeWeXh9skeJt33FHPfvM+vqv4DAbppu53V6+28+XwMmelebhp3FZ98+utfsoI4nb7wjMnPOXPmIEkSI0aMwGQyhUy6DAVJkrj77tOX8P5f4Wx36iqVqkUPi1NNLL/9ehlul4eLbyxm5owYLhrsL6/bs9/Jw09Xcd84E1dfHkGt2cvw8WU8/XAUNbVext5fQbtsdUg/jn49ddwzrZzKakFcjJKrLgmjtNzD6vU25rzU3Nj9/AF6VnzfQIc2ah68O5KtOx08/WoNep3M/FeawpdcLsEr79Ritfqot/hY9nUDU5+pYmBfLdmZ/mPPK1KR1SX6jCbTf0SEIY2rR23nmsvD+ayRsGuw+pj5dg0vvlHDs4/GcOVFThQKiYNH9vHErDGce+G9XHf9rc3aPTk5mXnvfcvnyxZx7bhVeDwuUtI68cDU+2jduvUZ7e+IW+9l3IOTWTovnrIKL5YGH+kpShQKiYnTKjHGdj6t7X7z9edMHhceUKeeSNW744FyZjwYHeQD2rm9husuD6e4zBtEfIL/3nvz+Vi6XVBAZrqSK4eE43JBWrKSKRNDJ20aDQqKyzzMfTmO1GQVU5+tom93LS+8UcP0+6Lo2NavQF32TQOjJ5fTKlXJjCnRRJkUvPxWLRMfqSBcL6NQwqB+Olq3UnL9HaV06nY9CoXitNs3KiqK0gqZh56p4JvFScz/qI41v9s5f0DzTloIwdZdDp562L9Km5ygpLrWwyfLLXz9QwN9e2jp3U1LRZWXay4LRwjB6vV2enTRkJTg7xqTElQsfjuB+x6rZOjFes4boCev0M2zr1WDgIVvxrN6vZVVv9hYMjeRb3+ycd2YUmIS26BS67jy1kNMusNEUryDA7nhCOEv+dfrZbw+I2qVh1lzarnmunvOyr1xtrBhwwbeeecdJk+eTI8ef54KKIQgPz//Txc3zrQ/NFfWBZWfGYiimnISG0mZKspIpWUPm1gSqaSUJNGKKko4zkF0hJNBO/I4BIBHeLDTgAIlOpr8JN24SSIdoxSNXkSwh40YRGTAO/TEvh9hDxoaU2dFbbPyeKew44yzcPkVl/9bnWtto8/cH/dJCHHa+3ngwAFuGjaCdtZeQcSiLCmId6SRt+kYq75fxWWXX/a39/uVN2dx8/W3UH7cQpQ1ERVq0mjDYfVOwvURGNWRuBVOWnfM5O2XPiY2NjZwPHt25qCs04Wc4AOEuY3s3LoTaAw/OXSIvb8dJMXZJug7siTTRnRlm+IXXnzqeXr06PF/fm4HDBrA3I3v4RZuUshEKfkT1asoo490AeD3ty3gCLEkY8CEAgW7+I1M0Z5E0jnCHqooI5p44knFKEVxUOxCgYLjHCRWJAUIzhNwCBs1lDdTVMdKSUhCZje/oxIqwveE0/nCdmR0SEd5oAs7xTp6cUFQ4FEcyRhFFDv5jQdvnvxvdX+cwL96bGi321H9wV/QSBTVtDzRlCUZhVBgJJpc9iEhk0JrTJJ/ImWQImkrupHPYeyiAR8+lKhIJB0TsTRgDqhCXTjw4EHbmBbvE35ytJd0XrPfNUrRRAgjdqwhvRfBHwp3mN348KJW60/rnC949wPCK2Ox425x4aoV7fidVdSKSj+xj5ZaKikln/b0QCPp/D6+1NBO6k69qEWNtllYUIKURrxIZRe/4cRBN/oH9f2ypCCLTviE3wvVi5tUsrHTQBIZ5LCJVFoHeZDWCb96tiN9iJWSqKSEqfdP490P3vnLbQBQXlp+yoAfHeEkkEYCqexiAz58VFNGFHH48OHCr4xsR3fUkoZyUUBZbX6LlQ0AarR4cKMgeDJaQTGxJJIsZaASKo6yFwmZngwOBB8BqEXzkIsg+PyecqdzPVjqGtATjhYdBRxBRqYL/amgmOMcwEAk6bQhAhPgVwdniy7UUE42XYKuIZdwks8hejKYfWxtURldRzURmJAlmY6iN3kcZBtr0IkwVKhJIp1I4qijhkKOEkkccVISFaIYLXr/WENSYBZVFJFLCllEEYcXD2UUYMdKA3X8+P1PPPDgA3+5Lf5p/BNjwzMdF56MvLz9vPFMFDqdTF29l6nPVFFe6aVbJw0VVV4UCokZL1fy3LTmHqrVNV5yDji544EKbr/RwMQxxkB1wpwP6njm1Wp6ddOSV+DF4RDcPbWC9tkqBp+jx9LgY90mO9cPjWDGA9EMu72E8/rr6NpRw94967j8ko60zZJJS5IwGGRGDTfwyRcWfv3NSfeeg7ht5J20atXqtI71X42IiAhefGkeFouFgoICjEYjKSn+oKB/5TFs3PAjCgT9e+uwNPhY8X0D1TVe2rRWU1Ti5oqLWi6hPn+AntXrbNw3LpIffrHx9eIkjAZ/H6fVwr13GLn0Ahc33n4JiQlJGAwm0jO7s3/vBtQKM6+/62TxZxbuGmXi8gubfsdm8/HLBhsmowK73ddMYASwYEkdI66O4K0F5mbPM7tdoFQq/9F2FULw/nuz+fXnZQzqK1CrYc4bEm3aD2TKQ8+iUCgCQZQuZwMmY8tEZFYrCavVyptzlvHCc1Ow1B2mXWuJ4lJBnTWahx99nk6dOvHVlx+w6LPdLF3RwNWXh6FSSnz7k5XyCg86Dfy6wc7OHBeDeqtZvfonhgy55Kwe8xmTn2vXrgVg2LBhmEymwN9/Bf+u5Oc/NeE/XXz00YeEh9n47stUfALmL67j9flmvF4oLnPTq6uW4jL/imSkScFj90cycVoFH8yOJzfPzZadjqDt2e0+xtxfTnysAkmSWf15AilJ/gfN4mX1gbLdULjzNiMLPqln1HAjV14czqUXhHHdmBL2HXLRub3f4HzU5DJuGhbByzOaGHefT3DfY5WkJStxuQQ/rVcx8u6/vpJ7KkTFJHHdJUcYfk2Th194mMyufS6+/Sg5yEi6XbaaJe8Iho16i37nnB/SU8RgMDD2jnt57PHnycnJobKy8m+tshQXFVBY7KbNOcdplaaiY1s1u/a6MNd5mTElmgVLc2hoaGjmGdYSfvl5OYtnB/sVVtd4Mdd5QwYgffm9lXdnhjZJlySJEddE0LGtmvWb7QgBJeUtr6xu2+Xg8gv1nD/QP9gvLfewfGUDiXFKpj1XDcCwS8O49boIunXSMHFqBVXVPtpna3jlKf/1sHq9jWnPViFLEv37aOnZTcvsD84swdJoNOIRCei15STGKxl3q5Hb7y2jR2dN4EF1Aq+9a+aKi8ICBtNH89ws+sxCeJjMD0uTAw+Z56ZFs3BpPd/8aKVvdw0GY/DDqXN7DT8sTebbn6ws+6aeH35poF8vPccLPKz93YHXK6NSyQwdWcIdNxtY9WkyC5c72JYTy0uzErn30Qqy25RzrCCDl9/NoFsHC/uP6NHqIzmel4+lQc2ECaef6PdX4XA4gibhFRUV5OXlER4eTkxMDJ988gk1NTXcc889gL8ffPvttxk1ahRt2rTBbDYD/uTiEyuBy5YtIzs7m8TExECZZ15eHmPHjv1HjsHjdgMyZaIABzaUqCkil1iRhFJSIhCBss5QkFFQxGEKOYKRGEzEBBRxHuHmgNiBExvhmPDgwoaVdJGNCjVePOgI54DYjhMHGrTksIkIEYmJaBzYqaKUBFKxUk8HerGfbRhFFPGkBpQdZcoCvlv09d82dP93xdGjRxk7YhwKq6bFBOSYhmQ+mPvhWSE/IyIi+PK75az6fhUff/AJdVYbvXp0Zf49rxEdHY3ZbMZoNIZMDo+MNuFVeaCFrs+Fk8jopmfFogWLiaiKaVFhlabMRkj/mkF/RlYGydpWWB0NbGMNGuEn4KMbw2vqRA2l5NOdQQFSI5oEUkQWe9lCGAYkZAyYSJEy/US+2IPASwd6YcfKbn4nXbQlijgEggqKKOY4arQhyacYKYEYEtgtNhLXLgrqFCR3iMeT6WWgeRBqpxL+0Fx6dJi2RdGj55+Pvf6v8e8wNmzdujX1ck1Qu2nR48TZ4nc8wu+jJ0kSySKTPA7Sl+A08TApgg70BGCX2EAXzkGWFOSLwxjxLxw2iHoOsZOunBMI1yoThUGBSX/EH4Ov/giNpPUrpvFhigod2NUStm7eRqSIpYS8U35OgZJM2nOI3X7/TnzoCMMo+Y/LTDVq/GTciT48FPyK5tbkst+fwi2cFHMMM1VIyChRkUImblxk05Uj7EGFmnwOEUMCCX8IDDNKUbQV3TjGPjrQi1iSOLrrIMXFxafle9e+c3t++XUjGl9oAtSCGRMxKCUVOhGOBj2dCC7hrxe17GUz3cRAahTlOJ0ufMKLLIWe4DZQj/wH4tMq6inmGF3xB3nKKAnHiImYIOIT/L7Y1ZSFVOwCOAwWunXr9lebAAB9hA4LZgxSJLJQ4MLOEXajI4zO9EVGpooyCjlKe+G3OnFix0h0ENFrFlUcYQ8yMipJTbpowwF20En0DmoPp3BwlL2BUCcPbpzY0ROBBxcKFFRQwlH24cNf8m7DwhGxBz0RmKkKhGXlso+uDAgsBqlQ04p2RIpY9rKF5Pq/74PYEv4bxoYn9tvltHHuObE4HD6Gjy9jxoNRnNOr6b6w2nwMvbWEBUvqGDOiqb+pt3i5fVIZbVuruH5oODde1TQffvGNWoQgaL4A8PEX9fy4xkbHdhp0Womp90ahUvnfP6+/nnWb7JzXX48xwsH6r5JQqfzXWEGR3x5sxgP+8uf9OWuZPPEi1JpYLr50OLeNHB9YjP5PQEREBB07dvxX70YALrePPl3UvPOhmW9+tDL86gg6d9CwM8fJsq8tDDlPz9WXhZ5315i9HMp1MePlasbcbGg2nwTIzlQzsJeZMTfXsmtfGSt/3sGHr8QRHeWfb9dbvDzyXDX5hW7uHmXi4BEXDz1diVIdhd0pcc3oUj6bn4Ahwr9tIQTf/Oivwm2dqeLcfsH9eF29F4vNGFRl8k/gzdnPYlCt5OfP1EHX+dKv1nLDtecSHiYTHQXVtVBrtmJpMLRo7ZdXKIiJiSEqKorrbhjHnt1bcHvgrhuuDApZmvnKAqZNHYfNnsPm7Q6EAIvVy9Hjbm6+LoLzB+opr/Ty4xozv++YxUUXXXxWvXDPmPx86623AL8S6+S//13wn9ypL/pgJis+TAwkTz/2QJO/yJadDj77ysJXPzQw7lYjarXEwL469DqZHl20ZKarmD3fHLS9KU9VMeomA1U1Xjq00QSITwC7Q5AQp6Cq2ssHn9bx21YHChmuGBLG8GERGMJl7I6m0bZSKfHiY7HMnl/L3JnxbNzmIC1ZxbBL/cq5r3+wsnhZPS63nwAtLvVwNK+B28c8eVYS7IQQHD60hXeeDu7ADhx2kZKoDJmgJ8sSU+4WfLpkHg9OeSrkdo8cOcI9d9+ASi4mNVni6HGBStOKR6a/8pe974QQvDPnZVb/8D73jDWSlKBk0zYHa3638faLcRSWuJm/uJ4hAxVs3ryZCy+88C9t1+vzolYF3/QHj7ro3S30Q9LhFKf0HDUaZJRKiZdnxDJifCnbdzvZtddBt07B2/P5BE/OrOa1Z2IDx1dW4eWqS8OYclcksTFK7HYfS1ZYuG5sKUvnJRIWJvPFt/U893o1TpfA5RKcN0BP+zZKRg2PIC1ZxdsLzMiSL9Su/SWMHPUAXy7x33OJ8UouPk/P+dcWcfO1EQzqp6eiysNHn1tok6ni6an+e2frLgcxkTL7DrlY/kHwoFuSJEYNN/LTWhsJ8QpyDrjpc0kBsTEKEuOVDL86AlkWLF5Wj90hUKkU7NnvYvp9UVxyflhjW0Xx6HPVuNygUEic368Gn0/C6dbw3qvxXH7zAS68IJpdBwzsOmBACDBFWIjS5zH2jrmo1S376v1d5Obm8tRTTdf9okV+r53BgwczceJEamtrqaqqCrz/888/4/V6ef/993n//fcDr5/4PIDVamXevHmYzWb0ej0ZGRk89dRTfytB8FSwu+zsYzfJZGAiBhsNSEhs5RcyRQdMRFNJKWktqD9LycdAJHVUBxJ4wV8K7MVDLInESE0+RV7hZT9bsWLBi5dKSkinLXopPJCsbKYaFWoc2MikQyBRVyNp6SYGUEsFReTiw4eFWlIi0/6jBraniycffRpTZSIytYHXGkQd1ZQjEEQRh0GKpKK+4RRbOT0olUquHHolVw4NDkvx+XzU1dVRVVVFVlZWMwL00ssu5e2X5yJKQydCN8RUc9uYxwN/V5ZXoaHlcyc7lVRXVP/NozkzXDTkIl6OnoWl2EJPBqNERSn5OPCnkhZwmLZ0a6bmkiWZtqIrO9lABCYs1GEWVbhwIqOgveRXN2rRoxfhFHOcY+zHiQMVKlRoUCBhEeaQdhM+4cOFg+RWTf2tUqsgPKFlpVrMtkR279xDr169zkLLhMZ/6tgwIiICj+ymylMa6KsUkgK9CMMsqgJqzpNRwNEAoZcgpVIsjp1yAqFCiwsX9aIWC2Yc2DCKaI6SQyf6NvNpVJ7CD1ZPBCUcb/F9l3DixE4m7TBEn97zLzw8DDtelKiwiYaQZf/VlKMnAqMUTaJIo4R8WtORQnJxCBtaSR/wpATw4WtG6p0MGUWjP+1hqqmgFW1pRTskScIhbBxjv3/RRIqhhxjETjZQRiF9CD3OC5eMfvJXeFBISjSVBn5c9ROjx476y+0wcvRtLP/4KyIr4pudV7dwUUslGbRHCIEdKz0Z3OxzBimSOJFMPoepdVaT6mtNKQUk0zysy6+O1bCH31EJDU5sjU6iPiKJxdt4TqopQ0YRkuBMohV72IhJxDRTVFYpSzjnvL5EREQ0+96pkNYqjRI+JVGk05ZubOUXOtIp6J5QChUe3Ozmd1qJdoRjRHHSFNgrPOSyj0jiMOMfD0VKsXiFh51swCRi0KKngTqqKENGJodNqIT/GFLIREKiiGOkkIUKNa3phAc3h9mNGxcKVBRwBDUalKgb091bB6ngT8BfaRKOw93yAsPfxX/D2BBgxvS7UMjg8cDSrxu47srwIOITIEwv8+1HSfS9vJAlX1oY0EtLeZWX/CIPj90fBQg++7ohQH6a67xs3ulgxYfNr+FbrjPw+1YHCXGKgLXVCWRlqCgu9eDxCErLvVwzupTbbjBw41XhpKWoeHdmHJeOKOa5adEMu9SfIu/xCJZ9/QkT7lrNnLmf/deME+12O3a7HZPJdFasjv4M511wFatXvUzXDhq++7jJg/nCQXruvM3AkBuKueMWd8jS9w8/reehCZG8taCOyeNMLf7Gxefr+W2Lg69/bGDlx8kBcQ2AIULB2y/EMmhYEUuW1yNJUGdRkJqeysWX3sySj96m18UF9OisITFBwYHDbrp3VnP9leHM/bAuaG7qdgvueLCBMeOePXsNFAK1tbXs3f09Xy9srsi/aZiW1evLuWeMkS4d/Nfks6/6mPNBHVPvbR78WlDkxu1NpLq6mkkTb2BALwf9e7mpqIKnZ3yCyxOOXqdCkpVcdPENvDxrAa++8jx2++fExyr5bauH379LDVKWXn1ZOM/PrmHB+28w9o7JZ+24z5j8/GNd/b/Kg6kl/Kd26h6PB53W2WKaXJ/uWma8VM0FA/Rs2u7g3HP8xsyikUsyGmTKKz38vtVG/956qqq9VFR5ueT8MMbeX84L06Obbe/FN2p4630z942P5IG7InE6Bcu+beCqkSVceqGePn9QF7Zvo6ak3K88/XSFhYmjTQghmPxYJdGRCua/Ek+kSYHbLVj2tYWZ7wjOOWfwWWkfh8NBTKRolni+/7CT3t1bfmD07a7htff2hHzv2LFj3D/pRjJSrdQ3+Nhb5y+RvuoSJ/fdeyNz3l0RIPlPhY8Wv4vs/JIN3yQGdbrjRxoZcVcpH7+TwMEjbo4ccxCdfuok0qB973cR3/38EddcrsPrFSxf2cAHn9RTW+9l6y4HI66J4JrLwwNt0rOLhl9/s3HhoNDqq3Wb7IHVr6cejuaaUbU8/HQVN10dwS3XRqDVyuzZ7+TR56s4ctzN5OkVPDIpmj37HVx+YRgvPdZ0r+t0MmNGGElNUvLkzGrOPUfLx59bWPRWAj26aKmp9fLy27Vs3Obk2tHFpCWrOXLMTaeuLauN/ww9evTgtZlNg+ZN2x388Gkyv2+188izlUSZFLz4WDTZmRq8XsGK7y288Z6Z664MJyHO3+XtP+TkjffMFJX6pV/JCUouvSCMvEI3i95K4HiBmzvuL+f+8Saefa0Gt1swb1Y80VH+Ttlc52Xac1XkF3m48zYjsizxwmPRXDWyhPEjvWSk2rnjpqLGPZS4/EI9bVvv5dpLovnqB8GmbbW8MVPH6g0q9hUeBc4/4/b4M3Ts2JHPPvusxfdP9G8n8OSTT/7pNkeNGsWoUaP+5p79NXzx+Rfk/HaAXpwXIHBMxJAo0tnHVsopop5aJCBeJAd8PU+gTvi9zjJIwS05cApnYNJVzHGiiQ8iPuFEYEQffuN7EkmntdQp8J5eCqcjvTkuDlBLBW7c5HOYcIyk4/f9kySJKOKJIh6f8PucKYQSh+Ofm8j8X8JqtWKz2YiKisLn81FdXU3h0SISyaacIr+alu2oUDf6o0qUUcAxsY9WurNbKfFHfLJ4Ce+98z6qBh2SkHFoGzj3ooGMm3AHC+Z9wJbft/q9q9LjKGo4TIqlTaC/FkJQrSulda9WtG3b5BXYuVsnVv2yDq03dAiH1+ikXcd2Id/7p6HRaJj88L08cd8zVIoSSsknDCMWasgQ7fHgbnZPBL4r6VAIJS4cdKAnuezDgyfgh3jy5zLpQIZozw7W0YNz8eKhiGPsZTO9xYXNJvBHyUGBkl9WrqEz/dBIWo6Lg8SQSIQUWsngVXkwms782fBX8J86NnS5XOCROMIeLMJMEq1QocGOjX1sJVt0CYTueIWHAo5SRgE9aRp7yShC+jUCjQSZhb1sJo5kEknHSj3bWYuOsGbEp4FIjpJDEukh97eBOuzYcApHyHCbPA6RTjaJtGL3gfWn1RY3jxrBKzveItPSgQNsp6PoHVSKbhFmjrGPBFIRQlBJSSBdXCfC2cdWMkR77Nhw46JGVGAimmrKAqXRf0QFxdixYcFMD84NUrdrJT3tRU9y2EyDqCNcMhIlYjFTE7KtA99D10iKKZGE9Jf9DU8gOjqaex6+mzkvvEtcdSv0UnhjKX8tuewNlHTXiWpMxLRIfCeQxhZ+QSkrSfZlksMmZKEggdRA+a+ZKo6xn870pZBcPLgD5fIn3t/LZtJFGxzY0BGGN4S0/kTJ+Q7WEy9S/MFcuCjgCEmt43j6hdAChVMhNTUVLTr2soUUMonAFCA+hRAcJQcHdhJJI45kaqmkqPEYTnjslVFAEhlUUUI4hoB1TYyUSLRIaFw4dRJLYuOCno8eDArYgfiEl51soBsDg8551KUq4jgHJ3bUaHHRChlFwE9UcwrbgrjvU7Cq/7lFtf/0sSHgX7jSlhAeLrHkSwsLPqnj+09Cq2X1epnB5+i4+rIwnni5moVvJtA6wz8WtFq93PlgRSAX4OsfrNwwtOXqvFHDDSxdYaHTI8Gk0eFcF+f11/PxcgtjRhi441YjT79Szfsf1xEfq6SkzMPYmw1cc3l4kLfjiGt1yHI5Cz98m/F3PXiWWudfg717c5jz5pN4PaWYDDIFJTBw0JWMv2sKSuU/FzVzyy238+H7z7PyJOLzBAwRCt56MY5xD5bz4x+UvCtXW8kvdCNJgpIyD/UNLYtz6i0+DhxxctOwCDwewZIvLXy1qgG3B9pkqsjOVGG3+3A64YG7TFwxJAyrrYqPl79OhCGK6TO+YOGHc9iwdTcxUWrWb/Gx9KsydBrB07Oq6dVdy+FcN8u+thAeHoZW23L/cCaorq6mqqqKhIQEjEYjP/64kuFXuaGFhcxxtxpZ9nUDXTpoqazysG6zjcJiDwlxCm69PiIQ2rT/kJN7HpN46JHpPPHYKJbOlYmLUQe2e9sNgsdfqiAtWcVt10fw6VfvcMeYj5g67VU+/uAX4qnn2UdiQpbUT5sUzoU3LuP2URPP2vXzXxt49J/aqbtcLsL/JORQrZYI08s4Xf4bdM9+J1a7/9919T6yM1U882otwy51EROt4IJBTTeP7w/3dHamiv1HXPz+bSrhYX5iQa/3J1Kf20/H5TcXs+On4LADIQRer18NWm/xERvtf1BERyp4YkoTuapSSdx8nYHkJBvPPvMgL8+cf0ZtcjI0Gg119c3LCyNNCo4eb5lYKKv0YjSFJjCnT7uT7FZWXno8htRkP+l86KiLh56u4qohbj5YMJv77p/Btm3bqKurQ6FQsOaX5eTnH8FojOL6G8fTv/9AVn73EauXapp1ujHRCqZMiOT9j+u563Yj511bzsQpPf/yMV9/w0juGreEc/t5mPRYJT06a1nybgJGgwJznZf5H9UxalI5H8yOR6GQGHuzkRHjSxnUV49aHbwvW3Y60GokEuP9t36bLDUCDxcM1PHxF/V8+6MVn4BWqUpefjyGhDglQ24sYurTldTW+di4Mpi48HgE3/1s5cBhF6vX2+jfW8vsZ+N45Lkq5s2Kp1Wqihcfi0GW4JcNNl6eEUtMlIK7pu7m668+46phN/7ldjgBnU6HpIgMmI673BAbo2TYZRFcdWk4n3/bwENPVyOEf/XM4xHYHT7WbbQzcYyJH9dYmfNhHS88GkP7Nv6O+eARF1OfqUSh8Hu0ZKSpmDDayPc/26ip9bHyk6RAJw9gMip4+8U4rhpZwvVXhhMVqUCSJK4fGsG3P1m5+drgCXxKspIZL1cRaaxlyGA9n8yJRK2WqK4Bfdg/W9LwnwyHw8HjDz1BF9G/mXJNkiS/3yJr6M15ePGwm43EiSTiSMaHjzIKaaCOFDIpCjtCrDWVUvIQQmClniKO0usPxLNdWCngCDYsqNFgpZ5qUU60FOyLnEYbaqkiAhNVlJNGNofYhVd4iCCSRNJQSWqqKCOSGJwa21m3SPm/Rk5ODk8++jTFR0twOTw0eOrRqbVER8RSWV3ZGOXhZh9bSSM7EFAFEEUc9aKWWnNhiynMfxfz35nPp29+SXJd+6DrZf0nm/ny06/IcHcgWvgVTTXKcurCanAm7iTcZQKfhFPXwIWXX8CjM6YFbfeWkTfz2cLPiSyPa3YduoQTb7QjkP4thODL5StYOG8h9gYHklLiymuuYMy40YSFtew59Xdw8aUX87T2ORrsdfTgXCRJIlfso4S8U9pBAMjImIhBJ4U3lklLKKXQi6+SJKEVety4UEsaWtEWWchs5RfSRDYRmHBip6RReZpFB47a9rGbTXRjAA4cHOcQnaQ+zbYthMCRUMfFl1x8NpqkRfynjg2PHDmCCg1hRDQSj3txYseLh96cTwn57GQDspABgQoNGrTsYB3RIgEXDgQ+ijhGeohAthoq8OClD+cHSnyjiSdMGKijOQGjQYuV+pDKX6/wE+MCLztZT2fRlzDJ/0z0CR+FHKWaUrLxn2uXy3VafcIFF17A2xlzcOxtwO1zcYDtKIQSJSoc2FGjoQO9OcRODERjIDJAwOqlcDoLP4FnxYyWMPI4SCrZVFNOgkgLIlIBbMJCPbW0oj2lHA9p6yFJEhmiHcUcpy3d0BNBDZUtks0ADuyoGieHzhgLg88/9y8d/8m4acSNdOjUnttvGo2tzk+whWOgA70Cx+HBE6Ry/CMUKFGjQaNWI3tlOot+FHKUbaxBEhIyMgYi6Uw/6qnFgY2OUlPqsSRJRBIbSJjvyWBsNFBGIa1pPr4xSJEohRIZmTIKcONChZqGahs1NTXExzfPIDgVBgwYgFWup52vJwfZQSZNpbj5HEaDnmypyadXK/R48VBKAVv4hRiRgJ0GsumCmUriSPWrnUUf1JLf2sNEDB7hYTe/EUMCNhqCfJArKSWelObnuvGSVqLCg8tvkyArUWj9510IgdvpRqVpCl50OdwofAo8uGjmD/I/BGHHjh0cya3ggbsieezFahLilOj1LasM42MVGCIUdO0YvCCz+HML11wRzvC7Spl+XxS/bLAx4pqWFcgxUYpmJFmD1T/PCNdLbN3tZNGbCSxf2cD+wy6mTIikX08tZRVe3vu4jtvvLef91+ID5fIA1w/VcvGIr/+jyc8dO7bx5msTWfCqisR4/zXu8wk++mIF90/OYfabi/8xFWh1dTV9e8ag0YTefoc2aopL3XQ5r4BIk4zTJUBARrqSnINO+vfR8eh9UXz4aT0znwgt6Fv+XQNdOmiIi1Ew7PZSrh8azsI3EwjTy2zd5eDhpytRKiVWf54cROQ9fj9s3lHDK+/N4o23lgRev+KynrzwaBQ3Dotg4zYHuXluenXVcP5AHc+8UsP7816kV6/lf7ttcnNzmfXSw6iVZaQnSxzNE2h0GbTK6ky7bi1/LzpSgaVBcCzfxeUjSpj/Whz9euiYPd/MpcOLMRllikt9aHSpvPzKIr7+6hMeuttDXEzwM1SSJJ5+OJpLbipm7M0GRg/X0a2jlZfmvow+rDM/rf25UYHdHJIk0ae74ODBg3Tq1CnkZ04X/wj5WVVVRW1tLW63O+T7HTp0+Cd+9r8CLpeLkjIvXq8IIltOwGbz4fUK1m60MeKaeFwuwRMvVweSxRUKCZ1W5t2ZcfS9rACFQmbsLQaOHndRa/Zy7egSEuKUDL3EX9b+yXILD0+MDBCfJyMjTcWQwXr2H3Y1psn7seY3GxaLj5paL106aNiwxc7iZfXMmxV6wDL4HD0PPbkGs9mMyWT6W+0jyzLJqZ3IOZBD5/ZNK27n9tPxwuwapkyIDNlu8z/2cfW1zUvQKioqsDXksfjT5KDvtW2t5tO5CVx5Wwn1Dd+wfesvnHeOl4NHzNjtXp55JIpO7TSUVRTx2ruTefP1WM7p1VyRegJDBut5830z0yZHoVBoiI6ODvm5UDAajTwy/S3Ov+527hmt586RTYNJk1HBQxOjmLe4jnmL67h7lImiEjcOp49hI0u4b7yJCwbqMdd5+ehzCz+ts7FkblMZf1mFB7fHyYIlLvb8mh4yKOv1Z2NZ9JmFo8ddQQn2W3c5eOSZKoZeHMbg/jraZKl44z0zsdF2XpwezR33lxMTrSDSKHP5hWHkHHTwxntm3n4xjiXvmBg47FmGXDw0pCffn0JScPfUCh65NwqfT+Bw+NBqZSRJ4oahEdwwtGnQMnx8KYvfTmDe4jp++MXKtt1Ovv0oKehY22Wr+Wx+Iv0uL+SWCaUIJCaONvLZNxYmjjGFvKZk2U80f7rCwoTRJsA/IFq/yUZWKwfdO2kC5PNvmx1oNBLXXB7OrdcbAq9/9o2aWbPPrpHzfxO+WLYc2aVsUbmmljToRFijosLp9+pCTSG5yMjEkEgWHSmXCgnD0KhEkSngCNWUo0UfVHpnEWaOsIdsugQm9C7h5Bj7aRB1pEtNic4KSYEsZFrRnloqqaKUNLJRosJMFXvYSKrIppAjJGtaMfiKwf+ovcHZQkvG6tu3b+ee2yeTXtuRDKLIYTMd6Y3BGQlOSKU9tVQ1Bj9pg4jPEzBIkVjra9i6dSt9+jQnwP4O7HY7Hy9YQlpdpyASxSs8VHrK6MYA/2S18a1obwLhdSaqo/N4bdFL+Hw+WrduHbLkLDIykgcfv59Xn5xNTFUq4ZIRIQR1UjXmxBLmzH0roJC6+46JHN9QRExDCiZJhU/4WPXaWr77aiWfffUpBsPZVzbKsozL5aLLSeEdmXTgELtwYG8xtMMj3LhwBkpj/QEoylMSUX8MO0kmk2rKkJA4xE4iMNGaTuxiA8fYT3t6UEERm1lNMhl4cFMuioiXUgLbEEJQrM/liusu/Ufa578BZrMZDy7sNBAtJRBNAofFbhJIQy1pG8uwm9TKQgi2sBoFSoxEEYEJKxaOsBuf8JJGaxSSEp/wUUIex9hPR/o083rUEUY5RX/cHVw4MRLDEfYQIxJJIA0FSmoop5CjZNGBfA7Thi4cYjdOYUeDDh9efPjQ4K9aqhEVqFVqvF7vX1Z1KBQKPv78I4YMvoTs0i5ES/G4hBM7VmqowEwVh9mFHSslHCfmD+XXaklLFh2xCDMCH53pRwFH8OFjB+tJEq0CdgEl5FFGAQaiOMzOgLo/FMLxhzwB2GggklhKySeF5mndFmFGjRaFpKRO1FDtriA9PbSK9s/QuXNnnn/lWabdNQOTJ5ZUsoLuXwc2aqkgg9Dq9DpqkLUQGW/Ce9xP1qbThmThV4F2lwbiEW4OsQsLdXShX8jtaCU9BhGFFy9Gov2l9KKy2bOgROQRgYk0KRuHsLOPLXSiD9YqCx+89yGPTJ96WsevVCpp3SmL3D37EPgQjX6apeRTQj4JpASsDhpEHYfYRTptyKA94K8AKaOQPWxCjYYS8simC/vYhk6EEY4BO1YsmPHgpjWdOUoO9aIGg+SfsNuxYgzhc1v/vf//VmEjl324VA4GnjuAeosdy14nEdWxgIpaqjBHl9ChUwcUSgW/r91CPWbS1WnNtvk/NGHL5l+ZMiGSz79tYMXCJF6fZ+bIMVeLydu79jqZONpEUryC6lofrTPgwGEnb39gRgK8Xrj30Uouv9Dv3XnC2uqPWPu7neyMpkXC4wVubrm7FLVaIilRxUd3RnLwqIsvvm3gq4VN4glDhIKXZ8Ty6QoLz71ew5MPNc0FFQoJrSY0b/KfgtdffZRlc9VBnpmyLDHyBi35RbmsWbOaCy4Y8o/8ts/nIzw8dAVog9XHjeNKeeLBGK4f6rcbcLkEH31Rz/Ov1/DbN6nEx/nHPiu+t/LLBhsXDAwm8N750Ez7bDXtstW89q6ZV56MoXvnpt/r3U3LTcMi0OukkArGvj00aBT5FBYWkpqaSllZGTGmBm662l951r+3Liilvm8PLavW5OHz+f4WYZyXl8fjj97KwtflgMALYP+hXMY8eARnncwlLRQfbthsp3MHFcPvLOO2GyIY1NffJlMmRDJlQiQOhw+VCi6/1UVMTAxbN6/mqXtCz9dkWaJXNy37Drno0kFD984afO7j3DNpGXeO/f2Ux6A4y3z5WSU/t23bxkcffURpacvpkwBLly49mz/7X4XCwkKioxS893Ed40eamr3/1gIzPTqpySvysnqDjfc+qmNQPx1ajURpuYcDR1zk7Hcy5YkKbrnOwMP3RDHkxiI2bXPw6H1R9O6mxW738elXFoaNKiE1URlIww6FIYP1bN/jDJCflVUenpxVw4QxRu54oByrzccny70kxiuJimy5vKdzeyVLl37M+PETW/zMX8U9k57g3vtuZP7MpgecUilxyfl6RtxVweK3YoNWfr74zsnB4+nc89A5zbb1xeeLeXiCMSS5pdfLGMKhpraWcJ2FNb/5UCokVnyYiF7vP9aEOCUvPR7FM69WUF0rA819MMCf8C1Jfm/Szl36nvYxd+3ag5iYKMbcHPr90cMNnHNFIavX29iz38kX7ydSbfb50+seq6R7Zw03XR3B13ckBXmUzF1oRqdR0Ke7NiTxCTCwj44XZtei08oBUr6kzMP0F6pY/kFi0EPu2isiePGNGjZtd+LzwQevx1Na4eX9j+s4XuDF43EB/vM18gaZ5cuXccstI0+7PdwuH5PGmbA5fBSXevhwaT133W4K+kx5pYf9h5243YL4WCXT74ui55B87h5lCnmsGo3MpHEmlAqJK4eEMWl6JZYGb9AA549onaFi2y4HQgieeyuZLTsd+HxQskimvsFHapKKrFYq8sqiGHGDnuNFHm67z8WgvjqOHPeRkJr+j5tZ/yfjlx9+QebUTz0fPnLYQgO1RJOABh1JZARN/mq15UhWJWUUEEUcNiyoUKNGE1Au+RPbc+hMvyCiSC1paCu6sZfNzfzlXDjI5yBt6U6M1LSoEEcy0SKBrfxClD6KlH4xPDz9obPYMmcXJSUlvPTsTHZv2wNe0Bm0XDf8GkbfMTrg1fzog4+RUdsZlaTmkNhFazo1S7SPlGLIEh0oo7DF3wozR/HN8m/POvm5Zs0aNNWGZqRdOUUkkt4srRz8oStSlZra2loGDDh1IN+wa66ifcd2vP7yGxw7fASBoN/Avtw9qckXesWXX3FsQxGJ1owAySpLMjHeJOpya3j8kSeYPee1s3PAJ2HdunUkkk4dNZSLQjy4CcfoJ/4p5DC76SB6BbWN/3rfQ2s6IUsydaK6UelsoZZKomgemucUdmTkoLZUSAp8wq8ojCeFzJhsv89oTVe0vjBqY0oJQ0cCCbSW2gbItuPsIRwjPnyYqcYYFc6UaVPOetv8t+DENaZETaUoIVZKwoYFgxQZSC334EFuDOAJw4CRKJLIRE8YRRyjmjIUKCkln1LykISMDy9a9MSRTBn5FIojZNIhcG/rpXBcwo5LOIPCa04o2boxkEpKAsntRqLpTD8UKHHh5CA7CcNABCbqqEEgiCYeD268wsNR9hIfG3va5WxhYWHYLfaTrlO/r6UWHa3pRBgGNvMTDdQRflIpe4Ooo5Cj/kUBnPjwUUc1mZLf1sGJg2rKOMYBfHixUk8fLqKYXBQoAh6hoeDGiRIVLuHCTCVdGcg+toKgcfHNjY5w3Dg5Qg5ZdCRX7MVCHcm2DKY+8Aivv31m/cOQi4fwdts5VOw3s1NsIErE4sBOLZXIyP77TFRjkoLH+0IIcuUcZjw3narqKua/sgC904iJaKJJwICJYnGMCorJpAPHORjSY/UEThDAOimMjqI3u6TfUKAgQaThxUsp+UhIxJLEfrEdFw7a0xONpEP2Kdi3e/8ZHf++PfsRCFLJoohc8jiIjAI9euqopowClEKDFzfptCEKv0/qMbEfO1a6cg5hjSRnHofIZR/dGICVehzYiMCECyeJpGPHSh211GOmp/Ar7dVoAz7LoWCjAQORtOvcBo/Chmu1BoNkDDwnoojFWB3F7+t+Y/CQc+ndpQ+rd/xAfNzpqWD/f8PO7T8zbXwkP6yx0bGthvG3GXnxzVreezWu2Vhg2y4HkSYFUZEKNm73//vdRWbWb7Jz07AIBvbVMW9xHZ++m4hKBZcOL6GswhOwyzoBm83H3MUCgzGBVWsasDnc1FTXcPmFep6f3uQzO+eDOp6cEhVyfnnTsHAuG1ESEG5AY/WD8+9nY/yrcPToUVqnWzEaQs+Z7rpNyYTH5/9j5GdSUhKHcuWQ4rGX3qzh3juMXHZBU9+lVkuMGWFEApZ908A9Y01IksTCN+K5f0YlcxfWMfgcHVabj2XfNKBRSzw3LZq0FCULPiFAfDZYfWzd5UCSYP0mO28+HzpwGODS81xs376N1NRU1qz5iTE3t9yX3jQsgm9+rP3bSe9vvfEk774kBRGfAB3aanj+ETv3z7BTUqYiKSH4OrfafCxcWs/UeyLR6SRG3th8YfrEtXvxuXWMvG0YKoWTUxVwqFV+j9sT6NXNR15eHuddcDXrNv3A4HOaE6dCCDbvkBh/X8sLj6eLs0Z+7tu3j1mzZmEymbj00ktZtWoVHTp0ICkpiYMHD1JUVESPHj3IzGy+Avo/NMHr9ZKapOTLlQ3kF3l4YHwkMdEKSso8zJ5fy+btDqw2H32666ip9bJgdjw331VGUoKS3fv9JdGXXBDGT2tsXHpRBDW1XnRamc/fTwx0BjqdzOjhRnp11TDynnLM9T5SQgcvUlXtZcsOO3ExCrbvdvD1D1ZGjzAw/Gr/f0L4y56nPVeN2y2CJPwno6DYzZGCL88K+ZmcnMzMVz9lxsxp2G3HSUmUKCgSmKJ7MfDCC7hi5ALaZDiJiJDYuVfQqfP5vDb7yZBKlvKy43S9ornRL8ATL1cRHaVkzksJJCUocTp9LP3awrVjylg6LyGI9HtoQiR9Li1ECFPI39m4zUHHtmpefNvHbWPvO+1j9vl8hOvdKJWhVzNVKolIo0xVtQeVUuLRF6rp1E5Dbp4bfZhEZY2Xc3ppA8Snzyf46HMLGzY7uOQ8Hc5TLDZKkkSD1cfQi8P45kcrV18WzrzFdUyfHBUyEe/heyK5dHgx4eESOp1MZrrMc4/G0KGtmlfeaQpD6dBGzewPVp4R+dm77wVYbV8w5e5Ixgw3cP0dpaSnqLj0Aj279jp5+pUadFq/PYTdLpgwtYLnH43m3H76oJW6P6JbRw1frbISaVKw4PV42pxznANHXEGrcSfjUK4LJDh3WBFJ6d3QhwESuHyg0UGlGSp2gkYXzYZt/u/o9LCl0X5WlltO6v0f/IoOCanZxPsE/Mo1ByrUtKErKtRUU85h9hArksigPVaFGY/GibB76cfFyJJMtSjHSj1RxHOcA3QSfbBQSwTGkAo5f9pvG0o4Tms6A2ATDXjx4sQRRHyegEJS0Fp0JvOieN6YM/sfKfM+G8jPz2fk9aOIKkklvdHb1Ffm4/OZ3/H7+o28t2g+eXl5WEscJEjqgGWAUQq9aHaiTVuChITPd/ZL+erMdUhORbNEdgtmUlsIwgJQ14exa/vuPyU/Adq0acOc91oOd/xw3kJiG1JCpsIbfVHs3roHh8Nx1gMNqiqrKPcWYcdKCpmo0FBLJdtZixe/DcMufiNVZBGGASsWijlGJLHESkm4hJMD7AR8KFD4FwFE3yCSwy1c7Gdb4Po/ASEETuwB1XPEeRIdaUv9D+BrgJTz/ri4I2NopoTzWxH8u94j/w7IysrCiRMPHhqoo1TkY8fKdrEWJ3b8d5bkT7BGxko9AN7GkJdUWpPeaIngFi4OsZs6qulMv6BFDLdwsZfNZImmxY0UWrODdXQW/QiT/FUVCpQ4ceDCQbyUQjwpQft7VOSgRuMnQk9Sk9aJGnLYTBJpbGE1AsElV56Z1YHb4UUgOCx2Y8fqf1bgQIkaN/5nq4RMJcWkiqxGVWou2XQJHIdNWNjPDqpFBVbqUKFBQsKBDRdO2tGNAg5TQTE6wqilikzRAYWk8Ku/qaaYPNw4cTeen52sQ0sYu/kNDVryOUQ0CejwB4fZaCAcA9WUEUMimXRE8kjs3ryX2tpaIiNDL6KfCgqFgiXLP+GBe6dwePcRaqurkDwynelHuGTALqzsYSPxIpUUMlGgxEw1xxX7uG/6JFZ+vYrifWWkOduiQEkVpRznAJHEkss+ksjEKEWjFEpcwoE6hI8rgJV6ZCTKRRF1VCELBTqlnnzpIC6vmyRfOgmk4cRBLElBfYwTB6kxf70q6gT8AWYCFWoiiKSKUgxEkU1nFCjJ4xASMomkoUFPPbXsZD3RIh4vnqASfj3hdKAn+eIwW1hNNPG4cFJLFQoU1OMPfdI1bmc7a8kU7Ykmnn1sIUGkNevHhBAUkYsXL3JyJvV5NvRSc4JEISlIFK2oLTUTnW4idkcSsUmn3x7/v+DQoUOE6T3kHHQyqDEpu1c3LZ022Rn3YAWPTo4iM12Fw+Hjoy/qWfa1lU/fTWDvQb84IzZGgSTBG8/HctkF4Yx7sJwXH4sJVGbNfjaWWyeUMWmciSsuCkOWYe1GBy+8KfPwtNn07++3qZg391WSTYvJ2e8K2r/CEg8d2oaeX0qSRPfOGnLz3XRs/MyqXx307nvFP9Vc/zgqKyvJSG15bBcbo8Rmrf/Hfl+WZS69bASvzF3IwxOb+ichBJu2OwIBuH/ErdcbGHpbCfeMNQF+4dO7s+Ipr/Qw9dkqUhOV/Lo8hVqzl9feNVNc5uHSC/R4PIIZL1Wz54CT8wfo8fkEx/LdvPBGDS89HhOyEtRml1AZ/XMMj9uFXtfymEerlfD5lH8rLNrtdlNddbhFJfT5A7SYTApuvgcmjbZz1SVaFApYvc7O069W89y0GDZttxMRJodUs55ATLTMiCsrmP+Jg03bjc0Cx6DpPEyb1PR8Kyyy02OggVtuvZuHH/iRnl18zSqR53zoYsC515zVyrmzRn6uWLECrVbLiy++iMlkYtWqVXTs2JHrr7/eLyNesYLly5dz0003na2f/K+EUqnkyHEPvy5P5Jf1dm4aX0ptrRePF7xeQWyMTMd2avYddnH4mIvZ82txueDN52OD0rrdbsG4B8v59qcGnn449MpT5/ZaTAaZD5bU88pTof0tVnxv5cZh4VTXern4PD2ff2PhgyV1XHSunk7t/P6WVw4JZ2eOk6VfWbj1+uYrAyVlHsL0MuUFp1YE/xUIIdi3bx81NTXc9+BzbNnyO7t2riU2UU2XrgPo1as3N9xwC/n5+TgcDu66L/2UZdWxcSls3PY7W3c5UavgonP1GA0K1vxuo7bOx/uvNZEaGo3MyBuMZGeomfZcNXNeahq8aLUyEWESC5bUM/bm4Mme3e7jqVnVREUZad/lhjPyrJBlGZvj1BPDeotffj56hIEH744MDMAO57q4elQx46dUoFCA0aCgsNjNRefqOa+/jvMH6nhqVg0+X+iy/UNHXWi1Ett2OflxjY20ZCXbdjt4Ykpofw5ZlujaUcOe/cHE3s3XRvD6PHNgpXP/IRdu9+kZ/J/APfdM5pabFvPgXSY0Gpml7yby7Gs1PPNqDSD4amESsTFN3dum7XZuurOMyy/Sk1/opne30AP3gmIPsdH+Dl6lkrhzpJF3PjQz8gZDM2Lf6xW8u7AOp9NP+k++/SCxMU0PB4fDx5Ov6lFqUnlwzEFMJ1kGvPRmDd07a9mfd/oq4P+fcM1NV7Nv/WGOOHLoIHo2U64dYAdKVGTRMTCZNRJNishiO2upoIhOnTuhKtLQhp4Bv0YtOiopIU3KJlLEsI+tGIgkPIQ/2QmEY6SAw4CfIDjITiKIJIKWy3SjiefQ/sNs3LgRgO7du5+ZzcMfUFdXh9PpJCYm5m/7Jz08eSrxJVlBPnayJBPvSKNo6zFWff8DMbHRyA7/qrFAoKBlNbS//Lvl37Maa7nsqnF/a59DoUPHDnijHJwUNg/4FWp+IiT0CrtX4cEYGfq8FxcXk5ubS3Jy8l86b3aLA1MLfpkAao+W6upqkpNDBzKcKdauXk8KWUGl5PGkECuS2M3vZNMZGZlSCqiijIZGkkctaSk15VJoPU6qK4sG6tATTgyJHGEPslAQhoEGzLhwkk3nZv6ONVIFHuEhn8Ok0Qbbfh8yMqKx+3ccgBpRgZ5wtIQ2NHfhoEZVflbb5L8RGo2SKGcS9saS6k6NZeonQn2KyKUNXVBKqgDhcpg9dKBn4Lx5hTdghxBKva2S1HQUvTnATjqLPn4fY7wkk8ER9uASDvwukDJRxLGPrc0Ch2pEBRWU0JcLm3kgGqUoMkQ7Ssgjhdbkc4hffviVadMfOe328EkeDrETEzHYsJBKG6JoUnw1iDpy2IyMzF42Y8VCby4I2ie9FEEPMYgtrKYH5wYW2XzCx2F2c4g9ZNCOvrRHkiSqRRl72UwH0Ytj7EdCIosOaCU9DmGngCN48dCO7tRQQSG5nMPFATuBdLKxCyv72UbbxsCgwPmtDWf79u1cdNFFp90WAOHh4cz7YC6rV6/myQnPkdHQZAGik8LoLS7gGPvZzjo0aPGp3cxf8i6LF3xMze92kjzZgYWbCEyohYY8DhOGARsWdor1RBBFEcfIpLl9mUe4aaCOOmpIJYsM2uPFQ5mnADs2jMRSTy1ZdCI8ROhZoeIID9zy0mkf93fffYcKNQJBMcdQoaEd3ZEkiWJxHB9euklNi1smokkS6exgHe0J7b+fSmtKyaeSUqKJpwvncJhddKQ3IFFCHk4cuHFynIN4cOPGv3DQXvQM+CZ7hZdj7APAQBQqpYowVXiLTp4movGq7Egq/znYvnXHabfH/y/4YdXn6LUCWYK6uqYQ2fvvimTrLgfPz66hstrb6PsvWPFhAm++X8fHX9Rzw9Bw0pKVVFb7AmrA0nIPbbKaCJYTdlgLl9ZzzehS8go9DBp8HRMn38CXX7zH6688jNVqx1znYsaDOg4fc2Gu8wZIIp9PtDivAr+yTqP22+Ws+d3JzLkRzJ133z/XYP8w0tLSWPFZy/PU4wVujh0r5KYbBnJO/0u4Y9z9hIe3rHw8E9x2+1289GI+t0xcx7hbPCQnKPltsw2klhdXVSqpWT4GQHyski7tNXTtqCE8TCY8TObVp2O5bWIZxaVe7n20gkH9dEFq34cmRjHnAzMPP13FrCeb8ypf/aDi1TcHAdCr9wAWv/cOQ1tY+1vxfQMDBl99+o1wEux2OyZDy+dEkiTCwxS8+sa3fP75Yt4bvRIhfHTqPBiVditFJTWo1RIpyUp+/c3GVZeEPl/f/mjlhekx9O2pZsLUatauSGpWYbl4mYUBfZqqTF0uwc/r6jh4/EHS0rO56ZZHueK2Fxk+zEf/XhLllV4WLlNijOnPY4+f3aqgs0Z+5ubm0rt37yBPR19juo4kSVxzzTXs2LGDpUuXMnXq6fm5/P+E6OhoYmMM3DqhjCVzExl2WdOF9uPaBsZMKqdrRw133x7G0IvD+WR5PUqlFER8gv9mnjcrnu4X5reoWgO4YVg4K1Za+e6nBq4Y0vRbQghenVtLz64abrnOgM8nuO/xSmZMieGcXlpuHFfKHTcbGHmjgfJKL5YGHy+8UUOrVCUD+zYNgkvLPYyeXMYrT8Uy8ZEG3G43KlXLk8NTYd261cx9+xl6dnYhSQ6efbKOyy/SU5LvIDpKxly8hrfW+6iqTWLK1Jfp0qXbKbdXV1fH7l1b2LvDyvVDw6gxC0beW063jhqO5rmYOSM0IXxOLx0vvlmLpcFHRHjTzZ2WqmTTNgebtjsYPdxAXIyCdRvtvD7fjKyI5J4H3qF37zMv9WyV0ZXd+3bStWPzlcQdexx0aKtm0h0mFn5Wz3VjSvnwjXgMEQraZKl579UEvvi2gZuvjeDN980olRLrN9sx1/nQaODyC8N4d5HfM/RkeDyCB5+s5OmHo9m604ks+0s58gpO7UtjdwhuuCrYLFySJM7tpyM33012hpoPPq1n6DWDzqgtjEYjQy69nUefX8rzj0ah18s8Pz2Ga0eX8O7MuCDiE6BfTx2jhhsoKnHz+jx/8nuo1fmFS+t5d2YTqd2pnYYlyy1cP7aEuTPjA0FRlVUexj9UwdE8F5dfEMaIaw3079VcxTnsUgPf/Qo7cyq487amwf6gvi70Wjdf/7jljI7//xcMuXgIs9PfRDqkZBcbSBaZ6InARj2F5BJFHKm0Jo+DqIQ6kG6rljRkig7kc4iamhoiXKagoJqwRiWMSzhJkbIwiChy2Uf4KYhMO1bceDgkdmHDQms6UUIeblq+F3x4OX7sGA+NfJQw2YDLaOX8S8/j8aemnxFpuX7demY+9wrWSrs/uVnj4uobhnHPfRPPaHuVlZVUFdSSIoUurYtpSOGDuR/wxrzZWBX14PMTo17hbtEXUgiBB3eQH9oJWEU9ikTfX1JZni66dOmCOk7CUWNHe5JHbDwpFHIUI6FX/R2xZq648vKg135b/xvPP/Ui7lofkkfGqbbRe0Avnn7hSRoaGgJpmX9UaMkqCZ/wNQtFOgGP7DrrnpZWq5Uje4+SRkfMogoPbsIwoJPCkCWZDNGOIo6RLXUOeEL6hJfjiXu4c9otyLLMG4/NpdJVghMHmbSnlEK8eHHjxomdKOKpoRzlHxJB60Ut+boDZNk7UE4xqVIWrj+Ifh37wSa8lHKMLCn0wl+hKMKd2nBW2+W/EYYwE1qnHi16UqWswOuSJBFHMiqh5hj7aUNXJEkiQaRRQXEQYX2YXSSQSiG5xBGahFdLWmQhs58dxJFEnOT/XCqtEUJgwUwue8mkAzYsHGEPPuFDQsaLGxUaoogNaTUB/nTxInJRoUJCprSwDK/Xe9oKl+yOrcnfVYILJ0lkNAulC5eMdBH92MPGxuC7rJDhQ7IkkyayqaKUJFoFXosQJsKICFpUiJYSkIWC7awlliSypKZwHa2kow1dKBBHKOE4FZTQmX7NfVSlMNJFG4o5HuTDKSTf31L5nMCi9z4isSEz4EN8op+WJZnWdKJe1BBljOKq0ZeTlZXFgW0HSfU0kZku4eAo+wBBP4YE2swrPBwhBwtmdCI8kAZ/4jv72IYPQS/OC6qgyGrsmwo5SiLpHGQHbUS3wHaFEBRzHKfXyQfvLjzt58PW37YhISPwYsdKFh0Dx15GAT1oHiSllFS0Fd0oo4CIk2wRTkCWZNRCjcD/HD9KDu3owQF24MFNEhmkkkU1Zbhw0Zl+uHCwi9/YzM9ohA4lSnwIoohFi542Uhec9S4iUrU0HAaftfmxiHA3MalReOv9VQv2+hAf+h8AcLnsXHSunkNH3azdaOfeO5oq73p30wZEDo+9WM3K1Wr6XV7BpefreP+1eJwuwcy3a+nUruk6DbVoGxWp4P67Irn/rkhuvcfFBRdezWuz7iUh2kx6ksSwy8JQyCo+WV4Pwp8x8O7MeNJTVQzso2PlaitXDmlOGLlcgh/X2Nh/2INPRNOh80Deeffx/2jP6+TkZGotsRQUVZKW0nye/8o7tQy/Wsfa38vIiP2Su+5cz9x5y88qASpJEo9Me5GCggJWfLmY/LzDFBUV03CK+8jnEzidoZcjfl5nY/zI4IWa15+Jod/lJQw+R90s3BZgwmgTN44robjUQ3Ji0zNw7kIn7TpeGDjHkZGRbN5uY2eOsllFYnmlh8WfC1Z88/hfPvZQCA8Pp6xSanG8brP58Ph0GI1Gxo69h7Fj7wm853A4WLTwHX5c9Tl6bSVvvW9myLl6dLrg8e2+Q06O5bt55NkqLA2CHl1UXHBdEXePMjGon46KKi/zFtWhVMLbL/rn106njzunVJCZpuDlJ+qpq9/KkzN/on3HK5AN/Vn41XYMxmjunzqclJTgqpKzgbNGfjqdTqKimiY6SqUSu90e9Jns7GzWrFlztn7yvxKJiYk02MNxWGu5ZnQJbbLUxMco+GWDjdIKLxPGmOjZRUtBsYdrRpdSV+/l9WdjKa/0EB8bfDrVaonwMBlzna9FP86aGh8PT4xi4rQKnptdw7WXh+NyCVautmGu99K9k79U+Yc1VkZcExFIv/vh02QuvL6I9z6pR6UEjUbCZJCYMLUCrVamTaaK0govxSUe+vTQ0LGtmvj4cJxO5xmRnxs3ruezjx/lu0Ua3B4F146u55N34rjv8Uo+mB0f5GVRU2vnhjvvIC6hC7U1/rTbVpmdGTlqMhkZ/vI6n8/H5HtG8PSUWvp0Twx8d9ytRt5ZaObHte5m/hcno0MbNflFbjq18xOR5jovNjssmRvPoaMuln5lwVzno2M7Nb99k8L147V/i/gEuHvidMaMuZgvFpholdp0vMfy3Tz0VBUL34wnJUlF985aft9qZ+IjlSx+269cPaeXllH3lrHvkIvXn4mlXbb/gV9W4WHS9AouOlfP3oMu7nywnHG3GUlOULIjx8Gzr9UQES7z/Oxa4mMUHDzqQqmEhFglv2+1M6BPcyWPEIKtuxy8/kxz8tjhFNTVebl6VAnmOsH11992xu2h0+nI2e/hshElXHq+HgE4XaIZ8XkC110RTt/LCsjOUPHIs9U8/XBUwBvW6fTx1Kwa+vfWBX1/7wEnlgZB984aHniiEktjumNeoRurzUd2hppjBR4G9AmtJD1R0lBVE6xwrazy0KWDhrMwz/mvhkKhYPFnCxk/+m5UeVBeU4iNBhJIpzP9AqoZE9Hki8MUkRsocY4liVLyqS6sQS+5MYutuHEi8Cs/k2jFXjbTTnTHIEXSTQxgB+taTOct5CgxxBNFXEC1sl9s86vcRMeQA4tSCvD6fNTYq6mikgRrKps/2cUU80O8+uYrp9UWK7/7npemzSKlui2RjaoSIQTfzPmJPbv3MP/DeaddNlxeXo7KHVwe5MaFAiUKSYFKUlNrsZKYmEhUqgFbrt/z1EQMVZQSS3O/lDIKiCeVYxwgTEQQRwoSEuVSIfpMFZ8s+egfK29+6703GT18LOFlsUR5/J5uPnxY1XVUiCLiPMEhO+Xh+Vx01QVBJObaX9fy+H1PkVrVLij1fNeXB+n73TnEhsej8mpwqeykZCfz8usvBvwYh153JStf+ZUYT/N2cQgbCRnxRES0nCB7Jjh48CAus4cdrMNEDBq0lFOEV3hoSzc8eKiiFKuoR+AjDANpZKP16nE53bz7xjyKzSV0oCfHONBYkpxBV/ojSzIu4eA4B3HiYB9bUAkNWvTYsODEgcKuQkJxylT5aBI4xG5SRXYz+wqPcFNELr5CH+/Pe5+xdzYPJvwf/NCp9VRRShea+5cDREqxHBcHAwS8AxuGk3zIncKOBzcxUiJF4tgp70MlSuzYAsTnCUiShIFIjCKGGiqIluLpTD+qRQWH2U0buqBCTSUlLW5bISlQCw2lFGLAhMNrxW63n/YkeNC5A3Ht2kQxx+hKaMIsTDKgECoMRAa1xR8RgYmD7CRcGDFIkYHEeh16zKKKaBIa07yVREqxaISWVi0ECKWQxU7WoyUMZQsEcDQJFHIUTtpGlVxK7969Q37+dFBaWIoTqBHlyCjwCS8RRJJOG9SShjBlBKOn3srI20f6VZPVftW/V3g5wm4c2PDipUejTcIJKCQlbUU3dvEbViz+YxR67DTgQyAQpJEV0jrGJMVQJPxWGwqU7OY3dCIMBUoaqEMgaEcPju07Tk1NTdB88s9QXFxMGtkcYz8y/pAu8C9YhmNs8To3EMWxU1q0KFCgwEgsFo5ykB3EkRK08BBHMhZhZi9b6M5AujOI/WwjHCPVlOHF17ggFcFBsZOkA0mk9Y/HcBE488BTBcIJkgaUMRDRKgKFUqZ+v4dqyslOzmpx//5/R89e55O792fy8uswRkjMeKmap6dGB53vdZtsLPu6gcioBD6dGxOk7DRGyHz8hSXwd2qSkgOHXbRv0/z6tdt9lFXqmDvnSVLizYy41sDlF/qvs/JKD4eOuli/yU5pmYc7HypHIYMQEouX1dO9kzaIBPP5BJOmV2CIkPCIdD759Id/LAH9/xrTH5/NyMk38+zDDgb08VeHmuu8zJpTizFC5okpMZSUeRg1uYwH7lQyd85LTHn4mbO+H2lpaUyaPD3w9+OP3cP23duCwptP4LufrfTs0lxU9N7HdfTrqSVMH3xuoqOUCOHjthtaJqpvu97ArRNKmTDGRL3Fx9KvJTp3vYwHH3oa8Csyx98xjPdeiWD6C9UM6qvjxmHhaNQSX35v5f0lHt6as+Jvl3rLskzffpfwxbffcf3Q5sc+d7GTK4feGfK7Wq2WO8ffz53j7+exRyeSYPqdC64r4okpUQwZHNaY+WJh+coGvl+SzBMvVzN+ZDh9umuZOaeW1+bW8tq7tTQ0+DAaZZITlLz4Ri01Zi85B51MusPER59bSE5Q0rGtgh+Wahl7/yoslq48/MgLf+u4/wxnjfw0mUzU1zd5OURFRVFUFJwQ2dDQEFCD/g8tw+NV0KOLlndnxXM410XOQScbttjZsiotoDQ8etzFT2usgMz3q20czXPh8cAL02PITG+asGVnqnjvkzoenth8IOH1CtZtsjN4gA4JmPtSHKUVXlQqiQfuikSjkZj2XDUl5W6+XZwcJAuPNCkY1E/HnbcZWfSZBZfLR36Rh4/mxBIfo6C4zMO2XQ5em2emqNTDD7/aqKzWEhYWOjnvzzDvnedY+o4anU7mww/NjL/dyIdL63l+egypySosDT58PoEhQiYqUsEHr2m4d/oGVn3sn4Tu2LOJx57YxNjxL5GensXj0yfTs1Mhfbo3VwPdfbuJt96rw+n0BQUnnYzySg+RjaUNdruP4ePLeOx+fxu3ba1mxoPB21VIf9/jLjk5mQmTXmb4nfeRkS6TFK/kcK6L8HCZ91/3E58n0L+3jvc/qefocRetM9T4fKBSS3z+fmKQn0ZCnJJP303k0uHFLHorgZpaLx9/YaGqxovbLWibqWLhW35yeMMmG2MfqGDtihRcLsH4hyr4/P3mD4ZX59YyfFhEULAS+AnGn9Zaqal1Y2nwkpZqOOOwH7fbza+rl/PLsjgcDv91nJvnpk3mKUpOGxcDjhe62Znj4KtVNrp0NOF0NOBw+rj9JkPQKl6D1cfylVaemxbNzdcFP+TGP1TO2t+seDx+X5Y/I3NObnOfT7DkSwsHj7gwmtqe4lv/A0BMTAxffLOMr7/+msemzKCztV/IwIU0stnBOlJEcNJtpIjHLKroQM9AabdV1HOEHBJI4wh7sQsLWvR4cLOHjXQUvYPKHws5ioREmpQd2O5xcQAT0XjwksteskRwyrhVWCinED0RdKN/Y6JsAXGOFHZvyKG4uPgvlz97vV5mPjOLtOoOAVVhpfCXuarsaqpWlzGo92CG33Yjo8aO+sskQlxcHG6VA6/wkMdB6qhBgw43LlRCTSpZhEX4FzjmL5rHZYOvoLWnC2lkk8Nm3MKNBi1unKjR4VbaKVIcJc3XhjR3NlbqKCUfu8bCsOFX8vRzT/+jvo4ZGRl8ueoLPnzvQ376fjVCCNp3asdL937BRx9+zPqfN6CxRoAkcIY1cN2Ia5g4ucmHWgjBszOeJ62qfZBqzSoslHkK6Ojpg8bepCq1ltVz87W38vm3nxEVFcXosaP4bsV3mI9UY/I1PQPswkpZ4lEWvPjeWT/mLZu24nA46M6gwLWRQhZWYWEH64kklp4MDlzPdaKGfWxFbVYz78kFRFqTqaIGO1ZsWOhEH0xSUxmXWtLiE17a0YMoKRaP8Jd3qtEg41fAFXAIPQacwoEmhBeglXrCiGA7a2gtOgXSt6sp5yg5xJFCBu2Z89x80lqlM+TiMyv7/W+HpPD7eoZanDkBDVo8uFGjQYUmKKCnlkpi8D/PZeQWvZSBxtLl7JDvgV9RXUQu0cQjhKCQI+gJ5xj7SSQNC+YWv2sTFjToaKCeNDpxlD3o9aEtEU4FtUqNslE92pLaGkCDDju2xkTu0ApwOzaiiKOAw4QJIzWUk0JmwMu0gmJ28RvtRQ/0UgQScovnQZZkFMJPnLWEE8rEEygWx1Fo5b+tgnI6nRSXFpNCNt0ZFPgdM1XksInOoh/hkWFceNGFgf04gf1sI5E07NjQoA3ZV0uSRJJohRsXWQyihgqOsIc0sikkl9gW1MQAUcRhppoEKZVYkUQ9tVRSQgSRmKlCRkZjDyM3N/e0yM+Y2BjyKEOLHgdWDrELlVCj+JMpriRJ+IQ35HtO4UCBEgdWjrKbMAz48AYRnycQIZmIFvH+BUEpCaVQ4sSOiWhsWP1l9mQgI1NdUsaerZV07N4BTWsZzR/sqL1uOLD1MEWlxTiwc/WNw/5yO/z/hsGDz2f+XB3zX5aYu6iOFd838PUPVoZeHEaUScE3PzWQla7ilmvD8PoaaJMVfO937ajh4aerAgE5k+4w8chzVSx9NyGoZFcIwfSXXAw+/waO7l+MUiEHiM+vVjUwd2Edk8eZuPcOE5XVXt5daGbTdgexMREYTRZuvLOUvt219O6upbzCw8pfrNx6nYFnpkZz/nUF/3HEp9vtRpblZvsthGDD+h/weHxMf6EWm82NLIMswyOTohh2qb9vS0pQMqivDo1asGP7r/8n+5ye3o5bJ6zkk7lxQSrLtRvtTH2mAZXSgdsjGHpxODVmD3M+qKNLBw0vz4hpti0hBBqNnwdpCVGRCqrMGl57z8T5F1zFi7Nu4NdfVvLoI3egUmnZtm07d93mol8vI99+lMRPa228Ps+M2y04t5+OKJOB1NTUs3Lsd094mHsm7KC8qoRRN2kI08vUmr28/aGbg/mdeHlmC0nKJ+HJp2fz3DMPYXd8zc4cF3MX1aNRS1x9WTjfLEpCo5F5Yko0Ex+pYObbtTxwt4lnGhciPB7Bx8stfPGthcH9dUSZZNq3UVNV7eXDT+sDNhGSJDFzRjQXXD+TW2+9/awce0s4a+Rneno6hYVNCa8dO3Zk7dq1/Pbbb/Ts2ZODBw/y+++/k5X1v1WsP4Pwucls5Sdx2mSpeWuBmZcej6WswsOUJ2s5lOvCXOfj60VJQdLyvEI3d9xfzodvNBFhx/LdbN/jpG93LYP7Nw0uvV7/ylOf7hpum1DGi4/F0KWjli4dg/fl+UejuXR4MaH65tat1JSUebj6sjCenFnNqk+TA4Ol7Ew12Zlq+vXScfmIYma+Xcd5Fw4/o4lveXk5cdEWDBH+Y1q93sZHbyew4JN6amq9XHlrMeFhMkqFRGW1l1HDDYy4JgKfTwRCmHp00fLFfB+Dr51CmF5JUnwN425t3qmdQL+eWj79ys7tNzYna2vNXrbtcrDsGwtlFR5+2+KgstoXpP47eMTFJ8v9JGKUScIU9fdX8wHOP/98Xpul5uZrtXyyvIGnp0a3GOBzxUVhrN1op3WGmu9XW7nuivBmRsLg9+h88O5Irry1mBuGhmMySuzc66FTOzXPTWtqo0PH3EybFBlIPnx0chRX3VbC8Gsi6NtDS1mFhwVL6tm+28Hqz4MHwF6v4J5HKxlynp4enbWs+L4BSQ474xS73NxckuOtXDfGxuFjLtwuQXamCp9o+fqqrPKQlKCkzuJF+CA2PoOpjy9ixPCL6N0FLhjYdH8cOOzi/hkVlFW4WbfJRmK8kkH9dAFCN6/Ajdcn4fYIlAr/tkMpTk8c3v5DTi6/uZhpkyL5/NsGJo4xUV3jI6+yhaSx/yEAIQSPPzKDjSu34rWKFpNmJUlCLyJwYkeLnirKMBBFLZV0Z2CzsvfOoh+72NAY3OHEQBTdpIGYRRUH2A7Cr/uwUo8XD3oiKBUFuHFRTSkmYmhLdwDyOcRWfiVRpKFGQyWl2GggmUyKOIoLJ2lSNkqhpoDDZFZ0YMUXK5g46a8FwG3evBm1OSxwDMXiGBbMdOEc3LjIFftoKLWxcOYSPnx7MV36dOL5Wc8FFIktIS4uDlNSBLvLN5JKlj94o7GPtokG9kpbmDLsPgBatWrFih+XM/KmUeRW78Xr83KcA8SSRARGquVS3BE23nrjDfKP5bNi2Vd43F56ZXXh3gfvoV270Cqps43IyEjuf+h+7n/o/qDXn37+KeyP29m/fz8KhYKOHTs2q0I4dOgQUp2qWbnucQ7Qjh5opGALmTDJgKsgjjdfe4snnpmBXq9n6YpPeeLRJ9mxaRdqjxa37CIpM4EX73+empoaCgsLz9qgVgjB8k+/pKPo3Yz8EQjCiKCd1D3odaMURSfRl22uX4l3pXGQXcSQiIxMLEkcYz+tRaeAZYFbuHDhJEryK/mVkgrlSZ6vbUQX9rIFI1EcYDudRd+g9nMJJ7nKvWS2ziA2Lhqh8yLJfkIuhUgyuCigGm33fU9mPffK/8jPFtC+c1vWFf/WYgkbgAsnysahvVbSBew9/khyyig5zgHa0q3ZNqpFGSrUFHOMOJEUUsknIyMQ1ItaDrMbCRnwkE0XGjBjx0qtqCRSCq4AEUJwnIOkkMU+tlBHNTq17owIgAGDB7D0jS8RbtGiYt/fJg48uCjgKPEitVnbCSEoJY/29ESJik38RE/ODbrfk2hFtIhnH1vpLgbh49RCDh8+rFhaPFd2YcWBnQJxhDpqUKKidZuWg9n+Kt57932SnBkkSE19jCRJRBJLa9GZo+wlJtIYWHjr168fs2Jew1xWjQIlMVIiuWIfRlomH7XoyecQ1Y3+wR3pg0mKpkgcw0doMhHAiwcnDg6LPdRRjQcXrWhPOAb0hLOfbUR4I05bHX/RJRfy1K/PIqOgHT2JIQFJkrAKC4fZRYnII0lq1ex79aIGJ/Zm94dXeNjDRsIx4ECiC/3ZwyYyW1D6Ao3VDvuJFgk4sNOZvoH762Rf3RSycOTb+aV4DUlJScSYYpBVMna3Da8ZTCVJlHkqMBKNCwdbft/KuHFn3yP7vwGyLHPTzZO48rYHueOWcCbdYWLBkjq27HQQH6tAo5JZu9GOyyVYOj8xxPclbr/JwKTplbz5fCwd2mq4d6yJK28t4borw+nWSUNhsZv5H1moNmu57Ao3Hk8Dw4f5x6DH8t0sWFLP14uSApkAYXqZFx6L5dufGpj2XB0SXrb9mMb+wy72H3bStrWaCaNNATFReopMVVUVMTEtz0f/HSCE4NMlH7Bq5RJ0mgbsDoiMyuCuiY/Ttq3/vnhnzstIji9Z96UGWU4MfG/+R/WsXm8LkJ8A5/XX+4N0wlV4PB6UyrNGRzXDTz/9xKcfv8bVl+uY+XYt5ZVewsMkSsq8pKWo6dSlP7t3rsHh9PHuolq27XaiUUl8+EZCSL/WtRvtpCYp+f4XG106hF48XPO7zJg7pjN48PkUFxfwwOTrGHez4OaHlP4MEIObW6/3z/9kWeKS88O45PwmvqGgxMnWrVsZOHDg3z5+jUbDnLmf8c3Xn3Pj3R+BcKJSmbj6ujsYe+8Vf8rLCCHYunULbo+Xnt3CmTY5dAVFQpySY/lu3ng+lkEn2R8qlRK332hA+AQ5B5zcPcpEvcXLmPvLeeLBaDwewbc/WVn7ux2FAjwe+z9+TZy1Lffq1YsFCxZQWVlJbGws1157Lf+PvbeOk6r83/+fZzo3Zjtgd+nuUgnFABVFsSgDBFFUBBNRTERswcLCQEEUUBQbAwsB6V7Y7p6dznP//phllnFnVRA/v8/3o9f78X74YPbMmXPuOXPHdV+v69q8eTNLliwJH6NUKv8LPPoLSElJYeuO6vC/8wr9IfLo7loWL0hiyWtWbrgmtoWnRnYbNU/cn8iTL1p5dkES3//soqomSGyMxJz7ajAZFYw4RU9dQ5Dvf3ajUkHbDBU6nYJLxkSfbCgUEqcM0LNzr5cBvwuJOXDYxzmnG3j1nUYWzkuM+gPKaaumS0cNhwskrp12ywm1h9PpJC62+dwKhURQBqstyNpPHaxcmhZWxHo8MgueqefRxX7MJgVeX3MCvV6vQKNqYMWLqdy7SIHxD1LWRpymZ+FiG53aKTllQPN9WxuDXHh1DZIylZUfBZAUOgYNHkMwEOS9j35m/EUabr2vFrtTZtqkGDJSVWzZ4eHn3/by2adrOe/8cSfUBkdx//wbWTjPxPvrGiks8RNjbn3BEGjazQRY+ZGNCRe3LtF3OGVkGT78zIksICNVyZizTaxaZ2fxq1bcbhl/ALZ+2TyhHjZEz2cr0lnzqYP319nJL/YRCKjweCVGTygnJUnBOaebUCnh640upkyI5eJzjYyZXE6PrhpyC+NOuHP76qvP2bqjgb49taQlq+jRRUN1bZBft3n4YZOL4ae0VJE887KVS8838fwbVpQqibLyGu6ffxOPzovhsw2NnHN5GZZ4BQiwO2U8XsHIoUZ6d9ex4QcXCxfXM3ViLKNON5Bf5Oe7tZls3enlg4/tLFzcwDNRyvx37fciSbD0iVTsDpnzJ5Vx1nA9UyfEIoRg5OW//C0f3H8DPlr7EZvX7cBgjydAcavHBUQAJzYOsB2EwIOLJDLIIDuqKkgpKUkUqZSQhw499VSzS2yiPd3oxSm4cVBILjoM9GQIFRRxhD1k0YmeDIkoic6mC2kim218H/ZFVKMOKUXoQD77kYVMZ/pQwmHcOGm0/vXUy9raWnAqm+7TTzVl9GEoPjzsYytd6ItRavp9u6Dxu0YmXjyJVR+/R1JSdO/iozjt9FOx7vS0KGE3SCZ6iSF8/ekGrp0WKkXu3Lkzm3du4pOPP+HhOxbSydGvmegSEGjw88BtD/P6+68wZdqUv3x//1PQ6/X07x894ALAarWi9EX2SbIIEsDXKukeJxL54ZufoKlyy2w28/RzT+H1eqmrq6Ompob75z7IfTMfRuXVEtB6MaRoeWLJY3Tu/PeU3/n5+Uh2dQtPQYAy8smha9T3aSUdMcJCAQcYyMjw7yOFNviFjz1NdhAGyYSDxlbVcgAxkgWtMGDHShad2MUvxAgLeozYseLSNDJ85HBUJgXCD5Ka0H8VcFQYJ9yhjSKVpMJd7z3ustd/C+bedxffbTiX6kBZi3R1CAX8aNGHnwdZBPHiYQc/0UecRjzJ5LKTeJFMED9atOSKXWTRCa2kJygCVFBMEbkM5HTcuDjEDnrQMpivkhJs1OPDi4kYukj9qBalNFBNjtSVVBFKc28jOpJOFkpJhVPYKOQQZuII4MdCMlWUoGtFffpn6NevH6ZsHcrDasoppA0txRUNooYgQXpzGtv4gUPspKPoFSZKZREkj/3EkYBG0lIrKkKp4FJLr3ytpCdeJFFPFWo0OERj1OAel3CgxYAOHTWUt/BWDRHAB+hITw6xk/Z0Q2GSmDxl0gm1w7F4eckr9BbDiOZCEStZOCh2MKxnswWTxWKhx6DufPHxF01hPqGycQe2Vm0CHFhJpx3GJqWvjQY8wolP4aGCIrJFS5LQL3wUc5gEUkkni1TaUE0pBewngVQ60Zs0stjl+plA4PiCMNVaNRISvTklInjLKJnpI4aynR+xiOSIvwVFkCPsJYMctvMDMSKeGCw4sVNHBUZiEEAAH/VUo0SJ4g+UvKHNAJkaykkjCwkFKtQtAsV0XUHj1JNWlIWiWI2rWHCYHfRjeHhOkUBIRSoQ7N69+7ja4t+E4uJiPvzgMbZ+mUleoZ95C2v54r1MYmOav6eSMj/jZ1Rw2/21PPlAInaHzDur7VhtMu2z1EyfHMNvOz0MvaCEyy4wk2BRktNWxeJXGmifreai88y8/2oqep3EeVeugKBAqw39uF5+u5F7ZltahKECjDnbxNNLrdTVh6rO+vTQ0qdHy34uu60Rq9X6v5r8FEJw3/xZdGm7lY/f0IZLsYtKCplx1zXcctsL5OS0Z8fWdXz8ljaCC5AkieuujOXaOVUczveFU8cb7UH0Ogm7Q/GPkFz5+fmUlJQQGxvL44/O4stVaWHrAb9f4HDKbNzkYsMPbn7cvIm3n0uisDTA6k8cdO6gpajEx+XTK/hkeXqEwjO/yM/DT9UzZYKZZ19pZPqkmBa2gtW1Ad5ZXc2okS+yZOvzbNlWzaP3xDN2tAmXS6a4LIDZrECnbZ2DMBpk/P4/ztY4HqjVasZdMoFxl0xo8Tev18tnn63j6y9W4fP76NP3NMZPmEZiYiI1NTXcfutVDO7dyPjRfl571xPl7EfPE9oQPJb4PBYTx8XQ98wiXn67EaUSFt2biCVeyejxZYw528jMKbH4/QIkmHrNBTy75N1/bB540p64kSNHMnLkyPC/k5OTefTRR1m/fj3V1dUkJiZyzjnnkJ2dfbI+8v8sJl91C08/fi079njo21OHJAnuebSOlUtTiY9TkFfop2fX6JPFvj11XDunitMvLqGg2M/SJ5I4d2SI2KxvCLJlh5tFzzdw8flGftjkoao2SEaqij/qe3Ra8PkjFXrVtQGKy/x07qBh+x4vT9zfesd9xlA9h/JVJ9zBZWRksD9XhHfQzz3TwIo1dvw+WPpEcsTOjE6n4OG5CVxxXQUVVUGMhua/FRT76ZCjIi1FxeB+Or7+wRXVrBjg+5/dPHSnkdsfbEAhSZw6OJHKakF1XQx3z3+afv0ilZx+v587bruW5R9sY9QZKm6Z3jzhaZOhZuxowRXXP0ZOu6507Rp9QfpnKC8vJ+jN5cJRei4cpeeNlY2s/NDOvXOiL0zXfeHgnlssLFpST+4RP7l5fji75XHvrLbxxbcuvnwvI6xerKkNcP2dVZSUB3j5iVCZwOXTK/i9a4VWq2DiuBiEEFwytYIjhV7GX2REpw0FKn3+jRODXmLVK2nhAcTmkKmt1zPxyptPqB3q6+tZ8/5z9OqmZexoM+Mvag4vKq/yM3JcGXfdFM+kS2LQaCSqawM887IVj1dm+RobCgnuvDGeL791Um/dR+9uiZw5NJGps6vxeGUMegUer2DFS2l07tCseAkGBTfcVc3jz9czbLCezHQ1melqdu/38s2PTq68sZK5s+Lp1klDRVWQl960UlBq5CgvYTYpWPdWOtfcEko1liSJ/j0EBQUFdOrU6YTa4t+A115cRqK9DXvYRDxJNIp6Yn8XpOMRbvayhXSySaUtEhI26jnMHrREV0ZDyPMrjkZisZBKFltV37A7sAklKvQYiSWBauwE8JMh5VAlSiNK34+FVtKhE0Y0aIkhPuK4dLKxiXr2sQUVGjxaB4NO+etq8JycHEScHxqgmnJSaIskSRSKQ3SkVzPx2QSTFEugOMCTjz7FY08v+sNzf/P5d6SJ7KiLZZ1k4OD+/TQ0NET4Yq54cyXtHD1bKCRVkpqU6hwWPfQ4ry9/9S/f3/8W5OTk4DO44ZjsnSDBFkE/x0KSJCS5ZeNptVoCgQA3Xzub9IqOxB4lU+zgrfEwbeIMlq9582/NidxuN4pg9AX5Ub+71hBPElZqqaCIdJEd7kPVkoaOoiclHKEzfVCiIoCv1fMERbDJH9JJHIn0ZRiN1FNLBbVUcFb30ahMCg5sOURaSWfiLgHv4VAKvDIeDH0IbTj9GDqfSlLj87X+ef9mZGVl0W9QP7b8shWVUGEhJSLZfD/b6NlEVNpEqP/TYySZDLaxMVwSn8deMmlHgpRKvQiVLQdEiHBKJoMsOlFHNWlSW4qEwCNcEcSRR7iop4renMJuNmPAzE7xMwqUNFJHushBK+noIvpzhD3UUQkiVJLfhg6o0bCf3+jJYLbzEyqV+oQ2ASsqKug/uB+r89egCmpAhPpapaRECEENIWsQMzEIBGZisVLLVr7D0OQ36cUdGjektkCo3D+Jliqxo7CQTBkFuJvKq3uKwWiOsXrwCS8H2R5KckfLdn6kUdTTlo5o0GLHShG5xJFAkpROuSikgEMkxyRyzqgoE7TjwM6dO5G94g8tAAyY2LUtklBLTk1Ejwkl6rCtRQVFpIo2Lc4lC5lKSujDUJSSkn5iOLvZhAYdg+SR7GULiaSFxiDhp5IS3DiopZIeDA6P3QHhJ41sksjgEDvIZRedpT50lvvy9KPPsOzd1//yfb/z9ruYiY94Ro9CkiRyRBd28BMdRU+06LHRQCXF5NAVAyZsNNCWjhSRCwgGHxPyJISgkEPIxxCb0VBHJXEkUEER3RhADeUk0LLyQtc11P8lkMphduPHT2f6RGymevHQnh4cYBtWa+Nfbod/G95+czEL7gzZSi16rp5Xn0qJID4htP568oEk3l9nZ8otVUwcZ+bx+xJJSVKy54CPhYsbKKvws2xxKkUlfmwOmdtusPDKU2ouuqaCceeZwmuXe29RMeMOic82OBk51MCBwz4G9ml94+aUATpWf+KgujZAcitZBIWlGtLSWu9v/jdg27ZtGFVbue36yLl0Vhs1q5YquOS6uxhz4dVMvCiAFKVKAOCaK2J47yM7828NrVff+9DBBaNM9Orz95WNx+LIkSM8uuAWMlOtdO8U5J2Nbq6/ShvhuapWS8THKbnoXDPvrnGglIIM7KujpMJBMBjiOlKTVNgcMpNurKBtuprsNmr2HfLh8wveWJzC/MdCuRGXT69g5pRYLhxlQghY86mDZ1+xsvr1ZLp3Dv2mna4MZtxejSRBVqaa/r20GPQKNvzgilB7HovvflHx8IW9TmrbRENNTQ233Dyey8538ubTagx6BV//8CHTp7yDpIilwVrLmtcsdOusBTQ8/0Yj9Q3BqDkyH3xsD4cCR4NGI9E+R8PaZWl8/KWDRc/VEwzC8udTI3Jbnrw/ie27rcy7axpLX137T9z2ySM/oyE1NZVp06b9kx/xfxJDhw7jk3VnMO3Wb7hpagwI6NJBgyVeSTAo0P+BYhFCfhqTLzWzYo2dFWscjD4jRA5Z4pWMHmnitEEGrriugg7ZakorAgzur+PnLR6GDo6eCv/J106mTGheRO096OXW+2p4+qGQoshmC1JVEwyXQ/8eldVB0lJPvMxPq9XSo+dwPv7iO8aeq+OKC82cOqaYG6fGR5WkS5LEtEmxvPJ2Y8QOVElZgM7tQz+wiePMjL2qnPPPMrYYLHfu9eJyy1x+YQyXXxjDqnVu1n7VkbvufoT09OhlyocPH0av17GvzMvN17YkglUqiUfuUrLo5adZ9PiJkQKbN2/ivJEeaCo5vPqKGM6bWM6+Q166d44cgNest7PvoI/7n6hn4jgz551lZN0XDm6+Ni5il9JmD/LOajufvpseVolWVgdYtKQBh1NgNCi486E6Tj9Vz9kjjHz4uYMp41suqO9+pJbB/XSsWRYfbvOj5Q4bf3Fx07xq3n0xDb9fYHfIlFTEcsYZ55xQOyx+dhF9uqvpkKMOB3AdRXqKms2ft+H0i0tYvd5BgzVIbX2Q7LZqJOCe2Qk8+VIDSQlKft3uISNNzZLXrOw94MPplrl7loVft7m5cLQpgvgEUColXng0md4jixh3fvOAdf/tCVx6gYkFz7dj7mMygYAgPlZJRnp7klL0VNXCoqXtwscbYtry4BINWo1ETaP8/5zfz/80XDY3QWpIIIUU2nCA7fQUgyNKMQ+xg270j1DnxZJAPzGc7fxAisiMWKAehRsXdqx0oS8qSU26nIUz0YqzNhQMYqWWRJLZz2+ohJrAHyS7QygkxI6VHlLLcLMYyUK8SKKMQgxmLSPPHBnlDNHRo0cPFIkyvnovPjzEYkEIgRNbC2VJ8/1b2PLz1j89t7W+kcQ/8BAULomqqqow+SnLMhVFVWRJ0RWlBslM/qF9f+Gu/vchJSWFlHZJOKtsYUJZhRofnlbLV4MigNYUfcL/2MOPk1SR1UJFppV0pFTm8OiDi3j5jaUnfL05OTl4dNFT0jXo8OAKh3/8Hp4mX78gAfaxle5iYPj+zFIcLhEKgjATx2F2t3r/VZSQRDplFLCJL9FjQiATRyJ6jGjSFASqobHYhQkrccQREH5ATbABHD9BzNmg7wau3QJhDJCcnHzCbfJ/HacOHULhL2XsZxsqVJhELAECaNAQTyIH2YEkQqXJarRo0GCnAQ1autKfGioo4Ug4rMciJWMhsr3rRXXYszOeRA6wnSzRET9+bDTQQDUm4tjKd6jRYiaWbDoRIEAZ+WzlG7JEZ9LJoR1dyWM/JmLRYaSEPAL46MaAUJ8sBHG6eNxu93GRn0ufX8rK194ntjYVo4ghgVQqKaaMfNQi5ANqIZlenEINFRxiJwAxxOPGiR4jWXRGjSYy1AclAVpXHgaaSrf7cBo+POznN7TCgAETTmxYqUOF+pjgIJl4kkIEM34MmGhH13D/okFHKm0pqT+M3+8/YZGALMvMnTMP5FDIW2sEqAsHrnIbY865kMTERKZefw1ff/oNKbShjALsNJBBO7LoxB5+pZPoHfbKdgkHR9hDWzqGyUFJkugk+rCdjVipRYWaPWwGAQIZNVoUKJCQ8OLBI9zksw8/PvQY8eAGJKzU4RVuDJKJ4vzWQ4iiodHaSNwfqNNjSSBIgAIO4cdDIulh8vaw2EMa2WGv696c2kK5lkMXHMJKI/VYRW2EJzKEVK1lFNKWDrhxoGwKgItmjSA7waW2sY/tKFGhQkUBB2krOmKRkgmKIHYa6EAP2tCBIvn42uLfhLzDOxnQR4fHI+PxiFZDaof01zFnfg0P3J7A+GPWDL26aVn+QgpX3lhJbV2wBRE1+VIzq9c7wmnfZ5ymJSMjic++KWPqBC8KBfj90GomjYCbro3l8ecbePKBlvOlX7Z6SU3vc8JZGP9T+GDVSzxwS/Q5YmyMkp6dXeQfOUCvP5jSpiQpsTaGfg9vrGwkKMPL78Tw4stzT9p1VlRUcN89V/Pu8xJpKWpAzbZdVq4YG2r7w/k+1n/lxB8QnDpQz2mDdJx3loGHnqxn2pwqOrXX8MbiEIHu8ci89b6N5R/YGTvVyNvv26lrCKLVStzzaC0ajcR5Z5kY0l/PvEdreewFJTq9gTiTly/fS4/gFYwGBcueTWHM5DKWPJKEzSFz87Q4Jt9YybDBegy/y834+gcXMfG9SUhovU87WZg/bwbPP+yiW+fm9dG5I/WcfoqWUePLGHOWton4DOHuWRauuaWKd15IIcbcfI/7Dnl5eqm1RQbIsQgEQlaEKpXEuPPN1NbL1NQFIojPo+jXS0taUiUHDx78Ryyz/lHy8z+cGCRJ4rEnXuaNZS+z6LlnaLR5GNBHx7ZdHjq2U+Nyy2Evy9/j9XcbKS0PUFYRZNwYMxs2Ojnj4lLefalZ8m02KcjKVFFYEsCgl5g6IYab7q5h7bK0CJNngNWf2KlvkLl2ThU1dUFiTAo6d9Dw8pMp5LRVs223h0a7zNK3rDxwR0vSz+cT/LjJzSnD/17S+exbH+Dmm3LZf7iM6ZPUXDjKRPvs1ifK7bLUtMmIfLwz0pTs2h+a1JqMCh6bn8i4KRVMmxwqZXa5ZVatc7Dhh5Cn6FFcMVbP8tW5rRrRv/3mi+za9jZXXRrErNFEJWQBunTUUF2Zd5x33gyFQonfK475t8Rbz6Uw445q2mepOfdMIx6vzEtvNlJS5ueZh5MZOVSPLMP6rxycc7qBqbOrWPJIUngnc+WHdiZfag4Tn+WVAa66KeQBO6BPaMAQQrDuCyevvduIwylz9nBDRLhSeWWAvQd8rH+3ZSrsdVfG8vMWN36/4ECuj227PEy5IgZzjIvly1/mmmtmHnc77N2zmaR4wfQro6uaYmOUdOukpag0wNkjjCRZFHy50UUgIGi0B6is9jPjjmreezmN3t2bO/X8Ij/X3VaFpIAH74g+6KjVEmePMDD/sXrOOd0U9u3p3lkLikRMZpBlEAoorWx+364DzRMuIZk5eASQQse2a9eO/9A6ZBGkgP10pCd6yUh70Z3dbMIikjETRyMNSCiiliUrJAXZojNlFJLzO7+uoyEdx6ouzLKF+DZGiuvKyRZdMEtx4eO9wsMhduASjqifJQsZN04kJNzCGV4wHotU2lJKPjExMcdFekuSxDMvPsWMK2ciVWiwYyWOxD8MdJAkCREIlbSs/3g9G774FrVazSUTLmbYsGHhz3c47fiFL6qvH4S86QoLC8MTkGAw2OTv9wf4+/luJwWyLPPDDz9wcN8hklOTGX3uqD8NVnn2xaeZMG4SnpJ44gMpKCQFJhFHFaWk0nITr8ZYytRpV0Y91/5dB2gr9Yj6N6MUw6G9e/7Qv/HPYDQa6TekD4fXlWGRUyL+lkZbCjhIN1qW+QdFEBv16DCSQQ4CESIxRWhzTympwt+xJEnEiUT2soUeYlDEtTpEI5UU04k+TaopiVgsaNCRQiYxxCPpBIESiTZ04DC7aSNOo0FZg0KYQ6E8fg3+SlBnQtXhIi65Ytx/G0KtoLa2lmefXIIaDYM5kypKqaY87Gkc6tOOUEM5AQL48eKgkS70Q42aQ+ykDe1RIOGgESPR7Y4cNIZJ8yBBfHgoJBcDJlw48OGlilJ06BnA6QQIUMBB7DSgQIkOI8Ucpp5qJCQSSKGKUiwkkUqbcN/oFk406JA1geMK+vnxhx9Z9dKHZFlDIXOVlGAhmQwpJ+rxAeEjiTSSyaCeahqpo44q2hMZUhcQfhqpp5H6FoTwUZSQRzad0UhaNGjpw1Bcwo4bF1WU0JGe+PBRQSFZdKaaMmKxYCaOUvKpp4o6qlAIBUZicGGnE70p9uSy5oM1TL5q8l9uh2Nxx+w7qTxSTXyTlUA0haJNNKBESYIvg+J9pdRh4+Htj1PvbaAHnSnkIAM5IzweGkUM+ezHI1wE8GMijhy6RoyLQgiKySWBNDrQHZWkxis87OYX2tKJZEJZAEfL3o+whx4Miti0cwsnu/iFUgpoT7fjHj46durAgYKCVv/uxY0GHe3p2kTQF/ArX4EAJSps1KNt6rNa64szaEcQmX1sJVW0IY0slKiooZxiDiMjY8dKKlnUUUUCqRxiZ4sxo6KkiuTsBPqrhkNAwo0DP6G28QoPNZSTRSckScIozIjAPxcQ+P86jn5Vbo/AZGy9nSRJQgBXXNSyj5EkiUX3JjJ3QV0LAVBGqooj+e7wv30+gdEYw4JH32LctdeC8PL+x3YmX9qygjAYFGzd6eGzFenMW1jH7Q/UcNdN8SQlqvD5BO9/4ubJl3wMGaLmo48+4NxzL0SrPTH7j38aNdUVZLdpfa7ZITtIqTWFTduUjGxFyPnzFjdllQFOOa8Ul1vD8DMu4P6F9xAXF3fSrvP1V59k0bwgJeVw76I6auuDFJX48Xhlps6uQamUuPxCEzqtgi++dfLoknpGnKonEBC0z1Ezd1ZzRZlOp2DGVXGkJau448Fa3noulf69dTTagnz0uYM33rNxINdH104apk2M5eX3h3A4dxcvLoprIaiCZuuDZ162suk3DwXFVWjUEqdfXMJdN1s44zQDDY1BXl9hY8NPJt57f/FJa5ffQwjBTz/9yKefvIdefYRunVuWluv1CmZNi2Przsgy98H9dMy9OZ4J11eSmqQkwaJm574ADTYTbn8yKab6cNXy7/Hh5w7OGdE8/z50xBfeWIiGC8728+uv3/+/QX4eOXKEI0eO4HK5Wk12v/TSS0/2x/6fQ0NDA19/uYppk3Ss/zpAQXGA9z+28+s2D3a7zJurGpk+OS7iPe+uaeSjLxycd6aR+oYgA3prWf5CKkcK/Fwzq5IP30wPB94kxCspLQ9w2iA92/d4mTMjjguuLGfG1bEMHRTyBX1jpY2Pv3Sw7au2/LzVwyvLG9mf6yMuVsHzy6xs3eGhQ46al59I5s6H6ujTw8HY0cbmwAyXzPTbq9Bo4cD+v6cE0mq1vLT0fb77bgPX3/M6RUVBTEZ3qx3trr1ests2E3TBoGDlRzJHivTU1gVJTFAyoI+O1a+nMXdBDQ8+UYfJKJGSrGLuzfEkWCI7r+FDZPbu3cupp54a8frevXvZvf0t3nleR2l5gLWfRlfhQKjDCf4NUqBt2yyeWuRgyvjmgTYlScVHb6azfbeHhYvrabQHaZ+lZenjybyyvJHFr1opqwgl7vn8MHViDFNmV6GQQh5rh454eefF5pKLB5+s4+mHkiJMnCUplOhmd8jkF/uYOqeK/r10XDjKiN0hc++jtdx7a+s7VFdeFsPq9XYeWVxHbV2QD99IR6WSGD3p/RMiP7U6I9bGIOmtyOtXrbOjVkts/CgzTOreNC2eexfV8sxSK32667jiIlME8Qkhwvy5hclMuL4Crbb1xXeSRcnIofoWk54l9+8H4PxJZbyxOJXkxOg7pdfMquKlx5J46S0/sakT/lvo/wn8+JEROLGTQCqxkoV+YjgNVOPCQQBfOME4GuJIIo99ZImOYS+8oAhwkJ2kk41Fal7kunHQmFuLW2Oj3FtIJ9EbgUAmSDWl+PBwkO30EUNbKGsKOEBbOhJHIvv5jb5iWItjlKgwEoPkUFFcXEzbtm3/cjt07dqVleve4dknlrB+7Xoygu0IEmiVPJOFjMvnZPTp56GrjcXssiDjZuHGp1C3eYrlq94iPj6euIRYSp15Uf0h7cKKQHDvHfex8ZsfufeBeRiNRjRmFcHK6AEjAeHHbDFRVVXFxx99TGODjf6D+zFixIj/0Wd9+/bt3H7TnajrjajsOoIaP0sefY7J0ycxbca1rb4vOTmZDz9bw5uvv8WGz77B5/XTLjmT+vo6qoqLSXCno5JU+ISXWnMpHYdlc/kVl7U4jxACopTDR0BWIMsySmXryts/fLssY22wkifvo1E0kEEOajTYaOAI+/DhpkTkkUm78DPiE14OsI2sJrLDi4cGanDjpJgjBAkgCQVBfOwVW/DiDj2zSGzlWxJFGmq0NFKHQNCdgRxkB0mk46ARG1b0GPitSRXY1p9IpaKcOpzoMeHz+VAZlORzED8+JKGgl78nsTojXc7JYeasG06oLf4NuGH6jahlLelks4/fkAgp+Y6whxzRlSPsxUQs/Rge/r79wsd+fiODnCYPRwmQKCGPZJHRou8IiiA1lNOXYQghqKSYHgyK8Lb0Cg9b+ZYO9MCPn31soT3d6dBEJsoiSDFHsFFPT4YgSRKpog3FHCFNCpFyspA5wDZkBMPPHHZcfcOSJ58n1dps1ZBMBhUU0Y5uLY4VQlBLJb0YglJSkUYWSSKDbXzPPrbSTQwIl8nvZTNZdKGCQqpFGclS5IZupSjB1eQr3UH0IIn00P0ihza1sGCjnmrKGMBI1JIapVBxiF14cZNNJ9rRFYFMNWWUkIcGHcXkokTNzxt/OSHys6SkhB0/7CZBTkWBikqKaRQNGDBixEw8yTRSRz776cWQpiqILpSJAuz2RmRkKikmnaxQHyD8mIkjmQy6SwObfIB/pbs0IPyZspApJpcaKsJKx8PsJlt0aQr66RtBcKolDe3pjixCZPqx0EtGeoohHGAbTtGG9p2ik9it4ZY5tzDuy0tpJ7pFVbyWkU9HeobDt5LJoFwUYqeRzlLv8LOoJXr1G4AWPQaM+PHixMEuNiGQUaHGSAzaJt/w9nSngANYSEaLjipRQkpT+JRDNFK6v4zk+BT0p/s5tPcQ/gaB8Ar8+MhnH53pS4IUEl/YaOAE98X+FcjM6sZvu7by7mobu/f7kGURVXzSaAsSDNIqsZ2ZrsbubMlX/LLFzYYfnVx1eQwZaSrWrPcx8syLOPXU0+jWrSczryxi0eJ6Thmgo3128+axEII7H6pl8qUxqFQhoc17H9oYOKqYmBgzHm9o/fLYPXoy07fy4+YtXDXpWe6at5h+/Qa0uI7/v5GSmsGRgn1hv87f4+ARFeMmnsND96/l+iuDLdbPbrfMK+9KXH/jEgYNGkRcXNwJb/j+EXIP/cbPm93sP+zj3jkWctqqeWtVI9fOqWLW9HjOP6tZkDBsiJ7D+T7GXl1O984a5lwXWUElhGD7bi92p0xQhkBAZvLMSlxumdRkFTqtxPgZFXy2Mp07HqonI+1HJNlKWkpLL26AvEIfG39xs/CeBJY+kYwkSZRVBHjoqTrWfupg/ddOAHbuN7Ny1Rd/ukl/oqiqquL2W69i6AAbXbOdZKa1TgOeNdzAO6vtLV4/daCeT9/NYPkHNr75wckbzyZRVRPg8ReD5BUquOPBWh69N5GBTTkxQgg+/9bFm+/Z+OCY4DGlsqWl4rHweUGl/GfyME4a+elwOHjiiSc4ePDgnx77H/n551j87ANccFY923d7+WJlBnp984D+zQ9Opt9WTWV1kJumxhEfp2T/IS8PPFHPpEvMXHRuaDf/o88dPP5CA28sTuHqK2KYMKOCx+Yn0q2zlk2/eZhwsYnCUj8vveHiredSWP16Gu+stnPfY3UEZUFBsZ/TBuqx2mSeeqmBwf10XHmZmXc+sLHhByfnjTTy6L2hyURiQgMLn63j4afr6NdTh7UxSHVdkLGjjHzxXZDaqn1UV1f/rXI2pVLJ6aefyciRZxMMBrly0hncfK0c0TYQIjoXv+5HxszeQz7yi+xUVbtJTIhBpzUz9horby0xkpGqYsrsKkaepufJB5IxmxSUlPl58qUGNvzg4uG5zUpWj1eKWpL1ztuLufcWJZIkkZkeUtN6vXJU8mzTbx6Skk7cw2PHjk3Ex0qsWW9vEVAVY1ZQURlAo4UtOzzceHcNXq+gSwc1R/K9PPFAEsvft6NUSNw0NY4FT9dx6YUmenXTcCjPR79eodKR8qpAq+l1V4w1c9E15Xz5XgZnXlLKgcNeCosDnDXc0CrRB5BoUeLzCUrLA8SYFNxybw2P3J2A2SROyOdrytTZPLVoBtv3eBjSP3KyKsuCl99q5Kv3M8LEJ8C3P7mob5D5Zk0mo8eXRyS7H4uunTQY9BLbdnno3zu6V+SWnV5efiKZK6ZXRJCfSRY/qz+247C7eOH1Cl58LKXFe7/63olW42XGHXb6DRrLNdf8t9D/I/h8PuxWO+3pRhn5ZIr2KCRFyMaDFCykUCsqsNO6L5YfLz58bOJrTCK2qfzOhYwgnubfuBCCMgoY4DydckUBxdIRnMKGAiUu7CSSSj9GUE0pW/iGLNEpXEJZSj4mYsIL+ySRTi0VLYIuaqkkgVRUPjU1NTXHRX5CyP/4iWcf4/yx53LfnIcw18RRRQmptDxPBUXU19fTrr43WkkX9vQ02s3Y91uZMeUG3v/oPUadN4pVS9dQJA6RSXuUkgohBHVUUcQhVKhpX9+bfavyuXzHFXzw8ftcM/1q3nh4BWmOlovUqphCUuMsTDj3SnQ1sahkNV+/9QOPJD7KC68997dDfv4KysrKmD3tVjKruqKWNDRSj8NnRVSoeePp5VgSLIy79OJW3x8TE8Mtt85i0ROPUlFRgRChvurDtR/x7hsr8Ll9mGNN3H7jzZxzzjlRJ/KSJKExqpFFMGogkSxk1AblCROfAGtWr6V0cy0DxBnUUUkuOwkQwIiZNrSjjEKs1FJNKTphaCrnFWTTGR9eDJjYxxa60j9MbgWEn0IOUU81DqwEpQBoZSQhoVQqcGND6bKQQQ7VlLOdH9GgxYCZHLpygG0ADGQkKkmN0gnJxjT28i0gI1u7kZqSgkGTgvCDR3KhTQefy0dcbNx/m0F/gF2/7UKBCj/eMJm3U/xMPEns5GcMmGgjRYb+qCUNPcVgdvIzHelFJcWk0oZKStjLZjqKXmGvRKewc5jd5NAlTGZZSG4R6qOVdCiFigRS2M82utAPo9Q8J1FISrLpTJ7YG/KDFFqMxOCgkVKRh4NGaqkik3aUcISuPY7PB72+qoFMqbk6x0IyJRyhXtRgOcaOI+TXeJB4kiL8iVWSinaiG+UUspmviROJ+PFhJJZ4KZFYYeEwu6kQRWHfxkqKMBFHZ3pziF0Uc5gSjoCQAEGQAKm0oZjDZNIeCSgSudRQjg8vgzkzfA0SSlJpS6xI4CA78OLGj48/E9S3hvdXfIChxkIsFn7j+yZCzoweIw3UcpCdxBJPT4ZEpJpnSDnsFZtJIJVS8onFQjrZqNFipZbt/EhH0ZNYKYGgCBIQflSSGlnI7GEzKWQwgNMjfGf3sQVllKCfo8iiM4fY0WLD0iiZkYREsekgD8/9636fENoYFAgOsI0uol+YzIZQMJcHN3FEVqalS9nsEr+Eqx5SRCaN1LWq+LXRgJEYvLibStqDSCjx4WUAZ6CQFJSJfHLZhUCwlW9pSyfqqaZSlJJCBtWUM/ySIUAoELH30OhVAQAI+HVNIXrjP0OC/F/A1dfMZtr15zH3JiOZ6WreWmWLsGg7itnza/B4ZS64soxAAPr00HLjlNhwBZssCwKBSBLG6ZL5/FsXzzyczNU3V7LwngReWanl9TcmcPDgQVIt5Zw1zECX9mpunldDarKSIf11NFhlPvvWyaVjzFx1eQyyLJi/qI7DBX4evy+JBIuSb35wsW23l5y2MXRqr6F7Z5h4cZCLp97M4hc++V8XfjR+4k08/coMXopiH19XHyS30ETXrl25574XuHzGdcy9ycdZw0Prp83bPTz4tMStdzzFsGFn/KPX6XJ52HPQy+vPNHthDxuiZ+WH9gji8yg6ttNw1WVmPv7SGVF6fvCwj1vvr6F7Zw39e+u46jIz186p5rqrYpk1rblf27jJxZnjynj8/gQuHGVm7gIv23Z7w6TfsbjtgVpWv54WUeKdkaZi6RPJXDK1goAcg9Obxquvv3hS1bDHQgjBHbddxfMP2+ncQcu6L/yUV7Zu8dJokymtaN3qa/N2D7fNtJCRpiIjTcXKlwTTb3PTqZ2OFWvs3PtoHQiBzy8YfoqB919Ni2jn888K2Qk8fl90zuGDT9XMuWvUid/wH+CkkZ9vvfUWBw8epFu3bowYMYKEhIS/Nan/NyMQCJB/+DcKcp18sjy9BZF25nAjs6bF8vYHNt5dbUOrlfD54aO30iO8H/v00LL3oJdpt1bzwaupvP2+jWdesRIMCkrKfXzwiQO7U+aGq2K57vZqenbV0rWTmkNHQurOi841UVEVZNQVZXRsp2bzDjfzb7Xw5io7Rr2C9NTQj/jXbW4kSeLNJam0y1JTVBrA5ZF58oUGPv7Kybq30jlvYjmbNm1i7Nixx90eQgg+XLuSj9YuQ6914fODKaYNYy68lstnvMxT9yvo1D60I1VS5mfuwiATrrybkSPP47prL+LGqwOMO9+CSiXhcsk8sljF5TPcyEEPD9wew0XnNpdCtMlQs3hBMnc9XMsX3zoZPdKIEIKNmySumdm7xbVVVxXRpWPosyVJYvqVMdzxUC3PPpwUsQPZYA0yb2Et/QdltDjHX0XA7+XaSTGs+9zBx186uXysGaNB4svvXOzc60FvUDDhIjNXXxGDSiUhhGDDDy5+2Ozi9Xdt+P2CW++rwe2VWfFSKlmZal5Z3siiJQ1897ObkafpSU1q/Ter0UioVBJOl6CqNsilF5gxmxTExSr45gdXCyLyKH7Z6qaw2M8zDyXRt6eO7bs9TLyhkqBIOCF/q7POOpuHH9Tx0FP1fPpuegTxsGufl57dNKhUkWTE0rcaef7RJCRJQquV/nDXMTNNzUNP17F2WXoEgQrwzY8ustuEQrPqrUGGjy3hovNMqBTwzho7cTEKpl8ZS26ej5l3VXHnTRay26ixO2Ref9fBc8usZGUa6d5FyeZNn+Hz+Zh1y73/pb23gurqagLeYJhE3M9WOou+qCVNONCihDz8eMgWnaN+r2UUoENPf0YQwI+EFH7/AbahE3piSeAA20kghQZqqJdrGMAZIdKQkFI0nwMUcpAcupLP/nAqshYdZuJxYWe/+I1O9CaZDAo4GEF+BoSfIg4BkKpKIzMz+g7xX8HpZ5zO6x9k8MQjT/HTDz/h9/lIFzkoJSVBEaCMQiooxIwFNw40IjKB00wcZQW5HD58mOnXT+OztV+gqtawh19BhJRMcSSSTRcqKUYnGdDJBmqPBFj26hvcOGsme3ftZdMXW4mrS0WPESd2GhOriMs0UbfDRRtXE6EhAfYkfDYP1115A+u+WvuPTe6OYslTz2OpaoNAsEv8ggETSaQjEFQ7yph/132cefZIYmNbL7n5PdRqNZdfcVlUlWdrmHjNBFYuXEuKu2UJao2+lCsmX/6XzxUNb7+2nCRXqFQzkbQWhEK5KMSNg2QySKEtajQoUFBFCVWUhFOwjyVEJBToMSITRCAwiBgCHh9ptKWcIoRJps5UTqkjjyw6kU1naimnnAIKOIAaDb05NVw6668EbScVMcpY0oJZBPPVSKeEfD4D9RATZ0BhhMI9JRypKmLLli0MGvT3bHL+r0KWg8SRRI7UTBZq0WHAjJk42tAh6vsUkpI4kYiDkJK7ndSNoAhQSSl72IwkFATwIRAkkYYNK/kcwIuHZDJoFHXEYIn0QiTkmSwTjCA+j0VbOrGXzbSjG1bqkAlSS2XTcypRRQkq1Lzy4qtMmDj+rzeE1ExUCCGa0te15LILlVCRTDp+/NRRRQqZtKVlSF0CqZRTiISCbLqQzz4yadfUXgrSRBaVFFNHJQbMJJKOARMJUhpakRv2jDx6DR5c7OAnutCPYg5RTRmZtCeZTNRoWoTDQUjxaBRmLCRTTw3nnHdigUcN9VY0aKmnmhgsdKVf+LtKJJVs0Znd/EqQABC50DxqxdKWjmRKzRY8JmJIFW3YzSa6i0HEYGEfv9FTDKaKkpCFgRS56WaSYskR3aimtNVr1UhagiIY9W8SCoQmeNwbZCqVCkkhoZa1bOJLlEKFCjUBfKjR0oPBUecGCaTSQA3JZJBAKkXk0kZ0iAgfgpD1Til5xJIQUmOixEgMcSQQwM8OfiRJpFNOEZomj1MFKpzYCBLAQQMOGtGiw1cj48LeahidEzsatHjxkEQapszWw/b+7TAajWS3NTP+YhOBgGDKLVUczvdzy3VxpCSpyC/yc9PdVRj0Cj59J4OsNmqEEPy6zcPU2VU8+UCoyu3L71x4vTJVNQFSklRs2+XhvsfreOCOBHp107Lg7gSuv9PHq8vWYjQa+fmnr7lotA9Qk5ai4u3nUykp9zP2qnKWLEzihmua1+2PPddAeqqKR+Y1E5pnDjOELcY+fDMds0lBjFnJHTN9rFzxKjfPuvukt5Usy7jdbvR6/XFvMPbu3ZtP14/ggSc3csdMTdjX8UCuj2tusZKSnsJrry7hkkuv5Nnn1/HuO0t56pUfkCTo2HkwDy28mTZtTjz346/C4XAx9+bmcUqWBS+92cjVV0QPNoZQAvl7HznCquGqmgA3z6tm+QupETkmd95k4fo7q/nkKwcXnBPiDEacYuCBOxPILwwRiNMmxTBvYR2rXkmN6G9y83wkJyijeltKksT8Wy0seKEdry1bcVLaoTVs2vQLp/azh/MszhpuYNyUcq6/OjZq/7h8tY0Gq8zmbW4G/259/9NmF7X1wYjwbUmSWHRPPCMurmbmlHjuv13FT5s9/LrdzYN3tqwOPW2Qjhl3NHD5WC8DekeOSx997mD3PgeffPwu199w50lXCp808nP79u106NCB++677x+RM/+b4HA40Gr9dO+oa7X8dsqEWL7f5CGvwEdGmooeXbQtQm+Aptc17NjrRadT8OpTKdz3eC1tM9V88V4GLrfg7kdqUSqhqibAus8drHs7PSLsZcHcBK65pYrSygCH8vxkt1GRX+jj82+d3Dg1lvmL6lizLA2tRmL9107KKkIGtsueTWHC9ZXY7HJUf9K/iscWzcOi/451yzTo9aHrKi0v5Ya5Szn7vNk88uIGqioPo1CAydyWq6fcRv/+A3j4odu5/1Z3hMrPYFDwyN1mLHFu1n4uGDs6utH0HTPjmTm3mlFnGHhksY+zRk1EE8XVWlKocbs9YfXppWPMNFhlzptYzrjzTWSkqdi6w8PPW9yMO9+Eo5Vd5b+CwUNG8skH7/LS4ykUlvj59GsnXp/gwlFG2mWpCATg2knNEypJkjic76d/Lz0L5yWE0wYP5PqYfmslCqXE7Ovi2fhRJo02meWrbfy0xYPdIWM2tXzuPJ5QmM/46yq4aLSJ0vIAEy8x07WjhrkLarnhmrgWCXCNtiDvrrHj9TY/A/166bj1hjgeWaw5ob5CkiTOO/9i1qxezoBziklKUKHRSIw4RYfPR9jaIeLavSJ8/4GAaFWdK4SgoTHINePNXHJtBbfdEMdpA/XU1odsIDZt87DixVQKS/wM7Kvj+UeT+Wmzi7sfqSMrU83kS83EmBXU1Ab5/hcX8x6ppdEuU1AMmek6dn2TgcnUvGB676OvuP3WfJ5d8vZ//WYUSJKEFh2SJJFCJmWigL1sJiiC+PGSQibt6EolJRxgO11Fv4h2rBOVVFNKf05HISnQEDlQdxS92MI3CATJZNKO7mxnI/0YHqHWU0oqOtKTneJnnNhRo0OLjj6cFlFmZxV1oZAI+uDGgVe4UaKijqom4rQLNqxU2Sv+dqhLx44deeXNpfj9fmZMvZ7N3/6ISqjx42tSIWVhwEgtFeSzn06id4SCS1Nr4oUlL/D4U4/z4BP388CdD9GmtiPxwUQC+KmgiGJy6cmQ8Hss/lQ+WfMJN91yI488voDcabm89uLrlJaU0jUni6uunccNV99EW2f3FunxGkmHuSqR5W++w82zb/pb9/5n2LF1Byl0ZDebaE/3CI+6eJKwemq5esIUPvrsn0mSPIorr57M5p83c/jnIyTYMtBKerzCQ11MGe1OyWTq9Cl/6/weh5d4lFSLMiooRjQFbCSTQSpt0WMKpxRXUoIGHSBIJJV2dKeUvAjiMyD87OFXUmjDQEailJR4hIs89uHCQT+Gs9vxC168od8UCvaymWQy6MNpKFFRTxX72EKW6EyClEJxfgk6mwqFEhKDafjLwb07lHqszgCC4M2FwkPFdKAnS5e8wqB3/iM/o0Nq4V2cQTsKOUiQADqa5zpe4aGWCpzYEcj48GGjnkxCytCOUi8yRDu28A1KVLSlIwmkYKWOUvJIIZMk0pGRqaKEQg7RXQwME0N6TJRR0GqgFoRUp5JQoJX0JIsMtOhCgUxIdKI3MkF28BN1VbXH1Qodu3WgtsSGBh172UIcCbSjK+UUoMWArinRO5FUsqROUc8hIyMh0ZYOVFCEhAIVaoIiyH5+Q4OWVNqiauq/KygOb2YZicGHB5dwhNSfTVCh5iDbEEBPBuPCQRn59KX1RON4kvDgRiEpGDNmzHG1w1H0G9SXrat3U+4pojentZhLqCQ17UV3SjhCJ5o38X3Cix0bbpykR/EIVUlqskQnyinAjZ1U2rKDHwkSoD8jol6LiViKOdzqtbZGfAoRMpgx+yzs2rWLvn37/pVbD8Mru6mihHZ0I52QJYIQAiu17GMLPcTg8GbmUUhIiCaHUUmS6CB6so2NdBK9iSMRSZKwiQZy2YkeA6m0IZU2VFOGHSspZGLHSi1VlJJPV/qF33c02CmWBOw00pehlFPIno0H0KIjU4pOftpEgINspQt90WHCoPsvmqM1fP/910y6OPSsq1ShDISvN7q4bFoF9dYgJoMCvV5i/TtpYTGKJEmcMkDPipfSmDSzkqVPJPHEC/V4fYKxV5bh8siMONXIcwuTaZcV6uuG9NeTmKgjMzMzrCiuawgyc24Vh/P8JCYoqKuXiY9ToFFJ4bWF2y2zcZObL95rKXpJT1UxZXwMZ19WyoN3JjDqDCPnjNCxZNkPwMkjPxsaGnh+ycMcOriZhHioq4cu3YZw06z5x7UJffe8RXzyyVrGz3wDITdQXV2PUilz72wzA/pUsmX7u8yauYIrp9zD7DnzT9r1Hw9iYsxhIVSDNcjkGyuJMSlaEGvHQqEAS7ySr753MXqkkaVvNTJ3VnyLAGelUmLJgiQunlLBmLOb7f0uHWPi9ItLSUxQEh+nZPgpeqbcUsX9tyeQ01aNLAtWfGine5fWr6FPDy0H9v32t/zf/wz19fW8snQhC+9stncwGhQYDQoefrqe+bdGbm7+tNnNlh1eZk6J5Ya7qhnQW8fES8zIMixb0UggCK882XINk5igJCsrBVXcLUy9YyUej5uamlqG9Pcw5uzm/tfnE9w4z8v06+9i4fNfoFMfYtI4HT6fYO2nDgx6ia1fJPPy8o94fFEjd9298KS2x0nrVX0+H127dv1vAX8SYDKZqKoOcsaQ1ndnYmOUyHIovKhzew3jzm/dLP6Cc4ysWGunU7tQR37v7ATOm1gGhB7+JY8kY7MHWfB0Hffeaomacr3smRQGjS5m7sM1jBxmYNz5Jlatc7BsZSPDhuj55kc3L71p5eLzTXTrrCU3z8eYyeWcNcLAC8usWBulFn6ZfwUHDx7EUf89zz4VOWnJTFfz3lIlY65ayopV37d47vx+P7kHNzHygeily2POVrBtt6/V5zUxQUlNXZAxV/lpk30qaWofr77yLKefcT4dOzarCM465zJWffwS11zRvCsyfXIsk8aZ+fAzB/csrOWpBxO57zYL18wOcPNtFxx3GxyFSqXi8w017LtaTffOWm6cGgeEAoeuv6OK1GQVX3znIhgUTLjYzPAher750cXq19Mi7jMpQYler2DdW+lhCXpcrJJ75yQwbIiea2ZVsmZZy1T7N1baOJDr5cLRRh6Zl8gzSxsoKQvQo4uWhHgll06r4PYb4hg9MrQY2vCDi/mP1WHQSQzuqyd4zJx31OlGHnuhdbn9H2Hbtm0U5H5Knx467p2TwKC+WoJBWPeFgweeqAuHOR2LY0taxp1vYtlKGzdcE9fiuI8+dzL8FD2TLolFo5aYM78Gm10mPk7JtEmxrF0WmkQ98VAN0yfHYjQo+GWrlynjY7l5WvP5zh5hpLDEz7Q5VXyyPJ3zJlbywVUsmicAAQAASURBVKtxYeITQpOwCRdr2b7nCNu2bWPAgP99Xj//fyMpKQm/5AMRImaUqOhCH/aylQGcEQ7piSeJclHIZjZgEclo0GKlDjValKhaLHqOQi1pMAozqWRRTiE1lGMhJWqZMkA2XdjNJpQo6caAFv1HnJRAgkilgIPEYCGPfcjITSEwehJIJZ5krP4afvvtNwYOHPi320itVuOwOenLMGqpoIEaOtMnwg/PJzzsYXPEAjBIkE0f/8bobeexbMVrfPT1Gp5/9gXeX/4BOr+pSTHVKXyeo+omt8uDLMsoFAo6derE488+Fr6WrVu3orObWu1X4wMpbPh8wz9OfiIkbNRjIiaC+DyKOCmRkqJD7N+/n27dWvoEniwoFApeePV5fvjhB159/nVq6yuIi49l3o23cfrpp//t+ZKkgv38hh4T3eiPWtIQFAEqKGY3m/DjQ4kSJWrSmvz8jJixUkcFxS1CUY6wl2y6hL3xAHSSge4M5IDYjo16EkjBjx+dpGe3+JVORJLqCaQSJ5LYxkYCwk+Zp5DepacSID98v97Dof9LWhDe0PuOJpNXV1b8rTb5vwyFpIggOAFipHjMIo5KSnDQSIyI5zC7cWLHj494EkkmExmZEvJCSnhhpIFqSsknntB3nSV1QhYyh9hJH04Ll8JDKCHdKmo5yA56MAghBBZSKOIQZuJavd6ACCAQHBQ7qKMSkFChppFaKigik/b0YBA7PD8dVzvcPu82pu6Yjr3aRTu6ESuFAhsaRT1dyKaCQpzYceEgUaRFLcGuogQDJmqoxIMDFWrqqKKBatLJJkFqtq0xNqkgd7GJtqIDPrzUUIGNenLogpEYVJI67K/qwokbJw1Uk0AKAVovHTz6G7Ukxp9wBciYC87nqYVPo63URfVhBoiVLOSLkC95UAQ4zG68eIgNRUWxk59JFGm0oUNEv2QhhTz2k0gqyWQiEBRwMKqSFUKWCD7hwSc8Td6ikaigiCRazi9rqCCORIRbwuFo3Ts/GkL5EhLZdA6HXskitMiPl5LoJHqTzz66/i78rY4qOtMHv/DhxIYSFUGCHGIXChSohRovHnLoRsox/q8xxOMQNrbzIzICBVJEpQiATtLTVfRnF7+gQoVOMpAustnFpqj+2uH2Q4+JGGKkeHLFLgZ0Pu+42uLfBL/Pi14fGQI76gwjo84w4vXKTL+timuuiInqA5qYoKRzBzWTZ1bSvYuWw/k+dGYlGpfMpq1uFsyNVKrptHKY+NQbLDzweD05WWoSLErq6oNcMsZEfKyCG++u4flHQ+rOLTs8nHFa6z6yl11o5r11dj7d4OTgYR83Tj25XpgNDQ3MnDGOh+9wM/TB5mfzh19/ZuaMcbz0yod/ufpFkiTGjr2U66+/mbvuvIEumZ9x9eXNhN7Yc1Wcd5bg0umP0K5dVzp0iF6F8E8iNi4Rh9OKyajgpnnVPHRnAokWJfc9XscVF0VXf677wsnVl5t56qUGUpKUfPmdk/tuaxkABKEQoLYZKkrLQwKvw/k+Zs+voVsnDWq1RH6hn/VfOzl1oI6HnqqjvDJAndVArz5n4nK3PsaVVwZJtMBPP/3IsGHDT0pbHIvc3Fzuu3cK2en1BOXI71sg+GyDk3VfOLhotInYGAUbN7mJj1Py7oup/LTZTdsMN2ecpufjLxzs3OfD7giy9cvIuWMwKKiqCaLTSgSDCsaOvYSxYy8BQqGrTzw2jxfe/JUBvcDmgD0H1Vx59VzOPe9iBg0aweInJ1Bc5kepkHjk7gTaZobGwluma7lk2vfU1taeVDuIk0Z+5uTkUF1dfbJO96+GSqWiU5d+bNr2Q6vH7N7vJaetivIKPwnxyghi6fcIBkOl6SteCpXEaTQSqckqbHY5nEoWY1ayZaeXBXcnRT2HWi0xbIiezzc4KS63oVTAxecaeOSZeqZNjuWDT+x8+m5GWN131nAD106MYdLMSnLzfARFPElJ0c/9R/hg1cvMaiWborYuiEFjZc6sKxk0ZCQXjr08nBja2NhIZlrrg0hyoorq2gCr19v55EsnPr/g1AF6rrrc3EQsCzy+OHTGBLRsYljvAMGg4J3X36fensWChUvZvHkT1oY6Vnwq6NnFS/9jdpcUCvj0GyeL7k3kzGFGPvrMi0LT429J/+fdNY1+vbTcdn8N3TtrSUpUYnfIfPa1k1eeSmVwv9Dg5nTJvLDMytU3VzL/NkuLwfTNVTbmXB8f4b1xFCNOMbDg6Xo++MTOpWNCJEYgIHh3jY0lr1l55clkft4aWq1ecZGZ2fNrOPdMI0MH6Rk6RMfufT6efLEBh1OQlKDk/tsSGD1Sz+gJ5XTr1EyqKxQSKmXrC4I/wltvPIXd4eTzFc2lJSoVXDLGzJD+ek67oJjvfnJxxjGK3/bZanbv99Krm5Yp42OYcksVbk8D0yfHYjYp8Hhk3lxl44OPHdx1czw33V1NbX2Q79a2YcL1FTx6TyL3LqrDZFTw/c8u8ov89O6uxe6Q2b7HwyfLW+7sZrdRM/ZcI6+ttBEXG0p2j4bpkyQef/W1/8jPKNBoNMQmmnFW2ZGQ0KGnlHxy6NIinTxdyiZVtGUr39KJ3mTSnjz2oeaPy8ZkBClkokHDEfaTTXSlEIABEypUxJHU6iQ1nWzK+JbuNHtBOoWdRurDqimlrGbV8vdPCvkJoNPp8OGjjHz6MLTFtWkkHTmiK2Xkh0NByilABMBZ5ODicy9hw09fcff8uXz3xUayKpq9yIQQlJJPNaUYiUGuDnLW0FFcPe1Krp56VcTnyLLc5IEXHRISsvjno+CzO2Sxq2B/1MTjozBa4/li/Rf/KPkJoUXDiBEjGDEiulLq76Btu7Z484rIlprVgEpJRSbt0AgNBRwkjgQqKcWJPcJ3sEHUUEFx+H1BEcCDM4L4PBbt6MoufsFCCsmk4xIOlChb+EGGrkFJjuhCGfl4cOLFHf6MY0mTo8SnEKLJh1cmNu6vWxH8m1BdXY1CUuKVPWGSJRTmU4ELB1p0HGAbFpLD/po9GIRBat4Yt5BMrahgP1tJILVJ8dmJPPYAUEM5SWREEJ9HESclUiYKqBMhFbuFZJLJpIYy3MIZTnA/FoUcxIOLVNqEFYdHlehGYqimDBUqtCrtcaleOnTowK3338KDNy9EKSspFIeAUGjMYXY32TF0wYOLIg4jCYku9G0O4xQOSsnDcHTTAA31VHOIHRiJiSA+j7ZzyDcygcKmoK4y8jASQxWluHGiEmo60JNenMJWvqOEw/RjBHaslFMYobiM+F4pI1Vqy+WTTjwLwePxkJBkoaSy8g+Pk5ruZS9byaRdxH0KESI1i8glm+ayc4HAhxcrdfzGdwQIoEAK+39GgwpN02bbILRSM/lTKyop4QipZIa9NoMiSDmF1FFJT4awW/xCp06tj8HRcPDgQTRoSSeHOlEVocZFQBva48VNUDSH9NWJShQoOcIeAviJwYKPUIekQEKHAQ8uYrBEEJ9HYZJiSBSpNFBHbFPQVZUoJYAfM7Fk0A6dZKCNaB9WwuokA/EiiQaqSZbSUaWA0hzaxPIcCJ3XpqjDr/ZS4D2IDy96Y+vk2b8dAwaexup3ljEmiluEVqugrCJIv17RN74BThuk57ufXUydEBO27RJCsGGjizGTy/lsRQZmk4JAQODxanh56dN8+skq1Mpavvswk/TU0Fjm9wteetPKxk0e7p4Vx7OvWHn8+QbcbsE5Z7Tu2apUhtZCixckccV1lRj0TgafctHfapNjsfSlx7j/VleLFPvhQ3TcfZOTV19+ktvvfPi4zun1etm6+UsWzmk5r1arJR68XeLFtxbz0MPP/a1rPxGce/4klq9+mlGnq9BpFeHcBqUylPvw+6yH4lI/H37m4POVGZx3ppFzJ5bh87UejAUhwZjXJ6itC3LDndW8/Xxq+DkAuHFqLLPuqeG8s4zsO6Sh+8DHOO20oZw/ujfeOw1RKw5fWd7IFWP17Nz+w0knP+vq6rj5xiu4aLSf2BgNa9bbw56kb66yoVEr+OitFOJiFPy81UNxqR+3R2bGhaG18cEjPqZOjKV/Lx3du2hpk65iwvUV1NQGSEpUEQwKnnnZypffOWmfrabeGqSmRs8vv/zAqaeG7kWr1XLvfU/hcrnIy8tDr9czt337cDt/un4lc6YrOW1QdBHfxIv8fPH5OiZf2XpQ6fHipJGfl112GYsWLSI3N/e4B67/0BL33Ps4l158Krv2eejdPbLzFkKw6Ll6rrrMzKdfO/EHQzLh0wZFHyRfX9HIFRea6ZDT3Fm5PTLq3/kiChEiRluDJU5JVhsVZpOC/bk+yiplrrwshs82OPnwzfQWpe1arYJnH07i3AllDOmv4sCBA3TtenzG9hUVJXTIjpxgCSG499E6ikoD3HqDmcy0fLbtOsx1177K1On3cdZZ52IymaipbYVtAjxemcJiH+WVAZ68PxG9XsGX3zm5ZGoFj8xLpKZO4PUJHrmjln69tNBEoJw9Ap595SCXjRvENePjGdZLJl4jc/UsK1ltjJw6UEdhsYPN291ccLaOugbBZdf5ibX05aEFzx7XvR+LvLw83K5q2mfrWP+VE5NBwWmD9LjdMoeO+HjvQzv9empRqyWMBgV33mThk6+c9IhihbDpNze3TI9r9bMuvcDEmvUOXn2nEZ1WgdcrOP8sA6POMJBgUbF1ZyP7D3np1llLr64aHnyyjqkTY5h1Tw2rX0tj7iwLFVUB7A6ZRIuCa+dU4XDIXHJtBd07a5hxVSzJCUpKSmtPKPAoL+8Q98yKizqIZKSpOP9sIzNur2La5FimTojFEq9g6CA9026t4sv3MoiPU/LG4hRWr3dw5Y0VlJQHiItVcNpAPWcM1bNrn5cZV8VGeJn07Kpl1cupDBxVzPzbLAS/g8GjiwkEJYYN1rVImVz/tYMX32jEEqfA6RIcPOLjw88cTJkQ02JgTUtRYbXWH1cb/JsweOhgPl/zJd0ZiBtnyLMuSqovhJRRFpGMGi0qSY1L2FGialWF4hNePLgIEiSeZHxsw461RVDRUThoJEgQ3R+kwipRocUQ/p4bRT1H2EN3QkSnLIKAIO9I3nG2ROu44srLeGrb8xjcpqhptxBSxxaRC0ClKEaPka5S/1C4ka2KMWddyLIVr6ExqtkmNqJCTQKpuHCgQdOcIC2DXCTzzhPvU11VzR133x7+jJ49e+Ix26EV4U6DspphZ7ReAnqyMOeuW7jix4lInj8+zm5vmWT5/xLKispa9XlMIoM89hMggAETnegd0ffEkUgBB8IkhgcXRlr3xtJKehRCSQM1WEjGjSusGowGC8kcYS86DOziF9LIokyZR5amcwtLBKuoIZFkSjxHuH/63ONrhH8JqqqqMGKmlCO0pwce4W4iMVPCnpaVFFNBUYjAIzWC+DyKRCmNEpFHDWVo0FPAAbx4qRWVNFBDFp3wCBdF5OLEjgIFIEgjm0TSOMRO+jM8TGrFiQR28Qs9xGBMUuj5OZoSH7IcGRFBgCWTQXyTMjidLAo5hEFrOO6SP5fLhV/2UUoeyWTixIYOI72a0uUhpNjsRn+KRC772EqyyAiXLMvIdGdQuL9MIIVEEfL1PBbVooxS8oghHg1aqigjiJ8+DI0gfB2ikb1spidDyKQd1ZShkBTEYqFYHG6RHi+EoIhDGDARyLIx9bqpf/nej4XP52PCuImoD8bhp6jVdnQKOwKopwYj5hYEryRJ5Igu7ORnMkV7VE2bFDWUk0IG7elBvboSV2o95407l69e2Ui6p12Uz7HhxYVA8BsbMYtYNOhw48BIDAM5gzqq2M9veIWbAH7a0pFenIITG17+pNOOgk2/bEKJiipKsFJLdwaGN0f9wtdEcAawUYdCqCjhSNNYHqAbAyI2fGTRk4NsD9sipEUJEzyKVLJw48SBFT1GOtEbNRqshFTSqaItCaSE5i1N30tHelKUtpeYAaA4ZnruORBSq1rjqhhx5mns2LwTuSTI/j0Hjrs9/i3o2rUrJVXJ7N5fTa9ukWRcdW2A2vpg0/w+uho6r9DPtImxEXkFkiRx9ulGXB7Bc69ZmTfbwtsfeGiwSnTNeI+fTPV8+GZGhL2WWi0xa3o8t95XQ8ccLYGAk6/ez6S+IcjVs1rfkPjiOxdDB4VsnW6+NpYb73awavU1f69RjsHe3T/x7D3Ryd+zhutY9ML3x33Ow4cP079n6wRhnx5aSov/PPj6n8CYMRczbeqbVFaXceaw5u/0uYXJTL+tinVfOBh/kRm9TsH76+x8+JmDJQuTUKsl1m9w0rWDFo0GjhT4IviSoxBCsO+Ql6xMNU8vbeD2mfERxCeEyOynH0xi1BWlKDQ5zJgzLGTbldqeCdfv580lKcSYj7U+c5BX6Oe0QSbq9p+8cDMhBIuffZg9Oz7mnlkK0lKMbPrNxbrPnVwyxkROGw0ffGznk+Xp4bXrmcNCnz/hYjNjJpdz6gAdH37mIDZGwYcWB5lpKvbn+tBoJCbNrOThuyzcNK+GKeNj+XJVRvg8jbYg191xBy7XA5x11rnhazIYDPTs2bPFtTodVhLiW88bSbBI7CtuPdT2RHDC5OfGjRtbvNavXz8eeOABhg4dSk5ODgZD9C/yn1BA/F+DxWJh1LlXMG7Km9x3WwLjLzKh1So4dMTHI8/Wc0p/HS+80YjPL1ixxk58rJJNv7k5ZUBLU1pro8xtM5tl3HX1QWSZFsq/zDQVew966dGKN8UvW92cfqqBe29N4Ka7q7lwlJHTT9Xz1feusJ/i75GZHjKEnnWtilc/eJV773v6uNohMzObg0dKI3bvlr7VSFysgkfmNad9du4Al4yRuXzGA2RldaBjx47EWjqSm3c47AFyLC6bVsm6t9OwxCl5ZbmNfble4mKU3D4zjtvvr8YTSOD0U1RNxGcz9h/y8u1PTn79NDXcfmcNh5uvNXLVzU4CmslMuvZMZtxiYtOmn2kUSuY/NPxv+/vt3bsXnz/AL1s9vLEkhYF9mr/nSZfG8N5Hdu54sJZnFzRP4gb00VJQEtqdORZarYTTJbc6IXC5BFMnxHDO6ZFKjk++cvDbLi/Lnk1h6uwq+vfSceEoI59ucHLptRVYYhX0PqOQ5CQV7bI0xJgV/LzVTU4bNZ+tSCc2Rsmv2zzcPK+atBQlSoXMhg1fcO65x2cFIGQfpw1qVgft2ONh+x4vJqOC0WcYOGuYkew2Kj742M77H9sxGRXExyqREAwaXcy5Zxo5daCe/bleDuX58Xhkvl+bgdmswucTrF5v55mXGwDo012LJS70Pet0Cm6aGsei5xp46M4Enl2QhLUxyGvv2rjomgpWvJSKyajgzVU2fv3NzQevpYWNwf1+wePPN3D/4/U8dFdkOc2WHV46dmw5IPyHELRqLdl0oaBJRaSmde8cgAABSjmCJBRNCymJ/Wyjtzg1YsImhOAwe0gmnSqKyZDaoRFaaqkgW3RuUdYnhKCEI5iIpZHWyWob9bhxsEP8hEDGRCw9aFbAVFGKCg1SlFKsE8Wo0aN4Ou0ZpPw/UF1KEkERYIf4ET0mOtM3/HoiqfiqPVx+3niyA93oRycEMlWUUkdFCzWpQlKQZmvHp6s/59oZU7FYQuOLwWBg+FlD2f7+fhK8kaWNAeGnMbmKa09wkX886Nq1K5OnTWDt8+uJIXoJUxWl1NT870pVPV40VDeQLEUnPyVJwiRi0GMgkdQWixVJkmgnurOLX0JejqjDyqdokIWMEiVevJSQRwbZYUVnNPjxE0M8nemDM7uGhM4xmMzRd/ZjSQaRzDeffE+vXr3+/Mb/hUhNTSWoCOCRPZSII9RQQRf6YjgmbKgd3UgVbdnNJnpxSqvnSiMLG3V0bFIj2qjnEDtRocaJnWJy6UDPcLl4KKwtFwc2YrBEkplSBmYRRyEHsQkrOgw4sRFLAomkRxx7FGpJQ7rIoZyC0PE+x3GHcCx//V1y6IpFCs2tykVBhN3HsUgnm81swIkNFWoUKLCQ3GKjyI09gvysFmXUNPV/R491CDvZdG6hdA2F/XSlhCNNgU7NoT/dGcBh9lAq8okjARmZOqqQECgkJRMumXZc4WvHYv3H6wkWqkkkgWQyKeYwWb+rXpCFzBH2YMRMLjvp3cqzIUkSSSKdOipJIROf8JDPPlIyUmiML2HyVeO5YOwYDAYD+3btp3JzMUnuDBRN6eqN1HGY3XRlINUUU0sVmXTAgDEUBNSkukwhk2SRwWY2kEUnUmlLBUVUUUK26MzaD9Zyw003/OU2qKtpIEiASorpy7CIZ0Ataegi+rGFbymjACv1yE2bnTHEtVC6KyQFXUQ/fuUrgk2hb61D4MVDR3piOYZMjieJOJHIbjbhxIYWA+UUkEE7VIkSfU7ticftxbHDR0yCGU1bsAsruezC3eDE4/CSlplGeUkFJcUlf7kd/o149LHXmT1rImeeamP8RQq0Gom1nzl45wMbOW1VTLmlivRUFTEmBTOnxHLqwFB/FAgI3vvQzravo5PbF5xj5IVlVvR6LUvftvHwnSbaZanp10sbNVcAQqq/J15oQN00dbTEK+naUcPq9XYuHRMZCtdoC7L4lYZwRWb3zlratc8gPr6lRceJQJZljHoZqRV7CkmSMOiCx73ppFar8bQ+TUCWRatVbv80NBoNLy79gBnXTSItuSj8utGgYMVLaezc6+WTrxzUNwT55kcX695O4+mlVhYurqeyOsjejVns3u/l/ifqWP58agu7hFffaWTEKXrUaokvv3dxx43RvyuNRiIzXculkx9BkiQ+/HAlek0xsiyYfGMVcTEKYmMUHMrzMXywnjeXpHDdHQGuu3ncSWuLt996kRj153z6TvN4NmyInssuMDN6QhlpyUrmXG+Jagmh0ym4cLSRMy8rxW6XOe/MWDp30HD+WUY0Gold+7xcPr2c2ffVMnyIgZlT4iLeHxuj5O0lWs6d/CgjR47607G9W48h/LD5F7p0DD0/X33v4vtf3CgVcO6ZRr7/RUH3gSe3MvKEyc8XX3yx1b9t3LgxKjl6FP+Rn3+O+vp6vvvmfdpnq/hlq4snXqgnPk5JcqKSDtlq1n3h5K6b43nihQZq6gLUNQSYcXto9+tostmyFTZq6oK8sKiZePP5BNfeWkV6ipKde70cLvCRlKBk2GA9d9wYz5z5NREM/lF89b2Tqpog110VmqDdf5uFmXNrqKoJ8GdzVo1GIitTRW3NH5fkRMPl46/n2ed/4u0loX/LckjlGs1AWqtV8MhcBc++8TQLFr7E7FsXcN1t43n1cR8d2zUToI8uric9VcXegz6Wf2Bjzox4Zs+Io6omyOvvNqJSK4gxJHLlpQ0tPmPxq1aeuC+xBXGsVEosfdzAFTesZ8aMGwG47LIrjvt+W8NXX6zkhmtiqamVI4jPoxh/UchjtLI6EDZqvv6qOO5aUMtHb0aSEGNHm1ix1t6iw4IQwfPl9y6uv7rlRNzaKGM0SKQkqXhsfgJz7qvl828dqFUSVluAm6ZaWL3exfuvpoZ3tgA+3eBk6uxqPngtjVMG6Fm7LJ0RF5WQkqTk4IHfjpv8bNO2E9W15Xi9gpvm1dAhW82wIXqstiBX3lSFXgf5RX7699KRlKBkyw4Pew96uXysibwCPxeOMlJdG2TEKQZmXRvLo0usdBlaxNInkln8SiOXXWjm0XsSkSRYtc5BflGA/CI/7bLUDOqno6Q8wJizQwOKyajggTsS+PFXN3Puq2Hxw0msXGvn85XpEb8htVrinjkWJs2soLDET3abkNo1GBQ8/YrEI49NP642+DdBrdGgx0hPaTBOYWcXv2CjnlhapgcKIXBhDyeyK1Gjx4ASJTv4kTSRhQEzbhyUU0QqbUkmnQNsI4N2GEwGUMrsafyVTqJPWDnlFz7ym1R0nehGEYewiYYWXnJCCPKkffQd3Ifdv+6lL0MjFv/1oppyigjip0vXyOCSvwOVSsXKNSsYOeQshDf6ZNYhbPjw0JNTMP+uVDnkE1lEH9/QEOkrgYSSNLKIE4kcZEeL0A5JkjDUWli3dh1TpjUH99z38Hxm1c4md+shDDUW1Ghw6W24LA08u/QpEhJafm//BM674DzeeOltHMHGFqXZNlGPDw95h/L/R67ln8CmXzbRaLP94eLFK7nRCD0JRN+IjpMSSGvyoZOQCOALl6P+HlWU4sNLNp2po5IAAWqppI3oEPXzKylCgZL6dsV06tceBDhqXNjcjUiyAilUhAtIBAmgx0RiQuJJW/z9X0NSUhJBjZ+Ogd6UNHm3GqKkrBskEyqhaWrf6JCQMNKc8BpLAv3F6WzhG46wh74Mi/AvVElq2tOdfWIrdhpxCFtY5Qmh1PKu9KdMFKBAiUwqlZREDdE5CgvJVFKMhIRGrT6uRXheXh7emgDJUvPcNkAAXRSi9ajfcQd6kkwGCkmBR7jI5wCF4mCEZUSAAHVUkkm7JruPvAjiUxYyPjytptvHk0Qhh9BjxI0r/LpCUtKZPgSEHxsNWKnFjxcDJtqIjny8dj03z7n5hPz+Vrz9HgnuNJAgk3YcYQ/7xFYyyEGLHhv1FHOYtnTC31S+rvoDKxg1Guw04BA2aihDgRJJkvj4y4+oqanh8YVP4nI4Of/Cc2kY2sCalWspLSxHEVRiJp40sinkAG3pQCpZ5LOP3pzawke7iFyC+KmmnFoqSSKd3pyGQ1ipqz2+ShhfwEMQP2lkRW1DSZJoKzoSJEACqZSQh0Amg5yo51NIClJEGwyYmpLto4sXSslDgRIHNuyikXiSwnOCkJK2K/vYQjf6k8cBXMJJ7y7dET4FtRvc7PFtpqO2Ax1oTxkFTSFHBhwNNmIs5tBv6Y88zf4D8fHxXHjR1Sx7fQkrP6wDJDTaVPxeO/fMSQiX+JaW+7nv8Tr25/oYf5GZG+dWkxCvaDWMV6GQsDbKrFrXSHyMn0svMPHphlBpb2tol6WmoipIfpGPpW9ZGX6KnpnXxDLllirWfOLgluvisMQp2bjJzcq1dhbNTyQxIfS7yCvyk53TudVzHy8UCgUOl7LVflWWBS6P6rj7nI4dO7LnoJJAQKBStXzv1xs99Bsw6oSv++/CZDLx0tLlzLl5FNdfHfm3Pj209Omh5fHn67HEK+nUXsvSJ1L48Vc3X37nRKmU6NtTx+gzjFx0TQWzr4ujfy8t5ZVBnl7awI+b3eS0VXHq+cW43CIqcXgU6WkWYmNjcbvdrFn1HF+uNDPtVhfjzjcxpJ8Ol1uQnqpCrZZYvd5DUNGD7Ozsk9IGgUCALz9/jw2rWvbzOVkanluYzO3319K9c+vjQPfOWiqrAtx+o4UuHTTk5vk5f1IZs6bH0bWjhs4dNGSkqpg5JfqmnVarYMQQL1u3bmXw4MF/eL3nnTeWqyYtZuggL3Pm1zJ8iI7Jl5oJBODt9xv55Gsf667p8YfnOF6cMPl5ww1/fVfuPxw/bpszBbXKiyVOzctPpuJ2y3z8lZPKqgDZbdUsuDsRtVri0SUN6HQKzh1ppEtHDcs/sDPrnmqCwZDv5uB+Om57oAa/X9C3l5Yt27xccoGRN1bY8AesDB2k48fDPu5eUEswKOjZTcvIS0p59J5EBvfTUVsf5LV3bLy7xsa82ZawwjMpUUVNXYDd+30kWJTY7MEw4VVRFeBIgZ9Ei5KkBAVqlcSu/T7aZh+/HUKHDh3IyDqfuxZ8yj23qKlrkOnSUYNSGb3T6dFFS3npIQDatGnDE0+9xwNP34ut4TApyQpKygRH8n3cNFXHBx/bWfdWevhc7bIUPDIvkbWf2pn/WCEKRVz4vEIIPvnKyabf3NzxUGgycvF5RiZebEarVWB3yLz4hpXysnKmXjWUgKxj1OgJXDH+alSqv+cu4XQ6cdqLeHuVnZUvp7V63MXnmfjyexdXXx5alCRalBw4LHjoaTczJqt4d62Db38KBSIdyfcz4lQ93X9XFv/gk3Wcc7ohnF5/LFZ9ZGf5C6ns2uflzofqWPZMCm0yQhOBF5Y18PoKO9+szmxBDJ9/lpEDuT7Wf+1k7GgTarXEA3ckMOe+GozGuONujxk33MNTL11JabmXV55KCScyAkwZH8v8RbV0aqfh4bnNqi67I8iQ80rYsSELjUbC5xPMXVDLc6/7OeNUPddfHce9j9Yzcqie6ZObDdJvvjaOi0YbufbWKr5YmUFpRYDkxJaK2WFD9Cx5zcq7a21cdqEp/H5ZhnqrmvpGNcGgxHlnZ/LCm16mTjBSVBpg2UqZMRfNIDU1tcU5/0MI55x3FlvWPUGMLR6jZKanGMxBdtBPDGuhziwlLxS4QgJ+fKjRYCEZmSAd6U01pdRRiRY9vRgSDqkACbuwcvqoEfQd0IcXFi4l374fv/AiEAQJokaLASNmKY5Oog9b+JYs0ZF0slFKKmyigQIOkCqyqCmrIS4ulu3WH9EJPTqMuHEgoUAQJCkumYlXTzip7ZScnMyV107mu9d/JcUX6S0sC5lcdqJB14L4hFC5bDo5UUMs9JIRk4ihUdSHg0WOQh3QUF1ZE/GaSqXixVefJy8vj/dXfECj1cbAIRdwwdgL0Gj+2H/1ZEKhUJBhbsMR6x5MIpYkMgBBNWW4cNCV/lj5f1dV88xji4mTk6hvClX5PVzCQfue7Tiw7wBmOa7VYBpBkCw6kkwmdVSxk5/pI06LIEBtop5icskghzgScGClkIMI4Ah76CB6RiyirKKWasqJxUKHTu0RXrB/D7LDgEao2c0mujEAnWRAFjI7+JEO9CS+Txw6Xesebf92ZGRlsPPAz5iJa9XuACCxiXz8fTL8UdRQTnu6R7ymlJS0FR0oo6DVgLijm0qH2EFX0T9qWb0CBWlSW+pFNX58rV5jAB8CGQeNpBszWz0uGjZ89Q36utgI+wSBHHWhn8tuOtMnYgNEJxnoRn/2i98i+jUlKvQYqRTFGInBTFyEOlQmiIrWyQ9JklAIBZWEbEUaRC3xUvM8RCWpiRdJlHAkRDCj4xC7oC6Ax+NBrz9+f0ev24uxyXszVFbdC5dwUEkxPrwE1X6yOrWhvLAAh9NBHBYaqCGF6G1eRwUqNCSQTDu6EsDPjrKfuGD0hfgqBfqaOFSo2ff5StwJVhY8+TAPzFpARnUn7MJKAQfpc0zifFvRkR38RJrIIo4EvHgoIheZIFl0xY+HHKnZDstjcNB3QJ/jaoO09DQUqDAQnZQGMGKmhnJy6EoFRaHvshXPUgiRwBp0+PHTIGpaKETrRTX11BBHAgbMKJCooIgCcYCu9EcjaYmR4gmKID589GUoNVSgSJApL61kp28XegxkELIO6CI1p9vrXBbU6UGCBEhJa9m3/4cQZFlm0oTROG159Oka+i7LKnxUVhfy/YeZWI4ppc1MV/Pa0ymcMa6Ux5+vZ/xYE4Ul/lbJwUBA4A8I5t1k4uW3bCgUEtlt1Hz7o6vFsUexP9dHVW0Ag0HJlu0evv/ZzYHDPs4armftZy623VSLySijVkt0zFFzrP35829ITL9x2slrHGDQkLP55KtPuXBUy37lo889DDn1ouM+p0Kh4LLxM7jj4SU8/YA2ou2qagI89qKKJS9c93cu+28jJiaGbj3P5oU3vubGKZFr3N92ufn+FzcpScqwEMXmkMlIa577XnlZDCOHGnhjZSNvrLQRH6dg+x4PA/poeWRuIrPn1zQJqKJXygoh2LZHMPO2HL7++gsuOT/Ij5sD+PyCBU/X4/EKBvbVMqC3js82OLG527Bg4VwevH82hfm7kRSQktqBKdfefkI2krm5uQzsLaNQRK/uPGu4AZdHJq/QH7W8HyA330d8vJLrJsdSUBzgp80eunTQsGhJPe3aqpl/awKPP99Am/TW+9C26QHq6ur+9Hq1Wi03znqEsVdN4Yv30mif3XxNfXokM2GcmysnnsX6z7edtECwE2ZlTj/99JNyAf+hJQoLC2moPcD1V8ewbKUdv1+g1yu4YmzkwJ5X6KO6xk9CvIL1X7twewU9umhoaJSZfKmZW6aHkuNmz4hnyw43k26o5Mv3Mrjujmo+XZFBSlLz13/XTRaumVXJpEtiiDVLzFtYR0GxH71OQVamivdeSaVn1+YJsRACa6PM4/cl8ukGJ/c9Vs+dN8Vx+4O1SBL07qalrCLAxk1uJl9q5plXJOY/dGLqtlvmzOfzz3szfuZSPO46Ei1/HJghjgncaNOmDU898xZutxu73Y4QgpnXjeKbH508ek9iVBJ13PlmHl3iYPV6md7dQ/c6865q0lJUfP9hGyzxStxumXfX2rlseiUvP5HENbOquenaWLZviEehkPB6fbyx6hVmz9rAs0uW/y0CtLq6Go/HRnZbNTpt6z98nVbC7miuN1j6thWFQs/XPxp554MCHpufECZ7t+3yMPH6Stpnq7l0jIlGh8z6r5w0WIPcf3toIXC0fEGlklj0XD3lVQHeeK+Rb350884LKRSXBXj1HRten8ASK9G9syZqiBLA1AkxzJxbzdjRocXSiFP0+P0S54+5/Ljbo1+/fix4KInrJjZGEJ9er0xxWYAZV8Vy7ZxqvF457Au6c6+Pyy80hz1tp99WxbjzTTz9UPOEdv6tCTzzcgP3PVbHgrubFyxtMtSMGGLgmx9dvLXKFqGkPhan9Nfx3U8urhkfixCw7utkPvs+Cbsz8ruXZXhgMUgSKHUKLr544nG3wb8JQ4cORZH6KM5GO0bJjFmKo73ozk5+JlW0JZYEfHgopxANWjrSi0qKSaUNtVRgIZmD7CBTak862S3OX0UJarQc1G7j8KdKPlv3GUISePCiRk0iacQSjwM7VmqoFCWUESpfdONiJz/jF14UKOnKAMxSLOXewww8eyB7PstFdkrUUoEOPRZSUKnVJPUx0aPHyd3JBLh97m0UFczi0K+HiG1IQYuORuopVBxCY1IibFKL0BkAG9ZWiRII+UPasRL7uxJyn9FFjz7do76nffv23D3//z//xk6dOhEw+ehlPRUb9U1p05BMJrGShQaphlOHt14a/L8dNRW15NCF3WxCK3QR5I5HuNir2MxHi9ew4L6FbP9pB6miTYsyX1kEqaQkrG5LIo0CsZ8tfINZxKFBh40GAvhQoUWDlgNsI4vOtKcHLhwcYDu/8hXJIgM1WhqoQYUaJQo60guFAbwFIDf5wKokNe1Ed0rJowM9UUgK1ELDIXYRVxpDfX192EbhP0TitGGnUH6gmkbqWlWtQSiNOpddpIjMFgRlnahCQooaUBRPMpXHlGv/HgbJRED46Uo/CjhIdyJL0WqpCCdqd6IXe9nSqn9yOYXhkuK4pJZe2H8EIbecA5qIbVER4BOekPVIlA0fgGy6cJDttBPdicWC1JQYns8ByikkjkhbDCUq/HhbJUyCIogbJ3qMdKEvB9iOXaSENshQYaOeQg6RTCZ6DHhw057u7Hb8gt/vPyHys1vPbhzaXxqxMWWQTLSjG1ZRy37/NoyHzMgBiCWeOBIpIpdEkdYiGd4lHPjw0U1qDuJTo6Gd6EbF3hISRCrlFCIBCa5U0lydmDf7Hrx+HwfENhqpp+cxnqsACVIqsSKRSorZxSaSyaADPXHQGCYhs0RnFJKCgPDjsdgYNfr4lGPWBisatDhobDFGHUXIE9aA1PQ/I+aoG3pHYaOeFDLpRn/2sJlSkUc6OUhANeVYqaEb/UmQmjeuLaRgF1b2s5Xe4jRkZHQYKCGPJCmdZNJRKSDOn4weQ9P5Wj5HCjVIQoGEAr35v8Cj1nD7bdPp07WMRfdkhOf6P/ziYvV6RwTxeRQKhcT9t1uYfW8NOp2CyuoAX290tbD4Anj/YztXXRbDZRfE8Oo7oQqLnl217Dvko7YuGFZsHouHnqynT3cNLyxKCa8tfT7BzfOqUasELz1mYcSpelQqBUUlfh58qo7fdmqpbdCRkHLWSU9Iv27G7dwwYxM+Xz0Xn6dDqZQIBgVr1rt5/f0klr4y+4TOO27cJN622xg9cTkXn+snLVnm1+1qtuwy8MDDL53UVO4TxZxbH+CZp+GCq75h7Dk+jAaZz75Ts3d/PZ+tSKbBKjNtThXPLkiiZxcNqz6yc8M1ze/PSFNx762hseSnzS42bnJTXBLgxTet3D4znvhYBfc9Xsd7L6e1UMCu+NBL3/6j0Gq11NZWcHBnI4cOK3l8fhIZaSo8Hpl319h5fWUjj89P5IlXEljwwGQWziVs8bf/0B7mLbqKSyfcH+Gb+VcgyzKKVgRiEFp7JsQreeqlBs453dBiLAsEBB9+6mDqhFgunVZBeoqKKRNiSElSsXmbm4WLG6itD9AhR83OfV4G9Y2+Wbpzv5qxV2T/6fXm5uaycMEcJo4zRhCfRzGwj57eXW0sWfwkt8y+40/P91dw0gKPNm7cSHZ2NllZrZe5lJSUkJ+f/1/Z+5/gw7VvoVYHufryWN75wM7CxfXcf3tkqaDfL5i3sI7YGCXnn2Pijpnx4QdYiFD61n2P1YXVb4P66pk2KZZ7Hq3l/tstEcQnhErTlz6RzKSZlXyyPIMvV2VyydRyXn4iJWon/9MWN5lpSlavd6BRS8THSZx9eRlrXk+nS8fmh9fpkrnwqnK69TyfjIzok+C/gnPPvZDRoy/g5aVP8sGqpfh8Imo405YdHjp0ahmoodfr0ev15Ofn07Obnl+3NkYE2vweZwyN46sfNUy+xMeOvV6y26i562bLMedTMG1SLGkpKiZeX8VDdyUwbEjzJEWrVXD9VXqCwXxWr36X8eOvjvYxfwmxsbE0NnqZMTmGz791MeOq6BP5L751csv0eIJBwfLVdg7k+hl5mkRuXjGfvpsWUfrfv7eOnd+25cIry3n4mXriYhVMvsRMQ6PMTXdXo9PWkpSgIhAUlJYH0Kjh/tsTqK4N4HLJ3HBXNW0z1EwYZ8aol3jxTStZma3vAFnilbjczQuWugYZtVpzws9EQkIM4y8KEb0+n2DBM/Vs2eGhRxcNVptMgzXIi282MmdGqASptj5IZnromd+510tcrCJMxB6F3y/o2E7Nqo/sdO9s45IxJt5da+f9dQ6EEKz+xI4lXonfH518d3tkKquD/LrNQ62tA598k0yMKcDpg+uJi/WjVAgOHPaxcVOQ8ROu+9uK4L+K/fv38/HHH1NQUEBDQwO33347gwYN+tP3vPXWW5SWlobKii68kHPOOSfimF9//ZVVq1ZRVVVFSkoKEyZM+NPznggkSeKNFcu4ZsJU7JW1mGwWNGiJ1yRS5MvFQjJa9LSnO3rJiFs4KSCU/qpAiY0GjJipEEWkSZHjk1s4KSIXvWSkm3cgRikGWcjUUE4e++jFEExSLHZhpZF6NOgo4ADpZJElRZYo1YoKijlMdwZgt9lpm9OGXWm7KS0oJUFOQ0KiXFXI4NMH8uIrz5/0dgJQKpW8+NoL7Nu3j7defZvamlr6dBvAm9NfIDY2lksuuJSyffm0/Z0nnAoVfnzoWimP9uND+bvpQkD4ccc3HvdC9X8KKpWKM0aNYMOyH2lHtwgiIyD81CYUc93MZ/5/vMK/D7WkobsYxH624hNelITGag064uPj+PH7HyktKUGBkp38TDfRP5zk7RZOcpuSsY8lQQyY0GOikTriSSK9yduzgAMUcJCBjAyTqEbMDGAEVlHHXjajw0A62eHyX4WkQHaHJtsQUiA3UocfP1aaFQEBAnSgO8IqeHvZ28y+ffb/TAP+P4axF49l2Stvocfwh+W45RRiwMx+fiNeJJFEGjIyJeThxd3CwkIWQeqpppGQHURr8Ag3KtQYJDMuYY8gAatEKToMaKTQvCoUcuOkSOSSJUX2N5WiJPwcKFFw4+zjqyQ785yRrH7lI6hrroRpQwf28xs9xODwNbhwYKJ1L02DZEIWcjiBPo4kCjhIF6kvdmHlMHsijpckiTiRSDVlUZWTxRzGixs1GnbyEzKCYg43pY9LJJNOe7pTSTE7KcKImQB+JFnixRdeYu7ddx1XOwDcMGsGV30zlZja+IhFrEs4yGMfAziDfYHNdKQnZikOWQTRomcnP5ElOpNACjIylRRRSQndGBD2OhXIxJFIMhnkil3EYCGHLggE1ZRSwhEMlSacuIghPkQqRrEEUKIkiXSs1JBAKiYpBhMxIELVGl48eCQn1pQKnn3xqeOeG+n1ehQoqaKENJHVYpPnqIVBX4ZRRxXaJsXlYXbTS5zSYvFvE1aAsGWNQijIpD02QlZYoTYLRhCfR2GW4jCLeKzU4m5qFyc2ikQuyWSgc6oIxHvx4kHfynirTICAXUaFiryD/5w1y//Lc8O6ujrKin7i3Q+b/ax37vWyfI0tKpl5FH176DAaFFx2oZnpk2O58KpynC7B2NFGFAqJQECwcq2dR5fU0yZDRXFZgK4dNXz7k5szhxlYMDeBUeNLeXNJangN2WgLMn9RHfnFPra+2jzHFELw89aQylChkHj8hQaeX9aI2yO4fKyJ155O5sxLy6lrCPL/sXfe0VFVfff/3Oktk0ky6YUQeu9SFGxYsWChKCA2VBAUECsqYAcVVBQBKQIWUOxiR1BEEaTXBALpk56ZyWT6zPn9MWHCkMQHEJ+fvu+713ItmTu55cy9556zz/7uPXCQC6fT2WxWyplAp9OxcPHHvL38dRbevA61yo/Hq2Dg+SNYuHjCGS22HMeYW+7hxmFj+fHHH8itrGbAxR257+HeZ02Z91chk8l4YNpT2O3T2LRpEzUeN/3PD7J775OMe6AcrSbURzzydCVllQHstcFwkO+JCARCXMu08SbaZKm4Y3IZzz0WEk6NGBrFNbeUcP84E+f00FBaHmDB21YOHWvJ8hVPAOBweNFpZRF5HBqNjDtGRdO2lYq5C2soKnbz0yemCC/Zju3UfLBIcPmop+jffxB6ffP39Mlo27YtLzxDs4t0m3530aGNkorqIBMeLuflmfFh4ZLVFmDy4xXcdlM0h496ufxCPffebgr/bcsMJdddaeCGOyxMvdvE3IU1vL+wsad8abmfQ0ejeLRjRw4dOsRHH75FeXkJ6RmtGTHyLtLT0+vbN8CT08dxfl8Pw69t/l09YqiBh595759Hfi5YsIBhw4b9Kfm5fft23n///f8K+flv7tQryosxx8pRKCTUagkhBCPvtjB4oI5d+90UWwLkF3q5ZbiRn72Ch+6NXLmUJImp98QwfJwlwgPyrjHRXHh9Lec1kwpvjJKjUUtUVIZCcq6+VM+wcRbWvZMSoegrtvi5Z1o5LVsoqKsLUu4UfLKujmceMUcQnxAyGv5oaTKX37z+L7fL28tfJ+BYw/T7o3n8hUpmP2GOeOBqHUGemCPxzAv3N7uPpKQkCktkqFShFbDmyuddHgWPPvYiE5+Ygd1azg8fpjT5vSsv1jH9uUr692688nE034dC5mHx0vmcf/6lJCc3X7L+Z1AoFKQkqbh+iIErby7huiv1jQKmtu9x88vvLmy1QaqqA1xxkZ63X0tkwXIrVTXBCOLzOCRJ4rnpZkZPKKVtlpI9B73s2OOmZbqKVQsSWbzKzp4D3lCiXaKCX7a6WPpuLUEheOT+WC47YYDx6H1xPPRURaNjHMfBHC/pKQ3nvOx9Gy1bnXnITzAQQKWSCAYFt0wqZdjVBmY9FBu+H+qcQW67r5Q2WUquusRAmywlbyyr446bo/noy1rG3BiZavzV+jrmvlnDVZfoeeKBOPYecNPj4gJuuymaT5Yno6l/UW7f7ebW+8pY9FJCxAqVEIKftrhY924qV48poagqluQED89Ny0GjDpG0gYDgpdcKMUYb6Nq1KxkZzaeInk14PB4yMzO58MILefnll//j98vLy3n++ee5+OKLmTRpEtnZ2SxZsgSj0Ui/fv2A0ErdK6+8wogRIzjnnHPYunUr8+bN46mnnqJNmzZn/RqSkpL4av2X/PTTT3z9+TcIIbikXT+2/raN3zdsIyoYjQMbBSIHJ3V0YwDlFFNKfngCmMs+KkUpSaQjR0EVZVRQggoNPcRAggSxiZBnVDzJRGEih91ohZ4gQdLIQoseO1aOcQAhQmWQNqqQCN0ffnw4hJ1at52P53xNGcW0onN9ubsgwZdGzu4ccnJy/hblJ4DdbudwzmG69OhMj149Io6TmJjIlv1b0Qg98aSEnxcTZgo5QseTlFzHUSI7hiYYKgcFUKBEFSfnlVcaT1S9Xi+//vorNpuNdu3a0b792fM2/TMIIaiqqiIYDBIfH48Qgp/Xb8InfOzhN5JogQo1NqqooASjTP9f8x/9O5DWMpXaYitH2EcM8SSRgRwFlZRSzFFcNgcfv/A1qd6OeNhPKYVkswuPcKFAhRoNWXQgSjKF9ymEwIEdJeqTgkNiMItkDvAHViqIPanM3iTFoRNROKnDQj4mzPUp4eDNB1UmHJRtpypQhhIVEjKCBNgmNtCBngQJUEMFGf427Ni2629tt3/z2DA2NhYFcnpwHofYQZUoa5TaXSXKCBIkg9aUUUQtVuqoxYkDN3WhUm4ayO4SkU8p+ZhJRo8RI052iE20o3sjIquII2H1vARUU44QgjIKkSELh6iFvnsUNVqKOIpF5JNAGjJkVGLBjQs5cnoykIPKPzj/wtObE7Rp04b41rFYq6ow1Ss9NZKOtqIbe9iCVuiJJR471j8lc/3ChxI1raXOeIWbrfwIgFVUoUSJH1+jRbNM2rGHLXiEi9R6qxCf8FLEURzYMBJLIqmkSlm4hZM8svHhRYac1nRhD7+RQmbovVD/fPmFj7XLPqF//36cf8HptUVmZiZ3Tb2d5x97kbaiK0YploDwk80u2tAVK5Xh53Wv2EKAAAoUCARFHCWbXWjQIUdBB3pzkO2YSaY1nZCQUUEJ29lIkABadOHFkxa0wyyS2Sl+QYeBKGKoooxDYidKVCSTgRYDxRylnGI06PDh5wDbyBKdSJLSSSSNo+ynplUB5180iHHj55GYePpl3uUV5cSSiB4DB9hGG9E1TFx6hJvD7Kl3F5bIJxsZMrToiSeVvWyhpQj1gwERwEIeZRTRhdBYJyACBAkSI8UTQ4jAKBRHmlU0QyjQqZAjOHEgR04HepHNTiooplfROcR0NNKpRRfs+VaSTlIXq9uCPBoq99gBCY+7+fv3r+LfPDb84osPuO/OKCRJoqDIF/b/T0pQkH2kebuNgmI/gSA8MLOCtGQlWo3EsvdsLFxhxVYbxOUSDLvGwI4fMtBoZOzY4+buh8r44Wcn998Zw52jo0hPUTJvUQ35RX68XkFsjByTUcacJxsIrt37PTw4q4KsTCU5uT6+ei81XKnm8QR5fZmNyU9U8uyjsaz73skF5/7G+LuHsXjJx6jVfx7qeTrQarWMn/Ag4yecHdLo5H0PGXJ6mQ3/bRiNRoYMGcKXX3zExu9fYuMnZrbtcrNopQ2NWqKgOFT6/frz8dx6Xxmjb4xi+DVR4d/+4acruem6KMYMCxFz3TqpKa8MkJyoYNjVUQzqp+Xt1Xbe+zgUPO3za5gw8XFyc3PZuOFLNvywlrVvNa0uH9hPy7SZlQy7uukQLZVK4rYRQT7//ENuuunWU75mlUrFgIFXs3Dlp4wfG3kv1TmDzHjRj8sdwz23ePj1dxdXjiomOkoWeh9JIbu3gX21XDW6mG/XNJ2vMnNaHKs/DfFJ9zxYzoxpcaQkKUKE/1YXT7yoYNYz83n6qWl4Hb9y762CzHQF+7OPMvuZ7+nR5ybuuPN+Nmz4gSsv8lJjleH3N39NgSAolX78fv9ZEQ79d6RH9QgGg6ed6Him+Dd36lmtOvFDTogstNmDDBms51iBlU2/u5h4h4lEcyjZfd5iK9de3vxqwOgbo/joS0eYtY82yhCCP12ZkckkBl1bREK8nD7dNdw12sjQ20ro2UVDizQFew54WL/JyawH47jp+gYC6av1dVxzWdPnYoqWEx9r49ixY7Rs2Xyp1p/B6/Xy7dfvsmGtHkmSqKqxcvWYEm66LorUZAW/b3ez4gMXc15+N7yi0BR0Oh1JKV1p3aKGL76rY+gVjT2rfD7BgRwlj83qS9++3zDmpn5EGZq+byVJonVLJdXWQJiQtNcGuPeRClQqiSsv1vHIxCAzpw/BFNeLp555/bRfbFqtFq/fgFotY/5z8dx0dynDr41iyGAdbo9gzWe1vPNhLRs/TcOgl6HTSuHf+I/dHnp2aXy8Youfsgo/6SkKMlIVrJifzOJ3rGzZ7ubLd1N5e40duUziwyUNhG3v7hrGjY5m8I1FtD2JTE1NVuAPQE6ul7atIrcJIZjzRjX3jwupMDdsdvLp13VMnnZmvjD79u3hyJFcvt0YhUIOHduquOGkJEW9TsY7C5K54uZirrxYT+f2avKL/JSU+nHUCWJMDb/n1p1u3l5tZ927KajVMrxewW/bXAy5RM+0CZHhG726aVj2SiIPzKwMt82xAi8THq5AJsFrS6zcMjyKL3+W6NCqJkx85hX6mP58JffdaeKlN23/NdUnQI8ePejRo8d//mI9vvvuO8xmM7feeisAaWlp5Obm8sUXX4T7wnXr1tG1a1euu+46AK677joOHDjAunXrmDx58tm+BCBELrz64mvkHDqM3xsgWh6LkWikoIwj7CeVTJLJJEiAPfxKFDEkkUENlWxnI1l0RE80FRRhoxo3LmJJJJFU8jhEDRWYMCMQ5LKPWBLx40ODLkK5ZBBGOtCLw+zBhDmchH48EXk3m8mgLelSK1JES/bwK1l0IgojCklJank7nnx4Jh+vW3tW2sXv9/PeO++zeuUaKiwVOOocGIIxxIoEVsWuRpOi5M1lb+D1esnfW0QPBnGMgxRwGLXQ1pc0q3DLHVTLSon1N6hZhBBYdMeQghJp7iyiiUOSJOyihnKRR22tI+Jc3lnxLm+9sQRlpR6ZV4FDbcWQpmHJqsV/K9n/8dpPWPjaIoIOCUmA0AfoP6gfiiod7aRMPMJNOUXUYcNAND0ZRIWzkO+++Y4rr7rybzuvvxMPTn+AkdfcTFtfd6KlBhI3hRYkiBS2+X8kijjkkpzWogtVlCGvJ2BKKaQDPRuNBUIBHjJa0anJdPg2oisH2dGI/ISQz6SNGjzUhYkgIQTugxI2YzkdBrXGs7ctalsUwiewUkkOu9nJLxgwUosVHx7iTMZG+z6b+DePDdevXx+yzpCUdBC9OMQuLCI/tJCBFCY7dRjw4yONVjiwkU8OXtz0ZCClFIZ9WsspxkZVBNGdRDoe4WIvv9NV9CeAHxdObFTixUMM8fXBP16OsBc/PmTIaEF73NThFR6KOYYTB3EkkSV1wC98lJCHjSoMGAngpxfno5CUJPlb8OGaDxkzdsxptcWwm2/g8a0ziA7GkUgaEiGvTR8eJEAikXiSyeMQfuFH0YSfsYX8sILTShUGomlLt7BVQJ2ws59tWEUlbeiKQlLiwA5AIblUUw4CJGSYiAUEEhIWCigTRSSRQTu6c5g9+AlQgYVo4oiXIhfTFZKS9s5ePPvkcwz6adBpqafy8vJYsnA5PjyUUshRcYAgQbx4MEox9URdGkfYR0d6hUlBIQTFHMOPlzRaUswxcthVT3o3PIOptCRepLCH3yinJET6SiGfSgkZmnoVZTFHyaQ90cTWK8UP4aIOM8kRoVEB4ecA2xFCkCxloBIa7HY7Ux+acsaqt6ioKARBEqV01EJLDrvxi9BMWo6CNLLIZT87+YU4EqmijN/5ARNxpJBJCXk4hA03LpJIpzvnhdXwgmBYUX8cx4nU5iFhp4YoTNRQyVZ+xEQcvbgAKUcimAYt+qRQnVGDon7X2i4hxaciDgJW2H8k9GzFGk1n1Cangn/z2LCqsoRLeyuocwa5fXIZb81NpGWGEp9PMGBIIQ9PjG0yzGjhCisKucTyVxJxuQVJCQoUCokD2R4mP1HBb+tSw8/fngMepj9fxbm9tbRtpWJ/jodOA2vQ6SCvSMa6d1K4c2oZS+cm8vxr1aQmhfoYS5mfB2dV8P7CZMZMLOWjpcnEmBruIbVaxgPjY5j6ZAU+H2Tnenn2MTX5RZV8+ukaRoy45ay10/8B3G4377/zMt++r+GNZVaO5Pl46+VE4mLl3HB7CYtfCv3/p2+nsGy1jfOHFuHyCHQaCacrGFEleu0VeuYvtfHcY6ExV2K8IlwVGggIBo8IULnqVWKj8slIceDz1JGc2PzYt3tnPalJzYea9eoiY+Gavc1ubw73jH+Qp2ZauOW+rdw2wo85VsbcRQ62bneTkmJCp5N4ZXGAKIOfTZ+l43IFkclC96YQgv3ZXrp2VDf7LurdXcNDT1Xw0sx4Nm1xMW1WBbWOICWlgpat+jDvtXl8+MEKEqPW8+TMBkXnuedoGdBHMOHR9/j5527s2/sbN14scLr0vL3azryn45s83kdfOtBpDWeNQ/yvkp95eXkYDI3Jpr8D/+ZO/fobxvDeO/PZs9+DRiNx3/QK7r4lmltHNtxAGWlKhl5hYOhYCyOu9UV4Hx5HglnOvoMNK2A//uKkzhmkqMRHWhMmtcGg4EC2l66dVFRVB3nmkTg0Ghkjr4ti514P5ZUBfH6BViNFEJ8QSjtvTkUJkJYs46t1n3HvxMln0CKwe/duBvTyINUb8U+608Qtw6P45Os6duzx0DZLiUzmJCvrP3umPPTIC4y74zp+355Hzy5qMk4o1w4GBfc94eamUQ+GH3qZXFdP3Dd9faXlAQz1ylghBLfdX8bUe2I49wSF7U3XwUdf7uT2W6/i3fe/P61rVyqVpKR14UD2ATq2U/PVeyms/dLBs69Uo1RKJJjl3HxDVCMrA79fkH3Ei0HfcN57D3p4cnYV0UYZLdKUHDzspcji57NvavnwMwe3jTSiUMCHn9fyzerGKz56nYzXnkvgzbetEaucAPOeimfUeAv3jYvhmsv0yOUShcU+Hnm2EnttkB9+djLrpSoMehl1TujSpdtptQOESl0ee+R2WqaH0veS4uWNzgNCv+M3G+pwOIIMvKaQ1GQl5lgZlwwr5LohUWzc7AorN+curOHVZ+JRq2Xs2ufhgRkVBIVgzeKmlboZaUo83iCvLK5m0xY3Tpfg0ftiaZWp5ECOhxffqCEu0c6u/TBkVDFyuUSsScaUu2Lo3V1DjS3Ili2/cP31p+93+t/A4cOH6dq1a8Rn3bt3Z8OGDeFVt5ycHIYMGRLxnW7duvHVV1+d9fMRQvDQlIf56uNv0AWiaEcP5Cip8ZdTSiFt6EoOu2gtdcEhbGSzi95cGA5saQnYRQ372YYMOUqUpNEKM8nsZQvlFKPHGEEACCHIJxsv7nCwyPFAIxlyVKgJ4KeUQtLIQo4inIjsF17yyUYr9FRRWq+wySVIAElItKQjNkstlZWVf9kbyefzccvIsVh3uYlzZxIvtSIogpRSSCkFdKnuh6faxS3Dx3Ll0CFoKkIKWTvVGIlFgxY3LhxYSQhk4M60UuCsQuuIIigJ3FF27LU2utj7h0tJAYxSDIZqI/ePm0yrtq24YeR1aDRa3nrhbVrYTwi/8bTAfcTJlRdexY+//UBCQtNlun8Fb85/k7Vvfk6yrXV4whosD/JV8bekeduABGpJ0yggRueI5rdftvxryc+YmBhidfFE2xurVxWSkkzRgZ1sooPohQEjSWTgwUUhR9CgYyebyBKdiCIaN676ACOBCk2zQSAqSY0QjQfqQgg8uKjDxuU3XtLEX9b/7hcc/7dEDPG0ZPAJ+4Dfv9rOg3fMPb2GOE38m8eGC15bQFQ98SyXFHSiNy5RFyLhgCw6sIct+PFSSC46DOgw0J1z2csW9vI7IEONhu38hB8f53BxowmOWtKSKNLYxo8YMKEnCicOggSoxEIZhQTwYyIOLQaUqMjnEPlIGIgmihhqsYV9hBWSkgzaACEiuEwUYSGfdFoTI+L58P2PTpv8fHXOfLoFz8VNHWUUU4mF1nRGjxE5CpKk0CK4JCT2s5VOok/EfV0lyqiilK4MwC98jZLdAfSSkV7iArbwHbvYjFwocFOHDDmt6BQ+hlVUksch2tMzrIwMigAFHOYwe8ikPb/zPTWUcw4XNXk9ckkBViWHDh2iQ4cOTX7nZASDQcaNuZv4gkzKKKMVnTnANvToqMUKQIDQeXSjf8T1S5JEGlk4RS02qtFhIIiIID6PQyWpSRLpyFFSSgEJIg2lpKKYoySQRgnHItpOix6lUJPLfjJPsoeRSwo6i3PYySbiRQoyZDgrPNxwzTC++OazM1oYvuaaa1g8dymt6IRJMjfyarWIAtToCOBDhpxuDEApqbCLmnpi2kcM8RiIRkIKq9YhRPDWUcsxcQgrFUjICODHgZ44mg6qDJHwXuqwYyIOOzW0o0foOQuEwt+0PSA2LSYc2qWuX191FwbYsWMH0UEzbgpo0ap5Mcd/G/+ksWFmZgf+2P012/d4uHWkkZYZoXtbqZS459Zoht1Zwqo3ksPClUBAsGC5lT92ubnyEj1xsQ33maMuyK33l/Has/HhvvBovo9psyp4b0FyhPWboy7I5SMtXHDJfVxz6zLUShg8rIhrLtOzY6+Htq1ULFppY/rkWCzlftq1UkUQnyfivnEmpj9XiTk2tH3U9WpuvHv1/5GfZxnr13/HjVcFKLZI/LLVzQdvhcq0hRB4fYK4+vavrQvy2dd1PDwplmsu06NQhOawM16s4p21dhLiTWzaakSh1PH1+hquuLhhTOz1CsY/4sbj1SL5d7LlDy85JhlOV5D3P6ll5FBDk0RitU1BbW3z3EmRJUBM7OkH4spkMmY+9QoFBQV89uk7rP/+c0Zeq2HRnLiwZeDOvYJb7/fw/icObrrOwIdf1PL2ajtyuYTLFcRqDzYb6hQMCmodgstGFNG+tZbo6DjKqzVMnjaNSy65kk2bNvLZJ4vZ8X1jexhJkpg1TcldD79Kj17nYbUHuXiglkmPlbNjjzvse3ocP/zspK4uSHJKm38G+Tlr1qyIf2/cuJH9+/c3+l4wGKS6upry8nL69/9nBgz8XZ26z+fD5/OF/y1JUthnozlGPS4ujuiY1tx2fzZtspQUlgQYO6LxgEStljHr4TjefNvKizMaE0Bb/nDTqb2q/jwET79cTXKinFkvV7P4pYRGx1/2vp1gUFBSGkCjkRg0tJCXZsQzsJ+W5EQFP//m5PVlVsYMMzL4xiKs9gBxMXIeuz+WKINEscUfkZh2IrJzfcSmOM/YD8Tn86HTBiM+izbKubW+XYQQzH7DxqFDhzj33HP/dF8mk4m3V37JmwvmcvnNK+ndTcHgQRpKy+V895OaoTdO4uprhoW/36fvJXyz4VOuvLjxqnR+oY+KqgD5RX46tFXx+w43bbJUEcTncdxwlYF31hawatVSbrnl9FL97pv8FPdOGc7iOV7aZKkYdYORUTcY+X2Hi9ETSrn7lugIfw+nM8i9j5bzwAQTi1bacbuD5BX6mTazkpWvJ0YQpTm5XoaOLaF7ZxWtWyrJzfPRqZ26WTK7T3cNs15qnOCWkqRg4YsJ3DKpjCXv2pBJUFLmJzVJzhUXGRACEuJlFJUEuHOUiR07dnDlladHPKx5fwmJsTZeeSaeYkuAex4sIykhcmARCAjunFpGm5YqvnovlbhYOdU1AV59q4bN21x88JkNf0DG5RfpSElSUOsIkpyowGoLMG1mBR8uSebW+8saWQuciJ5d1MxbZGXEtVER5GtqsoLBg3TcPuUYPtGd119oTct0V8Tfdumg5u1Pf+GGG0ac1rX/t2C1WomOjvReiY6OJhAIUFtbS0xMDFarFZPJFPEdk8mE1Wr9032fSX/49bqv+faT72kRaE+81EBI64kiUaSzm19R13tnHeUgXegXkVQNIbKuvehBBRac1JIg1RP7QsKLh3b1ShYhBDaqKKcYH150GJBJMmyimqMcoBN9IkjACmEJK6SOT/wy6YAbF4fYQUd6007qHv6+W7g4wDbi3GasVivx8U2vcp4qli5ehm2nhwRvengSJZNkpNAChVCQTzZZUkecFhN7du7Gi4cCDtP1pImwX/jZw2+c27YfL86bTXFxMXa7nerqal65/82Iaz4OmSQnzd+augN+1jz9BcfEQfr4GxMpGklHurstt4wcy7cbvvlL13sybDYbq9/+kBa2zhHHlUkyjN64P02b9uHFGB3V7H13/PN/iofVydixYwd6u6nZ7WaSKOQwVZSSx0GU9SX/nejDEfZhJplKLBRyGCVq5MiJI4li/txj7kTHY7cIeYG6cITDa2oqrPWRIqHS9iABNOhR07Qp/vESaCUqXH4nqamp/6g2/6eMDf1+P5Wl1UhEPotaSR8OP6oVVmTISaIFafV9GoTUdibiCGBCQkYVpXSmL4UcbuSPCCG/yHKK6cOFqOoXnH3Cy362UUoByWSSRAYW8qmgpD4lPSRsiMFMHtmhMJdmfsd4QkrCdFrjxkXuoZzT+s1/2vgzFSWVZEpdUaGmRlTQms7ESykUi6MR5FWMFI8kJPbxOwqhQo4cNy50GOhCP2SSjBKRRwqZTbaFXJKTKrIoJR8t+novaVnYS1QIwVEO0JUBEepSmSSnhWjHbn5lGxtIogUObI3eTSdC5lFgtVpPuS02btiIvEJbH0TlJ5udJNMCs5TMAbGdOlGLFh1KVM0uaLSgLX+wETkKWtO8FUsM8RxiJwEC7OE3EBIu6lAgD7fjiSglnxY0rXqWJIl4kUo+2UQTRzSxWI7k8/1333PlkNNfjMrKyiKAnyKRS5rUKmKbR7gp4Rha9KTRklipYQHOKMXQUwxiD1tIIRM9Rko4xg5+RisMuKnDSai6QU8UmbQLV3ns4GdsooooYqjEgo0qZMgxEkMFJfVkchAHNuTIUUsnBMb6wLkVXLvAa3JQojqG8Atqqx04PA460It8slGhwe3w/mP6w79rbHgm48IhV13PbWPmE22wsXpRpFDhjptD86F+VxSQlanEFC0j+7Afr1+LSqnH7YYrbiqmfWslJaV+6lyCuBh5hMJv7sIaXp4Z3yjzwqCX8cFbiVxx82usnG9GrdLy1MsVrP/FyZff13H9lQa27XIzY1os325w0rZV81kImelKco76eKVe7abVyhDin/N7n4x/+pioOZSXFdGrdZC319i5705Ts+c/dUYFrz4TH+H7mZ6qZOm8REZNsNG220Te/2AUXq+XV1+ZxfzlG+ndVcJWC3sPKeg3YBjbdrzJhIdiueDcUJCQvTbASwtqmPqkm7lPRVr1VdcEcLgS+fJHK+Nva9qfc+n7Ch55cvQZt3mLFi3o0LEX6uDnTL4rUnzYo4uGL1aaGTK6mnfW1tGjs5wP3kpGXy/myiv0MfHRch69L7YRp/HjLy6uvVzPlHti+OAzO6vXpdKxUztWr17Oxh+/4Pctm+nSQdFkNgtAglmB11vJ5VfcyJuvfMzgQRKLX0pgzMRSLjpPxzWX6fH74eOvHLhcQWpqjTzy+OP//9PeIeSDdCIqKiqoqGjs+ydJEgaDgf79+4dXz/9p+Ls69U8++YS1axvKG1u2bMns2bP/dNJbUlKCTlNFTVWQHXs9DLum+Qlan+7qJokoqy3Ap984+G5NKus31TF7fg0PTIhh0UobPbuoGT6ulKn3mOjeSU2Rxc+ilTZstUFSkuR8/2E6VluARStt3P94BV5fkIxUFRpVSJ2xeaub9FQF99wajc8reP61amodQWa9VMXilxuXw33xrQO1SkHvPoPO2Pdy8ODBvPKih8enNL39x19cxJjUpKWlnfIxXp67gJfnLmDfvn3s37+fHm1NTH3iQlSqyMHpw488w2WDvyA5wU2PLg0DmJJSP+MeKMMcJ2Pio+W89lw8X35Xx4hrm1c33zEqiifnLOChh07vIU5OTmbFOxt4cvp47NYc9Fo7h4/WkhAnZ/qUWF54tZpvNzjp0FZFnVNgKfMz6Q4TV1ysx2iQc8PtFqKNMha/lNBIIdq2lYo3Xojn/scrOHTYS7tWzQ/O/xO+3ehEAh69L5bz+oY6ywPZHu56sJz2rZTcdlM0A/poWPyOG7PZfNr3w+9b1iMHWmWqaJUJl16gY8ceD726Nfwub71j45yeGsaPNYU/i42RM+shM3ExclZ9aKddKxU33G4hIV5OsD45dtWHtUy4zURsjBydVqKqOhBeETwZu/Z5USgkZk5rrLqSJIk5jwsmPLabFxZ2oVdnOxmpLnSakGLqx9/UCKEmJycH4B8ZAHfyvSmEaPLzk7/zn+7pM+kPF7/xFjK/IoL4PA6lpCJNZJFHdr03lx+N1LSnsQkzeRwK+3MCqFATT6gEMSD87GcbWgxhX7vjgRfHOEBnzmk0cY2XkvEIJ+WEShwhpDJ0CgdZdIiYaAFoJC2dRB/2OH+jR48eREU1Doc4HXy+9gviPC1pqgIvnhQKOYIQghhPEhVleZQqi2nn69FoIqyQFHQUvSgtttCuXTvatQupdZ6e+TRKh67J/QMYiaWYo8T6EogipknyAEJtvy1nDx+s+YBLL7v0lJVNfwYhBK+/9jq6ipgm77t4UjjMHuJpuo/xJNqZcN+E/9gHJSWd/qr7fwNJSUkE5UFopmIqQAAD0bSSOgFQIUpwURe+p08OofEINwfq1dFe4WmS8HYLZ7jc0y2c7GcbbekW9g0VQlD+UzElHKMrA5BLcraK7+hCPwxS0+RnjXBgo5pMqR2ZdOD9lauZO/8/l6P/t/BPGRvu3r273lexHL/wNUlmFXKElrTnKAcoF0VISPjwokBJNGYgQDVl6DFSyBEUND0xP65iPE58CiHYzzZa0iEiHdtMMlWijCPsI4AfH16SaUE8IUWfR7jw4kGDLqLvlJAQhBazLeQT8AVPayywYN4C5EElQQLIJDlWqkivJ9rUaCkhP8KT0SSF7Elcoo5dbKYPF0a0nwsHyfV9flOIJpZqypEhp4PUkwJxBCe1GDDWq+hjGpXVl4sSijiCkVhiScCBDQ8uqkV5o/fCcVT6yujbt+8pt8UfW7ajrTWCBCbicWLHXP+eTKcVuewjgTRc1DW7D7WkBRG6Rj9Nm64FRZBsdpNMJslkhFVTNVRwiJ0oadxXHP/dm4MGLcUcpRfnh0hUn4rVK9dwx513nNK1nwir1YpOMuAUDnaIn0mjFSrUVGChnGIMGLFRjQ8vXuEhgdTwu0qSJFqJjhSSSwepJ6lkESsS2cdW0siihgpSyYq47xWSkh5iINvYgIRECpkk04IA/rDiujN9qcPGQXbS3AtUeEFZbqBSVNGd83Bgo5QC8slGTshi4djhY2c8b/o78HeMDc9kXAjw8PTXeHDqTU0SLHeOMnHHzdHcObmUHzbLmDjpSSZPnsrzzz2KSfkxM6cpmPFiFcOvNXLDVQbuf7ycvMKQ8AMgN8/XbChuSpKCpHjBi29U4w9A5/YaZHIvu/d7uP72Evz+0PVmpCr4+sfmn73cPC8SMKBPqJ8tq/BjMqWeld977969fLDmLWpra+jRcxDDho06a2FK/9QxUXPo0rU3B3evIq/QR8e2J7yHJAmFXKLGGsDjFQhBo8Cj49+bOU3H3OVbSEkJeafOe2U5DoeDnJwcdDod7dq14/zz2vPx8kRatwwdo7zSz4LlNrbt8mCvDXL5yGIeGB/DpRfoqbEGGDvZz1PPLmTLbxt4+JnFPPOwMnwv+/2CFxf4aNf5Gnr16vWXrn/d5yt4/amm3/UZaUo6dzDh9bl55tHIcU5mupLVi5K5/rYSvl3TsChdWRVgzuvVrHojiWMFPt79yEH3zge47Pw8SjsEeP+TXbRpKVFUEvk+cTqD+AOCKIOs/h2ioHv37uQWaBh4dR6xsXJSkxX88ruLI8e8xMcpQAh27g2yeNl7DBx49ubKf4n8XLNmTfj/R4wYwbBhw7jxxhv/8kn9/8Lf0alfd911XHXVVY2OUVFRgb8Zd9cFb8zhpmsC/PiLJuRR6Ag2+b3Q8aGgyMeGX+q44NxQx/bDT85wqfEVNxXjcAo+WZ5CSpKCT75ycOkFOi6/SM/Sd228sthKfJycW4YbCQYFH68LrXKaouU8PCmWKIOMOmeQB++N5Ybbi2nXWs30yZGrADddb2T1p3aemVvNnVPLeHhiDG2yVFhtAd5cYeWrH5yUlAbp1q0nFoul2Wv5T9BFtWbdD6UMGRxJLrpcQV58o5paZzypqamnfYy4uDjOP/98kpKSKC0tDf/uJ+LOux9n6pNTMEVDmywlRRY/fj+88nQ8P21xEfQL5i+xsm2Xm5uvb57Q0KhlGPQudu/efdrG7mq1mtkvLWPaA3cwqOduFr+YhlYbGsB9vK6Oj5clU2QJGXBLEsTXr1hefpGet96xkl/ko0V60x3gBefqSE5U8O0GJ+PHRrM/29NsINS2XW406safHznm5Ytv6/jqvVRuHl/K1++HAlXi4+QEA4Il8xpemOt+UPDS1e1O+7eqqLCQesJ7956x0Tz2XBUfLUsOP1uffFXHF6uaDqgaf6uJZe/bUSglYmPkXDBAy4LlNixlfjZsdoZL3UfdEMWilTYem9zYqNpS5kcg6NFZHREEdiJM0UqEFIfdoWDDlsh9BIMgST4WLFgAhJL5/hMUCsVfVgmeKpqatNvtduRyedi2pKnv2Gy2RiTByTiT/tBSUtpseRlAPKnkk0M1ZU1Owk48VkAEECdM8JT1wS8AOewmlayIABFJSDiEDRXaZhU7SbRgP1vD5Kdf+MKfNwW1pEUZVFFQUEBsbNNG6KcKt8PdLOEoSRJKoSZIEBkyFAoF7oCLQnJBQCwJmGl4bjSSjtIKGxaLheTkZEpLS9HqtASUXpqZE4eTjYMEGvmiQYMqqhYrLUQ7lk5ZzSLzckwZehYuf/OM7+l1X6zj5efnYS21kxZo3eTcUivpkQk5Flk+ycHI36JaVUpW9xYYDIZm+yBJkv70nfD/Gx07dsSmKyelNrPJ7WUUhIl9gHgphVphrddkNgz9hBB4cSNDTgotKeAwh9hJZ3FOxL0VFAEOsRMQ7BVb8OKhPT0iymQlSSKRNALCj4U80miFAiUeXKF05ybgwY2S0LMVLWL5bfOWP30v/Df7wuP4J4wNs7Oz8ePFSAw72ESyCNkYyFFgJplyihEISjhGF/qil4zsF9tCKk2poXRWCMExDlJaH1LU+qTzPG5hcGLYkY1q9BgjCKDjiJMSw/6Wh9hBNeUECVBFGXXYUaPFSS1yoaA1XfDippxi6nCwX2xDhRoJTnksIISgtKicBFIppYhoEYuLurDy2IEdPz5sorrR+UrI8OOjlALSaFAIqtDgpq7Ze9RFHQ7sYeuMJNI5wDbiRUp9anfkmLRSlFJOUaMyeqdwsJvN9BYXNnqfOEUtzqCD8vJy5PKmF11PRkAECNR3zgmk4DiBbIySTCSJjJAFC81nAziFgxjiyaIT2ewiicZl1iUcI4EUUk4IfpIkiVgS6Cz6kMt+OtAz4m+0GKjFipqmFyNtVJNFR5SSihJxDBNmamqsZzRHCAQCeHDTQxpIqSjkELtQIEeBEj1RtKUbWkmPX/iwkM8efqOL6Be2STFI0dhFNT7hRSmpyGZXqMoDNWUUNXnfy5ChQk1X+oUXCQCiiaNSlJLDbjpIPWkh2nKMQziEDYPUeHzkE168eMkjh5p6+wodhnCf7Pa4/jH94d81NjyTcSFAjx7n0KPnYH74eXuTCe+SJFFpFWz6NIbbpy7k8suv5K67p/H6fC9Db/+SaANccn7oWGOHG1m4wsb850ILE035hYavuTZAkcXPy7PiI0qCax1BLryukCprgN37PXTrpObIMR9V1QH0Ook1n9XywecO5HIJr1fgcAR48oGGoNa5i/xce/2df2me7PP5ePjBcRi12dw6PEisScYPP39H7x73ERvXgslTZ3HuuYPOaN//9DFRc+jevScvzZHTt5uc3HxfhKhl4h0mHnq6kjE3RtG9U/Pzh7atVBTk52CxWMLt4HA4wkT13r17idJV07plKCcir9DHnVPKmD4llhnTQr9xRaWfJ2ZXMfPFWkyxWUya/DQZGZlkZNzGZ59quWL0QrIyfMjlkHNUzlXX3s5tN/+1+wHAZqtoVsgDkJbsomeXprcb9DI6ttMw/fkqzu+v5cdfnHzxbR3du6gpKfUz8dFyBvbT4nQJDh32MfrGKEbfGMXTc6v56gc/VdUB9hz08OpbVhTyUIhTZXWAC8/VkpDYl6uu7MsdI6zcdF0qarWMiko/L8yv5svv69BpJR6cEMu69TJqamz/sR1Opy88a56f48ePJyWlacLh34C/q1NXKpUolU0TTs11HiXFubRJgp5dNVRbHXy30dksEfX9T046tlUx/uFy1CoZkhRaMRhxbRRPPBDHj7842bXPQ0q9EfOj98Uy/uFyVr2exDOPNvjiHH9QV70RSTLcNSaaXpcWUFUdwOOF7p3UTZZ0jxxqZM2nDoZeruelBTVYygNo1BJDBuvQaSUm3Wlk2bJFTJzYjHTzFDDnpWVcP3QA3290cs9YE3ExMn7a4mLhChvxcQYuv2Yccrn8L3XKQogm//6SSy7h/VUJLJkLv+/wYIqW0benBrlcIiNNyaBri3nnjQSyj/j4en1dk6tHAF+vryMuVoff7z+j8ywuLibgPsC40ZEveqNBxt6DHuYvtVJjDZLVQsmBHC9CCJ5+JI4aqwivRjUFSZLQaGRMusPE6HvLuHigjtnzaxqRf3XOIDNfrKKwxM+o8RZGXheFXifju41O9h3ysPzVRGJj5HRsq2J/thdJglsmlpKR2tDVrPzQQ2brgRiNxjNog1AgkaXMT7U1wOTHK4gxybjxDgsvz4qnRZoCtYpmpfZKpURmhpJlryTidgumzqjgyov1jLm3lGijjEBAoFRKDBms58PPHSx518atI4woFKH9ZR/xMnZSKW+9nMgTcxorro9j1ScpyFVmUhJcnNvbhsnoo9YRYPn7NqIMMhLMOg4ekdG164B/3CCiTZs2bN++PeKz3bt3k5WVFfbjatu2LXv37o0YsO7Zs+c/Erln0h8iC6WqNwdBEA06jnIAGbJmSYfjpKQGLXvEFtrToz6QoAK10ODD2yg5OYM25LCHaJonKRWSIuLcS8hHhrxZUhJALTQUFhYSExPT7HdOCYo/J1n8eJEho0ZWjqW4mASRShItkIAKLOxkEx1F77BPnUzIwpMNIQRDrh7C4nlLEKVNlyKXkEcrOqFCg5XqRtuPcRAlKrpLJ1iRVIGj0s6oG0fz5fdfNHs/NIdvvv6W2Y/OJaO6A0pKqMXayOPtOBKUKRi6Kygo3o/aGnqPu6MdnDOwN8/OefqUnr3m3gn/vxEVFUX/C/uy5/Ocej/FBtQKK9WUk0Hk85hCJgf4AzPJBEWQAnKophwtevz4CBIkhUzyyGYr60kWmfXqthqqKCWTdsSQQDmFFJPfpD8gQBIZ7OZX0mjFJTdeyNH9+XCo8feEEJRSQJ92/dB3gdK1HqKjo/9R7f1PGRu2bdsWV31au40qAvhJJB0/Po4SCrkJ4KcH5yGXFNhFDQqUJJJGqSjEQn5YcalGW1+qrsNCASknLdTITlrIqMJC4p+mW6fiwEpburKfP9BjoDcXRKiHHcLGdjaGvRUTSKGCEozEIFee+rjt+PeSacEOfqKEYySSRhmFpJCJIEgGbTjGQQwimkTSkCGnnCJKyMdANBVYsIlqMmiDCk29Z2kO5iZU4sfT7HsziGMcwi+8JEstMIsUDrGTRNKwURXx/ZDH5oBG7wCdZKCV6MwefqWT6ItG0iKEoBILBRwmKZhxWnZA1904lPUf/ExMdXxEqb9NVFHAEfz4UKDETg0e4QqHHZ2IPA6RRhZqSYNaaBql2wOUUkhPBjZ5DkYplsNiL0ERUuEeRwqZ7GcbcSKp0bvDL3xYqaz3yPZhoYB29KBDp/QzevZlMhlCClIUzMVSX24fRyI+vFgoII9DtBOhiod0WqMVBo6ynzaE7CyCIoAcBfvZhlM4MBKDTjJQJ2rR0XQlV2n9/aZqQtFulpIoEcfwCjcJpJLLfg6ynR5iIApJiSwK1K1BEQM+ZZBLpMH1JHbr+mdPIEfBt19/h0Ku/Mf0h3/X2PCMxoWEckSOHNnBC/NrGNhXGxaDHMdX6x1kpinISFPxyEQX777zJpOnPMnESY/hvGMyn3zyCSvXzuOS80Pz7eWr7cxfYmX8rdFIEtjsAaKNJ4VdCcGkxyqY8UBcIy/EKIOMRS8lMnpCKU/MruTDt5Lp013DwGsKUCplDL/GwNolyfXl7YJft7mZMaeK9BQlH3wpqPWdy6BBF/yl3/vZZx5kQPd9jLpegyk6NOdrk6Vi9I1RDL21gA9WTaGsdCrXXX/zGR/jVMZEe/fuZfMv3yBJMs6/YAjt27c/4+P9VSgUCiZMfIpFb0yjpLSGVW809PMXD9RRUOzj8eer6Niu+TmyzR5ArdZFXPfxdjhy5AhPPH4fPTs0EPUPzKhgybxEMusFRzm5XhattFFSFsDpDtCjVW9SUxv6u2uuHcHV1wyntLSUYDBUCXHc3/KvPv9qdRTVNRXExjRNcB7IdjNhbPNznB6dVSxeZSU+Vs5lF+p54XEzu/d7GD7OQs+uGoYMNpCeqmDnXg8j7y5l3Bgjj0+J5fuNTq4ZU0xmCyXLX0kMe996PEGefLGKA/v38fJMGNSvYaE13qzg5VkJaNSVnNtXS7/eWnKOOrBYLGe1Hzxr5Oebb77JBRdccEoqpn8i/s4J/+kiMSkTj2cbe/a7sZQFuWOUkQdmVjDvqfiIQUR5pZ8n51TRu5uaXetboNGEHhSXK8j056t4Y5mV3t01WMobHsi2rVTMnRXPPQ+WI0kCmUwiN89HyxZK3pqbSHJiwy1x+KiXbbvcqFUhny+FHIZf21jVWF7pZ/FKG9XWALNfr6F9axUzpsXSq960dvd+L/16abjnoaVnTH7++usmXpv3CPeNi0Wt9PLos5Xk5vvQaeVoNPH06n8bI0feDoRKYILBIDExTZdDngmUSiUJyW25ZPhPXHieBgmYMaeKoVcY6NhOgym2DY+/bEStKCLncDUjhkY1CpU6kO3h8DEvtc64My4b+Gnjdwy7ygtEdtJXXarllollrF6chM0e5Jl51bTMUJKUIOfRZ6ooKPZidwSaJUocdUGEgMGDdJhj5cxbVM2+Q17Wb3Jy3zgTackKNm9zsWKNnbmz4nl5oZXnp5tZ90MdHo9g6BV6np8eF963OU7O8HEWRFBQWxfE5Q5y8z0WCku1tO9wHjNmPXdG1x9tMlFttTP5iQoqqwO8vzCJBLOCS4cX8eizlThdgiJL8yvFAG536L7X6SQWzE7gipuKsZT5OVYQ5MMvHIwZZkQmk1j+aiILltu4clQxUXoZ+UV+unZQ1behQC4Lyf9P9gQC2LzdhN9nIy/3N7b85sfnE5jj5DwxNZb+vbWAAyEEDz+9hrcWqxl315kvCvwnuN1uSktLw/8uLy8Ph8+ZzWbee+89qqurmThxIgCXXnop3377LStWrODiiy8mJyeHH3/8kfvvvz+8jyuvvJIZM2bw6aef0qdPH7Zt28bevXt56qmnzvr5X3LZYD5d+UUjguc4islDgQpVlA+5XIbFmkdKvQfeicgnRBIlSKnYRQ07+AkFary4UKEhlsaliLFSAm7hooRjzZ6fWzhxUccu8Qt+/HjxoMUQVpHYRQ2VlAICE2ZiiA8pgHbtbuQleLoYeOF57FyVQ4xovNppFzXoiCJIgKOyA2TVdCZWig+rJFsQRYJI5QB/0EMMJEgQlUEZETgRHR3NtSOv4atl35NkzwpP5oUQFHIEFWq0UmghRiO0lIrCsMrML/zYqKaHdF6jczNIRpzFVtZ9+RVDr7v2lK9XCMHc5+eSXt0emSQjXqSwk02kiMxQYMgJCIogdXFVrH13HUIItm8PJQz37NkTo/HvTRT/b2He63Pp90t/dlaVkkAachRUUEKQAEZi2csWZEJOAqmYSUaJGgkZZRRhp4ZYEunBwFA5KG4kZGSzkyiiUaOhghIKOUwqWfRgIIUcpoAjGDGhaUbRBSHPVUlIuEQdJvRIwFFxkJa0jwgVO8oBTMSFSROrsZQJdz3w32i6U8Y/ZWyYkJAAUiio5xwujlAOxhBPicinjMLwc1BGEcm0IJd9SMjoSr/wtjpRy0H+oI5aBEXUihrSyEKFBjvVOKklKIINzzsiwi7kZEjIEAjiSEKBgs70a2SbYJCiaSO64cBGuhRSUGaJjmznZ9p1OPV2kiSJhNR4/BYfClR0og8eXOxjK7EiARNmqimnGwOwUUUpBQgEtVhpTw8EQSqw4MXNHn4jmjiiMBFNHLliHy3pGJFMfpi9xJOCToqio+jNTn4hXqSQJmVRJUrJJwcXdWSK9iglFW6caNGHVYUnI54UCjjMEfbgF34EQWJIoCv9qVaWntZiUPv27UntlID1twr0PiOH2YNWGCinmLZ0DZOdNaKSnfxCR9ELY72K0S985LIfJarwZ23oSi772C1+DVUFIKOyvj+RNXM9AAqUuKhDf4JyNlQRINjFZtqLHuH3hF3UkMMetOipppwj7KUt3bDFl3LPpGdO+dpPhkqpotBzJCLsEELPRqko4Cj7aU0XIEROForDBEQAuSSnjGKSyMCHBwf2sGJeiQoP7iaPV015I7XriYgjiRoqSZTS0InQ4tIWvqNNXEfaDspEkoWsA+RuBYhQG/rwEsCPqn58H0sibpX9jNvkP+HfPjZ84dkprF6g5GhBLFePKeGuW6I5v7+W6pog85fWsGmLi3iznBdeq2bK3SZeXrw54toHDx7MH1u/5ZsNh+nRWY4xSsbqT+2sWmunri7ImImlfLYiJWLO9OTsKg7keFk6r+nKvUUrbXy6IoWcox56XVrArSOMPD89np37PEyf0mCTJUkS556j5c05Cdxwh40HH5nL4MGXnvGc1W638/xzD3Fgz3qUASV3TbMjk8GMB+Lo0FZFlEHGtPEx7Nrn4eMP53PJpdf8LQHU1dXVPPzg7bRKL+e6y/0EBXyw8iNKq9OY/eLSv2z1dKYYNOgizOZ3mP7IHTz8dBWzHowJcyZDBuv57BsHv+9w43QGm6zoW77Gy5Brxjb6fP36b3h/1QwevifI2i9DVbp5hT6ijbIw8bniAztfflfHo/fF0LOrBkddkCXvfsbIYe/RqnVnHn70JVq3bo0kSX+LxcXQG+5k4aqneOy+xn14UYmPvEIPttrmicU9Bz28OCOeAX0axnxbtrsZdYORGSdYv2WmK7n6Uj2j7y2ldaaKc/tq+Hq9k7dfTYpQUqvVMmY/Hs9Vo0tITWpauDDl7hiGjyuhdaaSg0dUDLqscXDSX8FZIz8NBsN/Lcn9VPBv7tRvuHEsz8z4nP0Hq3hiahyjbzRy/a0lXDqimFE3GEk0y/l9h5tNv7sw6GW8/nxkeJFWK+PlWWauGVNCSamX7ze6CExvUI7GxchDZdFmBRcP1FFeGeCbH+v44LNaHpoYQ2VVgHsfrSDaKOPCc7WMGWbk82/qqKoJoDlJ0Jh9xMu9j5TzyH2xTJ8Sknbn5HqZ8mQFjrogs58w0661isrqAIGA54za4+jRoyxZ+CBfrVKh0ykBHXffYkIIwQMz62jZYQLDho9h/fpvWPn2PGKMDtQqicISBddefyvDh4897RfKySThK/OeonOrg7wzLy2c+h4MCp6eW8Pjc5SsevdjdDodJSUlrFq1inOHLODcvhquHKynXy8NH69zsH6Tiz7dYzCljD7jxDKfz4v6pJJzn0/w/Ks1pCQpmPBQOZIMPl+ZgjGqoaPbn+1h+J0WlrxrY9xoU6P9zp5fHS7X795ZzYr5oQ64tNzPG8usPDSrlqsu1eP3C778vg5zrAyPVzD+1sb7glBS4tOPxLFohY3OHVR07aDmQI6Xw8dq2b37N9auXRkmq08H3boPoGtWLU+/XMmLM+PDoURPTI3j7TV23l2QwP2PV7Brn4funRurb/ce9NAqs2FyIZNJXD8kiteX1vDIpFhemF/NRefpSE1WIJdLTLrTxKQ7TSxaaaWk1M+sh8y8+5Gdq8eUhFStk0KDoxM7dqcziMMJA89xMvn2ZPYedHPf9Aq+ei9SOSNJErOfMHLO5Qu5edRd6PXNl6b9FeTm5kaE061cuRIIeY3ee++91NTUUFlZGd6ekJDAo48+yooVK/j222+JiYnhtttuCycbA7Rr147JkyezevVq1qxZQ1JSEpMnT6ZNm6YJyr+CKQ9O5vOPv6DYcYxUqYHUFEKQzS5qsZJKSxS1yXhj68iTZeMKOsmgTWgyKpwUcBgJKTypMUoxJIoMVKhx4eAI+0g/oQzyRKRILagSlmbL1vLIpj09iJHi8QoPuezDShVHOYhHOFGjJZG0+omkhVwO4MWF29X0pOp0MPnB+xn28wgUeUqiMIU/dwh7qIxfkcmR6F2YPLHE1jUmSLWSnhgRTzVleA0ubh3XOGV0yoOTMcfH8fZbKwlUg7M2lA9vJjmsnAHoQG+2sp5aUUMqWdRiJY7mrT1MzkTWvvfRaZGfubm5YFOEiQWZJKOl6MBefqe16Bz+fepELRXmfB6e+WD4ufoneuv+VchkMr784QuGDx1JTX4FGnR4cCFDhpEYMmlPAD8W8tnFZvQYceEgSJBoYoklnv1sJYhAhx4ndXhwo0JNKlnIkFNBCRWU4MGJFgM9pYEERH3oSTMICD8e3FipIhk9SWRQyk5+4zuiRQwg4cZJEhmkSi2RqUEEBNHttAwc2LTC7Gzh3zw2NEQZSLZnNWnBkSK1wCLy8As/CklBAB9e3Pjw0kGK9AzTS1F0E+eylR/RYsCDm71sQYmGWOLRYKCII2HlcAwJVGCJ6GNORAUlJNMCSZKQCVmzvstmkijiCJyQAt9N9CeotJ1WOzzw6BSm3P4gKpsalaSmVBSSQBoH+IMoTFipIokMoonDJJmxixr8+CkghxjiyaQdcuRUYKGYo2TQBqMUg0Xks4tfUAkNPjwECGImKfzekCSJFNGCMopIpSUm4pGjoJxitvMzXURfBKJZL9Xj+1AIJZ2lvo22uWPsDBgw4LTaYuGyN5ky8QF+Xv8zBl8M+eTQmwsiVKcxkpluYgC72IxaaPDjQ0Wo2qEHDYtTMklGG7riE16qKaecImolK5KQRZDhJyOAn4PsIE4kYiQGF06KOUoKLTESQy778YuQslyOvMGPGkFrulBrruDOybfSsmXjRctThcvjoi3dmnw2kqQMdopfws8GgI4oPLgIigDFHEWLvj6oLRSCCKGUeyGCTapmJSSC/IklGSK0L+FBjpJOnMN2fiKzazqSJHH4j2MU5RVhwoxAYKUSF07MJNNO6gaABh11TVRUnC38m8eGZWVl6DXlZKQpyUhT0rOLmrlv1vDcvGr69NRw+01G3nghASHgg88djJ5QSjCYyQ8/fM3Kt+eSEOtEpZIoLoJZcxU4HSXMfz6OZx4JiTistgAz5lTR57JClr+aQKd2an742cnBwz6SExXharCTUVDsp11rFRVVAS6/UM+0CbGMvNvC68817fPbJktF+zYmevbsfcbEp9PpZMI9NzJjsp2BcxrmGUUlPm6fUsarTyfQoa2Kyy7U8eYKG2OHaflq3ScMHzHmjI53MiwWC+++8yb7926hqKiA8/vLeGRiLEkJoYqiC8+FX34v4JGH7uSNN9f8h739fejYsSMff/Yrn36ymqtvXYJKaaWqyopGDc9PN+P2CG6ZVMqyVxIj5s/fbvDw3aZEFr0VGWpYW1vLssWz+PpdDSqVxJsrbFRWBcjN89G13i82+4iXdd/XsWZxUpg7MOhlTL4rhgF9tLyy+CAzpo/hqefeoVWrpucgfxWXXHI5933+Dm8sO8hdY4zh+er+bA+TH69gzpNxzF9Sw9JXGouyHHVB1v/sRAQF/XtrkCQpbJH49fuNq0EUComnH45j9us1xMfJufQCXbMWEo/dH8PKD2qZ9VDj7AxznBwkiZferGHz1iCj7mxsx/JXcNbIzw4dOnD48OGztbu/jH9zp56SkkL3XjeSc+R1bhgSIpRffiqeR56uRKUMrSpcdJ6O+DgZqcnKiITvT79xUGzxk56qZPi1UWze6mLahBgmPxFKMfP5BGMnlTL/uQTatW4YJEy83cTs+dW8vKCG73928fIsc4Skf9IdMcyYU8kTs6v4cEmDvcGUJytY9UZShGK0bSsVX6xK4ZpbSnh2XjVajcS1VxhQKhSnFIpyMt5ePpfnH5XQ6WT4/YJFK218/m0darWE2x3kh59foNbhIPfA23y0WI1BHxp4Vlb5ufuhl/jis3e59LJhXHPt8EahBCfi2LFjzJoxicKC/WhUArdXwxVDRnHRxUM4cuhbPloSSabJZBIzpsWyP8eL3W5Hp9OxccM69u/+jOkPxNMiVeKXrS7mvF7DoP4a4uLM1AUv5N7R407r+k/EOX0HsfadFVx5cejfTmeQ4XdZuPl6I+NvjeaWSWUsmxfZcQN0aqfmucfieOrlaiqrgtx7ezTGKDllFX7mL7Hy4y9OLh7YeMKSGC/nyDEfndqr2LrDw6bP09j4q5vX3rIyY04V7y1svEpVWOzjWIGPZe/ZWbs0OeJcah1BbrrHwtZNr6PRaBk69KbTuv4xt0zkvnu/R6+TMfTyhsWWgf20HD7m5dqxJdx4dRSTnyhn5fwkMtIaJiGFxT4mPFzOkrmRg5CMVAV6nYxxY0xceJ6Om8db6N1Nw9WX6bHZg6z+tJbUJAWznzDXt4mC+8bFkJ6i4OFnKul6YT7jRhlp10bNwRwv3/xYR9furQgEQy/+Dm3UGHQynM4gn31bh6XMT0aagqsv0aNWy7jpOg0LFrzOgw8+fFptcaro1KkTH3zwQbPb77333kafdezYkdmzZ//pfvv16xfRP/5diI2NZd36L7jhqmHsrComJZiJAiVHOUACqbSXejR8uQaiRSK5xt3sdFmQfHJ09QFGJiKTFpPJ4BgH6SD1IkW0ZD/baEHTCqQoYtjNr7QRXYknpATwCjd55KBASYwUIhZVkpr2oid7+I0KiulEn/A2CIVKJIladrOZtIy/vpIZExPDms/e58lHZ7J/5z6UfjXOgAOhCNKjdTcuuHgQFeUV/LZwb7OhRWaSyVXv44qrLuWmUSMjtgkh2LFjB9Gx0bzwynPExMQw8e5JqA+nYwrGR3yvzHSMSbdPYO2aj8kp24nb7yGNrJMPF4YcOV5v82nsTaGurg5ZIHLYEisloBZaCjmCS9QRVPoYcH5/nn7k9bMSrPRPR0JCAt9t/IbeXftQW2tFVu9GV0UZBqLRSnpa0BaTMJPNTs5hMIfYQRLp7GcbHeiFTmroS12ijgP8ESqLrv/bZNGCP9hIX0KTcrkkRyN02EUNRqmxdUNdi0pSSUbgAkBhkujWoidBBB6cFJNHFFq0kgynthx9i1hqa52MHTf2jBcGTxX/5rGhQqaI8HE9GbEkYKeaWBIwYKKIo7SpV7udDKWkIl4kk0wLoiQTQRHkEDvCitFabOSK/aTRilgSyOMQTpEeca9AyGLBjROjFEOdsAMSVlGFSWo6DFASkb+vRtKRV5JLMBg85d++b7++DB17NWtf+5x9Ymt9uI4WCRlWqgkSYD9bkaNAJmTIURDATys6R9yvqbQkQaTyBxtpL3pgwowfP8UcDdsCBPBzhH34hY/WdEZHFOUUc0wcpIZKTJippJQO9KSgXgXqwwvNtLtTOBrZCgCU6wq5eMiFp70IqtVquWfSXRzZkofPGiC6meA5raQnU7QniJ8CjtCZc6jEQimFjfpppaQiQaTiTrXy43ffMuW+qRSuzye1iYqKWmFFi4H29KCaMmqopJISZChIr09e14ue7ON3BAHM9QuBOvTUyq207JnOSy+8flbKYv/s2YghPvxsALhxcoDteHGhQY8CZb1NgCLkVyyykCSJLDqxn20R9jBCCNRoKaWg2YqUKkrpSG/yyA6FRCGhxYA6WkFFYTX+PBk9pIaFnuNevGUUhRdaaygnGGyeYP2r+DePDS0WC21OuB2NUXL2HvLy9erUiPmoJMHIoVEUWfx8+m2Qjd/O4pMlKvS60NzA7xcMuraEz1YmhZV6EMq9ePXZBG69r5TRE8rweAVen4oPFscyd1ENJaX+sJ3ccQgh0GhCA63lq+3MeCCkqHa6RJMVYsfRtpWExWIhLq5xn3kqeP+9pdx1k5WB/SIDjdJSlCybl8iDT1Xy/sJk/H6QyaBNlsTnP+Wf0bFOxrZtvzF/3lQenxzkxYc0QCIbNru4ZWIpz083h8Noz+ur4d1PCsnOzg4Hav43UFxczLIlL3M4ZzsqJciVMdw0ahIvzn2XcbdfTmaanGMFPh59tpKLztNxy7AoRk0oJSZajlol41hRFG3bD+CNN59rpMr/5JP3uWtUMGyzNuvBOEbfW8oD400U1of9LFpp47H7Y8PE54k4p4cGnw/mPCGY88rjvDr//b+lDWQyGUqFkiPHfFx4fREatYRcLpHVQsFbc0Ol+b9v9zD9uUoemxwbTnvPL/Qx8bFy5j+XwJbtLpavtnP7TdFYygJktVA2acUIIUK/rMLPwRwvU+8xNXteLTOUlJY3Xanp8wl0WonFLyWy75CH+yaOZMWqr0/bJqs5nDXy8+abb2b69Ol8+OGHXH/99ads2P134d/cqQPcdc8DrFn9FsfHgi0zlLRtpSS/0M+0CTEolRLrNzkZ0Cf0E675rJal79kYOTSKfr20HDri5Z0P7bRIUzD6xlApyuUji4k1ybjuSkME8XkcD02Moc9lBYwdbmzkZQIw6yEzPS7OJ/eYl1YtVezc66Z9a1XEi+Y4ZDKJB8bH8NOvTj76so7aOhtR0ZlntLJVmLefbp3U+P2CMRNLGTxIx5fvhNR2Qgh++8PNnVNf4pv3kzDoQw226kM7731cy203GWnf2kHO0SVMmbScS664k5tvbpwmefjwYWY9cSuvPBUIp/15PH4WrnyLSRPf48G7/Jxcan4cY4f7+fKLD0hNTefowaV8854amSz03csu1DNtfAxX3FzDw9NfoW/fxqv9p4MOHTpQVJ7Irn1ldO+s4vEXqrjvThOXXqCnotJPlF7WrK/HVZcaWLTSzncbHaz8wI5MDjHRMp6YGsfDk2K46Z5Sduz1csfNRqKNcnbv9/D8a9VcPFDHuNHRzF9q5fyhxei0MoxRMgpK/EydUc70++OIiw15dv3yu5tZL1VhjpXx/PT4RiRslCGkVH5ydhUfrl7ENdeMOK3JbklJIRq1QJeowGYPsOrDWn79w41KKXHN5XrenJ3A6k8dlFj8jLjLQot0JcmJcg7m+KiuCdCrm5r7H6+kXy8NT0yNRS6X2LLdxZBLQhOO1i1VbPwkjfEPlvP+x7X06KLm5ZnxEYOc3/5wce45Wi46T4daLbH2i1oWrbIx9Z5YOrdXMeVuE7kFZTzzemu27zOiU1USDAqG3lbCiGuj6NlVzcHDXq4aXcL9d5lIMMtZ88VXfxv5+T8BaWlp3DtlPE8+NpM6QhNsJapGidUAUVI0sY4kylQFpPmywv5lQRGkXBRRSmF9OIaEHx9CCHSSgTiRSIE4TIYUOZlxCgclHKMTfbBRzS5+wSPcSEi0ojNmKXK1VJIkWooOHGR7BPF5HHopikSRTt6xvLPSNnFxcbyxeD5utzucTK1Wq1mxfCXvr1hNeVkFac1M0ACCBDn/svN44eXnIz7ftnUbj06djlStQrIrIcpPINbN9KceZe3qjzmwfT8ap4GgPIA3ysndE8cxctRI7p96P5s3b+b7r3/g27XfQ13TBKhVWcEVgy84rWtt2bIlHk3j9FS9FEV7elAn7MRfrOXNpQtOa7//djz24HRwytGgRYacOJIwYOQg22krumGQoomWYtGJKHx46kNfCmlNl0ZkllbS0050J4fdpIvWmDCjktS0EG3DvooArejEXraQKdoTS6j6JCiClJBH5z5ZcEJImTI19B9IGNATR6fICwiAe6+B2XtfpGfPHn9ruvG/eWz4nxYLAid4IyeRTgE56Gi+zFBHFG6cRGFCJsnoIHqxk02k0xoJiWrK2M5PKFGiQsN+thIjEutDcUTYPqETfcI2Bu3oQT7ZmGisYPQJL1ITqzAyITst8hMgKTkRG5V0ZUD4HraIAqqw0I4eYQWgX/jYyxbkKJsk6pWSigzRhn1sDYfzSEh05pxwqTaAR4RK680kUU4RabSmB+dRiw0XtcRI8cQQ6u8Pi71UiBLipUgyTgjBEfZip4a9YgsJpBGQ/PgT6zj/8oFMn/HYKV//iVixdCXF1kIC9YrOoAiQQmZEoj2AASP72IoKNRZCZOYuNmMSZgwn+PcKISiLyuPaYVdjMpnoc04ftq5fiFwoQlUM9eN4m6jiEDvpRG88uKmjFjvV9GAgO/kl5ImH4A820IJ2JEsZ4WOk0IKqQBkHdxzgkamPsXL122dsR1JYWFjvZyuavL/qryq8zSe8+PDSmXNw4uAYB8OWNH58HGIHh9lDG9EVg2QM94d+4QuTpAaMFHGUeJEScZ8AlIoC1Gjqw/5s1FJDGUUhJbbfh9ftaeSrGiJaO1IrrBxiJx1ELxzYMBuaLgv9347ExERyT+DvLGV+dFpZo/mozydYv8mJUS9RUpzLxrXpKBSyiL9r20oeQXyeiJkPxvH03GqeeSSOMfeWcqzAx7jR0cx+vZpXn4kUUkiSFMrH8ASprA6ExRdKRdP+ocex75CdG8ec+e/880+f8/CKptX2aSlKAoHQ8b/d6OTS83UcPCxITml+YfpU4fF4eGn2A6xbpQzPvQEuOk9Hzy5qbrjdwncfpIZJshuH+Plpw1f/NfIzOzubp568jdnTg/TuHiJhK6uqePqVx5jzgp/eXTzMfDCBlKSQMOv7n5xMfbICn1+g0chQqkx0796HxOSWPDBlDCIYZMB5V3DDjaMAyD28mxvGNdxv3TureWlmHCPvsgASTz0cx5E8X5NViMfRt6eGujqBu64Ap9OJTqdr9rtniqKiIhQcYd7TZu56oIxH74shM0MZwcfMeiiW864qZPseNxpNKFsjPk7Os4+a6dpRTd+eGq4aU8xtI43I5eD1/bn/ptUWJCNNzq59Hm64qukxyJ4DHhLMTT8TH3/l4IqLQv1q5/Zqrr3EwXfffcWQIadeKfZnOGvk56effkp6ejpr167lhx9+IDMzs0mzd0mSGD9+/Nk67P9oJCZl8MlXlYy8LjQgeOrhOJa+Z+fS4UWYouXUWAOkp8qpdQjWfV/HV++mhqX4A/tpuXWEkRF3Wdiy3cXoG42MHBrF1aOLGTOs6QGGJElo1DJuvr75AcioG6IYNLSQaRNiUSqgd7fmH+re3TQsedfGiKEGFq+y8cxzU8+sIeqfzzWf1dKvl4Y7bm64ryRJYkAfLWuXJDDjxSqWv5rET786+fEXJ1++kxLudLt2hOuvFNz90GJ+Ss3k/PMvjjjEC89NYdV8SEpouB61Wsb94zR886OFpMTm2yQ5QcaPf5Sx8cdP+XKFqtEKT7RRzqvPGFjx6Qd/mfwEeH72UqbcP4pzulWzP9vD3KdCA267I4j5TxLd5HIJhVJi5OVGPvnaQXqqAoVc4o1lVhx1Rh64J4ZJj5Xzy+8u/AFo1ULJzGlxtG8TmkRMuDWaz79x0K+XGrcnlFpebQ3Q57JCEuNlaNQhD5vFLyUwbJyF+UusRBtljLg2ig5tG4jjzHQlldUBurT3cPjw4VN+Efr9fl6aPY0vV+p5+Gkn14618OC9MdwzNhqnS7Dms1pun1LGO28k8d7Hdu69PZp5i6xEGzUsfzWB5MSGwc3bq21MfLScFx438/m3dfzxXYOkXpIkZj4Ux0NPVXLPWFPEOZRX+tm0xcXjU0IrukMG65m/1Er/3lpaZijCiZN7D0XRsY2Dl95qic8ThSHazI1XaZHJoMoGCQlw51jByo8c+D1H0Kj/Z3gQ/l2Y8cRM3l32Hq3oSCyJVFASEfBwMpKCGRS5c6nEQjIt8Aov+9mKCTOd6INCUuITXvLJ4QDb6Sh60ZIOHOAPtoufSCYTJUrKKKKOWrpzHjrJQJSIAU2QSn8pyf7MRsTncRiI/tPSxyTS2fH7LpjwV1umARqNhqSkJIQQ3DtuIkd/KibR2RojKRSQ02wJujO2hjvumRbx2f79+5l614Okl3domEDbwW/z8+TUp1j47uukpqaSk5ODVqulU6dOYeJCkiTOO+88zjvvPArzi6j5uQpjMFLR4Bc+7OZyRt8y6rSu0Wg00rFnB4q/qSQ6GDlZEEJQGVfIrKmvntY+/+1YsXwFX330La1ER2JIQBCkjGJy2U8bunCYveHS1pAysAYteuzU0La+vPJkGKRovMKDlSryOESCSCOBVA6zJ0x+qiQ1XUV/CjhMDrtRCAVylCSQQt22hgoPXW8oLSlDVWxEgYIS8smo93xEQNALgSoQPhkmKZm33lzCk0898be3278NbrcbmSSjnFCyelOooQIPLowiFoWkxCCiceJA3wwB6iIU7nIckiQRIxLYxS/oMZJIOhIyetWXUYfCeUrZzWY06EgmkwzaUIuVAnJIIoNYKZ58cSjspxgUQSqxYKcaO1bMRPaZQRHAL/NFeA2fCla+9Q6d6RsmPv0iZO/Qg/MiJnUKSUmiSEfehNryOMwkU8BhggTw4qYb5zYitNSSlvaiJ7vZjBZD+B62ioow6XkcrejIPrZSK2yk0hIVamqpIZf9aNDRnXMpIZ/D7CY5NZl13335p+FYf4aPPvyYDV/8TAd6hhW8lVjYza90FL0jriPkyxlFKi0pJBctejrSh2x2oRQqYojHh5dqtYXRt45i8rSQtYPDXksWHbBRw3Z+Qi7kBAhgIJpkMjnKQby4yaBtOOFeI/SUU0wtVrToI4jP44iTEikPFFO3J8D4O+7l3Q9XnVEbFBQUICGjghISabqiooYK0mmDX/jYza94cJPLPuqopRsDwmXtKtT0EAPJYTdb+I44kYwDKz58xGAmSBAfXtToyKJj2AM2jkT8+CjmKB7caNHjxUMWHcOLQwBei5eoeANO4WrSHiKJDIo5ynZ+Cnnadux4Rm3yPx3JycnYHGZKSqtISVJQVhEgMz2yD/nkKwcLllu5/CI96akKrrpEy5WjSpj9uJkeXUJk2LECP53+JOgmM13Jnv0e4mLkrHs3hcHDitnwcRq/bnUz/qEyHpoYS8sMJbWOIEvetWGvDfDSmzUkmuUczfeR1ULJyOuiWPaenSn3NF58KSn1U1Hh4uOPVjDh3jMTQCjl/mbL8CFUwZd9xMuiFTY+XJLM8Lv9LF429IyOdSK++eYLRl4bjCA+j8MULeeqS/R8tb6Oqy8N9dEyWSig9L+FZ5++j/fflJFgbvh9zXFybh8BeQV2Fr3U4OcqSRKXXqBn3bsq7nu8gs9WhBautu78g/unf82bc+Jpm6Xis2+XcvvYt1mw6AtMpngsZX6yWjSM9b1eGHJJFIMHabn5nlIkQkHB+iZ8RAGqagJEGSTMcRIOh+NvIT9//XUTVw/2AEocziDxZkUjIZokScTFKfh8ZQrBoECSiPiOSiURa5LjcgkS4+WUlAZwuYKNQsYA/tjlpromQFkFHDnm5OFJje8RIQRz3vAQCGopr/SHLewAft/hZtl7dj5e3rAIfvN1CibNWPPPIz9/+umn8P9brVZ27drV7Hf/j/w8Ndx6+wO8MGc8gwfpMcfJkSSJO0dFc/tNUXS5oIB176Qw7oFyjFFOFr2Y2KjzUyolXn8+gQdmVtCvlxaFIpTorVH/ufpSr2t+e5RBRvdOKt5da6OqRnDHzc2TNpYyP3Excrp0UKNSyrj00iHNfvfPkJzSlgPZe/jwCwfvvNE02dCxnRqrLUitI8jry2wseCG+kSRbJpOY87iK0ffPiyA/i4qKSIipJimhabLihqvUbPrdwzk9Gqc6Avy+ExISs8hI/QmNpulHqk93DU+8uONULvc/IjY2luUr1rF69Xu0qn4x/HlqkoLs3OaVIaXlfvQ6iSKLn72HPLz1ciLpqUoqKv0892o1uw94SUpQ8PHypkuH5HIJjUZi42Y3t99s5Ly+WsorA9Q6JHbv9zHpTh1dOmgYN62cibebGNRfS0VVgFffqkGS4PXnE8K/iUoloVR4TqvsdcOG9Vx9SUiBe/Cwl29Wp4Y7VI0Gxt8aOuawOy0kmNU88UI1HdooWfRiY9Jn5NAo3l5tp/+QQtJTFAy91cINV0Ux+oYoFAqJKIOMnXs9/PSrk0H9tQSD8PWPdby62MorzzQEj8lkElqNjHtvi+aWSaXce5uJiXfEsPab0H0qBMiVZmQyMx9/10SbqiE7+yAdOzWfpPu/HRaLhfeXrY4I+dAIXX06aiSECAVb1FELyPDgYZf4lQA+tOiwUYULB61EZ9SShtZ0pkAcJptd+PBip4YgAQ6zBxkyFCgRCHbwM2qhRSgC9OjZHdmvoYCH5uCi7k/JTwCXy/mX2qU5/LTxJw5vzifF1Qok0BNFUASpEqXEnUTW2mXVmFrp6dYtkgR79IHHSCzPaqQcUkgKUipa88JTc1i1ZgXnnHPOn57Lawtf4ZYRYyk9dgyjzYwcJXZVFQ5zJXMXvHRGE/45817gpvybKTvqJM6ZjEJShtLN44oZPWEknTp1+s87+R+C2tpaXnxqLj3FoLAPqoScZDIwiTiy2YkWPXXCjl4y1nv9qUmlJQf58/eRCg2ZtEOiPYfZQza7CNQrpY/3f0pJRSs6USaK6EK/cFmor6BhPwozlBRbqLMcw4WDeFLxNjPEMAXN/LFle9Mb/5fD5XIhAnCMg8SKhEYp08XiKHGEPBf3sgVJSATwc4yDdKbxc+oXPmqxhkNgjkONlnhSiSEeC3kE8dcr5UOToXiSKRJHaElHSimgilL0RNGBXmECSQBFHMEkzBxhH2aSSSIDM8lYyGe/CNktyCQZxziEWnN6pWx+v5+a8hpSpQZbi+OkcFPVRTLk+Jt4XxxHkAAmzLSgLYfYgYs6ommcfquXopAJeUT5txIldTgijyfJ6SL6UU0Zh9iJAxsq1LSkQ3jBrC1dSRYZ7C76lU8++oRbb7/1tNoAoLS0lFeenU8XX/9wqbtMkpFAKlHCRDa76M65QOjdWMwxoojGjRszKRRwBC8ejMTgwUkBOUQTx1U3XsmDjzQEj/Xs05OP5V/iDDjQY0SFBid2/HhJJA0ZEgpUJEgN4xg9URRyBA/uZq0XAFLJpFyUUHrYw9GjR8nKOn1FWkxMiFQqJBeTMKM+6dnIFzmARDY7qaECkKFEiQM7Wgzs5w+CIoCZZFJpiVJS0Y7u7BK/UkeIwE6UGhbIhRDkkU0ZhegxUkUpdqrx4wMkWtAWNy50GIiTIsef/r0q9BcqcHavhH1aThBrA9RrrHU4cRDET/deTS9Q/R/gxhH3cu3Y8ax4LYG0ZAWHj/nC29ZvcvLxOgdfvZca9hwcfk0U1TUBRt5j4a2XEmmRriQxXk5+UfN9Q2VVgEBQMP7hMpbOS+KyC3V891Md06fEsmW7i2fmVVNRFUAmg4IiL0tfSeD+6ZW0ylTx9NyQIOe6KwyMmlDKux/Zuem6qLBA5vDRUGbGkrkJTJ7xObfdfh9abfNBgs1Bkhuw2a3NKkt37vVw4LCHZx41M+lxHyNunnZWSLbsg39w69Dm+YJ+vTVs3Ozi6ktD//7kawXXDL/sLx/3VHDw4EHaZzlIMDe8W44V+Hju1Wq27XSz6o2kJt8VLdKVxMc1ENfn9NDw4ZIkJj1WwSdvp3DTdRoGD/QzcsINzHx6MW8t+JZzT3i9ltSToZecr8cYJWfKE+W8vdrOvbebGh3L5xNs3+3mmUdiKSgOhPuxsw1JknHcPaNnFw0//eZiyODG9ip+f+g9fyDHy5J37Bwr9BEfJ2fscCPn9dXgcgVRKiUkSeKay/TcNa2MFfOTIgRf9toA9z9ewdOPxLFsjRp7XRRDRuWycE5CWARVWu7n4acrUSmV+IIxjLlfgV5dhjnWyb6DXpyuIPFxcpa/b+fOUUY0Ghl6nQyv98xyY5rCWSM/X3/99bO1q/9DPS655FIWLmjBedccY+yIKK64yIDNHuDdj2pRyKHaGmTiHdHMeb2mWT+RlCQF9tqGlZb+vTV8u6GOIZc0HU7l9Qq+Wu/k+iFNb//oSwfdOqmpc3p4e34CU56o4NGAaNL74a13bIy6wcg3P9YhkzWvEP1PuO2OaTzy3BjcrqZXmI4jM11JeaUflzu0stEUYkxypGB1RIlVyDumeQn3LcOM9LykhLvHRDU6fp0zyOJVdi64qBCF/M9XtORNeH6cKWQyGRdccBF7t78Z/kyjkdG5vYpvfqzj8osad2xPzqmiTUsla790EGeS8fpSKw9NjGH3AQ+ffevmzlHxbNpS1ewx8wt9VNUEWf9hani1p00WnHuOlkWrXDz/ahkd2rj4clVKeHurTOjXS8uKD+w8+0o1Tz4Qh9MZxOsV/LrNx/ipp27wnHfsIOd2CfLOR3buGWtq8l7o1E5NcoKGTr0mU1nzKmNHNr7vnM4gI+62cNtNRm66zohKJeFyBVm+2s6YiaWsej2Jr36oIxAQjLnXQoJZgVwh4fMKLr9IR4c2DauIQghc7iCmaDmXX6jnx19cLFppw2x2UlsXoG1LBS43PPtY8yUtd0yWM2zkWZQA/g/DjOkzaUmHiCCDaGI5wt6wCg1CKbJH2IcBI3qiMGDEgY0O9EB/QklfrbCyj9/pIkKJxKlksY0f6UJflKjZxWZa0JYEUiNKeQvIQa8xkBCfiBcVh9gZVjedjDyy8eFr9PlxlFLIgIxezW7/K1iyYClx9tQIj8/29OQQO7GIgtB1IeGNryWpTTxvLlvSaB+HD+SSJjXtl6mRdOTl5p6Sf7PBYOCjL9eyefNmVq9cg8vp4tILhjDipuFnHPCl1+v56Mu1rPvyK95d/h42p4vW7Voxe/Ljf0vg1j8ZK5evJMXbssl7UCvpUQstIOGiDp2IoopSUhkQVuQ1F2IihCCAL7ytjejKH2zESAw72UQb0RU5ciopxU8osfo48XkyZHowx8aTYAmV3IfIh6YRJIBCedaGpf+jYDQacbmd+PCyjQ0kijTMJOPFQxFHUaGmE32QJAkzybhEHQfZjhIVeeIQ6bQJ3ycuUcchdtKKTo2eYTvVpJGFQTLShq6YRByH2UN7euAQNorIxYOboxwgmlha0j4iDCYoggiCyFCwn2305sKI5HcTZspFEQf5A5lQUEUpcVbzafnBu91uFCJSreXBRQxNh4rEkcg+tjbpWQlQSgEJpKCTDPQQA9nFL/UEc+PxgwIlyhMWthLJYAvfkyU6RjxLkiQRRxKVohQ5ctRo0RBJbERJJqJFHM888RwKhYLRt4w+pes/jmWLl2OqSmrW41MjtDiEHQ1a9rEVPz7sWOuDzVxo0GEmmQqKSSKdVCkLiymXG0ZeH3nNCgU1gYoIiwEAh7Cxg58RCLToqBU1pNEKNdp6f81ESslH8SdTTTkKaigntiKRzZs2nxH5qdVqEQRpS9dQhYcwh1WsZRSiRE0GbTjAdjJoQwnHCDnBKhEESaNV2BKgijJMIo4sOqLHgB9fBPEZFEGqKEWJklqs9OJ8DvAHcSSRVK+ULqcIC3l0ZQCGQY3PV/LLSGqdgMiEoAPECUMFOQbMtMMnWrL9591kH8o57fb434KkpCT694njtSVW8gr9WMr85OR6adtKxSuLa3h3QVKjsJXYGDnPPWpm/lIrL82Mp11rFUfzfVhtAUzRjd+ji1fZ6NVVQ26el+wjXrp2VDN3oYP+vbT0q//v8FEvt91fxpUXG6h1wA1DDHTvombiIxU8M7eKKffE8M4bScxbVMOF1xeFPSLLKgJ8vCyZ1i1VXHaBi99//50LLrjgtNth6PV38trS53liSuPz3/irk6oaOS1amHlxcQq33TGNPn3Ojj1LlDGO0vIAXZsRJ5dXBjBFh/qm7bs95JUk0blz57Ny7P+EgoICurT3QX1ffeSYl/EPlfPqM/HcPqWMzu2bV/t276Tm8FFvWNGZlqIkLlZOXqGPzHQl8WYFF/Z38u67qygqT+Spl4t4fIoOmUyiRZqS9T+HhA19e2rY8HEaV40p4Zyeavp0b+j//X7B+IfLuWesie9/chEIRPP55x9x5ZXXnhEB/mc477xBzHnmNUZeB7eOMHLzBAuDB2pRqyPfG7EmGdNmllNVE2TqPTF0bq+isNjPmytsLF5lJTfPy4i7LDhdgvRUBQdyvFx5czHDrokiLVnBrn0evv/JycuzzPTrpSW/yMUn34HHq+fasSUkxssxRYeIzPFjozl/gI4D2bXc+7gOlyuG3t28zH7cTIxJjs8n+ODzWobfVcqaRUl8s8FDz95nL7T0rI0y4+Mbe5v9H/4aJEnisiuuZflbLxMIhNK1dFqJaRNiWPGBnLsfLGfpvIRmV3sa9tPw/ylJcmbMqeLCc3XoTpJhb/zVSYe2Sl54rZrLLtQ1kmn/8ruTGJOMGluQc3pq6Nxeze03R3PPQ+XMfzYejSb0fSEEKz+spbI6QOd2Sm67r5aExDNPcWzTpg033fIUM5+8G6cz2Oi8jyO/yPenZd/HcTLNmZSUxNu7fUx6zMqxAh/BIHTrpGb82Ggy0pRUWwOY41ty7a013DYiQHqqgrZZSvKL/Ex9sgK5JKgpXc2OPT4CgbQmieDsI17MCWcnfMPv91NXV0diYiIl5QZqHS6iDKE2mTktjpvGl5Kb5+OW4UaiDDLyCn28tKCG5AQ5X/3gREKwe0Mm3250MvDaIrq0VxGll/h6fTUymeCyEUU8en8sFwyInMy++lYNL880Nylzv2u0hnkL5Tw2OabJ7bcMi+LykSW43UFeerOGDm2U5JV1Pa3Vx5jYJIpKYNtON3OeiCev0MeGzU4kSeLi87Skp4ZeVNdfpWHZ2k20SPURH9d4/y8uqGHc6GiuuaxhEK/VyphwmwmlUuKN5VbeXm3nlWfief61ahx1goQ4OVqthD8QCvk67vWzYbOLc7pr+GGTk769tEyfrGP0BAvvvqni8DEfM+ZUUecUdGzT/MtMJlPTv//pJbz+b8LenftoRY+IzzSSDknIsIpKTJIZpwgltnehL0pJRZE4ihMHnekbQXxCaMLZSnQinxza0AW5JEchQgFKTupoQxdipYZJtEyShQIhBOQ5DrFjxw60ihgy/e3Zx+90EL3Ck+SgCFLIEaopQ4eBalEesS+AOmGnSiql/7l/jz9gTbUVsxSpWpJLcjrRG5eoI099kCtGXcLY225pNNE8dOgQ27dtx+n4c1WqTMhOmaw4sQz+bEGpVDL0umtPKyn+fyK++GQdsTSfghlHEjnsIZpYjrKfWBLDBFio9PVIkyFfFgqIO6E8WZIk4kUyRmLJoC072RQK76qf7LupY5fYXK/+i1RdKWJBVAVRoUaHgWMcbPbeqdaUcvOI6860Of5HQy4PqRdTyMSBnUpKsVGNkRh8ePDh4SgHSBIZyJBRTjFuXBiJRYma3fyKXMjx4gn7HZ7sgekSdbhxYpAaFNnxUiqF4igWkU85xbSiE+2lngghqKGC/WwL+8oCFJFLImkECNCSDk0SiAlSGnkiBw8uFKjRKXR4vV7U6lNbJNfr9Xgkd8R9FFLL1WIQRizkU0UZEPK5TCULGXIKxRHSj1su1MMuarBSRWZ9Ar0kSaSJVljIb/RsCCEIEsROTZhotZCHhMRettBJnBNOExdChM+jO+dyiB20ojFLYCaJOJJ44YkXufDiC0lNPfUqkN079hAdjG02zM5IbDj4KUiArvSPWKSoFuXkk003ziWbnQgBURkq9u7ex9znX6G8ooziwhKEWyKWJI5ygIAI0IqOGKRoDFI0rUQnXDjIoC12qjnIdgRBgko/Ml+oeqKKMmKbsV0pp5hkWuDBxdKFy7hh2A2nrUozm82ARC019GAg5RRzkB2o0NCZPmgkHdliF4mkUko+7ehODKEKnuP2Nzaq6EJfctmHDDkH+AMvblrRQNaUiSKKOYqZZDToSCKdnWyiG+eilxqsJdJpTYJIZR9bSYtvfsIuKUBuivwsishrP5J95LTa4n8T2rRpw+FjSr5+NxEhBAVFfu6YUsbUe2KI0ssaZQ4cR+/uGp6cU0VOrpf5S60UlfgYMKSQx6fGMnJoSJkZDAre/6SWfdkeVr2eyMU3FPPB57VIkpJj+YLBw4vw+UL2XwlmGS/NMPPGchvPv1qDOU7GxDti6NhORessFcPHWZDLJXw+Qce2KibcZqJDGxXnDy0Ki5N0WnHaAZDHceWV1zD90W94au5O7rtDiSk6RB599KWLJWtMfL5uPVFRzXs/nymuvuYm5s3+hEsvaHr78vft3DM2moee9rL/SDwvzV121s+hOZjNZn7d3UBxPTG7iiVzE1n3Qx1KhUR5ZYDE+KYpsOJSP/17R45jOrRRkV/oIyVRwbRZFRRZ/Fx7+ZcM6iax+jMvnQbZ6NNDhVwW4PftLnJyvXz+bR1bd7qJi5EzY041gYDg/P467I4A23d7uHOUkRprgBffsPHsY5Cb9yJ3jH2F0WMf4soh1zd5bmeC5ORk1PpOfPn9Xq66RM0D98Rw3W0h27gLBmhxuQTvf+pl5z49A/q4Wf5qw9gvI03J89PNvL7USlKCguceM6NQhN6T199WwpK5CXz/s4sjx3z06KLmwXtjwkrQWoeL2270cv0QI7dMcoWtBE5Ex3ZqrrjASmWlj8fub7DHUiolRt1gRKOWeHFBDRt+M/Dm4lvOWpv83xL7PxjZ2dl8vPYtenXXMnKokdYtG1Yq1CqJmQ/GMn+pjcJiX7NmypVVAay2IG++beX7n5ykpyro1knFpSOKuf8uExcO0GGrDQXH7Nrv4d0FSby7tpYLryviwXtjGDxIh702yKKVNvYeCm1/YEYFV9UrR2+6Lgq9TuLasRZaZoRSs7fvdqPVSrz2bAI3Tyijf28NPn8Nn366hqFDR5xRW/Ts2Re/X8Hba+xMuM3UaHtObmhVrrDEj14no7TcT1JC49u7qjqATGGOMNbPzt5HZbWdmdNi6dJBjRCCLdvdjHugnDtujuLlhTbkci0Oh4sfN6lIT5Xz/CsebLUBXn8+gZ5d1Xz4hYPcPCsvvFbD9CmRxIPfL3joGTf3T3vg5NM5LVRXV/PqKzM5emQ7iWaJskqBISqdMZOqee8NLTqdDJ1OxtolycxfWkP/IQW0TFcSb5Zz56hoBvTR0r5NLY88U8Hbq+0M6KPlxqsMFBb72fR5Q0J8VXWAyU9UUFoeYOTQ0AvT4wmyYbOLl2c1vcghSRIGfZDzzmma5JMkiT7d1Yy420JdnaCwROKb7xsrzv4Ml19+FRPveY2MZLj30XI0aomrL9MTDMKjz1ah00q8+kw83/xYR231ZtLbqti81cVF5zUMJkOhTC6efKBxSRvA2OFGul+cT+d2Kl59y8qCFxLDUv3ySj9Pzq4iO9dLbp6XYkuAF16rZuGcBO6cWs6K+Yls2+Wm2hZEq5Ho10vLt2vS6HFxPo66plXL5ZV+4hPanlEQ2P8W6PS6ep+g0P0ZFEFqKCeGeI6wD6OIxYOLdnRDKamoERXYqEKFusmAC4Bo4jjKASB0T8iQ04lz2MmmRmTlcaTQgkJyKSssR0YlvTgfBYpQ+bAQyFHgxoWbOtTokJDIYQ96YaiffMuowIIDG7EJsVx++eV/W3t5hLsRCQUhNVBUVBR33nUH6ekNpFl5eTn33DaB2iInikodNuz48Ycn8iciIPyoo1R/eyr3/+E/o6y0HD2JqGnaksWHl5a05ygHCBKgNV3ChFESGWxlPX7hI4M2KCUVfuGjmGPYqKIzkf7UClT1ZdQHaEtXzFKDH1MsCTiEjQNso7uI9Fz02wVqvTpMgiWIVHLYQ1vRNeJ7daIWX0otNwy74Ww20f8YeL1eFChpSUe2sxED0fWhRkfoxfnIUVBNOUXkEiSIizpkyJEjp4xCookjSJA67LSkA7nso5UIpZ8HRZAKSigil470bnRsE3Hkk8M5XBxWGUqSFEqVF9HsZQvtRHfyyaGOWlrQlgL205fBzV5PMhlUU0EtNQiFQKVqXolzMiRJok3H1lRsLSah3uMxgVR2sIkS8kinNV3pj4SEjVAojwc3ZbgpE6E0ezkh1WmQAJ05J+JejMJEJaWNjmshn0RSqaSUZJFJBSU4cdCPS6imjL1sQSXUyJBhpZIAAZSo6lWycciaUGj78aFBR5a/E2++tpBnZj99yu0QbYrGigdtM1O5kOdkJyzk0Y7uEQpdgFgpAY9wUcxRtOgpkHJQHFCwYMZbpAZaUUwp7eq9RI/DI1zsZxvtRHf0kpF4UtjFL7SQ2hFNHF1Ffw5E/06MlES6rR1u4cRGDU5Ri06KJGA8wk0phfRlMDJJRnVBObePvoPVH59e6rHBYEAul3EskI0OI0X/j73zDo+qarv+70xvyaT3hACh994RwQKoFAVBkKIgVkSwYEFE7IpKUVFQQRFR7CCKDaVJ7z0kQHpv0/v+/pgwYczERxTf73lfXV5emmTmzDl7ztll7XWvRTYt6YgdK8fZS4SIoYIS9ITRjp5B6lWlpCKDtpwSB3Fix4uXVJqyn624caGsDTqtECWUUhDwNAVQCy0+fEHE53moJS0xIpHMTwuC7ADOY6f4gQzaBjaZyikih9OoUBNDAlWU4cODT/zPeST+b4NWq6VF6358+vVmRl2rJj5WzryHonj3wxrsjt8PZCkq9jBiUiHpqUrm3h9NXIyCn7baaDcgh2aNldjsgoF9dby3OAG5XOLKAXpOnnay95CLJulennwwzr+2dcOXGy3Meb6Cd16N54Eny9h30El+kQezRXD9UENgHXUhzBYf4WEynnipgkdnRPHTNiWPz+/4p9pBkiSeee4Nvv12PRPuW47PY8HjUzJg4I0se/uWv8VHEvxBpMaYXrz27q/cfYsq0IcKIXh+iR2zoxE/7e3FgMHDmdm58//oOqdz5868/KIKu92HzS4Qwl8J++VGC4/NjGTZqhoenxVd7312u499hx08+2jw387murnuKj3THy1l8EA9I4fW9SHjboAft1i5e3YZ8x6MoldXNTfdUcSTD0Vzz61GTBYfqz4xseIjC4veMdEoSaLG7OORZyt44I4Ifv48BY1GxsC+MHmMYPw9zxGfkEaXLvXH4j+LefMXM+fRO/ni20zGDofbbjby3CIL0x+tIS0tg6HXjqNJ04957tGqkO+/c7KRwWMLkMvrvEAHD9Sz8WdbyJyY/EI3H35Wg1Ip8daqGhqlKvhknZmEOAV9umsCBOm5PDdnc2zsOejkugl2tBoZd0wyBtbtI4caeOKlfJ57cTkRERGXrD0uOfm5bds2fvnlF86dO4fNZkOr1dK4cWMGDBhwSZUf/9dRUFDA/Lm3cFlPgdGg5KMvzbRuriYtWUGXDmp6dtGw75Dft/Hzr83MmlvO26/GBXUuPp9g9tPlqJTw6ltV9O2uobzSS9YZF088EMPZXDcPzi9Dr5Mx6joDTzwQhSRJdOmgJjvH7+c48pZCIowyqmt8fLEikfAwOa2aq3G66gbkYVcbuO4qPbn5HhxOQekQPTPmlPHsIn9C3ifrLAweqGLugrcYPvzGi+4AXS4X99x1I53aSnzzk5UIoz9E57zC8sARBw8+WU6blpE8uagJ+YVebru/jC9WJAT5oHq9gvufdDP51rpwj7Nnz7Lo5VlsX58QKEWQJIleXbWsXZ5AjyF5zJ0VybrvbaxclBxQtwIcPelk5uN+H5Abh4Xx3SYLX200c/qsi6njjSQnKjhwxMmb71VjsuouanL/W1RWVnL3HTfw7MN2enXVUF7hZck7NWzesZfySkHXq2X07WkkIdbL0ZNWdBoZmz5LCTIRBn9A1WW9tCz/oIZvNlkpKvaydV1K0HcSHSVnxaJ4el2TR3WNl6ISD5u22QEJIYKVxBfC5+N3/15V46W0zIvLE8GSN969aGm/wWBg0FUTeX/lSyycH8Wg/nVlszcOC2PjJisTpxdjMgt+/CSJYRMLOZfnDjJTttpEwD83FFQqv99nabmX9R8kBxS1AHExCpa+GMe1NxcybEIBgwcaGDMijFvuKyE+VsEDT5ZzWS8tQwbpGHWbk15dNVzWW0v7Ngnc86ibh+6JDH4+heDF111MuuB+/Bf1MWnqRFY+9hGpZFAgzlJCHtEkoEKNnjBKyUdCFlB45pNNBu3J5GCDx5QkCZnwL0RrqCQMI148aGh4kiiT5CiEgnhSMRDOYXaQTkva0xMvHsooIodT6DDQjA6oUKOWNJhFNWc5jhs3jWmJyqhgyr0TL3lpSwAKyON0PS8/8C82rZIpiPh0u91MGD2RsKxEkiR/ubzf0+wkGdQvUSoNy2Xqnbf8Pef+Ly4KYZEG8kxZtKJzvb8JISilgHb0wI0/ZTuPLM5xEo3Q4cKJGjXVlGOhBruw4sOLCg1yFBxnL41Fy8BzVU0ZKTTFhy+I+DwPg2TEKKKppCSwoPcJH1lZ2bTonIE5DHxmf9lzDplUU06CSEGFBqu+mvjmMXzwzqq/77n4X44DBw4QQwJnOEYYEXjwUEYhGbQJePNGEx8INqsQJVRQTGOpFY1EC7I5Fij1LeQcxlpC0yFsuHCQQhM60Luezy/47QjiSA5ZXq2S1OiFkWPsoSlt0BFGHtn48FK/zqYOAv+G0hlsdOjW7qLmhUIIaiprOMMZ3MJNAmnIJQUIQZvfpLRHEEMH0Zt9bKYDfcglkyyOEE0CTWgdRISdhxM7Nsy4hBOVpMYtXBRwttYjtS3lFPuDf1DQjcsDJe7RJOAUDnx4KaUAE5W0ogtF5GCiqp7i2a8OzSWDdkQQw/49B/5wGwDcfOs4Hv7pCZqJ9iHbqJISEkmjGKke8XkeOgyc4xRNaUtP0RLcglIKOcZuUmkaRHyCn9RrLbpymiO0oweSJCGJuvtCISkRFolIbyJIkE5LjrCD4+wjRiQQRzIKVJRRQA6ZtKJr4L6KkuLYu2szy996m9tun3pRbeH0Ookjyb8BQx/kKNATTgKNMFNFEbnIUYT8vgEa0ZxsjqFC4y91J4UiciilEIewUkUZWvT+DVIRTyOaUUNFkEL+t4ghgULOEUcw+VkpSjESjYkqsms3ps6TrAmkEiclYxTRHGI7qY1CBzj9Cz/uf+ApZt43iTdWHECS3LRrqcJiFZw47cLbgCVbfqEbvV7GqGF6HruvTgjRv5eWe6dGcONtRXzwRnxQSKpSCT9tdZAQp+TrVUmBkmGVyr/+6N5Jw/THyhgxWM/ZXA9T7iumS0c1r71bxaw76ost5r1UwdTx4Vx5mY7rJhQiKdKIiwu98f5HIEkSQ4cOY+jQYX/6GH8Gcx5/ibfeXMCVY9bRo7PA64PdByQGXTmeDz689/+bsEOSJO68Zx433TWb2XdBWrKCPQcd9O+h5arL9Lz3sZm168yMvs4QOMcak5eps0p58K7gtVpVtZezuW6USgmHUwQRn+dxRX89Q6+w8vrKGuQy2LYuNVAFqdHIuP/OKJqmq3j0mXK6ddbSo5OG0nIPX260YjTKGX+Df56lVEosfFLNvfNepEuXtX+5HQoKClj31YdUV5XQvcdA2rV/iG1bv8PtdjL9/svp2rVb4Fq//XpZgxaKcrlEQpw/WCwx3r+eHnd9GMMnFtK/p5aUpLpnZd13Fl59q4o3F8TTv6cWk9nH26tNvLy0ioH9tMx/uYL7bo8kJVHBg/PLeO7RGJa+6N/ALynz8OSCSo6ecHLvbX4VaaO0OLp0+f18gYvFJSM/fT4fCxcuZNeuXQCoVCoiIyMxmUwcOXKEI0eOsHPnTmbNmvWvYuQPYOW7r/LsIz5OZKpZuKya3t00JCco+GCnjTtnO5g4OoxN263cNNLAJ19bUMglhk0s5LabjTRrrOJ4ppMXllSBJGjaSEWndmqOnnSx6vUEcvI9fLLOzItzQ6v41n1nZcggPQN66/hhi41P307ky40W3nqvBr1ezo+bbbz3sYlpE9zcPCoMjVrihy02Kqt8tGqu4uMvzbRqpmLFIn/y8Ky5fqVdYpyTqqoqoqJCq+4awoYNX3L94Bo6tonkoy/MFBZ7GTKuAINOhtUmaJGh5LXnYrlnjo5VH36AJEmsX/cpg8e9zPjrfbRqBplnYNWnMkaOmk6fPn4TnpKSEm6fOpLZ92gDxOeFMIbLmTwmnKXvmdj4UTDxCdC2pZqpNxt5f61fjVpU6uOHT1Ior/T7spZXemneRMXa5YkUlXh5cfmLPPfCsou69vN4c+nzzLvfRq+uWgqLPUy8p5jHZkYx70E/YW2xern57go2b7dz56Qw7rs9dBvn5LvZf9jJg3dHsnBZFY/Pig45OCkUElPGGVn8rprmzZvRo08jSksr+HHLPq4aUJ8g8vkEXq/gm5+sAVXwb/+++Vc7UbHNWfbG6j9tk9Gpc19OH1seRHyex9WX63j93SquH2pArZYxqJ+e/EI34+8sZsa0CIYM1KNR+zvXhiCEQC6HKy/TE2aQ4XIJMs+4kMskWmQokckkZt0RwfRHSskr9NA4TUF4mIzpUyLo17NucXHTjA4cOwtHz4BM8hPDTy6u+xxJOk8US/Tq1edPtcU/BTeOHc0bC5eSU5aJAxud6Be4ZxNphE1YOMg2PMKNQlLixYtW0uEVngbLa33Chw8fNmEhm6O0pQdyFLho2FBbCIEHFw6suHCQSCMqKCaHUwBo0AcCZQo5ixsXHuGiES1oL/XmiNjJcfbRqVlHbrxp9N/SVl6vl5KcUly4yBNZfsVp7cLSKkyc5ACRyuBd2q/Xb0BWqAuyB4iXUrCIGo6JPaSSgZ5wbJipji6m95DujL5x1N9y/v/i4jD46qt4d9l7lIpC4qS6kiIhBGc5SSQxKCQlkSKGCkrpLg3EJ3y4cFKUnEl5aTladxgmKkmnJYk0Cjwv5z0jm4sO+GoTWq2Y6i3kL0Q8qRxjDw5hw46NCkoIt+qpLo0jfGAY+WcKsFU6aOpojh0rHmzo0BCpisTj8eB2N+yT+0+H3W5HQoaFatJpSS6ZWLATLkUhhMBEJUXk4MKJDgNylETg95qWSTJ8wksksVRR6ieHLlB154sz/tCaEMSnEIIyigLBORfCK7yUU4TAh5FooknAjQszlbXkUS5C+GpL0AU6wkihCTrJ7z/bjh4kYiUu6eLmA/v27cN8zk4G7ThHJiXk4RB2jETVS2k/f/2NRAsKOUdjWlNNBa7aRO5QyOcMcSSzh03IhQIdBhJII4UmHOJXWtEZGxaqqag3vpxX3CeLJpRTxBF20o5e2LBgohIj0YF2PcdJIomlhDyqKCU8hFr/9+CwOzBJlZT5Com94Pn3CR+ZHCKBNLy1Gxqh4BM+TnOErgwI8tROIJVIEcMx9pAkGte7Ro2kwyc8FIu8WrVk8Fjr84rARqJG0pIo/FUTFZRQTjFO7MhR0JE+9dSgsSSyZMFrjB4z6g8rfUpKSpAhI4JYzNRwkgPoCMOHDyd2UmiCEhU6Gi791Ug63MKFwG/RIUNOLEkUkE1betBC6gjUbSodYReRxNWS/KHhxesPLqr1VvY/S4VkcZSWdMKAkRp5BS2VHZHcMtReXaAN9VIYQghuuvmmP9QG/1QoFAp8Xi93TTYy6rq6+/zVt6p4eWkVD90TvBYSQvDEixW4XD4enVG/Mig6Ss7s6ZGs/MjM1PHhrPjIxK97HZzKctGxrZKp4431vBLBnznRJE3JvsMOnpodjccjeH5JOWUV/mqzZx+NoUWGipOn3Tz1agW799vJOufm5+12wsNkCKo4fPgw7dvX38j4K6iurubddxayf+8mNGqBy63iiqvGMG78rSgUf50Ckslk3HnXQ0yZeh+ZmX5/2nseaHlJjv1X0a/fAPT613lq8TzslkquuUKg0ciQySTeX5LAc4srGTSqALlMUFbhw+kSJMTJg9Lb8wrcTHuglKdmR/PCkkpuHN5wH3LT9eGcyi7njkkR9ezfKqu8vPZONd99nBywaAOYeXskdz9cilYjC2StJCUoMFXn8lcghODF5x+jOP8Xbh3rISlBzt5D25j/hMQddz/FZZfVr8pwe/hdO6viUg/j7ixi8OV6Hrw7Er1OomsHNf2GFxITJSci3J+DUmP2seubNAy14qEIo5wH7vKX2C95p5oNq5OZNL2Yc7luvl6dTHSUnINHnby+opqSMi9er2DvIQddOqjp3U2L0ym/5LzhJbs7N27cyK5du2jdujXjxo0LCh7Iyspi9erV7Nmzh40bNzJ06NBL9bH/Z3Hq5F70Y+CT9Ra2fJUS5F1SY/Jy3YRCTGYvl43I59EZUdw+KYLyCi9rvjCzfbeDtGQFd0w2cvyUi/AwiQ0/2FAq4fpbCpn3QDTHM10cOeGkXatgj6VTWS4+WW9mx147Bw47/Qt+jyCjkZL5Cyp5fFYUX72fhBDw+QYLV95YgEIBN40IJz5OzprPzWzeYQ94jix4o4oRQwwoFH6/xD9zA2/85kNWL1ah10mBsKevVyUjk4FcDvmFHqbMcnDf/YsCD+11w0Yx6IqhfPPNV6zfkk18Qjpvvj0yKGRj0atz6djGTvdO9aXv55GSrKBxmrKe/+l5jBxi4IYphUy8MRyDXoYxXI4xXM7c+4OPGWGUU1R46qKv/TyOH/mVRXP8A/vDT5fz2nNxtLwgeMfrBbvdza5vUxgxuZB7b4vkbK6bxW9Xc/qMG7kc9DoZB486SEtWUlLm5aoBeha/XUN5pY9pE+qnLrdurqJ1qwxGj5lC3779qKysZPyYXmz6TB20OySE4OlXK5kwOpy5L1TQo5MmKHBKCMGzCytJTlIQE1XOxm8/Y8LEO/5UO/z0wxdMGl2/21q7zsw7q00kxCnYusvO2nUWunVU8f0vNmJj5Hz0hZkFb1RhMvuwWH0cOuakQ5v6/mI/bLaRnKCgZTO/9+2mbTa6dNDgcgkOH3cy7oYwrrlCj0Dio7cS+GmrjeoaXxDxCXD91f7F3qpPTEgStG+tpk0LFS63gsyzWrJyDJhNJVx/w8UFHPwTodFo+GT9xwzsdSWdRF9MVKISmsAiVycZaCxaU8AZGtEikEwcRRyl5BMfwhOxkHM4sHGMPbSkU2DBqhFazKK6ntoF/N5kPnzEk4qERBmFmKmmNV2RkLGbTTSjHXHUKak9ws1x9uITPhrRgpPsx3LIy+233snK1Zfe/8hut6NERTrtKOAsB9mGTMjx4UOLjlZ0oVLKC3rPZ2s+J8IWV883rqnUBoswcUZ2lLimMbRp14Zpdz9Cy5YtL/l5/4s/h6l3TuXTNZ+TZT5CvsgimgS8eKmmjBiSSMUfKOfGFQgdkUkyNGjRePRExXqpLjSTRGOSpPSgY2slPW1Fd/axBQmJDNphx4rUkMEgICGhJwwlarx4UaCg14A6b9tGzRv2JwWYOmEa327a8K8NSAh06tSJcoqIIYEIYjjL8QDpdIJ9KFCSRjPU6LBQzVlOYqIKjfCTUH7F51la0jmI+AR/CfoBthEp4oLIQyEE2RzDgxvnb8jCYpEbULXFkoSJKvbyC17caAkjiXQO8StNaEN7/GnkJlHJaY6gFhpsmMklEy1hfLtuI3PmzPnDbfHeu+8T5YknRkpEJwyc5SQynMRQX5F8HhFEU0YBMkmGTPgT0Y+wkzARgQwZUcRjwEgumShRkSplYBJVmKmmvdQLgAJxlkTS0Ulh2IQVN07yxRnUaIgmOHjIbzigIJnG5JJJKhkc4ldSRFN8eKmghGjiyaAlkiRxShygcUaLP9wGAD9u3EQzbwdKyCNfnEFPOD682DAHEsq9woP9N2n051FGAfGkBBGf56GWtBhFNFWUERUySErCjj/93UgUB9hKhmhHuBQZCAOKJJacWm/X7gwM3Hce4eY0h6mmoh4h6cOL0RbLxx9+zO133f6H2mHv3r2o0JBPNjEk0ri2TcFP0J/mMAbCsWJq8Bhu4fKXsBOGTJJTKUqRI6MDvYM2BiVJIp4UPMKNGycl5BNLfS878Adp6TBwgK34hA85CiKJpZ2sB+7mNRjSDVxu6Fd37RZw5YAjE9xeFyDRosXF3RP/NGzbtpV2zXKDiE+A+6ZFcO+jZYy7o4jZ06NIS1Zw6LiTRcuqad9aRUKcosFx5or+Op5fUsXP223cd3sks+6I9Cv+bimsl4VwIXp31/D4c+W88mQsg0YVoFErGD5Yjc8H4+4sRqmQ6NbJnydhsfj46r0kjp1yMue5CuJjnaxetYj2L71zydrmfMXgw3fbeOEBDZIkw+Xy8N7ad5gxfROLlnxQj6S0Wq189ulqftn0BeAlPiGdCZPuo3XrBlKNaqFSqf7HwowuBp07d+XdlV8zY/p41Kostu2288BdkZjMPqw2H6XlHp54IJqRQwzI5bBzn4Pxdxbj9QmUtZWjarWMT9eb2X/YwZgQFgbnodNKVFT5uOqy+vfIOx/WcN/tEUHEJ/gVlYufieO6CYWMHKqvWzt4/tpG8HsrXycx4mdefUwNtaryNi1gzDAfo26bg0KhZcvmdZw+dQiZXMmgK28go1lndh/YQY/O9TfLyso9GMNlfPJ2Im+srOHykfkolWC1C2bfE8EtY8NQq/2CoQ+/MDH+7mI+ejMhiATu2lGDyy0or/Ty1oI4Bt5QQHSUnI++NPPltxaemh1NsyYqhBBs323n/ifKuX1iBK3bNWyf82dxycjPX375haSkJObMmYNcHiybzcjIYM6cOTzwwAP8/PPP/5KffwAKhWDBG9W89lxcPdNmY7iceQ9EM//lCpxOuHWcn7iKiZYzfWpE4HU+n6DLlbm8ODeGPt11rPrEREmphw8+M5OT62bC3cV07ajGYhVU1/ioqvbicgu+WJFE03Qla9eZKa/wsfozE2u+sLDps5Qg0mvsyDAG9tNy5egCbrs5HI1Gxo3DwigujWTw2AIG31TAoL467rrFiM3mo6xC86c8GzxuZ8Avccmzsby92sS1Ewowhsmx2X2YLTDyxvl07Rosi9bpdIwaFXrX1OVyUVRwBKNBUFTipVkDAZO5eW5iG5CBg79MWpIkPB7BhWHuTqePbbsdOJyCLu3VJMQpkMl+34OmIfh8PnRaH5KkoLLKi8MpgohPgA+/MDP15nAijHKiI2WMnlqExerjhcdj6djWT/LlF7p55JlyLu+r49ab/PeMEILHnq1g6cpq7pwcEXTMY6ecZCQf4OzRR3jpeRcajZrUZBlXjcln8EAdg/rpKS3z8PE6C726aLj/zkiyz7npdU0eE0aH07ubhrIKLx9/ZaFVMyVqlcQHr4cxZPz7jLz+ZgyG0OVHvwe3x4lGHTxhWfpeNZlZbta9nxjYkfV6BfNfrvArmPto+fYnGx3aqBk5xMCziyu586ES3nk1IeDnCbD7gJ2XXq/itglG3nq/htHDwvju4+S6SbRX8PjzFbx4qoroSBk9BueSGK9gybP1Fwajh/r9wlZ+kM+Dd0cxoE/wYLjzgJFFK1KpqQntr/IvgvHNN98gF3KyOIqeMBzYcAknTWlDmBRBPCns4Wca0QINOqzCRBrNOMIu3MLt93iT5HiFh3yyyecsjWiOhMRZTqAWWprRnia05gi7aCE6BghQf/lgKac5Qif6BBZC4URiFWYOsxMXThJIDUqFBX8JYBvRnUNspw3dUaLG5XaSf6SYU6dOXfKFjU6nwyv3T5pSpCak0CRYkSN8yH+jYHe73SgJ3ccZpHDiZCnMeOi2f8ft/0JER0fToWt7tvy8FR+CMPxETjotgoiYInJpRHPOihPUUOH/ZY1AqVHgxYuesJDJ7ypJg0EYiSeZKsowUYUKdYOL/TIKiSOZMCIo4Awd6YPjhJ8oiyUZeYj7zIoZNy4iiEaUKNi2bRv9+vULcfR/NoxGIzqjBmeNA0mSaC26sZ8tZHEUI9EkkEY5RVRSihY9EcRQTC4l5CHVelB6cGOQ6vtzySUFbUV39rOVKBFHFHG4cFBELlr0pNCEk+wnXbQkQUqlQhRTQUmQCj+GBNJEMw6wlXAiOM0ROtI3qMw4XIqinejJHn6mE/05yT6KyEdTeXGWQAf3HURbq6AMkyJIEU0oIgf37yj3/RsA/oWnAzs5nCaciIASM5fTVFEGSH6iTJjRE0415VSJMiKlWMopoi09qBSlAdWmGg12rBxgK2miWUCBWU05YUQQQyJ5ZJFOC7x4UdfaSqTQNBA+BtCY1hTkFl1UOygUCiQkmknt8QoP1VSQzVHa0D3gQymXFKiEhmpRQYQUvClvoopE0hs8fhRxtantwXMcIQRePDSq7WfiSMYtXBxhJ61EFxzYOSs7gdZnoJpyv//qBUSTQlLSUnTmANuIE8kBxfH5EK1mdCDzxB8P+tFqtXjxoEJPEyk4WFQuyWkhOrKfrThxNOiHnUc2Lpy0pycVogQFStw46gUmnkcCaRxmBxp0FIs8En4z9leJMhzYaC/1okwUYsdKmtQMSQmG/iCPiED4BF4zCAfINCDTg6YNKJPh+OYc1G4NmzdvZsKECX+4Lf5p+OqLd3hhdv1xRZIkljwXx90Pl/DS65XsOeAXLyx5NpaSMi9fbbQ2eExJ8vvx7/42LRCwa1BItGqmorzSS1Rk6PlSUYmHls1VvPR6FZf10vLUw9EBb0MhBEverqag2Eu/njpefrMaj0fQpoWaz1ckMvb2YorKTl+CFqnDKwse44XHHHTvVCfOUKkkbrtZi9N1hs8++5AxY+pCZMrKyrj37huZNs7Gl+9oUKkkTmQeZf6rt9C97zTGjbs4K4r/Jjzy2MvcN/1GEmMllq2qZu1XFpwuwcY1yUEl2726atn8ZQr9hudTUuZhy1epGPQyxt5ezGP3RfH9LzYu7xOaAP/uZxthehlmi69epejmHXZm3RE6g0Cl8lcWZp9zk9FYRUmZB0kW+rV/BF6vl+82fsxPH9eNq8WlHj772kJ1jY/EOBeLFkzlxbnh9HhMg9Np4+N1b3LooIKHjgo+fjM4M8Vm8zHtgVIevtdfaXr3LRHsP+QgNlpOu9bqQMn++WuZPMZImF7GwmXVPDIjWHndr4eWw8edDB6oJz1VwfFTTt5fa2L9qqSARYUkSfTtoWPD6mT6Divi0y9m/+m2aAiXTEdaWFhIly5d6hGf5yGXy+nSpQtFRRc3uP9TYbdLFJd6aJwWvEtwLs/NyMmFrF1nZtSwMOJi5SiVoXevZDKJ9FQF+YUeln9Qg9Um6NBWTVmFl5HXGBgySIfZLJj/UDQbP0pm+9epPHF/FHc/XEpRiYdx14czbUI4j79QwZBBupBeEHExCkYPMzD2jrrvNSFOwQuPx9Cjk5pHa/1U7n6kjNFj/pzar1F6S/YfdgD+h+K2m418/3EKH7wez7r3k4iPj+PKK6+8qGNaLBbiYmSE6WUsW1Ud8jVCCLbstHMyq+EEvjM5fnI0PEzixGkXDoeXxcurGD6piINHneQWuJk5t4zxdxWhUDasMP09yGQyrHYFPp8gv8hDemr9PYusM246tPaTnN06asjJd7N2eWKA+ARISVLy3pIEvtpopajEX/otSRLPPBrNl99acTjqfFz9SYEW+vfSAVaapJn54SMFG1Ynsff7NAb21bP+Owsvv1nFspfimD3d3ylmn3UhhBeNGk6eduNwCEYM0fPrHgdTbjKSddbNuBEeNm78+k+1Rfceg/j6xzoS2Wzxsf47K6/MjwkqRZHLJZ58KIbMM25+3WPn2qv0NG2k5JmFlYwZZsBs8TH3xXIGjMzj5ruKGHJTAbfeV8KLc2NolaEiIlzGbTcbgybscrm/rbbvsiNJoFT4SxkijKG7Ubvdh9Uu6hGfAD071dCmuYWdO7b9qXb4J6GsrIzFL7xOO3rSTupBE6k1raWutKYrpzmMRZiQSTIk4LjYSwwJZHIIHz7a0bM2iXcHB8U2drOJairpxVWkSE1IlhrTXupFJLGc5IBf7UIUh9nBLvEjB8RWdvEjWRwlgdR6CyG9FIaRaLToSKNZyPOXS3LCiKCUAjRo/WRTRSRrP/zkkreVTCajz4DeVMvLAr+78B4uVeZz2RX9g97TqEkaZTQ8LtvCq+ncub6n5L/4/4/HZj/O/s0HiSYeNWpsmGuDVfx9khCCXHEaO1ZOcZAwIulAH1rRFZ8D3NU+EmmEFTMH2UaBOFvvM/SEoUFPM6kdLehADRVUitJ6r7MLKxUUE0MiWRxFQsYRdrHj2FZyjxfgPiHHcYJ6/8qOGzhx/ASOE6CtCWfzj1v+9nb734q+A/tQTQUe4UEj6WhDd8opQkLiENtx40SDjhxOI/DRgytoJrUnQ2pbG4rU8EauRtJhJIpIYsjkMACd6EtbqTuNpVa0oRs5nGKv+IVMDtGCjvWUUwpJQWu6UEgOajQh/RVlkoymtKGEXFrSGSUKPOLiVC5alZZSCgI/q1AjR0EZhQgRepO5kHPEk4JN+FWQrehMW6kHUVIcUVIcbaRutKMnKlRIyDjMr1RSQjt6cJy9lIp8BL5axeppOtGXplIbYqUk0qRmdKIfxeRSLcrxCR/nOEUy/pJxCRkFnEMCfPgwEhVEfILfO9Vmsl1UOwwfdR3WiErAT3JGS/G0pxfZHOWo2E22OMYRsYsqyjnBPkpEfiBAxy1cmKnBQ8PzWzdO5CE0MuUUEU5k0GaJUlLRlDYcxz8GR/riOMyvJJEeUmEnSRKJpFFKIeDvq85wnFiScGIjJS30Bkso9OrVCy8eGlO/KkEIQR5ZeHGjRs1BtrNH/MwxsZdccRqncFAozlFOIS3pxFlOUMAZ0mmBgoZJebkkR0KiOR04w3H2il8oFOcoFnkcFbsp5Byt6YYQovbe85Ojmrb+hPeCc4Uc+uYkW7/bRvVmN6bvoeZbcJ3z/93YVosPL27Xv1Ygv4fq6ioS4hru1zq21TB6WBjxcXIenh5JSpKSti1V7NrvaLCv2LrTTtuW6gDxeR5jhoex8qPQ6mEhBO+vNdEyQ8X+I06eeTQmQHyC/36/97ZIjpxwMmxCARVV3kA+giRJzJkZhclcfXEX/ztwOBwU5B+me6f6FW4At47VsHHDh0G/mzf3bl5/xsFN19dZwbVqruLDNzRs/2UZ2dnZl+z8/k5s376F228bwfixPRh8ZSuGXtWCWfcOweGwk1eSyguvVfHAXZH06KwJIj7PQ62W8fD0SIYM0jP29mKM4XLkchg22MDh405On6nfZxYWe9jwg4U7Jht5e3VNvb9LEiH9Z89Dr/VzPhaLlzsfKueu6U/86evPzc2lbQuBTCYhhGDeSxXc+1gZqckKrrhMR0a6CoXc7R+bJAmNRsakGzW887IPhTKKyTPDmDLTzBsrqnn0mfLaatKIIEXotIkR/LTVHjLMC/xBRT9vrz+e5Rd5mP9yBTfdUYTNLljzhZnpUyJCtk10lJzrr435W+67S0Z+KhQKHA7H777G4XD8V/hA/LdDCEFNjbVeWl1FpZepM0tY+FQsb74Uzz23RqBQSA124HkFbk6eduP1CpYtiGPVa/F07aihuNSLzeFj/2Ena95KoHlT/wCvUEiMGBrGWwviuPmuYnw+wbjrw4mNlv+u1P+qAXrKyr0UFPlLsMrKPXRup2bnPgcffGLishH5HMsMZ/iIP+dzN37CPTyz2K9kvRBqtYwDR90o1E2JiYm5qGOGh4dTWCJonKZCJvP7w1x4fLdbMP3RMjq2VZPRWMmmbfUfYiEEzyys5IZrDNz5UBkut4/RU4sxmX18uyaJ+++M5M5JEax5M5E7JhmpqqrG5/tzyY09el3Nuo0OzuW5OXG6fscbHysnt8BPaKYmK7myvx5jeP0JgUwmMX1KRNAALkkSV1+u45df7QAUFHkYeUshTpfgVLYLh0NgMvtYtLzan4wtk7iiv46FT8cx6UYjm3fa+XS9iTb9z2FzQNN0Ne99bGbR8ireXWNi1SdmYqPl7D/i5IXXqli2qoKDB3b9qXZo3bodaz6v4Fyef0L41UYLY0aENVi+8vD0SKprBMOuNnDvbZF882EyP293EB4mY+3yRL5ZnYxSKfHQPZF076Rh9NQi7niohFl3ht51kySJaROMTB5jpEtHLUWlHn4KcW8Ul3p4/PkKakw+hk0s5OWlVVRWBXtDNU51IpP/+RCsfwoWvrSIps629RbSKklNa7pyjpOYRBURxJBGMyopxYqZPfzMGY6jRE0U8XjwoEZHB6lXPYVbnJSMwMcJcQAndnozmG4MpC096MEVRBEbCBL5LRJJw40rkGYdCio0FJCNDDnhRKJAidXcsPLgj8Ln87FlyxbefP1NPv3kUywWC4/MfRhPMxPl8iK8wotTOPyBHeIsee5sNn32C6OG3UhpqZ/AOnHsJPlkhyQgKkUZNp+FhISGQx3+xf8fVFVV8c0X35Doa0wrqQtt6YELJwfYxhlxnExxiJ38gAm/urwDvYmREvDh4xi7aU57Okp9SJWaki61oBP9sGKiUJwL+hwrZjT4lSMGyUgMiRxlF5niEDWiErOoJkscrbWQ6EwWR5AhpyWd6Sj1oSltf5dE8JNDtep6vKg1DT9H/3QMHDgQLx6OshOv8KJGiwoNNVTQiX6kSE0JIwIlShpLrYLGRUmS0BGGXYTud3zC749YQSmt6ESK1DSgyCsSuZzlJG3oRkf6oMcY0h8UQC+Fo0ARUFSGQiQxWKhBJxlQoMLrvLiqmNj4WDRoyRP+RdF5T+Io4snmaL05cZkoxIEVHWEcZTcRxBAp1fcZNUpRGIigEc1pQaeAr6ccBdkcx4KJbI7Rgo71rANkkowWdOIUB9nFj4DARBUmUYUdCzbMtKAjXjwcYSe5IljlJYRASBfXDt27d0fXSIlJqqsg0Ug62ku9iCIeE5Wk0JQwjIQTTbbsKDv5gQNiKwfZhsBHPmcaPH4eZ7DWBj8BeIWHPJFFAWdpTP0y2HCi8OElXWpJY6klbtwN+qoCaNFTSQl5IouDbEOJimSaUKrPY9zEcX+4HSwWCxIy1ATbDwkhOM4+ZMjoyuV0kS6jhzSIdvTASg2FnGMfv5DFUXS14YlxJNOWHpRTjBVzg5/pFR48uNnPZiKIJoIYSinEh5emtKGN1A0ZMs5wnHAiA2pTVRK4K3wc3HsIHBIa9BxkO8fEHk7ZD7F971YsFTYSkuPw4kWn/3uSuv+voGnTVuw52DD3sO+Qg1bNVAzqp2XtOv/Gh1otY0BvLW+vrk9kWm0+Zs4t45Hp9dcAvbtpOJPr5qvvgm0kfD7BnOcqiImS8/X3Fm4e1XBp9MzbI+jUTk1kuIzPNtQdp10rNTrdpQv7q6qqIi2pYYpHp5Mhk+rarbCwEI2igNYt6o+/kiTx6HSJ1R+8dsnO7+/CRx+9yzdfPMSTM0uQfBUsW2Bk/4+JbPrUyJYvdIweWoZGJXEmx0Wf7g23d5/uWhxOf17DQ09VIXz+dli2IJ67Hy5l0bIqCoo8FJd6eOv9Gq66MZ+FT8USGS5nxRozew7ag46XmuRXOf4WHo/g+cWVrP/BxpJ3qhl8UyHnCrRERl5cNsqFkMlknKca3lhRg04rsXZ5IsOuNtCjs4bZ06P48r1E7ptTysAb8hg2sZBJ04sxWXw0SjLxxPw3iIgfSXmFl+uvMfDdx8n11K4JsXK0GqlBQlcmkzDoZXg8dWOaEIK9Bx1s/jKVV56MRQJ27XfQuX3Dc75uHTxkZ5/8023REC4ZE9m4cWN27NjB9ddfHzLQpqqqih07dtC4ceNL9ZH/Z3H69Gn69VSxc6/AZvMFdp+Wf1DD/XdG0ijVP+ncd8hBRaWXrbvs9O8ZfGMKIZh0bwkbPkwOMu8ddW0YV/TT0WNILu+/lhi0M3UeTdNVJMYr6HtdLlPGRSBJUG1qmLSrqvbSpoWa+S9XcDbPTXKCAp8PCou97D5gp7Lax+PznvvT7dG0aVMGXHEXo6e9wZwZ0KmdhmOnnMx+qpL8IkFigpy77hjFxMmz6Nmz9x86pkKhIKNZN5o02sapbCcKuUTHgbl0aKtCrZKRk+dm2NV6Vn1iZuYdEbz6ZhXHTrqYeGMYxnA5x085mf1UOflFHk5luejVVcPGNUmMmVbCYzOj6pFx/XroGHK5gy1bfmHAgIEX3Qa3TZvFHdN+xWk7RUS4RFGJJ5C4BnDTyDAenF/OFf11OJyCHl0aNs5v31rFR18GT+oiwmXMnFvGnOcr8PmE/3h3Bz/Hr75ZxZ0PlbL0xbjA9U28MYy+w/KQSdC9kwaZTCKv0M2Dd0ey56CDHzbbWLs8kU7t6s7HYvUxfOK3bNs2gr59L7uodvhozXIeudfIbbNKuO4qPRVV3lp1amgkJyo4nlk34CiVEoufiWXAyDy8Xv8EYN4D0Yy/q5genTUMu1pPTn6w5P+3SEpQkHXWzeJnYjl83MnTr1Qy5HJ9wNvk1z125i2o4KG7I7nzFiNHTrg4nulk1NRCljwbR5vaycXZPC0N7Fv8iwuwc9tukkMoOsC/0PMIN2c4TnPao5PCaEFHf6o5ZorIQYMOLXqiiCOShoM1EkilkBza0j1AyMhQ4RB2qqkImZ4OIBDIUWARNRik+t654C+B9AEWamhOB0r1efS57IaLbosLcejQIWbd9QCKCi1KsxaPys2SF97gpsk38v7H73Hr+CnsPb4JtU8XSPtuRWcMFUas5SbGj5rAl99+jrnMQjPac4hfSRTpRBOHBw/F5GKhBqO24Yn8v/j/h40bNyIcEvGSPw1YkiSa0Bqv8GKmikpKkSEnkUZ+n9xacr6k1gf3t/eqJEk0E+05wFYSRBoySYZNWPwBIBeUiSaRjg0zStSBsBsFKoxEYcWEhIzWUpfA6/WE48QGclAmgSICJCUIN3irwVJgR+7197f2mBpGjBr+9zbc/2KMGDGCh6Y/TAJpHGQ7ajQ4sdOR3oExuZh8EkgL+f5UMsjkEO1Ez6ANILOoJosjOLDhwEYr6pTedmGlhDw61H6GW7iQ/UY3YRdWyilG4COSWBQocRK8+LsQLpyBEnQJCflF6jCmTb+N+ceex2VyckBsJZJYtOgpo4g4kjnAVvQiHBlyqijFiw81Go6yGyNRDdo2ACSTTgFnaS11JUrE48ZNdwYhk2RYRA1H2RMyVAn8G3IKoaQdPREIisnlNIfpQJ8gu4EkkU4WRygU5wJeu1Wysnqq/P8ESZJYuWYFt99yJ7mZJ9BVRSDwB/JISLSnN3JJjlFEsp+tNIpqilNupUlpx8Axjom9FItcEqTgeyZfnMGFAwuCk+zHJ3x48eDETk+uqreBeP58lKJuIatFj5lqDIQeF2uoQo4CDTra0wuQOMVBBl53GfHxoTcbQ+Hs2bP48GKiMohsraIMNRpSpKZBr9dIOjqJfhxlF83pyCkOYqEGJaqA9UEkMbhwNOgBXsAZVKhx4w6Q4UUihyJyqKECr/BioYZUMkiW6ta9khIKywrQEUYijVCiRibJcAh/cJQGHYpyOfIIL9HEX7Sw45+GNu36MO+lL/jmQ0299ey5PDfFZV6aN1XRsa2aeS9VMqC3ltRkJbOnRzJzbhm3zChm0phw4qLlbN5hZ8VHJkrL3OTke/AJB21bqgPVlZIk8d7ieG6YUsSS5dVc0V+HzS7Yuc/OjcPDOJnlIiFO8bvrh/hYBR4PfL4iiaHjCxg6SI9BL8Ni9REV9efT3n+LiIgICot90IDa3+USuL113EBWVhbdO3qB0JtandtrmPPSpSehLiUqKyv5/pvlfP2+mon3lLD0xTiaNanbeFWpJGbcFonV5uOVN6u57/aGS8vLKrwI4a9cXP1ZDTY75Oa7SUtR8s2Hyaz/3sr8lyvw+qBvdw2pyQp27Bd89m00zy9YyOMLniEyrIIr+3mpscg4cNzAQ09b+WqlKkAY+nyCSfcWc2V/HYd/Tgvcv4XFHm6dNYX7HniDjh0vvuoqNTWV45kyHA4fX35r4buP64dUhofJef7xGH7aYmP+7BjO5bmZ+0IFOq2cXbt2ceLEQdo0EXTtWDf3KynzcOiYE61GRl6hixqz73cDkiw2H+eLwYUQPPhkOWNGhKFUSiTGK/jq/SS6D84lM9tFfGzoZya/SEZU4qV7Ls7jkik/r732Wr/q5JFHWL9+PdnZ2ZSXl5Odnc26det4+OGHsVgsXHvttZfqI//Pwmq1EhUBM26L4KXX63Z0t+6y07Gtijffq+aFJZXc/kAJa5cnMH9BJUdOBO8ofL7BQrPGyiDi8zz8vpByunVsmG3v00PDlZfpCQ+TERut4MEny3C7QzM1H35uxmb3YQyX8fWqZFYsSuCRe6N44fFo8ou9xETKSU9vGvK9fxSjb5zIzIc+YNnaHvQbKZh8bwVPzY7k4E9JfLtazhtPF7Ph81m8v/KNP3zMGTPnsWxNBA4nSJLgu48SOX7ShdEgodVK/LzdzqSxYZzLdeP2CD74rIZuV+fTd4SLJ5c0xWiM5MBPjdi2PpXrrjIwfFIxY0c2rEKcOErGN1+v+lPXr9VqWbj4A5RKHc8+GsOk6cWcza1TaqUkKVAp4YF5ZURHysnJb7hU5tufrOTkuZn5eBlrvjDjcgm27bbz6duJaDUS/Xvq6hGfADPviCQ7x83lN+SzZYd/YbN0ZQ19u2vZvTGNFYsSeOfVeL5elUzWWTelFV6efCg6iPgEMOhlfLEylvnz7rrodti7exMTRhv4ttan5cctNrbvbniRdd4u4UJERcqJjJAHdqQapfr9SBfMi2Hm7ZGcy3Oza1/oY1ptPt5eXcP2PXaeXFDJzaPCsDt89Buezzc/WrBavTz2bAXPPJLCsg9cPL3QTl6hAo9Hg1yuZcosE8dP63jzw1SOZoZht9Vgtzd8/v8CJB8NPlMAonZhe4qDHBTbOSC2YsVECumk0YwUqQmxUlKApGwIchSYqKKCIoQQ+ISPEpHHEXaiQdfgOZSSTxLpZIVQHAHYhAUvHqKIJZVmuHHhjDYx5JohF98YtSgqKmL6rfcRfy6DBEtjoqUE4t2pNCpqy9rXv2LkNdfDSS3dfVfQUepDN+ly2tCNTA5hFSa/OitfzzvL/eb6RimKjvRB4OMMx8knmyjiAkEl/+K/D1mn/QFHv4VckhMhxZBOS3x4KOBskAqvjAISQoSAgf85MxKNiUoqRSlH2RVIer8QLhxUUEwazciQ2tGI5rhwco5MGtG83vmkJKUSPtSHvjuom4Oqsf+/uu4QdY2K5sktqVaUkdw6Ligs818EQyaToVQp0aCjM/2wYkaLDrmk8Jdai5MUchYvHk6LwxwSv3JC7KNalCOEIFyKxEgUe/mZYpFLjahkn9hMLqdJpyWt6EIEMRxmR0Dtl8VR0mge6P8UKHHh8JNhwstxsZczHEeDFj1hFHAWF07KavvRUDhfBmwVZn/JuqrhstVQ6N+/Px2vbINQe7Bjo5AcAMIIp4BsfLUEoBUzGbSjPT2IIQGBD4k6pXFoSDjxzxtSaYoPT6APNEhGlL+jYj7fPgoUqCUNjaTmtKMnZzke/AmSP0CsiByEENiEBUtyKXfde+dFtQP4vWA/+vxD2g9oTRVlOLHTBL81zPnSepkkJ4o4CmtyKaso47DYQZY4gk1YSCKdPLI5KLaTK06TIzI5ILbiwkF3BuHEgQA6Sn1oTgdkyBpsP5uwBNqnWlTgxE4e2YFS+wvhE15KyKOSUnLJ4gDb2cMmlGjgIjeFv//+e5SoKOBs0GcVci4Q+vZbKCUVWgwIBB3pA/grNOJJxUg01ZSjRc8pDlIpygL3sk/4KBBnqaaSFnT0e7jWqoATpUZ0oh+NaUUGbUmsJdJLRQFmUU2hOEeNyYRcK8ODi0wOs4/NnBIHUaJEL4X5vcm1LswmCyaqSE9Pv7jG+IdBrVaTkqRk4j3FgXJkr1ew4UdroFIS4J3VJmKjZQy8oYCH5pfx/S82enTWUFjs4amXKxg1pZDX363CaJAID1fwy682PvvawjU3F/Dqm1WB71+tlmGz++jSTkNeoZt2LZV8uyaZUdcaKKvw0q2jml9ClPuex+4DDlq3UKFQSEwYFc6nX/vVn+98aOKa6y6dt6tWq8UY1YwTmaFtLT7+ys6gK0YFfg4LCyOnAF57p5pbZhRzzyOl/PKrLXDdVdVeNNr/bhXyl1+uYdo4H9U1PlxuEUR8Xoi7b4mgTQsVaz43NzhGLXm7mhOnXJgtgtgoOcZwGfc97udBFAqJkUMNvLUgnuUvx/HLr05qrAl41DNY/s6X9O7dm5Xvb+CBRz+D8CeJb/IcH360hWtHPsKwyU42bXNgtfl4d00NTdNVTB5rDCLukxIUfLRUyasvP/Kn2kEmkzHyhincO8dCp3bqkCI3gP49tew/4h/n01OVrFwcz7FMJ6vfX8BTs/I4dMxBeYUXk9nLlJklzJhTRma2my07bTz9ahVyud/LNBR27rNTXeNj8fJq5r1UwdVjCmjVXMWUcXUbYQqFxKzbI3n0mfKQx/B6BV9uVHDZZQP+VDv8Hi6Z8rNLly5MmjSJVatW8cEHH9T7u0wmY8KECXTp0iXEu//FhWjatClLF8PcWWE88kwFY6cVMWdWJMWlHu59rJxx14fRtqUch1Nw1+wyHpkRxaLl1ZRVeImPkZOZ7aKkzMMr8xtmy1OSlJSWexvcoaqq9nHVAD19umsZPSyMVZ+YGDWlkK/eD95BeH+tCYUCiku9rHo9geOZLmY/VU56qpLWzVU0TlNy/JSVffv20KhRo7/ULhkZGcydt5CbbxrIuo/jiYyomzAnxClY9pKc66e8z6Arh5OcXH+n47eIiIjgzWWf887bC3lnzacsX12KSiFx24SIeoFCj8yAl5faMSQ8yPDho8jJyeG9t8YDkJnt4sXXK7m/gVLp8zCGy7Hb/3ypq1KpJDo6jNYtlCx5No55L1VQVeMj0iijqMRDvx4a1v9gZd13Fgx6GXff4rdFOA+bzcct95UQFSHjxbkxhBlk/LjFxsAb8tHrJNq0VGOx+pgwumGl19TxRqqqvbz8ZhVuj4/vN9v46dPkIGJIpZJ4+pFoOg7MZfR1oY8VHianeWMvO3bsoFevXn+4DWQyf9m9TAbXX2OgbUslo6YWc9+0iHrBYG634LV3a7gyRPJepFGGp7YKvcbkJTpKjiRJpCYrmfdgNI8/X8GIIYYgH9Gft9t4ckEFE0aFM6CPltJyL+98WEOkUU67VipmzCnD5RLMmBbJgnc6INeCQ8Cvfvs0YhIhWsD8Jf6fvR4bN12XxYzpN/PW8k//TThuAC6fC4/woJDq91VCCJw4iCCG5nQMLPYsooYT7CeSOtWEkSgqKSGc0M9pGYUIBCc5iJqTKFETTTyd6MsJ9gdCLy6ESVRRRRlNacsZjnOU3TQT7dFIWoQQlFNMFkfoQG/OchKrrBpbYjlvvvvGX7KAeWPRUiJLkuql9EqSRLIpg72mX2j8G08+raSntfAToO3pSbQzkbdefRuf5CVZtEAhKUkS6WjQ4cSOQODCQUxicPnq6dOn2b1zNxqthssHXh6y0uNf/P1o0bIFP0oNewYLBDrCcOPChSPo97Lf8X6UIeMoezDiJ8TPcDxI1VxCHmk0J48sDrGdBNGIKOJIoQkn2F/vnpRHQbNe6fiEj/Iz1ahLw5CcctxqB85YE3HpMcT1NOK2uXllyct/sVX+b6O8vByVpOYMJ0ilKWo0KFEihOAIO/Hit74pIoemtMWAEQc28smmkHO0El2QIUeGjLOcxIuHtnQnQqrrJyOJxSSqOM5eYkUSVkxEXECeS5JEgmjEOU7ixE4cycRIdSnr0SRgFtUcZx/H2ENr0TVoA6VMFFJDBY1ozjH2YCSawWMurhpGkiQefnw2fdf1Q4UKBSqcOIghkQzacZTdNKIjsVLdPFBPOAkijQNsDVxnKJSQjw6/xYocRT3yX4ECl3CGtDnxCDdePEgX6ErCpUhkQoFNWIKsWyRJQifC2MdmHNiYcOX4v9SXWqqtpNE8ZJiPEP4SfK07jMa0RIMOCzVkcRQ3LlrTFTUaaqhEAlJoEiD0EkQaJeRRIvJxYCOcKPLJJpWMep+RzTEa0RyHsHGaI+gwUEMlB9lOa9EFjeSfi9mEhdMcrt2MFMiR4cFDSzoTTgTZpxsuxQ+FEydOkExj1Gg5ym4yRBt0Uhge3KilhktbdRhwYccghZMuWuLCQZrk33zxCg9H2Y0GHSfYhxYdMiHHgxsJiU70w1NbUXEhJElCg/86G9GMEpFLFkeQkCEhw3kilk49OxCRk4ynjNp5QhF7+Zmu4nKUsTK0KUpO7jyGDTPFxcVkZGTUO/d/4UfTpk3Z9lMYs+6Au2aX+hWUkXIG9Naydnki4WEyHn+hHLlconGailfmGzFbBAeOONHrZXy4NJHoKDmbf7Xx+AsVDOqvZ/b0yMDcSQjB4uXVflHDo9HMfbECjUrGiGv0OF2CtV9Z+OJbKyVlPp57LAazxctjz1Vw960R9azHrDYfaz43s2G1X3neqpmKb36ysmOvnaUrbXz346Wteph5/zPcOXMMi+c7aV+bCSGEYP33TlZ/FcebyyYHXpuVdZL1G0uYfY+RBU/EUm3ysuoTM4uXV7Pq9QTe/cjNsBG3XNLzu9QoKsjm+svkFJeGzsY4D2O4HIHEmOEGZjxWxsKnY4MIws83WLDZBT27avnoSxNfrkzkgScrcLkE/YYVcPukKNq3knEmR7BirYzLB03n+YX1N66Sk5ODuIgRI26iR48BfPzRcl5fdYScc2Y2fhgR8hwjjHKapFrIzs6madOLF4/dOGYSp06dwGxZ/4ffI5NJpCbKmT5VTpcOWhbMi2X0tEJ8HnhuTjS9u9WtpR+dEcX0R0t58Mly3nghjm4XKEQPHnUydVYJrz0Tx/OvVTJyqIENtRZzv0WbliqUSok3VlZzx8Q6Ethu93HfEy5G3HA3Gk3Dlax/FpfUgHPo0KF07dqVLVu2cO7cOex2O1qtlsaNG9O3b9+LKmP4JyM8PJzYhPZs3nGQ5+fEsPEnK8MnFjJ5rJHHZ9VNQvv20FJe4eWGKYV89k4SGo1EWYWX/YcczJpXhsnsbfAzBvTWsmh5Fc89Vn8C6PH4lYBzZtZNxCaMDuft1TUMuiGf667SIwT8tM1Gp7ZqYqPk3HCtgdx8DzMfL2PV6wlBEuZ5D0QzbNKTNG/egrZtQ5eO/lHs3buXHp0cREaE9iWZOU3w8UfLmHX/k3/oeOHh4cycNZdZ9z9BTEwMX331FVMfmMVLj9vp2UWDJEm4XIIVHzvYeSSDhVNHApCWlsbJbAVut2Dx29W88HgMapXE80uqmDA6dDrkpq1O2rX/40Tfb6HX6ymrUOJyCVpkqHhvSQJOpw+bXWAMl1FR6eXzbyzcOSmc5R+YuPmuYpa9HBcgBWc8XsatN4Vz9eV1ZUEZjVWMvi6MG24txGL1kZ6qoLTcy75DDlo3VwVKuc8j0iijvMLLWy/FccMthcyYFhmStJMkiehIWYNhXABpKXK+2/j5RZGfiUkZHDt1KFA63rypmrhoOTfcWsRzj8UEJPonT7uY83w5Tpfgrlsigo7hcPiwOwQGvf/a3vnQxJjhdYuS664y4PXA5dfns/iZOLp21JCT5+KpVyr5ZnVywIaiabo/GfDt1dXs2OMnF/r11GK1+khNKKFpeojyEQFr11Vis1aRHFtB324x7D5wjn379tG1a9c/3A7/FJSVlWExWcglkyYhPMaKOIcKNY1/k/BqkIx0EL3Yy+ZAuXo0CeSQSaJoVG9B5BA2yigiliQqpCI8wkMazYkhAbmkoJXozHH2kS/O+AMckHBEmSiw5CBcEpWUoEVPMo3J4jAe4cGHDzlyZMg5wi48uHDptXyyau1fTnnf9st2UkUbQglwZJKMMBGBA1s9vzWNpEUS4BJOlKhQeFQk05hMDhEnUsjhFNHEo8Wf0ntadohZ194H+ImXO269i+ocC8pyHULu47XYpfQe1JOnnp+PTPa/SyFaVlaG3W4nISEBlep/n/fu0KFDeWr2s6S7/ZYQ5xfRxeTixYsHd4CcyiM7UAptwEgNFUQQupyyklLa0DVA9MeLVMoowoARi6ihklLM1JBOS8xUIkdBDpmUUxwg4i4cEzStAC+YN8Fe024iYyOJioomKiaSrt06ExMTw4kTJ2jXri1a7aXzPPu/iO+//x6tM4wS8snmGN0YyCG2U4C/RDmFptRQQQs6Bb4DHQaa04F8cYZznKSEfNrTCw9uCjgbRHyeR7gUiV6EUcAZwojAhTPg+wp+n+NMDuHEHkR8nkeYFEGMSKCKcnbwPREiBiVKaqhAiRoD4ezmJ6KII58s7rznnYtuiyk3T8XgjiSDtmgkHT7hpZh8DrAdJcog4vM8VJKaRqI5Z2t9osOl4I0wizBRQXFACVhBST3v0hSacoZjtBB1bewRbs5ykkpKUaPhAFsxCGOt+tqLHDl5ZNFYtMKDGxNVyGr/SaQRpRSw7oMNTJg84U8tdAGQCayYUBM6yTySWBpJdapsI9G0E1EcZTd2rOilsJC+1ufD/M5xEgVKOtKXLI5wQuwjmSao0WKmihwySaIx4VIkR8UeHFgReEmnBT68fnJeeAEJD25AkE5LUqQmeIWHInI5wT5a043kxItbK0ZFRVGBg3gpBZ0wcI5TuIQDG1bswtqgTYEVEzH4799wIsmlzoe1ghK8eDFRhRw5negX+L6PiJ2YqSacSJzY8QlfyAqJ8+FaEjLCicSFkybKVrhL/InvnhLwlEskO5MIV2kg1kR4fBTWIgcZyrbIG8lZtmxZYHzq3r37RbXLPwEZGRmcyFIRHenlh09SWPOFmRUf1ZB11s2c58vZtsvBDdcaUCoFOfke2rb0Px+9ugaPNU0aKdFpZTx8b/AGhCRJzJgWyXUTCmg/IIdhg/Vs+DApcC8M6K3j25+szJxbQ7eOGlZ/buLGYQZuvK2YR2ZEclkv/+fs3OfgqVcqmXt/FJIELy+t4rOvzfiEn2xLSGyC1WpFrb50ntfJycm8snAtCxc/SUHeESKMEmUVEl26Xc3Stx5Go9GwZ89OXl3wCIkxxUwZF8Yvvzr4caudl+fFMu/BaH7ebmPiPSXY3M1ZOnEQn3zyER9+sASHw0679j24ady0/xpuJz4hncwz2+jTTc253IarH80WHwo53HtbJKOmFHLZ8Hz699Ki1Ujs2OegfWs17y6Mx+EU/LzdRusWGj57J5He1+bxzqtxzH4uhtzK/ugN0byyeBQRERF/+BwTExO5b+ZcAG6ddDUx0fV9QM8jPUVQXl7+p8eERx59mptv2tJgafqvexx0bFN3vwkhKC33Bp6N9q396+v2rdVBxCf4n4slz8Zx+fX5vLWympnZbuJi5BSWeLDbBalJCo6ecpJ1VkaYQd0gF5Cd42bUdWE4HYKrbiwgKVGJz6enpMLIzZMe4Oqrh/2pa/9PuOTpQ3FxcYwaNeo/v/Bf/C4enbOAu+8cw4Gj5YwfqSYtRRlERp5HTLScB++K5Oqx+bz/WgJtWqhpnKZEIFj8dg1jRoQm4o5nOtm4yUaPzlpGDKkjfhwOH3c8VModEyPqSaWnTTDy7MJK8oo89Oqi4eV5MXz7k41315iYeGM4r77lJwF/690QZpDxwWtGZjz5FK+9sfYvtUtOzlk6tHYBoQeI9q1UvLHqdMi//ScolUr69OlDs2brWfbWi8xdsBO10ofTreaKq25h4aLbkNcaWEiSxI033cHsZxZyNtcdIOPMFh9HTzpp2zL4/Ox2H4vflXjtzcl/6tzOf+a1wyfy8ptvMbCvxNqvzJgtPpo2VmK1+fjyGytOF3z7s52H741i9Wcmrh5TQGqyEovVi8NBEPF5HtFRcqZNNDJjTilFJV6+/clKVKScOc9X0LmdmnkPRgc6rs2/2rnmSj0JcQrMVh/paaH9YcC/u5ZX4CY1OfRrjp100rLdxREmN42/h5mPj+bbNXEB35TVSxMYNaWQ+S9X4PGATA4atcSZHDfzZ0cTFxN8P77wmp+gFkLw1UYLy1bVsGNDcBnoiKEGFi2v4s33q9kx3YFK5fcK/W36I8CUcUZWrDEzf3Y0K9aYKC61s2F1YZBq9EKcPFHKpDHhZJ01cPWYAh69L5JvN6z+l/wMgXeXrSDJkkE5RZwWh0mjGWpJ6w/w4SxF5NCMtiHfq5I0GEQ4eeI0qVIzJEnCIMI5yK+kiCYB37dSCighj2gSiCCadNGCffxCAWfJIROEXw3nwY1cISdxkJGWLVtw1ZAr0Wg0TB57K5nFh2hHLwxSOFHEYRMWTrCPRJoSQwISEiYqyTYfY+KYyWze+fNf2s2srqwm7XeUwjJkiBDlygBqtLhxYaGGMCKIlZKoFuWc4xSd6BuUQpzma84Hb6yhT58+PDD9IXSnYkmWErFQQ6H3HI5iG9989B2lZSX0G9Afm8VK917d6dSp03+tknnrlq28MP8lHBUu5EKBU2Xj8qsv59G5D6NUNtyf/bfBYDBwzfVD2P3RYVJoynH2okVPCzqhktS4hYt8sgOlsGfECRrTkhSacJL9tBe96y3Yq0U5WgxBCmcZMhxYOS2OYKWGTvTFhZPTHKkldvxl0AbC0WIIJL6fhyIKXPngMLlQaBTsPPhrvWtZs2YNR44c+fsa6/8Ifv7hZ0xUoUJNFHHIJTmxIolcTtONgZxgf8gUdoBkGrOD72lNF3SSgXPiFPGkNPhZcaRgxUwCaRRyNmjzyd+XGhsk0AESSMOBDRd2QODGjQwZ0SSQQhOa0Jb9bEFHOPPmPMnyFcv+cDvs3LmTwuNltJXqyCCZJCeJRriE/XftTWJIIptjnOIgkSKGOJIBiTIKqKAUI1FoJT0u4aSEPDoT7MMZLcVjFSb2sZnGohUatBxnH01oTQZtA21fJcrYxy/oCSeGJNy42Mdm9IQFfvaTwSpA0MjViqWL3mTB4pf+cDuchxCC7NPZVGMhUsQGff9CCMooqHcd4P8em4sOHGcPMSEsNADMVJNAGkrUpNMCuSSnBR2xiBqKyMWNEx8+HNippoxKUUoVJUQSRxu6Bc4lnZa4hYv9bEGFigTSSJGaAP6k+hSaoBdhnFEe4cm7V17U9TscDsopIoFUwqQIWtMVl3ByiO2c4Tht6FbvPU5hx4kjoMZ1YkdVu67IEZk4sdOeXigkBafFEWqoDCigW9KZ4+xFTxhGYjjDcZJEOj68aDEgl+T4hI9THMSFk0jiyKAtmRzC2K1uo00R7/8XQEfd+k6fqIFE6Eh7wN8/wr/kZ0O4avDNXDXmGfr10DJ4oJ6vVyWx56CDV96s5u5bjdw4LIzJ9xYTcre4Fp+ut3Dv1NDetAC3TzCy8mMTzzxSXzA0ZJCed9Z4mTLLyqTRCoqKvby7MJ4l71Rx72NlpCUpaNdazdIX4kiIkzP29mLGDDewdV0qcrk/tHjzDgt333E9ry39jOjohsPiLhZJSUk8+/xbeL1enE4nWq028EwePLift16bwVcr1IQZ6gjMzGwXE+8pZt6DUei0Msor5Tzx9AvcNmU4w64w8fYLCsLDZPy8/WsemrWBibc+waBBf97G6VJh5PXjefj+NVx3lQyZXOJsrpvGIdao735Yw43D/VWJPTtraNNKRUKsApfbb++mr13nKZUSqUn+sUSrlTF2ZBjHTrlJTo7nyfmLKCpq2NrlPHw+H7t376a4uJjk5GS6du0aaP/IqHhy8rIDOS6/xbFMiSuGNzxG/ycoFAoGXTmahcvXMna4nPfXmsg65/YLhq418PSrlSxbEIfV5mPTNhtWq+C3niMnTrt57dnQVcSSJDFkoJ6PvzLz3JwYOrRWEREuRyaTePP9at79WMmHH6/n8UfGMHaEqMcpCSF45U0TV10WhdWuwIuR9t0mM2jQEBISEv7WNcS/0ev/pdDr9bz97pd8//03XH/bIrq20zZ4IwwZpOeNlTXMfLyMt1+JJy1FydqvrBSXeli0vIoZtwXvbn/3s5UjJ1zcNDKMB54oY+nKarp20JBb4KaoxMvMOyK55or6JJlaLTFjWgQatYwPPjNxLtfDvAejuftWI4eOuziV7arn73geyYkKaqqycblcf0llExsbz7ljDS9Qc/I9xMT+tWTi2NhYHpvznyegI0aM5f3qSrb8+mrgd689G8v4u4sZOdTAuJFh6HUyvv/Fystvyblz+gtERv5+afx/wsiR4xh1/VLyCqzcfauRqAh/ucZr79bwypMxDOynY9M2Oy8sqcRsEfy6IZVzuW4ee66CEYP9Oze5+W4KSzykJilJTvR3AdddZWDJ29Vs/zo1KL3tk/Vmps4q4Y0X4nh+cSXrvrdy9KQTlxtsdh879zno3in0d94iQ8nDT5ezeml9ZcgPW6y43XK69xh0Udf/9foP6NhWwbCJhcy4LYLunTRUVfvo0l7Duu8sKJUKoiL8narbLXhjRQ1qlUTblmrO5rp55tVKKqq8dG6vZtUnZrp3UjNnZhRrvjAz8cZwPt9gobDYg14nkZigYNS1Yeg0Elt2OujbI7QqSZIkrhqgo1ljFUuejWPcnUUNEp8AsTFynC7BjcPDaNdKzagphfTo9deTv/8v4uC+QxhFNFHEUUUZpzmCR/gX0QmkkUZzPDSscA8jghyysAgTiTTCTA1duIxSCsjkEAAxJNCJvvjwcZTdxEspNBGtKeAsACpUJOEvB7dINWQezWTSLRNp186vKN3w03qu7jcEQ5V/o0kIwSkO0IbuaC5QmBqJpqPow76yLaxZvYZbpvz5EiIhiQYDloQQmKlB00DKrg0LSpRkcpBW+Al3Bzba0SOI+ARQSAriy5rw8MxHoECFQTKSLY7hwE4aGegwcMp7kB3f7yHvhwrkQsnnkV+jTJBY9t6bf8h+5H8SP3z3A08/+DwpFS2Irk2rFkKwd/VRJp+8hVUfv/+/SsH6zItPc2vRFHZu/pEk0gMlm+D3tGtMK1RCjQ0rFRRTRSk6wgAZe/iZDNGWSGJx46KIHKopoy09gj6jhAJ8+IglKUDuqNBgEEYqKEYg6CD15oDYhg0z2VSgFXr0tQEvkgI8Di9H2EGLNsF+oOdhMBhwuxtWavwLPzxOLy4cCARaDAECKpwolJIKn/CELHuGWj9XEYWWC0qvf4cMkPCXffvVmdnki2yiSQj4H/vwImtgE/r8sZ3YaEZ7YiX/RpMQgrOcIIdM0qUWtBc9Och2dmzZeVHt8Marb9LUF1r5riccO9Za0q/I76uJD4EgliRiSCScSJSoqaYCCyYEAid2IoihCa0pEGfI5TTN6RhS0adGi8BHBSVUUEwz2hItBaufIqVYWohOVFBMAqkcZDtt6R4UnpNKU86JU7hwEi5FcupE5kW1w3nk5uaitGuJRMspDtJUtAnYT5hrlYsNrR/UkgaXcIZUB7mEAysmwqVINEIXlKZukIxEi3hyOY0NMwqU+PBhx4IMBa3oXO94SklFS9GJI+ymvNYz+LdtlivPvGilkzHcSDXlQSrPYnJJpRlZHCVTHKYJrVDU9vkmUcVpDtOSToFj5JCJFzcHRCUObDSjHfJae5A0MjjKbtqK7qglLUpJRXvRiyrKOMF+JMCOFTUazFSjFCqsmIkgGid2mtIaDy40aLHtbfg6csVp0qRmeIWXMgoAcKgsPPPiMxfVHv8UCCFYsvhZjh5cz7OPxpCSpGTrThtdrsyjcSMFc2dF07WjhsVv11BlbYTXbcLnq0/CAFRWe0mIa7jyID5OQXoDJBXAmGEyvvqlB8+9dgCTqYIZ0yJ4fk4szZrUsHu/g9n3RBJhlLN0ZTXDB+sZO7JOmCRJEgN6a9FpnSx85XGeeuaPZ1f8UcjlcnS6YPXe60vm8d4iFWHwzYYnAAEAAElEQVSG4D6ueVMV998ZwVOvVNK/pxa5zM3Me8fwzqsGunao6/Ov6K+lf0/BdZOepG3bzv/fFaDR0dH0GzCRex59j0fvjWTMbUW8/Wp8oOTf6xWs/szMjn0OPnjdzxOs/97K5LFGYqJDWwG5PXX/36mtmtWf2eja54/ZtGzbtpk3lszlsp4umqW72PWLmlcXqJj14It07dqdsePu4eW37mXx0/Xvq5w8NzXWuL88h556233cNmULX2w4ymP3RTB5bDg5+R6efrWS2Cg/l7Ntl4NrrtCj18tQq2SMv7OI156LIzJCjvARZDH4W4SHyZg8JpyrBwSvN+6dGonXZ2fpGy9TbRKMv6uMN1+MDlhBmMxeZj/jYvDQu+jQqTd6vZ5Zj7X5HxNNXHLyMysri6ysLGw2Gz5faOXJv8rQPwa5XE5W5iFkVKP/HZ9hmQzkcpj/UAwLl1XRKEVJSpKCrp3CWbSsilVrTdw4PIwwg4x131kpKvFw/x0RNM9Qk5Sg4PV3q+nWEQ4ccXHPlPCQxCfANz9auWlkmD/gyCbwegXRUTIG9g1j1JQi1Orfv2mVcgdut/svkZ99+vThzTcUzJwmUKnqf94b78HYSbf96eNfLCZOvot9e7dyLi+X9FQlsTEKvl6VzBffWrj9wVIcDsGZPA2r1/xEbGzDSdN/FC8+/whzZyoYdnXdTszYkeEMH2zg+luLaNVczRX9dXTvpOayEf5gomcWVtKzi4b8IjcjJhcSHSmnSZqSU9k12Ow+XpwbS0S4jIzGyiDiE2D0dWFs3m6j//A8Zk+PYt6D0cjlEm63YPqjJaz6xMS0m8PRaIIHT6fTxzc/2mjbUsX4O4t46uEYmjRSYrH6+OBTE2s+N1NRrWXAgD9Oftrtdk4c3cp3a6IpLvWw8iMTH3xqJjJCxrjrw5l6czijbi3G5YaeXXS89lwsRSVe3l9r4tP1FhLjFTRJV9K6hYrsc25UKth7yIlGLbHuewvvrqkhPkaBTicRFSHjTI6blR+baJquJCZajhDQUL/scgnkcmiRoUKjlth/2EHn9qEXoXsOOpk+JQKAVs1VNElXIldcup3e/0swRhipxIlC8qe1RxG8A3lWnAyU+QkhqKCYEvLx4CaMCKyYaVsb9OPGhQIVCklBEo1IItiDWIY8sOkZRwq5ZBFFPBlSm8Brwj1ReAs8PDpjDqu+WEmjRo3Iz8/H4XAEFo8mqjBgDCI+A58hyUkTzVix7L2/RH7GJ8aTffpYvdRmgDyy/OX2IRbtJlEFCI6ymzSaBbxJPTRMmugkA6ey9tPa2Y0S8hEI2kh+0jRbHCOcKFrX/owEVIO9ysrEMZPZ8OP6v8Wv57eorKzkxx9/wmGz07V7V1q3rm+RIITghfkvkVbRCtkFJK8kSUS5Eig6eoatW7dy2WWX/e3ne6kgl8t5aeGL9O7UjxSahHxNIukcZBsKFFixYMdOE1qRRxYVFJNPNjYspJJBB/oETT5twoKlVu3520lpHEmUkIcCRSAJOoWmRBJDJodBCPSE08raBE+8G/dRN/fcd3fIczx9+vRf3hj8JyAsMgw1WiSghnLKKCCNDFz4S+cE4nfTV8+XYANEEUcROb/rfSkQ5JIZKNWuogwrFjRCW2urYWgwOb2MAjx4glTAkiTRWLTiINtJEU3QSDpkQobkvbgNh7LiMuKk0D6IEcRwjlPYMKNCQ2u61BLD/rL4w/xKEo1JkZrgFn71ZRZHA6rlCoqJJ5XWdCebIxhEeJBNSrUorw2ES6CEPCQkoqm/wQt+X9FznKSMIqKJC5kani61oFwU4hQOVOo/Nzd2OBzIfArSpMaUiyIOswOv8HuPunCiv4DwDgUfPo6wkxaiI+raMcFEJdkcozkdAD+JemFJfa44TQWlOLHRks5ESf6xOUecopqKgGfobxFO1O+GJiXok8nNzQ3ZhzeE4SOG8/nHX7KfrWSItsSShBM71VTQgo748HKU3biFCx9ejETThm61dgk+znKi1sezPzJJhlM4yCWTKsrIEO1QS1pais6cYB8yoUCBEjcu7FgwEkVrugSNKSUij9McoSWd2cMmNJIOj3BjoQZXTuhr8CuNy0iQmgFyIoWfMPdoHf8qPhvAmg/fRu1bz7r3NFB7b/borOGOSRGMnlpETLScrLMuVnzs48t1G3jrzQWsXfcFY0fUfx4Kiz1s2mZrcN7+y3YbzZr8XmWIoLqynDeWfct7773LiMkrWbbAwJRxRlISFUy4pxiT2Ud5hZcDP4XOv+jeSc3clw79ZZHQH0FVVRU6dQXRUaGvafBAPa+9W8OcWdFMHutm5tzyIOLzPFQqiftvF3y0Zjkz7pvzt57zH8HEyXfy00+NmTFvAR6fjeETizCGSzRO81dIDhmoZ9VrCSgUEpu2Wikq9WB3+CCED3pmtouUpLp+7EyOm537BU++EJrD2rr1F1a/vwiXq5zqaidatZmv349Fp1NzvlrVZPYy5o57eXTuKrp1684P3/dnzgtbePBOpd+LVAi273Yy5yUFLy5Y9JfbY9++fUSFF7Lu3aQA6R8fq+DzFUlcf0shCIkNq+sI1kk3hrP3kJ3xdxWzflUSYQaJX361cUX/hnmh154LrQy9bbyawWM38PMnSWzdpWfMtGKcLlAotCjVKYyfeC+DBg3+y9f4Z3DJyE+LxcJLL73EyZMn/+Nr/yU//xhWvbcUnewbvv9Iz/BJJpxOP5n8W1XZpm12unfS0LWjhqn3lzDtZhV3TArn7ofLGD0sjEH9dPy6x87Kj2ro3F7DNx+mBSbHPTpruPWmcAbfVMDQK3V8ss7KyKFh9UrXd+y1U1HpZcEb1Sx9MY4mjZSYzF7G31VM53YaRg8zsHBZNQveqGTLTr//YeM0BXdO8ocHud2CvEJPvZ2ni4VCoeCWKbOZNONplj6vIsLo77A8HsHid1xIqh60atXqPxzlP8Pr9VJVVYVarSYsrOEAIIAp0x7h4Wem8cFrChQKCZVKYszwMMYMD2P+K04uH3z7JSE+zWYz2ad/Zdj8+qSKVitj9vRIln9Qw7wHowkPk3Pz6HBmzi1j2/pUTmW5uO3+Er75MDnou83Nd3PrfSUM6KPhmitDT5B9Ap6aHc3QK+r+fjLLRfY5Dw/fE8nYO4p59pFoWteW/p887eLRZ8vp013DsKsNuD2CMdOKiImSU1Ti4aF7Ivl+bTJXj3MHbAT+CM6ePUubFi5ASUKcop43D0BstJzySi9PzY5GkiSSEoJfN39BBTkFbt54IY6EOAU+n2DjzzbeW2tGJvNRY/I/Y5IEOp2Mqy7Tsny1ieFXG/h2k5VrrqjfRj6fIDO/Fys+V5CclM3br8Yz99W2JMQp6pGldodAH9Gcx1+tu+4+3SrJKgq9UfRPx8SpNzNv53NoTfWJHSEEJeQRSQxekcIRdmEkmgzaokRNFWWUUcRZTqFEhR0bXjw4hD0kMSmEwIcXp7Aj4Q82aBrCZ1QuKYguSWHRgiVcNrA/r8xbhN4WESj3tVCD8XfKQSOIpszcwAroD2L85HG89cQKDnq2kSya1HqPOSjkLDLk+LRuimRnibWmopAUAT/ITA6TQCqpZAQCO/wBOP+BfBASMuQUcY629AT8Pndmqmh6ATl8HlpJj7o4nC8//5Kx48b+pWv9Pfh8PuY+8gTbf9yBuiwcyStnVfRHGFK0vLVyKXFxdZOygwcPIq/RBC1SL0SUKZF3l674X0V+ApSUlKCWNA2GGMkkGXKhwICRGBJRoKp9bmKpoIhwooglkVxO48ROovAvzIrJpZxi2tMzJJkmECSRjgw5R9mFQBBPCpIk0Y4euIQDOzaceYKI1mG079a2XuBlTU0NX3/9NXl5eVx11VWXvnH+j+HksVM0ox25nMaCiZZ0RoEi4FVowIiJyno+lUAt8eMLqN/CpUjOihMNeF/WUEMVDqxEEktn+gfugfPlvDYseHBRLSqIkII/zyFsFHKOrlxe796RJIlYkcQJ9tNWdEeGHENE6IVVQ1CoFHiFt55SHfzqQrdwoURNE6mu/z5fFq8WasopDrw2hkQqhN+zWYECD27S8QfANRcd/BUCApSoMFODASMSUEkxOvS4cDVINkuShFd4yeQQ3bi8weuJI5UzsuM8MOHei2qH82jUqBFOtV/tGk4UEhKduYzD7KAbvTnOXn+bSPUJFZOoREJCiYqDbEct/KpWA0Za0xWNpKNSlKBExUkO0FS0wYObfM6gRU8azQLEJ4ASdVDgU6g2kYQUCJX6LbxyF0Zjw+XHoRAWFoYCBTLkOHGwl19wYMNIFLG1nrTnLR6KRS65ZHGKgyAkLFQTRzLt6RX4HtWShma057Q4TCUlAcWzBj12LEQSg8CHA1vtZkTw9cZLqdTUhiHKazeHZMiwYQn5vAHkkonqAnJZkiRSRQYnHfsuqi3+KfD5fHy9bhU/fFSfkDPoZcx7MJpb7i3G5Ra4XFrUajW33/EA1w//grLyKqaON6LVyjBbfCx5p4rqGi8bfrQybYKxXnhqjcnLZxss3Hhdw5sI67+3MmxgNg/MmszStz7h9JWDeWzBs5zJ2odO6yZMD/ffGcnbH9SEFO6cR0KchNlsvqSl76Fgs9mIjvgd6ySZFLA7O3jMyRX9G167D+yrYfHK3Zf8HP8M8vPz+eSjZaQm2hkyQE9OvoENPxRwLs/FY/dFc0V/HQXFHpauqGbbbgfTp0Yw6d4S1r2fFMiBAP93ft/jZbzypH/t7vEI3nyvhpjo1JDe5CveXULO6Q9Y/oJfBHXTHTW8PK++VVp4mJzFT3mZv+RZXnp5BY88+gLffbeBcdOXIgkLLrdEm7YDWfzafUHz1z+L91cu4JU5inpqZ4vVh9MleGRG/XV01w5a+vbQ8PX3Vu6/K5InXqykf09dvfv20DEH+UXeBsv2DXoZUZEydDoZV1+u5+rL9TidPm6ZaSK/2MmHqxax89cfGT/hHtLT0//ytV4MLhn5+d5773Hy5Elat27NZZddRnR09EURG/8iGB6Ph43fruHHj1Us/6CGohIP100oJMwgw+EU3HazkRFDDJgtPl5YUsl7S/wS7rQkBRNvDGf4xEJWvZ5AUoL/K75qgJ7dB5wsWxBfb6KmVstYtiCeZxdV8tpzcYy7o5hR1xkYPFCPwyH46EtzbYK4xBcrkgPy8PAwOV+9l8QPm/0peQ6HIClBwWfvJKJUShw86mTO8+WMHhZGSZkHhTL8kkiar7rqOgwGI+PvfQGduhqdViKvUM7goZN44snb/9KxvV4vy956mc0/f4VWXUNevpUaMyQkxHHDqMncNO7Wejty7du3Z9Dg+xl688vcMUHQoY2cc3lelq+Wkdb0am67cdJfOqfz+OSTj+nV2Q6ELs24rJeWV96sDvw8sI+WA4cd6HUyXnu3mo+XJdYjtdNSlDw/J4aJ9xRzcFP9wVYIwaksN68/71+c5BW4mf5YGWnJCrxeuOZKPa1bqFnyTjW5BW4kCZITFDz1cDQ79zrYvMPGkRMuTGYv4QYZWo1E+9Yq1GoZhhD+mb8HtVpNTU3DpZFer0CtloiOkhMVWb/v2XvQQUGxh3derbNFkMkkhg7SU1Hh4ZlFVVx3tZ5GKQoOHXVyPNPF1z/YmHFbBBt+sPLDZhvdO2qIvcBDVAjBc4uq0On8ylCAVs3UhBnkFJV4iYyQoVFLeH1gsfhwuARx0XWvBSgo8hCfEFo9809Hr169iGppoGp/KZGeuomAEIJMDpFAGqUUcIDtNKFV0CIsmngiRSz72ExruqLDQBVlHGM3TUWboKAPh7BxkgP48HGG41gxI0eOG1fAB+xChEtRfPvVRr5b9z2dPZfhwc0RdmIQEbWqkIZNzN24SGmU2uDf/whGjxnF6pUfEnO6NZWUUlgb/JRGMyojC3ns6WdwuV28t/x97GYHkhyuHHIF3h/MRJ5OC0oqlkkyvMLbIJngFi7CovTUVJaDS0JRq+ipppyoBnziACLt8Xz5yVd/K/k5f+7T7P/8OGn2WgLWz0pgrTAxYfREvv5xfcDHs7KyEsnR8JxEhYbKypK/7Vz/LsTHx+OTvL+1agqCFw8e3MSRTJgUQYJIJZujqNERSzLF5BBBNFoM5HI64BfrwVXrSRgMs6gmm2PoMBBOJBHEUsS52s0DB0pUmKgijyy0J3W0TWhFcqMknnjiCRISEggLC8NsNlNeXo7X6yUtLY1Bgy7OAuWfiOLCYjrQjATSyOQw+WTjxoUVM27hIpUMjrOXNqJ7kJLbK7wcZgeNaBl0vNZ05Th70QgdCaQCEiXkUUmpX72OllQpuARZJsloKTqxj19oS3dOsB+N0JFMY2TIKKWAQs7Rhu4hyTYANRokJE5yADcu+l7e56La4YaxI1n79Hpi3fX90DzCjcBHI0JbLERLCeSK00EhNW5cgWAeK2ZsWAgnEoNkpB09cQsXblyc4RgOrEjIaE8P1JKG/aLhQAkhRG2oURpnOE668AfdadEHvV6OHGJcDB/x58IdNBoNfQf25tDa05hd1aSSgQ0TYRgDIU8n2Ocnmy/o413CSRZHaUwryinGSDRePDSlDRpJh1d4yBfZlFFEe3pjoYaDbMeHl3b05AzHa++bOiSQxjlONtgmNmHBh9evihWZVFEaUIHGkoQqUn7RpZ6frvkMHUacWIkillgS2cfmWj/XYCRIacSLVCzUcJJ9yFHQTGof8riNaM4pDhJNAkfZRRLpxEp1pfJpNKdQ5JDJIVrQMei9qTTlJPuJIZFSCqikhDAiOc1h0kQzEpMSUadJyMIEHoUH97duHFiRhYEyEVy5oLMbQPx3emf//8a5c+do08KHXB6axujeSY1cLrHt8xQ6DizA4/GgVquZ99RS3lx8Kys+ykOhkLA7fEwdZ2Tt20nsPeRk9NRiHr43kgG9/eusTVttvPB6Fa8+GcsTL1UwYmgYTRoFkz0/bbWhUMC0iQbsziK++WYdw4Zdz6RbHuDrT+9gyTN1862lK2twu0WDATAlZeI/Cm4uBWJjY8k823ClQGm5B01tNadOK8NkdjV4LJPZ9z9S4fOfUFFRwQOzxrLiFRHk9fnco2lcN6GQXfsdrPvOil4nMeq6MB6/P4rRU4u559YIrr+lkO6dNTRJU3LouJMTmS6efiSGls1UVNd4uf2BEq69Us83m2rYvXs3w4bV9dUFBQXs3fkhny73hySfy3VRUuoN8C+/RbMmKkqK/RuWkiQxePC1DB587d/SJhZzESlJ9cnJTdtsXHtlw5uOk8cYGXxTBWmpcVRU27j8+nyefiSKAb11WKyC9z42sWi5mYS4hhXKDocPny94YqpWy3h6tp75LxewcnECew5u45mntjFk2EyGDx/z5y/0InHJyM/9+/eTkZHB3Llz/2uDDv434dSpU7TOcNF3WBkpCQo2f5kS8F2wWH089mw5n20wczrbTVysnMR4BZVVXhQKiQ8/N3PruPCgB6/G5CdiQgW2gP9hLKvw0qq5im/XJPPlRguvvlWFSikx7GoDLreXoyfc9XwxZDKJqy/X8/qKaj5cmkBG47oHoWNbNR8vS2TQDfkUlnho3LjZbz/2T6N37/707t0fs9nMoUOH+HTtUn7+6UM2/fgh0TGNuXXqQ7RpU1+R9HsQQnD/rFvo0fY4UeE1xMcquGVsJCaTj3fXlLHp+1fYumUjry/9uF4i33XDRtOv/5V88cVqfthxkqiYJB58bOIl87zzer18tnYZw65qeIXrdvstEM6jrMJLiwwVPp+guNQb9N1ciK4dNej1spC7kTa7wGCQkCQJq83HLTNKeGtBHE3TVby8tIoftti47ioDb7xQf4fq/ifKKCjy8MiMKG64xoBSKfH9ZhvTHynjiQeicbguTgXcpEkTDh2XcLnqLA9OZbnIyXeTkqgg65ybpulKTpwOPUgv/6CGB++uv+O+fbedLzdaOfBjWlC6fU6em9G3FZF91s2IIQZeXlrFFaMLuOYKPZf31VJU4uXTr8307qpl5Usngvq9F2cfY+L0Ito01rJ5hw3hg4fvjeLqy3VBO3AOh4/OV9r5Yt3ki2qLfwokSeK9NSuZ89AcNm3cjMYShsCHmWoSSSdRSkMm5JSSH0R8nodMktFMtOcsJ2grdSeKOMJFJAfZTmfhL3FzCDtH2UVLumCQ6nyYakQFR9hJe9Er9CLeK5FMU2SSDBVqWokunGAfGnRYMZEk0kOOhXmyLJbMe/kvtYtWq2XJskWMGX4TWGRE++JxSQ5OyPZy/TUjGTbiOgBGjb4h6H3XjxnJlHHTMBYmECFikCQJu7Ci0ivJcZ8kydUEJaoACSqEoMR4jtmPP8iCZ17BV1inUP5PilEJGR5Pw36sfxVms5nN322pIz4vgF4Kx1pYzdfrNzDy+hEANG3aFK/BAY7Qx7NQQ7MWoUtp/5sRFxeH3qjDVBVaUWQRNYF70oBfUSVJEk1EG/azlWyO+v08JX9w2IV2EGWikJMcCASGeIWH4+xDgZKmtEGOggqKKacYJw6OsBMtBr/vHSra0wu5UOD5BewtBIrGXoqKiigp8ZPM0dHRdOvWjUGDBqFQ/GtB/5/gdDpx4SCfMxiJCiSdHxLbOcwOWtKZFnT0h18JPQaM2LBQRiFJNKKIc0SJ2ADpp5RUNBcdOMwOTFQThpEEUmlG+9r7IvT8RZIkEkQjqqmgDd04wDaqKEONlnhS8CGopASjiArZB1ZTTipNyeU0Lhx0710/kOb3MHrsaF5+4VWULk3QJpZbuNjLL8hRBBSuoaBBH0iwdwknXjyoJS02YSGBNPLICgrJUUoqlKhoLjqxh0305MpAHxlFHKUUhAyPqqCYCGLQoqecIs5xCjlyrJiIE8kk0wRJkiiVCvjgvRV/Kel57lOPc8uZWzmzq5BO3v6UUUAYEYDfS7NI5LKXzcSIRLTosFCDmRqa0Z4wKYJSkU8GbTjGXjI5hE/4/TvTaEYHeiGT5EgCjEQCMn9fI6inpJdJMgzC6Pd1pUXQ34QQnOQAHjyUU4Sv9p9UmhJFPPlkUZpfjMViwWD4/VL9C2G32ZEhkUpTznISJ3aMRCMa2BGSJAmVUKNGj6YBMQH4QxPdwsU+sQUN2oB37YVIkhpxRBTXqyhRo8GDm2rKcWBHQiKKONLpgqKnA0OK/7nwegVquZKWdOIQvyJcoG3rrz4qOVnzexk9/3iEsO4MQJIkNBr/2qVTOxW5ubk0adKEbt26sVydwevPFxMfKzF1ZikzpvnHzR6dNaxYFM/yD2p4eWkV4BcnfPNhMonxCt5+JZ5pD5TSsa2K668Jw+EQfPyVmWqTl+UL/H6Xt4xVMuG+97jyyiGsXLGQm69zU1YuD4gmrr3SHxBz86j6YcT7DztISun0t5e8A6hUKjp0vJx1G39k+JD6xOWLr1UxZZz/HPt21/L8kkoeuCsyZH/+/qduhl474W8/5/+ElSsW8/gMN43Tgp/p8DA5n7ydyJCxBSx+No7YaDlbd9l5dmElTzwQTf9eWkYO1fPMqxU8vbCSqeONnMpy8fLSKjweQXmVF48bWjWXuG+anF2/zGDJwkeYMetZunTpztqP32bGVB8Oh+DeOaXYbD40mt9/cBWK3w9KulTwNjAFdzhFINgpFMIMMpq3aBcIqf7555+Z8+JcaqqLEQLcHomnZkfxxTc1ZJ11heQXVn9uDgrUPo8mjZRUVvvXEt06avjsbcHIW1+lc+fepKb+NWHIH8Ulm226XC5atWr1L/F5iWAymdj8awmx0QrWvJUY5MVo0MtY+HQsQ24qYO3yBF5+s5r9hx28vboGh8PHyo9q2PRZ8EQsM9tFTp6HV96s4rJeWrp0qN/ZeWqNfVUqiRuHhXHjsLrdp0efLaNfA4EvmdkuEuMUIW9+uVziiQei+GS9hZziPz+xawjbt29iw5fP8tLjdWbU2edOM+PxCaQ0vhqVUsPZM3vxepxERSdy0/h765XencfPP28iLe4k3/xYxaKn42jVvO56pow38uSCCj5df5DJE4fw6JxFgcCT84iIiOCWW0J7mv1VbNu2heuHSmzeYW9wp+7T9WauvryOUHxjRTUP3h2FyyWC5PyhoJD7B/nzAUjnIZdBTp7/xlj9mZlbbgqnabq/XSaPCWfs7UUM6qurR6rv3Gsnv9DDhtXJQZL4wZfr6ddDyxWjChh01f9j773DnKr27//XSa9TMr3PUIZeBekKIlJEEBVQVIqINBUBRbEAImJBpSP2goCKvWC9FOm9Db0MM0wvydT0ZP/+yJAhZsYriPdef5/v8uHxmeTk5Jydc/bZe+31XiuQmPl3kCSJe0Y+wugpLzBjchgz55USF6ugRRMln35dxeYdVpwugU4jseaLCkbcFji4yK+HAH5xqZlVy2IDiE+AlCQl82dGMH1OCQc3JHPbzQa+/KGSqc8UU1nt4aeNVm672RBUfi+EYM4rpUwdH06f6/X8uEHNo3NKEBBAfFZVe7n9vjyaNu9+2WVe/5egVqt5aeFL9NrRm7CqOOTIaUQr/z1QRjERf6BADMXEKQ76/1ZISqJEPAfYglYYsFBE65qk9oDPSRGkiCZkc5qGBBJsFcKMGychNZNL8HljtqM75cJMNqc5xWHSReuAe7WAbFLax9OpU2CozOXCarUyaeyDNKxo7QuWqfkKr6cF27/fzVedvubW2wYHfa5Ro0Z89v0nvL5kJVs3bUMSEmFRYaR5Usg8fp4z7sM4vHa0Qk80CVRHmel3Rx/atGvDy0tfZOyIcVgdVegkA6FEcIL9fq9Jq6jCSiVKVIRgwqIsYmDfXpw4cYLlC1eQeeY8SrWSoSPu4LY7hvxlpcCOHTtQldY/QQ6zxvDFx1/6yc/U1FSMCTpsxbWhGBchhMAckctLD//3PauuBMvfWcqooWNo7ekacG52YeU4+3HhRI2aQ2xDEjISaUCEFItBGLEiq1clF0kc5zjGcbGPaBK5wBkSaUikVHu/GQkjViT7FgroCsABttCKS/xoBThOSDhOyCkwneXp5Y/TsWPH/wm1yD8Jbq+LkxxEiSog6VzgS6DO4hQOrEjIqMSChEQ0idipJpZkqihnN/8iUsShQYeFIjw1Kj4vHjI5QSg+yxiXcAYE3PweajTYsXGWo0QQ4/d/tVBEMo2wUc1+fiNJNCJaqiVR7cJKFeU0ohXJNMaBg/Xfr2fo0KF/uh1++flXYkQi+WRzXpzEQAjVVFJJOTEkUonlD71PrVRio5JS4fO8bUo7HMKOEwcRUgwWUcwpcYiGtPSTnA5h4wDbiCEhQCGfRGOOsAOEILrG9sEXtpRHLucIJQIrVVxLb//9IIQgi5Oc4yiRIh4vHrZu3kbr1nUrEP8MVCoVH326isH9huDJcKFARQVm//tunLTnOiow48JBDEkBz1ET0ZRjQYOOMkpQo0WJmgSp1nLGiQM3HpJIBXyKVaewo/qdX3QrOnOALZQLM2k0RY2WSiyc5Rhq1FzHwEtsFDyc5CAePKRKTVFWq7hj0DB+3LD+T597917d+eHLn1GjowIzEcTiwU0BF4ivOdbfo5BcIojBQnG9+3UJJ3asmIghjuR6t4shiWLySKJWJV1WYz9hIIwsTmAilirK0KbL0CcasZ314MiQo0mXIW/mC0xSokY4wF0Cijg4f+IE0bF/3TLr/49ISUnh8Amp3gCjPQftNG3kG++7PaoAQvGV1z7g/vsGERWWhyk8cNwfH6tg9qO1VXCDRuYRF+ObFyUnKvlhbTzX9s32BcgZZUwcHUrLprVz2xCjnJzsU9w3siOhRifPvupGJkFkhJxZ0yMYOyKE4eML0Gokhgww+I99+x4bT76oYemKuVevkf4NHn7kGR6afIwzWXmMvUtJWKiczGwXC5ZbiImSc1NNiI1KJXHbAAMz5pbw8qzIgH51z0En3/0rlPc++O94N16Kg/s38/JjdY8poiMVJCcqWf9rNVabl32HHbz4dARdO/qecfmFHjZtt9O+lZrRw0N4cooJq9XLkRMO5i+2sOb12ACysLLKybDxDzPzmQ/JzjpNi/tUTJhRxIjbjPTtpaffnbnY7d6gPAzwidHgPzPnS23QhoMZe2jbMpB/ubadhjkvlzJyWDAJD/DzJgftrrnO/3evXr3o1WsLJ06cYMmro/j0DQ0KhUTnDirun1rIonlR/vtACMFn31bx7c/VfPpmsB+23e4NsISTyyWeeFCw+qPlPDHzxatw1v8eV438TEtLo6io6Grt7v80hBDMn/cYLZupubGHLiiEBnxE0IP3hbH8vXLuuyuU+x4pwBQqR62WKKvw+jvUaquXiTOK0GklZk03oVT6lKHzFpp569UYv5LzXJaLErOnzgHjrv02KqsEp87VXXJ89KSTztfUP4npdq2OGc+Vcs/oqytprq6uZtV7L/LjGk1ACUHDVBUfLpHRqf8aHhwbzvxpIRj0MjKzz/DS8sls23IzDz/yTND+PnzvNa5pZictyRBAfF7E7Ecj2LnPzkvPWFnyzjj+Fd+fR6bOvqrnVB+ys87StqWX8FADz71m5plpgYqKrAsuXlpmYeu3SQgheHNVBRqNxKZtNrp21FBW7sHjEXVeSzabF48H+o/IYdSwUB55IAy5XOKnTdU8PreYaqtg3LRCzmW7WL+6duU7wiTnmWkRDB6Vx6QxYdx4nY6KSi8ffFrOx19WcUMPbZ1eIHqdjAmjQsmvDrvsdrjzrlF89+1njHo4g18/TQgoQbeUeRj+QD533mrgjQ/LeeODMjZ+meS/F6xWL5YyT0ByXUGRG48Hv3fs79H7Oh0CsNsFWq2Mti20xEQpeWySiYfvD2Pc9CKGjM5j5hQTDVOUZJxw8OJSC83SlchkEuMfLcRmF2z6MpGJjxcxb2Ep7VqqKTF7qaj0UFXtZe6L8y67Hf6vobKyEqVbHeQtB6BAhZv6S3K8eIM8uUxEY6WCMkpRo60ziAJ8pfPZBCbweoSbsxxDhoJKytDjGzzYRDWZHMeBr+zXTCF7lRswyWKQCTkOfRU39OvJ3BeevcyzD8baj9aiuhDiT9S+CJkkI9HShKWvLmPwkEF1Tv6joqKY9Zyv/8vLy2PEkHuIzEmhpdTFt4HkU71mGo7SICGNn778lY2fbcGpsNO8TXPOHTtC06oOqCQ1SqEmX2RRRG4N6RlOOWbOkIGkhKrqa5kw7EEiShOJkNLwCDerTq5j1Xsf8fEXa/4S6e92u8HzB55VyIMSxBevXMTIoaMx5EYT7o1CkiTswkpReDZ33HcrjRtfveqE/yRiY2MZM3kUq99ei7DJ0AsjNqqxUoUcBe3o7idFXcLJWY5SLarw4MGDu97yZEmSCBEmoknwkwSXEp8XoZF0xIkUishFhYoIYuoM3AIIKY1m7Qef0KNHj6t09v93oJSpqPBaAvwjvcKLCyduXDSlLTJJHjSOyxIn8eAlnCg06IgkFhdODIQhQ4ZO8i0ihIsoMthFmmiOnhAqMKOpR/1poZhCctBhwFXT/zagOQap9p72Ci9H2QMCf/nvBU7TgmuRJAm10KJFx4Gdhy6rHT5460NirCkkSErcwoWNavI4j4lokqRGnBcnKSavzrJnu7AiQ8Zx9hNPGrEkc4YMXDhpgY9QDieKC5xlF7+iEVpcOBH4PKENlyx4AcglOa1EFy5whv1swSPcKFAQTjRNac9JDtKGrgG/hyRJpNKUA2IrFkppRSc+/vATJj008bLa4feQJInxD41jwSNLKLYV+AhF0RSZJEOGDIG3zgoJAA8e1EjYsXItvQHBfrYEbOP7re1+RWU8qWRxisYEkrYXleVH2eVPg/fiJRQTzaRA8YFMktNUtOcAW4gRicSRyt4zGygpKSEysn7v7Esx8JabeeyRGZz2HqIt3TlLBg5sCCBHnCXxd9YNVlFFCXm0pTsl5OMUjgArmIs4xWFSaIqVChTUryRWoMBGrcRKCMF5TmAghDiSyeUcAo8vmCzVQbVFYv+Bw3jx0k60Q4OG0xwmtcaWwlXlQR7nwYGdkWP/HkHFPx1yuZz+/Ucwf8k7PP1I4CKo1erl2VdKWfJ8NA6Hl7yisIAqvJCQEMLCozHq8zlx2lXvQolvbhSo0Nu+x4bHKxjUV09mtovi0sC5VX6hm7RkD5+941OCCiH4eZOVRW9YmLOghJkPm/h4ZSyL3iyjY99cYqLDcbpUNG3eneUrn/zbvT4vhVqtZsXKT/nllx+479H3sNurycsv5amHtQwdFFh6P+6eULoNvECfobl0u1ZHbIyW33YqQN6AZSuW+e2F/ptQKetf8AJfJsRD94cRG63g7HknD84s5tFJ8NsOGzv32Xn95WjKKrxMebqYj5bHoNPJWPJ2GcvmRwWpJI0GGcuelzFr4fPIFXomzCjkfLabX3+zkhSv4J47jLyywsLT04J/z+cWOrnz7snYbDbef28Z27Z8j0btwe6Q0/26gYwaPblOX9ErwX1jpzNj5nDWvenxJ60DJMYpOHTMw75D9iAxXLXVy7L3Zax8K1jN+8F7r/H843IUCl87pyYpeW9xDM8vMnP+ggu3R4ZHRGO2uNnwWXSdFaWfflPFLTcFChC6dNAwb8nhq3HKfwpXjfwcOnQoL774IqdOnSI9vW4VwX8aP/30E9988w1lZWUkJiYyevToesNwli9fzubNm4NeT0xM5LXXXgNg06ZNrFixImibjz766KrK1Ldv34ZeXUyjVCWN0urvUBqlqXjqxRJ+2mjFUu7hySkmbu1vYPFbZXz1QxXDBhuZ9HgRo+8M4YbuOqxWL6s+q+R0pguHw8sNd1xg4dworuusY8Kjhdx4nZbRDxfy5BQTTRqpsFq9fLCugpXvl/Pw/aG8sqKMvAI3cTFyzp53YbUJGqUqCQ2RceR4/R53xaUe7HZBenqrere5Enz77WeMHu6t0ztl3kILy1+M9q9cAaQlK1n5kpIHn/yO7dtvoGvXQJ+p0tIitu7ydYD1oW9PHfmFHt5+Vc/0OevZsKErN9zQp85thRDk5+cjhCA+Pv4vqaKjouPJzJYxeUwor75exi335jFkgIGIcDlbd9nYd9hBeKjEwjcsfPVDFUNvMfLR8lhuu6+A7Xvs3Hyjng8+reC+u4LJhlffsNCzm5abeupZta6C5j3O4/VCeJiceU9E0qGthpw8NwuWm5kxt4RF86L853JdFy2fvhXHh59WMGBELqVmD1ERcgb109Gpff2dd+8eWmYt2gtcvker01HG2tdjA4hP8B3vygUxPPdaKRu/SOTuiQVc2zebp6ZG8K/frFRWenhnTTmPTqpVan6xvoqYqPp9ACVJQiaBusb75qeN1cRFyxk6Lp/WzdRc207DF+sreWSOkbAQOQI9XTsnUGrx8P1GiXbtkokyydm8G4YNSeDtNeUkp+ho305OWIiMM5lOfvn5a+4fd2VBB5eDf2p/CD5PM7dU9+JLMo3IYDeN6hnA5pMVVJLoxEEVFTSnQxC5eSkkScIt3BSLPNRoqcBCIRdIo1mNP+hRYknGJqo5xl6a0s5PSAohMHuLsCWX8PzLc2nTps1VG9B88/m3RLgS6yyJk0ky5BUqMjIygtTpv8fcp+cRkZMcRKKGShEkVjWm4GAh6VJb/+uV+WWoYpXkR5xCUa7BUB5CpjhOW7r7CRTwkR5HrDt5e8m7RBHvJ4jlkoJoRxIVpyxMe+hR3vnwrStug/bt2+OKqIZ61lzLlMUM6hPoI5mUlMTn69fxxvI32fTrZvBKRMVG8tJjz/0jE3XLysqYPO4hCk4XoyjRESdPwxppoWm7dEyRJr5Y8xUduD4geVkpqWgi2nKYHdixIiOYLLsULhyEYsKFAwN1qwQAokjgLBmYiKlfMSgHrUKLxWLBYrEEvf3/Et//GHK1DIVbgUbSIYTgAmcoIZ8Qwikil7NkEC6iA8qNvcLnY5lHJrEkYSTMXyoeKeI4wX7OiqMk0YhEqQF6EcJhtqNGhxsnkSIuiMh2CgdVlNOBnhxkGwJBCk0CiE/wWWNEEMNpDnOGDHQYkKHAgQ0dBsooxUg4Fm/+ZbWDtcpGSE1Zu0JSYiSMCmHxk3CJNOAwO1ALDaGXLJg5hI1j7KUJbXHjpoBsmkhtSRaNOccxzBSiFhqyOElTruEAW/DgRuBLkY8kDjNFQT6XcklOKk0IF5EUk++3kMgR54gjpd57K4mGVFGBWtJQVlx+WW1QH67veT2PumfQhu5UYOYoe2gm2hNJPAVcCFAnXopSCtDSCB0Gv6+zUYRSJSr8VRF6KQQhoIhcTERjIgYzRZwWR0ghHZWkxiu8FJFDDmfRoCecKBzYCcFAEnUvLkmSRISIxUIREVIsco+S3bt3M2DAgD91ziqVClNkGKoiI0fZgwwZ0SQiR04xeeSIc6TSBBUaSimkinKa0wGZJCNNNOMou2khrg0gQMtECeWU0ox2FJOPmSL/c+z3KKGAKHwKp2pR4fdCLeSCv8S+lCJa0Qm9QYfjLLSSOuEQNkooIIRUrFRxjmNIQqKBI5UkVTwSEirF318C/U8dGzqcdjb8Vs2RY5WMHh5CXIyCPQdtLH+3nFtu0pOapGDi41Zi41vzwvOPktawFYMGDUWn05F74RRvrIri7dXlfPVDNUMGBFeRLH2njA5tNQghKK/w8uGnFXz6TSUuF3z7UzWtmqvZudfO/EVmpk8Mp98Neua+Wuojvyblk1vgxqiXUVHppbTMg9Eg44l5pYSGymiUosDtDeH+iYvp0qXLX5of/hUoFAr697+F/v19Vkn5+fncNaw7brfg9oFGVCqJA0fszFtoZuqEcG7po6fHEAdTpz/PjKdbEBcXrOz7b0GhCqfUXEqEKXhOJ4Tg/AUXkTXvNUxVYbV5yTjuoHcPHXMeqxUUjbkrhB6Dchl2azj5hR6SEurmYRqkKDmasYfWzQ08PTWC9AZKTp518crrFpLiFbhccP+0Qh68L4xGaT5LtoVvQlr6YEymGIYP7cmMiV5mTdQhl8vxeARfrl/HhAc2svLNz67KfCElJYV7x8zl2n4Tue1mLZ3aa8jOcfHZd1VIMi0PPi3jtv4O7rldjtEg46dNdl5aZiUxqSVr17zFkNvuJSYmxr+/wvwzQeKwpAQlKxfE4PEIJj/p4u773iMvL5txjz7JqqWyAOJ470E7qz+v5Kv34zhx2klRiYe0ZAVGgwyN5urMj/4Mrpj8rKvza9++PXPmzKF79+6kpaXVm+z9n0hT3b59O++//z73338/TZo04ddff2X+/PksXLiwztXEMWPGcPfdd/v/9ng8PPbYY3Tu3DlgO61Wy+LFiwNeu9oT/Z9+WENcDJzOdBIVKef6rnW3Y8YJB32u0zNpTBi799tZ8V45crnE2BEh3DYmn7RkJSqVxA3ddZRXeBj+QAF3325k3VuxqNUy8gvdPPdaKVNnlWC3e7lnqJE7b9Ww6E0LZ8+7KCrxEBYqo2Gqkrc+qsArBH2GXiAyQkHr5mpCDDIOZDjwuL2UWLw8PdVUZ/nBe2vLmT4xjLWrl9Ku3btXrZ0uZJ2k16BgdYnV6uXkWSevza27XOTJh5X0u+t+0ho04eZbRtK//y2oVCpS0hpz5vgxdNr6S8S1WhlOl28lcOZDKsbOWF4n+fnF56v5fN1bNExxI5PBqXNyBg0ZxfDhY67oIderV2/GjnqeCSPh0UnhjB8Zyg8bqjGXebhriJGCYjdDbwlDp5E4mGH3J7itXhHLI88UU231UFDo4Wymi2kTwokwySkocrNwpYXKasHyF32E5o3X6fj060o++KSCb1bF+1czY6MVfPJWPIvfsrD07TIeHlc7SQ0PkzPlgXA2bLOx5vUYps8pQa2Sseegg7VfVlJR6ZO4q5QSk+8L44buOsxlXvT6+ifS9aG6uprqqnyaNwn21wLfw6igyIMkwYLZkdxwWw4r3jcjvDK+WZXA5JlFfP1jFYP6+gIHft1cTUVl/abf+YVuqqp9SuqiEjeffesL/lq/Oo6nXjDz3c9VvnKKFF+qrBBw9Cx+SX9+aeD+wkyx7D9W+7ckQcMGVZfdDpeLf3J/CL4V6sSGCdgKgkuWDVIocqHgJAdoItoF/I7VooIcztKRGwI+k8d55CgIIRwnjnp/f6/wIkeBjWoqsKAnhHZ0RybJcQknEjLOiqPYqKYZ16CTDLiFLwnXQhGSR4brrJO3Xn+blW+/ftXaw+Xy1JtaDlBdZmfciAlExkbw4LTJ9OvfN2gbj8fD8cMnSJXqJkgjiPWnSF+EUQrDXZhCm3sacdvwIby54i20P+rRicCJg0yS0VJcy2F2oETFeU6SdknYSogIJ/PoMcxmMyZTcNrkn0FsbCxpLVMo3VRKqDdwdd0lnFRGFTHi3hFBnzOZTMx85glmPvPEFX3v/wq8Xi/3DhuJ4ngYiTVBKniAkmQubM5mo3MjsaQEEJ8XIUkSiaIhuZwjhHBKKSCS4EmMQ9gAyeefKKjXQ88HAUjoMZLHeeIu8Q5VpYImHWRGAAWSFMXcuYHlfZIk+SfPfzf+qZN9lVyNC1842XlOIEdOO3r4+y4hBLlk+gNYLnosSsgoIa9GCVzbb0iSRFPRnlIKOckB3MKNHStu3MhwEE8qB9lGumiNQQpFCEEZJWRynMa0RivpaSZ86sbflwU7hI0MdhNLMp3ogwwZZgrJ4hRnOMI1oidZnKQZ16BJvDz/M41WhUe4/dd2ljiFDJmfpFVISpJEIzLYg14Y0WHwKwHTaetf7Dkrjvr7/gaiObv4lRzOEU0CZzhCKCaSaOj3ts3ipC88TLiCPEWFEJzhKI1o6X/Np66tf5yjQUchFxBC4PLWX71wOVjz0VoSPA1RSxqiiEcuFGSwG1mN12i4iAqyeMkSp5CjIIeztKL2GZ9CE06wPyBAqxntOcBWykQSYVIkjUQrSinwhVfVlImr0aBGSyiROLDjxU0l5aipv0JMjcansBUCN67LGidnZ2dTVlRJCEoiiKEBzf2fjxMpnOU4Z8hAhYYQTLSgg79UP0QKJ0LEcZCt6IQRJSrKKEWHAS06ZJLcb5MTI5KCFKI2UY2FIqooJ0ucQo2WVJrW+KjmAj6bhXRaEyKFIzxwsUtWS1r0NerkjvTyX1N6PXhdAg169u3Zx9hxY/90W1wu/qljw6KiIvbu/JQNn0eTX+jh068r2bHXTtPGSrZ9m0ifYXl8+2sBIXo1z0w7QkKsnP0ZW7l/9Eqcbg1yqZK4mDAemxTOnRMKKCrxMHKoEa1WRlm5h8VvlbFjr43EeAXNe2QRFiL3hyht+SYpoFps6vgw7p5UwNMvlBAdKccr4OYb9Yy7JxSNRoYQgl82W1mw3Gc7t2OvnTYtNPTrLWf7tkdZvlTLnLkr/ycqT+Li4rip71B27v+Oj7/ORwhomKJk/pORNGmk4qPP7Qy5/R5uvPHG//ahBmHYnZN4cdkzLJgVTKJ9+k0V13XW+hWLAGqV5Pd7vRQDeutZ+5USr3Y8MnndY5KMEw7eXVNBs0Ye3luk9c+V27ZU8+6iWJ55sYT2bdQ0a6zi/Y8rOHnGSZU9mYenPs+brz/Hji0f8fTDOgb1qx07y+USd9yiRZIVs3TJC8x4/K9bIKz6cCVrPlrIqGE6SsweXllhRq2S8dnbcYSFyrn5XjvayGk8Ov97srPPYauu5tFJWjq2zeZ0Ziazn/ycjl3uZOz9UzCbzZRXOMjNh4S4YEL4wBEH+w6YyZxzDzqtnLwCid5DbbRvpSImCjZsKaZRqoxpE8O4fWw+DVOVpCQqeXu1nYMZTtRaF5PG307fAXfRv/+gv9X79orJz7oGehexefPmOgeLF/GfID+/++47brjhBn+C6OjRozl06BA///wzI0YET4h0Ol0AWbt7926qq6vp1atXwHaSJBEWFva3HrvDYQPg2EknOXkext8bilodSMh5vYJ311awekUs4WFyGqQouX2ggbsm5NMoTcnC56K4Z1I+LzztIwBnPl/KrOkmv78FQFyMghUvxTD1mSLkclj0VhmpiUpuuUnPoaMOPloRG+Bl8tKyUnbudfDxG7EBx/P1j1W8+rqZB2cWseT56IDO5ftfqziQ4eDJR0x88t3Zq9pOEVEJnM/20OZ3eRcX8tw0r6Ns/SLiYxWkJnlYtaiU9z5+mfHj3mfFyk95YPwTTBy3nh82VDO4X91echu3WVn0nK9NIyPkuJ3B6pU3V76K1bKOH1erUSp9t5jbLXh+8VssWZTLlKnBJff/Dmq1mjvvnsaYR15m6fMqwkLlDBtkxOHw8vJyCw1TVAzuZ2D+YjOWMi8Ohxe1WobRIOOdhTF8/GUFjz5bjNEgY/xjhVRbBUUlbl58OpIbr9MFDDR/2mRlyfyoOkvkHxobRp9huUy+Lyzg/e9/qaKq2ktstJIH7wtj/hIzEhLvLIzxB2+VlHqYOb+E8xdcHD6u4uZbL98ge9euXYT+myBErUbC7YbEeCWmcDm9uulY/6uVmGgFq1fE8txrZhYstxAeJnH4qIvwMBlrvqjk7tt9E4JDRx2s+aKSUrOb05kuQkMlnn6xhO277TxwbwhvrirnzvGFVFd76dNTz6Lnojh+5oz/+4+dcvLhpxV079qcIyeN9OhooWnDKkpKbXz2nYPruyWwda+JFukVVFdmcuBgxB8qr64G/sn94UXMfv4Z7hs+jsTCpgETEKuoIioxAlNkOHuO/IsobwJKoaaUfGxU04buAQE+OZxFhhwjYb7jF5GUkE8UwWEGeWQSTUJQ4jGAAxshhKNCjZlCP/F5mB0k0pAU0pEkCY/wcPbXs7RJb8dtw4Ywc9YT6PX1pyz+GTRu0pCck2VBSquLqPKW09J8LZhh/iMvM2/WfJQoAUFsciyPPjmNJk2aoBD1VxZIkoRMBBOsYSKSrZu289yLczl/Oosob8M6FahySYFcKCgmHyd2QkUEJql2QUpt1XP27NkrJj8Blry+iFF3jSb/7DlCyiKRo6BSY6Y6wszilQv/I6mp/y1s2rQJ1wUJkwgevMc4kzknjhNC/UpKAyFIyBAITnOECmEhhXQ/oeQUDo6yh3TaAKDHyGkyAkjNS3HRQ88ohWEVVTiEDbWkRdUAdO0AAe5iKHOVEh4djkajISU1GY1Gg1Kp/I+EPMA/d7IP4Ha6cePiAqepooI2F60qaiBJkk/1KHZyVhylmHyUKNHWBF5VUYYKDW7h9qv7JEkiklgiiSVXnCOPLDTokCGjlAJsVJHBbjRCiwBCCKMFHVHXhLuEEoEXb9BizAkO0JT26KXaezCSOMJFFHvYyB42oEbLaQ4z/d4pl9UOI0bfxXvPrCXGnkK1qKQcc5C1STF56NDTkk44saFAFURcqVDjwY0CZU2IUzI6jFzgNCk0CbB4MBBKrEjmEDs4xA6ainb+c3MJJ6c4hAwZZzhCc9EBraRHj5EKLIRRd/l2OWZ8DqilqLV/zRPfbrfz6JQZ/PLDL7T3Xufvk01SNCai/cTkCfahEXqiiMeFkzzO48JBA5oTQ1KAylcnGUgXbTkobSUuPB6tx4hFFBFWEcUpDqMTBuJJRYa8JuDHiYRUQ/TV9utpoimnOMw5jvn7k7raIp5UyjHjlXmD7q8/wrdff4dAYKWSllJtUJVVVHGcfcSTRkOaI0NGCfkcYReNRCtCJRMu4fSXwAsEpziECyexJGOmkEpRhlEKo4loyxF2kiDSiCIegSCfLArJoTVdghZlfYujElZRCUj+xSVPGShiABngxV9OX0guCaQiKUERC1XFdmTISEi+OqGp9eGfOjb86svVPHCPB0mSiI9V8Mj4wGfdqDuN/PBrNV99UHsdNm8CQwd6ue2+XLw6GdVWL3qdjE/fjGPtV5XcOcEX5qJU+NLOV6+IJTpSwbpvq3hpeTUbtsn5+I3oIJssjUbGGwtiuG1MHvcOC6Wg0M1D99cejyRJ3NRTz/Y9NsoqvHy3urYScEBvKCx2MHziaFas/PYvjYeuFqZMfYaJ4w8x7k4zt92sQS73Bc2+/4mNbzeksmjJhP/2IdaJ3r1v4sD+LUx4/BdmTPLxIiWlHt5eXc7Bow5WLavtzw9mOKiq9ta5n6wLLsqqohg5chS//LQKm83pz4Q4ecbJ9DnFNEpV0bKpClOYjP535fLg2DAG9a3lDR5/yMTwB/L5fnUCC2ZHMfc1Bw1aPsHi12by5ssOJj/h5Ja+dQu0hvTXMveVNZhL83lm9qIrni+s+uB1inPeY/8vsQHzy70H7Yx6uJBvV8UzbTxsz8hk8JD7+OW7x3lzQa2na8NU6NtT8NBTq7lr+PdEhFXTqZ2Vx561YrMLnp0RQevmvufWv7ZYWfpOGV9/GO2f89tsXha87iQzvx2det2PPmovO7esYOnbZXz8Riwhxtr7KDPbxdhHClnwlIyfNr3K6JErWbbi07/tfrhi8nPixL/mTfN3wu12c+7cOW699daA11u3bs3Jkyf/1D42bNhAq1atiIoKvDjtdjuTJk3C6/WSmprK8OHDSUtLu1qHDkBMXBPWf7ORB0aGkpfv5p7Jhbw6J5LkxJqHZLGbJ+aVMPxWY4B/oVIp8dzjkSx+y8LKBTGMHRGKXOYLVsnJdwcQn5dixoMmbhqWg80ueGV2JA8+WczS+dEBxKfHI/h1s40f1iYEkJsAg/sZOHzUgdsjGDAil9bN1WjUEj9utNKjk4bVK2KRyXwm8FcTgwffycxHP2JQv0DiKMQoo8Rcf8qw2y3weAQhRjlTxslp0qiYV15+mhUr13BtlzuY9dIqbrxOF+Tx8dsOGwa9jNho320jhMDpCmwLs9nMnp2f8c0H6oBjUigkZk9Xc8e4HygsfCBARv5n0a37Dbzx+iv0viOXsFAZMVFySswe7rk9hHvuMPDNT1Xs2mejRVMlbW7I5s5bjcRGy3jjwwrSkhV0bKvhy/d9A6k3V5UTHSmnz/XBnWpxqccfavR7yGQSkSYZb31UzrBBRkotHj78tIITZ5zcO9RIj8EXqLa68XplHPxXSoAlQWSEnDcWRNNnWC66kLa0bdv2stvA6XRiswusVm9QyJLvfUG1Vfi/1+0WlJo9lFV4yclzUVUtOHjUQevmKpo2UtEwxUXGCQcffVbJmUwnmdluDHoZ998dSlyMnJ377CxcaWHDb1bGjwrludd8pR933WpgyH35LHrOp5ht3rjafwzNG8Oeg2EcOaln/mOnSIqz43YL7hibz0vPRNKkUQ79e5Ywa2FjRt4WgUKWy6+//kyfPsHqvKuBf3p/CL57bce2nSD3slfahF4Y0BNKNZW4FHYStPEsf2sZyxYt4+O1nyATChQoQIJD0lbCvJH+AAgTMTSiJSc5AEAqTTjCTtzC5Z/8eYSHHM5ygTN0oe7fJYtTWKnCpisnQh4NVXCWo6TRjPBLSD65JCeFdGROGRtWb+PAvuGs++bTeisj/gwenDaZ+7dPQF8SEkSam0URGnR+FUlqVQsOVG2lJb6yPnuejWljZjB97hQ88vr9rrzCiyB4cChJEhftzYT3j0l7DXoa1kyOfT6T5SRJvkR1r9JzWYm+dUGv17Pu60/ZtWsXn6xah9VqZWDPIdwx7ParZjHwv4p1qz8jpCIqiHgWQmCmCBU6SsgnUsTV+Rud4xgunBgJI4p4yjGzhw1ohA6QcONCIHDioFKUc5JDqFBTJHIDAmzARzIUk0s7fD6e6bQhg92kiqakNY5BOKB4o5UT1oOoZBri3TKy2YtdVo1BHorOpCEy0US7du3qVWBeLfxTJ/sAHrzIkLjAGdJpW+92iTQgj/N04HqKySObMyTQAA1aNOj8Zb6KS1TB5aKUQnJJphHZnEaDjoa0IIdMPLhocQmpdCkuBvxcWh5dJSpQowkgPi9CLilIFU0oJJcmtOWA9NtlCyJuH3o7X3z6JSUH8zA7i0mlCRc4Q7Wo8Ks6L/p0+jxN614EcWJHfsk0SIECJ1ZUaIiUYvEIDw5sKFGhlFSoJS3xIhU3LrI5hU1YcdZ4YDaiFVFSnL/s2SnseBE4sBIv0gLaGsAjPOSRiQw5pzjMkMG3XFYb/B6D+w3mwul8BOCtQ6F9MbE+XqThxIkHD0pUtKcHGewKIj4vwiCFEBeewItvP4dOp2Pk8NF4kWpCAAWF5PgJ3kQaUk1lAPEJvmskXbRmF7/iER7sVFNJGXIUmIjGjQsrVUjIOM4uktKSLssCw271/QaX2hFcVD23oCMaqfb+jSKecBHFfrYQKeKwUEQ6bVBJahzCRgVmWnEt2ZymAc05y1Faic4YpFDaiG4UkMVR9uLGRRUVNKJFEPEJkM1pIonjOPtRo/X3wY7ToO8K+s5g3V+7fQFZxOjiCOuoRlLCidPHqKSMiZP+vrn2P3lsWFSYTcMb66cwmjZUUVbu4aeN1Rw44kCnlbi1v4HkRCUvz4rk0dnFrFpXwYRRYahUEqOGhTCqJvyl1Oxh7NRCsnI8jJlSxPVdtSTEeLCUVdOiSd2enJERciJMctZ8UcHalcFVFB6PYNtuOz99khD0PI6JUvDoeBuffPwOEyc99hda5epAr9fzxltfsOqDlfS7+xvUKg9Ol5LefUbzybpnKC0t/dPzeSEEe/fu5bNPV1JSXEB8QgrD75pEy5Yt//2HrwCPPvYc+/cPYc7ipWRmnsRuLWbWtFAemxzuF+xUVnl5cn4J17bX8NizxTz+oInICJ/9z+btNuYsVPHyK0sBuO2O+3l5xSJmT9dQUORm8hNFrFoe6w/BAt+8c8wjBeh1Mnr38PU1Br0Mudz3bMzKcbP2yxLCNz3HqDtsNEz1hQTXN3aWySRSk2WMvi2DhybfxdvvfoVM9sehxb+Hw+Hgpx8+4pdPtEHf06Gthn69dHz7czX9eul4a+0eDh3cwXuvqIK2lSSJ+TPV3DH2HJ+9lYgvqCmUohI3904uZOHcSJo2VvHCYjPfrooPCA7WamXMmqZhzCP70Oke5p577uebrz5k3Ru6AOITfLaEz0w3sWpdJXMei6BbRyvPPDWB5a9/elnn/WdxxeRnz549r+JhXF1UVFTg9XqDwhRCQ0MpKyv7t5+3WCwcPHiQhx8O9OGLj49n0qRJJCcnY7PZWL9+Pc888wwLFiyo1/fC5XIFhC5IkuSflNV34WefP0qjNBWjhoVw96QC5jxqYsozxVRVeZHLodTs5bW5UfToHDy5a5auIrfAl8594/U6Xn3dQnKC4g+VkHExClKTldzQTcfc10rxeESQAe623Xau76INIj4vYuzdoQwamccN3TVs3GalqspLZKSMeTMj0WhknDjtJDau+R9OlC8XkZGRdOp2J9OfXcvzj6v8N12oUcbhYw7Kyj11Btl8/WMVfXvWDob69VKz6K0d2Gw2Hn9iHls2f8vgkXncf08ovbtrKa/0svrzSg5kOPhoee3K0ZZddlq37RNwTuvXf8mooZ56z3PMcDfffPMJDzxweUoHgLnPTuH1lyQ6tEnmp43VLHzTQnyMnINH7Sx+y4IENG2sovM1Oh5/0MSQ0fmEhcpZOj+KL9dXc+/Q2lInr1egqOfud7mE/8FWavaRHxGm2o7aZhPk5LmZPqcYg17GsEFG5j7uS4jde9DOrn2CkcNC6/RilckkJo0O51jOdVd0LbhcTqw2Ly8uNTP38WA1xevvl3HHLT5CZd8hO2UVXlo1U9O+tZaHniwiO9eXQH+RwAafufOto3LZuNXKnbeGMGF0mP+9wf0M3Hyjnj7Dcnh+USm3Dwzh/rtD+WljNf176es9B6c3BYc9jzCjlR832JizoJRHJ4fTpCZ9MjneTtf2ZfywKYonxhcz7ok3uemmvyct8Z/eHwoheGTyNE78eg53tUQaTQkjEitVhBOF3m3Ee9pL3+v7YbCZ6Cr6+dVrDmHnuNhHMXlodTqMVhNqNFzgDFVUYBO+MvpWogt5nOcQ25GE5CuFx4sarZ8ouFQ9mk8WINGIlpyyHqJYKiBCxFOBhSaXeGQGtBdpHBY7CD8dwcrlbzB9xrR/2/b1IT09nQmP3s/KV98mvDiOEEx+FU8ZJbSiNk3eV+LcgEIukEQjNJKW5NLmvPr8Qnr07s6htacxeYIXY/I4X6ca1is8KLUKJEkiITmeirNVAX6fl6KacjTokUtyWoiOZLAbk4hGix5PiINmzZr95WeCJEl06dKFLl26/PuNL3O/l/7/fw0V5RXICZx0l4oCznOSCGJIJI0KLOznNxqI5gGEfJ44jxwl7aXa0CEDocSJZPazhRTSiZLisQsbeWRSyAXacx1KVJzgAMUij1iSkCGniFxKKSSKODy4kaFCi444ZTKFxnM00EdTUmBmv30f0d5EkryNyWAnqTQlXESBGygCR6GN8XdPYuVHy2nR4nflHFcJ/0uT/SvpC9UaJXK7EgdWVNSvFFShRo0GhaQkjhSqRQVF5JBEY8ooxYuXvWwiVJhQoaaKchSoCCeKXM7jxYsNK3lkIfD6SsbrWSRxCScKlJzmEG1FdyRJohIL4dSfUm0ihhIK0EhaVEoVDRvW7UNZH5RKJR99uorFry7hrRVv4/L4iKjD7KS96IFa0qJGgww5heTUmdRtEcUYCA04p1IKa9ohmpPiIFaq0GHwEZxC0IDmRBHPGTJoIXVACMF2fuRaevtDw/RSCC3o6Fscx8EhtnOEHTQQLQitIQUrRRmnOYyRcMooJjwqnGkzpl1xXzPtoelUnvGluZdSQBE5JNfjr1lMPs1oH6CCjRCxFJEb5GUKvoA/dYSCX9b/yrdffo+sXEUrOvqPNYJYhBCc5jA5nKXlJc+eSyFJEtEikR38VOMXGo0NKwfYigMbGvRkcRKB4IM1711WW/To1Z2lS5ahpHaeU04pIYQFEJ8XoZCUxIpkCsimAz0BKBAXfJ6byAiVItCKfIrIJZI4DrODFNGEUExEk4gDO2WU0IU+HGMvTmEnkYYoJCV2YSOT41RiRo2OprTnNIf9VgmufLCfBE0TCL0ZX/8H9LylB/KairqcYwUUF5ciEFgslr8tBOd/ZWx4JX1hYlI6GSe20LRx3XPbHzdW88tmK14v9Oyqo6zcy1MvlBIRLufVZyNxuQVf/VBNcoKC/r1rx/KFxW7GTCnkobGhPL/IzOLno5g2q5hVy2O5f1rhH7aHVitRXiEw6IOJqqMnnVzTRlOnNRxA/xs0LP/wX0yaPOMPv+M/BZ1Ox/iJ0xg/sXacKkkSKlUwQVYfvF4vTz05iTDtQeZMkZGapODE6YO8+sb9hEffxKMznvtbjv2aa67hmmveB+CTj99j6XtvUlBsIyVRsGOvgy07rTz3RARdOmj5cUM1Ex8vwukSmC0eQk1tWLbiTaKioiguLiY3J5Mff3Hy7Y9mYqO8zJwSHkB8AqhUEitfjmHExHw/+Qm+VPOXl5Xx44YqflwTy/TZBYy4zScGs1q99T5ThRDY7F56dlWzbU8xW7ZsomfP3kHb/RH27NlDn+s8SFLd1V29umkZMamA+YslLGUFREcpiDDVnXcSYpSj1cpwu4WfA4qOVPD2a9GMm15Eq+Z6OrTVBhCfl+LhsYJ3P3mTR6Y9S5TJQ0xU3cfUs6uWl5f5qmnbtFBh1OSSnZ1NSkrd1UZ/BVct8Oh/EXVdVH/mpt20aRN6vT4oACE9PT0gzKlJkyY8/vjj/PDDD9x333117uvLL7/ks88+8/+dlpbGSy+9FDRwvhSlJdkkx8kJDZETFy3ngUeL6HO9jrAQOZt3WGmQqqyT+ATfTeOpUeW0aKJmx14757JdFBS56/0+h8NHcE2dEM6zC0optdiDtimr8BATXf/lEhMlx+n0Mnp4KHNnRLLwzTJ27LUy6N48Zj9qYt4iG4tX1E+KXCmemfUS6z5txe0PvIxeW0Z1pRlJJhg+2MjoKYWsWhaL0VB7Qx457mDlB+V8/m7gcbRsqiAnJ4fGjRuTlpbOi49f4MdNVibMKCIz28W8JyKZNb3WEPlCrou5C9Ws+WQ+sbG1hKjTUUlifP3XWGKcnJ3HKi67HQoLCxGu83Ro43vQ9+2lp28vvd+T8o6BRr74vopX5tReV726aykxe+neScdrK8to0aR2kNCzq45Fb1oY2CeYtFApJV5cYmHTdhtxMT7Cp6DIw30jQrilj57TmS4+WhEbtHLzzU9V5Bd6uKmXnjYt6p+YtWiiZNfxoiu6FrZt+ZbyCjfHTjl55OlipjwQRlqykuwcF8veLaOqxr/UUubhwZlFNG6oZNTwUCqrvOw/7GDmlIgA4hN86fPvL4llwIg8xo8KLiNWKCSWvRDN7WPymDIuDACrTRAaWv9KXIlFQ1GxjbY3nKdPTx3N05XcMTBQfWLQuyksURNhkuN1W/924/B/an+4bds2jm05hbJaRylFVFFJDmdx48JAOHJk2LHisUK61MaXyit8nphqSUMr0ZkDbEGyQ7WujFCriUjiiCPFHwahl0JIoiGJogEFXCCLk+gwkE479rGRvWxEJ4yoUPt804imOdfUKFracFTs4QJn0VC/mlMuyZGERIQ7jp+/+4VXFi74t23/R5j++HSGDB3CKy+8yvffrKe6yE4iDfzl9pdCi54Kai06ZJIMvcVE9+u7cTzjOCVHczE54/yq11zOUUyeX8nnEHZyOEMFFryShwQpnszMTOa+9Cz3DrgPbUmToO8sFnkYCfOTxpIkkSqakMNZdJEaXnhlHvHxweTq/xou7d//lyBXyimikPiaMvRyYSaHc7S9xOYhhkQ8ws1hdqIUKgxSKG7hIpvTNYnOgZBJcpqJ9mRzmiji0UhaYkQiTuz+MufmdKhReuYh8GIkDIEglAiOsddH+sjtPPXsTNp3bMeypcuQnBKp7mY4sLGPjSSRHkDGgs//Lr4wnXnPzGfTjg1/S5v9r0z24fL7QovFgsvqoQntyScLM0X1EozlmDFQe47xpFFILhVYqKYcCQk5ciqxEEcqTWnACQ6gQUtbuiGTfD51heRwjqPEkUo+WcSTGvRdWTV+vlaq2M8WGotWyJD7E+AvRZUo96Vr48SDG4/wYAw1XtGz7+zZs+zdvQ+t0KNBiwRYKOIoe1EJXzm7B7dPUSgghiS/SrWUArI5HeBvWSHMNXnuLvI4R2NaB1yjDmHjKHtJJR2pRm5dTC5K1H7i81JIkoQaDSqhJp025HKOc8Jn+K3DQDiRyFFSTQXjHxxH69atg/bxZ5Cdnc2WH7bTjI4g+UKsDrKVCBETFGSXJ7JQoAwq/48jlcNsRyeMhEhh/tc9wsNhduLKsiNWqbA7nLS4hPi89FwbiObsYcMfpqIrUZJKk4D09STRkNMcppRCYklCn6i+7PC5m2++GQUKSin023JU/BsCPpJYCshmOz8hQ4YKNSGEU4GF8+IUDmxUUo4cGS5cnGA/Xjw1HuA2tOjYyyY0aKmikgz2gBDYqCaJRjSgmb/PjBMpXOAMafhU7fYMcBeBuhHITF5kcgmZJKO4oITc0/loCkOR4VMiZ2Vl0aNHj3rP42rgvz02vJJx4cRJ0xjYbwVDBuiDLLpKSt18tb6ajV8mBoz3+/fW886acjrclE1CnIKYSDlPv1jK7JfNtGiipLTMi1Yj44WnIln3TSVPTzWx7J0yFj0XRUyUApVSoqTUQ2REsKjG6RSUlHpQKvHbjl0Kl0ugriP5+iJkMlAqZP9TAUL14c+OiV5f8Rrt0g/y0Nja/qZZuoq3X4WnXvyFnTv7MmTI0L/rMAF4ZOqTjHtgCt9++xWni3PZefgLnpySR5cOPoFXvxv09LtBT1m5h9vHwcef/kxISAg//fQdr7z0INPGeZg9yUhFpZ43VpWzYLmF9q00AVW34Et/Dw+VU1TiJjpSQWa2i4IiD00aKZk+MdFHGkr4r4EObTRs2m6jV7fgOcO/ttjoXBMYPGqojDlLPuGuu+65rPPWarWEhQarc4UQPDGvhJ377Dw91URMlIKtu2ys+aKSYycdNG9S99zd4xH8XnyalKDEKwxYxa10b/FNvcfSMFVJmaUIo9GIKbx+HslHrtfeIz27OsnNzb0sC5Q/i7+N/HS73fz8889kZGQA0LRpU/r16/cf8XUKCQlBJpMFDWbLy8uDBr2/hxCCjRs30qNHDxT1SeNqIJPJaNiwIQUFBfVuM2TIEAYOHOj/++IDpbi4GLe7bkJSoYDsHBer1pVTVOLhiYd86ettWqh54uFwegzKqbNzBdhz0EHLpiqEEMx+2YzbLVj6dhlmixezxYMpPLjTXvdtlZ8Em3xfKDcOrQpakWieruK7ny2Mu6fu9tt9wI7RIEOtltBoZEwYGcrBI3ZWr4il+y0XUKqjMJlM5OdfXqrnn0H3Hr3p3qM3FRUVfPnFarZsfJ/2rQUtmqgZPCqP+BglcTFysnNcqNUSa14PJu6KStwYjUYKCgq49fZxvP7h07z8TBgTR4WxZaeNeQvN/GuLlYQ4BTv3ebG60nj+xaX+RPeLMBpj2LHXSedr6ian9x0WxMQ2uOx22LZtGx3buAA1O/fZeHdNBYUlHiJNcsbcGUK3azW8tMyCxyN4/5MKPv+uisoqH6n9wmIzkSY55y+4aNzAd/81bayivNLLrv12OrUPVPlm5zpJiJXz9QdxaDS+a8xu9/L0i6W88UEZPTpp2LbbTv/etaqjaquXpW+XsX5NAp99V8XpTCfXdam7DU6cceJ2K67oWjhx4igD+hi4+UYDpjAZ8xebyTjuoNTi4YbuOm68TsvM50v4an01SqXgtgEG+g7PRSGXuJDn5tVn6x5MVVULOrZT1zvga9FEjVYr42CGHaNehsvl5cv1Vdx7R0idCleV0kVqSjyjbi9g/iIzbVsE9nteLxw8FoLR4Kai0oPdyR+2h0Kh+MOB4B/hn94fzp/9Am6zoIRsruF6/8TNJZycIQMjYTSmNQfYymGxAw9u5ChwCSeRxJFEIyKJo9B7AaVLiRoNYTUJwC1ERw6zA4VQoUCBvabksSntCZMiyBKnaEgLCsghlabIkfv88GrKA73CSybHaUd3NOg5wo56z/1iGbkkSbjs7qvSF2q1Wp6Z+zTpzRrz/pOfEOWsm0ysphLt74hZhU3N0cPHWP3ZR8x6chbfrfsRpVcFCCKJR4acfM5jFCZOc4g0mpFEYwpENvlnCuh/3UA69+jIraNv5rN3vyLCnIiRMJw4yCWTKspoSeCkyEAo5Sozc158lc5dOv0tz4OrBUmSiI2NpaCggDNnzrBj2w6UahW9e99QpzfkfxpOu4s8MokScSglFdmcoint/MTnRcglBU1FOw6xDa0wYMeGFn2dJa7gU675go58sFIVQKSBzwswBd/kVghBEb5S+Oia8I4T6r2s+3gdzz/9At2aXI8pzYRCYQKPz5Yhrg6FGYBa0pCTeZ6MjIx61U5/pS+8iP/2ZB8uvy/Mzc3F7XRjkEJoJFqyg59JFo2DiDe38KWYt6W7/zU1mhpVnKANXf2WGC7h5CQHKaeUaBKJk2oVkpIkEUsSVaKcKsqpppxqUUEy6aglDVZRRRYnkZBQoyWcaMwUcpgdqFAjECTSwH9Mx9mHEhUxJCIho5hc9rEZl9lx2f1Afn4+wwfdRWxuI9pI3UDynUsmxymlEBDYseHFSxgRVFFBHluQCTlO7Lhw0pAWyJDjFHbyycZMIdEkUEw+iTSok5y/+LxIIZ0KYeEcx/1E6EUIIaiiHA9u9IQgEGjR01hqHbDNPjbhBSKIYcPPm7hvXN3Xyb/DKy+9Sow1xW9/IZNktBAdOc5+tEJPBLF4cFNELm5cKBUKhDtwfK+QFKQIn/2LQYQSQjgOrJgpxkQ0MqecGJIp4EKdRK9vH0okIcNMEZHUTY6UUIAGLWdFBlEkECKFI0kSjUVrKvmNUgq5te+Ay74eTp8+TXJoA4rLi/wenXIUuHDV+xk3TsKJpIhcunCTvz0qhMUX8sS1ftsGr/CSwxmqqKQZ7TFTRGbNb99OCiQmD4ptPh/US/rXaBI4xl5OiUOk4vMsdxR6OF+YRRanaE0XJCQukEVT2iNJElnitO8onc7/348Nr2RcCNB3wAPcMXYpr78c7Sc5sy64uHNCPrMeNQUJHQDGjgjli++r+PiNOOx2werPK/hpk5XCYg8FRV6emxlO6+Yqnn7RwXNPRDBvodlPCI0fGcqzr5ay5PmooOfF/MVmhg024vXCmi8rGXNnYPu1aKLi8Xkl9ar9du6zk9ag8z9mTPTvyt6FEHz68Up+XF13fzFjkoIRD86nc+fudb5/tXH99b7Q0/79b2PKQ3fz69ZC7r0djAaJnzd7+GCdjKdnr6C6upqsrCxenj+J7z5UoVb7jj/CJOfJKSb69dLx8FM+JfDvEWKUYbMJKqu83D2piPcWR3NNm9p5cLeOWn+myGOTwxn+QD4KueQXswkh2LzDxsvLzHz6lo8EN4XJsZhLL/u6iI+PZ/V7Csb/LlpjyVtlaDUyNn9VOwbr1U3H+JGhDBuXzxfvxgfxRMUlbvIL3QwelYfHA21aqJk0OpSkBCUJ8XpuvvkWdmz4sd5jOXHGRURUvK/y5rwHIeR13gOlZg/KS27ZsgoZarv9T5/75fSFl2ci8Dts3ryZiRMncuTIkYDXvV4vL7zwAh988AH79u1j3759rF69mjlz5vxhR3a1oFAoaNCgAYcPHw54/fDhwzRp0uQPP3vs2DEKCgq44YYb/nA78F2oWVlZf+jzpFQq/Z5ROp0uwIdMCFHnP402ClOYT313bXsNdofgg08quPnuXE6cdjHlgTAefqo4qPMpr/AwbVYxRcUe2vXOZuM2KyFGOT9+nMCk+0K57b48zJZAL8wde2189Fkl997he8hHRiiQSfD5d4EJ1I3SVJSYPZzLCh5MeL2C2S+XYrMLVn5QDvgSwO1O32rIrOkmvB53ved7tf4ZjUZGjprAcy9+xb/23sLqb5vQovVg+t26lHLnAAbcaOTDZbFERQY+EMsrPJSWhREb6yvf6dXrRhxST6bOtpNX4KZHZy1fvBuLTqdi7TehTJ72GW+/+w0pKSkB32+32/nyi3dY900F1dZgrzy73cuqzyVuvnnIZZ+bXq+nxAzTZxfz8ZdVzJxi4usP4pk1zcRXP1Qx8fEiFHLBqIcKcToFX7wbx5Zvktj8VSKtW6g5dMzB8nfLAo5n5cvRvLjEzBPzitl/2E7GCQezXipBq5Gz/KVoP/EJPkPvBbMjkcslEuODV/Y/+66Ke4b6iMDBffV88nUlbnfdq05L3i7j8KF9V/QbI+xMHBXK+l+r6NJBy1uvxrBjfTIZm1NITVby3S9W9h2y0yJdTvvWWkwmOT06a0mMV5AYX/8ATamUcDjqf5gLITDqZTz1Qikz5pWy77CDRqlK+gzNYenbZQH3osPhpbTkAg6ngaLyttxwXQzFZi+5+b6+73yOlgVvpnEhX0P3ayy8/n45HTre9Mfn/RfwT+8Pc3PzKCafVnQKUKwoJRVNaUcxeVRTiRw5DWlJO6kHraUutKMHSlQcYw/amvLgVFczTnCQSlEGgFbS04aueHCTRGOupTftpO6EEE6OOEcFZqJJBARGKRSdZAiY1BSTRyTx6KUQ5JIcJRqqRUWd515MHiZifAnyatlV7ftuGXwLVSYzXhHc7wghyCOTmN8RTm61g6TUJDQaDSqlhqbedrSVutFW6k6i1IA2dAUkMtjl8wtFzRF2okZLG7rRwdOL/E3lfLJqHU+/+gRhvRTskv/CIbYRSjit6BwUguLCQfsO7ejXv+/f/jy4Gv/MZjPDb72TB26bzEdPfMm7j65l6E13Mf3hR3G5XP/VY4tPiCORhhxmB7niPC5cfqXR76GV9KjR0hyfb+MfqbMgMNVdhQY71nq3dWDDg4cikYtHePAKL6XWYo4fPkEjbytcJxR4zGC8DhSRvv7o99fFpVB4VFgslr+lL/xfmezD5feFUVFRuHHjFV4qKcODi71sokQU+LexiGIOs4OGtAggwUsoQIaMJrQNSClXSipa0JFqKoiog7ByCgdKlFRioYIyCrnAaQ5zUGzjFIeopAyQKCaXDHb6vSZjSEKLgbMiAyEEJ9hPAmk0ldoRLkURJkXQWGpNCzogeSSOHj16Wdf+gvmvEJ6b6C9pdgoHR9hJBLF0pg/tpevoTB+/ItVGNTLkePEggLZ0w4GNo+z2BfdgoDVdKSAHK1XE1hPqpZY0yJCRwzkucIb2XIcXr3+xoFDkcIAtFJBNGSUcZQ82qnBfQsJZRTUZ7EJRQ0aXkPeX+oHc7Dz/8632OLW0lboRRwol+Mq3G9CcsNgQ2vZsxVF2YxW+Mb5XeMgVmZwhg8a0xo2TInKopBw9IZSQjxsnh9iOA0e91/NFnCWjzudQuTDjwVWzGBlPAdkcETvxCDeSJBFOFIk0YOvG7Xi93stqAwClUoGBEA6xnSxxijAiKeRCvceZTzax+AKuLlUpn+Mobeke4Fcrk2QkS+moUGGhmAjJZxPjxkmVKA/YbzhRlBB83zuwo8PACfZzUGzjCDt95CndOMVBsjiJvsaGQQiBFzcgSE9P/7fnfqX4XxkbXsm4UAjB/eMeIjvfxOBRedw0LIduAy8we0EpoUYZtw2o30+8z3U6Hn+umLHTCklNVvLCU5EMH2JEIOOdTxvS83Yn57I8eL0iQIl2U089DVOU3DWhgB17bVRWeTl8zMGExwr51xYrEeEyRg0z8uX6ar7+sSrg9zmX5aKk1M1Hn1UGHY/d7uW5RRL3jHzwvzaeKCws5Oeff2bz5s1YrdY/vN7+zP5sNhuR4a46xSEAoSFyJCr+4+ep0+l48+0v6NxrIXOXNWHYeMH7n6po3KQtHg98880X3Df6ZqY94KlTYNa+tQYhfNWfv7/G9x2ys/QdC91vyaGg0MXBY4HVD6OGh7DsnTIqKj2Eh8n5+I04vv6xihtuy+GWe3Lp0Ceb9b9W88mbcX7Lvo3bHbRode1ln2dcXBxuUth3qPYYXC7Bh+sqmDU9nHXfVjJkdB6DRuYxYEQuq9ZVMu6eUN5eHdifuVyCsVMLeWxSON+uSuD71fEM6qtn7LRCDhyxk50D/fr1Y9seNRWVwVkrQggWvgnD7xyPTCbj2i79+OTrup8jC1ZYGHNXqP9z6zco6dKly2U9B/4s/pLy89ChQ9jt9iB/pt9++42MjAxMJhPDhw9HrVazfv16Tp06xc8//8yAAQP+ytf+KQwcOJClS5fSoEED0tPT+fXXXykpKaFPnz4ArFmzBrPZzIMPPhjwuQ0bNtC4cWOSk4M9gtatW0fjxo2Ji4vzlzadP3+esWPHXtVjDwlLoTjnEAf+leLveEcOg4IiN/dOLuCDpbFkX3BxTZ9sJowMJTVZybY9dtZ9XUlZhYfwUBnvLY6hSUMVQ8bkIUkSY+4MpUUTNfc+WIBSIdEsXcXx007iouV8/EasPzzGbPFgs3uZv9iM1Sa481YjKpWE3e7l2vYaBtyVy/NPRjC4nwGFQuLEaSdzXytlxO0hjBhi5O5JBfy0sZq0ZCVx0b6b9+Yb9bywNLjD/7sQGxvLlEeeDnitU6dOPDB2Nx3aOmhxiay7qtrLyIedTJgcmMA+88kX2bZtK1OfW05lRQkyuYH+Ayby2cO3o1bXLQv//rsvGNCrjE+/9nLbmDxeeiaKti192x457mDCjCLGTVh0RUEcrVq14vHH7Ay7RcaTU2oVMSlJSl6ZE8WLS81kXXDRs6uGiZd4VspkEjffqMcUJjF9dglL3y5j4uhQFAqJ0BA5KxdEMXhkHt/9Us217TQY9DKmTwirVxkzYVQYz7xYwq39AwcW5867GNzPNwDX6XyBQfc9Ushrz0b5S0TKKzw89UIpg27S8+ZHJy67DQDCw0No1QwKi8zsO2Tzr6qpVDKeeMhETp6LQffmMaCPkbIyQVK8gqMnnLz5agy315D/damfkxPk7D/swOkMHOxcxMZtNqqsXqaMC2fU8NpSMiEEz71mZtZLpTw7I4INW228+rqFyffZOXQqhoPHQoAuRCd4mDLXgU6nweX23WstGlfitJ9izRd23ls1/Ira48/in9wfCskXZHDxmhRCYKGYUgoQCIyEcYIDtKNbAPkjk2TEk4pT2CkmFxlywohEg5YLnMUp7GjQUUkZSlQUkM15jiMTchzYCSWcFlyLTJIhCSkgIfkiSsinMa38fzekOUfZQxPRzh/+4TveIvLIpDVdKJLncNvwW69qG2m1Wh59eiqvzlpMbGkDPyngEDZOc4R4UgNIDyEEVeGl3DLIp7ZQqZR4CRy4yCQZISKcCGJQoSGD3bSicwABHUMS4YXRvDjnZX7Z8hM2m41eXXoTbg5WRgCYjfnMGH/5fsf/DXi9Xgb0vhkOGUgg3aes8gKFcOK78zwuZvLqkr9mXfBXMGb8aKZunkEbczcy2I2HP15Y9iI4UkOMZXPKbw3xe1SJclzUBmGFEM5ZMvAIjz8tuYpy5CiJIYEsTmEiCid2DrGNG+64jpvpX+cxGK6HHtRTwiSg7AtwKm1/m9XApZP9S9Wbhw8fpmPHugN9LuJKJvtJSXUrXK8ESqXvHi0giwucJZQI4kihlAIya8KrIoilOdcE+BwKITjLURrRst7neqJoSAl5AWXt2eIMBWSRSlOu4Xoc2DnPCSQkP6nWis4BJGuxyOcCp/1+k9mcZjcb0KLHJAX7iemlEKJFAt9/v57mzZv/6bY4sPsgSVLtvCOT4zSghV/RD77+K4E0hPBSjplGtKOYXIrJ4xSHaUFHUiQfweMRHs5wBCf2P1RFA+gIIZ4Uv39nkmjIMfYRK5KxUExbugd83iKK2cWvaIUBF3Y06FGi9v9exeTSrPUfE01/hMZNG5H5w1a03uDQnRApHLMoQuClIO4Mjz49jfbt2zN8/wjOm0/gFA48eLBRjQ4D5zhW42uZgIlozpCBAgWNaIUcOQfZil1Y6/TRdAgbcuQ4cbKXjTQQLYggBjcucqVMSimgDd38ytFQTJhFESc5SHM6AJIvYK9STk5OzmXdOw0aNMCls9dYu0jkcp4S8rFj5bw4SaoU2L7FIs8X9iaFIQmJArJJFA2wY0ONNsgW4CKSaMRpjmAiGlXNb3iCA6SLNoRIvoCmOFI4yDbCRIR/P+WYMRJGotSQRGpK/iWQGUFSQhIpVGBBgaCILNRoCSGEspJy3nv7fZ6bP/dPt8Xl4p88NgT4ZN2v3DX8RnLyCvj83Xiapau4bUxevd6aAB4PFBZ7+Or92jDANi3U3H1bCCMmnaXaKqfzNWo2bLXhdIqASstHxodzLsvFe2vLWfpOGcdOOvlwWQwlpR5mvWzmtZVl3D8ihA1brLyw2IzRIMNu93k4hofKWLDczE8bq3nkgXCiI+Vs2WXnnbUqxk+ed1WfF38WVVVVzJn1IE7rKXp1c1NolfHWSjk9rhvCuPHTr9iHWKFQUG39Y0LK9fdr4eqEJEns27sZXMdZ/Bw0TPHy2hubeeSh9STGKZEJNz271v9bdO+kYdrsYm7qqWf4YAMhRjnvra2gpNTD7gMOOl+jRqeVWPFuGVt22HhnYQxyuYQpXM68mZEMGZ3PnUOMpCUpOHTUQXycnCYNVBQUuTl60sn5Cy7Cw+Q4HF4WvSWxaNmV3TfPPrechyYP55beFYwcqmTdN5Vc11nD5CeKSU5Q8sHSGEKMcjwewXe/VLP83TKyc10oFRKtW6g5dtLN22vKePqRcIYOMvrbrksHLR+vjOPme/Joe80Q3n//fRo16cqtY37gjZe1/grTsnIPzy100ajZrX7/84mTZvDIwxmcyz7P+HuURJjknMty8dpKC6YwOTffqEcIwayXHfS8YQQajabe8/sr+EvkZ2ZmJk2aNAlKodqyZQsADz30kH9A065dOyZPnsyuXbv+I+Rn165dqays5PPPP8disZCUlMTMmTP9kliLxUJJSUnAZ6xWK7t27WL06NF17rO6upo333yTsrIydDodaWlpPPvsszRq1OiqHvvZ07v44aO4IBImNlrBrOkRvP5+Gc/OiOC9Tyr4+KtK0lKUDBtkpGVTFXsP2nnpmVrZb3KikjOZThqlqbi2nYbvVycw8J5c+lyn5ckppgA/TPClgBsNMn5YG88nX1cxZEwecrmE1yu4tb+B71fHMWhkPovfKiMsVE5CrJyhAw14BWzfa+PdhdF0ufkCWq2Mpo2VnDzjJDpSTkjof6ZM8Pz582za9CNer5euXW+gadOmABiNRpYsX8ezzz6M5MmmTQtBboHEqUwtkx6cz7XXBodldOvWnW7d/rwk/8cf1pISY2Xp/BgiwmUse6ecM+edSBKkJCoZPsjA7t1b6Nf/8lM9ZTIZOp2aR8bVnVo69YEwPvykgrEjQup8v0sHHWGhMkAwYEQupjA5eYVuYqPlLJ4XzfTZxeQWuGmUqiQ1uX5VUHKCApkMpjxdxKxpJnp20/kmyAaJc1ku2rf2dVTDBhmJjVIw8fEi7A4vDocvhf2pqSYG9Nbz4bqqer/jjxASGsexk+exlHt55JkSbuiuZdhgIyqlxBfrq/hxg5Wp48NY+WE5n78bz8NPFbP8Bd/9MPbuUF5YYmbB7GBZ/HsfV9K1o4ZHny1m0XNRAQOnohI3cxaUkhwvDyA+wfcgmDU9gu63XGDfPXl07aDh3UUxxMUouPnGs2zebWLTjnAyTqmQK7RYbS6EpxKFLI/Nm7Pp1F5DalqLv9378J/cHzZt2oRzx31G807h4Ch7CCGcOFKQkCgiD09NMnVdSKABu9lAE9pgowotBppK7fAIty/JWiojV3+WKE8MKpsOh9xGviaTqOp4/yQ2hkTyOE8ygefmxYuM2sm/RtLRQnTkHMf9k0EHdsKIoAXXUkguOZyhQcOrn+DatXtXlpqWsd/8G3KhRELChROpJpjpIpzCwUkOEq41+Bdihgy7la1fPUGoJbDU2EoVRsJ8qeHE1TkpVElqVKUGfv3lV/r268u8l+cy//EFJJU28QdPAViUhYQ109Hrhl5B+/hfxOZNm7FleogmLOi9CEc8B7YdpLS09G8Lo/h3aNWqFc26pXPslzNIdgkFCjzCHdDmF+EWLlw4UKEmhzO4cHGSQzQV7QImNx7h5hj7kKPgAFuJEynoMWIknL1sQo6cEEx4cOOivCb4S9CRG3xkk2hAeXEFKtQ4sAeVy4MvYduODQ06f2iPBzc2rGSKPFq2bYJeH0zkXC38kyf7Bp2ec9bjNKQFcZJPnXgxlCxXZHKeE1RRjkzIMBBKBLHkcg4DIeioXwmlx4iFYv/fBeICxeTSgV7+PlCNltZ0IVuc5hzH6MSNQSShL+28nFIKiJTifP7DQgpSJl6KOFI4fvgyF0M9tdesV3ixUhlAfF6KeFK5wFky2Eky6TShLZWUs5/fkAsFCpRYqUQAiTSgAjNO4aiXAHNgRU/tOCCSOHI4TybH6MxNQW0SLkWRINIopYiO3OC/P4UQ5JKJBh2lJebLO/9LcM+ou/ls1ReYCmOCiAqPcJPLWeITE5C7lLw+520cShuSEqIVCUR64jgsdmLHSigmYklGICgih0yOo0ZLK6kTFlHMOY4RQRwnOUhL0SmA9PYKD8fYhwsXSlR4FC5MXdRUVuRQWVGJ64KLdu4eQW1jkqLJFZnYhZVSCjBTSKQrCrs9OHfgjyCTyRh5/73MmzWfVNJxYMeDm0a04hSHKBWFRBKDhK8sX4ue5nTwXzsg8z/fddQ9xgafotYtfIovJw4SaEgpeZzgAB7hRokKFw7CiOIwO4gScYQRRT7nib0kdEvTAtQNfcQngJFU+J2fbgrR7PrsICePnbqstrhc/JPHhgAGg4Evv97K2DEDiYqoBnxlvN/8VMXtA+v+LT//vpIv3o0PuF8qq7zs3Gdj8E0e1n5pYf6TMdw9sYBb++t5/f1yHhkf7t+2QYqS556IZMlbFtq2VPPEvFKuaa1mwexIHE7BW6vKOXrSycCbdNx7RwgTZhSx44tkf8hsxgknK94r4+hJJ3qdmvGTX+P666+/6m3z7+D1enlo8l08ObmEHp3VUBMYNn2C4IWln/P6Cg+TJj9+RftWKpVo9InkFeQRHxs8Jjl8zEFy6jV/5fD/FJxOJxs3/ouS4gKSUxrRrVs3Nm36F2WFn7NmhYYTp10Mvb+AoYMM/PZ1Ii4XrFpXwcB78/jod6nuF1FW4aXPdToMOonbxuQTGiqjsspLpw4a3n41xl81KYTg9ffLmTijiDdf9anFO7XX8MqcSCY8ocHrKWD9R4HVqGaLh7sm5HP37aGs+UrJmHHPXvEYMzw8nPc++J6ffvqecU+s4dChYq5p5aVlUzUzp5j828nlEoP7GYiNlnP/1EJ++c1KRZWXL35QM+fRSIYMCF7sMoX7Fgi27/kKo/xHzPlOysrdDB5VTWSEAYNRiySFMXzEZG66qZbzU6lULF2+mg0bfuWBmW9TXVVGSWkFoUYttw1Q8OJSB79ulXPjTfcwavTkKzrvP4O/RH6WlZXRqlWrgNe8Xi+nTp0iIiIiYCVXo9HQvn179u/f/1e+8rLQt29f+vbtW+d7kycHN6pOp+Ojjz6qd3+jR4+ut7O/WigtLSU53ovRUPdP072ThheWmNmx186t/Q0UFXuIjZbTt5eeQSPzWL0iUDHx4H1hTJ1VTPtWag5k+OTPbZqrmbfIwpLnFbRsWuOf5xK8/n4ZX/9Uic0uGDutGIdDEBcjZ8ZkU0CintEgY8PniWTnunnkmWJ+3WKjQ1s1J8+4eH6hmZQkJcteiKai0svj80qIj5HTotXfq2yz2Ww8/eRElJzijoFOFHKJTz78iIKSOF54+R3CwsKIiopiybK1FBcXc/78ea4LD7+qD2OX086pcy6/h+aieYEkm8cj6Hn7livev07tUw7WBbVahilcjlpd/ypdXLSCpAQlzZsoOXHGxarlMaQk+n7XJfOjmfhEId//4qRtSw3XtKn7e/YesqPTyejSQcPYaYWEGuXExfisElxuK7cPNPgHFNd10XJdFy0ej5fBo/L45M14wsPkeL0Cuz24LOrP4J6RU7l/+kjmP2ni+i5aNu+w8d7aCnLyXWzdaaNNSzWff1+F2eIlNlqB3SH8D5YBvfXsP2Rn7NRCpk8Io1m6ipw8N8veLaPE7OXNV2J4/5MK+t+Vy4Ab9aQkKtm03covm6ykJCmotsGDM4uYOyMiSD06aXQoDpcI8PmRJOjZyQyeHPbssfD96gT2H7bz5PwSPn0rlowTJsZNL+X9VUuuqC0uF//E/hCgc7dOHP7yI8KI5Dj7aERLjJeEMqQRQqxI4hh7aSd6BE0AlZIKhVAQKcVxQhzwq5vkkgItCjRChyLZyegHRnAhK4eQUCOt2rZi6t0ziLD6+tNoEslgF0qhClCh6jBQRG6AYkoj6WjONXiFh4NsAwTVVLKf34gmgTaebixf9Do39bvpqrVRdXU1QwbchiW3gmvoiVqqvX8toph9bEYnjEg1/yXRCHtFBRkZGbRs2ZJWrVphahxC+d5SQr21Ay0lKqqpwI61Xh83AG2VkV3bdtO3X1/69u+LSqVmwfOv4LJ4kHkVOFRWuvXqwqznnglaLP1fxWdrP8dQHgH1dKmqYiP/+tcGhg37ew37/wiLVyzk3jtHot6mw4uHTI7TiMAxmRCCUxxCh4HmdPArgM+IDPawgSTRCC0GKiilkFxSaIIcOefI4DRH0KD1XfNI/hLRBFJRoqYcMxc4wwn205wOSJKEe7OO/exAhZY0mqKTAkm3Q2I/jWmNTFJfUmyqQAgjZnkhUx77e/vDf/Jkv8/APvzw6c9+4vMicsRZKrBwDT3RSFqEEFRg5gQHSKMpTpxUUVEnGQ1QSZm/9FcIQSbHaU3nOhWQSTQij/N17scj3BgIJZszmEQMMkmG7E+4a12uukNjVOPJ8xH9Lpx48XJAbEWqUQ+q0ZJCE/SSEZkkRy4UdKCXv982EEqM8PXpF305bVQRThRF5HCeE6TTJuh7y0QJarQBFQAVWFChIoToehWjiTSkkrKAhQlJkkikAVWijL279l3W+V8Kk8nEA1Pu5+1X3ifGnIampvqhWlRyWnsInaSnIqfavzgYRTwhUgznNBnYDOVUlFm4huvQSrUEtYHmRIsETnEYp3BwjmO0pRtySUGJKOAgW4kUcegxUlljhxBNIm3phgc3h907Ob8vlx63diY/Nx97prLetokklhzOYiSUZNI5WbGfE8dP0rhx3Wn19aH79d1QoMBKFfGkco5j6AmhCW05zwlfSXmNavmi+vS0OIyRMOJIoZJyznGCMCLIF9mU1pSum4gmhiTkkhy7sKJEhU1U48XDBU6RRCOiiMeDm1zOUUohKTRBi44S8imlABdOPDWVFZpmoGkKwgXOLPDawO61YqUKE9E4cVBAtm9btMgUV6a8uxz8U8eGF6FQKOhx3QC27lrNrQO0jBxm5Pb78rm+iy4onOiTrypweyC2htTyeHy2bYeOObixhw6ZTMJS7mXCjCJkMsGydy3ExyjJK3TzyAPhxMcqyCtws/zdMopK3GTnuln2QrRf7Qa+QNlff6vm2VfM7N7voHljFV//VOUPPW3VTM3TUyOYt7CUqePDuH3sRKKWraN588Aq2r8bW7Zspmv7i8RnLSRJYuZDKgbc8w3Vox+84sXICZOeYdxj4/j4dVmA0Kqk1MPU2fDCgr832f7bbz7j49ULGXSTm8bJHg4fULJiqQqZTMG6N1S43b453ZqVscRE1fbNTzxs4tb+BibMKOLrDwKFKUIINm618c2HcajVMoYOMjJiYj5l5R5+WJMQEL4lSRKTxoTx4Mwi9h+20761hoIiN4/OlUhJSWDOFEeQDZ8pXM6Kl6IZOUVi2YrP/nIAllKpZODAWxk48FZG3dOHjJNneP3lmDq37dRei9Eg48GxoZgtcqIijXTpUP9CVM+uOlo0UXP/3b5xRXaOizFTCjGFS9x212x69ap7jiOXy+nTpy99+tT2OYWFhWRkZBAGvDykGTExwYt5VxN/ifx0OBxBAUb5+fk4nc4A8/eLMJlMWK31e0f9P4DdbifEWP9gUZIkFHJ4aamZ9AZKcvPd7Nxvp1m6Go9XBCk5yyu8VFZ6ub6rljmPReDxwHe/VPHF+iqGjM6jQYoSlwuqrB6KSz2MHBrCzIdN/pWLM5lOHnqymHlPRPgJMadLUFbu5YHphby3OIakhFql4IwHw7lzfD7zF5fy1quxfPpmHB37ZTP3+brL4P4KhBB88flavv7qPfLzsnnpmRAG9NZzcfWq3w2w52A+0x65l3fe+8Z/I0VFRf3lwIS6EBObQnXZ+Xrfl8slDPoru5l//PFrSs3lUM/kBcDhFHg8Iij58CLO57jZsLWaDVvtfLAkmohwBUvesvDTJityuURUuBxbtZeVH5QxcqgxyO/E4fDy8VeVhIXIOJPp4pab9Ow7ZEcIkCslCkvcTH6imFdmR/ptFKxWL0/OL2VAb4M/HW/9v6pRqS6/9B+gTZu2SJKKnl19K1FdO2h548NyGqepeOqRCJa9U0ZmtguDXiIz24XLJfzlmwBPT4vg8DEHKz8sJyvHzYVcF/OeiKB/bz2SJDF2RCh2h+CtD8twumH2dBML59aW8O7cZ+PO8fmsezuO0JDaQVVUpJxd+4IfEl6v4NkFpTw5xcS6byvZtM2G2w3X9r1A905aGja65r9S6vJPwqBbBzF35jyMrjA06AKIz4vQSnpMItqnOCJwsOAUdrQYyBKnkJD85WkX4cWLUqWkw7UdyDiYwc8//MK3X36PTVXByeqD2PCpCbToqaSMC5xGLhQIBCo0FJFDlIgPCoIox4waLS0kXzntQbGNFNKRSwoKiitwuVwolX/svfhn8dGHqzHnVtCKTgHEJ/iUR2miGW7cJNHQfy2Xlcr45otvkcvlvPbCQopyiylRluL1eIl0xaOVdDiiKiirKsJki/vD8AgXLkJCa9VQvXr3pFfvnuTl5WG1WklMTPzbylf+LricrgBVbxA8Ek5HcKL1fxIymYyUlFRs2y5QTSUlFGAVVaSQjhYDVio5xzHcuLhW6o1TOKgQFtRoaCS1xCpS2ctmQgknlmSu4Xo/SREhYjjIViooqyHOQgglnASpgf/79RiJEYnsZSP5IptqyhEIvHiJIZFTHKKN6Oq/5qyiEiXqIEIUfGObNG8zPl29jmfmPh30/tXEP3Wyf/MtA9j96aGA12yimlKKaE1nfztLkkQoEbQTPWrsKjpxhF3EiMSgCYVXeMknCydOIkUcCpTIkQclhV+EJEkYRCh2qv0qOa/wco6jVFJOKBHoMXKQrUSJBExEcZ6TfoXq75FPFiP6P1jne/Vh1Lh7eX3me6S4m5DNKYyE1fic+qY01aKSUxykgWiBkTAUKILOWybJSBdtOEMG7ejOSQ5whgwiiceFg7PiKMn4AqW8wksRuWRxkvZc59+HEIIczvnsVf7AD1OBEi91L/gm0pCDF7azdetWune/svCPe0bdTXqzxix6aQnZ2WepsFaiVChwlNswuWJIIR2VpMEjPD57F3GSRGcjrJGlxJYlBRCfF2GQQjGIEDI5RjKN/W0bKcX6n7V2rJSQTxu6+fdRLkoBgcVayjdrvseOlQ70rPfYBV5KKaID1yOXFLTxdmfB3Fe4sU/vy7KIGjHsHgyEIRD+fttKBSGSiRiRRDanSKABLpxUijKyOY0dK524EUmSiCSOSBHHYbYTRgTptEFCopg8DrCFZuIa8sgkghgy2I0bNx25IUAh3IR2mEUR+9lMR24gSooniniqRQUnOEChuECH1NY4rXIqfvWicKnwCg8nOUE8qdglADW5opCmtOM0v3Fd07v+dBv8X8YdQ0cyefwa+vf2Ehoi57W5UQx/IJ9BffX07KbDUu5h6dtlGPQyUhJrqY9ps4u5prWGeTNrqxMfuj+MtV9U8Pn3VTzygJEPP63g+CkH9z5YgNMpUMh9cwmb3cuJ064A4vMibrxOz+rPK5n5kIlnXi7lq+9ryU+ATduttG+tITpSTot0D/OeHcfSFd/+RytJvvriPdJiKxh4j69CMTlByaQxPos8SZK4pY+LLVu20K9fvyvaf8uWrZjw4EKGjH2Kdi3sNEhxc+yUklPnDTw9ZyFer5fly16kuqqMps2vpV+/gVctFPu33zawZcMCvnxXhcejIixUxqC+Eg+P9dBnWBam8EQ++66SIQMMAcTnRTRtrCIlUcG+Q3Y/9yGEL0h6UF+9f36sUEi89mwU90wuqHfuPWFUKFNnlZEQr6CkLJzZz73Kc3PG1Jus3jBVhUHnvOr2PzqdgRCDFJRUfykapamYv8iMV8gxW4pZ+o6OuTMi6jy3vAJ3QKhYcqKShc9F8fr7ZXzw7qtB5KfL5aK8vByj0RhkH1hcXMhnnyxHEoWEhkhk5UDnrv2ZOGnGVZsnXYq/RH6GhIQEGbqfPn0aoM4Vb6fTicFQf+nN/4PPr/LkOR9pUpdnyYVcF1k5bjRqiYfHhfPybC3VVl9i3blMF8Ulbv9KgtXq5dlXSlm/JsFPRikUMLCPgYpKL88vNHNzHz09OmkYNDKfm67X8eyMwPL0Rmkq1rwey4iJBfywNoGz5504HIKXl5t5dFJ4APHp27/EqmWxtLsxm7FTC7h3aAiPTw7n5ImDdOrU6aq1kxCCObMfITV6F68+DYvfltUQn4Ho2FZFq/Ri9u7dQ8eO19axp6uHkaOn8tjUDQFk26VwuwVuT92d3R9BCMGi12YTGyXjxGlngAr3Is5lubDZBKu/CE4ZBDh11klygoIlz8dgtngYPCoXrUbGuHtD+fqDeBQKCbPFw7xFpaz/tZo7xxfw0jORpDdU+T//xLwSTGEyIsIVLH/R59/Vqf8FTGGSf3Xsi++ranxmQQhfqvmkMWEMqTEf33fIzuI3yzBFJl52O4BPbd40vfb8Zr1cyvDBRm65Sc/it3zEZ3SknLJyD7NfLqVTew2bttvo1a1Wtt+6uZolz0dTUuqh55ALuGv8fwqKPLyzphybXZCcpOSlp6Nolh7Y1p2v0fLI+HBWvFceUDbw4wYrX6yv5Jo2avr20iOTSZw66+Spl+QotO1YvtpIWKiSuY8cxe2Bt9e42bLbyMTJE66oHf4vQavVMmTErXz2wRdBqrZLEUkc+WQFkZ/nOUU5pZiIpiEtOS9OUkI+cmoITJmSjnHtuLXP7TiqnajQ4MKOEwcq3EhIRBBLOJGc5SgCQTwp5HAeGTJ0hLCXTSSKBkQRjxtf2nI1FbSoSTu3iiq8eOosSb4a+PKTr1CjDiI+LyKWZA6ylWSp9rksIePsmbOMv3MyMSWpJEktSKo51gvGk3Qa2IaHpz7EgX0HmP/Ey+SXlxNB3SvGtmgLtw+/Lej1v9vO4e9Er5t6smrrZ2jsCXW+746y0rnL1XumXSlatG7OznX7sbhK6MSN2KgijywcNaXlJmKopJwjYhcg0GHERjUe4aYBLVCh8qUN/+6ZJUkSTUQ7jrGXckpRo6EZwWVqAi8KlJRTQgINkJAhR8F5fKXM+/mNVNGUEMIpoYAQwpHUoKiZ47nNIGrWjcJEJAf3Hwr6jv8HH9RqNZJc4lIeLY9MUmhc55hDJakxilDMFKJCxSG200xc4+8n7MLKKQ5hx0YrOnOC/UiADEW94xgADx6kSxSdx9lHJHE0kmr754sK0mLycGDDLIox/S5BvVr4CHuv5/LCCobdOYzXl7xBRvZuZMhoLnUIeF8vGWkpaghfEoOeCRehkXS4hLMmcbwNO/mZFLr5vW2Psw+v8CIQRBCDDJl/kcsmqjnNYeJJIYxITnMYqFvpW4EZ/SXl1C7hJJ8sKrAgISFDYvzIify85UcSEurub/4drr32WqY+PoXpkx8j1paM1WFFQhWQMi+X5CSQhkbouOA5g+eCO0jherEU/OJz72IQ0qWQSTI/mS2E4DDbSRdtsWGljGJa08WvMM8XWeSTTSp1+5oWketXlV7ct95s4puvv2X4ncP+1LmbzWbMhWYMhBJJDKUUEIqJ85ykNV2IkRIxiWgKyOYCZ1CgxIkDPSEBXuKnOUT736lg40klQsRygC148WLHhhIV8aTVaY1gkqLRCSO72UCkiEGNloKacKUEGqDWqLGcrWKfcydKaj9/lgyiRSJRxCPwokFHIg2Dwtn+H+pGWFgY90+Yy5Cxs5j5kKD7tRq++yie2QtKGfVgPmkpKtxuwaHzDgwGGVXVXswWD5YyLyOHBS/03HVbCBu22bihu44xd4YwYmIBzz0RQcumKvoOz6VVMxXzF1mYfF/9gpRBfQ18+UMVqUkKvv6xmiGj8xh4k55BffW8t7aCrz+MZ9tuG21bqmndwsPHa99m8oNXVmZ+ucjMzORoxi7uGWxk3sxIZDKJjBMO5iwwM3SQgWGDjIQZPZTb/ppgrWPHLqxa8y8yMjIoLCzk9o6JNG7cmDmzpuCy7mfUMDcR4XK27NrEvSNeZebTS2nbtv1fPr/Fr80h2mRmzBQJg15GXoGbwf0MTBoTirGGhtqxx874kfX/fjffqGfK00XcOzSEwmIPW3fbGNzXt49LkRivRPYHKsX4GAVqXWMemv66v39X/xs+T6P2VVLL5X+wAH+ZuOXWMaxcNjXAw/b3qLZ6+ebDBEzhclwuwYr3yxg7tZB3F8UEcFJer+CrH6r5+oPAZ2vr5moys91ERFRhNpsxmUyUl5ez6LXZnD2zh/gYiaJSQWRUEx6ZNo/4+Hj27dvD8sUP8t5CJTFRvoYRQrD2y2955OEjLF2+5qpXjP2lvaWnp3PgwAFycnL8r23evBkgqBweICcnB5PJFPT6/0Mt5HI5110/iHc/DlaRCSGYMbcEgeC3rxO58TqfRN9okDFhVBifvBXL/dMK/dt//HUlI4cZ/cQn+MinvsNzMVu8fLg8jrRkJS8tK0OpgCcfqfu3CQ+T07SRip37bEx5upjZj0bwy2YrN/UM9oEA0GpldLtWw523Gtm0zcaH6yo4mrHnL7ZMIPbs2Y1OvouZD2vYvMPObTfXT6rfORh++H7tVf3+utC8eXNi41uwcWvdD4tPvrZxfa8hl73fnJwcJFHF4nlRPPx0ESWlgcEkljIPd47PZ9qEUF5ZbuHHDdUByWfHTjqY9HgRcx71zTZN4XKcLnh2RgRDbzGiqCmrMYXLee3ZaFo3V3H6nIMxUwroNjCbPkNzWLDCQvs2agx6OW++Go1KJaFSSaQkqUDZhh83+M75tpsN/PRJImGhciaODiUyQs7HX1UybVYxg0fl8eaqcm4faKD3jbdfdjuAz7u1qNh3/larL2lxcD89908rJDRExo8fJ/DRijh2/5RCeJiMwmI3z71aStaFQNVatdXL/dMLeW1uFOfOu3hgeiGzXy5h7IhQevfQUljsCSI+L6JfLx2bd9j8fxcWu9l32E7/XjpmPl9Kt4EX6DHoAlOejUembo8pIoGQEAMOl5bkRCUNUpTMmGwkKaU5n37y7hW1w/81PPf8XKKTI32BCPVAIAJSWz3CQ5Y4hQsHiTSkhHz2sQkHNkKJQOAlghhivan8+sMGjNUmruF62khd6CD1ogO9UKEmmcao0HCBM7SlO2q0lFBAOq1pTgeacw3t6E4eWRxgK+c5QSSxNRNABVZRxXFqyxrdwoUxwnBVVzOdTgdq6lfJ1FVyWB1i4ejBY6SUNEd3SbKtTjLQuLIdOzbuJCwsjIGDBjJ/2Vw8Rge5ZAbtp1STR4vOTf9/p2AecvsQ7NHlOEWwoquSMiIbXJ5tysVE1dzcXLzeK7P9qAvX97qOHM85GtACSZLQSUYaSS1pIXWkodSCWJKpxEJDWtBK6kxDqQUtpWtpSntOsA812npJLp1kwIsbNy4faVnHdsfZR0Na0lRqj1EKwyCF0DisOZ1bdMMQqkeFhtMc5ih7sFBMSJqW0AGg7+L7F9of1DWFQk4chIbWrTj8f/CJCgo9OQGvWanCUIcv7UUYCK1RJ6YRSSwH2cYu8Sv7xW+c5jAqNChRcZ4TqNGgQovASxklde7PKzxUUcZ5TmIT1VQICwqUxEiBC5qSJJFGMyyU4MFNDmc4KQ5SJkooF2ZOi8McYAsePKxb89lltYMkSUydMQW7ZCWZ4Coz8Nmd6DCQyXESaFDnNpdCLslRokIuyZEkiSgpntZSF9pK3WgndSdZaoyExA7xM7vErxxgCymkEysl+0vNK0VZ0H6FEJwhw38MFlHMYXagRksT2tKA5kSTiN1hZ8H8Vy6rHS6FxWJh+qTHSMprTqQzATOFpNGszm1NRGOjihBM/nJ4IQTnxQkOspV8ssjhHGc5igc3HjzYhZVqUYFHBI4/BYI0mpPNaXI4QzOuCQjXiyGJ0hpF+u9RKHLQYghatFM79Jw+fvpPn3tOTg4y5HhwY8REEbmEEYUDO6fFYdzChVJSkSQ1IolGVGAhgmjCqSXjLRQTSkSdKli1pCGaRNJoRjQJVGDBTCEHxTZOiANBie+xJBFLIh7clFBASzrRQGqOWtLgrQaFUu6rCqEj7aUetJd60JbueHBzhJ3IkXOaw8SSTNaZ7D/dDv+XUVVVRV5uNmGmxoybWkLPITkMH1+Axy0whcu5faCBJfOjeWdhDFo1TJxRyJc/VHHXkPo9Xu++3cgX31ehVstYMDuKxW9ZcLkE/W/QcdOwXLbvsfLJ15XcOjqPwaPyeGJeCZnZtXONg0fs/LSxmltuMnB8awprV8Yil0GPQTk8ODYMtUpi0ZtljLkrhH69NOzbs/E/0VQAPDtrIj+sieLmGw1+UqtlUzUfvxHLB59UUFDkZsN2Na1bB9t/XC4kSaJVq1bceOONNG3alMWL5tK1zT7eX6yiVzcdrZurmTxGwzfvy1jwwuQg25nLxS+//IBGVcCbr8Tw+bvxfLA0lh8/TkCugEmPF9GkoZKjJx2oVBJWW/0Lb9VWL2EhMjbv8LL+X4JvP4xn8n11BwI7nPWP6fYctJOY2DhgYcvp0WGz1f0Zh8NLtU1zVYlPgJtuGkBFpZa1X9YdQJ2b70ahkPy2bkqlxJRx4aQmKfnmp9r+22bzMvmJIkbcbvRXCV8KtVpCo/YpPSsrK5k4/nbuunknP69V8v4iBZ+/KWfS3UeZOmUoeXl5LFn0FB+/rgpQ4EqSxIjbNLRvfp4NG365qu0Af1H5OeD/Y++8w6Mqvgb83u0lW9J7QiD03lFBaYoKFmwUG/be/VRs2At2EazYewMLqNgBkd57SQikl82WbN+98/2xEMwvCQKGIt73efI82buz986cO/fcmTNnzjn1VBYtWsR9991H586dqayspKioiHbt2pGb2zAmUSAQYMOGDYclqO+/jSuvuo0rr/iTRUs3csf18WRnaFixNsizrzjRqAVP3JvcpNW+WycDKpXEmvVBunbS89X3dTz/8J4MmxVVESY+Ws3n09MbuD2fdlIcj73gYOZ3Xm67pmmDT6tsDeOuLuedF1Mp2BFp1jN1N/E2NTmZWk78PzNLV/m5duLqfyCRxnz68TQevS3WhmhUoN1LT9bpJDZtPDTeJM8+/x6XXTIKf8DLqcNjyYCiUcGnXwf44Ks0pr1y5X6f0+FwkJmupn2+nqfuT2bCTeXk5WjpkK9jS0GYzQUhjEaJS8fb+f5XH//3QDV3PCTo2E6P1yeTkarhzedTycmKDUjrvDIWs4pj+jQ2ljz6fA1rN4S54FwbZ5xsJhAQvP6+i5/m+sjO1DDr/YZBwk0mCzff8QzPPn0PH3+9mfFnyuh0EhazxANPO/j8jXQS49XU1EZJS9GwaJmf6+928PWsCQckX6PRiMWez5aCrXh9gt7d9Py2wE9mmobLxjdcjXv+4WQ+muHh53k+Th5XQvt8HQN6x2KubNwS5u6bEjj+GCMnDTbTPl/Huk1BVqwNsGBJgPZtmt96oVJJ6LQxT95v5tQx9U0XLz+ZSsd2OlzuKL//6ef5N+zY7Jm0yy3HrNtC6zbt+PKHPV5zdmuEjm28bCnUs3LlSnr06HFA8vivIEkSb3/wFuNOuoikQNNePOXsIEqE5WJu/RbDDFrRiT5sZQ12EsmlfQNPjx1s2TVRSiJPajhR1El6uoh+rGA+vTieID4cVNCKDmzSLacotIkoUbToCOBDJooGLXW42MRKTFiIijAadHSkN5tZhRCCMnsBd95ya4vKJ7tVDsuLmtdxIRFE/ZfXvVd4qDPVYnemNpnxWyWpiHMk8cVnX3LRhAsZPHQwy9Yt4a7bJrLw98WYvXaQIGDxcPyJA5n0yP0t2p4jAYPBwKfffMzZI8/FVB2PxZ+ITBSPtRptNkyf/vY+n+urGV8z7fmXkd0xj9uwIcB548/h6uuv/kdxjRwOBxePuQS9bCSumW3KMYNEr0ZbzfWSgc6iH2tY2OTvQiLIRpbvyk5tqI9Z91e8wo0GbaNkM7pc0OdrsWxNoJDNZNEaLx70di3ZvdJAgkg1EAFNMhi7QtQBO6u2cm6v/U8I+F9h9uzZRImyQ2whR4rFRNRhIICPOJq+/3685NGRBCmFBFLIog1+4WU9S9FhQIe+QfKioAiwhoVsZhU9xaAG3m1CCDawnFRySCKVTaxEINPmLwnV/ookSaSITAJ4aSN1wSOcFLIRFRKZtCaRNIrYzM6i/TfwnDrqVO665W7M4eaNF2YsuKjetWjWWM/5hRf1X4431cf/p0UM4EQkSWKl+AMLe0KotKcHa1lEmsipjxHpEU62sBo/3pi3oQhSyIYGno5adOTThUSRxqyvv+P5qc/tlxx28870d7FWpdYbHgU0CsWyp50RDJhIIYMKirESzyZWYsFGTwY1eEduZiVL+AU7SWjRUYeLOGGjNZ1RS2pqKKcbx5JIKsuY22R4gc6iH2tZiEXE18fHLKMILXra06NR/UIaP5nZ+75rICEhAaGSEbJgI8vIoyNbWYOEhBYda1kMIualrsNIazqyaZeX527cOJrd2QCQTDpbWUOIIGlkx0IJYMCLmyI2YxIW8qRYglWZKAbMOKhAj6lBqJ3AVoG+k4Zu+v6oQnveySpJRS7t8AgnPuoACRc1mA/Cls+jjfnzf2PqixO5YpzME3doqKpJ5u1P3FQ7oqzbHOKb9zMx73ICysvR8uNn2Vw3sZLX3nXx+rPN33O7VU1pRcyY2To3lsD39ItKGXumhUcnJnLP4zW0ytZyx3UJaLWweEWQm+6t4ooLrAzoZeCH33zM/Sq7PnmxwSAxYayNY/saueneKt7/3M0l46ykJmt2Oazsnwf8gbJ27Vo6tHGTmd5YP6jVEjdfaWfyVAfVzg60adOmRa/t9/tZveInJv9fY69pm1XN7deE+OTj6QfsASuE4I3XHuO799IaOH6p1RLXXGzn9geq6N/LwCU3VfHoXfF8PNNDjy5N78j8YlYdbVrp+GO5iaREO6GwD30TRbfvDFNeFaWiKtJoC300KnjhdSd1geUNdlOcceYlPP/6i0y8sfFurWnvhDj1tAkH1P69odFoiE+w8NnX1WRlaBl+/B4Hth3FYS6/rYIX/mIz2s0Nl9k5YfROfprrJxAU/LnEz8N3JXLWyMbv3nA4ltOjYIea5ORkpk19kpsvc3P8ABMLlvh55uVaAIwGFVI0zPXXjqN7pzBWS9Pvqqsu0HL1PdMZPrzpMEUHyj8yfnbo0IFrrrmGt956iyVLYp59eXl53HDDDY3K/vbbb4TDYbp3/+erCEc75eXllBWv5bbL4rn2rkoCAUEwKHj3pVQeeNrB4GOa9/A542QzF1xXzrF9DZSWRaiqiZK3K3v39A/c/N918U3Ge5h4YzzDzinhhsvsjbLMQywzW+f2Wl5+x8XAfkZ6djWwbXuINq0ad1ghBGs2hGiVHetefbob6drBz+bNm5uMBXsgOGoqyc2OtWvwcSbe+sjNiSc0HZT56x/qcDqbj1fXkthsNt56ZzZvTn+B596Yg14XJRTWMuj4sUx75ZoDinvXpk0bap0xY073znq+fT+TDZtD7CwNM/g4I53b6zl5bAkAE8ba2LQlxI9zfWSmqXni3rRG97OkLEJ+XuMB1YzvPHz6VR0/fpZFZvoe1dC7u4Ff5/t46Nkarr6jindfisUhCQZlKmriyM7O5vkX32Pr1q08+fjdOKqW8djdiUy8SctDz9RQ64yi10tsLQyT30pLamo2FkvzE5a/4+ZbH+HK28dy13UR6ryCdz9188hdSY3KxVaOrKxcGyQjTUO1I0K/ngaSE9V06aBrMEj/5CsPJiP8+HuUb99PZ+QFpc1u+wsEZDYXhOk4cDvXTrDz6evp9StlNqua00fEMWdBa1xuNyH/Os4baWFjYeNBTWpykMKdFhYv+lUxfu4DRYU7qIu4qRZlJEkNDaBu4cCLh+7E4gtuEitJJxerFE9A+Ajgb7D9D2L9I5d2LBI/05Gmt9moJDWJIhUHlWTSmk2spDWdIApt6IJ5l8ekEIIqSimlkN4cjwBqqWA7m+lALzRoiRKhKHUtF1w5nhGntFyyI4Bb7riJCxZMoDZcTbzU+FkoZAOJpMaMnpYaSA8xtN9Q1r5f2GxCH0PIzKb1m+o/q9Vqnnp+Ml6vtz5xYa9evQ5qZu7DTdeuXfnh9++Y8cUMfpnzG3q9gevGXsjxJxy/z9tw3nrjbd577mMynPn1GZKFEHz10g9sLyziyWefOOD6Pf/UC5iLkpFwNKuv3DibNU6ZpDgkIREWoQaGEiEEa1lMPl2xSnaCws9y5jW6Ri1VTW4p1iRCtBbig6nIrQKMPP0kvvnyW9Iz0pEkie1rd2LdmIlKUqFOBMsJIFr7qatyseD3P7nltlsOWCZHMzt37kSNinJ24BCVZNAKM1Z2sJlO9GlUXhYxD87/9QA0SmasIp4QQdpLPRp8p5cM9BSDWMiPrGYB8SIFK/EE8FNOEWq09XGMu4tElvArOpoP56PHUO+xb5HspIqYR1z8ri3wRWITAX/z8TKbQ6vV0qd/b3zzPQ2yr/8VD05SyWYLa+ggejbou7KQWc9SDLs85iMiTJQwLlGDrYnM8V7haRDXM4EUqikjhZg3j07S010cRwU7WcsivMJDAim0pycCmTUsxIyVbPKbDH8SLyWhlw1s3br1gBJl/f7LXOIjGX/R52IvoQskZGSsu7aGl4sdyMgN4vlC7B3ZTvRgJfNpR/d6w2q1KGMti7CKBOJJqddrccKKT3ga7CQAMEhGOohebGcjbmqppARBlK5/iVNbX2sh8CY6OOvcxmFUmiMzMxO1So1eNmInke3seW8VU0gqWWTRGjUaaihnC2vQom2QuEqFmgiRZq8RJYIXD63pRIbUqv54HDY605dNYiU1ooJEKZUydtCV/pSzg0xjLn9tYk1pLXHJGuxDrQTWQ8QZS360m3zRkVKKiBCi0L+Bm09pPJ9W2ENJSQlvvHIXs9/TYTTG3sk5WVp6dzdw/jVl/N+18fWGz78y9fEUup6wnW/meDm2b9Nz6l/m+5i/KEBZRYRqRxSdTuLb9zPQ61WMnlDKF2+mN5gD9+9l4Ivp6Zx2YSkzZtdx760JTc6n27XREW9TccE5Vk4dHhs//f5ngE5dDo1z2JYtmxjQK8ju/Bj/S7+eBm6d5OGjT19r8WuvXbuWgf2aN/KOGGxgylu/AQdm/FyxYgUD+0YxmZpu2zUTbDz8jANrfFuemBbE7XTy63wfQwY23Mn68UwPCXY1T01KZsR4uOCim7j9oQd5+Ql9A8evUEhw/d115OZ259zL1/HgHYkMPja2m2bzthCTnqrhgnMsLFsdYu3atfW7os86exwPTlrMzfcv5JYr1ORma9lZEubF6VFq6nry6OOXHFD794YQAperhu/eT+PR5x08Pa2WVtmxBF41tTLTn0ttMqxeYkLMme32a+PRaSVmfuehoqrphcLpH7pISDDQo+9YVCoVCxf8wEM3GPnuZy9vfezm1adS65OQhcOCx1+s5Y8lIWgmoWpSohq/z91iMtjNPw5ANnjwYI499lh27NhBXFxcswFae/XqRYcOHcjKOrBYf/8lHrj/Rp64187QQSZ+W+DnrJFxVFZHuOHuKoIhgcsjN1jR+Csut8zj9ybGAi3flMA7n7jp1zNmcFu4PMBdN8Y3+TtJkujZVc/q9UH69GhooHPURlm8IoAkwfWXWbjyQhvLVgV44CkH70xJbeQB+tk3dRzTx9DAO3X0KVEW/vlbixk/4xOS2VmyjexMLd0769lREmbl2mCjFZzCHWF+/cNPaoq9Ra67L1gsFm66+V6gZZI2xMXFIZNAaXmEjLTYI9uxna5+W/bSlQE6t4/9r1bF4q5+/kY6x47aSVOLxga9xPadjY3BT7zg4OqLbQ0Mn7sZMtDE86/XolLFDOFdO+q45f4azht7f/3gNT8/n9enf8ojD93NrZM+wW6VCEcENY4ImWla3ng2ld/+BMwX/SN55OTk8OTTH/P05DtZs/pP8vO0TdZ5N62yteRma/j0qzquutDeKE7tijUBKqoiFJdGuGScDa1WRd/uBn741cfJQxsbdqZ/6Ealim3xv+Xqpp8nV50Bn7ccbSoEg02/6C2mKIGQFq3u35UI5nDxzBPP0jV8DFtZQ6koIp2cXQkJyggTojN9kSQJIQQ1lNdnYK+gmHRymz2vFh1GmjfgGTETIoBO0hMVEbaxjm7RYxtsj5MkiRQyiYgwZewgU8ojiQyMIo5trMOisTP4lEE8/PhDxMc33Wf+CT169OCSay/k9ZemkxNtTypZqCQVIRGkSLWJvAGZpKWmISFx6pnjGTpsKO++8x4rtBtobr4XVPnJaML7xmw2M2jQoBZvw5GKwWBg7PixjB0/dr9/6/P5ePuVd8l1dmkwyZckiVRvLkt+XkFBQQGtW//9ttymmP/bH2SJTsRT02SyLwAVqr16l+oxsomVdBZ968tVU0YiKVh3JRfTS0aSRczz6a/x/6RdRpRG1zRBuCLmadWte1duu/NWbrrtRu69917q6urYuamEINuwinhU1WpaVaRjSYyjG8dQ7Sw4IFn8F+jQoQOC3YaaEEH8lLIdAyZ2iq1k/SWhWUSEWccSsshv8v6HCZPbzJZxtaQmRWRSSQk1VFBJMSCRRRuy/rKFXJIkUkUWDirr9e3/4qSapL8kO3JQ0WCruhY9WpWKSCSCRrN/U5L/u+d2bh73f5hdjY2fERGmlmo06LASz0rmkyZyMGKmDjclFGAnmQDeXR6OqwCJLaylk+jdwFM6IPxsYgUW7HhxE4eNDFqxigXYRAL6Xdve1ZI6lrhG+LGTRK60p52dRT9W8UeTWeR3k0IWs2fP5sYbb9wvOQBoNOpdRubYuDuBVCopIZXGc64oYQL4iBKhM31ZztwmPTBh9z3OporS+vdokpSOSzh2xbXuW19Wi77ZxHhePNhIIltqQ1TEQmlsZhX5omu98TQqIpTZtzHusjHYbM3H4vtfli9fTpo2i6xIOzazEpkIqWSTQiYadDipYjubkJGxk0A3jmEVfzQ4RzIZbGIlSc1MwkvYjgpNs2OJPDqwkRUERSwElEEyERUR2o5sKH8be8KLmfrSCBsW0ugCAmZ98R3aFkoAc7Ty4fsvc/eNot7w+Vc8XsHQQU2HZwPITFfz+wIfZRUR0lMb6p7qmiizfvTy7EPJTH3TSVFxmNefSUWvV7Fhc4j0VE2Tzj9arcQNl9m4dVIVLz7a2ItuN6cON1Pni707vT6Zx15U8eQz1+xrs/8RNls8ZQXN69ryyij9BwwmKanxQvo/JTZGb/77vX23L1RVVdEqK0Jzht1W2VpWro/w8GMP0KdPPxYuXMj1Ey+iV1c3pwwzEY7ANz/UkZul5dkHk9FqJXIyI/Ts2Y+qqis59YLXuejsKHm5Eus2SXw4U8WEyx7ly8+m88Izqbz9iYenptaiVkN6ioY7r0+gRxc9oVAdO3bsqDd+SpLEpAefY+nSJdz77DQcNZXY45M4d8w19O/feFGoJSgtLSU1ScdvC/w8NSmZUEhQVRPFH5B54ClHk4ZPiNmAikvDvPCak55d9VRWR/nwSz9llXDzFRYS4tU4aqNMe9vJjNlBevc9hYsujvVlvU5GCIlnXq5l1gcZDexCWq3E/bclMP6aClavD9KtU+NF1MIdYRISW7W4LFokgqhOpyM/P3+vmalSUlJo1arVfg9u/osUFqypd0fu1lnH/EV+Thps5odPMjn9JDPTP3Q1+TshBN/94mPocSY8dYKzRloIhUWD+A57e57kqODtj90N4lBs3hZi7FVl+P0CnU7FhDGxQWbv7gaGDDRyzmVlLFjiJxQSFO0Mc8/j1Xz1fR33/E/80FAI1OqW275xznlX8+L0PSsPrz2dyn1PVvPAUzWs2RBkw+YQk19ycNX/VfDio8nIovkX4L+BBx95jfOurMbtabjaUlYRC2Vw85V2AL6Z42XIQCMmk4rOHXTc8VA1odCet0l5ZYTrJlYiy7EwCLvx+mSissTpI5qPnXr+2VZaZWt5YoqDE88tobi6I2ecMaZRuXvue5Q+/UfRuWMi059LZd28PN54LpUPZ0isK+jFuHH/fEUrJyeHF1/6iNPPvILyyigbNjefdXnNhiBt83RkZ2q48Ppynn+1lq2FITZsDvF/D1Zxxa2VdG6vZ9RJZrIzY/rp7psTmDLdyQdfuAmHY/Lz+mQmv+TgpelOHrwjgfBenIl1GhlJ0nDaiDg++arp+CpVtTpkOcqwYSMPXBD/EWpra/HXBGNbdaW+tKYjW1mLkxqyaUM3aQBaSRdLWqBdxWXXXkp15nbWiSW4qd2rZ5IRE16aX1msw40RMwHhQ42GqBRuMi4YxOKbVVFS/9ksWQkSILW3jRemPn9QDJ+7ue2O2/hgxnuoOgRZrv+N5brfqWy1jftevYMPP/uA56Y+y7NTn2H4icNRqVSMPutMvAmOBvGBdyOEwJtcw5hx+5ZwQqFpfvj+B0yOpmNEAViqk3j3zeaziP8dIhIbRGeQRxGbCQh/w++FiBk5RNMWbiEEEcK7tqz+znaxiQpRzHY2kUZOg7Jt6IIaLcvFXMpEEQ5RSR1uStne6LySDmQ/eKw1nDU2Fufa7/cTCATwuwNki3ws2AniR0LC5LahN8SeUe3fZQL4D9OzZ08iu2KwppBFtpRPKllk0AqBYBm/s0osYLmYx3LmYsZKitT09uEwwb0u+sRhxUo8ml3LQ8dIJ5EttWnUlzN39b3/jQUJEBR+3DjrDT51wkWYUL3HPMS25YdF+IDim3Xr1o3eJ3an3FzY4Pp+4WUNi8iiNW5qcVFDazohI1NJMZUUE08yWbRGJsoK5mMnCQ1aOtOHbaxljVjENrGOtWIxm1hJe3pgwIiTGgA0kpaO9GItS3Z5/ZVTJopYIn5FECWHtg3qapCMsVAof+NdeCC7gwDOPPdMagx7EtBmkkcJBbiEo0G5kAiwWvUnWeSziVWo0WAjER3NX1ePoZFRM4e2COQG/cFJNYYmziOEoJRC0shGCEElJQRUXoLWOgpSV1KcspHilI042hdx82PXcfV1V+1X2ysqKtCHTKglNR2l3uTTFSfV6CUjaklNopRGR6kXnaU+ZEqtcVGDGi1rxCKcopqA8FOHGy9uKkRxo/NXizJ8eLDSvC7XSQb8eCliC905lpAIIBCUF1USKqL+z7s9RPX22gbHmvx+R2yRI3gAXtH/JdavW8Kg/k33XUmCSPOPG1UOwZTHkjlpTAkfzfAQDMqEQoLPvvEw9qoynn8kmROOMbJsVZBN26L1Wd1XrQ9yXL/mn5fjjzFhtcQMQs1euyaWbOmNDwKcekGE629+lvT0pkM6tTTHHXccs37SIMtNWxrf+BBGn33FQbl2165dmbtI1eS4E2DWTwEGHHPiAZ8/JyeHNRubH0Os3RgiI7MDffv2R5IkjjnmGHJyMnl0Yszb36CXeGVyKs/sMnxCLMSZSqVi3LhLmfLyHKqC1/PbyvGEDbcx/e2fOemkUSQlpxIIwqTbE5n9YSbfvJfJa8+k1jtkFe7UkpzcMOGfJEn07duPp555m+lvz+aZ595lwIDGySdbinA4TH4bCy9Nd1Kzy5M5M11Dfp6OUFiws6TpSe2r77p4+K4kLh5jpdoR4as5Zr6ZvZw2XR/j4lvsHHeah+HnuVi8rjNPP/8VDz3yQn0bwlEdP8/1MXSgqdkkS3fdYGfqm84mv3v65Shjx7e897tiiTwCkSSBLINKBWeMiGPEmBIuPNeCzarmlqvjOXNCKQuW+Bu46gshmDTZwcjhZgwGFRp1LCHMy0+m8MBTNZw63o1Kgl/m+Rh2fOMBrxCC3/7wk52lYfQlpej1KkIhgTVORZ1PJilRTUqSuoEL/6XjbAwdaGL6By6efaWWrYVhnrwviUfuSmz08H4xW8+td7XcVs8BA47h26978eyry7lugo6kRDVfv5vBh196uOj6cnp1M3D2qDhuvzaeZ14JcNoZF7fYtQ8H3bp1565732XkhbeSl1VOr656Nm4NUVYZ5aXHU8jO1LJ0ZYDK6ihdOsSUbad2Ouq8glEXlpBgV1PjkCmrVGM2J5KUGOX0C8v56t000lJiakCSBJFI88tu4YjAbJJwuqIEI0m88MSrTZaTJIkHHnyepUuX8NCUadRUVxCfkMu5Y65u8RWtW269h1Aoyn1PfsDn0xsPHErLI5SUR2nXRocsw6z3M/hxrp+pb7pQq8FTJ3PWSDMTb0pg6aogn39Tx7mnWTCbVHz+RjpvfezmjItL0WgkPJ4oQsCSH7IxmVS89q6bSETUJ4z6K2ZjHeFICj26OHhyioO09IYjsDqvmqWrLUiSICcnp9HvFRoSiURQ/WWtLk6y0UsMYiMr2cFW7CKRoORHnRXlqisvZcJlF5OckswHD3yBFw9OqrHStOFRh4HtbKK7aKy3IiJcP3HezCpMxBFSB2guNJxaUoNoeA672c5jTz/a4sHLm6J37958//PsfSprs9kYf/lYPp36JenONvVbMaMiSmX8ds4Yd9pBWfn/L1FZUYUqqGk+tAAmKssrD/j8WqMGWcjoJD0dRW82sAyTiMNGwi6vwCLsJLKTbU1mW65gJ4mkki7lkiwyWcqvZJOPFh2q/4mRKEkSrelIWLRhC2twUU07elDBzkahKEQUovoQmkxR7yVcXFyMJMU8RY3ENdhurRKADDX6UsZfcO4By+NoJy0tDVucFWddLYZdhssM8ljDQrrQj2zyqaWKzazEgh0/3mbPJSNTh7uBJ9pfcRHz7AsTRr+XxSONpEUWUZbxO/miC/EkIxBUUULRrrAfIYKUix3U7Er+shufqCNCiJy8pr1T94XJzz3JR30+5p033iXkCSNLMhERJs5jJtmbQTVlZNGaMnYQxI8eI23phkWys14sJaTy01seikbSUCuqiBKhqzSAkAgQwI8eQ71np1s4qaacalGGlQTCBJGJUE0FKtSYsaBGQxup6TATyWRQyvZmPW4rVcWMHbv/HuYAZ50zmjdfeQvf9jpMUhwaSUsX0Z+trGEba4nXJ6K1qbGlW0ipSSa3uC1lYgcrmIcWPS5qmjWGu3Bgp+G7QCvpGhicdye+2shK2onu9QuEQeFnC2tIIxc1GjbplnPp5RO44urLSUhIQJIk3O7Y4qPVemDJzrKyshDWCDhjn+1SEjvFVjzCiWWX9/puZBFlJ1vpQC9W8yebWEUcVsy7/hxUUi527PIAlaihvD7xYVMJ/3YjhEBGpi9DkImyhkUIZMqW1FCBs94LWAgtq1lLV/o3GZN1rVhJHh3wIhAIevf755mvj2YkSUU0Ck35VQ0baGTmd3Wce3rjMFvRqIxBpyIrQ0uvrnrcHpnx15QjBAwbZOKLN9OxWWPvwOpagTluj560WlRsLWje4aLaEcXtUTFluounJjUeQwkh+OSrKD17D6ZL1/688/5ZB7zocSDo9XrOOOsqrrt7Ki88ZKif18fqFWJHRT69eh2cfqfX6xlw7CimvvUV11/a8L1SXRPl+Tc0vPTyhAM+f8eOHXmiMI7Kai8pSY07xeRpUe66+9kGx9LS21HnXcP4sxrrH69PptJhqndcsFgsjB13Menp6ZSVldUbcc8572qmvn0NLz7SuE6BgMy8xTquuqVxaJpDSVZWFtu2q3nuwSTGXFnGqcPNHD/ASK0rSiQqOP2iUt59KY2uHWP3JRwWvPyOi9m/+ElO1DHzexXOura8+/4r2Gw2Row4lZNPHtlIFn/lpBFj+PSbFxk6sHmDdF6Olj+WRPltgZ8TjjEgSRK1zihPTg2jtwyjd+/eLS4LSTRnflc4qFRVVRFuxnVsxIldeeh2HWecElPYS1YGuOexam67Jp4TTzDh9shccF05Xp9g1Ikmal0yi5cHOPOUOK6ZYEOSJN75NGaY2Z0ExueT+eUPH89Mq+WrdzOwWhpObJ57tZaS0jA//WEkIyMVX10ZLncdCA3mOBvRKBj11fz8eWazg9Rew4t45akU+vVsGD/lq++DzPipK09Mbtn4IUIIPvroLWZ/8z4mQ4Cy8hqsFsHTkxLo2dVAjSPKlDdDbC/vweNPvrLXwbUkSXt9gI8kfvvtN+647RJGnmjgmgl2wmHB59/WsX5ziLdfSK2P6Trs7FJOOM6GNU7FD79JtGpzDHffOxmNRoPL5WLbtq288epjaFUVpCRLzPqhhOsvs3DbNU1PhkaMKWbQACOfz9Lx4ksftVgIg5bg2WceIOD6hkm3mkhMUCOEYNHyAPc+UcO0J1Jo10bHQ8/UMLC/gaED9wzwhRC8+LqT2T/7GNBbz/e/+Jj5TkajLTCRSOzF8PaLqfUv1I9meFi4zM9zDyU3CP1QtDPMmGui5LXuT8/ObsaO2sHExw1EVfmce9J8nG49389vh1pj44orrqRz585/2z6ttvGq4dHE3vQhgCzLDD/uJLJ2dGr0HPuEBwdV6DrKfDV7Brpd28SKioq47MyrSK9sywrm0Z1jG2ShhZhxcwXz0ZhUGIJxtIl2qU/w4RVuNrOKXNrhoJIqyujZvwcVRZXkVjQ9ud291bS7dGz9sR2p6/jm95nExTXvVX04+earb5j2/CuEXDEDvcai4o57/4/hJw074nXhwaQl3gm///47j1/1LKl1rZr8vkZdxsm3nsD1N113QOd/9eXXmPHU96SGsuuPeYQTL248uKilmj6cwCZWokNPNvnoJD0REaaEQlw46EK/+mQ3xaIAH3UYMaNFS5rU9MLMav4ko1MKolBPvC+NzaxEIEghExVq0oZZMFj0THpgUr3e+uKLL5g/fz4jRozg0bufIKOiLQYptiPD1BekhCglJcV8+tUn6JvKKrCL/7ouvOT8y1jw258kkEI7KbaF2is8bGYlcdiwkoAfL8VsQ4+BPDo2ipHsF15W8Sc69PRkYCOdGhYhFvMzdpLoQE+W8As9GVRvBPzfcxWwnlSyKKWIAD4ihFGhQo2WMEEEMmnkkEfH+r7mE3VsYBkB/Hw158t9eg/+HdFoFJUqFuZh6dKlXHnh1XjdPnTo6cqAemOTEIISCpBb+enTtzdrZ20h2ZeNFzcFrG8yFmWtqGIDy0kjm1qqCOBDhwELdnJpV2/sWyMW0Y7ujTKYQyzO6ELm0I1jiJMabusuEOtJ65PAZ199csDtLykp4epLriVQFkHrMCGrowST3RwztD8XX34RCQkJJCcnc/HYCQTmaXdtzY6yjiX4qKMfQxolwAuJIGtZ1CAREsS8eIspoB3dKGcn5eygKwMI4KOIzfjwIJCJIhNPEiqVmrDFx8RJd3LOmHMOuI1NIYTg5MGnkri1Vf093l3vFDJJI2dXvM8KCtlQn/wviTSCf4kHXi3KcOMki9Y4qUYgiCcJnWQgIPws4zf6MrRBErDd1IoqtrIWIyYiRAgRwIKdJNKpw4WTGpJIQ42GCooJ4qcL/er7QViEKGQDWvTkSR1wihq2GFawbuvavc5djmZ9+He6EOC1V5+je6uPOeOUxrqp1hlh4Oll/Phpen3IsN089KyHb38Ms+AbO6eMK+WHTzKbTOJbXRNlwm120jOyuOPyVbRtrSMQkDnj4jK+/zijyXtz/+Qg3Y95irfffIabLiln+PF7+ossC+56NEhS5kVcNOHafRXFQWHWt1/w4ftT6Ng2gtkEy9cIuvccyk0334+2iZhpLTVPlmWZJx6/i4riPzh/dJjEBIl5i1R8/5uOSQ+9TMeOnf5Js9i4cSMPT7qEyfcKeneP6eEaR5SHnw9jSTqT666/q0H5rVu38vjDF/DZq7oGIQVlWXDd3QGOGXwfJ500qv54c3K49+7r6Ja/jGsn6OudYqprolx5R4gxFzzKCScM/0ftagleefkp0q1fcvl4HbN+8rJybRCzScWZp5i56d4QRmt7nI7tGHSCQEjPkGHn0LpNZ/x+P506dWqUzPzv+kQkEuGC80+jd6cdPPNg03rqz6V+3vv6OEwmM6tXzUOnBUlt5dwx13LSSSfvc9v2Rxcqxs/DxN6U+oOTbmPNypl8+VZ6vaGlsjrCmx+6+er7Ojx1MpIELzyaTHFphPmLAmSkqZl0+x7PpUBAZuT5JTx5fxJ9uu95Kfyx2M81d1Ry+flWBg0wUlkd5cU3nIRCgqSkBE498wFOPPHURnUqKCjgmitGMvn+OEYMabw6vHp9kPFXl5GXoyUnS8vIE82EgjJvfRoiPmkADz780l4nNP+UaDRKNBpl1qyZzPrmXeRoAIPByplnX8mJJ474W6+Cf5PxE2LK+rJLzibBVsew442MHG5mQG9DfTtXrAny+Mt5nH3uVQgh6NWrV7Or6rW1tXg8HpYvX8jLUybyyWuNgx5/9rWHT7/2sLPMyief/3FQ7+WB8ssvP/Lxhy8RDdcSjkioNTaC/jKuvlCiVY6K3xZEmPmdi3lfZaBWN+wPGzYHuer2SiaMtfL+5x7uujGe4cebUKkk1m4Mcvdj1Vx0npVzRjVcQX7xjVre/NDNhDFWkpPULFwWYGthmNIKE9m5nYizxGL+SESRhZpoNIJGExtUjBgxglNOOWWf2nY0D3Bh3wa5L7/0Cl+/+AMpvoYGGSEEOxM2MPnNx+jbt2EQrcsuvJzqeT4IqyhgHa3oQDwxOTqoZJtqLW06tubpFydTXlbO0489y7aNBQg5lrFVhw6QUOvUnHXB6Ux6eBJXXXINVT/6sGBvVMcisQk9JtKkmDGqTrixDVHx5vvTD1w4hwiXy4UQArvdTkZGxr9GFx4sWuKdIMsyJw4cQVpR20aGd1nIbE9dw9c/zzjgcAiRSIQJ4y6heoWHJH8maklDVESp0ZVSrN2G2WfFJZwkkU6YEE6qdpkjZBJJox3d641RAC7hYAPL0aElTJheHN/IO8kpaiiyrGPx6kW88OwUZs2YhT5gJigHcIta+vTtxfBThvPnn3/SsWNHjj32WKqqqpg9ezZ6vZ4HHniArVu38uDdD1FeVIVW1pE/IBeDwcijjz2C0dh8QkdQdGF5eTljzhhHSXEJ/RjWwKDnoRYPLorZRhcG4KGWAtYTh5Us2qBGQzVluKihI73Zwmq06MmnS/156oSbdSwhhUxa0Z6dbMVNLVEidKF/fXxGiMVoXMMi2tC53sMuJIKs5k981KFBi0yUzvSjihK8uDFgIkgADVqSycCdVsGCZfMPiiy3bt3KpWMux1AeTwU7UaNGjQYvHuxpFn6e/xN6vZ7nn3qBb778Fr3PjCNQQyAQIF/ugkWyExFhHKZy1K0iPPr0w1wy5jKsnqRdwQeCtKdhIqVysQOnVEMHejaqj1vUspo/UaEiDjvJu57LMoqwJsWxcMWf+5xIbW+sXr2apUuWERdn5sSTTmykXxYvXszES+4nyxXzBhdCsIZFBPHTnh5YpXiEEDiopJANtKdHAw9KIQRrNYswJevxuD0EggHSIrnk0q5BpviSuK3kDkjnuOOPpUePHvTs2bNF2tcUq1at4oZLbiK5Io84KTbWDYkg61hMiCBRothJJJE0qihBRtCaTpRQUO/ZqULNOpZgJ5EM8v5iqPewmoUkkIobBz0Z2CBpVUD4WcE8EkghSJAAdXSgF2asrGURdpJIJQsPTvx4qaUKHx5MWAjgI9GWRHyKHRsJ6Gus+B1BlvE7737xFgMGDNhru49mfbgv40Kn08nVV47io6k0cFoQQvDQs0G80VEsW/Yb/bp7OWFAhKoa+OxbHV26n0wwFOSk/j+yap2ftBQNF53XeI506wMB+h3/KF279uCeO07lk1f06PUqXn3XxdbCEE/el9TAaDrrJz+vfpTFq699TiAQ4JGHbqW6YjUD+wnqvDBvsZpRZ1zM+PGXt5yg/gFCCAoLCwmFQrRq1WqvHqgtPU8uLy/nu+9m4PM66dipD4MHD2sx/VBSUsL0159m65blaDUCtTaeceffwJAhTRsgFyyYy4vP382ZIyL06CyzfafERzPVjBh5GePHX9agbHNykGWZ9959le9nf0xWepQ6r4wspXDFVRPp06f//17ysCDLMvfdcz06aQVXXQAZaWqWrgox5U0VZ55zS30oO1mW9+le7EufCIfDnHXGAOZ8bGqUcFsIwXlXBbl94ieNDKv7i2L8/BewN6XucDiYcNFI9JpKRgw2MXCAkWpHlPc+c7N2Q4ge3eyccZKK6R+4ufeWBIYOMvLsK05+me/nrFPjSElWM+c3Hxu3hEiMV6NSQY+ueoqKo/w634c1ToVAxumSkWVolWNDpUnm0ivuZMiQ5remL168iDtvv5C3X4ynf689E5SNW0KMvqSUm6+M54JzLPy+wMfUt/zUuBJ57oV3yMvLa3H5tTT/NuMnQCgU4q47r0EEF/L4PXZaZWsJhQRffBvg9Y/jeGnaZyQkNO3F2RwvvvAEM798g+HH6zjzlDj8AcErbzupdcmotSncO+kVunZtPmD/kYbL5WLWt19QXVVMdm4HhBzhx+9eYNKtKnp00RMOC2bMDvDA0w6GDIznvNOgpDzCc6+6qfNGSYxXo9GoKCoO8/W7e7YDQCwI9NhrghhMeZSWbibRLojKWuIT23DLbY/RunVr5syZw9KlS/F4PIRCIQwGA7m5uQwaNIiOHTvupeYNOZoHuLBvg1whBLfdeDurfl+HtSYllrhC5cKVWM7F113IpVc0jiXr9/u55vLrKF5XhlSlp5ZKfCoPKq3ESaNO5Kbbbqx/4e7WAcuWLeP5p15k2cJlICTsSTauu+UahgwdAkBNTQ1jzhiHsSiBeDkFSZKIiijFbMODsz4BhAsH7pwyPprxwV7jYR9p/Bt14cGgpeSwbNkybrnydhLKs7BJMX3sFR6qEou46f7rOeuc0f+ontFolE8++pQP3/6IoD+EVq/hnPFnc855Z/PKlFeZ9fVsvB4fvoiXtPRUJt57F4MHD+bOW+9ixR+r0VdZkGQVdRYHNcFK0lWt0Ab0VGmK8URd5NCOJJFOlAilqkJC9jpm/zKrXh+Fw2G2b9+ORqOhVatWsa3tsswrr7zCli1bGshz/Pjx9OmzZ+tXXV0da9eu5ZNPPuGss87ap0Raii6E6upqrrrsKtYu3UAnemPd1a/8wstGVtQnsjFKZkIiyGZWUUs1ZuLIpDUpZOLFzRbW4KYWIya06AgRimViJxkNWtzUECJEV/oTxM92NpFAKibicFNLBcWoUNGKDhgw4KSGSkoIEUSNChVaQEYAPRmIHiNhgmjQEiTABv0Svp87+6AmQi0oKODBex6maMtOpIhEWBNk+Ihh3HXfnQ0m+uFwmC1btiBJEiqVilenvMbmjVswmAxcf/O1DDx+IBqNhsceepzfP/yTVE8ryiiinB0kkoYOAx6dg4Q2VnLzctk8v5BkdzY6SR9Lwqcpp8KyHYMwYXbG48FFHU7QyOR3bcPHX35Uv2vhUPDYQ4/z0ye/k+zMrvcA3aHZRJWqFJPBhNFkpE371vw5fyFtol1IJubl5hdeyq2FnHPFmdx4aywWWzQa5Zknn2X2zO/R+00gQcjkY+yF53HltVcetBh2/0tBQQFPPfo0G9duRo7I1AU8yFGZgCdEW7pQvGvbuok4ytmJiTiiRAjgR4WEGi1RwkSIokbdwIszShQLdiKEiBDGTjJmLDipxoOTKJH6UCESEt04BqsUjyxkvEk16PKgYFsBDkctcdjIpwsV7MTSWUfbjvkN2rF9axGXXnkJZ5xxxt+2+WjWh/uiCyG2yDHpvqvo38PPwH5hqmvg02909Op3OtdcewcAS5cuYf26FZjMVk488RTsdjsej4errzyL265w8fFMN3k5Wq6+2EZ6qoaNW0JMnhYlNWsUN996P+np6bz//lu8/soDnH9WhF5d1Lz3uZuf5voZNtCI1aLh94UyHToNZeI9kxvoFqfTyfr16zEYDHTr1u1fm/vkaB8bhsNhfvnlR4q2byIxKYOTTx6F2dzY2evv5BDLqu5Cr9f/7WLu4WL9+vXM/PJNamuraN2mC+eed8kBhbna1z6xatUKnnnyGp6ZJNXPo6uqIzzwTIS03DFcceUtB9yW3SjGz38Bf6fUa2pqeHry3axftwSjIYzbI8ht1ZlJD75AXV0d33/3GY6aKpxONzXV21GrwZ6QRX7bPthscfh8AVYsnUMo6MLnh3Yd+jNy1Gh69+6NyxVLmKTVavH5fPh8PnJzc/dpgOJwOHj4wVuoKF9PXo6GiioJW3xbLrjoZn7/7Rs2b1qNzRbP6LMvp2/ffods0PNP+Tcr9WXLlvHh+y/grC1DCDVDhp3N2eecj8m0/0meJElCq9UyceJtrFj2G25PHWmpaZx40umcc+5F+5WB80hl69atvP/ui+wo2gSoGDT4NM4++wI2bdrI8mXz0OqMnHTS6eTk5PDLL7+g1+vJycnh6cl3EfIX0Lkd7CyDyho7N97yCN2798Tv91NdXY3NZjvguFV742ge4MK+D3IhtqXlzVffpqKsgnYd23LplZf8baD4goICvvv2e8LhCENPHEy3bt0aldkfHeB0Onnp+an89uPviAhoTRqycjMp3LKdaEAGNfQ7ri//d/dt/7r79m/WhS1JS8ph586dTHl2KiuWrEBCIrd1DjffeVOLbPX9O4QQBINBdDpdo5X86upqfvn5F4KBIMccdwy5ubn8/NPPFO8soVXrXPr378+Xn8/glx9+xWw2cfb4sxg6dOg+vddlWWbZsmUUFRVhMpno2rUr2dnZjcotX76coqIihgwZgt1u/9vzKrpwD4sWLeKuW+6moqQSRCwGbLuu+RRsLsTjqEOIWLjZKDJatYa07FSi4Sg1VQ6i0QgqrURKUhpJqQk4a1wgSwRCAXyBOgipCPkjBIQPCQn1rtRHfuqIEkWFKmY0U0eIiBBSVI1AYIwzcMrIUynevpOi7Tuoq6tDpVbjratDL4yYsRDWBcjtmMOUV184qIbPvxIMBvH5fFit1v2Kv/y/ekAIwatTX+WT9z9D5zUhBNSqKujUrSO333k7Xbt2RQjBnB/m8PrUN/DU1iGpJU4+bQSXXXUpJSUlTHv+ZbYXbMdis3Lp1RMYMmTIQfOI3BuLFy9m6rPTqCyvQqNVc/bYsxgzfkyDCbvT6eSxhx/jz98XotcZyczN4IbbrmuwiLGbcDjM5s2bUavVtG3b9pDEuf47PB4PM2bM4LMPPqe2wkWdy4sn5EJCQivpkIUggWTChKilGhBIqNDsMtxHVTIGtR6DxkStvwYVanQYCOBDqKJ07tmJnt16MXfeXEqLSiEsESSACjVGzNilRDJ7ppLaKomfvv6VQMSPGg0qSUVKVjK9+/eMecnuKEGWZXLyclCpVFxyySVNjlP+l6NZH+6PLhRCsHTpUjasX0GcJZ7hw0fs01jc4/Hw6suTWbb0F0JBHy63D4PBROeufbjwopvo0qVLAx3g8/mYPWsGBQXrqKpyEmcxIkl6+vc/gQEDBhyU8f+RgjI2jKHIYQ/7I4vt27cz/fXJ7Chai1ot0OoSOf/Cmzj++CEtUhfF+PkvYF+VeiAQwOVyYbVaW3wF4Z88wIFAgNraWux2+xG7srE/KMoshiKHGM3JweFwUFpaSnx8PJmZmYesPkfzABf2b5B7sGipvi+E+Ncs+jSFogNiKHLYw5EkC0UX7hsVFRXs2LEDs9lM+/bt99vgFx8fT3l5eWw7vceDwWAgEolgsVjweDxs3boVk8lEx44dY8abkhIgllShOf3ncDioqqoiOTl5v3elHC6a6/uRSIRNmzYhyzLt2rU7IkMBtSRHkg44UCKRCMFgEK1WS0FBAWq1msTERH788UdkWaZNmzZYLBby8/Oprq7G7XaTnJyMwWBg+/btmEwmUlJSMJlMBAKBRluEQ6EQRUVFaLVacnNzqa2tpbCwkO+//x6LxcLZZ5+N0WisdyJ4//33WblyJaeeeirHHXccJpOJyspKJk+eTIcOHbj88r/fGn0068NDPS5sbqvv0dD3WwJFDjEUOezhSJLF/ujCf6fv9X8Ig8FwSLPA7SsGg+Fvva0UFI42EhIS/jWTNoXDw7/Z8KmgoHB0kJqaSmpq6gH/3mAwoNfHtmz/r2HPbrc38PyTJKlJr97/5Wh6f2o0mkPiua3Qcmg0mvotxx06dKg/PmbMmEZl09PTG8xxOnWKJWHZ22Rfp9PRtm3b+s+7+/vMmTPJz89vtGC+ZcsWDAYDw4btiXWYkpJCp06dKCoq+oetVdhfDof3tYKCwqGnxY2fmzdvZvXq1dTW1ja5YiNJEtdcc01LX1ZBQUHhsPJ///d/+/0bSZKYPHnyQaiNgoKCgoKCgoLC4cTn8zWKHeh0OvF6vXTq1KmR0S0pKYn169cfyioqKCgo/GdoMeNnNBrlhRdeYNGiRX9bVjF+KigoHG1EIhFUKtVRERdVQUFBQUFBQUHhn2EwGOpzLexm586dAM3GvP23JsVRUFBQONJpMe36zTffsGjRIoYMGcJJJ53ExIkTOfXUUzn22GPZsGEDM2fOpGvXrpx//vktdUkFBQWFIwaVSoUsyxiNRvr160efPn2azBSooKCgoKCgoKBw9JORkcH69esJBoP1ISRWr14NQJs2bRqVr6mpURbRFRQUFA4SLWb8nD9/PtnZ2Vx99dX1x8xmM23btqVt27b07NmTu+++my5dunDiiSe21GUVFBQUjggeeughlixZwuLFi5k5cybffvstnTt3pn///nTo0EGJBamgoKCgoKCg8B+if//+fPDBB7z00kv06dOH6upqli1bht1uJz8/v0FZWZbZtm1bo+MKCgoKCi1Dixk/y8vLGTp0aINjkUik/v/s7Gx69+7NnDlzFOOngoLCUYfZbGbw4MEMHjyYHTt2sGjRIlasWMGqVauw2Wz07duX/v37k5SUdLirqqCgoKCgoKCgcJDp06cPmzdvZsmSJRQXFwOg1+sZO3Zso3if69evx+v1NkjIpKCgoKDQcrSY8VOj0TTICGkwGHC73Q3KJCUlsWzZspa6pIKCgsIRSU5ODjk5OYwePZqVK1eyaNEifvrpJ3766Sdat27NmDFjSElJOdzVVFBQUFBQUFBQOIiMHz+eAQMGsH37dkwmEx06dMButzcqp1arOfPMM+nateuhr6SCgoLCf4AWM34mJiZSU1NT/zkzM5MNGzYghKjf7rllyxbi4uJa6pIKCgoKRzQajYY+ffrQp08fCgsLeeeddygoKKCyslIxfiooKBz1LF68mLlz53LFFVc0GcfO5XLx+uuvM2TIEHr37n0YaqigoKBw8GndujWtW7fea5mOHTvSsWPHQ1QjBQUFhf8eLWb87NSpE0uXLq03dh577LG89957PPHEE/Ts2ZONGzeyceNGhgwZ0lKXVFBQUDiikWWZtWvXsmjRIjZu3Igsy2RlZSlb3xUUFP4TLF68GLVa3WwCD5vNhlarZeHChYrxU0FBQUFBQUFB4aDRYsbPIUOGIMsyNTU1JCUlcfLJJ7Nu3TqWL1/OypUrAcjPz1eyvSsoKBz1lJWVsWjRIpYuXYrX68VsNjNw4EAGDBhAenr64a6egoKCwiGhvLyc7t2777VMZmZmffZjBQUFBQUFBQUFhYNBixk//9edX6PRcOedd7Jt2zYqKipISkoiPz+/UXBnBQUFhaOBQCDAsmXLWLRoETt37kSSJDp06ED//v3p0qULarX6cFdRQUFB4ZASCAQwmUx7LWMwGPD5fIeoRgoKCgoKCgoKCv9FWsz42Rxt2rShTZs2B/syTfLDDz/w9ddf43Q6ycrKYsKECc3GUlm3bh0PPvhgo+PPPfccmZmZ9Z8XLlzIJ598QkVFBampqYwbN45+/fodtDYoKCj8O7jvvvuIRCIkJyczcuRI+vXrh9VqPdzVqkfRhwoKCocam81GSUnJXsuUlpZisVgOUY0UXaigoKCwG0UfKigo/Jc46MbPw8WCBQt4++23ufzyy2nfvj0//fQTjz32GM8999xe4+09//zzDbwU/mq82Lx5M88//zxjxoyhX79+LF68mOeee46HHnqItm3bHtT2KCgoHNlEIhFUKhWSJLFkyRKWLFnyt7+RJIm77rrroNdN0YcKCgqHg/bt27Nw4UI2bdpE+/btG32/ceNGNmzYwIABAw5JfRRdqKCgoBBD0YcKCgr/NVrM+NnUSlBTSJLE/fff31KXbZZvv/2WoUOHMmzYMAAmTJjAqlWrmDNnDuPHj2/2dzabDbPZ3OR3s2bNolu3bowePRqA0aNHs379embNmsXNN9/c4m1QUFD4dyHLMpWVlYe7Go1Q9KGCgsLhYNiwYSxfvpxXX32VPn360L59e+x2O06nk02bNrF06VIMBgPDhw8/JPVRdKGCgoJCDEUfKigo/NdoMePn+vXrW+pU/5hIJEJBQQFnnnlmg+PdunVj06ZNe/3tHXfcQTgcJisri7POOosuXbrUf7d582ZGjhzZoHz37t2ZPXt2i9VdQUHh38lzzz13uKvQJIo+VFBQOFwkJiZy1VVX8c477zTpEW+z2ZgwYQKJiYkHvS6KLlRQUFCIoehDBQWF/yItZvz85JNPmjzu8/koLCzko48+IiEh4ZCs+rjdbmRZxmazNThus9lwOp1N/iY+Pp4rr7yS1q1bE4lEmDt3Lg8//DCTJk2iU6dOADidTux2e4Pf7fZgaI5wOEw4HK7/LEkSRqOx/v/Dye7rH+56HAkosoihyCHG0SQHRR/uG0fTPf8nKHKIochhD/9UFq1bt+a+++5j7dq1FBUV4ff7MRqN5Obm0qVLFzSaQxOBSdGF+4bS9/egyCKGIocYLSWHoqIiduzYgd/vR5blJq8zYsSIf3SNv+NI0YdHsi78ax2OhLocThQ5xFDksId/qywO+ojTZDLRuXNn7rnnHm6//Xa+/PJLzjnnnIN9WaDpm9HcDcrIyCAjI6P+c7t27aiuruabb76pV+hNIYTY602fMWMGn3/+ef3nvLw8nnzySZKTk/elCYeEtLS0w12FIwZFFjEUOcQ4muSg6MN942i65/8ERQ4xFDns4Z/KIjs7u4Vq8s9QdOG+ofT9PSiyiKHIIcaByqGuro6nnnqKjRs3/m3ZCRMmHNA19pfDrQ//DboQlL6/G0UOMRQ57OHfJotDlvDIaDTSo0cPfv3114Nu/LRarahUqkarTC6Xq9EK195o164d8+bNq//c1MrV351z9OjRjBo1qv7zbuVfVVVFJBLZ57ocDCRJIi0tjfLycoQQh7UuhxtFFjEUOcQ40uSg0WgOeCCo6MN940i754cLRQ4xFDns4UiShaILDz5H0v0+3CiyiKHIIcY/lcMHH3zAxo0byc/Pp1+/fthsNtRqdZNly8rK/vZ8R4M+PJJ1ISh9fzeKHGIoctjDkSSL/dGFhzTbuyRJe90G1FJoNBpat27N6tWr6devX/3x1atX07dv330+T2FhYQPX/Xbt2rFmzZoGSnr16tW0a9eu2XNotVq0Wm2T3x3ujrIbIcQRU5fDjSKLGIocYhwNclD04f5xNNzzlkCRQwxFDnvYF1ksXrwYiMWNMxgM9Z/3hb/qp4OBogv3D6Xv70GRRQxFDjEOVA7r1q0jJyeHa6+99m+3ih5sOR8p+vDfoAtB6fu7UeQQQ5HDHv5tsjhkxs+KigoWLlxIUlLSIbneqFGjmDJlCq1bt6Zdu3b89NNPVFdXc+KJJwLw4Ycf4nA4uP7664FYdrrk5GSys7OJRCLMmzePRYsWcdttt9Wf89RTT2XSpEnMnDmTvn37smTJEtasWcNDDz10SNqkoKCgcCAo+lBBQeFQ8NFHHwHQqlUrDAZD/ed94WAbP0HRhQoKCoePcDhMmzZtjpgYeYo+VFBQ+K/RYsbPadOmNXlclmUcDgcbN24kGo1y7rnnttQl98qxxx6Lx+Phiy++oLa2luzsbCZOnFjvEltbW0t1dXV9+UgkwnvvvYfD4UCn05Gdnc1dd91Fr1696su0b9+em2++mY8//phPPvmEtLQ0br75Ztq2bXtI2qSgoKBwICj6UEFB4VAwduxYJEnCarUCMG7cuMNco4YoulBBQeFwkZWVhcPhONzVqEfRhwoKCv81JNFCfqpjxozZ6/fp6emMGjWK4cOHt8Tl/vVUVVU1yG53OJAkifT0dMrKyv5V7soHA0UWMRQ5xDjS5KDVao+44O8tiaIPjxwUOcRQ5LCHI0kWii48+BxJ9/two8gihiKHGP9UDps3b+a1117j+uuvp1WrVv+4PkezPjwSdCEofX83ihxiKHLYw5Eki/3RhS3m+fnSSy81eVySJMxmM0ajsaUupaCgoKCgoKCgcISzbds2EhISiI+Pb7aM0+mkpqaGNm3aHMKaKSgoKBxanE4nnTt3ZsqUKfTu3ZusrCwMBkOTZQ9FGBAFBQWF/xotZvw8WleeFBQUFPaXxYsXM3fuXK644oomM1y6XC5ef/11hgwZQu/evQ9DDRUUFBQOPi+99BIjRozg5JNPbrbM0qVLmTVrFs8999whrJmCgoLCoeWvMZCXLFnCkiVLmi2rGD8VFBQUWp5Dmu1dQUFB4b/A4sWLUavVTRo+AWw2G1qtloULFyrGTwUFhf80QogjJgGIgoKCwsHiSIuBrKCgoPBfo0WNn5FIhMWLF7Nt2za8Xi+yLDcqI0kS11xzTUteVkFBQeGIory8nO7du++1TGZmJqtXrz5ENVJQUFA4Mqmqqmp266eCgoLC0YLizamgoKBweGkx42dVVRWPPPII5eXlf1tWMX4qKCgczQQCAUwm017LGAwGfD7fIaqRgoKCwqHhww8/bPB57dq1TWY4FkLgdDrZtm0bHTt2PFTVU1BQUFBQUFBQ+A/SYsbPd955h/LycgYNGsTQoUNJSEhArVa31OkVFBQU/jXYbDZKSkr2Wqa0tBSLxXKIaqSgoKBwaPjfOHYlJSV71Yc5OTmceeaZB7lWCgoKCkcOsizj9XqJRCJNfr+3JHEKCgoKCgdGixk/165dS5cuXbj++utb6pQKCgoK/0rat2/PwoUL2bRpE+3bt2/0/caNG9mwYQMDBgw4DLVTUFBQOHjcd999QMyz85FHHuH444/nhBNOaFROpVJhNBrR6/WHuooKCgoKh4WdO3fy7bffUlBQ0KzhU5Iknn322UNcMwUFBYWjnxYzfgohyMvLa6nTKSgoKPxrGTZsGMuXL+fVV1+lT58+tG/fHrvdjtPpZNOmTSxduhSDwcDw4cMPd1UVFBQUWpSEhIT6/8eNG0dmZmaDYwoKCgr/RYqLi3nxxRdRqVS0b9+edevWkZGRgcViobi4GK/XS35+vuL1qaCgoHCQaDHjZ7t27SguLm6p0ykoKCj8a0lMTOSqq67inXfeYcmSJY22gdpsNiZMmEBiYuJhqqGCgoLCwae5BB9CCKqrq9Fqtdjt9kNbKQUFBYXDwJw5cwC45ZZbSEtL45ZbbqFr166cfPLJhEIhvvrqK1atWsXYsWMPc00VFBQUjk5azPg5fvx47r//fhYuXKhs5VRQUPjPk5eXx7333svatWvZsWMHfr8fo9FITk4OXbp0QaNpMfWroKCgcESyZs0a1qxZw5lnnlmfBK6mpobXX3+diooKAHr16sX555+PSqU6nFVVUFBQOKgUFBTQpUsX0tLSGn2n0+k4++yzKSwsZNasWVx00UWHoYYKCgoKRzeSEEIcyA8///zzRse2bt3KihUr6NSpE3l5ec1mOz7nnHMO5JJHFVVVVYTD4b8tJ4SgoKCAP/74gykvPI3b6UaSVchSBJNFQ5wRZFkQlbWkZyRiNpkoLXdTvM2BCg0CQXpeChpVLYgoWr0ZjyeIJAI4a2UiQT1xNgtROUTIF0Kj1ZKckYTZ5MdRW011VYhAQEar1mHUxyGpVKh0AYJ+P1EZEhJMnDLqPKxWO7O+/QKfz4PdakRGIiE+nnHnX8Upp4z8x5OaZcuW8d47z1K0fRO1NXUEAnHk53fgznvvpGvXrgBs27aN6a+8SVFhEWaribYd8qis3ElF2Wai0SC1jgChoJ3MzCzOPPd0hg8fzubNm1m5fAFGs5V+/Y6jurqa7OxsMjMz66+9ZcsWpr/yJtu2FGCKMzJi1Ekcf/zxrF+/nmAwyHHHHYfZbObrr7/m5x9nUFq6jWDQi1YjYbMlc8KQ0zhvzCUt5t3i9/tZv3491dXVLPlzKQVbC3G4anC5tgABNBodCcmtQASQozJZOR2RJC2hkIvsrFzOOfditmzZxNQpD+NxVxKJCLx+FWajhBACFSY8XhVxNgN9+vThzjvvIT09nZKSEhYsmI9KJXHcccc3OXgD2LBhA9PfeJ2y0vXY41O59LIbadWqFVarFa1W2yIykGWZdevW4Xa7WbVqBT989yWlxZU4qgMIWSChRqNRk5RqJS8/kw4dezL6rLOw2WxMf+1Ntm7ZSnyinfjEOLYXrCQQ8FDjqMPl8hIJBwmFZIJ+NdGojC0e9LrYsxgMgxAq5GgcIU8UBCAJ4tMs5LdJol37TixbvoHthdsIhSKIsBYkmYTEKAajGoPBgix0ZGYmctygUzjnnAux2Wx/216tVktycnKLyO5IZF/0YSQS4ddffmXJoiXM+u5LAr4KNFoJhMDpkjEY1KjVJjSYCUfCeL1+kEGSBGij2ONNuKpCRMMSQooSkaNIxJLy6U1a5EiUaERGI2nRG/RoNJCUbqKyykM06kIIgSVOjVYrIYSETp9GKFhBnS9EwKsmGtQiZBWSJNAZ1aRmpFNSXAyEUasFickmbr398YOS2EUIwcqVK1m/bgXmOBvHHjuIyspKtFotbdu2bVL/CiFYt24dxcXFSJLE4gVLmP/bHzgcDtRqNdFoGGOcIKdVPMcNOokxYy9rtHU5Eonw2Wcf8+nHL1HncWGxJnDxJf/H6aefgSRJAJSVlTH5ySeY9+sfREIyua1zeeixB+jevfsBt1eWZebP/52vZ76Nx+0iPiEdXwBWr1qA1+PCYJDQ63VYrAkMOPY0OnbsyPez3yfgd2M02Rh24hjWrF7CvN9nAmH8fkFNtQaDWY1WE8Jk1GJPSGf06PM5acQoMjIyKCws5M3pL1FdXUytw8WWzcVEgiGsCUbyWrcmGvHidDpwOGpRq2QklYb2HY7h0ceewmazsWHDBj7+8HU2bVqLyWxg5MgxjD5rXLPjpH1l4cIFvPfO82zZspnKSjeREPi8AlmWibMJrJZYn4zKoNepSEnNo1uPIcz6cjaOmloQAiEJhABZipCUIpAkGZczSjSkwmyT0OnUuF2CaASsNtBotdS51ESCAiFkjJYQRnMUb53A69IioUKj15CalErr9nlo9Vr+nLsAnVZPRBZ06tKB1IxUqiqr0Ov1WG1WBg8ezOjRo/+2vYoujBEOh3nuuaf57KMPcTvr0JvD2KxqdFoVQtJz5lnXcsopp/DKtKdwuipBiqOyfAuVFVWEI2GMBhUqFQQCYLYkMuCYIVRXbiISCRIKG3DXypSXFROMBpBkA3q1BmOcnlb5Gfh9Ltas2YZGE0KlgmgU1GozcVY7Br0gr1UrMjJbIUc9aLRmli1dSHHxTiQJdFo1KSnJnHn2ZUyYcNlBT4wqhODPPxfw7VdvU1yyA4/bg9lsJjsnj/EX3FA/fmwOSZJIT0+nrKyM3dOlqqoqKioqSE1NbdQXt2/fzoIFC4iPj2fo0KFNxrOtq6ujsrKShISEFvV6rq6u5uOPXmf5svkEAkHSM9rjcNSws2gdoZBMnMWO212FzxckKoNOq0OSwshCTVKinUEnnM5tt92JwWAAYn1MpVIxY8YMvv3mE6oqtqFSQXJqay6ecAPdunWjoKAAs9mM2+1i5fL5aPUm+vQZyNIl8/lzwS+43F66du1Oh469CQQCxMfHYzKZ0Gg0tGnTBqPRyPLly1Gr1fTt2xez2fyPZCDLMkuWLKG6upqS4u0s+ONHnLVlBEPg8/modXrQaVXE2w0kJGbg9gRxOaswmyTi4xPIym6LLHSsWL6QaMSNSgWhEAjJRLcu+Rx3/Gmceea5SJLEy9Om8OsvM6jzeLEnpHLemEvZvn0bK5cvo86zHYii08Vx+pkXcurIs3jh+UcIhXVUVWxn88YC/G4YftowKsqLCIfrGDpsNP3796eoqIiVK1fyyCOP/G17j2Z9uC+6UJZlfv31Vx594FF2FO3AapURksBRG0GnlzAZNHjrJPRGFVZrGEmK4nLJGI0aLHEqwhGZYFCgVkv4AwK3JwqyFp1aRVTISLIKnUWFLEewxckYDSqCQXC5ZVRqAAOBoEwoECYpEfQG8NTJIHQ43UG0KpCEDrUKZFWIOIuVqAgSDoQQYT1yVEKlUjNsxDDumXR3g7lnS+BwOCgrKyM5OZmUlBQcDgdff/0JJTu3UlJSgdNZjMmgQqePZ8z46znhhCFNnqewsJDJjz7F0kXL8Pv8mC0mrr3lGsaNG8eWLVv4+KNpFBVupc7roabWj14bwmyyEB+fQ3GhC0lWYbKauPSqCZjiTLz28gs4a1106dqXG2+5gdzc3BZt9+rVq5k5cwa//z6XyvJK1JKMxSowGDVoNRJarZmoLJEQr6aqqpaqag9qlUCWQcJOgjUTjV6DVq3BVesmEPRhthlJSFITCvmoqanD53UTjkQxm9XEmc1YrAn07H0C69cuwuWswBafyq23PUqfPn1YtWoVb7/5NI6aYtxuL26PH7NJj85gJxyqA9kNkoa27fpyw033t6g8duzYwZ3/dzurlq7GHwyiFtrY+FwCjVGFVqNDyIKoHEUjaYnKYXRGGb8/gpDVpGdkcMxx/enWvRvlZeW88+ZbRII+NDoZnSFKnUtFNKRHlmVkIdBIGqJEieBFpzYghMAYF8Fs1iCp9Pj9EqGAj7BfixAQIYxOo0OlFgg5Nm9QqQRmi47+x/bn7nsfISMj42/buT+68ICNn2PGjDmQnwHwySefHPBvjxb+TqkLIXjm6Yf59uu3SU9VsbMkTFWJjsRoFnqtGgxeqkNO8tpE0Jtkrr3Uzjmj4lCp4MkpDp6ZUkfAFxtUavUy8XaJiBwl6NWiDppRWeuwJURJilezbrWGnHAnbCKZKkqoVZVjSHaSla5h4zo1qrCJPDoShxU/XrZL6wmYqrjsIgMr1obYUhAmL0eHq0ZFZZXA440QCEWw2ARENBhN8Xz/y08HHPNryouPsXPbl4w9A36e6+OnuX4SElSY9Co2bJZJTGyLy+XDVeYhI5xPIHUjPXrLFJb5uflKO2ePtKDVShTuCHPb/TUsW6ADj51ayjFbBX16q1i/ThBxJKCLxuHXupBNQW6deCsrl6xj0ZxlaN1GhMFDKBrFI3vQWOvo3k1NOAwFO6LU1khkZaoYe5aBpauC3HdrAr26GYhEBF//4GXyyypefOlzcnJyDkgGEDM0PHT/w/z+w1xc1R5EBHJphw4DFezAa9nBvXfG0a6tihvvriISBYNeIhyBSESQm6WhqDiCRiMRZ1ah10kMGmDgs5k+LjjXwvWX2UhMULFwWYDbH6wmNUlFfp6OWT95CQQgEgaPW0V2ugqjxUBSWgemTvuAUCjEF1+8z6xvP2PL5gLizIIxZ1g4ZZiZWleUaW+5KCiKEhdnJTO7Iw8/8jypqakHLIe33nibyY8+hTfkI84ksNtUaNQqfD5wOdSYsRIhQhat0aChgPXEk0IdTnwqJwY5DhVaIoQJEyAlI0JWjqB4h5qacjVCViMjIxDo0CG0QeKTwniDUVSoIapGkgRqlSDZ2xFV0EI1pZSzExVq7CShQ0ct1aALcP1VRm6/Lh67TU3RzjD3Pl7Dz3N9jDvLwtI1Vh54ZDodO3baa5uP5gEu/L0+nDd3PnfdMhF/qBizRWboQBOnnxyHyxXl3c/clJZH2FGgIVnOJjGaRZQIJRQQIYxGH8Qn+SBoJEvkE08yYYIUsYUIIXJoh5MqKqVizMJCe3phkEyERYid0mYC8UUkpEawWVRcdr6N4YNMON0yL7zm5IdfvXhdGpIDbcmU81FLGuqEi62sRbI6sSdGGTTAiCwL5i0KEPDLJKdkMev7P/6xzFauXMnsb99n585i1q9fQ14OHNNbRWqymtff81BRqoOgjZAqgNloJs4Uh86oY/yEcbTvmM/kx28nHCpHjkaw29QUl0aorVGRWtuTZGIDjWqpjEL1atp3CSOkBB594m26dOkCgMfj4byzB3P2yBDXTrBjt6mYu9DPA085iIhsXpjyPuePPYOqUhdxJhXJyRIej0ByJVEeqCE3vxVff/fVfie7CQQC3HjD+fTqWMzl4zWkJGn4Y7GPux6tobwizOiRFk470UwwBNWOKLN+8rJ8tZ/MNA0nDTbz9sdu1GqJpx5I4tRhZlSq2LvhjoeqWLQsgN2mpn2+lvLKKOWVEcxmIz6/IMEe4fgBBsrKoyxcGiJUkYgpPkAAP6jDRGRBToaayhoZn09gNkGXDnoWLQ9gMKiIM6vQaARyFLx+QTgsAD3vvD+Ldu3aHVAfmPrSEyz+813Wra8jI03LjVfYSE/V8MMvfmZ+7+G6S21cf6mdaBS+mOXh8RdqcVfp8dVp8IdDqLVRrHaZYFiAEPTqpqe2WoPLoSYYErgDAXS6CJpAArZAFk6qkdJKMBrBoFcRb1dRURnF6VDjcWqQkdGiJYVMQFClK2TIycOQZAeayEbWrg8TclvpNewYyosrqF0UxCrZSTnRjC/sJS01jSefeWKvbf6v60KAefN+59orJhAJS5g0eqI6D1arKmbcTlZz5YU2Pv3Kwx+L/Aw8xoijVqZfz9jYZMfOMFkZGswmFbKIjQ02bwsRjghCfvB59OiEiaQECBMhGtRQF/FhiAui00u4PFES4zX062lg7GgL/oDg9fdcbC4IkZ6qRqOWqHbIgCAjTYMEOJxRNGqJrAwtV11kQ6uVeP9zNwuWRHjr3R9o06bNActr69atfPj+SxRt34IstAgRBhEzWmm1SXjqvBzby82l49QkxquYt8jPlDdcnDrMyC9/RBDqTjz1zPQGi5CRSISffvqeeb9/gyRBl24n4HFV4nR7WL9mIWZjFa2yImwpkAlGM3jgoWlEo1FuuXEc4VANg4+NGQ9/mR+gV9+TefSxKUiSxIwZM3hl6sOYjXW0y9dSWg6SJpcHHppK69atD1gGAG+/PZ333n6c1GTQqEEIqKqJolaDLEN1TQijQUOPrnq6dtCzan2Q5asDRGXBWSMtrNsYIhwWVFRFqHUJDHoJs0kiHI4tnNx/awKjR1pwe2Te+dTNh1+4qfPLJMer8QcFep2KEUOM9O1u4LX3XWzcEiIpQaKsUibOLOHzg14nEWeWUKkkJMAfiC26jB5lxhan45cFBrp0H84ttz5wQEbxRx++i2+//QSzSWCNixn3d5ZGUKkgPUVDh3wdO0oilJRFiEYFpww38/NcHzddGc+F51gwGFTMX+TjytsqueFyOxedZ8VklFi8IsgdD1ZRXBqhS0cdLrfM5sIQZqOKVtla2rXRsqUgzPadYXRaiYvOtXLaySaeeN7Nn0sDhKMy0ajMCccaURmGoKKKkG8Nvy/wc8xxpxAMuCnduYQRQ0wEgjIbt3fCZs/imWefrV9EbI6jWR/+nS6sqalh/DkXsG3zVpKTJYYN1nPJBSY8XpmnptSycHEUSzSRNFrhNZYiEsvIy9UgC5lqh4zZJPHwnYlsKwrz9NRaSksk1BEjVhJIIBW3ppzKaDlqtYp4nQWbSU9Q6yItM0JlbRi7VcWIIWbi7Sre+qCOstLYc3fR+QaCQcGX3wRITdTQIV9PeWWUouIIwVCUaEQizp1HNvloJR1uUctW1Sqi2ggfz/yIbt26/SO5bdq0iXsn3sva1cvQ6MJo1VoIJZKQpiUrO8yVF0i0yVWzdmOQ1993MWKImZOHmnjvc1AZT+LyK27lw/c+5M/5C9FoNbTv0p6Ppn9CxB8mW7TFjJU6yc1O1UaMNj8D+ut46M4EMtPUnHdFOccfY+TKC21Y41T8NNfHvY+6CBXmErFWEFB76NdLz+UXWhEC3nrPx5KVYfr2O4Xnpz33jx2lCgoKuOWmsThrqklMkOjeWcefS4M4nFFkIUhL0ZCSpMbpilJZHUGjlpBjwx8S41UMHWhi2ZogGzaGMRs16FU6XC7QBxKI+nXISaWcd66GeYv8FO0MEwrJ6PQqbBY1kiQRCMrUeWXiTBJWi5o6nyAQlOnYVs/UJ5JJsKt5+2MXvy7ws3pdkNa5Wl57JpX8PB0Ay1cHuOK2KnJbnci9k+7fJ6NfU4TDYaa+OI3Xpr2GCEhk0YZKijFhIZd26CUjlaKYbawnniSsJFJHLdWUo8eMJEWQDV5GnqxDCMG330UIBSVUqNGjBySsxGNK9GJKcbN9u4zOn0QQPyGC5NGRCnUhhlQHWZlqbBYVkaigfb6Wt9+UaSU6kUwmAplydlLEJiRtCFM4iUTScFNLHU40aJD1QR6a/DDnnHPuXtt8SIyf69evP5CfAdCp094n+v8F/k6p33rzJXTOW4rNqmL6B248daAVemRVmEvGWRh4jJ7Va8O8/E4tN19t57LxNtZvCjL+qkoqd5jIDHTGIuIJ4mc7m/DhiSlzqYao3kOv7lqqKtTs2CETJyegx4STKlLJxoARl1RDpWonJq2ajoHj0UmGBvUrFBsoYRs2nYXkUB4SKqooRSDIog3VcRtJaVWHPxLC4ZSJBOwsXb18vwc0c+b8wEvP30BasmDr9jA9Ous57wwLwZDM/Y/U4asxkeRvgxotNZRToy6Jtc0V4NPpqXRu33BiLYRg+FllrFhoIJ4UEkkhTIgKdqLDQDu6I0kSfuFlpWoecbId2exEhQq7xk6ECI6gC60xTE4OdO2op7g8wtaCCG88m8It91eRnalBpZI4ZaiZ88+2EGeOGa/PuizAN7OX7Vf7/8rVl11L0c/l+MJeZGTy6EgJhZRRhF1KQIceh1SOrPeS30HmpMFmJoyxsHZDiE+/9jB/UYBnH0pi9KlxsTb6ZU67sJQ7b4jnxBMarrbLsuDEc0vw+WUevyeJPj0MlJRFePaVWn741UdtDSQkgUoFdV5BbIVbwmzS8MsXWWSkNdzS/fr7Tp6c4mDQACMr1kQZedqlXH/jxL8d2P0vr7/8Ok898ixqwJbh5+E7ExlzZhw7SsLcfo+LPxZECYbAIBnQGEMYfMnkic6sYD4RlQ+jbMeMlUzy0GPATS0FrMcvebCKRHJoi4SKDSwjg1akkYOExE62UkIhEhIatBiJQ7LWYk8K07WDgaraNJxlZpKKW6OKqtDtsnF7VU502cXcdYuVv77T3/3Ew/wFYex2EJKPL79auNdn42ge4MLe9eHGjRs5+7TTiLMHSUnU8MHLabRro6v/PhiUade7glY1x2OQGnrRVYoSincZQXtxPBqpYb8sE0V48ZAvdSEkgizjdzrRF5sUT0SECRNii/5PUlv76JCvIyNNw7aiMBmpah6dmMRn33qY+rqLHh0szFvoR1UXj8Wfjcu6ifMnQLdOOtRqicHHmoi3q5j4aA0ffelm0Ann8syzzxyQrAKBAFdfOZbyoi2UVwUwmKJotIKwT4eIaAgEo5x6spZVayNs2yqhEwYkJCzYUcfXIuJc6HQCAXz6ejqhkODxp70UFQl8wSgOh0y7usEYJAOykHFTyyb9n/TpLaioMfL9j6vx+XycclJv3n7RzsD+DWUeiQj6j9jJlo1qWqs7kBTORYUKp6oCd/I62nWMUrwkh+2BHfQc0IcPPn1vv9r/4KSbGXn8Akad2PC60ajgpDElCCHo0VlPeVWUwh1h2uRq2bg1jFolcHkEKhXM/jCTVtkxL3QhBEXFEXx+mVvvq6JNnpbN28JceaGVgqIwL7/j4rWnUzlp8B4d6fPJnHZRCf6AYPggMyOGmPD5ZV5+24XPLzP61Di+nFVHYVGYvFwNrzyVRoJd4oTRJYSCAptVRWKCiuqaKFUOmRemfE6fPn33Sw4rV67k3jvPYXthlMsuNPPkpKQG31fXRBl3dRkfvpxGcpKGsooIfy7xc/tEH22qhyMhUaUpwtp1C5MftnDT3bWUb7aTF+hZ/74PCB8b1YtJjuaCFEXdfj1Wi4on70vi2L7GevnN+c3Hjbf4MFV0ZAurMWBCawgz4IQwcQknM2poJWNGlSPLgvufUrOluCu1f4SoLXOiRk1a90R0OfDnN0u549lbOHdM87uD/su6EGDRooXcdP0YEhNUDD/ehNcr+Hm+j2BAJi9XQyQK5ZVRNBqJtnlatu+MIMuCUBiiEUGfngamPp5CQnzsfVNSFuGi6yrZtCWC1SZ2eXIK2rTS0r+XgY1bQyxY4kejkRh1ookFS4JMm5xC724Nx4Qfz3Dz5kcu5nyaTeGOMPc/WUPhjiAej8DlFkx7KoVThzUcZ6xcG+CsS8qZt2DbARm7pr/xAmtXfMQd18LSlQE+/7aOV59OpVW2Fpc7yukXlSIE2G1qVCo4/2wL54yKIxyGIWcV06aVlvWbQ9Q4JVLiO6HTmkhNT6W4dDljzohyXD+Z+5+oIStdy9CBRqa+5eLDl9PIzd6zg2VHcZjTLqoiGFQxYYyOO2+Irx/XCCGY8oaTNz/VEw66ycmM0rGtli2FYXKztDx2dyIOp8wZF1fx8mvfH7ABdOqUyaxe9gbPP5JMXo4WWRb8NNfHky/V8trTKXi9MuOvKeeJ+5L4eIYHn1+QlaFh+44wWwrCpCSq+OCVdP7voSo2bQ1z/aV2MtI0LFsV5NcFPs4ZFceXs+v47PV0bNbYfVq8IsC9j1fTpYOOZx9KweeT+eBLD1986yExXo0/IDjhGCPVtVG+/t5LKCQzdrSV8soIk25PJC0l9i5esjLAPY9V88yDyXTtqOe19wKsLhjIvfc9vV8yuOnGCQQ8f2DQq5j2RAqJCWqqa6Kce3kJZ420sH5zCFmGYceb6NVVzxW3VuDxylx1kZUrLtiTXOiCa8u5/Vo7Pbo07N+RiOCsS0q5eIyVB5+uwWxS8enr6WRn7ukLWwtDTLixgjuvj+emiQ5OHmZi4s02sjO1bN4WYtLkGpz+XghZzZK5S9HqZDr06EZ6Rjrx+pWEA2769beycE13olEfKSnZ3Hr7g3tt99GsD/9OF44+9Wy2rF2HJSmMLTFKMBDTc62ytZx5ahyLFof45dcooSAMG67i7ZeSMRpjA3GnK8oF15WzcUuIs0dZeOXVAKqoAR16DJipw0UQP1p09GQQWkmHS1NGuNUa7p9oZtjxJpyuKNM/dLNsdZAPpqVyxwNOfphhIKCuRWOKMP35FE4cvGecUlIWZvAZpTh32tGgw4yFTPIwSCaEEKxWz0Nlk1i2etl+z40AnE4npww7lUiwGoMpglon062TDqtFzbLVAYwGid9mZKHTqdhRHOaKG1yUFuoJ1saBwUtA7UbWhIiGNViNWtSyDuFIpjxcgQETXemPJEnIQqZGX0g4qQjJ5CcpSXDxWBu/zPNxzQQbA3obG9QrEJAZcEox1TURPnotjUEDGo7dfpvv5/LrPJxx3qX838Tb97vdu3E4HFxy0TDksIeLx8Qx+2cvA/sbGDfayjV3VnD+2VbGnGFBp5OoqIrw4NMOqh1R3p+ahkYDc37z8eDTNajVEk8/kMTCZQF+mutj7JkWMtI0/DYvwGdfhnG4A9gTZZIS1HjqBCNPNHHb1QkkJaopLY/wxBQHc3710qGtjnGjLaxaF+Tzb+vQaMGoVzHxxgS6dNBx7V2VzPkkC42m4b321Mn0H7GToDeOc8dfzs2337RfcohEIlw45iJWLlxNPClo0FDODtRoMWIipPZiTfGj0cmEghKuCiNWkYARC0ZMbGc9qZlRQiGoC4TRmyIE/RpCbiM6DGjQkkVrvHiopYp4EqmhkghhTFiIw4YPN35TBa++aKVrZy2z5gQIBGQWLPOxfUEuqd6GdkC/8LKcuaRkBggFoa7aghYdQQKo0RCVQsxd+nuzO07hEBk/Ff4Ze1Pqa9eu5c2Xz+XUYUaenlbLA/+XyGknmVGp4LcFPp6c4uTumxI4/hgj4bBgwk3lnHtaHI+/WIurKIGc2mMbKc4dYjNl7ESLFgvx1FJVbwzYKbbioobO9Gvwu4gIsynud5LTw2iK21MXCiGnFyKpo4iQjrKKCP3lk/HhoZTtBPGjQk0APz0ZSJl9GY88E2La2042bw1z4y2PM/788fssI7fbzVln9OP9qXbufqyGe29O4Nh+MaV65U0OVnyTR0KgVYPf+ISHtSyh7wCZOTMaPwR1Xpleg6pIKzsWA+YG7S0W26igmFzakUgaVZSyw7CSVnQgMdC6vmxURCk0Lab3YDfnn2Pm+rur0KghOUnD0w8kMai/kVBI8OVsL9M/cPHWC6lkZ2q57JZKeh37MGefffY+y2A3mzZt4qJTLkVn8BPUO7HHaXB7w4SrUugs92/QDreoxZGxiAkX6fjiWy+njTAzdKAJR22Ej2bWkZOp4Yl7k3B7ZCbcVMHMt5teWVq5Nsh9T1YzsJ+RUFhwTB8jQwcaeedTNy+85qRbJx0P3ZHIrJ99THnDSV6OhvPPsnLBudYmz9d3xA4iEZlAAPr2MJHVZhw33nzfPssgEonQtW0PkEPEpwbJytAQCIDTJagsU5ERbk8WbZAkCbeoZbNqOVpTbHsXvjgAMsgjTcpucF4hBCuYTyatSSSVxfxMLwbVG9KKxGac1JBFa8xYqMPNDtUGEjJ8ZOUKBvYzsnHnsJjsfwC5Duz/c4slKfYn5NhO+b/y2w/f8vDkpzn99Oa3fB7NA1xoXh8KIejZpQtWWx1pqerYIGaCvUGZdz728OLdaSQF8ps893Ixj0zySJWymvx+iTQHnWzChw8VaqKESUoPkpOtIc6kYmdZmNkfZpCVsWeSs3vC9tkb6Rw7cgehkECtVqPXSni9EIrIdGin5fyz44hEYfZPXvJytDxxbxKDTiumqDjE8lU7D0hW4849g8I1hWgNUSZcpEMAH76lJdHRFZMUF0skQykFmjWkmxJIdnem1r6BrG5VaPWCZx9M5qmptdxwuZ3v5gR561UNiY4umCQLspCpkHZQINZjTxQkJslkZaipdkSp88kEAjJqXSphH+TkOPh9ZnaTdew5qIK4rcdikuIaHI+KKMVpv2I0yUiFndhpWsePc3/b64Dmr9TV1XHZxcfx+4ymM+GuXBvk7Y/dPP9I7Flxe6JceH0F119q474nahh8nJFt28N89kZM530zp45npjkxm8FqUVNaHqbaIdOprZZ1m0OkJqlplaNFCCmmA3sbufBcC2aTipPHlvD6s6m0zm0YyuOr7+v44Vcf055M4dlXavl2Th2vPZPMyPPLGTrQyFUX2YkzS/w418enX3kYOdzEq+96+W7OauLi4hq1qTkuvvAM5v6yhtxcifULslCpGk+Wvv/Fy9w//SxbCqWFerS+eNxhL9UB967Fv1QiehcX3VHO669Fya4Y3OBdIoTAQSUbWEpGToRThpsYe6al3vDZoN3f1THpJhsmTxZrWExenmDFvFSuvb8Lfbu5uHxMLCHmm5+l88PcZP74ajFx4XgihEnuaiM7PxPHjChLNb+ysaj5xfX/qi6E2P04tn8eT96fyHmnW+qPy7LgjoeqmTnbQ5xZxfWXx5MUr+KdTz1Muj2RHl30RKOC2T97ef41J69MTqFt6z0LSKGQ4KTzipnzaRY6ncT6TUHufryGayfYSEvRMPHRaj55LX3XZNDLE/fG5L99Z5gvZ9VR55Xp0UXP1Om1dGynp84n0OskFizxoY5qMVllOrbTUV4VxW5VcfEYK0OOMyJJErdOqmTV5s588MFn+yWnRYv+5NsvbualR/VcfUclq9YG+XN2Nnp9bFFhzJVlXH+ZndNHmFGrJdyeKFPecFFWGWHKY8nMXxTgh9+8lBWrmPe9mWRvB4yY8eLGYV9PSp6HKleQ96am0reHkRvuruSy8TZ6dGnsqb5qXZBzLivllqviueAcC1bLHkNueWWEUReUkJ6iITNdw9jRFk44xsj8RX4efb6WGW+ls6MkwnlX+vjhp5X7JQOIbbOfeNuJ/PJlBk5XlKWrgqhV0Km9nkhEcP615TicUSQBURlmvpPR4N6vWBPg3MvLAMGwQWZeeSqlgQ5w1EYZe3UZE8ZY2bQ1zIN37EnSeMG15WzYEqRTOx0ujyASFhTsCNOpvRa/H3Q6iWBQcO5pcWzYEmTR8iBzv8pqND+pqo5w4fUVfPdRBpIkcd6VYe59aAYpKSn7JIPS0lJuuW4Qao3EDx9notXGzn/zfVUsWeHn3NMsnDUytjPumzlevvi2jok3xjPtbRebtob54s002ufrKS4NM/HRGt6b2vh9VFoe4b3P3bz2novsDA0vP5lKx3a6RuUWLvMz/soKrrnYTn5+bNEpN1vLiMEmCorCXHevkYSkzqxc9AuVpWGslgT6De2DSqVCDglU2th21HNO3sKU1wp51HdZRwABAABJREFUZfofe901dzTrw73pwtWrV3P56KsJGYvRSFqQVRitEbIyVAzobWTGjChmRxssgUxkongsRWgzi5n9eRJJibHnMxwWnHheMeWVUSqK9HSNDsIo7Vmg8QoPG1hOV/oDAl+Hecz9LhmDIebQsmZjCItZRTgs89HMOl58JJmOA0pw1Mo8fI+Nm66y158rEhGcfWENhcsTsLnb1jtfFLGZFDLJkFpRJ1xsMM7j9Xfe5bjjjtsvWQUCAQb0PAaTwYvNLmjTWs0Hr6Sg18eMvUIIPv+mjpnf1/HMA0kMH1VL/M5jGozRQiLAas1cnppsYMIYK16f4M336njuVSfZFYN3jRGjFCf/wQ03SVx6fhwGgwqfT+aF12uZuzDAdx81vW1/9k9eHn3ewR/fNj1mvPBKBzO/DXLJlRO47c5b93tHEMBLU54k0fABs34IkJur5rLxVo7ta+TSm8q5dLy10UI9wJ0PVzNskLF+cfvkscW8+1Ia3//iY8OWEI/dndhAXzldUYaMLmba5BQWLQtgtaq4dFzj0GX3Pl7DJy/b0UasOI3bMdkDdOwo8eVbMf007S0nqclqRp8ax6atYcIRQbvWWgyG2P16elotGzdH+P0XHRMffYxTR56yz3L4/NPPefL/nsUVcSKQSSeXLFqjlXR4hYcS41rOuzDIkw/GU1kd4YnnPHw9A6prI+gwIJDJoBXhzE1cMF7HqJONuD0yL73iZ+0SA/E13SjctaMyTJAoUSqlnfQSJ6CT9ty3qIiwVjuPOJMKq6stEhKR5CIqfLW09Q5qND/YxAp8KgeauCB5rSSCW/OxeVuxhdV4cZPWJpmf5/7cbLsV4+e/gL0p9csvGc0TE8sYe1U5P3+eRWpyQ28lr0/m9AtL+ea9DEwmFeWVEU6/sJQ4rZHwsgGNOhTEFN9ifqEXx1NFKTvZQiJppJHNepbRg4HopMYvcpdwUJOxELMtQrdOeibdnkCbVjqqqiM8/bKDN6fLGIKJZJOPkTi8uNnOBnQYaU0nalr9zpsv25g02cHSFVFWryvYZxm98vLTdGv1MWkpaqZ/6CY3S0PhjjDxNjXfzJBoXTOsyd9tEMu5+CYnD9/VMJO2EILxl1fzw2wJPSaiRNGgIZf2WKXYZHq5mItRZUCdUonJBDVVKkJ+DaqInlSyMROHP3UzRrufsCqAyyWIVqSS0MbBwjlp9S+a3RQUhbl1UhUz387g45kepr2bxKef/7DPMtjNuHPOpWjjRqxpdficOty1anwBmQGc1Ggg6TAWEEzfiNES5et3Mxr1n1fecVLjkBl2vJFf5vm5++bmB1bdBm/n8gtspCZrmPamE59fkJykZtv2MHJUxmBUkZulJd6m4s+lAdb+nluvvP+Xp6Y6kGW48Fwr464uIxS28NZ7v+1zzKu5c+dyyQUT6NwZ3n0plfKqKO984qayKkp5hUxZgQlNwE4HeiJJElERYQV/kEd7NrAcI2Z6cXyTK6pe4WEl8zESh5V48qXY1t5KUYqTKtrSrZFRoMC4hPw+1dx9azz3TczGGsgiVAJEQPeXcC1hEaYuaSOhSAStSos6bEYlJIJqLyq1TNHGapLz7Xz3/dxm2340D3CheX24YMEC7rxtPJY4iawMDa8/k8qCJQGmvRbA44GMDIkah4xqxcBG3um7KRWFqFCTJjUOOREVEVaof8MmEsmU89GgwyFV4EvexCtTLEz/sJZbroqnTStdvafUbmZ+52HeQj/f/+rj3FEWbrs2HkucijFXlHH5BdZG3tQfzfDw51I/x/QxctM9FSxYuHG/jF0QSx5z4ekXkGwxMPU1SEtVc8aZAbKrBzbq1z5Rh6/dAgRRunfRsLMixLfvZ6BSSZx1aSlP3JvEeeeEyappuFgWEkFKM37j/el2+vbYI9MFS/zc9Ug1TncUpyvKtZfEc9cNjXXHmg1Bxp8DGbVNZ/muVO0k+/gN7Py1E0XaNTww+RHOO++8fWr/ypUr+fGr83nmweafhdMvKuW1p1N4430Xi1YEiEahsirK7dfZefCpGrp31tO7uwGfX+abOT7y87QcP8CIyy3zy3wfbVppWbgsAEJQ55U5ZXgc/XsZaNdGy47iCFPfcnLSYBNxJjU3XG5vsg4njy2mY1sd10ywc+Xt5RTuiPD6Mw29R4F6I02Prnq80dN54MHH90kOAJ3btSHglbhwvIFXnklqsoyjNkL73pW08x9LkAAV7CRCGDNWaqlEgy4Wb8nixSqnoLXVoVKBqs5OyGmhilLsJBMkwHlXVbN6Q4g5nzS9iCDLgi7HlKHd0ZmtrCUtWU1mhppOvfshqYw8ddcmZFnm0jvaE/Wo8f2y571k6g8iPsS270opo4gfl35Henp6k9f5r+pCgI8++ojNqx7i5cmNw8YIITjxvBJqnVF++DiLC64r55v3MuoNQbspLY9w+a0VzP6w4SR12ltO0lI0nDUyppMCAZlRF5SSmqzm+svsfDvHy7c/evn09XTy87TcOqkKp0vm/LMt2K0q3vrIzdxFfoJBmfenpZOcqOatj/6fvfeOjqp6278/50zvk2TSC713pEhXxN6wgqDYxV6w917AiqiIDRRUwI4dUUCk914CJKQnk0zv5ez3j8HEmMQHnt/3Xe/7/Hwul4s1k5lT9px9772vfd3X7eWjxX7OGGvi/ttScbSqJsFbcz1U1yV556Us9h2McebESjZsLjuudrr91om8+mgFr7ztRq2C9kWaxo2xG+6u5YYpVgb1a0nSP/FiAwP7ajEaZKbc4CHm15Ou5JFHe3R/GUP2yRvpM6qB7z5NPYenT6jk50Vt+/GdPqGCayfbeOcjL2+/mEXnDlq++M7P+5/4uON6OyOHGqh1Jnjw2Qb2FccoKlDT4FbIdqhSseGSah58fC6jRo06rnYYf+5wrp0Y4qPP/Lg9SUadaCQ3W8XqDREy0mQiMUEwoJBQBDOfyaJ395akwrKVQaY97mTzL+1aPC8Av68N88vvQdZvjrB0cVP/v/CqSiprk9x+nZ0J51tQqeCXlSGefc3F+6+mUjmjUYW3P/SytzjG3gNRfvmsEK225TnufdLJZRdYGNhXn1LNN9zM5MuvOaY2eOD+W2mXuYKMdBW3X5eaywsh6DnqCEs+ak72ApRXxrn2rlo83iSDBuhYtynK798UsmpdmNLyOFOn2IjHBTqdjNeX5I5HnMTigtEnpn7D75aG2Li0dQsrIQR9xpSRk5UiNjq207C3OMbXPwaIRhXeeCGbm+4KIxf3wJ5MEc2qdIHcI4pkEmhCeoLFCYoTv/Hg/XpqglO5/vqb2rz3/5vj4T/Fwpemv8x7b7+OrJLIy5N54bF0zhpnIhQS9BlWR/v6k5oRMQABPOhP2MSv3za11ykXVRDyaZB3DcUstSSxvKKBaspJs6qYMSfAgN5abn/EiVYjceIgPS6Xwoo1QWrqkmRnqhk6UI9eL7FlR5T8XDUvPubAYJC591EPK+a3Iz3WvtnxhRDsYgPt6IpVSmOz7keuvfkm7rr7ruNqq7dmvcW7b7xGdrZEIgnbVuW0UBQCPPJ8PVu2JqhfNZA0KdUOMRHFbd+HsDsxGATBRIS7brJx1QQrsiyxbVeEyyfHyXeOpM68m2nPuLGYJeZ/EiUahVPHacjLlXA2JLn5anur15dICM6YWMmyz1ufP6xcE+KKq8IYAnlkDrTyyecfo9W25CT+CRMuHkVuhpNTxuj5dVWYhXNyKauIM+GGatb+0Hp/rXUmuPNRJ5++ncu2XVEWfO7jxccdnHZpJT9+mt9qG65aF+Kn34Js2Brlp4X5qFStrClDCkNHucmvHgtAmXoXJ13sZPYr6VTXJrj8lhrCYQWfX6FzBw3dO2vZuivG8MF6Hr4zneWrQ+wrjvPRghhJuSM/LPvumNvhvNPHs3fXPlSaJB0T/cik5bhVadvI5Jv87D0QJxBUiEZg7+/ZBJUwvRhMXdEKln+fQaajOX+w+Ksgzz6iJdt1AttYTSGdKTNupnNoeCOP8lfERIR9bKWvNKzxPa9Uz0F2cIIY2/ieT7goZT9+PNjJIGmro3d3PZH1J2LAxGZWEibAwfLiNq0RjicW/r9Sbri+vh63291m0PrftPd/xr69u6mosnHGyaYWxBWAySgzZYKVRUv8XD0xtTMfTwg8fonMVohPSJm2m4WVg/p1WBxRTuqRRJLL2XvgEOkxif3+39D6culCH2Sp6cGySenURNSMOFXDmy807cJmOtR0aW8gU7JRKDUZxttIpx8j2Ce24sNFKKDioWcbiMUFVmsSIcQxy/nXrP6RR280Mf7KSpJJiSsutnDzVXYOl8U5dMhL6ZZtZHv6tTheNgVUVDS0ON7UO91s/imXE+iOLKWIjKgIs5cttBNdSZMysRq19B/pZVA/K/M/UNHZ3weTZEUhSQ3llBg28+snGfTtmVJd1NUnuHFaA+3ba1oQnwAd22kozFOza18UZ32ScNh3TPf+VyiKwt49u5E1foIH0+gRP5F0wtRT1eLePepqOo4uYfgwI4X5mlafnxuvtHPGxEpOG2PA61faPG8kotCuUMOX3wcwm2Tmvp7TqHLyBxQeeMaJSiUx6UIL9z5Zj1Yjtao++hOyDLF4ygfsp0/zGXJmOUuX/sill152TO1QWVlJTp7Cr18UMu3xejLTVTx9fwYFeRqKD6dSitau8FDtLSOPdqgkNekGA+HMrWQFgXp7m8+eSbKgFXrCBOhIj8b3qzhMb4a2+J4kSRSF+7N/32+s2RDBVxJBH2v6e+xI6t+4iBEiQF24ArxpdIr2a+xfWiFw6UuJq8s5tDd0TG3wb8OMZ1+iqEBNdV2CYCjJsFNr0TQUkZcchE3S4dwbYK96Hf9csqKl2vZPHGAHHZK9yZBy4OhPnEMRibpcLrt6GUKR2L0OFEKYMsI88ZCZM05J7R6fe5qZR55v4LLxVh6ZliIBN22LkJ+rbkF8Alx2gYXvfgmgVYNaLXHw4EH69+9/XO3x8vRXyY91w1K0m9HDM7nhDjf2+pYxEMAomfG6rXz0icTUe+uYcmnK06zBlSQzQ8WMV4OkNQxsuXmStpv33rI1Iz4Bhg828Oi0dKbe4SYR0vHtj2EuPS9GhyJN4zFCIYVrb21A5erT2J5/hz2ZxYZNO3FIESQZvB7vMd+/z+fD42s7Zrk9SUpKE5x8fjWXTzDx5Qe5qFQSi772c9+T9WQ6VDS4FX5bFSaeUHCkS8x5MasxlfOB29N44JkGcrNVlJTGyc/TYDLKBEOCj7/wU3w4zvMPO7jpvjo+fbttteoVl1g5VBrn8RedHD6SoGdXXQviE8CRoeLKCRbq6pN8+vUPwLGTn+GQghEbhn+oIffGuwHyw704xG4s2OlITzTo8FCfGp8JoENPyK/hroeDTLsxDZUKnn3Fw9uvRuifHIksyVSq9jOov4HyqmSb55JliXgc6iilLydirU8n6Uywx1dP7glWbnq0F0IoqNQqon/bA9U4IOHSUkMZAsHq1av/tzBmK/hkwct8+Jq91b9JksQl51r45Asfr7+XUna3RmTl5ajp1U3Lpm0RBv2lj3frrGXX3mjja71eZsJ4M6/NcfPUyy4euSud/Ydi6HQST73son9vHVdPtHGwJMbND9Rx0jAjc2faCAQV3vzAQ4NbYexIAxPHW5jxeGaz8z/zoIM5H3l58wMPp51kQqWCaDR6XGqfoL8WoyHl1ztyqIEeXbVs3h7hnQVe1m4Ko9NJyJLEwL+l599whZUhY+vISBbQ2dcPLTrc1LOHjeSLjsgyKAYftmgaFeUuIEVQ/FfrcL1e5uJzzIwYbOCaO2uZ9ZyDtz/00qm9hpnvenjjAw91ziT9eun449tCLGYZIQS/rgpx6fVVWI1aXnz2ZUb9dOzk55YtW6itq+Djz9VkZ2r47YuCZr/5lh0RrrytlvwcGa1GbpX4hFQquFYjt/q8AIw6Uc/0N1wEQ4IflgXo1F7LrQ/VUZSn5oKzzVRWJzhrciU3XGHj4nMs9Oqm48b7avl2fj46ncwdN6Tx6Av1RNtrWb46RJpdhaII+vXUNaYh9+2p42BpnIF99disMuGKwDG3Q3nZQXLtgu6dm36ktZsijBttbEF8AhTmazhllJEffwvy26owdquKK26pYdgJer5bliL5jQYZjy+Bzy+Y+UxmYypvNKqwe3+sxTH/hCRJWC0SP37apEA98xQTN11pY8IN1cx4NYBqf1/sZDaOkUmXRHK1nhpRToQQ7aVumKWufPfTfiTDqn8kP/+t2LZtE5JGwZGhYfUP+Y1j+OffBkgPdmpBfAKYsVNdamH3/ii9uunYuC1C185qVi5TUdgK8QlgJZ29bEYBBvXLYOLUmkaLhj+h10NdfZIXHnE0m0/9vDzIWZOrmDszk8Wfx+gWbUeSBLVU4MaJhISDXDrSnSMU010MAAQVVRXH3R6fLFiI3pjEX5PO5KsTrZJ2ANdOtvHRwiq64yAmopSwF1V+OU/cZyMz00B+jobO7TN4d4GP66bV8t4r2fTvradTjyDOOg8+YxmvvqGCmkIs/vaoUDF/QzVOyx6uu6Z1AQKk1oy+f5i7qdUSSApREcG7Q8eiTxdzxZWXH1cbxOMRwiGodykMH5S6llfneBg8oO3rys5UEwqnVgjFJTH69tRx+Eic7p21bbbhyKEGnnnNhSND1SrxCSmexmxToDr1uijRm99//5UlPwV4a56XB25NY+woI/6Awsdf+Fnyc5BPZmfz0/IQU++tY/ggPY4MFReN1/HmO04URTlmP1S/14/RHEONnsxE6xt2GZ7evD93JWt+ySTNpmLFmhD311ViPdgTj+oI999tbEF8Alx6gYlZbztJuOLk0wFf3layZB3WcOvZWFopVfAoKZKojvIuNuHAhA2fcGPBzn62AdCJXmgx4KKGcm+QzMwEe9KKMXoG0EF0Zw+bOHToEF26dDmmdvgn/EfJz02bNrFgwQKqq6v/8XP/W/CobQSDQUKBJL/9EeKMsW1XPezVTcOjzzdQciRO7x5aNBqIR8Q/kouyxct5F8KrTzsaB+V4XPDkyw0465MsX17NzqogfcWwZseIROCp+zJaHG/2u2HyIsNaXeR2pje72ECuGd54PovxV1ZhNMiUlpbSoUOHY2oLkYzw3schLGY1H8/ObrwmR4aKbz7W89BTHpbOLSUj2vx4ZmysWhclHFYaJ1bbdkVZu8xEB9Gr2fXqJAN9xFC2swaTsJLWzs1TD2Vw8cUxCv+iiJIlFXm0xxqx88Bjm/nh89TAl+VQ8/m8LM6clFJcpNlb+laNHGpg264oX/8UIDPr+Cv5VVdXE0540UZN9IuPQiWpCQo/alpO6gKOfbz7ehpTbqvls3ftbR7z5BEGQhHB1p0R4nHR6qT38+8CnHd6yrtu1rNZdPhLeqfFLPPmC9lcfG0V0x5z8vOiAq6fVsv8z3wEggp7i2M40lVMutBCz6O+q59/GyB6lPyccomVM8ca2bN7J3Bs5OeRI0eYdKGFeQv9nNBXx41XNt1fl45aPnk7l9sedPLJggPkJdvhNhxmxOk+MuwGFiwOo6HtCasQAgkJDTqSJBrfAymVUtMKNJIWnaRl844ISZsTnE1p14mMMAeDewiFQ1hJI+pMIyZiuKkjgxRpIhslsk0dCIQaiKiOf7Lzb8CR0hKK2il4PAp+t4osXy8cSjsSxKkR5SSJk5bIo5YKCmk97b2actJwtIiNMRElRiRFfP4NB9lFeqgzRXRGiqa+k6iNM+32jXifCTLhAhOHSuNEY4JLzmuK09/8FGDShZYWx/sTl55nYe4nPiJRwZJvvjhu8rOspAwTmYw9KfVM7t6bwIK9zc+r/A4qa+o4e5yJcCg1wbNZZaprk3jqktj+NuEXQiDZGxg1tPV0w3GjjVgMQTrVnkLN9hJOOXc/nbopXH+5nfFnmDjlPCf1ewowEG31+wAJYhTmqyk/fASVNokjs3XVYmswm82s2RhuNWa9+a6fF1+JYPb2xCTMfP5WA59+Wsmr0408/YqLh+9M54pLrBiNMs76BLPe93KwJMYN99Sy6J1UGrwkSbzwSAZDzignI0PN9x/nYzY1TTid9QnOubyagEfDRZe7eepRM+efYWoxSZZIbXz9+GuQc081MXhgSwXanzjvdDMTp1aTSBxfmpckVHSiF7/+sQEhbK2O+4s+jxE4atnx1+c8g2zSRCZb+J329KCCg3zzrZ/7bpVS6XFfxumRHN24UaMkZN7/2IOzQWlzjlF8OIanVs9ARjX+XSWpMZTm4JZD2HonEUB4n4FEadPUU50NqCBeA2lkUiUfoqzs+FSA/xYEAh4yM5p+R7cnSTCkkJOlRq2WcKTLdO6gYe3mSKMCrjUMPUHPrv2xZuRn8eEYebnNlwTdO2uRZIkv3s/FaEwVNFv8jZ+N2yI8eV8+4bDC1Hvq+OiNHPKPfjcSURjcX8/PvwWY8VYqta+sIk5RQfNx9NpJVs68rBKvP4kkQTgcPi7ys67OzWvvJBg11IDNJvHybDdF+RqmTU1j9vQsDhyKM/NdNzZrgOcfbkpdfPgpP9ne/jhEXuNc0EEOalnClbeBqybYGDZUw+GSJG98EOOcyyuJxRSOVCTbnCvF44JIRCDLEvm5agb313H7w04kCW67zt7oPV9ZneCRF+pZ9I2PvBwNZRWp4lOvP5fFBVfWIsePfSMIYMFHr6HVSATDsHR2TotrG9hXzy1X25n5XgNdO7bdtpIkYTC0vXEtSRKyDAaDxDvzPRwsSXDOaSaK8jWcfrKJLIeaaTemcd20Wgw6ibNPNdO+UNNIMgHcco2d0y+tYukPfvTCjKROklB5uGi8nhlP2SmrSDByaOp5/HmFYOSpQ4+5HdIy8ln+x36sFlXjJtPqDal097ZwxlgTcxf6eP3ZTPr20LHwmwDzFvoIhRXS7Foevyed4kNx9h2MNfMw1Olk3B6FZFK0SnxEowqJo3tEew/EUKmgS0cNBoPMy086GHWqh360rk7KpoBNrKA93chUClizZi+5Hf93btga9u3djYhrufUaWyPxCbD0lwTmcF6bm6+q+kJ+X32IXt10LPjcx01T0li1NNzmeSRJQi+MJEIKJ11QwS3X2JsRn8GQwm9/hPluQV6LcfH0k038+keI0ydUoQrl4aWBw8YNpKWBSaWgllUE43VUulTEwypqqEDWxzAY2ibr2kIilsDnlcmKOmjXrrbNz+VmqbDaBJXKGmrq45jTonTsILN2c8q+YunyMHsOxHji3nT8QYVbH6rD51fYVxbFn76KqE/CVNuDHNo13m9GvB3mhiwWfrmMR+5Ka3V+8P78IEdK2o4xi77x0+CLo6KOzHg+i+YfP/np9gQ5eZia5avCDOybWh/v2BslP6dtqisWEyhKam6claHij/URvvslSCDYNlErSRIqGXz/IB4CiERBIwL4tTVElDDRkOC5mS5Wfl3QKJay21Tcco2dEUMM3PFIPQveymHDlggz3/Ww9odC3l/gJ56IH5cHbBw36VkKel8aBFv/jF4y4HKqOFKRIMuREmyM+dHImLMO463XcPG5rW8GAFw4XsuCHQ0oJDj/HB1Lf2x5bYpQcFKFDzdRIgTwYKOJR8oV7XGSyvQJ4kONhgNsJ0ECOxmYsfPD9060+lqyASMWVLJEVVXVf4T8/D8rq/UX7N69m5deeolIJMIZZ5wBpBSe48aNo6AgJXMeOHDg/+7m/xdIJBIE3Bp+Xh7kq+8DnHRWPUPG1HPOpfWsXBtGCMHzM108PsPFFZdYOXmkkV17Y7g9Ch07C7zUt3rcsAhS0CnGrOcdzSZIGk2q2l29K8nbr9kwOQJ4aVJNhoQfnTFBRnpzUi8WE0T92kYm/+9QSxoUkowepaZbZy3du2hT34m2vSj+O1yeMC+94eX1ZzNb7fiP328lnHGYvzs31FMNdfmcP6WaYCgVnF6dFcTq6t7qeVSSGhvp1Oj3cu/tFl6eGSStvner5zRjp/ygjuraRON7sixx/WQbn3zp48dfg5x5UT3DTnEy4aoGNm2L0OBK8uFiH+UVCU47bcIx3/+fOHLkCDqdhC2eh+powRYZiUjmIeo7LcPbfRmVOStpkCrJyktitagQAv5pk0ilkhDADVNsXHFrDclk8zbceyDGh4t8TLrQQl62CqmNYz1wWzqRqGDHnigHDqf8XTsUaXh0WgbnnWHmtXc83PFIHYu+9qHTSaxeUkggILj2rlr69dJhtbUk1dvC7p1bGXqCjm+XBrhucuuB+ZkH07FmRlCEQjjzEBlpan5emEFhcCBeGkiK1pVLDVSjRoMaNVUcISYiiKP//RNUati1J06Vz0NQ+ImIEDvEOhwnGShqX4AOPUF8tBc96McIqiilXtQAoC0C8xjICHZF5h/kW/9iCCVGIpkqEGPW6kmPF3JEHGAn60mS8qdJEKOMA1RZN1Nd+CvO9r9S7ViHT7ipExUIOU5EDrCZldSIlM/mn16GdloSb37hAaCd1KVZDFBLGvJdJ/LIk0HOvKyCV99xM3G8hRdmubnomioOH4kTiYpmZNnfYTLKbN0VoXMHFYcP7z/u9kjPSCeEnzpXKqsizS4R+weiEX2QjDSZkUMN/L4uzOx5Hj750k/XThoSikJCNM/OEAistn9eBJtMIEsyeaITdl9XzhtnY8OWCFfe6iS0rzMd6IGT6hZx+U94rYd49nEzBkeQaEDXOD84FsRiMaIxhdsfrmucsAJ89nWQN1/S0tVzCvl0IkPKJivQk+yyk7j+TjfTH3Mw9Uo7RmPqt8l0qHnq/gx6dNUSCCo88WI9Z02q5LwpVZw1qYpwWGH+m9ktfstMh5o5L2VhiDjIKjuJZ+9KZ9SZdXh9zePKx1/6EQjCEcHYkcajld1bRzwuqK5NEjtO8lOtBhdOgk4Tb89tqZIKhRRqnQm8uKighG1iNTvFehpELUIIZEmmC305yA6spLFnT2qs3H8wDr60RuLTZTxI0fAjvPh4FmePM/HLytZV6rfc7aGT0rfVcVM6bGTfuu2UH1hHfH/zOUOiFrxLIFYCKkmF2ZYgI+PYx4V/EwKBOCvXhlm7McLoM5yMPinIOWcl6XdiPfc95uHHXwOs/CPGvj2CeQt9xGKtP3d1R703/0Q8LvjiuwDnntp8w/3zb/3cfl1Tv5k21c6bcz2MGZYigxZ/G2DyxRbyc9Ws2xzm4muruOzGGqbeW8s7H/tQq+Hxe9K55s5a/IHmC0W1WiIjTcXcT31IknJcFiDV1dXU1wXZvjuKRgOvzHbTt6eON1/IoltnLbIs0b2LltkzsjEZJRZ+neofPn+SDWulFPH5F4SEH7n7DrYuL+Dhu22MHWnkuissbPm1kHS7iqxMNX16aPng09Yzd+Z85OH8M5rabuRQPUcqEnzxQV6zopv5uWomnG9m5rse9u6PUpiv4eDhOHc+4sRqlo57RbZnbzFDB+rp00PXaio5wJUTLCTiModK423G5GhUwe1Jtvn3HXuiaDUSHYrUlFcmuWGKjQvPThUBuem+Op57zYVKBW+9kMX9z9Qz4YZq0uxyKpYcRU6WmoBPIsMhMfW2JK++ruLKyw38sCzMWZfWsmJNiJFDDZRVxNm6287gwa3bprSGiROvpsGdZPHXfiKR1HOm1UiEI22TE+GIQqf2GkYNNXLT/U6iUcHSxfnsW92eB29P57aH6njtHRfXTGruYe/2JNFq4KPFrT8L7y7wEokonD6xgrkLvbw118OIc8rpM7qU8VOqUaIpUkbSgtoBmsLUXFBbBLp2EjntsgkXudC1k7BYZIIB5zG3w78JiYSfLIuZU09uThTq9DQKGFqDkBP8ucdSW5egQzsNki7W5rOvCAUFQefEQKrLNZx1iomDJTFmz/Pw5gce3v/Ey7mnmdokp2643MaIwQaSugDBzmt542Urq37M5suPsjj7TA2DBss8+qABU2aQg+xErVGwWNreLG0N8XicYDCIOmrFjJXlK9q+/w3bIlx0joWZb0gY0wPYs6MseCuHt6Znceu1dl55KpPF7+bw9CsuThpuYPO2KBGfBk3QQbZrAEXhAbhpYCt/EBFNpLEaLe5aHfc+5mnRllt2RHnv/RixoI59xS1FKLv3R/l1ZZjsDA16jFRyiFi4bbFKWwgEYqxaH+JgaZS1myMoisBklPEHFOobWl/7ffatn7PGpWL3yKEGvvnJz7ZdESqqE83mmH/Ftl1RunbU4UhXUVLWeobzxm0RguEE9jHryR2+n1GXVHPO+YIn78toNUu0f28dKlWqgN41k2xoNRImo8wX3/sxmHTHRX4Gw0Euv8RCUv5nwY8qqefOe/2N72m1Es8/aSapjtDGrQOgJFPXEjU5Ofs0A2kZSeKi6Vw+4WYrq4gRJZciutKXSkrZIzahiFRMFkADqbVwTwbRhxPpQA8kJKKE6UIfBotx6MOZlImDBPGj0sVRq/8zms3/mPLz66+/Rq/X88ILL2C32/npp5/o1asXF198MUIIvv76a7788ksmTDh+8uffBg06SooTxA4Ukqd0Ik3S4D8Q4tade8nsUsfYk1KKlD9x8ggjd1yfxmmXVnBEu5k+sZObSf6FEBw0rGfWLa2rQyRJYsqlVvYWx8jJlThSX4odB4pQqM/YTl5hy3R1lQoU/nnXI6mK8sDRdNCzTzWxam2I9u3bH3M7RMMm7KZQozn136HTyeTlg1KZRHX0UY6JCNUcoX98BAd3eRh2VjndOmvYtF6iM20raQ2YCRsP0au7hddmRbBK9jY/qwlmsLfYQ252U/fp0lHDI0/70XszsPsGYpX0VO3xc9XGPbiEjxOHqnn16Uze/+x7Jl425ZjbAGDr1s2oZAmTkromr+xE1WMrS992NFa9bnAluevR3ezcGwFg1FADPy0Pcfa41u95+eoQN1xh5aflIbbtinDqpZWcPMKAI13F+i0RIlHBgrdyMBok9h+Kk5fdeqjo3kVLfo6aKbfW0L+XjkXv5jaqoBRFkOVQ8dPyIEt+CtKnp4aDpXFuu87Oy7PdLPzSzylnH7sSNuCPsmVHlEyHqpnSyutL8skXqWrVPbrJWCwCX7WLfv1g7kcRjIkIRlxo0LKLDfQVJzZXNosQJZodIMDmSJKTHUDWr6SiApQaNdFkpJkX2F+/l5mTpKEsizzJymHrKsI+Hb1JKRbSpWyMUjZREWE3G+jGAHoymO2sJkNkIyGBAB16UI6/0u2/AUa7hp5dtYDEztVmqiglQZz+jCBJgjoqEQgKOySZ9WKMMcNTCp/iwzFuvX8dJZtVDAyfgiypUFDYx2aqxRFiRNCaYqSlSTi15cSDOgx1XUkjiypKKaD1qruyJCPX53HD5W4uOLtJVVJWEeeaO2uZON7MLytDdO/Seo7kZ0sCJKvzSVhcuBtqjrs9plxzOQ9sfpjly1PKk1umGnhwWzHZgT74hItQZjFJbQg5oUVb15G4tZYhA7L4cLGPaEzQrlCD25PkcGkcVyBOVHeIvFjTppAsybjdbWcQJJOCel8EtQhikExkRDsw/5NSNqxwkNWpmn7JdqgkFWkikxL20UF0b3acBlEDjhpOHZODxahGZNoZOHDgMd+/zZYaw3bsiXL6hEpOHWMkza7i0SeD9A609D+WUWG1wjmnth4Hb5xi4+Mv/Jx3mpqv5qaj08nE44JFX/u57SEni9/NxWRsPlHt31uHKs2J1q0jM9gD395Mrrl5O18scLBlR4RnXm3gYEmcz74JMKi/nlkfeIjH4frLW9+wWbzEz9WXWXn5rZZWLf8EjU7GnXAy0Deat17eyM/La7j3NhtZDhW/rw3z8mwXkaiafPIpoBNqSUNURCinmHqq6Sr6YZPS0Qo9JqzUJlT8/FuQrEwVcjIV7/zCQ84JpSxZmErn69RewyXXVRONCc4eZ0KWJZJJwadfBNi4UWEwbftHC5eD9M5lNOAkjdaVxX5NLQa9hNvtPq62+LdAEQoPPtOAHLKTVz+KvKPzPEUofPz+eqJC0I6+aIWBeS/U8cG8Mua8bmHUsKbFtBCCr38M8M2HKQKwrj7BtMec3HSVvZlftxCC3/6IcOu1TQpSnU5m4nhL46byLytCzHouk6Urgrwz38vs6VmNqXLxuOCl2W5eeN3N1CttzP/M18IPrrQ8jk4Hzgb1cS1q3nz9Lbp0UPPhLAdjL6ognpB4pA3v8rtvTOOS66u57AILu/bFkLxNG14REcJnqCBoKeP+q3WYjH+LH3LKFmPIGWWs/LqAux6rx+VOMnWKjfQ0FS53knfme1nwhY+1fynk8fvaMBedY8ZiTrVnJKKw8JsAHy70olJJbPypqKmtx5m46Sob519ZDXLLghz/BJVag8koYbO03XYGg4xKlhnQV8OXPwS46OyWasg5871EY6nK9Ldf31wxHIsJHnimnvqGBKGwmpXfFDbbFBp/ppmnX2ng/U98XDc5Ven51mtsPPBMPXZL0+e++clP164qlszPahRgnHsa3HeHlXEXVnHKGB3zP/fz3GsuFnz6+3Et9vfu3UH7Qi2TLrQw7pIq5r+ZzdmnmnhsRgOnn9x67H/nIy+P353Og882cNNVtkbFqBCCaAwsWgPrNsUYfHItA0+QuOEKKzqdxAuvu8nOlFn8TQCvT+GaSVasFhVuT5K3P/RSXBLjjutTfWnyRVZCIYXpb7j47pcQOVky9VVxjD2P+sK3Qnb3ockWrq8HDpT+RxM0/++BUKFOGHB5mkgtZ32CrTvC+KQSutCv1a8lsko5+zQTu/dHOXA4zuYdES65UMfXb5aSGW+ZlVhFCVnkYZTMJEMGTj6/hiGD1Ey+2IoswYeLfTjrk0wcb8FuazmPT7er2LQ9gqMoxurvChr7fXammhmPZfLNTwFWbwhz7y12npvpIpmQ6N79vzJyao6FnywiJ1pEEoUgfrZsllpV2yuKYMYsN29Nz8IXUEjLVJj3enYLezSrRcWcF1MbGUJIHPm9I7FYlEppH1pZg5DjyNo4B3XLaO8ag1myIiMTDehYviibE1aUc8mFOjLSJb79IUbJPh25dSOoZQ1nX9LAheO1XDnRjBAw/9Mw3y5RMNT3p0rejUwCgYLOePwFj2RZ4UhFgqfvz0AREnc96sSgk7hmkoUrbq1m/hu5zfiEP9aHmP+Zjy8/yDv6/VRRuLdnZDN7npc3P/C28HWPRhUeeq6e157ORFHgxnvrWPBmdrMU8fLKOFfeUsczj6WxZlOYcaPtnHuamYuuqeLkEW3H+FEnGti6K8rQgXq6dNKwdEWQjHQJSdN6EeG2EPDG6drJjMkRJFEXbzV7sZ5qMsjGX9fQ7FkZM9xAJJISSbQ5Z/06iAY9QXUDNXVG7r3LyIO37yLPN5C4iFHMDvoyDM1f6sjYcVAryjnELrrQl0PsopDO5Ertmn3mBDGGnaxjC78zgNF0ZyDb+AOfIU5cSbS5SXG8+I9F1UOHDjF48OBmxUsUJTVBkiSJCy64gC1btrBo0SLuv//+/9Rp/6/D1q1biRCiq9KPLAoapftq1Ph8CuVbFHbvTPLhR7VcM0XPXTenfNwy0lU897CDm+5xsq3qD9JEFlbsRAjTQA0ZOj3tCtomWArz1GzbFaVbFw37d4ZoUFUQyDjAww/qmLtI4vd1YcYMa+q0KpVEQTuFaE0YndRylyoo/AwZKpF3VG5eVZ0g4JPQ649dzp+IqFF0/0wKBaJRFLxohBYXtdRRSTf6EyeGwRLnozdysNtk7n3YS+Uv/jZTRH24iYST7DsQx2hMVbpvK905qYnw7dIgL892o1JJGA0SNdUCbVU3spWOjb+ZUbJgdA8lpttCg6uaUEQhGtxFVVUVeXmtV1hv9R4DIdoVqIkkPAhPEf7cbaz7KrNxYg2Qka7iwzeyGHthBRddU0VOlorPlvgZMVjfYkCet9BLTW2Ci66pZuxII2+9kM2nX/k4eYQBX0Bw1ikm2hWm7n3xN36sZqlNVUHx4RjxBPTpqeXZhxyNpOTKNSEefr4BvV6iVzcdOVkqtu2KcdE1VQweoOetF7J4+0MPA5zHvshtV9SBBZ9vo0eXpt/ljXf8vDk7hrGhE5q4mV/0HsrjQSKso2Sphr6JMY3PZwd6cEQUs5alZIsCDJjwqWvJ6+bj3TvNvDTbzYDuZlauTBKJ2dFIcYxWL9vdqxkkTm7mhauIJHWOTXQwCsL1XQgWbOWcYQa2f9anRcExnaSnuxhICXvpJQ1GJ4x4acBkdiDi4KWBzGOsdv1vg82aQ73rIKefZGLLH1HqqGAAo6jmCLWUk00R6txqVi7JI8vx180ILT8uyuXEMypx7XTiIAdZktEKAxJqMvLCvPCMjXNOS1UCrqxO8NCTu9j5WzaBsBN9oleb16RPWgmGXc3eKyrQ8NT9GXzzY4BN26NMGG9udj0Ah0pj/PxrmA4Mo7JuAwU9jj+16aSxJ4EE0YjghrvrmPNSJq/2rKXsgJ8BwyM89bCFzh3SqalLMOONPezelyCZFHy2JMDid3Mb08MmX2TlqZfqeevdQ+hiaWTQVEBFdmfz5fd+LjqnpRJr4ZdBdK4i9rCJ/mIEKklNLCIjSRI2swZVJHX8IrqwT/cHm5UyclR5yEKNU1QTl6K8fKuJSEQQCUucM/4sVKpjJ/67du2KSpbQqCWiUYWq2gROVwJC5lazEOJE6dxB2+ZCeuHXAe652c51k+2N72k0EpdfYsVul3nxTTdP3NtShaj7y9BgVRzs2KJm5LnlWC0yaXaZrcuKGtVyW3ZEuOHuWj5a7GXKpc0nk8WHY7z/iY91PxTx3oLjS3kVmgSZ5CBJEnnuIfy+bDmbNnlQaeOQVKMoOjpLvcimyehfJ+npTB8Oiz3UUUmmyEVCIkvKJ0Nkc9mU38gvgPqYG5voTjBzP3Ofbdo0tZhlPnsvl1nveXjpTTehgIpIQIO6IR9dUkWSBOrWVOwSpHe1IlsG0+4CK7IMni9Tf1LZQNsRXAd8WNKCNPgEsdjxqz7+DVDJMnVVagYlRqCWmuJLBYcxK+n0lrql3pDAmkwjUdGJ62/6nV++V1OYryGRENwwrY7iYoVx5zegJAUub5J+fVWcc6oJIQSrN0T47pcAazfE8NUZqKlLNPNNfOzuDM67oqrxtaIIXnzTzbfz85qRpxqNxIO3p3PNnTV0aqdhwef+ZuRnRVUcjy/JonfymDj1+MjuXTv/4JUnrdisKrz+BI40TaPF0d9hNKY2NC6+tpLDRxIEIloUoVCbvoWC7l7uuUGPzWpm+eoQZ0ys4q3pmXRq33S/BoNMh3ZakkmYOzObJT8HufG+OiJRgV6X8jw/ZaQRp0vBcrTK+zc/B5n+aIpk9fqSTJxaw8XnmsnJUvPi444WRSF1OpkPXsvmjMsqj6sdBgwYRUXZIna62/bi3bk3CkLinRezmXhjTapI1YWpdcOf/qzvfexl2Wf5vDLHw7V31nDd5TbystWs3RThhVkuBvTW0bWjhskXW1vNbHjojnTOmFjJNZdZMRtlLGaZr+bmce4VVdw5NQ1Zlnj2VTc//aUS+58wGWU+eiuLsy6r4oHbNYA4rmwAgOrqCjq20zBiiIG7HvByymk+Qskoan2cL74LtBjLflkZJBgS9Oiq49ARF6edlEpDF0Jw9S1utvxmI83blwGSkUgwzM7f9nLbjhpkXZRfPy/klbc9PH6PjS07o1x9Ry3xBOi0EpMvsnD/bWks+z3EgUNxIhGFCVOruf5yG0/cm9qYveL2LGICkl6IV4ASodGU3CtcRAmTQQ6Hpd3k5STo02/kcbXFvwWyRibeYGTWbCcjhhhQFMG5E1wYD51INXvw0oBNaj52V3EYT8zHVbcH6NhOw6tPZfLKHA+L38lh+e8HObIlSr7ojFpSkxBxKjhMAC+9GAyA2RHizRkOTh/btOY98xQTazeFuebOWr74ILfFXGPl2hA2q4pnH8po7PeKkvL63b0vhs0ms313lHtvTuONuR68HsH69es5//zzj7ktPv1wIdmJ9rip4yC76FFzAmdduJnnnzZx1jgjKpXE/oMx7nrMycTxFooKNNzxSB2OdJkBfVqfhxbkafD6FNwuhUCsFgfZDBanICkSKBCK+6k2rqehaBWUjcQs2TAIExp/FmZ/F76Y4SRJEjNWghyiQrUSNWoanBLz5qj4YZFAq9KgcXWnUKQKf7kVF2k9Kqirkbh40oXHfP9/wmDKQC05mTjeilYrsf9glC07I1S+ksBskjn5wgryclT07q7lh19DJKIysgquvbOW/n21LF0eond33VGfYjv3PVXP+KsqaZ+nIyNdRXo6vPexD60Gdu+Pcd7pJmY85uDqO2qxWlPFf7fvinF4r47uvQyMG21k8RI/556Wij9GQ6qAmgCSScjJUjV7Xrw+hfaFGtZsDFNXJ7j5Th+jR+ipbTi+8VHEVXyzJM4LT1m4ZMJq+iZHNmaNAgSFjzKK6cswPPEwzoZII/kZDAm8HnhlZoSzTjE12tn8iXfneymvShBnJ2olycKvUxupayd7+HrRGsINZgrp3Iz4/BPZUiHV4gge4SJGlBxaFqGSJInOog8H2E4pe+ks9SFT5NN91EG27FbjcBy7TdY/4T9GfkajUdLTm3Ze1Wo14XBzH40uXbqwYsWK/9Qp/6+E1+tFRkWmyG8k0QLCyx7NatopPeiaPAFZkVFqFT59qYyvvjvAyu8zMRhkTh1jRKsDRY6RoWQTIYwJC4V0xhUsZ+3GI808nv6KLTujdO6g5qtv/MTVUCLvwp6U+WoJ1LuTPP2yi/avahpJMYCH7zMx4bJ19I6NataxEiLOAe16fng0tcMshGDRVyFU8vHt5JjNFmLOEPuKY60qqeobknhqdYQow0M9VtIYwChkSabKsZbF85u8lp582MKlW/ZicQ1rcZy4iBHAS/fwibw8ax133GRk+p7DZIW7tfisIhQqwzWMGWbhpccdqFQSdfUJHn6ugY0H/NBKJkxBpDeJqIt3PvIyZYKFdevWcOGFx27/kJ2dzbjRRr7z1VHhOcTZZ8vNiM8/IUkST96fwQ+/BLniUivvfORl+Nnl3HSVjZNHGmlwJZn7qY9EUtC9i4YFb+USDAluuq+Oyuo4b37g5eG70mlXqKGuPsGcD73s2hcjFhcEQ0oLBRTArPc8uD0JsjPVdO+ixetLnePdj71otRLTH81ixJCmicK6zWGuuKWGV952o9eocdbXHXM7dOveleUrkpSUSVTVJNi0Ncrs17QUukekBhAJiGaQLjqwjT/Ii3RsQcy3k7pgFxmUsBc9Rtr19vL7j9mcNakCu8HAxi86kB9t8rLJEgn2adaxJv4ThXTEJGwoJi8Reznde0DJpkzSsZDVQeZIXTfyBjUFZk1ek5DDiBmJIgwIekhdwKCgzUz53JVIe3CI/0xA/78Nbnc9dbUxunXWok9LYq0roIFaPDTQn5H4cDHsJE0LohFSqp1nHkrnyqlbcPjPIiyChAmSnhXny8X2RtU0pNIRP3w7g4umVJEsSeA/5G5TnSbZ61stojBskJ6nX3Ex67lMLrm2mskXWbj4XAuJpOCjhUHe/yBGds1wDrKLDF8Rkur4UpsAqqqqsGaFWPhhJnv2xzhrUhXZ+Sq6dg/yxl8K0uVkqXnlKQfzFno547JKOrbTMvuDAF8tiSGSEl26yDxwt5kvvg9gMm7nYKmapNtOUiQJ+0Lc/1CMSAQmjE/5WcbjggWfB5j+fIKCYG+gnFoqyBFFqLWpTU6LVSHujKGRtJSm/cGD9wqum5zNus1BYnHBgN52du6NcvtD9Rw8nMDn0XDDTTcc1/0LIbBZVbi9Cht+KmTOfC+ffulHrTLSWqabCg3/FGK+Xxbg2/mtq8/PHmdi5jueFipYjzdJwKvmrzSm7MniyokwZ54Xk1HD2ZdX4fUm6dpJiwA+np3DnI98/PBrNZeca8ZskvllZYj9h2JEo4JIROF4N7TDAYEaDUIIDrOXOFGinpR6yYCJED56UNiq91kRXdjFBgQKjqMexCpJTbtkb8JH/ORLVrbzB9kahW6ds4hGFT79OsAX3/qpdyl4PYJ4VE19lYYh0jgABBVUUUoRf/NjksE8CuyOPLSaOMlkgqSiwiMasJFOPJDE3F5FNOohVCMIhRPH5f34b4LbK2NJZOCy7CeZVoNODyG/TG21YBAnt/i8WlJjq+3DpVdtZtgwNT8uC2Gp6Ys2HMVdo6KATlgliRJXKd1P3IXBqDBujJGrJlq4/GKJN9/1c/lNtcx5OZPTT06ldpqMMiOG6Hl1jotEQuG5mS5OGm5sQej9ibumpjF3obfZ8+31JZl8cw0jhhgIhQUqufXUwbag0Sp066Rly44I8RiNHottwR9Q6NJRRyIB9VVOnGI7t98f4bopTePu6GEGyivjXH1HLUs+ymvcvADQqCF81NNz/Jlmxp/ZnEz75Es/abZUAaNX53jo00NH6dF0yPufrufRaekMH2zgy+8DFOS1vqmel6NGqw4eV+Eni1nF8gMxZNT8sS7MyBObjylCCO591EuPLqnCQovfyeHDRT5OubgCrUairj7lY3rnDXbaFWqZ+UwW+w/G+ORLPy5Pkh5dtHTqoOG5hx1cdUdNiyJ4f0KlkujZTcuh0hh7iqMU5WvQaCROHmHk11Uhdu2NolbJpKe1vtHVpaMWk1Hmg0/9CCH4ZekPnH7GOcfUBgC5ue1Z8kWEsy/0QMwAMQcJ3BQFevHkA4eZ8149Uy7XolZJfPRpiP2Hw+z4vYh9xTEG9dM3tdXjLtYuyaa90lQbQC8Z6JwcSJVrH5GsYq66vYZLz7ewdVeUCedbmHB+SyXt1z8GKSmL89m3ftQqibc/9LLg0zAHi6FTv14EAl7ql0VIO0r6CCFwShXEi/Yg/Fbs7nySVi+HY3Fuu+e6Y26HfxN0eplkWg1bN+j4aLGXLIeaaEUuWVIavcUQ9rGFCnEYBzmECFErldKzj0KODcoqUxYQL77pprQ8zhW31vLurAxOG1/CrroGECAhkUMR7eiKJEnUiUqGnKBpRnz+iWGDDHRsF2DjtihDBjQ9T5984ef5112YjDLPvebi14FhThqu57mZbk4ZZWTIQD119UkSSXj6VRdGA3h9gl07Nh9XW9RW1ZApdUIrdJjsUerUm7DUdODhW8M8YHcia2PElQRvvJDBuDEmNmyNsHpDBEmCL77zc97p5la9jGUJ/NVWbNjJk5qrYo2ShQLnCGK9/sCTsxVz7UloZRUHtevpGhlGhpSDIhS2qn8jR7Snc7Jvo4DEi4u9vg3k0o6kiLKHTY1p0/laDddeqabBVdXiev4rnHrq+fz+2/totRKLl/iprE6y5rvCRlWm25Pklgfr+O2PMFMuSc3Pk0mY92mAdz/y8fi9aezcG2Pbrig+f5LNGwV1hzMocxeiSAp+SwkJrYrJE3XMfNfN86+7cKSpcHuTbNgSQS3LXHSeiW3bg9x9WyZrN4c5dUyTaKxdoZpzLq+iR1ctWk2qWN8l51m4/vKUsvOXlSGmXmFj1LlVyPtOoCPZbFy+mUT6sa+TU5DYslEi70EVHbpF2bZnNWZhQ4eBAB4E0JshaCQtcZ2PdgVN6vjHpzdgSTpwVPRg3NnrOfccNeedrcPjVZj9bpjiPRos7s7UUoHKb2fnrnqefbWBZx5JZ/KlMU4fX4XD07vNK7NLDqoda8gJ5CBFWhclGCUzCIEPN0II9BgZOVTPgdIIRUUtCdP/Dv5j5Kfdbsfna2J+0tPTqahobtQcCAQa1aD/i9bRuXNnzJI5lRJLKoAeMq0hP9oZYXPhtJSkNgl9adjdXfHvk3n25RKeecSOJIEc1yMUQYlmOx2TfbAr2SgoBONR3vzAw3WXWzAYZBRF4A8oGA0yyaRgwWc+fG41hw9qaEdXsilE1aDC+ZufenkHoyfFOOPiOrxuGb1WxmRVSMtM8OBDFp6Z/gsOkY8mYiOmdxE21vLYNAMLPvczsK+O6+9yUlcjc7yJvaNPGcXPb6zg6psPs/RvSsdYTHD5DS5szn4USZkoQmE9y4gQRCeMmDMD9OrWRAb07KbjjPFuvvxwMx0SfRtVnUHhYxfrkA1hiqXVcBieftGLPj+I93AaNqXpGIpIsku1lofuNTH+zKYJT5ZDzbuvZHN1pIHdXzlJk5qbmWskLS63ilOH6SivSpCWf+zpPJAqglVakeDC8RrmzN/J0EGtm6UD9OqqY+6nPnp10zHz2Sw++dLH+x97mbvQR8+uWh67O4OunbQMPr2Mjz/3s/BrP/femsaYYUZ27Yvy7gIvJWUJhCLw+pKs+LqQ39eFmTi1mtnTsxon7qGQwpMvN2A0SkTjqVSB734J8Pq7Hq6dbOPHT/KpcSZ5/2Mvn37l5/VnM5FliRNPMPDEvRk8Nr0BFJm09GNP8zrtzNP45qsZ1Dth/JRqiOnIcZ/UMtVVkukhTuAQu8mmpYLAJqWjCAW9RuaC8wwcOBRDq5Up2eIgJ9a+GVmgktT0iA9no2opiez91MVBoxMY9LBls4HOR4N8OCLIaJfHX33sVfbU/38i96i6TneUNgm5IuzYthON0NPg/F9fp9aQFH60OsFPy8LcfI2VmU8oVCiH6M0QJEkigJtxJ7VNIg7ur8NgTlIfO4QvEsNBLnld9tO1U+uFEJ5/3M4TLzaw1bsXu7Ol13BMRJEd9QwZ0LwPJpOCRELg9SrcfJePskoVTz0q8cYrYSKECTYY6J44CbWkpkIcIq4kMBvbNhRvC088dhcnj9YyqJ+eQf30TLrQwpmXVfL6s60TtVMutfLmB16+/zZJdqA9DlGALMmUHvBy6fod9BpkYPLFRp56pYG7HlexanWSNasV1DErTzzt5bmZLixmCX+9Fq2rHYWhzsiSimxRwG42otHAZZekiOCu3RV2VR4gHlGT2zHEzVfnAilS4U+cNMLISSeaeeONBJIuQkVFBVlZrV97a1AUhXBYUJivZvobbooPx7GYJcKyD0UozdTZkCJ/qqu0lFfGKcxvSTokFdqscCxJEulpKiIR0awYyKPP+jD8pbgZgNDEeO1tDyeeoMfZkKRXNy2njDLi8yeZ85GX6W+4eej2NBZ9E+C9j71o1BITzrfw0hOZ3Hx/LTfcW/dfmuf/Heqkmloq8OFGh56hnNqofnWJOso40KbiVS1pUht5lNCPEY3vZ5DNbspoRzeMWNnpXEmDK8GU22q54Ewzi9/NxWCQU4VbnnPx/TdQF68kS8onkzy28QdWYcf+lzFQ112gdkh0b1fKvTe5uXqaBbW+M/0v3cFvK2M4GxQGOU8kLycPz34fWsN+undv3Z/7345wKE52rounX1A4a1wGsiyxYWuEyy9StbmQsOGg2qfiusutLPsZ0iLtsSPYwu8U0AmA9Eh7apM7mPdGNoP769l7IMY1N3nw1ZjRJnXcco8XtbaB884w8ujd6ew/FGXrzhgzHnPwyPMNPHhH23YHHYo0FB+KU1mTYMqt1dQ6kxw4FMNkhMfvTmflmjCxf/DEbQ19+w2muGQV0x5xkpOtxu2Gw0fidGzXso8fLImRTApOHWNi/JlmXpvtY+FX1Vw3peWmR2G+hssvsbJoiZ+rJ6biczwuKK9KsGp9iMkFLWN2RVWc6toEb3/oZdnvIdzeJCu/KuCia1Op9jXOJMMHG1Iea21UBv4TGpVMZWUlHTu2brvyd/yxaiW9uuvYviPOlJsauOVaK9dfacJqUbFtV5T7H/WxZ3+Cbr0Uhp9ThlAgy6HCZlVRVhknM0PGYlFx+klG6huSZKTLdOus5cm/FDg1m2SWrw5RW/vPDLOExDc/BTlpmLExpnbqoOHuJ5yMHGJAp/7nFUB6msyPn+Zx20NOXprx4HGRnx06dOTQARWaqJHu9CBBDDUa0iQHuBxE14d5cWMtSGBPZuGR1vLJlz5GDjHi8aYsZCZe08CvyxQGKt1b3TDKiXWlJH6Eypowcz/1EY0pjBtlbEHoLvzKx8GSGHNnpoqAFR+Oce7FHiw1fXCILOS+ElKNnjLNRoqTCXQqDVk5CjpjnHNO17FyRZC4K4ZRryGql1izeinDhrUUbfzbkYhHue4KKwsW+9m4Vct3PwbI9/UBKTW+9WYoLlGHN3sb/frLnDTaQE1dnPVbIjx6VzqvzPHw8Vs5dO6gYeO2KM+86iIjWyHRoKZ7ckizsTMhElQZdzL9qrbTjyeMt/DSmy7mvZ6DTgeX3VhDp/Za1v5QhMWc2hj56ocAdz1Wz29fFDR7biacb+bxGQ34g4I0m8BiabtYXWsIx/wkRRIJFSNHaJj7eiYfflrDws8iOBuSPH6flQvPNhGNCSbcUE1Rvpp3XsrCZJT5eUWQMyZWMuu5zMbitACJhKD4cJxYUjSOE3+HTjLgqjdR0CFEXU0l2b2c/DE/k7sf2sK2rVDbECVHtCNf6dysT9mkdPooI9inX4UlkUWnRC/0kpG4iFG5q5g1umoi0vdw94PH1Q4jR47ih2/fY29xlHcXeLj8IivX3FWLJEnEYoIxw/TU1Cb4al4e7f8i5HrhsXQmXWzk/CuqsFhUaDQS9Q0KtfUKhnga6aQyZLL9BdRyhM2bD7BwTi6HSuO8Nc9DQwN09ZxETA4yb/5Gzj5LjVYrHbUFSp1j7kIvLneSFV8VNGYpJBKCl2e7efj5BmQJBvXXcualtWgP98N+tEBlmrsHu8NtF7BqDUmSxGqzOO/iKk4/U8Z92ERmpCPxox6cMipc1BIRQXILwjgyUs/19t1RPlkUJ+eozUNh9VhWvFfHskX1iIQaa6iQPOTG1PUqSghXO1j4hYePPz9C184aIv9F0o5aq/DofWbeeDEBkdY/I0Sq2oYWPUkSRI119O6lJhxRMBqPzxqmzev4jxwFaNeuHeXl5Y2ve/XqxcqVK1m9ejUnnHAC+/btY82aNXTq1Hon+l+koFariYlYY6BwyzVIKgVr9yPMesnKCf0yEEKwYWuU2+5eg+5AfxZ+FuWZR+DbpUFibgs96Y7LsIeuY3ZRUrILlRqGdRas/raQU8530rObmrXrkqgSBiLJGFElis2mpvawhV70xCo1Bd4EcXSKmfkL6rCQSXf6oZG0+Bs81AW2k5+rJj0rTrJcRQw/ihJDo4GxIw18+qWfbkPLUbxWIqEkavXxTXCvveEa5s6eh3FPH048eTdnn6Vi6GANe/YqLP4iiqG6J2lKapElSzL5ogM7WIsWI8NzW57r5uvNrN9ew579daSZ9ahUCulZCdiRpENiAOnxAiQkPEfqOKzejqTfADEDlqSDhJIkhJ+89iGm3dx6yvqTD1k5Z00x1DUnRoQQCDmJ3ari6x9CvDv3+NJYAv4aduyOsHFrlOcezqDkSNsqicNlcXKzmrr1ZRdYeP1dD99/nEdutoZ9xanqpV07atm5L+Wf+aedQe/uOmY+00RE3Hx/Ldt3Rxk+yMDNpbWMv6qKzAw1ep1EJCo4dYyRr37wk0goeL1Jps9y8+vnBY0p8kUFGoYM0PPuAg/3POFk0oVWenfXcul5Fl6Y5aLOmSAvv5Bjxfr1a5kywcILL4VJ7OpNuXSYgW1YExgkUzMDZkj9Dh7qcVJFjAjVxt1cOTGH3ftjHDkkY/N2aXXSK0syDpFHp87lvP5sqqBCNKrwyZcBps/4ndyakdSVqwgEV2EtHYZKUmM9E6LFED3YdO5drKcd3akWpaTHctmX3IxDk45aHyMutzEK/MthMaqJRGQanDJz5vlJWBJIXiMq1LipJWA9wsHDbS8ov/slgE6vECvaBWGJao/gkuFtV4Dt2klLICS48WYV78xaj8PVF71kRBzdhTyg3siyt+yNE+Ptu6O8+KYbtzeJXifhdCXx1Snkh/uTKeVCHVSIw8i42claeouhGLFQJ5VzZuexx9UWiUSCirJ9PHV3qo8KIfhjQ5hgSCHN3vrCUpYlMtJVqHYOxSalNz7fZsmGqX4kK35ZzoZVcczxzrzyVARsLp5/ykTfPiqMhgwyM1R8/WOAaXdH0YZNjQXAIoRRpbmIpjtZsV5Nyf0RNmyLMGBkDb8uj/HE1W0vEm68xsTv38t4kz5uv2Uif6w9cMxtIEkSGq0WjTrB/oMxYnGoqE5yxSQjKz/fi9FfQAAfMY0XvU5GCllpcCc4b0oVC97MYeP2KJGIwoknGJCklB1LW/6mAIdK42zcFmHUiYZUBdTn/BSvzyQ72bSpIoQgYa9maL/U5tbMZ7Lo0bVJGXzlBBvXT6vlomtqeXhaGtdMslHrTDJ3oZffVoeREGzfHcUf+C/kay1bgyghTFjoKPVs9pe/VtVsDUIIooQZwKhm6dNJEshHjegMkgl93M5lN9bw4B1pnDyiSR2Qn6tm7qwsrpca+OazElyijjzak08HvPmbCSYNaEOZCHWM9h274rDFefIeLyCTVARqAStXJbG5upOXyEQXUCEVgDvhQa9V0a5du79f8r8eoVCIbIeaxfMyGNi3SYFnMqbUmG0tJAB0Ogl/QCD5UnM7SZIwCjNRwugxEhBehg/R0b+XjvmfeXnw8QBmd2c07UuY/rCF887IQ1Fg0RI/I84pJxwV/PBxPl07aUkkYOXaMJMvar3P794f42BJDLtNxUnDjeTnqvl1VYhvfgoy7XEnBXka4vHjI/4vn3ILLzy9jJLKOKcMN7NlXy6Trq3h5y8zmlV+9niT3HhvHZ07ahvVml27qrjskrYXUBefY+bau2obyc9Hp9dz1QQLH38RICdTzSmjm/rBn17P119upUORlmk32nnlbTfPz3IzoLeWy6ZWM/RopXBJkpCklOr1r9f4J3z+JA0ujqvwk9tVyeznHbi9Sa67vZ7nX/bxzvsRZBkSURmnL8p904zE4oJEUvDg7emNGTyV1Qkm3VTN1u0Rrr2rjqxMFV6/wsTxFq6eaG2MiUlFsHt3DLUGNm+PcEK/lurPZFKwYm2I/r20vPdKk4XP3gNRXn82C5c7yS8rGnj0hXouOc9C357Nla119SnZvlYrMeelLIafXc6+ffuOeRNkz55dGGUjKgwIFNyZ29Fr1FQnXejqOpFGNjmifSq9XII80YmH7iulY3c3emuMF17zceiPIjRKXZtFXGVJJhrQ8v3HdhwZan75PciY8RVMu9HO1ZfZEEKwbGWIZ19zs/mXosZ58JVTPWRXj0QvGUCChAv0Fh39YqewS/s7198S58n7siiriDNxajXjRtn4absXRefHka6irvb4iI9/C1wNCqFYknYdYNbzWThrXFT99JcibiJGqGA7S79Mb0Z0xeOCSTdVk5sls31PlMwMFUMG6BkyIPXc9hlVQZn/N1R1HTAIEwG8OKnCak62uVEKoFFLJBUYfHoZsbjgtJNMPPdQk7JckiR274/x0hOOFoS5JEk8cW8Gi5cEiETggouOrzC0LV2hqvowOnOCG6+yYjLK3HytlZuvtXLelCr699aiVktMvbeOG6+0NfOd7NZZy8TxFi6bWsN3C/IaibmZ73mQZUGSti3gANQxE0mVm2iHrdx5nRW7VcWHb6ez8Gs/T84IoFZVUx31YKjt0mxT1CRZEBEjdnLRkoopGklLe6UXDdvM+HMO/+PcrDUs+uR1olGFa++swWCQaXArLJqTi9GYEnx9/0uQz78NYG0lc/L9T3xMuzmdW69psvlRFMHDT1fz8ycxMv0poUs27Ti09wh3PlqHLEsMHaDHbIyx5YCL9Fg7ipSetCss4cdfg0y70c7seR4uPtfMwq/8/PhpPrL8lyKqaon7b0vnrEmVHCqJkQga8DoN9CWrca5ukEzE48cnmJKQ8eCkoLorP35ai1dTTTyqIk90oli3gZgUxm6T6N5dRqgSnHxBBTpZS3mxgQxfd+JHi6hKkkQa2eDP/vPABIQ3tbFEJvvYymBxMsWHt6LOcDGwj44hfVV8MbMCR6J1haaTSqa/qNDgCpMpkq3G2wZqsePAgzNVvCyzhgaXAY9X4HQ6ycxsWwB2rPiPkZ+DBg3igw8+aLywCy+8kPXr1/P66683fkalUv1vwaP/AmZzakIaFakiKzFLNWkZCr8ucTQGJUmSGDpQz6/fajlx7DYiLhWX31xFVY3gyqkm6up28NvKOHuLk2xenlLfvPm+j22fZ1K8M0BoZ3vyKWjs4G5Rx6GGvWiRG4lPRSjsYRNadOTSjiK64sbJDtbSQfQgXcrC5BzFXff+SlqiE7kilSYSiHmpq61k3Lll9Omroa6ikP6nl7Fls4TbHyEUCh0zc5+RkQEawf7ITvIqOjDvnVqWvJ+OOZlODlmNKp+EiFOfthNtWh0DsxTq6z3sO6TgrE80MyG2mCS8/iQHtuQ17sRldKiiX+Ik9JKxMdikkU3/+FgOmn9j6NgoO3dUobjT0fuyGTemus3rLSrQIOla5r17qWfYUBUr14aIJzPIzs5u5dttIxhoICNNxfDBRiZfZOWMiZXcfp291Ypxb37g4cHbm1QYkiQxZKCe2x9y8sR96dz5SD3z38whJ0vNjDdcnHlK20WgJl9k5bmZLnbvj9EuX8sPn6ZIX0WhUcFw1QQLQ84ox5QjM/3RzFa9Qa+bbKPPqEp++0xH3NjAGWeo0WklNBo49dQzj7kdtmzeRMgdwaoxky7yqRKVrZKVrSEh4uxiAxZs5NGeAjrhj1Yx5oxSXn/FjLNBwUHbCkK9MDF1io1unVOkhk4nc/VlVvr3jnLF5M1YnD2JmDcTlg6QE+pJaBMkPaAcLYxcLcpQkDjADvpwIhpJS7rWTlZ3J9U1CUzHN7b9axCPS0SiClqVmkAgToduMbZtUKhMX8/YsyJMu83GNXfU4HHL/LIsAYqMLU3h7juMbNoeobI6wdLF+RTmawiGFJ58qeEfNw/cniRaNdxxo4UTBoR5dsZaqqskQDB0qAr/5iibtkUZ2EfPmo1hnn/d1UwRHYsJZsz0sWhuJXhSsddFLd0ZQJgQB9iOgoKiiTB5yqTjaosNG9ai1QkUIYjHBVffUUuHIjVGo/yPk8RgAMy0JCYkSaJjsg+uYC2FUi9wQbIhyV13reGt2Qk6dVBx1e219Oyq5ZWXDVRWlfDh/L0EKtMxt3Py9cuORhuV7bujbNkewx+OYlelY7G0TWaYjDKoFDLdPamQNrJ9+3b69Wu9OMHfodFoMJkz2b2/jE7t4e6b0li6IsQVl5hYue4wsrmETI3ENZOt5OeoWbG6hoVfB1GpJG5/2Mk1k6w48tTMfMfNynVhTh5h4OcVIc5opSjG5u0RrGaJV952c81dtfg8glzvCeRITZM6IQQ1tq106qIwbKAJSaYZ8Qkpr9fa+iQblxY2xsfcbDUzn8ni4y98vPSWm64dNdTVtV2htTUkpQQGYaU9ze1ZFKHgUVeRJEIkEUqNbX+Dizr0GFML8r+ghjKyaFLEmbHjbGhoRnz+Fc88amPdqhCWmg7UUk6MKB2yJb78yMKeAz5MRonXPjQwfHCq2vafJIcioKDm5NTEVwJNAjQayKYAt/BSXl7+v+rPv+HQoUMU5KmaEZ8A3TppiRmcbcYAr1SP1pDg6ttrSS8yUONfSiSgRpJCVKprsDZ0IyZHGNdVzdmTKzlpuJFXp1tZtfYIew4kaF/UVGDwioutZKareP09T6NtyEXnmHlnvhePN9nCX1wIweMz6jlxkJ4PXstpvL7TTzZx781pTLyxhmhMkEwqJJPJY/b/7dChAw3eXAw6N8XFkB3pSmRvHsNO3saokSr69VWxbXuSlRt9nDxSzxWXNMU/RRFtepgDqGQIhxWWrQzy6jse9hXHkCTB5RdbefLlBp5+1UW7Ag2BoIJeLzVWmA8EFW57yInLk1J6+gMSxSUxbLamOegNV9h4fIaLV592NPuthBA89GwDsaTxuJTwSILMDBWD+uuZ/QrMmOWiKF8gkjIr1/sp3lKI26vwzKsuPnqjua94fq6aHz/JZ9T55Vx8rpnNO6JIksTBw3EefaGBZx5METcffhKkqjqB0QIPPVfPV3ObWwIAPPVyA9GY4K0XshqfFZ8/yS8rQ/yxPsxZ40x8/VEu/oDCG+97WLc5QmG+mhP66rlusoUnX3JRlK/moecaeP5hB7dea2fpT0uOOQZEIhGSCRmTPUyvsTt47IEM2hdqqK5N8OLMffy8pIT8hqZClyrUZIlCNHuz2Gv8nX27QvQLdaacfy5CaLEq9OmZqrx85aU2Lj7HwtgLK3jzAw/BkKCuTvDgXbbG52vvgRjBGhs5f4mz4d1gGQ3aPImiqj7MW7CWW69JUFSgQQiobxD49JVcfZmOeZ+FGJh2fP6n/xYoyVRtgYx0FcGQwvjztMz4vQLDUbsyt+UgLzxjakZ8QirT46NZOZxycQVen8JVd9TSr6eOx+9Jx+dTsKfBTz+nM2D0fhKVHTBjw0YfCvtv4ftfgm0WrFn0jZ8Rgw0UH4oRi8g8cldLNfyGrZFW34fURvXJIwys3xKh5HDJcbWFPV3HwZpicqU0NOrmse3tGVlcdXsNo080EAoprV5/lkPNpIssLFoSYNwoAzPedHOkIs6qJQW06+UkJqLNiij/FTVBDyO6aLjrRjOV1QnOv7KKYEjhikusbF+ZKo52pDzO48/tZPtyB1m+vo3fNWPFQz3lHCRDZFNIF1SSivRYEaW1B1AU5ZjHBI/Hg0qqwWgQHD4S59Zr05h2Y5OQS5Ylzj3dTFamikenN/DmX2yiDpbE8AcUbrvW3uyYsizx/ON2/lhTQ3xH10YfS7O3A4P6HmbqlVZ+XRViyc9B3La9pDvbkUUBq9fuR6VVOHAohtujcNXttXh9CjPecDPtxrQW488Dt6Xz9kceNm2N4MjWUOreTsfYQFSSiogIo9O3XYS0NSgksWKnXL8DJaZBLTR4jIdxhWvpEu9LupILEahzOvFl7eL229W89lqCds4RJEmyk3XkiQ6tnq+KUrJJiZY0aKmkBK1eMOVKHY/enY4/oPDxov1EyzNb2M7VGw4y5TItG7fE0Nd1ZRfr6SNObJaxFREhjrCfDvTAh4u9+lXMuFPPQ0/5ECL5/z/yc+zYsYwd26RkycrK4vnnn+e7776jrq4Oh8PBaaeddlzVvv9P8fPPP7NkyRI8Hg8FBQVcddVV9OjRo9XPrl+/nqVLl1JaWkoikaCgoIBLLrmE/v37N35mxYoVvPXWWy2+u2DBArTa1qv7Hi/y8vJQaRLsiK+hvxhJSISYdp21VTN3i1lmyiQdz73q4/brHAwZ2PSgJRKCS6+r5ub76ti4Efw+Qa28hzQlh2ypudouShQ7GY0V0wEOspMs8smSmhZCuRSRJfLZwRqMwoJeMpDm64pbf4REwVLqnAn0sXRylA7Y/RnsXltKgCoSCZkbr9Px/KwAkUjkuGTLOn2EYESL/igxZUjayJCaJnEJEacy53feet3IySObJtcbtkYYf1U1X8/LbSRAnQ1JBvbVNabP/7wiiC2R3eriUCWpyQh0Y92GHZRuLWTjtig//1bN9t1tyysCQYVEvPnvFBEhitlJw+8R4sTo1Llt1VlbSM/IpaI6yYVnm4nFBB3bqTn78io+mZ3T6HUYiSi8+Jabwjx1I0H3JyQJLjrXwuSbanntmUxyjipDk8nUbqUQIjXgliXIzVYx+kQDspwqcrR1Z4QTT9Bz67VpTRPHv4xF3y8LMXWKjVXrI/Tv3frgKEkSI04wsWtxB0yefqz8pJQSeTfdux9f+AmFYxwqi2PRGlBJKhSRJCESzZRLfyIiQiRpIrn2sZX2dMf+FwN0Y7Qr0bIiLr1iOWpdAh8u7LTuvRk11hOOCKprE+RmN51vQB8deR39xJxWwqVdOJTcj18kaFfaFa2kJyHilFFMDeUU0YVcitBY1IgkZIY6Mm5kjC9+8BJpI2XxP4n/ifFQIJHpUOHzRRg70sDoYQbeE17icSelNSrenJvg8AE1/vXdyRTZqfSW0ij33bIbY4GXzSuaVNomo8z0Rx2MOq+CUEhpsYADeOM9H2pZxZx5fubNjxCLStjTBLfeqGfoCVqm3hvksyV+yivjrN0U4at5ec3sOLRaiUfutXGoxMXer1wkiKFBh1bSo0XPEbGfmM5NuiOB1Xp8FRzfeP1x5ryYxRffBVm1LszZp5q47AILDz5bz9pNEYYPbkne1zoT1FVpaN9KH4GUQrCM4sbXKklFB98wbrj9F7p0V/hwVg4N7iSvvB5g6844cSUO2RUsX1LUrPBFv146VnydT/+x5ehiaXz2RTXnnnb0NxSCdZsjfLjIR40zSSwmiLk64FAcJGIq3pj1Iu++t+CY2kAIQSAQQqOBD2fl8P7HXk48Qc99T9dz7WQrtc4ET92f0Rirxgw3cudUO+deXsW817MbU9/POdXM/oMxTp9YwfI/wsx/M5sRQ5rGgR17olxxSzUjTzRSWZ3g4nPMHCyJs2XHVsKRg5j8RaCNErNVc9P1epb+IbF2c4TXnm45KZs9z8tj09JbJVwmXWhhzkdeQpEUkXI8GDh0IDvX7ms2wQwID+6CjVxxmZ5qJ3w8bz19xfBmC5eg8FPKPgCSItHo1+0XHuqppj9NmQkBvAzv0bb/YHamGo0xhkWyNxYTrCpfQ219otHuQK9T8AdS55j1ngdJpD5XzA6EEKSTRQdTASIKeVJ7qv0H8Pv9x9UWx4v/ibHQ6XS2INYBKqoTDB8ms/77veSGmyuAEyLOQfU2nrrUwE1X5zSqTtZuCvPI82HefzWLX36v4vHp9ewrNvL9x00FaS4514LLneSyG2uY81JWI4lQUhZv9LWD1Pj+3EMOJk6t4aUnHPTunnpeGlxJ7n7cSUlZgu8/zm+xkMp0qLnvljTWbAxzuDSOLLfuGdoa9u3bRzhQzOvPZnLfIwHMyFhFBpaqsexY7GHj4jA6DGgLN5NmB5u16djDTjAw99NabrrS3uqxP/vOj8+v8NQrLkwGiUvOs3CoNMaHi3y8/KSDSFRQ61S4brKtMfYLIbjilhruvMHOmOFNceSxu9MZfHo5gaCC2SRz9jgTxYdiXHJdNTdfbadbJy37D0WZPc9H/95aOnX6Z8X232Ey57JibYgrCzWcdYqJsSMMfPVjkO+XBbjtOhuZDjWvzqnn1r8t6v+E0Shz0dkWevfQcdt1aew/GOOWB+rIzFBx+Eic9VvCVJfqUJuTDBusIxwSDD2znJuvsnHiID3VdUk+XOSjRxctA3pp8QUERmOqkNukG6sJhgRff1jQzJP7xBMMfL8swI/LQpwy2sClN9QwsK+Ot17I5raH6li/JULHdhp+39K20ODv6NdvAHPld7niUhMznmxqw9xsNa88l8as9n7mzthPZihFpgYtZWhjVkwxC5nJdjjj9UiSlFL6CS9mqaW9QUgE6N5DavYcm4wyj9+TzrSHPLgbUiuo/r2b+sb+QzEkX3PSOekC/yowD4d8TzpWevHEq4Lhg/Vk5xrYXSo44UwtSXUahfkBjhwpPeZ2+O/if2I8lNUyoaBEdV2UuZ96mTrFznMzjhApLUQvGUnYajj71NaJRoNBpk8PHeNGGbl2ko2XZ7u481EnerWaRESFySjz+nQ7d9/uJsPVjXrrHu64ycLLb7vZuTdKn7+NiYdKY3z2ZRiDP5+ycIh2eVpystTHrVzU62TOO83MFz/+wL333XvM3+vUpR+H920g6tczf3E9o/7i/ZuXo+b7j/O5/2knZ4xte+19/ulmRp5XzmtzJK6ZZGPmM5n88GsIh8pBaWIfXWm5QR0SAXr0jTPr+SZBz/6DMcaNNjYT1rQr1DBvdgY33NnAts9qSROpz0cIk2XXYc+IUVBYhrO+lGCdFXtdX0yyDbfbfcwFbrxeL6FQgJp6hWyHmjuub906YOhAA0+/4iIcVhp5lUVfB7hqQts2VDfdYGDGtHKy46nMZUmoMOpTtTfGn2nm1DFGhp9dTpV/J/qoA+dBA9mdAjx+T0bjelxRBJ99G2DyzTV8+nZO4yYRQFGBGo8nycpvClCrYPE3Qd58+zfSK4bisx0mNztBPB4/5r4jSXECxkrsGhNylo/B/fWsX2emKHhSai549NR2kYW5ZjSvv7mc887TsOL9WtLJIUNkc4hddBK9mz2/daKSGFFsUjo1ogwJiQaqSYs6+Gquli++cPLwfSa+/MTOxKv+AGcOGl8OCWLEsksYcVKcGU+l8fvaMLdc7ULlV7OOpWSLIvQY8OMmQph2dGUfW1GI0ylf4uVn7AS8cTSWCGlpx2cJ0Rb+Y+Rna8jJyeG66/6/MWtes2YN8+bN47rrrqNbt24sW7aM5557jldffbXVzrR371769u3LZZddhslkYvny5UyfPp3nnnuODh2ajH4NBgMzZ85s9t3/VDCH1ERSIYEMbGM1Fk2YEUPb7vyjR2r5+EuaEZ+QWvRu3CgwefLJV7qQLmnIEkFK2MthsadZmpyMjIxE7GjeVELECeKnq9Qy2KkkFe1ENyo5TCd6YcdB/sBikkkZa9VgbCKzsWOli2y8NLB9+0Y+nmNl9nz3cRcySMbkRkKqIz04wA4yRV5jh2yw7uOl6QbGjmoe1IcM0PPi4w5ue7iOT99OVeCrqknQpWPTLuCPSyOkJTu0UA8KIfDjJpyI4vOlvKQ+Wuyj+HCcqpp4qwoHgDnzfFTWB6kWvyEhkyBOEoUBjMBX7ULTbQ9FeRGqq6vJzc095jbIye2CokCDO8mF11STZpO54AwTtzzgJBZPqcD8AYWpU2xMvqg5uZpICFasDjOwj467b0pjz/4YJx2dnI8ZbuC9+V6efLmBwf30FOar+fRLH7c+WEdWhppYTBAMwd7iOI9Ob2DcKCM3XWXDamm698++DbDw7RxWrq3+x4E+Gk1J8SVJIiPagWqphkCojurqamy2Y/M+zM3Nxa7Tsf6P1MI4n47sZys9xaBm51WEwl62IBAcErtxHPVrsUstFxY6SU+B0oWzJpfx/js7scVbeohGRIiI1kV5pZ57n6wnqQhefMzRqPY78USZOeu3EEr4GcAYQvipzzuCNc9MyfYysuKFDOM0VCYJ8wiQj3JeqjI7ep2M0Sjh9hw/KX48+J8aD80mLRq1xIqv8nF5ktz7ZD0P3ZF+tPgGDD2ljiLXyJRB9tGfTSvpKAoNpKJmI2s3hRk2qCk2SpLE0w9kcM7lVXw1r6n6uRCCr38I8vGHEjUuhT0/55CV6IBVUhEXMZ686wA1UimrfsyiYzsNPUeWMm6MqdXCYwAP3WPm9D82EnHa6Hm0UiiABTtnTQ7y/a8xPvjgXe66655jaoeDBw+SnVbNqBOzmfmuh227ko0KgtuutTPl1hrmvZ7drJiGP6Aw5dYa8LWtJIoRbVGdWyWpUeIqbrrKzAOPe9n0uwm7dwDpGKjSFHPdfQ2tVvzV61MVMp95zMmm9TJ79kfp3kXL9dNqcTYkGTHEyNQpBlQqiceeqeLQ5ghaFVRXHTqmNoCU+q1Xlzg1Tg252WqSCnzxfYBXnnAw7fF6fvikJclis6p4/hEHcz7yNqqZoCnda/nqMIu/CfDsa25ys9XUOhPkZavIdKgZf4aJs8Y1paGGQgpX31lLz65HGD3MyMghDjQaid83Bgi3QWDuK461WWhQkiRGnWhg7cYwVuvxTcduvOkmpq69qTFLJCHieIs2sPL7DDIdavqNqEZBZjMrMAgzRsyECSKjohdDqKaU/WwnTThw4UQhQW+GNu7CJ0WSiMZNVW3Kq6y2TqFPTw3DB+sb2zgeF8Size85wzmQ8yf9xqwZdk4/2UiX9kE27bTy2AwPVbUJjpQpdOpGqpAEEh5DHepchUilAqixJrPQaNpOs/s/xf/UWGgymThS0aQOLq+Mc+VUD/XlJmR/PvXJaqpEHUVSV7RCT0jrpEZ1mKnXarnlb+TXsEEGXnrCwfQ33Fx9mY3CfA3vvpzVIq0zPU3Fcw9lMOs9Dy8/mSL2u3RMVaP9Kwb11/PG85m8OsfDodKUj2uk3opU14nRF5W16XV56hgjs973kJ+bKpB6rBvjzz39AK88lcGIIXpumFaPQVuJI94eSZKwkgakFkgRbw6yVMOK1eFGUjYjXUVhnoZvfgpw/hnNU8zrG5K8O9+HWgVvPJdF3546vvjOz7ZdUYYNNvDex36CQYVgSOHHH5PUVKUyE+JShEsu1DcjPiHVv196wsH5V1ax5KM8TEaZO6emcfG5Zqa/4WbVujDjzzTzypMOCvM1rN58fDFg4mXX8srbT3HJOWaMRhm9XuayCyz8sS7MGWNT5ENFdYKuHdvuT507aqioSj1X3TprmTrFxoatES6bWo2zRsXFF5h44fGCRuI8HE4y7Yl6Fi/xpzxUn84kN1vNoNPKmHBDNYmEoFsnLeGo4KE701stRnj2ODPzFvrp0UXLqm8KGXluOS+95WLajWk8N9NFn+5a7Omt20u1htGjR2PPSPLovfZW/37TNWbefrccEexGQPJQ1C1EbUUSaiE92p4aOZVa3p5u7GYjfcSJ6KSmmB0TUZzZ63nvyZYblmeMNXFvIk6/0BiOyHvYsdvJuNGp5yAzQwWGIH/Zh0fSgqF36l91FqTRnnoffPsb6Iy55JogCWzfD4/dXcX9zxz7+Pjfwf/UeGiz2qmrb+Cxe+y8ONtD9y5aPptvZ8Co38gUedjVyWYpxn+HSpa45zE3Ln8Uu1XGaJDZeyCKy52k+HCMM04xUvNwgOkv/YoS1pNIqnj3pSyuuqOWoQP1XHi2GZUsseTnAN8vC6IP5JEXGIBZdKC4/g96Da6DhAZZm+DcszU8fI+Vnl11bNgaZejAlvMBIQRLV4S4/zYbyWT0uNrinnufZdXyk0jzOlj1m5fd+6ONxX4hpXZtX6gh9g915eIJweD+Oua/2bQ2FUJgVdlwJfyUsIci0Q2VpEIIgRcXDVmb+XFmGt8vC1JdnaRDezV7DsQax4q/4+mHrYxbeYC02mz8woshy82Lr6Rz+tgmf/2DJTEuunwNkSr9cQmlMjIy2L3XQ162GpOx9aLAf6JDkYa6+iTtClOf8fiSZGe2rTDNzZGRtLHGfhzPKMNsgZ+XBxnYR0emQ80j09L5fW01dqObhUv8fP5eXjOfeVlO+bw765MsXuJn0oVNsWTLzghnnmJuFNbccq2Ni85NMPqsP+jTQ8vOYnFcfUctq8nKTSDLfua8lI3bm2TrT7ZW1btqSY3R1ZHMrAqijlKoz6FI6sIhsZu1LCVDZKNBh5cGzFjpySAiIsQh9tCLwal1tQDcoLgUnnx4A48+HWfLqkx+/T3AH2v38uUPPpYuziUvx0J9Q5LnXwrSEExgJxsteqopRUbGiJUkSYrZQT+GUUclqkNWTFioMa1Cr1dht9uPuR3+sY3+I0f5/yG+++47xo4dyymnnALAVVddxfbt21m6dCmTJrVMN7zqqquavZ40aRKbNm1i8+bNzQK6JEn/scZvDUIIknEdnegKnXajMiSork208Mj5E+WVCSZd3DwlLRRSGH1WLTm+fqSLgmbeET0ZxD6xlQZR06igTCOTSkoQKCRFkgDeNhVwf37+T7VQlDAds2W2/m4hR2kZ8GxSBr5oJnuLY5j0MsFgEJOp7VTrv6KsrAwpZqQ7/dmsWYac1JKuZHOA7XQSvVFLapS0Ws4+tfVrHT7YwA13O+k5spScLDWxuCA7s+mRz8tVEZeaKzmDwocrdxOjRsucMlbN4VIz46+s4rILLLzxfBbrt0S44tYa5r6WgyOjKVh+vzTI63P89I2fjEFK3V9MRNnPVjzUk0MRR7z7cKSlChgdD9av/QWzSeLRFxqY+Wwmz7zq4uZr7NxybcrEua4+wZW31zJ2pLHZwj8eV7j0+moK89W89o6H6y+38f2yADdfbQcgM0Nm14EYSxfl42xIctN9ddxzcxqnnWREliV27Yvy+IwGJl5g4aKzzXy/LMjF11Wz+J3cZuSv0SgzZICeFWvCraZUJBKCTVsS5NG00ChUulFc5sTr9R5zO5x77rnMeX0+gwZL7P/OSZaSR4nYy3ZWkyc6YMBEEB9HOEAuRRTShQZq2M822tG1zePaovns31/OHXeqmPPGGgrD/TBKZoQQNFBDKG8XK75w0Kl9avApPhzjqttrWfROLhnpKqqrFWQkMsjGKKVIBnOnXJKGODVxN9lSKm3J0C9FfCbqUhNfc5GewvYFqFRexowZc8zt8N/B/9R4aDRlcPMUQX6uiouvrebnRfmNfklVNQkibhNpUuseaRnensx4ZT1ffdJ8Y+jkEUZefsvFpddXk5OlJiMtVRyi+GASKWglO1uFQgUN/jj2QEe0ko68cG9iksy6TW66d0mlvfXp3vZGTqf2GtBEyaKAKGGMR5/9JEk++yJOejas+O2LYyY/Dxw4QJeOqft+dFo6r8z2NPb1vBw1b7+YxW0POcnMUNG7u5bte2KpojR3pXPjbR5EsPWNiUoOk0NLbx69JcHOnYI9vxZSFG7ywjUZJUae2DqRBzBiiB6VpQFb7TAumLAJnTmOx6khPdKJsmV6PplTgynXzcK5aTz1Uj1LloZJTzv2Ca7H48FiSSLJqbYYPczAz8uD6HQyPbvqmu2m/xXDB+t5bqarxfuBYCpV84R+emKxVJE3q0Xmp+UhunWONyM+IRXrPpqVzblXVPHY3U0K04njLSz62sdPvwW56JzmGxk1ziTJZNvFTmrrEtx+vZ2nXmlpmfJPeP2lN8gin1L20Y3+uI2l3H+3kUyHmnse8RA4ksMJ9EYlqYmIEH48BPBSRBf0kgFZqPBqyxDmSuIuOzIa9rAJIRQspCGs9aSbFTat1fDExizkqJGoyYlPU8Ppp0tcfZmNsvI4GnfzwjEJ4rirTDx4s4X77XXYM5LkdjqBrXX9cDl3Yf/Tn1YlMDtMZPVvjyzDrgPb6CwGkBTKf6yiZ2v4nxoL7XY7ZWVJqmoSGPQSZ13kxn5kGLlH41823QkTpFi/hlGjZS48X8+8RQoP3ZHOwq8CbNuWJCcXLr/EjCNDxYA+ejbvqEOr8ZKbrW62qflXnNBPz6PTGxpfjxtt4raHnPj8yWbf6dxBy5svZPH8TBdzX8qgQ7IvfuFBr6ts854kKfW/XicRDAaPebFbUb6PUSdms3VnFJNJocS3F6vIbbG4Ez4bn3x5kPxcNRPHWxrnbNMfzeDG++r46dcgl19ixWaV+W5pkA8X+zhtTEq11Lenjjc/8HCwJM5Xc3MbVUKRiMKdjzSw5psscoN9AKh0rGHqlOYEY3llnFlzguzancBdL3HS+Aq6ddbQtZOW7bujpKepWP5lQaNf8659UfILmit3/yv06tWLBleC0eMreOkJB2OGGUgmoaI6jtuTsh4pylez72CME09o3dZn/8EYo/+iFBt/ppmX3nLjrBfkZmmY/oSt2dhhMKiYPT2bqffUcvrJJnKz1axaH0KSBEMGGHj6/gwm31yDSpY47/S25/qnn2xk9YYIF5xl5qn7M3hpthtHhpraugTrNkV4/a1jL3hkMBiw2domPNRqibw8iVrPLgxFNbz3hp3zzk8RTCrUJOUYkUQYg2SiuxjIdtVKskw2TMJGWPYR07n5YkF6i6wqSFndSCKlCC1SuvPh/Epuu06g0UgMG6QnaatF8TYV4zP2B7UD4jXgrD/CjbcHmb/YS01dgpwcNU6nQiwm8cFMB5GwRDx+vF7Qx4f/qfHQYtWhUcns2BPnzuvt3Hx/HTqtzLVXGrFZfHzxQ5hDpbHGeftfIYRgzRoF7aEBRCzV+PLq+OqTNAryNGzcFub8KdX8/k0+V00yM+ECI29+4GH+4iAfzMzhuwV5rFgTZv5nfhRFcMooIwcPwM4N7UkQ5yA7aBc6gYxQKhNRCMHSdyv57fe9fPCWjbsfr+fLD3JbZHO+PsdHfR3M/yxAXsHxWb4sXLCIaEhFOYdoV9uNiyfs45zzwlw5yYAswTc/BVm6MoTNKnP95a2LTRZ87mv0Rf4TwwcZSKZV06NmNNXiCFtZiSSnalio9TEeucXK+Zd60boLkUJmIuYqhpzeNq2UnalGtnqpM/6CPx7mlOF6xgw3NIsvnTto+frTdMZeUE0sFjvmMeHIkSNotRIadYrYjsXatjcpLYuTZm9q/17ddazeEG61fwP8tjyOOmRHCMFBduD3+3j1kQJIqolba+g9IMGsF23MX+zjsVdNFJeHWi2wCXDVRCtX3FLTSH4mEoJ3PvLxyezmCvGcLDVTJuspLokSPw5HJCEEKqHDXw+jx6aysvoOryE91rVNmzh9OJNdu8qIGZ1EROhoVXgvPTiBvWxCg4582qPDSCn7qKOSIjq3EBTJkky+ewjPv/QrEy4wMm6MkVNGC9ZtC5CXoyYSUTj9gnr0BwfTj7TG6+ki+rCPrZixkk8HnFTTQC0mbFRTSgAvvdpL1LlTsf4/gf8Y+bly5cpj/uz/2wv9RCLB4cOHGT9+fLP3+/bty/79+4/pGKmqsuEW5uORSISbb74ZRVFo3749EyZMaBbw/09RUlKCjEw85yC3Xq/nvflRXp7t5vRWPMmEEMx8x8M3H+VRXhknHBG0L9Qwd6GPZFRLWiK/1Ye9Iz3YxzYySHU2jaTFIuzEibOHjeTTCYW2B9w/i14AhDKLsVhA19C+zY5l9bfn44U7CUeVY1b5Acx+czb2ZDYxouQXJPAE4uAPootY2Mk6VEJFnjH6j2kFmQ6ZRe/kNe4+X3JddWNV0KlXWpgx4zB5SqqyZkxE8LVfz2/fpDemhgPcd2satzxQx1c/BLjgLDOP353BpddX4fEpyJKE3yfj90J372mNniCQUqD1FkPZxh9kkofbBbsPCG7Jb1ll9J9QUVGMxSSjCKmxUMef96zVShTkaZhyiZXzr6zi5BEGhg7Uc+BwjI8W+blmkpWJ4y2oVBJf/uCntCxB8eEYXTpqee0dL3NnZmO3qZh0Uw0fvZFDXk7TfffurmPRO7mcN6WK0ScaOPc0M+l2FU+86OK1ZzJxuZPU1iWIxwU3XGFjyq019Omua0YKCyG4/X43hoaOzX4nLTpEUuaHHxYzdOjQY2qHjIwMtu6Msu6HTM7dvxXnoW7Y4ulkkU8QHz7caNGhw0CRlCI7HeQSFzEU2vYgVFBYuTrC6adaWPS5iudf2kB5mcDlTdC3r8x7M9Obecd26ajl/tvSmD3Pw723pLFqdRwbGZhperZVVlBqNfhwERIBjBozmlyIl0NwQyqdNOdcNQdKs0kmd7F3385jaoP/Dv4nx8NgsJpLz0vn2jtrueBsczOj+JKyOJqwvc3vGiQTR8pa/90VRWLBm9koIqWQvPMBN2YjPP6kmovOsSPL8O3Pbh5/ZiWm0kFYSKdQ6crsd5dzyflGIhGJLVvbfqb2FccQCRVlHCBBEq3Q0o0BuHGS4+1Mz5GH2brn2FN7nU4nW3emFmtZDjWBYPNzd+6g5at5eRw+EudwaYzPvg3w+zcpX+f7pinMeHoDee7Bzbx1nKKSao60WhxHpUnw+Zcx8kLNq3SKqJ7yCg/DBrV+nRVVcQxRB7vZgFwrI9VqMWPDRGYqldBVQLghyNkXr+a7z9L5fV2Y3n2PvZJthw4d2LknRjiSmg2eNNyAEH/6ELf9vT+LjfwdR8rjjQU8tFqpsZ8v/NrPWy+0rpjV6WQG9NGxdWe00X/xrFOMPDa9npdnuxk32tioKA6GFIQi+HlFiLNa8VdOJgV/bIgwdYoNlerYx0aA0kMlpJNHBQcpF2ZkaxUXn2tlX3GMn77W0lnp3/jb6SUjeoykiSy2s5quoj+VlJAWKyLsCqFDT2f6oJP0jZs+ZYkyDHUOBieHIilS6lihfGIiysrfVmHQ+/h+WYhYSIcOFxISTqrw4aIPQ9D5DeCHWu92uvbch1rdDbOlKaU+94KjsURAaAtoPEbqqcZFHb169TqutjhW/E+Ohbm5ufj9MOmmagb0MKGv6JVSvP8FBslEz/DJlB5ZzsQLzMx6z8PQk+vRudqhDWUQV4V5d84hLrpY4qmHbfTprmXqFDuvzPH847n/vqlgNkmccVklSz7MbxzvhRB8+X2Ad+YF6JQYDRKYsPDHmhjO+gTBsCAvW91sQbpha5SuHTUs+TmIohx70SMhJKJRwQ331PLMg5ks+TnA0p9/IzPakQwljwQJvJbDFPZ2s3B6HpffUsNJF5Tz0J3pXHS2mWQyFTtmz/NiNPrRaCQWfxNgUD8tBw7HefVpI25Pkp+WB1ny/7D331FSlFv7P/yp6px7cibMkHNUclCCAiqKoiIoYs45JzAHUFERczhiRMWMARGRjOQw5MmhZ3o65+6qev9oGWxnxgPf5fNb73mec63lWjLTU1W9q2rf+97huv6VnxK76PUii5/JZPQeB7HtXdAKOlQi2P8kYvTiq35eXiRhcXbHoqRhIESjaT9rHA1MHm/ihsvsKSJ1iqJw7+Nebr37xuO2wVGUtNdy3llmflkT5tlXPAAUt9Pw4ptuRg01cOmFVh58uqnV5GcwJLN6fZj7bj42HqzRJH1lzGfgyjsMbcbXsy+w8uEyH/1767lzXiMXnG0mEIKJ59cQjSsUt9dwuDzObxt8xBPJAtSQgce6xiUJjjIdjB1u5PUlXt792EeTK4E/KFFXV9fm6PVfEY/HiSf+/vkJJiI8/IKPMyZmsfgtPxp3sijtM1STnRXHEdlAQcMIzIKVgdI4Dsq/EdDXk5YGVrVI357J2L7JJbHkUx/7D8fJylChVYtoXIU0asqIZVaQiMmcMbOWd1/KISdLzSMPmrj7znUUuE5GLWhQ50KiESp/L6NgyBHOHJ/G3KccXHahhesvN6NRw8XXO6h3KCxZGqRrz+OLj/9f8J/sD12NQQqLYNe+KAkJpow3MX9uVnO359lTDNzzqJNX52djtahSio+ffBGCphzShGwIZBPaH+CM89fx+6psBvcz8NSDGQw/vY6brrLRvZsalaBm9XofK9eEOGWEkbHDjc2NHus3R1i7WkWRkM4hZTft6UqGcGwMXBAEMqRCmvbDK28epKJcYdD4am69xsbIIQYcjRLzX/ZwYIsFxW9l2w4Po085/gRPMBjkg399SE6ihAJKOMBOAg0xPlwWobYxTHlVnIduz+CuG9K4Y56TD5f5ufDs1ALtgcMxXl/iY/evqUXH9DQVJw2T2f1NNfnxDuTTAWRAhsOGH1i8UEOBa0QyrhQgFsigsX5tm9eaSCjk5Yl8/1E20ajMJ1/5mXZZHR+/lpdSuOjYTkPnEpGvvvqciy+ec1x2qK+vp2uJhh17ohTmq/nkKz8zz23ZqX2kIs7egzEuu97NxRfpSSTgk6VRKuoiXDDV0oIOy+WWWLosQoZsZKfqNyxKGv1j4xGOihCFu1D+k4OpM3aQEBI0NEl0bNd2p73ZJCL94aoOl8e4Y16SsumvIlgA0yZbOHOWD5Xq+MWiI5EIGrSYZQuzL4gzbHwjkiOPGG13E8eJ4g0kuPh8E6+8ugaXN3mBDVRhwkYWyW7gID7sZOLHSx4dWj2WKIiovJls3hahvCppu5Bf5MDhGGs2RFGqijGTOrouCALdlP5sZTWFlJBFPjtYh1Ww4xedpGfK7N0nkpFzYsKIf4d/LPnZGr9HW/ifTn76fD5kuWWizWaz4fF4jusY33zzDdFolKFDj23M8vPzufbaa2nXrh3hcJjvvvuOBx54gGeeeabNMeZ4PE48fqzXXBCE5sx1a0FFLBZDRiK/fYxnF4cYN8qI0yXx2HNN3HNTerNjlySFu+d6OHJIYMwkJ6qIFVFWE9M5UZnD2NU5bQYtWkGPpKT2v+dQyG5xHWrZkOTiQqZY6dHqMRqpJZ0c6jT7GTwygt3y7x4jgW27otQ7ZPT6truG/or1v20kpPLRUFDGVZeY6NBOwzsfOSmvqsMsioTdBjxugURCRq1uWfFV/hAGyfpTMm7B3Ezm3OzgnpvSOWWEgdFjYMfKnZQovXFbD7LgSXNK4hOS7erPP5LFyDOrsVoE3v/UT9+eeubMsJKbpWLtpggPP+0jGHFgjxURU6I4qUdGwkY6+XSkjnISSoL07J4n1MoPYDQa6VSoax5J69ZJy+btEQb/aZQyHJGZe0cGOZkqdu2L8t2KEMveySMYUiivStCzq5br56Rx9ukWZt9Yz/cfFXCoLEbPrjq27IjQo4s2JfF5FGq1wE1X2HnnIx933ZDO8JMMPPa8i/KqOLNvrGdQv+RY2AVnW5k/N4sZ19Qx4mQDg/vpqWtI8PKbfpSKTmSGi1OOG9Q40Zlkdu/cddycONu3b8fVqOKauxpZ8WUOby6p5J33Qhwp9zKAUYiCSK1ShiUnQJPlZ+IJEDzpmD0dKaOUvFY63ICkUEdYzcKHbPQY3cCy95MdXW996MViFlMSn0dx6kgjd8xz8tX3QYyO3kSRSXBMXV7QgRyBHgxiL7/TPqMYu1CItzKEy3oYXUE940f1ZdVGOxdNs/DSm5UnxA10IvhP9ofhcAif30bpoRhXz069/uxMFZK27S7quBKj0RXnslscLHw0q3lUu8klUVUbb76v23cF2HckwrrlBSkjelMnmRg9TM+ICVswVZ2KSlBzcD90GVhHyGPmt/XJEanWgpaHnnbRrauabpMEvv9Joa4mxm7W07MPNNXW4POKFBSWHPc9LygoYHdpgsrqOO0KNew9GGvmkfszittrOFQWp6S9pvnYl1xoZsUqJ998vRKbkokaDT7cmLBwMuPYzUaMigmjkAyIvep6jAaBWJ2txfXZI0W8+Eo5551lbvXan1nkpj6opSeDERGpoYwgPnaziRylkA50wyCYCNZ25cvvKjEaBPILOh23HTIzM6msUlBrJH5dH2L00GSiMTdbxa7SKLKstDrqtmVHhJwsNa+950WlgoljjBTma/AHZCIRGb0+1Y6hsJKSnPgrbFYV8xY0cdE0K4fLY3y0LEBCVghHFIZOruKWq9KYPM7E1p0RBvTW8exiNwN661LWFkVRuO+JJrQauO+JJjp3HX9CPkBQCdRTRQ8G48dLUPEjK1aeXxTE0tS31WKkWlBjVuyU8jud6c0R9mLEQk/hGDWDIAhkKLmUh4x0ZXCLa9IKOjKcfdAIe/lgsZXZN9ZR0MnHul/VFMZ7kEkuruztqE1h/KEEffvDG/NzqKnfz09rMzlUbiQQUqHVSGzd4kazqwDZBxnkcoAdKEL8f2zs/T/ZF9psNsIRhfwcLR99GqW3lNfmPY64zKzbHObgbh19YmOSvK4CIINSX8CX/9pJfp6f+kaJju3UVFTF2+xOrq6NYzEf+/nC1zx06qjF2agwZFIVHYrUZGao2LMvSsClp8R5erOCa0DlJhRLcOXtDRTmq9l/OMaQAQbuvyUdWVZ49LkmOhZp8AUk7Hb7cT//OXmdeeDJw5w9ycz5Uy18sMxP1d5cxp17iNz0GnJzVFxykZ5B/ZLTSL//2J5Tzqlk+cogn3zpR6sVmTjWyM+fFTarn3co0HHfYy6GD9UgigJLvw5w8XRrq9ckCAKXX6rj/tu3oYmbiLsEln0T5PKLrazbHGbBs3EsRjWJjjtxREHjKaAo2B+XXMZDTxxAkmD6mRa0WoFDZTFun+uksgbat29/Qj7g6y/fwWgUueIiW4oA5i9rQ1x+i4Mln/mYOc1K72467ny4kftvSW/u1i2rjHPT/Y08cGtGis/cfyhGr+5aHHVRCvLaVp7PzlTxxfdBDPpkMaiyWqKqJk73LlpmnmflsWddPLPIzcXTrRj0Al//EOSx5128Nj+H/Fw1y1cGefPZbJb/HOSbnwLUORIU5KrZtSfO+WdbKS0tbe5G/HeoqqpCltpWo6+sjlPSQcNZp5spr4rz0uIIBbF2RIkQyzrCqOE6ThmmZsELqwg1Wohom8jMlnnwtiwmjjGyYLGbx5530aVEy1sf+Lhmto1zJpuprkvw5EI33vT9XH+Fmatm2zAZ0/j2pwBTZtYiADnZKtLaK9SZVqKKmbEIQ3AEq5hwaSUP3ZXOo8+56NZJg4LAOXNq+eS1PN5blMvYc6qpq5M4bYrlf31seKK+EEAlaKhzSNx6tZXPvw2w/rui5s86myReeiXExrUaevUNYrDFGDVSxS3XGXn3gwjffqGi0NOn2X8aBTOB+iK+/sHF1ElmJo8zcfcDft6Y2w70IQhb8EoKN1wr0bN/E3Mu0SMI8O6SKDs2q8lrHIqCgg8XJbReuEtPFPCv93cj6hKcMkbDus0hdu9LdoDff0sa19/uBVd7nIqPaEw87nu+atUqosEYeXREI2ixafT0HSFx1w3ZjBpi5IKr6ijKT/q0J+/P5IpbHfzrEx9XzrJiNol8+HmAVb9KyI0F9B7SwIfv2FNE9V55Lo2hu/ey+0AtBRSjRkMT9TQ0SQyWUgvqWkFPxRFVm3HxNz8FmTgmuf/V6URmnZekXHno6SaefTh1crRDkQZXU+Pxrwk5OeRkqzGWxQiFFD5c5icrQ8WEMccmIg8eiXHJDfVEA2rqfjyJB36tB0XAGsvDog5wyhk7WfCEhWGD9SgKrFgdYt58F51KdMTbbyK+GYrl3i3WXZuUQ+WBHMTCcvJz1Bwu/3tR1bKKOJMvqiGRUKhvSDBuZOs5gWBIJj8vSSVwvHYwGAxElRiyInHn/V6qj+jJ1xpwmfYgREKkhTukNGkBBDIOsG1XmNWrtQgJHVqSdIhNONCipUK9G7uSTYHUGS06YkRa1do4ikhEYcYcLxZ/B4zhHBLEOffswzTF/HSNnNRq3CIIAnYlEx9ubEI6ggJuTTU5djW5BRKSJBOOyP+YL/zHkp/XXHNNqz8PhUKUlZWxZs0aBg0axMCBA/+pU/5btBW0/DusWbOGpUuXcscdd6QsCl26dKFLl2Pjs127duWuu+5i+fLlzJnTenVi2bJlfPrpp83/7tixI0899VSbalVGo5E4cZx+mV+/KCI/N0mavPgdLxPPr6EoX008qmbbVoWIIw1iOnJ9g5tFCxRFoaroB9RirNXjH/2M9Ednp6IoeIQGIh128Oy1Vp54LIHaW4iPJg6zhxKlZ4rNIkqIMkoBKCqM8diDOSx+14dLV0FarPXv5DVU0HQ4AsgnxHUZjUYp6Olm1bICyirj3PxAI888lEXfnsnRJn9AZu7Tbi64sp5P32rJD7T85yBjhqdWrtsVavjwlVxe+ZeXWx9sJM0mIGVWsbGpljybzLhRrfMM6XQiHfONXHFNkAfuM3Dphceei6mTzEweb2L81H3s3eogTpwcCtCgp5ZygvgAmeuu1LO30nVCNgA47fTzWP3TEygkF5lrZic5/lYsLWjetGdnqqmsjjN5nImEpJCdqeKGexs5eYAeq0XkuVfd5GSpmD83i1FDDZx+YQ3+QLKKsvdAjJNa4aA5ipP66/ng82Ndaka9wOQZNXz+dj5F+WpGnVWN3aZi4lgjP3xcwOr1YX5ZG+atD7zk1A8nQ0jtoJIUiWDGQexGmaL2JSdkD1XcyKEjQc67vI6+PXRMnqzipcUhNsk/YzeqOXmkxHOPZ1KQl3xv1m6KcN0tmxDL7NQq5eQLHVKOF1C8uGikM33wRJzsX5fNl8t9TJ1k5ovvAimKgH+GKAoU5qspytOyrtqF1p1DFYeaVfCUOIjaZMdVf2UkgexaUGBvYB3PPK4jI83I6x8HUGszGDLQwEtv+k74uThR/Cf6w4APnl7kpm9PLU5Xajd6p44aZLMDX6MbCy03zi7TYZ570kpOtopZ19Xz+dt5eH0yF1xVR16OmrMurmHP/hiJhMIl51tb5SZLs6u4dJaeD5+pJiNehErRYfYUoSMGtWrGTD3CR69l0+MPfiWfX+KhJ7wcWJuLzp/H8v17ue02I4vfDFJ7wEL3zlHOvFnL7XO9PDDvuuO+5xdeeCHXzrmKcefW8ubzWQiCwgVX1fH5W/kpnVTVtXFuvctPIpH8/8J8DZKksG2bzCDlVMIEkJDoQNfmNaNE6UUVhylRetJkPIylcxWP3ZvBpbPi/LVHXSvo8B7J49b7GnnmYXtzR5gkKTz6nIvSUoVBjKWSQ4QJ0p7OmLASIUQ5+9nL7/RQBpEeL+KTzw6SSAj8vvEn7rzz3uOyA4Akx+jXTcfN9zdy+7VpXHK+lWdfcTNlvIkX3/Bw05WpVeVIROam+xspzFeTk6UinlC4+9Em9HpweyWWfu1n1nmpm7+ORRp27o22STez4fcws86zEokqbNwSYc6FVm643I4oCnh9Enc/2shTL7qQEgL9eulY9GQ2s290MKC3jiGD9DQ4JT7/NsDEMUZUKoGDR2KoDc4T8gGWdJmAL4qNDOxCJo0e+OjzOsrKJYy0zSEcJUwhJVRzGDP2FmrxRz9jwoIotJ4AtilZrP4twXNPGBg1zMB1l5q5staDs2offQfHePYJOx3bGbnxvgauujhp24LcKLOnpY5AX36Dm71rTFgEOzIyCgoC4n99YRuw2OLs2KOQlWZGCLR9vWpZy/OLPJTEBja/53/+ntm+3jz30gpOHa/GYFAx9XQzi97ycONfRCIUReGm+xtJs4s89HQTX38bI+bIxCuGkAImesVPI1YZZYdpDxde7WHpwnbN5/OqHBj77WTDeznNhYSj3aETplfj8kgoCuzcE0OjFk6oKyw318rylUHWfJ1cb9UqaHBKFBWq+PCV1kWDenRJivr8dbRRlhVWbwhTVRdDqxhobIrgD8g0NCbo16v1se1X3vIz/9k4afEOmLESjPu5+979eL1e3v/cT99BatxNEk6HCkERCNkqcaorKPGOoaLuCD/8GuDjL/0IgkBOlgq7VSTdluDgwYOcdtppx20Hn9eFRn2sM9fjlVjxW4hFb3k5aYCOzVsjvPYvL5NONeF0SQyZVIXFJCIIkJmh4on7MlPEWxQl6cdvuyaNPaUN/LQq1Mxf+VesXh/mlBEGZl9gZdwoA7fPbaSyVsLpllGpBK6ZbePMP3Gqjh5m5MDhGLNvqmfWuRbyc9RceE09p44wcsNlaciywpJP/WzZGcHtkcgoFI7bD3z++ed4nVrmXONl+efqlEK+2yNxyY31XDTNyqU3NLByVQxtOIN96g3EdR5+eDMTq0XFzGvr6N5Lw67SBtQyTBxrYnA/PXq9yL03p3PjvY38tsHHt+/nN9u7qEDDl+8ZmP+yG52e5kT65PFmJo838/CzTrqWaDn/rGQHWoMzwctLAoiCmVAsyogzq2lfqAYEvv4xyDWzbdz/ZBMvPZFN9y5aqmv9GI3/+/3h/4sv7Ny1EwcON/LVjwHOO/NYgrjJJTHuTCf6sgF0O0rf5oTdnzsZ8eXvFEu9KKIlN7g5UMTSz+uZOikZ3+vNEplSe/ijvl5DBQWNw6j90c8dv1XSJNTTMTSYQsEGQlJrQI2mTbsJgoAKNdddoWNAXy07dsf45Cs/d99gZ3B/PV9+qGbMxBoKLWoE4fjvuVqlRkFG/GN/KGXVEIspjDw5mTxe+GgWM6+t55LzrRTmqdmwWou1oTcPr/cgqCTUoc6INBBRuTCr1Fx6YyNFhSKXXmDljAkmPlgWIL9Iwt8QweVx4KAaiQQmydpqAszm6M1ZF27lm08ymidgAHaVRln0lofP3kr9XmOGGXn6JXeLInTpwQQPzznzuO1gs9m467YoWRlqZkyzUl4V55e1IZ59xUNhvprGJgmTQcDjldEJRkyCBWPUTIwoApBQJNy1aqbPbsRkTt4rOaJDpdNwx1wTFTUxqjcUtnn+zEgJVZ4aDpfHURSFfQdjdOvccoz+lXe9PHxXBmdPSvrGjVvD3PmIk9cX5LT47Bvve7lmtp27Hj6x2FBRxWjyxwjEjRR0DnDLNU769rJz8Egjz79Ugbe8HZnBriiKQr3mAFVuDx3kPnSlHaIgIikStZThopEwAdLkHLSyiXL2ERBcoE7giTe1qqMRV2LURpwMDI9NJlmPvg7OLBSlnHL2kau0I5BditYWSjapec1YGrujRoNEgpgSJUyIdJOI3hznoTsyuO1BJ4cOav4xX/iPJT/HjBnzt78fP348Dz/8MBMmTPinTtkmrFYroii2qFx5vd5/O3a9bt06XnnlFW699Vb69Onzt58VRZGSkhLq6+vb/MzZZ5/NlCnHuGuOOsbGxkYSiZZEDg0NDdisAvMfymxewAVB4NpL7Vx1sY3d+6KcO8NLh4ZxbOM3+jMypfIiCAKaiA1DZoCYI9oqwa2TOuJE2aj8jEafYNYMPffemklmhor1W+o5fKASrVPE5fGxI+YgV+qIKqFHSqun3F9H+3YiV80xodXquPl+J3sPRsnpkiCw24P5D8XXowgoPqojdegFFQaDTF3d8Ss4KjTy5vPZGAwidz3q5L1FuSmcnRazyIKHM7joGgcPPtnEg7eno1YLSJLCVz8EufdxJ+u/TVW2dzZJvPIvL+s2R1CJkJWh5t6bbYw82cDE82v+dsG3mFXojXFmX9CylV6jEXj+KRtTzncgu2w4qKGIEroK/QgqPnaIa5g4Lo3tL5WyZs0aSkpKjtsOgwaPYvGihzHoRbw+ieL2GkQRJl9Uy5wZVk7qr8dmFXnseR9XzrKx+B0vWRkqPnk9L6WT49d1IS68up5H7kpnx54oFrOIsylBbX0Crabt713fIOH1Sbz9kZdhgwyUHxEoyNXQtZOWJpdEbo6K1evDPPeqh7wcFU6XRG62mreez+GiOdtQIr1Il5NJZZ/QhCd7FzffqOX191Wccsrpx/1MOJ1O0snG4ynjlWfsTJ7uwiSl01Puj4KCudcWPn7rWMezIAiMONnAj19qGDWhidr6IE1KPdkUokKFk3qihOnFYDToqOQgRf7BvLh4DVmZIkcq4hTmt+4im1wSep3A4meyuCzSxMefOhAQqVQO0k7ojOQHTR4Iu8Ep11NUlIXkAZUg89EXfnKy1PTraWd7aZT3P/cRCAh/awe1Wv23geDf4T/ZH/q8Al8sD/DoPZks+dTPGROSAcO7n/h4/1MfQ4dpCPTZzI5toHO1JyOQDLjd2moye1Zz9uQsVCqBr38IcNbFtYTCCjv3xFDLOgw6FWNOMdK5WMOIk9seM5o4TscHrzbhatJiJ4sciii3r8FkUZMI6Zg4vRabXcSo0hHyatE3diI3kfQ7toYsnp2/hofmGbntXi+bNml58yUTT77YhMfjOSF/WNDeSt2RKFfPViNkJTl5J19Uw4iTDeTnqvn51zA7f9eRUT8MgAmTNzN4WJz+fbXEXDZEQcRES99lFdI4qNnMPkMdCx63MO2MLHbujRDAzTblN0BAg5Z2dMYqpJEV6MlPH+9k8IYKenZLBvtVtXGqahJYvV3x4CRBjJ7Csdl4Aya6M4BK5RBVHKKITsmuy6hAJBI+bjsEg0HMZoGPXsuj9ECUux5x4vZI+AIKA/vqSLOquPCqOq6YZSMvW83azWGef9XN1ZfYuP6yY4mdc6dY+PRrP16fzHtL/Qzqa0hR0r58ppV7H3fy5bv5LdaEfQdjlFUmyMpUkZ2h4rcN4ZSE6/yX3YDIL58XUlSg4bQLqinIU7P8w3w2bImwe18Mu01k6Rt5fPV9EI9HoV2Rhv2lW0/oeWisC6JSCSiSgoBAerQ98xceZvAANQfx/yH80hJhgvhw04neHGYPJqFlolRGRqTtztekTZJ2GXmyngnTa9BqBIq7x/l8ybEOnMqaBN1b2QAcxYB+KrZ+GsKCnWoOEyWCWq3w3nvvMW7cuFb/5v+qL1QUBb1OzW3X2Lnz/gB2JdjML/7Xz3lxc+AA5AitPwOiIBJ2WrhsRvKc115q45YHnFxzp4OrLrbTrkDNztIoC1/z0K+3jq9/CPD79giD+ppYuyqI0phFe5Kd6zr0GLQaxo4w8vGHVSi1nQDwZ+/m548zmxNCR7/jtCkWdu+L0b2Lht+3R/no0xCC+u/Xv7/C522iMF/TzD0+ebyJdz720aW47WetW2cdu0qjKcnP1evDPPpcE6OGGOjXW8ecS+N88nWYmx9oYNwoEzv3RlOU7QF+Xh3ixflqit3Dm++ZGRvZUgHPPrmB7M4KB3YayXEOpugP0RxJSVBn3sUBwxqM4XQqDrv59dtjscqbH3h5ZEETHyx5ib59WwqNtoXcvHYIGTv5bmWQDZsj7DkQY/hgPZGoTGa6ltkXWDn8VBMnDdAzsK+Oiqo4BoPI0tfzGDC+kh9+CZGfoyY9TWTbrihPvZSk7ejXS4fdJrB8ZZDbr7W3mH4Jh2X+tdTH+FEm7n7UybZdURbMzeSUkUbGT6/B5ZFSEp9H0aVEy5hhBj75yk8sBoufyk7hZHz8Ph0zplk48+IaRo7PO+5n4oP3P8QcycNSVsL407fQvZdMv75q9u2T2LpNJtqYw7zDtRQVinTrIWI0uGlXqGbv/iQVViKe9MH33JROz646FEXhtw0RZt9Y39xwEY4qLHoyq1Ve6VuusnPaBTVcM9uW0kV78xVpzLre0Zz8zM5Uc9n0Wm57vBMZWSVs+t7f/AzU1ieYNqcWl0fipvsaMGhF2hVqOXLkyP/62PBEfSFAnwG9OVS2HqNBJD/n2Fr1wKM+dGX9sf1FtyJNyKSzlKQeyiQfRVEQBZGYEqWWclw4OPxrjMtvcHHTNSbcXgmfspcISQ5EFSJuGkkXsjFFeuFRIkSJNNNdCQgkiLcp/KooCnn5Cg/fnaSYmHo63HWDnUkzaikqUDNmuImcwijjT9HzyTd7j/vZb9+hPYIo0CDXQpoDoy2K0XgsCZuTpeaLd/NZ8qmP6Rd76B0ah1rQQOwP+whJHY/DhvW895aW/r0z8fok5r/sZu4zLq6cZeXzt/M5eWwjlX4HWk2CLpHhVHKg1euxKBn4dvfnpAnrGTFUh9Ussm1XhPZFGt5fnNsqt3RJBw2OxmMCROt/D+Pxa+nevfuJrQsBFSajzBUzLSx8zcvPa0JMm2JCrxPYvjvKvkNxunbSUlsp0xDeTyy9is6dRMJSlJgjjr9KS/fwqeg9xwo+siJzz13rmDxNQqPoWu1aBJKJO0ngu5+DGPQC51xayyvPZDNySLIBKxyWeX2Jl0Plce664di6fPIAAw893dRCSHnF6iC/rA0zfrQRk0l3QnawpsVxN3oYMFDHNx8dK9b07w3nnWli9vWVrPrOSVAOIItxuskDSBeONX6pBBVFdAJFIIqFwn41NDS4UNVb6ZDoQSQRYh9baKd0adFQVEYpHZUeLbpLAfKFDvyu/EKHwQ7ee8FOSYfkM3jgcIwrb9yEe5eavHh7yiilkGLc/lrM6WEmjDai0yVjzpqaGkSx5aQvnJgv/P9M8KhLly4MHDiQTz75hN69e/+PnkutVlNcXMzOnTs56aSTmn++c+dOBg8e3ObfrVmzhsWLF3PTTTcxYMCAf3seRVGoqKigqKiozc9oNJo2R7gUpSWPQ1NTExl2dQv1cgCVSqBvTz3denr4reEXMshJSXwehbGxK4YOm6jNXE+hc3jS0f2BoOLniLiLQfJYQgTpPnkrzz5mb/59Q5PEL38Kynx+iW9+rMXrVfh5bYA7J1m5aNqxDfQVs2x881OA95b6qWIzjqpsDJ52CAiEbZXIGXW0c2XiD8jUR6pb/c5twWyR6dVNx/5DMdoVaFISn3/Gw3elMenCWtZtCSPLCrEYnDHBxEXTLKzZFGbK+GQQVlkdZ87NDu6+MZ37b0lHEAQanQmeesnNxq0RenTVtlmtURSFzVujjB6mbzNB2q+XjgyzgVz3CGJKlEPsIqKEyBc6UCQWs3NPA727qLnrtntYuuzj47bDd998RJdiDdV1CWZdV8/cOzIozFNjt4nU1CVYvMOL3SYy81wLV9zmYN/BGOu/K2ox/jl6mJFN2yKsXBPGoBcY2FdHn2GNZJILWfXcdGXrI6PPv+6mf289VrPI04tcuPxxRo1I2nTZ8uRo2PQzLUiSgteXHMU92o322ssyi17djddTiiLDSYPU3HStmbsecXL+2WYSicRxPxOiKJIgRtClZ8oFTeTFu9KOriBAg307jz3QckwXkov/sGFqfvzcRCd600Q9caIU0BGLYAeS91cg2dm2/4jEUy95OHOimVfe9SLFRSRJ4bRxhuaN0/zFSZXcg0difPt9FC16tOiop4oapYwuB7tSMrQ9likyZjkHlVqkpuIQPfslOGeymVBI4detRkJBNyu2BwmHNCf0bpwI/pP9ocksEArLbNkRoVMHDQtfc5OQFFxume8+KEjtPHy2lvc/LEcjqjhtoobHH8xsTv5fPtPGtDm16LQqNKEMOsUG4yhYzZUXW/llbRi3t22OY5dbIhpX4WA/HdUlxLuuY+nTdk7qr0NR4Kdfzdz2oBP1gZMo+EuyQRRE7I29+XHFdkzWBHI8+fyceZqJXbt2MX369L836p9w3Y138NRj9yOaneTnqymrTJCXoyIzXUV2hkhlhUBO/RC0f/A2Wur7sO637axc7UcJtZ3cVRQFBZm0nBhdOmn48rsQD9wv0Ss2qjm5ElaCHGQXuUoRdjKR7Q2cM9lIQ5PE2OFGXvuXh1CDlQLSqeYwPWidFLSIErayGhNW6p1RLBaBwSePPe5n/9ChQ3Qp1mIyigzqZ8BiFgmGFe65zIbFJLL4HQ9en8wPK4MoJDvCJo83pSQ+j+LcMyx8+X2QO+5J47a5DRgMAmOGmqivgy++DROOKJwzu5758zIo6aAlHk92rS183c2QgToWvuahS7GGwf31rF4fZkAfHWs2Jv9u8dPHOsbvuiGd8y6r4/O38xg6yMDQQcl7sWd/lIcfjZDw2NB0DKJSJZAkqc3A7q8wm2UmjDWw5dNqckl23GVUD+VXaSWCYS/WyPAWf5NQEshIhAliEeyoFDUxpWWRVI+RIL42N3JBxUdePsy5zsWvKwWyvQMQFRFHvIpzZrp477U0zCaxeQSsc7EWn19FjUOPy5vcJABs2a0lvb2VGD7SsBKv8yKrE3zzzTfHPfJ6IvhP9oWhUIh2hWqGDjKQneemvGoH3eJDW9wfj7aG9KwEhw5Cy16SY7BbVaSnJZ81QRB4/tEsdpVGeWOJl9Ubwpwz2cyLj2dRmK9h45YIH76SyzmX1vH4E0Yuu8qNRbI3H0vlzWb5j/u5aIaGj1/bicnXnpOHkpL4/DOuu9TO9fc08OGrufyypooGl3RC619GRg7x8BGqauIUFWi44CwLE8+voX1R21uaKeONTL+ynnMmmxFFgV2lUZ552cWyd/Kbr/O8M+D+2+ycPqOGSMRPbb3ErHMtKSPljzwZJNs9soXdBUGgqzyQbYdXMigxPCU2VwlqCgL9cKl/I0aUur0ZrPwtzKl/dFWu/i2Bz62mseHEYuTpF1zFQ/d8yS9rmrjxcjsTx5p4fKELk0HkjAkmHlvo4uxJZrp31vLQM00EQwpN7gTzFrjo21OL3Spww30NBEMKXYo1PHJXBl1KtPj8EuVVCUYONTB+eg1Txpt44NZ0tFqBdZvD3PdEEw/elsEpI4y89KaHKeNNjBudXCucTQkun9GyyHYUM6dZWfq1nynjzK2K0fTqpmPMMCNarfa4baFVa1DHzZgECybHGBz1Ab5ckeQyLhKsNFh2ceZMM2s2RHj5LwnXXXsjXHpTAyuWFjZTSwmCwKihBj7smseFVyeFFh2NCTp1bD25rlIJdCnRUlWToH3RsXfaalHx16/w8nsZWExB9h4p4ZZHY7TLD2PUJ+OPC87rwOoNYbJydWzcGuHIkS0YTI3/62PDE/WFAMs+/hK9ScUT92Ty/OtuLvxDQObX3xIUKJmtJqnSyeawage53etQqQTq6hSaGkQ60oP2dEEICuz51MW4L7cTjRvoTCYmrIQJEFQ3UanZhi08DpWgoiv92MsWGpVacilChRpQkglSWk6MucRazpyS+vzo9SLvL85l+hX1/PaVifQMAX8g6QuP955369aNnMIcmny7eOL+dL7+SYPXJ6fQmJiMIgP66MnXWVGHW7dzTqAHLyzextsv67FZVTxydyZGg0herhqNRkDRRnj6GRtPz5fw1rrw420zPtBIBiw6Hdt3RxjYR0c0pvDmczltClLWNySwWZP7rK9/DHL73CZefPlzoO373xoy0zXU1AVZvT7CLVencflMG8tXBvEHZC48x0q3TlouvLqOrt0VisbVMG60iWeeC+Gs1+JuEtGHM/+4j8cgCiL5TSez5KMf0airyZFaf4a9KgdnTtGSnamiS4mZ269N49IbHVjMItFYkkbp3DPMvL4gu8U+u0cXHedeVsvM82yoVfD+Z34anAlWLStgysw6ojHDCdkhEBDJyobXF6a3sLkgCCx6OpNJ1TWYTQLlB/Sk1bROoVNAB34XV9K0U6F3YgTtBHPz5zrSgz1sJqZE6SB0RVIS1FKBk3o60XaOL0PM4a5bPCk+uEuJlu8/y6T/2BrKy0sRECigmJD1CL6AwvIVIQw6ATUCR44cOaHmsbbw/6nae1ZWFlu3bv3/5FxTpkzhxRdfpLi4mC5durBixQqcTifjx48H4IMPPsDlcnH99dcDSWe+aNEiZs+eTZcuXZorYVqttpmjcenSpXTu3Jm8vLxmHpPy8nIuu+yyf+y6Q6EQavWxylcspvDJFwHefT9KJKoweoQWrUYgl0LUtO7EbEI6jaXtyOlehtP8CwTsiDETXppwR/z0io1EI2gxKSL796W+UIqS/O+oP7NaVMyYZqG8Ks7G7aGUxOdRTBlv5odfQlx7qYkvvmtgy44atGqR2+aYGXlyBuPHx+no6Ydf19Tib/8OanWyClJRHf/b7pGSDlraFaqZNsXMv5b6eHthDl1LdDS5JKbOruXk/vqkAu48J68tyKG4/TG7ZWWqmT83i6vvcDBqmIGHnmnig8W5Lbiv3vhXAMmZSSTWtiKvLCtEhTCQTKJ1VwYmxY6UfHISHfj+h1pEbYL6Iw7q6uqOu327dO9W+vbSsf9wHLdX4rHnXcw6z4okKXyxPIheL/DYPRkYDCJPv+QiP0fdahIT4JLzrZx5cS0dizQ8/ZRE99CpqAUNLukwl15bwesvpDcnLhVFYclnfqJRhYduT7a3T5tiYevOKBdf70CW0/D6ZDp3TNpTpRJa8Lx06agjFPPw3FM28nPVbNwaYcbVdTxwWwb7D8WorKw4LhsApKen4xacyJIEkgYZhX1sQ4cBjc5Dv55tV6pHDlfzyedOdOgpEFqO13lwYiGNhBLHbocPF+cw43I3772uIjNajAAsWngYjE6yshX69lFz2lgjhd3ryAx0I4/2zZudgOKltGYr8a1ROnbsiBoNle5Snn7Ey8ghyUHiHaUWth3QUJTtQ6PoiIb/ZxU9/1P9oUwCjUbhy++DzLszjQUve1CpBNZ9W5QSdKlUAg/dkU7poToeu8fWYlNlMYsU5qn5faOKjrEe7GYjZqeF2dMMBMUoGLwMXqlvwfcL8OxiH00+Kz0YiLdoHau/zmpW6hSEpGrtoC8LGDlhC+aaU1sEg1YhjT17ZLQqNVW1EZ5/1U0wJCNJJ3bPl3+zjF49RYryVdx6dSZdO2morE7w8jtedu6Ncu/tJu69YR+5vr7Upm9i+PgQd99qoyg/nV4nNyLXyq0Wy7y4UOkSBA905I55ldSU6SlynpLyWYNgopdyEr+zElNanHa5EjqdiRceyyCRgDvnNZEZLSZKGAWl1apv0l4COsVAuWYHiiSDWmDM2EnHbQNRFDEak/Y9cDiGLMP3H+ZzsCwBSjLY/+3rouZkxl2POJl1Xusj4ImEgkqUufDqeqxmEbUKXip142oU6RoYQ6Fgpe5HF1O37QOLE50xwZjhetLsIpu3xKmuFPnt1zidShKMHh3j6UUuGpwSX76T6tcH99NzcJ+KQSObGDJERWGBig2b4tQc0ZHTMIJ0ouzZtYa0LE4o+ak3wPOPp9Puiz3YEhkYBBMmwUJaoBhjpxrK9m+jKNa7eTQtrATZzUYkEih/CMDlUkQNZXQkqS4bUgIE8aFBi51MqjhEOzqnnFdWZBz2HRzaGaIw0odOsfbJXwiApz11vzZw9oyd/PRlFrMvsPLimz569+7H6k3pJKTUd0OWIeOPPXY2VhzfliHHjj/p8f+C/1RfGAwGEVXQvYsORRAo7OGlunod9qaemLERJ4bbcpCs7vV880kOHfrW4Pd6mgt8f4aiKHhkN+0LU9OjR0egH74zgzMmHuvcU6mSPLdXzLJR3xhHZ5CIBsLoSX7/NDmHZV/s4YevbBgMfhYuXs/EDq1TRkBy5Lq6LoEgCJx3ppmnXnKfkC36DxrPrz+u5fHnXSx+JgejUeTDV3M5fUZNUjW7FT/+0RcBdBqBsy+p59UFWSxY7OaFx7JbJGgNBpEPFudx1sXV1NeJTJjm4PWFyaQgQH2NSPtWJqogKR6qkvQIrewkBUGgKNGNUrbRNdqfK2/8jX2bDTQ2SWzeABrJiKhu22atQavVcqQySvtCNTPOsTBlZi1fvZfPjKvrmft0E+XVCQb00nHJjfXce1M6rz6TTMps3Brhjnlhli0P8tmbeSnjph6vxMgzqzhjoolZ51kxXJccye4/rpKcLBUn9ddTWZ3glzUBVq0N8fGXfr7/6Ng4aM9uOv7OhalUAmox2QHcFi6ebuXnzbuBycdlhyHDh/DOb+9TJCS7jo2CGSNmFEXBp7gIWSupq9fwxP2ZLWKDVesi3HtzWnPi88/ISFcx4mQDq9eH+Xd6XNGY0uIYyWaMVF92pDq72T4OpxaHM/V6NDrYcxDMVsjI3IbLffzCiP8v+E/1h36vj+ISNTnZKnbujXG4PJYUmkmo/3b0PDdTy5of7QAMHN1IQcMwdMKx4rBVSKdPfAzbWYMFOxpBiw49dmkUldpt7LP9RKa3J2lkU0wPKthHKVuw2RXSPB04JOygROlDOtnNau9O6lB33cO9t7XsSsvLURONKMiyTGVNjJ17JHJzepyQLRa99iJ33HwWsy80Y7EovLfUxydfBVKEjSqr48i+1mm8AIxYKK9I7bK99lIbs290UNJew5jhBuZcaGNAbz3nXVBBXlP7VuMDRVEo024nVJGgnaWAzfUKAW09y75L0hP8FbX1CfYfijPz2nqqahIEHFacHgOvvvgai998+bg5HmOxGC5XkOJ2aq65q4GfPy0kP1fN9D/OGYspXHpzPdPPNLPsuyBaUc0NV6jIcA8lUzCS8cd92sl6eiknpTwTakGDTWVD395L4+E6MslNuS6f4sKfv520dBNFBRoanAnueayJ86da+G1jGJso8NEruc37hr8iEJR56oFMvvs5xOtLvFx1sZX1v0NejoazTjPx8hvHL/Tj8/lQojrSiqQ2FefNJhGTUeTyiyzMvV9o08aioErmm6I9WogrCoJAD2UQm/gZt9KIiIgeY3Ns2Ra0Glr1tXq9yFWzLSx+VKR9ojduTQ06c5zxYyxcfqMba1oCvUk4IWHEv8P/Z8lPRVEoLS1Fq207ifVPYtiwYfj9fj777DPcbjdFRUXcc889zS2xbrcbp9PZ/PkVK1YgSRJvvvkmb775ZvPPR48ezXXXXQckg8/XXnsNj8eD0WikY8eOzJs3j06dOv1j111cXIw/IFNeFcdkEDhtWhNyVQfSwx3Ro2L5DgdHVLsw4wEVFMjFrR5HG8wiHq1AMERIy2sgHJbpZFVRUyvhralGF+5MnBj1TVHWbQoz7KTkiz5skIEVq0NMGJM6TvXV9wHOP6vtYMVmEXnoKRe3XpPGtZdqOVwe57X3vKxYHcIX1JMrGBCkE3vcCoq6s3e/I0mO/nOozc9V18YJhRWKCjRcOcvGXY80MbivnstnWqirSzDw1GqK8rVkZpGS+Pwzbr82jadfcnP2JDNnXlzLDZfZOHmAgVpHgmdfCLJhlYF8X382/P4DiYTSagXrh19CaDU0d9IIgkCBUkw9leTRnmBIpuJgAnNTGuvWrWPatGnHZQefP8zaTWGiYXj07kxGDzvWFTxtioVvfwow6/p6broijZW/hThzYstxo6PISFMRCiuoFR0dQwOau4LTQyWU/qCm/7CDDOivwmSLs3FbhLNOM/PGs6kbpAF9dJx1mpEvvw/Ss6uWjVsjKdf0Z2zYGubM00zc+lAjfXvo8Ppk1GqBMyaYuP/JJiad0bYC3V9RcaQSk2LDhxM9ZizYyaGIMAEaE2VU1Zro3MbY276DMfQGmdrEfgoS3VJ+l1DilLGPHgyihiNMPlXFhZe5aVjXgx6JPOLEKGULWo+ZLE9nIrUKa2oqGLC2DkugfYtkqlmw0Vs5mX1HtuE64sNGOqdfVcvIIcfGcPp29/PmU7sBGH+eAuI/p2LXGv5T/aGsQJpNg9sr8cuaCBdNs5KbrWpzsb78IhuffRPgzuvTU37+3YoQNquIMZJFGaX0ZRia2LFnJRDycfLYdexYl50yevL2B34Ob7PRVxiCU3eYm641thrAZKSrmHqmhp9ecZBOLnElhoNqYkTQY0KMJRB9GWQYIzQ44yz9OkDXro3HbYdAIMChw5uZNtnM4/cde47aF2l46oFMFr/joaI6zkkT3Pz682quuVbk1uuO2eDm64wsfmoXOb4+KbZLKHG8uTt4/HYL8x6r4dCRBFZDgsb2v6D40rC5uzZ3f4qCSDtVMRPPK+fhe9KaN8w19XFMBhVWstjPVv5d2ioqBskoCNPoELn3JjvffvMRN95033HZQaPRsGtvDFlWePZVFwlJYew5NXQp0VBZHWfscFNKMiMeV9BpWz4riqIw5+Z6XG6F2edbueEyO3abinhc4aMv/DzwxEp0kgW1qEZviXHjNVYuuTDpVy+72cGBlQX0pzuiIOLd4+Krhl3MnWfE649z8Y0OJp1ioriDhkmnmjhwOIY1lkumow/7PvOxixhGLBQIehBAh55oWMQfVE5I6CfxR2fH6ZOgdM9a3K50VO4cIn4NzroYw8c1cOjgL7gbVQRCEgkSyCQwxCzEiBJS/GSSRx2VVCmHceFAgw4rafhw46AaFQJxg4usUBd0GAiqXPgz9jFunMKXS21kJNq3uC6bnI3jUDqbt0c4qb+exUsK+XldBu3ywwzp78VujeP1JXhjiY+O7ZKbqsWvh4g3paNRi+glyz/qQ/6K/1RfGAqFcLokgiGZR+/O4JFnXXz6mYZnFm5n/8EENqvAo1cZmDQuE5dbJitXol7YhtEzqlmA6CgaLHuwpse54jYH99yYTsd2Gvbsj/HsK278AZlvfgoyZYIJQRBweyTiCYWyyjjjRxm48f5GRo9UsX75frrRH0huhLLqhjDxrPVcMUfHPXcY+Xp5pM3vsv9QDK8n+f8Z6aq/pd1pDZmZWdQ5JEJhhZvvb+Ch2zMozE/yuU+bU8d7i3LJy1ax7LsQ5eUSdc4oX34XJrOpL3vkQ5wywY8hM9amKm9+rpqEJKD25pLY0oVzzy5FY20EARqdIi2f+j9Bafu7GLFgwJRU4zWJzFvQxM+rwwiuDujlECNHnXFCdlj00lN0LlYzc5qVT74OcNG5FgSgyS0x/GQDF5+v5qW3vKz5qihlXRsy0MAPHxUwamoVp8+o5dwpJnp313PgSJSnX/Lw5nPZjBxyLKa75SotM86xMOPqeh6+M4OtO6N89m2QqadbuHKWjQeedAICV86yEonIvPuJn/OntmyUqHMkuPj6ehQgnmh7pYjHFfz+wHHboWfPngRULiJSGP0fSQu30kgZ+zBgwtzQgW8/dXHkoJ+3F6tSkgJ7D0Q5e1J6W4dmYF89pQdj9OzaUmj0KMJhmera5CTGn/Hjr8Fm7sXmz3p/4c3n2+7JXvSWh6GD9Azoo2fV2nQefMp7XDb4f8V/qj9UFJl4XOGpl9yIIkyaUctDt6UjaP5+9FyjTxZdVq8PEW1IQ0vL+ykKIoVKJ+qoSEnu5Yd6U1vYQFO4HGfMgRo1+XQkXWsnqi+nvdCNQqWYCg5QwX5UihqJBIb0IHu+zm0hUHkUag18/m2QdKuGaEwhLz/3hGyxe/dupkxIvq99e+r411J44XU34bDMRdOSnetGvYhXcpPXSvMHQAg/ndulPr82a5Ij/b4nmnjx8eTz0K+XjswcL8amEg6zm1JlCwUUo8dIQHRTo9uLGDUxUDkdIZa8B3Ylxj3zfqIwX908+QLJjs8pM2tJRNUc2WMg6kjHi4cs8tm8aisbNmxIEdL6O+zYsQOVSsBqFRlWqOH0C2rp2U3LqaMMVFTH+WlViLMnmVj6dYBzJpmZ/5iGAvcxQUdBEMgiH6NiYT876MMQIFnsddp2o83wMHqkDk+/nWzatA2zsyvp4WIcVBIv3sGaLwpSplNnn2/l3sebCEdkBvXR8/hCF7dendZCSNPnl1j3e4Sq2gR9e+poV6Dhqx9CzXHrmGFG3l4SPi4bQPIZFxXVv01CxuMKI04ykBDabuhSFIWELJFN61ynoiCSrmSTTwfMQrL5KKZEaKCGXFrvkI1Z6xgyoHV/e/JAHe8YwRk7jKV7GT07q5k0Xs/X38Spd0Qxm0+MG/zv8I8lP/fu3dvqz2VZxuVy8euvv3Lo0CFGjRr1T53y32LixIlMnDix1d8dddJHMXfu3H97vNmzZzN79ux/4MrahsfjoalBzY13u4gERfQHT0ryaP7hxzPJI03KZq9pJQniRIIh9EJq4klRFMq1u8mJxVn9RQHX3tNIfo6aS863kpGm4uffmnjyhUMkEnD5dDNz5zcxZ4aNaZPNXD7TyvTL6/AHZCQZunfW0ru7jnBEadNxr1oXorY+wcrPC5s7DjsXa5k41sgVtzYQj6qoVSqQlBPrdLrrnqe54rbJ/PxpHvsOxfD6pBQC5aN48Q0Pj9+b0ZyAm32+jYcXNDFkYg2uRg3GRAaNDTYm3NzQ5rk6ddTicEpcMNWCyShw1e0NCLIau5SHwdmXQiEdBEjEVNwxr5FnH85KWVzrHAkWLHYz41wzHz/ZRDZJ/gwTFrw00SjU4KmIoHG2AxWoVG3zqf0VKrUOKahm/Fhdq0nGyePNvP2Rjy+WJ5M+733atjNbszHMlPEmvv1SJldI7ZRMi7bHXtOO8poAhyxreOQhG5dfZG/1OFfMsjH5ohp++ayQ+S+7uWKmjTS7inBY5pd1YUJhmW4lWpYs9fPWwmw2bYvw6vwczpxVQygic+N9DYQiEjVVx9/52eRsQrG4sPuz6MlJzfY3YEJ0DubJhdt5c2HLymospvDNT0H2bSpg7pP1/LrCiaGxBLWsx69upEaqpIvSDzcNNFJPJCqzZ7OZTok8FEVhD5sppjtW4U8O25nH1sZf6U2nVscF9IIRlaImQghttpNr52S2/NAfmDbFzL2P/c8GuPCf6Q8lKVk5P2W4kVeeyeGZRS7yctpOEOXnqFjhSV30fX6Jp19yc80lNn762k8fhrboTDQLVjLcvekzaivXX2FGlhU+/jKIVFtAnqdfktDe7GbksLY7c04dq2X5vzxUBQM0UU8eHbBgx4+bqkookDJJF/XYTIew21TU1da0eay/Yvny5WSkq1K4gv6MK2baOPm0Kvp2NSJY/dx0dbuU3189x4KjwcuHH/6KvrEYrWIgbmoill7FWy9Z8Adl2nWUWPRUPv16Jb/j5u0Rrr91HbED/bDJyffKmEgjHqsiElX48AsvTS6Z1evC1NXKONmFBTtunPgUV+r78gdiSgRLRoQ0u0g8LjH7AguTL14NHF/y0+/3E47KXHpTPbtKY1w3x05x++RY7vbdUQb/hZ9v5BADy38OtiiKrF4fJhJVGDJQz/23HiNt12gEZp2XFAa4c56LXp2MXHqJhZEnHzvulRfb2PqDhOhNroc2IR1L40junfsjxV0lzjvDTOdiLVt2RBi7yM1lM6zIf/j7qCpAPKOKqKCgcueSHktSxCgoqNXH1/F5FG63yFsf+Jh7RybnX1FHudeBHQU7mRQ5R7Hux32osxrR2GTsFhGNSo1eo6Gqzo9GkDgS20KP6Ci60o9t/EZfhqVwSHZUurNbXM+1t4U5eHAHjgaFkT1Efv41zrefmciJd2yT/8rg6si7S3YwuJ8eUZOLRePn229XUnZISziiJDmq70qnXy+Q5Rjz5jlpdFVREOhDjXZfiljG/wT+E31heno6iqJw7+NObrjMjkqEwxVx3n65pU948kUXobBMdvsg1caVGJuK0UcziAohfPaDTJ0Gy39NMG1yGgsWu6lvkOhQpOH2a9Po1U3H/U84+fm3MLGIwlU3+zAqds45QyGscmOwyPTqpsZFAzUcJl8pTqozCyZya0ey8KVfMaSFSYT0HC6PtTrafN/DPkQluf344rsABv3xx0MAhYWFyIrIDx/nM+KMai6/1UE8kVzrB/XVcfE1DvbvVZOTKMEgWfHhJkQ9Ajp6M5Q9js2UZPx9oaGhVk3HeDdMggWzcwj8kf+pVTYQJYJOaJk0iSlRZCHRaucnQAAfNjLwqZycOUnPT7/6+Pi1XCaf5STiFJk8+awTskNF+SGsBgGzSWTd5jCXX2Tjoy/9XDnLxpffBxh5soHzz7KkJD6PwmgUuXKmje9+DvD6Eh9dS8LodQI9u2pTEp9HkZOl5vypFj79JkAkqvDZW/lkpatxeSQam2Q2bAlz7d0N3Hp1Gove9PDTr0HGjz7mT1xuiQuuqmPxU9kEQgpLv/K3mkgEeH2Jl/FTTmr1d62hQ4cOdOmZYMeeVXRRBiDIKio4QB+GJjvf41AEhDYHGHfGOtatyCQjPWmTjDQVtQ6JwvzWn4c6R4L0NBWnnWLkomscfPt+foo9ZVnhitscXHi2OWVPsGd/lJvvbeL1547FpKUHYri8dnbsUTNuZOsJjfUbPRw8oGNg7zRGDTEA/40NW4PaIONwSnTqYObWq+089pwLf1BBEmM0CjWtJmyaNNWcPATOvayWQFChQ18NFeUr0LoKyQx0S7l/NtJxUpt6TkFNxK8lLdaePOFYjBWNmSj1HqZIkdAIWjrRC6A5CVujW4Ust57sDwRlHA0Sd9wVplcvLblZMtb0tmkjWsPCBS8ydrjMlJk15GWr6d5JS3lliLnPNPHkiy7S7CKVVTIRLCSUeAoV3lH4MvZxy/WpTU+JhEJ5ZZzXFuSk+PGiQjUNe+N0FfoRULzUUUGIAGq7CzFopScnp8QGWkFLUe04Zl31E927i2Smq6moSlBVriK7fiRZR6cThKQg7k7Wk4jGeP2lN447+RmLxdBoBOobZS6aZmXdjxY2NcTYudfDkIE6Th6g45OvAgQCCl99HSetqV+rCXKTYIE/OsYtpFGbsZHb7pG5dEZh8+cTCYXr7jrMmnX78IUTvPZIZgtaPkEQePTuDHqNqqBTBwmzKSm8mp+r5pmHMrFZVXh9EtOvqGPCKAOXzrCxZmMYk8FITX2CA0firFgdor4hgXICjWNWqxVJkfF5RCqq4ik0HEfhD8g0uSVCEejVB2rqvM3Jyz/DJdZjMiuInrZjUzUaZI7ldrrQj63CL6QpWS3WyGrlML36KhjboMM5XBYnllbNrddZOH9qJk+82ITLIwMieq2acCSBWv3PpC3/seTnvHnz/u1nunTpwiWXXPJPnfJ/JSoqKtBqYP2WINpgFr3+IiAESTLagmh36tO24kxbi6m2N3Y5ydMZUgI0pe/k7uvU/LRWzcPPujn/LEtKN+DMc62oVbBnf4x7b87gpitl3v3Yx9mX1uJySwSCCrtKo3Rsr+Hltz3sKo1RXy9RW59g5JCW3HGL3vLy8pNZLUatBUHguUeyWP+rm5q6w4jaGJIkHXfir0uXLtjST2bguLWcMdHEeZfX8eZzOc1V23hc4eV3PLi9MqOGpl7XA7em8/KrYQoT3SkUigkoPsrK2hYfaHJJHKmI03NEBRGXiaA7nThx1OhxU84RpTTJ6xhX0bGdyGkX1DL1dBPZmSo2bYuyc2+URU9ms/yncErYG8RHnDhlyj5Ep46BdKM+8xDDh7fkY2sLNque0ooEz1zSdnX6ipk2Fr7upri9hh17ouzdH21WoD6KREJh/mI3Lz+Zzbdftp4gFQQBIxZ0KnWrxNRHYdALmI0iwyfXkmXXcuq0Kgb0MLNuHWjdhShRLU3qGizZKiZdWEtBnpozZtVQeiBGul3k13VhivLVmM3H3+mk0Se54nrQv8WiZSOD9StMvPC6h+svO0Y67/NLzLrOwazzLGRlalg0P43q2jjvfXSQhkaFwQNVPPRUmEPVu0kQBxQ+/UhFUSy5sffShBlrq4kcEXWb472QTIBmdbbRvlMu816wEkuIfPD8DgDKqw38vC6D08c0kmZXodEevx3+L8Fk1qNWhZl3ZzJB1a2zlq07Iy3e96NYuzlCVbVEk0vCoBf4+ocQ8+a76NxRwwdf+BCxtSoCB5Cp5OOI7CIzXeTZF0OI5X2opxIDbmxKOsR0NDiDdG692Z6augSVicOYyacvx8QwbKSTL3VgFxvJkQtpaFS4apaNhW95jtsOu3btwqCj1eIPJNV+Myx6dn7ek87D97ag7QB46G4bN1wlcco5Ozl9gpX+fVVMmZBFLKZw5sW1/PxZQcr44+B+elZ8pWXIKduxVJ2aFAdQB6iqjzLr+iAXTrUwuJ+OSERh3wGJWEiDLCskiLOH3xmgjEoJfiQlQal2PeNHgKjWolLFmTe/Cchvca1toV27doQjEvEE/P5ju+b3fOxwI906a9m9L9qsoglJ7ufTLqhh2hQLBXnHwp0ln/kJhRSuv8ze6nnGjjBC3M++L/px46pKbB0b+OaTTCxmEa0GhL90avu0dQwapOLD13NTrum6S+1MPL8GrxggkrOSGTM0zJ5hRKsV+Oyraha9eghq26HWx084AaRCzzMvefh5VYRD+zScxKkp/qiHNARvnYu6jA08+bCZBx/3UVWhIY08jGaImF3s0f6IKphOsdyjhXiOKIj0lIfwwUcr+X11clxu1pUu5NK+mBL+FtxYqdemJvJH458sCbg9Tm643M6lF1hRq4WU53P5zyF84QhajQoDFmJCmJEjR56QLf4vwGKx4PcrhEIyM6+tY8wQCzfd28ShIwmuvNiKyZjkAH98oYvV60PMvsBGozPBjh0yhwNHiEfriStxhGCMj74KYbcLPPKsiz49dCx6Mov83GNr0HVz7Jw5s466Aza6xsY1UycoikKjs4xvKvbSjzEc1m0iajuCSbEiCXHU5iCaAGgcJThDLs44z8P8x02cdqoRURSocyS4d56XvZssTJkeZuvOCKUHY+iNbRcHW4PH42HSqSZEUWTscCOnn2pkxMnJhN2Pv4T56QuZftEhSeoOIcn1Z1cycWRtRLJoKJAEGrxR9uyP0rNry/UgGJJRZAE1WsJKEA26Zhu0oxMH2UEPZXAKNYiiKOxnG3Exkoxz/9JtqygKtbpSsqLFBDJLuenqNHbsD9G+SAsqH516dyEjo3Wl+raQlpZJdeUBflwVJDtTlRxBXxnkylk2zCaR33dEUhKQf0VVbYKuJTqWvZOJIAj86xPfH8ISreOMCSbuesSJxyvx6rs+ft8ZwWYRmXtHBg/emk5ZVZwnFrro3UPHG+97Wf5ziPOnWjAaBO5/wsk9N6XT4w9BoSdfcLFhS5ghA1PX8h9+CfL79gjnXvT3gjt/RnFxMbX1CdJy4xjztrNrp0Lf2Ckt1KiNghlLfW9mX7ebrz9M+rQZ51hY+LqnhbAVJO/ZK+96EVAIhGTGDjNy7uV1jBlmoH9vPdU1cT7/LsioIXo+XObnk68C9Oqq5WBZnN27FOw1w7j+8jJEqxNBgITPTPfR/Xl3aVWryc/D5TFqDlrwNnTjlF3beHGB5R8b8/zfBp1OR+eOCW66Mo3d+6JkpKm46mIbp59iZOyUXcgNEtlKEaIgJrv3VFUoHfbS4IbXF2ST/YeIlyQpvPJWEy8/v5EC18nNcVucaKvUcqJaQbC6wX8s+akTDOgw0qiqJEc+1pl29Fi6xmJuvn8fby3MbrF3uethJ9dcauWtd6PkZKs5WKVwcP+e47ZDTU0NnjoPew9E+f7j/ObOwkfuVjj9whoumGrmnY999Cwx4mgqYRcb6ab0b17vJSVBg6mUUaeF6dsztZD26dcBxgw3MGxw6jtaXSNhREtCiePBSUB0IxrCFBWqSOzs1mpRVCvoMDt6kTPyICtXxWh0qBjC+BZUTCpBRSelF3vYTGPD8U9H9e/fn3BYITNDYMmHUSStzAdvWThpQPI7Nbkk5i928dX3QdZujNFfaJlg9miqCWTup1+JhE6zlV27E4wYrmbORalNNWq1wCvzszn9wloURc3EMa37WJVKYPJ4E5deaG1eZ9ZtCjPyzGo6tFNTVZNg1nkWenXT8dyrbrbujDJpnJFzz7AwfLCeMy6uJRKRUeuOvxNYEARkZHwNRmbf2MAPH+c3U9lBslhz96NOLjjbwpvve1nwmI3+v66nW2QYpj/ZxEcTUvEuRnTRUP5d6/Q5kKTNasexYrVO0KOoEvye+IV8pQNpZJEgTh2VqFHjdCqtdmYrisKLb3rwB+ChR0M8t0Cm0SOhNfqIuk2MnSSz9nepza7uE8U/lvycNm1aqxckCAJms7mZT+S/+HuUlJQQSURQh0VyEwVtdlZYE7m4RS2PP2xg4+b9/LhiN4os0K6dwHN3mti6K85pY438sCrEvDszWjwwn34TaB5nNhlFrr3UTn6umu9WBFn8dHbz5uSS6Taqa+NMmNrEt99J3HJ1nA5/qSQEQ3ILNcijsJhFMnNkGuq0qM0JHA4H+fnHt9ndvXs3h0q38M2HOTzyvJuDR2KceXEtmRkqTAaRfYdiXHepnVeeabmgBIIKakVPoZDMVJiwsGmzTCAot9rB+sq/vPjqjXTwDmcPm+hKf+ooJ0SAYnpixEyEEOWufXz0qZMVy3L58dekUMq5Z5h58v4MBEFgzjVe0kg6SkVRCGYcpF+/MNt2xUhvGIBP46LnST1OSJ3R7fahCHKr45tHodMJpNtVlHTQsPjpbK67p4EZ51iYda4VvV5k8/YIjz3volMHDe987EPQRwgqvhRndxSyIqM1SLz/qb+ZL+Wv+GJ5gGtm26iphrdeNOJR1eE/kEHHRN/me5Eb70ig2oO/40a+WZJDICjz8jsefvglxOUzLTyzyM3Ak45/07Nn7240aFpNOAqCQKFrCE888wOL3vIyerieUEjBF5A5UhHji3eP8fAV5mu459ZjgfXPqxLsq+7PYfZQQDHBmBeB5DPipL7tln9E4kqs9QSoCF1GtseWaSUeiwEJFOXY57IzoqzamI7ZmODjL8ow6f/nOO7+k9G5pAPOxr3NXRmnn5JMZs2ZYW2RnI9EZF543YOrUWT4RAeyouALSoiqBGazhntvyWT6VGhrLlsQBMwGNQteCmCu64NdKCJNyaKKQxxQb0aIyDz9osCX77VMvCqKwqff+LFYVHSK9mnhj0RBRSelNwfFrQwepMZoBKul7U3pX5GebmOr7++fkUBAwUoG/mDbHfbpaSryckXm3XPs+X//cz8zz7OmJD6PwmIWmXWhnqULasmQCiiT99PHqrD0+WMq6KOHGbn5KjvjznSi2TuUTvRkC6vZwiosip00MYOE1k/Y2MApw8EfhjefzeLiG+ppcErY0tq1OG9byMzMxGxU88aCnBbFtinjTTz3qps7rk1rFihRqwVOGWlg8kU1zLnQyhkTzcRiCjv3RsnJVLXaEXUUXUo0VO3XYvX2xbuzkZlX7OTLDzP56LMIKnfq4GsgYz9vvpDZ4poMBpHXFuQwZVYNn7+bmVKQuu5yK+eeZWTo6fsotMpE4yfG92exWnA5EvzqUNOeDq36ISNm1DqZux4MYHZ1ZYjSKXnfAslntt6ykzpdLVnh1sUtVIKKmCfJ+W23imz9XaBQygW0NFBNRhuSOk2qahzuMHNujuJw5xMNmnnhNR+nn2JK6UT4fUeYG+5tQJUwk+seTKl2HYImfkLj//+XoNeLrN4QYep4O99/mEaxfxRLnqjirdcrEDVx/Ikgk8YbWP9dO8wmkdvudVO7NQt9Zi0Z3VwM7KelsjrBk/fnMbBvUhht5ZoQp11Qm6QFMYh076zllqvsHD6gYmAsVbhHEASyE8V4FB8xInSNDKM+bTVzH4vTv5ee088JU+QYhVbQ4WUruuoS7rvezV02B1otxIJatPXdSWSVYrXD+VfWIcsgR0+s0ykej5Oelnxfrpxl47p7Glg2wIBGI/DIkwFyXaNSrtutqyB9wEGWPJNF5+Ikp+zGrWbm3Oxg8VPZDOiTmvi67/EmMnMTxDv8SnE7LWUVCRrqTWQ09sMuZBJVImxmJYVKCSYshAhQTyUmg4qHbjXx/LOrKQ6f1JxgiCsxai07OPtMmR9W7mH+IzY0mqQg29adEQLxMBec1Xrn3d9h/MRpvP3aWn5cFSIvR80FU808cV8mB47E2LMvij8g07dn634lFlNYvSHMqmXHOppUqmRTQVuIxRR27Imy5OU86huS/IDPPZLZ/Pc9u+pY8nIez77ixmwSGdRXx5ffB/hieRCdTmDC6GSCWhAE3l6Yw9V3NvD2hz7OOt2MJCl8+nWAdZvDJBIyJtPxr4+KomA0iLz8VBY33ddIji0djbP1wnS6ksvmzTuaxU17dNVRXZfghTfc3HCZPUVv4dq7GzhpgI4XH8tm2XcB3vrQxxP3ZnDdPY2UV8aZeIqJZW/nNXcy7T0Q5fJbHCx7J49TTvdiJwPBlQmuY+eXI1Dv1HHzfU7m3pmG3aZCURRWrQ1z/a0BMh3Dk9N85YO46uYNSRLQ/6IFtFqB2661caQizoNPNVFbn2DtpjDz5jcx/wk7e3ZXsPTzA/i9Ik2+KCNHqogmZD5YnJ9CjaNSCVx3hYV9B9xsXNJI2h9iRTWUkfcXgouoEiY3T8LvbyDhS6Qk1zuHh7FVXIlOsWAjAzeNRAihRkNNooKq72OcenYdD92ZRrfOGg4eiTNvflKj4fZr07GYvFTXxfllUwK9ru1Gnb9iwYJnyM6FL9/LI82u+sO3RbjvYR81DRLbdkdRiQKnjNbz2e8aOsu9OcJeYkoEEIgSwmaKctfNqQm2tZvCvPCGmxl/0fnYVRol4DCj4OMgO8mnI73koUhBiYa9ZTSwF7PSepOBRjLg8YAlTSLsyGiVgx7AIthRFIXs3L+T7EuF0WgkntCg1yus2RTigdttnDQgGavv3R/lxvsauelKO4/enclp5ziJb0rdu7kMh+lySgWvL0xvfp9ve6iRS85vfW0SBIGpp5v4cJm/TY0NAL1OIB4/9u9hJxm4YqaV/YdjfPWvguafTxhjYvP2MBdcWU+6Pek7hw1KFlXMtrZp//6KeDyOIAjElAiBrT05aex+rr7cyIB+Gg4civPimx4umW7hmkttzLimnt93RDnzLIHKI5uoqVajlvXEVSEGDBRY+FQmRypiTPp+B/3kUS32NU6lDhOWlPcgrsSQEgImzFhJw4MTETWd6Y1eMNJ4uJQb7qhn/qP25j1HKCRz3T0NOOohw90bi5yJ3mekUBDxRl3sFTYiqpJcpf9/l/w8EdXa/6JtaDQadIqVhBQkLrTNh5ggTveuGu56tIlnHsrk0fuT3W6xmMLbH3lZsNhNRrqITiNyxW0OnE0SZ0wwcd0cOyqVQCxOysZPURQWv+Plq3/ltegaKszX8NQjFq69NsKEqU1cf6WRGeeaUKlg6Zch6h1/P84uSYAgYzWBXt/6mEtreO6phWjjBqIxgYZGmZ2rOmAxiyQSCvG4wvlX1XHdHFurjmf972Fs0WNJVkEQsDr6MOnc7Sx7P6N55EVRkhxv//rITwfveGopowPdCOJDREVvYUjzMQyY6M5AKnbvZcGiRh64w55yzreWBAjUZGAWNCSUOA77dq66Ws2t1+VzyQ0Oflyxnb59R7PghWeO2wYAjvpqIlGZ734ONAey5VVxfH6Zju00WMwin38TYGBfPaedYkJRFEraazhcHqfP2Ao6ddRiMYs0OhOcdZqJnl11dO6oYf6i34iUdyEjlEpY7TTvo2sXFft2imzaGuGkAan3rMklMX+Rh3tuSuPyS0ysWFOHusJA+/q+LZySWbATcRTzyRcOZk63cP8tGXTqkLw2terExE4EEkRjbVfBBUFA8puJ6wI8dFsGdQ1xFr0a5tDf/A2AoEpwkJ2o0JAp5KJRtDio+kOxUWlzhC2XJOF3MS3JyVXdYlgyrXh2hdm2fwu9h+WRXXhMoc5okOlREmDDNjObt0bRG/672W8NdXUBEnGFYEjGZBRRqwUeuTuD6VfUM/eOdE4eoEcQBLbvjnLDvQ1kZYrkZgtUVkexmQW+eD+PLiVa7n7UyZYdURK6GEq49cUzpkQxWWR8EQXRVoWmwYZJsNJJ6U2gq4NATGLPPomFr3m48Qpb8zFkWeHR51wM7K2nbIcWNw3UKRVISIiI5NKOLPIxCRbiQpRzJtu46g4Ho8bMOm47BAJhvH6Jbbsi9O/d0ofW1ido9EZROECiPkKDM9Hc2fBnbNkRoUeX1E3hvoMxLprWNp/ziGEaPn7FzX5fIwZTglefyW35nptEXn7OyqUX7sfoHkh/ZSTbdT8yf0GMjVvLqaxJUJivYtoUC6OHGnj3Ez9TJpiYfKqJWx5pm6bjrygvL6ekg6bVsRm1WuDO69M56+I63luUQ1ammnhcYeVvYTYuL+Kbn4I896oblSjQpVhDTZ1EPN5SpOIo6hwyGpK2sslZHNmrZ83GMF99maBIyWkuTCaUOHntEm3SwkSiCsMHGVp04kNylPTGK2wseMVNcacTU7AcPHQQP335CzGiZFHQ4vcRJUxN1houOk/PGy+YKKJzSjFVEARy/X2oUzuRSLToclEUhRgRQgGRUCjJaacLJot2NiGdMqWUoOJPjon9CVElgqqgiqcezKDWkeD+u52079cd6choxp6xhtx8BatFoKpKJuI1EHRlECdOo7CWLJ2RWn+MgwcP0r179xOyx/8FhMMyF55j5utPocDfG0EQyIx3gLoORJUweUPX8dITyYJiMCTz6bI46uxKJk5U8cR9BZx7WR3fLMlvLg4IgsCpI0388rmeC66qY/mH+WzbFeXCq+swx/OaN6eKouDHQ5hgUjSQEio5QHdhILl1o3no9t24lQbsnu7Nm94u9GE3m7D47OT5hqBBi1t0UKXbRa+SBOlpJgx6AX9Qwed1nJAdevfuzcdLNNx8ZZL3+KqLbQw/o4r7bk6jyaGm6E+b2pgSRSw+wLefZDXHtoIgMGSggeUfFDB6ajWvzs+ie2cdB8viPPOSiyOVcT5+PY/uf/KVe/ZHmT5zDVnVI7GTCYKErEi4aECLjmJ64rRtZMjgdL75SuS+uRs4fCh5rsxsmQW3mbBYjFjsMlMnm3jiBRfjRhm47SEnM883kJZ2/J2ORzFmzBgef1RiUF89n7ye1+zLRg8zcvF5VvqdWsHbHyqtigtt2BJh9FBDii8fP9rI9fc0MvPc1jf8b3/kZdZ5Fvr21PHwgiZem5/T6lp6/Rw7E86vpvSAjiOVCfr10rH/UCwlVrdZVXz4Sh6lB2L8sjbE0q/8PPlAJl6/TDQqU1dXd9x2KCsro2uJhtFDjeRlq9hf3vbWVhAEMuwaXv2Xl7l3pPPCG24cjXGef83NR8v8DBmkJxaDA0dizJ5u5afVIVasDnHuGRaMRpHzLq/jnhvTueoSe4tj9+iiY/xoEwcOJxg9SsWWpfXYpVQBvHgNGHPtvLdE4svl1WRajMSiIHiyyPb2R/vHtIRNSOeQQ016wYlNBPyfgRAFjFx5m4NrZtt48gUXV9/ZwPpvizCbRM4+He6/I/nR0gNRzrqklgmjTS0Ezo7izpvNTP7xMEpDFnVUECeGVTjWCSkpEjVpm8k1RPE1KtSxju7KwJSJCaucySHDBmJhNdkUYiWNAF4SJLD5i+jSuZ5Lrnbi84lo1ALTp+l55F47AFMnmZhyUS2N9SIF7Y9fG6XsSCm5+TK52Wr8AZmzLnTSdCiDsE5g2ce59Oyq48yLa7n8YhNL/nWIDMcoegqDm0UFBUEg0ODl1LN/o29vFfl5ag6Xx+nUUcPppxhpX3DsXdq0LcIlV/jIdA6hlK0pFFIaoJ3UAzt57Pvjd3+FT93IZbNM9OiSxohhcfjb1IHClddfftx2AOg3cCT79qwkK0dkzsykz1MUhZsfbOT9xbnNo+lXX27k0b2HyQ4mYwxJSSAXHOG9V1MnWH0BmZystt+/nCw1dqvYJhewoihs2h7hgVtTJwfnzLAx67pkgjsUkvnoSz+/rAkjitC7h5ZoDM69rI7zzjQTCCqYTIkWx24LarWauBKnC71Jj7dHOlLAa3OrweiHsBFBas+Lr+8gHJW5cqaNF9/ysO9gDJtVxU/Lc1EUgYy0ZANBIqHw6NNB7OSwg7UUKZ2xk0mcKNUcIYSfXiTpSWJKFD8eytmHgEiEEH685NMxJRGeFejOxk8N9PxlF92KTciywsGqAF2KtQQcZmI4cOMmhB+rkk4x3empDGHDhvUoavm4BUH/rZ3+kaP8F/8Y3G43eoyo0oK4/JW0i3ZtNbjwWY5w5+UGHlsYYldplEVveRFFaGiUmHiKkQ5FGt54Nod2hckNTSKh8PZHPi6/1cFbz+cgijQnFACOVMTpXKxpDor/iknjjOjSnYjV3Xn3cS1vLK4GQOPJJ2aDqpp4q8piTS4Jd6Ma9GHqHEnequNF+aFydJ585s0/yH03p2MxH+vmUasFhgxoXZwJkor18l+UZW1yFv6dAxh96m7y2sVJz07g9klkpotE3Eb0ggGv0kRHurOdtfRmSIvjAhTJ3Xh+UQVN3jhnTzLh88u88LqP0gNxLNoo1TmrsGUmePxWI2eengwi596Rwb5DdZx57hknLPqlUisYDQLLfw7RoUjDe0v9tCtQk5muYmdpjDSbyJadEV45K5sffgny/GsezjrNxKihBrbviuLxyhgNAr98XtTc/n5Sfz3Tz7JwyfVlbP0uTna0hAhBGs37GDclxpatkO8YwcWXrmPq2REuv8SI0SDy5bchXno1jBhI45ufgpR00CCIYAzmt1mNsYc68M6SSmZOTy5G08+ycNoFNRTmq06out9/wED279hKxN2S5xaSfIIqVPhcWkaOb0KnGLG5+qBNq2Dz9mibY00bN8nYycRE8l4d3dgHlGQXr5M6LK3QT2SRR7mwB7WgolDuhPjHmJtPcZFZpCfoilIX2Ui7HjEkJRdZhiWf+jlnkolgSKam1k+dMxNXg4r8Di2P/19AXaWDtCyFN5b4uOlKOwBDBxl49ZlsXnjDw1W3N2DQC1gtIq88nU3PbslF1uuTmH2jgw1bI/ToquOZhzKZNKOWk07WUrO6lkylZbLIadtLfl6CpU8nuwrPv2QD0r7BJFRhlISMXNGRDrGuvLuglDeWlHPGRAOSnOzcOe9MC1NPM/LSIhc2XHSlP1pBR1yJUUMZu9lET2UwaXaROkeCNRsjPHZ2/+O2g9GYrGDf9pCTj17LTUls+gMyV93hIC9Hxa6qBvSODM6b7WT5J9kpScIGZ4JLb2zg2UdSRysNOoGaugS9urXeYVJZE6c6UoeVPAYOI2WE5s8Y0EePYHWCO8mNlW9J47nXnLz4eFbzaKMsK3z2bYAvlgf4+NVcdDqRcMhz3HbQarWtis1B8p6XVcSprIlz6nk1KLKCwShy6ggDOp3ItCmW5iTAwSMxLrmhnmXf+Zl+VsuNfnVtnMYaLfl/4sYSGgs5d85WurgmpPg6BQWNpu0Cy/rfw5x/dtvJ5TMmmnjvUx9S/PhJ7QF2bNmJjIwBUwrnkqIoHGY3AbwM7AoffJSgSOnc6hSJIAjkScVUc4QOdG3++xrKaKAaPSai4RiTzwty1RwdiuqYD+3OAPawmUwlj2wKERFoEKqh6AjPPWXm+ZdDfPt9lKgvToMvTP/hfdD7hxJPuChsJ9C+vciRMolIBKSEgKiLcXijG5HAf0c920A8oRAKCugai1ust0F8TBxxLLbYsCWCEDWQ2d7NC4/l8eYHPi67yNZqjJeRrmLMMCO/rA1z6kgjH7ySx/gz3NAAfsXDQXZhwYYJK0048OAkQQJFUdAKOnLdA6lT1pBFYfNzphLU9FGG4qaRcvYTxEPPARFun2hgUF8LDz/bBIpCt04a9h08/s4WSMaRtvRe/PjrNiaMNhKOKIwfZWDx214anYYUqQWP+Qjz7jC1SgWSnqbi7Ekmrr2rka4lWjp11GC1irz6TE5K4hOSXY1vLLYw55KtoA9x20UaPl5WSqZZxG4TKauMM2Kglk+/9vP8o9l8+2lLf3rDvQ1cMt3Cc6+4+X5lEItZoNYR52BZBpOnDzohG0CS506vE1j8dHaLIo5OJ/L9RwVMPL+Gex938ujdGYiiQCKR5Nucv9iNQS9yqLyOS6ZbmTDGSHammoJcNZ981XLqZ8/+KOs2R1j+YXLtjMWV5iaCv0KrFTAaRM49w8KwwXqqaxOce1ldq7z93bto6dZZwxfLAwzso6dbiQabTcXmTRuZMmXKcdkhGo1i0AtMPKeRpp2d8UuVKLRe5IwqEfLy4ftfgvyyNkg4ojBtsoXB/fUcLIvxxXcB5syw8uLjSV7/s043M/2KOiaONXH6KUbMRjVTT287bu3XS8eh8hhPP2Jj/K5dOPZHyIq3QxRUxJUY5bsP0TmzA6NPmsDWnb+T8JsQjF4EUSFOLEWAJ9dmQlYHj8sG/9cQiQosfM3LiJP1fLsiyPlTLeTnqlstQnbvokOnFVrlHz6Kwnw1IVUj21iDDj0BsYl6wx7EoB1MXmLpNTz3iJnTTi1k+IQGZEe35g5KCQkBAR16iBg5iVHN3XDZFNBB6coO1vHFMomiaD86J/IhCus/qGHoz/tYusSGySjia9SjjWsp7nT8U7Ilxe3wN5UDcNFlLkLb+qFR4px9fYCeXXWEwzIej0RGmooLZwgsfWs72d4+zbQckpLAaz/INbPtXDbLiMcrk52pQqUSGDKpkh9WhXj2VQ9er4SjUSbemI5IA/ltTJtYhTTUiqZFYTSuxGgUq9i608Bppxix57uRK+VWuz99ihuVqDphGpD9pWv59v0C5txU35zb+HV9mOGDDSmcnFMnGVn0WjXuHVbSEgW4VHVcPlvfopGqV1ctG7YkhX9bw6ZtES4+38Ydcxv54eOCFmvre0v9jDzZ0OLnJqOIJCc5gK+/p4GLz7fywmNZSBIs/drPa//ysvCxLO582Mm0KWZWrDn+nIEgCKhQk/7HVI5KUJMV75BCHewoF3j88b3oTRGC0TiD+mjZd0hi9Fm1nDHByIghBg4ckHj/4yj6+q50VNoRJcwRSjnIDkzYCeKlE71JkOCQso0wQeLE6EA3silAQMBJHbvYQGelT0ohQY7qEWpLCNd24pC4lQuvhLdeF+nD8OZnSlEUGqllF5vowxBqolocrhOLE/4O/3jyU5IkamtrCQaDbQawPXq07JT6L5LIy8sjILq54Xwz1dWw/tudFCdSxyg9OKmIVnDHXVrCkpohAwwMHWTgUFmcxW972b47ysev5aWoiqnVAlfMtFFdm0hWMaeYeeN9LzddkXwgI1GluaUYaBE0qFQCZrWJGuooio1AbDg2DuBrsHPptb/z7SdZKS95IqEw5zo30bCG4k4SlbUn9rj5/X7yol3Ys28PI4e0TFxddpGVi66to0ORGo1aIM1+bIyxoUGhkTrakarsbVEysDhG42g6wtCrK7n9eiv3PelEMAUpN/+IVK9CUAQERWjBF3QUoiCiiplY9WZHVn/iR0moIdyBqZeUsvCx9GZ7/RnF7TWk2UReX/zUcau8H0VJSR+aHOsJhCTe/tDHsndSxzZ+/i3I6vVhrrvHwfDBRt5emENutpq5zzQx8zwrn38bYMHcrBZJC1EUePnpLMYePIw1o55ueSKiLs7WnREanTrSBR3tGsaw8nUH339eCWIc0V1AXqw9rsydXHepmscXujAaBdyJv+d/C0eVlPMW5KnZsSfKB0s+5JHHHj4uO2g1MpfP0fHCgk30V0amcGrJisx+dlBEJ/YrWxk2VEUkEqN0z050dV256Y7drPxay+79MeY9HqCyXAAh2fWZaMxAS+pGpQcD2cNmrGTgpoEcpQijkLoABvBgsMaoCx/AEatFUARkJAyYKTINpne/Or5ekhwJ++RbM5//AHMfC/D4ozIqRUV+nhlbiQajYKF33+Mn9/+/BAGRRFTg2VfcdO2k4bRTkpuO9kUaSjpoEAUjdQ0Jlryc2l1hs6pY+kYew8+oYuY0K1qtwNmTzBgNcOOGbSSUAJnRYtSChogSwmXfS9fBHixpquYAeflnmYwct41wLIbJkUFBvAcIkOXvRWOmg+lnWVCp4PF7M1CpBF5520d6rIgOwrGONY2gpQNdqVXKOcIeEsQ47cJqenfTsXbt6uMWADzllFP5/puXePGJLObc7KBjOw09umopq4izY0+MB29L56dVYby/l5BLOw5s/50BoxoYO1aVPNfmCFs3iZjrhnDL9QfJauekb2815RUSu/ZIrN3sYeLY1opICi+/EqE4NgCp6xZysv++6vrnZcPvURHTi0yZ5kFUuUnPkMnJVzj9FBMfvZJMfAaCMtHo8Qvh5eXlcagsRiympPizw+Uxrrq9gasusbHjl/ao1bBqbYiHn3URDrcc4+xcrOXcMyw8+pyb/Fx1M18gJBOfZ13gwlY/JDVhKEpMOsXM5hX70HsGNK+RajSUVcaJRuVWE0v+gEww1HYyLxRWKMrXsGtf+QmN9NTX1iCgJY8O1FDWLLJQxSE06MijA+ecWcYD80LktaJoexRaxYjTcBgl3AVBEDjMbtRo6MeI5o2J1Jjg5QW/46OWLCXZ4a8TDPRTRuCkjiPsISaEGH9GlLEjjdx0YxxbYx96CenIWgl97zhqrRp7ZhqCkEYwljx3Zn6yUPlH2MHBfV+gjvBfiqQ2EA7LlJVJaGQDTZoqIpmHMdsTxGIQcRvYdyhp2GhUZuWaILI1yMkDjKjVAqUHYtx4hb3NYw/ur2Pv/hinjkwWz9sXJ/A6mjjMHnozJGWjKykJdqp+Y3/GNxiC+WjMEdShAPhT3zVBEEhTspBsDRS2j3HlJRayM1V8/WOA2voEGo1Ag1MizXbiY2wPzn2e6dPG8tq7tZRVxpl2hpnXFmQz8WwXDlcpisWNIKsJxMMM7Nt2smpQPz0790TJSBf5+bcQbq9Mg7MJRQG7VcXNV9oZ9EdXz9BBBlQZFVx6oZkfV4VZ/lFec9FflhU++NzPM4vc/LYh1EI0aNXaEL+sDXPoSJz6xgRrvy7EaFRxqCzG1NlNpKW1Lmb3d2hoaCDNriI3+1j8FQ7LvPmBj+9+DiIIoMjw/qdevlsRZMTJetZtjnD+WRZWLSvCYhZxNCZ48Q0P3/0c5PlHsnj6wUxufaiRj7/wM+McC0aDyNc/Blm9PsTKzwubY9vEv2lG0mkFBvbRIQgCRQUa7rg+jSdecPHk/S0pn776IcjQQQbUaoHKmgR9bCI2+/Hbo3Pnzvy2Lk5uoAuxjHIGtJNp3FJFttKSUsVp28OjV+u4/0k/JqOKtd8UpsTTN11u5+IbHPTsqmPoIAMmo0hWhqp5miIvV2T/4Tg52a1P6xw4HGPH3gg7dkdR6aMYepayde9+xJiJGBFOHX8KapUKwQ4n5w5CrZaxmRMkJAWvVyEejaGSk+9a9Y7IP9bp9L8NFquJskovag18+W4+197VwIxz2qbPUMlaNm+W4OrWf7/3QAxNzExfhuHHzZCLAkye5KWs3EX7dirGjcpqLrzef5eZB69vomcwSRfjVOoIEaSOcnorQ1rsHUVBRQ9lMPuCW0kXjhWIMqQiLDXZXDRnNZNOU2Ft6EWMBgL+wHHbYcbMa7jtphUcqYhRvs9AnpyFI2sTsy408Pyrbn5YFSI3W8UXywM8cKeNjh0CPPfiSsIeA/6AjD8eZGRfNZfNzOCHVSGW/xwkElE4cChBbbXAOWfq+fyLOFrZRiwkkCBOJYcYyGgguRbUU0UQH2o05NKODHKpp4oSeqAoCh6hEX/eLj561saN9zi575Y0rrvKwIKHtxGOKvhwJYsVCNjJwIsLc0aY+J/nxf8NPB4PWekSxe01pKeJbN0ZYUAfPbv2xhg2ODX+UakEvluayW33HeSnFaWEggIlHVvSWc06z8oFV9cx6VRTi+JSnSPBtl1RbrrCxnOvKJx2YS1XzrQx4mQ9jkaJ519zYzKKvPxUdovjlh6IUVEVZ/oVtaz4tDAlMXvNbDunnWLiursbyMkSuWyGhRWr3cdtBwAFmTgx9LRsEgKQkChIdCPP1w6HUs3GTbvRYyPmgrdej/P+Wwnypc7kkIsoiLiUBio5iIKMTtQRlUMUUoIHJ/vZTk8GcYS99GdkCs9/FvnYlUx2sI4BSpKKxq94qGA/nehFtWULalMTP/6ko480OuW9EQSBbAoIKQEaqUMj69FpIRQKYTS2/r1OBP9Y8lNRFD7++GO+//57wuG/72D4+OOP/6nT/q+DzWYjI1vilqvtpNtFilZXsDVYT4G6CEHSUBuvRZTV9IuNQ1OvpUo5zLQLjpCnzkOdMOGUtThq3bi9ckry8yiumW3jjnlO5t6Rzvhz68hIUzHjHAs+v8y3PwXYVRpFrRaQJIXLZtiaxSNKD8SQA2YKKWI3m+ii9GnuvtNhpOyghmGTq5lxjoX+fXTsKY3z+rtBggG45VYd7dqncc0dDfj9fiyWtrtg/gyVVkUAH2K8pVMKhmTmPeFj7zYdo0YkkIQYsipGVo5Exw4qKvaZMMvpOKgmR0jlbIwpUaLZh7nwXBujplZz7aU2nn4gC71eYMDIBuKHYyj8m84TJVldqfcHSBBHhZtVa8Nce6sHu03g0llJAY6jiERk1GoBr9t1QqJPAPfc9xSTTx9Cml3Nmq/yMRhSg6FTR5q44XIbb3/ko8EpcehIjKdedPHV9yEK8lSEo0qrim+Q5PTr2F7DOy+kNQeAdz/SyOeOOCElgFEwk6bkgvNPfDACRHVuhg1Oo8nVxKB+GrZItWTT+obVIzoYNzz1/HUOCZdboqH++BWvY9EQP/0YRcDIVlaToxRixEKYAI3UUkhybDRNyWXruiB3P6Dw6kIDp0/bTdl+HV1PrkEMWWkXHELeH6MqYSXIAXaSATRQQ/Yf46NaQU8/ZQQuGogSYhtryFEKyaUIBYVayvHqahjYW2HrJhUadKhQISCgSnNh1MtkZR4bKRPFZGLoobvNPHtfJtmhbhiLFWLROAigaYVY/b+AnNxsAuEKzjvLxFc/BLj70SZ6ddWx72CMQ/tFstLVvPeWvdW/VasFzplk5v4nXDz9UAa52Sq27YpiN2vw6/bhiZRhNqiw2aF9ThyTTcWiJ44FKjX1CSzZQdRhkCtMSEoC1R+LczyWVMX9c0D0xjsRipQurXbY5dGeTeKP/PpxJq+952HPvhg9rce/gPfr149oNLkJ+2ZJAaUHYpRXxRnQS0dBbphHnnXhD8gkikppcAfRB2yoa7L4ZEkZX6PDS4iTGJNU+XRmEWuMsmFLCC06SgQju+JfM29+E/ffkv6nza3CbQ82EaooIJF9gM/fTufauxqQJKVFcae+IcFX3wfwudRkKjICAu6El27VQyjAgg83wZCX+nglE8YYm7l+Xv+Xj4qK469qq1QqQmGZB592Nm+iFUXh+nsaeeeFnBTF3rEjTAwZaGDYlCr8Abl5cuAobr06jXhc4uLrHWSkq+jcUUNtDTRVm7DWD2nBhyxnVTL/4Qw+Hxxm4aIVJJoyiIVVeFUNaIMy9z3RxPy5qRt7SVJYvyXMyjVhzjuj9XXvo2V+OhVrOHAkjiRJx69mqYljjmYRyt1FPK7C11SAGRtO6ujPSJqox+NV0OllvMEmjLTevSBZGzn7LIGfvv0No6uYCGF6Cb1T7S6o6ZY4mb2WFez9/7H3nlFSVG3396+qc+6enBhyzlmQoAQVAUUlCQoYUTFggFtEVBRzwIQRRAQUBcSMIFkyknMcmBy6ezrnrno/tMw498zc//F5n3etd/2991p8oKeruut01TnX2dd17e3dRzu5J4IgIAoiaWRjkM0cE3dQYVfw9NMROoavrpr7TF0VqFIURIN2Hp0awGqOohBrkmRPvuDE55UxmEClkf6r+VkHHA4HqSkKTl4IIFuPMXIUPP+UGY1awOuTuVgY5c5H/Hz1rZqFyz2MHWXkjbnJnDybIERt1gTR1axx3WNbWh7Haql+Rtq1VvHNrtO0onOtCh+FoKRdvA9kb0fQlPDiUymcOGXk7ScvkS23qPm9TacZMcnB809VJ6iuucrAzAdjXDO2kCSryJkLUSKRyN/qijl27BBarUC/3jqefiyZ73/1MmRsETqjyKzZDoYM0FPpjvPepzHuerScNYsza8VOAAVFMfIKYjRvqqJNSzWvPJ1SRSYWFEV5/Dk7t48xMfKaxPNjMQssWu7h9x9ya1Q+iqLAbaPNnDgT4aFZFbRtpea2MYk5ZNFyN+UVcX77JpvMdCUffu5i7aYAt4ww0aKpmldmW/jqy0+5/4EZDb5+AJ/PV0PD2h+QGHdvCRNuNvH9kixUKoFQSGLJNx42bAsgIPDUI0mM/stclJ6qZN6sFF6c72Tljz7G3mDitTkpXDG8gLUb/bRpoeb0uTC9umkJ/CWR1LyJiqMnw3RsW7vCtdweQ6kUauhIt2mhYv5HlcyYW8ETD9hIT1Xi80t88ed3+/LDDPLyo8QlWPOLn1snZdY6b33weDwEvSoks4uPFhiwmGDwjUeQFT6S/C1QCWoCspfKpBOMGBOiuAwaZal4/5W0Wm3QGo3Iey+l8uCsCvr0SOw9DHqR8J8JfK9P4u1PKhnQp/b6HY1KLPzCh8MuoFbHMVsELBaJ9EYxygugTaQHCkGBJEmI8UiNZKJCIZCWKuD2yPg9UZAVNGkuU+Rs2H7pn4aAX0Jllpl2hxVRFPD6JFzuOFkZda+fAb+CQwcESstjNZIFl/H0iy4UjpYoBAVhpZurr1bX2VUI0KubBsnggj+LcmNEiRIGhFpFEpehERIay5Jcs9pRLWiQy7JYtryItlIGhVykrOxig8ehW7duyH+aH4rlbZGQ8Mf9PDgrQCQqM6S/nm07okx90MeTs8IkpchMu0+HRJwf1wY5sSmHo9uDdLyqgEfutfDK0ymolAKrf/Lz6rsuPl8WoYWiDaZ4KkbBTFyOcYBtxInhkMu4yCmyaEI2zYgQIo+TRAnTtocXh6sYgAH9VTzxcMJXJD3VhcMZx2yRiSUX0jRThU6lorBARO1ohC8UJUYUm1HF+fNnGix/43A4yP2zRb/1n1JXv67IxmQSsTtr7+e1WpEFb9rYuivAhNsC7Ngd5dqra74nyabgwTut3DCpiBdnpdCtk5Z4XGbdlgDzP6rk4but3DSlBJNRwanTMabP8GE0+QjHoshCnDVLMmrFyrIs89I7TqaMMyNDLZd4gKa5Krp00BAISFwsiBOXIg0ag8uIE6VQOEtbamu5+2UvbttJTFo1J3xniXn1dKV/lXyDR67kVPwAZRQmtGvlcioooQO9EvsHOUGeXuA4Xtw0oTVx4tio7e4OiQKQVDmLI+xCkiXCBNHoYjQbdISPphuYPgfyD5pJq6fYLJumnOIA4XAAWQGHDh2ib9++f2s86sL/Gvm5evVq1qxZg16vZ+DAgSQlJf0tgue/SKC8vBylmNjkCoLA7CcsfPpFJU73KVwOBR2lAZj+LB+ukIvxUkkPaTBiNDGZZgpNCbkC3DBmB1t/Ta7VlpKRpuT46RD9rysn6tMz45lK5rxip0kjNb+uyKlyxPX5JebNd3LqbISZD9p4dJYbo70HJsGKRtZyjqNE5URWRtL4WPWplb49baz+ycvzbzgoKZG4c4KJeydbsFkVHD4eRpYF/H5/g8lPpSbMWY6Q7Ull0+9BBg9IBBvhsMQ1o+yEj3Wgg1ytPxeKBThe9AeOIoEcmpBNJqc4iEMuI5NcFCip1Obh05cwY6qB26aVsuLjzBok5ZwnjTz32Em0XgM+2Y1RqK3DFJIDhAnhxklLOqERtPhlL3nnYN05DenksHbNedr2cLD80ySUSoGVP/rIzVKxb1ect998h8dnPtbgeyIpKQmNRkG/Xro6g3eAe26zsmNviJdnpzB8YhEP32Xl2LZcdDqR4RP/M8H474VGO/8IcdNNWr5ffoRcV59alUiVqiIGDhD//C4yFwskrOlB3EV2LHJNA6O4HMeTdoJH7q8ex+LSGBf/DHLbdGh4FbhCZaPCIdGY1lzkNABBfGjQ0YV++Ei053XkCpROFY8/uYEN273MfdrEtEd9uOxausv9agQeOsFAR7k3f4gbMFniOF1lVe0CgiCQTDo62YCXPYDACf5AREQv6hg8CP74Q4SIjjSyqrRQfLYK2rUMsP+YhUCwCL2ueuG99RYjL7x5jnxJoENmS8qKnASkAEePH2zwOPyTkJaTRjN1MfdMTOhkTrvDgigI7N2qpXusL3b+qGXA9le0baXmkUciJJk9lFeG+XZVHF04jYwWRbRpKbJ7f5DxY81cN8hKq+aJeSAalblvZqKd/v1X0ki2Kdi0zcm7H2zCUNAVs5SK0pnNyu8rmDC6ei4L+ZS1HH4vQxAEjBoNjXMUvDw7hR7X5CNJf2/5nTrted744CVeeyaVtq3UNM1VMv6+UsaMNPLTsiyUSgGXO86/5hax6vsAgkKiWa6K/ldGyclUs3r1VgIFaaS6O6IWNAiygIMyJLkclazm2Mkwna++RPfOiQDv5NkIBr2Iz5xHLBonJ7MRo0cmjMqefDhR4e72xJl8XyVnjqmR7RkIcoz9bEWFBiNmSsknRAAbqUhIOEtV3DC2kkvH01m/JcRHH0pUOL1/axyUSoGvv/Nx/HSEh++24vZItGmhqkF8XoZOJ/L4/YmKo5eeqjk3RaMyq38KEg0pSbIKzJ2ZzOjbnZhLO2P8N+LToc2j/1WJYPjuSUbuvM3AndPLsDtiWK0KRl6TxGvvV3LzHcXcP8VCk0YqjpwI8+kyD907aVj1k5flqz1M/DfzgB17g5w8GyEelwmHpQYTn5IkYTLJ6FMqaNtGZMGrqdx6xx8cPanGELNUVdytWHmMsTfrWPjpedLknFr3Z0QO49YW4fbKBEQ/ds7Sko51fqYgCKSEm1KkPs/ByO8kyemo0eDCTpQoneMDOL3zNI3IqbFmKDMg4Ahw1+2n6d+z7o3h9Hvj3PlQBXfeZuSzL//e/fBPwfnz5zHoBXwe6NInzPQHknn0GTvl9hhJ1kTbdfcuGl54y8HOn3OxWhR4vHGWrU6M5/hRJt74sBKrWcGHS1xcLEiU7g3pr2PSWBMrf/Sy/IPqJGe5M0YQX50xECQ284UlSj7/LJVlqz28MjuFWc+eJTmYVZUYl2SJWEoBc2fVrvbLTFfy3BPJfLDY9adefcPJz6KiIt6b/yhrl6sxGmx8/rWHvPwYzXJVrFlcnSBOTlLwzksprN3o54m5dha8UrMKR5JkPlnm5unpNj5b4eWnZVk1NquNslUsW5DB8IlFDB2QqKCVZejcXltvy/eMB2wcORFm8jgzh4+H+PaHEP4zTdBi5LqbTrH222RaNFVx6mx1VdOwwTreW7Lub5OfarUapyuRSE6yKXjt/Urum2xhxNDq50yrFZk6yYpCAYuWe3j3pbrNNh+6O2GAoVIKfLDYxSuzk1nzi5+sTCVpqUrG3mDk+TcdfPZ24h55dKqVB/5VwYqPM2oUWgSDEhPvL+XqfjokSa5qJd2yI6F9JwgCI28vRqUUSEkSGTfKxIqPM9h/JMx9M8oZMlDHoWNhTp48AtzaoHFwu90oZCWqFCcd2iQxeHQRb75s5sPF5xE1JXh8Mo1yFMx/TE8kqmHefCfRGPW2QaelKAmFZWIxGVFMVHNmZSg5dCxM+9Zq9hwM8fI7TmY+aKu6X/wBid5DiwCBW8dq6HeFjoKiKL9tDTB9qo0f1/s5uakUz9oUSlL38P2PKprm1l6z4nGZDn1KUSsFkjKipGd0b9AY/OMgK5Ak6NBGzeHjYS4VRvlipafOymIAfzBOI1d3rh21n0/et9Cra6Iq2eGM89Tzbv7YK2NWhSAGYkxD3sX6O1KKS2NURt245IM0ogVF5CEho/g/dG1cNlL9d+gCGfhJyB54cWGtx1m7LsTjcVJSrPxxuIyg6KYk+yRTxqv4baOaonM6lu3I/LMtvwxFOB2jvSnzZh4nmnKJlBSBlgMLcLjiqJUiu/4IMvEWE0k2BffcbmbUMD19h5UwYHAezop8Du1XkFbWi1RlCpfipwjJIbrQryquMGDCRir5nKF3txivzk1wFbGYzM59IQ4cDaHRyNwypQxbEhza3KhKBiMUkpg9r4RNK5OxeXpyJn8fu3dtYsSIGxs0DlarlbPnE3Nq21Yqlq3yMOjmIp59Iol3Frq4tR7poQ8/DdI40IPV3+5lxkO1k+TXDzbw3GsOFix2ce5CFKdbQqmQicdh0VduCgrjRBxmOklXJoojggmCs4BzjL3zNE8+amLyWDM6ncjpcxFeesdJnx5aCopj3Da6fi7k2qv0vPKeE5NRRED4W11BAgpcijKcQgFJsWoRGIfuHMZ2Z1n0hIXWzVUMvd5HY+8VNc5rFmx0lfvzh7ART4st5OcJdI8NqbFvVggKWtKJXfI6MsilgHMJHex6kEw6DsqIEyUnN86h36sd6MNhGVW8/s4MlaAmIoeRhTg6nfj/P83PzZs3k5KSwiuvvNJgcuu/qI2KigriITUHjiQ0bJYvj1BxNhW9ZMWIl/Mcp4XcEQNmCjhHZ66spZmhFfToitvz7sdnmTvLWuNvX33rJf+chtRIM6xyKmFXgIDlAL98WbOi0GgQeXl2MmPuLqHHkCKUl9qT9OeEbBGSsNC76r27o78y81kXqWkSlZ44KqVAp44qLhZFGT+1lB6dNeRkKwkGpb+l4aHV+ZAUUOhx8ujsENt+0mC1KFj8pR//6Wakk1mjykor6Okg9+IUB7gknCJJTqOd0B2/7OUSZ3BSRpacToqzMx8/58ehjrBhc7gG+XnTcD0bNlXy63caTgcP0VG+ooZYb0yOckq9i9RIFs2F9lWvGwQTHejNGfkwMWJkOnqTt+US05/M447bdXzxjYfSQgUEjSxdtITHZjza4IksPz+fdi01ZKbX/7iajCLRGPz8m585jyVx+5jqDUuSVUF+YbRK//Wv8PmlGtqvv2z00bOLllefTiUr2curr2yjcaQTJqxECVNpOkdK2xLmv5zC8dNhWjRTseitdAaOKkQyHKC8KBuztxkqVDiFMjwpJ3nvdUNVdqvSFeeWO4t55F4LFXaJoxfONGgMACQpwtibtHy7sJyOsSs4zl5kZHQYKCIPHQY6Uv17NaI5HdsU8MVKL1HCZNOpTn0ZURBpqmrO1JnFrPnhKCVn8tE6miIgYqeESipIIRMNGjpyBVr07BPXsWFTHCFsoBv9EhkxICZr0KeKjBxczvPvtWDeghZMvrmQuJT4reOSSFZ6FrZ2zRFEAc7o0KGn8GLDxf3/SRDx8NR0Gw/OKmfFx5mkpyroMbCC3MqrUQhKxKCJw8fddWbyAXbviZHsbsuihaeIaL1oDGoi+gImjbMwZZyFO6eXMWqYscaz8exrDq65Ss+4G6vXsWa3q7j1FgMDhx0kfKY/SYHmzH2xgGZNlFzxZ3UI4n9u3w6GZPoOcfDNUisWs4Jg8O/p1wQDblb+6KN1czV33GpmwWI340eZGHWdga+/97LqBz9HjkioKpqQmlRO87YRxt6sJRiSWbspwJChGgTZyZdfbEXQBRFVEnG/DqEiC8lnoaTQi80a4+bhRjq109CkkRJBSFRUjLmrmIGjCnj+X8kUFseYcH9CJ27mHC/a891pJKQQkU1wNC4AAQAASURBVMNUpO6nexOJXr3DFJZE2bNHJqOsE9ZYooqnidyaC+4TZLW5RIYqg0aVPalQbmv4GASDhMMyrZqr+OCVNCbcX4paDdPvrb9F8qq+Ot78sJL0FAW3jzFjMYts3hFg3nwncx63MbifjqtvLmL1Tz7WrUlm3JS9lORbUDqyiQtR4umX6Ntf4v03rFXn9Hgl9h4MMWKongF99ImqObOCguIYr79fSVqqgiSrgpQkBeu2BGjZTMnTr9hZvsrL+JuMqNUiazf6kWUYcY2BH371oVAoGhzgiqKIUily2zg9B4+Fyc1WsWN9Gj+u8zHjgTgEE9V5UmkWslCOJTXC4YqdNJfbYxGSkGUZJ+Wc4TDW8mROfJdFjDxM6NFQu9PiMpQRIypLnLaRvrhxECdGE9pUVbv4ZA+t/hIEh+QgZkGDL2gnLaX+ZHhKkoLmzRQcOBRDrxMJh8NoNP91Of4rjEYjbq9Mkk3BA3eYufvRMua/kMqaX3xs3xOkY1sNpeVxZASWrfKwe38Yj0+itCzGxPtLeHl2CmXlMWY8X8FLT6XQqZ2GWEzm+199XH1zETdeZ8BsSvxGBUVR4jEZjUaA/1B0UukQGDfFSSAc5dCxIpq3lqh0/Y7oykDtysKDk2GDxXrv6RuHGXn2DQcmg/C39L+XL13AnOmJODUYlPjqWy/9emm5fYy5zgTxsMEG5n9cid0RIyU5sVaEQhJ3TS8nGJSxV0rcNdFcpy6oWi0w5gYT36/zEwrL9OmpxWKq/162WRXkXYry3Dw/vkoNhooepMdtlHCJyjwTXa4s58YbFVw/pLpyUKEQUCrqd1mvD0cO7yEQjPPAk+Us/yCdnfuCPDejbl396wcb+XGdH0mCWKy2RIfZpMDhjFNQFOXrTxKE5jVXGRh2axHJSSJPv+wgEJK5b0YZc2cm07yJmhdnJXH9hCI6t9fQt6eWiwUxft8d5IE7LBw/HWHw6CKGDNAxsI8ekJFlgesGGbjmKj1ffuvlqzVeVnznY8nXXhrnKPH64nz3ixe1WkSlqn8e+ndkZGQQk2JkpKsZNqGIe26z0KqZBkHwEJQCXDlAR7INXnrHSWqyghUfZzD2nv8cc2nUiQ64z77yMmywgRNnIjz+bAVLF2Qw9YlSPvs8zJdfVtCqnYROBwXFEUQl7P4xuwYx/uhUG1MeKeWe283MKbyI82AaKlOAprl1kwUKhUDnLuB0xfB6ZW6/c3yDx+GfBIPJiN/r5retAd5Y4ObnLzOY+YKDT5e50GpE9DqBa64yYDQIvPWRi4EDRE5sLMOa14+pt50Cqx2NWsDvVqIub44+/SRpLQqpOKrFGsnhi+UneWSqXKeh7uvv+GnkTBj6nGQ/EhIgE5UjREn8c6ccR2n1oFYLeCsVaCqaIcVide5BYkQQETnEDtq3h6KKhksBHTlyhD7dI0y8OY3bH7jAlu+yGD7GieJUd5rJSVV75Fy5JXmc4iKnMOaW89XnmbT/04RRkmRW/eTj8688TLy/hB+XZqPXi6SmKLl3kpmFX/g4tTeLk2cijBy3iav6aVm3MUwzV+86E/6N5Jb8/Es+856W+eYHL5+v8HBVXz0pySIKhYDDFWPjmkY15lutVuTNeTauPVFGaFdzlHEdFXZ3rXPXB5fLRWGxxHsLK1nyjYcXn0qhvCLGvU+UEZdg9kt25s1KrrEWffGNhz2H/JgEJ7qiDgy58Qgfv2OjS4fEuFy4FOWR2Qk5peLSOGUVccxmkdbN1Vx7tZ7PvvQQ9evoLPWv8bvGiKI1xIko4K0PK/l0mZtoFPr21DL9XitdO2qZ+4YDn7/+Od/jlThzLkrepSixmPC3HM4lJKIxkUvGw1ziNGnKdOwxO+FoEM0xNQ/dJ+OOOsgKdKrzvCpBTaqQxciRDr7/oBFivG7CUY0WhaBAISuJ/odAIUqEIF6695Z46amUKuKzoCiKwxUjrK6EehrGA7KPkODHEDWS2yhKo0aN6n7j38T/GvnpcrkYOnTof4nP/5cQRRG3U+DhWXYcJRoySvvTUdBWTWAROcQx9tKENugw1ltpZItn8suvJ5g7q/q1vPwojz4eJD3cikhSPtGkfLy+GONvMNYZMAqCwGP32RgzyUn7YOM62zndshNZFgkW2TjqKMJgEGiaq0KWEwHniKF6ftkY4JGnKzAaaXhLHyAIcZKSRcLlJsLnMuk1JI/bb9WxalWU1EiTOr+PRtAiygrSlGmc0W2mtWcwCpS4cdCTq9FEdInjZMgJteLj+fsxm31MGm+suuYP3rKxfqSf0ZM8HBQ2kmtKQxGwIuvdCDYnRk+cZhV1Vyw2oQ0nOUAKGdjCjVm1+iwXSxyUlkvYC83k0oKS2BkKCwsb/BAXFBQgKhIVmfXh9LkIDofE2k1+fl5e08zl4XuszHzBztL3M2q06cqyzMzn7dw1wUxRSYwFn7k4cyHCsgWJzP4j95swWtzMf383olGF1SIyY6qW6walEgjKTH+6gqaNVdw2rYx+vXVMvMVEud3NosW78Pplru6o4FxBlK++97D3cJCL+VEuFcZQqeC+yVYOH4+w6qFdDRoDAItZT+Mmaj4RCsmkBToMZNMcLVqUqKoMhy5DFbbgdRexbEEGTToXYZJtdd4zAOqwjQt5Rfz6bSpHToRZseo4+w+FKdprpHt8YLWztyxxgj+IxUAVM5FLSyp1l4hbykBSEKmworRLtG3h584xhXy+Opvn3mlZ9TlTZnQivQkgg/dAjBOuQ7SgE8diuxs8Dv8kWKw6CoorGNxfT0aakjPnI8Rdlqr2c4u3GfNe3c7QgfpaQarXJ/HdjxFySCdeGaPvxDO8PtdGYUmM196vZN7rhUhRBS+pnXz0eqLa1x+QOHwizEuza29MDHqRV14w8cQ950j3diS7dABTpuzGlGWnc1sd/nAMt+zEItTefPplL3pMpBd2ZPzkrRiTZC7mnWvwOPh8PlZ+/T7XXKXj3YWVfPaVB49X4oNXUxk+sZgxNxh5YVYSZRUxHnryPJ/OT+XKXtWE4H2Trbz8roNvvvfw4stJ3HR9JkqlwLm8CE/MLqJwby6us3r+9aq7lri7ySjy9aeZTLy/lA+XeHj5qRSMBoGnXnQQvNCIDCGFuByjJGM7X31homvHv5BfIYmbbz+Ocw9YYpkIgkBz2vOHr4IUOiIhkZTacG03u92OJMlMv9dKo2wVNquC8aOMOCrrlylxVEqEQhK/bQvw+dce/AGJq67U8+WHmVUtcrvXNuLRZyoYcksJQ/sb2C2VUyAUgQid26h4dlZ1+9KZ8xFum1bK2y+k1miLu2uCmRlz7disIgZdIsgPBOMcPBrE51Ny7UA967YEWPOzQMf2agb107Fpe5BlqzxcuBglJcXa4HEAkOKJNXb/kVCV3uiwwQYe0ZcjBxIkaoqnHRtXgCH9PEqVxLny/cRjIhISMjLNaEe6kINbdmLEhgoVXtzoqJuIcgkVVLqjnGQ/HehVI3COyhFCBIgSQSWrKbccJbV1OY1zupOSbGLz9gB9e9ZNaGzYHOLMSQWyKkxKMv8lP+tA69atUSogM03BFys9LHgllWdfd3LzcGNVRR3AO59UsnVnkPkvpFZVQ+89GGLMPSWoVAJb11TrNiqVAreMMNG1o5bHn60A4NipMI/OqeCaq/QcPRwhWhSp09hCkiXCUZm25UPxiBWU5J1k4KA4O//wM2++l4OHTuJwR0lJqn/TplCAQgR/oOFVLQAnju/jzVmJ++PXzQFGXW/g100Bnn6sbuIPEk7mPa7Jp2dXHZGQyNmTIjp7a1r0PMelwhgD+9RPtrVrpea9RZXIskCvrmo2ba8/FisqiSF5LajLeqJIPkmoyUFimihxl4o0e1NMgQ5s+uY8GzcVM2SAHpNRQWFxFIMxo95z1oft237C7VRw6myEATcWkpairHccC4qinM2LcsOkYnRaAY9PYtyNJu681YwgJCqLNBqBHftCrN8aQBBArRJo0VTF77uDqNUyaSlKtu4KMmR0EZcb+2xWgbYt1Wi1IldfqefpR5MQRYGbrgeFwkksJrNus5/f9wRp1ljFsMEGBEFg4i3mGpXwz73u4JYRJr5a4yUlWaBVqzZ1Xkdd0Ol0oITz+UFatFRy/RADL7/r5O7brASDElf30+PzS0ydZCHJlvjiWq2Iwxmvs4I3GJRwVMaY+kQ5x8+EEYCPlri4cZgRrUZAr1egVWjIzL+KC+rfWL8mmQdnVfDGc7Ya53N74ny6xM/Fswpuu9vF8Ou0bK/cgzqeuHcLSzQUl2sJhUUG9KrW9QuEJEZea+CdT1wMHDiwwePwT0KPnt3ZsMrNzCfDNGmqQaMRiURktu0KMfJaA+X2OCMmFlFujzFqmIEvFqQxfGwxjgMG0iq7IrgSz4lODnJM2MVHcw3ccK2R+R8UsmLleXyBOJOmlbHo7bSqRIEkybz/iY+ju4xk/VkR31Xux362osNIBrmc5iBZrd2s+NhKu9aJSnOvT+KpF8/yyy8xyt3nsIVza8ypReI5NEle1LEIH72dydi7G6756fP5sJljrNsc5dVnkti6M0wkP4dUueZcKAgCTeU2nEn7he+/Tq9RdSyKAmNvMOGojHP0eJivf/Byx/jE9d0wTMeiLwJUuiSyM5VkN5ZY+F4S3fvbsbjrnm8FQUAVTOKdTyu5cCnGryuyq9acJJuC8opYnYkmgCcfM/DYXRdI8WSRmdmkweOg1Wpx2GW+/dnHrp9z2boryDc/+Nj2fQ73zSwnO1PJteOK6N1Ni1otsHNfiN7dtBzakk2vocdweBRkSSJTHi4lK0OJKCakYG4bbWL1zz6enp7MczMS6+wfh0LMfdORkFMK5dYgPoOyH0fOTubOMTDq+hyUSoFfN/lZutJTtc8AuPE6I4tXuOndrW499o+XuikvlzFbZZJsDU8MyrKMRi2BHOPaoXrum2Jg4p3FhBwKWtMLaywFwnBS3o+J+vfEFimV48fLEEPGet+jQYdf9pJGFif4gzSy8chOfOkn0FpCCWNtlwZ7mQCyQOMcRQ3D0tcWVPL28+lMfdhFceAiceKo0ZBCZhW3VaA5hs0oUOnw4/MmYsP/DfyvkZ9paWn/R63P/+L/DIPBgFIf4fgxaB/tWUtDQS1oaS135TzH0dUjZguJyeevP4fHG2fg9eWEw2pCqkqMsolQ2Emv3iLdOtfd+rH/cIhPl7ox2WJc0q3H4GhFciS3imSKyBGKU3Yxqr+KgtJyZoxPYtyNJjQaEWdlnPc/c7F+S4D3XkrlwsUor75X+bcCXKVSSVaGSKC8EUVcIFio5M03wyhQkVEP6QugRQdRLSPGiWz4fg/lXj8t6YhGqBncCoJAhqsbb76zkdvHGWp8t7at1CQlwePTzFzVX+LMhVLSkhW0aGpl2LWxeq9DLWiQ5eqNuCmcyak9XpT+ZCIUkSxkUK46wZkzZxpMfq79eVlVheahYyG6dKh5T8iyzKznPDhOZqLpUlLLDblnFy1jRhoZPrGI8aNMdO2o4WxelA8Xu1AoBDb+HkClhGSbgs1rcmqQSHdNsKBRCyxd6eHaIQZEEZ5/08nG3wO89FQK/a/Qse9QiNkv2/ngczeL38lg+NC/TtQ2ikqijLmnhJ6dNaiU0KOLjjunlzF5rJlIrOHVDm3bdefl5+fz0P1G5r+3DbWsJYgXcz0tIlGNmxYtEiTENYM0HFjpq9O1HSCq8pHbKHHdndpp6DhHzfY9QW5/oJyj7vUoA4mKZTdOING+EsJPJPcoM6ebuOG6hOPsomWlLFkhsWNvkKH9HLRr4eO3HSmcu6jHF1AQCkU5edJO2FNCwKPAjJUokXrbYf7p6NS5F1t2nOKuiYlAzOWREKPV855G0OE415Rxd1zinVetVWTW8dNh7p7mxlLSFUEQ0MsmBFmBXi/SqrmahfPT+fBzN+985GHTthizX7Lz1PQkDh0L069X/Zvgwf11xEx28EKYIBXuELdO1rFtZxR/MMZJcS+dpWr9HICwHOSYuINcRVPUMQ3K8qZEjKcouHShweOw9pfvMerDPPdEBteNL0YOaVDJcV58u5Lvv8iqcjgtLY9z6y0GrqzjGg4ejfDNp5m0bFY937doqmbN8mSuGpGHsyTC19+LfPODl24dtUydZKkaT4tZgVYn0KOThjmv2lm5MJMzpwSy5eYggFN7kSdnaujasSZhpdWKrP4imR79T2AoSkFBYnOeSWPslOLDxR1TJzV4HHw+H3qdoqqSXIrLDB2g585Hy5g81lTnvLxwuZsl72WQkaZk/seVjLnBVIuEEwSBt19I47qby/n++zjdrhBJS1MzdKCBSFRm9N3FeDwSCkHA54enn7DW0gMTBKFKdmTd19l4vBJXXF/ArIdtrN8a5IE7bdx4nYF5b1eybnMMr1dClhMus1aLiEJl+1vro88vUVYRIyNFyZKvvdw7yYJSKdC+A5zddRhNzAKygM3TDF/IhKX9cULhMDZHR0xYMWCu+jwteoJ4yaUrx9hDqpxZ67vE5CgOKmhJV0q4xB42kCM3R4ueSqGMgLGEyTcr+W3pecw6DdeNr+SV51IpKivjmfkt2XUwHYczXIts8HjjLFoSomXlYA6rNmIXAhiNdbfH/5NRVFREp3YaDIYEaXPhUoxObTU1XLnzC6Ns3RVk9Wc1f79eXbX8vCybm+4opq6usWaNVWjUAv1GFtCpnZpJY02s+M7HvGcszHp8PzodqK1+RBGCLi2G8ja4cJJBLkpBSZKcibU8nd83beXNN1KY/bKTrz7KJDfHxOi76q+w27w9oUsXCEoJHcT/QUub3RknO0OJKMh8ucrHZ1+E8fsgM1NgxqP6qmfd5Zbo0EaN0yFTkCegdTYiP1pA3B7munQD5y9Fade6bsL95NkwSTYFV/bQ8f5nLiJRmQuXonXqpz7/pgNlWSvcTXfw+ccWunZMkJrBoMTr75Wycomb5s4euCoy6T/sIAe3ZTDzeTuduk3+29de6faQkiJy601Gfl4XIi+/bhei7XuCPP+mg/VfZ1cR4uGwxPufuXl0jp2356Wy8fcAkQi8+2Jq1fzqcMaZPqcChQK8PoFP3kile+dE/CnLMj//5ueplx08fI+1zrnrobusTHyglO+XZHHmfIThE4rYsM3PkAE1586jJ8P8cTjE68+ksH6Ln0sFUYKBhpt8OJ1OmrQQCfjDtGxqIBCUKCuPMWmMieETi5k6yVKr0vX+yRYefaaCJe+l1/ruc15zYDIomHanhYw0JXc/VsaOn3K59b4SRt9dzLBBBk5vT1yzKMqkpigpLovRs0t1bH7sVJixt7nRV7TGFsmhA3Dw20JcmhMkpWt56LmW2CurY5nL5OfBY3q05mv5/Jt9+APS39LB/SdBFGWiQoRukYEExe1MfqiU915Ko3WL6vG6f4qVF9928sU3LjbvDBEMShQrj3AmfBqTbCVODBGRFK0FmyWCWi3wr+lm/jU9cfyaX3zcMKkEq0VEJSo4eDiO0pFNprdDFSGkEJSkyzloMZBCBt7MQ6xbk15FskMigfzey6l4/aW0bVHImu/ziF1qSnKgBYXCWZp3DPDog2Yef6qSGbM96AwNX//S09P5eHsAvV5gxjQbN4x3YPF1q5OwihGlcSNlnXILAJPHmBm/oYTSdf4q8tMfkIhGZAQB1qz1c8/tlj/ve/5jp4rHF+ebH7zs/Cm3BtFZWharkpiqC00bq0AbJOaR/xbxr1KpSE6R+fiNdJRKeOVdJz8uzSISlTEbFTxwh5V7b7dw+HiYuARP3G+rKvpq3VrJorfSuPW+Um641syeAyH+9VAStz9Qyk/r/axcWNNAukcXLSs/zaT/jYX4cVGmPocxnIZBMOPI2Mcv39pq+Gz07qZl8VeeGt+3SwcNdmecdZv9tcxGV3znJS1FQWqKgi6dlZzNa3giOBqNolTJ2CwCrz6TxJCRTgRHBi3IwCpUFyao0BAiWG+nT1Dw0qqVgnM7XOCvW3/ZhJWzHKEzfQkR4rxqP826VfLN+1YaZSfiktLyGPc+Zmf/Di2//hpk554ylErISlcSCMcZ0k+HxyOgEX1YpBRCBDjMDlLkTJRWD23ae9i3DwyYKSlwk5JSf3v938H/2o77uuuu48CBA7jdDS9T/i9qw+PxcP31CuSYsl6tJYNgIkYED64qd/Z/h1/2UlYq0/nKUvoMK6DLgBIMzub0lAfTItadDFd3sgqGsHu9mSMnajPp8z+qZMFiF09NT+LUzsYc2J7G5Nn5XEzbhEd2USxf5Gzyej6ebyMtTWTOY0lMGlsdYCTZFDzzeDKZaUq+/dnHnRMsaLV/TwO2VZteXHWVArR+2tEDDXoUkhYUcSJy/ex/AB9qs49bbzGgsrlRoyWZurPqoiAi+K2cvVDTVe7TZR4UsgabTeaZVx189a2XT5Z6mPhAGS5//Z8ty3INsyRRVpDkb04K6chIXJBPIGrCf6vFqyD/ArMethEKydz+QBlLv/ESiSR+97z8KOPvdHBpbza5wa5U2KU674lbRpj4dnEWL77t5F8v2Nm+J8j1Qwz4/BJTxpkYPtRAhTOO3Vmz3cLjjeMPyFjMIm99VMkvG3307q5hy5oc+l+RmDR7dtHSvLGKHXuDLF1Z8/mXJJm3P3GhVApcN8jI2hXZvPZMKlf20jH7ZTvJyVkNHofy8nJiEZFVyzT0lq+hM1dSzMU6r1eSJYJJeYy5ITHOj95vJl88Xed7ZVkmmHyeiWMS7y23x7hxcgk/rvez5P00li420/taJ0qLGxUJ9+7O9CU9DTp3Ffh5o49Pl7lRq+CZGTYWvpvClAcr+H1PkOyMMFNuKeKFx84wuNd+Nv68i25tLrJ7g57lKyGpTQl2ipH5+y1v/wTcdPMkduwL4fYknqnmjVVEtNWborgcQ+fP4ML6tlx7XZAeA8vp2K+QCaNBcfwKzFJioQypXLRtU3O5mzrJTG6uwPHtORw+HmLY+CJmvlBR6xn4K+JxCEg+9svbOMouknP8LF4Sw7e7B118w+ks9ecsRzjMDs4rDnLGtp7i3PV06hFD3foMRam/owyZCHlVVJQ1XNuwrCwfvU7AZlEgxQUKCwS8wRizHrGhVMDiL72MutXBg4+7sZoVxP4tqXCpIIpBL9QgPi9j264gan2U5Z+k8OPSLH74IotB/XRMeaSUfYdC5OVHuWlKMZGIzNGTESrdEj2vzef8xRDKP426IkkF3Hpz3XOaTifSqXuMWNfNlDXdQJn5MAqUVFBApVhBr969GjwORUVF5GQp2b4nkdnLzFCwfkuA/r11vDjfWev5XvGdh937wvTsqiU3R8WF/Bh9etTvfN6kuUxGkxDjRpn4/otsHrzLymP32dj1cy5PPmwjEBQxiEbuGF+3q6xKJdC6hZrXFzgZOKqQuTOSWPGdn6ceTuLoyTDvLvLw64octn2X0Ne+oruGx+6zEYnAvVOfaPA4AChUMq+/62HrRiVvvSHx7U9+3J44gUiEdleVMOejIma+U4iy13ZcpnOcPg4Bt5pMoTFGwVJj06IRtMjIBPETI8YhdhCQq6tPPHIlR9lNazqTKeTSTehPJo1x48CuvMSAm8spPp1BOKCgQi7Bn3yOeU8n4pcfN6SRmxXCZGvPfU+3YebLOXy4rBEfLmvE029kMu6+DJpmDMTSQ0VWrBWR0P+ertP/TcjLywNg1HVGzCaR5au93HNbzftw8QoP0++tm0RPSVZwZS8tew/WHb8MHqAnEpE4dTbC8dNRvvk0E5NJoFFHJ2t+UPLHtlT2bkll3a86Uq/aT0BXSjZNq44XBRFzRXs2bomTmqxg5vMVjJ9awvmLEZau9NT6vEBA4om5dnx+iaAfIpGGmzq0a9+LbbsS1Zetm6vZdzDEuTMiL89IQv6jP5bTg3Fs7s3UyQoenVWJLMvsOxTi28XZbFyTxcfvG6HZaVp08hOPy3Rsq2Hhck+d8UE8LrPqRx8er8S23UE+fSudT99KZ8L9JWzdGag6xuON8+S8CnbtjRBPz+PnVUl07Vg91+h0Is/MtHDVcD+VQjlmKZnSS2pumFxM21Zq1v7wNqdOnWzwGADodSmJGGt+HP+BzsTLUzl0rObvK8syc9908O3irBq6yBpNQg85Lsms+tHLtCcrWP1ZRg0DjuQkBUveS0chCnz6ZloV8QmJZE+PLlo6t1PXS4AYDSKXh7RVczUTR5t444NKpjxcym9b/WzZGWD60+U8OKucSWNMFJXGad1CjSCIKJQN3/Dv3bsXvS6CSi1w83ATX3/nRacTycuP8fj9NiY+UEphcXWM73DGWb7aS1FJlEE3F7F5u59ye4yd+4LcPq0Uk0Hk+y+y6NlVx+IVHqaMt6BSCSxbkEFpWZwVq4KYKxMGn0GXpmp9vYx4XGbCHS7SiwaQHE1UhomCSEo8l5aKPrTrfCWlFWqa5xTSua2nxnGvLzgPchSbLZucTCVr1/7c4HH4JyEaCaCSNWgEHRX2OGNuMNYgPi/jzltNSJJAn246Fs7P4IcVqdwyWkRMqaANXekoXEF6sC2vv+2vdezQgXqy0kVKSmN06qDkwXv0WJqVUW47iPSXIhcLyQTx4cPNVVfqahCff8WMaTZKymPs/C2VVoPyOG5ZSyj9DNbkKEeOh1EGkjh/2ERaet3msXXhwIHdKBQygYCEJEEwKKOox0A1QphmjeuvedP/KX8W+0sI/OHCABV22HMgjMMZp3F24txXDVDhFsvrPI8syzjDHjq31dYqxtHrRfYfrr9y/vCxMPiN2IUS+vTpU+/7/h0nTpwgOTlR3PD0Kw7atlKj04mYTSKl5THicRmlUqB7Zy29umqriM9KVxyFCKkpSq4bZKB5UzUP3mlh3D0lOBwyQwbo6zSP1mpF7p9soddgH/0nXEDusoPTlo107SnVMhgut8cpKY9RVlEzObXwzXS+W+vjxsnFLFzuZuFyNzffUcwfh0J8/Ho6FpOCawYY0Kgbzp0oFAqMegGbVcEvv4XQ2Vvgw00SNfWuM8mlkLoLMGRZxme6RIsmSqJJhcTl2km1y9JJFpI4zj5UqNDmlPHT1yk0yq6+/ow0JWuWpJPWJIBaoeDg5kac3JnLszOTCARk7rovRI/4EJrLHUgRMsgRmtGV/viUDnoMdnLibBh9JOEZYIglU1pa2uCx+E/4H0eYdru9xr/u3bvTtm1bnn76abZu3Up+fn6t91z+91/UD51ORyAo1dvOfhkiCnToKaOw1t9kWeYCx5GiKuIBLe+9nIohbiOX1jWCFEEQaB7szVer/QSD1RP53oMhjp+JsGh+etVm2aAXeeReK4s+MlKSvJcwIZo2FRnUX8fx0xEG9au7CvXBuywsW+XFaBDRav7e7fbwI8/y+x/gSz7DPjZjVhhp1z3IG6/osBtP1XmMR65EgRIxxU7/3jpSk1QI/Ge9DEFSEokmIrTC4ij3PF7Kl996iCkDLF7h5rO301m1KIulCzJYtyKHgBSsl3x1YU+UknN5cqjATBJBAqSSjVu0ExVCDXawA7Da0tBqBQKBOAUXlMx/Mo3ufSvp2sfBjSMjXPq1Cym+NgiCQMSrZee+uheWE2ciXDdIz/pvcnj3xTRmTEti58+NKK2I07mdBkGAwbcUMnxiEbdPK+W51+3cclcxZpOQMCZ4LY3i0jhHT0RqtSy4PRIvPZXMmfNRht1axLy3HMx5xc41Y4vYsiNIm+aJdqfLVaV3jDfjqJRonNtw8vPQwcOUlyjIdl6BQlAg/ll9eUzYXeP3CMshCpN2MecpfdUC5w/K6GwBTon7akzkMTlGsfUP7r1XidWiQJJkJj9Uxsuzk3ntmVQG9tUzZICepR+mgipGZ/qSQiYl6du5724D78xLZdmCdDq313DbtDLWb/Fz9ZV62rXQcf8dAl2uLOfq4RV07lPBnEcMaMNJjLslsYHo2FbDhu/SUGWVEKfhGj//JGg0GsrLJN5b5AISm7GW7WJUymWclA9wlD0UcI4S8rGXKSg4Y8Bwvg8Zjl4oUVKuO0255QgO8wluvSVBzh07FeL2ex0MGFZBwUUF7y50cakwhl4v4HTG2fVHsN6k0pqf/UTcRtrRncaKFlRWqMlx9MUqpCAIAjrBQCehD23k7kjWcqbcoeTotly2fd+IP37L5eefdCg7HKbEHq0VFP4nNMptSTgiMGqCA93Fbnh9EipRJD0loYH6/tOZuLb0JaNwIIteTqfn1eUUl1bf56fORejRuTbpFwpJPP+mk++XZNGnhw5BSMyVA/vq+eaTTGY8V8Gd00uwWUUsJgW33mxizmNJXHuVgZRMmYviMQCUKrlWZc1f0aq5irdftXBoRyrPveXHnXaE7LYuJDlGdnZ2vcf9O2KxGMMG6Vm/JYDDGadtSw0ffO5mUD8tNquCa8cVMfcNB6+866T3dQXMnS3iz8uiz/WFrPzRiyTJVLrqb5HfezBIm5aaOp3Zbx9joXlTBQUlYR75l6vGZvqviEZlPvjcRTAoMedVByfPhBk/tQSXJ84Hr6Qw/+NKrhxRgEYN+4+EuVQYIRyRGT58ZIPHAcBmETl5UsJib09ORX/mPm6g2+ACnpuZzLefZzF6hImJo01s+D6NF+epsKTEUMfMBOXamzyA5nTgCLtoSSea0548TrJP3swf8hZKuERrumIRqjW7c2lJAB8hdSWnTsLVI+ys+y1CG7rRto1QdX9v3ZvEqfOJZ0+p1JNfksyWPUls2ZPE2UtpmJOyMDTWoG4CFjkFOabC76/7O/6TYTQaOXUuwtV9NZw6F8Hrl0hNqbmRPXshSpcO9VfVdOmg5Vxe3SRjYXGM3t21tGymZOe+INePL+HRORX88mVWDWOYrAwl3y1NJ7NJiBg1nwGrnMruvVGuvVqPwSDi9UlYLQKffOHmwVnl7DsU4sKlKEtXerhhUjEjhiZiAp2evyVzkJHVgulzyvF44/S/QstXK0NoC9uRHWlX1U6qEwxkuXqyYY2FSQ+WccO1RtRqgV82+vlwiZuNq7LZtS6TdSszeWG+gw5t1EyfU4HXVz0/uNxxxk8twWwUufE6I5+8mU7Hthq6d9Ly/ZIs1m0O0HVwPtdPKOL2B8s4lxdl9A06mreN1mnABtCzu5LzisMcYx9SVMUfuwVaNdWy4mMbC957rsFjAJCT24aQy0CH4CBSyCbZ0ZmJd7o5fro6HvrjcMKk53J3wL/jobusvPCWk8Y5Cu5+rBy7o2YsIooCMx9M4sSZ2veN2Sj+R926eFwmGq3++22jzbRuoWbGNBuPPVPBzOft5BfFuGuChaKSOP96oQJRAKNeRPg/7IH+isOHD3DrTUaiUZnUZJF9h0JEoxKvL3AybLCBWQ8n8eQ8B8MnFjHy9iLueKSUA0eDxCVQKGVmvuCg38hCHn6qnNEjDDzxgI3Dx8Pc/VgZkYjM+FGJSjytVqRPTy3FRVR1dxjL23P7A+XYLIqqNfen9X4UjkY1/AIkWaI4aQ+ZV0fQaQXuG38MjeIMG7aUIMvw4ecuhk0o4qo+OoJBJ0aTjRbN1Hy76vMGj8M/CSZzKlpFYnzVCiW33lQ7ISnLMndOL+fHpdnMn5dKzy5a+vTQsfi9VL75LJmC9C3E5ChaQU/piVSeeqGyKnEsyzK3Tytl8jgL235oxMwHk7j/Tgvbfk3lwScDlCdVm5SGCKBCQxA/3bvVf9+2aaHmUmEUURT46M1kWrSJk5Ujc/cEC0tXecnxdyU93Ir8cwUNHgevx8n9UyyczYvwwzofA/qpcSnK6nyvBi2nL9RfvOPxxiksiVW5pq/f4ue33/00ltoy7xU/oiBX7S8ff8iIJ/0YUbnmvJDgH06QRBqpSbXXop6dNSz/1ksgUDsOkySZV9704/JHMCotHDzYcCNYrVaLJMHy1R6On4rQoU3iswVBYOQ1BhYur52AA3j1/UrunJC4dwb00fH+okruebwct0dCETbRu3v9yfIre+lweSSuG2Rk+gMmOnYP4w2Fqu4hlzvOrfeV8NZHlYwaZmTCfaU4K6vnV51OZNqdVopLY6zd6CfJquDTN9N547lUVCoBWRYwm0Wycpo1eByCwSByVEM8DmvXRTCFMhFR1OJADIIZFSouyWdqEPlxOUaRbQ9PzdSxeIWXpq1iXErajl+uLtYIy0GOsZd0cmgqtKUxrYgp/Nx8g44jJ8K43DXXEIVCYMaDFnSmaMLASRAY2FdHt7YmWka7V3lmXIYgCLSO9eC7NRJSeSZNaINEHBBwOBwNHov/hP9x2/u0adPq/dsHH3xQ798EQWDFihX/04/9vx5NmjThj0Nh4gLEpXidJKgkS/jxokFLAWdxyw5yaYkaLR6cXOIMaeRQSTnmlErW/AjairZ1lsELggBFTRg1OZ+F89NplK3i4y/czJ6eVCdhOKCPnuwsPz6HnvE3JXRV6iuhh0S7pCQnSp99/rpbcupD06ZNyTuvxlch0YgmSFlnWfdNBjqdwJZtDvb+epSscBuC+AkaivHLfsoCLtLSBD5dkGjp83hktOjrdW6XZZl8TzlffaugoCjGxcIYzz2RxJvPpVJUEueTpS5mPG/n49fTUCgEVCqBtBSBE/l/0EHujVKofoRCcoALnKDDn2ZQhVzARgoiIsXk0Zou2KRUCmK7iEbr3jjXhasH38L9M58iO0tFwCWSEmyJUPyXzOBffiYxYGLKw6WsWpRF5/bVgVdCx6uc1Z/VJBtFUeDFJ5PpNayAcTeYePgeKzZrIoh78W0n7VppGD8q0U7arrWGYYMMPP2yg6/WeKvc83x+iXJ7nNEjzYwemajoOHIyjEop8OwTyRw8Fubex8sIBKSqzKJCkdCGvaLvdQ0eB7VGhS6YVqWvkmfeyZhrVXTvEmH+h+uIyzJKhUDAD089ZmHCaGvVsZ8uc7NhTTqPPOVg9/aNqGU9SlSEFB5mTtUw/f7EezdtD3JlT22VEPhlLF/lJ8nXApWgpih5J8sWWquNboDrBhm4qq+OUVNK6NJBw6QJWp7flka6vxeiRyZXJxC2BhAa5RGOpbJtb/W5rxns4PMV/93s14Vly5aB10pJWbVb9juvmunc9wCtor2w/oWMCclBDrGdAD7y1UeJCSGSLCLNmwsMbq/kuvFFxCIKSs5YaCp1w4gFn+IS3/18gl++zOazrzw8cIeVvEtRXl9QycwHa+oZlZTFmPuSn2BAjRY9siKGHNRhEGoTZSECDOiv4tknahq8NW6kYv23qXQbko/R0vDq72uvHcGzc55E6zPSOpaNQS5CjrkYM8lFSv6AhDzKn/NAerAN/nPZ3HLbbnb+lppw/rYqKC2vLUuz6icft95sqnou/wqrRcG1Vxv4baufoQMNNdwyr+qr5+7bLAwdnUesoC1SQM/ZC5E6K0sBDp8I8/j9iTbBUdcbKHdEee09F5k5Ar/8/CO3T5rSoHFo0qQJ29ZJvDk3lQE3FjLhZiMD+mj54HMP5RVx2rXSsH1XlHOnwVbZCaUqQNB2keUfpvPTej92R4z3P3PxzOO1jffi8QQxOmls/brlj9xr4an9SexdlszQDUf4compRqu/LMucOBtBq1EwbJCedq01qFWwdmOA196vZPGXHh5/IIkl72dw9kKUdxe6eH2BC7f7762NsiwTCslEIwIWORmFoCDgUXDdTXr6966diBw3yswX33jZ56ngjO8wneQ+tdb3Qs5jE1Kwkhib9vTkkLyDTvSp06TBTgkCArmB7phPpCARxyRc5AyHyJSq18V3nz1R69hrbiqnolCLFgMScWJEyKQJEon4Zvfu3QwePPhvjcn/7dDpdIRCca67tYRAUEKngVNnIzUMG9NSFOQXxejQpu4N+Lm8SJ0aY/F4QiutWyc1peVxzEY4eVLivjtsaLW1f3uFQmDGdAMvPZpHarB11esScTRqKK+I06GNmiH9dby2oJJ967IoKI7x9XdevD6ZTu3V/PBFFlqtwKqffITEOLFYDJWq/ljyr1j59adcP1jPTVNKGDFUTyyoxhZtVGeMm+Jux7495XzxvoVYTGb+R5X8tCyrKlmTlaFk+QeZzJvvZMuOABu2FpJkE0AGQYT0VAXljngNeQGA9FQlL81OYdT1Rlb96OW1Z1J54F/ltG6hJlxPFevHi328+7qKrrGrqzZ8cW+Mpx87xOQHAgT9BX9L7/bgvkM0jXaqkqLSCDpSCvpx65jDGFLLSc+Kc+xMiMfur19XuXkTFVkZSjq2VTPhZhMTHyihUzsNobBM725aRo8w0r6Nmi9X1+5U0OtFjAaRvPxonfuAnzf4GdSvOk66POU0zlEhCALLP8iosWY8cq+V+2YkqslcrooGjQGAUiGTlx/jmoE6/vWCg0aZSjb9HmLo1Upmv2Rn5oM2XnsmmX8962LX7jgubxRrCrz/Uiod2lY/D79t9fPAv8rp2NZLs8YqHp1qrRULptgUiIooF0zb0RijIAsUnlKSnx9hxtwKln2Qwe87Ymi96TXuxwrbIWbOibHtUBJd27sZ3F9gcP9kcleb+GULWEwiPyzJQqsV+XV7CJUmjfNnIphs9Sfr/slwVeajtQaQHTIKlGg1tR/+zTuC9O2prTFHXkafnjquvtrDz7+sJ+rXEnNLLFoa5rt1Hq7oruHsxQid2mq46sra6+ndk0ysWGUnvC+EGg35nKMr/Qjg49jx+gsZzl+MVkkJmU0KNGqBcxcjtGqhQaMSiRJGhRqvr26iri40a96eTz5LmF9+sNjNey+n8tWKk1hL02vxBwF8lBQJnDgdrlPi49NlHkaPNP3Z7l9EeoqSfr01nFmrpLJchV4v8/FnQR6620JmupJlnxuZcu8WlM5slN5UwgQp5AKpZGHAzMbtl4Cac09ujpJwSGLImCIWv5NeVa1bVBLjgRkO8vLAhh5z1EZRYVGDx6F79+54fXE+/sLNh6+l8cHi6i7EB++yMnVGORdfjPLAFAs5WUpOn4vyzKsOEGReeTqFCnuM+6e7sOfbsIWzsRChTHmewqL616TS8hjBoMzHX7hp31rNuy+l8fvuIE/Os/P6sylMfriM2dOT6NU1MccMuELHlEfKMBsFkpMUXCqIYTaJWM0i77+cVsPU+MKlKH6/zNZdASrsDe8S0+v1eL2gUgvEs2TixJGQkGSpVhzXkk4Ucp49wnpMso24GCG3VYh+XRUs+EhC6W6K3a+iUi6kTPwdrUqJQa/A5YuQHW1NltAESFQUi5KKVZ/r+WmJjojGSfvOEp+8mzB3BejcQY0gymzZEeT5l/2UlQiUlkloOE2u3LJGYh0SchJ6hR7B6ED2SOTSkrMcoXHjxg0ei/+E/zH5OWDAgL+lT/VfNAyiKBIIxonJMQo4SxNqi37nc4ZcWtBIaIEsy7iwc57jeKgkmQza0BWtoCco+1CqKrHbZTTUn70wRzNo1qiciQ+U4vVAXJLr1DK6jJ7dVKw7GiYUSrRDVzj+U5toIvM79/XKhOjt38D+/fvxVoToLF2Jg1KGDVdXbdI//zCJxV+5eOGNX7jyCi133GpGkmQWfxXH4Yqz4LM4RSUxQrJE1FrMSZeL7vJVtR7+St0l+vcR+WqNj/Zt1Gz5i+al2aRg/gtpLF7h5o0PKvnXQwkyxGRUoqUlR9iJUbagRUcldkIEaEwrXNgplfPRY6QpbTnLEYxY0Qg6VLKGUFD4W219mzasJBKRuXuimU8/D+E56sBCbd0LWZYpDVbyxH0m5rxqx+6M0zhHhccjcfZChM1rcup0xV6w2M3MB21MGVdNDmdlKFnwShovzney8kdfVeAvCAJzHkvixskljB9l5Mz5KPPmO3F7JW6+o5hRw4yMvcHIFd2rA96eXbSoVQKnzkXo1qn6PnRUxhkxouHVTr1792b9B1uAhKtw665+ZEnDs8+HyNDkoFTJxAxOhgwT+Xipiyt76+jQRs07n7qwmETatNSwZkkG3fs7cBQLpJBFZVzBa286+XpVGc89ZWD73iB33lo7g7xhYxRjKJMQQXJaBrmiR+3x12pFHp1qZdFyD6nJKsxddFgbC/Dn/WTAgCh24KMvax53w1X5LF31X7mQurDxt59QiUpys1QcOxVh5O1FCHElTeMdahCfAFpBRxf5SvazlbaRbtjkNIRSAVeJm59PHWbmkzre/sRNa6kbGkGHLMtEs86yfmUmWq3Ajr1Bnnk88Yy/ON/JTVMSRkLJNgU79gb56ls/4fwcskgkhgLGQowua53f25d6iqdn1E2imU0Khg7Uc+h0w3WdtFot0aCClFgyhZmbaN84zv4jIbLiLWvpQkNCGqW0OJl9h8L06qqlR2cNM+ZWEInIVU6LACdOR5hwS/1kX/8rdKxZ661BfF5G01wVD99jYe4Lm0ivaMG/nrnI6qXJteKC33cHyc5QVjlJA0wea+bzFR6aNxHY+Ns3DSY/W7duzaETSprmKmnRSMuny9zo9SK/f5/QT959IETAFyTkl9E2P0O5O8gvizJY80vCcMNoElm01M+A3nqu+sumPBaTmXy/E1FWYjX/JydnEVEVwxJMRVfSj9vu2srij800aaQiLUXJwmVuXK44ndtrKCyJY7XEKC2PUVAcpWdXLV9/nFlVNd++tYYbrzNw96NlrNvi59y5c7Ro0aJB4yAIArIkEItDmBCCLKBseoF7b6/fNOWe28z8caiMjn087N+9hWZye8zYCBGggHN4cdNS7liLQBLqYJTCcpBCztONAVVrqgIljWiBlRSOnt5OJJKEWi2gFEN8vNjP9l1RzEaBQYMVeCritA30qjo2Lsc4zSFCCje+gEQs9vfI4H8C9Ho9LrdEVrrAXbdaWPC5mxffdrB0QbUe1+1jTHy0xM37L6fVOj4alVn5g4+ObdW1Xn94djlaLQwfasTpjLP8Wy99+yrp3rX+OLBzBzWy3lvDpdWpvcRtI1R8uKSS1GQFBr2ITicydGwR33ySyQtP1l43mzdRceykRCgUajD56XGXcN/kLJ6boWTJNx6UEe1/1GGvdAqs+cWP0SBwzVX6WlXqmemJeGfnH0Huu12FK+Ri01ordz1Wzm2jTWzaXr+fQc8uGl54y0EoJHH+YpQnHrDy6+ZArff5/BJvvxeiUeWgGt9VIShpGurOp59uoUd/iWAw2GDy0+vykU7NFlmtoCPTfgXxijhHTxwnZCzlj4NhmFL3OU6ejSSSNmciLF7hIR5PXFOvbjo2bAswfGIx116tJyer7u3irIdt3DipmJ+WZZGbU/377T0Y4v1FLlYtqr4/v1vrZ8gAPctXe3n8AWutZJkoCnz4WhrtB1wCGq512ap1Jz5+fyHT7rRSvsHH5l1B8NoQ4hI9u6q54poSyvN1NJbbkYEJEx4KCs9wwzgnO36rJh2GDjTw3ZIsXn7HyRvPpdb5WZu2B8jIFnhzroKBfY1Eo7DyBy/PvBpky0YVA28solVTLdG/VEXH5CiGbCe3j0tl/R4Ri6n6bwa9iCCA2ytVJxpkBWqViMsjcc3woQ0eh38SCgvO0L+/yNHvS1H70/h1k4sR11QnlCvsMb79yccdE+qWqAEYN8rI9p+U5MZ7Jp5JHwS9fra6dmBKk5k6yVrvsffcqeGxw3uRIon71IcbKyls3hLD55fqrLResNjFlL9I5gS8ClyFJh6bXcnksUa+XHwCHBn4Qw0nu/r27cczT8VYtSiLvIIoDz9VQa++Kn7fspkkV1tsUgZxohSRRwn5KCrU3DixgkXvJdH/ikS3Tzgs8dkKD4ePh1n8TjoTbzbxyNMVfPpWOj6/RK99pwn5FLz6ngvBnsnQG+189I6F7p20HN6p4bMvHbz+dgHBUhsIESrihYTkJOJFMhu2BhgyUE9efpQTZyIcPxXGalUyb1YSb31USUFxDFmCUFjizFmJ5oGrMApmzgtHsFjrlv6rC0qlEoVKRZuWatq31pBfFKW4NPaneZHAJ2+ksX1PiOded/DHkTAd26q4speOXzb5mXBfMUcPC0il2ZiTK1DqzhHzK8itaMV7n5zitjF168knfC7SaddazZ4DIabPqWDKODMXC6L8tN5P53aaKuITElqhP3yRRX5hlHseK+OOW818uszDfZMtNYjPcFjiroecWEwiG7cFQW64HIooignepTyNc6ZSwtYDJBv9uM3rCQeVCJXJ2FztUAsaBEFALWtBFogRJ7WRj8kTTXz0pp4sd9eqa25EK9ySk+PRXVgUSnRRKwKJONkhl1FEHt3lQSjc1deQv8HONaMOsG1tKhqNyOlzUbwOFVPvkshyX0mOoCUHCBHkLIdJl0OkCTW7wFKSVNxym4pvF15E526EjPS/Zqr+/0nl53/xP4cgCESCKlKlRpRRSJgAjeW2aAUdYTnIRU4RI0Y7elS930YqNlKplCtwUoZWSGSqgvixl4l0vkXBHz/YMYTrXgSipgquv0bLll1+PHnp2LICVe6xdaG4LIIBM1+tOc3jD9hQKhPt4nW1+fywzodClPl1YwAk1d8StT904BCipEAtaBEQ6NalZjD0/Tofqxan071z9SZ26EADm7YHeG+hi99W5iDLMr/vDjLtyQr2nltPC7kjZjmFCCF8Sedo0c3FhHE6Xns/xDvz0mo5RgNMGWfm2nFFPH6/DaVS4IbhalafidA11h8fbiKESSGTEAE8uCgWz2GwRKmo9GCnFD1GJDyckPeTSeM/q3bq1zz5d5SVFWIxK9ixN8T40Ro+KD+CobQ/SkFFWA7hpRIREZ+2lGdnGpl+f+J3DgQkNu/w88HnHkxGgezM2r+PJMn8uN5H3546bphUDMDAPjruGG8myabg4Xus3DattEbVg1Yrkp6q4MPP3WzeEWT29CS6dNAQCEh89Z2XGyeX8NVHGVW6N9GoTDwu18jMFpXE8AcEwuEwen39xl1/RZs2bXBSTmPa4ks+i01WsmtNNl2lVgiRxLllh8zOH45yzVgFtz1QSpJNoMIh8fJTCaJMrxfJyoZAsQEHJTSnPfq4kcj5EI/ffYZomp27J9ZecDVaiBMngJfRw+oPygf31/PxF24kRXOymmYQdIcoLy1h5MgYV/bS1Gmat2lrGLXqv4mkuhAMlhMUghw/HeebhZkEQxI9B9ppLOXUWeWjFfQYZQtmubpy3ShY0Nv78errW3jlJQvPPXaWdE8nnJQzelRCF8jnl0hJrm4NefqxZJyVcX5Y7+dcXpQhAwz88GsAOy4ihAiITkxJEVwhf43NPyTcHiM6O82b5NZ7XZ3bazh+oeHLbzgcBiFCcpc8fvwqBbNJwchxFVRuy67XiVFdmc0b7xzlnVeVLPrSTYUjzpSHS1k0P71KDsJqSeghdWhT92a7uCxGu1b1b8Qn3mLmzQVFOB2F7NwbZsSEEl5/Lpl2rTV4fRJLV3r4eYOfrz+pKZiu0YikJCsxm0TOFTS86lmWZcIRGDqmiHmzknn1vSizHkli6NhCHptqIRYX6NFdxZCrBZZ/6+PukSamPVnO9Kk2Hp1qZckKD2890YiH7yvHmlPBVf3V2B0SW7dHMdhboQr7+em3Urp0qPuaf/wljNLbJDG+goZgSTKvvl9OPCZzsSBOSWmMnCwFTz5kq6H3N/aeEt6Zl1pLLkQQBN55MY0eQy8xZ/Y0vvp6XYPHwusV0GOkgLNYbBK9e2jQaeufR7RaEZ0uoScuykrOiofQ6WXiYRXaqIU4sVpEp4UknJTV0swu4iK5tKqzItQkWLlkN/DIk5XcMEzLozMDmOytMcXScBPhpfVn8cV9NXSOFYKStnJ39sR/Q4maTp06NXgc/ikwm80YDAo0GoHUVCV71zbinsfLmfJwKa/OSSE9VUmXDhrKKmK8+aGT6ffaqu43jzfOg7MqeGq6je17Qnyy1EPPLlo8XontewIoFAIGfaJNPSNdSa+uWlb+6GXAFXoG9av7+5zLi+BT+NHJLkyCFZ/sJpJxls+/DvP5uxn07ZkgJKNRmaWrPAybUMS+XxthNNZMLvh8EvG49Ld00CVJIhiSUakExow08vbrfqjNNwKJOSMzQ2T3/iAFxTFGj6g/6dS6mZqoxo3NmpAUkCWZNz900a5V/Wu+JAEy3DatjIfuttCssZode0OU22Ok/UWW4Os1fnSOZnVuogVBINnbiiNHz2I210/W/DuSkpKQSiUU1E7YKAQFoqwk29eVXb8fxlkZr1OL8Pk3HZhNIrOnJ2Myiqzb7Oe1BS4WvqXh7okWbr7eSL8bCnj2ibqrR3cfCAEyT75oJxoFg16guDRG8yYqvvoosyrpdf5ihHVb/Ey/N5sbJxezelHdJhoKhcCgfjrcroa3Nw4fPpxXXnyQ1T/7qCxX4SnUoZRU/LLRSZPGAv6CNLrLParG3oCJVDmL4xX7GHJjOcd2VRuEtW+t4fS5KPG4hEJRc35b8Z2HSBR2/5JTtYaq1TBxtJn+V+gYdmsRhSUy4UicYuUZkuMJd2c3DsaNTNxDybYoBSX/brgHG7YFuH9KogVWEM2kJoWJR0WSrLW7FP4LkGWBi6UB5BZH8J9tzDPzfAzqp2P3gRDzP66sSmI+NqeC4UMNPH6/rdb6K8ugk2rqX+sEA40cAyg1r6uh45p4v8y+Q2HWbvRz4VKUDr2jlNtlHIUG8rynSCYdY0k7rrv5OF9/nkR2ZuL5j0Rk3v/MhYBQZYrl9UnY3RFa0p3TOwq59movuqQAl7xn0Wga7gGg0+kwGUX0epFQSKZrRw2HjoWxZsQQ0g5zMO8IQlhHDi3owVWoUBMtivDwXSeJJxWRkZnQKh81zMhnb6fx7S8+lq704nDGGTqmMGGylxQiv1hBW8+VnOYAGcf6cPvY0ygsdgQBoh4DyRWd8NnO8+kCEw885CMUrsDmbsl9DxQhqD1oYmZUvjR85jxWf5VOp3YaBvWrOecfPx3m1tEn0dm7U07x35JEkiQJm1mF1Zx4Lt98LpVJD5byzBNJ9O+dIHlbNlOh14sM6a/n8PEwsTjMnZHMl6t8+AMxZr/g5rYxNjQaEY83zlsLClj+lYpHnrIzf15K1f0jyzLvL3KRnaGk/Z+x8xXddaxepOXGycUMGaBjyTcenptR97Obm6PivikW5s134nDEefEtF263TKsWKvYfirDwCx8udxylLso9t1lYuNxDLBZDqWz4niGIH5VbxRNPyEydlPlnG73M77tD3PfQNlKK+uLGQSn59GIwfrycKNrFux8GaOy+stY6VUo+jaV2ZDuaEiPKUXaTITfiEqfpzJW1qozNUgoVec1YvqqUOyYYeW2+n0hAS2Nqdh1pBR3t5V4cYjvJckbVeSRZIiR6ePqxNL79sZAKtwIZiby8vP+V+PB/ze39v/jfgSzLxMNqcmiBvlk+Lz2tY+HinVRUyBQUR/F7lPRmSJ0BlAlrQutTlggTJEqEuMfMoRMu/Lbz2EpyUQg1f/KoHCFiLWTxijhRn5YgAdIcjfhydSl3TKjNsPsDEkeOyJRzHFVhhP43FKBSCdx8RwnfLcmqKukH2L0/yOyXHTx0p4WjR/wIJDTbGupeaDAZUAoqPHIlxRSwd3+YcTcmvtPOfSE6tFbXID4vY1A/Pd987+XkmQhtW6kZ0EfPptXZjL2nhHYtTrF+Q5RoXGLKbRoOHAuzabtEWqqi3mpXQRBo20pNflGMZo1V3H+XkYVLTmAoT8b0F6dxnWwkYi5l7sNmVqwKEq1sSyo5Vb+VT/ZwjD3IsuJvOZYplEaikQo2bAtiMIgs+sjEXQ9sRo6L5DaRmTRMg8sTZ+0mP4LSWOXAp9eLDB9qYs+BMMtXh6vG46/49mcfgiAweqSJnl00SBL89JufwaML6dxOw6RxiYraf4fPL/HjOh8/f5ldRRjr9SJ3TbDQraOGR5+pYMEraSxc5mb1zz7iEsx+2cHE0SaG9Ndx8x3FpCTb0Onqd9b+dwSDQYKiF1/cg0d2sH+7nk5ya0IEcJvPEtVVIspK1PbG/PyjgxtG67n6Sj1XdNfSZ3gBN1xnRBAESh1BREQ6Cr2rzq0WtLSgE2crYixf5eaFWTVbnidP1PLYljxU7nSczvoDE69PotIdJyUzE2+lj8hGHSI2juYcYPZDtRfCcFhi5rMBlKr/GnzUhXg8ijUZbr3ZyJxXHbw8Oxm9Rvkfuw4UKDnCbkRZBGRSyCSTJqjsubzw6gXy/QGKZQ+iABl/qkDotEItLcgkm4Ip4xIbUVmWiQe19BIGEZNjlMjnybskYTL4CQUCVQkngMq0Q/TpndhA1dVuBXD0ZIQuXbo1eBwuXbpEeobMTytSMRlFFi/z8cfBGE3+g1ZsjBibfxPpd7QYuSQHhU3gwGEf/W4oJBaTyclS4vPH2bkvVMt99zLe+aSyVrvnZcTjMl9+60FnkGjdykc4LFNUKjFyQikKtZwwuoio0Co1XDvKwUP36xh3kwFBEPD5JUQR7p5o4Yl5Dav2AigtLUWn8XPLSAOzX7Lj8kjMfL6CUFjm9Q9cPH6fjcx0BV9/5yUUkljxnZdfvsyuar0RRQGloCTd2ZuoI8K6wx5EFGSTaMnXyj4+//oMU2+31NJTLCmLseb7KI2kdHx4EmttTOb4thSUZh9NW0h4PT7um2KpQXwCBIJSjcz+X2E0iKSlKrmUX7eOdX2IhEWa0IQ8TmK0yNxwrYlfN/nrdVL9+nsvWi3sPxogvVGM28fqubKvivyCOB9+6sRwKYli3yWsf+kqyKIpx9mLRU6uocvkpZImtK7rYwCwhhqz/rsyVq700yV2NQpBgSoXNE3UZFq6IqgSsQAuCF+EaEFinc2Sm2GnGIfDQWZm3eTIPxUGgwG1SuCRe62MGJog8J7/VzKvvufkkacrCIYSXTa9u2uIRGSuG19E01wVFwuiCCLMnJbE4P56xt2YiONOnU1oD8YlGY1a4NU5KVXz6qhhRu65zcy4e0u581ZzHaSBzKIvPSz/zMajT+3mxFkNalMIQQrz3UdZNZIpKpXAnbda8HglZr5g54NX06v+Vlwao7g0hlKZSIQ2NB6IxQQWLnPz2rOpWMwKUrPDRMrCNTQWL8MlljHsWhUvzbEw6OZCjp+KcMuIus97/HSEcAhKSmQWL/dRWBJj7swknn7ZSTwu1xoHgB/X+zl+OoIU0JKbGaZFYyVKUeC2aaV88EoaLZomnseLF+MoI8Z6k1U6TMR1qX+rK6jPgN5sOrmTHGpXjF/uCmtMa+xBBcMnFvHZ2xlVMaDHG+e5153odSKfv1ud3Lh/ipVxN5oYc3cipk+yKZjxQBLTHvPw1jshPnzHQreOWqLRxPz/+oJKln+QQbdOWlzuONt2BXl4djmZ6UpOnYug+VNndee+EIveSicUlikoitXoQPh3mE0iYUXD14Xy8nLCYYm9v2toF7mSroIWt+wkECxg3mtF9JJqb+YFQaCV3IlD+dvpO6KA1GQloZCE1SwSjclcOaIQrVZg0lgz1wzU89lXHr761sucx5KqiM+/IjcnUUl2ZS8tA/roGTPJTvGZC2SR0Ou7HDV2be9m3bZUjp0x0qGVr8Y5IhGZR59ToFTbQLqI5Lb+1wqzHmTndKC4YAu7fkuja/88LuYJdBp4ic4dNSz/IKOKdJckmSXfeLj3iXIWvpVW4z74bEkIQyCz1jOpEbS43Ylne/q9iefF5Y5z5/QyWjZTc8sII0oFfPerj70HQvTqIvPzDxFEv8hZ6TixI1H6DishNVnAbEkY7YwbZWL+C4m1VZZlZr1oZ96sJJ6Ze5gWhVfz2vzfaNoyhiU1hqBouBeCLMsEgzK3TyshLUXJpLFmHrpLZMPvAd5414sU1tLjLx0aAGo0pLu6EK1sh1u1hfHj1JzLizDunlLat1Gz/IMMTMbE+/84FOK3LUHSaUQl5TSlLec4QgtHZyKOICrUJGHGrrlARmsnP/2qIK4O0iRLj3g0h5POMtrSC/2f8lCCKY9O7epOLrdvrUFpLeOIYydmwUpxcTHt2rVr0DgoFAoiUSW/705kwVo1VzPwSh13PlKG0SCi1wl4fBId26ipcEh882kmXl/CxO6XjX6atVDy7VoP9soE4ZhkU/Dck1ZUKhcffhRh/cZi+vTUolDG2XckyORxZt6cW3Mfr1QKPPGAjYXL3Bw8HEXzH+Y4rUbE7oiTma6ke2d1wrBTkDAZFbRtq6LMLmAyaP40ME1cX0MgSRImaxyVX8X99yRa/i9DEAQG9NHx9VKREWO3ore3pCN9UAgKzNhoHGtPaelFmvzbXBmSA0SJkC00RZZl3DhQoeEwO9FjqtejJinUhEWfX2T7zgglZ03k/IUP+StEQSRdbkQFRWSQKBopN5xEZ4qyaXuQkdcYePPMRXQY/pYx4n/Cf3fc/z+D3+9HJ+pwmE/w3supjBpm5KdvUti6NhmjXomZ2k6eAdlLceoOwh23csXVIcqb/UZeyiauuCpI16ucbNjmR2UMcN62FZfsSDiSyzJOuYxj2i3YMiJMnWRh67pkshqHCYYlXn09zB//5sgWCEiMmliBpbwDaSlKHrrHxk/Lsti0OodX5iRz46Qihowu5M7ppQyfUMSSrz3s+LERHrcCT6UKifjfylyMHDkSr+zmEmdoTWd+XSvh8ycIinWbA9w8vP4M/i0jjKzbXF1RlJqipG9PHbeNM3D2YCYvPWvik88D+CpVLHglDUmiXpMTAH+gunLRYhZJS5M5yO+clPdTIRdTprxAUeZmxtztRquFWF5z0oRGNX4ro2CmE31IsiQ3mAAGGHnDbbjcMs2bqNizP0TjRkpatI2x6GMDv32XxiNTLTw7I4ldv+Tg9Uq8/bGrxvHjR5nQaERmv2yvIT7vrIzx5oeVbFiZTa+uiSoNhULgxuuM/Lw8m/ziKL/vDnDuQhS3p5pk8QckTp+LMG9WSp2Vsl07agmFZUbcVkxOlpLN3+ZwcGNjPn83nSMnwnQfWkBRaQSTJRettn45hn+Hw+EgEA9zmB3YK2M0klrj0hQQ67iDdz4LcnS/la2b9Yx5/CIRIvh8cOxUBItZwZABej783I3LHcdRoaQpdRtONZe6sPQbL+cv1pxgr+6ng5QSQOC7H8L13iufLnNz7lwcWRLxlQc4xHbKKeL4LgtzX3XXGH+HM86kh8rISFUSiTRc3P+fhGAgQmqqwNyZyWSmKbhhUjH+cJSYXL9mbgAv7ehOF+FKOtEHBUr2s4WyeAnaM73pGb+GrkI/mskdePGFOBu2BlEoBBrnKDl2qm4x+N+2Boj4E5sxBQpUkob0ZCVqQ4Rj2k0Ucobi9N8pzt6EbHYysI+Odz6trPNczso46zcHEMWGb+4CgQAd22owGUXe/tDDW/O05Hp7UEp+vceUU0RbqTcxvw4prZjnX1BxfHsj9v+Wy/7fcpl4iwmTUYHTFefNDytr3NOSJDNrnp0zZyV+2VC7MjMel5n0UCkyAoc25rL+mxw2r8nh+SeTSc8UKS1QYsnvTdOSYWQVDkZ7bCAv/8vCndMSn7NwmZuxNxjJylCSnNzwRFAsFkNA4mJ+jHatNWxclcP+3xqzb10uD9xhY+VPPgb107Psg0xeeyaFsooYb3zgZOlKDy+/48RRGSOSfBEAlaDGKqRgFqrXVJ++iEhI5uY7S/jmBy/hsEQoJLFkhY8hI50kF/cmgJczHKI1Xegi9KWxvyfZJVfj2N4FpazlwqW6nDH/83UplQJKRcO3ufF4HCVqKilPGPopJW641sD3v/opKav9+cdPh6l0SXz1USbNmons3ZjG7CcsXNVXz6RxJnb+lsqgG72EtBU45XLy5bNclE8RJ0oz2nOQ7RRxDr/sxS07CIt+YtQfhIYJ4AgGaBLriEJQYLgCDL1AmQaCEqQQiAoRZVridcMVieN06BEQCQTqKeP7B0OlUqFWCwwfUp2oiMcTEkUrPs7k+yVZ/PJlNs8+nsKsR5JZ93U2z81I4mxehDvHm/l9d5BrxhVy4+RibrqjmE3bAzTKUrJ7f6gG8XkZbVpq6H+FlkkPltZY/wMBiVkvOujdTUuvbjrWrU5Ha/MTL8siN1tVbxX5PbdZ2LG3OqasdCXMhPwBiWgcvN6Gt3pqNCrWbvKz50Ci7P61F02UpO6stS4EZC/BRkd54qFE2+LsR5P4Yb2vKo78K2RZ5oVXfDRy96alYyivzFWSalPyzItemuaqmP2yo9a6X1wa440PKklNFunaU2bl1zJDRjno0VnH+y+l8fK7lQy7tYjRdxXzwwYPIVXdawJAQHTRb+BVDR4DgE2bvqdUfaaGGcXlaznPcdLIwYOTESMFli7IYM6rdroNucQVw/LpO6KArbsCNYjPy0iyKbjndgvLViW0B28ebiDLbEF7sh/XDPPR5epL9Loun/cWuVj8dnqVnJHVouDr772kpSoxGQU+WuLizumlbNgW4Oortcz/xEW/kQVEo4kKuvqweXuQ8eMnNngcfv75B9Syng6R/oiI5KdupdOYI7y9yI8GbS1DjctQC1oEWYFZr0SpALszzswHkzi0qTG71+by61fZlJbFuPrmQn5c5yM1ReTqesxdAYYPNTDrWS9790d4YroBb+oJTps3EtQ4WPVjYh29aWgZVnOUVz5sxicrcriQr0eWQaNvzLgHUhE1XUi2hvn1t+MEJZGBVw1o8Dj8k3Du/Gka5yhxeyWsqTFee1lHerqiRrUxJBKed4y3kGwT2b2/ev7ZujPAgUNR/KYifHJN2SmPWEHzJkq+W+urMgCbOqOcfz2UxKtzUujVVUu3Tlqen5nCuy+mcak4hCE5gINS2tGDKxmGIIv07a3GahEJR2TUKoGDR8Os/NHLiNuK6dhWwy0jTIy4XoUHJ4LfgscbIybBmL9x7wNEoiI3Dzfy5txUOrfX0ChbxR3jLWxYk4FGoayzQyMmRznBH5w8JfH2XBO/ftiSExsas3qVzOofqtffHl20rF2RhSbDjodKzCRhSPNi6Pc7Nzxxgnbj/uBC9k8UKc6Sd0LDqq8lpLCKvItxTnOINHKqiE9ZltHp/nOXm0ofIVdujUm2NZjwu4xGTTpQ4Yjzw68+ln7jZsfuEAc25HJoU2N2/pzL0S2NUatFhg/RM+mhUp562c6hY2E6tlOTk63ks7cTFalj7ynhYkFiLZl+vxmDJY4tSaLcHuX73zzcNcHMY/fV5mIA+vfWceR4FH1pO1Z9X79cyrLVHjLSFTTKUnLybJS+vTU0aaSidQsVL81OYcuaHK4bZGDBYjcZqYoG+4QEg0GaNVOgSnPy4N3WOt/Tsa2GnAw1WTStQVym04igHMIhl9ZY68opIoNGeGUXB9iGh0qyaIIKVZ1dB5ehEJScPBXn2E+tUUaMGKm/q8GACS9uXLKds/rt9BtVwc61mbz6nhNBgFZ0QkLi5MmGSwD8J/yPKz/nzp2LIAhMmzaN5ORk5s6d26DjBEHgmWee+Z9+7P/1UKvVROUogjnCoP4J3aZDx8I897odg1lAZy6l2LUDQ3kbLEIyftmLv8UuflieRNPcBBkoyzK/bPTz+DN27ptsYdxNJnbsDbJ+ix+vZQ9lXgUer8S4W7Qsvd9Km5aJSoFvvvORmqzgj/yzmEqTuP22CBm5Xnr2UFJQEmH/gThJ5V0JG8p59jkFt95S3R48qJ+BfesNPDqnnFbN1Uwaa8agFzl9LsKiJUEif2p4/Z2stt/vRyvq6CD1QhAEYiVduPbmgyz9JAlJqjsLfxkKhcC/Fyx266Th6IkwPr+E1aogOUmg7KKeDVuD9OisZduuIAP71g5sAgGJopKEdkhZRYzHnnITudiEXjRnj+JXnpjjIy1NwfChNkxGkSsGVZAUblJnhl8vGNGJejweT4Pbm6LRCE0aqdBoBBplqxg6pogJt5jo92/GFpeD++snFDN1kqVKH1WrFenUTkNRcYzrJxQx7U4r3TtpGD+1hMfvt9Upb5CVoaRNczW/bgpwRQ8NwycWcvNwM0a9wLLVHlRK6F6He/RldG6nxmQUGf0X12SLWcHzM1NQiAJbdwVISqpbU6k+nDpxCotah94Yx+/UIyGja32KzT+lVjkLJ9kUPPmomf5XqnhoVgWdOyTu0e6dNHyy1M2+QyHMOjUqX93ksyiIeEstXHNTBbeM1HPrGB2RKHz0uRuHK0Il+zGXK3j86UrenFdz8dt/JMTHnwVoVTEc2akgxZRGdyGNIjmPMlclyz7Rsmx1Aa1bKdGoE4TItDssTH3MCfGGk+H/JITCcdr9uZl+5F4bA/tqGTmxlELVKZrEOtZ6v0Muw0pKVSWmKChIk3Mo5AKd6FtjoTcJVtoEBvDQY5s5vEvLmBuM3D6tlK8/yaxRPbf/cIjXFlRiSlbis3sozdrG6FE6Jo1NQhQElq/28POGUyx9P4MObc3kF5qZ/7GLM+cjPPuanRnTkqr0n06djTDh/hIqK5Qc3LcReLJB45Cfn096moJAQOKThRFy3P0QBIF8+SxOuZwkoabGX6lcgAIlOsGAWtbx2ks6brq+OlmkVApMuNmMUiHw6TI3ogDXjiuiWyctkiRz8GiYAX10WDUGzpwN8tN6HyOuqT5+6SovvbtpefgvwZUoCtxwrRGrReT+uyC5MqNqDlQKKjL8Hdi/8RAPzarA7ZX4/N10ft7gp137Hg0aA0gkQJrmKonFqLFpN+hFpk6y0KKpiqlPlBEKy0Si0DRXzdpNQVb95OORe2zIsow5x01R+ADZvpqVt0HZTzz9EmkGkcw0BQ5nnJvuKOHcWRmjozUZwSYoBSVH5T20owcaoWaVmklOJlLejjU/Hubl2TW/d5JVQX5htIYm3mW43HEiEZlQkAabnYiiiFFvpDJQQS8GU+TZzpnzEbp31jDolkKm3m5h9Egj0Rh8vsLNqh99pKUoufuxMj58I73G5hASa8dbL1r56bcCpOZ7uW+sCYNe5Ktv88g/H6epVcmkW4s5crQQi1UgoyDGhe0XyAzVrsqQZZlK7ChRkkQamhagyoZYBQSPQdyZeN8l+RwpthTSOyWhygZNC/CedRHCR6tWrWqd95+OM2fO0CirZtV7u1ZqnpwXrur2+CtEUWD/4RAd22p46mUHC15J5dknEnIg8bjM6p99XDehiAF/6r7VhbfmpjFkTCFDRheSlaFEpxNxeyTunGBmzJ9ru9EgMvxaLYuW5TGkSf3E0GVtwxffdpJfFGX7niAOZ4yWTVWcvhAhObnh7b3XDLudgnPLuGt6Gb26abn2agM3j5P48JPfyNAlo8NIVFtJZpMQX31gIzkpcb+3bKrG75cYMbGIT95Mr5rnHc44j8924TyRQ8qfa0eutyf79q6jWbQLytyT5GYruH5CMdcPMXA+L8Lu/UHsDolWLVTk5UuUHophljIJagoptUdp1VzNovnpSFK143mXvpeQiptXGRRdhizLFKjOMu3hRQ0eAwCvp5ycppBfvh2rIgnBkUFYDuKgghQyyRGaUZayl4fvN9CiqZpVi7I4fS7MjZOLmTTWXKMt/98xYqiBux8r4/4pVsIRGUEW0Qp6OscH8se59TRuFmH+8+k13JDf/sTJubwoC15OY9P2AOmpMpPHWWjSSMG/5tnp3U3HgQ255OXHePSZClYtTLRj/hVrN/qxO+N/q/2/uCgPTdSCEhWFadtY+oWWHp21rPnFi0IpQz28gd1wmo5tgzz9uI23P3GxZnEWjRtVz9FarchT05MJBGUclXG27gzgqIzXW8Vvd8Rp11bJrHl2unRUcm5/DsGQzO79bpauFKpMG599+BwLluayeVcyyIlYUBLboTVAi8YBHpp8icFbQGn0/a3W338SvO4iikpEHnvGztV9TLz0WpAxtxjqrSieOsnCrBcdhCMynyx1c+pshHfeSEardfHZklIO7FaSUXEFIFBuO8RX85LRagTG3VvCoP56kqxinWZxrZqrGXCFHp06wr58LWbBxiVOMnCAgqv76Xl3YSUvzUpm2WovX3zjwWQUmTnNVrXX7NlTwa+L/IiSwMU8kQ4dYd/e7cCDDRoHn89HepqSm66v3aGTZBUxmOPgqvm6LMscYRdx4nRnYHUsEwe5sC2vz9uD0eBn9I2JRFt2ppI2HaIcLLVRlrWdtV+nVBkVAYRCEiPGl7F/TwQrKeSGW6FGiws7+ZxBJavIEHIRBAG7J1xLe/4yolEZr1NNIyGdUs0pKiudDRqDy6h0lNKyqZJX3ndS6ZI4uCG3hmGfIAhczI/gqIyzbEEGVkv1PHzkRJjbHihl9WeZtGuVziNzKvju8ywMehGDOUarlioWzU+nVd8Admf9HVdOV5xwQKRxvBlfLLvIpPGxKvmDyzh4NMTOvQHS01SMGmZk4ujque5SQZS7Hi3jg1fTePgeG8dPR1i/1U88Xv9n/hXRaJRQSMZsTqy59SG3icSlYz5MWKteEwURrUpA3+kAl4qUeMv1hOJRYkTRYyRKhE70qeqwMMoWTnKg3s/wy16MsRRsQjbllOPHi5G6dVz9ePFSiYCAKc3PgjcS8f2gfnoWLXdhQEaDHrf7f8cf439Mfp44kXDwDIfDNf7/X/y/g1KpJC6GEf+8uX7e4GfxV27mv5BW5aaYXxhl6vSDOPa3ImC5xNoVSTTKrl6wBUFg+BAj5RVx4hLcdL2Rm643UlQSY/JDpUwaq8fji/PgnQkNH5c7zrU32YleaoIt0JQ+KCnmIkWVZyi2i5w5oCeDNjQhHRmZYNJRxt9cN3H17BPJ3HRHCc0aq1i5OszOHVBeKtKqXZwzp/+ea+FnnyymGe0TgsxyEG/ySbL1cO/jZRQUxwhHZLp0qPt7/PCrv4awNMDFgijvvB8mOZwOcQUuMUI0IPDgg2F694Nndjr45lM16anVj0UsJjPx/nIunRfodZWdgFuFobw9KXLCydEkWBl7k66GkVA0LNZbBg4gRpRUVlY2OLj7+qtPefIhM3Z7jPc+9dG+nZI7xtd9rCAIjBhqYOP2ACP/JCtW/eSlc/sEGfnanBSWrvSw4jsv0Rj0611/m9k1Vxvo1E6D3Rnn4NEIO/YGGDXMxORxFj5f4aHH0Et066ThttEW+l9RbThQbo+x8fcgBoPAybNRxt1oZECf6g3WI/dY2bE3yLlzhxt0/Zdx4WweqSlKJoxX8dlbVjzW07z7gqmK+Pwrruylw2IW6NcrcX2nzkU4fzHKg3fZOLA3VOdm8TKUKHGV6ljwaYAvV/uJSxJhv0hWrsDgq1Ts/iGdn78JsHFbKWNu0pCarODnDT6OnYqSYtXht23GU5JK0w5dUGVCdklTXLIdAgYyWrpY/kEKKqWA2ytxy5Qy/GUmBE39VRD/ZETDKopKEomTl952sv9IiKUfpvHuB2Wc3gnpwdaoBDWSHKeEfMoooBN9a5yjnEKyaIJCUBCRw1RSgYyMjRQ0gg6htDELl5VSUh7luRnJvPSOE7dHIjtTyaXCKNkZSr76MIPv1vqZ99Zmfvkys4YD7LxZKUweZ+bh2RX88mXC9GH+C6nMecVOKCwzfmoJoigQichkZyqw2yVsegMKZcOz2vkXE7IfazcFUDsaV+uT0ZNTHKJYziOFTCQkKrUXyWwcwVxmRXbJaGw+Rg1Lr/O8t4ww8tEXbh69z8aDd1k5dS6CKML/w957h0lRdlu8v6rOuSdnBoaccwYRUREVJagEI6KomAPmiFnEnEUEjKCIAUQQBCUnyTkMTJ7pmc65u6ruHw0zjjPjGb77nefe75yznoc/6KlOb1ft2u/ae6/14mNaVCqBDeurCWw6j3vv38LCc/zcMdWO2STw/jw3axbnNvqa5wwwYkitQnY2dJdM8Xbgjz8q2bkuA0WB51538sn865u9DhqNhmMnY/z8ZUNDF0ho7j76QjXfzsmqvSf6AzIPPO1g6coANptITqaKMqGUo6WVaN05mKLpeG3HUCe56dNTzZYdCieL4xj0Isu+yOaG21zs/TWhqxdXYsjI9WQO/orkeC5Fjv0NHr9nmp0Hnqnm83cz6yX9kqRw24NVpKWInCxu/miTIAiIeoXUYBYaQYvLrTB+ajnPP5LCMzNS+P6XAPc/5eDPPxX8frhqjI177zBz832V9O3ROLk6cVol9063cc8t9trHbrrGytr1IW57qIqLzk9i564ga9dKlFcKoDmFMZqGTa67ByuKwiH+JIM8nFQiI6PNVyH7wL8O/jrDKSERc8n414H1AtC0VKg+WoFaH8Nur/sM/4cE4vE4bm/9HEqnExk20MDcr7xMnVy3qaioSpBLjmqJvj11pKeoeHuOB6tZxaC+BlQqgasus7BnXxhNE9ruABpNopsvO1PNOy+kodeLjRp59O6ho7wqxpFjTXcDh0IyWo3AuYMMZKSZuX2KnXFTSqmsSrzP2XT5PProkwwdvIBeXbR066QlGlXo1lnHizNVHDvpY9zFCi3zDGRn1icE9h+JYDaLCKLAlTeVI0ugxLT4PSrsnnZkKHVOsqIgYomnYcDMoQMCH71lYXA/PdMeqOLSC0wYDCK33mDh3EFG3F6ZNz50UVFVROeWGnbujbJkmY+xl1gQRQGNBlauDdKmg8T26nW0jfbFICSIhbAS4ohqOz0GdiY5ub7czn+FuCTgdEk8/ZiJIf1Edu0v5sHHvXSrvrC2I0dWxUhLSeRBPr/M9IccLJmXzbT7q/5R/zQaVVCfbjCY92UAdU0rANSCmlamHFLSSnj+jRpunSFhMgkEggqRiES3Tno+/drLhMvNGI0iK34LMOvdMG8/n8odjzmYMT2JgnwNUyZauey6Mu6ZZmdofwPVTon5i7x8+Z0Pm1Vg69atjBw5slnrYLYkI0ZMeHExdLhC53YJA5KVvwdJzVCIFUfRCPULzG6hkg7nlvD5R9lUOiQMerEe8flX3H2znStvKqdtax1vfezmo9kN76eKovD9L36WfJZFcWmMux53IIpgMYtcMMzE8MFG7nnCwS+/BbnmCgsXn+Ph57iKP/fpuWxkEi1yBdrmB2idH0rI7MgSV42xsWHDeoYMGdqsdfjfhHBE4dQpmXBQYs9vdqyeVNq1Lmzy+LxsDTt2h5l2f5iH7kzmy/frZFX6dNfz4hsu5nz2M8kpApcM17NgkZcjx2PcdLWNX9YEmDyuaaOVyy4y8dsfISRieBQnlfpjbFprZvePGQTjVqbec5K7brbywPQk3B6Zz77xMecLL3NeS2fvXgm1pMcvutGIApdfZGLhj8ebvQ579+7l8lGJ2C9JCpu2h/H6ZTq305KdqSYpPUK561SiEHma5ExMjIgU0K5BEVcQBLJcfXnh1d8Yf5mxNtfs2UPNtk1OZj1lqUd8QqJI0DJXh3NLW9KEurwwmXSSlDT2shmzYkeFCqs5UXC//UZ7g+/y3qdu1M5cPIqT7FZh1qxexLhx45u9FgF/FeWnBALRGFeNMdcjPs/A6ZZZPDenHvEJ0K2TjulTEoa1996aREaqiiPHo7RppSEWl8nJVKNWC4gC/LY+xNMzlEYnHz9c4EEuz0MURFLLBnD+pZu44QY1V11uIRpV+GC+mx9XBMjPS5DmG7eH+Xyxj0fvThhQ5edpmPtGBg8/X82X72fxyN3JrFwbbLYkjMViwVkDtqTEPbcxiQ6AkmIo5BDdGFD7WFgJ0q+fmofutTB2shuzZKSANrVEdiEHcVFFBgmDUa2gQ61o8ChObEL9e5eiKJzgAEmksl/ZhocavLhIV3Ia7L0VRandu6kFNQ6qav/WpkCD5EqiilK0GGjVqlWz1uG/wr9Mfi5cuPAf//9/+NcQCoUIxSK4Agrrt4Z540MXSz/Prted1yJXw09fp9L3vIOkWlTk5TROhE0aa+HKm8u56WoboZDM9t1hunXSsmCRh8fvq6uyT5nuRnW4N3YlpbZTJ4dWZEst2cV6CuiEUUgkSVElQutWTWvu2W0qXC6Zu6bqCYd0eNRV3HOfjqEDUpk0rfys1uLgvoNYZDsScSqzNvDhuya++U7i628V5LCBb5YEuOnqaINA/OeeMMVlsXqmFZKkMP/LEO2dI2ur7um0xUE55dUnOfR9W7y2Ywy9pIIhA7ScP0xPWaXEvK98GEu6kRdJJMV/l3wXhcQY+F9hMMnElViTozbeuOusND8j0SBajQmbTYVUlcZhjaNWw64xWC0iwVBil1leGWfeV17OHaKnZxc9SXYVN11tY8XaIF3aa6mqlhp1gAdw1EikpKi49QY7FQ6Jq8dbGNgnEYCnTrbx9RIvv/4eZMUaPy++VcNNV9s4VRJn5doA90+3M7S/kWqnxNtz3Dz7upP3X0qjbWsddpsKg16grOLsqnpuv5P0DIUObTWoBIgZXQzs07SpzEXnmSirjJOfq+anFQF6dNEyaayFTZvibD1VjY2GxHlECePHQys6kk1LBJdAXIlRrDpEr84OPn49icsrKinfkY/9WE++n+WkRl9IvxEqdq/JqtXJqaiKM/WubRj79kbnEunq7oon5iIkq5l8u0A8LhAIyAiRbMLCTpTo/8kvNwaT3sTxk27mfO4mGJJZPDehhTRsoJHvlvq4e8YaIh4jAgJRwvRheIPCQwAfaWRzRNlNiCBpZAECR9iDSlGTqeTxxvtHMdskpl5t4/KLzPgDMk6XRGqyCqMxIX7+yxo/o0YY6hGfZ9C2QEuvrjrWbgwxfHCCGLv/tiSm3F3J0s/rOjdefsvNj8vCSEKc9p36NXsdbDYrpaUK23eGESKG2jitEtR0pg9hJYiLaiQkuveNs2xRBjff5WT3Nw7syU0T/SqVUEtmaDQCXTvW/249u2lYsylMQc15bPt5J28rleRmaxAFajvLG0N+npqaI1F01O+U0Ap6tCo1R0/EuPMRB04XpKU1vwO8TZs2xGJKkzELYHDfhOzGGZhNIu+/ks4VU8vp013H8tVBbr/RToc2WhZ+X8mKtSd59FY7A3plUFYRIxhSaNNKw3fLvLz1sYvhQwwY2p1g274T6GUzotz0ewuCgBxrhBzqrqdHFy0DLi7i5mttdO2g49CxCG/P8SAr8mmjEN1ZycII6hhJpOFVnGTkB3jwrmQ6ttWhKArbd0js22wjpbo9uZjZvMDHxcsPIphp9Fwoq4hT7ZTqEZ9ncO4QAxecY2LYRTUUBAaRJthJA9xKNce0O7Bb9ajcGciKjJtqFKAlHQCFCuEUKZYCIsepR3wqioKTyoRuqAL+sjDmNloigh+L/v+c3htDSkoKVdVSA+3uh+9K4u7HHVx7ewW3XGdDrxO4/eGq0y60ddez1ydxze2VPH6vUOtAe++tSVx8dRlP3d941+Vv64P06KxN6DSWxRto2Z7B9j9jxCJqAqEYh45GG9U6nvOFh2uusDC4X90mTlQ0OBwygvrsFbjycjKY+4ZI35HFtMrXMHGMBYtFxS+rPTz3UEqDja+iKMx6x8Xn72aSnqrm/flu5n/t58KhBnJzBH7/4yhFx4pJreqDTkh8T5WiJUoYe0UPLhq3FXNSnAVvZ3L7w1Us+iirni5wwsXcy/5DUea8lsG1t1fi9ctcPMLE9XdVcs4AA68/l8KxE1EeenI9B0sFUpPU5LdSGJkbJ7vVAM4W6WnJDOoT5OiJKFMn20iyi7Rp68VhW4XVpMbjhqhfy+o/Qoy71Mzni73cfK2Njm11LP08m8m3VnD3tMaNjBb96OOSC0wcOhpl7qcx8uJ15nqKz0ZBi0oqquIs/jSdzqcN7sZcX8a0a21cckEdqdq3h762m6llnpqyComcLDVjRpkZ0FvP3K88zHimmv699UwcY2HpSj8Gg0B5eWmz12HQoHOY/8bnaKwgaqOMnVLO4H56SsriTLneyOsvbaNTfGC9Ylwg/TCvv5jQei4pi9OuddMyNGmpamw2Fc/MSGbc9ZV886OfKy+r+46KovDc606GDTRiMYt0aq/j/KFGVq4NctF5CZJbrRZ458V0ThbHuGJqGYoCT96fwtP3axDF+uZO67aEEFUK112p4eUPP/w/8rMRxCMiqkAqjliATr7uBPCyfqPE1GsaP37nvgiD+uq54FwT3y3zU1Ep8eg9Sbww28uXX8YRK1qSpxiQxEo2rHPwxSd2CvI13PFIgoiR/6F3R5ahqCyGpUU1vc4JcI7RzO9/xAnEXOiTXaz7Jafenq13dz0/rfRz/9PV/P4bhHBi0xvB4Of9OSFyCxov7jYGjUZDOKIw/ys/s14PovFkQtRAwFaIwR7mistMGPWFrPz1KKXHjaQ7+lBFGRJxkmm8KK4SVEheK6dK4rQ8XRA4cCSKzh5lzMV5DY4PBGU2bVLIFRoWxAVBoEDpRAnHSTbreeFRG98uDTBzdg3Tb7CTmqKiukbig/nuBHGruDjOSfpYZbyes9sjOh0CxuoCpMzDtGnV8Hp2VMdp1UJDakrj++fRF5q4/Poy7r01iT499Bw6FuXQsSh2u0B+nprPv/WiUQuMvdjE/U9VM/uZ+tJv6zaHWPVHEKNWBZHEpKemvDWHjx7jtQ9cSHHYtT/M9/Oz6+XaPr/MtXdUoFLBoL4GWuRqiEYVvD6JFjlqziItRKVSUV0toqiifPy5l7tutjc45sjxKO4yMypUBBV/Lb9zjL1kuPyMvjJCvtyZLKFuf51GNilKJjtZh1mxYzotZZBHa/aymZZKBzJpgUpQEVR8HGMffrwolmoGDtCydb0GbyjOIXbSVulay4/ElChH2E0WicmqmBLFaqtLFrf+GcHmb08ONvaxhdatWzd/Mf4B/6f5+f8zFBYWosWILxTh5vsquOpyc6NjyWq1wN3TjciqpjvG9HoRQUjo7oy7sZyyijgD+yYqC4+9UM3xk1EqHXGOHdAgyhoqk3ZQnLGW8rRNOJVEwC+gM6WcqH1NFWqcrqbbrxVFIS4ryKml9LqwEseJTJ6ekYLbIxE4Sxmv1PQ0IoRw6k9y1QQVt9weYMvnXegZvpA+wnnoKtsx6koHDz3pZvf+CH/uCXP7Qw5uf8jBB6/U3TxCIZmrb6tEV9qxwbhRmpCFCjUuqkn1dMFU3INvvpF5+xMPXTtq6djKiDbceHIoKxK6pABfLfHWe/zWm/TUGI81+hyf4iauCp+Vs2l6egbzF3qZOy8CigbRlcGq35vWElm5NkCyXWTK3eVcNLGU3t10/LI6RHFpjEBQ5sqbyxFFmDjWwqdfeRt9DUVRWPKzn4tHJD7nfbcmNTh24lgrHp/M+q1hOrbVUl0jcfh050daihq3R+KR56upqpYY1EfP4y87uey6MrbvCuPxycTjZyflnpxsJirFGNJfhya/mIKWqlqStzGEwjKhsMyYG8po2ULD+eckAvyjD1jw5uwirNQ/IeNKjH1sIZfW+HCxh01ElTBqQUMruSu71iaz6o8QP36dys2PV+Bv9weBrH3kdnXy9ccZtcQngMmko0//ToiahK6dtZ2evM5ZtG7fDrO9LfbUNuTktyO3cxbpWRLI/+f23hjCsQCRKLz6npvH7qmrLAqCwPjRJnr30NCFfvQUhqBF38CtGhLi7ic5hI1kugsDyRZaki3k01XoTwa5FHKQ22+yMu1aG5u3J64rs0mkRW7CGbKiKs74G8uxmlX1xlP+jnGXmHntvbqRDLtNVWsWFospvD/Xy3uf+NBGzUTlKDpN87t923dsT8SvZcEiH2FjVYO/6wUjWUILTGodgwckiIfHZlgIpR3H7Ys1qVGrKArBYNNZ/fHCOBoSSVpmuCPbtyW64f+r67e8QkJNw+QzrsQpLIoxcpyD8g3tiYXOzslWpVIRjij/+N7VThmbtf49UxAEbrnOxg+/BPjl6xyuucKK1SJy+EScbSvymDLRRsd2WkacY2Lx3Gwy0tSMHG5m7ZJcZAW8wTBjximkt6tBMDWtTRhXYuhNEtPur2DFmgCnimMEgzIfzHcz90svLo/Er2sD/LjCj9sjM+ZiM/G4QF6OCo3mvx53/yvUaggJPqpTdhKTFP7YGOLTrz0MvqSMnz6zkVszCJuQglbQYRdSyXUMIVSazttzGo4Nvfmxi5uvbfrcvm2KFYNBXc/gzy6k0iN6PtW+IAKJLo8eDKGAjpRSiIxMtekwigx/lYU6o0cIsIeNbFZW4lRXIcsyLVtL+Nyaf9to0/8kGI1GvN44V95cxrHCug5LURS4YYKVE6ei/PKbn4m3lPPwXcn1iE8Aq0XFp29k8OKbdRvKlGQ1Ho/ED7/UN16BRN703GtO9h2OcNVlFt6a4270c/n8Mqt+lTn8p5HH7k5izPVl7PiLXrwkKXz2jYcvv/OxeUeYy68v46qby1n0gw9iGsSwlVjo7GRfZFnGbFKYt9DHBecaGTbQQEl5jPc+DOFzahg5oYxTxXWzzjVOiWtvr2DMxWbemevh8uvL2L0vyt7f8+jZU2DNJj8ac4zMdh5Kc3/Fd1oDMKSvwtp3N57MPbiPZjKwt4FVfwS55fqGhmgAV4+3svdQBEEQWDw3i1ffc3Pe+FJeeDSFh+9Kpk0rLReNMLN7QyZ7tqSQ0zrETwtTeOXJVNb9/t1ZrQFAcrKVt55P4+dVQYpKYky+tYJnH0lmz/os1q9IY9fGVJ58WsVDM2sIBGR+XRtk7KhETmezqujVTccnXza81o4VRpm/0MvPy6OMuzJAZsWgesRh2FhJICTz42fZtcVAr08mM0NVj/g8g/w8DWMvNnPsZJQPF7h57rUalq8OkJ6q4rwhRkaNMPHx7Aw6tdPi9iocPihQXt78ZokDB/Yh6QIE9OX06a5n+VfZPHFfCm8+l86BIxFuvzfGNnEVxcqx05rGx1DZvLVj/1kZak6calpTz+mSOFkUY8JNVZgqO/Lcw3r6jSjnuddrmDm7hpETSklJUnH/bfba51wx2szy3wK43BILFnl5d66bdZtD5OeqycpQ8+xDKXy52NeAVKuqjnPXow4evzeZn1cFKS8rafY6/K9C3IgJG7ZASwRBwCzY2LpZoaKqMc1thdnvu3h6RgrXXWnl+3nZqNUw4UYHiz62kVM+nGwKSBWyyPD0wHJ0KOMmu/EHZN5/JT1h1rWg6Q3s59966dxBy6FNebw3K41Xnklmy5p0+l/k4qlHjY02q4y+0MyuvREqyhLGnEk6EyJq3DUiGZltm70M3bt357Ov3LzyrIbs4vNJ93VFpVa48Hw1u9bk8cR9Kdw/PYkVS9KYM1dFYfpqqilHIv7PxqGymnA4kWe5PRJ7DobRaoVGJ+2OHI+i+4dczizYCBNE1EbJTFcz57V0+vTQc+djVVx2XRl3PlZFj646Hr8vGWw1mMwSl4wwEgg039wmFAohR4zEkkrp21PHtl3hBsd4/fI/Fs7VaqFWTq+8Mk6lI84jzycmuEIhhRqnRGqKmi1/hunSQcvICaU8+XINs993cd64YmY840CWIJpSQpXhMEElQDTrOG+9mMbbL6TTvo2G+29LatBkYDGLzHszg5fertOENuhFqqol9h2KotUIzR57VxQFlaggxwVefsvNF9/665kW79oXYdxkN8mOHqSShQsHISXAPmULIQKcOqIFWU0mDUluURBpR3eKOAKAX/FwgB3oMVHMcXbwOzuV9ZzkCC3pQDLptG+v4oUn7Hy/xIiISBpZbOd3dirr2KVs4ADbySK/lmitMR/mzumJAmkgKLN0aYwgfkyCBRn5//vOz//Dfw90Oh1qjUwsoiUYlBrtMjqD3t11zH634eP+gEwgKKMSE6Y2R47H+PnL7NpAd+VoC8WlMW64q5K7p9mJxcA2dCtvPW6hRxc7JWVxZr99gF+Xacmu6c9RcSeKnOgeUgtqKst1lFXE6zm7n8GqP4K4HCIjhpoQdVH+2BxmxFAjHy7woDtLR+sp067n1lV3INqK+P4HPZnlw+q5eQbwUlBxLr/N8fHr4nIUBTSuAmKWKkZcWkaXbuALxjl4JIpY2YJWsfoXjR8Xnoy9tMuLkJLq5PDR4wRrTHR29aOqYiM9uuh45jE143btxOAYUo84VRSFStteHn3AxGeL3eh1Tu640Y5eLzJpvIn35hRzap9IrtIGlaCq7XQ5wh4IxJut7QYweMilLPn2HYSYQJwYeYHePPvSWi46z9CgpX3vwTDrNofZ8meE6VNszHwwlXBEYc4XHhb+kAiCt15v4+iJGLE4uDwSi3701XN0liSFJ16qYdR5plrNkIJ8DRWOhsF34lgL5RUSd/5F+8/tkRh3YzmxmMK8tzJo3bJuY1NdIzF+ahmFRTHstuZrOgH4fVEqq2S+WxbggdvtGA0Cn3/r5Zbr7A2OlWWFxUv9fPuTj2GDjBw+Fq2VCshMV7P02yTOHfUHkisZC3bCBBOi46oYeVLiN/MoTv5kHSpFg9EaxmiPcc/jMkathu6ddVx7rZrlqwI8ML2h8PWn3+Zy5KQJm8nJkbUC4VCEGrmCtnTnMDuJEWFAfw1Wu4IQMaLW/3sc7P6nIRRQ0Cga0lop/LImyKdfJwj4eFwhM11Fh45aVm+sJCXeghQycVBaO5JxBjZSqaGSDKHhzTxFyKBCKaJb5zh9eugZN6WMMaMS4zLHCqPMfjvAj8tDdGyrw2CQif0D6RaNKRw8kEi+M9PVCZKnUGLAyFLc3jhBhxVPXCIeDWIS1ezZe7jZ6xAIBMjOFQj6DLhVFWQo4drupDOQFRlfymFuuSFRrGmZpyGoLWdAFw3rt4QZOqDh2MyqP4Jom+i6crkl9u8VyD1dFVahIi1FxdTJNnKy1Cz60cfkcQ2v4UNHo3ir9Fgakf4o5yTJ0Ra4q6vpILTmaMRHaWlps3XNNBoNoZDA4mV+JlzecAzN6ZLw+uVGtezaFmjp1E5bW6l/71MPMx9MabS4eM80OxdNLOXW6228PjMdRVEYNamU7Ew17fMFCldWkExDo5BSzSG69VA4VRJn6coAH33m4cjxKJeNNNOqhYbXZqY1SHxvnGhl+LgSZLnxQlRTaN2mPbtcf9K7o8iSeS1qO3j7rq6iRbRrA81pQRBoGe3OC7NWM+3ahAnezr1hXv/QzcbtIQb1bXqsymIWEMSGJLlKUJETb4caDXYhMc1gV1IppZAQfi4fI1JY4sSSZ6X6YBXhcIhKShAQUKFGQETUC2TnZRJ2xwgGQYeRZcuWMXny5LNaj//p0Ov1iIJAsk3k4eeqUZSENvepkjgmQ2ID9cMvAVQqgctGNl5cTUlWYTImXGZTU1RIkoIgwlOzatiwNeFgm5Kk4o/NIT5a4OGJ+1M4fDTK1dNqMJoU7n3CwbMPp9Sea4VFMSbeVEVFuZ48OZ/7H9/Fe7NTmf2+i2OFMbRaAbdHIhRWuGi4kSfuTyEzXY3LLfHuXDchKUIuHTkpH8Lj8WCzNa4H9neIoog/qOKnlX4WfpRF/wvKkNxJZHj70EGw4q6pZuRluzClhMjMUOH2SFx8von1W8LcdLWFw8ejzH87nfueqqYgX8MP87Nq48Cho1Em3rQB34k29O0P3boJxGIxflhexOUXp/Py206+/jCryc92/lAjm3eEuGCYiUsuMFLjlOnRpS5Wx+MKoXDi/jV6pIkfVvi54lILLtfZTUYBGAwGFCXA/bfZGX1tGfPfzqw38aRSCVx9pRlfMM7g0UWkp6rrdSo9PSOFR56v5qqby7litBmLSeTb70P8vj6Kq0aDb2crNCoFHx40ig5REBOmUilVPP1AZr28Z82GIJc2Qnye+c7bd4WxmFUMHWDAZlXx27ogr77nQpIVPn0zk1hMYcrdFfTsaOTnFREcVcXNXod1v/+AxhimQ1cjU6+uO4cK8jUowI+/+ti0JoOfV5Xw+7oYaWmwY19dPMvJUuP1yZRXxhvV8/zwMzfPPJjCeUMMzH6njMWf6wkeLkAYXcrI4UYeuSu5gXapSiWwcm2Q/YcTuafemMbi5TLPzD6F1yfx9hwP/kgGV9yWTXqqCr1OxOWWcHlkcnLNXHJBkGtvr0Crbb4p6P8mKMjoMaKWNbX3uqTy3owcs5m3Z1trpbhKymI8M9vJ8MEGWrfU4g/IFJfGmTzOzKzXaugV7tYgf9cJekwVnXj7o+M89ZCNKy+1snihwKo/gpx/Tn3Jm70HIyz52c/hjfkNxqCdbonLRjYtLTF6pBnfjgIyyOOQ8isqWSAlQ2r2iDMkpPJcDjWt430SkyeKTDztJG/PSmvwvQb00XPj9Tq+ei0Xn+QjoPhqO/jqra2iENG5KMhPpbg0xi0zqvjwlXRuuKuSk8Wx2m7QMzDoRWRV08UDWZGRiIM3iV/XnKRnVz0XjzDVNtecwRsfunjzxRSqaxLGvQVt2jR7HQ4dOoRZrSVuquKyi1JY9IOvgc56TqaaXfuabjqoqo5j0AvEYgrf/OgHQeaKSy0882DdpObd05JYvjrAp197Wf5VNn/ujfLtUh/ZmRqeeiCZtgXa08938NSsg+Rkq5lydyXTrrXy6x9Bvp+X3eh7220qku1ibQw6VhjlqpvKaNs6IetyNpJIsqzgcQnEYipefNTIS7McpKYKeLwKcZeNlJoh6AUDbqWGEo5TTSVRgrSlG2JMTRUlTRLjFsGOT3RwnF0EpBCt6UQVZQnjTQRCBLCRggU7LWnPnh1OJo4TkM1+9KY49kAqvTmHPWwih3zSyUUURGJKlCLxEAOHVzPu0mROFse4bpoLS1kPik434ImiTFVVFXl5DfdyZ4t/O/l57Ngxjh07RjAYRG6iT/yKK674d7/t/xjYbDb0lgh6dxrhiINjhdEmNyXHTsQIubRs2xWmbw89ew5EeOBRH6Wn1GgULdUhH7IKVi5MaXAi5+VomH6jjS++9dJzoIovP0qvPaZFroY3X05iThcfbz+3n2RjnFLVanSBDJBFQvEQl13rZuWiHJKT6i7Ioyei3Pmgi2Qxle0rzMRs5ZSUOzlZFOPYyRhnoWcPgN1ux5RVSjCgECjKIFOov2mMEUWPAQNGQk4zUcLoMaLzpyH7OrL11CH0GNAgYcBYbzPow4nSaTurv0ohIy2RLCmKwtKVAW6fsQFnuYqRY2qY+76N2bO0PPDIGgzOVugiyUTEAJH041w1UWDqtTZKKiK8/nqMD+eWY7EqBIISMZ+esPU4hdqTGHVaZBJjhW2D3SmRj/Ddd98xadKkZq2Dz+cBAao9UfJJaLzJJ9sy9LJ9PPtIMhecYyIQlPlyiY/FS33kZqv57tOsegTAy0+kceVlZiZOq+ClJ9KocSba7L+bm8Xzbzj56DMPvbrqUKkSJgkTx1q4cVJdEnn8ZJSs9IbB12ISqRDqk6J2m4pO7TRcOdpSj/gESE1R8dk7mVw4oYTs3LMztcjKzMbj0PPJl15++iyRMI6+rowBvQ1071x3bsiywi0PVDKgt56cTA3fLvUz57X0WtMDRVFY+ksQKawlRoRqyrGSTHcGc8iwhj/Dq1DHTYQJYiMJWwsnLz1r4b2PQpQctqKubsnBIyJrl5SgpPvrmeOcwe6DFjq18dOn0yEeXphCUbiEXpyDJAgkK3kcZQ96fYziYglPUMSeenZdsP9rIKkIBQVcnghbd4b54r3M2g7b4yejTH+4Cqf1MPaabHJoyW42oleM2IS6YOOikhyarhbm0ppX3tiBPdVDMCxz7tgSBvc2s/wHNdbqbnQmici2ML8d2IfLXcN5Tbi9fjIvhLayDR/PL+eJGTb+2BQiHFQRq0jB3qqarLQwVS7wB+K4qiB6FlIHaWlpdOysZuNmH1l58OfBtbSjO8lKYgPqU9y40vbw7NOG2vP8xKkYiBIvPpbF1HsrefbhFAb0rruXrNsS5NYZiUr1l4u9TBpnqb0HlFfGGXu1E2tFbyAhB1Gs2s/gAgWrReSWa20MvbyYZLuKkcPrdKEOHoky/sYyShx6UgjWamMqioJDKKFMfRQlrsF6WkDE7Etix44dZ2XqoNFoeeENJ+0KNPXGcD1eiStvLufFxxqXFNl/KEKbVnXX6rGTUbp10rJ8dYCfVweQJBg2yMDYUWa0WoHO7XWcOBXDZBR5/g0nNS6ZVi00HC8MEmy5ndCpDmTJrRAFFTElSqXhEBFLMffdlsT559Ql9f6AzHV3VJBkExsQn5Doipo0zsLHn3n+UYv47xAIkZwq89NnubUjvtGoQsirJbkJzWmNoMWo1tHvomJGDjdy6GiUwX3MrF+l5dslES6/qPGN2k8rQsTdjWueWUnGQVnd5xIEOil9OMxOduyKokiFJKX2puX5GZQcKSfqSCIznI/FYENIldC1U9Bo1Zw8UoijUo1OHcPlatoV+38rdDodSXYVrfK1zH46DY9P4qcVAU6VxCguk7lnmp28HA0znnH8oxlkSrKI1y+TmqLiu2V+rrrMwrJfAwwfbOCTL7z4AzI9uuj47tOEjMsrrwdILx6KGi1rThTT/+cibEkykZiE160ivWownVGzn21oQgKvvO3CahOx2wTyczV07WgmFFZ46M66zv0ku4rH70sQoc8/cwr8NLlfaArt2vdl544lXH5dGb5yG51jg2qvHbuQir3yfHyVLtRpfzKgt0LLPA2RCOTnaunUVsfmPyOYjCL33Vp/sqdDWy2/Ls6g/0UH6d/PwmUXmYnFFPYeijTqEv9P8Ppkxl6SuKZOFcd44U0nxWVx7LYEAd21o5aN20J0aKNFFCUkSTor7dP2HfqyeNlPtG6lxWQU6hGff8WUiVY+/tzD8ZNRvl/u58rTxW6VSuCVJ9OodMRZtirAUy94MJ/qS5ooImRtYdQlhQzoq+XAQZlvFu9FLG9F2F5MXq5Ym/ccPBJl7lcetu8KY7OJdGyrbfA5Hn2hmguHG5k0tq5Y1q+nnhsmWjn/yhKWLPPx1fd++vfSs3ljogNLp2+aNPo7gkE/ZpOKB6bbG/wtI03F1MlpdGyno2M7HfdPTzw+YVoZ+w5F6HLaUPGFR1O5/s6K0x1aie8Wjyss+MbL/kMxHrojGVEUeOYRO+Bm8XuwY5vCY/c0Tk4uXuqjbw8dC97JoqxKx4wXOjB8YA0PTY8wfGwx3TqpuOiCHBYvT8cbAI8fBAHMFlCUNPYf2UtRaZyLLr2o2evwvwlqTRwpIuHGQQaJcWsRFSWFGm6YEsZo86LRJBpg0tNUPPugmWtudrJzB+hiNvyyD1OkIUF4BknxbH7+5SBPPQR5OWoC0RAPPu2nZzcvk8ZZ0ahh/kIvq3+PcMsUW62Zr6M6TiwOmekqRDFxDv2dGD+DWFRBgw6H4QjheJR+PfX062vixzWHmr0Ohw4dIlnMrO3MdlPNmMt0TX6v6TfYWbSgirzKLpzgAF2Ufg2OrRALEXVRxk8tw2ZR8cqTqXTpoCM/28CDT3pYOLc+p9C+jYaAqhJZaajzDuBSl9KhUwRZPsyCb0JMu97cQHPT5ZZY+mtiMketFigtj7Ntf/NzZLVaDRYH6SkqXG6Jd15M5+rpFTx+bzIXDDMiigLVTgmPT2Ll2gAXntuwQPjqey6uGW/hmtvLuWdaYlLor8TnGYwaYeKX3wJs+TNCSpKKopI4X31QVwzSaAQmj7fQs6uOZ2bX8NJjKdx4byU1LrnRztkzSEtR4fHKHDsZpG9PPdNvsHPlzWVEomd335EkUEl6CmhL2B+ktf8C5CKJVBLTwGe4EAdldGcwR9lNZ/phFMwEFG+CqG4CiqKQlibgrXFTIPXgKHvoQE+Mp0l0WZEp5QT72UZn+qJR9GTU9EGulvEYNnCU3XSgN90ZTBmF7GYDgiIQIYxWH+XocQ39znUQdpuwVPXFggmBk/gUN6mZMuXl5f//Ij/9fj+zZs3i0KH/+qL9P/KzaQSDQRRFwKDSkpmv4fNvfVxzhbVBRUlRFGZ/4MLhEZh4cyW3T7Xy0fsyGVWDyD0tYJyuKFSLJVw64RArl6Q1uOguH2nmkedqWLskt9FAOfUaM6+/X8Kjt1u4+koLf+5NbBBzs5KZ/lAV199VQVa6mrwcNeu3hKhyyMx+LpmO7dSsWefmjXdldmyXad0iTLuWWo4UNl0ZagwffvAS6TYtB44kkaWkN+hkMWKmkmIqlGK06NBjIogXWVFoS1eihMgkD4k4FRSRRl3FxZO5hz8WpdYSBZDYtI0eaeZ4ocQ7L5goPOHk2kkyqiQP6S3iBJIPkpmpZ8hAHddNMNeOPX3/c4ju3fSMG2PB7VFY+G2E6nCU9T+nUZBflwTefJeLHd8oIKmorq5u9joEg0GyM9R43BGEyOlFsLp48fEUduyO8PFnXnQ6gTGjzFx3pY1QWGm086lPdwO9uuo4cjxG+zZapkyycv1dlTz7UAqP3p3MBVeV8MD0JM4ZqMduTXSFnNlEvfmxmxsnN+zKWLk2yNXjG26KjxXGOWdg46R9i1wNNouKUOjsdBAMZgMWJYlqRylev0xejoav3s/i7scdCAIM6qfH7Zb5aWWA0uM6UsQMFnsraS325JpbdtOtoxGDOc6OHTKVpSrSlXwiBAnix001lRSTFcino9IWjaBNVKKEw+TlqfjwkxA1m7qSddroCsBOKqUhmYNHw/UMxwBQoKBFkJ17YpyKFNOWbrUaJ0mkoiCxfkuInEw1991l5NNFzRtp+N8Gg0VPJOwlP1fTgNRq3VLLt3OyGTq6mB3u1bSUOtOZfhxjH0eVvRgwIxMnSIC2NHSGPwMVarZvVpGWrCezRYTeAxQ+/0hDV3lwbVzUYyA/2JfNm5bz69ogF5xbnwBdvznExnUqUpQsTpwopbAoxszXnKz7OYMdu6M8OFPC5VRo216DTiuwanWUrt2a/kx/R6dOndi9P4Q9SeDrj7IYeWUZw0Yd5vOFu0hJFsnPF3jubks9YvaFN51cP8HC1HsrmftGBrPfd/P0LCdpKSrKKhIjPW0K1Py0IIcX33LS+4IicjI1eJwqnGUGrJV9MGGlPGUr6QVenrxai1pt4MFnHQQCCsGQxMPPOXjg6YTxSmW5gCAqUJNOFzqyX7URg15FkkmPpAkw8kIN8yanMOWOGhyHE2S/opLRas9u5FUQI3zyRiY33ltJm5ZaunTQUlYRZ9uuMALQrWPD11MUhZfedvLxaxmUV8ZJS0mMz19ydRnDBxu4Z5odjVpg2aoAoyaV8sGsdOJxhWqnxG0PVvHq02m8+1J67Wv98luQB2ce4GDVUdKTtVhtMKovtMg11SM+ISGh8MV7mVxwVWmT5OaksRYW/eA7K/Jzz94DXH6hqZ62oUoFMv+cKKvUCsnJIj/+EmD5V9mMuixAG8+57NjyR6N6jW6PxOwPnORGhzW4BwOECTaSLCvEVEGcLom434kSO06b7q1p2S2XlvxVF0wFClTv9nK0Yj+5ShvKhGOkpzdf8+x/E6xWFT276Lh1RiUqtUB6qoqObbS89ERq7XmTnamm0hGvZ9z4Vxw5HiM7Q8XPqwM8/FwN2rAdVXUXHnriKB++ZWNA70THVHllnFvvq8axN5fU0xubjFgbKG+DUqbg5CgWzJiFRF6Qq7Qmo9MB4kKcUcNNePwyD92RzKXXlLLwo8Y7JW+cbGXW2yVIfuGsTa5KSorQa0Uyk4zEYg27twAsJLF7h5r0rDDfLfPz8hOpuD0ySXaReV97ee7hxivyaalqBvfXsWJtkG27I0QiClnpaj79ysOIoUZ+WOGvdbv/O1atC9bmSpWOOOGwTGFRjJvvq+TN59Nqp7kUReH75X7ue7Kama/WIElxduzYQr9+gxp93cZQ4yznxTddPHSHvUmzHkjE5ySbCr02YcgxYqixXuNCRpoanVqN6E5HRkZqt4sdP2ZhtSSOGX8pPHS3wpgbjjBxrJnFS0UiEZlZ77o4djLGPdOSeO7hFI6fjPHOXA9Gg8CspxLnpNsjcfh4jFeebKjtnJmu5qE7knnk+WpuvtZKmxYGfv0pQkZOiLy8gmavQ4eOfSg6dYy0RrT8du2L8uJjDQnKFx5N5ZYZVXw7Jwu7TUWHtlrefyWdF990sedABKNRQKsRuOR8E/Peyqi3B7v/DguLvy3jyF4d6zeHGPK3qYri0hiffOFl95rEKOcfW5NAUBg3spJku5pnH05l3ZYg8770YbJnMmHUjkRh7WSMLxaH0JgG89EXFkpOCYwYcUGz1+F/E2RVhHLhOCgqQkoAHQYOsJ3O9MPgNcHpQYp0wOUopceQPbQM9SH3tEGfTnElinb/dLtVEn/89fcAb842M/7SDA4cjvDLmiCSpNC3p4EVK2Xat9bw8+oA73ziJi0l4Wlw4lQizn6z1Md1Vzbe0f7t0gAV2v2EZT/tCzQsnJfCgSNR5n9zqtnrEAqFMGnNcHp7LREnNbXpL2WziiiChEWwk6pkspuNtFDaYiWJCGF8SUcp6OFi3vuZmIxiPeK2bUsdG5bZGTO5hheettC5vQ6XW2Lulx605iiHarbQMT6gXiwOKn4iOQd59UkL5VUSVVVqzhtXynOPJNfq4a5YE+S1D1zMeiq1lqe462YbY6Y6mr0ORqORXt1VnDvEyGff+Lj7Zjvfzc1ixkwHjzxfjckoUlkVJ8ku8uKbTk6cinHtlVZMRpGSshgzZzs5eDTK8tUBnp6RQiis1NP1/TtuvtbGxGnlWMwi77+S0ej9p2M7LRq1wA13VXLfbUks/MHX5NQsJHRVd+wOM/sDF78tzsVuUzF1ko1nX69p9PimIKCiLV1IJZuNyi9o0KGgoMNAmpKFSlDjUMpQoz4tFSbU6n4asRDA2ySRXU05voBEy1g3jrOfzvSrN4UmCiJ5tCGm7KeC4lrjPVEQaR8awg7tCnbF1pGvdCCDPKwkcZz9GLFgDJrxHNCRQS7Jgh4EKFFOkEIGB9nO0M402yj6v8K/jfycP38+hw4dolOnTgwbNoyUlJSzqmD+d2DFihX8+OOPuN1ucnNzueGGG+jYsWOTxx84cID58+dTUlJCUlISl112GRdeeGG9YzZv3szChQuprKwkIyODSZMm0a9f840r/itkZmYiqhQMuZWsXZLHZ996ueORKl55Mq121KiiMs5lV1dx4pgKq0GNEJOY9XqA9t4R9U5CQRBIU/KoPBBk0ffVTL6i/oWsVguoVTR5IQqCQOdOIucM0qPVCrVdQy+8UUOHdhricQiHZZavDjBmlJkH76ir7Bfka5g4zsTgi8vYvidMklVFICid1eZuy8aNqErySFfMRGiocZlEOifYT0+G1huHDyp+9rMNEbG2pf+Esr9W2DesBGnbXq5HfP4VN19nYc5HHnqWD2W3cwM9nOdREfqdn5ck0aqFhsKiGC+97uf4CQmXN0b3LhrmvV2X2D1wBzz5opupd9ew5vs6wnXoEBWrvnEgi9JZnTNt2rShukxgYD8D+zcXkRXKJ671c84ACxcMq7/Rnv5QFY/c1bhGKcCkcVbWbQ7Svo2Wqy6z0KGNltc+cHGyOEalQ+KD+R4uPt+E2xPhqVdquGCYkWWrAoRCCQdkm0Xkjql2+vfSc/hYlCMnolRUSbzypofMLJFxl5goq4jj88v/+Dsn2UUOHm3+2C9AOBDGIzvRhTR8/LmHN55NdHN+/l4mJWUx9hyM0rmdyM8/x0n3dMdJJWr0VEiVCGWZlJS15Bh7ERHJoQUOyiigI1YhmSLlKAIiebSuTYY0gpbWdKV8u57i2Cn6KA3FwVN9HXl21louGGas933bFQQoLDawYKGHzsq5mIW6gB0lQhyJ3l0M/Lk/jNMpo9H+ewL6P+E/MR7m5GcTCnh5Zkbjm1SLWeS8oUY+PaTiGAdQkBEQUNQh0rKDKEETuuoUHJSRTOOEioMycqX2pFfn4Hd4+WTfOjrLAxvfTDs6ceudR+jRPcSU63WIosD8z8Ls26klq2ogbrGKPYeCPDgzzNzXM8jK0HDphRoG9dUzYFQxLrfMi4+nsWtfFT179mz2OkSjUTIzbLjdTtq11tK6QM3oi3XsORIgOUmgR2ctn3/r5Z1P3DwzI4Uly/1s2Bqi1Xgr559jYOp9lXTtoOO8IQa27w6Tlibyxfu5PD2rhsKiGE89kILdKiKKCk89F8AWTceOmrKUzTzzIlwxui6+XT3eyvLVAd6fr/DiY6lMuN5NuCiH3EgWcaIUc4JDqi207RTl/HONXD5KoFfXuqT21+8yGHK+EyoglhZg8ODBzV6HY8eOodMIdGqrw2oSeeLeJGJxSE5ScffjDqbfYOPq6RW8PjOtdtypvCLO2CllOF0SU++pJDVFRVmFhMcr8eX7mfTtWbdxve0GO5dfZOba2yuodsaJxhRem5lGt0519xdBEBg1woTPL/Po8w7W/ZrYJFx5UzlPPtB47A2FFfQ6mHxbBXnZaiaNtdTrWo1GFXRaAafT2WwzvFhErh0/O3I8yk+/hFFkBXtqnEhFQ1kESNwbA9EIN19to6gkzpwFQazVHRAEgfTK/oy5agNTb9Rw/SQTep3A98uDvPyaH1VRO2qowIK9wWuWc4oIITYpKzFhRq2BqMZLPKhDLM0hLHpp58lnY9kWuuX3RG/XImhAiYHkhmgxqANWNGgJ4AdJTUFB84mPfwX/ibEQEjqcR05EGT3SxHVXWTn/ylJ++aq+e+rUyVaee83J2y82jHc/rfBTURXnsuvKSLariJdl01pKjEuGC7O47bpDKLYa0IZRayUKj2jpE23fgCCQkaiihNwUCw77fvQGgbhLoLg8zq03mpj7tZd1P5zuxhKFWvmcv0MUBXJyBJw+qdl54RkUntjDluU5nD+6BpvQ9Li8JpjM0l+PYLOqSbarSE9VMfO1xOhjbnZ9wlBRFPYciOIPJLq8r59grS1mbN8V5vq7Khg+2MAH8zwMG2hoUGT+/Fsv3TrqsJhFPF4JR43Md8v8LPk5wAez0ut1nguCwNiLLZRXynzyhQe1WuDdt2fS77Nfmr0G1VVFtG+t4alZNdhtTW/nIhEZlzshP1DQUmTw6GJuutrGyOFGXG6Zma94OVUco00XPWmZe6moivHUK856EgdarcBn72Qy5e5KtFp48NlqDHqReW/VyX90aq/jvZfTeebVGl77wMX9tyWzcXuY889peoz3ikvNvDfPzY+/BHBVxGiRL2KwqojHm298ds6wi9ix5RtW/RFqoHWr1QqNnlutW2p58bFUhl5WwoihBgb1M1B4Ksapkhi33mBl659hPpjVUNoEEvq5BpOE9ehgpt2yiWHnhbnpBgN6vcDPqwL88EuAC881otUm1m7/EQtt8oMk2xMM1diLE40nAweKxIGKSj8VlTBiqJHv5pqZfFcN5Q4bWkFDRUUFnTt3bvZa/Cv4T4yHPo+MljhatOxkPSlkkEY2BqFhR18wHiHV3x4NBk5wgChhdBhx03QTihcnvXupOH4yysmSGOMvTewlO7XX1TvHFv8Y4IN5PvJbqPhmTlZtrJMkhdfed/HyWy7OHWisN34NMPtdD5VVMpeMi+Fya4jFFfYciODxStRzB/wv0KZNGyKmIAQS/7dgZ/kvUe64qfHjf1sfQh1M7NWzhHySlHTKKKSUQqJaNx+8bGL8pQ2nRSFhbJfh78qRbTuZ8XQVGq2AQS8wcYyFPb/n8ekXAR5+YiX2aC46DDipRLS7MBLlm58EBvXV4/QqSLLMK+84efpVJxlpKob0M/Dl+5n1dJTtNhW+szA8UhQFo0nFNeMtvPKOiwdnVvPyE6kYDSqWfJrNrv0RikvjXDbSxC0zKjHoRK6ZXoEkg80icNFwE+cONrBxW5jxl1r46DMPmY1MO56BzSIydICBk8WxJjvuAbp10tKpnYbLRpqxWUReetvJW883vDf/siZAaXmct+a4sZgFjKcl7aZMsvLupx7i8XizDDHPTFCkkk0NlaeJTxkLSYTw8yfrEBQBI2Y60BM/HozUcUOCIJCttOQoe2indK93HoSVEIXqPQg+HRq0aNE1mmcC5NKGXWyggLo4IggCOUob1B0PcvDgNjSKDiNWYkRJJwcbKUQIcYidWBU76eRSJhxHIobJHuXQMYH27dv/l2vQHPzbyM8///yTNm3a8OSTT551EvPfgY0bNzJv3jxuuukm2rdvz6pVq3jhhRd4/fXXG91cVFVV8eKLLzJixAjuvPNODh8+zJw5c7BarQwYkHBhPHLkCG+88QYTJkygX79+bN26lddff52ZM2fStm3zBYr/CXq9Hp1W4NoJZh54pppjhTGiMZn+FxWRn5foGvp9rUJ+pBu9yEGICsR9MU4JhynkIO2VHg3WPyVYwEeflDQgP7ftChMO84+EpFpDrVizLCvcOqOKzdtDGI0i111lpUcXHUcLo3z1nQ+7TcW0a+uSUJNR5NWZyTw7u4ajhVFEUSAcDjdbz6SqLELXYELzYzebyFZa1fuclRTRnUH1iE9IOKy1VjpTSZ1mUAd6sZ9tpCs5mLHTo0XTQc1kFFFrZXSCnhQlg52sQ12m47wxZWSkaHEUmUj2diSq9hFLLqa8KsAVN1Tw2fvptRqcMx+x03uEl0BQrr0ZHjki48SBwaw5qySgf/+BLPtBYesvuVx1vZOiNRWoJT0ni+MNnO41Guo5Hf8dwbDM8b8Iu3frpOOt59O47LpyvpmTVW9DLkkK191ZwSUXmJgxPXGzLC6N8cjzNbyvhrXrg+gFE49Nt6PypSBpA8x8thC9NUx2joDPL9czAToDWVY4VRxHliXC4TB6ffM0jWRFRkEht4VMWYVUT38nN1tDbraGl990c6pIQaSMLPLJphU1VFDCCWQUzNgQEamihO4Mrq1sVVNOD4Y0+r5pkdYUUdJohVgnGCg7ksN10yt568UUkuyJ8+qCQUW89EEHLLqO9YhPgDIKaUtXDq6IUi0e4sPP3PTpm9+sNfhX8Z8aDz2ectq2VDfqHnwGvbvrWEYaLWhHCD/FHCNiKKdNW+jSPs62HeXs2KKp52p4BhElTA0V5JOQYHCl7yJLo8NY1njFN4NcttUcoWJ1Hx7fUAmAOZxBrmBFQaFCf5jl76bWI8sgQc5dc4WF5Wv8vPy2C5V4djIHWq0WtVpLeqqKquo4hw9LPPFyDd/Py65XxCkpi3HhhFKCAejeRc2WP0Ms/CiLB+9IZt+hKE6XxDVXWGsLXgP7GthzMEL7Nlrmf+3l2BEVaVI+NlIp5CC9u/u5YnTDDeCoESaWLPczZoKb3Mpz0J6u0gIJ7VXVCbq2P8XF5xt45xMP+bkBZj6USKhTklX066di8/KDnDfqXCyWxjuoGkN5eTmxuMzIiaWMOs/IvU9V884L6bRqoUElcpqQUPHEyzU4qiWc7jiV1TIZaSp+WJBT65KtKAor1wZ58Nlqln2eU8+5PjtTzQXnGvn4Mxfbd4Ub/JZnMP70pv2a6RXMfSODSFSp7ZT6K35a6eedTzxMv9HO4L4GKh0Sc7/08u6nHj54JR21WmDeQi9ev9xsHWgAlUrhjw1hLt1STfEhM2pHG0DAaz2KT72FLvEhqP4y/h5X4pwwbuXrT5PZfzhC10463vswjFlOBiGhc5ZXMZyvXynls0+KUZAJeXTowtnk04otrKaF0q42ZsqKzFH2INictM1VMeVqEzabxMLv/ezfrSIt2AMRkb3yZgQEYsE40iHtmT1aA2QYUvHoixGdRjIyGneh/XfgPzUWKoqCLyBTUSVx/QQbxwqjpCarGoxU9u2h58GZ1dzxcBUP3J5EyzwNXp/E/IU+fv09gNUs8OOCbLoOrKKt1LOuu10woHf3BHciLu41rOaaSVpW/bSZdGcPdKcnioKKj4OaLWTlRFnwsZkeXRIbuXBY5rUP3Hyx2IcoCLWasqXlsX/MMb0+mSR78zXuAI4fP06vblrMJhGdLnFuq4UmtjPJlfTvZaRTWw3rNge5fJSF/Fw1p0pilJbHyclKPO+rxQFenBVA9KUgxnVUxUPs2B6kfy8DFrNInx56Fs/NYuK0ClAELp5cyphRZkYON+H2SHz2jQ+LWeTN59LYvT/Cw89V8+rTabwz1011jVSP+Pwrbpxk4fUP3HRop0and1NdXd3sAohKreVoYZRzBxn4bX2YnXvD9XK4M/jiOx/TrrNz4yQrj71YjU4b5aPP3Lz/iQ/Rk0pqK4VNK7Lq3Ut+Wx9kwrRyvptbp4eakqzC6ZYYM8rEvK+9bFja+Pjhw3cm0ev8IowGkQ1bQ41+pr8iI1WFTidSoouz4INMLr2mjIH65sfCrVtWkZul4p1PPEyZZK2XdwoCeH1So7G5dzcdGWkiA/voeeKFGiIxhdHn2Vi7LsyxfzBAiscVwiFIFjTkVg3l10V7WbP5FJdfbGToAD0D++j5Y1Od4Up5lY4hfV0oisLGbWE+/9aLqFKoqpZISk5InwgCvP6hC39AYUDfbNZttZKdB263u9nr8K/gPzUeCqgwYsOAkShRnGIZPeVzGz22ijLM2HBxgBxaYcCEDzfVlHNI2UkHoX4hWlYk3Ol76NBJYPyN5Tz/SNOabffdbuPBmdX8sjCrntyISiUw445kVq0Lcs7oMi4aYWDcpSZqnBIfzg3jPp5Kli+fdvlFPPS6FbdH4vq7KqlyxGlV0PypIJvNRkzw4BYrscsZ6AUjp47o2bEnTO9u9a+7aFThsWfd2L09avM1vWCggE4A7JTX8MViH+MvbZj/fvOTn3h1KgIC2nQXy/7iI3IGN11npm9vNWPHVaP1tiGNHKQUB2u/z6tHbD5+TzKTbyunvFLip88alzxyVMfxeBqaFjWF/Px8tu+OcvsjDq663MKGLUF6X1CE1SIiilBWEaegpYYWuRrumGrnudecPHpPMucOMuJ0Scz5wsPipX7un35GM1/Nwu99TWq2/rYhRN+eetzeRGHpzN7v7ygqiXPdhESOO2yQkQ1bw9z2YCUzbk+mIF+Dzy/z2Tdelq8OMHGsBa9XJjdbzZLlCV17o0FEpRKbNC39O+LxOCoVeCUXpZygD8P+4leSTrbSit1sREIiSgQ1WoLUNzzMFFogKRI7WU+qkokOAy6xgrilmnS1EZ9TRxAfBpo2btYKOiSipCj19w+qmAHXgRbkGSXc+iLCboG+8nl/yVWTSCObo8oejlvW8eKjJl59Q8IfUhMI/nNT1dng3+b2Ho1G6dix4/8viE+ApUuXct555zFixIjaSlZqaiorV65s9PiVK1eSmprKDTfcQG5uLiNGjGD48OH89NNPtccsW7aMbt26MXbsWHJychg7dixdunRh2bJl/9bPrijw86ogUydb+eXrHH5bnMe+P/K5foKFbdtk2kcHkC7UjaqrBQ2t6YIGLdU0FE1XC5oGTuuxmMI9j9YQ8+tZu6FhV2U0qvDp1x627Yxw6dVlXDW1gq7nFGMxi7Qp0PL797lMn2JnUF8D119lY/lXOew9EOHHFfUvohFDDYmNlU6gU3sNsdhZjL5LGlSCGpWgJp0cjrA7QYApCi7FQYRIrabcX1GjVFDMMdw42ams45RyGDUaejCEMk5yRLWDnQcbupueQVlFHCmcSFRTyCSDHHoL52At70H5/jRyvb3xZ+3huofKWLPKwqYVWZx/roFzx5Zw6Gidcc3k8RbWbAjWruc3P/lQUMjManjT+Cfs2rWZB25LQhQFFnyYhL3PPqqcEV58rc51+MjxKBu2BsnLUfPl4qbdiJcs8/PtT35+3xSsDabf/ORn/KWmBgmqSiWw4O1Mfl0brHWLy8vRsOCdDHbvjxB2mckpG066vxMpQgbpsQIKqs9DqcmgYxsDb37UuG7boh98xKWEe15zHewA1m9YjRErV40xM+/NDBYv9XHF1DLenevmhded9BhWwrvvRUl1d6G90AOrkIRRMJMntKEvw/HgJEYYGZk82tbbxMdPSyPUKBXISv2xUVEQUaFq8uZj87fit5+MDD3Py4CLihl6WTEPPZuCu8ZHm25tsY4E0wAw9gZV7xBZfVJo1SeXtr0LOLfnSOJBA0732Wm6nC3+U+OhWozQuqWGoyeaNoTavVvGRgqiIGISrHQQepGULPDD/CwG99eTkgYGe5g9bKRIOUpECRNVIpQox9nNRjrSC1EQ8SluevePI6qUJn9rUVCRZNZwQrMTWziXjEhbTIKVqBLhmH4LV18jNkmWjTzPRG6Whq8/zEQUBbp2bX6CK4oiaRntqHJI9BxaiUW08dm7mQ2613OzNSx4OxNdJIk9u0TCEQVHTaKrqmtHHcMGGet1+p8sirJ5e4grbyzn6EEtqVIL2ghdSROySDNZuOPmpolJnUqNydEhQXz+DWmxAjZtVOjeWceCdzLR60TmL6qLS926C7QYlMkTzzzW7DUA6Ny5M5Is8PqzqTx6TwpzXsvgzY9djJpUSoUjzoJvvPTqpmf+25n8/FUO99+WTH6umvlvZdYSn5CoQI8cbuKmq23M+aKh2/HYUWYy0jRkNTEVAYn4aLOqmHF7ElPuqaSkLMbBI/XP06MnonzypZeln2cz7mILGWlqunXS8cZzaQwfbOD5N5xs+TPE5u1hJImzIoL1BoFtO+I4NnYhs7o/qUIWqUImBb6h2ONZbOFXjiv7qVRKKDPspSp/DV8uMDJ0gIGcLDXHC6NkpIn1pipEQSRVyiOrahDZVUNQRcyIp3WiDDqB/ZaV7Bc3cUC1ia2qFYTtRdx1m5mtq7K5bYqNyeOs/LAgm0Wf2XFl7CRCGAEVp4TDKCgNYutfIWij9OmhRSJ2ViTw2eI/NRYqikI0onDF6MRmbMXaIAZ9wzziq+99PHZvMpPHW5g5u4bLrivjxnsqyUhXsXhuNhPGWJk5uxpPdSK/agw6QY9K1vLWSyl88ImAtv9GynN/oyx3NRnnb6NH/wgrFqfX63jR60UevSeZAb31uJ0iC3/w8cq7roSO447GN7GFRTE8PolgoGEO+k9wuVy0yEnEvklXaakQTzR6XI2qiAtGKXw/L5sZtyfz7qceIhGZlx5PpcYl8+r7ic6iL78J8NwTIhmnRpDh6kWarzOdQ8Op2dSdC8c6iMUS94MObXTk52ooKZU4Z4CRWExhyTI/y1YF8Pgkikpi9D6/mJvvreLdl9LZezBCUUmCpG4Ker2IxSwQDitkpKkIBpsvBzTyool4fQq+AAwfrGfybRVs2BqqvX9JksJXS3wsXRlgykQrGo3Ay0+k0qqFlkfvTiYrG5QkBz9/k9bgXnLeECNjRplZ+EP9XNmgF1i6MoDVomrUxRoSY/Yd22mZ84WHMRebWbe56d93yXI/F5+f0IV99J5kHnmhGl9AwqBv/vZUisfYtT+KUpnFOZeVsOqPAIqiIEkKndppeO71xjvIFiz0UlgU59knwX5qCCllA/jyc4F1m6JUlqo5Wdz4fuWbn/xEnFYqhVPs06/F1q6M9u1UvPxEKpdeYKZnVz0bttV951BERK+VmHpvJT+uSJhk7l2bz703BZAi2ygpi3PxCBMfzMrg1uttbNzmQ6VSIwmRZhPh/yr+U+OhwWhAj4EoEUxpPvr30aI00TEZI4IaNV2EfiQJaegFI2lCNn04lzBBdirr8SouwkqQCqWIHarVhONx3nw3yIXD6nImWVb4bmmA8y6tps/Qas65yMG8r3xcP8HSpM7ysw+nYglns/OLnjw8NYXn7kll/w4dGncOKVIeixYnutDtNhXz38qg2ikhS02TSn/Hnj17uHiUmnjrXRQK+4kqEdIcfZh4nYdZ77rweCVkWeG39UEuv74Ml1NBaIT68Qo12NPDFJfFGDWplG27wihKwsBzxjPV3PNoNRZXG4L46dNT0+QetntnPbZkiXQhByGphjlvpNcjPiGhiTn3jUyqKhWOn2w8t3/5LR9uZ9NSHn+HRqPBH4AuHRMd3X/82ILFn2RRkK9h8TI/+Xma2v35qeI4l5xv4tDRKLc+WMkLbzoZPsTInrUtWPV7kPuerOKVd1wUl8Ub/Xw+v8z8r71MvNzCxDEW5n7VuFllNKqwdlOIPt3rcuRH70nmhok2XnjTyWXXldF/VBHLVvkpLIoRDMo8/2gK115p5dufEnH359UBEIxoNM1bC61Wi0YX5wT7aEf3ekbNcHqil74E8XGCAxxlD0F8RJT69+gcoRXdGURA5SS5/x4+/TrGXbcZMTvbkUkebmoakKZnICsyAcWHVtuw6OnGQdBQgal1KT06mmgv965XpD+D1nQhLUWDzazC7G1FyKvh32lT9G8jP1u1akVVVdW/6+X+XyEej3PixAm6d+9e7/Fu3bpx+HDjo7ZHjx6lW7du9R7r0aMHJ06cqB2/OHLkSINjunfvzpEjR/5tn93tdiMI8MGs9HpklCAIXDzCjEY2YCW50ee2oC3lNNQKiSghnO6E63mNU+KH5QEGXlDFsWMKWZ7e3PWAj5KyGNt3hflqiY9vf/IxalIJLrfM5p/z+O27HMZdakJBYeWaMFePt6DV1j+hBUHgpSdS+XBB/Y2kJIEogiKDx6OcnYudVlObxOUKBVhJZrt2OSfzltFr0i6slobB95iyDydVdKAXA4Tz6cEQjFjYzUZ8ODFjo6PUjxOn4uw92Ljr28yXvUTcRqpS/sRlTHQMApRTRGulK1WZm1n6nY3777CSkaYmJVnFrTfY+PGzbO54pIr4aUfoJLtIKKzg88uMvrYMd4WRbgzAU+alpqb5Gh5lJcfo1D6xcT9RFKNXH+jQ38OBY0GmP1zB4EuLefa1Gpb9GuS3dUE+X+xl++6GyeYXi70cPxkjJUnFC2/U0PfCIkZNKuWlt5xcPb7xsWuVSqB/Lz1/7qlbK1EUyEw20Crcu1bH8gwEQSDL05N16ySqnRIPPVtNeWXi+nF7JF5408mS5QFuusZKOKJgNDZuHtMYDh88CoBWA0ZjQmfl/ZfTyc9TgyBQVQ5hr4E0oaGbXqJA0BkPTkIEsJOo5LqVanayjiRSUaHGh4edrKNaqV9EkMRokzd7B6VkSgWYy7vSs6OZvEwdyRlZJKUlKoiiGTQ5oG0JlpYGMlumo22Z+L++pYospQD5v1Hy8z85HkpSYrTknbkNCSqAQFBm2fIodupvEIz6RLV09IVmFn2cTdmBXJb/aCWrTyG7NWvYqf4NBejNMEyCFadSyVHDRjZukqhxqBotIgFISpzUrBj2XBcHjWvYLqxmh/I7h62/0WmQiwtHNE3aOGrixOMKE6ZVMHqkiWPHzm6duvc8F0EUsGnMWFKiDRw3z6BPDz1Ge5QURy+Ki+DeJx0cOFw/1jmq41w2sZp33xBZOj+NjStsCIi11wWAqJJrR28aw6bNcdLk3Cb/rvNm1ZIeM25P4svF3tp4vnevxL4/97F///7mfv1a5GVr6NM9cR9p1ULDB7My+PnLbJZ/mc1XS3zs3FuXxH21xIfVLDbokD+DCZdb+Gllw17EcEShRY4aj7dpsi4SkYnHFQb1NfD9vGx6dNby4MzqesT5e596ePK+hk7AAJPHWVj6a4Ab764gEpPp3ffstN1c1WCKJ2OXG3ZJ5gvtSCETDToihCmPVGKyRSgsiREKyVw03MQPKwJMm6qnVNN4DFAUBSm1BMFeg6Io6IxxdqxL5ff1aoZe4uHl5w0UFIg8cnfDUf9e3XRcfbWaU+J+WuS0ILd/OgMv7kvSWAH7GLCOAlN/0JwO1ZISpybi5sarLVhTw6SlNdQH/HfgPzkWlpeXgyLWTpKs3RCkqDRem2+cwaniOJ3aahnU18DcNzL5cUE2336SzVWXWdBoBLp10vH5Yh//Vf31jBTvOQMMrPw+lT1bU9i7NZU3XraSm6VuMDJ+Bo/dm4ysKHzyhYfP383kyftTeOKlhLzGX1FVHefKm8p46oFkVGrprAyP8vLy2Lw9QRJeNspEtekYXrH+CKukSHgz9/DCo4mYlmRX8cD0JMbcUM62XWHWLM7meGGM596o5oVZAbJd/RponNnkNMIn8ln8U12MyM5Uk2QXeG1mGs88mMoLj6XyxrPp/DA/h58+z2H2zFQqKmDvgQibd4T5cUEOHl/T380fkAlHZS69wMjhYwnpq+bi/AsuwaAX8AdkcrI0vPR4Cj+tDDDokmIuvKqEUZNKKS1PmHGcydkFQeC6q6wEQwkd025dNA3MR87g6nEWlvxct8GNRGQQYM2SXMymfz6BwhGF226wEQoptC3QsOjHhkX5SkecT77wMrifnrQUFX176Ni1N4JahPSMpu8tf4fJnEGvbnp00SSiZRl8tyzA5deXM/DiYqqq4wSDCg887aCkLHEO1jglnnm1hpfedmGp6khO9VDsQgopZCDqIiSb9WRUDmDMJCen/kaA/rExxBMv1jD9gSB3v1rMrm1W2rQBg05k/+n7rMko0qOzjoU/JL6zUS+zfmucYYOMvPxEKq1batHpRC4aLrLoQw1bd4bZtD2Rsw/pb8Bk0CHJEqGITCDQVK/8/3v8J8fDnMxcUskCQWHSVTpumWrAZypucJyiKEhI5NNwXFYQBNrTgxB+TnKIQg4RI0ZPaTj5zsGYTQLJySoWL/UjywpX3VDDM/daYcdQUo6PQLN7GHuWt+DrRdHaAsnf0SJHjUoXxy6kkhZqT268I90ZxFFhF5X5q0AXZtyUMpb+6sduU9GxrZaSkqJmr8Oa1T8wsHeUlIw4D73iJNr1D3aqV9O9m4jJIDDtgSrG3VjO+i0hPnk9g+++SKUofS3l6qOElSB+xcMeNnDEsJ54XCDq1bNtk8jkCXG69HJz4YUR1nzQgXh1MrvYwBF2s/TnKDff6aSiqqE0RaLocHp9bU4G9G6869tiFinIM3DJFU42bqsr2ASDMs/P9rB4cZwWLZs2Km0MGnWM6dfba/9f0FLLPTfb+WC+h9c+cPHtTz5GXlXCx194eOjOJGbcnswX72Xx4asZnDfEiFot8uLjqRw6FuOXr3N44r5kLppQzvufJIwAYzGFJT/7GDeljBceS8FoFLn0AhN/bA7x6+/1r9NwWObGeyswNkJ59O+lZ85rGfwwP4uMVDWvPpXOioU5bP4zXLs20ZhCICjz3OtOss7ingBgMEtEhUijEhCQkHQTEDFjRY8RM3b2spmgUhfrFUWhkmIkcw0rv83ivKFGQmFQoSKVLPx4CBMkrNQV63yKm73KFvawiaPCLqIxKFKO1f62AcWHknWKtNwwq77JobJcxCLY//7xgEQhXghYeeZlPymhAmykotOf3YTIP+HfRqNeeeWVvPTSSxw5coR27c7OxfnfDa/XiyzL2Gz1dYBsNluTIwRut7vR4yVJwufzkZSUhNvtbiDKbrfb/3EsIRaL1et2FAShlgBsjExxOBykJKtqHQj/ij0HwujiTWsDagRto50VpziMoao1k8a7UVRhxICdaimOSTSSJKQSP9WZ4WP/5IJhegb317Nrf5S4BG0LNLXV4IljLYwaYWTQhVU886CB2W86+GZBcu3IECRu+DZrQuvoTEX4h1/8lFfEuWK0ma8Wh87K3KJ953wcm0pJP22Q4NNUMHighu8WpKNWQ7f1DhRfXWXBpTiQiNNe6FH7GoIgJHRgFBN72ExPhnCCA/iqjEy+tZLnH03mkvNNqFRCIiGa5WbtpgBPv6qhV/eE2+9Lb52g8GQpOHQE8DJihNjAxRwSovGXXGBi6a8JDdTvfvbj8Ug8+VQEe3UvesQzQQBNVEdlZWWzK7r5rTqyecdvPPe6k/RUFZdeYGJwPwOz33Oye2+M5V9n1xvp2bozxHV3VNKvp57LLzITDst8/0uA7Aw121a04IU3nfyw3I8/ILFiYQ5T7q5sUpMLEpsGf7D+eVVySiBbaJyEVwkqJK+FB6arOXIixoMzq/H4ZDRqcHkkfl2Uy/otIVKSVHg8HpKSmtYo/SvicVAj8+OKADaLho/mhgn7RQS1zKUXa3jmCROzH0xDUhKaOX/vakkjm1IKiREhSoSIEqKQQ3RnUD0St4XShr1spUopRSJxF9dZIhz37sNHgoRTUEglCzupOKkij7aUpK3j1psMTLguSkt3IuEqT9pGWOVBU90KM1YqKUaHARVqgvgwYiVFycJRU/jf1jX/nxwPo7E43/7kp3N7Lc+8WsOM6Um1I8olZTEm3+TCUl5fl8atKyIQjdSTXRAEgV5ddXzybjK3P1zFyZMyQqiE6riTiF+L31BGrrcLaaE8YkTZy2bMiq1e8iArMmXJW3nxIRMPPR2nXXAIJsGCFxfepM1s3CQhxby1Ugx/x5ff+XjnxQyCIZkb767EkrEfQWi+k+ucD1/itWeSefx2OzZLxT8eq9bHOcURUoracvSUnnEbykkvcPDV3CSsFpELx9RgON6XnkIS0UgEt6mQFJNCTXwPMWeUbKElam8ai5c4GNK/8YTD45X5pytXUep+E61WIDNdjdsjIwiwbQt09PZn6uSbWb/jj2Z3+hUWFjK4X8NkWhAE7DY1387J5rzxJXTpqGVALz2nSmL1qu4N1kktIDYS+j7+3MPtN9p5f76H3zcGGTao4W+64Ju6kShZVjhwJIbbK3HlTeXMeiqNVi00HCuM0qtb4+8vCALnDTHQvbOOF95wcuWVE88qBgiKiiylTqP478gkjxoqKRA6kSsVUFK9mlhc5rLryvj8vUy6dNDyzCwnqhSo8RwnOVRQ+/6SIlGetJ3HHjTw5rtuavzFDB+u4qb7qrjuKisL3smk74VF3HJ901qLk6+0snFPHlZ7w5FB0Zj4p8mFWJXC5k1bSQm3YuaLJxFVCtXV1f8tBOh/ciwsLi5G9tj58jsfl19kJhKFq8dbePa1mnqOtNkZKo6djDXQPjyD4yejGAwqguoQsVgUjdAwlwkpAQzmxjUXS8rjtC1ougslI02NWiUyfYoVlSpx3c95PYOHnq1Goxbo0EbD3oNRDhyJMPpCM9dcYeOlt12EQiHM5uY5fEuSRLUzzr5DETq315KeFSOv5R4O7BHRhlOQ1RGwusjPFuoRexeea6Jzex0ff+7htQ/cnCyOEYnKBEqzGzV3AEgOFvDxp8VMHJf4bIePxrjkwqY/54ihBrQ6mQeecrJpeQ5WS0JndNe+SKPacHM+9zB8sIF1m6N07zX8rLqed+3aRfvWWkZfZGbh9z4cNRLFZXFkGTq31/D4vamNatvnZKnZdyiCyy3Rp2fTG0qjUUT6S+r32gdurh5vRZKgxiU1apAGiekpq0VkQG8DXyz28cKjqdz5aBVfL/Fx+412bBaRNRuCrFgT5J0X03l/vpupk62UV0r06qZj574IPXr0anY8tFh0jLvEzP0ry2nv6cOGdetZ8lUatz1YxZzXEsTBH5tCPPZiDS6PjNEgcPEIEwRNZETrSDFBEJDjIkUnRXoJdsTjA7n00t2kZLvJylRx9HiMmnIdklbDgH46+vdKmINdcK6Bd+d6mHBzOfPeyqRPDz3PPJjCtAcq+fX3IGZ7a4rLzFx3ZcPOfkEQeOr+ZB5/qYaBfRK/hdGchMPlx6AXCIVC/+Nzw7ONhZBwdndTQ3JanFtuNJKZrua5V4oIHs+tJ28UI4oJc5PXt0EwISoq2tEdvWBEURRKOE6FcJKcshZ8PVuNJ+kIalHF8Q25ZIYSGsgxJYpLW4xRL+M5kcbMVzw8+5i9wevv2B1BCNQ97laVE0g7TLtkCatdJiVZzY2TrKzZEGLH7ggZaWpOlRua/ZsrisTC770M7KNn4Y9eLrrIgCU5ysP3WejUTsuo800k2cTaOJidqebjd6188OkJ3K5CyktDaANaMnydSa1qiUpQY1E8FEYPovNmk0E++9hCOi3IJC+xjhHY+20N52/dwYrvU+rxAKvXhVB5Evdutbrp3w/AbFRhL+3NdZMPElaVo9LF0YkGRGcaldESbrt/wlmd+yajULs/WLoiyGMzPchijEUfZ9VOZIXDMm987ObORx28/0p6g9dvmaehqjrO4NHFVFUqpJcP5OOZft545xjW9DBqNSz7PKfWME6lEvjq/Uwee7GGl95y0aurjlBEYduuMBcMM5KTqeGPzSGGDWyYQ/68OsDwIQZsVhGNGgb2NrB+SxirRUzIOF1eTDSmkJ6ha/Y6yLJMMCCiVsM/mLYjIiIDebQhTowijrKL9agUDQaMxIhiEAzojDGGXl7CzBkpjDhXy5J5pcieJDLNVsLJp/Cbf6PapyVWlYw7EqYjvdGflsiRZZkS4Ri79CtINmvxyF7uut6KIApNFtz+iuoamUyla2J/rkAkpP63xcJ/mfz8/fffGzzWq1cvnn76aYYMGUKrVq2a7OoaNmzYv/q2Z4XGFumfFu7vfzvDVv/Tc/4rA58lS5bw7bff1v6/VatWvPzyy00m9rt27SIno35iGQ7LjL/OwaHjEULRpslPSZGQqNNXiilRTokHcQglmAUrye50Yqog1VIRKepkCgJ9qaGCWJtdbPo+h9S/OCVGowpXTy+nsCjGlIk2LGYRm1XFvbebee8JO6p97bj0qk1s/S29XleLKAicaXwpr4zz3qceJBl+/CWIyymQldW462djGD9hPM/sehpNUIedVIS0ShbNza2tYI+7XMeyj0+RGm0JQCmFtKFLo69lFmzoFANH2E0SacSIEQ8qHDoa5cmXnBDX4PcrJKfK7Fufi1qdCKAd2moZNcLEg884+PSTMDG9g3Fjmk5OR55r5Ob7K3lvnpuTp+JMnWzjy4/MWON1lZsAPrp27dpsXbNp0+6iT8/n+erDjNqOJ0d1nGqnzNoleQ20jNoVaDl/qIG9B6PMft9Jq3wtbz2fVuv++sR9yfy+KUTrlhpSkhN6itt2henbo/FN+qbtYa69on7SFv8vOhUFRGQ5MTrVrkDDgkU+9h6KoFYJlJbHOXoiRiCokJGRQUpK03o6f0VB6xyO769gzy54fWcqmdE22AV1wn35/XJKzTsJUYybGkREYkqMbPLJFBKOmwoyatSo0VDCceLEaEf3Bt2roqCio9KLvWyhOwOJEKYkcBgnVXRnMFpBh6zIVFDEHjZRQHtK0v/g7rvV3HxPNbGKHE5o/0STVsN7r1t5fz5s/MmPFzcd6V2PlHUoZRxlD6ao7qyujX8F/4nxUK2W2bojTt9uekqrYvQbVYzVIhAKKbjdMpS1IshRJA6iQo1EnLSMALIE519RQka6mnhcIRISKD2lIapE6dxF4IsP0+jUTsvxkzGee62cbZs0pEl5CIKAFh2dlD4cZhdaRY9FsKGzBonbKpn5qAl/UMFY07rWTM2nduArt9EnOpDSfTt4+0Mfd0wz166Doii8P89DXramNkkccY4Rnzfc7N98zZo1tGkhkJutwSk5CFX5kaSURketAkEZt1umB0MSTo4C4GtBcJePASM2UNBaQTneGYuQhEtTjNzqIE88YMZmg+dfVnMwfJSy8HG0iollK2LceVuMgvz610hJWQy1LoZTXUqq1LjuW8xWTv9e9tr/R6IKxWVxbr7TjbW8DxpBi9mVwm+r13Dj1CnNWofWrVuzqKLpjM5gEGhboOHVp9I4cCRKZpqKUyVNS60Eg3I9F1+A9VuDHD0RZUh/AyvWBrjjEQfPPZzC6JEmRFEgGlX4fLGXX38P8sV7mcTjCvc/7eDma21MnWzjjocrGTmhBKtZJBJVkGWlwXucQTwOPbvoSU5SceTIIa6//vpmrQMAoowg/cP1i1g7BigKInp3HpmpNbz1fDoTbyknyabi5mutfLXES4dWpSz5oRBN2IYsSKhtPp6dYWbcaAtvfRhA3+kw77+ailYrMOnWCjq311KQr8FobPr9F/3cCqvdRsgbJnhYIuDy4bBtJ+RXY1YlY7elk94mHWO6kU59OqLanMTxIj9xa4BYLPbfGg//E2NhUlISCrBru8Cfe8K0b62hW0ctZRVxRowv4d5b7eRmaVCAV95xMfpCU733LyyKUVYRY+5XXm6abGX9lhD79v1KkllPNAKiO4Mkb1tUqCmybEMhQjAo19PDBcjOUHPgcNMyJI7qOLKs0Kd7Ik86cjzK7gMRLh5hZMeeMGs3hYhEEvql995iP71WUFBQ0GyT1E2bNpKSrOK2B6u4Y6qdUeeZsFnhwzetHC0MYjGJdGibxsWTyxo8NydLzdOnDfRGX1vKqeIYJrWx1i3571ALGrzBv6zhCT3duzTdyRmPJ+xKbGaR1BQVTpfE3TfZuecJB4/cncx5QxLERiQi88mXXnbsiTDvrQwunFDFWw/MPKvzfseOzUCC0I7HFW65zk73zjokSeGX3wJcPKkUk8aAozLxG2bnKjzxsIl9hyKkpaowmVT/KClTUhbDZBDYtivM+/PcZKSpefgqC/MX+Rh9YcI45If52fU2soGgzPSHq3jyvmQqHRJJtoRj9C3X2Rg7pYyHnq3GbBKIx+HSC4zM+9qDxSQyqK+B6Q9VIoow7mIzX3w+j1dnv9msdejYqQdFBxQUg494IIK1cACDR6yjfReF3zeGGNTXwLBBxgZFrDffqobTA4sBxYs39SDZSSEqChPHmQQLJscQ4lUxDpqOoMou474ZInl5Nn78JcDTs5z07KLF45P5+cuEduHtDyem6pLMWpxOkVh1MlkdvGQUZHPgqIXO7RqOirbI1eA+PWWw97CZapcJp6OMbm3NHDq4haysO5u1Dv8q/r+Oh2cbCwEi0Qhx4giigtUiolYLLF2UzLirN+GrSEfnzkVGosZ8lJj/n82zFBQihHDbDlGjVKL1ZdFHHoEQTnxee0UL3nj7d/pIbUCAavMh9PnF3D/NQMsWajZsjvLpQg8XjNByzoC6c0ySFJ5/xY/d3wsEcBqP0fbcIt6ZZSf5dNNHpSPOfU85GH+JhRVrAmzcFqJnny7NjgMjLhjPz0vnc+5gFSu+Tpjf/fCLn2l3u4j6dWjjZmJigMwWUd6aZaVjOy2Ll/qYOM7ER595advCjGtDTywk1xZSzYKNLkp/9rGFGJGECqNQ35fAJqSgLhrA7fdv4/svU2u/y/0P+0jy9gQBIj4dJWWxRqcEJElh74EoTvZi86eQdZqEK+E4IcoQEbn73rvOalo0HEkUoud+7uf1l9QoWh2rfkmrJ/Wk14s8fGcyj79Yzao/gg1MgxOfDe6+yU5aqoqXZu8mfjSX/IrzKY1tIquDm+27w1x4bt3zjEaRR+9O4oqbyhk/2kxqsgq7VWT4+FJys1R8v9zPx6+lM7R/IvYrisKq34M8NLOatBQVpeVxwhGFwqIYNa44R47H6NdLRyAo4/XJdOzco9nngyRJSCEtkiARURo3vpSUOCIiLYW6RsUu9MOhlOGgnCwxh0DObqZOgWGDMimrjDP7AxeOmjgVkppQejUvPmdk7CW5iKJAPC7TsU8VXSvPq7efFgWRFrRDIUCLDmWcPCXy3lw/X36Y0Anv2kXg6Al3o92fsiITUaKkkI2CghcXUUeYjIwMxMY6Fs4S/zL5+d577zX5t99//71RcvQM/rvJT6vViiiKDapMHo+nQcXqDBqrSnm9XlQqVW01urFj/uk1AcaOHcull15a+/8zwd/hcDTqZqhWqykur5+FjbrCgdsrs2F5NpNvdBHZEaoVn/8rqjWn6NErwvETv+LzQk4uzLhJz+Kf4ePZBn5bV0WFQ+KzD6zkuvtwmJ0ISTV883ZqPeITEp06c17LoP95lXz4nsLgofDOrCQuudDAO7MdGKtaEyhvwXfLapgwJrE+oZDM3oMRVv0RZM+BKFv+DPPey+lMubuSklIJWRISo1vNhEo0IgRNHGY3IiLDu2jrJeJPPGhl65/HKN4RICPSljixRjVAz8AqWKlSKuhEH7ToCLrKOXjQR2aKjp274phscbx+aD+ghN6dDcx6zn5aiFzg2YdT+eLrcqIRGb+/6cQ3EEqMQb70eCrrt4aY/b4bdWqIaE0EraAjrASJqELIstzstdi8eROXXmCuJT4B3vnETbvW2ga/23fL/Hy4wMPN11i5e1oSRaUxXn3PzeTbKlCrElpMkqSQkiRSXZNgMKddmxDs/mZOVgMyZdP2EFaL2ECzJRSLElB8tQTQX6EoCpLBQ252Gm9+5OKPzSFuv9HODROtHDkR5YFnHBw+FkWjgUgk0ux1aNmyBSdPFJISbksOHWpv1IIgEJdl8KbQi161nSySInGSg5xQDlAgdKKCYvSY0KKjlBNo0Tf6+SEh1qxSVIioMAkW2st9KOcUJRyngE6Igkg2LdEoOkpMf9KjncK6bWoevMvKzr3VLP8tSLvWGlavDxIKy7ioYgAjG1Sf04RsPIoTve2frw21Wv0vd0L9J8dDRdYRqzbz0WceplxtZtsvebWmYot+9HHL7RV0jPevvXlKSpyi4kMYC0pY/lUayUlqolGFz77x8tRLLsZfZuTNvzgtdmqv48sPs3jqJRdLPyokNZxwmTYIJnowmIDio8y0mweelLlhYhrrt4S46bYALYIFIEBciVEkHadf/MIEcRq2896nh1i01M2IoQZiEvy8KkCfHno+nFX3vlddZuatz8qbfe6vWLGSrHQNb81x0W2QRLdOJj792stNVzdc6+ffcCI4clBQEuTnaRgFC6n+9hw/dpCO5BJQfBi7HOLX79NZvirEHdNjpFYPoNvprokwQQ5V7GTk2GpuusHAtVeZEUX4frmfb3708+XH6Vw95RDR0vQGpnNO/UmGnyfUdt56vBK790a5ZlIca9UATKdNwFKVLL6Y9yWjLm5eB6zdbmfjthChkFx7HvwVn3/rY+zFZrIz1WRnqpEkhZfedrJha4jB/RreM9/91E0gKPP19z60GoEF33g5cSpGm5Yaep1fRDCUcFR/8pUaHprpxGrQ4g3EUESJy0cZefylGnbuDXPDRCuTx1lRFAWtVsBsEsnO0lBdIzHh5nJefTqN/L/JFMTjCnsPRmhboCYYktFodGd1fzSaZSq8J0mi8bjgoKze34SglaISB6NHarGa1JQVCditKtwehacftvLUQ3CqJIZOqyY3O3GuFpXEMNni/PpNdu16P/VAMnc/Wk3PbhqWrwpy3ZUNz8HDJ0zsPmTD7XJw8tBOovEYOpvA3t+zefsTDz/8UsmgPl60ukIOFHYlJScVX5JCurM1nnA5oig2uRb/W2OhyWQirg6QVD6AK6au56LzDLzwpovFc7M4d1CYOx6pontnLSOGGhl3sYk7HnHw8hOpHD0R5alZTjJSEx2IaSkqPvvWS6+uejavTCUtVY0sK6xY4+XeR1YjxVRMGKPhhwXZXDHFwfefpdeTOQpHFHbti1BRFSczveEWYta7LuIuG7v2R7jnCQcpSSrsNpEtf4aZ+VAKQ/sbiMUS8XvMDeU8cV8yfr98VrJZi75+lypHnG6ddRw4HOHPvSFOnJI4dCzGXTfbSUkWWf1HkEpHQt6oa8eGBeuyijgHjkSZNMbCDwvrSLC/o0apJDcTdu0Lc+1NHjRVbVi5di/f/6znyyV+whGFJJvIlElWhg008M2PfqIxiVBUYfS1pdgsKowGgXhc4Z1P3LzyjhOdTqTwVJQ7b7Iz760MVCqBKRNN/PDDEsaNu6LZ67Bn51rKyqJUVkusXZKLWp34nVQqgWhEwFVsQ+fqTfbpCYZISYibp/yJKtnHEzNsXHqBiQ3bQvy5J9xoh/oTL9ewbkuI6hqJd15Kr5UPWbzUx6KPshjcN8SQ0cWMHmmmQ1stxwtjbN4R4tF7kmndUsPoa8to31rLjKcd/LjSz/y3MjlnYIIAiMUSvgKr/gix/KtsPv7cTXFZnIJ8DWaTyIH9B5odD/v06c/jj3i48EI1Gzb9joxCZpLI4H4mfl4d4N4nHQwdYODN59Lqutslhehp3tejqkDdeS8L37LTsV0+511aTXRHpPa+5jWU0vfiKj56s+75Y0aZqaiKc9HEUlYuyiH9dI5cXa4h5dhQ1GjIPp3vxfaHUVpJvL0gn3tvLKR9QX1dV0VRiMcVDh038c6CfEDi2LFjuMs1GFNX/Y/PDc82FgIYLHq81BD2afl1bZjxo03kZmvY8lsaf2wOseLXfej1Apt2+jl6UCRe2bgpmk9xo8eAs8VGPnotlel3acn11J8m0gkGdJIZlaDCqT9J/9HlvPtq3bkwpL+B22+yMPaGMj6YpaZ1Sy0ni2PcMcNF/ERbLIKeqBJBW1DIFx+n1XvtjDQ1897M5JKrS5n1VCq/rQuiKOFmn/tGo5Eku4r7bk2Qqf6AzLMvBtAc6UOaUDcREK4IMnbCJma/YmDN+hCOGol7brEz4z6J7L9J6fkUN6GUEySrohRXn6KvPKLR9zYJVnZuF/lisZeNm2Ks+U0hqXxALeFmqGzPXY/uYPGnmQ2I79nveqkqF+lGn3r79nRyKFGOc4rDVFRUNNsQN7EW6Sxe5mP2G1HSXD1JPndLPeLzr7hjqp0Zz1Q3ID+37QojCPDSO06m32DjpZkmZr1ZzKk1ZnJqBlK1/Ri3PXCIoYN83HGjHYtZ5Nffgyz52c97L6fTuX1dh6kUV+jVVUfLXDW3zajCahHJzVZT5ZBweSSyM9XcM83O+ecYWf5bkEU/+Fi3OYw/IDFhjBm/X+HX34N06jy42eeDoiioBS12KY1i05+0Dgyst/aKonCUveTSusFz04RsipVjRFrvYMvybMymRPzqDYy+0MzLbztZ9KOPpx8wMHpk3bodOBLDFE9t0Eh0Bhmh9iiRGrauTObJl2oor4xzsjjKxt1eQqY/6RA4p15TkKIoFHKQLPIRBIETygHspOGglIMHD5Kc3PjU6dnEwn+Z/Lztttv+1af+t0OtVlNQUMCePXvquWrv2bOHvn37Nvqctm3bsmPHjnqP7d69m4KCAtTqxDK1a9eOvXv31gvSe/bs+ccxf41G06RQbWOmGqIo4vHKbN4RYkBvA7v2RSirkPjluzQy09W8M9vKuIkbyagYWBswFEWhhkpOKUfxFcdp2U7hu7nZtaPn3//iIz9Xw42TT5NCEQ+vvf4bWbRCa3c12fFns6pokaslvmUwu76vZHzlEV59zgpSYj2sgXwWLipjwhgziqLw5Cs1XHSegVfecXHPNDvPPJiMLIOrRqBvNyOr/4gQjUabLdw794N5CKjpST+C+Emy7/zb2gosW5TKOReXsH+PmxABYkoML05iQgi9YsZGSu2FrzKH6NhC4mDRalr4+uCzOtiwRUBSFF5+zsaksWa0WoHNO8Lc/WgNfYdXsHRRGv166dHrRbr1VDi8s5IPP1G47KLGx56+XOzjuqsS4tfDBhoZ0s/A6GvKKDxcRLKSwSHNJsx2a7Od2wB+W/0dUyfVJ+k2bg/TvnX9caPd+yN8/b2PZV9k1ybBrVtqGT7YxPNvOElLEZl2rZ1gUOaNj1x89o2X0vIorVtquOpyC+OnlvPQHUkM6K3H65N5f76Hz77x8uuiOu2lWEzh2ddqMFijOKSdGJxDGhB6RaoDTBqr5Zc1QU4Uxfj2k6za3yA7U82wgQZuf7iKr79LaKQ0dy0qK0sQ4lpaKO3qjXrKikQJx+nJ0HqfRSWoaE0X9iqbKVeKOMVhMsjDShIGunKSxjWNzkD8S+cUQCYt2Mk6ZEWufZ9UMqkSNSyZl4rJlLjerhgNo0aE+PYnPyWVaQRiWZw/2oZGI6DEQXZD5CTETssT5dGGsvChszonzgb/yfGwZauunKooYczFMZ68v36H8JvvhOkeP6deIUglqGmldKHcEWXvoSjDBqoTI9cZarJzRGY+1HiX8aP32vj22xNQVlDvcZNgQRdM5YvvjvH19z5a5qkRRBEBETcOqpJ2Yw5rUYVVuNVltDn3FF/OySUaVdi1P6H/9dDtSdx4byW790dqdZxlBTxeb7N/85ycbL75MkDP7mp++iwbWYYb7qrk6PEo909PIj1VTUlZjGdf9bBmuZZoTOH/Ye89w6Oq27Xv31rTS2YmvQcIvSNFuigICBYsKBawAFZQRCwgiggWUFSwKyqCqGAFK4giKFKl19DTy0wyva9Z6/0wmBCTuGHf+zne5973cx6HHxym5Zq1rv9Vz3MbP5OjtCSHunXm5Ggep31HEAURT2IBy+ZbicUUHnvCT47jknrk6HrBSBelL7vKf2P+qzWsXO1GpxVp21LH0tfTycnUcN21ARa9voFMpTlJpBElQijlBF17h3jl+XiAIkkKd0ypRAroSLK3qy18AkhEMZyHkiWA1ytzw13lrHwns14z7I/tAVav8fH1kkwiEYVVa3wcORZGFGDyjCqefiSZK4bFpzdDIZk3PnTz04YA772cxpadYQJBmfvHW1mx2sfil9Lx+mQmTa+itDxKarIKj09GikYIBTRoMNKrm5Z2rbU8PzMZUYx38yfPsJOZruKPb+uK9HsPhrljSiVvvVBXPFAUhRnPOrj1hvi6W41TpmXLludlB71OxKOpxBdxYxbqJ5V+xYuHmloVVwDZ7KJlfvz3HTXCxMvTcph8dwWd+qpZ9K6Lh+5NrEfnIsvxM33B08n1Cs0d2+qoLFOxdJdCfrso23aG6P03Xq8NW60oisITk0sACyVlUdb9FuDq28u5uL+BTd/m1l6TVdWVTHk6mUibSsStJlAgPT39/4g//Hf2hTk5OZiTBAqqt5EigF4rsH+vwtDrylkwJ4lfv8ph8XI37y7zYK+OkZej4rIbSwhHYM2n2fXWn08XR5k4tbJ2pVkUBUYMMdF6pYZH5zj4YY1EVqAb1dvsdOy/m+GDzOTmqti0OULB6QDvvJzKNbeX8eGrGbXXdDSq8MGnbrbuChHRhZn6pMS3H2WRlqLixrvLWbsiu1Y1XKuFsaMt9L/QwIgbS/H4zj0OAHA5HTxwp423PnTzyVvxiZiVqzw8PD3In7vsWK2g1ii8OT+NKTPtjLs+AZ1OoF8vA81zNfgDMjfeXU6LXA0zH0xiz64anFVOzGcRebjVFXhTDpPRLIgkwA13VuB2aDEkFqCOKBw4EuGdF9NItKkoKYuy8F0Xn632sv73AM3yNKQmqVj2ekZtAygWi28AHDsV4cmpydzzaCV3jbPVfp5WqxANRM/LDqIoEQkrTH88sTbmg3ji/fisAM2cg+vFRDrBQK6zH8dZTyAg8/u2EKeLo9w+pZKZU5K47gozarVARZXEi284+WN7EK0GTH/nTVbAYBAZerGJm68NUVQqYdAJXDbYyNOPJrH6Rx8jbi7j/gk2LrxAx6NPO1j5bla9tX+NRuCucTb8AYXOg4rIzFBR5ZDIzVLzzVofFw/tfM62UKvVOGrCbPlTJilF4IGJidx6Q51PVBSFZ16p4bb7K1j2evx6+fI7H2GvhtKsn5H1Af78Krf2PJnzpIk7J+wgp7ofAgKB5GO89XJqgwJORpqa52cm8+gcBw/fl0indjq8bpG0vzUDNRE9xccOomrfkdmLWtO+pY8OrX0kWuODLrv3C6RnN+fpV20AFB4+RMQjolKScWkq/9fHhufrCwEQwUsNQb+WufMVRl5qwGCIi/MN6mtgUF8D+w6FWPFtDSkZao44ttMxVr8QJClRjrMfoy3E6CvMfPhJgFhNUqMTqjIysiITSDrOwudTGjzHbBKZ/2QKw68vx+tSI8oaggGB3kKct9JlPM2sKcZG31ujEbj+qgSOHI9iNouYE5LO+Tfftm0Td42ri6lee8eLcrI9trMKnxCP59Ir+nLn/Rvo2VPNsZNRDDoBjT+l1s7VYjnezL0YzBK9e+iYONbC2NsjqOxNl4oUr4W5D+iplMtIJA01GmRFxiNU4009RE2NzKCrypg7I5HuXfQUlUZ54RU/a38JkEP7RgeWcoSWlAsnOXHiBB06dGjkUxvHI9Nf4IH7x5Hu7kyYIJ06NP29M9LUuD31Vxhd7hiPPG3n07cz+OhzLytW+Th8LEpOHhzI2UWo0oUcFTGo9Jw4HWLSjCou6mOgdw89a1Zk19uCXfOrnzvHWmmVr+GND9xc1NeAJCls2xUiLUXF4pfTMRpEvvrOy0NPObhzrIWFc1OxWlT8sinArHnVZKWLJCWKOGsqzs8HqCExloa+TSnFZRswVbdGL1nPcNseJYV00oTsRl+aQia33RzDbBLxB2SCQYWkRBFRFHj4vkSWrvRwxbD6BePySgkxaGvy6+gFI15/XNTryWlJXH9nGU+/JPPd8myKSmI8MO1XDM7maIPJRMUAheJRlJiIhUT2K1tRUPDjRUDAbrefM1Xef2Gi/x4uvvjif/nD/0/iiiuu4LXXXiM/P582bdrw888/43A4GDo0LirwySefUFNTw+TJkwEYNmwYa9euZenSpQwZMoSjR4+yfv16pkyZUvueI0eO5KmnnmLVqlX06tWLHTt2sH//fubMmfM/9r2rqqqISDHGTargzflpfPdjGJtVpEVe/GDo0FbH1ysFpk7fQskpNWpZR1G1B1ssgx7SEOyxHWSkuimrqOPd/Ps038jLdLz4SpAc8nGqT//j99GbJBwESIzmUrS/iqdfqEHr6Ep8m1LE5ZH5Zq2Pdz9yM3iAkYfuSaSsQmLC1EpuujaBlV/70TlacDhSgTVROq9xZXuFAxkZnaBHrWj4c0/D9RyVSiA3S4tqXzcqNMcpy1jHmGtMdOyoYtv2GD+uiWItvwCDnICkd/PgvRY27wjx04bNvLcglbumOvjpi8x6SV/fngY2fZdNnxHFXH5jBSd35ZBgVqPTCFw+Subr7wN89JmOcTfUL0j+/FuACrtUT6hKpRJ4ZkYyV+4rwF/jQa+YUOTzIzB3OOxo1PV/Q51O4OjJSL1Vktc/cPHsjOR6QfBfeGxyIiNuKmXiLdb4iP6DyVTaZbr3dZGWDjeN0bPgqRTe/8TDcwtrOH4qgsenkJGm4qpbS4lEIC0l/ttVVMXYu74Zt95nZ93an8lT2mOOJRImSLn2CEnNfGzdI7PiG4ktP+Q2OOwFQWD+k6ms+SXAnj176Nat2znZIeADYqoG3SUHFaSR3SSnTzb5HOJPenJJLRcJQIVSFO/GCg2nQmJKDIloPRU6QRAwK1aC+DGRUPuYEjQSCCqYzjoP+vTQ8/QrzUhKzSQ5BYiBFJIRdQrqNBF1GkSzwb8VtOhwVJ27ANZ/B/+u/rBX756UndjDjAfrB3InC6N4K8xkNjIBD5DobsfLi7YyqG/835d/4SE1+Z/VadMyIFYaa6A8GDFU06OLnh5d9Iy5OoEn51Xz+VdrGTHEwOmKCEd+i9NX+FMLeHdRIqIooNcL9OlR990WzE5l9ovVfPhqnP5ixddeapz/vIp1NoYNG8ZLL0zjhVnxBEylggcmWln4ros7HqjkxEkZTTARqvJRZZxi0FVOevUycLDgFBt+PYG1ohtWOS2u3C1CWAohme1065TFx1/4MNQ0b6AKCfG1lWylBSf9QQKHWqIlmb17gly68QRDLovxy08ivZWhVFOBnTIkIYJG7SW/hZ61GwKcLoqweq2fCTdbee9lIyNG/4nv0IWYz0zqlnCCuwbffs52ADAY40lynNtTR26Wmm27Qnh9Mt9/nMXyLzy8+JqXbp213HK9ic7tdUybZWfOy9U8Mb8arQb8AYUObbRcepGBB590cOEFep58KAmVSuClt11AnHR+yaJ0ht1QyvcfZ6HTiVTXxJjxrIN1Gz0M6J1LZnpdCLV+UxBrgsgTU+sX2Lt21LH8zQxG3VbGzAeTKC6NsmKVlxGDTVx2iYlLri0hN0fFa4ueZ8iQxicsGkMooiM5PUix/w/EmkyyiRfuqyjFRTUd6XkWh6eElFjK0IviXfGKCgU9BvTOjuw/vAGNTuHeRyu5+1Ybedlqdu0L8dyrTsZel1DvOoZ4URRJQ9fQIApO/MqN46u5ZYyeu261YDaJfPezjx9/bYZB7+KeSTVofRkICviNYdLyosx4oL590pIl2rUKEJMM7BSPo6ibXsP9n8C/qy+MxWKkpugx6j14AzIJCSIGnRrf1h7cftMpZL0bRRbRVXckNZJMmXoDWi18syyrAe9j81wNcx5LZtFiF8/PrPOtrVpo8fkV9Ke7ohG02CLZFJQcYufHXdlKBBMJJJiKee7lk9Q4ZcbcVY5aLZBoE1FkuPZyM79+lUPvy4q4a1wS7VprWfiOk0njbbWFz7PRIk9Dz256Nv6DGnhjSEpOp1lOdT2+3lVr/CRK2aSebo8XF+7mf7J6jQ+jUSAajRdcH53joLg0ilolYDaB2yszdZadhOQYh1K3YXO3ISncDLeulKx+Bax7N4UEc10T58VXvby73MlTDycx7qyJ55wsDQtmp/LI03YmT7Dx+bc+Pn8vs14splIJTJ5g495HK7njwQoeua/+9Mr3v+i478G+52UHRTCTlKgiJsENd5YTCscnCEUBxOq8RmMiQRCweVrz1LzdXHuVkfdfySEYUvhwhYdRt5Xh8caF3Hp202E2Ccx/Mo1X33Phcsdq19sr7DEikfiU+4wpSSxe7mHxcjddO+p472MPp4uibPw6B41GIBCQicZolO8U4O5xVr7+3kdqkookmwqVCKXlEpdcMuKc7VBaWopBp2LafVY2bQ1x6w3x5svWnSH+2BIhISG+dj96QjnllRLllRKPzXXwzNxk9Ho9ZRWaeo20Ab0NPPu8nyfnrCdamUrfnmKjcTXA8EtMPDTdx9hfBQzpVYRjMao0J4glxnm5Nc5skiK5yIeTCaTvJje/I4dPmDl8om6AQpZBEEAthji6rwDj4TbkCHpqAqVk5Z+f2Mn54t/VH6pFNUlpEs4qOHlaoO/wCubOtDJiiBGfX+a9jz18+rWH/GZahg0yIl4X482316OtzkMVNuMRnNRgR0BA8htZ+2Y+IiJBStnLZtrTo15ukIANB2V06KBqIPj7F7p30WNU68n2DcSHi5McYrfyO13oh2D01QrXNoY2+Rp+/SOIIEBq6rlTXwQDHtJy6/z7F19HSJKyG+UC1wtGkgwm5s8yMHpCBZYEEVkTIqbEKE39g+tujPHAXWmkJKnYvjvEvFedCGqRmCI10FCo/XzRhzHNxYjuIkeLCklMqWb3/jA52SLewhhVO3WE5TBjx3vQm52EwwqqsImUZDXpvrymOcvFXL799pvzKn4mJCSgxEQ00QR0GDh0pOkYu8oRXy9/4fVqWudr2bwjxM59YRY8lcr8151cepGRudPrhqek2Qr3PlrGtl1Bbr/RQlqKjWWfebhmpJl+verHSD6/zBsfuLnx6gRWr/Gz6sNM9Pq4f1EUhU+/9vLmEjcfvprOS29JfPhqer04a8RgE4P7G+h7eTHWBBUGY+Mbik0hMy+VsmOF5MgSKz82subnk3z+dYCjBQoqdGTStJBUjCi/bowyf0E5QkyNoJawJUvcfouJKXfayExvyLvZIk9DzOSEJo7xgOIlL1fFb1uCjJ9cjduh5Yab4g21tq1gz2Ydn6+uZM++MjIyRIorYny80kcZe8j2dyNJyWAHvwIQDJ5frNAU/ud04/8vQ79+/fB6vXz55Zc4nU5yc3OZMWNG7Uis0+nE4ahTh0xLS2PGjBksXbqUtWvXkpiYyB133EGfPn1qn9O2bVsefPBBVqxYwcqVK8nIyODBBx+kdevW/2Pf22KxoNOoGNDbwMdfevhhTZTunerfWO3baFnzVQo+f5wPYsSNYSiwASCafUy928ayzz08PzMFr0+myhGrd7EWlUgkkIggCIQ8OsorpXpJ3F+IxRSOH4NK9tBF6YuppiU//VxJ9zOrdFVCMYZgiILjKj5YmF679pGVoaZbJy3PvOLk46UCOf62OCQNroSDOJ3Ocxb6iRdYz0xtCiqiVSl89Z2Pa6+oP3U5ZrSWab8colUPF9+uyKwNsm+4CmY9GmPYNTvZfUhFYkxk3z6Z159PxV4dY8RNpXTvqmtUvEirFZg7PYm3l7q55NpSvlmWzZGDKgrXtUMRT/PsyzUs/9LNDaMSUKvgi299ZKaref/lhjye3bvoSTCqyarpTEgKcNy35dz+/trvksjK1R5mP1Jnt4G9DRw6GuGbtX5GnZlCLa+UaJ3f+OGqVgs0z9Xw3sdukhJVDOxt4PEHE1n/Q4DMogGsXHiCH9ed5PprtazbIBGNCrw5P5UrhsbFoLw+mdc/cMUd/2ATh49FcXqjHNmdwbIVp9m77wSZmQJ3jzex7LM4R+AbH7iaJDVOMIukp6nYtXPLORc/u/fsw8kjXyITn7yUlCilnKKSElSocCp2smhOMvVXLIyYMWGpV/gEyCGfkxyirdKtgTMvpIBM6nPcAMSIIVI/oQgrYRLM9TthU540k5SaiWSH4AGI1QDEJ9yKEw/Tpksr9NkadK3AfsyFqPrXOUz+Cf+u/nDnzh0I+nCtb/kLRaVRVCFbk6/TC0Yqq+roKfwBhf9KTDgYipHwt0gsqPjJbhXEZlGRkRa/lkdeasRoELh8qIFr7nDhlZxkKzFSM2IN+Hf/QvNcDY6aeJf5wJEw634L0K7TuavZyrKMQS/UU3gXRYGWzbVs3CCTWTgQmRju/E38sjq5nr0CAZkR1+/Fu6c7khKjdWs4XbkejRLn5jt8OIYmZGsyCE3ARipZNDvDDyQpEk5/iC++OkZu4AJEQSSVLFKJS3crFQo/vl7Jpx8dZcK9Ct8uy6r1yV8tT+ayEQcwVw3AJVbgU1dQXVlzznYACEfU+P0SC+cm885HHnp11REKxaioijFguB1PSSIp0bYcLZJ4fHshXS6McstoC4MHGFi52kfPbvp6dAGP3Q8ffOrm4dkOXpmbytm0gyqVwLWXm1nza4BRl5lJTlLxzoI0+l9Rwhfferl/Yl0H+sMVHoZfbOSa28uIyfFiSV62mofuSaRNSy1Z6Wo+/8ZLv156Zj+SzOKP3Ay+rpjHHrCxeJmXmuqT52WHtu06c+jgViQfmIlwisME8SOipjO9a1fPAooPe+qfvLHAjEoVn1D9/KswKaRSlrGJdV9kkZOlYd+hMB99Hp8abN1CS8tm6vrTXmewdn0AtTsdUVCR6b2Aw94/+eyLCA5nDcGQwr5DIdp2MOEs9JNdNhgAl1hJVFPKvU0IJOVlBTldYiVoLUbzf0jc4y/8u/pCt9tNVlqUao2Ixyfz3To/T0xPYvbc3ZgrO5AYiyfM1VRQnb4dsxFSk9Xk5TQ+UdW3p545LzW89y68QMfH+/cTsRwkGhGhOoI6qsEiJMang3ROLhlgYOo9GRgMIrIss35TkHmvOrlmpJlKe4yoBF//6OG7n+OCl2tWND5lAnDVZSZ+2tCQB/GfMOamScx9dhwd2mg5WBCmY1sdjpoYkrUKlb8TiUIKnoCWFnlqnp9ZtwZ3y3UWtvwZ5M5plYgqkSEDjUy4xYrJIPDdOj8vvnaQGtVxokKYL5fl1it4qdUCMx6ysOugnws6N17Ie2JqEr1HFHH7GGvtayVJoaRcwqAXSE9Vc/etNp5bVM1Ffevikc07QgSj+TRr1jDm+CcY9BpqZIXvf/bz+vOptX7/UEGYO+4rxXMkA4vSMN42xKyIaHhlTryZlmAWuH+ijcsGGymriPO7/fhLgHE3JDB0kAlLgoqrbi1j9dIsLAkikiSzYpWHW2+wIggCd42zMuFmC0dPRJnxbFxI5K8pKEdNjLzsplNNo1EkEJIZ1C+Bfr30zHjWgSVBPGfxK4grkGdlaFj9g5/ZjyZzujjKDbc6iVSkoHY1R1ZFeW3RKXJaahl0ZSkxSeS9RekMGWjkpbectfy0Z+PaK01ceZmRp19yUONsOngQRQGdSkN6dS9CjiDlmo3MeKSYiWMtyDKs+KqYN94+RmpZP05v9HH42BpGDGmGKcHG6SI1FVUy0YCMy1MJJ1LJULogCAJ6xYxb8rLg4ZfP2Q7/Hfy7+kNBFc8L02mGS3eK0vIYE6c4MBgVEBR6dNEydJCJAb31XDE0fi1NGCvz7U+VlJaV8/OGIDt+M5FDS1KlzNr4J4n0MwroW+ihDKrNDfJow25+p81/wUusElToBQN6DCQrGRxkOzvZgDYQ5VBBQqNnKsChoxF27QtRZY+xf982YPI52aFjp578uGZx7fq2LIlNDoIAqOU47Yjfo8KgF5AtDqqU3SxYoOHyYXXnc58eBr54X0+/kaU4qk+RHmn42/kVDzGdl6uv1fHj+iBJiSK5LWJMmWRjwt1+2rgvQSNoUVCwu8sodh/HRgrZF55ClPQIhU2f9VqVyI7tPwPTz8kOAB9+sIAH77Ww5PlqokqE4kN+Ku3WWr2LszH7xWpUMR0LFsQQ5Agao8TDD1hQULCYVdx8bX19FbVa4N2X0hh8bQmLl7tZ9WEW73+s8PyiGnp31zP2egsJJpG1v/pZvNzN7EeSeeaVGtasyK43gCYIAjdfa2HvwQjfr/MTiSoNGswQH8iY90QKEx+q4pJLLj1nGwC0bpfF2tMbsDpNjL7dgS1BjaPURC6ZSETZx2bSlVxyaVkv940pEmUUYtzYka5KfHBJDsnUhItYuvwI+w5V4PbKDfh727TUYkyrImxvnGPUmXiYXH2Ix+b4mTHVyqbtAW65rq6gq9OJjL0hgbE3xP9/+24tP6wNc9sYE6vX7sZ7oC9atATx/99R/JQkieeffx6NRsPDDz9cO/Le2PNeeuklJElixowZ/yNkpeeC4cOHM3z48Eb/bdKkSQ0e69ChA/Pnz//H9+zTp089J/8/DZPJRGa6mjfnpTHk+hKGXKJmz95Io6IJZpOIIIDkNSERZK96Iy/ca6B5rpZKuxtFUZgyswp7dYzrJ5TRvYs+zkMnychIKIqC3y8w9Uk7n77TkJNj0dteDM5mtCSZQo6SS8tapxpWQkQzT7JtdRZmc8PDoF8vAw9Olmnh7RefpAobiOqVc155B2jfuS3bf91JTJHw4UGllnl0jp0jxyNMuMVCWoqKXfvCfLrKg5gR5ZP3chpMF1gtKpa8aWP06Ai51QNY98lhNBo7zzxh5cphJlq1aLoTN7CPgXmvOTHoRYaOLsXm6IlNyCJdycFX5KJKu5UEk8jp4ih5ORremJfW6PuEwzLIKg6wLV6YO8/bLhKNsXKVj9tvtNYWP8bfZOHGu8v54BM3J05HGX+T5b8s7pRXyCyckYEGDbHUUi7oJYFGRhAEMqRWFB728/PGUmIx+PjtdHp3r3PICWaRGQ8kMfuFaqocMV59z8Ub89JITVEzbXL9Q+LxKUmMvLkU8b/QLtDpBI4dO3rOdhh321hWLv+McgpJVbI4wDZyaEkvLkEQBCJKmCKO4sROK6Vz7fXsw4WNhuvOyUIGfsXLbjbRXGmLmfhUZxFHMWAmg7x6z48pMYL40VO3phFQfFiSpNquHsRXzk6XpWMUwPc7nLU5jyAIpDubs+O3XfQf1httczh5Yj8Z2ecmfvWv4N/RH548eRgVMjXOWK26IkB6iooapZIyJZ68Cwikk0M68QM7rARJTq77TQx6gZREkcNHI7Rv0/CeL6+UcDgldITRY0BRFGqo5JRuN9veSuG+x6p47P54oavaGWPnvhC/bQ2iU4m4hAgn1btppvrnSc5wRGHi1EqOn4oQCCj069fvnO2wf/9+pGicN+6vpLpzex2PzrXjqDCTI+ioSNzJ+29YGxSKjUaRz5cmMXjoAZweCbE6xGMPJvLqK/FCli1RISh4sdF4UyqIDx1xX+AR7fhzd/PQAyZWfKYlvLXh+okgCCSTQcwdIy35ZD2fnJ2pxpLhY2/lZiS1m3snGtl34vg52wFAp1EIBBUeedqBFIOjJ6IMuFBPwSGJNHcfMgVrXSHXnsPRn4oIDzrG+k3xDn9jPKnjb7IyblIFO/eFMP1N4CUvR01FVd16lCAIPDE1kYeesnP7GTFAgILjYVKT443ARFv8Wj18NMKUJ+w8/WgyfXvqGdjHUMs9OnSQidffd1JlVxg1wsyr77nPyw4IoArauEAZhPqM8JuMzMGEn3CmbqSyTCQhQaBzZ5G3njTTqZ0uvpr/iBOxohlhQrTtECMnS4OiKOzaE2XjrwoBr5adW2U6dFDz6nvOelypZRUSjz3hJ9nbAwUFiSgyMjU1Ap3a6LlptIkJD1YiK2p0ARtBFEqTtnLZNWFsSWoyGmmyApgMMaJRNZZEmeJimVgsds7iN/8d/Dv6QoPBQElZmGBYIS9HTTCo8MlXHnr3E4mGDrFz936cLhm1TuK5GVZKy0UOH2ta7EsQhEYnmCodMVLzgrRrradzey2HCtRsWH2QNtHe1KhLGDQyQIUjxuiJ5Ygi2CwqJk+wsejZVO59rBK/X+GtF9Lo2zOuhH3nQ5VUO2ONqo4DVNlj+APnt9bbs2cvQmEdT0w18/DTdj59K4NIROHaqzWsWrIfVdBGWrbEXeManvt9exoYMdhEy+Ya7rnNVvv4HTdZufZyM4OuLmH8GEuTk34zpiSy/Asf855omORZLSp0WpGWLTTxSdE3nPy6OUC7Vlq8Phl7dYwJN1mwO2ROFUUJBGXeXurmp40R3n1v6XnZAKC8vBSTQeSdBfVVizu01bFuVSp9LtlDQumQBrF9AC/9+2hqH9+1L8SsF6pplqMhv5kGW4IKtQpGDo4XVHp315PfTMP1E8tJToxPQS5a7MLtkZk8wXZmG0EgElUoLJHqFXiSk1SUlDd9NoZCMhmpajQagYXvuhh+sZH9RyIUFBScczH40KFDtG+t5ejJMEaDwJXX15BY2J9EwRQ/C2SgMpcK11FqpNNkt4gyZGA8jktNVlFY0vj302gE+vTQ8+wrNU0K9uzeH0LxxRN5vWCgVawbNdUFtfHK5DstXDXCwLCrtuDxSaSUtWPz+4lECGPCjFmwxjMCJYXj7CfzzJq0R3Sg0sVqNTLKysooKSmpt57+P4V/R3+o18t4fTHSWxTy2kPJXDbEgNcn884SP5+udjFzajKPP1fN8zPrfIDBIHLDqPhvdVE/LVdskkhVGk5ZmgUrSWISReIBmkmdAdCgwWiJsLcghiQlNeofDhaEiXnrivaCINBa6cIhdmKyhJj/eg1XjzQ1uI6iUYV3P3JT45SQYyqCwfA526F37z7MflKsHWIyWWQkJdok/2JU7aPcrgd7Jvc/UsND9xt444NKunfNYOE7Thw1Mdq01HL9lWYMBpF3Xkrh6puOITtUZCgtar+7W6nBm7uTlx6y8OzCGt6cl8awi01s3hHkiXnVGFU2vDgpV4qQiWHCQjPaUmLZwU3XJlBaAj/sLyNFalwwU0osQ4o2nZ83hpLiYxjVIUo5iU1IIbdiICOu3c6nSxLr0bM8taCarz4TaB0aQM4ZjnvZLbPspeN88vVR3n+18VxeEARuuDo+IjHrhRoevDuR5V94aNFMw/zX4s3f3zYHeG1eGnsPRRh2sbFRUVKAibdYmDrLjtkkMGFqJcmJIrdcZ6Frx7pGzJCBRkwGgd27/2Tw4KHnbIfysnJiUTW+MhtBKUoSnWgj1AlaNVfacYKDFHOCPFrVvm4/22lNF9KomxwWBZEUqTmOcoHyssP4/LFG1es/eNPGyGt+J6OmJxYhnhdIShS75RC2vBq6dzbwyVtnciiXRCTa9JkfiSgoMYGyMvjknTRG3LAZSm0IooxWe37XRFP4l6qQmzZt4sCBAwwZMqTJwifEeUWGDBnCvn37+P333/+Vj/xfD7PZTHqKCoNB5KLeBq69PAFJkln+eeOd8QWvedE78mkutCVNyEIQYd/hEHqdwICriql0xPhgYRoLZqcgKwp3Tqti3qtOPKKdwvRfaNHFRTAkM/T6Uv7YHsTnlzlUEOb2e2pY8qaOZF9bbKTgxYlLqMJmUzjNYfZq1tOmvcToiRU8NMtOjbM+d0Z5hUyCv1ntCqlLU0YgGPtHAYC/w5ZsI0SA47aNtLlqD6u+VdO+rZbuXXQ88rSDa+4oZ8UqL7MeSqZje00D8Z+/0KGtDr01BECqvz1ffR0lEJDp0VVP6T8oB1c7ZTq107JxVQ79LtQjaerW1c3YEMqbodXEeTB27gshSY3fzJ9+7UNXk0c3BuDFRVrm+a2xnDy2A7UK7ppWyYtv1HDkWIQKe4zMVC2Hjkjs3hfm5nsrKCqNsnt/qNH3CAZlTh3VkBNrQ4acT3blQArWtKG8qu7vzwi35cRxkcwMdb3C59l48G4bv20JUuWQmiwca7UCBr2KyqoYxaWNJ1/llRJmk4gl4dyL4cFgEAWF0xRwiD9pRWfShOzaw1gr6GglxAOVmjPqBYqicJIjjU5xAuQJrUnRWTmp38EhYRtlnCaAr0FHTFEUjrCLnLMeDyp+9rGZ1HSZy24sYdRtpTz+rIMFbzkxmk1Ey6lX+PwLOsGApEQJlEURE2QweUjL/u8R1v9vRygYQhAV3lpaVxiKRhUenO7B4M+gE73pJvSnI72IEOYA25EVmRrLUR6cVHcN33xtAjaryNRZdlzu+r7KH5C54c5y9MYohakb2Gf8ib3GtcTa7OLl+Saef9XJneOstUHMO8vcXDXczMK5ybjdIl06aXn+tRAxQcIfaLwDUVouUXxCzZYVrdm7S0VlhXJevDUajQavW8XqNfFzwOuTeXSOA5crhv+MWxKsTno2wd+clqLGlu1Da/My7noL7dvo0AVTePQJH5XVUXyJJxvlFFIUBbvpKFp0RJQQkfzdbPklldtvMtO8mYoQgUY+7cxrjV4yMhr6ZJs1zsXbTGlHVXUMo7nxKarG4HQ6iUpRHp2USH5zLdeMNLPr5zxGDDGTJjdvwH0JkBTN48g+LV076hh3vaWRd43jpmvNPDTLzn232+o9vu9gnBf5bHRoq6NHFz3X3lHG6h+9HCoIk5aq5qWnU2oLnxDf0ljxTgZPzHNw4nSkAfn+pPE2fvzFzy3XJiCK51cAOrhrH22kXlRSzC7lN/bwO7vE9SSmSCx5y8aJgylceplMIBZi1fdBHp3loms/O9tW5ZISaEOIAN26xIumd9znZOEsG5aCS8guv4SskiEUre3OTz8ITJvlYMUqL3fe7+TSkW4shX0QENjDH3hwcgED6RgexNuzs2jVxc6OP6PxiQFZ5nTCVnI6OkElYTGLbNzceNdeFBWkmECzHA1mg5qjR8+9KfafAoPBgL0mxhvPp+L3K0SiYNCLVDhi7D7iR20KMPleHbm5Ams3BLj1BguV9vh0d2PwNiLc6PXJnCqM0r1LXBwmL0dDUalEaisnhbq9uBKPcLw4yISbrXz/cTbffpTNszOSef19F7v2hTl+KsryNzPo18tQe07eNsbChys9jX4HRVH48nsfNuv5pSKCIJCekUuzHDUTbrbQ5eIiHNUx9h710XV4OV2uOczE25tWCb5zrJXDxxrSK1gtKvr21P/jpGJetoYqR+Nxo6IoGA0Ce/aHmPhQJdmZatauyObVZ9NYsiiDFe9ksmK1j8MFUS69towrxpbhdMX4+I1kVn769nnZAMBZU82sacmNFuUsCSquGKnBhaPe43/59DHXxJPXQwVhHn+ummWvZfDGvDSm3ZvIsjcy+OXLXO6cVsX1E8v4Zq2Px6ckEgjKON0yt42xMP2BJPYeitDxokJG3VbKZTeW8u5HbtJS6vt8k1Ek0SpypBF7A3z8lZdRI8zcNc5K25ZaUpLVlFVIBALnTg+l0Wg4VSSRnalmwesetBWtMQgNVZzTw22ISiLNm9ddb9eMNLNilbfJ+2TZZ17attSyZEXDazgaVZg63UNCdbvaxxLldH76uX7cm5ej4fIrICFBIC2ST6KQSrqQU++8MggmFCCqRIgpEhUU0q2LioqK+Pr8vn37+PTTT8/ZJv/bYTabSE8X2b4um5tHx+kfmuVqeG6WjeVvpfPMKw7SU1RNKsxv+zNKuty8yfdPjzXHrS8hqkSoESrYq13PkMFqrrvSyLzXGk7Mh8Mykx5yk+BoX+9xnWAAbRCNBlq30HHfY1U4XXUxaKVd4vYpFVx1mQlFFtEbZPr1H3zOdhAEgS5dhzH4qio+/crLfRP1OMyN6xm4hCr69BWIhBVUqHHvacP8hR6siTDlCTttWmm5/qoEZAWuurWMtb/66dpRT3qORPaAY1Q0/5mS9A2UZP1Cx+v28vO3Sdxxo5V2rbQ8/pwDWY4L/k4eb8URdXCSI6jRYMaGETOF4iESrDF+XB+gpDJMoXiQqNLQL9iFErp0l5Gi504NBeALxDhyLIJOo6KDciEWwYbpeD+uvzbGBReXMPLmUi4fW8rnn0u0D12EUagrVIuCSGqwDR6nhvTUphuv6SlxHQGdVqBHFx3T70/RhbyUAAEAAElEQVRi9Ro/m3cE2bYzREa6mv2HIvy+JdBksxdgy58hHNUxxl5n4fmZydxynYX3PnZzzyOVxGJxX+Tzy0gxhVVfvX9edjh18gQianSSlVQysQr1KVYEQaAlHSnnNFVKGRVKEbuVTQTw1m5w/R3J0TyqylWkJat55uUaNm2ri+UURaGsIorOGiBn2C6OJa1jJxvYrfmFaU97sKXIPHxfXb4z8lITn3/T9LbHR597iDlttGol0jpfS3oGaFQCBrN0XjWkf8K/VPzcunUraWlpTRIjn42ePXuSnp7O5s2b/5WP/F+P5ORkThRGWbfRz7qNAY4cj/D5h6nMfrGG515x4vHGnWaVQ+KhmU4+X6YnORIv7GREW/PO+yGeecVJeZVE3x4GvlueRfvWOu562I5WI/DlB5ksWZRO2/YCyz8088uXOaxels17r6Sz6kcfFw4r4frrJApWdyPLeSGCIMT/Q6RCfwRZjDBhRhX2k1l893E2a1Zkc90VZm68u7y2qKAoCkuWhkiW4x21oOKnOubAYjm/iceDew6hVsNV18hMuN3IvJf8FBwWOH5S4r2X01n1YRYvPpVK8zwNJuM/r8qdXZvXubL5bWuQoRcZWfG1t0ki4Q9XeBhzdQKiKPDOgjSiqaeQlbqEIcHXnGWfhFEUiEkKD8ysahBAFRyP8NaHLhDiXeM2dEXFuSf7AIGAh6gEC+em0r6Nlvc+dvPcohr++CaFZsWXs++bNpSUKAwZaOCuh+wNkhpZVrhvmhOTo3W9QCBRykYfTsKvxIM6naBHluPcM03BZlURiSrEYk0+JY6olmBZEnc/UkUoVP/7hMMyU56w07eHnuycVk28QUOsXx9P7EUxRgyptrv0d+TRhjJOE1ZCHGQHBkx4cTX5vpK5mkUvJjD1MYXWPWuQhDA72cghZSflSiEnlUNsZR1hgpRxkiPKbvYqmznANszYUB/oT/nuHJxVGgYPNPDjLwHkmAJNnJ+KohDCT8hahiDKxGJw8tjpc7bDfxKksEyf7nq2/hnkw5UeYjGFF1/z4NjVkma0q1XvVAsa8oTWJJHKAbaR2q6KSwfVJb/dO+v4dk2QLu103HBnOdOfcbD0Mw8zn3PQ/dIienTRsufXZuzckM62jUmMH69Ba4jx8ZdeRl1m4vor49MCi5e7aZOv5dYbLNxyt4OH7rPw63epjLk6gal3JzJrfnUDfxKLKdw71YmtvAc5QgvaRfsQ8Ko4dHDPOduhW7duRGMyjz3tZP+hMGPuKufqkSZ2/NSMmDrO2dQUD9VfyMxQodHCbTdY6N5Zh2J1YC3swzc/hJg4XkNp4g4kpS5piykS5dbdDB4qI+qiuBJOMPdJc+1k5KS7jfiSGy9SyYpMNKmEoRfV7w7LskJxIZhIwBhJYfMWia5dLzhnO1RWVpJgEjEYRWQZ5jyWgkol8MnKMAnepqeEVFXNcFTHSLI1HfIkJ6rJzlDVW0d1e2Js2Bzg4n71CyknTkfp3F7HynczOVkocc3tZU0WIawWFT276Ck4Ea3l7v4LgiDQrZOOKkes0UbJP0GOiJRwgigRutGfC4SL6KUMRSxpw+9bg5iMIm+9kM47L6ax+IMgGxd3JP30EJIDcZ+rRU/BsRi/bgqy61cb6YGO9Xi9LEIiXWIX8c7iCM/dm8OBL7qSWzEYk5DAEXbRkg7kC+0xCmb0goFMOZ9sqS3umnhTrEJzgjHjA7y/MI0JN1v4fUuIjz/zY2+kcBSJKigKfPlBJonJAm73eU7B/ocgwSTw7kduHp2cxJ5f8hg1wozZKJKTqcbrVrH0DTP+vZ04dCSKySgydJCRT77yNvpeL7xew9jr6pI/R3WMW+6r4JqRZnKzNCTaVIwZlcBXSzKQhAix9FNg8NM2X4v2LGGHvBwNH76azrsfuenXy9BgxbD/hXpOnI7y7U/1kx1ZVnjgcQc1znhhPPZfBhX1MWToaFasDrFxc4Bqu0gwIPDmvFQ+fiuDSwYaaieyG4PJKBION97saZOv4fdtTa/W7TkYalDg+wu/bw1x6UVG1v0WIC1Fxa03WOr5BLNJZPkbGbRupebotjz2rs/D5ZZRqQSOHf3zPP76OLQagU7tmo4ne1+oIqiqu5ckReK49k+GXaZw7FS86DD/dSdvv5hWb7MC4lP677+STmqyihOnooy9r5KL+xlYuzKbyeMTuf7KBN57OZ3vlmfj9cp8/l68eJpoVfHnnvpN+LmPJTNpelW95rwsK3y22su3P/m57YZ4U+ruW62sXuOj0h4jJ6fxibDG0LlzZwqLo0web+P7H6Mkhht/raIopJCGz193rSWYRa4ZaeaBmXYCZzUvw2GZaU/Z2bw1yi/fGXhufoBxk+LChRVVEl9/76fv0CoCB9phEupWOOP5UsNzYPRVZuxVNMmdCKDHgBM7u8WNZMttOHVcoKDgn4U5/1NRcOQIcx5LrlWkPhv9LzRw5BCUlTb9+qikNKCwOhsCAm1bq9lr+pFC7R40oprScol+vQxIEnERt1/9HCwI895yN70H2wke6IhZaNhg1Rsg4tNx6xgz14w0M/7BSq4cV8oVY0t5YGa84XrbDVZMKhMDehvZtWNnI9+oaaz7fi2JRX158BE/zz4XpUwq4Tj7awuLsiJTwWmOqnayebPMXZM92JUKbOFcVNU59Oqq57PFmYwcYqJrRx23j7Hw7UdZvPmhmwOHw0Qj8Nr8JPZtSWP/ThsH/0zh/deTaunybh9jQa2K854DjLrMjDlBIIlU0skhASuVqtN06B5m+9o8Vi/NZsmrGaz7NpEC63oKKcCveHAr1Zw0bMOfuZ/MHJms7KYFAxuDWgVXDTeTqtQNxRgFM5mOPsQCer5Zlskbz6dhlGyNaj0AaF1Z/LG98SEigO27Q3Rqp6N5rpq7Hq7k2YU1nDwdJsmm4rXn09j8fR7TH0jiiYeS2bK98XNk/+EwX/3gY9O3uVwxzExaipquHXW89lwavS7Qs+BNJxAvAup1AgcOnTgvO5iMMgoyHmoabDD+BUEQyFBlUWjajiv5IEmpEfQYmmwWCIIAMQ2V9hjvLkhj1Y8+ho0pYejoUrr1r+KOu31UnjKxZ18Mf0iindKdltrWrPjKz6V/ywM6tdPh8sT49Y+GwxO/bQ3w84Yw2oQwd9wcb2Al2kR0adUkJQvU1JwfTVZT+JfW3k+dOsUFF5x74tKhQwd27979Xz/xPxg1NTV4vTGeXlDD79/kcPE1JXy1KkrQK/Lau3FScbPGAGED+qq2ZMl16+pqQU1RocKsJxP49icfsx+Jj/vfOa2SRc+k0q51PClZ+I6TmQ8m0atbXULXPFfDi0+l8sgkicFDffUKS7IiExJ8XDkMNFo9fXrpmDDZyZ49MigCWdkKI4ebWPiui1nTknjkKSeh4mzMqChXCiniGDE5hvX8OHsJhUMkJyvs3Am/fW3A5GpPOireerqUtxcX8tlHiXRoo8VkFKiukWsJ2P8OR3WMgFtTq+OpSGoiUYUqRwxrgsi9j9h584XUerQCfx1qsx+Jd0xEUeDKkTrWvVlN4hnOUxUqwmGFfYfCXDrISMe2OoaPKWXwACMpySq27gzh8cp8/l4mI0dVQHk7NIIWl91zXmt9oiaBi7vHePBJOx8sTOeKoWZc7hi9N7sR7SIaDfhDKtauDxIrbM6Fl5Rz4w06BvTRc+JUlHc+CCCUtCI50tAJZtGcKkppgYWQEsBeHaO8sunvEg7L+P1w8nS0lmvr7wgGZU4eV+gg9+NYwU/0uqyYMVeb6dZRx4HDYZZ95mX8TQl8/p2f517of042AKiqsmOzidxzm4H3X2p6gksn6PEpbvbyB63pghkr+9iCTUlBI9SfVq0UivBLAeY+p0WJaIgIEjm0IoeWlKgLcJqOoFKBOSTiDvgwkoAXFwJxIaVMmsWFkLxd8ex3sPC1vfz+TQ4jxrmx5iYROgLK385RD07S9FkkJuVQ43ARDmgIhupPZ/w/xKESVHTrpKPCLuF0xnl69+5U0TXcvB5HpazED/sMmlHCKY4fl+lzaRXtWmspLYtRWawltWIQP39UQSipkPIqP1986yUWU3j7xTQ++MRDr+HFqFXxAn+8gKngcErsORBm+64Q23aFGNTXwItPpfDzb36iMZlpk+q6kNeMNFNUEuWaO8qZcJOF/OYa9u6P8MrrAShqQ9KZtXKLkIhW1PLTT99xz70PnJMddDpdfI2pJIeRNx/lyWlJXNwvHlA8NzuB+TP3g1tNdU3j66WxmML+Q2FEQcFkFEi0qehxocKRH3wYXc0Y2N9Px/YSz7+0EV+NFgEBgzXMzAeMnC5Sc2C1gVBiCZcNsdW+Z5JNhTXXQZn3CJmRtnXE8IrEcf12nnnY0MAfL//cj8qZWUtTYa+JnpfIT3JyMjqtwGerPNx/Z913iUk0mnD+BUEROXI8wmOzXQT9KjRquHmMnltGm2qVzL/8zktetoZtu0J076zlo8+9PPOyk/vGW5GkuGAKxBPot5e6WTg3laREFaNGmFn+pYcOjdAp/IX2bbUkJjaeaEWjsH1PsMnJo6YQU2RERJoLbes9nhltxeIPCpk4VsZkFGmWq+GpGQnMf/YIwVgCktFJVIlgr4lRujuCo1om0d2tSYEEo5KAi2oyzkzPBxQfKtRYzpomiCkS+9lGEmn0Js5Pld+6NQXFLXlkXnx9VDQpdL9QZNJTMhpNnRCjLCtEowKCCGaTipGXGs+7EPafAlmG1vlarh5h5trx5Vwx1MSSRXFF8YMFYabP8lK+y4a3NI1vfvLz4F2J3PZABaXlEneOtZKUqKK0XOLZV2rYczDENz/5mP+6E1EUiEYV7rnNytadIZ58KP7bxmIKU55wMGSgkfsn2MjJUrPvUITnFtVwQWcdD90Tj6pUKoGBfQyNNk4FQWDpq+k8OtfBs6/UMGSgkYBXzS+/Rog4ksjqHKWoLHzeNAfJyVk8PauStBQV7TsKqASBy28pZ0BvA7eNSWDpSi/XjGycN/KHn/30/ZtIhSwr3PtoFXod7D0YwemK1Zvi/us5s5/3UFIVpGNbHaOvMNf6j5OFUea8VM0nb2dw4nS03kr92dBoBC67xMSmbUEG9TPy3ivpTHnCjlbT+KrlP8FsifNbNrX1dPxUlFj2MUrCpdS4ZHQJYa6+SsOCp5MZcGUxd9xoodoZq8clfTZ6dNUz8/lqFj2Txqo1Pp59vKHKdX4zDeNvtrJilY/O7bWUVkR5Yp6DzxZn1nJg52RpWPZ6OjfeVYEgQlqKihqnTFSSWfdZTu05kZykwlETo8ohnRf/ae/evXF6okyabkev1yCE6vtaRVGoNpwilHSKvCyJcASuurWUJ6Ymc+EFeu4cGy+6jp5YjqLEv9/JwiilpzS0cQyPx41VcPwrJzdtPIRfU0GitxWJ/jpRnIDiw5N0BKxO1PoQk6ZXMXm8rZZmx+uTicnKP64ku6nGoy2ldeRCrEIKx51+Tp089X+9wPD/H1BiXkZe2vgARDgs4/NoKY9ocVTHGr0/tDoFh/Y0qdHGJ9185hImXKMjuiqM3yfhqJLZvUvhrSVuvvs4m+LSKMOuq0TjS6XCF6Z9eECjyuV+xYPXLaBRqdm5N8z0B5IYdrGptkn+1/30zRofkttCamKAgpNHztkOR48eRa2KEiJAUiCfnGBrshSZvWxmB+tRKxokJNKVHHpEh+Ir96BOO0xiipsTke/QqFTMnd7QBnq9yDPTk3linoOkRFXtef13+j2I+3+tVmDey15mP+PHZhUQYlpa0D4uCqsohDIOsmZlRq2wmCQpPLfAR7KYQkQRKOYkMaIEIi7SNRKffhnmzXcfPGc7uFwurGYfq9ZE0JFHTIkRwIuICgMmEBXUapHSCukf9QKS/W145uWfuGKoqZ56O8Q3FvccCPP8zGReW+xk2CAjLZtreeGNGgYPNNYr8nXpoGXDliBlFVKDjZ83PnAxb2ZKo9QJ42+ynKkjGFi83MMdN1pYuPj88kONRoWMRIQQauK+Jqj4KaeQCGEMmMikGRpBy7uvpDD6ygSqayQ69apuUrRIUeK+SwhYGHpNFfs2ZbLlzyDj7nST4mlHPmmUpv7BIw/peHy2hxgxEv357Nl3mNGjGsa+7y5IZ9L0KpZ95uHqEWYEIT5lv2dvlLDDimALcOkVTkxmhWAsRmamQGm5gtPpPC9bNIV/qfjp9Xqx2Wzn/HybzYbX23gX+v8hjuPHj9M6X8OoEQnMf81FaaGa5nkCr8xLJC9HxR9bIyxe7gF7BllKZoMCgMUa55JYs96P2SSy5c8gXdrragufAOt+C7B6aeMOPy1FTVYziUhFnQp2pVCI3hTlu+/UpJtNfPtlgLZyDzLOKPYGigK8e2QvQZ2d1Wt8ZKZo0eWU4VeVYRIkogeiqP5SnT2Pol9Os2z27SohzXEB6XJK7d9qjLUlUtSMy6/byI9fJ1FaJuGoUnj6xRqePYvfBeI37LSZLoxVdYpxUmI5vboZmDzDzrwnU9i0LUj7/oUMH2wkK13Nlp0hWuRqWP5GfR7U1FSBGHVTK3ahlFhZgDunBRg8wMDY0RZuvDqBTduDeLwyMx9MIr9ZnE/t7JXGcOj8CHuvuGIsqtBb3HO7lWtuLyc1RUXblhrCQphjiT9z+x0aHp2czjc/+Zn5ZBWD+utITxXZsiPIt2tCCAU9SBYa55RUocaHhxqliqCliJlTjby9zENJWbSWC+5sGyz/3I+qvDkO/Wmun1hOy2YasjPV3HObjW6d/uKUc2Gqbo1aUBNwmPlimY7SihjFpRKdO+hZs8LCVbeW4aiONTl12xiqK6rRaQRuvjaB9173QxOiwDFFQhFidFHqgpHWShf2sYV0JYdE0pCI4LYep10PH9uXZFNRJXHNWAelBQm0oDklGRu5f5KW229Ow2gQ2LYrxIMzHew/6CBRyqEZbRqs2FrkFAqPGjhdLDG4Xzm7jiRhGQKhoyA5QA5BTBchmurigjadELUCkQIVAgKqfyjc/CcjFJI5cizKkeMRPnzVxuQJFrr08iAE4/byCtV40g5iS41g0AuUlSnoa2TcNWpa1wzi5KEQGrRkCVoQICFohdK2lKRuZMdGMyNvLqNzez0r3jUx9IZSkhNV5GWrueW6BPYciAvArFztxWoRKS6KYVTpaXdhGe5qNdfdEF8xLzgeobAkSlaGmil3JXLTtQks+8zD1CeqkXxGsl29G1wrWkVPteM8AxqtmhqqSNWpufWs9e1xN5g5fMTFihUS0+c4WbywIXfn20vdSJJMxBMX75l4i5V3FtoYVXmIooMWnnnBy9qv0hg10oQ/ICPLkGC2EIkodBlUTJaSSojjRCIKGg08PNtBVbXEww+YWbOujG+/Pw2BBCQJFBTMosDvmyNcMjDuR5yuGK+84+LzjzTkeDqAAMWqAu6708j3363kvkmPnpMNUlNTCYQUTpdIZGfEg7pwWKa0OoBTLCFHaXxSwGc9gfOkHnVBJ5LJREHmrYOFvPbWCT790Mbzi2oorYgx9CIDK772MO6+IFJ1IlZfTz560ccHHxTz+KMGrr7cyOwXq+nTQ092Zjx82rkvRG62hpOFUbp0aHya4NiJSC3H3NmQJIX9R8LsOxRCrxeQJOkfKYTOhgLk0nByXhRUmEq6csnVf/LGCyn06qYnLR3SW7t4/EGRwQNsON0x3v7Az5KlKv7cHaGn0PSKsJUkSjnFn2wgU8nDh5dk6lO3nOAgubQkWYg/Ltc29EXCYhi9DqSwgErWAgLBsATimQKnIiLKGtDEu0SJNpGqqqpzssF/GqQYTLnTxmNzHcx4IIkBvet+t45tdXyzQss1txRT/mtXXnx5J6OGm/jo9Qy+/9nPfdOrCATjscjOPSGSklTMfjiZK4eZUasFyiokZr9YzcnCKKlnigUvv+3k4v5Gbh9T52+6ddKx7PV07n/czq9/BLikf/y67t5Zx869jXPV6fUik+6w8eWqcr5/rQ16TKRjo4ZKLh3oY8lnTRzmTcButzPvmUlc3M9Ay+Za7p9oxZKgQpYVfvzFz7SnHEgxhQ8+ddGji4EuHbS1cUyNM8aixU52rK3fDF70roseXfXcNc7Kzr0hbrqnguceT6Z7l7ifLymLcv/jDkwJCi9PTqOkLMrF15SQkaZCoxZQqQUenZzInJdq2H8kQnYjlB9/IStTVSuAl5GmJhJRiEoN/cN/hQv7XMHTCz7g2+UN4/lIROHn3wLs+yObWEyhsDjKFePcNG+mR60WMJtFbphYjsXyz/G4TiewY098orWpqaDRV5jpObyIS/ob+WZZNgUnIgwfU8oVQ0307mGgtEJi5Sovt4xO4O5brUSjcXqkq24tq8eX7qiO4aiJodEIJCc35GttCoFAAK1G5NrLTby3zE+1WEaqUicoWGHbzTW3epk5Lbm20Fppl7j74SomjbcydJCJUZeZSbSJ3DqpAptFT8ClpYXjknqFSouQiKWmPyWqApySj/QzOZJHtEO7PSx52UL3LvEi9sGCMDOec3D3OCsjhph4dbGbNLk5JZykOfUbVgA+xY3aFCTZaEJrj9/X6XIe2//YwR3j7zhnW/ynQJYhEFQwnnXbnCqKsni5m+27Quj1aqjKYtTNp/jh8xSsZ13nh49GePktN15BxI0D69/4zoOKHyWtmPwWJq693My0exP58Wc/9z/kZ8/uKK+956RbJz06dzbp7m7olEqOc4AOSs96YkOSInGUfXTkQgwxMx9/8jMP3iWj14v17iVZVnh2UQ1RrQaDXofVdu6rvX/+uYU2bWSKt3n4a33kGHtJJYtsWrCL3+jORagFDQ7zEVr0KeWFuVbym2Vz4nSEZ16paZLfuHN7HScLJWIxmZWrvEx/IKnR5y351MPu7Rp06NCgwZwcQtEoHLL8RAtPfySiXDRQXVv4BHjiGTenfs8nM9SiXh1DkRRO1PxOUKrhggu6n7MdfD4fyTYFp0shkHwCt+UUfS/U4vZJbN3jR68T2LUvRF62hpjeDU1sXcvEcNcIXH5LKS/MSqVbJx2yrLD21wAvv+1kxpQkRt1Whk4roNOJ/L4tSI1LpllO/bitvDJGp3Zabp1cwWP3JzJkoBFRFDh6IsKfe8P1ajJnQxAEcrLU3DKpgr499GSkqZDl82sGh8JgVhkIxcJUU4FHcRLARw75GDDhw81BdqA3hOndPX6tJSepufJyLXs/d2ATGuYQTrESlSaGpbwnFdZddB5Yhro6h4xwC0IE2af6nVsuU6HXidw70cg3y08iObO55koj6/8IMOFvXPsmo8iHr2aw8G0Xd052EVWiGNRa/EEBnaSQVNmBpMocYkh4tUdw6YtweaVaIbZ/Ff9S8VOn0xEINM359XcEg0F0uvNb+f1PQ3p6OvaauLLv2+8HGHO1iUXzE5EkWLLCw4atPtq1ETmmOUVReYzsQJdaXs1qsZSxN+niIkhnOCN+3xpkxJD63DcqldCkswNISxUoJIpKUVMmnKRYOEq6L58WtGe3+3e6nXGkf0EvGMlx9mG3ej0xt5pWOTG+/jERnU6kyiFx0VAXRRUhJCmuWJqU1LgD/TuqnQ7UYQsWueGNqBX0JLhaMuzaQxiiyagS1GzdGeKWe8uZdm8iLfI07D8SYe48HzWHckhR4kmZW6wiNSfEPY/6KCyO0r61lj49DFx/ZZzo/qF7bSx7Lb3eQfkX1v4UxYwNiPPyFItH2bcyk0SbipvvLQfiinB/TWT9hR17wgg+a+3rBL18XlMO7dq1Y9ECP7sPRJj3ZAqd2mkpOB5h264QPbrCU4/Eu5+/bgrwyosmrhxeN+3Qt2eAaXdWgrfx4meNupSho1x4vLvYezCE22NGq4GRN5eRnqrCeGY9bPQVJjLTNTw/L4w6qYpXZiRz/SgTWq3AkWMRnnqxGluCij27QSpqRsqZKVNrgoqsdDVdO9bnIlz+Zgajbi0jJ+fcFa8FNdgdCndOq0Qwq4lUhxtdXahSn0aOxWpFWiAetF6gDKCKUso4RVjl5YnpEvfeHr+28nI0XDVSz+qCFtjTdrDiowS6dap774oKGb9TR4aSgx4LJZwgpARoQ7d6vDGqqlw2/nGaxyZp6DviCLkt22Locva9piWJfFAguA/0FTa0aAkLTa9Z/CdDbw6z4XeFOTMSuOzGUtJTVVS7deQBbnUFpm77+fr9JNJT4/dXJKIw5+UaPvo0gMquxoiZmCJh15wEsxdCeqyB5qgENYoiMOexZF59z8nk8Tb8fplp9yRy6UVGbnuggi7tdXy2OIvkJBVFJVFmvVDNunUhTK580jDyw2cltPutkEED9HRup+PHX+I0JU8/msyUOxN5d6mXzz42c8+U7XC8F+YzzSKAsBAiO+vcKR8AOnXvyJ6fTqPR+usljADPzbJx9x1R7ppmZ9StZTwzI5mObbUUlkhMfdLOvoMR1IIOtSHMnBd9XDXMRFqqmjVfpbB1Z4jHZks88LideU8k16612x0SY++rxFtmYS+bsTqNfPyFnxOFYS7orOPWG+JByNUj4M0FCn/uDTFuvJvciksRAyJ7PrMzcsNx0HlRomocVRry5S4ICBQrxwkRICPZwOr1v8A5Fj8BevUZycmCH9m8PUggqDB+SgVpqSqk3ALKPR4szrb11hBrqMAZDNEtOqSWJgFEUsItCZxKZ9CI3/hmRVK9SbAFsxXumFTD4Z8iJIXaIpe25rFpm3nxjRKenp7E1SPq7nmjQaR9ay1vfODinQUN/WwwKPP5tz6mnDWpCvHG3ENP2fF4YnTrpONUcfScC58AarUKQ6whr125UkR57DTKfhNjbnegNcawWgV+X51bm/inp6p56jErQwZpuWq0h4gSQtuISidAiCA9uIhD7OQ0h0hOBaXaWrumH1Ni+PHQRuha+xrPj2e9Xonh6PoHvqJ0Ul1diGc6mjP/1cHV5g8ghR9+9jNt+v/jQG4MKjFeNCqrlOoVPv+CIAjMn2PhhmtPYCnqxYBhfzJlspErhxvo2FbLp1952bYrhNWi5pO3Mmo3NyrtEh997iEUVghHFC6+poSuHbUUlcRY93lDpfa46FcSDz5p55L+RhRFYd+hEKt+9PP0o8mNbuDMf9WF3pONYPIhB7QIikA0pYhrrzTyxY+Nc4I2hVdems3tNxoJBBVmTq2LJ0VRoE8PA8lJbjxehaISid373Rw8EuHOsRakmMKST70MuNDAh595uPfMdGYspvDDL37Wroz/rT266nnrhTRee8/FzOerkWWFk4VRXp6TypXD6u79+yfauP/xKnbsCXHHjVaWfubh8SlJWBNEdh8IN6riC7B7f5i7xtUlgyqVwIgrxp6XDQBSUlJYvVPL4886mP1Ind1rnDEmzaji/ok21Op4vO/1K2g0Au8sixeHFBk+WJjONXeU1xPSOxs+v0wsphCJKhgNTa8I63QCGalqXnsuXvjr08PABwvTeWSOgwSzSHKSis8WZ9auKGu18aZhTmZ9f7fgzRruuNHCvkMRjhw5QocOHRp8VmMoLS1FUeJ/3/Ahev747QhSeTpqQYNXcdGhj4unZ9Qvpqanqvn07QwuvKyYAb19FJZItMnXMnNqIss/91F5ykpKExOaGVI+B4y/UKHdg9mVjydrN9u/Sa0nltexrY6V72Rw+S1lVFVLHN9jpgXtOMSfFCvHyaIFKiG+ZeLEzkndTnp0hxefMnDL+M2kFA1EQaGgYN852eA/DW63yOLlbmZMid//73/s5ovvfMyalsScR5Mpr5R45c0yVq9SccGgciy2+CZEKCASqjZjtupp1jPC/r3byNRkYXA2R0QkmFAC6WV8/XEij86pZtEz8bNoxKUm7pooseKFNixYcBxJ5SDb1RsESBLSiSpR9rCJVCULAyY8uKiihLZ0wyRYcCs1lJcJXHZDBUvfSKXZmWlru0Ni0nQ7LXI02O0Rjp5SaNai2znbQa3WUlYao5IiNOjIVJrhw0uiycBpYRtWX1LtfZDTo5TPl9bR82g1ce7Kf0KiTcSgV7HqRx83X5tAXk79e2Lj5gBH9xrpJ8SFuTyKkxphD4sW2NBqYfrTv+E7lkerlnU5bySi8O13UbKDzRtsnAiCQKanGy7dH3zxxRfccsst52gHNYePhUEQeOYpE2OuTsDpivHOMjdVTjUVdon7H7fzyxfZmNNdTSqTnxYO0zw3Ti14873lpKWoMJtELupj4PXn07j7kUo+fDWj3rT83MeSGTe5krwcTW3+L8sKSTYVbzyfxuLlHha+60KtFkhPUWFNEJsUUAPwehWCQZklizIYPaEcq+Wfn/93hPwCikpBE9NxjH2kk0tnoXftv+sxkqxkcCi4mcISidzs+N/y3FMWevy6HY9gRm+SkCRQOzMRAzbKzXtIdmVgERIJRnJwqU/RKtKt9vfLieWz8ZvdnCqxM29WIlu3OSk95WP6FAuzF1SzaVuwQczi8cZ4Z5mHPj31HDsNjmID+XJrdBjxUMNufiefDjSLdkGKitQox2jZsuU52eC/wr9U/ExLS+PYsWPn/PyjR4+Snv5/XtX43xmyLFNeKbHwbSeJNg0vPRsvfN58bwXDLjby1QeZ6HQi0ajCJ195ef6538ipGogbJydVBxg8KJEXFnk5djy+OqJRC4Qj9afr9DqhyVUAgIMnfRRpNxGVFExyEiYliZZCR2qUKhJJbXRlQxAE8qSOeCUXRRvMjJ98jI8XJ5GWoiYhAdQVGuwVMpHIuXf4S0uOkR3r2ug6HkCSlE1RzTG6Xezlqw8zUKsFDhWEWfqZl70HQ+zdK5Psa0uqlEcAL6XiCZyqUqwlMkqRgC1ZYdKMKpa9lkGzXC3vLEhj7stO7r2t4SrFn3tDnD6uIR2BMqWQ0xwh22zB55fJy9HQJl/Ld+t8XDG0/ppVNKowbYYHi6svCgrHNDsZOWrYOdsAYM2aNVTYJcaMSmDIwHiiMfEhJxlpaqbfHz/4na4YlfYYbVtpef09DyoRRg41MHigAVV6BSFPqwYrGR7FhZJ1Eo1GxzWXm7h4gJ5ln3mIROGrJXWJUTgs88o7LuYt8KJVGfhyhaGeYna71nFRj2HXVSIe7kXKmXVIWYmhswVISW6YoHdqpyPRpsLj8Zzz9Pj1Y67n4P5f+OiNDIaMquCoaROt/f3rHWDVVFAinyZZycKPBzN1CYYoqMggjwzyqEjaxuAB9Ttvfp+AAjRrHaZbp7riyU+/BpnxmExO9ZB4V/fM9RhSAhxkB52V3nWFA1UMjTY+0eWzl+E52paq5sfJsGaj0ahRRTXEXBApBvkMn38CSURUZedkg/80yLKC3x/j2YUuvv0oiw5tddx6dw1Hv6nBm76fX1em1K4dQrww8Mz0ZE6cjHD82ypEbZRwzkEm32Ok5wVaThX6WPhGMSF7mESbif69DDz4hIOrR8TXn0cMMTH/tRouv9TELdfVTTvFee0ymPaEk41LzRilJNTZBaxdlV1PXd3tiXHTPRVcepGR7l10XNjdwNqvNQwavgtzeZzE3qU4SEmXuPLqm8/LFhMmPsDkn6YiBdVUVElkpNU/vpvlalj7WRaDry1h7H0VGA0ClZUyF3Yzse6LFFo21+Jyx3jjPS99RhbzxENJXH2ZmWY5GoZfquX9jz0cPhZvUtW4ZYJBmSuGmujUXuKLL0P4JCcvvy3SopmG52bWb0iJosCFFxh4YFKU9+cWkRptQSJpYK9b5XQqOygSj6C2eYj4dPSIDOG1N9eT2/b8utpjx97JXRO/5eW3nRgMIs1zNTw5LYl2rbQcPRnl6fmbKdydgsXTEr/1NIWhYvIinc4qfNbBKJixkVJvegTixYglbyTRrd9xlKLmiIJIO6k3B0p/ZuSZZuKGzQEWL3fj9caVm3Oy1Mx7tYapd9tqFe4r7RJj7oqvJ4+5q4Khg4z07KanvFJi5WovZRUSd42z8tHnHhrZJvtHaLQKgYCvXvPlpHIIBYWu9I8n1pUKxZZtzH+xcUqYAX0M5LVwUXz8BC3p2ODfI0qYCCGMQgLtle6E2m7hzZdtXDn6GFXBCrTosZFSz8/+HXrBSJVHJKpvmqvJr3jIzxfZuCVAWYVEhw4d/o+qG/+7Qlbg598CdO/c9BBB21ZaBEMNCSRhLBrMi0/u48MVZSgoTLjZypvzU5kwtar2fP/8Wy9LPvUw5U4bd99qpaIqPhlZXCZhtQgN1hz/2tbISFMTDCkoisKUJ+wkJ6qYOz2ZOx6s4K35abUrz7Ks8MYSN1t2BnnutQCpKRF+XFvFNz/sITVNoF3rdKKRc98AAThasAO/K8wbz6cRCMis/MbLrn1hNBqBrX8GGXmpCYNeJL+ZhiuGmlAUGD2xjJbNNHy7PAuDXmD2izWMuq2Mq4abiEQVrBax3t/aIk/Dy3PihY95r9Yw5S4tI4fUj+8EQWDh3DS6X1rEL78H+GxxnNJjwi0ij86x8/l7+gYJa1mFxMnCaC1XpywrHD0Bi94+v/MAID8/n7Bbz+ff2vl9W5AEs4hOK1Bpl1CrBRYvd7P/UASvL0aNS2bVh1m0ztdid0hcc0cZRoPIHTdaWbLCw51jG97Di951MXa0hW4ddSx818W0extfM/71jwAen4wsK7U2bN8mPohx/VUJtdyAZ+OFN2qYdIcNiMeYb33oprwqxvNPpDD35ZrzWm/844/16HTwxmIfT0+3cfetOq67ZT02Xz6KtZqZjzakP1AUhaikcM1IE1066BgywMhn33pZ9K6Lzu21uI1maGJRUS1oMBpEug+uZN0vxUy6xVyv8PkXdDqRm69N4MlnnbStuRJBEOig9KSM0+xjM4IiIhMDXZBvP7dx2/1VPDLTw9OzDMx9+DBur0yC7tyFn/6TkJyi5e0lvjM0KfDdT35++CSr9n7LzdZw5Ugt2/d5eeS+RIZfYsTrk1m8zM+SZUEG91Xzy5YAV48yUFZRTk6aGxSBy0doGDIwmecWOeneWVdvZfnu280sW1JIq4qL2MxaMqmLXdKFHFKVTBxU1ApB6jBQSAGnlMOECdE+2oPIDpErrziMzuZCVClUOSMozkQmPRyh4LjExi1Brrv+3IVgBw0azJyZT5CsTcQRcXIicSM92qu4b2I136z18dtKCzFFwp9ylPdmJ9TzRzlZak4WRolGlQYr3gC794fQagTuu8NG5/Y6Jj5UyZCBRkZeaiIUVlj+hYfvf5BoZr+0Ni+yCImYHBcx9dH17P4jhT9+zKLfZcV88nWM9Vu8qFRCfBPEZ2mymGcSLChRNRvX/XbOxU+j0YjTJXPTtRbGXJ1AeaXEuEkVPHRvIo9OTkQUBb78zkvvkcV076xj1cFNdFB61W5lxZQYxRwnhkzhSZETe3Lod3kRF3TW8dOvQXTaEF9+52P2I0kNaEJ0OpH3X0nn5nvLuaiPgUp7DJ1W4GRhlESbiscfrD/wNfvFajZsDnBJ/4a5cTgss3+vgM+pYeG7Lrp21FFWEUOWz31oKhCMIkR1GM1RQj4NLWjX4DmCINBSuoBn5m9hzVfxouTXP/oYOFDF7EcMtGqhRZIUVv1YzfRnjqLzmEhzdQIhTiOl0TZ8v3R3N/btWUdpeZRVnyTT7eJikpMsLHomjXGTK/j5twC3XJdAgllk3cYAr7/vosIeJTVRDRW5dFe61F5HVpLIVJqzny3oFSPNaEulWMS+ffsYMGDAOdnhn/AvFT+7du3K6tWrOXDgAJ06dfrH5x44cICTJ08yatSof+Uj/9fD5/Oh1YDdIdC/lw6NRuD1911cPtRUb/VIoxG4bYwFq8XH5IfX4KnRkiJlcdnVZeQrnTApIuPuPsRLz1h5/QNXPS6K22+08Mwr1Sx8piHH0PpNAVo21+CuEjCIRgoddtrKPQEI4q+dfGwMCdgo0u7DTCv2bFdRViGRkaYiHAYDJsIx+bwUjiPhGDEaV08GkJHR6GRWLs6q7Vp3aKtj/pPxoPKz1R6WrThFWclpik6LZEvtaBXpilAlUKkU49Pu5fDRCF0uKcSaoKJ9aw3Nc1UMurqYZ6Yn4/YobP9T4tjpEDt2xojZU/FxAD1GrCSjMQZJT41/1nOPJ3PbA5Vs/TPE7TdaSE1W8duWILPneYicbIFK5eCkbitBOcL0x2edsw0ArFYrWo3IxDPB6W9bgvToomfX/nDt6uVvW4McKxAYfU0Mtb0liiDz5qIi2nb1sPw9GzfctolYYXPSlTiPUrWmkEDGYb5ZlkmHs3g7H5ho48n51fy2NVibHOl0ItMfSOLYyUpKy4K0b9MwSBYEgReetnH7jaewOJPiKuvqfcy8p+lVKZtF5PDhw+TlNU7I/Hfs3buXa0aasVlVVJQLTBwPu3ZuoqxMh1rW44m58XtUdI9eTBA/hRylIw3F2MJKEHO6h7at6l//fXqrWbmkhNsurX+wPTnXR1b1oHrrLBBP6lso7SnhJPnEJxSk1CKGX2xi1Q8B1K4slKBA4ZFCkuUWxITGD64IIYTzrXz8h8BoTkQtuPnh05zagOP52RYGbNnGDZcb6hU+z8aMB5O4ZsdOmuWq+f2LtNrCT7dOOq4eaeKhpxysWOWjb089itfCDXc4mHSnGVlWWLcxwE+fNZx2Apj1qIX+P5wgEqlg+bu2eoVPiIvbvP1CGpeOLmXz9/Gp5tQUNf37iRz4wkmUCKd0u7h+iIpWrc5v8vPgvoOECJJW1o4n5xXQsa2OH9cH0OkEwmGFS/ob6NNTRygsM//JFGY95+GSvlref71u4sVmVTFzmo32bdU8u7CG9b8HOHRIwelQ4feZOC2GuHyokZbN1Rw4EuFkkcQrc1Lp3UOH3RHDoBfw+Zv2yWNvMPHOG6VQ2aLe47IiE8CHWTEx/DKBPzaFEYtFVI4coq2aXrluDG+/+RyPP5DE3FdquHyoubZAAXDhBSq+X5HB1CftFBzdzovTLFw3ViQpnNFkE80cyGbrjpN07Vi/oKRSCVw2TMtv71VjIwW1oEEtGbloVDHdOurQagVenJVKVoY6HiT+4OW5V538/FuA5CQVobBCWYWETgv3T4ivmp8qkjhwOIzNpmL5GxmcLpa4bnwZCmD+L0T7/g6DJYBTewSj+8z5rPjx46Wz0JuwEqJaLCaccRyDNcigfk2Lh4y5zsAr850UK8fJJr/WzwUUH0fYRTb5VOqOgSxQWihz+21RWgR7YsZK6IyfjTbFQUL8t1drFDp2VDj+YxVWub7fVRQFe+I+LkiP8uQ8P36/TFJSEmvWrGHt2rX/r/h5Fnw+gY++8NIsR01JWZTFyz3sPhBGJcJlg03ccl0CahXEpPi1pBLUeCU/siPKLddZeO19J5t3BOnZNd6sO1QQZuUqL98sq4uhbFYVb72QzqdfeXj5nboC1OYdQRa966LaGSMUVvAHZEJBme/X+VEUeOrhuJ9JSlRxy30VWBNUmIwCm7YH6dRWy8Hf82oLY4MHGJl2v8RN95Tz6x8BgqGmpwobg14fv7+On44w87lqbh1j4ZH7Enn4aTtqtUBetoZmOWr2H44w4qZSHn8wic8XZ3LluDJ27Qux92CEFs3U3D4mgZ37w/z4s59QKF6A9Qdk3nrfx2dfholJIklJCp5ogEcnN34PqdUCvS7QMfqKusJCfjMNQweZmDC1ktkPJ5OXE6cQ2rA5wJSZDpa9UTcEsvwLD6nJMm+9OZ/J9z9+XnZo06YNxhwHrZpr+f6TTAaOKkEtCjz+YBIjBpsQhHix/Il51bz6bCqt8+MZa2qKmpkPJvPKOy7mTk9m4kOVlJZL3Hu7lfRUNUUlURYtdqEo8PiDifHhhiw136/zcfnfGvyhkMyLb7i45dqEuJjg/Un07KbH7YnRraOOy24sZfHL6Vx4Qfyac7piPDnfwR/b4urIer2IJUHkpmsSWLIoHUEQ2L47RJe+574ddeLYYVJtBmqOpnH8hJ87x+k5uiuVm+85wf5DYY6fSubFN5y4vTId2sQLl79vDZKaosJRHWPj5iAL3nKSkarmhadS6NVVT7+Lmi6+BhU//moDO7/MQZNyhIF9mj7DevfQo8hCrV8VBIFsWpBN3Rl5kN/o0EbHZYONfLMkkZkl1YgJPoIxmXRz5jnb4T8KIlRUKtxyTyWiCr7+MLNerlFdE+P5RTWs+yy7Nk7U60Uef8jKsCFaxt5XybjrLbTO1/LxFx5++cNDs2w9730S4LX3Xdx6Q0K9BjjE4ztRHUMtaNAqOioorkcBIwoq0sgmqPjZwx+0pAMpZCEKIj7FzUkOkUYOmfZ+YI+/xqAEOcROdu2OIYoKsYhA69atz8sUclRNWrQlQctWHphkwF0j8viTIURnFoogs0/ZghgM0LZV/eEzQRAYd72Fp16o5tnH6ws2BgIyT86vJhiON8FFUWDNimzW/Brgk6+8+HwyWRkqYrFoA+EolaDC4GzBylUVXDrIgNYg8dC9iYwaHqdYOVUU5ZGnqjn9RwHJvoYUEIqiEFMEzObGOZsbg8ViQasTmDTeBsCjcxy8+mxqvfz2uisSCIRkZs3x01bpRQknCSo+BEQUZNLJoxltOOD6nSvGltKxnY4vvg5iMCm8OCuFiQ9VMfyShgVL4EzjSaRj70q0USsKMpIe5rxUw5zH6k+dj7/JwlW3lfHTSl29HEKWFSY+4MRS3R5vtJTySj/Pzkjmi++k89oWlVHINCeQke/j5D4zYhO5p14wUl4a/82PnYywbmOAle+epSOjFhh9ZXwLctJ0O4VHfie3ahAhSylquWEDVhRErEISL7xexfBLzHRur2XDH0EuH2ri6yWZbNwS5LX3XQRDCvl5akChea6KfXvhwljnBjG6WlCTr3SkhBO0FrqgUtS4XK5ztsM/4V8qfl522WX8+OOPLFy4kKlTp9KxY8PJAYBDhw6xcOFCtFotI0aM+Fc+8n89jEYjbVpqOXQ0SsHRKF372qkoh4xMheIihYcnJ9RL+EddZuLxZ2oIBSNgLiPf3oUyTqNCTeWfBkbfUUlqmsCa9X4uGxy/abt11DL35WoenWPnoXsS4x38oMwnX3v56nsfn7yVwYAhLrJKL8Kn7EZ/Zn1Yi44gTXchQwQYOUJN964lvPqOjyWfSvTspkd0pROlClFRI4rnEeRKGuyUkUXjxOfV+tP07CU0WQAZfWUCT86vJlBlpbt0ce0N7dKUkdTlCF++lo7bI/PEvGo+eSsDmzXuIBa+4+Tam92ky82wyqlExCCS7jiywUV+8EKOso9mtCGlxQGSk+KHo04n8unbGWzaFuL2yVXUlJrQ+FPw+xIJWk4x8zEz2VkG3lre8bwcOsDo0aP5Ze17WC0qKu0Sc1+u4eU5qRw/FaWiSiI9VcWc532YC3tgJbXOgdhzKN5QxuOxI2xak0LPYUdQZxRzqCDMyJFqunWy1TsYIH4Yzn0smeFjSplwk7XetNDwS4ycKorSFC7orCeic+CglBLNUTB4GXtD44XNcFjG5ZExmRo/SBrD8WO7eXiikZde9yLG9GzfFeb377OpccZwe2UmTxPwbeqDSlBjxopJSaBA2UML2qEV9CiKggsHrvQ9fP+OrcH7XzXcxERVKVVVdb9PpV0iWGPE1sT6UyKpFBJX46zRnaZ3/xhev8KsuX4y/D1BgJgYoYpiMpTmDV4vKzE81JCd3jgH73869Dodmamaep3W7Ew106YYsFqbDgZaNtdgSIjyzsKUBhNvgiAwb2YyV95axrYdYcxVnTEqCoHAQXbsDmE0NJx2+gtWiwqTJUZUctGlQ+MCFXk5GtLTVGzeGeKqMyuSffuKfPbFDhJJp2N7FfsPhTEm/kqvXg2L801h66btZJCLV3Hzy+9BBvY18v3H8aKFLCt8+5Ofux+uQq2CAb31uD01PDur8fXhay438fSCGk4eFwhWWlEbXPToA6uW5tZOLQIUFkeZMLWSZrlqZj2UzJ6DYWJN1z7j3+VvDStFUShgD1Ei6JQM1q7Q4FZVolKKEcImMjJaNPFuDeHz+ago28Onq2RMRhVPP9o4L9zc6cmMuauc/hca4kTtROvRYNT7fuoICZbGf+/0NLEez7MS1uPYk4oru4QV79X9/mq1wOirLLRvq+POhyq4oruJ73/xUVQcJS9XwzOv1JCarGLf4TAt8jQ8d4sVs0mka0cVSYkqxt9kqVX4PBfIskx2hoZWuR62/bCPZrEOnBYPYk5zU2n5nqikEInFuHJIApt3Kkx62MXhIxIpySom32vgoj7xibSjJyJs2BwgNdGKw1dE0HoCX40WGRlRBUaTTKeBx7hpjI5tO0MsfT2JHMeFtWepCQsd6Ml25ZcmhTyc6lJGX61j8l1mLti5E4+9BZlSy9pVvBPiPgwaD5cPTeLgQS9SVDovLuj/JKhEkaPHwxw5Fubo8SjTH0hk9iNJRCIKr3/gos+IIrLS1UiKnirzQfAlEFQ7STWoiEbh1WfT2X0gxPZdcZqVNz901wpjrl7j48DhCFaLyHVXmLnxmgSefqmaG+4sw14dIxhUyMlS88yMZPr0MFBdE2PqLDtTZ9n59as6+prBA4wMHmDEUR0jFJaZ8kQVzz+R0sCnZqSpmTzexvgplQji+TVAzOZ0/F47M5+r5usP48I636z1odeJbPg6s/azBvUzMv4mCzfeU0FmWgrZGWo+/jIuhFRdE2PCQ5WoVDCwd1yR/nRRhOvGOuF0O5KiOYiCSPhEiCr1QR6c7uLVFxpv3hv0IjlZ9dOpu2+10rWjlifnV3PsZBSnU0GKCESjMO6+cnKyNCSdEVRasyKTm+79klOnbqJFi3P3hxs2bKBVvgaVGkBAkeGLJZmknpVQD7vYRIs8NdeNryArQ0UgqKDTCgwZaKDCLjHvtRqemZ7Eq++5uW58GWUVEt066Zh6dxIDeutrBUsMRoHpzzhY91uA+263kWRT8fu2IG996GLc9RZcbpn8ZmpuuqeMtq20GA0qrr/KzPibrbz1oYunXqim2hnD65MZ2EfPxtU5fPKlj69/9OH3yyz/wkMwKDN4gJEaZ4yCggL69OlzTnYoLinC41TTWu7O9z/+wtzHFQwGFZ+8nU7/K4s5VBDhxadSSE1WsWNPmNkvVnPj1QmMvzneyK+0S4x/sJJqZ4wRg038tCGAM+zDp7gb8HUDFFJACzpgU5KRXSGKShzQCA0FQElZnN+4WqlEQcZIQr1pfUVR8Mt+QiED11+ZgMfjoKRY5HhhiPffSmHaU+dHCfGfApczSkaawNsLUpn6hJ2WzeuPon240sP9E20YDCIFxyPMesbLkcMKIJCRpdAsR83Y6yw0y9Vww1UJ2B0SA0fYyUxTsf67tEaHNo6eiEA4Pkj0V8GvSiklTajfLD/IDrrRH4NQl9+YBSudlT7s4Q9sSgr6MzzbOsGArMTYcyiAFBUJR2DAgIHnbIeNGzdiFRI5zgEyUmVOHocd32aR7W9V9zcIUBI4wdi7Cvn0/fox07jrLXFu56tLmDTeRm62mt37w3x5hkLgpbddtf5UFAW6dtAx/6UAzmILojMdnRJkD3+QruSSLdT5Ll0wmd17Svn+FztLFmXQpmXd79MiT8PnH6RzxZhiXL9nNLjHaqgEFIZfeX5bkgLxtXK7QyISVRrktwDXX5HAtEcDWIUkrDROwWfCyuVDZNLT1GzfFaL/hXrym2txuuQmcwMAnVpNcknvWtolSYmyZMl6Nm8v4ZHJieRmqdm1P8zSlR7uGmth7KQKenXV07ObntOnYyz7JIy6PJ+kcB6KosesP8IbH7jp0//y87KDQadBY/Fx2VAtr+37580q5Qx/0eLlbh6dlNjodd+qhZacLDX9e4p8/OZeqv1e0iP5jb5fLAp798i07FqB2STwxPPVDB1kRKuNUwJe3M/IC2/UsGlrkKcfSyE7Xc3No0FwNW5XC4mc5FC8II5Mjx49zssWTeFfKn4mJSVx99138/rrrzNnzhzatWtHx44dazkda2pqOHDgAAUFBQiCwP33339ek3//ibBYLMiKQMClJaWyI2nkkCEIKKcVVr1WzJqfC/h5Vd2qpyAIJCeJdGwj8OsaA35O04GecS7EKEiFEgWFO5k4pYIu7fxMuM1IpUOifSstQwcZeegpOz6/giDA1SNMfPl+ZpyM2ejDrj2BIWzCI1RjxkoyGexhEzlKywZTcABFqkP4DnvZdVigSzcN634LsHSFD4MvExCICpHz4jTTqLToJQMVSjEZQv2uu09xo8osoWO7ptcDRFFAoxEwUbfCHFNiBLMO8NsXqeh0ItdPLOfDV9NrC59HjoV59rkoPaRL44mcACiQFsylxLiXo6ZNqPxJFLCbln9TAhUEgXBYpqrYQIq9G3ahFNKL2fRNKi3yNCz9zMOw4efnxADatm2LFFP45Xc/zy9ykputRq2C28Yk8OYSN5cPNSHZU0mhYaHDJmVxfH8h7y53MX2KjQk3W7lyXCkHCsIsfKbxwoggCFzS38jWnSEu6lsX0LVopmHT9qbFmpyuGCHBR27f/fTMF2nXysLbS108cGfDe/6dZW5qamLnNdWTkZGL23OcVd9EsJFGUVExt04u58rhZkYNN+N0KiScJdzRXGhHtVLJEXYjKzIRQoio6Nkmyg8/BfH5ggwaqKX/hfEA3+WWsZnUfPmDm2eesCKKAsGQgkpp+hoTBIGYEuOwYSO5rcK4XCquHOUnV30Rpr5ahCSJobr4Aa6EZOQakUgxRMviE1EH2E4MidSMxvn2/tMRDjlp2byhz+jZTc93PzXdiDlYEEGrjfMxvrnERSCocEFnHYMHGBCEOFF5sk3F6u+itFZSkZFZ/Y3Ehi0ObJamGzSRiExRaZSsvH8OKNQqmPGMnUSrioG9DRw4EsVCEmadGpc/RGW1hEr157kbAgiGAmhMYZSUYmZMTaoneiSKAqMuM6PXCTz1QjX+gILBIDRYjf8LgiDQoa2WLVslXl+k8PZShRXvZtYrfEJ8lf6RSYm8+IaTcEShX089k2bYG12RBFj1o4+g4KHCeBCtP4UQIUo4QSpZNKcd5Zymo9wLrdyVAnYTxM+d/c593XPfvn3kZglkZ2gJh8MkmBv/rcwmMT5hUBjBaI3iU5/E5O7W6HP91tNcfmnjf8/Pv0ZqV7r/8iEJaT6ee7LxoLljWx0JZhW/bApw+GiEC7ro+OL9rFquO4ivy990Tzlfvp9FLKZg0AmMv8nKy++4ztkOgiAQCsnkt5TJvtPB6h/WMqC7mkVzU2oLH/sOhRl7byWFR/Uc26uQSCYRcpiy4xQ5nR1k5cYAgZlTE0m0iaz9VeD9T0KMv0PDzddaqKiK82WlJscYOcTISwuD5EtdGw2OW9KZPfzBBcoAVGfRC/gUD87kg9gSjQy+sgq3WyaqPkpprBC1qEKllbh8hIZ3Xsnm+Ve8OI6moUTLOXz48Dnb4j8FkUiE1FSFYDA+wfT1h/FYbcPmAPNerSEjTc2Vw00cPhqle+8ooy5zsmjxKVLsMuu/zKulObqor4ERN5Xi88sUlkQJhhSGjynlymEmLh1kpNIu8eCTdlQqhfxmWhY8lVrL81ZaLvHYXAeFJXEang9fTeeCIUXkZDU8I+Ofp6JHFwMlZTHyG+lhXzXczOOz/HgDjQslNYUbb7mf+c/dxeyHE2vX699e6uaL9zIbJKdGo8j8J1JYtNhJfjMNwy4x0bt7/Ly9+ToLL73lZOUqL53aaRgyyk56VW8SlOTaJrJO0NMm1oOfv97JL1cEGHJRfY4MRVHYsiPIM481bMT06WGgTw8Dd9zr5Niu7hhJ4DSH0aec5oGJFvYdjrJ2vZ+jJ6M8cp+GFSve5bEZz5+zHX755Ucy01SYTHH+w6uGm+sVPiHuB6Y9Zeflp1MYcka06M89IWY858DjjbF5W5Dv1/mZMNbKJf2N/LTBz9oNARa86eT4KRMen8w3a/2UlEaxWgSOnYgw8pZSVCLccaOF7Ew16zcFuP6qBDp30BKV4NjJKAvnptauDL9wpgk3+Npilr6aRfNcNWPuruDGq82s/zIHtVogGlVYudrL6AnldGqvOa9JJxDQRiyIgoipoj1X37aPlYszmf1iNc/OSGbEWXQFvbvr+f7jLMZOqqBnNz1dOuhIT1Xz2eJMLhpVzNQn7eh0Ahu/T+WWCdsIFbUnScqOF8KVIKcpiNN9CPHfWxex8e7yk9x0bUKjvvHtpW60OoF+tx0gv7mGTX9IHN6vIqWyF3rBiMN4nB5dRH7+LURykoqunfQsfT2RT77y8PV3fiLh/8cH3xgiIRlVQjzW8viUepQLANt3h7j3Nisb/why931BUqp6kiHEY6ZwUZBi426GXV/BvFmJXDnMRGqKmndfszFxkptDRyO1m2+xmMJXP/hY8bWXwmIJSWWiUjyNzhAmN89FYYmDssAx0qQWCAhUUIQeY73C518QBIFmShvKOFW7LRb/BwWvL4YQSECOyudFD6jT6XBHfWTTkj69jvHbz2pyA60bTNHl0JJtGys4WRglv1l9f33f7VbefjfEtFl2Lj9zDvz4aXacRuqVmlq+SZ9fZsS11VhP9yPzrAJ+Hu04yl7KlUIyhbijj4pBDEYFY0CoV/g82xbPz7Yw7oajmGvqhgDCSogTHCSmjnDppZeesx0ARJXIlp1BrAkqOrZtXFBIrxfJzhaJHG9cMwJAnxjgu5/9PD4lmY2rchlxUykHj4QJeNW1YsB/h6IoHDygkErd764WNLR3D2PH9jXs2hfi1z8UWudr+PrDeEx47+02tu4MMe6uahLKu5FMRq2Gi4DAuo0BQtEIJsv5xUMqjYIsxpg0MYGXFtkJSyGqqcBOOQoyNpLJogVRwnToEI9NC05E6dG1aTqdnl11pKeq0Dcr5daBetauKyJU2KIenV5YCVLkddCcTmQE8lAJKso0BfS//DgvzU1mwIU67pxSww9roqQbk3h0qoysryEmNS1uJwgCKOCgHBVqysvLycz816fhz2/XpBEMGDCA6dOnk5aWxpEjR/jyyy9ZvHgxixcv5ssvv6SgoIC0tDSmT59O//79/+Uv/L8dJpOJPbtlWkQuIF3IrT1MBUEgRcojdLgd8xbW7wT6XRrWrBGIEaMTF9be0G51BRXZG7hstB9V2IJvUz/mTsrg7VmZ7NktMHSQiU/eyuSbZVmsXprFHTda0etFSsqiKMDYR0uJJVVQqjpGTIkhCiLZtOAwO5GU+ASgoijYlTL2ib8j6T1cPsTEnvV5fP1hFhu+zmXLjzlYexxCl+hCkqPnTNgLoDMI5NEGN9XsV7ZSqZTgUMo5wDYi7bbx3WdJHDgSbXJK5PipCL0v0DPpsQClSVvjxOKaUibebkCnE3F7YggC9cbO75vmomWke4MJFkEQyA50gZiKNnShN0PZsiaR5p3LGDWujP5XFNP5oiLGP+AgZLdRQREmxYrNKtAiL77y9PaHLlq1bn/Of/9fKCgoQCXCw085eGNeGmNGJfDNWj+XXmSkrFJi5hw3RmfT0wJae3PeX+bnpqvjRWCVCNU1MkZD079FglkkGKo/wZWdoWLDH0EiTfBzLVnhQW9QyM8XeOfFdKbcaWP/kQhPvVBNpT0+PVVpl5j2lJ1lK30EfSr27t1zznZQqTW88o4TfyRMh4sqef/1JKbdm0RJmcTg60pQaWIElPoSfslCOl2EvnQT+mPGig49uzaZ+HBOS1a91I77b9fT+xI7P23wM/SaKqprVDjscMcDVciyQnaGmqjW3eQ1FlL+P/beMzyq8lvj/u29p5fMTHql996rKCiIBUUUVJodxYaioijYe8GCvSGKHVGxYgELvffe0nsyvc/s5/0wkBiTeML7nus65z3+b79IMpmyZu/nWc+91rrvhLaPO+xj2+4QO9ek0KHLMOxD9WhzQGPUoCgKGkVBMcloc8E8FKQRXrZoVqGz+TBipbqmpsVx+DchFotRUBxr9PPB/Qxs2hHC5W5MQgohePKlWlyeOHMeqSIvR8PgfgbWbw4y9vKSRPUeCIUFOhLEt4yMv9rItEuSMJlkSsoavybAmIuqSPd1I+wyNTv+HY0KIlGYeaWd2+ZVMmteBStWJAy48iP5PP1gCkaDTDB6aocaoQ0STT2Ozyd46eUI/YZXc87F1fyxrr4gcfZIE4GQINkuE44mzCqaQ3VtjDdfctC/t560E6LuTX7mM0zE4oLPl3tJS9WQlqLw48rGxHN1TZynFjox6BQqpSJqqaSII7SlC22lLmRLrelKfw6wPaGhST9CBDAaWu5yrNFoKCyOUVmt8l/V0SIRwdW3V2A0SJhbVeLWlDf4vRCCCuM+oppAk599664QxUcM6E8UVAqk/RjtAdLygo0OD3/F8IFGXJ44WRlavlyU3ei5Rw4zcd5ZZpZ972PJUg9TLrai00mkOFpeAJEkiWpnnNUbQ8y4wkqPHjIfvZbRgPjo1U3PH8tzyMlW6McZJOHgMLtIcfWgeF0Hyktl3lqQwelDjfTsqueum5JZ910ef64PotdJbNwSZf9uha+WQef+FRzLj6Gl6eQ4RUpHQWEHazkgtnNE7GG32MARdqOvyeOBeyVK9jvIC/SjQ2gwafoUJF2YiyZIKDqV/qdX8807GTjcnRECCgoKWhyLfwsqKyvRaSX69NDz0JxkDAaZP9cHefkdF8sWZbN4YSZPzkvj6/ezuesmB+985GbFp9kM7GPgaEHDiY37bktm+s3l+H2CeU9U8+V7Wdx+g4PB/QxcONbC4pcyOF4QY/n72Q0MLnKyNCxemMGijz14fYkumKwMDWUVTa+XAAeOhMluxvlcUUAr6Qj5W65xBzBy5FloNDY6t9dy490VjJ5YjBA0cBP+K7p20lFUGmP7njCd2jV8rTtm2nHYFfQGmajPkCA+m0C6rxvPPN/Y4PW9Tz0EQoKl3zVtHxwKqWzaHENBw9HUX1HaHiEqotzxQA2LPnaTkapw9awK8rKVUza3Cfqq2Lk3zC3X2Fn0sbuRoYSqCu58sIpP38xi9Bnmuvx7QB8D3y3JxmpW6NhBR1yF73/2s+B1J+mpGr5dks2R/AhvfuDm/c88nDncSF6OhrmzUtBoJbIzFObemszva0NcdK6F917K5LyzzIwcZuKFR9J54ZE0rrqtnFisfv/ZfyhC+zY6unbS8fwbTqZPtDLl4qQ6uQWtVmLaxCQeuzeF3ftb7g0A0KFjH/yhxDVuj+Zy7IjExGtKWbsp2ID4PAlZlrh/dgpvvO+u+5nZJJOXrSEpSeHp+9Po3kXPnytSmXRHPq5Oq8jP+JU9ylrSyKadVE9cmbASCUrc+3hNg9w4FhM8sqCG0oooG39sxVMPJHP7TBtfLEnhu2/MVOWuoci6hY6nF/HB6yl8ttzLy++6GDsqsR9OuTgJtzdOJJrIM5KTk//bzD7+LyAWBZ8P5j9dg82q8MOvDe9No0HC6Y5z8x1ecipHYJbqi8V6yUj7wFDCThN79ocZf2UpHm+cEYMNaCWZiVM8fL7cRzCoMu3mcgqLo7z3UgZbfmnFmlV2zr/pKJbkMCW1XhR9BKFETnTQCdLIIpnmyUsbyfioP8PHRZywCOLzJrrCdYqGL79c2uI4nH322ahCJUqYr7+JYKhu/hpJ8Xfk4afdDX4WCKhccWsFalwm5DZSWhHj3Y88PPhsDZdfX0phcZQffk3ke+8u8aEt6dygcxkS+UgnelNKft1ZKZh6hL59NP+oT92rmx6foYwCDlAhitkntrCTdcSlMJ07a06xAAImk4XnX3fhsMuJjutmMPcOE4XSwSZ/FxYhbFl+lr6TzdOv1JKSrDDxAguff+NDVKUz5/6mz4OfLPMR9EN5xjoqbTsJikTMJEkiM94ei0nmqfmpXDvFVpcTSpKEPUnBFE0lXcqpIz4BKuR8Dh4PEI3FKSs9dEpxiEQFvmCUz5b7SE6JsZU/EAh6MJDeDMOCnd1sZJ9mPVWeANfMquTo8QhVNc03dZRXxsnO1CBEoili8GAJt6NhDHezgd4MI0dqW/dZsqOdMew5gylXu8jsUMHqZVn09I0lo2oIWZXDyCg4izK/s9kztkfUokNH/okJy/Ly8iYfd6r4/0x+AvTp04eXXnqJ+fPnM2nSJMaMGcOYMWOYNGkS8+fP56WXXqJPnz7/HS/1fx4HDhwgEtCSIppmtlOiuXz9TX0iu21XiLDTimKIYiapjrRzy1WY++xmy+oUpk82YotlYJTMZETbkxXrRLw6ja+/b3yAFULwxEtOenXTMfYsA7PvlDCYYxQkr8YrXGRIeWTSip2sYyur2Cj9hEeqoW28J+38Q/jpMwdnT6jG60ts2CnJCj99lk1KqozZ1vxi1BTScixUJ+2ls9SHTvQmRpQQASR7NZ8tTqZVro7e3XV8+lVjVXJVFdw+r5aMFB23zrAx9qIQTqkSYfQwoF8iRj6/IMXR8BY4sF+Q1EwrvCzJJGsdVFGCIil0Ef3xubTcdK2NNd/msvP3PN56IZXkdjVkkkeGlEvYY8TjjfPIglrOGmHiuWfmnFIMAMrKyhg2yIjFItO5g46zR5r4bW2QYwVR3nounXicRporDd43ChecbSG/KMr5U0vIzNDQu7uOVasbJ/In8eeGIH3/tmm9vtjNpeMtTLmxjNDfiNGfVvn55MvEhn75CZJVliXeei6dYQMN3PlgNRdeUcr5U0v45Esv/mM5DBloYNeODS2Og8tZwfHCKDfNsPD9Z+mMPt1E7+56Zt/g4IePs/FHw+Rrdjf5t2ERopZKkkmnH2eQTg7JUjrp7j4YDg5j0lQ35YftaNHSO3AO+3/sQO+hVdzzoJu0DJVy6Xij5xRCcIx9dKAH7XWdePIBG+1Py8CQpiUc8hLy7mTi2VtZsmAX7y/YxcsP7ac0fw8RTxRbupX+w3rSqbNMOtkU5le3OA7/JoQjiQL2gcMND0OSJPH4valcML2U/Yfqf+d0xbn+zkpqauPMuSmZj1/P4oKzLYwYYmT+HSksfimTG++upLomRkVVDHuGn6Kcnwn0Wok5y826LUGmT0xixp0VOF0NE4Hvf/VxbKedTKkVhur2PPJMIomMxRJdByfx1hI30yZZufVaB5tWtOJ4QQxvuQk7qeiEifsf8dOvhxGLoeWSDwA1VRWUFGpJr+lP6tGzSDt+FsH1w7jpWpmHn3LXxcWRpPDtT340ssT3vzTdHVvrjFNUGmPsSDOBoIo9qfkkU5YlbFaZ9VtDbNsVYsFDqXy0zMvt86vYtD3E/kMRnnm5lsFji4kc6oihoA8aXyqVlJKqpBDJOEJJ1m9U2LcBCf1nr3AhSRJpZLPyl5UtjkG/fv2odak4XXFysjQUFDUtw1FcGuXI8QjXT7fRKk9LqzYq7cbsoyTjDyoNh6g076ckexV9xpaRlhHj/KklbNgaRAiBz6/y0lsuLr/Cha2qJ25RS6F9PQHHcfZvySAzQ6nb35pCZU2ce2cl072LrlkyZtrEJD743M0ri9ykpWkQQuDxnFr3W1mFSk2NynufeLjrpqbHlRx2hTNHKXhxkiZlk0N7ijhMerw1Rw8nJhX+/vgZ05I447wqPnoqD/uhM+lYO5q8sjPR1uawn23NJqkKGrrQD2FyE0kuxJYWIlebiy8WIof29JAGkSplkSxl0D48gC7BEfz6q+Db5TG0BT1I8XXCZT6OyRZusQ70vwnRaBR/UMVolDl9SIIgefqVWhYvzGxkttK3p4GrJ9v4cJmXp+an8uoiV4PfjxhiZM7NDvJLIsyd5cD2t/v/yx98zJhma9IEQ6ORuOryJD5bnsi7Jl1gYcHfJBt8fpU3P3Az8ZpSNm4NsW5zqFHOAPDjSj+q14oaP3XNa7M1hVnzqrj1WjufvZVFeuo/H5QjEUFaioKjiYmdM4YZ6NlFhzbSvHGXXjKyY1eM5St8VFbH2L0/zO3zq1i7KcSmH/P44lsfm3c0nIwJh1UmXVWDsbITxdmrmDxVJjtLYe6sFHb+1pr9a9owdVISQsD0m8qpqak6pRgYjUZ0eolDxyIkWeW6IvNJ/L4uyBlDjaQkN46NXp/QkR813ERuloYv38vmp89yaN9Wyx0PVnP/7GQun2Dl7JFmfvkjwPBBRnbuC1NWEad1npaRwwzEVcH4cxqTix3b6TjvTDPf/WX/2bIzxOgzTMRigs+/8XHJuKblny4+34LJKJ+S9MWoUWfijnmIi8TnN/gzmDrJyqjTmi+sde2ko6S8YbxqnCp3zrTX/TvJqjB3dhKb/0jjwLZU8loL7DQ0+zNJFtyVRtq20nDulBKm3VTG5TeU0efMAt77xI0iS9x2fyVX3FrOhKtK+WNdgLattDz1mJmzLnby6aJkMtM1VNXEcXtUXl3kwh9I3CtTLrYSjyW+u0GDBnHLLbe0OCb/16HRRfB7obI6zrsvpnLXAzUN8oGLz7fw0LM1aGpzmjQ7lCSJVF9X1JiG++9IZvYD1QgBMRFH50ln/j3QY3hpQp/4xuS6DvNkh8KAXkbCbhNJtd1IrxqMI9KKcgrQosOIhTDNn60ihFGovx+Psx8ZDTmmDJKz/SjaOIcOHmhxHLRaLZIkU0oB1kArtDTd8QigRcfefTHGTSth3hPVzJxTwSXXlnHDFTa6d1Po2VNh2AAjxaVRPvjcTddOejb/3IqX33WzYpWfz5eFSY42rX0sSRI2kvHgpMKyh3HjBR3aaCn6BxKypjaOPpaEWdiIEyeL1thJYeAADYFg5JTlby648CpSkhWuv7OS44XRRjn8SRSURHFJlRRxGFXU70sB4aU8cy1vLkzCapHJztTwyHM17NwXZsUqHzqjyqHVOVxwWQ079oQRQlBeGWPOQ9U8/YqTzz5MYv1aMwsXB9EOXE+NOUFamoSVZ19xs2RpQ+K51hln2oxabNUNJSN9wk1uNxfDBhkJhCQU+R+0ppqAQSsxuJ+BR+YpeCts9KkjJDWJ617KpA/DiKtQvq0Vu5b2Qi/rePtDd5PPF40K1m0OYjXLiNpU3nkmhbVrVSLmCkIiiEc4OWJei0mvbVImxCRZSHF1QwnaaHui47lGVLBHbGQPm5BVLcekvY3+Li5iHJJ30KaXE1t6EBX1lPVwm8P/p7H3v0KWZXr27EnPnj1P6e8KCgrIz8/njDPO+O96K/+/RiQSwaDRIcWaTgYlSSIWTiycu/eHmTyjik49DNxwVhILH6zvHPGm7+WH91MwGmUMBplAtCF5kObsxdy5a9m9z80tMyw47AoHDkd45tVaunXSU14pocgS102z8vzLPoTsJ+PMrRTkAxJc1Fdm5e8R8qpHJNr7Tzp0OZNxb6ti8jW7+O7zRJJgNMqMOs3E58u9hMNh9PrmK0F/RXlpgJzsEMWVG3DUdidHaktEhHGF8lmxMsBN19hIdei4/8Ewm7c4uf0mC1kZGjbvCDH/ES+e/e3JP3KcR+8T3H1bEr9+fwTFmcmRoy6GDYT0VIWjBdG6lv5EfPnn7lQhATKqiBMnjkOk8fOqKk4bZMRskjnnTDMD+xgYcfYWLCWjcbpVRl5UzMyrbFw/3c7ICWX4fL5T0v3cs2cL+w+F6dUt8f3KssS7L6Rz6YwyRg4zcclFet7aX4wl0HTi7k8qZOTpOm6/v4olr2aSkZbo1Lj6tgpOG2xsNOr6x7oA8l86YsNhlbeWeKioivPmc+mMGF/MBdNL6dpJh9Uis2p1ALNJ5pkHUnF7BY8+7+T5N1ws/yDhvDh2lLlOJPrZV2t5/RkLTk0V55+jZ8eRlif7KamtSLLK3Daj8edMsio8OS+V6TOr2elZRzcGoJUSSYBXuDjAdvQYyZEa65QYJTM5aicKOIgJC4fZRW6gPVmFo1n3Xi0xYlRwBDdu2tAZPUY8OBNdTRg5zn4ISrzwqp4hI7Po1cXLnOuPo9NCYolNbODpKRHkWBW7foWup3UgJT0DbaSEfGKop1YX+NdAo9HSoa2GW+6t5KE5KXUSBeGwyubtIVKTFZ5/o5ad+yJYzBLFpTHm3OygtCLGjVfZGz1fdqaG66YmccWsCkxGiTadNbz2VL0h0r6DYW6/PzHWPf2WclrlaGmTlzD/WfFTlLbqUMooxB2p4d13oyz6sJhkkwmNBpLTY+S0imO3ybz+TPqJ9y/xwSuZXHRVKWcMOsDnywPUVBgYOFiluomu1eYghKDgUC29xWkNqu4GyUiOayCff7iBCReG6dVNj7tGw5XXu0k12Zg7L0DnDjo6d6hPiH1+lQumldLmREdXXraWvYfCDdbBv6KwOIrdpvDMA6mMHF9C785mpk62sP9whOvvqMLrixOvyKBjtN4ULJUsAsLHTrGaB68zc8fNDrbsDHP3/PUY9qXiCTqxYkeDFpPl1Do/9cZUfIFERf7a2RUs/yC7AfkTCKhMnpnQG3ruNSfRqEACHPYIr7xqIxisJhIVHDois3pjEJtVw4uPpvHG+26unV1B1446zjzNhNEi2OdcgyNZkJsnSJcTLp1+v8rbH7q5Y2ZjOQ+fX+VofsLhs0Ob5rvZrBaZwpIYn7yeySuL3KQ4ZELhU0twk60aXG6VvQfD3Htb0wU7gMGDFVZ/FMBGCmlkUcwR2kpd0UccFBTHGo2krVwVI7myL8nUm0RpJC3t6MFx9lNBMZkkDkBxEcOLmxhRwoqXUPv1vHG/hbNH2vEHVN79sICFb7mxVzQ2xDRLSciVeWjw48NNPgcw6QNoFJlOnTpRVFR0SvH4vw6/38/gvkYUDdS64vj8KjmZmmalHy4538LE68q48cqE2dbfMWygkRSHhlHDG99/BUUxzhzRvA5n9846ln6TID+THTKbd4Z44Q0nt1xr5+DRCLfNq+LaqUksfjmTeDxBdo2bVsrbz2fQtlXivvB447zwpgthl1GDLV8LT8LrruaXz7JIdignDqFxwmG1UT4DcLwwSkVVnGWLmm4qUGSJlGSFoNo8aREXcVrlyWzeHuLpl2vp0VXP1IutnDEsEb9P3shkyHmFZKVrOet0I/n5go3rBdbqbriVEi48T8/WnWHefzmjwdjkuDEWzhhqYtA5hdjsp9aP0rHLAMwcYe6j1bTK1PPyO24uGVcv87T/UIRB/ZrvKB/cz8CLbyUkTU6ODU+6wIrXp+J0qyz53MMdNzp4an494ffwHFj4tpNpN1fUubU3hUvGWXj8xVouOjexX5mMEpXVcV5f7CI9VWlWO0+WJQwG+ZRGXtu3b48xKcqemk30EkOxO7vy6JN/MHZs84R4NCr4O7cSjYlGhYCTkCSJNm0lnMfCjfSj7WV9WfjmalJSYeQwK6NOM/LOh24sFhl7Sh+UE19rOCJ4/eMQK1ZraZWjobQmwJsfm6iqjdOjZwYDeuspq4xx5R0RRo8w0Tb7AEZz84T8vxlaHVjsKkP6mejZzUCPbjrGXl7CiMFGhgwwUFIa5dufQuT4HM2aHZpVG/sPxHnwHiPPvOLktAuKuPhiE+edFaC6VjD/qTjXTG5oerR+S4j75sbp4h6TyHckSCWTVnRkD5swmKJ4YgHaRLo0mU/VWo4gK068bhfHOUAAD2nkkuTMIq33VoJRL23btZzg0Wg0RESYngwhShgXNY0I+pMImSq5+zYL485O+DdYzHLdevz1936+/slL7TIDPqeesE8l1a5Fo0gsfSeLBa87OXIsSp8mJO/qIbFfu44zBuho10HHi2852bEnwmNzm16XF77lxVTdkRSpfl12kEbBgU24qWH//v1069at0d81h8snX8GF579EarKCxxfnvCklfP1+NhlpibOsEIKvf/Tz9psqfdVRHLT9SoUjHzWkQ5XidO0Gb8y3sH13mAeerqGwOEZ+YZS5tyaT7JAZN6mazt7euFZnc+Xlh4npXMSJcsZI2L4qr25NGzHYyK/LDUy+tpjjKxyoSTW8/UIar77n4qsffIwZaebw0Sh7DoQJRxRU23Hi7kROVaE5jqNdFT9+koLFLDPonELC0ZbnyACyAnu362gd70EZ+Zgka6PHKJKG1moXgiE/OaRzuELH1z/46dZJz4Tz6s8YwaDKDXMqueUaG/c97MVa3R+rZKc8YqTCvB8Xu1AtNcyfa+LtR5o2igXw4aE1nRBCcIBtaNHTkd7oJQMhEWSv2MROze9kxzqhx4ibWoo5QnpGnPdeT+P51528/2HklD1TmsN/G/n5/xabNm3iiy+++A/5eQKDBg0iKiLNHkSFENR6IoybVsLhY1FunWHnluvslFXEeOk5F3ghKiLkto6T7Ehs4h3bavBqyxGx+udUJIVW1SNYvrCEjz7ZT0p2mD499My6zkHPrjrOnVxCp/ZajuZHCQYkIh4rf1ZE0JoidO0i8+uaCEZXxyZ1TWxqGoUHTRzNj9SJUHdur0NRoKKiosVdHUaDn7PPMrD/sJOKkvXsKoyjIjBYQ7z4loZpkyx8tTxCm+pRrFlcza/fHSOu+NGGbSQ5e5IimanU+9ixJ0z/3gZUJUJapBWvvnWMaZdakGXo2lHH1z/6mHBeYnHo0kXGu9mFVbI3GfuqSC0SAcrIR0YmPZ7DisU5rPi+jPPOU3j6YRspyQqXXKTnh9dKCQUhXtQaZ02iKzI1Gbxe7yndwDu2/U5JWQz7Xzpnc7O1rPk2jw6Dj6PRQFXUh120afR9+IQbj1zFnxt0PDo3tW4TyMrQMPsGOxdcUcqs6+yMGm7C5VZZstTDtz8nOhvOubwYvV4mHBZcMs7CG8+m88sfAQb0MvDCo6ls3h5m1rxKPn87q8Fo3EXnWnj65VoGn1PE6m9yUVUIBAUOu8yeAxGq4uV88nYyiz7xkJLlanEcbDYHZ40wN0tOjznDRLo1RMTjYAu/YxAmQGDCShatETRPLmSSh4tqekqD8Qsvx9hHChlkS20ASBbpbJJ+4gBeVAFhQsSJk0Ee2bRBlmSMeYlr5OqJBei0jSuWsZigvCZCXI1Ruv8onTO7Ue1NxUNRk0Yh/wGYzels3VXGLdckcePdFZhNCWdYj1clFBY8dm8K48ZYiMcFI8YXMXakmbatdIwe0XzF+OLzLbyyyM2fy3M5d3IJf52s6dZZz/svZ3LTPZV892EO23eHOHgkwrgxZn79tZLD7CKb1rSmE7F4W8oDhXgDfrozkHh5jHWHNvHCSw0Pdg67QlqKwr2zk5h3ZxLnXlbOuk1RrLaWk10//vgjZpHUaNwITozO1HTjmRe2cctMFeFMJUnEyPF3RePXcsklW8lt72Fgfy35BXG2bVVxe3S065ooiOl0EsMGGPniOx+TLmiYJAkhePi5Grp31jHp2jJERMPO9Sa2rI8S1YTp01PP4QMKebEhjQ4YJslCrtqJl5+rYueeGrp11mG1KBw1liMHEyYatVRx3vmnZoL4/AvvcsuNF+DxCowGuGBaKWeeZqRTBx1HjkVZtSZAsl1mzs0JLa/f1ga49d4qBvc38PUPfo4VRjEZJS4bb8EfUrFZFY4XRtmxJ8xnb2Wh00rcNd+F2xdh8FCFzHQNF51rYdwYM28tceN0qaxY5UeWYdwYMx3aJvY4lzvOhKvLeHhOCh3aaHnp7eZHNw8djdCji46cLC1H8yM8sqAWRYZQKITB0LLxd7MFJo9P4offfeQXRenRpemi4v79KroT4+qSJCGLxAUfl6IYDQ1TwEhEsGaNSu5fHGz/ijw6sJuNpIscjrMPD05spBAlCpLg/LFGzj0roStoS1K44yYbo0camDx5E7lVjU0csmnDPrYSJkgObanwHCcaS5id/AcNYTAYiMUF4Yhg4Tsurp9u+8duR51OorQ8yqbtIeJNcItCCILBptegzAyFYwVRhvRvmgA9mh8lKyPRsbzoEw+jTzdyJD/CuVOKKSmN8+fy3AYSDDOm2Tj7DBNX3FrOm8+ms3pjiJfedjHxfDOdp+i544HKU4rF3r176d+rPsdNuBZbue+JGhY83FDLPBYTzLy7gmumJNV1b/0dy77zkWSVMaUoRCsidYXTv6JWV8Cki3Rs2JEo9lpMMgvfcbHoEw+PzU2hoipOPC6wWmR27g2z/hcLPWKnIUkSzrxtnD7UjtkkN6kXZ7XIzLrOzgtvNt150xySk5P56osA997m4LH5WuytnSx828mt19lP3IMy5ZXNV1YrqmI4bAqS1LCDfurFVi6+pgwBjRyvAWbNcLDoEw//5F+qKBLqicvL5Y7z46oAR49H0eslhOAfzzh+v3RKum45OTkgxfHiZBt/kkoWclk7Vqza1ywhvvwnH2P+ot/69Y8+3B61kXbkX1HpCjV5aI4Sxe9V+HxRKt076zlwOEJFdZwn56cx+W+FKUmBY8WQXwoafTJ/bAJVBVmCPzYlHqPRwR8bYZ3qwe/7bxnQ/D8HRdYRiaiET0gN+INxenbVceeNDg4cidCxrY7WuVqeucsLatPXUhA/uTmJ+A7qZ6BDGy0TT+RAkYjg4y99KErDa+GBR31k1Axr5HshSwqdRG+O6H7nyfuTWPjMZrKcAxo8rlouJrdnFZ27yHz+3j6yactx9uMgBR16TAYFk1lm7NhzWhyHWCwhqWGTkhNFcg6RLdo00rOMiggBez6XjEtHq5Xo2bXh7zdsDSF8SWjKe9CRDFRUFj1ayJvvHuaHZck8NCeF8lInOz6txSY1XWx1S9WMOUth+qVmFA08NtfCz78HGH9lGcsWZaFRwOlWsSfJ/PR7gM8+kmgVz26UO6Z6u1LJZjZt2nRK5OctN12JyaCldZ7C+y/nMffRas66pJi0VIX0VA2Hj0bwlybT2jUSRVJw6K1887mOrHQFrTahaXr5DeWMP8fC+y9nYjHL7DsY5smFToYNNPDWyzZuuvMXkkw6DHqZuEdB0sV57dnMRmuGJEk8/4SNs7ftRzaGGTMyjf69DYycUMSYMwQTL7Dw/CNpCCFY+aePL5fvZM3GADOnGLjrpnrDrTOGmdi6p+UasEIIfF6ZnGhXfLhwNOEFchIpZHDY9jubfUU4XFnEXCncM+coDz1dyPAhBlRVkF8UY+I4C+8tCVOyJZeUE9xIRrQ9xz2H0eiruOMGK88vDCL9g5RXmCB6TJSSj5kkWkn1BL9BMtKfM8hnD8e1O9BFbYQJIRCIslZccGkpby608uPKCoLB5n1HTgX/4+Tnf9AQRqMRoURxxqpIprGbsFMu5+KLdNw1y8q4qSXccp0dSJBZHbpF8G/wokFDkrV+wZVlibYdBOWFO8h092mgI2qI2YgZBb98noPJlBg1eeyFWiZeYGXV6hC3zArS2jMkQQaq4PO62bl5K3FJIk/kNVtRUypb8fOqo9x4TSKJXL8pQiiktvhgB6DTC56cn8bs+yvJTBd893kGKckKHm+cYeMKOW1cCVG/HgsyDjKg+i8LxEmTu7iGcCREflEUn+qlms1IBYKBZ5US8mnRhG1890MV+w9FufkaGy8/a2PkmK30io5soL8BUKLfj0kyAGbSyK53+IsBZV1Z9fERbvIV88YLDs46U8vixQdxRJKRFYk3F3uZeqmRI8cjpKQ0L+7bFISaSN6OFUR47tVafl8fTJjxBFWSHRpum5Hotvjmm7WU5+eSIVohEJRL+fitxWRlx9i4Nc5T8xu+7thRZvr3MrD4Mw/3P1VE7+56zhphIhQWjD7dzJpNISacq2f+7FSqahKj+7v2hfnotUwkSeL3dQEevCulAfF5Enff4uDdj9z0H1NIdqYGi1mmqDRGrTPG799ncsNdVSfGQlvu8iqEaPIQ1/BBEm2lrqhCxUYyqScqipWihAjNj5VKyJzs0DRLVnqIQexiPckiHYOUOMzrhAUFHQoqqWQjUMn9SyepJhlCzhAfL63lrlsaV+vfWuJBrU1Bj4FC73Fa+7NRNDZ0VGLN+Y/hUVOorammTzcNHy3zseXnVg0OMaFQQo8pM03DgD4GOrbVMaif4cThpfnnlGWJ9FQFRZEYNtDIlp3hOgMMSKylOh2MnVBFSb4WbdyMM+zB69EwkOENDsZW7NSKSg6yk25Sf7qETuOBR1Yx/lxzg5FRnU4iFgerUebTd9IZdl4RGr2rxXHYsGEjNpHc5HobEF5KyWf/T2G+XxEmLdaaCNWYsOKmBm+lmR2VMnvX68iiNblSGvqkvSRZC8gvitImT8u825O5clY5ew9EmDHNRnamwrZdCVdcr09l3ZYgUy9OYt7sZPYdiuDzy3TpYGH1xiD3Xdt8cpVJHrvDpXz3jWCf3BZrPI1WhCmSjrBDrEUCdmzdybBhw1oci08+XsTMK2ws+8HP8w+nMaivgT83BCkqiTF0oIG5sxyEw4IJV5dxwdlmzjzNzC9L9Zw+vogeXXVcdK6FWmecp152IlSBwSBRVRPHalaYcGUZcZ8Jc3KYF59M5uwzzPj8Kh8v83LB9FIMeoDE9VPrinP/0zUcOhIhO1ODrEg4bBLZmQppqRp0Wokde0L06dHw3hZCMO/JaubemsyPq/yEI4LB/fQcK4gSDodbvEfKimDyRDOvvuPn0QVOPnu7MWEZDqt8+32ErBMJsBAClThxEUdJ8pKX0zDHqK6NE/M332WgkbRERIgt/E4O7Wgv1Xd0ilgvvnnvAP5AJc89Zq/7eSwmiEgBdokNJOEgm9bopMRnlJAwYaELfTnANtJirSnmKJWVp0aG/RvQrl07Vm8MYrclpnJGDjew6x+0EQuKonRoq+PZV51om6itvf+Zh0hU8OeGIGcMbfidTxxn4bLry7n8ImujQ50Qgvc+9fDCw6ncdE8lA3obWLMxxPcfZbN8RYKI/7vpDiR0wgb01vPwglrGjTHz6lNp3HF/Nffelsz8p06N4CkpKaFP94Z/M21iEq8sKmTitaVcP91G61wtu/aHefVdF61zNfzwq59rp9gadcp++b0PlyfOB69k4vGqTL9qLdlVwxqQB265EqnNEX5eHeG1pzJIssrs3BfGbJRITVGYfnM5ZVUx+vXUc7wwitevkpwrEckPo8eALAtKyuKMGNJ8vjN2lJm3lpzaCEhFeTHpKQqfLY1i93SnTfZOIlEYOaGYQX0N6HSwcnWQ6ZOSmiQaF33s4bqpSezaF27wPev1MpGIYEDv5teiW6+z88HnXi6f0JgcBfjsay+//OGnx+n5mM0yVrNMKKLiDwpCIZq87gB+XxsgI6vLKcVBCIFeJ6PXSWQbkog7jmFPiVNUJrjm9grefzmzTlsU4PCxCK++m5hOSsTBzUfLvFx+kZWffw9wzpmNmzpKymJU1cSolFbTSnQmmXRixCinAA9OerfR1ZnkLFnqYeaVdgAWPrjvb+9V4oEF6QTCSYQDx1EUF0P6SJw90sH+oxZW/JFKXpaP3bt3sGVXCLOp6fj+2xGPaggEo6zbHCQaFQSCKkMHmMjOVNi5T3DoWITunXSIjELU0g5NmvQG0g5x04zEd+3zqXUGXQBaLY3kbYQQlBTJ5ElN38cGyYRFp+f6q6yYTH6efWElks+BrGoJG2oIxoP8uSSb40VR/vxWQ2pNFgXiUII811bTr6/CjoPw66+/MGXK1BbFoaKiAuUElSNJEp1FH3azgVaiI6kkzj/VlJHPAc7qozYpZbJpW4iCI1p6hUbVnXsVFFKjbQnkp3H5VRtY83Mad99u4byVu7BWnd4onlWiDAt2Cn7uzOzdm7HbEhqmLpegQ3uZ7kPLCHu16DERiAeJizjdosORJKluvP3kGmXCQpRoi6dEAVRVZfe2A5w9RovZnFi/zGYJi0UmGBTs3h8mFIBUV+e6z2is7MR9D+/i43cSZ+M5D1dz+UUWNmwN88NKP0LAOaNMzL7Bxi33VaHGYclbqYwYnDBO3XcwzEPPhhoR5CeRnalB6/Dw2jNp7D8c4aFna8nN1nC8MMYvfzhJdnh48r4URp9hYvQZJtZs1LN6Q7DBWp2VrlBQcLTFcQiHw0hCwaI6iBAhSvM5QpQokQj0io+oNy5y5hCvjfHdoR34TaXkpFh4+Rk95qpedcQnJL4ro5qEqqnhrddVzIH2lHCctnRrxJ0kXiuMFyeVFNObpvP9VrFulFBMW9qSShYCQRWlFJRU8P4nPpDEKV0T/4T/kJ//y1BcXIyqqhxkB11EXxxS/aHFLVehtt/No/NSuPGeSs4e2TBxeO91O2MvWo+usDu1h2MIIYjFIBxRsdhUJsz08sGSVWhduYiQnkhSObWxWm64UM/WXWHKq2J8vMzLoL4GrrzUSt/h1eRWjmrg3mqRbPQXZ7BR/Bc6bVJ99bSiKsbGzVEMBpn4f8le1UNIGjZuC1LrUnn/5fqD3Tc/+bnjhmTGn2Nm9IQqPNRiIwW/8OBN24/W5kXRQMClwx8L0aNLKnc+WM2tM6w8s7Aak1EBIWMwSERDgsyyEXyxwMmi9/eh08kYDBo2x34hj07YRCphAhQrBxEiSrtwP0rJryc+/4LUYAfW/lZGWUWM0vIYGquPO27RMmiAjvwiG1ffVoHXp6Jt6iTyD+jVZygV5ftwuUFvkFn6dhZGo8xjz9fQv7cenU6mqibOzGt1PP9QiGOxvcgOJwufszL+nCyCIcHoicVNJr+pKQp33eRg684QobDKl9/7+OLdbNq20hKPC2bOqeTMS4pwulWSbTK/f52LcmKGZ/XGIHfd1Hj0E2DzjjBZmRo+eSOrLqFQVcHizzxcd0cVF5xt4usffdx1/pktjkNGRgbvfNH8eO6PKwNovYnDfB4dOMj2us3fTir72EIujcfeAaopxfG3YkMKmRxhD51EbzRoiRKmE70xS1a2izX0YmiDx8smkIuMvPe6lmpnDXNutpOSrOB0xXnxTTfvLPES8ieRSSr9QucQLYmhyxO4qeWcgWe3OA7/JphNYQ4dk/j5s5xG3RtarcR9tyXz5MJalr6TTfs2Wo7nx7hwrJlXFrm57fqmr81vf/YzangieXXY5EbGRRVVMVb/IdHOM4icEyL5EXGUJLRNdgQlS+mUiGOERRC9ZETvzOOHldV1WmihkEpNrYrFnLhm01M1ZKQruAMtN3XIzc0h2ISOVKUooZR82tGVTrHeqEKlilJKKWAX6zFhoRUd0GHATS35HCQsQkjaIDdfY+O62RW88Ww6Hdrq+Oi1TFauDnD9XRUczY9y7pkmnnsojbxsDVNvKuNoQZQX3kx0nFnMMrGY4Lc1QeJRpdkimIxMmCCDxWhkNTEipkNPF/pRTiFVlFJTfWpmX9u3ruTaS0x8uMzH4H4JGYSRwxruhUajRG62hrKKhEh7dqaGoQOMqELFakkckk2GRHdiSXkci0nm0bnJfLbcx5btQdb/mFc3Sm82ycye6aBPDx0z767i+4+y67o9IdHVNHlmOU/ck8wf64IUlcbo0FbHiCFGLrmmjEfuSWHSBQlTo/yiKPc+ntD3/fhLL7/+EeCrxVmMm15KMBjDZGr5eFMspmHcRDf9YqPZsXYrjy6oZe4sR93hpqY2zuRrazGVda9bL6spw0YK+9iMPdqYaAmHVWq8Qdo085pCCDRoMWAiR2r4KEmSSPd3ZcX3lcydHcdhl5lyXS37NyWRXjuEXAx4qGUvm8kWbcmQcqmilGTSThza+rKDNQgEmZmZFBYWtjgW/wZUVVUhVEFulo7P38rkjgerOXwswu9rA4xsYnT9qZdrmXWdnYF9DPQfU8iri5yMGm6iulblvU/c7NofZs7NDp540Um/noYGpGCSVSHFIXPFLeW8+lR63Siw16dy672VFJdEuWZ2BTarTI1T5cNXM9BoJNZvDnH1lObJmgvGWvj1jwDjz0kUIPwBlVg8ITd0KsjIyGD9qsbr5323JbNha5Bd+yJ894ufWmccjVZi76EoPbroGHtZMTOm2zhjqIkaZ5wlSz3sPxTm9KEmunRM3NNL3oc7566musKIVjVQE3HRtkOcgb0kLhybzJz5HgoO6dG4M0AXJpJUzoXjLCz9wYXVqvD0Aw4UBZav8PHtjz9jKx5EPJaQtXC6m+/2r3XGSbI3X0hqCj5/hNMGG/nuG4GDZPbsVVnyloOff/dz/mgzOl1CA3ruY9U8cV9q3SFdCME7H3mIxQVzHqlGUSQuvrqUc88yM+ViK7IExWUx7rm16T304JEIv60JcPh4hHMuK+a66TbGj7XUrT0lZTE+/drLoH4GXngkvS4HLC2PcMZFJSz/IJvb5lVhuFduUHhctznI9XdVEgzXnlIcfvnlF9JSFNRYjPkPB5g0PpOLrizl7edz2Hc4wtmXljCgj55WORo27whzrCCKP6AyZlIJSVaZGmecP5fnEY0KLp1RRl6Opo7IBKiqjnHt7ApyMjU4TODcF+Ao+1BQSCeHFDLp17des66sMkbbvMRnTktu2FW7/Jd0gpEkDh9YhUEfZcFDafTrpQf8dO3gZ+TgWu55uhOllWn4fS6s/xl7bxJqXGBPlrjoXBM3zKlElgS/rQ2weUeICedZSEtR+PIHH/qkMEX+DeS4B9ZNWKkiTpV1H2ePi9GutQVVFWzcFuKhOSnE44Kvf/Tx6dc+al1xxl9RwozpNs4fbUYIkMQ/L1YaJdFENO1SM1MnmTh4JEowFKJzewfznlQprYih1UhwYhJNh4GIpZyQ1YWsUQh4tCxe9HaLyU+TyURMihIXMRRJg0Wy0UsMpZR8drIOgBB++jCCfet3MefhaubPTug8q6rglz8C3HZvLbmx3k2SVibJwuHDSXTsW45e1hElzF7jb2QFu+EgjSgRCjmMHw+9GEaBepBoSRaWkm4YJTMOEWB71Vo60xe7VD+O7xNu9rCRtHRBekZChiJQa8RS2Q0NOmRJonPnzi2KAYDH4wEpTjSmcPR4jEtnlHHfbQ6enJdaR7B+94uf2+/eSlLFaBRJg11K5cDqDCZfW849sy1s3x3C41O5f3Yy3TrriUYFS7/1ctWsSgx6iS/ebTjlmJWhQfNfHOfT0iQcdplZ8yt5f2EmWRn1fMqOPWGm3FjO0neysNsUNBoI/G0a44/1QaLRGKqqIv9TV8cJ6PV6tFpBKBIghUz2sJEcmjZErjYeITmS18CxHRIj8V1EfzYEasgIjKyTd/g74sQI+bUkk40JC1m0ZjOraCu6kCHVa8N6lArScr0UlexDjhqRm7jOIOGrYhZWUslCkiQkJDLIxSFSWfblb0SFRFLSf08x6D/k5/8y7Nq1C0UDRDUUKvs5JLZh1OgxWKIMHiwzaqSei68pY8RgA6nJDb++7EwNf65I5YVXj/LJ12HOurCSilIFTdyEJ2ykrDDAsk+TOVZYg8+v0rubnratsjjjomLe/8zDdVNtvPN8orvy06986GpaNyA+T0KWFBwijTIpn/Y01vICiKcXcM5ZBjZuCzHjVicVZTLtu2jw+5s24GgK1RWCB56u5ZkHGuqXuNwqndprSUnW8OWSVM4dtxtR0w25+w4+e81Bl46JBLKyOsYdDwSZelM5xwoiHDis4dwxBhY8nFonAL/vYJhrbtqI4UA/UsvPYQdrsNpUxl0Yo3f3Io4dLSQtTSI1TfDi6yFKywvJpHWz71lb1Zaly4+z9FsPa37IJicrsTL27w0Xn2/m5rmVLHzpGW67/Z4Wx2HylBtY8sE7PDEvhSsvrU+E9h6KMHumAwlY8LoTrWogL9adysz1rF6VXjcSZjZJtMrVUlkda+BsfxLxuGDHnjC9u2t54r60Og0YRZF487l0zplcQiQqGHe2hYeereX+O1LqNBKbw8PP1bD8/WzstvpFTpYlrplso7gkxm9rAwSCUFbaclffoD9ErDqVpxe6mXubvcHvap1x5j3kw+HtnyBYJD1xUU+0a9ERIkCVKCNNajgCExFhSjhOb4YDUC6KKOEYNpIxYeEA24gSJpPWmCUrQgiiRBolCpIWRBRyaoew+I01fPulB40+ji8cprJKIMUNmDEQxE8ZhbSJ5qHTyqjEqan6j9t7U9AoCbOdvyYM8bjgpbddrFjlp20rLV6fYPwVJViMWnbtjjPvDpnO7bV88Z2XieMajnHXOuO89p6LL95NXAPrtoS4fELDx9z/mIdWnoEN3EGdVNGV/s2+z2QycFNLOjnIgSQKCuo71+57ogatJCecPE9wZnq9jBRseQVzzJgxPPfIgkTH3onrLiJClHCM3gyvq8LLkkyayKaUAkBCQYOKikbSkkIGySKdXWzAYXRzzpmZdO6g59rby9HpJLIzNZSUx+jbQ49GAy88migGvLXExbadEWZeaWfvvigd+5Uj4hKqFEfSRpGoIJeEw2iNqKCYowhUBKASx4K9ya6LTKkVReIo6dmnduCPx+P8sT5ILNa8PnNBUZSikijf/OTjsvFWHHaF04caefMDF2NHmkiyKpwzysywcUXMmmFn6sVWpt9SzulDjJw/2tzIQAbgzw0hXnkyrQHxCWC3KSxemMGt91WRlqJw7llmjhyP8Mb7Ll5/JpVHFzh54sVaNFoJs1EiFhPMvsFBj656Th9i4PYHqmnXSkNFZeyUCmOuaonOsT7oJSOZzn689dom3v+0iDatFIIhlZpSA/bK3thFYrSqmnKOshctWnLpQFGxj4uvLuWqy5NItiusWhPg7SVu4sJCUPiblLSpogQFTbPJNICuqh1ffJNPQaHK0T/akBVqV5c4p5JFsshgDxvRCB2VlNCXxDh8IvFNIkKEmpqa/7gb/w1+vx9ZkbjlGjtGo0JuloY7b7TzwDM1XDIuzHVTbZhNMkfzIzz9spOO7bQMG5go8txyrY1Hnqvhzfc9aHWQkabhlSfTGTrASI8uesZfUcoFY82MHGZMGIh87ObA4Qh6PUy5sRy9TkKWIRQWTLnYgioE0ZjgwTsTudmBI1EiUcgviv2jGZjbo/LxEvh6qZuk1IRD8qdfeetGV1uKXr16MevmIF6f2oC0PX+0mY+WeUkfoGHvwQg3XWXjwhOk3OYdIR59vobd+8Ps3JPQiL52io1b76vk4vPr5UQG9TWw+icDldUxXG6VaMzKrfdW8fu6GBvWC7QHB5B90hQzDMLTne8+2YbG7mPRi/VF+pHDTFx1WYgrbt5MZb5g974w67eE6gwh/46F7zhJz+ze5O+aw1lnjWH1z9+j1SmoqJhq2zHj9mN066SrI8SHDTTy3qduTrugiK6ddNiSZHbsDmMySJRVxXnivhTOHmk+cdD3ceH0UkYMMdC9s46DR6KMPj1RuF65OsCGrQmDu0hEMG92Mn17GnB74ry1xM3Yy0t4cl4KP/8e4Juf/ASDcUDLzXMrGdzPwIVjzXz1o48J51no1knPJ29k8egLNTz0bA3pqQqV1XFkCSJRFb22aSO75vDll0vRaODuW21cepGFV951IskS3Trr6dZZzydfenDYZH7+PYDXr2JLkunRRcfF51m47f4q+nTX1zkwL3k1k3seraa4LIZQwe1V8XjjvPRYGs+/4eLLD1M4+6JC5KLWZIo2SEhUao+QXxoE7AC0a6Vlz8EIo5rIt3/bkIJOKadrB8GhY5yQAagv6Cfbo+RmVFNT24aqjVrs2f+ZCmoK0bhKWjo8ek8qXQaVgibOZRMsPDU/tS6W48+xUHBNlAlXlpOvX4mn2kCqQ4PBHuTmGUauu8KGqiaaPKZcbEUIuOLWcvr3MvDO84miT01tnFcWuVi+ws+bz6aTlBIjVh5tUqoqKiLYU+INpitPFlUAfAEVo0HinSV+FGcHAEKyF48+wN0zk1j4rgu5pg1+Q8tHex0OBwKVQg7Tlq4AaCUdrelEazpRKvKJEknowzsHsXTZCo4cryAQVCktjxONqURDemyxtGaL2EmhbGLlaeRIbVGFSiEHOcpejFiQkXFSiQU7u1iHhEQv6mUBysinAz0bEJ+QaKTqIvrRut92Pl2U6LwsLY8x/fqt7NuuJzUthb59+7Y4DgBGq+B4YYy0FIV5s5PrjAG37w7xyiI3VTVxctrEKVT/IKtqKAbJRJq3O8d/yOTcPzfTq7+Gj16rH2HXaiWmXJxE/14GJs8sazTl6LAr+PwCtyfepFbw5h0henfX8+gLNbyzIKPBOQagTw89s2c6eON9N3NnJfPl9z7+XB/k3lkqJpPMtl0hjhVEMRllwuEwRmPLJiX1lij5/gP0lIZgEynkiwO0pnODfNmlKadWKqNXfGyT37skSaSKLEopILeJfC8o/EQIM4QxdTxRKlm0Eh3ZyVqq5EIyLHYipip69VN5e2EmXywPMPuu4MkhyybRlDydTjKQKnIoEkcwm0/NKLY5/If8/F+GrKwsJFmQ4lBo38PPNVPNbNsdYcWqIBt2CNZsU9n7Z2tkWWLKjWWNupscdoW5s618siyAZ0svcqVEMpYJBFxeThu9lgXPmBg+yMju/RFuv7+KW6+z07+XgXHTSvhhpZ/sTA0bNwpyQl2aXQyzacNusYFMWjUgCQCqRCmVARc3zEloffq9EloNlBRxaqx9ROHosUTF/q/o2knH2k1Bzh5ppm0rLY89qmPekxvY8lVeg0Q4PVXDklczOPOSYhxmA0YdvLcwvcEC0K2znp++SmHomduxlJyFCQvZnUro19tCx3Ya7rjRXDcuc9oQIxdNLUJb3XT3IICi6vjy2wDZmTLhvzUmSJLEC4+kcfqEL5h1293/bKz0F2RkZGC1aJj2N+0li1mm1hknL0fLiMFGPv8igoEArdvXa2GdxA1X2HhkQS0vP5HW6HXf/djD9dNtnHuWmbsfrWb2DfY6EwRZljhzuImPv/Tg9qh066xj3PQSWudqcbnj/PpngLNHNlyMDh2N0CZP04D4/CtuutrOVz/60Gok1q//nSuvuqFFcUhOcSB5knn3jXJ++a2cWTMtpKcq/PpbhE8+D2MvGVg3qhYTUaQTF29IJKr02bShgkJqRQWZ5KFBSzVlVFNOZ/qgkTSUiyKcVNGXEQ0IG5eo5ih7MQgjBRwiShhVqA1JHRmEKnBTQ1ANUVVuJEyUDvSjPQlJBhc1HGUvEjIVooi2cmtSyCQQbHlR4N8EgzEFk9FV928hBDPvThymVnyaU5ekuD1xLr2unIoKwdQbKnn3pTRuf6CKX/8IMG1iEg67zIpVAb7/NTEqbbcpbNwWxGSU6nRwT2L16jitpIYSERIy6j9oxgrUuustYnBiswtWbwjy5HN+Snenow3ZGT/lED8sTSUSERSXRklquqmmSaxds4qRIyU2/L6WnmIoGklLKfnk0XCcyyfcHGA7KWSSRhYxYhRzjJiI0o3+yJJCe9ENQ8ZmJEmiXeuExlWrHA3DBhqx22RkGcZfWQbAzr1hvvjOx5vPp3H5FW6y4x3pLhKukQHho9q+h1LFSXW8nBABvDjpSv+6+zAkAhxkB9WirE6C4q+wSylkZ2e3PBCAomh55Y0AGVkSR45HGpCRHm+cW+9LmKhNnZhENJIYe+zaUUc0pnL6ECOrN4Y4f7SZlGSFwf0MlJZFmTyzHLNZYvP2UJNGWZDQxHrgzqa1rjLSNMRigk3bgsx7MqH9t/z9bOY+Wk16qoZqZ4ScDAWdTmbZoqy6DqyeXfVceI6FmXMq0Wpb3gkMIGIKJqzsFhsBsAayCAasrC0uI8kRhohCjbofmUPEiKLHSHu611XVvXEXmzcUU1Toxm6XqKoCf7WZzqIv+9lKNzGgQUeAS1RzmN04SEdL88S9Etfz0WcBKssVWgfbNsohZEmmnejGbjY0IO4h4RgviFNYWMjUqVMZNGjQKcXk/zKSkpJQ5ISTNsAPKwP8uTyX6ROTOGtSMT+uDKDXJyQZrp9uY2CfetKkTw8DHdvpGDbQQFaGhluurV98hg4wMut6O7Puq6S6Jk5KssKCh9K4/q5K7rrJzlkjzIRCKkIkzCsBJk9I4vTxxdw2v5IuHXXkZWt55yM369ZHeVnvbqAVqqqCX/8MsOj9MGvXhzG6W5NBB0JlAWoM63jy5VrisVMz+5IkCYs1lckzy3jjmXSOFcR4bbELv1+lxhln684QK7/IpXVe/WF1YB8Dy97N5oLppXz4aiY6HTz4lJuCA8YmCdv0VA3pqQlj0TZ5Ci63Sjy/Dck0XAMkSSLL3Y8dkZ8a6Uv27m7g/LNNrFrj53hh4hD70ttOZp3Q5DyJZd95Wb8lRN9+vlOKQ7du3Xj8kSC3XJXMooMFZAbbsWrlUa65tmHx5urLbVx5aRLnTinBYtIyoLeB39cHWf1NfYe7Xi8xbWISpw02MnpiMV8syuKO+6s5bbCBOY9Uc8YQEx3aatm1N8zSd7Pq3r8tSWHOzckM6G1gzsPVXDfVRq0zxqwZDq68NHHNTri6jI+WeTAaE5rd028u55Zr7bz0WDqxmKgjsY8XRpl4TSlen0pNTU2LJaIMBh0en+DaqUnsPxThk6+8XHlZIl/evT+MJEms3RziiftS6dUtsXbtOxhm3pM1dGijwWGrj1dainJCE1HHDdPt5GQpbN4R4qmFTpyuOPc/Xc0XH9oZfckBSmuPkJcnY06Kc7yQus9x1eVJzJpXxchhxkb5do1TS2lpmDSb4KwRJt5e4mb/4ShzbnYw+nQT0ahgw1Y/Nkc6EtCuffOFpn8zUtPTOGuEjweeqaFtW4k4mgbE50m0ztNy1y027nqwhi7qcMrZRG6bKKqk5+mXnaxaEyA1JaHt/fK7LsaOMnPlpfVnrZRkhQfvSuGphbWce1kZobBMibSTLqJ/g9cSQlCg38FV5zR97gkGVYpKYsTi8NFnAdrGs3FTS1yKEnAZeeAxP9OmmPlsaRkjB4xtcRxisRgaNEQIc0jspBUdMUgmIiJMMccI4KUbA4DEWmXV6flqceK+UlXBlJnlbN8miBJFR9NEe4wImhMu8rIk04auKEJLAD9+3HRj4AkZiOiJjtO19BCD0Uo6XFTXkbJ/RVRE8ODktz+ivPSGhysnm8nO1PD956n0PKOQZ194vcVnZEjsj2aTzM1X23htsbuO+Pz4Sw/f/eLn0XtSaN9GhxCCDVtD3Dj7T6JHBmM5UbDQWUM8ek9Wk3q/nTvo6NBWWycT9VfMvsHOTXMree/FzAZNQdU1ceY9Wc3Cx9OYfX81H37hZfOOEEajxCXnWzj3TDPrt4YIhVR+WOnnwrFm9h2KcPM1Nt771I3ZJPPES7VcP93GS2+5WiyHJEkSHqdMnFpKNYdoHe1MEUfYzmqSRTqSJBNJKmXIcBVxTIt8oPluUgUthbrdKAY3Ol86yWpi3Y+IMLvZQEd6NWqQkyWZ7mIQW/mVBU+pnDMqqY4LuHKyhc++DOJe427SFd4vPBgwNT2lKrIpIZ8DBw6ckg5sc/gP+fm/DH369AFVYcjpMQ4ci/Hxl35uvsbG7Bsc5BfFePz5Wp591cmjc1Po3V3Pux+7uXZKw4voiRc8GMu6kiI11AAzSVa6Rk7juRfXsnNMhHattXz0WmYdUTb7Bge2JJm+PfRcdXMVodoA0HTyESGEgoaD7MQirHUaiCUcJ0KY80eZ+ODNRJK4blMxlqoelBp3nJLmJ7LAGE4lvyhaZ5wEMGq4kacW1lLrTJB8OoPgsovNTbqeSpLE/NuTuWGWmw/fdTR5U9mSFM4erWHF59tJbV/KDVfayMvSsGNPmLGXlfDw3SmcNthI/14GWuUpVFWXYqZpErdGLqV4j4xrd1su2lhDaisXH7xlrxO51+tl2rcWVFVVkZ7eWNO1KezevZvMNLmRrsilF1r44HMv82Ynk5utEBFh/Np8rGqcDz730CZPy4ghibHQM08zsWNPmGk3l3PHDQ56d9dTUBzljffduDwqbz6bjixLfPpGJhdeUcppg4x1I0x2m8ykCy1kpGn54HMPpw8xEo4I1mxI6IAO6W9oYCRQXhknK735pSU1RcFhkznqjBAJe1sUA4DRY0ZzN/fS3zWSHRvXMGOXjyxtJlp/K3LjWQ2+22KOEsLPRrESBQUJibZ0oZXUEa9wUcwx3NQQI8oQzkYjJcwbSjhGP05vdJ3YpVSSRQYlHKcVHTnCLsopJPtvA6KVlFBJDT0Zgg49Tqoo5BAgSJWycJBKHzGMnayjG4kFXEamqLC4xXH4N2HCxOl89cULeLxxkqwKG7eFsJolrr48qUGSYktS+GZJFn1HVLL71yx6jzrO8MF69DqJm+6pIBaHyROsrPgkm1BY8Mq7Tha87uKqS+0NDqy794epqpT4uyVbKllUUlzX4fh3VFNODwYRF3GKw6U8/7gFOWLG6u5JxokOutI9Tv7cEOSXP/yEw+CsLW9xHMLhALfeYKVf7wjPvfgrZmElTKjB+4mJGAfZQS+GNtCrs5NCtSjjELvoQl8sko0ad33sflsb4PWn0+u64VdvDIAQTLmxDEWW+OT1LG6920Xn+EDs1HcHmCQLea7BeDXrOMBWDJjpzxkN7h2DZKKnGMx21pAsMhp1gKpynNatm++kbwoarZ5oOEhFqcJNd1fz46cJMtHtiXHB9DKeuC+F0wbXk3bXTrWx6GM3z73mZNYMO7FYfdm5da6GiRdYuWScYMadCZLU61PruoD+jn9KxoWA/CManr4/CYdd4byppVhMEg6bQrvWWqqqY3z9fmajdVySJJ57KI1Va05VyF1iL5voTF8sUhJuTTnazEKuuNBKnz525tzro4N/OBJyg/etCpUq8wE0yQVkO7T4/TJFBw0Ea6wInNikVDqLvhxmN0Ko6DESxIcBM9k2KwG5AqfTjpmmO9hsA3QIBpGTF8ecl3hdFZWIxouqCyDLYIkp9Ar1IpWGBl61WypQ0JKc3Lx7/b8VR44cwe2Js/9QmHattUhSYjpDUSSmXpJEqkNh0oVNfydHj0eocao8OjeVpxY6OefyEsacYUKnlVi5JkBOpoaMNIXH76vvzonFBGeelriPDIaG94MkSfTvpefi8y2c/hfdxqHnlOB0xfn+18TYtdsT5/xLa/Afz8LqaUsHNNRSyU7W0YEetA8N5HDlOvLaNO1O/E+w2RxcMCbKxdeUkZet4dWn0slM17BrX5i3lrgbEJ8nodVK3HyNjdPPL0OOmDFUd6BtNI03Fv3GZeObjt07H7n5aWWEkF+hT6gxmX8yHrZoFpt3BDltcMPunMvGW9m6M0S/Xnp+Xxtg4dtOFn/q4fwxZgx6iZ9/D1BeGUOvEyQnt9zYAuDFF55i3Nlmvv3Vgzf5ID5XLbntQ2zf3ZiAqamN47ApLHwig7eWuOnbS99kh3ubPC3njzEz4cpS8nI0TLqujF8+TxDJN8+t5OG7U5pcB0edZuKBp2t48wMXn7+TRf9eRoQQjLm0GK1WZtmibDq1T+TxBUURZtxZSfs2Wi4Ya2HM6SY0GokaZ5zB/Y388oef8vLyFpOfZ511Dgf2/IDRKPP6+y6umWyjujYx+bPyzwCl5TF+XZqL6S+ft1tnPZ++mcmYSSXUOOv14J991clpg41cdVl9jn/WCDOjhpuYfnM5fXvouW1+NQP66PhtlSA9U+WbJbns2pfIrxe/lEFutpYxI03MnFPJI/ek1BVY9x0MEwgEaN0qlzceD9QZYwaDKlfOKufgkTA//R4mydaJUDBIrfEo1930XIti8G9Dt27dOHhkDe3banl8voOVq4PN7s8Tx1l5+BknumoD5prOjBp2hJwshc4dtNx5o+OEdE0ZqpD45fOmHatvv97OBx9Uk1FyOsETskK5oj1mrPjw4HYcYPIUiS9/8HHdtKQGXX6xmODGuytJc2g4/bxyQtU2tvIHceIYVBut6IAlbuPbzzYjaWu48+47WxyHrVu3okga2ovueHCynTUYhAkNGrJoTVvqXefDIkR6Vn2hR5Yl5t+RzANP1bC9/DCd1H6Nnl8IQSWl9GRwg59n04ZNrGQwY+ryOi2JjlO7SOUQO+nOQGSURt9LqcingiKyaUv7wGA+eNzDG28e4bZbdcy8xsoVl1n57bdfGDJkSIvjIEkSCDhvtJlvf05IRFVUxfhomZdvPsiuy7skSWLoACMrl+sYdt5qwhojgwZpcW+SGNin+aLu8IFG9h2KNCI/Rw03UVwaZdDYQi4dbyEzXcPHy7zkF0fRaWTmPVFDdW2MAX303H2LA49X5c4Hq3hkQS1TLrYmzJhSFC65poz7bnewaZPK58t9XDxeT6schfRUBVmRT4kIViMadOiJZB6hjAIM4SQcUYnayBGGDdYw8jQjl1yQxGvv+Fl1qAKHaNrg0qUt4fUFdtq1DvHzbwf5eOkOvMV2VAQSMqlS03+nk/Ro42Zm3hxg8OAQny5KwWFXeOt9Nxs3h4mwno6iF8lk1E2yhUUoUXRnYJPPGZXCGAwqbvepmQI2h/+Qn//LIEkSNofK4IEaYmj5+PXMuos+I03DNx9mM++JaoaeV0gsBs5aiaXLwtx8vQmHXeGbFT7eWRSlP3lNPr9JslAb0vPoXFujxGdgXwMrVvmZekkSP3yWSbe+h8iI5jZ505WSTxZtEg51WHBShUAQIkCu3Jpte/ezZKmG6ZOSMMh6BAaEKuF2u1vc/WlLkYiVO3jq+VLeXlh/GJJliWcfTOOSa8o4faie5Sv8PHhXw+Q5FhMEQwKzSaJnNz2KTjTQ8Pk7Bg/WsPtgJb9+Wf95zxhm4tqpNi6dUcbLT6TRvo2OQX2MvL09nxzRrpH+X0gEcUqVDAyNSTxHNQSqfJx78XpW/5RSV/3QaE/ttvv6y0VIUuM+8bNGmHjtPTcvvlXLzr0RnnkwhTkPFTFooBmDQeK3tQEefb6Gh+9OYdhAI3fMdLBmU4DJM8vIydTQuYOOKy9LYkh/Q73QtEnmwrFmfljpr9Ms/OWPAJGoYNm7KVx9eRIffuFh4TtOsrO0PHFfChOuKmPihRaGDzRSXRvn9cUuYv+g259fFMWWpKBoZDp0aFo2oSkcO3YMVYqQL/aTYkjC2rYcV0UV2fH2de9fCEE5hXhwMpCz2MV6ejMMH26Oc4CoCCFICGr3Yij5HGAfm+kuBuHFhZ3GleOTyKM9pRynhkra04NyitAKXV0nFUDrbrm07pJb9zdp5NCJHFRUJE6em7ScyelIJ8g7J1VEa5s3Y/o3Y9iwYXz4wQLueqiasaNMPPZCLXk5GiZcXYZeJzH7BnvdaKdeLzPuPC37Dpbx5vNZjL+ijHeez2Dh42mUV8V56wM3E68rx6CXaJ2rIejW8s0buSz5fD/pDgOhEMScNognRsX/StSlk1NXOTVJDQ/JJeI4FmxEibBf3kSayCaz+kRl8i+Xks3dgRm3/IlijCCV5+CzOlsch379T+Pn7z9h1rU6FrzoR7G76JipJXIgjIZEMlZOITm0beTyCZAqZVEijhMRYbTo6taTVWsCpKUodQYlsZjgiRedTJto5czTTGRlaPB44+zaJpPThGukJEm0i/Vhh/IbbdROdd2vf4UsKaSLHKopI536g4UQAtUWpnv3Uxv1NJmtRMNeeoRH4NpaxbAxB+ndB3YdCDNqmLEB8XkS10yx8eX3Pn5YGeCd5+uLTvsORWiVo8FhV8jJ0rBjT4i3lrh58K6Gh+4DhyMUlUbrCm5/hxCCnXsitO8s88AztXh9Kv176blthp1e3fT4A4L5T1XzzkduHriz8YHeapHJTNecktt7jBjtaY9FSsJLLcZeu/ltaWpdd15JseD9J4pJi9WTy6pQKUldy5y5EldcnlN3INi5N8yUayvwFCQ6I8ySlZ4MJiaiRImgQ48iaSgxrubPn9IZPvoosarWaP5W9Y+IEOlt7E28WxmjZEM6We0XYG9q9GmLRJjgKWl9/VsQi8WIRwVPvOTkvNFmtBoor4yRma7h8vEJ2YaJF1ga7V+qKnjrw8S4+/otQe67PZnbAyrrt4aIxQRTL8ng/c89bN4ewutLjGWWlMWIRv95FN1ikTEZG+aQFqtg6TtZzH28hvc+cXPssIzuSH/SSa1bCzPJI1VkspN19GIo8bCOiyfNOKVYVFdXo9c4+eQrL6nJCkvfqe/Y2bUv/I/GQqcNMiLCIbLKE6YdTqooOx7hnQ/dXDetYSPBn+uDFJfGGNjHwOq1sTpjkaaglwxNTnDUuuJEo4Ivv/czdIABkzHK7dc7SLLKxFW49dqEC/y1syuwO5o+TDaHguO7ePvTVF5628meg7Vok4N4fRp8/mijrvjCkhhdOiT+vX13iHm3N19gGH26iVVrglx0rgVZluqI5KLSGN3+IY8efYaJyuo49z5WQ7dOOjbvCOIPwPrvc+rWpQ1bg9zxQDWnDzEwqJ+RHXtCPPh0Dbdea2PDtjA3XmXj59/9ZGS0nAgePnw4Lzyb6CDNL4qx4KE0zp9WwpybHew/HOHyi6wNiM+T0Otlrp6SxAtvOPlzfZChAwysWhvgp08bE2CyLPHw3Sk89bITBMy+3saefTW88GgmVovM8EFG5spw9e0VJFlkUhwyv60NcP7UEMl2BadbJRBUycq2oNV2Y8qs1sTDR4iEa0lxqMy8Mo2HFggG9B9ESYWJqsq9mJNDFBcXnvIe+W9ALB7l6PEoH7+RyY49YYyG5jvYtFpQNIIK3REskXTy8yXuuKm+8JaWquGhu1N54KmaZs1rDAaZJJuErlRPazqRIfIoo4AqSpGRGXZanMfmpzLmTB3Dzi1h1DAzo87QcTQ/yufL/QR9EvG4StBlojO96yYmIyLEUfbix0un0DA2R35h8+b1tGnTpkVx8Pv9WOQkytQC8qQOtBc9cFJBJ/o02AuEEFQlb+fVuQ0Ljj266InGBZZWVVQfL29AaAkhyOcADlIbjfkrkgadMDQpaWSTkikUhwmLICpqgym5WlGJk2r6cFrd+7PG7YjyPF5+biPt2gbo3lnPoy9+z7333t+iGEBCMtBo0rBtd4hASKW6JsZN91QgBNxybyWTLrQyanh9J3ZKssIlF5o57ywzpw020uN0NzW1KqkpTXfuFpXG6N6l8dr3/a9+XlnkJilJ4rX3PBgNMvfOcnDpRYk4f/KVl0++9NC2lRaNRuLnPwKYzTLbV7aq27OumWzj8LEI500uRVudR/tAHzZ+XUYgqZAnXqpFr5VbnBtGIhFkWSJJdRBVC1n8hoMUh8yNdwSo3qJn9SoNa1cJHnuilnYd43hS95JUmdqog7NKLmLCBIVpExN74rCBRm67Ps6o86uwHzudPWwCwCtclJJPiEBCC562WCRbQttfHcqh9Qdp1a0EnS6OzgCtcnWMHqUD5QA/r9qOr9KCz60hRhQtekySpdFnAgimHsNCwvjxvwP/IT//lyEajSIrCeHmV59Kb5KIeeDOZDbvCHHfbQ527I3wypsB5t5oJWqt5MorFVplyciF/7ARCCMut9qI/Cwtj5FsT9z4qSkaLhwv8esXO+koetUtXKpQyecAFmxoTxy6k3AQJ0Y+B+hIL7yZO9i8IocHnqnF43VSW6WAuYy4qp6S03lGtgO3ks+alRaef9XDrddbqK5ViUYFby1x4nLH2Lxd4rG5qRw5ntAIKiyOctd8D3t2gUboiGtC9O0rQUTLsYIovbs3nbjt2hvmnlmNHTEtZpnH5qbw6iI3zz+SRlGxShL2uqpfGtkIBJXaY7isR0jSRqjy70f2OYg5yghrvMQ9Oh562sWLT6QQDqsUlxtJS2u5zl1FeTHdu+jYvCPUYJRNliU+ei2TYeOKeOK+FN771Mu2lXkNujS8PpXLbyjjuQfT6NpJx2df+1BVeGtBRt343N/Ro6ueXXsTZNzBIxEUReKqi61MnllG5MSB6K3nMvn4Sy+D+xn58ZMcvl7hY+k3XqwWmWceSGPOw1UUFEWb7L544U0nIOjUTgty0wtdU1i8eBEaRUHEBKldy1n9bQ5H86PMmbeJw4ckNEJLUARwe+KoQTO7WE+IAMfYRxu60F0a0OD5oiKCHy8RgmzhNzRoSaH5w4eCBgmJMAFAoidDKOAgRRxBIzQMCvRDhwFx4j/pxH+QkDZX/zI6oiJQiaFBi4wC8VPTPPu3wG63o9fJHDwaQaORWPNt/ZheVXWMWfOrqK6Nc+HYxHXUuaOGb34IccElXoIRA3c9VMv3H2fSJk/LE/MSBZLjhVEumFZC1y4GircHCJdkEi7JrdOCjZKolv5V1/DkKMduNmARtrqR8hKOESWCFh1uQxEfvpvEkk9K2faHjzzvwAbriQ4DOq1MTBWYLBDVtLwLvk+fPrz0vI2rb84nK81AUkqEQ0fDJHOUTvQGwEklXRnQ7HOkkImLajSKxNAhCrfcW8mPvwQ4fZiRj5Z5UGTB4s+83HCFnQnn1d+Xxwpi6MLNz+gbJTM6jQZTOKlZmRQTVvx46v4thOCQvJ0BQ3uiKE0nm82hplzQkyEYJBOGUGsqinykjKpkaH+Zqy5v3hzi0vEWFn/uIe1EcrtjT4gkq4zjxJ43eYKVXXvD/PxHgPNGmxjYp55AeeT5Gu660cGC150NuuNO4p5HqmiVp/Dmsxl0PkEw7Nwb5qZ7KonHVcafY+XZB9K4/q4K9h+K0LVT47VXlnWnVN1XkEkjIRngTd/H0reT6wgGgGunW1i05CCuY2Yi5mow+vEFI9xwveDqqQ0LkL276/nm0xTOHl+Lu7IGO4nPqJG0deR6VERIzgiTmZ7E4jeTmHHjH1gretQZxVVTxlH2Yf3Bgh4jEjIRQqAPMf2aHlTVWjn3jGq6tPdhs8ZweRTmPSmjaNrirfFxYOchOtGbvdL6UzJ++rcgOTkZR7KGiRdYmH5LOddNtXHfE9UsejETh11h3BgzM+6s5PmHU+smMdyeOPc8Wo3HG+enT3OYclM5N1+tMm6MmbNGmAgEVF5b7OL3dUGmTbJw+/xKikpjdGqvw2KROfPiYu6/M6WuA/QkhBBs2hbigTsa5nPJDoW4Ci8/kc6OPSEmTYzQjsb3i0bSkivaU0YhDquOVb9+ww03zGxxLFau/IkrJgm27NAzcripwRRATW2cf/LVrK6Nk9cxTJH2J9wVRpIyA7ROl/n4Sw/f/+pn3BgzOh2s+C2AXifx/suZHDwS4cayWlz7qnE0UQRKfPhKenVrGKePlnl45yMP985KZmAfAyXlMRa+7eLbn/28/kx6A6LlvZcyGHP5D0Sjc1qs/Wuz24jFPNx3WwpvL/Ew+nQTD9+dgqoKrrilnDk3Oxg7yowsJzRbd+9P5HUWs4zLo5LbjOKI0xXH44nzxbcJA8yTkCQajfY3/DuVvj11HD4WYfqkJErKYwwbaKxblw4fizDn4WpWfJr9l2khC3NuSmb8FaVEYip2m4IkQ2pqy7uBa2pq8AfUE7ll4n1OvSSJ2Q9UYUuSGdCn+b12QG8DfXvqefqVxBRTt47Nr8Md2uqoqIpx3dQkZsypwmSW6NOj/kwxdICRrxcbqaiK4fGq7DsYobQiRqscDe++kEJejpZ4PMKjL1ey/2g6Wl1/DFaISYI3P5PIyoXSSqitLiTNVkC63cC3yz9j7NhzWxyLfwuMRiM2q4wtSaFvTz3Pv+mqM2CNRASff+3jtz9iWK0S3bqDP6Di1RwiKRrg868C6PUCnSnOjj0hFEUmFFL/S+3hcKj+/w2SkbZ0ASAgfPh9Cd3+tq20xL1WvlumZdUyCxISuuwwX32YzBUzPHSsPqMBkaiTDHQR/djFetLIIkftwGeffMSkSZNbFIeuXbuiaqPUxCqQkZHRELAUc1znxubqhEG1EJA9BNMPc/vtOkYOb3jmikQSerOPPWDh+msPUaIew04qKnEqKCabNuTRodHrqiKeOLs0AzupeHGRRlaDKbkijtCV/o3uMUmSSHf25bGnV3POuTLhSMvNkQFqa2uxmiVeesuNUS8x8doybr/BwajhRmpdKh987uGVd1189Fpm3Xo0sI+BQ0cTpnGhkODdj93cc2vjolBC0ijEwaMRenXT1XlnPP5CDRVVcVZ8kkOSVWbsZSV8+FommX+ZfJwxLWGWddWscn74OJt3P3Lz4yc5jcbrO7bT8cBdDt79sBz3QQ3pnl6EfW3YpfsdR0YYjaZldJ1Wq014A2QXM2+2g1vvq8ZTo1BdaqAt3UghIzG6HguTv/8AbkMxFfJK8tQuJJNGhDDF8iH6nubjlWcb7u8Ou8KTj1i55sY/iHm1HBA7EMTJowMmrATwUshhtEJHhAi72UA2bWgrulBl3M3k673ce3u95MuzD8Hrizy8uEClrDaCSpwyUUCWVF+wF0JQYzpCtz5h1m9VTqko9k/4D/n5vwwlJSXE4gKfX21wA/0Ven1Cl+23NUFyc7QMH66wdl0BDoueeXek8d33VXXOb00hqvhJTW58mP3gcw+vP1PfFfPkgzZ+/KWcHW4PRmEGJIL4yCCPbNqwlT9RiVNOIUk4yJXa4MnYzRsvWbFYFJ57KJWBY4sIV+VRI5diMNlO6VCjyFp69Fbx1gR57qUIjzzlwyJbEXEJrR10loQhT2a6hpfeLuH80WbGX+bCUTKIvBMdJkII9pWUUiH289gCJ0sXNSa3QiGV737x8/h9TROz/XoZuP/pGtyeODv3hjGkRrFptXhiu6lVd6I3xenYXsPwPA1H8zW4PUfwuhWiAS0mYSMixfj48wDVzgpSUvVMurTlep8AekMS55xp5t7HEvohf628HyuMotNJvPeph1efSm80nma1yDz/cBqPPl9DklUhM12BuJb8wliz5GdBcRS7TebDLzws/tRTt5i//K6LWEyw+ps8lq/wU1iaIJx1OolLL7Ry6YVW9hwI8/piFwCjJxXz+H0Jp2NJknC54yx43Uk4LCirjNOvp46iwgMtjsOm9RtIV1sRtBez4JEUFEWiU3sdyz9NIRoVBEMqVouFcyZWEljXD5NkQRUq5RSymw30FENQJIWoiFCVug1bjpspfRQqSg3s3SNQynOpFpXNvr6HWjTocJBGMUdJJ4d2UjeEELioZscP+7FkuunaQ6Vndw379sXZu1vCXt4HMzZ2sok+0mkAVIoyQgRpJXVAQYPWcGob/b8F3333HaXlMdrkanj1qYZ6tWmpGt5fmMn5U0s4Z1TC2fbPdRHsRYOxSSnERZzKymO07nWIO2aZyEhV+OmXGFu2RdCE0iksknDGa/DjQbXVoPVosZFKLu3YyyZiIkoO7dBIGuIiRiXF6DGQRWu8uFBQ6MlgdFLiYLVDXsHCd9z066lHb3Kxft3PWKu74ggnhug9Ug3lNWF2/JnLxdOrSLH1bnEcJEnigYdfZfLE0QzsY+TQujxEtBQnVVSIYjKkXBLM4z8l7wmjrmMcoOI7iNU6iKBn/dJMNi3V4NQWY0yWGTW8YdeULUkmroSaec5EEhwMqwTwYqLpYoYPNx5DMRUhI+hDRFIKsBpC+PwRnE4nDkfLBFCFELiqPORJNnzCjc9+DDW1hCfm53Lz3CrMpsbran5RlCdfquXg0Qhmk8yYSSW0aaVh3eYgv39VPyHh9Qm27Axz2XgLt8+vwmpVuHy8haqaOOUVca68LIl5T9Rw2/xK7pzpoFWuFqcrzquLXKz4LciWn1s10Hzq3V3PT5/lcOEVpeRlK5wzuYTH7k3mvU/dPPNAQwLF7Ynj9mrQ61tugiUjI0sJZ1lTcpCcrIYdyRazzNTJWr75aSPzbrbTpaOOG+6q4cZrmx7ra99GR6s8hZ2Vu+klhqCX6q+DuIhTlrqBdx5OfL8jhhr54WuFcZdv5WipgjaaIDwNGOkc6N/gcKe28nLomJ5XHzlAemr9OpedAY/eHeaCKUfpP2A0vXP7c+TgUVDiRCKnpn/6b0BBQQFarcTsGxz88rufuY9X4/aoTJlZxqNzU5h5pZ0lS90MGltEp/aJLpNYHE4fbCAvR0NqioZl72bz5gduxk0rRaeTUFXBWaeZyEiT+fanAFMutnLV5fVFYK9P5fo7E+YY48bU39sLXndx9khzI+PDCedZ+GiZlxuvsnM0P4rZ3/S1BolizD62kJEcp6xk/ynFIhIOkpQmEYkmdHNP4vCxCN/+7EeSYPZMe5N51uJPPTx4VzK9uuk5fXwR551lom1rHatWB9h/OMILb7lIccjIUmI02udXadtKS+u2sLtqD7aqMxp1O7lEDam5ITLT64sKO/aEWb7Cz69L6zusHXaFtxZksOgTNwted3L3LQ0nms4+PcaGDRsYMWJEi+JwzrmX8+GyBQQDcc49y8RrT9cfDL94N5s33nfx6PO1xOPQtrUWl1ulsjrGxAusfPC5p9E6dBJvf+jh4btTWLu54bp//mgzS7/1MW1i4+mtcFhl78Ewu/eH+OHjHPR6Gbc73qDh4IGna3jj2fQGMkmQkCP46PVMhpxXyHOv1XLSOKilWPHjUrIzE9qcWg18/aOvTm/0udec9Omhr5sQ+TsKihNNEbdc4+DND1zs2tf8FI4QgngcZEVCkWhkYHISGWkaMtISZniyIvH28xl116KiSDx0exmrNzl58R0znTumEAgp6HUxdu2pxu0q5KWHNTz3usyBQzG0hr1Nvsa/HSNHjWTJe78CkGRVaN9ay7c/+8jO1DD9Wjeamjy0QQcC+CZtO23baXHXaPGWRcjz9ePPdxTcxiKSWlfx1ccpZGcqTLiqlINHInUFzL9i47YQwtl0t7TPWIqrxI8QySx4zQ0+BzHcaNCglfRI4SSuv82JVJPTpFGSJEnkiQ6Ukk8y6VRXFrU4DllZWcT1flKMBjI6HObQQVjyegp9euh5d8kRjh9XWbPFx2/LsxpxCqGQyr2PV2Mywjsf+MhTe6HFgMt+AEUfwhFTMdQ0rcFYJuWTIponomJEUEgih3bsZgMxESWbtqioTU4nQWJcurBc5vtf/KSnndr0R5s2bQiG4gzuZ2D1xhCrl+fWFWlsSQnd1l//DDDnkWpeeTLBc+QXRYlGBa+/72LoQD0fLfPSt6e+gY9FJCK48Z5KbrveTnaGhvMnl1N4XAZVRtGqPPd4ErYkmR9XBTjnTHNdjFVV8Pu6IIUlMXIyFUYMNrLoYw/9ehnqfET+jsvGJ/Hsqy702WVE3J0SZpax9riD+1tMfkajUQzmKKmpWj75ysfkCRYefyxGNwY08GfRSfpEsTkUAZOHgHUfGqvM0SMS550j8em7TcvyjR1lIjUpTMCbCkh0kPrU/c6CjW4M4JDYRZgAAzkTnaQnJIKkd6zlvtmNn/PGa5L4eWUN1au0dKYPe9lCqcjHQTpCjuHUlNG7O4RjcTzOlvMm/xX+x8nPtLS0/xbx0v8r0Ol0qHFRp1fTHCxmmXtuTcZkkpkxzcaBwxEunVGGP6By/bUGXrr/CBnBLo3+zkUVZnu0wc0Xjwvue8zJocPxus5PgGOFMRR9hK6MqOtg05NoG68UJcQ1fjS6OLnZcbSaEKcNr+aOm23kZCUuK1mWuOgcC4/vKcKREuHM0eefUizsdh3jz7Hw0NMu9MFMusf6IZ/Qh3DX1BJMXk9eTmIjueVaO2MmVJFXNaLBWKokSaSRg9d+DEn288wrtdx+vaMuaa+qjjH9lgq0ktKk0PFJCAHnX1qNQS+xa0tCimDjthBzH61i2aLcBqOQYy6qxLenNW3jHes2jRwRY/WPG0ntZOPeh6ecUhz6DTiTNxb/yeKFGdz3RA2FpVFyMjTkF0Xp1lmPXgfFJfEmndwhIdZ86GiUhU/YaZ2r5bPFOp590c+YkY2JaFUVvPaem4w0hYvOtbD8g+y6TruRw0z88qefqTeVocYkDh6J4PMn9PGEENzzaDUut8qNV9lo20rLngMR7n+6mgefqaVdKy0CSE9VOHQ0gtkosWZjiMHDWl7dDwei5KiZVBsLGdK/YSVfq5XQahPfwdgzjXy8zocJC7Ikk00bZCFTyGFaiQ6UZqxm8TsWhgyoJ8K9PpULLz9G5VYjXuHCKtkbPL8QgmPspweDOMh2rBk+fGm/Eo1IRJwWYlXpJLUv5devMhsY6FRWxxg7YSMVR3IJE6JCFJNGNuUU0pm+xEWMEH5stoQOT2lpKcXFxf8x+jiBg/t3YTYozJvdtF6vTidx4VgLK37zM7ifgc3rZZJImK6ZsJAV64g2qGPPnsOs9UbIX9kVK1oKOEQqmbQmDy8uvPEikoftoOC4hEY1YIoG8cRrcEaOYdQp1Hii6FVznRGW/W9ayHERJyVZ4oeP6w/70ajg6puOcHBVDEegLcekvbRuJfPJl15mXGXmpUWFpxSLdevW0rO7loPbLFj82dhISDi4qaFU5KOgUMQRUkQGBkx1pOxJlFFImCCt4p1Qa+OAoI1Uv0fkxtrhrqjhjPO28NwTVt5a4iEUVgmGBB5tjHjeLxj1MiGvFkNlJ5JP6ASVkI8VBwUcIkVkNh67FSrVlJGSHOXWO46R7FAYOzKZL77zsX23n2+/WcoVV17fohjEYjEigQiljo30HOKnZy+odSX2pCH9Dfz8R4BrJtd3fx45HmHmnEpefiK9rttSVQUfLvOycWsIpyuO05UwqfjmJx9L38nCblOYMiGJeU9W88FSD1dMSqJrp0Q30BPzUlm7KchDz9VQ41Qx6CUyUhXuusneiAiCxD49fqwZq1XhvNEmbr6nssEee/L9zLijglisZU6edVBiBON+DJjq9Jn/ih9X+iksibH6m5y67yQpSWlS5+8k2rXW4Nnahf1sQy+MWCQLWF24pRqG9tFR69IQjwsUReKPDUHunm3lueci5JQMZ7tYTS+GNiq62ttY8RS5+HmVi2mXNiRoe3TRo0hRQsVxDG21lB8swoCZP//8k2nTpp1aPP6Pw2RKmKFs3hFiy86Eu/uMaTbGX1FSR2YiwGKRCIVV0qwahvRL3BPjzk4c5qwWmbtuctR1SEFinRpxYSED+hi5enLDzmmrReb9lzMZfkERaSkKNU6VJZ972HcowvaVjaWVOrbVcuUttQwbaEi8H00cmkllVWLEpTBTL9fz1U8RfD4fFkvLJkH69hvCd18sIitdw7GCeh22Z1918upT6fy+Lsgt91ax8PG0Bt2V3/zk41hhlGEDE1I/Lzyaxm9rglw31cZ1U23sOxjm9vur+OaDbAyGhNvutJvKufU6Gz266Ll0nJ77H/yDpKru2EUaMaK4zMco5iiD7RL3PFrNxAssaBSYNa+KRS9mNDlGe/XlSfQYUcTiRYIkR5zZN5u47GIL6SlxvN6W66CPOH00EyfMQ1Fk1n6bi6oKln3v492P3Ikx64BAr4dwWDDpAgsd2+mYfnMFbz2XRnFZjB9W+jnvrPqDvhCCx1+spdYV56rLbZhMMl//6OOmq+0ATL3EyoSrSunTQ0+Pv4yARqOCG+ZU0r2zjgF9DHWkQ8f2ibHfMxM1X47mR5uVn3LYFTq20/HTb37adRjc5GOaQyjkx+sTOKsFVTUqe/d46N/bwLSJSZx7pokpN5YzeYK1yRzi9ffcvPNCBjqdxC3X2vn+1wDBoNqgi/4kfl8XZHA/A9/+5GdwfyMer8qxgijtWjfh/B0VHDwa4Y1nm57gGzEoxKKP8tmxPcbkCUlMusDCIwtq+XGVj4XvGrjzRjtX3FJJTJyaCda/BRs2bMDpEhQWR2mVq+XJeSlMubGcP34TZNjMZPQsJSe7gn1H/fTJkYkGDAQLutM+llU3oWIPpRI44GXshHU8/ZiFCedZmHFnBZ+8kVV3jgU4VhBl2o0V2J1DG023RESYaFo+I4fqeeyFGn5fE0JW4gyIj6z/3ms7cqxmb8Jcp5ljpgUbZRTiw03XU5Q5SMnQIOI1lBWZSXYIzh6ZICzvuyOxnn/9o5Z5T1Tz5nMZdWf/5St8vPimi4njLFx8vpV9h8K8eGwbOVkaFtxno2dXO/lFUR5dsIfdawvJcw1BkqTE+LxcRJl+P3bFjvB1aHR9CyGooJg4UcqUo2gsbrRpTrbmH0aKNd10cxK1LhXJGsequhFCtLhRKDMzE7NJ4tc/Ayx8Ir3J7vTRp5t4dZGLWmccW5LMl9/78PnjjD/HyvsvZ3H/09Xcfn8V2RlOhg4wUFIWY+P2EDec6N4888IqQgc60TOWMP2MBaM8fc9hPvuyjN694aJzE/vXn+uDPPp8DSOHmejSUcv23YmJotRkmQG9m8/zdDqJVrka/P4YLmMh6aFOpKutqAkda1EMIDH2brVJCJGY8Hz+FS861dzImPok2tOdcttqDm7L5sY7ajlyJExWWvPvMfF1CJxU0Y8zmnxMO7rhogotOqrNB3FZjvDczOansm672cjGzW6sPgcDxSg28Au9zy7i5hlWBvdL5d2PPTz7ige96dSmxP4J/+Pk58iRIxk5cuT/9Nv4X4OsrMTCXFOjNjse53Qlxnr+qmHTpaOOO2508NEyL9dOSeKpF45TUgGZ0Q4oJ8xcapUS4m32cfYZMj1GFDKolxWExNbtUQy1bVGI8M0KFxePSyRDDz9by/AhOg7sW4uozMLgySGAjwrNEaImJ3deb+Sr7/2s/S61yUQBICdLg4M0Qp5atmz+5ZRiYTQls2tfGd4qI71jAxosgqXkk6LWJxxnnmZCG4800uODxOHbkhLi07cyWPyZlwuml5LskAmGBDqtxJ0z7dxyTw2xmGiyIrP/UIRDh2MYNBI/f5VIZI7mR7j1vkp+/iyngav51p0hKg47yFU7NdjkFElDp/BQdhz+jWg02uKxJgC9Xk9pRZRJ15USVyE1WaGyOk51bZwuHbR8szxG9y7//HwZ6QpD+hupqY2jKBJV+zO5c341T9xvq9sk/AGVux6q4qarbVzdxPhoUWmMwqIoep3M2WeYmDTewvV3VbD4pUw+WJoYJ/1rJ8Fpg42sWpbL9XdV4nTFyc3Scs6ZJs4eaeLLH3zc/UgVZ4wc1+I4KDotPjwYhBmXW60bV/07ysrVRtpcGeSxnp9wGQp4Yo6RIQMaEkNWi8zyT1IYdLqTw+W7yBB5ZJKHImnwiFqOsLdO06SV1JHTz9tPm7YSRaUxjIYAn321ly/ezWzkHJ6equHT95K58OIqulT1xYOTzazCTEITZT/biBElcqLZYNeuXfz000//IT9PoNblxWiQm+1SBmjfVssf6wLMf8RDRJUZcuVuOnRQWL8hxvatkFzen+3bBD2665CQKCWf3gzDRTVB/ESJoPrMbFwfJis3zpQpcW6dkVK3vn7/i4/HF7g5sDMhVgCN17pKpYCbb2hYTNBqJT54M5k+px1mZ0ERVsXM3FlaPvvGy7gxZlBPTef1809eJcOmwVrTBYEgiJ9O9MYq2XGKatyZ2+nY1U3ntpXs3huj5LielMr+GCQjpSIfExYUNOTQhl2sp6/UuLvIJqVQWWli8aceXnsqjXBEcNWsCt54Lo0xZyTGS6uqY8x/bD8bV1QScOuopJg2dMGLiwNsp6PoWdfdEBFhDrKDPDrgKa/m51UVvPx0IrZpKQomo6CysuUksFarRWP1c+MdOm64KplOA0q54vLEfnXphRbOm1LKRedY6opR85+qYdGLGbTKrV8fZVniiklJlFfEuPT6MsacbqaoNEZFZZxd+yJs2Rni1z8DXDPFSiCkUlAcJb8wWvf3wwcZGT6oPjmcfX8lg/o2nyz27Wlg844QN0y3s2ZjiFpnnPser2bc2WYOH43y0jtOBvTR4/G2/JArhPh/2PvPOCmqrm0fPqo6x+npyYFhyFmSgAgKCEowgCKiGDAjJgwEAyqgGFExoYAIBhRRFEURRQRBkCQ5p8k5dM7VVf8PjTO0M+MF1+P9/h6f+z2/KNPV1VW7dq299grniSkxTHlwP7nePjiqRXz+eCqb9z5y8dFbaXHrpijUKxI3hpN5EgnYSRbScSsODghbsIcSyQz1pORnDU9vK+PJpGJeed7M0i89TLo7kSpHGK1SigFzo90mohF0YSvvLwk1CH46nFFkRSEY9WMwWkglE0GOifz9/xGPtLQ0QmF48vkqVKLID6d5CVd9ksUt91dw6QADN1xtQauNPdu9B0LceE8lbm+U7Iymbc3kmVUEgkpcQPRMaLUCF19gYOEnLs7roGPOjBQWfOxi5Q9+rrk8ttmTZYXb73PwxyYThpoLuGHcEXLbhXDqCkkLtWn0vGUUkNXaz0MTM/jwS+dZV7YAdO7cmdfn2Bk1VGLeEheX9I/ZgKJSiXattXz/s4/1m/10H1zIgAsNpCWr2LorSMe2Wpa8Uf9ODOhrYM68eu7lju10jB1lYfm3Xm65zkqP8/S8MD2ZOx6qYNXHmTRvpqFvby2vv3OYbTv2YTQKjB4gsnUXfPZeOgePRvhylYdd+0L4fHKT65YgCPTqbOHkN+ejLdMx+/GDbP/DiSto5PaJDYsWmsKJEyfQakWyM9Qk2VXcPbmSFjkali/MwGpREQrJfP6Nl2UrPfy6JcDegyFen5XMky/U4vbIzJxTw+zXaxk+2EjAJ/L9mhCeKiMhQceW7QFGDTMzYlwJI4aYyG2mwWQUWTovnYefriYYkunZVYfXGwvI33e7jY2/x4KDf2LW1CQuu66EO8adFij8D3GMxAQVRoNIhw5n3xUBkJ7RBrcLunZSI/pNhEIBbp9UToe2Wvr0NKBWwXV3lfPkQ4l06aBDpRKIRBQef7aW3fsi1DiiZKSpEQSB++9I4IEnKpk/Jz5wXV4p8fzcWibcksCyrz1YrQJT77Mz/YVqPn6noZDda+85SLDEBGSbwoC+BlQqCIUVrriplGuvNDPpbjuX9DPw8NNVdO+iZfMOucnv/29G3qkjOMo1jJtQydovMzAYRPRqFdnZUb773FQnMguJbN8dYNzdVTSPJDeYg0bBQnlBM266PZ+kFIX0TIWBVxfRtqWWnl11nMiPsHNXGMGTQKTVbqoqmmHxNkdExK0vIZhyis8/tHH8VISPlruQAlraRs9vELSzYsdL02ItAXxo0VJKAaO7jjinsVCLiQQjLvQ1LdC3OtXgt0cNNxORFAaMKqZfLz0IcOBImJ+WZ9UlTqtqJC7ur4kL1nfpoGP5++nMmlPDuwu/J8lgBW2YKy/XMH1yJq++6+SzRVvJcfWt+y1FUTjGXmQhzLUTqrjjJgttW8WoMwIBmdbdywm7QnXVn38mx4P4UaMhrIRIS9TRtZvC4cOHz7o4Tq/XU1QikZ2p5uK/4Xy+6AIDO/YE+ep7L61zNQy9JIHrR8UCg1deZsbnU2jRXMOvvwc4dCTE6CtNfP6th7cW+DCVdSFTyambQ2pBQ3qgI4Vb1ajUeVxykcyBIyFemVfLyg8z4/yxB++0cfVtZfz4q48nH268gviPvUHattRSWBKhRh0TwFRQoBFe1aZgMpmIRKBlroaWzTXU1EYx03TgUS8YCQUFPF6Zn9eH0GNi/aZgk4Hn9b8FCIaiaLQqVJHG9+BqQY0KkVLrLkaP92I0G0lJ+hsRZLsKS1KIoshesoJdyBabM/5GJ4NO0+08cGci36wOcuBoEI/Hg8XSuDjhueC/Dn7Omzfvv/qeIAhMnDjxv/3Z/+chCAKSJOOoVTP+gXLWrciO26hEIgoPPFHFpLttDb57wygz191VxjUjzHTqrHD5pGreereI4kIIR6PoBA1CvoaFCyPkSj05lRd74TOJkeRHlDDvLtzEiCEGnnqxlr27waI1sOQDHR6vl/cW7WL/kSAP3WnmiiGpFJZE2L4ryMSplSx+M63RF+W7H/1k051aRYvfX3BOY9GmbW+2btxNptyxwbnDBAm7TKzb6GPTtiDHT4URtSoCig+DYPrLsSHatVYjiiK335DAbddb8QcU1CrqAn9mvZsZL7p4bnr8uIbDChOnVKLRyEyZZEKtVrjl/jKcbpl2rbSxltDTlTAAb78XwFLbvVEnTxRE7OEMNm3axCWXXHLW4xCNSlTVyGRlqLl+lIWBFxpwumU++dLN0hUerGISFeVBgkG5Qds7QK0jikYtcOR4mO9/9hE1+hArmvP9Fx5WrS2mVQs1UligoFDm2qt1jQY+JUnhwOEQVouK+25LYPQVMeOj0wmMGFeM0yWz5fu/amTH5vPsx5O477Eq5j5XHxi9eriZ6S/UnFPiI6dFDntK9pFdncO7S8p4ohHC/mhUYc3aMBl/qcwTBAGDYiLB7uHmaxs3nFaLik6dBCrLu+Oilu2sQ62CrGyBx8drcDq1fLVyLWGHlR37/QwcYGPoIBNHT4T5bq2vSSGAdq216G1VRKuiZNOKTHLZw2a28zNGLAioCPr+uXL+/5dQXlqAIoscPBo+w5mNxx97Qyz6yE/Htnq2r0upewfuvzPGYzz06q2EvBr27pFxUEIyGezjd+ykUUUpWbSkLV0RFRG5MMrnr+ez9pdTrP4iBa9PZvqLNTw5KZE7JwQ4wA46K73igjwupRZyjnPbuIYtHaIoMPoaDe8scGOwhBk5PAWrVeT5uQ4MxsaV4xuD2+1GFLxUVSmYMCGiIkwQAya8ihPa72Lzl8lxZO3HToa5cuwGXCUJIEokJIcwiDKF7t0k+htvdwwqfnLaBflkXqyCc+zdZbz3SmqccEZKspr5c+2MvauMn77T0ItLEAWRNLKpUko5wDaiSqzcS4OWHNpgE5IRZZHtqxUG7avi2y9sbNkRQKXWkJ3deHCkMRw5cgR7sszE282sXO3D5Mnhp5/LeWZaTJDgtVkpjLmzjNtusNKnhx5FJi7weSYm3mrj951B5syIjYXbE+XGe8vR6wW+X5qJIAiMvtzCks/drPjOx6+/+xnQt2G1/KmCCIUlEdq3aTzQUVQaIcmuwmIWkWX46O10Bo8uRq2GVrmaOlXtDZvPXgALQK0SOO9CL4f/2IqqOosnny1j7guxAJYsKyhKrN3rTFw30sKipS4emtAw0HX0RJiaEiOZp4X88jlCS7kL6eF6Z9/qTSTkacl1N68nJUnFlAdUhH1ajrOfDBrafwDZD7oskWB+w7Xp7UVOep+vJixoQAmSQibVShldu55b8ON/A/bu3UvQL3CqUOL6UbE1rLJaoqBYYuZUO1986+XyG0tJtqsoLo1SUawh7LWweJGWNxc5G+XgXvGdh3BYoVWuluyMprcDbVtrKCwSePCu2Lx5YlIiN91Xwcn8MHeMS2DBEh97f8wkM9gOBLBXpeKu9BDkAHkcpoXQIe58HsVJJC2PPT+lc/h4GLc7etZCX39i9ovvM+aaC0lLgSkzq5g1NQmNJubnLFvpYePKZhSXRXhrkZPLBll5aEIiZtN/3kTeMComHnXLdTH/+E+edbc3CmjIztTw6mwbEHvPrr2jjEH9jNx0XwXBgExBiURiQkzM6O8ql7w+OcbQJ2jI8HRj9Ve/k9BafU6CDtXV1WSkqmJt4ys8tG+tYfK99X6RTidyy3VW0lJUbNgSYNf+EEajwCfz0gkGZSqro1x1YwXLX26FHiMp2EkTVEhKhDsmbOTn1RoWvZ7GhCmVXNhLz9BBJvwBmVBYZu/BEJ3ba7nmcjPPPR7zt37Z5Gf9bwFSklTYElQk2dWMGmFm3D3lLHwtjXBEqRPp+ivCYYWKaon+ffREo5EGn/89VGh1Mf7O47tUvPOOiWGDUzl4JMSr7zkoKolyQQ89by50sXNvCItBg6NKhcnRksRQlFG3HKFVCxUjh5qorJHZsMXP+ZcWMvpKM61ytWzfFeCPfSEMeoH5H7v4ZUUWK9f4eH+pm+5dtPQdUcTjkxLp3kVPYbHEwk9c5GSp6dhOS3GZRKvc+LUhGoU1G1P4dWcLJNlEVFbx/us7GXNHGY/el8PaLdm8OtPI2LtOotXbznEs/nfA4fBgEEyc3Ctw3sAibhhpZdueIOtWZDbwFXt3N/DyDDvPPnScVF/DYFo6OTgiVWhKMzleUUqL9iFO5Pu55GIDc59NYcwttdR6DXzwrp78wlo+XVaGJMG44VpuGhMr/vl5o58+PQzkb0tq9J23k0YBx8hR2jYqElTECSQiWLBx8uTJcxqLzp17seaHfHLDZrwegXBYadCJMuZKC1cPN9G2bz5Wi4rVn8YCn2UVElNmVnPwaIgfP89q9Nofn2Rn07YA335kRq+vVx5/enISO/aUcuiP9VgC2YSUEKWRElBEbEoqP3yh8MMaF/feZeDQEYl1v0QxCkYOsZOuyoXUUE4Bx0ghExMWvLgRZDV33mymvDpEVVXVWY+BIAhoNLGkRiikoNc3bncrqyWWf+Ph8Ul23lns5Orh9d0G3TvrmDC5kuQkFXkFESbfm8hN11rp1c3Hg4/4aSE3a3RvnxRoxYljBXy6wkNEUnjjudQGHTZ6vcjiN9K46pZSVv/sY8SQ+DhFNBqrun9xejLPv1ELvtgaXyHmY0g4+2IpQRBwOeCiPrEA8PDLdGz6oenEuqRESLDBhSOKkUXQmkKI1Zm8Ob+WSffEV4t6vDKTp7to10lgy6a/37OabRFS25cz8/Fs1vziY/P2AP37NB6U/m1bgCceSmT+R0Xk5zsQa9N5/T0Hiz510TJHw503Wnl4ooW7Hw1x6tSpf8Q//K+Dn7/++ut//aP/08FPr9fL4sWL2blzJwDnn38+t99+OyaTqdHjJUli2bJl7N69m8rKSoxGI126dGHcuHHY7fWOxIwZMzh06FDcdy+88EIeeuihf+zag8EgsiLQvr3Ii9PtDL+hhCEXG+neRceR42FWfO/l8QftDLyw4SZMpxMpKYvyxSo3lw8xc9sNZlZ8E0RT0ppEqTlCNDZZI0qYQ+ykGa2xC/Ubdo2gZf+RMKNuLWPwRQZatwbP/hwefeIEE+/WgybCwS3ZdZmitq20DLnYxJMvVLPgYxcTbrHFXc/xU2H27JVpI6Tij7pRznG27di2hr49TPy8zdQwW4eFYNjBy+94eeoRO/felsDhY2Fmv/w7VYczSfHUL3Bq1FTW1PdeCYIQxw0nywrhgIbvPrGxc1cVjz5oolmWmu27Qsx510F2psjOz5qzbKWH4TeU8syjSURlmD7LQ+fza0EW0Zoi3HWbnrIKCT1N85rqZQurVn15TsHPbdt+JyVJxaqPMutUmSFW7frZV26efrEWfVUnZr5UxAvP2OK+qygKjz1Xjc8vM3eBgzFXWXhqqoqX3trFzAfsXD0iG7dH5rftQZ590cunKzxMuCUhbpMkywqPzqjiqmEmvl3jq6v2ALjiUjP9exu4e3Jlo22fEKt+DIbis9cqlYDVoj3Hao8u7N+9BV3OCT7/RuaivnouOkPZWZIUxk+sxVDZptE2DAUFs1bfJFk/QEa6ijKiJJFGqe4Qh3emxo35U48qXHdXGffelsilA2L2JDNdxevz/35TZdarKaeCIk7QiV604TxKyCOZDNzUokj/c0X4/2Z7KOAiEoZn5zjo11vP5994OXA4TIJV5PpRFppnq/n8cwmzGb79NLlB8D8zXc07r1m54Y5qsmp6UcZBaqigG/3J5wi5tCOJdGq1hYSSClBpoighHQV/pHLtbRXkFQcJhWWWfRHGqNOiEWT2BrdgVCxo0eHBSVjnZN+XqY2qyUKslTgiS9gSYfvuIC2bayguk+jW89yCnylJWvJOelBwYxOS0CsmfLjxph1mzVJ7A5XKtq20vPOajbsmVfPMVDvXX52MWi2wcrWPGS/m4clPxUJ8AsFtPcWr02LJsNJyCa1GiAt8nokXpidxcFsQsbr+vlOETFLIJKpE2cNvdOGCuncxRJAEkkgobsu42zeTkBwmqiSzYOK1Zz0OBw4coH+fWMvqDz9GsPpy8JQGWfm9j1GXm+jWWce3H2fy6VceHnmmkoy0pp1Gi1lEPoMi1WpR8fn8DEbdWlr3N0EQuO36BK4ZYWbk+FIm3Bzjy9NoBFzuKO984EKjhjcWOuN4ov6Eoih89rWHpfPSqa6JYtAL5DbT0CpXw9ZdQZ6YZKeoRGLPgRAazdnbgD/XsIKyAJ98ZuGVuaV8+Z2PI6cCzJxmp3WumlCoYcXQdVeZueWBct5f6mL8dda6tXzbriC33+MmubIfCOBTPIQIki40DGjqBD3Nou2priwjARsqQuTQlhJO0YIODY4P5YOhM+S0P5+d+6pp18qHxRTl6x9CrPjeQm7LdhiMRoryj2AS2lMlbmfEiHOrfDlb/JttoV6v54phWgqKZFDgxnvL8PlkQiGFyuooCGAyiGz+0UTrUB9aCFpK0zbSv4+elrkp3P5QBY/em8jQgUZUKoHjp8LMmFPL+q+yGH9/BbsPhOIEFc/Env0h1v3m57nHYxt7nU5k2fx0vv/Zx60PlrFxg0hvqT8IpwUKTCcI2Qvo3ULg4BEXO2tKyKIFYlSLy1CMPdvD1q9SKK2Icv3dZYiifE4tjgB//LEdi1lBFEU6t9dy9W1llJZLPPd6DZ8vyCA5SYUtQaSwWKJXN12j5974e4Ce58Xfs8EgEJHij2vdQsPtD1Vwz3gbN15jQa8X2XswxNMvVTNymJlRw83odbEW8Q1fZ+N0ydx8Xxm/bgkwsF9DfzAQkDl8WCGL+s1gorMD1RXHzvr+AXbt/J3BF5swGQQWfhIT0mgMlw008up7Dp5+1M60WdWYjSKCAG+97yah4AJsQnziTi1osFZ04dW3DvPq7ARmTbPz7Rof8z90EgrLdO2kY8GcNK69o4wbrray5hc/r8930LqFhlOFYW6bVEFaioqXn07mqUeS+HKVh95DC9HrBSY9WcWyBQ3pUV6f7+D6URY2bPaz5dflPPPMzLMeh717d3HB+Xp8PtAkuhl6SYyL8P2lbs7vqmfR6/XFGdGowtQZTtZ/noI90IoERaIomsflQ3R8sMyDXhd73qs+zmbdJh8ff+Fh664gWelq+vcxEInALQ9UcO2VFqY/nMhDT1Vx1WUmln3tYf3mAKlJKmZNS6K6Nsr8D53c9UgFE2+zceWlptPUWiKz57XiWJ6JqBQmKVHG6Vbx2nu16HQCHy4rIznjPMxGidFXVLBmU4u/ufP/M/yb7WEkBD7ZR1aqnr7nG1n2ViopXX00b6ahtFxi/WY/ENsnZaSpGTnMxDOJZdBI8FNAwISVHKENOXIb3IdqCSdv44tvPGhVatLSFY7vlnnjnQAfvmeP2wNBbI/01XdeHp+UyPIm2rpFQaSZ0poDqs10iPZBczrJKCtRTgmHcOOgAz0oEA/j958b1cGE++/myy+W41M70NfkMP/DMh64q2ERy6q1flQqAbNJJDNdjcMZ5Zb7y3lzdirTnqtukjpNoxHISFMTCsfs45l4fFIiX33vZVD/KubOc+PZbkWJqhEQ0dZkYatJ4aWn94As0EbpjiAIlFPEdtahRU93+tfR2SWRTjOpNc/N3EJGGw/PDsk+p3GwJWYRDJay/FsPt1zX8P4VReHXLQHefjGF199z0jpXzZpffPzwix8pquBwyqQmqzi/q46rhprZvjvI5TeW8vA9CUT89UJoYSXWSaEh9jeVoEKR1MhKhLzCxmkwANJT1Rh0AvdOq+COGxO4/YYEUpJUbNkZYM48B+PHWmnTUsMfe8Kkyjn48VChOUWypunKzcYgRLXkne5WummMhYenlhEJh+vm3Jko4gTOyjCZmSp2rktnwkNOin/MYtGbQX5eX81D9xtJSVKxflOQ+R/4qayA6ioFjWwgQMNiM4gJgCWlSzwy0QacXn/edXDHuIQG+xS3J8ryb7z88FksvvHJl27Kyk6yaG4azbPV7D8c5qW3HdgSRKSw8I+JYf7XO+6333477t+KorB48WKOHz/OiBEjaN++PTabDafTyeHDh/nhhx9o27Yt48eP/z++6P+EN998k5qaGp588kkA5s+fz1tvvcVjjz3W6PHhcJi8vDxGjx5Nbm4uXq+XDz/8kJdffpkXX3wx7tjBgwczduzYun9rtX/PX3GucDqdGHUqbrvJwotvORh4oR6PT2be4hgRd7JdFafEu2NPkF82hNHrFdq0VlFZFWXOPCdPPWLnpw1+SvamkR7OjQseagQtnZXe7GULiUq9iIhHcXLpID0fvhdbxCbdpXDB4OOcOqHi/U9cLHg1rVFusZlTkjhvYAFdO+no00NPOKzw2ddennvFTXbFIBDAq6pFpQi43W6s1sa5J/6KYKCUnj2MfG+ogWB8pZJNY6HXleXMn1Pv7KUmq7n4awMTHq5g91cJ2KXYZ2pBQ16x3GTG+fu1fkIBAYO9Epdb4b4ptaiiOuRaO827+7lyqA6TMdbqvWFzgIx0NTfe4iOtqj9G4XTblxJl4QvHkNMK0VKLncaJoL3aCo4fKSIajZ61yvHe3euY8aidlGQ1NbVR3v7Aye87g+h0MV4Pg1EmGtSyelkCR49X88RkM61yNRw6FmbGC27ySgJcNshAQbHE3AUO8goi/LQ8m8z02FgkJ4mMGm7msgFG+gwvZNA1RWRlaDAaBFQiuL0Kt4+z0jxLw7GTkQZOq1YjEP0PauV/VV+VJAW19uxETv5E0BckKVnkx+UZvPBmLQ8+UUXL5hr6nm/A4Yzy/Vo/UkELsoK5Db7roAordqSAi6KSSB1X7F+xe18EPcYYr6cVrhrrYPQoHXffasJqiVVYfPxOOtdPKKNfLwP3Pupk8yYF9EKTKqjhsEJFbZgwIZJI5yh76CT04qRygFMcRIUWRZAauZp/Bv9mexgOywwcKLJuXZT+Vxbz6EQb99+RQGV1lDnv1rJlWxihpC0te52Mo584ExddoMecEEVyRIki0Y5uCAg4qCKHNhSlbmTCBBV332rFZBQpLo0w44Vaftkc5tqRRj5eFmDn7ggp6fD4VA1z3ghSVS7hDEpkZEXJbSWwY0+wycrU33cGSdekoj7YjYm3HqJ5Vye1NRAKOc96HFJSUigsCZCYEqWs9gBOVzoh/JwU9tM+XSI7s/Fq5sEXGWjVWuTWG+rXjGuvMjNkgIF+l+7EVDQkrgpBNnjo1D72DE8VROjSoenn2bK5BlHXOD+dSlChV0yECaFDj6IoVFJcxwmZd8JMVFXDPfdPaXKj1Riys7PZvjH2/1otBAkQUnuZ+aqHjdv83HGjFbtNhUEvcPK4gNvTtHCO0xUl8hd1V6NRpEsHHQeOhOOEVBKsKr5fmsXFI4v4ZIUHtTpmG11OgYoTCUTDKh6f6eDZJ2111CmhkMzjs2sYMdhEglXF1FlV3Dwm9pzCEYURp8VDMtLV/LTeh9l6biqWMcXmKO8tcbPk3RRW/6zl8QeMjLmpHEErodeoqayW4jY0KpXAh2+mM2eeg04XFZBkNuLxR3C5wOZoRwAfbnMepeST5mnb5G+n0YxqysgkFy8u0oVmVCtljfIlh46C21xNWm4yryy0IJwOkIFAu9PUZpWlJZw8eopkQYXWEkSW/2daPf/NtrBXr16893aEZ6fZmfpsDa/OSOG19xw8PsnOoH4x3tvjp8JMesxJ1R/F2AMtEWUtFVVRWuRo+OL9DBZ96mLeYicqlUCyXcSeIHLbpAqGDTYyZ56DZfMbBqVKyyWKSiWSbCpum1TB9IfttG6hRZZja9vRkxHMQr0fWZ74BzfcGWDKg8l170JRSYTr7z5M82ZqLh1g5K1FAe54pIKSUokuHXT8uuXclX3nz3uapAQN+YVRxlxpxmwSmfVqDUdORGiRE7PFarXAFZeamDvfycP3xPsbbk+U599w8MHc+Pdu09Yg3c4Q6VEUBY9XZsNX2Xz6tYe+lxeRlKiiTUsNHdtqefsDJ/M/dvHoxES++yQLrVZAr4tiMql48oUavl6ijXsHo1GF2+6rxVzVLm6sTVjJc/nOaRxO5R3Cqo3y4J1JfPqVp0k+X0EQaJapIcWupkWOho+/9HD9KAuR4kxsSuPCFglKCj/9spvhN/jo1llH1046LGaRT1Z4uGqohUSbio/fSeeGCaWYTKo6ntQ/sXm7n+snlLNySSajhpv5YZ2PrX/4+f0PP5ePK2XyfYl0aa8lr0jivQ+dpCareehuG6+958CoB5/Pd9Zrg9/nIydFpP+FarbslBEEgRN5YZzuKPfeFr93UKkE5syycdH2MiL72qARtJh0Gh68K5EH7rQx+/Vavv7Bi1oNwy4x8/jsGl55OplrLq9fY2VZ4ckXaigqjdFAnd9dz6dfBNmxLhlRgNseqiAnS819t9soKpF4bb6DV+c5SE9To4htMJhNKJEjiHI+J062ICm5HaUVMR7Cjm1UHCmsYutuM8P661i/7Z+1I2fi32wPNaIa1BFuvtnEFcPMbF/vIi1Jy9hbazi4R4uqMtax8EJKIef1jLB4XiIanUK1UoaMTAJJ6E7zoldSgp3698CKnYC3FUXFh1j0TC4+xYOXYjZv0rBgiYe7xpvr3t1IROHuRysYN9rC+V31RMyV4GucukInaOk7KEh11UYqKjSIqHAEvNhTJVocPw8RFRG1F5Pp3Np6W7dujUbUUxLNI1lqxpw3fISCcO8dFoxGkXBYYcnnLhYtdeOs1GIxxvye9z508cg9iXRoq0WS/n4P5w/Ije7/szPUBEMKNTUyO7epaC7nYCcViQilFFCgOUBqiojOGqAiWIPgTMHmbEcp+XSgXsfjT4iCSHrN+ez2/EKrVmdfIADQ8/xBnNfqOz7+wkPf8w1xtCOKojBlZjWd22uZM8/JibwwwaBCZrqGJx+y88mXbmgu8PgkO4ePhfnoCzcn8sKYjAJPPl+DqNfhoAhf8jFatIp1dZ08IWOoaYU9mIugijLvxVQGX1v8t9coKxCKRFn+jYfvf/YRCCi0aaXh7edTyc3R8NlXboKVCRTq9lKtlPPhAhvTXzo3f0ilgh/WSLw4XWHlGi8t2kbYc2ATXZV+dVoAMZ+8hDIKydGksuANhUSbitdfSOCyQzuwFfXGtVHN5N0FoAmR76nBELHTjvYcD+2jDZ05ym46K33iRLwkJcJhYQeDWwtkptXrv7w2K4Ub7ilj0t02hl9iQhBg7a9+Xn3PwQvTk9HpRIYONLLwYxcaHXVreNdOOj58K50JkyuIyJFz6oz4O/zXwc+UlPgFZeXKlZw4cYJXXnklTrk1MzOTjh07MmjQIKZOncrWrVsZOXLkf3/F/wHFxcXs2bOH2bNn06ZNrJ1uwoQJTJ8+ndLSUjIzMxt8x2g08tRTT8X97bbbbuOJJ56gurqa5OR6URadTofNZvsfu36bzQaiwvrf/HzzYWYcl2Z5pcSQ0WUs/dLLJRfpufbmWrwldjS1uciCRIXmJAGVms1rUpn1Wi3OKg2Jnh6NlmmrBDUWxYYHJ1YSY9n6xAN88Ghsk+z2RFEUePRBE88868NoFLAliFRVSyQnqeKcNrVaoHsXHdfeUYpFbUaRBfSOHJoH+6IW1ISVEH5NNbqgmuPHj9OzZ8+zGotgMEJ6qooSJY8UpXVdq6lbrMKbsZ9XZzbMCgmCwCuzEui78Sj28qyYSi35OMsNjLyhhtVfJJNkrze2B4+GeOipSl55MYWrR5jqCJ1/XO/nvmnFVDgVbhodm+s//epn5HATd9zrIrtqYFwWRRRUpPo7cKrUT611L4nuSxu26itBquVKBnY0curUqbr5+Z8QlYKMHJZEabnELfeX8/gkO08/akcQBLw+mVffdbCk8ghtHIOpXOfhzl0nkbV+xJCZEmcQSzM/lw4wceVlJrbtCvL9Wl9d4PNMGI0iPc7TUVYe5ZkpSXRsq+VUQYR3Fjs5mRfhiiHGWIVJI98DqKmN1o1tTW2UT750c/RkBEGAk/lh8grDtMiJjdnSFR6iclKDc/0dTpw8TsvmWlKS1ZQUg7fKxLiHdKQkqzGbBCbdZePSkaW48zOwntH27lRqyOMw59EXX4WLJ5/dz0fvNfztX7f4KS5UkBPXoZb0ZFf1R19lYtmJYj5ceoTvv7STk63BbBKxWUWGjKwieuQ8WkbTqdad5NW3S3ji0YYZutffdZNQ2x4j6RRwFD9egoqfIDFOlzSaUas7e0Lrc8G/3R6qVArZGVpymsv89l12nT1slQt9zzfw7mIXz710CtdhkeOnwo1yrAmCQGa6iqOe7ahqrEQIU528m/QEDy7dWrJsCp06JtZtHLMzNbz/lp17p0qsWy/R1jmYvZoNJCUqXH+NmeuvMdP/qiIiXh2BmgQKdxq5b5OT93tV8/7btjgF2IKiCPsOhTGEWmAQTBhcvTi4aRde2UNWxtmLfel0OkKhCK/OSeHy62ow4qNVe4kLeqgpKm86cCAIAsZG+JhtCSruvE3PJy8UkSw1r/t7wAc33F6LxyUSliR6/g31rMMZRf6bimUFGQEBWZE5zj5SyKyz4WYpmUOHahk+YtR/vvkz0Lt3b56YJiFJCjder2PN+j/4Ykky3Trb2L47xAefuvH6YkJEfr9Msj0msNa2VcN58e4SJ2WVUhxtCcSqhWscDcfUZBSJRmObnUH9jJQUwaZfm5EVbIWiKKz9+CTffpdPhw4iYTmEPygzYXwClw828fLbtWz8PcBLTyVTXRPjXd57IMTnxz3k5qg5cCTCo1Mnn9NYON1RBEXNkWMSHS8somd3NS6tk4BDjxYrGWJbbr93L18vTY7btMgyrNsYIFCQiVXohawuI6nLfq59qITamhJ691Iz7WmByN/qrij4cOPDjfq0G9mWruxnK1lKS1SoCeFHQKSWCiw7bZgKkhGahxFTgzRvpqOgMISvKoqUL1JW7aaZ0Isj4nayE2U2bdr0j/uJ/3ZbmJmZiccrs35zgNdnpfDGQicfv5Mel9Bt01LLd8tSuHjESYJ7M9BWteCt+Ud45Vkb9kQVU+6zM+W+2LGRiEzXgYU8cJeNa6+woBKd3D25kmcetZOdqUFRFDZsDjB7bi3zXkplyqxq7r/dxotvOaiqiSLLCkMHmnjjuRRuHR97X7yKi44XuHn8kfj1tVmWhg0rs7nw8iLatooAAumpKnKbqdHpRBQ4p6rP5Z9/wJgr4ZUXtWSK2dx47ylsCSId2+mQ//LqPniXjaderOH6CWXcPMZKWrKK9Zv9fL3ax2uzkuOETcJhhZferuW9l+sDIat/9hGNKqfFRW1ceVmsjfv1WTGKlZvHhLhxYjlDBxopKo0w/yMXa3/18/qsFFKTVdxyfwXdOutO+1YSn37lxX0ig5xIvP8awNtocOHvkJ6Wzup1B3jlmWSsVhFZVpoU7qyujVJWIdEiR0NBscSKVR5ohCP/TwTxgzbEJ+9kx1XrPHJPIrdNqiA5SUX3zlqqa2V+Wp7dIPHbr7eRYYNCjL69FJ9fxuOTCYUF5r2UyktvOljzi4+lKzykp6iYdr+d1i003PdYJRaTyJABRtasWcPo0aPPahwcjkLcNWFem5XCE7NrUBSFz1d6G6Vwgthcm3CHntemFJEUbo7eKNf9/cmH7Xy31scvvwWwWkR6ddPHBT4htpl//okkLhhehC8g89X3XgK1RgZdXkVOyygTb01gyMUmNm8PsHCpi0/eSa9Ljk6a1Qyv18G2vUeZOSUJWUzgqx/hy/czqa6JcttD5fToLnP4ZEwopbig8qzG4Fzxb7eH7dt3QFKKmHCrmZRkNZmtK9n8e4SWUieypNPXrgCVzTm+tph+I/Yi6hVumH4CkxG++uYIpSdNWKs7UEM53egfd/6kQAsKosdJoxlVlKJGQ01tBU+/4OSNhS769tLh80fZtT/ElPts3HlTbK616yJRUlWNVY7372RFxpV6kM+fT6R5Mw2BgExEUjh4VMXN91Ui4OEkB1BFBLp1O++cxyO7eRan8vIIE6B9zVA+nZPP4iX5hOQwjhqQJTWSoiGNZoQcVeQVhFm20otWpUKj9tMqV8O+QyHO69iQvqvWEUWWaTS5smtfrCp62hMBesqD6nw8taLBkOhnzA1qnng4AYs5CUVR+GKVlyefW4um1oje33gVn1bQI0YNyLKMKJ493+Whgzu4fpiW3tOTuPzGUgZfZOCiPgbKq6L8tMHH5UPMPHBnbD+fXxThlvvLuf92GxZzTK19/VdZTJ1VRXVtFL9fwaAXuf0GC2aTyPNv1JKafJj3Xk6p24eEwwrTZhSwZkU1KlWY6+4uo9YZ5cU3a8krjMTEM6+x0PV0Ms3vl3G4osyamsLN11rR60UCAZmPvvAw6alKOrbR8dnXHi69zMyBky6GddUiCmA0nFu1o6KSqKoU6DO8kBGDTfz6TTP2Hw4x4YGNVJXqIKzFj48k0jFgIqSr5bGn1FRV+ACFZs1ElGbbKM5To1Z0FFS5SYu2JFdoB4BKUaPHSC7t2cfvWJVEjFjw4caDkySzge6dY51uPU53VnTpoGPZ/AwWL3Oz8JMyqmuitG6h5uO300lKVKEoMboCtVrA71e46d4ybrshgUv6G07T5yWzbpMfj8fzj9iVf6zX8pdffqFv375xgc8zYbfb6du3L+vWrfsfDX4eO3YMo9EYF1hq27YtRqORo0ePNmrQG4Pf749tHP9SYrtp0yY2bdpEQkIC3bp1Y8yYMRgM56jS+jfQ6/WoRIH5r6Q1EBFKT1Xz/txkbryzlsdDHnIc/UgXLHXBzZRIFlVyIS+/fpKa2ii798j0EJrmUdJhIEIIv+Kh3LKfrr0DHD0p8MgzVSRYRUQRyiuj+KISO7ZquXRICAXQWHw8+qCJcWPqs7IGg8jMKcm88FKInKoBscCgEKsmPaHfjskWoqbM2OT8aAxhScUzL9ew5D0bkx7eSJqjB1GtH1uPg9gNqib5mxKsKhLSfRyVV+GuMJFJLt3oT8WRfPoOO0DnjmpaNNfwx74gpeVRnn8iKa6NQRAEhl1i4s0XFB59uooffvEx5kozsgx7DwSpyUsgo5HycYCMYHv2hDayk1/orFyAQTChKApOqjnCblJI5cTJqtOVL2cHo9Fc175+pmoxxKp/npmchNNRw6Yl5SQpGZic3QFwqMoQLcWsXJJZt6DtPRjioibIoH9c78NsVvHj8vrqj542FR/MTWf267WsWR/A75epdUis/y3Em+/48bhFVBqZ3n003PlIBcvmp/PtTz4WLXUz8dYErrncTHGZhNMd5YqbSnnjuWTKK2VefLOWsOQ+6zEASExKxKZXs/9wiHXrJcJBFZMed5KVJWA5XUysM0cpsW/FqdEjh3RUOYNYSKILF6ARtNhIYdcvNi6/vpw5sxLp0FZHMCgze24ty1Z6uetuK1dcloDDFeXtd3dwbLeJ9NpehAqSGHf7Fn77KZVoVOHQkQj+Y61oLscUr5OCLfn0gxrKyh089oiFrAw1peUSL77u4ZfvDGQGWiEIAh3oyUFlB3kcJkqENJpRQSF647lVvpwt/u32UIoo/L4zyNznGxdVu+dWKwsXhTCdvICrrt3G6pW2uozhnyirkDAaRVq3UrPfISG138ryd210aBtTK66pjTJjTg2Hj4WZdHe9fZo51U7/EeUkC0YSdSa8vhCl5RIlZRLH9+noGLoY22nS9jTA9ZubQSN+Z/PaFGwJIt+u8fH4czWoFC3pgdw6O50rd8KhKaOm5ux5zQ4dOkROtp5vf/ShjZgI20rIzTJRUaFQVhlusmXU7YnSlO844lID7847hbU6DRUajrGHkFcmbWdf7IIZWZHZHF7bpEDOGwudUNV4W1JUkfDi4hQH8eMlkxakC/Xq0AElgEbUUFVVRXp6+lmPgyiKmM2p3DutkutHmbn6Kh3du8SeQZ8e+jixjaLSMjq1V3PjveW88VwKfc+PtcsHgzKLPnVz7FSEG66x8OMGf5zi8e4DwTpOxTNx+FiYC3rqeefFVD77ysMLLwY4X4pVJgiCQJK/NYqvFVXFQRxUEMg+wKKlbp6fW0skopCTpWbkLaV4fTJPPGRnyMUm5i12MmdeLd179OeKK64663EAcDgEbFIyB2qqUPnttBoVJNkmsP6THHy4SVBSqNzell4Dj3LnrXo6d1Kzb7/Eog8DFJVAsmCkMGUDvS5QmD+33qH/8ZcAnmojbkrIofEEXSUlKEAJ+XhwoCgKWkFHc6UtJzlICplYScSLGy9u0miGVA1UaylJ28LgXiLLP/bTwT+QAB68+nIygy1oI3cnr3T3/0jl57/dFp46dQq3J8r6zQHGXWOhY1tto50soigw4wkzk+86gcprZ8W3QULRSmZOTaoTCYxEFG67z4GCUMd5du9tNjZvD/D47BpcHhlJUjiZH+bXldlYzCokSeH8bnreb6Q1PiSWIEkSPvsJHnukccV2jUbgupFmunbSMWNKMktXuFm01EUoDKA5p43uHzs34q0OkRvpThA/Kckqyiokls5L59o7yuLEKwVB4LnHkyktl1i6ws3DT7m4oKeBqqoo367xkZOlwW4T+eU3Py+97eCRCYk0y4px8X79g5fFn7np2lnPL78FGHyRkfRUNQoKl99YyivPJBMIKiBAn+GFpCaref7JZA4cCde1u//wWSY79oQ4eiJMm1ZaVn+aycBL3eCPv6di7SFk9bm1u+a27MSmTT9x+Y0lVNdIfLfWx1VDG47/yfwwNqvIwqUuZk1NYtuuGJ2LQ6nEqdQQthchiFEEZyp2KQtREKlK3MuSuWkN2hQ1GoF5L6Vw030VZGeoGDLA2CSV0O3jEnh7kRNRJTBquIlmmWq+WePDZBI4cDhMbo6GNq20fLMmJso0fLCR9m20aNQCJSUlZz0OapVM8ywN3//so28vHfdOq2T77iBjrmp8LgJkZaoQtGFq1Cd58Pb6OS0IAtdeaWbKzCrO76rnwbtsjX5fEARuH2dl9Tof+w+FGXqlwE8/ySTYYcjFMb9/5qs1rFiUGbd+1jq1DBvgQowayMnWUFBWf87kJBVL56Uz/hEfBmMa7y91YTI0/vv/p/i328PBwwdx+NiPWC2xsX1+ppWrr5CxKQ2vO2Kq4cZrzEy5z1b3t3tug3Ub/dx2/yY6VA1qwMOpQg3R2Ny3kUwJeXQX+hNxR6hwF7LhVBA9RpLPO84N19T7Cx+8Y6PP4J3UFOWSRQs0aHGKVbhTDjJzhq6OUsxgEDEQ82nCQYFkEtEKJYCAVntu/McVFRWUFZdhxUZruiAKIsnhFhwpdaDDSFdaoRG0yMhUCoWcqsrjgoESqaFOfDbbyCfWaoJWNwePVrFiUUacmGwoJDP2rrJGBfEkSWH2XCeD+5lJ9LfgFIcJKzEueiMmBozw8MJT9XQI4bDCgo9crF2RyeWjPA1s4JlQZOWc9skANbVu1m8JsG6jn77n63ngThvX313GzKnJfL04vpgst5mGRycmsuAjF79uDdChjZYPPnNjMgr4AyLDBxsYc2XsubrcMT96yZupcX62Vivw2mwbuw+V8NJTdopLo7y1yEnbVhrGj7VSURVl0acugkGFd19OZcacGoZcZOSum2x15zAYRCbckoBWC0+/WE1WusiBEwG0WgEBgbc/cKI3djmncQgHVYCWjBSR5x6PBeEv6Glg7xYDTleUyqooV9zop1lhe3bzG4GqBOSK7mSejhf5ir1UJf/BhHtBJszsFwWaR+s7gdLIppQCcoTWdFcuwo2DEAHSyKYlnahM+oVJdyVz+U2l3DzGWhc0T7KrmHxvIveMT+CKG0tISzQw+PJalIgWVBFSM2SuudrAdz/6ePnpFN5a5OSbNV7eeC6F5CQVJoOK0tLS/7uCnzU1Nf9RwVqj0VBTU/NP/WSjcDqdJCQ0zPYlJCTgdDrP6hzhcJhPP/2Ufv36xRn0/v37k5qais1mo6ioiE8//ZSCgoIGmbAzEYlEiETqN7mCINQtAI1tVouLi8lMU8dVJ56JPj30GPUqwuW5mBrJ2qZEc1i37gQ57WTMZhVevxuz0HibuVtViaZZHi3aqLlxsIrftkVZt8nPF+9n1E3WQEBm0pM17FyVRVJFO5xU46tw89AjBUyf5cVsEmjdGooqQyyYk8K7H7oIp/9KtVONIsj07C5iqglTXCoSJVayfLYZ/oSEZiQnFXLFUDMrBvtY/eVBEtJq+fWzLC4bW/q337UnqnjlmURuvb8KY4kJj1iDtcsJNnyWhccrU10b5fEH7VxzWynXjWw8+z1isIm5C5y8/4mLtxc5SbarWPeLRCbNGz0ewCCY0CsWBAQOsROVoopxTWIjmQzCUpj9+6BVq1ZnPQ4XDxrF4mUrCYaUuMDnmXj84QS+Wb0bpTymDiel5tO8fQC7QFwmz2wSOZEf5rnXguw7zZ04dqSFwRcZWPCxiwVzGheuenSijZHjy5j9RBI9BpZj9eeQ7D2fFEGLrMj8fqqYPM0eOvQroGM7Ld99klm3+WiWFWtNnzOvljseruTOGxO46yYrry9wEolEzrodpnXr1vzw7RquvV5EDJppTg5RwzHuvtnA9deYUImw4nsvH3zq5tUZZpo30/Dm/Ciff+InWO3Hr6rFnXqAjp0VUlNiFRlOp4JarWBNENm6ulncezeon5EPP/Py+rN7SXN25+BBCw8/WcNvWyLkHTHSndZ1AS1BEMis7cW2pZUMX3uSkKYCVcSEqbI9mUr8mLakI7uFjaQkC6iqRTRqhYA3nk7gXKpg/g7/dnvodILZLNO/d+NOsyAIDOivZetJiaSy3kx7aifLP6yvOtq0zc8td7kQFTVun0RiRoCfVjbDaql/zkl2FW/OTuH6CeWMHB4h97RzmpKsxqSNvTsJJOFXFfDodAdVldA+1K9OrfJPmAQrwbKu9Bv+ByqthN+jJhpRk+HrEtcWohV0aAQNx442VOVsCqdOnWL05VqemOkkEtaREW1B9boWiIh47Dv57Gsv465paMfmzHM0KfDlcEVJbe5HytqELywjHTfQVbqo7ppEQSSxvAfDr93NyqX1YkqKorD8Ww/bdgWJ2IuJVrWME4BSFIUC4x9Yozqah9qhxxh3n7ISxUEligIqleqc53pFZRm/umR27Any8TtNB05vH2dh/ocuXp2RzLc/+pj1aoxTLRxWGH2FmUWvp7FlR5AtOwJ1wc+jJ8IcOR4hMz1+/Q2FZJ54vprnHk9CpRJo1UJDptYGf2GrEAQBPQbSleacjBymrCLCnBnJDLnYGFep//VqH4MvMnLvbTYWfOxi8tTZZ02DUgfJhC8QJYSaLJI4eqKAE0dFMmnBXjajKAqJ4Ryip7JYPKsERe9DCJqwSckEMjZSUn2cdLWG9u0s5BVG8AUU3l7oYssmkQz3+bjYTblS2ID3M6QEKCUflUrGTw1SNEoRJ7ErKRRzivMZWDcfkskgR2nDIXagUbQkCik4PBLPv+5H729GESdwUYPR6KfEtoHM8ouRJZEuXbr8YzbwT/zbbeG6detIsIqgwJETEXp2bXqD3Lu7jkBiPjff6eCiflaKSiVGjCslwSrQqZ2O73/2YSrtQkKr43FVz/16G+h3hq0dNb4Uu03NjFdquHlM436k3y9jtoU5WL2VFI1A8+ymAxzNm2mYPbeW8zrquHG0lV9/D7D6Zx+5OVYkSUKna1oZ+0xoNBoOHomg5hSatEoevCONl952YLWouGqomQ8+c3P3zfHPOjNdjcsj46jS8NvXqTSXO/LTvFq+W55HRAziCPoYP87Aex+5WPSZm3BY4bKBRr58PwOXR2bKzGoGXxR75nqdyKfvpnPpdcWkpah5/dkUXnrLwbcfZVJZHa1bQyD2LHt319O7e/3z0pnqDUdUiVKqPUzUWk12pkBxcTHNmtUniv4OIiEEFBKsKj5+O42R48tJT1XRu3v9MygoinD3o5W0aqGhQ46WlCQVhSUSvbvrCIUkurTfw723mzEaRL5Zncfij46QUNIT0V5D7+6NX4fVosJiFtj2R7BJ/xlg/WY/XTrq+HxBRp0/CLFg7ITJldx6vYXCEolmmXratdYy/cVq2rTQ8s0PHp54pudZ24A27XqTYy9jwccuCoslZkxO4rwOWjb+Hmi06h9gw69hfJEALXvWcvN18VV6VouKB+6w8e4SF8lN7MUA0lLUFJdKXDXURJ8eBvr1loiczmP/sTdEz/P0DRKHep2Mx6tmyr2JzF3g5JKB8eeMja0ZrS6CKAiYrep/3BbC/1328FxtIUBB/nEUBdb95mfEYDPvL/GRJXdp0OkYUcJYm1cx5b6GIo+DLzYyaliIbR/7MRBPseCgGms0FYQYVZxJsVCmFJIh5JBNLOkZVAIUH66h26Aibr7WSu+eWo4ckwiGJcK4OMYewoTIbhFg3RfxVeZ/YvFnLlIr+5BIClUJ+/EGw3zy8eI4yoD/hKtHjKZdpCd5HK7zSyspQY8xTmxOFEQURSQpmk3baNfY2AqAJ52Iuy35wfWMvqOMvj31dGqv5eCRMMu/8SOW5zB9VgV2u6qOF3rbHwHG3+OkskLNiWNezMmHMatNWGpyUEfMONJ28cTkeEqRr1b7GHOVhdxmGpJSokRKG+ehlJQIsiZ4TpoQAB53NZ99Fea9l9NYuNSFShS4pL+pjipQkhR++tVPXkGEtFQVwwYamfVqDffemsBX33v5bXuAHl10lFVEKS6TSE1SMeBCI1+t9nLjaEujc1EQBKY+YOObNX4OHw+z9ot6XZSMNDVvzk5l8WcuBowspqpW4tCm3Eav/eZrrcyd7yQ9XY1KjPFO7zkYQqsVqaooPCcboBIE0mxaZk5raJttCTExupGXG1n21SrEGiudpBg3f1SRqBHLULQhTNXtePm1PTw/y0Cy3ooQqf/9FLLYyxasig2bkEzCae0AWZEpsW9jxjQTBoPI1PsSuWR0MW/OTqV399i83LYryCPPVOF3alm/uBWZUr3IlrOkhjeLdzJ4iJrMdDUvPJnMS2/V8tnXHsZdYyUcjtmcf8Ie/mPBz6SkJLZv387YsWMbDWaEQiF27NhBUtK5tbr+ieXLl/Pll1/+7TEvvPBCk5+dLZm6JEnMnTsXRVG488474z4bMmRI3f/n5OSQkZHBY489xqlTp5rkIfj666/jrrtFixa89NJLDWgD/kRRURFmU9OLrSAIiJoo6TTulDjVZWQ2D/ParFR0Whh33UHMjr4Njgsqflp1DrBxTcw4TZxSQWV1lI/fied8MhhE5r+azEWHCyitLaR3LxXr1kJzd1cSq5OhGooKKyk27KXfFcWYDAJvzE6gW+fYRPf6ZK640YcUBXuK/ayziQBDLhtN1PM2x06G2XMoiEWVxujLJfR6FU5XlNJyqdH27cLiCEmJKvr3MXLXLRZ+3bSX4/khdn6eRYJVRaJNRU62BllWSLI3vfn+s2X0zeeSuXtyBS8+aef8NS78NJ2dDyg+dBhoTSeOsJvzhPixP6LsRopy1s4twN13P8iIoYu5cXTTTmZqshqDUWbQXUfIyVZzYR8tS7+U2bFb5t5plYwdaebivgYgxsc6a2oSk+9NpKomyuJlbt5d4iQcUZoMuuv1Ykw8oCiKyduMjEC9kyEKIinRHDSygUjCNl5/NiXO0f0TD09I5MtVXtZt8nHFpWb0OoHKykp69ep1VuMwcOBAFrz1Hi2l9kg4CWcc5Zdvk+IcihtHWxk60MTYu8v48fMsnplm44Zrw0x+egehiMQvSzLiWjfWbvDx2Oxqpt2f2Oi9j7/BzHvvVyI5ItiVDD5fXIKs6JHwNFi0BUEgkTSoTCNPOYIBGzZSG8wvg2DCalax97dkLh1dQKhAh9UqkpGRgcUSe8YZGRl/Oxb/W+yhEhEJBmUUBZq63HDkNGG9YGXTbzJ5BWGaN9Nw16Rafl5pIle6GL1gpEapYMCwg3GBzz8hCAIP3mlj8WduZk6NrVHRqEI4DG7Fgdabhr19KeVVYQ7t0dFNaLwNxa6kEUJLdjYcOR4htaIvNiHeAVQUJZaBry74j8/5T7Rt25Zff9AT9Ks4j15Y5cS69y+nth8zn9nEqYIaHrjDRoI1VgU1a46DzTv8dffzVyz53M2Yq0wcPh5m9z6JRCEFBQXhjN1DgpyCZ39Pel/6O23bCpiNsTbr1q0EVi7JYMuOEPc/vB6toxlqnx1J68VhPEXz1hHMBg35WwtJiGRiVqwIgoCkRNjH7ySRhlGx8OXnX/Hs82cvbAGAEKVnVwOpySrUqqbnsEoU0OkEojK8OL1xioGqGgmrRSQaVVj1k5eps6ox6AUGjy7mgTtt5GRp2HMgxGdfe5hyXyKd2sXWNUGA/5DrRdREWDY/o9FK/WderuGHX2IVp1cPN7NwwRss+XD5OQ2D0arBTRVGQYsrUMPmH0348FLOVsKEqKCYdJohICBKeiSvGjMJ5HMEqcyOBQl/qcinr9pZtsiNStGgc7TByUESCBMhzCkOU64U0YxWsbY/KnBSTRLpdBxQgbqK/gABAABJREFUSFU1BPd14zh7KaeQzvSKC4RDbH1oSzc8rcsw5SRxgWUQapWKghU1iKgwJhiwNjfgcJygNmkfapeaiy+++KzH4X+LLVSpVHTrpGf/4TB6nUBBcdM80aXlUQYP0DF9Sn1w48bRFh57thqbTWTUUDMfLjuAPaw0ef+KouD2yIy/v5wduySemRzb4Bw/Faa6NkqrXA2pyWo++sJNapKaMqmWgFpk70GxUZEfgC07AgwfbOSme8tZvjCDieMT+GmDF6c7Qm5ubpP381dcNXI8P333MFr82LV6kuwqjKeFOCbemsCdj1RQWi4x8dYE0lLUFJVEePbVWr5fE0HyGYgx+J2kmdwaTVXMBqcqfrb9voUNqxuKBhmNIm5vrBo5vyhCKCQTjcbe528+zOSVdxw8PMGGRiOQYBWpqGr62UiSgifip1C7FrWgIiyEQB1m+3fpjL27Co/Hc9brQq3Tj0Yjct1VZm64p4JB/QzMnFOLwxmlZXMNpeVRahxRkuwiIwabGDnMxM33l6NWxSpjX5hup3d3A0uWufnhFx+iKNChC2yL/EqqVvzb98JkELFaVOzaH2r0c0VReO1dBz98lhXnD0YiCnsOhNBqBabOqmbsKAtDB5pYv9nP8EtM6LQC23cHuOKKK866UvDSS0cwbfIndGqnZcUHGbRuoWXrzgB3TKrmxtGWBl0jtY4on33r5PZJClMeSG7gr27Y4mfOMyn4AzGBlLGNdAIAbN4e4KqhZmzWmNjV0EEmqmpiz76kXKJVbsNFok2ujz8OJHDjSB2lFQ3nSY1DgySnkGmrQYqICELorOcD/Dvt4bnaQoBIxIuiKLz4hoNL+hn5bWuYBBr6drViGQ/d2nSiaOKdJjb+UAA19b8lKzKnxP20kusr7lrRmWPspUYpI4Usgkl5ZLf18cJ4MxqtnbnveFnwkYuk2q40l1PZyUZ6MgAdeoq9GymrlFCrYeVqPz4vXNRPi0YNa9dGaUUq5ap8bhqnZc36MJVlNWf9zP1+P9XlNbQReiIr9cJx5RTSifi9laIolJFPN/o3eMYaQUtyTXe6tj3ElUP1LF/p5dvPTFh9HfDhxnC0H3eNO4pircbrl3DWqGkun0dXkggTpEg6SrWmhsTkk/h8kKTVNdif/7TBx8tPxXyxx6cYmXz/HrKcveKuRVEUKhL2YdZI5zTvi4uLaddaoLxCYFB/I6/Nd3DsVJgY90HsnX7utVp6nKejoFiiuFRixss1eLxRDhwJ06engZUf2usCl05XlPser8TplqmqjnJhr79J6mVreHmngzeeS22UuuTW6628sdCJ3aaKSzaeCbVawGoRWfBKKqkpGmodUe6dVsmeA0FCIdc5zQcdBhSzk7atmhaM6nmensJ8hWNr2uKgCp+hFENWJXfcYiC3ucivG0v45geZPftD6AwqOIMGSRREuih9OM4+8pWjmAUzoj6MMd3JrGkmrh0Zq3zfs18iHBT4erWXZ1+LFT52bq9FjKqQT7XDTnZcssImJCGW96a6Ylfd3+6/w8bYu8to3UKL2yXQsmXLc5oXTeEfC35ecsklfPbZZzz11FNce+21tG/fHovFgsfj4fDhw6xYsYLKykrGjRv3X51/2LBh9OvX72+PSUlJoaCgAJfL1eAzt9vdaJbrTEiSxOuvv05VVRVPP/30f1SVatGiBSqVivLy8iYd3Kuvvporrrii7t9/vuRVVVVIUsOFLzExkRN54Sa5eyqrJbwegUQatplISoRwzn62fpdW14YyepyLrz7ZSbKzMzohJjzhoBJ/s318tyBWxv7HviDrfvMza2pSk5mNRx4wk18osfD9CG3cg1CfscGxk4bVP4jSyvWYEoNMml7BrytziEQUxj9Qjj8ooxYFlAiUlZU1OH9TqK4qoKo4wpvvO3n35VTG3FRG+/ax7JwtQeSBJypZOi89jmQ9EJCZNL2Kpx+NOerjx1pZ+2s553XSkGD9C7GyKODzN60yKssKgaBM82ZaBvQxMWxMFUYhkYDiI6yEGlR+ARRynCxy0Qp6okq0wbmb0QqXUHlO42C1WgmFovyxP9jkMV6fTFRWmDPLzndrvTz5fA0P3JnAzKlJVNfKLFnm5sW3HOh0AhtXZp9RlSny9KNJ/Ljex/QX/r4q2x+QeXOenzR/70Z5ZG1KCuUSjfIuQoxovmdXPVPus/Heh24UOfYenO1Y2O12dJKFGsoRExyMuVrVaCY1OUnFsEuM9L+qkLQUDS2aqTlZEGTn2mYNnOBLB5qYMaeGKy9ruj3qqst1rDhUS4QwGUoLijgJ0Ki4B8SCZZG0k6jsGsI6keoqAUNNyxgptiAgK1ECwVgr8apP0+lzWQkqlUBZWRkeT2yF+euYqNXqOEfwf4s9VKnV+Bwiq3/2c8VlDcUPZFlh4+YwGcTuRfbrufKKCL6ok4gzgU7Uz9WIEKBP76arjDu107Lg4/qx+maND0ETot/t+yivkNmxV6JNGwUNTVcnCYJAbQ28+2YSeYURXnvMBYH44KdDrEDUSghC9KznfuvWrbn9cw9W7FiF+PYjURDJqb6IRa/tYvHSYrKyRErLJapLNCRnRZn/kYt7xtvivvPeEhdrNwRomRMje1epBD7/qpoFi4pJLu1bJ+QGYFGS8NS2Ytv2o7QM9CScfIhHJ8ZaHQf1N7D3dz3fr63h0OEqMjMFOrUzc8/UCtz+CKnnnyQaPcmpMoWAQ0/Eq6c5bSkhD6NiYcE785l4/4RzyuSGQgrpKWqGDDCy6icv7dvYGz1uyTI3+UUR3l7kYFATwZh3PnChUgus+snHJf0NaDUCe35pzuy5tUx7thqdVuCxB+2s+ji+Zap7Zx0hUyWKs/G1o5wCsrJVTVbq3397Ag88WcWIwSYEEXZu33xOawKAy+lCoxjoEL6IEk4hI9OBXmgFHVFFYg+bcRsKsaT5GHWFjrQ0gdVr/agPC2RX9sVnzSdqL6NFKyc+l5qKYg0GMZvmcjsOs5MO9MBOGrVUkM8xQgQQNEFSk7REhGP8vl1ACFpJwIkGHQICxsY4BEWwX6wjNSmXcCiMGFGDGhKEWFDe4rdhawHhSAhX+DAR5e/9hP+ttjA9PZ2aWolQRGbXviA79oSYdJet0c3UvCVObrsh/p4EQWD2E8l0H1KIIsu88LSd4lKpLgj/V2zaGiA/Xybw+4UkaX0MHXMAjS5KVoaajDQ1f+wNEg4rVDsk+vUycl5HHZKs8Mo8BwMuNDR4LxzOKDt2BzEaBG4aY2XeYie3Xm9FrxNRFOGc5n9VpRu9YqEN5+GJ7EenhbzCSB1/7wdz0/hpg59Hn6nG7YmSVxDFeyKTDkpXVIIaRVGopYJ9/E4X5QK0gg69YKSsxERBUaSuNfVPuD1RNOpYBfhD06vIzowFfR+dmIhaLbD3UOxZQCwgatCL5BXWCy/9aYd27g3h9clkZ4p8uchKbjMNFouKS64p5qmXHGg1Ma7Vsx2Lo0cP0ixTzZffefl+aUxsCWLVuG+872D/EQ8P32OjWycD23cF6HRRPoIgcM3lZvIKo3TrpGfU+FJuH2fl68WZaDQCVdUSL73t4Mf1PopKwjTLamjDolGFvMIIKpWCTiuwe3+Q7l3iA0wn8sJkZWji/POKKomb7y/nykvNLH4jDb1O4Idf/IwaX4rZJDD3uVQsplggcevWrbRv37hwzF+x6ttlSBGFaFShdYvY9SZYVfgDMtfeUcYzU5Lo1S22bm/YEuCFN2vp2llHrx7aBoHPrX8E0GoEMtPV3HSthYFXFzNymCnuPiAm4nXwaJhJd9nYvT9IOKIw8EIDdzxcwd0322ierWHT1kCDa71ycCWz3mrN03NbkZEeJCqfFsgLCxzLM7Hky2xkWSASyMdZLZKUEvp/3h6eqy0EcDiDWK0qXJ4oI8eXUlWtEKECK3/xB1QSibam/QurRcQnOpCUCCrUuIRqXKkHmXm/hvcW7sFUdDFaQYcoiLSnO2VKITVJ+3jl2QSuv7o+CHP1cAvbdwUYOfYIhf7jJGksHA3tIUwQW0Uyw0eWoBP1pARbISoa5umKqYpWkCW1p1wooER9mD49E/hlC+h0hrO2AZ9++ila9MiKjKgL4grVYiMJBSWu4wgggA8jlgYt/n/CpqSwYaNERnqYH77RkOvrjUSESkpinPXOHvgcbio4QA8uqDuPFh0d5N6UBQvxlrlINCp4owU4nNG4FnpFoS6uMXywicP3e1i44FdM1e0wylYCgodq6xGuHg1fr1Gd05qwb98+nM4I2Rmxe77zxgQee7aazHQ1h46GeO09J1cNM/H7ziBPTLLTtZMOhzPKjDnVlJRFef3ZeOE3W4KKxXPTufzGEu66ycq+QyH692k8ALpzT5DKqmgdt+dfIQgClw00snl703v4P4X1UlNi129PVPHR2+lcPLKI4yeDZz0WTqcTQREwmQSOnIjQu3vjBU1HjofYuSuKW8nDotfRf6iHJW+n1j2fKy6Fxx62cMnoYiRdGEmJxM0ntaChAz2pUSrIE/aRkORDbxX5fZfApu1+1m0MIFY2QzYI3H+7IU4Qtkf/KtKUnEbjCFYhkUMHBSIRBY1GwGQUURS49f5KPC6RnTt3Nmmf/moL/w7/WPDzqquuoqysjA0bNjBnzhwgxmVxJnfTwIEDueqqc+O1+hNWq/WsVMLbtm2L3+/nxIkTtG7dGoDjx4/j9/tp165dk9/705iXl5fzzDPP1FVg/R2KimKq3X/HP6DRaJqkA2iMz0Kj0eDziryz2MkDdyQ2OH7a0y6EiiyqKSWL+EXEYcxn8iRTHP/OrCcTuPgiPy+9upnDR2WMJvAEg4y7XM+SZS4KSyL8tjVI82ZqcnOaLmVp1VzL8q+9GGpbxQU+/4Ra0KB35nDbxEo+WeHi9gcr2LIzgMclYrfqiEghQmH/OXF4aNQKHl+MIPiCngYuH+5j89YQ48fGKh0LiyOcP7SQsSMtdOmgY9+hEL9uCfD4JHudI5aYIHIyT2LU0MZVIy/sZWDNL36GN+L8f/+zjwEXGCkoirD0M4ns8oHs5Xc60osDbKOd0g3TaUqBqCJRyHEEhLpNXWPLrR4TOp2A1+s9ayVLtVqNRiMS8CtNKtbPX+xFDqvJL4oR7q/6OBOtNib6sWVHAI0m5sA/d1/DLDfA0EEmHn6qiqMnwrRr3dDZrayWKCmVKMlT060JvlMAOSr8beY4FFbQakSeeyyJb37wojnt7J8N1q5diw4DqqRqhg1TcfmlTY/fsEtM1DqjmLVaFrwrMHi4ulHOSIDkJDV/dwny6c+qKaMr/Sgln1zakc8ROit94u7VJVai6bKHTYvS6ox9MCjz3JxCVn3qIN3ZgzKK0Ipqjp+K0K61luwsFQXFsUC53W6nVatW/3FM/rfYQ7PFjLPGyeRnqunTIyZudebxTzzrQlfTvE6oLCwESajuRRUHaEenuJdQoxg4eCAKTSxBpwoidWJF+w+HePVdB7/9kFmXNPH7ZfpfWQh6P4qn8TkuKREM5ij9+xjo00PPSy8XQUk9V45f8RJoth+7rKLGK5313BdFEU+tSCY5jX8uiORIHckrETjurOG1VxLYfyjMko9gzlse3lviZswVCWg0sPLbEFXOMGuWZ8YlKh6+18qYUQYuvWIrzcoGx4vamYJkWfUkF6TjCuSRVxip4w5WqwVGDjczcnjs2BffqiEiCTxwRwK9exgoq5BYssxNRVWYggN69B4TnenDdtZhDmvZtWsXPXr0OKtxAJCjKnbsCfLKM8nMXeBg9BUWWjaPn1M79gRBgAk3J/DKO06eebmaGVPqk3uKojBnnoP+fQzMmFJfGfvh5x6uuqWU229IYOp9ibw+38m4axq2O+l0IlePUrPi3aPkKPEb9LASosxwiP5tm15PU5LV+P0x3+jbNT6cTtc581sJsor2kQsI4idChPZC97rPVIKaFoZmdBlxivffqHdo77sjgYNHQ4y8eT2T77Mx4ZZ6So7qmiijb95F4W4r2aYUgpaj5Cn7cDtUZIfbEml2hOnTkulzvpax45343SmYpWbIRPHgItBER4S+A6iT4MT+UxQcLaJfpwGoOpxxgARSFWSkZVJcdAhZlIhEImfd8va/xRbm5OSQXxxl5DAT+w+HMZtE7p5cyTsvxIR3CosjLFzqYsPmAKGQwnkddHzypZtTBbF20qEDTdxynYUBpztAfv09wNxnU7jurnK0GoHBFxnq7OimrQGmPVuNtrIlViERd1QmEpVYtTgrro330NEQV91SyiP3JJCRpuHqW8vo2E7D9RNigkB/Vv7s2hfk8eeqURSBqffb+XKVl4JiiZa5GlBAo5HPaf5/+dkKRES06JBCIiPGlRGVZd5cGFN1FwSBoYNMDB1kYvFSD69MS6Yt7eNoapJIR6NoOclBOhCzPyp/AnlFrgbBz/kfuXC6JS4ZXURqkgqXW+D7n72893IssWU1i1TXRsk53VUyY4qdux+tYMGraVRUSTw0vQqtVqDneXqsFpGtfwQY/2AFTz+axKjhZiwWgV17QyQlZ9OhQ4ezHgu/rxafW+abj1LrAp8Qq1R9/MEkzj9Pz92TK7CYVaSnqrjrZhvVtVFWr/PRs6uO4eNKeH1WCn3Pr9/UpySrmTMjBX9AZvyDFaz7MruB/Zs730FxqYQgQMtcDdOejVVYjh1pQa8XOXI8zKTpVQ1azidOrWTurBQ6tqsPElw/ysLQgUYGXl1MeooKgyG22VWUs+f80+uNuFwC/XrXB+GkqMzFF+qYMTWJd5c4mfVqLLnfq5ueD99MJxJRGHh1Ea1ytWi1AtFoLMFfVCLFOP8XOthzIITbE2XEuFJmTk2ifx89kgTf/OjlvSUuFryaxqcr3Pj8Mhf2MlBQLFFdE+Xiq4pISBCprI5S64hiT6wPQHRo7eP2McUs+jwLQezNyp9if791SkzkRhQUwoEDbPy9HINVxmAwndO78W+0h+dqCwESE1PQaAQ8LnC5FSIRASdVBJXm6M/ozDFGklixsoCRwxovcPhpg49QWOIgOwipPVw3WsuTky3kZGto01rFtHuOkeaJVYBKikSx+hA92sP1Vzc836rVYSzhdDrL5+GVanBn7qdzF4GTBSUYjrUiWznNrypAcjidDMXLbjZiV1LoEhrEpId+R7RIpGZoz/qZl5SUEEWi2nyEu29X8/7i7ZR4kgkRjAVEzwh0KsiIjRRO/QlBECgulVi0NITR2xoRkSA+wtQH7Yo5RUs6NhpATacZu8mnlb8fhyMu3pjvZsa0+jjGJf2NfPOjl9tPJ+Yeuc/CjddJzF98nOMnZPYe9vP1u0nMeddJKBzB7/efdfV3WloaNQ6ZiCQhywrHT0WYOS2Jz1d6ufn+ckZfbmbH7iCfvlvf3ZpoU6HXqXjswcaDaVptbB0xGUXmf+TmtuutDfaRkYjCG+8EUSLqvxWci0SgbSsN23YF47jp/8TvO4M0z473ebRagVHDzcyd7zjr+WCxWPDh5fzuOp57rYZvP27YyeDzy3zwUZBEZwda0YKSpHW8Pze5wbUn2VW89UIK906tpDhxKzmOfnHPPayEOCUcYORohQ/eyCUahYNHw0QiCs0y1Dz/cjm4dVw9voKfV2TU7aWksKrJADyAJqrH7ZHrujHziyROnlJQAbJ8br5CU/jHgp+iKDJx4kQGDBjAhg0bKCwsxO/3YzQaad68OQMGDKBjx47/1M81iezsbLp168b8+fO56667AFiwYAE9evSIa7l+6KGHGDduHL179yYajfLaa6+Rl5fHtGnTkGW5jvPEbDajVqspLy/nt99+o3v37lgsFoqLi/n4449p0aLFWWcnzwaCIOCqUfPSG072H4rw+KREcrLU7D8c5vHnaji+20S20pYDbCNZyUAn1BsG2VzLxRc2zDwMudjIkIuNfP+zj9+2Bvhpg8LFfY0oSmzD37uHnhpHlF37QlzQs3FDc+BICJcL9IGUxqN6gNaXQnFxBXqdwG+rkqmVK0nLCWE80YNy43bsqefG09C1+0WI4VWs2xRjRZ43x07PIcXc9VAlHo/C2i+yMRlF1m3yU1wayw7aEgQG9au/h3Wb/Bg92ezYWwE0JGx+dGIiV99aSjiicOVlJkRRQJYVvlnj5ZV3HLTINDH8Ki/J5RdiEEwIihBT06MH+/gdraJDRIWCTDrNySU2F8JKCIGGbUNeXOTkaCgsLKRDhw4Nrqcx7N+/n9499MyYksQtD5SzcE5anXOuKArLV/p4f4GCTrbz4pu1PPmQHa1WYNVPXt5638kN11gYdomJNi20vDbfwZGTYSb+pRIMoP8Feu58pILVn8ZvcEIhmRvuKcfji6LSyshBuUnDFQyI7NgTiuO3qvssKFNcKpGRFqMaGNjPwNdfLaVTp+fPahwOHdqDBwfdWkCXjlqc7mjcYuP3yyz8yMtny0N4PBCJSoR9IqmBLjTLOhx3rpIyib2HQpiNIkMuMvDFtx5uvLZxh/Gb70JUUUoq2chEkZHJFHKRlSgH2UELpQMmwUJUieJI38WuFWlxrfV6vchz022cOFXDoR8KKKeAaETmz7xQUqKKE/mxbHXv3r3p3ftvJLbPEf92e2g0WogqNWSmaukzrJTRl5sYOthAaXmU+e8H8RdkkOJtAwJUqPIZMgRS7HsoXhPC4IwPjttJ5atv9vHEo3KjAg0vvlWL2Sgy4IoyVNooXy/JiKsWNxpF+vUx4u+gYt+qEuyRhi0l5YYjDLwkdm6NRkBt8VGc+z3hgBopqKZNO4W3nrMy9mYXgvKfNyhnwuN3IwtNiyRFiSKiIjXYFkdtEbOmJbFwURliSS4KZr4+oiXGCAxDbzzSaIV2dqaG68Zo+P7tMpJOCwfIShTZWk1mmppwfoh0X2feev9XbrrW0sBZOpkf5psffPz+fTOMp9+B8zrqGDrIxCvv1PJRlYuTngMoKCSSipcSvvpyIT16vHvW42A226iudfD7zgDvvpjKlTeVMHK4mRuuthCJKHy5ysuh42GWvJGGLUFFVW2MdP77tT76nm/AZBTYtT/EFZea4kj8j58KYTSA3SYyc04NggAXnK/n541+Lh3QMNEy5BINHy47QaFQhaGmJRpFR9hSgWQvYdkriXz4edOCbl6fTH6RxPyPnEQkBbU6VuVytllrRVEQZTVmIYGDyk5a0qHB58Hkk7z/RkqDZ9SpnY6pD9jQ/qWtNTlJxaynzNwzuYLnHkvmqmEJRCIKS7/08fI7u1n6bio9ztPTa1Al5hMXYhfMdb6AnVT+UDYSVoJo/yKyqM2GSJXCqaP5NKPVn11ocYj6QGfT4fedpiqIRs+Z7+s/4d9uCyORCCoV3HtrIk+9VE1OVkwNuuslhaSnioiiwMwpSTzzaBIffObiy+88vDg9hW6ddUQiCivXeLnmtjJym2mYen8ia3/188FnboZcbOCFN2qZPEMiO1ODwylTWS2RmqwiklxIoCIXZ+oetizNbMBf2LGdjjkzkhk6tpQVH2Ty5vMpXHdnGXNmJDN5ZhVen4IkKbRrpeW9OWk4XVE+Wu6hoFhCo4FX33XSo6uO33c2LdrWGPx+HyqVQrDdZha/ZOGCntnIssIN95Tzx71Bpj1gp1mmmr0HQzwx00On6AVNVJnYOaUcIqpEUQkqHCFP3PxUFIWvV3tZvznA2FFW3lzgpFWuipvHWCkpizJxaiUjhpgYO8rCks/dPP1oLJHSuoWWeS+l8uTz1ezYE2BAXxPzXooPUK5e5+Wh6dXodTFezow0NXdMfOocq+DDZKSpGqVyAejfR48oCix5M61OdRfg2WlJ3PpgBYpCXODzTMyYksTYu8q49o4yHro7kW6ddRSWRHhzoRNRhIObmlPrkJk4rZzisgiLPnXzxkInobCCHFWQogoud33xy/7DIbIy1HGBzz+RaFPx0N02Pv/Wy1WXmQiGFFq0aHHW4zBs+DV8uvAbCgrqf6+0PEq3Ljpa5Gh46alkjp2M4PLItM7VxKqqlrvp1lnPvJdS6woK8goj3PFwBf5AlKpakYNHQzxwp40V33lZvc7Ly+/UIooCl15s5PMF6Rw9EeG7tT70OshIV/Paew4WvpZGu9ZaQiGZl952cOl1xXzyTj39iccr8+PaI1SXnyCneUtSU5IIhtUY9DJalZPVPx3B73OzbkU2k6ZXERYaF537P8W/3R62b9+eH1fL2C06km0iF/VVU76xHfuEzTTTNsceygEUgsZKNm73cPSEpUFhh9sT5eW3nUTciSgoaCQjRlOEnOzY/urSAUYeSSjD625OwFBJIDGPCVdrOP90FbEsK/zwi5/5Hzk5dkymskRDK6k9HlUNhm57+GlZMoqi0HeAqz7weQaMgpkcWuNOOIEnUkxLTz9OadcTCjVNm/FXCIIUq85U5/HFMiNZvm6YSCCfo1RSEkeRZ8CMF1eTttajOLHbBVRRPZVKOQWnhQ01aClR8sigOQF8jXa8xa5FwKok4sdL60gvFn38M81zVIwfG/MVr7vKzNCxJQwbZKpLjKWlqHl6agI/rPOhWhli/kcuunbUcuJUmJUrP+eGG249q3EoKytDkmRkWeTr1V6+XOXBbBK5/FIT148y8/vOIEUlErv2heL4sssrJXKbaTh6IszcBQ4KiiVUKrCYRe691UbzZmpqHDGRyuvuLuPlp1Lq3uWT+WEmPuxCXdABnd7FTxvcDLukoa8YiSgcPBrio7fTuOneCuY+l0Ln9vV2cN+hEBMmV/DJvIbt3K1bapDPIdgniiKCKOOoEdh3KMy0WVVMfySpbu3OL4pw9fhSQjV20mlJAB+dO6vi1qYzcVEfA4k2FV0vDLLhl3VEyzPQRCwEdNW4VVWkpoZYNDdWgKJWQ7tWGoaNrsZ1uDndIy1RC2pqDpbSc+Ae+l2oomdXHTWuEGlK03EESRXAaoklMLbvDuKrNqJDQmsI/2N+4T/rXQIdO3b8/0mQ8+/w4IMP8sEHHzB79mwAevbsyR133BF3TGlpKX5/LKhWU1PDzp07AZg6dWrccc888wydOnVCrVazf/9+Vq9eTTAYJCkpiR49ejBmzJizVqg8G2g0mtj2NKjnu88NbFsrIam8hIUgN47VM/46kfmLNpPlkDhY/itJoRyS5WyiRHFFPFRUWWiW1TCD5vPLHDgc5Pufvaz8MKuuUuaqoWZ+3ujjmZeqeWuhizvGWRsEBiIRhQ8/d9O7q4kff2u6bFsSg6Qki6hUAoZoAtaoQE52KcfyilCHLahU4XMai8GDhzJ75kP07qHl0NEQ7yz046uw8utvPvZuyqjLwAwdVG9sXn67ltXrfFx5mZlwWOHJ2U6SPYOoLPSxa18wzgGEmIFr0VzDpOmVPPasSILBgM8jUOOQUTxJyLva00ywgxDjSQWBo+yhBR1oTRcqKaYD8cTsiqJwnP11pNhn/v0kB+iWpDqrzOyfmPf2c0y5J5HO7XW8+VwqQ0aXkmRXkZYqUlYRRYmKIBrQVDVj09YK3n05ld37g3y03MN3n9S3QvXqpmfsKDOTplfx7Y/eBqqgdpua60fp6DO8kFHDzXTvouNkXoTv1/qQogozpyTz7Zogh74vIqMR0aegEiA1ScXjz1Wz4oMMbAn1DrksK0yYUkmtQ+KZl2uZfK8Ni1nEGWzYFtQUwuEoiibA0CEJbNkiMePnIKmJEVS6CCOGa1i7Lgz5bbFHckgQRIKKnzyOUEERG7d7gQRqHVFumeCg4JgOtTsVNGE8eg+BiJchA4ykpcSbxHcXuyktl7BjJ0NojkupwYINgGyhFVbFTgHHaNkzVgHVt3VXPv668daHrudnUu4OkhbqRoQQq9aL/LpD5MTJYjp0PLtA+H+Df7M9DIV9dD9Pw6pP0rnu9nLmve/l408kNBEzuZELSBXMSEQo4gQ5PYv5dGGsGqDv3iqijtiG9k8IgoCxrBNXXn+IpQsT66pIQ6GYCM3hY2FsRj2VZRp2bYkPYP8JrUbgznvMPFxwmMpDPuz+lqgFDSElSG3CEbI6VNW113m8Ms2z1XzzURal5RIvvV1LYoKKjz4LUFGp0Lt/z7Meh7KyMuw2gRAFUNu44Fq17hRaMYIlYGfP3gJUKlBrFGoClfSkfX0rmfkQY65punV/9EgDq5ZWQG0mUUWixL6NF6abQFB4YvcJmkU6UV1i485HKnjr+dS6cQoGZW59sII3n0+tC3yeiUcnJvL1ah8qTQqaiJUj7EIlhCkrLTrrcVAUBUV2ohLh3mlVJNtFstJFfv7VDwqoVHDlUBOzn6iv8rznFhufr/RSc6AZn5+opENnmZ+/ykSjqb9GSZK59o5yhlxsZNJdNnKyNRw/FWbWqzXc93glb81OYeigenu5ebufOx+uJD1Lxasz1EybuZfB/cxc0EfN8MGpqFQC8xY7m6zUX/Cxi7GjzLy7xEW7Vmr2H5HJz88/6+CnJEmISuy8EUIYhNga6Fe8uJIPEjbUMuxSTZNVCDdfa+WqW0q5YZSZb3/y8fOGAGEpyoEjEbb+kF0X9NdoBO66xcKlg/Tc91glt1+fgFCeE0eL8Cda0J4j7KHLX6rhRSNUlFQhICLRRPA+AqIGrFYwmGHPnj306dPnrMbiXPBvtoWiKJ4Omkf45J0MFn3qYv1vPtq3VuMLwI/LslCpBErKJFb95OP7pVl1LfEajcCYKy306KLjqptLaZWbyu87BeYtdvP4JDtXjzCTVxhhwccusjtq6dDazKS7E9l3KMS42zfSPIe49sUzceVlZma8UsvVt1Qwb04SndppGT7YzPDBjVVaaXjyhRq0GjhVECYcgYNHZFzO6DkF/XJb5BKWjrN+VX2SRaUSWL4wk01b/dx0bznnddTRpqWGFJsWlbfprY4eExFCKIoGS5aL+R/LPP9GLSnJKqpqolx4voGvF2eg04ncPNrK6DvKaNdKy6UDNIwfa+GJ52vILwqz92CIH9f76vzRNi21jBlp5vipCPPnpDagJxgx2My2P0LMerUWlUqg1qVl0KBLz3oMAGQp1CAgfSa+/M7HwxMSG/i9oiiw+I00eg8rrKMK+CtSk9VYLCpen5XCB5+5mf+Ri+LSCLfdYGX82Fil1Ibf/RgNKrb90ByzSeDRZ6pRq2P87hlpah56qpJvfvAycriZrX8EGXJx0+3Rlw4wMntuLSWlEfwB+ayFMAH+2P4HuUoHftm4n1Aoltxsnq3h2x99rNvk55V3HLRtpSE1ScXLB0MYDSLFpRF+/jI7zka2yNGwemkmF48qpn9vA0MHmmiRo+Wma618tNzDtAcS+WlthDfnBZj9so/uPaBdaw0Hj4TZsDnAig8y6uaxThejlOreWctV4yoxGUW0BolAUMZoEDi/m4H9h/dx8ICC3Sbi8spkZ6jJSoNHJ6aRnqpm8r2JPDLz2FmPw7ni32wPnY5KbrvByvdr/XzzSQa794e4eW8+57n6U5iwntz2xajVMOEaHYuWqXngiUquHmGOVSfrBL790cfsVzzY8i8kh2QQYpoNn362hbvHh+nQVktldRR0AdKGbOOKYXpuvDaZD5a50elibbk33lvG8SMCYacNc3VLElBTQwVyWh57Posli75b60XjaJp7MV3JRbDmceXVZXz9oQ/JbUKV9fc0AmfCZkskTAi8SeRIF9aJGLVWurCPLegVAzYhxrMpCiJWxU6RcIwc4qt7ZUXmuLibrNJOpAnZpCthgvjx4KCCYiKE+YNfiQp/n6iKEkVARCfo8dWYeOaZCK+9UUVOtgqHK0p1qZmLRxZz6/UWrrjUjM8v8+6HTvYeCJGWpsLtkpk1NYl9h8L8tOaLsw5+VlZWotGIPPtYElNmVtGxrY4v3q8XWht9hQWHM8r1E8qZPye1TpSuVa6Gz752s3qdn1eeTq5LzpSWS0x/sZrKqigX9TVQVilRXBJh+LVV2K06RAFCLiOWqvNJFGyEw6lMeXID3b/Vxe0jFUXhseequWygkQ8+9dC1k47JM6rQaARsCSqqa6KkJImkpapRqWD3/iAd2mjraDZ+3xFE1YQf1xTUgpp9e8Dj0pBfLNH/yiKyM9WUlkXxVhgpr9XRjljRiIKCXt/0+WPaJwL+oEzzNhLOlHwsZoGiUokB7bW0aWGOs6FPzHLjP9CB1EiMz1NRFATUqMpa8t2Kco4c8zJurIl1HxaQEmmY4HJRTa/eIhqNQGFxhJsmVuB12FBrIqSmCucuDNrUGP0jZ/m/DGazmQcffPBvj1m+vF5cIDU1Ne7fjSE5OZmZM89RmOG/QHV1NRp0JKb7wKEivfoCXEoN5123jxnTYtVh159W9ZUkhRWrHDw4NR+NNxWXI8or77j4fGG9o+NwRnnyhRqKSyPYElS0yNHw+OxqZkxOqsteDLnYxIKP3Lj25zJiTBHz37DV8ebkn1aKnHBLAt/9EKJIOI5daVxhN5hykmuuNDD/k1oyIlmIpgjnddRx/EQJpuIWVNfmndNYqNVqhl4+nlVfv8/I7ZVEqpKRwmoyO/txuuVG25jvGJfA/Y9XYjKIPDHTQ+kpPamCkdTqXoy96ydemB5rM1KrBcoqJF5+20F2hppXnk5hypNuak4Z6EZ/TDioTd5DpWYLJRGBQEDGYtBg9enIbCtRVb0Pd0TAXSuyTfqZXKU9Zqx4cVHICSKEyaF13XWFlRAn2I+ASH4eZGU1LEVvCoWFR0lMiC2GOp2A3S6ybGEqFpMKW0Is2FxeKTHsmgP4PSKRCLz5vpNXnklukM0RBIEXnkzmurvK4oKf0ajCrn1BDhyBu260EggpOBxRzu+mZ8p9icgyjBxfytvPpzD6yFEcJwwkCvUcKUElwKmEjZhrBZRCO30uLWfk5ToG9jdQVBLh69VexlxlYcmbaaz91c+YO8uoqony2PRRZz0OKSmpJCcLvPtekExnL3oISVARM66L5/9GC6VnjHLg9C3rBSMd6MEBZTt5h7Xs3BNk4sMuNEfPJ/NPXqAgpLg7cZQ99OhfyW0367l8mI5aR5S35vspOGSig3NoXYZKQCSIv+6arEIiHemJLff06aLw6/am7yHtjMTeroOx/7pq1NQ6j571OJwr/s32UK0LMOU+G8++Vkv7dhpeey6ZZ553s3a9i0OeLUQkBUEVxWCJYDBrOZEXoUNbLZcNUfPVkQIylXhqEJuUiWO7yEVX7aB9WzV6nYDDKXPDNRYu6W/g+29FjAah0cAnwNBBRr783sOPX6Xw+ddVLPigCLdfICkJXnnQwKdfRes2v+996GTc6FiSIzNdzRvPpTJhcgVrVolo9BFSMs5e/C8QCKDX6rHa/FS680iV4p0Gj1BDUttKfF4Ff56XjAzYuDWITU6hiHguXx9uAsGmM8n+gIxfXUt58jbUNjdznjRz+VAj0ajCfcYCDK5EMmt78+03a9m0qYxWzXWoVAL5eQqCRl2nBvpXiKJAz646fj7qJU1qTaKSQm24hJTUsxfBCwaDGAzQrrWWA0fCRGWR226wcTI/Ete+fibsiSpMBhEtWbQJduPkrr1cMqqMhXOTyUyPtdBPnlHNrWOtPHxPfSVom5ZaPn4ng8dnV/PAE1WkpdQiRaGyKkpWhopvPszk0RlV/PJbgNeeszeooJo1LVapv2BOWp2jrSgKX33vZd5iJ5f01zPsEiMrvvNiNMLRo4fPWvxNkiRCchgZGREVESVMiAD+1tv47H0b1TU2du5tXIgEQK+PCea071WO3qBwx81mAmGJC3sZG3BjA+Q209Clg46FiwOYvc0araKzC6lUKMXs4BdaKp0wk0AALyYpEa1OSwvac5Q9tKQF/EWYQjRDJCSBSsJiEQiFmr72/xP8m21hbm4uiizz0lsOLh1gZMItCXyxyos/AK/NTKkLYC361MUj9yQ2GtBqlavl/G56vlzlYd2mAFu+b1Z3XOsWWoZcbGTyjGocrphk9XkddSyal8jbi1xU10T59icvPp9Ct846+vfRIwhC7PthHSmV5zFpQiERo0JNbbRJ8URRhNIKicTEmHDlDVdbeGGup9Fjm0Knbq0YNmh7o0mWiy4wMn6slbatNFxxqZnvVlU1aP88EyECyMiUpPzGB29Y6dlVxxU3lfLqjGSS7eo4miCDQeTJh+y896GLpx6xs3qdj5wsNe8sdvHrV1lMf6mWWa/WMuwSI8GgwvJvPdx0rbVJkYt7xifw7Y9e/libw12P1vLVik+4dswtZz0OySmJHD1R02S75fJvPSyb37g4hEolMOBCIx8td5OcpKJ1rjaOozgUirUX5mRr6mzrgSOhuor2SERh/oeuOkGjr773kmCNCbr9iRefTKbnZYXsPxzCliDi9TW9yfb6FE4VRNhzIIRKpbBr1y569jy7BGFFWQUGzPjCam59sIL3X0+jfRstew4GqaiS+OqDjLi5sn13gElPVhEKKRgM8dek14uMu9rCux+6uOgCAyt/8FJYLNG3m4k77wjTInoeudgJEaR01wmiHSvo00PknlttjQaErhxq4e33QlTuaImp1yF+Wp5VVxigKApfrPLy9WovKz/M5I2FTn7c4Kd/n9gampaswutxnNUY/Df4N9vDn39azqC+Co9MjPEed2yrxZxeSb77ECnV3TmVv5/77zHSu6eW+Z8o/PBpFt/+5OPBJ6soKpUoO5xIM/eQOB5Dg2CifaA/90zaTIs2UXx+mZvHWAkEFT5b6cZgFLj4AgPzFrvYsz9EVZkKTWEHUiP1a6JeMWJvX15XjR2NAnLT815ExOOVmfFYAn/srqZ6o4na6rN/5sGghA49baQe8VRFgpouygWcYD9HlT1YNWZkdRBLUpBINMqBqmqypfbo0OPX1lAoHCU5lEsiyZQkbSEp20+3DhoKiiRCx2XCFUFSUwQGD9Ww/dNy7EpDuyIrMj7cGDETVaJIhGnuuRCDx0ygIIIJFUFNMRdefoIt22P0LDqtwGMP2OsqIfceDDF5ZjUudxQUucFvNIWOHTtiS1Bx5WUmpj5bxUdvpzegeEu0qXj+iSRenefgrRdi+9ebr7Vw5S2lbF2dg9lUbyMy09W8/1oaF15ezGuvB5jzkpmnpyQx8550Uqrr9/Z/PnetoMOSfwEXDNvAFYOtDLlES2GxxPc/+whHZPwBLeOusWI2Cfzym5rVP/uIRqM8OSmRybOqCQRlPlruPi34FuLCXnoeuCO2PgQjZz8OEJtzkcpk9ETYta+U9V9lM+1pF/sP2/DjxYQBDTFbr8fI7r2RJgPah4+FMRoFDh4Js/aLrLgugzcWOigpr69SliSFNT9FyA5ngRBLxh9hFzaSSSQFE1ZO7T/JqeNeFNVhpIhIupJTR7dTSyUFxl30smkYel0ph49FsFacR4RjGPQypWXCOXUE/B3+0eBnNBrlhx9+YPPmzZSWlhIKhVi2bBkA+fn5/Pzzz4wYMeKcFL//t8HhcGC1R/jw7TTuut9FdXUZlabD9LXILPrEzdBL6olj1WqBsVebOVkQYvFrKsRICtu3VLPoYw+332TG61MYO6GMWVOT4trZi0sj3P5wBW8+l0r7NrEXYOJtCfx/7J11mFX12v4/a63dPd1Dh3SnpICFioiiIBYeA7sT44jdgooKKAp2o4KiooCEktINw/TeM7t7xe+PLYPjzCCc4+8973vk9vK6dHastb57ref75H3/48daor/0ZuxZ2zC4/CRJkvRbCCHzxltRKn5piUUNc4CdFNOmHn+a276Nk0/TePODIImIDqNgokquZPvuBE8/lM5Ndx4kWnv0rfyH4HMHCVa4SBKjmBwcpBHfks/Ik3dz+hiNx+531ntgM9Il1m1MctUPGtUBkXSyU12bpJQkK6oUxlxSjiQJ2KwCkyc4GX6iBVnWuPMBPxbslLhW0evEKPffZefbZRJfLg5zxaR0crMlbr7Pw6B+Zi4935kaLf86xHufhRjSdzf792v8uDrEyN4munQy8cGHq9leIiAoehKkul470ousE46Ow+QQEgmBZasjnNDWwEPP1PD689k0L6pfFc/N1vH2bBdjLq7kvc8CuGuUuoD7j7BaROy21IZrt4moqpYar0lqGAwiaWk6LHGNL78L062jwvATzej1Ajdd6eKdT0L88GUmJ49dz64KHUrQimiK48iKYamxU1iWIsHW/Bofv7WKWDzEoP5mPp6TX+d8jhpqRVE0rr7DzaBBR6/qazJKuCt1dNH6YxMOc7TIJBE0qY5r9Y9oTSd2BX5lzPm1pEVbkv4HQnRBEGindWNdYCmLXmrDV/NqiSaTlEXCdPodt41bOoA/+1eSfj1quH4wFVgIAc1HpzFbmXaPC00TmPtRAbv2Wzh1iIf2rUKUVYSZeqeJbGM7pNZJrBYfK37agCcQJ83511Sz/tsgiXEiUSO79iZ568VU0WXOixmoqkYkqiGg0WPEQbq1tbJpb5gXZnlZuTZGIq6iFcQIlDlwaIeVvmUtSSBjB688mUW/XkZkBSxmIUU3ElAIe3SIhQF27knU4yvTNI1fNsRZ9H2YLxZHUFWNW69O58LzDvNdffNDGEkSyEyXeOqllLiFP6Dw44ooJ7QxcOE4O/fdksHiH8q49SInr7/3y1GvQ0FBAYmEFU3nofvo/fy88iA6dzNQJNSsgxS0DvPO6xk8NT3EjBe3Mn1WhPkf6DCHOmAigp8aXGSiaApJk493P6XR8RyAl+f6eeifVnp2lWjZ7HCBo8arIJmS7PftIMYG7LE0WlYMIFGeQEOjAAOVxd8fsSsgFtMIGcuoxkB2uJCYEiEj8+jH+oxGI5GIwubtGi2bGVjwVj6eWoWvl3ia/IynRiEaV4k59mEN2GmldmXN5gquu7sKRYEhA8ykOSWunexq9PN335DOV9+GsFlELjzXgdUi8vWSMA88leoOO1iebNAxDqnx8hemZXPtndVE4xrFBTrKKmVO7GNm8gQHHy4IkZ+nIooQicAPS77gwguPLvFhMplQSFAm7CFHK6SUPejzqvj+4wxysnTU1Cq8MMvHLVc3pHoBWLU2RnamRI0CP3+Xh90mcuO9bi4c13THydABZpYsCTUq96VoCtWUEiNCnBgl7MSMFSNm8mvSSc93IelBSHbHQwVWDnfCCGbQ5UJFeTVW1Ul5uZ8uXboc1Tr8nWCz2bBYdZzY18Tt//TQr6eJfj1T6u9dOhz+VTZvT3DHtY3/7pD6HV983c87M/MaJOUEQeDhuzIYc0l53XPc5QQDP6+LcuVtVZx3lp2ifJHFP0aY9mwtMx7Nwm4TUcIWcoQ8MmN5BKJeTj/3F1Z+m93ADlRWy/j8KmnOlCjhO5+EsFpE0tKOjcMrGvUwdHTTflSf7iZW/BJl9EiYeL6RuY/uJyvZUGglogUJE0DoupL5Tzjo2cXEul9jDOhtJje7cf9pQG8TtzxQzdpf44w93UazIj2nn2RlwOgyzGaBQX3NnDTIgtkkEAqr5GQ3vbdnZ0rEExqz5gd47el0Rpz3KmPOnnDUo32t23SlunI3r78TYPLEwz5RIqHxy4Yo+w4ksZibTrykOVO0UYP7W/h6iY+SMpmn7s+kbSsD734WZPTI+t27DptYVzj7dmmKK/9QguGtDwK88UJ9cT+TSaRlMz29u5uY846fKrfCxHMan3p65S0f23el9pKMNInvv1981MnP4hbFLGUNZoOegX0E+p5aQt8eZkIhjbnv5TZIkvfpbubKi5y8/UmQi89zMPf9AJ98FUIUhd9oGvSEfCJfLlCIC1GumORg3iw93ZSBdfe0CTOmYGe869JYuH8jLz7e9DTFwH565uzezoq3U8J5igKLlmaxYq2L8ioTmkGg/cBPsdlE3pzRhjkf5HDqUDc//RzAYm36Wf47w+2u5O2PEix810E8rnLyWA/Cns7YtTjljg1kakaemh7g7U80DpTKfPFNhPFnpXhpB4xwUxzog9SIfoVJMLNpq5577zQzckj9BpHr7nYjCCnhrnWbYgRKnRQmi+p9XuYwdzxAv54m5PRyqGpNY/DqyyksTj1Tt99k5fyNXpKJIwtO/R4lJSWIiPUo8A5BLxg4gZ5sEH7grXc1unZ04HKm7qdlqyKcf9lKhg200qWzxJzXBfIqm1GRv5T33nLQpcPhKZQqt8yoc0uYMNbBZROcDFmyGWuZq94xZU3mV1aiorCBn5BJoMdEiAABfNhxEdf5MbffSTiuMv3RbFo1b9jd3bWjkVBYJRLV6Njt6Lngk8nUVInXp9Ky2NBkR3zPriYm31RFWYVMQZ6O3fuTnHuGvV7i8xBEUWDqzencMkXPczM8XHe1FaxB8DV+DhIS8fJcfn6rFcve8xMSamg3IMyNV6TVazbq3tnExHPsDBlTyvOzfMRiKj99XoTNdrgo8tYHQfqdVkrvLhZ+3hhp/IBNQBA0EloCmSRWi0huto5vlyRJx8EJQk/cWjle3DhIQxREdDWFPD/Tw41X17fNsqxx3xMeyisU5r+c24Be5fKJTk69oKzu/70+Bb1sRRAEFE1mG2vpSB9Mv7tPssinPLafMH5K2Ekpe5E0HXGipJNN60g/fnlDxYAJO5XUUoUqyPQfKLBqpUZhYdNd1MeCvyz5mUgkmDZtGjt27MDhcGA2m4nFDo9IZ2dns2TJEmw2G+eff/5fddj/OuTl5WF1Jdm4Saa2FkRqcISb8/5sD28S4cnMCF16yLz5SlpdW3SzIj0xeyX5tX2orhWZ8bDIi69WkZGtcOUlzgY8noX5emY9ncOdD3t4++VU9cagF4iKAYyYsXv6gwdKtT0kiZPWKsqaVXq6JFuRjsYBdvKL+C0ZunQsFgHFVsPpp+qpCcY5sEVFVUQCeOjdX2HmEzlccWsVzZprVFanBLCOZfTB5/MiItCXEYi/jbDacUF1Pove3kSzQj9TLj+cgNi2M4EpnENusA/N0djCL/g0D0kS2G0C113u4rrLXQ2OI4qgF/SEdV7OGqvw/MNZLPo+zK+b4yx4Kx9BEBg3uZwZj2bTrdNhJ+e6y9M4Z7SdCVdVIEmw9vuCukD43ptTo6Cjx3uoXNMKr1qL3+Dhmgm3HPX1A2iqgTlvV7NuU5zN2xKNciZBin+ruFDisRe8dZw1TcEfUJn3UYBIROOLxanK9usv5DC43+Hg98qLnLz6lp97H63hkXsyGdLfwitv+nE60nn1hTTmfxTg0vNFRo33UFpmoUf8sPqfIAhYskI8/3BWo4mQU4ZbsVk97Ny584jk6r9HZbkXHYZ6iU9IJbZtNE0jYBIsKJqC6neSTctGu5YEQSBNy0LSDGQEOiFrSar5ic3iSnSChCtdpVU7leVzC1n4bYypd62moLZv3fWqEVA1jR9WeDDoTPywOo/dByw8fscO0pyppP9dD1bi9dpQfC6EfSIFI9NoZu1NlbgcyXhslBB/F4TDMq++FeCO6+oHAKKYKl5Ainh+0XcRBA2Wr46g04ksX1CMJMGVN/7K5g0iiVoHcaKkFYR55QkHQ37jBf79k7Rhc4IRZyeYdJ6LR1+oZc5zKTGYZFLjshuryMmSmDzRyZ3Xp/Pjiiijxpdx3pk2unY0Mve9ABs2x7FaBfqcXILRKNChrZ4zTraTnyOxZmOc8VdWMOUSF0aDgNcnA0dfzTUajZx8+qks+eFNZs1Io6ZWYdGSEhIJGDLAROsWKUfVaFIxYiYegZpEEituWtKB3WzCpFmQSaL32fj6ywhnuqt5Z3ZmvS7XJT9FWPFzlBZFek4ZbuHXrXFqvArJpMYt99fgrzSTRQ5xIuRQlBL3YT9+ahGRsAWMrFoba5RHTlE0VqyJsmttEe9/VstD0yqwejJZ+u0ybrv9tqNaB1mWEQSB00dYOePkVAd/braORFJrVKUZ4MXXfaiqxhvvwOVTluM60J8iexa1vnJOHW7htinpbN1ZhV7feJLAbhPJzNCx8N3DTteYU21s2Bzn5vvdhCMKq9dGG4guAbRvY6BfTxO9upno3c1U16lfViGzr0Tm0gscTLy6ggduy+DpmdsafL4pCIKAYExiKNpNyV49iqoysrNYt/dkpEtkZUgsXRllcP/6v4Usazw23csZo6wkElpdkGAxC/j8CtD43uEPqnTvDsv27SE72g6DkHp6wlqQ7awjlyI60BMNjSoOUkMVLelIcqeEcQjYB4O0IZtqYT8ANWIllgwTad3NIBoo2XWAtGg25fHwEYWC/q6QZRm7TeTB2zP55KsQ9z9Rw/cfFXLZTVV1yqgATkdKaKWooHE/q7RCxh9IqbY3BpNJJD1NIhhScdglXnw9wKTzHNx70+Hi4sghVsorZS66tpL8TBPmqk51rzmENEr25vD9sggn/W7MWdM0bn3QTWW1zM6VzRBFkWEDLVx3t5tGiWCPAKcziyq3QscmXIeKKplvfgjTs6uJjh10lBm2QdJIppZf54+END/lGauxaFFK3RI//KQnK12islrBF0h1vgZDKi+8EuTjTxOoiojTpTJosEDLYgPzXsqt67Y87aQUf/CwsaWcdaqVAb1Tz5wgwLRna7nqIlej57lyTZQRg8189EWIi861069HiHXr1h0173cyqRCLpQSMtu1K8I8LHSz4JswX34Tp08NEQZ6On9fHGxXYgBTX3EuPZddRwBz6Tadc6mT+h0E+m1u/UeW75RF6/dbZX12jUFRw+B5SVBrtGjcaBPr2MHHyMCt3PezhhVlerr+8/n6+fHWUPb9NbXhqZLx+jWTcd1RrADBk2BAev/8pmoVdfPJVNUs/LeTxGV46tjM0OcVx/hg75/2jgm9+iDBsoJkPZ+VhMokkkxoPPVODxy2hJvTIaDzzbJKOSp9Gfdm0ZCG73FupcifJyWrcdpZVKPTuqcdsFkkkBB5+qRU791lx2GTMJoVYQo/VIvL0A1m0a6XwzOvpmIxJHnt+Bzff/tBRr8PfCVXuGD06Gdl/UOa7H+OEt7cgS8nHgYIldxcTLhBZtCRFP1DrF7hzmoesTImhA83EYwL2RhKfh+DUWynMq2+TJElg+iNZnHx+GblpBuSkjOiun/hUNZWI6Gfp6hCvzRMYe5qNnCwdnXvI7FtcgVOu3y2Z1BJUmLYx45pU/FJcoENnUGjX+ehpsKxW829M7qnv89r2kHRUIgggBTNwBdqQniHSq5up3rMwqJ+FPn18PHK/HZNJ4O05emrtO3nqMUu9YhqkeDm/mJ/HHdM8ZGW6+ORdF2MnLiVanoFDziVKiDL2U0wbZJJ4qcaOiwRx9rCFdLKpogR7ZohvZ2dw/b3uRhOfh9CquZ73Pg3Sqv3RJ/1cLhfBkMrm7XGMTfBXHkJuto5R40u5+mIXiqLRs2vThYtunYyYLEkSUR0/r4sRtQVQvJ0bTZzvZzvFtE414iQzsWu5BII/NKCYO3QOd16XxuYdCYoL9XWJT0j5dxed52DRtzFWLZPQpx3b2LvVZMUfrUEDJFHg+2URlLie4t/4gzPIpYRl5GnNMAhGMoPtmT19DStX13DrjVbyc3Ss2RDl5bl+TMbUdMehaeB6x7GI9O5m4p1PAlxwdqoxQBZSUzuVHCSf5vUSn4eQLzRnnbaUPLGQkOMAUZ9IL4aiQ4/HsotERgnp6WCKaJi94PcmOGVYGitX+o9pHY6Ev4yA4+OPP2bHjh1MmDCBV199leHDh9d73WKx0KFDBzZu3PhXHfK/ElarlWhY46mH9bSpGUlroROFQks6CX3oQC88Ho0937fmgsmH2+LX/RrHmZ7El7mZWqrJ8ncmffdwykpEzj6tcYW74kI9iYRGMJQKwN95P4Y10IxKSureY8aGx7CPqto4OckUf6UgCDQX2tFLPQlLIpO4EEZOCny7PJTqJgyrXDzRiLdwNXNnpnh/5r+USyyhomoc8zibt9ZHW7rWJT5/j+xgR2bOjnLgYIIHnqzhwikVTJpSBZ68unNtQ2dK2I2bchYtOWxIf9kQY9QYN606pf4dMKoa/OlkZgs8dGeqM/CZmV4evTcTQRDYvD1ObrauXuLzEPJzdYweZWXk0BRnpD+g8PSMABdcWsttU/08eI8dLbuUODHCDi/DTxre4DuOhIryKDW1KiMHm8lvImA5hHBUJZFUKSlNsv9g4/xq4YhKMqmRlSHRpYOBe25IZ/wYe73E5yFcMcnJjj0JamoVarxKXXUsFFaxWUUK8/UUFxhwKFn1VQU1DYddaLIDTBAE8rJ1fPLJx0e7DOh1BsxCw3PUoSdO/ftK1VQCWi0+rYa4lnpNQ0M6Qr1HjwGFlAL3PrZRTBsyHSYKdPmIxgSfzU2NTp1zpoX7p2lUNfuOatcGygzb2Cj9QGn6CgwGjbMuLufrpen06+4jzSkTCCrccr+btm0kFnxhYOjl2/E6fqWytIKMFi6sohWvt2khm78zkolUQaNNIxvvIXTuYCTdqSORFLjl6nQuHOcgPU3C6ZB4d04GP/3gIL97Oc/PhCHDhLrE5+/hDyhs2hbnzRezGTXUSvdORibfVMXufQmmPl7DmFOtPPVAFh3bGcnO1HHumXaWf17Ix1+FWLYqiqJoDB9kYdYzuSz9rIipN6ezdbvMo895MRgEzj7NxpfzCnjz/QBy2MTsOTIjTj7lmNZi6oP3Iss2Fn0fJitTx6RzHUye6KjnlHy2KIwOPSCgly0E8SKTRANa0pFuwol0lE+kc2QkZUs70qZHBa+/6+fdT4NMuqaSeR8GMRkFnn85SIcTD/DEjFqWrYry9EwvPr+CCRs+3IhIxIiymdVYsNORPrSlC7LPxdW3eur2ld/jnkc8jBttw2SSuGi8nZtv1qM3KSSTRz8RUF1dTW62nv0HUx2Uh/DYvZlMvqmKdb8eLrjG4yovvObl3U+DjB1to28PE198kEZtzjpERPp0N7Hw+wiJpEY4cuREtKGRxGi3TkZGDbFw2nAbj0334qmRmTnXx5hLyjnzonKmPuZh4+Y4P66MMmqohYx0qa7TTpJSyYL+vcxcfqErlcw/AndfY8jL0nHmKRayLU7SMhW6dKn/+aceyOLJl2p5YkYtVW4ZWdb4fnmEsy4u55LxKcGWkwYfXsNzRtuY92Hj48d79ye44Q4fH32UGk3aalnCNudifFo121lHJ/pSILTEKJgxCRaaCe1oRze2sRbZA5H1ILnAPkyg1QmpsaVWZ+eSN9iFyWYkug7C/gjJqAFB/a9kY/q3YTQa63KEZ59mo3mxnswMiVOGWfhkYajufePPsvP6u42LbamqxvfLIjgdR77XkslUsB+Pqyz+McI9N6Y3eE9+ro7LJjhYtUxPGvU7/jJiLbj+dh+/bk2pZS9dFWHUeWUEgyrpaSI/r0/tyT26mEh3iYQiyrEsBWeceQHPvtL0qPy7nwb55+2ZLFke4eb7qkjPTjLkkl2UFX5HRc5yDuZ+T8Gotfy4KJ0plzpp01riuVdrGTb2INffXcUPP0Vxe2QGn+rmk+dakL57ONn7h8P6E3n3wxiznslpMGbudEjMeiaHdz89fF7dOpmoqFLYva9hcVNVNR58qpabr0rn5GEWvlseJStdo7q6+qjXQZHDqBrs3pegf08TZ15UQSCksuSTQp64L4uXn8jh0RdqkeWGyeWVa6I4HVJd4hNSv+l9t6Zz9yMePpydV49ayh9QeOPdAOPPTMUUbVro+XXLYb8rmWxcnX3CWAcz56aC1isnOXjtLT8njy/llTf9zH0/wMQpFcx+28/8l/OY92IesTgU5ulwunIafFdTKC4uRjDGKIt4CAQVTjyzFEVNqSs3BZNJpNanMmqohasudtU1k9xxv59P5jrolBhMX+Ek+jICQTFiFZpWNXcq2Tz5QuPPXDyu8sNPMXr1SJ3LJ4tz2LnPygVnVDBz2haG9a8FUiO5IwZbsJhVCrIDfLLQjD+gMHToscULfxc4LCJPPJDBa/P8zJ0XIz1+eBy2JpAkJ1vii3n5fDY3n43fN+P+W9O45s4qeo86SKUnQVJruuFAtIXJz20Yc0qSQKd2RtYszCPkF+vVbIJCDWVF33LOTfuZ+UwGTrvI5TdX8fj0WmZPd+HstYXKtLUENR8RLYTHtJu9GUtwZUcZ81ucvmZjjKSa5PEnHj/qdRg6dDhISdxaOe5mP3D/8142/pzGr7+k8fRrYUJtl2FwRhotAtxzYzqX31yNzSKS1EVR06o49aTGpz+KCvREoxq79yX4/OsQRS1kXpufYMzNuygX99CJ3oQJoEdPdwbRXuhBF6E/fTkJBYUsCsiu7MvYibWIgkYo3LTP5a5RKMyX2LF9y1Gvg6Zp+PwKdz/i4UBpEkVpvKB2sCxJZrpEn+4mYjGNp172smtv0/HXvpIkQtxCPC7w0uM5nHGqie2O74lrUXxUU5H9E9XNvudAwSIi5mqsHG7OCeHjgrObthtjT7ex8Nsw/7y98anFW691YBIshANHbmb6IyyO1FRXO7qSSMDN97kpEA4/H6Ig0paubGIV1VoZGhq53p78+nURZ02o5vSJZTzzio9de2R2LS1mSO+mm4sevSeTh5+r5fKbqthbkiSnUCamRaihkmyapvfLknIIOPby/JM29BjQoacsYxWX3lHN+p8yWbooi7VLs1nwoZNmzUSenenF7z+28f8j4S9Lfq5cuZIOHTpw1llnpboSGkl65OTk4PE0PZ52HKCqKl6PjnxvrwZraBFsFNGaiBxnzyYLu/YmqKiS2bYrgShBn8FRCponOSBuQxIkrGapSa4hSBGa+wMK23cl+O5bjSzy6/gMvfqDeHPWMmSoyI1XuNBp9R8+URDJE5rR3DeI7Kp+6NCzdGWMKZe4uHmKiy5dpDpeG4ddquPzMJkar0A3BV+Nv0Gn3+/PIR4VuWGqh+GDzLz0eDZvzMimyxm7KU/7BU3TMApmooRRkKmt1jH3/QBvzA8y5qw4sdX9aV07gta1I9Bv6Y87HCROBIddQlVVAgGt7hqWrYpy6kmNj4lCKhiprFL47KswfYd4efuJ5pQv6suaeV24+jKRQDwGaNxx3+3HTNiraD769DBxzmgH0ahGItG4UY/HVSQxZaDbtNRzxS2pjpDfQ9M07n20hmsuczFutJ2RQ6x8+W2Ei85t2ridfZqNhd+HefP9AOedlTLk73wS5KxTrNz/RA2nnmTFbqifUBIEgUCgcWf40HmEwiolJfuPeh2y87Pq8W0eglmwEieKrKU2sFJtL+tZhptyvFSziZUA2HDgo2n748WNgsJmVqPHQLZQgGRQqKGaXl3N9Uanxp9tZcOKLGa9E+fJ2bV07BPGZhXo193KzCdyqPXr+WxhgH6nlnDBlZWc2NfME/dl0aalgSf+6WLuLBt6o4xg0chRm6PTHVvw93dBIKSQlFW2727aUd2wOcGWNWauuSSNymqF/r3q2xinQ8JqETnrZCuiIPDki7XEYoc30f0Hk5x6QRn33JhWZ3Ov/0ca11zqYtpztSxZHuGc0Q0dGKNR5JkHs/jmxzAjh1iZ/kg2udkS193mY+rUJFptNit/1NO+ZzWLvg+j1ws8dGcGEjqyE60w6I5e0AHAYDBgN+Vz50M1jTqOH30eJlGeg4YKaGRSQBFt2M1mOtGnnkiNIAhkavnkRNrz47I4iYTGw3elU5AngSZy/VV27rw+jUQSDpbLfDQ7nznPZ5M0pZKpEUIcZBddGUiWkI8kSBgEE62FTmi7OtJjeClPzKhl5ZooHy4IMvisg4iiUI+X87IJdsQMNyeffvQiH4IgkJMl4bCLeGoPPzMtm+l544Uc3vogyCnnlzF0zEG6nVTCJ4tCnDrcwol9Ug59syI9LdokCevdDB1oRhDgjEnlmIwCB8sad4B/3RqnTcvGnc/zzrJTXiVz05UuTjyzFLtd5P1X8/hsbh4jh1q48rYqxp1ha5Ao+fzrMMN+S8JPucTJw8/VYjIevcgBpHg73/0kxJDTQ3z9SQYVVfWTyDaryKdv5NOxvZHr73HTa1QJy1dHefWpHEYNtbBoSZh+PQ8/Kz27mqh0y3z1Xbje9+zYnaDX4Bqa+fvTPTaKLrERdIqchCuZyx7Lz2SSi1FouK9bBQdmrAQ0L4m9EFgM8d0QqA2ihkDxQnwPBL6F6D4FVdWooZokCcLhcIPvOw6IxgT27E/ZQp2U6kycdK6DV9/01yXYThpkZtO2BF9+G6r3WVlOjW1eeoGTtq2M7NrbuE0NBBVicRWrReSXDXEG9zc1WcQcN9qO3tDQFgmIBEMaT79UyzV3uvluaZRZz+Tw2ZsFfPdhEbc+8BunGynBSkU5tlAkOzubrTtiTJ/tredjqKrGo8/X0r2TkebFepatjnLfLZlcMNbBs4+ksWl1JsuXWvj153Ten5tBcaGeKy9ykput49LznSgKaIpEbZWOoae7Me/pRYZSREBXSVnuDyQ7LyMrW+Oi6ypZurKhWGOPLiY2ba2/ru+9msvEqyt595NgnT+2ZUecsy8p56Lz7DQv0pOTJeHxyCxdFUOWj74Y5HTlYzIKuN0at/3TTavmev55e2bd79WymZ4Lx9kZe1kFS1dG0DQNr0/hsRdqeeiZWp55MLPBdw7qa0avE3jn4yD+gEIspvLRF0HOmFSOImsEf9t7+vcysXp9jFpv6ncc0NvEd8sarsmYU61s2hbn8em1+AIqJqPIe6/mkpMlYTYJPH5vJq8/n/tbh32qY/2KSQ4U5egbJdavX09mjkqLNjKnDLdywz/SuPfGdDZuadpv2LM/VdSfNO6w7/v1kjCLP7aT7+tdJyKnE/To0DfpywKoKHzyicqS5fWvPxZTGXNxBeFqOyt+Tl3PynUuOrQOceaIagQhNaIKqQ7ZMy8q54xJZbg9QZxOK7k5eubMefWo1+HvBINRoHsnI/EYHCxV68QtPbYdPHyviwvOdtRRMkiSwEXjnTw2NZPTRpp5aKqVGlvjPPshzU/bjkqjXcwAmek67HI2kaCeaqE0dUytgmjblaz8NpN7b3VyYl8z551l5+PX84jGVN7+JMQrz7to3rMKocvPtDxzDdc9XMnapVl0PsFYR7fwwiwfRlMqV3K0OPHEExEMCbx5a/h2QQZjTrMiSakczEmDLfy4MAurUyYabWinO7Q1sGGtwOBT3WTlKBhMSpMiiQCaBhddW8lr8/ycdpKV4kI9zYok7AYLEjo0NAqFVvUFDwWJE+hBJSWYsRPeXczaDUlem9d4F184olJZpWAxSyQTR88FXVZW9lsBQ8NiFnh8ekPeVFXVuO+JGq65zEnvbiY6nWDgsXsyeP2dQKMFIoDHng6j8+cSjieQZY27bkgnIz+Gp+V3nHDOBr76ysj6lRlsXJ7DEw/ZKMtZ+rvEuoCmHXk9iwp0TXanZ2dK6PUQjx1b8lNn0JNFPhnkEItpnDbCCnL977ALLrrQnxgRNrKCn/kWmSTNCowsfr+Alx7LxpLIJDvWhl/WNp0cPlieRJIEunYy8Pq7AUqqImwWVqGi0uiY5W8wGgRcmQpbdiZw6uzUSuWMGZ/guivs9aawOrQz8u1HBQiCgLXpPPIx4y8rsXs8nj8l6zebzXWqccfROHbu3IlNyWiSnD2TPH5lBUXuNjz+/GYOlMe4+mInP66K8vy0bDRN49pbq/n042rsYYVAUGnA03AIu/clmPFaiM8+VcmpGkCAWjQ0aiy76DiihDKPxgez8lm3Kc67r1WAt3Gho5CpgsqqGGk2A2NOTQXYsT8k6JoX65GIH5OiJ0BtrZsC2jf6mg83nbrLfPg7hcVO7SXeetXIk9MDvPvCTjLD7TCZVfoP83L9ZBdX3VZF5X4LvdQR9dbYItjprg3m54rFxOMqq9bGUOXDr+t0AvF4085PLK4RiqjceVeCouphqe8WUmTCjto+aOJuvOw+6nGm38NmS3VgAow7w8Yrb/obHd1/9a0AF493MHKIlZFDrLw4x0efU0q46UoXnU8wsnt/krc+CDJqiKVeR3AsrtaNEDcGu01k1ZoYW3YmuHVKGgu/C7F7X5IHnqxlUF8zF46z8+Kzbv5Ify16c/jimxBnnNwwafzVdxFica1JBdnG0KpVK1QxQVD2YRfqX38L2vMrK0nTslBR6cHgunuiBSdQpR2kklKC7MCpNXy+/FoNUcIE8dGazpgFKyHNT26uysZqhcKchsF9SsAl9fdb769FF83k1mt1tGttIDdLxm/M58yR5Vx2fkOL3aOrmZz8XGKRGKqmHFFt7++M7KxUAPf49Fo+ezO/gf0IR1Q++CyMy57B+ecY+eSrEO6ahonkXl2N/LgiyjP/zGTu+0HGXFKBxSwQi2tkpotUu5U623UIPbuamHKJi2+WNJ2I6dfTRCCgcdkEBzW1CiPOrMG6rzeFQmqsLwcIaQHOv3gFm1YZ6NjOiMkSxKJlsm/3gWNai2AwiBKB6gD0OOkgt12TzqihJmp9CtNnRli91EDMa8KJic5CPyDFcVpDZV0g90dkJpuxdcte3njRwRPTa4nH4Ncfi+rW+ZrLUoWfcy4tZ/9OAx1jg7EIdg5oKU5HqZGO/FytBRtKD2K3afzwU5QNm2NcfYmTC86uX2AxGkUM1gSXX3n5Ua+Bz+dj/8Ekj16Uydz3Atx5/eGOtMJ8Pc8+lIWqapw8voyN3xcjyymhtqceOFyc6dxZJL9Ax669Sdq3NtCtk5HX5vkZN7miAaF7tUdmyh3VzHup8b3PZBRYvipORZXMwncKaFF82MEc3M/Cj58Wcsakcs49w056Wup7K6pk3vs0yFdvp0ZKnQ4RlyPVhXS0SCaTBEIKGS6Jmc+mkvalFTJuj1yvk0uSUhQBy1dHuPKiFL91WYXMBVdVIsdFlq+O1xuLn/1MDrc/5GHWPD8DepuJR0WeeiFE5+SQeveQTtCTF+lMlc5DJk1zuGeSi48aHKShBqFsQzU1VNJGqM/puY/tFGltseFkk7TsL1P0/G+DKFmZfFMVi94p4KQTzcyc6+O2a9KZOz2XG+6tJs0l0beHiY7t9dxwr5unX/bRs4sRRUmJ1Uye6GT8WXZ6dDFy64Me3p2ZW6+7T1E0br7PzbWXuYDUiPyRcnE6HSA09Ivc4kGy8xTmzmjY+WG3iVxzmYt5Hwa55jIXtT4Fo+HYEv8fvv8RUsKE16dy8vll9OxiJBjS+HFllO6dDIweZWXspeU8Ny0LT61SRwchikIDfzg7U8IfVLnr+nQ+/jKE4k2jyNubLb7VFJKOx7KTjieVMv1JV11CxO2RueUBD1UemXPPqL+/RyIqPr9SVzgvzNez+IMCHnm+lkeer6EgT0/LZnoeuSeTjr9RGP3wUwSrVaTGq5Gdnc3RIi+/BRXlImedZmLfwQQTz2noa4wbbadPNxOPPFfLLfenhDUK83V8Ma+ggSAIpApMLYr12GwiA04/SCKpMXGcgwVv5bOvJGUP9XqB3Cwd0ajG8HNKee2ZHKZc4mL8FRUU5ad8oEOo9aaKlxu3xFnyUwRF1XA5dQ3220NwOSWW/xxDNFcd9Trs2L4RnQ6+nJ/PpTdUce9N6RiNItmZEivXRBvQsGiaxiPPe7HbxHqioE8+EyXT36NBzJ5OFh4qyGrE1imaQpQwrWuGcP1V63HkuenbW4/brbJ2nUKt20xX+UR2b/6RAweT1HgN9O5yOPGjaSldl2cfSiXCAN7+3MDCHyQy0iR2bt9w1Ovwd4IombjzAT/7VuXjD5WR0OIYBCNKejnnjWmY1AcYPdLK9Fk+Hngvg8Xfu9n241Yywm3RCbpUYUCsYqe0jvea4P8GWPKDjBUHGb4T2McODmq7oMUOXnk0o0HCVBAEpt6cQadBB3nucZFoxMWFl8k8eHcqniurkLHbJfYeSHLnQx5isVTRqbKy8qi1UbZs2YIsC5w92too97jVIvKPCx28vyDExefV98H2HkhijKXj3NkDt2k3ofRdTeYMNE3DH1Dw+RUevTuTWEJj5lw/azfGSBeaU0EJBTQuRiMIAtlaATVUkq+1ZG3NHl5500/XjgaGn3jYrwiGVC65vpI7rk/j8Re8ZB+DGGZWVhYOm55qTxJBgNff8bOvJMnVlzgpLtCzcWucF2b5OOsUK/17mVn4XSRFi9LOwPQ5Kf9v7vScut8wkdB44DE/B3/NQE7fwzln6VjyU4SRQ6zE4irDBpqY+eThJLXRKDJ5opP2baJcddl68mv7kkYm732wlWsmN37OHywIYbM0HfstXx1DDbpwpB1bqs5d6aEjfZEEHYIIkyc6WPRRGXjq0zToBQPFtEGvGYmR6tZU3SqBkMqHC8IYa9piEIyUHTCzYXO80cnXB5+qYexpNq6bnIp58jICvP5EFuVyGdWUkkezRs8x6Spn2l0Z3HC7D03yoU/zcvM1jWc383N1tCg2EI3FjqgpcCz4yzo/TSYTgUDjbf+HUFVVhcPRdIfZcaQMmY6mO4JSSRsBEZF9B2QevSeTF9/wc9uU1I0nCAIvPp3G2tU2wkqER59vXDXumx/C7Nst8d2r7SiqHIYBI2X67bTrXw0tdjDlCiv9e5nQ6wX6dDdizvUQ0UINviepJdiv7EaLmmj9m27Fxi1xWhbXrzL8vC6GdGyNTvh8PgRdjKDma/T1SPZ2pj+a2eiDcPMUO/G0EsJakL59RTQVbprqxu2GIrVdo8llSZDI11px7yO17Noj468xUO1Jef6nDrfw8ZcNr/8QXnsrQMk+AVd110a/O09phYTErl27jvLqD8NqMdeNm0+e4GDTtjhTH/NQWZ06t8pqmamPedi0Lc7kCYefr2suc3HemXY2bonz2aIwjz5fyytPZjcQ9ujb08y3S5suSrz/WZClqyKcPNTMKeeXMe3ZWob0T3Xa3nCFi9lvRYirCQLU1vtcRuAEbrsjxueLQnVVc1XV+PzrEI88V0ssrpKVdfQVzkgkgsGosYMN+DRP3XdqmoZsCFHQJkytroyWdGhwT+QIRejRo8fAepZRq1WjaRpJLcE+bTu72UwPBtNK6IhZsBLVwtTm/0x1bZI0sll9hMrX7n0JlLAFdHIdj9qwfjVE4ya27uvBml8dBMOpDTUYlvjlVyf3P9cGUTJTvc9D0LEPg/4vM8X/VdDrRR69N5M165NceWNtXbcQpMZRxl5aDuWHk3Vnn2Zj/kcNq8Ud2xu5/SEPnhqFS8Y7WPRuAR/MymPBW3nYbRIajU8r6HUQOYIyuqKAySgiCAIPPRHAtL8bDqE+n5lNcHCC3JdLp6S6lFQ1pTAcjR57IVDQBFwOPRUHDLw8NY8xo1UuO9/Ato+7kePpTQg/xcJhYv0EcYw0LQwiChIBP9z/WC3vfhrisakZDdZhUD8z3TqbMFe3xfLb6J+fWjJoPCEIkCsWkp0pceYpVvxBjfPObOjUJBIa8aSA3X705dxIJILRkKrur1oX4/vl9ddQUTRunOrmwnMdVFQpTJhSyd03ptfrZthXGufWa+188HmI56dlccUkJ107mmjVQqLvKQe5/u5qXnrdx7V3VXPhlEoy0sQmxeM+/TJCsNxOVqauXuLzEIxGkSsvcvLo9Fq27Ijz7Ewvk66p5OUnsjEaU8/8slVRenc3IsuxBp9vCjqdDo8bLhpvq/u9Hr4rk4nXVLJzz+Fup0RC45mXa/nimwgzZns5fWIZdzzkYeJYOyTM3HxnoB5Fgckk8sLD2bRrYeKVp6y891RzjLKjyeS5KelCpemudQUZERFN06jRqtjJRmJECWo+FE0hpPnZbV5JVPSTQxE2wYkkSMeTn01BUxkxyMLoC8v55scIi3+M8P7nQfJzJT6cnc8d16ahqvDlN2FaFOt55clsFv8Y4bIJDr5+r4Dxv01udGpv5PrLXZwxqZzHp9fy3bIIs+f7GTKmlKWrojz9spceIw6w4OsQq9Y0fV8u/C6CPpRV728xLUK5sJcplzbt658+wsL3y1OdiB99EcLpOLZxtvfnf4DN3YFwUOLLeQVccLaDqy52smJBIWefZufZmb46rskObY38sqHpa/h5fYwObQyYzSIhr4EMTzeSxLFr6SS0OJZWB5g7M71eYiMrU8ec53J47S1/vY6qvQeSNC/Sc85lFcz7MEBNrcLBsiRPv+zlk6/CfPN+IQvfKeDFx7LrEp/7DybZVyKzdGUUUZdOjx5HL/KRkZGBzSbQu4eRVi30pDdRTC4u1HPnDSnRTklKFeubot6vrJaxmEU2bUtwxSQnHdsZ2bUngcMu0q2TkQ9n5zPjkWyunezk1ilpiFKK0mTStZUIgsYFV1Yw9tJyHnyqhsk3VTH55ioMBoH+vc1MfyQbg0HA7Wk8o65pGtUemaUrI5itWY2+pzEEgikbmpOlQ6cT6mzrE/dl8s+na5k130/kN2qTXXsTXHZDFZ3bG0hzSfU6OmtrBQyNdLHn04ISdhHV6hdCVU1lq/AzRbRGL+jJr+2DafMQVr7ehX1f9MJV3gtTMuUPZFT14vRzvEiiQiCU8hMrqmQWfhcGgbrEJ0CVx4jdJhMIqjjTjt5H/jvBai9m3vwkumA2Di2Tg+wGwOGgye5FQRAwGQVUFd6cmcbgc8vZZFlMad73VDf/jnajt+AgjceeDjc6Nr16bZSqfRaMgolMrRBBE4nl7qS4WOTEvo37WZIk0LeLHZe7K63C/fngXZF9Jal44pU3/WzZHmfaszXceX0azYsN+IMKicTRawB4vV5MBoHRo5ouIJ3Y18ymrQ07qd96L0xcTaSKmfETcFR35pHnGu/I/HxRBFmBqy91cc4Zdiae4+DpB7OYOM5OQoySJIGRpic7DZhJkkBC95vGho7PF0U4Y1IZdz3s4fKbq7jgqgpuvCKN3t1MlFUqDB525lGvQ35+Pr6AwkXjHJiMAno96PXw/uchbn/Izeq1MV5+PJvLLnCSSGisXBOldzcjpRUywwdaCIYVThxdyrCzKjhtnIfuAz189kYacb2fK69X6NPDTK1PTU2UGgTuvakhFQzAwD5m7Pl+kloCvWDAV+LirfcbxiQHy5JMn+3DXavUxfK/Rzyu8sizfvzRKG06HJvIjyim/C4AVJG2rQzktAgRomE+SNaS7Gc7AbycQA8KqwYzbpKXOfNCpCup5HOWuyfjJ/l453fTC6XlSa65s5qtOxPc9bsmhCsvtaErLqEd3SlhFwmt4X3n1R+k7wCNE/uYcOgcBFU/giFORnrTfl+7Vnpkhb8k8Ql/YednmzZtWLt2LZFIBIul4UNYU1PD+vXr/7Q79O8Oo9FIUHI3qYUR0vyYsOA1HkSIKNz1sIfXns6pU4A/hNxsPY9NTWf22wFuf9DDXTekkeaSiMdV5n0U5LHH4xRXj0An6JBJsktcz5ix0K+vCb3eTCCokv1bB4kgCLz/Zhqnn7uCcGVLXNFiRETcQhkV5m2ce7ZAwC8QSaScl8em1zL1d4ahrEJmw+Y4OXnHFtD8+uuvtG8LG1f9SjdtQD2CYU3TEO1B8nMbd7AlSaBtG4nlFT+z6C4bggBX3lqFltCnBJOagJM0Zr25g+lPGsCfxqVTvHw6P5PCfD0Ou8jHX4YYe3r9ivXqtTE+XhBBjhrp/IfExyEIgkAaWdTW1jb6+pFwznlX88nCWfTsakIUBV55Kptvl0a49QEPB8uT6PUCd1ybxojBlgaGYcJYO4/P8PL0gxlkZ0p8+W2YyyfWpxEYf6aNYWNLGXOqra5b4RC27Uywem2cqgoR99ocLGaRZEYJWzcL3P1AkF/WJTHUFtFMdlCatpqsaFvSY82QBB1RwiQiEnPmB3jyJS/JpPabUqhGlw5G4gmVU04df9TroNfr0VuSZMgZuOPl7NStJT/TiGRKct5YI81b2Hjq5obdgYdQTBs2sBydMcmu+K8YMSMhYRB16K0RKk2rMKl2kvoQGXlxCo0aFetbkETBV2Zjxc9RBvRp2EFw6wM12Ct7kHRWsmZDmKEDLZxxUjUffqlSVlHA07NT1VBRAPV3/lR+ZhUrdlRhbZagqvp452djkGWRH5ZHURN61n7cmoHL9mJPl4nLSXLzNIYONPPusnR0tRrvflTCjVc7aNdKz7Mzvdx4pavuXljwdYjHp6aSQ327m+jZ1URFtcynX4UZP8bGwVKFdb9G6dGl/u/bpYOR6+92o6paow71x1+GMOlTdum7JTJ5Wlajkx4OIY0tW0kFuP5MDoo76JB18jGthd1ux+DUoQb16HQymfGWCO4UFzMCVGkHG3SmGDERpenOVVlLUlGl8Mbzadx0n9TkszPlEieLPqwAd6qKKyGhkESicZuu6hK89LoPr0/lqQeyGqVfeeuDAIp2bC5Iq1atMBp0XHe3mzuuT+fDBSGef9VLpxOMxGIa3/wQwWRM8WB/vyzCg7dl0LXj4aDSU6MQiqjc9s8a2rTU4alVadfagKJoRKKwfEEBA04vZcWaGEX5Eomkxu69CqvXxujbs75j7/bIzJgZxRor5uRhTdNpDB1g4a6HPXh9CmeMsvH1ewV16yHLGnc9XMOZJ1vRtKMfdxUEATSJ4sLD69elg5EXH83miRe9lJbLxGIqigIXnutg45JiFCXFNQow4uxK3L4kkmqnz/AqJk+yMnSQgYpqmadf8lG6X8JuceCzbMPuy29SjyaXYsqEPbSncVXmUvaiouIWSmndug0jikcg2QUECb76eCFnnmrkrgsyeX5mJtKvAkpQQ5RS4j56/bGNev09EOPmqwq4/dp0Rp5byjfvF/D0yz5OHl9GTpYOX0AhM13i7Zl5fPxliAuurMDlFOtoh36PkwZZGNzPzKCzDmIwpITDvnmvgHkfBYnHVWbM8fLYvZnMmOPnoy+CDag/giGVex6tQRaMhDQ/AiI1uoOI+aXYonHiycY7+wDCkVTy7Z5HalAVDYPx2CrjyXiSTLUlX3x4kKKCIFddaq/rYmxWqMNsFrFZU0Wpls30eH0p3s0/ijaoqsYTM7w89UAq0RYNi1gFO3EtSpwoPst+7r+hoV8FqWmg8WPsfLoozAVn21EUjXsf83D3jem0b2Ng/kdBbn3QjUEv8P3yCONGW7nytmruvSmd3t1MJJMany4K8cpcP2edYmXFGoXWHcYcEzXUCSecgMEAWRkSmek6fvq5aXqm75dFaF6so0cXIx9/GeLN9wNccn59X1DTNO5+2MOeAwmq3DLff1xIz64mnnqpljMuLOeRezLp0sGIIMCnC8MsWx3l9edyeO5VH68/f7gY5vbIlJTJZGWkRttvvM/NjVe4uPVBD3dck8adD9cw+9mGSb23Pgxy+ggbHywI0qVLr6Neh/z8Igocqb07HtdQFA1JEnA6JD55PY/3Pw8xcUolippKfl59iYPrJrsIhlW+/iHMKcNS96ogqo12FukFAx213qwXltEs3YkUzEx1SonlJGWFdPnwRJdO0OMgFQds19ZRQEsgRc+UdXAwntIo34XtvPt+BdU1ccaMzmB/xeFj1Xj1bNhqp2WRl1qvQnFx/W6t40ghEPTjijRHQcZFJkG87NO2YQppTXaHaZrGvv0qHQeUo1fMxCNGMjNUevYAGYUly+O4lGZEtuVz0pk7efwhB326GwmFNV6bG2L6q0HSPN1BSO3BBVpLCttuR9KpR0zKSDqA1DnZ3e2Z8coWxp1tZN2mGD99UVTnWw7qa2bZqshRd30CtGjRAkWByqqmC0ieWoX1vyaorJbJzdZRWp7k4aeCLF9kI0otMS2KSTCTLTfny3c8xKNe7r45VdSNRFRmzwvx/IsRXNkql/7BZlx0roO776skjRYE8TVZbA/iJZ1sfLoK9CaFRG06Z50s0adnBvsPJnHaxbo8xiPP+Kmq0jFmzHlHvQ6JRAKzCSrcMnOn53LPIx4WfhfhmYeyOPt3XeaRiMoVt1Zz/T9SXOvZmRI79yQZ3M/C0AFmYnGNmbMiZGdD52G13HStjRbFem6+z81F5zlYujJap3fRFHr1Enhn97ek2UzYHDJvfSDz3fLUPmG3iXy7NMLXS8JEYyotigyppqI7MzhthBVRFPhlQ4wb7nETLcklaKogmTg2ukCbSyHoL8cSb0sspOfn9XHemZPOaeeuwX2wEEeoOSISNVRSyl7a0Y104fDEwc49VgKaTEsSGDBiEIwUVg7j3ge+4833AugNAi6HyBWTnBwsl+t1z9ttIos+zuCiK9Zh3aKyS7eELLk55nAuMkniWXtp1SXEy89kpDjBVR8ZUg6BRGWDyaXfY8uOBKqsUVVVdUy0EE3hL2s3OvPMMwmFQjz00EPs2LEDRUl1A8TjcTZt2sS0adOQZZnRo0f/VYf8r0RaWhrp2TKe37hEfg9N09jLVjLIxRsPEjqYwXPTshpVmQVoVmhg+EAzc94KM2h4gB4nuuk50MuT99gJVFvYzGo2aitYzzJOGFBDtS/OS2/4aF6kp31rQ71qeVGBnl+WZHH9w5Xo+y0j1GEJGb230rGrTEWVwguPZhCPq4ybXEHf7iY6tDOiaanqymkTyrjkfDs267EFM6Io4nTqSBcy2MBPHNR249NqqNJK2cgKFPnICaNALEaHnjGaF+np2M5IRrqO4iLpiMmAKGESMZGHpyXxajVUr25DryHVvPBKgDGnWpk518+IcWW8+2mATxeGOO/yCq67241BNBAP647MCyQodOrUqcnXm8I111zHu59GKK9MBceCIDByiJV5L+Uy5lQbV0xyMnKItUkH/VAF84pJTr5bFuHpl711VfBYTOWNd0NUHTAz6GQPb70fJBBUqPbIPPa8l7GXlROPijhNZhJCjJxYOwpKR7BvQS92ftKT3AMnkRlqT9BUTmZekkjuFtabvmFX5tfouv1M2x4hkOCMUVZAIycrxQX71ot5WC0SzZs3P+p1OOGEE0ADj66ETDGHtHSVrz638uvKbO69zUkoCEKy6S43PQasBgO71hQxaIiGERNt6Uo7rRfFwV6ECRG1l6O3RampMBL8uTt58fYEqCXL04PLrojw8pxAXafHrr0JzrnIzYaNSZyk4/S35r5pod8SZTD+9P20Ld7AkD61tCiMkpWRoEVhlCF9a5l67W7WrNhEXBcgHhMQaJpP9u+MNu06Mf/jIGaLhk62UFA5FMfWETh2DCMRNnLuGXa0zDLSk0W8MitOSWmSf96RgSDAyePLuO/xGu562MO6X+MMG2jh63cLOGW4lRqvQm6Wjk/fyOOyC5x0aW/msmu9Dbg0K6pkqioFbrjT2+DZLi1Pcv/DIWqrU0UlTW46eQgpYa4bbgsQDKpEtDAndDp6Rc9DuOq6K4hHreTmabgpr/eagoruD/VMSdBhxExAa7zocpDdqQIAZjIymz73NJeIJh5OzmVRQMXvxPF+D03TKJNLKClL8sb0XB55PsX9eQiqqvHBgiAvzvGRnXlskyDp6enE5EzOONnCz2ujlJQlqaxWeOO9AAfLkmz4vojVi4ppXqRn2IkWOrU/nOzYfzDJaRPLCIVUqj0yOp1I5m+V5juuS+fAwSSaJtC+rZFVXxUx+9lcxp7qQCkrYuJlPm6/z8eO3QkOliV54ZUAQ06tJa20D3rNXGebG0ONV6F7ZyNrNsTZV5IkGksFZyt+iTLk7FJAw12r4HA0Tnrf1BqLmo4vF9ffy9q0NPDa0zl89XY+kyc6OFAq43Zr+AMqOh38siHO8DOr2bRJ44arbSz4zMqwwSZenhNg3AUhJl8d4MBOI66sJKMv9DJvjoOkvmneLTNWvEIVtZq7wWsV2gFUFBQxQa8hPSnqmodoEVCSCghw6cUG5s/OYNgASMvJxdAMPFQgGZRj5gb/u0CnE/EFVAwGgcwMCVmBu29MZ9G7Bcx4NIuP5+Tz+vO5tGlpIBrTuOXqNCIRrdHOEkglMPOyddx0ZRoXnG3HYhHrOjt6dDbzwiwf0+7M4Mtvw1x3dzU/r4+xe1+C2W/76XtqCddf7uDau0PE2q2kMm85dzzhoUWbJCaTwIJFTftZs+anOEqLC3XY7RLDhp97TOuQnZdNnCgFNf2Y83gWXQdUM/SsUkaeW8pDz9TQo7MRVT0sZPb8tCyuuq2aj74I1nG7bd+V4MIplZxxspWWzfTs3peoKw4YBTMySVRLgPZtmk7MtmlhYNvOOJ8uDDH6wnLOGGWjZ9eUqvIVk5y8/nwurzyVQ5sWBrbslHn6gUze/yzIGZPKOGdyBVXVCh/NyWP+RyEy8k5jyjV3HNM6tGzZkkRSo3snE1t2xFmzMU5ZRcPfOhxRee5VH1t3JDCbRJ57KIsnXvRy01Q3JaVJVFVjw+Y44yZXYLWITDrPwVWXpIqHDnsqee50ijz8XC1nXlTONXdV07qFno9m59Gpfcq2+fyHO8CzMnX07GqiuFDP0zN9TBrnoGM7Izde4WLGHD+/rI9y8XWV7PiNy7vKLfPAUzV8vSTMbdek4bCL5OY2PVnwRxQVFbF9V6qb7qRBZr74nV00mUQuOs/BJ2/k88jdGfTtYcIf0Oh3ykHe+TDMtXd6WPHb/nTG6QZqpfJGjyEioRcl+o0MMHVGJa+9F6Fydy4vP+dkq2FZvQ4nVVM5oO1AQKxH0WQQjGhb7Ug6PVl5AxCVbFavTa1BPCGwaYeNR15qhSwLfLVoM+1a6/D7Ko96Hf5OSHNlo9dM2HAQxEs7umPBTo1XZvGPjU/VLFsVI1mThlbSkvzyYbTwDaLg4AjWLigiHNJIc4JfqCEt1gxlXX+uuNBA514++g8KMv/xZriqu1LCzjpf0EEazQoMDeLl30NVNX5ek8RMKgFnwc7HCyK8Ns/P2y/n1iuqV1TLqFqK3/1oUVhYiCTqmDmr6Umi52ZEqFrVnmGjArTvXcFppyVY8U4rqn2pc97EKmJaNCVE6+3FsrntGDzSzwn9D9JnkI/XHy7EKBrJytLVTSEegtEocsH5BsLGKkrYhao1TMImtDh+arDjwpe2DaNZBW8WV18XZcHXEdq1MlCYryccUXnkGT9vzNEYMuRUzOam47k/IhwOY9CL7CuR6dTeyIJ5Bdx9g4ubplbT/aQD3HK/m6tuq+KcyRVMOtfOGaNSv0dJqcymTSrnnG7j2Vd9jBxi4ZP5WSz5MosXnkijRbGeiiqZHXsSpDlFbpzqRq9PiQE2hWBYJbswycmjFdYtz+GbDwq4/9YMtu1M8OOKKCf2NdOxnYHXn8shGtO46DwH6zfHOeuicoadfZCJV1VSekAgvY2H9KzkMU8GFhTYCDr2EddiOLxtuf6OWmxWgZWLs5j6XC3brT+ygw0kSdKNgfUSnwAOLRMrdjawvI6/VCfoya8eyMH9EnffkMbc6Tmc2NeMAPUm8gDycnQs/iyLpd+mYc+Ic8eTNfSYuIGTrtrKux+KfDwvE4NBYOZcHxlOAy1iPfG6dTwxvfGu44NlSXbsSqLJ+j+dMD9aCNqRsjXHiG+++YbXX38dVW14U4iiyOWXX85JJ530Vx3u/zTcbjfJZMNR2kAgwDlndSE3zcreNZkUKm0xYMKHhwPsQI+BBHE60puAqYwbHq3k4kY4BQGefrmW51/1EfLpaRHrSaZQn5XxkJGqzvqF9z4Sad/GwIdfBCmvVLj+chcXXFXB1JvS6dCufteApmmMv6KSNi30HChN0qq5gXat9Tz7ipcJY1OVEUVNjdy1KNax5Kcoj9+bwQPPaCz8et1Rr1E0GuWyi4bh3hsnr/JE3JQTIYgeIzkUUpO+iVnzZXp3axgoBYJKqtKrwGdz89mzP8njM2oZ3NfE7bcIdGdQg0SFpmmsYQkSenoIgyjRduGnhrZ0IyBVgzmMFrXgVwIEDOWMPVfglqvSaNfawMcLwky5PkxhrDMZQkOnTdVUdqT/wqqNKxCbmjc6AtasWcOtN43j9mvTOPtUG5oGH38V4vV3/LRsZuCtFxt3FGfO9eF0SHWKc6+/42fq4x6KC/QEgiBErOhrismItURFwWvZj+yoAk2k3O8jPTdOUYEBvV5jzc8C7SInNhCgCuLloGsl6TlJnp+WxZABDTslSsuTXHRtJS89ns0zM328/EQ2PUZW8/W32456DaLRKF3ad6FjB5VEVMeuvTIjhhv4eG42gpCqll0+QU+ur/GxsSqtlBL9Zk4ZqWfDBo395TEcpKP99k862UQJkSBBPs0xYMSHh1L2UkgLCmhFreEAiYwSJJ2KGjMTVIJMutDAwpdbkiEXU2veQ1av3Ux/PJ3mRXpOn1jG41Mz6dqx/j36yutBnn1SwB3xo8aN3Dj1Oq686somr12v15OVdfRjYP/X0JQ93LFjB1dMHkUkqhKrSqe7NqTu3qp0rePS68J89XWc8M89kTQD7txVnHmGjrFjTPgDCo+/4CWRVPEHVRZ/UNgoJxLAmAur2LukDUreXgYMEGndRmD1Lwl2bDKQXtmLiL0U8g5w8SQThXk6vvo2zJLlUbTyZph0El1HVbB9q0Dm3pMapb3QNI3V4tdoQhKDCeJhiTVb1+B0Ni7mdiQ8//TzzJ8/g6hfomNsSJ3YTFgLUsJOThDqd+EltDibWU0RrckkxY+saDIH2Ek5+zDbkugjmQwakeD9uY0n4D5cEOThmzLJjqT4l1VNZSM/0YpO9cb8NU1jn7QJr3k/NpvG+LFWbrk6jSdf9LJxaxyLWSQSURncz8zXS8LY005gzhtfHtP1HzhwgAvGDyY3S+Lmq9IYc6qVnqNKGNg7JfRy4Tg7udkSr73lZ3+pTPvWBsoqZVoU6bn5Kher1saJRlWWrory+Vv5lFXIPD3Ty6dfBbl4vJOf18f5cFYeFovI98sjXHupAX9IpUAoJpFxEEQFyZdDeqIIUZCo0PZh7rqZVQuLGk1+3/OIhwG9TTz5kpdAUKVlMz2JJHRsp+eTr0L07pZKXFx02WOcf/75R70OvTr3QW+uZtnnBQ26EJJJjb6nllBZriGHbVjSokiiQDwmonjTcOT5Wb0kC5czNfbZfaAb076eVFJCazpzwLkCxebFbhPYv0ekpzwSvdAwICs3b8YnVaIGU0nsTPLQUKniIDEpQK7SEkdHIy1PaMGuTXvZs2MP7Tq0pUWHZrz2yDocdollq6M8/nxHDKKVZT99Q3GbQr5c9F2T1/13tYUAp5/Wj3NPi3Dn9enM+zBAKKJy1UWuBu9TVY0eI0oY0NtEr64mvvkxwrwXc+txPCqKxhW3VjNhrJ2TBh2e1jpjUhnNC/VMOMfG/I9CtGymZ8olTnbtS/LB5yHKK2XWbIzRokhHhVuhUzsDp42woqExe36QCWPttG1l4Kap1Zx3lp0b/lF/Gmb9phiTrqnkl6+LkRXoNvwA3y7ZfkyB7i+//MKdl06l0Neu7m9RLYTftYOkw01eocJlExyUlsvccV1qCskfUJj7XoDFSyMEfksgP/VAFl07GvH6FE6bUEZxjpUDi7rhFNIJaF72WX7mpedtjB3deBfrjDk+vvg6RKVH4fO5+RQXNizwV1bLjDy3jJOHmVEUmHZXZp3ARSisMuWOGlp3vJwrrrzpqK//9xg2eDBnjfRhsqSmapavjnHVJU7OOtmGTgffLYtw57Qa7rs5ndNHWuu6zlVV5YKrqigtT2I2iXTuYOCKC12YzQKX31TFV28XYDAIPPeKl+bFekYNsTBhSiVdOxi4+hIXWRkSP/0c46mXasnMENm6I8lHc/LrqH8URWPeR0GenFHLyq+KsNtSmWVZTvGEPjE1k7c+DHKwXMZpF5l0rp0Rgy1oGnQcfJAlS/cc9YijqqqcfkpXVn6RRlKGcZMruPuGNIYMOHxfb9kR5/q73cydnpqU0zSNux/08+rsGE4XODNlcrNFVq3S6JAYWM/PlbUkm1hNBllEc3dgc2i0a2UgKaeEO/r3MvHsC1HUmBGrSU9tJIQpnkkHGgrXAkTbl5HboeGUkiCk9tCS/RsY0N1Dnx42yoJXMWHiZU1e+3+zPTySLVy1ahXXn3cTJ6h92KD9RDu6YRasJLQ4+3K/Ye6LWQwZcNimrPglyuQrQ7grDHSiTz2RvtKcHzFm+JEPNKci5KcTvRvQH2iaxhZ+wYKDEF5a0wkDJhJdfmTuqy6uv6eaD17Lq8ehDPDoMwE+fDmLzHDKd/JpHrqN38Qrz9Ufm1ZVjU5DDpCT24l33vvimNbplFEDiFRGOH+ixoN3uurdV7PfCvLsY3oKvH3ZJ24iYi9Fk3VEEkmsiUxa04UkCbaxFgArDuJEsWCjFR3RCXo85t30P7sUbyTG0w9kkZvd0I++6V4Ps16PYVbttKUbVsGR4lHFwz62ki3moOaU0qWHTJcORp55Nkk3eShe617k9HJMJo1oRMTobkHIHmbu57OOqTlGURSGD+lKTlZKXK9tK0Pduj79kpcZc3y88Gg2Z5182JavXBPjsiuD2Ms7o3VYx4XjzfyyIc6Dt6fTqrkBTdP4bmmEux+tIStDwh9QycuRWPlLnGl3pTfonIfUPjPg9IMU5EuYDCL335pOz67197YfVkSYNS/AvJdyicdVPvwixMtv+IlEVeIJjX/ekUGndgbOvqSCDu0MuLJOYtojLx/1Wlz5j7M599T93HZXmIxoS2qFatKLA9x6rZNB/Y1cfKUP3a+DGhWqBNiurceBizgxqijFQRpGzIQJoKJhTYtjcAYxGSVqPXDxBCsP3d1w6nXV2ijjLq6hS0cdb7+aVTdZmkxqPPpCLeGIRn6WgTcfKcaYdFGSvpwbrrJz/RX2OuqSDZvjjP9HJZWlIqIONmzditHYcJIFjs0W/qXJT4DS0lIWL17M7t27CYVCmM1mWrduzcknn0xR0fH2/UM4klEfObwns56ReP+zMN9/p7C/RIGkCQkdCTGIU8siSyskRgR9u22sWVxUTx0LIBpV6TmskvwDo0iSYBMr6cnQBoF5RAshdFvF0oWpG6baLTP07FLWLi4mEFK5cEolkyc6GXuaDYNBYNvOBPc94aHaI+MPaIw93cr4s+ycf2UlTrvIA7dlMGSAmVhM451PgjzxopdXn8rizmm1nH3u3Uy6qAnm3yYw/YVHWPH9O/i3FpAZblvPqJdoO5HabOfHTwvrcUUkkxqX3lDF4H4mft2WYMaj2Uy8upKf18U4oZ2eJd9pZKpFtKJjnWCHosnsZCM1VNGVAXXV2hqtioPsRvtt7i9BjAxyMGPHn72R269zMXmCA4tFZM58PzffHqW7OhSDcPjh1DSNA+Zt/OPei7nwkguP6fp/j38+eAs+9xdIv63BqKEWzj3DxrjLK7htSn1HD1Jda0POOsiZJ1ux2SSWLI9Q5ZF5+K4MAkGN52YG0PaeQJ7SqsGxApqXncaVpLskjPY4GhpZGSIVpXpUdw6ZieaARtRVgrXIzWfvZLDw+zDrNsV49p/1q0iKonHJ9ZVceoGDp1/28fQDWSxdFWXz/lO5+55HjmkNbrn+NhZ89jFF+XrOPM3A/I9CtG1hYtp9drp3MtLvJDeOPSdiEuqvhaIprGcZOgy0oTM+PHhxEydKNgVkkY+GRtB+ACWrhNNGmdiwUWbTeonWsX6UsJMEcfIoxogZn+CmUr+bF562ceYpVvoO9ZBTNhiDYMSv1eLOWoPZniQZE5FR6dZF4sJz7QSDKrPmRinZD26vjB0XCVOUTTs3HpHn7r/ZwYUj28Pzx59MRdk2Qn4JvNm00bphFEypDkPnGsisIBLQYw00IyPenCBewq4DJIxeHr3PwfljHXy9JMzy1VEeurMhEX6VW2bA6QeRZBM2i4TFrlJakSBZk06+3BoNCDn2k90ywKhREkaDQNdORp552Uu71gbWrE0Sisp43JAZ6EhuI89TlXaQaud6LHozVR6ZS6+6lLun3vUvr1dVVRU333gN61ZtIi2ZS7qWR4IYe9lGF/o1EASLaRHWsRwjJkQEZJIkiNGeHthxsYMN2LLDfPq+vUGxKxZT6X9aKcZtA3EKhx32pJZgB+tRkMkSc9GkJJWUoOpj/PBZFg6Hjtse9DD2dBvnn21HEARUVSMQVDnnskrS0y2cde4TjBhxbOP/APdNvZmDexawc28Cq0VEVTX+McnJ5AlOvvw2jNen0LGdkYF9jNw41cOoIRb69zLz8hs+Nm9PsHl7nA5tDSRkyEiTCIUUKt1JSkoVJp5jx2KWuPvGdFRVo9tAN9X7bbTkhAbrqmgya6XvyCiMcvoIK8/+M6teJ8eX34Z47hUfmqYx4RwHO3YneXxq6h78bFGIu6a5QYBEQmL5yr3HtAZPPf40M194lYLmcZ64P5PRvyU21m6Mcf3dHrZuBl3CjoSebArQoydurUafW807r7to38aAqmpMucXLqs9zKY1U054eeKnmoLiT3GyJ3r0lTuwvMfW+JB3lgXV2VdM03Pp97Be20SUxHJNgJqqF8eFBQSaZtxu7S8a7L5MeQ/uiRFWqfwwioUfqUUtOq0LefWEjyaTG4NGV6KUeZBS6WL7kKxZ8/eMRg56/sy385puFPPPEFF58LIueXUycMamcpx/MpEuHw0GMpmnc/k8P7dsYmDzBiaZpDD27FE0jJcjQ2sDWHXHe/jjIRec5mHTu4e7rWfP9rF4bZfnPMZZ/Xkh6msQb7wV479MQRgNUuRXcNTIGg8iX8wsw6GH+R0H27E+yblMMUUhNCe09kMQfUEhPk8jK0HH2aTZsFoHPvwmzdUeCL+fnU5iv4/Kbq2nX5RYuuvjoRc8O4eEHH+G795eS5SvCJFhQtVTSvYx9ZGYrLPzcwbOv+LBbRa673EVejo5ar8ILs7zMfS/Iif0s9OxsYMOWOKvWxpBEmPlkNv+4OkpB5SB0gp5arRo6/sLqbwoa0J4kkxrdhpcQCxhJaHHOPNnGjCfS6/moqqrxj1uq6dPdyPRZPsxmgWBIIy9bh6oKIOUx+Yo7GTXqtGO+/kMIh8MMGdiJW6524g3I/LwhRlaGjv0lSbx+hWhUY8G8PDq0rR/oJpMavU8uoSBf4rrL0rBaRBb/GOHn9TFeeTKbZkV63B6Z86+s5Ov3UuJIqqrx+rsBHn62FrNJwGwSsFoFojGNJ+/L4qU3/JSWy7Qo1lPlljl5mJX8XIk9+5NMvflwYe2N9wL4fAo3XtkwYJ4938/KzYOZ9vDzx7QOX37xGfPfuIUPZ+chSfDQM7Vs3h7H5Ugd3+EQmfNsNs2KUkmRSETl0hurKKtIUlIm468VSU8Wka+2Zh9bUVGxYCNCmKjoRxBVBvTXce9tqS6tV+b6sFpFFBl8AYVbr05D0gkEQyo9uxi4/OowRZXDG4gCJrQ4Gwzfcf75DipqCrHb05AVPfF4kpqaGm75R4AzT06t9akTE0x/+esjamX8N9vDI9lCgO4ndKNNoBcCAlv4pa7A66eGsrSfyUrXkZulo9qjEq+1465NkkMR+UJz4DeOWcdm0tqVE4nJuLfnkJ4sYj/baUNnHL/5Owktzm42kZQiZGQrhJIRgn4dgiZgSYvz0dwsQmGNR56r5cJxdnp3N1FRqfDsjAilW9LJ8XarswsbhGU8/rTAJb9rWpJljYuuq0xRqH328zGP9S5b9gM3XHUlLjUDLaOSU4emFLO/W5JAcWeT5etCgjjrhB8wWhPIoVRi00k6caKUCDuJaCGK20coLVWRIk6y1eYIuiTJzBKGnQTPP+7i069CfLc8wkuPNzy/LTvinHJeKZ5qAxIiJoNEmktA0mvk5YiMPMmA3aHx088x5r+cw633+XhvrpETlN7ohFTRSNVUqu0H6Ht2d/756IPHtAYA0x66lc8/e5/TR9h4+Yn6ceimrXH+cWsVsbhG2xZ6du+TCXkNmCJZqJYAmMLE1ST5OToiv1EGGfQCfbqb6NXNyLRnahnQx0w0LLJrYTuCOduY+4qzHhWaP6Aw+sJyTAaBM0628tEXIVSgUzsD54xOUaO8Ns9PIqnx9st52Kwisqwx+20/z870MXGcjYljHXz5bYTps71YLQKFhdncfvd82rRpc9TrsHLlT3z2/nVUVQcY2t/K9JfD5OeL1HpV9AYIRWQsvuY0l7s2+KysyfzKSrpzIoIgsFvbglsoIUvMw6akExb8eKRSOnRS2LQhNTdmS49y+cVWbr3Ghc0qoigany8Kc8fUMIUVQ4novASztpFbIGM0wY79EWJxlbdezKZPDzMnjnJj29sPDY29pjVYM6KkuUQiMQW/TyBUY0IwxOg9sAdvzvugyev+jyY/j+PocCSjXlVVxdln9OO1ZzL48IswOkng++80jJVtyUgWEcTPQWEnsrOCnGyRgnwdLz6WUzf+vn1XguvvqSYelagslaiukdGEJDrZRmu1a123WyUl1Ni38/brTtq0NPD51yGeedmPyy5issCsZ3IoyNPx1ocBPl8UpqIqRcAdjqh062jklOFWft0Wx1Oj0KKZjq+/jxAKaWRmiqgaZKZLXHOpi5lvBjBaOjNrzkfHTFaraRpPPXEvCxd8QcQnY4/loiRFqtQKrKqLDHIJFq1hzGlWenUzcbAsyTc/RDhluJWF34V544Uc3l+gMv9jmUnjRM4drWPT1jjnX+JDkE2YSXUsxIgQJwaonCD2JEM91CGlUCbuptKwny5duhGK1rJ/5370koDDIhERQ7RukeID1ekEBvYx8eqsBMnKHNLUHGRdglhmgPMuOodrbrjm37pnVFVl2j9v5+dVn3HemWZMRoEPFoQoLU8iigIjBlu46mInFrPIF4vDfPJVCKsF9h6QiSc1NFUjL8eAP6DQspmOGY9lM3mKj8CmNmQmmyEIQkrRjxp8eWt541Unq9bEmP22H02DSec66N/LxILFYebOi9K+tYG7b7EzcqiZpauiPPBELWWVMsWFOu66Pp2WzfRs3Bxn+hwfOZkSXr/KrVensWJNjB9WZzPv7a/R6Y6N8y8WizF+7AVs2biVdLKxSCYqlDIy0yQMBkgmBaprE7SgA9kUICDgw8M+thEjSiGt6pKeoJFJHiECBPGhNyoM7C8x9VYXOp3A3LdTYhIhnx49RkAjKcbIzRZp2Upg38HUyEhhvp40p8SPP2hkJVqSqeUjk6TKvANnCyeFxfkYTTYkSeKbT75BVTWsTgvNWjWjqszNy3NepFu3bke87v9mBxeObA+j0Shjx5xELFpGNKoRrDFB0gAa6PQaOnuYdm1FenW1sG0LyDIUNYMlK4Jcf0VaStwFjXMvr+S0ERauvzytrli0Y3eC8VdUIIkaNbUaBp0OUTFgjKdBTS4V7Cei85Kbr5KTJdG9s4kar0IyqdGvp4nZ8wMoETP22jZEEqluymLaUEgrJEFC1RTK2c8+tqVk6kS44fYbufa6f88WHIKmaaxYsYINazeiovLrul/58ful5CrNyKc5EhIeKjkgbMdoNZBuzUREh6KPk55nZe/2PTiSmaTHmrGfnZhyPdx0tZPLJtixmAW+XhLmvidqcdgFdm7RUeDvhZOMOtt4kN24KUMwxpAVFVEykiHkYsio5MIJBkYON6USKmvitG1pxO/X2Fcap6DAwYlDLuCaa+/8l6/7xRmP89H7s0lzqnwwO4d7H6vF5RC58Yo0igt1bN2ZYOpjNWzZHkevFxBEATmpIoow47Echg204PUpPPZCLR9/FeLEvkYiEVi/OY4kpbp57ro+nVqvwgUXB/HX6MimkFyKkNDjoYJy41bmzrLywRchar0K+0pkhg8y47CJfPtjlEhMZdwZNnKzdHz4RYj3X8vDZhX4blmEK2+txmiAWFzgpVc+/VMb8EckEgnGnD6WXVt3k5amYnYm0OshFoNEUuXRezM4sB/eeidKwCsRjiro7VHatpEYPdJGrVfly6/jBNx6AlEZAZBUEwIiKnEKco1oUpKYGiORAL9PRI8Bg6AnIUVo1lyjrFxBCKVTpLVBh56wuYKApQSDLU4kqnLVxU5+3TOU8v0H2bV5N450mQkXnsDOkmImn7OCu/7pY88ugRbt2tCyTUu6du7G5VccuUD6d7aFAA8+cCurfvqYonyJnl2NLPwuQka6xBmjrFS5FRZ9H2biOQ6unexi554E9z7qYfX6GDaLyLATzbicEoIAny0M0ae7mXFn2AgEVd76MEB5pUyLYh1TLnFx3xO1DB1gZuhAC2UVMjPmeCkplbFZRSwmAUWFrEyJZoV6du5JUOVR6N1Vz8ihNlb8EmXrjiRdOho4WCqzbVcCRYGzT7dy0xVp7D2Q5KFnfQwadhnXXvevF4FWrlzJi8+8jKfag6STGDi0P4s++wZTpQuteAfzZjtx16jMfS+AP6AQCKnsL1G47c6H6dChBzt37sTjqeabhW/RrWOE1WtqOWmQhc8+U9B585GCmQSs++k62M/MJ7PIzEglssorZS65zs3WX2yoJoELLj6fxYs+Is3l4Z6bXLRuYWDL9jivvOWnX08Tny3SGDD4PAK+gxgMBgYOOoP+/Qcek9jbkbB582YmXzwWvT5Jmkug2pPao6662M6OPTJ6vcALD2fVqTi7PTLX3uUmP0fk3c9CWC0ier3AmFOs3H1jOpIo8PGXIZ6e6SUjTWLyRAdpTonPFoVYujJKNKZgt4mIokhWhkRJmczwEy0882Ama36Nc/fDHq66yMHpI22EIyqX3lBFukviwdszaNMyRTFwwdWVjByUmgzIzJDwBxSmz/ax8IcM3n1/8b/E+fvUkw/x1YI55GSJpLkkdu5JEAioRMICwwYbKa9K+b7+oMq2HQkiURWzRUSSBOJRBUWRCNToUwlLSUYyJ9DpFDq2MyMrGhWVqbXMz9HhdIis+zWBxQSClOIabd/GQJ8eZiqrZVb9EsNTaiHb1xUnqcRvrVCJN6eEouYxendLctoIK9VuhS8Wh9i1L8nCtwtIc0nUehVueyhB195TOG/8xUe85v9me/hntrC0tJTRJ51OVrgZmVoeFZTgphxZiGN1JrHbBCrKRDRNQBNUTJoFRUzgFNMwGDUiOi+SMYGgS6LKEv5qMyISCeKAhoiEhA4derIpIml1k9e+lrtucrBjl8xrr8eorNRwZSeYdnc6o0dY+GRhmC8Xh1nxk0a+tw8uIfXby5rMbn7FL7ixZyTIzYVhg8x4fSrLVkdQVI1LL7uLyyZf/S+t1dvzZ/PcE88Q9sokFI08mqf8UHRUU8petqKJCWyGdJIxBQs2FGQkJFQhiT7Ly7VXmpEkeGlOkOpqDadLY8qlTjq0M7D4hyhffB0hHpU4/1wj992Sjsspoaoai74Pc/09Hvx+EBQJo6BH1cdIzxQozNdhtYhs3y0jCGYKC1zIio6+/U+mefPOvDL9NcKeaEqgx6Jy8eRJXHjJhf+SsE0oFGLShadTXbmfyyY4uG1Keh0fZUWVzD9uqWLfgTihCPTobGT4IAtuj8IPK6JUu2WaF0mEInDWKTYuGe/AZBJZ8HWI2W8HuOemdN77NMiXi+IkvQ5iWgxndow2rXT06makvFJm/aY4nU4wcKA0gdujYTEL+AIqmgYGHRiMIgN6m9BJApu2xVE18PpUnHaBnCyJfSUysbiGoqgM6G2hqsbJ+RNvZ/QZ4455LV6fM50vP3sRSUpyy9VpvDjHT88uRvr1MtVRduWEO5BPi7q1TmgxtrKW5rTDJWTi12rYzGoEUUZnljHoJJxOAUUWCdYYSMRFjFiIEcGkF0nLkrHZIBSVcXuTxENGHDjJowWgcZA9xAnTnp6YsFCZ8QvZLcIMO9HEu+8lCFZbcSm5xInhoQIZGQs2EmIIZ6aZH39a1aim0CEcT37+H8CfGfXa2lqmXD2RirKtCAgkZZVIWCQa0KFqAqJORtMEJJ2KaFCwWQRsVhFVFYiEBWRFRa9PdYCG/HpQJURDDAEdakIHCAhAkjgZ2akRIFHQSCSFlBKbXkNRBaxmEUGAQFCl5jdar1hSQ4eEgERauoJOrxFPpAjGzRaFSEzAYdNhMurQGx1cdMkdjBs37t9S6aqtreXLLz/n28Vfs3b1JtSwgChK6MwiF06ewA8/fElV5QHSnAKaoCGJepoVpxGKmDht9ETOv+AyPv7oHb5c8BY6KUYgmMTrNVCyuwpFUdAZ4fQxw7n4kik8/9Qz/LJyLYIqojNJjJ90AbfcdnNdZ15JSQnz573Irp2bsVrsRGMy5WVbyMsGnx9cGW0Yfeal1LhrSc9I5+RTRmG1/nWcjqFQiNdee4UVK77D761ApzPTu09/Bg0+laU/fMae3VvxB6LIyRCKIpCekU6HTkNo374NffsOpFmzZixd+gOzX3scd3UVfh/IUSM69CjI6E16zNYYFqsBd40XtBCgEY0JZOdkcvbYizn33IksWPAp3y3+gFDIjySZSSYVrBYFvz+KpDeRm5OD3ZFLWbmHsoO/YjFrmM1OLph4A+POPf9fVvRVFIWvF33NE9OeoqKsAlVVEHQJ9HoROSGQkNVUogkppTSMiqCX0UQNLSkgqQZUNFRUQEXUy7jSNUDF4xZTwSECXm9qHF5vBLPeRUFRPqePOY1169bxw3c/osnab2umoKKgx4gmJjAZBXQGga69++FyZSAn4yiqitFoZumSTxBFEYupgJ79ejNgwADOO+/PSb3/mx1c+HN7mEwmmT9/Lm/MeZZ4PIiAgCgIxBMQCYvYHUkkUcJuF34Tr9GQZZVEQsNg1CEKGsmkiiiB0SCSnSkRjmj4Agpmo4jRIOL2yAT9BvSqAQk9MS2CzpwkPUMlFE4JsRj1IhaLSCKpEYsqhCMqctSEqghoqGSkZxMIB5BjMhI6FBQ0UaVnv+7ccecd9OzZuDDMXwlZlvnk40945YVXCfiDFLcs5v5pU+ncuTPRaJR4PI7T6UQQBCKRCJ988glLv1uG3++nNnCAeMyPQAJJZyAcSoCmoteJmCy52CxZVJZWY5AMxJUYOoMOAWjesjmXXH4xQ4cNZe6cucx/4x0iQT+SMYKiiYiCk2QyQlaelf4D+jBh4hRatmz5b19rPB7n3Xff4YP3XsKo86LIGjU+GU1L8WoGQirRqIbJrKdjh67844rrqCjfx9cL3yESriWRlBh16oV07dqD6upqvvziY/bvXUssLhNPCGSkm5GTcSKxJD63gKaIoEkpu2CRyczUMBgkFFUgmRCQpCShsIKmgt2eEl0JhzWicRWnXSQ3W0d5pUwooqLTS7Rt04V/TpvxL0/FJBIJ5s6Zy2szZ+P3ehHFJEabCoIOARmHHQRRIxDQCPgEkPUIkoLVKRCNy5gMKnq9SNAvoCR06PQiec3S8Vb5CQcVRJ2KzakgiuDxaKiqgoaEWS8hqSaSioKCgkjKT5BMSXT6VMCYjOow2cMMGHwK4VAle3atRdUE8grak1/Qnu+/+ZRQQEAURAaPGEpBYT7Tpk3702v+u9tCgI0bN/LYI3ewY8d20FTMZoFQSEXRNKwWAZMxJfYTj2vU+hQUBXSSgNMhYrUKSCJ4/QrxuIpBLxJLaOglAYPRgkGfQBA0krKCz6+RneWie/cTad6yHV8s+BiP+wDRqEaaS0SSQFEhHILiZtkUNetCrdtLZWUJBn0MBAVBEGjeog09eo1k7ZqlxKI+uvfoz4SJVx6TsMfRoqamhtdmzmLxV9+SVCswW2LY7QJ+v4YjrYB7pz5H9+7d631G0zRWrVrF7t3b2bt3N6Ulm6iq9pGRVsRJI0+lQ8d2vPLywyTibtBAb8yi/8Az6d27Dx07dqzzbcvKynjk4dvZu2sDOp2AxWanbdvuXDXlHgoKCv7ya/09QqEQ7737Bh+8Pxef10M4oqEmBeSEiCDJZGSlktWqCuGwSiSmIYo6CnJg174EopQSgTAYRDRNI5EAvSEVKUSiAnaHCZsli779B5CVlcPGDcvw+2qJJQQ8bg9+vx+nQ6RNSz2yrLFrb0qMUxQFYjEVDQ2j4fDkmadWwW6TsFoEdDoBnc7GhRfdwgUTJv3LviHA+vXreG3mo1RU7MPv9xKOJEkkNWwWCbtNIBzWCAQ1NFXClS6SkWbGYnVRWNyRjp1O5Mdvl7J181ai8QCONCvdurVDp7MTDJaRTMRwpeUxYtQ5hEIBfvj+Q2LRahRFIzevLSNGnU8wGGTdmmVs+nUpfr8Pr0cgHhEBDbNNZvCIM/HW7mfPrvXoJJF4HDweKCwyUFzkRK/XI+oyueiSmxk0aOifXu9/sz08GlsYDod5Z947vDn7LXy+WgymJOmZSSIRjUCtlEomIeNyqcTiGnLUkIoRDQp6vYKkA5NRIhJVCQZAlVP7l4CAYJCRRFBkDUVO/S1JHIddxGKSCIYVbHYVkylla/V6AbNJJBbT8Ho1oiE9RsGAJIpo+jhGSwJJr5CQNWQ51VkoiiJ5eQX8c9qL9OjROGXX0SIQCPDB+/NYtvwHtmzYRzQYR5REuvXuwuVXXs6JJ55IVVUV+/bt4/OPFrB96w5AJT1Xj6Ikycsrpv+AYYwadQqiKCLLMp9//in79u5m3c+bqa3yotNJuLJsyGo5mhognoCOnQdx192P4HQ6+fyzz5kz+3W8NT6at2xGvwF96devH927d2/yuQ6FQiSTSVwu17+VJwCIRCK88cZLvPP2LNBiFOTqiERVfH6NRBL0OpGsDDhYlip+gIDRZCInO4tAwI0oJIlENUzG30QpFbBZdeTmtWDChTfSpUtXLBYLLVu25JdffmHG9CepKN+PqonEIh4UJUYkKhMMJTDoNawWCVUzk5ffmngsgCyHMBhMFBSdQNBfg89XSiwWQ6ezM/Lkc6mu2kHQ76V1286MP//yf+vZ3r9/Pw89eBvbtvyCxZxqDgqEFAIBAbPJgZyIoSYFLNhJqkliRBERsAg2YlqMJAk0QK+TMBiMGCxxEvE4ckIkmQCdZkJFRdCDTicRj/0mgipoJNQ4IhKgIYoa6BQcTgU5KRH1G0ATQVSxOmUEScbnBUExAMJvRHQqenSIOrj4ygu55ZY7mxx3P4T/WPJTURQWLlzITz/9RHl5+W+BybtA6kf49ttvOe200/6/ODz/13A0Rv0QNE0jGAyiKMqfGodEIkFFRQVpaWnYbDYEQWj0/fF4ipy7RYsWVFRUoKoqgUAgpUZntx/xGKqqEgwGEUURnU6H2WzG7/cTi8XIysr6lzgtjxWKknKq/3isRCKBXq8nmUySTCaxWBpX6vwjBEEgLy+PioqKI4oWNYVD62exWI6JrPp/EzRN+20jbrgOsiwfc5fmfwKRSIRYLIbL5ULTNCKRCGazudFz1zQNWZaJRCIYjcY6kQ1FUQiFQrRq1Yqampom74dYLEYoFMLpdNbrUohEIixcuJDly5czatQoRo4cyeLFi/nmm2949tln6943c+ZMwuEwt9xyy59e13+zgwvHZg8bQzKZJBQKIQgCen2Kz8tsNjfpbCmKgiiK9WzDIRtQUlJCKBQCwOFwNGnPkskk0WgUvV6PyWT6w7ijitfrxWg0YrM1rXr8vxH/ri08hHg8jk6n+7cC2WNBNBolFovhdDoRRRG3200ikSA/vyG32tGgqXX4vY35/b2hKAqJRKLBvXAI4XCYcDhMRkZGg3vv/zcSiQSBQAC73Y4kSSSTySbPE1L3bzwex2Qy/eaY62jWrFndWiSTSfx+P1arFbPZjKqqqKraqJ195ZVXOHDgAHfeeSd2u50FCxawZMmSOlvo8/l45JFH6Ny5M5MmTfrTazluC4+MppSOD0FRFGRZPmIgIQgCOTk5VFVV/Vs24H8DNE1DVdV/2Q79VfbwP43f+zuSJGG1WonH40Sj0Tqbeeg9jXVdHs06aJqGz+dDEARcLlejr/87v8VfhVRyN4HBYDhmO3ws94OmaXU+gl6vJxaLMW3aNDp16sT48eMbHPuQXsaxxFD/zfbw37WFTeHPbOQfccgebt++HZPJ9KeCfKFQCEVRcDgc9fyCQ7+roij4/X7MZvMxcR3/p/F/zRZqmlbnvxyyaZqmpRqejiKePXSNDbl5/2+tA6TiFVmWG9xviqLg8/kwmUxYrVaSySTBYBC73Y5er0dRlCPa69+vxaH9xWKxIEkSiqIQDAZRVRWLxYLJZCKRSNTljw7tQ4e+X9M0vF5v3XdbrdY/TXj+HsdiC/+ybEYikWDatGns2LEDh8OB2WwmFjusfpadnc2SJUuw2WzHROp/HKmb60icL7+HwWCgWbNmf/o+o9HYIPA/WvGNlAp7/fc6nc5/SbzjX0VTD+OhxKPBYPgfTUKKotios/d/CUdUqv4/kPgEsFgs9drijzRWdihR9sf7VpIkXC7Xn94/TTlBFouF7du307p1a0499dS6Y/0RGRkZlJaWHvEYx3F00Ov1pKU15A9rCn/Gr3o0z/KhgKYxiKJIRsbRq3f/N+JYnJa/An8MJP5/BYR/tDGHIEnSEQMZq9X6l04AHAsMBgOZmYf5bv/MnouiWHctZrO5gf3S6/X1vk8UxSYD9hEjRjBjxgxee+01xo4dW3fsRCLB/v37+eijj1AUhaFDh/4rl3Ycf8CfBfWSJB1V8ul/ooj9PwFBEP7jybb/DWjM3/mjD3PoPf/OMY60D/9v+S0EQfgf2Z8EQai3V5hMJk444YQm/b7/lmfufzv+lcKjKIqkpaUdVbLr9wVvnU7XYL+VJIn09PQ/fuw4/mIIgtDAJxME4ajj2f/JAvX/bzQVr0iSVC9W0ev19e7NY7HXkiTVi7kPxdK/h8FgaDI2EgThf+y5+Mss7ccff8yOHTuYMGECr776KsOHD6/3usVioUOHDmzcuPGvOuRxHMdxHMf/Sni93j8dZT3UVXUcx3Ecx/HfilatWjFu3DjKy8t54YUXWLx4MQB33HEHL7/8Mh6Ph3Hjxh0XxDyO4ziO/3qMHj2acDjMe++9Rzgc/k+fznEcx3Ecx98Of1k718qVK+nQoQNnnXUW0HjGPCcnh/379/9VhzyO4ziO4/hfCaPRWDc63RQ8Hs//uZHo4ziO4ziOY8XAgQNp1aoVK1as4MCBA0QiEUwmE82aNWPgwIHk5eX9p0/xOI7jOI7j/zvmzZuH2Wxm9erVrF27lvT09Capxq655q8RRjyO4ziO4ziOw/jLkp8ej4fevXsf8T1ms5lIJPJXHfI4juM4juN/JZo3b86WLVuIRqONjsL6fD62bdtG586d/wNndxzHcRzH8T+DPXv2YDQaKSwsZOzYsf/p0zmO4ziO4/iPYffu3XX/Lcsy1dXVVFdX/wfP6DiO4ziO4++Fvyz5aTKZCAQCR3xPVVXVUXNXHsdxHMdx/F/F8OHDmTFjBi+99BJjx46tI7I/znN3HMdxHH8nzJgxg4EDBzJu3Lj/9Kkcx3Ecx3H8R/F70cvjOI7jOI7j+J/HX5b8bNOmDWvXrq1TevojampqWL9+/Z92h/5d8L9JQOZ/07n8p3F8LVI4vg4p/D/27jpOivp/4PhrNu/2uo+7o7tDpEOQkhC/tHQJSoggiCCiIAhigAgS0o0g3d0l3V3X3du78/tjfxysd6Anp4h+no+Hj4fszs5+5nOz75l5f+rP1kOpUqXo2LEja9asYfr06Vmvjxw5EnBMnt6xY0eKFCnyl5bjZfFPOr5/UlleJFEPDqIeHvszdfFo1dDnWUjlecvwMvknHd8/qSwvmqgLB1EPDv+UevinlOOv8E87tn9aeV4UUQ8Ooh4e+yfURW7KIMl/ZOmyP+Dq1auMGzeOIkWK0LNnT86dO8f69etZsmQJN2/eZMGCBcTExDBx4sQ//MAvCILwMouIiGD37t3cvn2bjIwMXF1dKVasGE2bNhULfAiC8K83c+ZMHj58yOTJk/9Vq6cKgiAIgiAIL5c8W+29TJky9OnTh/v37zN27FjWr18PQPfu3ZkwYQIxMTH07dtXJD7/QQwGAyNHjsRgMLzoorxwoi4cRD045FU9hIWF0atXLyZOnMj333/P5MmT6du3r0h8/gOJc99B1IODqIfHnqcu3n77bdLT05kzZ87vLgIn/DOIc/8xURcOoh4c/mw9yLLM1atXOXHiBDExMVmvx8TEMHv2bEaOHMmIESNYsGABKSkpeVxq4XmIc99B1IODqIfHXta6yNN+qk2aNKFMmTKip9NLQpZl7t27Rx51/n2pibpwEPXgIOrhv0f8zR1EPTiIenjseerihx9+wM3Njf3793P48GECAwPx9vbOtp0kSYwdOzYPSis8L3HuPybqwkHUg8OfqQej0cjEiRO5efMm4Ih1Xbt2pUqVKnzyySdOCwE/fPiQM2fO8NVXX+Hu7p7n5RdyT5z7DqIeHEQ9PPay1kWeJT+vXr2KTqejUKFC9OrVK692KwiC8FKy2Wxs376do0ePEhUVhclkYtWqVQDcv3+fPXv20Lx5c0JCQl5wSQVBEP4aV69ezfp/q9VKVFQUUVFRL7BEgiAIf58tW7Zw8+ZNChUqRNmyZbly5QqrV6/m2rVrKJVK3n33XYoVK0ZGRgbbt2/n5MmTbNiwga5du77ooguCIPzr5Fnyc9y4cTRu3Ji+ffvm1S4FQRBeSmazmQkTJnDjxg08PT1xdXXFaDRmvR8YGMj+/ftxd3enU6dOL7CkgiAIf53Vq1e/6CIIgiC8MCdPniQwMJCJEyeiUqmwWq0MGzaM06dPM2TIEGrVqpW1balSpfjwww85c+aMSH4KgiD8BfJszk8vL69/xGpPwh+nVqtp165dnq3C+jITdeEg6sHheeth3bp13Lhxg86dOzN37lwaNmzo9L5Op6NMmTJcuHAhL4or5AFx7juIenAQ9fCYqIv/FvH3fkzUhYOoB4c/Uw8xMTFUqlQp6xlZpVJRsWJFAMqVK+e0rSRJlC1blvj4+LwrtPBcxLnvIOrBQdTDYy9rXeTZau9iRU9BEASHIUOG4Ovry2effQbAmjVrWLt2rVMvqHnz5nHy5El++umnF1VMQRAEQRAE4S/SsWNH2rVrR/v27bNe+/nnn/nll19y7Bmf0/2iIAiCkDfyrOenWNFTEATBISEhgaJFiz5zG1dXV6eJ7gVBEP4txOrGgiAIDr/tFCQ6CQmCILwYeTZOXazoKQiC4ODi4kJaWtozt4mNjcXT0/NvKpEgCMLfQ6xuLAiCIAiCIPzT5Olq74+IFT0FQfgvK168OGfOnEGv16PT6bK9n5iYyLlz53j11VdfQOkEQRD+OmJ1Y0EQhMcOHz7MrVu3sv79qDf8pEmTsm37ZE95QRAEIW/lWfJTzE0iCILg8OabbzJu3Di++OILevbsic1mA8BkMnHz5k0WLFiA1WqlZcuWL7ikgiAIeUusbiwIgvBYTExMjknN8+fP//2FEQRB+A8Ty7P/h+3cuZNNmzaRkpJCWFgYPXv2pHTp0i+6WH+rq1evsmnTJu7du0dycjLDhw+nWrVqL7pYf6v169dz6tQpIiMj0Wg0lChRgq5duxISEvKii/a327VrF7t27cpaaTMsLIx27dpRuXLlXO2nTJky9OnTh4ULFzpN89G9e3cAFAoFffv2pUiRInlXeOFPE7FQxMJHRDx0eJ5YGBMTw2uvvZZtdeNdu3Y9dXXj/fv35/1BCH+KiIciHoKIhU96nng4Y8aMv7p4wl9ExEIRCx8R8dAhr56TXySR/PyPOnbsGIsWLaJv376ULFmSPXv28OWXXzJ16lT8/f1fdPH+NiaTiUKFCtGgQQO+/fbbF12cF+Lq1as0bdqUokWLYrPZWLVqFRMmTOC7777DxcXlRRfvb+Xr60vnzp0JDg4G4ODBg0yZMoUpU6aQP3/+XO2rSZMmlClTht27d3P79m0yMjJwdXWlWLFiNG3aNNf7E/4aIhY6iFjoIOKhw/PEQrPZnG0+Yw8PD4Ac5zn29PTEYrHkUcmF5yHioYOIhyIWPul54mFAQMDfUUQhj4lY6CBioYOIhw55+Zz8ojx38lOWZa5du0ZaWhqFChXKqoyYmBg2bNjAvXv3sNvtlC5dmjZt2uS4CJLw99uyZQsNGzbk9ddfB6Bnz55cuHCBXbt20blz5xdcur9P5cqVX6rWir/CJ5984vTvAQMG0LdvX+7evUuZMmVeUKlejKpVqzr9++2332bXrl3cunUrV0H96tWr6HQ6ChUqRK9evfK6mEIeErHQQcRCBxEPHZ43ForVjV9OIh46iHgoYuGT8ureUHh5iFjoIGKhg4iHDv+GWPhcyU+xoufLyWq1cvfuXd566y2n1ytUqMCNGzdeTKGEf4xHv9v/+u/Ubrdz/PhxTCYTJUqUyNVnx40bR+PGjenbt+9fVDohL4hYKPweEQ+fLxYKLw8RD4VnEbHQQcTDfz8RC4XfI+LhyxsLnyv5KVb0fDmlpaVht9vx8vJyet3Ly4uUlJQXUyjhH0GWZRYvXkypUqUoUKDAiy7OC/Hw4UM++eQTLBYLLi4uDB8+nLCwsFztw8vLK2u+O+GfS8RC4Vn+6/HweWKhWN345SPiofA0//VYCHlzbyi8HEQsFJ7lvx4PX/ZY+FxP52JFz5dbTsPQxNC0/7b58+fz8OFDxo8f/6KL8sKEhITw9ddfk5mZycmTJ5k5cybjxo3LVWCvWLEi165dQ5Zl8Zt6CYhYKOTkvx4PnycWitWNX14iHgq/9V+PhZA394bCy0XEQiEn//V4+LLHwudKfooVPV9Onp6eKBSKbK1Xqamp2Vq5hP+OBQsWcObMGcaNG4efn9+LLs4Lo1KpsuYuLlq0KHfu3GHbtm3069fvD+/j7bffZsyYMcyZM4euXbv+p4dF/JOJWCg8jYiHfz4WitWNX04iHgo5EbHQIS/uDYWXg4iFwtOIePjyx8LnSn6KFT1fTiqViiJFinDx4kWqVauW9frFixd59dVXX2DJhBdBlmUWLFjAqVOn+PzzzwkMDHzRRfpHkWU513Hrhx9+wM3Njf3793P48GECAwNzXOxNkiTGjh2bRyUVckvEQuG3RDx8uj8aC8Xqxi8nEQ+FJ4lY+Gx/5t5QeDmIWCj8loiHT/eyxcLnnpROrOj5cmrZsiU//PADRYoUoUSJEuzZs4eEhAQaN278oov2tzIajU5D8+Li4rh//z7u7u74+/u/wJL9febPn8+RI0f46KOPcHV1zWrp1Ol0aDSaF1u4v9mKFSuoXLkyfn5+GI1Gjh49ypUrV7Kt8vd7rl69mvX/VquVqKgooqKi8rq4Qh4QsdBBxEIHEQ8d8ioWCi8XEQ8dRDwUsfBJIh7+94hY6CBioYOIhw7/hlgoybIs/9kPd+zYkfbt29OuXbus19asWcPatWtZvXp1tu2f9Z7w99u5cyebNm0iOTmZ/Pnz06NHD8qUKfOii/W3unLlCuPGjcv2ev369Rk4cOALKNHfr0OHDjm+PmDAAF577bW/tzAv2KxZs7h8+TLJycnodDoKFixI69atqVChwosumvAXErFQxMJHRDx0ELHwv0vEQxEPQcTCJ4l4+N8kYqGIhY+IeOjwb4iFz538DA4Ozhr3D48nua9UqVK27R+9J5KfgiAIgiAIgiAIgiAIgiD81Z572LtY0VMQBEEQBEEQBEEQBEEQhH+i5+r5GR8f/6c+JybDFwTh30iWZa5du0ZaWhqFChXK6hUfExPDhg0buHfvHna7ndKlS9OmTZscF0ESBEEQBEEQBEEQBCHvPFfyUxAEQXAwGo1MnDiRmzdvAo7F37p27UqVKlX45JNP0Ov1Ttv7+/vz1Vdf4e7u/iKKKwiCIAiCIAiCIAj/Cc897F0QBEGALVu2cPPmTQoVKkTZsmW5cuUKq1ev5tq1ayiVSt59912KFStGRkYG27dv5+TJk2zYsIGuXbu+6KILgiAIgiAIgiAIwr+W6PkpCIKQB0aMGIHRaGTq1KmoVCqsVivDhg0jNjaWIUOGUKtWraxtZVnmww8/RJZlpk6d+gJLLQiCIAiCIAiCIAj/booXXQBBEIR/g5iYGCpVqoRK5ehQr1KpqFixIgDlypVz2laSJMqWLfun500WBEEQBEEQBEEQBOGPEclPQRCEPGA2m/H09HR6zcPDAyDb649es1gsf0vZBEEQBEEQBEEQBOG/SiQ/BUEQ8ogkSc/8tyAIgiAIgiAIgiAIfy+R/BQEQRAEQRAEQRAEQRAE4V9JrPYu/GNcvnyZ3bt3c/PmTVJTU9FqtYSFhVG9enWaNGmCRqN57u+YOXMmBw8eZMaMGQQGBuZBqV9eV65cYdy4cbRr144OHTq86OL8Kxw+fJhbt25l/TsmJgaASZMmZdv20XuC8FsiFv69RCwUhH8uEQ//XiIeCsI/k4iFfy8RC/+dRPJTeOFsNhvz589nz549aLVaKleuTHBwMHq9ngsXLrBkyRJ2797NqFGjCA4OftHFFYSniomJyTGpef78+b+/MMJLR8RCQRAEBxEPBUEQRCwUhLwkkp/CC7dixQr27NlD0aJFGTFiBL6+vlnv2e121q5dy9q1a/nyyy+ZPHkyOp3uBZZWEHI2Y8aMF10E4SUnYqEgCIKDiIeCIAgiFgpCXpJkWZZfdCGE/67o6Gg++OAD3Nzc+O677/D29s5xu+nTp3PkyBHatm1Lx44ds17v0KEDZcqU4fPPP8/2mYEDBwKOLvyP/h0fH59tu99+Pi4ujg0bNnDhwgWSk5PR6XSEhYXx2muv8dprrzl99sCBA+zevZuHDx8CUKBAARo3bpxtuye7zlesWJFVq1Zx584d1Go1NWvWpHv37mg0Gs6fP88vv/zC/fv3cXFxoX79+nTu3BmFIvv0vL/++ivbt2/n3r17mM1mgoODqV+/Pi1btsxx+yf9/PPPrF27Nsf3ZsyYwc8//8yhQ4f48ssvKVasWLZtli1bxqZNmxg+fDjVqlUjLi6OQYMGUb9+fVq1asWyZcu4ceMGAKVLl6Zr166EhYVl24/BYGDz5s2cOHGC2NhY1Go1xYsXp23btpQqVeqZxyAI/yYiFopYKGKhIDiIeCjioYiHgiBioYiFIhbmNdHzU3ihDhw4gCzLNGrU6KkBHaBt27YcOXKE/fv3OwX13GjevDkHDhzgwYMHNG/ePKtl7Mk5TW7evMmXX36JwWCgYsWK1K5dm4yMDO7fv8+2bducgvWiRYvYtm0bvr6+NGzYEEmSOHnyJD/++CMPHjygR48e2cpw+/ZtNm7cSMWKFWnUqBFXrlxh165d6PV6Xn31VWbOnEnVqlUpVqwYZ8+eZdOmTeh0Otq0aeO0nxUrVrBhwwb8/PyoXr06rq6uXLt2jWXLlnH79m2GDRv2zLooW7Ys8fHxHDx4kDJlylCmTJms99zc3GjcuDGHDh1i79692YK61Wrl4MGDeHt788orrzi9FxcXx6effkqxYsVo2rQp0dHRnDp1ihs3bvDFF184BfaMjAw+++wzwsPDKV26NBUrVkSv13P69GnGjRvH0KFDqVat2jOPQxD+LUQsFLFQxEJBcBDxUMRDEQ8FQcRCEQtFLMxrIvkpvFA3b94EoFy5cs/cLjQ0FB8fH5KSkkhISMDf3z/X39WiRQvu37+fFdR/O5GzxWJh6tSpGAwGRo0aRaVKlZzeT0xMzPr/a9eusW3bNkJDQ5k4cWLWBaJDhw588sknbN26lerVq2drlTl//jwjRozg1VdfBRwBctSoURw9epQLFy7w+eefZwXRDh068P7777N161Zat26NUqkE4OLFi2zYsIHKlSszbNgwtFotALIsM2/ePHbv3s2JEyeoUaPGU+uibNmyAFlB/bcTOZcsWZL8+fNz7NgxevTogYuLS9Z7Z8+eJTU11alMT9ZLmzZt6NSpU9ZrBw8eZObMmSxYsICxY8dmvb5gwQLCw8N57733aNCgQdbrKSkpjBo1irlz51KpUqU8mcBbEP7pRCwUsVDEQkFwEPFQxEMRDwVBxEIRC0UszGvP7vMrCH+xlJQUgD8UpB9t8+gzee306dMkJiZSt27dbAEdwM/PL+v/Dxw4AED79u2d5lbR6XS0a9fOaZsnlS1bNiugA6hUKqpXr44sy7zyyitOrUeurq5UqVKF9PR0pwvKjh07AHjnnXeyAjqAJEl06dIFSZI4evRo7g4+B40aNcJgMHDs2DGn1/fu3YskSbz++uvZPuPm5sZbb73l9Fq9evXInz8/ly9fJiEhAYC0tDSOHTtG+fLlnQI6gLe3N2+++SZpaWlcunTpuY9DEF4GIhaKWChioSA4iHgo4qGIh4IgYqGIhSIW5jXR81N4afzV09Pevn0bgIoVK/7utvfv3wcetww96dFrj7Z5UqFChbK95uPj87vvJSUlZbXA3bp1C61Wy759+3Ism0ajISoq6vcO4XfVq1eP5cuXs2/fPho2bJhVjgsXLlCmTJkcVxQsXLiwU+sXOC42pUqVIjw8nAcPHuDv78+dO3ew2+2YzWZ+/vnnbPt5tGJ6ZGRktiEDgvBfJ2KhiIWCIDiIeCjioSAIIhaKWCj8ESL5KbxQ3t7eREZGkpCQQEhIyDO3fdSq86w5T55HZmYmgNMqek+j1+uRJAlPT89s73l5eSFJEnq9Ptt7rq6u2V571CU+p9X5Hk3IbLPZsl7LyMjAZrM9dSJmAKPR+LvH8Hvc3NyoWbMmBw8eJCIigrCwMPbv34/dbs+xNQvIsT7AUSdAVp1kZGQAcOPGjawJn3NiMpme5xAE4aUhYqGIhSIWCoKDiIciHop4KAgiFoKIhSIW5q08S37+0fklLl26RPny5fPqa4WXXIkSJbhy5QqXL1+mQoUKT90uMjKS5ORkfH19nc4zSZKcAt6T9Hp9joHyadzc3ABHq83v0el0yLJMWlpaVsB6JDU1FVmWcwzgecHV1RVJkpg/f/5fsv8nNW7cmIMHD7J37166d+/OgQMHcHd3f+oEy2lpaTm+npqaCjy+cD2qm5YtW9K9e/e/oOSC8HIRsTD3RCwUhH8nEQ9zT8RDQfj3EbEw90QsFJ4lz+b8HDFiBMePH3/q+zabjaVLlzJx4sS8+krhX6B+/fpIksTevXufGhAA1q1bB5Bt3gs3N7ccg3BcXFxWC9WTHrUQ2e32bO89mkfkwoULv1vuR13vr1y5ku29q1evOm2T14oXL056ejrR0dHPtZ9n1cUjJUqUoECBAhw6dIhz584RGxtL3bp1nzq58r1793JsTXvUalWwYEHAUdeSJHHr1q3nOgZB+LcQsTD3RCwUhH8nEQ9zT8RDQfj3EbEw90QsFJ4lz5KfKpWKadOmMWvWrGx/1OjoaMaMGcOWLVucJqoVhJCQEJo3b056ejpfffUVycnJTu/b7XbWrl3L4cOHCQoKolWrVk7vFy1alPj4eKfgarVaWbJkSY7f5+7uDuTcalW1alX8/Pw4fPgw58+fz/b+k5+pX78+AGvXrnXqtq/X67O62T/aJq+98cYbAMyaNYv09PRs76ekpBAREfG7+3lWXTypUaNGpKenM2fOHICnduUHx5CIDRs2OL128OBBHj58SLly5bJaI729valZsyY3btxg06ZNOc5Tc+vWLdGdX/jPELEw90QsFIR/JxEPc0/EQ0H49xGxMPdELBSeJc+GvX/77bfMnDmTAwcOcP36dYYMGUKRIkXYt28fixYtwmKx0LZt26wVvgThka5du6LX69m/fz/vv/8+VapUISgoCIPBwMWLF4mOjiZfvnyMGjUqW/f8Fi1acOHCBSZPnkzt2rXRaDRcunQJnU6XNQnyk8qVK8fmzZuZO3cuNWrUwMXFBX9/f+rUqYNarWbo0KFMnDiRSZMmUalSJQoWLIher+fBgweYTCamTJkCQJkyZWjWrBk7duzgww8/pHr16gCcPHmSxMRE3njjDcqUKfOX1FelSpVo27Ytv/zyC++//z4VK1YkICCA9PR0YmNjuXbtGp06dSIsLOyZ+wkNDcXHx4ejR4+i0Wjw8/NDkiSaNGniVM+PJnROTk6mePHiFChQ4Kn7LF26NNu3b+fWrVsULVqU6OhoTp06hU6no3fv3k7b9u3bl6ioKJYtW8ahQ4coUaIEOp2OhIQE7t27R3R0NHPnznVaqU8Q/s1ELMwdEQsF4d9LxMPcEfFQEP6dRCzMHRELhWfJs+Snp6cno0aNYtu2bSxfvpwxY8ZQrFgxbty4gb+/P4MHD6ZUqVJ59XXCv4hSqeS9996jdu3a7Nmzh+vXr3Pq1ClcXFwIDQ2lcePGNGnSJMcu5JUqVeKDDz5g3bp1HDp0CHd3d2rUqEHnzp358MMPs21fuXJlunbtyt69e9m4cSM2m40yZcpQp04dwNF9/auvvmLDhg1cuHCBixcv4u7uTlhYGI0bN3baV+/evSlcuDC7du1i7969AISFhdGhQ4dsww7yWseOHbMC6OXLl8nMzMTDw4PAwEDat2+fdTzPolAoGD58OMuXL+fw4cMYDAYAatWq5RTUdTodVatW5ejRo89szQIIDAykT58+LFu2jJ07dyLLMpUrV6ZLly7ZLjLu7u5MmDCBHTt2cOzYMQ4fPowsy3h7e1OwYEHatm2Lh4fHn6gdQXg5iViYeyIWCsK/k4iHuSfioSD8+4hYmHsiFgpPI8k59aN9Tjt27GDhwoUAeHh48M033/xlK48JgvDXGzZsGAkJCcydOxcXF5ds78fFxTFo0CDq16/PwIEDX0AJBUEQ/noiFgqCIDiIeCgIgiBi4cskz+b8BMe8E6tWrWLx4sVotdqsCWe/+OILHj58mJdfJQjC3+Ts2bNERERQr169HAO6IAjCf4GIhYIgCA4iHgqCIIhY+LLJs2HvcXFxTJ8+nVu3blG4cGGGDBlCvnz52LhxI6tXr2bUqFF06dKF5s2b59VXCoLwF9q1axcJCQns3bsXjUbDm2+++aKLJAiC8LcTsVAQBMFBxENBEAQRC19WeZb8/OijjzAYDLRq1YpOnTqhUjl23bp1a8qXL8/333/P4sWLOX/+PKNHj86rrxUE4S+yceNGEhMTCQkJoUuXLgQGBr7oIgmCIPztRCwUBEFwEPFQEARBxMKXVZ7N+dm/f38GDRpE+fLlc3zfZDKxYMECDhw4wOrVq/PiKwVBEARBEARBEARBEARBEJ4qz5KfaWlpeHp6/u52J06coEaNGnnxlYIgCIIgCIIgCIIgCIIgCE/1l6z2LgiCIAiCIAiCIAiCIAiC8KLl6WrvgiAIgiAIgiAIgiAIgiAI/xR/esGjQYMGIUkSn376KYGBgQwaNOgPfU6SJH744Yc/+7WCIAiCIAiCIAiCIAiCIAh/yJ9OfsqyzJMj5v/o6Hkxyt4hOTkZq9X6ootBQEAA8fHxL7oY/wiiLhxEPTj8k+pBpVLh4+PzoovxlxHx8J9F1IODqIfH/il1IWLh3+Of8vf+JxB14SDqweGfVA//5nj4T4mF8M/6m79Ioh4cRD089k+pi9zEwj+d/Jw5c+Yz/y08m9VqxWKxvNAySJKUVZb/elJa1IWDqAcHUQ9/LxEP/zlEPTiIenhM1MXfR8TCfxZRFw6iHhxEPfx9/gmxEMTf/BFRDw6iHh57WetCzPkpCIIgCIIgCIIgCIIgCMK/kkh+CoIgCIIgCIIgCIIgCILwr/Snh70DHDt27E99rlatWs/ztYIgCIIgCIIgCIIgCIIgCL/ruZKf33///Z/6nEh+CoIgCIIgCIIgCIIgCILwV3uu5CeAUqmkcuXKFCpUKA+KI+S1S5cusWTxDFKSY8mfvxDtO/andOnSL7pYwl8kKiqKlSvmcPXKGVxcXHmjRReaNm2BWq3+Q583Go0cOXKEuLg4ypcvj5ubGyaTiYsXLyLLMuXLl8dut7Nx48/cvnEWDy8/3mzdjaJFi/7FR/bHWK1WNm5Yy84dy7Fa9KjUbrR8syctWrRGqVT+Zd8bGxvL/HnTOHRoL7JdpkLFygwcNFrExb+ZLMtZE3D/VmRkJGlpaeTPnx93d3en96Kjo1m+7EeuXz2F3W4jNH8pevT8gGLFiv0dxf7byLKMLMsoFDnPeBMTE8PuXZuRJBtFipajZs3aT63PfwJZljl8+ABrVs8mMyMZjUZHq7d60axZyz/8e09MTGTdL0uJjLhFYFBB/temG/ny5QPg1q1bLF44g8zMVMqWr0mTJm+gUj39tik9PR273Y6np2dWvV2+fJnVK38kKuohQUGh1KrTint3L2E0pP+hfebW7du3OXhgO7IsU6ZsVQICAlAoFKxbu5Arl08CUKZsNcqWr8Xdu3e5e/s0GrWCEqWq0LJVB44c3svli8dxcXWnRasulCtXjujoaNasWUpM9EPKlH2V+vUb/qH6jYuLY+WKn7hw7ihmi0y9+i3o1r0Prq6ueXa8/1VGo5F9+/aSnBRHkaKlqF69OkajkR3bN3Lu3GGiIqMxmWxYrek8fBiLxWLG19eXjm/3R5Ik7t9/QEJCAlcuncFmjUWSQK31oFHjTpQuXYaMjAwOHdhMWlo8Vpua+Oh0FJIRWdLStl1nVBozWzevISkpFo0G1GoJi1WJp6cfYWFFyci0Y7FaqFKlKmZTErdvXgAkatRqTIeOvf/xK1RbLBa2bFnPts1LUEhWlGo3/te2H40aNflHxsSIiAjm/TSThw+uola7UPmV1wgODiIpKZakpHTy589PkSLFSE1NYvvWVdy7dxuz2U5ISADlKtQnLuYe169fRq9PRqvVULBgeQoUKsGvp3ajVtqQJDUNGnWgevVaXLhwGklSUrfua4SEhCDLMjdv3uTYsWMcOnSA61dPoVIZUSokvH0L8vU3c3n48CFzZ3/Hw/v3sFrteHq6UaN2XQa//zHBwcF5WhdGo5ENG35m4fyZJCcnoNEoKVGiJGXL1ebm9eOYzRkoVa40faMz7u7ehD+8j6vOg6JFi+Lj40NISAgHDuzlh+mTMOoTkRRqXqlamw+GjsXPz4+AgICs77Lb7Zw9e5aff17Ntaun8HADV1c3mrzRibfe6ohSqSQ2NhYXFxf8/Py4du0aO7atxWrVU6ZcDZo0af6H78+Fp7t27RrLlyznwplL2O02dJ468hfMT2x0DLdv3kCSbFSoUhJ3l1BOHD1JUkIiFtmMQgFunhL5C/gRnK8gNquF8AexGDIU5MsXQsFiBQj0D6L+6/WoWrUqCoWC69evc/DgASLCr6BSarj/MIkL589hyDRTpFBR3mr3JkcObyT8wQ1MZjspyUokuws2iw2FWkFYgVDqN6xHSGgAF84ewC7bqVXnDVq37pBn18br169z9sxxVGoXGjRoREBAAHq9nps3b6LVailZsuRT7wP/LJvNxt69u7l86RiyrMSQoSQ1OY3CxQrTqUtHfH198/T7niYjI4NNGzdx+MAhEpMfEJY/jDead+DmjXOc/vUYSpUL7dr3xGTSExV5Gw+PAOrWa0hMTAyHDmzEarOgVPpw/PheoqIi8fBwp0WL9qSkJHFo70Fku4Lar72GVmvkxo1LJCWlYbVkYLOZUSjdaP3W23Tt1i/rGnft2jU2rF9ESnI8WhcfEuPDMRhSUGt0VH6lES4uasxmG/HRycTHJlCgcAF69O6On59fntaLwWDg7NmzrFi2kgtnLmK1WtGbM7DqbdhsdtQuSqrXqMHosaMIDQ1l5YpF7Ny5gZjoRAzpCpAlkK345dNSpkwJ2rR7hwMH9rJ/70osZhM6dx+GDptEiRIl2LljE6dP7cFmt6LW+HDu1yuoNJkoJInMTBeUaPH196FAkWCiIm8RE5uMMV2BRu2KWqWkSPEi1KpTi46dOxAUFJSn9QAgyc+xPNM333zD2bNnsdlsFCpUiAYNGlCnTp1sD5ZCdvHx8X9qFbt79+6xdPF07t65jCQpqV23OR069sTT05MjRw6xYtl0TIZEklNNJCXG4+djJyhAyb2Hju8KzedN4eKNqVu/JceOHeHe7VNYLBkolC40b9mNVq3aoFariY6OZtmSmVy5fByFBMEhxejRaxjBwcFs2vgzUZG3CcpXiNatO2X9wOPj41m1ch7Hju5Hn5lCQGAwtWo3pV37bnh6euZp/eU1SZLIly8f0dHRL8WKZeHh4Vy8eBEXFxdq1aqFq6srO3Zs5OcVk/hogEy9Gi6kpdtZ/LOFDbvc+ejjrylZsiQ6nS7H/cmyzKwfp3D8yCYa1gaFQubAcQmr3QObNY3XaspIksy2PWasVhND+rlT8xUlsfE25q9UYldVoESJihw6sAGFwoanZxCduw3h1VerZe3fYDCg1Wr/kiRkYmIi06eN49DBHXRr78Kg3l54eihJS7cxZ6mZU5eKMvX7JX84ySBJEgEBASxZspAdW5djNBqoWLkWHTv1wdfXF1mWsdvtKJVKLly4wIhhnQjLZ6VtC3e0WomtuzO5fENm6PBvaN78Te7cucO2ravR/38SJTcJaQC1Wu10w/1v82fjITj+9nNmf8XVy8dx0dgwmNTUb/AWPXsNRKPRcPLkMX6cMY6woAx8vKwcP51KRqYCf39/ypStRs3azVgw91PGDrNTt7oLkiRx4YqJUV+aKV2+De7uHpw7uwerRY9W68H/2vWjceNmSJJEZmYmFy9eJCUlhatXTnL18imQJGrXbU67dv+cuHflyhV+mj2RlOT7qFVgsrrRrn1/Wr3ZFkmSsNvtjPt8GJcv7EOr1iNJ4OKiIS3Tn8lfL/zHNG48SZZlxo4ZjL/HaYb0VREcqCIl1casxXrWb1fRt//HvPFGS2w2G4cOHSItLYVSpcpQrly5rH2sXLmAPTt+4t1udsqWVHH7noVvZ+sxmPxQqtQUzm+gezsLPl5KDhyDddtVjB03m7Jly2bt4/bt20yePJJ7ty8REiyhc9WSmulD+w79OH36ODeu7sFdZ0WtlgjLpyIx2Y5WAyMG+nDwuMS67So+Gz+bMmXK5nSYf1hmZiajRvZFp7lHwZAMLFaZ67es3LhjxdUFvhvnT90aLgDsP6JnwMfx1KvpQuVyLpw4Y+D2PQsPIqyUL62hZFENdaq7snWPnsMnTZQu7sE73bT4+0gcOqFgxwENn42fRenSZZzKcPHiRdatnUdycjxaF0+uXz2FWplKWrpMlQpaDEaZC1cs9On3Md279/tTxyliIaz5eQkb182mbnUjO/clExFlQ+cqYbWB0SSjVoFCCYVCVdyPsOHlqaBAmJr0dDtxCVZMJplmDV3ZfchAy8ZuDOztTaCfit0HM5k4LZmYOCt+vgo6vuXBnv0m4hJsDOnnTaXyam7esTL1xzTuPrTg42fHXSfholXgppNIy7ATEWnB309J13ZeRMVYOXLKwLgRfjyIsHLmgpG0dDuXbigZMfIbWrRo8Vx19Si5funiCbRal2yNvQ8ePGDtmgXERN8nJLQIHTr2JTQ09Hf3azKZGDzwbRrViqT321rc3RQkJNqYsdDC/ZiKTPpq9h9KgD5KCmZkZFCsWDG8vLwwm81s2bKeHduWY7OaCAjMT+eu71OhQoU/VQcGg4H3B3Xnwf2zDO7tAZLE0jVpJKXY8HBTUL+WK16eClauyyA13Ub39p50fMsDk0lm/opUtu/T4+Hm+Bt2butBm+bunLtsYuK0JLw9FQT4K7l9z4LJZCc+0YaHuwJJchyb1aJC6+qNhIFyJe2E5lNx4owBWYavPwsgOFDJyl/SWfRzGo3q6WjXyoOUNBtzFqcSEW2lYlk10TEKipZqQu8+QyhatOhzJ5bDw8Pp0LYBsmxGq5UoV1qLl7tEbIKdfIFKDhzVo1RIpKcp8PGFnm97UrSQmr0HjezcZyA9TYldacTFBSqW1dK0gQ5vDwVT5yaTmirj7q4gOdVGcpISjcIdm8WMSmsmND+4ukqkp9tJSbVRvJiGS5dUSDYtLgpXFCo7ki6eiuXUDO3vg4+Xkn1HzCz7xcr9O0a8vC14ezt+wwGBxRg/ceYfanz9N8fDPxILIyIi6NLubaIjY3GTPSkol0aDCzE8IJqHSICs1qNQStiMGkrxCh54c4VfcfUy4O4pgySTlm4nIdmGGjWFKY0/IdixEcU9IqU72GUZBUokSUahtlCwgAIPnYY74UYa1tPQvJE7t+9ZWL0xHTdXBQunB1G+tJb9R/V06pZGkKEkcUShwQU/grFhIVpxB623npXzfbnzQMGC1Wq+nLzouRrdExMTGTWyD6GBcbzRwIxeD2u3aQiPUJMSo8TV5IGssGNxM/DOwD683fXtP7zvR8/JO3bsYOHcxSQlJFK0RFFc3W3s27uNB/cSUNjUaNUK9AYZf2sYQeTHqNKT5hdHj3e70adfb9LT04mPj8fPzw8vL68/faw5mTdnPnN++Am1aywFCyhp/JqOg8cyuXPfipeHgqYNdCgUElv3ZJKYZKdudQ0+Pmr2HsrEZJbRqCUMRjvBgSpKl9DSpoU7FovM3KVp3LgqEZhQFS2uJCtiSPO+Tb4CFtq1dKdrO0+USti0I4OflqdhtrrzxcSf+GrSWDLSbhHgp8BNp6BEUTU79mVQuZyWI0ftGPVKQEY2uRBsLIkrHmRKqUSob1GzYWV+nDP/uRrH9Xo958+fZ+3P8zh76jSJMWbsJi1GDAD4EkgYhVGgJJYIonmABTOBQeDlpiTyoQpfN1c0OjN6s5WUFDsushuBBY2kG0x0aefB++944+ej5PAJPaO+TCQ21sbooT50a+eJViuxY5/jvmLkIG9CglR06ZtKapQONW4YNPF4BxvwcFegVEpIdonEBAVqDag1dsxmNaXK1GXO/Lm/e23ITSx8ruQnQFpaGocOHeLAgQOEh4ejUql49dVXadiw4Z++mP8X/JmH/XnzfuTnFd8RHAhenkpS02yUKKrl0g0fKleph1W/lzEfqElMttFjcAzrFoRQIMxxEyjLMlv3ZDLyiwTKltJw7aaVNxq6MnyAD4H+KjIy7fy0NI1fdnoz+pNv+W7KYD7/0E7FsmoMRpnYOCsjvtATHmXl7bc0NK6vJTJaZt5KJa836UVIaCEWzP0UD10yQQFK+nT2IihAybFfjcxepqJPv89p1OiNv6Iq88TLkvxMSkpi7Jj30GkiaFDTTGqGgm17VVSo3ISrl7azcaEWtdo5QJw4Y6D/8ATsdgmFEmw2Fd4+IfR5ZxhNmryBUqnk66/GkN9/L0P6arICjNks89H4OA4cM6KQwMNdgdkqs3xmML9eMKFQQINaOvz9lEyfl8rp8ybmfReARiMRHmnhyx9sePg1JzIynOtXjxMcoMRodiGsQDkGDxlHWFhYntRJQkICg95rS9Vy8ZQsruWdrtkvpj8tM5Jg6kb79j3YsuUXoqPuEpyvCC1btsHDw4P4+HiMRiP58uVDpVKRmprKsCFdqV8jjnwBZu7ctxAbb+fEOQ3BwaGkp8VhMurRG2T0BiNjh3nR623n7z1yUk/fYUlUrFSb5PjzFAwzIUmgUGq4dN2NcRPmUK7cH4uR/+YbXPjzyc/4+Hh69WhF/WrphEdZuH3fgtkio5BApQ3lo5HjWbV0NEuma/D0eJx03380k5HjEwgLUXP5uplBvb3o08ULN93jlvDMTDuVGz2kT2cv3uvpiaeHksQkGzMXWbjxsAyBAUFcuXQAjSqNW3f1fDzYmx4dPbHZYP22TKb+JPHN1FV/e+IwMjKS/ft2YLVZqFHjNVJTk/jpx6H8OEmVdT3I1NuZ/IMZg9yY4R99wbjPhnP65DoG9vGm45uOBP6eQ3q+nplMYqoXP689+I9r1Ny4cQ2J4d8w+n3nnhKpaTYGjIzj8g0zGrWCjEx4paILLRppOXXehau3Pfh8/GyioyPZ8suHzPvWBYXiccyUZZnX20XQo6MnPTo4/6YTk2y062dj9k/b8fLyYteuzcyeMYqSRa1MnxiIh7vj/DGZ7PR8P54HkWZ+mBhA+dJaNmxPZ98RA6fOGSldQk2jum70etuLxCQbbfvZmfPTtud6EBj4XkcCvS4REW2hZWN3PNwl9h7Wc+yUke0rQylU4HFjy5hJ8UgK2HfYyBsNdRQrrGbu0lR6ve1FnequxMZbWbQqjRt3zLRt6c6g3s699BISbbTrb2fQ+1+xYvlsEhMekpqaRtGCMH6EC6H51GzZncG4b5IY3NebQb29s+rYbJbp/UEsemtl0tNi0KhtWKxqXm/cns5d+vxuo9B/PRZu27aehT+NJiHBgFoNZgt4eUgkpdgpWUxD3eouHD1p5sw5E3bJxphhvvTv7o1K5aj/B+EWug2KISLKSqniGooUVBMeZSXQX8kXI/1wd5Oo2Twci9VxzTcaZN7p5ukUH2VZplXnWM5cMPLqKxq++dyfh5FWZi9OISHJRnyiDbUaXLUKxo3wY8rMZN7p6slrtXUkp9hZvDqNVRvTKVqkJJOmzCd//vy5rqf9+3ex8KexDH9X5vW6jsbepWstbNrjyQ8zV7Ns6SzuXN/MoF52ihdRc+2WhR8WSFR8pQP9+g/Ltj9Zljl16hSRkREcPbqXFnVP0blN9pg3ZaYR98AhtGn7NkajkZSUFLy8vLL12Nq1azOLF3xLxTIWfLzg9AXw9ClFVFQEbd9IoXt7R1L11l0zE7+3U6RUzuX6PX17tyUj5QJblufjo/GJeHkq+PBdH/z9lGRk2lm0Ko39R/Us+j6Yvh/GMriPN3WqPy7rsV/1dB0QS6WyGhRKiQplNOzcpycwQEl0nI1aVV24fN1MXIKNLu08KFVMw7FfDezYp0etkvFwV7F5aQi6J66dp84Z+XRyIqvmBNG+bwzzpgZRKP/j33VUjJXvf0pm5fp0KpZVk5oG0XE2PD0D6ffuh7Ru3THX9QBw+vRJhg7uSHCQktIlNJQsqubSNTO/njcy7iNfPv86iaRYFRqTN7UbG1k6288p9scnWHn9rTjSDWbat3ajdHENR08ZOHTCiNks06yBjss3TNy5riafoTR+tvxISCRJMaQFXGX+bDdKFlcz+ftkNu7MoParLhhNEucvG9EbrXTv4E3+UBVurgpaNnbD10dJcoqN+m9FMLCXF13beWCzO+qn9wcpjP5sMVWrVnvmMf+b4+HvxcJ79+7RrGEjbBYIk4tTUCqJSTZwlTN44IU/+bBjJ4r7mDDiihvpigQ8/c24uUG3Du6MGOiNWq3g1/NG3hsRj+J6ZXxszg0kGXIq4b7HUKkUEJePFBIJoRCe+GBWZqL3v0W37kpGDfPEapV558NY2r/pQamial59LYHypgZc4VdKUAF3yfkaH6O6Q6TmKtvXBFIgTEXHd5UsW7n3TyW8bDYbPbq9wXdjMyhXSs2ZiyaSU2yUKqZh934j0yZp8E4ugwuOTjA3lOfwLeLBBx8PQa/Xs2/3fqIeRuPt7U23vl2QJDh6eDN2u51adZpTr14Dhg0ezsVDVyFVgQYXTBiwhNzCnKkmOL08fvZQJEnCJBu5y1WUKClGeSQk7nldwqeAF+nxGagtLljUJkIKBzHpuy8pUKBAro/3tzZv3Mzk4d9i977PiEFeXLxq5vhpR2PM+3196NPl8YgcWZb5dlYyG3dkoFBIFM6vZmAfbzzdFWzdk8nazen8+FUQlcpps/a/aUcmH4+wkz+xDrIsEx68ny3rPShaSONUjuhYK13ei+bWXTMN6ugwGGXCI63IOO69k5NlzEkehNpKYsVCJmkUp4JTck+WZW7rjlOgSgArVm7JdS9di8XC0PeHsXPrLhSSHZ2rBJnuSHYNmaRjw4oWLRJK/AkmjKIoJSUGOZMzHESnUmOVrBQpAp07uLDqZzOmeD+USfkwYyCS+6hczKxe7E3DujokSSIp2caRUwYmfJfI5E8DqFxOi4+347lLr7fTrFMkUQ/UWOICMJCJu8ITrasVpW8Sg9/TUbeWmq4DYxj3kR8tGrmhUEjExFn5eHwycallWLB4zTOP+W9Nfj7p9u3b7Nu3j+PHj6PX6/H19eW1117jtdde+0u6rb7Mcvuwv2/fHqZ/15+f5wZnPcCazTKzFqVw6IQBu13B+kWOoSMtOkcyb2oQ+YKyB8+5S1P4cVEqZpOdwe/48F4Pb6f3f9mSzugv0/hxsjezFqciSRIe7o6eUDJQIFSFi1bBvYcWShfXMHtKAO8MNxIeZaVhbSv5Q1X06uQc3M1mmbZ9TYwau4IiRYrkrqL+Jk8mP61WK+t+Wcm2LctQSAYsViV167emS9d3nHpOms1mtm/fzKULR3BxdeeN5p2yegTZbDa2bdvE5o0LsVr0aDTuvNW2L02aNP/TQw0sFgu9erTg60/SqVz+cUCWZZk3Oscxeogn9WrkPGSiVddIpk0IoGghDUnJNn5clMKeQyZc3UvyxcRZTBrfkV/mPb45PXzCwGdfJ9KqsRu1q7sSHWNhxsJU0tLsFCmkovnr7lhtMlt3Z1IgVM3kMX607BrFlmWhaDSOAH7+ipG2vWKYOMqPDq3ds24yr94wMWC0xOSvV+TJsPCxnw6mb7tfGTgyluPbCmQ95DnXnUzFhhHoXBUMeceLMiVU3LwjM3upBb1RReniatzdFFy/LVOrTgtuXL9Im8a3mLc8hZb/XwcJSVZmzEslIdlGkL+CtAyZfEFKEpPs7F6TcyJ35BcJrNqQxv/ecOf8FRMlimjw8lRw+oKJuAQlC5fs/kMX/X/zDS78ueRnZGQkPbo2JjjATEy8lU+H+tGmhTsKBezYn8kX3yURGy9z6UB+3N0e/+biEqx0GxjL63Vd6drOE61GYvu+TBauTOO78QFULOv4bX09M4mgQBXd22fvvdmwbQQFQlXcvmemRhVXSpdUs/eQgZQ0Owu/DyIoQEVUjJWGbeP44sv5BAQEULJkyb90uKTJZOLDoT2xma7Qo4MGrUZi8x41ew7EM2+qD1XKuzjVA0DPISY6dv+RDwa3YevyfBQr7HwTZzDYee1/EWh1BXHT2QHw8y9Mrz4jnHo/vgi9e7zBmjmZTgnrpGQbnfpH80F/b5o1cNw8mUx2Fq1O48AxA0tnBBMTZ6XTABtuOj+WTk8l0N/5OpmeYeftd6PZsiznHmLrtxm4Et6Fdu27M6BfE9TKJLatCEWpfPy3NRrttOgSxZZlIZy9ZGLsV4m0e9OdGlVciIm3Mm1OKnfumZkw2o82zT3YvMvIjZju9O498E/VxY0bN/j8kza0aqJk2LvOQ8vOXzby8YREtiwLQaWSOHbKwDsfxuLlqeTbcf6EBKkY8HEca+flw9X1cV0aDHaadIzk0MawHM/bX7Zm8PEXCYwY6E3T19zI1NuZuzSVW3ctrJqbj7ffjSbAT8nC752HtKal2+jwTjR9u3jxv+buKJUSZrPM0rUGNu0twIwfVz4zAfpfjoVWq5WG9UvxVjMt+/bJWBK9URg8STQn4VMgnfp1VOzZLaGKz49RmY7snoxda2DJLD9qV3t8b5CcYqNt7yi+HReAViNRqriGy9fNfDAmjuJFNPj6KBkxwAdfHyUWi8wvWzNYtCqNhd8HcvuehY8+TSP+gRsVqhv4ZUkAU2YkEx1rY/QHjsZ0WZY5dNzA8HEJaFSwe02YU3IMYNveTIaNjScoKIyfFmzLVS/5+Ph4PhzSis2LNWi1jv3uPqhnyrd6IiJkohOtBOezM3qYOx3e9MDF5XHS9oOxRl6tO45GjZpl7e/UqeNM+3YUdauZKF3czLlLJs5eNDJqiC8N6ziPlsnU22nZXYHOzRuTPoLCBbVEx4JvQCk+HPElQUFB7Ni+gf27JvHT1y5Z90MAB44Z+GxKInvWhDo1UsuyTN8PTbTt/CNVqlT5w/Vw+fJlJnzWns9HeBAda+POfTNjhmYfKrl2SzrXbpp5t7sXAz6OZ828fE7vt+kVhcUiExSo5OhJI5UraKlTzZUHERa27s7ERSvRqL4Ok1nmxm0LarWEzSpz6ZqRq0cKO8XgRxauTOXEGSPVqrjQp7PjmSAy2sqHn8ejVkmUL63h4lUTp8+baNrQlc5tvPhxYQpXbtho32koPXoO+MP1AI6OOJ3a18XHM4Nh7/kQG2/Dz0dJ43qOHuxjv0pEn6HAM6E0tuD7nDvml3XuPOnAUT17DumZMMo/67X4BCtv9YomPd2GwuqK1526uEjO99pW2UpUyH7OHPZHp1Pw3ewkfH1U9Ozoya07Ztr1jaZ+TReCg1ScOG3k5l0zIUEq+nXz4mGkhek/mrBkavDz1KByM9KxvZYtB7Ss23D8mfcN/+Z4+KxYKMsyVSqUQ5Hshl7W8yoNATjHYUpSGTfJw2n7RDmWe5qzDB2so2tHNyRg444MNu/KZN53QRTMr8ZgsFO9YTyB919HKTmPULuhOY5vkXhibntR1lIXhfT43LHLdu66Hafkq6m4uEgUK6zm5BkDsXF25PCiuNl80ZNBQalEjsdyUbsP98A0dqwOZf12OwGFxtK0afNc19fu3TuJvv05pYtb+GFeCtWruODjpWTngUz0Bpn0dEi4HoyeNLzwI4TCRAQeonwZNfVqawkPl9m3z4oiriDptgzwj2PkEBd0OiUPozQsWGokM1aB2q7Fj2Ds2IhV3cPd20RwQnU88EGSJDLkVFKDLhIQasLX387duzLWRD8ik9MpQhnUqNGiQyu5oJczuKQ8TqM3Xmf0Z6MICQnJ9XE/0rB2I5JT7lKpkoL8IWrqVHdhw/ZMvDwV2e5DHmnQJoLeb3vQrb1z3iIp2XGfsm5hPqeOE216RXH6ghGrGdq0dGfG5MBs+5Rlmc79ozl32YynpwKzWaZBbVc+G+6HUikxZ3EKsxenU6OiOwmpZsJva/GMK4+n3d9pPybZSHjQQcZN+Z5GjZrmri7qvM7De+GEUYQQCqNERQJR3OACWlxxxxMbNmSPJHRaFRl6OyH68iQTRzLxWDARVtBGxXJa/HyU3LklEX1fi09sZXSSO7Isc5erZCgSKVXJRIH8Sk6fkEhOUJNpy0CLK2qtnbBCFsZ/6kGz13XUbxHFhbMaClKcYKmAU0ezaK/zeBWLYsH3gZQoqsl2PO16x9Jn4AoqV6781GN+YcnPR8xmMydOnGD//v1cvXoVSZIYPXq06An6hNw87MuyTLPG5Ti80TfrR3j1honvf0ohItpKUrINdzcFg/p48TDCyuLVaayZH0LhAtkfIPR6O6+3i0CpADedgsIF1dR61ZU2Ldxxd1MgyzKvNH5IaD4V86cGEeivYsrMJPYfdgwbaFJfh0bj6FFiscjcD7fQ/HU36tTQMf2nFHasCsnxQn32opGf1tTgs3HTnqve/iqPkp8RERF8MKQ7tSvd4p0uWnQ6BVarzPptRuau9ObH2Wvx8PDg8uVLjP/8PTq9aaVhbQVpGXaWrFEQn1qELyfPYeSIvtSoeI93uqjx8nS07s5aYuHSrZJ8892CPzX0e8uW9WTGfsWQd1yyvde6eyQbFudc9wAz5qdQoqiaJq+5Zb32/dxkomLt/Ho5P01qR+LiAhFRVtRqHD12vw6kUJja6YH48ykJhIaonXpXrt6YzuETji70r1TQcvOuhchoC8d+NTLsXR8G9PLOVp57Dy2M+DKMGT+uznU9PMlms9GrWz0WfAed34vh0Man9yCp2yqc/etDHa23WZ+X6Tsslu4dPGlQW4csyyxabWTa3GQCfG38/FMIvj7Of6t3R8SQnCqz6Psg1mzOQK2WePt/Hr/9OgCu3TTTfVA0hQuq6fCmBxFRVgL8lbRu5s6FK0YGj7GxfuMxtFptjp9/5N98gwu5T36eOHGCYUM64eEOBiMc3hRGUIBzEis1zUbd1hGc3lnA6QG0be8oxo/0o2xJ5zpPTHLc7GxdHoJWK9G4QyS7Voc69QwBuHHbRKf+MaiUEvVruWKzwZUbJjq39aRaJS3t+kbzy7x8fDsnhYcRFl6t7IbB5M6Fq2p69R35l/SAN5lM/K91TT79QMH/mjt6K926a2bslESMRhlvLwXJKXYC/ZVMHOVHwP8n/M5dMtLvIzUVSiUwf2rODZQr16dz846Zz4Y7Hqpv3zPz0QQb/+vwGY0b5/4GPa/06VGPrUudH17fHRFLj46e1KyavRFo5oJkYuJsmC0yJ84YufvAQkiwkqH9fHi9ro5Zi1M59quR9Aw7zRvp+OSDnOdbslplWvfxoFbtpiRHzaFYYRXv/qYRcfkvaRiMjp5CfYfFsXZ+vmyJ54lTE7l8w0RsnJ2p4/355JsA5i3YnOt6yMjIoE/vNujTb/PrzpwbUr6fm0yBMDUVy2p5Z1gs0ycGMGl6Mst+DGbUxARaN3OjxiuumM0yG3dmcPWGmdQ0GxqNxOQxOccdq1XmrR5RbFnunCQ+dFzP7CWp3Htg4bvxAdn+FqMmJvB6XR2N6mWfgmXBSj1xhl707PneU4/3vxwLv54yEVm/nG2blITE1kEtPX5IMMsmznOE/G5BuBWK5v0BOkoWU3HhsoXvf0pmUF8v+nZ5fN3u8l403p5KVGpHY2eAnxI3nURwoIofv3KOBWazTP/hsdy4Y+GVilrSkpScPK+nX083kpLt3LhjZs287A+tEVGOXqb71+V8Xa7V4iElimkoUX5wrhL/P0yfRL2KG2jawHFufTohlQ3LdWhTwtCHXKZZUzX16jqmsdi2N5N2Ld1JSbVz/IwBmw1i4t1ZsHg7wcHB3Lhxg68mdufnOVqn36heb6fLgBg+HeZLlQrO91yvNH7AT98GOb1+6ZqJwWPUTJ2+mn59WnBss0e2UTgA039KJjSfirYtne8Z7j20MObbYnw7dfEfroevp3zChdOr2b0mlMbtI9m4JCTHRKQsyzTtGMmOVaG81SOK2V8H4uGuxMNdwc07Zn7elM6Rk3riEuxsWxFKcKCKsxeNjBiXQNuW7pQoqubzKUl8MswHm81xTUhOsZOcYqN6FRemTXBOAFgsMpeumejUP5pTO/Lj7aUiMclGx37RzJoSSPEij8/b9AxHjyCbTaZBHR0li6r5draBTVvP5Wr+w4ULf2TXlm+RgdqvuvJKRReiYiwsWJlG/hAVCoVEZLSNUH9XIuIN1K3hwmfDffHydL6/k2WZFl2i2LYiFJPJjs0GOp2Cdz509I6d97U3gamVcixDlHSXgFdvsHhmAP6+Str2iWbNvHy06hpJk9fc+GVLBq/Xc6VKBReuXDdz8LieyuW1bN1pxPthTXwkR/LDLttJ1N3GHHiXCd8upkaNGk897n9zPHxWLJw/fz4/fj6HIvby3OUq5aRqJMjRZJBKIalUjp8J9z3G1m0ap2fj++EW+g+Py3p2nbMonbmfheJvKez02Vg5gmS/SxRMrIer9Pg5yi7bifQ7RrPWVoYOcCdfkIrTF4yMmphA+APwi6pBNA8oTGlcpJynHYtV3qXfuHBWbUzns+G+bDrYgFGjp+S2uhg18h0avnqaXQcNzPsukInfpPPLOgua1FBki4qHlntYZDu+BCJjJ00ZT7fOWr6f7OM0MqNVtyguXbYQFqrkreZuKJUyew7puXjJTsHUmvhIjvMtQ04hJegSLn5p+OhciI6RkRMD0BWIZeNKP0LzPb4n37Ynk3eHJWKLD0KHO5mkAzLFqYAVC7e5jHeIB/NWzKV48eK5PvakpCTebFYTrc5Eo7o6vp8YSId3oilVTE2DOjoa1M657tdvSycmzsZ7Pb2zvffzpnTiE2wM7P34ve17M9l5IJMd+/QEByhxd1dQ+1VX+nbxJOD/G/4+Gp+A3Q5jhvri463EbpfZvk/PtDmOe66gABXHfjWweHUac74JIjnFxltdEjFfqISn3fm3fF6zm1dfK8a8BZv+cF1s2LCBjwZ+TFmq4Sk9HrVzQT6GFleKU55Er2sElo7lo6FuFCqg4uxFE5OmpWG9VwR3YzBJBY+wZWWQU4eIB+EWWnVIwvt+bVwlN2RZ5hyHCaUIMZqbePgbqVRBRUCAxKlzjntbm0WBVq3A31fJrRsSXrI/AYQQzh0ALJhw8zHhotBSuIyRXT/n3Ong5h0zH4wLYMGijU897tzEwrybZf8JGo2GChUqkJycTHR0NMnJyZjN5r/iq/4Trly5wquV7Hh6KDEa7UyZmcShE0ZmTgqkZDHHiRkeaWHw6HiKFFQxaogv479NRJZhxqRApxs6nc7RCmEyy3Tr4EnZklruPrDQrk80b7fxoEcHT/KHqJg2IYBAfxVp6TZW/JJO/+5eTsHhvZ7e7NiXySeTEli/PYOOb3lQpYL2qcm3KhVcuD/lyl9aT3lh7Zrl1Kl8i/f7Pr7pUqkk2r/piq9PCt9PG8f7Q8YycXx/NsxX4uvz+Oa3WmXYtPMOfXu/Rfe26fTq9Pg9H28lo99XMnPhDVatXEiXrn1zXbad21cx50s1VqtjCoNzl0y4uylo08IdrVZBeoY9KzluNsus25bBoeMGVCpIT7dTsaxza0q/bl407RRJZPRVIovqeLOpG64uMHVOKkULqZkxP5UHERYKhqkZ/5Effr5KPv3Qj2adIunT2TPrYtmxtQebd2Zw577F0UV9sC8Fw1R07B9Dz4459+YoXECN3RJOSkoK3t7eua6LR/R6PX6+8POmDBS/06nO1VVySnwCKJUSX48NoP+IWBrUdnTd79XJlV/PpZM/VMutexak+xYqlnH0MLHZZG7ft7JjZSgqlYTJ7EgsPY2bTiI9QyYhyU54pJWK5bQ8jLTSvm80bVu607sjbNn8C23bdf7TdfBfc/jwQSZ83pN53wVgl+H4aWO2xCc4pgbp28WTddsy6PSW40Hz8nUT+YJU2RKfAH6+Stq2cqf+WxH4+TqGuKem2bOGbTzSa0gsJYqoaVRfR9PX3CgQ5vhNfv51Ig8jLJQupqFNn2gKhKrw8lRSr4aGpg3UmEx2eg/7DFmW8zxp+PHIdylaIJP/NXf06Llz38y7I+JYMM3Ro+GRc5eMdH4vhtEf+DJ/uWNeuOREM2+87v+0XdOorit7Dumz/l2ssIZVs2SadfmCOnUavLDFa8wWKWuBq+u3zHz6VQIPI6zM/jrn8vR+24tXmjwkX5CKmlVdqF7ZhQtXTRw6YWD8d0lM+yKAT4f5cuCYgTMXjE/9XlmGlOQkbt+6wO0bepo1zF5312+ZadvSg9mLUxkz1Ddb4hNg9Ae+NO4QybKZQXQdGIvW7el/g6dJTEykY7t6tGsp4e/rOMdv3jEzc2EK56+YyMiwUyBExaC+3ixdk87+o3qmfhHAzbsWGtZ11NPl6ya+HO3H0VMGRw/VVu60bOxGTLyV2YtSGTMpgS8+9st2bZckx3+/Va+mjmlzUwAIDXb+XdrtMmcvOr4vJ13butKyx9pnJj//y/buXkGYr4KA2GpOiU8AjaSlgLIgZRreZcWcwKy/V5UKLnTr4E67PtGUL62lehXHfckrFV0oXUJN3eo6HkZa6Ds0lvhEmVt3LbTuHsn0iYF4eSpYvDqVBSvT+fRDXxY+kbCzWHzp+X4M124ZCfRXU63pQ7Raie4dPOn7/8MLw0LUlCii4fY9c7Ze5QCtm7kzfV4ysYmbc5X8vHjhBJ8PdBzHhSsm1q1U459ShvRiRzm80XGv8kiDOq70+zCOL0f78fH7PkgS7D+qZ8TQ//H+sKmsWD6TGRNV2X6jOp2CGZMC+eiLeJb/+Lin5KOY8yjxKcuOOrPbYdyHBlo2bcpbze05Jj4BenT0pN/wuGzJz8IF1CQnRf3hOgC4c/sGSiXY7Y7GvlmLUomJs1K4gJrObTyyrl2SJJEvSEVKqp3UNDtjJidy7ZaZmFgr7u4KXDQSael2lszMR3CgiqRkGx+NT2Dt/Hz4eCtp3zean6YGMfarRF6poOX7LwLx91Ny+bqJMZMSGflFPF99GoDNJvP1zGT2HdFTqZyWVyu70K5PDL07e3L/oZURA32cEp/gmFph4+IQXmsTTsvGOsZ/m4ynu53NmzfRocMfH/5+/OgeklLs7F4Tyt0HFn5alkZ8ou3/1zywsmZevqznJYCDx/R0eCeGXxY8bpiyWGRS0+wYjXba9o7CbgeNRiI1zU6m3k7Jwi4oUoLhKfeaPvYg3F3u0fP9GOZPC0alkvjoi3jS0u3ceWChRWMdpy+YsNlgwsd+jBjoQ6f+0cz/3p/+g87hFfk6CkmBQlIQYCjBg/h0Dh8++Mzk53/V7O9nUtReBRkZOzYAEokljKdPM6RNLMS23XcY2OfxPVGh/I4egnsPG2hUT0edmhpmeyRDknPy0yqZsFtUTolPgHjvS4z5XEHndo+TTDVecWXfL2FUbxKJJcaE3W5HwdM7vMg2FR4eCr75PIAf5iUTUjjnRN3vychIY8madDYtCeGzSensXB5AWKZjgeOH8i08CaA4FbJ6rco2mSNrbtMrLZzFsx3XZI1GYv3CfDTtGMm+dWF8NyeZxcv1JCWokM0qbinP4mkLJFDKh7rcRXYs8iV/qOM5z2KRqf9WOOsWOuLIk5o3cmPUUBs/jfMjwOz4G+nlDK7wK+WojkVhJDiqCkPfG8aWPblvBH748CFlS0ncvA+fDHWMfjGaZGw28Pd9et0H+qu4eSfnBPubTdzoOjDGKfl58aqJy9fMLP8xmFcqumC3y+w+qKfzezFMmxBAdKwNZPh2nCMJl5ZuY/kv6Rw4qictwzEiKF+QEh8vJeFRFpKSbfj6KNmy2p8a9S/hGd3QqQwqFdy6eT1XdTFx7Jd44I2n5INdtmPFgh07RgxUoCbJrvd5vX0i33zxOFFYtJCGNi3ceatzBNfPJ7F8VkC2a3bB/GpWLPSmc/vLuCZWR5IkvOUALKoMylczsmJWED9v0LNnn4USBdxo21Jm1rxMkpPAbLThInuiwZU4IinNK8T7nePVuhJDBvhy+56FW3effkwlimp4cO9mrurhWfI0+Wm32zlz5gz79+/n3Llz2O12ChUqxFtvveW0yICQO7GxsZQrqWHFujQWrEolLVXmwHrnYUT5Q9X8siAfLbtGMWaoH21benDwmJ6+w2JZNefxjdv+I3q8vZRsWxGSNeSjTnVXurbzoMuAGB6EW0hIsvHOsDg6tPbg6k0jIUGqHFtFmjV0Y/u+TNZvzSAp2YbJ9PROxHa7jMHw9AfKf4rt25axbm7OvfAa1nFh0ozjrF69iEE9bfj6ZL+Zf7Oplk8m3aN7+5xbL/p21tCyx4o/lfw0GAzcD7cwYlwCrZq48WZTN5JT7UyYmkhmpo2Fq9IY8o4PN26bGTAyjnZvuvPxYB/MFpmFq9KY9H0ypYtr8fdzXAhUKonYOBs7VoVQvIiGB+EWvvohmc1LQ5xuUE+dM/L2u44WbC9PJWVLarlz3+K0ja+3gpKN3Ph02OOHWnc3Rbahbk8KCbKRmJj4XMlPNzc34hMcc9AVCFNz/rKJSuW02O0yO/frOXTCgFolUbSQijIlsv+9APz9lKRn2lm5Lg2LFapX0eKmk1i/NROr1fFgMWZyAo3r6ahaScvrdXRZQ+srldWwYGUabzbNeT7ETTszUath81LnHhnd23vw/ifx1KvhytINK0Xy8w8wGAxs27aZmd+P5sT2MDw9lHzzY/JTp3oAaFRXx5I16VnJzxNnjDSu//Qby1aN3bhy3cz0iQFs3plJ+77RLPw+iPyhapJTbPQaEkPB/Gq6tPXAYoFPv0rERSvx/YQAvvjYj9otw/l0mC/NGrohSRLxCVYmTU/mzAUToz/wZcF3LrzR9SsaNXojz4bAJyUlcefWGT4e5DhGm02mx+BYFk13TnwCVC7vwmu1XZg4NSnruNZuSSc5xfbU/Sen2nHTOZdVo5Ho1tbOiOH9MRlTUChUBOcrQUhIMIUKl6Bhw8Z/+Qq25crX5sjJfQT4KXj/kzgmfeLH3KVpT93e1VVB8SIa1s7Lx/rtGcxamELvLp5MmpbEz/NCKFdKS3qGnW17Mjl4zMDwATmvTLphewaSPYXwcC8y9TKXr5my9WL081ESHWvlwlUTX3ycc6JPkiRereRCQrKdzm092Hcy98O9+r/zFl+OdsVqhdR0G6s3pPPl9ETMZqha0YUOrd3JzLQz6ftk4pNs5AtUUqGMlmO/GsjIdExjIMvwMMLCF98lsXFJiFMSqEUjd76dlcyM+akM7uvt9N3b9mYSHm1h1YbHv69HWjdzY9L0JM5cNGVN0wOOXl4BfoqnnvsajYRaJRrKn0o2cveOjvxSztcba0A4c78LyFa/KpXEzMmBDB8Xz4SP/Vi1IYNla1IpU1LLNzOTMJokZk0JomJZrWPuy3Mm2r/jmP/8zabuvNnUjXa/Sdap1RKfDPXlfz2iad7RjRaN3TAYZeYvT6NU7QdsWpKPhCQ7eoOdpT+n8emHftmmpDEYZQL8VUTHJOaqGlxdXUlNS8LfT8mUqZn4JL1Cqs8NZk31cEp82mwyI8cnsPvnUKcRHA3ruFGtsp03unyAPiOBIgVznrYmNJ8jYfgo4RkVY2XhqlTsNjsGg51tezOZNieFsqUcUwX8es6Iwq4g2N8tx/2Bo1HOYMx+r2wy2eEZCZKchIfHUChUwYCRcbjpFJQrrebNpm5cuWGm83sxjvv6to7ERHKq4/cuSRCfaCMsn4rxH/mhVkusWp/O3sN6CuV3fP+i1Wm8/443Pt5KHkZYcHeTWLYmja7tPGjd7PG5V66UlvWL8tF1QAzHfjWwbG06VSpo2bk6NOsctFhkRk1M4OivBj5+34ec+PspCQlWsW1PJqvmBNO0YyTnzp3NVfIzNjaKqV/489PSNCKiLYwZ6kvhAmq6D4ph2heBTolPgPq1dJy5aOKtnlFo1RKx8VZsdiheRE1qup2ihTVM+NiPoAAVRqOdRu0j8fGWsClM8Js/n1W2EsFt7AERRNzOxMtLomnHSCQJvD1dOL6tgFMyfMvuDLoOjOXnn4KZ9kUAk39Ipl8fV5ZOCsffWjBru8DMUhw/+CuM+MPV8J+RlqLHVXLDLtvJIBW7/PR7mEckHNe733qjoRtbdmfSqJ6O6BgbmLPHV5PfQ7xdFJD++DW7bEPyi+Ptttl7m0mSxPeTfGnf4TbehgIkEEMIBbNtB2APiKBuDVcK5Vdz4YqZXu91+N1jeZIsy4we8QknDtzk9cYqLFaZzZtsWYlPq2whXoqkilzf6dogSRKBpuIc2ZPA4JGJjh7pb7pSvIiGMiU1tOkdScQDFS4xpShvLIJCcowOTSKOm8oznP0pgPyhj6/vyak2ihRUZ0t8PtKzkzszZtyHaEfyUye5U1QuSzi30CiUKOxKTPE2bt68SYkSOU8R8DSJiYnUraklLsmcNZWR1SpToayWrXsyUKskx3y7v3km3XdET9WK2UdTAlisOE1nlJpmY93WDA5vyo9a7chrKBQSTRu4Ubm8lq4DYwjwVfLN547zYffBTKbMSKZGVReMJpnlPwZnJRQfhFt4/5M45ixNYdT7fni4K6hUWeJBVHrWlA0GORONq41MvSlXdZGWmk4IhYnxOY3KLwk3Lytnz9ooYneMvtb73WXimOz3t0qlxIxvvGnSPppqlXMeRVSulBaVdxxyguOaqEBBpvddxn7oQ71mSegSiuFpykcCVi4dvAuuevzzWdDpJMz+icRGJZHfI4BYzSHebKmkZTMd4ydlcvm6meRUKxt2ZBDor8TDXcngPt7UetXxfJecYsNssmM2m9Focn6Wz408SX5GRESwb98+Dh8+TFpaGu7u7jRt2pQGDRpQsGDOP3bhjwsLC2PJT3rCQlUM7u3DvQeWHJNKSqVE/+5eLP8lncF9valfS8eG7Zmcu2SkcnnHj3vslESWzgzONteNQiExe0ogjTtEYrXK7F0bwuzFqazZlMm3nz+9R0rPjp4cOKpn6Nh4vL2UWK1yjnMu7jmkx2b/c61ZecFsNrNr1zauX/0Vdw8fWrbqlOOCOwqMTsO8nyRJEmH5JI4c2slHC3JOkFosMqHBklPAfJJWq0Cr+XMPd1oXbwaPvsymJaFON/iv19WxcGUqE6clUaOKK6O/TGD5rGCnC9DEUf5cuGLi3Y9iWTvf8ZC9YXsG73T3zEpifjE1iR++DMzWMl+tsgsf9Pdh5oJURn/gm623jyzLnL1k5sB656FPKqWj1evJ+VKedOe+7bmH6ygUCkqWqYks76BqRS3DP49n7Ie+TJiaRKN6Ojq38cBslpmzNJWoGGu28thsMp9MSsRskrFYZVxcFPQaEkvnNp6c3OHvNDn2D/NSGDUxEZ2LxL1wC0ajnLW4w5UbphyHUc9YkMKyH4OzXXAVCokpn/rTtk80kir3Pb7+a7Zs/oXZP07EbEqmbxePrL+hu5tjoY+nSUy2k5H5+NEjz8IAAQAASURBVKZYq5HI1D99+0y9jFbj+P2+1dydCmW1fPBpPGvn56PnkFhGD/GlepXHydb/NXdny+4M3v8knrnfBjGwtzdxifas8ybAX8V34wPoMzQ2KzFfqmga169fp3Tp0s9bLQCcPn2aUsUcC4wADB0bj1Yj5djTymKR2X/U+P9D+x3nZNPX3Hj7XcccjDklpRatSqN9q+zTOlQqK3Hg6K+0aenKgpVpVKhzlxJF1Jy9aKb5V4PRar1p1KQ1ffoOxcMj52khnkfvvkMZPOAwvp6xzJ8ahL+vY4GOp7FYZCwWmbgEG5t3ZmAyy0z/KRVJIdFjcAyjh/gwb3k6Q/t7o3OVWLAyld6/WcQsNt7KnCWpbF4WQoUG15k+wZcZC1KpX8uVdVsziE+0UbKohsb1dUyYmpTjg9aTUlJtbNqZQd/OXuw+lv7sjX8jIiKCtJQoWjYOIzLayoCRcdx5YMbHS8mcH4MoV+pxPOr0P08WrEhlxvxkTp41sm5bBsgwfIAvdaq58ulXiYz9MOceqkP7e9OsUyTv9fTKuranpNr4YV4KO1aGMWpiAv6+SqcEsPH/G0JnLnDMmZyQZGPKjGQu3TCSlvbsRlKTOfdTwvxXZOqtaOw5149dthEQ7FiN22yW+XlTOuu2ZmC1gbengsb1XTl30cSYyYlUKqulyWtuXL9jJibOztk9BbLigSRJVK/iwt61YdRqEc7DSCtjPsj+oGQy2Rk8Kp6DG8Oc7jWmfhFA+1buvPF2FJ3betCqqTtXb5hp0jGSof29adXEkViQZZkd+zKpVlnLoRO5axh/o0UXlqz9kmH9ldy9b8NT8iTdM4kAP0/6fRjL1Ztm7DbIyLRTpaIm29Q14Gic7dDKxKyF1md+l0YtkZxi58PP48nUy9Sr4UrFclrK1r9PlfIu7Fkb6nQ/vW5LBmMmJTFmhGeO8fTsRSPFC2dvGPpli4kGr3fLVT24u3tw5sJDWjR2Y//6x3Pzliiq4c2mbvQaEpuVjPDxUvDl90nExNsYNcSXpg0eJ2hfq6Xjyg0TvYbEsXV5CAePG3j//xs77jywUKa4hr1HDEwYlb0hR5IkJn3iz9Cx8QT6K52mVgBHkvzrz/yp1jQ82xQyTwrwVbLk53RsNmjymisPEn4/mfWILMukpSYiSd7EJVqZNcUxbYPRaCclzZ4t8QmwbG0av54z8uNkxxxzdrtjaO+UGcmsmpOP9Aw7Xd6LYeXsYAL8VRQuoKZSBTUxqjsEWRzPtUbZQLTXGWweiZQtrebbzwMoWsifS9fMTP4hkeu3LCyaHpTtuFs2dufUWSO9hsQSG28jIdFGTKyVOJebuKR744bj3HFBR6Ih5g/Xw3+JLMvYZCtKSYUCuCFfwJ9g4onCjZI5fsYa8IA3GmVPdBlNjlW+Ab6bkYFHegWn3r0PFddo3VrB7bsyiREZ6P6/8cmAnlcqq5/amFezqg5X32RUyUbC9XH4y8FoJOfnhDRFAgVLGiiU3/F7dHWRCA7OeX7Kp/nmq+84v+k6oZnlcNWeYed+PeqEx7mXaB4STAEkSSJFTiCcO9iwICOjwwPvzPysXxJFMAWYNe0OSu94SpS2I1uVEFGYAFOxrPqQJAk/glBbazBm/HlWLngcExISbU5D3S9dMzF9XgrRsY4YGxqswq41kKi7hZ++ODbZioSCJOKRJBN2bCjTtdy/fz/XyU9fX1+OR1iypu+TJAlPD4lZi1Jw1ylITLJz/baZIgXVTPjYHw93BYlJNlatT2fU/zfK3H1gYfveTCwWmdrVXbl0zUTzRo/j5LezknmruTs9h8SQkuro3W+1yvR+25O2LT2oUcWVfUf05AtS8TDCwtQ5Kaydl4+2faLZsiwka+5pcPSi/GVBCE07RjKwl+O5tEB+Jbdx5Afsso2bXMCaosTFP3frhChUEhb/28yb40OFMgHUaJCAnz0frrhhxULhQlKO8x0/Kpfb09vuAPB0l5CRkZBIJp5G1TT0G5hBvqj6jhEpEihlG1ZdMsMHedK3qwc6nYLkFBvT5qZw92EqY4f50rlvEssWWPAKkClRVI27m4bLNw0kyBIzvvRj7JQk7j200KWtJ9PnpaBP12I0Gl988nPPnj3s37+f27dvI0kSFStWpEGDBlStWvVPrVQmOLNYLOzcuZWN6xdy7ZYJV1eJCVOTmPTJ05Ml5UtrOHjMkPXvjm+5s3lXJsUKa5g+L5n0TLvTqotP8vJUkj9ERY1XXFi+Lp0P+vvwy9b0bHPi/PYzYSFqxo/0o1O/aIaMiWfGJOeeB/EJVsZMTsTXP/vEwH+Hc+fOMHni+7RrYaNrS4m4BBvTpqzDw6can372ndMCRBarEpvN9tTkZXyiHa1GjdUGOaU/VSrIyHz2E68xd404WSLC7zC8v49T4vORXm97MW1uMh36xTO4j1uOLW8Vy2oJClBx+bqJcqW0LFyVmjUJtMUiEx1rpfRTekc2a+CY03WkTebydRNFCj4+hxL+f2jRb5Penf7nwdylaQwfkL21/8oNE54+JXO1yMHTDH5/DB07HEGjiGPx9CDa94tm2/JQp15vcyu6cPSUnvdGxmUNYXuU+CxRVM3kMY7f1P1wR4/WQX28nb5DkiTef8eHA8cMTP7Ejw/GJvBeTy9aNXEnNt5K90GxNG3gSqe3PHHRSmzYkcE3P6bjrpOe2qqo0ynw9VZgU+buRue/5sSJo6xY8jlliltw0WppWNeN1DQbV26YKVrIsUr1o3kuf+v7n5I5cMxA7VddadvSg6YNdLwzLBar1THc18tDSYfW7lkJ/5Xr02nd7PGVv0hBNV6eClZvSKdiGa1T4vORlo3dWbMpg/vhFvIFqbh4JfsPfPh7PsxcmMKMSYH4elvJyMjIm8rBcW4WCNWwbU8mlctpiYyxUiAs++/fbJb5ZlYSJYpoSE23E/j/Nz8e7grq1XBl0vfJjBri4xS7dx3IZP32DOrVzH4OP4yw4OstsfOAnh2rQrN+/43ruzHkHS9adIliz86FbNu6lu9/WJ1nyd5H/P39cfMIITE5Kqv3gbeXgp37MqlaycUpTsqyzMgJ8UREOYb0Wqzg56OgWCEVqRkyCgm+nplCoQJKmrzmxut1dYwYl0DXATF0buuBj5eCHfsyOfarkeEDfPhudjIebjK7Dmbi7aVg4rQkRgz0JSyfinOXjQz7LJ6oWCshQSoOnTBQv2b2hj+7XebmHQtlSmgYOCoOF4/cLQZ4YP9OdDpHz4P8oWpu37MwYqAvyal2p8TnI707ezF/RSojPo9j87JQZi9O5dtZyfTp7Mnr7SKpWTXnOKVQSBQuoGbJmjReqeDC4RMG1m3N4OvP/AkOVDHtiwC6D451Sn5u36vHx0tJUoqNll0jMRhlvh0XwKuVAhj4cZxTg+yTtuwyULN221zVw39JRga4YMQu250W3HhElh1zVXZ6N4Y3XtexdKaj4e3Xc0beGxnH/vVhTgthpqbZ+F/PaG7csVChzONzJjLayq/njVStpOXqdROB/tnvOdZty6T9m+74+yo59qsBvUGmQhkNgf4qalVzpWJZLT07emY1wpjNMj2HxODloaReTVemzEhGBiwWUKufPef1bzVu/Aa9e/5InWop+HhL6GUjZquVnoNjmfV1IOVLO/YXn2Bl6KcJvDcijllfZ7//fK2WC9/OstPngxiu3zZjtoBa5ZjWqVt7T/R6O7fvmWncPoLpXwZQu5qO0RMT8PRQUChMw6o5+bLd97Rp6c7RU0Z+WppGv+7OiUBZlvlwbAI6tQaTyZ71AHrukom5K91YsKhLruqhSbM3WbzgKt98lr23r1LpSEp+8GkcUdFWMvV2XqmkpVplF6fE5yNlS2qp8Ypj+K8kOUa8gGPI6LVbZsqW1Dw1yVMgTE1UrJVR7+fcW16SJFxdJeISrNkWmANHvcQl2PD2kkhJs6M3yBQpnfPoqZycP38epSwxb3kaX4993KCelmHP8dyNjLby86YMNizKl5WYVCgkmrzmRrlSWvoNj2XLslC++NiPKTOT+fqzAAb08uLjLxIpU1FF3NWroLThWSKSKQM8CAkO5vR5I++OiGP8SMfiYr06eXHyjPGpCd++Xbz44NN4tq0IyRolMmpCMrt3/Ep6qkQBuSRueFCk2D9zkdgXTavTEpV5l/yUoJBclnDpOno5HSsWAuXQrATlI8nEUbCUnqKFsj8/r96YTp/Onnw5LYkL1wxYpbMEEopSa+Wh5T4Fi9p4p6cfqWl2elw+S1h8bRSSEiVKUlOf3ZhXvITMq+XiWbbKyPnEQ+SzFyaAEGxYyfC6j2fhWJbPcyQQM/V2lEqJU6dO0axZs6fu90kmk4mt67ZSILMcdmycPi1TrbIMFk1WwjJDHUegpTCR3COFBIpTIWvBrnQ5hZtcQMaOnxSMnzmY5MQoEmMvcf+BnYqGIjlO8+Ap+XLxgoTBYM/qMBQWouLmHUfybuueTOYvT2XyGP+sBWxu3DZz664F2f82V35NxowJT3xxw4MMu4kYHuCi0/ypTjEVK1bkg0F6KlfQsOegHjc3BSkpdtYvDHGauurAMT3t+0ZRtYKWFeszcHOTaPZ2FIlJNnSuEh++54OXp5KV69LZvCuDed8FcvOOmV+2ZPDzpnRKFdMyc3JgVpI3I9POl9OSuH7LQvVXXFi2NjVr8cdPPvBl1yE9bVu5OyU+H1GpJPp182TVhgz6dfPi1DkDJgzEaW9yz3KPIrbyKK0qYm2XclUXJcvk4/MP06hdzZVps9IwRQWQRiKuuOOOFxbrs3MUNpvjev3kWgmP35NJSIRQSUGCHI0SFanpenTxJZ2m4knwusIXE9S0e/PxtcbHW8m4j/z4dlYy0+akkhblSZVaelbMc/R8Bcdv5scFafR6P47da0No1S0amw2W/JyGzsMdd/ecn/Vy688tO/3/fvrpJ+7du8crr7zCsGHDaN++Pf7+/ty/f5/bt28/9T/h96WmptKn15ukREzCYrjCkH4+LPsxmA/f8+Hew6f3HLz30EpQwOMfuotWwar16VRr9pAd+zIJyuFG4EkKhUSfzp78ssXxcD5ykC/rtz/9QX3H3kxKFFUz9qtEFkwLonRxNS06RzFvWSpb92Ty0fh4GrWPpEMrd0qUKJPLWnh+cXFxfPvVIDYtUjC4jwuVymlp8pqOZTM0VCx+kh9nTHLavladFmzemXMvhOu3zPj4laBh4/+xdkvOfwNJkkjPUHHlRs4Zzl/PGylR8tU/dSwZGUlPTfIAtG3hQb5A+ZnbvPG6jsMnDfy4MIUH4VbU/3/jnqm3P3NeFIVCQquV+GpGEm1bujslh8OjrKRnZO9N166lO5evm/hxYQpG46MhljIHjunpMiCd0WO++91j/j2XL19kQP//0boJNG+ko/vgGLq188w23BegdjUdrloFg0fH0aRDBK26RXHitMGpd9fazRl0y2F170d6dfJk6txkXqvlmtWDJShAxdblIRQtpGHMpATqvhnO+G/TGD5yOjb7s0Os0QRt2+d+CoT/krmzJ6GQDEwc5ceJM0YmTkukx/uxHDpu4MBRAxevmJg+L5nfrt23akM6bjqJQD8lc5am8L/eUTRuH8ntexbMFpneb3tRr6Yrk39IYvDoOI6c1HPhqol6NZ0TnBXLapk0PZn2bz7jt9fSne37Mjl93phjA0LpEhrCoxyt30dPGSla9OnzUuWGzWajdOnSnL6oJSnFzsyFKXRt50FkjNWpPmYvTqFl10jMZihRVM3g0fH0HRab9bsdMdAHN51Eo/aRfP51It/NTqZx+wg27sjk+NYwvpuTQkLi454498PNfDE1iUPHDYx63ydbAsDFRcFP3wVRvrSWWZNdGP9pO7ZtXZcnx/zIlK/G4+t2gXKltCSn2Bj4cRwJiTZWbkin/4hYOrwTzZUbjvm23u4fjUKSOLQxP6d3F+T8vgKMHOzL/Qgrs74KZM43gbRs4sbVG1YOHM1EqZT4bnwAkz7x4849CwePGdi0M4NMvY1Zi1Jo2cSdgxvCyDTIvFLRhbXzQ6hexYXQfCpaNnZn+8pQChdQk5BkZein8aSlZ+/F9N3sFN56w53BfX1oWEeHLpdzfsbExGA2y9jtMtdumqlaScupc0bat3r6edq3ixfhUVbWb8/ko0E+/5+QisXV9dlTMNhscPmaibWb0wkOUrJzdSiv/H+jjpenEo36cY/qhatSKVNCQ+tm7litEBVjZfaUQF6t5Nh+zFBfRoxL4Nylx9dZWZbZd8TI9EXe9Oj551a8/7dLTExEYXMn3WAiXJl9DjCFpCQq1sInkxN4r6cn7/XwzhpxsGpDOrOnBDolPsHxt1syI4ivZiQBjmRoz/dj+OiLeBKSbJQvpcVgkhk+LiFbfD10XI/BYKd550j2HtZz9YaJwaPj6TM0lrR0G13aeXD45OOGeI1GYuakQMZMTqBVt0geRFgwGu0cP21Epc5dTw6VSsUPM1cxdX5RMm1qYjQ3MCuMbFkekpX4BEfP+6U/BnHrjoUd+zKz7Sc+0UaNV1y4csNM8SIavhztxydD/di0I4P6rcMZPSmBBrUdC4LWrqbj4DE9mQY7/2vuQaN6uhxHOQEMfdeLb2akMW9pWta9z6VrJt7qEUVsnMydix5UqB3Nl9OSaN83ihHjE5EUuZ8mpHbtBoTlUz11tFKm3s7Fq2ZcXRXUru7KzTtWEpJsRMXk3Nu1XUt3du7PpEl9HRt2OO77y5XScPeBhaRnTI1is8mkptqznV9PavKaji++S8rxvY07MqlZ1ZWC+TUkJVuJirHi6/vHG4X37tyHKU1LUrKdkCfmGfbxUhIRlf1YF6xMZWh/7xwTkyHBKooX1nDhiomaVV25cNVxL1+zqiv5gpR0e9uFonUjaNYtjoOb8/HWG+5Uq+zCgF7ebFwSwoSpSTwIt5CWYc+xEfKRQH9Hh4EnR4nMmxZAzZoKilORWMV9rnKKvgP6/OF6+C8JKxxKpHSPJCkWN4UOryATHn4mPFQ6LnCMW/JF0uQkUuQErsi/ckd5nu5dsje47T6YydGTBgaPjkenkwi/mJ8PR1vxq3aVjh9E4B6YgVJjpvugGPoNjyOwUDrntXuI197BhIFLV00YDDmPJtq2N5N6NXSMG+3F1V8D2bDWndYDHnLP9yCXlEcoXTeWxXO8szoY/TAvhXKlc26EfJqrV6/ikumOJEkoJRWmWF/0Rhuy/+P5g7WudjJ1UcQTRRmqZiU+ATwkbypQEwsmjLIeu2zDxxaCMckNf0+NY5+ykQfyTW7JFwmX72CRHc+/aquOhKTHccHTQ4m/n5Jjp/RMnZ3MytnBTit3lyymYfvKEBLTLPgSRGWpLkWlspSVXuVVW1MMUgZJxFKpUqVc1QE4RgEqlRJnLpiYMDWJz6YksmRmMGcumti8K4PIaEcceBBhJTnFjtXmSHRWKqslKEDJrtWhjBzsy/wVadR8xYXvxgewaUkofYbG8dH4eMqUVKNzVbBydjAhwcqs66G7m4IvP/Hn6i0TZy4YMZpkFq1K4+I1M7VedeHeAwvlc2iMfqR8aS33Hlq4csOEpLLSdthdRk2N59OPXZHUFtzxQqvJuVHpabRaA00bOBqjf15nIM2eThXqk0AUEhIRD6WsaY9+6+oNE+nJSmbOT83x/QXL0yHJn1vyJR5KN3ELSuXCJRtKi454OYp0OQW7bEf2iaVtq5xH+77Xw4t9RwyovTJZt9Q/K/EJjlzDoL5eFCqg5ugpAz07ejJyfCIKSSasQGGnzmrP47m7Z9psNs6cOcOZM2f+8GdWr36+FZ7/Cz4fO5hxw5L54ttE+nTxyhp2+GYTN97qFUXvt71y7J3407JUp2Hqa7ek07CuKx7uCvYfMZBusxMVY3W6QXgkU++Yn8nXR5V1U9eisRvDxyVw76El2+rxqWk2lqxJw81dYtsyx9CfujV09OzkxZbdjuH2ew/rKVNCzelLOgZ/+G5eVtEfsnLFXEYOtOfYe7V/Nw2NO23jnf7DcXFxXHC6dX+Xfn134OubTr0aLllzety4bebdURJff/sF/v7+9Ow2nwa1LE7zmQHMW26ieq03GPTJSRZPc37/7gMLIyaomDZ95J86lqfNV/OISuXojv6suVcNBpl5y1LRuSgY2t+HzbsyKFJQw/VbJi5eNWEw2HB1zV5XRqOdO/fMXL5mYvgAbxISbdjsMkvXpLFuawZenopsQ8oVCon5U4P44rtEajQPJ9BfSUIS6NxDWLxsM0FBOa8u/UdFRkYyaUI/1s5V4+Ot5dQ5x83Gs5JUrZq6sf+Inp2rQ1m1IQOLxfkCkJZuJ8Dv6UngAH8lx04b+WKkc8ukSiVRp5orv2zJoGB+NTVeceHy6XFYrErmLU/NNhQMHL1tH0S6UqdOnVwe+X+HzWYjPu4h7/fx5MeFKfh6K+n9thdvvP64NfH0Bcf8hW+8HcVrtVxRKuHgcQMVSmuZPzWYNzpHcve+GZ2LDS8vFTtXh2YlBUoVh7o1XJkxP5lhnyWwZ01ott4tScl2ypTQZA2LyolGLZGRYWfXAX2OPZ2jY614eyo4ddZARKQFX9/c3cz8VmZmJjN/+JKL5w8SGOBIjFjNdm7dNdGsgRvVK7uwba+eFo3cmLUohYgoq9M8bB/0g2O/Guj8XjQbFoWgVEoM6edDsSJqNu3IpNarjmTuzMmO3lKD+3izaHUa7/bwYuDIONIy7Ax/zwerDcZ9m4Sfj5JvP/d3GkpTpKCa2Hgbtavp2P2zK2/1mkKFitVynG4kt2JiYti3exnrFwXw3kdxdOofw7iPfKnxyuOb+uhYK626RWE02mlQR5c1DxM4GqmaNnCjQKiaj8YnsOzHYMYM9aN4YTUffp7Amd2O8yt/qDprrsv12zNoVE/H+JGO6+uEqYlcumpm4bTsD+lKpcTU8QF0GxTDez0cvWBbNnajQR0dsfFWlq5Jp1QxDeM+cpwHfbt48mavi7mqgwIFixMSrGLTzkzsdsdCQyfOGNFqn36euroq6NvVi+Vr01i1Po3WzdyZ+20gg0fFc+SUgbrVs9+s2mx29h7O5JMP/KhfyzXbtCjgaK1fvTGd7Xv1FMqvYvIYf5b8nMbQfp6sWJ9JmSemBMkXpGLpzGAmTE3i7oNEFArHFCGhBarz4+w5eday/29js9lQqyRkhZ3AkhFcP2+gkOxYQdggZ/KAm+iTYP8RA1PHO/dyvHrTTNVKOT9Uh4WoSc+QMRrtdB0YwycfOP+Ohr3nw2dTEvnqh2Q+fqJn34MICxqNxI5VoVlJpPffgeOnDbz9bgwd3nRH+Zvkko+3Y4XxmlVdOHrKyNKZ+WjTK4rIyMhc14eXlxdTpy8jPDycls0b0aa+K95e2a/dkiQxfpQvQ0cn0qyhc4/HxatTSUi0M/fbIKeery0aubF5VwbDxsajVkvsWu3ohbhgZRoTR/lx+oKJoMCn3ycEBahQmd2ZMCWDNVvS0GoVFAxT8eUn/pQtqeXTiSms+llN8SJq3unqWCV45/5Upn73OZ+M+eOrPCsUCmxPmcXlzn0zAz+OY8+aUKd5+a7eMNFtYAyr5+bLmv/98f4kjp4y0KaFO59MSqReDVeCA1WM+8iPQaPiSc+wOz2oPrJtTyZlS2k4dc7I//I9ZT5aK5hMMgNGxjF8gA9FCjrm0Z6xIIVzl0ysnB1Mh34x3LxjoV93L5Quf3yaLJVKRWqiY07WJ6feUqslypXScOCYntdqPd7ftVtmhvZ/fJ2++8DCil/SSEiyU7yImtIl1Fy7ZaZiWS1uroqsfb5Wy5WdB/SkZtiZMCp7T2J3NwVjP/Rl9pJUenTw5KsfkujRMfu9Hziuv5HR1qwFTx4ZP8aD9mfuUC6+JqdUO7lw4QIVK1b8w3XxX2GxZIDSwn3bFbxCMzi/JwxXFwVbdmVy974LBnMCMVFJrNtkIDXdTjXr64wfc56FSxLo0U2LJMHS5SZuXlMSGKpl/7qgrPPmo0G+nDhrYNmadKyZLiSbtGg1Ep6+NiJjMxgw0AVPXQQJ8ZFkmlX0HxHH/KlBTvO6Poyw8OGYZCSFTPEiaooX0XD/oZUtuzNxyyxAYVtx7m7NoOXJmzRokoGssqBSSdy+p+CDatX+cD04knCPvzc9WcPUaVZQJpEpp+EmeeJu8SOCuxTklRx7b6slDb5yMNc4A0i4ym54xIZgCbrFffk6qSQRSmH8CSaDNC5zknxyQcySAV8f5/N70mh/qjV9yOihvjkOrdZqFfTv5sX8cTKpliSM6NHighd+lJJf4ZbiDGazGa02d6MBAOyoKVXcTmS0FSlTonH7SNzdFLi6SMQn2lAqZepU03F8W/6sa9bA3t5cuGKiy8AYNi8JwWyRmbkwhREDfSldQsM7Xb2IiLYw9qtEypTU0KFfNJLkGO7u663kw/e8qVzehUG9vXn3ozher6tj10E9aek2bDYIDFBxP9xCneo5r01w96Fj0aMPxsSzfFZw1uKt4ZEWlv4UgzHOEy+f3N0TaTVWpP/vhRkTa6cAJVBJKgrLpbnICYLjw+g7OJwV8/ycGoAy9Xb6DI3DZFQyZ6aClJQUhg7wwNtLSVq6jek/pTJrQRoZmUa81G7Urm9k5PteNPtfMnFE4oYnycSTRgrVw6SnjhTQ6RS4uiho0UD71IUBP37fh5Zvx9C/hxcatUSz13XsPhSXq3p4ludKftavXz+vyiE8ITY2Frv5Dhu2p5OSZqddy8cnvk6noFs7T979KI7vxgVk3YgYjXa+/D6ZCqW1hIU4bnQehFs4dc7IjpWOm1ObTab525EM+DiOX+bnc0qeyrLMp5MTs5I0BoMdu93Ouq0ZKBXwxtuRvN/Xm+4dPNGoJTbuyGDy9CTMVpnRHzg/9Lq7KbIWQLh110KG3oVKr3bMs95OuXH+7BEmfpDzTb8kSdSuKnP16lWqVKkCgLu7O99OXcoH73chMeEBvj4SqakyWld/Jk6aR/78+QGY8u1SegztTbkS6TRvKGM0wcoNGgLy1eSzz7/m4cOHfDBuOBpVDIULSNy5J2OTQvnmu+9yPZ/LIz6+QWzamZ5tldBHdh8yULGslp83ZfD5iJwvHKs3plPjFRc6tvZEq3GsXN22pTtVK7nQq5Mnzd6OondnL3p0cO79OGtRKhXLaRg/wo8la9Jp1D4cvUGmcAEV3l4SN+9Y6TowlnULnIeBpWfY2XNYgY9fSVw9vfl4wADq1av3p47/t+bOmcLEkTL3wy206ZVAwfwqjEZHL6WnsdlkypfRIkkSZouM7jc9JvIFKtl3WE/FsjnX39GTBjIz5GwPDXq9nbffi2bKpwFUKvf4s+bRLnToF0OAn9JpoQCACdMMdOv5QZ4tfPNvJMsyyFZKFtMxY34KrZq6OSU+AbRaJaOH+DGsv51fz5uw2WXe6+mdNX9hwTA1bzTUseeQY8GF386/Co4boPkr0rh9z0KVCo//tmazzPHTBgb29mbrnswc5w4DR2Ls4FE986YG59ibZNaiFHx9HPPJGs12Ll++/KcXATQYDAx4tx0f9Enm21Ha/z9/Qrl83UTr7pFs25vJZx/60bF/NBFRFtZty2DX6uxJ3VqvulKvhuNhrvnrbsiyzIIVqYwc5EtIsArtE+06DevoGDMpnKVr0pg6PoCGdR8/SHZt58mG7Y55T+d849ygofz/qlSpJD4eBMuX/sjIUV/+qeN+0upV8wjwkylSUIMswztdPZ0SNuBIsm1cHEKrrpFPHY5ZuoQGi1UmPsFKgL+KDq09mDgtGYtFdropk2WZjAw7o4c49rPnkJ57D6zUrOr61ClSihXWYDLJdGvvyRsN3ejQLxqLRcbbS8n0iQFOU5NotQpUytzNh1K7dm12bVExd2lq1pD1GlW0bNieQf/u3tm2t9lkvpmZxCuVXJj0iT9BAUpOnDHSY1AsiclWxn+TxLqFLk7JjT2H9IyamMBbb7iTkWln3DeJhEdZmfN1EKWKO34LRqPjYUOhgJmTA7KGtW7erefmLTMVymb/zeQLUjFzciBWq0yrblFsWJSPwZ/b82QalH8rT8//Y++9w6Oo2/3/12xv2fRO70VAihRRQOkdQTpIR4oIiiBdKYJI7733oiBVkA6CCCoISq/p2ZTNZnuZ+f2xkhiTeMDH833Oc87vfV1eXiST2Z17Zu7P/bnL+23EEOzA7QFBEgiWonjAb3gkFyrUGPUKXnlVQXRs/rC+sA3GMwQYBA6fsFH/FW2+9whg6thQ6rZ8ypuvaaldQ4vDIWJKFzm0NTyfv6tXS0uT13UsWWvm0Lb8o8uC4E8O7tsQg0olMHVsKOM/M72gNfzjniuWf8HJb/dQ/SUf9x77eOc9f/L2z366SkU1Wdm5WUJJkliz1YLNJtHwVW2exOcztG1mYO3WLFxuCWOA/50wpfsoEqPE7pB+p4woOLF16UcHolvO0MEGPh6V/5meNiGQQyfjWLbeTaXyKsLDFDR/Q8O81RdfSNChZMmSJCb7CuRWn7kok+WzI/IkPgEqlVczeXQIi9eamfZxXg7PA8esvNPFyKZdWdy976JBuzi6tA+g+Rt6XquroWO/RA5uyctd9+Cxm3GfpSH6JD5fnEGbpvp8z5spzcvFqw6O7Yzlh59dzFqcQWqaD41aIMgoo18PI3aHhICE064g0+wjLOi5TABAq3YtWbFsCWEhMvYdsdK5XW6MPGV0CF0GJZOe4aNDS//UUqBBRlKKlzIllUycmU58kpeBPQMpEqPg2k0X81Zk0rShFlE0YLOLKBQC2VYfyzdk4fFJNKynK9Tv162pYcaCDE6cs3PjlpuHTzx5aKLA74vnrzIzZXQI3Yck8/Wm6BybliutwqfKQCbIiVZHsGP7Bt55553nN8b/EThdVspUEDGn2enbzUCGWWTfQRtuNzR9U03Nav53MzZGYNHKbO7IvkUtKbh1S8HEEQYMGDF4wxFCf2ZAHx3d+qVz9y4ICETFiPx8y0WATk2JYkq8Pi9JyT6c9yJwy1QkJriJw4nVJrFoRjjf/+ikVY8EXq2l4Um8yKXvvdhdXvr00JGRBmM/NaPIDiHDZcfr0vEy5VEJGjToCEqL4PD2n4l4KZF2LTUkm3wvVByvVKkSTr0VySwhIWHFzMumN0mVPeWm/CIxYilCHUVA+4gAggo9TxBhBBBEjFCCLCmdO1yjfJhIcopfIfxZ/KjHSIQUy01+wGvN5sFjXY7/zLaKzF5kQe7VU6NK4cnL2jU1LIz4lWYN9dSsKefmTZFj33oISKqK0R7GhQsXaNy48XPbAPzFQWOABrncQfEiSuKTfGxbmst9brf7aPRWAgtn5F+zqlVW07GVge5DkrDZJSxWkVMX/EWgTm0MLFpjRhQhKkLJtLG5I9pxCR5GTDTx/sAgqlVS43KJ9OhopNGrWjoPTGL/N1Y6ttLT7d1kenQMyPe5kiQxd3kmb9bX8cWUsDxNWi63BJKMOMVvtH211QvZwpIt5RRsVCqBYPyF/xAhAo2kJc7zgDNnRKo1imdIvwDKl1Zx7aaLIydtzJoUSoBexvtjsti9Mpqv9mSiUHvxuuWoTKWxee4iydyoo9KYOTmKjl2s1PQ1zjPy7pacpGaeLPT7SZKEwylStlzhcUnRGAVqbyArFstQBolc/tGFx+3Abrej0/3r+jH/UvJz2LBh//IX+P+RH7dv36ZaJTeXrrqpVF6db9Pau7OR8FA5PYYm4XRKKBRw/5GHWi9r+Gx8GE/iPOw5lM2xU3bWzM8l25bLBQ5vj6XSa4+p1zqOj4YGU7mCikdPPazdZuHN+lreamXgh5+dOJwiFes/4Y3XdBzdEUt4qJyl6800estPWt6jYwAn9hZh8EcpvF5IRQOgZWM9l37tyKDBH/y32uzvQpLyViccDgfjxg5kZH8r7Vv4k8aSJHHueyefTnuPZSu/wufzsWLZZ2jVTqw2gdnLXMgVEYwZN4fHj+/x3tDOuN0uKlaqQfOWnyKXy+kdFfUvd3u93rAFc5evoUFdLeF/4k3auMuCUgGdWhv4YlkmV645c8YMn2HHVxaiwhXEJXkpWUzBgA9SOH+gaB5uvPcGBDHwgxT0WoG32wZgs4ssW2/m5Hk7/bobmfxFBsGBcrYuj2btVgsjBgYyZEwqg3obUcihXqs4OrYxUL60iktXnXz9jY3iRQMYNyIDny+dvYfHsXd3CWbNXoP+v2JV/i9w+dIxoowKvjpso04NDYkpXrQaf4L3j6rzf8T+ozZm/K6+XK+mhrnLM/OIuVSppGbkJBP9exjzdQtnZPo4espOcLAsR7zmGbbvy6ZnJ2Oen4F/1G/XqkiqN0nA7ZZRvYqCJ/E+1myTU7RUS4Z06fMv2eB/OxQKBSIG7j5w4/JI9O3q30j+eM3J4nVmHjz2kGURc7onXv+T8rsoSjyN97Dyi3DWb7dgDCh4sRUEgTZN9Xz0qYlTX/kLHHa7SJdBSVhtIucv2zl2yk7ntoZ8m8mfbzi58L2DapVVjP8sjX0bYnKS46IosW67hf1HbXzwbiA//+IiKkLOiRMn/nbyc/v2dfR7O4OWb+a91pcqqDm4JZZO/ZN4f2Awe9dGM+4z/9hmYQn23p2NjP8sjddqa+g2OIm0DJEte7Ox2UWexHvZeyibt9sEkGn2qwNXKKvKk/h8hg4tDew/6uc9fcYpnWLy5iku1K+tZubSa3/rmv+MB/dvYtDLyLb6ObIKo/qIjVaAQIGTDs9QqZyKpwn+5KcgCFQoqyQ51ZvnPh85aaNorCJng7p2WxYTRgazaE3Bo0HgD/BCguSIIly84iQl1ct3V5yUKakk0ywS9YfGIVGUcHteTOgnNjYWSV6GeVPSmL4gneu/uunbzcieA1Y6tjLkWyNGjE9lYK9AhvQJyvlZ0Vi/OnSrnom8+04gr7aOY/A7/kTyme/sHD9r59z+InnGauMTPbTonsDnE8No08zArMUZvDcgiF5v5yZ57tx34/aVZ8C7Hdm9Y0ah1+B2+5PMUZFK7DbLC13//zXExcVRt5aGc5espMZpKCbEEok/ueiVPNiKnWHVwhD6jUph6tz0HA7ikkWVmNIKTpCBXxH39l03e33ZfDGlcK61d7oYmTovA3OWiDnLR+d2+Tdzfzx2615LPu5xj0ciMclLv265f9ulXQDT52f8zrX+fO+A1+tlxHs96N0+nlkfBiMI/tjq0VMP745JYcG08DwChI+eerDb4YMpqQjAzTtuGtbVIuHnf5w4M41WTfS8+oomj6/s09XIlwetnDhnp2PrAERRItsqUq60itQ0X4GJLVGUmDwrHavCx4De/rXk3CUHa7ZmkZUtIooSzRrq6PaWnqBAOeNnpNOuhZ6BPQMpVQzS0tKIiYl5Ljv4fP7uolGTTKyZH5mTkPN6JZJTvQV2aQM0rKfl88WZeX724LGb42fsVC6v4sYtD3VqankS52X7PgvxiR5q19Dyeh0tLbolULmCihJFlZy56ODeQzdajYwypZXERCto3SuBOVPCqVZZjSRJHDxuZfxn6VQoq+T4GTtNG+qoUyO3SLZuexYet8S7Y1JIS/chpRRh47ZEdu6r9Vw2AChXrhy6AC/ZNoFl681UKKvKoT8wBsjZsCiSZm8nMWWaHZ1WhslqR60WqFhOTXCQjJkTcxsSShX3+8QeQ5JYtMbMa7W1jBifwo+/uGj8uo5Hcf6Y468gSXD0lI0v10fR/4MUBvcKpGNrA0qlwPVfXUyfn847XYw0f0NPfJKXXQesOQ0HpjQvgtf/TGllGlzOFy8M/F9AaEg42eYMAoIkzp7zsXuTG2VqGQRk7FwXj7GIiamTdCxaYSVEFo4+qzgSkB14n0xVApmeFHyKW+jdSsZ/pMMnqlCipiQVeJT4hArVXcyfFsLUeRmUKq7k1Vf0JCZb2bjdxumzAr98F01copd33ktm38YYNEoZwz7IRm8uTZgvDJdgZ+Oqu2hDrdR9Rc71m2moUlWEu4rzmDuUI7ebt7RUlUSzibXbLQQGvpg4pEajoVmbJpzb+APBrgjU6JAJMqKkEhjFMOLUN0n1PcXjkXBiR1WgWgU4saPH/9mBQiilpMo8ffozlaiaL34UBIGyUhU8Jb/jneGpCB4VapWM7Cw52rQyGOR2Hj01UaNqwY1Hj554GD5Iz6g/dF/bJom0evs6mdeKkJVVeFxVGDIyMihTUovd5uDuIw8n9uTlt/7llptWTfQFJiBv3nYTG63AlO7j3NdFEQQBl0tk/Q4LE2amI/pEisQoWTAt7/pYNFbJ9uVRtO+TyCcfhaBRyVAo/BM2W5dH0bFfEvVqaunUxsB74018MSUspynD4RCZMCudUsWVTPko/351/RY7GekanNoM3nrr7ReyRcXKr7Jx1zkG9gykdAkFtgQXavz7BZ0QQHleBid473mYOf8IIwYZeamiilGDc7n7Tx1UUadxEqEP3kQh5NoxnQyCxXCyXDeYNNVKWMoreRKfACpBgyPVyIPHbkqXyL8GfXvWjssJZ897eKdLwdfw4w0nCmcgRbPL8avvDMWL+pDLZVy4cIFmzZq9kD0Kwv+vSvQ/EFqtlh9/cdK5nYH9R/LzFAG0eFNPs0Y6KjV4TEykgl9OF+PkBQcLVmVy8YqTse8FcXRHbD5OIoXCr2J89KSNmYv8Yy1lSqpYPTeCiDAFD594GD8jjdZN9QToZbw3INc5jRkewpjhIUyZnU7RGAXBQXIiwxWkZ/ryEAr/EUkpXkJD/zVF738FNWo15PjZ/bR4I3+CVpIkLl4VGPh+Lhfpli2r6Nsplbda5W7wBUGgYT0tM8c5GNS/LdlWC5NHKenczggoAS3nLmUx8L23GTkolM0L1Rj0Aue+P87sOd/SrddEKlX61/lOe/d+lzMn99Dt3WRavKmjQT0dmWYf27/KRqcVSMvw8lodLVUqqhk2LhWDTkbLxnrcbpHNe7K5ddfDxsURLN+YxaI1Zj4dE5pPPEkmE1g+O4Kqbzzhs4XphAYr6NvNyJHtscjlAt06GNl3xMr8FZnI5QKDR6eyaUkksdEKhoxJpV93I0VjFaRl+GjbTM/494Po834Kt+4KdG4XQLNGCk5/95DxHw9i8dLtf9sWycnJ2GxOgoMCuXaqWE7Qn2n28nq7eDq2NuRTXz9wzIpaLeRQEZQrrcJiFfnpF2fOIl22lJKIMBmdByUxZlgwjX9P9Bw7bWfBqkzGDA9i9RYLXyzLYNvyqJyg4OBxG7tWFdzRq1bLaNwwkku/teDUlTRCw6IZM/EdYmOfn9D//zIGDxnH0tVjkET/O9vunQQeP/Uw6YNQOrY2cOyMnc+XZBS4cd+5P5s36utQKGTUrqFh4cosTBkZzJkSRmy0guUbsjj3vQOlUiA5xYvTLTJ0bApWm8gPP7to9oaOIY0COXXeTrZVpMfQZDq1NtCmmR6PBzbuyuL89w7Gjwxh/1Erok9iyNgUZDKBQKOMJ3EemjTQ+ccmBdj+VTa1XtZw69fzwKi/ZY9zZ/bz8aaCg8pK5dXERCvo/V4S/boFUvtlTY7ydkEIMsr48RcXDTrE07NjAB8OCc55l1wukbHT08jIFElO9RIeJqf7W4UH5p3bBXD4WxvD+wchin4xsWF9czujsq0iavWL8VkV+r2DwyhfRcvm3RZUKqFQ7j0AuUwodFwT8Cc+/9DJnWURUf9O9C6KEodP2Bg9xZSHy9XukKhSUU1CkjcP4f8fceWai2qVVbTuGY8lW8JgkBNolHHrrptO/ROJjpQzdWwY9Wtr+Oa0g1fqtH9hO3wydRlDPuzOlA+CmPx5Gtv2ZrNxcSRdByfTpb2BFm/qsdtFtu7N5vLPTpbNzj+qqVbLmD0pjC17LJQrrSQ6UsHRkza+OWXjyPbYfNdWJEbJkpnhjJxoYsk6M+kZIotn+juHXS6J3QesLFmbRccufejeoy8bNyzgi6UZeDwQES6nc1tDznjy6i1ZpJq8nDpvIzyizAtf//8lqFQqHA7/ZINkyxvPZKie8uEQLVv2ZON0Srz5mpZK5YJ48MTDtDkZJD1S88nnmSz4LD+v7PL1FuITfNgcuR2OBcEY4O+W69o+gErlVST+zit84pydDTstOUKPrZvoaNdMT5GY/DHhtHnpmDK89ByazLYVfrEZpVJAknghLq9Dh/bRpF4CndvltUPJYko2L4li+LhUvlyfm0CcOTebsiX9BVmVEtbNj2T4BBP1X9HydlsDHg/sPZjNnOWZbFgYmRPPqlQCNappWLouixZv6Gnxho7VW7IYPTSYRTPC6T8qheH9g2jbTI9CIfDbHRejJpvo3M7Aio1ZGPQCsxZlkJji5fNJ/jXH45H4+piVL5ZmMqxfIPs3RfPGWwnUrKrGlC4nIOD5kx8JCQnUrRXOgycZtOqRSJd2BkqVUHLxigOPp3C/Lwh+zrfLP/ntcehbG+cuOXA4Rd5uZ2DRZ7l+4sYtFx9MNvFZCz1Wm8ScT5TY7BL9RyXTtrmeLUujCAmWk2n2sWqzmcPf2ug3MhmfT8JmlwgNltOkgY5Uk49P56QzY0EG+zfG5MSeh47byMzy0b97IG63xOdzUjFnSvj+aoSnABiNEBWuoEIZJW16xqNSyVAq/EJL1myQm4oRa6+KDQute1wjw+xk484szh8omu9cCoXAZxPCaNEtHrlc4PNJYSyZ5U/Y+nwSzbsm5FBi/Rk//OxCqxFo11xP8aIqpo0N5bOF6Wz7KhtBgBJFFcwYF5bTOd+9QwC9hifnJD8XrrCiNpUFwKFJJzri3yMU+z8dHTv1ZMH8SagkNcp7FYn2Fcmd/s6IJDvdTMee31HBWxejFIqIyG1+RsrSUJTSPOUuJShNRPbvUzECOCQb17lIUJidPWuL0HNYMusWRObREBg1OIh3R6cx+pM0VsyJoH+PQOavzGT7ZoHS6Y2RC3IQwEAgoa5oUrN+o0aldLYsC2DHvmzGT/+VjHQo5i2bk5CSC3JEhwbUNsJCXpz2pc+Ad9i+aQcpJODFi1NykKS/QVRZMys+MlA01si+w1aWzb1FNV7N9/eiJJJOMkXJXYNDieShXe6/ngKgEXTceQABWj2lMt8A4Fm053a7mL/0ER1bG/IlTiVJYuMuC1uX5d0v6XUydqwPoVHb+L8ljqnT6bj/0EKJIgJVK6rz8Q/bHRIBf1rfzl9yMGpsNr7MEGROIyYPNGiZxoYVgZQpqWJo3yAyzT72HrLmUEDl/1wZDeppGTUpDcft8mza8ZSmDf2FrVVzIxjwQQrVq6iJCJPRvGs8Oq0MnU6GyyURHASPn3rp0CeBmEgFrZrqafmmnuu/uti2z4yuiAzB633hRgmPB6bPzcDrgcH9NXx85QHFPfnPkUUa73Q15KGzeQa1WsYH7+lYNOEx4c7c58KDmwCCiEtXcvqMj9pCwetViKk67Xqd5tju6JxpZPALzQ4dnY4qsSKnvrtNiikwZ9T/GSRJYsqMbIzmqqgFLZJdxy/XbETGelAqX5wbuyD8r01+/vbbbxw4cIBHjx6RmZnJRx99RO2/4NG4fPkyx48f5/Hjx3i9XooUKULnzp3zEO+eOXOG5cuX5/vbrVu3PveYyvOgRo0aTHoEkWEKNBqBuARPvm4jgONn7EginNxb5PfOJQNtmhpo904iXdsXPj4WHCinTVMD4WFyLl11kpbh5METD6lpPgQB1i2MYNCHqRzdkZuc8Xgk7A7/BvKjYUH0Gp5CpzYBdG5rYMNOC5+Nzx9US5LE1r3ZWG3z6d27N1pt4R2i/13o3mMQ7w8/QJ3quQnaW3fdnL1k5/xlH1Ve7pDn3p07vZ/xWwv+nvVqadEo45k1M4TdX1s5eNzO6rkRaDQyVm+xsGtVWB4F24b1tLxaS6Jd38+oWvWVvz3u/gzBwcFUrdaQB3cOoNfJOHHWjk4n0LKxjvXbLWg0MlJMPqIiFGxfEc21X52M+TQNc5aPurW0VCijYvg4E00barl01cmcTwoW2NBoZFQuryY908f6hZH5eE3famVg614LBr3A2+0MFIlR8v2PDgx6GcP6BeUcd/uem0GjUwkOlPPgiYcPp5jwifD5pDACdY+5d+8eZcuW/Vu22LRpE/Ve0TBqcF5+xeAgBd/sjKVplwRaNtbRpqkBl0tiz8Fszl1y8MvpYnmOX/55BL2GJ/N6XQ3dOhjRaQUcDolZk8I4fcHB4rVmAF6vo2Xb8ihmL81kxMAgbt11039UCpM/DKVUcSWiKBWo5vcM4SECrzRsS/Xq1f/W9f4r+E/2hQDt23fk8MGdPLx/me5DUihZTMHqeZE545mtm+i5/KOT4eNSGT3UzyVmSvOyeouFX++62LTY/96lpftwuUEhhx5DkggOUjDmvWA+HhGMTCZgt4ssWWdm/1ErxWIV3LpQPGdz06apgYmjQmnfJ4EAg4yl67KQy/3PRZWKKk6et3HjlpOwECV718VgyfbhcEp8/5ODVZss3LztRqmEuEQfjV6VIUoFC048DxQyz18m+8qUUDL2vWBOf+dgx2ErKiX0617weOapC3a0aihbSs2Y4XkDILVaxsLp4TR+OwGQqF1dg0ZT+OfqtAK37vnJ5VdtzqJjawMN/8CztnmPh5Zter3YxRaCdu37svCLbzCl+/D5JMxZvgL5/vyQ2LAji/cH5ediTc/wkZbhy/FxmWYf5iyRd0akoFYLOJ0SQUaBPt2M/HzDRVq6j7BQOR6PhCTB0L6BfPiJiWWfR+TZCGeafbw/IZUMsxedVs677wQyuHcuT3dispf+o5JZs8XMp3N8uLyxrNs44oXtUKxYMZau2M/G9YvQ6s9hd8Tz8ksaju6I4asjNuatyESlFPxKzTJ9oR3AtV7WMHl2OkViFLzdJoCM+j7uPHAXatNGr+oIDZGTlOpjcG8jh47bmL00E7nMzxN+ZEc0/UYfpFjx4ui0MvQ6iVova3j81E2v4cm0aqzHoPePWuv0Ah9MSWfshO4vfP1/B/+p/rBYsWJcuS6hVoFFlp3nd4LGQbrZy6OnnjzcvqEhcg5tj2HsNBN79rhJT0vnk/EBlC7hT15+sTCbbw+qCQyU0aeLkZPn/aN+BeHQcRur50ZQ62UtcQke1mzJ4uETvx9bMC0cn8+f3Ny2N5uvDltznvGpY0K599DN2GnpREfJ+WBwME/ivTR+O57h/YMoWVSJ16t4IfqXwwc3s2NpwXaNilCg1/kTtWEhcj5faOHKTy76vqNBrVJx6aqDIWNNrFsYmdOlDvDyS2quXHMyZEwK86dFEBQoY/MuC+lmkaqVVdRo+oRAowyfV6BcaSVtmurZuy6aTbsstOmVQHKqXy24dAkl7w0I5stDVpauN/PrbRetmuo59K2Nl19SU7u6mrfbBFCmhJIZCzLo2zWQ2VNC6f9+GqXKVX+h5Kder+fajUzMFjfD+gaxeXcWcQleisTIMWVISJJUoF0dDpHUNC+L12Rgs0skm3x43BLTPg7Nx/tbpaKaOZ+E0bJHAg3r6jAaZVz43vG7QFR4Do1MUKCM5FSRLu2NvNc/kIEfpjL5w2Dq1849nynNS89hyXQfmsTxXUU4f9mOzS5yaGtsTkfUuu0W0u85mfrpeNat3/ZcdsjKyiI4SMaiz8Lp1D+JYkVUDO5tpFsHI0qlv4tr3TYLSxZeINhUjWyrxPRJYUyclVboWlq2lApEBa0aG+jYOveeyOUCHVsbmDw7nWKxSpxOkVeqa6hXS4PdIfHxdBPZ2XmFl16rrWPCqIInv3Q6P2+rJEls3WPlq11yiorRZJGOTGunT//Rz2WDv4P/VF8IftqXz6aLSG4DIWJ+HnEndoKlSIySv6vuHr8QSiSRQhESpSdEUoRIIffvJEnCi4eSVMDsvcGeg1aG9A3MJ54qCAIr5oRRp0UcoijRqbWBinUTiUitV2CiMNxakY1bTzBqWAA9Oxkxpfv49rSDS5fOIHNpkaFELsnB5qRBPQ1XrhcuMFwY1q5cRylXFUyyx0iRJlQlztGxugJTBqzcnMW0saFMHh3KwqUJPHbeoRhlkQn+980rebjNz8RSKudnz65TEP+6E9/lkOH2OSgmeVAIuXay6hLA4+PDKSZmTQzL2Rs5nSIjJ5lo3kiXh+f2GWKiFASH+ihXrtwL20Cv15Nh9qBWijR7I/9UYZUKKmYvyWD0EH8ceOWak0HvOok1Ncr57uGA87qddp2/4+ThEKIjFQzvH8TWvdmUL134s1uxnIqlq7OpRjl+vpTC1etOalXTULaUX+Dp8k9OTl2wY3dI7FwdSYBehscj8mqbeDq2MtCjk59OcPeBbMbPSEMU4ccTRXC6JFr1SCIuLo7ixYs/ty1+vHqMzAxYudGC3eEjlUwChHBCpNyOe0mSMIfconGDwkfI69dRs1Bvht+1KT2SGy8ebnAZuU8BePmZCyhRUoyyGIVcH6cTDPz2wEiLVg5iSmRRvJicu/e8ZCTosZvCqUAxspIMvNH+R1bOD+X1Ov4JtafxHj6YaCb7VklCBf99lCEnxvESFut16tWr99x2+Cv8r01+ulwuSpQowRtvvMG8efP+y+Nv3bpF1apV6d69O3q9ntOnTzN79mxmzpxJyZIlc47TarUsWrQoz9/+05t9hUJB46Zvc/jEbiaNCmHgh6lsWRaZw6UFftLyj6enMbx/UL7gpnRxJT/fcOZJxP0Rl392MmJAEJeuOJg9OYypc9OIiVQwaVQIiSk+xs9I//17+IV+PluY4e/uDJSTYvLSsJ4Wn+ivKjeop2XRGjOHvrXSpmlu0CyKElNmp9Ovm5HSJZQMGvAWGzYd/Mey9s+LsLAwJkxeRYf+w2n8mp3vr2YSGS6nY2sDHVsr2Hf0FOPGJjN1+lIAVEovCkXhDj82WkHVimoa1NVx5KSNj6am8fF7wQgCBdpbqRT4aIjEju2r+ODDT/6la/H5fNy58wNLZ4TzxdJMfvnNRXSEgrq1NGxZFoU5y9+ZNrxfIG2a6vn0iwzGvx/Mm6/nLgTXbzoZPCYVh6PgoPgZoiPldGylZ9DoFOITvXw+KZS2zXMDwJ6dAli8xsysif57vnl3Nh+8G5Tz+weP3bw/MZWNi6PyBIGPnnoY+EEKA3oYOXvm6N9KfkqSxDeH1/PV+oJH24vEKHmns5HgIP94ulIh8P7AIK5ec3LstIO3/rC5CwmWc2hrDJ8vzqD/yGRKl1TRsrGOAR+ksmRmBONHBiMIAlkWHzMWZPD9T04qV1BiShf48YaKtr2TKVVMRlySl1t33QUqfQP8+At07Vfqha/1n8B/si98htdeb4rk+ZnaL2v44ZozHy/dtI9D+eFnJ9PnpfPTDRcvVVTRq5OR8SP9iU2rTcQnwrFdsWRZfLTskcDsKaHUrp57Hp1OxscjQrA7JMqXUeYks+x2EUHwJxLGjQhh5sIM3ulqJDpSwZ37br48lE1Wtkj50n7V8bMX7TR8Vce+oxYufG9nxrhQjAEySpdQ4vXC7KUZxD19+rdtIUpaHA57oQq/cYleikQrGNgzkApl1AweY+bGLTdVKua9N263xOK1WVSrrC5UlEEQBDq3NXDtVy/1a2s4fsaew6H0Z+w7bOXuAy8nzqWxem4EDerlBlWbdmWzaouTIrErOXxwM63a9KZVq3Z/az3w+Xxs2bSIpg31jBgQyLEzdhavNTNldH5/cPqCnTo1NZy56KBYrIL2LXM7ERKTvfQYksTnk/1FILtdpMeQZBZMD+fVV/zPxdN4D10HJ1GqhJKWb+oZMjaF7Suiqf+KhpPn7ZQrpWLTLgu1Wzylb1cjxYsqOHLCztFTNmIi5fTtFojd7ueg/SNiohTsXhNNl0HJfD45jE/mB/5tvsvw8HDGfOwfLe/fpyU2uw29Tkb3twJyOnV/u+Pi1j13oecQRQm5DB4/9SCKEg6nRGABI9LPIAgCRoMMnVZGyu9Jn6835R3VNZvN7N3xCWe+DMjhBK9TQ0OX9gH0G5mCWgVHtsfy9TEr31918t35Qy/M8/V38J/qD/2jeF4MwTLCynmxXsvCIPjfW8FhZO+BxxzcGlPguj51TCjHT8fx/aGitL2UiUuZgt4Xgia1IoGSmlINLAztG0jngUm0eEOH7k+8yNduOrn+m4sJM9OpWkmN6IOfb7qoWE7F7MnhJCb7xz/nfJJbAJYkiW9O2WjRPQG5DLYuj6JqpdwYyeuVGDImhau/uChRqs4L2cLndeQkywpCYICMTu+YyMj0CzmVKy/w7Vk7p76MZdZi6fcOvPy+55WXNcjlAh9OSSXbJpGU4mXHyihOnLOjUsrYtSqGb886WL3JwvwVZiqVV/LoqReHU6JnpwDWbrVwZl8kbreE3SmyfEMWFcqq8HohNlrOviNWps5NZ+msCF5+SUOmWeT2PTe1q2swZ4n07D3qhexgs9mwO9wYDf4u6pBgOSf3FqF593gMejlfHrbydgEc8as2ZyGKcOO2h+KxCsJC5CQme/PxaT9D9SoaoiMULJwRnlPAOXHeRpO34zl/oCgKhb+QEWiUMXVsKCs2mXmnS0CexCf4Fc23LY+iebcE3p+QyuN4L1+uj8lzL3t3DmDCTCdJSc8vgnX27Bn6dzcyanIajV/X8eor2jxUKGq1jGH9A1Grs5g2/Qpp1+wIQkCBgix/hFYnMnJoXvv5fBL3H7u5c99D9SpqgoxKvv7GyqjJJjLNPrLTlQRZy3P2fDKhwU6mzktH9FFo8vP6ry5M6V6adE7g6UMZRdMbE8d9HGH3kbxumjVr/tx2eFH8p/pCgNKlS+PzCkSLBcfVJhKJ9ZQEAdySCyf2nGRnKvFUIdfnZCmSyY74lfqvyileTMZ3V2Ws2GTmcAGcxeBPgNd7xc/t2q65AXO6QKDSgkmThOAwEOyNzUmECoKAwhHMo6ceypRUMaBHICvW2qnuapqTdHNLTn51XqHxq/Dj9YwXtsWVS1fQSBGoSiRweFsMZUrm2tqU5tdjWDg9nHZt5Rzbn8LPnmQ0kg4nDuTIKEZZQoS8fO2iJOLBg5e8ic1nsEtWNAYPRlcMv+nOUM5eH42gwynZ0ZZ7wJnDsew+YKV9n0RCguR4ff6YKzPTl48b/o+IjArG6/U+NwXKHxETFcj9h6lc/zU/f3p4mH8i8eIVO6++ouPjSVaiTPXzXZtG0GFMfJmZc39lyZxgAo1+Zfc7D9zUq1VwY9TdB25aNtXy48krRKTWoUev7yhWLgO5QkQmE9CoBSzZPg5uiaFIjL9g8manRLauiKLOH/Ygn3wUSt+uRlp09zdZhIXK2LAogjXr5vPptEUFfvafIUkSHrcThajG7vRwal8sR0/YmTzzKiZBhdOqxCt5UWg8NKgrIzm18Bg8OdUHHr8P90oefuUKcuRo0VOeaqgE/3rulOzc5ReipWKEC/440Cf5kCEjNvV13Ckubl32j95HISOZ71CiIlyIxvWoMd37nSE40IJKIcOTrUOX+jKhgj8ud0su5MgJl4rw2PRrjjj1v4r/tcnP6tWrv1CXVd++ffP8u0ePHly9epUff/wxj1MXBIGgoKB/6FsWjrFjp9Ch7WFGD5Ex55MwhoxJxRggo2iMglv33Ny666bbWwGULZl/QRnSJ5CJs9LYtTo6Hyn3mYt2ikQruPKzk0MnbNx/5CEyTMGP152cveTA45VY+UUE/Uel0LZ3AnGJXnavjqbc71WPTLOXXV9buf/IjdstcvC4DVOal3Ez0pixIIPWjfV4vBLf/+jk7bYBDO7tD85vP8jgm28O0bbtW//ttvszXnqpKlt3nKJ718bMmxJKnRq5L0+n1nDw+E2mTBrOlm1HcHuUeL2+QqvBqWk+DHq/svnDxx7Of+/gxi0Xep2MX++48o1aAzR6VcOCdVf/5ev45ZdfeK2WSOXyajYtieLsRTvDx6VStbKKo6dsXLvpwpzl46vDVqbOSad9K0OexOcnX6STkOxlzbxIFq0xc++hu1Dl3nsPPSz+LILeXQKZszyD6fMz+O6qk88n+keLtRoZMrk/EPTbxUvxP3SIzlqcydJZEfm49koWU/LZhDCWrM2k3Et/r/vtxx9/BMlNsSKFu6+isQqUSoEhffyB68RZaRSLVbBknRm5Ato01efwuR4/Y+fsJSdfb47J4URr3yKAVj0TKBarQKeV4XZLWO0iLd7QodfJuXbTRqs2A6hRoyarV86kXGmLn+9xY3S+zef5712EhFclMLDgBNN/N/7TfSGAWqPF44bmb+rIMBfMt1W7uoba1aNo1SOBbcujc37u8UgMHZvKqMH+76pQCIQFy/MkPv+I0UOD6DUsBY1axtptWeh1MkRRIi7Bi0bj73zeuS+b2BgF9WtradlYz4XLTsqXVXL9psTg0Sm0bqrj9HdOwkPl7Nyfjcstceuum37dA5n0QSiXriZx584dypcv/8K2aNm6J+t3LmV4v/zf/7sfHCSlyBk+USQ+0UfxUrVZt+EDRo4fRJc2Vnp1UqHXCZy6YGfucjMjBwVx5KTNz41ZCEoWU7J4rYPObTRs2GGha/uAfMfffeDmUZyHY7tiMKX7aPJ2AvVe0VK2pJJtX1ooU1LF/g2hlC7hJtvqZMPOOQweuJHlK3e/8ETAl3u38+rLdxn5eydnh5Z6Tl2wM3VuOiMGBBESLMft9nd7L9+QhUoJ7Zrrmbkowy8KWElNZpYPucxfvBsxwT/S/v1VB8FBMpJSvZw8b+fwt1aOnrJTr5aGb8/aEQRQKaFms6e0a65j5EQTdWpqmDAyhMhwOZNmp7F0vYsGdbUM6xvE2UsOvjxk5cDmgjdQxgA5lcqp0KgFSsSk8dtvv/3L9Cg1azdjydoN+caYKpRVcflHJz6fVKBQx7HTNipVUBESKGf7V9l06xDA/UfuQjvHklP9fK5Wu8j0cWF06p/InOWZvFZbQ92aGkzpPjIzTWxaGJovwSAIAss+j6DLoCSUSoG3WhpYt82CR7zyL1378+I/1R9aLBaUChdOJ9gdNoi9jDuxGsFSBMGeWLLcvxRKP6TVyihVQsmvrgc0qhvExZ8EfKlKjFIYT7hFp6pqggLlTP4wlPZ9EhkxMIjmjXRYbRIbdlpYtdlMgEFGSJCM73904PH4J4jGDPM/Z9PmpTN/Wnge4SBBEGjZ2EC21U8d8cfEJ/j98IovIqnS8AmpKXdeyBYabSCmtJR8vLbPcPu+G5dbRmCwj4ZVVfTvHsilK3ZmLsokyyLmxKUFoVdnI4+fehjWL4j7j9wMGZPKSxWU1Kysp1WHbNRpJZB5tHgCkzmblMLqJSEM/iiF85cdDO0byIUf/EW42CgFTRuomfGHqag2TQ3EJXjoNzKFfRtjeL2ultGfmNi4OBKFpCI+/sVU72dMH49MBgaDgnKl5fTsFEhKug+1UqBMCSXbv8wm1eSjT1cjep2MTLOPFRuzePjUQ2CAjF1ronMSJa16JBTK4Qr+4p/DKfHgsZv7j9xEhito31LPexNSWTE7gqVrzWxb4V93j5yw8eW6gnlLw8MUlCqu5PKPDlo01hOX4KHSH+JmpVJALhcoV77yc9vB4bBhTfdhNAhcu+li9uSCp5r6dDUye8kTMtNkjP7ERLZNxOkUC5za+fG6E4NelocSBeDTOelUqahm/tTcMdgmDXQ8jvPQqnsiQZ4YNHIl2/c4uHLDys6V0Yybkcalq458yRNRlPhsYQazJoRRv7aWao3iuM53hBGNw+VDKRdxOBz/Mj9+YfhP9YUATqcTrVaOYJH9Uew89zsgQ8B/X82kEUreyTv57zyGFpkJQ/UbnN4Z9oeCciD3H7lp1SOBzm0MjBgYnE/kVKNUsHVuFJvXpRJV1MOg/k+pXFHJjV/TWbPhDqr4CgR7/JQKEv6CC0CAQYZGrsqTdFMJGqpJ9Vm45BQypYTH82LjvYIgYAr5idVzI/IkPsH/vq2ZF8GEmenMmhjKD1dSEcxhBJhLk0I8RkLQEeBPZv7OFwqQKDzCEOAjUfiRoll18sQBPslHWvhPfLU+iAFDTAT4RAzVL/H4sYBbcrJ2sr/poFuHALq2N5CW7qewCAmWUen1J2RZfPk0FcBPtWR36P6W0juAUqWnbg0d13/xkGLy5hunbvSqjomz0mnxhpOkOAXFhIITaUYpjHMX/PtTm11EkgSWrjcXmPy020VOX3Dwzc5Y3v84k7Pb49AEeBnWz0i7Fnp8Pomd+63MXJTBR5+modUIXLnmpHYNTZ7E5zMUL6qkd2cj0+Zl8NmEMGpW0zBu1k/PbQOn00lstApTkoj7aRHa9krgk4+CiI6QYbpvpIxUCS06rLYsLp+5weN4Mz07BRQY532xxExmloZ0fsKJnSKU4iG3qM2beY7XCDpekmrzM+cJlSKRCXIec5tI/MUGlaBGhZ8D+gE3iaEEbpyY5cn48IA5hHhzNkaCiaQIgfgbGSRJ4g7XKEJpZIIM+T+Ysvxfm/z8VyGK/kXHYMg7AuR0Ohk2bBiiKFKiRAm6du2ax+n/UxAEgfoNWtKq5xY+eDeQLcuiMKX7E1umNB+bl0ZhsYpcuOzIV60tX0ZF+5YG6rd5Ss9ORnp0DECSBDbusnDuewfj3w/ig8lpHN0RmydYvvvAzZAxKdx76EYUQakQOLAphmJFlNy45WL6/AwEAcJD5USEKKjbMo4WjXUc3h6LMUBOptnL9q+sbNxlYcfKqDxOuH83NX0+2PRvSX4C/PTTjzSq582T+HyGts3U7D54i8ePH9OocUd2f72ZHp3yt4JfvOKgYlkVKSYffUYkM6RvIFePF0OpFPj1jotp8zJo20yfR/gBwJwlotX+6+pkLpeLAMMfeJwEaFBPw3dXnDx84qVjKz1VK6k4fcFBtk2i19u5Fes9B7ORJFg7319xe39gEJNnp7NteVS+zfCqLVm0aqzPSQCPHhLM8dN2Tp2zc7uriwpl1Bw9ZaN9CwNfHbYycnAwpUuouP6bi1de1iCKEonJ3pyE+Z9Rp4aG9x746Dvk75EWHziwlwCDv2L+rEPrz7h200X3twLIyPQxZ1kGt+97OLg1FrtDYuEqM0vXm7HZJPR6gfqvaNmzNiqPGESFsipKF1dSpqSS5bMjEAQBUZQY/FEqb9SXs2ZeOM26riIqagJr1h1kxPB3sFktvD0giU8+CqVqJTWWbB/rtts4ejaS5Sv/66r6/1T8u30hQOPGLdiwZhpREQqSUgtPmrvdEnGJXt6fmEq1ymqexHu4dMXJ8P5BNG3o95MpJh8lixceWBoD5MQlevjuioM9a6NzxvqyLD7em5DK3sNW9qyJzkMH4fFI9BiaxDudA2hUX0eHvokM6eMfdX4WJHg8Eh9PTyPL4mPciCCWr/iCBQvXvbAtOnbqzsgRh5HJHtG/mxq12p+cPXrKwbxVBjZs+Tpn86FW+wOOD0bP4vjxI7TucwGbNR2z2ULFMgIajYBBJ3D1mrPATijwjwdlWZx8eVjG0lnh9BmRTMfWBtq3MODzSXx5yMrR0zY2LfZz4EaEKdi6PIpZizOQyRTUralhxRe5lf4Ag4z3B2qoUCaNObMnMOXTBS90/UcObWXf2rxJlsWfhXPwuI13x6Rw76EHr1fi1Vc0fLvbz3v96Zw0mr+h55OPQjGl+wtYzzhA69a0Mnl2Ou8PDKJTmwAOHLMRF++lY+sA0jP9a8a6BZF/uI8ib3aK5+22BqZ97N9kHz9jw+OB66eK5ST7xr4HzbrE/5eJ5aQUL+2bw8XvTvxLyU9Jkrh4/hDhQU6WrjMzoIcRrdb/bBw8biM+0cOoSSYWzwzPE7impnmZtTgThVzgtToadn+dzd0Hbl55WcP2r/xCbn/+nBkLMni9roanCf5NzajBwazaYiYry8enczIID5WhVngKJLsHP7+XMUCWI8KjUgnI/lpD5H8M/l3+0GQyoZALiJLEwF6B/PCji0uuH0h0qQgLUiH8BccjgMcroVPLeH+ojuVlg9h/2MbH486TkmklLsH/PjWop2Xnqmg27bawZG0iaek+Br8TyG/nS6BU+kfSRn+aRtcOBhasNBMWKs/xuQUppgN0amNg/Y6CBSyUSoEmDbQcOF4wt31h6NT5XRavm8L0j/O/W7fv+RNz3+7Jm+yoU0ND+z6JFIuR4/UVbiuvV+IZ/WiZkipWzomgVfdEtJklKWKpksMPiCUKV5aTgUPPU/tVNV4fNH9Dx9hpaQzpE8iMBRl5eEefoWiskoG9Atn6pYXHcR5ECT5fZMGepcn3TP1XuHf3FyqWUyFJAonJPu4/8nDvoRuFUuDBEw8XDhTlqyNWeg1LRpRApRTo2SmArh0MTJ2bkSdGF0X/+qlS5d8ES5LE46ceugxKonxpFVUrq7h5287ZSw6exnto0jkep5McHk9BEAo8zzNEhSsoUVRJizf1LF7rV1JePjsChUJg575sFHKJKVOmP7cdypWryJA5WXw6JpTDJ2yFJnEVCoEQvZaST5vx4PR9LCG3GD4+lTHDglm5ycLD3zvfq1RU8cNPLhrU03LpqiMndrBk+7j+m5vp4/InV0sUVfL+oEAePU2nUjkbMxe6WT03hpBgOXM+CaPLoCRavOkXtgowyPj5hpNZizNp2VhHw1d1OJ0iklNLLcHPn/iTM4GIoj6OHDlC586dn9sW/y/x74wN9+//ErVGItX+mAhf/gJjJEVI4hFuyYWFTOTIeSrdJ4NknDi4IX1PUcpii7zJN1tC803SlCmp4ospYRw8bqXbu0ks+zyC8mVy35ez57wEyoKJrprAV1uL5eyXGtTTMrhPAO263yHzopYAKQRRZ6ZkMX/jSHqGD5c3fwwrE2TIUouTHXiTc+fO0rhxk+e2RZOWTTiwbxEN6uUf/wcoVkRJtk0kPFROx/ZqEpIyyUi9hum2mwcpCRilUJSosGEhSApDp1KQLD0iWh1EdNlMHtw5SWB2KRTuADzaTFwhT5j7mYF6tbS0buli81Y329cFERiooNu7SdT6g9iuIAg5RarjZ2y88rKGWYsz+XxS/ndo5qJMGjQa9NzX/We8UqcJmUm7EONjadb5MbvXRuXcM7fbr36uVcmIjJBjsxTe9f3Hkf/VW7Kw20WiwhWMnWpi8ui8au/vTzQx7v0Q5HKBCaONfHv+Fj8cjc2hDFIoBPp0NdK0oY6eQ5MoXVJBpzYGatcovOjfua1fef6zCX4bqZR/vbb/ERqNBrtTTeUKbm7eMGG5ZWDoAAUKInBiJY2knBH1AHsDHiWeYuREE/Onhec8w5IkMX+FhZ9+8hFEIMGE41ZmE6+7RqnsKghSfv8qE2RESEWI5xE2KQsXTtKEBGSAQQrGiY0EHhNIMGJoMuqy9/j4HTVqlcCWHXbu/qIh0ORPyD/mDpFSMVKJAwScOPBIbpD/c0Hi/5/8LASHDh3C5XLl4ReIiYlh2LBhFCtWDIfDwZEjR5g8eTJz5swhOjq6wPN4PB48Hk/OvwVByOl0+aux43PnTuPKOsaVb2LZsd9K3ZZPKVdaRYO6Wr7eHENQoBxRlJi5MIP0DF9O0CFJEis3ZbHviJXX6+owW0Te6peEwykx7v1ghvaJ5I1OCXy9KZrf7rq5/qsLg15G22Z6IsL8aslDxqaycVEkKzdbKFZEyfVf/SP2GxZF5iERPnrSxuK1mTniEMFBfn6MVk30fDw9jd1rcm0SaJTjdjtfiNfpn8SpE18y8O3CHUjnNm6OHN5P796DGTLoGCpVKh1ba3K6A89cdDBzYQY7V0Xz7pgUVs7JW2GrXF7NjpVRdOyfxOt1tHl4Yjbv9dK6be9/+dorVqzIhtUyrDaRibPSuH3PTbFYJbFRChxOCa8PDh63E2SU0bqpjkmz0tFpZXwxJYxNuyzsWp17P6pVVvNWKwNteycyrF8gtappSEjysnZbFgq5QLsWevqMSCYzSyQyXE5YiJ8qYMJn6UwZHcLVa06mjQ2ly6AkWjXRM6BHABNnZbB7TRRut/SXI2kACoWcKlWqvLANLBYLp04epGkDNfNXZlKvliafXU1pXg4cs3L+sp3YKCVJqV4uHvIr+Ol1AhM/CGEiIbTtncDBLYWLDkWEywkOknPwuI12zQ3IZAIzxoUycpKJXaujCdCJrFs1iwNfLkCldGIyefC4ZQwYlYzbC0Wi/d2nKSkiO3esZcDAkS8k6vA/Bf+UL4S/7w/Dw8OJiCrH91eTEEX/+ExBCt57DmYzrF8g9WpqaNUjgWH9gvhmp1+sy+EQ2X3QyqnzNm7e9vD1N1ZaN9Hn6/J2uUS8Xom5n4Tl+U6BRjkVyqjo3iEgHw+uUimwaXEUnQYkUe0lDVUqqHn3naB8x8ybGkarHok0elWLJcv0t3yCQqGg34CP2L9vJ7t6XEav8+H2yKldtwOr1o7IMz597twpViydyivV3JSJ8pDyJJs0ycu2pRF8PN3Ezn3ZxCV4OHnBQb1aGg4ct2E2i1Qsp6JNUz1Wm8jur7P5cEggH/3e5VWvlpa9h7Jp0yuBujU1tGys58jAvOJ6VSupMWeJ/HzDzayJBdNTNGukZsGaH3A4HOh0z18cksuc+TYqgiDQrrnB/1/vBO4/cvPjdRdZ2SLRkQpu3fP4u6sUQj4i/JaN9UyYlU7J4n6xn3ff8XeF3brrxmqDC5edHDhmQy4XUMj9PJ9ajYzJH+ZWp+evNLNvQ3S+LsdSxZXcf+TO143xDL/ecdHiTR33H3mQy1+M9/DP+OWXX6he2cHsSdFs2ZtN50FJyOUCbrfEG/W1LJoZwYYdWdRtGceQvn6S+cs/+rmoKpdXseKLCI6dtrH9Kwten4RSAXsPWvnxuovRQ4OJiZJz45abucszqVhOxaFv7az4XUCpdAklBp2MTm0MxCV6+fmGC6Xyr69FEPyqyG63hNsl4pNp/23xwYvg3xUbhoeH4/H6EzNR4Qp2rw1hwKgkbt93c3x3BMPHuQt91lJMXrQaAZ9Lzez5VjasCKFDaz1Xf3Fw47bAzzdcOby5oSFyhvUN5OhJG98fLZrnmS5WRMmOlVG06pmA1Sbi8UhYskUiwgofUZTLhb8cLzYa5chk3he6940bN+PUyf3MWvwTIwaoMOhlSJLE6Qt2ps7NYMeqgm3euomeOcvSMQbI+WxCIfQdR6x5KDTKlFQRZJQT8KRivu+oFjTokytz+/Z1SpaATv2T0Gpg5GQTfboYC72mjq0MvD0gkXsPPX6hjxtZuCQNTZs2fSE7yAQ3pnSJd98JYkCP3G7WiR+E0GtYMnNXZjL5g9A8BQyfT6LLoCTG/6k7vF1zPVu/tNC/AH7orXuy8flg4+K89FtOp0jb3om8UV/LxavOnOSpTitgSvPm68z1+STOXnJw7IyVyR+EUKOKmnq1ItmxL5tP56RTv7aGxBQv0TFFCA0teN0oCGazmbKlVGSafVishW+QJUnC4nKilKyEO8sQmlCKbw+d5s791N+pCNQ5z9HFK06av6Fj3grz76KJAucvO2neqPC1qkfHAAZ/lMqMcQb2HLTk7AMCjXIObomlcec4znxnB0GgdHEl0z8OzUnObNppQ5OWmyAM1uoQRStmc9r/WL/479wnf3N4J6JPwinLItObRrCQm0yTJAkTiZjJQEsAcuQk8oTSVKIqryITZDgkGw+4SbXSngK7EAFavqln+YYsti6Pou/7KRzd4acV+fKgDVdKKL6Iu6xfFpIvhlQqBdYvC6ZZ81s4HYEMGajNScgvWWfGays48aX1BiJ65Vy/dpkmTZoWeExB6DugD8eOLvrr50SS+PpYNi63yLWbLpwOD56MMOpKryATcvMHCcID4mS38TkVeN0C8cluzh4P58TZRJ488SFTiqjVCp4muYlLUPLKK3LWbHZTp2UcWq2AJAkkpXgLXIcOn7Dx6ZhQdu7Lps+IZEYNDqJiWRX3H3uYsyyTh0/cmLO30PudQS8UEz5D126DaN5kNapgFzqnkq6DkhFkElqNjPQ00KaVxqxI4lopL4YwH1J8wZMtHslNYIiPXV9ns2K9BbmoIT3TR1CQQONO8URFKvB6JUKC5EwZHZJD9RIbrSA8TCiQKz0mSkHDV3X8dtdNiaLCXwrSeTwSAgIDPkjhi8mh+KTC+dr/DEEQSEv10rCugqc3AqlIzZxuXkmSiOMB9/iFclRDEASKpL3Gzj0nOH4iiTq1VGiUcr7/wYM8I5bilpd5aLyAW0ggtpyN5kU03N0XWGCnNYABI79xFS16KlELpaTiCXd5yG2UqAkmHHVoNlNm+OjcIfd97djawHeXHQwafJ3SqQ3IIJVH3KYa9VCg5GfO41FnEhxVcIfq38E/lvz87bff0Ol0lChR4p865b8NFy5cYM+ePYwZMybPqGq5cuXyEPGWL1+ejz/+mKNHj9K/f/8Cz7Vv3z727t2b8++SJUsye/ZswsP/WgF9z84VLJuuQKeTM6BHIL/dcdOgrpZK5VWoft9UyGQCX0wJo/Hb8SycEU7DeloWrTaTnunLQ3o/+cNQDp+wMmZqGsvXZ6LTCvR9P5VXXlZTv7aW9EwfnfonkW0TGdwrgJkTwti4K5tHTz1kZPoVGjcvzRv0gH/T+DjOQ+ueCej1cuQyaNfCQLf2BrQagYQkb07Xy537boqXqPqXiZG/gxs3brBi+WfEPbmHSqXl7a6D6dSpWz5+GaVKkWO3gqBWgU90U6JECfYduMDCBTNo2etLRF8WNquZN1/Tsmt1NJlZfuGkghy7TCbw0dAg1m7LyqkMX/7JzYkL4Rw80h+F4l973aKjo4kuWovWPQ8zdWwIjf4gJnLhsp0PP0nj8NaYPAHnzdsuegxJQqOR5XSwPUPX9gG8WV/L5j1+kuVWTfQM6RPI4rVZnLvk4PNJYURHKnj01OPnu/zRwd0HLsZOS6N0SR31WieiUvlo0jmekCA54aFy+o9KYdbEUMxZvkJHLB0OkcCg4n/rWdi7dwsjB6o5djqb1k30vPtRKp98FEpstAJJkrj8k5OhY1Lp283IhJGhnL1o58o1Vz6H6XZLZJrFHAGTP8PtljCl+1g8I5whY020a+6vbEdF+BPNJ8/ZEGQyTuyNzBmt8Hj8hYc7D9xMHBVCv5EpTBwVxOeLMwnX7Wba1MesWr37ha/534l/0hfC3/eHALv2fMubDUuzcJqRviOT2bAwKk9X3dmLdrbuzWbjokj2HrKi18k4/K2NjEyRxg20zF9hplfnAOZ8Eo7b7Velbt0zkU1LIomKyD3Pti+zefP1ghMxF684820an0Gnk1EkRsHC1Zm8NyCowGMEQeCtVgbWb7dQo+ZbL/wOnD17ihlT3+OVak5ereomWKfm17sG5szfQI0aNfIce/78GXZvm8DhzUq0WhWgYuQgPU/jPfQflcK6+RFM+DwdjVZAypB4570URgwI5OXKan742UnDt+KRfBJ2p5QzYg5+BeS3WhrYf9SWp6Pzz/D5JH6768qj9PhnvFRBgcfjeSE7+CQVPp+7QN8C4PXC15tjWLQmi5bd4unS3ojdIRa6wREEgbo1NMxekkm9mtocIv4ZC9Kx2kQWTg/PERxMz/AxYVYabo+Uk9x7+MRDqeLKAjlYB/YMZN6KTFZ8EYkoSsQnepHJ/EFycqqPxBQfZUupmL1cxvhP+vxL6+OJE99Sq5oLuVxF365G+nbN27GZZfGxZbeF4kUVaDUynsR7aNJAxycfBdO+TxKCIPDoqZeoCAWHtsYikwmIokjfESm06ZlAcJCfdqdkMRUnztr55KPQnM39b3fdZNtE5izPZOqYUCQJBn2YwuM4T4EdxXa7SKbZf0827MwiMFBFy/Yj/vH44J/GvzM2jI6ORiYoSEr1sWt/NmVLKbn+mxuFQqB1zwSmjgml7/spfLMzNk/x0eUSGTHBRPM39Nz9zsBvtzJzfjdyUBDdhybTorGedu8ksnlpFCWKKtn/jY0u7Q0FJi0VCoG+XY3MX5nJ/qNW3mplICmlcGVul0vEZis8IXXmOzuiqH7he79+wz62b99EnZbDKF1cwOWWePTUw/5NMXkKY0kp3hxl+rOX7BSJUXDkpI3O7Qy8/FLeSaBjp/1dgyWL5X1mYyKVmG/4UJD/WQ72RXPl9nV8Pomty6MY8EEKfbsYcxoSCoJCAY/jPKyaG0ndmhoWrMpk5wENxYoVe8Hkp4zYKFmexCf4fdrW5VHUbv6Uew88DOkTSLFYBT/fdDFjQQYdW+rzdGcBDOoVSM9hyXjcEn26GtFoZHi9Ejv3ZzNtfjpbl0fn2wNoNDJ2r4nmtXZxVKmgYvMeCwN7BtK3q5EFq8zMnJi7wT1y0sa85ZnUr63h0zFhXP7JyeylTylTSsmCaREsXpPJviPZnP6qCC27J2E0Gp973Pv+vZ8ZNyKYL5ZnUrGsiivXnLzycv4pr9Pf2dFqIS32ErEJbyIhEhbl49SXRXI6VQVB4M3X9RSNVdKqSyqSR0mRciZiikg0b6agRLHC76tSISCK4HJL+fYbKpXA2nlRvDc+ldXzInKeMUmSOHTMwYL5Xoq6SuQkFgSNA49Poly5Sv8j/eK/e59stTtAECiii+Kp+y5pUiKRFEWGnDtcI4IYygsvA3BT+oFq1MvhSAbQCnpKSpUICfm+0M+QywUUCoGoCAXVKqvYe9DK2fNeTh5VEJtZFVvl04SFBvrFkrzkKfhFRypQhWbR6g2RYQODsNtFVmzK8tMpuArugrXJzAQYJc6eucjcec9/z6OjowkKKYbV5iuw8UQUJZJSfEz5PIOGdQN4rY6erVu91PLkHWcXBIEilCHLlUE2Zry6TIL0Ah9PT6N8aRUXf3ZQq5qG1+rqsNpExn+WxsPHXsqVlXHhSHHeG2/C65VYu81SYGen+/f3YtKHody662bsNBN3HrgJNMooUdTPiS/5TAwf2pVvjr84Vdy0T8dhNMoZPcxAQqKX3+5KhATLeLuNgbWbrVz/KQGn08WhrdFYNAnIZQ+JkUrnO88T5U1UFhvzltsJDgarysONW1A0RkHlCirWL4zMsdcfkZzqJTKicP/QqL6Wb07ZCAmEsxcdLF/lJD0NlCqJXt3VDOhlQKuVsetrK7OnhOH1SnTom8zQEUtfyAeYknzs3y9Qm1r57m9RqTQ/cY4b0mUEBIIIxWtVY7BW4bT1Z+QSBJkro0TNQ37F41AgRWWwY20sG7ba+EWWjV4qWJTPTjZlygokJFi4Zf8JHx6CYmy0ramiYlk5i1c8pWJFNZ075H+v69fR8mZTJ1e2pRMqRBIvPURCRBAEAqQgkoXH1C//z+WQ/rHk59SpU2natCkDBw78p075b8HFixdZuXIlH374IVWrVv3LY2UyGaVLlyY5ObnQY9566y3atGmT8+9nD6LJZMJbQOv7M1itSTlJrKvXnNx76ObWPTcliyl5EucnTp4wMpgteyxUq+wfdf58SQYZmSKXjxbN91K2bmLgzAUHL1dRMWeZmSPbo/MEiL3eNvL54gycLoFBvY306Gjk6nUHnQcmERutyBf0PEPfrkb2H7Xy9aYYHA6RHfuzad8niTo1/COnz5JSMxd76T1wMElJSX9p0xfBpo3LuXZlExNHClQurybbmsXmPZNo3XI+y1fuyTOKUbVaAw6dOEP5MgWf6+AJFUNGtiA5ORlJkmjYqDVaXQiiKLJ393IG9fKL41z4wUHt6oUT7tarpWX0p5mEhzk5/4MclbYcC5cswWQy/SPXXKZsNaqWOpeT+Lz8k5MFqzL57Y6bb3bG5qu0v1RBzUfDQpixoGAS7fAwBaOHBrP9KwtBgTJOnPNf37PuJ/CPZq5bEMnkz9M4ed5O0WLlefWNd2j7djRjR/cmIlRBVIQcj9dP8j9odCpp6T7Wbc9icO+gfJ+5aG02LdsM/FvPwpmTB9gwz8Cu/Vm0a27gpQpqxkwzYbVJeL0SOq1ARLiMW3f9VWS/0mduhS09w8fS9X5Fb5kAH001sWFRZL73ZdGaTLq2DyA0RIHLnbdC5/WKjP40jdmTwsg0i0T+7seVSoERA4MYNclEfJKXTUsiGT4uFQl4t7eK9ydd5ptvvqFatWovfN0KheK5EoT/JP5pXwh/zx9KksTKFfM58PVGosJ9TPo8g7QMHx36Jvw+yuJXTixRVMnsSWH0HJbMu38Y1fzpFyejPzHRu4uRft1yn+sPhwT/LmKTyv6NMUiSxJETNr5YmknXDoYCeYnkcuEvedEMOhnfnrUVOI75DNGRcuYut/L1oUEv9A788st1Fs8bxFdr1eh1Cp4t3xmZVroO6cD0WTvzjJbNnP4B25Yo8iXlihVRMmFUCJv2ZLNteTRTvkijfGk1s/6wUa1XS0u/bkba9U5EpRDo0DcRuVwgMEDG4N6BvFZHg9niw/OHJOAfkW0VSU33EfN7hfyvOJQdDscL2SEysgxff/NDHgXeZ7hz302SyUvZUmqWzopg9CcmZDKJLItYaDEGIC3Dx9A+gWzebWHUu8Gkmvzdiz+fLJYnARQaImflFxE06hCfwymVbZUIDS64s63Wyxr2Hcmmdc94HE6oUEaF1ytx576bDLOPvetiOHHOhc1VBoPB8C+tj3K5goSkwhPNCUleHsV5WD47Mk9iQJL8yvUAB4/bCAmW5zzjMpmMzcuiiUvw0LZXInVrKalYzh97PLOLJEksWZuJ0yXx9aYY3ptgQiZAj04BjP7ExM5V0XmeEUmSmPJFOn27GtmwI4sla824xQDmN2vzXNf/7/CF8D8jNmzYuAv2zK/47rKD9yeY2LQkisrl1Vy95mTWonTik9y80uwpPToGUKm8igePPRw/Y6d/DyOz5zowZtbAE5W72Q8LlWPO8lH9JTVnvnPw6Zx0UtN8pGf6WDi9cBtXqaimxktqps5Lp2QxJZXLqzj/vYPX6+bvaFq/w4LZ4kMUpXy+88x3djKzRGQy3ws/+6IocvybrygaI+PAFv94efd3k/jpFxeVyql/L9Smo1BA8SJKbt9z4/VJLJgWQbZNpM+IFKpVVtO7cwAeL+w9mA3AslkR+T7r8VMf4fyFYIsEZw5Gs3StmVGDg3irlYFew1MYM7zgw0+cs/PqK1oa1PPb6+MRIZgystmzZzevv97g+Y0gyBkxsHCxukkfhvL5kgyWrMsk0yySmuZDpxEoUwAlkVIpsG15FCMnpVK9yVP0WoGAABlvtTRQpqSK2tUL7pQNDpJTuZyaV2urmbfc31zR/a0ATp63M/6zND58N4g7Dzxs3GnhyPaYHL/Rs5ORTLOPtwcm8c57Sbz8kpqenQKIilDSr3sA27dvz/N+/BXi4xNQVvV/7rdnbYybnsaC6Xk5aC//5GDmIn9y1On0cdN3Bq9PZPooXb4R/cRkLx17ZBKYWJMQyR8feu652fnwBkWqJ+Wb6niGr7+x0uhVLXqdwO17nnxrTvkyKpbPjmDy7DQePPIQFqzg6WMZQkYkRcy5HXhmKZ1iJX08ToJbv10hKalRodf+vyE2/Du+MCy8GA/u3EduDqcqRTCTzn1uYicbOQoySCVdSkGJCjfOPInPZ9Ci49dfpUK5reMTPRhz6HG0jBxrJjq9NkXxx0qiKDHsw0zOnPMi8ymRFB6aNVEwbaKf2kCvhys3bbTvY0cUJTq3DSAh0UuAvcjvPKC5nylKIgnSE6KVEqmpphf2h5VfasDMBV8xc1L+jumd+7IJCpRx6UhR5HKBg8etnNsZhuAtOB4qJpXjlvIilSuoGTvKQHionD4jktm+MjpPYahtMwMbd2axanMWbXsnMbSPkalzM9BqPWz70kKPjrmdeg6HyP1HHr4+ZmPEgCBOf2dHr5Nx/VTxnBhVFCXWbsti3fZfWTB/Jt2693shG3y9fze1a6j59oydj4YF88lHoSQm+ycaVRqJ6BIOlowMYc7SFH69LWIOuo3DYqWItzxqQYNNyiYz+DfUgekM6m1kYK8gAgwyhoxJoWVjPe1bGGjbO4G0dF+BfNOfL86k0auFj7NnmkWav6Fl8zYXpEdR3FeZMEGDKPlYP+MJW3c+YM5nBn78xcmnY0IQBIFVm22ULFX+uZ8HSZIQBS9FpPJ5ni9JkvDi4SaXCSGCaIojR0E6yfhkXsq1vMGqEcH4RFi79VeOnXBRIrU+AZ4gsgNOEBWhYMA7erZsvktISn5tC1ESiZfd58LqYFZvzmbthiyqVFJw7KuYnE5YtUakQtnC19FB/XR8900cZIQRQjgWzIQRhVJQEhwiIkmyv7TDi/jCfyz5GRgY+C93tv27ceHCBVasWMHIkSPzddEUBEmSePLkCUWLFi30GKVSWShxsST9Fe+Q//9XrjmZOjedTYuj8lSST523U79tHEVjFPTvEUivt43sO2IlxVT4+NDgdwIZOjaFCaNCChwZ/XhEMM27JjCkTyBKpUCtalqqvaSCv6Cb0GplOWThWq2M/t39nUPvjkmlT1cjT+I8jPssjVv3tUwvV+4vr/mv4HK52LFjPadOfIlK4SHbJiJ6M/h2V2jO5wcYZAzvp6FKxUw+mz6amZ+vzPn7xo2b0av7F3Rp687p4nmGazfdxCVHUrVqVe7cucOEcYMxqJ/SuokTl0sgQC+jXR87bZoHEBnqJSOz8C6H1DQfYeEViSw9msltKhIR4Q+k/+51/xmnT37JnhX+Tf/RkzbW77Awa2Io42akFXhPwc9D9fGMNB48dhfIwfY03kNEmF/YZ9MuSz5l4mcY+14I277KpmKlqty9+ysH9o2jYjkV3ToY+OqIDb1KwO2Ch4899OlmZMuebNIyfAzrG0RQoJy0dB/LNpg5fcFF9z76v2UThUKJwyGybkEkLbolsHtNNNt/J9n3eiU27rKw++tsbt52MmaqiUmjQpg6N4MJkkRCkpe+76cw9r1gpoz2LywzF2XQplciE0eFULm8ikdPvXyxNIPYaAUfDQvG7ZYQxdzveeKcjcdPvVSuoOLXu24OnbDx4LGHT8eE5iTFh/ULZNEaM8s+j0CjlnHnvpMzF+0M66Ng/sbVVK269IWv+/81/jt8Ifw9f/jhqH5UKfMTPxwJzkmipaX76DwokcbNdYx9LwSbXWTHvmy6D0niwJaYPM95jaoavt1ThPZ9Emnxhj7Pe1KxnIrgQBnNu8aTYvIRGS6neFEF5y87OXoqAYNOxozxoTncsmEhspxOv2ff+cfrLn676yYoUMa57+20bKzjh5+ddGhZMH/bme8cyBVBBAcHv9A7sGrFDFZ9oczXwR0SLGfhNC/zV33OZ7P8Pi8jIwOj3kxQYMG2fqO+lrnLM/H5JC5dcXJsV376B2OAnGkfh7Jqcxabl/q5geMTPcxclMnln5y81crA6i1ZDO8flO9vp81LZ8L7ISSleDlwzEbH1vltkWXxYcoIIDIy8oXskJGZxLL1WUSEKXitTm6gee+hm3dGJIMIH31qon93I2PfC6Z5twSKxig4eNxW4D1JSPKiVAo0f0PPOyOS6dPVyNsDExnUK7DAzjdBEBjzXjBrtmYx6YNQypRUcq0AddFnsNokalTR8MlHoTnPr8slMmqKiW7vmihfsS6zZq/+l9eI+vXr03OJxMhBBSeb567IpEdHY76OqHOXHNSs6v+ZQuEfWf2zWEDRWCULPwtnwcpMBvQw5tglLd3H5NlpKBQC44cEM2FmOq0a63Pud2S4gtY9E+jd2UjVSmruP3azcJUZt1vixi0XEeFy3B6R9i21XLp0kfr1X/uXbPDfhf8psaHdGk+AXoZaLXBwawwRYQqsNpFV6+zcvqEh0BXKw2QT6za6KFvOTdlSCsIDtXw2w0twUl3syky6dcj1jT/94sLrhRu3XIweGkSzRv51ee02C4+eegpVt3301EOVShoePvXy4ScmAvQyRpxPZdrHoTligm63xIadWXxzys7QfkG06p7I9PGh1KqmJssisnJTFut3ZKHRgM/nfuHnf/my2dSpco2v4/1r9OqNVm7/KufEERcfT0zGGOri+J6YPPHeM7Gh9QsjuX66OLEVEvjlaBA2wUL7HkrmTsufODh1wUamWSSikFm/LNKpUNE/WfPNaRvf7imCQiFQrpRfBbx9i7w+x24XmbfCzMbFebvmP3xXy4fTV/Daa68/tw3CI2IJDXYU/vtQOfVf0VCzmpYAg0Dj13TY7BK9hifRsZUh315BoYD4RC8hwTIObcnVBDhx3vGXHalGo4xuHYy83cZIy+4JfpG7EirOfe/gq8NWAC4dLprPnwYHyZk/NZwlazO5dtNFn9+71aMiFFy68QutW7d+LjtUe7k+G3ceZsPiKJavN6PVyhj2cQoymUBYiJzUNB9VK6nZuTKa/d9YuXrdyamjgQwZk4LbqyY+0ZNnQmHge2YCn9RFLxhzOjGVgopyYk0exR/n8LdWWjfNe18zMn0s25DF4W0xOBwSbquKlRuyGT4wbwd+2VIqypdW0byRnlrV1PQekobCXBS54G8UyRCSeaD6iYoeEYVCICH+/j+2f/gn8D/FFxYtWprL0hl8GivpzmTucQMtehQoKUoZoiiGXJBjkyzc5ybx0gOKCHm7/GSCHCk9gi8P2Xi7bd77KUkSMxdl5oijxSV6wCcnSPAnVzySmzt3RbhdiSKSn0dbkiQubEmmyeUb7N4Ugk4n8M1Of2x19bqTbv3Syc7UIAjX8UoiBslIKSoh4uMO1ylOWeLif6Vy9bAXuuc+n48Thy+gsAaQlZ3KpA9DiI5UYM7yN6Gs22bh55PFchLxpjQRHPpCx5fVaImNkfP1dv+1bv/KQt9ugfk64gH6dgtk/zc2VswO59M5GdSuoeGrnXI+nJjJzIWZ1K2lRpLg8o9OpowOYfUWC22b6dm028LFQ0XzFAdkMoHBvYP45Vc3GzcspUvXPi/UCS/IvGg1fs75Z39XvKiS6ePC2HMwm407snC4JbatimD24gwqlFNx+24qZ84mo1HJKVZUxqulRMqXMeR006emeUnPFHP8+MwJYfQcnsyyWRE5gsEej8SKTWYSkjw4XYXnB3Z9nU3bpnr09lBixeo59pcJcsI9pci8ZaBj7x84vDuXcmtgTz2nTh6mZMn3nssGLpcLmQAaSef3J6qnOMIeEBgsYvO4CMsMINgUi0bwN1BFUYwwMZqffz5DudIqAgwyalfXcOWak3f6XMeQ2gC1WuDhEw+fz8/G5nFxR36VMr6Xc0S7PJKb3/gRnyjSqWs2YVEiRSLUfLklKA8FgF4nQ6Mu/H5q1AII/ikRD27cslSMYjBZZKI0B/Lkqfkf84X/WLayWrVq3Lp1q9AKyv9rOJ3OPJWm1NRUHj9+jMFgICwsjO3bt5ORkcF77/kfqAsXLrBs2TL69u1LuXLlMJvNAKhUqhzuiT179lC2bFmio6NzuEweP37MgAED/vHvX7L0y/x84wdmLMhg85KonFG8Z3jzdf+m/+ujVp7G+zOl2VYx33F/REiQnLQMkbcK2ZQLgkD92lp+uuHKEQYa2COQoR+nFnrO1DQvOm3e+12jqga9TqDf+ymULK7k0RM3A3sEceTI13To8OLE3U6nk+FDu9KldTKHN2lQKgU8Hhk796vp+m4yu1ZF5VFrbFBXzdwVN7BYLDn8d3K5nM/nbKT3+31o18xFu2YCHg/sPihx8acgFixahyRJjBrRk8kjTdStqYbfR5x6doLtX8lYvT0IS5YZmeBi8ochBXYRrd3upXffUTRs2PCFr/N5IIludDr/ONL8lZkc2hpDhlkk7C9GrGQyAUmU6DU8mWM7Y/MI+2RbRYaPT+WLKWFUqahmxIAgRk4ysfdQNm+3ydtZFWCQERuloGfr0wz9OIWIMIFuHQycv+xk85LInC45m11k+LhUShSRs+3LbL7/0QWSxOM4L59PDmPU4EB6vr+B9u07vfD1N2nehR37Z9GmqZ/ztvuQJKIi5DnKw22bGji6I5Zp89LYsc/JpZ9EvF41n36RyZ2HLlZ8EZFH4X7CyBAePfXQY2gSLpe/Su/xShgMMn676+baTRetm/hHrx48cjNqsolju2LzbKiyLD56DE1m5oQwqlVWU6q4X8QEIDxMxsuV1cxdnsnMCWGkp6W88DX/q/hP9oW//PILSuky49/P240TFirnyLZY2r2TyIRR/k3Um6/p+PmGq8AEv0Ih8OGQYNZvz2LSh3k3uF3aBfDZonTeH+hX6p09KSynqpuU4mXkpFQSU7y0baqnTVMdI8ancmhbDHcfeBg12cRLFVTUrqHh4WMPXq+/y2jFxixaN9Hn64o0pXn59qyDj8cveiE7eL1eHLZ4YqIKrppWLq8m7umvOf92OBwEGgtfh5+t0XcfeKhWWV1oN+vrdbV8sSwzx9cViVGy7PNwBnyQwvD+QcxdnsnNWy7GjwyhWBE/v+WsRRlkZol8MSWMbKtIp/5JlCut5KUKuV04VptItyHZDH3/ixeyA4DPY+PL9dF8OieDmYsyKBar4PZ9N/FJXsqUUFKjqobX62hZss6MJIHok8jI8DLhszSKxSqoUTU3+Zdi8tJ/VArzp4WRnukjLsHLW30TiE/08vU3Vs5ccqCQ+ycjOrTM5V16qYKaT2an8/F7IRj0MkoVV3Lqgp03X8vLU/U4zs3dhx6O7sibXFarZSz/PIJ6rRKYMGneCyve/xler5fLly8TF2+m5zDYuCgyp5tCkiSWbzDz4JGH9QvzisBYsn3MXJTJ+oX+BHRqmpcpH4Qwe0km86flraA3elXHTzecdHs3CSS/8E7JYkqG9g1izdYsShVX8uipm7mf5nYQd2hpoEkDHX3fT+b4GRt1amj5cn009x95+PWOm+AgGY1e1fEkzsbhg5v/nyQ//5P9ocVipmhpGXVraokIU+B0ijRtn4Z4uypFxN9H8aQ40tNSyE4rxeWLLrToKSIYsWPFHXOLd/v5748kSYz/LI3K5ZUkpnhzCgOCINClnYHuQ5Lp1iEgn2+QJIn1OyysmRvByfM23m5rZOMuC4EBMiZ/nsaU2elERcj9QhehMvp1D6BDywC+PuCma49sBE0aYeESIiLfHy5K58HJ3H/kfiE7uN1uLl04xLp5MlatE4gpn4TPrqGIWInqxJCsvMK2deQrdBeNVTJ/WjhfLMvkg3eDCFeFEWmphCRJHP3qe0KCsnj/3QAMen+MtftANlPnZlCzqo6nFx4T+qdxVZ/kI0F/nS+G+J8DnU6WU3iYOSGMAR+kcPaigz5djYQEyTj1nZ35K8wsmRmRj3s4JkqBxZL+QnZ4tX4Lvj23lWqV83ZlmrN8uNwS35yy8sZrOlo3yY35tVr/+OWwj1NZMC08J3Z2OEQmfZ5O2VIqahhkecRQtZr8BZEcG/gknsR5CAvxd4x3bR9AlYoqKldQM04Db/VNJCJcUejepFplNYkpPlRKgd/uuqlbU8u3Z+yUfun5xxvbtWvH3NkfcOWaA5VSzo6VkWRZRMwWkehIOTGRipzEqznLR3CgjL7vp1C7hgZLtsj4z9KRJFg0IxxRlHh4W0lxwVjgZ0Ulv8rYqaf59qyDnm8HYDTIOHLSxrL1WUQFa7h6zUXNaio06Fm+UMHjp5l8NCKAyHAFT+M9LFxtRiaDXm/7u+K+2RNFvZbfkZytR5D7KFZCRBvnYPHMIvQckkJoWH7RrH8K/8m+sEyZMog+gTjvIxToMRCIDBklqUigkEtNpBeMVJXq8Ss/ECSF5esADc6swAcTj3P3oYt3ewcRGiLn1l03XyzL4KUKahrU0+b4PJtbIJWnRFCMx9ymrK+mPxn6jKpAEAgRo0m/K9K2+3VkKi+teybg9Ur8fFWgpL02pZ9xkwqQKZm4win0BFKC8gQKIcR57tGg4fOLHQFcvnwZVZaeCEslTp4/SFa2iMUqolYJRIbJePM1LT/fdFG7ul/HonIFFVKQCbIKFkiykI5H9LJkrZnBvY18c8rOgmmFd9S1bqLn8k/+/VXDDvHEqEojZBkwCb9w4lsRh8eNzytx+ISdpbPC6dAnkZ6dAgqdxBnUO5Bfbpl58OABZcoUMq5ZANQqgaljQwvMQcll8PCpl827s9n9tZUncR7OX3Zw8ssY6p1NYOeqGMqXUdG8awKfjc+NYc5/76Bl49y4rkpFNctmRTB7aSYJSV7UaoH7j9y81z+IXWuiGfhhCl8dtuYp+D+jnnn4xMPYSVbKWWsXmHgOJoIsnY6VG7Oo/bsSvEol4PN58h9cCJ6J81rIxBuUTNPOZj4dF5zTNPHgsZteg77H8lsNjJL/OhWCEr2pHOu2PGXUUL/fe+VlDa+8bubGl4lkPvHRsm02waZqVBBCSJUSuMZ3CIJIUJBARrYbPGqqUJeE1EekmBSEVo7PR3lVv7aGzbuzaf5GwXQmXx5wIDeXQpIkzJo45szUsXHbWZSPPJTMaMSNhxef2w7/Ff6x5Gf37t2ZNGkSq1atolevXi+sWvhP48GDB0ydOjXn35s3bwagYcOGDB8+nMzMTNLS0nJ+f+LECXw+H+vWrWPdulwF3mfHA9hsNlavXo3ZbEan01GyZEmmTp36Qi/n82LgoDEMerclL5WTFRo09OoUwOI1mbjcEqOHBlG9iprVW7Lo0q5gPoZT39nRqAX+qkFXrRLwenMz69GRCkxpPq5ed1CrWv4N2qLVZvp0yR8kNH9Dx517HlRqv+pj365qer2//W8lPzesX0Kfjsl0aZ/7+UqlQO/ORrRagYWrzYz7Ew9f9Zfg8ePHeUYyihcvztYdJ/j226PMXXcMmUzOm03eZvCo15DJZJw9e5aq5VN5HOfh4LFsAo0yOrcLoGQxJT06atiw4yF71oRy9bqLoWP9BOl/HJf58pCDA8cEQq7MZOvGz1BpgunWYzgNGrzxwtdcGAIDI4hLeMxvd920eFOPWi0jLMTP1VZY4cGc5eeVM6V7adc7kVdf0VK2tJI79938dMPFlA9DqVLRHzzLZALzPg2nbe9EOrXO3xkgE/yk1eYskZGDg9ixz8rhbTE5i5jdLvL+xFQSkry0baajXi0dpy86CA+VIwKtGv/u9ETr37r+Zs1a0af3Ek6cfcKQvoGs3pxFeoaPIR8E8srLWp4meOg5NJlrv7oY9W4gWb5edOvWl3lzPyXLsj9P4vMZ0jN86LUy5k8NpW5Nv4DSr3dcjJuRxsPHHmaMD2X6/Ay2f2Vh/cLIfBuqQKOc1XMjGTPNxPYV0dy87c6pkP7wk5M18yJxuiR6DUvGECBw/fr1vzX6/nfxn+wL16+dwyfvBxX4O61Wxut1tXz3g5PX62q5ecfFawWMXT7Dq7U0rNqcle/n2VaRtk317Dlo4/C2mDyb/ehIBevmR1Kr+VNmLcqgfGkVoiRR+fUnGANk7NsYk2cT+/6gIN4dk0q5Ugq6Dk7i0zGhVK30u4jCdw5GTTJRs3ZrWrRo+0J28Hg8aDX5322fT+LEOTtP4r1kZgp4PB6USiWRkZH8/Es2khRUoE9ISvGSYnrmM17oqyAIAmOHhzBnWQa/3XGhVQuM/yyNbJtEkFHGpasOVs31jwoaA+RsWxHF6E/S8PokqlVSE5fg4bsrTjSaQAICCh7Z/Cuo1QYkycnCGeG4XCIffZqGWi2wdn4kpYsr+e2um+W/J581ajhz0UFiio+Zk0LpMyKZMiVVlC+jIj7Ri9MlMvfTMCqXVzNpVhpD+xiZv8rMZxPC6dzWgEIhYM7ysXSdmZPn7Sz5XSn9zgM3dqdIy+4JtG6ip3Z1NR9MNtG1QwDD+gYSFCjnxi0Xfd5L5osp+bmvntlxeH8jy5cv4tNPP3thOzzD9m1rOHhgEzUq2+nWXsmB41ZebRNHjapqDHoZt+66qVNDQ1Kqh479EunbzUhkuIKzl9xs2pXF6/WCWLdD5MwlH5JQhLuPLIQE+Ue9xgwPpnQJv5DImq1Z7NiXzfdHiqJSCbw9IImSRRU0fl3H8g1meg1LRqEQeKuffyzp3XcCadVYj14nYMkW2bM2llt33fQensIrL6upXUNDcqqPfUespKZ5KVvu760JL4r/ZH+o14dw/MxNur/lj/HWbbXiuleacDG3izBSKIpPErnHDYIJxSM4eSS7SUjRbA7sCsEYIOf+IzcfT0+j8es6ZDLYfcDKa3VcOetjoNEvcDhigonZk8NyeOTsdpGx09Oo/4qG8DAFGrWMNk319HrbmKOS/kf/OWdZBgEGOTa7yM27DjIytZTQlaT9O6mY0r2EhCjYtjyK+m3jXsgOjx49Qi230aKNSICpFlWlMNy4SOQxSVwiJthGlYr5x9fBL8Z2/5GHbKuEzOePewRBIDa9Ll8uesL2bY/Q6kWcTkjPtnPnSlG0Ghk9Bz3i1hUT+vQyKFFjFkykG+7S/i0hhxrH480doVWpBLYsi+LH6062f5WN1SZy5qKN1+to+fWuC1O61++jfk8+JiZ7MRpfLNHVuUsPenVfzqCegQQa5Zy5aGf+SjN6nYBWI/D9VSffXfGL9CgUuQ0CVSqo2HPASoe+SUSEyZEkP/XHwJ5GzBaRkKC8e44hfQKZNi+DpbPC860na7dZcrp9AZo01HH8tI22v/OkazSyv5weA39xslxpJZd/dHL/oYdz3zsYPLLxc9vBbreTmQHDPzZhscCKdVZmTArOd5wkSez+2kqdmhq+2Rmb51m9dtNJo7fiyM4GWUaJQj9LKxjQy3X06Wpg9OR0EuPkKFNLUtLbAPdTFx8MukPZ2uko9D7CHr7JmXVpHDh2lXJlZYSHyenfPZD6tXOFOsNC5ZQvpyAyzEuzN/Qkp3jZ9qWHNVuyQICWrbo+tx1eFP/JvrB06dI43SIy5ChRUZyyPOZOnsTnMwiCQAmpAvE8pALV8/wuSXgCplhu/ppO867x6LQyqlRSMXJQMC+/pMbrlRj2cSq1X1Zz+UgEzTve4d6NVLI8VspQsGhriC+GHx7dZOR7eqaOD2Loh5mYz1cmSMgbCwQL4VSQqpOJKed7S5JAnbr1X8gWaWlpCDY5Ij6UChnrF0ZitvgYNdlEssnHa3W0fHPKzpTZ6Qx+J5CaVdVkkEKI5EQl5J0EkSSJx7JbDGmrJzhIoOu7yeg0AvLC+2uQy/2xqEwm0LGVgbm/JFGjgcTqcWGUK6Xk7kMPk2elc/SYg9Pn3JQsIc+ZnioIsVEKPB73X1IDFgRjgKZAPY6Vm8zcuufmp2+L5RSFPR6JCTPT+HBKOuGhcibMTCM4SIbPl5fKyZ9MzHu+sqVUrJ3vLxib0nx8NDWNIX2CAFg1J5IJM9PYuMvCa7U12B0iO/dbGTEgkAXTw3m9aQYqS8EUIgB6yci9R8k568jBbxW07vT8yXCVSoVCISPVm0CzOgJzpuV95kqXUHHsqzDqNrpGQGLjHD9k9ERz4tQDRg3NPbZfdyP9z1/DkqqlBg2Q/07LESHEEkEsTtHBNfNpFKIWER8e3NixUkWqg1f7lJWbzDyN91IkRkHX9gFUr6Jh2rwMbt525WmGAP8E1pZtbmK90aQG/ErpEiL1XtHQt7uRVZvMLJ99F8Hyz02X/2NnWrJkCXq9ntOnT3P+/HkiIiIICgrKd5wgCEyZMuWf+thCUblyZXbvLlxc5JmjfoZPP/30vzxn37596du377/4zZ4PRYsWRZKM6LWZhR6j1cqQ8BOnt+2dyK7V0TxN8BY43ux0iixZa8bpkjj9nZ03Xys4837+siOPWMehb63IZBI9h6Tw+eRQ2jU3IJcLZGT6WLg6E4dTovkb+VXZsiwSo94N5thpGy6XiF4n4PEUPhr4V7hw7hBTdhTMs9mxlYEW3RLyJT/TMoUCydIVCgUtW7alZcv8yYdVK2bz9KGJ4kUC6PZWAKZ0v9hTSJCceVPDGNTLwNlLDvp3D0SlFGjTK4HK5dUEGv0V/VSTjJkTQmjX3INCIZBiSmb2svH8cLkZH42Z9reu/c946+3BTF8wijo1/Aq7wO8UBWqOnLTndCn+ETMXZVCjqgqvV80nH4Vw5ZqLYR+nsGRmBLMmhuULZlUqgTIllTyJ9+aIVWRbRXoPTyYyXE7VSn5+wJ37snPUelUq+GJpJl8etvLqKxoqlFVx6ISdgT0D2bM2mq+PWVm0yv8s+3wSbu/fcz1KpZKp01cw+v1W3PjNTYmiSiaOCuHiVSfHz2QQHipn+rhQAo0y2vdJpHkrB1qtluYt3uZ64Ll85xNFf/fL3nXRedrzK5dX89X6GGo1e8rFm534/tJxVMps6tYs+DmMjVZgs0s4nSILV2cydngwl39yULyIkkrl/U6+WBEFc6bAsHFvY3OEMuy98bRo2f5v2eFF8J/sC5OS4ihZrPBnpURRJSlp/gDJaJDxJK7wDiJTuo9AY/4x5tVbs2jSQEv/HsZ8XU4ej0Sv91KYPzU8z5jb5M/TqPeKJl/3jkwmsGxWBDWbPaVmFRWrNpuJS/Tz3dWsqkGhDGLW5y9Oe6DRaMjMUuF2izkFl9Pf2Zm5MINmjXRUKKuiUysP7/R6g34DxtOsWWtcHj/XU/eOeYtTkiQxY0EGArB5TxbfnHIwe3J+Pj7wcwo/K4z8ERXKqrhw2cnGxZEcP+vveHzG97d1j4WfbzhzuiAjwhRsWRZFisnLg8cefroho1J5NZ3aGHh3/ARWrdn/QrZo33EAKzZNZ8JILfu/saFUChzbmdvBUDRWSbNGOt79KJXuHQ0EB8ro0DKA1ZssRIYriI1W8E6XAMJC5Dlc1t+ctnLngQdzlsiGRZHUr527pgUFypn0YSjT5qXz9Tc22rfQ88XSTEYNDub2PTflyyrZ/mU2L7+kIsgoMPijVOwOEa9XwuYQ8xVL/oiisQosFwqfrPivsHbNQuwZOzm5S41M5r/PsyaFse+IlS17LEwcFUKxWCUKhUCPjkb6jUzmabyXqXMdvDt8BvsONObOnTsIgkD56hYOfjmOC5ftxEYrMOgFho5NRakAn0/AlO7lmx2xOR1UY4YH031IMr/di0ejlrF3Xa4gSpbFx8hJJqbOSSc6Up4jIDdykomty6PydJAN6mVkyJhUst2Fc2n/k/hP9ocP7mZid0jcuOX3c1u2uwhxF8/XRRIjFEcnaIkPvkTRcnJqFlVy7aaLtr0SCQqUExUhJyHJi6uyROXyKpo10jJrYSYdWhhyCpkDewZy6FsrXQYm4XJLKJXgcklUr6Jm70Er3561k5XtY+NOP0/un6kWJEli98FsfvzFxYeT01CjQa9UkyR7wLfn4Mt1/m7oqAgFocEKvF7vc1NnJSQkcP0yVHI09McvAqjRUJIKJEvxKLXX//Lv1WqBUsUVuNS5XOiCIBDmKQFJJQCwS1Zi631PgMEfF+zaEMrN2y5Wrb9BRrqI6Tcry6YEs2VPNsvWOejTxUi9mlpOnLPTtGFuHFazmoaa1TSs3ZbFt2dtFItVUryIkqfxHtr3SaJ35wB6vW1k8Tovb3cdyosgNTWVsBAZr7eLp1MbHafOOykaq8Cgl9GkoY7ln0ewYlMW5eo9pkJZFWnpIj5RwpItIklw+qsovF64+8DNhp0W1u+w4HJJuNwSIUEyGv7OLf9GfR3Xb7roOSyZD98NpmolNU8TPKzclIUlW2TlnNxEsyVbzMMzLYp+IarC+KFT07yoVQK/3nETFiLn2k0X2Vbhv6TQ+SOejXomJUvIFV627rXSqIGKJg1y74MoSnw4JRVBBgunh+db715+ScPw/kE8fuJh9yYbFMIm4JU8qNQSDx75SLsVQ/Hsl/2/EECDlijLy9w6eZfMwDtkh50mIq0WermOg1sLV6+vUEbFgB6BVCzn37e9P8jPHR8YIPD48WPKly//3LZ4Efwn+8Izp85iCJAQHGocXiciIkbyJ7yfwSAE4pBseX6WJU/GWOYJggUuXrWzd0MUR07Y+e4HJ3sOZLN5t4VLVx2EBMkICJCjVss4fSics5ccdOkiIYgFV44FQUAt6lmzKYuTF7OJf6CmnBRWaLffY+4A4JIcyJETHx9PnTp1ntsWJUuWRAz0IGTI8HkEVmw0c/iEjfnTwvMkmTwekdpNkrEkSwRayvML31NKqkQw/qKGTcrmIb8SK5bl0NZMAodZ6NYhgIPHrBw8bqN354K7oY+dtrNohr8ztGRxJQFRGURFBPD9D24qlFESoJeRmqAk2B2L0RpFvMnEyYpJdGpTcKPW1V8cZJjFF6ZSlCRVPm5pS7aPA8f8jQ1/3OsqlQJzPgmnaed46lTXULyoP27sNzLvdF6DulqGjE1hYM/8hXpBENj/jZVmjXLjxWfnzbL41eJ3H8hm7fwIXqvjP0ahlBAlMUeB/c/wyJwEGGSIIvx218X9p+FUqVJwkr0wKNUiAaEOpowrWJDUGCCnUSMFP23PJBB/7sSHF82fQjBRBJ1OwEDpnMTnH6ERtESIJTASghoNT7iLS7ARF34ao0MkNFhO/dpa7j/y0Of9ZNo2M7BqbgSvtkygWwcj/XrqUSoEdn9tZfV6B3JTUZJiztKls4I3Ggax96CViR+E8G6fILbtMJF0W/WPTZf/o2rvz+D1eklMTCQxMfGfOv3/SRgD5DlBbkFITPYiINC5nYGypZT0GJqMyynStncio4cE07NTAGq1wOkLdr5YZmbyhyFoNQJjpqZxcq8W3Z+44/YczKZqJX+3SGqal+9/dLJojZkz+4rSZ2QKx07bWbPVgkIhYMn2UamcimWfRxSopP3TDSezJoZSvrSSTv2TuHDZRYWKz89l9AySJKFVe5DLCx73lMkEtFpZHofncIjcfaimVKlSJCUl8f33F/0j/fVfL5QMNzk5mQf3LvHt7lgCDLl2efM1Has2ZzF7SSZVKqnIMEvEJXgoWUzJrtVRJKeK2B0it+65WDQ9lOpVcheayHAF8z9VMGLicS5fbkWdOnVf+Pr/iB9+uMTyJeOJCHZy6LiP2tU1dGjp/92kD0LoNiSZpwke3ulsRK+TkWLyMmdZJoe/tVG7uooPh/rHAWpX1xATpSyUzwtApfTfx2foPTyZkYODeKN+rpPv1CaAb05ZGfpxKhq1wCvVNVw5liu25fFIfDTVhCVbZGDPQPYfsTJjYQbFYxW8Wr/H37aDz+fD65Po0zWA/Udt1K2lpW4B19KpdQDZkj/xEBYWRlxi/sXm5Hk7jV/X5Ul8PoNSKTBhZAgzFu1izVwtH0wW/tLpBuhljJlmokwJJb/dc7N6SxY7V+aObgmCn2Pymx3RtOyRyA8XPiMp6Sn9+o/4O2b4P4GoqGLcvH03nzLtM9y87aJre38A1ehVHXNX+McZC0rkrdmaldMx9Qxb9lhISfWRnS1RoUx+H7P3kJXmjXT5+L1+vuli6tiCNzMqlcAb9bWULKYkPtHLgc3+AGTFxiw6d/17goCCINC6bU8Wr1vLR0M1/PKbi4WrzXy9KSbHj7dtBh8Okej13jSSklLweR1Mm+di3XYLguAfXXQ4/cJggiBRtrSKDi0DUKtlzF2WydgReQtINrvItHkZrJidv4Mq0+yjWBEFk2enM3tyKPNWmnOSn107BNCyewLD+gbl2QRHhisIC5H7u6hXRBEcJEejNJGenk5oaOEbwz+jWbNWNP9iHCFBLr4+auOrDfnHIwVBYMb4UN4bb6JpIx1NGuhJTvVRuoQKhQJGTTJRv7YWvU7GyfN27j9y06W9nrMXXSz9vOCOsREDgug3KoWT5+1ER8iJjlSwdlsWpy44qFVNzbrfR8qH/YGj/+PpJn742Un5Ap4tgEtXnVR7ud5zX/sfYbPZuHB2N0e3qfP5pbdaGbh4xUFahkip4v7fVSynwuP1J7tq1n6ddu3eAuCVV14BYPDA9gzsIrJojUid6gqqV/3/2PvPKKmqrnsfvk7l2FWdIzknQTKIgIgSJEuWnCVIkKCScxYk5yRIUpEgoghIElCQnDOdc1dXjuf9UNBt290+cD/+x/i9j/ccgw9UVdc5Z9c5e6+91lxzqihZzMWGHSbKlFSwc20MgUYph49ZWb4hE5lUICpCyr2H7hxzsRcwBEjZ/EU47fsmMn9SMJ+vyWLgaD+T9K+ts4IgsHJeGE273P9/Rjbp/1XYzDYEp47L1y1kZnnxuIQCNyXZkjSUr13l9u4ieWRu/rjmYPyMNDq20vHTLzau3HDyLMFNyyZaypZU0KFvAivnhRETJcfp9PHzSRuJKR5Kl5CTmOIhMkxOj44BfPxhEAM/Tub410V4v38ijd/QUK1ybuwjiiJNOsRRtaKK6eOCiY70a5Ou22Zi9VYvKqWMUZNTmTwmiDIlFWjVftb6y252D3x9kKL21/LdKw7RRjwPCcmQFppsc7lEHA6RAL2U114XefBDMkHk3SSKoshj+VW+m5J3vahcXsnyBf7rHDfdS/nSSr7eqGPQx8k07RjHtHHBzFicgVYjUL9Wbqx04IiFNVtNXPypaJ7fY2APA4PHpXDmNw9Osf4ryz5cvfoH0ZEyYuNtfLnXwmsVlUSESfn1dwdnLtiZtiCdjwYa0agFenUy0PE5m91s8TFqUjKDx6XwYW8DC1ZmsnhaaM48lZzqYdLcdO49cjOwh3/TP2pwIPceuugxNBGP128A07tLALVfzzv/7PrOzCcj/EmojEwvCrmErCwv85dnMWlM3uSUKIpMX5TB22+qWb/dxWcjg5i5JIO0zFebA4KDg9FoZLRtqeLuAyc3b4oMHeokrFgWzd9WY3f4+OG4lcrlFTR/S1tou23PTgH0Gp5EZEkbrhtOFEL+wl+K4iEawcGwMS4qW2sVmNCK8pVGEvCUvV8amDDjPJevetn0lYyK5RTUqa7ClO3DahMJD5Uikwncf+wmJir33hcEgaWzQqnS+Gke5uV/kYvTp09RtpScx7ekfldoJLgonGDjET34VBaSAs4j9SlxKjKpXUdgxaJQdn9nYeEqGwtWZBEcKGHABwE8eurm0nU79WqqWDAllLa9E3LWp0b11ASHWxETCl6vRFHEKdgJ1HlYvSCCtu1tha5rgiDgFb1kimnE8gC9VM/t27dfaSwqV66MJMSHLcNChsnNuu0mxg0NzMeu2/KVFV9iDKUtVUCAEDGSOB7ylLu4RL9ESgkqoBeMiNlF2PrlcX4/FcSG7Sa27Mqm2VuafObHP56wEmSUEBHmf/3EaTvCs7LcfhrFH/szmb/oLijtBKm1qLVe1C4tbmL56biD1DRPPuMgr1dk4YosalRVcPLkEUqXfjmtS4C0VDeHj9lo9U5u0WPfD9Y8xksvkJ7hZc7nZp7cl3PtdxG5ysZPx+1UqSDnt8uOHA+HkGApRaLkfHPInC9ZGxvvZvPObE58m18+wBAgJSZSjjFAmpP4BOj8voKdC+MI8RTN9zcu0UlghAOb3cdnc9LYtc/C90cOvvT1v4DVCpFRPsoVYGz3AtWrSTn3VW6FJ1v/hLE98u6zNn5lIi1NoCwFdy8BGAjGSjYhQgSVqc1t+Vlq1TPz5cpcPdcqFZS0a6Fl2CepFImWYsmSsXuzikex6QQapZQpKWfiBC3GABNNG/pb9G/ccWK15VJue32gYNLsfy4+/MeSn7t37/6nvuq/eA6rzUVEiIRLVx3UqJp/8z9lQToDewTw0UB/QNG3q4Fss5c791x0+zCR9dtNhIfJCA6U4HD6OPiTlZAgKQo51G7+jAkjgnizrpq0dC/LNmTxNNbN0tmh9ByWSKbJR/2aalo00eZoPz144uZpnIei0TLuP/Jy4qydc5cc1P9T4snlEuk6OJGQQAkbv8qmTTMtUinMWwkz5rxaVRv8C4PNISl0UySKIna7LyfZ4XT66DvayQe9xjFh3ADc9ju0aurE5xWZOVlFQFBVJk9dglKZd1HYsX0Ncz7T50l8vsCgngE06xrP2d/sOF0iF686iQyTcuuei0CjlAnDA3E4yJP4/DPGD5XS7+PJ1Pnq6Ctf/wskJyezfMkYDm2To9OG8/MpK2OmpjFyoBGNRoJaLWHv+kj2HjTTY2gSj5+5KRItY0R/I5+NDOTtjvFI/nRp0RF+XZsXlea/junxM3ZcHpEyxRWcPGcnLESaJ/H5As2b6Niz34LF6ssRiH4BuVxgyYxQWnZP4IMOegb2MLBiYxbfHbbQul3BVa+XgcvlokIZOb/+5kAq9bfWFSsip20zbR5B/TbNtHyx7SHgr4w+ideRmmZ93o4rQaEQuPvATfXXCm9BqF1dRaliaZz73X89BTmAg3/BvnjVQaBBINDoZ158szEq5366csOZ0+ahVEro1TkAATd7D31F23YfEBSUv1Xnv4BhIyYxZUZrvt8RUWDwcvWmi/mT/b+fQuFnt/UblcyGz8PzMJEOH7Ow/0crF686SEr24HKLHPzJSmyChxJFZRgCJNx/5M7Hcvz6oJmty/PqJIK/6PJ3ru9ajYR3G2uYuiCdJ8/c7N5vZv12M8M+CvyPEzzduvdn2tTrDPv0AqlpGSydGZqvgKVQCNSrYefcr4vYsSqYMVNSGT88kHcaaRAEAbvdx/KNWfx8ysaOVRFIJAJ1qquYOCedbkMS6d1ZT2S4nN8u21m23sTi6SEUK5KfubhpZzbD+hkpFiNj5WYTxgAJwz9NYf7kELQaCZ98FESXQYksnh6a00obl+Dm09np9Oykz9GTiwoXyMrKeqXk58OHD4kMl3DoJwsuN/nc7F8gLESGwynidoukZ3q488DNkpn+xGb/7gYuXXPgdIpUKCNn2qIMtGppngTOXxFolPIszk1ikpvObQM4ftrO8W+K0GVQIlPHFnz+k0YH06hdLF3a6vM5CpstPrbtsXD0eK+XvvY/48SJ47R514EgFBzg9ukawKavsnOCeIAAvYQBYzMY8VFdfM97uU6fPsm+bzZw+9YNPl8Lh3dE59xXTRtqGNzLwIfjUzh/yUG2xceXe0243VDjNSVFY2T8cc1J294JzJ8ckuf5EQSBQT0NHP7ZxtpF4VR7+ylNG+ZfQ8Df9lqtkvjKGl//NgQFBfL0djqBRpGmHeNQazS4xPxJGnPYDU5/FZwn0QZ+fUWNWuDb7y2MHuJPRJ86Z2POF5mMGmTgSaybRu3iUKvA7oS5nwWzZGZuq3Nyqof+o5OZPCaYEf2NvN8/kb5dA5i7LAOZDBrV05CW7mH1VhNt3tWx8k+FE51WwpgPAylTSs6YKalULqdi6IQUPp8eQnyS55V0b+/ffUCIUDLf6/e4SgVqYM1MYNXGZEYOyc9U2rDDhFzmd4a/dt+JWOQSjsRShLlLIhPkWMRsnsivIgRkUf21/OxDt1vk0FErv19xoFKCXCbh0TMPJYrKmTQrk2tXpfTqYycgxERUpEBCqgu3V2T7yoh8v4dUKrB0ZihNuzjYt3/1K68LF349RFa6B71Oxk97YvjjuoPlG0x8NiqIBrXVpKZ7Wboui+hIOe1banPWRL1OwsalkXQfmsCQ8Sn8dqRojrQB+AtV6xaH0bZXAq3f1RIRJsPjETn8s5UGdTSYsr00rKfK8QZ4ga8PmZFKoHQJBfcfuRg1OYWxQ42MnpjJrvVabtxOYuKYQIoXkXPjjpMlazMJC5Gye7+FRVND2XPAwt71kdRslvhK66REIqFc5erI5TdJSfNy7VQ01RolkRarYf1iLT6VFYlGwjOdh9crF84w16gF3B74YpGeHr3OEpFSD6Xgvy9FUSRVEkfoa7H8tC+G6vUykNkKZvVLBAmCU01isgeHS6RVC/8cve+whYFjkokMl1GymJxHT92UKSknIlSSb+8hCAIt39Zy+tQxPvjgg5cah38T4mPvsnVFEJ16mDASRTYZWDDhE71ICigIpcgesXiujrcayDBb3RQvkquD2L2Djs/XZrBnfSS37jr59aKDyHAZ25aH5yT7ZDJ/+7NU6v9t3nlbxrkvkwkif3yYQizvtRJIzZJRpYIKTYAZ0VT4HlaChEfcxEAwNlU8ZcqUeaWxcDqdlKkYSIrxV2Z1DmbLLj9j86/HWbXOTpi5fk7CXimoKEUlwF84esB19IIR8F+jIiuSXy+a0GgkzJsYTJdBibzbWEvbZlosNpGvvjGTmuFhw2J/8Sg9w8uhH+2UEssiCAJaj54gdwxxyrNs26TA43UzZNQZxLvByLJDadM7gfmTQnizrhpB8Gtnjp6SilIJ/boFcPbGy3eLer1ezJk+Pplo5bUKCorG+J/N1DQvtarlXR8Tkz00a5eO6llVSvj8BC6v08P90/c4K3/EL78msn9rNGWfJw/nTw6h36gktu7OZnh/vwP80ZM2fjlrJzxUlsdz5M9YvDKban/ZX37YX8+ur+9gfqBFL+bGjS7RSULYr7SoJfLbHyL1a6k4ccbGimWzmDp9ySutDSFhEmq8JuPeIxeVyhUc01656kWJf24zCxkoi8TTsmkuOezMBTsXLzvxiTJcONBQsJSlCycycudBfZCHpbNC8xWYBEFg7sRgqr8dh89qxClKKRapZu5UY4Hfe+qcndf/NHYarUCtev+zwdrL4v+/7dn/j0OllLFpSTjdhyYx4AMD7VvokMv9wuOLV2fy8ImbIb3yJpwC9FJq11DzYR8jQUYp/Z4npERR5P4jN2aLj48GGHmncxyp6V4+X5OJXith9GAj8Ykeeo9IZs38MOrXzg1E/e0iaZQuKSMkUM265y63VSsp6f5hIkWj5bxZV0V6ho/zlxzY7T6KRPsTCsM+SeXuAzefTJpAdHR+R+GXQZWqb3Dq/C80qpc/OD59wUGmSc78FS5S0gQu35QzYPAM9n2zhYFdnvBu41zjop6d4MCRy0yeOJQFizbm+Z7r135l/tiCgyJBECgaJeP6bRdHdkXnEYL/45qDnsOScio7druPr/aZOfCjv73CGCBhYA8D5uzHrF61gA+Hjv+PxuCrHWv4dISYE6A2bajli1kCzbvFs3V5BCWKylEo/MHS75edREfKkMsE3m3sr4BNGRPErn3mnM3p8P5GpixIZ+eaiHztauu3m/jgfT2t39WRmOIhNsG/2S8M3Tro+fmkrcD3JBKBti20HDlho3QJOcWLyNmxOoJRU/Zw6GAxWrV+ddMjlUpFRqaP/T9a6dstgLIlFVy+4aBxhzh6d9ZTr6aGUsXlWG0+FAr/b5qVlYXBGEqL7g+pXF5GarqXIlEyqlRUEBtfuK5MQpKHqhUV/HDCysiBRhavzmLGhPyJjvXbTYBI1Yoq1izKGwzZ7T5GTU5h3aJcdkn1Kkr27DczoJuC/ft30bfv0Fceh38DypYtS2BYAwaM+ZX5k0IICfY/e1dvOhk1KYUlM3OZ56Io8uiJG58ILbvH83oVFXqtwIXLDsqWVHBgWyQ9hiXhE/2ugn266vlkVjp9uwWy54CFU+fstGuhzZPUdHvIsyl8gaLRsgJ1a16cx6VrDqaNDaLVO1oatYtlYE8DX60OY8/BufTuuZUFi7YSEZE/aP47CILA9BlfcPXqVaZO7Fag82Z8ooeT5xzs2xzJoLEpLJoWmiehp1ZLGD88CJ8Pvj1soWMrf0V8zsQQYuPdLFyZwY27LgZ8YGDhtBDWfWmibg1Vnk37gZ8sHD9jo3iRAFLSvDyJdaFQSOj5vp7OAxNRyP2mYR63yHsfxFOqmAKZHAx6KcP7G6hb488O7eIrj8Ply5ew2qzs3R5Fn7+0KP0VXq/IL2ft7D9iYfzw3AKDXC5Qt4aauAQ3fUcls2JOKBIpLF6VVeh3uVx+fdSv1kQydloa326OZNd3FlLTvDmB9l+h10koV0pOpwGJzJsUklNs+uOag0FjU3irafdXbu16gbi4p1Qtnntv+jW3cs2sQoKkZFtyK+fXbzuJS/DwdgMNf/w6n9MnD+HzeahWPo4lk6VMXSDntYoqxs3wM43ebazhvab+hMni6aF0HZxIeoaXyHAZe7ZF5Em8p6Z5+GBoEusXh+dJlpcpIefYKf/aEPrcEKUwKJV+bdv/onBogxQIAVkUi5Zz9aYTg96GTXqL0r5cHTun6KBkGV+eOOUF5i/PpG1zHf3/1MJXspiBLm31NHk/DrXKPxccOWYlIlyWb90PD5Xx5YpwmnRIRCGqMGepGPeJDYnSi8Vlx2rz8XYDP6O6MGZ8q3e0LFmTxa0HTkoXlzF4XEqOZubLQiIR8Ik+QCRDEYvXkILXJ+JN96BGi9pWhrXL00lOzeLjYXqCg6SkZ3iZvjiNI8dtVCqnpFJ5BTqthNPn7WjL3cWniMVkh1Ilpaz5WMuy9UqOnrTlMWf445qDcdPTaNNcy+JpoSxZm0ml8gqO7olm/2Ebk36SUttbGyFTwJfhw3rPjQFIKf1TPlOiF9BpJZQoKicrK4vAwMLbdguCy2XH4YSvN0bhdIms3Wbi4JdROYUWo0HKynlhfPeDhUnz0lk4NW/nU5c2esoUcxW4xgmCwNB+Rt7vl0ClckqexLpp31LH4ukhbNuTzfavzazabKJLW71f4uCABaVCoEEdFXWaP6NojIyKZZUsWZuF2+fFGJPJo4cibXsmIZMKyCQSvC4ZWHUMHe3mrQYalqzLQqOR0Kiemps3b1K5cuWXHgvBJ+XQT1aiw2VMnJdOrw+UHDluJjDGglwuYNBLsDt8nDhrY/SQgsf5wh8OKpVTULOqit1fCYwYe4bL1xQofTpMpFOuLPzwdSgymYDdVbirM4DN42DhShd71kfkKZhPHhNMtyGJDO1rpEoFBV9+nc2hH6352nXBn4y9d/f3lx6DfxPkUi/RUVK0aglp5kQEIJLi3OQiFcWaeRjxmWIqJsMDunWIyleE9HpFjp+xYbOJfPVtNh1b6XOkql7AbPHh9Yp5EjozJwVQbPclSrpeJ4TIHLf3ZOJ4JLlB2q8+XnQrt2op58d18YSRnyGYQjzBhFOEMvzOMdQyJw0bNnylsfhk/ED6vP+I95r6NYMP/GjNl5DLMvnwWjWFtlurBA0e8S/rr0eBzeYjM8vLl3ssPHvq44sFAps2mtAHu5g23kib5jpEUeT0BTvDxmYgSyiTJ1EnESSEpL/OzHm/8e2OYGq/ruTC3WgEi0j9anYOHbXy6ez0HK3NjwYa6dRaz7gZLt5q+fJ+GWfOnEGr9aGNrcnbrS9RvbqEtxuqOH/Ridsj5kh4AAwZlYX+SR2/+dXzU5UKMoq4KyKTe3n7rWTe759AeIiM4kXkxCa4iUv0ULWikuNnbOh1ErQaCSWLy7h200WnAQksnhaaJw78ck82t+46CQvLe79pNRKO7g/hwzFXuX5Zgj1dhy7IiSbYRoMqPqw2gTMHiyCRCGzaaUavOM+vv559pa4AvV7FyEF6Fq7MZMuy/PF1ttnLT7/YUZKNJfgOJl8WbWrKOHPBjtcH335vIS3Di1olYekaIxNGP8CYnp/96b/fY6lErdxjB7rzsYNfwBAgJTJITYm4N7jLZfbutzLyQ10Oa/gFMrO8fHPIwpFduTmjbXvMxBR/eRO8/wn/nyQ/HQ4HCQkJOJ1OKlSo8P/FIf4V0Ol0BAc5+HZTFFt2ZdO+bwISiYBGLdCvm1+f7q9Bo88ncuSEjXMXHTyJdXPukoMBHxioU12VU8UAf4vosdM2vt4QmcOcefzMQt+uAXkSn+APND+fEULVJs8Y3jeAqAgZm3eayDT5qFlVxcAeBiQSfxC3cGoIdrtIo/ZxNH9LS6fWehasyOTRg1tA+/9oHAYPmcDQwRdYMMlJ7ddzF6VLVx1MWahi0dJtZGZmUisggLGTK3D58mWMmru82zh/wq5NcyX7jtzhyZMnFC9e/E/vCIgiBZp/OBw+zv7m4MzBIvk2FNVfU/FBRz2nz3swZXvpMiiJru31OQ70sfFu5q/IxOf1cePKPhITexIZ+eoP8PWr55j3cd4FOSZSRkSYlBmL00lJ8yKVCkgkMKingRZNNAwYk8zUBelMGB5Iu5Y61m3P5s59F+XLKKhUTknXdjpa90xgaB8DtaurSEjyt8nrtBLWLAxDIhGoUFbBiTM2lIq/2bQqJKjUhb8fGSZjxuJ0tBp/dfu3y07mT1TQqvdK3mvV4ZXZDs+ePUSnE/j+q5hcqQOHD4Newi+/Onj01MPt+y5M2VLGTGhHdnY2Qwd3YMZYGw3q5AYfV2866dg/AUOAlH7dAwo8j/krMlkwOZhrt5x0eE/HxavpfDQxhdGDAylRVE5Kmoc1W03sPWBh97oIeo9IoUHrWMYPDyQmUsala0427zTxemVlnucvNsFDaLCUEsUknL4a90rX/2/D4s830q/fB9RpeYYiUTLMFh+RYTKCg6TMX5FB4/pqTNk+dn9nxuUS+XpTJGVKKrh514XdITJyUCB6nYRPZqVSsYyC3fvNgP++zM4Wuf/I49+Qr81iwBi/vucLGQSdRiA23p1Pt3FoHwNTFqSza21kvuLBV9+aeaOWGqVSgkopYAyQ8NnIICQSgdrV1dx7aGbomJ5s2/4jEsmrM6CrVq1KUHDBTOGtu7MZ0d+IxSqSlu4tlMn4YR8DfUcm0/FPbTxFouV8MTuMN1rH0v25TqhWLaHHsGSCjBKCA6WcuWDH4xWpUEZBVraPZ3Eess0idWvI6dpeT7cOAXi9/iShRCLw1bfZ/HHdyaKp+eVGzl9yEhZZtUBt5r+DRCLFoJNgeP4bxSW4OXrKxvVbLgL0Ejq30VGxnJKHT1yYzT5S0jz0727Is8FPSPKwfEMm3x+zIZPC+BlpREXKuHHXRXyih+jI/KHRrv1mBnxgYOOObKRSaNE9ntQ0L1Hhsue6x/nnD59PxGIVKVlMxsiJyUikAjKZgMMhkpLmJTXpPg8ePPiP2I5JibGkxVpJTPbw3RELaqUEU7aXoEAp08cFcf+xP1h3u0WGfpKCyyWyZVkEgQYJJ8/bWbbuHDMmhNKpjfa586mDSuWUjBsWiCjCd4cttOwez6al4cREyVEqBCRSWLsoLB/jODRExvzJIXyxPiuPS/ydBy6KRMkQRRGb3cfl6w5er5K/yCiKIpeuigwdk5/N91/k4unTi0RHCyiVEiaOCWLJmizqtcjg2slrhJjLIxcUuHASWoByg9Pp4+Q5O0d25TfVUaslLJkZyrSF6SQkeUlK9THrU2O+z4miyJjPsrHfL06wpzxGwf+cZIsZJARepHJZKau3ZFMsRpZTqPorBEEgKkLGjAlB9ByWjEQCvlfLfRJRNJgHd28jiYrnw4FqWjVXY7X5WLXBzfEfTxOVWp+YjLr8tDaBg98+RKr0YHO5UOqd7N0QSdVKufeg1eajTa8EBvdU0blt7nw457NgmnWNp0oFJVERMlLTPEyY6dcHDzRKeRrrRgQ+/cif5J290Epk5ls5cYREkKDAP/8qKZxRDmC3ZWI2m185+enxSnG6RMqXUfDJrDQmjQ4ucB5q10LHhh0mzBZfHoZhUoqPmq8Xfm6vVVBSuoSCGROCCQvxFy8uX3ew4xsz326OpGmneMJDpMz+IoMfd0Wxba+Z0+cdHP82JodVB3D8jJUla7P4dlMUXq/I5Dkmju4JJDy7KmliIj7ffTKzvGg1/nMvUVQgPT39lcbi0aOrREVIePjUzcNnLsqWVHLwy+icuTw9w8vY6amcu+jg7G+2PLrOAB6PyNxlmSyd6Z+/qlZSsm1dIK1bejCkleWe+jQaTa5rvFzlIVvMIKAAgx2naEcd6OCL2eH5OoV0Wgkr54YxaV4621ZE0KuTgWdxHnbvN9O2mS7P3HrynAOr9a/f/l8ASOUBXLnuwOJwU5Ha6DByV3EOiT6LW66jyO2BSD0qzJiQIEGZFUzD5qns3BKYUzg++auNmZ9n0ORNNcvnhnH3vouWH8TzYW9DTouzX5ohPUf+4QUePHaj1npIcj/liXATiShHBIIIR+czos008MelxyQme5gyPoC1m6/hdXmJoKjfREf0kUIcScRShbpIBSmhRJHmfEhWVtZL7xPv3LlDkO4R7zXNfY6LF5Fx7ZaT1yrmviaVgij4CvqKHIh/cSbzGJMwW0SSH+r5+WI5QkUFZm5iTlHgTAli4ngn02b6zSyzTSLerDAqkF+fViPouH1bpGP/BEzZIiXfucO9+x4O/Ojm+P5wFkzJG1/ffeDi6p0Axkx8Pd93FYZnz55RrpKP2Ov3KZH0LpcO3+KHw/EYCOTGnUQ+GmBEq5GQZfLy8K6MaKFgs80Qazm2bHvGgP5a+nTRk5nlY99hMzFRMt5vpefKdQfXbrsoX1rBlDHBRITJOHnOxnsfxKPV+OPkhGQPEaFSGjZQkJLuwW7Pq4McaJSya1MwKzdlMn/FMzxaKaJcwu37EJfopmIDG3VqqigWI2X0IBljZq56peRn8RIlEcUUTp/xMGFaBlPHG3PmlcfP3HwwIIO0BAXagLvs2WygXs1oLl11cOy0DYlEYHAvA+GhUroOSqZlUx17GmRw/acHBNtK5SGbPBCuESiGIP9T95H4P6zlog8kSKhADeISH9Kw9R2mjDPQuY0eqRS+P2pl+cYsFk4NyZGtOfubnRu33Oj02S89Bv8T/tHkZ0pKClu2bOHy5cv4fD4EQWDXrl2A/wFdu3YtAwYMoFKlSv/kYf/PovJr9Thx9ghNGqgY3t+Yx4hIFEUmzknntyt2vt0YhdHg1zjq/VESlcspWbswnJBgKY+eupm/PIOp89MoEi2nWBEZ9WqouHLDSdvmWmo3j+X9VlrKlVb6N4M7CmZnSiQCndvoWL8jm4VTQ2hcX5Pjij11QTrd2utzFguNRmDUICM7vslmSG8j44cH0qTTAfoPHPNKrU0vEBQUxMo137Bk8WSmLLxKRJhAcqpIVMzrrFg9k5CQ3IrEvXv3+GRcT9YsKJiiDdC1rYujP+1n4KCROa/VqNmIn0/t593G+Tdmg8clU7mCguCggoP5Ib2MrNmWyLjpaUz5OIj6tXKvsUi0nBVzwxj0cTLly9j59putDBv+ySuPAeS2XIA/UNvwlYlncR7CQmV4vdCwrooP+xhyWFobPg+neM1HbP/ahEIuweny0bpnPN3a62nTTEdMlJySRWWMnJRKkSgZWo0ElUrg05F5NRPfrKvmh2PWQhMpew+aKRJd+FRy7nc7y+eE8kZtDU9i3cxYnE6d6mqKRGlJTU0lLKxgjb3CsGPbMnatyhWs/+GYlS+/zubbTVF5Ascjx20sWzOHylWqM+5DKw3q5L33qlZSsntdJBPnpvHx1DTmTQrJ2Tj4fCILV2WTkBKARi1gs4vPafshnLtoZ/bSDFLTvei1Enp20nPmgp2qldT8uDuaTgMSmbIgndrVVLxZV41WI1Cnupov1mUSGSGjzbtaNu80sWJuGMdOu4kpWvaVrv/fiJDgAKLrq/ntipPp44Jo19I/1yQme7h41UGJogI6ncDTZ26GfZLKZyMDeauBf47KNnuZMj8Nu0PMcSEHWLk5i7KlZGzZZeLrjVGc+DaGGYvTaN41HkHiN1ByOEXmLc9k5V90ICuWU/JmHTVvtIpl6tgg6lRXk5TqYeOObDJNXtY/bwPaf8RKvVpqbt1z5bBEy5ZS0KiOhTNnTtKw4ctXtv8MqSyI9IzMfHPSw6duBvYIICnFUyAz9AUMAVI8BRBXfD7IyPCRlOIhIkzGm3XVvFnX37736282vv/ZwvaVEURHytGoBQwBUkYNNjJ1QTorN5kY3t+Yhx3Rrb2/+DV1QRqjBgUSaJTi8YjsO+xgzQ49K1fPe+Vrb9SoMTu3+SOsJg3UtOqRwOjBRob1M5Ca7mX5xizcbpF7D12EhkjJNkv4/mcrN+646NhKz/XbTsZMSWXyx0HMeW74dv+Ri8nz0+nxvo72fRLYtyUqTwL0l7M2Zi5Kp3JFBQ8euQkySvH6QEAgLFTK14fMOQnjF7hxx8nISanUrKrknUZa6tTwsHu/hRqvKdlzIJvPp4dQs1ocAz7uwcSpm6hQoeIrjYNGLeGHw3Yql1fy/fbonEDx2i0HHfonYrf7OLQ9mnHTU3nrDTXdOwSQbfay7stsjp22otUK7PrOhELhY9VmE4e/is5zz4weEkjrZloGjU3h+x1R2B0+AnSSQqv6r1dR8dmc3ISFKIqs+9LEpiXh7N5voU51FdMXZ7B3fWQ+LcZ1X5ooUbphPjma/yIvRK+H7Gwf8YlO9DoJO1ZHMnB0Eu36CRz8/heSEkRCQuHmfReiGJSnoHfngZua1fLrw75AneoqZFKBXfvMaDRCgfIuv5y1c+mEkWLeynm0DgOEIBSZDThz5leKF5WTZfLmY0r9GemZXlJSvUwdG8SU+WnIXrEIZDI9gGJxnD4UQ1Bg7nmuXKjkRFs7Iz78nej0egT7oiE5Gp/o40n0YSaPCcqT+AQ/E+e7LVG81T4uT/IzNETGwqkhvNsljro1VDgcImOGGHMK4HsOmOnTJYDvf7ay6SsTDq+PpMizKNOKE+Qukodh5THreBrrLlBCxO0WSUt3snb1XGbPXf1K4yAKegx6/3Fu3XMxd2Lhz0/l8n6W4dA+xpzXwkKk3L3vpvW7Bf/N42durt9yMGmuX5vtt0sOEpJ8tHhLx/HTdpo11tKxjZ77j92c/8PB0ZN2vtsSmU+KpEkDLbfvudn3g4XObfQsnBFIm3tpZJ604AlM5I26Sjbvys7R777wh53IMoX7HRQEicRFpknkjbpKbt3x8MPO6DyJ4OAgKZuWhtOwTSyfzkqneRMHH/YxYDRIOPubgwUrM+nVWZ9nDvxylw1lZinM+scsmhnAwpWZXL/tJNPkI8vkI1Fykaq+N3Na48FviPQ44ByhKjFH8uWvKBojJy3Dm9PaP6ingZbdE9h7wIJaLTBpVDDP4t1o1QKu/4Fh+m/FvEVfMO7jHgRKIjAKoWQp4qlRz83erUVZujqbTcukGD0xFKeCPznjA8dtG206n+XXn/2dLotWZ7J/W1ROov69plpGDDD6O4R8IsGBUuZ8kclbDdS0bZ67p0xO9dBlUCIGrYoBH3po1tRAZpaPZats3P0jm5iM6tzyXUJtD6dj/wTqVg1A6zPwjAck8BSpKMWHjxAichKfADrRSLJDybFjP780ceynI3v5oIMH/tR6PKSXgWmLMti1NiJnnxSgl6INcuJJciMT8s9DFjEbFbmFaIuQQUC4nZmzJcRkvOkfQwEMYjAiIo7gh9gkCvSijIgIAatJQllq4MJBlv4+Xn0aPnyIpkBCLBXIyPKyan4YxgAp+36w8NMvbq7e8NKgdRz1a6qZOi4QpVLClp0Wtu+yU6lqfk3nv4NOpyM9w0fdt6z8cOAUpaiMBj2GGjdQqaW0+iCBZXNCkUhA4S68k1EuKAjQynka6+HcRQcliiqIiVKQZXLSrLGGT2elMX18EO1a+Oeq85fszP3Cb4BZs5qSvQcsJCR7eBrn4f1WOto2V9B3VDKbl4bnmRcvXbWza5+FD/sE8sMxC8WLyMk0+ejWQY9EEDh8zMrFK07GDxPJzn413d9ss4Rh47IwplRh8+Z7HDqYgTFYxOUUcWRpCUipQxGyyc5OY8XaTOrWUOUY873AZ7PTqf68UL1pZSBT5yTw7f4nKO3BiIIPjyYDj0mkTHbexcOcKSMx2ZPPDBb8GtCmdAW6579rEUrjeVaMzyc8ZvrcBxhDPKRnehnRz0hosJQ7913s3JfNz6dsyBUiKWl/3+n1KvjHkp9paWlMnDgRi8VCzZo1ycrK4t69eznvlylTBrPZzNmzZ/+b/HxJdP9gCONG/0itar58ejCbvsqmVAkZcQleBo9LZve6KBatyqTVO9qcTdjNu05GfJpCXKKX16soaVBHRUKyl9FT04iJkHLgJyvFYqTUqqZiyoIMAg2SAt2Qwb+RSUzxEGSUsnSdiTVbs+nWXk/rd7XsWhtJqx4JNK6vydmMN66vYdaS3I3Qm7XtXL58mfr16/9HYxEcHMysOatwuVyYzWb0ej0KRd7AwuPxMPmzAbzbSERTiA4c+DeNbrcjz2vdug9i1PDvqVnVmyeYvn3PxZWbLuQygdY94yleRM6Q3oY8OhpyuYBUkHPjjiNP4vPPmPJxEKOnpBIcEfufXD516jXl8LE9tH5XjdfrT3LXr6nml33BqFR+w6dDR610HJDInnWRmLJ9jJma4k+EiuB2g0wqIJfD229qOHTUilQKfboZiE/2snlpOIFGKdduOVm8Oi9VvmlDDYtXZ9G1vTtfQuX2PRcPHrk4f9FOgE5CdKSMZo21OUFnSpqHKzddzJvsT1AXLyJn45JwOg9MQiJV4PW+WmDncDgQvUkYAnLlHJaszeTgl1F59D4BmjfRcOt+Cl9+fZD5YwtOhld/TYUoCtR+XUmrnvGULCpHIoFffnWj0wcSoJfSrm8KYcFw/qKdujXV1Hv+7wUu/OHIqbCGh8ooU1KOSiFw8pydU+dt6LRSzFYflSv42WiN2sVRrpSc4EApm3d7Wbux0yuNwb8Rz57eZcFEA9fvptK2Re5vGRkuo/W7/v838Who1SOBtYvC6DIokZAgGXI5PH7qZuzQQHp3yWX3Op0+1mzJYvuqcM5fdPLxtFSKxsho9Y6OqhWVLF6TQUam3yDn19/tjJqUwsRRQYSGyPB6RQ4fs3LwJyur5ofSb1QylcopCQ+V0f19PbWemzOduWDjzgMX7zXV4vmLskL7FrBuz6H/OPnZo9coPp07gbULNDnX5PWKOJ0+nsZ5KFVcTnxS4XIOdrsPsYAS7Q/Hrchl0GlAIt3f1/Pe21qcLpGte7LZtS+bapX9Ca4SReWYzD6cTpHxwwOZPj6Y5l0TGNgjIM9z6NfXlXHkFylfH0rGaNSg1QbT6K0erNvQ75VZnwChoaHYnTqu3XRw6KiNs4eK5GxeShX3G3Fs3GHC5RK5dd9J62Y6pnwczAdDk7h83c4nszLYuSYyDzOtTEkFO1ZF0KZXAvOnBNPk/ThKFpNRqriCx8/clC2p4IvZoUyYmc7W5RFUf83/G5stPmYvSWf6onQqlFHksBrT0r2MnJjKrrUReQT9u7XX88nMNGpVU9OxtT943rFSoP+4CWzY9GrC9k63lM5t9Azpbcx57etDZtZtM9GtnZ4AvYRPZqXz+JmbT0cGkZbupfuHiQzrZ2T04GikUoGMTC+jJ6dSs6qqwGR56RIKarym5PhpG3cfuqhciH7UC7xIamZkevlsThqt39URGiJj5z4zO1ZFcPyMjfd6xPNhbyN1qqtIfl4wOHHWRkTUrb/97v8C7HYvZUrKuLAtipbd45kwI41yZRR8c9iM0+Wj0usKYqJkpKRKadQujhED/C2E4C+cWiyFM39EERD8urD3HrrYe8BMx9a6PBvQxctsBGZVK9DkRSVoSIzXoNA7kckEvv/ZSptm+dfdlDQPDoeP+4/dtHxbiynbh8tZeKGmwHGwmZg4JjBPrPYCbzVQE1M6DXuaHdXzpJQNM3qjSPuWBbsL63USihWR5WP5V6+iQi7za4OnpnnZtiI3LkrP9LB5p5NypRU5ZAOzxceaTU/ZtP4pMWkNchKgmuRyDBl3gUM7ovIlhD9fk0nvLgEcPHqN7OxsAgIK35j/FUFB4dyM9eLx+OdyjwfkhQ2lAN8eMlOxrILG9V/INPkdiUcOMhZoDjVrSQYOq5yz+0PR2aPRYaAECs5tT2bHnj84dtAf1w3vb6RFt3iqVVYUqsHcs5Oe/qNT6NzG/xt8Nk7LwKt30EZmYsrWcvKcnY8GGIlLcHP9tpM6CY9fehz81+dj3qRgho5PYfyIoAIZsIIgMG54EPceujAGSKj17jO/CWh1JSvm5G1bvffQxfavnMj18bzVykbPzkaaNVFTq0kiKnsYZaxv4cXDLS6hEJXoBD2KQAvy4Ey+WqTnszkFS0G9gFIh4PWCTObXp46KkPHt5ihi4910GZSITichLFhKWOirr5H/BtSvXx+HVUKMszgiIpaQ2+zZEowgwLbtLora3syXPFMJGiSxZZk2/yFJaS4WTwvNw1AG/xq2en4Yb3WIw+kScbl8pKZ7uf/IzWsVlVy66uDeQxcKuYSzh8LydAM2rKdmy04LS2feRpIpJdxTkhuXU4n9Q4ta1GAmjlJUxSgUbCBjIh21QvpKST+n057vGiqWU9LqHS0d+yfQtKGWew9dWG0+1HoPN/mN18T6eY7hFT3c4wplqIpLdJIkfUSS9BGBiVLCU2vmYfaFU4T72rPcPRvNvUce5i/PoG1zHctWOMjKTsZX+hqLZ+pp8mYQogiHf7Yxbtox7LECDVskI1d76Ntdz9gPgzCZvWzbk83dB2469E7Gk60nyWRB5tFyzX0Nu93+0oSpMmXK4HLDsV/cFKUSaeG/U74iNH5DTVqGl/1HrPQcloReKyEpW0/B1sf+sdDr4VmcmyVrnPToGEBUhBSHS6RNz3hCgqU5ic/UNA9T5qezf1sUWSYvfUcm07dbAJPH+OefU+fszF+RScO6Ktr2SaBSWSXhoVJOnbcjCLB/WxRBgVLS0j0UjZEzcmAu839YPyNHf7HStlcCRYpVe7mb4TluXbmDVOKjkjcEwRtLTOIbiAkiWp7LIgmgEfXE84gbv4TSqksysybrqVpJSXyih0XLLBw+IOP1Ov49hEQiMHOSgcnjRe4+dCGVQHRkMG80yoY/kTHdoouEZDd9hqdy6KuIPGuK1ysycGQm2pS8UiYyQU6ovSweqR2b5gmHtkexerOJ9n0TkUohNFjKjAnBXLhkZ+2XN15pHP4O/1jyc8+ePVitVqZNm0a5cuXYu3dvnuSnVCqlfPny3L1795865P95RERE0LL1UGo1m8ywvkaavOkXMN+2JxudVsJXqyN5+MRNh36JJCa7OXbaysp5YcTGu7l228UX6zLxeODwV1GULpE7eU0YHsigsclUKqfgzToaJs5No3J5OUFGKWd/c+S49r6AKIqMmpyKVCKwdXkEkeEyMrO8bNhhoscwM9uWRzCsn4Fte7JztHTSM7152gwVMpGsrKz/9ZgoFIpCzTGOHv2B9i1clC2p5adfCmcqHvlFSu1GjfK8FhISwsIle2k/oDPvNXHyRi0ft+/5K4MzJwTRvqXfJfP6bSfTF2XQrkVukjk51UOA3k6VCoULqcdEycnI9PFazVcTsn6Bzl368eHgb6lT3cPhYzbq11QzrJ8x532JRKBNMx1BRinjZ6Rx96ELQYAB3Q30625Ar5Pw+xUH46al8jTOzbRxuWM4cqCRjyamsmlpOK9VVBIaLOWzOalMHh2MWi1BIhGYPj6I9z6Ip8f7erq00/s1A7+38N0PFpRK/7GjImQ8eOxm2fp4hvY1oNdKmL8ik6WzQvMstIIg8PGHRgaOtbyy3p8oirhcdsCf/Lxyw0n111T5Ep8v0K+rnM07MxCEgjc9AIFGCa2b6ejSTs/DJ25GTkqlf3ctQ/uoUaslOJ1RbN2TTa8RSXy7KYrKfzL1uHPfxcQ5aWxflXsdRaP9ic2uHQJYvDqT3Wsjcs7v7Tc19OtmoPeIJJp3N/FBryn/UQLo34agoFA0KjtFouSFBoYymYBCDkvXZjFjQgihwVImzklDpRZoUEed83f3H7kYPdmfRB08LpWKZRUkPXQToJMyeV4qCrmE4f2D6NkxAIVCwOUS+XR2Kg3axGIIkKLTSHgS52bgBwGUKq5gx+pIBn2cTI2qKoKMEq7fdrJrn5lb91xEhEn5/YqTyWPytsb5JTb+c9fCRo2acPx4I15/+xuqv6YkPETKiV/t1KqmYvnGLLYuj0AqpVC20dY92bRvmTcxkZLm4bPZ/kAuJkrOt4ctzF+RiVwm8N47GnZ/Z6Z1My09OwbksAkyMr0MGJPM8P5G3m2s4fQFRx5TG5vNh0pbnJ1bjyCVFsyc/08wbeYaeg7vxtJZIfkC/4QkDzfuuLh224VOI+XCHw5Wbsrii5mhtO0TT8M6mgJbcqVSgeH9jFy84qRNMy3vNtZQtqSC8FApKpWE1j3j+WlPdJ6Ktl4nYd7kUNIzfQwem0yxIgqqVlRw/IyNj4cG5nMyFQSBuZNCaNYlPocZFx4qIyggg8TExFeSRImPvcmMBcac/2/aaeKHY1a+2RiJ/jn7f+xQuHXXSY+hSURG+FvT/9x2HhQopWRxOe81LXwOavG2lllL0omJlHLvkRuPR8wn9QD+ttJHT1zUf+8ZwUFSRg4MpGlDDW63iMnkjwfaNNPxZh01X+7N5shxK4FGKYN6GcjI8qLTWbh9+/Z/pZIKgSiKyGRwaHsUF686CTRK+XJFOAF6KQPGJCGX+c1zXqw1DoePcdPTePrMzdhhQWjVAkdP2QrUFgT4+ZQ/rrj/2MW2FRFs25vND8etrF8cnpOwS0sDg1D4ZlTmMJBtTqdiGQWLV2dSoqg8jwlWRqZ/g9igrhq1WiA+yUOAXgLCq21FHA4nrZoW3LYI0LmTgmXn01CKMWRIEskKvEOQjAITfC8QFppXIxfgl19t9O3qNxVt0TVXnsaU7eXAjzZ6dtTz6cjcWEqvkzDuIwNRURYWTbxFmNm/0VOg4sZNL216JTC0r5GqFRU8jfOw7ksT0REyxg8PJCnVw4MHD6he/eVNHbp27cbYC9+xfruJZo017P/RkkfK5AW8XpE/rjr5dnMUXQcn0bi+hl/O2piyIIMKZRX0GJbEmgW5iRyn08e85Znce+jEmRBOmDccDbocY60gMQKF4w2mz7nIvq+U6HUSJo0O4sxv9nzHfoEAvTSPTFfJYnLsAXEIHjj8s8BXq8I5+5udj6el4nCIyBWFx9N/hcPhIEAn4coNJ8GBMiqUKbxIU6mcghNn7Izob2TW5yZKJbbkmu13Rk3IZvAAFSqlwO79Fo6dtFOmjIbJn4jUqe7f1zyN86Cwh1DCVjunAPA6DbCKZjLFFIJKZHDioF+HXK0SsFh9Beqp2u0+7I7cefTuAxfREf6xLxItZ9+WKAaOSebKDSdFi5d/6XH4N+HBgwdERUghy1/cqFlTilIp4fwlO3JLWKHxVZivCFs236dIKW8eKao/IyhQSliIlBVzQylbSsHtey6mL05n3ZdZfL0hip9O2ihRRF6grnKfbjpWr09FyAxAigyPD+zYCSGKCIrygBsYxOB85+cR3aSSgM/loXPnLi89Dq/XaMTRUyeo9hd53DbNtGzbk83DJ26G9jWiVgkc+MHO0vhMzsUdoZikNCqvHpOQTjopaAngETeRICXEG0F5bz18IRdRxFwk62YFjG6/ZJgECQ3rKTAaZNR+XcbeDZF0G5JE505qNu24yMXD0Tn3vCBAq3e11K2hov67ySD1cHJ/XrZ+3RpqDvxo4egvNk6fNxPmDaBoVj2uZJ7h1q1b1KhR46XGoWLFiugNYSQ/NuOMucHP34TkKehOGxvMO53jqFhOQfwzG46U3OLYn5GueszHIzXUfN3IolWZfDrSH7v37mLgyHErh47m6lBs2pnNmCF+Wa0ew5JYuyiMUsVz76lG9TXUraGiUbt4rJlyYh+K6PUumrdQotNKCAqUkpLm4Vm8l8XT83dAvtNYyzeHLAQXafxSY/ACeoOHBrXUPPre4Wff/sk8zif6sD7PWJbjdW7af8X8axg9u7pwKpIQfDKMKa9RglBuXjuRx+RXoRBy1vOFy7NITHNhF2+gRouVbCxkU5Sy3P0tnhpNYxk1xED50v7nZ9VmE46HJYjxhRd4zi5tGpXLypk4J4O339QwZ2Ioep2EhCQPS9dl4nSKyKSWVxqHv8M/lvy8evUqtWvXply5/HoPLxASEsLNmzf/qUP+n4fb7WbjhjloVPDwqYuEZA8GvYSJo4JyHrAyJRVUr6Kg08BEHHZY96W/7fLcRQdvv6mmQR1NnsQn+BNlaxeG89pbTzl8zIooCvx+2YlKJXD/sZt6NaPybG5277cQEiRl8pjcIC/QKGXcsCC2f53N0nWZ9OwUwMEfcyeFrbv9zNAX+P6YjamN/zPDo5fF5Uu/MKSLQLnSGpasyaR7Bz0xUXk3/o+euvn9mp7h4+rk+/vq1Wuwc/dJjh8/yg/n/uDno/s5/FVUjks3QJUKSnatjaBdn0TerKOmSLScRasyGdrXyM+nCq/0Op0+UtKhw/s9/6NrCwwMZMaszXQZMgibJZtf9uXX7QJoUEfN2OmpRIbJ+OSjQOpUz53ca1VTceybGFr3TOCN2uqce+itNzRkZHpp2jGOVu9qaVRfzbbd2VRt8pSoCBmI4PWB1+tj6+5sklK8SCQCFcvJCQ6SsmttZJ4Ab3g/I+37JvjNn9ZEEh6af5qp8ZoKvf7VKpwAarWauAQnVpvPr9+S7SM8pPCkitEgRRT9rWUFbXxE0a+NqFELCILAT7/YeL+Vjn7dcjdWSqWEQT2NGA1S2vdNICJMRuXyCpJTveh1ErYsC88j2JyQ5KFnpwCmLkhn+ezQfIlZmUxg2ewwOg6W0/K9Dq90/f9WNH2nPcfOzMVkLpwpLIoiT2LdJCR7uP/YjYCIwykSoJMwa0kGaRleEp7rOVauqOCHY1bsDpGrN52821jDoJ4G7HYvtaqr6dkxl32jUAgsnh5GvZpmfvzFxu+XHYQFSwgOktC4fRzFi8p5p7EGnVZg+QYTCoVfY23Wp8E0ahdHs8aafPfA14egYeN2//F4rF2ziMTYM0wdG0yJon539l8vOpBKIT7RTcf+CXw0wMiAMcmsmh+W034niiL7DltZuNLvsqtU+JNvJ3+1cfKcnepVlJR8Pi90baenYV01i1dnMntpBlHhMnZ/ZwEEenXyGyUFBUrZvjKCdn0T6NBSi92RN3kwY4mTTp0/+kcTnwC1a9fF7hBzGEwvEBvvpu/IZOZNCmHJc+02j0dkx7dmRk9NZUB3AyHBhYc9Naoq+fqQhepVlHg85CSOHz11YwiQFNjKA/DZqCDa9opn1bxQHsd6OHXeTosmBScUJRKBWtVUXL/tyinQFY/xd8+8SvLT5bQQHCR93naVgdcL5Uor6DI4ifKlFcz8JBitRkLFckr6dA1g+YasAvU2ZTJwOPOzgL1ekdgED8/i3UilIJNKcLncLF2Xydih+XXuPp2dRqN6avp0M7BoVSbLN2axaaeJhEQPaZnenKRboFHKR39iOAA8i/fQ7j0v8fHx/01+FoLbt2/zZl0VZquPjyamEBospdeIZLKyvMjlAj/tic6znqpUEpbNCeWNVrEc+cVGkSgZcimMnZbG4ukheT6blu5lwYpMNi4JY8j41JwWuDVbspj7RQaTxgTj84n4RG+B7vIv4FVa6NhKx90HbupUV7FoVSY2u0ilcgriEj0kp3qYNi6YmZ9nMG5oIB+OT2H+5FA+m2t+pbEICAjG5S5cXMzu8JGuu0e2/io9umjo3kFHx/5mnsW5CzUnu3XXRfE/FYocDh8rNpl4t5GGcdNT0WokHDlhpXxpJd2GJCII5GHq/BndOmiZtygRMdvf5ZYWfIVSpQXWLgxjzwEL3x+1EhYiZfKYoJz4PNPEKxdC69Wrh80hZeMOE00bath7wEzNqqo81yGKIp/NSaf7+wEE6KUEB0qo2uQpNquPrzdGUq2yihNnbfQblYxUCl6vv93dJ4rERMqp9o6N2ISr3H/owZahJiK9NjohAJ1g4OJvErJMHowGv8bgpauFuzPfue8i5k9SIrfvuWj/3Azz1HkbrXo4SEr1YDRI0ek0vPVWIb34BSAtLY2ypVScOe9AofAXON9+U1PgZ+8+cHHqvI3mXR1IZT7ildcpll6P1OMWPjkfh11mokFzCXfOFc0Xny743EqktXY+5rNW0KNFT0J8AmnpXkJDZAzoYWDS3DSWzsqf1FiyNosP3s/dHy1ancmHvXNjzvBQGS43pKeLvPnWP+dw/H8Jbreb8Ai4+eAJBk8YwaG+56+D4C083hAQkHnV/I2NAQAhwVKiI/3F9orllOxeF8X4Gak8jnXz8ykbB7YVvAcDeK+5gsW3TVgwISAhmhKECv7PG8Qg7nGVkmLFHEalTTRzR/YbMo8CD36pt5fFW281pce6ufR4P2+r8fBPU5n1aXAeg8lhA+R0aa+laac4Ph6cxJ59TzCdjqCm2LjAvVhiWgCb90roPfgWrruhKAQlFk08Q9rmzv8SicBnI4Po0CeRkYONBSb7Q4KldOqgQsRXIFu/TTMdm3dmM/njQCaOlSIXFJTyVeab3d++dPJTIpHQv/8Ypn02iUVzjfk6WdRqCd/viKbnsCQOfx1Ku85nCU2qi0bwkwBEUSRTEYex0hN6dApFLhewO0TSM7w5Ha0li8lzWPYAv150MG5YIDfuOCkaLcuT+HwBpVLC2A8DmT0miAhrOZJ4ypbYx1iFbKpV9jMt329VuEzf0H5GVmy//1Jj8AIBASITx+npev4+AelGTKRjEIPJ0N3DFfyMN+opkMng1K9OdCYndd9IIUCtQq5Q8f0PTvQE+ru2kqvSsuMf7N8ZnEMYEEWR/UesbFwPr3vexkIWThxEUBQ9Rh5yA6OrCAnxGazalEl6pki/bnqWzQmhbfsUokQvEiHvPZCheEqNmgKpJpHh/Q0ULyJn2sJ0ElM8lCgiZ3AvA1t3m/F6/nPCyF/xjyU/LRYLoaGFEYlz8V83z5fH1CkfU62ij9v3/JNLQVpboigSn+jlw95GShSVsX57NumZPkoVl3P+koN6NQuunkqlAo3raxjwQQCvV1Hh84nsO2xh3IxUWnaPZ/LHQTSorcZqE1m2PpOf9uR3qQPo3kFP867xNGmgzpnUDvxoISnVQ83n7Z+792eTbZZRokSJf2hkCoZCqcFq97Np1iwMo/eIZDq10dGuhQ6fD/bsN/PlNxLWbdxTaNJNKpXStGkzSpQoTXLsoTyJzxeQSATGfhjI0nVZiCJoNQLdOwSwc585T5Xkz9i5z0KVqm8Vylp9GZQtW5avdp+gR9e6hbYWAQQ9NwL5c+Iz9/oEpo8P5uOpqezdEIVc7nco1OskJCT70KgFtuzK5lm8h3KlFQToBOpUV5GZ5SPLpKTm6yp+/d3BkpkhDJ2QwuJpofkWO7lcYNvyCFp0iy8w8Qn+BGHJkq/Ogr1w4VeMARImz0tj8fRQypZUsOmrwkWQr9924nC42bLbxMAexnzv/3DcRr2aaux2H3sPWdi2N5vT+4sU+F0dW+lYt83EiAFGDvxoYfMXuWL2cQluvlifxZWbTswWH6Mmp5KS5ubs7w5U15w0bajJM07BQVJcjljGj+3P5KlL0esLZ6b+F9Co8Tt07TSVBrXlXLziyJlb/oxjp/3OvH92tL1110nngYkc2RmDQiHQeWAiS2eG0G9UCv26BVCzmgqNWiDb7P/NEpPcLJlZsAZth/d0TJqXTpUKfjbgll1mHE6RpTNCKF40f9Bz664Ti9XHJx/l3SDfuOPk1z8CGDLmjf9oLL77bjfW9L3s36xCEPzjUK2ykt6dA3jvgwSG9TOgkEuYtjADs8VLh76JKJUCMZEyLFYfDeqouXGyGPceuug1IhmH04daJTDzk2ASknKTl4+fuRk4Jpm5k0JYPN0/pna7j9VbTXw4PoXVC/zsCo1GQo3XVHy518KoQUaSUjw8eOxm7rIsylfpTOs2Hf+j6/w7HNi/B1EU8+ggA0ycm86q+WF5GB0ymUDvzgFkZ/u498j9t0mThCQvIUFSfr/i4L13chMRT2LdVCxTMEsEoERROUqlhMQULw8fu4hL9BRonvcCcrmA15t7Hrfv++jSt/DNVEGw2Vz88LONNV+a/EZGf2Kh/HzKRtfBiXyz0e9u27GVji/WZxX4PckpXrbsys7RRBZFkVWbTXz3g4XyZRSkpnsxm0ViE9zs2xzJkrVZDBmXzNihfuOI67ddLFiRQUq6h8RkLzFRcrYuC0ciEbA7fPT9KImqlfM7Z7/A01g3EgmcveBhWP1X6wT4NyExMZGgQAmdBiSyekEY1aso2bbXzMEfLfTpWrBhnyAIjB4cyOyl6fTtYuCHwx5+v+yiba8EOrfVEx4q5cIlBz8ct6JUSFi4KpNBPXOTMIN6Gaj05lN+/MUKCMSmOlFqfyPguQyTLDOaIFcRpIIUl+hEG2bm4w9D+HhqKkeO21gxL5RKZZU8jXMTEiSlaIycRasyqPO6X+Pxj+sOGr8RicX6appmXbuPYMuueYwfXnDy8adfrJSu4mPNgnDKlfY/t++9o2XyfL9sxV9x9KQVjUpAIvjv/2OnbcxYnIHX5zcTKldKwcWrdkZNSqNcaTlfzAplztKMfMZfLyCRCERHSUiJjcUW8pAJ4xS4xQBOnrMzpgCncZdL5MpNOePKvpr+t9VqxaCXYggQKRIt4/INgXc6xdGgjprmTbSkpXs4+JONti209OniL+iVKCrHYvWhUvqLx6Io8tYbGt56Q4Pd7iM51UuL7nHs2xxN+T/NeSlpHj74MIm4Z2eRPHsTjaBD4dazcGUGaRl+FqPZ4uXqTUc+XVVRFJm3PINRgwJz/r98YxZLZoQytJ+Rjv0TyMr2ERUhIyPDR4VKtV6pK0gQBGLjXISGCDyN9/H1QQv9uxvyFbz955HJoe1RRIbLSUrxMGZKChfPniAirTYhtrKYyODE2V958Dggn2bnrTseigiFJyrkDiMPn1oJDZFRpbyS+csz6DwwgUmjgylfWsH9xy4Wr84iJEjCpyMDSUnzMHleOiWKyHOkVF6gVLSGS7+LpKe9mvHTvwVqtZq7913YFOlUeSObe4/9LbpVKylw6lLAUrC8Xiap6DFiM3lJTvUUuEdxOHxkZuVn7X76URD9RiUTG+/5W2MXj9eHgWDipHcQvBBGLvGnmFCWNDGJW1xEFEUc2Kj2OhgeKbCb1EiQcPnyZWrWrPlS4yCVSpk1dyNdP+zDB+2tdGyl4tETNx6vmCfx+QIhwVJGDjTiBbxuCUV85QrdD0vSIrl6M5aJ43XMGPmIAEtx3KFP6NQ2b4wskwGiwDsNCy44ADRroubX3wtnhr/TSINaJSDTOiAbAgnlyu9XX2oMXqBtuy58vnAizZoUfB6GAClqtYSgQAkHvzHQ+L1TGNVqpKICr8zOey3kzJyYa7RTqZyCJ7HunORnmZJyHj115xhcCoK/WHT5ujOfp8Sf0eRNNVMCEkkJi6N3NyXlyyv57ZLAqImpNKijyvEwKAh6nQSfr3AJq4KgUEClckpiyqfw8Kyeh9wkMkBPu54Wpn+W65chiiJL1mRx/7GL1QsCyc72cuSXOK4qjqF0BRIpFkd2/XXefOcKkcVchAXLuX8XUtN8hGdVQypIMZCb08gWM7GQjTzIRJe2Sl6vrOTkOTsDehiJS/SgDXRxPv1n9KKBopRBghRr0ANKVjMxd0oA7fqYOXnOzuGfrQzt609g37rnYtK8dCqXUyCXC68sDVMY/rHkp8FgICkp6W8/Exsbm8ec5r8oHG63m1/P/kD3dipM2X5x7bAChu7EWTs1qylJTPZy6pyd4f2N3LjjwmLxkm32MfPzTJo11hbIdjEGSHIYHxKJwPut9DicIp/NSmXstDS/Q5lKgiBQYDXnxd+FhchYtDqL8BAp9Vo+IyhQyoIpIfx22cGXe/ytU6FhRf+RG/YFHj9+zO+/X0Aul9Oo0VsEBQXRvEUXtu89Rq1qUKq4gsNfRfHtYSuT5qUjCHD/sYJVa78jOvp/ZqDeu3ePetVd/FlE+s+oV1PFRxNTWDorNId99NnIIHqNSGbb8rwOj+cvOVi3Q82OXcv+V9d89+5dNm9cRHJyOh5PdIGthwDP4t15mGt/Ra1qKhKTvVRt8pToCBlJKR6sdgg2KtnxjQWVyu902rShf6MqiiLNu2eilLtYMsvf8tq8azxWu5izsfgrggKlqFV+s5kXBkx/xopNWYRFvLrRz7o1s/lpTxRbd2fToW8iA3oYMFt83LrrpOJf9OhEUWTCzDRmTghk70ELAgI9O+lRKiV4PCJfHzTz5ddmQoKl1Gz2jLBgP8u1sNY4iURAKoVmjTV8f9TKmq3ZjBpk4Fm8hw/HpzBnYggLp4aSlu7lwwnJRIXL8XpFklK8dB2cSIPaaiaMCMwJNMKCBfp3vMnwoV3YsGk/8kLFuv7dSElJYeTwzrR6R8mhn7K5fMPJ+sXhedopL/xhZ87SDLq009N7RBKiCE3e1NCljY46NVTcuOOkcnklWSYvE2b6ZT72H7ESl+jF54M/rjlo21zH7u+yiUvwFNgqLpEIlC8tZ9fayJw20HO/22nRLYELR4rkuc+zzV4+mphKdKSMEZ+l0rG1DrlM4OBPFk6dc9Kt1/D/qO1dFEX27FzND9vzG5colRJWzgtj8NhkTuyLIThIyqzP04lL9BAcKGH+lGD2fGfhwmUHnQYmUqmckh2rIxg5MZW0TA96nZR7D3O1kCfMTGPjkvA8Y6FWSxgzJJAp89P58YSN5s/ZjdERMmRSuPfQzdGTNoIDJdhcRWjRsgvr1i5BECQ0bNT8bztDXhZWq5WlSyZRuZyCw8esOZqvpmwvVpuv0Fa2vt0CaNsrgWOnbQztayyw9Xf9dhPN39KwbGMW+763cPqCHZlMoHoVJTfuFm7AkZjsQSaFTgMSeKeRluZvaTl3sWANaFEUOX/JwafPk+L3H7lISpW9cmHMbHUweUEax7+JyTfHNm2o4f5jF3sPmvng/YCcOe+vyDZ7eRLnQacVOH7GRpMGGj6ZlU5EqJQju6Jz7nOXS+TD8cmMmZaG1yOSaRIZPSUVmVSgZDE5k0YHUbGckkdP3XQekMip8zbkcgkul1+DduPSCDoPTCQyXJbHgTYhyUPXwYnUrq7i+FnJf/Xg/wbBwcH8fNLG9lURfLnXTL9RyXRqrcNokOZh+v0VxYrIeftNDSPHmomKlHNyfxjZZh8HfrRy576b+rXVTBwdxJT56ZgtPlq/q81h6UokAq+/pqRLGx0Hj1pJTvUweqyPru20+Hyw85tYlq27heDQ4FNamDHUiCAINHlTw+FjVvqMSKZ4ETntW2rJtvj47gcrCrlfK1chh9LF5Vy+7sBqezW793btO9K08VTaNtfmi0FWb8kiOFBKlQrKPO/NmxTC+/0S6TIokdmfBlO6hAKzxcf6L7NYscmEUiHSvGs8ick+aldXUDRaxrYVuYYhS9dlUqqYnP1bo5BIBFxu8rQT/hVpZhttRzxm6IAAQkNkWG0+2vdJoFplZR7NeI9H9LeNdpvxymvCju0biAwHjxe27DbT4m0tRoOETq31ZGR5KRojZ9/mvAZEp87b6dUpgOJF5Zw6Z2fOFxksnx1GudJ+vc4tuzNZPicsT+IT/LqUG5eEM3pKKvftN9Ck1cUlsbLrOysatcCPu2PoNiSRLoOSmDQ6iM5t9CgUAo+fuZn5eTqvV1ZSrbKStHQvUxemEaCV0blXFhaTlOR0FcGhXiZMNjBveQbGwIJbIwvDof2HSEqEalVkIIBUAn0+SmLpzNAc6ZFss5ePp6YRaJQQGS7HZvPx7fcWTGYvunAzsfKfyUqXoRAUhOtg5MRUalRV0rKpX/d6z37/ZyNFD7JCZBoy7VYmzk2nSnklsYlu+nf3s+A37DCRmOwlOFCCUgHXb7to2zuR1HQPbZtp+eSj/Ey/m7c96NTyf7xr4v8KfjnxIxmpCsqXkXHwqzA+mpjKyV9tNKqv4Y0GAlf3x+W0ar+AV/TylLtUoCaOlFA+Gn+dXZvyt6DPXZZJz075E1KBRikOh0hMlLRQiQnwG10qQ7x07yRl7RoB4S9U4RAhghD8yf0rwikePjHjMikpSSmSiC1Qj/3vUKpUKZYu30Pb5u+xfLGdbIeN+XMLT9K3bKpl4tx0tFo5VjzIKaSwq3Ch0Qi8UUuFVReHOziWr7cH5uyR0tK9DBmfTGiwlIZvKElN91JY30ZyqqfQPAL4YwwQEH25Y/VX9/n/CV6vF61WUmBs9wJKhZ8o0bWdnjp1BdYvNiCRgCFAm+/vEpI8eUxFBUFgSG8DLbvH07mNjuAgCUvWZxKol2D5G4nf9EwvKqONCz/G5Ixdq3dgwkd+reS9B8y0fLtg1v/hn21Ur9GowPcKQ5YJrDYfAVopFnkqSo0NfUkLMyflfR4EQWDMh4G07ZVA7eZPeXRXTpSvHBGuaER8JEofkymNp0qklKw0GVcueTG4IylCcR5zm2QxjnBiAIFUErBgIjDEw7jxSurWNjBvWQbvNtbQ7oM0HIkhFMl4gzKoMZPFU8UNSpZ3snmhgeqvhZCQ5EGjkRAZJmPs0NwCYZ3qKr5aHcHISan4fP74//+p5Odrr73GqVOnePbsGUWLFs33/u3bt7lx4wYtW7b8pw75fxoPHjygSnkpF/6w4/HChh0mFkzJz6zd8Y2ZDi21fHvYQkiQjHnLMunwno6iMXKOnbJTNFpGz+FJ/LAzP3Pz5Dk7E0bkrUJ3aatn1pIMGtdX88c1J2VLKTh/yf63QV5Csocgo0D7lgbatdAy4rNUeg9PQvecHVC+tILYZDNOp/N/7eaalZXFpM8GE6COo0UTB3a7wKQJnxNdtB6ffDafNanF+PHEE5q9pUSplNCtvZ5u7fXs3OcERXWKFSv2UscJCAjg7sPCH4/kVA81qqrytF3Wq6lm/DDo0DeR0BAtJUvouXlHxBhcmU1bF/1HTvcvcPDA16xfOwWNyklkOOze79/U/hV37rtwOH2kZRTeHmyx+ggJluL1iZQoKkOvl7BmQVgOs/jFgnb6vI12LfQsWAV2VySZmfd59NRNt/Z6OrfR0bJ7/N+ec6BRyqCPU9i4NDxHl08URXbvtxCX4MHsPP9KY2AymdCpsjAa5IwcFEjX9np2fmsmJkpG7xHJjBtmpH1LPXK5wIPHLsZOT+OdhmruP3Zjtvj4/mcra7ZlAaCQCwToJaSkeYgMlxIVIaddcx3f/WD5+w1NuhezxcuahWHUaZnJnoMm7HYTR/fEEB0pw+MR6TEsifmTQ6haKfdeH9Lbrx+zYEUmE0YEYbH6cLpEGtVXcfVWBkeOHKJ16/avNB7/FkyfOpzVc11kZKm5/9jOtZsuOg1IxGiQUCRKxuOnbgRBQKGAHd9k07ShhnsP3Wzbk82SNZkM6BHAmQt2Tp+307Shhq8PWqhbQ83CqblatD6fyLxlmVQqr2TddhOzPy24SGdz5HUwrldLzdihRmo3f0bfrgbKllJw4ZKdw8dsvNdUy+NYN/FJHjbvNFG+jIL3W+n59KNA+o/7li5dPnjlscjIyCA0yIxSWXDQXa60grRM33PzCRWDe/uZmLu/s9BlYCJDehuYMT6YSuUUXLnpYsLMNIpEy3insYbfLzu4eddFZpYXh1NEqRAKTAIDDO9vYNTk1Jzk5+kLdj6fEUqNqipcLpEug20IAhzYM5i2zdyIIuzauofUrCLMW7ABna7wwPx/wqaNq4kO9zFvSihDJ6RS+3UV4aEyUtK8f+twr9NKMJm9DOtrZNgnKSyZEYpK5Z+XfD6RDTtMPItzM3Z6Khq1hFIl5Azvb8TlFtlzwMzFnQ5u3nFSqXz+NWzV5izSM7xUraxkxdwwnsW5GTI+hW825nc+3ro7mwZ1VCiVAid/9TPM5PKXW5dewOfzYdD6iAhVFFhcAujZMYBew5P44P0Art92YrGKpKZ58uiQ/viLjbbNtXRtp2fEZyks35CFUikwf3Le+1+hENiwJJw6zWNxOL1Ehss5+GX+ImLJYnK6dtBRNFqeY2zSuH0sapXA9lURfDo7jSyTP0Edm+DG5YKYKBkPHrsY/OG0/5UO7v91FCtWDJVKwoYd2Vy96eT8YX/BZduebK7echUoaQBw7ZYTux307gjatTIjkQgYDVJ6dc4bPwzrZ6RZl3g6DUjE5RYxGvzteh6PX7ts+UYTJ78rkre1cmAAbVqo6TcqmSUzQ9mwI5t5yzJIeConSlESiVnN7aREbtwwMfVTPbvWRCCRQnySh2ETUgkOlDHskxSk0lfrfJDL5Yg+LcM/TaFSOSXvNNZgtvj45pAFs8WLXifQ4u28mqCCIPDt5iiOn7ExYHQyyWleRB+0bqbhztniWKw+pi1MJ/axj+RUD7M+CWbEZ6k8iXXjcPgNP3evi8zZINeqpuTUOTuN6udnGT184sJi89HmPVXO86bVSPhyZQSjJqficok0qK0mK9vHmQt2v+mT69XYPQA/Hz2E2eTlwLYoYqJknDhr52msmx3fZrNjVX4JjQt/2ClTUkG/7v6xadJAQ2Kyh+5DEvluaxSGACnnLzmYOrbgttuiMXJSUn141JnYRRsly7vZti6G9/sn8l73WL6YHc6iVZmYLT4atYvF6RIpXVzOlZtOklK8/HzahkIu4HPLeXQhjBBzBQIEOVGAOTaLvgN/Y+liI5/O+RZRXPjS88HtG3eQOHSc/DWTFXPD+O2ygx9/sdFjWBJmiw+zRUSpFJDL/DqEx05bWbQqi16dA/hui78DKjPLy7ylZvZ962HmhGDaNNdy5oKD46ftyOUwrJ+Buq+7WDDuEdHe/IV7j+ghICqbn/dGc/22i5mfp7Num4lls0PZ+FU2G5eEYzTkto5u/8bM8vVZjB+ef6xv3HGSEqdCqbYQWhDr5b/g5o1fUchFJozWIZEIzJsUQrchiVy96WTWZD19k+7w5GoyxuzSyFGQSSrxPKYEFVAJalSimkeni9GwxWM+G6ehSgUlj595mLcsgzo1VHzwfgBut8jWXRY2bnHgtEtQaXykmT3MmRTI6s0m3qyjzsccXbouC5fbR8O3vej1cqKL+PA98+WYn/0VSr2TmVP0rNpsxvUkiYzsFCpXrlzgZ/8O3+z5ltCs0oR4I5HyDJv9aaGfdThE5DLo30fJpxceoTLnP54oiriDY2naMJAnsW5cgoPLx2Ny2O5er3+vs2BKCK9VVHL/kYsZi9NpWK/gfe6KdRbatyp8D7zrOwsDeuixmmS4RRc2wUL1Wq+/0hgsXzYLQ4CPhCSPX7KtgGtKSvFy6aqTLbvMOJ0+tu3NZvTg/Gz8LJOXxBRvnsLiH9ccfLE+ixqvKfnlnJ2nsR4EUcBq8/LgiYchvQwFzlnLN5iY9VlgPmKNViNhw+fhdBqQyMMnrnxt81kmLys3mzn846vtDRXKKGYsziAhWaSsux7x+mOMHmIs9PPD+xvoNySbyo5GKAV1jqxHtLc0md4Msi6XIkyMIQSBLNK4z3WKUhoQuC/7g8AQD0qlSLFwKZPGBPJOIy2/XXZw+76LkjFqLLdLECOWzfleIyEYXA2Jj72Aze5PcJ84bSMj08dHA/KfpyAITBkTzOGfbSQlJb2SPFRh+MeSnx06dOD8+fNMmTKFNm3a5LBAL1++zN27d/n+++/R6/W0adPmnzrk/2mkpqbi84ncfegmOkLK/Udujp225dGxEUWRW3edCPhbr8uUlOfZtLR+V8ed+y7a900gKdlDxJ+C1u9/tlCiqCzfxkkmEzDoJURHyJjzWQhSqcCns9P49XcHb9TOP3E9iXXj9YrsWR/Nr7/bGTA6lUXTQ3ivqRZBEPD5RPYfsTBlfibnz5+nUaNXq2D8GT6fj1EjujNzXBa1qil4wcrs1Rm27jnL3NnjWbh4E9OnjmTDzpu0fMuF1wsHf5YTU6weU6cveOlj1alTh5XLpEwYJuZz5wRYuclE9w75A/Y3aqupVzuMouU+oWTJkvQZ8r9nvGZkZLBk8adMHq2na/tQ7HaRjgMSCQ2W8k4j//1w7qKDZeszuXzd70x/4EcLcyeFFMgO3f51NhJBpFolJTfuuDm1PybP50KCpexZH0mdFrHceVYbpVbF6+XP89NJH50HJhIcKEGnlSAIwt+2jTx84mL+lGDa90lAq5FQvIiMm/dcNKit5suVEbTpW7g+VEFwOp05CXXw6yKNer5omS0+vtybzWtvPSU4OASlKohq5UzcfeimXi01k8cE5Ul0TVuYgYDI0VNWklK8rH6ui5iU4uHkOXs+LUGAy9cdRITL6DMyhUPbozAaDcyet4PP57Yh+rmW1YEfrbR8W5Mn8fkCY4cG0rJ7PMP6efl0djopaR5S0jz07iynz5gv/5v8LACJiYmoZPFYbT4+m51Gm+Y6Jo8OIdPk5Yt1mWRkevllXww6nZSMTD/DViIRWDg1hLO/OVj3pYk1W0z4RChXUk7797QUiZblMQuD57pFo4J4v18CNwth+J27aKdqxfy/6wfvB7Bsg4kSRWX8cNzCl3vMFI2RUqWigomjg/B6Rb4+ZOGrb/wFi0CjDIfDWsARXg5OpwMoOFmQbfbi9YqsXxyex7V4YA8jn81J4/DPNuISvHwy28HbDTTsXR9B007xNKyrYsVGExIZ1GnxjFmfBFO2VOGJxLAQGRarP2iJT/Tw8LGX2/fdHPlF4OhpKR63iqUzLNSsquLFPN20IZw+/4QJ4/qzcvXu//j6fzn+HYF6gSKRchrUUtGiWzztWuh4raKCW/cKZ2darD6CjFIG9DAQ8oOUtr0TiYqQIgAXr/olCrw+D4EGBSe/y2VTyuUCfbsaaFRPQ4tucRzdE5OjG+jxiGzamc2lqw6MBglzPvOvv0Vj5IwdGkjrngn06RpAvZoqUtK8LNuQxbVbTrRqgUM/WXmnkZqdayPoM/rV2D2CIGB3ivnYWX+GTivB4/XPd7OWZPDJc5bBwe25pk1Wm4ghQIJWI2HT0gjGTU8t0KH7xTGH9jWwaospj573X9Hj/QA+mpjr6tyonpovvzYzsIeBTUsjMGV7iU/0EBIsJdAgpWHbWBJSfGzs2PmVxuDfBofDrzV87qKDTUvDc+7Pjq10tO2dQLd2unzawg6Hj137zJSK0aLy6YiKKtwwICRISomifrMV8Eu5DPsklWyzlzO/2WneRFug5m3RGDkN6qhJz/TxxawwtuzMZun0AMKzXwOgiLcMNrOFaTNPc/aCg0G9DDSqp+anPdE0bheHQgEt33t1aQy5PIAOLQTq1VZy7pIdtUrCynmhhARJqf9eLC63iCiK/HbZyR/XHKjVElo11dKkgQalQmDb3mzWLMg1RglSSFk2J4yEhBRuP/Iwc0kG8yeH5LA0W3SLz9Nt8NEAI92GJBERJsvDME1I8tDno2TGDQuky6Ak1i8Oo2E9v+FecKCU5m9p2LbXTFiIhLo1lfTqrKdj/0RSkp+98hhYrBZ6dgrImeubNNDQpIGGRasyGfRxMp+ODKJEUTkOh48d35jZc8DMrrV5N46R4TKG9DayYmMWE0cHP2/nLDzpaFCruBnvJVH+C+eWhVKsiJyPBhhYs9XEzn1m3nvHbwYaHSnjWbyH4f2MtO2dwPaVEeh1Ei5ecdCnu0C05bU82pl6wUgZS0M+/+I0EsHHo0ePKFWq1EuNQ0R0BF7BRZUKCmx2kXHDgujSVs/EuWmoVALfbArPuXcTkvydOm/UUuWZxwKNUuZPM4IkjcxsL6npXp7GuYmKlFK/pppypRWUKaFg/pJHZMQGEERuW75HdBMfco5V8/1a2K9VVLJnfSSDxqaQkOwlKdXD2x3jKBYtR6/3GzNVqaAAQWTusgxG9DcSoJfi84n8eMLKRxPT8Lj1aAxObt747aXG4N8Gm82DSiNS9blutk4rYd/mKPYfsTBiYioSpY/oqkmkJqVSIkbBH6ftVPU0QoqUZMMVREM6cjkkJ0gY8Uk6Oj2Eh0oxZfsY1NOAyyXSolMaGdeKEewoQYAgwyt68Ag3mDQnlogIgVYfJCAI0K2DnlLF5ez6zoxKIfB6FRlhoVImjg5CJpjY9fkzwjzF811DlpDKu+/I6N3VQK8uAYyflkLsLjsSSeEMycJw+8YdtJ4ArJhx4mTzdhv9uhe89/zq22xaN9PxbmMNs0skkn0jnABfLrlKFEVS9Dfp+L4MrUbCkhVWtOml6TM0ga82BCOTCRw5YePtN9U5nRxlSioQBIEVG7MY1i83CSiKIjMXZpP5IIzlG+N5v7U2T2wKsHKDmdRkgc+XOjHaK3KVXzEE61nx0dyXvn6Hw8Gl33+i+VtqPpmVxtbl4fnmsT0HzFSuoGDRtFC8XpHMLC99RyVTsawiR5LH4fCxc5+Zpeuy6NExIMcv4lmcm09np/HtpkiGfZpKl7Z62rXQ5hxj0coMxk5LY9G0vHra3/9o48cTNr6YXXARo2wpBVIp9BqeTO9PJ5sEAAEAAElEQVQuAXRuo0OpEDh01MqsJRlYrT5Uqpc3fwOIiS7Bt1/dQKazE4gTbNo8vhR/RpbJy9cHrARYSvgTn3/CHS5ThTqo0OTM1YGEYhCDuMwZtEEOxvfXMGyAHkOAlPuP/C3qMz9PJypcjjFAwtffuoj2lcmnkywIAiGZrzF7wTnWL5cxfYabomUVKAoR4w0JlqLXCni9hRO7XgX/WPIzLCyMiRMnsnTpUnbvzt3YzJs3D/CbHY0ZM4bAwII1ev6LvChevDjXbjnp2y2AG3dcLJ0ZyrSF6azanEWTBhpsdh/HTtsJCpTy6KkLvV7Kstn53S/Ll1Ew4AMDk+alsWx2GGkZ/g3Y71cc/LgrP3PD4xFxusQ8hgQjBxr54MMkNiwJz8OsSU3z0LF/IlIpvP2+3wlzyawQWjTJ3TxJJALtW/oDgm8P7fpfJT/PnDnNGzUzqVUtfwKid2cl+/ufx263M2/BOlJSUrhw4QJSqZR5i+sRGBiIKIr8/vvvHDywFavFRMXKdejYsScGQ/5xk8lkdOo6lCETvmDlHFWeB/LQUSff/eil+/v5F6g79138djWAYWNb/2MslkULZ9G2uZJuz93lNRqBPesjmb00gwUrM0hN81GjqpJ5k0MpXkROfKKH4Z8m0+ejJLYsi8iT2Pz9ip2Vm7KQSiE2wc3wfoEFJkglEoFxQwOZv/ouGoUVa4idE9/G5EygaeleOg1MYMSnKexeH5lfGH5lJq9VVHL0Fzs+H3zyUSDBgVKKRstRKPwLicFYsLZmYQgJCeHxMwp0q9XrJLRvqePoSRud20iZsyyWGl3UnD5vp/dfGC4v3OtrN4ulZVMtDic52k6jBwfSZVAiBr0kD5Pm9j0XH09No3VzLWcv2Fm2Pouo6HqsXLmIyn8y49x/xMKiqYVX6ps11vjZNa31DO5lYMwUv1O801m4Fs6/GY8ePaJcKTefzMrgu61ROcyJhCQPtaqpOXHWRtveicyfHMKSdZnMm+SvQvf+KIkq5ZXsXBNJcJCU+EQPMz9PZ8UmE/MnF65N3b2Dno+npubTFb1yw8nkeel8tSa/DplKJSEsRMrEuel0bK1jxdwwrt12suMbM69XVlGhrIL+3Q00fVPD4HEpfDErhPD/QPIB/EL4Dx57cTh8OazFP2Px6iwmjwnKF1wCzP40mGZd4pk6NhiZDNZuMzFxbgaDexm5dc+JTCbw6cggHj5xMX1xBiX/hkWZkelFrRI4dd7OlIUyho9egc3lokKNEEpUcnD66EfUrJr/OXizroqvvovl7t27/3ELfEpqFuVLSjl2xsaREzZ+PRTD+T+cXL/lwuUSufvAVaAcx8pNWfR+rnvXroWOts21xCd6cLmhaLSMweOSOX3ezoj+hgLZlCWLyalfS81b7eMoUVxOSKCUxBS/W/XTODcliivyaMQ1aaChTnUVu74zs2KjifuPnTyN8/BGLTU1qylJSvFy5oKdPQfMREa9GtNDEAQio0px9eblPK8/eOzizG8O5DKoUEaBTArvdIrHbPGSkanE4xEZNTkVUYTQYClXbzopXUKe077nduN30C0E0ZEyKpZV/K2eqVQCyam5AapPhOUbs6hXU0Xl8koMAVIMAVI8HpEPJ6QwapCRuSv+mYD2/zKMRiP3H3uIipDmkQ7QaCSMGhzIez0SWDUvV+/27gMX46anotcJXLtnQVrsIeu2e3m3ibpALfPTF2y8XiX3e2Oi5OxcE0HzrvGcv+igY+vCE97vNNJw+ry/aNi7q57lq1LwmrxInxsbaAQdxdxVKBL+gJ9O2NjxjZm1C8OoWU3J+UsOoqJeTe8WoM/AgaxaN4P+PfQ5xmEAJ3+1ERzoNwFatCqTKhWUNK7vZ1kOGZ9M+dIK4pPcjBwYVGCMNmW8gS6DbOxeF5nTsQJ+9vMLrTeA0BAZW5dHMGFmGi63SFS4lPgkD9dvu5BJYf6yDD54X8u6L00M+zSFkkXlPH7sIztThlEWxIJZINFZiCnqpWVTLd/t+4phwz95pbgxOFBH5zYSRFHkux+sfLk3G4/XH8cXi5HRsnscRaPlPIv3UKqYnJVzwwjQ5183Oryno+a7z5g4OhizxYvZ4kOvy/s5l0vkwh92bt1zUcn7JmkRZ3G5fRw7bUOvlZCa7uVZnJvHz9ws35CFxwthwRI+7B1A13Z6VmzK4tOPgli41EpgZq18m2EApaAiI8UAOisJCQkvnfzs1qMrPxxaz5WbbtxuEy3e1hJolJKS5uP7HXkNXKMiZHyzKZKWH8TnGGf+GZ+ODKTJ+3F8f9RGuxZaDHopn6/JxGT2sWpeGD0/ULBg0WWeuvVoCcApNVO0nI21M/Q0eiM3eSAIArM/DabJ+3Gc+CaG0BAZ6Rl+aZYAvYTeI5LQqAXO/ubgyPEEgowSXG54s46aswdj+HR2GmkZcu4/ffJSY/Bvw9OnCbg8Ph49cefMZzKZX77t/efr2fKNWZiyvXRpq2PsdAenfjlJTIzAqs+DaFDb3+4el+Bm2kIv1SoruXbTzZFTBjr1TqdxAyVZV0oT5i6ec69aZGnEVE5l69rInL1wRqaXkZ+l88VKK62aqdEGiNy+72TkQCMAoz7U8/2P90m7KRDs9ptoWUQTaUIispgnLHyuMS8IAvOnBnLwaDbHjh2lZctWrzQexkADpziLGg1BhJP8RM3arSYG9867v71yw8mG7WYO7/QzZg9/HULfD69z6YIUjS0ShdqLy5BAty5yJo4NYPseC+dOKIlxV+DpSS3V6t+laRM51x9Y2bTEL0/h9Yr0HJTB9QsGzh/1smZzLM0a6/B5JBw/6cKdFkSqxUKk6TWatrpHsxYC7VpqyTJ5Wbstm4cPRDKTlJQXa6IXjOhFI5bgJGJiCvYaKQh37tyhXnWRE2cdvPWGmq6Dk5jycRCVyilJTfOwYlMWB360IpVCuz4JNK6npneXAHavjWTaonQWr87EJ/p/z75dA1g0LYQrN5w07RTHuKGB7DloZuYnIVy+4aJiWQXtW+YtEo8dFsSqTVlUbvSUTq316HUSvjloIftpCNElNX87r0dFyPhmYyRfH7LQe0Qyj2NddGsXQES4FKcLkpKSXkkD+daV21Q2v0lyViwPZJcw6CwcPyPyZt3c+cnp9PHhmCwunBNITVZQ3heTZ07OFjPRoEMl5CcCSQQpMWJJqjW+y2djjDmvlympYPe6SIZOSOHBYxfxSR5ES35ZiRdQCRpu3vQxYnwm+rQqOKKv/e11OV1QsWLFlx6Hv8M/lvwEKFOmDMuWLePSpUvcv38fi8WCWq2mTJky1KpVC5nsHz3c/2kULVoUuVzORwMC2XvQzJETNlYvCCct3cvFqw4UCoER/Y0cOWFl5MRUPhtVeGDas5Oeei2zqN70GYYACRFhUuZ8Flzg5nn3fjNvNch7s0eEydi0NJzxM9Nwu0VKFZPzJM6N2SyycUk4wYESBo1NweUWaV6AoQFAm2Zavth4/X81Jj//tJvxAwufQDq0cHLixM+8/35nwsLCaN26dc57TqeT0SN7UaboM8b0EQgOlHDmt3t8OGg7g4fOonHjdwC/ruamDQtISX7oN9QQQ3m7SyY1qggE6OD3qyKlytRnx86PGTuhP3WrZfH+e/5Wmn0/wOnfA1j0+dZ/tH3v+tVfmLnZmOc1nVbC3Ikh7Pgmmxt3nMydmJvQiY6UsW9LNIM+TuKNVrG821hDcKCUc5ccqFUCPh+0flfLibO2nBZOn0/k+Bk7t+46MRiktG2mpXwZBWnJsRiNMk58WzQfO/TY1zFUfesp7XonMmKAkUrlFDx+5mb1FhMli8lZNjuUVj0SOLo3Jl+AOX+ll+49PnqlcZBIJDRu0p71O/YyuGd+fc8Zi9N5v5WOU+ezkUvtHPzJy+jBBbdvCYLAh30MHPjRwogBuYn+4CApX62JYMr8dOKT0okKl3Hjjov0TC8N66o4/7uD6eOCadc3mTIl/6BBbQeHf7by+xUbchkkpXqQSQXsDglqlS/fcbUaCf26G+j/vO3M49Py43ErJUu9nKPhvw0Gg4GzF2yMHhKYk/jc/nU2u/ebGTUokKF9DcQneViz1cTdBy6qVlKyZG0Wzd/S0rNTbtI7OlLGmoXhvNMplrCQwpM74aEy6tRQMWleGplZPiLDpSQm+9vAf9wdXaDp3LM4t99BvryCTq31OcYFSSkeeg5LYuvyCKIiZBQrIqf26ypGTbYy5pMR/9F4CILA6zUbM2HWKZbODM0zzzgcPvYdtnDxp/yyMy/+tkEdNRevOqhXU82Q3kb6jkyiaIyUQz+56N5BnxPQjR4cSPWmz0hK8RRYMV66LosHT/XsP/EOo8e25vTJgyQlxSGTG7hw/iTrFxfuWtyplYeTJ77/j5OfQYHB3H8cx5K1mQToJahUUhrX19C4voZ2LbT0+SiZeZNDqPU8ee3xiGzdnc267SbunMltLxcEgZgo+Z/+DyqVwDuNCj/391vpCDJKnicOXVQur6BLWz1zvsjAqJfmY8JrNRL6dzdw9jc7oybbCQ2WkpruRaOW8MkIA8JH0HFAEm++XeeVx2Hk6BkMH9KKqzcdFIuRM/STFDRqCc2baHA6/XrHJrOPL1eEU6q4guUbsqhQzl8QyDL5NcHDQ6V0HpiYkzAuV1rOH9edBbqWAvxxzcm7jTVs22Omd5f8RUOA3fsthIf453uPx89kavm2hjlfZCCVCNStoSItw8vZ3+wM6GGgU2sdM5ck/q3cyH/hN/jweqQoCtCkfq+plqdxbgaNTUanlSCKfmkXs1Vk2ezQHMbixSsOhoxLZurY4DydPF6vyMKVWaxblNfIQqOR0LSRvzXaYs2/nr2Axeo3TQP/c/VGPQUXH5jRY8z5TJAnmhMn7/DbL6Gs3pLFmq0m3qyr4eSvdq5cPkmv3gNeaTw6d+7EhlWradkphfXLg3KSEfOfu9a/0zmeQ9uj87Qtdm2nZ9mGTPYfseRJmP4ZT575NdP/GrO0aKLhm+8tediC0ZEytq+KICnFQ+P2sRQvIuf0/hhCgqVMXZCBIUDCqMEBjJ+eys3rIvLMIpR1VclpgfUle7n2+DI1qlipX8PFihVLGDFizEuPQXBIGF7vY0ZNTiU4UMqmpeEkp3o5dNTCrXsuJBKB/t0DWLo+C4VCYPGaTB48dtPqHS0jBuTqHr+QlezaP4X7jzwsWpXB9PH+4pUoiqze4jdAq1dTTb/eSn766VeccTDr8wyKxcg5+7udHasi+GxOOu1b6njvHS1ut8iW3dlUbxrLj7ujmDzPxvRF6Tx55sUoFL5fEU0GtGGJr9QxpdfrqVhRy++XM4lN9LD3gBmz1UevzvoCi/symUDPjgHsPWjJMYJ6gaQULx6vyGsVFYQGS9DrpKhUAqnpPt5oHYvZ7CVMLEsM5ckmk+C6KfzwdcEmiWEhMopEynOkD4KDpDkagmsXhdOyezwVy8pYNT+/xumGJeHUfy8WUXx1FuC/AU8eJvFGfTlzvsikaaP8CRqvV+S7wxaqVFDQrnci+7ZE0v5xIj9/E5NnjY6JkrP+8zA6D0wiJlxOOEXxXC/Oiut/UMtbDJ6boGWRhinqIpe/ic5jdBYUKGXbqlCatE7jx290hJZPJSRYyImblEoJP+0LYcGyp+zYfRs3LurWUtK6ooJHzyT0/iiZ+ZNCqFBWgUQi8GY9Nb9dOPdKyU+v18uFcxcoTWUCBP9+xpcZxar5l9n5dRIDevsNV7/6xsylq05eqyinXZ9EKpdXUKKonKAwH2Wq2bl69TZyqQyDTMLq9V6WLneCT0IJbxUQwOgsiiG2COe3ZpAQdhal0v9sfTLNxL0TxYlylATAkW3j64d3MJOFV/DiJQk9ITiwg9xJgzpGrt5wolYLbFkWjlIh0PT9BLjt7ybSCDoysrwkJCS8dGFMIpGQnuWhRFEZE0YE0bRTHCs2ZvEs3sOjp24CDRImjgqibXMdggCHfrLQaUAii6aF0LShhv1HzFStpObIzlw/jXcaaRnez8h7HyQQl+Bm0xIFrXsm0PpdHRevOKhRNa/2/tB+Rh4+dbF+u4k6NVSUKang+6tWfIkUSlhITvWg1UhQKiU0rKtm7Ta/geVns9PRaQRcbh9W66t1ivnc/lgqgqJkh11h0Yxglq0zkZnlzTHG7NAznbQLFYhxR2MVr+Aj7/puwUQghRNFAgnFlFmwC/3EUUFMmJmGWinj/EMvxQoJ60RRRKOBW7d9FCOchGRlPmmmF7hxx0lWFv/vMT9fQCqVUrt2bWrXrv1Pf/W/Ck6nE41ahl4noWtbPa17JtD0TQ3RkbIcnTWArw9YCAstOCB+AaVCINAg5fefiiAIQk576Ccf+V0eX7Snf/eDlemLMvjhq/yTTbEicnavi2TbXhNL1mTi9QkM6B6AXOZfPIb3NzD3i8zCXeMkAlq173+1wXG5nKgLmDxeQKOGNFPBrdRzZ4+nX6dntHonN+Bt31JGy7d9tO07ibJlK3H58m+sXjaC+RMlOe2EN++mM2GWj2LlRlC5clX6DC2FRuNfaLdsO8y5c7+yad9+RFGkwZutGTjyzX98A+fziYWycbbtyebbzQUvDivmhvNejzhaN9Nhsfro1kFPeKiMzgMSaNpIi1wuMGpSKpNGB7FsQxaN62uoU0NFcqqHXiOSCdALSKQCIwcaC2WHTvk4mAdPXFy84mDvATOR4TKmjQvK2TxnmnyMnJjC3IkhhIbISE71MG+FB01gM2rVevU5YsDAUXwy4TZ3H95gaG+BotFy9h40s2JjFnqdhD+uOdm0NIyZE0Jo2imO8L9JdEWG+3UCs0xeHjx2oVZJiI6UERbiT5TZ7T6On7FhNEiYOSGE4Z+lcP22g4wsH1UrKmjf0sM3hxwsmRlKrWoqLFYfW3ebeK9HPK/XbMaoPk8pU8Kvgi2KIifP2Vn7pYmYSBkJSR7Kli2NRFmFOcvPMHfhsFcei38DKlWqRFyii2aN/WYwl687OHzMmmM6AWA0SFk+J4z1200sWJHB8TN2ftxdsKlZl3Z+x93KBeg2Apw4a+P+IzfjhwfRqqkWq92H1wvdBify6Km7wETg/BWZDOzhTwQdOW7LSX5GhMmYNi6YVZuzmPVcQ/TtN9VcvluEKlWq/MdjMmDAaAb0PcKjJwn07hpA0Wg5V2862f2dGa1G4O98s1RKAbc79/+9uwTw9UELdx+6Wbc4dxMolQpsWhpOsy7xfL0xMofR6PWKrN9u4vtjDgICDNy+c4PUhJ8RfZmYsn00qquhSLCXKfMttGiiYezQwHzzoVQC3ld0r/z/sfefAVJU7dY//KvOaXIecs45I0EEREBFQJQkQUCCBAFFFARFkCRBcpScsyiCJEkCSs45TY6dc3fV+6GlcZyZ+4i35/0/59xn8YmZnu6uXVW7rr32utb6I3r1HcqG1WMJMUB2bt6CrVgRJesXxfP1IiPjp+b8ruwRMFtE4qJlXLzmoX6t/C1Efr/E2fNu1CoBs7VwksdoCiiixg5/Fk60bpuF9q0MlC+jZNk6M5+Nyhtc9OXsHNIz/WxfkUCJYkrsDpH12610ejeVLcsS2LQ4jo4DNtGzZ9/nGocKFSowdvwiuvQfSFyMwKwvoqlf6xmh1aNzKBt3Wli61sLsSTH07RbKj0fsfDk7h19+c6FUCijkIFcEwkH6dA3ltTZ63h2RwRuvGPL5U5ktfg4ec3BgSxFmLDBy4Kg9X3p7arqPTbusqJQB38PPpucw9N1w1m61cmh7UZJSvNy446F2dTXjR0YilwucPudEoxZISUl5LqXHfySEMFxuM0kp3nzq7kG9wjj9m4vG9TR072Tg5bdSOb6naJ5W+Lo1NexclchLnZM5vK0IISFyzl1yMXZyNgN7h+XZDIAAeW2zi+Sa/KzZaik00XbzbisTRj+77m12CRl5azVBEBD9gWtqQM9AaETlCkpebqHj/NWbzz0UarWatZs38m6vt2jbNQ2tJhDyoNUK/HjEzkdDIgoMghreP4KNO60Fqv4ALlx107xx/uPs+WYoHfukUquqOo/dhM8n8dEXWQzqHR5MMwf4Ykwkr3RNYcFSO35bCHarjFpCjTzqGpkgp4JYh9Wrj7JuTQgjPlvzXORndq6dL2fnkhiv5KMhEQz+OBO1SqDL6yHUr6Ul1CBj0qxc9qxNDNZkoiixdK2Z4eOyWDA1QNr99LODhDgFZ895qFfFwLbvbOQaRT4bHcnGHVaMZj8HthQJzuXjR8KBIw6mzs/B55fYvjKBXkMzWDM/PmgBBDDlk2i6dQzh7ffSObqzKPOWm7j/2EkVyVGgoggCi26NW6JcuXJ/eRy0Wi1OtwaDTkCrEdi0y8KDR16+/aZwtVSlcoHAPFGU2LTLyqbdVp4k+6hUVsU3k2NRqwTGTMqmcgUVowZGEBcj58x5JzMXGUm9ZkduVRAiheP1FF7vS5JEepYPs8WfJwQVAvVBaIiMXl0KJnkFQaBbpxBWbS7c2uQ/GVq9xNhhkWzZbeWD8VlMGx8Q9BhNfhauMrHzBxthoTJMFpE32hpYssZSoEcn/B78MiicPsMyiERJiD8CFQYEQUCSJG5zCTdOBnUMyUN8/vHvx43RM3qABtGlQq325znnGo2MNztoOH3RxsbFRYMEFAQ2yXsNTWf5rEC4pFYtkJSR/FxjcfjQYWTpWuxYeCDd+P2nEjHGIkjnKvHpg+N8NFLD5x9FBoNhv/g6h1WbzPx20cXKOXG0bKanc69Mfj6ooIixOkUIKONdkpMHXMchWSkqlEEQBBSSCptJya59dvp2DWHfjz7incVJ5j5ZpCH8/q8EFVBKSu5rf8XhtKAKN7NuXjTNGuafX/esi6dd++uEZDYBQOnQ8Pjx479MflaqVInPLkODmjB7iZHMbD8atYDfJ+LzSexanZjn3L/RLoRmjXQ0apcU8KsspmLpzNh8a12tVsaKOXG0ejOJtt1SaVRXQ1iojK3fWRk/LYeZE6Pz2KGUKaFi9OBwmjTQcfWmm59/ycHiVPDJlBzmfJmXTJSkQCeOVgOvdE0hM9tH0QQFX87KpVI5JfsOulDIhef2uHT5AjktFozUrqGkQ5sQiicqeXtgGmPejyQ0RCD5egTx3sA6KZoEMkim9B/iquQo8FC4NZ0HT+B50SyLWrXkfDzSEHzGFElQYLWLzJkcQ92fc/H5vCiE/M9iMzk0b6bgzj0//lQ/IVlV6N7/Ens35xXnmcx+eg7OwJyjwGq1EhLyfB7hBeEfIz937txJ06ZNiYkpnCn+P/x1fPRhPyTJHSzQln4dS98R6TRvpKNlMy0Wq8jiNWaycnxMGBXFvJUm+nYrWImxe7+Nju2feVNERsjZvDSBGQtzGTUhmxLFlDhdIi0a62jdXMPVWx7KlMr/wLVY/Sz81kztahre6vCsrcBkEVk6MxaV0lQouSlJEg6X/N8iBuvWa8mPR67Tv0fBl+2PR9X0fq9Rvp9brVaSH5/LQ3w+hVotY+xQiTWr5nHtygl+WKfKs1ioUkHNtmUi7d5ZRKdOR/MENgmCQOPGL9C48Qt/+5j+CipVrsXl6zcLVCoIAgUW8BBo01LIZZQpocyTWGdzSDRrqOWlJjo6tXfTe1g6h7cXzfOa7p1CaNctheaNtIUmugNUrqDiwlU3U8flTyrOyPKhVQtULKeiWYdkwiOiSEgsRdfuQ2nW7MXnGIFnkMlkTJ+xjAsXLjB68lRu3TxH80ZaZn0Rg1olsO+QndGf57B8VizlSik5cdZJeJiMDTusXL/tITxURrdOIVSpoGLpWiOpGb7fA750WGwiaRk+Rg4Mp3VzPVqtjEPHHfR8MxSVSmDpzFgav5rEFzOzqVBexcoNFg5ue5aIbNDLeP/dCOrX1jBrpYLP55WlU5sMXm2RTu/h6ZQqrmDbigT0WhWzVhZj54EIRL+DJs27U7p06b81Hv/bIQgC0THxPA2/XLjKzKQxUQWmOfbvEUrrLinExcgLTXvs2TmEOq2f0Oft/Moek9nP1j1WFk6LpVmjwMLsqcfsnrWJvNgxmeH9w+neKQSNRsaTZC/TFxgpEq/ghfpazpx3kpqRl9RrXE/D5Dm5wf+brSIvNGn9t8dDkiQmTxrGzInRzF5sZP8RO1ERcuJiFFQsq+TIKSdHTzl4qUnB6sUTZ50M7hMe/H9slJxfLzpp0USXpyAHqFNDQ3ysnJETsvD7A9YSJrOfhnU1FE+E7SvljJxwh6s33IwcFJHHK1KSJOYuNTFpVi4TP8w7N6zdZqdrn7Z/eww6duzM8qVTKKpzkJ3jy6dOTYhTMOuLGG7d9dB/VDoSgaALmwOGf5rJoe1F86WOfvVNLh6PSHh4IEBm5sSC65hvN5qZMylAZPv9Eht3Wli0yszPuwIpnuu2WVm3zUKPziHIZAJHTznIyvGzcNozZZBeJ2NgrzDKlVby2bQcZk+KoWic/blUDk/RsmVrfL5FXDk7Og/x+RTdO4WyZ38aGVk+vF6Jx8leiiUp0KgF9DoZ7VrqOHPBSUSonFWbLOz9yY7TJfHy28ksnBpL5QrqoG/ixBk5fDUuGpNZpGQxBeu2WfnhkJ1uHUPQ62TsP2Lnp58drJ4Xx579NgaMymD6hBhqVVUzeY6R/UdtvNLCkIe083olxk/NoWJZBaNGdGX4yCk0afL3rXH+N8Pr9RIaEiB1xk3NYfW8uDzznEwmUKyInAUrzHw1N5cvPo7K5wEKgedUhzYGKjdORq0R8LnlzJ4aRqf2eRcU3x+0MXepiZZNdTSqq2X2EiO7f7TxRtu87X7bv7eiVglB5aXPJ/Hrbz4S/+RL7JCsPOW2FQqBiHA5B446iI+V43LmPPd45OTkMPajPkz7TKJ9q2LIZAIms5+p84ws/NbM8d1/Snr2S+w9YGfpShfZaUp6vpfDvOnh+Ujk85ddlCiqgD+VdQZ9ILCoz7B0lMpAon1Kmo+L19wM7BUW9Lh9insPvdgdEgkJCoomeLn/0E9axq9E59REKTyrqQRBINRSli077yKJz6dqyUq/S3qyi593xTB8fBbdOobk2ZBo2lDL7XseBn+cyY8bA7WKTCYwuE8g9O3KDTcliymYvcSIVi2jw2tKbt/3UKaUkp3f23mU5CU9y8+v+4vlq93bvKTj2BkHv15w8tslN+1b6fMQn09RtaKaYokKOvVNpVRxFcVL+Xly6yblxfzdLj7JizLaiNstkpSU9Je7A7RaLU5PBC/UN5OYoGDnDzZeb6Pn7gNvcDPyz7hz30NstJx3P8igRmU1ReMVDOoVxqutA9f3xBk5DO0XTtc3np3Xti0NtG6up1XnVOy/WtALoaQkBdrZ/1g/P8Xpcy5qV1Mz+ONMNi5OQBQDhczT+1avlREZUfgGfcliSgwh/2cVVxCKFS+GKNqZPzWWTTst1G79GIVMgcPp5+svovlkeGBz7VGSl8mzczhxxsmnHxTcCQZQq6oa0SfnIbdQosZLwD88lUdo0ROhCqFO7YxC/75KBRWC1kFmuowWLwm8OyKDapXVVCqv4o1X9ExfYGTxjNh8dVZ8rIKZE2OYtcTIN5NjuHDVTZUaz5cTsXX9NjIdaUQQQzUCXSR2bBjJ5DaXiDGXJT42PUh8Arz5mgGnS6Jv11AGjM4gJETOgwcS1WmESnh2z2gELZWkOlzhNGjsyKKykVROQqwC078xc+a8A39uLFc5TTzFqUFjZIIMr+QhiXu4caIQ5JRRl8cWfo2mDQq+H4sVURIWa8KfEbBLEVU+IiMLP19/hlKppGy5Whz8+QDTP9PzyfAIVm2yUKakisb1dQWS3pERcoa8G0ZSqpdfL7jznZuneJTkpWI5NXvWJAY3hXt0Dlj/9RiSzrdz44Ibh+euuHB7JA4ddzJ5bBQ1qqiRyQUuXHHRqW8qIwdGULqEkqu3XMxebMJk9gfI85ERnDnn4uCRwHMjKcWJ2eqndGkdKtXzbYD4JQ/ZpOPT5TCwV4AXqlVNw9r58axYb2blGhcJuY2DG3GRxPKEu1gkY1A5HE08VzhNEalUgbxNCg8oZq1HuC2KK3dzefXnK8ye5aNtKx1+v4TPJ1G6hJKICLiZdYEqUr08oV8eyUVW1EVuPXKjM8hJVjwk0V8O04Uq1G12jdfaq6haVcaZM35+OGLBZJQABVFR+bmGv4N/jPzcsmULW7dupWLFijRt2pRGjRoFFXL/h+fD1atXiQm9w30Ci61h/SMoW0rF/s1FOHzCweHjTpwuEVGUmDg6ip9/cRIfI+fISQcv/all3Wjys2S1mYPb8haCkRFyypZSIYp2OrbVERej5PgZJwePObl0zcNrL+vzBP34/RJv9Ell1ufRNGnw7DPatNBz6lcnA0Zn0qiuhiMnnXlCmZ7ixyNO6tZv92+Ny6uvdaJ3z4V0bJu/0Lh41U2OuQhly5bN93c3btygSf3C1TzNG2kYN+0oA3qAWp1/YtZqZbz9usj+/Xvp0CFgzH/79m3Wr5tHavID1God7V/vRZs27f9brB0GDfmUTz9vzw8b4vNNQp7C8z0AcLpEug5KZXDvCDq1N3D1ppsSRRXB3a29B2zMnBCdbzwFQcBgkNGskY67D70Fhl1BwONUpy2YaFqw0sTIgREcPO5gz9pERk+OZdGS7X/xqAuHIAjUqVMHv9/H0pmxvPjCs+utTg0NDx576Tcyg63LE2jWIYlVmy0M6h3G2JcjyMjys2iVmXOXnchlAtPHR/NWh5DguNodIgM/zMTpktBrBVIz/NSpoQl+bruWejbvthIbIzJ9QnSBYVj1amrJzTxB8ZJ12f5jPLv2q2nX2kOvN9VcvW1g+rLimCxKmtXLZed3v9F66Oh/e0z+N6NV6058d2ADndrrSUv3UbaAjRkInJ+qFVVcvVX4TaFWC6hVAi92TGbelBga1gmc26MnHYyamI3dKbJ0nRmrXaLtS7o86tLv1yfSqksyew4EWlAiwmQM6BkWvDd2/mDDbMk7zwiCkEdBt+U7NaM/+fuhf6dP/0LFUmm80TaKl5vr2LzHyq8XXHg8Pjq1DyEr18enU3I4skObT6GwZ7+NCmVUebzcfv7FiVyAsiVVSJLE/UdeXO5AQq9GIyM8TM4nwyOoXlmNxyMFd2P7j8rgcbKPXm+FsHi1lC8kRxAERg6KoGOfVHKN/uAC7+JVF2cuiEyZ9feVrzKZjC3bjtGxQyMGdFfTuksyRRIUeDyBELfh70UQERbwVBvWP4za1TQMH5/F2oVxpKT56NArlc6vGqhbU0NKmpcNO6zERstp21LHqd9cHD/jLFDVOG+FkYxsPx9PzkUuD6gc69RUY7L4kckCpMLqeXHMWmykzdsplCim5Ox5Jwe2FKxmfKmJjtlLjDgcIga9hNP593x/T5/6gZF9Ct74hICf3/6jDtZsNVOymJKeb4bStIEWo8nP2m1WHjz2ERMtp2iiAqtNou1LesqXUdJzSDqJ8QokAgTG0pmxJMYrePeDDEYNiqRZIy1XbrhZssbE0VNOwkJlxMXIGTUxi3e6hOB2S4yemIXHKyGXwSeTczhx2kmRBCVGsx+L1c+FKx4+GBjOay8bcDpFur8/BpVqLvXr59/E/E/Ho0ePKFZETlqmyK8XXLzSNYUPBoZTo7KGx8lepn6TS0S4jAuHi1H35SQa1C48JKFZIy0r1toonfwqDmysXvdrHvLz1K9O1m2zsm9jkaDH5UsvaOg5NIO5S430fDMUn1/ixyMOShdXMv+rALkvSRKDRuegzS6bp1aRJIn00CvoJVfwZ4+TvFQur6JkMSX7Djmeuyto6pTRzP3CRY0qz57/4WFypn8WzcjPRH7+xUn734ksm12kbedsbPeLEG4rQ2lUJKdn0fKV60z4TE3Pt/T4/RLL1pl/V/XY6P12aL5NtPhYBSEhckYPDifXJLLjeysHNhcJ+mw+ravuPfQw5ONM1i+Kz6M+Pf2bi77vnaBIerM8ShgtOjZu8VCsTOFpyAVDQq+X4XCKuN1SvjkLoEJZFa2b6Tjws4N2LZ/9fmCvMIZ+kolcHrBNmLPERMdXo5jzZQxWm0j7Hqn06xFGWoav0PPSv0cYJ884OXHGSf8ehc9B73QJZe5SI++/G8a08VH0GWLk6k+3SfCVCy6IXZKDB4bT+LwOZH6JrKys57JGadioDY6cZezeZ2PHykTiY+X0GJJOl9cN+c6jKErMWmjDavMxuF8I3TuFMHxcVpD4dLlEzl5w8flH+ckXhUJg3tRouna9hD67GSFZVXizz3n2bYlFq332bE3L8DFheg5rF8TT/4MM6jbPxGEJrA9iE/yMH6PncYqXa7dcQZ/eP+PXiy5kssLXLv/JqFu/BWu2bqRZIy1vdQjho/EWdBolB3ZG5LFtKVlMyfLZcbTvkRrIACjEriUp1Ud0tEC4MRbsITxQn8fiNpJBMjVpTK43g+s3/Lz2csHf595DL7h0iOpsrt6SMahXGInxCn696KJttxTkcqFAJTpAjSpq7tz3Mm+5iRLF5BQtkn8d+69w+85toognnmJkRl1EF2eiWmUlaRl+7t4TyUhPxf0nhbLLJaFSClQoq2LvukRqt3yC2lwsD/H5FIIgUEIqT0y9i+zeEMO2vTa+3WjmnS7hKJXw424TJahKpPBsk1cpqChNZR5KN1GHCrjUdzCo1f9yjg8NAxd+kCSECD/ly/91b3xJkrh4/ij7NhXh9j0Pu350sG9jEWYuNBao5JekwPPr0PHABrXdIbJ5t5U3XzXkU3/OWWpk89L4fN0wMdEKvhwbzYJvzUwbH82jJC9Gk8iu1Yns/clG72HpiBLs21CEEsWUPHziZd02Cxt2+Lh510PXDgZ2/Whn/+YiyGQCFy76sN0oiTLcRPOXTZQqrmDeSjvSU/XHX4RckPGEO8TItXm6ZeNjFYwfFcX1a7mk/ph3A66KVI9bXEApqYkmHhERHz7ucJnyUo085y1TSsGDmzAC82OYEIkhsykjxxyl6QkNR04GwrmdThGtUkUYxbjICSKkGDTo8eqzCCliZO+yMCqXV3H+sosuve5jy4oh3JdAWFI8h5Zk8QMuMklBrteyYr6GoWOMeQRo/w7+MaZm6NChnDhxgqtXr3Lz5k2+/fZb6tSpQ7NmzahVqxZyeeG7W/+HvNi5fSUDusl4nCTnxFkX4WEWuncKQS4P+JHFRisYNTGL8R9EsmKjiWu3vKxfGM/EGTnsP2Kn99uhhOhl7DtsZ+UGCxXKKvMRVLfueli92cJPW4tw+ISTR0le2r4U2C15qVMybw9IY+r4aMqVVnH6nJPBYzJpUEeTh/h8ihfqa9n6nZUXG2uYOCMHUZRo1UwXbBn46WcXs5eHs2TZh//WuGg0Gj7/cjmdB7zHO51dtG+lwOWW2LhL5OczYcydtyz42tzcXPbs2UxG+iN8fg0R/+J+8XgkPB43NasUvlioVRX2/BxozVqzeiGXflvHuBECVSuqMZltrNoylQH9VrBoyVa02uctYP81ypYti8tblIEfpjJhdCRFE5VIUsCjMzvXx5Ub7jwBCE/x8Ik38OCfFUfP99MRRYkla8ysnvfMX+jMBRfjRha8u6ZSCbz8oo5+IzN5582QfESfJEms2GDB4RBp3TwQ7iEIAg6HyKLVZnKMIj27hLB5t5XyZVRoVWmkpaU9t4S/IDx69Ijo8Mw8xOdTlC6hpE0LPRNn5hAaIufHPyzgihVRUremhlETM1HIBd5+I+8OayD1OI46rZ9Qv7aab+c+GytRlPjxsJ1ju4rRb1RG0FOwILzSQuLW3V9ITy1NbHwZjp2rg8Vh4ZcLEWjVfob1ekzjOiaa1Yvgs1njWbLs3yeF/7eiy1t96NtrHTUqe0hK9f3LRXJmjp+wkIAq82ki9x9x+pyLNi/pKVFEQZ/h6aiUAiqVgE4rY8HUGJo00JGc6uXjSdlMnJFDvZpqXmtjoM2LOoomKtFrZUz5JCpf2/z1224uXXNRpmTez0xJ82HQB77rqk029OGN/la4x1NsXL+Y998JzC86nYx3u4Xx7h8U//GxcibPyaFh+xQ+GhJGixe05JpEVm0yk50rsnLOs+vZ7hBZutZMYryA3SHSpmsKFcqoMOhlXLzqpk4NNTfvBOYWmUxAo3k25rWqqrn7wMPPvzgZ+u6/Jt4WrzbRtqWenT/YOHzSSZ93x/3t43+KsLAw2r3anY07v2X8yCjq19aQkuZj0SoTnfqmYjL7GdY/jJ5vhvFmv1TW/u67Wqq4kh83FeG7n2z8dNTOrXsemjfSsv+og0XTYhkzFNp0TWHOUiPL15t5qUnAP/PHI3aycgKt60/VE63eTObmXQ3lKtSmY59zrFsYR0S4nI+HRdKto4H+ozKRyQQS4wsvsyqVU/Ekxcul635G/c2Wb5/PE/RbLAhajcCV6y68Hjiwo0iwgI+JVjB6cASN6mpYtMqEQS9j24o4Vm60cPyMk+kTopk+38irrfVUKq9i+/dW1m+3MrBXGM0aaXG5RM5fdnH8tJO9axMoWzowLg8ee3jn/XRcboka5VSkZfipV0NDRDjs3GdnQI8wmjbQcemaixNnXDxJDqiltVoZq+ao6DFsMvXr//C3xuJ/O54ku1ErA5uaTpfIwFGZqNQyRFHk27lxtGii5/hpJ6WKy0lO9QWTyv+MpFQvLndg0aMnhKRLsQwbk8OUz0IJDZEzZ6mRJTPigs/N7w7YmL/CRKdXDcRGy/nxsJ1TZ52EhMgpX0rJ3p/sJKd62bXPxpMnEiEKK27JiQoNFoyYo68xfKiM6/eU3LzjQa8TcDglUtL8FC+qxOkUn4v4NJvN2Cx3qVGl4OP7dEQkPd5PD5Kf7w034r1Wgyh/JLnah3giUpArJDR2PSNHm1m91UhKmo+O7QxMHRfN6M+z6Ds8g8UzYoObSB5PIJm7WiUVDetosVj9hBhkvNItlRJFleQY/ZQuoWT8yEi+nJ3L0q/j8pEdjeppmDrZx6QP7hJrfxbcYMWEwRODTP58CzuXR43X4+DrRbm89nLhXsWd2hv4ZrkpD/lZNEGBzydhNIuYLCKTPo7i5FkXXy8yUqq4Eq83YHlQmBoKAhuAFpuIUing9hS+QHe5RO4/9hIRJg942zWVc/nWHR6676DRCEhIuFzgcXp5pbmGn38pvN2yMNy9dZqbNx0UTVAGbQk6tjPQZ3g687+KDbYgmy1+3hudhdkkIIoyenQK4efTTtq1ejY2dx96qV2tcKKmemU1ysgMMrwXMZjKkHxPS7vuKTSup6V4USVXbrhJSvWxcFos2/c4uXc+iqK2WkT9rvj1pLsZ8O45LDKJOUvNvPZySD5iJSvbx9nzLgT+C4XDfyiuXbuKKcvFmXMubt7xojEVo/KL2QX6VQuCwNRx0bzZNyNPaNkfMWeJiTmTo3jv/Qd4QuRsnx9Ol3fOIHOFIBPkRErxbNxynVFD8v+9zyfx8UQTuS4/vXppmfzps7DH2tU1dHndQOe+af/yeMxWkW/mevHIvYwc2/m5xsKca6EqVUmJPcGyxTqaNX5GQubk+mnbNRWDPjzP32zcaaFrx8D6JyxUTrmSGlJORhUYRAYQQjhup4zT51zsPxIg7ORyAbtd5H0pOw/x+UcUoyyP/E9443UVm3Y4sFj9BQZKiqLEozQHodjIjU7mq8mTn+uZcPDgQWpUkVGquJJhn2ayeWkCCoWAQR+wPvgjJEni/bFZxEbLWTU3nugoOVZboE7uOjCNjYsTguc41+jHoJMV+J0B6tdS88XXOezZb2PKnFy2rQisb1972cDkObmMGxFJid+fA6WKK4P2MG63yCtdU3B7ROq/nMyTR3JkLj1ycnHYcjl52s/AXqG4PQoOHPieV1/t+JfHAkGgBo25Zb3Axp3WPEFHAM2aKFhxJAONp1TwZypBTXUaYZPM3OIiXpWVGFk0JiGZ8/50iuvj8bnlpDmzCSGSKtQLcjxZpJHOYzxpcuo2y0QT6mLq+GgmTjeiyC5OjJBItJRACg/JJJnwCAunDgbG2GjyM/pTK3pPNHe5hkJSEkEMHlwYyULCT6uXZHRqH8rU+Z5/zBv+HyM/mzZtStOmTbFYLJw8eZLjx49z9uxZzp49i8FgoHHjxjRt2vS5mPz/VNy+fYWIcDleL6z/No4F35pp2y0Fgz7gZ+JySxgMMkZ8loXH48flknjz3TT69QihRLGAYqNRXQ2N6mo58V1RNu6y8krXFKpVUnHzrpfMLB92p0TViioGfpSJxxPwYftuvx2VWqBYEQVRkTK+mJXDjdseBEGgwyt6Xn6x8OLqzVdDeO/DDJrU1zJpVqCdPjxMgVIdR63arVm89GMMBkOhf/9XUalSZVatPcj3e3cwZtphlEoVrV5+iz5DWiCTBYrU9euWcfTQKvp38/PaC3Ku3/IzZW4Ok8YULfCm2fmDm5KlqpOUepOahYTuJqWIREYlcOXKFa5fWsvGRZrge4WHyRn5npxqFbOZNvVjvpg0798+zj+jTLkaFI/O5OPJ2VhtAUl5o7oaVn0Tx7BPM/lwSASPnvjQagVeb6NHqRAY8nEms7+IQakUmDY+mrcHpLHj24R8vl6F4bWXDez4wUbfbqG8+0EGsz6PIToq8AAwmf18MiWbju0MvPaynrnLTHw+MxePV8TnhQHvhDF6cDiC8MxDr1pFL48ePfpHyM9fTh3ljTYeoOAd8w6v6OnUN43V8+IKLHTMZpHPP3omn3e7RR4+8aHVCBQvqqBNCx1NGmjztEYfPObg5Rd1REcFPHYLSkR9CpNZ5PZ9F9GRdwjReLE7K3LqfAQheh+TR98lNipQ0FarpObhg38vCOx/O8LDw5nwxXJavtmRJg00HDsdSBX+M5xOkcvX3ISHyegxJJ3dqxPzKJofJXmZMD2HdQvjiY2Ws3KjmYR4BUXiFSyeESAFb97xMPSTTLp2DGHm53rcHolt31mZv8LEitlxSBKMnZxNneoa3mgbsBJZtdnMz784CdHLeJzs5+W3kmnXUs/774bx6VfZxMXIafJaCmUqtGTKV3P+rbG4euU3rLb8fjeSJPH9QTuLVpnJyPLhdAWS37+am0Ojelpu3PYw+ZNolMrAa0/96mLK3FyiImT4vAI37nj4ft2zTQJJktiy28axX5wFJnunpPloUFvzXy6OoyPlbN1jxeWWKF5Uhc6QwFtv9fi3xgACyZ63r+3ilx+KBReNpYoradJAy6wluWzaaWXbd3YOHXeRnOpj1z4bA3qGoVIFyO6n6eY2u0jDtk+YOzk2WKDGRskx6GXcuuvh1l0PCoVA3RpqlsyMy5OSrVIJlCnp5XHyOUYODKP74HQcDj92p0Rmtp/3+4Rx7IwTr1fKt7B9iqwcPz//4qRa9dZ/e0e7Tr2W7DtyiUG9Cp7XfzxsJ9fkZ+q4qAK/R+N6WuYsNZGVG2i/6t8jjH4jMyhZLEAU7z9q58ZtD5t3W5k7OYbZi42s3GjB4xGRyQR++aFYcGGQnePnvdGZzJsSG1TMA5y94OTdERns35zIzbteZi8xolAEFIj7DtnZs9/G/K9iqVBWRZjBRE5Ozj/W3vS/BcWKFSM5RcJgCJAvMrkQSGCXYO9Pdn445KBJAx0er4ROK7DwW1OBSkBJkti404pGK+I1elAKKmIt1TizJYnGh++hD/Oh0PqDz/pfL7rYsMPKDxuezQ+d24fg9Uq8NSCVrd9ZOXbGgdcLL76g5ZspoaSmW1m09DRGk0itKgo+HK6nTEkVPx6W8f1BG4eOO6hSUcWsz2N4/Z0UzJbnG4u0tDTKlSxcERcTrSAjM+C75/fDlQtyov2hJCf8zCdjNHTtGIZaLePaLTejP5W4fc+PySjj7n0/730YqKeMRj8deqdi0MsQRYnkNB/DB0TQq0sINrvIWwPS+XBIBC2bPkvyvXjVRfdBaYQYZHnmij/i9Vf0TIhMg9/JT7/kI5MUKlGHO49PPdc4qBRu7HaRG3c8vPhC4fW5TCbwZ/HQpetu2rcycPu+hyoVVHR9I4R+PcJ4lOSl/8gMnC6JSuVUfLvJkqf1+484fsZJTLSMogkKtu6xFkpG7/jBzodDIli71cILDbTsOWCjTGk5X34cHbRzOn/ZxUeTsvnlnBu9XuDRo0c0adLkL4+Fw56C1wfFEgPL2kdPPPz0s50DB72c+8VIZJwXmdKPTicwcmA46xbq2LLHSo8h6bzdwYBC+ayWUykD5Hxh8PslihaR8+kMNytXXyDnkpWF0+KCc3+zhloqlVeRk+tn8WIvJW0v5Fl7qAQ1ZZ2NOM/PuF023n4vjS/GRFGtkjoobJg2L5fmjbT8eOz5VF//KYiOjuHRDRXvvuvG4nYSI5WiSSNzoa+vXlmFQlTTqWc2m76NCtbuoiix+FsbBw67mTExiirVJRLjZLRooqd2vVwunXWCF2SCDE1qZV7vdpO1SyOC4Zcz51mYPc+J1p6ASiawa7ubnCwj30wPx2Txs3KDhV/OOcnK8RdaC9gdIqZ0DWajArfg4ZdffuGtt976y2MhE+WYNE/48EMVzf6kcoyKlLN0Vgz9R2aw75CD4kUUVCin5KdjTqpUVAdFHDVrKHl4xgqFOG+4cFAyTsb8lSYWTI0JimGMZj9RWgMUksmjEJToNErKlBFIz/Ty5ezcAm2FNu2y0rallh/Ey3w9awX1GzxfJsSVK1do3khDdo6fyHB50NqoYzs9Yyfn5Nn42bTLSqniCj56/5nwJ8QgY/iACBLiFMxcaAyKgpwuEfFf3IKCIJCV7ef2PQ/Vq6i4fscTrCXlMmjfuuB5Wa2WkRCnQKWQ89uRMKrbayMXFCCA6BN5dP06cxZmM3ViGP3GbHgu8lMfasCZY6cK9Tn000/cGejJoy7v1dXA7Hn3CM8ohkLISwPKUSBHTlFVSSo0yeDWQ5FRg7VUreDm2/U2zmyoSIwQ8AoVJZEb/IaeMCpRB6Wgwp3q4knaLXr3NmLwR2ElFQdeSlIRNw48uMhIUVCkYhqdXldz47YP/5W6FJEiKSKAU7JjxRT0jS1GBerUuh84Lo0Xt9uNRlO48Oiv4h/v0Q0NDaVdu3a0a9eO1NRUjh8/zsmTJ/npp5/46aefiI+P55tvvvmnP/Z/FcxmK8d+8dGsoZZDJ5yMGhTBqEER+HwScnngZjtz3sm272zce+jBYhPZsyaRY6edHD7uxO2R6NM1LBjs8G63MPRaGRt2Wpg5MZoqv/t4HT7u4Ms5ubg9Eh8PjeC1lwNy78vX3YwYl4lSJVCxrIoPh0Sw75CdfyXeVSjgnTdDg54qHo/EoI+d1G86lDfe6PqPjo9Wq6XLWz3p8lbPfL87cuQn7t34lu/XPtu1rVoRck0exkzKYcaEqDxFyKMkL0s3qJn+9SSmT+nBq60DuwoPn3i5dddDVKScOtVVrNmmYMacznw1eRSfjyrYu7RVMzWzl5/Hbrej1xdeiP69Yw74+R3YHFDuSJLE8dNONu8OtNoeOGKnQ1sDuSaRnkPSycrxs+zrWCqVD0x4pYoriY2W5/O3qlxexW+X3AWGgHRsq6dq88d8v74ICbFyBo3JICPTT0iIDJVKYHDvsODiavpngZ3OT6Zk06m9IfhAvXPfg9UWWKQ8fOyhaZt/xr/I4XDlK+b/CEkCpZJC/Z5yTSKJ8Qq8Xomvvsnll99cVK+swmoTeZTko3xpBVt2W/P4m/160UXLpoHj7fyqgfU7LAzuHZ7vvf1+iYPH7IiSRN06ZblyuzQyGUSGe8g2qli+uRjvv/OY8FAfPp+Ex+PN9x7/h7zweLxEhAdaGvsMz6BSOVUeDx+/X6LPiAyG9Q/jnS5hLFhpokWnJBrV1VKquJKbdz04nBLLZ8eREBf4O0EmYLNLfDEm6vfPkBj6SSYbl8Tnee8xQyNp29JNj8FpyOQwb0oMSSk+dnxvI8fo59otD5uXJATvNZ9PYt02CzVeeoLXK6LWRPPJuLm0bFlIv9RfxIb1K9BpPGz7zpbPX3PUhGxCQ2RsWBRPZIScXy8Eghmu3Qrce2sXxLF1j425y4wA1Kyi5vMPI5m91IjRJLLqm7g8ym5BEOjaMYSfjtnoNTQdmUygQhkVfbuFEhEm49xlF5M/iWTbXoGJM7J5+UU9r72sz7c7vvegjfuPfaRnqyhfoTqLl877R9pW1qyazczP1AUuJD4YEMGOvTZ+3lUUlUqG1yuxcZeVboPS2LQkIc9miEEvo2RxJa2aPSPTY6IVvN5Gz9ylRg5uK0JoSP75XhQlvF6JJylutq9MxKCXkZruY85SEy2aaGlQS8O9R16yc0S+mpfDxNHR/Bkms5/rtz2cPi9w8PCUvz0WDRs2pWuXsXRqlxhckD3F5etusnNFrDaxUOsSgEZ1NezZbwv+v8/boWzZbWX8qChee9nA9Pm5xMcqEEUY3CecL2fnYLFKfPBeeJ5zPmNhLl+MiQoSnw8eezGa/JQvreL1tnpefScNmQAbFsXn8R9LTvXSd0QGS2bGEhEuw+Fw/B/5+SdoNBpCQkAml9Ojc0ieroUR70Ww/Xsrb/RJweeDzGw/JYspmTYvl4/ejwje216vxIQZOTRvpCU13U9KznVKemoBEOktBmnF8Kf68dc9BATmxLlLjcyZFJNvE1GpFFj6dRzvf5zJS011LFljIisnQKC/8pI+TzDnU0gEFp7jR0Zy7LSTxHgFMydG0++D57N8iIyM5P4jF1DwXOJwiISHyWjQNon2rfQobAlkxf7Gzk2hea67qhXV/Lg9lhffSEFmDyEzx8rhHc/Sft98PYScXD8/HrWxe5+N3m8FxnzxaiODeofRqlneY6xVTcP4UVHMXmIM3k9NG2jz+DrK5QJP1242ycxdrlKKSoj4CQsVefToESVLlvxL4yCKfqpUVFO3hpqNOy10al+wwGDPj7Y8c5woSnyz3MTi6bGYzH4Gf5zJ6s1WPv8okkZ1tQwfEM6UObns2W8jNd3H3QeeYOjdU7hcIgu/NbFydhzvfZiJzS5x+pyTRnW1f/psK1qNQMe2BkZOyGL7D1YUMoFdmxPztInXqaFh77pE6rd5Qu0aKq5evQDkr/ELg88votMIpKT72XvAxrtDzMTLiqB0m4hIq0lI6V/ZszEOlerZZ77TJZRa1dRMnJGDQiEEk9/Ll1Fy4467ULJq/1E7zRtpeaG+lhpV1DTrYGHnPhvjR+ads1ZtsKPPKVvgekEmyEiQSuL2XKd5Yy3L1pl5lORFFKFhHQ0zJkQzckIW0dHP1wL9n4LOnTvz8w+HqehrxgXpBGq0PH5SuGdudo4fhU9HzpmyNGx2kxKlRQx6GVdu21HnlkDtCWXYp2ncuOtGJg9cy2OGRjLorhlHug2dYCDCWwTzGTUvtb5BaJSbjGw/YmY81aQmgXMsAelwfmcSrW/fRG3wMnpwBB8Pi2DJGjOL15gY3j//GmjKLAv67HJEC05SpPucOXP2uchPFCLesCf07BKe71fT5uVy+YabuZNjKVdayc07bqbOM9Kjs4HDJxzUq6mhWiU1TqeIPzINMbNKHm/Gp7BE3GHE+zq++NqZp84IC5WjNtgLJT9FSUSS+dj7g5+Kvgbs3ncai1Xks1GBLsacXD/zV5q4ftvNxsUJHD6Z+tzEJ0CpUqV4cteP1yeh+T2F/vhpJ0vWmrj30EuVZo8I0QcIx6wcf6GhqG++ZqDZ68m8/YaBG3c8LF1rItcYsBksKEsgJc1H+bJKxgyNxGL102NIepBoFQQKtEZ7imJFFGzfJlLGWC/PHCETZJSWqvHd9uPUrmUlO6vwoOeC0GdAH5bPWElNsRmJGc1o8+Yh+nY30KtrCHIZbNxpx+5zcoFjlJYqE0U8EiIZpJDKQypTF41Nx/lfs1i/JpYZC4z0eTucy9c8nN7qhd+jDZK4RyRxJAolg5+tFjSUoyaP/XdQoqYs1UnhATc4j1nIpLSyPNGeksidcs5tSecBNyiLL6g41gp6tATGzy05sWNBEH63zsn0/GNt7883os+JxMREunbtyvz58+nWrRtyuZz09PT/zo/8X4GoyHDWbLXQp2vAJ2fvTza8XhGFQkAQBH696OLDz7N5750wklO9tGup5/wVN5t3W7lx101MpJyZC41Bn4isbB+rt1jY+W1isA1KEARaNdezdXkCeq2MN9o+87moUUXNoe1FUSoEck1+alfX8OILOr7/qZDZDfjugJ0XX3hW9KhUAsu/1rJ10wK83v//kTvr18xl+jhlvmJjUO8wwkIFGrZNZ8laO9u/tzJ8vIfBn4Tx9ZyNlCxZkoYvdGPYODud303ly9k5PHzi5bv9Nuq2SSEyriYRERHk5iQH2ypu3HZz9JSDx0lerDaR5evNeN1G5n0zjezs7H/0uEJCwmnVVEe3QWks/NZI7VZPWLHBzOlzTvauS2TBtDhaN9fzdocQftpalPfeCeOnn/MuKNIz8xcGb75qYMT4HFyuAEny4LGXwWMyaNsthfY9UvH7Jdp1T2HTLis93wyl1YtaIsJk7F6dmE9VYrWJnL/iom6NALl+7BcH3Qal4fNLjJ2cxZmL4nN5OBWGAwe+Y/PGb1i7tXC5yPa9NpRKIWgw/2dUKKvi/BUX/UZmUL6Miv2bE5k5MYYlM+PYvTqBjGyR67cDrVeSJHH2gov1O+xk5gTGsFM7A9/tt/PrRVee9/X5JPoMT8diFXirczOu3CmHz+9h7OC7zBp3i1Yv5HDtjoEx0ypw7kooe/bb8Pv/mhL3PxmPHj1AECSKJCj5ZnIMvYdlMGZSFpt3W5mzxEjbbilkZfvYd8iBTivw4ZAIEuKUfDwskuaNtXz1aTTbViQEQzm8XomoiMDu8NNCbtePNt583VCgMXq1SmoS4hRo1NCueyq373v4dEQkmdl+Ni2JDxKfoihx+pwLvV5Gs4ZatLoEDhz87d8mPu12OxvXzaBIgoIQg8Dm3dbg73484sCgF/hiTEDN0HdEOht3BhZih7cXpVUzHf1HBWxLvl9fhO/XF2FI33A+m5FD6+Y62rTQ5yvQRFFi0EcZaDUyPh4WydwvY2hQR8N7H2bQpmsKb7yip3WXVNQqgW4dQ/H7JXoMSWf2EmPwPZ4ke3n0xMe1Y8X44L0Q3G73P6L+B8hIu5cncfmPkMsFalfXkJoRuFeVSoHeb4XS4RUDy9blVYZk5/h5nOyjQ+9U2nZL4ZvlRm7fc3P2vAu1WsaSNZYCF65b9tgomijH6ZKYvcRIjRaPWLnRwqnvi/HN5Fi6dw5lwugoft5VlCMnnGz5w/mCQHhgxz6pFEuUM2LklOc2tH+K3NxcBg7owJj3Q+k6MJ3l682kpvt48NjL+KnZvDUgEHaUnOr7l0qmrGwfr7R4Ro7ERssxWUTMFj/T5+dy+76HV17SMX5qNp9Nz8HtkZAJ5POqu3TdzQv1tRw/7aRd9xS+XhSoXzq/m8rPJ5283EzLnC9j8hBQAEUTlSyaHstXc3O5fU8iLi6O/0N+uD0iVSuo8tm1ABhNItFRCnauSuSHDUXQaQOhQq90TWHYp5kM+TiT9j1SqFJBRfkyKkwWP97wVG4pzuCQAtenS3Jyj8s8THXSsnMy3Qence+Rt1DrhthoBXanxLa9VmZPiuHeAy9b91gLfC3A9u+sbFqSwJ373uAC8cUXdCQWeb7N4tjYWO4+cJOZ7Svw9xt2WnnjFQMKazQ7VoWQbbdRuoIn33UHAVXk119EE1/ezJwvo/P5vUVFyunZOYysbDG4kXv4hLPANnOPR2LPjzYsVpGMLB/pmX76j8pg9MQsvN7A/Wd3iFg9DjJKHCY1+gylqUykEIs9/CGNG8nJysr6y+Pg9Yr0fDOEy9c96HUyjv3iyPeaR0letn9vo13LwP39OCmw0fBGWz2J8QoqllMRES5n24p4Js/J5dqtQHiRWg1HTjgx6AX6jcxg9WYzTqeIJEkcOm6nZZcUBvQMo3hRFTMmROP1ifQems6b/VLZ/aONbd9Z6TE4jQM/O5k3JYaMbD/nLrswm0V6vR2ah/h8Cr1ORv+eYVy87Eajfj7FY1qGGwkoUUxGrwFmKjteJNFeAzkKbFG3mTk5LA/x+RRVK6rRaAQMeoG9PwUIa0EQ6NcjjNGfZ+WrIVPSfMxcYOTdbqH8etHFWwPSmPtlDL/85grWjE9x/4GI2vfsXrVJZjIjL5AWe4rM0CuoUJGZImf+IifpyXJGDYrg84+icDsUdO1rJDtDRt36LZ9rHP5TcPHiRUT8+CQvAgIGQjnysw+3u2BF+LylNtRZpQn1xVM0vQXOU03I+KkB3sclEf0QVTmVPl1D+eWHYnwxJopd+2wsX2+mR1cVN5W/4JUC3VqhUjRFMpohv94IY6aCcn/yQwSI8BbjydUA6dmmhR6ZTGBQ7zCu3vTwyZQsUtIC89ajJC8DRmWwcytEeooTLkUjIpGRlPlcY1GucmkEpTdPQjbAju+tmCwim5Yk0LShlvhYBS2a6DmwpQjpGSLNGupYvNqM3SFy9JSLaV/qSY46jU96tmaXJIkU2V0qN7QUaPUVYpCRUNyLS8o/95hUKSQVOUiV6iIavYSz9DnKlFLyVgcD46fl8HqvVIaMzSQsRIbNLiIIoNOIfD5h5HMdP8Abb7zB3gMuoiJkPEryMm+5kQ07LPTrFkaIXsaEUZEc3VmUtQviUamEQoOCBUEgPFzG0E8yGT81m4Z1tHR9IyRf7fh0bD7/OocXG+v44uscvl5kwmwWg+tpu0Pi5p3CbSvOnHdhMJcstI27iLcSX8+3kZNbuKK5IPTr1w+nZOMyv+DDS0h6DebM9dH81TRefs3EgllylDlFMRBGLplc5heuchYRHzV5Aa0Q6GrTmUowc6ERj1ciK9tH59f0eKIeIUkSkiSRQzoJlCjwOxSlDBkkIQgCRYUyuLCjlDSkezK4yTlyySRaSKAOL/KQm8H7yyt58EqB9vYYEskkBUEmsu+QHbP5n2l5h/8G5ecfkZqayokTJzh58iSZmYGb+f+K2v8aNWo1JiE0g3bdUwgxyFi+zswXX+ci+iW8PglRgkXTYujSPxWfP0D07Nxn44uPojBZRJxOEbcH+o7IYMLoKHb+YGNov7B8RR1AXIyCBrU1nL3gomGdZ+SlQiHwwXvhfPRFgMR7ob6GafNzuXHbna+AvH7bzbVbbr76NO+up1wu8HIzH2fOnKFp06b/DSOVFw8fPsRuy0QQ8itcBEFg/Mgojv3qRhU5nlSblQ5vV6NKlSrB1wwa/BEtX1zJpsXReUJVJoyW6D3iPMeOHUIU5Rw/bWbqPCMVyqgoUVTBjAVGsnJ8jBoUwZxJYTx8coDxHx+idv0uvDdw1D9ybG1e6czcGdvJybVz656XUYPC2fWDnX7dw/KpOSGgzmnXPQWHQ0Snk3HnfmAyeaVrKh8PCyfUIGPb9x6+P+hBqVDRqH0SGrWAQhFINX96jp1OkRkLjWzdY+H0OScKpYDFKjLuq2w+GxUZfNg+TvLSfXA6LZtqg4riyuVVrF+YQEyUnGOnHRw4amL5svm8N3D43x6He/fusXn9l5Qp4SciTM6h4448igaA2/c8HDnloH0rPYdPOGjdPP8ipW/XEHq+n07Lpjq6dczb0qXRBBR0NVo8pn2PZLJzJfQhFWj/2qvMWLiZUINAy6Y6Ni2JZ/Tn2Xy9yEijOhoeJXs5c85FYrycho1bc+6qmgY1TMRH3GTRSisLpsbS761kalSysHRjcWatLEV2lkCRYs+X8PqfCIMhFIdTIjPbR+UKan7clMj5y25u3fNQsZyK998Np03XZAQBOvZN4/2+YZQtpeBxsocWBbQDbtpl4dXWer4/aA96yJz61cnIgYUrk3u8GcKHE7PQagMthG+/l4YoEbSROHjMzowFRpo10lKiqJLQEBluVxYbNqynZ893grYcfwdr165kUG89ghAg2M9fdrF1j5V2rfRs2G5h24qAj+jEGTm0a6Wny2vPrununULp1M5Ai07JbNltw+4U8fthzqQYrt/2FLjInLXYSJ0aGgb0fObn2bKpjhYvaGnTNYUlay0c2l4kjwLgnS6hTJiRw9K1JkIMMr7daGH57DhkMhk9Omm4/+ghx44dpUWLf38x96/akCBAQsj/NNzdOobw2jupDO0XHvzZnGVGJn8cRYe2Bnw+iS17rNjsEi2a6pjzZTTDPs3ms2nZDOsfTmy0ArPFz/yVRjbssNG4roZJY6KZsSCXUsWVzPoiJp8Nhk4nY+PiBDr0SmH79zYql1dx76EHk0Vk8ifRjJyQQ5s2bf72OMyb+wWzJwo0aRBOj86hbNtr4/OZOSiVAiF6gUZ11GRm+8nOFlmzxcKQvuH53kMUJfYddvDr/mLBnx077eDEGQev9nThcou0fUnP7Xtetq9MJCFOgd8vMW5qNhevuYIBh6IoodPKOHHGydxlRrYsS8gzHr9dctJ/ZCYzCmh5AyhXWsXDJz5q1G3xt8ng/+1QqQTefzc8388tVj+7f7Sxd10iMllgYadUCtSoomJAzyI8TvYhlwWUJk6nRKsuyRzfXZSiiUqOn3Yw6pNfeJAuUrOakkijgw8GRtKzcyDw57V3Uv7ld7I7ROZMiqF2dQ0Nt2t4qXMKXTu68/mNHj3pIDXDh9MdCCMaMzQw1wqCgEz2/K294eFhvNYzlZ2rEoMp45Iksf+Ig70/2QnVqNBnVSWRKH5hPy82L3zjpV5NNRabWGinCEC9WhouX3fTpIEWlUooUNEzZGwmr7bWM++rZ/53A3uFsW2vleHjMlk8I46la8189mE43TuFUPOFLEKzIzDLM4gql022UaLoc3j/KhQyLl/z8P674TSoraHfyAx2/2jnrQ4GNGqBfYccbPveiiRCh95pyOUQESYPvh4C3vDxMXJCQ+QsmhbLhBk5rJkfj8sNYSECIQYZFcuqWLzGzPyVJsJC5TicIk3qa9iz38667VaKxMuZ8VkMoyZm8dWnURw/40IuhxkTYoLnZvYSIyWKKklJ91HnX4xzo7oaVmwQqF3nr7e8WywWQnReJo+Npvf7WRQTq6ERAvNSCOG4dI+oWrHwca1YVsW+Q3aSUkxs/c7Ku93CKFVcya4frNRu/YS+b4cSH6fgzHkn+w7ZiYyQ82rPVJo10rJwWiyligd8RgeMzqR8aSXtW+vxeCSu3LZjl1nQi6Gkh1+gciMzY0cZKFFUy+XrdiZMTSXplp/S6a+Slm5j1OkkBIUPuaU4JcR47sjOc/LkaQYMGPqXx+I/Bbt2LCcm0cuTpNvEiIlkkIwhszIde95g25qoPOTWju9tbN8sUExMCCrMVEJgfrJJZirVdfDdpvigsu/0rx4O/iRhywrltyMSUTF2btkOo/dHonCGIRmMuDU5FMutiOAvmIxJ9JVn05aLwW4xmUxg2dex/PyLk56D00lJ99GskYbeb4dy+mRAWOSVO9CrBExmY4HvWRimzpzOO11bk5ruy7NR9e0mC1uX57cZEwSBzz+KpM+IDLweibZvZpEQpSIsTKB6IytnTx/G79Ticop48KLV+FkyJzCn6bQyMrJ8xMUoOHjMzvyVZuRaiVuak1R0NQned7maR5Rsdo+1i58FgUmSxOrNFjbvtrF6Xny+77Vlt5W4GDlu21F+++036tWr95fHQC6X80bnQbw1YCn1a2o4dMLBuBGR9BuZwbHdxfJYYKl+7578V0Tad2uLoFTCqIlZxMfIuXDVzfBPMxnUO4ziRZVcuuZm9hIjGVk+wkNldHk9BJVSwOsT6dA7lZbNdDSso2H8tCw+/yiKXKNIudKq4PnZsdeKQSfH7gkt1GdVg4740hrupz6fB/KGDesRBBmEZXPD9gtxvtKUF2uR673OyA8F1m2047hUlgySKEEF1AWEXAEoRA0Wi0RsTMAGqmkjHW93lbHj2ytEW6qgQFXoGMoFOYL07HfFKYcTO8WFcrglF4+4hVnKobRQmWJSWR7IrqCLMxMT70cmF0hOFZDlJCK6Rb6Y4kAf7sFj1f5juSH/OPlpNps5deoUJ06c4MGDBwDo9XpatWpFs2bN/hHl1/92dHjjHfr2WsviGdG0bKrD5wOHU+T+Iy89BqejUMLoiTms+iY+2F5276GHYZ9mYbMHwmcmjI6iVjU1k+fkcPGqm58KkXgD1K2p4eZdTx7yEwJeYB6vFGx5WTknjj7DM2hUV8MbbQ1IEqzdaub6bQ9rF+RPIgeIi/FhNj/frsXz4tSpYyxdPJmSRR3UrOKi1zALiXEKpo2PyteGqZDLadeufYHvs3zZXD77QJkvTVqlElg5S80b/adTvmIDvpy9hZ2rAgu7c5dcnL3oYu+64kFyuWpFeLW1xEeTtvL93hK8+trzmVcXBEmSyMiys39TEUIMMiRJYvl6Sz7i7o9o1UzH6fMuXqinYfDHmZQqoSTEIPD5zBy0asjMFvl6QjQvvxhItX6lazJrF8TnITS0WhkTP4wix+jnl9+cbFuRwIBRGRRNVFCn9RNKlVBiMosYdAKzJ0Vz576X2UtNDB8QTuc/pMd2fjWE11420KLTPIoVL0PbtgWfg/8Ka1bPoWZlB43qhtGqqY5BYzLZvtfKWx1CUKsE9h2yc+RkINV0YK8wegxOp0YVdZ5jkqRA8JPNLuUhd/4IhUKg06sGdnxvQ6tRkJ15B0fOIwa+o2bNFisTpuewfHYcK+fEkZHlZfp8Ezu/t/FCfQ3pWX5Co5W81zWJFo1yAR0+v4+23VJo3VxHdJQZp+URTk81omNK4nKk/q2x+E/C1Su/oFbB14uMzJgQgyAI1K2poe7vO9H7DtkIC5HR++0wGtbRsHarBZcbRk/M5osxEu1bBXbfvV6J9Tss7D1gZ/PSBHJNfo6cdNKyqQ6lQsDlKnwR7nRJtGqu4+RZFwN7hVO/lobt3weUImfOO1myxsx3a/O28o0d5ufVnpPYtGEek79aQp06f72Y+yMuXTzFS+8qaVxPS7dBaXR4xcBHQyI4+asLQSYQHSXH4RC5dN3NV+Pyt1hrNDJmTIxmy24r0z+LDRaCkgTL1pnp+eYzdYrPJ/HTz44C24JkMoFaVdW0eEGbr8VaEAQ+/zCKWi2fMKRvGLvXJAZ9lwAG9VIwYMyCf4T8LFehDr9ePFGgXYfbLfI42UfRxLzf76kS3O0W8fnhm2VGco1+Xn8lsDhRKAR6dA5FqRC4ftPNG68YWDA1hp9+djBiXBY373oQRfB4JdYuiKN+LS2373kokqAgKdVXYNACQJEEBXGxChZNi+HHIw5yjD42LE5g8RoTflH1twPyfD4f9++do0mDwN9rNDLe6RLKO10C59LrlWj+RjJTx0Xx2yUX85abeKG+hhp/CPYTxYDVw/t9Ax6IEGgZ3rLbxtGdxdDpZBw8bufTKTn8dqB48O/kcoEvPoqiXpskhveLQKUKpN07HCLT5+eycUl8PiK4Xk0t0ZEFW8YE31ch491+I/7WePwnQKGQERrybCFpd0ioVQI799np3ikkT1veN5Nj6DEknWYNtfToHEpoiIydP9iYs9TE1HHRwU2bZo10nPtZx8JvTVy+4aLNy6H06vLsuahUCOTk+vMsHp/CbPGTY/QHSUO9Xs536xIZMDqTyuVVvNpaj88vsX2vjexcP3I5vDsig+goOTt+sNHltRAeJ3mRK/IrWf8riJLI1PFRtOmaTMliSoomKHj4xEfFckpiQtVcOBRNrBBNhpSMAhVJqYUrcIwmEblMKDQMBcBikjF2opld65W/29Xkfe2tux7kMvJY5TxFl9dC2HfQztjJWWTliHzwXiw7vrfjNGlIiztJhepeJo0PZdBY1XMt7BQKJXfuexjaLxyDXsaWZQlcuOLih0N2vF5o0kBDtcpKJkzPzbcZAYHN7Y+/zKZZIx25Rj8liinJyvFz47abKuVVdGyvZ/BwK+GhSkqW0GNze5DL/EwfH03zAny3K5dXM3+lmTmTYoL1sCRJrNlqwWgSObClKJ36ppKc5g16ff4Zyak+7A6JNm3+eo24e9cmRg3SYbH6EXwqYvzF8eEjI+YstWu5MTkD1+rT0KM/w2aXmDMphrMXXMxZaub4qUxaNNXQr0cYTRtoOXTCweNkLwd/djBjQgwer4TDKQVtECCggt6zJpHfLrk4dMzOig1mls+K4/1h98ixOnm7n51xHz4TiLz4go5DOzU075BCUvZBQvRyfA5Q5BYhTAzUOMXEClw8e/ovj8N/EnzeQLCbRZ2MJ6koGU4TRTylyD1ThfpNb1KxEkRECPx21YY920CpnGb5nj1eyYM2xsw302OCc+fU2RY2LtMTb25IrBC4XkS7SGbYFSIqp5FpTKd6JTXp6QKWTG2hxJUSNUZTXhWqIAi0eEFHRJict7pb6dlFR9OGOurXc3M7yYI98j6hfg3Rsc9n+VK2bFnqNWzJhOmnWPF7qKXfH7BsKEzhGB4mx+OWuPfIS+oTP3GJImcvKBnxXiizRRN2u526tdRk58Ch4x5adErhyI6iDO8fEEW1eVHHoRMO1i2IIyxUHvDLH/0LN28okVxqDPFZbF5ZLJ+dUt9uYVy54eH8ZVceX/Aeb4bwRu9Uxo+KomoFFR9P/4Z69dY/1zjo9BrKl1WyabeVscMjGfFZFoP6hOV7dtWrqS40O+DhEy96XcDneeVGK/cfejl83IlcDplZPvYftVO9kprKFdT4RYmZE2NoXO9ZDVezagz3H3no/G4aMydGMW5qLrMWm6hYVsmy9WYcToki8QouXnXz8bAIJv6WC/b8RDCAQ2GkfUMlSd8X3OFQGM79egxtiIcQIYySvqbIf7+OXbYiLFhxk/JllISWusmhYy6MuZnEU7zA9xEj0/hwSBifTs1hxPhs1iyIY8LHYTxOzmHbjkPIpX+9SS3y7PpXocaKEbtkQYac8tTgNhcxSTmEE02y5jI6uRJLSgQifpR6K7G1n2C6JkdpLYIsU45D84SMjIz/t8jPEydOBNPeRVFEoVBQr149mjVrRu3atVEo/ltFpv+rsHjRdKaNi6RMSRX9R2XyJNmLWiXwJNWHUinhcsOpvUXyEHtlS6nYuy6RV7qmcOKskyVrTAzqHU69ufF89EUWaZl+YqILPgfpmb7g7uwfkZHlo3gRBaM/z2Lnt4nExSjYtzGRo6ecbNpl5fJ1Fza7yKQxUfkWwk9x5ISdtNxFVKtWjRIlCpZH/zs4ceIom9eNZdcKNXqdEggs/E+edfL2e+nsXp0QXNSlpvvQ6Qu/aY4e3sUH3xa8A6LTySiR6OTWjXNsXBwXLCLnrzQxfXz+VilBEPhyjIrX+y76R8jPpYunsG5BVJD4HPZpFj6fVKCa9ylkAmz7zsq4rwIWCRXLqfhyVg52h4jZAnExcn48YqdcaSWiCCWLKQs9jx8OjuDDTB/tuqcSGyWnXGkVx/cUY/TnmSgVEilpIht2BJKAN++y5iE+n0KlEpg5MYqhn4772+RnStJtoioIlCmpRKeTsXZBPDduu/nxiAOvV6JdKz2vvKRj8uxcPhsdxdzJMb8HgGlpUEdDcqqX1ZuthIUGiLCE2MLnpXKllHw2KopuHUO4fM3N+59kYrH6aVhHQ2SEjDffTaNBnQiu33GiUXnZvSaR4kUUDP44k0HdrtOozrOJv+ebobzdIYRjp51s3mXlwmUnFw8ncfCUh0Wr/lmLhP9tkCSJY0e/R6WSIZfBoI8yGPdBJMWKKLHZA3YTqzdZGDcyktR0HwlxCj4eFvAetlj9LFhpZsFKM4IQCK1IjFcEw30G9w6n68A0SpdQ8nobPZt3W4MeoH/Gju9tfPlxFMdOpyFJEkUSFFy6GtiR/XqRkSUzYvO18kVGyFkyM5ZFq018OfEdZs/bR+nSpZ97DPSGSK7cuEXzxjo2Lk5g0SoTPYemo1HLyMoOtHpdveWhUd3CFTVN6muZPs+YpxCsWlHNoyQfSSneoII8KdVHpfKqAv2NAG7c8TBtfH6CFQKkWNuWel6or81DfEJgcXjr1iWys7OJji747/8KJEkiPS2bIR9ncnh7kTwLWkmSGDs5h/49Qwv06TSZRRq0TcJmF/liTBSfjIjM97o3XzPwStcUxv3eeaVWCxgMMlxuCbdH4IV6aupU1/DdARuzFhuRCYHgois33FSvXPCCXpKg66A00jP9aDUClZs+om51NaGhMX9bEWyz2YiPKXz+VyoDpHjzxjqaNdLySgsdnfulUaakinat9GRl+9n+vZVQg4zHyT5OnHXy8ot6Nu2yMmF0ZDDlunUzPROm5dCpbyoliynp2y2UapXUqNUyoqNk9BicxpwvYyiaqKRWVTWpGb5Ck1E1GgGnUyyw5VUUJaxWP2vXzGf0h5P+1pj8b4ckqfnhoI1zl9x8d8AWTKnNMfqZOSGvojYsVM53axM5cNTB6M+zeJzsxeEQ2fFtAiWL5V+09OseSr02ZuZOypvaO6RvOOOmZrN4Rmyee0WSJEZ/nk1UeN5zGRejYM+aBM5ecHHomIO1282ULq4i1CBj4DvhzF9pZNe3CUyZa+TuAw/nL7tRKKs/91g4nV68XjknvyvGwm9NrFhnJVyrJ/WOGm1mOWKl+EDLJg+oy4scOPQTvi8KrplWb7HQuJ6GXT/aeLtD/trFbPFz/ISP0LSatGh9C1ErsnqLmffeCQ++Zs9+G907Fb4Z3a1TCFv2WPnmyxgWrTaxdY+NL6eG07SBhvuPFfQYYmbpiv3PNQZaXST3HiVx75EnqCiqXV2TR8H6zTIj3ToaaN8jhU1LEiiSoECSJKbOM7LvkJ02LXQgSfT/fVNbqYAvZuUwfmQUN+94iHFUINZSCmeyl5zocxz4SV3gegHg7TcMfHfATrvuKZQtpQxkCFxzYzDI2LMm0J0weWwUw8Zl8Wrr/CSxJEksXm1GklTPFWrx6OF1OjaXM3aykZhoBYJJIC3mDAsWKWjRJIrt31tZs8XC8AH5OzvcbpGL11xMGx9Fw7paQnQKZnwp5/LVHFLSjOz+0U52rh+nUwQktu+1MmJABNv22vJ/EaBeTQ0CsGarhcs3PAwbqmDeijt8/EFe5anXK9FjSAZ9u4fQ+61Q1GoZPp/E1t05TJqcRpGMpqjQIvn/L/CoIHi9IiaLjF8PxbFph4lFy5w8Sb6GywnqLA2/OdxUqypj09I43htuxmLOJNz/bP3nkdxc41diDFJw4zLX6GfdWj9FzbXyeTCqnVFodWmc2RAI+Dt3yUW/7ulgKlhYZJFn8WqDgi2tMrN9yByhHD3moGiCAoVCIlN/i/KVvVw6J6Ny1crPPR6Tv5pN+1ca0aV/KgpRzZ07InL9v+4qy8jyo8+oRLGYFHZtNFCiqII3+qTx1adReYhJt1uk5/vpdOgdqAGMZj/TFxi5eLh4kNysVF7F4b0xGE1+XmifQvfO+e2UnmJAz1CWr7fk+YzQ39fUT+1QLOaM5x6Ds6ePsGxaBD8etrF9r5VGdTW0bJK/82t4/3C6DUonIVZBhbLPnoXpmT76Dk/H65No3SWZfj3D2bo8AY0mUGe//HYKs76IZvl6C293MJCR5ctDfD5FmZIq3n4jhC++zuXozqJ5COjb9zz0HZGOxSLS9iUdn0am4LOVQyHkvVYkScIWdYd+74Sx5QfXnz/iX8LhcCH6FMTbaweJT6MyiZKNH7NpZdFgbWe2+KlW/zYx5sRA2NIf4JTs6BONvNIylg8+yyb9oZ4Wr6cRFiZgSTdQX2rNdX7FIVnRCQU8M6Vc5Mi5JJ0CJNwyOyHhPso2z8TpgGvXRCKzSpLieYgMgWh3KYomVwzed2Kmn3TjJTQhGURYE8ghHb9P+Me6x/8xRnLBggUAVKhQgaZNm9K4ceN/PPTleXDjxg2+++47Hj58iNFo5MMPP6R+/X9tonvjxg3WrFlDcnIyERERvP7667z8cl6vtjNnzrBlyxYyMjKIi4ujW7du/+X7Pi+uXj7OxGFRDBiVwcJpscGbU5IkJs3Kxe+XClxcKBQCQ/uF8yTZy+ETDhrW0VKzqppuHUNYscHMvCmx+f5GFCX27LcFC5M/Ys5SE0P6huP3Q/seKbzbLYz6tTUo5AKPkwI+K6II0+YbeZTsY8+PdkQJ9DqBvl1DKVdKicXmZ8UMM71HdGPOvO0kJub/nL8LSZJYtngye75VB2/mp2jSQEvHdga27bXR881QvF6JoZ/a6Df440LfTy4T/6U5cViIhCDlEBv97LrONfmDyW5/hlYrIyrChcViITT0+ZUNf0RO1v1geuiJMy502kDS677D9jzhJ3/E1u9s9HorhHlTYlGpBNZvtxAVqWDJzLjgd7583c3QT7Jo30pHxbKF7+IUL6rE5YbWzXW80VbP3gN2zp53sXpeArlGP2cvOPn0qxwO/mzntZcLby9rVFeDKOaSm5tLZGRkoa8rDKIYSAw8c97FsV+c3LjjISJMRreOIcFW/SVrTFy97WHBSiOD+4RzYEsRTp51cfa8k617rbzcXM+pX5288pKOc5fdNGtUsPLq/BU3/XuE8TjJy0eTstjxbUIeP0izxc/Lb2fQqqmeaeMDO3c5uT7eaGtg+950GtXJe78plQItm2oZMymLg9sSUatlvPpSFgtW/jMeJoXhf/JcCODxePB57QztG8aWPVbKlFTy6VfZmK0SCnkgYVijgYRYOSs2mhnUOyx4H4eGyKlfW8Ovl1wYjSJhITKysv0of79lo6PkrJwTx+jPszDoBW7e9fLKS7p8oQ2bf2/HMehlRIbLOHzCSatmOh4ne7l1140oUujmUvXKap4k+1g0LYpRY/uxeevR5x6DXr0G8umYnxjQMwyNRsYHAyP44PcW/cWrTWzYYaVmVTVu979KqIUnKT7SMnzB0CeXS6REUTnteqQybXw0r7TQofrd2qIwCAIFJsA/hUoZ+Kw/4859D2Eh8OWk0Xwzb81fO/ACsGH9Mu7eOo5KJdGueyqvttZTp4aalHQfy9eZadlEl6ft/yl+POKgYzsDY4dH8MFnWVhsYsFBFDIBnU6G0ynSZ0QGFcqoGP9BJDqtwNR5uew/Yqdy08f0fDOEXasSiYyQc+O2m2nzjdSqqmbkoAhycv2s3mLh5FknMlnAH3r+1NigAjk13ce4r7LRav9+AJzBYCAjq/Dz7fWKpKR5eaVrCiaLHwH48uNoQgwCE6bnUKeGht/2Fw8+Ox8neekxJJ2Ph0bQtKGWC1dcOJwSVSqoqF1dw9B3w/CLMG+5iehIOVM+jWJ4/wgOHnMwdnIORrMfi9VPtUqFG9K/1SGEucuNfDI8/wbDjh9svPaynpPnDmO3f/zfVj/+T54PGzZqwbrt+/h4aCT7Nj4L5pmzJIffLrryhVrJZIHNiIdJXnbv84MEU+YaScvwU7m8igmjIwkPC9SSGo0MtUrIV0u1aqbjwWMvr/dKZUDPMCqVU3H7noep841UqaDEYMhfiwqCgE4rsP17G9ERSpo1DLSKz11mIiXdz6+X3Ez5NIq23VKQCXD37oXnHouoCC0zF2awfHYc1auoseS4KedpmeeetmIilAjkgpyQzCp063eXDcuj8ig2Dx6zs3ufjYQ4OZNm5VC3hjpIhhw/7WT2EiNWm0jJUkqSZFfR5JYkNL04U2cfQCYT6NUlFJVKwOEU8ykr/4gQg4wz51w0bJeEzSFh0AvMWWJk6jcSLreSkR9OoXjxghU4haFu/VacOvYt0+cbadYwv4rJ4wmEvYXoBV55Scfoz7N48NiLIECHNnpO7n1mdTF8QAT7DtsY9kmgTbNaJTWXrrmR/AoEQUCJCqU7nKs3TYWSn9dueqhcXoXfL2G1iSTEKrDa/exanYhCIWA0+fnpZwc5uX7GTs5i8thnwgGfL2Cl8eCxhyKJBh4/fvyXBRORUQk8SfHj9UHv7loWTbpDvfpeWjQJPAc6tDHQuV8a1SqrafHCs3FyOkX6j85g5HsRweumdzcDMxY9ZsuKREoWU5Ke6SPEICMiXI7bLVKz5WOWrTPx4LGPXKM/T5gVgN8v8vUiI5uWxtH1vQymj4+mdk1FPtJ9+Xoz7Vrp6Nv1mcpaoRDo/qaB0FA744dfR2GOJ7F4Mf678D95LszNkVGvlgKlUkavriH06ho415Ikcf22h89nOti2IpasHD+DBmhYu/Eav529RogYjQsHbpzoCUXwKYMt0Bu22dHmlMlXF0iShDP+Ft+tSwgGYNWtqUETl4nL6Ai2ej+FX/LzWH6DAb0DG1I3bruZMNnGnduB32ebPdjsMtauVvHdJoFko0hCMRO37rtwiQIJic+vbOvfawDWxzqOPPZQgZpEC+GkxB4nPdNHfAEij0dJXnKNEganitZvSVQsp2LVZjNdOxrykJIQSCZfvzCe13sF1Ixb99hQKAq2/ogIl/NGOx3l/uQHfveBh43bnNisEvXrycnOzatmPHjcQaffRTNOp4ggPL/1TVZWKrlGgfBQBdUqqdHrZFhs+WvZmGgFa+bH8+4H6cjlAnWqq3mc7MPuEFk0PZYiCQradkuhZ+eQ4H1rtoo0rKPhpSZ6zBaJHkPSmPxJ4Zv4ndsbSE3z5lPeViirYuzwSIaPzaX/MCPzvzYweNhJIjNqESKEB45fsvNYe4Feb8m4/9iHTPZ83UG3riYheRXohQDvIEkSjvhbbF8bkyfALSxUzrdLQ3jn3aMUdVUjQoxDRMSoeoI38S7fr4rEZPYjcxmoTVMe226TY8ugIjWRC3LKStW4xQWqSPXztM47JBs3+I04ilGc8igEBaIokmN7zN379zi4KxqZDN4Z+Iikn30oPSEUF+vkUVHLBDkJptrcE45g0yaDUwGS7B9RfcI/SH526dKFZs2aERubn2D7/wJut5uSJUvSokULZs2a9V++PjMzk6lTp9KyZUuGDRvG7du3WbFiBaGhoTRs2BCAO3fuMHfuXN5++23q16/Pr7/+ypw5c5g0aRLlypX7x767TiPxxawcVsyJo+QfiDVBEIiJklOmZOEBKbWqqjl8wsHksdH0GJLGmKGRhP7enr10rYn33gkLTuweT2C31+fPvxu++0cbSSleZi7IZf+Wopw44+DQMTunz7mIDJfRurkOrw9UKpg8OxebTWLDonh0OhnpmT5mLDQyeL+NfRsDBcTcL1wsXvgVk6Ys+MfG6f79+5Qv7UanK/gy7tE5hI59UvF4JTbttGJ16EhMLLz9PzqmBA8eXw+SjH/GpesiCXF/3p35199REvm3DXolSUKhePZBqzab+fLjKHRaGW+/l0bzRtp87Tw7f7BRvKicQb+nkWdl+9i0y8p3axPzPLBqVFGzZVk8r72TSuXyhT9sklO9RIbLeKmJjodPfMz5MoaBH2Zw7pKLujU1tG1p4JWX9Az6MAO7s3DixOcDuQysVuvfIj91hihych+y8FsTnwyPZMz7EaRn+Zm3woTdIaFSwqVrbsqVVDJnqYn5K03UqqbB5wsUNwumxvH5zBy2rUjE6RIZNi6LJg00+VRuyale7j/yUq2SmuHjMpk5MSZfEE5YqJztK2L4+MtsxnzhYd8RO3HRCkqXUHL7voe23VJY9nVsUFEnihLjp+VQtqSC/Ued9Ouu4rdLLsqW/+veVn8H/5PnQgClUolBL1GtsopTvylYPCP/zl+ft0N5/Z1U3u0eypCPM5n7ZQxarYy1Wy0cPWnn64nRFC+iRKUS+GxaNkvXmoP3RoliSravTOT2PTfdB6fTd0Q6jetqadsq4Nu1Z7+dogkKvp4Yw9R5uZQspuCzadnEx8YSH6dg0EeZBYYk5TkGRUCRY8pNwuPxPLenYc2aNdGHlODN/kl8MzkmuDhPTvWy75Cd67c9LJ8dy68XXYWmUu7Zb8MvBuZ8SQKFAh4+9lGxrJKjOxJZtdnK4tUm5HKBh0+8hSr0IsPl/HbJXWDLuSQFAp/Gj8x/b3+9yEiX10PYsOsiXq8XpfL5g778fj87tq9CpZL49pt47j7wMHpiFkdPqujTLZT1i+J5b3QmF664guonSZI4etLBvOUmtq0I2LPM/TKGV7qm0K9bWL42V0mScDhEPv86l64dQ+jY1kBWto/ug9N5t3uAWG/eWJtHuVS5gpo18+N4b3QG741O55dzLuJiFAEvqNcMvPyilm+WmahRWY0kwb7DdmpWU/PjkcfcvHmTSpUqPfdYKBQKSpapzdkLvwX9+/54DJ3fTaPLayFUrajih0N2Fk6LRSYT+PkXB62a65n6J3uEEsWUfL8+kVZdkpk4I4eqFVVULK9i9hIjT1K8jHk/ghLFlCybFccXX+fQe1g6URFyDp9wMm18NG+01WO1ifQYklbod27WQEOX/kZEv8DgPmFERsix2QMqup9POQM1xBoPv/32Gy+++OJzj8lfwf/k+fDunZu81trA4D7hwZ9ZrH5WbrQQEa6gb9dQrtz04PVJ1K6mJjxMTnKql4UrTWxckkCNKs+I6ZNnnbz1XhrblicQFipHkiTcnkCoz59JvPfeCaNjWz2v9kylQW0NpYor6dQu4JMrl3nz3G8QsE545/0MerwZwkdDnhFLHw6JZOcPVgaMyuCTEZF8PDSCr74xIknP73styJRM/SSKl99KQq2W0adnKIdXJREjFSVXkYIUnonV5UFuC2wwRLiL8+SYQK0XbtOgvoLoKIGTv3h5nO5g2MAQ+ncPw2oX6T8y0JafGCfnwWMvq+fFExEeqK+8Xokps1LZtcZCkfQXmTjlGF8vMhIVLic9M7CYL8w39NBxB3MnxzBqQhbjRkYwoMezc+hyiXToO4sGDZoSH19wC2RB6NSpMwf3ryQyXMbwcZlMGxcdJK+zsn0MGJ3JKy10fDoiMtgBNWFGFifPuPn0g/wbEO1aGtjX0h4Mk2vSQMvMmGTICpCyYdbSTJlxgjYtdPnqWptdZO02Cy821vDx0EjKl1Hhdovs3GcjLFTG1ZtuRn6WxbD+4fx2oBirNllo/GoSpYoHyKdrtzw4XSJlSysxm11cu3btL5Ofb3R8hykTtyKKEr276Zm9+AH9+jw7PpdbokldPe9/lENIaA4N6qjx++H+o4B//ssvPttokcsFypRS8v7YDOZNiQuGGUKABBrcJ5wZC3IpW0pFm64pfDs3jmqV1CSlePl8Zg7Xb3sID5PRZ1gW5Uqr+GpeLgZ9/g2CvT/Z+W5twWKQ9q11jIvM5L45hy8HT/xLY/B38D95Lqxdry4W6+V8PxcEgaoV1TRvpKVsnVRUPgOq3ACBLJce4cVNRWoFCctM81UOHrPx8os6klNElD59vlZ2I5l07KDKQxwBbFodwetvnUKdWpFIXxEEBMxCNpa4a4TIXSxaZaFeTRVDh3mIzqpHwu8KuUjJxT2uordEEyuUIhawPbTwWH4SmVJ87k2Qq1evknPPjBM79XkJ2e9qv5CsKrzz3kW+3xKFWi3DZPYHauJTTu4/8qJSSRhjL9DjrcC6+Lv9djYuLnj+UatlJMYp2P1jwJ+0sHUyQMO6Gn74ycnbHULweCR6vpfLrQs61FkVkaNg/6ZUzGobd+57KF9GhdMpMvUbIzu+DRBb67bbadWm33ONQQAaVm/NpH0rPTqtQPPGOlZuNOerjyBgRyR6FDR9QUViopywUBllSqooXUKJRiPj7Q4hfH/QHrQxycz2U/T3TZ+O7QykpHoRC1/q4vcTnHP/jPat9IxVWrl1oCxDz92hbEWJh5oz3E4T0Kpl1K4t4+UGAonxCkaMy6RYicbPNQpWozWPQMFENu1fyX/9ArRqruX7HdBvxAVsKhUKOfTroqZ3txj0OhlTZpnQZZVHKagoSzVypAzChEB9rxMMlJdqcJPzyCUFSlSIkWmERPipHqrEnJNCjkkk2lIJuSAnxlsK4w0V4768y5ypEWxaGUVipWSKe8oXeByCIBBqK0m6+g5xVCXDn/xc4/Cv8I+Rn2+++eY/9Vb/CGrVqkWtWrX+8ut/+uknoqOj6dOnDwBFixbl/v377N27Nzip//DDD1SvXp2OHTsC0LFjR27cuMEPP/zABx988I99d4tNwuMmD/H5FFGRcpJS8qenp2f62P2jjRt3PFhtIuVKK4mJVDB6QhavtNQxc2I0P59y0uz1ZMqXVWJ3SGRk+RjSNxxRhLbdUihXRoVGBbfuealeWc22FYls2m3hm+VG7j3ysnddEQ4ctTNzoZG2LfWUL6NkyWoz30yJoX2rZwvB+FgFs7+IQRQlLl9zU76MmlrVNNy48c9611gsFuJjCmcf9bpAgpxGLfDd2kTOXPCwedMyRo4quJgYPHQCX8zqzOq5inyF3XcH3FSu2pSrV3/JQy7ExSi4/8hToN+bzS5ishkICSm8FeqvQBAE/GIINrsTg15GrkkM+nV9NS6ajn3S6NYphBYvaDGZRZauNXPstJMrR589QNdttzKkb3iBO3WhIXLavqRn9482snP8REflL9QWfGumT9dQHif70P1OiHz0fgQzFxqDvos2eyDIQKWSFU7AHLAhonmuAv8p/H4/yU/ukxAjcGZf8SBpUbyokvq1NCxcZeJxkpfzhwIFc0aWjxHjsrh6w81PW4uQEKfgt0suypVS/n6Mcjq2M/DO0HQ+/zCKcqVViKLEgZ8dzFpkZMnMwEbOnfvePIvGP6JYESUPHntx+Ory+qsqRvdPJirCy5fzy+BwSgwe7yYmSo4oBlTCcnkxlErYdVDi9GU5OSYZ48Z98Nxj8Tz4nzwXAshkgZbj1ZutjB1WMGEeGiKnQlkVqRl+Xmmhp9O7aRh0AtdveyhZXMnUeUbSM32ULKZk3AcRTJmbS5f+qYwcGEFstJxjvzjZsMPK15/HcPa8C4tVxO6QUCpgwdQYYqMV/HbRydGTdrp1NmCyiHQbmIFCAbFRMm7c8eD1SgUWFzm5fh489tF9cBog8eTJE8qWLfvc47B85U7e6/8mvYYlodf6EQSwWCXSsiSUChXDPslBqZQYMymbmROj88xhqek+Js7MYfSgCB4+8XLlhouMLD8hBoEHj718OcfI0HfD+XBIBEdOOhn7ZTZDxmayYnZcnjkjK9vHg8cePp+Zw85vE/Kliy5fbyYjy8cv51y82FiLIAhkZfuYOi8XQYCsXD9Kxd/f/Lh9+zZli3tJTZexfa8Nj0eibCkVoSEyuncK7HKvXxRILR43NYfoSDkZWT4ysnwc31Ms2DEhCAIvvqDl5K9OXmqSV7Vx4oyTxAQFp351Mv2zAEE4amI2syfFUK6UkrVbLcwsILTH45FIy/TT4gUtc76MRa+TYTT5WbLGzP3HXuZ/FcNr76RQs6qGN18LBJLcf2Tng+Fvs37jYWJiCg4C+lcY8cHnDB3cmS8+dNC0QWC8RVFi6rxciiYqGTkwnNZvpQSDcADWbLHw5cf5iY+cXD8jxmeREKegzYs6zBaJn085eKdLKAnxcoaNy2Lt/DgOHncQFyPnu/0eNi9LoE4NDWMnZzFtfoAwTU7xceKMg6YFKNE+n5lLeJiMk7862H/UjtUmEhUh593uoWxaElDVKBUS/oKkw/8Q/qfOhy6XC7PpMWOH522f7TkknQa1tXhcCsrWyCJRWQQ5cjwhGVSu7ud+ip11C+PzPcOaNNDywXsRLFhpZtzISI6cdBAfq2DBtwUrc7Ny/OSa/Fy55SYl3Ue/HqHMXWpi9bw4eg3NYOKHUZQqrmDKTBv7DrhJKC5jzPv57/FO7UM4edbJzdtujp50kJbhw+14fuuHosWqMmL8j3w6IoorN9x8+Uk43/90jSfSdQb0NvBaWw1JKRK9+6SDuyIA4Z5ihCUX5XaylRv48ONHDDnHez0DRHx0lJzDO4py8aqT7oMzuHykRJ7NEaVS4POxYdy4mcO5nx4Ra6yFyqjhMQ8oQ1W2bjnJ4D75lVYpaQFbiQ8Hh/Pm6waMxryrZo1Gxsfvw8YNSxg1+vO/PAYWi4WiCQrWLUxg214rb/ZPQ6UUyDEGPFqbNdJSsZwKh1NC/fvpL1dKRZnihauz33snnGXrzKRn+tBqZBQp68CUnUOoFIVa0JB7rxRd333MN9PDg8d5+56HD78IzB2Tx8YE1ZBqtQxBgEMn7MxcYGLz0oRgffler3D69wzjyg03b/RJ5dz+orz0ZhpyQcDuENHp8s8fhaFo0aJkmUKIMNjYd8jOW501yISAiOPbTWYePvLjs6vRZlVF541nf85h9m2NpUxJZYHiBJ8P1sxPYNinmez4Ni9BWae6BkGS8yTJz6wvoli2zsy1W24ys/xsWpoQtD6RJIndP9pZs9XCw8fefJ6jSqVQYL0AgedTVKyPJw9l/62Cov+pcyGA5BdIeaLEZPYH1et/xO69XkLSqmEgDC8etOiJF0qRSQr3uU4VAv7r4ZZyDB97iCO7VVSrKuegNhdceectD27Kl88/R5UuoeSXQ1HMX/qARSuuUSxRScN6CkYPC2Hop052/2Bnxtcu6vha5WkrVgsaKkt1ucwpoqUE1IIGgxBKRX99bkpnqV79+WxAftizD6fRQzHKBYlPgFApCtOFytRtfp2mzQQuXXcyalAEW5Yl4PNJbNtrZfp8I4+TvDSorUGUAuu4eStMnPzVCUD9Whr69wgjIU5BXKycryb7KFHWz+uvSbRpUXB3ht8ncfSYl4wsH59+YeHRz2VJ8BQPksphzkiiHGXo2O0Ekybo+OqbXNq11DNyQhaDe4eybIOM7Tvffq4xAChbrix79j1kxIAwfjnnZviACExmkR8O2WnfKu93XbLaTOrtcJbdzeHd3hpqVVOTmu6jQ+80enQOoUEdDUdOOHmjbeD1pYormfLbs/bzdq0NTJ6TU2jn5brtloClSAGQywW0ShXh7uKEpRTjccpj3IlXafCCjH0bA8/3MZOyWL4+h2H9wnmY8XxqR1ESUapEHC4bOsGAFw+lShX+jK1RVYPb5+WnHXFB6ztJkti628b61QJFfUWeBYWhQZT8yITAhmk26bhxokCBtmgmm5bFBoURoiix/TszEyacoGhWwHs03JfIT4duIk4JiO4S45SobYUrWxVePU7BG2h7R8TtdqNWF/78+qv4x404Hz58yKlTp0hJScHj8fDZZ58BkJWVxd27d6levToGQ+Ftsf9f4el3+yNq1qzJ0aNH8fl8KBQK7ty5Q/v2eb0Ka9Sowb59+/7R71KyVG2iIq8E/2+x+lm2zsLhEw7kckjP9PNu9zBkskBi2fipOdx96KVbxxAqlVNx7LSTl99O4XGSj2KJCs5dcnHuUqA102oDhyeMhV9Bg9qa4IP/rdcN3LzjYeVGCz06h9Cjc2Ah2bVDCI3aJdGnayjnLrlYts7M9+sT0WhkeDwSC7815yE+/4gJo6Jo/kYydldAmYX4LFn5HxmnkiVZsbjw39994KF0CWVwUdyojop5q/LvFD5F/fr1qVqrD28PXM0nwwRqVlWTneNn2QYfZy8XYf7CL1m2dBYbd31Hz86Bm3vEgID586Yl8Xl2eURR4v2x2TR6YeA/cqyd3xrI1PkzmDJWQ2S4jORUL0UTldStoWbih5EsXmNm8y4riXFyzFY/gpBXzXvvoZe3Xi/8vqteRY3DKdJjSDoLpsZQrnSAzHW7RRatNvPoiZeqFVTMXWZi1dyA8q5sKRVpmYFFqsXqp1PfNKZ8Gs1vF12MmpjNnEl5CZgnyV5mLzZRv8Frf2vyun79OnqtlYkfRhUYSjCkTxhtuqYEgwjiYhRsWhpPk9eTaP5GMvGxCqIiZGRm+/l0SjZjh0fQ+61QqldSMWOhkYwsP36/xN37Hk59XyzYxlxYAMJT6HQyNLpoHiaD2xu4Bm7cC4y1ISQEx+9BfXrDs3bhEBXYnAHl9D8l4/+n8P/SXPgUHq+csxdcfDIlG68PypdWMrBXWPA6BahTQ835yy527bPh8UrYrCIfD4+gX/dnavcLV1z0GprBxiXxbNkT8Gz0+UCnhb3rE9HrZLzYWMv0+Ua2fWel7UtaVm4088NPdjKyfaiUMuYstvDl2Cg6tjMglwuYLX4GjMpg1mIjY4fnLZolSWLMl1m81ETLyIHhdB+cwe3bN/8W+RkeHs6WbQc5f/48c2d9AmISH71voFgROeu3W7l1V+LuAy+nfnXQ4JUkBvQMIy5WzvHTTi5cdbPqmzjKlFARFirQ+NVkKpRRM+6DSEoWU3D1pocR47PIzPbR4RUD+zYmcuiEk7bdUnj5RT3Fiyo4ecbJ5RtuFs+IIzXdx6s9U+nXI4xGdTVkZvv5epGRm3fctGmh49gvTmYsMKJUClitfnw+eKmpjrgYOeVKuRn9QU8++3zBc/ufiqKIWiug1wdax5fNiuP1XqloNbKgiiA+VsGCqbH4fBJ2h8ji1Sa8XvKp4/U6GZeuufKQn2fOOxn2aRZuj0ib39VA6Zk+/KJEtUpqbt/zUKVCward9z7MxGoTOXbaxeETaQG/7MERfDIikm+WGfnwi2wmjI6i86vPNsNaN9dz/babESN6sHb9/uf2/4yKimLhkp106fwCcdG5hIXIuP/IS1iojBkTomjXPQWVSshz7Nm5/uDm2VO43SLdB6czY0J0HpLskxEBi4D6tTQoFQE1adeOIcRGK6hVXcPIz7JYMC2W68dL0LTDE5QKgZAQgdETs+nXI5R33gxFp5Px8ImXcV9lo9MK7FyViMkssmh1ICTu+J6ieWx8Dp5QMO3r2s81Dv+d+H9lPrx27Rp6nZCn5fj+Iw8Wm0h2pkDO9Thq+asgeH5/yNgrcSctCaHSpULViK+00DF3mZHXbugZPCaTWtXVXLrmYdEqE/17BFTRkiRx6lcXE2fksGdtIh98lsWkMVGs3mLBLwY86DcvTeDTqdns3C5R1l2XSLmFQb0LT4nv/XYYG3daKVtKxs8nXHjszx/69eDBNXZ8m8DDJ14ePPaSmuEjoajItuUJwWd3hbIqGr7gJPVogLyDALFkIBRJkrjKGeKt1Xiz1y2O7H22+ZCVI9L7rZBCn/1jR+t57bfHpBhNaNDjwIpG0OJOjaPpa4/4aGg4Xd8IhIJu2mlj7jIjHg+80jUNvyjhdIk0bajNY6/S4gU1Xy89+1xjkJOTEwzAKhKvQK+TYbX5MFv8v3e7wMPHXpavM1OquJJp46O5dc/7L72hI8Jk/HbRRbVKaqw2Lz6ZG0vJM2Q+LkKCvww6eyKXjtpo9loSpUrKkcuhWKKC994JY/teW742cEGAz6bm0uV1Q76NdZlMoGZVDe/3DWfgmCyUSjAYBFxukUaNGj3XWJQvV4WjRx7y2S0PHw4OZ+yUbDq0MbDmd+Wu1SaycMUT1q5MRmOPI9fkp2wBa5FfL7qoVimQymzQy0hJe5aJcOqskz6DzIiZCQjoGPSeEUHnIyrex9efx6KQE/TiFwSBju0M5Br9nLvsotvAdPasTQwSnm63VKhIAMDt84PSQY0aNZ5rHP478f/KXAhgN9sQM+PpMTiZnasS8qy/Vm40cfOuC5fqOgZ/BCpRj12yIkgyylOdTCGJLCmVKOJx4iDjiZpW7SzUrSeRrX5ApLNU0CsRQIeBEyf99CxA4xUaIqd5UxVuv59Jv28qmi1+BEFg/OgwPuofns9PEQLzUFGpLGk8piSBIOgwopAJ8ufeGBb9Im6cJFIy3+/CfYkYHsdy+OcDnPmpSFDFrlIJ9H47jJea6HjtnVS6vG5AoxLo0j+NscMj+ej9CAQBjpx00nt4OpPGRHH3gYciJWTk3izCgtSHDOkdns8mRRQlvppjITylPi+9eh6PTU1pT34lq1rQIkspy6YddymaoOTTEZFMX2Ck74hcdu459Vyev08RHV2cYf3DuXHHw9kLLjKzfSyfFctHk7JZtclMq2Y6/H7YuNOK6X4sYaby1Hn9Ip9/9Gy8B/YK4/2xmdx94AnaQwEkxCm4c88fDIAuXUKJJAUU/a2a5SU5r992s22PncljC84PSEnz4bEH6khBEMhRPObbmZHMXGjC4RCRgO8P2ln6dSw/HHSgCXm+LimZHAyhIlmGCxTLboKeEI4d99H6RQ/bvrNhtopUraiic3sDGo2Mc5ddmIwymrTJokiijIgIeHBfgJxYipqrIhOeneMYEkgniQSpBDc5TygR1KcladG/sn61Lk/9KJMJvPWGAavdysLP7hPpLE2O7j6iwsXrvQJBvyHhEiay0VIwkW6SZREaJqLM0qBEwcGDB3n11VefazwKwj9Kfq5fv569e/cW+DtJkpg3bx69evWiXbt2/+TH/iMwmUyEheVNfg4LC8Pv92O1WomIiMBkMhEeHp7nNeHh4ZhMpkLf1+v14vU+U2oKghBMdy2MBJwydS6D+78ABNQYb/ZLpVunELaviEevl7NolZF+IzNYNC2WeStMJMQpmPLpsxa25o11ZGT5eLFjMjO/iCExTs6SNWbSMvycOe+iVDEvDevk9aAUBIHKFdRMGB1Jv5EZQfJTrZbh9QXUlbOXGpk3JTao9snI8lG2VOE3ZWSEnNIlFPx6wUWIXiA71/O3wx3+jOTkZE6cOIrJquP8ZRt1auQl0yRJYvKcXNIz/SxeY2Jw73Ays/2EhkUUOO5Bv58+79P4hZdZsWEhD2fcwhASRsfO/Xh3aEtkMhmDh4xh5IjrPHh8n0G9FFSvrOb1NnoatE2iX/dQ6tTQ8PCJlw07rLzSQsfBExs5V7ch9eo1/LeO9/XXOzPr9mV6jzhAs/pa5q0wMXZYJO+OzKByORUfDYlALhf47oCNtVutlCiuZe02Mz06BYzUY6PlPEnx5Vv0PsXj5ED6ZnSU/P/H3lmHWVm96//z7u7pHkoQaaRbuku6u0NaShApKSlpkBQQEGlJAREBKemUnu6ZPbvr/f2xZXCcGQ/j1++5zvl9z31dXFwze3a8z17vs9Z61v3cNy17xBAZJkOlkvAy2klkmIxaVVX0HJGA2eLJovqnprl58UqkUed04uLMKJUe2rfU0bG1nvb9YqjRIoo+XQwEBUo5c97C5V/t6H3fZcrU+X+rAG6327Hb3Xlu5ARBoGJZFY+fOShTwjseklLciB7YuTaMqhVUiKLI6fMWvj1kol67aLZ8GUqFsio2LPa+5tMXDvp8FM/DJ86sDZQoipjMnhwGLuBtgzNmuulW9RwXr9oYN13ky7lBfLP8TZG9bN0XfPtVeFYr2R+xbIOVQ4f20r5913zH49+Ff1cuhL+XD9PS0rDZ3QzpZWBADwNajVfGY/KcZNq31GXlqsvXbfz23EnHVjpaNNJit4t8e9hEh/5xbF7udaSsWE7F7MkBLFyZRu/OBo6cNBEV6+LWmYLI5W++3zIlFRw9bWblJiOVyimpWE7FzXt23G6RedOC+KD6m02rj0HK7g1hNOwYw7OXTsYM9qVIQTl3HzlYti6NsiWVBPhLmTovhWPfhPNBuym0aNHqb+VCL7PPTclimSybFcKwiYloNRKG9PIhIkzGtVs2Pl2QSnKqk407M6hbU01wkBSlQuDLDRkIAtx9aKd8aQWbl79hX1d+X8X3O8IZ9UkSNSqrCQqU0a2dng4tdSxcmcqRkyZ6dTTw4Dc7T547adNUS43KarbsymDox8k8e+lm/Rd+1KmuoWWPWBZ/ZqBtMy3HTps5e9HKsW/CUKm8i+7h/SA23kiPkb1YsfpgvhiPxYsX58kzOalpThZM8z6vVhUVYSEyhk1MZP70QKq8/7rdHfYeNrFxp5Efvn0jd/L4qYN12zI4fd5rkrZyUzq+BilWm4hEEPns4wDGTk/i9n07A8Z6RfcLR3rzpl4nITU9Jytx9pIUtFoJh7aFZxUaHzx2MOqTJGZPCqBVYy3HzliyFT5fo/R7ShrWzOTcuTM0aND4rWPxGgEBAXzwQTP6trtE5fJK9h01sWBFKjO/SGPD4hDGznhjqGaxeIiKcfH8lZMiBd/MBd8eNtGxtS4HO1AiEVg6K4iaraJoUlfNrElvDrTat9TxIspJj2FxrJwXzLQx/ny6MJXQIBljh/hw96GdRp2iSc/wgABrFwbzQQ3vJsGglzJ/WhCN62oZND6B3eu97Kojp+yEhFX6W6zgfxf+p6wNBUFArRKydZqcu2RFpRT47ZaCMp4yOdo1AwhDNNzL8zNIJAKpaR46D4olPETK7XsOJgzzYcXGdA6dMKFQSLDZPVQsq+KbdaEEB8qYOtqfbw+bWDQjiC6D43j6wkHjulru3hIoY6+DUlCTKEsjKCjv/ObnI8Fs8TBxRAC7dnpAo83XmuDOnTuULGrk0RMZC1em4RHhZXQqDofIlt1GKpZVsuugiZRUN8WKy7n14DLpse8STmFkghyjmMZzHhJMOMFCJDHPYth1IJMyJRSUKq4gPtFN0SJ5S5MUKSgnQOFHmFALk5jBA65zX7yOiIcirxqyaN5VFq+KQSqFTLOL9i30zJ8ekCUjkpjsYvD4RCqUNdOykY5K5b16zRJpzq6jv4LNZuPhEyeHT5jY/l0mq+YHMW95Gl3bKb2Eg98xor8v+4+aGDoxgafPHdjtYq6GQwAnf7QwuLcPA7p7x/z4Yd4D/lfRcfzySwwyqYTy7wusWxxGcKAcj0fk5I8WFq1OY8fq7B099x/ZsdlERL3Io6cO9h7JpG1TXQ7GY+O6WtZtS6d+bQ1KhQST2cvuyU8s3itZjZSEH/j1to15K1IZNdCPj//APNbrJEwe40NIUCZLP1PSb3A8324XsrTiX3/eKXOS2fF762+BCFmWIezVGzYGDLJRMKlBljmJ6BGJF+9hcz7j1DkLMhncuGOnVWMtowb5IggCPTro2X/MxKOnDpp2iaFuDTWlSigQBJGjP5hplYtG/q+3bRQqIOPFSzsOh+MfI4z8q/ifkgsBSpcvxaWkUzSqq6FVz1jq1lBTMFLOwWMmYuLdaAU9JR213hjJCGAWjdzlCgXFdxGL3cFluE+xCAHjJTUF4mvz5FA6Ml5xU/ITJTyVsjQTJcg4czGTpGR9Dm13URSZsSiVL+cGZf08cXYyQ3r78PixC63LP09HeB0GkonNdt0yQYbNZsu6/rdB01ZN2Lt1Pw67DS051xjp8hiG9tNnFT7/iAIRcurVUrN6czqxCS4ObAnPZorZsI6GqhVUNO0aTWSojNnT9Ywf5CElQUbT9slsXOVL8d/1PWPjXXz0cTpxz1W8gxrTq2LI8OR5/cGeAhhTnyPT2lEqBUYN9OX8taC/TQi5f+8Cn4818Mt1G7u/ddCgXSxfrw7my7nBJKe4+eEnMzv3WjH+FkFkZgVi9DcYMiCnTvbSWUFUafqKU99ml8mTu9S07ZLO0oVamtTTsGpeMAPHJbBpp5F+3fQo5AK7D5g4fVKC263myKncPTkmz0xHnvAeHjwk6x+g9zXTuG448Uluug6JIz7Ja4xZr4aGzxalMnRkrXzlgMhC4SQmv6B3bxdr1p5C7woi9nYmM79w0L+7gaAAKRev2mjZI5aZE/2ZMdeEf1pp0tOSccaW5CJ3KEt1b9HzT28bRCTXOYsUKTLkRApFcYtutEFGypfOnaXeq5OOpcuiiHbGMO0TOV3bRSKTec0v12/PYNHLWwQlRyD70yGBU3SQQBSaTDX++JJEDBaL5R/Jh/9Y8fPs2bMcPnyYSpUq0bVrVy5cuMCBAweyHg8ODqZYsWJcu3btf2TxE3ImWfF3Qce/CvR/xWTcv38/e/fuzfq5SJEiLFiw4C83fGFhYQiyUL49lMn8FakULiDn3iMHnQbFEx4i9TIpXjqp0TLK2w76ZU4NvJAgGTMnBvDFqlRkMoGPBvpSopiCI6fM3L5vA3I34PExSHH8oav+xh0bMpnAyXNmRDE760Cvk5CUknd7mtst4nTBkpmB1GsXDcj/ZZabxWJh5IhuOC13adPYSp8ObvqMymT8UAPd2+tQKr0sk8+Xp1K+tJItX4YwaHwiF65YOfWTjH4DJvzlZwgNDSU0NJQ6derkeMzhcLDxq1VYzCkc/9HD3sMpGAw+6A3hNK4vZrGsQoKl7FoXikEvpW9XNz0+mk2b4/kX9P8zvliygXv37vHVhkWc/fk453+JZcW8QCqXf5O83y+jpOuHelr1jOXQcTffHjRTpJCcXp30rNuWkaszndstsuUbI3q9hNpV1Vw5VpC+o+NIN3q4fKxgtqLfr7dtdBsWx/7N4Wza5WL2vK20adMOj8dD88bvIJEIxMQ5AQG328OCFWlUKKOgTEklRQrKiE3KRC7/e+OgXr16TJvy1/ecwyEi/wPj9fNlaSyb46XhP33hYNikRD6opqZvVwMdWumYsTCFVzFOmtTVMLCnD8vWpdOnsw8TZiaxen4wlcqr6N3ZwJK1aXw6Pucp3obtGQzo7sOgnr4M6uk98es5PJ5D27zs6AyjmwA/aa6FT4CB3ZX0Gv0NI0aMzXc8/p34d+RC+Hv5cNKE/uxeH0zlP4iwV35fxbdfhdFpYBzVK6kw6CScu2TlzHeRFIx8U9SpWE7FL9etDJ+cyI7V3jFXo7KaGYtSuH3fy4avWUXFz5et1K+tRRRFJs1O5lW0i2KF5ZzaE5GNUXD4hInl69OoXTW7TqwgCHy3MYyKjV5x7ZaNQH8pFcoq+ezjgCx2qtXq4cgpM/VriKxc8QXz5i/9y1jlGcO965k5RsoXq9OoXllF/25vNiMN62ipX0tD656xNGug4dvDJkoUU7BvU1jWxttm8/DpwhSWrE1j3NA3hjuCIDB9nD8jpyRlnWQrFAKPnjoA70l0oL+MibNSmbEwk4AAPUpVKIGh74Bwlnq1vCe344f50mVwPB/UUFOulJKKZZU07xZLiXcVBAXIqFpRSfMGWmaMs/Htno3MnrM8X9ffuFlntm9bTol3vd9z/24Gug+LZ9X8IDZsNzJtXgpKpYDd7s3JjetqGDYpiSPbw9m+N5PDJ81MGeXH4plBmMwetu81cuCYmcUzA1iyNoN5X6ZRvJiSGeP9KVVcwZMXThasSGX2khSmjwsgMdmdTRfx/iNvQXjriuwb/5LFFexcE0rXIfF0a6ejT5e85U86txFYtvV7evTona9YvMaYcZ+xcHYzqlUU6NRaz6fzU2jeQMk7hRVIBEhLd+PnK2XFxnS6fqhn2fo0ls95s1A9cMyU4/O/hlQqULOyilZNdDnu78IF5Azr68vE2cmYTB4qlFGxYYl3PfJhcx3Txgbw6YJk6lRXZxU+/4iGdTTMWJjCnCUpJKf7kmoqxVebdv4t1se/E/8T1oYNGzZk9Ag3Mxelsm2V97uSSOC3Zy6CXbkzqKVIiUsU8vwsTqdIZpoUt0fKvs0hKJUSpi9MplwpFdtW5j4e6tZQs2hVGgAzxnu7TgqEyzEn+KAXvOsLpd2fI0ejc7QavsZPv1h5v4z3UEiqsdOscYd8rQnOnTuHXmtnzVYzIwf4sHlXJqnpbnwMEjbtNBLXSMun4/wJDfYeCN24k8qz9CTuW5LxiB406ChGGdRoSfC9gTIonV9vS/n1to0bd+zUqKICkVyN0wBu33cgsXkf0wk+VBQ/4DrnKEN1UsIvsvILLTdu+nL4mA2ryUWtaupsBb/gQBm714fywYfRWKwiU+clU62innbtx+QrDg8f3kGvg7nLUvnpYAESk10kprjo2yXnGGrXQseJs2YyzSIPnzh4EeXMktYSRZErN+zceWBn7tJUbp5+w9QSBIFFMwKp0PAVu7cEU72Sir1HTAyekIQoetdcTpdIx1Y6Av292qdajbc7qXWvWCqVVzFmsC9+vlJ+vmylWdcYFn4amM1UJSXNjUcUGDfEl0Hjk1CrRQwGQ74ko+JjHxLkL8PXR4rT6XV0zg29u+pYvDyewKjadOp0Hf9CSVQopyAqxoWfr4RtK0Oz2vl/vmzF7RL57oiJ/QdchCXVy+bKnGS4R6seKcyZVjBrPeDxiKz4Kp0pc1OYPy0QlUqC3S6i00r4bKI/KzdmEB3nZOwQPxavScPXR0rtam/W5bfv2xnycSJ9OuuJinGyetVi1q3f9tZx+Hfjf0IuBJgzbw4f/LifZvXDGDXQl58vW3kZ4yTN6EbqUlEgtWYOB22tYKCgWIwk/1uEqFz06e1L93Y6KtRKQRRF9IIvdpmRjv1SePXqOg8fegCB4sUhRCKjw4A4Fn4amNU1GR3r5LMvUilVXMGmnUbqVPN2DXX5UEuTuhqsVjNuVSbYc7+nrZhR8OY+8IgekDm5ceMGHTp0yPPa/4xWrVqhCx1FbNwj/Jw5Y+bxSaZ5o7yLqW2a6hg1NYHObQ3ZCp+voddJ6NRaz8plIuMfmMiU2lGhxX2rPB3bPUDuk4RUKmBNV6JNLEeYKBLHK4xCEoFCGPyFN4bFJlKymAyJRMDfT4pep/nbdQKpxIlSKeHbwyaaN1Zz+aqD/qOScDmkaJUKMtOlaJJKEe6OJFVMIOS9ZGpWyRkvlUpC0cJyEpPdhAa/GUNKjQf901pMHvqcj30TUCrBZtJAQjgf/+DE5PsMu92DXq6mR3clm78x8uS5k35dDfj5Snn0xMGnC1OwWER8qt7m4YvrNK6r4bfnbqRSga5t9ezYm8nSWUFs2plBj+Hx2GwSevfuh0z29uW6dZu/oskHTVm1wUJgoIx3SyTQuqlPls8BeA/du7XTU79dNGkpAhUavyQuxUrs88uY09zc4gKIoEZHQYplObonE0s4RXjGA8rj1SJ14SQ8DxM88O4jFDo7C6b60rLxmzWBWi1h9CA/FHKB+YtOE5laA53g7crIIJVEvxvoBSf2VA2veIwAdO7c+R/plvzHip8nT54kIiKC8ePHI5VKuXw5Z/tGeHg4d+7c+afe8h9FbidTRqMRqVSa1aaf299kZGTkOAn7I9q1a5eNovt6AkhKSsLlcuX1NHr0GsOClZM5ujMiy0zj2k0bE2YmsfizoKyFw8soJ9MXpPDoqZM+nbMXNNu30DF/eSqXjxdAIhFwOkVsNm8L08gpXlHgpvU12TbxSckutBrvz263yITPktFqICbehVYtxeEQSU13Y9BJ8PWRIork6SZ3+KSZiuWUqFQSCkbIkSqCiYvL2wzhbTBqZHcGdHpGk3pKwPu9dGqtZ/rCZKo1T6NgpJygACmDe/lkiRzPGO/PoPGJaAwVGDquZK6fQRAEQkNDiY+Pz5rM/wi73c6IYV34sHEs+zYoUSo1OBxqvtlv44s1z9i7LiiHqxt4GS5hQWlcvnw53yLWucHf35+Jk+bRomUPdm3pla3w+RrFiyro3UlP9cpqGn2g4fotGx9NTSQkWMaMhSlMG+uftRA3mT2MnpZE9/Z6OrbWc+2WjZ+vWrHa4NC28Bxsx4rlVPTrYmDirFSik0rQfVB1EhMTAcgwQtchcTx97iQyTIpHFOjZScfUUf5ZrRHPXjrp1L4W23b88Le0UH19Iznzs4mGdXJuqlwukbsP7bz7zhuDoYdPHFStoMJm8zBkQiKbl4dkGRABNKmnZe/hTA6dMDF+RjLPXzm4csNKswZa+nwUT2iwjJAgCb/edvDbMyeffexP0cIKr4nE5nRSUj1Z2qDgnVC6fKhnzyETvTsbiI138c5fGJTptBIcduN/eV/IZLK/pQn4d/DvyoWQ/3yYmJiIzfwwW+HzNSQSgcmj/Fm0Ko2fr1jp182QrfD5GtUrec1mfrpkySrA6DQStn2bgcUqcvGqm3MXU1kyy6sPLIrezdj21RE5jOBaN9Vx54GDkz9aaNYg+xj085Xi7yfh+qncTRoG9PCh65A42jTVsmLTLj4a9XG+TzDtdjt371whPNSf0+ctnNid08BNIhFYPjeIDgNiKRghZ90XwdneR6WSsGB6IO37xdG7kyFbK2JwoAzbHxzjf7luJSbOTaMP1Bw6YaZ4UQUdW2lo21zLwyciny9/So0KCYT+zih4/NTB4jXpnD9UIBvLINPkoUP/WBrU0fDoiZPl62P4cm4Qv1w8nu85oV//0Xy392teRns1XIMCZUwc6UfHgfEM7mmgRwc9SSkudnxnwt9HypJZgcxekspXO4ycOGvm26/CsuY8nVbC0D6+VCqvYvGadDq11iMIsGHxm5gFBco4sDWCafOS2X0wkwnD/RgwNoGtX4agVkvY9I2RMYN9c/2sfr5S3i+j5NkrJ++XzrugJ5cJWCzmvz0/Hv1+L79cT2fFV0pGDvBBkJClxzVygC8TZiaz/otgTv9s4fg3EUyek8zsJSmMHeKHTivB6QKNOu+xGBosw2LNfQfTuY2evUdM7FwdSo/h8Tx57qDYH1hzt+47+OzjnAdHTqfIwRMmAv0lrN9u5KPRE5nSuzdpaWl/ea3/nbkQ/uesDR88eIDNJhCf7GLstCRmTvKnWGEFwQEy7FHKXNk1giBAagBHfzDTMhem35ZvTGhSi2G0m9m5z8iI/j5cu2Gn8vt5y9IIgpAl31KyuIKX0S6evXIiyXzznRjw48ezHl5FO3PkZJPZw+ZvjBz6OpwMoxunx0XHrh3yNfa9HRxWRvTzYc8hEys+9xoSfroghf7dFHRq82ZtUaOymhO7w2nTPYHkc1WyzBpEUSQ64CIzZgt0afem0OtyiXw8M4nT562MH+aXQy5DFEU+W5RCeqYUxCgCCUMqyAgVCxKlu8a0sSpGj7OgS34PX1cYhXExa9QLps54wbF9bw7DlEoJHVt52dbTxwXQrFs8k+sXyFcc7t+9RHCgjDrVNSgUAgePm+n6Yd7rqp4dDVy/bWfVvGAGjE2gd2cDJYrJmb4ghbIllVSpoKJ/dwMdB8YxpI8PHX9nqguCQMfWOjJNHgTBe8Dyx8JwcoqbGi1esWF7Bu8VVRAd7/IWhiYE0ucPDNRypZR0b6+n08A4vln7Rv9z+14jg3oYWLo+HUGAdwsruXbtGiVKlHjrWJw9c4zJI9WoVAJPXzjzNBuRSgWCgyVIohT4JJXB6HOJcUP9CPSXZq13RVFk3KdJSCQCtaup8fOTsmubHYXw5r5wiHZ8isbz+afZc5FEIjB6sB8f9oll3KeJ1Kqm5lWMk3FDfBj/WRI6jYQyJTTUqqqmagUVs5ekMmdpKuGhUhKS3PjoJVSrqGT7d5kUipTx8sWDvxwT/z+sDf/OPvny5cs4M/QcPWmj5EhFlrlN5zZ6Vi2VEp6HW3gg4UgCHnD+UCibvjHSb0wCzZuq+HFrNAHuAjj8XzFlrA++PhJWbUrn28Mm0iwC8UkumjXQsvtAJrMWe0lFBp2EYX290j9lasewd4cchV7O+nUiG9ZmoNDaiZeYCRKLZWsdfo1onlGMMlk/xwjPkKkcHD18lJo1397kRhRFbJY0nKKUl+JjCvJuVgw9ooc0VxoZmXnnhbR0N+FhchrWyVtnt9EHGr5eIcfvWVlihJ9xYEeHAX1ydfi9ueT1UbqZTJKEKGRKNymeaCKduRtdpSmisJtsTP7Ie2AaFePE6ZIQGxv7t9h9MTFJZBh9SEh0MWOCD616xFE4REZYgJLLlwTkqZE4RAd3FedwyEy82B2e5/to1BLa94vjncJyihaS8yLKRXAYxCT8RkTm+ziM7+LGhS9qJIKERNcTPKKHSWMMDOhuQK2W4HIZOHzSTOdBcSSluKlaUcWkkX7ExLv4ckM63TtqCfCTkmGS0XlQHMtmB6HRSKhVVU2tqmouXbMycLyRpKSkfMXh3t17+BOG3C+W7/cGMHJKEkN657z/dFqvPNKPF63MnOjPus0mli4UqMj7WYZgJjGDh9zkHbEkHtwkEkNpqpIke4nK5a0/yJETHZt3Pctu92C1u2jRKPfx1b+bgR3fZUKBX3iZKEGthprVZUwa60uHfnZ+S/W+ths3KSkpeX5n+cmF/0wPMt425HLlyiGV5jw1eA1fX1+MRuM/9Zb/KN59911u376d7Xe3bt3inXfeyaq4Fy9ePEfx9vbt2xQvnrtTFXidijUaTda/P1LZRVHM89+x77dxbGd4VuFTFEWmfp7M/s3h2U5MCxWQs+XLEPYezsxym3wNiQTsDpFOg+Jp2DGayk1eIZPBwa3hjB/mx50Hdlr2iCX5D+zNFRvT6dlBz/lfrLTrF0eP9nrMFjDoIC7BReteMcxYmEKP4fH0HhlP7856+o1OyPYaALfu2Zg2P4XGH3iv18dHQvUajf/ymv+rf48ePcJX+/z3wucbaDQSFn8WTJ3qauZMDmDj0pBs7m4FIuRkZKpYuvzrv4z7Xz22edMKureOZUB3ddaiyquZoibAz5lr4fM1DFoTr169+peu/Y//bt26xfzPJ9Clbd5nF22a6Th93sLjpw5+vGilfGklP/9i4eY9K/XbRzNgTDzNu8XQZVAcbZpqePTUyZjpSSQkuXkR5cRsEVmwIg23O+eGt0MrPVduyvhy5Q7S09M5c+YM/fu2x5SZyLSx/lw9WZD9WyO4drIgNauo6Tw4DuvvDvDvFJIzeqCT3bu3/K1r/2LpNiZ8lpFjvImiyCfzkunZ0ZBV2LBYRfz9vN/LnkMmunfQZyt8vkbH1nrMFpGvlgT/zowV6NvVhx++jcBkdlMgXM75QwUYOcCXz5enUqXpKzoPiqNZfS3rvgjOer8nLzU8eamhWqUQDp2U8uSlht2HJUTFabMe+/O/O49UIKj+y+v+78S/KxdC/vPhgwcPqFYxb3Z5lfdVXLlho+r7qr/c9HVtp+ejTxK5fsvrhv70hZMubfTUrq5GIjiw251MmJHMsIlJFCsi54Ma6hyFz9fo393AN/szc/zebvfwVz4tWo2EuAQX3x0xY9A5SUlJyff4Hz+uHwa9jXuP7JQsrshzEVCsiAKnU6RHe32eLbR9uxrYfTDndVgsHq7etDF8YgLzv0yjZ0c9uw+aGNHfh1mTAujYWsfOfZmc/dnIN2sCuP/IypMX3naBL1ansXxOUI72Kr1OwldLQjh8wsz4YX58vSqUkVOSEPDkOwYSiYTPZq1h2Xp71usnJLn5eIQvkeFyDp0wc/ehk1mTAlg2JwiJRKBnRz2L16TyyRj/XDXWqryvIj3Dw4qN6Sz6NDDXmE0d7c+WbzKoV1NDwzpqKjd5xbhPE7l0zUap4nm3yJYsriDD6Oab/XmvfQ6ecFOtRrO/lRPXrF5IaswGbv4QhM3uoWHHaFRKAZPZm3Mb1tFQt4aalj1i8bi9m/MF0wN5r5jCW4zvHcvLKCdXbtjz/HznLlopk4fWqVwOHo+3SLx8TnAWKzDrcRlYbdlz2C/XvQywhEQ308cFsHp+EGeOz2f+51PweP56TPx343/K2tBms6FQQImicvYcNtKqZyyDJ8QTHirB4x+f5/t4Mvz4aIKRb/Zl4vpdwsjhEFmz2ciSRR4CLcUo6C7J3IVmvv/BzAfV1dx94Mgz1tdu2njv9zbHmDgXL146WL4+jXRnRtbfCIJAUHw1mrVLY8suI3a7x2smeNZM+/6xzJwYgFYjYd22DFRKgZMnj+drzCsUCqpXUrL3iImNS0MICZJht3u4csNGx9Y5i7wSicCyef6kRFzCJXpzVQYp1GvqpEu77IdYMpnAkllBWK0iDdrHcvfhH/OMi+GTEmnbTIuhSDJWTNzgZ16Kv6HHF5cik8VL7ETE1yPAXQCpIEMhqIhwliA4sTp1miXRskcM9x56jTPeKSQnNsGNTithz/pgtmxalM/730NMnCsr/ySnurjzwMGBYyaSkl1YrR627TEy7tMkZixMISnVhcslEh4q49C2cBKTXQyb5O2K+OKzILq01TN9XABHd0Zw+ISZU+fMWdce5C/N8wAkMEBKZISM66cKMqiXD8YMFwG+0myFz9fw9ZEyerAvW3Z78+HWPUZ0WgkdW+v56ZKNnp30GAxSUlNT3zoOjx8/ptR7Ih1a6bn8qw2P5w0jMTcYMz1IkJCqe4Jc7eLgMROy36csq9VDo47RSKUCZ76LpGVjHQXDZRj+xEZPV0UxcmjebLphfb3Fhoe/OZDLBOavyKB+TQ0ThvsTFiKjy+A4dnyXyZJZQRz+OpyF04PYvzmcD5truffIa6AYn+imcJH3/sfkw/8puVAURdav+YpQZzE2brWRkupdeD1/5aRAuByZ+NeHN6JbglotYUR/X2pXVfPuuwIJhju8FB/hEdyYLR7K1okiLsHDke0RnPo2kltnCtGwtpo7Dx1sXh7CoW3hbF8dSq2qaiQSAbVGxO5yExZfmwLxDYhMqEvA04aIFi335Rdxio6sz+AW3fwm3kaNFrWgxSW6SFQ/xBL4GLnShc1uz1ce2LNrD8ZUD+Wc9RAQuMF5Hou3eCTe5AbnsaQrWb4uPc+Y7D6QiUzilePIC8mpbnAokAkyyog18ODJc/2ZQQoSJFSyN0fm0BPPyxx/YxetvBAesX1tUJaMyxdr0tCro5g8cQhutzvfayGT2cnKjem8iHby4Dc7/v4CuzeEsWlVABd/9KHv1Gg8Re8yYLiLBvW96/Hc8CrayaVrVhDht6cOHjy243F7GNzHQFjZeJ6EfY+61nkKtrpCUtEfeORzmufuR1Qpp2JEf5+sLiuZTODD5loEAa4cL8j6L0JISnGz+4CJ73dEsGB6EBNH+vPdpnDmTA6gYYdo4hKcdOgfy+GTJqpXUlGjso779+/nKw4b12wCqYOBPfVkGD1Ur6TK87uqV0vDr3fsJCa7WLrMQcH0GlmFT/B2NpSjOg8kV0kgmrJUJzngBjVrSMgkHQCJIMWW5MOVG7Zc32PjzkwUirzZ4UqlBLtFQubt91CZQnE6RZo0VFAwUo5cKsWNGykyQqRhHD58+B/Jhf8Y81MikfwlkxEgNTX1v62dyWazER//ZkGYmJjIixcv0Ol0BAYGsnPnTlJTUxk5ciQATZo04cSJE2zdupWGDRvy+PFjzpw5w+jRo7Neo0WLFsyYMYMDBw5QpUoVrl69yp07d5g1a9Y/+tkTEhLwN6QRFPimUHP+Fxu1qqpz1eyQSAQ+GuDL1t1GJv3BDfnYaTNd2+mZNNKf5t1iOLMvMsvJC2DiSH+a1rcxdGIC21aEsmJjOkd/MHP7vp1ypVSs/DyIgpFy0o0eVmxMY90XwTSso81y/33+ysng8QmM6O9D824xFIiQEREm48lzJ1KpV4ttxqJUVnwu5dI1J3u+G/kvxeX0Dwfp2tYF5L4J69xGz5GT5iy3xdcQRRGDT2CuJjsul4vHjx8jCAKBgYE5Hn+Nn348xLRvch+7hSJluTIcXuO351YuL5lGpUrH/qXx73A4mDC+P+EBz6hUOgO3O+9TOrdb5OfLVlJS3XT5UE/NKip8fbxt+RXLyjnxoxW5XKRYYRW7D3hZin9kso3s78fmXRlMmp3MF59lP0lRKAQCAvz4ZMoQjOmPiIlJpFCklO82hVHiXQVut8ixM2buPnDg4yOhRUMtm3cZGd7PF/Ayktv2P8KAAfkfDwUKFKB3/+nUbPUpbZpqaFBHQ3Ssk627jUilZHMDlwgiT545EUWvJtWKz/M+EWrWQMvPV2zM+ySQ6i2iaNUjhm7t9fTq5EPxonJGTEnAavOylcqVVPJeUTl1a2aP//Qlb043pWqYttirO+gfDNOX5P6+oggtWlXLdxzyg//NuVCn05GSlvfBgjHTTbEiCnwM0r8sPLrdMKCbD5NmJzOolwGZDHYfNNGrk54ubcL47ZmDLbszqVlFxeZdRnp3yl0WBCA4UEpGpifH73fsy8TjyXsCttk8hAXLEARISMrM92R969YtIgKf07GpgW8PZWK25P18URRRKyUUKZR3Ua5QpJzrt7IXvK7fsiGKIhM+S2JEP1/qVFfRplcsvTp5C6DfHjYT6O9lS0bHuli6Lp3HTx2oVAKNO0VjzPTwXrHc37NgpJzkVDcej0hosIzenfWs2/H3Nm9VqlRl395KfPnVDYb3VeN0ieh1Etq31NG+Zc7ih0op8WoC56EXDFCulIKTZy25zrHgPWQzW0U6Dojh+SsX5w5EEhPvJiY+lacvnNm04/6IR0/sHDttoUJZFRevWnNIj8TEudi+z8Pefa3zEQEvMjIyuPbLfg5v8+rjfTzCn4E9fOg4IJa1WzOycnrvzgbatdDRtEs0ouhtQezcRk/n3xlyz185GTMtkU3LQohN8Ep1hIf+bvJxxcLzKGcOrbPX+PGilYplvdf+mgn4R7RpquObfUYG9vTNut4ZC1PZvyUsm9FRqyY6Fq89w8avljNw0Jh8x+Jt8b81HxYoUICCkTK+/DyEH85b6d/NwJY9GSSluFCGpGBNNaMWshfy3KKLWMlTiiZWYvLEB3w+PwWNVsRocuNM9iPUVhKJIEGBCh+tnE07vWtIXx+vTvywvr5/ip2HmYtTWDbbO5eu3JRBQICUb9aG0KBlGu7nrixzD7WgJSy6Pl9Mecjny59SpKCcejXVbF8VSoCflG17jJw6ZyEt3cXNGz8Ck986FmlpaWSaRAb28Mk6zHj+ykW5Un99IFTkHYh1XCEiuRb2wOeMHpZ7W74gCAzp48P2PUbWbcvg6QsnMpmASikwrK8PJYopvJ9d+5KqhVT89uI3omLdqNQesKixYUZHdqaNHl+CVX4UK2JizPRkihSUExkuo87v+tHhoTKs5micTidy+dsZXJQuU4Wzp5/w6y0b53+xcu+Rg1aNtSSluBkwNoHnr5x8NMiXYX19SElzs3ZrBharh+Ub0hjS25dnL52sXhCSw4hILhdYNT+YrkPiaFzXG6PvfzCzcl7umm5WqwelQsKCFWncvm8jKFBO3Zp5FwabN9AyZ0kUp89bqFpBxbLZQVy58bs3QLKH5FR5vjqljh7ZxfA+akZMTsTpEFEpBX65bstmKPUa9x/ZcaQZSJPHkCLG07+tFoNBQvv+cUil3mJHgL+UeZ+82Q+EBMlwytOzcieAoLATHpY32ScsRIZaJeGTMQEM6ulD54FxTB8XkCWXMrCHgSlzU9i2x0jvzt4ODLdb5Is16Xw83JeZX6TicokMGDg6z/f4V/G/NRcCJCUlIkhUGKIrULPFJT4d78/12zbKvKfAIbciiiIe3NixIUOexdq1izYCg96sO/p1NdCgQzSVq0ipWj6e9VuN1GiSSed2OuZO/cN+QiLQrIGOiDA5U+Yms2nZG7a4xyNizPRQ2l4nW6u9VJDyPrW4oz/MK/kZMlMVBAfIkWtt1Ksg4eEDkWRrIiqNhzEDVKRlaFm6zkGVapXzFYs1K9YS6AlHIkgoyLtEikWxYkZAQIGSTDL48cIF9v6u7f1HfLUjg0IF5Iwf5seg8Qm0a5E7iWDZCivazLIggEJQohCV2ERLtkIZeJmmUTxBJsoRESlJRW6IP5EojSLS/S5S5Nj1cbgCYmhfQ8LB42aKFJSzdF06KqWEXWt9WLHxFl9vW0efvsPyFQe9Tsmpn4xo1BKmfu51Yn+9xvB44MhJM+cOROLvJ+XmXTvTF6SwfVVoVk3D6RQZ+2kSMXEuFs3wsjD3Hs7kl2s2jJluxkxLoGRxFdfPhOHr431dURT59qCZT6fJufujL199bWRQ7zcxvPPAwftllFnmgUvXpbN/c1gOM73iRRXMnRpAdKyLnh0NLF2XxvlfrHRtq+H8T8cpWbLkW8chOvolWn8XDepqWPVVJjrDX+0VvP+v3WRGl1wi1/lTJsgppCpAuiwWl9GJKjCdB49FTDygvOjVIw1IKU+fgedZtcxD/dpqBEHA5RLZtieTBUtNGHzzZvJ6PCJ2k4IwCoEJPJklmTzxEgqFmeQkASlS3qc2UeKj/7LO+Lb4x4qfBQsW5N69e3g8nlyNHOx2O3fu3Mm3u+vfxdOnT5k5c2bWz9u2eTVT6taty4gRI0hLSyM5+Y0RQHBwMFOmTGHr1q2cOHECPz8/+vXrR/Xqb4xq3nvvPcaMGcOuXbvYvXs3oaGhjBkzhnffzZ3S/XeRlpZGeEj2gfLbc0cOM4I/4v0ySr49bMr62ZjpZtn6dHauCWXfURMd2+iyFT5fo3xpFXK5QL320Xw0wJerJwvmGPxRsU7KlVKyeE0Ga7caMZk9NK6rYfQgPzYsCaFd31jKl1aiUgoM7GGgYIQ8awOZmOyidc9Yatdp/y+bGLicdpR/4bytUglZ5kx/xPnLNsqUzW4kIYoimzZ+yelT31KlvHdBM2+OlDp12zJw0NhsMfAWEpxIpblv6gf19OHTham5aq/evGvH31dCm6YWDh/aS6fOPd/2cnNgwbzJdG/5lA9bKHn0xIel69KyWhv/jG17jLRqomXSyDcxr1FZzYsoJwPHJnDlWEE6DoojLd2Fn68iRwsvQL+uPnQbGkdcgiub692raCfPnsVS4p1EioQKdGvjy66DmZR4V8H1WzYmzkqmZWMtH9RQk5DkZsd3Rm7ds3PsjBmNWsLQPj5A/t3eAY4d3c+1iyv55WgEdx44uP/YgU4jUL+WhqhYJ50HxSGRgEwKZquIwyly6pwF8DKh84IgeCcBXx8pRQvLWTU/iMadY/A1SNGqBdRqCf5+EsYO8eP5SyerNmcw8aOc41kqEYkISefazUwKRcopUlBGcqqbpy+cVK+kytLTEUV4+tLNyxgtbT/s/Ldi8bb435wLy5cvz6L50iwH1T9j+95MOrbW4WuQ8N0RE1NG555j9h81MXdKAOlGD+M+TaJMCSVHd0ZkLXoqllPRqY2eQeMTGd7Xh4PHzVnF+j/jyg0bBSOy59LT5818viwVjVrIcoP8M7bsNvJhCx2tm2hp3zeOK1cu0aLF2xe8jh7ZTr/OIqXf0zF3aSoGvQSr1ZN1yvxH/HjBgt0hcuuuLRsL/o+4fd+WTZIhOcXN+BlJbF0RysipiXRuq2fy7GRkcoHCBeTs3+yHXC7w7KWTuctSqVBGybOXLvZuCuOd34usLbrn7fAMoFIKeDzee7FdCx07DuZ9gPNXEASBGTOXMXbMYNZsuYSPwUNEqCyrTfPPOHLKhFolYLZ48mTpm8wiFttfF2OdTpF7D+1Ufl9NYICMwAAZkz/yY9XmDFbNz1kYMFs87DtiZunsIOpUU9N3VALFi5rp0laHSinh2Bkz3x3JJCSk6lsXPP6I48eP0O1DF8IfWvx8DBJiE9xUCJLx3ZHMLJMlvU5C84baXFugDToJ6UYPbfvEUaOyiuRUN8kpbooVkXPtlh1fH4H9RzNzbIxsNg8LV6bx1ZI3c59SmV1jsnMbHY06xVC7moYS7ypYty2DT8b4Zyt8vsa4IUoadP6WPn1H/K14vA3+t+bD2NhY7A4vw8Gg85oR1qup4eRZC716yFm34QLmuOL4OwogICFNEk9myH2qFhFIvGbCaVYhk6uRGhL5aKgGnd7O3n1XeXZfiX9SBQIDvfq+TqfIuKG+TPgsmf5j4unX1YfQYClXbtjY/I2RiSP9KFxAzsadGSQkuejRQc/IqckMH6Lh84Wn0aoUKBQiLpscVUIxRIeSd8LVFIz0GjT9esdOeoabZg00KBVQpJCS+Li8mau5oUiRImx84aLkH7S01SrBa66VBzwe73qgUCkTUede4JSaCA7MuxW3QISMGlWUrPg8+32dmOyi+9B4ls0JokwJ5e9rHjPTJhioX0tDWoablWt/5dYvKsJSqmVrdxWSw6lS/hX3HzmoU03FF2vTmTb2zZylVQu4XK63HvsftuvBDyd2sveIiWlj/Vk0480B76CePhw+aeK7IyYG9/TlXbwSMDu/MzJ9QQrf/2DGZBZZNT/3tZhOK8HfV0pyipuoWCcvo105NuzgZTYOmZCAn6+UF1HevytSUI7D8dcb7tQ0NxuXhVD690Oj9V9nUKqEglM/mdEaShIRkVPSJS9YLBlcvGLh9BkXtjQfMl8q6f80kUNfh2Wbi19FO+nUP4nYVBl+gSmM7Klm7yEzV04UpF9XHw6dMHHtpo34RHc2jVa5XKBpEzk/74jGz1nAew0mHWfPJ+Wqow/edUKp39nywYEyhvTxZcd3xizdPUEQmDM5gBbdY+jZUU9CkpuJs5IZM9iXTm0MLFmbTkamKl9xyC/+t+ZCAIOvgVfqR4jmd5C+LM28jy0EV8hg534TNWsq+X7vJVy/6/s6seMW3RShJJk+T1k+7s26Q6WSIJPBgulBqJQCBr3A8tU2pozJPTeULakkw+ghPcOdVQDbe9iMPVWXQ2PUKTqI191GqwWJzEbVMh5mTdJQoWzuh+sDxyZgtnpo1KhRvmJhNdtQi35Z0icSQYJa1JDgexOLKhG3U4JoUzJmagqLVqXRqbUOl1PC3iNGmjZQs2B6IBKJgEYtMHdZKlNHvzEGFkWR1V+ZeH7HQJjwZt2gFBTcEM9TSqyMAX8EQcAkZvCUe7xDKYykkUQsgiGDgpGZLJ4ZyE8XHmEyidSvK6dZA2/XXK8R8bTtE8uYwX582Ny7Dx3aW0nT7rvo3WdovtrfCxQszqVzvxLoLEym5jcKF3izTt/wdQY1q6jYd9TEr7dtvIhyYbeLvN/gJd3a6+nfzYePZybRvKGW7u3ffD8tGmq588DOwLEJpKa5ObAlPJvDvSB4Hc3v3U/n8Cp/Vq9PyFb8zDR58Pt9nDx/5eKdQvJc1+zgPShu1y+WUYP8mD05kImzkrhxx56vHm2Xy4VS5cRq9tCrrxnflFLYC93Ltib7I07+aKFmZTU3b7jRenzzNKdSWAIoVTOWRxcfIsbJKGasSxwveMB13hFLoxLUhMbWYcSgG4h+UWi1AlajHGVqIYqbaxEvXvmdWJdzvjn6gwVp+pvDBIkgJSylKoM+Oo3R4uQdKiITZCR54mndOv8kgdzwjxU/69evz7p16/jqq6/o379/tscsFgtr164lPT2dfv36/VNv+ZcoXbo0e/bsyfPxESNG5PhdqVKlWLBgwV++bvXq1bMl+n8HIiIiePgk+8IhOFDKy6i8K96vol243SL3H9k5e8HCju8yWTYnmKBAGReueLWL8kL39npOnDXTKxe2U1SMkxM/Wti2IpTKv7vout0iO74z8n7Dl0we5UehSCkvo5yc+jYyR4EiOFDG7MkBnL3+11qAb4Oq1Rtx9MxRalbJ/fFvD5toVDv7QiQ+0cVni6Us/fKjbL9fvGg6IYbTnN6jyJbkl3/1LfM+T2DqJ2/GgSAIWO2SPJNH7WpqhnycweDxicyc6G1pcTpFDhw3seHrDHauCUOjFug8fNffLn5mZmby4tkvfDjTmzjeK6bAZBb58aKFen9iIN64Y+PUOQt3zuXUHixcQE77ljpO/mThqyUhtOkVw8j+vnm+b6fWeg6fNDO415vvb+YXKcwY70doiIzFa9JISXMTFuwVup8yN5np4/w5etrMtj1GypdWsmlZCEvWpRPoJ6VTGx2fzEvB7sx7POYFh8PB11u/4MROb8G+bk0ZdWtqcLlEPl+eyt2HTurXUuNwipy/ZEWugFpVVXw0NYnmDTQcOGaiT5fcx+HxM2bWLPBucjJNHr7abqRRHQ2LZgSh00pISnbx+KmT2YtTGTnAl4hQGWcvWKhf603sC0VYeRmj5kWMD+9XKIvTkcFPF39GIfdgtsq4eFWH3ZaMVg0mi5x69duydMJH+RKy/jv435wLpVIp3Xt+xLDJi1kzX5Utv1z+1cbhk2YObg1HJoOl69Jp3dROmRLZJ9ejp82oVQIFI+XUrKJGEODaTTsXrtj4oMabfCGRCCycHsig8fEYM8Uc2oXg3UDPXZqKIIGOA2IJDpTx8Dc7UbEuPhntR3Kah25D49i0LDRrkvd4RPZ9b2LNlgyWzQ4iOFCGRiPw9Mlt4O0ncrM5Ez8fiZeVsyCY4ZMS6DMqnm/WhmUVccHbmjnqk2TGDvFl+VcZ9OliyKF/5nCILFmTTqsmWrbuMXLnvtfsQioTiIr1ziXrtmWw9/tMDm+LoOQf2rrfKSTnqyXB9B6ZQNUKSqJj3bxT6HUMvZp+f9YKBm+hzGx5U8T2ePgvNWLzwq5vNrNl0zw6tVbRsamesz9b+fGClas3rVR5P/sckJTsYvXmDO+B1zdGPhrgm+P1XC6R42fNCKKYwwn9NeITXaSme/h8ahDxiW9oxhXKqlAqMlm0KpVRA32zYh0b72LYxETq1VLjo5di0HvZ8Zd/tbH3sAmHU6R2NTUzJwawcK3lb8Uh05hCmVLZf3fynLe4OnV0AJNmJ/PN/kxaNNIikQjcuGNn2x4jcrlA47oaBEHAmOmmTe9Yls/Nbp6Xkurmw76xLJoRSFyCi3lfprF2awZzJwdQIFLO+ctW1m3NYPIo/ywjRJvNg92efZ50uUGpEPh4ZhLhoTLuP3Ywc2LuhxSCIFD1fXj8+DGlS5f+WzH5r/C/NR9mZGRgtnhITnFjtYlUq6hi5z4TZUspOXLSTKPGCrSqF+z57qG33a6VitHDfPE1SOgx6AWJ1yz0HOHD+BFvCmS9O8Pl6za6DfiJYImLD6qr2XMok9rV1CyZFcST5w527c/kyQsnj585UCgEvv42ky9Wp9G8gZavloQglQqUL62gy+AExo7xZVAPHzQaCfGJLmYtvsuFyzYqVlQxc2IQUqk390ilAp8tSsFqgxkT/Bk4NjFfsShZsiQxcR6evHBk5aaCkTJ+vWPP80Do+FkzmSYPQ3prGPHTU9Q2Bz9fVtA6FzdegHMXLfj55pybl6xNZ9o4f9LSPXx7KJPVWzLYv/kNEwigxldqdu0zM2/6DULTKr15ssyJViuhyvsqypZSEeAnxWoT0Wq8mvzJafJ8dQft3rWJiuVViB7o2i7n+r11Ex3HTlu498ieVWTs3sHA1j1GvtsUTvdh8X9ZXFApBb7cmMbl6zbWLAyi08BYShRTEBPvRiYTED0ir2KcHN0ZmZUD2vWNRSEXuHQt9xZI8Bqs+flJ6Tk8jguHC7L3SCa/XLWTmSEgyJ3sO7jmrWMAUKx4JebPPEC4pQzInFT7MIqJY8KY+nkqTpdI0UJynjx3cPOeHUEQ+XanL/uPmtmy20jZEsos879dBzKZNtafJWvTc7zHvBkGWtx7RMJdE76WwliCnvL9aTMfDTLkOMixWDx8sy+T73eEZ/2uXXMtPUfEZzMdkckEIsNlVG78CgRYMjOIerU0eDwiarUEs8VBVFQUBQoUyFc83hb/W3MhgE7rRq63Emd+STmqky5/zqRRvuw6aOT74zYixNL4C28O5RyinVvCBVrV99CgTiB2uweZDJatTyc9Q2T15gzsDg8HDroI9VfmYEP/EUEBUroPTGFAbzVuN4yfkYrOVDJb4ShDHou98C1mf6ynXs0IklPdrN2WTtch8bxXTME7BRX0727IWicaM938fMWKSunBYMi78yg3qNVqMkgGigHeveyrgAuofa3o497B3/IOMkGO3WzjZdpdPrsdT6RYHJUijMju8bjdMPbTRJJT3Ow5mMkP5yyUL61EhpwzPzoQk0MJzSiTdX2iKKILMaP1CCQmxfCMBwgiqNBSjDJoBQO+YiC3ucR7RU0UfUdB/doa6tfO+dlnTgygWec4Zsw18vSZizFDfZDLBYICnFgsFrTa3Ak+ucGYJsfHFkm89BVyky/Xb3g7/xasSGP/URMNaqvZ9E0GX84JzqpnJCW7vBJ9naMJ9JdmK3y+RtmSSto00/HrbVu2wucfMWqonn17XpAcLePKrzaqVlThdnslto6eNjNltD9miwc/n7wrmTKZkC0fjx3iR8seMSz5svlbx8BisRBRQMatK3beox5SQUpyipFZCxOZMSn7ejs1zc2StWlsXx3KgkQTLzCjIvfDHI/KxIetFMy+H4s2vTAm0omkKBmk8Bu3cYoOXDjwmOzInRBpaUbga/d2AfyTy9O938/s3uaTNReB11Tu40lWwo1Vst0/ckGBNV2FS2rDB3+SiMGJ7R/TN/7Hdt0NGjTg7t27nD59mgsXLqDReIsCU6ZMISYmBrvdTt26df/tCfH/B+j1enz8S3Dt1n0ql/cOkiZ1NbTuFcuwvj7ZNrqvsXpLOnqthG3fZvLrbRsbl4VmnYrLZQLWPLR6wMtOufxr9oWKxyOydmsGa7ak893G8GybX6lUoHdnH6w2kWM/mElI8lCquCJPjbxGH2hYsuGnfMfhz6hatRqrVuj57VlmDmbVs5dOfrqs48otGZdv2ikY7uTXuwoePtMzc85KQkLeTIIJCQm8fHaGL9ZnL5IIgsCYQUq6DTtPbGws4eFvFi5lytXip19+pG6NnInh0jUrJUtVw+25zYSZSWSaRDwekWb1tXy3KTyrzcXjdv7ta7979y4fVMv+Ha5dFEz3YXFs+DqDvl0NSKUCew9ncu+Rg+H9fPNc1LZv6S1Adm6jRy4XMOj/Qq9UL+HZC69WzfNXTuZ9mUrxogp6dPROEA3raFi4MpXvfzCzdms6CoXAoRNm+nQxEBQg5fxlK+37xTFppB+LVqcxtI8PGxYH07ZPCjExMfk61f7xxzO0beLOwYoYPCGBBrU1XDtZIOuanU6R0dMSqVRexfNXLgL8pCxYmUaTetpsLFaAQydMhIfKCAqU8dszB3EJLm7es3NoWxgbthvZuNOIXObVjnW6RMbNSOb4N+E07BhDr056BnT3IcBPSsNqN5izzEVQWFWio16BIMEvoBQqlZSPegzg/fffB8Dtdv+lNvL/ITtat+kMCDTuuoIq7zvQqU1cv23HZPLwYQst9x9720q2rgihQYdo6tfU0La5DrtD5LsjmUgkAit/lzyIjfea5Iwb6kf7fnHUqf5G8PzX2za+WJNGXIIbPx8JLbrHMHdKIO1a6JDJBB7+5uCzL1Lo0FpP3y4GjJlujJkeggKkfL3XiMsDR38wM3tSIIvXpJGQ5Magl5CW7qZ+LQ0HtoYz9fNk6tfWYHeI+Pvnz7GwTLka/HjpBn0KyKlTTU3HVnp2HzRSuckrun6op1ABOT9dsvLTJQu1q6nQqCUsmBZIxwFxLJ4ZRPHfdfqevnAw9tMkZk4KwN9XSkKyl71VoWwQGUY3PUfEk2EUiU90Uq2iKlvufw1BEJg8yo9RUxOzmYv06WJg0ao0Zk7MaXDz5VfpdGv/5m/3HnFSt16bfMUAvOzvqxcWcf3km6Jvz44+3Htk58M+sXzYXMfgXj6oVQJHT5vZ9I0RjVqgXUsda7akU6OSKmvhC97CZ68R8aiUAn26+DB6WhLfrA3NxhC12z30GhFPpXIKDhw15XBEXTwzkM27jLTpHYdOK5CY5CYyQsaMCV5zufVfZ1C7mrcVqHolNdUrvZlHhnycQFzcM0wmU5ZpxNui+HvluHRdSsM63p8fPXEweXYKU0f7M3BcAulGDxaLh4PHTTRvoGXNwmCOnzExfFIifr5SdBqBtHQPn4z1z2GeF+DvLdbWbxfNgB4+zPskkBdRToZOTEIURfp392HvxrBshjALVqQSG+dk1wEj7xRScO2mje+OmJg5MYDa1dR8uSGN85et+brG/4MXBQsWRKdX0WN4POGhUmQygRt3bBzbFcFni1L4+YqNiFAnBd/xEBPvZkg/r67m81cu5n6qY9QnVsaPyLmxq1ZJRZdOcuwOKUtmeludz/9ipU51NcWKKJg2znsv/3jBwtgZiXz3VTh+vpJs2rlfrMpg+eygbIXE0GAZqxcEM2NhCpkmNy17xFCkoByT2atT2b+7D7cf2KlQRsXfIfkqpAWZtzyKVo21v5swCSjkMHxyIhsWh2Rbj76KdrJkTTrFiyqIjXej8bURGOph1uI0mjXQZmP5gffQ/7dnTkyWnDq4P5w3c/2Wjbo11Zz+yQJOJUNGZ9C8qZxu7bVZhx9d22tZsSYJV6ozixHmCoqi0Qe+3Lxrx+0WafyBhpt37dSqqmbVFjstWvXPF9Pp9u2rGNRuxg3N+zC5Rwc9+783ZdtwNqit4cYdOz56CVExzly10N1ukQtXvVq/bo/IwWNmFHKBkQP8KF9aydMXDo6cMnPkhJmvdqQzY4K3TdzpEolL9M5567Zl5DDaSEp2MfOLFDq21vH9KTMl67xAJgNPij9+gQ66dtWx+5t1TJg4563jYDKZULp1+NoLkBB2mqXzAklM9rBqfhAuF8QluggJlLL3iJf19fA3FxFhcgL8JDx4bOfhUzsbd2SgUAiUfFfBqxgndrsn67sURZFL121olAIvda944XhOn1ZyurUPotPAeKaN9ad2Ne+ccvlXG7MWp/LpeH9UqjdziCiC3S7yKtpJgQhZ1vccFixjzAo/Tp0zM+LjNApFmIksIFK3hpq0dA8XLlyga9eubx2L/xRoNFqKFRN5YLXiznAjKOz88JOFhDgIMpfIVvgEb6t2ebEWZ388S+nKyUg8cqxSI8MH6Ll5pmBWPrt1IxFjqgSLxZNnoevFc0i/UImpF+KJFV5Q2FMOI6lZj9tEC8K7d/nl+9CsMRTgL2XprGDq1zTx40UL/bsbWLY+nQLhMvp1NdB1SDyVyit5/lLCsWPH8sVwa9m2BZvWbsDoSsWAP+lCIv5hNlyPS+HvLJBVVFIKKop7KiMV7pAgRlPEUZIN20x8eySD4kXl1Kis4twvVrq20/LrbQenD8gpbK6NVJBmK0ylKV/RqIGMS6e1BAvlcv1MckGBW7DTvaMOizVvRv47heTgkeF89i7L56axcEk8Jw/5YTZL8tX9kZmZyZMHT7BI0ynj+AALJk6e+4X+oxMoW1LB5eMFadE9hoNbwrNJ+AQFyli7KJi2vWOzkSH+jG7t9Jy/lPchdYC/FGRO9AaR7XuNzF6SQrrRKyFks3m4eNXK+6WV3LxnJynZxcVrNgQB6lR7I2f45LmD4MA366mwEBl2u5gv4zedTkdsjIsilPB+b0BA5nsc2Ozgx58SGTFUTUiQlFPnzOw7aqJhLQ0jpySRmubGWeIyMek61Env4u95U/8QRZFo4Td2H/TQuYOSSuVTuXkzmWMnHLhMGoL9LajVApkZEsxGLW6LKkv+5jVUghq/VzVo1eln/INdRITIeRntgJQwwlLq5GBNg7eYjlvkIb8iajMQLW7sdns2TeC/i3+UcjRq1ChKlSrFiRMnePXqFQDPnj0jIiKC5s2b07hx4//iFf4PrzHlky8YMbQDI/qYadtMhVIpoXMbPT2GxfPV0pAsZo3LJbJgZSonz5pR/J5kzWYPny1KZsPiEAx6KW2aadl9MDNXx1WAjTuMVKuoZs2WdIb19UUURT6amkTRQnKKFVHkuvkF6N3JwJFTZiqXVxEVl3dhTyIREIR/XZhbEAQWLNrCkLE9aV7PQoeWEgQB9h118/1pDavWfE1oaChXrlwhJSWFNp2LMCUX9sj33++lV4e8tUN7d3Jx5PAeBg8Zk/W7IUMnMWLoZb6YbstmOHXjjo0p85TMnf8pi+b15sCm3JlM9x7ZCQt/+wT2Z8hkMuyO7ItinVZCwQg5LRpquf/Igc0ucv83B6WKKxBFkRt3bISFyAgNzn6b/3FtrdNKOP2zJasw8mccPG7i+x9MfHvYRMFIGROG++doo50w3I+v9xrZ972ZGRP8s9osAbq01dO2qZb2/eMo/o6Ce4+88g3jh0nZvWsD48Z/9tYxSEyI4b1C2dnPV2/a8NFL6dkx+6ZOLhdYOS+YZt1i8DV4W+07t9XTe2Q8DepoaFpPg8ks8s1+I3aHyJoFwWSaPAyflIjLLTK4lw8NO8RQpYKK9V+E4PGI7D9q4uY9D7M+9mrodmyl4dQ5C7sPmvC4RRxOGdVrNsFfe51PRil48iqAs7/4c+eRns2bNxMSEkKDBg2oUKHC/xU/84nWbTrRslUH7ty5w4RxfQjwddO3qwF/XylbdmXw9KWT8UN98fWR8CrGyd0HduRygWljA7yLK7wT+O6DmVmFrbIlFdx54KBcKSU/XrSwbH06q+cHZ2kdJiW76D8mgWnzU1CrBGQysjE6Db+z+QB6djBQvUUUAX5SLl61IpF4WTPjhvhS7Q9i4yazh9Q0N7Hxblq2ap+vGLRt25l+vdfRspGLsdO97o/jhvpRtLCclRszWLgylXffUWDwCcMqlmb5pgeM6u9i9qQA5i7z6lJarB4yTR52rw/LVf/SxyDFbhepXklF3ZoaDLq8TXBKv6ckMdlN5T/kw46tdNy6m0LfUfFMHOHHe8UUPHnuZOWmdBRygY9HeDfpUTFO1m93sue7DvmKgSiKrF87n3P7gnIcApZ+T0mAn4TS7ylYuSkdh8PLrDy3PxKHE9r2jkUqE1m+wVvgblpfQ3qG19xpSG8fWjfR0X9MAnWqqWjbO5YGddSUfFfJoyd2jp+10LuzgQPHzJjNLq7espOW7s5atAqCQP9uPvTv5sPIyQmMHuzDB9W1WZ/5xh0bjTtFo1ZLcDpF6tdSM7iXVyDeahWZOFzJ/n3f0Kv3oHzFo3btD1i9QsHwPm5kMhgxOZHgQCmHT5qYNTGA73+wcOiECYcD1m3L4NI1GxKJyPC+PpR4V8HNu3YuXLXRrkXuRdfgQBnlSinp09mQVfDt19XAgLEJnDpnpm0zLT4GKU+eOxg4LoHEJDeFC8pZtzUDlws6tNZx7JsIFAqBJWvTiE908WEzHed/seW60RBFkSs34aOP38tXHP4TULBgQSwWGQmJJtxuwduW3t3glRWqpmbiSD9sNhG3B0ICJbTtE4tOK6FSOSVXbtjo2zVvNtHQ3j58vty7ed+wOIThkxLZ9q2Rts20iCJs+saI3S7SvoWej2cl8fFwf0oWV5CU7GLV5nQePHHQqknuDJ0xg30ZOC6BvRvDWLctgx37MmnVSEu1ikp2HcjkVYzrL/Wa80KTZo35/tudDByXwLLZweh1EgL8pbRqrKV5txjq1dQQFirl2k07MfEuNiwJYdn6NPYezuTaj+H88JOFeV+m0rRrDF/MCKRiORUul8jB4yY+mWXEYoGAYJGFK1OZ+Lt80JbdRt4vrWTBtEBad0kl+WFBQlxFiEfKlz/FsmjpM3Zv883qPmjdUsHeu6kEEMILyT1aNRPQaQUuXbcydbQfR06ZiU90MeZTOyZHJWbPzd/9b7caeZHszJVp/xp6nSSH4ZjTKSKVwoj+Pny6MIWNS0NyGMEt35BG2RIKdq0Px+PxUKVpFKf2RCKTQa8R8SgUAi0baRnUy8CW3Zn0GRnP6gXBxMY7CQ6UMWW0H5PnJNNtaBzd2ukJ8PNqzp/52YJUCjWrqOn6oYFrt7xyCk9c6SgVGj4Z48+H/c+Smpr61lJZVy//gj6zCOkkExLhomXPWIoWkpOa7sHtFpn8kT9BgTL6dDbw1Q4jl67ZcDhFPqihoWdHPQ6HyLrNZm7ecXD5VxsDuvvwybwUFs3wFnT7DU/j17O++GWUp6igIVK0cXbvI2Kjk9mwOIivdmQy78tUYuJdNG+gZfWCYAoXyL6Z33MoE5cb5n2ZyrOXLgb1MtChpY6jp81s2GxBYQ0k0l0O43MFF4UEktRPmDBOSUpy9FvF4D8Nrdp0Y+WyC7RoKeXq4Rd4jDpu3YvBmKIkyFUo1/ZdhaDEne5HcHo5XDgp2eRajq7IurUV7Nvkw8btmXw0OGfOjE90EfVUQaTgjw/+BHsK8IibOCQWnB4HckFBhu9jVszN2XEDXjPaDTsyKBQp56slIYz6JJGuQ2Ip/o6SksUVvFNQzvVrV/NV/GzQpD5PH31FzKtrJL0qhEObjCtFoKAjMtc4+HgCiSeaNBKQJWrw8bHQ6AMtvj5SzBaRr7810bC2GnzSeMlVQs2l0Qh6HKKdaMkjzOooAmIh0ykhdxVgr/anIHNz6pw5B+Hkj0hJdaN06QgXvKxVh9VGszY/UaFWMRSKvDXr/4ynT5/icKVT0FmatMC7GAqkMLS+gbRMF8fPWjDbREoUU+SqXS4IAp99HMD8Fam5vLIXCjkkpuQ9UT38zQF2FRJVBg+fuolPcPNOYTm9OurJNHkYMDaB/l0NZBg99B+TQJtmOjweGDA2gaKF5cydEsDsJd7uodcwWzy4Pfkr00kkEtxODf68Kf4LgkCwsRyOX23MHRVNhjwOq8SK3BzKGVcqm1b5U+V3QkBqmptJs+5x9ugzChmrAyJ3uEJAiJvObXyoUE5B9UoqenUSmDnVQ8cBcSz8NIBypVRYrR6Wrstg4wYzYmr2DiBRFHnKXYKSSuObFIbxnos4rqJBRiyXkYjeeyWUgoQQiYiIHSslqcwNfkZm8yCR8o/5Bv3j/ZaNGjWiUaNGOBwOTCYTGo3mv83k6P8n+Pn5sXLNXj6fO4W5yy/gcZvx9ZHQ6AMNXYfE4WuQYLOJvIhyYjR5aFRXS58uBhRygQPHTJz/xUrjTjG0a6Fj4khflqxN97oiV8j+XWzZlcGT5w5USq8+5Zcb0qlYToFeJ6V9Kx0vY/IuaqrV3tP/qWP8adQxOs+28Bt3bAQElsrlFfKPsLAwvt5xktOnTzFv7UFApPYHrdm2o2lW+3CNGjX+8jUyM1IIrZT3YjE0SILxajKiKHLx4gUeP76Dj08A8xZuYfW6BcQuvE1YiEBcgofQ8HKsWD2XoKAgDL4luHTtPjUq5zRcmrNMZPDIvy9cXr58eZYv9rbeP37q5MeLFu49tHPlVztLZwXRopF34/Fhcy39x3iF7hOTPTx76cRmF5k7JSCrwLn/qInGdTWkZ7hRKSXsPWSic2t9DjbT81dOrvxqo2cHPafOWfn2q/Acnwu8xe3qFVXcuGPPVvh8DZVKwpRR/sxekpIlrlyupIIVW+/lKwYFCxXj7m05rZvAhStWVm5K59ETB1+vCs317yUSgTZNdKSkuVi+IZ05UwI5viuC42ctrNyYzq937HxQQ029Whrmr0hj3/emLL3Q1ZsyWL0gJFvhv2I5FTfv2pn5RQrD+/qycnM6e9aHZRmdNOiQxp2bJykYKaHvaJE61TIY0jMFUVBx/EdfDpxysHv3bvbv38/QoUMpUqRIvq7/Px02m41Zn42ka1sPn4x50wbWpqmOJ88dNO8WQ/MGGkBAJvMaU7ze0DmdItPmp9C8gTarYFkwQkZisteA5/NlqTm0fIICZRzeHkG/0fHceWCnQllVrno14B3jocEyju96w2ROTnHTa2Q886cFZuk1ezwwZW4y4aFSTCYTvr6+b339arWa8ROXUKVJV8JDJeh1EjZ8bcQjeg+8mjfUUiBCxvenEqlceTgzZ63k623r2LznAAq5DJVGRoMmLbh25TgVy+V9Ep+R6WHMYF9S0z3EJ+W92EvPcONrkGbTgRMEgTlTApk4O4MpCyOwWjJ59uwlRQpKmTDcn0vXbPzwk4WfL1spFKnn2LF9tGvX/a1j8OLFC94pmIlCkbNwdueBnVLFlfTt6kPfPz2mVMKAHgY27cxAoxbo0lZH8aIKdFoJsycHZI2TDYuDadcvjhO7w/nxoo3jZ8ykZ7jZsTqUPh8lsHVFKBFhMq7fstFtaDyr5r9xKrXZPCxancb123YePXPQr6ub7u29phY1KquZ/JE/Af5eU4ujP5ip0yaa8qUVbFgcgtUmMmL62XwXPyUSCdNmrKLT4MGUK5FBx9Y6Dh43s2lZCP1Ge1vuv98RkcVs+/W2jZ7D45k6KoDDp8zUqqrmp19seXZtgNfsIyPTkzU/SCQCq+cHU7NVFNMXpJCU4vYaqwzwZUB3A3K59x56Fe1k0PhEGtTWEBIk5fwvVvZtDiM23k3/MQm8XyY0R7vootUWGjbq8W+XAvnfiqLFSnPp0gVmTAhgx94Mtu8xEhcrsHufhVEDfXj3HSVWq4f2/eNYOS+Y2tW898n2vcYsN+vcoNVIiInzyl3odRK+XhXKb88c/HDey3SJjvUWtKaPC+DWPTurNqfzKsaFTiNw56GdmpXVeTIW/Xy9BnEd+sfRp4uB7zaGEZ/oZu6yNFJS3cxfkYLN7sk383nw8EF8v/8Yp85GU7XZKwL8ZKSmuahcXsXxXTp+vmwlNd3DqIG+lHjXeyB85VcbyUkCoz7OQOvjZNbEAIoVkfPF6jTiE92olAJ1qqtRqNxIZNCvmwGHE5p3i6FhHTV7D5u4+H0BmrVPhnuVKIJ/VnFBZSuGI6oAXXr/xK/nA1EqJTidHtIV0VgD71G2jIdi78rYvMtI7Soq7j92sO3bTMqVq8agIZOoUKFCvlifAEq1P8kpqRw9bcoyTvozfvjJQrVKb9b9oijy02UrE0f6o1AI3HvkoH3/OEYP8qVCGSWvYlys/9orE1KogJyd+4wUK6KgcV0Nfr4SOg6IY9xQP2pVffN+ndsa2Pe9ibofRjOiny+7D5oQBFj4aRCx8S72HzXx4LGDiuWUjB3iS7t+b4yU3iumoHMbPW37xOJxeuebLq0dnDp1jC5derxVHAyGAAQxnfTAO4zvqadLW11WLJOSXfQfm8DU0f5Ur6QiOECK0SSwfnFwNjZsk3pajp4yM3hsErfOFSAxyU3rXrFEhii5fiKUcFvpbAy6sMzyPP35Md8dSmDWJC+xZPKcZMqXVuYofMYnuti6J5ND28LRaSXY7R4+npXMsdNmjBkQaStHkOdNwU6LnhBLIRYsOMOA0f+9ju7/WxAfE09mpsjLaAfKArFkPAtiSG8f5i2wZzHecoMaDU4cmH1fMGF0zgObvj3UbNyUyKqVCiLDzXzYUpM1ll5FO2ndPQHf+FpZ35VG0KMXfXHKRV5ozhOeVhW3No3aVfNmY9eorOL0eQutm2iZPSmAmi2jWDgjkI+mJlGnuhqJNfc9TV44c3o/k0YZqFROxd5DycxYlILKGpAjn7hFF6kkEc1TqtOYZN97DBonZcTAN3u7Rh9oeBnlZMDYBE58F0yTztFkhKTzOEGkeFEZS8dradEogkyTh8r1ErGJVlRCztyTKoth4lgd7duo6DAgDmOmO1ed72XrMrBlaMkQUzDgj0JQ8Y61KqIzH0KXgFarxWEXsQY+Ze1qFfVqv1mLezwiH/aJoV4tLfGJLkKCpDliU7akkkdP8653HD5pRqMWePrCkbXmA2/xdtXmdPYdMSMJgECdgN0usnxuIPVrvRlf3dsbqPthFOOH+dGx9Zt98pDePuzcZ6R68yj8/CTZyFVfbc8gPV2eZ20lL5jNRlw4UPzJW0MhqJDZfEhzPON9T2MSwy7yw4FgQoLerLf8/aRsWBpMu+RETv5wEjlyBImIMr446z/Rgm8yksAktqzzoVwpJesWBfPpwhS2rghFrZYweZQvSUkpnN78gjCKIIoiqSQSzXO0wRnIfU0YeURmqhxHspNCvEdxgrwGSaKLKH7jETdRoyWESLSCAZkoRy1Roggw53uOzAv/thWmQqH4lw1u/pNx584t5swcQefWLqYM1TN5jtfs5+ZdO83qa1mzJY3p4wNYts7LVmpU981NVquqmkdPHIz6JAm7w8Py9RlsWxHCwLEJeETo3kGPzSZy4JgJH4OUD5vrSE33sG9zCC+inHQcEMfejYEE+ktzOLf+ERaLB1H0UrN9DBK27DbSr2t25qPDITJxVjK16lf9x2IjlUpp0qQZTZo0+1vPL16iAhevHaVqhdwfv3RdQKsLoUfXBnxQzUaNSi7iEwVmfSqjZp3OfPrZMoxGIwaDIZuD/LRPlzJiWGc6NE+nZwfvxvruQztzlolUqdk/X25tf4ZCoaB6rdbUav0VJYpKadPMa/Jy6ZqN+4+9bMqYOBcjJiexfXVYNs266Fgn/UYnsGFJCFIJfHvIxNGd4YyelkStKkraNtfTeVAcg3r50LqJFpdLZM8hE+u2ZTCwh4GyJZUcPmn5ywSckOTO03wJoHY1FXEJLkr/LgD//JUzm8vk26BWrdqsXiEjOCCDn36xsmRmEFM/TyY0KO80FhIsRacTuHnHwbR5yUwY7kfLRlqa1ddw8ISJsdOT+PGihQ+qaVgyK4DR01KQyyRULKfMlfH8fhkl7xSSU7akVyt28pwklEopgiDi7wubl4VQqIAcj0fkxFkLXQbHMainge8OvsLmDEbvVwabzcOZMycYMGBovq7/PxmiKDJyeFfcjhg+GZPTBbZYEQVjh/jxMsrBhas2XkZ7WLU5ncZ1NYiitx24d2dDNobw7ft2WjfVcfGqjVpV1Xm2OI0b6sfqzemcvWDN8x5ISHLh55v9+YEBUjYvD2HUJ0ns2RDG3Yd2nr100qaJFhGBJ0+eEBkZma84pKYkU7igFH8fKU3qa+nTWY9K5d1Mbd5l5NhpM5e+D2fE1OXoDQYGDR7NoMHZD11GP7xBTFxUlkbbHxGf6CI23iv7UKeaiht3bNhsnmzte6+xeks6ZquH5evTGDnAN5tj5rXbWrZ8vZOOHRrQpJ6Gj0f4cei4CavNy8acPs4fjwcad11Fy5Yd3/qE32q1os+jPnL1po1WTfIunjSso+G7IyZ++sXGynkhOVpdwXugV6yInBdRLhrW0VAgXMb6rzNY/7WRaePeaFtWKu91KJ71RSq37tsJ8JMil3t19y5+XwCnE6YvSOHi1QRUSglffPZGp0gqFWjdVEfhgt6ii1otITnViUL59w6Jy5Qpw9IVBxjYrzm+Pg4+HuHLgeNmKpRVMrBH9vm4YjkVh7eHM31BCtUqqpixKAWLVSQ5xZ2nxtlvzx2EBWd/TK2WUL60ko6tdCxcmUbRwnJu3bPTskcs9WpqmDjSj4KRcr5eFcKQCYnUq6lmQA8DgiAQESZj5kR/2vWNo31LHdUqqohPcrF+WwYvY2Rs3f5/LZ55oWXrHty8cZGlKzOJjZajQIVHFNGgo21rB6UqmWjYQErXdnpqV1Pj8YicPm/h4W8OLl6z0egDba7f88kfzWg1At2HxfP1ylAUCoFAfykup7drxWbzOmjPXpLCJ2P8s1y/DxwzUayInIdP8t40ut0iiUlurhwvkJVHihb2rlOXrEtj+fpUihRUYrfb81X8vHv3BhHvWBncw5+iReQMGhtPpfIqZi72Mhnr/kkLfcsuIwmJIsViWvEqOh1X6Z9RSJR8et6B0hyJKHHj1CXRsKacxbMDGP1JEonJbuZMCWR4Xx/WbE2nfi0NT547iX+qI4yc+xuFoESZXISd38XTr7ueMxfNLFwto2l9PxKT3fQcHodeJ8HthjSjhw4ttZw+f52d21dRrty6fBf9W7Rsy/q1X3D4pJnhfX1ztK8nJLk4+oOZE7vfFAKWrkujaT1t1qHVgO4+NK2n4asdRj6amkiAn5Tlc4J5v4wSh0OkVa8Y+nX1rgOv3LBTrIgiW+HzNdq31LFzn5GGH2j57bmLMz9baVhHQ3iojBF/0JXf/E0Grf/EEpbLBVZ8HkTngXGIonct9eKZ8a3j0LtvX47u6cyInjK6fpj9AD4oUMaO1aF0HRLPpJF+hIZIqV1Nna3wmRXPxlpWbzLRtH0iqxb70auTnkp1kyhifS9XBl2ApRhbt79k7HDvumLO5ABGfZLEN/u92tI+BilHTpq4dM3G6vnBWQxdpVLCstlBVGz0ioxEFcXcOfX5ZYKcQq6ynDp2hrFjP37rWPynID4ugeBAGbHxbpbM0jBg1CsKFwghIMCO/YkNpZD7fGomExUazAob4SE5c6FEIlC7nsjdmy6mTFQwc14ShQtJSUx1EBfvJiShBjrBN9tzAgglye7hvcqJ6DRXSXxkxuXyy1POIz5eZMt6N9O0yXTuoKBQARnRsS40aoG9B03MX9oiX7EwmzII8JNitnjYtM2Kx6rC4nJkPW4TLaQG3cQn1EKRcA/yV5CQeA2FfwYjBuYstBYqIKd7Bz19RydwYGs4Ez5L4dz3oVmdLuDtEjr4jT/1m/1MSVttZCgQEZEiJVOSAu88YORgr2fCmgVBtOgey/7NYVnMS1EU2bkvk5+vmvnyKwWHDt/hxx9FguOroRd8ef74dr5iUKRIETx46NpdQr0/eX/sP2oiI1PkwhUr9x45iIpx0rOjgd6d3+wHXkY7ET1eGbsalXN6h+w9bGLrilCGTEhk/HBfmtbTkpDkptuQOKaO8Wf6OK/pU6bJw6JVqez73ky9mm8K5789d1ChrCpb4fM1urc3cPQHM8mpblLT3Pj5Sjj6g5nlG9LRyQ3ExcVlk+H7K7jdbjR6C0bpMzSZ5bM9ZhFNROmv8p6pKg7sVKhEtsLnHzFnmg93b5gxp2go46mKYBe8OTAjEke6ndYdfqJHNznVq8l5+JudGQuTuXTNht0hEhIkw/XOHe4n/4Y5Q45eoaJUxTQ2fxlMod8Phuq1TCQouQaaP5hoyQQZRSjJI/Em6SRTDi+RTSL1YHWAVgLx8fGEhubvcCA35K+0/n/4b0F6ejrz5gzjwCaBEf1UlH5PyY7VodjsImazmwPHMikQIadcSSWhIbJshc/XeK+Ygga11VSpoGLLbiNNu0TjESEu3onR6EEQYPWCYDYuDWHp7GBaNNIye4m3bbJIITmFC8jRaSUE+ku5+zD31sete4x0aKUjNc1NZLicy9dtjJicyPVbNmLivKe9rXrFoFQK/5hI7T+BRo2aceC4jAxjTlZTpsnD9u9Efjq7kz1rXXw2QUmFskp0WjcDu9lJjt7BgQM7CQoKylb4BDAYDHy16SCidhw9RvnRsreK5VsrMGz0Vnr0HPwvfWZRFLl29SeWzgpg0/JQPmyuo8uHBrauCOXzZV6q/her01gwPTCHWUdkuJxlc4LoNyqePqMSGNjDQNs+sZz52cK5SzbKlVJwYGs4aRleRs6wSYko5F7Xw35dDWSaPESGyfIUsHe5xKyW2rzgdntb7F8XHNZuzcDttuFy5V1c/zOkUimDhk5n3TYjm5aFEBYio1RxBZdv5C2sf/WGjTLvKVk6O5DUdDcd+sfRuHM0FRq94txFK7fOFOTGD4Vo1lDD7CVpmMxuCkbI6NAq701Ym6ZaLl6zERokJTrOjU7jvb5vvwrLSuwSiUDzhlpmTS7Mxj0RBIQ2wjewIv6+EprXTcSYsJ0vl89962v/T8fVq1dQSp7SumneBfbenQ3cuOtgZH8/XJJySKRBPH/lZMxgX07sjshW+HwV7eTSNRs/X7by82UrRQrmveksVlhOWoaHRh9o2LgzI9e/WbI2jX65tJWGBssQBIiKcTByciJtm2oJ8Jdy654936L2AOvWfk7zBlraNtcxpLdPVjFBqZQwtI8v3dsbWLkpg/WLtGzfugxRzM4aefLkCc9fvGTa/JRsv7dYPAz9OIGhExP5ZIw/UTEu+oxKJCRQSt9RCZgt2e/tU+fMXP7VzqXvC6DXSeg3OgGPRyQ1zU3vUTZ69/2YK1cu46NJZlhfH4oUlDN6sB+TR/nToLZ3QSiVCrRsYOenn95eD7pw4cJc+dWR47oA1CpJrjn9NYyZHuISvPkmt8Lna/j5SDCZva//620753+xcuCYKYfec4l3FcydGkBkmJSTeyI4viuSvl28BT6FQmD+tADO/2LLU4+vbEklFqtISqqbzbssNGn294t+wcHBBAWH8vSFkwplVOzan8mgnrmPr6KFFbjdcPiEmcUzg/js4wCWrE3L9W/P/GzhvaKKXA1kPB5YsTGdA1vDObQtgjULQzixO4JCBWT0G52AKIoEB3oPRp88d2RjQ1WvpOb4rghCgqUcPW3mzM8WypZU8sUMA7u+2fC34/D/O8qUKU9ynAJtVEWqi02pRD0qU49gwklMdfPix6Ks32akSxsddx7Yadolhqs37DSqq2FIbx/6j4n/vQPjzf2TYXSzcaeRjctC6dBKx8KVqRw5ZaLLkDgiwmR8Oj6AbStDCQ6UsnV3BuXqvWTQuAT6j4ln8uwkurUzIAhk3Vt/xpFTZhp9oM71AGXsYF989F5HcT+/tzdBfPbsGd9sm8HpPVp6dzZQq4qamZMCUSklVK2gosvgeC7/asPp9HZHTfgsiWNnzKjdegRBwI0Ti1HBjf1FiYxrQJCxDMHp5QmPasjm5QYuX3EhlcLB42Y8HhGNRkK5UkrCQ2Wcu2BDkpz3oZXeGsGxE07WbUunQR017Vvq0WokxMZ741OxnIoTuyNYOiuYhZ8Gcf1UJA2q3WDihPyxvgG6du2HgASdVkLzbjFs+DqdtHQ3xkw3G3dk0KBDNO8VU3D2gpXdBzNp0jmaa7fsjBvqm+11IsPlFIyUMbS3LyqlhPfLeNe2CoVAoUg5MpnAyygXh0+Y6NI277VR367eTfzU0X4sWpXGgWMm3G7vWHM4RNZtS+f7H8wM6plTHqpoYQUKhUDdD6M5fEqkTJnK+YqFIdTMR4NzFhbAK1HzTiE5ny5MQS4T/nJ9N7C3lle/htHhQxc1mkeTnizNoV/3GhJBgsuqyHK2l8kE+nfXk5jkYsy0JLoOjiPAT8qJ3RGUeFeB1erh+i0bt+/bEUUv60snzfuzBIhhvHz64u2D8B+E8hXLkZjsZs3CQIZ+nESBSIGrN22MH6Mhxed+rs8xiqnIUSIT5AgmX6786sjxN6HBMkTBw8Uz/nTr4yIgQOD+QwfJtwrzbkILfISchx4ePChRE/3Al3p1FIweomf/MVOun8HjETl71kOh1NqERzXk4Lpwbt6ASXOSaFBTy29P3dy/n/vnzwulSlfl3CUn7XumYrpWgYjE2pgcdqyi2Vv4LHiBvfvk/HwyiO+2hHD5TAgbvxZA4SAtPfc1U6fWekwmD3Y7VCirzFb4fA2lUiAg1M6LsFNYK5zAU+0UTyMPI3v/GqcOBGQV+2tX09CuhZa2fWPpMiiOrkPiqNUqimcvnZzYFUnzBjrWLPXj+wN6EsMv4hHdpKel4c6HHsrz58/xDXAxfGD2PcKaLemc/8XGiV0RfLcpnI1LQziyPYKnL5xZe2eA1ZvTWTo7kAUr05g+P5m7D+08ee5g4apUegzzSnoULaxg9/owbt110KpnLA3aR7N6QTBN6mmzipx6nYRZkwLxNUg4eNzrhdG6Vwx9RyXQvX3u+QmgRwcDAl4Pi+bdYvn5io3tq0IQZVY8nrz31n+GxWIhJFhCrCuGFDEej+jGLBqximZSA28S5KvAIAZgxUTVynnve0oVV+CSmyhF5RyED4WgJDj9fTatUTBhqpEq76tpWEfLmCF+FC4gJ9Bfys0zBVi1TEtAkAe/yEyO7w7P2h8nJrtIiVFlK3z+EYUpgQQvO9ckZvD++xIMBggOlnDhwoW3jsVf4W8zP0eOHIkgCEyfPp3g4GBGjhz5Vs8TBIEVK1b83bf9j8Ce3ZsZ3d+Dn6+XDZOc4mb99nQ0anjwm4c960PZsN3IweNm+nbJewPdroWONVsy6NxGhyDxsvNmTAjIasH8Izq30dFsZyw2m4d3i8i5+9Db5jl7UgC9RsQza1IANSp7tetcLpEd+zL58aKVHatDWbwmjR4d9LRtpuPX21b6j0lAq5FQuKCM+Z8E0nd08v8ooyu5XM6kqcvpOGgkU0c5qFfTe0J4/hcbc5ZLeK9ERbq3uo5OKzBiciJJKW6aNdDg8UBUTCanzy/iww+75yh+AiiVStq160y7dp3/0c988eIFqpVPzaG3WaSgnEdPHIyfkcS9R3Yqlc+9yFz6PSUmi0jZkjIePnHSoqGWw6fMNKmrYeSURD6fGsiwPr4M6+NLQpKLsZ8mMWqgH0qlhO3fGWnRSMsnnydzcFt4ttYFURSZsSiFghFSfvolb2bc/mMmurbT43SKLN+QjkEvoVhhZb5bf6OinjLxo4AsllmfLgb6fJRAk7qaHK2bcQku7jxwsGC6EkEQ6N7ewL7vM7nzwMGVYwWybcZaNdZRubyK2q2jcLq8uml5we0Bs0XExyChZHEFsfEupo31f6PraJHy8zU/zv3iz4sYNf6BIgXCMmhZP42KZYxIJAAyugw5QkxM33yZPv2n4uiR7YSHetBp856ylAqBl9FODhwzoVfeIijQh3uPnCxek8bMjwMICpQhiiLnLlqZNj+Fr1eHcv22jWevnCQku+idxy374DcHBSNk1KqqZvynSRh0Etq18JqFJae4mbnYqwnauK4m1+erFALdhsazaEYQbjds2J6Ow6mkePHi+YrBq1eviAjO4PR5RzYX2T+iUxsdTbtEM+kjfyJDktm/fx/t2rVHEASSkpKYPrUPhzZL2LZHzqDxCUwc4UexInJ6j4xnUG8fmtZ7s3Ac3s+XTd9kcPJHM50Geo183ikk584DB+8VVfDNGq+Yf//uPjx57qRa8yjMFhmjxs6jWfO2LFv6GTqdh/C/0HsqGCkSl5r81jHQaDQg6NlzMJMuH2af+5rUVdOuXxz9uuWuu7x1txGzRUSpgN+eOXKY5r3Gjbt2Jn3kj8slsnmXkaM7w+k3OiHXvLbrgImRA31zNSEUBAE/H0mWhmxuKP2eguNnTZy55M+AUQ3/6tL/S1St1oAHN58QFevC5SbXFrPXCAuWEuAnpVI5VdY9MXFWEuOG+hEaLMNq9XgdoY+Y2L8l51hzOr0txLWqKTl62kzHVjqUSgmCINCjg4HHT52cvWClQW0N/r4STv1koWoldZYWIngL0B1b6aGVV4/Uz1dCwzoqln516V+Kw//P6NaxI++6KhEghGIRTSQJUTj8ogkLh9IKkdj4e4hmDyazyJhpSexaF5pN46xLWz0zv0jh8+WpDO/ry4kfLWz4OoN50wLRaSV0aq2jTtsort60ceTriCx2YHiojAXT5ahVAj+ctzCsrwGtRsrmXRk4nCLTxvrTcUAcB7aEZXu/2/ftTJ6dzKWjubtVC4JAjcpqDh435audbduWZcz6mCxNvdM/WZkyzYRNtDN6kC+NPlCzaWcmC1emEuAnpVcnAw8fO3n6g3csWzDhTAxE7jCQTBwqNOgEHwRBIMRYlp3fnOWdUnLeL6Ng+KREVi8IpmxJJRt3GmleXwsSN+TRjezBzbWbNjJsHo5982ZuX7Y+DZPFw9wpOdtR+3cz8NMvN3nw4EG+OoR8fHzw81Ow6FN/hk1KRKWSMHJqIna7SIbRw+VjBbh+y86te3a0Wgmbl4fw0dQkNmw30quj/ndHcQ+bvzHy8xUr21eFcvJc9i4fiQDVKqhYvy2D0u8pOHXOwreHTfgaJHRuq8922K5SSnA4RAx6KZuWBTNmWhKfLkhBqRQwWzwY9BJO7o5gx75MDp8w4XRB5fJehnp4qIwAfynzpwXScUAKU2dVeus4ZGRk4OPjbdnMCwH+Elo10RIb58Zi9XDstBmPCNUrqrJJPkmloBJUhCSX5bblBKLw14UHl+hCJvPmxAPHTWzYnsHRnZFYbSINO0bRoZVX22/W4hR+uW6jeiUVdofItZs2ypZSIJELkIe0toiIKP4NQdz/AJQqXQqHw8NHU1P46WABAvwktOoZy54NoRSrnMrDSzcItZRCISjxiB4SiSaWF0QIhUhUP8JjlzF3USZtm2ffO+h1EvQ6gdgEV5Y79s27dvp0NSGk5p6jYnhOUUqhSX2XjV/cx+kXg6AyUq2CKqvgA9790rip6aiSiyARvLkr0FaMJEcqbmsac+a4SEmBp0+e5SsWrVp3oEXTz5Gn+hMmBoAAwc5CPJBfJMRHy66tPrxXLPt6p2oFFZ9/EsCKjel8Ov6NH4jbLbJxu4mvNluJfqGie78MKlQSchhAPXvppMmHSZR8T8nX6wKyiqN2u4dP5qWweG06c6cEYrV6WLgqjXOXrOg0XoMxqUzg6omCyGQCcQkudu7LzDIj7d1Tzu6lL9AZ7Pz442kaNmzyVjHweDwoFODn8+ZezjC6vaZs28Oz5VyFQmDmxAA6DYwjKsbJgWNmLFaRBrU1NKit4cIVG9v2GHE44JfrFvZtCic8zPs9BvhLmTzKn8G93PQfm5Ale/ZnDOhuoGWPWCaP8ue7jeHMWpySZX6cG/Q6CXaHyNQxvlSrqM6ae0ND0/PleK/RaEhI8hAmDecJdwARHwJxC04sRiOBUm/XolJU8fBx3rnlVbQLiSjNU0LCBz9SwlI4sT97p2mLhlr2HMpkytwUFs8M4tQ5K6WKq7LJY72KdiF35F27Ugoq3KILt+giJegGB5b68GGfeFQqSb4OSf8Kf7v4KYpittPj3JgYeT3v//DXuPzLaaYO8t5Qny9LYeseI2EhMjxuaN1ES6C/lMRkNwXCpfzVelEQvA6DWq3XBOT5K1euhU/v3wpUeV/J42dOfxlYtQABAABJREFUBnT3iqDvXh9KWIiMnWtD+eTzFIZPSiQ8VIbbDS0badj6ZQibdxk5dMJEieJ+TJ6dxMHjZrq201O/loaUNBcTZyWTaXL9j9PwqlChEgsWf8fWLSuYv+oqEqmEKlWbs2BxHyZP7E3DOir6jU6gy4d6WjR8k3gG9vBh1/5MJozvz4qVO/7bPu/pU9/yUc+cX/buQyZGD/ElOFDGpWt/7aJbIFzGukWhWaynWlXVrN6Szv3HDqo2jSLAX4LNLiKRwNTR/rRtpmXIhAQe/uagdHElFcspqdUqmu7tddSqqiY+yc3OfZnUqqLi2K4C9BwexyfzUnIs7qNjncxanErp9xR8/0MMnVrrGT8skKbdnPl2N46J+o0P67wZS8GBMgb0MNB1SBwzJgRQtqQSj0fk5I9mxs9Ipn4tDb/etuP2wJ6DRo6csjDvk4BcWSihwTJaN9XywzkLe49k5tDHfY3vjpgwmT2UfNfLOnW7ve3wtx7o+fGyP9fu+OByCUSE2OjeJpZnz17w7jtQuVz2CWxobw/ffbuJUWOm5ysG/4mw2yyUKiLn5FkLowflPvkdOWWmR3sDn054s5A7+kMIgyfEkpjkxuHyblASk51YrPDJ58koFRI8okhKqocMozubc/VrLN+QzpRR/vxw3mvUMGdpKnOWpiKXCwQFSDGZPRzcGp7r5l0URV7GODm1JxK1WsLWXUbOXbTSqEnrfI/9jV8tp2AE/PZcyFHoj4pxsmh1Go+fOrHaoGmXaBRygV8vzmX/3nVUqtqAo4d3sHSWitBgLRNH+nP9lo0vVqfx4DcHJYsrqF1VzRer0zh1zoJS6dUtat5Ag8sFMz/2Z9GqNHp2NFCkoDybEzrA2CG+HDppYtV8H+Z8uYa2bdsjl6sIC5by6x1blr7bn3HhiofGbd7NVxxGj5vDgsWjOXvRSuniXkOldKOb35458fURWLoujbFDso+RM+ctfPe9idBgCW2a6vlknnd++/N3duqcmXeLKEhNczNhZhIej0i/MYk8f+Viydo0hvXxycaCTE51UyA896I3eBfZZosnR7xe484DO1/vtXLk6Jl/2QStU+d+9D38DWu2piOTkqfGFsCt+w4+m+BlsAiCwILpgfzwk4XxnyWRaRLJNHm488BG2ZJKVMqc43r2khT69zDQo72B738w07xbLKsXBFPiXe8Ga0hvH6Z+nkyD2hpi493sWR9GzxHxdPtQn2Ps2mwevj2Uyfc7wrHZRGR/x/r7PwAul4vk+AwiMHBLvIQUCb4EoHeGkpGRwKTxGjq01jBpdgrNukXz2e8HPn/Gp+P9qdT4FQ8eO6hVTc2BreFZmzJBELBaRWbMCcjarDidItMXpHD/sfeguGMrPUM/TqJKBRWd22j59lAmw/v5YtALDJ6QiI9BQkSojJ+vWCkcKScywsv+zQs2u4hcBna7/a39AV69uE+Fst6/vffIzuBxyURGKqhWTcsXa7zGWuOH+fH5J17DmrsP7SxeaifS5tVVTCcRQ0AmxavdoHw5Cbdue7j8ixsxrgAZpGKPE4hLAafDicPpolLjV3RspSMp2UVwkARX0EtIzNmqDJCies7cGTo27zIiil6m19qtGdy6Z2fyR/55FnlH9lOy8+A2Spac91YxeA2Xy8XuA5noNBJ6dTLQq5MBu92r+6rTSqlbU0Pdmhp+e+Zg5aYMBAG+O5LJ8vVpFPv9AKhjKx3bV4VmOZK//oxOp8jzV1538gpllHz/g5nRg/1o1URLYrKbzxalEBQgZeGngUgkAkdOmujZ0cCjJw6GfpzAiAG+7D1kol83A03ra2nQPpp2fePo0VHP1ytDUasFzl7wEiY6ttZSKFJOmRJKWjbWc/36NapUeTu5rLJly2LM9PD8lTNrI24yezh93oLVJlLlfSVPnzv5fGogUz9PZtyMJDq20iOVwaadGUSGy1g43avTum2HHbU9iDheYXHZEEUZmWI6+j+1OoO3jTTVZKNdvzjcbpFm9bXs2xSexXirVF7F1Zs2jp62UK+mOpvprMcjMnl2MlZZep6kgWRpDFJF3pIS/8m4ceMGBoOE5XODiAjzHmwH+6koWTGVUEkETpeF2/IfkcsluN1u7A6BsHAP7Tu/pGZ1Oc+eu1m3WaRq4xh2rAum5O9GsT9ftvLslZOO/RIoWkBN6RIyBvXVElIsnbSrCfiJ2V3kk8RYHOoU7jkvECINx2WGVItIo8ZqugyOo3xpJY3qaoiNc7N9hwNPXAECLcWyvUZBd0nuXruBXG9Dr1Ry5fJl4O0IZeB1Os9IgwJp3vyWJMaSYE9FREFcuok5C+TMni7kOPBtUk/DkrXpWT+7XCJtuycTe60gAdaiVBSkeOI9PDoWRYPWj/nhUGDW2P5oQjoatZT/x95/R0lVdVvc8O9Ujt3VOdEEyUpUgoqICAgIkkFyBskokgQUBCUISM4iSBDJSRBQSZJByTnTOVZXV07nvH+UNLTd7YXn+r7j+67PHMMxpLrqVJ1du/Zee6615ty+LiJfJ436T5mf1j2SuXnHzajJWfTtEsRnHwfWvt0HbCQk+VAoBOYsNfPbaSf9/5Rcu3bLw9LvcrCGX2fciGB2bPv2mcnP0qVLo1QJHD3poMGbgXhz214bXdoai1xze3Uy8lbrRIb1NbF4RmTe86q+pEYUQS6XEGQSqzbm0rlNUH45uRQfZUsVHassWmVhzpQI3vmzoKDWywGd16I4mF+O2sk2+6n7av548tVXgkhOTn5m0k8ul5OTqcDltVNcKEu0VCLvvvwePxeyDxIl2TASwuEjviLj00Xf5iB3FV2palYlMbR/UIFOU4AOLYxs3GElK9tPVISM6lXyz7uoCDk+lb3Ia3slD17cnBUOYhJ9PEzQEBwskJIGb7311jONw/+E/5iRWrRo0d/++7/4zyEIAqIIX8zJYvMuG9UraahQVsWNOx6OnXbSqbURu0PE5Zb4fmsuLZsUfojeuc9Oo7d0rFxvwWYXUakE/H6p0CoVCFSzqZQCFcqqcLtEPhiVzrRx4USGK1jyVSQfjErj6EkHSqXAtxu8zFpsRq2G+V9GcuOWhz2/2jmysxiRTwXcrd81Mne5mQ/6tmTH7lP/r4zX8yI3N5eFC77g2uXjhIcJiKJEyVIvM2z4BPx+PzIBrt3yYNDL8hGfj9GxtZHdP9/h0aNHFC9eUH/w/w34fF7UhRxC9/xsZ9W8KA4ec2CxirjdYgGHQUmSOHHWxc27Hr5eaqZjKyMl4pW8XEXNuQsu2r1nZOTAkLxD/cWrbj4Ymcbns7J45y09Z/cXz9MyMeiz2b7Xzs59dgQB3npdy4AeJgBWzYuiVpMELl1106a5gfBQOT/9audBgo/1i6Mp/uchSBAETv3uomTpms9NikdExnP34bG8QzZAu+ZGXiyrYsmfBwy7Q8Tvh+2rY0hJ87Nzn51rt9zUqKqmVAlFoXpVj9Ggrg6VIkCktX/PQM1q+Z/72ykH5y64qP+GjtPnXXw2IoxJs7JYtSGXn09XQy6TqPailbdqZ1G2VMAs4sQpH1Ve1GOx5r/X6AgNqakJz3X//1ZUrloHb85ZMs1+fjnqoOGb+QMEq01kwcocNq+Iyff4uw21jBkaRqhJRpe2QaxYZ+HkOSdzp0TkEUOWXD8d+qfQoG0S3y+NzjMGs+T6mTrPTLkXVJQvo2ToOBt//FoCS67IVwuzsVhFvvk6ir2/2pm91EzXtkE4XRLly6jyAsT9hxy8+ooWrVaGKEosWpVDSEgc48bPfK77d7vd3Lx+giCdB5dHyndYuvfQS/+P05g1KSKvXdHrlVi8Ooez5+0smaaheZelqFTw9htPWrZeqaphWVUNn3yZSYt39HTol0LvTkHs/T4WuTxQ4b95t420DD+dB6TQvkVQvsq9pxERrqB4nJKpc81UryTj1KmTNGzUmpnTNjLq80yKx+XgF+H1Glr6dwsiIlxBRqaPP64YGDPp5ecai1q1XsdsEfnjUkB/blAvE3aHyPK1Fi5cdbNxh5Ufdljp2MqIViOwe7+dm3c9VCij5Js50YSFyFm/9RGdB6QyZmgo1SqpyTb7WfJdDuu3WNFpBXbut/FSeRUr50RRvJgSl0tk3dZcWvdKZuPyGIKD5ORY/LhcIqd/d+Xpx0mSxMlzLjbutJJrFbHaRb793sLQvgUD12yzn6s3PHTsNPh/nc32er0c/HUfBoOR46ezUSgkhk9IZ+Wc6AIuzvceerHZC2p8NnxTl/e7OnDYztBxGXRrH6he6N8tiKovqXmU6GXZmlzKl1ExalAIgiDQv1swLZvo6TwgNc/ZPSZKTlKKj5t3PCSm+Pjos0yaN9LToW8KlSqqSEr1YwqSUfdVDWs2WRk5KNBlsGxNLo3e+d9JxPxfRXZ2NkqUXOMsFXkZnWAMVB/aQLS+xPTPz6BWO1kwLYJGHRLz9LX/CkEQeLehnjbvGni5SkGy0esl3+ODx6bT4E0d0yeE5z322cdhzF+eQ78PswmPEBBkOfTuHEz794wkp/pYtcFC+xYGhvQO4fNZWRw+4chn/vAYfr/EmfMuPB4K7aQpCn4p8FtzuSS6DEjjhxWR1HwqWel0irTvl8KOn2zcuesn8ZaRmPS6yAUFdslKZIUsft0Wk1cpKEkS7XtkcT7NSXmxOipBjc/jJeXMXdLVd7nzewx/XPZQtrSKr5fmEBylICvnAWGekvk+lxUzwaVTeb9VBJt32xg6Lp3b97w0baDH75f+1vU4IkxOamrSM48BwIULFxBFkYPHHIiSwLkLLs6cd7HvkIOkVB9/XHLxchUN85abOXHOSfXKGkxBMtQqAQGIjpCz5KvIJ4Zv6yy0eEpa5su5WbRtbmDqvGwOn3Bydn/xvOqvl8pD/Tq6QLvoshyavq3j5yOOPNOQ8DAFi761EB4qe0oPXmLxjKh8VWhvv6Hj9RoaXm+ewKLpgc6lTq2UbDzw4zOTn3q9HnOOn8mzsvh2XhRfLTRz9JST5u/oMeplTPk6m8vXPUydl03DN3X0fMqbYGAPE7v22+g/Mp2+nYM49puIj0sEEUKEpzTZUgbXOEc1qQ7qp4xdPJKb29qTDBmozVc59zSmjA6jZY9k6r2mo0vb/JVOMpnAjM/COXgsgRTXtYCh0lNwS04eCFcICf6vOl1hSHh0E1EUeKOWhm0/2vl4rBVrtgqZpMKDkhJUo7SgIMObxCPuUP5FBwd3Rj+pvnsT+nYz0H1QBi26JVOhnBKXS+L6LS9em5YoVzlsjyL47biL71fdxCH3IBMvo+UhEcQiIZFBMl7BSfPmcrKzRW7euU98tIJ3yqlY/FUkh4876PdxGr8eteNNKElZKhcqoaBBh09tY//WMDr0zOLu9eer/Pxq+mia1pdzdavAfek6Pry8RE2Uggr8kLAvl/fOn2PNKn2+oo4A1/CkIG3Fd1ZSzpUg0lU2T+NWJsiIkkpgvqlmzGc3WDQ7BIdD5MpVP0MHaouUEPp4UAgTpmfRppmBFo2fcBR+fyApvG2PjaRUH1u/jcmLZcuVVtGisZ62vVMoW0bB1v3PrvurUCiQybTMXpLDm6/pUCoFMjL9vF6z6PNeiWJK1Cro2zVgjurxSEyYnsn12x5eq6Eh1ypy7LSL0iUUfPEwixyLyJzJERQvpiQ8VMa1m4UnJjweiUvX3Myc+KQTs1lDPY3fT6JLW2MBnc2EJC/fb7OiUgjUaZ6AKUhGpzZG3m9pJD1b8dzxoc8rQ4uBGErm0yqWC3LKeF/hluwPqop1CUqtQtN259myJjyPt/H7Jb5Zn0uW2Y/S6EKyFJ6YcYc8pFv7osnRdxvqOXzCQVysgpt3vbz6ypPvIT5OSVBUDp40F6pCtHkThTtUrOKgZxcjm7YJDBqZiVfy0vCddshk/8x6+I+V42VmZqJQKJ6rhfW/KBx132zG0u+Wsn6LlV1rY/Nla9IzfbToloxCAT/s8CJJEoeOOaj/Rn4y4O4DDweO2Kn0ohKfT6Lp23p++c3BvkN2mjUMLERJKT6On3WiVAQ2kCs33Ny862bhtzlcv+PB6RHpPzINjzeg6fheIx3F41S821BHpQpq7j/ysmS1ha+X5KBUwaSRYfmIz8cY3s/Eui1JPHjwgJIlS/6vx+fRo0csXfwlCY+uolFJuH06WrTsSdt2nYvM8Hg8Hs6fP4/FYuGb5dOZNMLBvAnqvOefOX+Wju3rMW/hJl4oXZlla/b9rT5Ht3YiPx/YSZ++Q//X9/MsiC9RmR0/HS+gH+f3S9y842HNpoDA+jfrc/OJy9+576HfiDQqllMx49NwUtP9dBqQglIpMKxvMPVe1/HpiPyBW9WX1GxbFUujDol89Vl4HvHZvm8Kw/qZmDQqUNkpSQFTn4BBVgx6nYBBJ8NqF9m934bFKnL/kUTzhhpeKq9ELg+41R895WTiLC0Ll0x67nFo1boLn47dxLsN8i/IL5ZXM3dKBLWbJNCtQxD9ugSj18koVxrqvqql8ftJDOsbcCFNzwxo1BaGlDQ/sTFKFk6NpNewNF6uoqbH+8GIYqAF9tpND307Gzl80sXgXibeqK1l34Y46rZIoEQZ8IsCv18J4vcrTwJdUYTlm4BNf3kzqcjOuf/iL2jVuiPtWs+meJycucvM/Pqbg27tjAQHyTl4zMHsJWaWfBWZr33tMXp1DKLb4FQav6VjzaZcjuwohkwWIPe2/2Rj004baqVATq6ftn2SCTXJCTbKEGQCvTsF0byRniGfZGDJ9bN8jYXenYOY+0UkK9ZZGD05g2OnnVjtEplZItGRco6dcWHO8aPTCmTniAQZBN7r6iY900+uXWDbjj2B9u3nwPXr16n3qkC2WYnVFgjIHrv7fvJlJivnROVrr1IqBYb3C2HavGyu3PAwqFcw67fmFro+Op0Sm3YHqreaNXxy8FUoBDq1NiIIEms25XL1ZkF9rMdISvERHiqnQwsD+w5auXTxJOHhUUh+F5tWxFCutApRlPjlqIOOA1Lp0zmIWUvsfD1vx3O7N074ZDBR4bBrbWy+/WbpTA2HjjtY9G1OwKhoTQ7NGul5p36ghWj+lxFMn2/m4jUXTpdIYoqPFetySEgOfFftmhno0NJAUoofpRIWz3hS4aHRyOjbxcSL5dT0H5VG6RIqLl1z8/YbWpavs9ClbWCv6Dk8jVLxSgb1NBERJufno3Y+m5HFwwQvV295UakCFbXxcXJ+v+hm6vgw5q3cTe8+g56rtelpuN1uhg7uRJM3k/jxOzU6XXFyrX7mLMuhQbtE9m2Iy0uInb/sYtTnmQztY2L3fnuhph8Q0POeMiaUDi2DaPOuge+3WZk6L5sHCV5WzY3ON9cgIJrftrmBHftsdGhh5MoND2kZfroNTiHXJtKonpF9Bx34fND9/SCG9tGQmuFnzlIzPr9Ewzd13LzjYcX3Apu3tv2PxuH/OoKDg3FLLl6gSoD4fAoyQUasuRZTZ/5K+5Y6xg8PZd0Wa4G9PQ8ShUq7pGf68LoDB2KZTODGbQ+CEGiX/yuG9Tfx414fVy8KbM2x5knyxEYrsDskWjQJrHH9uwXTonsy+3/Q5GtLliSJSTOz6N0piHnLLc+1DlSu8jpHTuzjzgMvQ/oG5yM+IWDItWl5DI06JCKJAn7RT3LMEfweGXKNjx9XRub7LKvW27hzPJYyUsW8w6JCUBLjqQBuLVVev87OjaHIZAqiIuTctrl4oLhMgnifaN8LyCQF/ohEokpZ2bg6DJlMwOuT+KB7MC+VV3P7npeFK83sP2SnaSEJdYCjp5zY7EX0PxeBM2fOEB+jJNcm8kH3YHoMTWXiyFC2rozBbAlonLdtbuCPSy6yzCJBBhlTxoYjkwXMqr5Zn8uE6Vn06RzE2k25HD3tYtakcH782caiby1kZvspGa/k8nU3q+dHFWoKOLBnMK82TWDZGjOv19SyZEZUXiLd7hAZOSmDZWss1HtNS7nSKkrGK7h114NWI+QZNGk0MiaMCGX8tCwObtUhwXPNB7PZzIsVNFy95aZh+yTeeUvHnvVPJAe6tgvi/GUXHT9IZcHUyAKvb9HYwNbdNlp1tBDpKU08ZfLev7QAD6QbnOcYQVIIeow4sGMhE4XMTmR4Eb8xwBQsRy4X6NWp8BZPQRAY2CuYcVPu4FBlEGwrjdyvwqFLJV1KIjLaQ3zxys88Dv8mCIIMpUKi79Aczh0Io5StBi4c2GTZWEUrFzlOFek1IoQ4ckKvsWJeWIG2Y5lMYMWccN7rlowpSODcbQmfxUhl91uBdl8BdBgwSeEkeu+SSgJePLhwoERFGSqTFXuC5TOjUKtlnL/s4qNPM/CJsPJ7C7+dcvLrlmJkmf20aeZD7iuccrFiJjw8oAMeFiGR8LDoWKvAa61WrJbbDBigo+/Pd7HnQiUhf9LAIAShTnuDAcOO8PvRJ+det1vkUYJEz4FZDP5Az9JvXEQ4XyjU3Mvkj2Lj5kucOZuBWgs+UaRChaK7VUoVV3L3vpdOrfIXZ71WQ8Ow8RnY7CKbVsQU+J3LZAJLvoqk74g0ipd8Prm81m37kPpgBfVaJTDjs3BKl1Ry4YqLN2oXToCeu+hCAsZPy2TulEj6j0yjRWMDX332hLSUJIlZi8243RJdPgqi1/A0Vs2P4ouvrNy5KZCW4StAZqZl+Agy5B8buVxgwdRIOg9IpWfHIFo20SOK8MMOK7MWm6lfR8/0CWGEhcrzkvnt+iRz56Himc2OHkMmyImXShf6t2AhFJ1SxR3tIUJzK+K7UJlajf6gRAmBkvEKklN9NG+kZ8XXUUz5KpddK+4S7sxfqSxJEg7syGRFd6/J5QKiBM0b6mnSMYVu7Yz5EvELZxtp1OwoFT110Ar6vOtmqx4RWykJmQZ6dw6mXzeB/Qft9Pkwg+yM59sf/w7/WEpp8ODBbNiw4Z+63L8add5oyNfLzCyZGVmgTD3XKqLRCCyeEcXFQyU4sac4S1Zb6DsileNnnJy74GLiV5n0+zid4nEKps01U7e2lo8GhNCgro4xUzK5dddD7w9TGT0lA6dLIiPLR/t+KSQme7l1x8NHH5hYMTuK4nFKMrL9tHjHQJP6Oq7f8bF7bSwfDwylcX09A3qY+OOX4hgMMm7e8RRZgRqoNNDyyy+//K/H5tatW3wy6n1G9L7Ezz8o2L1Gyc6VbmzpC5j42fACsgqSJPHtyvn07v42V858RMqdT9AqH7Hgm2zOPGWUU6u6hi/H2Fm0YArdegzjxDkpr3qrMBgNMlyuosu2/2lkpj9g64+2AqYC9V7TMmlmFlPHhfPW61q27bEx8asssrL95Fj89ByWxrrFMSyeEUXzRgb6dgnm+I/x1HtNy9gvs/ige+H6eLHRCqq8qOZhYuD9vl5qZlg/E+82eCLsLAgCTd7W89EHJj75MoP2fVNo09zA4e3F2L46joNb47lzKh6dTs0r75hp2dNDo/f9bPm5HouWbiMsrOigsShERkZS49UOjJjkzmfCkmPx075vClVfUjG8rymvjN/jkRg4Jh2fX6JVrxTCQmSs3lh4NlGSJLbvtbF9j41b97z07RJMpYoq9h+yM2FaJhevuImPU3Dtto/PR4flzXeFQuCzj0OxWbOwWTMJC7ZQsbSNcqVseN3ZRIYG/v3X/7zebETxvy1Nz4Id29dj0Cu4fddLZrYPr1diyWoLk7/O4sBhO3VqaQo4ND6GQS/DL0Kfj9IY2seETCbgdou83z+FpGQf33wdya61cRzaVoyXK6tRq8DjDRgd7f3FTqP2SdR+WcOJPcUpWVxJuz4ppGX46N0piN0H7FSrpOHiwRIsnx3F5DHhHNxajC/HhRETpWD/D7G8+oqWl6to2LIyhhpVNGze9O1/NAaiBFPHhZOU4mPExAwuXHGTnhnQG/srGfUYA3oE8/02K63fNSAIAvceFpxvtV5Wc+qci3cbFE7Itn/PSGaWSHaOn4Skwufr/G9y6NUpiKYN9Pxx2Y3bLbJn13x2r43Mq6SVyQTeeUvP2oXRfDYjm9lzd1ChwrPr2z3GhQsnGdAjuECize0W+W5jLmq1QJtmRr5fGoNRL2PRtxaaN9LRa3gakREBc5AFU6P4ZFgI9x/5sNoCa+WK9RZKl1TicPkZNajwTPvrNbVcu+EhPk7Bj+viGDEglM8+DqPjB6kMHptO5zZGpo4Pp3wZFaEhcjq0MFK3tpYQk5ztq2LY+V0s+36IY0jvEEQRisUqGNDVzbat3z/3ODzG0iUz6fReIoN6avPIiSCjnIkjw2jWUM+rTRNo2SOZRu0T6TE0jUmjQunaLohDx53cuV/wkHXuopOz5110aBk4sJuC5QzqZaJWdQ0jBoQUOdeaNtBz7LQz77AwfUIYpYqrMOhkhIbIiY5UcGJPPK2aGogIV1C5ojrPvK96g4e07JHOoiXb0GqLrtT4N0OtViMIciIpXCNaJsggN4Sbd7yUKRXQ5nW7RZJTfTie2islSWL3fgcGXf5DZ641QJb5ssI4cCjQtbD1R1s+o7i/YtAHGrShThQKGZ9ND1R4QkAX7XGsEhOlQKUUeL9/ClPnZvPzETvrtuTSskcKISY5owaHEhWhei5Th67dBvHxJBs7f7LRtW1+YjYr28+MeRY69s7m0UNo1UzP7p06vlsRxDvNRBQ6dz7zLYBlK12EOwqX34imOJYMLS07ZbB2cy7Txodz+qeSpN6IZ+o0Gf7SF+ky/jabt8n4eWcEoSGBqmejQUbVlzQ4XSJ9PkpFq5Vx+ryLBu0SmTo3O1/84nKJzFpiJjTU9MxjAAF9t+Q0P8WLKTlwxMm2VbF0aBmEUikQGa5g6vgwFq/KITnNz4rZUQzqZSI2WkF0pIIBPUxsXxXDhi126tVzsmixD3OGwKadVu7e97JqXhRn9sVT5UUVIcGyAnrzjyEIAq/X0hAZrmDVvOh8siB6nYzFMyLZtd/GkZMOcq1+WnRPYflaC1O+zqZppyR++jUQRzd4Q4fNJnH9lodVG6y8We+9Zx4HmUyGVi0nN1fE65UYM6SgKU31yho+6BbYswtDu/cMKPwaigtlCxAyJYUKBBFCNPEEEUoJylGWqujs8fywqegD+ebdVorHKYgM/xv95SgF4WGgicghPfR3EkynkRV7wKY1wfj9UKVa3WcchX8XQsPiyMoWOXsgFJOtNKnRx6nQ5jyfLUvm4ym5lCzv4o4hYI5iDJLyumL+Cq1WhkEn4/gpP+YEIyXd1QrVOYzjBWTIKENlMkkhghiyQq7w4VBtXnKxemUNvTsHceKsk90H7Hw7N4rQEDmhJjkOVQZuqaA5qyRJ5IZfo+QLEpIETpdIbMlnJ7vS0tIoXUKgTi0NNlk2xSl8HVMKKsTscH6/+GS+rliXi1YVKFj57gcLaWkUqfEoCAJqbzDG22+iuvQmkiWE0+eKJmkvX3fjdEsFOhGjIhQYDQIyQeLqTQ9bf7Ry9oIr39k9OlJBZrZEl27PV1w0cNBH/HY6IEc0c6GZz77KZNEqS7797zG8Xon1W6wc3h5PtllkyNg0goNktGmWn8cQBIFRg0P5/ZIbU5CMEQNNvNkikWM7IghPfpV322XxKPFJXCxJEjMX5pCSUrC0pWI5FbvWxuJ2S9RumkCj9kmM/yKHzq1MrPj6SfGGXifjow9C6NQ6iKx013PLRcoVctQUHUcZPVGMGi2n+dDbRNe5QZBWjilYxpzJEezfGMfw/iHIZAKfjg6ifP1HpIScwSrl4JHcZEopXOA4MnMEW3Y5inyPfQft1K2tZetuJ47EcLr2zybX+kRjNDXdT/NWEkFvnCIx+hApUcdJiv+Fxn0f8POOCJq+reeng4G1uvHbehq8qeXypUvPNQ5/h3+s8tNgMDy3htl/UThSUlIw6mUF3GUBxn6RydqF0XkZU4NexqZvYrhwxc24LzNwuiW0GhkvlVdy8pwLSZSIjAj8oEYMCKHJ21re7ZzEN19H8VadJ4fd/t1MfPu9hWNnnHw8KZOwEDmlS6hwuSRmLTHzek0NMz8LL5D5lcsFVs+PouY7j8jI8hETVYQGhsh/XNkiiiKbN69lz6612KwJ6HV+VqxTMXJgCPFxSrRaGWOHahgx6Qxnzpymdu0n2aLly2YjuLby80YVgqAAVIwZYmT/ITuDxqQTESZn2vhwqlfWUPtlDRNmnKV48eIYjKXY+VNCkfoce36VqFG3YFDi8/nYt+9H9uz6Do/HQUhoNB07D6VGjedzrvwrLJYMZnwaRrs+KVSuqKL2yxqqV1aTme3nQaKXKV9no9EIDO8fzLmLbhp3TMJm8zNlbDhxMfl/5oIgMGlUGAePOdm5z1Zk9U+l8ioSkgIi1MfPOPns44IBJUDj+jpGfp5B5QrqAlp7crnA9AlBXLjmoEffWdSsWRPl/1LTrV//j/hmhYpaTeZQoYwMvz+gG9a/WxAnzzqp8EYCMZEqcq0BPZPKFRXs/C4Wl1tixGcZ3LzjYe3mXLq1f7o6U2LiV1k0qKulVVMDu/bb+fZ7C1PGhjN6sIH1W3NRKIRCK2AAXquhZcP2czRrqGPKnGziY+Qkpoj07Gjk6CkXw3uGU6ZUgARKz/QxbHwGb9XScORchf/VWPwbcOHCBc6f+YYj200kphgYNCaNrXusKBUBeRC/X6J4saLnVFKKD6UiILJd9oXA876ca6Zb+yBaNX2yZ8XHKfluQQxDx6XjconcT/AyZUwYFcuq8jKWrd81UK60ko8nZgYqYbSBw91fpUTebWDg94tubt71Mu/LSAaOTuPWPQ9rF4XT88MtXLnShEqVKj3zGFSsWJHpX4pMHiWwZ30c36zPodfwVERR4u03il5XQ0xy3B4JQYCS8QomfpXFdwui8mVgW7yjZ+nqoiuv5HIBhQIWTY+ky8BUZk+OoGa1wEHY7hBZ8E0OLrfIW68H9iuLVcSam8nIARRouYZAYuWdt3Rs+H4lk6fMeuYxeAyVCt57p2Cs8fGkTNq9Z6B5oyd/q15ZQ//uJuq1SmTmxDA27rSx87vYvM/1bkMDLpfIivUWDh1zsGaTFUmCwZ9kEBOl4JNhIXm/Wwhk9ONilAz8U+oDAgLvkWFyPvo0o8Dn+vU3J1ERCsZ/VLC6fs/6OAaOTmPLylha991Ot+7P7/Z85coVdu1YxZeHC3efHtrHxMFjTravikEmE3iY4GXC9Czmf2OhVHEFzbsm07a5gY6tjHlGhjv22ggLKZj4UyoFXO6ig3CnU8Tvlxg2PoPKFdW829DAmC+yWDUvkrWbrUwaFVZoi1yvjkEsW2Phzfo9KVGicB3F/yIApUKBTCw6KSsXlTicLq7c8HLxqotWPVMoUUxBaoafYKOMz0eHsfcXB/6UWNp1sFOqrJVXqiu5/cDD5ZtORgwI5rOxIqMnOKleRU2W2UeIqej3CwuR06+njjFDQ0lN9zFhehZXb3h4v6WBUZMz8/TOwkLl7Fgdw6+/Obh+y4MpWM7ahVF5GstR0Ua8Xu8zt75HR0czaNgMZs0Ymk+/e8lKK/MXeNFnlkXjDyZKZmPV8lv4XC7GfRzEq69oWbs5l4lfZeXpgQJkZwqYinD0FgQBhSSn8ksqls16UjWoUAj06WKi9itaps83M3JIIPbJyvbT56NUZk2K4OQ5J31HpDFtfDjNG+mRyQJVtbsPBEzkNi6P5vJ1D1/OzaZGVTU6Y0yhn6EoVKxYkVybSJlSSlLT/fnayX0+iUlfZRMWKueNWtpCtdni45R0ahXMz8vKESJGkXk3iRXfXqRnV4kZC7P5+YgDvz9wpvg7eL3QsVVBbb3Tf7hY+l0ONrufGQvMTBkbRuc2T57ndIoMHJOOwynySlUNpUooWfCtmX0HHXw69dkNj0wmEzfveogKl+frXvgrurUP4uNJmQUIDoDjpzzEiUWbEMZQghwyKSUEEnZOyY5CkJFmdrFxR24BA77EZC9zl+fQv2sQJ865eD+u4PjfT9Cy+xcTTZtW5N5DP1uXJSIIAodPiEyaLWI0Kjl75ggw5hlH4t8Du92O3aLiBW8ZMoudYO+2kHxJjcF9jAwfl8mxzTeRFxKHPI3ICDkHd4RTp2E2QbmFn3MEQSBICgUkoonnFL8QJgisXqdCrpDo2t6ASiXQoYWR2Uty6NLGSJuuWdy5IUfp16EL8pFsOEpwWlVMRCATZLgkB5khl+jeC06cF0hM8WExy4l6jvxfWFgYicmBfTkiTIYhp+hkFRYTDxKTeLFcQCbs90suzh2MzdPh3rQppUj9WQC34EQuKZAJMipJtdm8fR9jhxfUjJQkiSlfZ+N0idjsIga9jBu3PSxbY+HuQ29A8ueijP6/q8EWCcYchNAMFn1t5PU/ZcmUSj1lyz6fHrxMJiMsLByLJZGVc6KYtSSHzbsstOqZzJwpEXln3dv3PIybmsXg3iaiIhR8tyCKF+s+ZN2i6CKv3e49A7sP2OnazkiFMjmkapIR78egvfUqzZpfIjgqh9AQgdsJdtxWFVpBz6NEb4GziV4nwxQso1NrI4mJIrlZPsYML7wI6f1WBiZ+lc2JEyeoU6fOM4+D3qDDYs4ilIJV7gAOTTrT5pkx6OW4nGBOU+EV/ZiCZflidplM4Ptvwtj7q41ufY/jdSnRoONFaqDwKJm38CAtmmqJjsy/d+47aCc4SMaPB+xMnZNLiKUK1/f7qFXvLmHRXgSZRGqywOolobxRW4vbLeJ0SQQZ9Xnv36ieni27rXnx/LB+wZz63fbMY/A/4R8jPytWrMjt27f/qcv9q6FUKgOaPH9ZgFLSfGg1sjzi82lUq6Rm7aIYBn+Szg/LYniY4OWzr7Lo3MbI8TMBIxy/X+L7rTaaNdTnIz4fo97rWhatymHP+rh8k/ndzkmkZfgLuMU9RnCQnLKlVYyclMH6JYVnrH78xcb6jU2eeQweQ5Ikxo0dSJWyF9i1So1GEwgOz1920Wt4Gku+elId+2FfOZ/MXJxHftrtdk4d38bedaoCY9m4vp7jZ1zUflnN2C+yWDgtgrIvqAgJDrQRKOQWDp1w0C8tuIBO08MEL7v2WRk6+vV8j7tcLoYO7kT9V5NZ/bWK4CA5DxLu8NWiIRw90pgRH3/+3Pf/GDGxpZk+/xgliyuoUU2D2SLSd0Sgutfvk+jXNZhKFVSc+sPF6zW0jBoUSotuSbR+t/CEhEwmUP8NLbv22Rk3vPAKzCs3PHRqE4QkSWi1siI3REEQ0KplDOplKvLvXdv6Wb1iAAvnBfF2w3b06Tv8udtdn8ahg7t5ubKcKzc8xETJqVRBzZpNuSSl+lArISZS4tMRIdStrWXLjzZa90yhyds6bt7x8kH3IA6fcLJsjYWa1dR4fQE3xxyLH1GC03+4USlBLhP4flsurZoaMAXLuX2v6CxnWkZg43i/VRCJKT6Wr7Mw4cNQurUP5p233EybHzBhkMlAqRC4eNVNy8bBVH/lzf94DP4tWPvdHKaMVCAIAvGxSnavDRA9fn/AnKtJx2SsNj+Xr7upXLHg4Xny11mc+cOJKUjO5etuKlVQc+oPJ5+PLjzInTQyjFfffcS+H+IoXbLgmvdSeTU+v8Su/Tbee0dfpIZy707BfDojk0b19Hz2cRgd+qXQoK6eT4bI+GrFAqZOX/bMY6BWq6n+ckO+XrabjweEMKhX4L8HjzyM/TKryNeZc/yolAI799lp+54Ru0Oida8UPupvokY1DUkpPuatMGO1F111JUkSGo2MKi+qWT0/ija9U4iOlKNSBXRMO7U2MmZoQP/x9B8uRFFOcvK9Ig3DAOrU0jB94cFnvv+nIYrg9eUn4dIzfaRl+PMRn48RE6Xg44EmPp+VzaYVMQUIWY1GxpDeJr7fZmXDkmhO/u7CapMINckYODqNeV9E5jl67vnFTs+OBRMgXp/Eu4Ucur/bmMvMieEFHgeIiwm4G6em+/4jR1+bzcbYUV14qbyiUJIZAuYDllyRVj1TiImU07drMGsXRWPO8ZOW4ef+Iw/1XtPy/TYrchm0bmrA6RD5+aiDjEwfR0452bHXjtsjUbGcklt3vQGH9kKwfK2Fk+dczPg0nEb19ORaA7qeNapqmTzb/Ldmiw3q6vjl8B5GfDz+f7Uv/F+GKIog92KTLBiEwg9LLk0WURFBdBmUyrdzo6hT60mcd+uuh1Y9kslMlePOBU2ujj/SvBw9mU2J4jLKlVWxYp0FXaQc+8M46jfORBviokS8skit3/2H7Oj/7JCJjlSwYnYk73ZOplJFFTGRCibPzmL8h6H4/QF9zkb19AXMz3w+CXOO4rk0PwGaNXuPeV9P4M59D2VKqTh0zMHC2QrizXUCc0gAvWQkND2aDSv+oFwZO+1a6unWPoh3OyflHcoBLHbf3x76fXIn0yYWPuaVKqjJyPIxclIGick+ktN8qNUC46ZmYbX5+eqz8DypKQjEXi2bGJAkqN860KK9eHoki1ZZqPVWw+caA7PZjEIG1295aPJ2/nHdtd9Oq6YGVm+08M5bRcustG2pYd8PaQg50URIxXC7nZw8e4t0sxdTEJhzJEoUk3P4uIP6hSTaRDGgc9ync37SZcE3OVy85mbiyDAeJng5cNhRQPdSq5WxYnYU73ZOok4tN++9o2P2khyg6O+iKCjkKlLSA/t8UTDoZUUmcP646EEpqQtt+QVQosLPk86rdJJQR6VRPF7G5K+z+flowI/BoJfx82E7R085GTUohM0/2nA47LRsrM9H1K/fGcOPByMRRchxgEoDp36/w2s1tLxYXkNssYoolFfINv9/12H2/0/4ee8B5Mixa5OYMEZXoJpbEATmfhlOlUMP8NkU3H3gKTSee2zqVaKYkrgYOfyNzKSEiIBANCVIJwlPtoA7uwwLJlhZ8/0D9m0N58JVD4kP5AwY5ELmVyFHQSTRuPBjV9lwam9wx3sBnQ5eqihn6Sd61m1x0bWtkU69zcjS43nov/nM4xASEoJXiqZlpxskP1Kgw46BwglQm5DD3OU5rNlkJS3dx/Ef4/OIz+VrLHglD1myZMKlgt0FNikXQeMC15PxDU5+hfqtz7BucVReh09aho/BYzJ49RU1m3f5mP9NQIZo134744aHoFQKtO1g52XvGygsf35nOeAze2nf6SjLlvipVFFNsf9A7uH+/fuYzSlER8jpPDCVru2CeLeBkaF9TQwbn47HCwa9QHSkgk9HhFLlRXXevZR7QVmobNZjhJrkPEjwBiSz/PDLrnBGjLvE2bMS1iwVPpmAVuunwZsajh9WoH9QjdadT7FrY1i+AqRT51yMnpRD6RegUgUNoZG+Ig0xBSHQiv719DnU2f3s5GeZiuEkXL1GiCWiwDrqkhxk+7OIVmvQKxS4BAdqpZysLB9zl+cUkNYTRYml3zh4wVWTECK4wmke6M4S6SyHJrEyb757nq4dNbRupsdmF1n0rYUzf7jAp2LPNj9uRxAyMvH6vPhSdKSmOClHNYy6TGz2bCAQp/51+7fZRe4+8Obty3qdDJnin+uU/Mfa3jt37kxCQgKbN2/G73/+QP6/eIKjR/ej1QjY/nIgTU59UrlUGMJC5TicErlWP4PGpjNqcAjvvKVj214bVes/5I0WCezcZ6N/Ea3O0xeY+X5JTAEW36CX/a2rPATawC9c8WDJLfjdr9+aS1iInG3btvz9RQrB0aOHKRZxkREfaPMFDtUra1g1L4pPvszMe6x4MSVZmWl5/z58+BCtmviKDKK6tTey/7CDuVMimL3EjCRJZJkFzGYzFcsKLP0qiq6DUln1gwVzjp+sbD/L11ro/WEaERHhBa47f+5k+r2fwogPtHkVDSXjlSyersFn38+RI//pYV/k3NljjB1mYv3iGPp2CWbEgBDOHShOreoagoPlbN9ro++INB488nL7npfOA1Ow2kX+zkBYq5bhcBYeCGZk+vj9kguPJ7DwOF1ikaX3kiTh80tERxb9ZnHRCqq9JPLrJjla6QdmzpjwXGPwGKIoMnpkPwya+zxK8rFrTSx7vy9G9w5BWHIlenUMZu/3sXw+OozjZ1y065tKs4Z6urc3cvGqm9P74unb1cTKOVH8vCmOds0NXLzqxmzxUb6MkvO/FGfTihjWLY7hj1+Lk5Utsv+QnYZ1tWzcYc0nDv40vt2Qm6cR27dLMCqFwMmzgaRD5YpqVs6JYs/6OHatiaVYrIJ27+mZttBBu3bd/qNx+Dchx5zECyUKrntyeSBBVLmiiv7dgmjbO5kdP9nw+wPfUVa2n6Hj0jl+2knH1kHsXhfH+q02klN9lC6hLHJdCAuVY9DLCg2UH6Pqi2rOXXQXqR0LEBkuJ8cSWMNjohTYHSJ2h0iFsipSUx4+zxAAMHL053y3MaDZu/dXO2fOu9i5z87la+58bTdPY/FqCw3f1LJ9r41WTQz0fD+IhVMjGDY+nfZ9kmneNYVOrYw0fFPHb6cKb2E5cNiR14XwQkkVb9XR0v49I7vWxPLjuji6tA1CEAJSAl/MySIiIorgoBCSU32FXg8Ce9lzyp7mweVWs36rNd9jv51y0rSItn0IuE96PFK+Ks6nIQgCZUop6To4lQXf5PDTrzZ2H7Dj98Ogsel5z8uxFO6grlIKOJwFCWSLVSywnz6NcqWV/Pqbg+Ilnr8CfOU3ixjaS4bV9vfEtU4rsGtNLCMHhfDNOgtfzskmxCTHahepVEHDO2/pmTY+nC8+CadOrYBEjt8v0bBDEimpfuZ9EcG6RVHUrKbh6k0367YUPB2ePOfk3EU37d8z8NVCM9MXZPPBqEBF14RpmbjdIqIo4ffDnkMRjJ9Vll6jKtP5w6pAQHc2Pk7NmjVrSE9PL3D9/yJAdkfHidxTXix0L85RpFD9ZejQL4Wp48PzEZ8QMJP4YVkMgsJPMGGUoBylqcwr/kZ4E+M5esJDudJKls4xoSmZSK7dS3aOyJbdNsw5BeO61HQfh4470GufrKOCIPDpiFB6D0/j0DE7G7c5qPRaKg6rjJmLzYXe14p1Flzu/4zwLlPuRaZ8nY0kSXwxw06kuVqBdV0QBCItVZk59wmJVKu6hvOXn7R/mkL9WISMQt/DIdmQqT28WK5ocrZWdS2373l4kBCQxFgxO4pda2KRy4RCTTMBWjTWE2KSMXV8OMWLKdh30EOtWs9m8PMYx3/bgyQEWsVT0/Ovt2cvuChfRokoSkyfn824LzO5eadgAtfhlJD8T9a0GLEUCQ/lNKmv57UaOsYODWXVvIBUSY6l4DyYNi8bp8vPpetPrn3lhpsz512smB1JyXgl67da6det8HOHUilQ91Utv/7mxO8PdBxJBEzcngcyuRKvXcXO3UW/bu+vdl4sp8TpFFmxzkLLHsm06J5M10EpXLhhx6lLLfK1ZjIxYgr8v5SJU7BSr56CBnV1lC6pYsyQEC5ccfPzYTuv1tCyf2McvTsHs3BqBEnJfuq1SuTU7wFZkIMnQtj9ayQuRxqDOl+hZaPAueWxWVRkmIfSJRxERcVSvHj55xqHfwuyMzMREXGbkmjXovDfmEwm0PAtNak5DgaMyMbnK7huzl5ipkNLI6npfipWFMgWCp8DkiRhJQc9QciQISCjEq/ygJtEuMpgv1KBTn2z6N7VQyXX29QQG/Ky8CaleJGH3KQUFanubcSLrnrU9L1DtOMlUtL9TJ6dxelzHiZP8SBcfxmQCAouOnFcGKIjq3DntxKU9r5MIncKfY5f8qErlslvO4uxdWUMTpfE7CVmps7N4pUGiSyaZiQsXMQSfYGE6F9JjT9IcuQxsoVUbFIu5rjTtGujwsKTZLtJjOTOJQONWqVTuW4CrzR8RLveKQzpE8zszyMpEaNh2Xc5bNhuZePyaKpX1vDJRCtRGbVQCPljZ4Wg5AVHbYaPzqVZlyTq1W/3XGMA8N3q+fRorycx2c/U8eHce+il+/tBlC+j4pUqGhZMjWD32jhWzI7KIz4fo3JFNb/+VnQb97HTTqq+pCYx2Utqug+tVmDNslAungpl4IcepnyuZvn8UBwOCZlCRIcR7e1XafKug0YtM+k10MxrDTPo31NA5tSzZWUsc6ZEEBws+9u29pxcPw/u3X3mMfD5fCjkuYwaJeea+hh2KRArS5JEppTMRflRxo3ScfFYNGePRHD9RDwjPpbjtstZNl9B5w9SuXw9UAz0y1E7dZolce60QDBhpJGAhUwkfQ6x9S9RudV1+nXXYbH6aN0jlX5dldzZXhPZw4qYk/T4HGr8+LFqkhGNZmIpSU3eJkQIx+AoxtIVziLvY8kKB+f2RdC5b2B/37HXQa6l6O/nefGPVX7u2LGD+Ph4tmzZwi+//ELJkiUJDi642QmCwMCBA/+pt/0/icO/bmVwzyAWrsxh7LAn1Umx0Qru3C96Y3+Y4OXWXTdvtU7ki7Fhedn6kGA5P22Iw6CXMeSTdAyFZBkkSSIx2VdodWeXtkZmLjKTnOojNrrglHG5RLLNfmKjZbTumUL7lgbefFVLVrbI2i25KOTwTn0d23d/T58+z9fat2XTEhZOLnyaxscp0etkJKX4iItRkJTiIzk5hVkzP2XosAlkZKRTOqJoIj4kWI7NLlKxnIqHiT5+PuKmSvW30ev1WHIDrs0/rotl4y4bw8ZnIAjQ5G0dP66LpWWf/Au3x+Ph8qWjzP6k8AB57BAFAz5ZRL16bz/X/QMcO3aUujVzeKN2wcP92GGh7D5gp2Z1NXOmPBFpHtrXRNveyfx22smbrxZOCvx22onDKTJnmZkhvU15LYl37nvoMjCVMUNCaNYliZGDQqhVTcO+Q3aavl2wsurAYQcvlFBy6ndXAY3axzh+xonFIiIIAh8P0NCh/yHS0tKIiooq9PlFYemSmdSpfpnTvwtMGhnB4RNOUlKtbPvJxp51cfkyd599HMbpP1wMHpuB2eJn4/InVV9Z2X5OnHMiCDBncoD8VqmEfPo0MpnA7rWxvNkqgWqVNDjdEh9OyGD25xF5YyVJElt+DBBqjzWxgoPkKBUCx8+66DkslUG9TJQuoeTaLQ8LVubweg0NA3sGc/qCRFDQ37So/BcA+PzkGXAUBotV5PTvblRKgX0H7Sxfa0GhEFCrBIKMAl3bBeWto707BzFqciaiv+hgQxQlPN5AEqkwogsCrfS/HrPzWg1tkbq5J8+58ipRvV4JjVrgyEknr9fQoNE8vwSIXC5n4OAJ/PLTRG7d9TBpppXhfU1sWxVL7w/T+HpyRF5A5/VKfLvBwq79NnIsftYviUGpFLj/yMvgsekUi1VSppQaCQ8LvrUwcpCJ8VOzmDJWyOfKeOSEg1mLzWz+JlBxf+GKm0vX3Bw9GdCX7ts1mMhwOSd/d7FirYV27xk4c7UKrdv2YfaS7vnaRB/D75fYsN1KsKnwVu2/g9VqJShIwcr1AVfix+tNwLW06NeJYoAs/7vqLo1axg/LYoiLUfDrbw5GTsok1CQjOcXHG+89ZMJHYezYayM2xk3JYgoqlnvSUVCtkppPpmYWmKdGg0B6pq9QI0CAs+fdPEj0MX/R8xvn/frzZsZtNnLinItrN9151alP49hpV14FbtkXVCybFcXA0WlMn5/F8bMu5kyOKPCa6EgFGrWMFu/oSc/0sXWPjfdbGnjvHQNv1tZSq+kjvt1goXenYDQagT0H7Hh8EnvWxxIcJGfkIImOH6TQsomBVXOjOH/Fzc9H7Pz4i5Pfr1Xh1n09QQYfWo0fl0eG1ytx5YabqGg/ly9fJjw8nGbNmj33ePxfh1arRRDAGJ1LgusoQRkvEUwYHtwkK25j1T0i1itgtUm0bFz4+lKhrIqoCAXWDAWXZceJDzcgaFx0ba+m5buRLF2Tyy9HnTRromby6FDK1H6ATCbnrdaJxMUEKqjfqKVl5347y9dYaNpAT+RfzB6qvKjm1Vc09O0aRNv3bdTwN8KRYGPjnSukpWQzfmQQcTEK0jN9zFxo5vR5Fx7P32Rp/wav1KjD3SsX6dAvhaQENSUKcY4FUAgKbDkqPB4JlSqQzF2w0kxstJzSJVXExYtkyC+ifPQq+qfMpNySk4zoU4RqvX+7Hzy4D5evSBzYGkNmdoDQyMz2/yk5Uvh6I5MJeL0Soigy7gsz6WnScxeOpKclEh4iJyZSwbY9dj4dEZZXyXXjtpsbtz3M/zKSl8qruffQy/QF2cRFK5gyNizvcy39xoku94nRk1xQ4HEJtGqq5+hJF1v32KlWWY1KBc26JPP2G1pyrSK/X3Lj80vkWkUavqFl7WYLnVsbUSoFlq+15HUDAGSZ/cT+jdN9bLSCvp2DWLLagloNUeFyDhzYS7NmLZ95LDweL4LLwKNbSk6edfFaTQ13H3j4+bALuQzq1dEwZbodmx32/pLI4N7BbFwWjUYj42GCF78/kyPH7hHmKFPAgdgreUjlIS/wEqmhZ0mwZlJMFUdObhKd24Rw5KST2GgFHw8sqBVdLEaBXAEZWT5Wrs9l6jwzakMp9Do78z9NIjJCzpafAvFIeOiT+DMuykVCsp7X67xe4Jr/BRhMRizWBES5nL9T0tIZRfTBXh5eiOHVhumM+lBHzeoaHiV5+WZdLhFhMi5cdXHkhJMXSirYr72E0RGKSniyn0qSxH2uE0kxBEEgR8rEQDAKQUGIFIGZDII9MRw+fI0a/joB/eU/kcBtKlMbvfAk1hcEgXB/MVIfebjnuUpIUi0i/2xRvsJZ+jbv/szjIIoiO7fsppL4OoIgIJPkPJBuUpyyeZ/DLTlJizjDgukB7fete3J5vWZAj3jF2lycNjnhwWlIAgzqo6Nv12CCgwJdKV/OucJvJ138tDaKbbtdnCF/kkWBnHKZTUnW/MqZwxH5OqEyLR7KlVYxeXTABE6SJO7dESgmFL4/6QQDGoWaPp21zJvzCY0bN34uDfDfDv/MoWwl+kgFNatp+GG7FVNQYAxeKBnQwS6qiyEkRM6ib3Po2MpYoBIzKcXHH5fdTBkbyqAxGbRqamDTLiu9OgajUgnUe13HkZMO0jP9/HbaSacWIexdkkSYvxj6tLp4Uz3cwYMeDWq82CKOYrWJBAfJefUVDYeOO3n7jYLn9HsPvbg9Ej7p2Y1+cnNziYkSuHrdTxDhXOYUakmLhISgcvFKDT9HzzhJzfTRr2sw5cuoEH0KSlKaBPNd9uySc+64E41SjtwRjCK3NH7ucop96BU6yviqoMxQcfFQCjmKNI6dBLddBbYY9ETyiFuEEUN16uat/1ZXDtc8p9BhQCbI8ElebMoMUq6IjJ2cxZfjQ/PNm937HFw4reYF7yuc23+Jr5dk8836XMJMMvx+P/K/q+p6Rvxj5OeRI0fy/j8nJ4cLFy4U+dz/kp9Fw+PxIIluGtULY+biHCZMy2Ro34AuhU4rcPeBl4Qkb77Wd1GUmDo3m/2HHfTrGozRIGPNZis7frIzbXzA4e5xe8+rr2j4+aiDvl3yH9h9PtBpCw/S3ntHz4p1OXz0aQYblkXnHe5EUWL5WgvL11rQaWXYHRLhoeBwiKzbYsWgkzFqUAjlSqto3TMZg86BKIrIZM9ecGy35RRwUnsa5V5Qkfgn+bno2xzmfRHMzTt7afHuForHG7lqdND+vcLb9I6cdPBy5UCQ4/fD3JXhLFg8Hr1eT1ZOELlWG0FGOT3fD6Ln+082rn2HnNSs1TTftdLT0ylbqqBUwWNEhitwu7Kf+b6fxr693/PpkKLHrHsHIypVwfedOyWCtn1SOLqjWL6qWYAtP1pxe0TqvqZh+VoL2360ERkRqByWy8CcKzJnWQ5RETKOn3GSaxPZuseGJAaMLR67vR847ODrpTmsnh9Jt8FptGtuyCd4D5Bt9vPTrw7eb/mEOO3WzseePVvo3XvwM4+D1+vl2NHd7Fuv4pt1bkZ9nknnNkayLX76dw0utGWh9ssaFstBJgtUMHs8EqMnZ5KQ7KVRvYCr6Dfrc3mY4KVkvAJLrp/gIDkOh8jSNRb2H3IQFiLn7HkXLrdIrZc1NO6YRPE4BcViFJy76KZmNTXfzo3K++5T033YHCJyuUBKmo8Z87PItYvERSmZMjaM8n+2hxTmnPpfFESNmg1Yt2ULV2+6uXLDjSBA6ZJKBvcyUSxGwf1HXtIzfIwaHEKP9/Ova007JbFominv3++3NBIfq2DQmPRCXRoBDhy2Y7eLLP3OwuhCjBNsdpFDxx3UflnLgwRvXtvl0/D7JWYvNbNwaoBc2rbXRrnSKtxuiZUbvDRv2fM/GgsJAb8Pln5nQa8TWLAyhyljw6hTS03b3snExykxGmQ4XSItGxs48WM81255mDA9i0XTIugxNJXvFkTn0397lOil94dpzJwYzppNVibNzAYk0jP9eXpvHT9IITNbRKWQ6NXZxNrNuVy+4WHIJ+mEh8pp2kDH2oXRdBmUisNzleEfFefgMRffb82l01Maby6XyNDxGRSLVRAa9fJz3/+lS5eo9qKMV6oG07Z3MtUra5DL4cYdD6IIW3bbaNlET98uwfn0JbfttVH2BQVHTjgLlXxxOkUSk315lbwN39Tz5Ti4eMVNhXJKvpidxchJmQQHyYmNkrN0jYWrNzz07hxEl7ZByOUC7zXSM2x8BgumPmk1avCGjtlLzMz4tCDJmJbhw+eTaNtMzw8bljHh05nPNRYulwOvV8u44aH0+SiNFV9H5fter9108/msLDYsza9jNWlUGC26J6OQC4V2dIyclIEpWE61SmrKlFJx446H9/un0q29kS5tg5g2PpzrtzwsXpXDm69pmTAiNF+VtFIpsGZhNO37ptC9QxCvvqJhWL8Q5nwTRnS0nk4tUnivQTpbfopm2/4oRk/OpGtbI2u2Kaj7Vhlu3LjxX/KzECiVSiRJDnIX02Yo+PXgFS5c8mEKFpjbX0uTt+NwuSTeapNYZKIIIDZCzXFSKC5WoGqt+6xZFpF3MN1/yEGdWmqWz4rivW7JfNDDxLC+JoKDAiY+U77OYtTnmfTtEsSWlTF0/CCVEX/qfLtcItdueXiY6OX+Iw+TZmYTJA9HEAX0GNGZX+XchnSa/noXlLlIXiWPstxUqiaiUj1fy/tj1KvXhHWr5zCwp4GD+z38nWKsRED7WJIkfv3NwbC+JroNTiUiXIHdKbF8oZEvZpwh4a4KpceIR2FDYbLRqI6Mg7/BgpU5jP+woESQ3SHyx+8Sek8obo9E7Zc1pGf6WbvZijnHW2TCJdBp5KdGgxSyk7SorTFMnjSFaTOmPvP9x8WX4tGD3ylRXIHdJdGubzIbl8Vw+ESAjFs4LTLvvUND5KyaF82Ur7NYt8VKt/ZB7Nnv4MJpFcWEYDySm2QeYCYDURIZPCqLaZ+F0La5gX4j0lg8I5KIMBmNOiQxeXQ4X08OEB1ebyCZdemGhc4DU5g5MYIHCb58JEPFsirOXXTxes3CiYwTZ53cue9FrQ60n0ZHKvj93NHnIj/9fidhxlAiM6rTo/dvyDVmZM5gVFkvIAkin8ruI4oaDNFW5n0RwWtPfZYS8Uo2LIuh34g0dv94kGhbZSKkOAQEsmXJPFBeoVlTOSXjb9L6PTWzFij5bb+N9MxAy2qXtkbmLc9h3IcF44UFK3Pw+SRefSWwV+1aE0uPkUbqv5ad58cgiiBJ8M5TkhDBRh8uT9EdKv92FC9hJDVVItfl+tsij98vOXmjlpaz5xNx36rK2PG3qV7TyitVNYwabOLjiZksmh6ZV/jT7j03Xfocwf4wmlApCi9uUknARBhxlEKURO5zg4oE4hc9Qbhw4iWVaP8L+YhPv+TDiycf8fk0Iv0leJh2g0hUiIhc4yzBYV4GDBjyzOOQkpKCZHty9ixLFZJ5wO8cQa0QMIVKFCshsuZzAzWraZg2L4sfdtjo0tZIeJicV2touHPfS6N6cipXDM0XQ0dHKlgwLYJp87I5+bubXw55MPDk7w7JhgotZs1D2rRSk2MRWfm9haOnnLhcEl6HgvQMLzX+1IiXJED6+3OPIMoY3i+YbzcksOa7lXzwjGMhSRKpCW4quV8jqNJJAF6uoubISSflSqt4v6WRtn2SadfcUEB73OUSWbspl8ljwmjTK4WRg0w0qKvD74cdP9lYusbCRx+Y6PhBGnVqamhYT8fazYGKSrtD5JejDlZtsKBSwacjQlm/1Yav+DWs93UYCUUpqFCiwi25uMpZYjLK06j5HTasCWJIbxMd+icTHSHPl8BOTvXxwcg0lArQGZ/d8MhgMPDgoZ2cRIj3VEJCjQo17oj7dO4uZ0ifGEJMMs5fdvPZV1k0fFPHrj0e/JIfARkvUR1jtumpLwRCpEgucJyyvqp5ycEwonF5HVxNOwsImNCRoLlIhKs0sUL+ndgomKgsvsE1zlHSEI0qPoEP+2kpHm/g6AkXld58SOumBkqXUrFho4f0e0ZismqBAPH+Cnwx42fKl1WSbvbj8/n+f4v8XLhw4T91qX813G43wcE6Nmy3Mf/LCA4cdvDRZxnYHRJKBXRsbaBppyQ2LIvJqyr6dEYW4aFyftsVn3ed/t1MHDruoEWPFHp0eEL+tWtu4N3OybR510BoyJMJpFQKZGX78XqlfAuD3y/x3aZcRL/ApetuXn03gfEfhlLlRRUffZpB3dd0nNpbPI98u37LQ5dBKXw7N4pqlQIL3v5DdorFKniQKH9u1zKNNojMrDTCwwqf7PceeQkLkbFwZQ5ZZj9vva6lfh2BY6ftTJ+gZMg4f6HkhNMZIDe2rIzBahMx5xo5cuwoVqsVSZLoP3A8vT76mPUL1fmIw/uPvExfqGLxsg/yXU+v15NlFoHCP6coSnh9/xnZ5XY7Mf6N83yISY6zkPb1+DglTRvoqNUkgXHDQ6j7qo7MbD/ffm/hzHkXVpsfSYSz+4tj0AcqcBSKQFYyNd1H9yGpDO4dzKZdNnatiSPX6uejzzL4dEYWep2M7Bw/Terr2fxNNEFGOWOHhfBulySmT4igVvXA3PzlqIMpX2dTIl6Rj3SIipBx4nLRWoWFISEhgSoVYdkaCy+VV7NqXoBw7P1hKiMGFF1J1/RtHQu/tQAwYHQaLZsYaNnkCRkxsIeJ7zZaWLEul/RMPwqFQId+KfR4P4i938cilwv4fBLfb8tlw3Yre9bF0LRTYBMd/2FoAbL3y7nZdGhh5OOBIeRaRZavtfDrbw5Kv6pg2LgM3m2go3MbI2p1QULkvyiIlyrVZM7MlSycFs70CYGKlQtX3IyclIHHKxEfq8DtlujYqmCSQ6kUChD/r9fUsmpeFL0/TGPdomhCTE9+szfveBg1OYtPR4SyfF0ulSqo82k5WnL9dB6YypKvoqhVXU351+/TplcKn44IpVXTQFB16ZqbL+Zk07GVkfg4Jb9fdLHyewuSCDdu+zj2RxzLVuRPnjwLJEli5/a1lIiWMfvzWEqXVJGS5qPb4FRKxCto38LI1HHhBaoPK1dUEx+rpEHbdL5fGlHA+KJ4MSVzv4hg8SoLi2dE4vWKVHrzAY3f1nPvYSDL/1J5FR90C2bQ2HQSkrxs+zaGzGyRew89/HLEwY6f7GzZbWPCiDCCjF4+Gt6HHp0iuPPAQeOOSVR9UY3VJnL/kY/BvYOpUEbFtKXP38Iil8spXkzD0ZM5xEYruXbTwxefhPHOWzoEIXAQX7sll66DU1m/OBqFQuBRopeNO6yMGBjCqM8z+XF9bD7S2++XGDYhg0G9/kKcv61j/oocxg4LYdrcbKaNCctnaOT1SvQansriVTk0fkvHkZMuXquh4d3OybRooifXKrLtRysliqlYsjonHyF7666HIePSmTM5IMLf+6Nj3L59+7kE/rX6EDbvtvJBdxPLZkUyflomPl+g0ujiVTfxcQrWLIwm4i9Vp1ERCqIiFCyeHkHPYWnsWhObl4j56VcbllyR33YVy5tDVV9S0665gT4fpQXmUV0d2/bYMQUHzAKfPpybc/xcvelBqxGICJORkuZlzrIcVEqB8uWKk5mZxfGTV/G6NJw6H4wogloNh044qfBis4B5Q2LiM4/Bvw02m59SxeUsXp3DhiUx+RJ+fr/E8E8z0GoEnE6xwL4EgTUkIVGkMq9zjd85dzag11iimAJRBMGnZHi/EGYsNNPj/aB8Go1xMQoWTY+k4wcp/LDdxrotgcPf0jUWss1+zl10U6u6hkxzQGqoVLyCe5fc8GezkiAIhBAF6YFuD1ESyTIeIDfXR8kyFZ97LCRJYuSIrlQuq2XZUj+iX8AlOdAIBUkQr+QhPMqHUikwc1E2UREK1m+1sXZRNKVLqvj9oovhEzI4sDEOp0vi8AkbC1fm0ORtPXVqaWn0pp6F3+Zw804qq+c/MYzLtfpp1SUTY1pV1D4j73c/Ro3aEi+UULJ8ViQN2iXyy1FHAZ1TgP2HHESEy7l/Ip5yVMKHl3079z8X+dnh/f78tOcHTpyVaFxfi8cjUaX+I3QagV+2FCuUOBs1KIS32yax9nsXKXeCiMmsRQ5Z3OMqxSlLCcohukTMqY/oO/gGR/aGUuYFJXI5tOqZwpzJETR7SltZqRTo3iEImQwuXXMz8assHjwKmJo8PmP07RrMiM8y2LJSU4CYT0jycvyMix2rY4iPU1LjnUdMGRvG6q3Pvg6kpqYSFiLDk5uLDDm5mRqKU5kQISKvojVKjCeDJLK8F/MRn09j/EehOF2ZlI6/x4KllwkLkdO2lZoqVXQsWW1BofYxdFwur76iYcgoN4ePy2nfN5l1i6OZtTiH4RPSGd4vhBdKKHmU6GX6AjN2h0jrd/Wcv+whxKRg6Xc5yGTg8wc+mMMh8uPPAUkGl1tEpQqMWUa2Ap/Px/17z67/+G9CQkIiaoWCUqVg8qxs9qzX5OvcunzdzdI1OYF521TPpeseOo15QNUX9Uybb2b0kBCmL8jmw/6mfB2PVV5Uc/F4JBt3WOg/7CFGQijjr4wWPVmk8og7FKdM3jrjwEYQIdiw5MkiPIYXD5q/cd2WCXKMOiWlG5zh5FkXkhUMwX/qOz8jLl++jF968nxBEIijFHGUIsefilV2lbAoHwcOORj1eQalSyg5/2vxvN9h707B3Ljtpn3fVL76rPAzydC+Jtr0SibpVjDF/rxvt+TiOr+jl2nRlr9N5w4m3u+fwoiBIXw8MAS5POBtMGx8Ouu35NKlXRAymYDO6MWf4kNeiMGcX/KhC/Yil8uo/7qWnTvWPDP5uX//frS+EFRoSEkJjEfbZgG+o0MLA8FBcgZ0N9FtSCrTxofnxcG37noY+0UmYaEyGtTVUau6hm/WWVi4MgerTcTnB4NBxtLvLDSur2NonxB+PmLHFCwwYVom56+4eaWKhs5tg/jliIOV31tp+raOfYccZPjPkJitQuEKwuF3IkkCZamCUTDhSYmh5wdH+W1/GJYsBa3fzyU2DiqUVXL/kY/7jzxUKKci0W4nLPTZO8VUKhVp6RK6zEBnVQwluB36CyvmhNDkKWmol6to+GFZNN0Gp2FzSGSQggo1RsFU4JqCIFBaeom7XEUmyfDhRUJChQovboIIQ4uOUE9xMknHIJkIF/Kb9+kEA3KNh1rvJbF41pMCgfp1dHw0IJi3W6TjuFGSSOKIETR567ZSUBEapMIQ7OXaLRG73f7c+uCF4R8jPyMi/nuQ/ydgMBgQ0XH0VDpv19XSuL6exvWfTPxPvsggMlzOsjUW7tz3IsjAbhc5ujO+wLXq19FRs6qNimWfLOwajYw5UyJo3zeFHh2DaPGOHrdHYtNOGxaryLI1OQzpE8jk+/0SPYel8eorGrZ+G4NWKyMtw8fEr7IYPj6d9i2MfPwXcdyK5VTs/T6Olj2S+W5+NItW5ZCc4mPRjAj6jDQ9N2Nf8oWqzF66iWnjC2bcU9N9nD3vZNBYL22bGVny1ZMsd6c2RrbvtbNwagS9hqfRsZWBzm2CUKsFDh5zMmuxmU+GhxIcJOfTGS4+GPQpBoMBqzUQ0L/66hu43V/SrPsX1KjiJS7az4WrcjItEcyas5DQ0PwZ3pCQEBzuMDKzzIUStT8ddFH7tTbPde+PUbVaXX45eouOrQvfRPcfsjN6cOHmLW/X0bHtRytzlpn5apEZQYCIcDnvNtRz8YqLZo0MeVXBT5Pe0ZEK6tQKaJdmZvl5lOhl6PgMalRVM/7DMAw6gYPHHcxcZKZVUwNv1Nayc5+dt17TsXmXlSlfB4jNqi+qCTIKJKV48xleHD3lo1yF6s81DiqVCpvdz5LvLPzxc/G871qpEHD/jQuxyy1hs/u5cMWFWhUwG/grerwfzNY9NpxOka+XmhnQIzgf0aFQCHTvEIxCIbDwWwtrF0XTpncKBr2Meq9rEQQBq01k2vxsRJG8trIQk5wvx4XT/FzAYGnfD7FMm2em5/BsOvX49Lnu/98In8/H8iWTOLg1FqPhSWBbrZKaTStieK1ZArfveyldQpkv8H2MouZF9coaJo4Mo07zBN6orSUsVMbZ826CjDL2/xCHXifw/XYr32/LZdGqHCqUUZFl9pOY7AsYY4kirXsmE2yUc3BrMTbutNKmdzIul0RGtp8yJZVcuBIgPUvGK/l4gInVG61s2SuwZdsPKBTPv/Xu27ebahVTmDHhiVSEUiEQHCSjZLySRvUCgU1hVV+d2xg4dsbGK1ULbwutVCHQFilJEsvW5GIyKWjR2ECDuoFrnvrdxXvdkhnUy0TFciq6Dk6jfBkl0REKElP9eDwSLZro81p37LYESsTK6dY+DI9H4t5DL1qNQPFiAeMqu0PEYilcA/DvUK1aNRbNV6JTSUiSxIJpEfna9JVKgd6dgnE5JSbNzMLpErl83cPy2VGkZ/qoUU1Ng3aJNGto4OUqau4/8nLwmIOe7wcVcGqXyQQ0msB+0ayRocDflUqB7xZE06h9EifOufhogInmjQw4HCLbf7IyZ6mF0z8VJ8goY8TEDOo0T6BYrAKHUyI+TsHi6ZF5SblBPSTWblrOJ+OfvfqzY8d+fLN2Mo3q6SldUsX3S2LINvu5fc/DrbseVs8v3LlUFCW8XolisUq6tDWyYbuVPl2CuXbTzZgpWRzdWazAHJLLBWZ8Gs7QcRl8/Xk4Wq2A4qlqE7tDZMyUTJJSfLxWQ0OuVeTSNQ9ffJ2NXi/ji0/C6TZCTeumuZQtbuTqzSdtXAlJPm7ecaPR7iauWClcLtczj8G/CWazGbVGJDZayeghoXQamMKrL2upXlnNgwQvP+ywMryfiWovqVmxzsKwfgVbcA8cciJmh6MWtGglHVazyK59Nh4kerlwxY1PgC/nZpGU4ufk3icxpcMhsnGXlRVrLURFKJg/NYJqlTT4fAHZl007rezfGJendS6KEp98mYUx2ob7vgsVajy4AQkVGgRBIEuWhMboJTxMTmzs88nfAMyb+yX3bmYiXaxOMX8sQZKZW1ykklQLmfAkBhMlkQTjOTq+JaNt7+Q/1yJYPCNAfCYkeRn3eS7mKyWpVT+F5u8q+O2sjZ3fxeWL5Vo0MTB7iZlaTR7RoK6ejCwfx8+4ELxK1MYk/OY4HElhRIaZ+ezjQLwaFaFg5iIzMpnA229o8zpmfjnqYM6yHMoW0+P8s5VWiQp8z1flt2/fT4SFKPhogIlte+yUL63k2K5idB2SWqR5h0YjQ6sRuHPXS0hmcSRE7nKFqryep8MnR064txR6KZI2XX5j9nQD878xo1YJhRq7QcDtfe3mwDzYvtfG6o25eeYZJeOVNGukp+ewNCaODFSKi6LEz0cCMeSAHkH8dtpF/25qKpRRMWVWFm83eu+Zx+HUqVPI5TLeaajgwPpb6HyGAPH5F0QQh9nxoEjzm5LxSnJtEp9/YiIuDqbOz2bHARfb9oNMJhEbreDw9mJ5sfKYoYEK+84DA0mky9fdTJufTVqGH5UScnJFft4Ux4KVOVy44mHB1AjmLs8hN9fCweMajp9IIyXNR906YVy6BU6XhEEvkZoucfycHo/bgsXyNz3d/2Lk5Nhp3liDXAGN6+vy4pPypZV8PCmTqAg5bZsbcLkklq2x8PYbOkYNChju+PzQ5P1E0jL9jC+kWlcmE+jUJohd+228VsPHlClnUHqNGDFRiZp5sgh+yU+67CHxYmns5OKQ5RIqPZH6UaLGRdFJXr/kIzZOYN3iaFwukZY9UsjO8ZKdnU1ISMH1uzAoFAr8+PBI7nyt+gAmKRohRUVW5lnerqvl19/sLJsVVWB/j45UUL6MssiOAYNeRmaWSFa6DAcXsZOLpLFTtgy8VMnF7fseWnZP5tC2+HzmPlVfUvPrlmI0aJtIo7d0RIYrGDJAx9cTrxNtK2holGG8xqiBgRhSksDtthZ4TlFITU1FJWmRCTK82SGcOOvk9ZpaZnwWTrs+KQzrZ6JlEz0xUXI+GJlGllkkPERG8Xgln48O49gZJ7sP2OnYysiEEQX5hvZ9U3i/ZaDAYtUPuSjkAk3q6/jikyeGllPHScxYYMZqEzm0rRgDR2bx64ZITFIExQlG/ZSchkpQQ1YknftmoLhTnZJiFN40D5f+cKJCTUlBw6WU86hK2AkKNj3zOAC4XGpUf+4lAjJiouX5iM/HeKzR3ffDdBLuO4miII/0GHZy8eOjLNXR/ilbkCuZucNl9DIdRCWgV/jQelQ8TLuJTJITKkTillwkcx8L2RjDXMyfXrxAUi7IKGfR7BD6d81FnVM639/8ko+ISIF7D3zo1HLOnj1L48aNn2s8CsM/Rn4uXryYWrVqUaNGjSKf88cff3Dq1CkGDRr0T73t/zkIgkCjd9qj8n7LvOUWZDILDd4MaOys32olI8vP6nnR1H01cOBbtyW3SBMWgA+6m1ixzkLdp1oCqr6kZueaWLoMTGHLbithIXKaN9JzZHsxWvRI5lGSj1GDQth3yMHLVdQM7m3Ke21UhIKlM6No3jWgBVkYoiMVREcoGDw2DY1G4IPuwUz+2kfnbsOeayxu3rzJvZu7CTZ4A0ZDnYLy9Ixu3vHQfUgq6xfHUPnFglmAkGAZdodIsVglO7+LZcOOXKq+nYDRIOetOipWzokk1yrRb6QLY2gDmjdvXeAa9eo15M03G3D58mXMZjMDGpaiePHiBZ6XkZHBDxu+wW5z0rZPBrvXRuTThrp5x8PMJRqWrvigwGufBW3adqZf79U0ayTmI4AgICx/8463UK1WCDh+1qmlY+bECIwGGW63yIYdNrb+aOWFEkrq1Co6K/lGbS0Xr7iZNj6cxh2TWD4rMt886tgqQBjUa5nI4D5BSCJMHFVw03C7RZp2Ssbvl5DLBSy5fn7Y4WPH7uerfouLi+PUOSeVK+avxn2vsZ6NO21Fzsdd++28UFzJR59lMHl04c7LAAO6B3P4hJPfTjkZNzyEbLMfrUbIV0HzfksjtZo8omMrI3vWxzJ5dhYffpqBTAZuj0TzRjoWTivosPdaDS0LVuaQnOrnk+Eh1Hkvg1dffXb3vn8rDh78mfca+TAaCpJ2Go2M4f1NnLvgyjNbC/6L02ulCirOXnBRs1rB1wcbZbxRW4tWI3D9loc2zfQM6hWYQ5NmZjFmSCjvvKXH6RRJSPYRZJQRHang8HEHH0/K4IUSSl6vpSU8TM7g3qZ86+SjRC9ZZj+Hjjm4ekPk94suypRSolG6yM3NfS4do8fYsnEZ3y/MH8Ds2GejY2sjt+54/1bz0u8HpKINiAAcThgx0cveXyyc3FMsX2dAzWoaVCqBM3842furnW3fxuSTbbhwxUWnAal80N2EXifj1ZcVnD4vo1t7UKkEKpTNvz79fsnNC6Wfv9pLo9FQ+7VmpDz4gdv37PmIz6fRu3MQ9VonYgqS0adLEC+UUBIRJuf2fQ91a2tpUFfLsdNONu+2cv6X4mg0BYkCv1/CkiuyZHUOc6cUntyVywUa19dR5UUVc5bn0KyhHp1OxsmzLhrV0+VVFVevrKHuq1paNTEgl1NgfShVXMmjR/eeayxat+nIls2r6P9xEi9XUdPwTR1Wm8jmXTbuPcxfefU0Dhx28Oaf8UP7FkZea5bAzv12HA4/RoOAKbhw0iQqQoHDGZC0adNMz9LVFh4meImPU9BlUCrD+pry6VZ9PjqM15o9YkCPQEUIqorsO+ilXC/o1TGYLT9p2LwXFk6LpO+INO7ct3D61FFiYks91zj8W3Dnzh3CTDLuP/JS9SUV+3+I48RZF7fueShdUslL5ZSsXG/Bkiths0nYnRLD+5rQ6WT4fBIbd9iZ8oWHOHNNEECLAZchk/JlNFy/42XxjEhqVtNw+bqHWYvNeXP06Eknn8/KolMbI6vnR5OR5WfRKgsqZS7zv4ygYysj0ZFypnydzaxJgd+JTCYwfUIYF68mcyP3EDq1kjJlZSjkAjdv+RGyI8mSJ7JrZQSTZmZz/LdDzzUWHo+HrZs3EO4qjckfC0CQEEKsVJLzHCNCisVAMF51LrmG+9R5A6KjVKRlylDIlZy74KH38DT8fgHRHIIh/RWKCaFIj15iy9pTzJyvKjSJPWKAiX0H7XRpY2TfIRuHjzko+4LIpNEeDh+9xZ5DFsZ9GJv3/MZv6YgIl3PwNwczFmZj0Mmw2UVqv6xh4/Jo6jbOIubPajFJkpCrn684YNvWVYSbBG7e8dKmmSHvcC79D4VjBoOMqRP1DB19ltsuOfG+igUMSAC0gh7JHM7l67mcPOuk8ouaItuwFQoBtTrwt/fe0dOubwoVyypp2iCQNOrTOZjypVV06JtCiEmOWi3wRi0tPyyLIdcmMm9FIBkWEyXn9j2o3+DZ48O7d+9iMQuMHWFk594HRGcUbRwV6niBbbtuM2pYwZjZ6RQRhIDG34YdVob0MXHvQUDaJinFz5oFUQVaZl8sr6bH+0Y+npjBzInhTB4dxuqNuRw96WTT8hgEQeDoSSdGg4z0TD8jBoRQ9YSVb34oTtVqL7O8WzLb9qu4eBPa9k4GQYnRVIVgkxqjJokKFes/8zj8mxAZaUSpDnRZ1aquodpLasZMzuTnQx4G9TXw4QemPO3Gdu8FknxjpmQyrJ+J+YucpJolXihVNOEHAVImNlpBpapuHv6hIV4sgww5ZikDu9xMpvIBQ/sp2b7uPH61BZ8oIKY/aX2XC3LUkg6LlI0eI2btfXxBGQiSHGVmcXxqK0N6BWJTjUbGzu9iqFL/IXfu3KF06dJFfq6nUb16dYwmPVdyTlFVegP5U4kft+TiNpcJvQeJyT4qV1TnnaGfhlbz9wUkkiThdIs4sCEpnSgNToYP0nPsjIu2zYMQRYn9hx35iM/HUCgERg0J4cu52cz7IpLuHfWc+yOLg3tPY8qugA4jDqxYwq7ToJmLLu1NeDwSN+96CA0pqBlfFGrXrs1s2SzwgzbrBXoMOsGyr0Op/4aOH5bF8O0GC7MWm8k2+6lRVUN8LCz5Kiqva7VEMQWNOiTR6E1dgcTR7v02IsPlhIXImfhVViB5UkJF57b55QwEQWDssFA69EshPdNPeqqMOKlMPtIz37haQrl0IYMKYiD597g9/jFKii9yLzeV+PhnmwuPkZtlwyN3U8xfmhQe8nbNojtHy5dRYQwSQO3E5S7cgMgjuUjlEdV4I9/6HySEUEV6jZvGX7l8MIIQU8B75fMZFvbu/x0xpzqPuEUJyhFFPHGVzxZYPx+jVnU1BGVBTv7HszQP6N9FzVcLnCgEBUZj4TKGz4t/VPMzMjLyb8nPR48eceTIkf+Sn/8DevcZSvu2W6hbw0zrZgYeJvo4fNxJxbJKkMjnfHznvpfqlYsuAQ4yBvTf/gpJAqdbYv8PcXlOve/3T6FNMz0xUQqGTcjg6g03J/cWJPsgENz+nRZn5YoqGtTVMWF6FlO+9tH+/b40aPB8bP2a1XOYOlZO+TJRLP3OwrtdkjDqAw7lcTEKXG6JiuUKJ/2OnHDyStXAuOh0Mvp0NrH9Jz2DP1zIph+W0H9sMrGxxXm/+yAqVapUZEAnCAJVqlQp8jP+/PNe1q2ezIj+Ep8OUHPgsIGG7VMoU0rNi+WDuHJThk+KZ+6CeZhMpue6/8cwGAx8PHoOLXp+yNBeIk3qq3E4JVZvzGX/YTsCAQOfvy7Yiclejp12YrP7qdM8AZUKrDaJGlVV/LA0mk9nZJFdiIvrY2Rm+zEYZMREKShTSpmP+HwMvU7GuA9DGDMlkx3fxRZyFVCrZTSsp+XISQeCIDBmSjYDh8x57uo3QRAIjwjDaEjO93jTt/UsXJnMO2/pCjj4rViXw90HXkJMMvx+iSBj0ZtAcJCca7dt5FpFmnRMJjZagdUmolAIjBkSwitVNcjlAhFhCj6dkcXdB4F+PpvNz6Ht8Xw8KZNJI8OLnEsN6uo4e8FFq6YGurXX89tvv9G06fO3P/+bcOf2JRrVfBKU+XwSe3+1c+W6B1OwjErlVVy9ESA+5y7PISZKwR+XnGSbRZwuCVGEnkNT6d89mEE9n5h6Jaf6GPJJOnOnRDDy80zUqkCl/NWbbkqXUHLirJOJIwMVAVqtjHKln6wz9V7XIkmQYxEpHld4VUbxYkqKF1OiVMrYvzFgNpeR6eOrRWb69m7Jrh9PPr+Wl2QtQO5arSKlSyopVV/Jhu3WIjXVNuwEu8OTZ/jxV/h8EnJlDPHl+tPROCsfaXbhipsRn2XQqbWRfYcc+dqkH6NaJQ3jhoWwZnMuA3uYUCrVnL+mICXNR8xfjC5EUWL2UvhsyoDnu/8/MWjwWMZ9kkRE2M9FPkejCRDVWo3A0tUWGr2pJzRETpmSKo6edJJlFqlZTc3bb+hp2D6ZMUND8lV2JiZ76TksjeAgGcmphWvDPkZEuBynC159WcuRE07OX3Zz466Xrm2fBGmlSwRc3ds1L/w7v3TdhTn7+SphNRoNK1Zu59PxA/nt1FkSk314PCIZ2SIdWxvp/VEai6ZHsP+Qg/QMP6VKKKlUXsW0+dlUKKukSccklErweCQ0KoiJlHPx6t8T5G63xDfrLcTFyDHo5IyenEGPjkHUrq4pINjv80nY7BLmHJGlX0WyYqOLG/eiWLH2JgcOOShfIQpBgEdJPqZPCKfLIDNqtbFQo8z/ImB4lJMrolKKbN1to10LI3VqafMSmEtW5XDvlpIQR0lCHdHMnnWKdd9lozOAywnKrGIUc5TOaze0YaFYrJ9ffnOwY/UTM8BqldR5MWNispep87LZtTY2j0goVxrq1NKyemMuU+dl8+mIMN56XceMBeZ864sgCMTHKSheDOZNCctLInq9Ep9Oz2Dvr15qVtMydmgI3YekPddYXL9+Ha/dR3Ff6bz2OIBwIYZQKYoUHnJPd5qoGInSMTJy7DI27XRjd4jM+yKSkZOyyDhfgmDCAu15f17DQiay8HRaNC5cPVQQBN58TcueX21s3W2jZnUNLZoYAp1Ew0L59UT+5EHPjkG065PCdwuiiYtR5MlKSZLEiM8ykWXG5u0DuWSjNTyfLFR6upl6r2o4dsbJpyMC+9XpP1ykZfi5ddeTb9/Ke02mD5UCVm+0MvQDA1cuQ+qBoitvg91xfL85BZdHwmItmlWVJAmXWyQ13ceGbVZCgwUGjEonIiKLmtU02GwiWWaRryZG5HUUPMbt+x5MQXJEUeLOfS+9OgVx48YNateu/UzjcP/uA+RpJRk7OYXGb2u4vLFoElmGnFxr4eP8w04rLZvoGfJJOhM+CmXaPDOzP49ArRJYtsZSaHcJQKdWQcyYb6bvR2kYDTJavWtgSO9gtu21c/y0kwtX3EwcGcrEr7JYOjOSBq+buXbbyIk/wrlwLRSf34sgQL16DUhK0+D2yJCTxPnLDxkyouEzjcG/DVFRUfh8Weh1Aj/udzB6vA1FRkliPSFsnWtj3dr7fPyhmnYtdazfbCchQeK3ky527c5EY4nj01m57NhvJTXdR3Rkwf1dkiRO/+Hi94tO0tIlBo3K4au5+wmLEGnZVEed2hqu3VDx/fZcvIZcNq+MZc8BB4vnnaCct2ZeFWYJynFBdpQSJWSM/9hI04Za7A6JFWtusXFnLi2axOW9p0Yjo2Y1DXfu3Hnm6rawsDAi4jW0b29l/4GDSFkRiFYjdqw4sFGB6ijTVIwaeZKO3Qufv2q1DFOwnAcJXkrGF4xpj55yUqGMivKl/Zy/5ESWHs/Fqxns/C5A7q/dnMsbtYtO6L9eQ8vnM7Np1SOJ12po0QeLOLQppOkyqFhGQ7nSCkYM1VG5YgiSJDH2i0zq1NKQ63124r9ixYqISheJ4i2EknepVlHOJ19mkZOb8WfHETRvpGdoHxMajYwtP1pp3DGRiDA5RoOcBwkejHoZ9VolEBWhwOuTeKGkAo1KxsFjDt6oraVWk0f06RxMnVpaWjc15EmhCYKAxyPxRi0Ng3qZ6NjKyI6f7ERHC6TgRE3h5KdXZUEnFW16qxLUOGwyqr/y7OPg8/lQiiq8Sht3fJfwx9zD5y9cDxcC+7HHI6HS+Mh0p1BWqpxPtxYghYcUo3ShZxaFoCRcLMbvl6w0fFNBXIyC5XPD+GhCJqtXX+QVf0O8uMnQ3SZeUXR8KQgCCCLJ0kPSSQQk/PiIjHSi1RjQWOJJdybxyiuvPPNY/B3+MfLzWeD1ev8RodL/65DL5Xz/wy906dyM3QfuUqqEgqQUPx99EILVauPqTXdehuWPSy6yzP5CW3kB9v5qJzXdj8sl5lXLPUr0MmhsOhM/DrTm+v0SXQalkp7p5+x5D1a7C41aIDREXsD17DGCDLIiNw0IVCT27xaMxwNfL9jyXFpmj5GSdDtPAPhxZdXTupQ9hqZz/rKbmtXzLyxpGT4OHnMwZuiTSkC/X8LpVlC9enWqV1/+P763KIocOLCXHVu/weu1Icg0vNu8G++91wbln9aCSUlJbFg7md3fqfMC/hZNDLRoYmDdFhsbdhdj2oxFREY+e/aqKNSoUZulK/bx5RfjmPjVXqpXVpOa7uPDfibi45S83z+FD3oE0+IdPX4/fL/dysKVOfj98O28mDwn8hyLn4lfZfHKOwn4fErSs1xFVk9t2mll2cwoTpxz8uorGtZtyUUmC5B4T5MBzRrqmTw7mxLFim7PiY9TMnJSJrVf1hIZU4VmzZ69pelpxMbGcO/hQ3w+KS+DKZcLrFsUzcAx6ZiCZTRrqMfuENm4w0poiJxF0yPYvtfOm69p+eWoPV/7/dPY8ZONHT85GD88hEG9THnuc2kZPvqPTGfkwBDeqK1BlCRWz4/G7RZp3TMFb5iC+0mRKNVqDp40FqjOfYwHSWqcbjlHz6ixOXSk3L/HmTNnqFWr6CqFfztMIVE8SgpsmOcuuBgzJZP33tHzdl0taRl+Zi81I0rQpa2BtZutjB4agt8PpUqqGPFBwCjOZg/IeVSp/5BmDXXcfeDj9j0P7d4zYLWLRIXLOXfRxaJvLRgMMi5ccePxFu3SKwgCxWIVpKV7OXdBKmBo4XAEiNekVC/FYhRMmJZFSrqPUsWV9OsajE5r5bvvVtCzZ//nGguPt+BjMdEKNu+0MXFUKA8SvJz+w5X3W3+MY6cd/HIkh06tdazcYGFgDxOSJHHouJP9hxxkm/1cvu5GJIxtW5fzxagnB+Zss59Rn2ewZWWgOufuA2+eTMZf8X6rIFr1TKZPp2D+uKLk04kLada1AzM/C7TDC0LAbX7cNBf13xlMXFxcodf5nyCTyZg4aRbdOxcdBHm9Em63yKNEPyHBMuq8l0DLJnqu3PCwal4UtV5+suZ5PBLdh6QiiYH1OyXNR7s+KaxbHE2ZUio+n5XFyXNO6r1eeAB55g8XIwaEkJ7pY9TkDIb2CeHzUaHsPxTIot+662HLbitHTjo5/YeL6pXUDOoVnGeuJEkSc5dZgKID1KIQGhrKoiUbebv+K9y6Z2bWxHDeqK1FoRAY+0UGbXqmMLi3iTdf0/L7RRed52YjCBIDe0RSrVJgHXQ6RWYuNrN9rxWNWoY5x59PB/cxUtJ8ZJn9rF0UzWczspg6Poy+I9IZPTmTnzcVK/D8KV9nM3lMGO2aB0jg9xqkc/5aGUrFv0ZS2hUUmsDvOsioxOYMouQLFRFkMqxWy3OPw78BL774IqIIllwf0xdmc+Ouh0E9TYSGyFm72cL5s3IqOt5CJagxqx9RtpyE9WEIoSlPGYv9uUy5JRd2ZSalywpMGhmWr/pJrwsYZCan+li+Npdxw0MLjQN7dDDSpGNyXmwZH6sgO8efFxNa/1wvft0Sl299VCoFpn8azvXbbhKSvNSspkEQnl3jDsBmsyH6hLxqRb/kx6x+iCckCQAPTo7+EMVL5dVIkoQkBRL2NrtIy+7JNH1bx6LzOcTxQt4104IvUv3tLFKzFIUagT2Gwymx8ycrQUYZA3uZeOt1HbVf1rBsjYWkFF8+3XxTsJylMwOVzVVeVPNaDQ0ZWT4277Kh0wp4PcKf34eT7Kg/iC/5fPJharUSi0WkTEkVgiAgihITpmXyzdeRfPRZBj8si8kXj7jdIl0HpRIbLadGNR1jhoYy8CMziRSyufwJn+AhK8dHieIBmZPC9hgInDWysv30HJrKkD4mmrytp2G9wL5qMso4/buLcwfi2bnPQZteyfj8gXX6nXo6Ll5zM3ZoKMvXWmjWUE9UpJyrCc++DsiRI/jUHDqgIDTGhV+XiMFZeBLFEZTAb+esWG1B+cbm+BkHG3fYmDoulHMX3Cz9LpdV86KIj1Ny7oILU3DRiXOVSkAmC8QG4z8KIzHZR8vuKXRua2TkoBB6vB/EsjUWzl5w8nabRL74JJyebR8QbMxh76FwEIwIAtxL0BEX5aJJvUzefi2TVxoJ7NyxmQ8/Gv3MY/FvQUqyE8njY8kqC7/uVROX8Xag6lEAvJFIKaWYOPEQU6d7CLGWQenT41GayfQ+wGRKp3njUCIiZMxYYGZOIZ0d2/fYaFBXx5k/XIQYZeze66bsCwp+2fmks69NMxgzzMR7XZNZuiaHoz/pCPeW4AZ/4JcChSUeuZVyFfwc3vHkt2gKhkljQniviYYPP8vg+yVP9BFjohTPnQA0GL1M/yyUryZB1w8yObdbQxylMAhPrmP0RPP7xaK7S1o01tO6ZzL7N8YR+ZRO+J37HqbMzub7pdFEhgcMRht3SGTeF080hU3BMh4lFk1spWX4EQSIjVbw4y92wkPllHlBQWSYgpt3nLxQRk9iso8z511s2W2jcX0d67bYWbHq2Y2fAMpUjCY9/Rqdmhnp2zUYnUZg+bocdu6z07WdkY8+eCJx0K65kRfLqnivazLBwQKR4Qr6dAmmdEklXy0MJPK8Xjh33klkuJyPB4bQdVAKg3qZGD05g6XfWaj6kpoNS2Mw6GVIUkDGo0O/FAb3DiYxxYtc7Se72Emc7nDUGaUJJjRvzCRJIl1IRO0unBiFgGSLiMjpkz/SsWPHZxoDuVyOW3IR6o3AE/GA/Rti+eizzHwc0NPYtNPKwxtaXrQ04B7XucRJqkiv5SNALWQTReGFcAAyayjXb2RTo6ofuVzAaJAxcVQIe/dmkOG6SNyLZsYM1DBjgbuAJwHA4RMOho3Oxu7zE1rpMpFOGZI5lODsKtgykvl4/D2quGqSKCT/I3qf8P8R+SlJEllZWZw/f/6ZdSz+7dBoNKz+bgfDB73JvC+0zP8mh617bMydEs5Hn2Xm6bv5/IHKicKyvLlWP/NX5KBSSdRq8oggoxytRiAl3cfsSRHUqaVFkiT6fZxG/To6BvQIziN8klN9tO+bwm+nHIVW/PV438iMhdnMmVyQ2EtO9ZGc5iciTI5P1P1HxCeAKFGAWHi6ZFqhCmLYpyKjBzl57x0NkgRb91hZsTaXhdMi8/3ANu108eZbHZ7tfUWRMaP6Ub7EVVbNVhJikmOz57Lqh68ZPGgTCxdtQKVS8f26JYwdUnglVdd2BrbsTf6PtP2KQnBwMJkZqYwaYqJ7+2CcTpFBY9ORyQQG9Ajm+FknXy0wY7H66dDCiN8vse+HYvlaEUzBcuZ9GUnXQSn07hzER5+aadPLiV8MSAV0bmOkQV0ts5fkUKmCCo0mkPHWqAVeKKEKmIOMzyA6Us7MzyJQqQTsDgmNOmD0UlTl2cmzTkDg9Hk/VaqG8+jRo0IlBP4n1HnjXf44eYFZi82MHfZkIwsPk/P9kmjebPmI3045GP9hGCvnRBERrmDkpAx6dQqiQhkVTTrm0K19UL7NHZ5UybZrrmdo3/xrVFSEgvWLo2nbO+AC+OqfxIlaLcPlkVCrZSxZXxxJBmt3UOTBSRThTiIcv/Cn6yG3uX37zn/Jz7/Bu++2om+PqdSvo2HctEy2fhuTr7KmZRMDn8/KZOmaXDq1DuKnX+ykpPnRJProOSyNVk31dG0XxMcDQylTUsm+Qw4WTY8kJkrOZzOymLEgG51Oxu8/F8+r6pAkidebJxS6ST/+u8slodfJsTskVv+QS5e2QcxanM3GnTZMwTJCguXcvOMhJkrOuA9DKPeCiqs3PUyenU3Fskq2bVn23ORnufI1OHvhBDWrabh6082EaVkEB8kIDZHx4YQMAKbOzSIsVE6XtkFIUoDQT0330aWNit8vubn3yEdiko/fL7l5vaaGbu2NyATY/pOdIyfM1KruIDXtSXCxemMuQ/sGCJbEFB8RRRjPQeAAmJLmo/cIJ126f8LsmZ8wcpCeY6ddfL00JxAU6QUeJenoXr7qc917wfdSIcjCuXrTzUvlCwZDm3ZZycn1U6u6GgGQySWcLomu7Yz5iM/Hn3vNwmiq1H/I5NlZON0SC6dF5Olx9ukcxKCxGbxRW5u3Pz7G3Qce0jP9lCutYslqC9/OjaZyxQDh8vnsbLbvtbJ6o5XJo8OY92UkkiRx4qyTPh+l88UnYcTHKhg/NROFQkKt+c+13QYPGceCuSMY+XkGY4aGkmMRMVtETu6Nz5vDr9fU0r9bMO/3T0X2VAys1cr47OMwfvzZzughoYz8PJPlsyLz3avPJzFwdDq9OgbxWg0tq+dHM3RcOuVeUHLqdxdhf2mv93gkzl5wM2XsExmUimXs9G6fyOqtcYhiTbKuBR4fNzug/SzIJdz2K6T7Cu8g+LdDJpMREhZPVsYDNi6L5oNRGez50yglPV0iyF2KHNNNRFFCCk/h3I9RDPgohz8OXCXcVv5Jxadk4ZbqNJvWBLNgpYWyLxSsDvzs4zDe75+C0SDj89GF64kLgsDrNTVcvuGhZjUNaZl+gp/qrNjxk43u7Y1FJpGG9DGxYbuV9i2ev40tOjoap0fEKdmRkMgqdpIPh2jp2EbPnfte5i535K0LgiDk7ckGvYz+3YP5YZsNJQac2NGgI0tIoU6zbBbNCmPavGx+PuLIp7X/NH454uD0vuI07piE7s/DZJlSKmZOjODwCQfbf7LR4al7KlNKxd7vY/npoIMhY9LQ6mQ0qa8nPk4BYgJXr99HIZMTFu5FLn++g12F8iV4mHiXxz6ih084eet1HTWraxnS20Ttpo/o0NJIpQoq7j3w8vMRB4N7B/Pp9EwG9wrhxm0Pvbpr6HfgLkZz4cmkVMUdTEGwZEYEXQal0mu4i7ULo/PpRx895WDEZxk0qqdnwdQnsj8Vy6no0MJIj2Gp/D/svXW0VOX79//a03G6k+4W6ZAOASnp7pQQRRRJkZIG6ZTuUgmVRkIapJvTOTNnznTs3x8Dg8dzjh/w6+f5LZ/v816LtTgze/bsfc29r/u+r3i/y5eSU7dNPM3qa1m3MJwAfylOp8j+w9ms3Wpg3nIdCoXAkhmh9ByeTNsub84J/0G7Vvx0YDQVjLXIsLwgnicEioVziV+ZxCyy5akEOkXeaxNH8cJyIiNkXLlho3ABGTtWRXDomJlyJeWcv+Im9mVnR4micqYtsOU4lyiK/Pqbh+/QahGpVVVFjXfVDPw4mSyTyMl9MbmqpVds0LFotZ6v5qWTlOImJiqR96qrGTM0hGyLFI3KjUr5KhEgMHpwADOXbP1/wc888ORBIneuCcjkTsrYauZo9wZIIwmZNZBi1kovq8rA3xlMGIW5kXWWK9etNKqr4cJlK0PGpjB2eCBFCynQG1ys3GhgxXcGKpRRMHdKCEM/SyU9Q8K+rUE5KM3AsyfdtjKCKo3jKZTRECd2QohA+jK8kqq4z5ghaXkWRbxbUY1SYeDJc4e3o/PydSsfN3vzPbPT6cTP1+UtLAsLkhNEeI7Ap1t0Y1C/oFKolJ9PmXIJsL0SNrZa3Qz6NJWgAAlBAVISkj0BzfWLwr17psIF5AQHSXLQgtSuquKbb5MY2sc/zzXz6i0Gvp0VRrWXhUrXf7fRZVASO1ZGMmNRJj/8ZCI900VUuIyGddWs/M5AtZofEBkZmetcfwW9Po2ZX4bQuY0PXy/I5LdrVlo18WHMkED2/JDNyV8TWL8ogqBAKTabmyGfpXLuUCxzl+moWFZJ4Vg5E2ZmsGZ+OCazm+u3bfTo4EtSspOv5mWiUUkYMykNm81NkYIe7m1RFNHpXSgVAk3rezpnewxNIjpKzhcjg5g9QUlCspN5S25x5mclIRkViecJmZIkgnylWO1WMm2pBAm5YymZsgSCQp3oMhPzuNu88Wq+k7rVFCwop0xJJaMGBTDo01TWLshJ23H3gZ1JszMplNECmSCnFO+QKiZwieP4iAFo0JKFDjs2rJjzFO8SRZFMWQKLlllYvVyKW3TjE2xl0jgfNP5OevQ38clwD93c0+dOFq7Se7mgAWbON7Bmo4nB/X0ZNcjXuw+7/ruNngPPE/CsNuHISeQ5UpmI3W5Hoci74/dt8D+KzHTu3DnH37t27WLXrl1/+Zk2bdr8T77yfxVkMhlutwuHA5QKz4AuUlBBy8ZaBn2ayrRxQchkAstnh9FnZDLtW/rQpa0vKqXAoWNmlq3XExwooVNrHx4+c/DZ8EDa9knEaPJU/9V4V8WVmzaiImQ5+OrAk6E5vC2K97sm8usPuYOfBWNkHDxqIjZKx/C+/t4B+/s9G10HJ/Pl6EDWbs0iLLxIrs++KcqUrc7Zi8epWyN3ZsRuF3kWp2bdd3vZu2cTa/r/hCiKJCeZGdk/gOJFPBOJwyGyfb+F7T9EsmzFm2WRdu/aQuXSv/PxoNcPuo9Wwoj+asJDEli5Yh5t2/XgzJmTdGuRO0D7CnWrublz5w516tT5W/efF1xuN9qX7WNqtYT1iyJ49NTO4WNmYiNltGuhZfNuI+cvWyhbSpEnB4vb7REn+eiLVApEyfliVBBVKipJTnXx7Vo9I8anIZeDXCay62A2S2aG5WhT6v6hL7MWZ9KyewKffeRZQPfo6MvCVXpqVsnNCZWR6eLhEwdXfo5FEARu3rnFmM868+XktZQuXeat7r9lq/bs2LYMf99Mug1NYkB3f2KjZFy/bfOq80VHyOnZ8XUrQZbRTWiwFJlMYPH0ULoOTqZfNz/avu+D2+0JlKz4zoDoFvl8RN4bPR+thDIl5EyancHhbZ6KNVEUSU51ARImjX2OzuBm3nIdw/v5ExuVM5Bx6BcTIp4q2eRUF9sP+tK3/6i3uvf/jQgICMDm9KfPyBTGjQjE30+S43l79NTOmQtWenX0o10LH8wWkY07s8g2u/l2Rij7D5uo1yaO3esiad3ch6XrDYSFSL1E31WaxnHtWIEcgR5BEGjTzIe9P2bT4YPcG/PDxz0tML9ds9KxtZYla/XMWpxJTLScn3ZGe6ui3W6RdVuzmL9Cz4bF4VSppGLT0nA+mZyOxZz91rboP/BTPv24A9M+tTB1fgYbl0TkqLx/8txBz+FJSKVw47Znozaktz/lSilfXnc2x89Y+PWShSUzwihfWone4CI+ycmA7n50buPD0M9S+f2enS7tPM/PqfMWRg4IADyL3lv37Ple37M4Bxq1hJjCH2K1WPmgUSrd2mkBLeLL3bkgCOj0LrqPmMC67w6/tQ1e4csvhtKqsZkR4/XMnxrqrWIURZEDh01Mm5fJwB5+LNugp1ZVNVKphBNnLcwcnzfnr0Ih0LS+hjbNNIyckE79P1R5xkTJ6drOly6Dk5k4JogKZZQ4HCIHjmazYoOB9YvCOfmrmRO/mnn83IG/r4QeHXwZPTCAL2dmcOFQrHd+FASB2tU07FilpPYHcZQtqaDd+z58/5OZoqX/3jwhiiKPHj3E5fIswg/9YuLG7zbOfB+bayOiVEqYMzmE2d/qWDM/Z6traLCUNs21ZJvctOyeSI8OvhQvouDeIztb9mRRMEbGiV8tjBgQSHSkDLtD4Pf7ArWredpu/9j2npjipGQxea65oEmdDMoUy+bnX0P48RcZfn5K9AY7WlUWZstTMtINlK/0PwuM/9+Mrt2Gsmj+Z4yZnEH50kosVheCIHD0uIVWvTLp2knF0eMmAgPVKBQS1n4byIatOpatOoElWw4SF6ERbgbWlNCknpaFq/R5rl8qlFEyvJ8/k2ZnIor5J/ScThGpBB4+sRPoL8nBj/08zkGdGvm3QhaMkfPTSTNzl3m+w+VyvXFnWFRUFAq1jHj3LZSBJn4+EOitpL7zwJSvKA9A47oaJs/OoBAlecJdAgnFGvaQqV94ggX9u/vRY1gyNd5V5aIZWbVJj83u5ovpGaiVEj4an0q1d1SM6B9AYIAEq1Vk1UYDMZGyHIngpBQX0+ZlULSwgoMbo7x2Gj3IY6d+o1MYNSiQ1dvz7uDKD+XKVyY2OIVNO41kZLp4/MxB+TKejeGN2zbmTArBRyvhWbyTd8or+XhwAPNX6AEJu3/IxuEQ+f2eDUmwDH12AgGO19X4oiiSorlPo4aQkCZnxiIdC6eFsXl3FvNW6NDp3YSFSElJc1GmhJyCMXLmTMpN+yOTCcwcH0LvEZ7q+gtXrFy6nowgCPTv5keHD3yJiZKxaLWebfMjefrCwd2Hdio+fUrdunXfyA4NGzXEiZOUiHMMGaSg4XtB9Bx4FjGxAAG2WEREUmXPSBae891cf9o298zrz+Ic3H1g4+dTZlo01nDomJl12wyULanw7iHAw/1YMEbG8bNmGtbRcPWmlc+/TqfGuyoy9C4uXbUhSODOAwdKpcD4kYE5qqVtNjdzluo4dd5CoVg5EqlAscJSHjy20+wLLQqFSJAid+VcmRJKpBLTmw6H/1WwWCwUEcuQYHuGRsj93CTwmArUzDUeJYKUku53GTXuHNfPavjy4yAuXbcye4mOlHRPEOvxMzu1qynZvCwKp1PEbPLwYr5KqJjMbrbtM3L4mAm3G2pWUSFXiOiLH6d4ETkpaS5SE1T4pZTH7ZdByyZabDY3P/xsIj7RSUyUjFZNtCiVHoXx365ZKVJQzsUrFmQyOPbLoTemfJBKpRj/QEfxQUsFJ/bH4ZflCTAZxAwyw66jUjiJS4SpczO4cMVK/27+hARJ+fWShXnLdRSIlnH/kZ2tyyK4ddfGrCU6VswJy0X5s/cHEzbL67H98ImdIWNTKVtSweiJacybEuoNsImiyI79Ht9UtdLrxE6lckoWfh3KkrUGJn8awjvvJbFthx2VykqhAjI+HxnIlftvx4tvtVpRKx3ewGeAn5TvN732Z90/9OPyDQvdhyXzw+Yo9vyYzYetfAgPlXHrrp1ZE0Jo3SuReVNCGPllKoEBUupUV5OQ6OTwcTMBfh79h5ZNtIyemMqJPTEsWaPn+5+yiQz3dJhJJAKtmmgoEOvRGnm1/ipeRMGKBQpWbzIwafpxog1VKeoui5AhYBKN3OcaZtFIjPCa29NIJmKhu4zq7cP63W+3X5BIJWRK4mhWwhM7adFIi8Mh0rJ7AtUrqwgPlXHpupXLN6zYjEosmPB9yT0dJkSTJD4nigJIkBJDUezYeMY9Asit6fGEO0hcCgqnNPYKDTpTHIwdfYUsmYsxw3xf/j5uNEopi5Zms3BJIq3eV9CovpJvl9rp0UPDZyNyVjtXKqfk0O5gmre8SnRKHS5xHKXWwePHjyld+u31Av6M/1Hws3Tp0l7HcufOHUJCQvJs8ZVIJGi1WsqVK0fjxv+Pv+RNoVariU+0Eh7qz43bNixWEadTZFBPf0oUlTNqQjpPntnx9ZHw/aYo9h4yMezzVBwOqFNNxYYl4Qz+NJU+XfzpMTyZ8FAZy2eH02VwEg3rqmn4YTwSicCBfLga/XyllCwmZ+VGPYN6+nt/63sP7XQalEzjuiqWrNGxerOBoAApZosblVJgaB8/Nmw34OMjJdA3mbi4OGJj81cRyw89e49g7Mcn2Lkyp3CDKIqMnWajc9cxBAYG0n/ASPoP8IgpWSwWNm1cwfs9DiKT2rFYJdRr2IVlK4a/cbn0jz9sYv+avI/t8IGSrxutJ/7p93RoaWbHAQdfzMjgs+FBNH4vZ5A4yyigUuVf0v538H6LTqzcNIld32djtnhUeyuVU1K/lpo5S3U0qKNm1bxwklKdrNuaxZQ5GUz+NAi7XeTYWTMnzpr57ZqNutXVjOgfyJ37dqbNz2TelBCKF1EwfXwI75RXcuaChY6tfdh/2JQj8Hn1ppUvpmdQtZKSAT38uXzDytY92Uz9LJj3aggMG5fKlLHB3gnz6k0rn09PZ87k19UAFcoo2b7cRbcRo9m4+ae3un+VSsWM2RsYPqQNrRrLOPRLNumZblLTXQQHSjm0NZpqzV/kaN0sX1rJr79Zad/ShzIlPWJfW/ca6Tc6BUHwtLHNn+rJ7sZE5V99VTBGTq2qam/l4bEzZtxuEX9fN6d/fcjFqzYWTwth7rKH+PlKaFBbjTFb9FbfndofzY4DWWw7oGHB4tWEh7+9wu3/Rgz7aBIzvx7Bms2eQKIgeFTOB/bwY95yPRu/jcgR5K9dTc1PJ018/nUGK+eG07COhg/7JXH55wIUiJGToXMRHirj9AUrnVr75KrmAxg1MIC2fRJxOqHjy2PcbpGDR02s2mRg+ewwbty2UaWSim/X6ggPk7F/Q05FeolEYEAPf57FOTh2xkLj9zyt3xM+DuLw8TfP5L5CVFQU02ZsYtjgNuxZG5aLcqRIQTnzpoayZY/Rm1n1VKdYOH/ZikIOx8+aCQ2ScvOujXnLdBhNbkoWVRCX6MRscVOqmByzVWTyN+lM/jQ4R9DD10dCgWgZp89beK9mzoWpKIrMXJTpEQT59Rm/3zrDjmVKb1WPIAg4nSKBARLGDA4kMjSL+Ph4YmJyt0v/J9y4cQNf5S0+G+5Djw9VzFiUyaOnHl7f9AwXcYkOShaXc+q8mfBQGXWqa+jT2ZeOA5NzcZX+EUEBEh4/dxIWLM21YerazpdKZZUs/07PmQueNqgPmvqwd30kk+dk8PS5ky3LIyhbUklKmpNVmwwcPWHi48EBefLEBfhL6d3JjwpllGToXNx5KGfc5KFvbYtHjx4xacJgKpTS4+sjJSJUyolfzRQrrMiXsqZ4EQVJKbk32lUqqjhzwULPjp7E0J4fszl22kxstIx966PoNDCR1DQXs5dkEh4mQ6NREeCbzYzxEQwem8p7NdReKhIfjYRMXc5W5ruPtKhVbgrFWOjVLp6dexLZtTwai8VNndbxbFgURseBbuo3bPvWdvjfgiM/biEzHQrGypj/VQiNO7zg6Qs3y74Jo0k9DVKpwKlzFsqXel312Le7L327v07i3Hto58N+iXwyJIga76o4ftaSm4PxiZ21W7Po2s6HoyfMvN8odzDxFSdet/a+fNg/iU+GBLBhuwFDlhurzc2eH41oNJIciYQ/4totK4YsFz+fMiOVSnC73W8c/FSr1dSs2ZjjR4/Qr5Uyx7ytVglk6PJvo8/KdiOTClgVOjR2Hx6Lt/H1tRAS7Nl8hYXIKFtczbuN4xna25+mDdWkZ7pYtNTC9WsuIgtLGdzLn/KlPTa+ddfG2KlpZOhdjB4UyO37NrbtMzJjUSbFCilITnPidoNGLWH32sgcAWKAgrGeBPT5yxayDIn5JtPzwgete7Jl7WEQRNr3S2R43wAeP/W0sJ++YOGzjwKRSATqvTx+5JeplCqm4ObJ14q7TqfI+BnpnD3zOwkZD5EbIjFZnWRrEqhWQyA6WuS3W04a1NZQq6qa5d8Z2L8h6iWnr0eEM9vkZui41Fz39goFYuQYTSI7V0d6K9yyjC6mL9Rx576dL0YFMWNRJmu36Jm1REf92mocjvxb8f8MiURCcISdPdsDvQGqK6eVdBrwlNOnniJFhlzhYtl0P2/gEzzq7oVi5ZQpoaR++3jKlZBTvbKKH46aqPAneqSZX4bQdUgyJ86auXDVyvYVEYyZnE7NKioWTA3zdoD9ds3KF9PTqVxBScFYOQ6HSNchyXT/0JcvP37d9vrwiZ1eI5I5ftbMO+Xz3ifcuG2jdNn/1xmUF+RyOcHOSJJ4kes9p+hAhsJb7f5naAQfbj8TuHPfRpmSSqpWUnlFMb9dp+PWHRsBWiXDxug5ecaGLkNBdKwngfvkuYN+o5Lp29WPzUsjkMkEDhzJJjhIypIZ/lSu4DlPfKKDtt0uYktTs+9QNlv3GmnfyofyZZTcf2ynVY9EPuofgMks4u8LK77TM3uJDmu2lODIpDe2gyAI+AbEcvVmHJUrqGhQR408IplsQyGyA55QsV4mU8f7U7hACGnpTpZvMLDzgJE9PxiRySTUrKJiyYwwPuiRgC1bwdxlejq39aFYYTlWq8iMhZmkprsoXkROt/a+zF9sxp7px7M4BwWiZQz/PNW7Bt++30jL7gmULalEpRI49IuJ1s20rJkfnsunNWugYcrcDNautxOoK0dhMQaJSUJ2uoHpT26iDD3O+AlvbAaePXtGraoask2eeemHzblplapUVFO/tpp2fRN48NhJ4VgZVquIXOZJhESFSxk1IY3F08NyiHSOGhTAZ1+l8zTOzIbtWWjVAuNnZFC5gpLD26K9e4jUdCddBiUxoEfeFbADevixZLmVQEMoVsxYRTMqNLxDXa7JjuMOSESND3a5gTLl3SxfEIJUCjt+fHM7AGj9JEgRefr8taZHm+Y+fNBUy+UbNvQGF43f09BtaBJmg5J7XKOM+C5awc9DE4NI4B8qUeUoUIhKnon3KUBxb0t8tmjAKGRSibo5uLdlgpxoXXVSFD9htYqkZzpp1TETaXIRYi0FEZBwfnsCm7feITJcxqcj8k76xUbLKVjcjjnFhgBYzJJ/jDrzfxT8nDJlivf/nTt3pkGDBnTo0OF/ek3/Dy+RmZmJ1ebm40lp1K+tZvMuI/sPe6qR6tfSUL+Whr0/ZvPVvAzmTA6laztfurZ7PbFPmJlO365+aDQS4hIdNOvscUp1qqk5d8mKROJRPI6KyH8YVCqrZN+hbNZtzaJ0CQUZOheInnHeorEvK+ZE8CzOyYrvdNy6YycuyUlKmovnCQ7OHozi1j0bw4d2YPnKvW/N8RYZGcnnE1by4cCR1K9po2olJwlJArt/lNGkeT9at8ndxq5Wq6nfoCXXrpxBIU2hdHGRqxd38+zJHcZ98Q2+vr7IZLK/XFzKJBbU6rwfMIlEoFQxgaUzZPhoAwAPZ1qvESkoFQJ1X1Y6uN0ip3+TMHBUpbe65/+Ey78dw2x2IbpFNBoJbrfIi3g746aZOL4np0Jzxw98mbM0k94jknn01En5MnJSUt38tCM6x4Y8MdlJr4+S2bzMU0n2YSsfvvlWx5mLlhzVQU9fOPhiegbbV0bk4IT7ZEgQfUYlM7inP+VKKxg1IY34RBfGbBdVK6lYPTecgn8i0Q4JllKysIl79+5RqlSpt7JBsWLFaNS4DUGBP5Ca7qZAtJSP+gVQpZIKp1MkNEjKmMlprJkfjlQq0LOjL50GJtGysQal0sNnNqinP4N6+hOf6GDQp6lkm9y43Z6N4Z+VqV/h6i0bu3/IZtNuI0ajG53BiUzqps37/mzYnkXLxlqqVlKxY1UkD5/YuXTdSliIlF1rIpm5WM/73eV06zGMdd+1/8eD4v83QxBECheQM/+rUK94TqbOxSdTPETmeVU3N62vZcOOLBKTnRSMlVOlkpJDv2STkenyclbqDC5P62EeUKslbFsRQcvuiazfbiDL6MbPV0LDOhp2ro7gk8np1KulZtLsdIKDZFSpqMoR+Pz9no2dB7LJNrkpUlDG2q0Gb3IkKFBKcNDb8zsCFCxYkNAQjbcl+8+oXlnFlDmZgEexdtCnKVQqq6RZAy1mi5vCBeRkZLqYv1zHhsUR3g08eLhtuwxOJjREwv1HdkrUfEZIkNQ754iiyCdDAhnyWQp3HvjQo4MfPloJD5/YmbVER9mSCmpVVfP9SRtul42l6/SkZbjYuvw111V8ooORX6bh4+ODTqf7W8HPfXvWMqKX5/9RETK+nRmG2+2hIlCrBeYs0yGTwslfzbR934fBvTxBjYIxMn6/Z/NWwv4Zl67beBaXjUohkGV05WpvK11CweRPgqj+/gsEPJQAK7/T804FVQ6xt/BQGRPHBHP1po2aVfKvXqhSScWV61a+22lk1txdb50MycrKYsL4PvTtaGLNlizGfRREraoqHj9zMGfZX4sn5TX9tW2hZcQXaZzcp8bXR0Kfzq+r5/f+mMWDx07atdDybkUVKWlO4uKNiKJHfLB/N38+7J/E+FFBVHtHiY9W4EWCI0cS6qslxWhSO51+nRI4euK14rxaLeGbicEsXqPHRyulbt333soO/5tw9/enhIbI+Wx4IKs2ZaHPgro1VBw9YWLech3tW/oQHSnl/mN7rgTFKzx4YueDplqad0nguyXhjJqQRpkSihzCZLMWZ7JsVhiB/lK6DkmiaiVVLvXzKXMyyTK6GDAmhTLF5WzaZaRPFz/KlFRw6BcTcpmELbuzGNzLP1cg3uEQmblYh93uJjxMSmKy1Mul/qaY/s00Wv9+lnatcn6uST0N3YclM6hn3rx5qzcbCA6W4PS/RZhbID7BhU0UvTQnl69b2bVDRGsqwdbZGrYsz0B0aNFklcGv0EVO7I3OwZ1WvrSSHasiqdM6nu4f+vLpVBsFY2RM/iQIg9FNoL+Ua7eszFmmz1VJ+gqN6qqZv0KHQiZ4BCve0BblypXjzEUrkWFSvhwVyOQ5GZjMMGJAADKZkGMDfv+RHYtVZFjfgBznkMkEZk8M4YOeiWxfr+XEuVS27M6iW3tflm0w0KCeL+9WcHPlhpXrv1sp+ZJeSyZ7Le4kkQi4/wNta3ioNIdYq5+vlNkTQ+gxLJmHT+wEB0qZOjcTp1XBiZNOto96c4HUx48fU7mSIgcFyq27Ns6ckFLWXheVoCYx9Did2+ZNsVAwVk50mJKzZ9ycu6yn8Xta7j2yE5/o8AbWtRoJe9dF0n1YMjPHh3DynIWyJRUM6Z3TntXeUbFyThjjZ6azZVkk2/cb8QtuwKkrEk5dyfm971SuwJlrLq6PkeDnI+GP+3pR9MzhX02b+cZ2+N+EmJgYXA+dSJFjEy0ohberFJS6VHTsbKXiuyY6tFeg17tZs8VAcoqLwMRqXHoif1n5FkAYNp5n/cKFK2YGjEnl8NZoLyUCeNTkG7+noX3fJA5vi0KplBATJeeHncHUbJTGvkNuDm2N9lZENqyjoX9Xf3qNSObWHRu+PhJ6dfKjQISS368qiIrMW3AtP7Rs1ZP+o0dRp7qa+4/tRBWUcMt0nBaNfPh21ms+09AQGZM+DaZQQTkJiU5aN9eycKWe1j0SMSUEUcpch53rf0Ovz+b4OROJyU4G9vSnQLScG7dtdB2STGq6hJDUcvQZcolPR3niEK/W4F3a+tK5jQ/3HzmwO0RkUqhRRZ2nwrcgCDy+L6GkuTZawdcbPPMR/NHq63DTfOat6NGUSiUuUcuxM2ZaNcm/8r9nBz/OXrRw+3RBBAF+Omlm8+4sklKcZJvcdPvQL9ceUBA8PrJcvee0fV/LnGV2tBoh17MfFiLjh83RtO2TSNd2uSlfBEGgSGEJ9y0nKVMWypWVceeuizu/C0QkF6RRyzgG9nUQE+nnnSuM2W5CgvPuWMoPwSEQ9xQePXbmEB2VSAQv9cDi1TqM2W6KljFjNLtJdZ3BnCXFbQjEmQcHdDHKk8BTrnMWqei5NrNUT0lX1RyBzz/ea4SrMAePpLJwqQW/p7U8Fdovjw1zFyBQjCBB+ROhIfnHoMqUlHH2rAWkTqQSCSEhb2eL/PCPERLu2LHjnzrVP4ajR49y8OBB9Ho9MTEx9OnTJ99y2aVLl3Lq1Klcr8fExDB//nwATp48ybJly3Ids3nz5n+Eg+CPcDgcjBjemV1rQvntioXFazKpV1PLmi1ZhAZLveIL7Vv6cOJXEy27JzDpk2BKFpXz4ImDb9fqKV5ETodWvly5YcXPV8KR7a8zFC6XyMTZGZw6Z+HRU3u+m+nrt21kGd0c+C4ShUKCVAL128czdnggbZr7sGVPFjsPZjNmcABTx6pISXOxcLWOQH8Zu7430rCOhmIFMxgzqgvLVx0gKCjvtuL8UK5cBbZsP865c+e49eg2AYFhLF/dDI0m7+DBo0eP+GpSb75bJCU60jM5ud0ik+dcpGP76hQrEoLNLhAUUpShwyflyUdqdwh/mX03mT0Vrq+gVktYMz+Mnh+lULeGh0f1s2k2Wrcd+I9yfp47d46rV37h48EB9O7kj0Lhuc5Bn6Ywe1JIjsDnK3w6LJAqTV5w4XAsH/ZPZvPS8FyVSFERMiZ9EszyDQamfuYRwapbQ40+y4X6D4v8Rav0zJ4YkksMQ6EQWDYrjD6jUti/IYp3yimp2TKJ4oVlrJ4flq8dy5Z0Eh8f/9bBT4D3W3blh90nWTQt57iVSj2/R5N6Gt7vlkDHD3wpWVRBmZIKGrSPZ97UUGq8q8Llgh9+NjFpdgaB/hKu3bJTqKCMb5Zmsm5hRK7vS0pxkpjs5Oz3ngpmu11kzWYDC1bpiI6Q0beLf47NZvEiCi+XmiiK1KisICGjNC1atvv/LfD5b/SHNpuNjetncWRLVA5u3aBAKesWhvNBj0TS0p15Tp4tGmk5dd5C13a+tGqqZfVmA2q1xLsRL1NCwewlOnp3znuTfOuuneYNtUz+NJg+I5MZ0N2PTL2b5l0SKFJIzo792cydEsK3a/QUivV8v8MhMuSzVNQqgV6d/Aj0l3D2N4/aa/Mu8YwcGEjzBhrU6vwVHv8K169fR3TpyE8cRxAEFHJPNU/fUcksmx2Ww7c3b6il36hkOnzgkyPwmZruIZvv19WXeSs87Y1KhcDm3VlMmJXO8zgHR06YiYmS4ecrYcOOLNZt8wigVSyjZFgff96tqGLtVivvVmnIT0f2cOXGC7avisjx/MdEydmyLIJq7ycwNiL3c/Ym0OnSiP5Twk4iEbA73N62832HsnE4yUHnMriXPzMWZbJlWUQun3ThioWnzx1ER8ho3kjN9IWZzJ6YUwRh+34jyzfomTkhlHcrqHgWZ+ebb/WEh0rznC/eragkKcVF8XyYXxKSnKzbnoWPTyBVqlR5azvs2rWRRrWMrNmSzbHdMd7nIyZKxqwlOi5ds7Bpt5FncU5vK36TehpeJDhzcXQCbNtrxOV082G/RL4YFUT1yiosFpGVmwys2WLg3A8xOZ6zbu19GTctnZUbDQzpHUClckpWbjTw0ecphIbIqFtDTedBSexdH4WPVoK/rxOpTOThEzvzluvYufo1n1fDuhrGTE7H4cxddfvfwL/RFwJkZboIjXYze0km12/biY6Q4XTB7ft2WjTWYshyeYUj+nT2y7XpFEWR1ZsNrF8YQbounU+/SsP5kv/w/UZaalZRk5js4MYdu3f+WjAtlK5DkqhfS0PNqirSMjz0OCqlgFYjYLFCpXKqHBzcTeppSU510ujDeOq3jWPNggiv0OCrNkmJxFNNLooQFPj2vsDf35/O3bphzM659xAAjVJC/VYpvFdTRa9uaq8PPHPRzL5D2ayZH0a1dzyb8nZ9Enjy3MneQ0bq1dAwY042NpOcUhRD6pRBpmfzna54zuD+6jxFI9RqCX26+PH1wkyWzAhl824jvUemIJV6VICVSv5SMEcQBGRSSEi2vXUQWKnQEJ+YwabdHtXh9Ew77fsm8DzBlSN4t32/kb5d8p53BEGgU2tf9h0y8cPPJpZ/45k3mjfU0uujZI7uiObOAzsjxqcRFZ7bd/j6SDBmu8k2ufMUxHv01J4juP5HjBwYwPptWdhsIiq1AKkFyLC9eKsKn1u3bvJhq5xz4qCRBsrY66B6GRRTqV6LZOaFmDAVoqMyCdpLXLlhwmp106xzAjtWRxIRKmPZBj3nL1lJTHFSpZKKmYszWbsg74RVscIKnE4P5dOeH7OJLiDx8rL+EVKpgFwmkJ0lYDS6UKshOEiK2w3pGS5cLt5a/Obv4N/oDwsWi+Xe4yfEuovygJuUE6t55w6ZIMch2nGJrlxcoAAW0YQcBTGp1XlyKINPTtwjqKCRI7si2XfIxLczEgnJes2Bq0SFMdmHHsNS6NzWN0fg8xUC/KV0auPD3kMmbxFSRJgMn0AHq+ZF5fLFCoXAwmmhvNcmjkXTw6heWcWazUYixSI8efLwrWxRu3ZtZk0Xeb+RhsUvOXfb901k2ud577d7fOhLs84e2rLV88P5/Os0dm2zI5pFojKrsX/7r3Tsrc2xBipSUM4HTbW07J5IVpKI/mYxRk+4yeblOZ8BQRC8wUOHQ+Tg0Wxa5kFDcue+DZXT3xP4/BMEQaCgvSwrvl3FjG++fiMbFCpUiEfPNJjMBq8PEkWRMxes3H1oJzDAI4ar1QgE+Em9sZDmDbX8ds3KnQd27j1ysG5h3lWIEonA+w21LFlpJj1ZwqhBeevXaDQS3q2o5PINm7ea+BWexTl4nmzh+JGoHP4wNd1J8/ZPuHjVTclSEmw2kZpV1VR7R8nOA9nUea/3G9ngFewOB6JdRmaykuYdUti3OcybeBJFkZ0Hslmx0YBSATMmBdKorgZBgDMXrYz5Qsfje3JcojNH5bQgCMRQhDAxmhv8SgFKkCixonblH2hWufw4fykOc1IQEXlQU8gFBaJNSUami+CgvP393Yd2bFiQaxxYzAJWq/WtbJEf/nHBI6fTyc2bN0lMTMRqtXorQe12OxaLBV9fXySS/BcB/xTOnTvHhg0bGDBgACVLluSXX35hxowZLFiwIM/Icd++fenevbv3b5fLxdixY6lRo0aO49RqNYsWLcrx2j8d+AT46adDtG5s5J1yKo6dNiORCNjsIkqlwBfT0zFmi4SFSNBoPC0nLqfI6k167A4IDpAQESbl4lUrrXsm8PSFk5kTgnO0d569aOHaLRsBfhKmL8hk/eLci8/EZCfnL1vZuCQClUrC8bMWlm/QE+AnoXMbX36/Z+PgURP71kd6M8wFYyUs+CqMvYeMLFtnwNfHU0XUp7ORjd99y+iPJ721LSQSCXXq1Hkj7sxFCyawbr7Em4kSRZHhn6dSuriCa7+8DqA8ef6EIeN6MvaLlZQvn5NjrHyFupy+8Av18qicePDYTkSYLNciyt9PikIOU+aaOHtJQfMWfenatf9b3+tfYdKEjxjU05+BPQIAT1B33nIdFy5bWTkn70WYIAg0a6jl19+s+PlIclUzvULdGipmLcn0/p1tclPjXU/7cOkSnvH94Indy633ZwT4S1EqBC5dszL883Qav+eH1WrhWZxH5TovPH4mpWnFv9f6Xb58eVYuL8iRE89o3uD1NQmCJyBctZKKNs19aN0rgfdqqKlVVc3gnv4sXqtn6twMFHKBRnU1jBzoz6nzFsaPDuLqTQ3Dv0hl7NQ0vhgZRFCgJ6hx6bqnrW3V3NfXqlAIDOsXgM7gQquVcO9FNZ4kCew4nHNcmC0ihiw3MhkIgpNPPxmFTK4kKCjE6wcnTpz4t2zwNvi3+sOffz5Cx1auPM8pCAKDe/uzda8xz4WI2w2vcg+ZOhc379o4uPF19fnaLQau3bLyIt5BgRj5nz4rMn+lnqUzPYs/nd7F1r1GShZVsHpeOO37JlG7upqocBkuEX5/yYU5cXYGzRtq6PgHrtDiRRR0aOVLuz6JnD5nZs0WAyFhtd7aFg8e3GfRvOGkpDtxucQ82/XNZo/QzcGjJlo10eaZ1EpMcdG8odZ7/JjJaWTq3TSso8ZuF1EpJJw4a2byp8HUrKKmy6BEzFaRw9uivX7PkOWiz8gUenb0pX1Lz71mZLrYtEfGhk0duPTbaQZ1DkAQBFLTnazflsXFq1bUaoF2LXxo976WO3fuUK9evVzX959QpGhZrtx8QqO6Hv+cmu7k86/TMWR5Wvhv37eRmu5Cq5HkqDgrXdzDgfxhvySmfhZM+dJKTGY367ZmsXC1jiB/CdlmN8s3GJBIBMxmkS9GBREVIePEWTM79hs5vifGa/ciBeU0rKPl6/kZbNiRRd8uOTepXdv5MnZqep4VeKIosmStntGD/FmxMY9d8Rvg19OHSEjI4rvFETkSA4IgEBUhZfa3OqZ+FkzZkkpS052s2mhg/fYsMnUuhvR+fa0Oh8jS9Z4q3WH9Ali1ycCMhZlkGd1YbSKpGS6WzQrNlWAQBIFZE0Ko0zqegT38KVJQzuyJISxYIaV4UTmtmvhw+Fg21Zu/oF4tDaIkjMMntBw+msF3SyJyJOscDihUQI6PRsJvv12kWrU34zv7O/i3+kIAmVSBxWLh8g0bO1dHejfhLpfI+u1ZL+mR3HRu60ufUcnMnxrqpaDR6V2Mn5FOqyY+hARLadfChxcJDob2DmDBCh1qtWfuLF1cQYE/VMSXK6Xk6I5ojp+1cON3G35+nu6Jw9ui+eWUiY8npTFuRG7/GxEm46txwWzYkcXaLQYeP3cgCB414/cbavj5tJknzx2IohuZJONv2aN4iQosXb+a5g217PnByNL1BtxOcDmkpCdL2b08jC3rMwgtnElIuJO7Dx3Uq6lm748mps7LpF4NNanpTgQBFq8y8P1RMw9e2BEFH69gySuIWgM1qub/e9Z4V8XYqWms2GhgaO+AHLzjP500MWZSWr5J9cRkJ1a7iI/P21e1WO02BImE0GAZsyeG8uS5jd4jUvnqs2C+XpDJ8m/CXnItu3NRpfwREWFSVm3ycBi/mjciwjxJjFfUCO1b+LB1b1aeCcdhfQMY+WUqa+aH56g4tVrdjPwyjdkT8763UsXkPH7mwC1Cx1a+rFrvEYBKTk5+Y8ETlUpNesLr0lNjtpvMZAVBfxA8spikGLPdeQrPADx+4iQAH6L0VShQ4ypfjtVSp2k6bdtZkAYY+HZWCBPHBNGmt6cl2eEkh/jin1EoVualPFj61d18jxs0SsedfZURBTfpkRdQ+dmIjZbz9IWD5CSIi4ujSJG/r53wn/Bv9Ycvnr4gSXiKPyGYMXKV08SIRfHBHwvZOHFwn2uUFt/N8cy5RTf3uY4NC/f8fyIgCOpWgvWLo5BKBQb18mf5hhcYDcXw/YNoUFSQlvdbOXNwW/8ZDWprWL3Z4A1+iqKIr6+Q73MXESajaEEFU+emM7RPABnpIv5IMeoz8zw+P2zauIwFX4XQovHrAJPTRa5ClVeQSARio2Xo9G5CgqVMGhPM6fMJpInX8deVQhKo4+vPc1PVyWQCy78Jo0XrGyCz07W9D1nG/Eu+jSY3127Z8vR781foCHDnP679CeL2zdv/6da9EASBnn1Gs2PbOIKDoGJZJZ9MSaNWFTVVKnk0LToOSKJgjIyaVXIGJT8ZGkiD9vE4HCIqVf4JEj9fCWlXCqEIj6dgTP6+tGCMnOTU3NRCsxZnsmlpeK5EUFiIjG3rAuk4IImoCF98tBK278ti8jd27j908ePRdm9sB4CMFCcuqYCfKxS9IZuJs9LRZ7nRqAUSkpzUqqoiIlTK7rVROdZhRQvKCfSXgeDmsXibEuSMjWSLWSSFniM2wI1GcQ/pcyfZDj1q8g6AGiUefllZZlSe1aEAqtSizF36jJkTc/OJJiY7uXfficnnJq3eV7Brj/2tk4P54R+NQl6+fJmhQ4cye/ZsNm3alEP86MWLFwwaNIhz5879k1+ZL3744QcaNmxIo0aNvJmskJAQfvopb45BjUZDQECA99/jx48xmUw0aNAgx3GCIOQ4LiAg4L9y/T8d2U6PD+W4XCK7v89CqZAQGy1j45Jwzv1YgCs/F6B3Fz+cTlg8PQxfHwnXfreRluHkxDkzdWuqOLgxioObotm5OpJNu4xs22cE4NffLCxcpWfXmkh+3BpNzEvFWb3hNT/Er79ZqNc2DlEUGTctjQbt41m2Xk+7FlqcLo/C3bL1BiZ/EpQnt0X7Fr5YbSJrtxg4uDGKH37O5sql4/8VW72C2WzGbo3LEcg4fd6Cv5+UkQMD+f2ejUGfpNC6VyKjJqTStK6ZWTM+yXWe/gPHMHmuknsPc4p7xCU4GP55Kl+OzjubFhQYQHDsZ6zdcJwePQf/szcHOGyZDOzxejIePTENP18pgf7SfAUJAGRSAbPF07abHwRB8AY2zGY3LxKc9O3ix/c/mbz8cH+VNQcwW1xMW5COxa6keBFPJcTSdfo8jzVmu7n6u5Jy5cr95Tn/CnPmrWPHoQp0HORg7RYTy7/Lpm7rJBKSJXQbmorZ7KZAlJxeHf2IT3QyakIaGpWE4kUUWG3iyzY+gZRUz7ivXEHFR/0COHvRQqeBSTTuEM87jV7Qb1Qyfr4SRk1IY+verBzX8FH/ALbtNaJWeQInooj3X7ZJxGR2Ex4qJSRISnCglKgIKVq1g+TkeFJTkrDZ/pks1n/Cv9UfJiY8oXTx/INDpYp5+Crzwo+/mGhYxxN42rTLSP1aasqUUGC1uhk1IRWLVeTAxmj6jU7h+5+ycbk833PvoZ3uw5Lp+IEPMVFyTGY3D5866N3Jj1GDAjl60ozF5vldC8bKyTK6SU51cv+Rnd/v2XIEPl/B10fC2OGB+PtJaVxXQ2Jiwlvb4tvFk1k3X4ZKCVv2GPM8ZtkGPQlJDnZ/b6R9y7wz2AqFpx1SFEV6j0yhY2tfdq6OZEjvAEYODOTC4QKEBEuZMieT3+/Z8PeTMnFMcI7n399Pys7VkSxZayA+0cH6bQbqtI5n4pSVqFQqRNFGyaJyjp0x02N4MhXKeFpDl0wPIynZxS+ns3n0KP8N4V+hc5cBTJtvxO0W0RtcdB+azOhBgexZF8WML0M4sDGaw9uiMZndXLtlxW4X2bE/i6ad4gkJlFKnhorRE1MpXfsZlRs/Z9FqHQ1rq/l2Vjhblkcy9bMQFHKBAjEyPv86nda9EvlkchoLpoXmGXD+7KMgtu0zekWdXqFoIQVPntuZuTgTt/v1ew6HyMjxabhFkcG9AqlVVcnvv//+1nbQ6Y2olEKuhNTJc2Y0agm71kR620DDQmRMGBNMqyZafLQSDh0z837XBOq3jaNh+3h+Omlizfxwenb055ddMQzo4U+vzn7MmxpKqWIKmtbPe3ErkQhUKK1g+Xd67/137+DLotV63G6R9xv5MGtiCPce2jh99gYB/ioa1q+Gv1/Oa953OJvmDTTMnhjMlk0L39oWb4N/qy8ECIsKR66Aw9tytl1KpQIDuvtTMEZOhTJKTCY3w/oE0KJbAs06x/NBzwT6jk7JQQNhsbiRv3ym69VSc/+RnW7t/WjR2IdssxuH4/WYlUgEGr+n4eMhgXRv7+tdb/j5SWlaX5tvtW6b5j4IgsDiGWH8uCWaHzZHs3peOJ8ODyLQX8Y7ZdWolBJcrv/QM50HEhIS+G7tZCLCJPQdlcyFy1Z+2BTFyQMxnDkUyfkTgZRukECQO5rs28V5cA/unC7IuoURzJsaythhgWzfb8TpEji8LZrTB2P5bkkEN0/FEhDqwC3mvCbRquJFfN5zDUBCooOOH/hw5Lg518Z35wEjRQrK2fV9buEKURSZOCuDuw8cDBk++a3t4HZamPJpEF+ODmLY56nMX65nRP8Aunfwo1QxBb1HpHDrro3SJRT8dtWS6/M//JxNm96JzFiUiUIhMG1+plcwD6BeTQ3Xbnn+7tLWl/BQGb1GpJCSlvMeFXLPertK0xes22rgzAULS9fpadwxgfBQSY5Ogz/i4RMHt+7aGNDdj9hoGcGhbmILKd+KBqRu3bp8t91jW1EU2fOjEYc5Z6BNmVaEed9m5fVxTp61YE8PRCJI8RUCOHnawehJaYRFiphdZsYM8adONbXnGfeT8DzOgUzq4S3ND1du2Niw3aOgrdPnf9yDh04UqPAhAHV2NIEBUoICJAhA0SICN2/eeGM7/B38W/2h2ZpMxXdc3JNeoghlqEBN7FhJ4AkmjFSkFgpUXOIEqWI8RlFPkvic65zFn0CKFndz67cQDu0ORqslx9zesbWW5MDLOb5PGqijaCEFhqz8fZXB6M5F8fHndcGf4XCKrFsYztjJGThSg0nkCVGxb9bq/QqXLv7MB81yztEOh/iX3603uFGrPfes0UgIDJAgDU3jOfcpUyzvVnXwJH3VIVl07yajTxc/b1whL3y7wsyVX4Ko0SQZk8n18ntdTJydTkq6C5k2//2PAxt+fm/XIdW8eRskygqcPGfmoy9S2boskiljg2nVxIcB3f35cUsULhcolTnvTauRsGRGKA6nyJmLuX3kK/x8zE6YGIvc4cPt+/mLf/56yYrvnyrgnU6RS9et+dIulSzmSc63bqalUV0NC6aFsWRGGKIoola/HaWDU3ARpQ7BiZ3SJZRsWR7J3nWRrJobztnvY2lUV0vzhlpv4NNkdnPrjpU67yeT/NiHQsFBOLFzS7yIXkzHLlqJFx9hKX2ao/uDuXE6mnO/hHLxRAjJmnt5jjOX6CRT+YKkVHuebfSvoHUHsmWHlSWrsnKsOe4+sNP8wzQiU+qisoRSspiCoAAZ9+7deytb5Id/rPLz3r17zJs3j8DAQPr27cuDBw/49ddfve8XK1aMiIgILly48I+qX+cFp9PJkydPaNu2bY7XK1SowP3799/oHMePH6d8+fKEhuZsfbNarQwbNgy3202hQoXo3LkzhQsX/qcu3Qub1YpWI5CY7CQtw8XAHgE52ooUCoFeHf0JDZIybFwqAX4SZk0IIcBfyvEzZhatNFC0gIIyJZWUKi5n7LAAhn2eSliwhIWr9WxeGuEtDZ/2eQgHjmTTZ1QKWUYXKWkuZFKBejU1uNwit+/bCQmSsmBaKPcf2UlLd2G1uolPclKmpBKz2c3Z3yw4nFCtktKbEa5Y1sPBEx0pp0pFFacu/ncDPUajkZCgnE5tw44spo0LZsV3es5dsjLh4yBKFFVgt4vsO5xNWspTLl68mCNrGRwczILFO5g6cyx261OKFRJ4Fi9y76GBpTOCc/AWvYIoijx5IWfC123+K5XAACqV4J1Y7z6wY7WKvFdDzdotBs5ctPBejdwZSVEUuXDVwucjAvNVdgVPC6avj4DDITJ4bCqjBno4o5bOCqPHsGQ6t/VFJoXkVGeeWcwV3+l5HueiVVMtJYsKbN6tJylFhdHkZskaPUN6+3sn08RkJ92H6RkzbvX/qMXRaDQSHBxK3Aspm/cKCFJ/Bg6bTu3adbh58ya9Pp6GPkPPgDGpfNjKhyPbo72BeofDQ/J/+oKFoD9kR7t/6Eejuho+/zoNnd7NztWveVQtFjczF+uYNj+DiWM8WSp/PykOJ6yYfpf+H6fQtJaWD5r64HKJvN81gUNbo/MMGk+Zk0H50gqWrM3m6NHaNGvW4m/b4T/h3+wPIyILcv+xQP18CiXvPrJ7F3B/xIEj2YSFSAkNljJ3WSbJaU5qvKuiUYcE4hKcyGRw/sdYAvw9Qbz5y3WMn5FBgWgZsVEyvhjpUfV2OkVGfpnG+FGBjJmcRuN6GhKSXJw5EMOwcWkAjPsokJmLM+k6JImOrfPmFAMPF93S9Qb2rY9k2YanbyVsYbFYsJriiI2WU6KIggNHsklJczKguz+BAVJS0518u9ZAUoqTgjFyHj115JmUAg/fY5bRxe/37BQrLM8ldgIwon8g7fokos/KWSX4R8jlAk3qaRj4SSqd2/oSFCgwfdoYfH21xMU94eI1GYvX6Dn4XZS3VTQoUMqIAQHUqa5i7PT99O8/5I3u/4+IiIhApoim25AXFIyVMXpwIBXK5FxQhofKWLsgnJ7Dk4kMl+HrI0GplBCX6GTyJ0GMGRxEtslNk47xfNBMy/hRr7PORQrKad/Ch9a9EhnYw4/oSDmzFmdSKDbvjLNCIRAdISM9w5WjGurZCztuN0gEaNY5gfKllTicIvcf2alYVkHIS7/Sq6PA7iM73zoRFBgYjDU7Kdc4WrXJwLwpoXmOrdrVVMxblom/r4oSRWU8eebgyk0bhWLltO+XhN0uUrGskpEDArxc4FJp3hyhv9+zEZ/oxJjtZsN2A1v3GAkLlWE2u/HzkdB/dAozvgzhg6Y+FCuk4NMZhbFY7Jy4EMSZy4GEBdnx93Vgs4vcfWinfGkF6/cIuNz/vbb3f7MvBAgM11A+VJVvxdnQPv4MGZtKxbJKXC4RuUzgyHZPtbsgCFy9aaXf6GTSMlzEJTipVE5Jk/c0VCqn5KMvrKzfbqB1Ux8a1dGweI2OT4bmTvQu22CgUxuPn3O5RLSa/H+vv+pcHjXIn979szG5JLicb1/N8d2GRXw9zk10RBADxqSwbmFOUY0Afyk7NwRTtf5DIh41INH9DIcTlEr4al4GyakeLrSdqyNz2FMiERjUT8XWb+IIF19z7wVYCrBw6Qvatsgd7BVFkQWr9OxeE0mxwgo27cpi7HCP7S5csXDzrp21C8KZsSiT+4/sDOrpT1iIlNv37cxZqsPfT0JYWBiNGzd5KxuYTCa0GujRwZd2fZOZ8mkQC1fp6f6h5/cZPdgjwLRqk4GHTxykpLlo18LHS300d5mOpBQnG5eEeznmnsc5GDkhjdGDAmhQW/Oyu+VlkEQtkKFzER0uo1nnBCLCpISFyLz7lOH9AujcxpdfTps5eCSb365b6drOI5xpNrvzFJybvjCT0YP8vXYICZaSbZYSFZW3EGte0Gq16HQqJs5Kw5gteqr+gxyQ8vqYYEcsuzclIYp6PvnIFz9fKQ6HyM4DJqZ9bSM687Voh1wucOu6BIU1kBBXFMunWlm8OJ5+fZUM7xfAxNkZdGrtw7qtWYwenLvq+XmcA6v9ZYJdEJm/Use0cbmrKO/ct5ERryFK8OwZfLIKIXEmc/JcNoViZWQZRU4e303btm9X+fWm+Df7Q0GwUrKoijs33YS4IhEEgViK5TimiFiGNOJ5IruB6JIgl3uqIeu9l8Kcr0Pw85Vy+76F0GAZLpdIXKITmdTTNRQa5cSus6IQVIiiiELjpHUzLaMnpuWbWN68O4sB3V+vly7fsJKpd6M3uPL02XqDC4tVJCJMTkSwmuwENxanEZvt7eZAtdKFRJLTh75bQcnZi1avDgV4CngWr9Fz47YNg9FN31EpDO7lT6O6GpKSRHQJGtJIxub467o4lVKgXUsfihZSoFIK7DxopNOf1r4795m4d1VLOaEGz+/cp8i79wkLE3Bma3AJNm5fiOSd2sm4DWW9Ajp/RKL8GRMHjn0rOwA0e78z6SmXmTQmKBdPtSB49rQtuyfQr6tfDj9usYrY7SLjp2dwfI86RzcNwC+nTRjiAokSlPhkFGfS15fZuzl3IDMlzUlyipNPp6RRsayS+rU1JKU4+eW0GZ+/ENwEj13d7tfzZvEiCob29WPbtk306zfojW3g7w9Ki4QwSuPndx7w+LR9e43s/j4bi8WNiKfQ49ljKUlxMrIy5QhqBZXqm/n4Iy17DljZtsNOakYCViyoolL5dV9MjnFcIEbOlIkqpk06RxHHO6heVtqbxCzSw66y49sAJBLo3PUxEc68A/rmwCfUqS3jq28MLFmdRUiw4Em+6vwITa+LWtBSyFWOb+adQOPjwmLJPzj9NvjHgp979+5Fq9Uya9Ys/Pz8MBpzZwOKFCnCo0eP/qmvzBdZWVm43e5cXCn+/v7o9fr/+HmdTsf169cZOXJkjtejoqIYNmwYBQoUwGKxcOjQISZOnMicOXPybc9wOBw5VAsFQfBG8f9q4/vOu3X5+fQOjp8x4qOV8lH/gDyPO33BQt8ufvTr9vpeq1ZS0berH92GJDN+dBDffKujQhkF/br6s/uHbF7EO3n01MG7FV8P4jbNfWjT3Ie+I5Pp1t6P/t1eOwa73cMrOX56Oh1b+yCTiWzclYXD7ubrBRmcv2ylaT0NCqXAhu1ZhARJmDcllKwst7fyqmQxOT+dVfxX+byCg4N5ES/m2Axm6NwYs0VOnbewdflrrjeFQqBzG1/Kl1Iwaspkatb0ZDlftU1fvnwevSEdl0PkzEUX5cpXY/SY5mze+xW1q+UOWuz90c477zZ5Y0X5vwObXYLV6kalkrBtn5H+3f1ZsVHP9PHBzFioo/JaVS6+pcWr9TSsrUGj8Yi1bN5tzNGOBZ6F+5cz03E6RCo2fM7ML0O8bbEliyk4tDWK3T9kY7G6GT0hjW0rc3LmLVihIynVyfXjBXIEXLbvz+LIcTNyObTsnkBQoBSTyc3TOJj69XqqVXv71t9XePLkCePH9WDKJ07mjFMhCBqSU61MnT+JZ087MXjIp9SqdZjNmzdz5pepuUj+5XKBbyaFUOeDOBQKDw/Zmi1ZPHpqJzhQwpPnTo7tjsmR/VSrJXw1Lpjuw5J4FuegUKwcY7Yb2cvHaNmsUMZMTmfLHiPFCnmU4fOrlu3fzY8pczM5tCWcGi3H0KxZi//as/Fv9ofNmrWkX6+59Osi5slfN2+pjsQUJyaTSPuWPpjMblZ8ZyDL6KJBbQ0NP0wgy+hi+ewwihdR8OMxI53aKrh5W8++w9ns/j4bEUhOcRIbJUWnd1Glokc05vivZg79bKJvV3+6tvNlwUo9x06bKFZYgVolRaUSePjETr1aGtwijJmYRtZfVAW4XJ4gklQqEBUuxWq15std/GdYrVYCAzz3/34jDbu+z6ZIATmDPk3FZhfx0XqEvY6fcTG8fwBOpycAPLRPQK5z9ejgy5ylOswWkX7d8s+st2/pw9otBgrG5B+YKFFUTkykjK7tfNmx30h29iPSTCKtm2j4ekEWEz4OypMj753yKiJCPIrvsbG526v+E5o278Cvx+dz+JiZmV+GcPeBnXkrdCQmO5HJBNxukaQUJ98tieDdiq9bnC5dt9JtaDLbV0YSHCRl09IIZi3O2WJms7kZPyMDuUzg0VMHD584iU/Kv+ILwGoVyTK62bRbx5kLnsXZrbtWpowNpkcHfz4ZGsiT5w6kUk9wVRAE2vZJJCPThVYj4LBb3/r5f6dyLRKf3sul1p1tEvPk15u3XMel61aWzAynVDEFD5/ambEok+JFFOxZG0VIsIfm48IVK71HJPPtzDBKFlMQGizlwhWrV7zpyg0rE2ZlULKoguJFZEgkAoYskV1rwilfWkFKmosDR7O598BOj+HJCIikZ7opWbYq1pfFEg6HQEKKkoQUJaLoCUg9eOp5Tyr767XR/wT/Zl8IEBd3m+Z18+eMjgiTkZbhYu8hIweOZGO3e2h/Jn0SzPGzZn742cS0ccEULaTwUrr0/CgZu12kZhUVz1446DokifhEB2VLKRk7JY1PhgUSEeYJcC1ZqyfL6ObjwQEAVCij5JPJaXw1Lu/rOX7WTJWKea+JggOlaN0BZBpA5uN+K7V3gPt3L1F9gop5y/WMGRKYp82kUoGB/VSsnpSA0hjJb9f0aDUSEpOdjBkSyOI1+jyDEh8N9GXn3vtkPFAShCeoqhBUJDwKYvSEdOZOCfHORw6HyFfzMpBKIFPvpnRxBeu3Z3HqnJm9h7JJTHbxQVMtSSlOtiyL4JfTZj6dko7B6KZwARljhwdy+bqdQqWGvzUl2Ny5s6hQRslv12yUKaHgnfIqHE4xR2VT2ZJKFn3tUe49ctxEqx6JzJ7o4Yi/fN2aaz1XMFbOtuURtOmdSL2aarbtM7LgK09g6/ufTahUAtO+CCY8VMbhYyaWbfDYdOmsUOpU9/ihXp0884ooinQbmkSRgnJqtIwjJlKGViOh+4e+NK7r4VZWKgUG9QqkQR0tnQclERYiQ2904nK53ooz32pSsH5LBl0+9GH6+BDSUjK5sSeFALenglQQBKIyq/HD8ji27r6NRgNuqwJ5Zgwx5qJefjuzaCTb7KKc473XAh1WEBNL8N2311EpTTR6T8PmPVk4HB4u154d/byVg7/fszFqQhqIImMGBzK8jz+1P4hHq5Ewsn8AGo0EURQ5cdbCx+McRKtroCgJggSkohJJQBGaloL0TBcaX5EsQ8b/9f7w7/hCQZDS7UMNB/Zm53mMQ7Rzi4tEUIhoZ2FkyNC7UjAKd+nUXu197ldvMhDsr6BSrTSkVn8cLheJWVZCI1wIZU+TkiklK02OSm8nKEBKwRg5qzYZcgmq7f0xm/SX8/mnU9K4fMNKeoaLUsXkDP0sha0rInNcpyiKjBifSuUKHv8YHCDlljSLUEcBRPebJ8YBLDaZV7DtFT7qH0CPYcmsXeARnL1938bHE9P4+osQ5kz2PM+p6U6mzc/k1DkzjoxASphrURg7j54ezTdZceuuDZVKwGL1VOktnh7G+BnpLFqpp1NrPyQCbN9rIfWFkiBdeV7wkExSsRpUPDW4iCYGVaiOpy+cfDFWy/TJvxGtq5YjAJouJpIuS6RR40ZvPfZPHNuFj1ZCwzyS+uDZ+5UqruDxM0cOWqh1W7OICJOSmOykfrs4xo8OomFtDRk6Fys2Gti5z0TBjBYgeESZnl4KZ9DoNGZO8vfyVV6+buWL6enMnxrKx5NT+PWyhfuP7YiiQJ3qKq7csHn38H+G3S5ituSms+rd2Y/hE3+mf/837yaVyWTYFHqUqLl/D9xuN4PHplG+lIK96yJRqSTcvm/jgw+ziM2oRYGXQUvRKPLgcBIjn9/m2MEQunZw8H7bZGxZCiQmBQ3f16PxcTN0kJqu7bWeRGEfH7S+WYz45ATRoWokEpFSpQVWj/f1UuZVrp5N/IWHRLlyaqzoZUkEFclk3Eh/7v4qwy++NEK8hAiUnt/9pSmUggrBpibTYaRgwYL/iD/8x4KfDx8+pHr16n9ZphwcHMzly5fzff+fRl4GehOjnTx5Eq1WS7Vq1XK8XqJECUqUKOH9u2TJkowbN47Dhw/Tr1+/PM+1b98+du/e7f27cOHCzJ49O1eW7M8YOeoL2rXeiUbpQCEX8iQRzzK6uH3fwcwvc58rLETGgO5+jJ2axom9MTm4HnV6F12HJLN4eiglir5++C9dtxIUKM2RuQJPoHDdwnDqtI5HEARKl1Ayd5kOhULARyPhxy2vefSG9g7g51Mm+oxM4ckLO4+eOShVXMnv9xx07TbojTl8/i6qVG/KTyeP0KzBq3Y/KQtWZvL5iKA8f/syJZUEB2ThcnlK8sPDwxk9qi/BmhPsXC7H18ezSTh/+SKT5t6gZu229Bl9kLFDRcqV8nCprd7s4tajYmzeuuy/VvUJULlKA9Ztu8ywvh6uycgwKc/inDSpp0WtktC6ZyJd2vlQq6qa1HQXy9bruXXHxvyXC9dPhwUyYEwKdx/YGdzLn5goGdd/tzFhZgZpGU7KlVZgMrkoVvh1sEMURU5fsPDjLyYMWW6SU1180CORz0YEUrGMkt/v2dl50Mi5H2Nz2bdLWz9+OmFh084sggKlOByQmRXAwiWraNq05f/IFoP6t2HzEoHoyNdZzYgwGctmSuk1cg96/QBKly6N0RDPZx/lTUwtCAL9uvmzeZeBSd9kMGZIIJXKKlm3zUCp4sp82z6G9Apg064sJo4JZuVGvbfaT6mUsHRWGEkpTibMTKfqO3+9SdXpXWg0EhrXlXH+/Hk+/PDD/4FF/jP+rf7wo1Ez6DRoJCvn+BH2srJOb3AxemIandv6MqS3Hyd/tfLrbxZsNpHQYAn3HtpZtcmAn5+AViNlzORMss0yBDR8NkxJrZYOjEY3lcsruX7bxsAe/i8z2NlcvmHl+5+MTBgdzA+bo70ZYLVaQuO6KrKMIi26JbBoejDvd0tgyfRQ6tZQExQocOaiJd+KzgNHs2laz7PIMFukFCxY8I03d2FhYSSleoJTUqlA0YJyVm3Ook9nXyqWVfI0zsnqTQbqVFfToZUvdrun8viDplqv4MUrBAVI+OmkGa3GozCbH/z9JAQFSrh510b9WnkvJG/dsdO0voYdB4y0aKTFZHZTvbKK+St0ZGS6aPRX/Fg1bcTHx+caV2+CYcM/YdOGORSKlbJyo4Fte42sXRjuFWnRG1xMmp3B8bPmHMHPqpVUTPg4iHnLdcz4MoRihRUkpnh8/+XrVjbvzuL0BQuVyilZPT/cyx2dmOLIUyn+8nUr81bouHHbSru+SUwdG8zIAQE4nSLb9hlZt9VIraoaihSU55hrARrWUXPkhImUdBWNmrR/67lx8JDRjB66k1mLM6lQWuGtOnU6xVxj8Iefs0lIcrJtxetAR0iwmu83RfPljHROnDPT8QOPOmnNKmo2fhvB4LGp7F0XyYsEJ1PmZLB/QxTP4518OTODbSsivHxiw/t5+F67DU0iOlKG1SbSuY0vpYopCPC3cOGKhaBACbPHXqJplwSkEoFiheS8W1FFarqLJ88djB3uId3ff9jC04z//jrh3+gLXS4Xgb5Onr7IPxD/LM5BeoaL5XNCaVDb8+wdP2OmeZcEAvwkHPsDZ60geJRfD3wXRaeBScz/6nW18NmLZmYsyqRBHTWtuiegVEooWkhOny5+FC8sY98hEwoFvFdDjc7gqfzt8yfOW5PZzcRZGexZl3cF30/HLQiGWKKd4Tyz3ECr1RIYmPdcnRcUChmC4CApxUmb5vmLLpQqIQOVBQQRQfCovX85Ooj4RGe+vG0ajYQTP4ZSpOIVHpvVqEQV2WQht8Kh76UcORZHxXJyfHwE4pOc9OzgR3SkjEfPHKgUcON3K2Mm26lVRc2yWaHYHTBmchq1q6m5cdvDSaxUCtx76ODIcRM/n/Vlz/6P3rrN8+b10/hp3Px8ykzb9z3VaHWrqzl83EznNrm7EJo31PLN0kxWbTJw6bqVRV/nLUj5Kln+yZR0CkTLiAyXYcx2s2iVjkNbo72Bo05tfGlQW02HAUnewOcfYbeL6A0ewcf5X4Wi1UjI1LmYt0LHxFnpjBwQwPMEz3guXkRBZLiM5BQnFUvLuXz5Au3adXwjO1y7dg2FXY1EK3hpqebPCKDJ7ZukPSxGsL0AEkGKEwfZgh6dzoU8rTCxzrKeE7w0gSiKPFZeopCrtCfw+QcIgkCEoRLLVx/jxvkQmtbTsGy9jq/mZrBwlZ4C0TLsDihcwNM90qCOBrlcIMso4nC6sVpF2vROJDMTHCYl4WEVKVU5NAcXngoFUBSjFZQazz+X4825T/8u/v/2h39nXRgbXZEr1++C1IXLkVOcBeAe1yhKWfyF19XrQe4o/FPCGTHmJKd+krNpVxb3HjqxPihIpKmk956jRBfJxqs0bmPi+DkjBrMc0RDEsnVZfPVZEDMXZ9KyewJN3tMgkwns/sGIzSoilUG/0SnMnRLK3Cmh2Gxudh7MZuaiTN7vmsDIgYGUKOIRJV61yUD1d5Rcuu7hxLz71IRc7SLbqqdn755v9Zs3adaRg0c30fb91/shH62EOlW1NOuURLEiHv7ZQ1ujvGto8MQJFk8PpWW3ROSppUHwiNAEpleg/+h7bFmRk7832+Tmi+npjOgfwM4DRqpWUiGXC8yZHEqpSmlMnyLgxEUUJVECt7iIGi0ypKjQ4E8wRgzo09z0/8jAT3vDkMstzJhzDLICkbjkJFnSEexqJC4JERERb5UQA7BZs1AoJDnGb3yig9Wbs7h03YpO70JvcPM8zkHfrv60aqJl614jahWAwM5VEYSHSVm2wcBnUzJx2WRY3TbqVvbjaZwJHzzzXJixHNd2J1Hv9AM0fk5MDjP16ihZ+HUoMxZmYjZD9/Z+DOsTQFCghN+u2ThzwcLiNXo++yh3R8XqzYY8K4plUgE/P783Hg9Op5OMVDmli7vJMN1HkhHJJ5NSiI2SMXLg6/l1xCdGCmTURim8HjOCIBDgiiL1voX5y+JYt9mMoHQTGiFBZQ1D+7QECpTM+fwhew8kseu7YCQSgXo11dSsmc2P23LzdgIc2BJCuVoPuJz0ghB3DFKkpBCH02Ul/LEvbToYsWYpCRPy3i+4RTcSZEjcCtxu9z/iD/+x4KfD4fiPVSxms/n/iNiRn58fEokkV+bKYDD8R+U8URQ5ceIEdevW/Y8bU4lEQtGiRUlOTs73mHbt2tGqVSvv368eyLS0NJzOv64meadKKy6eXYefryRPgYsLV6w0qpM/F0S7Fj5s2m3MJXITGCBl0dehzF2mY9W817w6W/cYc2WzXkEiEWjfQuvZqAwLZOrcDHQGd54tH03qaTlwxERgoIrHTx2YzG5+OSNwaEIPkpKS/vKe/6cYNPgzhg7+jYTkdLq1U9Kvqx8jx6d6lUbzQrVKIufOnaNjx47s27cHqeM4E0a/3jALgkCtqmrWznUwaupvjBi1mvHfTOTZUw9nXWh4IUaMHE5Gxt8j7X9TfDF+Jm0+qEpYiJSSxeT8dt1DI2C3i9SprqZLOx/Wbs3izAULBWPkdGnri9Ppqfw4fcHCsD4BfDszlBUbDLTqkYDDIaJQCESGydBqBdYtjKBNrwTa9Unk25lhNH5PzdipGchkMH9qKBFhMkxmNwtX6eg7KoWQQA/X6KBe/vkulEYODGDbvixmTwzl2i0rE79xk5SU+D8aBw8fPiQyNI3oyNwVaYIg8MlgkUULJjN56iISE5/nqzIKEBslw+4Uc1QFu0VPxWt+KFxAxta9TjZsN7B5j5HeHX292TxRFHke7yAhrRCmC1JCw/Juj3mR4CQiyo89RzSUKWngyJFD1KqVfyWsTCb7jwmT/PBv94e1ajfgwIG69B5xFIlEQCoVEAQQRJGoCBkSiSfL+yrTe/u+jXOXUlGrpYwbEUDn1j4oFAIpaU6+mpfJu00y6NfNj7QMF1GRMqZ9/rodrW9Xf06dNzP881TatfTxXp8x201Gpota1TRoVBJcbpHuQ1OJiZSxalOWt7oqPdPNolX6XH4xMdnJig0G9q6P5Fmcg6DQkqSlpf2lPf+MKtWasuvg9wQHSomJkjNlbDD9P07hl9NmypdWsvybMK+4iUIhsGpeGN2GJlO/loYPW/lgsbrZvi+blHQnx/ZEM/mbTI6eNDGge0Ce33fstJnBvfxZsEJPoL+EoyfMuN3QoI6Gau8o0RvcnL9soVxpOTsPZrNzVQTLNhhAgKWzwmjSKZ6sbDdqdd5zflqGE3W4+W/7gqCgQB4/S2X1ZgOn9sfmELII8JeyaHoo3Ycl8/iZnaKFXj/P79VUM33R62pPqRQGfpKCj0bCoJ7+TP0smCs3bQwdl0qHVj706uTHqIEe2oPtKyO9icgDR7LZutfI158HMWRsGnvXR3pbR2Uygb5d/Wn8noZBn6ZyaGtULh9pt4us2mQgLdPMvk6l39oOSqUSv5DK1KzyG92HJVPjXRXV31XjqxX4+ZQ5B0/n6s1ZbFwSnqefHj86iI4DknJw1UaGy/DRCJSs9YyeHXx5r5aGD3omIpXCstlhuYQUgoOkLPo6jI8npXJ4W4z39Qa1NcQlOGjeNQGtRkJMpJy5k0OoXOH1/Go2u+k9MoX4RCfrd/mxem2nv7TF/1ZfaLFYQBBISHaQkOT0Bub/iClzMhjSx59q76i5etOGRu3xjR1a+VCxnDJPztrAACl1a6g5fd5CvZdJjjrVNTSrb8Nmh89HBjH7Wx3D+/qz/DsDTic0rKvGbHYza7GOUkXlfDU3g7VbDchlEpQKjzhncpoTq9Wdp8p1ltHF+h0GTCE2NEllcNhEsrKy3krJNSAwhkdP71MoVs6dB6/V6f+MK1edCBYf4iR3CQ70+P3CBeTIpLB2a/68bRk6F35+Am6JhAyrjlhXCWIcxRDSPd1Bcc/1pAZdZe1KP+rX0TB+Rjp2h5uNO41UqaSicgUVV29aafBhPNERMqQSeLfJc8aNCOLQVo+4isslsvOAEZ3eSXp6OiaT6Y3vHzxrlZQ0JzbbayN3/9CXdn2SaFZf4w1S2u0i+49ks3lXFllZbiqVU2K2iJT6i3VOyWIKzlzUs25hON9tNzBvhZ5V88K85zSZ3ez6PpsDh4y5VI1fYe4yPf27+9Gh1WvfEhQoZfoXIQT6S5DJhBzXrlVLyNA5CQsR+eHgFmrUeDOKtJXfriLCWgizb6LXN/loJRz/PoTVG+OZu+g+SoUE/wCRSR9p6dQmijbdE7nzWxaRtlKo0WJET5ziNn6BDkKSC+Qp0CEIAjJjCPOX64l7IXD/iZuBPf359TcrWq1AiQgZN+/Y6dfNny5tPfc8cVYGPTr4ealVmrZNw22pQVBBH5wpYHsC2ppgeeYkxX6bgkUCUahicTtTuHP3IZXeafJ/vT/8O+vCzyd+Sb+ebQCBOMkDCollvO9ZRBMCAj74kSzGYceGBh+CCUcqSNGklKJKo6so1S5c6SEUN5dEJ6Tg9E8FtwR1Vgyh+orsOHgYiUNNMUNdMkhm6rQHzJ/rQuMjULiIElEUufa7jawsN2sWhDNxdgYHvovydnwplZ6q4OqVVXw6NY17D+38cspMTJSMVXPDCAuR0XtEMqs2GpDJReTmIAwYqF69+lutBzp36U//PvtxuXS0a+HD1Vs2evbPQpVSnChnFM+fJVG5/YMcgc8/2nra58H0v5kMOk+iKthRkF+PPaNqgxQG9dVStIiUS9es/HLazJSxwdStoWb7/mxOn7d4BR0zs5xEU5owIdrTVcBxIoihICVRCErcoptUEtCThgwFT2768k79JPr20LDwGy1nLxrZttNGhK0wYWJJrjnP8PTpU7Ta/BNbecFuFykYJeXmHRsVyig5dsbM3GU6Ph8ZyJSxQTidsP9wNkvX6zn3m4VPp6QREiAnKV6K2hHOoJ5yrMoMWraQc/NUCHOW6ohPlBKfZOWp9iIaUwz+BBBEBEHuSEiOJCslA1Wxy5w6Z+HcJQsqpYSvPg+mbAklMxZlcvu+HYUClAoPLdGLBCfjX4ppJqU4mbM0E6NJZOWcsFz3s/OgkbLlar/xeMjIyMBPGkhCYirvVEnk4e9KfvjJzK8/RnnjSGnpTtLilUQJecePgmwFWbruNu831jBupD+xUTKu/W5j4rQL6G4XINxUhsfnJKzfmk7/Hr7cumsnLDR/H6BQSCheQsBmteHMcJLCCwpSiggxFgyeY66Kp3FgRy7knpNSiSeUSOJ4TFxcXL62eBtf+I8FP8PDw3ny5MlfHvPw4cO34nH5u5DJZBQpUoSbN2/myEjdvHmTqlWr/uVn79y5Q3JyMg0bNvyP3yOKIs+fP//Ltj25XJ6vOtV/IkK22x3Ur60hwE/Cjz+baN08dyDlr04hCAJKRd5BqZLFFDx8knPhl6FzERGWf5YlNtqzyN24M4t6NdV0bpt/sHtIb396j0imbAkFHw4wMWHyspfX+/eUbd8UarWaFav2sG/fdtoN2A5IMZok6PSufJXvUtIklH+Zcd+xbSlzx+f9WBSMlaNVJrNg3gTqvJvEhnme1qEX8VnMWzma48fe44vxs/9rLSqhoaH06TuW1ZsXYnd42vl7d/Jj3+FsYqNknL9s5fyPsTkydR0+8GX8jHQuX7fSrm8iLpdns1+zipovRwehUAi06pFAi0ZaarSIQ3R72nMnfWNi2OdptGmmZfbE185Eq5Hw5ehgKpVVMn1hJn26eLir8kNIkMSrBvhOeRV714q06DGNqlVr/20C9GfPnlGprBPI+7mqWFbB82cPEUWR6JgSXLh8MV/F+RNnLYwakLMquHCsnN/v2WnZOO9J9/d7ds5csHDukpXfjsSyZa+R9v2SvAv5SuWUBAbXwC3C7sPkuYh+xQW4+zCEaG4RFhXxX3s2/m/whx926MPZX64xZYyUrXuNfLfTSKbOxYSZ6UyanU7lCiraNNdy6pyFH3+xExoaybxJDmpWVXvPfeSEmacvHIQESfnllBkRgRN7Y3J9V72aGto09+HUeQv1a2kQRU9bY1S4lKb1PGNi+34jowcH8PMpM9kmNz5aKd3a+yGXw5Q5mbTtnUjnNj6Ehsg4c8HChStWls0Ow+GAD/slM+qTyW/9ew8ZOpYRw69Ru/ILfjphYvSgAPp29efuA3ueSaiihRQ0a6hh7RYHR46n0aqpmj5d/LwCOdPGBdOqRyKdWvvmSpA9emrn2FkzZy5ayDK6mbdcT79ufsikAnt/zGbCrHTSM12oFAJPnjnZuSoClUrCyXMW+nfzw99PilQKm3cb+WRo7msTRZE9P5j4rlulvz3udXozw/sFkJaRt4KvIAiMHBDA+m1ZfP1FSI7XRbfnGvQGNympHh68fl1fb/Ya1tFQv5aaXh+lUK6UgsoVVIz7KIiG7eNp876WimWVzFqcyan9sew8aKRre19v4POPiI2W824FJecuWaldLedC88SvFg5tjebGbQejRnRn3YaDb50crt+gNWuWnyI8VMDhgvXbDPx21cKDJw5KFFV4eUpFkTyvDzw+XakQuHnHyq6D2eiz3JQtqaDqO0qa1NewZnMW2/YbKRAjI1Mn5ggk/xGliivQ6d1MnJVO9w/9KFVc4bXBmCGBfPZ1OgO7++UIfIKnymz9onDeafSCPfuP4Ovr+/98YR7373A4yM4WadpJQ6vuCayaH+4NOmUZXUybn0lCspOgACldBidRpaIKQ5ab2/c9QdD+f+joSUpxsnWvkaQUJ4ULyCn+shqp3h/yb706+TF0XCrtW/rQs4Mv/T5OYdXcMGpXe73u+6h/IOOmpfHomZM5k0OpXlmFIAgkpTgZNy2dQrEyen2UzKBe/rR73weJBA4dM7FkjZ5l34QRGSalUeubSNNkyOXyt/rde/f9hC9n9efb6T70GZXCB021uXiOrVY3322x4HbZ8HGF0blnGkVKihiyXMRGy8k2ub0UNn/GlJlZaNKLYfR7Sqg1kliKe+dyQRDwIxBNZj0+/vwEv/6k5MCRbNq30LJrTRQqpcDBo9k8fuZg3YIwvlli4PRpNzJBw5eTTCxaYWT+10E0rKOha3s/lEoLa9csYvhH+fAH5IP33mvCwf2r+PmUCZdbpHplFX6+Ur6ZFEL7vkn07ORLhTJKPp6YRrsWPqxbGIFCAYeOmblx28bDp3ZCgvPeAF//3crte3aadEzAmO2mWQMNBaLlfDXPU1GfluGiXEkFly7ICNDm9i1ut8ipC2bGj47O9V62yY1KITBjUSahIVJWbzbQrb0vD57YiQiT8eCJA1EW/8bjwWqxIkGKzSbidIre4JNaLaFwYQnRhRyUL60kIkzO9gNZXL1lZe/GEB4/d7Bk+Q3OnLfh5y8yqqWCgwelCMl5r+GzRQPPDWlsnh+D1hKJEwdb7z+hZCWR+4+y+XRYEHMmK73rycfP7Bw6ZqJhXQ2dBiZRuriC+TP9mDDPjc1sJ/WMGQlStPiS7n6GRhPH8ukuUjLsTF9WFF/fOHz+F/jDv7MuLFu2LGFhZXGlKHmmuIbb6aaAuyQyQY6eDCRIuMF5wolBiw9GDDznPkXFsgQRztMsCR808eHc1sLERRyndRsZHduqsNpEVq27xoWLTt4tp+HRzyV5yl1UqKnibozELAUzmFJMzLpygaq1RAwZCgaOTmf2lMA8qa5KFFUQHirjg6baXEmaAjEydn2fzZkDMdRqnEFWivCX950X1Go1TZp14IefF7Fsg56rlyQE2wvixIyUTKRIqVM9/060CmWUOBSGHK+pzGFIHgSzcqIFh8KIurCBc0deaxisWxjOR1+ksm6bgeqVVcgcGsIEz7OeQjx+BFFcqOA9n0SQEEEsalFDHI8R3FJiXzRn5+xEVqqeYrIJRDsr4kcAIiIOiQ21Wv3WY//5iySKxcKoCWnsWu2hNTq4McqbhJfLoWNrX6pXVjF0XCrbVkTQqU8mJTKbelvvRVHkl++ecebCA2rXkpCV7SbbJPLVFBVSWTq7Djzj0WMXmoyiCG45skJPObY/FItVpHmXBFQqT3dW7xHJzJwQQkqah5O/RFElpYqLHD1h4vrvVgIDpDyPcxIZLuWzjwJzzV8paU6WbdDTqGnSG9tBo9Gg0ChIzxS4fUvELKRjS1NSv2kWIBAU6qRnVyVyV/7xG53fA74Y7c/wP9At1nhXzU/7VHTpF8ezI4GEmIuxal08/Xv4snGLhYdP86f8Skx2kql3ocwoigQZhShNuBCDU3SQQjx2rAQQwk0uUEGskSMAqhcziOMxJaiIGxcVK1b8R/zhP1aGWb16de7evcupU6fyfP/gwYO8ePHiL6ub/km0atWKY8eOcfz4ceLj49mwYQPp6ek0aeIhFN+6dSvffvttrs8dP36c4sWLU6BAbnLWXbt2cf36dVJSUnj27BnLly/n2bNnNG3a9L9yDzZrBh+29GFIb38mzMrg4p+UGqMjZOw4mL/S2q6DRprUy3+A2+wiv13znPPxMzuPn9n57Vr+mfeLV6x8MSqIVk20nL5gITDgL1omfSWEhUjZtFfBp5+vp1atuvke+09DpVLRtWsf1m88wvqNJ/jsiwWs3mzO81i7XeTSDRnly5cHIMuQnmdFxStkZRno1jqRz0eovEI4BWLkLJqmwld+mqNHf/znb+gPGDhoGCXLtaNE0UAGdPfj6AkT367VM3eZjulfhOQpcjLl02ASkpz8tCOaGycKcvWXgqya5+GBiQyXoZB7WoUC/CT8+kMsHw8OJCSsJMWLl2bimLyV7Vs01iKXC5QuLufcb/mPmfNXrDnESBQKgeF9RPbs3vS3bRAUFERc4uvFdqbOxYlfzVy4YsHpFIlPdBIY5Al23L1zlRUb9djtuZ1lps7F/iPZdPggZ1KhST0NR46bMJlzO3NRFJm5OJOQYCkhwVIydG76dfXn0NZoDm6M4uiOaGZPDKFGxZsUibzC44dnaVj9Fl8Oe8TEjx7RucVDcD1CIXdSvZKeUb0fcOJXO926dfvb9ngT/Nv9YZUqVfj+qIGmnROxO+DHLdFc+bkAX40LISRYRqWyCsZOTefoiWxE0YGPOjlH4HPkl2mkpbvYszaSC4cLMKCHP7075S9O1LuTH9v3Gfn1NwtdhyRz7IyZJTM8WdlnL+xcvWllzRYPuf2hrdHI5Z6xLQgCUz8LZs38cF4keOgPLl23UL2ykomzM+g6JIkpnwby89Ftb20DhULB0uXbCYodj8URQbehqdSvqeLwMRMZmbnVZHV6F8dOWXhwLpwyJWUUjJHnUAbXaCQ0b6ihXtt4dh00YrO5MWS5WLpOT6seiYwaGEjxwgrWLQxn47cR1K+loU51NbMnhrDgq1BCAqWc+zGWcSM8vJ67DhpJS3d6E26C4OH8+/OcIooi0+Zn4kb1H6tL8kNCQgJFCyvw95N6g2x5oXRxBc//pNDscolk6j20IJ9/nYbDKdK3S+52U4lEYMrYIJauNyCKImaLG39/ge37jXzxdTo9O/mhUAhcu2Wjfq38OzDq19Zw9aYtx2srN3o2DFqNhFpVlbxXLYNTp46/pRVg1/bl/LgljBXfhPNOOSUdPvBlaN9AYqJkDP88lQFjUliyRkd6Rv5dJi6XyONnDpZvMPBBMx8+HRpIgL+UbXuzMZtFft4ZjSAIjBkaQHTUX+fLg4OktGyiZe4yHR9PTPMuUru29eXCJSsftvIlQyfn9G+BHPg5jD2Hw9lzOJyjpyOpVLEsJ0+e5OjRo29th7fBv9UX+vj44HAoWL7egDlbQrseKZSt+5yaLV5Qq2Uc5y+bkUpEmtbXcHBjFNUrqzxiNRoJj5/Zvby185br+OiLVMqWVDCwhz+R4TJWbDBw/2HOMRrgL8FiFan+jooffzHRrZ1fjsDnK9y6a+fYnmhqvKv2Bn0iw2V8tyScB08czJ0SQkami44Dk2jfL4kla/SMHR5I9coqCsTI6dZZSWjYm7e7v0K5cuWQKsvQonsiZUrIadcniaSU1+P86QsHzTqkkpagxISR4lQgKLEq2XoZ67Z5VL/nTgllwMcpnD5v8Y5Vnd7F6C90nD+uJLraC8qVkRHjLJXnNcgEGe7MIOq1S2BYX3+mfR5K4QKeddXgXgHsWx/J+x0zuHsilvLmJpQ3N6WMsSnC01J076/j0DFPpWfb91WcO3vorW3Qq/dQbHaBPl382H/IxLXfPb723YoqftziqTbvOzKF1fPCPeu6YCl+vlK6tPVl/aJwvp6fmed5rVY3J3618ORSYW6dKsQPm6N5+MROl8FJ1K6q4vieGC4cKkDNKmq0agnnzjuw2V6vlxwOkSyji7BgWa5igLsP7LTplUhQkJQbxwvyy84YFHKBWi3jiImSMmpQIHcf2AkNfXMu6Pca1SVbq8Nmd7P7h2zv67t/MLLvUDYn98Wwal44X40L5vtN0TSpp6Hb0GRKF1cwY7IfwREOHNixO+Ddd2QYyG0Xp+jgPtepJL5HhLU0vkIAgUIoURnVeX6mOBq5in6jk9l5wMiR4yY+mZxKm16JtGziw/hRQXy3OJwm9TRMnJ2B1kdL5Qo6fGteIjH8DAAftFBybE8MwUFSyhQ3UblsFkWKlOTG9bz31P8U/q3+ECAlKZEgwihUQIq62FNs5U+RVugYmYG3AJF3qEO0UJhgIYJCQkkqUoun3MWIgaIF5dy8Y8ESeYdDB/yZPSWAKpVU1KmuZuPKIL5dqOXMOQd6zTMEqZPCQmkkwut9h1rQUs7+HudOyimQ0gCLTkvd6vmvA2pVVXHrbu5K84dPHKyeH4a/v5QGDWRIJOLf6oaRSiW0aa5FnyZHaw8hkFCCiSALHc+4x70HudeIr/A83oHMlTM4mo0BH/wIdRUkylIOc5oPj585yMh0sXqzgeUb9HzYyocJHwfxzSIDYc4i3s8m8ZwilM7zu/yFYJw4sGFBIkhwuwQMJhdypwYTWTzgJtc4TXTh3N0y/wmHDv1AwWgT13+3UbSgjCadEhjQwz/P7qMCMXLKlPDokJQtocTO63WqIAiEOQujexrE/sPZtGyi5dieGAb08KdvF38ObYtm4cwgVCUeU+79J5w9EkqAv5TIcBmd2vgSFS7j868zWLcwnGdxDvb+mM2+9ZGsnBvO8m8ieHC+EMP7BuDvK2Xl3DDsdpElawx8MjmNy9et3H1g55ulmbzXJh5frcDJE28eV1CpVIhyFw3qy9HbzMiN4ZS3NiI2pQGxKfVR3HqPRd8oSLXl7ftFUcQRGM/QvrnX5oIgMG+6P+bw+0gFGWajhAkzM7h800qWwc3R43l3Lny9IJPEJyoKUZpMUgglikTxGbe4gBQpQYShRI2Im4sc47Z4iUfiLa6Lv5LAEyRIuM81lGoH4eHheX7H2+Ifq/xs3bo1Fy9eZNmyZZw5c8ZLXrx582YePHjA/fv3KVSoEM2bN/+nvvIvUatWLYxGI3v27EGn0xEbG8sXX3zhLYnV6XSkp6fn+IzZbObixYv06dMnz3OaTCZWrVqFXq9Ho9FQuHBhpk6dSrFixfI8/n+KwMBARBH8fKWEhkiYOCuDTJ1HNU6pFPDzlVCpnJKte7Po1j7n5i013cnXCzM5tS93ZRN4WlY0agmDP00lNlpOWLCUujU0TJmbQeP3NLnao5JSnNx7ZGf+V6H06OBHgehM9v2YzQdN827rPf6rhY6tfdmyV6BIkf+Ofd4UzZq1YGD/1VSukE7j915v/i0WN/0/sdF3wGSvk1WpfMnINHsJjP8Il0skPtFK13a5VRsBxg6V02PUCpo3b5Xn+/8EBEFg/JffcPXqVXZsW0qW5QlxCU8xZru96rx/hkIhUL6Mh6d11sTcJeGhwZ729QB/KW63yEf9A7A7E/n+JzcB/nlXPwqCQLFCCgoXkHP1lo3EZGeu77da3azaaGDPupz8HNUryzlw/NrftAC88847fDNTxs3bVmZ9q8NicVO3hoZsk4djzMdHTa8Bg9HpdNgsjxk7PJDOg5KY+lkwFcp4WlXOXLAy+Zt0TGY3G7ZnUbqEghrveqpWpFKBCWOC6DokmXlTQryZ2pQ0J19MT0ejFihSUMGwvv70GZXMugXhOXgVT5w1c+inTPatj+Lm7SySkux0GmDE10dC2ZIKPh8aSFiog3GzS7L34CMqvFP/rbjO/g7+7f7QYDCAaOO7JREUKfja1u1b+tCorpp2fZJYOTeMMZPSmTouiKs3bbjdIsZsN5euWdGoJXw67LWNrTaRgHwq4QB8fSScvmDh1HmLp4JxaSRlSnp8x9iv0qlZRY3b7RGKS071bLgzdS5vQiQkWMq4EUGMGxHEi3gHLbolEOAv4fieWBQKgaUb/57wn0wmo1WrtrRq1Zaffvqe5j1mo5YLNO2cwISPg2jdzPO8Hj5uYvFqPXOnhCCTCayZH864aenUeP8Fndv4olAK/HLKTGyUDK1G4PptG9v3G5HLBT5oquXy0QL0GpmEv6+U92rmDniUK6WkSkUl2/cbKVFEwcZdWej0bsaNDOLjSWmMHR6EgMCwPv4sXadnkUukXk3PM/rTSTNVKykpW67aW/M5vcLZs2do2wyiI2Wcv5R/8uXRU0cuv7T7h2y6tPVl825P9XCd6up8F9nFCitITXMyYEwqsVEyNi+NJDxUxvgZ6VR6SaWiUQvoDflnvTMyXRw+lk2p4nJ0ejc7DhgpXkTBjPGv+ZF6dZAwfu4WGjRo/MY2EEURQdTh7+fxT51a+/LoqZ2dB4x8MzGEAH8pFqvIo6eeaqr8Kty+nJHOR/38GdQrwPtawVg5bZtr6TAgiRaNtXRr78tH49IJDZFis7m9atF/hNnsaXGu8a6aGu+qWbRax+LVekYNCkQqBZkMdh6K5vCpENx5KLpLlXDu3DkEQaBZs2ZvbIe3xb/VFwqCQO26H3Bg135KiJWRhDyiSR0nSRlWZn4ZyvSFGRSKlfNeDTUf9kuiemUVsyaEEBIkZcveLGYvyaRLO19S013sXvtafKNkMQVtmmvpMzKFc5cs1HqZNDp/2Uq5kgoKxsrRGdx075A7WXT9dxuliyvybaccMySQHQeymflliFd87fd7NtZvy6LJyyr6Lu182XckO9fn/xMSEhLINtyGlzzIl09padLMjCzAgMQtJ0svwZ0WSUmKIUFCmvY+gsrMi/sOnq8yU7iAjDbNfdiyPIKl6wx8vcBD5aRPk+GfWg5ZxH32bwmm4QcZ+JB/UMNh8EEIdzO8b+45fOZiA+GOosQ4S3urRqWClDBHUWRuFUNGX2P/FgmVyqnQqP6aBisvBAcHo1HLGNonkA6tfOk6NJkKpZV0auODKMKJsyberaDMk8ancgUVPj4ecZapnwWjfSlukpjs5KMvUpk4JgipVMBicTN1XgbZZjh7MMbLge3rIzB6cCAN6tjo1N1Ii46pBIe7efTUgVIh4OsjISnVmYMr2eXyiLxsXRHhpWgBj6hHswYaGnWIZ9OuLBwOkbrvNXljOzRp2oSpfhP5eEggk2alUzBaRrXKKlZ+Z+Dwtuhc1XjNG2q5esvKN9/qOP6rmUVfh3L8jJk1W7OICpPyTHGdCvYGOURYknhBNIVRCLkptILsBXj84jGKIAs6g4uZizKpWE7J5yOD6NHh9d6sTnU1taqq6DYKfH1cHN0bRp+RybjlbsJD1TmKFyLDbFz9PZiEhPypM/4J/Fv94fPnzzFl63Bgw2RzsmBmMC0aeXxK5bqpBOkq55rXZYKcYmJ5nkhvsGSMlklz0ujdU5tnZ1ijuhrk6jQKxdqx/VY5zw4umSAnQAzFihmZW0l6ppvoyLyLgjIy3cT+iX89Jc3JzTs2ol5Sc5UsISEsXOTkyZN07dr1rexRo2Z9hvRZjCquLGWF1/t+f4KIEAtw8KfjTJ/gn6fYzuwF2ajTKnjvMVs0ICBBIbwOiPqklqV5p9OUKiGnXzc/ShVT8Ns1C1/OyMCQoSCIP67lxByf/TM0+JAhJPHU5xzZsgwkVjlOB6S7s5G7VURThOTUp5jN5jcWBQXYtmUJG+aH8/HENOZOCWXYuFTeq5G/765dTc2NOzZat1Kw/KwOFTm/y8cUQ0S1NLq0zZ0cb9HIh0M/m/n1kpk5y3T4aCS0aqqlQysfvj+aTcliCqIiZKzamNsHCYJA1/Z+/H7PjtnsxmoTifWVcOGKhdMXLLhcIu/VVHPrZCz12iZgeAPxsT/CYMzE6XbgNKsp4aqZ4zmQCwpi9NW4oTiOTkwlUMjZam/DQslS5FlIBRATJUfpa0BMEUlItRERrubBpWgeP3PwYb9k7jywM7CnPz5aCc/iHHw5I4NL5yUUNzRAEAQEUUImqRjIoBJ1vNfmTzCRYkFu8CuBhOFHACo0yAQ5NtHKZY4TEvjPddX+Y8FPlUrF1KlTWbduHefPn8ft9mwGvv/+ewBq1qzJgAED8i1t/2+gWbNm+S6ihw8fnus1jUbD5s2b8z1fnz598nX2/w3UqNmcrfsOkZTqRKd3M3Z4EJXLK4lLdLB2axbFCyuYOCaQURPS2fV9NsP7BhDg52k9PHzcRP3aapZvMDB5bG4S2nnLdQzo4c/sJZm0aqKlV0df9h02cfWmlfe7JrDo6zBKl1DgdoscO2Pmm291fDvz9UMyZmgQpWo/y8WnBp4WrDWbDaxbEEZikonhQ3uxdv3O/yN8r3lBJpOxdPkOZs0cx7xVV3m3vECGTuTRMxX9Bk6gQYPX2cg27fuzcvNUxo/MvSl/9NRBwdj8FesD/KXgzr8S959E5cqVKVp0Ph8N68ToIWEcOZZ3FscLES7fsOV62Wp1Y7N7uGlMZrdX5GdgdyUbtqfgdmvydYKJKU78fCUsnh5Kr4+SGTEggJaNtUilcO6ShRmLdHz2UWCultqUNCf+/nkTI78Jjh07gt1hZ8rcTKIjZDzIdJNtcjN+VBCSj2HUBB0PH1xHLldQupiT0GAZg3r6s3qznmdxTtxuUKsERDyE/Qd/MrHiOwMWq5vhfQMY1Muf+rU0qBQCHQcmER0hQyIBm02kcAE5hWPlDO/rT5mSShZ8FcqnU9NxuyE8VMqT556kT69Ofmg0Enp29GX6gkzqVldRuoSSU+csTJydgcORTlhkAAULl6Jqtfp/2xZvg3+zP9yzZw8N6yhyBD5fwd9PSvcOviQmu5DJBCqVU7J4tY5mna1Ehst48txBTJSUn06aiAiTUbywnOqVVSxbnzfBOMDPp8x8MjSQlo21fDo1jau3rFQqp8RicZOY7KJ4EQUtGv1/7J13lBPV24CfSa/b+y69d5SqAiqIoDRpIkVApSjNBggiYgMFQRQEQVR6k6ooKFVFqvTe6/aWbLLpycz3R2Rxv91FUBR/Os85nMNmJsmdN3feufetBlLS/Oh1oNMIfPyFlddfLjqvk9N8SECDuvqCjaNC8efTNh56qA2ffzqJyeMicXkkftzpokm7YPfcti1NLPkknqjI6zUop7wZNJAkp/m4muLHZg/W7BzaP4zeXYt6eZs21FOtcsm1kp/oGEL3gWmEhykJMSl4plcIHVoZWbbGzpOD0+jV1czkTyzMeDeG0BAl+4+40etUtH3IwMBRApOmvPmHr/3777+iYwuJZo31TPgwlxcHhhXr3Z/yiYVRQ4PR616vxNI1NtZucLBsdhzxsSpOnfVw6pyvyPuuIUkSOZYAj7Y08kz3UPYedHP8tJekeBXnL3m5t4Gezm3NzF2WR/0S6t4tWGHj9AUvi1baMegFVKqggcGeLxakooeGKHG5bq3eH0DgNzZXe77IMy9moNMKzF1mIzM7gCVPZMwLEbwxIpLnX8tiySdxBUYOAIvFz/fbnBzYUjR6R6dT8NqLEcyan8e9DXR0bGPk4mU/Ez+2FDvPP5pjpUen6wayoc+E8XC3FIY8E8baDQ5MIWX4dms0taraeei+HKZ+UZb7G+ZSu5qdU+eMfL89glq16vDAAw/cshxulf9VXeh1e6ki3YU/IoX3Jirp8GgIbXulUL6MGnu+RP9eoYx8O5shz4TR4jfdbvs8Hsqhox4mTrfw45qkImsYpVLgvdeiGPFWFvc20BMISIx6J5tm9+g5c95LQqwSczFNN89d8lL7BvXU61TXMHlm4fsrJkpJnv36xPV4JW6hqXcBixfO4uiRbKpVU9G2pYmNC81EZVTncMZO6gr3EQ0gQLbpFKYKybz5vJ6K5dQcPh7KB9OcDBqew7j38qhRTUmOJcCVZD8uh4K4zAYoUNKgqQqdTkG5MkouH7NjpPhmRH6DhYE9i49gX7zESx1fpUKGE0mScONE4zfhdap57d1svH4Bq63kTISSyMnJQZJERFEiOkrFpi8TWb42n7Hv5fDAvQYS49Xc26CoXvL5JNIz/bw6LILXJubQtV8aeXYRr0dEoRCY8V5MgT4bOiaLiLBgI1RNMWW0alXToA9zYwxVMqxfOHExSvYccDNvmY1XBkcw/I0s3hgRSeN6er7b5qR1c2Mhw+c14mJU9Oocgt0e4MQZL61a3XxTTKVSyT1N7+LuWocpW0rFgOEZiCK0b2UqNg0Z4JkeoXR5Jo0Vn8Vz4oyXLdtdzP0olkZ361jzrYOXR24j3FqNcCkaLx5SuUh9HixxDDp7ArkKCxXLaVkzP5EOfVKZNy2uyHkKhUBUhI/9R+DAUTdZ2QFq1vFy7nLhQIOraTr8gUAhff1X8b+oD+fP/Qi92U+y9xxKiYL+F5nZfgJ2I0qheMeqWQjDr3DTqW0sb0zJpkeX4gM81m9x8EwvM99/J2Kg5LqTekx4cKHNLsvHn57h3XFhRc4RRYlV39gZ1Pe6njh7wcvgUZl0aWdi9XoH3Tua2bXHi8epwmKx3IIkgoSHh2NJ01BbKhrwpBeMSGlJtHkikxVzowuc9IGAxLQ5eezYoiWJCCRJIpMULnOa2lzP0nVJDs4bd/JkGzNT3rpeJqxpYz39eoZS+/7L5NmuEOUKBroICIhSoFCk7G9x4UBldBJfUYHtTCWiXJULHA1unJxgH2G2SJYuXsYz/YtvGFgsopXEeD1ur4RWI3DijJccS6DEvg85lgAmo4KLF0X8+MgMPUxAm4/Cp8eYWwGfIYeh/cJK/LruncycOuelWWMDLrfIu9Ms2OwBsrL9tGsVzJBt0dRQog7q1yuU51/LpE+3EJ7tE4YkSYgihYLPRj8fwci3XcW+v0QxuGDLj17Ki1VLbGaWJFYmOfQX/Hl1iSIYZeuXfKRrz6B3l+yIkyQJnw9yhDQqlFfy6Ww/n35iwRQWYOSgcL7+3sHsOZlIKh8ut4QxsyrlhN8+AyWuco5aNCoyNoWgoJpUj7McJUEoU/C6VtChQ4/Xe+sOwpK4bcZPCKblDBs2jKeeeorz58+Tn5+PXq+nQoUKf7i+33+VtWuXsWLpR+TkWDh/Ucnu9aULFh5VKmp4qJmR96blMm+5nQ/fjqZu88tMnZVLo3p66tXR8eLAMNIz/XR5Jo0ca4Chz4RRsZya0+d8fDTHQliokm4dTCxcYePwcTf3zbcyoHcYH74dzS8HPfR9Ph2HU6RMkpr7GuhZ8klcQTfZa3R61EjrJ1J4ZUg43R4LQasRWLcxn/Ef5lKvto4J0yycPOOlUoVTzPrkfQYNvrV6RrcTg8HAW29Px+FwFBRRLlu2bJGbr2XL1gz7aiHzv7zAk120BYa/K8k+Bo32o9OWvECVJAmv76+p91kcb7w+lPEjbTS8y8DxU3aOn/ZQo0rRjYjNHsDhEjEUs4iaOttKj85mLl/1ERmuLFC6ZpMClUrH+i1u2rYs6jlLy/BzNcVHIBCsZ7Pis3jmLbPR6ek0fD6Ji1d8fLcsgbKlikYcfPyFlyf69v5D1/zNupX8vPV9tizXotcH6wdLksSytfk8/UIG86fHMm18OA90XsBXa5ei1+Rg0htIz/Jz9oKfkUPCycoJsPMXF/Vqazl3yc97Y6KoWklDVrafj22ufHAAAQAASURBVD6z0uWZNOZPi2Xqp1amvRNTUNB7zXo7o97JQa8VeHNk8KFeo4qWZbPjybMFOwjGRiv5drODWfOtbPrBidUu8tpLkYSFKNj6swufX+KTiTGUSlSzcK2KTduNrP9mAY936/WH5PFf4cqVM3QooQYrBL30H8yyULa0khFvZDH4qTCe6GguuL8vXPbxxIA07qql5XKyn3q1taSm+zhx2lMQ0XmNPFuAectsfLMoAYNBwYLpcXTok0q7lkZOnPHS+G4tG7Y42PSDA61WwOWSECWJS1d8vPNBDkOeCSMsVInfH2wyMXWWBYUg8frLQSNcdk4Atab46PFb4aeffqDVA35q1whuUhvdrSc5zc9Lz4YXG+EHwW7nZy/4mPJm0JFVv+VlnuhQ/KZeqRS4kb9KEKDdw0Ymvh6NzR7gk3l5DByeSduWBg4d8zBqaCR9Hg9l9Pjsgsj00+cFzGHVmTBx0g3rIf4e2Rmn+XaLk/5PhjFySDi9Bqcz470Y4mKCzyi3W2Tc+zlcvOKj99B0tBoBv19CqRKoUUVDjkWkdKKajKwAx045cLmKb8z0w04nDqeIzyvR9skUHrjHgFoFC1fa0GoU9OwcrKFqsYp8/X0+7VsVNqZ/Mt+K2SQw9qUo+na7Ludd+1z0GZbBmrnBCLyt273UrnNrJYEEQUBvTCAtI53wUAXdBqTx1sjIgqY1EEzh7T00nTEvRPDiwDAe6JhMqwcM3F1bx8pv7Ozd76ZtK2OJDr1Gd+t4c3Iul676CDUreLpHCF9tcNDvxQzGvBhBudJqLlwOrilUSoFRw65Hvyl+7ep++LiHOYvyqHd3XbJzXbwy8HzBcyY6wsu9d1vxuVO5clGJSqWhfv36tySH/xK/7NhHeergjj9Bh0eDkVnXyl95fRJqFVxN9RcyfF7j7VGRdO2XXuw6AIJR1Da7yC+H3Lz7US4De4dy+LiHV94JOvc2/uige8fCuiImUsVPZ4ovKQTBxn7RkYU3wNciSq/x6cI8fP7inVA3Yt2aTeDTcGCfn/6D7eQ6vEQLwU23KIkoBAUW9VXqtExl1EshhIcqiY5SUb1KMDKyQ+9U6tfW0uZhIx6vxIIlbtZ+ZydPkYkgaggNE3G7RYY/b6DXrhMYLY2LjMEjubArLISZiz6bfjnkRvSqCnWhzpJSucr5Xzsgq/C4FBw8JHH053heGmfjq6+W06FDt5uWwZrViylXSsX6LQ7atgw26KtYXkXFcmoGPx3K2u8c2GzXDc1eb7Bsz85f3FQspyYz28/VFD8ajYDX6yckRMXj7cwFhs+f97jIyQ06FUsq7THlEwtP9zIyrN/1e79iOQ2d25jo2j+NiWOjeHlcNptWJLLvkJu2LUt+jjdvamDTDw7iolU4nc5bKouyf/8edlWUePLxEKbOtjKgVwiekv1aREcqiQgPOu7GT83lm0XBuoAWa4ByZVSs+dLM0pVn+Gz+QQiokHw3NkL6/RJRkUpeHZ+NUilRp7q2RL1as4qTzdtDGfHmQdQqgbtrWFm7KY7Plidxd00bp88bOXQiBEtuKrGxRZugyMDOnTvQiUaylclEuNR8scSGwaigakU1v1fRT6lUkJ0bwOdSldg3Y8XX+Ux5I4rTJ21cOlqy88OJnVAiMImhrF11lvubOGnd4rr+DQSCTWcT4lQ81jeVELMCh1MiKUHFzIkxQcf0JxYevE/Pzv0ubLm6PxQktmvXLiK9ScVGqAJE+ctw8mQaDVtdJSleQ4hBzdnzPmy5KqwOB2lsRQI0BNfDB9mOQTKhNLipXDVAOb/I+29EFJnToSFKypZRg9dG/iELJsKJIoF0rpJA2SLj8EoePOo8GtTVkn4sknhn1UJj1gkGakv3cJhdrPly7S0ZP9WaoNxKJaj48FMr7VubmL/cxvvjimY8SpLEmvX5LPkkjvvbpRNV/yxvv2amZlU9F6/4eHfKfvYd8GIyhpX4fUaDgnvq6wr2iK0eNPLVhnwyMgMcOOKhSkUNcTdouJsQq8RiEQsi84OZh4XPqVZJA9xaUJWkkBB8WgyEljgftH4zPr9ENumc4zgKSYGIiNlv5Nx5H/b84mvpb9/jxpdn4rLiMBVP3UW8EHTw+JN9TBpzksaP+vAKdvKuhFKZWlzgJD7JSyylUKBAgRI/PlRC8XNcJxjwS0UVt0ahITT0H2r8vIbZbKZu3bpFXnc6nXzzzTc8/vjjf8XX/mv46act7PpxKhuX6ej/soaRgyOK9bgOHxTOI91TOH/Jy5gXIzh60kv9urqC0P+EOBVms4InHjMzdbaV1Aw/SfHBKLi7auk4fNxDYpyKsxd9bFuTVBChV72Klp5dzNRtfpnVX8QXm+IGoFYpaNJIx4mzXvoMTef0OS8dWpvYvCKpwLOUle2n+7PpnLmwiv4DXvpbI3+Lw2g0UrNmzRKPKxQKpn60gM/mfMhD3b4iNlrEbpcwhpRh3Ntv8OEHY0hNTy82xfzHXW5q123Fpk3fsXzpDKSAFX9AoFTpGvQfOIoyZcoU841/jMzMTAKe8zS8K/igeqZ7CH2HZbB1VVIhheX3B+sdDnwyWDd2/2E31SppOHfJx4wvrISFKnm2j4GegzJ4f9x1g4zTKRIZGcuU2V7KJHmoVe26gSg7J8DTz2cwbngEj/dP4/kBYTzS3MjQfmGUKaVi7MQc2j1s4OPP83jvtagCr5ckSSxcYePSVQefz3mfKVPn3lLaq9/vZ/GiD9m0VFc0haCjmSMnPOz8xc1dNbXk2zOZPTma+nWue0GDXYXTuZri461Xovh2s4PPp16vHxIdpeKdUVEsXW2jaYervDsmuuChBvDpIgcjRn3M/n3b2bZzM4+3v24IDw1RFkRx/bDTxdkLEh1a6xj8dCgrv8ln5rw8JAlcbom2vVJYtzCJwyfNGPUBVMqb73D7X6Vc2YpYrZuKPSZJEpt/crL/sJv0TD/P9Q2n+/8rA1K+jJqvFiQwbEwW3y1LZNU3ds5c8PLC2Cxa3m+gb7cQdDoFG7bk8+lCGxNfjyowEigUAgOfDGXhSjtRkUq+/8FJhXIaBj8VSpUKGk6f9zJ1loVd+1zc11DP0y9k4A8E772aVTWkZfh5+bkwwsOUSJLEmIk+evV+4U/L5NzZo9x7d+E6TgmxKs5fKj69GYL1pX455OL517wFtTmLe7YAtGhm4P0ZlkJdw3/LV9/l06p58FiIOZjmP+njXPYf9nBXLR2SJBEbrWTetDjybAHSMvz0HuZkzrxFaLUlR4v9HqIoIon5nD3vZdZ8K8/2CRqbXxibhcMpIgbg7EUviXEqGt6t5eIVP7HRKiaNjSI8TMmxUx6eHJzOg/cFIwSqVVYzdEwWsybFFNIrGVl+hozOwueVsNpEvl8WrH351PPpvPtaNNm5AZ4dkcn746KYMyWGUe/k8PliG00b6/D74cddLpo01BMVoaRe7cLXe099PXWqO/lpl4uGd+mYMtvHp1/0vWVZ9Bswmn4vPUWH1gq6tDMVMnxCsJP3wo/jeHJIOusWJlKjipoV6/LZe9BFtUpaVn4Rz9I1JaccS1IwSrV/rwhio1Xs2Ovi/CUvje7W81ifFPz+YOrY0z1CaFyvqHEk1xpg6OgsZk6KYeo8A9HhaXQbkMaEV4PPGpcnaCD+dqMDQYigevXqbNu2rdj1owwoUeHARotm1+/vxDgVp895qVlFwyfzrNSvE5xrbreIIFCwflMqBIyGGztnM7ICwbIJr0dRsZyG3fszeWtkJGWSVLTpkUrblqZC64smjXSMnZjNiMHhxa4TZ83Po/fj13Wx1ysxY66VZbOCEUK79rn4bqsDFCXXoysOq9WKNcuFwqunilQPfb6RPGkPDmzEkEgKF4mXSmOJPkKGVWD2ApGMrAAOp8jYlyK4u7aO2ZNj6TkojXEjIxEEgSaNDNgHutl78AyJcSoupah4rG8afr+EMU7BJdcBEl01UQsaJEnChoWzml9o/SCs2+igT7fChrrxkxyIkhQsTyEIZEhXySaDOtxbEJUmSRJZ+Zd5uNMp9m6JpWX3j2nbtstNr4vOnzuGJS/A1FlWKpRVM3NuHhcv+wgPUzBgeAY+v4Q1T6JH5xACAYknh6TTtb2J11++bsQ4cdpDl35pmIwqoiNULFltZ8t2F7Wra1i5Lj9YJ3OjA6tNJDa68G/s80ls+snJ98uKNjXS6RS8/nIkC1fYKVdazaM9UpAkodCa6v+TZwtgMCjo3NbE/v37b6qZDkB6ejqhZgfzlgbY8W0ib03JRa0R+HG3i+f7F/+evQfdVK+s4ct1+fTuFoLTJdGrfzanj6vQeMMIqFzoI310aKdi9dcuVISTSTLxFL+O90eksufrUoSGKDl0zM2ED0uO3mtaP5fvtoay8OOyfLE0g1mfH6J23aZs2RnJlp2RSBJ43C5SjidToV7Zm5LBfw1BUGLLVRKe6KVcaQmzOZhZ88k8K+l2iPnVAfL/cUr5iAGBYSNzUaSXYcmXuYwZXtTInu8QCQ9T8vIwA122nKCiu6jzwyd5yceGWQgDQJGVSP9hp0lIsNK8mY5ca4Dte5w8cK+Wp7uH8sE0F+eTJZQqkaQ4BbPm5eHyBJuutXosB0V6GTxSCh5P0Sy932Pvnr0lHssxniG8xmVWj42gbg0tJ896+eDjfIT8UCwOC3qMxJBECGF4cJHGFbTosWnS2L8lhkAAPpmXV6QcHgR1WFiIgs+nRvJI51+4khyJ0VGKS5xEJxmI+E1atVdyc1K3g8REH2rBSJi1aonlBExSKLm5v5PR+P/QamPIyMpkwJOh9B2Wzs9fJzFwRBar19vp9Oj1/dq1uvP33xPMHDKZRbZ+HV2gE++qpWT489DjWRtfb8ynSQm1XNd9n0/j+oWPdXjExNK1dvbsd/HCgDB+3JlfyPH9W/YcdON0ixw/5eHB+wwFY/utgfnMBS9+/60Z/XR6A1rBTb7HShjFZ1m6VTYkSSKPXOpwLwbBFGzopjzCw80NDHg5g/nT4wrtD9Iz/Qx8KYsreQJ1pCYF8x6Cv1lcfm12fr8PXbgDPUmkcBEJiVwysWNFQMBG0fICv4ckSXiV+URGCEXk80f5S4yf/x+328369ev55ptvcDgcsvHzd5j3+RSWzdSgVApkZgdKbOigUglEhivRqgV6dg4hOyfAc69kFhg/BUHg4fsNLFxpY+Z7MYUmjNMp8tp72VQsGzSuXjN8OpwiEz7M5ZfDbkxGgeVf2en9eNEHgyRJbNjm4Kv58fQclMG99XU82ye0yEY5OkrF/OlxdHo6k8uXL/9l9VFvJyqVimefG87AZ1/Gbrej0+nQaIK/weChb/L0S8+wdKZQqHv8hcs+3pii5q56Iod3v8Gij9TBNHjg2KlDvDjqCV4Z8yk1a9a6LWM8efIk9zUIIIoq9h1yM2xMFknxSh5+PJn2rUzUqq7h8lU/X32fzzM9QjlzwUfPTma+/DqfE2c8XLrio+X9BhxOkR7PZfDWK5GFokbnr/DQrkN/ataqx/DxIwl4LlG9ssDlq35On3Pz0rOhbNvhRqmEV9/J4oWxWZRJVNHsnmAX+cWr7ORYAjTvnEz9Ojp0WoH9Rzw0baRj4/J4pn1+mq/Wfkmnzjdf12bXrl083DSAqpgcuROnPRgNAm+8n0OLpgaG9Q+jfp3CDyWDQcG8aXE0bX+VuctsfPh2UW8gBGuQzV1m46Fm1xX0iq/dhEc1JjXlLGo1vDfNTodWxiIbvivJPjb/6KB6tbLUqhnBwFdsmE0RDHomCb1OgT8A+w7BC2+Ho9XpaNUsi3Pn/r5o4f9VIiJj+WyBjR6dCy8iJEli5FvZOF0iX85JYMjoTJ7tU3y0SHysCp1WICPLT+e2ZvYf9tDobh0TpuVw9KSXC5e9hIcqWT03vkiphprVtLw7zYLPJ3L/fQY+nnB9oVSmlJqW9xsYODyTaZ9ZqFpRS2S4gqycALlWkc+nxvHWB7nsO+LFkhfOvU1707TpA39aJiGhUaRnFH6tVxczL43LpnmTonUs/X6JTxfm8c7oCGpW1TFuUg6VKmg4ecZLtcpFnzE1qmjZd9jD7v2uIoatU2e97PzFzWsvFm6I9lzfMO5re5XUDD9L19jRagXcboknOprp87iZexuIXL58mcqVK//h696zZw82u4fYaCUnz3p5vH8andqY6NnZzLxleWRYA+zfVKaQkWbfITfdBqaxdm4CNatqGf9qJANezqB0kpoln8SxfouTZo8l82gLAxXKajhwxM3Rk17GDY9k4rRcWjc3IAgCJ88EjcZtfo1Cjo9R0ntoBkpFMBL2whUvZUuraN/KxLB+YaSk+xnxVnYh59E1nnjMzJuTc3hrSi7ZFj1GY8kRUSVx99318FOaj+YcY9/3RVPXIViOJSZKxfmLXvYe9LB5ZSKDXsnkw3eiEUUY8WY2gYBU7Mbmu63BdLxObYIbh/sa6undNYQnnktDDEg0vKtkw6fHI3L6vI9fviuFRhP8Le5toOY7S1BPi+oAX33npVMrJR0fNTH9CxtqtZr09L+2xt3/MiqdEgmw5V/fDA3rH8aAERmolcGoEYNeoG2vFLQaAUkCfwAGPxVKqweNeDzBRjT/X79BsOllrWqagiiZcxe9XEnxU6ualuRUH/6ARPveKTzXJ4w2LY04nSJL19ix54t06JPKstnxBWueQEDi48+tnD7npV7toG755ZCbF17LonkTPTt+cbHgSxtZOQHmT4+j16C0W9rUHD16FNErUVdqUmDgqEwdjrGHJCqQRSqumNN88WEEDza5/hzPyvbT9/kM3hoZSb06OgIBePuDXF5/OZKPv7By6pyPDUsTqVzhuj7cvd/FK29lc1enHNau3UyoUYvN4adZUxXKbB+JCcFa4fOW5dH3ievPnqtXJELEaHKENCKkOFK4SF2aFDLICIJATKAsFy7nsmufh2YNlRw4cOB3O21fI98p0bienie7mun0VBpzpsTQpNH1672a4qN552RmfGGlTClVsCla2+tGgIwsP8PGZLFsdnyhxpQHjrgZOCKTEJOAQiHQua2JhSvshepmQ3BjflfNkiMcG9TV8ebkHFreb6BODQ0VyqpZtMJWsNH//yxdY2fsS5GsuEEj1+JYs3oh44aH8eSAXDr0SSM+Rsm4iRY0CjVnL3iLdNgWRYn3pln44K1oPplnpXtHMy07ZKM734BErl+jL9PLD6k7MBv9lPc04Di/ECHFoBUK67tULtC6taLAAV63pg67QywxoyA1LZPLF0/QopOAz2ZAYXKj0fyIRheHRmMkPMTD/j1XyMsxIJ49c0uy+K/Q/rFezM2eyITRkYWc3Y+3N/NIWjrnfj5FeaoXeo8oiZznGPG+yvy09QI1/dVZuHgr3Tp7qViu8BwJMSn4aZeT5k2NeHVpnHcdpwxVUP0aye2QbJzmEBUJ7ulSpIs4yada7iMEcv1sPZaHAiVmAiy+tIfta/VE2ethwkd2wm5KJajo3N6A2y0xa56N80fVhEiRpHKFKlWq3LI8ftmxj2xySaRcodetZFGhyVWWffFb456OhbN1TP/UxjuTBWrZmxSKUI+RkjjHUUSfglHvZHPyjJdGdxdf1kcQBPKdEq9OyCaxTIAyTXI5eyEDX2oAQXmAZKsGR5YRfaiX6EQPTzZS8PUGJVaLiPEGRjA9RvL9Wbckg249hjDgpUGsnheLTiug0ymIjVbw0adW5iy00aCuDpdb5Oc9Lkolqjh7wYtSIRAaomD0+BzGvBCB2aQgNd3P2Pdy2LexFE8MzCi2XnpqenCNO6x/WJFxtG9lxO0WefmNbMJDFVxN8WHJE/lscR6XrvqJCFPQq7OZd6bmcHctLXMW56HRKFj9bT5arYDHI1EmScWIweFMm2PFYCjZYVQcoWEhxEc6OXrsPAmeckWcAJIkkaI6TXi4gCgY0DuCa0+TEEpYtJ/J46LY8rOTtr1SaNJIT6kEFbv3uzl93otCGSBUEY1ZLHrdAOHWapz0ZnIX5RGEoLHyIqewkk04URgxk0EKfslfcC/9FrfkQkVhWacLV3j4YRWnLrpvi+ETboPxMy0tjTVr1nDhwgWUSiVVq1alU6dOhIaGBg1kGzawevVq7HY7Go2Gtm3/umYw/wYcDgcaVTYh5qBSKK6L728xGhUM7BMGBJtsXE72selHBxq1wLebHZw+7+PyVR8tu6Yw4MlQSiepOHjUw8p1+bz2UgRTZ1tp/mutFLdb5ImBaQzqG8Y7oyNxOCWad0qmeRNDoYYuAO9OswASA17OJC3dx9oNft4eVbyHITFehcnALXsv7jSCIBASUtjYUqNGDV4YPpPug1+lTKKdskkSx88IONxxDB72AutWjWDBtMIPiZpVtSyfFaDboJdYsGjjbbl5DQYDew+4aL0puLHu8IiR/Yc9OJwi6Vl+zFcUlEpUMX9aHNM/s5KR7WfOlFgUCoEt251s3OagVnUtM76wMntybMHCVxQlVn7jYdWGcHS6L1n/9Yc48vMYNSyMpHgVkeFKjpz0MHxcFjHRKsLDlJRO0pBtCaZGvfp8JGq1QLcOZjo9lcqoYRGEhyrx+SXGDY8oMBYO6KWl68AFt2T8tFgsJMb5gOuL9FxLgGdHZhIZruDRh4xUrqBh7lIbZZNUdH/MXCSqzWhQULWShszsQLF1pyD4u0dHKvl8SR5mk4KFK/K5dDVAaEgePdsfJ+5eJX6HnmaPpTD5jUiaNNTj98Oqb/P5+HMrwwdHsGl3XWYtBgmwe2DeqsLfodUBgTQSo69Qp+7NF/b/r+LzeYmKUDBtjoVh/a9vTtZucKBWC8wYF4vLJZKR5cdUTG26a5ROVBX89s/0DKHTU2ksnBFXMP/7DksnM7uoceDCJS/ZuX6UCoEJoyOL3MOCIDDp9SjuaXOVKyk+3hkdRYO62oLPua+hnkaPXOWDaV9QrVrxXTBvlVat2vLSsBl073TdaJCUoKZBXS2j3snh9ZcjCuqF5eQG6PdSsIlFu4eDm1+zKdgd9O2pOSyaEVektu/Wn53Urq6h77AMHrxPT+/HQ1CpBJatsXPqnJcvPowtIgezSYFSCeNHRxVsJtxukWmfWXlxbDZ5+Zo/Hf0/5f2R1K6mZerb0SQlBFM3129xkmcTseZJrF+SWCRdp35dHb27hrBolZ0BT4bSuJ6eiDAl/NpQsNUDBj5fnMddNbVYbSLdOpiZ9HpwU9/qAQOdn05j45eJfP19Pk90vG48ePgBIw8/YMTrDUZ47fjFzb5Dbu6pp2PJajufL8lj5ecJxV6HQS+Qaw2wbHYcC1e6+f77b2jbtuMtyyM6OgKlpC52k32N+BglXfql07alkR92uHi8vbkgxarbY2benJzLmyMLp7RlZvsZ9U4OW1YGo7qOngzWjMyzBwgPVZKWHuDkWS9jJ2bz5acJhZyBoijx7MhMhjwdWmD4jAj1kWtVkxivpuMjRlZu9KEQovH5LjH5EwsLpsUxdcEvGG+QZvZfJ750HJc8v7D/mB9RlFAoBCxWEbNBwdLZ8cz/Mo/9hz1MGx9TcA/k2QKMeDOb1Aw/VSqpGTwqi3nTYgsZu91ukefHZPHWqEicTpHlX9tZsspeULPwk3l5TH4jiguX/axeb2f1+ny0GoH2rYyEhykY/FQYfYZlYNALwUYHV3w0u0fHlRQfDVpdJSxUgdcr8VyfUHIsIu/PsNCymZ6f93q4q5aWsFAlFouFiIiIYq/7//Pj1h8pJVUqtKnTCjpqS/eQykVc2mzGvmQsZPiEoDN+wfQ4nnkpg7XzEvB4JI6c8JCW4WP2fCvLP40vZPiEYAOvV4ZFcOiohwtHonj48WR6PWDk9eGRfLMpn8EvW/h0Wjhbt7vp/HQq7VoZMRkVpGb4qEp1Dgk/4ZJcRBBTbCQaQJynMjNm/cJ9TfU4HDdf+7dOnUYonLv5YYeLt0dFFjJ8ApRKVPPhO1GMmZCLzy/x09rCpUYmfWxh/KtRhQyfEGyGNOWNaFass7N0jZ2ls+KYvSCV+xrquOc3kU4KASzWkpu9SZKEJMH5iz4OHPVwX0MdORaRZWvshfQowLK1dnRaIZil8b2DQVVuPho4I/0KVdtqqFFFzZXTagyR+bhsGsq5m9Kh625eH2OgczsjanXQgfXSGCtuLyTGKcmzBfhsgQPhclXMFDbuqgUNZfPuY5+wFZ1goKp0N8f5hTApmgii8eMjnat4tRYmv1M4PX1ovzAGjMhk7oexhTIKUtP9jJ2Yg1ol4JJEylVz83T3SDQagQ1bs3G5M5kyLobU9Fja9krB57kzvRL+6bRv34HdP31QJMsHoOWDOg7/bOeYtJdEyqHDgB0ryZwnkfKEEE6eNweFoCA2/V7addpNy1bwRGcDbo/EjDl2jv1i4PSpfLZvMJAYr8RlCeEouxEkARERDy4qUpMQIRxREknnCnfTDEEQUKEmjOuZdHGBCijtJlSoyUj4iU3rwgvtqedM1fHDzy76DT4B2T4aNWp0y/LwOvxo0ZElpRItXF9zOGNO88GEsGL3nYP7mZn1uROFvfB6VxAEKkg18Yak8cqQUGx28dfeBlKRdaLNHiA908/EsZGFAk7SM/30GZrBiOc1zJybRfuHzaxaA5u+jEStzSMuzkfGDWop28ilcuVbC5aKiorh1IEI7nkoi9LlVDRpf5XqlTT8uLYU9nyRw8c9nD3v5fttDh6418D8aXHo9QokSWLTj04atLpCz05m3B6JV58PJyxUxez3Y+j3Ugad25ro1MaEQhBYsc7Oiq/zadHMwPlLPu6uXVh+SgVcTvbz7pgoPluSR/MuyTSsq2PMCxFUr6IlNd3PlE8sKFUKZk6MofMzaVisAb6afz3T9sRpDz2eTcfhChATU/wasiTCI3V06qjm8HEHRxQ/U01sUOCw8UpuLpv2EB8j4XUZcCi8/KLYRBmxOrFCEjpdsEReu4dNPNrCyI69brJy/Ax+Ooza1bW0ejwF7/mSG/TqBSMBj6pgvp3lCAbM3PXb5kZSJGc4RDWpXqF5KUoip4UDxEvB6Hqf5CVTdxaL7hKjXoyma7+SS+zcKn/K+Jmens6rr76K03l9QJcuXeLIkSO89dZbTJ06lePHj6PRaGjTpg0dOnS4pRou/0UCgQABvwswBL3tfokDR9zcXbuo18XjEUlO9RMfG7zxRFEi3yEycHgGHR8x0a1jCA3v0tHuyRR6dg5hzfp8alfXUqmCmg1LE9FoBKbOthbUPJn/pZ3Obc088mvkqMkosHR2HH2GZlCzmoY2DxnJyQ2waKWdOjW1iCL4/SJLZyfw+sTsGxr1QkKUN72w/adTt+7dzFv4HRcvXiQ7O5vWnZOIj4/n7Tdf5OWBxcsgIlxJ7SoOjh8/fsO0+5slLfUSPr+X9UsKd5Hb+YuLYWOyuHTFjwQsWmknNESgWwdTwUPr48+tTHo92MX8/nv0TPgol8PHPZhMBnxiOA0aPILoX8/0t5T0ezGPjcsTCtUJW7M+n5YPGBk/Oqpgg5WdE2DQKxk880I6C2bEo1QKTJ8Qw2vv5bDg46JF340GBQK3VsS5UqVKrFqsofevgeOSJNF7aDpvjYwsdH883t7M6m/zefH1LGa8V7ReUlSEkivJ/mIf5NfweCWuJPs4fMLLvGmxxEYrWbrGzvK1duZPj6VeHR1Hjuvp2j+dCmXVqNXBKOv1SxLYtsNFtXKnOXXOS8+OZkLMv430AKMhQLlSTvq/eIU3Jkcz54sXb0kO/0UqVKjIxVKRWG35tO6WTPOmBnQ6gdnz89jxTSk8HpFuA9MxGhTk5AaIjCg+bfDsRR+Jv5asiI1WUa60qtDGb2DvUBausPPmyMKOnPemWxjydCgr1jkKojv+P2GhSkLMCjatSMRkLHyORiMw5oVwliyaw9vjP/gzoiggNDSURvd0Zsx7K3hrhLZADwwfFM6zI600aW+hXJkQfD6Ri5ctTBpr5tGHrtfWq1ZJQ75DouX9Bh7vn8YrQyOoX0dLrkVk5jwrC760UaGMmvp1tTzTI5TvtjpweSR+OeTmx7VFm6ZAMOIrOlJZKIpCp1MwckgEz7+WyfbdVjr3yKZcuXJF3nszXLhwgfKlXFitUsHmISZKRd9uIVxJ9rHvsLvYqDaAru1MdO2fzoAng2uQELOCq6nB2kKLVtoZ9FQYbVoWrT0YGqKkRVMDW3924fVJxTagCDpZBIwGBSu/yWfvQTf162ipU0NLYnzxy6zvtjno0y2E6CgVTzymY9Skr/+Q8bN+wxZ8s2Y3yam+Ik7Ka/yw04s5vBaN66WQmu6nSsXr5/XrGcrUWRba906lazszMVFKtu1wcvCYh+ioYF28vQfdvPF+DrPfD9YrhmAk8Sfz8lj1jZ2u/VK5/95gLdGUND8LV9gIMSno3yus4Hsql3dw6ryR/b+4+OWgm5DwZFTairhclejYNotNuyIJBBRUqFDhlmXwX+HsuQO8PdqIoIDR43N477VI3puey7LZ8Xg8Et9vc/L1goRC92ZoiJJZ78fwcLcUriT7GDkkgkd7pNLtMRPly6g5fsrLiq/tVCqvpudz6ahVAi8ODOPrBQkFBvVDxz28MzqSdRtzGPvS9SyRLdudPHivgXatTLRrZcKaF8DtkYiJUqJQCJQvoyHXEmD5V/nY80WWf53P5at+3hgRQac2ZhausLHym3xio5UEAjdv7MpKz8ZMWJHX1YKGMlRBiLpSYqphZISSsJBgZ12tNtggb9LHFsJDlUXqP1+j9YMGps2x8uoLEUx6PYpvNwX3PFUratAoVcyeb0OUoHolDV9+ZefYSS8VKurJP2KhrtiMQ2wniZLntRY92Tkiu/YrGd7q5qPiW7RoweujJqJWw9cLit8gt37QxKvjcxEECj0XJUni6CkPU94sPgOmaWMd4z/MJS3Dz/Y9LpZ8EseLr2fz4adWmjXWY80LsPwrO14fJUaO/7DTRe1qGg6f8LL96yR273fz1uRsXn03iw/nWHiySwiCABt/dFK5vJrpE2L4dGEeUkDgl72beOihm3MMJ5WqxPHTe+jfR8+oN+3kpmvQS0YMghlN6gNMGnGBdyakolJJiA4jpuwGXDTuoV7LKzzUzMCXK7zU8BVfL1EtaNBhxCO5MQpm7pKakksmFrJRoqQCNciO2FvE0f5oi2B0dK37L9Ojs5kySWoOHPFw/rKXBdPjKJ2o4tGeqXz2QSxlfo0q69zWzJ4DbnoPzWDtvHjq1NCye/+tp0D/F9i29Tue61u8PaFRfS0RJi0R+ZVI4zI+vOgxUYvGqAUN6dIVTATfqxMMlEp/kA3zT/DdGitGMZyUfD9xlCbgEHiw7WlqVFdw5LSKu8QmBd/hlTyc5iCZUipadIRR1Cl+jUTKc4oDKNUi/Z7WFfucfqCJnkrVLHA5tEjQzU2hgMrU5iQHyZLSiKMUSpQozHYS44vvVaFQCFSvoiHzihsdhaMLFYKCKG0YMVFK6tdV07eblymfWBgxuPA+fubcPN5+JbJIpl1cjIovPozloa7JWC6GY9ldjghiiRU05AipGAwnsEacxGgpauj1Sh7sgpWn+vW9JRHodDq0igi0p6pyJH87deqoeOPXhs9mk4ImjfQsXGFj8SfxhbJxBEHg4QeMTHhVZMMWJ3sOuHlndPB9ZUqp+XZxIqvX5/PK29lIUtChOPH1KBavtBe7Hpz/pZ1FM+KoUVWLUhksizJt/PW9aEKciilvRrPgSxtDRmdRs4qWV4YWlmv1KlrWLUqgTc9Umt5/a0GDWr2fj2Y6qVRBzfODBD6ft4MDh4PPZY3BB1laQi80QScEnWUByc8FTpIv5aF3Kcl3iJiMCpTKomVKsrMlPJKrxFqiHslNICAgIeHBhRc3lYU6hc6JFhJwS0728QOlpUoYMOFSWXFHnad/VyVHj54hLf0UBgPkpTjQo+HZkRnkO26fI+hPGT9Xr16N0+nkoYceonnz5sHaa5s3s23bNsaOHUtaWhpNmzalV69ecsOjm8RsNnM52Y/HE0wpGvJMGK+9l8OXc+ILRTRJksSrE3J4pmdIgcLdsMVBRJiCJZ8k8vQLGWzdkUFYiIK0jACtHjAwZ2EeQ54JKxQVc/89etZvcdDuYRPrNuaz6vP4QuOpUFbD5pWJ7Nrn5uU3sujVOYT50+OCte+2OqlYTktYqAKFUiDPFijWMCBJEhnZun+N8fMa5cqVK7SJv3r1AtWLSR+9Rs0qPq5evfqnjZ+iKLJ08XQ2LYsp0kXu3gZ6nukRQniYkiceCz7wPl2Yh9sT/B0+/NSKzx8swF2logZJgp/3ermvaUdeGfUOer2eES/1Yd6HKrb87KR3t5BChs/0TD/bdrhY/WujjmtERSpZMiue+g9fIT8/gMmkpHSSGqut+KgAn0/CF7i1CLBq1aqx70iAlDQ/ifEqtu0I1ssrzjHQqY2Jld/YC879LYeOeYiJVLBlu5OW9xdNNc21BPAHgg/EV5+PKGii0qNTCEdOBNN972uop3YNHVPeiOLEGS8jh1yf2/fU17F41UXcHol2D5XssSuTpKdrr/H/uvvir6BOnTpMnmRkycdKXno2nJ/3uPB6JcLDlISFKpk130rntiYiwxXMmFt81/VTZ73otEJBPeI9B9zUr1N47pQtpSY59XqxbbdbZPT4HFTKoJFo0aqS6yMCSCIldmdtXE/Hp0tP3Oql35ABz77M8uURtHxiLrWr+VGrBA4cg/sffJJv330Jr9cLwJCBzXn0ocK6qVcXM48PSOPbRYk0baTn04V5vP1BLkaDQNuHjJQtpWLF5/H0GpxB/bq6giYYvQalcyXZX7Bh+y1r1ufzSPPi07ef7x/OqbNeFs2fSv36S/7Q9aamplKlopJDR4uuvKw2kdiokmvl/bZERSAgcemqH5VK4NxFL6fPe2nfquS087tqaTlz3kvjejo2/eCkQQmd3Tf+4ODdMVEFDWc6P53KsVMealYtbFTJzgmwZJWdjV8GoyoFIaif/wgdOjzO/LnTmDTDUmiBfY29B92Ur9SU8xcucfGKl7o1deze5y6k+158NpxneoawbqODVd/aCTEr+W5pAq2fSEWpDKapL/kkriCtGYJld4b2C+Nyso9d+1xk5wRYvDKPU+d8IElsXlG4DmDTBhZOnRNoVC+cyeNMuD0u3vzIxaWUeCQpuO6QRC/t27f/Q3L4t5OSkoLJ5OHJrnGo1QKz5lt5oGMySQkqzCYFC7608kyP0GI34AqFQK/OZqZ9bqVzGxPdO5r56rt8DhzxULaUmo1fJuFyizz8eAout8j0z61o1AJ1a2m5dNVPWoY/2GBLJ5DvuD5PT5z20qje9Xvht/MDgjrv48/zMOgF1s5LZPInVprfZygoo1C5goZNPzrIzA6g0xV/TxVHfGI8F4QMDBTfKEmlFtHpSt4oxcUoeX1iDq8MDWfRCjsKAaJvoDsUCgGtNijXexvoeW96sJ7jyTNe/JKfFZ8lke8QOXXOR4/OZqpUUPPZYhuvnzpEdXczqtOAZC5Q0mrALuRQNQns/iQSEm4+yqdcuXJcSVFSrrS/xI7CSqWAVqXE4w8USgEPBMB4g2hxQQhec6lEFbPm5xEbreTp7iE4nCKLVtk4dcbHmnkJ9Hsxg3GTcnh7VGHjT64lwFuTc5EkmPp2FIIgcE99Pc8PiOD8JR8N79LS6ek0HrhXz3N9Qn8tq5CK3w/2PIIP05ukU+dejHhxKUadkz2b4nh1QjYHflCDN1iLLtpVBVy/SSUWIDZKzcgXgk4tBYoSo3IBjCod+b48tARLHEQSSyTBevEeyU1iklisI71uDQ1aLdzbQEeuVeSZniEFRhe3R0GXx2rw9nQt5cuaCASuvz8i2sfwCUqi4sqi1ey+aTn8l/D63OhLuMfvbaCDyEwU+VUoLxROfQ9IAVK4SB3uK3hNEARckpPytrroBSNRiFzkFFcCVzGf0pOcZsfCEepJUQWNWjSCllo0JlVzAl2li+Qfr1TiWFWoCRAgEJ5G18dKTmF+uqeZTxbdWpTfNarWrExmcj41hPo4JDtXOIsHF9E+xQ1LitjzRRQlNogSCoKjhvYLY/T4HNr2SuH5/mEkxKn4ebeb+cttHPup+Dq4ifEqKpVTs/OSl1jhetR5hBjPoZ9TCEmwkOo7TIy9eoFc86U8TrCfmIRoWjzU4pZkUKFCBaQQHzbfeWZPDWfqp9YCZy0Ea04np/mLLUME0KG1iTmLbESEF5aHRiPwxGPmgj31q+OzEZA4ctJD5QqF18GbfnKQYwlQ49c135xFNj5+t3gHU68uZt6fkcv3y5OKPR4braJMkoYHm7e7OQH8SkpqOihENq6JIsSsRK/PJy3Dz8DeodS5N4vyeYXLHCgFFZWoxTFpL9qsOD75PJMRw4o6Fk6e8WLPU+LGiU/yohaK2jsuc4YQIjjBPjToiSuhRnIpoSIaSUsGV4POJV0aPdtrGNAnWFf8+60u3ppswZMdQlSgMuedB1EIRvLz8zGZbr1B4v/nT5lRjx8/TsWKFenfvz8VKlSgYsWKPPvss5QvX560tDTatWvHkCFDZMPnLSAIApWr1uOtD3LJyArQuF6whmKH3ql8ONvCDzudzF9uo23PVMqXURc0XTl5xsvwN7NZ+HEcpZPUbF6ZxM5vSvHe2Ci0OoEpsyy89Uok3QakcejYdU9i08Y6xrybQ3ZO4NcFXtEpIQgC9zbQ0+guPY+0MBIVqeTEaQ86Yzy7DqrZ9KOTJ7uY+WiOtdhrWr3eyb1N2hVbq/HfRExMPBcul9xe8vwVNTExf75z49GjR7mnXsmL3V5dQlj1zXUjzdff5bPlJyetuqVw+pwXlRK0WoHtu9xcTKnC1Glf8cabU9Dr9bjdbuy2C5ROCkaE3Fu/8IZkyWo7A3sXv8FSqQT69Qxhyerr9Zrc7uIXsCvXuXmwxa1HOZUtW4Uez6Wx8QcH32zMp2u74j2aAJ0eNfHdtsIpZNt3O7FYA2i1AiPezC7yezmcIv1eyqBlMz2nz3uDi6jf0K9nCItXXb++R1oY2b6ncARrTJSKyHAFLpeIPb/kBXy21fSHavv8FxEEgdde/5juz4kcPOql1YMG2rc2oVQEjUbrNjro/piZNg8ZSU33M3mmBYczKHtJkvhhp5MhozN577VgKlIgIDF1toWnexR+wB8+4eboKQ+dn07lsT6p1G1xlW07XMz5IA69XokkQlpG8eU7UtP9N1xkpmcGiIiILfbYn6Fbt6dYvOwHuj45n/bdvmD+om0MfHY4CoUi6AnXagkUMw3DQpUMeTqMx/un4XJLTHo9mq/mxzOwdyjzv7Qx+Y0YzCYlsVFKDh693pTr9Zcj6P9yBleSC987O/Y6mfixhX69io/GKF9GjVarwGZL+8PXmpCQwOVkJcmpfgKBwsbCsqVUHD3lLfG9l6/6CA8NPt+WrbXTo1MwKvv517IIMQskp5VcliU5zU9kRDAC9IddTq6mFNXzV5J9bN/tKigjA/DJpBiGv5HNpI9zuZriIyvbz7xleTRpf5Xp70YXPG+Xf+WgSbM/VhJIr9cz+YMFbNsBg0dlFsxPr1di0Uo7I8frGT1mMlqNn++2OmnSUMePu5xFSuqEmJV0aWvi0hU/bwyP5JtNTpo00nPitIdK5dVFDFvXeOnZcMqUUvNICyN9nwjlx7WleKZnGE07JLN+Sz55tqDRZe7ii2Sm7WHC6KDRVacVefvlMzzf9xIK8Qztmp/D58mUnUElcP78eUJDFKjVQf3ybJ8w3n89iqRfI9lT0/2UL1OyQ7FKRQ31a+sYOzEHg16gR6cQXno2nE5tTKjV8PxrWeRYAiz/NJ4f1iTx9ff5TPgol7PnvdSro+XICQ+PPWJi8SpbwWeGhCjIzC45YjMjK0BYqIKACN0GpFOrmpYXn72eMnfmvBeHQ8QfkG6p+WGvvj3Jj8ou9pgkSeS7/KRnlnw//7zHTf8nQ2naSE9Glp/77wt2+C3JAeF2i/h8hY9JksR70y2oJQNer0RoiJJGd+uoWVWLWq3gub5h7N4WyZWo7VzhLDYsuKWiaXuSJJFuPMEPO1107fbcTcvgGuHhoSSn+rHZS/4dPO5gV+FJM6434VGpBPIdIqJY/DUHAhIej4QowtJZcTz1RCjbfnayY6+b3l1D2fNdKSqU1WA2KzGbFDTtkMzCFTa2bHcy9r1smrS/SmSEgs+mxnBXrevrqOQ0H2GhChrcpadvNzP3NtBz6JiH92dYGDE4nOcHhOEXBe5revP6MCIigsZNupPvCKb6uz0SClN+ib+nS3KQVEqiR6cQOrcx4Zf8eKSSG0+qwmxcVR8nIBWWsSgFOK3ew6sjiq9d+O40C60eNNKiqZGu7cwFRpcLV/QMfaM62/eVxe6K5+hpMyfOmQr+ubzhpGSEYHOEUavOXTcth/8SDRvez+KVxTujBUGg1UNqDil+IluRjCiJSJJErpTJYXZQjmqF6g1apGBtSb0QfDYpBAUVhOpEmtU0bO5g/DgzIeE+jui2kKU/g12ykitlkha1i7oPZ/D8wBByKHldYyErGKkuCcWuxa4R8EslBdT9Lq+MHUlm7CW8kgejYCaCGGJIRJUXw659xc9tmz3A5UtBQ+7/R5RERH0epRKDchIEgfdei+KBe/UsWWNn+BvZvP66H7VCVWzU9zVio1XElvJiVaUWvCYIAvG59XGfrkSu+jLHTJs5pNnMCfMmNPX3EhILi1csvKVnwrXPfWHkMLzhyTxwnx6VMti46vr1isTcwMmlVAqo1QJNGurZvrv4zERJCmY/fTTHisMRYOJ0C4ePB2vjvzg2i3c/zKV21etGwWAmRPG2D4VCQKsRim2gfI26tYzYbLYSjxdHIKCg7cOGgiyorJwACXEqftrtQmWJL2T4/C2lqIjL52Xupwo+mWsreOZJksSufS4Gj85EoxYoRzWOsQe3dF1GkiSRLF3ARi7VuJtSVCSPbNSUHBCmx4SRECoLtamY34RP53h5+FEHje+3MnS4DfFCVaSAkijiceeridDEk5eXd0uyKIk/ZY2yWq3F1qaoWrUqFy5ckOt7/kHGvj6Fp/s8iEHrpn5dLU88FsL3yxPZsNXBgSMe7HaRgCSxa7+LS1d9HDjiweeXWLcwgXJlrk80vV5BqQQ11StrUAgCH82xMqxfKPOW5XHijBebXSQQkEiMVdL92TTyHWKJxfABLl71ERutJCvbz7CxMGXqYkwmE0/3eZhNy/X8vMfN6PHZPN8/jLgYFfZ8kdkLbfywpywfz3z17xLfHaNrt+eY/sWzfDyh6DGnU2TXfg2Dh9/9p78nPz+fiLCSn6BmkwLvr0pr175gatdT3UOpXllTkJpjzQvQc2gIn89b8//G6SQiLLghD/11Y1Op/PXjyan+G0ZIVa+iZe+BoEI8csJDakawE22VisF5Gayt4mHuyghmz3n6lq89Pj6Bfl0j2HvQww87XQx5puTaI1qtQOrZ4AbI4RT5YqmNmV9YeXNkBI93CGHDVgePdE+lSkUtDe/SkJLm58BRDxo1HD7uZf70uCKGrIRYFTmWwgtgj6fwAtvnE3hzZBwPdrrI7AVWhg+KQBRhx/5wLl7VI0kC8TF55ORBfHzhSGuZkqlatSpTPlrNgnnTGT99F0qFhCcQy6YfXahUQsHc/mRSDItX2XliYBqiCFdT/dSurmHRzDjiYlQcO+Xhzck59OoSUmjRIYoSM+faWDM3gR92uli4wkZifBQWq7Xgnnj3tUj6Dstg3cKEQmluXq/EU89nYXdIJRpAP5iVx4Ahr/wlslEoFCU2kxMEAZ0+joyszCJ1btu3MhFqVtD3BTeiP5uEuGCTivnT44iPDZ47fnQkPZ5LZ/igcB5+wEDlChomj4ui56B0FAKUTlJx6Yqf2GgltappitTbvMb5S17iY5RcSi328E1Rvnx5rqaFUr+uhVnz8xj8dFjBsRCzksQ4Fdv3OGnaqOhmdOLHFvo8bmbmPCtbtztZ8kk8l5N9NLxLx+dL8jh7wcd9DYtGZYiixCdzrTzTMwSPR+KTiTF0G5AWjAToaEaSghGvM+ZaqVG5sG6MiVLx5Zw4Hn48mSMnPGjUApnZfkLMArWrBw0Cyak+Zi/I5/vNfzzisUaNGnz97X6mfjCRdr3XolT60enCeKRNP76Y1weDwYBeZ6ZbGzNPv5jB2Jci6P5sGq8MDad5k2Azp/2H3bw5JZeXng1j4w8OJnyYy1M9QkjLDFC+dMlGtYQ4FUeOBzheR0l4qI9nR2bg9cIXU2NZv8XB0tX56HRw5LiXH9cmFrpvVErQKDNQiBZ+3BFGrz6TEUURhUKuc/f/MZlMuN0SPp9UYACtWknDqfNBQ3yZUmpOnPEWqd94jRNnvDxwnx5rnkjzTsmMHBpO1YrBiObxU3O5dEnEYFJQuUKw2eanU2Lp2i+NZvfoad3cyKjx2SyfHYfFKrJ+i4NHWxjp0MpI76EZ9OhkLlbnzV1mY1DfUDb/5OSnrwqXyggEJD5bnIdCCX6/FoPh5jvAJiUl8UC7pmxfvod4R/mCqL2A5OcUB7FlKBn3npXZH0QVee+egy6qVlTTtZ2ZdRvzycjy4/VK2Owi321z8EjzolElc5fb6NQm+Pq2HS5qVtXS78VMUlMh1FqKhV9mMKBPUUds+TJqwsMUaLMrkEcuR9lNOakakQTXFg7JzjnFIfQuEyZVqT9k+DcaYHDfYP3+ccOLZjxs/dlJrs1NZISSM+e9vPR6FqOGhRMTpaJ5Ez0r1+XzeIeiY1+21k7rBw2kZwXYc8BN43p66tYsPLeuJPtwOkW2/uziqSdCcLpERr6ZRVysimM/likSDSlJEl8ssRVEOvn8wUhavU5g70E3D95nYMS4bBTaMJo0aXZLcmjSpCU5yfOBYAZHqVglPyw/TbSzapExZEceZtKo4O/5SAsj0yeLvDLkGJX89Yt8bp4ik3vvVXDqkoO03K2ochJROsMQjXl4w5N5rpuaj+daqVNTW5BVIooSC1faycoJFKqFfI25K5NwuJQ80TaVzxeeYu28SH6r8s5f8vLhbCs/73Xx5vhltySH/wo1a9bkx50eTpz2FClXkZbhZ/0GP7HRCjp0P8+Gjafw+iSupLlx5avJIxeNpEUkQDpXceOkOkWbjOXYffTrGcJ3W53ExAhY/Fo0SReoWD6ZsqVVdHlMx8YfBF59y4oohWLDQohQeE8iSiIXOUkNGuDItbBg6XleH1m8g3jJajtN72/1h+RRtmxZZi2cwYihI/HlgM8WwO7No6K1Fs+9sJ2Na9WF1n9er0TP5zJwuZWIUgCFUHieZplP0O8pfZF7OCJcSZuHjHy13o1aayTf7Sgx6xNg/xE3dWpp2JhxCJM/nUSpAio05GsycEaeY8n0GO6/7/q668gJD1+sbkaZMsVHDP4ebdq1Yc7s4QiCQJd2JhausPFc3zAAwkKDmbAl4fEEbSLP9gmlQ59UflxbqkgPgckzLeRYAjzbJ5S2LY088Wwa+w67qV1dS+/HzVxJ0TNnkbXgfJ+v5D0BgCgFHZclGUDPXFDw8GNFS8fdiEqVqtOowemCv6tU0LBth5PyZdSIttASU9aNmHFgR8wx8dY7WUydaSM8TInL66NVcz1LZ8Wxa6+HV0eeoUJuTc5yhIDkR4UaFw4C+KnPA8F+KYRTRqpMLumEUvxzLYcM8rFxTNqDHz8RUjyuTBE7eVSgAX68hBCBQlCgk4z41V4iI4vvLXOr/Cnjp9/vL3bBcu01OeLzjxEbG0ufp15h0/oP+XC2lS5tzahUAu0evr4oczhFHuqSzJOdg7XOqlbSFulWJ0kSr0/KYVDfMBLilLz8RhYbtjq5dCXYBElQqJn6VhQz5+Ywd1oMM+bmMe0zK6+9WHRy/XLIhcMp8PKbAS4lm3ntjamULVsWgDffmUPHZ4Yw7CkjWq3EC2OzSE0PkGNR0LP3cD6Z/dSfbnLxv0CdOnVYtbIBH8z+haFPawo2KOmZfgaM8DF42OTb0uyocuXKLF9Ysvdq3yE3iXFK3v0ol/lf2ti4PJHSSdfl7/NJDBrt5en+I4u8NywsjOT04Nx5vL2ZyZ9YChkEyiSpOHWuaGfEaxw65qFSeQ02e4CR70i8Nf4L3v74Uyw5Z4iKUJCSLlGj1v18Mvt19Ppb62AH0KZdL75a/hPTxxupXFHN+s0OhjwTVuy5azc4sOcH6NAnFQE4fNzNt4sTCxZKDzU1kJhYhnHjF3Py5EnUYSkkVPBy+cznfDql+BS8fYc9VKt0/dq/2+YmLUvHrn0uGtfTsWxdAht+jMbrE6hesxLbdh4mIc7JkXN1uZzy6/VKIEpRVK9ZSt7o3yJxcXGMHDW+4O/c3FwGDeyAVnW9s6ogCPTqEkKvLsG6SbmWAA90TOaZFzJQqgQM+mBEUq1q13/H1HQ/z4/JJCs7wDMvZtLyfgPvvRbFxNmVyMs/xY+7nbR+0ESLpkYsVpGmHa7Sta2ZWtU1HD7hYcU3AkOf/4B1Xy1h8OiDTHsnuiAyW5IkZs23ke+tQfXqhVOw/i6e7v8Kw14bxqKPlQV6CYKLvelzBd6Z8Bnzv5jCpNGXC+kKCDYJWTY7jmaPJZMUryLfIaFWwTM9Q+nQykCeXSI2SklAhAatUsi1BAo2gb9l2mdW6tfRYQi/509dy8jRU3h73FNs/imDtAw/g54KpmCdv+TF75cY9moWz/YOpffjIej1Ci5d9TFmQjaHj3u4cNlHvkNk2+ok1GqBt0YGDbtvjIhk4Qobkz7O5eXnwgsiGdxukQHDM9Eaklj1XTirvz2BwaCg5f0GVCqBUe8Eo89a3m/k0YficEktaNV9E90f81OhjJpd+1ysXJdPj84hRIYrWf6VnWqVNMTFBmt5b/zByYatDmrUbIxGU7KH/GbQ6/W8OuYN4I1ij3frMYTjv4ygf69QPphlRaOBse/l8kJ+FiqVgD1fJD5WyYefWomJUhIRruCzxTaiI5QkJZS8VLxw2Ufdu+8jsfJTpKenk541kS0rgpu7mr9JL9v4g4OHH09l9PMRtLzfgM0usmCFjVXf5GM2R1C7fh/Uai3vvvsuY8aM+VOy+DdSp04dnC748ms7PTsHdVuIWUlCrJKdv7h44jETXful07WdqUgkjtcrsWyNna8XJKBUCkyeaWHUG1Z8AQmfXUtU1r1UEyLIcp7m3Q/TeO3lcEJDlCz5JJ5XJ2STmR3A6xdp/OhVhj4TyvK1dmbPz6N1CwN6Lbz8Rjbvvx5V8L2SJPH5EhtatcAn8/IwGQVyLWJBzcmsbD8DhmdSOlGF1yvRuu2IW5bH62+NZV7Z+bz35iRMgVC8uPHhJZRI6tOc3RuOM1iRy7hRIcREqfD5JFavz+fzJXksnx2P1ysxblIuOr2Obzb7ERAYOjqLN4aLdHvMjFot4PzVabprv4sF0+OwWAMMfyMLUVRiCi3D2xNG88aot5k8zUGL+7VUKFv4Hn5johUyEgkRwjFJoQgInOMYVzmHICnQoKO8WAsToVw1HadGjRq3PjEEIx0f9THizWwmfJjLoKdCCQtV4vNJrPwmnzffzyE6SuDAltK8+1EuP+1y0u/FDBAEHM4AC1fYybMH6PN4KBqNgMcjsnClnQ1bHCydFc+lqz4e65vKd0sLryNzLQF6DkrnkRZGhvULw2QMptfOXpBHudJqPl9io99vynL5/RJjJ2bj9UuYTQpEUWLfIQ9VK7pZvMrO/Olx5FoCrNngYMWaTbe8LoqNjeVqWlDfPPVECBM/zuWu1mns/TEPU3blYNMbwcJl1XHeeUlL43rXHVVd25sZ+04KybZ9ROVVRycYCEh+crWX0VY6zwPNtOw86OehBzRcTbnE0RM+ZkyMotWD0ajVArv26ej3UgYajYDZqGDPATdPdjWz8vN4Gra6WqS+/KUUPffebUHJRZo1VvD/L3XDFgeHT3gISBE0aNDwVmfEfwaVIpG23dLp/YSJvj0NqFUCK79yMvszN9q0Stzd8SJjR4bywP1uhozK4usl0XR7Kgdfjoc0LpNHLvGULVKTECBPyiUkEM2oIQLecAthJiV5HifWYwZsGUoOHPDx5Uovmbk+jN5YalOXo+whWoonnjIoUWEhi3McxRTuwWVxEBFIYMnSUzze0UvVSoV1xVcb7Jw44+XjOQP+sDxq1KjB+q3fcvr0aVJSUnj3jYlI50XMFxrzYKt93HOPQNMmKk6fEVm13sZLg0IY+KSG4aO3Ycgpj94biVtwkms6Q6fHYeiAokbaDVucvDsmkpnzQ1i7eSE//rCFCR9OZuLrRe0G3211kJuqZ93xAHfzIB6cXOQk0eVs9H9KT98eUUWMi9v3SFSveesNn36LOSQBp9NHl7ZmuvRLo0JZNQ8/YESlEqhZVcMPO508cG9R29X8L+10aG0iMV6FPT9A+ydT6drBROO7daRn+Zky08r5Sz46tDawfbeb2QvyeLpHaEE6PMAn8zI4fd5XsB+pV1vLz3vcNG1cdL+bkxvAZFAw4wsr418t6qjLyPKTbYm6ZUPwk72f4dDu5wvG1bSxjnem5lCvjhZFiBXspYp9nwM7bpyoUON0iXiTDZRLeRBvyFEqlM4jNlrFY21UBAJO3nx3HzF5UTjzjOSKWajRUod7C8oXACjVfrKkyyT5KxZJkfdJXjJJpjr10KJHIwT33JlSCj482MjFSja1aIQkSfjwUatezVsqj3MjBOmPFpoCunXrRteuXenSpUuh11esWMHKlStZvnz5nx7gv5WsrCx8vpJTpAEOHNjP+xNfQau8yoz3IgsWVsdOeRjwcjbZuQHiYlREhus5e9FPzaoaXnpWS9lSKo6c8DL9cyttWxrp9KiJHs+lM218NFUqapjyiYXpn9v47It1HNj/E998vQJb3hXmT49m+ud5VK+sYWDvUIyG4AJlwxYHr7zj5KURk6lSpUqxDQksFgsrvpzH3j1bUSpVNH+oI+3bd/1DBq47gSAIxMfHk5aW9odrr0Fw0b9k8Wd8u24x0RE+HE4JjS6egYNeo85tTF958fnevNzvHPXrFFYooijxUJdUNBqJ5/uHExWhYMx7OTS+W0/NahrOnPexYauW/s+NpXXropFGgiAw65NJ1Cm7isce1TFkdCZ319by1BPBRWxWtp+nXsjg6wUJRTyCHo9I0w7JtH04hq07NAx/ZTL16zf89ZgHh8NBSEjIny5/8OLzfejc6gwdWmlo/UQKC2fEFfGaHTji5r3pFr6cE48kSQwcEbyOZ3uHFZwz/XM3LsVT9O4zsNB7n+r9CJ+9by9SK1QUJTo9ncb08dGUSlRjsQbo3D/A629+wepVX3Dh/BmM5jIgiRhNRlwuNwG/l4AvFZW2DAFfKi5nPkZTAmERCdjt+XTs2JFmzX4/wkGtVhMdXXzdmH8DN6MPSyItLY3Bz3WjWzsbz/cPK3J832EPL7yuJDxUpMPDPgx6kS+/UXA1JUB4uB5bXjahZpGxL4fTrHFwQXT4uIfnxymZMnU5GRkZjBvzODvWXY9a83olNmx1sP+wm007olj+5cYC49V7777O5o3LqF9HhU4rsPdQgEb3tOW1sRNvOY3ndvLdd18z/4v36PxogCoVRE6dU7J6g4Kn+79Gy5aPsm/fPlYuHszcD3VFnDRfLHXz6WIlDetKdGnjZ9IMC5XKaejfK4TQECVbd/j4fKmCjl2GsOrLyXw+RV9QW87lEvlojpUrKT5OXwhn8oer/nTE88WLF3lt9CBSU05Ss5oGjxfiopX06GTmm035rNvooGpFDQgCWk1wDvz8dSkS4lS8PjEHo0Fg+KCgkTPXEmDqbAvfbXPg94E/AHVqaHF7lNjdiTzRYxCPPPIYaWlpjHu1I2vnaovovlxLgK4D1SxauoX8/HxGjx6GPednBjwZglYjcOGyj4hwJc3u0dN3WAYN6ujQ6QTuqa9j1XoFXXvNoXbt2n9KJr+HKIp069qcLo9YeK5vGD5/MIrwaqqPF8Zmk50TQBRh66pEon9N05IkiQuXfbTrlcqWVUkF0cC/Zcirbh7pOIN69eoBMHbMINo/eJB2D183fHp9AodPqHn5TT+N77mfQwd3YsuzYDBGUL/BPdSp24Q9e/aQlZWFIAh88EHJTcH+y7pwzOhhnDz2DS89F06nR4NNDPNsAdo9mUr3jmaMBoFNP7qYODaq4Jl4JdnHiLey6dHJTIfWJka8mUVGZoB9W8JIzGtQqNahT/JxKux7GjRQ8uoLEZROVLHvsJuJH+fyyIMGenUJ5dvNDj5dmEd+fgBBEHh5UDhen8TSNXZqVtUSYlJw4Iib0qXUnDrrIcSsJDJcwaFjXswmBSaDgF6noMFdWjZsceIXE1j//c9/WF6zPp7Fl9PWYnCEcYlTxFGaCGLw4+OC8ijhZT3otF6MBonObYz06xXCwaNexryXT7cer1GvfmMsFgvx8fFs27aZJYtm4nRkotMG9XyLZno6PmJk5z6J5V85qFnrHnr1HkLdunURBIGMjAw+eH8qO3eu4Z76Ap3amLBYA6xen4/XA4cPKNFpwjGGmMjJzaGy/e6C9NprZJgu0e65hxn8/OBbvv41a74k+/J4XnsxjNXf5rN4lR1/IBhZW7mCmu27XWRmBfh+eRLVKms4dMzDnEV5XE0Jrk/PXvSg1ylQKQV0OgGNOhgx1bdbKFu2O3n3o1ysNj8g0KiejjrVdRw56eFqip9p46ML1Vzftc/FkNGZPN8/jLSMAFu2O7m7tg6vV+LYKQ/xsSpaNDXwZFczr7yVzbadLp7rG0q39ib2H/UwZFQO4ycuo0GDolF4N8OwId0ZP/wylcprePuDHFwuiQ6PGJm/yE1aukhCgsDG7Vb6PxlWqE47wPotDka8kUVSlAlLDqi1Ek/11lGjmoqBwzMxmaB311BaNDXw2eI8HmpmKFIzPs8W4OPP80iIV/LUE6H8tMvJ6PHZ3NtAz6TXowqeq4PGVqdWFQtLV+xlzdyEQo2o0jP9NOuQjEKh56tvdv9uk+B/sz78vXXh11+tY8zQsWhQERkRdHwrLLF4fCKpyjOULqMggJ88m59Nq+KoVlnH1VQfDZtYqeVqgRc3x9hLVe7GKFw3YDkkO0eEHVSV6hMuROGTvJxgHwIQSRw5ZGIjFwMmYilNqvIMiWJFYqTSZJNGJsl48eDGSUych/AIJQGPhowUFQq3EU1sNg89qKX7r53FF66wcfCom4cfeYoxY964bfK7evUqvbv2xZAaRWQglnzysJCJI8TKA4/eS3ToZqa8EY7TKbJohYNDhwPExMCK9Va+W5pYqF4mwNoN+XyzKZ/k9DCef3kGd91VD0mSeOThe2h+j5MxL4USGaHE7RaZvzyfD6b4yM5SUJaqXFScJEQTSqg2HGfoSXatD/YO+S15tgAdnpJYsHjrn3IGr1q5BGf2h4wYZMDpFHljcg5HT3qpUkHD+cteTp3zMun1aDq0MqJQBB0+C1bY2fyTk0Uz4tj6s5Mfdrh4c2Qkazbkc/yUF40G5i23MXJQGB9/kcenk2NpVK/wWvnYKQ/dB6Yz/tVIvlhqY9akYJm7XoPSmTcttlCjK6dTpPuzaYwaFs6cRTaqVtLwfL+wglJIJ8946ft8HpM+WH3L5dECgQAd2zfgx9WmgqaFB4+6eeXtbC6dVVMqvXmhsg/XOCT9jJFQIojBF5pKuj+dio57MRJCWsQvVK2fz4tDDERHKtn6s4M5i2zkO0SmjY9h+Oh8lNlJ6PLjCeAnWTiPT59Dh7YaVq4QKS/VIorguj+HdC5zBgkJndFPlJiI2y2QJaUSIIAeI3GUJpoEFIKCLCmV9NALbN255YZBlbeiC/+08bN8+fJFjGHnz5/nwoULtGxZfKe+fv36/dGv/NdwK5v9Y8eOMffz98nNuYQkCSQmVeWpZ4YTGhrKuXPnMJvN1KhRg/Pnz/PF5x9wYN9PhJolGtdTkJnlIyM7wIRXoyiTpOL9mRaWf+Vg6kfLadSoUYHB7/Lly3wweQwnT+wg4BeRJAgPU2J3CERGlePjmcv/1bW4bpfx8xqSJOF0OlGr1X86oqc4LBYLQwY9Trd2dnp20mA0BDcc46dBo/ueYsO3y3n+aQftWulQKGDDZiezF7pBU4ePZ8wtMRJXEATCw8Pp9Nj9tG6WypNdNEz/zMqPu1zUqanD61Xy064AVSr6mfFudMHDKznVx4ARNhJKP8TDrR6jSZOmf1lEo8/nY9LEMZw7vYPK5fL5caeNHp3MdGlnxusNptLt/MXFe69FkWMJ8P7MPBSCkkUzowoa2nw8N0Bqbi3emzi7yDgvXLjAq6N6M2aonxZNg4aOcxe9vDQuh6oVVXRtb+bnvQJrv1Px2riPqVUr6DWeNm0a6enpDB8+nIiICCwWC5MmTcLj8VCjRg1atWpFZGQker0el8vF+PHjiYyM5MUXf7/b+795gQt/zvgJwSyE5wY+ToeHkunzuB61WkCSJLb+7Oadj/R8/MkqVCoV27dvx+fzUK9eA0qXLg2A2+3m09lT2L3zO6IiwGINUKZcHQYPfb3ASLdixRKWL36H8aNMNLtHj8slsWi1i6VrTUyb8WWR30aSJC5cuIDf76dcuXJ/iQ74I3g8HrZs2Uha2mUSEsrSosXDhca2aOFsdvw4l+HPStxdS0tymp9PFkhkWqsx8f05nDx5ku/WL8PlyickrBSWnMu43Q5q17mPxzo+gcFg4Pz587zz5lAyM84QGiLg8YpERRjJd0czdtwMqlateoMR3hpbt25l8sSXUCry0WoFcnNFnC6JmGgFlcqruZLsx+bQUrtOUxIjD/LaCxqMBoFPF9pYvtZOfKwahUrPoaNOzCYNFcqFcDUN6t71AE/2fo769euTnp5e8ExYtuwLDuyezTsjVQVRUL8ccjN6gsCo1+YUamY3e9Zkftm1ih4d/cTHCvyww82W7Q4+eieaenV0WPMCvPexF7+yJcNHvnPbZHIj/H4/T/XtQFb6aeJjBXw+CYNeQVZuCM8NfZMff9jInl3f0P5hPfc00JGc5uezRfko1Ql4XKnM/SiqwNhhzxd5f6YXq+d+Xh0zseA7PB4Pr4zoT5jxHL06BTh+LpEf9yYSEBUoFAqMRiNdunShbt26pKamsmTJElJSUgCoXbs2rVq1umHTl/+yLvT5fDzZqw065UX8fgmTSYHNLpKfH0CtFlAoBFLSfWg1CsJCFPj8EpHhSp7rG4rZqODdjywoFDBrcgyLljv59DMfYfnl0EtmrEI2GcJlVBqRkEA06rA80HiQFAGe6RnCPQ10HD7u4bPFNrzeAF6vhNmkRJKCJWYkUcKSJ+J0iYSYFQQCAnVqaniuTxiR4UqqV9aw94CTXkMyECQFfq+amPgqrF23Gq22+FT9m0GSJCZP/IBvV65Hk2XG7rfiVNtR6OGdyW/Rpk0bXC4Xa9YsY+vm1YgBP9Wq16NHr+dITEy84Wfn5uayYcNXiAE3iUkVuf/+5jd0YB04cIBlS+dy8sQBwsL0lClTiZ5PDqNatWoAnDlzhiH9hiJka1HnGQiofLijbbRs15zRr4/6Q5lBoijy3MBu3FX1FC89G0aIWYnXK7FynZ3JMy2IokTVShoOHfPy0rNhPNk1BJ1O4Oe9bka9Y8UX0KNV+/D7XBgMAhcuBR01ZmNw/igEuHjFz5NdzTzxWAi2/ABpGQEmfJRLeJiSfj2Cn/ftZgeHjnlo1ljPhcs+HmxioHfXENKz/NhsIl9/n8+pcz46tDby2WIbVSuqOX7aQ75TQgyAOTSBKVMXFhtccbOkpKTw8gvdmDDKxz31dazd4ODzxXk4nCKWPBGPV0VIiJHMTAtlSqkY1DeMiHAlW392subbfOz5IhXKqilfVk1cjJK9Bz2cv+TF5RIpnRise+zxSthsInl2kTdGRtCjYwhqtYDDKTLtMwvbd7sZ9FQo6753YLGKmA1qftomER4ToP9TehLjVazckES2JYyDB7bQ5/EQnu4RilYjsHKdnemf59Hk/q5MmDDxptbQ/2Z9+HvrQkmSeHnYcH78fgt+nAiSkpgYaPmQCrVKyaWrXnbsc5JvVRIeJRIRpsTtVJCbrkZyGalGPQL4OccxAgTTd31qO2ExHrRGD+mpKvQqLW6XgMvrQwEo9R50eoHwCBGrRUFejgYkAT8BVChQokYU/EgKH1WqCSz7NJbyZdTsPejm0FEPC1fm0aSRgUPHPJw65yUsRIFOq6BU2fv4eObC2y5Dq9XK3M/msWn9ZiRRomyFMgwbPpRq1aoxedLrXD63hlefN1KlgoazF31M+NDCyfMGIiNCeeAeN60eEMl3SMxeYOPUOYk6dRrT/9nRVKlyfR3ncDjo1K4jbsdVDBoBr0eBM9tIrsdOnDERITRAm46P0KV7F/Ly8vB43Hw45SVe7BegTUsdggDfbXMxZZaSEaNnULfunysPJ4oio0c9S+no/bzQ30BkhJLsXD8fzrayZn0+774WxeafHGz+yUVSvAqVSqBDaxNPPWFm+24XA0dk8vaoyIKeKt9udvDWFCsKhYTdHsBkFHC5JYb1D6PTo2bcHpF5y218v83Jis/iOHjUy8vjstEZwlEJwfdZ8kTq1tTR8C4tFy77+GGHi4gwBVabiNsjEh6mRKtRoNcJ5FpBrY1hytRFlC9f/sYXWwI//bSFhV+MZM5kfUHT3nMXvHTrn8bl00aqBxoXOOH8ko/zwlFsmjTCdEaMrjg8oo8M6SoIEjGBsiRI5XDjxBZ5CtFooU0rHXsPumnR1MCzfcK4muLjpbE5HD8GHq+ATtAQpg4hT5GFUuPFYdOgQYcSNXqMuBV2NKH5RET7ybUI2G0SokdLGaqQQFkUQjCTIIOrWKLSWLfxK2Jjb9wz4W81fv4R5IjQP7/Z/z0uXrzIlStXOHnyCHt3byDPmoHXJ9Ds/i68PHwkCoWiRIPf0aNHObB/J1qdgRYtWv9rH6y/5XYbP/8OPB4P679dw4b1Swn4vZQpW5WeTw6hQoUK2O12li75jB0/f4taKaLWhNKl23M0b97yhgvsa3K4cuUK69at5tt1C5BENyq1mYaNH6VRo3uoWrUqu3fv4LPZ7+H1ZiGgIDKqPM8MGEWdOnX/tuvPz8/n+PHjeL1edu/+mQvnDhAZGcU997Vh546tZGZcJCGxEkOGjuDSpUt8uWwGOdkZhIZF0uXxZ7n33vtKlEVubi5r1yzkpx/WoVRCRGQpWj/aiwvnj+FwWKharT4PPdS6UBTr6NGjqVWrFj169Ch4bfHixezbt49x48YV8VgtW7aMQ4cO8d577/3utf6bF7hwe/Shz+dj8eLP2LJxBVqNF7dHQd27H+CZfi8SHl5ybdjfEhERQW5ubrHHUlNTWbJoJidPHECpUtPy4a60a9/ltqVh/FNITk7mq7ULOH5sP+HhUXTuOpC77rrrljfmfr+fHTt2kJubQ/nyFahdu/ZtKftRHC6Xi/z8fMLCwlCr1Vy5coWzZ89StmzZgs30t9+uZcWyT1Arg5FRRnMSHTo+Q/XqNUlISMDj8eB2uwkJCbnh83H//n0snPcBdlsq/gBUrlKfvk+/WKwhxWq18v3368izZhMRmcSJYzs5d3Y/ahWgCKFb90E8/PCjf4lMbsTFixdZu2YBedZsKlWuQ4fHnijooJmamsrH0yeRfPU88YnlefnlMcTGxuL3+xn/9sucPbMfjRokTHTqOoA2bR4r9nc9ffo0q1YuJDMrH0EQChaumZmZCIJAnz59WLx4MV6vl1q1atG6deub6nT9X9eFoiiyatUK5n3+Lk5nHgoF2PMl1GoVERGxDBn2OtnZWSxcMAOrJZtAQEIpgNsp4ciX0Jl9hIYEU20dDomAqMdsjODeps1o+XBLJrzzKpmZ6Yg+FQEpgFYXQAC0WgWiKBAZaSImJhqF0kh6egY6rZfUNAeiGKxFKggCTqcHkNDrFGg0CowGJUqVHkEIx+M0EhMdTd8BfWjeovltc5LabDY2fr+RPKuN2nVrUb9+/duib/4Kx/jOnTs5dOAw4eFhPNLmkZt+PpWEKIrMmzeHZYs/Qqlw4/FKeLygVOhxuryEh0qAgEYfTVRECEqlgipV69LzycFERUWRm5vL+fPnWPXlLHJzrpKcag0a0MMjKVv+bmzWy5w/f4mA34kkSSiUCiIjooiNK01S6RqcOHGAzPSzhIc4uXzVgyRJuL0SBp0CjVqJx+Mn3ymi0SiQ0KHXBtBoFHi8Who1bsrwEeNuSzNQCOqXz+ZM5uih7YiiE4dToGHjR3h1zNuF1mvHjx/nzXEvk5FxCbc7gEZtIjwsHo8vG4/HiihCqdJVeePNKQiCwJT3J3Ls8C78Pgmfz0BUnBq1WkTAi9mkJiDpqFq9Cbt2bsOZn4NWq8LpdJOboUSlUGEK06E3g8GgpdE9rVGp1OTkZHLk0E8g2lEoVZQrX5ex4yb/rlH+t/yb9eHNrAslSeLHH35k8nvvk5N7Dq3Wi1IJXp9EbjZodQqiok1IUgi5GR5sdit+0YdW7wefDqWoAwm8ggdzuA6PO4BW58ZklAhIItKv7RW8PglR1KNRalGqnWg0IgFRQKUOR4Ge9DQrRqMXo0mN0+UhLycACISGBwgPVyOKIlabD2teAJ1WQKmCxDgzYRGl6D/wVZo1e+Avl2dxnDlzhkULpnHmzHFM5nB69BxC8+bNkSSJ7dt/4tCBn9DqDDS7/1GqVKlCUlJSsbpQkiQOHjzI8kUrcDmcNLyvAeUqBB3/tWvXLuLgupYtumfXJiRJol6DB3iie7/bVtNRkiQ2bfqOBfOmYMlJxuMNNiT1ekTUGiViQMQvajGbtei1AvFxeqx5AjXrNKF7j+fYsH4Fv+zZCkDdu5vRtFlrSpUqxdKli9iw7nP8AQ9uD2g1KlQqJU63iErhQ6c3cl+T1vTr/yIxMTHk5+czauRQDh78CaUigNMZnDdRkWbqN2hCuw69cbvdpKSk4HFb0OlNtGrV7rbc0wcP7mfOrAm4nSkoFAFyrUpQGLl8+TxumwrRq0aQlKAOoNJ5MYeI+Pzg8SpQKlSEh4HRoMDj0WLNUeHzetCbfUTH6ImKLkO7Dk+Rnnae/b/8RPLVDDSqeFo83Jz0rDQ2f78FMWBFpwOjORqdXkdKcip+twgKCXOIRFSkFo3WQE6ukyuXbfg9AoKkRKlQExEaiTnMxKOPPcLAQQNuKov4bzN+njhx4g+9707VPfsn8VcbP2+G/0WD31+FLIsgshyC/BE5vPjii7Rs2ZJHH71uzFi/fj2bNm3igw8+KLIR27BhAxs3bmTq1Km/+9n/5gUuyPrwn8S/XQ6iKCIIwu8aRv7tcrgV/qgsZs6cyYULFxg8eDDlypUDgplBM2fOBECn09GnTx8qV658058p68LrSJJEIBAgEAig0Wh+d04HAgFcLhdarRalUlmi4fHa733p0iVUKlWJ513LcNFoNP/auu7/Bj1wo4YbN8vvyUGSJNxuN1qt9l9dx/x2zYfk5GRmzpyJy+VCr9eXuLkfO3bsDT/n36wP/+y68Jp+/P+ltgKBAF6vF51ORyAQbIDz23OuvSYIAoFAALVaTUJCwi3/5sXdd36/n0Ag8Kei3e8U/8u68Np4RVHE5/MVClqQJAmPx4NWq70pPflH5eB2u1Gr1X97+asbzbk/+2z4J82JW9GFf6r4nmzElJGRkbnO/1/0X/u7uIfLXxUFJyMjUzL/5o35P42UlBRq1apVYPgEqFChArVq1eLw4cP06NHjlgyfMoURBAGVSnXTdbSVSmVBhO/NoNVqb7ihEQQBo9FY4nGZfwZ/x1pDEIT/mRr/d5ozZ84wZ84c/H4/CoUCjUZzxw0H/0au6cf/j1KpLJirJR2/xrUskD/6/f+fW9HXMrePa7+FUqksYnwUBOFvyeC6U1liN5pz/9V9qHwHysjIyMjIyMjI3FZcLlexnvhrr1WqVOnvHpKMjIzMHWXdunUA9O7dmzp16sgOORkZGZm/Edn4KSMjI3ObuHjxIlu2bCn4+8KFC0CwMcv/9+xfOyYjIyPzb0SSpGI39tciL/4pjcBkZGRk/i7S09OpV68ed911150eioyMjMx/Dtn4KSMjI3ObOHPmDGfOnCny+jVPv4yMjMx/if9qWpWMjIxMcZhMpn9tjVwZGRmZfzqy8VNGRkbmNtC9e/c7PQQZGRmZfxQbN25k8+bNhV4TxWAL3REjRhQ5XxAEJk2a9LeMTUZGRubvpl69ehw6dAiv1ytHv8vIyMj8zcjGTxkZGZnbQMOGDe/0EGRkZGT+MYSFhcmRnzIyMjK/oXXr1mRkZDBr1izatm1LYmLi/2T3bxkZGZn/RWTjp4yMjIyMjIyMzG1l3Lhxd3oIMjIyMv8ofhvxPn369BLPEwSBDz744O8YkoyMjMx/httm/Jw5cyZlypShTZs2t+sjZWRkZGRkZGRk/qOkpqaSnJwsR9bLyMj8KyhfvrwcES8jIyNzh7htxs8dO3YQFhZ2uz5ORkZGRkZGRkbmP8yRI0f4/vvvZeOnjIzMv4KhQ4fe6SHIyMjI/GdR3K4PiouLw2Kx3K6Pk5GRkZGRkZGRkZGRkZGRkZGRkZH5U9w24+eDDz7IgQMHyM3NvV0fKSMjIyMjIyMjIyMjIyPzr8Hv93PixAm2bdvG999/X/C6z+fDbrcjiuIdHJ2MjIzMv5PblvbesGFDjh07xmuvvUb79u2pWLEioaGhxdY1iYqKul1fe0O+//57vv76a6xWK0lJSfTt25dq1aoVe+7x48d58803i7w+depUEhMTC/7evXs3y5cvJyMjg9jYWLp37y6nY8nIyPzjkfWhjIyMjKwLZWRk7izHjh1j+fLl5OfnF7zWqlUrIFjn+MMPP6RXr17Uq1fvLx+LrA9lZGT+S9w24+dva5jMnTu3xPMEQWDZsmW362tLZOfOncybN49+/fpRpUoVNm/ezIQJE5g6deoNja8ffvghBoOh4O+QkJCC/585c4YPP/yQbt260bBhQ/bu3cvUqVN56623qFSp0l96PTIyMv87WCwW9Ho9Op2uxHPcbjcul4vw8PC/fDyyPpSRkZGRdaGMjMyd5cKFC8ydO5eQkBA6derEpUuXOHDgQMHxMmXKEBUVxeHDh/9y46esD2VkZP5r3DbjZ7Nmzf5R3eu++eYbmjdvTosWLQDo27cvhw8fZuPGjfTo0aPE94WGhmI0Gos99u2331K7dm06duwIQMeOHTlx4gTffvstL7zwwm2/BhkZmf9N3nrrLVq3bl3gyS+On3/+mW+//ZapU6f+5eOR9aGMjIyMrAtlZGTuLBs3bkSv1/Pyyy9jMplwOBxFzilVqhRXrlz5y8ci60MZGZn/GrfN+Dl48ODb9VF/Gr/fz4ULF3jssccKvV67dm1Onz59w/eOHDkSn89HUlISnTp1ombNmgXHzpw5Q5s2bQqdX6dOHdavX3/bxi4jI/PvQJKkOz0EQNaHMjIyMiDrQhkZmTvP5cuXqVOnDiaTqcRzwsLCOHbs2F86DlkfysjI/Be5bcbPfxI2mw1RFAkNDS30emhoKFartdj3hIeHM2DAAMqXL4/f7+enn37i7bffZty4cVSvXh0Aq9VKWFhYofeFhYWV+JkQLFzt8/kK/hYEAb1eX/D/O8m177/T4/gnIMsiiCyHILdDDoIg3PD9eXl56HS6v1zWsj68OeS5H0SWQxBZDtf5J8jidny3rAtvjn/C7/1PQZZFEFkOQW6HHPx+P3q9vshn/PZvt9v9u2vIP8s/RR/+k3Xhb8fwTxjLnUSWQxBZDtf5X5XFX2L8PH36NJcuXcLpdKLX6ylbtixVq1b9K77qhhT3Y5T0AyUkJJCQkFDwd+XKlcnOzmbdunUFCr04JEm64Y++Zs0aVq5cWfB3uXLlmDhxItHR0TdzCX8LcXFxd3oI/xhkWQSR5RDkVuTw2/sc4MqVK+zYsaPIeaIokpOTw969e6lYsSLx8fF/epw3g6wPbw557geR5RBElsN17oQszGYzwG3Vk7IuvDnkuX8dWRZBZDkE+TNyiIuLIyMjo0CnFafjUlJSSEpK+lvWh3daH/4v6EKQ5/41ZDkEkeVwnf81WdxW4+fZs2eZMWMGaWlpRY7Fx8czaNAgKleufDu/slhCQkJQKBRFvEx5eXlFPFw3onLlymzfvr3g7+I8V7/3mR07dqRt27YFf19T/llZWfj9/psey1+BIAjExcWRnp7+j0nRvVPIsggiyyHIH5HDihUrCv194sQJTpw4UeL5ISEhtGrVqlh9+f9RqVR/eCEo68ObQ577QWQ5BJHlcJ07KQuNRkOFChUK9KSsC/965Ll/HVkWQWQ5BLkdcqhevTobN27kq6++omHDhtjtdoACHbd161auXLlC+/btf3d9+G/Qh/9kXQjy3L+GLIcgshyu80+Sxa3owttm/ExOTubtt9/G4/FQp04dqlevTlhYGHl5eZw4cYJDhw4xfvx4xo8fT1JS0u362mJRqVSUL1+eI0eO0LBhw4LXjxw5QoMGDW76cy5evFgodL9y5cocPXq0kJI+cuTIDQ26arUatVpd7LE7PVGuIUnSP2YsdxpZFkFkOQS5FTlcq3ssSRIzZ86kQYMGhfTPNRQKBQaDgZiYGBQKxV8uZ1kf3hry3A8iyyGILIfr3AlZNGjQgAYNGtyW75V14a0hz/3ryLIIIsshyJ+RQ/PmzTl8+DBLlixh3759BSnfX331FZcuXeLixYskJibStGnTv1TW/xR9+L+gC0Ge+9eQ5RBElsN1/tdkcduMnytXrsTv9zNmzBhq165d6FiHDh04cuQI7733HitXrvxbur21bduW6dOnU758eSpXrszmzZvJzs6mZcuWACxZsoTc3FyGDBkCBLvTRUdHU6pUKfx+P9u3b2fPnj28/PLLBZ/56KOPMm7cONauXUuDBg345ZdfOHr0KG+99dZffj0yMjL/bCpWrFjw/1atWlGpUiUqVKhwB0d0HVkfysjI/J0sWbLkD71PEAS6d+9+m0dzHVkXysjI3Em0Wi3Dhg1j1apVHDx4sMBosG3bNgDq1q1L165dUan++rYcsj6UkZH5r3HbNOvx48dp3LhxEcPnNWrXrk2jRo3+8u5117j33nux2+2sWrUKi8VCqVKlGD16dEFIrMViITs7u+B8v9/PwoULyc3NRaPRUKpUKUaNGsXdd99dcE6VKlV44YUXWLZsGcuXLycuLo4XXniBSpUq/S3XJCMj879B69at7/QQCiHrQxkZmb+TX3755Q+/9680fsq6UEZG5k5jMBh48skn6dSpE1euXMHpdKLT6ShdunRBDdC/A1kfysjI/NcQpNsUp9qzZ0/atm17w0Xr0qVL+eabb1i8ePHt+Mr/abKysgp1t7sTCIJAfHw8aWlp/1Phyn8FsiyCyHIIcqtysFgsQLBLpkKhKPj7ZggPD//dc9Rq9T+u+PvtRNaH/xxkOQSR5XCdPyKL3NzcQn9LksTq1au5fPkyzZo1o0KFCphMJvLz8zl//jw//fQTZcuW5bHHHiMqKqrEz5V14V+PPPevI8siiCyHIH9UDnv37iUpKalQs6Dbwb9ZH/4TdCHIc/8ashyCyHK4zj9JFreiC29b5Gd4eDhnz5694Tnnzp27qY2+jIyMzP8S19J5Ro8eTUxMzE2n9wiCwAcffPBXDk1GRkbmbyciIqLQ35s3b+by5cuMGDGiUOOL2NhYKlSoQMOGDZk8eTKHDx+mRYsWf/dwZWRkZP4yli5dSqtWrQoZP3fs2MGuXbsYPnz4HRyZjIyMzH+L22b8rF+/Phs2bGDZsmV06tQJjUZTcMzr9bJ27VqOHTvGI488cru+UkZGRuYfQf369REEAb1eX+hvGRkZGRnYvXs3d911V4kdf8PCwqhbty67du2SjZ8yMjL/eux2OykpKXd6GDIyMjL/KW6b8bNLly4cOHCANWvWsHnzZipWrEhoaCh5eXmcP38em81GTEwMXbp0uV1fKSMjI/OPoGfPnjf8W0ZGRua/TF5e3u828FCr1eTl5f1NI5KRkZGRkZGRkfkvcduMnyaTiQkTJrBw4UJ27tzJwYMHC46p1WoeeOABevbsiclkul1fKSMjI/OPw+fzkZ6eDkBcXBxqtfoOj0hGRkbmzhIaGsrRo0d59NFHi9WJXq+XI0eOlBgZKiMjIyMjIyMjI/NnuG3GTwgaQJ977jn69+9PamoqTqcTg8FAQkLC73r8ZWRkZP7X+eGHH9iwYQNerxcAjUbDo48+yv3333+HRyYjIyNz52jcuDHffvstH330Ea1ataJ8+fIYjUYcDgfnz59n48aN5Obm0rZt2zs9VBkZGRkZGRkZmX8hf4lFUqVSUbp06b/io2VkZGT+kRw7doyvvvoKgJiYGAAyMzNZu3YtUVFR1KhR404OT0ZGRuaO0bx5c7Kysti7dy9ffPEFEGz49tsOoQ0bNqR58+Z3aogyMjIyfxlerxe73V7wt8fjASA/P7/ETslms/lvGZuMjIzMfwU5HFNGRkbmNrB9+3YUCgUDBgygSpUqAJw6dYpPP/2Un3/+WTZ+ysjI/GdRKBR0796dBg0asHfvXtLS0nC5XOj1ehISEmjQoAEVK1a808OUkZGR+UvYtm0b27ZtK/L62LFjiz1fEAQ++OCDv3pYMjIyMv8p/rDxc8iQIX/ofYIgMH369D/6tTIyMjL/SJKTk6lZs2aB4ROgatWq1KxZkwsXLtzBkcnIyMj8M6hYsaJs5JSRkflPUb58eQRBuNPDkJGRkfnP84eNn8WF6Pv9fqxWKxD08pvNZux2O6IoAhAWFibX/pSRkflX4nK5CtLdf0tsbCzHjh27AyOSkZGRkZGRkZG5kwwdOvROD0FGRkZGhj9h/JwxY0ahvx0OB2+//Tbx8fE88cQTVK5cGYVCgSiKnDlzhmXLluHxeEoM75eR+T0kSUKSJBQKxZ0eisx/FEmSEEURpVJZ4AC65s2XJAmlUlnkPb89V+a/x/+fJzIy/+tIkvSH5nMgEGD79u0cOHCAjIwMfD5fQVpncnIyu3bt4v777y/WiSQjIyPzX+bcuXOcO3eO1q1b3+mhyMjIyPzPctvCMBcvXozP52PChAmFjFMKhYKqVasyduxYRowYwaJFixgwYMDt+tp/LT6fj3XrVrNg/gzOnErGaAwQFqLAahNRKhQYjWrcngCWHD9+rxJzKPgDAZxuMJlMGI0mbLZMnHYRlaBGY/BhNEkE/AqyMxVIEggKCUFUohG0oAyg0PhQ6/0IgoTfLyBJfvw+AY1agduuQSlpkBCRVF5UOg95dhAQAAmtSoMgCii0fkLDwGhQEggoqVuvNZMnf4BGo/nDsti3by9fzJmI05FKVpaL5Et+/IhotE78HgU+twqFpEIU/FSoWpYvFiwkNjaWrKwsjhw5QmxsLEajkcnvTuHQgV8QFAHKVazBw488RCAQICoqinvuuQelUsnGjRtR/B97/xllRbW178NX1c650+7c5JyDZAmK8RgwYEARI2Yx55wVI4o5o6KiHhOCKKCSo2QaGuhuOsed866q9f+wtbHtbh84z3nHO37POfcYfKCrdlWtWavmmuueSZYZNWoUdru91XMIIVi27Ee+XPAGPl89AgOFhUOoLK2jqamJSDiKQWfEaDIwdMRQbrp9FgUFBf+7ifAXCCGIRqNIkkR5eTnFxcXo9XrcbjcvzXmS0v27MZtBliycOfVKrr3uGvR6PX6/n0ceuZd1axYRCQnCAR2aIqEhkAEhaxR0zsPhVIiGG9A0gS+ggJAQmgyyDptFQ1UBZKw2C4m4QiiskZYGep2EpulRVIhEEtisCkJAMAT9+g/lkUefIRaLoSgKvXv3xmKx/K9lEQqFeP+dD/hqwdcEw/UkEnFiYQk0EHISs1MjK1OH1QJ+v4qnGUIh0FAwyDKSDK50SHfJGAwSHp9Gc7OG0aRHb7CAoseg05OV7SY7P42tmzYSC4MkDAihoZBERUVGh1HWcfJZp/DK3Oe487YrQchIkoTdBu7cXnTq0oduhd2RReq+GdlWLrz4Ai655BqcTuf/Whb/CQgEAtx+6/Xs3LkKi0klGgVvkx5VBYMJkgqgSEiSQNXFsNslhJDQG8xEI3GSYSMIGUXTUIljtmgYDDrUmBFNk5D1KvY0UFUdRoNCLALRiIQqVExmgRKTkfQaZouG2WwmzWVAp9NxsCxGPK7hcKlIsgZIBMMaZrMNsymBxaxhNknEYhCJWHhi9kscf/zx/1bZCCH47bffqKqqIj8/n/z8fKqrq8nOzqZLly4A1NXV8dmnb7N3z1acThenn3EZY8aMbSGxysvLWbVqFTk5OVxwwQUUFxcz750P2bRuM7FojIQWIq/IxYSJx3PJpVfhcrlarfUVFRU8//QL7PhtJwiJjOx0Zt12PeMnjOfHH3/kiUfuxecJYLHpmHr+JcyadTMGg+F/Ne6NGzfy5hsv0tRYTWOTD6NBQ5bj2K16rDYnzR4VvS6JxSxhMjvp2fsotm7ZRMBfhRAqwZCGxSLjzjRhNDnJy+/DNdfdR69evYhGo9x+6+3Me+99rLYwRlOK8EsqOixmA527DiDgj9JQ1YwrPZOjxgwCESY9I5tu3Qfxw6IPCQZqCEcSNDcnkOUkRoMeIQQmczr9BxzF5Vdc2/J+/hUIIfho3ke89NxcfM1+VBSSJJFlFaNRIpmQ0GkmBAKBisGkYrFqxGJgt+mRJRm/V0JTJZxZeiJeCVURJEkgIaFDh07SIekhrkQRQkaPARkJFQUFhUxXJjabDU1SUYWC3+8nEVbQSTLaHz4fSZDfxUavPoOx2dJIxBMIASazkaNHTaBTUScuvGQa69evx2q1csopp/yv5sX/ddTX1/PAPQ+we0cxGZmZTDphAvX1NTgdFjIy89i+ZSe+gJcePXuQSCRYt3I9zZ4mDEYJlz2djPRsEkqUivKDaAlAB/ldC8jOySIRqyYZb8bvDxPwQ8ALerOgV5/e3HLbPXz66SesW7sef2MIPTpUoZIUidS8kCTQKThd6SQicZJKHFXTEAJUDRQULHoz/Qb245Y7b2b8+PH/Fnk0Njbi9XrJy8tr0yBGURS2bt1KPB6nX79+pKenA6lvp7i4mG3btrF65XccLN9HMBChuVGHTjLgtDmxOixMv+wCbrntFn5c8iPz3v4Qv8+PxW5AyA047RLxpI6evcew87f9FG/fi9AEZpuRWXfewEUXXYQQgk8//YRvvl5AfV0jkmLBYbdzypmncOFFF7SxM/9V1NbW8sLsF1m3bhk6XZy0DDc33fogEydOBFLr56efvMOqld9j0GmYLOmcN+16Jk48Bk3TkGWZeDzOgQMHMBgMJBIJPp3/CtVV5TicLs6aOpPzzrsAgOrqat54/TnWrFqOLEfJzXGialYy3T1oavLi81bgdDoYMHAkpfsaKSvdgiwrdOvZn7vvfYJu3br9W8b8V+zZs4d3357NunVraKqPoyoSkUQSHTrMZgunnH4Kg4cM5qvPvqKqtpRYLEw8DJomoTfpsTniaElIxGRUDRxpJvoP7EePnoP4eckvNDbUojMLunbLIy+/Dzu2bCUeSYKkQyGJklBQ0VBiSSRJRtJDTlYuCTVGQ2UTMjo0NJBVevTPpFu3XmxYuxtvQwAJCSEJCjsV8Myc2YwYMaLN+Pbv38+SJUv+S37+BfX19cyf/zFfffEN3uYm9IYoBpOJbt17M2rUJLZs/Y2dO7aSCCWxmC1kF2YR8Jfj9ypEgzp0Oj1CEsg6HWZrArMJZMlGmquQq2ddzcn/OIlnZj/GE48/TiKioUOPrBMYbUmcLhMmkx1fo4pOspCbn8d508+lrq6efXv2UXpwH7VVFdjsSUwmE9l5ncnPL+RAaRk1VQexWMBmNTN2/BTuvvvB/7VNdCSora3lvbfeY/HCJQQDAWRZJt2ZSVqmkytvmMkJJ57QyskZiUSora0lmUyi1+uJRqO8//577CneRqfOnTnvvBnk5OTQ0NDA+++9yN7ijYRCAZoa4yTD6ZjNJkaPH8Vtd9+Kw+FAkqT/n4y3pKSEJx+/nYqDu9HrNMIRjWRSIj0zC6fDQCwaJhIJY7cZiMZkLFYHRZ164rA7kKQkXbr248yzprNjxzZW/PIdO7cX01ATJxqJEtcCZLptXHbFjfTvP4BvvnoXn7eZbj36c+JJU9m0cRVVVWVs3LCBkn37UKISsixhc+ro2q0IvSENTY1QWeZBiRqQZIlhI4dw1wN3EovF+PyzN6isLCM3t5BzzruKvn37/q9k4ff7+eLzeWzc8Au7dpfhrQujqhp6g8DiSmIxGYhEDRj1GaS5MigoyqWpaT+qGiaeiOPOymXchNPJyHCzacMymhorMRgt2CxFaIqMzWlhyllTqKyo5PuvFhGLxRg8fDCl5dvYtmkb0bAKyLgLs3FYExhNCSTJQPcewzhv2pXk5+fz/cJFvP3qOyQiSUwWI2edfxYzr74cm83275kQ7UAS/6aQpJkzZzJp0iQuvPDCDs/56KOPWLFiBW+++ea/45b/T6OxsZFkMtnusVgsxszLz6apoZg0l8SQAWaiUZUtOxOkuWSeujeLb7+P8fFnUVR9ggun2jnndDuRqOCdj/2s3RTFbpMY3N/Mxq1REkmJh2/P5OiRZmbO8rF1g4GMSDdkdNRTScjQSEEnFZdLJpkUmE0yB0okYgmBrNOwhwvozkD0UkpJhUWAnawnSZxCuRsGYaRJqiWoBbFiRSCIEUWnB4dTIBkT3HDjg8yYcfkRy2nJkm/5/qvHmfOonpvvDrBlvRGrO8D0cy28+W4ce+1AMrV8JElCExqNukrKdTux2h2IZAQjRqIxDZ09QtcuOq673ElWho6vF0X48dcQ2Vk6BvQxsXZTjMx0HWefZieZlFm6ykT3nkfzj1On8c5bz1NeXkxzkwebTdC3h5FLpjkZN8LM3HcDvP1BiGRDNt3phx8PYQLEiaPL9tC9dz6ZmVmcctpFHHfcSf9y2QchBPPnv8vbb8xBUQLIMmiaoHcPI6oqqKpROOsfdooKDCz5JcyefUniSUEsYuaSK2bxwbtPk+aSQDESDcsMHWTgmIkGSiuSLFoaYtLRZsaOsPLRFwGSisDjVTHowWCQMZskXE6ZfaVJdDo46x92thfH2bozznWXpjH1NAdJRfDh5wG++SFMdpaOyuokGTYz+/YJNF0Sk0XDYBSp65ntHD3+ZO646/F/eeHbunUr5045H5NqQpiiIAkK4n3J0bog0Khwr+DGm2R27hT8ukIhFNDhCcWQhQ49RmRkVEOE6dNMPPdYOgaDRNnBBBdd20hzo4zNJmgMxBGqhF6WaKyX0GtWssgjl07o0NEoVdNo3s+Mi/SsXa9S2PPE36OTNSQJ9HqJZDIV8SdJEkJNURAgQCLlgJAkbrzxxv+xBp7BYMDtdv9Lsvp/AX+nDwFuuO5afl6+kPw8HXMec3PlLD9yQxE5ahdkdDTJVdQa9uF0SBjiDuKqgjcaJSNDYEtLEGpwkBXtQdS9n6JuSQxGlVWrBLnJHhTQDb1kICC8lBm2oZoCBEIaBsykk4UJC14aiRPBbBE4MxWiEQh49Bgw4c7QkZYbwWDWuP7yNAb1M3GgPMnTL3tp9iggSSQiEnqDxLChetZtjHP+BTdx8603/8vyampqYs6zL7Hm17WEwmG8Pi8ZWjYOkU4IH81SHWlyJiaLEVu+hdOnHs/alR9xx3U6xo0w09Cs8ur7MUoOdmPquVdx87U3oCUFNqOBuJZA0yXQFHBFuyJQkLIaGThQZvgwHXv2x9m0LQ6ShbQ0G1269Ca/oA/fLfiJ7IYu2HBSxQGihBFWBUN6gkhTnPxkL8yag6jeR62hBINTZdGPq8nKyjri8W/evJHbbp5O50KNKy9y4rDLfPNDmNUboiSSgnhCQwZGDbfwwK2Z9OyW0pMLfwxz24MeRMRKfpGGLS3BgD4mZj+QhSRJ7NwTZ8b1jWgUsHdXFekZGuefbeWuWels3hbnmVe8TJ/qYOQwMxVVSZ55OUD5fglNH2fKqRZOmWzjx18j/LImitkEnQv17CxOcN4ZTkYMNbN1Z5wflofp38dEyYEEzR6N9Kw+vPn2l0fsEBJCcPEFl7BxxW+kkYmXJkxpIZSYHpPqxKW6UfVRGrQ6rMJBuppHg64cqzvElJNtXH2xE5NJ4p8LI7z1kR+hgj+kEfHrQchYcJBDISH8eKhFRSWLAvLpQjj9AElHA1luQTSuUlOv4fcINFVPvtQZhESSBJ3phVVykBBxlP5+8vtm49kRRi6xYe4L5n6wcvGPKPoINp2TQaPH0rN3T2677bYOx/2frguvunwmy39YQTrZJIgRNTdC3IRBWNAMUVzZMfr1MpJICqprFfwBjaJ8A3oM1O93kRXujRkrAbwcYCfWzAiFBYKAHxrr9Rh0OnJz4czTzFTVqHy9MI4aMWPBRlj2cNRImf79dPyyJkIsliKKtIYcumoDadJVUi3K6KENIUwQH410pjcO0kiSoFpXQp10kLgiMEsGCnvaePb5txg6dPi/JKtdu3bx4vN347I1k5stsX13lPp6GXdmH0485US2b9vOD9/8iEvJwiQbUdLjDDiqHyf+43jmPPMynqYaVE0hw2pF1mtk5SgUFgk2rNXhbZbpxWBCFg9NxlqcoUzy1K4YMeGlkRrLTkaN1di6PYm30UAfhuOUUsRqVIQpkbcgpwWIxVRImMgQOQg0vHIDQk4iJyzobQZefXcu48aN+5fG/we2bNnCVZdeisUaZPxYA+NHmamqVfns6xCJRMrqiMUFzz6YxZn/sKPXS9Q3KjzwtIflqyJkZerx+hSCftB780GCkL6Z668289CdafywPMx7nybwhrsyeNBRLF70AbluGNzfxIHyBOWVSWJxjXhc4vrL07jiQidWi8T06+oQAu6elUGnAgNbdsZ5cLaPk069liuvuoloNEo0GsXlcrWbNXMk+OmnRTw3+3YqSmOYEukUaj3RoaeRanymKgq7qFSVSyQVMJhVRFKPlDAjYyBJnIyCCHLMRoa3P2laDgJBo66SGtNudAaVeEwiO0/j4vPtdCrUs2ZjjKW/hulWZGTdOgl90kqUCGlkYcFOCB8xosSJkk0B3eiHQTIihKCJWkrYjkqSdLLpRE8s2Ajhp4xiElKM2+65hSuvbR0o9MMPP7BkyRJeeOGFlr/9X9aH/5MujMViPHDf9ezc9gsGg0Y0ptHQqBENmBCKDkgFeGSQhQETHhpJyw9w09UuFi9W2L3BQVSN46YAIyY8NBDQ1XPssTr2FENDk0pCS2CxaXTvYuDsUxzEYhJffxsnUZdDOCDTaCxFUoxYNBed6EnUWU3EWktSJIjHwGzVMBhkjHqJrGyJojw9W3bGicUFx423cuk0Jwa9xKdfB1m0TOP9D3+kqKjo3yI/n8/H119/wsGyYuobmgkGmjEadGRld2b3rq2U7vZQlOyLWxQi0KinimpKcWfoMbgiSEY9I0Ydz3HHn85zTz1BMHiQ9DSJSEzB5xP4Ggzky13QCT2N+nISioZRNqLKcU452cBrz6djt+nYV5rghtv9NG/ugUc0IufWYrXKhAJ6BBa69RiAt9GPTqdj3ISxXH7VZf+SXQjw7ruv8OH7z3PvTS7OPd2B0SjR7FF57AUPJQfi5OfqcTllKqpStnmuW8eukgQHK5P0720gN9uA0Qg/LI9y3hQnZ51ixRfQeGauh517EuTmyKiqRCQqMOjBnanjjJNt/LI6yu59SRw2GYddYt9eiaTXRYbFBooBWa9BVh3jJwi27ErgsstUVGqIms7oE3aqrNvIy5V5bbabkUMt7C9PMudtgS19Anff8/S/lGmzaNG3PPLQLaAl8TTJ2JUs3KKIBHEizgpM6SHsNolwUIfwZKKErQTMVdjSkpgtgmGDjKQ5dGzeEUNRwOsVeBpllKREWoaGwwUGPfgDQH0+3eiPDj1N1FJGMW4KiBElJgWR9SroFGwWGZvFgNWpUNscwucxkKd2pzO90El6NKHRQBW19lKeeO5xJk+efNi28ZHown8b+Tl9+nQmTpzIzJkzOzznzTffZMWKFXz00Uf/jlv+P42/U+pPPXkvy3/6mMH9zfiDGr27G6hrSEWpVNUk2L9XT1GyP0rBPpZ+l0FBXmtC7adfw9z8QCPnn+Fg+aooi+fnYzLJTJ/poeTHHqQnWyvWED7UvhtZ85ObZFLw9Et+5n0cJyNDUF/qpE9ibJtnTIoEG/mZQrqRSyeMkomg8LGDtWRYbEREhGRMTyHdqJPLsWSFePKZtzjuuOMOW0bxeJxLZxzLDx/rWfB1iMce0DH2uAjvvJzJ9bf7WD+/NwgJFRUHaViklJegjnJ0vXfz1INpqCo8PNvHmadYuXNWeqvrV1QlueymetJcMlde5OKESYe8DEIIzrikFn9A5aYr08jO0rN6Q5T5XwbJypJx2fVUVGhcd4WdeZ8HqKpR0elSGwHF5ySna5SnHnQyYYwVn1/j/QUJflyZydxXP2sTmXA4ePCBm1i3+lvOm2Lj2kvTSHPp2Ls/wVW319O50MB7c3KQ5UPKseRAgtOm10LCQHMoStcues47zcnr74aYepaZ/WVJuhTpuf+WTGxWmZm31jP1NAf/mGzlhHOrOf8MOx98FuTDV3LpXHSIoPzx1zBX31ZPIgFFWXYScRmzRXDFpWYuOtdOyYEE9z7ZzFP3ZfGP8+pxWHRcebmVKSfZ0OslXv/Az5Kfw8QTUNBpBG++9dkRy2L1qtVMP28GmXYzaXon+kAuOs1IBSXI6IkRwGgRJJICq5JODwYSIUQpuxjAKKySveUdN5vKyR5+gPOnmnny6Tj25l5YlHRihKk17SUsgtgcKpFmO70Z2rK5+QMJEWe7aTm7Nri5a/ZAvD4VkNDrIZkEI+bfo6MPQSGJwaxiMkIwpLF+zWp+277rbxe3/8sGLvy9Przu6ivZvOlHXC6Jnz4vYNwJjWTXjsEuuVqdlxBx6gt/5egJAptN5mAZbNgewmaTSXfJRGOCkydbueuGDK64wUfVskG4RGsDSwjBHssKfLEIw8QxVLKfBDE60RMrDiIEaXIWM+zoMHvKQzQ0Chx20GHAZjQhITF8mI47brbTuVDP9Xc1sKtYQdU0Skv0GDULsiNENK7w8+ptuFytx3A4qKmp4cKzL8JSkU4NB4kRYTgTW5xTAKpQ+I2VuK1W5Fga6YP3cdkFDtb87uS5caaLcASuuLme3Tt09IyPwiVltMigloMcYBcyqUg/nQ5sdkHfvhJvvpSG1SJxyoU1pNlNHDygQw1b8EWjJEUMSZbJMmRilk1URquRNRMmLJixUkBX7JILTWjss67GViSxbPnmIxr/xo3ruPeui7jhchuqCouXRxACOhXoOeU4K8++5iUa1nGgRCLX4USVkmTmJnnyYTt9ehpZvDzMA/cr5HmPYq9pDT36xZkwxspT96UI0Nvu9/DRZxEkY4LuXfWYTBIIiVBYZeFHBbiz9GzdGee517w0e1XCEQ2fXyWRFKS7dJx1ip3tu+OUVyrUNSgoiqBvLyOVNSqdCvS8/Zybi65vYPRwE726m1i0LExtUxc+XbDkiOSwdOlSbrjkZnJEIT6asBU2oFMtZNeOwSYdiibXhMZu/RqsSgZSbiXz3nIx+qjWxmRtvcIxZ1ZjqO9GRqQbegw0UUc5xahSAlkGs+rCThqx9HI6d4HpU50ce7SVQEjjo88DfP9TGLW6iCwK8FBPL2lwq3s4T4RYNM6eX0vJIhfTKC+5nbpxxdS1VNUofPxlAIX+5OR25cU5L3Y47v9kXfjIg/fx8dv/pJBuRPN2Y5D1yIEs0oI90GPAr68jmV3G+286GTXcTGOTwvTr6shMM7DtxzyyYt0xYUk544SgImsFk05I8slnSTLVAvLpig4dZewhgIdu9CMdNwniVFNGlDA2d4ATTpa458Z0CvMNNDYpvPBqiE+/DqAl9HRpPoYYEao4QD+OQpIkQiLAQUqIEESHjpgUJikUzHqJfkMcPPbkx/Tr1/+I5LR79y6eeuxyXn5c4tMvYiz6IYHQJPILBNt2KJiaulNDGXbsJA1hhKRh1ZnRy3pqw150pMg2vUEjI0NGhw7Nm45sD/OP0zV++TKL6qAXExZy6UQaWTRSQ5I4FmzUU4WTdBqpYRBjMEits5uEEGw3LcetFWBLpmRow4EFOwfZS5wYuXSiWn+AUScOZ85rL/5LBKCiKIw5qj/du6nccIWLdJeOux5r4vQTbVx/ecpWrK5VeOolDwYDPPewu5WtcdN9jZx9qp2xI8x88lWA+57wUFA7GQMGSuTfkDMbOfcMK4MHmPh5VYT1m+Ms+qSArp0OrTdbd8Y4Y0YdC+fnMaCPCYBX3/ORTApuvLK1zaRpgikzatn4W4LORTqysnRU1WhIspmJk07lyqtvJzMz84hkEA6HOeO0UTTVxcjxDyRH6tTqeFxE2cIqTBaFdJcegaDJn0CNGhFAek4MExY61R+DTmq9n4qJCNtYzfgJcNuNdl5404fVImG3yZQcSFBXr+LxCFR/GkM5utXvq0U5fproJx3V8je/aCacvReDM0xEjZLwW3F5+uImv+W73C2vJ6wLsmTFD3TqdGgs/yU/W+PqmedSX7uJK2ekce5pdqbOaKZ2ayGZke7oJQOKSHKQEmLOGjLSZCRzBLMZaqol1OYszNjowYBW30NUhNnCSjqlp6F3REioCuFYgo/fzmL86EPr5lMv+nn59TAOf3ccpFGpK8ZR6MXpkEkkBJKUykaqqZSREzbMWDCZNRx5QaJajPfn5HD0KGur8ewrTTDtmjjffr/xf13ebcFnH7B44evMvEClb089+0oTvDPfT2aGjqQi2LROJq96Uhu9FRMR9th+ZcgAAwP6G+jWHV5808tpJ9h5/O5MLJbUc+3Zl2D6FV4SJb2oYB+9GEK6lJqHQgi8+hp0vXaz7LssSg4keO0DP6vXR1E1SARNWMP5WCN5JElQQzkW7PRkID65EX92HbPnPsXoMaOPaMzbt2/n7jvO5sVH0hk/2trm+M33N1K8P47QJN59MacVd/Lr2gjX3tnA+3NyuOKWBr7/OJ+8HD33POpn4cIkplgmsaSCR23m4XsdTJtq4a2PAmzeFqMgT0dljcLHr+ah00mMPr4Ob5PEicebmHKakcYmldlzgoTDAk1OIusEmiowm2UURZBUBJqWyqCMJwSDB5j45oOUPnjshRhp+dcz9ZzpRySLf375GW+/fjf33pzOM3N9OK1GeveSWblKoapW5aLzzTx5fwZms4yqCp5/1cfbHwe575Z0zp1iQ5Ylvl4U5sGnfMTCOgYPNLB7iwmLtxNS9z28/JyTcSPNSJLEgfIEN97hp35TdzJiXQHwiEb2sY3+jGjZqyVEnFJ2Y8VODkXs0K0iWyqgk9o2utUjGthv2oAzTeKcaRdy620P/Y8E8P9fyM+7776buro6nnzySXJzc9scr62t5e677yYvL48nn3zy33HL/6fRkVJXVZVjJvQnMz3BC4+6GT38kLJtbFIYMqGWHO9QNEOMy+6tYdZVTnYUx3n/0wDVdQqdCw1cNs3JrHsbQQjuujGdY8bZqKlTOPGkKPkNR7f7PA2OnTz1eoATj0kRgNfcUc+3C5N08R7dhmT4AwcMm5hwhofSfTKNFVZUKcmQUXGGDTGw/rcYpeVJGhoFPZqOZ7duLfm99CxZuvWwZfT9998Sa3qc6y61MGZyA34/bFvrRqcT9Bheg8EgcKULHHaZxiaNsM9IQcN4TJgpdv3ErbOsjB2t557HPSz7srDde8xbEODzb4N891EBO/fEefiJECV7Bf6gRlqGxjuvuCitUPjkn0EUFaqqVMr26SkQ3TCrLoKyh0R6JS8/Z+fUE238tj3Gzfc3ctOV6Zx5Sut0plUbojz7Zidef/Pzw5YBwO7du7n3zjO5+wYHp5906JrvzAsy+1Uvu1YVodenlEJVTZJnX/WxZ38CRRVUlsuEmk3Y3AEkHeS49Vwx3UW6S+brxSF+WR2leycjX8/L5azL6rjt2jQ+/zbE8hUxln+VT1FB28jM9z4J8OgD0DU0+ncDQ6HZcgD3wEq+/zyLOx5pYtRwE6+976cgT0/fnkaK96U20LPvd7O/LME78wNs353kmRe+ZuDAgYcti1AoxISxAxgx2MKsqx24HDLfL4nz8YIIVTUqBoyk4yaNLOy4UEiwT9pKXCQ4ikmYpLYepFpTMR59NX1DxyJLrQ2OUrGbID4kYJDU1gkAUG/cj7HXXirLZBIhCz2k/tSJKtLIIldq68EVQrBR9yNVe7NZszHGJdc1cc9Dz3D22Wd3OO7/ywYudKwPI5EIE8f144HbXXy3JEq/3gbmv2Gnr9q+UdRo2cdNj9fz+kdeGho0Hr83k3NOsyPLEsGQyp0PefnsyzhqQkemlk8B3VqcJn8gILxUsI8s8vDRRB6dsWBLlQf5HeWG7URs1URCOhJJjV7SIDJFXur3ePC6t9NrYJTd+xI4HTJ5OXqCQY26BpVErZuY2cMJp5zNM8/NPmJZnX7yFEK1FWjWAHVVOgaq41sI/T8jJiIczFzBkOEaZRUKV1zopFOhgVXro3z/U5hITKN7np3YplHYpbalFyrFfiRkCqVuKCJJJQcI4SetwM/ShZkEQxpnnBWlU9MEAA6yh6Cuib7KGGRkDrCTCCG60a+FOK5gH0ZMdGcAcaLssv7CV4sW0bNnz8Me/7Rzj8Wsr0BR4ZLznUw91Y7JJLNzT5zHnvewfaeCKO9JkejVYiw1ilqaczaSmQUnTrISiQqWLhXoGzth6lJOICiIRiE/V0e9J447G4xGiUfuzGDSWCvJJHz+XZDX3vdz9cUuvlgY4qXH3HQqTOlHf0Dl1oea2LMvTv/eJq67LI1unQ3sLknw4OxmmjwKp51gIyNNz3OveejW2UA0LvD7NZ5/xM19T/l47KkvGDx48N8NvRUmjTkWU4WLasqx5fiZONbM4q+NyEKHQGDHRRE9MEtWNKGyXr+YM6fo+WBuXrvXe+E1Px892ZmMZBECgU7SoQqFDSyjF0PIlHKo15Wh77uTHz4pICuzNVHz9eIQ992uo7lZ0Idhrb4XgLQzIbYPVu34mU7dk9xyy0AW/ZrHJ3O2ASm9ePXd6XhDRcye/Qxms7nd5/xP1YWaptG3a29MipP0zl6G9bdRurQ3acnWpXUUkaQm71den2vj0Scj1FYa8DbpUAwhMtwqSVXB4C1CRC1EM0rxeiT6c8j5EREhStjGIMa0WQ8bRDW6Xjt546U0DhxMkpOlY/xoC4GgxpU3N7P0JxWLkk6IILkUYcZGHQcRaDhJJ0YUhSTdfs+SKWcPA4YoFHUewdxXFxyRnK658ixuv6qamdcGsdT2J0PNQ5IkAsJLrXMbcsxG58QgfmMFBfYMXF2bmDBeZu5rcdKEGzcFxPOKufoqExdOtSPL8Pm3YZ6Z6yMRlZFlkGUJs13B26QjFjBTILph+T1qto5K8umSGo/Ur91nrNDvRMup4OTJVrp11bF6bZKd22TS6oayi83kkI+DdBRTgkmXjeKu++48IhkAXHPVdAb22MYjd6YIwzseaWRQPxPTp7bV6Xc91sjIoWbOOuWQA76qJsk1dzSg00uoqsDrU6muU7FbZQb3N9HkUTlQnsBoFChJmQVv5zG4f+rb9gdU7nqsiZ1742Q6DXz9YUq3aJrgxPOq+eHTAnS6thvWiqoktz7UyOdv5wOpb/+bH0K8/I6fpJrLiy8vID8//7Bl8OGHb/PWa4/QdNDFCOnYds+p4gATppXx0lNZCAGffxPmwWeaMVb2xzmghGRJX7KSXdr9bTGbmHa1lwMHFd56Lof0NF3Lc7/1YYCHn/HSvem4NrbETrGBHgzE/Lvd6bWUkXPUAV5+No0uvwcV/LY9xmWzmijZC2asOEjDTR77Db9x6pQzeHbOMy3X+y/5eQh79uzhthtP4ZE70/nHcXaeeiHA53MKyEocKqkQESG8ndby4jN2Jo9POX0qq5PcfH8zq1cKBoZObJdQqeMgJ84sZfbDGSiK4OtFEe59sonFn+bRrXOKLPQHVMadVIsWsZE0hMjLh3dfzKFH11R0769rolx3ZyNOq4HGOj1pjQPZzw4c2RHGjDSx4K321+F7nmhm0Og5TJrU/jz+OyiKwtq1a1m/fi0NlQt4f46tVVCMEIJLb6wnO0PH0g874462b3ftFztIw41Okglk7WbahRIbd4RZ+NGhtUZRBOdd2syypRq9GUqa1DZSs1lXSe64YrKyBXfPyiA/V8/ISY3kVI9v2YsJIfDTTBnFKChkU0A2hdTl72PJisVHlBFz06yL8DWt5YdP29/vN3tUxp9eydIvCsnPbZuFOW+Bn4dmN9O/rwkhYMd2gcvbh1ylW8s80YRGrWMbF10b4s6bnLz2vo/vl4YJBDVOP9HGxq0xNm9RWPbPPDoXGYhGNc6/uo7jxlvo0dXIZ98EqW9Uafao9Oiq56RjbTw5x8sx4y2cdrwdj0/ltQ/81DcofPJ6LgP6mDj1YgMffbLssOXQ0NDApReNZfkXufzjwlqefTCTh54MU783HYsn5dwOW2uJZ5Yz/z0XA/saOWlaNR+8lEteTmu5eLwqR5/QTKTKjQkLuvwqVvyY3sb+U1XB+JMaMO6cgBETW1jJIMa0CsqA30t0sRIQJIgxksltHE5/YJv5JwzWGMm4nkknTuDFl97+23EfiS78t9X8POuss3j22We58847OeaYY+jTpw8ulwu/38+ePXv4+eeficVif7vB/y9S9Rni8Sg3XZnZivgEiMY04hE9FRxApwkeeSLCnLe8HDXUyL03Z9Cji4HifQkee8GDO1Pm518UJo1NeT8W/RRB39Clw/vaAp35+NNNSJLEsy9EqK/XEfCpeGjAImwtk1MIQRAvCgomxcHxk2JMm+Ng9YYodz0WIJbUE43pmf1AFk67zNKVER57bhk55X2oq957RLKoqy1ndF9BfaNCRYXGhPEGIlGNe59oAr3CM49mcerxKeWuqoIvF4a465GldKk5mZBfx5w3fXz0T4kz/tHWA/QHzj3dzvx/Bvl+SYRbb0+Q1TiCbGwY9NVETAeYdlU9nQp1PHpnFpGo4LqrNYYpo9ChQ5IkMkUOanMvbr99NUWFcYYNMrP0i0JOnV7DhDEWMjMOKYijR1q457HtbN68meHDDz/N69P5r6GTFU470cbiZWHe/cSPP6CxY6vMqSfaW4jPA+UJrrqtgdkPZDFsUGrjGItpPPeal0XLdEyf6uSaS9JarnvaCalIzZPOr2bsqZUcNcTMPY83sX+PgSGDrO0SnwAXnu3g+ec96MOp43pJT06sN01bTTzxXMrQv/vxJn5aUNhq/Hv3J7j4hjo+ezOPJo/ChDFG3nzjWV6e+8Fhy+KcM4/jyfszuPi8Q4b9UUPMXHO5jV7D6pCTenToSBCnghJ8NCEkBYtwtiI+A8JLxL0XYYqiKRLRJq3d+3WhD2ukRfQSQ1v9XRMaSRLo0eOKF7DrwF5ExEIfhmMVNvawlV60JTJS348Pi+rkzscamftkDoV5Bp59ajZnn302NTU1VFVVMXLkyMOWyf9lzJkzh1499Mx+2c/gAQa270xiS0tQJ69DH3CTHuvcauG0R/JZ8lMVPbsYue5SK+dNSW3yKquTnDLVg6G6N8OSRUhI+GlmD1soEt3Jkg4Zok4pnbgUJpizjTGDrRQVBNi8VaH6oAV303CMkomiRD+2JfzICIYzEhNm/gjwdZGJvXECv21dxHUzndx2bQZGY+pgda3CeTNr2bFdsPrXlUcsj1fnPk1+TgnPvp5Oj64uMosa2iU+AcySFZ9Hh9MusXV5fovxNuUkO3dcl84J51azcbOKhR0gwISZGFEkJGRkciiimjIKfy8L0JU+lIliotVmzrqkiqwsCWOGSo1Yh6OpD/W6co5STkCWZOpEJRIyg6Qxh94NLvpxFAfELuqpIlcqQqcZWL9+9WGTnwcOHECW6vCHNF542M0vqxIce2ozmgaTJhh4/pEsLriqEbWsAEmSUtHAOesYMS7OhedkkUgK5n8ZxGyS2LDczTW3V/Lzj0a6hEdgxsZB6RdmP2HljXl+vp2X3xLlYDTChWenSp2cNK2GLUs7tRwDcDl1vPVcNiecW82e/Ql++jXC1Re7GDnUzKL5+cy8tZ4PPg3w4au5jBxmYfQwEzdfnUFdg8JF19WhKAqLvv/4iMjP+tp6CnCgQ8Zi1PPT13b6iyEtes4vPOxmE73EYOySC5vOwpST2ycUAaaebuXN93ZjdJZgs8hU1QrM3s50jfSljGIyySGQvocnrklrY/gCnHGynRdfbqSh2dSG+AQQCsgmsDtVnn/KQXOw9aZTkiR693SxamOcPXv2MGTIkMOWxX8CNm/ejKbISPYAD92RzuOPKRT8hfgE0EsGLPV9OPWc7Zg0GzanQlpBBItZJhzSY7eCw13H/u0OCj3DgOoW4hOgmlK60rcN8QmQLRWwpXw3H34RYPggM7+ujXL17Q00VZspSvZlmJaPikotB6nlIABDGIdZOmSDxUWMXWygD8PQ0Ni/fxfurEri8TgmU9t50x58Ph96qY4bbw+SVXV0ilySfl+X5ShpSi5l2gEiriUYVZmmSIDGEti/w0Qv+qXSoaVK3A7BOVNsLfP5qoudnH6SlXGnVFGQJ/H5OwX8ujrOo/cYyBep6D2FJC4yKaQHm/iZ7rQfsRrQ19NlZC1ff5yHyZSS5ayr4OGnfMyZu4ECtfvv5Qc8eOINfP15HbfccfMR1cdPJpPsLV7DP98sIpEQ7N0fZ8nPEZ6+v/2U0btnZXDmJTWtyM/CfAN1jSo/flZAmkvm7MtqsRlM1NXK7PxNxp2j5+4bbLz2gZ9gkhbiMxbTOP+qOu6/JYNX3wlwwrGH7KuGJpUunQztEp8AnQoNxBOH/i9JEmec7KCmTiUaC/DUE7fy0txPDlsOK379kUhITx5dOjwnRxSxf385BkPqmS48x87kiWbGnLQLW9KMPZENHQQWZYl85n1aTenmTiQVwf2P+/ju+yRaUofRotC7m5nfmtZylJjUyh5RSLYQnwkRQ99tP9984m5FSA0bZOaXb/KYcHo1VnMET62grlFBUyQWfvcVz7w4+7/NEtvB2289DwhOnpwinD9ZECM73qXVO/TkbmLJV6kI9T9QVGDg83dyOOHsOiJrQ9hom4mXLYpYtGQvsx9Ola+aerqNfn30nHFxDQ/dnoXdJjF7rpcH73Ix5SQ7mubin9+HuOq2Bl5/JpvaepVHnwqjhuyUlGlochKffR1ZdjNHjTAx47yO6/xPP9vO3PnfHjH5+eXn/+SFp14k2hzHlNnM+p9yW80zSH1nLz3uZuKUamyRnA7newY5BPHRmV6kNbp55/XVWPKSPPp8M7nZevr0MDL/sygVK7tjoKJd4hMgQylkw8ZdlO/IxmrV8cJrAWwNvVtsFE2o7GIjFmz0YkhLSZFiNuFqyOTzz75gxiUXHbYMSvZuZ+LojteQfWUJcrP17RKfAOef4eTJOV7uvD4dp0Nm+rkSeWp3QvgJyV4kVU8mueQHh/DyK8v4cVUVNqtEWUWSC85yEI5orNkQ5dTjHbz/WYA0p8z+siRXXeRk6YoolTUKj9+dRUGenmaPysvvePnkqxCvznbz1aJwy1y+8Gwnj7/o4ab7G5l2phOH3XpE6+Nrr87m9mudTD6nmssvcDHn1Sj+TQPIUXJb3rk12pNEZSemXbyCp5+wMnG0tQ3xCZCRruOSi0x89kwGpco+Zhyna9f+0+kk7rvTxmXXLicz2BcXGW2IT0jNwe6iH83UEcTXIfEJkOtwELOHIWZkyXe/0HBfw7+tGea/jfwcMWIE1157Le+++y6LFy9m8eLFrY5bLBauvfZajjrqqA6u8F9AKtLJYpZaGSeQCoc/7lQPveO/p3tq0GQo5cQpFTxx/6G0kuGDzXz4Si433teApqjE4wKzWSIY0kDIHSo7GZnV6+Js+dVFpn8ouZKZ7N9rL2xjDQPFaELmOiLuEo6ZZCA3W2LZqgiPPBdnw29RnnnQjckkc/NVaUwce8jQnXamk9NOsDPuxFKi5UfWJTY7pzOvvhNi2yYZX0hj+XKNQSM8KLok776SzYnHHLqPTidx7hQHqiZ44M4NZGdE+fHzPLbvinPgYMdpE38Qh7fdE6KwMbXYVLlXcuEMiWsvd1BWYWHDlhiPPt/Mpg0yWsSKj42oJHGIdLrQG4NkxN04nAceXc83n5owGCSuv9zFBwsC3HJ165SfkyZZeOT+R/lm0deHJQOAfftL6NFFz+iTKxk3ysLDt6dSD77+PsK8z/3s3mujX28Tdz7axLsv5rREIwGYzTKzZqazeHmkFfH5B3p1N3LjzDTe+sjPr2uiDO1nJbqrGwV5FdTWK7z3SYDifQky03VcONXBiCFmjEYJk7ltwHhmojNffr2PQYMkpp3paEV8AvTuYeSuWRm8+r6PUcMshEIa9XWVhy2H+vp6dHIjF5/XNppy0U9hRNKAAQMhAqnU8tx6zh5npH8/E+8+54Bo6txGxy66j67jiQed9OyWQSCo8tr7Ad58bzGdaidjlFoTBDpJRhUKkEonLqWYIF7M2EgSB0CvF5xziUJp+WqK9yiodbo26e6NooZK9uMgHbuUxucfxind18TwIXren+8BUmkbS5Ys+S/5+TtWrfoFFJWXnsji9XkBhgwyMucJC3abzMIltbw4dz9UdkeHASt2ZPSYzBKl1UnOP+OQDp12qRdX+dgUUfj7a0kji8FiLFtZhVNkYJRMKCLJPrYjDHGsspWS/SqjRxp44sFMdhQnuODilRTUTUIv6RFSEoeWhUlqSyiFCXDM0Rbuual1+l5Bnp4fPitg2ORKwpHoEcli165d7Nn5GV99kN2iQyXx96lRBlnHG89mtdG5s+eEiFbmMlQMwCxZUYVCDeVEiTCQ0WioVLKfKCGqRCmFUiqawqVzIfXdwpvPuxnUL2WIFZckuOqWtdh32pG11PPUcpBBtB+d24XebGcduRShCYHVevgNPzweDxBHL0tcdk0QS10f0pMFSEgs21PPV1/v4pZbbMzZt4tgzEUovZQvPshkyIC0lmucerydrxcHOXZqNau+LWT4hCbMYRsBvEw+ARo9KjMvcrUiN//AvrKUkdveMUmSuP+WTJatDNO1k4Gpl9ey4K08HHaZ2fe7uej6Om64p5HLpjmZ+64Pr19wzNEWvp2Xx9DjKgn6A4ctBwBVU4gRBlcz3loXg8XoVu/ZJWUwQIxiJxsYKo5GVeHXNRGcDpmJYywtJMAfiCcERx+t463nU8ZlMil4bm4dH71lIuELUyPKkS0JTjux4/c19SwjD2xR2l3nlWYw5IOlSWHSOAtf/tD6t81eA9uKnVhM9ZSVlf2X/PwLwuEwKgppTgPpaTIGf/uRQwAOLQOzVeDK9DH3KTcD+zp5/pUwy39O0tyop6JCoY/oTxAfmbTO1AoTwEl6B1eGfHMu086MMGqYmVBYY/7HKoPik1IbHQl06OlML0LC3xJ5/GeYJDO9xVDK2UNvhlIVKcFul49ocxcIBEBKkmjMIEOykBBxyqXdhK31DB6o44pLzTQ3O3n9fT/BZhOeaJTO8QHk/SkdOpMcwiVBTj1nLRt+zm6xBfNy9My8yMkbH/gxGWH282FyfMdQTSkNVGPEjErKHkgji6gUav8Z3bv48f2sFuIT4OPPw3zxgY2j1Akt30cWuRSK7mxpXsmaNWuYNGnSYckAoLi4mAmjTTw5x8svayP06magexdDhza2y6kjEmttu4UjGkX5etLTdLz7iZ+1K3V0Dg8nhwwkSSJ+MMYDG7chG2WSmsbxUxp555U0lq+OMvU0O2NHWHj+1SAez6HrGvQS0ejfJxWqatvjF5/nZPq1deiNFXg8HjIyMtr5ZVvE4zGCfpm0/+G837YkeehJPw/e5USSJHKz9UydYmPB5wkKSGCm/UCJBHEMeh3lVQnOuciHuWog2b9HGmtCpdFUimTYz+7kJlShoqJgxY6GiiIU9JIen6OUx+6wtSGkANJcOs6dYmPcKAsFuXrOvsCHqaIIn66MZUuXcdzxh18u7D8FZaXF5Lj1qXegCZSYoZXDJiyCDBoqWhGff0CSJJ58IJ0rLtyHzTus7XEkmppVdhTHGdDHyNMve1m5Psol57to8io8ONvPL1/9ObhD4oKznUwaZ+WEqbUkmjIo8B9NZ8lMZ6BJqWV/aAeemOCHxSqSFmHUUHObPRKAALwezxHJYvGiH3jkzseR43oK6QoZHtxZ7dM7ToeONJdM5Pe9S3tQSLaUBZEkic6xIfjEar5ZHGL6OU6WrgizbE2YtLgNAx3rbEmSUGN6ho/zMHmyni3bk6QnC1ts8P3sJJdOuKVDUd7ZFJAl8timrObnpb8cEfkZDoeob2x/3D/9Gubplz30693x8xqNEt27Gjh6lJUbbvdiaO5FVe4vDB8pOO1UA42NGh98tId4VS76cDq9ujUzc7qL/r2NvPtpqvSPwy4zoK+B0cMtqVT4L4OMH2MhI03mvlsO7QcyM3Q8dHsWb3/s5/ufIqxYF+X0i6rR6SSmnGznlqtc/LA8zOqNUeobpCPqF7Jm1RJKdkXw+1N151f9Av2VQ+t8QsTx2g+g2psRqsyzr3hbMgfawz9OMPPpm804fA4mjE90eN6IIWbcVsGBYDE96Tij046LKg4gEGhCa9fRCqDoYkwYbaVPTyOvzjFx6aUX8/33i9s990jxbyM/ASZOnMjIkSPZuHEj5eXlRCIRrFYrXbp04aijjsJq7TgC779Ioa6uDoNBarUxWf9bjLMubKarbzw26dCGPpZZxgO3t28cPHJHJt8vqebjL8JcdqGdTz6P0kgN2bTffbzWuBelKZN8MaxFMcmSTC6dsAg7u+X1TJiYYP7bWS1G4r23udi8Lcp1dzVy6Y11ZKTpWhGff8Buk3nwLjtX3txMMpk8bM92MqGx8kcTcRHHjAVd3Exz3Ef3rgZOmNR+KPy5pzt4+JmDvDo7m+de87K/LEk8rnHzVe0b8wt/DLO/PIEUM5Mghj99L888Y8Rmkzj2VA/4MtHCLiqUGD3UwWSQ01KXx0sjO1jHQDEai2Sj9MCh644ZbuGrRW2N4ma/QuXB6pbumocDm83Jut9ivPtiLmNHHBr3zde4uGCqlWPPrqZzoZ66BpUF34a45DxnK8/MyvVRzjuj4w3rjHOdvPaBn1HDTPy2RUFvDbOtJMiVt8W46cp0rrvMRU2dytsf+3n9Az+z788kHmmrOiRJgoSJN+YFeOeFnHbvNXm8hede89K7h4F1m2IUdetyWDIAmDdvHudOadv97dvFqajdngwmg2xiRKgr/JWlX2XTqdDAgfIEb77qJR6JEiVEv4n1fPTmIU+l06HjzhvSGTbQyDW3LKdb7cktm4cD7KJA60EjNeSIQnawjkK6t6oTFBVhKnVrueYSJ/16m2hqVhl0dA1eXyMZpIiERlFDPVUM4ehDil7ri2+Nl6+2r0t1P/ov2iAU9HDc0RY+/TrEXTekM+ZPtQrz8iRyihTGnlnBgL5G1qxRWfJLmDFj7Oz6SHDXQ34aGjU8wRjlu9Po306EpCzJFInu7GYTXUUfDrCLQrrTJzEMqSbVRO2Dp8tYtKSM7z/P4sH7LDxzxwHc0d4YLSrJeABVUdp4L6NZ+7nvtvbLhdhtMiccY2Hb3iPrePvWm0/x8G3mVhtbTU6iqMl2PayqUNGZE22IuuUrI/zwhZ3O4eEtul4n6SmiBzbh5AA76U5/MskhRoQGqjAIA24KiBbsZMM3+Vith67Zt5eRpf/MY/gxNailCvLvRnNHHl2dpEcSEhERQugUjjlm8mHLoKioiJ07Uh2juzQfnYog+H0M6SIXR10WL7z4M1KGl4haw9RTHAwZ0JacPuNkB299GOCcK2oZPVbPj8ElWGyCijooqxK8/mz7+quiWmkhfdtDn54G5n2u8vAddhx2iSfmNHPGyQ7KKpL4AhpTTk41RPrg5Tz0OvjmhzCz53o5/UQb2/b5DlsOAFZXHFV/kLEDbdQsG9Au4WGUTNiFk/2ZSznuaI1hgyxs2RFj9lwPl05zMe3MQ/bEgm+CTD3t0DdiMEjcdbOT/WXNHPxcpoxiCjRDu6TFH0gkBQoKXg7pvj8QLwHDROjZdzQlZY2oWup54wmJkjIb739RiKJKmOSD7ZZO+k9H7969kZExSHr0epDkVLZCWAQIZO5B7wyhqoJE2IQ5I8SIAolnH8pD1eC4U304agfhFm6yf6/BuZ8dmLHhwEmDdQ8xZzVJkSBWL6fI6w485ZJewfR7JPtr7wQwN/RsV//EibWpkf0HbJKDuIgiI6MTeuob5SOqhZ6dnc3OXRFMnk5UU0o91RSJbhRGeuLbGOThshJmXCKz9ZdCzp7RyOpl9lbE55+fI1zbia8XNTP19ENz/5TjbRwoT3DzA00kgw4OsBMzVoZwNCBooBo/Hnw04aWOItGz1fcXFzG69wCH/ZCeFELw7Jwwub7Rbb5Vg2SklxjMgo+/OCLyU1EUtu2OM3qEhSWfFhCNCqZfV9fh+UIIYn8hP9/+yE9OloFTpjbx6+oEIzimlQPYJJnpJ0ayM76eHvQntkFizOTVZOTG2fBDyhF93pkWnnohwI1XpUjFzAwdvoBKKKxht7W1czdtjdG3Z9t9gM2a6rLev7tETU3NYZOfgQDYcNJEHQW0v642UE1+sg9fvxfCbPJy1y2p6LszTrbx8RcBgq4DOALtZ2Q1UoOtqYDjplRT6BtFGu4/7ZN05CR6Uisa0NDowQBsOIkSZg+/UUMpneiFsAYYNqjjtWPwABPPzvUzfICVRx608uAdERq9el6b88Z/yc924EpzU19dA6TKU6BTWx2PEGTc2I4pjmGDTCSNvnaP+WnmhGNNzHnLR7dOBixmie8/Tu2dv1wY5KoZrnaJS4ddxlNnYkB4TMs3XiVK8dPMYMZhUW0IIShZVMvE7bv47ov0VrVzAeZ/GaRLt8PPDBRC8NDdD2OPp9FDGoAqVHxy+5lsf8BilmjOKCPN236KcD2V9GJIy/+tkp3t5RJ6o5E5rwXYvrKQWVekc9zpW0gc6HhOa0IjM0dDqEbWLuhClbGYgaTKEfgM1QSppzDZvc3vZEmmq+hHVcXhB8ek7mekoSlJXYNCbvahdx+LaTz9spcFb+Vx8az6Vr/ZujPOx18GaPaqdCkytKx6tfUa4bydLPwynR5dD+kqnd7He5+WceUJNjSh5/nXU7Xf5z6Zjd+vcfYpdi6dlrL909OSjB1h4aMvgnz8avs2zaXnOxl2XAWfvZlLn54molGNT74OcualdYwbaaZvDxPPvBY9onrQ/kCYiv0yBr2Ba65Jkhbr1KKv/PpalG47eOweO5PH2/EHNV7/QOL+p5r57iMTLmfb+3h9GiGdB4Oazf7ScIf3ra5T0SWt9KQzIfxA+427ooQJ4sdBGg1UkUvbtTkiQnTtoZKXo0OWBGZHkn27Sg5bBv8T/ncVdduBxWJhwoQJzJgxg6uvvpoZM2YwYcKE/xKfhwmdTkckotHUnFLkdQ0K9zzRiMtkbUV8akLDnZ0qmNseXE4dGRnw9LMRFnwTJF6Ti4aKX7T1KMVFFA/1dNUGtH8tKQNVSvLqc2ktxOcfGD7YwsXnOVm9Icox4zquzXHqCTYcLo3a2tr/UQZ/4MN3PiQhEuRQyDAmkEcXcinCnanr0LOt00nY7RLPveblnNMcLP6kgEH9zHz3Y1siMhBUuf8pD+ZwNpKko9iygrC5lpwcmWuujZFZegw53mFE4ird1UFkSrmHIq4kiQwpmy705iC/f5B/sikbmhRcjtZKRNMEm7dHsdj8JBIde0/+ikGDx9Oru7GF+KysTrLwpxDvfeJn/Kk1nDDBzitP5fDzPwvp19vIhdfW8f3SQwoqmRSYTR1/6maThM0qUdugEojGMXauoCjfwNfv5zN5vBWXU0ffXkaee9jNhDEWLrq2AVND+wZmMJ7AF1Db9bYCLV7a1etjNHkUbrrp3sOWQ0VFRZu/1TUo3HR7iN7qCFy/RyoELVWcONnIlTf6GDyxkmtub+DYk5JYxq+gKX8dY8e0v4gcP8lGdp6Gh9TiqIgkIfx0knphxsoetuKmgCwpr9X8s0g2OnvHccNtqcitrEwd332axT5pG6pIRUFVsp9+DG/j4XKQTmaoF0bTv9b1/v86jIY4p59oQwhaEZ8r1kb5+MsgP3xSwGN3Z3L+GQ5emp3Guh9zeetDP+U7nHz5dgYLv5HYtDyNDLV9pw9AOtkIoIRtdKEP2VIBcaKUiG1sYzXV8RrWr9cYMKaWdRuShJ0VREWYQYNkeo3wUVu0jBDeVtdM6iJ079LxOx3Yz8iIkUdWzH33ji307dV6wzhhvI5Sdrd7fjl76d2r7Xc/+/kImb72a9SlkYmaXku43y9MvmYXZ18cJqOzjxrbDpp1lVwy3dKK+PwDRqPEjdfY8ZgqCBMkQexvxyLQ2KffhM6kkp7ecZTZX5Gbm0vAL2MM5rZbv1cv6bE0dwchkZGm59LzO24odfmFTrbuilNemeSrTzIoXl/Ap2/kceKxNi69sQ5/QG3zm8I8PbtLOo6Y2FeapPD3IvrHTbCyeFmEbxYHURTB0SPNLF8R5betCWQple748B2ZzHnMzcr1URrryw9bDgBOp8y5U42EgxKOv4l5cpDG7bcZmf96Lhef5+L26zJY/EkBy1dF+HZJal3csiPGqg0xJAkuvbGOyVOrOHV6Nc++6uHKS6zku80pUrshn/lfBju81+dfxunLEPaxg6hobSTHGpOU/HYAi9XFQ3N68vWPKYL5ktsH8cSr3alrMnLZOVWsWd+A1+tt7/L/0di3bx96g0CEnGgaxJw11OtLSfZfy4efCX5bk8nWdZm89Y6OrBwVRU012rr4Sj+5NeNJ51DEuF1yMogxhPETK9rFvS80sWNDJns25nHGFB0NVLX7DEIIFHsTg/oZ8QdUXno9TJra/qZO/h+2FzJ6VFQ0NIo6Dzvi1N5ILE5ArieAl6EcjVsqwCrZyRB5FDZM4O1XZa66rQFnuoaLjjsHO8Odmb+g9TcdCmsU5hvw+FTC8QQCjc5SL+qoYB1LqaKUMAHMWDEKC1sMS1HEoQwjlSQOV2sCorJaQQs6O4xycZHJnp17jkgGdXV1dOts4JLzUqSj1SpjMklU1yrtnv/z6giGPy1L733q59EnI6z/sjMNqweSRV6bzBdI2W2d6EU1ZVglO/mBoTTWyS2OtbNOsRMMadz7qJ8/2kjMuiKN6+9uQFFak61en8q9TzZz/eVpbe7T2KRgtUgcrBJH1O3Z5cggrsUxY6VBVLc5HhNR6qgghyKyg/35cH6ceDz1fjxeFYdNpvMgX5t5L4SgXOzBSQbdxEBCfl2K+PwLGkQNNhwMlsZil1ypdyHZGcLR1FKReqa4mcqa9t8LwL4DCgd+6cLiuX148E49ddFmDJqVpqamw5bDfxLOOfdS6htVSg6k9lLDh8sExKF1w4CRsrKOScDqWgVVa+vI04SGP3sHj9znpKZWYfXGCCOHmbnjkUZm3dvAx18GGDui/fIxn3wZJid+yBESESE81NOPo1rqwUqSRBb5ZFSOZcZMX6vf79ob54vvQi1Rl4eD6upqAt4A3Ug1jQnixaDvWAc0e1SMJomug4J4DW31fJUoxYgZGblFpwkhMGFlSGIyuvpuDJ9UT0a6zJxnnegNGh7R0O69PIZKLr3IzAUXQY1aRTyspyRrMa5jVvHYm02886aNrGM2UJ21BkW0fl4XGYi/cbS2h4GDx1JanuD0i2qpazh0va8Wh5l6mp2MdD1digys2RhFVQVX317PO/P9XHSOk6fvy+KoISbCUcFn3wQxmhVuvdnSivj88PMAu/cm6NfFzvx5Mv98PYfdv+RRttfIadMauHCqg9lzvZx5ccp2qqxO0uRRUVXRyhH2Z+h0EgP7GltSzi0WmcumuXj0rkzWbopRkK8H2tqif4doSMKezCE91pXMUC/E7+REXMRQu+9g9RI3p55gw2KRyc3W89DtmTx1XxY33d/Y7vVefMNHNJHAQyPzPgt36ACf/WIIq6cbORTSQDWaaP+5KznAAEahx0C5bjc+qfX8iYgQTfnreHG2k59XxnntjQR6g0BNSgSDHdufR4J/O/n5X/zv0KlTJ2RJ4uFnmwF480M/M6e7MIrWGz0JiXj87xVDNAr19TBzlg+Lv4g+DKOMYvaLnYSEn4gIUiH2sY012K26djeTfyBN76K2of2JfPG5TvJy9O1uFv9AJJpahA7XkwtQV9OAGStdpVT9qRgRHKTR7O14QdM0gcercfqJdiaMSY3n6fszWfBNiJvua2TzthilB5O89k6AEcfVoO3vg9rkJtBsQIo6aKiTuXqWh9zG0eh/j1zy09wmNewPpJNNAA8JESM779BzvfCGl992xDh5WjVvzPOTTGpcc2cDl5zvYkA/HfX19e1erz34fB6mT3Xi8apMv7aOe55opqpGYd7nQZ5/NJMXHsuiaycDNXUqPr/K1Re7mPuOl4OVqYVr1DAzP/0a6fD63y4J4/dI7NgG559hp6hAzwuPutut1zTjHAcHqxTSlLbF6EPCj8Weigr5ax+1cERj1fooP/0aprwySc9uBnSyTPfubb1+HaGoMJcvvj20od62K86445uINtuppZydbGCn2EBpvJQVCwooL4W3XnTz4+eFvP5sDosX5LL+xwLenx9i1HG1+Pxt5+uYo8yE0kpRRJJywzYyfq9l04OBBPGSSyfCIkC1KKNGlBMXKZLHJFloqDS1OC2GD7aQlh2j2LGcKv1ebDiRpfYNmlzRBZvl8FN//5OgaRJ79yc4fmJr59nzb3h59ansllqafyA9Tcebz+XgSheAYDgTyaMzCh07GxLEMWFGh4EMKZug8LGbTeTSiaHS+NQ/JhCtzuabeekEGi3sMq4gFFbZ9ZsZLW5it249teIQOW9QbBTv6/ieG3+Lp1I3DxOxWIxYNEko3Fr3vTs3k7izhh1iPQHhRRVK6vnFJlQUfF7afIuNjbSr64UQVGet5YWnnaxbls0TD6Qx56l0itd04rypJprSdjFmVMeE7uijzIRsFexgLTJyG/LrD0RFmDBBZL1AhO2EQu2njbaH1atXo5d0OBMdp/za4tkEvHpGDjPzd5lCtQ0KPbsa+eHTAoYOTG1mHHaZm69K5/G7srj1odSmMxjSWLE2yuoNUcaNMPPpVyFisbZrkBCCV97ztdQjliSJfr1TpT6mT3Xy9P1uFn9SQPcuRk46s5nS38ux9OpuZNJYC5Ho4TvEUvfTmHVFOnm5qbWxI2iWIH3+EmWl00m8/Lib2XO9XHZTHdff3YjJKLF0RYQmj0qfHgaGDTDz/gcJTjs7SIMn9awNyQbeXxBoWVv+jLc+CBKtcZMmuRnEaIrZzCbxC6ViF3vFVrazDmOpi8Yfo/g95XQtipCTFadrYZTjxzXx1B0lbN1SRrjJwsaNG49IFv8JCAQCWOwKfj/cdLcXvT1MrxNKGDVK5vaHm3j5bR8AR4+ysuCtPBqaVFZviKI1udutwSpLMkX0IOo38M13Scork5QeTHLe2RbCubvbfL9CCGpdW7j+aiuyLDHnLR89uutpopZ6UUVEtP6OBRpqB5sfTWioJGmiBpvOQpa7Y+dUe1i8+FtuuMJFo2ig+1+6NSdFgurslYw/PsG0sxxcdI6T4f+ooTprVSuCskUOSKh/4Qne/tjPj7+EkWXwRkMU0p0qUUodlQzlaI6SJjFMmkAPBqDDgFPNZqtpKdtYw26xiWJ+Y+vuGEIIhBD4/CqBkIb8N2VKJEnqkBjtCKtWfMdt17Z2Ht17UwZX3FJPs6e17PeXJbjuzkZCYY0Jp1cydHI5t90don9sEu5YT5Ik/kcnSoTUnEjHjaQZWnSYTiex4D03C74JMXRCHY8+42dPicrOXSqDjqng6Zc9fLkwyIOzm5lwRhVXXOhsafjzZ7z0to/TTrDhC2UeUfT3iNFHoQmNfLpSRyXbWI1H1OMXHspEMbvZSF+Go5NSgRPGQB7rNqdst1feiJFhtzD/7XSqTbvZKlZzUOylTBSzhZVIyHSlTypjQTOyT+xACEFcRPGJJiIiRA1ldKVtx2JZkhnGRPazkwqfhyee97X7/Koq+PCjBEX0JEPKJq95FIXRQSSIIRuOzCnwn4LJk0+ksUFw1qW1lB5M8sSDDrx5m1r0kItMlvyUbCG5/4pnXvHSGA5S59pCWARJiDgeXRWVOT/z1BMmuhQZCEc1/AHB9z+FmXGuk1uuTmfyeBs33NPI9t1tnaAl+1TMyqF6ntWU0pne7Tp2LJKNir1W5i3ws3JdlDsfbeL6uxsR/nT27dl/2HJoamrCLKx/2l9I9Opq4taHGkkmW9t+iiK44Z4GDh5M8sRDDgacuo/q3F+oN5VQIRezkeWETXVY85sxjV2JfvQKqvKWU20sxkk6eslAdwagVRcx77MQI4eYiBNlH9tpEnUttqYQgjpxEG/6biSDyscfK3TR+lPgtvDeK5ksnJ/HlJPsTDnJzlfzM3npFYk697pWzyoQWG1tM/3+Dg8++AThMDRsz+OYE/0cf2Y9F1/TzOPP+hk+OGXjPXpnJg8908zlN9Vx1GATLz+RzaB+JtxZev4x2c5PCwr45/chahsTTJ96aF+maYIPPvNTvEti1/e9KaibhDvYH7dvMJ1qj0PUF3DC2fXk5eg4Z4qDPj2NfLAgwPrfolTXKm3s8D/DH9Sw/CWQbcSQ1PNmpkutAqsOB5GAjihhOolepJFFE6lsgCbnbh65z96qFMsfGDvSQpNHpba+9WL44ecBtm800ck3DgdOPDUWpl3RTDR66LvSNMGLrwXYsdaOQ0pDkiTMWNjKahLi0HeiCY1ysRc9ehySi94MQacaqEvfTGXeMuqz11GV+wtpE9az8EsXdQ0qNTUCrSmHuuY4dtIoLy8/MmF0gH9r2jtAc3Mzu3btwuPxoCjtex6mTp36777t/xlkZmai00l89W0cSWpkf3mC265J49FH/K3OkySJULOF2nql3SK1JQcSSD43IxlJXbKC/exkCEczmLH4aKKWg2hopOOmG/0oi2xNpUl2QNDEiJLmbN/bZbXKZKbr+HVtjLtmtT+ud+YH8PpV7PbDJ3mCoQA9/tQ0Jir7UTFh8mSwcn2U8aPabuC//SGMTpaYPvVQlKzJJPPhK7ls2RHji+9CLF0RIVzcnWjCQogqOtOLgYwGBPWimpJ9uxhCEjAjhECm40hTSZKQhY76tC28cmdKUX/6dYB4An79OlWE/s2PfPQbf5A0l8zs+7PweCXKysro3LnzYclBr9MTDKpMu7qOp+7LZOhAMz6/yg8/Rzj1BDvVtQo33NNAXo6ecSPN1NYrxBNwwz0NfPthAbnZehqbFJatCDN5QuvFxB9QeXR2kNyaibhR+ezdYvTpXnp07Thyc/hgI7sONJDFIQIiKsLs1q8lxxijolqw4Nsg501xoiiCB2c3s3VXnPGjUl1hHXaZzdtiyPrD7+IH0LlLdxbUaLz/SYhhgw2cd2GIooaJrWou+kQz+7UISIKHHrAwcmjrOZuVqWPhJ7lMPMHHWdM9LP+utRe/2auSNIRo6PYTZxxnZNk8J8RTRqxBmNjFBgyYyCQHDY0StmIUZnoyCINqpdmrtpQc6NfLTGOjxoSjq1n4gRs6cPrrJB2ZmR3XW/lPRjiiZ/P2EONGWolGNX5ZE8XjVdDJtHRc/SuGDDBhcDXQpXliKkJb5LCNNWSKXELOg0jGOFIwjfR4J3SSnlrKcZNHA9UIIdjHDgYwqhVhYJLM9BHD2Ml6eqhDqNHKaN5uYojUCxqhQCiUsptSEaIrfUkGrTz6XAWfv9OWpPP6VJavjDFizOGTn5FIBDWSzjsfhrjx6kPGdUa6jq2rs5k+08O6dRuQkNFQGUSqNnSDR8dr73q59vJD+lCnb7/Ojh8Pk05QmHpa6820LEu89GQmi5dVUHYwybiR7X+3FVVJEsYAOZY8QlGFHaxnmBjfKiVWEUl2sxkTFkyxTJwmA8XFxYwYMeKw5LBq1SoknUpC6TiyNEmC3j31HDPOysIfw9x4ZftlVj76Isjrs3ParcE2dqSFR59vZta9DZRVJJk4xko8oXHrQ41kZcicOr2aeXPzWgrnh8Iaj73gYVBfU6s0Nq9Pw/qnsgMWi8yCd3KYdFyQU89t4rdfczCbZS4828nCnzpOJ2oPQgiyMmRmXWvl0lUl2Lxt66lrQoOsWiaMbhutZDbL5Lr1/LBIpUtPwQVn2XlnfpBnHsziy2+ifPG+Fbd/EAW/fwchAhRLG6g8KLjytnpGDDEzeYIVn1/ljbfi1JS4yPUOIYSfA+zCiBkjJnw0o0NHbwbjoYHy4F5iv/qoOLid269PY9wIC3UNKvc+7mfdSh3WYNERNX35T8HQoUMJhcFsq2P0SBOvP1PQ4vzRNMHLb/u445EmnnnQTXqajpOPtTH7JT+S71DK21+RRiZNgSx2fJfLiMU7ybWlY1EzMBlltutWYFJd5FBIkgT1cjk3X27kqktdLd25HXaZi+4+iDtLx3cLk5TsMpDdMBKjZCKHIirYR1f6tLlvDeVYsFNLBRbZSO/evY9IFqUHdnL+iQae0hkwqof0tBCC2uw1fDjPwlGDD639x02w8vOqKNdfu57CpqOBVBSMz1VCMr0GEVeYdnWCq2a4iMUEySSsXljEnY82sWNHFEONkRrKOYpJrfSmTXIyUIxmq7YKLaGnlxiMjIwRM2Wx77nhngZKDiTJceuJxTXCFgW/XI9La1tWIywC9Ozb44jkoCixNvb/gD4mHr87k0tvqsfllOlcqKf0YBIhwGSUuGtWBuNGWvhmcZi5j2S01GQ1YcZD+xFcADEiGH+v7ydJEk6bnqde8vDmc6mxDBlgZv1Pebz0RpD354fwB1VmnG/j1uuczPs8yPx/Brn5qnSuvtjJRdfVk+aSOW6CNZWtE9J45hUPVTUKS1dJPDl79hHJobmxGU3AbjZicsZIc+oIVHnR0HCRQRf6tLbhVT3xhOCVt4PU7ElDtfrQ6yErXU9e7UgCeJGR6UzvVu9bh44IQTawDBsObDiJESVBrN3SDwAGyYBF2BjASPZv2sqjz3i5++ZDWXThiMZl13nQ1/Zs5SB3U0AF+7HZDjl+CwoKDnut/L+OV199lXy64W+sYda9DUQiAleOSjxtDT6vGYNiJx4TnHHJodrbkNIRH3wa4ttvNdwOCy+8FOP9jzbh8wmOH6Xn6kvTyUjXUV2r0OxReeWp7Fbl3K67LI3zz3Bw7sxavv0wH9ufMmG6dZP5SQrgJBXkEyb4t/WT7clsFv60j42/eRnYz0D1PgtOby+SSsd9Kv6KwsJCNA4RUU7S2L5d8NC9dv5xQTXnnO6gb08j+8sTfPJVkCH9zaxfkskZF9XRqZNMQU9IJvfxj+OsLF8Zo0uRxvOPZLZklYYjGjNvrmL30qKWvgmd6c3Tzy/n488jFCn9cZPPQUqooASBimROcPJJOq69Ip2V62LojRpRKcDwMUkmT2hb3uTY8VaGjfZQ+p0/1dMEaJCqOOvMfxy2HABycnIIB4xk5vuYOFHHsGFmivcoRKOCgxUKI4aA0SAhEOwoTvDeS20dLDqdxCN3ZHLelbWYTId0xu6SBO4sPbt/zSI32Tr4R5IkiqKD+a26gc3L3C3ZUaceb2f33jjTrqlj7aZYq7J1f+BgZZI0p65NIAfA6GFm3v80QFI5QqpOyJixIkup1cgmHOwVW5GsNZwwqbDDnx17tJWTp1Uz41wnCPj0qzDxqjy6/G7XaQgGxo7l4M819Dt6M4N727BZZbbvUDB4C8kL9mmxNRSSqGhs4mcswo4eA0ni5FBEZ3q1yC1PdCEYqSSjS5B7brYwcbQTVYMPFgRYvCzCJ29n8cTzTWzeDqQHsR0hId4R/q3k54cffsiiRYvQtL+vN/Ff8vPv4fUKopEU1X+gLInZLDN4qKBssadFqQI4Gvox7bLNLPo8q1Uqoj+gMuNKH87GUciSTD5d0AkdFZTQVepLOm7S/5S6Ue5cgzlhop5K8tvplpgUCYLxGHPfVHn64bQ2x7fsiNG9i5HcbB3Pv+5t0+Rnz74EL78ZwOVMdek83DRHvU6PhdRE14SGsVMVUtJMes04rrxmDW++RgsBKoRg8fIIT7zkQZJotSD9gaEDzQwdaCYZ9/DLtmwOspkRHINBOrTRyqMTGcLNDtYzXExsKWjeUaMmIQRRQqR11vhqkZ7HXvAw5ihzS81Lo1Hi+svSicXhzXk+1m6KUd9kYsDow4+APefc87j+6re5akZaS4TSjuIEY48yE4loXDKrjlefzqZnt0PjuOYSF7c82Mhr7/sw6FNF/F99389Xi8Jcc6kLh01m0dIIc1+L4awahU1KESr9lLFUNu3liefque/29lNGE0lBpWMTPp0Dq3AQEiFiIszoYQKj0cjAvkYWfBPiYIXC4uVhLp3m5PF7DqUwPX5PJo8+72Hlpi6HLQOASMSHpsrMflzCl/TQKzCpTbOZNCmTItGDWMZOpp7WfuRAdpaeTp2hao+TzdtiLR7BQFBlX2kSg02wYWkhsbjgh29roL5XqlYWEQYwslUds1yKqBMV7GcHNkOQvJyUHD1ehW27omhhO94BKoZML3QQ7BsSfnLz268x+J8OVVFYsTbCnn0J/vl9iJOPtaLTS21S6f4Ko/6Qw0JGxpWu4Ri4mkdvdJKTpWfVuhrmvr6fZGURYSVIF/pSRSlBfNhxthspJUkSnUQvaiijm+jPFla21HrTSXp6MojtrKbM/ROnnWrCmWbknsebuGtWOs7fS2AUlyS44JpawmEFne7wl1+n04neaOXV1yIMGxxl/JhDRpTDJoNeQW9WuPpyG6+8kURTUmuwO9CP157fwJp1Hm65IdXNsV9/2FLSts5OPKuMG65q37CQJImZFzmZ85aPC6c62tWFz84NYNRsZHbzIteYyfP2ZgPLcIt8bDiJECSAl270o5ximqklx5B/2E1OIFX30OJM0BQ5QF68fedRs20fF51h5LQTbJx0fjVn/sPeqgkcwLpNMTweraVzcXsIhgVjhpt56fFDtSvvuTGD517z8sZ7ISadXkN2TqpkiF4vcfkFLs465ZBzb+vOON06G9qUisnO0pORk6T8gIGzL6/ln+/moWng83UcvdkeFAVWrIty/EQbg8c1s2tZCVmRQyl3ikiyS17Lq/fbWkXx1zcq+AMahXl60uxGugSHEg6vwmiQyMqQuem+RmIxCWtugibTZpwNA7BLTuySkyHaBPZpy/H5Ewzpb+DKW+tR63Moio0lT7IQJkAJ2+jPyFa6OSwCbGMNnenFIMYgKzKefQ089OgWevUNUd+scOIkK0lVQyHE2LFjj0gW/wkoKChAUzUKu+l458XsVt+gLEvceGU6l8yq40B5gu5djBxztIV334uTrQ+3mzWniCR1VBElQiX7GaIcgzHw+/cQBreIsU1aSanYTS8G0U30p2R/MUIIXn3PzzHjrDzzYBaJhOCLhSH01gQFvaPsl5dSWDeJJEmaqEUVCp3ogVEykxBxKiihgWqyKaQH/flNW8b6tWuYMmXKYcvC5XJTUZ1E1olWY/PTzOQTaEV8/oFjjrYwcLiHqh8CSMj4Oq/lpWftTBqXKmdUW69w12NNVNUqLPwwH0mSePr+LFatr+JgTQmd6NFuZKZO0uEWBfhEA43yQVxaDqUUo8Y0MtL0LPzoUIaC16dywVVbaV7Xj/TkoXpomtAot+zm8TvmHbYMAHr2Gsy6zbs44+TWa8mwQWa+nZfP9XfX06XIwPWXpZGbrWfcqRV8sCDI/K9CVNcoyAYnajIV9OAik1J2owm13SyVKg6QT0rnKiJJZpagV3cjV91Wz12zMujayYDNKtG5s0RBJ41NHxS0OCjvuiGdk6fVUJCnJy/HwIK38njlPR/Pv+5DllKN5NKc0LWzkdz8fvTp05Yw/zvs3Jqq1X2QEjJMBo6baGTjJ2mki/ZtQI9cy533xaE5j1zfQJqjZTz5QiXdewj8tQkypLYdhUPCjx0ncWKYsdKLwS0lAn4TK/72+ZIk0KEn3zeCr9/Yz7dL/eRnN5FIahzcZ8LR1JeMZNtsqsH9h1DhP9RMYODAgQwc2HEjkf8kfPLB++QxAKOvByV7fiE9U8EfgkXz03nhDS9Lf/WgJmDbTo1hE+ro3cNImktmx64kDc0KvQPHEDY18NW3ZXzwenorfaqqgktm1VGUb2i3j0Vmho6Lz3My/59BZk7/0z5JVmm07Ccn0hlJkjBgJE60w0ZaSV2IWVeksejHOC++FsQmDCiWA5w7/pTDlkNWVhZGlx7Fm2qsJUs6pMZ89h3w8N2H+Xz9Q5h1m6P4AyoN1TKvr0yCaKaLwcAzD6QzbFBqDtc1KKzZGOOVp1s3yLRZZT56LZsxk6tQ9vRALxlQUUmIOPtLzPQQnVIdvOlPo2MXF87ycOt1h/a3o4dbuGqGyvhTd3DWlI73/jMvtXDjr1XYgy6iIkydrZwLL7rgsOUAqTIgnbsJfvkqrVXDpztmuThvZh1nn2bjpbd9nHmyg/1lyQ6Dmnr3MGKzyixfFeW4Cal3l0gI9uyWcPq6o5DE49yLmlaH1QqhkISxuQh3rBM/rWhmykmH7MB+vU1MPcXObQ818snreXT+U8R7s0flytvqef6R9muv1jWqLFsZorDg8PeHmqahoaCiEBNRyigmSog4UToJJ6Gw1m5dT4BQSOOJezIxGmXufMCPZe940iUnSFAtSlucSGmJAqpqathSY6AzPckj5cT6g/j0iSaSJOhu60xtrIG+6jD0GNChb1vvGhO+aBzT5h5cf9sBijpDjlvPOafb+eaDfAwGiX/OM3HZjfX8vDpK165dD1sWf4d/W9r70qVLWbhwIQMGDODWW28FUg2QbrzxRo4//nh0Oh2jRo3iwQcf/Hfd8v8sPP4k2dmQky2jhm38+HOYi6ebKbNtaBVabhMu6oqzGHFiJXc91si8BQFm3eFlzLEepD3DWggtgGwK2/XqhoSfoPBTEO1PHRVtanckRYKdbKAPw/jqc4mautbha5omePIlL1df7OKO69OJRgXHnl3FWx/6+Py7IOdeUctZ50SI1DsxyPoOo4HbQ25hLkF8KZnItcyYZufJR2zUZ20mo3Yk119qZMi4Bo45tZEB46q57o5Gnn8ki0RUx/6yjlMIN21WaaCSArq2Ij7/gEmykE4WXlL1L9Jw00T7tUqbqCWTPPZus/LzygQLP8rnsbuzkGX4fmmYS2+s45wragmHU5vNtz/2s2m78YgMmJ49exIMi1bRrGazRDgi+OTrIBed42xFfEKKrHj+YTevvOvjlfd8zJqZxsmTrVRUJ7nrsSbOvrSeuQ+6ya2YjEO0JmILtV6892GsXYIpFtMoOZCgbk8hm9c5+fw7jc3rHOzfmoeskyg9mOTRu7J49els3vrYRyCk8cXCMCdPq+bB2c3UNypIksQDt2ZiszT/3r358BAKNpOWqRAJS2gBV7tdtgHc5KM3qW1Ihz8jx61D78vjy29SEWThiMYls+qprU/y0lOZWCwy6Wk6xhwt8BoraKaeXIrabeCQK3UiQoiuvRScDl0qxWKsnyzPEDrFB7H6yyIONoTx0baeihCCErbhC/y3rlN7MBlThsWYoyws/iSfG69M57pLXURjokMCtK5BIew/tLg3OfZw1dUyiz7LZdJYK317GZk5w8G6ZW7sfcroRn90kg4zFrw0YP+b1D87LiKEf/eo6lBo7aHvLPpwwnFGnn88jYduz2TkMDMnnlfN8edUMey4Ck47O4B/dydE0kyPHocf5aPX6xk7aQy2pt5cN1Pm6BMaueUeH9Ov8HDUeA8Hf3Mz+5F0rrnUSWFaGvvYjk80pTyrnpHsXNiTc6dFGH1SFT+vDVAm72xVHwtA08VxZ3Zca6p7Nz11dYLr7mpolUqWTArueNCHt7iQro2TYc9QEvoIQp+gN0MJ2SoIW2rJIp+hjCddykJCxoQVT7KJ/v37H7YcpkyZgs2q54yzJMqkXW1SibymCvJ6+QmHBXq9xPETbBx3RiMPP+2nuCTB1p1xbrjDy6WXx5BjdiKR9h2123bF6d3DyLSznK3+LkkSt12bQXa2TFbleBrKLVRWJ7n92vRWxOe2XXFue6iR+25u38lltCax6k2cfKyVN+b5+fjLAA1NR5b2rigwe64XRRF88HoG51xfT22npdRnr6UicyW/6ZdhzfXSv2/K2N60NcYZl9Rw+8NNvPWRn3OvrGXl+jAqGsMH2HjyJS9DBphYND+f1d8XsOGXbL5baETtt54AqTI8BslIJnlcNcPFHY94uOAsJ04pA/PvZRTKKKYvw9voZpvkpDdDiUlRLL1kHMdCtzOyGTnxRA7uNTP/1VyWrtIzZmI/YvbAfxsedQBZ1nPd5a4ON22XX+Bi/j9TNbEOVqrkxvpQpZW3+k6EEOwXO9nMCpqoQQI0VPazHfVPdddMkpm+YgQyMm4pn0zy2P1zPiee2cjn36YihJuaVU6bUUMoLHhvTg5LPivgnZfTCff/mYihiR4MxEMtm1nBWvEjm/iZWirIIIeu9KVY2oSGyqJvvjkiOUycdBIvvxPEYEkSE4ecBsmMai6d3nFGyeWXmPBYD9CYu57F/0znmKOtLbLMy9Hz/ks55OfoKatI6XVJkph2loNGanD8TQSXAxc6o0I4/SC1HMRNPqOH2HjkzsxWET3paTq++TCHQN42PKKRqAjTIKrZwipCyeAR1T8GOHvqDF55X2qT3gopJ8e+UoXLL3CSm61n49YYRqPEt/Py+XZePusWF3Hn4yGqsleiCvX3up492clGkuKQLhJCUCVKUVBagi+a7Hu5/moLt12bzqXTnDz6fDOnz6hh3GmV7C9LoJNpVaJFkiSefTCLk86r4qmXPSl76zwnx0+0sr88wVvPuln1XWceuyuLbPfh1/r8AyaLERkdegwYw1kMH6Yj4N7VbtmFZlFPPGQk88Bksv2DUg2aYl354iMjCSlOTea6VuMHSIgYJWwjn65IyOTRmQZqWo5bcRAS/r/eCkj1VEiSIEkiVe8x0pNuvY6iqXkg69ZKZNeMJe0vxKdsBcckyOrrOtKM1/8YJJUIcWJUsR9vtZ0D250k4hpTLq5h264EZ5/m4LXZ2TzzkJs0t8rWLYI1qwTp6XDsJD3h3ivx2PbzxTdRJp5eww/Lw+wrTfD5NyGOOr6KTeslzp3ScRO2006w8cIbXp59xcOLb3o5dXo1tXUq999rpjp9PUmRII/OVFPW7u81odGgNPLC3DDnnGEhPR0ihAhKPk488cQjksW9j97DHt2GFj2fFejHh6/aOe28JswmidJSwdy5Gr4DeQwUYxjOMehKB3DcyQGeeyU1bz/9KsgV09tfW2RZ4uorLXiMqQZETe5NfPleLlb9oQacmlDRsmq45dq2MnM6dDz7SAZLfu04u8VkkohIfnaKDWxlNSedfsIRZYoCfPDeS7z+bGabTve52XpOmmzlhrsbWbYqwsmTrUTbKV30B4QQxOIa9z7R1JLe3bWTnrp6FQmZ6twVPPSin61rs1j3s5vfVmcy8/56EplVNHvb6pwrprsozDdw60ONXHxDHU+95OHSG+uYdGYlQwea6N9OB/pYTKO0PIlOJ2EyHn6ghKZpIKuECbKT9RTSjUK6U0A3TJ4uvD2v/XcghGDpygiTx1s5boKVRDjFKRSL39gqVuHHQyX7CYuUfdGbIXipp4byln2QJjTqRCW7pA107ZHk2Xd8nH6WSlDyoJcM7c6tJuqw4cRIqtnSr18XseCtPM45zdHS+FuSJB69KxOzSSISObIggY7wb4v8XLZsGW63m7vvvruli3V2djZjx45t+ffoo4/+16N/GDDJJnr10PPO+3EyG4dz0cxN5Jly6Bw6ioO2TYScOoJ+CYUk+UUq2dkyej3cdV+YTsERFP7e+OXPkCQJZIUG4x4c0SIEgpDjILr8apRqFSNmssijgn0cFCXYcBAnioJCN/rhkjJIenty7W07+PB1d0vq8lMvezntBBu9e6Q+lHtvzsBigZLSJAP6yuRnGznQ1BXVuAtfQD2i9N5+/fuydM/PZIhsNEuIEUNMHD/Rhtsd5cFHN+KtkiFsIKBLMHOGnc++DbDvQBJdYyfufaSRz95ra0T9tj3OwQqVZqmOQaLjuZhBDn48ZJBNZ3qynbUIoeGmoKXbeyM1VLKfXgxBoDGkr4rFIhMMaVxwTS3jR1l44p4s0l0yv66N8v3SMD5/kiuvu+GIivt7vV4kRKuumUMHmLj3iSZ2FMvMf639jaIkSZx3hoPRw8zc9lAT2VkyV0x3UV2r8PbbCgXJvu2mw0mShOJzsnl7jFHDUhuJcEQjHNG47s56LFaJm+5v4qoZLvr1MraM5dE7M7nn8RThct7MWsaPtvLEPVnkZusRQvDr2igXXlPHG89m072LkQumJFmy5DumTbv4MOUQJxYDe56XRFnH80iWZCJhaGpWW3W9/zP27EtixMS6zTFm3dvA5m1xGutBVSWOn3DIS/va8+lM8+9nxa8avRMdN6jJoYCTjj/Iq28HmTfXQc/4kBa5pJFFrtaZzfxCId0ooBt6yUBQ+CiVdpIQEQ6Wtm3m9F9ANK6RmSnzwqPuVs3GzjzFztx3fNx0VevNohCCW+7x0dygpyupxVjJrOK2G9p6Vi0WmbmzM5l54X7svmF0ox9bWIWbthEYfyBGuCX1L1W1Lo4mNGooI4Q/1RRme7wlUjw/V09dLWiqhsXfCV/CxwD6UBwOUV3dtjHD3+G+h+7hnN/Ohb05GJoHs3ZHBJCIU03EdZCLz8+jvlFFL8sMZDQH2ctesRWFBO4sGbtTw4QOf0DCrXZiJ+uxCSd2XMSIEAt6Wb5KdGjwL1yUwGYX9Oxq4PQZtVhMEnphoniPhtXTlexoqn6vU3MT9fegyribImUYuVkmpp6V5Kt3apGCmUREEBkdJiwIU6LFXjgcSJKEO8vBXTfb+XZJKeX6WiyRbOIxGZ27gUmTZMaPt/DY8x6uuyyNb75VKKo+ju9ebuDrj+pAkzF6BlBEJk3GMt77tJLrLktrc59Pvgpy7SUdN0u66mInz233YEvkcMkMmbnv+XjwmWa6FBlobFapq1f46LXcdkvSJBICj0+lIezHYLDz2TchqqqTOO1HVtQ+4LMQiyWZdHotzz+ewV03ObjpahtvzAvw0tt+zjrTxq8r4Ma7fDx8j4NHn/fwwUu5rbrULl8V4errtlJarjCov4nbrm1N1nYpMvDDPzMZd+xWnLWTARC+dMymAP37mDjndDtffFYNtb1RhYqC0tLY4a/IkLPJmmDBkgUiDiIJkh4cTf2Y/3kJo4YKfLF8eg8I4/e3TyT8JyMajWIxGOhc1LGDIj9XR7NHQwjB2+/FyNKK8NDEbnkDfbWjkCUdJWzDTzNu8silEzp0NFNPFQfYymqGiQktutYhpSEJaBDVOEjDEMyieHcVl12eIg1vuLeR5x5yM7Dvoc3bMUfbWLvIyuh/VNKza5jKX5Nkh/rz/7H3l2FylF3bNrxXtXuP+yQzcTeiRLCgwYK7S3AI7sGDBwiEQNAgFxAswRMkRIi7J+PeM+3eXXW+PzqZYZgZ7uR+ud5v43m+Y9v4Qaa6ZFXVqnUea61jZYsiZEkmLmKUS9tYIb4nVxQiqzKRhKvL7prOUFJSgsenp6hbmBp1LaX+8ciSjEDwd+5Eo5EIyB5GD1GwWWVmzPTx1cI4QpGxOVRuucHM9GlO3pjv54VHU9+M3GwNOr1CNBHCQue+MUKIsOSnONQLAxkE0/Zyz+2dL9z1eokLzrTx2nNl6NBjxsZgxuBPunl99lwemHH/QdkAUhr6Y8efywnnzeb5R7IY3N+AqgqW/B7mmdkeXtz/3ayuTXDHDBeZ6ZrWBaVOJ3HJuXYs5hCP37GD7MBAMqU8NELLdtaiiCQatEQJk0UB/RhOnCgt1p2MnOzlvDNS394xI0yMGZGKEyedWs36rTGeeiCTG+5pIhBSCUcE8XiKlHn6oUwUReKJWamk9+RJFnoVWXjx1TCTPrDw5odhjj3+vIO+/gOYeNR4XljxImbFgSVcwOx563jx2XRuueMXrC19sCdySBCnVtpLiBCDGI1GavPNkiTh9qoo+wRxOcQGzS9Y1XQswkF4f9VUb4bglhvIUvPQoiOyX/9UEQomzGxjDcPEhHZdI0mRZDvrKKInO1hLtigiX+pG3KVS2KOArKxsKv+oIzvQ1sWgKwLzMJB0UL23Gov1/09/doa0TCtl3i30VIeQabaRMWI3/rAWg15i/qspSZq1m6I88mSYWGM6FsVIWPiob1TQWVRGj9VTVRtjx06F0NqR3HONG8UYoCkcIhxOaVvGYmVdHj+eEGhk+PCLAHfflMZHc9pa63uUhHls5lKCDTINjTEsWMnZXyEJoIgkW+U/yMlV2LlXcNsDLSiqCgjUpP6QkyBjxo7GnO+jLLIEm78ETdxKzGNm3WoNt2ySccdS6/gcqa3lOZtCMtV8nnzyV/wBNz8siXPsUanBjHZbx29Mr1ItkjFCLB4ltzTM4AFWVLlt+EwQH0dO1Hfpw4+ZaOaex1ra/duS38O8+YGPUFhQ15AkIDSE0VOUYWXr1sWpb57p4OXR1qxazPP3dr79NRc5OHJqNUJAcYGWssoksZjaqf7lbysi9Oiuo7omzsTTajjpaAsffZxEJLQ0pa/n9dkWJo1rO45eLzHtMjuK6qWqpqNkgUEvYTRIvPdKHjV1CapqkwzoqyeRECxeGmHV+iijh7cljKNRlctvbeTeW9K494kWduw6+BkhWq0WrUFFJ5L0iY7GKjloEY04SMeRyOCNN/dw9BExhg5sLxcz/eFmBvU1tNojGEnSxBZ6Mgjr/kK6oPCxh80Ui56kSzkMEKPYY1qOO1kNioaEFEevk8jPhGhY5u2PfLz4aBYTlu4iozG/Q+dEVISJEWa4NJGQCNBnYNfr4MJ8HXqdRFVVFf36ddRXPlT8Y+RnbW0tEydObLeQUZS2YL5///4MHz6chQsXMmbMoU25/b8JPp8PrdCze08Cr1cCGsiLDCQvWkycGCOH61n4SYr4aW5Jsm5zDKNBYswII18uaMEe6Eh8QurhzskV3HlPC19/U49WA+edY+D4o7IZfVwNwT0NKDFBIaU0UoMfL1ZsSMhUsJNS0R8jZmJRmctuamDb7jhWi0RmuraDruLnC8O8/XKqDXvE4Bg/fLuPbg6JvTXikBa64484nCVfLmaHso60WDo7dyeYPAkOH2Vi8UITiiJQ1VQQt3hpiNfnq2RmyOglA3tX5HH+lQ08+ZCdbkU64nHBR18EePgpHzq9hEGvIRnrWlclQRw3jeSIQnQY0GFkD1spYwey0JAkjooggxxq2IeXZtZtSmWIbnvIxd03prfTxjvuSAtHHm7myKk1fPPl95x22hkHbYdgMIgQEr+tDHPk4amFpVabIjZff9fXTpfkr7CYZXR6ibdn5fDkS24MBokPFgQQmP52sWG1wd2PNZOdoWHHVhlfs55ETIvOpuGqy6ycfIKBO2Y04/Yo2G0ywwYZuX2ak/omhaPPqMHpkJn3Qk47wuqIcWZ6dNNx430uvnwnn/Q0iT2NB7/IdTV6Cfk1NAXAcEB8phMkRBx/k5lHnvby0syOJOmSpWFiTWmEDdVUbE1SVWbEGi6lMNyTxvxlpFQ7BF9/H+KjT+KoioTFGedv5LCQ0XLXg34kVcsYxnWwq1EyMUCMpIJdNFGHxhhFkgW2UDdUc4BkF4Mh/m+HTIQzTrJ2sOe1Fzu47cFmrr2jkesuc9K9SMvm7XGenOVmxwYjSaHgowUNWsaO6jzjCKR8l60FvKmK726aYsqVckpE3y5a/8rIpztJkUBFpXY/6VlML4pJDY1o2L2XI6c0Egor1NVocJgdiKQOfzwKSFSwi+70ZcVvKw7JFmazGYPJgAc3DVQj7c9c5FBIMupk4sn1PHG/EywhtOiw4SSm89FzoGDOi87WSfHbd8W48tYK3Fsl+iVGECWEDgPa8BCeeu4XTj3e0iEgrKxOsGxtgFXfF5GRruHEY2JMPVUh0z2UAowd7JsZ704yr4wzztrN+wsi9O9v4ruiBhLberOPbSgkKaEvzcaqQyI9AOyOLJat8mGxKxQXRHno9hCffh0kGFJJz9KyfnOS52Zkce419fj9BmySjgy1AFr2D1XZf6j0eDeeeXkbo0cYOGxIm69OJARLV4a55uKuyc+cLA0hnQuDOcL1l6dx89UpKYYDmsaLl4Z5c76f52Zkdri2WW94OOsUC9/+FGHl2ih1DUnCERV9J0H436GosIg9e/eijZu5+gIditlDQk2S0IT4+bMC7pkRJLvxMFoCbi69cSsrvinsoJN71Hgz029VeOaVEG/N7pz0dzo0jBkrs2OBN0WG2fzk5abakp560ceUKXp++mAXzlAJOtp3IKhCIUwQCZmM/jaMmXYiWyC2G4z9wdgP7Gomq9du48Lz9Sz5w0NaWg7du3c/JFv834BIJIISM/D7siSTJ3W+zbrNMXqV6ph2m4dkdTFaSUeO6MYedTNr+RWDMBIiyABG4pDaiO58upMl8lnHb3hwkU5b268WPQni7JE2I+wtFBSqpKXZKa9KYDJK7YjPA9DrJR67J51pt/roFhyNg4zW904vGejDcJDXY1XTSFNz2Ks2kUwm0ek61038K7RaLeMOPxYp+h1f1Lqpyl2C2deNiNvEB596WuWB/or3PohiDRYxdFAtk05oRls5gEwl1eKeEHFm3LaTw45tweVvq/z78tsgjjRBSN1NRnPHRLMQgmr2koxL1ItmnAhUvZ/uRV1XMPbvqyFLk02u2tbCly5y+OGbHw+J/ATo228I3gYdZ11ZT1aGBqNRwutV6ddbx8IfQzw920MgqPLm8znc9lDHDpOpU8zMeKIeAgMBSJOykHRx5N5b8QYThEOC7Jwa1u6qQCgajp0A817J7uDXVq6NMLCfgesvc3DT/S4k4KyTbVx8th2zSeK3lRGefsXDDVc4ee3pVBunqgrufyRAc4PMy296+PLbCLfcc/ghXT/AySefyvNPP4U+kkMAD+FyM6/M87PgYyeLvi9n2fI9gKByVxCaMlFQ0Oxf/qpCYR/biGjdpOkFN1yUxgevOrD6uxEnShZ5mCUbQTw0aMoYoR5LOdvx400NPCJIASX0ZghbWYVRmLGTRpQwfjyU0I80KYsi0YNtrMEibDT9FsHex0jugAx6HlNEcHMctVKPeRjoi0FEoOaPZqpjW5G0By8L838TsrMLiO8NpWxdupRpl1v54PMAZ59iJT9Xy4YtMS68OExe0wTy/kRIB8Iemo1rWDAvA7tNQ3lVglPOX4dz3yTMISuZIs4afsGCjQ8+inHtpZ0f/9Ovgzx8RwbFRVrufayFYya0Jf2OPdLM5CNMLFsV5oxLvVRENlOl7iRDl4YiJQioPiZO0vDx3Fy0Wvh2SYg7H2lGp01iiXZny5YtjBgx4qBt4XQ6yS9wYNR7uHBqPVu2J/jokyiDvBOpjpWhJ96O+DwAWZLpqQxh7qxddGcoC3f4+PSTMu6YbuDyC9snb9asSyCF7bio4+QRKVmpYcNkyutScQHwt4N5hIBAIDWPpHcPPY8+34Lbo/LCI1nkZmtRFMEX3wa542E3Rd0FZ51hZeHXn3H2ORcdtB0CwWYkqU3OSQiBq1nhgZktNLsVTj/RhqtF4bhz6hgxxMCtDzbzypNZ7XTfm5qTPPxMC2MPM7F9dxxZUnn9dYWi8DD0zgqkrHomjetccumqC+2MObGanGwt3/8cRgiwW2WKC7StA5gL83UU5uuY+bKbniU6QmGFux91oQqYPNFMs1tlx544t13r5MjDzTgdHqprDr5jFkDW6LFqDFhjqRhWT2owlSzJ5DWO58IL1tCjX5CTT9LR3CL4eEGY/AKBbX+jU219ghZfghKK0NH2TbZKjpTGNctwikzCaRUsej+Twf0MnHJ+M1XbMpAcHiYfrWPYYD2r18cYd2IdskbHLvti8vwjcEoZqELFRR2V7KY3Q2i0bCdpaWb99iCvvi2xblOUZo9KVoaGy8+zM/YwI6oKkaiE3W7v7JIPGf+o5qfZ3FYxZTAYOoykz8/PZ8uWLf/kIf8WP/zwA19//TVer5fCwkIuvfTSLhnjVatW8eOPP1JRUUEymaSwsJCzzjqLoUOHtm7z66+/8uqrr3b47fz58/8xgX6Xy4UAIiEZkzmJL+amJ6kWaYUk/mCSuoYEt9/vZ9NamaDbSFAJghQCbQLTXwLXA/BKLo48Qst5Z1g57y+8W06OxO6WSnT1PdjHNvoyvF1gHBcxtrGadE06J4zRsn5bgudmZHHi0RZq6hJcfksjs59KkZ0fLQjhqjFRVZukV6meQFAluziC262ixg8usD2ArVu2kNSFSFfyqWIXr7+XZNpljtZ2Zo1GQqNJObhnX/Vw9AQzVrNMEzUcFjiafd9kc/La3WhMfpIJCZ27ELvIRuq2m/omhWr24qTzALWWCmJE2MIq4kTpzVAGcFhrwBcTUbazhny645DSUYXKrup13H6/G59f7XQoiF4v8ehd6Vx+0woURUGj6bqC48/w+/30663jmdlexo8yt2burzjfwTc/hVi6MtKpLg3A739EuOxcO2lODZu3x1m/uZlYXFCar1JRvhspuxGTLU4iCcKbjtPTFx0G9GkBjjrczKznYZA6jrz9bYzCLfji1X1s3FzJovl5XHxDE3fe4MTnVznv2gayMzVkpGu4/9bOSfiiAh05mRr2lMX5bkmYcccMPygbABj0ekIBDUYsWHHgFk2dajNVsIsitTe/ft3INMXFw3elpQYORFXe/yTEc88lcLh7Yeq/HkOznQLXhNQPJdD783jvExevzImi1hVhD3ZDQsIs1bBV+oMBYlQ7OYkDaKGBHuoQmqjtcmKrU8pEiJ0MYwLrkj+Sl+iFR9PA1NN0LPo5FTWkp6fTo0ePg7bJoeDf6A9jcYHT0dGekiTxwqNZbNwa5bKbG+jXy0CP7jpeeSqLcZOb6ctIytiOFSd9/kYfVAhBUii0iAbi2WXonAGyKzPZGltNPzGiVRZDCEEN+xCoWHGwVV6BSbUSwMtQxrfecw1auicG41pfR51tI688Z2fMYXoamhSeeynMhj901HjqKKIHib9JvnSG5cuX498dpTdDQEqdUwAvCeIUx4awo/wnLrymBTlhxMtGgvgpKIzz4xdZ7cjM/n0MzH81h7HHNbA7sQkDRvLohkmyoK8cxBFTtjLzUTsTRhtJJFJB/oxnWxg+RN9aNegLCAyqtbXd+a/QSFosRg33TXdy500OLru5gTFjtLy17Ve0GMihEDNWQonAISXEADRaGzNfKWfSWDODB+h5fo6XO65Po6YuwZsf+Pn+41R1fnGBjuNObyFHpLSwOp6jhmTAzHnXNDCgj4GJY000tyis2Rhl1DAjv60IU1LcOQG68McQmow4StJIMKTidGjQaiXS01L2OeFoC1t3xph6WT333JzOgD56yioTzH7Li9Uic9OVDiprEjx0eyZHnl5NPKJFZz7UAFcizduPWnkP3cO9sHhTVWlNopojT9tI2GNiqOQkGtaTX1ze5YCwi8+x8OxrbkqKuw4HB/bXsnFBBLOwoaSlBii99naARQtVpl2jMPHMen76oY5Qg9LaelfOTry4sJGGikJaUR+aXWF27SqjhL4YRep8E8TIcMjs3KlSti9IVl4u2dkd/fo/iX+jL3Q6nch6iU++iHDbDVacjvb3Mx4XPP2yh6DbiN3Ti4xIN6KEcdNEDwaQSR47WI8NTbv47gB0kp5i0YsqdrfGkIpIaYdlkY/OHmTMSRFuusbKI8+7KS7QMWFM11U5o4YaCbkjKeKzE5So/dmiWU53ZQCJuHzQxOcB3Hzrw5xz1u+ccIzg12URjL3KKEyT+WZJlKsutrZ2Ix3A2k1RVq9MaVvO/6iMjLpRWElrJWV1kp7c4GBW/biRvKGp1rqyygT1jUmMFpWpxwu+em8TecGBrYkxRSTZKa8FXZQ+seFkSqkEQlMkwZYdQY4c33lc9scqBYNi7dB5Ewx4D8kGAN27d2fO1jjHTDBS3yT4/O28dud+/lQbRQU69pbHycvu6ANkOZXcra8qR5IllMxqhoxM8tYr2cQTMPbEKsJqmI/ezWL9hiRvzg9w9yMe7rnFgdOhIZlMab6+/ZGfj1/PJc2pIRhSmfdCTrt2ziPGmRl3mIlTLq6je6GWLxZF+eb7CKF4jMKeMi+9GUYIiXXr1nHYYR2Ht/0d8vLySCQFftzIaBARmZ2/FnDO2V5MjjiqCjGfhVCzllxy2cn61NA/UoUMVhyYjVosJpXhwyT2nODim2/q0MTs2NR0fBlu7Lkh8qvTSHritNDIYMahQ4ebJqrZixUHw5jAan4mkzxspNGDge0KAHqIAWxkGQpJCnaVEmtKkj3ajn2oCXWgiqyVCdXF2LRmC1FtExlOHZ7g38/Q+Cfwb/SHteUeCtQBeK1lPHqHlZ174zS3KJxyXIq0u+2eALlNh3fQb7eRRryyPy/NKeP+OxyUFOv4cn42U6asJ9RiIYAXG072sAVNVYzX3vYz7bL2Mf/OPXG+/jHIN/ML0Okk7roxjVlveJlxZ8rXbd0Z4+KrfMQbMikIjiahCZPMruScs8JcdYmVwvwCvv4hyGW3NDB/di5TJltJc8hcelMj0Zjrf5yb8lcYjUZ69BpBjuN35n3s5bG7M7nkfAvX3LQS15YEOaLr4bp20lER2KU07GoaoqEbzz75B6XdIxwxPuXfo1GV19/zUZ/cQUZ+lC++U1m+JsLoEUbW5a9BrhtFjBgLFoU48QQdR403t9MZB/jp1zB6dxGnnNnCuMNBb1KY80yblqVGI3HmyTb69dbz+AtuTjlWzy2P/njQ5GdtbS3xmEpFdYL8HC0vvO7hx99CNDYpvPxEdjtffGDqvUYLx59XyynHWsnL0fDHuihLfg/z3iu5DOxr4JpLHIw4spYMs47+x27l4vMNvPtJ18kIg0EmK0PDgoVBFr6fj8kkU9eQIlMVtW0dUlOX4L1P/fTpoefsU+xkpGv4dUWYTxYGOGywkcmTTPTuoeeL74L0LtWxceOhPQ9ZaXmEGtra27MpYAuryBFF6CUDBa7xeJpCzP7Ni4yGeNYe5v7HxKw3vBwxpZHKPTqKkn33D/XdjCRk7DiJEEKHHieZuKhD2DyMHp7OfY/62LvWQe5AF4sX5Ld2qV5xQWoGzeTTmtlXp2W3dhXJpATI6NCh0SeIl67ksXvSGD/awi0PRNi6M8aD0zPoVqSjojrBrLlePv06yBHjjCSSKe3zfwL/GPmZnp7eTr8vJyeHvXv3ttumurr6kIYb/L/BihUreOedd7jyyivp06cPixcv5oknnuCFF14gM7Mj4bVjxw4GDx7Meeedh8Vi4ZdffmHmzJk88cQT7QRWTSYTs2bNavfbf3IyaW5uLnERw54pePSudG6/xkxMRHBnbSCjIEJJT7hgWiP1ZUa8TXoyyKIXI9FIGmKxKJtYTm8xBKfUdo1e0UyoaCMz7u143bGYyr6KJGedaeCVV3fSXRnUITDWSwb6i5GsU35h+144b6qNYftLpgvzdcx5Joeb7m1CK4zs22zBGM/CoE+9eC+96WXIQB2ffBFBo+hJJBIHHeR+99X36PWQyNrBOw9n8OyrHi65qYHZT2a3Bv6RiMpdjzVTXpXg9BOsTLshgl3NpJZyCqQSnE1t1xwRIbabfuPkgSZEXS4tiSiNoqZDRqxK7CVOmNHjBPv2RTE09iZbal8VY5CMDBSj2cYahnI4siTTVxzGvLd/4p57DMRiKp9/G2LRT0ESCZg4xsRFZ9k4crwZrdZLMBjE4ei6sujPaGxsZPRwE8MHGzj1kjqmT0vjiHEmfH6VPj11TH+4meULCztUay1eGiYvR8sPv4Z45Y0Alfs0SJLAmZHEHYow7NQKnn8kk+zM1Hms3hDl6huW4W80Y5WjzHlDx1D1mA7tQZnRnuxeHeT3VVHuvTmN2W/7mP1UNk8/KHPjvU1o/RID+nT9TgwdaGDNxijfLgkyYkLXU5v/CrffjRErJiz0YABr+BmjSH3QJCQ06NBpBUFtC6rehc1fxHcfqny3pBarSYsa00NLDnpjAs2gDXz1YQZHHNt+4nZasAe33V3OgPj4FMm5//tdSC+yRBFb+IPhYmI7gtMnWkiSwEEGHv5eu1MiNTGUhIF6KokrYcaOcvKfhanfjRo1ilGjRh20TQ4W/1Z/aDVl8+3iJu64vuNiHaDZrXL6CVbuvy0VdC5bFQFVxillMkQcjos6lq+tRFHSOgRjAL+tjJBXlKTZtI5RwzX8/ptMj9gIfLSwnbX7iRxBjCh20jFLJmrzf2Z4ieD3ZSH6M7JTsjtLyidm3c3kI4w47BoK83V89JaRl18P8OxzBhqClaRnHZqe0fx5H5AeykMgqGAnDVRjxoqTTBosWzlygpGBvU18/mYGTQQx6bRMu1LTwS+8/HqAV19VKA6MwoqT6P6BJ7LQ0Ds+hNhWJzdctpOgpQoZDXaHwiN3pePxtQVgPbrpiBvd0EXhdlgEKSpqa698dWY2Uy6sQ6cx01sZgk1yskdsIS3z0GwAUFlZTnG+ltefTVUfnXSMlTfe9/HT0jCP353Okt8jhCMqQwcYePxBK8/du5ecSMcBGkHhx54ep7ZWSzKgoak+yqknG7jqQjvvvBfjx1/8nHmyrZ3cCEBtfZLvf0gQSygoIsjc9zXceUNahwrW269LY+KpNdwxw4XDJtPgUrjkHDuXnmNn1lwPvXvqKcjTkpujxWGHFl/nRElXqK9uYCgTESpsZgW9xVDSySZbKsLakMZuNoGU6mIozO861DOZZECwtzzRQTv6ADZtSeLDTZ15C7ddpEeW4YOPopSoA3n/9Sr6jQzxy49pHDGliaaqWlpoxEkGw5jQahOzGby1fgyY2Cmtp6+ulHyK8Nn3cN+lBqbfHSLLYUWj0ZFMJtFq/9HcfCv+rb5QlmXSsh00VDZz9CnNqcTKiFTV9dadMabd3kxid1+K4z3xmqqoLVhCcXdBYTxOXXUt+AOIsELm38h6ZJJHDW0DVqrYSwY5bGQZR46E155L2cdkTLVSK3+zJtuxJ946ubcz6CUjQlKopRyN0BAIBLDZutbY+ytsNhtms45Zj2ezpyzBuZe1UL/bTDxq59iz6zjrZCsXnmVDUQRvzw+z8McgzqYhmLCwr0FHty40PLMCffE2NfHBAj9vf+Tn3ZdzOfWSOq66xEyPkiCPP7OYgMuMJAkUY5ApJ2rZ8FMRmfE2u9r9PXjkqeUcsdDUIQns8yt8+12Cgr8k3r24sDkPjQAGKC0tpaIGGmoEGlVPbX2Sgjwtpd10lHZr29/zczxceWHn9yMSUzj/7gq6F+k44nAzudmpd89ggOsuc/LWhz6OPcLMcUdKXHu5hTtntDD2xCokWUKWQFHhk7kp4nNfRZw+PfSd6tjp9RI3XuHgmFObSfP1RinYx503pHPOaRZUIfhwQYBbbjyTGY/N4+ijjz5oG1RVVSESWoQ+glXJRqOY6CENJNYUobapghA+tOh1YliUAAEAAElEQVToRncq2U0fhpIkjgkLRsmMEIKNwQDK9m6cccEWio0FFAbzUaQEfnsZhaURamoEwpPBZv5gIKMxSSl/nU0BGSKXTSxHhw47aWSQInX+eu9NkgWDMFFIqtDE7Wkip2Yi9AVZK5OMKVRtqaUo0ZM9shvhzkLR/Xf14P+t/jASiaLHgGr2M3ywgaaWJImkQKNJDRZrrtWT38VcgPRkAV8u3Mn9d0B9Y5IHZrZQ1F9lxCCVqkqZjRuCWBoG4vf6ePSZXXz4uZ/rLrNjt2v46dcwFTUJ3n0pt7UQ5egJZp6endJQb2hKctYFfnLrJqQGYqVElRH1PVnw3jp69Yhz4dk6TjnOyrJVEVZviDF6uJHDR5kxm2TiWd5O7f4/Yfodj3PVFSejJcJ/vvJTXadQXCKxZVcCJdZ1YlX8pVxTkiRy3MNS/muRiT1lca64tZFIVEFjTJD0ObDFigjUqXyxt4qgEqJJt5KMZBEZLUO46WIP2tx6XnjayjGTUu+I16cw/SE3jYEkcsDE0t+DLF7UeUw/oI+BJpdCXaNySENBGxsbKSrQcOsDTei0ElOn2Lj+Mie79iY6JKG0WolXnszm+HNr+erdPBYvjbB8TYSlK8Ms/rSA9LTUcbsX6bDbZR57QMfZp1uJxwXPv+7t8hySSYFGI1HaTUtlTZK+vfTk52qZ+1wO0x9yMe9DLxXVSb74JsgFU23ce0sbWb56fYyLzrRz5OFmPD6FB2c2s3FrDLtVg9zJbJK/Q5/+fVhWu6zteiUdmSKXPWymp0gl7w74ojJpG8FQiNMviGCzgHdTL3orJW2dGsJAOTvJIJtM8ogTpYZ9NFJDrpogmUzj0y+ikBnks7dyOsTLDruG+W+kccZpSeqbNRRQRDk7MZFGaX8vP39diE4n8fbHPgb1MzB9Wtt3uXuRjhcezeLJWW5mPOvGavnn/Mc/Fl326dOHnTt3tv7/yJEjWbBgAXPnzuWwww5j586dbNiwgdGjR/9Th/xbLFq0iKOOOqr1A3rppZeyadMmfvzxR84/v+MEsUsvvbTd/59//vmsXbuWdevWtXPokiThdDr/a+dttVqxOJM8ND0Lm1UD6U002OpYOD+X3j3aFooPPunhs5ezKKStSswgGRkqxrOT9ewUG9BjJEkCFYVhuQoOe8dF+l2PtOD3yHh8Knabhmxvx9L4A/s2ySYisQhbtsdZ+EOIUFjlsbsz6ddbT7NLQrNlBHnYqS1YwujhmXy7JEWA/vRrBNmbg5BaaGpqOmjmPugPYZOdPHG/4LQTbdQ1Kvy0NMxF1zegCpAkaGpWiMVVomF47aFcCmM9kNGwh81sFivJoRAtOlxSLT6NizSrxJIlKn0DA8hGsJct1ItK0slGIPYPNpIQksL817Lod5iLYXTv9Px0kh69MBARIUySJTVcRC1hydI9/PRbmDOmWHnliWwMeolvfw4x9bJ6Hr4jHUVV21VJ/0/YuXMnO/dnQ4YPMjLvQx+vzPNSVpnAoIf7bk7n5IvrmHaJk6PGm2jxqLz3iZ/1W6K4XAoLv1LJivRjULwAFZWq0C7s3Wp5f3ZOu+Bs1DAjP36lZeyJ1Zx8vI1vPkhvR3z+GWm+3rz4yh988UEG1XWpD+vwwUZsVpmsDJmGJqVTvTuAPWVxfvglTM/uOn79+XOOOuqYg7JDs6sZEPslCZrQoqcXg1sXWGERpM68npcfd7ByfRiffx9VNUnmv5pPeVWSz7+MIXBzxmkGxo/OYtO2ONp4+4xuhBC2eE6n1Z0GyUgWuezTrqco0R8FhZCjAremlmGlR2DACOR3mOuoohLCT4wovehBlEYG0h8NGhLEmf32OoRy8G2//xv8W/1h7z592bq1nqUrIkwc177KKBZTeXBmC7dNc7J4aZjPvwni8Snk52oQewWyJJNDIS0tUe6eUcPTM5ztnnevT+GJWW7em51LXo6Gr74P8t1nUuqayMRJJkmRQEEhgJcYYcJZu9m5Ipfrbm9BRcH+N0Mw1JZM1m3yc9Sf2qFuuNrK3HcaqQhUcvKkcw/JFhXllchY2MpqMsihJwPx48Hv2IvVmUBR9XTrJjH53GY++CyAVXIyakT7YGH56ghzXtJQ5D68dTqjHgN2RlAl9lBDGYWUoqgqN1/t4IMFfn75ooi95Qne+6QtUZCRrqFXf4XGRjc22gexQgjc6Vt5fnrbddttGuxWmbziOD7vLqo9GjToaKr24Ha7SU/vPBDuDMlEiEfuamu7LCnW8cR9mazbXMPMV7yccLQFh13mgZktxJMqOUOiNG3QkhktTekCCoGPFqrta3FqFbKVEmS3Bq27iA93NCJJYE/kYNeEmXTCBh5/yMqxR5pJJuHTrwPMfMVL354mdpWrJKU4c97z8sMvIaxWmVhMcObJVi4718ajz3s462QrC38M8eW7+SQSgpHH1fDKrCThZgdWZ4LPPnOBHl56IpMrbgv8D1feHolYAo2kIUNkkzOsjA2b16EReiQ15Vfk/fMsTVjYvLXrKuO6hiTBoMRDT7v5cE7Htt4Wt8JvqwKY6YYjPIg3nmlg5nP1OGQnhaTTojbSvCmLBYvqOfFYM/Pe3IUVB/lS93b7EUnINOSwk90MEmOJa2uQJIilV/H48xJBj5WSfBuJeJyqqipKS0sPyR4Hi3+rLwRorHExgiNQdieZdvEuhL0FWZZQ/FYiLd2RUHBbd9NzYjXheJyCPC2D+lmpqE7w8++7ie7RosS6XlirKOjQExVhqthNAD8aNMhahUEDdWzZHsVh1/DCI5mce20DXq/Krdc4O+3y+OGXMEmNrtNJ85BqNxayQhA/CoJ4/OAHfgkhuO+e60jGGrGYi7BaJArzdFQGBMT0hOszmDs3zNefRQlJPhwtfSmhiHoq2MxKLIqjU71zSJGy1TWCUFjw5bupKpacTC3X3OLh20+zsdoU7nrYx4tPOPl5uY7GGi0Of892+zNKZlp2deP8K6t58SknOVmpWGjrzhiXXd+CvX5kO5slRZKWjC2MGDn0oG3wZ/ToOYRdKyopTQ7hhKkreWO2g1HDDEiShNen8MhzbiJRwcihHcmgFWsiTBhtZOO2GHff1NEPT55k5sW5HlwtClkZGua85+P31RFuvy6NC6baMRolFi8NM/3hZu66MR2vT+GIcV1XBB813kyaMYlqqeDnRZnk57bFibdck8bpJ1qZfPbVTJy48+ALJb75DgkZSZXwa1wMUY6mUdRQRwXF9KIbvYgTo4YyooSoYR8GjFSyG4Mw0YvBgKCGMoYmj8AYMrfez0x/PrWryqgRe9FSzTAmoJXan5eMjIMMtrEWFZU1/IIGLRqhoZAeZEupNY8QAgmJbKkAr8HFwNF9MWZJKD5INoCht4Z+x5QS3gT+sp7UUIYk/Xclkf6t/lDWKvjxIMVNVNdFOf0EK6++5WPJ72F6l+rRql0XWkmShJqU8foULrq+gVeezKZvr7ZYKRBUOe6staibuzHAcyKxtVGe8PzKdVdZueQcWwdZDUmSCAZVFv4Y5NPPo1jrB6WIz79sk+cdzvR7fyA7W3DsEVYuOcfOWx/6W/UeS4r1VFeovP3WXB559MlDskdGRgZz5n7J2WeM5odfwjxyZyZnTLFy3rV1LPm+AaEO6mLgTH2HblG9ZGTjVsGUC2vJz9EydKCBDWtj9JdGoI2aqKOCeDKGHLMj0DGccWgkTeqdSRSgVPXlqmt+57HHk5RXJXj/wyhpNaMpkLJIiDj1xiV0L+r63R460MjstyMcdczBy8Pl5+cjyxI7dse54gIH555mY9xJVSx8v3O+QaORGD7YwJFTa9BqZSaNNfH9x+2lgfwBhexsibNPT3Ever1EQa6WLTtincq9fP5NkCPGmjhsmJFvl4Ran6na+iTVdUk2bIkxdKAeo1HmnptTvtbnV7jlfhcfzcltN6hp8iQLb8z38eizXopKD37aO8BRk4/il8VL8Kgu0qSUdnWR1JNGUc1GlqMTeiw2QUzvQa+HgQV6rFaJnWVhLMYoIphK5IdEgBrKGMHE1m6HAwUXFWInXlc1X/8QxueWKOwhKMzv/J727qHHkOYjq7kb+v2dZorFzQtPOloTCP/5MshX7+Z1+vtbrnay5Pcw+8rjqKp6yN1ineEfIz8nTpyIx+PB5XKRlZXFKaecwrp161iyZAlLliwBICsri4suOnj9hv8tkskkZWVlnHbaae3+ffDgwezateug9qGqKpFIpMO0sWg0ynXXXYeqqnTv3p1zzjmnncP/KxKJBIlE28JDkqRWAd+udM7sVpnGZoWvvg9xxFEy11+eTe8e7Rex336XpECUdgjg9JKBQWIMK/mRJHEMmAgToHp9DiOPbGD6zVZGDDZQUR3nvsd8hAISOTkSO/bEScT1XbbsAli0Jp572NqaTa5vTHLJjQ3Mfiqb7DQDfgxUGzczZIjg/GmpFui3X8zh6x/C3HSbDyUssFgsB63vlkwoWPKinHFSKjty3WVOepboeO0dH3WNCZwODX176rnyAjsXX5QgJ96n1R5Zeie7lBoCSWvqZRPd6aMMJ+jyUyvtRZIkJCR6M4SkSOCjBZAooIStrKKAfpx58S6UhNxpy+QBGDCR2J9BBjBhZdfeBD9+mt/unp05xcbkiWaOOauWcMR0SBnQsn3bqa1P0tyikJ+r5YH9VW5TL6/DoJc47UQrHp/KA081c79IOei8HA2RiEJzg4GeviNSrR/7bWNPU3jivoxO70N2ppbxo03kZmuQwl1XZRkw0dSkEImo7QYMpFrhjDz7qofnZnQcMhOJqCz6KcSX7+Yx4xkP0WjkoJ8Hi9VCmCAAYfyM4mgEgriIpQYHSFZK/eN55PFf+OPXDI49OzWNMxQWTBhjateiJ4Tg7of82FpGtXuHvDSTTdfkfKYoQDvoD3KzV2EwwLln6Xn8hQS27qngJY/Ohk/JGP9mgvhP36xHRXtIuoeHgn+zP6yuqULjKubqa32cfU6ca6+wkOaQWbw0woNPt3DBVAuV1UmqpCTXX54awHXEyQ00S3Vkinzccj1RcwNfLkpldm+40kZBnobVG6J8/3OYmQ+0Lb5GDjWC1L4SWSvp0KLDsP++NlnL0Wjg9zUhNJgRqEh03k4ciytMv8/Pyh9NGI1y6zWOOkxHWWWc0WOOOaR7nhQJ6tiFg3R8tBDQN9C9T5S3H83g8JEGFv8W4dV3U5nl9EwFd22YimqZEUPa9vHYzBCZ7o6atACF9GAdvyKyqrnoEg1nnWJl844YFrPM4P56tu2K4/MrOOyp6533ipPJp64lVtGb9EQRsqQhIkK0pG3l7IvijBzavsrIaJT46cssfvw1zJMzJIo9h+GK1/Le2+9z6+23HLQdJElicL/2/nPu+z7699bz/CNtg7GuutDBxq0x7njExQXT63hlzj40QocnECcrR2XeUw6emxVBKe/JVlbRjT6YlP2EmwQm1UJsz0RuvmEd+uwqrBaZC860smxhAXabhnhcMO2uJooKNDx8e4pQisVUXn7Ly5CjqrjqAjuhsMrxR5l5fo6XX1eEMeghmTRSqPTC6naQbEmww7CccEigKtFDeh6EnERRUmSVTi8zYhhs2JhAZ0giohosIq1VGqSpzsrq9VFGDe9IfjzwpJss92C2LXVzzwwP99/hwGJOPa87dsc5/yoXufXjse/vCMlM5JEvomzgd4Ksw0YaGdESXn29jL79Uw1NRfTscJxkC+jyIVdbiDvZRHY09X1Y+EEel9/SyOSTZbwRLW53HeXl5f8V+Y9/sy9sbGzEoJjRSXp06DF6h4G37e8KSVaxBENunGa/zHsv57YjlkJhlWPPrmHHugoK6ZxYrqWMODF2soEYEUrpTxrZVCR38vKLTbz9soTNmcCYHuTeO9JYuirELfe7ePGxrHbnvGJNhA1bYyR0MeKxWIfWU4BmXRXdS1VczQquZoHJ1LFKsit8+sn7FGauZU0YVqwOc85lHjLcg+lOPmVsRyJCET2R3RJ+tFSyBweZdJf6kie6s4fNXe5bEQpIKoX52tYqlsZGgVTRk7GT96GQ5KKzbWzZEeecU2088mSog9YtQEaoN2XfO5m4fjOmtAg5mTI9S/WUFOvY0byLZJOKHgM+TRMu/T56FKtcfe3d/6s4IBL2Y1XSsUg2tBUTuObCHeBsxmCQ8PsglAxhsqZ0Occe1hYHrdsU5cGZLXw0J5dr72wiFFZb3/0DcHtVxh5m5KLrG3DaZapqkyyan0/PkrZrnjzJwoTRJk6+qI6rL3bQ1NI1YefxqUTjChdcqG/3fB5AtyIdUyYbmT17FrfeesdBXX9TQxNarYKSNABSSnubKoYwrnVNY0JLLwbhFBl4cFEq9U+dj3CxkeXIyORSjFHqWJhQsH8WQga5HYhPIQQ7WIceI8OZiF4ykBBxainHi4tydrJXbEODBj16NGjR5gmGHzYIrV5DbC9EtgAqxOvAMgrMw6Ekp5CmtbUIrf//+Njwf7NOdmaAV9lKRstQnnhxBV+9l8cpx1l4YGYL38wvIK7tep5AXMRwpAnmvu/jlmuc7YhPAJtVZtGHeUw8uhm5QYNRmJGSeq69uPNp6ImEwOWC226L0exLMFJkd5pckSWZHFMG//nSw5oNca680E7gT7IG9Q1Jdu/WkF2875DveSwW44G7HkQoWlZ8k8tr73oZd1IVXr9KaU8Nu3dvorcY0m6/UZHq+hnM2A77y8yQWTQ/tRZ65mUvZqGnSW0kSZJCSjFhYQurGMBIJCRCwg9ImLGikbQU+UYx/e7fcEaLKU72b30PdZIebcJMIKi2Doj6K2qqBb+uCvHQkycctB3y8vLYU5agR3cd0y514vEqBIKC9LSuOY2CXC1un8KT96Zz5sk2EgnBl98FqahKkJujxWmTOfnY9gMcH7o9g4tvaODZh7NahwYJIfjhlzAzX3aTlaVh664Yffav/13NbTxJn556fv8jQlZG23rvvU8CTLvU0WFCPaRi2Nfe8aLXpxLjB2uLMWPGIEiyS7uaXuow0tW81LBQ8pH0UZyDyrnyMhMffg7vvdw2BFNVBa++2cJrs1ZR4B5NDfvowYBO5x90ow/1sSpuvqeZYFyD3ytTU5fokgDV6VLEaZQwRfRkS+JXDhtqbz2u0Sh1OnwKUt1JQoC7RcHj8fyvKqP/in+M/BwwYAADBgxo/X+j0cjjjz/O2rVraWhoICsrixEjRmA0dl6G/k/C7/ejqmqHtmKHw4HX6z2ofSxatIhYLMbYsW1OIT8/n+uuu47i4mIikQjffvstDzzwAM888wx5eZ0z1l988QWfffZZ6/+XlJQwc+ZMsrI6EkMHEE8INm2L8eGcXI4/t67TbG08oun0gYTUC2ITTvoyDJ2kRxEKFcouvHvzeP4OC8LqJ6KqjJlk5LnHnK0Pfn6fOuKi80AVQGMLkpfdlhnOy9Hy6sxsnnjRTXmNSiJnGX0HqiSEQiQiaHQJvvguxElHm7HYfPjCKv379+/yuv8Ks9GC3hhsbVdNJAR9e+qZ90IOl97cyPMzMli3Kc7mbTEwxqix/YokgRIxYC/0UFreg2ylfbujJEAjdO0+TFpJR8Z+cuOAXplTZLFrSxVWDERFpEttuxD+dgs9l6aaSWNMHchqSJV/X3GenWdm67p8XjpDZqaZqcekccF19cx+Krs16DzxaAvvfeJn9PFVZKRrWTi/gJLilOMpq0xw+sX1mN2lHe5nQhdgcP+u29HGjTJSVZ1EtXog1vk2Ifz07KHl468CnHp828dh264YBbkym7fH+GCBn/On2lodtsercNX0RroXafl+SRhJhqOOnnrQtujfvz9/LF2NaX/uaQurkNGgQUOMCNmigAJKsbT04u0PKznxGDPllQmuvbORay5ycsYUKzqdxJ6yOLfe38zeTU5K/zS9VQhByNCIMdZ11YKKQr/eel57wUkspnLO1Q1cep6Dk47ZhlYnoSQFX30f4rlXAvQuPhx9upbwniSaFiNqFGQjaDPB0BP8LUHcm4KIiInSvt0P6Zk4FPyb/WFjTTN9GY7ZZePbV+v58pMKVFlBF8xADpbwXMNqTBoDOknHK694QZfgiElafqveSkjdzbnny1x/lZXMdCvf/Rzmjoeayc/VcNt1adx2bftW+OfneDE4kyguJZXF/gt8ws2okRquu6sJSVaRjGEaolXk0zGgF0Lgx4ujohdz3q7jlmltlcShiAJSKhF0KPc8Go4iIZFLETqMVDuWEg3ouWZaiLi2idNPMvP4PZmYjDKfLwrw5gcBnnhWZepJbQmn+lqJnC58mSzJpJkNfPIfHYP6GdhXEcdulUkmUxOUH7krg/OubeDVmdl0L9KRnqZh8dcZXHz9LpYt245eKzN0sJZ591sZM6L9s6YoArdHJTtTw8Vn2/nyqxZcPwfJEHn8sWwVec8dvB0Ki0uprGnLqsfjgs8WBvjhPwUdgsOhAw1MPdGK1SLRs2+Sx+918MzsGJ++mRpy8sprESqpI0mSdfyKRujIJI98uqORNKgoCFOqre7dl9snNvR6iTefz+bE8+sIhlSsFhmDQeb2aem4mhW++C7EkAEGtu6Mc8vVTm69Jh+NRmLbrhi33r0G96aepEe70y82nlvv+ZmkIg7peVDkOHVKOVYc7FkDfdTDGEU6kiLhFx52SmvZIVz0FkPIbB7GxVcs44F7k5x9mgWdTqLRleSBJ92s+zGLPKk7wtONH9+q5OuvyzCmhRExA83eOMXNE7FI7duRDZKRHmIA9VShkEQjaaiplqip1KLKUfRqx5gltht0k6B0UiF1G10YsKQmrxYamHR4IS5fH6SYRFPDbkpLS/8r/vDf7Avdbvf+7oL2CIsgvqytGNICDLYm8fhUHrkzqwOxZDHLfPVuAf3H1FET2kvhXwhqv/DgxsVwJrKZlYzgCDRo2MYaMsihBwOQVAncoLQo3H3bKh5+wkIommT08dUcf5SZNKeGlWuj2G0yH7+exz2PNfP1F8vo4T+8XSWUT26i3riDb2dl8P6nIea+GSMtLY2MjM71Qf+Kb7/5gGG9Y4RDMPMVL3feYqW2dh/vfLCVjGAvekoDW7fNpwSf3MRe/Uq0igmT6iCoeIiLaIfqLAC3oYJ7plv4cIGffRUJJo014Ws20DNWSnhHNmXpP3PaSUa++j6UGjY6Ssc3q12kqx3lBJwimzqXlWeeMrVqEQJUVCc4Yep6amtkzj5DxhMQBKKDOfbYYw/q+v+MnTt30tSwF5O9APypwX053uGtxLgT2Ce2oneW8fGXAR55zk1utoZGl0JpNx0fvJaqOLLbJN77j59PFwWIxQWjh5m468Y03vvEz503pNOrRM/Yk6oYNdTYjvg8AKNRZtqlDlatj/Ljr2HuvD6t08X6nHkhDJKJ06Z0TUqcMcXKfc98T97Tzx+UDQqKC9DqJLKTpTSbdlMR2UkJ/bqUpKkRZST3a0GnSVlkiBzqqSSHzjvfADLJJ/DnbMN+1FGBBTvdpN6t/6aT9HSnDzVCSw1lZJFLNgVISNRThXWcRDIGNctcWBvb3nfFDf7FKfLTXKRnbPpI1q/98f/42PB/s07Ozc1i0kkuZr+4GdeOJM/P8XDvLekkFcGEU6rJKzThaawnTe14vBbbTh69wcjr7/vatdn+GelpGopKFKL1qTWxxpPLgoUBzjzF0mHbefODWFv6kB3pjV8s+1uSSoOGO29I57nXPLz3iZ/B/VPrs+27YnjcEhr0VFXWH/I9P++M86n+xYXi1PDWRz4euC2DLTvinDnFwuoNUfYWNLN06WJy1RL0wkgL9USJ0o82bfsDiIsoufltpOxnC0NY9g//7S31AdrWyg1U0UIDVhwIBCH85Ipi8qXuRIM6ukkDOxZpNXfn9beruP3Gjh12gaDKhk0qxKwYjca/fQb+Cq1WS11jEqtF5qMvAvTppWPFmminMzgAvv8lzIVn2HnnP34cdpmZL3s47QQrg/obKK9K8NwcN8dOan+/83O1vPdKLo+/6KasIoEiUoOXRw8z8ttXRVgtMt/8FGTWG15UVfDKWz7uuzW9VYNaUUVrtSPAz8vCfPJG1/f6nFNtvPWRn/T09IPmz2pqasjN0zDjLhuvvrmZRt921KQGvTHJpRcYue6KLE66sI6v3snfL3uUgixL3HC1je073az7qJkIwbZhVn9BiAAgMLlLGUQeifo4x59QxpiJAV5/sf3aKhBU8Xs0KASwYEMvGVDVFKej00mpDqDY30zLAprdqXWZLMv/iD/8x8jP7du3Yzab203p1Gq1/z+d7N6ZAzoY5nzZsmV8+umn3HHHHe0+Cr1796Z377YPXJ8+fbjrrrv47rvvuPzyyzvd1+mnn86UKVM6HN/lcpFMdq7DoddJPDQ9FQQaDPDR50HmvBEhFJSwWAXTrjYhaZW/nZKbJN46zVAjaehBfzaK5WiiGvKivckc/Qdvz24/ifaRB6w8efd2eqrDOuzPIzUyYYLc7kUB6Fmip6ImiTeYwKQVhGPwzD2ZDBlgIBBUmb/Az1lX1SOpOvTGKFu2bDlo1t6WZsMfdtPiVnj82QA//JhAl7ATJ0JzECYeGSYr2Q1VBdlWxaCRCm/NdvLz8ghX3wB9QiUdnK4ZGwG8XdrOjxsLduJEsahO0smhav9Esr8iKHzIaFrJxYSIE9Q3cvZpXbdwnjTZwux3gtTX1x+UDQAyMwvQ6yRefiKbGc+2sGNPgqx0DXvKo/TvbSSil/j6vfx2DrW0m44BPa3U7M7vYAOtaqSyJtFpAAtQW5dk2aoI5hyVWHMUQycLBG/GdqacqOWND/x89U4q6N+wJUp+rpbPvwvzy4IC5rzr57hzaulZosfrVwhHBHdcl8be8jgPPNWCVgv3Pzr2oG0xceJE3pnzHkYsxIkxgJGtH21VqNSwj91sojDRg9Vr9jJxooZRw02MH2VkzLH1PPh4AFkWJAJmLN7+SIRZzRIkISHJKlqjwoknaFjy7T6yY50HweG0ci6+IHW/X57nZepJVi4+2w60vcvXXGyg2ZfDuq0aVv64msGxca1/VYOQbIZYBdiPsdJS2ELOrmICAf/f2kGr1R5SENAZ/o3+UKNNptrZJIkMkY/SlI3bUEXUWo9buwdJyKhxPRZfbzLIx4+bhV+uJaswyguP2jjuyLbA5aRjLBx/pJlTLqqjtFjX7uNc15Cktj7JzdeZeeXZtZSERrWzTULEqbWtx78uxJD+et58PpdrbvZSW1mBU2RhltoWtkII9rCZPLqTmSjkg4/LuWXa/v0kBBu2RcjJT1JRUXFIfqDF5WYgYzBgYr38M93cA8h0FVKfvYL35lgY96cA7/br07nwLDsTTqlh2vQWZj2ZjsEgI6S/DzDMVkFhnhYhBCvXRvnxtxCVVyWIxQUOu8xl59p56OkWXC0Kep1EWVWCG69wkJER4fMvE5htMqOGdfQXL871kJejaZ2qecM0E9PXVKEP9EKCQ7KD01nCE7OW8t4rKTJy5doIR403I0kSiiL47ucQ3y0Jo6qCI8ebOetkK0efWcuzD2cy930/Mx9IffeSSRVvQCVGhOH7WxlVodJIFetZSoHDhinXQ78iwbWXdJ4skiSJs05Jtbafd3obQXjL1U5OPK+Ob38Ks2RBAcWFbdnwAX0MfPdZJpNO3EN0cw5GyYS3xoaaFjkkOyQTgir2opElDlOPQivpaBb11IgyQKAVRhIEqGYfe9kKDXDzXV4emenHbNDhj4Wx1Q0hh26t15KZ6E5jnZZoXQwHGWip7kB8HkAmedRSRgg/CRFHKwzIliD9+8l41zaT/RciIdkM4Q1gGqql9MjUN0MCLr1jMJB6bwxiF+V7A3Tr1q1LW/zf6gv1ej3Bv4jshoSfUM8/+PTtNPr0TLUunnBeLWMP63yRlJmhYfhwiWiojMqqGvTN3ZCFjkaqSJi89OulZVfFz+T7+6GVtHhFMzr05EntB2ZoJA3dg2O49+HFbF6ZyfxPffQu1fGfr4LMezGH7P1VLLMez2LF2ir21v2CRbZiwERA+IiqUU47WcvwwSbS07R8vrCeaDR60M9/ONTAwsUBvvk4rzUJ4mpOsugrKAh1rBh2qNkUGAp49MUg5dV+3v1PjH1Vyyj1H45hfzJICIFX24DPuYe5b8loY05+XhTnftGMJpnqnHFRhyHhJBgSHD7KyA+/hLn+Sjsff7wDZ2NuB7ItLIIU9AlwynHt20rLKhJoonZGM5o1a34mmIxx061nH9L7fwBXX3EqX7+fy0VXelB8yU6liqJ6D5qgiYdvz8BqkfEHVOw2uTVmbHIl+G1llFgMpk9LR5Lgs68DHDm1hoJcbat+53FHmBkysOsF+BHjzNz3RAvRoJYb73Hx8pPtK4J/WR7mk/+omJJWQuFQl/sJhVViMfWg7ZFIJpAUHYn8nTx9h53p073YRdeSNHbS8OMhTaS+BUX0oIEqutRC2P8XP+4Oa4cmahjMuE5/U0ApDVTRSxr8p2OnE2tMsmr1KqKxKCM5qr3vSUJolWBf/W56De+BLJn+j48N/zfr5J69h/LeR19hkXOIK81Eoionnl+7v51aMPVUA0/v20DEFyIn2R2NpCUmotQZtzPhWB+nHJ/GvI98nWrBH0BmuoZKkoCBDH9/7r//d7w+lYvPsaLXS0QiKq+/G+D12RKF4ZT0hQEzQeHH2ol0lhCCuNFDabdMbr8ujTOvqOeXzwvYvD3GFbc0QkN3dLILn/vQ1oj19fWs+30DUmYDX3+Uxitv+bjm9kZ0Whg/2syCb0Jcc4WdD94w8tmieoJBQSKpMnOGHpNoT+4JIWjMWM9r96Ri2v98GaS2WhDBzXAmtts2ThQZuZ22typUythGpdgNyGwUy1FQWqeGa9CSmcjljblJ+vQOcvKfkkJuj8JpF7QQaLDiIJ15b8zjkssuOWg7ZGdn09BQh8erEImqDB9o4IGZLfz0SUGH+7x1Z4yde+KMHm5EkgQvvO5l0fz81i4tgPNPtzH+lGoeu7t9p2R+rpbZT2Xzzsdemt0qt12b1m5i/EmTrWzaHuOHX8L8sS7Kw3e0cQLDBxl47jUPt1/XtX/6M7RaiESSuN3ug678vPbKK5l2iYMLzrDzxAs+3pmd1q7rZ9X6KIP7GjrwOQdw5602pizejXDRKVeSFAl2sYERTEIvjG1u05XPhm/3cpejlmcfc7Zuf/9jPgyuUqqooIieREUYrWrg80UhzjndiiRJ5Odq2Vse75SX2LknjqtZxWCU/zZOOBRf+I+RnzNmzGDy5MlceeWV/9Qu/9ew2+3Istwhc+Xz+f7HITMrVqxgzpw53HbbbQwePPhvt5VlmR49etDQ0NDlNjqdrkvdmgOZkz8jEolgNkl0K9KRTArWrhFULU8nI9yTDElHUiR46o49xNMDuDX1ZHSSbQ4KH0bMHQKxEvpSpl9PwlHBh/dmdnigzznNwmPP1LHXLShO9kcvGVGFQoNUSShzFy893VlLLyDA2TSEwsP38e0nbfu1WWWmXeJkSH8D51/hRqOVSCaTnV53Z5g0eQLff7eH8cc3Ym0cSEG8EEmS2CbWUkBpq44OAIESyn+u47wrd/DVh5lkZ4XQ+Tu+RLIkkyFyqWI33ejT7m+KSLKLjWjQ0kIjeXQjXcqmRTSyR2yhG73RSwaEEDRTRwW7GczYlIac1Iw3ZxMZBgWPt+spAP6giiwrB20DgGOPO507bn6ZX78s4P3ZedQ1JLj3iWYqazScdoIVjYZ2xOcBWC0SCh0DB5OrJ0+/uJm5szqStNGoyh/rohQXarn8fAvX3bQMR90w7KSmt8dFjGrDFnRWN4t+0vLxnDyMRonlqyPceG8T331UwF2PNpNU4N5b0rnzhjQampKYTXLrJOR1m6Po9SAEbNq06aCF7UPBEBq0RAhxGEe0e75lSaaYXuwQ6/HgYsePKr/8HuOe6TKTJ8rEwxpamnT79Q0zCOClmRoMGiPd1QE41AzikRi/frELr1RPs66czET7ij6PaMKlNrBxs4VF38X47Bs/l5yVxrDDXSgJDVpDkvPPNnLj1VZcnly8LXXoYp0TzCIK8RrIK8khtKuWYChwSM/EoeDf7A9zCiwEq2swh/sSwI2vaC3jJ8CqDVGGZGk55bhUVePn32yivGwz3eqPoU9sHEnb0nbE5wFoNBKP35vJgzNb+OTNtuzhnHe9NLqSbN4ZpWRYiA3rvyMj0h2LSCNuaaZZrkVnifD7V8VkpGvZtTeOJpxGb3qxmZU4RDoOMkkQo4UGcigkfz9hkIjJrdd37fRm9FqZ/Fw95eV7DvqeNzc3o1MMmCUrFWInRWpfsqUiwgTpPTDOuFEdCarcbC3XX+bgqWeiLF5aS99eWgJhgVl4sEsdA6+kSGDJiJDmtPHgzBY0Glj7Q3FrgFRbn+SGe5q48Uonk8YaueLWRuY+m81hQ4y8PDvGsMQx1Kyo5cgp5Txwt5XhgwxU1SZ56iU32VkaGl1JFCUlCO+wyUjaJG5TA1ecd/4hPfvr1y+nKDfO7Le8XHOxg0hUYLfJNDQlueTGRiZPMnP7dWloNfDFt0FOPL8OszHVmvnSGx7Wbopx470umppUAjtLWtsfIeVH8uiOHiNN2nX0KJZQlFQVyPuf+vn8myCKCtmZGq6+yMGoYUbyc7Tsq2hr2SurTHDGBW7c5fmMP8nfjvg8AI1G4uH7rNxx1V6MgUGYJQthufN3oCvIaEkSp5BeaCUdlWI3UcLtkkIREWIba+hOX9LJxh1poq62HPR2tOmilfj8MyIEcZKJQLTqhv4dHGRSwU5UYxCSGhq3FNDIHjJFfocYJLAvyuamrQzrcRgiK0xukUyGU5DhDFBRsY9kOA6KDlmW/yv+8N/sCy0WC0lNFK/SglNKJce9uRtYvCCjdUBNar/S3y6S9LKBuo3dIaOKkiN3EwgnyTdCRrqWeS9kc/bFbry/pTTGaimnhM6nPsuSjNGXz7jjK4lEBaOGm/j82xA+v0r2/vz2pm0xCvK0vP5MOu996qPRFWL4YAOXn5fLgzNb+HZJiIljTGh0KcLjYO95ba2PB25ra1cVQvDUS140jR3lFlrt5y3h7ffXIOnjrPymmJ1745xzyVKSISMWnZGENojQJLA2dycn0gdJksglpce5VfqDarEXD030CAxh1ut/8OlbOTz7mofzp9p48jET9963FIdrIHaRgUClgWpqKcfaEuWRp31MPcVIJCqYOy/C8t805DWPTUmFNKRhzIvx7aJ3OOeccw7q+g8gGAyC2sDAvjmcc3aE2S/9Ts/QuNaEvBACj6GSvB5BXOV2Hn7Kx6yn0lu7vQ7gqDNquPemNHr3MNC3l47sTC0nHm1h+eow19zexL6KOD2663G5FVr+pqXd7VVIBMzku0bx7eLfWLa6iuOONJPuTEnN7N6jkOmahEBlzpvr20kR/Rlz3/dx2uk3HPTzsGblGhzpCt1KJC49x86MRxtR3WqXMl4xIlSykwoEFmGnhL7IyDRTRy7Fnf4mkV5Lr0yVyvKtdEv8aYo7cqedIpB6pvUitY7y0kIN+1LdBL8LFJLEibOWX8ly6jBq9Gj8WdjjeZSxHXuVk9+bV1Dat/f/8bHhofpCAI2cRrK2EEuvSob3NbB7X4LvPsrn1xVRyirj2G0yu9flMf/TBl56tYxAAHr11HDWSNi6K8apl0SpqErS6Eq2avL+9bjbdyZI319tr5E0FLkm8MqD+3huzk4sFgj6tGgauuGMp2LJpEhiMcGe2AaGqBM6PH9uUxlTT9Wj00n07qEnHBYMGOZDkePI6DHp3VjiFhRN/JDu+S8//4ISjPLAk0b69zEwfZqTU89zE3QbOHFlgpis5eFKD/n5MsdMMBNLqLw4J4BG5LORZeSJbpiwEpJ8eG37uO4KHQaDgfOubGLluig9e2jZsU7X7noihDBipkhq73NlSaaHGMhGlqFDx1DpcFSh0kQNdVTSi8G4qKOlWcM101t4fo6Hvr30VNUo7NwTx1E3nIC6nXxK8Xn9h2SHpKLhmElmnpvjoXcPPYsWhznlWAtnX1XPvTenM2KIkUhE5cMvAnywIMBdN6bx6ts+giGVHz8paEd8ApjNMmdMsfLo824enN6+K6GmLsGLc338/nVRO+LzAK4438EdM1LSI3/+HtttGvr10rNgUYAzptg4aryZr38IcsaUzpPMi5dGWtf3B71ecO3j5ONTXMy8WVmcf7WL4QPMnH+ugUhU8OQLXq6+pOvhgsUFWoKaemIY8dBMOu0JxToqKaC0086JzEhPvl5YyX23J6msUXjkqQB71qThStbSnT7Ikty6hnnkiS2MPsxA9yIdd16fxg33uPjwtdxWrgBSmvNnX9GIp0VCb1DJy8v7R/zhP0Z+OhyO/9p0zkOFVqultLSUzZs3t5ucvHnzZkaOHNnl75YtW8Zrr73GzTffzPDhw//H4wghqKyspKio6B85b4A9e/YQjQpUVfD8q36ygn3IUdrE1LWSjpxwfxqSGqqNm5BDulZBW0hNsN3FRgbQ8TpNWBkwUMKeIdO/d0dS5v6nWnhrdhrRSJQXXl5Oixu0esG15xvYsC3VyvzX8nFVFTTV6pAzXDzzmL3ToHvcSBP5BQL3Fi3Z2dkd/t4VcvNSk3aVimLSlSKQICQCSNCe+NwPZyKf8i3V7NgdBzmJV24iTXQUCi6mF6v4CTeNFIs+GDDiwUUD1fRiMGlSFkmRpIIdlIntdKcPFdZVbEn+gk7WkFBUJH0MEdWwRVmGkAQmaxKbOc6gHlbueiDAH6sUbp5maS11P4A33vej0Yi/rdr9K1Ys/4VdexLc+oBrv0ahjusuS6MwL8iCRQEeu6fzStpLLjRyzfdlWIPtK3ntpLNisZkXX/dw45XO1oyY26NwzR1NTJ+WxuKlYVQVflro5PFntrBipUIyIVHbHGHcWIlhg42s2RjlspsbaPGohMIqX76TT06WllOOs/LSm15iMcH23XEkCXp013H9ZU5699Dz8RcBFFWgKOJvF4d/xeoVa1BIkEtRl0FtIaVsZx1DlHHogwbefHETv69sorFZoReDyZJSyYKg8BMhzGBlTOvgFy06+jCCBipJFOxkQ3UFOckSZDT7B2FBN98Y5t4XTgXKxg0smNWNzETqfFSh8uGzlSz8bi/FffXoDUmicgC64MJVRWAw62mhAYvl0KdeHyz+zf4wLz+TqkAZwVAeDTl/cPJkHd/9HOK6yxzccnUbeX/dZU4+/zbAXff9TEbDSCaM7lq6YOhAA1u3qhw2sYl+fXQ0NCXZVxfkmElmXM0Kp08xM3UKfP1DBbX1e5k01ojXK7jn5gIy0lPfuJVro8iu7lhxYMREMb0J4kOPnSJ6tEqSKCJJXEny6jw/b70XRdR2ozpcgdORpKmx6qDt0NDQgFm1ggRumhjGBAD8miZuPq9r/eAzT7Yy91WJwtqJBGtjZBNmB+sYLia2a3VShcoOzWreutfKzj1xauoTvPVi+2RXQZ6WD17N5bhza8nN1nDUBDNjRphYsDCExlWMUTJhDPckuqGAO67ai2ryIyVMRBQbnyzQMfstL9t3xRnU38Ci72MkfBl4nDWcfOrJB20HAI0U5Mn7c9i0Lc64k6rJz9MQiQh++DXMi49m0e9P37abrkrjjCk2jj6zhudedbO3PMm2nTE+fTOPyae0UKj06bTYJ4NcIgYjn7yRwcvzPFx+cyOXnGNn/qu5WMwy+yrizHzZw28rwiQStGbV43HBaee6SasYj6CFY4+OdHkdYw8zkjR7IQCKxYPByEFPOVdVFS16VCmOQ80iQggfLQxiTLvvikmyMEyMZyPLyaWIPKmYLJHH+sRv5GhUVKGSIEYt5fhJTavVoUeLnjy6pSpGu8CBLgkVBZe2ku76QvL8Q5EkCQO1bOEPSkV/bJITIQThTA81iXIKfb2p215DxmE7mfNYKkB/6iU3Jx2j5+7742jRoygKGk3nhML/G/ybfSGk9FS3sZpSMQAH6fTsq7QjPgH0utSC4a8EF6TitfJyQZ7SA8nVk8o1WznhwmZc3jhTJlu4/6lmHE4NzSQwYCQqB4ircWrEJuLEMGAkl+LWVjiDaqG2WofOrPLELDeRqMrUy+uZfo2T86bamPWGl1eeyKZbkY6Rf6kIf/rBTC68vhFVFdCFbnJXkGTBuaelFm9CCC6+xs3in5M483bToC1DRMxYXL3bJXm0aNm2K8HCjzPR6yUG9zdw0kkazjvdSHamhoYmK1dcKJEb7fsXWSQtg8U4VvETOozYJAfb1ppY8E2I15/J4crbGjn1eCtvzTPy+rzNLF2ewOtXsMVyGcYEtjT+wdcvlfDle00IVcbo6U2RlNZ6DBE1M2q4AUmuYevWrQwcOJCDRXNzMyXFqfufSKo88oiWd97/ndp6A6oiEZNDnDpFz5MP5lI6pI7PvpRo8Tbx6L1plBTraG5ROP+6emRZZm9FEq9fMPttL2aTxPMzsjh8lJkRQ4xccG0d5011sHZjlJq6JNMuS2kf1tYn+fTrAB6fSt9eelasDhPXhpAPW8Z/Hs1h6AADPy0N8epbPiprEpx1qo0P39lAUct4Nq4ysPD7MCcf315j8+Mv/azfHOfluRcftB1CkTBjRmsJhBUkSWLa1Sb+82wtWUrH908VKhFCDGcikiThE242sRIrDmopJ11kd1jUe3W1jB2v8u6cXB6Z6eGjj39GNBaix0CU8N+em0KSmv0V8n0Z1rrvoPCxjdUcfpSOqadkUValUlW1m9+Wb8ba0A+bcFIZ3k1axsFViP1v8G/2h198/CVOp4bMLHjh0SyOO7ORsSfUMeowHZMnmXn0eTeHjzJxxYU2zj7NwnnX1rNoftt6MBhSOW5qI/c+7mbeix3XpV9/F0ZpyWwnLydLGjRJI5ee7eT73/yEfDD+NBcaTTPL/4gRjCR58iE78biWhx75BYe7L3aRQZwowYzdDBgdZMa9qbi1uUXBFM+gR2I8qlCpo5x6wy6cRhg9/tAGQyuKipTu4tzT8yirTDDlDB+ZdYdTIFlh/xxFX5OLivA68s/SsHufir/RzGEMQ6DSSA0tNKAXRjIjPfj0LQ+vv9GMMydKQYHE3FkZjJvQvlK7gSq60buTs9k/MV4UtXYqyFJKT1cWWuqppFTqj1Nkss3zB5l2PVdeYKWoQMvPv0e47YENmFvSqddXMnzkTQdtg1gshkYKsntvnNxsDd//HObXLwqxWmT2lMWZ866PR553A4LK6iRLPkvF8+dPtTPx1Gp6dO88jr735nSGHV3FbysiXH6+nXSnhm8Wh9i4NcaZJ1u71C3NytCwc0+cUFhtlUU6gMfvyeTq2xv5dXmE00+yMuPZFiaOMXXQ/XznYx9Gg4TbdWjcWiyebNWSHXuYifdezeSKG7xMv1VGjZhojMOKVTFuuKLz32/ZEUeNaxnEaLawmhF/WS+4aexUJ/YAhCuXAeP2oZV0+N06tAToySDixFgjfiFBjCgRsmp6csLJFYwcDccfp6NPDx1jT6xmxBAjQwcY2bxZZc26BFX1KjqDSnrmPyeb+Y+xlUOGDGHHjh2HROr8NzFlyhRefvllSktL6d27N4sXL6a5uZnJkycD8OGHH+J2u7nhhhuAlDOfPXs2l156Kb17927NhOn1+tbJ3J9++im9evUiLy+vVcekoqKCK67o4gn6X8BsNtPsUfjmpxAffhwjO9lxqBFAdqwX1ewj4/CNbNwAxEwYrDHCQZkByuhORbtDko8jRujQGCTKKhOM+NNUs2BIpawywVHjU9VSJ05uXzVVVWPividbOpCf7/0ngM5TiOJoZGDfrtu9J40zs2lT8JCeDVdTJQG3np7JXq02aKaOHLr+gBqbS/ngkx1k5wqqfNtxNGUhSzIxEcHr3IlwuNHqFbKiUY48XLD457U0u2S6ib4MZ2JrBlcraenJILaKVZSn/8pdtxvJyLRSkKtl7GFGKmuSnHaeG+u+0VgkG/t82/H4W6gr708/bKz/MMgZP+zi2FPCPP+EE4Cffg2xfXcMSYVwOIzF0rEyrTP89tuPaCUtRoPEEafXYDZLlJUpmI1aioqhojrJsEEdfzdupBE5qxFvqAmnaPu4S5KEIZzJV9/u5pvFIYoLddQ1JInGBI/dncHho0y8/ZGfB2e66Vmqo18vPd5wgtqGJKeeYaS4QMcnXwdRkgJZSmmSXHmBvbVCLDNd5qdfw7zyVHarXu2mbTFun9FMaTctWq2E2ahJVSV4PAdlAwCb3YaEhImuiUITFlSS7GA9EqDzGflpSYJsKb+V+AT2Czn37/R5zBXd2OPbw9XXKXz4n20YGnvTgwGYpNT9spHGPrGV4uggMqWi1mdTlmSyEiU0b5VJ9oxiMOUR1+wmqoQ7vo8a0BQoRMJxYnIANRjlv4l/qz8Mhw2k5cSo41cuPtvGsUeYOfYIMx9/GeTm+5t4fkZWK3k/9UQbn34VYvvXITzurvcZCimoUSO2yvFU7Inj09fSe+w+jp5g5pxT27Kh117i5ItvA9z5SDORoMy+XX6EgCMn6SgpBaFNoFE0GIQZhSQ5UkephFrKCdc7eePBPDLUPDSSljrRQnmZF7314MlPm81GVBMEFWQ0bc+tkIlGus6CxhMQE/H9hJQRA0Y0QssW/sAhMrDiIEo4RcDrZD74LIgvmOCy8zq2bEEqEz5xjIn+ffRccEZqm2++j2MJFbS+B0bJhDEwqDXobhEN/PTzbhJRDfc/5ueNl9J4/1Mfbm2QtGQBW7duZcSIEQdtC60WEkm4/nInE8YYufSmRoIhlROPtrQjPg+gIE/LVRfaWbYqSppT5pG7UsmicFDG9jfD7HRJCy2eVDXC4/dkcMThbe9wj+565j6XwzV3NLJ+U5S7b0otUD/5Moi2qQSjZCYk/FRVdX1vGl0KsqIjiBdnTpTmwMF/GxOJBHr0BESEuByhRW2kiJ6d+jONpCVdZOOhiXRy0Eo6ikUfwmIzVfJ23KqH7vShhH4IBE3UUMYO0snGQToNoopcqX01lCoUythBH4ayiWXkZRjJaxzaevxsqQCLsFPNXvyiBSEnOe6I4zFWKtTXrmXiRJlZM1PE5669cX5ZHsFi1CI155Gk+h+Z5tkV/q2+EFIVUpkiizJ1KxIyV/fqWC115QUOnnzJzbMPd2z/euPdIDp3mzZudmAAXy9cQmnfJKedYGXehz6uv9zJ3b+VkfQWEhVR9rCJUvpjJ40oYWrYhyRk+jCUpMOFrMQxWJI8cmce6WkaauoSHHdOHR98HqDFo9Cti6m+dpsGvQ7ueayZSOjgYqED0GrahiO88V6AlWujPHSfjUvOtWIyyezeF+euB9dTvaaQjGCqwydgrMdsS7bTYy/tpqOiOsGIIUYefjKAzT28y0EluRTRbNrD2vBvmFos3HWPh7xuPs6bamHzjhivvxMgHFXo2VdDUoWNaxoIxIswYcGgWLG69yfs/7J/v9TM9OvtNDSprFz+0yGRnxkZGeyriAOpgXIJBS44T89ni/x0K9SRm6Nly44oJ5xbjzGWTWl0OHu+8nLqyt2gD+CPhRk8RGbdTwXtuofWbYpywnm1WMwyPr+KyaTh5+URjhhnZvnqVNK7MF/HvooEl5xtJzdby4o1ERb/HiHNIfPrl6k20y++DfLaO15OO8FKj+46Nm6Nkd7Nzz7tD9h8JdxxexPPv9rAheeakID3P/XT4FIwWTrqN/8dHGkmzjrVwtsf+/H5FY6YoOfl17cS9ITI+9MQIyEEu9lEASWt+3dI6fQWQ6hhH30YyhZWkSXySSebJAkCzjJ6DQ3wxkup7qeH7nbwyZd1JBBo0GAnDZ9w45A6rn9CIoAOPR5cDGZsu2typDs4ZsQxaBwS3y8DSYKpk1vQ6yXWbnJR2LsnjX9kEvAGD9oO/xv8W/1hMBhEY08ybYqFY05rQiR1DBmmw6wXLPopjFYD19zeSN9eeg4fZcLrV7hgWj0D+xo49ggz9z8SQNk+jPWVTVx4lYtHH7BTUqzD51d45S0fc+YFKPUc0+599YkW9qk7ePWtGGefbmbmZ5mtVX9CCF57x8eKtVFefCyL444yMmHKBoq6m8nLlbnuajOD+7dVD740J4DB1QtI+ZdCepCIx4jayjjvgksPyRYTJo5n3twEer3EzXf6yKwb006KCcChZuEqG8D6jWVYLRq0SPvXuxoK/qxbrwAtJQR1m5j7fBSrWeL6u10U99AR39s2EyS5P0HWFYz7hwH/GVnkUcNeAOxSGlY1je0/ZnF1xT6WfpfFuafbmPueH7VlBHuTWzAYOp8/0hlcLhdaOciJx1gp7aZld1milXDsVapvN4D37Y99LFoc5pKz7discrsJ73+FJEkU5qeGHz39ihuDXmL6tHRuvcbJE7O6Xr+u3hBl2CADvUp1PDmrhZMmW1FVGDbIgMUs8/asXJ6b4+bJWW6a3UnGTqnmyvPtHD3RgserMH9BgMrqBNW1CYj/fRX2XxHwa3nljQDvzE7dn3GjTGxfZWT95hg19UkemKmwam2i06pnIQQPPhYg5DZhkez0E8NYw8/kiW7YSSdOtHXwcFfQCB0FnjHoMbBZWo4Qgq2sJp0sBpHip+IiRhW7aWlU+eZr+HWljztutrDpgWK2744z550AK3/XkecbQz0rUWNJ0pz/XCLoHyM/zzvvPO6//35ef/11Lrzwwg6T3/6/xrhx4wgEAixYsACPx0NRURH33HNPqx6Ax+Ohubm5dfvFixejKArz5s1j3rx5rf8+adIkrr/+egBCoRBz587F6/ViNpspKSlhxowZ9OzZdavNoaKkpAQlAbfe34ImZu+ywk2WZPLSzHz7qZNEIqVfcdtDHppqDGhrOgabQgjqzduw2mRqamSmP9TMD//Jbw0gK2sSDOzbtaMpLtSxaVuUqpoExYWpD8Tc9328PkelJNCXWksj23bGyM7UdDq1rKEpCVLX7TKdISe3G3qd3L5CCbVVy7QzaNAQCadEdB9/1MB9D/yGvqkEqWQ3s1+wc/iolHZHQ1OS6Q81E1eSFJtKKIh0HFoCkEYOjWEPc562IQJpSFYfaloTLz5t5auP0ply8ib8jcXECDNQjGmdBOkgHYd7LN9+uAmPz0V1NZTXRTh8jJbKPTqWLl3KCSeccFB22LaxEme6ys/LQ/j8Ap9fJu6zYpQU3ngunRvudXHaCZZOg0W9OUaVbQ3Nwo4lUIiCQtRZzbHHS7zyTB6BoMJzr6U0UOe9kIMkSVRUJ1CFoLhQy/mn20gmBW9+4CMzTUNpsZ4rL3QwfrSJdz72c97pNr75IcaLrwU4/WQTPbrrmPGsmyULCttluoYMMPDJ3FxGn1BNulNCpwOBRPm+rqeu/hVnnDOVl156GS8ucrsgwP14cZJJH4biw40fN17FRT692gUxUUJYpa4/KPpIOr1Kg/z4hYPTzq0gWGfAkDQhIeGmkSbqKGVAp7/NSBSza8s+eg3sycSJR7Jj+w7ym3thTFiR9KDJEOgHJNFbdNRvaUQyRDF0vj78x/Bv9YcVlWWYDIIV3xSSl9P23p802cq7n/h56OmWdpXPN1zh4KpfG1i2Otoqpn0A4XCqOumX5RF699fTkr0UT6MeT8LD8GxjO+LzAE4/0canC4Os/DIXW0tK93fJrka8WVsQjkpwl9KDAWzhD0pEX9LIRpIkVKFSTwU+WhigjEr58f2noqAgB604bAf/jbRYLGhsYWLeSKptbn+SUVK1vPF+gAvP6pysfGd+GE+LTESEWsl7HXr6MpwIQcIEMWPD6IhgKXYxfqwBp8PEt0vCfPxlkNlPZpOZ0T4wHNTfgKK0kXoGfWoQWFdQJQUVwW/Lo6DKjD2hioxMDddfaeXNGTZefm4273z41kHZQQhBIgmffBVg1FAjV9zSiN0mY7XIbNwW4/X3fFx2rh29vr0vPOEoCw1NCm6v0tp6L2vVv03WxokiSTqqapPtiM8/476b07n2jsbWBdBnX8Sxh1MJkTSy+eyLLdx7m+hUV+y1d7y0xJPIpasxmuJkGPMOunvGYDAQkcIgJGrkPRhUGxY6fwYALNiJ0laFmkUea5u2IEm1jOCY1qRfaqBWMU6RyQaWMYTD2c5qKsRuUqIhRizYcdNId/rgog69OY5wd+tgR4tkoy/DUESSlpIlJBMxorKfAYNUzjnLxNpNUT74LMT6rWGy7SbmzjKg+i1IGgVVVf8rlZ/w7/WFAAklghAOZEkCAdt3d5xIePxRFtZtinHZzQ3ceX06fXvpqG9UeGZWgB8XGigI9Gv1RZIkoQ1koSi1AIwfZcJiktDmNLDL24KdDAbSpn+sQ08/RlAl9lLGDjB6yGruSWWwnCefD/La82lEY3DqCRZeejyb48+t+dvraXErVFUnKcrv2KHz99CxaVuMIQMMvDDHywdvZDN6RNtCvHcPPZ/Pz2DqhTU0/JyNCQvRzDK65bR/Rs+fauPcaxo47QQrjY0CA113DJiFDTWu5TAOT+lquiHeEuP59btpoREjDlRDhPKYhm7dwOGM0dRUix8Pe9nCEHF4h3ckILzklUQZ2NdBVW0Iry9wSFaw2WzUN8aZNdfDNz+FSHfKhMKCBW/lt6tIWrYqzJVXBxBRcEoZOF0puSalcAmfzcvsIJu0Y0+cgjwtLz2eTUFeyiftKYtzxyPNPHx7Ovc+2UL3Ij0fzWmTjhk60MAl59g59ZI6auqSVNUm+WxRgG8+aCNWjzvSws1XOTnpgjpq63cxpJ+ZI8YbMeolZBkSScFFZ9l4/T3XIdkhP78Ij3c9U0+0MHxiIxYlnRzPUBQUdrIeVQgcpOOjhVyKOyRzHFI6+8Q2LNgZxgSaqafc+gdnn2Fg5cYAH80rxGBIVZBdPb2RQH0a/aTUMFWnyGQrq+kvDmv9xgLERIStrMJBBgUUtrv3sh1sEwEkXGUuRk7QUVXv5OxTbJx9io2NW6PMeClGQVEBOv1/t6Py3+oPhSRQpSS/rYgyaKCO+a9lodUesHEGP/wS4qGnWzhzioX7n3IzYpCRs06xIQS89ZGfPeUJipNpOPw57F3UwqmrdoMxgJrQ4G7WkZkcmpJBE1oMGPHSjEan0jcxEk3uGp75S3JJkiSuu8zJJTfW8+DMZlZviJGVI/BGwrz1YD6J/euoaFTF74dPP9ZQpOa1W5cUiV5sCFQyevShzUrR6XSYTDKrN0Qo26Oh8E/EZ0LEaaKWJAnMwsqcN8OMGi0hYyEkAl1qekd0bnqVOEhzarjqIgcrV0f5zr2GIndKrsOCDT8ezHT+ez8ebDg72AhoHaycJeWh6b2doFfPC6/5uX+6k6sutjNzbT2lyQG8+sIc3vrgzYOyQSwWw+NTOHyUkUU/hjjh6K4TaocNMfLR522+NjNdQ31jst0ao9UOEZVkEua/lkc8Ljh8SjXn7O868PkV9pTF6VXaPumuqoKnX/HwzEOZfLYwyKKfwkiShNks8cQsN4P7G8jN0rB0ZQRFERQX6JnzdBZbdsb5/ucQFrPMjDsyKCnWcf61DSyqj3c4r79DmjOdJUubWPRDiCnHpewgSRIjhhjZtstHTqaGtbu1HHtqC6+/bN+veyrR1Jzk7od9VKzLwrC/ot0hZZAnugOpQce6/V1BzdR10HU/ABd1hEz1BJJB7IksZOTUkEzaEnt6yUBPBmEUexl+agXvz2nb1/DBRuY+b+SpYh9vPr8XU8JKnBg+f9c60YeKf8yrvvzyy1gsFn755Rd+//13srOzcTqdHbaTJIkHH3zwnzrs3+K4447juOOO6/RvB5z0ATz88MP/4/4uvfRSLr300n/gzLpGWVkZQtGi1nSnRVNP97/Z1hOI8/k3QU45zsrwwUYuPdfJa295KQ/9Tr5nZKtTi4sYuw0ricdVvpzVA71iIaR1UzqojNdetHHKiRbsVpkmV3t9yGRS8Me6KIFgqqUlPU3DUWfUkJWpQVVTGnDG5p7sZQv+BjjjZAmdJYIzJ8pzT9ratQKuXglCPbTFzGmnX8jbc94iLIKtWSwHGbhpxEnnU0Gj9jomH6PDtMpAVrbE4u9snHLRFr79KL9de1hutpb5r+YwdFIt7EnrNNsfEn4aqWJw9Gi0sf3slB8UX5Lrrl/GkzMVVKuH9EI/w4tM7N33G031VjKbh7a2thTGBvDl50vJSJd47ZUsHnm+mURDPsHAIWRzpShWq0RmupbrL7cy85kYvcPjkfoto6hAxzETzNz+cDOP3Z3RWn0ZDqvceG8T8aTg8/kZbN4eY/vuvZQU6QiEBCvXRphwagChpiqoHrkrRQqv2Rjljhku8nO0jBtp4qjxZk6/rI55L+TQu1TPrQ+6uPJCB9mZGt7/IM5Pn2rRu0sQqHz0diWmnHrOP8fSjvg8AKNR5oYrHHy3OITFoqG8KoF0CIS41+vFSRotNJIQ8Q4TCoUQVLOHLKuZxqwl5OaqlK2VMSds6GlP7As6F3I+gCQJ/EFBzxI9KxZncOfDe1j883YiYVCSYIikiNAD2iN/3o8kSdTubKSbtSem7kaGjxvWen6p7SQkSUdBVgPrd3kx2fVEYv/9avl/oz8Uaoj7bknrNCi55Gw7J19USyCoti70HPaUlqTPJ7jo+kY+eC0HjUYiFlM599oGrrnIzqN/Ei8vq0xw6kXev22Tv+YiB+uXJJCCqd+kiVxsjRlssyzGZdpFVqQPg8VYqthDBbtAQJQIhfRgAKPaJbDCIogeA5Ico3ffoQdtB6fTSVEPG1UVyzC3ZOKmCZ3Q0UAVyr5M5n8S5MKz25OpW3bE+OTTJAPU0WxmJQWilDyKyaM75eygrzQMJ5k02TdzwXV+7ripLZg/51Qbm7fHuPD6BhbNz//TogI2boliMsocOaWZpnqJWEzg0aylpzIUp9RRgqPFsYPPFkW4d7qTwQP17NgdY9ZcH3vKo2jR0VBz8NIXPp8PvQ72VcSZdHo10y51ctGZKbIzFlOZvyDAedfW8+Frua2JPUjd541bY4TDKlMurOOCM2xMOVHHN6/Wkql2DOAiIoQ7FKGuwdQ6jbUzFBfqqK6GERObMBkldu6NMZCUT5AlGX1DTy6+tpy3Z6e3I2QXLApQ25Bk1FiV4kINX3+f5KZbr+/qMJ1CEakhAhpZEJdDhNVgBz93AGGC2GhL9igoqEkt3enTqV6dUTJjE0428js9GEgWKf3OkPCzh82YsVJLOeijjB+vo3K5gU7kpVN2QENZuYo5vQWnI5clP1SzcQVYZAtxXxahrB00xLQY/WlUs5Oibkl27tzJgAGdJ5f+CfwbfSGAShKXaCKDfMirYE+54Kvvg3Qr1DG4v76VhL/v1nQunuZi6hkRorp6rEoGJlc/CkR2h29ePCpx4v6FYjQm0OtlhCpjwkJPBnb6jSyiB6s1P5Cui9Kg1KNFy8cfx/n9j1qSiuDV51JVcJnpWmrqEhTmd8zuhcIqlVUCvVZHz36dt092heNPvJj7nniXt2flkJkptyM+D0CSJJ6aYefkzRtp8sS45iQ9Dc1atu2KtQ7wcTo0XHqunYtvbKCoyMA6yUsanUsz+XCTlixsN1BILxnoxSAkIaFHT3G8NzRDzBUlLm3EgpGhHM521rGKxeiFES1a8uiGIsWJFezi969SPnPO20HOvXT8IdkhEomgqiobt8ZY/Gkhp1xcx2fz8ju0Yo4fbebWWxVef7iSrHgpAE3UMfZw0SFR5PYofPh5gIXv57dL2vQq1fPRa7mcdEEddpvEg9M7VjpazDKP3Z3BnPd8qVbTp3M6EKtGo8xbL+Zw16PNfDy3zdbzF/hJd2rYsTuOQRcnEolgMnX9Xf4zTj31dGbc/x4hr56sxtGpKsz9h82hkEZRwz62MoZjuywo0aFHIYlW0mEUJqacYODFp9KY94HMoy+4OWq8iXsfb+G04220/FGIQmq4lBYdWeSzgd+xCDtWHEQI4cfT2hZvpX2i3bRfZtq/GNzBGEuFj+IeTs69zM0TD9sYOtBIVnoANZH+/4mc3L/RHxZ0y6Ns7x627FDZ8ltxhwTjcUdaWLY6zH1PtvDyE9kMG9TmIyaMMbHqrCiXXf4HRa6JOKQMHM1tbbwW0YwHF0OkccRElCRxrCYtV9zj4vmXVvLk1Z0XTkSjKtV1CpMnWXhwegZarcSyP8JMOr2avBwt11zkwJqn5dOvwkgaQZxou4SLVtIhozvk7tlwOMygAek88lwLOjW1NhZCUMkuvPsJfxMW/LhJJiRCEYUYYcrZwQAxssPxvKKZQcOU1orI00+w8v6nfp6caeaBR35G6ymAoJlKdpMtCtpJA0CKcG2hscNcDSEElrQYzfal2CtHgy7Bg3fZycvWcuG0Ru691YHRIIEsMEkWGur2HbQNamtr8fkVmt0KS34PM2Rg13FbXUOynSzMRWfauOGeJj55I6/dcySEYMZzbi4/P5VY1uslsjLbfjfrsWwuubGBay91cOpxVnQ6ie27Yjz0jJtTT7Dy1od+crI0bPy5uJ2N533o48tvgwwbZKBPTz2/LI/QrUhPtyI9Uya3j+MfvTudtRu9B20HgB69S9m8ysN1dzfx5ocGpkw2E40J5i8I4PMrZGVosWcoyOVDufaiRnA0o9NLRPw6zE39CahN5P+JfTJhQSDI2580Sog4G1hGmsjusA5vkMtJavxIsWxy1XzCaftQFOjuP6ZTnqWAHiz6Zi833enmnun2dmu9G6+28cb7teTVDaOK3fjd0RQP0Am3eKj4x3qLtm/fTlVVqo0vmUxSV1fH9u3bO/y3bdu2f+qQ/0eisrISrVagtUSxKhkEhLfT7fzCw7hxGuoaFI4/t5Y9ZXHOnGIlEFb55ksb+ceuoa5wCXUFP9NU/At2rY1hyaPIUotxSBnkK73oFziGK6+JcsTp1dxwr4uVa6OtOhEfLPBzwnm1/LI8THlVgjtmuEBAulNDulPDsIEGfllQSIuuhgxyOEw6km6hkeQ3jUe7eQIXXxpm5Zoo8bjg7CvrwZ+BRbLR1NR00LbIycnBYNO30x1LIwsvzURFR52dqAhDVh3HHmHm/2HvraPkKNuu319Vu/d0j2vc3YWEhKBBQyAQQtAEd3/gwd3dJXhwtwABEuLunoz7TPe0a9V9/uhkJs3M8Cbfeb61znl59losVnq6u6qurrplX9e1d/cSLVfc0sC+8gQTxhrb6WJBanF81VwrQanjGJezm94Mba3mPACNpMXROJB7H/Pyw/w8/vyugLdfdrHk5yzemy9Tl7+EhIi3vlevk3j7LRPHTjZx7CQzUauX/gMOfWNnMEvMOM2K1SIjIxEP6KnM/4WImqrkuXqOk3EjjZx+US2zrqjlnMtrOWNOLVt3xenRRU9JoY5Lz3Py7APZXHdpBnfe4OaHDwtY+m0RY0cYeWleC8efXcPoEyqYeWktNfVJyqvivP5+C33Gl5JMCMYMM5KXo8Vulfl1cYhTz/bQPTiOXO9wXFI2bimXvObRBKvcjBjceSvE2BEmquqSnH6ilVOOsyBrD72c/71572HBiaRJspFl+EVby0FMRNjKanQGBWNBA4mwlt0rcrAkMokRwUt6JUEGWa06nn+FKlSaEs38uDBFUNttGm6/3sGEiRLVO/PYuT4Lc2aIqvyFhAcuxNPrV2ozlxMSqUyiEAIVhfBaCC6CeBkoXoiGIzjtQSaN9nDX1XsY1HM3KioWq8Bi+b8jaP//d5hNdFiReQDHTDSzfE1bRdu3C0KU+5so9o9i76+9GTK+kX/d28LcGxqYOsXMicdY0xYh3Up0/DA/ny++7zwZYbPKGLTpizutpCNP6U7BiEq2mBdSJ5dh1ZjJy9EwbEyc/HyJLPLSNloxEWUH6yihJ0HhZ9DgQ9d10mq1DBw0jmhMoZk6drKePWylD8PI9Yzgsfv0HDetiU+/CfD9ryHOvaSZU2fXYWopxixZKdIXQpftrNf8Ti1lNFPHVrGaFuHBWNDAzde0rxoc1M/A8ZPNfP9rW7Y1GFL58rsorz1ngLVHUFh7FN09UxiojKeC3dSL9EqvCnkrfQfFWfZ9EXNm2xk11Mj5ZzlY80sRzR4VoUkg/Y3b6l+h1+vx+QU7dinccGkGF5/jaN28GwwyF5/jYPpJVl6c52v9zBffB3nyFS/33epm1YJiPnszj0hUsGRtgFLNZlpEU9oxoiLMNtbgihfz+59Rmj2dJ2jicQFRM5l7jsG4eTJul4zfVNn6d1e0K7t/7cHQcU2cd6mHK25p5JgZVazbFOPtZ3O5/AInn38X5OPXctm4ftEhxwFSXQ4SErnx3shahTK547WVKhTqqEgjdeqoQAJcnRA9AFHCDGUCOVJh631skewMZjxhgrjI4qRT4c2nc4hb62gW9VSJvTSIahTRFjMvjWSoedi25GPWW5g4fBLdYmPJ9g/Ejos+PQ2U9AvSkrEDk1Eh060hkUh0dlr/aCgJGatsI2dANaMGWYl6bNxwsZXZ07UMHtvIa28HiUZVHn7ax7rFNtxNQ2mo1WFs6EkGOR1uqlvkei4824YQgqWrItgsEorXgUIirZLtYEiShF1j54bLnJT0DZJrt6IVJiIVeSTiMgf8CK6e4+TWB5pIJtPnNyEEV9/aDE25yIqefXtKDysO1153E5W1Zk6/qIZxIztfb/TuoUeYAhTpC/llXldWLbQz97pmIpHUOtcfUBjUV8+5020sWuWnVN7SoZlCXKSM7PIPbg89CMX0bNXMBTBIRvqL0TRQxSp+o5AujOZohkkT6MMwPHIdruG7WLMom6xMLd8uCLF1B0ycOLHD7+8M33z9KVaLzJP3ZnLL3S1sXCsz6TgPU89oYvGKdL3h886yEHdXoAqFatdy9IPWUVLcPvHxwecBLjnX3mG1uskkc/JxFjJd2g5NPgBGDzOyeVuMeIJ2XQPRqMob7wWYPbeFX38RjJpSy849MVati/D6ez7mv5rHiMFGDHqJbdu2HXIcNmzYwK49Cfz7cjpsP8+RCjFi7lSfUwhBghgatCREnJbcDdx+c4qEmHq0hS8+V7joCg8D+uh57uUw9aYdbDL9yibbD6yXf0dFwYaTPgwji3x6MpCRTEaPkRB+IqRXLGmzIF4NaihlMGeNpfS1K38axomn+di8PcbwQQK9SYvB2Lmm9z8Z1990PYoQnHyspVPH9nEjTAzsa0gjPg9g9HAjY49Q0vYRByAhI/YnMQ2SEYtkRyPL9O2p4+STdOTndVzI8+I8H3PPtXPuGfbWhPF3v4a54dIMTp9q5a35fl5620dZVYzuAyKU5SzEJ9o0mhIiTlI9vA5JgMLCQmob9GS5ZSo9fgBqKEVBYTDjyJWKcEnZdJH6MDR5FLVlBrILEyhylK2sbt27KCJJpdhDpX01899se450OglZlph2koWNy7N44k0fp161l5ziCFXZf7bGUAiBVzSwkWX0ZFC7+cYvNXHcsToWfufCk7+KWko5eqKZ0cONnDXNyoLfw3wwP4Ytnp1K7h5G1bPZnCL4Hn62Ga0Gnn2tpVNjnLc/9nPWqW0k496yBF2LtZw8u4avfgyypzTOgt9DzJhbh8spM+OUtj1Iz24p+Q5ISSp9MS+P+gaF6RfXcsrsaqZfXEsgqPDTbyF270twzdyMdnG4+BwHJqPMNz8Fyc6UGdC782e8exc9BYWH7pUCoDPEOeVULZKQefxuN26XluVrowwbaODYSRa+fS+fDYtzkXtuQRNwk1V2FK7dU8iqG02zmtoruzhIH5cWzLStBXSSHh161moWUqPbQUC04BEN7LMuI3/MHp59OAN3Tw8Bx26uucKM225ISxoeDEmSMCTt/DDfQb/RdWn7DYtZxmHRkSMV0J8RxCMSO3bsOKxYdIb/WErp448//k991T8aJpOJnFxwGH1odhZTYV9JN98RaYvQsAhSl72CXBl+XhRDp5M4/cJaXnsiC6tZpm8vPZ+805b9GT6xEXdoSLsHUCNp6JUcgU2/ik9fz2TJqginnFfNBWfZWbkuyk8fFbROKldc6GTj1iizLq9j6AAzD/wrkzffD1As9cQtpRtj6CUD+Y3jmXH+QvoOULn8Agcfabz88ZuEx+M5ZNOjlStX4rT7qdXIbFfW0o3+GCQjfcQwNrKUQk0JWcliQKJBU4HftpfzpuqYdmEtNotEz646Lru5gesuSdeJCARVJAmsFpnzz7Jz879q6Kr0bfdwxgh33hKQtYvP38xtp2c1ZICBpx4zc/sVO8kOpIQ4XS7RukCPxwUYw/Tr16/dd3YGu91ANBLlvBk2rrilgahqwJYwsm+HwlkXNPPg3Tamn5T6z+dPTZyNzQqPPOdh49YYvywOcf6M9iRjyl1V4sVHstldmiAQVHn2NS+jhxlZujrK1CkWxo00sa8swdgTK7nukgyeuT+LqbOq8ewpost+04ODYYi6qKiuY3wn11Jdm8TbojLrdBvf/BzCXNPnkOPg8TaiGP1cNMvIxx8mqIjsJqJpISdLQ3VDnGylGJ/chLxvKMXJ/e1YEkREmM0sxy1yWzfxBXRlE8uxCWeaHqcQgu3SarKSXdm7uZ47Hmzi/n+5KS7UEQoLdu2N8cJbPuZcYOTmKzJa3QF374sz86LlKDtHkiSBg9TCIdmU+g9gp9jJMnM1D67KJ9Ot4eobYoTwUuRW8Hj/72nc/f8ZWq2m000WgCxLrRvtpmaFNz/00y05BKeUDVFQy4tZ+EozgYL1vPZkx23BRQU6BKmKl4NdBg/gm5/C6Hy9271ujuawZds+hFbhrhfq0WglRg81UlxoZV95grlXLWfHNgNy2E6YADGi9GMEAUcp047V8fxzj3HUUUcdciz0mizswW5E5XL6qCPZzloM+yvM8zwjia2I8OC6WpAULLFszIVrkIpKUfZ0Qc2sYdXCfJ55OcAXL2XjCZuJEGY7q7n/7M7Jg7NOs3HHw02cenzqmq64tZ5E0ET/5Li0+cQgmRggRrNWXohQVWRJIpldjjB5mPdcQVrlKKR+t1cez2bs2r2cfsrlhxyDRCJBMqTHmaty9rSOx+YTj7YwaVolf66IEAip1Dck+f6DfIoLUwtMi1ni2CPNVNUm2L5KRxWlVFrXYjbKhMMCNWSlD8Mwxk08/3IlGTnxtOrigzH/iyA6T6pytEVfzYXnWpj/SRmR0oLWOTsjVoyzuogNDXspGlvKN+/kt1boWy0yNqvM/U+3EIoeemI4Ho+jx4hCknqqcDplevSJsfXPDXQXA1rnspiIspP12HFRxT6K6UFQ+GmiFidZJIh32OobFgGMmDskvyRJopvoR6VpI3ff5mTHnjiN/igOmrHhJEqYjSwlX3Qhm0L2SpsZKMZiGQUiAfquoC9Jbfw1UT0G23BG99fTr79CWWUCIQR9+3bsMP5Ph4qKLc+Hzaxjzy+96S/2Vy0HQPgFD/17LXc+VIU73oWsWA+2soqBjGEvW3AIV7s1ToO2lBkzdJjNMg8+7eG0E6yUVyaJ+m0IYn/bHWG1qZx1amrdcep5Nch+idysMPff4eTjr4NMmWBm9DAjpx5vZeqsai4828GAPnr2lMZ5/NkQpaUqfeKD2C7/edi6hkajkTff/p5L586gqrZzgedwWMVolDD1KCNSmYcx6SS8KY/uwzfjylTJydIysK+e3aUJMpwyLZYIW/wr6SkGYZTMCCHw42E3m5GQsUrpc4gQgiQJNGhIHlT6HBNRmnJWY4slKGk5Im0dqZcM9BbD2LZuFY8818y69Sp7dmk5bcbFh13l98fvCzjhKDOTpjajr+xHf6UAKSAR2hfmsq2b6D+mju7dtbgzZM461YZGq1KXuZp7H1aZNK6AS2+ub/edpRUJjj+qY5kPSEkYLfj979sPo3FBMpHu9NjUrHDctCao7E5GtIThkhb/Ni8TJm3AYBSYbHpafCqXX+Dktfd8hyV7oSQVIn4jvTshpwEK6JaqdOvADNZDAzr0NNq3oLjqeOclO132r+0DQZVwMkYwKLH4Gxd9YgMwSiYUoeBRyqk27SAZD5KdKMAgGdN0EAcxBo9opJxdDKQt2SlpQcRSiXYPDfTeXyFnlRzo647gkqsWc/7FKakcRf1vYrwjHHPMMZjMgqKCjp+ZTdtiPPSsF4Ne4pTzagC4+Bw7px7fRnqdf66Ja3+pwR5M3yM2UoObdCmOuKOWsSOcqELw66KU/u1fseCPED9+2GbG621R2LYrxq69cU453spXb+ej10skk4JPvg3gD/ooHLmO9av05DaMoYq9aPSH/3sbjUZc7p7sLa2jdx8Z79Z66kRlq6nXwdBJemz1A/HmreaUMxN89HGYraxCCIGsS3LEERo+eiMHs1lDMilYuylGaUUcu1Wmpi7Jky8E+f2POOW1UV5/LoNB/Qw8/MQGNm5SQRKMGqkhvDSGWp5O4vppJtxlPQ/emUmmW8Ppp2t49Y0IsZjAaoFLZtu56Z5Gtm+yUSjZqJFKmT3zzEOOwdChQ5FlqKpVuPMGNx6vwl2PNnP3Te7W9aeiCJ582UuPLrrWboSNW6P89HuY797Px+dX+fCLAPc/5eHs06w8c39Wq+zHAVx9sZOLr6/nhw8LsJhl7DYNV17k5IoLHdx0TxPnnmlnxik2bnugsdXzoiNcPcfJnY808dLbfgrzOh/36xuTZGUfnlGY1WZlQD8NCxfJBEOCaVOtvDjPSySi4fO38lrviUU/ZvHKW+Xc/+gWFEXChIUiepBJ23viIoYfb1rLepOoI0aErkp/mqgkml/KWdPMXDDLTI+uKX5n9lk2ZsytZcggLe9If5/M1pgjPPacSmWVjVvva2bBb2GeeyiLREKQiKRiY5Zs6FUzkUjnJqKHg/9v2LP/F61wOp2ptpCXHZw0Yw/3/8vGR5+sYM92HVLEgskVxugKMrGvzKN3ZbZWNO4ti3PpTQ0g2i84lIClXVn6AVgkOxXlEnq9xFFHmLnkxloeed7LlkUl7bJpg/sbufIiJ7F4anCe926UrHiXDkuZdZIem+TktSe1dCnSM2WCmUFHVtKlS5dDjsWjD91Iv64mopu6o8PETjagCoUkCZIolCo7qdeXpa7DrjDrTANTJpq45aoMrrujkeOPsnLD5Vq+/CG1UJv/eYgnnwsR8xsRAswZUS46z4jbamSzbyV9xNBWIiwpkmmL2YOhChVzVpCe3TomcY+bbOYWZx0EBhITERzu5H6SRrBkVYTuPdo71f8dTCYTkWgLDz/lI96YRe/kMIzB1HlWLmjhxPXrees1E+NHm3DYNYTCKlff3oiqCrp31fHoc17OOMmGxZy+ed9XnmBPWZyhA408+IyHZx/I5plXvGzZGWfxV0VpWfvrL3My+8o6MpwyfUqsJFZ06fB3d8SKeO6lPRTmadi1L0GWW8Nxk8ytLaivvedj8vjUv9dtjKHPOPQs5/BRI9m7awmP3VnI7r117Nnuw+kpQChN2BxhfN5GstUSnMm8tM+ZJDMlojdrWUQvMRg7GWjQki3lsUm7iAJrJpqWbBLaMDVKOYVqbwqkroimPix4ezfffFPO2DFaTAaJKWdUM22qlTtvSJdd6NlNz89fZjJuyhqaaw0MpL1mjxYdBeFBzJ67i/NmGykv1SCsAYYPMfLDgv87+nb/f4dGY+Hz7wLMPL1j4vLnP0KccVI2733q4/k3fYiYPs0QLUmcODH0BtFKVHeELJeGbbviHPGX9vf6xiQff5xsp80EECeG1FSAxlbPjFNtSBJs3Bpnx54Q3bvoWPhtFqvXRzhlVhkJrx0ZDTsNy7nuIjNTJts4a+6ew4rFLz/+gp+UdpCC0k772CCZyEmkWhqRwC9kLpur4957/+ScE2X2liU44RgDTz63Gys5lNALL43YrU0dHC0Fs0li3aYYU89JObwP7W+mcWn3DgkRWZIp0XZn0Ik7mTDWyPgxBs6/SupQsgAgw6nBmRPn3PNnHXIM4vE4kkZQVCh3SIqXVya4+Pp6rpubwdnTbOj1EgsXhzn9ojpOPNrMtXMzuPqOBrQaia4lWiy2JCU9fNx2g50e3XRs3RHn4SdCRPfVYwn3wB8AoVeYflENX8zLT5PzWLMxysOPxiiMdCVKmFjeTq642M3M6WZOPHMJocpsstUiFBRiWfvoOTDEOWebmH1VHfFEaiGukaEgV8PY4UY+//HvXYPTYr3fEMiEBUUX4uI5WjZu0mIQJjaxHFloUFHRoqWEXthxsZrfCQofCeL0ZxSN1FDFXvrQ3q03iB9HJ9IykJKf2aOkTPLmXBJhYGRKWodEoejOVlZRylaSQmE3m8nNOqjSWQbZBjabBbCwYy/IMtj2P+b/XzDN/P8iNFrBiGEaNv6WRaFIl2uQJIleynDWB/6kES8x9tCNfjikDLqKPmzYT0g7cJMgRp1hN8X9/PTvb+CIk6uIxVVyszUoKkR0CazxDPx4WxN5B0MRSaxZEbIyU6Sew2ygcp9KQ53CDbeGqWtMUlLg4cYrMphxio3jJ5v5+OsgL77VwrcLwgQaDZhMMlq0RJMJtIn22qX/E3Jzc8nIcLN8VS2RiNqaUDgY8z7yM+sMKz276Vi3uYUjx8Z47Pl9RGtV3nk+h+GD28b76toEwyfVoRBnB+sRQiVJkgQxbI4kuoCd/cVgqEKlgl00UYsGHSoKSZIEhR8TFupyl/LaS2auvNzWaQK9mzqAp5/7A5PezPijxnLTrTcedgxkrZEff1Kwl41LHWf/YxPT+dFm+Dlmsonxo43U1ivccl8TwZigXz+V6SelJE6cDg0r10UZPaxtk56bnZIk+quO3QGUlieoqUuiqqLDMXjJqggNjQp52Zo0l+PzL/Ni3DMSK20yU3YpgyHKJDaElpAR6sbDT5bxwhMZOOwyvXu3Tzh2BpM5JUMk/00zowYNzdRTI8pSztOSjBCCRmoo1W3kzlstDBsiOHJsVut1JZOCZ1/zQWM+Tq2ghzKi9dw1koasRDf0io19htVYEu0NxgBcUhb1opIyzVaKk32RJRk1DJJdZSurUkZ1By0u9JIBT4Od1RsMhEMhpP9u0zvEihXLKCrU8vMfIa662Jn2t0XLwjz5SgvvvZjbSmL7AwoPPO1h2844/7o2NaalpJPT98xhEaBZU0kXpe3+azaUctRREjarzLFHWrjujmZuuMzZLllu0Etp++bfl0awW2WOP8rCuWe0rWG1WolzptmxWWTWb45x/VUGzj7vdzwNWoQaOyzJhwNQYnbCEfjtiyzGH7cOS2lup/Ooi2z2NmqoaoiRV5JEVRKMGqHjvBl2jpucSng+92qAV9+IoA9mEw5aaCLMD9946JYcTCZZCPNO7DYvPbrqefPF9DnC41WYdNJqPAEdJo0JRY4ycqTM4w+4W/eVJx5r4vNPVGrqUy3oNqvMho0qhQ2jaKGJKu1ezjzrjEO+fo1GQzIJc2bZmTMrVezz9sepDtauxTpCEZW1G2NoZLj6Ygcffx3gh/2u7ZKUMscaN8rExefY2bEnzknHWNsRnwA9uupBgomnVjL9RBtHjDZRWpHg1Xd9HDnO2FolmunSkuXu/Nl1Z8iMHWli2EADDz3rwR9QsNva7wMfe8HLlGMOb26YNWsu/7rpXALNJh54PMDn7xpp8anccqUr7Z5o8ih891MMt8GBLuwmTIgKdqNBi4ts/MLDdtZhxU4LTahCpZ5KkiTpTn+aqUef5WPpghyy/+L1otFIvP5kDnNuqGfsGBObPu3YFC4iQgwbDqefmIrb1XPtXHB1A2996EOvlVuLCwBsOLHZOu8EPBz8XxtVo9Fo6wNsNP7n7On/t8NmsxGJqGS6NNxzh42qaoUFX2byzGteZCnAcZMt3HB3gHnP5aQtPLp30fPte/mMOr4Cb4uC0yFTW6/Q7P2fyaXmZpVzLvIwcoSGaAxOOc7caRvB+TPszL6qjusuySAek7D8jVuuETPelihdilKtw0WFGhTl0MmuYLCRVau1FKgpMwU3OVSIPTRQRSa59BAD0SRSg4XSpPD9h5uwmQMYDTILFsbR6WXmzrbz70c83P+4j0/etJDjG9Va/ZCsT/LoPWuR4ma6U8R6lmAUprSWh6RItGt7V0jidnW+yJJlCb0tRlD4KDet58Yz9QghuPsxD6OGGgkkRx1yDADy8nvR4qtk2yY9w5V00Xyb5MTUcAQzL1zIc08mWbMhzlc/Bhjc38C9t7hZtT7KijVNnDirhpuucHLCURbiccHH3wR5/1M/bz2TzQtvttCnh56vfgyg10s8eU9Wu3YljUbizadzOHl2Dd3yLXTIfJKqlm1qSfLNghDjRpqoqEpy8uwazj3DTlllyl3ugdsyCYdVPvsuwLDBOw85Dv369ceZkWpvHTPCwA2Xmaiq8fL9Twn+WJEkJoXJjvVAIPDRTJwYZqxYJQc5UiFe0UAVe0nsJ8RkAW6nTELjxWf30BKOYVdzsWJvrXhxh3ohgj3ZWuGnybmJYSMVbrysY8c5V4aGYSMEe7/tl9JBkcDQA/RFoLHBMM0AvJ8rbFpbxsOVJnK7FlOg3cOipX4Syn9mQP/fBm9zjHufCHHMkZZ29+RHXwYoq0xw3tX1nHq8lS/eymP4eA+yJKMIhQb3WrK6+rnyTAPvfZagxafgdHRMMu/ZJTPnCh83XJtg5ulWJCnVLv3gUy1k1BxBo1SN0MQxJTOwS6nfv5YKcilEU1TL70si3PivILS4kaMOkhYvjvxG3njBQYbeQZE0Cb/wsjO+DrszpccZ8h86waOqKo31TQxnMvVKJRXSdmIigiqUDhNbCRHH4VIY2M+E0DXzyUdmFn6ho9EfQUqYyaMYp5SJQZj4/MsaLpzZ8XEX/B7iktkOrrjQCcCVN7ZgTDo6e/zRxx0U5hro1UPHdf9uwun4+4pmWRbodIfu9tXY2Ig9Q0XqJJl35b8aeOPpnNYND8DRR1pYPNLExFMr+e6XEG88lcPQgUbe+djH0VNjvPx4VuuY2rVYx9Sjzcy8uJzdPxswmlSmHm3m18Vhjji5kv599ORmaVm1LkZ9uRF9Yzca3Rsx53j4Zl4GdpsGu03Dv28188o7VXiaa6iqS/DhM1n8+Jtgy444rz+ZQ4ZTQyIh+PTbAA8/62HKBBMffX3o1W9arRahjRFLqmS4o1x2YSFHHu+hROpNCb1RhYqElDZXWIWDHApaOzXMwkIt5TSKGrKk/Nb3CSFoovZvnVzjxACVO+8PkFE/rN0cKUkSfcQwNrCEsdJkQiLAr5/9ToIEhXTHjBU/XmopJ49izDaFh1/24w+qPPi0h5qa6w8rUfpPQWaOgeoqGVeoR4fPoCRJZIo8PDTgoaG1WiNDymKIGE8dlVSyBw1ammItyHVJrBYTP87Px27T8MHnft79JIArL4p2Tw572cIAMbrV4Rf2E3/21Tx5a1sFVX6+xK4VOfShH/pdBiwixquP7OCNd2p4+SkHWq3MirVRVm+IMvtMK5u3J9i8Lcq6yJ+oQkFJHH6r5ysvP8m29bvIiwzm1PO28fW7uWkE6LLVET79NsBP8wvYsSfBxq1xjp1kYfP2ON1KtGnEJ8ATzwYpjA3ALXVJe10VCpsjizC5Q4Qbg5iwsIGlZORGGdNDpqRIYdv2BI3VBnY0riNbm8m1V+kxGGR0sc5N7YySGb0wosYF21fs5torrueZF59qTWwcCo488jhW/riO3IMI1rAIoumzmVXfZLUm/Pr3hqMnmrnvcQ+Nnrak/pP3ZHL2pXWcenyKnLFaZIYONPDYi16OOdLcjjxRFMEn3wQwGbTc+VALD/67fVfVdXc08t4LuewtT3DvE808dlcmNXUKFbsN5NN+7XSgkrzCvppfFqkI4SQS7bziuCPs2rULCUETdRR3YsBSSwVGTOxjG7WUoxFaVBQyyCLH5ECjSzB5v7HdntI4Dz3robwqCapEyFDPoNjkjhP+ahZGjYEydpFHSYfHdplNxDPLWFFRiU1kUFJbQHGPQnpk9cHU5Gz/nY5CghE7dZV7W93U/4t0LP3zO0oKdJRVJtixO06fnimyXlUFDzzt4at38tMKPuw2DY/emcm5V9axtyxO9y565r0fojIQxYofkGigmkapiuxcqPavxRroQix7H0PHxHj64Yz93w/xsJYJJ9fwzIMujp6YumdWrI1SWpZMq5ZXVMHe8gRnn9bxPXnSMRaee72FO29wcewxWt77KAxRLV99+TUzzzn7sOJR11DHBWfbsds0vPViBueeocLfFMn16Krjhw9T1XXvfurn2wUhnn+zhR2747R4JD5/20GBb/x+A0+FZpoZzLjWuV4fzuSrb+par/9guDI09OghccXFZkYMNmK1WNp1/zR7VRIiSfZ+Dc3vfgkRbrayieWYsJCXm3fYBLDNquH6S9vGmDNOsjLthJQ01pX/aiI7U+auG9yEIgKfT6W+UeHEoy2ce4YNu03m96VhTp5dw4xTrNz+UBNfzMtrNw79uSKCySCRl6UjP1fDqvVR3C6ZV5/I5r4nPXz/a4gTj7YwuL+eP1eGmTi242v4c2WUQf0MnHGyleffaGHiqZV0K9HTq7uei2ba6dFVx+vv+/j02wCfXzTisOLQp08fGquMjBBT2LN6I/9+oAWTUaJ397aEVmNTkpOme3FVjqOnZGkzZBVJ1rOEPWIzTjIZyBgSxPDSSC0VmEnNaQFaAHBmqO2IzwNwZWhIKnDnrVaOW7YWQ/X4tE7LuIjRkLOSVx9oSwzIssQbT2cz4tgKYh4LReHurecWJthqxPb/Fv9R8jORSPDtt9+yaNEi6uraTAxyc3M58sgjOfnkkw9ro/NPRGNjIx5fKkP17ANZHHdWNddf5sRhl7GYZX76LcSl5zk6zLiaTDIXznQw8dRKcrK0dCvRoaiCGr9KtlA7FPoOiQBK0Er1j4PZ/nMDulxvp5U6AGazTHL/OjUrWyK4K5x2Mx+MuKGFksK2QV+nlVBVtcP3dgQhdOjittbBJyj8tNCAFi29GJw2KGkkDXm+ITz73O+8NC+A1duTPxbt480P/fiDCi++kGRQfFjaZ7SSlp7xUWxgCXFyUoQqAxEIEsSpZA+bWEaOKMZFdmsLoBYdZdWdt4SFwyqZbomduYvxNcBr7yu88JaXWdNt7N6XYO5V5xxyDACOPuYU/nXT95Qo7YWpU9ehwx4t5KW3ywn6JTb+3la1e+8Tzeh0EooqWLEmyr8eaCKpwPBBeiaNN3HJTY1MGmfi3DNsTLuwhiy3lrEjOt70mkwybpeGiRM0rPqxEmsoXbc0KsJEe6xh5Tf5aRnRyy9wcM5ldWzcFmX6iVZsVomZl9WSiEtEItFDjoNerycSSZHS58+wc/EN9VhMEmazzMTxRn75WSWkayaUs5Xjj9XTq6fMshVJVq8CV+1wLNgxYcVNDutZggQUNo4lTpRYxiqyMwxotV4ihrU0hQWZzUNwKCmdNCsOQsFCvL6t7aQODsbggXp2fJsAGawTQetOtTclEwparYZ9bCMcT5KsC9NnVBEtzUkCoQ0YDYfn5vdPQTSUBEkwdmolF57l5MTjTPj8Ks+84mPtphhzzrUxZoSRP5clmDytmpxcE0pZkrrMVTz4KJw6NTVRut0yL83zcft17TOPazdF8dfaKGwawbN37uSxF/aS4ZSYO9tOYb4Gn3kFl5xrITdXw/c/lLNsKSTr8vDjIWarwdQkOP8CHX0ik9vaSiMQbQwz9fQlmOKpY9qlDAaLI7j/4d8p6BLHZGx/Lp1hxYoVuNVcNJKGfLpQyS5yKKaU7WntKAfQ6NjCA9eb2bwtjj1cTEkyJcGRRcrMawur6CLAKWVStsPI8tVRxh6knedtUbjjPh/zP42hQcejT9RxwblGSoolVmj9WJWOtXrDko/vf/ejMZh565kcbri7kfrGJDlZ7ecUn19BUQVLlizhhBNOOKQ46PV63C6ZgX0NrFgbYczwtoXluk1RenXTpxGfB2A2yxw5zkR2prZV/+uTb4J88nr7xa0sSzz/uJMjNm8h25Zg8hE2Xn4sFyEEK9dFeehZL68+mcU5l9Vx5U1VDB+iZ9igti6AUEjh/qc89OmpZ+bpFiIRlX8/0kyGQ5MmJaPTSZxzup3iAi3vfBLA5eq80vKvEEKgMUVxBAqwaJpaW/IPzEkdzfUyEmZsREUYn3M3MWMjcr0Gr2ikWuzDSRYqCi004SaPBqro2sm6oUrahTWZybLlPvp0IH8CqXnJIMwpDT0aMWBm+EHO4W5yKBY9WMef5AaKeGNeAxdfaESWU272/0U6VFXFaZdoaFTJ78TYCkCPIaVdSPwvayQtBQe1BUdECKVBcOOtLTz+eBxZp5CRneCnj/JpbFY57rSNZJV3ZYtYiV24sOEkIgUJWCt45F4LJx/UPrpjl0IPBqLdP/7pJQPdlMHUN5p49tVSBvTT0tScZNPvbeRQRVWCKdNrqK8wo8QPr9UzFArx8nNvoQvbcVPMlh3rmXx6FSOHGHG7ZDZsiZOdqeGrt/MxGmW27YpRUpQ6t4V/hrnukvy074tEVH7+RaEw3iXtdUUkqaMSOW6hqTFBPX/gIofC3gF++jQnbVzbvD3Gmef6qKuv4vyZOdQ2JFF0nVdzJ0UChSR6DNS31LLzZxvPPP4sN9x6/SHHwe12Y4qnjxt+1w7mPWHvsNPh3zdmMPHUqlTVuUbCYdfw1dt5fP59kAuuqcPborC3VEFVBTfc1cTDd7hbv8cfULjqX41UV0oY63rzQ3mY5SvqufpyE/l5Wv5YGuGrHwMU5GkZPMDA4AEG9pUnmDG3jhFDDGh8+e3O5wDsuOhSrGXsOLj7sWZCYQ6raEYIgdks0RCuIVsUtNuT+IWXAC2MYjLNNFDGTtzkkiQBSMhRG5u21nLy7GqGDTLw66Iwbz+X21r9WtCrHkO8cyLGJjnwamtoTNaSJaV3HoVFkLJYOV0rBiKzg2wKqNxeTWFhAXkTnMTLYb96DYZuoHGDs6iASChCxa5qhO7wEwP/DEj06all+3aVE2fWcudNGcycZuXz7wOMHGJo1+kGKaL96oudvP2Rn1OOt7LsTwkjZqrYB6TmpC6iN776OspMazn3xhjnnmWhS1Gb/Mu7nwTwB1Ra6i3MuSSKzt6EWbIiBTOIasz8+FuIqVNSY+P4kSaeebWllfiLRFRa/Coup4zBICNJEk6HhnhcMOc8Kwt+jaM2Z7J0ydLDJj8dLgsZztRxhgwwonU1Iao63qP68TB8eGrs0ukkLj7HgU4r4fUpZLu1PPRwhMHRtj12AzXkUJiW5HTg5reFgtKKBF2L09dcTc0KmzbC86+G+PqDjnWjX3w1TG6eRE6WlkBQ5YGnvCQjmQxkOBFC9Bp7eB2SAAaDRIZTw7c/hXnw8RBBjwGhQr0/yOVzHHgCSU7Y/9tcdnM9N1+ZwZQJbWPF7DMdSJLEc6+3MG6kkbMvreP2a10M7m/AH1B47T0f8z7yYzHJfP9BQbsisQ9eymXqOdUcPcHElAlmHnvBy9xzk+3IQX9A4ZOvA/zwYT6SJDFkoIGJY02ccJSFbbvi3HBXIzv2xDGbJK6d4+Srrz7k6qtvPeQ4PHDvg3RR+yFLMjktQ/jprVKa7dvYvjveun99/Lkg5upB7aSNNJKWwWIc21hDL2nw/letKEKljgqK6InQxFFNfrzh/3neVlVBQZ6Wbz51MufKZWzdYsSUcBOWWyjuF2T+0w769krvMtDrJXp107NhZw4yKS4hIeKEZR8lJR0nmA4X/zHyMxQKcd9991FWVoZGoyE/Px+n00lLSwv19fV8/PHHrFy5krvuuguLpeOH4b+Auro6YkEtK9dGufcJD9de4uSsubXcdk0GL73tI9ut5aRjO4/foH4GSop0fDkvv9Vl8bXBfh6/eyNd4+m6n6pQ2cNmutMfo2QmrJg5c6qDVes7J6RWb4iyfbvCq28HuOFqE9dt2U6+b3i79wWElx59kq0kWCSiUl6VOKyS5SMmTuXXT39t/Xc1+7DgwIqjwwFdkiQKEr2IeaIUST2o8SZZvKyas0928vFjHbdqSpJErihhFxsYyhF4TeUEM3YTjqXkAvLiXUkSZzvr0AktBfSg2rgZc0xw9qV13HRFRjtdj9fe83HOdDtr1ygs+CCbEQNqGNBfw5sf+sh06Q6r+hUgGg0SCmiw4ez0PYaIG5OuihNPN/D9ryG6FOkw6CVWrY9iNkvcemUG40aaWLE2yvFHmZj/ZRC9XuaEo82s3xRj2gV+enTVE439fcZdkgRZbonyeBk2UYIJy34xd4E/YzevPmNr1wqi0UjMezaHgZPKWbY6yi+LarniQgfbd/iZOGXCIcchPz+flhbYuSfOvvIEJqPEO8/ntlbznTarnnBkC3/Oz2pts7/0AqhrSHLcaSvwltpwk8seNqPXAeYgcV+MrbolGAM29EkbDvIwYCLh2kZz5noCjV3QZwRRVEFLIoDqS+nSdUSwAGzfHWM368noY0brduDdHGbHzh3k98umpF8hmeSlyKokRBsTaPSZCBXk/yaFOkRSTVBUqKG8VOKJp+K88mYYS9KNzT+cXODFJ3bxqlaQp/ZCkWrpflQD68s3MX50jFOntpGL06ZauPSmEE+85OXyCxxYzDKqKvhxYZibbg2T2zSBODF0hdUs/LKAn/8I89zrXiYfYeaxuzJbn4lpU1Ob9iNP3cnQXBN33JzFXfcHMTWMa6enZ5TMuBqHsJONNLGMXIrJpgBTNBN3Rh0FRV0OOQ61tbVYVHtby53QEydKlBBb5eUUK30xYyWEH3/mdqbNUDjxGDvDJ9dSmBiXVrGilXQMEKPYzEqGcgQ5jaO4cM5Spk2PcMkFVhIJwfHTmnE1DmUkKXdo4RF8+XwF5n47CLn34K4vbDdOCCFI5pWy4vuC1o3H1Rc7ufneJuY9m5O2UFRVwRW3NTBsgJFNmzYdMvnZvXt3QmGFW67KYOaldTx5bxZD9rt6rtsc6zTLDlBZrXDHdSmiIBZTMRqkDjdIANmZWmwZSYJBwfufBZg3P4BOJ5FIqDR7Vfr21HPTFRn8tiTM6Se1zcfeFoUjp1Xx+N2ZTD26jRy67tIM3vjAx20PNPH43emZ6yNGm3ngaQ/5hd0PKQYAiqIQjUIuFjSxGNt2xijpIqjd6+mwXV0VKmGCxLR+pF5beO5BGxNGZzLjfA+Vv+VhUfoRoAUJmS6kdJhrKaXUupKuwVFp1cUtuioyutYRr8ml0v8/LX4F61iEI9NBgaGAREsEfTi12ZAtYO6jZZLzSKJSGEVj4OOv9tDYpOJyHXpi4J8CSZIIBqLEIjItUiOZdEwmeWkiSRwJibiIpVVtHoAQgiA+ipTu5AVHoglpSIg4DbU7Oe+yRj543cXinzJ55uVavvkuRkNTFUFRxtWXWbj1quw0B+8VayKEa504O+gCyor2oHxfOZdfZGqnmVtcqOONp7M466ImouHDWxM99uDj5Ia7EyFCDWWceIyZFWujXHqeg3BUcM0cXes6JJkUvPNxgM/eTJFSOp3UbtO6bVccQyQz7TWPaGQPmyigGz0YQII4FewiqK9n0ds57RI6A/saePIRC5deFaShOUn3LnoM7gaSje27hwCqKaUb/cginzoqqIqW8tXnLVxz49WHrP2Zl5dHRITSxnfJ7mfYoI4TKbIs0bennr1lCXrtrwIyGGTOOd3OOafbefJlL/vK4qzeGOGDz3389HuI4gItqgqeFgWDTkZqKMYV6YYUlYit7cn9V1cQNXow54R58YlMfvytrdzspisyqKpJ8NAznlaDzo6QJIHFLPHEPW6GH1OB2ZrX6Xs7gtNh5KQT9az8MpetydVkiXwyyUNFpYGqlLwLGWglPWZhRYMGgSCHQhLEqY7vY/s2+OHTXM6YU8snr+entbwajAI10HEiCCCcjGJP5lLBbppEiiiS0VBPJV6aSCgKe9iCkyxiRCGuYckfyxgzagz6rm1jq2lo6v8+j5/ECgPxZIzsnMwOj/lPR0HRAJ559CvywwNxJvJ55JZtPPBUGQ6HhDtDw9Rzqpl9pp2zT0s3uezdXc+1tzfx2XwtuoZu2ElQLPVM+26nkocSNZDhkijI3a+fHVN568MAjz4dIhyW6EYXjH4LeyNrKEiMIUGccKaH6+9swqiXmHyEmfxcLZGoSmV1gnuf9NDQlJKDqKpN0q1Exz03ufEFFPT72+UljYrZoMXvr+NwEQpW8d0vIWZNt6PTSZw5Xc+3b+wmM9wr7X2KUGjJ3sSt16fvxWdOs3HKeTVcdr6DPLqkxSyIjxzay6xk1Y1m6mnLuOxSPbNnpNzOP/82zCPPtKCv78XehIfX3/Mzd3a6bNXzr/nZVRrl4zczef8zP/c/6SVakUd3eiMh4cmt4pobHz6s61cUBUWRePIFH2+9ZCDXeySO/eNunlD48INFvPpKak3W0JSkrCrJxq0x1m6McuQ4M6OGGtiyI8a8+T7uvNFFr256VBVefddHaWWqc0xCkJOl4coLnR12x+r1EmeeYuPrBSFmnGLjrNOsTJpWxX23ujnteCuyDD//EeapV7w8dEdm6z5VI0sM6J0i7EcOMfLt+/nMuaGe1esjTJlg5vr7fjgs8nPVspUU7y+KkCQJd7QbukgG9z+1lOMmpyr6f12YIFPN7lS2UBYyCRFHiw4PDexmEy6Ni2jBBs6daSAYUZj/hom4105DU3uCF1Lr4dKyJLGYoEdXPT9+7qbPyGpCzTqceUGW/9q5/4vZqCGuCbNe+zNdY8PYxzaE9J9LBP3HyM/58+dTVlbGpEmTOPvss8nIaCs99nq9zJ8/n0WLFjF//nzmzJnznzrs/zr06tULVdEQjaqMGGzg7Y/8bN2qct4VTZgtKsMHp7Qau3fpWI9n5944582wpy1OL7nATnWNj5df+Z0ipTcG1YIPD/VUUkIvrFKqikdFJTdHQ0tIZumqCONHpW8kFUVww51NZFZO4OV7GnANLGPSyTr++GYdmb5+6CUjqlBTGjraTRw9OJX57Vqs5a7HmvH5D73qE+Dqa27jo3e+pEjE0Ul6IoSwk4GRzsXYjVgI4Es5brtqeevZbEZMrsOiWjtt1TRhwWBSqDdsYPLUKJUVMo0rByDkJKGCnQwfqsFmk1m2pgVvbCn3XpXB8Ufl0OJXee09H0++7OWd53KIxgRPvtzCvoo47z6fS2FehMWfS/zwjcz6lRqcGSZ8gfhha1aUl25DrxdEE+FOrz1krGP73ih9emsxm5L8tDDEL4vDPHZXJq++6+OEKRaeeMnLDZdnMHWKhesvdbFibRRfQOXU46wIVTD59CpsVpmp51QjBJxynIU5sxzodCkS9aFnPESiKh98EaJXX5WapoXoZC3DBprQ6WHNliCjhxV3eH5ms0z/3npCIZUuxVo2b4/T2JRk+hmnH3IccnJy8DUaOOciD47MJD/Oz2+dPABiapJP5uWmvQaQm63lhaftnHVBM5talgESPbop2BwqtQ2LyVd1yH4z5pYi/HipZA99PSNocmxB6rqTS+c4+firIDfOtKPVuHjiJS8vPNx+0G72KFTVJBk4XMWSZcDfGGTvzjIK6EbyQIuA1LaQlUN6bE49QY+R4mGHTnz8k5CQBF6fitGoQWpx0Mezv/p5/7PsJJM9yc0kUHCQgz9US2bfWq64JH3zJ0kpg52Pvgpw0qxqvC2CWFiD8LrJD0xEJ+mpdW3i/ded5GZrOed0G+9+6ufROzPbkXxbd8Y5drKJVx7PxudXCTYncXRAMABkkIURI/0ZSSV72c5a7LiYMtHPpt2HngTMz8/Hh4dcUs+XgoKKylBpAlW6LTRlr6AgT8uQ3lquv9KC0yFz6uxadJV9OnRZTFXlmYiIECbJQnHDkXzzyl6++GEbzXU6usdGpt2rkiSRRwm1O1R6TdjDRu9KuseHpeQdSLWvlJvXcueNxjRC8YjRJiprkkw4pYorL3LQr5eeveUJXnnbR6ZLw9btCjMv7NXu/DqDJEmEwhL1jQofvJzLGRfXkkymTA927Y1z1UXOTj8bDLeZFsmy1NrB0BlysjT8/kUBF15bz1UXOTh2koVQONWWfcmNDZx/lp2GJoXjZ1YTjwu0WggEFMaPNqcRnwcwZ5aDsy6ppa4h2arV3XYsLZKuYzmNjqDVaiGpxY+XkqbezJq7nGCDBS9bGSzGppEtQgh2soFM8oiVbGb5d1mt7cHzXs7ghOkbadqTT0aoGzr0tMgNlMqbcbqjPHqfjQce+w3hdyCrOqIGD5OO1PDUQ9mMntyIPpByUO6o+6NJ1BHWBJkwcSJm9/7nQ0DFphoctXnYpkikTlNGhxVJsuKPZqIEV7Jz504GDRp0yPH4J6CiooJIREIrQ5lmK65kbjsyJiJCeGlAQqY3QyhlO70Z0u67qtmHAxeFUtu8o5P05IUGsm3RVj78rIVZZ1q55zYH99yWuod6jykn4INQWMXpSJlhfPl9iJvv8dCt+bgO11eyJBOP6Lj/KQ+fvpHb7u8Tx5pwOEH9G63GjrBo4Z/k04ttrMHgCHHxLDtKQuK627289by7lfisqklwy/1NzDnX3vrsazWpTVmGs4100ukkhNw2ILSIJnaxgRFMbq1mNWFhAKNpSFbw6FP7eO259mvwE6aYsTpb+Om3MJedr+fZx+xcePES8hrHtZLQQggaqKaOSgYyClmSyacLGqGhwVNFeXk53bsf2nqgb9++tNCMIpKt47wQ/K1RVTwh2FsWbyU/D6CqJsFb830IBN1L9GS5dPiDKnvL4vzxZRGF+TqEENz/mI+PP/0NvT8XVA0t2loKS+L88mUewZBg+25f2vcW5ut4/uFsBv/RiKjs+Ly8ln3cdqERSZI44yQr737Rsd5+Z3BmZDCyj4Ht2yswbu9LUoFK9iAhYcaKQNCTgSREnF1sZBBj05ICLrKp3VrKDbeXkpetbaf1N/scA18+V0EeXdodOyHi+BIBujMcP14yyWMbazDv34tIyFixM4ixaXNxLBTh99//YJhjHJZME7IeYvEY2zwbcHhzyZdKMGJh5nmHVwH4T8GH73yIIZBLpijBp2kko181818vaC1MCIdVnnjZy78fbubB29vWMrtLEwQqsyjyjmIjy+hHxy3FZtXOC/eZeOXlRgxmBV8oQSwqU1CscPG5dhq9pSxaHuL0oXp+XbCEUSM1vHqbjbxsJ3c83Myt9zeTnZXay591SS1vPJVDv95t99zKdVFOPb+GQf30SJLEB58FOP5oPd9+X0tJl8Of+0zGMJu2xFm/OcbQgQbuusVOVXU1Kxc1YWrsiR4DPjyUs4uLTtS2q9bU6SRUVeDzq4ioMT1hjm6/1E06jJKZwtrJvPjgZl58uRGDZETny8MZ6UMN5fT2jOSFhzbyyls1nHS8AVWV+PqnEA0NCnqjyszL6ggEweTPw6JmUCHtpEVq5ql7nqCwsLDd8f4OwWAQh8PCk8/EGBCakDbOyMgIXQxJMhEOq1xwdT3Zbg2D+hnQ6yS++D7Atf9uoKlZobhAy0+/hfj+lxA19QpP3J1Jr+4p6brBkys4dpKJfr0677zo10vPirUREgnBF9+H6FKk4dZ7G3nhzRbsNg3jRhh5/6XcVrIwkRBs3Rmjd4+230OSJJ64O4uRx1WwaHkEl0NDLBY75I4YvUFLjCj6/dJFURFmL9vIaIRr7mjk/lvdIOS/LXQSiNYOyShRNFoFfWENRV01aPRavv44SdfwKPzRJi69bjOfveNuV+Bw2fVepKoeDJ1YzvHH6vG2qNi8fWjBSzKmZdvOWNoz0XpsIVi/XqG3MoIGw04qXcvQeNwdJhH/T/EfIz9XrVpFr169uPzy9s6tGRkZXHHFFdTU1LBq1ar/kp9/g+zsbFShEApBJCa4ZLaDm5YZyfUNoda1mlVrGqiq9XL0xPZ6PMmk4OOvAiz4qH25+L23OygsauGF1zdSvduJQDCE8WmTsR0n3/0Y5+uPsjj70lqOmWjm/LPsOB0yy1ZHuf8pD017MiiWHNjiDurW6tmQ2Im5sIFN4UZIGFC1UcaP0/DSTS6iMcGt9zWyY2+ckkItgcDhxcLlcjHz/Nl8+ubnDFYnoEGLDgNBfB2K8HtFA76czRgMSaoSdRQWKXz+fZCuXWUqK3zYks4OjxOUPNx2g4kfF3m5+tIszp4uMGpjdJ+8l3dezkSvPxBnJ59/F+Dz74PMOddBUYHE8w9l8+UPQQZNrEaftKE2FFAwvBJZlvC2qKDo0AoDBfXjaWmqpUazll69Dn2zD6DVWZENcRrZgTN8RLu/+4UHZ+9qfv28JM2Qo9mjcMp5NcRiKrIMi1dEuPnK1AZbo5FayW1vi8JZl9bywsPZTD3agixLxOMpHZgJJ1dRmGPAF47z0at5uF2pDcOLb7Wwe1+cx+/OaiXaT54d/dvBtCBPy/otMWq2x1izIYrTxWG5m1osFpBUvLsLmHxUQxrJ6W1RMBqhui61aP6rtuMRo4y4HBp6tUygRV+Dw7WDZx/MYmBfA0IIVqyNcvWNG3DtHk62yGcHa+nrG84u0cSvi8P8/ElBaoMkBKvXx3jsBQ9XX+xsJRF27olzzR2NnHxsSjtlyQY98WpBD2kA9aKSDDow7EmApIM8tRuZbuchx+GfBKM+iVYYaag3MIQhHd5fXenLRpZhls30y9ag0ylUVCcZ/5f3yXKqzbikUMfsK+twVY2kkj1oqSZXFKN1tjCoX4rUXr8lxviRpg7lRV57z8e8Z1NyCOGIQEvnE7IkSSRFEq2koyt9KBM7aaKanbvjbNiw/ZDjMHr0aJqpa9UglpHJ368vVhgbQEtDFo1iB5FonNlzW2jxQlV9kiP+xv1Wj2F/21/qPDW2EFVVGvSKJY34PBg5SgkrVu1gwlEt/LFgCRqhB12Mnn1URHOI6ae0T35MHGPijfd9RCIqX/4QJBwRqALOOtXO1bd6mDJlyiHHAcBkSv1+37ybzxUXOHjgsSCbKs3EkXjzQz8zTrURjQmy3Jq0309RBL8sCjH16FSFglaTGiMPjGkHo6wyQXZmSr/zg5dyOWl2NYGgypqNsf0mUBHiCcErj2W3kgKvvNPCC2/5/paAPfMUK9/9EmoV5D+A6tokLYGlhxUHnU4mFo+golK+W8cIjsCNl40swy1ysZNBlAhV7MGOC4+xlMevMaXpIlotMn98n8WPC33c8u9FWMwyx04xcNlFGVx6U4Lpp5g5/WQTe8sSVNVE+XOZlpoaeO2dIAajigUHuzXrGPAXLeqwCFLGDib0OgqzW0ZpgWQjaLOgcEAegawQqFbCayDphR261RT3KiQ3P4/iHl0Q4r8Ox39FIpHA1yyjlbTERZR1LKanGIRDcrUmnavYSz9GspXVOMmigt1sFivpSl8s2IgTpZK91FPJGI7t8DjuYC9efHURs85sI/AlScJi1rLwzR589s0mnBYD8ZiE1pNPMJRsTYIcjFRbt0KjJ04kbGHe/AA3XZFx0Hoq9b1Gg8SAIf3bff7v4iAlZXSSHq3QgxRHp5V56gE3w49sYOqJEUzOFlQ5Tm4e3H2zm1FD27pzzpth55nXvNx7S9sY17+3nqSlEdEsEAi2s46eB7XxH4xsUcyypXvx+RUc9vSxQ5Yl9AaVux8M0tggcdmFFt5718wtd/zJnr16wj4dMaLYcdKDAexjO0ZhojsDyKaQ8tjOw5IGkyQJg0HHlthq+osRqc2hP4OV66JpkiAHkEwKKmuSPPt6C+s3x5lxqhWtVuKrH4J8+WOQ6+Y6+fLHECcdY+WS2XYWLY9w6U0NNDYrFObrkCSJu261M/nICNfdVklzg4ya0FFfB29/GOLSC63odRLbd8XTWhk1Gombrzdzz+0r6REdlUba++UmjF0rmH5Sau7NydISCXkOOQYAkyYdx/13PskvX+dy10N7WbAggeTT4Q+oqKgMZDQGyUSF2E0RPTqshs6jKz/8sJdzzm1PxN9yjYNX3tiGOWTDIbUlVhMizmbtEgqSvYkRxm8ppzFUg0BlgDSaelG132F+VLskpEEy0VsMYY3vTww+E0kpjsVhJkmSiJTaLBkxMe6IcYcVi38KyvdVMlAdh0Dgz93Ays/y0qrLzWaZu250M/fGejZvjzGwb+o3f+DRIE7vcLazlgyyOrwXAGJqnO6xIeirB1GTsRrJVs3Tj7iZflLbWl5RXBx/dhWnTzfy9P1t48mrT+SgqoIHn/GQTAoeuyurHckzepiRf1/v4o9lYXbtjfPJN0G2Li5i0fIq+vZtb0L4P0EI8Ht0nDq7jktnO7l4toWnH3by1gd+Hn16DbLPTZQovRjMxo2b231eVQU1dQr3PeonpqkhV20zDs2hkL1sxU1Ou8/JkoZAIkLv+gkY9us3+PHipZ4wAXJ9Q0m2JPl+RzP1VGIs9PPCY25OOyFVCbngtzC33+PDVNqDItGDmBrl8fueYvjw4eTndy6V8VdYLBbqamO4wr3a7RM8mhqOP1bPNwuCfPC5n+svdXLMpLbig4ljTWzfFefyW+p57sEsfl4U4ceFIe69xc0Vtzbw7gu55OdqGTPcSGlFyij4r63aB7C3LI4/oDJpWhXRmILLmSqeCgRV3n8xt9Vl/kDMb7ynkYtnte9mzXBqyHRpeOGtFrqUmA5rXph5/izeeWQeltgIdrKBlE10lB7FZqZOMXL+NfXUewR2EW39zQ6GEIKoHMQsmfErAex2wY3XWJhxip14QvD0q168lQ7yJBmnyKZqWXdGH7WLay43M6Cfju27kjzxohdtRV8yYtnsqfKx7K2e7GMrgykhn+7satrE5bdUs/DzfLRaieraJPc9GmD58iR+v0TAr0NLHVnhniRclfi1TQQaZerq6sjNbZ9IPVwcXrr1bxCJROjXr9/fvqdfv37/MZv6/83QGRROOd7M598FufZmP25fSruhwDuarLKj2LpJ4srbGolE2iopW3wKsy6v5aRjLB26XgIM7GcgGFSJEEZFadVSOAC9ZKSx3MKqdTG+fiefLsU6rritgdMuqOXbBUGqK2RyW9oG5RxRzKaNIG0dxaDEJIq7xyndks13H2czbqSJo44w8+mb+VxxgZOdexLodYdX+Qkw4cgJmLJ9rDcsQOtoIZa1jxp5D6pIL9upd2xg0BlbWfiDg60rc1m9xMVJJxi570kPj9+bQci9B1W0P74qFGoo44XXg8yd5eDzr6Pom4qJ5e7m/dfcaQt1gOkn2ehWrGPJyjZpgGlTrTgdMpk1YyhUelNbaqaiKsGrb0QxxlzoSA2STiUPRzKHDRs2HFYMikt6kuHUIKw+as1b064jKRLU567g83l5acQngNul4bUns2lp0rHwzwhardQhmXPfkx7uvtHNScdaW/+u1cIxE82ccJSFjZvjfPZmG/EZCKp8/2uIp+/PSqswznJr2Fee6PAaVFWwpzTBqcdZsFtlbBaZ6Sfb+PnnHw4rFoocp4EalCQcP62JgWPrye1VzYhjqohG4b1PA1x0XT0XXltHQ1Nb9YAkSZj0OjRoESU7+emjgtbFkCRJjB1h4tdvMvEVrMOEFTsuIoRIRLU88u/M1uuUJImn788kN1vLtAtrGX9SBSfMrObJl708/1AmfyyLcM40GyajQtjgY6NYTi0VGGi/EZGtKT1Qp8imrvrwFvv/FJjNEgmfFZ0wdrjBBkgQx5rr56xLfNx4eQb33Oxm4eIQY0+s4ORzqznlvBrufKSJyurUvfnLojBP35dFrPtaejMUgWAVvyIdpLsajwtMxo6J/KQiWsn1nCwNSV2wU7ImLqIIVBpENQCFdCdEkF8WhRDCf8hxkGWZgq4FrJcWExIBLNhas7oATjWHgvojsW87Gsf2o7HXDSYnS0tUdK45FyLlTJwUSZpFHabCerSytsN7tfU8JJlkVMdvv6TkQgYzDqHIvPa8g+JCDcfOqObbn4MoikglUD7xMWlaFdW1ST7/Psin34RZ/GcCLVpuujVExGtl+fLlhxwHAItZpdkjOP7sKq652Y+2uhdancCdBR5vqprgjoeaOO6sap551YuqCr7/NYTJIHPnI81Eo6nx85o5Tq67s5FkMv23i0ZVbrirkesuSSWKdu5N0OxRqapNMmu6jcnjTeTn6fAFFBz73TklSWLBHxEmjjGyfnOMC66pY/pFNdz/VDM1dW3jkN0qt+oWH0BtfRKdDgKBZpLJQ694cmWBTiOzieUUkVrwOyQXw5iIFft+QXpBNoU4ySTf7mDy+Pa/rUYjcdKxFh5/yM6ci4w8eKeTwnwtSUW0VpB98kWUK66M8fWzPdj00RDefbCEPbthyNF1DBobZIN+Ic3UEhURWkQzm1lBLwZjKJRRQxD4DSKbUv8nIuHIt1K9ey+RsiRhX5imJg/B5YJwMEh2fnZa59B/kYLZbMaACVVIaNHTjX40UMUGsZRNLCdOlD4Mw0sDMjIbWEKMGE4y2cE6VvHbfudWBw4y0XRiGqaVdIQC6WuJhqYkkRYjbqUITXM+3jojuZWTyQ73xYyNoGir9vOJZjaKZWxjDbvZRDQG+Nw8+7jMkHGN/Px7uPWZa/Yo+PwqublFHCq0Wi1Ck1r/9WQgtS0hPvgsgNOh4eev3JhdURJNLmI7+lJVJdGrW/qm8ZTjLKxcG+Wmexpp3L9GiMcFAwfDXu166qlCixY3nW+wdIFc1m9pXwnl8ysEg9ArMJEvn+rO6Al+Fi2O86+bzanWPwYynCPpLQ3FLeUwQBqFFh01lKa0eoX2sDd2ma5siunBFlaxWawgFI9yxS1N+APpa2QhBPc96WH2mTZ++LCAaEzl4uvreeJFL4UFWn79tJC5s518/0E+6zZF+W1JhEnjzLz+ZDYPPuNt/Z6fFoaZOzeObeckerccS9/QZErqjuaVhzM447wmhgzQM2NuDQt+D6GqojUuu0qjmPIaWW9cwE5pLfWWrey0/kF1xiqcWUmuvK2BjVtjLPwzjNFweHU5Xbp0YfuulBnJkw842bwqk1tvlymUu1JMD8rZxQaxlGpKyaTzlnpHrIDf/mz/u1rMMgu/dbNLu5p10u/sktexWV7KBs0f5Cd7kie6EssqZf47NkaOSWI2p+aYDLLRokMvGZDNoO+SWve1Hg8XAoE1z8SkkyYw/uixHHn0BAad3Bu5IInsEBQXd9xN9U+HhMCAET8ejp6ibSercQBXX+xk3nw/obDKtXc0smNXgt2mZcRt9Rg7WevERQwhJPSSAZ/cQEFvH++/nMfKdal7I5EQfP5dgMdf9BKKCO67tb3MhCxL3HiZk4YmhcH9OyZYj5tsZuHiCCed2YxBL9PsVdBo4ZRTZxx2PAzGXPwBQbzFxJNPRzn6mDDjJgR557FcevkmY8aODQcZZNHRMuPbn0P4fFBQM5m4kiQs2gwYTZIFPQYqxZ5UV6VQCYsgERGiTOzEjC2NRKuR9vHg/SZs41ex3rCA9drf2Kdbh+Ku5revCzjjZFvrfvSEoy0s+jETX8FaVKFikIy4agp55vHnDuv6tVot0UgSk2jfWRnPLOfuW5zs2hsnHhdpxOcB9O2l57jJFmrqFW64LIN5z+Zw16PN3HmDixfebAHA51cZ0FfPG+/7O1zzK4rghbd8RGKC2vokH76STyQK371fwCev53HZLQ3ccFcjH30V4KlXvAydUsHQgQbOOrXjblBFTbnLNzYnD8sIz2434Nc2sIGl6GUtrtwoBd0jlNYE2bU3zvsv5jLvFSdNzi0dfr6eKjLVAgao4xnLceQq3dizW6KkSEfPbnouPsdBhqXt93ZFu+DYNZlnbstjztlGnrg5h7IdJhzhLlRTSgm9yZAy0aFHIlVx2lsaTGRjf8YeU89Lb7UweaqHjR8PIq/yaHr7pjBYnYCfZkrZgSx0FORrMJhU9uzZc8hx+Dv8xyo/CwsLaW5u/tv3NDc3H3Yp8z8NDocDd6bMw//OxGCQ6DusiSghdomNxImiopIISHz/U4zf/qwgP09LPC5wOWX699GT3YGxxAEsXxXH3jiAQnKoYg8bWcZAMTotI5ndNIJLr/qDU08Lc9UcO0eONfHLHxEefiKEpXIo+oMGOEmSMAgz21iDLEFuBB59JsD1V1rT9B8uv8DJ6+/5aFANxONx9PqOSYy/QlVV7rrjUp6418XDz3q5/Vo7R4w28dnXIR5+6E+6xYZjkWx4pFrGnejhpSfaJiCLWeaauRn7HdP83P1vM/fdvYys5qGtAr9hEWSfYQ0mYxRHrJiSogibN8cJEuCc0wydOt5fdI6Dx1/0MGFM28R5yglm3t9cTjG90PqzePS5Cup3O/Gwj0LaWpjylZ7Mf/djhg079Mzevn37yM3WcvQEI78trqCmphpfvQmTGXS2MN1LRLs2nQPo39uAxa5w9W1NlBTLVNUk0jJPiYRgx554axWoEILX3/fz6TcBenXXE48LjDaFb38Oce4ZqYznNwuCzDjV1i5TdeWFTu58tIl3n89tF7tX3vFx0jEWJo418c7HfhRV0Lu7nuVLf+TEE089pDh4PB4UBczo+fbdDGyJbGrYTUlPwXef5JCfm24+MOvyOj55PY8Mp4ba+iRN/ijlxt944mpbO1IbUtWiZ56u54cX6shU82iiDhWVHl3T71dJkjhvhp3zZti56Lo6Hr4jE4dN5p4nUvdEVqaWrIwg4fwstNoM9ia3oZC+2pBMoMuFeA3EiNC39+FVA/9TEAvLZAd74N0vSP9XCCGoz13Gwq9y6VaSuq/3lScoq0xy3SUZnD7VilYLS1ZGufTmBs453caKtVHuvsmFySRx66WlFAYG4BLZ1LT8TiisYjZJBEMqb74ToWyfl1NO0nP8UebWxMDBnm2lFQn6D4Rt1WXkd1BlWcoOutCXavaRTQFaSYtOGEiEJJLmjsmHztCvfx/qq6rYxp8kRRJvMgPLX5xtDzyTMXM9V11m4q3nt1LQMrLdd7WIZlRUqrOW4S4I0aNIxh9U2bmLlCZZJ1CFikboGcJ4UjUtazGpDu57xEthnp7vvk9y1S0e9HoPSkIiEhUMGaRjzVqFxlIzhXRHwkwZTdRTSj6FfPXJ1xx33HGHHIdoTItOo3DemQ7mvWCmYEwpF8428vn38MpjRa3trIoieGleCwOPLGdQPz31TUmmn2hlzAkpDaZjJ6UqGo84uZKzTrPRv7eeHbvjfLMgxC1XZTBkgAGfX+GGuxr59dNC3C4Nn34b4PX3ffTtqUerkThmRhXHTbYwZ5Ydi1liy/YEudk6Hr4jE3eGhiWrIsy9sZ45sxxMm2rlp9/CnHWQ82ttfZILrqnn8bszmXlpPRrNod8TEiq2PB/+KhkrbZWkkiSRSV7rJt8jGijVr8MlyzzxksS5Z9rb6VQDNHkU7Da59TvGjjDx028h/H6J+a+bKfQNa5WcsCYdZIhCtq9bzlvvaOhWouW8yzfRWA/9+mrZ9b2CXWSgsUKsDDiwTxCQqAeDFWaf38AzT1XibdRhJ4NM8mmqr6SwSwG///47559//iHH4p8AjUZDkiQ5FFJHBS4pGxdt8itNopZdbKCYXpTQmwRxqthLNaX0ZjAyGhqpppZyFBLUiQp06MkgO60STwgBGoVAUMVqkVBVuOLWBuT6bgAYM8JcdZ3g7vsXkhnuiZsctrGWQWIsYQIp2RiGp7V511BGk1qHr9rJ2ef6yXLFMNkSWJ0KDfXw+y8LDjkOkiQxctxIdn1WhVPKZKiYyNffLeSyC1Kt3Kt+z2bNhijrNlaxbY+W0SdUMvtMG0dPNFPfqPDCmy3k52oYNkjPBdfWU1efxOcXJJIqF11p4IVXGtHGzAgEUidaSYlkEk0HieSHnvFibeyNWbJhxkZmSz7PPLqKsNxC/+R4zFJ7OYxierGBJeSLriTl+GGbwtpddky1FoZI46k2bOWG+5rp0dXNtAtSxRAjhxqprk3w/JspOah/DUtJHv30W5jfvihMS5rv2B1n1fooY0cYee4NL12KtKxel2TbjgT3P+7l1msd3HxHkMKmo9LIc1nSkBPqz/qlfiZOjHHumXZuuKsRnU5Cr5OIxlQURVBUpKWoOMnWrdXIufDg5RmcfWo+Go3Ezj1x7nykma27YnTrPuSwYgAwfNRxzLn2W0YPCXPJRWZysiWq5F3oVBtd6YNdymCDWPK33yGjwVdvZMfuGH16phNWA/oa6dVLpmFbJjkUoseAUTKjorJLWo8agiuvDXPUZB0xJUxodQAdejT7t9n6bmDsDf4f275TkiRcZhcjxgxD1shEw1G0SQM6uw7taIFmhfiv/nEncGbZ8NV4SBBn6JDO9729uun4dXGYXxeHufnKDB74l5vX3/dhNMC/79mCKW7FLrUl2xIiziZpKZmigM0sR7b5+GleNg67zN2PNbN4eYT7nmxm2lQrE8eaWPhnuFPidcPWOE5753O6JEmQ1GE2S1w2184bH/hJKnqs1vbjxP8EvcGCEAJHZhIlosfbYCBOFI2xgpa83ehlHfZQNjUtpRw5IH28/3VxhNvub+aYI6xs+zxGH4ayldUUiK5kU4CETCZ57GA9PtcO7HaJoQP1hKMKddsE7sb+7G8iokU0E8DHI4/HMGGhR3QQNslJUiRp8O3jjHPLWPBlZlp3nkEvMXumgU+eqiBL6YKdDNauXHdY1x+LxTBbFZLJFoiky5IJKYnTbuK4yZZO/RoATj/Ryqvv+jh2koXCfB2nnWClsVlJdSzWJdi+J44sQzCkcsp51bz/Yl5r9X+LT+HGe5q47hInW3fEmX2GjY+/CnDWabbWPfd37xewYUtsf5u7niyXTP9eet74wMfvS8PIksQJU8xMP9HKvvIkiFQhkqp0XsTQET6e/yq5BQk8DX6mnqJw5802sjIdKamaH4JMv7iGj17J49SZAd55fRldkgOwSHbiIkoV+wjhpz+jgNQ9mhPuy7efefhzaQO9emq48RoTqtUDB3XzaiUdWfHuEIeg8KGjls2sIIy/1ZQ1gywaqSGXVLIzI15CfEcud965hIHqERikNk5FJ+npwUC2i3WQiNHVraHJpeLzpcuq/J/iP0Z+Tps2jWeffZbJkyfTv3/7FpYtW7awYsUKrrvuuv/UIf9XIplMkperaa3ejCtJytlNLwa16moFRAs7m9dgtYV49E4X9z7uAUli7iwHl9zUwMzTrO10DyMRlbfeiZKbLEaWZHowEI+oZxcb6UubYZFKkkhUYf5bBr77qYF4QsHp70lGeGSHlVcClQGMYqfYgL2mP7+8muDrb7fx+YfpDl7HHGlh3+4odXV1h5zJ/OD9DxjYW8M7HwdY8UNR6zVdfYmDSRNiXHLNclZtA0d2lHtv69gZburRVp5/w8f9t7rp0T3OvQ+toKIstWjt1gMidTH8pQWUJWtYscrC8cfq+eDtBkpKOm/fzs3S4PWlV5FGwxIeGiimF4F4hB++1BENJsggE4fUtnjRoiMcDB3S9R9AdnY2/oBKYb6Oay41cv+Tzcw6R8sVFzoxGqycd3X9336+uEjmhYezufvxZm65r4kPXs5tJUm8PiWNNLzvSQ86rcSP8wtaHQoTCcFdjzXz9Cterr8sA49XTdMnOYDhg41MnWLhxFk1XDPHwYghRqpqkrz2ng+9XuKZ+7P4Y1mEeBKSCYFOIw5rs9/Q0ICMBhc5dE30ZT1/kpet5YsPrGnXACnzgRsvz+CleT7OPMXCtFkeIvVO9KY4Pbt2PvlNPELPN2/6kEOZxIlgc/59JVazV+WaOxpo8QkunGnn7P3ERvneUjTWYbiO1CBv6EdQasKFDTQpB3jzEECG2K6U/lq3ePt2kv8CVEWPTjWix9CqT3kwPJoaZs3UtRKfAFff3sBbz+RQXNj22oQxJkYOyWPM1EreezF1/x890UzS3gABMEtW7I39uOvhMlauUglWZJHZ0pfNH8us/KGKO3Or+fJDF8WFOhw2mTUbItx0RxBPpRW8JZSJnUQIU0h3DJKRkPBTxi7MWMiW8ikT29kq1lBEDxSSFImuBPn75/ZgCCFY/OsSeidGU5W9GDlqp85fRZ4oaddOFxcxpOw6rrs0i4Z6H999vBp3S8rUThEKHn0FkZyd5FnjfPRKLtV1ehYtC6cE99UEaxbJ+IUHu9R+01VHJZnkIUsaiulBqdhOIzVs2ixAH2dgchKWhjZyTxUqm9f8QaZwUUSbe6iTTIpEd9aymOLA4d37AwZOYPOmX/l9URKdq4Uv38/i5Nk1fPd+ugawRiNx9ZwM1m9U+O5bhT79Jb7+IYa8dyB3Xx3mdmsTCb2fu2918u+Hmzhnup1RQ438OL+gtdL7/c8CXHaBA7dLw9sf+1mzIcp37xW0Jk+ESEnNXHdnIw1NCvfd5mLy+LZ79KgjzEwcY2L6xbW4XTLf/hzk96Vh+nY3U1evUFWb4OTjLAzqZ0TW0C6h9HfweSUK8lJutRGCWDuQ1oiLGN6c9cw+WcvZ02yoquDTbwI8/KyHN5/OaSWKhRB89m2AD15qqzq7+coMjj+7msYaHUW+Ue3OTZZksj1Due/h5fz4eSYLPstl0rQqZs+0sW5dCFEtQCMh/lJIJfYXWB81QYs/EOPJx+JISQNbxWqKYnnImv9YQ9L/KmRnZ6NISQzCiIyG2EEta1ERppI9DGZ8K5FpwEh3+uMWOVSzjyybBY21hgxDjHEjjRx9ZDmlpYJPP9+Moa4XGbESAqKF3WxCUyMzamyQmBTGaE1y9nQjWxcHIASS0DD1WAM7diu881YZJqxkksd21hIlzCiOShuTJEmigK4EhQ8bTvLFKGgGtUmlkt3IlBJqiR+WptkZM0/nvM8voI86DKeUSVHdZE6evpTTpkmMH2MkmRTs3Bdlw+YYLz6cyU33NrFocYJkQuaoSWaEJPhjaZS8bC1L/9AwUB1PzOhh07bdTDxCx6aFbhqobt2kHQwhBNWxWlatNTB8kAGzWaaxKckDT7Xw61dWCpI9WvXyJEmilzqUderiDolPSD1HRmGhiVoUoRzWGABw+szTePn+F+kTG4c5msXWrU1cdI6ZBR+b+GFhiGWrI+yriNPYnOTLefm88FYLqzdEMRvlVuKzvjHJzAu9NJXbkJq6IOljVIsyJvzpJzfSFxMSr76yg1ffq8TkLem0ajg30pdNG9bz5osubrkyg6v+1cD6zTHynDqGDzJw9jQbF11bj96o8sVbhWlERO8eej56LTWGnHTK7MOKAcCiXxYTD1io/3U05yxbhF24kJNGBjGmNaZucmnc71zdERrkCnoVKsy+sgG3S+LOG1yMH2UmHFZ56pUWArV2jJjZxlrsGguqgJiIUyC6khsZhggLVn5SDd23Es3Yic3bkxgRhBBo3RJKC6gH8RhxESO3ZzayRqZ2TwO+DTEaqCajwM7Asf3IzssmmUweljzUPwUlXXPYWLOZXgxh3XqFC2d2/L6dexN0LdFy8rFWZp+ZmiMvPc/BGRfX8srzNl5+bQ3bd+gwJZ0IQ4TGSAsGDGCrxxXMQo64+ODTBq6cYycWV3n0BQ9fv5vfqm1+cPfbAbT4FC6/uZENW+JotKJTDd54XBBJJlj4ZT6ffRtk8fIIRx197mHHwuv10lC7jSw5ByHXMXa8xJYfs4hl7+Fft5o467QsdLqUzuh1d2ynok7i+LOrMRklyioT+D0aZGFmxnQDl36zm97JUQwW46mjgk2sAMCKg6y8BDdfY+PS8xytxQDRqMpFV+9i/W/NhMIqSRL0YjBl/p04tYUEc7YRlFS0vmyyI10J73Qz5ZS13HajmZ7ddNx5X5C9uyWUuJYGZRcBEaELvYmGO0/Cd4QNGzYweriRTevKUcLd08YobcjNr4t9mIwyf1dAKcsp+YADOPlYC4+96CUYUjj1/FoeuNXNlIlm/AGVefN9DD+mgsI8LVarjCzBKcdbWLw8wqr1Udb9WsTQoyv55ZN0bmLIAEOrSWdjc5LpF9fy0O1uXnokG0WBT78NcvzMaqJRwTFHmtmxJ47JeHhGP57mGqoqBLPPMvLco23EvlabMmTqUqzltgeaOO0EK5+9o6MyuYfg/k60LvShK33b3a/FSh+aqmpprurCJZs2klOSxNNQg0tJlyYQQrCXrfRkEFbJwVr9T/hizcS1fjSolCpbcKs5rXxSkgQW1ZlGfB6MEnpRSyNOhwaHQzkszuDv8H88oi5atKjdawMHDuS+++5j8ODB9OnTB7vdjt/vZ/v27WzatIlhw4YRDh8eg/1PQ2NjI8p+vqWmLkHYr2Mwo9NuRJvkZIhyJKv3LeTtj/zcdVMmWg3c8UgzsbjKlOnVXDPXwZjhJooLdWzeHuPy631YqgelZfhdUg77xDYqxB7MpEyQGuQKHKYYc+bquWZuLrff62fdR5kdEp9+4UVBYS9bcZGNl0ZaRBOO6jxmXVzN2sXZreetCoGQlMMy+/nt19/QSQp3XOdqR+YO7Gtg+S85DDu6HEkCk0nmp99CKCqMHmok0932gBQVaKmpVxg5xMh3n7RVvFRUJZh6UpSusWHkiiAvvfMbG84vxJ7bwi8L9Zx/VsfntXJ9lH4HEbtCCL77MQ6kMm/1ogZXMIdudMcqpW9IPVIdx4+ZfsgxABg3bhxPPZ7khbd8LPmmEH9Aoa5Bac2ctfgV4nHRYTWjP6AQiwtKinS8/VwuN9/byKnn1/DwHZlkuzU893oLm7endqdVNQm2705pex4MnU7iodvdnHZBLRecbadPTx2r18c4toPWgVnT7fgDCu984ueLH0JkujRcPcdJ//16N+9/5ic/R0OTR/D9wjjTzzn0WKxYsRIZDV3oTTN1uMjBmVtFl6KO76ljJ5m57f5mXn5aR0FiJFmYCUR8nDt7O9dfn+SqS9p/rqJSgbiROioIm+o5cWLnosyRiIrPr/DmGylJgAP3+uJlEXasVehqT5Gc7skG3KQmQOdp+z8sILxOsMu7FQ1a/lx4eHp//xTkFLho2d1AsejJTja0q1RPZlRz9hltZitrN6aezYOJzwMwGmVuu9rF7Mua+PydrJRpnNyWxDAl3Lz5zk76JsaQI7laN7DWoIPw7hJOnrGM228xsnxNlGNP9dA/PoE8yYYQglpqcZLJbjaRFAmMmCmmBzbJCYAWPUV0p5LdqCgYYhl4o1WHHIe9e/diiFkIOkpx2LSYmnsjoWMDS+km+uEkpTfllesI5m3lo9dTi9NH7nFy4vERrr7pT+rDMpIs6N5LJT9P5sxTMrn+riYmjDYx/SQbiaQgFA6wbU8TO6rX00sMbtX+bDPpKGfwQWqqhXSnnmoiQQklbsXHVpT9kiRZ5JFDMdGwhr4MareY0ko6+oihJBIdS2V0hkGDR1Bd8Rt1DQnOmGZh1fqUy/tf54gDuO06O2v/EDRs1ROIRRggdYEkEIIG83Y2bK7m7NNsVFQluf9WS9p5/rYkzIcv5xKLqXz4hZ+f5hekSYdIksTZ0+wsWRWhoUlJIz5br1Mr8a9rMjjvyjoWflaI2Sxx4RXNeDd1o0u0Bz9/uo6HXC2Ew4cnC5MIGyjdm8SNI9XOKfLSzl0IQV3OMr6cn9Eq8QEwdoSJNRuizL2xns/ezEdVBQ887eHIsWbstrZ502qRyXOZ2LVWR5cOtA8hZXhQXSmxdFWEtRsS9Oqq59JLEijaJH6piQyy2n0m1S4m0aOrjssusPPuW0Hy64azhj+I7q86njp16mHF4p8CgzFJIhLHjJUKeQc9xRCA1tayjtyonVImpdIWZt8Q5vtfk3zwUkGa4da/rhecffFu1v3ajE8J0J+RGOPmFEEpVJqDe9m8qQLhaCQY9KFrKua1d3dywSwzb7/tp586HEmS8AsvdVR2aLAGUEJv9rKF/P2mMbIkU0JvYkSoV2sIhUKHTH6+9Mwr9FGHs501aJBxWg3EIwnenCcx/3UbRp0GxRphxhlWzr/Mi5VMWrb3QI+RL7c2EnGV8uIzNm78V5Dh6mS0kg5zzErVYg11ls0YNEmqlX04hbudmVcp23Gp+Xz4mIU33tlJXlGSinKBs3YEBWpbYlkIQXS/xJTg7zVsFZKUsgONfPgbu+LiIqLGZtbFFlFMb77/Mc4t1yXJydJyynFWFCXIntIET92bxekX1jJ5vIlfPilsTZrH44ITTm/GtGcMeZI9Ne8lIIcelCV2EiJAF6k3mZE8SsPbMWDu1DzUjJXKqtQ4JkkSzz2YzQkzq/nhwzyWr4lxw12N3HuLi/c+C3RYgSXLEg/e7ub5d79i+vTDWydHgmEspPwM4mEdARL0/Mu8k0cJG1mGU2S207qrkfdwztlaXngiNWY1NCWZfWU95ZWNqHEd9Y0JRsYnopE0mIWVOttaurQcgYW2LihJkshIFFJfFsBnrKAJBQt2qimlv6Ubicb0cy5jBwNyeyJUiG/REMBLgBakaolkE2RmZvHaq69xxZVXHFYs/gkoL68lSZx9bMP/Wxx/QEmbvw7gmde8VNUkmTmtbb1vMct8+kYejzznQdXE6DYgTkNtlFhEpk+xhttuMNC1RMfaDc088XyQex9WefGVGA0NBoqKBd8tCDPjtNRaoShfy849cXr3SO0Jmz0KZ86t5ZYrM/hwspl7Hvfw3S8hTj62ffJj3kc+hg/Wk5Ol5ZNvAmzdHufoqYdfCLF8+XKOHJPksy0mNP4CzjsnwnXbNvPdB/lphQFjhptY/E0hJ55bzYAeRr7/SoshmoG7Sw37SuNcf50OvxKhTlSQKxVTSDcK6YYQggrzWkaO1XH5Bc60YxuNMu+/msmQiTUU7h2LTcpgm1iDPTfIjAvKuXCWGaNB4rsFjTzyZBnWihFU7jJz+5UWmtUmivVFSO4qevRN0iWpoayigo1NNcQ9goqKikMulvJ4PARDgqcesXLDDUvIbByGWUr95qZAPnc8VMoHL2fxzOs+Tjmu40TU1z+FmDKxjYRLKoJAUCEQFCz/vqi1KM1ilrn9OjdHTTDz6PNeXE6JxcvibN8R4MNXM6lrVNhXnsRkkOhEEQtIdZHddaOL2We2de5cep6DYyeZOf6sajLdEskdgnDk8BJioZCCO1PDPbc6O/z7yCEmrr2jie9/aKFX+Cj0kpEqsQ8DRjKljmVXjJiJE8csWSlqHkeZ/Dv6gk3srWyiUO2VMtSSmtgnbyGuxtnBehShYLPHcfdbw9zZdiQJ3v0EtmxdgLm5J7ZIAc3UtytqORhmyUo4qnLZ+U4uvq7xkM0A/yf8H5OfL730Uqd/27hxIxs3bmz3+rp161i3bh1HHnnk/+lh/9cjFArhD6o8/5qfh58MUhAf3GHGSCvpyBHFLFy0h9uvTbkTPn5XJjfd00RSEazZGOOjr4Js2REHr5ts3xgcUnuyJ4t84kSRkHCRTZOo4ol7sjhrWmpwuPcOG1OWr0dbPqrVFR4gJAJsZTXF9KRAamv3FEJQwW7qK/WtoutCCBb8ESauJA5Ly8tuc7Bnd5KxI9q36B3AqSdY+PzbIGdfUsuxk8zodBLz5vvIzdbyxN2ZGI0y+8oTrN8cTXO3K69McNo5Hpz1Y0ECk2RFU9eVE2dV8PSjGVx2UxMVVfZ2JIqiCJ5+tYWXH20rq7//cT/xBhcWdGzXrERWNBTTs12mPykS1Bv3MvWkEw45BgClpaXoZT3NTSkR5QOtibdclarMOvNkGy++1cL1l7WP7UPPegmEVH5bEuaoI8w8fncWR59RxeU31xMMCe691U19o8KWHTEW/B7mwrM7MOYhtaibNd3G598HuWimnUef93L5BY40x1RILaRfedfP3HPtXHVR+vm896kfk1HGZJTRaGS27Ejy7MRJhxyHhtoGtGjRSFrCIogZC5muztN4siwhqVr6J49oXawbMOFuyeHlZ1cweHCECaPbJjohBK++GUFK6PDIdcx71saAPkZuub+Jj17JxWxObxW56hYvlfu0PPJ0kLPPMBJPCF6e52PNUiP5jeOIN6VMPpRuQWSXil6vJ5FIEPZEqdvbQJO/MdWWghY1eniZvX8KevUqYnH5Rgpi3SmmJxtYilvkYMZGmCBhqR4h2ibrDVtjrRIOHWHSeBMP3gMnTW/hsYfNxIhQkfsriiaKxqDgqMjpsOLRiJnd5SauvSmERnEixQVl7KKr6JPSQxJGLNgYII1q99moCKPHgF3KoD8j2Se2UUsFGk3n5/lXlJaWohcGgvpqemYaaNyrEC/YxswpGmpqN/LnkgTFhVpOONbA1ZdlpMmOTBhjYs6FMboUaznxaAu3P9jEb0vClFUlePnR7BQJvB8jhxiZfpKVs+bUs71uHZKQ0KBFIYmLbAYzLi2jrpP06IWeRl+AHIroTi8MkhFFKNRTyUaWYsLaISkDYCeDuqZdhxwHgMV/fEk0KujSVaZfP5mG5mSHZPcBlBRqUbQBimIjWMsfaVUYhlA2X/ywk+5ddPj8KudeWcej/86kMF+Hqgr8ARVFgd+XRThpvxlcRxg9zITL2TlxMXqYkYI8bet5fvVBNiOOLEPd240c3xCeev5nTI5OP94hFBSMmPHjJYcidrGR7qJ/qyNmM7VMOVZJIz4PYMSQlAHczDmNbNwR5uJZdm64zJn2nm07Y6zcEEYV9k7JDoDKaoU552owB0pIaiMEkxVYyGU76yn5i6mOEIIWuR6zlIssS9htGmRtqtotT5Rg2y/jcDhJ0n8KGhsbycmVaSitJ0GC3G5+mqr34o50I0AL3ehccz9Xl8vGreXccZ0rjfiEVIX0e6+4ye9Ty1DlmDRHVVmSyYr2ZN3vQfSF5TQWLCFZn83HXwc49igjBq0O4qkKtihhTHS+iTFgJEG83eslog8N1Bzyby6EoGx3OWZcFNANl8hhR/JPHMk8+iWHpMaaGIio4IM3VmBN5tJF6tOWzIo5UGq6MPeyRRgUR9r1OuMF2GN5rGMxXenDdtZiE06cZJIgQR1l6BwhnDYNorYvRr3Mzx/nk9fVQ3eR13qMJlFLBXswYUGLFgWFgGhpTYYdDEUohPBTQFd8tsZ2f/+f8PWXbzB0sIayZW5CST/+WiuTTq7j4bucnHSsmZffbuG79wv4/PsAdrOOlx5LFSXoddDUrPDTwjDUdG2XqAfoIvVmnfiTItEDjaTBRTZ1VMJ+s72/IoifYT3axkGNRmLoQCPbdyc4YrSJ5x7M4uo7Gjjr1I7XmQBjhpm47JbVhxUDIQQaoSdOjBpK0aEnTjStnRnaEm5bWYVDuHCTS4I4dbo9HH+ywrMHVUllZ2r59r18Bh9ZRWH1FBq0C2nWl5Od6IZCEl3UlRazpEhQzi58NCNHNEQiAjMqegw0Uw+GriTCCkJoCBOgnF1YdDbMVjPhpigOxY1DcpMjitjMCuItSUxdDbz91jv/JT87QCgYpAt9qKKUxhodU06v5eM3clrJvmBI5f6nmlm6KsI1c5ytlZoHYLXIPPCvTF54w8sjT0TJjfTmqDPLeP7xjLb1gV5CjUfpHh6GPeKiCEjuTfDQrdv5Y3EzUybrkRQdp59fz5fv5tCru557nmjmodvdrYZjt16VwYxLavEHVGacYkOnk1KdmPP9/LEsTGNTkpfmtVBbn8Rm0vPqi89w7rkXYTR2vu/9K1RVpTBfBkczzqrxXHvrIiZNMqURnweg10tcfZGTW67V0sWf6uioq5DRmvZgccV4+R4L3/24hxXL9yB5s1BQ8Gvrcbhj3HBZx8SsLEucN9PMGw80YCMDTU4dX36UTf/eBoJBhWffbGHZqii9+0usiy3HVtuF5mQDhfYsppxZx0N3uluT18GQykVXN7H0Dy0vPvMSjz71yCHFoGvXrjQ0CYYN1vPJxxrueXA1u3elEq2+SBR8cS64toFMl8ySlWGOGJ2e1NpXnuDnP0Jcf2lbpeZn3wbZvD3G/bdmduilMma4CZOphZmn21mytAWNJw+VOM3eJHc92kxhvpYvfwhy2fnODs/5s2+CzHuufUy7Fus4foqZT74O0aennh37Di0pCKl7we/RUVyoazfXH4z+vfUEPCp6X+o+M2OlhWayaKvkTIoEHhpQUVFIYibFaUiShL25L1HrWpS8vTRpa/B4gLCF3spwJGQCtNBo38KLj7k55fg2LmTaVCu/Lw1x/5N76ZZfRyyhsH6xAzrpZo+JCFmZMsGQoMUr0aNHj0OOxd/h/5j87MjV/b/4f4+CggK8HsFjD2iQE5nY6ZwstOGkullizcYoep2RC66p5+XHsunZrW0z29iUZOqZzQhfx1UlCgqZ5OGU3PiFB6NFZcZpbQvY7EwtC75yMffqNWzZJKEEzcTVBBIydjLSiE9IPRQl9GJdrJ4Vq2OMGW7ilXd8OGwSQtF2Wv7fES65Yi6XX/I1ipLSvTgY/w977xkeVfm1ff/29D6TSe8BQu9dQEABsWNF7L2LvfdesGLHgoINVGyoiEqT3nuvCemZycxketv7ej+MBmIS7/C8/+c93vv2Po+DD2TqXrP3tde11rnOMxBUqK5NsmR5hOsutXPrtUfidNOVDuYvCnH1nXW8/nQmajU88HQDb033kWHXU18r0VBtwF4/DPNRBeGCWE9Wr6ngihu96I2CcROrePGxDM4cb0atlti5J8ZtD7nRqNVs2h7l9yWCDz+OEirPpj7gQWUJMWK4mj0rctgZWo9BmFH+1HrUoSduclHSOY3s7GPr7C1Z9D2NLgNWo5Y0R4ifP8/jlAureGu6l8nXpHHtJTZuuq+eq++o5cHbnHQq0bJrX5yp7/vIy9aw8OsCJlxezcihRrRaiasutvHC6x5W/FTIocNJ1Gq48Poa0hxqenZtW18oP0fDgUMRVCqJ+29N4+RJVbz8ZAYjhxqRJImtO2M89Jybzh007Ngd57SLqzhxROqxxSvCDOit5/KJVj6e7ae8MkE8Hj+mEa+SjiUokowQ4s+NVIKyw3Kb51QgqJAItkwgJEki09OPZ15Yya/fpRKUREJw2wMeDh8WdOy7g3lPpHHVrW4G9DRx3EA9Y8+v5PwzrQwdYOBgeYJ3pkVJHC6mU6gzf0yvZ+43e4kZPESjAkvC1qTzVO+voW5zJd0ZSExSoQgdSRRsZOImtdFJqCJo1e2/uf2bkJuXz8037eK9aYspjvWjvxiJh3q81JFw1HD7DRa+/jHAw3ek9H5t1pRofFtwe2TUsgFbfW9uuH05kqzD6Ajz2btZLF8ZZ/ZzJS0KPYpQ2M4aspQickJFTbqHIeFnJ+vpLgZSTBd2s6kFM1UWSfawmQ50b/pbCd1YzW+MHziu3XHIycmhkQacagmbQ8HVeQcr5h4ZW/7kKz+yLLjqotYraF9+H+Snz1PMwEfvSmfp6gjjRpqaFT7/wnEDjQwdqOfwz4PYygp0WBgsndTq+yZFgogqQCa5dBZ9mv6ultTkUYJBmDjAjjaPS5KkNnX12kIkXEtWppriQhUrVke56mIbn37dtnnUlp1xNDErKkmFUWWgSj6ISVhpcGzDnhdi3vv5dOmUisOiZSEuvbmWaEzgTFMjSYIb76vj0OEkk69xtPkZeTlq1m9um7kZi4lmjSK1WuLqKwx89EQ1WaIQXcJCevoxVj9VMgklBpLAjBWjMLGdNUhChUCgcwS44uK284dLzrdy5RUJRDCDDz6uwWxSc/4ZZmJxwcefB/nosyAd6sexmw0kRaJZkegvREQIlaSiMSATopquyf6kU8BuNhEnNVEgFSXQOwUKCjEipFkdALwwrSPBkEJRl2L0JdCRfDR/aqfFYrFj2vz9G1BbW0tdtRorduqp4opLLERCVcz66iDJGgU5IaNpI6VX65PsOxhv1fAKYH9ZSqKntd8YoCDRjajRxWXX6HnvkxrGjjTw1nQfKotMnW0BHTuoCdUkcO21g2idmRHCjwFTi7/rJQMqIbVb61IIgSRURAhiw4mMjBLTUyr6N2c+kxop7UbXFu+hljRkePtQwb4Wg+0qSUVvcRy7WI8WPVr0VHOIhN5H954qfpuTgxBw8qSt3HuLnQef8iMUibiIopMM1IsqXFQ3axTliQ7sYgP9xIhmMRZCsJctfxZxDtCr6z+bxraGYMDDnOm5FHetbVqn4+Uxnrz9IPeZqhgyPPV5P84PctH5JoQASYLbr0vjjkdd1FVpcISL22xwpJOFDxfp5GDDyT62kRDxFtNgQggCGbu485bmBXCDXiIeT9GfenTVk0ikpozaQm19EqNe4PV6202WqKurQyaJTJI4UbJIMYpkkWzBRDZLNvqLkWxnDTHKCehqeOsVO5ee3zL31ekkrr7Ewqzn67GZNETte3HVqNEmTajjR44zKRJsZTVFdKYjPZAkCSEEHurZwyb6cTwoENB62M0+DJgopJS0NAcAYU8MzZ8GhjYpjUyRhyfpIo8cAoFAi+/1vwCDITWmPFAZzUYWs2eHmvFnNWBNS6DVCSKxlI7vMw86mfpeI7KSyg8njLc0mbfG44J3PwojGjPw5m3n5WcKmq0h19zSSHb1iGYjuRpJS06wDz99tYaF3+lwxrphUEUYNWYfuSURrA6FN587Qo4xmVR8/UEuH83yM+GyKurqBRG/DqM1zupf8xl2egUzZjfy1vNZdCrRMu78an79dR5nnXVuu2MxZMgQHrlf4urLDXz65kGSh4s5fmjbHiyjhxvRGsNIgdSxZoS6UJEsZ9XvWWg0EpPOsRAIKmzeHuKrH/3kZWmZ82OihbzY0ejUQUu95hBpyUyGDNTSs6ueF9/yMPNLPyeMMNGnh551m6MMHKhiw6YDKFUWcrq7eeWZ5tMhFrOK2R9m0u+ESjZv2NzuGHTt2hWNNpPzrq7mh5n5fPNZOl6fzKkTXVjTJVb80oktO6I89KybK26t48QRRgb2NfD7H2GqapKEo4KHbktrGovfsSfG9FmNKXPdMW039U4YbuTld7xoVGr8SoAb7/Vxw+V2unfW8dp7Xub8GOTUMWaK/8Z0//bnIBlOFdlt+LScfaqFtRui3HtzGudfW9/uOKhUKkRSA3E9kYjSpgF2RZVMh2ItDWV+LJKNNDI5xC4SohMatLjs2zHk13L1hQbsdpj9bYiynWYSrhK0kg6LksaBShV33uqgQ5GWVx5KJ03uiCtrLaU9E1x5upYGr553ZjRSXplk8jVHHO1PHGHmu3khrr3ERO/uOgaPdpH0tZ5jNlj2MvkGI7ffHSLUqD6mmsE/4f+4+HnCCSf8R77A/6I5hBBEAjp6JYeyU7OSSDLcpvtulDCJmMQ7H/tYt8nAI3c5mxU+ATIzNHz7mZPTTt+Gpf74Fp/lxUUJ3ZCFzH52MLifttnJJcuCV6d5sTqTPPesCVmJ88fSJIuXR3HU9W/zOHIpYsHSnazZHKEoX8vQAQa2r4Oamhry8vLafN3R6NmzJ2pVBt/PD3L+GakipbtB5qHn3NQ3yORlpy6Eowuff+GUMWbmLw4xdmIlchLqa9QYtSpqN2eSG+lJnqRtkexJSKiFntKGEajRUEMF1926g4y0EOiilHbQcGi/CkN9KY+sUZBkLSY5jZB1J4VdQ3z8lpPbHnHjkWpIoiaNdLL/TK3rqKAqWUdRSZdjvnh37tpFllyMbCrj1SczcbllyioS7NgTZ9L1NZxzmhm3R2ZgHz2vTvNSUy9TXKDh1msc9OmRKqpNONnMzwtSi/CyVRFuudrBY1M8JJKCydc4ePmJTLbtivH8Gx72Hohz23UtY7p8TYxpMxr5Y1WYyuokZpOKOx5xEY8L9DqJeEJw9mkWJl/t4JKbapnyaDrBUGrg68Yr7FRWJ7ni1lrGn2Di9HFmFiwN8+2337Z7vKmgMB9HuozX7SaTPLawivyGLL7/OcQ5Z7S8OU1504ve1fpGTC8ZWb9O4eIba0nGJTZsi+LzCb77JItRw0yceLqL/MqxVFcm2bukDkURzNiq4nNzDFfES3qiO9lSAUgg6WIUdAvy3it5VFQneWOanz07FmNqKKUscZD+jGxivqmkI+YkQggOshO0SdKy2r65/ptR2nkw+7f9yimnK6xfv56EWotKAhGK8epTDs49zczJk6o597Q43bvoOOVEMxfeUMPVF9lavc7efDeEoaEvFsmOQaUnp2OEm69K47iBRlauTrQ6nlhPJQ4yyJWas13Mko0eYhD72UZv6TiKRIqZ6iAdi3AQJoCHejrQvRkDRSWpcOhN1LrL2x2H7t27k5BiIGs5WBFi6vNZTcU0f0CmY4mWB59xM3akqQUL8oOZAWoqJT7/JkBVTZJIVMHtkdsc/QG48iIbDy9yk2syUtJBJro+3GL8E6BavZ+iXA3ZlT1b3Tw7pSz2iW0kRRJNK+OwAeGjW+9u7Y4DgMfjZ/hAIyvXR6iuVXjyfie79sWpdyebMV4hdY099nQAq/c4kFKbJbloG4pZTUe7itnvFTSTSBkz0syYkWYeeMZNdpaan38LMeFkCxlONd//EmzTlTMWF6xcH0WWRatGeV/NDXLG+ObXeGlHNeiiEEvde26e/OgxxaFDaQcO7D1ETq6CMXMr/v159AgNRo2GRhqo5Z8NAwSgRkMaefgrjDz02AHemu4h2WjD4umMIRllF+sxYWMPm+khBjW7phQhU+3YwCO3q/l5XojDew2sa1yMDh1W0tD+qaunt2j5kzCA+c8NvhCwZZcVRQHznzUHDUcaQBUVFdjtx1gM/h+OUCgECR1RwvRkMD/M3caSeZk8eJfgvRl+3n+qjMxYS1aEEIKwqYY8u6rN3KOmLolBabvxaZCMJCQVk69xcPNVdm6+v466eplXnnEw6WxL0/sOObGe6O4Ihlb0u8rZSxGdW/w9JiK0ISHZKlQqFUabnnitRJQI9VI5+aJji2ML4cdGWpvHbBcZ7FNtIakkCBFAjRozqfuGXjJQKnqz1/oHIZUHRzwHXaSQwL5GhpxQwwtPW/jsnWzGnV+FvaE7HZU09rCFHmIQlRygH8c3Y7ubJSulohfrWUImuThEBlHC1FGFVbJyWNqJQW3h3ofubn8g/oROZ2LpKg+mtAi7vetI0znQRm1kBrthCOZQU7ua0y6pomORlgPlCcacW8mIIUbOPs3C2aeaueVOP33+YSuoklRERUquTJIkCkQnNkl/0FMMxfwn8zEh4rjs2zh3ktxsDyKEYO2mKA/ceuT+N6ivnh/mh3js7vQmXfmj8foHPtLTLShK+2VAdu3ahfKn/4BA4KOBHIqopoxCWrkmECSI04uhHLIv5PihbU9h9Omp4wt9CK1ekJGToCy4A69XhVExNt3zDrOPIkqbjYxKkoRNpKFCjRcX2UELWdlZGKQjhTHNXzyIhubxz6YQyRAlGo2iaiVG/wvo1qOUQ9HDBCI6snIinDbeyJKVYWa+mUPPrlpUKhUbt0a49q56Rh1npHtnHQ0emevurqNvTz1XX2Tl2lsbsVT1IZsstEVL+XROgHkLUvJpHYs1NFSaKGpDi7CD0otDsd3YpXQQkJEoYPfejRSNdbd4rtGo4parHdxytYPBo91QVcwhysjvWovJoXDO6SltcINBxaljTGzYsPqYip9ZWVnoTV3p1m0vp1zcwKwvY1RXt02oaPAqBJQAW8RKiumSkjeSNazbHGXYoNTxWi0qRh5nZPhgA91HHCYaEazbFOOM8a2vFX8sTZCWLKBavZ97z7XwxgdeyioSbF1S3JQTCSH45OsABn2YFauD3HN7RqvvpVJJ3Hy1jZffbrup/XdIksStdzzFA/dezdjzqijM07Jju0DrzeexV1Pv07engVeezOLyydUsXhFBo5F449lMCvK01NYnmfq+l9nfB0h3qtmyPUbXjjqESLFR/z7l+BfqXTK798XRKkYyOzay7MfCJpbxB5/5ueUqK9ffU8/wwQZOPtFEKCyY/X2AFWsjvP9K20SoQFChW2ct787wkUy2TfJpDRpJjdKQwYzZXm66qmUe5W6QObRPw/jxEge278DckNJFLhW92cYasmwGLrshygN3HlmrLr/AxrpNUS67cgVF9ScQI4I9kc/06S5ychOkhQdTk7OcLz+z0rfnEUb8vbcIHn/Rw7szGrn5KkfT3y+YYOXBZ93076Xn0ku0THt7OTmu45oaDUIIKjmAW1Tx5otpJBqcWJyH2nX87cH/Ksv//wzr1q3DIjvxWPcy+pQIZdKuVp8nhKCOCvLztHh9MnN/CzF6WOuLdGG+FltWuEmL7a/X72ULaWTiMZSxUbOAQjoRjzW/uB6b0kCv7npmv5fLJefbufwCO9PfSuf37zMJ525DEa2zrLTokVDxyhOZTHk0g9UbYmjQ/6n31X5MfetDHnzGzczZfk483UXPIS42rZeYdKaNAX303Hhl2xukyyfaCIcU3n85CxHXo9s/iNqYu/XugqhlA3+gQcNONrCNNRgx0Ts0nvLKJMmwnm8/zmPF75mccnUlqoJypKKDOEas5+PPJG65zsKhChmdViIYhP4cT77UEY2kRSNpyZc60jd+AisWrmH16pXHFAO7PQO10KDRCzRqGHHmYXKzNbz7YjZDBxh448NGgiGF88+08u6L2Xw/I4/Xn8lqKnwC9O6h55nXPFx6Sx1LVkZwN8iUFGp4+4UsenXTYzGrGDbIyA8z89i9P87CZc21eUNhhRmzG5n1fg7zZxfwyVs59O+tZ+OCYpZ8V8ipY80kZMGKNVFsFhUz38zh7Y8bmfq+j+/mBbnsllrOv7aaJ+9zsmZjlGcfzCAzXc0vP3/R7jh8M+dr7rvDzAHtBmJEyaGQhsYEDz4U5833/U2aeQ0embsfczHjswjpibb1YmQZfvghyfJf7Ggqu1Kca2TUMBNVNUkaqkwYJBNa9BhiTuyJPPKUUjIDPSlNDKKeKiDV8U8W7+S3r3Pp3FHHiSOM+MMJHnhAQ+n43XTsWoxjrBrHWeA4KpdR26GgfzYWiwVJ0SKkYxP3/rdgyeIf+Pm3MMX5OiKV2YTiMRxZMbp0gZfeaqDnyMPU1CeZcHkVtz9Sz+btMToUabn/aXeLtWbODyGWLdQ1selNOi2vPZ3Jxm2p2E84zUAis6zFd6ijkjw6tLp2/aVVExcxnFIWAxhF0lFFQ9o27KQzgFE4j9rsNL3OLPB5KtodB41GQ5ceXal1xQmHJUYPNxIKK1xxo4fho/3cdoUZz74Mxp1XzR2P1LNkZZi584OMO6+aF56TkVBRWZ1k0tlWLj7XhtGgQlbaXotlWSArCtk5MO11O/V5KwmJI4moEIIa6RBFg6swaDVNzs6twYKNQ5ptLT9DyJQZdnLb3ZPbHYdAIEAwLLNucwyVSqJLJw0TLq/mukttXHpzLWs2Rpt+p9r6JJde78G1vQCTZEERCmn5IdKdat5+PpMunXRNhU93g8zB8gSxWGoNuWCCmdnfBvjx0zzOP9PKCSNM7D2YoLq2pQFaMil4a3ojV15o5Z4n3Ch/i+vufXE+/drPhX8rnK5clUQTs6IIhaQuQEZG6xuBtlBZXoVKpXDaOCNLfs7kjKtq2S6tZhur8VCPOmFk1rdts4Y+/iRKVrAHTimLEqkrA+LjcZVZoCGbdLmAQqmU3hyHDQcChQ38QZUowyfc1Ov3UZm3mJdf1nDnjWk8dK8JxRBEJYGEiiA+0snGN09h47wd7JtXif8Xmv7tX3gAn2sR5fsXUjPPj3tejJXz1tA4T7Bq3npMppaF9n87SkpKiCsJVKhJl7LxHLbz/c8hJEniqoutSIUHCeJr9hohBHvYRDSgY98+wf5DLcfOISUNEcDb5meHRZCCvNS1olJJnDDczLjRJi48x9psQ/b5dAd1ucvxClfTdRgXMXaIdegxtjr2XcZu4vI/Gwv+HVfdeCUJfYwaygkIf0qH8m+QkP5rrU0pQaTXEkZet41u522kqmABXv1hZJFkv2YDSthIl8axFEX7kSMVkh3sRfbhMdxzd5KqmiQmg5r0cBfSpEyyKWAdi7DhbFN7tS/DqRWHOajbQDBrF6W9olx2ayPDRsuMOecEBg0adExxADjl9Eu59SEXOXlw3zNhnvvQxYk37KA8/1eqnKs55wwjv3+Vz0uPZ1BTocJdbuO793K5/Dw9jz0ZQa2T8ahq2nx/xVmDnF6NLGSqRTnVHGLAEIXanBWsF4vZKJax3biIJ1+O8fQjzfPxT77yM6S/oRn7qKwiidWi4oZ765vW27/w7c8B5vwUxOfXHpPLeVVVFSYsOKQM7DjxUk+MMNWU4RfNz+u/JjmyKUSSJMyRXHbuibXxzrB5axJ/NEYkoMGk15LtHcgI6RQUbYyQSK2vPtyk01Irz0UNBZRSy2GilTIqC5gGpPI/bR7oO6ZMbjV1zRtjEuDIcBAKhlo11PlfgMmcSVjVSPrQHWxdWsirT2WSl6OhaycdKpWKRr/MfU818NNn+Ux9JovxJ5i56Fwb336chwSMPcND46r+OBIFxIhQUR/GaJCYNS2HH2bmctYpZiw5jTRqalJO5VRQp92PT6RyS6NkJk7zvL2UPlTVtM1qTiQE0TC4qWEgJ9I7OhZVKA0hVJxxaTXzF4W48Bwr4ZDvmOPx/JT3ueEeF1/N9ROXk8z4qrHVnPVAWZxLr/WQdKXjJJty9uISNShJFddeIXjjveY5g1otMainGVkIHp/iQZZbvqe7Qea335MU0ImwEqbOJfP9/BBvv5DVrBksSRJXXGBLFVaH6alzt73ud+6kpbRL68ZkbWHxwu+wWyWcTonjh+kxxp1oNBBPKkSjqbXm3qdcmIxqrrvUzrSXspuc2HOyNLzwSCYjhxqprUvy8xf5mM0qrrjQxuffHIlJvTvJc1M9TLi8mgmXVTHn5wDPPZRBUh3lxcfSm8krvPxEBlPe8nLL1TaOH2Jg0bIIK9ZEUBTBqOOMzJkbbPNYvvohyNMPZLD3YAIJiWi0/XtEoZYhZuKVqVEW/NF8L1/vTnLmJDe2mt7s3CE4/+IElbb1xEQEu+SklN4YC1w8cGdLaZLB/Q1ceKEaj6qGKg6STwnOxm5U1yr4dbXcdIOOvj2b7wUkSeLJ+5z8MD/UNAEAoNdLFBVoOP9MK6GIgtruZ6t6GZvFCraLtWxkKTEiaELpqBsKqKOcjMxj08X/J/xfsZBTFAW/308y2fqJfaxJ/r8JKpUKldCiza/k1JMMLFrqpSy0nSK5R1NClRQJdrMR6c/a9T03pzHlLe8/dgWsaTKbpVVkiHxiRIg7qujZSyIvW03v3mq++V6FZnMGtRWaJgbN7n0xvvkhhtOmMPOTGJddbODi88wYDCo6lei48Xo9nz5fSUaipf5P1FKDRpdyEl+/JUL5YZkwgWNic0QiEZ5/5jaiQQ1P3mWlWAyhn6QnuTfBlPsOkMwqY8pTqQ3l+s1Rpn/RSHWdjNOh4opJNgpy1Zw2zsLHn4exk85BdmJQrNRQjtaQJOqoBEkQC2gJBzX0ZTgatPhUdcTtNbjkbTT68zBiwqBoqXMlKcjT8sqzjhbfddHyMJ06aKmslinUlaBPtCxE6yUj2VI+L015jG++W9DuOPTpO4QNCz5GG4tyxW213DfZyUezGhl6ajl9exhYPreAl99Jddn+zvz9C4cOJ5h0lpXqWplD5XG+/CHIpoUtC4OSJPHEvelcdXsdY0emNhQbt0a59yk3017KZPjg1HEN6GOgvNLNgqVhPv/Gj8en0K2TDpNJYtINtTz7YDofTc0hEFRYuT7Cy297yc9R894nfj55K6Wf2eARxJX2O14H/CEUBTJsOjY3rMCMFRVqqlwxnnpW4vX3/Oj0Ajmqp6YuCYoamSQaWha7g6IREzbskoNazSHM1hC+QIKde2IEQgIRMVKVsYLcDlFG9dVwuEJh21aBra4PNiWDuIjSKBqoT9vMyUNVvPGhjx5ddPz8S4yq/SaevyeDjiOL6djbjIiBSMDRxDc5BPoOkBfPYe/eBuLR1jel/3ZsXLsTrV7w7gcRbEYNGZmCmnqFZFLQv7eeaS9m4UzTkEgovPSOl9sfqefc080IReLkSVVN5+u8XxLEajPJ9/ZDkiQUoaAyxBk6wMEzr3kAKO2go2MvP7XLa7AnU6ZfYRHAkOmjMW0xer2EzyNhaOhAerRD03qbEgKPoUOPV11DfhF0LDJw8Ed96w6fIoaijaDROo4pFgMHDSCyQ0GtHEJR4NTz3MS39yZfzml63zpfJTM/PsD6zQ307aVl5zoTuoxGFv6Q18xg4rmH0vnkSz9THmtpSAMwfUaUhCrKzdcb6NxRx7zvHNz/6Hq2bwOV0FDpCnH5JQZeeSaD4ePcqXi2oeuZVIdJGkJsCUYooCN6jPjxUk05JpOBgoL2J7iyLKPXpporH89q5ItvAyDBY897iMclLrmpBq1ajUVjIhrQYazrRQap4rPLtp2zJ2hpDEE4KujSUcuaDVHueTiAr9aARuiJazyMGq0mJ1fhqfvTm23aX38mk8sn13L3TWmcfGJqbdy8I8bzr3u56iIbE8+08tGsRk6aWMWoYUYKcjX8vCCEWg2fvt1cM9gfkPnmhxgFIpv90hb0lgR+f/tZDgCRWJjcHBXdOutRqyVOHGli3gw7WaEexEQEbc9a9pcl2Lw91uQu+hdWrYuyfpWGgqOKUWpJQ2liMHv1qyiOp8ZvNZKWXIrJpZikSLDRMJ8Jp5gYP9bAeWekYzCo+PTLIM8/JVHoOYFOkh6kVI6yn+0Ew40U0ZWtrCSdvKZzJBZRGDdSxaC+eq6avJTGGgvd6E+CJD4aUP2TJeu/FLm5ucgkmzS5shsG8PADq/l2rodbbjDxxss2rp+8hgNVJtKVfOJEU4wzCigID8Af8nLb/ev5aXZmC+3a1RtiaNNCxOqjLYxgALxpO3n1riMFxjk/BZj+WkvWSueOOhb/4mTUaes45FGTl63FalOgTNAYCDfTvZSFTCUHiBFFdYw8jDMnnMFrLz6F0pDAnsjAj4eMvxWfTFjx422TMeOhnpPHaflqxpE1MJEQXHzjTrbv2oI9riGrakSLZrlaUpPjHsIjTy1Ho5GIihQrPkvKTzUyWtE1/Qt6jKjR0jU+CJ/YyvS3jPToqufpV2SWrmv/aONfEELw7tvPM/4EE+9MyWr6XU8ba+aM8WHe+riRydekkUgITj6nAWlPf/KVP/dfCRBhgWxZS61lO2n+7BYj4j6pnp79Euzal2BTw3JyKaIr/QisiaGy70PW+uiaGIGihHjmxe0kZcHI4wzUu2WmzfSxfG2ETQuO7A8OlifYeyDOL7Py2bwjxoTLa8jOVOOwq9iwJUa3Ui2FuRqq649NEmnlipVNU1YqSU26yKaWSvozkn1sRRYydpwkiOPHgw1nU+HKEezEC68s49SxZn5bEmb6F36iMUEiIRg2yMAXs2M0CugdPZ7tWxdRgAZZyHTqBP7oKqKHe6ESrY9jyiQwYqYLfVm7dyXDC49D30GL7ii1sMqtNTjk5uIL/jQXRZauuA56kOPHZgj4b0HZoT2YrApzPs5sMns94yQzX/4Q4LKJNj75KsBNV9pbHdV+9G4n333nwvpnI9ybs4kfP89tJgN04ggzy342ctz4TcSFhhuvMZKXp2LBwkp+XyBjqe7dYm+hkTQ01GvYsSfWZPJ6NL6YE8TToCKHQtSSGjVqOgVG8MeSxaxakMvFN9Ux/gQTBYUlxxQLRVG47MLLCLiNZCtFdCAXt3Edt9zv4q0XUuu9ogiumexlxUIddn8/ijHQiJsEcfaxDS1aEh4H777t4qzTEs3GtGMizrSXMnl8ipdTL6jjrReddOmkQwjBstVR7rgvgKN6MAoyKqHl9fcauOsmR5vX8NUX2Xhnho8Ff0Samf0cjdUbYkw454J2xyAWi1F+aBPRONxzUxo//RohYfLQa6jEuk1qvvohSLdOWlxuGWeamtuudbT6Prdfn8Zn3wQ47rTD3HqNg7NPsXDGpdWMGmYkFhc8/Jybe25O44Hb0hACflkY4vUPfNx2nYO1m6OMG51qZHi8Mt/NCzKgj54vvg2yZ38Ms0lNfq6Gay62Mf4EM5fcXMO8BUFOG9d8Cuvzb/w401QU5Gm5+DwrDzzT2G4zQIC0DAjX+jHWl3D3zX70mfV076qlrl6mskyDrW4wetTs3J3kq5lONu2qpaFuOY0BNf5IlLsvbXsS8dorTHwxexeq+nQskh2d0FMRgWhaOVdd0vo0mSRJjDk+Na11wvBUHjFvQYgLJljp10tPv156LjrHxpizqyisHYYWPRpSU8irxe/ETHXYjEk87v+cFNJ/tPh58OBBZs2axc6dO9ssfEqSxOzZs/+TH/s/CjabDR91nDtMx7yFYfauy2PmFz4+nLkQKWImGJHxhCJ0lHuTIeUSLPNzy13L6VCaoklbLS2TSCEE0bjCkj+0LFl5mB9+CaEoCkKtIqqo2bgdZHWCOvt60ut6c87FG7j9ZhP3PRAl0z8Qi8hCQeatnWW8+e5B5n+XToZTzajhBt61HSLdXdRskYuKMKb8FPX/7Y98vPKul4BfQqVWCIfDWCxtj1seje++m02DqxJLY0eK6NE0YqKRtGRHulFbrufhZ3axan0Uj0/h7pvSKO2go6omydsf+VizMUr/3lrmLAxhJAszVtRoCOZt4cE7HFw20YZOJzFvQYhHnvRRUbkdsqtwOiVOOd7AmONNzJxdybIVcTT1/Xhj2gFefMrR4nsmk4L5i8Jcd4kdOa4hPZ7bpn6SMZCLq7YlC+qfYDKp0ToCqFQSH0/N5u4n3Fx3iZ1Z3wV598VUwjuwr543PvBx0uiWi5aiCF5/r5F0h4qpz2Xy6F1p3PqQq9WRI0jpvHp8MoPGHyYnS02Xjjoev9vJlh1x1myMMri/geGDDFRUJVm5LsJzD2WQk6Vm49YYDz/vZtggA+/O8LF9d5xgSCEcUXA61ESigmVz87GYVew9EMfvVeHIaN+5ADB23Fjeem0h6mARhUU1NNQHKIgOwIgZdVyDqBZo0bGPrThzyzjvDDPz5qyjwHtcs8JMUiTYxza60hcTVnITHajU/YHJnOTi6xp480UHUXsl33+aTc+uR75fo1/m9As24dnaG3tmBGvntRiFwpjj7WRmqFmwNMxvS+JkuIaR0cuBIR32bztE+p4SjD0lDN2POpgkxFwyzpw0OJDE4WifFMS/DcFAnIFddYScUFwc5rmHc+hUoqPRL/PxLD/X3FnPF+/mYDSqeOj2dEYPMzH7+wBvPpdFMinYtD3G70vCNO4pRFYEW1gJAjQqictO1iDLAnFUM/GLD51cdM1ODu4oI+nKwNjlAL99lNmkCRmNKrz4RiVfz2gg15saAw4TAqBCv416KrA3JBk5Qs3arPXo60c200ZThMw2VhOqjXPu6OPaHYdkMsnShcvIohMVwTJef99HYH8+WXJOygCE3U3GN6VKP2o31bNnRwVJOc7NF9tbOOueOtbMm9N9bN8do1e35knVr0tCbN2eYMgJHi6ZmGLfFBdouO9OM40Bmc4dtZx6oY83pqTO2Ynn6vjylUoyki2bKXERJaHI9AueRJIEtVTgwYUZK/0ZQY1ykKqqKjp27NiuOBgMBuw2iQavzLotMZ64O4NHngxDbRFKdjkfT7Nx/9MNeGsVtO5c1EKLW1VFNPMAZ58nGDxQQ3WtisI8DW9+6GXa25DrGkneUczVjXOqaSxYz6N3N2cede6o48v3c3l2agN3Pe7CZlFhMatQFEEwpCCE4OqL7AwdYOCRFxro21PPqGEG1myMEY0d6Xhv3h7j+tu8UF3CFs0SCkojqHTw3befcMopp7QrDgBOp4rRww0sXxPm1mvtjDrOSNxejQh2x6er4uFrDIw53sk1d9XRuYOWs06xIAR8+JmfdcsM5NQf1+I+ZZFs6LQq3Op9ZESajyiHCODMEMx4J73pfh+JKDw3JUKBZ0yzNVYjaekq+rFVtwR/x8M4PBJ7favpEh+KSlIjMmsozFNTXplk4AA1O1frMDSY2MKKlJ64rW1DlH8zuvXpSmxrqhiiktQUNIxg/1wfNy49DJokal9HkkoNB9lJZ/pQQrem38UmpeHa0ImRp+3lqYdsDO5voLpW5oPPGvE2ysz9ysn5Fy/HUT2wSaYjKRK4rLs48fQwg/sdGV2OJ8Bua30MMDdbw9mnmvn+Kw0fTtOwfXeMKXdn0ZFCytlLWARRoUKgkE0hvRjKKn5FlmXU6vbNvy9a9Dv33WHi98WNHPq1gEoOEBexZgx0laQiU+RxgB2U0qvZ6xMiTo1lKz9OaX6Na7USs9/P4ZQLq6gt0zWNdf8dOknP4Uo1QtJTzjq6i4GYJAtWHJSzp83v7ceLHSc1lJPv6sczL23kiw/17Nqt4K5rOS77X2HdunVIwsPrzxQ2FT537Y0z7aMg8xb7mfVeqiA8Z26IeFkRmUpz4okkSRQHh3Aw63cqTIuxNnTFmsgmSYKA7RC14jAzH89k5Dg//RnRVBw1A2n+THTSPty5q9ArFqSaPB55xIXK4qF/75Rhh92masozt++OceVtdcx4I5vCfC2F+VoSScEzL3vRqnSUlUuohUxJkYGtWxuPaczTVedG5sieU4cBO050kp6eDCYmooTwo0FDJ3oCsIUVQEpztmF/McNO28uIIQbefj6TzAwNiiKYvyjEJ7NDdKMfOkmHJuREhQqZJDlZGma+5+C1t/fz1rQIItny+1px4KaGUqk3vZVhHFhUgbmLFlu6FXVci6/CT6gmieOolwVFI4a8BA21LiLVCeKJ/xzb6X8SEvEkPbvqmjUVL59o5aQLqpg3P8b+iggrf/67om8KkiQxfpyOJe970Agtg4aIVvXPDQYVj95no6I6yQ1XptaCM8dDnSvJCWeuI7O8T7Pny0ImHtYw8ZoaZr2X28SCE0KkpB5e8JIRSbHI/4Ja0oAvnV37ErzwSAYXXFfD4CHN2Xr/FV554RX2byqjC/2xYKc2fynff25nzaYoo8+upG8PPVs2CzzbOtBBdD5i/oaNbFHERv4gn440SvUY9UEuvMFPr+467rzeQcdiLXv2x9myI8an72Yy7lQ/558jo7G4Scqg8mdg9/XFIBnZJ7YRpBGdV09ebttreXamGl+jwt4D8ValgsJhhV8WG5j99dntjoHH4yE9TaG+XkVShsraOJuX5TY7P268r457J6cx88tAs78fDa1WolOJloPlgkBQoNVKfPFuDjc9UMeefQmW/lDQ7N53xngLwwYZueC6GtRqwUO3p/PeJ438+FuQqy+yM3ywMeXB8V6C44cYeOHRI822D1/J5oRzK/noCz+njjMjyzBvYYguHbW8+mTqeWaTCrNJc0wN4YwcO1WRagKNZgZ6RqN4FA7uiaBBS/6f98h9bMUZ7EL34duQZC35OYJgLIYsaLWO9BcsZhVICl3oC0CcGIokk5AiWMxt521Wi4pIJJUHHyiLs2p9lMeOyrE7Fmu58iIbU19fQRdlICas6DGQk6Hl/ffN3HSvi5qKY9DH+S/wHyt+lpWV8dhjj6FWq+nbty8bNmyguLgYh8PBoUOH8Pv99OjRg8zM1pkm/4sU9Ho9iibOui0yi78tQK9XcduNVm69wYKrQUarkXjsWZk1n6VOAotkI1vuwOjh1bz+vpdH7kpv8Z5f/xjkpFEmsjK0ZKQnKCnUkJRTTJa/FoBYTOG+pxqY/91OLNt6cuMtOxmonIhKUoOU0gbLjJUSOpDFqFNWoVGr0EYcNDZo2GiYT6bVhD5hJxE0IOVV8MMMB3N+DDJjtp8xI0wsWBqhwaUck9v7b79+TVW5igHJLq0WE7NFCZsO72H3gThzPjxSPMrP1fDcwxlMfd/L1Pc8fPlhDqefV4lVpGPI8fDrd3nNnN/79tTjzPFx3TUBLpuYj04r8fOCEC++5WXKoxlceaHM5Fv38+N3aoYODnHemUcKjLGYwqU31zNpgoXr763n+KF6tlW2TeVPkuRYSS35+R3o1EkFioavfwxy3WV2CnI1HDqcpLo2yeSHXBTla7Db1Nz3lIun72/unHfdbR40h7tT463EYlah16uIxf95HMxhU5NMCuZ8mMu9T7mZ/oWfSWdbsVlULFoe5vaH67nmEht33nBk8RrY18Avs/K58vY69uyLc+2ldi4+x4rJpGLbrhh3P+6m/8g6+vXW4YtEUNcXUzS2Z7vjcP7E83n0wfsZeVwd33+WzbpNUa66aRMhVxGWRCYxwtRq95NRHGTm2zkM7GNgQO8Qz05ZhLahEHXUSoBGvNTTiZ6Y/jS70ko6LK5uqNK2EdpVypU37eOVZ50tOrd2m5ofvkhn+PhNnDJWQ3GhhvsmHzn+E4abuOM6mXFnriO3YBxJl4R/T5QEh+kgmrOjhRB4gm7SC9LIyEly2ZXXtjsO/yao1FpKChVkWTDjjSPMHrtNzR03pNG5k46nXvXw/MOpTd2IIUaee93TJPQ9uJ+Bl1734Vbq6EjPJkfkRsXND99vw+HwkpmhZsuOGOWVCQpyNXz/RToHyhKcd9Uufv+2oEkcH1LJ8GP32amq9rD5SzdaYSCq8bJXtwx91EGetiPqahM/fxgmYtvHZt0C7HIONjmDkOTHRwNRQhgwc2D/wXbHoaqqChGS2MV68jxdmPLKdnqEOoEElRxEAH2l4U3Pd4os4tHOlOf8itGs4dyrqknKkJul5vrL7Azsa+CTN3OYeF0NPbvqmTjBQiIhmPNjkAVLIyQVNV98mI0kSXz2VYgpr4bQ+DORknriZje1PjUVVXEK83XcfK2VL7/ZTeCAGas4cv+JixibWE53MTAl/4GWkr+Zj3iDDZjN7de79Xq9WK0qpr7v46oLrTxwr0yRewxedS3nXGpg5HFGxo0ykpmu4rOv9zC4r5miQhWXXWgmO1PDhi1RVqwN0rmjnZXLoVeoJbPLkczDE9ETiQrMpuY3nr0H4+w9mODX2flN2qqxmMIbH/q46zE3rz2dyQef+jm4T+KrOTH2HIxyuDLJxi2VdOmkI5EQSBJ07mik+6l1HD9cz20PB7jyHCtvfbS63XEA0GgUCvM0fPZNkJq6JLnZGm68zsD7r21EHbNgMatId6r5fkYe6zZHWbg0TCQqWLVYTwfvqDYbdBlOFcNGVjF71mFypQ5IsoYGapFJ4vgb0+Wbn0IYPSWtsn4lSaIg2ZWzz9jPReebmHRdDQcrl+DwdSUkghyuNLJ+c5x1awXRRAOVLMGImQjhYxp5/TchzaFiE2UUckTL2io5MPus1FNNzZ9O1ybM5EpHmhFCCJIksIeLiG/J5tIbFmGyKBQVqJnyWCaD+6VY6r/+4ODJ5zezZGmSxkYoKoZH7jYx8SxHs+9ht0pU1STJz219C7F1R5K0QE9enrqVdZtiJJUwfm0dacJBh2S3ZgYiSZEAJEKhULuL3i5XNf1KFJwOFTsJ04W+bGM1JaIrTlLrll94aaAOHXq2iBQz0IARD/XUqcr55gM7udktv79aLTF6mJFP2q5hAhD0S2TFu5CJk0PsIi5iCARhAkREqEkS5ejfoJw9dKYPe9mCRbKze5eC1yezcaOgW++Sdh370fhk5usM6K1Hr1cRjSpcdLWHnRvMmP1d0XfaQE5W6t41fWaUtHDHVq95SZKwxnN4cVqQrdvKWbJ0P2azxLVXGnhjusR708OUxPu0YIUC5CmlHEiUM/dnA2UVAdLsZvr2TEOW4ZQLq4jGFC64rpq9BxP4/QpdOmnZsjPOtt1xvvw+wLrVEnnJHqTJxfRGwrWpinnbdiFJsH79egYPHtyuOHTr3pVv1vxAEZ3ZL7bj1pSRLh+ZKNBLBvQcYQ0JkdL83CbWIJMkGYyT51fx4G3OJikUlUritHEWSjvoOPfcrcj1PfDLQcJsS03drY9TW5/kqYftxBOCBR9Wk67kN/tedtLZxzaiIqWDm6d0gN2pxxIiyQ62kkYmPuFGQqJOVU5erwZ+/szJ2DM20RC0YkxrP0Hg34Qhxw1HRH5t+n+DR+bsixsIludzcEMRwbxN/FMvRWtQqNXtRVj83H562zE+YbiJe550Nf0/ElEIhQWP3Wdjyv1+/ux9ExVh6vNW8uDNWk4+MY9Xp3nZuTeOViNRWaWg9eTT2X9qq9eRFLHganAzoI8BRRF4XL52xyGRSPDDNz+iQo0FO5XZS5j2qpUeXfX06Krn8ok2Og+swldnYhClLdYAjaShVPTmELvIyQaNRSY/V4PdKnHxjbWoNZDuVOP2ytz2sJsRI/UcWp5Bhvuo5r0EPtFAHRUMYSyhRj+/L9rKGSe1Htc1G6M0eGWuvdTOFbfW8dxD6U351O59cW5+wM8dd7+N5u9Ox/8Au91OnTuJySjx8jteFnxd0MQI/gtGvYq+PfTE4/88ZROOCJ68L50Hn/Hw+D1O0p1qJp5ppa4+2WrTL92p5tSxZmZ/72fewhBbd8b48dO8pmZI3556Jp5p4aIba7jyZhe52TrOOkPH0AEGhvYz8vMvCdasCiNJgp7dtFw20dbUNPp8ToDsrGPLhzp0HERx7gIW/JJkN5voRn9M0pHfol5UEsRPIx6yGnuQQxHsF0Spwk05c76LcdnE1t973u8RLP7ipmOrkPbx0rMWXnkrwIKlEcaf0Lpk0aLlYe69JY0X3vSwaFmY6a9lt2gWXXK+hZmfxnC7a4hyECEUHIYYo4elcen5UV55p215kmPFf6z4OWfOHACeffZZCgoKmDRpEkOGDOH8888nHo/zySefsHr16v91if8vkJ+fTyIpOH6IsamABakE5S8zh3tus3DmrwfBnRrny4iVMG9eOWPGqnngGTe3X+cgN1tDo1/mwy8aWb0+SprZwKixAajPw9B5P+sW5TadeF6fzMZtMc49w8ymbQ1sWreNzkrvVOHzbzBLNg7V2OkgepDQBsnttJ17b7cxYqie+oYYb02vQ6uFkkIt/oBCICh475VMhp1WSYMv1m5HT4CDB2uwGvSoE62fppIkkWM3425oJBpVMBiab8AmX+3g41l+ZnwRIV+U4iCDniM2Nyt8Atx0fz0fvJLVrPN33hlWxo40ce5VNcz7Io+S7o0Elg3nqfsP8MLL9QwdrKOxUWH9pgRxOcnOXUmuusTEhFMsnL/0yG/zd0TSD1DcsW0dytbQtWsP9h6McuoYC0tXR3j4Ticr1kbR6SSuur2O91/JpmNx6pg+/8bPhMurMeglgkFBbbkRi7s7GYk8GiNpvDh1G9NeSyWnHm+K/v93bNkRo0snLV066ph4bQ0XnZvSCfwLxw81ctWFNq64rY4bL3c0Gw2VJIkn703nrsdcXHvJkXGG3t31/PplHqee72bfb505pNlKFiry8ts/8rp69WrSnDDznXS0WonhQ4xsX21g7nwP6zfWodML5i0KYLWqGdgnleheMtHMxLNMPPlyJZ+8YyZH7kAHurVYdNPlfDbs2oeKKjK0cObJrRdk0p1q8osUFi4Ps2t5S7mHjHQ1Tz9u5tO5EK+GErqyiw1Y0VNADrJIEpA8HFRvp1guIkeXSc+ueubP/4krrrii3bH4t6Bnv55s2rqOebPyW338tLEm3pruIxZTmtbLTiVa6twyJYUqauuS/L5QYQDHNytyOcjEUjeKF17+HUlSWDVPhSGeDRY/ksPF0GGC7l10zQqfR+Phe6ycvGgnamOcPjkKdfUKE09PMmKYh4NlLj6aGSWrugc2TZBL7vIy+/tKNLu7MoBRrFctQK1oObC7/cVPjUZDnb+W/oxEJ+k5FNqFFh2KUKinkgGMavEaFSoklYTFpOLTt3Mwm1TsOxjnhTe99Ooa4c4b07j9ujTWb4myfnMMtQqynTrsvkJkTZTla2IcrlB4/gk1ed6xRwpcQbCIBoaPX82p40xs2SqjVkmEO6zD7ddhkh3U+YN07hnHXh2hwVVLKHM3iiaKKmHA6OqMnXRkkgTkxmNqiLrdbiqrk+i0Eh9Mj5HlHoZKUpNIP8xVf47qPHGvk8dfbCCelLnnNkszA6gBffQ8+JybbbtiZOicaMKt34/Mnk7MmFXFLUc5vAsheOKllLPy0Z1xvV7Fvbc4liCalAABAABJREFUue3het6d4WPR8hDBsJpoTMMj99pJJgVfzQ2w/4BMxGdEi5ZKXYzuXTUcP9RE9y46gkGBQXdsetiBAPw4L4HOXcRJEw/zzouZTL7eglYTZMpUF19+l0rIAQb3MzC4nyHFQPnBheJpXaYgIkIUd5AYPEjDvG+MHH/+AVasTpC/fwhpUgY1gU0sWx1h1LBUgnuoTEEds7VZSDUoVg4eVOhYrOW7GblcenMtVVWbeH9KBrffG8ToKaUgmkmcGIelvYSEHx166urqyM5u2wzg34pkIkhCHeaQvIsOUmqUwC+87GUL2RTQlf6ECFBHSk9YCEGD6QBRZxnFRRKRqMBToyFWb6CH7wQOJxfx0eeNFOSmk5ejwWFX0b0nrN0eZvJkG0tWRjn3DHOL+2VGmpanX/Yy7ZWW1+6+g3GqDurJJY2NW+Jo0dLnpHquuDBCNCb4eOZBavbZyPYMRCWpqOQAKl3smHRei4o6s3WXmrNOM/HNl+UU0oleDGU3GznILrRCixELXemHSbKwS2ygjgqsOLDiQJtZx/FDjaxYG0GWoX9vfbNrOiNdjdESI+Fq6WoOKQZ/KJYgXUnpRvZkMIqQ2ckGLNjZwkpKRS/SyUlNB4gAB9lFBrlISOj+NPdKJAVjz6/CHzRw3S3XtPv4/4Lb7cJRkPptLrvRw661drS2ID7ddvp11rBmY5SCPC3hsMDyD9s9Ka4Hgtw92cZfEsyJhODV97zMXxCnkNbXaEmSkHzpvPCGi6fuTyc9Tc2SlRFeetvD6GFG3B6ZUFgBIXA4JD55K4fla6LMXxRk43qJXrETUkZ6f55eORSRnshhk3YRNTVt65D+HX369eEr5rBDrEOk1/DgNXY++cyNqG6dPbqHTRixUkovDJIxZf5aVscJp27j52/Smo38dumkI7/Uy+b6XfRmaFNROxj2c+qZ65n+gYzVJtijbKWzkFK/8Z9u725qiBFhh/4PiuUeOJMFSEh4qKecPXSjPyrUNFBHkjiFfVz8MS9VFBg1QseM2Q10zz02Q8B/C2677QGuvHQukFrnzr64AWXrIHJIAwliwVx+/8PPySe2nsv//keQOx+WyM0y4/G27l0B4PHJWMwqgiGFx19sYNe+OF066nA1JAk7fQRCuVhx4spZy0/f2Jv2ke++mI2iCOrdMqPPrMbsL2m18AngTro4IukoYba2fy08ePAgMU8cKw5qc5dRWJJkzMgjr1erJVApOMhok0mdRiZV1o0s/j2TzAwHL77lYfP2GN/OyKNjsZZ4XDDn5wAr1kSpqQ1y3Cnl/P7bYWzBYtRoCFsrcEUb6Zjsjg49WpHBb79B3V3JFm7m8bhg6vs+OpVouf26NOYtCHHZLXUkk4JQWBBuMBGX4qxfu4Tjjx/d7jiYTCbiCWPKA2C8tUXhEyA3W83B8gSdO2rZsiPWQp8SYP+hOLnZqYlHv1vLnQ/6eO15B1t3xDj/zNYNLwFGDDHw3ic+3v7Ix6xpOS1irVZLvP5MFmNObsRW15NfvjxMo6YWUzSLkkDvpv1JaFWIiZPW8e47CkZjisAUiR5bbrhs4RqEJkISCRCsZD4aoUWDBkkXIzcPElUKfRKjmxmZFtKJTJHL5h2LWb8lyqC+zcfMA0GFKa+GyIikjOVqqSBqcnH1RbkMH2Tk4hvrGD2soFntCmDZ6ggbNsW55CofF12k5ZdZ+a0ag8oyOMggS0oxqiMixMHAcqpqklx9sZ3pX1QeUxz+Cf8xYaU9e/YwaNCgZvpdf4nt6nQ6rr76atLS0pg1a9Z/6iP/R+Lw4cMYsVBS3HaRsCBPg6w+UgFXoaamBn6aK9OpRMt9T7mZcHk1w06roKRAi91gYOOPxeTXjkarVnPr9SmReo83yeWTa7ni1lq27oyxcm0UAWg1Emm0XrwDSBe5eKhH020HqxdkcvH5FooLtQzuZ2DmmzmMGGLk+Tc8LFgaZvOi1DiO2Sxhtx3b6WYw2EAt/6NJkqxKMvFMCz/+HmrxmEYj0bmDlvm/yRRSSkTXwIQzmyey6zdH6d5Z1+rIg8Ou5uLzrHz9Y5BrLrGyR70Wo7cY294TWP95b9bOy6LOnUCjlUg0mhjU30CXTjq69Q/j1R1u8X716nK8SR8XX9p+gw+AOV99iDNNYs+BOHabmp1748z80s9XPwS49lJ7U+ET4JLzbMyfnc9HU7OprBLkV5+II5FixdpwsmFjipV6901p3HR/PY2NST74rJEzL6tiwuXVnH9NNdfeWcdt1zq46BwLHp/SrPD5FwrztVw20cqXrQg2lxRqSbaSS0iSxItP2xDptZQmB+DTV7Bn94Z2x+H7778nK0PdzJ1Zq5U470wzzz/u4MkH0ojEUjpNf0EIwVNT/Hz+eQKz7MAptew2Qcr9U4eRgdIJGPTqVhfmv5CVrmFIX1ObicRp40woShJJlxq968Ggps2ONPgP+k/awYhxUfr3t4GIc9dNDvbvXd/uOPyb8Pjjj5FICnKy2m6AdO2ko6r2yAlXUyfjsEksWx3h1IuqKNJ0aNXkTCNpyJNLKUh2pzg0iOxEKdneATgPnsDs2Qr9eratL1NUoEXtaOTnOQ48Ppm1vxbwzCMOTh1r5pZrbKxbkkn3seXok3Z++SWZcpO1+FIvVssoyByLx4fL5cIqO5rGOiVU+PH86WjsbPVcdKVv4uO3MrnhCkeTCHvnjjo+fDWLHXvjrN0U5eu5Aa68wMpZp5jZtUvwzecGMgLdcHp7cP3NAZ58Pkied3CLQlmcGBGPha1f9cW+eyz2PWPhYHcaw3EajYcRtgaeeNhE9x4qRk6q4MeftGzf4GTuz1p6XbCJirRV7GAdGq3Mzp072x0Hu92Oogga/TK79sfwFK6iodNCogYPK9ZGgBRj5+kHMnjinnTe+7QRSEmT/LIwxHufNDJmhImb7q1Fq7S9wciId+Dld3zs2X9Ev2/j1hj9eunaHAmafLWD9z9tJBxNjYZ/+1km55xmYeIEK19/mMcT9znRJk3k1Y0i9/A4vnungAkXuTl+iIGyygTyMU43xiJqqsq0SFm1KFE9l1/ro+uww7w3I4hJbWT58pQL6dGQJInLL9ZzQGopvaIIBVf6Ji6cqOP5KTGMthgP35nGOy87CTr3oQiFUKOW2x5sIBhKfdkupWpkY2Ob3zGqaaRL51S8CvK05GRp0BsVrr2lkXh1DnXRBqopQ4uOvoygkFIkJMLhYxv7+7egpqaRpCxw6w6xSSyjTOxhNxvpy3AKpVLMkpUMspt0J+vSNjHh+mo2r8xg3jcZLP45k6ULbQw8LsFW3SL0tZ2Z/3k6x51ayaizKjhpYhUV1Uk2LSzmzhucXD7RyvDTK5k7P0S9O8mWHTGuuNHDb9+aWflLGvc+5qXRn1p7hRAsWBrm7Ek+0usH4MdHQorxyUdWvv8kl3NOs3DROVZ++z6D+59IUOfcgE+4qZIOYLUrx8TyGT36BOYt0jJ6mBG9Jc5W82/ssSwhLDVSSCl9GE5XKVX49IkGVKjpKw2no9SDDHLx+9T0HuJm8uVm7rjCynGjfNx4p5dEIpVrrtkY5c5bjbgcW1vNP8vZS75S2mzdVUlqtOjIpwQNWvz42MwKNosVHGAHdrtAVXgIV9EfWJwx6kUVVXUxkjv6EI0m2y0HdTRstpRh3/rNETbvCvPgMzE2rLIzfZqFXt11vPdJI/G4oH9fDX48bb5P3OpqIX/y9dwAmelqvI1tF4YAjEb4dXGIe590c8F1NSxcGkaSJJIy3HK1g2cezOCOG9KIx+DzbwLkZKmprpXJ0+Y123j/Ba2kI0/pyKED7Xf2LdtfDuoEAW0tt15n44E7HZx7to4G0/4Wz/WJBiKE6ckgDH8ykCVJwilycFYM5/IbfC1eM6C/hiK6NGPzWiQbpf5RXHJ1I1OnJhgkxhLAxyZSph2bWIabWiQkcqw2ao072WT4lXWqBTTSQE+GkCZlYpeclNAVY3qA1144opNotMpIgCT+V/+4NeTm5uLxycz6zs8zr3ip2eXEwpHJQru/Ew89Hmy6Vx2NWd/6Ke2g5Y7r06ipl/noC3+b+8xPvvJzzqlmLryhhtPGmZn3RT5Tn8nk83dzWfFzHsneK9md/jPO/CC2v+UGKpVETpaGe2+1U6bf1Or7R0WYoq5h3p7hY9nqMOGwoHvvrq0+tzWoVCqScoKkxcWU50xYraqWzaosENI/J5yF+RoyMzRs2RFjx544n7+b07S31OkkLj7HxvSpWWRnadi4K4wGDRp0hHT1qK0hNGrIEilijyRJOKsHc9KEBuYtCDaZQG7YEmXcxEqyM9W8/3IWt9/v5b57ZILr+yFvHI5yqBSXW6D35vPLT98dsw56337DCAQVigpav5dccp6N9z/1cdeNdu55wpXyhjgK7gaZm++v5/7JTnbujRGPalj+TS4DRrrYuiOB29P2Wuhyy3Qs1uAPKNisbUvC2NIUHFI6Vm9noi47BcEBzfYnRslMget4LrnGx/1Pu7jtOgcGQ/v1PmOxGKHGMPGQDoHAjI2hnMQQxlJKb5w2PaeeoqPEWNjq+muQTKjri7jw8kaeerGRqpokjX6ZL74JMGR8JQ3lNsrYw0aWUmfaya8/pPYfew4kCJfnMGK8i7nzQ4TDCtW1SR57rpHrro9grxmIUp/Ppo2tJ7rlFQleeduPqiG3eSwaB/P4s34cNhWSdGxF4H/Cf2xVDYfDZGUdKZip1epm7lQqlYqePXuyffv2/9RH/o+EVqtFh54/lrft7LVpWwxtLNWBiIsYddoDWK2CkoYTef7FKO+9lMXjdzsxmVQcP9TI6uVq0qMpTTXJEKGgQM11tzUw+KRqJp5pYe6n+dx5QxoP3u5k6Q8F5OWLfxRtTxBHSavl9RdtLSr8AFdOsvHD/BASqTHR1RuiNHhkJHFsroUXXXwlshSnkYZWHw+LIF26CbqW6qlpxYUXoNYlo/X/2fGStbjdzS+8dZujjDm+7U3w2JEm1m2OIgRkUUg1Zey0LETXdyN3PO2h3wDB7jV5jDlZ5p3pKUe4zz5w0vuMA1Rl/0Gddj91uv1s1S9in7KdhKxl3LhxxxSHbVvXYrNqMJngUHmcJ17ycOu1dhJJOPe0lgmzJEmkOzWcfIKlhYPrX/fE44camTjBwpBTK5Ek+PqDXOZ+ksc7U7IYM9LIi295mXR9DRee3XZCft7pFn5d3LLorCiiVUdAgD499CiGIOnkoFaDv9HV6vNag06nQ/MPRUkAIasor0idCw0emctvdPPjjAw6esbioW1NrXoqmwwT5KCJ+n9wIdyxJ8GK5TI//RZqNWFSqSASaESbB2hSv4dal0Qlwe9zM8jKEVxzSTbxZAalJUG++TGITvu/uk6toaCggHiCNs8nSHXmreY/RzCqUoYKl9xcx6+LQ4wcZMMYaZtZmEYmEZoXWjSSls7yADZub3sNPlyZICdLzaTraxk6QN9iFEalknh/ahrRjAP4fRLllQm0OfXUS4fRmZKAioKi9rOeN27cSNpR7Bs9BvaxFYFAaoV2lxQJrHl+Rg1rabwmSRIP3e7k6VcaWL02yfjz6xl7dh1bv+pDvmcokiShk/RYavuQrMtqWfgUMSo4QH9GYpdSiY9KUpFNMV1DI7EbTDx6dzpX3uxh+CAT06dmNzFpSgq1TH89iwuujKIxh3CkK8fkYllUVIQsS9TWy7z8rJ3Nq9JZvyyD5T/nsGJdhIefc7F6Q4QnX25g47YoK9dGee71Bk65sIqde+MU5msxGSX8IaiOtmQWCSHwSLXUOzZjM6u59aF6Lrulhlnf+fnw88ZmLNK/o7SDFpUKTh9nZtRxLe8pZ51qprRPhLAIIkkSGbGOVG/KY9HyKJGowGprXZ+sLQhApU2i8eWQX3ESXT2nUlR+OrH9pVTVJaitE5x+gZvnXk0lsC53kvdmBPhwRhRFCLaIlbhFLSERoJbD7DAtQmsL8dyTKkwNpfTqnzL4O36okdvvUdhi+B0tOgz7hjJ0jIvX3m2kpEiN13QIRbRcv4QQhNL3ce3lR+4hBXkajAaJaMCAk2y60o9sCjnMfvaKLeTTkSRJ0tNbyvf8L8BdE0WLDotdJseQjhcXRXRuxk5USWpMWKkSh+g6xMfj99ubOUY709T8/EUeztwYB9lJlBi62k5EQxK5ORpefyaraeTuvDOsXHuJjXvulDlpXJwrJ6nZ+0M/CnzHkeMdwIKPi+l/QjVDRrvpN6yBe643k1U5Cj1G6mybOecMM0MHtmwiXTLRTEYXN3vZjCMt2WJq57+CWq3mjrtf4IzLQwhJ4FQ7KQ4OprcYTpwom1hGUKQ2ztUcoogj+rWH2IU5lkVH9ziy/L3JDPakoPZENn7XkQuubGD3vjihsODKi2xccFWYyswV+EQDSZEgIHxsFatIkiCX5pMfilAI4ceElY70IICXngymk9SdnM5+pn0s2LLGya41+XwxW4O+7yaKlG7kSsV0iw/jnlvvOqYYpOKgw9coc82d9cz/MocrLrSg16sY2t/Iuk0xrrnYxsmTKjntFB2+zO2t5it+4SU9L9IkAZDSJwzyzGsejhtk4KpLTXhVta1+vhCCykgdRiOMP8HEtx/nUVMvc/9kJ0/el06XTjpysjRcOcnOyp8L+Xi2n+dea6AoT4/G19Id/S+kybmUH6xodxwsVjOyrCI9U3D95TZmzAqw70CSsPMgZfbleKglIHy4jPs4ZFxLZ3q32jA0Sma8lWYOljc3GSovU5qNzf8FtaTBFiomLZGPTtLRUerBAGkUfRnOAGkU3aUB2HGS7u5Hr+ApdI4NwWyVUWe4CEo+QiKAW3OYiuzFPPK4ioFHMa0WL4ugRntM03L/NiiynhtuDfD2azoy4iUIIagVh9kklrObjZQdUDNobBXTZjRyoCzV8L3lgXqenerl49ez+eJbP5XVSS4618oTL3laXB8//RZk9/445VVJzj7V0mQC+xcyMzTMn51Hv/4SD92RxsU31bJuc8t85tSxZgz2GDvEWmIi9bgQAp9Uh7tgBZ9NT+PhO5zc/oiLeAwKC9s/HZifn09UFUTnDHDGeBOyLAiHm9+P09NUxC2uNgu8DdTSr19qDX7/00YeuLX1hnqfHgZysjTMn53L+DPj1Bp3YonnUFR9EqqoDYUjxUGLZCO9bDQP3Wyn79AGug6t4KzLa5h8tZ050/N48fUAy77NJr9+JBkiH7vkJDfenf5iFA0JH0FfhMWL228MDHDimDORhGD5mkiLx1asjXDnYy5q6xQuu6Uef0DmrMuruer2Wp5/w8MF11Uz6uwKwlHBM695eHSKh+IOAmMwn/QDYzi4oBtT327bnf3N6T7efDYLm0XF/kNx7nrMxZmXVXH6JVU88VJDU6FVCAgJP9UZq8jqGMDVYSE16asJiiNNZLWkwRHPI92pZtuuGFIbZqKtIZlMYrYliUfV9GEYRVJnNJIGSZKwS+kUuUfx2UzA37YEYRZ5UJ/P3DdKGX5qNYNOqmTqtEYijRoCkge/6TDnTVLYsCyD/r1Sa9b+/TKWcCHWvaN5/FYHQ0cEOeXkGPPeLqXIdQJxYtRTyeoVajr39jD2TBer1kWZvzDM4NH1nHZKgt+/dlAhDrJXbEEWqXPJLjlZtVpm4bIwyf+g99t/bOzdZrMRCh0phDgcjhZjC/F4nFjsPzez/z8RJSUlhPGzZoPSqqaSEIKHnwyg8fZiG6tTjDVZQ7gxtRm2uIr5eFY9c3/zI8uCaTP8aFxH9KEIWbnlrgrUNSWccmEtZ57cvLglSRIvPWvltssP0FH0bvH9UqMcteRZEwzq1zoFXJIkhg008MP8EK+828AvCyM8dLuT+55qvYjZFi6//HLeefMxDlvWowse30yzIiYiuHJW89EzduYtDFHcyqa0qiZJTaWEmtTGwCnnMn3mPq6+5MhzDAYJf7DtwpM/oGAyqvjksxhZchEGyYSvYAFL56cKESvWhwmGBO++kkG3EeX89FuQM8ZbmP6WE49XZvnaOjZsjvHlJ1o6RAewO76RiooKSkpK2h0HX2MUlRA8dV8Gtz7kYvZ7OXz3SxCVCv4pL7JZVCgcOTavqpbxY4+8YMWaKO++mMmY4490s7MyNEx5NJO7H69n8/YY55zWNs1frZZQWgndL4tCjBxqJBhS+HiWn/mLQ6jVEkaDxEVnWxFKqjNp1GsoKunR7jhMnjyZcyd8QTCkpESX/wZ3gwxBK0tXNDL2TBc1h3WE3A5iio8GNmP+c0OYL3Vo9rqoiFBNGf0YAYCxvjOPPLOD96dmtPiMH+eHUbnzKfL24KFb9vDJCDezP3I2c89dsiKC54APy6AMrKPAvzmOMAdAyuTdGX72l1sJJXuSlCWuneThpnvj/8hu/jfj4MGDRKIyP/4W4uxTWxbivT4Zf1AhM0PD4coE195Vx5fv59Ktc+qaf/VtPytU0VSlqBXEiaJFiyJk6qkiQCMaNGRTyIZNcRo8cquj72986OOJe9MpKdRw2S21rYq2G40qOneR2LE7TucOOjp3gI8rt2BUQ5QQ197U/jFHSZKISEfur0asyCQ5xG7iRFuYQ4QJMnRA24tDx2It+w8lqa1RU0An/NRioPl4q4SEXphajDRXU0YRpa2OTRslM5WVdg5XBkjPFNw32dHq5z9waxqzvz+MIhS6dm0/ywFAozUw58O0ZkylNIeax+5yMua8KsJRwUXn2FBJUFuf5JeFYX77Mv8oeQ4zN17hYMLl1dQuKyNblACpERtX7mrOOVvDuRMMhCMZzP4+QFVNgg1bY+zcF0ffyijVX9i9L44/oHDZ+W3rFt5wjYEHV1dhiqSO2Rkq5Y8lZdjSI/QfcGymZwoySkJDfqxv0++mltQUUkqB6MRKfsVa24tvXxN8ObMSJIHam0devBi1pMYvvGwjpTMqBBjDZhKHcpFtLrqM3M/MaUd0ps44xcDrryoUxrqAAOvhcXz2fCWfWr2oQio2sYyeYnATkyAuYtSnbWLyLdpm18+aDTFcddBPHt30nbXo6MFAysQeqikjjUwOHDhA//79jyke/wooEmrU6GMWGi1lRKMasmgpCdKJnuxzLuDBv5l2/QWdTmLS2VZ+fr07TrKQkNh3qJErL2nZ9Lv6YhtffuPGv7mEtHhB0+8WJ0ZlsoJkjZHsmgHk/GmSFCfKTtahtwa57pLcFu/3F2680soNG/yEgmqM1mO//x133AgO7UtSHO1PWjLvKBMPOzmikG2soZ8YQZxYE2MvLmIE8DXTR/4LafEidqyt5YrbavlhZupafPQ+OxdfEOfJF7Ywb14SayKbiBSgi+jbbK0UQnCQneSQMv90koVaqFNj8HkNrPshj32Hklx2vZd6l0LvXho+eyeL8y47QPJgMVbJwfbyHSSTyWNiwBYUZLJ+nUL3LsZm00smk4rjhxhxe2W8fpkX3vRgzpTY2riEknhf7JKTpEjiNZbhNu1D74kx6KRyMv80uzx1jJn1vxVhMqlwuZN8P3cHlmpnM0MpgHrLTm69ysiCFXGem+ph1744obDSatPNZlXz8O1OXpnmJSszSbhoM8JTQnqwa4tCS5IEFkv7taDPPPtMXnz+JTRqGHmyG727I9ZIHunIeK37cKVvRK2Bpx+28+a7Giy7WneYBlCHnOw72NDEevMHZDZtgiKp9VzYTjoBfM3+dvTxOMgggA8DJmykkxfox4ALdqHX7+Ln36LcdI2Zay9La9ZA/eanIA11GhRkBh03oN1x+DchEokQbtQyUB5FJQcA2M921Kjpw3GpEXMBgfJGHnlyBR/P9nHi8SbOP9NCPJEyspkx28/Pn+ej0cC0Txo5eVIVI48zYjKqWLg0zJ49CnfebOeH+UFmvdt6sd6ZpibdqaZPDz1zpudyzpU1zJ+d32zs2ueXschO8oZ5EfIK6utTo+jjxmi593YnWRkaSgo1JOKQSKgYPbr9495GoxGLQ8JoUKFSSVx4tpW3P/aRl6Nh49YoxQVaRh5nRCWS7F26k44091mIixhl7EFZn6osVVQn6d6l5STkX+jfS8++g0nefjGD5ctceCvrEQhyKeYQO1GJ1HnsIBOBQn0gSDgg0GAhU5XDoUMuEgnBrK/i5Ae7tcgvtZKODqIr5YFNhEKBdscBYPjwEVhtWoIhhYPliaZr+OsfA/zwS4g3n8tsGsNv8Mjc8aiLXXtjLF8T4fVnMjhtXOoaL69IcM2ddVx+gZHnnltDbt3x5EkllG118/aHfm6+xtp0jQsheOVdLwa9RJdSPQfLE9z5qIsn70tnQB8DO/bEeOY1D+MmVlKUr6WmTqK4z2rmvuFo8pXYvS/OTXeuxbetZ9OkpjaaxoFDZdS7QjjT22cICqnx/3A8gQFnk3Hh0VBJKgoivajkUKu5A4CMjBoNTjmXuMHAmBO1/Pq9nixfZ/xsI8OkwWxSSMopc6oV66J88GkAJB8Z5JAV6tGkhQtwkJ3IJDmOk1ALDfggtj7KeZNWoEVH58iJOP+ShJDALWrYxmr6iuFIkkR1Ndz2kDtlUHsMRnj/hP8Y87OgoIDq6uqm/3ft2pWtW7eyd+9eACorK1m1ahX5+a0H+3+Rwr59+7A6EtTXahh3fiWLlh1hl1VUJbjgmnrKt6ZxiN2U0ps+0jC6icEMUE6kmK64qOGp5/2MOd7Itx/n8cFnjbiVOnaLjZSJ3cRlGbm6AG1akFuua53xePKJJtR5VVSLMmqca6kvWUhd0UJqHOvZxQYyyEVRaKKytwa9XuLbj3PZsTvB6GFGJp2dMr5RWquWtYHFixcSTwhOP0PiUNpSqrOX4UrbQk3WSqQBK/h2to2ifA0ffuZnQJ/mSZk/IHPDPXVIST1+Uh09raQjfDibp15sbIrpGePMzJnb9gL7+Td+stLVHN5jxiCZiIgQ9b4IPUYcpu/oClasjvHkSx4UBU4aZeLOu2OMP7eOz7/x8+uSEG+85+fjT6NEPVa06OgVH8ptN9zR7hgAODMKSMrw/fwQzzyYjlot8dLbXgb307N6Q9usqQV/RLCQSvLiIka1eRsxOcHs7wM0NibZvT/erPB5NB66PR270cisr9puVnz9Y4AThjdPcssqEinZhVPMnHt1NTnZKcONuZ/k8dZzmSxdHSYRk5CFjDcY46ab2h+LtLQ03G6486GWHVpFUbj6VjeBOisN9Rpq13fEV68nqsT+LAALvLjx42WjWEq9qMIj6jkgdrCTdXRnYJMeT5rIYel8E5fdVE95RSoh8AdkXnqzkXvvi5Hp7YNO0pMb6sO+Zfm8+9GR8ycUVrj30Ua0ZbmENgrUDkg7UUdGbkcUBZZsGImsHkytW881EyvpWBShtIOWaKz9if6/CY8//CQ6rYoHn3W3GOENhhTOuqKaYFDh+NOrOPGsWpJRXbOk8+KJJqKZB9p8/zL2IGwN7E7/Fb+mnmwKsJPOIXbhdWm4+KYa9h448rnRqMLL73iJJwQjhhgoyNNyxngL8xa2ZEAD6AwKaBI8/UA6ihCYbTLhAKi1Muece06743DyySfjUlWgCIWkSODDRRGldKIncWJU0XxEUIOW2rq2R3SiUQWiRkZwKjIJEsTZzcZm15UZW6us+yCNOGjZGPgL1nguqzZEyMpUtcnoMhpVFBdoMBslKivbr+Pj8XjIyZTp1U2PEIKPZjVyyoVVnH1lNcNOr+SDV7N47akshvQ3MKifgVgcPnkrp5kuMaSKP5+8lY0vewv1ohJZyLjyVvLrXDvPPeZgUD8Do4YZeWdKFjdd6SAYVLCYJHbti+P1tR7X1z/w0bWTFr2+7cRMr5eQVEfugVpJhyRUqFQqdu9p//i/EAItOgqVloUDSG2+cynGj4d0uZAc1zBy6oeTmeiI+k8t74QqgtWekoQZyCg60I0GavEkPXz+oZNPvg5wxqUpOZTx59dgdB9poqokFRnJIjK9fcmJdSNOnP1sZ4NYwg7zQhiwjDemCW657kjBYMuOGA1ldkL1dry0ZPwX0Zl6KlFQjsnZ9N+CWCwGkkySJDp/Lv7GlFyLaKWzo5G02LVWSgrbboD06qGl0rYWeeBi3KULUFRx1KqW55JGIzHvq3SGXbiftarf2Ck2sFWsYg+b6UwfenMctRxmjVjAerGEtSxChQZzPPsfGZ0mk4RFZSErXkrAf+zstlWrViHCqlTh82/QSQbyKKGWCrToiIoUu99NDVm0zbhPD5biqVcTjaVimkwKNm6Js26dQq/ESLpIfSm0p1OTt5R6y048op4aytjIUrRoyZNKmt7LLqVTpOrApAkWbrjDx3WXaij7aRDymtEs/6g7Z5wdoV9fFTsMS/CIegxqE5FIS8bSP2HQ4NGYjFomtKJR/uDtaVRWy0TCggduc7JhYQEr/rDQd9JW/N0XIPdfwm3P1vLrdxmcNs7Mku8KCAYVzj3VwhP3pjeZoWZmaJj9iQ1X8R+UabbhEakJhr3WxcTTy4kmE5x+koXiQjWbtkZb5IRHY8LJZkoKtXz0eg7bV+VwwWQXtWkbWzwvkObmgkvacNxoBWazGRUSddVasipGkxktxSCZMEtWCoIDyPMMxWxT6N1TizNNRVy0nTcLQ5iMPxs27gaZUybWoaptm5UfJoD6H3hESRLNHnco2axcKfP6C04evtfM59/6WLYmQqNfZv+hOLfd5+XOBxrJ9w798xX/7zf6/xPx9ZdzyIt3QifpSSOLCtUekiToKPVopq1plez0jZ5EQ62ejVtTfgYNHplDh5N0LdWh1UpIksRNVzj4+fN8xo40MbCvns/fzcao1vP6a0kqqpItcoijkZul5qffQ0x+0EU8ITjnympWrjtyLb/zcSNyQwYFhRK//5DBplXpbFqRyUtPO5q8PP6SikgkFHS6touPf4ckSZR26UQ0nsQfkPEHFD74rJHfloQZNcxERrqaBX+EWbMuRlzE2SJWUS+q8AoXZWI321hNV/qheNPZvjuGTpva77SFmrokaQ4VGo3E0CFaCimlkgPUUo6EilyKyaMEPx4OsosSujNUGkdXBuBX/Lz+Tog/VoXRhf9JgzSLWAx69z62wv+BAwdw2DR88GoW199dx4+/BfEHZD74tJEZb2Q30x9Nd6qZ+WY2zjQNX3+Yy6vTGpuOu7hQy9xP8pj6vpeLLoNAlz+oTV9HPApvz/AybmIVz7zawNOvNnDSxCq+/yWIrzFJIKig00nMmZ7LgD4G3vnYx7NTPTxwq5MdS0v47O0crrpST0aOTKej5Oq6ddYx/5sMYgXbkUWqARlWe8nOVGG3qejQqf1xkCQJhzOH9H+QLrSTQVjla/PxWirIJA+PuppzztIx9fk0Tj03Rr1lB9b0GOnufiz7uBsnnxyh7xAfd15noLYypb2viObnTlgECRGgs9TcNE+HnnhEQ5fI8BZauBlSLnYpjcPsRRYyQkjUVeqQE8dWQ/on/MeYnwMGDGDmzJl4vV7S0tI466yzWLt2LY8++igWi4VQKFXEO+ec9m/4/t/i119/Ze7cufh8PgoKCrjyyivp3r17m8/fuXMnM2fOpLKykrS0NCZMmMD48eObPWf16tV8+eWXTYL8F110EUOGDPmPfWeNRkMipsHqiHPrtQ7uedJNepqaSFQQCitcdZGNzZvcdA8Pa+EmaZFsdBQ92Btfx/23pvPMS40IvwMbDkRGDUm1C08kRif/SCKqPTjTWk84VSqJc8/WsHj5Dt5/NZPe3VMb3fWbo9xwTz2JXWmo/Vn8vsTPyWNaJl2yLNiyI8aURzOYPjWbMy+rxh9QyMtWU1lZSVFR+yj98+bNpVd3PfvLEtx7p4X1m0NcfZGabp315GabOVyZ4KwrarjtWge3PFBPQa6Gnl1TnZede+M8dnca198YRcbGoezfcdhVaBB8Nlvh27kRJpxuwGhW2L4nztRpjdxxY/Nu8G9LQvyyIEKjV0WpewRRwtQV/MGbzzk5bawZlUricGWCex7zMOyUak4cbsbp7sUa9ybWr46TLRWQpQykG0b8eNjJekrpTdW+GtxuNxkZbRcQjkZhYSn9u2zh599DPHibk3hcoMjw1P0ZTH6wnm8/ymsh7jx3foDaaol0GvBSS9BUw2MPGBkx2MjKdRFGnFlJv15t64ikO9XYTFpch43MmRvi/AnNf+d6d5L3ZjZiMKRGUHOz1fz+R5ikDHde7+DyyXW8+2Img/sdSYQzMzS8+lQW0aCHn77ciFoXb6YR/F/h5ZdeRoob+G5eiN0Hoxw3SM/iRQr1dRI+fxKDsJBLJg4yqKEcPSZ6ktIrDAgfe9iMQEZB4bBpE6ZYOrlyKR3p0eImHGrU8f33CitXNmDUSyQSEr4GNYZEGqqjekYZ4VLeeq+csaMNzPkxyJwf/XQrNVCpXUmjJCF5jUQ9fbA6Lah1EiIBgWAD11xdwZjhqc+srlXQqh3tjsP/Kf47roflB8rp1EXDsEE6JlxWRZdSHX176Dl0OMHqDTH0NV3IkovRo6VU0hKuDnL6uaubhOdzsjQMGZ5k+Q/b6aD0bPqdZSFzOGsxY4ckufVaPWmODH5dEOHDGetwVA2iJ4OpTOynJO8wt9xfT1IR2Kxq4nHBpLOt3H3TEW2uU8eYmPGlnzPHN2emyrJgy+4wy3/Ow6CX2Lg1RtdOGsaNsjDzSz/hcBi7vW0GytEIh8N066VQVbGaoMeAgwyiRLBix46TII3sEOvJoxgdBhppoGpriFA4rUnv82h88U2IUIOJTSynN0MI4ENtDVJmWIzN2xlD0k6YVNLSKDzYpSMMMg0a4sTQ0Pr9QzJEuPhcGzO+/Ge9JgEM6G3k05lTee6F99oVh4qKCvr30iKE4PZHXBQXaPlhZu6fOsiBZusNwMHyRAuDu7+QlaEhK1OFYtvOrvrN3HWtpdWx9lPGmJn5lZ/unfX076XnwhtqeP2ZrCZ2cTCk8NLbXjLT1Zx1qoUf5gfp3b31tXXWlzF0weym/WxcxJDUCjab+h/1pNqCkbabJk6y2MMm4iLWgrElhCCYtYdFX2Vx3kXlGKpLMUpmnGSxN7yZbsMO88T9Dr6Znoter+LsS1zUHWw59tkgailnH0ZM9JKGIISgWreWE0dHOe5P7WVFEfy6KMxd94fJcR9PHho2s4I0kfk3zUQVOmHASz09erR/IuD/BP8d18KtW7eit0aJN+hppAEpYSCbbOqoJI+SFs/XRG1s2xVqMqf6O1atSmJUG/joXTslhVoWLw/z5Msebrii5Zqk16vo20dDriaD7HgpajTNdMq60Be3qKGKg+TRAx8N1HhDfPujlnsmt77GffpVkILYECzYWdNYdsyMjqeffBpnvO38IZM8drGBXEoo+9NcJk4MK22vuVr0eBpgwhkxNGY/iQRovHnkhTo1Ha+kj7Lk5ww2bvWxeYubSFxm5udhin0tGexJYyOV1QqHlnUgN3rEbd1BFnZXJqsXr0JlbqAuWkksGcRsPrYm6MCBQ1MmVq00ZFQqiecfzkBRBIE/N/WdSnS8N7V5YWXbrhh6nYTFkpJDGHNuNfff1pwx3KeHjm49ZQZf7CIW9ZKRLnHB2XYy0p18+rWfxcvDHNxpQBjDNHhk6t1JMpzqZhMxAJGoQPenBINKJXH/7TbWbWig9nc/ZinFmHdRhSFXRa9evdodB71ejwoN+XJpi7UOwCrScdfZmXRtHfdOtvP61n1kB1tOtslCptxfx0uv6fD4glSXazDU9cHNQQpo+fsKIaiWDlJkzIdW6tZCCDzUU0SXpr9JkoSQ1SSTgm++j1G508Gjt6Qhm72oZC16V0/SScl96THia/C1Ow7/p/jvuB7+MOcHsv9sZFiwEZR89Ob4Vp+rkbRYEplcdE6Q51/3YjKqKK9INJ2Lf0GrlRg++EgOIWvixDxO/NoENXXJJmmIoyHLgh9/C3HOaRZefiKD7EwNZRUJpr7n4/tfgpw02sTWnTGikp8de2JtrnMbtkQJBGU0WoHH48HpbL/Dd1FBb/bu2c51d9Wxa1+COdNz6dPjyP364nNtdB5QQ4dwPxLEqKeaMEEsOCgm1UCNBB2UVdQxcYKVT78OcMvVjhafE40q/LYkzE+/xDFIJjz+OAYqUFDoRK9mTMNO9CRXFLObjfQXI7FINnqKwewKbOCKG2qxxdtukgCoNWp69255jf4T/H4/JqOE1azm6w9z+WiWn6df8XDtpUfc04+GSiVx9cU2Vm2IcsMV9mbHbTKpOPd0C7WuJHEpwqAxgk3boyybW4RaBVt2xpAkiftuSUOrlRh2egWPTnFx900O9HoVazdFWb85yufvHDE/Sneqeer+dOYtDPHYiw28+NhRUlZ6FTdfb2LaY4dxxosIGKtRhOBAWZLCjsemgT5o8CA2/tC2xKRMkoSSpJ4qsqTmhMR6UYVAoEhJksU7uOuWVJ3i4btt/PpHJTdeZeOpKYtJc6gYNtiATgvL11Zw4QQ95eWClcsXYBCpnCOdXMIEKaQTURHmMPsI4UdCRZIEVhytGmsDFIhStugXEEx4yVc6oEPPHu9m1OrWn3+s+I+110866SSmTZuG1Zrq9JeUlPDYY4/Rr18/bDYbvXv35v777/+PLn7/hJUrVzJjxgzOPfdcpkyZQvfu3Xnuuedwu1vX/auvr+f555+ne/fuTJkyhXPOOYePP/6Y1atXNz1n7969TJ06lVGjRvHSSy8xatQoXnvtNfbt2/cf+94mkwk5qsNuU3HtJQ7mTM9DUQQ6LYw8zsBXcwNEQ+qmROHvSCMTo1bDtz+GmP2hCbNJxZDzDvHdN0Y2LM1k9geZ0HclgViUhX+03v0MhRV+XhBmyfd5zTZxg/oZ+OOHAuIl21H8Nu59JNhCG1EIwWNTGrjoXCsqVaqjdsm5Vr75Ofh/sLlTo8hg0EtM/9xP9y467nu6gXOuqmbUWRVcNrmWyuoEh6sSfD8jjztvSKNLJy1XXWTjl1l5RCIgR/R0Ps7Nop+drPsjk3V/ZPHHLxnk5wveeM+Hw6qiwGnmo6lWhp5Yz4tv+njzQx+jz6rk5nvcKPu7YXB3IoCH2uyVzP8mizNOsjQldUUFWr6cnkWGU83nc4LoMaBCYpAYQ5HoikEyNWlt9OY49rMNTVxHfX19u6MgSRKhsCAvW02dK4mrQaZLJy0lhVpuutLBmZdV89PvQXyNMgfK4jw6xc09T7qxORPUavcx8hwXdftzmXx1Gv17G7jl6jR+mZ1Pnavt3yOZFMiaKJdcofyph1LD8jURtu6M8do0LxffWMv017JZOKeAU8aYWLwizL5DcRIJhbEjzWQ6VS0KEX/hsQdsGApqcDhFs+vrv8Ka1WsxYEIlSezbLfHRNA3GvcNJNFroJgbRXxpJjlRErlTMAGkUmeSyh80AWCUHfRmOFzeKwc8LT9ix5gawYG+RiIRFEC/19GU4pa6Tya8cT0ndSfRLjsGGk/0cuamoJDWuKi3Dxnj48E090uGu7F6VgVClcdvkLApzEgQ3JwktlvD/CoFFEFljYM43KS3WUFhhy7Y4ifh/UMykFfx3XQ8NegONfpmtO+MYjSoK8zQcKIvz64IY1qq+FCndMUimpo2pSbKQUX0cN93RSEVVgide9PDHiigoKtaqf6XWsRGXcxPlBb/wxON6vvwgl+OHGunZVc9dt9hY8XsGoZL1JEScfNGJ5csEZ4w3c/dNaXw/I5dfZuVz5SRbs3MmGhOtatG+8KaXcaONvPV+iJPOrcGkU7Nti4pOJVomnGLm008/bXccfv/tO557xMEzUwQ+XGjQUiHtxY+HJHG06LDhwEM9VaRc5DPqB3DOJQ0t9J/Wb4ny4ssxusSG0kHVhd3WxdgdkJGlsGapg4vuL6OxeDVeXPThOA6wgwqxn+SfHWkrDiqk1n9jIQQJZyVXTrIRCinsO9i6dvSe/XHsVhUdirXU1rTf9d5ut1NWkWTNxihqlcTdN6Wh16tYtDzCWac2LxxEIgqx+D+P02akq1n5Ww6nnqLjkvPalvg4fZyZzdtjDOhjYOrTmUy6voZTL6rirCuqufCGGnp11/H0A+mcfIKJP1ZGmhjjR2PnnhjLl9KskHxYtYe3XrFRnK8lHG7/GiBJEjJJfG3oYQP48WBQq9msWoqXI3pfIRGgImMFDz2go3sXPWeeqcUnHbkfdaI3WvRceeERTe86T5Soqfk9KykSlLGHfgxPjeALGUmSyPMM4YO3NAwa6WboiW76DXPz4C02cqtHoZMMqCUNTrJaZX/GiZIk+X9V5+6/61ro9/uJNGrJpgAvblSoKKErNZQ3MRuPRrhRx2PP+1qVVPE1yvz6e5Js70Auu96DPyBz4vEmigo0zJ3fUtfM5U7y4ut+7PF89JKxVQM5iZRRZp5UQg9pIF2Sg5j2iZfa+paj9Ju3R9m2M44aNSpJhQEjwWDbemp/x/r169m9bU8zWZ+/QyAISF52swE3tRwSu4kSpoG2cy+PVMeoURo03nwyy8aQVzWGrHC3puONixiOnAh5OVrOGG/mkXvtPPuwE6NVxkVLBnsoFmPpUhlnpEOLxyRJItvXl0hATaY2HVPCxrp169odA4A5X8/g1ScymPVtsE3pnEa/whfftj3dNOvbQJOkjM2qpmOxhhff8DV7zpqNUUoKtdx/WzqP3Wfn5mtsTcaTl020UV0nExVRFAUWLY/w4LMNnDypirem+5pNiM36zk/xn1IxZ11RzYPPurl4kh5Xxkbq9PvYqltExtCdWB0+ksn2OwIaDKlCT1tjnACmxg5ED5bw8vMSdVRSL5U3i1lSJNjKKlRJA0t+NVCzpiO5tSNJJ5+4iLNHbGmmbSyLJLvZhF1tx28+3MJQSgjBfraRRUEziRhFKEQSCYaNq2fLGgMd6ElWsAe5dSPIdg/BIWWiRYeMjIRE9z7/d93e/7uuh16vr+n616BFpZIw8g+mYQEHaQ41ZRUJ7rnZwbNvNLBpe6zN62brziiy10GQRhrrDDz5QuvN3Ieec3PjlQ6evC+jiVlYUqhl6jOpwtbU93xcdLYNLEFGDzPw8HMNbNkRazJXg1RR8eHn3UgqQU6O5pjXgZ07d2F2d2P1hiiXTbQ2K3z+hf699EQIoZMMFEgdKZG6kiEdKcwlDX5yszSce5qFXxaFWLy8+TRTOKxwxW11vPpUJmNHmjC4OtHDfxIAZqytjlibJAsOMvBQB6TWvI70QPFlUBf2thl7Ly5Om3D6McUAwO/3EQwn+eQrP2aTioI8DRoNbTajAbp20lFZleTsUyz89seR+6gsC7btinGwLMl9k52cMd5Cj656rr6jjlBYcNxAI0MHGNDrU3IDj93lZN6CMMcPTRX+XnzLw6N3p7da6D5trJltu+JEIs3vX0MG6pAtXqoyV9C7n8yh8iSxkIrdu1YdUxyqDlfjUde0Gd9qykkjiyoOslWsplqUUS3K2CpWUcZu1I4G8sZtYsHcjCY5jnSnGgkVb0zRMekcM7tWFTDz7Uw+mJrJliWFrFghOLy8I0MYR39pJH0ZgQYNbqpJkmQH68ihkP7SSPpJIyiiM7pWdJT/glbSkZ+r4fq7woiCAxgkPRo0JBL/mb3yf6z4qdFocDgczfRqunbtyoMPPshrr73Gww8/zIAB/99pl/z000+MGTOGsWP/H/beOjqOq8v6/lU1c4uZzMwY2+HEAYeZ44DDzE+YmZkcTpzEcRgcsmPHzJbZlixZrG41c3fV/f5oW7IiKWPP+8z7fpmZvVbWclrV1dW3b50699x99j6sfScrOzubn3/+udvjf/75Z7Kzs7nwwgspLi7msMMO45BDDuHbb79tP+b7779n2LBhnHTSSRQVFXHSSScxZMgQvv/++3/bdS9evBhFgFYjo9dLLF0VBSSGDDRQUqgjP0eLbIyTEt1PAEmSUFMy19ziRyBxw83w3kt5DOynx2HXcNiBZhb/UET/4THufdzXZWEM8Mo7Pq65xNmtmZHVInPpuQ6ipWsIxCMcd14jtz7g4sffwmn203mN5GRpmH5mx+56SZGOZatiBANiv+j8Y8dOoLFF4cVHcnnyvmze/ijArVdlsPSHUhZ8XcIfX5WwYUE55aU6br7PTb/eeo482MLQgQYSCcEt97WhWj1892k2JUUdyXpBnpZvPs6norfE5Akm4knI9Q8j0GJmxZo4mRkys9/OZ+ncYo6b0YiS2cAGltF/aPcsIkmSePSeDISksJY/6cXAbgOeTtLjIAu/8JCXl7fP45Cfn8/3v4Spqknw8kw/DrtMePfvNqifHq0WnnzZy8nTm5h+XQs//Z5mWd96vR1HQYh3Xszpcj0lhTq0WqnbhQnAVz+mHe7vvtXBql9LuOXKDC6/0c2p57Yxb2Gcmc/lMai/gdr6FDM/CVBapGPd72U8fEc2Z17WxIihPT9s8nO1GIwCWQav19vjcX9Fdm4WcZ0XYyybVMjCCCaTJIEJCxlSV1ObXKkIhRRRkX6Ia9BiwYGa0jLz3RgjR2jYlTePNm0tKZHELZrYoVvJZtMfFFCGpRuNp0KpjDABkqKjqJMQKYalptA/fgC50QHkeUZT3HcMr72TxU+/xLDh7HQOLTpCIZVYTOWk81ppaRUEg/unbbO/+KfGwwkHjiccEZxxop21v5fy6hN59C+3oERM7c6Sf4VZsrJxvczBJ9Uz83kzvVuPwkEG554r8+EXKV56J86A/jJnn9x1AynDqeGeO6x4LVVp459wDuWlOr74LtQjK+mNd8N88W36v131SRYtj3LKRY28/X6I32bl8PPLgwmsGMH6JTY0kUz+WJikMF/Lzp377mYbiQRRFMEjT4Wwk4HW6SGpC9Is7aKEvuRQiAB8uMmnlEKpnAyliLaV/Rhy4C7OndHGbff6OeRYN9PPVSlsnpIuQol8Mq1GbrsDgvE4TofMTVfbMRk09JOGY5HsDGQUavF2lJHzCQz8lQmn1pLTvxW31NDpGoUQNDvWcsG5et76IERjnczZlzXT9pdNL3ebwjX/akUIOP14W6dFwH+EeDzOlh0J3vjAzzWXONtflyS66A//9mcEnVbq8vl7EI6kdbX3sOb/TnZXCMG26gQOu0RejpZ+vfX8+EkRX79XyHcfFnHacWkNKI1G4s1n8ph6ZgOPv+hh564kO3YmuPMRNyee4Se3ZQKQZhi1GLcSd9ZxyjQLbzydi92274v93d+aeqq6tBm1n19XxZw5Jo48NsWgEytx9/4NV8VvFByxglmz9Jx/ZnqheORhepLmjjiskTSYMFPfmOKpVzyMPnwXO7bJ1CZqWCXm0yTSWq3N1FFAObKkIZ9SaklLHEmShEjqyW88EOfWwyioO5y84JBOpjxmbMT+YjSWFAmihDFiwu/v2UH+/xT/1Fio0+kgZSBCiGJ6I4AqNmLGRiVL2SrW0iZaaBH1rBdLSRCnbXMhZ89opcXVMbcqN8c58sQ2HI0jcZDJprU6xh3o4fu5Ed54Kpdb72/j7MubWbY6xqatcR5/LsCBR3nQ1g1oX8R2h1Yaydyr1U6HntwMPede2cyr7/nYVZ++Fx593sO/Hmnj5SeyCWaliyEpsX8F7ztvvou+DKeFnk1xXJpaVCEooJxRTAHATTMhfMREV5peSqRooJqzTjah67MNv9y5OJ8QMZpyF/HsE+m8oMWV4q5H3Rx9VgN2m4y3YDXrtPNpFQ20iWY2ihW0ptwoQXuPzw6TZEFStMRzdlKa6Mcrz722z2MAsHTxzxxzuJlYXOXOR9q6SFHNnRdme3WSRFLw/mddizfzFkX46qcQbd6O+XHJuXZmvgmTp7p45+MgX/0Y4oa7XZx3Ws9axmOG6xkxQsPKX4r57Yti3n42j59mFSHLcM2/0uO4eVuCl9/xYzJKPH1/Nl++U8AJR1n44PMAukw/0YKNnHZOip+/zOWYQxUWLVq0z+Mgy3KarfQ3xXAFBS1a7K4h6IL5VKlbWcUfrBdLWSsWsYzfcJDJCCYzkNEopPP5kPCjx4APF6uYz0axgkqxjPUsJZt8+qXGYkpkUG1ZyjqxmHpRRZXYyErmY8JKsdRZr6+RaoIePZ6thchxKw66Mvw8tGLFQZwoZ5191j6Pw38G/9R4mJWfSbNUC6SfOQZhIsrfbKDY/BQXaMnJ0rByXZzTptloaEzxzGtd1yA//BrmzBktjJkc57wLZEqHBPhtXoKrb/Hg2k34SaUEX3wX5Ptfw1x2Xvds8rtvzEKjlfh8TgKNLsXS1XFCEZW3P/Jz2Kn13PmImw9n+znuvEYmjDai10mMHmbA5/Pt8zh4vV4CLUGa2EVpoZ4zTui6bkkkBMNGqGyVVxPfHftiIoJbNOEVLhIiQX20mSdf9vDAM23YrDKX3dLKsWc3cPdjbq64tYVTL2lixnkOph5i4dlHnESytiNLMjr0FP7F/G1v5FBIKx25olEyo6KQQ1G7VuveSIkkzY6d3Hz7Tfs8BnvwwbtPM6ivjjnfBzn8tHo8XoULz7R3kq76K7ZXJ9uLpHvngHc+2sZhU8z88HER555q5+RjrXz0SgH/ui6D869p7hJrhw0ykIyn19RuT4ot2xM9dh0BDB+c7mDbGzV1STS5Lbz1poH6xhRlxXokbz5Bf2C/in5NjbvQ6lNsYmWXAqhfeGijib4MQ0ZDf0Ygo9n975EM5wD69tMw+/2s9g0ugGRSkIxryCoJ8+JjWZ08Dl58I4SmoS8lUt92WSVZSksglNCbTaykL8Ox77XxbyeDMD13h4WEn5HDddxzUxZLfssi2XcNBsy0tPScg+wP/m1t7/uCt956i8WLFzNz5sz/0s9JpVJUV1dz4okndnp92LBhbN26tdv3bN++nWHDhnV6bcSIEcybN69dhHzbtm0ce2zn3Yjhw4fzww8/9HgtyWSy06SVJAmTydT+77/CarUiEERiCs++5qF6V4qfPyvqNNH+XBbhkhl/UtJ6UBfTCUUoZOcJ3M06RHEzl1/YdSdUliVeejyLw05o4cCjXTx0j5UjDzGTSAg++iLIe58F+PSNnoXqx4008voHPubPLqasWMttD7qZ80OQQyaZ+fjVfOy2zrTkNRtifPdzmKBH1+P37g7VVet48ZEc+vbS4/OrjB1p5LTjuwb2i892MO3cBhYtjzC4v4HfF8Z46IkQkV0lXHOXv0tLOKTNem69KpPDT2hFVnQ4TOuYcZXKjVd1Lko+dp+TnFwfT7yc4oiDek7+hg1Kaw3KaLF1k8zsgQ0njdTsc8s7wOTJk3nlOZmRI2XqG5P8NC9MKCxYUxnjlvvdvP1sh5sypHfojju/kfkLo4wbo+/UeiSEYO68CO/MCuD2pDj2nEZ+/KSwXXcGYPmaKG986OeLtzu0tMaONPLrlwUcdmSY5nn9mTatCqENIiWM1PmTTDgAzrmymZuvyOCcU638uqBn7apYTEWQNpPq1avXPs+Hm2++mZN/W0Se0hsfbrSSFpdoJI+e9ZjyKMZNMwWilEqW4SSbwakxaDfpqNrsRpO1EdvwLayr3EyGUoBFySChKPhoIyyC3RZAs8nHi5tcCgkILxZs7UYf7eMcA3Mkn6BrR5fv55FaaNseZvCUIGGvDhkJi0X5t4g4d4d/cjwsrShBK4xcem46udxaFeeNN5PohKlbw509yLJYKKiI0u/gKL/OXUhSJDnteBtDBxr4dUGEQyd33woKcMLRZu65twUiA5EkQVG+Fp1W4pu5IY7/i0Hcn0uj/PRbFEfrCB66IULK0kZAdhEJ6BgUOSw9L3Z/rWxRQDN1zPl6I2Mnqhx0xMh9/s2HDD2Ay6+bRU7rODKydpDfN45h5QAK6NN+fptw4iSLraxhqJiAUTIT0XnQq0Zqvh3DDpKYsFIoGTrJiBli2QwbGuHAiSbe+sjPpec6kaQOYfGgrYbHHrDR2Cj4aFac9ZUqZaValrauJWbYhiGajZAVUlYXJ5+k472Pk2ibejE0NZbgBg8TDl/H6NEyI4YYWLcxzqr1MRJJlUnjTaytjONwDtjncVBVFatFx6LlMSpK0zHrp9/D/LogwhffhXjqFS/DBxu45mInwZBgygQjdz/exsuPdd4AEkLw4DNt+H3w068RjjzYzJc/hLhyurPbz/1wdpABffRceG0zyZTA5++5UlqYp8Vilpj5iZ8/l0fpXaZn3CgDrQemWLp0EUKRMVpSXHSOgc++UznqrEZeeSyX7Mz0de2r3qVe0oOAtSymvxje3g0SEn52UElJqeCAcSZ+XRjh8APNndr59kZLqwrJzkl6QlE576omSBpI1pYzJNIPvWRAIV0gqmQpegyU7W4FLaCMKjawSaykmN7o0BMhhJ7uN8H2JL2KSKGRtKhCZaO8lN7qYMIE2bJlCxMmTNincdgf/JNjod1uR0LCSTbN1JFHMTkUopCikRpaaUCPER16+jMCg2QkHAryx/cRDlsZwexIkEoKUn4HjraJmKV0rqlBR0nzgdx060J++EbHyKFGvv5aZfMfJtCkkP0FFKeKkJBYzQLyRDHmvzwX/aKNFAmsUkcRIEyQE46wcOu1dub8EOKxF71otTDtCAu3XZOBLEsoBg9xEUubEpn+vg1yb9TXNTKag3GLOpqlneSLzszKqAhTK7ZjMckYspooGtJKsQRsUDC0ZbIhsowS0YccCpGQ8NBCLdvI0WXidMb45etsTjh7DZu2yuQYnYSSUVzhIHPfyWL0MCO1dUkuur6F+27J4sHb0+yeFWti3HK3j00bNhKLQ1+GUY6VHcraHr+HEAJZKzBZFIySGVdT1X7lAYlEjLrGFFMmmPh9UYRJ0yIcOMGE0SQx9/cI40YZ+eb9Ak6a3sSSFVHe+zTAGSfZMBlg7rwoej3Mn1PM3Y+34fEJLjjdztLlKayevujd2Tx/SxNCThEv8mAxd39diiKYtyjGvDnFnXJtjUbiyulOLrulhePOa6CpReGuGzI7bTpOGG3ii5lGTji/kRZXiid3t4GWFSdpa3Pt11gYrXqaQrX0onvJjBbqkJHx4qI3gxnACFw0scu8gmRMx3j1iL0YzVpK6EOmyGUdi8iheLd8whbK6Y8gzXbbc325/uHs5Fey0WHEjBELATzIaFCFiizJKEKhgWpcNBJPxQmyi3Ec2uU7xkQUP20kSaA36fdbCmF/8P+XeLi/sRCgolcRdTvWEXEXYZaslKeGUiNtZjBprVQhBB65iVR2HSoKjaE27n1Kpq5ewRdQWb4qhtel54kXAixcnOS26+wU5ml5/T0/azbEWfVLyV46nxn8tjDCBZd5mf+rBq0thNGicsLRZoYNNHQxu9wDm1UmGlWpbYhz4YUW7r65wzBOCMFTr3j54rswX71XyMnTG+ldrmPV+hiXXjtun+d+ZWUlppCdHECjq+2iOf7My0HefieG2ppPNno2S6tQtBFGjZI56Sg9ra2Cr+YG6GUWvPhIEfVNKfJytFx2Swsfv1rAzl1JbFa5UyHPZJIpKYNkYxIJCXW37rQQ6S0ICbnjeyKIm93tshDpYwRl9GMra1ktFlJGH3QYiRhcuPXVoI+TTCb36/53uVyYja289GgeU46v472X8hgz3EQ4onLS9EbOOaVr67uqpnXjP3gpnxVr4wzok/6ObR6FbVUJHrur6zp9xBAjE0cb+WlehGMO67g3a+tTGINFPPWCD0eGgtORlrbort0ewONVOhn3CiH44PMAP3yay033ujl4spGVaxNYsNPWEkKn0+3zeCiqL21WKqdYrS7AKbLRoceHGw1ahjIBrZSWjzJIRvL3WkMrIsXW7SlGHOBCSWjQ6FOcerKBokJIeu3MuL6rbMNHs2LkJis6rSu8+l1Ecrdx5CEa8gusLFy4irodBnJax6KXDOkiuFC7XWcLIfBmbeDWG9Lj67BrePYJG2de6EGW5X/LWvn/avEzkUh0coT/r0IgEEBV1S56ag6Ho8cdFZ/P1+3xiqIQDAbJyMjA5/PhdDo7HeN0Ov92l+bLL79k9uzZ7f9fUVHB448/Tk5OV6banr+bsSKIMvOTIOvmlXbRzZk83swF0xN88XQDWUrnwk+rfgcaYxyb3cjwIT3fLL3L9ZgtEsZtB3D7FTu53taEqotx7mkWTEaJhqZUuxPZX9HQnEIStIvp331jFqdc1Mhpx9nQ/UVDJRJR+eqHMKceZ+OtdyLk5uZSUNBzYXVvVG1fxRF3p4sUP80Lc+1eTJ+/4pJzHFxwUQSzTkUTzCQjPAbs27Hb4fJbWmhoTqGqMHmciUvPdZCdpWHoID1F+iLsbQOoL/6Vqy/tvoh2zSUO3vjAR3Nrz23irjYFoUioKMSJYuiBzh0hhEYj7/MYABQUFODIkMjN1vLsAzk8/6aP2oYkF17bzDMP5HQqfEJaq2T2WwVMOLqeSSM7gsriFVFuf8hNnwodE0YZcdpltlYlOO3iJkwmmT4VOlaujTF8sIFZrxVgs3ZehOfnaskuSKBrySKjtaNIrMleyfMPCSxmmavuaOXKCxy89La/R6fsWV+HyMvWIktQU1PN4Ycfvk/jsGDBArKkXBLEMGPDLzy4aaKAnjVkNWhoZCeN7KQfwzsxRB3kYHcfxJq2P+gvRmHdXTwooDdxomxgOUPEOAxS50WZhAwIYiLCJmk5w0VXnaFkCxhyNGjRkxLJ9qRaEQqx/K2smFvI2x8HeHdWgNHlejZuTe3XnNgf/JPj4bzf5vDWU+l2mhZXisOPd5MTG0wL9aRECu1fhLIjIkQ9VXg9PuLb9JTmwV33yDzwVJhgOP07yjL8jVdbmkEo0g/ghlgzAie3XJXBdXe5eOFNH5eca0evk3n34wjrN8XQaWWaNNUUhHsjhU0EiFFIRZeCOEC+VEJDdDvrN/p55a0z9vk3Hzp0GPHWLPTCSNaAENVVMqVKHyBdeGi2rycQjWNWnNiEg3ViCXphQMRSpFyCEqw9Fovd/ij3PebjxqtsTL/aw8x34zT74rRp15CZKiFh8HLvQ2G09f3ISJRilTQ0bw1isq9Hm+Xj6RdDOO0yA/pkM+YgF7l1B6V11yQwUEh2cyHbvmvk5++2MIiJZGniqP3X4HInuO1ePxddNmGfxyErK4tdtTIOnY0dO5N8/k2INq/CBy/lk5WpQQjBstUxLry2mRsuy8AfEAwZoOfk6U1cdZGTAX10VNUkefU9PxaTjDPUm+tuaWLB3AzOubKZYw63dDGJ+fKHEJGImn6WSqAoadbogiWRbvUU3/3UTyCokumUsVvl9va3s0/ufNy3P4c46Rgb55xi48wZTei0kJ2djcHQM2t+b+i1BuSkhnIGUskyDCI9v42Y6cswfOG1tLhSnH68jYefbeux+Pnqm1GcieL2xDUlkriDYc45wMbs13IpiA1q/5tG0lJKP/QYqdVWkkiWYcaaNl1gKGERoJEaIoTYyWZGdqPBpgiFRGYdV12u57M5uwi5TMimOOVOhfqtNeiTDgwGw39JPPwnx8KcnBwSJGihnpFM7qRtaCeDbJFPHTsYKU1pf92MlYRIUNh8IFLLXrnZ7n/6aWvX3XK2DuOxZ9ZRU6OiRUOuf1iX4wsM2bRkLMYcKcDkL0EgaKSGEH6MmFgrFqFBSyFlaNHT1JQ2gDjzRBtnnth5gRMIKghVZiPLUdi/559Wo0EhxSB1AsukuTRLdRSpvdGgwy3X45FaMFskzjxVx5P3Z7XnpalUBnc+7OKnjzNIBGKsZ8nu8ctkMONwZS+mtMjKU6/4KCxR+eqjbFrdCs+/GePLj6zsrE0ybpSRWx908+YzeTjtMvc/7ufNdyJEoxIZySJKyaWZOuqpYhBjiIgICqkupg6Qbu/MzE7hD0o4RAqzzbxf4+BwFrBjZxVrK+Ncd6mTD2cHyMzQMHGMkTaPglDhg8/D3H9rFnc+6sZslMl0yigKPHpnVntH1KtP5HL0WY0cc5iZT2fHKVIL0m35ogyf4qKsl55fFkToU9G1c2vhsiiHTjF1SzIAuP7SDE65uJHyEl233RayLPH43dnc/3Rbe7fZ8jWCMy4ct19jEQ3HUWgiWxR0acFtEruwYKMvw1jNAuxkIhA0UI1Rq6dM2x9tsitLyyLZsYlMKibuIsPexPa5SSpZBoBAxSGyyaeEnWymN4NpZCc2nBgkExkih0ZqWMfi9CKfADp0ZJBHFvm4aWI1CygXA3a36wtaqKeeamTSjDqRAL1eT1ZW1j6Pw/7g/y/xcH9jIUBWpoVnH7dx1Y0LyFDzMAWLUYTCDmk9RaIPrXlLOfMMLReea0av0/Ltz3Y+/SrEBy/n8f2vEbYstzOYA/D72lj96y6uXKlF6GLEjHHWLijoYtZ22BQz114Z57FnfBjDOgYOThsJ/Uf+K642BaNFZcO2GM+97uOCM+xkZmiQJIlbrsrknCubeGWmD5tVZlA/PR/ODpKZmbnPcz8/Px9JK1FGX9o8O/nht3B75+XTLwZ4/2UbRf5J7bWAEvoRUNoIhldxzaV2NBqJh+5yMOPmFr77Jcz0s9LvFSJdvB02qPt8ZA+hMIt8drCeZGYd2gwfToeMy6Wi8RaQHRxINKOGCSNlWn/3YpcycNNEJjmECRAhhF1vpM/hG8nP0bFlZ4R37sykoTnFQw/czrffz9unMQAIhUI4rHEiUQMjhhgYMzyd71jMMhed5eDiG1p4+r6cdjaj16dw+0NuTjzaitUi89AzbTz3ULpz4fNvgxx7RM+bDhecYee6u1o7FT8feypEVmg821dtQc1q5MIz7Xz3S7hdUmRvhCMqO3cl2zXmEwnBHY+40Wrg6LMa0cjw+D05vPCQicOO30XC46SwsKuxX0+IhTRk2SRkKcGg1gMJ4EEhRR4lGKR0bSIofF004xWRYj1LKPANItdbku4kFipfPFdPjbYSm1VQXNSV3JWMaTutL3y6ekqmbGfWzOyOmtD1adPLM879k+Lmg9BIWvoznA0sp5he5IgiZEkmKsK0ZVZy4aVqpxrU5HFGLPbUvy03/L9a/Py/jZ5cUPf1+D104b97z38k0n7SSScxbdq0Lp/hcrm61bTxer0kiZJnlzn6UHOXwuceXDHdxrvvb8bZVIBG0pIUCVym7QSttSz+rIAzLvS2t0b3dN2KKvAWL8bjV9AkEjgtgvc+DXDSNCtPv+rlyIO73vxCCN7/NEDvio5EwWaVueoiJ2dd3sSjd2bTt1c6Qdq4Nc4dD7dx5w2ZZGdqmLO7dbSpqanH69obEh07P/WNKey2nhkxGQ4ZW6KAXM+gPW8mqkb54vswj9+VzYC+elRV8PP8CGde1sRrT+ayvSqJiDrQYyQnQ99j8qbXS2RmaFi+Jko8rnYrB/Ds6z4UVy4V5LFLs5kh6gHdjp2LRow6E3V1dZ0kIv4jWK1aDp5k5qd5YR66I5v1m+JEoqJHBluGU0NpgZ6lyxOoatqA6pHnPXz3YWEnZm5jc4oLrmnmX9dncOPdLpIpwetP9dyS77DLBFE6uVcKFGRZZunKOAG3jvMu8ZOSNEw7t4Fv3i8kZy9W6R+LI3z2dRCvX2HSOBNvvfEYxx573D6NwVtvvYJZa8CbcqOgkCRGGf1x04yF7lm5bprpw1Dq2dFta7wkSfQWw2iihr50LPYMkoleYhD1VNGbzsL7LdQjAXXGEIWZWkxNXe+T6AawHQL9RvcisT6GJqnFq2kmmL2JF5+1kp+r487rs6irV5n9dRizWfO394VWq/3bRHBf8E+MhwGfh/zcbOYvinL+pT7CXiNRalBRqWMHFXToYXmFixq20IvB9BPDoQU2fO5h3u9r6T1Ix6dfhZh2hJUJo4w8+bKXm67oqlEE8NnXYQz+QmqkzRC1cPE5Mqo2QdDvwBP3s259G7IsYbEKDj/YxO+Lwpxyto4Vq9bTv6+O6q+VdiH+7pCrluKKruejj95h+vTLejxub7z39vsUigqCpnqOP0ymqTI9FzzmHajFVZibM+ib7OgEEAiaqMUjWslJFdNCHQXdtCapQsVW7KOhQeXSKwNoVD3hMFw+3caAvlEWLdnIzA/CDGg7ABsZ7UUQi2SjInAA1Sziujtb6VNhIOAHtb6iW8OJHKmQNtGCiopdzaG1ppzjz2ri+R0xRo4Zuc/PBIBUXMbuH8z1d64iP1/L28/msWx1jGvubCUQVJEksFhk7nnCjaLAjZc7OfFoK+9/FmDO9yEK8zQ8eFsWZ13kISPUB23Mztsf7CQ3W8OJFzRy3JEWjjncQiQqePXddLvu+FEmrpvh5Of5EYIhlfxcDVfc2soT96SdkiVJIpUSfPJlkI/nBDlwgpGNW+MsXRVjTWWMkUM7b4bFYiovvu3jk1cLyMrUcMpxNp58yUNzc/M+S8MoUgIb+YBI68ohU0a/9ntKbRnCCecs4+cv8thZq/D6uwFmXGDrxDy552E/oZ155O7+zVShspnVJFOCZ1+MMTrVr1uz4TxRQsi5hV2ubTjpYEdYJDt9GYYQguX8ynZRSQUD2zcp4iJKS/YKXnvWztGHm7n1GnjyZQ/xuJZvvpWIqXGCNAP0OCf+p8ZCVVVRUSiiV7f3WLZUwC6xnS1iFeUMxICJAF50piTV8fX0FsM7HZ8SSarZzCBGA+kC6pJlKZJBK4LuDRZUp4vKJbksXBrmm+/X88PPETwtErkUUkpfDJKJuIhRxw58tLFtdpSVq1NUlGu47UZzp/vgtXeD7HIH0GJFK2n3KwYcdORBVH65DRWVTFFAiehNM/UopMhUC2imicG9ZJ59uLPmmlYr8fi9maxY2Yq6cgAlUp/2v9Wxg6QU5clXkpx3mp37b81ML/5U2Lw9wbAJClffkmTDliSKIlizLsntd4XwuQxocZJDBjEibGMdvRmMETMbWUE5A6hkGcPExE4LxLiIES5az1svZHL7Az5qPRu58szL9mscDjz4RJ5+9U5a3SrNrQrnnGLH5VY49XwPmpiV3FQv/kQmllGLZNPy7GN2ph7SNV+RZYmTj7Fw4DEtOBrHdugAiiSB/PXMeiyLS25o4bRptk6tkABrN8Tbc35Is6m+mRvmtTeixJMw9VAdJoNErzItS1dFiUQFQwfoO+WFg/obiO62IPB4FeYtSnHLPaX7PBZNTU1IQiJBnEqWkilyySIfFYVWGjBgoi/D0lI2Im0IWMs2CimnKVSNTc3v0VQ9jxJWLQlg0GqwYKKM/jjJJkmCeqrYzCpGMAmLZEcSEmtYSIUYRA6FFFKODxdxolQwAAE0swsPKUYxhSo2EiZAJbuIEEKLHiMmbDipkAZiVRw8/sgT3HDz9T1+9/8O8XB/YyFAU7OXVneKGZcYeOeTXUyZ5uO8/lp+/r2Jyq07+WFWAUMGdMTJy85P5wFnX97MT7OKcLnamDtzO8WiL9VsIsc3hRB+xp0WQaORmP1dkAVLomhkiWMON3PYFDOXX2BnzvdB8vPgq3cLicVUjji9gbqGZCdptT1YsTZGQZ6G918swmqR+fmPCGfMaOKem7KYMiFdnDvvVBsXX9vGXTdkMH9ZGINe5s033+SWW27pcSz3Rnl5OVFbAEPAQiSm8taHAY47worNKvH2e3GK/ZO7jLtdZOGqKeGbnzycdGzaw+KNp/I48vQGzj89XRDNy0nr6/cu75qPhCMq9bskiiUdKZHEWtLGe2/nMXJounioqoLPv/Jz933zyS1QOPVEI0/9HkIrtGxjPVq0+PDQi4GE81bzwWu5bNmR4L4nI4waZmTEEMFtD67cr1io0WhYvynOuk2J9rHdgzNPtFGYp+XyW1pobEmh0UjYrDIzzrOj00kccXo9kYjKOVc0YTTIbNsqeOZRZ4+fZTRKbN6e4LEX2/hlfoSGZgW7RYN2yBLUNj2SJDHjPAenXNTEoH56+vXuGMN4XOXMy5rYXp3ggmua0WolauuS5GRrWL42xqnHWrn92iyuvauVSFTlmUcd/OuJ7P0ai2RKg9EsyCtI4G9twyl1ZrAKIahmM30Y3On1WrZTRK/0ZszuKSNLMrlqKSTAo1nHi2/5OWSSGVebwuPPBlm4SKGhJUXB7vtbCEEoZwufvJ3dhQw3fLCBW29K8NLdteTEe2OQTPQTw2nJXYI3uRGhyowaqeWpWyyMG9l5TS9JEpIEVVVVPXbO7k8s/G9Z/LTb7ciy3GWXye/39+iu292uVCAQQKPRYLVaezzm784JaZ2mnrSMuhOjzc3NJaWJ4PerlBX3/PM47DIGW4w28zx27VIZPEjDTRca+O4XicJ8HU88ZOecy1uIRtW9qPsdmL8oilBh3ZIcXp7pZ/Z3CkaDhCzBvAVRonHB/U+1cdcNme2U/mRScPfjbhpbUxx7WOei27GHW/jjzzjTzm7GYEgvBO02maceyGTyOHPaUdK4m/L+d+JqeyGe1OLxxtm+M8maDTF+Xxjp9DDbG998n0AX6rgh4iJKZi8Pc2YWtF+/LEscdWhaE3TGzS0E3DockTI8mkZS/4HhTCQsuOWqDM6/poW3nslrZ0UKIfjyhxCz5gTJEL0JFq5Dl5Kpa9tCsdJ/L3fpFJvlFcTVGIW2IhKJxH65lpksWRxzmMy5V7Zw1CEWkqk0w/Pvko1Mu4EWTw53P+Kmqi7Gm0/ndZEkKMzX8tAd2cz5PsSxR1iY80MIr08hw9n12lRVsLNGoYC9El2holr8zLhWwrulmIzQGEZIeiIiyLbKVUw7t4k+vbTkZWvZVp2gT7me6y518vI7PrIyZLwe9z7PB6M+rStmoxC/Zhd9ldG4aMRDK/mipAtDMyzSO4s5yDjoWWbATgY72dzldSfZ1LCl02tu0YwWLRGCPHmflU8+S+BrdBMgrRuUSS5WyYFlHIgk5FfkoZapqKkIRVYTxUXjWFopsbQyfb7sgl5YzPOJRKz7PA77i39yPIxG4IEnfPzxo5ne3oPR7961jIkIa1mEJKCEPkhIVLGJkUzqxLCxS5lY2g5k7apfOeVUiY/nBDj7ZDsHjDXyxgd+ZvxFq6mpJcXDTwVwx+NYRBYFNjs4Whg6UIvPr1JdbUDoVIYN0xKPq7S4FPQ6DXodZFj1zP0OZDRIPa2kSLcDajRQuW7tPv/mtbW1SEgkpCivvR1EDWZhExFMfatxuzQU+8d2igWSJFFIOSHhx4KDnWzCLjI7tZcIIWjMWMFdt1oZM0rHSScmcMUC7FhY0N6qM2lcim+/lLF5uhaKJUkiLzCUbcqfxLeV0iTvpEAIgviwSc4ux2eT3840y4xU8MVXddizEowaNWq/5r4kJ0mRpHpXkifuS8euz78N8vR9ORTmp3/7FleKK29rZfX6GCdd2MgNl2dww2VO9HqJP5dFufK2VoKxFCHbOgqCw5nzfSXXXm7jo1fzmb84yrw/o+j1EvffksWVt7eQUgR3P97GWSfZyHRqWLwiSk6WhuvucvHoC14yMzQkEoJjDjPz86fFXHR9M02tKv1767n8llZOP8HGRWfZsVpkfvkjzHNv+rjt6sx2Zvyp06w8+5oXnU6372OhiyInZHayhd4Mos68hlXJWrLUQiRVpo0WwpVJhk9pxulUefDBBPc+2IzTKZGZrdLiTqLTgyk/Qq2lhURrBn4liIpCP2U0dVR1y1bb89vH/Sb8eNgltqfvwb2KqlVsIJ8yjJipZClCqBgsSQYPhffusTJuZEcR7JarMjnqzHrCrZkUSjlUS5vIycn5L4mH/+RYmEql0Et6ckWaAaIIhVbq8eJCQiKLAnIpImvMVhwWHyvXJhg/Rs/Q3BS/za9je9SL3dcHA0YCeHHRSB+GdGKo1zcmGT5cJSQUVoXnkpEooYx+HfNASi98q2sVnE6JvAKgpYTeUsciSouWEH5yKKAoUYF2q476LQHOXbGRsy7wc9ctDv5YHOXNtxL0Sg2jms2khLJfv/cDD93H6C/HYCVtZJg20hiIIhRqnH+SlTRy01XGHvOj6682c+mV8ymIDElvZFJNlACmNg1//mZg6cIIY8fGOPVkAy++5eOJu9Mb6EOm7OKzFwo58Ix67rgzjtdtoB/DOsW7pEiylj/JIg8zVvQYkI1Rlid+JpdizMIGGW4MOR6+eMPJwH56fp1jZPghtQwcPHC/xuGUU07hhWdvoyBPx8/zI/Qq0/LHHyoV8RE4lY4FLL4ivF4XDzy6liMPNncvMVOsw+sTmIjiFS6iRheNopbHbrRQUarj+YdzOP3SJi4808a0I6wkkuk2zc++CXHwRBOcljbGGntoK3pvMfmpEWjR8cnqJmrlzYTDUXKytDhsMq+958dmlXn2gWzsNg3JpNitlx3hxnvcZOem/SH25/koEORShIdWSuiDHw8SMgMYCUi4LVsRliAkXOwI+xiYnIhFsuNVXSj0rLecIpFu6k0ZGE5HAduAkd4MJkNkU80mhojxtNKAFQeN1NBELVHCVDCAfKmjO6mUPjSJWtazGD1GYoQZzFiC+HcXQ4NkU4AqVLLIY9mi5Yib/nvnhvsbCwEczmxmfhzgqEPNHHGQmRWVYZavh1BIcMQhxm7Xink5Wk6ZZuXLH0Pcfp2TBUu30tIQpsBXxhbWkEcxRrPK0Wc1cOLRVm64LINkUjD72xDPvu7j/Rfzyc3RYjJK7QXPh+/I4vQZTfzwUVGndVNDU4qb7nXxyWsF7YX+E46ycviBZk68oJHP3yrA6dCQl6PF7hA89oKXiRO0JGISbW1t+zz39Xo9J5x2HJ/PeomxwwzU1CU59JR6Jo0zoPOU9hgDHaEK3n6vkZOOTf9msiwxebyRFWtjTBht4rpLndz6gJuPX83vRPgRQnDVTV6s7n4AeHLW8e2HBQzs17EulGWJM0624g2miMY07KhW2MUWVARGTO0bptvkNRzSX+apVzwsWBrj/Rfz2t9vNOz7/Q9p0zOjKZ8Nm33d6rcfONHEgRNNtHmSnDGjmYpSHW99GECng8/fLGD52jhffh/k999UCr2jmfXl6m71UwF+/C2MySizcUuCkkIdn71Z2J7L+fwKh5wUJJWC91/K54Jrm6nZISMUDSoqFnsSISks+LoYg0FGCMjLSTOBP54T4OufQlxxWyvvvZDH8ec3MvfTIpoat+3XWAihEE9I1NQqeNhIjiigkAq0ko6A8OJyrEeTSmAId14ze2jpRCjZGzmihJRxK0cerGfauQ3UbtfjaB5BtsgmwCbaaCGbfMIEmDBB0yOZ7OxTLTzzbB009QagSVMFcpKBA41EkgnmfJjbLelv1boYwSAUFhb+W3LD/5bFT61WS69evVi/fn0nd/n169czduzYbt/Tt29fVq1a1em1devW0atXr3aGXr9+/aisrOy0Q7V+/Xr69ev3b7t2jUaDwZLiqEOtLFkZ56qLuj9u8YoYxx9lwWSS+HB2hIw8PR/PiRONCRqbk8TjKiKl4ezLW5g9M7+TJklza4prbvNywRlWZtzcyoTRJuZ/Wdx+TENTiguuaeTdWT6++C7EhDFGEFC5JU4yJbjzukxeeMvXvpOnKILjz3LTvLKC0lgFsiQjhMCPh8uvWc3cr/R8/EUQrRYaGhooKelZo7ETJANPvNzMuo1xfvioiDNmNHPOKfYurdT1jUm++zFOmcjpaOey7+DJO23darEUFWjJz9VStTgLcpZx1jkSdS16KjfHu3WF27AlTsJr5+d5cS6/wMFZlzeRk6Uhw6Fh49ZEun1LSGSM28jEvkbqGlMkE9XUVO8i4bWhN6jY8yIcPgS++kZBb9G2u1PuK4qK+vLSzNW88EgOZ17WjCwL9DqZFleq3WFwbwgh2Lg1TlIX4NOvAhQUyhTkdX+7jxtp4L4n27j9mgw+/zbIw895eOq+jt0TRRF89WOIF970I2SZuvx5KAEzJtVJXO+jvFDCs3IgucmO1kmzZGOEcjBVW5dz7SVxxo82kputYe78CM+85uODl3I56/IWVPZd5ysrp4xkYi2msgaMrRoaozWU058S+lDJMnJFMXkU7W7Fq8WHi8GMJU6UFD0Xt9Xdrpp/hSRJKEIhIoKkSNHMLuJEGcxYdhiXc9AkLa/PjNBM1W5WnUQ91SREnANzOvTqZFlGY7AQS8GO2q6fb9YaiPWgGfTvwD85Hkoa+OwzldGpCZ2SOKNkZqw4lBX8jhcXMcIUSb06MZL3QCNpyYr1YuTgZtZtTPDZN41MPdjM97+E+OK7IJdf6CDLqeX7X0N89nUYn0sLqoo+y8ONd+k574wOvUh/QOHUS2KcMs3CGSekdyaTScHjL3qo327ArtiQ0dBCPUVUdLkWgGZq0QKiG/ZWT5D1Snpu4aagrS9NwoXfvp2zjtHxyXMFPSa4RVRQTzVDGEelYR5Fjgw0/hwwxEg6mrj1BjNnnZpOfk0ZPnKTOWzYkmDEkPS1bd2RxJLoueXOgp1YRCJqaaYsPAgtehqpISrCDGAUxr02JNLutekkWivp8EcEFptEMBjs0iLXE/x+Pxk5Kdrc2zCrUF6s5Ya7XXz/UVGnXea8HC2fvVnAoafU4w8qhEIqZ17WjKLCsIF63nomD6tF5ojTG2it2YRRVjjvtDQr8pBJZg6Z1FEQGjXUSGmRjhsu7ygATx5v4qKz0lrTmzfCi487OPu0DkbVGSfYiEQFc94pJJFQueOhNoZMaEFJaEkoClMPNzBicMfvn0qJHrs8uoMQgoxMgVfdid0BSvYSlr9fQHamzLLVIWJxhbc/irFmg2BAH4lwWEMwEMfuHoijsRB3UxNq5jZmvmrngHEmvD6F+x73MedTLfZoKVlSPrVi+9+ydRIJKKSCNppx04RNOFFR8ePBgJHh0tD0b0ExTVlL+PYHE2Ul3bNapx1p5bU/8tGgA53yXyaP9E+OhTqdDnZr8YZFgC2sIZ9SejMEgUoL9TSzC20whcEoeOfVDI482MzIw3axel4x8YRg6IT1OCMVWLAzkimdmIhuqYHsbBnfjlzKfL3RosMjNbNK/EG+KEMhRUtrmJETFZyB3hiFFR9teGnGI1rJlNKsnx1soIQ+ZEkdHSQWyY65bQJvv7yU2V83ofgyKG07GIAm6gjh36+x0Gq1FJcasOyq6DQ/W7JWUtE7Tu12I8VFPS9vSgq1ZBkd7IxsJocCYoTpxRDyY6XI8fSYbP3Ky0U/L+PNl+2MHp7O14YO0rGzUc/8P1IIdz4FWNoLn0II3PZNyHmN3HicAaO5le9+SLJzVwP33OCgcksYu72ZEUN89O+ta2dJQXoj+9Jz7Txw/63M+bJ7o5nusHbtWnKztaiqIBJVqWtQkMNOnKmuWv8ZUg67dmayYm280+bDHqypjPPSUw6am2tpdQnGjNJw8KQ8Tp7exBknWhkywMB3HxZy56NuZn4SwGGTcXsUFn1bzPHnN+Fypxh3aAv5beNwiOz2XDCfMrKVIiqbf+PCM2yUlei5/jJYsjLKWZc38/V7hXz+TYhEUjD9umbmflrMRTfUEIlEMJt71ubeGyuWrsCGk3xKiRAiIUUpFOWoKPiMdWh77eDem8yMGmagtj6bR5/z0riuGrNvOHkUU081/RnR7bkbqMaAkQoGdCsdkynlUS02s5W12MmkhTqGMRGAWrZ1KnzuQYFURptooYx+RAmzmoVkkcdgxqBBSxstrGYBFQwk5d2/e2N/8E+Oh1o57Vswf1GUIQMN9C5LO74fONHURQpsbxx1qIXn3/Ry+vE2igq19JngZcH72WQkc9gqrSK4MMFvs4spKuiIH/+6PpN1G+Ocd3UzfSp0XDXdycU3tPD2s3kcONFMRYmO489vZPhgA73KdFRujrN2Q5xP3yjodB5It2FfcaGTDz4Pcs0lTpauinHR2XZ+nh+lpi6FzycoLu65c6g7nHLGySxZ/CIOs5GgS48asvLJRz4KVX2PjGYtesLhzkWkDIeGcCT92rBBBs4+2cbYqXVcdZGD4YMN7KhO8uJrUZTaCkwJB5tZTX6+h4H9ur/e6WfamXpGAykFDjzEwPaFJWSnSqljB2GC6FUzC35Lsqs+yvLfCttzIK9PwWTed1+MPXjg4deZfv5UcrK13HZNRre5y0dfhLhyegYnH2ulqibBS2/7ycnWkuFIt6GrKQUHmWzZlmTF2hhjR3SOlR6vwrOv+3jojkxefCvADx8XdqozOB0aHrgtk4ef85DtMNC4MZM8zxAskg1FpHD7aqjTbMXp0HQhI511ko1HnvOgqCo33ONiwmgjC5dGSSR6NmzqDhpkXC4FVZUZwxRaaWCt5g90xhTjxmh54Aozf/yp8PIbv2BOZGHCShAf0DN7W5Ik1KSOqy92oNXCqytzcJKuuZSKvlSyFK3QIUGX7oC9YTTKaLQCVag0UI1HamZQ02TCTToas5fyyPNerrvUybxFEeIJwdgRRvJz0p1Wfo/23yaH9N+y+Akwbdo0XnzxRXr16kW/fv349ddfcbvdHHHEEQB8/PHHeDwerr76agCOPPJI5s6dy3vvvcdhhx3Gtm3b+P3337nuuuvaz3nMMcdw77338tVXXzF27FhWrFhBZWUlDzzwwL/tug0GAyqCww608M3cEOs2xhk+uPMiWVEET7zspThfg8cnsejbEjIzNGzdEedfj7QxZVoj0dYM+icPp2FBM6Mmb+O0U/X07qXh1/kxFi6OMWqYkfFj9UQTShf2U1GBli9mFjHmyF1YdQZ++z2OrIGyEi0vPpfFwL4GGltSXHuni+cfyuGjz0M0rS4mN967PdBKkoSTLHS7xnP+ZctISnFUFTwezz4XP3WaKJu3xSnI1ZCdpeXZB3M4Y0YTM853cMJUC4oCH80J8uRLPrw+HfnE0AkdKiopk4/xo7pqbezBIZNMLPw5yIvPGZh6qInaOjOX3NjCuy/kd3pYNTSlOOdiH1pXP376dif1uyLcfXsWGQ6JTdsSrK9UCAZUfv+yiF5lHQ/chUujPPRsG0/dJ3P1HW38+HERm7cnmL/QxYQp+y5mvQepVIJP5gSpb0xiMkk0tqSoa0zx0DMeXnw0t8vx730WQGtMcNipYX75Q6W0qOdWSkmS0OslWtwK116cwWvv+7jiVpWbrsigrFjH6Zc2MXaEka/fT+9UNremHRKrarzE4iprlusYkijq9iFbHBvKbXfPZ9TYEKmU4KhDzMx5pwCLWcbVlmJA/yFd39QDFvyxiJxcwWMPWLl0OgyhYxxHiXSA38xqkiRQEYzjkPY2p+1U9riQb6aOHLrqqcREBAl5twZT2tF4j5aU3S5x/mU+NNtGMkTqGP8s8vCJNubO/hULNgYxFoHA328ef/6cxbpN6YfY8EF6DAaZuoYkR803EQn+jUvlvwH/1HgYDiUpSQ3r9nfTSBpKRB9kZFzU49xrwfVXONQcnn1lB6vmFRCLCxYsjXLhmQ5AcP8TbZx2go2ph1iYcZ6DaSf70Tf15bCTdrQ7Yrefx67h2/cLOf78Rk4/Pl0sq65N4g+q6PM8xHQBDK39qGUb2aKgXV9nD1pFAzprFHebRDQU2+dxKC/LZ3HGXHLVYgoCA4kBEVM9WRkGYhENzdpqJCHhVDp/ph4jyd3MlYregs/f0bFxawsOm4YDxuZ0StpsNpnYjkx21DS2Fz8ddhlV3/N1VrOJQqmc8nCH3EguRUREkI0sZ6SYjLzb/bGVevrtXmAGhY8+vWU2Vqls3ryZiRMn7tM4rF+/nmlHWvnmxyAjhxqY+UmAM0/qqjUNaYbtZec5+ObnMNdemsG1l3Zlr551kpXnX69lysju2VCxmMrm7UmeeaBrK012lobbr83g1psUHnxAYdDAGKGw4J1ZAXbWJpAkicUrIsx8P8aKuXkMCA5oF5nf/kMLB29cz89fZ1GQp2XW10Hi8f1gv0oSqaRKXoGEwyEzd1YhDnt6nA+caOKGu1sZMdTAR692sHiDIZXzL6+mYZGGwng5qbYiLr7iD5bO05Ph1PD8o1nMntNEQTQtj+AgI61JSNfnS0SESBAniI8YUcZxGFFCSEj0Yzg72UKlWEYxvTBjJamJY7P2XOzPdMqkSBAzukjGpP8yFjz8c2MhgD1TS6N7J220MITxne71MvqRLfKp3LqUIybrmXqIhS++CzJsoB5ZTm8IZDhlUpFU2uhnr/meEDHqjBvo5RqBU+loAbYKJzJaYoSRkXEo+fT3j2rXv3WSTYnoTSVLMQgTRkxECHUqfO6BJEmUxIexo2oDQ6XxaWkiEcaA6W9dX7tDPB5Hp9G0a5YpIkUdVRT1aaPZozJ8AqxaJxg/qvtN5iXLExhDJQwnh7UsppheFErlncdayqB/ZBLTL1nMwMFRvvggg8wMDdVlW3A3yOjxUb4XS8blqOS0S33ccm0OS1bGCEVUzjzJSuXmBPc94cHn0vLVLEcnhtTemDDGyOsf1O/XOHz+2dv07aXDZpFZuCzKuGFmGn4t7/E56AxV8MHH67sUPwNBhXmLItx+bVGXTZgZ5zv46IsgV1zoRKuVqNySYPI4E6vWx0kkBB6fyhP3ZHP46fWIcEa68PkXaCUtxYlBHHT8WiYfoOODl/KZOMbEEQeaef19Py+8EuGcMxzM+TFAQ1OCc06W+OWXuZxwwkn7NA47tlajw4AGDTkUsE1ehVYxo8OAKsIc2UvD+NFGCvK0lBbrmDLLxF0P+fjpnSoyI73ZwppOBfw9qBdV6DCQJIH9b4xMnWQjEO0MUgmJVuo7GYn8FQWU4aGVEH4GMLLTZ5uxkieKWc0CNHX/dRvj8M+Nh36/n1hEQySq8M2PUUwGmTXzi5j1VZBorGfJt2hMRa+TcLlTyJLg3ludTPqhisKmgwhkVXLhGfYuBUtIt+xmZ2o4ZJKJAX31vPBwLrc95CYUUrFZJVpdKSo3SZQUarHbZG64LKNTu/PeOPxAE1fe5uLCkMrsb0P8+EkRv/8ZxeNVkXQKkVDzfo3Fxx++is+tY92qQZSo6dibK8JUsYESenf7Hp/cwtSJnYvE3/wcpqJUx6atcX6ZH+WV93y88FA28xbHeH9WiG3bVeRQBgl2IVFPOQPoVdRzcd5gkPEHVbQaWLVRR2mqgM2sojdDcOx2/o6JKNu2rOWY01v4/tM8NBqJB5/xcPGMR/drDAAGDhyILGuQJMGN97h5+v7sTvFs+ZoYP/4e4dsP0uu9+YujrFqlMnS8C1QNje4Y6h4R17Cdux9rY8IoA+eeZsdskvlpXpj3Pw2Qky3T5hWce2r3BKtpR1p4+jUvNWvN9It1EDc0kpa8ZB9MipMZ161n1szOxAJJkhg2yICiCFatjxOJqlTVJFCUfe8ShbQmdma8hBbqkJDIl0rIV0uIhEPUranhlqujBIIalESKCEGsOBnIaDayvMd1shACSZtCkiQuOcfBCy/XodanN4R0kp4hYjzVbEoXUZdGge5Z3hu2xPGH4zSwkDgxRqcOwyAZUYWKz63j3XeTfPdzPeedZsduk7j1ATfrNsRQUhKgobW19X81P/8OBxxwAMFgkC+++AKv10tJSQl33HFHux6A1+vF7Xa3H5+bm8sdd9zBe++9x9y5c8nIyGD69OmdHEf79+/P9ddfz6xZs/j000/Jz8/n+uuvp2/fvv/Wa0/EYc26BNde4uScK5q44kInF55px2ySWL4mzo33uGhuVjEZJGbtdmVftzHOrQ+4eerebM44L0Cv5CRkSUYfL0OtKeGrp1pJEqdJv43PP87koEkWLrimmUfv7H53xWHXMH6khS1fDaePlIsQAl99C4cft4YJYwxUlGvSbegH1RL1GegVmdBtwmWR7Kxbp2HSYTLRqAabrXsaeXdQhURJoZ6i3a2MOVkarr/Myesf+HjsBQ8lhVqOP8rKql+LeeVdP29+8DN5mQYcFi3J+ijPvpbkrhszu2XUbN6aIrMgwdRDnQCUleh4+bFcrr2zFatFprxUy4pVSXZs0aBpqcBLIwMCE/EvTHLZhh2ohjBywkxCq/LdN1mdCp8AUyakjZW+/CHMhWfa+fLHEA6bBiEJBK37PAawm8W5cSWnHm+hZleKmc/lkZutZU1ljOnXtXDqxY08cGsWg/obaHGlePpVLzV1SVb8XIpOJ3HoKXW0uhUURXQbqH1+BVmCT+YEeeuZPJpdCqVFWh593sOCpVHuujGTC07vCGT5uVqeuCeHR57zYLfJ7Fhu6rGYa5BM5Gbo+eb9zvNs5doYVotMadm+7wS7W9wcd4SWd96P00ftXECWpXRxMp9S1oiFCDoCuCRJFIkKtrKW/mJEp/cFhY96qhjDIV3GvIqN9GZQF70URSg0hz0Y3NkMkroWBpxSFlbhoJCKdqZAc6PEqEltGCK5CAFxSysnn6DH7VFIteajSvu3+Ntf/FPjYSIqYe3hIQpp5uFW1qBDT4xIjwuUOBEmTzBwwoWNDOyrJ9OpYWtVAkmCnz8vJncv/bEzz9Az65Nqbrna2e25jEaZsSOMrFwXZ/HyKMvWxLjxMidTDzazujLOgsXbCK/VsNb7J5lWA2aNEdVvJyiCBPBSnJ1EFVq2V+3Y53EYOGgUkvIxGYH+IEE5A9iWrOPTr4MMOjLGuadbiEYF77xfTVOVnTzPaGRJ3s3CM7GR5eT49OTnaKgo7boplEoJWlsFWkuEnL2Y9UMH6sHuwtvWSiO1uwupgizyyKMYD62MFYd0OZ9ZspEvSmihgQJKaRa70GPEIBnTz5KsDWTkpMhok/dLy0in0+H1KZSXarj8QgePveDh3pt7ZqYOHWTgjyXRHv8+ZYKJr38KkUx1X2xbXRlnyoSe22enHWHldlMrWY0TOXP6IkaPSb9us2kQquCme924NxbRKzm008ZgFvmEa81ccvUKnn7EzvufBhDsX4IbCWsY3F9Lbo62vfAJ8OHsAHWNCs8+2Dk22awyn7+bxegDt6LuLEYr6bC4+/Hme7XcfE2axZydoUMTTJ+rhPRuvl4Y283gIC0ps4GlABRSTpQwu9hGhTSw/ZheDMQrXGxhDQ4y0QS0zP09ylmndL8hOXtOgkZ2oVHjaNH1qOn078A/NRZCukuhXt5Bqdq/y8YKpPMth8jiw4/a+OmXFpJeG1o1nwOW+Bg2UsWg0yFhYC2LyBPF6DHglVoxlzWRGTbhbMtvP1dUhNlBJcOZiBYda/izvcV8b2gkLX3EUOrYQTG9/jZemyQLKdHRhdFEbVoOQ+vu8T3dISMjg3BMRcKLRmjZxEqskpUhg3TkZmu49epMjj6rgQvPsGM2d2brRaMqr70VJTdRgkbSgBAU9VAgMEs2DIqd1Pp+DByznKz8GN99VMTUE73EPCL9fiApElhKW8lwGhlxgBt9IB8SBlKOFkr7xhk0QMfvTUlq6pI9Fj937EySTO5f0T8eC5BpkTnvNDu/LoxgtWiQ/yaOyGj4eX6EZ1+HFpeC0y4zZKCBp1/x8Mid2d3myodPMXPjvS5GDYtx830u7DaJKRNMPHBbFlt3JJl8fB1HHGhGliQciZ4Za5lqAVklW8nNhnOvbOajVws4/3Q7446sx91goXaXynWXOrngmlaeuT+XLU37nien1CRGzLhoopEa+ijDyaEoPVcTUPWdlyPWr2TuV5ntha17b3Pw5dc1KJFytDJsVddiFGZyKUJFpY0mbGRQzgC2sgYVFU0PY5sigYtGBjEWO2lTFwUFLT0zELVoiRNFILoUXQH0koFi0Yva+LZ9Hof/DP6p8bBv/3FsXDufTZUSesnIoHES3/8S4c2ZMWzOFKdO636tOfNjP8MHG3j5HT9I6bWu2ZGkpm09FmeKk4+1Eo2qzJ0Xwd2mMnSwnnEjDUiSxNkn29i8PU1g6FOh44SpVm570IWnVUtpajjbfOtpaohhtKRYtipGq1thxnn2Lgy/QFAlElU57ZImHrojC71eQqeFgX0NrFwbo7Gxbr/GYsH8P9HW98Wpdmw6mSQLQkBAeLsYgKlCIZi7mWsv74jVi5dHaWxKctdjbqKxtCeI1Shx3qUBCuVS9KFcConRQh0KCuM4CIDqXet6vK5IRMVklCgu0JHa0JvtrGcI4ztpVhslE0PFBNat+IMTL2igqFBHKDGJo4/eNy+IvRGLxTAaYcFXJXw0J8jUMxoYO8JIYb6GBUujNLeoyIqBQ6e5GTZU5pPPEvRNjKVQSueQuSJJg2ETm+RlVLiGEchdQZtP4bYH3WRnajhgnIl/XZfJ+s0JGhpTHDql+87FPaSbklj3xA27mk3lWhl/QOmUuwHE4gKdDi4800o0Au99FmTI8IP2axwsDjPm1nQXmodWskjPC7NkJRUoYjvrKaKCCkahotJIDWtYiITc44a3T27l8EPTsVOnk7DaVNawkDLRn2wpH71kYAAjiYkI1Q3z+P3PKIdO7jw+qiq4+U4/tOWTws1gxmKQjASFL627azdywQUa7rix4/PPO83BirVRTr+kGQ06Pv74Y2666ab9Go/u8H9U/Dz33HP363hF6dkt+78CU6dOZerUqd3+7aqrrury2qBBg3j88cf/9pwTJkzoFOT/3bDb7STjej76IsiCZWFmv13AirVxTr+0iZpahVhQS6q1gARxthpDrN8UZ9ggA/96JK3N8csfUTRtRcSIYBRmZElGlmSySCe1moSOy25azQ1XpvD6lHaNtO4wtL+BLWm1G/y0Uc1W8v0DaP0tm3oSBHXbyCjzEVM1XVyX94ZVtuLxRUgkBRZLzw5qf8XwEVOIeT9n8bI4R5/ipr7KgBK0Ujo6yKpfitqDym8LIyxbFWPJ98Xt2iqplODFt3xcdXsrrzye2ykAKYrgky/9nHSUs9Pn9eut54uZhTQ0pWhsSfHhJy6sLYNRSBIhtHuxYcTsG5k+j0gRHz6fXmXdJ/snHm3l4ed2UVSgZcRgA0tXJNBqFbwe3z6PAcDXX3/JkQfpWb46zvwvi9u/y8ihRtb+XsZHX/g59pxGzGYJhz3tGOhuU1i6KkZtfZKW1hTjRpp4d1aAi8/peq1PvOzFapUY3M9AVqaGkiINRoPES4/mMO28Js47tXszoWsucXLGjCb0Fi300KUohEDSdE7oFUVw31NtxOKCktLuW4O7g8VuYMpkiTffTJIp9czqNWNDT2eWUb5UmnaC5lcyRR4GTPhoJarxISsmqtlIkeiFETNBfNSwhRgRrDi7fJ/tuuUk1CRO1U6KDif3vZFJHi2Zq4joTWiSZvxtKQaGjuzQxfMJvn5zG61SPQma0Or2r/Dxn8E/MR4KTYqwCPS4oI4QSrdYks8WVpPbg9FQvWY7397moDA/i/ue9KDXwzP355Cf2zVunX2aiY+/cJGf25UpuAfFRVrm/Rlh564kl53v4I6H2zh0spmB/fQIYEdNgCMnGrnqYi1ms8oX3zTy5VdJCptGk5BWoTFECIf3vZ1t9OhxSJKMiY42QL1W5qE7shg/qiPBOOdUGx9+FuKJB1aR3zaGOrajQccARhH1uHjmlTruvMkJpFmNX/0UpromybYdSeS2QpTsJiaP72A5SpLEkCEy82qq6S2GYpIsqELFRSOrWECB1DOzJY8S1rKIZlGLebfTblgEcTnXU1ARZO0GhZpdSfr377/P4zBo0CCuXRThqIPNHDTRxCU3JNm6I8HEMd0noduqEphMPTNn2rwqVovEomUxUinRzpLcAyH4WzdXWQYNOiySjfpECrtNz61XZ1JRqiMQVJh0pIuixKCeNwZXaZhxSws2q0worP6HJjmdPluroaklxSF7md7d9aCfz+bE+OTd7ueuVitxxml6nnriD3RCjyFh4qvvox3FzxxI1MbRSwb0koEhYhzbqUQRChasBPDuli6QGMUUdJIeIQS1bGWt+JMcitBhwEMLMcKMYFK64BVN8sjTv3HcUWasls7FqLUb4myt1JMnZeLTVSESZiKRyH+ZwzH8M2MhgM8fprzYTOau/B6PyaWI7TE3ebsO68jLIlA910W9ZgUjqaCICtw0ESWCNq+Zxx60cfeMzgueOnbQmyHoJD0JEcOAsb3Y91dYJQdREUaLjiQ9t+ipQkXZLUHjEa00U0c+ghFjh/X4nu6QSCSIhXT42UkLdQxiDAHZxdoNTfzwSRF6vcQ9N2Vy2qVNPHhbFqOGpQvFazfEufpmP+aGYe3fRYv2b/NXI2Z06ClNDqGqrpJLrm3jvLPMvPWyTFgEsEh2PHITw3vDK0+aOjkr09oXb6uXXWXLOewQLS+/4+Pow7o3En3pLT/FJV1N6f4Ow4ZPJOmv5Pc/I0wZb6RfX5lkZh14uy5eAeq1W8hypDDoJc4/zUaLW+G51700tKTYXp2Oo/G4ytdzw+yoTpKVqWH8KAPrN8WZ832I91/Kp6K0I99xexQO2r3Rv2RVDEmbgh6WeQopLEaJJ+/JYsRhu3C3pcjM0CCnjAxlPAsXLeJfN9nIfl/LM6/7uObGwd2fqBuoskIADxFClNOPXKlzHmCXMpB3jeO6W1cx+4N0XNHpJCr6KGxL/YYxFcHr1iEhoUGDHgNDGN/O1BcIWqijkPIuny2EIKhrZWBqFFnkoYp0UWAPs9NO97HYTRNumrstNOxBLsU0yDv3eRz+s/gnxsOjjz6GF559CONu9vnm7Rt4+GYHWaGxtGSt44NPQ5x3Rud1wqLlUb78UuHdN1JgjDFyTHqyRtUotz7iZ/EKA+9+HObrrxR0baVIcTOqsxVdrosP3nQSi6u8N8vPD7+GaXGljXMuPjuDr54rJ5RTwwWnW7j9mkycDg2KIvjulzCnXtzEJ68VdJJre/PDAGajxIuP5FJUoCUaVdmyLYWa0oAAl2v/CDKuxgj9E8O75Bn9GcEGlpEl8imiAg1aPLRSo13PTRfoyM7U4PEqvPaej9/+jLLsp1LsNg2hsMp9T7bx8UcqQyIHo5P0e8lYlFAtNtFIDSVSH/xembUb4u3dQnvjvc8CHHmwmeWrkiREAhsZ3Zr1SZJESWIwHvcq+gw+l3tv/dd+d0cCfPnl58w4147RKHPx2Q7OP83OK+/6eGdWgLDXgMXTF2e0DB0aZq1bwBAO7KR5rZV0lCWGs1lejle4cGwaxTeNK7n2alO7QeqqdTG8PoUBffVs2ZFkwujuc8+aWpWKv1mnGmIZ7NgZY/Twzjqx26sT9CrT8cFnIeIJwR3XZjDzs5b9GocJB03it8/nY8oKEdCux9oyGYNkQhEK21jHcA5I/6a7UU5/MkUOlSynms3IQu5E+vEKF9WG1cy9PV1EFUKQiOoYyWQqWY5eGNoL7EkS+Nq0zLgywPSLolw13YHToWHVuhg33dPGlo0SOGspyITW6CJ2uExYUllUMBCKV3YqfO7B2BEmzj7FxusvSftsCPofoWf77H2Aw+HYr/8yMzP/S3f0/ztAq9WiIV18+mJmIQP6GjhooonqLXqyqw6nj+toBkijGSYdgLPqIA6Z6ueWe92Ul2jZtC3Bs697KRlXT/m0lbh7/0aLYx2q6MhGLNgZP8yCEIKmlhQ7dvacqK5ak8KEhbiIUs0mhjOJIqkCs2TDKWUxMDURza4BhGIpFNGzYLgwRmhxpQgExX5pXZ53/lWs2WRlwZ8KgcVjKGydjNaY4tG7O7Q8hEjr7X30Sn4n90itVuKGyzOQ5DTVfQ/icZXp17Vw8CQj3mD3372oQMvwQQZMkpV8qYQiqRcmLO3fMSJC1IqtVLGJvJ7zFrRaiawMDQcdYOKzr4PYbPDiYzko6v7t7v/2y+ekUoI7rs3s9oFwzikOLj3XzrWXOLnhsgwamhRys7Tc9qALIQRP3puDP6TwxMseDj25nrc+9JNMCrZXJzj/6ma+/yXElPFmbrnKySvv+HjpbT+zvwtxxOkN6HVSj1p0NquMTidhz4mSFN2PZT3bialRXprpo7k1xfzFEY47r5E2r0LvMj1ut3efx6Ffv95sq0oga9J6IT1B1UVRHC2dGCZCCJAEJluCI89pov8R2ykZ5sHhhKGMJ4dCatlKJUtppYG+DKMfw1nNH+wUW/CIVupEFcs1cxH6GMWJwWjQsoHl7BCVndo0g2XV9J7q453X81ix2MaHn6tMnWZCHFSP8agQ5iOSmEdIFGn6oyZ0RAihN/Z8//xPhs0OHuv2bttghRA0U0suxRgkIzacVItNnY4VQlAtNmPAwM13+YnFBEUFWgb2NXRb+ITdxS5FQ+XmnmPj2so4S1bGOOMEG0+94uWr9wq547pMTjzaSs2uJE/dn81nb+dz0AFmxo4w8tg9mfz6bSbBwtWoSQ02m4T4m5j5V2RnZyMktV0bzye1cvxxuk6Fzz0493QreX18rGYhmeSRJI5FspEVq+CTmUauv9PNrC8DTDu3EX9A4dApJo442IS+opacokQndvjaDXHWLDIzWIzHJKUX7bIkkycVk0MhsuiZ2SKjISmHiWsDxCxNbLb/Qn3OQoZPDvLEA5mcf5qdYEDDoEGD9nkcbDYbOk160S1JEnk5Mi/P9KMo3c+Ptz4KsHlbz7/jKzN9JBJw8CQTN9zj6jLPCvM1fPNTz/qTP/waQR/MxSu1cMjBel59Iq+9OGC3aTDqtRgkI3ERwy88xERnF219wkEkovLVuwUYDBCJdO+y3R30OiPJpGDJyvTzbdHyKF9+YsQgLJQV9/y7DOinpUhTzAhpEsX0onqTkedfCwJwyXQDNdKm9mMNkokh0jgGMRoLDqKEyKOEQsrbk2dJkiiXBjCE8WjQUs0GjJgYIU1unzNaSUeoNpeJR7bw2dchwhGVVneKx54NcOa5QXJbx5EriomF9SgoZGb23GL6PxVerxebDbIyZdSeKkxAihSF9OpS0HOoORSp/aiWK9FKOvKlUkqktONqLCZA0/mcYYLtrYkC/tbEbQ+Mkpk4EVI9xLZW6lFQWCcW00wdeRTTKFUTj+6fptmc2V+SFS8kRQIDZkySBZ1iYsc2icOmtTFlqout2xWevCeb6de4GD7BxYiJbi44U0ZaNwFHqqN4rKL2eL0AUSLoMZBLEUYsVK6VWb46gT7TTzXp543QJFn4p0rBHkmAvWAjA21zL2rrVA4YY+KOh90kEh1xJhJRufAqNx6PoF+/Xvs1Diefci7f/hxmyaoY0460Mvu7MNZiDyHRtZPEJ9rI6tfKwm9KuHK6k0H9DRwyyczX7xdxw4wMZn4S4PEXPRxzdjo/O3SKiaxMmRvudjFxjJHH787uVPgEeP19H/fdki4unzDVStDSM2PNZ6nhwnONaDQSh0028dr7fhYuiyIkFbNkxRjL5s9lMXqX64hEVYYOHbrP45BKKMSIICOTT/cFZKvkYPNGidheLdGqpDBxssCk1XHsUVpSpOUT7GS2b2oLBHmGDGqkzYT/Mq4B4WWV9DuKImgUu3CJRiQkBjKaRmpooY646CobExdRWqhnDAeTJEGLqO82pxWoFBT3vNHxPxl1dXXEgyYkIIAHEbIihx1ISOS2jeL+J32cclEjH3we4PNvg5x4dhuXXaJQ4TqMMdKh9IqNYfkSmR9/DTF+tJHpZ9rJzzLw6UwLRY2HkpfoS65URL5/JNZtUzjlbB9vvB/g0zcL+XV2MZV/lDP9LDvvfuonJIIce0KKx+7KwelIF7M0GokTjrLy2F3Z3P5wB3N22eoYK9fFeO+lDom1F972oYQtSE1lRHwGVHU/iWJC1+3GlF4yMILJ+HCxgeWsYzF+2rCmcvjs2yCHnlLPyRc18tUPIaYdbm5nqFotMlp0FIaHdSqS7UEFA2mlAVWo6L3FXH5LC/MXR9rzp2RS8M4sP/MXRxncX0+f3hpChmZsf9MVYMOJSa+jtnrVf6rwCdDYUMWYvTQ6dTqJ6y7NQKcayW6YSHasD1pJR5woJqydCp97o1wZTIu+ik1iNXGPlbc/DJLa3R00cqiB5WtinHCUhY+/CLS/vjcUReAPKiii598xIcVw2DtKcB6vwtlXNPHhK/l8/X4RS34o4bkHc3hnVoD6uu37NQ7xeASMUSrKJb77wkl04J80Z6xkO2vJp7Tb3zSIjwoGMIwJtNLAarGASrGM1WIBLhrJtThwtaW/zy9/RJG8uciShv4MZxcd11fLVvQY8bj0PPZ0mAMOCjBktIfpZ8nsqtby/NM26ivL2LyonDXzi5hxqRZ7ZoooYc45q+f60OXnOzBnh5g+ffp+jUVP+D9ifr788sv/lov4X3TAZDLhyEwxeqSh3aDm7oeCZDSO6WQeAenANig1kXffWkluWZTGZi8/f9ah/SWE4POvQ9x392KK3ZORJImYJkD/ARouv8DB+o1x7n7Myyevd9VnampJsXG9TLFkpVpsopwB3e6O5yQraNTsoFm3g6JUV5ewiAgxYIhCVNGxeImCwbDvJh85OTkUFkzAl6ohpY3QkLMGc3aIux+XMZtkrrvUiSzDhNGmbh3tAW68LINjzmpk8ngzgaDCtqokt1zt5NxTbUw9s4FEQnTrSjbryxB6b4dofC5FNFFDQPgQpHe/7MhU1Tb0eP2hsEp9jZYPH65AtdZTszPE5PEmnp+57wU/SD9EV66Nc89NPTNhhg8xUteQ5LTjbJx8jJWzr2jmsbuzGdTXwAXXNnPAGBOP/isHnU7ii++CDD6whv699Zx3mp13ns9DluGKW1sZMlDPirmlaLUS8bjKKRf13JIqhCAeFzz+oJWzzllM/8jkdlfYuIjSnLeEMQckOe34THyBdItHY3OS4YP0GPUSG9bJJNV9D+rhUIivfwpz0ekZzK5qIDvVlXWmCIXc8hCPPmDj7gfnE2mzIJJa6v1eTjxexxvPdxijpFKC0y5pZue8RvKSfdsdCPfAjJVi0QcPLYRNTVgz4/RrHUpGZPe8kKCUvjSKGraxjv6aERgPjJOR1QtJgrdmQzTZyMhBAexZo9GYOpITYQddIZT/0o+NyZVI0v8WP7tDaVk/UpFqtuxYRt/U6PYFSVIk2Moa8ilrj0sVDKSBapZKcymyZRIOC0JKhALKqFAmUP1rA2OmbKWoLIXVrnLi0d3vyr7/SQRtYx8uumYLZQUmUik45ig9551uwWyW2VWfpMWtoKrwwewgzz6Qg2V3a2VTSwqvX2XaEV3PXVKkY8YlRl5+M0hFHy0tbfue4On1eqwOGbfYhM0/iWR2HRef37MZxCXTTdxS00Y45ce4u5VVkiQKPeP4ZWYVq9Zv5dfZhe0unhNGp3dWZ9zcytFn1XPNxU6aWxVefDVChqdrqytAhCARgpTRfSubm0YcZBNORbDkRBg8WCDJEhNHG+lboePdTwIcPnXqfiW6K1euZPJ4E4lE2tBtxGAjayrjzLiphafuy2l3W/UHFP71SBsTxxj57pcwr7zj48rpzvbzCCF4/k0fudka3nkhfT8/+ZKHCUfXcfE5DvJyNKxYE2PF2jgTRht477MAF5zemQHvDyjc/UAIZ3AULflLePTOrvFZ1ijU5yygtE+ScYO17KhS2LpJxtE8ApvkJC6HOfpQCzff34aqCjSafWeApxISSQXWrEvS0JTiiWciZHnHU21fxJoNMkcc1P38WLQkhUlxggQ2ycmQ5BRef2kJB0+Js606Tni35EcpfduZnV5cNFFDAWW4aaQ3XVlZWkmX1rgT0KKtBiWdDyRFAq+lCr2zlWRc4s4749x3XxKt0KNvK6ckVYQsyURFCEmTJKlIyPL/0b78f0s0NjaSn6NFaBNEMnZi292B8lc0yzvpr47p9m95qXKaDL8QSLqx79ZmNLT2YcHirSQcjRDpyOH2LnbqMRAjgirUbk1fwiJInAjrxGIihFjPEoaLA9oX5BERSheDpBp691cxa1RCbhVjSzFeQy0G/b7nhQDLFi0nkAiQTSFOsmgQO/HQQrl/EraAE0WkeH1bLa+XVnHH9U4eu81JXmjIni/WjpRIoZI2XiijqwRPWATRoGlfLGqEliQykSXjsTg2US95WCsW4UhmofPnEyWMWzQDggxy2s2QMmPltDRW86/rM/ngcz9DD9pF/1IrigpbqiMIoXLhuXkMGHX2fo1DKpUilQK9XuLtjwP4/AqDBsusji4l0lyENViW1p+UdxHM3M6sRzqeVXvj8gscfPZ1kK9/CvHb7OJO+fQpx1q58R4XH88JcPbJnWPg1qq043WbR6GwQAP6IC7LFnLCHfNIESmajJtRc2v48Xc9Wh0YDBJtXpWnXvFi1Kef6TpvIS+9tYo3n83hkzkhtm/fzpgx3c/jv8KZ4UQhhQZtt/NzD3SqEV9AJd+YZtpXb9WyvakQn3CzapGE0RjEELOwhgXohB6QSMgRTHoVq15ibXARFmEji3xcNKFBw0AxDgs2EsRpZCdN1DKEcYziQGrYyirmUy4G7O5KEbTSQBO19GIQO6ikH8NYzu/UsAWjMNOHIVh2y4w0UsPBh07apzH4nwZZllFQsBf5OGRyguOPMtPcUsM7720hWJ/BUYeYOe1EI8ee1kYBFeiFETuZ7aaYmVIuuUoZV9+xnUkTTIw4tJaGGj2jEwd2yUkMkhFL01B2sJKb73cxfpSRf12XwbBBemxWiWhpNf37ZhCPq52c0QFGDTNSXePmude9/PJHBH9QZeZzubjaFJ57w8tvC6KoQmCwyeS09aJNbcZo7qox3hOEEARDARIi3i2rMm1AnPZI2JM/1+b8zh9fF7UXO4UQ3P1YG2995OeS3d2B8+YnyRR53XatSJKEQ2QSJkB2rDexVD2//BHh0ee9GI0S8bhg2hEWPngpj9NnNPPGU7l8/0ML0eae17AxIvQv1tAcDO7zd/8rSkr6sL06weTxHbWSzdsSRFodFOwl3RMljIXuOxohLRmgJrWMFYeSJE5z4xZOvaiZD17Jw2aVOfdUG9PObSQaVTl5eiNvPJ3XTqZwuVPcfL+bo6dqqfxuF9nJrt2NikjhTni490mJQX0N1NYn2dWQJDNDw/DB6QKgJEkcdIAZVQguu8m9X11BWzdvQZHjDB1opl9vPct+z2XthjjX3OxHXjew2/f48NCXoeglA/0YjhCiPaZKkkRLWx1LVtbg8alcd2OYAv9okNIbnkmRQAhBPdX4aCOLfOJyCCFLEDfi8A0imLWFj2Y6mDi2o8DpsGt45J4MUoqX2W+6cfRcG8dmlUESWK09s2n3B//PNT9ra2upqanhoIP2T9Pgvys8Hg/5eTK999KQXL1KpXB3EvVXmCUrqDKJhMxHr+R30jeSJInTT7SyYaOPH15pIlMtIJS9jUvPT2uhPH5PDsMPquOGf3m573Z7e9F05doYF13pI6P5AJAggDdNSe4Bllgu9fpt6LVGspNl7TdoUPjYpFnGmITEtKPMrFmWxO/37zP7MxaL8fN3v9LLUkqfQ6p56UknGc40tbrFleLGe10U52vp16dnGnR5iQ5dzMHWz0YhI2MkytPPrWHaERauvNDJlbe38toTuZ3aHbdsT/Do4zEKoxWdqP7L+Z0KBpC3V6tnszuX3xdGOHRK14Xm868Fsbj6ky3KIViON+DimFPXYM/taq7zdxg+4kAWzltGdW2yWyFugJ21SUp2u5tqNBIvPJzDtXe6UBTBI//K7mSadctVmZx1ko2jz25k8vj0Tvyi5RFMRomrL+po0TEYZDKcGmrrkt26J/65LMaY4QYmTzBR1M9NW3Aewp8BcRNhRzXffZJP/71+mwtOt/P0Kx4+mB0kEFKxNw3BMHrfKewmk546n5b5i2IkizYTrnG0J4mQ1rFpyFzK03dZOeLgNJutxZXi2df8+AIyrz3Z+cGr1Up8+kY+QyZtR9T3AcCHmzhRjJhxkEUTNfRiEMni1aieLDK6cVEtlMqpFMvQ9k1izDRQWhhh6IAwm7ZZ+ez7fLZUWdDIgotPq+XZ12p5+oFCnnrVQYgcsgc4MVVaCQX3ryD+PwV3/Ot+rrjsdA452sdPP/2KlDS0a5oZMdNEDTbhwCY5kSQJk0FmwiiJdWs8VCjjsNPBEncmi3E0FFEfXkbFKA+//BHmiIPSzDR3m0IgpBIIqHz6eRIfDWRursC9qRwZDW8sa+CFl6u4/jo9z7/p44m7c3jxbR9NLSn6VHTM4T+WRDmmm7bGPTjrVDOffRvA61MpKe46l/4OVouD+rY2aiwrMUoKRmPPj2+zSUJGQ99+elYv98FuUokkSWiy3cx8PrdLki5JEs8/mMP4o+t4+R0/Jx9jJRSUyJW6JolCCFRUjJi6NYpIiRRVbKKvOph4nzU8cW8GRx1qQVXhu19CnHJRI9uqUyxd/tJ+jcHOnTvTJkwqXHZzKzPOs7NsdYxRwwxcfEMLigqSlGbvXna+ndff8/PKYzm89XGA0Ufs4rgjLWg08OPvEXIyZb58tyMWTxhjIp4QZGbItLoVjjncwoO3Z6GqcN1dLhYsiXLeaTayMjT88nucN98Lo0RMaPotRK+Jkp/bma3Y4kqBPs6332R20oR2uVMcc+pyfFtHYskO8+Dt+bz0to8/Fkf2qzNCRUvYpyPmM3PEqY3ISSNW4kiBLB54zMNhU0xdWPten8KPPyUp3mujR5IkMtuGcMUNS2l0xRjMFFqpZ5t9HjqDSiwqYQmVMIyJuGgkiJ8kyb9eTjs0kkSEIA1UkSnyaStZzAN3Wzjh6Hy0WonV62PceEeA6KbeOJWS9mdsI7Xo9AKhpFi7du0+m2D9T0G6a0oiwymhFLoIBFzY1c6LZLeuFlVJddko3wONpEWSoSFzGU1JIxl6B0k5wm8LQmTk6Wj1byF3dwFUh56ICGGWrEiSRL4oZSebuxS+VaHizlqDHEqSGc9lGBPx0Mo6FmESVkL40aOniF5kiGySrjpM5X7emqXn8uvXY28SlPf+mxaabmB32IgQpJByQgQI4mMo4zsZS2THexPcnsnHs1ZTMKyZ1pVWsuId+WlCxFnPIgooJYCHBlFNAeXtxbOA8LCdSgaTdr2OiBA69EQJ06zZSZ5/IE5UqnWr2ZXchjVpJ0yCPIqQkGmkhpiIMJDR6NDj9wtOPLuNIYO05GTJuBeMQYsWJXsBvfspLFxhZ8b1B+/XOGg0GsxmibtvyOTFt30Egio/zQuh18poMqpoErUkkgJntsKIflomj+tZo274YAOTxnUlEkiSxON35zDuqF0EQwrLV8fxBVQam5K0eRSuv6uVXQ0pjjvSwnHH6PnuxyrqE/Xkq+XElSRy+Q5uvdbJ8VOLiCcEn34dZM73Iew2mTuvz+TuB0K0igaSxNGrghFDjLzxQXC/iBIulwsbTkL4UYTSozxDUhMlw2FEUQQXXN2Kwz0UJ4WUkKAyuJQYEgm86NAjoQEENjWLVDCJHhMDKCJBjFq2YcXBEKnDIV0vGShnAK2igZ1sobc0GISgD8NIEmcTK4G0KeYIJiGjoZbtbGIVZfRHg4Y2WljPEgaK9JxpopadO/+XBd8dNBoNRaUq8+YUUVLU8Xydcb6NW+71oAiFJ17yUVAgc/ABLkaN1LB+Qx1//JHC0TwCu8immN7sCNXT2KTw9P3ZXHOpDjnZffE8Q81DmI1892EOz7zmYfxRdRw31cqs1wswGSXmzo9wzNmNPP9wDkMGdJ675SU63pkV4KCJRlati3PK9Cb0BolH78zmkX9lIwR8+3OYux9YSEZNASNGjOv2GrrD2rVrsWsy2JXaTh+6GsgGhBc9xvbCZ4uuiiOndnYalySJB27L4rBTGjj5GAuZGVr+4/5ECYFALxkI7Com6G3lm/cL2vPKeFzlhrvb6N9bR262ltkfZHHoUbWUKf263aDwOrZy3tl6Xnz/bypg/wEOPOhwLr3wHi44w96e+6xYG0Nyl3cq4how0UrPxKW4iGG2KSQCMUyShfL4KOrm72LEIWsYM0LPpm1JHrsri2MOt7BkZYzr73bR5lXw+hRiMcHLj+UydoSRAzdsJ7jdgW0vLwJFpGjIWsp7L2QwfIiO2voUudkaKkp1HH9+Y5drOfgAM3qDtF8kgbqaRpyZKm5vB6lmxBADfXvp2Laue6KNBnm3YVt67kqS1EmzWJGSPPh4AHMil/y2KZ3Yo0kSLONXssknh0J8tGFRrTgS2WiKdmEesIREKMnEsd3LZN1+vZ0v57TxxZdw3mndf6fvfgkTT+xf1+zf4f958XP58uXMnj37f4ufu1FTU8OkcUa279yrZVf9ezaIAA45wNxF2H0Prr3cxhef76AhUc9ll2na28NtVhmjUWLhB72Z9FMVVqdCPCaI+cyEvFkUSLa9PkP02PYkhIzZpnDgtJ28/9EWtEkLAoEZG8OVKcSXqzy/fQlJ4tjtPe+2/BVfzfkKNQXGgbV8+EZOp5s/L0fLu8/nM+X4OhLdiMSrqkAI2LAlgS5pazdsMGPFs3MYDz21lacfcpJSBMec3cCwQQYKcrX88keUXVss5LVO7sR0TZGWAMj7i8ZdtmcYV16zkHvuVjj9BCtarUQorPLcq0E+eUdHUaKsPehmSDls25iDIaNnxlZ32FnTgNFTyqNPuZgyu2vymkwKvv4pxPcfpYspTS0pqmqSVNcmGDXU2KnwuQfFhTrOP83GUWc1YDTIhMMq3+1+f1VNgk+/CuELKAzsp+fSm1q6yApU1SS478k2Pnk9n5kf+5l6iJn7bslk07YEs79tITfb3qnwuQc3XZnJD79HiEQEbaKVM867bZ/H4cSTz+bxyrtYuVwiI0ulzb4IOW7FnMgmLkUwFbbx6P1WjjmyY3wlCb74PsjqX7oPunq9xAHjtSxqqkRf2MJxx+gZOlRmxQqFH3+NEW8UCCGwWSQS23v16KKaRzGaYoVUMskjt2xHq4GUAjc/MpCVlQ6uuaCWA0b5eHVmmD6lIZ68M8BFN1vQF2rJqsyjSf7P73b+d0Z5eTmF+TomjLKw/GcjMUQnTbkKBrKd9fQRQwnadtJrlIf3Xsth9KGN6KL6LglDWPKRWxHi8zcLuOK2Vp5+1UsyCVkZGmxWmdXrEng8BgYyPK0zuvvt2fFeJOqLuO3O3znnbDNPv+KjtiHRxejsP4IQUJAvsWqNYOTYfRf/TyaT1O4Ik5voT9jYjDvo54vvbNx8Zfd6Yp98GqewZQoBVxyNdj31SjXFUrqlUucI0bdX98wCs1mmV5mW15/KRQiJx5+OkhJddW0FAhmZfgxnAyvwiFYKKEWLDg8uGtkJSLTlr2T9DyXtibYsw4lH2zhgrIkJR9fj9XrbjRX2BYMGDWLmGzEK8jTMeaeAF970kUoJXn3Xz7WXOjnjBBsWs8y2qgSPPO/FZpWprU/x2hN51NTFOfXiZiJRgVYDX71b0Kk4mJUh4/aoXYwSNBp46dFc1lTGOP/qFuIRDYFWE6X9FD75zEzvcifHnN3QxVDuhTd9PHVfdpc5kpOtZfYHmRx8/FI+fStd9Ln0XDsvvOXb53EAKCsvpXbbZpzkIFWXUa/bQjbNFFJGdLuD0y6o5fnHHRQXpj9/9foYl13rx9E4pst9YZHsLN2oIqsWmuxrKBsc5OWb7PQu11G5Oc7Dz9Ti2ibwRsPkqAU0U4uT7lkcDfIOBqYm0pa3kib9Jn6bU0DpXm34o4YZ+fVrA5OmbiaxKQe9ZMQtmgniw2rQYzXGSST2rw36fwLy8vLweODNZ7O48R4XwfJV7Kozk50sB1lFydnF8NEp6n7q+RwREUIIyHboiIZlQqqHQQNlnnwoj0ee9/Dd9m00aBvITVZgwMRmVjFSTEGWZAooYydbWC+WUEg5RizEdF7CWdu5/DI9zz+eSYmU3kTMIo9Mkct6llLBALKlvdxZPfkEPV5mXLuSuV9mMfHoeny+nhei3eHM887g0w8/I1PksYaFDGZst4tDGxns3Kbn7bd1nHT2ZmriNRiEkRQpZGSy5VxaRR1jxGHUU8VyfkMnDEikJaKGMA6DZEIIwU62kEsxCWIMPqiFyo0NTD3EzCOnmLnzAYVY5QBy9vqeWeQRFD42soJS+oEvG/+8Ifw030etvAGDZgMGS5K3XnKiN8CrH+XvN+M5KysLd5uaLq48n2b4n3BBI6cdZ+W9T/2cfb2VIQP03P+Uhzbv37fSxpOCAX2734zW6yXKinVU1Sg8dEc2ZpPEtz+HefR5Dw67hjkP7SleO7js/ATX3dVM9a5KMp1afvqkiMyMjjXMDZdlcOTBZm57wI3TLjNiFEyaUc3bH/vx+FPsakgwf3GCOx/adzmUSDCMFj1FVNBANaXddCP4RRuFJQqvvxvi3Q9jNNbLDE+mN790kp5eYjCbWYUWHQMY2c7aXSv+pIz+ZEgdzym3aKIv3evU5lBIPVWoQm0njkiSRBGdGWDbRSWFlLXfMwBFVOARrWxgBSbMaNDh97n2eRz+J+GVlx7ioduzOhU+IV20eeK+TAZMqsVqllj+W3F7RwhAIKhw1MmrCW0YhwkbBp3Eey/mc+rFjZgNRT36F0iSREOTwnufBfj8mxAvPJLLAWM71mMzznNw0tEWzrysme8+LOy0iRCLq/z6eRE52Vpa3Smmnt7A/C9L0my23TjxaCuTxhqZNLVhv3Ki5uZmnEoOAbzsEBsoox86Sb9bm72BajbTi0G4pHqadTs45jjBs492zRtlWWJgHwPjpnjpN0Bi8GCZTdvcOOl6LUIIPLS2k6Kyg4NY/LmJIb9vYkBfHRq0bNuu4GpLMWxYWv905BAjTz9m4f57FtMnOr5DVkIIatlGW8LNe5+bOfnUS/f5u/8VW7dupSBPwzX/cvHEPdlYzHJaY1wXh71qfhbJRlSESIpEty3gPvt2brjWyEcvVmEKpO/z7FQpkVY/ZnMjD9yWybG7u7sOGGtqnwdz54V5aaaPgw5Ir0F//iqbi69ey/ZNGvSxTFRdjMawm/efdzL10PR79jBGEwnRrbxXWt7JTCqVQqvdt5Kd0aiQaTOg10tU1ybpVaYjFFYpLhP8alxHfmwATrI7PTNzKKSBavrQvdxIs2igwN0PMltx5y9H588jI1qBikp2fpKjjtTy8SeNFCcH0YchqKg0/3/s/WWUXFW3/Y9/dp1y66p277i7EyEhEPRBgwYJDsHdedDg7k6w4K4hAUICIe6unfbu6upyr3P270UlHZru5ib3f8f/3vHlmWPwglSX7bNrnbXnWmtOqqmq1JEWsQ4bxPYi261gciZYvV6yYm2c4YPaNgGEwhr3Pe4jFv2fmwj6Xyc//4O2sFgseLwaZpNg87YkfXoasdhTnVYzNamRJkmXis476HJzFLAHeOJeA0dM3kc+RqMa8bgkmQ7QvWESNGT+XUrJBpZRw3ZKZHfc5OGlgTzadyxKKQnhI8fXk4VLdmNRc8gilwJKMf7JjbTCNxYP87FYOq48d4SFv/yGyRHjhqs71ro0GAQXnJnFrA+CeJrT5OXqmfdrlPseiuBpUJASWkJxcqI925BWblnAj3PXw/1w8r8cnHiUncOnNvLKEo0UacrIb+ek6qeZXIr4K/TCQGnjwTx80xYefHonbpegqdaArbkPJcnydp+7ROuOp65qv9cAYOeOHTjJoX694LrbvTxwZxZmcyYItPhUrr7Dw6XTs/D6VK67y4NOB4P6mjAZBcf/abTX26Ly9kdBNm5L4s7SMX6UBYNe8POnJZx5WSPlJQrX/duDL6By3ulZ5Ocq/LEixu7qFOOOraZvTxM9uhrYUZlE0+Dic5xceZuH1evifP1uMUIIenQxsHp9gtefbC+lsBf/mmJj9qchapWmA+ruOe200/j3Tf9mhHYwxiYTa+US4kRRiJMjiwmnfWzckmbE0BRGo+DjryLM+iBAaZGCw9F5ASE/X8HeczeLvts37nXmVLgnqDLlxCYSG+PIKJj+1rnTgNFuIOCrRr/nrfQKDOoTZO5vuQzolSE3E0mJomSCfTzSgiO7mBQprPb9NwL7J+H+++7l/DMcPPZEmHhCoSeDMt3uZA7y21iLyZ4kWvobfbrqCYQ0Hnneh8OhsdG7EHeqjEJZjkRSr9tFbq8mvnwnF6tVR9+eRnZXp/j0jeJWMfp1mxKccjzYw+2rz0ZhoiDZg69mRXCTS1C3nV0igLdFbX3+pLEWrr7Dwzmndlzk+eirEMtXJ0g0FJBK739ny7y588hPlZNFNuF4gOGM5/U3fuKsk9PttEtXrk2wbHmaKFsQmo7iZG8qdRswaeYOY9hfkYgqDBnnwapY0AWKqWNX5vD+J+iEbo8GsmAQYwjgpYadaKg4cDOAUazR/Uauy9TO6RQgP1fPKcfaee7ZZ7jn3vv2ex369+9Pc0uaHLeO/Fw999+ay/235vL9zxHuedTLky/5QYDJKOjd3cB1M9zc+bCX/DyFB5/28dyD+YwZbuHUi+px/MV4p28vI5u3J4lEtQ5HQxcujnHmyXZ+WhDF4wjz8xdlreY9k8db+XZehOOO2BdvV6xNcP+tHROEFWUG+vRRGNw/c982mXS4sg4sHbNbHKQ1DRc5VIttFKV67hk5yicn2oMN81QOPmon2VlGUmmNYADKWsa16nD+GZpUkVJQbixjwolVPPfQvgNPWYmBow61cfrFNSxelkTTUqgeE02ylnzRtnu5WmxFr5mw4SThVDl4vBmdDj79JoTRKJg01orDrkOvF/z7FjvXXLaKcFgQJ4LZlkJvUFElDBjQvoPln454PI7HA5de68NiB6MtxTEnx6mtX091XYorznMx/VQ3ZX2aCKrtHX6llFSymVRcT/aOya35pHd+iONOXsq111ioqkkjlDiR8AYGVhhQ07Bq7TcoLcUURPqRQwGKuwWlcC0DB5oYNEjhnNNzuPXuAAXx3m3yrBgR9OjbEp974MBNY3U+K9bGOGKylS++qzygtSgqKkIIHfViO1KmcfzFmPDPSHpyOO2seroGxmPBRggf1exkgBhJUkvQqFSzU91IN/pSQleWMZ9CSimhGwZhJCwDVLIFJ26aqCGPYnp3q2HSBCOptKRLuYFwo52ijr6ncOGUbnawjkEchIIen/SAaiSFhpZK8cIrKk885CQV30Fzc/MB+yJEIhYuvt7DR68VoNMJjphk4eW3Azx0R2bix27T8dU7xZxyYT3zFkRbpx3+DE2T/L4kznMPdH6OyMnOSE3tleM662Qnxx5u46Tz6glHtNZY2LeXkR8/KmfwpEqmn+ZsQ3zuRf/eGc3tm+9r5ut3iynMN3DZBU4efNrL5Km16BXTARHBJqOFAF56M4Q/mINOKhTv6eKVUuKlkZ1spHR1KW8us+PSCtjFQtaxGBUViYaNLFTSjGJyq3xTWAYwYWlDfAKoqO3OCHshhMAqHcSJopJGJd3O9T0pE0QJ0VO0JxqyRT65shAzVmrZSU7efzQ/O0Jd7Tam/qvjjnGdTlBUoPDKYwVtiE/IaHG//0Y2//rXBuJN3Rg9SqGkSM8ZJzp48ikveZ2MF4dlgCGDFZ580ceAfsY2xOde5OXqOfNkBx99HW6VyWloSpNISvJy9dTUpZj0r0auutTVhvj88/OnnmhE/o1W5F9RVlaG5kiS9CVIEWItf4AUpEkikRRTgbHvRqafaeHLORFefaak0y5Cu8VArncAod9NbCv4nZBpNY74Ia2/h72oEdsRSpIVzKPAlI3RDJrVT8xnJDR/AgApdlKEjZq69Rx7dh03XOZi2sk2Pviyjl3bfyLksaCoZhLEyaOEfrGJ/PTpBty5azjssI7Nt/4r/PrrjxQX6jlyspVTL6rH6dChqVAvohTSo83fdqM/61lCX7lPUlBKideyi4rhTZx9ShbvvBqBP8n8OpKFrN9cyWtPdHy+nTLRyg137xtRz3YrfP5eDt4WlW27IphNgttmahx5aHsi8PPvQhw1uWMzPI2s/SY+AeIRBS1p5L6bs5h+ZQOjBtn4/juJ0VtBXtKKl0Z2sYlecjB2kTnrRAnTrK+mQCvGIdvmrdWGDdhzfJx3EUw/3YbJJPjyOw8PPlZJc62ZEw/XMXeexpDU5FZSWwHK6E62zCdhXESLv+M9HYlqpFIaWsJAV8/BnHn275x5VoILz7Fhswq+mxvlwceiNFYbMRiTNDY2UlDQOb+wv/gP+fl/DDqdjqUr48z9pJhLb2zitqvdXHyBhefu2UJhrH0ltI5K8ihm8bLOtRk3bU3Sr4+eSFQy8UgPAb8OoWgUFUvwFNFEHQHRRJnoiV41k7J7cGf7GT82zG+/78IQt7PDU4lTZre74e9mKxbsNKtexKZelJFDghgbWYFb5lEhModmi7BhkmbC4fB+azbs3L2dXr0EfXt1npD17m4kGJQcenItU49y8uHbJgpaJlC2R/ukSCbZzCo8so7+jMIkzAghkOl9W//1d8KsWJ7p3rNgw0sjq+RCejIIE5Y/JS4dt1wrQk9OtCemvAbM9jThZQPJFcUddgkq6PE2H5hzW0WXrlQZfqdrcDALZ1cy/IcdFJdATI2TnS24foabQf1MnHJhPc89mN9avXdlKSQTmXnXz78L89JbAa64IItpUx00NKm8/LYfVYXjzq6jtFjPrTO99OxuYMb0fYlen55GTj/ewckX1nPzlW627kgyd0GEcSMt7NqdJhTWcNh1XHlbEyBIJCXRmMRs6rxF32IW9OhqYFdV7IBa+ZctW0auVoRRmIjLKDoEw5nERt1SmuzryU3l8MarYd76qB6JxuQJFhZ+VcpN9zWzblOCgX07Jpv+WB7jg1cL2o17tfg1BvYz8tm2DVCVooulHnu8Y1LLQx3dlHzSYYWtO5L06p65Bg5bJuA77So1dSncWQo6XUZPNRKPkKXo8NJARWHHLuX/dKxYuZxR/TWCfgPDGdNmXMYq7AyUY9ikm8fg/gY0TTBpnIXSYj3f/Bhh57oCXn3Hw6NP7UbRSwwmlQfuzs0Ug4DZnwVZ+FVZq9wHwK+/JbCGunfa4ZsxxtpKgSilQJayvXo1V93eyLsvFGRGQ/P15LgVvpkbbqf7WVWT4qsfIvTrbWR1tAVvg3e/12HXjkrsMos4MaKEiREhp3Y0k49ewsUXmJl6XGZk+/V3Isz+LISjaQDllKKSpoFqdJqBRtdKtvuNuAPJ1mrwXxGLaezcJTGHi+jBYCSStfyBTWaRI/YlHGmZxmhN0iA3UxLvj4vcNpq5O5RVXHm5njnzE7z9YYBzTmtPJh8zxcb0GV9x0cWXUFq6f/s/Ho+TSghqG9JtSOeeXQ3YbTruuiGHIw6xotMJNm5JcM/jLZx2nIOHn/Ux8SALY4Zb+PKHMDsqk/z4a5Tjj9x3jYQQ3HKVm7Mvb+DNpwva7Is5v0T4dl4ERYHrZrhZujLO5m1JmltUenYzcOGZTk65sJ6eXY2t9yuj8e9HlXKzFWJxicmUSXAjkb+xle8A4WCQSDxNnW4HOVoxPqWWmJqkkRqyZA4tNDGo6XAUj4KUkjoWYqTjA3sTtWSRSzR3O4/e1Z7EEULw7IN5HHJiDTqlBUMwj/pEFZVyM2as6NAREX6SWgodCitZgL4xwZYdklvu93LowRlTnWkz6hk11Mzt12QzfrQZnc2HNVxAEC8F2aCKNN5GFZfLdUBr8U9APB7H7kjjDao8e0sex/1p76bTkuvu8vDOJ0FyXUa2N62jSFZQQCk6oRCTEXaxGRsOEsTbFNJtwoGhYTyPPTWfw48wIaXkyXvzWscXVVVy3xMtvDJrHhNH27j0QivzFxlYuS5Gy2JBdo6gvkHDRFsywEM9bnJRZbrd4RnA6q/g/Q9XM3SYkXD4wMbZFi1ahNOioBTtwNViJN3Svjt9L1JqmkLfMGx7JpmcMhuVLUCGoE2rknp2E6AFIyZMWKhhJ43UYJBGLNjIJh8PdeRQgD7bz+mnmBk60MS4o+t4bVYMe9OQv5kKKSNCCAMm1vIHZfSgOwMysSEOTT+HOOqExZxyqpUNGzYc0BRcOp3GSBZrloYZe0w1Y0eamftrjKMmW/nltygPPtNCnx5GZt6aw/MP5TP1/DpGDDa3I4QeftaHTki2bE/Sr3f7PCmVktTUpykubPu8LKfC+dOcvPdpiEvOaRvjB/U3cdzhnRd1jz3CxobNCc65opFjDrNxxQUubr06hy9/iFBRKli+fDkjR47cr3WoqChnMUvYypo94+SbqGIbJmlCoCOLHIYyHkMyE5vXsAgbTnowoLWz108zLTSynmVIqWHGSpgA3Wh/7pJof6vBFyXERpZjwkI9VZTRvc3jzTSQT+eyN2V0ZyULAZWRI/d/BPqfBEVR+Ds+KJ2mw+kzyBQfLdk+dras45M7XQCceLSd519tpN6/k2LZ9nppUqMlbw0iEefic5zkZHf+xsccZuP2B71MP9VJbX2a869p5LG7M7nRWRf5sSbzOOxvfuJHHWrjwznrOv+Dv6B///40Jmoppw+5oi1RHpFBNih/8NFzLnp3N/LdzyEWr4jTpczA7M9C1DemkVKiVwQ2m45vf0xQRBaK0JPfOAa14Ddqsn9B39iVLDWfJHFiudsZPCrG3Ptzyc9V2FGZRlHgvU8Uvn6mRytHEJAtWLOjzH4tl4I8hVfeCXDtnR66dzEyoJ+R2p/7YsWJEVPr76ifNorv35vLlKMOY9iwYfu9Bnux4Nfv0NIxnn8on2MPtxMMZbT5H3s2xLdvbyAv1K/1vbJENgWylC22+eQ4LShSjzTGOO0UE7dem8N7nwYJhRTMspkschBCkCSOwyTaTPj8GTqdwG4XfD0n0ub+nJOtkJNt4fEXWwhFJPG41trABLBhS4KZT/lY9G37CcVv50YYMeqYA1oHvTSj8+dw96MNaGkdX7ztpHtqjxmfgFyKSMoEq/mdXFlIMw1oaGTnp3B3XU3VNgs6TwlCnyaVW4UlO8wXLxe1nmsBpp1s5+gpFg47pZbmZiPGxp4d3oNtwoG/0U1zrodrb/WxbGUaowG69xCsXKGRDJuJxFTCqTTRnPlYdQaefDHAB1/5iccg7XPRLTqRWv5AMaZYu3YtU6ZMOaD16HCN/n9+hf/gfxR+vx+PR+WCqz289VwB51+TacdsNvsJ2aqxmfXItILSUkgokSJJnH6MYNOmWnZUJunepW2wl1Ly8HMtLPw9zcZf7BRER1Cwx8SgYWcDQbZSTk/qTRs447qdhEOCEcP0HH1YPooiUNWMK/yhx6VZU7sIl8wllwKSJGmkGhMWEsQYwvg2CXWeLGY762iQ1RTuGRU3Y8Hv9+83+SlpxO8XbNqa7HQcZ+2GBP5KN8LVwgsvJRkcn9gmITEIIwPkKFaxcI8I/0HoMaI3pfjy+wi33hUkUONilDy89XkO6WIHG9jIiozbPTF0ZBxWS+jYjTNgrubUg/U892YIk7WGvFjHup7Nog6b88AOuVdeeSWfvPsRpbIv2YkuZNd3Qa1Lk1SaMEzexPjRFh5/0cc1l7jo09NIU3OaLdtTdC3X8+4nIXr3MPHOx0G+ebe41eynIE/PCw8X8Ob7AbbuTPLbkhgbtiRZfmd5u/e3WHTceV02n38X4eE7czn28Iyh0gsP5zNpnIXZnwYJRSSHTbAybaqD598I8P3PEab+ZXx0Lz75Jkxetg6HQxCJRLDZ9q/rceXyVbjIEDA+PORShBCCvtpIdpvmc+XNYQ4aaUHVzJx2UQPPP5TZw5eek8U9j7fw/kuF7TTwFiyOEgxp9O5hIp3OdGUKIbjtXj9ffqJg8wxkMHZCKT9bWYOLLu1ExeMySmiPC3cokmbaxU389HkRWU4FITKHukhU4/JbPdx9Q0b75a2PQiSiGSI1j2K2b9m5X2vwT0M0lOL9T6MUaf061AnSCR050e4MG1DL+WfamTM/ynOvBzjrFDsvvx3gpiuyKchT+PiLGEuW6ph+aYBZLwm6dzHQt5epDcEFYDaD1Kmd1TlQ94xL7kWp1ouf5zQz/ugG7r89i/59jJx2gp1r7vDw/mchLjgzC5tVx4/zI/y2JM5rTxawbmOCyzZ6KC75r7swW9+nvISICKGTCjkUskYspEz2Jr92Am8+WMcTL23Aqjlp8KYYJo9oHeXRY6CCXrhlHltjizP6dR646NrF/PBhUWs8gD2i9w97afGlGbLncC4QDJSj2c56quQ2rNhJEAN7gLdfzeKTL5pYNDeMs6UvVuxECBLM2YRi9XHvLSXceb2bySfV8M6nIe67OYcxw/cRJB5vGlPAxYvPvMTMR+7fr3XYtm0beqGgplUefKaFx+7OFGquvsPDW88WttFE7tfbxOwXCzl+eh16BS45J4snX/JRU5/mszeKuej6Rg6faG1T9Jg01sr2nUlGHVlN7x4GivL1rN2YYPxoC9luhTNOdHDjnQGSapomj0avHgY++SaMt0XlgdtymPlUC2lV0qOLgZq6VJuOqD9D0yQNTWmcjsxjCxbHCIQO7L6AEBixENbCRNiJ1aTiciSJhuppiuZhwdZ6TxZCUC57soGlDJCj2/yWwjJALbsYyBhSRY2dmgfm5+oxGXWEt1Zg1BQCogEdgjxZTNoQJar5yVOL6cUQBILtpjnceV0W40fv63KYca6L5173c+/jLZw51YFRteHFyxgOZ331UmL6Fg6brPDhhx8ybdqBmb/8v45UKoVikEz9l6PNwQoy+tVP3ZfH5Kk1SIOefhyMlwbWshhkRr+zlG4YMBH+cyvLHhiFiVizna07/Pz4UdvOIEUR3H1jDktWxNlWFeXh5xLceLmbO6/LJhzReO/TEDvrIqRooJiupGSS5uw12PKb6VpupKFhB4F6K27P4DZdxzp0qCosXRHH5Tqw7jZVVTG4g9x2dQ5ogsdv2UV+vL1hkSY1ArS0GeULE0BBz1q5GJU0uRQTJogJM13pgxkritATlD7q2U2cKFViM4PlBGJEiGdtZ9igzOctzrXQuDqvU0koyBhHmbFQRyWFlLUjKGzCgag7iE8/X8zwg/df8xegsbEROy5U4hx8kJlwRLL65/I2h/Nv5oY558pGTj3OTiIpGX1UNdNOcjB5vJWm5jSzPghSX69RUwOX3OBpY4S3F3c96uXMqc4Oyb7DJ1q5+f7mduSnxawjEu2c1I5ENS4738W0kxy8+UGQC69r5I2nCjj1eAcffxWioaFhv9fh8GOm8PE7n9FEDTarjmRUzwgmsZU1GeNKumMQRhIyzk42oJJmEAe1fh8hBG7yGConsIGlDGUCu9jUqi/+V7jIpYVGcmi/b1MySYoko8VhaFJlNb/jlrmtHVYAGul2xYI/Q0GPHiOqiFJUdGDa4P8UDBg4lgV/rG4dMf4rOhoh/jMM1iQl3TQqyjK50ivvBpg4QY+nsZIdq3zYW3pgwkxAeGlxbeaowyXrtsCbH4S47LzOdSnjccniFTGGHrobo0FgtQp+XRRDr4eWajtKyorXF+70+U3Naaqr93/vV1dX41Bc7eIKZORssrVizr9mFzluPYcebOHK25soLzZw4VlOjjnMxtqNCV5+O8Dk8RYOGmNgUWwRRU0HYRdZtDQZyM/XCEovDdSgd4YZ2Ffw9EOFzP8jxqffhInHNWxWwc8L4iTV7TThQQBxIuhccYYPzuRo996ci9mkY2A/I7fdolIsOu7azQuU8/wTL/L6u6/u9xoAxGIx1FSAE4+2MeOmJl5+LL916ui+27OIxjy8+dYcigxF6KQRXB4aQ0E2LSnCYdeRSEocdjsbtyY56FAPTTtc2NO5rV3jFbIX8dydJFtU0mnZxidkL6SUWC2C194LUNeQ5tzTnZjNOgJBladf9VNZneLWq9wcd04dQwaYKMjTs2JtHKlBKqXxzY8RTjnOjqIINE3y9Zww1/67mR9/uvGA1kLoQMRtFBfoWb1C0i01tF3sNgoTPehPg3sFhcJBkXc0Pv9OJh/SyNQnjSxeXo3RKMjLMfPZt2ob4nMvXFkKM87N4s23o7jVok4LgAmfnQ2rArT81pscCtnFJnatSNKdga05alqm2MUyirqFGTTUitGaRi8NfPZZkmYasJNFfnGc6urqA1qLzvAf8vP/GHr16oXVprFufZpDT2yguAScdsHkSQq3XZ1N315GYjGNtz9q4rEnY/RonIiXBrxNeo44tZ5nHszhyENs6HSCuoY0M59qwWrRkaeVUhwb1Lo5hRDkUYRFWqlkC1rMgser8shdbdudFUWwdmMKc7SQPCy00IQZCwp6+jKcHayn55828F4IIegu+7OaRRTIUoQQRIngdnesUdcRwuEohuZCHnmqmeOPsrUjrlIpyctvhxh8kIn1WyE/0aPD5EwIQansjp9mdrMVh86B1apx8+UmmmMWhjKq9XlB6WMH6+nLcMwic1PNdM1UUslmlsqfKaaCYrq2HiATMkaDcRtvzFJINOYSJUyYYKvOaOvnlUm8tu0M6Nre/e3vYLfbySlIsMH7K93iI3AKN4rQY1FdLFuiMWJKFVar4NzTiznnigaSKcnwQSYaPSqr1sW5/QEP99yc24bo2ItzT3dyxOm1DOiTcbbsrJI9epiZmU+1AJkq1vBBJpatTtC/t4mtO1MM6GPizJMz3/fsUxxMPb+eww62tiOX5i2IUF2bZttOjbIihfr6enr06NHu/TqCO8dNjD8nDZnkJk0SUzSHW+7dDQTo1kVHbo6u9QDQr7eJow+zcepF9dx8ZTYjBpsIBDVenx3kp4URpKZjyNgm0jEjUpfG6VYJ7c6nNDKk9fdiwoJeGlnOfLrJfuRRhNzj3FlHJdoeR5kS0ZWmzU7GTl7FpEkKrnwXUsKJ59Zx+zXZDBlg4rt5EWY+FmRAbmbk34wFnfifE3L+fwmKqqO6CnrRedywprOpqa7B6VA45VgHR0yycsL0enQKjBxiYeaDScxNfemnFZAmxYyztmOraGTSRIVYTKO2IUNC5efq+dcRVp56vBKaOtaIbaCaPIoJ0UKgcC09e2ucUq6wan2aS64MYVCtqLokjz6SQ69uRr7+MUIiIRk70sId12bkOxqa0ih6gc64/2N97mwXfmslWZEKmpRK7IqJZDLOVtagpTQSTVZULFTsGdX8K5zCjSHpRIcOHQrJhOCYM2s551Qng/qZqKxO8eb7QcYMN2MV9jadWorQ05shqDJNlAjrdQsZ3d/MlElWpkyysnp9giefW0FVtUrfLgpXX27l5j2T7AaD4L5bc5jzc4QHn/Fx0+Uwbo/pxnOvBSiID2f1ijX7vQ6LFy9Gb1b56LUivp0b4cLrMl1DvboZOjSDUxTBNRe7ueX+ZiJRjd+Wxvjk9UzR5Narszl+eh2XnefiyEOsBMMa73wcYt6CKH98W4Y/oPLirACRqMYd17oZPaWB5b+m6dLbwNcfFLWp3O+uTnH+NY18+EoRK9bGee/TEOec6uSZV/3cdk17w4oPPg9x2MGZDtUNWxLcdG8zqc49hDqE2WImTQoDRoYwDhnVyBu7hNeeyeawE9bB1raHi1xRRKXcwioWkiWzMWAihA8JDGQ0egwk03+/J3UpC13VjAZWF/rjkXU0UM3A9GhKZR82sIwWGtEJHaecaGlDfO7FFRe4OH56HdXVGrubNfozAgU9fRjG+vQSdteE0S1a9B/y8y+w2+3YLDquudjV4eM6neCQcVZWromzLbqGUt8YSsS+Yq0qVdazpMNONgCjXscZJzo6zQFuvTqbi69rYtGsYozGzN84HQozznUxZriZ489cT66nmPrC33j9ZRvjRu0rAG/dkWTqmb8T3j2AAF7SpMEU54KxCjOfioG6/2OekDF/KsxXOOtkJ8mk5LmXdxPcko1T29d9rkmNjSxDh46dbKQ7/ZFSsoMNpEkxgFEYMJIkgQETCaJsZhUDGY2CHqdw48SNlJJl8me2soYIQbTKNF0H1zF5gpm+fWHNLyoNspJc2XExy0MdbvKoYSeDGdvh31iFna31enr1ak/g/h0URcEXbMaZrbJ6fZIfPihplyf/a4qdxSvi3P5gM1MOtvH4PbkccXIj77ylIdBhThZSE/IxlPFE1ngZfuhKrrzYwZjhFqrrUrw0K4DDLnjgto7H8cNRidnUPm5Eo/DSm0GeeqDj5332bZgXH84UqC88M4vq2jQ/LYxhtwkamtT9ngYAGD9+PDEC2CxGytJ9qKMeozDRX47ESwNbWIUqVfRkjFx67O28/QtMwoxNOgkTwE8z3ehPEzVk0zaWltCNdSzGIu2tMjyQMTNZyx9YyRT+dUJhgBzFChZgk05yKSRJgloqycLdoZQYQDP1ZJNPk6yhT5/+Hf7NPx2Dh0zk2jt/YtG35jb3YshMuiWTdFp8jMc1hE4yYawZnU5QXZti+eoE383OyHetXBvnxddW09ysMXGQwiffhYmnzLzzfCEOm45LbmzkvNM7JkDfeD/AtJMcTBhtIRyR9O5hYMHiOFfe6kH4e2FLFfL088uYMKZj8vv12UECMf9+r8PP834hK5TXKfFUJLuQVuuZ82EBH30VYuIYK4/dvU/vsU9PI1P/ZWf6lY1ceaGL86dJLrpwCaXN49HrFNL6MIecGKB3DwObthlo9KQZe2w1M6a7ePXxfBx2Hb8tjVHX6KWlOU7Sr6CEc0irZgymeJvPsnFLku5d9aTDFupzlqCzRVBV0PuLcIczBQqrsFNXs32/v/9e7NixA4Ne8tUPEU453sGRp9dy5GQbeTkKX/8YZsWaBAOG6enepYFASCMW04hsT3HBtU28+Eg+xYV6qmtTTD09SFHDBHoLc+uaqlJlHYuYODzFiJFO3v88xNmntJ8CnP97FE2DXVUpnnrVx+Mv+nG7FLLdglRaMvejUnQ6wVGH2li7MYkvoDLtJAdFBXpGH1nF3bcJ7n+oCbs7STCiMmxQpkEjEAgckMu52aEnYd3NQSPNfPiakaIOGkcA3DIfmWPkuSeMnHvB75Q1TeTNFwJs3u7j9uvcVJTqufexzOROZzhsgpVX3w4hSRKWyT2GwbbWSYu0TNFMPcMjGfmEuIwRJsBAxrSJwXphoEf0IFYs+5Ue9KdZX01Oj2bceRrV/vXkmJ1UdOV/ZOQd/kN+/p+Dy+XCbld4/PFsbrhGY82yOOMmpXn7ucLWjWKx6LhkehbDhxg58ewfSTa7ccs8dOk4azYkeO71AHq9wGEXXHxWFg8+FiUn2LfD4GgXWWhSRcHAx+9CVU0Dj9yVQ3mpgXhcY9b7EZ56KkWRbxjbXfMpSZRTGN8nJh6XsTaO23+GTiiYpJkkCWIyDIb4fnf5AUSDZrpHetO0U+WCaxt5/O68Vv2ghqY0F1/fRJ5bj8mgEPAaKJBZnd4ArNgJ0IIPDyKvGs/mLLqrvYmxrU0XzE42MIDRbQiEvWLlSRnfMzaWYBUL6S4H4BV1NOvqKA31JD9Yhs68ibpEPZvlSvJkMYWUoUPBQx2VbEZJp8jOPrAEd86cb5ECeg+M07N8NStWaCAFpWWSD292EAzZuOV+D2dd3sAjd+YxZMC+zsQ7r81m/HHVnY58CyEYNtCMpmn4AxJNk/zwc5Tv5qQwGmDaqWb69DTy+uwAu6vTHD+9DotZ0K1cz47KFCajoMWncsG0fYlAllPhwTtyOfHces45zclhEywEQxovvR7lq3kB7rjWxbNvBqhvUg+IDG+ob6Ce3ZTLnmSTz1bWYjHo8eWuIR5VyA32xaFlE18XZruyjcefC3L9FZm9Of1UJ+NGmnnlnQD3PdHC5m1JbGYdFUUW1O3lFGg9WvfBirpfGcKAdntJQSGXQtIk2cAyBIIcCrHhoHTPWJOxHIqzcyjiMKp3p6j1Skx2yMoZxasfCp55SxKNSob1ykNvz7yBn2aE3P/x/38SDCYjSqiAKGGcnRCgSX2Y0tJ9v2GnQ+Gis7N45PkWZlwZobRhUobME2DERHd1CC07Gnm7ajnzfvBhTDlRdXGc+TEenelg9Pg0q7/ZSW6ybZe3XzYTJkA+xah9l7Pg49zWsWvYoxd6ZhCTpxtbttRSlK+xfVeSukaVrTuTCAGHjLPw88IooZB2QLFw1YpfmTIFvv+ikZHq4STUKLvYwkAxGsgUVpbxC70Z0ulr5MtSGgzbcOpc3Hu1g0PGWfnoqxDvfhKkukbFaTaRiOkwmFWItX++IvQ4yELR6dlWFaHZm01ujsKQASbeemlffPnh5wgH/ymxn3iQhZlPtvDpG0WccWnGDOCZ1/zUVhqpwHhAWkZGoxGnQzB0oJmhA82sXp/g5vs611gFGDXURDii8dAzPi45J6v1PnrIOCsD+5g46oxa/v2Il369jJx+goOrLypGr8/oNT16dx7RWzROvbCBaF0OjrwYn7yd0+6wVVFm4Jar3Lz8doCNWxP8+/ocenU3cM2dHm6d2cxVF2a08nx+lWde8/P+5yGOnGzlxHPr2FWVibVu94F1feUXZjrO+jIMPQa22X7n3xdayXYr/P5DAYNGt0DzX9YPM30ZTowwaVIUUobpT87gTY2ZeN6RTt+OyiQJf9s9myeK8UkPAdlClsimrxzGct3PFJamuPi8zh28hw0w8fhTccw42c1WkiTIowQdOnZsE0w+8sAKhP8EWCwWpBTk5XSuX11WbOC7nyI4S30sC8ylWOuOFTshMt29BZRhwEhcRjFhQQhBWqZooIq4yUt5accatQAlRQpDBhlbic+NWxK88X6QyuoUxYV6SkoE6+M/8toD2a0Fjr3o1d3IR2+7Oebk9RR4RmLASEuyketv3oqmSIR6YKYuv/32W2v3q9EomPN5DhdduZaNaxWMsVw0Jc7uQDNd1IHki2K2y/XUyl0EaCFOlD4MpSV3HfaCEF0rFGpqVQJ1Vko83ahiO4WyHD8e2NO1qaAnRQIFPd3lALKasln/aYxvxSaSpmqMBkEo4m2nlRaTkYysDb2oZVeH0wt7kWXKJhqNHlBOtHz5HxgcYcJJlSMnt28QaPSkWbgkRklhJsY+PTOPQFCjqdpEjrc//uyNJFw19O2uIAwLCDakGdzHQCyucfUdTZx4lJ3H78nl5vs7l2h595MgJxzVNi40e1X+WKSiSZWTj4sx/i9EzxvvB+jexdjGRHPGuVnceE8z4YhGwCcYMmTIfq9DKpXCaAJdykRdup7kHlNEIQS5FLXRul4jF2H/G41YO1kEacGMFZfIYbfcQkj6Ww2QINM11VX2ZSULcEo3DlzEiOCnGQU9CeJoUkMndKRI4SKXMrqzbk/xYRSTWcF8IjLY7vyUkknqqaKCjIbz4j8W07dv3/1ei38KFv60kMpdKqMPa+Lma20cMt5Cc4vKWx8GafSoXDfDxWMv+Lj7xvYx7alX/USjGrdelSlMPvmyj5sud7XmBsMGmXn1mcz9+LclMaobLLz+1D7SpVuFgXc/CXLWyW2v3ZoNcWZ/HsJh05FISPJz9Tz/RoDtO9NkOwwETLUUpnuyZaWdV98KcdH0P5kKS8mDT/tQFNDr978ZQkrtv+g8h8rdGum05I3ZQT5/s6gd8a8ogofuyOGW+728+0Ih/Yd52Tqvkv7DEnz/QXkbM+VtO5Ocd3Uj55/hbO2snDDayryPLRxyUg2PPmXCHwgSi+u56Z5Eq4a6lJLFS9LEExHKB0d4+oEc+vTMQVUlX/3g4467fyWnZixGTPj8f0lc9gMGg4FYXPLd7CLmLYihqpJ5CyJEopLa+jQvPJLP4X/SO270pDn94noqa5JcfXsT0bhky2bIbRjTxq8EQBEK/eVoGhoWcNUFLk67pAGDHk45zoGiCKSUfP9ThPufbOGuG3KYMtFKNCaZPLWG00+w8+UPIaIxyblXNRKLS0YMNnH+Gc5WM+JoVCPoNVLiH0WdeQGzni3ghns8eFs09HpB6gAr44OGV1C1cy3X3CBRk9ZOeZG9011jRpg55ZQEP7zYSHHLKOZ8sJL5P/lQhI5wOkKPezqXHgxFNFxuwRLdUrK0PCzYaaKOhIzSg0G00EQ5vVobKhrYTQndOm1UK5LlxInTQx1GeIsPv2ERU0/S8/NCL2s2CGY+PuGA1qIz/If8/D8GIQRWq4ETj3bw/EtN6CoVHrvb1eFGGTHYQt8+Cg1NPiqKIzT7VLZsT/Hcg/lt9NxuaI6S3Yk4N4AFK+bi3Zx0RBaK0cDx0+uJhXQoqgWTt4LcRB4b9IsoLkzS1LALU8KNW+7/mJKHOnbrNuJ0pvH7/fut51WQX4LBZyQr2pVELMB5V2ecejUNmjwaiaZscgP9acaIg82E8XfqQBshhAUraTuMGWFm17cDCNCMIb+JZsdPpFKQbnFhDJs77JyCTLV3C6sYKMYgJPhLllBQoGHwq4QiGzBmbeOuaxx07+Li8ONbaErV0EA1GioGTAxlAqlEgl/nLdzvtQOoq92FTsAT9+YzYkjH1/HyW5q4boaT0iI9Dz0ZZMMmlbJSwaXn2ygvMaBpsl1ivBexuMauqiT1jSojJjYhG0uwhErQ0Jjz+XZUdzX33JzNirnlGAyCRk+a+59o4cf5Eb6dG6bFr1GY3/ZANnKImW/eLebDr0JcdksTW1bZSLY4GDQpzoVnu3j1vSD+tDwgUfvvvvkWCzY2s4peDEYgCJesQoTs9PKPRyeUPUE+h/x0Oa8+vZyykginnpi54fXoauSRf+exeEWM088OkmiwEtnhpKvs1Xpz0KSGHkOHGmU6dEgkpaJ7K9kppaSB6tbEWGfP/Adg+JPIvd6YhyrBaAb9X7ZXhBD8p/OzQ+gMGjp7lIbkVgqSpe3ioJSSWM4Ozj6tbRJ6+EQrdz3sJcvTt8NrmS0KMKZc5NUNb9UoSjUmOe/8Rbz4opnFyzezvKqSYpkhQBv0O8jKj1NuN+FP/c5Jh1lR/sJBDOxr4uGZFm6/KsQLb7WwvcrC9TPc9OxmpK4hzYuz/LwxO8DiFTESUYU+ffrs9zooeiNLlmr0ZRjNrnVIVzP5piSVwR9xePqSnS7FgBGVNAY6jl86Q5rcPh58WzK6s3abDqOi56vPUtha+mBKOVlIFc004ONnjFgoopw8ilvXPSYjoOmwN/Tn+LO28cPHhW2E+7ftTPLYCz4+fGXfYTMU1qisStPQpOLK0jH+2GqamwSFjYfQpKvllJP2X8/o4IMP5sP39u2BIQNMXHuJm41bO3cHb2hSGTfSzIIlMa69tC2xkJujkJWlo6JUz+tPdnxPu+XKbAaNbaRPujfZ3Ve262bfi0MnWLn9AS/FhUqr1thT9+Xx08IYN93bTDCsEQqr+PwaAsmF07IoL9Xj9WkcM60Wk3n/SQ+A4SOH8+PXP2HDyRp+x6IkufqOACajDoMBcguN+Py1uNP7xiZz9mgXFouKDl/T69Fx1uUNfPlWcZtJgWhU47wZfpyeUe0S6SIqqGc3WWSjCD1Og5Xhw8IdGjoALF4e543XJEO1Sa3TFZrUqGMXCeKoKcnUqVMPaC3+KYjHBAuXxDl8UvuOWikl73wYprZWw6ZYKHc7iXvThAliwUYZPahiGwmiCHRECYEUJIjhxIUI5rJgUZTDDu54jHTJigTj95Ca/364mSUr4xx9qI0Z52aRSEjCET9+f5Jjj+i4qNO3l5H8PIHdk4VO6CihGwWpclaoP6OKAzvcVVdtoeBPfFCWU+GdV9zM+jDIDz/vxmTUEfhNR54vE4e60IclzEUjo00aKFrF7FlOhg3ap2++dUeSk6ZtoqFKJUWSPIrQUPcYuWkoKAxjYiuBacaKi/FUpTZRNGg36eRKGitzsfi7oENHE7VEnLtxCzsysGdKRabRd3A/AlAcCtnZ7bvE/w6/LfiGIw4XfPZ9gvzcfURKPK5x3V3NeH0qR062YjQI8nP13HB3M4dNtJBUVXoeupoKs8oLD5W0kpDxuMaDz7TQ6FGxWXVcfbGbBX/EaPKkefzFFq6f0fbzLV4R471PQ1gsgn69jJiMgk+/CfPM8wkKmkazlbVcepFGlz7NnHqKkVhc4/ufo/TraeSB29rm6oX5ejZtTRAISmTK1GkHckf4+uuv0NI6hGpmIGPYyhqiMoRVtJdeypCTMSx0vE/jRHHsMT8C6MtwNrIcu8xq1en0UIfXUIXLmcbktVPPbrrSl74MJ06USjId9gPlaGKEsZOFXWTRVfZlO+tQ2IQFO2tYRLHsmjFnQoeHOmrZRW+GUMlmzJhRtQPriv6noLqumkGDdKxZoufpl0LM+jCAw6HjliuzGTnEjJSSOx70cskNjVxzsZvePQxs35Vi5lMtLF4R5+YrXGzaluTJl33MXxTj2kvcfDUnzJIVccxmwQlH2RnY18Sr7wa4/5a2e/WEo+3ceLeHWR8EOf8MJ3a7jvc+CbFkRZyxozIdonsnzy4/38XajQlOPtNPJCKpkTspaRnJCw+t46XXG5ky2YSalsz5Ncz4gwy0+FQGDhu03+sw8ZCJvJf3YbtC5140UYdeGjju7DpcWbpOZW1Kiw0EQpm9du7ZZq5at4Ff3y1qQ3wC9Oxm5Jar3Lz2XoAbL98XD/R6wczbcrjytibee6GIXVUpcnMET77s445rc1ixJoEhkkeDx8OCL/d1qCuK4MRjbAwdZOSY45ZBUwl2V4JkMonR2Dnp9lckk0lKi/W89l6IgjyFOR+WoiiC12cH0AnaEJ+QkX776NUizr6igWg8I1W0YbUkS3Qcgw3CSFOjkVQaPny5kBdmBRh8yG6ynAqxuEZLC+Q6zDzxTIxYTPKvw60cd7iNV98NYDIKrBbBhDFmpp3oYOGSOGdd3sj1M1wcPsnGK2+HCPsMrLLM4eHrHfTpaURRBJ+/WcSww6oO2ARv8JCDWbpwI8XJHtSwo1N94pD007+fjlRKcvrJZr78qBLRXERPOYjFnnkU5+t5/rFs3vkk1DrZ+Vc8+ZKPrWvMDNMmtNH8TMg4q/kNgKHsIywTxMnvJPYCWLC1SvPYceNI51Nd18jJx9l49+MwDkfHcnoHiv+Qn/8HYbGY+HVRFFVJkFsq6d+7840/cayFCWMsHDwmk7Bu35Xk4usbefmx/Fb9T5NFdio6DyCtYRZ+XUxp8d6Nm8Nr7wa4/wkf0ewNCJfCqzdm8dZHek49wczG9RtZtXIjStRNIhDpsHoJGQfZAF6iBNCbE4R8JpLJzg+pf8WkQycxf8tScili2cokvXoL/jXFipTw+VdJfC1GrDhQhEIvOYiVys8Uq13bVdczY+u76M8odNk7WbAoTb6tkV7janjgTjdz5yd4Z3aChogHY7hzfR2jMKHuceErpisbQ9v4+esCSor0bN6W5JHnW3jhjSDpmCFjYmEJUxIcjpv81qBgwYZI6PD5fPtd4a+pqcVo1HVKfAJYLIJwQDD+0AD25l5YVRdbRJgvP9lGSW/B3AVRjpjUPuCkUpJNW5PUN6YItZgpb97jBrwnTkb0Gm+9WMCIwfveuyBPz7MP5nPpjY0sXhHn2MOtLF4Z46jJbdvyrVYd552exR+LVDa0uMntVc/slzPdQImkxGDQsWHDBsaPH79f6xCNxdChkEMBa1iE2Rkn121E3TUsQ3z+CUIISsNDue/hn1vJT4A1GxKcdbEXxVeBhxrMwGZWUUJXHMKFQCDpWHvPiiMz9ranog/sIbYz1zb4fcefe4P+d0aMFJx1hpnhA42ccFoIZ+MAqtlBCD8xoliNnTvJ/5MRDcWwO8PkmRV2e5ZgUoyolgBC6jE0l5GyNnPOdKVNByZkqpHJhMClFnZa9cyhkBA+THu6QgzCSEnzOM6+aB4nnWRAj45P363DYEty/ulw+7VFOB0KmiaZ80uUUy6s590XCinI2xdX/3W4jRuzqzhmkp1nH94Xt4sL9dx3Sy7Pve7nj+UxnGYzXu/+Gx716DmEWLOTlvJFvPCUgwljMmNL/oDK7Q9sZvbs9Yi0mVp20Z2Ox+RSuVV89GIuJ0wN8NY7Gnk5CjPv1SjzHgLAOpaQTR6jOBRF6EnJJLXsZCPL6SdHoKGxmZX01UbhEC4qq+o48dw6+vYy4s7SsasqRSoNbz1b2OZ6vPpWhHRcz8PP+SjI1bNovp5S32gkklixjzPOOmO/16GsrIxQWMPTnG49sE8eb+WJl3xcfZGrjdadpznNEy/7+WlBFFeWjlhM44mXWnjqvvw2ek39exkpyP+bbroSA3qdggEjblfnxRqdTqDTwc7daWIxDYtFhxCCww62ctjBVlIpyTFn1fLrF6X8uijGs6/7efmxApwOhdJiPSid64h1hFQ6oz+7gWVYcoMUFwtGD7WyaaMOnw/CyTR1YhUVthbc4Z4YMWHBwWZWkiML2pkXNsoa0qpkxe9GBh9SxYzznPToYsyM8X+QxFE7iBg+tsv1QEbLsJBynGSjsu+ArpN6BvQxMe/XKNOmts8LZlwTpEdwUptEWSd0lNKdiAzSrFRRUvIfnbuOEApK7pzpZ/J4S5s9rKqSsy5voE9vhbeeL6GsRM/GrUnumlnDjqX5hAMpooQYyGisONALPZvkKsL4GckhGPbowH/66Tyuv0xtR/CnUpJHnvVzyEFWugzdjckimTDGTDIluXVmM5oGrzxWwAnT6zotsgLk5ShESKPbU6DRCz3dtYFs0y8/oHUoLsrj6x8j3LKnc2vjlgRX3ubhtBMcPPtAfsb87d0wn30yn6LGsRiFCZM005V+1Get4vmnnAwb1Hb/9+pu5P1ZLk49JUl5yz6zjXxKWSV/ozeDO+zcLFP7sGb9bqo35bBsdYLTpi8Gfx5ZZKPTWxk/OcXX38zForqoSW2nC+2LXgHppd/QvlgsnY8XdgzB4IFGlqyOMeeXSGsn2sU3NHHGiQ6OOnRf7nPBmVl8/HWImU+2MONSJ9//Euab19vqe5rNOu65KZfjzq7DZhNcdF0jNquOD14u5M0PQhx7di1HHWLDahN8NzeC2azj969L+X1ZnCNOr8XtUqipVjE29MQhssmTJajNEPqthAd+q8E9cCfffdTegRugsjpFIKTRu6eBUPDA9I83rF+DUI0MYgx6YaBC9mILaxgoR7eJM6pUMTiDeNJbKI+1N1TRpLqn+OchRQJNqhiFicFyLAG8eKhFkiG+D51kIJqSbN5SSZ/60Thx/2kiqAAnbtbwByAxY0UUVjFwqMoZgy1s2CBZsSxGl/oRxIixhkVINIrpwhDGEcJPiiRJ4hx99NEHtBb/FAjFQzxkopByslzb+ertYk67pIEdlSmGDTShKIL7b83hhTcDHHdOLUJAaZGee27K4Z6bcvhuXoT1mxKcfoKDdBpOu7iek491cNoJDsIRjZffDhAMaXh9KmUlmT0kpeSGu5tRVXjvxSKsFsFVtzbz6y9QFB2AvWwTbz+X184QZ1A/EzdcY+WlfxdRk6zFiZv8wCBUv8ov23yE9V7yh1QxeriJ736O8OpV1+73OnTr1o3CXvkEWrxkaW1J2qgM06js5J0XnCBNPPVq4G9fa69MaotPpXsP0Wmh96jJNl54M8CNl7f99wmjLbR4Bdff5WFXVYplc8q47YEWbrjbw+D+RjSD5IHbcjq8R3QpM9B/iMoPP23m9FGFeDyeA8oDVq9eTUGeQqMnzcN35u75PpJPvw7z2ZsdS5Lk5erJz9Vz29Vu7nkohN/393FHkXricQ1Hrp7rLnXz9sdBHDYdLZVZFHkH4Gxwk5QJ7lq3ndsLdnLsURbmf15KQZ6eYEhl1gdBpl3WwIxzXdx2tZuZT3vZsCXJi2/5ufQKJ067nXkLYixYHEdNSwwGwYxzs/jqy0+Zdub0/V6LH36YgzNdQBO15FJMHZWU0HaaRpMaje4VWOokQ0b7EKqBWm+UuNxMNvkIJcW555o4/igHi1cmePXdABed1TZH/fm3CHPnanT1jWlndmQSZvrK4axnCWlSGMl0ue4lN610PMYfxEcTteikQiHlFMou7K5sQtWS2G26AyqK/R32v+3qP/j/C6SU1DeEeehZH9++V0JJkZ7w37jA+gMaLqdCKiV59e0QZ18YoKHKzMFHNvPGeyHSackF0800GTo2VEnKBCXdY38iPjO48KwsDptk4Zv3C3nqgWxeeTfIcUfYGNDHiKokqegTp2JEPfbcKE3Zq9Bk2+qklJJ6x1rcDgMVrnwcDgWDScNg2H+SZ9JhE6lkM02u1Vx+oYNv3yvh6ouzueaSbH79tpD7H01Tl/sHkBnJzM3X2GpZRELum9lMygQbWU4B5XhFPYFYAoRGzsAq3nzezTmXBnj9vhLsmw6hwjuReEfznnsQl9HWriqd0JHtMLXqzPXpaeSNpwrp39NEanM/+oenUJTszQ5lDc3UtxHfzjUWUFNTs9/rkEr6SCUlsVjH++DFt/wk4pLHHlUxJ1ykcqoz5ljSRWnzeGpXF3DTPc00etJtniel5KZ7m+nZzYDPD65olzaGBCmZxF0SbkN8/hl3XpdDPKLj4DFWnn0tQDrdvnuxriHN3EVBcvvXMHasjlMuauCi6xox6MFkgvm//LTf65DlyiJECy5yM86dRklVpeiwug+ZPeGpMTHqiCpOOq+eUVNqOeW0KPV1gjRJBjOeIYyjlO5Us4MdcgNCiIwmooy3e73MCFUxm1jRej11KCRJIKVEi9Luv3REIxZQ8c4bwn3XGjjipBqoycccc9AzNgRz1IEBI0NHDdjvdfgnQdHp0Uk9DqdGt+EtvPpeivUr3CxaYOOMm3bh7NHAjAvakvpSSh5+poVAQJKk/XXcC4004i+3QL0w4JBurr7IxeP3u5h0TIRjTkzz8L9zW0d89mr2PH5PHrfObFtuVxSBxQL33dZxYWPGuVmYTDosFpjz3Zz9XoecnByM2UG++cTNwQdZWhMAV5ZCOKCnqzaQEUwiSAsB2Z5U9Vg3c/QxOnp1N2J3pdmwysi1NwfJ9w5DJ3QZB3tKKRM9WotkBmGki+iDHRdb9UtZocyjjB6tXc4Gi8q8T0q54nwXyZTEZtXx/kttTYeWr47zyqtJbHoL9Y1plixNYfF1ZQcb2Z2znvc/e++Axv/1ej16RXDP4y2tv0GjUXD2KU4uv6WJZFISDKnc9bCPQ06q5ZjDbCz5oYwfPypl/a9d6NvTxPQrG1DVfbHqvDOcrN3wd52jaQxGMGBi/cZ0p0YKtfVp4gmNKy/M4ugz61i3KdH62K6qFCedX8clZ2fhdCgce4SdSFRSU5fa870EeXl5Hb5uZ/j2629JkcScE6BrVx3FuVYWfJFPetk4nNsnkKgqRaRMbI9U4u3yK0sN39GUs5zbbjHQWLqAOvMGgtJHi2xio1yBlwZ6MRhHsgjHjnHcdneQOx/08t4nQZRANlVqJRoqAxnNEDGO/owkRphNLMdOJimWUhLR+ZlxbhbPvREgGNqXF1TXpjj2rFp81c5Onbkr6INe0R9QnvBPgkFvYvvONIcd38SKNZnYlkxKTru4njHDzLz4SAHlpQaEEPTvbeKTt3MZeXQDPn0tRr3CbvMqNjvnsdu9ED9NDGJM66SLEAJn3TAOO66Zpav2xc1NW5NMmdpAzU4D788WJIJmrJ6erPiiK2+9pkOnmrj6oizGHlODyUSneYqUkuqaNGECtMgmUjLzm8uhEDXdefGhI+iNDvR6mPVBgERC48rbPMx+qZCLz86itNhA9y5GHrgjm9lv22jMW4JfekkQw4oduzvJ5Akdd7cO7GvCmh1t9xsX0GmeIYTAKVyccmED8xcmMSgKOpExVvK2wM9f2kmqKazFjagl29luXURIBlrXxCNr2eVYx30P3XNAawAwYeKxtPgkqTS0+DR2VaVYtylBllPXhvjci1OOdZDjVsjOFhx6sLWdsdFe3HFdNkuWJUDAU/fnUV5q5K4bcnjvhUKKi/Ts2p3CatPx9nOF5GRntPIOHmMhFtXoUmImKHysl0ux4SRMkK2swU4Wfk9mNLUjPPqcj9xshS3bk2S50h3+TWfQG8zYyWqNKzbhpJguLOcXlsifWCkXsk4upr7sJ154zkqfMT5q2N7mOqdlijX8gYMshjORYrqy3bCytWvKJXLpLgbQhT5oBbvpP0DHedOcfP9RId78FaxnKWV0p78YSaEop0R0ZaQ4hBwKye7pYf6PTj54PY9brnLzzsvZ/P6zC63PShxkMVIcggU7egxsZz0bWU4WboQhSUtLywGtxT8Fmqbib9FRLnpSu9OIpmU68mrr0xw9rY7jp9dx5Ol1bNmRBASTxlrp1d3IhDFWupQZuOw8F9dc4qZfLyOr1sX57M1irrvUzaB+JsaOtPDcg/mcfqKD2ro0yWRmn8z+LITdJhjU38h7nwSZ/VmI1UtMDIoejhkbEycYOjTCATj7VBvJnBp6Mpid1sU05i7D617HLuMquo+rxmJPMffXKOm0JCenc/mRjvDSGy/QUlTJLssyAtJLUPrYKTeyVlnIZx+4OPYIO8ce6cBiFoTCHcfn7buSrYX8N2YHyXd3LJUGmTy3o+8ZCmvodLBpI5xxkgOLReGJe3M5/kg7X/4QIW0MM2Z45008h04yMGmiwur1PqzWjmN0ZyguLmbT1mQrQffN3DBHnVFHs09tJ1P0ZxTmK5x0ppedPwzEIu0dnv0gE6s1U6S1sL+jMonDpmNwfxPWcClOkcn5jcKEIenghKMcPHRHXuuaOh0KV13k5owTHLz8VoD5i2JEo/D0qz7W/1rB7dfkcOWFbj58pYgZ07No8auoqmRgXxNr1y49oLWo2r0Jh+ZGIOhGX0L42CiXE5AtxGUUr76a7TnzUKUkuWwMRfUTMDf1oKs2AImWMWnLUznthMw9b+atOdTUpTn27FpenOXn9dkBjjmzlmdf82PVm1sneP4Kp3BjxEwt+/inQsqp3dON+leoUqWZRoZxMHr0rOF34sRIpSWD+xlJq/9zE5L/6+RnXl4e/fp1LMD+T0RdXR0geeTfuVitOk46xs67n7R35wRIJDTWbEzQu7uBI09u5oW7CrBtnERJzaH0DUzhmTvzOOJED7uqEzSZt+GRtW02XELG2On8jWcfb9+dUdeQJtiiY9yhLUw9PcT6NYKHnvHxxXdhnp2ZzwcvFdJUayA/T8/jjxupKf6FZtNOgtKHV1dLbcECTj4/RFGphjflJcuuR2rigAJaly5dUPR6nN0buObS9l0xxx1l5aCDUwSlDwCjYuC1NxQ2239lhZzPKrmQzaykkHKkSGHpu5Vty0o4fIqemXc5ueaWAHLzIPJS3VCEgllY0FAzo50doIptFNMFyARCoW8/jjLzThex/G3ohYGCRG96qyOpMa1nuW4ecRnNrLsutt+j/wCqqpBISD74ItTusfWbEyz8I0oqqWPoqDSvzE7y3Q8G7nqmhUifX/GbqigOD6Zql45jptUy+aRqzrminuvv9jD+2GoWLY/hcir07WrDGW1r8hInypCBnR9CS4r0ZJms3D0zxvlnODn9knrWb84c+DVN8s3cMEeeXstHrxaw5McSnp6Zz/fvl3DcETYQgkhUsmvn/pudDBk6GIsjwUp+parwZw6ZLNqNHv8VDruOW65088zMXK67LIuWSJRS0ZU+YhhWYUcIgV046SeGI9FokrUU05UNLEOTbZMEVaZpoREzNpYwjyq5jUZq0FBporbD969nN3kUYxZW8kMDsdYMwpfadx17MhABnH7G/lf1/knILsgm0CIwmQTfvFvM6GHmzGHToXDTldk8fk8u1921j4D8+scwE0+oIRqXnH+2lfiABdS7l6PK9sS/lyZctO+qtwgbXp+GEIKEqnLHtR0TmYP6ZYyz/IF9caDFp5JISlxZHW9MRRF0qzBgtCeJRDt3/PwrrFYrvfsIupS1/T16mtOsWKKQt8dUri8j2G1fSl3eIhpEJY2G7dQU/cJh0xp5+J5MDNUk5HqGsWkDmIWVlEzSSDUmzO2KWACldIMsPxWOQnLFvgq6SBto9qr07mHkoTvyGDnUzBGn1/LQMy289Jaff51Zx1nnxCluGo/epGEyCppqTEQIkrRFWLp2yX+rw8/pVCjIUzj8tFqWrIwTi2mMGGymvilN/wm76TnIwwfvaXz4aiHjR+8jio1GweXnuxjYz8Rr7wXRNMlHX4a57JoQc+fAhCM8fPJVGE1rm2C98GaA44814DfUgreA9z5uf3/IFJI86BTByrVJhJCcfnE9Aw6uZOihldx4jwePV+W4I/ZVu48/ysa8hTEaPWmiMY0hwyce0Dps3bQdgQ53tiDXZWT3klIKg0OIEmY9S3CRwwh5KGPkUUTrsjn1ZAOV64q49eoc1i/O5/7n/YyevpZkt5W4RTb9xAiyySeEH5fIIT/dlfqmNO+/XExQ8VJIOaWieys5rhcGuog+bcxAms076NIts/9HD7Uw9ohG3v80zI7KJOdc0cDJx9pxGzrvcDULC2rqfz0t/T+JRCKBPSuGyZpi1bokp0wLM2Ckh74jGtiwOckVF7g6fN5Dd+ZQmGeklzqCgYnJlIdHENeFMGFpo/cK4JQ5WLaM46IzDfQ5aDcDJ1Rz/NQw65aZUFJ2HOk8BkankB/pR368FyWNE9k1tx933BNh+ilOtm7XePGtjruLLrm2hapKHT48hPCzkeVslitJc4BOX0AkVIdeDz/OjzLl1BqmHmNv04G/F6vXpmgOx2imjmK6sZU12Cx/3z3idEk0/lLM/5vPIqVEZ05SUqTw5ivQ0zuFvoygjxjKUCaQTik4szV69zTx5ANunnpBUnD4H2wt/Jqlyg9UKhs56sgEn3/2zgGvw+GHH83szzP6dkUFCidMr+Wmez2ccWLno4GXTs/i3se99OzaeW7XvcKAySS47+a2JEwiIfllforPP5N8/6VCjyENDD+0hpq6FKef4ECTks2rzQxmHN3pTxAfBgw4ySaAlwZ/jJPOq2P56n0EQzCkcs9jXux2HYu+LWPIADOKHsLh/b8/jhgxso17er3cTT276c1QRnII/RmBGSt1jWm+/zHBe6+6yeq/k6X8xFr5ByvlApbyMyoq/cQIhBBUiF4kjX525f6CR19Ji2yiybqJhrJfeGCmkd+WxDjhSDu9exgpqwAbDoyYaXStor70Z+qKf6bJsR5TboCPXi1oo28K4HYpfDArm2B+ppO+jO7sFOspoAwXucSIoqk6Fv+x/w0C/yS4XHn4w2k0qWFr7sUl1/owGgXXz3Az58MSvnyrmE/fKGLJ8hSO3SNZtULQ6FGpqmkbbz74MsT505wU5rePH0cfasPt0vH67ExMe+oVH4tXxDEZBVMm2XDYdFhccfzmjLxZTnbn9y6LRYdO0bALJxWlRj76HCaf0ozJGWPlUh2/L1I5+jAbOdmdk46dwW6306WHkfufiLNJWUITtdhwMmKogcnj9525EzGF869qapfjxOMaF1zdxO8LJGde5GHLFpWNG7S/LfQ6O5C1efWdINlZOiJ+Pd0q9hXVJoyx8MnrxVhskoamzgsbldVpenc3YrdppNMHVgAZP348sbiktEjPR1+F+Py7CJ+/WUSPrgaamjt/rZ8WxIhU5+PTWnDiZgcbO/zeXut2pp2eMciKRDVm3NTE5PFW7r4xm1juDsIyQFpm9lY8bwe3XNNxnnPaCQ4iMY07rs1mwZelHD7Rxtsftz3bjx1pYcpEGzfc7WHDljjVNR2fLzuD1SLAEUSSOcf0ZBCFVLDLtBzr2D84/cZKiosFFf5xNFHDWv4gTJAYUXw048CFvWEAxx4f5YIrWlBVuOemTPGrtFiPO0th+CAztfVpgv6/78RUUIgSxisbgQw5XEA5G1jWplEtKjN5a1f6oBcGCkU5/RhBldjM+6/lsnl7Ck3+zw2r/6+PvU+aNIlJkyb9b3+M/zOIxWJkOZRWg5qT/+Xg0JNrGNjXyLhRfwpiCY0Lrm3i6ovcPPRUCP/qHuSnurSOeCpCT0G8N3Wr9NR1rWT7ykJ6DF7HjuhGnNJNXBcmtyTBHVdbGDqwbbDdvC3JiacHcNYNYRQ5CE2Q8MbwaOsw6cMcdnINfq+C2WDAmQfPz/IxeYqerqXV1NZWU1KsY/oZdvJy9cz9pZFgKgwhiUGvdBpMO0JBQQE6a5zLL+jczOLyS6ycN38njpZhGL3lbNrSQNWGQl6eFeKd2QmS8RRNwVWcerKRB+7Ix2gUtPg1+vU0sPgPSanW1jmsJ4PYyHK6y/5kkdNqCFDFNoBWsqRFV89RR+hZtjpOLCYZ2Ne4x9VNwepIQ0Pm9dwijwKXjaGjU/zyywL6hCaTNEYoK+vYTboj1NQE6dbFwPufhxg51MyAPvuu10uzAnQpMzBkgIWbrthH0pQU6fnX4VaOPmUrvsVmXNmSQ8ZZOe0EB5qEdz8OYjAI3n+pkPJSA2df3ELlX1J8A0aqazvXG4pGNdIpBX00l6KCGPfdnMsLs/zsrkkTiWrsqEwy/7MyupS3TbKPPcLO5u1JXpgVQK/ff5OPvLw8Bg82UFUbY+7HJZSVGDj+jGZ88yNtOlb3QpUqzYEk916XTzKrAZMjjs1qoDzeu8NR6C70YQW/YsaKBTuLmUuJ7IoVOxFCeGmgK32JiwiK1OOnmTyKqaA321lHWqYpohyd0KFKlUb9Tup02+mdHL3vO4hiquS2Vu0vgzCikwrDhg3f73X4J2HMuDF807yNR+8ubjdKBHDQCAu3P9DMyRfWUbk7hU4RFOQqHDrByplTM2LkP/wU5Zprf6PcM7H10FvJZnLIRxHtScqk2UfXssx+CgS1doeWP6N3dyM19elWsvO+R4Oo8b/vWksmJScfZ2VrXZf9XQZCoRAjhrb/rSxYHENp3ueKaxYWsh0W3ntHYfOOGkxGweTxrlb9xV1VKTy+BDWsAU3PNtYSJkAexfhoZhebyJGFlNOzda0UoWDUGVDTaYLShwkzJmHB5OnGUy9u4/47XABcMC2Lc05xsmhZDK9PZetGPV08B9Osr+bE4wzM/jKC32tHIYbJZEJVVZT/qnrxFwgh8AUkobDGth1JnnrFh6ZlOg4aPWmCHhM5NjvuUj/9e3fcPXH5eS7GH1vNfQ+HsAW6UKKOZIQwElkb5OYb1vDws3Xcc3MWh06w8sYHQWob0jx9fy4HL92CadtwHrh3E+s3+rnmMjsFeQrrNiX598NeVE3y7Mw87nvCx8xbcxkzPEPUL1sd557HvJQVK7z1YYBfFsUIhSUmIwwbZOLaOz1UVUlcWfvvYimlRIogdgrIzvWzZbNCSaQnaVLsZCNDGNdKUurQYc4N8eT9efuuqSI4/ig7xx8FnmY7h0ypgsauqKRRyFyTErrhd1cyqJ8Ri0nfqnf3V5TRk5UsoFlfSTKdoK+iY/wRTdTXCPwtJq6/KYbV5ee9V/PIcet4whqAaMffKyrDaOLARl7/Kdi2bRsOixGvT+XZR53MWxjD26hj/fY4YwabO4yPANluBVvWvpzEKXMJ+XqQoGPZDYuwYfEPY1XUy1VX6XnpKT0JIgh0dJPtjQBdaiHb1jTwekM9qaiB514LkE7ouOIiB1ZrRk/srEs8LPshjxFycOserKAXLbKR1fyecX8/AJgtdm65MptLbvBQmK9wzJT29/9Z74V59D4DQ2KHtyE7q0M/kkzKVuOmP0NKSX1TmnLaxiU7zlZTrz+jRTZRyWYsfhOLv8wmGG5mI8vpKQdhFCZ0QoczN8Yzz+Zx6J+6TY893M4vv8W4/LIUdk8fVq9cydZdbzP93MsPyADOYDAwYPAUcq0/89NvMbruybU6crjeC4c9c3/c9Dc6yRu2JBE62YYQqmtIc8QJXixVQyiUeRQJgdqoUt+yjXcadmAyRSkrNpBMBmgxfUcsYMTWUkZudECrXIBiCHPp9BgXXNtAcaEBo1EgJZxzqoOpx2SK0U/fn88hJ1YTiUT22+F4+PDhBMg0QYRlgGbqGczY1utuwkJPBuFJ5vLZ7Eo2bfVy4zVWzrkwSAkDqWY7LnLJo+14bK/IwdRaf6PooK307mGgbx8Fn8/ETfd6+fj1glZdZEXqceodpHov4sWHHIwZno2UMOfnILfO9NKvd3mHn7tbhQHF3YRsyozGF+TriNmXolZb6ZUcTTVb2ba9cr/W4J+GY46dxs6td+MJ11KQKmPTTwlGH7KLiy6w0L2rwpKlKd78yI+ppi9Z2GhusEJFkOlXNXLT5Vn06m5C0+DbuRFef7Lze++ZU53c+7iX2voUFaUGPnq1qHVse/QwM+ee7uSEaVtpWNifX3/r/De1Yk0cEXWiSY1gJM3n34X5cX6Ert10NDeHyKscwq13biYr/7+n8Wo0aETjkrxCFVMogTloZfCfmlfqGtLUbLewKhxi2CF1XHaBnd49DCxdmeStdxPY6sweXFEAAQAASURBVIZRnipkc109YTaQ1LL5/NsoJ/2rfWy97YFmLjqr7bl82ao4r7yskkpaEPokS1bE2hVhrrjAzuMv+nl6Zvspl3Ra8s03aWrrVO67y8Lcud8ybdq5+/39U6kUBoOBxStivD47yHezS9DrBeee5uTxF308fGfb99Q0ydRzvFRvclJKEQaM+GgmSAur+Z3usj92sogTpVq/idxyL31623n42Rbm/holHNW47lIXFouOnOIEfceuZPNWlaY6G1aH2qnmuRCCHLeCP6CRk63w8mP5DDm0ig8+D3Ls4XYunZ6ZDrvknCymzajnm3kR8vPq93sdIDNVqZqaIGRljVwEZMxe1YSJFSvj9Osj8NdbSbILBT1DxT5NznJ60CKbqGY7gzwHs/braqbHtzP7tZzM1NLhmZj8+XdhPnm9iH+d4ker1DqUhEnLFDGijGAiq/iNSrmZfEpQSRMhyCrdrzhteqIhPRbsdKNfG2M5i7Bhly7qGpK8+HA+h59+4EZYneG/TX6+8MIL/63nCSGYMWPGf/dt/59HeXk5f84ujUaBVAUvzgrw+It+hg004fVpzF0Q4d6bcjjmMBu33NFEUbKiQ0KnUO3K8uU7sVgUbK403aJjSJGg9zHruWC6kwV/tB/znn6Jn4K6CW00wUzCQolvJPPn/E6vYXqOOtTMHde5se0RQ169PsFN93p4ZmY+fXpmKj6RqEa9N0ZxmSQaBaGAyXRgVa0sd/pvddaynDpCOi+1LCAnVsjTzySIxFSuvCiLKy92Eo9rTJ5aw2P3ZpKarTuSbN4EIyd5CDe62r2eRdgYIEdTzTY2sQKdVNBjpJRu5FOSOXxLD4GSlSxbLzBZNRz2jKhzcaGeR+7MIZlqSyIqoVxmnB/E5w/yx6J5HH7wYQe0BtFQhCwnvPdCIVff6SGZlIwdacbTrPHTwghlJQZ++KB9B5teL3j20Sz+dcYyvn23gH699639qKFmlq+Jce2/PXz6RjGnnWzijl92Y43s0ws0CytbNwt8frVDjaZZ74cxectJJxVq6kOMG2Xh2QcyXUBPveJj3q+iDfEZCKqk05Dt1nHx2Vm89m6A3Pz97/zyewM0edLcc1NOqwbP3bfZOW3NSip849oEXyklO9lAOb0oCJehhfqzw/EbSNmp46peGNBLA4PFWAAiMsR6lmDARDZ5GU26vK2U94gjNrsI+BSs2MkSOXhtWygftpWm+u2kkzpMFo0rpps5YnIu449cQsxnQSWNRsaZcQ2L6C77kUUOCnpuuu4mZn80e7/X4p+CwsIcbDbByL/Ruz1kvJV4QvL+i0UYDIJoVOON94NMv7KRt54t4MhDrZx2ZpzZz6zFKG3UsxshBMPlIe1eKywDdO2VIi9Xz66qFNu2p4lGtXai73tRVZsiN1uhvjHN3Y/4mPedHgs5LF0VZ1QHZGV9Y5pdlRoHj4Fmz/5Xc3Nzc6mq6/ixvzYx2T19uOfhDXz0Zk4bQiSR0Jh+RRMlnnE4hIvFch5Osukp9onrS9mHKrayi010o9+ef5MEIyn6D25kYK8w23em2bVNT1bDED77UKFfnwhnTLUihMBgEAzoY+Kks724PYNpopZwzgYcLgtej4IDJxX0pt6/i+lnnMus2W8e0GE/832NfPlDmI9eK2LU0Ey3j6ZpFA2oZPRYuOpiwbdzO7/POOw6LGYd2cHeFGk9kEgaslaT19PLY5eayc/N5odfIlx/dzMnHW3n8btzWbEmwZlnGHj9zaWkwhY+mGXk82+aEIYU/fsaiEQ1vptdwpGn1/LFW8VtEt+RQ8y89UwBo46sZthAC0/fl09Oto6VaxPcfF8zW3ckyW4ayu/zF3Hsccfu1xpIKTEYNJKxJOGIRipqQCcUamUlpXRro++tSY3cfK31Xv1X5OXqMdgT1DVU4qURJxmCR7dnMKjZq2KSlk675RShIKVGz9RIIgSpXFdNLwbTQ2RcRuPRKM2FPzN6WOb3YC/0kPDE22mOAuxkA87s/dcF/ydBVVU8Ho3cQkFhgcKqdQnW/FLOsMOixDsZJd6LRCLzeFgG2c1WEmqMFAlWygXo0CPI6BgW0wWHcJGSSZxZKpPG2nnt9QCyRVJA5wXbEtmdqgYNk9DRHKrjgyfKeP3trVhtEIjG8dXZGPkn4nMvskUBzbKeCB1PN3WGo485k++++I1Ak550HOKJtt9fVSX/vj9Cn+CUNu+pSpVgs4mX3gpw1UWudq/7yddhwj4jAbzopQEbzox+ON1Zxx8MlQe3ygRkDog7GMxYFE0PQcgjo1m2niUMlmOJEWHYmBSHTmjfiXnIeAsjxsZY/WWUXTs0xh0cZvPmzQwYcGASOLm5Bcz/Kc7slwoZMdjCV3PCzFsQZVC/jmPgvAVRpp3k4IGnfVwd1tod0qWUPPWKj3Qqo/W6l+Cbca0f5+4x2IXzT00WCqXpPohEkh/nV3Hj5W6OO8KGoghSKck7H3l49OFGSj3j0AkFe6icB59ewoSDLLz2RMeEU3GhPkMoHMDor8lkQhNp/LKZBqroSj+SJPDIOlTS6BCY3BGEEERbolQtz+eijbuQmMgRBUipUcW2Nt2jkOlS6uKZjMfbSOXGHXz9dQynvxd2kWTpigaGDMjEsEBQopVt5eev81sNZYSAow6z8fRrvr/97BYLJIgRxEdzi0bt70WceG4Dod+jZGsFCLn/DQL/JFRUdEVvSlNjXoct7iQn2oP01i68eHsN0hTFZ6jl7jtdbN5Sx7z5O5gxzUJ5qYN7HvNy9e3NDB1kwmbRsWFLEu1v6m2ptOSWK908/mKAFfPK2ulV6vWCV55xc8SRO0hUO5j/W4xJ49vuI1WV3HB7EGfLGJqVaoYP17FpW5JuFUaenpnJL264exWOhj60KFvYunUrvXr1OqD10KSFZ1+sx6jXc+l1MZ54bjk7qvY9Pnd+lLDHSjEVeH1r+GlhlMcfsmIPdaMoXZI5FwnIpRiDNFHr38Xtt6ZZtyHAlRfbyXYrbN6W5PZ7gyxeFWfVMh1HHZEkL1fHjz8lqdtpocQzgQghthgW88MPAv+NKq4shUhUo6EpTc9uRh59Ksa4UWFOPX5fYSOR0Djn0hYsjb1RUrt5/6M4R5/S8QRmZ7BarWRn53DHQ/VceGZW61j+lIlWXn47wFW3ernrRhc52QrptOTk6c1s/aWCofRsjWcucimRXVilzGe3fTGJeIYkffIRG3m5DuobVbpWGCgpUpgy0dmqieqwC15+2o0QgpVrE5x5abRTkyGA+oY0n30X5qKzshBCcNZUB4P6GZm3IEaPoQ0U5hmw20HVCfr3MlJZ/fdarX9FKgXjxmp8VRNjCONax9KllDTH63ntjfW4hJM4PoaIce2eny3y8ckm/DSTnSpn3bIadlenqNgzebZmQ5z6xjRFBQamnWrirUe3UU7vdq+zmy2tJpt2sggTxIwVBT3l9CSpJVif+oVuDCKpRIiqISzS1kYWKY8SLrt2FVXrS7Ga1b9d1wPBf5v8/PXXX//bb/of8rNzRCIRgkHJtp1JenbLJFn+oMa7L5Ti86ts25XCYdMxcqiJyuo06bRESxg73Qw6oSMV1/PVnAgOfzccwoVfNtOlzMCksRYefLqFRk+6dWRo3aYE8SYXrg4OJkIIsrz9qN69hC/fbpuYDBlg4u3nCrnkxia+fKsYgLse8WI2S157spAZNzXREkiSSCQwm/fvZt7Q0ICUab6dG+GIQzrWhft+XhQBdNH1JKbFqGlJ8sTjgnff8SEsUdIxI849vOAnX0a4884Ubs9BmLGyiZUdEsYmYaab7I+HegyYSBCllp00U09CxjHZUhwx1sirT+a3uRH+/FuU48+tR/O1rR4H4zFsVh333+7iuLMamHrK/ht8AOiNBoJhidms46oLXVz7bw8VpQZGDdWzan2cHl2MnZoM9O5hJCdXtiE+92LEYAtlxSFWrYtz1KFW7i6uJbK1rI15VVbjII4+dRnffJDfxsTkpwVRnnkmTVmiAo9rPaV/0vkLhlQ+/irMUZOtNHrSPP2Knx9+iVBRqifLqVDXkGbaVCdCB2bj/nf5ZGdnEwzD1GP23TSHDjQz8wGVy6/5icJET+y4iBGhnt24yKFQZA5sAbz4QyoC0akBDuw78APYhINR8lACeKkzbWLAxCqKSwTPPpDP6EM82H0jqWYbKZnCmhfm2w/K2/wOYzGNw09sxh3sTpx6utCHPIrRCR1xGWUXm2ikBhc5bFq3ab/X4Z+ETz96v3XMpDPyJhTWOPU4R+shzWrVccUFLhTFz5sfBLnwzCyuvDCL35bWUF8rGLz7UCrZwmaxnG5yICZhRpMaXl0t6YpNfPJMNsGQyr+megk0mXj93TBXXty++7zRk2bxigRHHh9AjRkxNQ4gyFYahYcLLleY81kexYVtfxcnnNOAvXooz7+8lsKyTtjMDtCtWzcWLQ3iD9jbjNQfPMZCKrsamrq1/ptLLaTqtzgjJ23jovNN9O1tYPmqBK+8E6S5zsgwHISknyzcFIjSNu8jhKCC3qyRi0jJJAZhxE8zh08x8PZL+9zQG5rSHD11Ce7to3nojp3c+0QVA3pZaPGr7NqdJtRkQ2ib0WNCjaR59VkDpZEh1FHJJlYwSDsI7/I6XnjmBa667qr9XgeAnGwnajpBOCI567IGtlcmqW9IM3qEiS/fKiQY0nhxVufJYjSq0ezV6JruBgKanRuZdkmIm6/ZV0AaN8rC1Re6OfKMWpaviXP4JBvhiCS7QKXryDjlpWnOPS2Xnt2MvPSWn/xcPd/MjXD8kbYOK/4PPuPj6Zl5/GvKvtg1fLCZuR+XcMy0OqobBOrfncD+gkQiQTppRCNFk0clGc90zgXx0ZOB7f6+Iz1myJAbF1/lo77SRAEKhZTRTANr5R/km7IZMcTEdz9FUEXnnXlSSvQYsGBlK6sZwvg2BSazsJJl2XfPf/35LE48/TdcdcNbdbLSMsVuthIjiq2TDsZ/Ovr37084KhlarOe51wP072NkzYYERoMOnU7Q1Jwmv4Mu9aWr4ki/G79sZheb6c0QrCKzD1MyyU42YMRCHkVUsx29NBAhhDEJV5xvxuLPxkB1q955R9BjREWjD8NYIQMoSSveOjNljGe36QcKZFmnOWopPWiktrVzZ38wePBgHpjpwF1Qx8jBFt79NMh9N+/7/b77SRAlkN/6nlJKvM5NaHk1aI2Sl562kYgFuOxCBzarjkRC460PIjz4eJhQUMFHMykShAlQLnthFiay85Os9M6ji6UcJZTDLrGRoXJiOyNRp3BTLLtQz26MjjgXntt5vnvRuRbO/mUnFcE+LFm86YAmo/Zi4/rlXHWhixGDM4TLMYfZOOK0Ws440UFRQdvPtrs6xZKVce6+MRujUcfpl9Tz5L159OqeubbeFpW7HvGyc3eKC8/K4vPvw5x6nAN/QGXHZj0lHRibAuj0ae641s3Rh+2LbwaD4PwzHQgR4pk7t5Mf603K2sJpJ9hYsjLR4etA5lqpqnJARbGdO3eSTT4bWI4RE/VUEidKPqVYsRMw1qFzNPLAPXZ+Xqjj8293E2s0ZrqhpEoOhVSzAz9enLSVuRFC4JaFhJvD2DCTK0qJyBDLltdw8fQ93cLNce6/3d2hk7a3RXZaQE0mJS3NCjrq8FCPPmXl4mt8vPlMPkcetQmaSujWvWu75/0H8OHbH2H2lZPTu45tO37DbXRgTWWTNkQwZgd48wEHkydYUVXJqk1hJhxk5sa7PYwYnNFG3tv5/e4nQT78MsSMc10dv8+XIc443k5BvtKpnFFxoR6rO45982guvex3zjonwWUXOHC7dPy+NM7t94SIbe6FEVDLtnDWqTZqG1S+nRNn9GQPB400cfwRNj79oI5ERM+6dWsOiPxMJBJs2xImVV2AvSjI+Wfb0JtV3pgdpK4hjapKIlGNBHFAcuqxDv5YolLqG4te6NuciVIySZQwQXwUNQ/l62cTfPLBTlDS6BJWooEc1LQRp3cIP72SISjtZFEiLCAgS2ajpQz4am1MOLaWQQMMhMKS7hUGdtek0ITKPbcYeOTxJkaPNBIIaKxarWLz9MaWzEdQxc5tCroOpvn+DjqdjqKSPtTW1lH4JwNLIQRhn4GFc3owaU4lRmuKeAwa6hVG0LPd6xiFmR66/px22S5uvCqLxStinHNFI2YTlBQZiEY1unUxEE9k9OX9AY1wWGPZ6gQjh5gYNsiE3Q6//B5l8vj236GqJkVJsZ5Pvwkz7aTM/cft0vHQExG8WwvoHuyNyW8mKRN4TdvQ9a8jFO7ci6QjGPSC777XGMqkNkVmIQR5FBOWQbzKborSne+xQiqoZjtu8jB6uvDxF9u5/EIH73wU4fGn4hgDXZh8bB133GzlCaWWRDpBGT0wCytRGWI32zBgoAt9Wc3vqCQxYKaSLQxgNDqhEJYB3Hlp+g5dz3HHGmlulsx6ZzPJmmJyg/0QQpAiiSGSx2ffRjjAPom/xX/7pZ577rk2/y+l5M0332Tbtm0cffTR9OnTB5fLhd/vZ9OmTXz//ff06tWL6dP/o233d9ixYwctTXouvtbDj58UYzBkumkyLLueUUMzP+rePQxccG0jz77mQxOdt8lLKdGEys33esmLZkaWrDhYtCTVOmJy5owGrrzQxTGH2di2Mwn+jp3RABy4CBs63jaF+Xpy3Dpm3NjI78syuihul8L832PceZ2bK25pxuv17rfO26efzMJklKzdlKCyOtVO784fUPnsuzDzf8jnkae3suAbJ7m+AgrS5bjr8zKVedtydBaNpuY0d9wVp8wzad/BTMoMmdkB0euhjlwK8dLIaKYAkCaFDgVv/i+89lR+u2R+8ngrc+dH+e73fcSwJjWC+AgEbYwdacVohFGjRu3X998LgzFKSYHC9Xd5aPSk+e69ktZOzGOPsLNoWeeBUUqJzdr5YfKEo+38tDDG0IFmvvk4h6NPXkz19lwKZBkaKo2yhpYNKUYeVk+fbmYK8hQ2bk4Tb3JR0jISDUnU0shBI/KQUrJgcYwHn/Zx0+Uu7nuyhSWr4kz9l52+vVx8/3MUk1Hw8WtFPP2KH02DgqJunX62v2LI8MF8+IFoFwBPOcHG5INNHHXKZtZtlJTSg74Mw7jnukZkiEq2MIwJbGQ5cRnDLNq7qoZlAMtfHOiEELjIxZAYgs20nM3bIjz2nJ94SiVKLREC1GXXMW2Ktd1+uP+xILGNfWhR6+nNEOxinwaMWVjpI4exlj8opith9T+i9h2hsSZIVk4mQb3kHFe7x9Npycp1CR66o33n83mnOznp/EwVOCdbh8kk0CVsGIWJXgyiQVax2T6fdFKAkCTTKqYaMyPG+dF0KayhEhTCPP98kvKyCMcdue8a19SlOGFaC54qC93F5MwbCojJGDVyB95dDoaPb2bkCIVxBxnZslVlyWKNdEMX9CQQESfB0P5r3fl8PiBjbDLrmUKKCvSoquSTb8IkTH78fecQjyoIfy5uf1+y412IbM/h5n//it0OQp/GnSohL+Wkjl0E8VNG57+9AkrxUEeWzKalYCWP3d92fQvz9Xz8jpsjjl9MU5Ogf2ACnl0mFPT02uMcLYRgtfwda7iMuKsZQ0EVOo/EojnxUEd+ooQvPvn6gMnP+sYQJQWCL78PEwilCYU1Dhln5frLMpX3LKeC1aJrU0D8M15+O0hLs44uaGhSouXWcdPV7cewcnMU7ro+my07Ulw/I3Mg/vf12Tz+oo8ffo4w89Y81m9OMPfXKOUleqSkVSA+lZIoimTh4jizPw+xeHmcgjyF0UPTbWQUhBA8eV8eR522FsXU8WhkRzCbzejQIYQOo15PVCQJy8AefaUgCWnAjDUjqyF0BJqNeFvUNgUsgEuu8bHu+24MVvdNjuRRTFD62KT9wbw78znzskZKKkxE6kPYOjB9aaGJLHJoopbCPbIff0UwIFpHjfv0NDLnSxf3PLiapcs00HTUNiUoTw3ATha7Qsuor6+nqKjzPOSfCL1ej4KBusYUcz4s5vRLGrj9QS+KAlddmMXFNzTx3guFbYpEDU1pzr+6iWzf5EzRgYPadFUYhJFecgjrWUIBpfQVw1knl4KSprd/SqssSDaFVLOdAkrbfS4AH004cQFQQW82sYIu9CVFgngy3a6j7s8wYkIgqKmpoWvX/SN6Nm/ejJ4G5nxUzKx3o3z6VZBjp8QYNSzzPq/NimGSBa17ujlrA8ed28LB4+1cPs1Jabg/7z9eyVtvVWK2aiRiAkNLORWxEuKsoavIOLKrUmU9ixFOP+dNtfL2+1EuudFLfaOHD9+0og91nAvnU8pa/qBE5+xwvL71uxsFCV0EEwn0STtOZ+cSTx1B0zTqatcx/dR9sUNRBM8/lM9ZlzVw1ikOTjjSnnGn/izI13MivPZkAUIIxo2y8PjdeTz2go+a+jQ+v0owpGE0Zcw5unXR89p7AbpXGLBadBjTHY+gSykR2V6OOrRjw7azT7Xz6FO7qYu3EDN7+OxLQUtAY9LRHlIpGDVCz3VX2FuneZauSlBSfmDdr8FgkLRMY8FKnBgW7G0mGrJT+cSrotx+9+8s+TmXi8+xc/RpTdgbu7KbLdhwUEZ3drCBEtmlHaGdlmkaqWEYBwOQJE5urshoPd/lx6TXM3FsxyR3bpaBB54McP/t7bXDn3g+hPAWUE8VFfSklkrWLNWh04HFFWe7ZycWS+e/nX8ylq9YRnl4INXN1eS6FQLhIGlzHKO0oEYMPP1ClLISPR98EaJbhZ6HnmlBUUTr/t+LU461c8yZdRx9qK21s20vPvgiSDQm+W5uArvtvyjKicz0WJnnYD57spbX3l2NUCTGtA19oAglq5ZA9ibMpgR/LFfoWm7A7VTIcSjU/NKfjb83EKIGiYbBcGATkjddewvBmih9GU7Q28Ars6rZvjtBKi2ZdGINE8ea2bErTdIIdekk339lpNGfZsSf9nlmWm4jYQLkU0J3+tNINXE1Sp+GEZiFhWZRiyhdQVeXnq7lK6isSuOvt2LzDAFAkyphgqRJ4SCLcKiFqy50MXrYvj1cXZvi2NO8GLaNZvW2jMFsCTaEEOwQ64iLAErMxAtPvMyRRx1JYWHhX79up3Bnl+Cw6/jltxjTT8uct5JJSUNzEl1WC/pgHvb6ChQi5NLSaSOMO1XCl99s4carYMxwC1/MKuKsyxvwB1SuvdRNz64GtuxIcezZdezYlcSis3LyGQGSqspVM6y4shRuuqeZ91400LvHvhy0qTnNRdc38dR9eSxeGeOL78OcOdXJrNkRQpu6UhTv2/qZjMJEWXIAno0WwuYDa46JRAU5ZifGuImA9NJIzZ5r4qKICsrpQXV6K3o6LzbqMbRqXyvSwJPPxpj1psTUUkZZogJFKAQ25PDkC2spMZViSOexgw2kZBITZorpihkL61lCCV0pogIdOlpoYh1/YJMOzKWN/PBhMT267lujS891cvt9zfzwzhZyQr3xUEtvdRivvrGIFl/qf8zt/b9Nfv7VmfSLL75g+/btPProo7jd+4J8cXEx/fr145BDDuGmm25i8eLFHH/88f/9T/z/OLKysjBgYMvOKCMOr+L6GS6mTDTz8DMBnpq5j1TT6QSvP1nA/8feX8bHcSZt3/C/e5g1I2bJzMx2mJMNM/OGcQMOZzfM4A1z4mTDuGE75BhjxwyybNliGA3zTHef74ex5Uwk5bLvJ+/vefbe6/gmTU9PT013nXUeVXXUi2+G8EVi5IlATxXFbxHChy+gUJ6YyGbjUgoLZPLc0O1NsHx1gkljLbz7QimvvRPmuPPa8QUUovQvlp4kTnVF37dNOi1YvynNhWe6ePLeIgwGCU0TfD4vxj9fCmKzs0fB3YYN6zhoHzuRqMZZl3Vw7mnObIWXXuLf38Z4+pUgD9yWz5fzUixZmqE7FSCBRJg1jBUzcFNIME8wbrSRK2/04/CNyNmY1TKc9fzCKDEFo7RrsQkLP600kE8JNQzreY8REz7RyfHHmvp9AC8/P4/P32sDbzWa0NjEr+SJQjq7o2xvzqDTi92ufN0JvU6lvkFhv5kWOrxKTgv6Bac5efqVIMmk1udEu8XLkwyo7t/BadquttmiAh2F+RJKfQEh/EhIGOwJxg2WaVhnZ327gyADcGAnT9KTIMYG3RL2m6Ax8aBmHHaZ0mIdd93o4fm5YW683MOJR+26l8480cXX38e4bLaXuU+XsGh5kilTepfc94dvvvwGNWrj52VJ9pqaGxDme/Qsm19KQVUXVUpuNq+ZegYzGp2kp1TUsJ5ljBUzcjaBaZFiI78yksl9frZAY/3WOMiCJb9kcNgkEkXtaF6FIw604HL2tv2n/07jyRQgaM0hPndCkiQGidFsYe0fDlT4b4Yka+jQ8eKbYaaMNzN+9K5nR1UF517VwQWnu/qsfDab5Z7Wl19WpWhr13B4dw3XK5GqUOwNRJQYnuhgCtVB2Wc9DgkRYwMrUEhR0bU/d1y7ljvv8TKgRo/Pp+JrN2PvnIggO0yp21ZHB83ISQfD1fGYsRKJBVm0YAMrVkew6Cx4/KOwCzd1rMKJB0Xqv/rl99DpdNissHmjjgMOCeMuSRKMZfjrmU42LKjeoZ0m+Glxkouu/IFUaylRgoxV9sWnbuKxp9PYrCqXXtvA1gaByQD6zLB+P8+AkXrWoTenWP1FcZ8VZQNrjLiLMrR1ycSJ9lp/totNuPBQSg2OUd0cf6zKI0/GaW2LEMh04qEINaHtUcUXgIxg0jgzXp/K+FFmBtcKtjZmenSyAe6anc8F13Ty6D8Ke9o/NU3w1gcxnn9KojYxkTpWYzVLHHlg/wNQDj/QxgtvtnPdpdnvJkkSB+1j46W3QgyY3IDbpcOdp2NVIEUiKfj2pzjFBTpcTh3NbQp2m8Q9N+Xz0O0F/LwsyZmXd3L5+a6cCtChg4w4nIKmxg27bQNJkhCSiiIlUZNGbv6bkTvuWohes7KdOBasRAmRFmlceHB2lXHmJQ18MneXTl2nV2HZQh3l6epe53dKbqqNVSxfHeaNp0q44NpOVhgWMTIzK0dfOSpC1LOG8ezVs2b2BeEt5oiT26ipMDJjup5Tj7Px0lPZ9vqX5kb4599LKFIqaBL1pBMGQqHQ/5KffaC8sgyLpYny0qzUwgcvlzLvxzjzfopzzV/zOPbcNsaPMlNTpWfdxjTLVyXRmmtIEiePgpw1byckSaJSDKaN7QxiFAopRqszcvSQ7ZKLtEgRE70JcFUotNDAWLJyMVZsFFCGny46aaEk34qmtUOgb3LfL3WC0PB4PH2+3hdeeO4+9psmccTRMRzdw8hoAU47p4Ux48PZqqpWSOzQgFREBnNFB3fOLuSDzyNISjZ+K8zUQnsu2SoQpNiVTNZJOkaJadTrvuWDz2IkAnaeejbF/Xfb+Pcb/ZNSsiSDAH2ohLffW8/0SX0f+9YHYczJfDKkMWGhoaGB6urez2N/mDv3DfR6elUVDh1k5N9zy3jn0yhHntFGc6uG3SFY9mUVtt/ogQ4bbOT5R7Lt5zOPbObXeVWYTDKhsMrdj/mZPtHMM6+F6OxS8CVs9EVvaqgUFGr9+lC9XiK/JM2rT+oxGMo45NhuXIFadP4BGNGzaH03X36xjn/83cR+s0xcekMnBx1+7G7bALLap2ECyDoVvWqkQuqd2DNLVoztg3jt7RYuOc/JXjOMfPJRPQ7yMGMlTgwZHSv4kaFiXI/8Rwg/29jAIHZpl3ZbNxOKqIyZ2YHfq0PRKXR6VQbW9L62E4+xct+9Ku3tfm69wUFtlYGmlgz3PRplwddW0gk9pVRhw4kFG3pvAd9834hCGotWQCr5vzIgfSEU9hPSt9PZLqHXdNQyimJ2VZj726NM3XshzuIEZaU6rrwgj2isd8usySTz4mPFnHVFB+NGmjnhSDuRmMpTL4XY3JDGaIB1viRVlXpCYbWn1fm36OhS6Awk6GIlemsaxRZk9pV5/PUcB0t/TRIMhRkxxMiW7S5Wrk31xBPnnppdhw8+Zg2lDXthkwrZIv9KJr37iXG/38+apetASBgxkxQJnnk9yElH2zhwLwv1DRl+WpQgGbAzJp3telS7FbwsRkNDIU2YAF20YsfVI/sF2URoXERYI/2M2SRhL4rx0WulOXMnNm5Oc/xpP5NoLSGMHxsOPBThlVo5+xBbDvEJUFlu4KO38jniyNVUerNDHjWh0Sq2kSDBZHEI29hA0O/nhWde5La/37rbtli16idSaY2FvyRobVdobstwy70+zj3Dxj4zUnR64zz5dBstq8zoY/3Laki/Y0VHDDVhtcjUbZB4fE6SKRMV2v0JfF0y1kgVZYmRmCQLmtB4++EmlNo1zJpmYvbd3ZhMEsMGGWlsyRAKazx0RwHDhxjp8CqsWptifV2KrfUSIxND+iRjC5IDaGTbbtsAIBTSMGkm1rMMI2bKqMGAiSDdrGZR1s9gpJv2/yGhmfWB3bRTEZlIXrRgp4EAcKklbN+ynoTcyTBpBO7frRCrxSKGMwHrb2KGfIrJEwWsMn3D7Ve6cojPnbj7Vheff9VMQ0QljwJMmPllZRp3EXR2dlJcvPv6+P3hTysi/e6775g+fXoO8flbeDwepk+fzvz58/+X/PwDDB48GHthggfv8HDvI1FefDPM1AkmPvs6yuABBi4+x9Gj49bpVfnkyxgv/dPN7NuWo2uelhOYRkWIzaxmTGJvAu6NXHy6iZuucWK1yvgDKsee28YZJzg58wQH11zs5oiDbNxwW4iNmhdNqMh9DANpM2zi+lP6bn96YW6Iv57p5PzTdxE9sixx5MF27DaZi6/vwuHon1j9PfILyrFZVxNLaLz+VDFffx9n6qFNDB1kZJ/pFt57sYRLrg2x6ccyCuKD8Ug6kCAkfKxjGUMZh8UC55+ax/mXBalV8nOci0PKY7AYzUZWgJAwYSZJHBNmRjONbWzsJYCuolBa0n/mId8tk9KH2SytJCLCVDAQ3F5qqwzc+3iAZFK/x5v9TCZDPJ6VPBg6MNf2JpPMzVd5uOSGLl56vDiHBPIHVC75m5/xo/rPIr78ZpgbrsiW9t94Vzft7RpS/jaUsIOw3EVVpcqB+5pZ6UqzZImXzXRgwITDCWabQr6WYO1GiZJCHeed5kSvl7jn8QCyTA7xuROH7Gfj39/GWLsxxU1Xuvnq+88YN27cbtkhlU6jBfO44RY/P3xuwmTKDfjf+zgGQiIlEjlTbBPEsGBng1iBhkIehfzKAhwiDztOIpIf2eND57f2tAP+ForI0FW6iJfv9bDX1F1DC7ZuT3PcaQG+/9JK5YgAt13r6QmsVFWgpQ0kieHYURHTF2ySg5gI47L2PwH5vxn2PIGWNKHXJ7n7MT9Go8SMSRZ8AZWflybwBxXeeKpvkkTTBKmUQNMEN97VTajTjFU15PiAVFJCHy2hWM0NPCySjTFiGsuYR4QAxaFxaEEN39YUOgyUSXqa2YKMTEvRT8zaR7D8yyqKtRE95zFhIV8roYnFPPyo4PW31rF5QRlyXCYqwpjE7k+1drlcNDXoGJnYB4U064I/cONVeVz117yeYyRJYp8ZFt57Q+bEkwMM9u6NJEnoIqN4+LGFXHShiURGYcwoIyabQkfLzzi6h+Ppg/zy08UgRqKvWUdFWf++yumQMWGmgybaRSNuCtDQCNJNAaVUMog0SZauyNC6qoyC6CRKMOCjgzUsRheT91jz02hUOOXofF59J8yCJQkevrOQB58K5GxMaioNvPpkMfc9GWDLtgyqCu3NOoyBCioiw5ElmUZpE8efppGX178///1+/qGn/GysT+Oy6xg81sh9t+T32GfVuhTX3uFFlgUfvVrW87/r7vTy4mPFHH6AjYP2tnLceW2MHGrqGU6SyQjceTJe756JuWsZHRI6CrwTeOvdX7CajQyLT89J5EVFiI38SkQLEF2Yx8R9OjnnTDOjhht44fUwcufwfqsfnLEa3vzXLxx2gI2xQ+ys+c5MPWtBgBkLCWKkSGLCQhObseIgQQwXu0gsIQR1rERNadiWjGcjJpZ/5uXBRxp4/CEbq9YqvPqiREV0KAJBG9uQkHol1/8XWQijhtUi8d3PcfLdOooK9Jx6nINLb+zirQ8jPP9QEb6AxobNaYIhlfYODUfSRpwotj9Iattw0MJWUiKBEXOfJOkwxrOOZRSKcsqoQYcOHx00Uc8ARvS8J0oY647hBatZiMOqIy8/QszfmzjVhEqHdSNyKoPLtftr4Jb6daycb6DKNz1bMcRGxnhnUff9dj5zNaPXScjIhISfpBTj0jOzz0Qmk/VtlX20O0L2td9PetdJOtxyARHRismaoaPJxKXXBkhGEn2SgZBNnu2UCfj3d2Eu3WLLqQCCrP58/bYMhxyT4JdPCmlIerHZ9qzV88vP3yCdEqxal2Lc7+I8i0XmnJOdvPp6EosxxdTxBr78PsYJf+l9H2yoS6FkRE9MZTTA8MEGnnwxRGmxnsoyPc2lCZJb4piw7NDRlJElHWFTKyLRP0GnaQKrRWZgjZG/nNSNu2UKDjy/0dkrxNm1D1dd8z3Wwi7ceTpqagbtkR2Kioow21QqKhWim2r6Pc6druLdDxs4/iiFxQslJjArJ1asFkNYy1LWsgQZHXpJj1sUMYwJWCQbQgiapXp88Tjvv2lBj50hjMFPFw//cxMfvtab5D71OBvX3dTF6g8mcPRPDWiGCLJixtw1kkKcrGUJI5nMen5hBJMIiwC+gEZ3MINeMjB2/Jhe5/xfgKZJbBd1WLU88imhRMpNrlglO2PUvUm7f2boQI0PP49yzim7fIyiCNZsSJFRYNQwI2/8s5gDDorz9gddGCwKHpeelx4vZq+pFt7+KMKHX8SYfXc3T92fK3emqoKrb/ViDJQiWxXueDDNKcfuqi79beLjlbdDLFia5IdFcTQVBg80cOUFeTzzuJNLz95EcXA829QNtLfu/oCbFStWYAra0fCxjHmMH69yzaX5zHkxyGnHOzj9eCennx+kNjSLbtrppBkDJgSwhG+xYsdDITEijJAm9Tq/VXJQKmrw67bw+lPFOcQnwPAhRsorJNpb7QxmdM/31oTG95+s5ImaCFddnOtzaqsMFFRHWdb9NUbNjoZKIWWMZPKO6eRjWSMW892873eb/AwGg0S6g0RCBkaNltj/+GZKi/R8+kYZTscuLuPQ/W3c/UiQxx5ppYa+CwAC+laOPjjXX1eXmhHLp2Bb52Dhui46HGvRq2aGJCf1+DJZknEKD21+OyaTwhknONh7moWW9qwkTflv5OHWbEixpTHDl7d5cdus6KJ9SypIkoRBM5NMJne7cMpq0whEfAxiDEVSWc//i6mgQJSykgVMYG/qWNVnQlMRCq1sYywziYsoEYIM6kNOCSDlzSMseekSrRRJu7p6oyKMEXMO8bkTOklHvlvPmSf0HZNIksRhh+l466kMAxiBj07sSiFhfxfr1q37U8jP3d99/Q/w+Xz/I6FjMBjw+fqeMPm/yEJVVRxOiZoqI5luN5GIxkN3FLHmxwrmvh9m+PRmjjjBx6xDvOx/aAgllZ10+dVHbjx7L6O1+Ee6Cn5hrfk7kkOWUFgZw08XUw4Mc9cteT0ZYo9bx1f/Kice15hyaDMHn9TCgcd1sPr7QqrEMNbxCxmxK6ARQtBt3oK53MvXP/QtRPzp11HOOqnvAHbfGRYMBglV3f1JdhdccBlffx9nwmgTS39N4vWpTJ9k5q1nSrjyQjcLl6XY+HMBxYlhOVUKLimfEUxiLUsZN0bP+/+OZNta6V1p5ZDyGCvNwIUbK3ZGMYXh0kQMUlYPKEluS7kdF199039WbsGS7CABO04msDceipA83Xy3IMaqdSn03aV8+fmXu20DgEQSnM5s2+5PS3q3uJ98tIOm1gzTj2jmqVeC/PvbKNf/3cuUQ5vo3Gpj6UIdK9Yk+7jWOD8tSrPfIRGOO92PXpYYMdzAfoelcA9r4dGHrCyfX85+s6zEMmk8JSk8JRn+eomgfECcW26wsv/eVu66MZ8fPq7ktOOcHHGgDbtN4qKz+t/InHKMg0++jFJTaaC7e/eHvkycPJEwQbTNI5l2oJd3Po7Q6VVYX5fi/Ku6uONWQa0yhs2s+Z12lsQmfqWIckZJUxkojWAy+1FOLQoZAqKbRfMK0TtiRESw1+d6bZu47++OHOITspVv7891o3OF6OiAV9/ZNbRBp5MQOgUDxh06O31DERk0VMzm/vXU/pvhyc+nK5gkHtKjKAKjQaLbr6KogkRCIxDIbtz6wpffxRk51MCJF7Rz+vEOvvzERfH+K+i2b+o5xh9LUKkM7/P9BsmIEw/1rKVLtCEhYZIsSEg0iy0E6cbmVHj4IRPLftEojPYOpCRJojg4jocfj/P2y/lYBm3HiYcwAQzG/u+L36OjowOTmodKhvbyHykokLmyDx1SgNHDTRSWZqcsdtk24C1dwpbWbCJt0RdlLP62hB8+ruDXn4qZddo2uhxrc96fFAlC+PFQTCycFavvC5omaG+VKdIXIgGjmYqLfDwUM45ZVDCQLlpZyc8MTEyhKDYCk2RBJ+kpkioYxyyUtLKjpX/3YTELVq1PcdShdqJxjUxGMLjWwAtv5up8VpQZeOr+Ij55rYT27QbKmw6mKDqyp3qn2FDMoQdY+Hlp/7/DvJ/iTNsxqOeHRXEaWxROPjo7xfq1OcU5xPC4USY+fLmUbp/Gr2sSPf979qEibr0vG/cYDBK3XO3hudd3XeunX0fZe5oFh33PiA9VA51mxICJzfWCofGZOcQnZCv2ahlGAWXE1CTp9kLueTjCeZf5+e6nFDJ9B9yQ1T9OZ7KVKW//S2OoNpkx0jSGM4FyBjCSyUxmPyQkogTJI592tuf43m1sxIGbkdIk3FIhNslJUXogZW37ceqZcd58uJSK7mz1/0ZWABIGTHi93j2yxX8L/N2NeLtVzvtrlJBPZt/DvYyb1clPC1PUVOq58yE/19zu5d7H/WzYnKamSqKZzbSyjQj96+AmiO4gtdR+W+FMkoVxzKKFLSzlW1aziCghRjEVt5SlAYUQtNJACVUYpOy9qaR1PPu4k+iAxXQbG1BFdmhBUOqkpfgnBg5Lo8l7NuG4dXuSQt84JCmb7NRQUVEpzQxm1a9wxqlminRFNLAev9xGQcGOuDdPRpXShEVvn6MJjUY296ltKmWMDB+qx2TRGMhIhnUfgSnjxi+6eh0rhGCrvIaooYtxJ67jnReKOP3Sdu561Mem+jR1W9I8MMfPFTd7efHRYp562EOqYDt69Awf3vda1B+ikQixuMbfbvWjab37Rxb/kqSjycSMyRZSGcFLb4aZ91M85xldtynFOVd1cvoJDjbVpznixG6qh/u46x8apCwceaCDKy90MXSYoLFkPs0V36Kb+iOxMfPYXvwtHa41TJ9sZtnKvv3oF/Ni7DPdQmu7QuNmU5b4/B1kSaYiORolqWP8KCODB/ffldAXamtrcbgzdHaB7g98moSEqgoemRPF7R2TQ3zuvI5RTMaACUmX4bZbTFgrO4nk1+H1rKS1fD4nXNbOpZdLgGAUkzFJZkqoZMnyFE+/FMmxraYJ7rg/jKRX2co6zN6BlLXtS0nXNFQUVvEzOvTUsYphjMci2VCLmvjkqyj+TgPdov1Pa/P8vw1Olwu7cKNJaSr6kfAxSRYi3Vbuu6WAfLeO9z+LAPDkcxHGzejm/FNMXHK6lSl7Bbj46iD2VDGWjIfSQj2/fF3J3tOyUkenHOtg85Y0QwcaOfLMNt7/d4RV61L866MIh5/WyqrVKp7UQGIxmVffibB2Y5qmltx94stvhVizIc1rTxbz77nlfPGvcs49xcVf/9aFTgfCmY0R8uUiFNG/xvbvIcsyKZFAoFFRbOLOG128/K8w/55bxrmnuMhz6TAkXTSxmQwpxjGLUUxBj56hjGOcNBMrzn4rAAFKqUHRRJ8V7CvXJumsd1MuDci5V2VJpjQ4gedfSJFI9I4ha6p0lNkLGMsMJkh7UykNynn/AEYQ9AV32w6aphHoVvEERjF1vJmifB23/c2TQ3zuxC3XujA4EvhM23u9lhFpokWbuOS83EKY5qZs0leSJDxSMUMj+xGJqz08SUakaS38mbJDfuGuu/UsXZHkuddDeNw6xo825xCfiYTGi3PDNGxPceDeVnSGP9Z7T2tJjMbd2yMKIdALMzr0OcTnTugkHQMZSSsNDGM8m/iVFtGQ3YsKjS7RyioWUsVgWqWtrORnANawmIDoHZeltBQlyiC2yetosv5KVIRJiQTt8hby6C1HthN6SY/J1L9vy7PrKaQUjey6PJjRKEnDbtvhf8KfVvmZn5/PsmXLOPnkk/u8uFQqxS+//LJHE/z+G9HV1UVZsY5X3kigOmNMGGPm+4Vx9ptp5eJzHNx3TSGJ5oGY0VEl6fCHtzLtgAauuszKnbfYWb4qydwPOrn0RAcXnpFPU0uG/Y9fzW3X99bZtFhkrvqrm1/XpoiHdZR1TSBJjA6aSZNkBT9gFhZ0OpmMIUJ+ocqMKTq+/kLm8eowl1/o6GkrbWzO4A/smgz5e0hStjowFovtduu72+2mvV3gcsj8/SE/Im0k0K1n8fcRZFNWz6QkMrHPyhWLZMMqHMz7KsqYiQrvvurhwjPrsQd6Z7aEEPjoYhwzc0jUEqqoZy0einr+Z5XsbFyjZ1N9umeq/U5kMoKb7wlgbxtHnDAbWUFE10UZaea+Y8DUMZxatYpXX3ido445ardsAJBIxLnv5nyOO8LBjCMamfNigPZOlXRGMGOyhc0Nac48yYU/qPLkCwHcLh17T7fwt0vyeP3dCMGthZx5VpLpM+OcdboZVYMXXouyaqmJwd5D0UsGUqEkLZuW8/e7JKqqdHR0qdzzeIB/fRTh3psL+fDlUsbu34jJKPH5vDiaBl/MjxGOaMycYuGSGzrZ3qzgcsisXp/k4rPz+v0+NqtMKi1YuS6FELuvZ2SxmMmQJJpJUrxlX+7721Zuz9+K3qTS0apjbGIfDJKR7aKONSymRgzFTh4CDZAokHa1ZEqShBM3TtwkpDDdfpXSKoV272L8/kqKlQHIZKsa0kXbOPbwvlv2Bg8wMngwbGlQ+XFRgp+XJjn7JCcFHpmiEo14a4oYYVSh9NKRAmjTbUWogoyy+0TYfxMOPvQkgoHHiUR1rN+gMX2qjm+/T7Btg5UB6X2oQs/JZ//MB2+6e4Y2ACz6JcHf7vAya6qFO6/P72mJ/nBuPied00rzN4UIXQZViJ5JiH3BiQeZMHEirGQrspARCIoox4oDsyfAlAlmtCh9ah1Ctt1u1UaBLEvcep2Tcy/diBSVCQZ2f4JjV1cXHlMx3vwlPHFPPjff48du6z93WVsr80twAQ/83cnB+7r4yxkxPn29LEd/zmqVeexeN4dubie2MNv+uYW1RAkjI7OUeXg63Tw0J8SdN/bu6Hjj3SjxgAkf29BjJ0WyhwSJihB1rCKPAqw4cEn5KEIhTQIDJgySEZ2ko1Ybzmsvv841112927ZIpjSEyG4s0xnB5Td7OfUYOx9/GWP8SBMH7L2LREwkNE48x4+9e0SvTaTBrJDnkpkx2cwrb4c495TchE04ovLwMwHe+GfWbzz/RoiH7yjk4us7uekqd59SC3kuHUcdYuO518M893DWtw2qNZJKCwJBFXeejqkTzNz7RJZ82bw1zdOvhjjzBAeGX/YsNrLYFVJhlc6Sheg7Lb028juRv0OvMY98QloXg5MzUOIZummnmXoKRVmf927Q2MZhEyRuuSuAMzC8x35ZUmvXs1YqqgnipZ0miihnEysZLEYjIROgiwns0+vceknPAG00DdoGfASIEEAAw5nAdupobGxk2LA9I0D+G2C3QmuTDjkj4wqOwCkqKAQCxmbmvlnPOWcbMRglPn+zsGfw1pR9u7DX7cUaFqEKNSfG2YlmtlLDUMxYiBLqd6JqhhQO3OhklagUIaM6yJDOJopFnDpWkSbFen5BCA0FBUNXDe9/0syibwt5/Z023nq3ASUDe00zcPrJVm68K47NsmcbmkxS3+O3vbRTQCmdNFMrDcfQPJwfF2wiWbqZwS1TaVbr+fDzIMcdYWfKeDMFhUm2dq4jX5RQSjV6DAToopHNOHH33Nua0GhmCz46IKKy/XsDNs2NZYc+3RAxhrUsJSbClFKDXtITFxE6nesoKg3gcAnmLQ4zYJBEnlNm0lgTL8zN+vyD9rFy/WW7fMj0qXq+8Bv2qCMIYMDA4Uiik7XrFQ4+tpsH73IwYYyZSFTjhdeiPP98hkTUwObtcaxWmWsvzmP+gjgPPuWntEiP16dSmK8jHNEIhTSOOTFCYedUxkt2SIMWUnnhvs0sObCdwgIdF59r5m+XuHOkM065qION9Slu+LuXh+8sZNK4bLJICMEPi+Jc/49uln5Zyc/LkujDRf1+FzeFbAnJNLZq5OXl7ZEdUqkUer1ATRvpppMq+h7kETC0cuIhRl5/K0W5KOpz76CT9JiEhaKqJNde5uSqix1srE+jqjB8cAFGo8Ql1/gZwMieZ0SSJGr8e/P3B3/i6ZdD7DfTSjoNPy6OE/DJJBJgsUTZml6NogpUVPIpZgAjsePq0aAPSl10RkOkV5dhJkySGEsWLmHSpN77lv92SAjKtcHUSb/2WakOWb3/tBzjrMuD6HUSW7anufDKbpZ9XUBZeOYuHxeC1vZGvKIdu93AhWe4cjrLJEni1TlFnHV5F/+40UOnV2XN+ihIgkBQw9slE2ELKgrLfzZy0pEGjPYk1vwgD99rp7pSz+vvhfnug4qcuGHcKBMfvlLKoae0oddnnxsVBW0Phh9OmTIFr9TOEMahen7hnU9S3HtTPguWJnnprRA+v0rSDGlbjNrY3siSTEB4seEkX8pW0Am0nGGvv4eMjLEf1/TMCwns/nF9PkuSJGHwVfHld10c95tBtUII1m3MoIu6+yX3rdjR9zNfpC+43W4yaYkiyvni2w2YrRL7z+o7tpckiROONVK/uZ72Le2YvAMxYCRi7EAUNzH3RVeOPvqm+jSBNitlv7nPdJKuRy6mSgymvWgxL79oZvrkbDXjpLEWzrq8g+POa2fOPYVUVWTfW7clzQ13dfP43YXsP8vCX85oIxgT2IUfp9Q7MRQXUYxWCVnevVpFScrqq/cnQQTZqfaN1GGSLIwXs+iilY2sIEOajDGEXtbRlN5EmTaQ6RycHZwt0tSxkoxI91R4qkIhTJgCKpio7c8W4/fUjvNjtegYlK/wy8cO6KcpQIq6+PbHeL/DrD//Ko0iJdjs/J4Cu0LE34oj4UFRdj8x8Ef408jP/fffn3/961/cdtttnHDCCQwbNgyHw0EkEmHjxo188MEHdHV1cdppp/1ZH/l/JTweD4GQyoZEnOcf8zBlgoVjzmnjzod8OGwyaZ0dg7orUPQkBqJsquLh6xsRljBykY8fPttV5l1VYcBqkXoJOf8WI4caeeCxKGOw4ZI8FFPZ81papIgO/pEl80rQ6STmvh9m2buVPPWAj0efastOkxQSCZ8NzWxEVUVPW/7v0elV90jv8snH5mAz63j29RBdzWaGpWdQJTkgmQ1Mf+VHqqT+W7rtOCmID2H75tXUVBkYNCFI08/bcSerc0rzt5l+xZCWemWMzZIVvTCwRVrDAG2X3o+nayJHnPwDN13r5IwT7JhMEkt/TXLt7d00N4NR7qBMG4QePV7NTltDM0PFePKkbEtoa2vTbtsAQK9TOPLgPJasSNDaCus2Zrj4HCdWi8yX86PMfS/MV2+Xc+iprcy5t4iD993lTCaOtXDfEz7Wr4OFn1az7JsM3aKT2thUqqS8XS26kpmqwAz+fu93rFqUz4evlHLsuW3MmGjhhn94UVS4/Lw8Lj8vD7NZRgjBNz/EuepWLyde0MbTDxQzdqSJdz6JUFWh49sf48ya2vdm/NOvo0ydYOaux/zsc0Bln8f0BavViorCduoI4KUiPgBbvJxm+zJ0coqV8o8YNDN69Ogx4KWNRjajoFBD/59Tpg3knQ/Wk+eQqa4QnHtyiEfnLGJ7awaXRyXPLPV7TwOUleq5+WoPL84NMfsKN+99GiUc1QhGU2xlOVUMYR2/MFJMygnSgnIHIXsD7lAhRuOeCZz/10CTkCWZa68w8/hzIawWAx1bXIxO7wpc3Y0zOeG41TiKgxSXarQ0yURSKRZ9XonHrUMIwc9LE6xYncRikbn+ahtnrl5FMJZi6kgj8aXRPuUOIKuZHCGIHj0jyIq+J0SMFuMG4kYvFYUSRoNENPHHlUsGQ7YFeuxIE1a7gttlpM27+wFuSUkJMX2IQ/fXMXiAkXQmW/na13RZgG2tCb75qJjKMgOfz4vxl4Ns/Q7euPV6J8et+450yMoQxvZkawN4qVfX8tSzaVKKyrUX5VFYkNW9eurFKK+8ohCJyJhwkVeUpENaiCswDGe6hDpWMZppBOlGj5E2z1IcJRGGDtbT0qbS2mQkr2MseWohC39atNvkZzqdJh7T0OmyZGR1uYH3X8qSuhefk8fN93bz2PNBBtUY8AVUli4VeLzjyMvkSiMIIVCcXUwaW8DkcWauvs3LgiUdnHmikwKPju9+jvPMKyGefaiI4sJsmBSNCcpK9ISjGmNH9v+8jh9t5s0Pwjn/q67IEg3uPB2ZDPj8Cude1cGSFUleeqyIK24M0B3cs2pHo1lDU5JUVZuId9j6bV+XJAlJyLjIR0sLtrIOJx7yKMCImRX8SJUYRLG0y0emRJJt6S08/YJKKmhjIP1XpZqxoCGImVowpQaRIcky5gOCYn0pktr3hXkoYgvrcJDHEMaylfWkSKKi7nE18H8LUikNkTEwjpkYMff85gWZGlLNxTzwyPe015ViMOzyC9ddZeWum9ZSHRrKOpYyTEzoGfKoCjW7CcKCTXKiiAwZKUmnaKaE3ISfEIINrCBNkiKtgnKGoaKwlXVERRgQlDOAKgYjSRKaUGmhgU6tkzdfhdLSCBee5eTic7Obwy3b0lx6YxdHHGDjl18ie2QHi9XKzoYKDRUX+TSzhbAI4M5UEl5uQ+SvZ7vnRw490EKHV2XLtjSDao3M3Eti9SdVZDI6NrESDRUHeQxmLJv4lbHMQBNatsWfUsazF5LIGjpMgHUsY6SYjFmyUi0GIY9cRUa/nWgKaqplnrjWxoQx5Vxzq4+m1WYeeihKYaXGYQfYOeyAvtcZswUk857rwZ9/4bVcedkPGM0q9WuNnHOqDmHxI1QdRl8VJmOMfY/x8s+HKjnhgnZuusfHofvbuO/mAjQtuy5+Pi/OBy+Xst/h3YyKH4hB2rW/kCUdRfHhLJoX4ODjY8y+MndzXlyo5/O5ZRxySitOh8Rr74a47QEfBR4dXd0q40aZqKk04HTosFtlMKTprxFGIcPIYUZa2xNs2rRptwejQrb6LRrVyKQ1VNK9WjAhW5kVK9zEhWd7eODhJBV/UFFpwkxXV3Y/oNNJvVp9129UcZCbLHNILoaHD2JT+Fdebggio0PGiIcihjCANcmFVDMIAyY6pEZ8ohMzVsxYCYsk7dI2oiLEyPg+yMjEWEuSOHWb63bbDv9NkCRQUFCFRppUr66HkNyFPHw1H8zJ6/n9Vq9PctDhYcalx/Qi3UqoJkSA7kwbRx7cm6Rf+muK44+0s3p9ip+WJJElGDHUyNyni7nlrjDzv44ymNHkiQJIAAlQujKcdMrPOEpDPHlvUZ8JU5dTx6wpFt5/B/KFICB3kYjvfizgcDgw6g3YcRHVQXNbhvc+ixIKazz2j0JKirJdUx9/EeO2O3+kpD1LdlUwsOccTtzU0Zjzv9/CK7XhcmsoiugpeNqJbp/IrkX9QEpZ8flyY90v5yfwdkGBM0x/DQkxIntEfkqSBDoNFQV/KI05/ccV02azzEEH6kjtneC1N5eh1+mIplLcfrWbcb+J75avSnL2X8MUeGf2rLcZkSZgayBj7yKtxWjq1jjwIMH0ybvsMHSQkSVfVvLau2EOO62VAo+OaExj4lgz992cz4ih2c+YfYWbDz6P8s2XKzC2zswpxkiJJOt0C7nwgj0bFC5kUOm/Q1Ug2PllZElHCVWUUEVSJHBMWcS2OnO2I+c3JjRIRkaIyaziZwpEKQLBen5hGOPpph2BxqDAfrRuWIs+30eFoqNV206xGNQnwa1oCjfd42OvqZZemtVfzI/R5I2huNex4odSCvN1nHLedrZ/K/1pA+D+NPLzqKOOor29nR9++IGHH34YyC5Iv81g7Lvvvhx11O5XvP03wmQyEYsLMorKfrOspNMCBDz9QBFmk8TMA7vQYrl6nHrJQFFqEJ36Ddw529WrzDvPJdParuSUXf8WzW0KM6caaf8+iIdcLQUDRmSy5M/W7Wm+/j6GGLCWs45xUl3t4Nv5CiuWgatrOJ329Xz0RZQTjuyt47BidZJYTNsjfbePPniTh+508Y/7o4xK751T2SJLMkZhJiPSOcHab5EghhkrDu9w5jxbzzuv5HPjHY189dVWjMl8UkqGjmQ3w4ZrNDcLGkPrKFeGopcM2TZ/2gnhQ9HS+OjCIfJ2COInKWsfzdO3Znj0kSbScgwlpaek1EBNfAwuUdrjNGw4KRU1rGUJ48VehPQdmCy7T3oAWCwmVFVwzuVeXvtnEfvO2mWHPJeT1RvS3D8nwH4zrT3EZzyucd41nVSW6bnjugIcdolPv/by1Ith3C3DcEh5vT5HQsLoq+LDz7s49TgH991cwFW3epk5xYxBL3HdpbsCX0mSOGQ/G28+LXPpjd4eMsDnV5k1xcKTL4bY1pTp0bXbidZ2hfc+jbJ8VZL2DoWJEyfuth0GDcoGjpX5dqYfEOHd939BaDKmqJlhTMEuOUEiO6mYFVQxmEHSaLaJjf9De6eOZBISSYmyUhmLVeKHL3apeR15ZiuxuJYzRfe3aG5VmDLezINPBajYQYTOXxDnX+/FGM10NrICFYVf+B6rsGPESFwfxOxMYbGmiYYUxk3se9DSfzt+Wbqcjg7BEy+EOfFoB90deoqjI3MWU4tkw+KdgdqlsGztSjwUc8Dp2/C4dWxrynDpjV1MGmti35lWgiGVR54JItlSbFtUydpNGS44YyMEhpMmiRlbTxVGSiSJEMSGkxhh1rAo244kqdx9q5XLzyvhoJPayXPpSOtiKCLTZwVCRAQZNBg2bUlTXqJHAOMnQuKX/itOf4+ioiIs+XD4IWYGVOtJphSenxviqgt7V2Ru2ZbGoIfKHS3ZbR0KA2r6T34NqjVgNUuMDu2L/jfVyR6KmCj2ZmlyHuNGGbjyVi8NjRkCfrC2jcSvNDGeWWwtmM+7b7gZMtDAy3ObeeKZjZR3jcCICSEEmZItvPaSh6kTdj1Tre0KR528hEz9BJzm3Q9mEokEqqYx58UgAvj+w4oeUtdmlXni7iIiUY0fF8e54uYuSJnRp3OJQUUobDL/TE1hkuPPb2fqeDO3XO0hFtd479MokajG/AUxLjrbyey7u7njOg+H7Gcjnc7qxw6sNtDYovQ5BGqn/adNzN0MbGvKUFyY9UHvfhqhstzA7X/zcPRZ7Vx4bSeipZakfvcrgQHCEY38PEE4IP1xtZ5IIyERJkiQbsYxM2fNrBZDWMdSFJHBQzE+OminCQ3BUN9hbGUdYcnXr3ZxhCA6UwazRbA9VccARjKKaaz3fI5dlSDc59sAMGKkWspWaRWLChrZTILIHuk//jdB0XQUU4lR6r3ZNEkWikQl8xdEOHT/XWT1Scfa2VAXYu5rm3EHy9jErzvkVrKkgRU7BZSymZUEJR81YkS2AlyEqWQQRkxECbGdTaRJMo7cDZqHIjpFC5209PyWkN1UVTEYBLT6t3HvHTYen+OlsCyN1SpRXKjjqfuLuOBKP4k9bHww262Efdkhn048eGljFFPYxK/ohIF8isn43Ox/bIKXniiipS3DuVd1csRBNuwuBWXQGow6GVfQgM5XigE9nc4l2ESCaFdox4CofEqlXD1kp+RmmJjAFtYxiikkS+r59q0swfB73Herm6+/9DOk7SC2hxawYnWSiWN7/25CCH5YHGX6NBtz33iOM868aLftMHr0aCRJx4xpOpYu9xNMxdAF7TjtBjJl9Zx3lpmrL8lDkiRqK/XcdaOHWFzwwb+jPZ1DX73tpm5rmjypoN9Y2myBq3+jL/1bWK0y+87ItrWfdJSTGZPNPfHSmg27Wl6nTzKTcnQgwiP79FPtugbuvMTKpHF5nH75TRxwwLLdtsPq1asJdZspliropoMtrKVbtFNOLXqMBHTtJDzbuPFKMyed1w2qkTh9Jz2FEEQIIif0JJMar7wV5bW5KTIpGbtD49KLLcQSGhrxXjq6JsnMWGawVazHRT757NJ+tAk3+ZRilEwUUEqCGKtYRIoEOvSUiBqcZCvhYiKMHgM2yUZHe9tu2+G/CaWVxdR1bkSGnrbYndCERrRsFUs/KcyJ2zfWZyhjQL/VhmXUEBSthCKC0t8Uzgkh+PDzKF+8Vd6L/AOYOM7Axm8qe7X56iUDw1Oz2Jb+spcm728xc6qZf70EWwwr0OkzRCJ9S8v1B7fbgxSTCPn1CEOSbr/KnHt3Ebh6vcQJR9kZOtjAaSf/iuo1IRB0ulYi3N047BLOUIrGwDIqIhNzugMUkaHZsIHrT7Py5ocRzj4p27mZyQj0epg4QceHP/gwib6TFXFzJzXV2fOlUhpz34vx0EMZ4n4zzcY2PGJkn3FzM1twWPeM6CqrtlBf/yt2A+h0MH9BnAP37p24FUKwYEmCQEhh1DAT8z4qoarCQDoteOCffsYf0NQzxLZru41S7y5t4LCuk2T1am6+3sYh+9sJR6xccPU2zjurd9WmJEmcc7KLogI9DdszNDRm+OuZrpyu0ZFDTbz0Vpg3X8njtPN+ItJlxaK5iIoImiWMzZ5i/IRpe2QHo85IUNeJUPuOCb20kk9v3cyosQOjomL3Du0zmS5LMh5RzBoWo6FSzVDypWLcopCVLMiSqMEJaAGN0JY0JlazRVrNIDE25zr8ula8io/KTaOYflA9s6+1ceA+ZgIhjSdfCLF2Y4rvPyrj0ut8PP1qkL9fX8Azj7qZcEALgwbtmR50f/jTyE9ZlrnkkkvYZ599+OGHH2hqaiIej2O1WqmurmafffZhxIgR//OJ/hfEkypOhwFJknj/3xH2nm7h8eeD1G1JkVcALebFlPum5bTRBvSteIa1csRBvSXY7TaJex4N8vRDvfUX/AGVhsYMLzxazLjJ63ErRTk3qSRJhHxGjj2njURSUF6iY+2Cyp4M1lknQVNLhgOO+xlz8whuvm0bdqvMIftbe86zfFWS0y7uIJMWu126DWA0JZg2OY9UQPTZ0ldCFa009ClanBIJEoYAYamdvHQFC5dsQK+XeOSePG68JsNF17WTSArOnmkmFBb8++sY/lCIdSwDkW0DyKOQiezDahYyjr1QUbIE4c4MYxroHMgK8RMpYsQDFsaL3sNXTJKZElHFcn7A5VAYPXzP2vmGDJ/MuVd9R22VPof4BLBaZKIxwZZtKR6/a9dvf83tXi443cWBe+/apFxzkZGzT3Ky16HbUJpqexacuIgQKlyHOT9KgUPwyDMpOroUrrggj3RG8MX8ON990LcezMSxFnQ6iU6vgtMus3h5gq3bFYYNNnDkGa2ce6qT0493Isvw8ZcxXnozhMkIdruEqgn23nvv3bbDgp9+poxazK4WDjvAwvJ/l9IS9zKBvXPaNp2Sm4liX5Yyj4Doxo4TL2396o8kna3kF2p0NVqxGhSefiXIZ1/Hufx8F548HTUVBp54PsDNV/duS/3u5zijhxsxGCQ8eTI/LU7wzidRfvpJpabrILazkRKqSBAjRgSQcJJPmTKAgHkZGCSCeGluXNv7wv4XpNNpnJKbmsoYF52Vx5kXBvslYXSSHqfwEKSbLq9GPK5xwTWdvPpkMZXlu4Kr4//i4InnA9z+oI+Tj3GiL+2gdFqAwbVmVq3OsH2LAXPnEDZLK8kXJQxiVM+zkhRx1otfaGpS0el0jBtpYsmKBBMnS9QvX05laGrOvaiIDIHilRw4VkKW4J7H/bz3UjGX3+QlL6+213f4I5x65pk0NT/NqRe3U1Nl4M33I5QV6zn+L/Yef7x2Y4qTzu/gmYd3+YLqCj2r1qU46pC+z7tuUwp9wp1DfO6EXjJQLmrZ0tDBv54tZcYRzeibhhAjRSWD8NJGYanChDFZn3jlRU4+/iyN3FkBEghbiAfvcjB1Qu6mv7xUz0dveTjoqFX89awHd9sGTU1NOB06FEUj32Pok4B02GX+cpCdvz/kY8xImWVLFhOKutAFiknqIqQLtnPblS7OPLEci1li/oI4Z1/RyY1XuJl9pYe6LWma2xSuucjD6cc7uesRH9fc1k06qeOr72L87VI3dzzg472XeuspKYrgzQ8iLP1yVxXlpvo0dpuMy5kl419+K4SqwcbNKcxm6PaBLelCtXXuth0A8lx6JEkimlQxYqebdgrpfU1N1FNCFQ1sYASTehEcsiQzQkxmOd8TIUQeBUxkH1axEAkJPSba9VsozdT0GoKoCpUOminIT0EaTAaJFm0TXrWFdNhAp7GTon5I2W7aSJNio1jBQEYhIxMngh75f8nPPhAMBrEajBTQO8bYCWeyjB8XrOPQ/XP/f+dsFwftn+CoUzaRSugxY2UYE7DjJEwAHx34hJdxzCRBFD0G8sinnjUoZLBgw04eHor6lAkpliroFM2kRbIXMVvOALpoJRnXITWV0twd4eN/6xg5zMg/HgxTtyWNwp61sinpNHWsYpyYiQsP29iAQobR0jRiIkIIH/qiLu69JbshrSgz8MwDRZx+WQeP/aOQx+4q7GkPfP51Hx9/FWPRG2Ws2ZjmihuX0bRRxyT1wD4/2yY5UIVCRqSxulLoZCs339PNijUpzGaJVEpw9GE2LjzdRWUVKG0Kxf7xXD57AT9+UtarAv/ltyJEAjpmX2Hh+rvf4JRTz9/tIgGfz8eEsfnYzBFsBgtJofLlp2acDpniwsKcSjNfQKOyzECeS8e0iblxZEubgjnTv+yG0GUYUN1/sq622kBRgY4PP4/gD6o0bM9QWKDjzQ/C2G0ympaVxLr8YjPPPPwrpaEJOT4hIvkI2RuYOLaQgTVGrKYgkUhktwekdnd3IyOTL0oJ4mMc+9Gha6DB+AsaKrIMcsTI7XfHyEQtlFFNAxsYKSb38k3ZxI+KqgkGT2ynMDYUT6oGnaQjI9Lcfe1mGjN+XNQxgt7t6JpQCdLNAHKlVoyYUFGA7FppwkKhPh+cflJpjfpod7ZrSWT9cwUDaTGsx+7cs2rg/xYcdPBhtDU/SNBrIKIFaBR1VDAQnaTHJ7dx+mnmXgULwYBASlv67ZIAgcMmc9BRfooL9IwZI3PzdXbcLh1lJfpexGc4olK3NcO7H6QpEdV9nlcvGVAzMo0tSk8Xye9RtyVNUEQoLpawRPWEw3vmD4vKC0k1J7B2DyZsWcF1l/Q9eHr0cBNF1RES3jy6ShfxwhwX+8zI+kJNE7z/WZQbb/uGEu9UjJjppoN2GrG5Ulx2biHnXNXJF99G8QU0bDaZTq9CMKjSSRKPKO0ln5MSSYTbyzOvqsx5KUT9VgVL2zDKk7V06r/F5U6xtvtHhmam9SQiVKHQwAb0GMlz5e2RHUwmiZS1i4mDzTz7YPZ6J401k+fKjVvuezLA2JFGrru0hC3b0hx/XhuqgLJiPYNrDdx4RR7/fCnIN+9UMG3fYE9la1qkSNWsZuHXhT3Vik6HjvFjjf12VgEYDVmtYbNJIqPkajNv2Z7B5ZS5/u/d3H9XHhNGm2jvSqIoeh57VmLVeokfvvuU/fbbb7ftkE5pDB4q6GxZS3F4dI4fSoo4TWxhPLNy3qOIDPGCLVRZ9WT+oNPHhgMVhQGMICIFaCtegM2TZIhBYXPLV8jBIvLUUpy4SZIgbetim9WLPVWCpBpI2zuxeZLUbB1GgVaL0lDBgzds4wGHDzQ9Bu9othl/Zd3GNJ/MLWbqoS3Mvlwj36Mj3yPh8fQmmf9P8KeRnzsxYsSI/9dJzmg0yiuvvMLy5csBmDRpEuedd16/kxQVReHtt99m5cqVdHV1YbVaGT16NKeddlqOoe+88042bNiQ894ZM2Zw9dVX/6nXHwppVJRALK7x6tsh/EGNPKcOq0XGZNbILw3jdX4PMQc61UhX2kdZpcoX7xX3as/1B1SaW1S2rTbzQEWIay5x9jykDY0ZTjy/gxcfK6SsRM/QMSnqNiyiJjm+J8ANiG7icpA7rivmhn/4eObB4l6l+1UVBh68I59/XJ2mtHMfZl++ntkeL4VFGtFUhsnjTUwebeeLefE9soMsg9en9DktDKCQMtaxjBbRQDm1PQ94TEToLlnKvNfyWLa8jcfmbKXauGsK93lXd3HzVR5mTN4VAP70k6BAmdyzMVREhoC1gS7XIujKoNeyzdR9wYELE2asmr2nUuz3i0AxFfjpIpWMMGnKQXtkhyuumM3JJ3zJA7f3Ju8c9mxgqdfRo/HV0aUQimg5xOdOeNw6brzWxmOzGylKDSIqQiQHL+XD19wMqi3qsdEb70c4+4oObFaJSFTlmx/iBMMqI4YYmTrBjCRJ/LomyS+rUphM8Pm3UT79Js6FZzg54sDsIpbJCN54L8yhp7YyoMrAsYfbcTpk3n2hlJP/2o5Oxx6JuTdvb8aFh7TWwsLFCp3xEKXU9KlXp5f0lIlq4kRRUfHjJS56Z/oTIkZzupnnXhRYAwNp3eql3Zdg9Qo9336cwWRSkEKVpKw+NM3P1RflYbfJZDKCD7+I8urbYd59IbsZXbUmw4IfwrR5MzgtJrayhigRFDJUMxQ7LlIkaKGBAF7yfBXEPFsQKHi9uz/4aU/xn+wP3fluHA4ZnQ4qy/SUFOnoJI7ld4tzSiRpYxte2lFRWLxc4dV3JM4+2ZlDfO7EVX91M2KvbSxenuS7D8px5+0KjhoaM/zl9KXIWy3kUUCSOPYdLW5myco4MYuXXvmGv9+ocNOVbk69uIPTjnfwgRpiW/13mPxVSAk7wulHcbfz+L02rrkpxYcfhhg1VlBTZcAfVKmq7F8MvC+ccsppnHT8kwyqkTj7ZBenH+fg0WeDHHpKKy6HTH2DitZdiJYuyAn6D9jLyoP/DHDZeXm9NgNCCO58MIAr3Ld2MmSn8a5Z08KGuhQtzRDZMS20mzY0BCcMyf0tJEnsaKsBzdPBMYf1vamuqjBQVKEwa69Zfb7eFwwGA7FE1rcFQ39cQV/g0XPrNR4+/TrGi3M7kIu70KUFX71SlqMPe9A+NmZNsXDUWW1IZBNHl52XB0BRgZ459xVz3tUdfD0/wX1PBHjtnyUUF+m461Efs6/w9OjfhSMqZ17WwaXnZvXChBAsWZHkylu8nH2SgzMv6yAS03j1yRJ+Xprgb3f4sFgk8lwSjV0bsNjSaJq22wlCTdNBzImtLIGdITSxhYSIUU4tOklPSiRpph6FDJ00o8eAqw9NKcj6S7twMYARPck9ITR+5SfSpJBVWMo8ikUF1QxFJ+mJihCbWY3dk2TsOMFXX8gMkIdTpFUiSRJCEdQrq9kub6RW5MaEaZHaEYDvRYIY61iKGeuOVi0d1dXVfVzl/3P8J/vCTCaDJhSUP2hnU0izYXOaBUsSzJqaXacbmzM8/UKURcsUDBk7RkxkSLGOJZRQTSUDcUkeVKGygRUkiVNAKQVSaQ7Ruk4so5yx/X52PiUE6O41OEMn6dALA6OlaWwV6wkn0tx+f5rNm1V83ZCKm5D2kPyUNJlBjGYZ31FCJYWUs4bFlIoaSqmimArazXU5vv+ux/y89mRJTtWN0Shx+QVuUhn47NsYJx3lQG8QyELfp0b3TliwkSFFMqVx6sUd3HFdPvfcnN9DqL72bpizr+wgldKhR8YqOWjdUMukA7dw+3UeZk0z0+lVefSfYX75yYo7XU0sHmavKRqrV6/e7Y4YWZbp7g7wa4OO/JYZBEpWMHiAoc/22iEDDKxYnczRRN6JqnIDUTnYv70zZtbXpfuV+1i/Kc2Be1t4+tUQleV6xo82U9+QJh4XFObLTD20mWOPsFFdYaB4uJeVq76mzFCOrJpQHJ0MGJ7m8ClmWtsVBtUaqa40EwqFdpv8XLlyFQWU0cB6BjOG1sKfOeNsicvOL8Kdp2PVuhSzbw/TvWYIXYQwYMRNIWtYTLUYggM3KRK00kCUMCBjxkShfyCFUhkZ0rSK7GuGhAEXZYTx0yTqqWRXW2dGpNnIr1QztFdsGyfSQ6KE8ROqWM7FZ5nYZ6aN9z+NMfetJKm4Hr1qJEGMOBHC6RjHHnfybtng/wT/yf5w9erlDBqg59duHeOYRSfNrGIhsiGDqyDF9Cm917oJ44wIdwcEeycJwyJAHSsZFJhIHoVIIYmNWwIc+fNq/vEPA4nkLtIqFte45Jogvy6XMCY8NIYjFO5IDGpCw0cHqj6JSXFkiy4keO61IFPG99ZhVBTBu59EOe1kE8MHm/jHvXGCfv8e2eKq669g9gW3URkYRkRZ9YcydxPG6mltCPDSsy5mTtm1R5RliZOOdpBMwrU3L8YaLyVCENBIRyzcdm8ITYNjj7Rz0tGOHh+zfFWSc6/sYmPrj1TFx+OQ8hBCEJA7iJWt59N/eRg22MiWbWmOO1qhMDWYDpowq0483hHo8uqoi/+MktKhkyWqagRKt4I7MYLTzj5lt22QTCbRNA1XnsTzDxdRUqTn3psKOP68do482Mb0yRa6uhUefy7IlAkmnnu4mKW/Jrnxrm7GjjIxepiJzVvTrF6fXT/deTLHnNPOYYdbmffuWorCownaG7jzZnuvNu29pln47OsoC5Yk+PTrGEajRDIpmDXVzBXn5/H5tzHOOMHOTff6uOO63Pvy6VeCdHWrPP1AUU9cunPdmj7JzBGntbFxU+6z9D9B02DgAInRhwZ5883viHptxLQEsqyBMY3NrtIe2EapVouMjm7aaLNsYO6jDn5akOHrH0KY+pnHESVMHgWEDZ1Yx67lgxc8tHUaueDSMO5MMZJaQIIIW1lPKVXEzRGqBqW47tIIJpPEuJEOjjo5gzNVBdKOzuXEEHpmS0vQnS7n2kuTDJno4+yT7XzydYxTjnEA0h7FyH+EP538/P8CnnzySXw+H7fccgsAzz33HHPmzGH27Nl9Hp9Op9m2bRvHH388NTU1RKNRXnvtNR588EHuv//+nGMPOOAATj5512L0Z02e2glN01DTOoYPNvH48362NSlccraLy3ZoLQKsr0tx6Y1d3HaNjbIShcZmC5fc6ONfH0U46yRnDwHa1JJt9Yn7HFT4J/DME7/ywhstFBfJJOMyKb8D1WRg/OjsgpxfKLj+WXj+xcW0tkiEoiqRqML157uwmHWMGGLqN7tx1KFWbne1o48Npzg0DhEUKA0KwbIfePiOQq67LYCi9J5G+UeQZD3NrQqSNQJ9dAFkRedHs5oldNCEXgZPocqIkRKv3uViQLWB2ioDM6YZufrWrIbKF/Nj7DvDmkN8AkRDMsU7iM+4iOKvXMxts60cf2QeBx/tI7Myt70+JsJEPPUoxghCixL2ZgP8TpoJEyBfFFPFkJ4ASKChQ8eAxAx++nYRF1982W7bYePG9ewzw5KVQPgN0mnBR19GMRolOroUHnsuwFP3F7F4ebJP4nMnjj3CxkP3t0PnIEKlK5n/QX5ORlKnkzjnZCfNrRl+WBhHExJd3QolRXo+/SrG7Lu7MRokRg83se9MC+ee6uL1d8PYrTKH/abdzmCQOO80F8f/xc4J57fz2TcxLj7bRSiiUVevYjTKdHV1UVTUvwj+b+HOzyNBFDnkwR/2ESXOIEb1e3weBXTQzDDGU0oVG1hOviimaMfmrIsWWmhgRHIKqs6HedxW7pztYsyIcrY3K9z/cJSGlfkUJYZCAt7453I+n9dKYYEORREctr+ND14qxWrNVnxqXSUMDEyiQPjZHF+NIIUNJxUMRENFQ8MsWRnEKNpEI7FUmGjQgNUsCPr+HBHnvvCf7A9TyRQxOYA7z8TyVUkmTJR4/PulmBQXboooohwvbbSxjUoGU8Vg0qRo8tfz8D8bWbeg70FVAJ48Pe+9WJpDfEJ2emW+R8dxhxsYULOdH39SWL4MPO2TsEoOdJKOCkMVkw/ewpofq3nr2RLufszH1qYkl13spry0i/aOTgIhlU8+hfPOy6ClncRFjKpSiedeDxFr81A8pX9B8r5gt9vR6434A9mhWjqdxE1XeZh9pZsNdWlOPxFKfVOIiCBznlnJ689l/bpOJ3HrtR5OvbiDx/5RwMCa7G/U7VO54yEfbW0qfdcJZJEmgdUuOPKMDkq8MxguZUlbIQRtbKeheRP85gwnHmfmhbVNFKQHYLHwh3q5Qwfnk0gkdrvSr7KyEptF5s7r8rno+i7ica1XIJr9bgqhiMpF13dRUqhn+GAzqzekGFClzyE+d8JikbngdBf3Pu7nhYeLuP0hHxeeseuajv+Lgw11ad58poRr7/Bit0kEgikmHtREdWVWU2vLtgzTJ5n458sh3vs0iixLjBpm4MoLXOj1Mi3tMea/X44sSxxml/nq+zhP3lPIdX/vptsXQ6+XCAaDu53ZVhQ9zkg5HV2bKUJlDNPpoIklzEMnZCRk9BiQyA7p0v0P4Z4O3Y7hcNnfNk0KFx5GMAmLsKGh0kETy+Rv0etkzGbBKccaGDTQwr33J6iWBlMsqnpIdEmSGCzGsklbyVrT9xSlB2EQJkL48NPFUMZhlEwYMVEhBrKZ1ZixEyO8R3p/e4L/ZF/o8/mIJjK0sT1nCONv0cJ2kt8N5IpfI2QcnaTSGcJeG1Xa8B1rUZhmtlBAGaVU02JdRZPnK5xmC9aYnoA3RZFSjopCSiQJ0AUSuEXvjqLfQ+one6IJree+qmU4qy3fsHxlmrDXRg3DaNSt6zex3B+cHie2Tju1DGM7mzBhJo98wvhpoR6QKcyke9qvgyGVWFzrNaRyJy48w8k5V2arhNqadSiaymoWUUwlRZT3SrAmiGHETCKj8thdhT0D9SBLqF54hotoTGPxz0kG7yBF8tIVrKzfxjXXpLDbM4SVCB7/KCqlWlqLf2L4YBuLV6hkMv2T27/Hhg0b2LApQ2FkCFbs+GN23v93lBOPtBMKa7z0RoxVqxUcThCS4PwrAtx/h8bxR9pzhpMWeGQCmpe06K2dCJBWVO5+LMR7L/YmjXx+lfV1aWqqDNx4mZtzTs36zf1mWrngdBcXXtvJ0EEG5v0U55RjHDx2r4fhg40sWREjnogwZoSVkiInl9/U1SMf0NZp3KPhuK1NrejQkSFN3NPAE4+bOWT/XTH+uFEmvvyggKNO3Q4/jqaRzUyQ9sIjimhjO01swYCRUqpJEMsOnSFbZd0t2mmingoGUkwlaZI0sQWFNO000so2hNDQY0SgMZRx5Em5iU2f6MSGE52kIy1SJAYsZ9EXBcgyHHRMN5ltAxiRqEEn6YkRZhub2E4dGdQ9kgrbU/wn+8PVKxfwl4NMNK9xIMdlSqmmSFQQVDvoTq+mYXuGfWfkvmfyOBPGYi/JQDyngl0IQT1rGMesnH2eU3Jj79qLK66Zj6MgRTCkYrfJHHZ8N+l1oylXszFcp1hGkjgJczep0jpOO8mEbFD5Zn6aDRtVEsk0HV0yN/7Dy903FeQkTK+8xUtZiZ7FizUs5gzFJQJBdI9sMW3aNM666lQevucxCtJ6ojGt34GYjc0KVk+KmVN6tz0DnHa8nQceSVCRmEBcROkqX4DXK/H5RyauvtHKKcfmDiyeNM7MOy8Uc9sD3aTjy1m4SKGmSs9hhxi4+hI3hQV6/AGVU88LYPdOpV3aTgObKHQaOeiU7dx0TQF5Lh2qKvj4iygPPhWguMSAkNQ9GgxcV1fH8MGCDZvkHj8yaZyZr98p5/N5Mb79IYbLqcNsgtuvzae+IcNVt3j57oMKCn/TQdTWoXDW5R2oquC+W/K58a5u3MMSNHZtx26TeO4NHcGIypkn7CKAD9zLwt/u8PK3S9x88lq2ul8IwdffxznqrDYcNpkVa1JMHGPqGaSVSGg88E8/blf2777iUkmSeOD2Ao4/v2G37QAghMqK1SpPP1DIh5/5sHSXMYwKZCGTSaXp0tURza9HqmkimQLvVtBSMldcE8Htge3yRvKU4l4JHEUo+OmkmiG0l8zn+3cL8PpUzjwnSmlHduDwzjCgSgxhA7+Qjuk59Vgbjz0XYPokC6GwRnunyqA+Bi/uhAEj7ngZDT/7uG9FA0OGpJkxyYzPryHEnvFI/eFP9aqqqvLll1+ycOFC2traSKVSvP322wBs376defPmcfjhh1NW1nsB/bPQ0tLCqlWruOeeexg8eDAAF110EbfeeittbW19frbVauW2227L+d+5557LzTffTHd3NwUFuxYyk8m0x5MI9wSapqHXTNTXSWxrSnDYATb+dmnuZmjkUBPvvlDKXke2kufQs6VOZlhmH+5+cBFzXgoxqCY7lKHbJ2hr1XAGKtjAL1QnhuBuLSLdmiJGM1208NeLs4FOMKTS0aly1CF2jjpkV3XcmH2auPBMJ02tCnZb/5tYnU5C95u7SZIkDBiwpArY3JDmx8VxTPY9I3gsNgf3PxmgoMJCoiuGReqdjWxhGwMYjmoLcPMjAU44Mo90WnD7vWG++DKDrFhQpTQJTear76K8/1mUh+7Y9XvG4hrPvhYirYsRGDKPeFQmnkkx/70CaquzzuiKSy38/do6SqJZTRmfrY7Csc3MucPBuFF5dHU7ePzpKB+/H6WieyYSEs1sYQtrGcwYADppoYASLJKN+ro6ksnkbovbNzRs5uD9rLz8ZoSzT84Glpu3prnkhi5OONLO/bcUkM4IXnorzGGntnLmic5epfW/RTotiIsYERFi0FCt31aMy87N47NvYqycV9XjBA/dz8php7byzINFPSQKwFknOpnzUoD7nwxw89W596vLqaOwQMfpxzuoKjdw1El+Sjpm0OhYxvvvvcqll92wW3ZYtnwZzWxlZGAK73/cjIN8kiSw4ezz+CRxXHjopJUiyrBgp4MWOmlFoCEh46GIKD5GzWrmnVdKe75ncaGej94yc+vdQb56uYH85ECqE5NoaVrECUeoXHqeA4tFRlUFH34e4eZbU5T59wIJXJKHAlFCO42YEPjpRCDYxCr0woAVG06y7dnpJDjcEuHQ//NMVl/4T/eHIV8Ik0lj85Y0R5/qp1TUMlSpQkLCSzsr+BEZHeOZ1bNBtaBnKOPYpnr71GcCdmyKpezAtt/gi/kxPvsmxvcfVvS897zTshqVhx67BH3j3hglE4akG0WTGT2tiwnj9ZhtEPDBUw+ZMeWHsduguc7O4MxMPDta5lVUvv9gDQFjCwOUqVhMe97OpiopSor0OYTiL6tSPPtqkIQtTZtuIeaugaxYaOTdj2KcdGzWZ+47w0q+W+bCazsJhrPPvNUisd9MK1u2p1nVWU+B6JuMbZbqCS5MUNq+d45WsCRJlFNLQ2N9jqb0mSdZeXTOZmi3korKhCNqLx3qnWhq3bM2lmg0iskkUVlu4JxTnNzzuJ97bs7daAohOO68dg7ax8otV+f3JOzCEZWLb+ji7Y8jO7LIuThoHyv3z/Fz35wAjS0K9zzmY/aVHnQ6qWeQX1VFdsBSY3OGLdsz5Ltlykr0GA0SJ5zfzkVnu5k63sxfzmjjX8+W9BDr6bTg1bfDPcFyNKZhMUvkuXS88EgRs45qwdutoKp/PDjrt5A1GzGdj6LQGFrlLRSKMkpFNV20MpYZpEn1yLRERYi1LCUp4n22LQshiBPtqUxqYAM2nIyQdrV1ypKOMmqxaS5a8hYzbZrM/IUxvpovoTdL6E0RuuPbcacrezTDJEliOBPY5pqHN74BR7QWJx5qGIZChi5DA5IxhS7mQif0WLGhmBO9ru/PwH+6L+zo6MBqk0mnwnQqLRRLuRWW7aIREybKpQEQgnQwxUoWMJapPTrGZix4RBEbWM5ayzyefjSP446oRK+X8AdU7no0wPsfNKHJGoYBfi49Xo8Q8OHHm9Gt09EVa6WCAX1eXxetjKB3xWIXrT2TZ2VJpszu5v7HVC6/NkxzfBm6uA2TYc984XU3X8uNZ9/GUG087TRSywjSJNDQSBJnACNQu2O89EYLV17kpKNLZUB1/9VQToeOxiaNI46MUdI9hSF4UFFop4nVLGSUmNpDisREmChhVrOIAR41h/j8LS48w8ULL+wiMttppKxSwaRPkknpUCJG2mnCLjsZNkqhsEDPgqUax56x+51zn3zyPmQMIGdor5rHhDF6Pvx3isefDdLZpiPPPwpbxkOKBE1sQdVL/P3+MPfPCVBaInPlhXnYbTouuzaITtZYY/iR4Zlp2KRsTKUKhSbdJpJGPytWK1x0XSf331rQ49fWbEhx3d+93HKVh1vv9zHvvdykhSxLPH53Eced28YNl3n4ZVWyx16/HYgZDGXlt4YOMrJsZYK04tijwRbDhg1l/qffo6FhKwlyyP69yXpJknj4bhcnHrcdq9fONrGRGoYxUBoJZH1gKw0E6SbPaCcp4ngzrbTRyLjfxBcmzIxkEu2ikThRBkojiYgg61mGATPtNGIRNkySBVUotLEdL+1UMpDtYhNxo4+7rrCQ59Jxynk+5LoJFGoFCARpkcKEhZFMZh1LiRHluaef5/DDD99tW+wu/tP9IUKhvVPGYFaJxsJsYyMaKnrVQLLbypwXIpxzijOnClqSJN56OY+p+/1EZWokhZQjIdFEPS7y+9S8lSUdhYkhdDe3sf8x7ew1w0SgvpQydVe8VE4tW/QrmTQtySP35nHG+UGSnfnI/hIK9ClaaWDF9xbqlsFrc9vYb38JkIjGNK68II/Zt0fQNw3h7Q/XUlIisNr23G5DRwyl1FKJ2WfkhdeauObS3vuiUFhl9eZYr1kMv4VeL/Xs9a2SHZfdwN+uMPHoP2Ocf2rfhOmIoSY0TeLtl/M54fx2GrZHaemy8Nq7GivXpli0NEO43Y7MGqzChh49U2dleODOXQkOnU7i+CMdVFXqOe3iTr769u09Isx1Oh2//BqktCQ31tTrJY4+1M7Rh2Z5je8XxpFluOtRH28+U5JDfAKUleh5+M5CHpjj54v5cW671sO/Porw3cdlSJJEIqHx3Osh/npdF88/nB1i9cb7Ea68II8LTt+VMJckiUP3t+F0yFwxu5tH7pfQG4z8+H0XJpNEa1eaQw7Sc9QhdjZu7mckOlmpAknsfkIMwOHJEAzo2O/IbmzbJ+IUBT2kpEEyUp4YTZsEl1wYYfBAPcedGEUf81DVPpaW9q2k2M46ljJEjOsZjhgTETbwCwMYRZBujjzCSCiicezpflwdveWUsoME3bQkfNx0W5yZ043MfTvBKxGJaNRImKxmd18I4aOCATiFh+54J8k1g5h24CrCkWzB1J+RHP/TyM90Os3dd99NXV0dTqcTi8VCMrlLxbyoqIjvv/8eu93OKafsfinznmLz5s1YrdYeZw4wZMgQrFYrdXV1u028xuNxJEnCas3dKCxYsIAFCxbgcrkYN24cJ5544h8u0plMJieTK0m7plX11fIbCoUwGwyEm93YazuYfUXfG8PiQj1jhtiY9y3YsOOQ8rB3HEago5O61g7QZKzhSqoQbGQFk9m/Z0NixkI1Q8gTBSxYuJwX5waZ81KQ+27p3YZZWCBhs8rZlpk1qX6/59qNKbRob/FwFYXPv0nQ1a1SXKhDVXc/k1lRamfDxi5CBkHY+jO18ck4d7TtqUKlha2kSZJPCe32rRy6vxVVhUOP7ya2bhhl6YoeG8dFlFPPXkh+eYI8Z9YOkajGSRe2c8HpTtb+VIlOJ5FKabz0VpjZ9/iY+1QJBoPEsUdYef8jL+t/XI8hlk/tjBbefbUghyi77448xo+Ncu9NaygOjaOKwawT2c2mhkYXrYxnLwC0lCCRSOx2cFdUVM6a9Wn8AY2570U4+Rg7l97YxdynS3LIm/tvLWDl2iSXz+4i36PjkrPz+jzfG+/E0PvLqGMl0wf3T5J63DpKinQ59+l7n0U540RnDvG5E1ec7+bQU1q4Kt67vbaiVM/fbgpjTHpwd8/CLFlpTeaxft2vu936Xl+3BQWFtSxBp5kpo5Y2tvcp3CyEoIUGKhhAhBCdNFFEBW7Zg04z4qEYlQyrWYy52M+TD3r6vI7bb3Dx0cfbEK1ZkXSPbwz3PbSQl1/JYLNDLK4SCxgZGN07R7Q7RYIyaqlmCCoq61lGPkWUUo0OPX66UMiQFgqZhB69QdojCYDdxX+6PwyEuzFbZBob9AxLzMpuynYcVslACkUZa1nSZ9WRLVLFx196Oeno3kRXPK5hNvUmnOe8GOSDl0p7kablpXoevs/G7IvrKYqMAnuIww4y892LQ1nZliFavAa3R8ZlCRKPyjQ0KgzPTMq5J3SSjgHKONbpQnQ41nB49T579JtHo1Ei4TSBYLZVauXaJM++FsJslrnlGg8Da4y0dyo89MQmvv7EyN03G3n8KS9HHGokmVb5+OsIiYRGMq5jW31WKmPV2iDzPyznvEsCNP66iSqxq11PCEED67F6EnS3G1HZik24sGDFTWHPd8vvnMwhJy3k32+VULclzWPPBdh7HwMGw1q++ynBA3ME99zcu4rnq+/i+PwGTKb+BwH8Hp2dnSRTAlUVnHSUg/qtGU67pJ1Lz8ljYI2BjfVpbru/m+JCPX+/IXc9czp0vD6nhMNPb+XYw2w9GfidCIazU+SHDzZit8l8/X2cZauSfPxqGU+8EMDnV0mlNEwmmepKQ05rmaIIUmnBgsUJZk62cPHZLua+H+GKC/IAuH+OH7tN4pwrO6go1ZNKC445LLteSpLETVe6ufkeHzqdbrfvCaPBRETvozY1miSbaKWBcmkAmlARiJ6gFcAuuagQA9nESsaKGb0+o5ktFFKGQoYmsRm/qYmRqb71mF2Sh4aQlTv+ZuW7hQnmL0hw+nEOBtQkWf5rmGdf3Iy5dRR5mV2+RUpbcZo0qmLZgTjdjg2Yq9u49gIzlRU6fvjRyxsfJPG1SiSTqR67/Jn4T/eFzc3NTBxjonGrin9bJ+2iEQ9FaGgE8WLDxRDG9RxvlEwMFKNoYzsDGJ7zOUPFOFYo3/LI0wHmfhBGUQSVZXr+dombpb/GOWgfG/O+1ZjzmIQs6ZAtaQ47UuPtdzdToJX0ItAD+hY0fZh0ItVDoAuRTfy1s50xTO85ViAYM8LEWaeb6eyW+ezrBHbbwD36vfc/YH/GHfQOS79eTBWDaWADJVQQoJthjMcuudAyGk8/tZ2hgxNMHm+ksaX/5Pvq9SnatlgZnd675zr0GKhkIE6Rx2ZWM5LJhISfetYwnln8ys8Mqen/97XbZCw7urW8ls3Ujm/kyXtKGDHURCYjeOeTCLffFyRmWspLT5Xw+bwUFdWT90jvVq83IHQKx/zVyy1/K+xJimUygqtmB1j6WQyLUokFG3kU0K7fyBmnd3PDVU66fSq33t/NN/NTTBxtIa9AYdoEiX+9+zMm2YjJoMPmVPnrCQbW1elRNT1ffRflpyUJigt1mIwSNZUGDt7HymU3dfHWM6W9fCpk5ZjyPTqmTzLz5gcRXnk7hNulY+77YdIZSKU1fH6VR+4s5Mv5US6b7UUnJ/bofjjl9FN47MHHEQimTO6fMBk6yIhs9TGICfwif4tP68AtipCQ6KQFIakM0g/Bni4iIyVpkjdj0my94gtVqOhMGUTBNrymDjIJA7WdQ6jXNuKmIKuVKxQ0NBJEkZAI4aeAEmxpJ4/ct4153/lYu1KiXM2nkc10075D+kNBICimkgSb2bZ5+//1seGe+kIACT2btqRoDQXoYhUjmdTjl4QQbGz6gbMu6+L5R3bpM6bTIhszWRQ6Us2005Q9Ho0qhvT5OZDtIkuXb+S26/PwB1RWDGinq1mjMJjVU7ThwFwU4JnHSjjkGD/uxpm4pB2DFlUoppYGaT26mIGBjGTD2iXM+6SAwgI9c9+PoHqLKVSraU5sIplKUV0zZI9/82efeI5MWKGLdh57NszQIToOP3BXwZA/oPKX09so8RjxBfr3hYoiiMck8sjKODgdEuec6uC5N4I93ad9obxUj8+vcsxhdooLdVSV6enyKTz3YoohHUf+buhkhm++mU9nl0Lx74bFTR5noajA2O8Ax/5gs9kwmyWqKwx9DtuFbJJF1bJdiQ2NWYmNvjBulIlASGXV+hR3Xu/hkWeDPddischcfZGbex/388lXMY493M5HX0R5/8W+tbhnTLaAqqfKn02gaJ0aIKgC/v3V54TCGpu2ZJi3IIFOhpOPcXDikfYeX+7zq2hiz+Ihg16iuFCjebOeSaJvea3C2FCuvmE+eotCl1+HnRgr+Zl8SpjC/oTwUccqFJEhTQI9Rpx4aGIzLty48zX2PyxAZ5uRSb+TU0qJJOtYSjm1TONg5JQO7/ch4myggDKq8VDPWsaI6b2+l190YcbSQ6bKQodbKyUWjhFjO1ar9U/xh38a+fnhhx9SV1fHaaedxlFHHcV7773HBx980PO61WplxIgRrF69+v+v5GcwGOwzeHC5XASDwd06Rzqd5q233mLmzJk5Dn3WrFkUFRWRl5dHc3Mzb731Fo2Njb0yYb/FRx99xPvvv9/zd21tLQ888ACFhX23ESmKgoJCgX8sLfaOfie0CyEYNlzwxbwYDskBOx4ODyUQ2pGRkmCb2MQgRuVMbwPoFu00sxWx1syt1+tJSlYuvjLCY/fD8UftIjFdTh3f/BDjLwfbGT/KxIefRznuiFySU1UF194UxuGbnOPgNKHRHOnmiefSTJuiJ52WsVgsOdnBP0IibcBhNYJiQCRNbJXWoMgZJCGhygpFag3DyAqny5qeYEjjvU/ihDbUUJSpzLkWq2RnjLIXDeEf+WFRnIP3tXHvE36uvTiPg/bZtUCYTDKXnpuH0Sjx0lshLj47OynzzRc9vPV+kLsfbeDhu0v7fPhOPNrGPY+0kwoOxSRZKKGaOsMyElqcEnUgspTVgVMMaYYNG4ZO13/Z929x4YV/ZdTwGwh0Gbjr7xpPPNPO6SfbelWtAYwfbWZArYEFi5M8/UqQS8/Ny3l96/Y0z70RwKslMFsl1tf1n1Hq9Co9OqI78e9vY7z0WN/ZP8hWmD35YoCbrswlO5avTFHSsn92cNUO09kUN1abh9LS/gc4/BbVNVV0NHVSSDl+fQuSClZhY5vYRDVDejLzmtDYLK2kdnCK4UPrWbY6iT0N0/dSOOhAA8t/TfPRZ6uxBKoZm5hBwDWvz2mtkG1hK61SaGytIyYiZEgxIrUXljYbSZGggWWMYgo69MREdqyxjJ40aYZJEwDYLFZRxWDc0q5nvowaCkUZy/mOeEKhuEzabTvsCf7T/aHZBvGYRoFc3FONkvO6ZKFIlPc57MUdr+XOB7Zw8L7WXoLnPyxKUL9VyQmwWtoyVJTp+2yjhmxl4PWuTtTwcNLuFoYPMfIVaZLl63nolgJOPMqBTpcVjv/kyxg33bKA8s69cghQSZIozwyjybSM6TOn7dFvvnz5cjJxA/XbYhx8UivFhToqyvQ8dMcu25UW63n0XjdP1UZ46UE7pvWjeGH9JqKEcBUaMeh1FAaHMFQtQ0PDZ/yemkoD8z8r5Mob2nn3gyas6eyzq9h9FBZrSJvHo9KMQgY9OhJE2c4m9MLIcCbgktxs2eJg78M7GTVK4qNXyrBYsjYUQnDsOe3c+I9uZl/pxp2nI5XSeP29CPc+FMWqDKCjo4Px48fvlg38fj9CCD76IsoJRzq45RoP25oyvP5umDfeUygpzrZ8PXBb3xllvV7imEPtfDE/zrGH565jL/8rxMN3FrLvjOw93ulVOPacNq6+rYtgSDBiqIHn3ghx5QW9z/3au2EmjjWx06VPHGPi2x/jeLsVzrumE6HBLdd4GDrQSP22DPc85sNhlznsgOzaM3ywkYyiZ/jw4bu9LviDAZyuFJv0P6DFZJrYSqvYhgkLLTRQRe5UzEppICHhYwU/UCtG4CBvR0VYPTGDF1mS8KbbcBenqLQYsTb2TmbuhF3zcPtDrZQXG/jktV3r4eRxZs473c7hJ64n8ou1p1I4psRRUiqVQuC3NbDP8V08cs+uBOK+M+DqS+3sfVQLrR0SoVCI4cOH9/fx/0f4T/eFVVVVOOwyQtII0E0tQ0kQJyR1M1pM73Nibj7FNLOl1//9zjpOOsLAQ3fm49qRDN5Un+aCazsx6HS895qJEv9kyndsQDShsbR7I/nF29gY+oFSXRWWSFm2Pb6ggUFjYvzrngJuunMF69aATjPR2h3DrZYymuk9+pmaUJEdEUqLCzn/DAd3PORjQI2eMZMO2OP17+bbZ7P/1/vTvENSqIUGZHTYpexvLEsyFd69uOGK1ZgKfSi6NA2NmT4rQK+4PkB1uvfwGwAHbhLEWCJ9gcGiUaxUsz29CRsOGpv7n8qcSGikEjKbxWoqRjTz5L1FGA3ZdkiDQeKME5xMHmfmipu6ePBpja0tg3h97tzd7ggCOP74k2nd9hG335B7XxsMEk897GbGqmaUDQN77o2S5DDeeGsef7vcQUG+jmcfKubMy9rZuj1BOKqx5NcUS+eXUlaSGw8J4eKYs9s46WgHep1EMKyxan2Krm6VKRPMVJXrGTOi/ySWXichBLz8eBGHndrGhDEmnn+4GI87ux7MfT/CRdd3cdJRDi483clTL0Xp7Oxk3Lhxu2UHs9mMjI4kSTr9/RdppNMCVZGIyH7OOd2Kpgneen87SAK9YmS8ciB6xdATo+aLUpqop4l6qneQY6pQaClawDXXGDj7lHLMZplun8q9j27H95GEFhCMZAoNbCBGBCMmxjA9d2irt4wN3zbgU5oIswIX+UxgF/GeFik2sgIVFVn5vz823FNfCHDwYacy75s3QDExmqk5cg1xIqhxC5u/GMTkZZupGaihMyp0disccZCNxx9w8cTTUeINlRRGh9MmGknSf8dBmiRHH27tiRnOPx0eeCLE20+vRdNnyKvyM7pIx/ufJDC2D+mzS7FWjGAlC6hkIPH2Wl57p426zSrfzRcMCMxAlmSKPSY0KU1tbe0e/eYNDQ0sXrSYWkYwjlkIr8bsK1dzS2E7I4bL+L06tm5TMHQMo1CUk/CsYeGyBDOn9Caj//VBFL0/W1nXIm3h7vNNrFqfQlHoV2YIoLlNocCjIxxRGVRrYMLYrB8rcCegI/dYvWSgODOQff+yhQ1Le++nJ0/woGnaHtmgrq6OfLeOay9287c7vLz1TEkOWauqgnOu6uSko+x88nUUs+mPCTRVBYN+Rxerofexl5zj4sK/dXLs4dmBo39EDA8cBKv831Pqnd5D0Gsi2304frSZZx4sxmaViUQ1Xpwb4uwrsoNa9XqJ514PIknm3baFpmWT+FdflMct15j61fKPEiIa0VEbHsUASlBRaGUbfjoooxq3VIgqFBrZTDFVWLARI4yKQoBunpiTZEh4f3z80uvcm1nFUMZj/82ezS65GC2msYbF5JFPCZWsZhFVYjBuCsmQoo3tBPExmqm7vg8akiRRJmqznZ8jR+6WHf4n/Gnk5+LFixkxYgRHH3000DdLXVxczPbt2/+Pzv/uu+/mOMe+cN999/X72u5mERRF4fHHH0cIwQUXXJDz2oEH7pr+WFVVRWlpKbNnz6ahoYEBA/puBTr22GP5y1/+0vP3zmvwer0oSu/sSzQaxWhL0812jEk3bR1KTiDS7VN54J8+floSp61d45yzLHz+mZ8udQ2S0GEJV/QEfwAhunsW7Z1oE9sJ4WM003om/GpCY1tgI5dd2Y7FLHP4wdkHNJUWPDAnwP6zrNx5fT7nXNXBitVJzj/dRVGBjsXLE9xyTwClfgiFv/lcIQRbWItApapcx15Trbz1YYxIJLLbmkaZtAODTkdFFcQyEa65yMUpx3o458pOnn6giEuvbaVuXQd6xU5KjfD0KzILfhLkJ2v7fODNkpVUyMY9j/vZa6qFFWuS3NtHRRLAmSc4OOacdi7eUT0pSRKnn2jn9feD/YpJS5LErJl6lup/ItRWjjlczr4HqqQFbK7fjL/dQDquZ7+D96Wrq2u3bLATvi49g1OT8aSLaJeXcOQh/W+QTznGycTRJua8EOGDjzJcdL4Zl1Pmg4+TLFwR44IzHbz2TpjRw02sr1NobM70+Z0eeirA2SflEk6KIjD2sRDshNMp89KbYc49xdVDKG6oS7GtWaGEJEZh7nkGoiLCoYcdT3t7+27Z4Lrrr+PEn06mgoGorjZibGWAbxatbGMlCzALK5qkkDYHGTZC4HBCOJlhyCCZfI+MJqd55DGFZLcLR6oUnxagTVpEifrHGiLJpOjZWFmwso5laEJFIcM4ZhGxN5H2NDFxgp5N9WnWb1AYLLJkTkokUFFziM+dMEhGahnBFrEOncn0h3bQ6/U5geB/iz9U1BSpuA5PrKLfRTyfEtrZ3ov8NEhG0l43B5/cypknODhkPxvBsMac56L8utCCMV3N3PcinHlSNqBNJLOTPvuDLEvo9IKW/IUcc6TMI0/GiHvqePhWDycf48w57tgj7JjNEjddvoHiUO6QELNmR0bHI488stukH8AXn3/EgMEZpky0c89NBRx7bju3XtN3Z8DF59l5/IV6mqNdFFFBIWU0x1YyIp6ry0PG0HMvzHnIw6P3CjbWp5EkGD64iBPO9PPz5s0MZBR50i5fWcUQGsVmVrOQMjEAPQaMZo2PX6vM0YWWJImPXi3ljEu6mLG/H6tVIp2U0HxF+JMpDAgeuudhHpnz8G7ZwO12EwhqzL7Lz6hhJoYNNlJbZeCO6/JJJDSOPKOdoYOM1FT2H9pUVxpobs1dg+b/FGNDXZq7btz1HYsL9bz7Qin7HdfC36/Px+mUufMhH5GI4OKzXeR7dASCKi/MDbF2YxoQzJycDfjbOlW++TbNR583UV6mZ9ggAw2NGSaMNjF1gplP3yjn1vu6ee+zCCce6WBTfRqDwbJH64JenySVktELHSOZxFY2kE8JZiy0sY2MSFHJIIySaceAoXqihLDhoJt2NrMaN4XYcJKUfSAkVBRKy0BTspv8/oa+JEWCNWtU3vq598bFZJJ59vE8jj9mE47uaYSFn3321eFy6Pnl3XaSnm08dFdBr/fluXTMub+QMy/pZPPmzf22TP63+sIpU6Zw6+w43a1WxpNd95SSrZQkK9GHeq/fQgi6aSdJnFViIXoMlFGNETOV4zt5/tFc3dBhg40cuLeFV19VGeifnqNzKUsyxdGRxOUQEkEGTW+lYVsz0yebuOoSB0MHZRPa776aTyYjuOtRP5/8cyAl0sCc6+lwreKGK7KVG1aLRCYjOPxAG8++9kmP7uDu4tQTj9oxhd5JnCgKCoXkJtZldOj9ZWzy+9AwcMTJnbzzcmEPUaeqgjfeDbNmncrU31WvRESQSPE6HIVJxtlUUqrGCX+xY9D7efyJDOXe8bS1raC+Ic3gAb0riJ5/I0xTdwS9OY6+ycTpx+sQkoZm83L1ZVbOO8PO0EFGDEYdFYOv44objiUQCOyRDZYs/pYbL+870SNJEpf81cJjN7RQlKnt+Z8u4aK5TaFmR8z3jxsLuPsxP1PGmViwNNGL+Nz5vpuu8vDgPwN88HIpM//SjN+vcteNBRy4t5UfFiZobs30OVwwmdTw+lRcTpkPP4+y70wLt16zy8+aTDLnn+6ipsrAl/Nj3HhFPq+8HeXl51/hptv61p78PT788EMkZEoLDLS0KySTWp9kxHufxND7ywkXbODs0y1c/w8ftTU6mhslatRxfSYQKhmUJa3EIGRJxutew2OPmjnsgF1kX0G+jkfvcaPT+3jxpVZsarbbxEMRevS5xOcOFKYGsE1sw4yecqk25zWjZGKUmMJS5mOyGP+vjw331BcC3H7HHbz9xls4cPXSqW2hgRqG4cjkYWxz4fcs5u2XC6iqMPSc+4QjHVx1YyeL3jOTnyxlFQspE9V9fvd4YT0XnpNb2XrjVU5efbuJay7K47gj87nhLi/vf5TCk67sM1aVJAm3KCSEn7xENffe3wCKkao8N93ODVjDlZisKrJFRq/X7/a+SAjB3tMnMYARlEo1O/4rUxqciBpQWbl5G0nipEliLd5OzNmIGhWcc0ma55/IY9+Z1t9Me49xzz0K5bFBdPD/Y+8vw+Squu19+N57l3t1V7tEOu4eIMESXAI8ECRAIAnu7u4e/AGCu7snEIi7u6e9u9x9r/+HSjo03Z2Tfn+c63rPec74BKnqklV7zzXXnGOOUU2DtJNHpkvEG51oE1W88o6bGy53tPkMq9cnKXIpGI0SM+fEuPbiXExKpwXhkNSuMJmTAnY11TNvcYJDD2p9fzS5FdLp9AGvAUA8HsfrzzK4v55LJ9s56bx6Tj3eQr/eOnbsTvPpN2EamjK89l4QVRX4/CrptGi3sBmLqdQ2ZDh/Yh6NzRmMhrbPcToUPN4sz7ziZ+uOVIevBRBPqJw1SfDp17/lmOQxG9mkwl0325h6zr66idUic/1lTl57L8iM94NUlmt459MwlV2qOrUWIPHG20myHZT40iLFDjYwPDsul+NJuUmH7vQjKLwsZTZ6YSBJAhNmQvgwYcnJyZBhOXOwhUtyEmBCT1zskyVMiBgScqvC516kSGDXWtipLKciMYg+DGU1C9CS034vpqKVWVxUhDCSu+8USQNC6lQs3B/+seKnx+Nh5MiR+32O0WgkFuuc4/deHHfccYwZM2a/zykoKGD37t0Eg8E2j4VCof9ynCSTyTB9+nTcbjf33HNPGxr/39GtWzcURaGxsbHDBFer1aLVtl8sa0+4NRAIgJShRtqMM1DEY9NDPP94LilzezIcf04tAomhA40MHQC/zYlzyikmJp0eI5WCGW+tYMki0KtmZAUS7hgZkUbHnmRPZGikmqEc2irIy5JMFf1Zkwxzyz0B+vXVAoJmT4Z8h4bDT63llivzeOWJQn6bE2Pqtc3U1mUglIczNIIaNhMiiY08UiRpphYzOWf5zZskZs2N0dicRa/XH7BgbWF+Kat2rUUoGeZ+V7qPBStBRZmGHz5z8dB0L13KY5x4VB5Tr2/G79di2Y9Lp1m1I6tRjj6zlkKXpsNNXq+X8fpUjjzRzRmn6blwkgWzScbtUVFV0a6bJkAiKfjmQxf/fsPLFx+EOHmgjJAMjBkpMW/hNmbNSfDNYx91SrQ3HA4j0lrypNxhRRFaksmOteESCRWLReHfT+Zz5RQdj1zjQFKy6OMu0oXLmbMozvzvcyySndVppl7fxKN3uhg1NHdwj8VUnnzZz3e/RHjintbF4UNHG/np92iLfsrf8ePMKLde5WD6K34yWVi6KkEsLnA6JCyVi6it1mDx9saaKCEkeRg/fvwBr8XAgQORFUFM20RhaYbyoiS7Fm3GkrBDcYI+/ZJoFAlZI1PblObi85z860QLkajKYy/4ePv9OL28x+DYw2ZxCUEj1dQ1rOHJF/1cOdXepqvZ5M6wfoNKTwZRSPlfCrdB1rCQJutaJk1Jc8cNLk4600tqW0+KRKLlfgvi69CcAqBAlLKdDahJW6euif+UeFhaXMyaRjdZOr7eVbJItD3oqELF5Ioy5+tyvv45yn1PeVm4OElJw+GUSw5UofLIg/PZviPANZda6VKuZfX6ZLvJfyYj+OrHMO5IFFlN8+NrPTFnTEgVKznj5PYdaY8bZ+JWRzMi0Pr1wgSIRqF697ZO/ea///Ylej08cse+wtFe1tbfoSgSPSpMpGoOJkuGZfxBj3SvNro8SrCQmX9GOOaI3G+r1UothYGGpgyr1yexUdaq8LkXXaRe+EUzbuoxYKZrpZZTJ3lJJeHo8VounWLBYc+Ncb/wqIuDjvTh2jH+L+uQpJk6mptLD3gdVFUlq+qoLJG55KYmQmEVu00mHFYJ+RXkiBPbIWHWbkxRXtr+dbZ8dYJvf4ng9mbRaSV+mBWlb08d779U3OZ3Ly/VUujSUFigsG1nGotZQlEEZ1zUQDyuolHg/DNtXHyejcdf9LN2Y5qJE+Duh0JoFA3332rlzAkWsln48KswQ4+qprRI4dTjrVw51cFFNzRxxkkWHnvej8PZtVPXg9UmiIa09IyPYScb6cGAFg2lvWzoTawkKnLdeh0GiqggQZQEMYYwhu2sB2BwcjwaSUuWLO71O0kWbcWk30VBqkeb982KDHHiDOlqamH4/h09u+vQ2tz43G6i5SuZ/mg+ZpPMocvXMLy/tkMTrMMOMmIwSDidzgNei/+UWGg0GvF4BflqGUbJjNkV5Z13izlviq9NjFGFynqWYsbGCI5AK+lIipzuY1Tr5rnb2ndz3rErgyXSpY3Bz17kBXsT0a3j91lJ3nvLxhMv+qlrMNKrStvidP7qu0HeeC9KMLOVhJzErhaQ0UZJ5O9kyhQN55+VOxT99HuUQ0Ya2bErTTDo7dS139zcjN8XRoeTYnKmdnXsIMk+qa2syLKOxdhwMIzD0KGneXc9J525CodTIs+qw+MRpPxWsmmFDJkWMkBI8iD1X8FP7+RRXpqL75mM4PUPgixbneTSS7Q8/vgqUs1w4qQGPn+zuCVuqqrgoy+jvPKihJQyUiRVUtG8b4w1687y1IMraPYEue06O+PHmHj3jXc57bTTOm3m4Pc1dRjnACorFCRdAv7S6xGSivIXt9xulVrWbkyyszrFeae3r58OMGygAVXNXWf/OtHC7PkxPvkmzFGHmbhqmoPbH/byzgtFre5tIQS3POChulpw+31BZi0I8dsX7eu1jT/UxFMv+9EoubHN+vr6A16PP2fNQYuGkcMF0863cvGNzbwxvahVI27jlhQPPBolkEph0UaYNDWJ7C2nONmHtDIbi3AiaLv3S5KETeQRJYRZWNG6vBw/vv2c7s4bHHz2XS31DbsYwhjWsZgBf2Ex/R0FlKKn/VFwRdKQJwoJpTz/63PDzsZCgJdffplsGoy0jWVxoi1TByHXJj560UmXita5TyCokkgKtqe3YqARlSzLmcMgcVBLMVUIgce0lZGHJujZvXVzxOvLUl4uccmF1pzMVn2GTEbB0E4uuhcySov5oCoEt92mcMLRGfyBJM+9soRAJIUvoGKzHfh5YP78eWTiGYpFlzZFV0VSKBdVrGAOtsI4KxfkGIbJpMorb4eYdl0zFouMQScTDELUr0MKO1nGbGQUykRPslt0RPGQwMNzL8axmhWmTLKg0eRY7PMWJ7j/KS/vvVTEnY94Oe0ES8t999ZHYbS+8nY+NaRJoUvZ+fizQKviZ2NzhliqgPz8/E5d95WVlcTjsGh5nGOPNHPkGBM/zIqyZn2S4iINN13u5Pf5cb77JQTITD7TxusfBtuVh3vyZT9mk8RRhxl45Dkfl5zf9n6IxlSSKcGqdUmcdpmPvgox+cy2z1u/OcmumjSTz7Jxz405s6tV65Kcd0U9F5zZviHrhWfZGDJ+N6mU4JTjrJRWndOptUgmVYI1ThIESYh4i+b3XtSziwp6tNvctkv52IQTJ4XUs5O+jEBBoYZtbGYlvRmKiyLsIj9Xi6GK7ayjvxiFJElECGGn9b2iCpXmvJUU9gjwwFQ9VouWL75cxYL54JJSaCQobhjRqkmUFHHWy4sYoB685/8TCP7/0PDIYDAQCoX2+5ympiZsto431/3BZrMd0N/26tWLWCzGtm3b6NEjl7hv3bqVWCxG7969O/y7vcG8sbGRe++9F6u1/QPtX1FTU0M2m/1HRZ0tFgt+v8zks7Rs29nMFz+mqewC11zk5IJrGunfx8Ab04uQJDhhUj3fv1/aqut82MFGZs2J8uq7Xp66t4D7n5SY//kOuu7RfHJTTxEV7Rb9IiJEhjSN1QaOGZclkApx2GFm6nwxxo0xc9dNGh4wx5CFBp1nKJVqPutYTHcKcVJIAA9RwmjRMpCD2WZYTGGqioJ0d5Yt+IO0tnNGBkcddxS//PID559jbTX+f9hBRn6eHeOE8Wa6VWpJpQV5Tg0fvFxM/1FNpEWqXeFqyG2K0bBCn/6wel3rjuLWHSnueiDMhg0CkZWpd2uoSPfmzXVZ/v3aFqZNMRD06PlhZoyTj2274UaiKg1NOeOPB++08/kP1fiCRpwOhe9+jVJZrqG4RO2U2RHADz98g4F9z9d4Knjj3Y08/XD7Y0Zf/hjh8btclJVokG1+iuqHQzqntRUypfj89bKWDlW3Si3vvVjM9Ff9XHV7M/lOBVkGs0km47fz1gdRpp2/71644CwbEy9q4MgxxjYmJr/MjiKAwf313Pekj3deLObp+wta1ua51wK4vRka67fw+5/rMetTNDU1UVTU8Rj936GSIla0me9fL+Tm+92kCrehagVEDexcUI4SySe756D12PQQBfkKhx5k5KHbXGzc4KZxZhwtOgLCwzbWkU8R3WIjeevhCM89t5ObbjBw3eW5OJNOC045r4kuah+KpIpWn8Mi2RkixrBNmsv9t5fx/KshvKu7UZDqDtTjx42dfCQk1D1Ot+1hb1HP29w5xsd/SjxENuEqgNrQ9jbMzr2oZTtRwqwQc5HJuVyX0ZWEvY6brzJhMMicfaqVs0+1cvzEJqINuSRblmQqPGP5/sV6Pv9kB6omTjwjePujCFMm7fu+73wa4v3PQgwbpGfcWCO//KJSr+5GQkcXq9RhIUeSJFz5Muqu3Fgm5JLpGnkzJdnuJKIH/pvHYjGikWbOPseybzQutf8kwB9OsYulJIhhwoo9XQJSbqQuYNoFpjDZhI5rbgox61ttyyHa589y64MeNm1LcdR4HY31bnZs/QN74yCsf0tqCiglSYI6dtK4tAcF6a4oKHy2qoG33t3MG/+2MGa0kTynQlZOtOoQ51NMEB89e1X9/aN3iPr6eqxGmXg6y8QJVi6dbMdsklFVwY+/Rbn+9gCr5ll50O3j2CNNbZpUkajK3EVx5nxdztJVSTZsSRKNqbz6VMcxqKxY4faHvUw8ycJRh5n55OsIV06zc8gIIw3NGZ6bEeCND4O8/FghH38d4bHnguyqTTLvxxIK/yKmf9VUBycdbebSm5ooLJCZfFUjkiSYcm0jje40er33gNcBcvHJKBlzBymyrcTjJUmigFIKKCUofKxlEVX0J0uWQsowS1bqxE7s5FEh7StwKpJCcboH7gYtXvsGdAE7dnVfJz0jMqxlIV3pBdKm/X6+lJTAq2zi/muMFLo0qKrgoguMTH8xxpijm+nXV8tN15jp3WPfXp27tiXcbndLvPqv8J8SC0OhEImojJ18VFQM+UGGDixiwskJZr6TM+Xbi2q2kk8RpS1MINBhIJ8iYukQX34XZfhgQ5s80JWnQUlYO2TZGzGTSkko6JlyUZxiRx7nT42QkbyUlcokozr03kr6xA+hgd1Us4mxZzRw0EgdZ51mb8kZAsEsM94L8u17pYw6uo5ouHMHmk2bNiElTQxmDLIkUyd2kk8xTdS2xJjtrKOM7rikfcYkRZRR6C1lrXcRZvpQtueeUdhKPTupJKd/GCpezYIvXK2aSxqNxGUXOLjhHjcvvCDolRmBRbIT2x3hjDOXoc9rxmUz4HELNP5SnOEy/Gygkt4g5Ub+d7GZAB50IQNPPplm7nwPRUVQvbmO2tpaysvbLxR0hKqeg1m47M9W99BfMXd+Gjm270C+V3agvHTfPR0I5rSMhZDYsbvjqay6xkzLNE9BvkI4Ili6MsFXP0Q47UQLO48xc+K59Vxyvp2BfXNsqzc+DDGwrw6rFd77MkhlhdRhww72FmJTJOMyRkvHedPfEYlG0DsiXHqhi2OOMJPJCE48t44RQwzkOWR+n5tg244MAbeBquxgRF1uMm0gvdjFJtSszCaWkyaFVTjoSp9WZwixJ4dLkaRnVcfHZoddwWGXCDbHkbK5m6g9PfJ9kFoa5e3BjJWQ2hnG139OPHz/9Q9R0BMh0OYxBaXlHKixhenfuzUj3B/IMu5kD7odQxipFiBJ0h6N4maWMhuHcKHRCKKKl8umGrn/9rbs6t/mxTjntNx3lySJ00+y8sXXCfxyE3kdmEf6cVNKV7w0cNVlJm671tHy2OGHmPjwqxB3PuwhHA4f8Dp89+1HmHXaDok8uX9X+ew9Z4sXg14vc+2lDiorNHz0VYgliwTlnkMpQ08N29Bjojv9Wl6zlK6ERYDNvlW8dF8+z75Qh8WZJJlWqdgjeXHGtEYm/cvK5Rc4SCZVXv8gzOPTw/SOjWl3P2lgN0VUkMkEWv6triHDBdemufPeRw74+++F0+nE5ijmgqsb+HRGCQP66OjZXUvXCg2JhODux73cfYODL74Lc/mFdq671MHFNzZzb5OXK6bYKSrQUNeQ4fEXfcz6M8bQgTouut69J+9vW9x/44MgRqOEwZAzTn3jwxB5DoUTjza3rNvq9UnOu6KRV54sZMyofa/Rr5eO3j06bgLrdBI2i8zzj7iYdJmH3/44v1NrEfDLFKjFaIixgaX0EyNbFUC9NDH4Lzrcf0cehSh7jGNXMIfeDKGb1JcdYgNu6jFjJ06OyGiT8sgXxaxiPhWiBwLRqgkJ4Hau4upb41w0ed99eMJ4M5u2pph8VYS3nrdxxXXzaWgwoUlYyejD2EtiTBqosOTDCCZhZTebEdI/U/iEf7D42bNnT5YvX04sFmu3C+T1elm5cuV/yQ79f0V5eTlDhgzh1Vdf5eKLLwbgtddeY9iwYa0EnK+77jomTZrEqFGjyGazPPPMM+zcuZNbb70VVVVbNE8sFgsajYbGxkbmzZvH0KFDsVqt1NbW8t5779GtWzf69Onzj33+/Px88hwKV05zMri/nkmXNLJgSYIfZ9XQ2Cz4/v0yZDnHVjnqMGO74zZHHWbmgy/CZFV47ZkCRq+uIbilCLuUY2W2544dEUG2sJp+jMSAEfZIGdXMbibZdSV/Lo6QVARdmsbtC7ISuEQpW1hNN/pixYFTKkAIwS42EUiG6b3HXKFregg7NIs6tRYnnXwiD913ExOOa11ovPg8O2de3EDfnjpOPd7Cv6Y0MHmiDbNJ5ulHbdx//RZKYgPa/Y4yCiaTzKq1CZJBM6vXJxncX8/SVQnOvzCKq2kEpXvo2kUizQ42kEolqawZyQMPLWWQeii33TWPAX11rQSVk0mVS25q4obLcpukJEmccoKJs06xMmyQgTuvy2fe4hgLlyVoaGjoVBIQDnlbBRMnBfz4/QZOPyWOL5jlu1+ipDOCQ0YaMRrAYVMoL9WSTguE2Bdc/biZcIKxDTW/tDinG7hle4rnXw/w4qOFbNicZNJChemPpZm7wMcNV5spKlBYtDxBLKZyzFl1XHaBg3FjjATDOc2m3+ZEeenxQm550MOvn5a1YiRYzDlTlpvuc3PZNDMrNzWRiRpYsmQJJ5988gGtQ3NzM5ICJ52go1ulDrtNQWvIEGm2UOk5LMfakIAMiMau1MdWMOmSOvJNFmSNysEHy2x2bkH292UHGxjC2BamRz4gIlU88eBi1mxoZtBALT/OihLwaqlId2138zZJVsyKiXBE5d0PEuQnc89zUcJW1lAmuuOkgHUspoL2CzxN1FJAMe5M5xLcA8X/9Hi4e9dmfI0aZEOE5lQNhaJ1Edov3KRJIaPQl2EYJTMpkWS7tJY0TUya2JplMm2yiYcWN2HM5NgHkiSRr5ZBUxnrxVK605enHlnD0uU+brzawux5MVatT/HLJ2Xcck+QVb/Z6B/r3zI6Xhv5Zb9McK8/Q9EeJkBCxNhtXIEsx3BGi9gRPfARZ0mSiIQjFOTvY2D2761j6aoEI4e0baTUNWRyDsf0I06M7awjSwafcQdK1+3cdZ2ZQf21bN8V4fHpMoed2MiokRoOHmHgzY9CzHimkIF99CxdlUQVgq7lWs6eupzwhhFY2XcQUNDio5qhjMWSse/TSstWYG8oZtoVf7D0Tz3bd6XRJZ3UsYMeDAQgQwZBlsnTJndqHbIiyzFHmFtiLeSkBk462kJxocJ5VzSxbWeGsy9tYPoDhS2Nsw2bk0y7volTjrOg18scepCRH2dFCYayfPhFiFhC0KeHjjGj9hWFhBB4fNmcKd7GJGs3pljwQ0UL47Ffbz3jDzXz3Gt+nnjJz+LlSTIRI5dfbm5V+NyLrhVaRg4xUFqk5eXHCzn5vHquvcTBlu1pmj37bx7/HbEYuGQTUYLYaF/+AMCGExmJenbRn5EtrL5mahnMIe3+jStTSdywharj1rJ6hYwu6SCrSbDb66dbdhAFlLJ71ybicbVd9ue2nSlCQQlHtoR/z9jOpH9ZOO08L83riygLj0bXoGfdugCnzl7PtEsS3HR1bs9dtipBMJRl69atHHxwx8n5/y/4nx4La2trkWRIyRFCGR1OV65x9tBddrbv3MXC39yUZ3qhRU8TNYxiH8vaIxrZzWbyKKSICj56xcuPP7t59QUbo4ftMygqL5OpZgtuUY8VByV0aVUE8tJMhhT9GYUlYwMPlJIzKdi1eROD2KM9KuXGhbWqjm9/XIcrX8btzRKLC777JcazL0bRGzTccLeHqNuCQqxTBhezfv6NKjGw5VqWUQjgwYKdVSygrxhGlDC9pMFt/laSJLqLftSwHdueWFZOdxbzG3aRj4LCqNFKh0W6Gy93MuubJJZwrqhokix08x1B2BtgE5sYJB0EwEaW0ZVcEUkVKmtZTDGVdKNv7nsKCM2LsEBZQFE2n19/mcnUaVMO6PvvxQknnMbE0x5g0r9srViOAKFwlo8/TVKm5ppeQggaHau49Rpzq3W+6X43ZcVaPp1RzGlTGkilVJatTvL2xyGaPFkqSjVMm2Tj028jnD8xd5/++keMN6bnWGQ33e/m/S9CnHyMmVOPN/H0v33IMhw3zsz0BwooK9Fwxkk5I7zahgzZrOjw0N/syfDsawGyWUHXru2zotpDflEeqpBa9uEJx1o46WgzK9YkCYRUzjnNitefZeJpWerDO0mTIk2KJcxmAKNarhMhBAE8rGURg/bo6O6Vj8iSwk4huDt2Zs5mBUWFMqedoOXD92djby7fQzhpv6jtpREH7UtvQc71WHPghtedwv/0eJjOpLFgJarxEc2EMUv7irBFVFDPrjaSb3tx90MhdDsG4xCFLTmLJEnkU0RvMZhq0wq+/crFH/P1dO+qaTe/S6cF+r/oRl5yvo3V6xN8uWot9rirDavOLeoxYkZGxufYyA1Xtv3dJ51m4+mX/QdsCgygqiCU7H7jp7Mgy7CBbYvspx5v5sFnvJx5hoHX3viTLunBBPC0mQwFsEoOikQFIq6jvO4oErVxMgTYvSlN7W8KYWMNLzT5mfFuhEzEgNuroiTyqWUHFaKqVU5Vx05Aol7eytc/Rlm0Io7BnMHjE7z86tf07dvvgL//vnVQaapT0RlVrrytiWBIMHa0AY1GYt7iOEMH6nn57RAmk8TJx5qRZYnXnynk1z9i3Hivh3BUxWGT6ddLhytPZv3mNA/cksczrwRaSZsIIfjsuwiffBPhksk2du7O8NpTRURjKpfe1MTDz/noVqnF51cpdCkMGaBrVfgE0GohEu24kCeEIJYQPPJcgKquCl999Rlnn33eAa+FVtETVyPkU4SLUrayGiEEOgzEiZIhRZYMSgclwAwZdOixSU6MwsxutiAJiQp6sIHl9GckK5U/KM92J0sGE1a60ocAHmKECeKju+iHLMmkRBJbpY+LJrcdR+/TU8c5/7KyeVuaP38qoKYuTV1jlNIiHZXlZv5YEGPe1x42R5rJkkbeD6u6s/jHip8TJkzg/vvv58EHH+TCCy8km80lZslkki1btvDmm2+SyWRa6Xr8d+Gaa67hzTff5OGHHwZg+PDhTJs2rdVz6uvrW0bwvV4vy5YtA+CWW25p9bx7772X/v37o9FoWLt2LT/++COJRIL8/HyGDRvGxIkTkeV/7gcBkBWBqgoyGcFPv2To00vLiOEajhyjbQnCM/+IceXUjkcTTjnOws+/R7liioNZ37gYd9IyVm83o8NAlmwbh+wdbMwVPv9Gj3aohbir+3DK9buY8U6UDeEl9FaHtWjjmHQaEq4aqKhHkmS2V2fxe2VMSRdCyC0Bz6EWQFZHc3MzhYUdjwH/FTqdjoGDBxGN1QM5OvzajUmyWThouIGTzq0jkcy5Fo88thqnXcEfyODR+kkrMmWZXiiSpqWjt5112PQG6txRhg8ws/Wnfkyaso6P3rZx2TUhSpsOb5XoayQtvRjMNtMClB5LyauTCHl8uGrHcNKEpfQcHOeYI4w0NGVYtDzB9Zc5OeqwfUHObJLJ/qV5PXa0iYvOtfPLzz90yswhndGQX5gl2OjDLuVcyV3Nwzn/8j+44Bwzd12fh9Eg8+0vEZ54McCUs218PzNCQ6OKNrBPJDlBjD49O77lK0o1uL25+zYWF0iqQllgOJu/9jNx4TLyyxJ4fFkmHGvmwrNtLF2V5PEX/ZiMEmNGGVm/OUFxgQaDXu5wFOvaix3c84SXCcdaePMVhUULFh9w8VNRFERGoVulhtXrkyxZLPD6FLoGh7UUMfdCkiSKQ0No0DXT2304MjKLd9dRK9YRZBO9GNzu3/QTI/jsi5mcfIKRHz4oY/ThPmSpY6aCARM+f5Z0Qml5XpwoOgysYSFd6IUVJzViOxVS6wJoVIRxU8cARuPmv6f4Cf+z46HHE8KYcVDcJU5d7QaaknUUUIqEjIcGBIL+jCREgLUspI8Yjk1y0pcRbEsv5JlX/Nx2TceFob8iQQwtevK8g5j15xxi6SSr1qVYMauSNRtS/PSVnvLw0FaFcG2glO9/Dbdp0ADMXRzDH03QYJiJUEFvznDrDWbeeF8isNlDB/XSdiFJEoGgytxF+4x6rp7m4IRJDcz8rLSVTlswlGXiZC9yUyUxIhRJ5XhFPTW6dQw7OM4X7xa07CM9u+s49kgTl1zvZvYXefw6s4EXn3Lw9XdJplwURRcuBmRS1kZGH6yw2LMaa/MRLe/VRA0mLK10pvdCI2kxu3vx1gfV/PRrkjzfSLaxruXxZmqRNFm6dOlywOtQWlqK0Qg3XOZo9/ERg4307K5FQsvAvnpuedBNKKyiqtClXMuzDxZw0wMevvoxQiSmEo+rFLo0eHxZulRomflnjHuf9DB0oIG1G1KoqiAUEUSiKrPnxXj3xZJ2i31XX+RgxgdBKsokNJo0px6fK6pkMoJZc2LUN+U09o44xMjRh5tYtDzBTVc4GdhPR58eeq6a5uD6ezwHvA4AGp1KKB6mAC0ZOmZsZcmg0UjIphArQ3NxiHy0GMiQ7jC2SZKEJmPg1ecsqKpgZ3WKzVszXH61TD5FOYdbb0+uv2M7/37G2eqglEoJLrsuQIn7ICKEaNptov/BDbgCAynK7NNDs+HE6hnDW68s4tAxCQb303H5LW5Uf24k878D/5NjYSQSId+hIanZjbvZTbJeQYhcIclulXGKApqpI0YUDbqW3yQgvNSzk6GMbfm9i0Ul6R0pLpg6j+++lKko1XDy2V6aN7noRxUadC1FoC6iN/lSUUtTeyCj2+h55UmFZERqj9Zeb4QQhPAjoxCLybzyapaXX80xm4WURRE6nFI+v+/O4k/6AKlTDq4b123CQe4w5RGN1LNzj36tlSLKW0b+O4JFspMU+yaRZEmhq+jDFlahIji5d8d5UlmJBlXTtlFhlRzIQiYhYmRIkbF50IVyeV4TtbnCs9S6CGaSLAzKHsp6lpBOHZgW/l8xd+5sAqEsR02s5aXHChnYNycrtWRlkstvbiLmyWObZiWaAg+KIYnDLiFr7GQyAkWBz7+NMWdeimW/lWGxKFwxxc4hJ9Vw+MEm7rgujy7lGjZvS/PYCz62bE/xyB35bNqaIpEULcWAD/9dwrJVCa69u5mrpzr4/I3SNmacfXvpqG/KcNRhJr79JcrIIXqWrU5iNEgcdpARo1Gmtj7N7po0Ho/g0MOKGDd+wgGvg6qqmCLlvPdhoCUHl2WJEXsag5mM4KhTPKTDJXShCj1GQvjYxSZihHHu0YqVJAknBagiy262UEV/arUbMal6PGoDGmEkUpulriHTrhnt9zOjHHOEmRsvd3LU4XEmTdlBo0+DUxS00aVsFNWYsFC359r9O5IiQUjy4rLsfwT9/wX/k+Ph0OGDWfb7avr0zxIMLCJVMwiHWogkSThwsZONmIWNTMjChs1J+vXet/6z/8xQpha2S2rIp5hmrZZhgwx0q9Qy8aIGxh9qamP+CoLPvo1w7h6pCEmSePnxIg4aGubWu3+jINoLpygiTYp6dpEkTgHFrNDO4vNXbeQ52997TzvecsC+GACnnnYuS+bOJCA146TtBEtQeDn8MKXd+CpJEk67hldfkTDgpI7tOGirx70XJVSylsU0iRo0aNGiJ4yfNEmISxhrcyaKIzmSYlS2soZattHAbvJEIZA7i2fIoEFDV7UP9kg+qW1xdkmbSOh9fPfdNwwYMOCAjR/3Ys2aNeiVCKeeaCGdhmfuL2hpsgghmPF+iMdf8KHXS8TiouX7H3ukmWOP3Je/f/F9GINBZvJZViYcZ6V/Hz3nXdGIzSrjtCts3Zkiq8LC78s59cJGvn23BI83y1sfB4nFBYmEyr9OtDDhGDPf/Rol3E6RU5IkenTTtpCv/o5FyxPEYyojh+iZsyjOJx+91qni56Qp5/DlW59jThdgkWwM5CDSIkWGNDoMeGmkgeoOmwNeGikj18QzYaGYSnawniHSWIRQUcmSX5BmlWc2UkaPDSdpUkQJYcKCERObWEEfMQw/bq6c1DG7/exTrdz1mJd/nWihokzbSje6riFDfaqRArrhpgFJkshkMp1qDnSEf6z42a9fP6ZNm8Zbb73FPffc0/LvkyfnWB2yLHPRRRd1qH/0T8JisXDNNdfs9zmffvppy38XFha2+v/24HK5uP/++/+Rz/dfwe8XvPl+BIMpjE4y4PYm+eo7lYfvOfBRaUmCmXNyxU+nQ+Hnr/IZfUwtJx1n5MMPm4mlwliwU0IXpD2DGX8vfO5FfrqCL77amkuy1QKWyL+SZzKTIsG48RKvPVPeQqePx1VuuDPA4u8tZMNZoiLXkZOk3Ht4vd4DLn4CTLnoWp7+9yW89XGQeEJQWaph9oI4t1+Tx4Rjzdz9uJfH7nIxdOAeo4nGDPc84cHvrWHR4t0oQouiVUlkk1xzgYWBAwR/zDcyd1GMDFFcNWM5/fRlpMNOXB2MyhdF+9G7aiWP3GPk3MuWE3B3JdQk8C+AMaNUTjrGwv235LfqDgohWLA0wc1XtB6XuOwCOxMvnQncdMBrsHjRz7wy3cE1Ny9D1A7DIbnwFa7i87eLGPqXbt7USXZOO8HCMWfWcd5EK59/FyVj0JGNZcmSIeLcxvLVggvPbv99VqxN0qt7LvC89mYcg78nSJA1BrHnZ7n16jyGDtBTXZfhoel+qrpqeeZ+F9/8EuXFNwK8Mb2IPxfG6NOjYw2qijItvoDK0AF6UkoUWRz4BvfHH7ORhYYnpsewZI1YvKNp0C3Fgh2PpppkwQ6M5iyJBGh8peRFe2BUbaRIYJTM5GfL0QgTG1nebrEGcjpLZmFnxaoEpx4H/lCavP0Yf4SzEVz5ThSdiipUZEmmmVq60w8LdurZSQgfSRI0i7ockwYtTXvcs/szEpXsfkfj/1/xPzkeSqqgKNuNcHQd5dpu2JJd8NGMSobu9GsZoXYKFxr07GADXUQvnFIBJbH+zHhzHrf95au//XGIYNpC0d9yu6SIk5SieEUTIr+BT992EYmq/LkgjixLPPlsFKdveJtkOT/Uh1tum4PBkHOD35s0zlsc45Ibmzn7XyZuuiKPQpeGdZuS3PWYF2SV3WymdydGHJPJJKmolpl/xKmuTVNZrqW+KYNoLOHo48P0G6gybIiWzVsyLF2qYmscRjfsbGA5RZRTxUB2uX7hpafKWsWpZFLlhjuCzJ8jk1YFxlQeN94epDDVnfLUX0bfIn1Z+/1uQqaNpEQSnaQnLAIkiLdo7rUHW7qYp5/bSEG6OzaMLeP/NWI7GTmONa9ztBZJknC57PsdnezRTcvF59q57m4337yTc553ezK8+X6U199O0L3MwNAhGipKNXzxQ4T3XypuWZPxh5pYtDzOyCEGHr/LhaLkTFk+/TZMPJFj27YHtzfLiEF6ios0NDRliERVvp8Z4bnXAhw3zkz3LloWLUvw6HM+jj7ChHlPAfXow0ys35yipEhDJ5RQAMh3agmKJKRzbKW98efvaKAam1HHww/qePCRBLJHQZfVAdJ+2SJN/iTf/gJ6ncQ7H8bZuE4mP9MFD40UUY4zWcnS72MctqGGa6800b2rhqUrk7z0ahxjfc4gy04+JalKVrrn0Yu2pmWSJJHvG8QV188nlVaprpEwoVBc3P7Y4P8r/ifHQrPZTCYrceKpEu+9mSLQaOS6O72cfZqZBQsE5WoVSLBdbCCAu+XvdrOFvgxrU+jWSjrym4Zz1CnzKS/VkN44kOJMSctvVEgZ+aKYNSxAK3TUsA0Nmg73zgLKWMwsLMJGNVux4iSIDy0aCimjjO7oJD0xEWE76/ELH1JSwo4LbyebfzabjQhJIiJO3d8Ku4WU0UX0ZCXzCItAi/bfX6GK3H4rhKCB3TRQnTMEwUw+RaxYtavD9962M4Wcbl/j0IaTKGGSRVuZNtHAj6/6MGbMNFPLAEa1+zcGyYiMTG391k6tAcC8OT9Q6FIoKZKZeFEDrjyFaCxLabEWq1VC6eXnhKOSXH+JC4ddIRJV+ffbAYaOq0HK6Ml68+k71NwiR9DsUTn3dBvXX7ovb+3TU8fbzxdz5yMerr2zmR9/i3Hn9Xk0uTNMucLPwoVZpKyGDDpu2h7mvtslLjq/7Si0JMHECRaOmVjHoH56jj7CRCSiMv3VAIeMNPDlNwl27IKbrzPzx2Lbfkev/w6rxYYjW8SyheF2pyEuv9GHtq4PXf4iA+GkAIdwsZ6lWIUd218Mr/IoYgcbwe5l7JEZlszREvYqhPCR19SdU86p5ofP8ikq2JcXLlsd56U3A3z+Ro5wMGaUkaqqED5fb1Yyl0JRjotiMqSJ5m2nPuKjW2oIEYJsFqvoRl90kn5P48DHZlajN2fo27/nAa9DZ/E/OR7e9/B9nHj8GK6Y4uLEoyw8Nn0TM39bC6qM1pDF1JjFHaon4olz8XVxfvsq5/6dzQrIdOz3IEkSek2ONON0KDx4Wz6HTqjl6qkOjj/KRCis8vKMKD/+nEY2Zpi/JNaK2Tf5bCuHjzEw/l/rKC7fzrqVKURKj16YiRHFqRZy90Nehn9uaDePEcDOnTsPeB0OOeQQJK0RX+EqlOYR2P7CJA4JP9sMS/jmno5NYEJeDcM4nFq2Us9uCug4J1PQECfKCA5HJ+27x6IizCZW0I0+bGYVO9lAd6k/fRhKXERZx2JC+EmRoJzu+GhmIAe15CsGjAziEKqTm1n8x/uct3Ye77z3PTrdgeeH0WgUnTnO0pUSf3xV3ur3lSSJS863s2pdktJimVffDfDy4+1LHb32XpDeVTqmTcoVtau66rj7hjxeeN3PoP5afIE0o4eZSGfAbJKYsyjOky/7ue4SJ1dNdRAIqbz9cZDTpoS45Hw7Hm/7hl23Xe3k/KsaeWN6EVVd933PjVtS3P2Yl5mflfHgdD/1DRlM5gOXQQAYMWIEc375gIbd7pa8UCvp0LLX76KEZczGKQpaySUB7BKbcbKPuZwkjgETWnLGRgJBs301er1EN3UADmlfPScrsqyTF2BSbTjIZwVzkAC9oeN8XaeVcvckEI6o/DI7SigsGD5Yx8uvRxiYGo9WyknVZWQNNTU1dOvWrVPr0R7+seInwDHHHEO/fv2YOXMm27ZtIxKJYDQa6dGjB8ceeywVFRX/9Yv8HxAZhR9+TCMZ49gKtBw9TsfseXG+/inM2NEGunfRcvQRJr7+KcLNV7bPavrmpwgeb7ZlxCQWU4lFFH77xkKxXodcGEDS+Nke3obWW4l2P7ozsiRTU6uSn+lKI7s5/EiJsaNUfpiV4f1/tw4yRqPMy087OWJjHeqqPripw0wfQsJHVkq3Gqc4EAwZMoTb1if59PVihvQ3cOzZtcz8tAy7TWbc6XV8+WYJTse+G6u0WMOMp4s4fWoDi34r4LkZAdZvTvP9+xUtXaAzTrLi9mQ44pRNsKMMS6A7aVId6lyZsbF9Z5bDDjEy8VQzn85IUkAJRZEKPvt8PldO0bUZi3jvszAHjzC0YQnZrDI11dWdWgN3UzX9+1iZ85OeSRevZNmKDEcMkxk6sC2zwelQuGIPI3jut+V8/WOE6+/6kbICAx8/YuP+p700uTOtkjbIHQKmv+rnyXsL+H1ujHl/KFRIeQSFl8IRW3n5GRdmk0x+nkJluZaxo43c/ZiHAYfvZuRQA6efaOaau5pJJgVdyjsufjZ7MljMEivWJskryDJoaFt5go6wYd1CVCEwuXtSQu6gl81Afd4Szjg/wY1X2bFacsnNVz/4uOveOWSb9K00l+xSXi672A8UNLz9YZx4zEc2YqbuL1pgf0VYBIilkwCccZqOL56rxZWpJEMGLTp0kp6u9KEruVGflEjipZEAHoL4OYRjkSSJrWINKu1vkP/p0OqAuECK2kmTQi8ZKaEtU1Ali4LCAEaxmgU4hAuzZCMa3ffbz5oTI5ES+HTVrFFD5GXKyBqDxOUw7mgYu0HHzvhGutthyIBCfv49isOeu3937s5goe2BTiNpKWs6jCsuX4DGuZviIgVZyrFObrrCybRJ+woFA/ro+eqtEi6+sYm6+hhDhnbicGe1ojVJeBq0HHNmHQ/cmp8TqletFDSNoLExwpczc4zj8j3FCYFAJUtKJNjNFqwWqRVDVFUFE8724l/Rh4p0rhCbFAk2h1dSLLX9bHmpLrhFPV6aSIkEXpoopiLX9e8AGdKk/U7ypV7sYjMKGpaJP0gRp0evDAXFQw94DfbCbi8imYyh17fPIlmzIcXND+TGmO56zEtZoYEZMzKYPT0xZK3E5RC/z9pESfcwc74ubxW7n3rZz7WXODlh/D4mgFYrce7pNrJZwUtvBbjx8n177oIlcW6+M0LYbSQWyiOtC1FULnj63/6cPM0HZS3jqKedANdc7OD4c+q476bca3h8Kn16KsxZGCOd6hwrRlEkBg2C5csW40yWs4mV9BFDWxVAg8JLEzV0DfdlxerN/Pmrg+vvrmb9phQmj4Tf10xeO2yRiAihTdl44toCBAJLxkWItfSlK6vlOeSrRWgkLa5oH1JruvHwdbtJGXw0xEIMSx7XqlkUJ4YVR4eHTaNkZvVWwSAxhiS1OVf6SKRTa/GfgG7duhEKZ/lxZgIhGbHEujDnLR0/fdKAJ5khf4/WZRgfeozERS4egGjDOtsLi2THotdTt0uid6akzeOKpNBF9GYjK+hOX2rZ0e7rCCHwyQ3Y85P4WEWlrz+JbIYYYcrpTvFfNLNNkoWBjGajWEEzdZgw/xe6iG1x9gVncv/cR4lmovRhaJvCriJp6C9Gsp317RYd3dSTRyGbWYUREy6KkFCo3KN/u25VDY3N+zQu/4r7Hw1jcg9pN19MkcCGE2NejJuudvHZ51vIayzLmZzsx4jTophYvXIuqqp2ih3X1OzjnFNt3HSlk3mLY9zzuBdfCo453ITJJJFKwZVTHfvexyxz85V5FOZrmX63E1ukkvz85UDuN/zihzA/vN++IdGtVzs57JRa1KzEY8/7ue+xIM6moYySyvdomqo0BHZy892b+GlWhC/e2Xc9bd+VwpWncNnNzbz9fBGjh+8jWlx7iYPbHvSSbSyhKKPlk6+2U1bROdaX0WQgJPmobD6IyRcs4PCjw1x8vhVFkXj/oxiff55hZDuGMHslEHayif5/kQ6RJAlJSOSVxHn75WK69G9Ei44SKimRuhDZXMz4Y1ZT0T1DRbnCuo1JVDnDDx+WtNLCP/5oPR8v1TGScTRSzRp5HmajhF0yU0lPQpIXv/BixckmVpAVWVIk0GHAYVVIagVnnNk5vb//FGzcuIHSYgW9XsaVr/DUQw54aN/ji1ckmHqZB7m2gIb1VoaNq+PqS6yMGmoglk512PgTQpAl0/KYz6+SqS3jpbvtPP+kG0nVoPf0pzsuAri59KbFnH6SmbNPtWI2SfzyR5Tprwb44JVCpl4eYVByfC7+7n0rFYLrPZwzdTU/fu5q8/7f/BzlqOP2byD1d3z02S+cfso46vIX05jVkYrosbvSBOJxLjhTx+r1KY45ou25bMPmJGGvgR0soIRK+jOKarZQ2SEjsAkXJa0KnwBmyUo30Rc39QxhDMuV3zArBlyprhglM0PFYSxnNsM4lB1soAcD223UVoheLN2yiycecfPyS49z3fV3H/Aa9OnTh0gsw40T8zvMNaaeY2PG+wE8vtwkz5F/0/J877MgpcUaXnh0X0HvnU9DvPpOkEKXwpoNaWrqVGzWnPRFszvLUy8H+PadUgyG3PcxGmVuvzafBUvjPPWyH39Q5YbLHG1qBBVlWnpXaTn3ikZsFplB/fTsqkljMcu880IxZSUaXnuqkNHHV+P1tTUm2x+am5spKASbNc2G9UtbzIj2IkYYGYVdbAYBLorJksVDA05cdNkj15IQOcZ3ztVdRxM1pIgx4JA4W/7snpON+AsUSWGgeghrzDNJa+owB4ux4uC9TzYz+cz2JzG++CEMQuW+R4N89lkGrbcSUgYipnq8GUE/EmjR4aKEarGl04zgjvDPzmuT0xGZMmUKDz/8MM899xyPPfYYF1100f8VPjsBvVHgiyTo2V1L714SDXUSctLMqtkuTj1RMGSMG3ezysw5MbbuaKs/88eCGKqA3j30eP1ZVq5NcOhxXpIRPcLm5ZlXUqxZ7GLtwiJ++sJF+ahqoobGDj9PWqTIJnRUZPpSVmjg6ftcfPZdhEsn21vdUMFQli9/iPDJ1xHOOVtLyuQhS5asyLJTv5KsnOz0oWbK+edz+YUORg018uWPEc44yYpeJzFhcj3DBupbFT73QpIkrr3YwVsfh7jzujz0ermNxlCBS8O/n86nzr4U/R4djI4QJ0J5We59rphiw1KQG481SCbkrYM5aLyb198Ls3VHioXL4px1cQMLl8W56/q2hemlq5IE/Mn/0hzsr1A0BhYtT1Dg0jDzq0LuvM3AOae379YKcNyRZhYuzWmEnnqChaOO1JOSEphMEjdf6eC4s+uYszDW4ppWU5dm8lVNuPIU7nzUw6XX+SlxH5w70BQvJ5pO8shzPq65q5kJk+v5c0EuIN5zYz7FhRpWrU0wa24ci0nGYJDZVZPG62vfnfuVd4IcOcbE7poM4w7TU9XzwM1OMlmBRtJQKvaxxzWyzGnnJrjvNkfLWIqiSJwxwcIbr5pRnIE2bpoCQVy0/3urQiVOlHFjDfy+IEJpVQy3dic1YnsrtohXNLGOJXRJDuLwkxo55CAN2p6b8MkNWLDh/wvzZi90kp4SqQsKGrTokSQJn2imidr/Rt7n/2yYzQqZgmqc4Z7UxDt2f22khgLKUCQNdvII4iMp4hhN8OeCGFfe1szbH4c4/GAjZr0GhwN6jNvO9BkJ3npbx6QzzOhsKfIpROhyxbxB/fQsWJYbjSwqVEjSvmGbRtKSClhI7uxK7Ypi3PU6QiHB1HPabvaSJHH/zS5KSxSGDBt3wOsghKC4SI+qTXLkGCM33xbjmpsD1CVycdskWciTilqxsoL4MGBiLYspoBStaJ2wzpoTo2lDEc70Pgaqm7r9MjmLUj3ZzUaSxCm0GmnQbKWJ2g6f30g1ZXQlKLlpULaRIEYpXbCYZRSNADqX1AEcdcyZvP1J+/GzujZNoUvhhw/KmPVZOaoK/341TkXT4eSrZZglGy5RTrfwwZQVaVsSVtjL1o9z/Lj2Dx7nnm7j21/2xY05C+JMnZZEv+4wSprHUJUYRZ/QUbBpCKvXpXjp0cI2OnwWs8ybzxbx0dcRslnBNz9H6F2l4aOvwiiaziV1iaRCJCZw2jRIKMSNjayz/EqTfRVu80bqiuZgP3glVX2TpKQoX/8c5LQLGzj6CCOLfy5n9dxSohWrCYtAq9eNiQibWUkV/SnKdqM42x2LZCNJnB3WBVx2mUJd6R94NLtJiURu5F6XIGXwM2CATK20vdV9KiOT6ODeCQk/9WIXqoCNrMiN0mn/OVH7/03Q6/UYDJCprWC4OJIyqRuFUhnd4iMYkB3DBpaRERkE0JXebGQ5SRL/ZWExmQSnaFv43AsnBWTJsJstJIi1icFJEae6+HdOumobs78t4vfvCzjjht3EStaTJNGh3mEV/dGjJ0QAra7jhml7CIW86ErrSJNEL7VPmTZKZmKEW/btvYiJMLVsx4wVGZlKeuGhsZUud17jcI47zcvKtfu01kPhLDfc6WPBXDnXRP0bVKHipoHNrEZnSmO3KTz6oJGagrkIVFKi4yZRlBDdKmnRTzxQOJzlFBXm4sbY0SZmPFNEryod117i5Msfolx0bvsHzvPPtJDNq0ePkTVrcyO2iYQgz6G00YTfC5tVwWKW+fmTUlb9VslHMwrIH7kJj2kLkCNJlFFFF7kHwbDg7sdyMh7ptOC2hzwMHaBn7GgDfXvpyGT2XUOSJPHY3fnoiz2UiO44TCa0SqhTrr7Dhg2jSdTmWEnN8MW3Mc6dGuDU85r58E0DZrXj5otJsrRp4AkhkJGpqRb4A1my6ZyR4t690SI5KGs6nMSCMWz4dBiGtUcS8ujJc7Y+Uvv8AgUFWZJxUogkZLpFD6ab7wiK0z2pYiDDORwhpckaQhjywuQbzZglC5IlQtin/y+d1/9T8dknr3HtJQ5+/r39XH70MANXXaFj0lU++o1x4w0k+fn3KN/PjNKzF/iV9tnmPk0denO65fp75vk4BeH+FCSrKHYfRJF3BA4pZ5LklApRQxYOGm5gxvtBHnjay1sfhnjiHhdr1mcxuKvabTzZhYvdm4xtDMZefz+Iz59hxIgRnVoLrVaLxdSFrNdFUg7h6hbkoENTDB0q0bVCy5Mv+Vm+urUJzbadKc6Y1kCjL8YQxlAmdccpuXKSJ6KtBE9WZNnOug5HpZ0U5Jj+ko4CXT6DTtxOqPdsmip/p7nbbxSabeglIzEirfRZ/wpJkrBm82n2ZJk/9zsymQMnheTl5STh/trg/zsKXQobtqRJJAXPvOLnlMn1fPBFiLc/DnL0xFpWrUtxy1VOzr+ygdHHVTPoiN18+EWI914q4ut3Svn41RJWz+5CQb7CbQ968AWz3HCZo1UeuReHjDS2yPJdenNzq5gH8N0vEeoasvTtqePuG/K55Hw7b0wv4u3ni1skNRRFYuLJVry+zkmi/PzdL2zfkUVnTnPIcUE22n+lWr+GemUrq6W5rGcZgziIQdJBVNGPGraRIM5ARtNV6oMkScRFlA0sozs5/dUwAerYSYk5j61bBXmx9tmXsqRQaijkuGM1mAwyRZSzaUuW2fPa5oAeb5ZnXgqzc5fEBy87KGs4kqJ0D4qkcqrioxiQOowNLCMrMqRIgCH+j9US/1Hm5//hH4KcwWTKjaCEAxpsvm6UxfcIBvtB9ak89eAKJk7JcvGNTQwbaOCsU60kk4LPvgvj9WeZ8XQR51/ZyEszInz8jo4uwUPwlyzj929LW3Wz+/fW89sXpYw6tobmDfUUSm2ZmbvlTVhUG277OuKaAI3NDirKNFR1zSWsqiq45Z4gP/2oovVWQFpL0llHU6oRKwWs0M5i+Igs23YpnXI53759O97mbVx2Qa47tmJNgiln27nqDje9q3SMHt7xaw3qp+fNj0I4HQpqB5WlQ0cb0doDbAmuJUuarqJPGx1IgKBzM9dflTsQ26wyqpSmlh05yni2AMuucbx8dzUvWX2QNuGTQ3z9iaNNwVVVBTff6yPjtzN//nyOP/74A1qH8opePPjMPCYca0aWcwExEu24XBaNqa0O3RefZ+etD4OcdmFOO1WjyJx/RTNGI+j1Eqm0oLJcizMtU9+YpmulHq9/B0mjl+uu0XPZBYUtXatgKMtltzQTjQtOGG/GaZepbRD4g1mMBgmjQaaxOcOkyxt47akiulTkrpFsVvD2xyHmLIxTu0OLTq/h8EM0/P77bwwbNuyA1qF6VwCnlN/qMFdQIHHTVe1vpGNGGSku1KD69rltA2g1sCmzgiFibJuEeDebsZgkbrzayrTrYrz9kpN4UuWkM7bQHKxDEQoqWezk59xzRRnBjUbOv3gJdrMWr2E1iZhCRqiUiq4t2rh7kRJJmqlFi4EVYh5JIqioaPhnuln/29C3/2h8dSuodm9Dl7WyWV5Ob3V4q98tIoI0UcNgxgBgxEKSOD5NDUOH5vRzrphip18vHaOPq8Guc/LEkwonH7fvUDFurIn1m82cdFYdqYCJQDBLabEGRZZYtjrOdVeZuHr5ZkpCbZmKGZEhTjQnEp+WyO7OsNE4l6Wrkowa2jZGlZVoKMhX2LplNXDOAa3Dtm3bOPJQOzNnR7jtaiezZjejU00ENAmCKV+bw7gQgq2sQUKiL8NIa6NE0wm270q1jNi89EoCR6i1hmmWDBo6LkRo0TH2UIWzzgjx2tsRrCsPxksj1WIrlVJrdrRfuPHJ9egKmhkwROXsgyy8+2QxjlgZTWIjY0YbWbm+Y/OIjnD6Gedy+Nj7KS7UMOHYfeYd23eluOzmZl5+PNeNNptkpj9YwOaNbsLuKCYs+9YHgcnU+t5PpQR2W/vaWEDLCHwwlMVuU7jxjjBlniPa3OP2bBGKTYcrv/17umd3HfUNGS69qQlVFRx0Yg1aBYwdD1+0i3RGy/YdMYoiVdgoYOAhDXzxrovla5JEonH69zZT6LITCmcZcfQGxh1sYPKZNtwewdGneAkFFFAlPMWL2eHXoiQtZMmiINOX4S2SEgAZkQZNkpLuKg/fWcGdNwjefL+a3//YjtksMe0CA6OHFfGvKQ1EjHWsiDWiE3qMhQHQpYg3aMlm98mHxEWUTazEhAUHLsrpjpsGqtmG06n+o8YY/1vg9/vJxPVUiYFtrlGjZKZUdKORarToSJKgJ4PYzEqSShg1274kQkokyZACueNDpopKcTEcfaTEex9l8bOPLSyEoKloEd98ZmvlOH77DVrOmWhk3ClNdDTRrpP0ICR06BgxtnMM8O1bV/H6S3ZOOrn9ovpeyCisYh4O4UKLHi+NRAlSnK+jOrCJPtmRxIlioXUj3yzZUHaM5cKzNyA73Ui6JMmACb27O77Mdnw0kSftY0yrQmU9Syimgm5SX2obZ7FsVYKfZqao6JbBn0iwM7yR3gxp8xkjIkRapPF4M50a8wRIxjN8+0OixYjooy/D3LBnZF2rlTpkx8uyRGGhjFQtkfa4+Or7KCcfZyIa238b1mqR6VWV+4yHjDQy6xsDZ15YQ/WveTikXJ6eH68iHq5h0fIk193VzE+/xbBZJVauS1JZpmXdphSBoEpxoYY7r8uje5ecU/VZZ+j5+NEggUYVS37nGiAjR44kTZqNjl/oX6UlmzISi0rIKWiiGQcdS20JIRB/Gwdqpi4npxSL8OBTQeSoA4lwm/tOJxn2sKtByeqJx/ftK0IIvvs5jhmZNYaZRONZykXPNnu1JEn0FsPZoPuVq64w8PhjYdKylyJthjRqp85M/0lIp+MMG2jkzwUJ5i6KoQqJ6S/EaG5WqSiXmXqBgRnvh1jwfQWqCoeeUk1tfYav3s4jdrlg/Mnr8G5VycuUtbi9u+VaDH02cvlEM9fe5eaJu10E/JCPjoDw4qaO7J78v4gyZEkh6rZw/+MeZBQ8HkGKLJ99G2HZEihIlHY4UajxVnDt7Ru47Tp77sz+XpBN29LEk4KxY8d2ai0un3Yllq1FWEUJdbKXzJaezItvYuHPJZx3ZRPnnWHl9Q+C3PeUl64VWnbXpNmxO83oISbW7erfKofpzWDWsRiHcFG8R6Yr55mxHo0ko6f961GSJGSRizcWbDT73Cz5I9f4+ubnCPdekhu9z7J/cyYBLFuepdgVx+v1UlTU/nj631FfX0/XSg2/z49x/Pj2yUGLViSYdLqV8WNNXHV7M8FQhllzYiDAF8zg8SlMnNbA+RNtPPtgIU6HzIKlCa6/x8N5Z1g5c4IVnU7i5ccLGTuhFrNJ5qjDTKTTgm9+ibBkRQKDXua0E8wMHWjg5GPNVJZpiURVTphUR/cuWswmmTUbkgRDKo/e5eKm+9z066UjP6/9fLGqmxZNJ9mOddX1yBqVV58soU/PXLNp0fIYoUiELuV6DhkfJpQN4KIYs2RjhDiCTaxkOX9iEQ7SJNGgpTdDMUtW3KKBNCkq6YUuqmfrdjcmliCEII9CyujW6hqS0wbOOtXC6g01LNtYQ5mnN1dc0ci4YxJcOtWE2STx7Y8JZryZQFPXj62ebQzItM1rTJKFsj15TQPViLi2U9rg+8M/WvzMZrP89NNPzJ8/n/r6epLJJB9//DEAu3btYtasWZxwwgmdHn3+T0I8HieVlhjQVUt1bRpjpAhXokerACpLMqWB4bz40kyshSlOPc7Cr39E0WpyuhYD++qprU9T35hh2W86+qQPIoSfQw+n3TEejUbigdvymHb1UkR4KAVqObIkkxYpdkubGTLezZbdUZ5/ogCtNo+vfgyzZVuSZauSHDzCyM13B5n9STHlsb+MSvq7YBc+3EVL6FWSor5ZRZJybvYHiq8//wYpI2Gz7gmoZpkNW5KoquDow02s29TxwXl3bYaiglzASKfbT6QkScKo0TGMQ1nIz6xhAf3EPtMnVWTxmDczenyE4YNzCcsPM2MQcpKPgVXMR0ahjG6UJbshpbrn1gwv50wOcd01BiafZcZkklmxJsFD03007dZjwNRiCHYgiEU9NDVlGX5UNVodxBOCilINF57Vfkf446/CnHr8voP++k1J1mxMMeOZQo44xEQiIXjv0yjPPBcn2ZRHQS8vGiXN8UeZOfdfVi66oRGVHVR1V7hiSuuk0W5TePu5Ik46r57jjjRhMct8OqOEH2bGWLU+yf0353Pl7c10q9Bw0nl12KwyBr1MQ3OGTEaQiWnJ8/clnVfDnAU+Kqo6Zhz/HZFwhCyt181kYr/6f32q9FRvSmAktxkmRZwhQ2RUEWf58j+oFL2xYidBjDp2IsuCwcMzDOqnp7BA4eo7mvn3E4V8/XEeF52rUOzf15FdKea1JM5BvwR+B/0ZjITMMmazgjl0F/1bzMU81LON9fRiCIIsm1iJBi1lVNAgtz9O+J+OrKrDH42T1oLDKXHKySne/2AmtnglOvQEyLHLBzAKZc/oY5QQsgyOqia+eKukZbO8/ykvNbth+KAkJx/Xdtyof289Z5+h56tXC7jzQQ8vPZXHsw8WMP70Wqaea6PHiCi7Fm7FFevR8ppJkWAjy/c5+JIbuewZP5g77p3PrG/bJoqqKsiqsHHj+gNfh2wWrRZsNpmLb2rm2UcdHD/eTLMny4DRiyhI9KKUrijkdMl2shEVlTQJFLRkeq7j/acLuOk+Dx+9ktO+8vlVjH9LZK04CeAhr4PDYkjbyMTxWn78NUF8WzdcUh424WQXm1gp5pInFWLQaMnk1VFUmeDD682MGGwgP08hnRa8+tY2sr4Uld2y5DsN5Lk638Wtrq4mP0/mxvvc3Pekl749dTQ0Z+hSruXfTxTSo1vrAsJdt1q4YvJ2TMF9zs8GTKxen9tL9jZ2dDqJYLjjuCyEQKeT+NeUBkYPNxBtspEntS0UCwSG/4LJ5g1kufh8O0/eW8Bx59RxyXk23vgoQjabPeCxnnAwiSZlRaeacZfN46XbXMiy1EbvzmZVOG68kdXrknz5TZLfv3JQEBpJyZ7PHhI+1IJluP1uemdG4ZTa6oNVS5u5904zy9YkkGUJi1nimkttXHNp6+fFEoLiWF9SjnpGHR3k3ltdVJRp+fTrCDffsJBe8TGoZNnAMvozEoO0j2VbIXqwmVU47PX/bYZH/5Oxdu1a8kRRh8l/EeWsYQEgsYtNDOYQBjCKxrLf8fg2URht7aArhMDtWIurOEM80IQIDmj3tZukai48z8CdNzqY9UecHQ0bSYs0BZQSws+4o6RWhc+96FqhZeKpRn5/tYk80VbDVQiBFj0KCqNHj+7UWlht+UQiAlVJtiqq/xV7DR5Gc9QeqRkvGrSceaqJZ5+wMfYYD8bdZuIi2q7mtkEyUewfgfAJVjGfIYzBQwMyMttYhyQ24CCfFElC+HFRhIqacwdv1HH2v6AwPgQ9BsrwsZNNrBNL6cvQFiNOP252sAEla6C+VsFisbT5HPtDQ3UDwSYtm7el6N1Dh9evUlaSix/JpNhvkSEYUslDpsA/iNtvn8eqDT6MeqlDM581G5L06NY6rkmSxPRH7Ry/ehOO5lzBRiNpiEcljjpaz+LlSX79tIzr73Fz4xUWzjrF2vJ5tmxPcelNTbz8eCE9u+vIy5OIEsZqFfiDaqcOuclkEptJplu5QmBbEXnBvhRKhj1M6J3UsoOsyLbkCH+Flybse0beVaHSTB2N7EZBQy8xjNffXoFTdZAhs9/1zMpJDIZcI16IHNtVZ8wS77EAZXceZmRK6dru30qShItSXpqxk1RGhwEr110i8cQLARwOxwGvw38SBgwcy/wln/H8wwUMOawBTaCE0uQgrJKJ+vURLpq1ji4DdOj1OTO1shIddovEfU96eeBWF79/X8Bjz+zg2x82kUkqNPuTnH+OnofuKsBkknl+hp/B46oJeXXUsRATVkrITW75aGIFc+kthpDRxjj8ED2RsMzQIRomnV5EXWOG48/wIPYz06WS5Y/ZKiuXh1DSBiJCpW9/DdpQ55i+O3bswLsrQDm9aaKWjMdFKd3xGLdwzmWNdKnQ8NbHIXx+lZIihQXLEgzqq+PFRws5Z0oAZ7akVX1BI2kZLMbgpZF1LCFFnFK6YsRMSgkjMu3fAxmxj52YNQVJpgTPvurn2kscuPIUJFMEQqDHQABPuyZfqsgSI0xxoYb12+P4fL4DLn4CFOTJ/Lkg3q60WzKpMuO9IF+8mZOmOPV4Cy+8HqDJnSEeF2QysGN3hpcfL+Kwg/dNC44dbeTgEQYmXtTAsIF6enTLmQlePc3Bo8/6WLIywV2P5gx7pp5jJxxVeffTME++7GdAbx29q3SceJSVMydYGHjEblxOmXQWjhtn5IkX/Zx6vIWV65KtzJL/ij/mx+nVu1+7j3WERCrJIQfp6dMzty9rNBJjR+e+k8+fxW7S0xyuo17sJI9CMlIKU0GIqjKVxp1J8gL9sUkOMiLNbmkjTVINWtVAkhgxwgwXR6KXDKhCxUMDa1jIADGqRQ4hZfIyeIAJp0NGn7Vgwkq+uyfLPvCx4OfdIGeRA5WUpStwU4c1WdJhXC2mkmXMzjXmVQ1+vx+n09nuczuDf2zsPZVKcf/99/Pee+/h8XgwGo2txhYKCwuZPXs2c+bM+afe8n8lmpubsdmgR1cN0aAGZ7h9irkkSZTSnd49DKxan+TuG/K57Zo8BvbV4/FmOeuSRtavkemSzlXT40qIo8d33FU+eLiRvDyZc27Zhb/n7zR3+Z1I7z9Jurbz/qtOTjvBgqJIjB5m4ITxFvr2NPDNzxGa3Wl+/kmlINZWI84u5WGPVXD8ODOJBHi8nevmxqIxlLiNuYtzdP3TT7Lw/IwAp51gYfyhJn6ZHe2wsPnvtwNMPtPGkpUJBvZt/3tv35UiEzahSAouSiiniq2sYZn0G7vy/8RT9TsX3+5jxvO5Gy0cUZn+fJyKxGCqpP6MYhx69EQIsoXV1ImdrGYBvRlCeeORzLi/lFFjQwwY4eGCK90cNMyIMVRBSPIzbtyBj7y63W6KijSce4YVq0VmztcVDBlg4I0P246MLl2VYNGKBOPG5gKd15fl9Q9C/PZ5GUeOybGkjEaZSy6w8u1nDhRrhOiWbhw2ysrseTGWrEzwyhNF1DYluO2a9gOMXi9z6EFGfp8XIxhWGTnEyH0353PT5U6eeTXAV2+V8ufCBGaTzK1X5/Hte6Wsn9OFLQu7sWFxKeVjtxDNxNlRnaaqR/vXd3sYPnoYftXfaowtmZRIpTq+ruob1RaR54SI0Vi0gBeesjHrm0KsRVGarGvZoiynTtmK2RVh/Mkxvngvn9geBsTLjxfy6PN+Rg4xIDv9LTEtJPwkibOCuWzSLKayQkJX4GaDdRabrLNwkM9gxhDGz2oWsJoFRInQh6E0shsDZgoopR8jCOFD3znCx38MVixbwYXn2EGT5ZJpBp56MI9fvrWTsjagRUc3+jJIOqhl002LFM3U4dHtoqBI5a2PQjz1YoAhR9QSiWSRVA1TJnfMpJhyjg2poIkF37s4Y7KH+qYM117iYMOWFIohRaNhIxvsv1DrmscKeTZbWEV3+rUpGOklA3XVCslk2+R31pwYIEilD/xH79GjB4tXCKJRwRdvlnLi0RZkOXdQLTK60KFjPUtZzQKaqaMXQxjO4WjQ0mxdy2MPWBgxxMjlF9o58dx6Xng9gKsAQvhavY+TAgJ4SIpEm8+QEWl2Z7fz2ssys38wEgxnSYrEnr2oG0asaKu2cO8rDfzyk4nfvi3k2CPNLR1trVYiv1BF16Wag4brmT0/htXasSNzR3jkoTs4f6INk0Fi2jk2dtemuXSyg7efL25T+ATo2U2L0Mda/ZssyaRiCq+9ty+GSpLEwD56FiyN/f0lAPj1jxjjxpr49dMynHaZZKj960iRFBqa0yQS7R98vL4sZcUaTjvBgtOhUNVFy4dfRVCzB74/CiFIJQSKaiDRZRX9B0j0ruq44FpapJDvVJj1rYmS8JBWXXqblEe5+1AUSWYHG/CIxpY4lxVZGnSb0FTUcMUUO8FQx4c5IQR+HwhNmmMnhnn9+fwW584zT7Xw7PMK21wz2aBZSDndWxU+YQ8DiiHs2iFjs3X+uvjfjh07dqDsh68gIZHVR8gocXowgNUsoJotDO6vZdSJTdTnLSYsAmREmoDwUuuaz9lTY5SWaJh6gYEm29o2o8YxEaFabOPd91M8/FSQ224yAVniRFnNfGqtyzjr9I7j6Tn/spC017X7mI9mHOTTh6F8+/n3nVqLkyecwyvvSjjNBnaysc3jQgh2sAEZec94am4ks5Aytu/KYLMq9OqhIS6iGDARJ9JmPH4vAniRjFEaKn+j0bYGCejNEIYwhkLK6UIvBnIQQQL4aGYb63Bly6lKjMYqOdBJBgqkUkZwBBmSrGAuq8R8VjIPP24GcTACQf+BIzu1BgAOhxNn0xBOPTPIa++E6d5F0zLeOnSgngVL28ZxyGn9pfw2JEkiQRSfR+Hj54pZuUjP6VMbCUdar4XHm+Wm+93ccFnbnLC8VIveum9sPCsy6AyCOYsSfPd+KX8ujHPUYSbOPtXW6oDbq0rHG9OLuPtxLwBffhcn62jkvRl5lBSqNDYeeGP8ySeeRGNKE91dSkloaIsUgkbSUCn1pIhy1rG4zW+cEDEarWvQVdRSXzqbZcpMIgTRYcBGHi6pmJJsd/IpyrmA0/617BcehCbNGx+GeOplP8eeXUdBvkJpiYzPo9AjPQwVdb/3bzKixeTpycEci418Pvg4QWWZllmzZh3wOvwnIZNJ8uq7Qf79RgRnqCfdU8Na9hSTZKGfehDuTSV8+nVuLD6VErz7UjGffxfhrIsb+G1ujAkn6bnkYi3F3WJ886mDZx7Jw7THvHdndYZQUKXQJVNBD3pKA7FIdoySmTKpO4M5hM2soqAiweP35fPS004uOt+KySTTs7uOU07S0kDHTTw39UgoVIXGUhjvQ7duGoYN1pHNhEgk2r9v28PKlSvReHLf20MDXURvPNaNHDZWxw8flDHj6WL++KqC5TMrCIZUfny/lLeeK6ayXIsk0Yb1DHuK8VIJLoqwkYcDV06SRifw6dqXOaphGyVUkhIJfBkfF5xpo6Y+zcDDannvwwQNmQZUkaU7/djM6jYyIEIItrAGm1nD6afqaK7R8cXHXx7wOpSWlrJ2U5ohA3QcdUYtP86KoKq5BtDiFQnOuKiBm65wtmjynn2qFUWBD/9dwpP3utBpJArylVaFz71QFIk7rs3j1Xf35YtdyjWEoxmuudPNx68Wc+VUB3166hg5xMD0BwuYfKaVj74OM2ZkLhb9uTDOMYeb+fa9MqJRwZ8LEgzur+OS8+08N8OPqrb9HTzeLD/9HuXW2+474HUAUIlx1qnts1/f/TiKK9aLftJw+jAUAyYMwowkq0w608Tb7ypUHruC2vJf2WCdxRlXNXD55RqMBpUMGXpLQ1riqyzJFEpl9GQQW1gDQAQ/XXulKCrQ0OxRKaE7IQJIkoRDyqfQN4xCz0hcmS7IkkyEIBq547goI5MhTS+GIElSp6VhOn7dfwhffvklmzdvZtKkSbz22mttijsmk4l+/fqxevXqf+ot/1eiubmZ8hKFtZtSZLNShxRzACVlomu5jnWbUpx8Xh23Puhm6nWNnHNZA0MH6NFrNJikXCdZzmrZuavj0aZGd4ZsWuHmq20sm1PAyoX5LPmjkHtvdvLFD1F6VWmpqc/9/fRX/bw+vYgbL3cyYXIDGnfHGnHWcDfWrpGQZZAEndLwGHPEIahpO7c94CGTEfTvrUcAWo2ERiNxxRQHU65tIhDcx9bJZATTX/FjNsnkORSmXeXFYmh7KFRVwbW3BDG7c+N1aVLYyWegNJoB6sEIJc05Z+o581QT8bjgk68ijD3GjblmWMtovCJp6MUQsmSJEiJDiqEcik1y5gqqqe6UNR5OWf14EkEjH3yUIpXQkBUZTKYDF7SWJC2jhukpK9Ew6V828vMUHr49nx270px2YT1vfhjkwy9DTL6qkedeC7RyL37l3QA3X+FsV5OkV5WOgUNVDLECPvw4yUO35fPimwEMBhmLWaaitOOAVFGq4YkX/VwxxdHyb2NHG4nFVWJxwdCBeg4eaWDCsRbMJrkl6TUYZD57Jx/JHCUaz3LBBRce8Dpce+21ZEixiZUthzTFW8JHX7bvhFddm2Z7TYxm13Lqiv7EcNBCvvrURr/eehRF4tAxWqZeqOXtdzW89jYsmuPg7VdyGrHPvhbg3NOt9Oyuo3EPa9VukxAIsiLDJlZSTCVFmiJchSofveNg+5oS6reU0KOnTFf6opcMdJP6MkQawxBpDF2l3jilAjKk8dOMBRs2yZkbm1L+T/WzPWRTKka9TFFJlosn52LZ4AEGzjpHJmtrRvcXo7aoCFFbMI8fv3QwfLjCI3fl8dATEd59uBvxsILdpiCULJr9zDsoCuhtSezBHtTPHM4ZZ0d47Hkfi5cleOf5YkaO0FKzsZgF80wUFQsGSge1cUvci3BQalMs2lWT5qHpPrZuz2A2HzjLR6fT4czrxuUX2lu0bQGmvxjD6e9LsVTJYOlghkhj6CkNwiRZ0Ega8igipvNw+CG5hO6YI8z8/HEZFWUaBvSXaLKua1Xw2FuAWssiGkU1qtjDZBINLOMPeqrDKHcfymDGYCefLaxmMb+ynD9xkI8WPaedYGmXOSSEwGiQSGbTHH6IiepdsHPbMmKx9ouNHWHjhvUYjRIOu0wsIfjXiRbWb+pYT2/j1jRSom0iqA+U89NvUS6/pYnlqxM0NmcYPljPRdc3s3hl63HaOQvjPP2Kn2svdrTIjiR1/nbfLyuygMpjL/jaPCaE4NaHPPTtta9ImysOCzz+A2d9SpKEjILGEeCV5+x076Jl686OdaGq6zKsWA4Of992H9dLRoxZBz0YSAgfK5nLcmUWwd6zGXlKLffcZkGvl8l3Km10yvZi4bIEsreUZOEO7r65bfHytJPMbF1ZSFoToYD2TVUkScIhCv8RN8//bcjPz8dDU4ePB+Rmpk420q1KYMHOUA5FQcu6rTFefTaPDz+T6H/GKnQHz2H0+Wv5/nsDl021oNdJ3HClhT5jmlmhnUWttJUmUUNj3lLEwEVo9GnKGo/gq2ereOFRE8IQp55duCjBrhaQTHW8dyWSKj7V3YoVBDnZg51soIIqDJKJxpqOv1d7KC8vx1EwClnokNGwViwmIDykRAK/cLOWRS0OtUII6sRONGhpoobddWnWb05y47UmAs6NLc2braxpU/xNixThktUsm5vPmkUuHE5BF3pjl/LRSjrsUl7ONEqy0YchGDDhoYEy2l6/siTTk0FYsDFEGsMw6VCqpP7oJD0Z0lx02UWdWgOAUyZOIKz3U9ZwJK/cW8rLLwgenh4glRJcf6mDe5/wsnlb6wmp3TVpzrm0iUAqwDLxB9VspReD6Cr60d03DmntaEYf7uOSa/08+6qfq29vZtwZtTx9XwHdKtthugtB+i8/r9ewk4GDBZP+ZUWrlfjyxwgXntV+M6Nyjznmb/OirNuc5IKpMLCvnkvPl/n26w8PeB3m//EnpPS4wu3LZXSnH3FirNLPpNmyniZ5J035S0n1n88fPztZv6SIt98wYbKniRKihC50kXKN+QJK8eOmC73Yzjo8oqHVdeIXHqIVK/jojTyKChSGDtTz/XtlqCqce7oVNa1FLxmx4iBAWy3FltdR/RRluyFJElX0p2aXhnynzKqV/3dmbg/z5v7J8eONPP1ClPx4j3afU57sx7MvxVm8IsGgfjpUFXr30PHcwwVU12a49UEPO6rT/PxxGYeM3Ff0WrIyztc/RrFEK/A3GsmT2k7CaCUdpXTl0DHtJ5SXTLbRJO8mItqSVBpErihaQiUGyUS9djOnn6pn+GA9NovE998feDPIaDTCHp3sBHEkZKzdG3j2IVcr/V6tVqawQEPRX6Y/T5ugx99BMXMvMz2PImJESBKnNNWbgHM9zcbNLTE9KRJsE+tIksCIhYbieXz7SR5IEt/9HCd/2zjWfjKUvGgP1rEUI2ZsOFjJXLaL9bhFPbViByuZi0aR6DUoyf2PRrE09aW2pv1mQ3uQJIlYVGHbjjSP3JHPjfd5OHRCLRMm1/PF92GeeyjXjN8LvV6iuEjDxIsa+PqnKBaLwkH7kdIbMcTAlh37At2qdUmG9DdwxYV2Clxtr4HjjrRQWabF48vy2bdhHnvez7035WGzKvz5dTm1DblppZIiDRNPtnLB1U3srE63rP3CZXGOmlhLJiM6NTELkEjE8frb35d37VbRZ3NnD51kwCWVUCxVUtE4jlfvLWXKxVF21EU552wNK+YW8tDt+Tx0Rx4xYh3qvVolBypZGjVbiVct5a2XnezYnSYWhWLK8dNMWrSd1M0xRxtpytZ3+F18NCEhUyAVI8lSp5jA+8M/Nva+cOFC+vXrxymnnALQLoW1qKiIXbt2/VNv+b8SJpMJSZLx+TMUFkoEa7wUdiAYH9Q0Mel0M6s3xOnTU8fECRaKXBq27UqzbFUCkzmJ6s8iSwr5FPPOxyu58Yq2rmMAz7wQJZPQ8PefbdLpNi68pol+vXQcc0ROE0ijkXA6FI4fb2bV+iQfr9J0qGuioCGZzGkFCVXqlFPXEUccwf35D2I2aPjX1AZuvcrJcw+5mP5qkOPHmzn1eAt2m8wF1zQhSzldyd21Gfr21KMmNRx9fBhH41g+e2cTW7a7ueVaG2XFGpatTvDAo1HS23vglJykRYrUX4TzDZKJLk3j+OTJOt57s5qI5McZ6okrNqqNvptJspASCbrQmzD+dsdqICd8nvI58LIJs2ztFHXbZjNx42USz78e4JYrc3+jKBIP3+HCH8gya26M+sYMazYkuewCO4oikUiofPtrlI+/ijD3W0eHrz3hZC2P/xxETRjIdyotHX+7VWbV+mSbEcq9+HNhnCPGGDnxqNZFhaMPN7FkZYJ+vXX07dk+s02rlTjpWCNf/qhBrz9woTuTyYROkfFlm1nJPApFGaF4nAcejVJWouGow/cVlHfVpDntHB/m5n6Uj93Op28VtCoa7a5JM29hksUJI03eCHdel0eeU2H7rhTPzQig00rcfm1ure02mVhcxePNIthFEzU4TXoOnbCbZErlmosKmHptE7O/KsdilgmHJPI7cNcFMGGhVt7KSPUoIDeu6HMceKf3PwldKir56NMdFBXJLfIXAI/f72DU8ChPv/AnIb9COJqhW3f4/nkHVV21WMwyQwcaKMjTEhTb+OANB599FwU5yzsfRTjluPYLj9/9EuWk4wz8ULMbS6wcoyVDlx56pp1jY+LFDUSjKplMTmrBma+Srkuhldpe56pQUUwJ/jU1xJABBrqWa1i3OcWmrWnq6wSpoJnu3TtX4HG57Bx1WOv7raY22yLp0B5MWPFnBYmEwGjMBWmtVuLU4y2ceryFovwwTz42n4r4YMySFSEESU0IV2GSpvBaGsM1AGjQYsRE/h6du9yYXjFCk6Ra40WJm2iiBq0/zcq1CYYObBs3fp8XZ8woI7PmxLjjngiWeDkjh4RYunQphx9++AGvg4LCp19H6F2l44/5caada+Xl30LEYmoLa2MvhBDc/6QfS7B/qz1KFSrNiQCZ7WkOP9jIp9+G8QdUelVpuXqanclXNmLQy5SXaqhtyNCzm5bH73KxZkOKNz4MsmFLiv5DjEQWBVuZTAEE8DDpTCNZFSZf1cgVU+xUddGyYUuKF94IMHqYgeVrki2fb/P2FKGwikGv6ZTbs9FowuoIM3aUEadd4bkZAWY83Y5ze1Rl9vw4waCW3h0YDQBY1XwypOgu9cMv3Iw5bz3TH3Xy429RtuwpoNx5XR6X3dLEey8Wtxor27E7zQVXNmMNDEcpdrdyPP4rNBoZvU5GSnQ80qqTNaxbt46DDz74gNbhPwUjRoxAJUuzqKVQap0TZkWW3bq1XHeFk1494zx3x05Ksz3pSm92eBv5/tcIJx1jYcYLrfelOx72cMFZVn6eHSWcSLFxRRHzljQTCqsMG6RnQB8XI46qod49H5d7GGZvGfViHiUmK4UDtlFTLXj1HYmjD28/Br32ZoxgUGIJv2MXeRgwESaQYzqyb0yuMzJAe/HQw89z0A8H0YteJInTwG7q2YUBE70YTJoUbupZwm/kUUg/RiBJEmF3gNPPXcyrz9sYOT7Mkh/WUxTvQ4YUq5hHoShHj5G02Q0Fjbz7bxsVZVqWrEwQDGcop+0IP4BFspMUMfIo7HCEzyzZ2rDqg8KHpBUMGTKk02tw0skn8vL0l0nuiFOQ6g7u7gQCdRz7rw288JSdt58v4o5HvC0a1rtrM6TTgi/eKqbJneXKC4wU/UUOBMCmurDWj2P+pzv5IW89v3xRyK7aNF0r2meWz1uSQArm54wgdbtxDdpNeZnMgD65fVEI2sTlvyLfqTDtshA9qnTcdXMullaWyfyy8MCZn4pWIptS2t2LIbdf2YUTgynClXd6cdj99OmhY0CfXFFLVQU33uOl0DeUQql1Y0YgCOFjPUvoySACeKlmKwgpZ7hlUFn+dR7lpVqGDNj3d5u3pxkzyoCs5ApTZXRjIyuwi/w2+rtB4UWDpuUMIkkSrkR3Vqxdw3HHtR0P/j9AJJrGaVdwWfTIifavL42kJeCVuf0hN++/XIIsQyIpKC7UcNU0B5dOtnPz/R7OvaKR007INYLe/zzEmg1JfG4Zk9ZHfqxnh+fbQspYsmxru4/17qHHVSDY0rQGkzCTRzEqGZqpQ4eBhBShnxiBx7CNo49Lc9lkBydMqmPsQQaqq3cd8DoceuihPJH/NDSCBg1Nhi08coWx3RikyLl8wGLOrdfFF5h5853NJGsL0EutGY+1bMdBwZ5R5whFVFCQ6Uo0UYd9wA6i4Wp8fvAHs6BCKg0xYx39uggefjbNhOMs9O5iJlgtcg0i7JiFlXUsQUGDjEwj1YQJokVBb86gsTdRvUvB3jwEIbJU9eze5jvsD+PGT2TWrA9YszHF71+Uc9UdzXzxRvsyi9/8HGHEED0P3+bi59lR5i2N73eyJR5XUfZcZrGYyuffRShwKZx+UsckhgnHWjh0Qi3TzrXx+RslLetutylcfZGduYvjXDnVweQzbfTrpeOBp714/SqZjKCyTEP/3jpWrUsSj+9f2/rvkDNaZrwX4pLz20oo9OmtMFsJYlNb1x8USaEg3R1PAC6/uZ6p5+7LFWVZwqjTYEx2fNYwKyaOnVrDfbcUkM4Izr28gSKnnlRNkp4MYi2L6C76YScfSZKIihCbWEUBZTSxA7eop+BvnjNZkWUHG+hOX9Iihclq7BRxbH/4x5ifHo+Hqqr9OzcbjcZOszz+09CrVy+8Pigv0TD5HBPVmg3tjuOkRBJDiZshA/TYbQpP3lvAiMFGKsq0fPJ1mBOPNoMmTSO5w6siKQTqzUy50tdqTFgIwRvvhZk/W0u/vm3NHowGiWRSZeGyOIeMNJBO59g7e3HmBAuioOOqfUjXQGmZyuhhBhSlc2K1sizz5POPYzBJvPBwAT/9FuWGe70sWRln+epcMDhyjIlv3inlnReKuO/mPIJuHVu/G0zDr6MobzoCi2Sj1D+Krd8O4fiJTRw2Lsxtl9nQrj0UZ7wbaZFiJfPavrck48pWUNR0EOFGKwXx3m0Kn3shAQaMHTraJkWCdEalINsFPQZkSUHtyIWpHVitFirLNOi0ErF4a2aC06Ew8WQr117s5PpLnbz7aYhTJtdz/lVNeLxZDhquxx/s+L2amlQUtGSlDDqdRDa7p5Ofgaf/7W/DhABobM7Q7M5yx7Vtu1GJRE4Xb836JIP7d1wA7FKmpWu3zumYaDQabHYrClLOvRodWVLYmwdxw+U6RhzWzJkX+DjseDcnn5TAvP1g8ihg5RKFc6f5+em3KPMWx7nhjgBHTmjE32BG7+/C3IVx7n/Ky4TJ9Tzxop9zT7fx1H05N0dVFXi8WX6cGSXq16NBy1DGYrUojD/MyNCBBhQFQjX5jD7Sw/2PB0mms2RFxwznqBzEYhUt15OKysmnTOzUWvyn4Ja7b6ahXsJmUZg9r/XecfoEMwtmFrBuWR6HHJ7lwzfy6FWl4+fZUcaMNBAMZYmkEnzyYW7k+/G7XfTvp7B+S6Ld0ebdNWl+mBVlwrFmEtZ6kr0X8s3HeVxwpo15S+K8+GghZrPM6x/kOvk3XWfCbW9ft7OaLYSiaZo35fP9u05eekHwx++wba2R7u6jSYs055wzqVNrYTbb8QdaFwl6dFeI0T7zGSAi+wCV9z+LtPv4lRdbUPI9eCvmUVc+i6Zusyg4ZAMZ0hSFB9KFXnvGTjLIaFgvltIkaqgXu1kl/8FuZR3EzQzmEMxYwVvMeZc3sX5zaybmslUJHnvexzUXOQj7Fbo0HkXWHKCsRNOpaQAAk9VMdV0GRZG44XInazakqW9Mc+K59eyq2deZDwRz5myuPBlvyWLcuu34hZtaaSu7Cn/DVhZk3nflfP1TlF9mx9i+K82HX4Z5+e0gJYUaXE6JQpdMvlNiw5YU73wS5o8FMe66Po/KMg2vv+gg2n0xbqmmZY9Oijhu82bynAr335LPPTfm8cPMKLc/4mXOojjTHyjgukucJJO5uPrFDxF6V2kpcmmoKLN1qgh03a3XoNfmWPUD+ugpzFd44Glvi2QH5NjvZ17cQDIOqoCE6DiJThBDh4GkSLBdt4Jbrsslv0cdauLH36Jks4JeVTqeub+Ay25uZsq1jTzwtJcTJ9Vx/IQgQa9CwSHriKSS+3VqNllVQrTPmoXcOHRlZcfTJP+pKCsrQ6OX2SatZbNYRUQESYo4TaKGVczDLtu57rYAh4zWYeu7C7eoRwhBF/8Yrr8pzrOvBloMbeobM1xyYxM//Jrg1nv9vPpOiM9eL6HAlZNjuOAsGwP76vn6pyinnmjmy89MlB6zjDXGX4kRxhwrRSdr2bayFItF4pfZbR2Xf58X47e5cVwUY5D0mLBgwU4fhjJUGttiqJUQMcz2zh9oZFnmzvvupN6+DSNmqqT+9JNG0F3qhxYdW1lDJT3pwUAypFtyT6vkoKTucK69yMjipUki9u0sUX6hnl2kSBDIW8/Rl2/k6dcjrJpfwMghBsIRlfue9GLRtl9U2AsNelT2rxv81zHTtEixkeXMeP+1Tn9/yLk8v/PJ20T7NLFZXoFPNJNJS9Tt1DLl6mZOu7CBTVtTVJRpmHiyhQdvy7ETe3TTcchIA+S1z8gB8NJIXqachiaV6y5xctktTW0khprcGS65oZmw7KWxyyxOubKaGS86+OGXBBu35GKxVkOr6ay/Y80aFTVo455b97FDl69R6dqt/wGvwwkTTiSZzu437qRJUeQfwVNPpfAHVHrsMWxduzHJ0Wc0EF3Xu03hE6BJs4MYUfoxggKplB7SAIZyKP0ZhaxLorem2LK9LRvelZc7T2kNGSIiiEEyUUZ3VrMAn2jO5dkixU6xkR1soBeti9BKxkAsrGHE6OEHvA7/STj44MP46ucIkrL/PbPRnaFnVyOlxZo92p8atu7IXfNarcSzDxXw/MMFpNOCDVuSbNme4rfPyxg6TOHBB/Qo2o5fX0WloSnT7nUXjakIJU1aG86d3QiTIUOeVEhQbsYoLNQUzOHg02s55GCFMSfX8OyDBezYnWHw4AM3gLNarRxz8lE0mXZTRAVRfRMV5e3z2iZOsPDWR/uYqDarwlcfOwj1mEejdQ0+0UyTqGWNWEiSOBX0oIFq4oRJEmc1C0gETUSWDCXmtaBXcuzkyu5Z7Hlpfv+uAEWRSSQEC5bE2bQrwk5pX46cJxUyRBpDb4bQjX4IBGV0I49iCqN9KKg/mMrGo7BlXdTrt3LBtMkHvA4At95xC2RdvPdZLifOcyjMnt821w8Es8x4P8jv8+JccHUjQoCayY3HZzuQH/rk2wgnH2tmzYYkZ1/WyF035KFRJPafvgpsVpnbr8lrKXzuRWOzysq1uYkjyDFL33qumG/fLeXHD8sIhVWmnG1DVSXM5o6Lju1BljTU16s88kygzWMV5TK7xZZ260qqUInl7eDs09q+n6yoZPZzrs1qozjzJO5/2seZFzei1cAdN5vx27Zgk5z0YwQeGljFfFaJeexkE1nSaPK9FJWlqZY2s02sJSrCpESSJlHLKuaholJIObulzdx+762dWof94R8rfhoMBkKh0H6f09TU9H9aTv8FtFotI0eeQDwhWL8lzUP3G1mj+bOFOi+EwEcTDcVz+fgdB8+9FuCCv4yU/PpHlFhc8Oe8BLZkKY1UExK5g0aX+DB+/lll6CEezr/Yx2XX+Rl2qJvnH7Ii5DQP39uWFTLzzxyr8O4bctV6uy3n5r1Xa7Oqq46Sqhhh2o74ZUSacN4WFqyIotdJHHvihZ1ej1GjRpHMVuDKV3jodhe/flJGcYHm/2PvvqOjqP4+jr9ne8tmk01PCL33Jk2aNBXFAqICItgr9oI+9t67CCoidkEFVBAEpQlSpPdOes9me5uZ54+VYH4EBEVBuK9zPEd2ZnfvfHfz2Zk7d+7w6IsV/N+zZWzYEmLbzjCTPnJz/T2l2DzZJElpWP5nhIsZK9GKRNzFVvLdlexhMxtYxmZW0pR2SEgUqjmHvH8h+4kQ/v1SxkOF1RASWqqoiI1o+J8fwdhdl9fTjPbE4UCHAa0dEhMTa3292jRo2Jz1W8JccLaVz745fEfHdz/6+GpyOm1bGjEaJLKzdLRqZqwxT8n/tu2Tz0KYsdGgkcKO3RGyM3V89b2Xvj0s9Ohs5sZ7Sygoilavv2SFnwtGF/AsPP2cAAEAAElEQVTy47WfjZ69wEfThnrWbQ4fsdP152UBbr/9/qOuwQF3PXAvEPsbqKIcJ2n48ZLu6kjCzn6UzOuKfl0fMkrPxCrF4aICfzjK1sVp3HmdibFXKHzyRYDrr7QzZbKJIvMWgmGVNi2MzJqawcQXU+nS4eCotS9meHA6dDz6qExDT0/SpDqoqBgSPCz5NcjZfS08/qyXZFcrMnP78+1rjXEXxJEv7a21/SE1gDPTT7J6cCe71JjL6CuvOOZanA769u2L1pTAphVWHniqotb5XVetC2LQS2Sk6ahyy7w2ycXYy+w883oFT/9fYo1O+LYtTIwYauPux8q474kyflsfZNO2EM+9UcG1dxfz7supLFsZxJriYfmCJLKz9Fx4jhVXlcJzb1Qw4bkUlqwI8PI7lZzV08y5l7nJS1iOV61CVVX8qpcd6noC+Gkb6g/eBCqUCuQqB8nl7ekgn0WBdhd6S5TGjRsfsi1HMvj8kbz3Wc2/qTtuteJybql1/YgaRp9Uzs+zUnj13Up27K55kKuqKrc9WMbZfa1MnZTIoHPAF/WzbHmIigILPtwUkYsxuQJVFyBMkAA+drKeffq1+HBhUe1YDTZWST9RSA52Eoi643ju9QqGjC7ghnuKGTwynw8+d/PphDTyCqPgSsKrL6PTGSpLVxlo3/7Y7vR87Q3jiEYUdu4JM/FDF4/d6+STCel4fDL3P1nG4JH5DBldwJXjislM1bJlZ5DsxiGU+luwd1nDLU8V8s6bNux2cHtVFs+qwzdTMrj0wjiuH+3g6w8y+OLddJKS9HzwWjo/fZVNQryGetk6HrrTSaP6Brp1MrNuc4jFPyRx3s17WG+ZS2n9BRi7LuPFlzX8sirWydiovoEn7k/ivZdTeejO2ByYPy7206aFgWdeq+CT6R42bQ3z8mPJhKJ29Poj3yjpj66+5mrcXpmy8thv05PjnTRuYGDYNYVcOKaAc0fkc/Zl+VRWySQl6jBIevazrdbXiqoRqqggh138xiJMcUF27o19XwwGiSsvtXPjvSUEgwqtmhn5ZkoGj9/rJOiX2LU2HmMwkanvJmA26gj5NYedazCvIEKLllCVsqHWne9ybS56a5TOnY99/sNTnSRJjLluDBY1jiA+CtjHHrYQJkxbulM/2Jncue05b1gFrgqJPNNGfuVHNrOKylIDjz/lp1XPXFp1LWLQ2QHWftoGx46+lO91svq3KG9Pdld3nIdCCpM+quKtyS7GXGqnpEympDKMWWPBgIV9bKd4SxIPPO7ijaeSmf6dlytuLmL6tx6+/t7LkBHFjLtJpVHpIDJpQEb9MPoEDylk1pjrVVEVtrCaJ198/C/V5IKLL+CyW4eyO2kd+epeKtQSctSdrOMX6tOcFCmTOByUU8JW9bfqzn8dBqKVDnL2S6QU9cCk1ZGgcZCQHKVNGw0btwdweWSWrw7yzOsVdDk7h8wUA75gFOUw+4KqqiITwYfnsOtUUgpAiZrPdnUdG0y/8M7Hbx3z3Z3/KCMjg+/nf8v1j40hP3EVJc7VXHyZzHWj7TRtpEOWFeYt8nP/U+VceWsxazeGWLrSjyRJvPuWncK0pdXHCBDbR9nICvQYcLqbM/5hD106mBg+JI7BI/N55rUKPprm5ub7Szh3RAFPP5hIr/5R6jSMMPvnKs4534O6qSNvT4x1JIy42H7YfdDN20OUFuiQElz07h77XoTDKlO+1DBkyNGfEL711juJqFHKpcJal4fUACBhkaxYippz///5aN49l1adSxl5icSm5XYU/6Ed8B4q8JgKcNg0bGIlG9VfyVV3s5vNbGYFqeEmhP0S458uO6TTZNSwOKZ+6aZ7Dw2FCb8RVSOkSBk0pyOVlLKeZayRFuLDQ1t6HDJqtUIqxmxO4JzB5xx1HU4n9953L+VlKoouRFCtfVCVR3Whk00sn+Pg2nEV5ORFuO+WBG68t4TSsoMdOWkpOgb1tbBoWYBZH2VitWixWiWGnRdHNKn2y8IBijX76H+WlpvvL63+HQbYtTfMgEvyObObHp0+StiZS9C5h2DqDjK67iQuKUiUEAF8bN/r5cMv3Nx9YwJ16+jZuUc6pntCAIx/+H76jO6Gx1mC26ewdEXtv7+XnB/HZ994+GKGp/pYtUlDA1994sBr208ZhUQJ04z2ZNOYLfpfeOkZM++9Z6TKkkN9mtNc6oBTSiOtpCuaorqUVkQpLzTwwuNOWjc38dAdTrx+icfudXLPzYko2jDb1XW//w3GMt9FGXvZQna2Qr5+C/E4SZYysEp2wmqQHcaVnD3sbFJSar/x5uEkJiYyfdbXRMJO+g3No3UzA69MrOS+J0rZtC1ETl6Ed6ZU0efCPPbnyFRWygwdbCO3IEqndiYUVWXcgyWHzL+5eXuIJ1+q4NlXK7l4bAFpKVrSU3R062Q64jH5l7O8dGxrPORq219WBti5J8wXk9IYPDKf1esOfl6VLpnb/6+EJg31fDPHh96USL169Y6pDunZGVhCTt55P0DnPiU8/1oVEya7GXBBGfffqSFTacR6aWmNv5ug6mdv/C889pCl1iuoVE2UAmq/MW9UjVAZ9uCqUhg+xMYPn2dwVk8rZrNE026llJq3Y8BEI6k17aUzaURrAtpK4hOjXHeTQjRowK4mkUAKeexmJxvx40FCoj7N2c92srumcfGwi4+pDkciqUc6VXYMnn32WXbu3Mkbb7yBxWJh2rRpTJ8+nS+++AKA8vJybr/9djp37sy4ceOOx1v+p5WWlhKJ1D53lqIo9Ovdg0ikkAVfZeLxKZw7rAw1qiUxQcOgAQaGXRTr1Nq4JcydN8QjSRLfzPERDqvIAQN7NtpJq+jIHjZTTD5GTCRoE1HNVZT4PMTjxKLaMcUHKVWKGH+PmXHX1hwGHQgo9Dg/lzGX2Rl3zcFlkz6qwlUlc+8tsQ68ikqZc4eVE8rJxO6thxYdLn0hJeZt6Gx+Rg+P48tvoyz4ecsxXfZ+wOLFPzHjy/FMedWEwSDxxUwPP/zk5fKL7Dz3RgXORC2jh9s5q4eZgReXE97cEkf04N3DAqqPjfxKAim4qSCAl1GXG0iI1zNrhoqpvAFE9OxkA2ZsJJKCikolJcT/Po+dHzdNpZoH6aqqso21JJPBXmkzUY0fjWymLk2xEocXNwXsI4O6pEt12aauIUKYWx69gauuHXvU279v3z5eePpSpk0yctHYIu6/NYFunWpeovDux1X8uMjPl++mA7GDzK+/9zJjjhe3R+GpB5JqzHeiqip3Pejip2nJBC3FfPyhlYefLycpQUNRqcz3n2Si10ssXh5g4lQXe3Oi+AMK9eroKKtQePel1Brz1gG8+b6LHbvDrF4f5OG7Enn/Uw9fvpt2yEiJXXvDXHy1l3nzNxx1Df7ohmuu56cffqKO2pQcdgEqZ9DvkJG5iqqwmoW0oweVlOKiDEfjQhZ/n1p9WWaVW6Zt332kp+o5p5+Vm8c6cCZqcXtk3v6gineneogrb0pysBEaSYusyuQ7l3P1jVFWrQuS5jSyaIaTVHeb6vfNVXeSr91FY9qQKGdUb3/shkvLMZjDJO7rg0kyU6LmU2eAk0lTJh5xm/V6PcnJp+7lT0fKQ5fLxVk9zkSPTFJGhGceSqBfTwtVboV3P65i9nwfzz2UxNpNIabN8nLtFXa++MZLJKry/ac1R3Js3BLkpvtL0GklHrnbyU9LA0SiKr26mhnU10IgqNKhbz7RsgTissu58Fwr8XYt33zvZfc2HbbECCkpsTvparUSkQiUlslUVegwhB2YsJBBXey/3z12m7QGq2qnDo3w42WfZjM+Qyn3/t/djB170zHX6fZxoxl+znYuHnzw7/+eh1zM/MhOnVCr6r8Br+pmp2EFs2fG0amdmYKiKLeML8ERr+GsMy0UFct8PdvLkEFW7h+XSEWlzPmXl6Ju7ESc6mSbugYbDjKoR27KQh57TM/n08IUFSmkpWm581YLdbO0DL8eXnr1I+rWrUt5eTl33noXq5evpn1Hha+mpBAKQ6JD8/vd5WUGXliGPz+ZpCZl3HFrHN8v6siTT799TDVQVZWePTrTvqUbvR56nGHmprEOVqyJ3XWzeRMDTRro+W1DiK07wrzzQkqNy/B9foULryygvDJKVrqezyamY/3Dzl4opDBkdAEJDg23Xp2AwSAx+RMXcxcGaFhPz0Xn2lBU+OAzN4tnZmG1aPhompuff/Hz/EPJJDm1XH1HMWMujaNn15oH1H6/QvfzczEbJRIcGvR6iWcfTGbuIhnZeC0jRx3bvH9DzhtAm6Z5vPdKzcvdFUXl3Y9dzJzj56ar4tm8PcRzLwQhbCaVLOrQqDqXQmqADSzHSSpW4gk693DfeA0z5nno1NbI2MvsJDi0PPdGBV/M8NKysZl4q4E16yNI5amEQgr2hiX4fRCstDLogjDb9vh575XUGpfKVlTKnDsiP3a5aVMTb0+I4nA1I15JIkKIcstOStQiBp3Xi5dfnXzYbT6dsxCgX69u5O4pp7naGYeUVGNZhVpMAftpJZ1BhVrMVtaQRSMMv9+YsYC9WIlD//sIxQA+HCThwYXWEMWRFCHBYiEUlFDLUtCaImAMQMDCPncpmTQgX9pFWA1jwkqqxYEmsZzmzTRU+cJs3hFE53dSN9AeIyYKpL2oGXv56TsnX80M8ubbYcxlDTEpcQT1LvbJO2nXpQ2fT//yb9XM4/Hw9psTeH/CZOJkBw1phRYdpRSwn+0kkEwa2eSzlzAhQgTo2b8Hbdq24bcVv2G2WMgv2EfutkISTCaIcxEmjKwqaEozscpOisjFhh0zNrKlQ+cYLFEL2Ml6tDoZu5pCc7lzjX2fsBpki3kll109HGeCkxatWtCjR49juhrqz+Tk5PDSC4/w8/zlRKNh0jPg7pscOBM0PPN6JS2a6mnZ1MDULz2c2cXM9aPjKauI8sCjHrZtBa1sQtIoWBP8KIBJiUPjTkTKzOWW66307WHip6V+vpntxRGv5YtJ6eh0sfYvXeHn5XdcbN2gw17QHtnkpn6vvbzzioN7Hi+jXUsj146Kx2zWoKoqPy/1c8PdZcgRLVMmJNKzi4WtO8KMf0Zh2OWP0L//sXX6XTJ0GGtXrKet2qPGVCRhNcRmVtKI1pixsoYlNKY1OvTsYiNByY+qKliskGiIx1xZDwkN0aQcotZKZE0ADTq0+Y0xhh3ksZsQQfTosRCHHy86U4RGbfy8+UwybVoYiUZVpn/rZfyT5Vwzys6seR5K8ozEhzLReBJRTB6KNPuIqBHaB845ZLqssBpijXYRn3z1EZ06dzridp/KefhnWXjTdVexZ/fPFOyx0jrcq8YxQEgNslZahKRq0aJDiw5rihutUSYckNAaZDq1M3JGByO79kYoKpV5+gEn9evouWhsIRedY0XSwKPPeEj1NyM1UvNv3qd62GRYzGWX6unf08Jn33iIRGPHzTl5Ucr32UmIM2INphJRI3ic25GQ8Lo1hAIa9MYo7TpI+HzQtaORO25I5OKxhdx570QGDBjwl+rl9/u5evS1FOavYM3PGYd0YgUCCm375qL4EjA43DRrbMPllkhwNiY5uSVffTYdo6rFalPJzJZ58mEr3c8wsy83wqXXK9itTdiweiNKWCWshtBr9Ki6MO07munR1cym7aA3NcDhcNKuyQquG2Vg6BXlbFxqxxeWUZBRUTBpjKQ0drHw+2S27Qwx9kYXZSUa4uN0hNUoHbp15c23P/hLNThg5syZvDfpBTzuAtzuKKbf592NVNmwh9OxYGdv4k9kNgjjsGvJSNOxfksIr1fBZtNwzllWkhI1zF7gZ/feMAajREqSFp9PITM9dg8Ugx78gdhNSP93PuQPPqti8qdVSFJsvtWrR9oxGCS+/t6LRgOvP5nC/MV+Hnyiiqgik5YmEWfTYDZLjLw4jk3bwnw7z89d971J//7nHtO2//bbb1w77Ho0FjeWiBOzLx0NWuJJIEqUXcaVJNXx4SrXEQ3qsVklokSw2MOsnJd9yCjVZ19x88XbieR5y8mmCUnSwalfImqYTazETgJB517at9dwy1UOfH6VF9+u5IfPM/jwMz8fTA0Q8ulBI2NzRElIknnv1RQuHF3E3k02FBQUKYJW1aOiEiGEBgkViaz6WSxY/OOfTgl1LFl43Do/t2zZwmOPPUaDBg0YM2YMa9eu5ZtvvmHq1Kns2LGDyZMnU1RUxFNPPUWDBsc2j8Op6M9CXZZlhpxzAW73Fp57JJEhgyzcMr6U5auDxNs1JCdqSXBoWbxQJVqaTJk2D4tVBVmH3p2GFi0VFGO2yXQ5Q2LJL1FkRSU9U+XZ/0sk3q7lxbddhCIKD9+VyAtvuejQ2shVI+Jx2DXMW+TnlXcqueVqB99878Xh0HDFMDt6vcTUz33MXeihcwcj48clUj9bz9qNQcY9UE5hXuyAzmiWCcsR6tfVEow4+eDDOcd8FueP5s37jinvP0/PLhEyUkJM+9ZNbl6URg30FJXI1MnUMe4aB0Y93PNwFVu3SJiJJ6QEkTVR0CroDRosFpW2bQ3s2uPhmlF2Lhho5tsfAixeFmbJSh8Rt40MsrESj50EXJSxW7OJAef157eF60h218GMFR9uctmNjXiqNKVo4n2kptqwxSWye0cFchU4SSOT+oQIspctBLU+ho0ayuNPP3bM2z/5/dfZteVD7r/FyJOvVCBJcHZfC76AytffeVFUlX05EcxmDWd2MePxxkZGjbs2gb49zFxxcxFen8LZfa24PTB7XpCAy4DJKtOjFyxaHkSVFex2DR6PQoJDx9lnWfB4VeYuDCBJoNWoaLXg88Xmfe3S0cTg/rFRcZM/c1NaHkUjqYQjYDZpyEzXYjJpePGRZJo0NBCNqsyY4+WJV0NMnjKXzMzab3pxNObPn8+dN99O1C8TVRQktDSnI/FSrNPJq1axnfVk0wgHSeSzhyL9bl5/3s7IYXFoNDD3Zz+PPF9OeqqWtZuC6LUa0lK16LQSrioVV4kBf6UZjQYSNE405iARaxlpGTIlFVECAYWqCh3pkcYkkEKYELnsRI+RJrRjq3ExaBScFhuyJow5PownGERf2BizHE+Bdg9turdi0pSJmEyHn2gbTu0dXPjzPCwuLubO20dTUrwHvz9MZrqOtBQtriqZfblRJCT8AQUJCSlqIq68KaqjlDotXdx1i430NB2Llwd458MqorKCxaghzq7hmQeTqkf6rlwbYtw9VeRtt+JWXRhMEVLSJC6/KI7WzQ3c86APbUl27FJjuxtfOEB50ENSeoQqFxCwkRlpilV14MdDrm4bWqsXOaqJdSYAVpvKeReeyxNPvf6XDnrD4TDPPn0f+/euoFeXMIGAzNxFCn5/HPt3FWPUGtDrVcw2mUA0RJ0sLeNvT6RJfT2bt0d56jUPemMdNJKCRiqidTMthcUKW7aGMOc3JU2pH7shl7WIUmM+FqMVvd9E2Lab0SPMXDnchlYrMXOuzBez9Dz7woeH3JxmzuwfeOz//g+D0cV5Ay20aq5l2aogi5YFcVgNXHG5mT25ZvJK6vHiyx/86Xe/Nqqq0v+sdjSo46dJQz2LlgXo1d0MKsxf4qd+th5XlUxBkUz71iZuHhtPSpKOJSv8vPl+FVVumYQELR6PjFarYfgFNjq1NbFxS4iPp3t+/7wUNFoIh0FVZSxWDdGIiqJKxFk1BEMKZrOGB25LZFAfK/MW+njtXRcqIEdVyioVhp9v4+arHMTbNcz92c8zb7hJSzFy1WVGOrc3odPC6+/LlHna8dQzbx/1fJ8HhEIhBpzVmtbN4cn7k2jexEBBUZQ3J7v4/BsPHVqZcDgkiopg82aFslIJA0aiRGPzGhIiTGyKAr2kQ2uKcN5gHe1bmZj/U4iNG2NZH9WGCPklkpO0NG2kY/MWFa9Lg8sXQS/pselNaG1+FG2YtPTYaJL1m0JkZuho38rIrn0RNmwO4fWpRLxmbEYjITlEpSeMyaABDWTXh5S0ZkyY+OUR53U63bPQ6/Vyx7jRLF+8CUMonnSlPioq+ewhTAgHybipwIiZFsQumS1gPwXsJUQQnTY2N5zTYkfVhnCH/QTCUYjq0KBDg5YmtMVBrGO1nGL2sgU9OoKGKuK0NqoCIRQU4nCgQYuEig8fIYJo/jBBnoqK1R4hKUkiLk6DyQBWs55duxQqPRFGXjmG8eMfPW61i0ajzP5uNm+9+jZ7du9FZ4iQmqyhqkoi4NNiMlro2LUjd9x3G61atTrk+fn5+dx/13jWrVxPfCiJujRDRcFlKyZH2Y3qj9191kk6WdRHK+lQVIUictjHNhINyfQc0o1WbVrxwTsfYq6wIwV1yI4gUlKU1ya+SrNmtd+U55/g9XqZPXsm5WX5ZNdthsUSx6cfTaSooBhJY6OifDe6iA5fKIDdAclOHQZzlD05YRLsWnr3MLNmfYjN28JoVB0tWmho1cLA2g0h+p5p5vyBNiJRlXemuFm60s99tyQwsK+V51/xMm9+hAp3hHhnhAb1tFR5FDxeFYddg6wAqkplFaSl1yPOpiJJkJrWmLFX303Tpk2PeVsVRWFA3wHs25WDCQs24gniRyZKJvUJEiCfPWjQYsREROdj6IVG3nk5gfWbw9z1SCk9u5qJhGP7wJt3BsnbZSIQUEitF8RuMlK4w0GyrxkmLHhxkcNOrNjx4CIqBbAm+zGaICqruCslFL8VvS2AIwGSnBJFpRHCIQk5IlFZpSKhxYSZprSrPmFaThH51t28Ofm1oxoRfCrn4Z9lIcAd425m8aJvCftM2GQnpmh8bJCLzkVCnAFPuQE9RrJpjBkrWnSUkIcneQvNmsH6rWE6tDTRv6+Z7TujzFvow1WiA1MInaTFJJnwR0PYtDbivfXRKHrc5lzKlFLG3Wxi5hwvwaBKgkNLKAQel5ZAQTIuqQQ9BlA1YAhxycUGrrzcyubtYb7+3oNGksgviqLXSUgaCIYsPPP8h3TqdOTO7j8TiUQYfvEw5MgWJr2cRLtWsSufNmwJceO95dRrcDbDLr2czp074/F4sFgs1fdeiEajPPboHbhKf2PERRHscRLzl+j4bVMcTz3zHtnZ2aSkpLBmzRpyc3Ox2Wy0bNmSvLw8KisrycrKIjExEUVReO3Vx9mw9kcG9IqwYVOAuXNlIiENFpvMNVcaufsWO4oKE6e6mTClitRUJympdbl85K306tXnb9Xgf/n9fu689S7W/boRR1UKOtWAS1dMhbaI5EwNctRDiyYGbDYtBYVRWjYzUOVR+GlJkLvueYpAwMsnU19Co4kQCKrEx8U6+Dq2NbF2Y5Dn3qzkrDMtDDvfRpVbZtJHbnx+BY9XIRS24PFoqaioQpJU4uLAapWQo+B1GYj4ddhxIsVXYkrwkxCvQVZVyitVbrvjcS699K9dFfjxh5/w8jOvoNFVoUGDFj3hqEIgEsZslRl5iY0bx9qJs2qYvcDL06+6KC3WkJQqc9OYePr0sFBUEuWVN33kbrETdtkpp4gwIXSSBpsUT1gNEVD9SEggKeiMEdCFsVq1NKqvp1M7E8tWBRg5zE6fbmaKS6O8/UEVwZBKdrqBOT/7qSjSYzMZCKkhzLYoA/uYkSRYsDCK6k4lrUkyH0/76Kgu/T8hnZ8A8+bN44MPPqh1PkONRsM111xDv379jtfb/acdTajLsszUKVP54L23UClHr1fxBRR8XgUULcGgFqNkQtVoUFQFg8GA1qDBYNbjLncTCobRGxWCkSiSKmEwKzjiJTQaDVoNhEIQCMnYbVokCapcElazBp1eQyisw2TRoNfFDoyCIQ2qEiEUkPB5NGh1Kha7HpNRxmQyEA7pqChRUFQZRVJITI6jV+++jBkzlhYtjm1ux8NRFIXVq1dTWVlJw4YNadSoEcXFxfh8Pvbt28eqlT+h12lo064HPXv2we12Y7PZYnfD+10kEqG0tBSdTsfy5Uv4ef5XyIpM1+4DufTSK3nmyWf4ZtpMAj4/eoOe/oP688Aj40lKSiInJ4fXX3qD5Ut/JRAIYLfHU79hXcZeP4Yzzzyz+sBVVVWWLl3KO69PYs+uPUiSRLfe3bjrnjvIyKh98uWjsXz5L3z4wUuUleyhvMJDlQf0ejPORAM2WyJnn3sRZ599EZs3byYcDrNn93rWrV2GTqenYeNOrF+zlb079hJVZLLr1aFztw7YrAZ2bN9CRcVeXC4fdruTSy69hm7derBnzx70ej1t27aloqKCiooKZs2ayWefvo9OGyISUZEw0LBxU7RaL8FAAFnW07ZdDyorciks2A+SHqNRixL1gaSn34CLGTHy2uM2/UUwGKS4uJgdO3bw8H2PUllaGet8IHZ5mkbVABIyUUDFaoX4BHAkOGjYuD0GYyKLFizC7fZgs1mp37g+O7fvwu8KgHrgUrYoMgomk4o1zkQ0HEEJaVBUCYvNgtcbRA6pqJKKwaxHQwglEjuTLxPGbFMxGiV83thdUQ0mI9269uDu++4/6p38U3kHF44uDwE2b97ML78sZOOGVRTk76a0pBCPN4SqgK/KiF6rR2c0kJqaSmVFGW6fG4MpgtUiAToSExPRG/RUVJQRDAbR68Goj8116/dp8Xv1KKqCUWfBYrWQUTedaLSKioocvO4IbreEXtJjd8TR5cyuqKi4KqqIyBGy62ayaf16ivOLich+4hwyckTCVanHmRpHj+4dGXv17bRsefRzmR2O2+1m/fr1aLVaOnToUN2BuHz5cmZ+MxMJDb369qR169bM/n4apSW5ZNZpzIUXXo7D4QDA5/NRUFCA3W4nHA4z8c2JbFi3CYvFzC133kzXbl2JRqPs2LEjdsfk/ByWLJqFokTpfuZ5nHPO+RgMtd9gQlVVtm/fzooVKzAYDDRq1Ih9e7ezaeMyTGYb5w4eSdu2bWt97tFSVZUPP5zCh5OfJxwOUuWWsVj02OP0qKqE1pBCk0ZZZNVpTDjk5bffVlBYWIxeL2O16DGb46nfsDUA27ZtQkIiFNJQVVFJJCSRnJJKhy4d2LRpOcVF+ej1KkaDBq0ujp69L2Tr5kVUVuQTCslotRImk52k1KY0b96GNb+uZe/u/fgDHpzJKulZqQwYeBGXXX4VO3fu5MvP36K8rBhHQhLDht9A167d/vIIsHA4zKOPPsjSRV8hy1FkGSJRiLNCaZlEKKBHo2qRZRmZMAogIaGgoiGWjyoqWmJ3nZeJnUzQSjri7XbQe/G6Q6gRPVqDQqJTxWrREAiqVJSphKMSWXVTyUi3U1hYij8QxqCDisoAakRCVmQ0Oi32+CSMxhAuVxnhoJZoSIvRZKZVu0waNMhm8PmjOfPMnn9aB5GFMfv37+frr6exZdNWDAYTWdlZ7Nmxl5z9ubhclfg9AaJBOXZXXknFnmDH6/Uhh2IjcCR9FJMJggENcaYEzDYzPr+bcCgISChhTfUclTq9hM6gEPDFvjuSTuWMrl0oKixk/54cFFVFIYpBaySrfiodOzakYeNWuKtkPv/wy9j7KlH0RhVnciJjrrmWMWPGHNM0D8dKVVVWrFjBut/WYY+3c87gc476JpP79u3jnTcmsXnjZqxWC7fceTPdundj69atPPbg4+zauZtoOIpeYyAQ8mO2mKiTXYfrbr2WcwefiyRJBINBFi5cSFlpOc2aN6Vjx47HdZTn8RAKhZg5YxazZ8wmEPTTukNrBp09iI4dO1JUVMQnH3/AqpXzMeoj5OUF0WqtmM1+EhNNVLqjpKak0ahRc3Q6J7t27KagcA96vZc4u50uXc9i+KVX4fF4mPzey+zdsx6dTsJkTqP7mYPp0KEDzZs3P641UVWVVatW8eRjT5OTsx+TUcJsMhMOQr1GDRhwdj+mTJ5Czv4cVEXFmaTFapHRaSWq3AoVlQrOBAMarYG2Hc6kbbu2LFuyjFAojM2upaI8l307ywkF1OrL3CVJIinVyXW3XEtOTg6zpn9LwB9Ao9FitVtQ1Qjl5ZUoiooWPQa9AbPNTOvWrbj+luuIRqPM+upbNq/fDJJEn369ufqGq476Ds+nch4ebRb6fD6eeuIp5syei0byY7MpaCQzVRUS4aBCRIkgSTI6tGj0Eln1UrDGmSkv2wHIFBVAJKzBbDWSnJpGZkYWGl2UTRtXEg4ooEhIBgWDwYhW0pKYnITTmYq7KkTe/jwqKitAkdBLBmxxNq4bdy39B/TD6/VSWVnJxx9NYPPGbZhNEgnOdHr07EdycgomkxmDwUCvXr2OaSq0ozF//nxef+UxQsEyDAYdzVp24YYbx//pvVkgNtjgx3nfEQz6aNuuG506xW4WJ0kS6enpFBYWHnF+3QN8Ph8rV65ElmXat29PYmIi8+fP45vpEwkG3Wi0JgafP5rzzrvoH/0tOKCiooLZ38+hqrKKdh3b0r17dyRJIhKJcNddd7Bm1WzibKCio2nzrtx73zPVg3T8fj8zZ37JxvW/4Kryk5eXi6eqkEBQxmSOw2a1oSohjCY7nbv0p2HDRvTr16/671iWZbZv3870ae+yb892FBUU4kh2OmnavB1lZXls37qGUChKj56DuO66m47phsC1KSsrY+rkqaz4dRU6g5b6Deth0BopLSuluLiI8vLtRMIhvB4NatSMM8FJnQZ10JsUdm5fR6XLg6cCJLSoKOj1ehRk5KiMqoLM73+bkorFYqF7z65cd92N7Nyxk4ULF+GuysXnDSBHdSQ4dVS5/BQV+HG5XShRBYPWSHaDOlwxdhROZyLr1vzMnt17qCyTyMjIZMSYy6s/o6Nxwjo/AfLy8vjxxx/ZtWsXXq8Xs9lMo0aNGDRoEHXq1Dmeb/WfdrSh/k861iA7lYlaxIg6xJxsdTiVd3BB5OHJRNQhRtThoJOpFiIL/3kn0+d9oolaxIg6xJxsdTiV8/BkyEI4+T7zE0XUIUbU4aCTqRbHkoW13xLsL9iyZQsWi4V69eoxduzRz2coCIIgCIIgCIIgCIIgCILwTzhud3t/7LHHmD9//vF6OUEQBEEQBEEQBEEQBEEQhL/luHV+xsfHo9Mdt4GkgiAIgiAIgiAIgiAIgiAIf8tx6/xs27YtW7duPeHX/AuCIAiCIAiCIAiCIAiCIMBx7Py8/PLL8Xg8TJw4Ea/Xe7xeVhAEQRAEQRAEQRAEQRAE4S85btepv/HGG1itVn7++WeWLFlCSkoKDofjkPUkSeLhhx8+Xm/7n3UyTRFwMrXlRBO1iBF1iDlZ6nCytOOfcjJt38nUlhNJ1CFG1OGgk6EWJ0Mb/kkn0/adTG050UQtYkQdYk6WOpws7fgnnGzbdrK150QRdYgRdTjoZKjFsbRBUo/TdeqXXnrpUa/7xRdfHI+3FARBEARBEARBEARBEARBOKzjdtn7F198cdT/CSeHQCDAfffdRyAQONFNOeFELWJEHWJEHU4/4jOPEXWIEXU4SNTi9CI+74NELWJEHWJEHU4/4jOPEXWIEXU46L9ai+PW+Sn896iqyt69e8VNqhC1OEDUIUbU4fQjPvMYUYcYUYeDRC1OL+LzPkjUIkbUIUbU4fQjPvMYUYcYUYeD/qu1EJ2fgiAIgiAIgiAIgiAIgiCckv72DKWqqrJ161bcbjf16tUjLS0NgKKiImbMmMHevXtRFIXmzZtz8cUX13oTJEEQBEEQBEEQBEEQBEEQhOPtb3V+BoNBnnrqKXbs2AHE7uQ+atQoOnTowIMPPojf769eNycnh99++43nnnsOm83291otHBd6vZ5hw4ah1+tPdFNOOFGLGFGHGFGH04/4zGNEHWJEHQ4StTi9iM/7IFGLGFGHGFGH04/4zGNEHWJEHQ76r9bib93tffr06UybNo169erRsmVLNm/eTEFBAW3atGH79u2MHDmSRo0a4fV6mTNnDitWrOD8889n1KhRx3MbBEEQBEEQBEEQBEEQBEEQDvG3Oj/vuecegsEgr7zyCjqdjmg0yp133klxcTG33XYb3bt3r15XVVXuuusuVFXllVdeOS6NFwRBEARBEARBEARBEARBOJy/dcOjoqIi2rVrh04Xu3pep9PRtm1bAFq1alVjXUmSaNmyJaWlpX/nLQVBEARBEARBEARBEARBEI7K3+r8DIfD2O32Go/FxcUBHPL4gccikcjfeUtBEARBEARBEARBEARBEISj8rc6PyE2ovNI/xYEQRAEQRAEQRAEQRAEQTgR/tbd3oX/trlz5zJr1ixcLhdZWVmMGTOG5s2bn+hm/au2bNnCrFmz2Lt3L5WVldx9992cccYZJ7pZ/6pvvvmGlStXkp+fj8FgoEmTJowaNYqMjIwT3bR/3bx585g3b1719BxZWVkMGzaM9u3bn+CWCf8kkYUiCw8QeRgjsvD0JfJQ5CGILPwjkYenJ5GFIgsPEHkYcypk4d/u/FyyZAk7d+6s/ndRUREAzzzzzCHrHlgmnHjLli1jypQpXHPNNTRt2pT58+fz9NNP88orr5CUlHSim/evCYVC1KtXj759+/LSSy+d6OacEFu2bGHQoEE0bNgQWZb5/PPPefLJJ3n55ZcxmUwnunn/qsTEREaMGEFaWhoAixYt4vnnn+f555+nTp06J7h1wj9BZGGMyMIYkYcxIgtPTyIPY0Qeiiz8I5GHpx+RhTEiC2NEHsacCln4tzs/i4qKau3UXLdu3d99aeEf9N1333HWWWfRr18/AMaMGcP69euZN28eI0aMOMGt+/e0b9/+P3W24p/w4IMP1vj3TTfdxDXXXMOePXto0aLFCWrVidGpU6ca/7788suZN28eO3fu/M+EunBsRBbGiCyMEXkYI7Lw9CTyMEbkocjCPxJ5ePoRWRgjsjBG5GHMqZCFf6vz88033zxe7RD+RdFolD179nDhhRfWeLxNmzZs3779xDRKOGn4/X4AbDbbCW7JiaUoCsuXLycUCtGkSZMT3RzhHyCyUPgzIg9FFp4uRB4KRyKyMEbk4alPZKHwZ0Qe/nez8G91fiYnJx+vdgj/IrfbjaIoxMfH13g8Pj4el8t1YholnBRUVeXDDz+kWbNmZGdnn+jmnBA5OTk8+OCDRCIRTCYTd999N1lZWSe6WcI/QGShcCSnex6KLDy9iDwUDud0z0IQeXg6EVkoHMnpnof/9Sz823d7F/67JEk6qseE08f7779PTk4Ot91224luygmTkZHBCy+8wFNPPcXAgQN56623yMvLO9HNEv5BIguF2pzueSiy8PQk8lD4X6d7FoLIw9ORyEKhNqd7Hv7Xs1B0fp6G7HY7Go3mkLNXVVVVh5zlEk4fkydP5rfffuORRx7B6XSe6OacMDqdjrS0NBo2bMiIESOoV68es2fPPtHNEv4BIguFwxF5KLLwdCPyUKiNyMIYkYenD5GFwuGIPPzvZ6Ho/DwN6XQ6GjRowIYNG2o8vmHDBpo2bXqCWiWcKKqq8v7777NixQoefvhhUlJSTnSTTiqqqhKJRE50M4R/gMhC4X+JPDw8kYWnNpGHwh+JLDwykYenLpGFwv8SeXh4/7Us/Nt3exf+m8477zzeeOMNGjRoQJMmTZg/fz5lZWUMGDDgRDftXxUMBikqKqr+d0lJCfv27cNms5GUlHQCW/bvef/991m6dCn33nsvZrO5+kynxWLBYDCc2Mb9yz799FPat2+P0+kkGAzyyy+/sHnz5kPu8iecOkQWxogsjBF5GCOy8PQk8jBG5KHIwj8SeXj6EVkYI7IwRuRhzKmQhZKqquqJboRwYsydO5dZs2ZRWVlJnTp1uPLKK2nRosWJbta/avPmzTz22GOHPN67d29uvvnmE9Cif9/w4cNrffymm26iT58+/25jTrAJEyawadMmKisrsVgs1K1blwsuuIA2bdqc6KYJ/yCRhSILDxB5GCOy8PQl8lDkIYgs/CORh6cnkYUiCw8QeRhzKmSh6PwUBEEQBEEQBEEQBEEQBOGUJOb8FARBEARBEARBEARBEAThlCQ6PwVBEARBEARBEARBEARBOCWJzk9BEARBEARBEARBEARBEE5JovNTEARBEARBEARBEARBEIRTkuj8FARBEARBEARBEARBEAThlCQ6PwVBEARBEARBEARBEARBOCWJzk9BEARBEARBEARBEARBEE5JovNTEARBEARBEARBEARBEIRTkuj8FARBEARBEARBEARBEAThlKQ70Q0QhAM2bdrEjz/+yI4dO6iqqsJoNJKVlUWXLl0YOHAgBoPhb7/HW2+9xaJFi3jzzTdJSUk5Dq3+79q8eTOPPfYYw4YNY/jw4Se6OYIg/E5k4b9LZKEgnLxEHv67RB4KwslJZOG/S2ThqUl0fgonnCzLvP/++8yfPx+j0Uj79u1JS0vD7/ezfv16pk6dyo8//sj48eNJS0s70c0VBEH4R4gsFARBiBF5KAiCILJQEI4n0fkpnHCffvop8+fPp2HDhtxzzz0kJiZWL1MUhenTpzN9+nSefvppnn32WSwWywlsrSAIwj9DZKEgCEKMyENBEASRhYJwPEmqqqonuhHC6auwsJDbb78dq9XKyy+/jMPhqHW9119/naVLlzJ06FAuvfTS6seHDx9OixYtePTRRw95zs033wzEhvAf+Hdpaekh6/3v80tKSpgxYwbr16+nsrISi8VCVlYWffr0oU+fPjWeu3DhQn788UdycnIAyM7OZsCAAYes98eh823btuXzzz9n9+7d6PV6unXrxujRozEYDKxbt46vvvqKffv2YTKZ6N27NyNGjECjOXR63lWrVjFnzhz27t1LOBwmLS2N3r17c95559W6/h99+eWXTJ8+vdZlb775Jl9++SWLFy/m6aefplGjRoes8/HHHzNr1izuvvtuzjjjDEpKSrjlllvo3bs3559/Ph9//DHbt28HoHnz5owaNYqsrKxDXicQCPDtt9/y66+/UlxcjF6vp3HjxgwdOpRmzZodcRsE4VQislBkochCQYgReSjyUOShIIgsFFkosvB4EyM/hRNq4cKFqKpK//79DxvoAEOHDmXp0qX8/PPPNUL9WJx77rksXLiQ/fv3c+6551afGfvjnCY7duzg6aefJhAI0LZtW3r06IHX62Xfvn3Mnj27RlhPmTKF2bNnk5iYyFlnnYUkSaxYsYK3336b/fv3c+WVVx7Shl27djFz5kzatm1L//792bx5M/PmzcPv99O5c2feeustOnXqRKNGjVizZg2zZs3CYrFw8cUX13idTz/9lBkzZuB0OunSpQtms5mtW7fy8ccfs2vXLu68884j1qJly5aUlpayaNEiWrRoQYsWLaqXWa1WBgwYwOLFi1mwYMEhoR6NRlm0aBEOh4OOHTvWWFZSUsJDDz1Eo0aNGDRoEIWFhaxcuZLt27fzxBNP1Ah2r9fLI488Qm5uLs2bN6dt27b4/X5Wr17NY489xh133MEZZ5xxxO0QhFOFyEKRhSILBSFG5KHIQ5GHgiCyUGShyMLjTXR+CifUjh07AGjVqtUR18vMzCQhIYGKigrKyspISko65vcaPHgw+/btqw71/53IORKJ8MorrxAIBBg/fjzt2rWrsby8vLz6/7du3crs2bPJzMzkqaeeqv6BGD58OA8++CDff/89Xbp0OeSszLp167jnnnvo3LkzEAvI8ePH88svv7B+/XoeffTR6hAdPnw448aN4/vvv+eCCy5Aq9UCsGHDBmbMmEH79u258847MRqNAKiqynvvvcePP/7Ir7/+SteuXQ9bi5YtWwJUh/r/TuTctGlT6tSpw7Jly7jyyisxmUzVy9asWUNVVVWNNv2xLhdffDGXXXZZ9WOLFi3irbfeYvLkyTz88MPVj0+ePJnc3FxuvPFG+vbtW/24y+Vi/PjxTJo0iXbt2h2XCbwF4WQnslBkochCQYgReSjyUOShIIgsFFkosvB4O/KYX0H4h7lcLoCjCukD6xx4zvG2evVqysvL6dmz5yGBDuB0Oqv/f+HChQBccsklNeZWsVgsDBs2rMY6f9SyZcvqQAfQ6XR06dIFVVXp2LFjjbNHZrOZDh064PF4avyg/PDDDwBce+211YEOIEkSI0eORJIkfvnll2Pb+Fr079+fQCDAsmXLajy+YMECJEmiX79+hzzHarVy4YUX1nisV69e1KlTh02bNlFWVgaA2+1m2bJltG7dukagAzgcDoYMGYLb7Wbjxo1/ezsE4b9AZKHIQpGFghAj8lDkochDQRBZKLJQZOHxJkZ+Cv8Z//T0tLt27QKgbdu2f7ruvn37gINnhv7owGMH1vmjevXqHfJYQkLCny6rqKioPgO3c+dOjEYjP/30U61tMxgMFBQU/Nkm/KlevXrxySef8NNPP3HWWWdVt2P9+vW0aNGi1jsK1q9fv8bZL4j92DRr1ozc3Fz2799PUlISu3fvRlEUwuEwX3755SGvU1RUBEB+fv4hlwwIwulOZKHIQkEQYkQeijwUBEFkochC4WiIzk/hhHI4HOTn51NWVkZGRsYR1z1wVudIc578HT6fD6DGXfQOx+/3I0kSdrv9kGXx8fFIkoTf7z9kmdlsPuSxA0Pia7s734EJmWVZrn7M6/Uiy/JhJ2IGCAaDf7oNf8ZqtdKtWzcWLVpEXl4eWVlZ/PzzzyiKUuvZLKDWekCsJkB1TbxeLwDbt2+vnvC5NqFQ6O9sgiD8Z4gsFFkoslAQYkQeijwUeSgIIgtBZKHIwuNLdH4KJ1STJk3YvHkzmzZtok2bNoddLz8/n8rKShITE2sM/ZckqUbg/ZHf7681KA/HarUCsbM2f8ZisaCqKm63uzqwDqiqqkJV1VoD/Hgwm81IksT777//j7z+Hw0YMIBFixaxYMECRo8ezcKFC7HZbIedYNntdtf6eFVVFXDwh+tAbc477zxGjx79D7RcEP5bRBYeO5GFgnBqEnl47EQeCsKpR2ThsRNZKByJmPNTOKF69+6NJEksWLDgsIEA8PXXXwMcMu+F1WqtNYRLSkqqz1D90YEzRIqiHLLswDwi69ev/9N2Hxh6v3nz5kOWbdmypcY6x1vjxo3xeDwUFhb+rdc5Ui0OaNKkCdnZ2SxevJi1a9dSXFxMz549Dzu58t69e2s9m3bgrFXdunWBWK0lSWLnzp1/axsE4VQhsvDYiSwUhFOTyMNjJ/JQEE49IguPnchC4UhE56dwQmVkZHDuuefi8Xh47rnnqKysrLFcURSmT5/OkiVLSE1N5fzzz6+xvGHDhpSWltYI12g0ytSpU2t9P5vNBtR+1qpTp044nU6WLFnCunXrDln+x+f07t0bgOnTp9cYtu/3+6uH2R9Y53g755xzAJgwYQIej+eQ5S6Xi7y8vD99nSPV4o/69++Px+Nh4sSJAIcdyg+xSyJmzJhR47FFixaRk5NDq1atqs9GOhwOunXrxvbt25k1a1at89Ts3LlTDOcXThsiC4+dyEJBODWJPDx2Ig8F4dQjsvDYiSwUjkRc9i6ccKNGjcLv9/Pzzz8zbtw4OnToQGpqKoFAgA0bNlBYWEh6ejrjx48/ZHj+4MGDWb9+Pc8++yw9evTAYDCwceNGLBZL9STIf9SqVSu+/fZbJk2aRNeuXTGZTCQlJXHmmWei1+u54447eOqpp3jmmWdo164ddevWxe/3s3//fkKhEM8//zwALVq04Oyzz+aHH37grrvuokuXLgCsWLGC8vJyzjnnHFq0aPGP1Ktdu3YMHTqUr776inHjxtG2bVuSk5PxeDwUFxezdetWLrvsMrKyso74OpmZmSQkJPDLL79gMBhwOp1IksTAgQNr1PnAhM6VlZU0btyY7Ozsw75m8+bNmTNnDjt37qRhw4YUFhaycuVKLBYLV111VY11r7nmGgoKCvj4449ZvHgxTZo0wWKxUFZWxt69eyksLGTSpEk17tQnCKcykYXHRmShIJy6RB4eG5GHgnBqEll4bEQWCkciOj+FE06r1XLjjTfSo0cP5s+fz7Zt21i5ciUmk4nMzEwGDBjAwIEDax1C3q5dO26//Xa+/vprFi9ejM1mo2vXrowYMYK77rrrkPXbt2/PqFGjWLBgATNnzkSWZVq0aMGZZ54JxIavP/fcc8yYMYP169ezYcMGbDYbWVlZDBgwoMZrXXXVVdSvX5958+axYMECALKyshg+fPghlx0cb5deeml1gG7atAmfz0dcXBwpKSlccskl1dtzJBqNhrvvvptPPvmEJUuWEAgEAOjevXuNULdYLHTq1IlffvnliGezAFJSUrj66qv5+OOPmTt3Lqqq0r59e0aOHHnIj4zNZuPJJ5/khx9+YNmyZSxZsgRVVXE4HNStW5ehQ4cSFxf3F6ojCP9NIguPnchCQTg1iTw8diIPBeHUI7Lw2IksFA5HUmsbRysIgvAHd955J2VlZUyaNAmTyXTI8pKSEm655RZ69+7NzTfffAJaKAiC8M8TWSgIghAj8lAQBEFk4X+JmPNTEIQjWrNmDXl5efTq1avWQBcEQTgdiCwUBEGIEXkoCIIgsvC/Rlz2LghCrebNm0dZWRkLFizAYDAwZMiQE90kQRCEf53IQkEQhBiRh4IgCCIL/6tE56cgCLWaOXMm5eXlZGRkMHLkSFJSUk50kwRBEP51IgsFQRBiRB4KgiCILPyvEnN+CoIgCIIgCIIgCIIgCIJwShJzfgqCIAiCIAiCIAiCIAiCcEoSnZ+CIAiCIAiCIAiCIAiCIJySROenIAiCIAiCIAiCIAiCIAinJNH5KQiCIAiCIAiCIAiCIAjCKUnc7f0EqaysJBqNnuhmkJycTGlp6YluxklB1CJG1CHmZKqDTqcjISHhRDfjHyPy8OQi6hAj6nDQyVILkYX/jpPl8z4ZiFrEiDrEnEx1OJXz8GTJQji5PvMTSdQhRtThoJOlFseShaLz8wSJRqNEIpET2gZJkqrboqrqCW3LiSZqESPqECPq8O8SeXjyEHWIEXU4SNTi3yOy8OQiahEj6hAj6vDvORmyEMRnfoCoQ4yow0H/1VqIy94FQRAEQRAEQRAEQRAEQTglic5PQRAEQRAEQRAEQRAEQRBOSaLzUxAEQRAEQRAEQRAEQRCEU5Lo/PyPUhTlLz3v70weLcvyX36ucHqQZfkvfzePhxM974iqqkfc/mg0ekLrIwiC8FccKbvEvsHJ59/4rVFVFVmWiUQi/6n5voRjo6rqKfX5KopyUswlearVVRCE/wZFUf6V7Dmwb/Bvvd/REjc8Oslt2bKFH+fOYN/+/VRU+tm76zdcZRGUiIaooqA1QmKSHb0OzFYTPXr059LLRvP5ZxNZvXIhVS43JWVhbBYJVVXw+WR0elBR0OskTCYN9vgMmjdvSX5+Mfn7XbirPETDYbSSFkUjEwj7kaJ6JLRIGglznAmd3oXZrKKi4vMrOBMtOBISychsyuYN+wmHCzAYVKy2eIZfdiOXXX4Fer3+L9ehuLiYiROeZfXqJQQDbkxGFZPZijOpAWOvvoczzugGxP6gV65cSXFxMXXr1qVu3bq89NLTbN64hDirBjRmevW+gB5nDuCzT98md98mJI1EWkZj7rv/eex2O6qqotHUPC8gyzJVVVWYzWaWLPmZKe+/SMBfgN8fwefXYNRlc+OtN3LBRReg1+vxeDxMmzaVJQu/RZIUMjIbcsWVt9O0adO/tP2qqjJjxpfM/HoykXAZ5RVVeLwyEgZatGpL02ad0GtDJDrTOXfwxSQmJtZ4flVVFdOmfcqPc7+hsCAPk1lPVNYTDbswGWXCEZVQCIxGLSaThXBUItFhJ7tuQ+rW70Dbtm1p06YNS5cu5vNP3qCwYD++gIIk6wkGjdjsOtwVQYjq0Bp0mONMdDijFTqdiiMhHo9bpjCnGIPeQP9z+jNs+FDMZvNf+zIAwWCQLz77kg/f/5BQKAwoVLpK0GoVdHrQaCw0rNeCzKxMLhx+ARaLha1bt/LWy6/hdwdRVQVFH6VO/XSaNWtHnM2C2WImEHCTn7MJSVJIz2hI9zPPJysri4KCAj6b+jkb12wiEAyABFa7BbsjiCSFiYQ1aPVmMjP0mAxaisoUrBYTZeV+Ql49Wq2BgDeAWWcBCZzpiTzw6P10PqPzX66BIPwdVVVVTP3gI374bi6qotKyTUtuvv1G8vPzmfTGuxTlFaNKKr369eTGW2/A6XSe6CYLR6GoqIg3Xn6TFUtXgiphT4zjxttuYMDA/tXr5Ofns3v3bhISEmjVqlX1pPUH+Hw+9uzZw0eTP2b5soVodJWkp+rRGSz4g0b0ugzq1qvH/n057Ni8A42kxWaL4+zzBzLmmispLCzEYDDgcrmQJInc/bl8/tGXBHxBzFYTo68exQUXXYBWq/23y3NKUFWVOXO+47GHH6K80IeCSpQQTifotBqqXBJICpJGJRzQYLRIxMelUVnmQiOBpINgMExCAugMKpGojFYjo6IhKkP9uvGUV6hUlYdBBa1BJik1AZ0hkX37tqLKKs5EDYqiQa8Hk1GDVivhcqlUlmuJhrSoyKgoWKw25GCUqBxFkRQSkmS0WrDFO3n+hYl07Njxb9Vh5coV/LTgaxQ5SucuA+nXb8ARv1fhcJgvvviCaZ+/QThciSyDyZzA1deO58ILL+LXX39lyuSX8PvK0Wh09OwzhBtuuIOff/4Zt9tNixYtaNSo0TG1c+PGjXzw/gu4KnNQVUhLb8LV1957zK9zJNFolHcmvMWSRV/h9fkwmdNxJCSyf+96ULz4Awpms5Ykpx2DMYFuPQZjj09Cq4U2bTqybt1vfPn5JCJhLyo6MjLrkZ+bS2GOFymqx2Sx0rJtc26640YAVq/+lZx961EUFa3OTn7uZiQpismSiD2+Hkajllat2pKenslP878iGPTRtn1Pzj9/GPv27eObr79g04YlWMwqimpk4DmXMWzYyL91nHDAsmVL+XDyi5SW5uPzeVDRYrVl4q5QKS4oRgmrGHV6JBP0HdgXm13DooUzCPhDuKskoiEdOo0WjRYsdg2Zmc3JzMjEU+XBaDayZfsaSsuKMZr0XHjBJYwZex2rVv3Kyl9/wOWqJC4ui+5n9iU+Pp733ppM7v5c3O4qtJIGSQsROUo4HEWjBWcSaPRgjzORnJxM02btueLKcdSrV+9v1+F05PP5+PyTz/l5/iIMej3DRgxj4KAB6HSx7o5QKMSMb2ayaP5ijEYjl4wcSrdu3ZAkCUVRWLJkCauWr8YWZ2PIReeTkZHxp++5b98+prw3lYK8Aho3bcSVV48mJSXln97UwwoEAuzevRuDwUCdOnWY/f03bN2yCltcAuedP4J69eqxYcMGQqEQzZo147tvv+PtVycQdAdQNSrN2zTnhVdfICsri2g0SkFBAXq9nvT0dKLRKOXl5ezatYuZ02YRCoXo3qsbbdq1weFw4Ha7KS8vp06dOmzfvo1XX/k/gv5yVLQ0bdqZe+57gtTUVKqqqoiLi6O4uJivvvgKd5WHM7p3ZsDAg5/VX7Vy5QrefOMpigt3oygK6Zn1uPGmh+jatVv18u+//Yi9e3bgqvLgTLTTqvUZjBh1ExUVFWzatBarNZ6+fc/CZrNRWFjIxo0bMZlMdOnSBZPJdMh7hkIhZs74krlzPkNVw9jikrj08lvo0ePM6nW8Xi/ffP0Zq1f9RFRWiHdkEQx48XtLiLPHc1b/oQwYcM7f3v4DVFXl0Ucf4evPv0CJKmgNUUJhFTloQI8BBYUoEfQGPRqdilYL4QCYzCbkiIzBaECWZbQGLQadntT0VMZeN4bzzz+fOXPmMGniK+zamgOKBkWKkpZhRFGi5Bf4iYZ1aNCiRUNcQoS0NImorOL1qcTHJ6IqcUSDRiwWM7379eaq68YC8MyTzzL7uxlIUgQUHRqtgUsuv5y7773rb/UZ/C9JPZm6Yk8jpaWlRzzzWFJSwvlnD6KyxIdW1RMliiKFSbMkkuFri0WKQ1EVyrS57GYTTZsrDB5kprRMZcESH4nxsZ3Y0nKVW65yMGKoDUmCL2Z6eGuyi4w0Hc0aG9i0NUx+YQSTSUKv01BZCfaSlmTSAEmS2KtupYoKGtMGqxSHrMoUSfsgexeLZichSRJvTa7i3Y/cBIJREhxa0lN1aHUSXTqYuPHKeKZ962X2wjTemzzjL3158/Pzuev2Szn3LDfrNoV48ZFkMtJi4VBUEuWexyMYrGeybPFKVIoYcraJls30rFwrM3t+Fbde7eDGMXbMZg3RqMr07/w89mIF77+SRPfOsfZs3h7iurtK2blNIs5uJLtBGtffdB/du/dmwtvPs2L5D2Slq6xYXUpmmsKQQVYuvzgOq0XDpq0hbhlfQnlOIin16zD2ujF8OPlZ7rxO5cJzTOj1Epu2hXjsZZW+A27l4qEjj2n7VVXl8UfvJNO5nDuuM2C1xDpmN2wJcev4Eq69Ip5FywLs3h/h0iE2PvjCTYVLS8dO/dFpoyxb9jOhUBiDQSIpUcuVw+2kJGuZ/aOPNRtDZGfpsFk0WK0SP/8SoLxYg8Ouo04dUDUKPc4wEQ6rfPejnysuiePK4XY0Gvh6tpeJH1bhqpTQuJJw2k1YMsoZeqERnR6+nOWlsCSMyQQWc6zNrmIjhsp6qGlh3vnwbZo1a3bM34fdu3dz/tmDibeHqVdHT7xdw9ZdQYJBePZhB26vyifTveQWRJEkFUVRadHUiM+nkpMbJewzECFEfAJoNdCovh6nU8uvq4P07WHhjaeT0es1fDnTw7OvV1JSKlNRqiObppiNElFHEVEilLr93HunhQvOtrFlR4iXJrhAVfAHIM4msWULOKJpRIJ6tGipT3O00u87YGqQTaygTfcWfPT5R3/aCaDX60lOTj7mWv1X/Fke/hskSSI9PZ3CwsKT6gzl4eTl5bFv3z6cTifNmjVDURQWzF/AzOmzUGSFs88fxLnnnYter6eyspIP35/KimUrMJvN9DvnLN57czLWQicJ0VQ0koYqtYJcy3Z06Knvb4lRMqOqKpWaUipT8xkx9jKciU569u55VAcE/3X/te8DwJ49exh76dU4CjKIx4kkSYTVEDmG7UTtQRo0akBZeRnBshCyHyQDGBN13P/wvQwYNIBPP/mUt159h4rycuSwQlZ8PBdeHuLhe2O/nwD5hVEuu7qUjevBqWThwEmIIEXkIhNBp43lXVAOkkAss1yUkUgKDWmJTJQySz7J7e1M+fSDY97RP92zMBQKMWTwmezaWoEeE2asSBoVxezm0mEGbrrGxswfvLzxbhVmnZmSYojKoEcPkgJaGZNVplN7PUMvNLFsZZDc/AgFRTLNmuiRkPj1twC+Ijs2kwEfXpSoFknREVZDGKwREp0KXq9KRpqOzyam0ai+AQBXlcw9j1QwY7Yfr0eDCQs2RxiNPoI2YiYahbg0P5npWjxehaJimYsuuY57733wmOvkcrm48/YraN+inOHnqxj0Et/NV5nzs4lnX/iQ7OxsAMrKyvj6q4/Iz9vD7t27ycvdTsumWp5/OImG9QxEoyrfzfPy6IuVuFxGAi4Js06HOxBCp5XQ6GVCQT3Z+kZIYS3RhBBxmWbemPQaW7ZsYt4PnxMIBOhx5mCGXzoCnU5HIBBg+fLlbNmymcU/TyMULCA+Dupn67nj+gQUReXeJ1XGXPscZ57Z+699Uf5gxYoV3Hn75QwfYmHMpXa0Wvj0aw8fT3cz7up4pn3n4+axDoaeZ0OrlQgGFV5/t5LX33Oh0UhEZZmkRD1pKTr697JQ5VH45PMABncGGcEWuA0FRBMLUFSFoiofBluA5k2NnH2Wmfc/8XDvzQl0bmfgurtL8foVGtWLvdb8xX6MBok6mTpCYUCFfblRepxhomVTA9t3h3FVyYy7xsFvGxQWr67LG299htFo/Et1WL9+PTffMBqN5CYxQUM4otCpnYl7b05gy/YwDz9XibSnOdZwCj5zIX5tBThLePz+RLp2NPHimx6+/kxH3Uhr4iQHETVMgXYX+fJ+6tAID1VE4gvo1lXPGR2MfPl1kD27QK8YsaeEMVlkRl9qxZmo5cU3vOTlgg4DDimBBmorIoTx4cYnVVGk2cs5g/QUlYe564YEBg+wotVKrF4X5JGXFC4d+QgDBw7+020+lfPwWPcL169fz63X3IatLBlHOAkFGZetBCkzzMfTPqK4uJibxt6CudyBPeBEJoonvhxDHRg+6hImvfEeFk88RreNqBSh2LAXQ0KUDp0bcd2ND9K2bfsa76eqKo8++BhLvl9GXFkyJiyUSgWUGvOo16Auo64ayQUXXYDJZCInJ4cJb0xk07qNGIxGLhkxlAsvvrDWjrS/KhwO88pLj7Bl02I6tFb5ZWUVRcU+UpK0pKdq6dvDwk9Lwvy2XiHO2xiNqiXHv4s4p58EmxElokXjSkXnSWavYSODLzqPlb+swhCyEIh6cYWLQJXQaGT0pggmOQ6NYsCa5qFVSy3llQp5hVEa1DXh9Snk5vu55yYHgwfYKCmTeW1SJYt/DZGZkUh2lpEli6uQ3XGkBuuhx0DA6iac5OWNd1+jZcuWf6kGzz0znlUrvqF9Kw133pBA/Ww9C3/xM/7pckJhI8FglEF9TFwzyorFrGHuzz6+nOVlcD8Lkz5206eHg0F9dJRVavjqey1en5Y6GQp9ukfxeDXMXaSlX//LeOD/nqaoqAhVVfH5fNx0wyUMO6eckRcbsVg05BdGefGdKBjO4r7xT7Nhw1qefuJmrrksyq9rPOzaE6GySuH60fEMGWQjHFH5YlaUb+fbePX1T/9253koFOKMdu0x+hxky00xYMItlbNH3YoRMxHCRAgDYMZGhCCyPkB2/QjhCBQXSIRDWrTosJNIBvWQkChgPxUUgSaKXrHgJB0demSilFJAlAgGjEgSRKQQ6MIoYR1Ggw69YiRMADmqoRFtSCIdgDIK2a3ZQFgJExcHJmwk+xtjlOMIaKvYp24nPsnBz8t+OmIf0rFkoej8PEGOFOrBYJC2zdqSFWlCBnXRSFpkVSafPZRo9pOSLqPRy/h9GrSldUgmnU38ikGvwRwnE5cQJRRSkCQNC77KpF6dmmdSc/IiXHNXMVNeS2XrzgjFpVEeeb6MB2530qmtiTG3FlG5NwFDxEE0OYeUBAORCIQqbdhLW2LGRoFxC7p6e6mbrcOgB7NRYvmqEA5HbCRAIKhis0i43ApXj4gnM03H0o39eeDB5465VlePHcKz95dw1yNlzP40E52u5igVWVbp1K+AeJuOH6YnYzLFDtLe/biKaFSlX08LlVUKDevqSXLGOpnmLfTx01I/zzyYVD3qJRRSOKNvKYa97XEnb6JuM8grhKyMABYT5BXKDOxjZlAfK4uWB5j+rZeMNC1JiVqKSmT250XQocVkhQ9eS+GHH8NM/yaEEtVgdyjcdrOZD77U8vATX5GVlXXU279q1UoWfD+OVx8/9EeyuDTKtXcWc85ZViZ9XIXVoiEqq7iqZPwBFbNJIhqFJg31tGxi4NZrHBiNGtJSYgec+3MjnH9FAe1bG+nV1cQjT/rwVxnQqHoUk5dz+huZ+Goil11fxMuPJdOkoaHG++fmR+h7cT74rNx4g4G7bomvsXz6d15enVjJjCnprNkY4vk3KynIA9v+M/BkFzN30RwMhpqveST79+/nnP5n0aallq8/TCUxIfZ5KorKpKluXpxQwTlnWRl3rYNG9fXs2hvhjfdc6PUSLz6aRHmFTO+LcrFbtegNEilJWioqFQqKoiQnaQlHVFo317Nnv0yzRnpGD7ej10l8PM3LzLlerr0ijpvHOlAU+OwrP69MqmD2Z+k0qm9g+kwf19ziIlWXjhQyUaW6kJHRoae11OWQbZFVmd9YSEp2MguX/XTI6Ks/OpV3cEF0fh6LvLw8brvxDqryPOj9ZmRjBDkuSDgaxlqVSJzHiQYNbksZ4RQv14+7ljeef5v4slTio0nIRNigWU5rpSsmyVLjtRVVYS1LsOFAIYoJCx7cSEAyGUiSRCTFS+N2DXjlrZeP65nYk81/5fvwR4P7nYdtWwYm6dDPZbO6mjSyqKCUMorIogFRwlRQgtaswWg1oC03kaSmEyVMITnY091sW52GRlMzm/x+hU69y8jK61+dW6qqsoXfCBMkiXSyfj+BemBZPnvx46GJ1BaAEkMu598xgJtuvfGYtvF0zkJZlrngvB5s21COHSfN6YBOiu3fqapKmWUHrQfkE4nCuoXx6CI2dKYoss+ER/YSIIBNb6D9wGIUBepk6hjU18qqtUHyiqKsWR+kfl0dRSUyRSVRPBVGUtytSSULSZJQVZVy/X4MTbZT7g3x2/w6xNlqXiWjqirnXlLG0l8iNGslk5go4bBrccRr+G19EKtVww+fZaLVSrz/aRUvvFXJl1/9ckz7RAA33XAJ42/Kp3O7mvsP+3MjjLnDwEef/sgHk9/k16WfcuOV8NqkCs48w8TWnRE+m5h2yO/trr1hho4tpDBHhzNFJSXRwP4cGbUimaZqhxrr+1Uvm43LuPF6HVePiJ0M/vwbLx987gU5C29lAKukpcUZlbz9QlL1yfqtO8Lc83gp992SSMc2Rs69QuajTxf+rdGOu3fv5oqRZ/HtRxm0bFqz03BvToSBw/N4/alkzulnAyAcVnng6TJ27o3QvVPsxPY3c7yc0d7EhOdTkCSJXXvDDBkSwlnWjvLM5dx2i5lLL4r9Vnw5w8+LEyo4q6eBeQsDvPVcChM+qGLXvghDB9s4t78Vj1fhjfddSBJMezcdo1GDoqjMmutjwhQXn05IY8mKABOmVFFcKtO4vh6jUWJvTpRGzQbx3PNvH3MdfpjzAw89cCMvPpbIJUNs1Zm1ZIWfh54tZ+TFdt6YEMDlC9OxnZ5rR9vRSDBjjpf9uRH0koGlS1QscgJp1CGRVCRJIqj62cgKbMSTSiayFCWSvI+A5MHsyiaaUMTgwVpGXmpCUWDypx7WbgzQq5uZDz6vQqPoUAIWAiEVCzaSSCNEkFLyiUphOrc30qaVjttvtlE/W1/9GZ07Ksjrb8855Cqu/3Uq5+Gx7BcGAgHO7n0umfnN0Es1M8Gjutht20AoEkIXii2T9BEsFoUqfxQ1YgBUmtMBABNWjFLseKvcvJtOQ3JITrNS5OrI40++UZ0FH035iI+enUa6tz6yKrOFVRgxk05dtOhwG8oJJldx8eUX8dWHM3CUpmLGhhYtLnMpcpafz77+5E8/46Ohqiq3jbuCS87ezZCBei65ppBunUzcNNZBvF1Lbn6Elya4sJgl6mcbePlpHdZoIvW75/Hik/HUraNHUVTmLPBxzwNeyvNsxOOkHk0pJo88zQ7qKs2IJO8nMdNP06Ya9uYFySkIM/GFVPr0iOVDQVGEwSMKUBRwxGtQFPhmSgY+v8LgkQVMeD6Znl0t3HF/JUu+zMYZbFBjO8JqiPyM7cz68RscDscx1WD+/Ll89endnNFeYvxtsZouWxXgyVcqeO6hJF54q5LrR9vpcUbN/d7Ssih9Lsrj68npNG18MENVVeXh58rJSNdx45WO6sfufbyC3LIOPP7EG9jtdh575HaGDfyVfj1N7MuN8Nv6ICaThr7dzTzyYohWnR9l8rtPMPMDLU+9WkHLpgY+mubh84lpJCfVPPm7bWeYu55I5P0p3x3Ttv+vPt17oM9JJIOD9Q2pATaxkmwak8cesmmEU0qrsXy9tJSmrYPs2mhDr5rIpjEOKQmIHR8E8RPAyxZWU9/pJL2Bn6EX6QmEFD6b7iOcn06qq33sWEENs43fCNmKcDo1NKhrwGyS2LFNwlRRF6e3afV+RSkFFDhW4VQyyXJ3qvF7q6oqGzS/0GtID15/6/XDbrPo/PwPOFKoXzlqLEU/V5Em1Tlk2X7NZnoOK+S+22KdTOPuK2fpighyWIcGDSoKoKJqItxwtY2XHk865DUqKmV6nVtCuMqCNZwChhBuXTG+qJ/OHQw0a2xg5g9eOrcz8cyDSdUjBvflRrh8bAWuCh233Gzg2itsWCwaHnuxnOJSmafGO4mzafjmex/vTQmwfnOYSy420Lypjrk/+8kvNvLNrLXHtKO3cOFCJrx2PdeMshKVVcZeFl/reh9Nc5NXECYtVU9xiUz9unpefKsSOWBCqYpHEzYTMVfSsHmEK0eZ+Giam4KiKM5ELXE2Dbdd66B+tp6xN1Ww4hctOgwEJA/jbtFz3RXxjBlXzOeT0klN1vHFTA9zFvh47cnk6hGNiqJyz6NlfPSFD2e8gVBQIt7TmHS5ARpJQ1gNUR63nXodS2jY6gLuG//0Udfg7juv5Km7dlG3Tu11u+SaArbuDNO5nQmrRUKrlWjdzMCHX7rx+1VeeNTJ3Y+Wk5igpWlDA4GgQmGxzM1XxXPeABtvTXbx+nuVREIaDIqVkBzm/LNN1K2r4bt5ATbvDDBqmI2XH6/9TNRzb1SQXxRh/qIAQ862ct2oeDLSdNWd0KNuKmT9lhCXXmAnI03LxKlVePLtGHz1ue7Z0Vw89KKjrsWIywayf89ONi2pUz0SadW6IMtWBti4NYTFouH1pw5t58PPl/H1914kVcVi0TJiaBw3jXGg18cCNr8wyqXXFXLhOVbe+bCKqW+mVY8KPmDH7jBDRheQYNdw360JDOxj5dNv3Dz/hosbRsfz9qt66nu6oZEOHgxuU9eSRjYOqfZLhvep23FRxu1P3szYsWMPu92n8g4uiM7Po1VeXs6wwcNJzq2PWbJWPy6rUTbwKw1oTvwfvmsetZJt2rV0kHujlWInCtxqJYXsp6nUrtb3KFHzqaSUejTFTSU57CSDeqRLdavXcelKsHSSaNSoEet+W4fBYGDYiKFcNPSi4zqS4UT6L3wfDsjNzWXWrFm8/+xUWqtda13Hp7rJZRfNpA6UqYVUUEITqS0RNcIqfqIjvTD+T6dpiXEX/Ufl88ITjkNe796HXSx8twUJUjIB1ccethIigAYNCjJxOKhPC3TSwZ37TepKGtEKk2RBURUK6+9g/tK5x7Stp3MW/vDD99x3262EvVY60afGb80BeywrkHUBUjIj3Hy9mYb1daz4LcTEKR7K8y0EoiESdQlY9Hoiifn06GrkmpHx2OM0zFng5f3P3FSUapBCZmyyk7DOSxA/adFGZEuxy7S3q2u5+OpKXn6y9t+1X38LMPqKCOaUKia+mMR3c0J4fdCnl46IrPDKOy4Wz6yDTifxzGvlfP5tPHPnLT3qGu3YsYNPPxjDO8/VfuL0iZcr+GiaF6tF5f/uSCQxQcO7Uz1kpGsZcXEcHdrUnlEXjSkgEFCQNBLNGumZ+wM1Ovj/qFS3n9Hjc7juShuLlgcIhlRSkrRceUsxjtyu6NquYtnsrENOHHh9Cudcnk+7VgbWbIig0aVxwUVXcvHQkVgslkPe50hUVaVP77b0OiPCuy+n1rrO+KfK6NPdzKC+sd+LsbcVMWSQjYvOtdVY7833XRSVRHlyfBLj7nWx4qOWuNPXMf/7BDLTax6gFxRF6XFeHu5SPWl1wpgtGmZMySAro+Y+6mdfu/ltQ4gXH439vVZUylx1RzFbtodIStRyxXA7118RX10jr09h1E0lDBn2NOcOvvio6xCNRunQqjnPPRbH2Mvthyy/5+EKPptswp4Y4a23DfQ982DOvf2em6efjZDua4WDJCKEyGcfHippQWc2spxmdMAi1axXgboPX+oWZk9Lplnj2PcwEFC4ZpyLVcs1yOWJVEhFOEknRc1CRqaYXEIE0RPrbKtDI0xY8OLGnbSF0WNh/J2x9s+Y7WX9vhFcf8OdR9z2UzkPj2W/cOqUj/ji8ZkkhTNrXb5FXY0eI24qaElnVFRK4jfQvKOPpSuCJMQZaNVCR6OGWjZujpK720BicQfMkpW89J9YsTiBV98N46xzF0VFRXz7zVQqKipwVDQlKVSfHWwghUycUs2/Q49axRZWYcVOlAhGTATxYyGOVLKwddfwybSP/natVq1axZJ543j+ISOPPF9O6+YGhp0fR05ehILiKFnpOjLTdVx5SzFWs47ZC7w0yDLx06zU6nzbsTvM3Q942L4VKss1BJQQKgpadLSnJ8UZS/nyYzutmx/sICwoinLBlQVMfSOVVyd4+fprmeRIXQyqhbCtmOJoMRddqGHpsigvPJHI+QOt+PwKZ/SsJKvwrFq3pYQ8zr2rD7fecesx1eD6ay8k6N3ENx9kYLFokGWVQZfm882UDMorZR59oZwpr6fV+tx3P67CYJC4cnjN/FDV2Gt8/0lm9fGiqqp0GpCDwZzGs89P4dknr+KTNzXc+mAJep1E7+5mfD6V2Qt8ZGfqWLJCwZkgo9NBVZXMdaPjURS4cYyj1rbc9lCY8y+ZRKtWrY5p+w/Ytm0bQ8++kI6RgUiSRIVhP37nbtz+MBmuTvjxoqCQJTU45LlhNcgqfqY1XchjL6lkUch+ghoPGkOE5i3AaNCwKzfA288mc05/a43nv/2+h4kvWUhzxU4kVOpzSO6xmc8npVWfKFUUlVfecTPhTQVNZSoVlGDEiC7RRaOKftUndP8opAZYp1/Ktn1bDrvdx5KFYs7Pk9DKJSvpTL8aj7mpoCptHV06S9Srp+WFtyrZsDlE3j49mZEmOEknQoQi9hMhgsUW4pILDu4YerwKEz/w8OVXIXbtjdI03AW79PvZJj8kqQpbdSsw6T2s2RCiZ1czS5eonNHDg81gxBjv5+xBevr119K+lZFLL4wDYmG5a2+EqW+mUlAk0+/8EtTCbOy+ujRDYsHUXOal7+H2WyxM/sxDWVkZ6enpR1UHVVV5ZPxj9O1mIicvSr9ehx9ltDcnwryFAW4aa6BXNzPrt4TwesGW1wxnJBMJCcktscezkc8s+bz7UirOxFhnQFFJlKvvKGbzOh0prrZ0Inb226u6efetNUz5tID0DIlRNxfGLhtYGuDWqx2MurkIvU5CUaGkRKFwv4E6wTbYA0mECFLAPvz4aaS2xiAZSfe2Yd+adRRVHf1OPkBFeUmNjk9ZVsnJj6LTQlaGjrYtjOzLiaDRwOUX2UlL0TL9Wy/llQqBgMLDz1VwxTA7t13nqN7J9PsVbn+olJ+W+Nm5J8LEF1Lp2dVMeaXMB5+5mf6thx25WoYOsZG2SuWCs22Hax7n9LNy1W1F3HdrAh6vzJDRBb+POoULz43j+ivjufm+EgqLIzTI1pGdqWNdhYu4UiuL5i8+6s7P/Px8tm/bzoXnWjGbNRQURbn+nmKaNzYwsI+V+tl6pn3r5cZ7i3ntyRQMhoMHHeNvTWTRLwH0eokG9fTcdm1CjdfOTNcx57NMOg7I4awzzYd0fAI0aWhg9CV2GjfQ8eb7Hq4b5yI90gRzuAGPP7mVTmrPGgejbrUSNy4UZLxqFWlk1+gIALBgQ0Xl7ZffOWLnpyAAvP36BOLyU2t0fAJoJR0t1c5s5Tfa0r368XKKqSc3r+74BPDixsGhJ8UOcJBEKQUYJTPJmElS09nMSixqHPG//2aEI1F2r9iJ/1eJBLUeCjJTt01jyqQPueH261m++Fe0Gg1Dhg2ha9eubN26lRefeol9u3IASEpzcvt94+jevfth2yH8uYqKCm6+9lZK95TjLQ1gVxPhMAPIrZKdoBoAIElKJ1fdTVSNsodN1KNpdcenX/VQRhEKCgnBJL77fj+Pjleqp1s5oHVrDXMJElB9bGE1zWiPVYodOKiqSgUlbGQ5bdRu1dN9pJFNMXnUpQkaSUM0IKOq6hFHvQsHvfHq4/iCkElmrR2fAOaIg/aD3Ex5M7m6rt07m7lxjJ1BF5cRXtuVwuh+Ks15vPFQIsMviKt+brtWRq4eGU/vc0vQBCw0aFHJ6JFGJMnG+x/tYvvWPWSX9SKOeLp09h22nc0bG1AspZSUqIy5pYyEOD2BAMyZo0PWhOh0ho5JH7m4aWwCt1ydwOTPco6pDr8uX8j5AyJA7Z2fl11oo9Il88jdiUyYUsUnX3mY+mYqj7xQQfvWh7+kekBvCw3q6jn7LCuTP61i5ofWw343EyNZvD5hK+++F0bvykIN61ESCzGYjBSn/MrEe5IO6fgEsFk19O1hIRhU+OW7LEIhhenfvc/VYz7ltTe/OKbLHVeuXEEkXMXIYbV3fMZqEceXMz0M6mtlw5YQNqvmkI5PgFuudjDs6gLKymX27JWJSAEuvkh/SMcngNEg0b6liQU/QlmJlscfjD+k4xPg8ovtfDmrgLLyKDn5UcY9WIIzUcNVl8ezJydSPZrqj7WZ9l4qg0a8zMBBQ456Soxvvv6GeIfMqGFxhywrLo3y3UyJbLk5Dbqsre74zM2PMHxsGbs2m2iv9K3+nI2YaUBzytRCtrCKZDIO6fgEMEtm+p9nrO74VFWVi0aWU7m6JXUjqaxlCW3UHrGrK37/GjhwUq4Ws5etdJL6VL+WAyfxZWcy4ZWVNGjg5tIL7ZzZxcz4pyf9aeenELPkp6XEhQ7/++ckDZkomdRnK2toRw+yq7qyfs1CsuupzP0iqfrKQIA9+yMMvuxntKoBk0nmorEFXHahlSeeupdrRtqZ/WkcRkMGM+eU8MKrewjkmA/p+AQoYC8aNNSnOVbp4PfTpZaxhy04dzjJz88nM7P2TtujNWvGB9xzjUQkojJ/sZ/hF9i4aEwBCQ4NDesa2LIjxOq1EaSyNKy+LOK1fvYG9vH8ax7uu93Oxq0hLhnhIbmoC/UkG/UAldgVG3nsZrPmF5y6IFfdFiA1RUskEvu9uOtGB9PeS6fX4EKk0kzaExv1hwT4skhWA0ybtpD0dC2D+8dO7qxaF8Tgqb0TEiBJzWDqBx8ec+dnNOzCaNRg+X1f5cdFfgb2sRBn0zDzBy9n9z38yaUhg6w88HT5IZ2fkiTRvbOJ3zYE6drRXP3YiKF2pn5ZyCMP3UCrphIjbyrirhsdLPwlwBczvBgMEhWuKAa9xLcfJdOgrh5VVZk5x8utD5by8F2JVLll4u2HTnl2dp8Iq1cv/cudn2+98RSpJifhSIj9ccs572KZJ+9PpPtZlTiqktjNJtqpPWt9rkEyYVXt5LELXUop0fgSkqM6wm4zIW2U1FQJo0mhfgPzIR2fADddHcfXM8sIrYqd5Amkb2fGh+nVHccAGo3EXTfFs3Z9Cd/NyqcjfSiP24qPYK0dnwBGyYx0HO+rKTo/TzKRSAStoq+eq8tl3YtbW0JE76F/Vwt9eum59CIrgaDKGX3KaezqHRvi/4cf1xI1nwL/TvyB2GiVwuIoZ19Ujj6/GcGwQgbKwY7P32kkDc2jXVi16ke+mOrkyrF+0ku6UU8yQwRUr8qij3IJ11/HwN4WzhlaRmkJ+OUAU9+O9bQPu6ICy65usYD/vT11aEyoIIt33l2CrFOO6cz21q1b0XqM7N4r06Wrnt37ItXh80ff/ehlf16ExTMPnmXv1smEHNbw6NOb0ET2Ayo6VU9ymovPJ9W8jC81WUtRrp76FT0xSKbqttskO22VXuxlIS2bhikpkymvkElxapm/2M+nE9KJs2nYuSfMeRf4aFjRM9bJIIEVO4mksF/dQS67yKYxAE53c7bvXX7UNQCIdzgpKNpHeqqWtyZXMfMHLw3q6tmzP0JufpioLNG/t4W6mXre+iB2qdFLjyZz+UVxXHJtIQ3qGrjjhpqdfRaLhrtudHDtXSX89FVW9VQCKUk67rs1kc7tjEz/zsctVzuQZZVA8PAjn4IhlfMH2Tinn5Vr7ixhyCAb5w20IsuxEbnX3FFMhzZGSspkOrQxMWKonZ+W+rnhpnU0M5131HXYvXs3Go1K6+axebrG3FbEG0+l0LTRwQOgIWfb+Oo7D/c8XsprTx48iDCbNSQkaElxahg/rvZLTOJsGvr3MlMvW8eLb7hZuiyCI17imrFmepxhQpIkLjjHytQvPXz/aRrtexfh2x8hnXTi1eTqDiZFVdjCavQYaE579BhwUcZ6fqGBGhspdYAPN3EkUO4rOOo6CKevxQuWkK40rXUH3yAZ0agaImq4+rKvKirIpkmN9XToCRE47HtECKHj4A6IJEk0VFuxi420pishNUA+e2iv/N7ZL4EWHSmhOnh2uXjotkdpKrdHReXRH54hFO8h6lVJL29IHakFAKG8IA9e9yhj7hzFlVeNPg6VOf2Ew2FGDB2FdWcKmTTFo7ooZP9h1w+pAfQYiKoR9rENP15WsgAFhca0QVZltrEGCYlUstCgpYQCXMUq38/3MXxIzY6FNb/JmDCzhy00pwOWPxzYSZKEk1QiamwUVR21ITJRtGjx48WjurARD1rR8XksSsuKsFm1mKsOPeg4IJqUy4QXkg6pq8mkYeJrDoYP3UGT0jNYH6ygb49D96dSknTce4eV3zb4efOZg7+hw86PY+5PPsY9MA+5LJk160NcesGhnU0QOymuamTuHufg1qsc1Sci120Kcdk1AZbNSuOXH0J88lkpb79ix3CMV31rNFoi4cMvj0RiN2+It2u5f1wic3/2kZqsw27TUFYuH3Kp4QFFJTId28ZGhTZvYsCqN0C09vfIYzfa8kwylT/cMKy0AW4qKDIsp0Xjw0/n062Tietvq+TeW2SSnFpGDjXRsU2I8f93IxMmfXVUNQD4dtZ0rJbYZdKHE46orF4f5MMv3WzbGWb08ENHRh4w/II4Zs710qC+lr0bC7ngvJojZKPR3y+Z3xOmTpaezj3CFBUrvPdpFf16mavnfj1AVVXscRJDRhfSoqme5o2NLF0ZYM8+N59Pqn0QhF4vcXafKMuWLaNXr15HVYfPP/+MOIu+xgH2ARM/8GEta0ogroCrx8S2p6gkytkXVlBUqtBUaVdrBiVJ6exVt5JI7Z00EUchoy892Cm6al2Iwm2JpEXTKSaXFLIOmVYGwCmlUqjuI6j6ayyXJImG0bbccNtP9OpmodIlEw6GWLNmDR06dDiqOpzOFFVBRjnschkZDRoskg2bGk8FpYTw4wlE6F7Pyp6cCM5ETfV3oUFdPRNfcTL3Jz+P35fCI89Ucff9ftLjE/ns4yiLl7h4/sk4xlxuY8jZZroPKkLJldFINTuzKimhNV1rdHwCOKQk6qiN2F+2gzVr1vztzk+P20VKkpb/e6aMpEQNdzxUytQ306qnOAPIK4hw7tAKbL6WmJR00qoa8Mk763DEe/no8wBpRWdWX+4PxO5tQD4pZKJNKOP2G4xcPcqGXh+7VHn56iAjbihiyuupeKt0tKIZxQnrkBzlmEzgqdJgKqtP/XBrKoLraz0ZdDiq7GXTpk3H1AEYiUoEwwe/A7v3RWjTInayS6eTCIYO//0Ih2PTxdVOwu05+NyKSplN20IkOLR4qgpYvExD66Ya/u/Zcp57KIkn7neSXxjlpvtK+PqDdDSa2DzLdz9WRnGpzP23JhAOw+hbi2nV1MDj9znRag/WxucHg+GvX0FVXLSbiBRmPcvo3CJKMKTS/bxcdDYt+dlzUQtBGzn8fSZMmGjUrZipb6VVn/xatynEtXe6OLOrjaLS6CH7g3907VVGnlmfjy5sY+iFxlpzGWD8nfGs/SVKmbIBnzkfNXD4QVYQ+z0Jh8PHNFXe4dR+6lg4YXQ6HehUyi27CLVaRELzHMIBDWnlZ7D9m4689kAa7XqU8eCTLuzlh85tApAiZRKJqrz6tgeAK66tJG5vN5yRbMooII3sWt9bI2lIUFO47lYXGSVn1rgETpIk7JE0/B4dt11nwL+sO87d/dD47bRoYmDl2hCBgqRDAh5iPfYU10GnkY7p7q5FRUUYAmYK9xvp3M7ER9M8KMqhO3kTplTx6hPJLF8d5K3JLqZ8UcXIayt4//kk2gcH0l46k/ZSTxrRmqoyAyvXhGo8f8WaIHJpUqzjs5aaOCqbkZ5kYkAvKyvXBimvlHn9qeTqIdxPv+DFWdauxuiqA7JpTBkHL5s0SEbk0LH92fUbcCnPvF7BvY/Hdjp9foUNW0Kc0cFEg7pG1i6oyzvPpzL+tkQ+nZDO/93uZNRNRdjjNCQlaLn9Oketr/veJ25eeiz5kDlUAc7qaaWwOEqlS6ZHZzOTPqo6bPsmfujCapEYe1sxzzzo5OkHYzeS6tnVzKSXUpn8aiqr14XIStMx8oZi9udGOOtMC73PUmh3RtujrsOCBT9ywTk2NmwJ8d2PPgb3s9bo+Dxg6HlxFBbLlJTVPGpxexT25UapV+fw53wiEXj5lTCfPl+XqoXd2TWzI7eMMXL2xWUEgwqKApIERqOGyy62UkYhYcKxm0n8bhcbSSGTplI74iQHJslCmpRNO3qwl22Efh99JatRKihBjwGj6a9N8C+cZlTpiJ1FOgzIfzha16Cp8W+f6qacQvLZw1p1CbvUTdWjAQ8oYB9p1JxyxSxZiRg8FDvWkMee6pF7/ytOcmCSrWjRESc5SHHVpWR/OfXKW9UYPWOUTNSpbMb7b35AeXn5MZdBgJkzZkGuMdaJSKxTu5h8Nqi/slZdylp1KZvUlbjVSgBy2U0CyaxmIX68tOdMukuDsGIjn32s4meSyaSF1AmnlEaClExjqTUtlC48/LgXWT742+v2yMydH8VGPBHCNTo+/yiZTArZx1qWsJU17GErVZSzj+2sZiEag+j4PBY6LSQlQxW1/81E1DDZ9dXqkS//q1ljAzq7F0mSyJSb8MEntY/eHH5BHHPmB2jbtYz23Uu55tYK9uZEGHSWlZ7dTVx+dYAZc7wEArUfTD7wdBmjhtm564aEGldgtGtlZO60NOypAVpEemDY2JPhIzxUuQ9/UFqb3n0G8tWcw/eYTv/Oyzn9DnYQn9vPyrJVAS6/OI73P3XX+pxwWOXX3wJ0bhf7LW7Z1IASX1a9/I9TX8hqlDIKqf/Hjs/f2UkkVa7Pp18dfmTsth1RDJV1ePrlg/tVzRobsFuLyM3NPezz/ldFRT5KVGXyZ7VvE8DH09wcaPqcBT4S4g+//5no0LJuU4i9hT6MmcXc/0QZN99fwq69sZ7m+54oo0FdPaEwNMjW88XEdNb9VJenH3By2fVFfDGjZjsefq6cxg0MLJmVxXsvp/Huy6lsXFiXQX2tfP2d97DtqJMRoby87LDL/5csh/D7Yp3ef1RWLrN8RQjN7zfrmr8wwNQv3dz3cBVyQRZxVi1xkuOwrxuPkyAHP8eoGiFH3cU69Rdy3GVM/MBHeUWsw+SDqQGslbHLSCsoIZnD3xQwiQwqKT3kcYNkQqfqueH2Sl5524vPrePN15496jqcjgKBANeNuZ7Nv22hgH2HXa+UfJy/d2SbMLOLDQC0CJ3Jnu87cO0oHYMvie3nH9Czi5nV64NccmU537+XSefI2dQpP5Os4j6EVnTnspE+lq8Kkpig5eZrbZQbao5gV1QFDbrqKyL+VxLpyMjcc+s9LF1ybFcE/q/U9HrMmutj++4I+/OivP5USo2OT4CsDD1T33Xgcm4GYsf1qVVtuf9hD/t28ft0DAdtZy0NaYXdYOHq6+CGsXEcGIwdGxFp5rWnkrnz4VLicFBe5xcmfBji/9k77zApyqzt/6o6556ch5xzEhFBEUTMigkzKCbMrjkrJswBERNmMWBCCSIISM45DGly7p7Oubue74+GGceZ8YXdfb/dfdf7uua6xO6urjpddZ7znHOf+2xZlc7aXzPYsCKFc28uJ55ahdclNRZphvTXE7XUtHkt9VQy7lQVX84+Nu3fgYNPodaRYM++pL/KzFBRVpmMf48boOPjL31tfvaTOT6KDkSpqGops7BmY4iv5yb91TufeLj6thrOHGPitacyufN6Iyo5zK59ET6Zns1Jw4xIksQHX3i588aUxoTvdX+r44wxJr5+L4ebr0nh5mvs/PBRLl07a7nniea+7pNvFE45ZdwxXXtzJKjxeci1man1JDsel36Xz7blBexYk0XHDhJREW7z0yGNhzmzspqx/vv31vHL17nMeDfIvJ9DLbS+fw+7TUZSxYkRplu3tt9XkKsmZq7nrY+iLJyTTUSEiYnWq5phESQm4tTXt/Sbfw/+Sn7+m0GSJHRWmbyhh9AY4jjdCdr3DBMq3ErQXEFqqCO5lScz+8soKbG2K0VZFLB9k4Z3PvJQW2psTEoKRGMLWmsQER1+p6HVpKoXF9G6dHI9gxsHKqjjRg6VxVj8awSNq+3zMQdzqalWHZMeXF5eHglTlJTa/lw2yc3IYXquv7sOl7upOlNZHcPjTXDR5BoWLAnQqb2GsooYaxaZyQz0aFaFM0gmOnlGcPNd3maB7M7dMXC3rRNhUdJ4b1aYoYP01DkUbrjK2izg3bFTaTOAkiQJE1aCJB1nQiSQ1UefAAbYvXsn6zeH2LAlzI49UUaPMLJ6XgE790b57K3sFk6oR1ctt11n5/3PvZjNMvm5rf/eRQdjDOnf9u8xbLCeXUVRXpzpQq1OCsP/EctWB/EFksyggX11LQT3AYYfZ2RwPz1rN4dwuROMPbeBA8VRbrrGSmnx1qO2g9/r4PwzzBwojvHdfD8XnNWySiSE4KdFAfbukhk+uoGho+p5/W0vu/aGqTqko+ygmr37Wy5uc3/2M/biCg6Vxhk8QEMkaz9+Qw0myUqWZwDuTT258U433833M/bkZLW+V08Zo6zHbT6InF9CfftfqUhdhR8PmVLLZ0ElqWlPVyopJiQC7GAdHehBMbu55MqLjtoOf+G/FynptjaDFiEEIfxoaXqmM8mjWioBoF5UcYCd5NOJ46VT6c+JpJLFbjY0JshqRBkOahC0LDLl5cpMvtNPnVRGKfvYKlaxV2zBL5oXRuyk4yP5/5zUkEV+q4UhSZKwOjL59KPP/i5b/Lfj68++Ji3UxJ7azUas2OlK38MFvxPpRC+K2UuR2IIbBxUcxICJPhyPUTLjE26iRFBIYMJCptRyw26SLOjcBcxfHASSg2FGn1+NpaovceLoaFuO5hC7SCeH/pxIH2kog6SRDGQkIGhHVzzFAU47+fR/ud7vfwIikQgajcSv3+bgoIqoSBZxhRC4RD11xr3UaQ4h5DaoiochSclnW6+YKatonTGoKKCLWckuG01myRh2zenH6ed4mfWZB7UKtu4OY7dLnDahgurapu8LhRQee95BaZnCbZPtrR67XYGG/I5RIiKMVtKRWTcUV/2xUT8LCgqQND2YtzjS4rWtOyOs2xxuxmqdfIWNZ15zMfrEZDLjp1+axzLBoMJVt9Zgt8lc97c6XnizgUhEMHCIoMS8lqqCXwj2XUJt+1+otW+hjkrSyGqzEJUV78hb77Vk12/fHeHqW2v4ZI6HtG61/LDIx+Lfgo2vHz8wTlFR0VHboVOn7jS4FQ6Vxpi/uGV8tnpDiMqaOO0KNJwwWM8d19v5ZXmwlSMl8cZ7LiIRwaxXsti8pJBfv83npok2bn2wngVLAlTWxFm7Kczj96Rxxw0ppKWqUKslTj3JxOqfCnh5prsxeVBRFeNASYyH72zOalKrJV54LJ01G8ONicM/YtmqIHZ7SquvtYac3CxcDfDxl36iUcH099wMHF3O5TfV0K0H1KZuxBnwM296F16+o5AFP6lwaipISZFQRNuJ9xhR3IcLDQHhZRur0aGnL8MYlBjN+i+6ceKYBjZsDePzi991TEjQyhrahD95TVZYtyXM4t+CxMNq3J66o7bDfyNuvu4Wapf56OoZhFuuwS1aJs0rxEFMWNBIWqIiQg3lDOIkcqX26CUjFslOtmsQzg09ueEOd+PnJEnC6xMc3JBOZrRzs+ddLxnIqzuR2+5OJvzPGWdE2JsnZhKHh0a2BUmS0KFnUOwUbp98BxUVFX+3HWorQzz5gpuzTjUgBI1yDH9E/946VPama5QlGVs8G30wm52sa3weQiKAhIwFO770vXgCMcZeUsF5E6sZe0kFU1924g8o9OqmIxgSqFPczP3KzglDDI12MhplHr3Xxtjzgggh8/5nSVuZjDKnnabCqT/Y4vyiIkIZ+7FZVVRVHpscypVXTSEQULjtoTpq6+Ko5aSW8fhJVbz0lguB4PNvWxaKdhVFWPhrgKn3p3HfUw7uerS+sdg792c/vbrpqG9IMOdHH1t3Rpj7cS4Xnm2hXy8dV1xkY+OiQgrzNDz3egPLVwd55DkH834JMKhvcj+8dWeEtBQVZ4xu2bFx9cVWaurjVNUk19FP53hpaPDy9FN/+7vjokjUgBELPrmB3t11zJiWRebhbgdJknjiITP15r2tftYrXPTonSDF3jJvYLepOONUI3WHLDz5opPf1oRaJaR9+0MUXSgDAxZ+W9F2PLJlR4TTTknKzHXuoKVvP0GZaXMLjX1FKOyRNqJC9U8bsvpX2/u/IdRaJ26/hheeyKBLBw2ffeNj/6EojoZy1v1WS4eGkyCmbXWDegQChTRvd559eh+GQJO+mxEzXuHCKrUeWIT09RhjllZ1uKoppXOiT7OWS6OzM8+8sJlBAzUoUts3eYIEoZB01Bo+AN26dUOdDnFnnGBAYtGvIdy+OMPPKsdqkdFoJAw6cHkUvnwnt7FKMevDCPmxnq22hqolDTFHKtt3R+nXK+mYMtJl0AehZRwNQIQQpmgWk29yUNBB1Yq2kfgfdcukwydTQxn9j+tz1DYAaHBWYzFLJBSQZXji3jTqnQmsZpkUe+uJ1DPHmDj7yip6dNGyaXuY009pmShUyRAOK42Dif4Ij1fB0RDHYpY5e6yRvz1azzufeLjyIgsqWeKL732YjRKzXs3i/qccXHhW2zT4SZdaefMDN2q1gnNnFjfdUc/0l2zEYm0YvRW079iV4rK1XHOplcefd7VgrAohuO42F+t/TiXNNwitpEOpS/DhM2U88eweukSOR0bmsWc38dUHTc/Ee5952LIjwncf5lJcFuPxp/2oVIJq1QFK5GI6J/pjj+eyemURVc4Qj9yVbJtfvDSKKTfIC1NTOfPUfFQqidnfenn89lRoo3sihUz2spUQAQrpkpS1CLq47Y7bjtoOf+G/F1PuuImpN08j39u1xWu1lGMnvRkjUyfrKdfuxxpOo5wD9OfExtclSSKVDCzCxiaWoxJqVCT/drIBgzDRjf6YJWsyIOopeGdWmA6iF5nkI0syfuHhELvJEHnkSMmOgigRDIcD/hABTLTdZmlMWDi479A/00T/NQiHI+gPh3AhESBOjAE01x02SCb6iKFsYCkgUKGmAz2QJAlFJChiKwMYgYNqMmm7eGkNtOOGW1fyRHaAencMQ30XnBSRSztCtM7g8gsPMaL0lAY3+/9aSUcvMYQtrGQAI9h8YDkP3fswz78y7R83yv9hbNq0iU7tNWRmaDjhBFi/dhntlF5EcooYN1bFmWfocDbEefzFKJGIgk7Xcl0/WBIldrhl3i+5UWviXHZTNYGAQiQKJw7Vc8s1dr7+IYje3cT+tkqpGGtH8PATS/jqExsajcy3P/mY85OfG+6pobZOQZKSLcsWnQ6drGvUVP894nHB1p0RbHZBAz506DFKZtRCSyKROKbOoCefepNHHprCl3OLuOisCFqNxLzFASqr43z8RvNp7laLjNeb4NTxtbz4VCrfzvPz5iwPPbtqKC2Ps+9QjM4d1Dx2dzq5WSo2botw9a21NLgTPPG8lovPyUCWk62ev60Jc/HkLWS42u5aUaPGoJd48iUn992Sgk4ns2RFkNffdfPa0xm0P6zh7mxI8PBzDvYXR7npajv1Tpm8bm37yz8iK7sDOp1MNJKcrv7cGy6MBhmtBmJxgd0uM+vVLDbviPDdfD+3XGNj2BnlLFsVJBSBVLvMpAlWRg4zsH5zGH9Q8P2Lmc1s17u7jtkzszntkkomXWrht7VhjhvQsmiu1Uo89UAaj7/YwHsvZ/HlD34mXtL6tUiSxFWXWPlmno/rr7Q3e63eEWf9ljAHKmYyatSoo7JDfm4KoUicJ58O8MTTfvQmha8/yqBvTx2nnucgxzMIG5mNe4IspR21kXIUsRuXpoK0eMtuOEUoeCQHDaKOPNGBvWyhN0ObtQVnkEesOoOrJi/jjlsMvLO4BkOkE2lkUUdlo9zVH1FHFd1oef/4hJuxYzRs2h0h7tNjTxUkEn9xlNrCoUOHKNtZSV68G07TASacJ1NWto2SIj2yIx9JFSecUoY7EKFnIDlcp5oS2tG1VW1BeyyXjev20eBKkJqiwudXqChV0cnbutSQWtIQdtgZf2Udu3ZKOBwSlWIFWRSSQyFqNMQIt7k/TIgEAgW1pKHA34M3Xn6TaS8/+3fZYsvmzSApPPJEkA6d/3yfrdU3zx2oUJFJPl5cVHKIAjrjxUUKGdRYt4E2zPDjrEy9P61xOvf8JUEumlzN1+/lYDRKtOuo0Kl96wnX+++08MP8MM8+H2LxigAnDNFzxxQLDa4yVv5ajc3bCQ06XNTjpIZ2dKW2dh/ZOccmBVBRUcFpp1iYdImJk8dXcPE5Fn7+MpeKqgTfzvMBgg1bIsz9uZoLzkwObJ6/JEB1TZw57+eQma7m/DMszJrt4faH6pEkKCmPMef9HF6a6eLNWW5++Di3xW+pUkm881IWk26r4Y5H6nns7jSqauJUViewWlR8N9/PZRe0vT++6GwzDz3rwOtT6NhOw9Jvc/luwSFeeekx7r3/6IcjH4HT4cEmpSIsLh6+o6W8yOljjHw7zsXyH7ZSEOuJRtImddrVlRxgO+teb50MtnBJkB9+jGBO5LHtWxu3LnYhUmt582ULI4Ylk5IHS6KsWC4okFIJixCLV/hxOK3N9HQhuV+f+nIDf7vJ3vj/vv84lzMn1LB182Jy453RJawEJBeV8kEkRYuERGpq67J1x4q/vOq/GRKJBAa9zIznMzlUGuPSG2vIz1Vz+/UpTL7CSu/BYUpSVmBJC+HStd0eU0s5Asj09SaqNNGI8+hIMXtbnV7rwUGIAMZ21Xh6LKYyawVeqamKFifWyPg8AotkZ+dqO2UVMaLpJX96Pkri2FvcnnrhSapzfuPnuXYmXmLHVW4mfLAjDVu70infyMknmnj4jtRm9OzK6gQG2tbEiros3HJPA+WVyarKaaOMRFPL25zoW0kxeXTA6OxEeYXC/oPNqzHHD1XjlVpvQ1OEQgAvBkw4RS0l7GX4icOPyQa9+/TnYGmcsScZGTJAhyxL+PwK6a1sLo5ApZJQqyXc3gQvvOlu1rJ4BCefYODTb1pvA0gkBBu2hvH6FFLtEl/+4Gf7sna893IW8TgEw4JzTjPhDwoMegnrn1Dgj+CU4UbuutFOLLWCmlIdn3ztZdCQ1qf9tYaJEycz4wMPp4wwEvJqmTO3+ab7hwUB1v+cRo6/H1opmdiWJRUZsQ50jAxmDxuppYLdq+3cfn8DHm8Cn1/hm5/8vPFMBstXhrno4hC1i4eQUz6aXoEx9EgcRwl7qRUVyK5MbppoQ5KS9l+8ws8v32ZzzjhTI7OhfaEGo+nPihICUBCWBmxDtjN4tAuVpLBr166jtsNf+O/FyaNOZvSEkZSl7CUgks9uVESoNhXjTK1EnQm1VFArKqjIKMI+XMuCpfOoyTpILh1abVXXSFoyyKU93RkojWAwJ2MlBTUa9rEVn3Djzt5CSanAVnIC2VJh43HMko0+HE8t5YRFECEEtZQ3Mt11GAjRdvtnSAqQX/iPaV39t2LI8YNxy8n1uZISCujc6u8rSzJ5dCBGlDhRLNgBqKWSLApQo/nTQioki3caXyZpB04lXG8jj47YSaH4sHZoa2ybakrJp1Orx5MlFWlk4aKeDJHL0l+W4fe33Qb7F5LQ65LrjN4kmDHdgNJtC7/8ZOOV51IYM9LIJedZeeSuVB58xtkinonFBDfd6cFc3wNFKJSzH4c7zstPZPDDx3nM+yyX3t11nHBmOU+94CE10q7Z59WShiwK8foEQwfqmfZoBhMnWCmvTDDhfAtTJtno2VXLnoMhogENDa7mFcB3PvFw+qWVzP05QKfOElLPrdTYN6OI5OY/Gv0TEc/WbKHX8+DDLxFVunDP4w6mvtzA6aeY+GZWLqkpMot/CzLxthrOvbqKS2+sZlBfHXv3R7loYj0/LgxRVx/H51dYsyHMzdfY+PaDPPr10pGRrub00SZ+/DSXrAw1PbtqG1sXJSk5yfftl9JxyG2ztNyqWoYOUfPN92H6nlTOmAsruOPher54O7sx8QmQlqpixrRMfl4apKIqxrI1agYNGnTUNliz6sck+1Ij4fMLbp5k44u3s5kxLZOThhnxeASJBNgsMj6/wo331nPemRamP5vJ3I9zmXpfGnMXBTh/YjXX3lXLY3entpqksdtUnDjUwMZtEUYMbZt5M3qEkY1bwyxfHeTL733kZredhCnIVfPpHC9lFcl4OqkhGOKym2oYMVRPTc3Rt//n5HUkP1/C6U4Q9xuJR9RcdkWILv3q2bVVhSFha/GZLKkAX60Jf+ZugqK57xFCUKRej9YYw25WsYXfsJHaLPF5BBpJi1Tdjnc/c+MwHiAuYqSTg4PqFseF5CTrAN4WLcYxEaUhezNPPmzhlmtthGIx7rzVgPGfQ3T6P4n5Py5AX29DEQqR9GLeeD6VH79K56efdDwwvZxH36ph3Qobr79owWUsBqCeKtJpe+iu1pvD+i3J7prX33VjNqpa/d2PIOoyU7S4I+1rxzBYjKYvJxAhyHbWsI9tRIjgpPUW7ypKyCQfACspbNmw5e+yg8fjIZIoIeI10NU/Cq9T20IC4gjCYQVPKIyXBiB5r3txYcJCDu2opxpISiZFCCFlVfDq1AxOH900/E2SJM4cY+KWa+288rYLZ0OCYYPblu7KTFejM0a58ToD99+WSrdOWibfVcfK9QFcIT/7pC3sYSPVlCU7JSUflQ64eMKUY7JDSUkJw4fo+OgrH28+m8GYkUauvq2Wr3/0UZCnISdTQ9HBKLdMsjFvcYDvF/i4/gob336Q28iMBLjmUhtbdkZYvTHEdx/moNPJFJfFiMXBaml9352dqUatkZj7cS4ffunlxol23v002QEVCivN9shlFTF27IngDyRZtjarCpUK3nkxixceS0rRXXS2jh3blxMKta3P3xYCwQaiGj+KIpj2ip9+wxz0P97JmRc6WLspjCRJvPt6CiPPq6O28Feq8hfj7LyEk64+QEp6HH9AobwyxvLVQfbuT67L67eEueOOGB0dY+gk9SZbKiDb15eMkpOZfEOItRtDvPa2h1MvqKW2RmaLWMkO7TLunGLhspuqWbc53BiTVFTFmHxXHV06anB5kjYQQrB5R5jzzzZw331qBpy/n1L7auooR4MOFSrixFGUY5PIaQt/MT//zeD3+0mxyQRDgrk/+5n3WW5jYqVjOw2jhhu554l6hKJl4cJ9hMsyW4hqV3AAOxlUUUwBnXHjTGqPSDImyUKmyGMLK8gR7ck4vAhUUYzLsp818zLp0C65KNfUxZl401ZcG7tjjyUdtCJaCjpnuwew8otDVEl7UEmlZInmQXODqCNMCKOm7YRka0gkEjz+6O0MHazhshurqayAnHZqzhjjJBRW+PEXP6s2wu5Vzau2hQUqynf6MdF6pSVEANeWbow5rZzrbpC4+lIj9swo+x3r6Rwd3Hh9QgiqKUUh2dauiWipcO7hnU88TDjf0vi73HenmbFLtmGqGdmsmiiEYD/bAYlNLCdGlCxyqa6tPCY7nHPOhbz5+uMU5KnZvjvpiPKy1ew90PZmobo2jqII6h0JgsEEl95YzbMPpdOpfbLCs3ZTmLmL/ESjMHyIgR5dmwIxRRHc+mAdEydY2bw9zG9rw6ycW4BWK2EwyFx5UVM1v7Y+wcKlQcacZOSzb7z069V6xej7BQFuvia5OXr8BReixsQnXztZ9bczjtoOOp0Or1/hvied9OyhZvrMMBecHScnK+nGXnszTJpvcKsV2lQpE50wkEoGxd69/PpZPj8uKkKlSfDA7SnEYoK7H/STV39KsxZdg2SitxjKVlaSY7KRma6m6ECUCdc46ddT32wjAzCor56ouRbhaakFBskiQJ9+ggH9ZYoORFizMY6iqJnx6kxmffreUdviL/z34sFHH+Ds889ixqtvUVFWgsVq4Z4bbmX0mNHU1tayfNly4vEEI0aeSGFhIXfffg+hhjDtaLtiaietMWEpSzI9xWDWs4Q+DOWgaS0zppp54kE1Oa1MvZUkifaiGxUcQiFBPp3w4cIpakgnh22sIle0b5GYE0Lgz6zniomX/3MN9F+C626azE9fj8fmScWLk6w/YW6asSEBCgoxogghqOAgMjIN1BIlgg49WYc3Yn9EPVWkkoUQgpjGz27dYqz+DvRlGNtYzQF2Uii6IEhOeRcoeHHRnu5tnpMBE1HCycA2qGXHjh0MGzbsHzXL/1kMHjyYB+6NcO+jLg4WJ/D54b5b7S06US4bb6WyuoFTxlfwt5tSaF+oYdPWKK+9GURd1gM9Gnawlt79BJ/OaBrmolJJnHe6me6dtVwwqQafpx57vHmSQOVLY+cuB2eMgY++8uLxKmxeXNi41l11sY39h6KceZGTKfc48HtUOJwCNFFGjdDy85d5TUMvHoQ5PwR49KHVxN2RY5JEAvB6vdx84wU8fV+QW/dJvPdyJrc+WE+XjhoemeakRxctzzyYTk6Wii07Ijz6vBNrisKMaelYLRILlgT5bp4fu0XH9Ve2TI6pVBLPP5rOyzNdvP1i8ynO551uYbK+Ak+wAdsfhocmRIIq/W78v9rI9fVHjYa60nIuvqsYg6FlcUKSJKZMtHHJ9XVcde1Tx8R+9Xpc2Cwykahgwey8Rgkkuy056OnUk8Lc8mAdg/vqqXcmOHm4gWsubbrWgjwNLz2ewWPPOwkGFfp0bzuBMXSQnmlvOOnSoe1hEz6/QsAPN0ySyO2pYuPWMH16tH7MTdvCnDXWzCPTnLg8Cg5nnMwMFR+8lsWVt9TQtdvRDzo599wJvP7yC2gwkxXvSIYjr5Gh5sLBDtbSRxzfWBQ/AnugI6Mu3cvmLWupLjMjuzOQ9GF8hipi0TDbf83lvqlOlvwaJ83T9nTqFCWb/LxK6hweDqQsJcPfg+6xgexlMyZhI5NcFBL47YeI6dyofWFK0uajUrQoPgsatGgzXHwy3Uqn9lpGnSh45hU354wzsGBF24yx/3ZEI1EkZPx4OOWkpiJFuwIN7X4Xm48/y8QjU0vYGKwiSuTPi32ygtencN/UeiIR6NVdTW2Fv5lm+e8REH460KPx3ypJRQd6UCS2IhvC5KfIlDRsJh7pTaYoQJZkEiJOFSW4cdKb44CkH5Ba27wcBa688lzsRh3aqgHoJQNaZyEzZtVw+w0t/drbH3u4+Rorb725FWvNKVRTerhj6PDAVmLUFC5Gp4eEP4jOIDXTT/49zhht5MUZLtJTVVTVtj2K2+1J0L2rhgfvajqfs8aamfZGA6vWh5k4wcaGjTF++CmKqspCidjPoIIR9Ot39DMhADIyMli/TKKkPIbVomLqKw18OysXsynpF6dMslNdG+fyKTXotfDtB7ltdj6ec5qJemcCtVomFhMUl8VItf85yScWE2zbHSEYVAiHFbbvifDWh24G99Px68ogNfVxXnjTRX6OmvRUFTv2RmlfoEankZg0wdaiW2JQX4ni4mJ69ux5THYw6AHZhavayL7vB5B9WJbPXxrkmqu2ctvffNTUKixYKEjV2EGTQGMOsn5rCKmmPZNuK2VgPy29u+sorfCzZUeEihIVakcBAbxYaeocVksaMuuHcOaFv9Fe9KJTNB9ZUiVjTOtKRo/Qc/ZYE29+4OGJF52o1Umy1JRJNpauCpJqV1FcFuPm++vo10vHyOMNuDwJVq4Lk56uIHQSZbVhBCCIE4vF0On+8RkZfyU//83g9/spzNcw/X03zz6Y3kwr5wiefiCds66o5LvZGUyYuBJvXTZqTzaKHCWaUYzeGsK0fyAWbOxkHQV0Zg+b6CEG4qGBGsrQYcCDkzL2k5AiZOZHGdpDx+2PONCo4fbrUhg5zMDc2ekMOXkPkeI01GqFWlFGjtIBAI9oIJi5F40lhDcSYuIZWqorDrJtUykaRyFCkWjQlRJQAvSPjmZTfNkx2WLx4kUEA5VkZxrYsDHBq8+kcuE5TU542mOpHH96BX+MFe++3cjEtXswuY9rccyYiBLCT3dpAMLZntefX8fbn1Yw67UsZs/xM/uzZVhECipU+PGQQgY9SE5ajBNHo4WKUjUXXOlg5qspZGeqKcjTMO1ZPZNvXkym0g5jOIMwQaooRSGOFj2Z5JFDO6qyf2PNyu+Ax47aDmVlZYQDKn5eGmDX3mSVXK+X6ddLx4IlgVYXpkenOQlHFOa8l0s4Ijj+9HIuuKYaISA3S0X/Pno+fC0brVbitofqMRkljhuop6wszpffhlBpE2zfHcXjU8hMU+EPKKRqWwbl115m4/ZH6njgthQW/hpk4iURev5B93PNxhAN7kSjHmj3zloW72sgOyvnmGQQ6uvryUjT8dP8KCaLgs8tc9IZdVx9mYnxZxuorYECqW2naMSCHhO9OY498c2oqzOxW9R07hDl23lB9A3tW9UmlCWZHNGeYt9ObvmbirBHjzckM3liy+/SaiWuuEzHlzN3k+Xv1ey1sAhSptpD6VfZ2Kwq4nHB7Q86+Or7IDVV1Udth7/wF/r06cNb77cUg8/JyWHCpRMa//3JR5+y8+f9WGNpRAi3yYiPEG7GRFFLagzChBYdmaka1GoJ2dO2LrKVVHazkfZ0J1dqT0xE2cUG0qRs7KSzTV5Jjt2ApFKQfWlYQ/k4rRWcftFp5Oa2PRjiL7SNjIwMhFphE78RIUSIQCOr848I4sNG+uE1fx8eGuhKv8bEjRCCLaykQdSRKmU2+2xIBKinigGMwKmuYMAACce+LPSks43VQLIrZB/byKYdBXTiEHsAGtfQ1uDHSxpZlHGASDz0D+md/Tfg119/RcRV/PCRndw+URb+GmD2zNYTMvfcnEogKPj8Wx8b18n4XBriET0SpWioxmKP8+FbrUsfde+ipV9vDZuC27FVN28fT2gDZOfIJBKCz+Z4WfhFXosiX5eOWh6428QjDyp0DA/CRx1O0z5K81Us/DXIuFOMjUmKC881sWiZg+8Wyn8qG9QaPpj1Bn+7wU+PLjo8XoWtuyJMfzaTK2+u4bbr7Fx6flORdmBfPT9+ksuF11bj8SqcNsrCsMFGvG6JBhdtfne3zlqqaluXczpuqMS6pduSkh8UokKDkxpK5F3YVGoKvUOajquNMGhg27qmPbtq0RkLOffcS47JBhZLCtu27+e5h9JbHUAxqJ8elQxf/+jFZFTx5nOZrRwF7rk5hRPP9lFSHmtTSqmkLIZWI7NwaZB7b0lp1WYfzPZCXR5hg4uPpmdy9W21TDjP0iLp6/Mr/LAwwM9f5qFWS1RWxzltQgXLvitgw9YQZRVx3ph59O2eHo+HeERDAZ3JlJoKOEekXVSiD8XsoRv9m31OhYqPvwhw181WBg9Q2L2vnOUromzdGebFJ1PJy9Hw8fQseg0vJ+GLtCnVGSNKh/Yqbro+m0enOTlzVDELFhXRVwVOXxmDBzUQjiosXedlQC897Qus3Hadncw0Fas3hnjhzVomX25r1OCvrU+gllQ88WID542/76jt8N+GUaeezMKPl6By2TEa2vYfKhXIskR3BlFDGTWUkkfHVt9bEirnwadDWK0yC2fnUFyeYPKmPRjdQ1q8NyxChwf+NU+MCiHQ2n3kdQri9ahop9eh0e+l3F2Eo16CmJYc2tGDJpa3X3jp1K31c/ozuFwu6qpLIaynq0gHCdKDXXj97QO4fXGmTLSRka6mtj7Om7M81NbHeev5TNasa2Dpj2tRo6H74T2uEIK0rDhb1ySlLxpccS6cXNOmf5Sk5BTzFx/L5M5HHdTWx8nKaLmne/tjD1dc2FIC495bUjhtQiVnnWpi/JkSD92tMOaCveTsKkDEWyZu/yekpqby1Q9OrrzIxLTpLt55MbMx8XkEOVlqnns4nSum1Pzp9HmNGsaMNJJICG55oI6brrbz0Zde3J4EdlvLFu6Hn3Xi9iqUlseZcJ6FF2e4CAQUauvifPNTiPKqOL266/ji7ZxmvnrpqgA33VvPUw+ktTgHf4C/K9GXSIBKkRmQOLkZIUsvGclrOJ6HnlhEO7kzvcOdGn/beG2MIt1a1Dkl/PBJLh0KNXh9CS66qgHPoUwyGtoTI0IJRcRFlD4c3zgbxiiZiUc0uPFiIIBCguqMdcgqhRdnhHj35Syeezj9D+eYJFmNOtHAdXfVMuvVLArzm871svFWpr7s5KPPAmgw4seDxaT6pyQ+4a/k578dUlJSKC6NkZmhIjdbzTc/+di2K4rFLHHh2RY6FGrQaiXyctSk2NRsXJ7J8jUBVqzai9UCF51n4uXpCiv3y6glDRqhR0JCq0uwJrIQPWb6cUKzB6JB1OGObWb2W1kYjTIOZ4I7H62n1hHnorMtXHm5hieeXcwtNxhZsmQ/3v0W4no3+ceX8sqzNuJxDVNfjvPSE8nqeG19nCUrKojHBScONXDBJA9le/YjKTIejweb7eic2jtvP88VF1j45vsoo04wNkt8QtLxnnOaiUXLg4wb1fTaoH56RpzuYtWPO8jw9Wgc8BQQXorYSmf6NH6+U7w/Pv1vjDjeQM+uWubPdVPo64aCggFTM7ZSpbQfbSiF9g3HUVPvYuRZa2nfXiYQEIRCcOklBk44roGifQ4W/xbAtymXCCEUFBLEqDXvYvx4FZv2BJOJvIy2kwm/x6z3XkOPAa1GcOZYLbO/83Hp+RYe+1sql95Uw/5DUa6+xIrNquJQaYypLztJtcss/rpJs6tPj2QbhNksM+f9ZLJh49Ywr77jxh9QcDQo7C6KUF2bYPJlKdw1xYbJKCOEYNGyIJdcX81nb2U3aw0ASEuV8foUJt9ZR71D4ZzLazltjJ4rL7KQSMCcH/1UVMd57+WmoNvpFCjaMEZD20LgrcFoNBIMxLCG83EFPCjEoSqPV16pYuaHPgINWvIOM5xbQ/RwgkcjadEJPT7cZAe7sHbjIXweGU0opVXWKIAFG3o99OutpX07iZ49jBQdbM68jcUES1cF6dgJ+oyqYcFPteQondCgwY0TP24yUtVYLcnzU6slpk9LZ93WcmLRtqumf+Ev/L345P1PyfR3xkKQUoqw0zLAOtKq3ofmrDs16iRDQsjYrDKSPgRt6K/HiGAllVypPZBsBYyJCOvFEiyZIc4/1cTN1whS7SoW/1bNizP2Me6Mydx97z3/7Ev+t0UgEGDz5qSY+4ABA7BY/jFGz8qVK7GG0/ATxISFKkrIEC31qIQQlHOAAYxgCyupp5o+DMUsNa3DkiTRVwxjKyupFRXk0g4ZFQ6qcVFPTwbjpp6D7KTDjk7EQjK1FDGAEzFIJoQQ1FNFGQdwU08X+qJFx362YxfpLc4pLmJ4cJJDOxQS9EwM4o2pb0FC4qIJF/5Ddvm/ip07dxLwaOgZ7Ut1w8/Y0mi1OH4EqXaZrp207F7Qjg6xTs3Wtmrz0jb12QD69tQhEgkO/eTETnLTIoQgklbCBWelsGVHhOMHGdrcPF423swLLzSwu3oTWRTQPXAS5fMTPLSylCfzq5j3dVojy+WOGy0sXnHsQ102rFvE03cYeOLFBgb1MnLv4y4evzcFi1lmwnlNz5YQgnWbw5SUxxh+nJ7n32zg5OEGMtPVdOqoonJ12x00QiTbxltDvUOhJ4Pw4WGXYRkKCuGQjEnSk+3t2+yeV8WM7N4d54zRrR9r/6EosZiaeDx+TAXhfgNHc2D/Rk49qe1YavQII907a9lZFG3zfjmSIHj2tQa+eq9lMSoSUfhleZBvZuVw9pVV3PloPa88mdHsGjdtT8aTqjQPWRkyV90aprQ8yumXVfLKkxkM6KNHCMH6LRH+9lg9kyZYKToYZcGSID8vDZBql3nt3QZmfuQlFE6wY8eOo9b8XL78ZxJRmSwKWn3dJqVyUOxq7IA7Ap+pAkWBV2e6yDgc2/bsomPZ3BwK85PPhyxLXDLexGezDpHuaZ0ZXykf4Id5IQryZTzeBPfdYeO+O5KvzZrt4fV33Yw/00zWATVXXWzlvNObkmVjRpo4+QQjl1xfTd+eOrp11vLRl17yczV8832UB54cc1Q2+G9E//79MeSrwSXx629tP8evv+OhtkrCy15UqKmnioDw05neze6HUlGEXhi58wYdA/vpmHJ/PYkEKDbBAe8W2id6N+6dPaKB3WyggM4tND0rOYgvGiaweQBpIvmceIULMrbx6gtqHpvmoba6HCc1RImQKrIQaVGevfftY7ZBcXExGekyJUU0a0s3SHoG99dz28P1BIICi1niqousjD05OY28Z3eZbT9mkSd1aDxWg1zNheN1jcdJTVGjVtOmZqkQAiGgXYGWqfenceXNNbz1fGbj2qIogg9me9myI8LdU5LFtk3bwsxfFEGtgvPPNnDCYAPbdkcY0l+P2STzyYwsLrq2nHWr/CiKgiwfvTrjW28+SZ8eKuocCRIJ0WoiFmBIfx1pKTLfzfdzyXmtx2HzlwSpb0jw4NMO0tNUzFscQG+AWx6o4+Pp2c3WvvuedGC1yKyd39SFes1lNtZsDPH0qw3M+yyXMRdV8en0bIzG5tczariJW6+N8e38AJee33QusZhgz34NHTv+HQlxt0K+ktuqrq0PF5ZoFhlS52YxgVrS0CMynOLEYgrzkna78MoGvBv7kZIw0pC1mYJOUcb2UnPgUJwtuxaRXXMC1sMFdB16MsijhCIC6nqyo6mkeXqxetFOZn3mZ9JlTbIJkYjCbQ/Vc82lNqbcW8/dU1KaJT6P4OE7U/nyuzLMWFGZgoTCif9xvsrR4q/k578ZjEYjDW6BLCcYN6GS8WeaGX+mGacrwZMvObGYZV55MgOvT0GlSjq5k08wcvIJyc8LIVi8NErGYQaISoaOp+7k1ust3Hi7msyK41BQmt1AqVImgZrOnHDafu65w4zDmeCCs8xMn+XirDEm+vfRYdSFKS1X+OWHdK68YQveYIxvP0lutB573smNVzdtpLIy1Fw2vukhvvxCM48/ewB93H5Meg1edzWTLk3n/Y9qufXG1lkKk6+wcsE11Zx4nKFZhefNF+3coqrj88+qkRQNatToMdKdARilpnPTSnoiweRjoFZDQARxaSrIjXdr9j1OUYuTOjqF+hLCj0ddQyKmonp3GiZnFyzoWXnAwc8L9vHAfXoaHDJ6yUBH0fPwJrKKOso4bYyZfaUy1dXVR538PHjoIFprhLeez0eW4cZ761i9IcTES6y89Hg602e5OW5cOXk5Kjq203Lj1XaGDmzeQpadlfxN5i9O6u/NXxLgg9leXp2a0aiX+snXXooORnnk7iZbS5LEaaNM5GSpeeBpJ++/0rz9a8uOCEUHolx2voUv3syg0NmHX75eTyjkpnMHLVdeZGFg36ZzcTYkOFAcJa9A4Ha3PXW0VTscPIjblUzJJH9RI9kU0kHpwRbHClQI6qgku5UAOCLCCERjpcqEFYEgNZHP+59u49bJNmIaP8TTW3wWIISfiVcYeOHJpKNPJASnX1pJLCbQaCTe+9jPK6+H0HryUIIG/NpaFCVA7PAk5UxyaU83QhnLmzluSZK4dbKdtz/7yxX/hX8uGhoacNd6yJFUmLCgEmrKxUHy6dh4DypC4QA7SCcHtdR0DwohCOJHRoXRHKdzew0OuYoM0avVwKOSEnJoLj+iQUtmio4nnzZw/llNxamJEzRcdI6Zcyd+j8NxLenprT9z/1eQSCSY+uhTLF+0Ap3XjCQgbPVz3MghPDXtSTSaY5t0fQRlJWW4Ag20pxsVHCSNLPaxjU6id+NvGRcx9rMdRYrRkL6VtPosGqhtlvg8ArWkZqAYwSZ+o5R9+HADoEXPJn7DjJX+8VEE436qKKIfJzTbbGWSh1nY2MWGRkapXaRTxBY6il6NLad+4UkmRclgD5voxRD0kpH2zt68Pm06J48+6ajXxv8mKIqCKmhHlmRiLis5WQHmLwlwzmmtt2MuWRninikpfP+Rm8Pybk3HiqvweBPYrK2z/Cpr4vTuoWbPT0ntu4RIUGXbxKChca6YUkO9M8GpI9tOuGm1ElE5RB9ObdZqbPT1wrcnlwmTNvHLD8nfOD1NRSJx7DpeOq2CLKuYuyBIrDaLjq6+PHTfWsacrW68L9dtDvPINAepVjUb1oPKn4oIpzN8pIvufWLMeNnKG+972hwQtXxNqJGN93us3RTC3SDRUbLi09Vw2xQDs75wk6g2ICV0mP8w5C1VyeGT2bu5/cZkvPB7CCF45R03F50B0557gIcefuGobaBSqTEaJAJBgb0NTkEgIJBliZq6Py+wKoqERiPx+AtOHrw9Fa02eZ7OhgQ3P1DH7dfbUasljCo9P31lYMmyCsafZSQjXc2CBTGK9il4PBrOOFNFLCYIhQQd2+sw6CWuuLkGCcjPVdOvl557bklh09YI+4t9DD9Oz5035DHy3ApenOHi0b+l8d5nXl56aepRJz8VJYFGVrVZ+AbQoiNBHPlwh0NAeEnr2MDFo02sWBvkx0/zWrDEjqBzBw0de4Sp37afjFDzIUY1ohxZaMmvGMs7z+7BoXM3e93vV3j2oXQy01X8tCjQLPF5BGq1xCN3pTHzIzddO2tJT1Vx3m0Gbvqbk5UrV3DaaeOOyg7/bZAkiXc/foerJ0wi4NQy+1s/l45vbt9vf/Lz7FMwQGliwQkhqKKEjfISOii9EKoobnMxXo8gT+nMK68XMeczPXPezyUQSLBwaYAZs6rYsqkaEdMiCRVWUunFcTRQx1ZW0UcMRS1pksdWHWRAcFRyv3H4cbdKKZjrR/DUc0vp20uHo3oARsncKK8mpUp/V6LLYrEQiwrCsTgREW7UJ5VjBnp21TB7Zuv6ptu2J5p1ZbhFPaLzTu6/s3k8dvxAA4uWBTltVMuuoXm/BBh7cnId6NVNx/RnM3l0mpOi/XFsZg1l1RHiMfhqVibnXupg9bo45ngaWUp3BILZH5QQN0Y5ZUSTsG2Xjlpys2XCYQ/BYBCzufX17Y+IRCJ43cXU1sYpKY/TtWPbxT1JkkhLUfH0qw2MGWls0W7+1VwfFrPET4sCZGeqGTpQT3VdgrLyBG5PhBPPLueGq+1076zl3U/c7NgbZd2ClkPThg02cNwAPR9/7WNgX12LxOcRXHWxlYm31TQmPxVFcOvDES674p6/K9GnUcvofWmtknmqKW1zEJssyVjCuaxc5yPFrqL2gI2UhAVH4QrmfpVCx3ZN65rDmeC0C9bjKOqPjIwgWWSykUpxfA+yR4tJsmBwDuWNqbt4fUYNgwaq8ASi7Nwh6NgJ3nrexoJfA1x0duu/sSRJnHe6hZffqOb4Xmo2b1UIBoOYTMcmodga/s/uuHfv3s3cuXMpLi7G5XJx9913c9xxLdugj2DdunUsWrSIkpIS4vE4+fn5XHTRRfTv37/xPcuWLWPGjJathp9++ilabdsP2rEiEhUEgrDwi5xm9OrRI4x88IWHR593srso2mpF+tmXvagceY1BgC7Ny0czMliwJIAiJVANWo3VInHwUAKNK590X/dklcgAUSlOICjo1V3Hjt0RvD7B82+6sBjU5IZ7smFtEQdKYvTtK3PGmCZh9Jq6eAvtw9+jW2ctQwerWbfej9V69JMszaakc0JIbWptZGWoGTXcwJCxZdw9JYVTRhhxNiSY8aGbRUsi9FfGsYeN9JNOaPN7BIKv5vp45DknqRkKWuM+qqL7iPr0KI4MdGk+uvSK0t0qsXrjRlQ2GSkskGszyPQPbFxQ9fFCUmvyuOOeX+gVH45JsjQ6n0zySfVnc93NS1FZosfU6qk3pNOvb2VjMPrQHanc/5SDyXfVJqtPQiEUVHj2oUz2HognbUZygR9/ppnLx1soLY8xsI+Ol95yEYsJXpnp4qdPc5sF/D8s9PPuS1mtnkPfnjpc7gReX6JR8FkIwT1POJjzXg7T3w6RFm2PJEnkBfuzdvVvPHiHmc6/04fyBxTGX+EkvW4wQc0OFI5NyHnLxi3o69pTqypFjZHOdGMvm+kjjiedHKopo4piDMKITWpiuEVEmF1soMthxi9AED95dEBCwlGp55OvA/hsh0h3tGuVOVWp2UeNo6myrFJJ3DTRzuS7ajllmIlXntOS52pKBhBpT5ggu9hAX4ahRkO1bTNP3NHSaRfmqTH/4768Tfwn+8K/8Pdh7969XH/ljQT8wUYf1JV+lLGfLazALGwoKDRQSwd6kCM112mu4CAZ5FGqKiLXms9907IZe+5JrP5hI/nubs02mQ5RjQ8XHX6n7xgXMRQEllw32dkWlqwI0qeHtpE5bjLK3H2TwuzP3+XW2x743zfI/yL8fj/fzPmM9esWo1arOWXMBZx++jmNz8E9d9xL0YJSCsO/k8EIwu7vD3KL+1benjXz7/rewvaFBCUf6SI5XCOFDHQY2MFaVEJ1WCMpgZ00Lpxk5PqJMlfdVE5gl73NY8qSCkUkMGBu1FLToiOHQnx42MQyJFT0YnCrQblRMmMUZkIigEEyUSh1oUHUspfkYJsoYWJEkZEJUoIaLXvYjFlYyacTdkc2H7z7Ifc++L/HCP5P9YeDBw/my8Q3AOS4B7Fwyc9s2xXhpGGGFknMr+f6yExLDqnRpNcRdUaaJSF1jg7MeL+YB+5smTHzBxQOFMeSHS0pxZRLZZR7XHTOUxh7ip2LzjYTjgjOvKyKx+5pySQHkkMVAtYWGosAFlKoLrawd3+U7l20LFsVxuf984FbrSEW1xKJxKgqV9Ez0I/dbCAlno3PfwiAvfujPPGikxuusPPwA4IOzmFNsjZucK5wcc6EDZw5xsik2+r49K2sZmyeekecW+6v4/br7CiKaJz2vnxNiJvuqcdc3Y9K3S7i6WX8sjKOo1KHpIqjQUsDdSRSK5GtXiQJ4j4ToryQ8y4r56OZqY2Tb4NBhfumOhjST89t15k4+6rVx9QdtW7dauodCT752sv9t7Wu6fzlXB8nHW9Eo04O2miNYbNha5jUFJltu0Ls2hdl9rdeBvfX42hIUFkdJztTzbOvummoMpBSN5hOIhXFqzD/VQcJ4hgwEzStJTM3QU0d1NbFufBsCw/fmYpanbTprqIItz5Qx5032MnOVHPu75L2gaCCz5/gi7dzGHWiifc/9xKLHn1xPC+vc3IYxp90/oTwEydGXMSolUswd67kp0/SyMpQcfaVYVZvCDH25NYDsdUbQsj6KLHs/WyvKcESyQFFxiWcWLBjxspWVqIKaogEjYw6q56Zr9ro2knD/CVBvr3cytAzyhl9YtPxEwnBT78E+PxbH6GwwG6VWbU+xA1ZKl54LJ01G8Po9LB92/9e8vM/1Rf+HpmZmcxb/CMP3f8Q9zz6JYuWBrlrio30VBVLV4S4+S4fg+Njm82qkCSJPDoQEB66nbWDon0K8XIjubQjQRxvnYFTznYwuL8WbzjCqScb+Wh6FmkpKpavDvHY0344mIY1loKVFOwijX1so5sYQKlqB2kip5Fo8XvIkgqzsyuRaBERQhgxI0kSubSn9GARn382m6uuvvKYrr9z584Ew1BQAIdKd9FdDEzu6eu7MnXadma92dIv1NTFWb8tgJcNaIWOIH66dBMs/j6jxUCfu6fYuWhyDYoiGHeKqWna++IAjz3v5LuPmvayXTtp6dZRz4If4iSEoCcjKTds4eKLQ/h8WrozGItkJ06MBmsRwuhDpRZcPNFJfraPMSfruPUGM2qNxGmn6Ni7dy+DBw8+KjuEw2Fi0Qj5ORpKK2JUVMdJJESrbPcGV4JgSJBQBCedV841l1o59WQTHq/CO594WLkuhEol+OLtHAb1a0rMen0JrphSw46iMO984sZilnC5Fa69rG1/PfESK2MvruCqi9vOfVjMMsWlcT7+yktpmcLn33nIb9eL+0Yf/UyM38NogETUD62QoZP67m0XLkXARH2Dm+UrY2id3XGn7GXGaxY6tmu+buzdH0WJy9TJxWiU5PF2i410oS/t6MYWVpAnOiJLMpnePiieXhQdCrBPt4aOkcHUuRroOXwPFguNa0TjORxmFMuyhMmgQoueqn0m9Ib6f5oP+T+b/IxEIrRv355Ro0bx0ksv/Y/v37NnD3379uXSSy/FZDKxdOlSpk2bxjPPPEOHDk20cIPBwGuvvdbss/9sh65Ww7MPp7XQlQCYNMHGcePK0MgyJ4yr4cJzjIwbo6fOkWDG2yEaDmaQ6e0BEjRINZw4QmLd5jAff+Vl9cLsxgqHogjemuVkxitrMfkK6TqqlM/eLWgM/saMNHL9VTbOvqKKylKZQiUPe10Wl1+5CktWkEfuanKoHdtp2Lk30jh45o9YsyHM8ON1bNsZOSYx93BEh9kUIS4UFq8Icc2lLYM2IQQ/LAzy1XvZbNga4dV3XJiNMrdfl0KqJcB3H+6CeFLrs7XFyC+8hOIR1m0SGPQys17NbmQqllfGuG9qDccP1pORpuPbeTF++DiHPj10xOOCb34K8MRTy8ioHN44dCqIH3M8I5n4/APUkhp9XRc80sFjYjvl5xegU7YDSYdz20N1vDI1o1FDMxJReOktFxOur+Wem1P4YmaSWh8KKXz0lZdxEyoZcXxyg9S1o5anXnFy7jhzC6ZDNEabek8AeTnqpG5JNxX7D0X522P1pKXK9O2lJ5EINRaZtJKOjIrhnHveJtp38TJksIaDxTHWbYySWjuYNJGBv76OeErpUdsAwGq3gc1L5zyFg/t9uKVK0k0atoQXYkukE4/G6M9wDrKLg2IXBkwkiJNAoQt9sBwWfU6IBEF8WEnFSQ32RDbqHe0IGtezR15PN2VQo1RCQiQo1mxj6Ikxfv0twvufebnmMguSJHH+GWbqnTFuu8/LcfFxLZIBeslIgejMAXYSlr2cO1Zh/NktN4vLVoXIye18TLY4Fvwn+8K/cOxIJBJcc9m1tKvtQ4BtjYkoSZJoR1cKRGdCBAgTxI+XasrQCSNWUogQpIz9xEgOEhhx9vG8Ov2Vxnv7+8E/MP2l6ch+LUoEqgPlWEQKvRna+J4jg960aCkrDzHlSiNSTEvMUk/nnjE+fMuOzapi7El63vhg5b/SVP8wdu7czlNP3MhNVypMeUlLNCr46seXuPqKN3nl9dkoisLWlTsoCPdo8dnUaA4HN+/j4MGDdOrU+lT0P8OJJ56IJAkkJDqIHuxiA90ZyADpRBIiqVMYwIcjdy1mk5E534c44Tgdh3a13R6YEAlkZDrSg3Usph/JIp5L1OOghiGcwi42tKktCsmptQF8jfqyqVIWqSSLauXiAEbMpEnZxEWMHayjM31QSLCXzeQrndm1fdcx2+JY8J/qD0866SQ8wkWCBB59BVqVBo83ynHjypkyycYZo024PAqvz/SxdkuQ7l1UnD6hEp1VYbt6Od3ixzWugdZ4Bu9+tIMe3VWcO66pHc3lTjDpjlqmTLQx40MPi38xMP/XAC+/FWP2zDy6d0lez94DYWqrNCxYHOT0Mc03UrGY4M6HG9C5e7QpI6Oqz+e31YfoUKjmqZfcCLl1Xc0/g8et4YU361HHTFQfZp4bMFNetY9AUOGlmS5enZrBZZPc5DlHtdDztpCC/2BX5jiKiBGi36gyrr7ESsd2GpasCDLvlyC+KhvPvhTgjfc8ZKSrcHsUXG4FT40JSRziogsSrNsaZdKEFBwON1WHDIRVHlTda5n1ajr9eyfjvKIDUab8rYySDTkMP7OYbl1UyLLE7qII996ayuTLk5vncaPibNiwgTFjjq7VubJ8NwmRYNZsD2NOMjC4X/PR4K++4yIehwOlyUTzxddVM//zPFJTmmxRURXjqpvqiNSkY8zwM+UaIz8u8fDW85lo1BI6nUSDS2HhUj9336lQoCTlgWRJJpVM4iJGedYyXp9q5PwzMlGpJCIRhQ+/9HHlLTV8Mj0btVqiVzcd0x7NYNobLl6Z2pzZ/fz0BoQAo0Gmtj6OokDnrkc/7CQajaIzx3D6ysiIt2/xuls40FiCmPuuRaeVqC/1s35pYWNi5L2Xs7j2zlpGjzC2SJaUlsdYtirEvM/z6FCoIRRS2LDVT0V1jKnPBPBUajFgpD8nNiZeg5v8nHvhOk4ak+CM0UaWrAhRW6rH1zsZV8ZigqturWFAbx1vTcskNUVFZXWcJ192MuuzAGePNfPzr0Hat5fQaP73Yqr/VF/4R4TDYVYtWUtP51nsnePiqqXFJFQRGqJe0kROiyG9R1AoujL3pyp6MYSeUgZISY3rID4awmF27Q/y4fR0Tv1dUnzcaBOjRxo5+cw9hHakYJBM2KV0SsU+SrMX06+vipJFvdv0fYZYKvuKFHL/kIDKUzoy9aGnGXf6aWRmtq7N2xokSSIjI5VJFyd4+MkaDohVZPt7YyOV9b+auPcJJ4/endLIat66M8IVNzjIqzmJLliIEyNCmPwO61vd/1ktKmY+n8nYCRXotA5sFhVub4IOhWomTbBwx8P1dO2k5an709iwJcL7n/pJCB0yMl4aCIUksumOCicWyU5MRKnKXsFzT+tYvkLNL/OMtPN0w+AxsaTIw3dz9mJIE5xyogav13vUdrBYLNQ4BDp1nB8/yeObn/x88IW30bf+Hs++3oDHm2DFDwVYzDJzf/Yz+1sfP/zsx2gAq0Xi7ilpzRKfR2zx8fRsRo2vQAg4cCjOLdfY22SMQzKxWZCnYcW6cJvv2XcwSqQ+hZdub4cGDemYqU6s4sbrL+Ttd7855mGAaWkqYpoyRGWXFvtSI2Z8uFuVwAJQbMmhdjt2hJGQEPY6Rgxtfj+uWhdi8nVh8hyjyJQ0jfe6RzSwkaVkkIcGLVHC6EjaUJZkTFiwkkaUMBnBzsRKdBSbN7FgSYCzxprZsSfCizNc1DsTaLUSkYigogzUmClwD6Va9fMxycL8Gf7PJj8HDBjAgAEDjvr9EydObPbvyy67jI0bN7Jp06ZmTl2SJOx2+z/pLFtCCIFOK3NGG9PVAE450chnM030SAzll5m1fPHJfkLROIWRAWRJacSJUSUdwti5hNefz2D8NdV8/0FuM8q1LEvcPNnCniIXi3/dxbuvZ7TQbzIZZZ5/JI0LLvPgMBxAHbZRUHcy+8VCKmsSdGyXPN5VF1u58d46Ro8wtjiGz6/w3fwAN15lRVa1/fC3Bp1ezeXjdbz9joOX3vByyblmTH+gjX/1g4/TTjbSp4eePj2aO4h+U3Vs3l7NviLY7d1AHzGsWVU4LmKUWzay6Kt0rrqllqXf5jVz/gV5Gj6dkc3YiysJhgQr5uY3BkZqtcQl55kZMkDHGeeuoV1dUszJi4s0WmdPAtgT2ZjaSBK3hZysHBYviqAogvufdvDRG9nNEs06nYzJKPPIXalc87sKlMEgc+PVdgwGiZrDk/ieuj+NvqeUMqMN4ftQSGl1IilASXmMux6tR6eVqHMk6NtTywnHJRfw88/V8ugv5ZgOD/nRS0by60fgrwsxf5Wfcg7QiSGYpGT1yxLOwR06tgEXY04dzfTXHsATiNGtl5prLqtncD89B0tTeOlNJ95dWvxxLz2kgcRELMkEIYMCOjcuADERZTcbKaAL1ZRSSwV9OR6VpKZn8BTW8DObWI5BmJCQiRLGHLOyaUsCl1vNM08qvDGjngF9Nfj8Cmu3ezDHc9tkG2SQSzF76aEMYsWv21m4JMi40U1Bj9uTYN4vASbfdPIx2eJY8J/qC//C34dZ73+Aqs6EVtLRXnRjL1saW7IgGYRohY4ittKDgahQUcRWwgSTwQ4Kap2G6269hmuvu5Z58+YRCAQYMGAA540/l3PPP4cDBw4QCoXYvmU777z+Hg3OGnQxI0HJTzWl6DCgQkN376lNwVewOzX1Dk4bv4UVCzJQFIF0DHpO/24Ih8M89cQUvntfRYq9aWN309UqxoyIcMf9kxk8+EwM9fY2j2GsT+Hr2XO4/+FjH2ohSRKyViERjqOXjHQXA9jNJhQRR4UaUIgQpn04lflvJFnu5dqdaNHjE+7GRNjvUUUJCgq72YQJKxUcxCbSqKKYvpyQbKcXghgRtLQekIcJYqV1FpobJ5mHp9KrJQ3dRD9KKKKnNJi+YhibWUGXlFOO2RbHgv9Uf6hSqZA1Egdtv3DPHSauvSIHnU7G51O476l6PpjtRaNOamrvWlnYbB3fsiPMJRPX4FNpkYSMShcjUqfivvsiPP1KA8MG63F5FHwBhXNPM/Hae25enZrB2o0RHnrMz7Bherp30aIoghfedDHrkwC2mkHceed+lp7v5pbrTaSlqvhtdYjHnvETPNiBAG1vXIUcp7QyypiLKikui5OSIh2TlldJSQm+CoX3P4igksw4qWUAJxIigNmi47q/1eJyKajVEjG3tbGY+UdkiUIq3SVkyx045/IKzCaod8RYvzlErCqbznTGXpdGuDaEZ58XLVoyUBBUECHE7j1e+vfSM/ZkExs2JVhzsCvB3O0sm5vTLFbt1lnLwjkZDBpdzJP3pHLu6SYSCcGMDz3NBrVIkkCIo2fBmkx6An41540z8cBTTnKz1YwZaSQQVJi3OMBxA/Ss/DGf+UuC3HyHF42zI6POP8SwITrS01Rs3xXF4UwwbpSJVav9xGqyeOPZOGS40ailxnsoPU3FFRfaeOXNSspqV5Pu6otJsqAIhaq0tcx8w8wpI5riGp1O5oarbChC8NFX3kZm1JD+em66t5YtO8J066Rlf3GM199zk5ulYsmcPM68vIpe3XVcer6FkNyyYNQWbDYb6Rng0+1BcsikxQoaGWpuuY5wu230L5SY/2UyGX3qRSHCEYHJmLR9TpaaiROsXHJ9NY/clUa/XkmCww8/+3n0OScvPp5Bh8Lk+mkwyIwcZgAMuFwKLz2iJ5/mxSujZCan9kR+XbKMmS/YGXNeHR3Cg1m7bjPxuOCVt12cdaqJyy9oYoPl5ah5+4Us7p9az7CxNVhscU45KYXRY8YftR2OFf+pvvCPmPv9XMwNyW5EK6mYnDYqspfx0H0m3nnCAm0oPugwoFZDOJ5kGTeIWkrYRyd60YEexPN/a5b4PAKNRuK5qRZunbgfg6c/ADYphccfSRCNSLyyJARtKHlECeP3g0Fqfly1pEEn9Fxy3qUsXb3kmK7fZrXy3YJy1v+ahT+g8NLrW1izIYrHF2fJigTzFvswGmRCYYHfraaw/qTG79eiQ4uOXdtUuNwJzCaZb+f7mfOjn2hM0KFAgywLXnosnadecfHEPamMOanp3G+ZnNS1HXhKBVGXFbdDRzu6ESFEKXsopCsN1JFDsrvImbqdd2aY2H8gzq/fpJHn79OYPNOhJ8WZSWlkPfOXRHhq7NGTQmRZpkePQVh1KynM13DbdXau+1stxaUxbppoIy9HTdGBGI8976ToYJTZM3Mai0AXnGXhgrMs/LYmyLRH07lvqpOLz2ldC9RuU9Gts5bS8hhdO2k581QTz7/p4rLxrTM7Fy0LcP4ZZmZ+5GbrzjD9ezePm4QQPPiEF2v9QKxSk+ScJ2jj5KGVzPn6E6648rqjtgOAzy+4/1Y9r05bR7ZrcKMMkiIUEiQ4xC4GiBEt1tuICOORHPTrlUM8Lvj+0zLUuniL993zkJ9cx8gWmqI2KZV2ojul7EWNloPspsdhJvIRBONhcg7LwmjQEgqomHyri0lXhtmxJ8Kbz2XS7nAncSik8PgLLj79PIDslbErGaxevZrhw4cfkz1aw//Z5Oc/CkVRCIVCLfQmwuEwU6ZMQVEU2rdvzyWXXNLM6f8RsViMWKxpSkSyxdzQ+N9/hCRJqFRq/iz+URRQJfQ4qEGlqDH68tESpZJDlIi9RFR+hp6Q4PnH0tizP8aQfvo2tSZuvMbA3kOhVisXMz9yM/fnAA/eb6Z9oZPlq6qYM3cj9eUyL77hYcaLyUAiJ0vN2WNNXH93HVPvS2tMzO3ZF2XirbXccYONWZ97Sc9o0gc7GqTaddx8dz15uSouGq9h/KQq7rwhhbEnG4nH4cvv/Ux9wcMX77etD/bYfTZWbwgRicT4+JPFWIIFSEELXsmJlFHDZ+9Y+fybACcONbRa9ZJliXtuTuH7+f5W6fMd22noMzjGwXlVZEi5SMjE25oKQnIqbl5+wTHpeFxw0QV8M+d1Hn7WicWUFGneujOCxSxz8bkWjhugY/6SIPM+a72V/ooLrJx+aSX33ZqK0SiTniKzY0+kWYvPzr0RIhGFWV94uXmSvcUxKqpiSBLccJWNF2e4GNxfz/VXWnnnEy8TL7Fyxhgjj2VXEtzfrtnkQ71kICKSSZUjiU+AKFEK2resSv0ZotEoQlJol6dlwey8RhmAgX31jD3JyJjxlRw6tI6DMQ2qhI4c0ZEwATbzGzp0SLoI3mgQtaKjkoNkkEtfmlrhqimhkC4USJ2JiSQ7So0GHy7cKj+abBexYAzroRM4cEghgI+QYRPWNpIAkLzXdUKPVbJjcg7n9nuWsGejAUmCFetCPPKckwF9tGRkZByTLf5/4p/lC+HY/eH/T/xev/A/GR+/+zHpoh1IYJZsdBQ92M4aDMKEhRSC+PDjpTO9GxnqfcRQ1kqL6du/DwMG9+fBRx/gxede4uxR56GtNyPFVLyX/hGWAiMzZ82ga9euAPTr14/zLzyfb+d8y8F9h1i+bDldS/qwl60MZGQLW1qVdOpKCvhuvpNYXMWo0ef929r7f7of5s//nsvPj5Nib/n8d+mopUt7FwcPHEItNG2yQNRo8Hn9f5cNSkpKGDRET+2m/eiCGRxgJ7m0w046MSKUsR8NenIbmli57mg2MjK72EA30R87yWFEilCopZwGalGhQUamHV1Ro6aaMjToUEtqnKKGGDEqKaYDLZMTilBwUE1HerV4zStcSEjopCY2hVGyEBFJ+ROVpCabAjp0af9ve0/Avy42BDAYEzx8v4VrL29aSy0WmRnTsvjmJx9FB2JkpKt46S0XD9/VxOzo31tH+04K8z5LQ6OROGFMPd18I9H4tTgd1fxcvReDNY4kVDy3SWHSZDPf/Rjmw+kG8qJ9OXNMCQC3P1xPnx46LjzLyuK3NBQ6RrD0vTp+/qEYRQ6hDqRi8w1EJkgdu9u89krpIB9/5WH0SANV1XHCIflPr/uP+P6bHzA6UrGTS5F2NWqS3RhGzFSUqbjhWiMvvulKauMn2l6fZUlGIUY8fx9lVRo8AZl9B6NMutTG0yVuIr7kvamXDGiFll1sRIeeXNqjQYtnWx0/7tpLdqabnXvieOV6rrvM1KJID8mEyT232mnwJFCrJdRqiSsusDDx9trGjfPPyzRMe3nIUdshI7MH/brVsGVnhEVf5VFcFufEcbVo4yZSc9RsiMKQk+uJOe10cI5CK+kocVexdkMIlaKjY3sdD9+lZ8xIA5u2R/j4izqW/2Ql4NTx/mwvt1xjb/yueFyQVyDx+Gtqnn1xA8XFAklWsJsinDKi9UFDky6xcuHk6mZtoblZam6+v46MdBXOBoVLzjNz67XJTX9ejpqdeyKcNdbElgMtN91t4fjjj8cfENhTonQbuI+dO4tIRNVI6gQnDFNxqCrKhWdb+fxbL/k5Gq670sr9Tzl445kmEsDF51gozFNz7R11hLwapISGqBTEYpc4Y0zrZJR5C+IUim6t+netpCPhsXL5DfVs2qQwVEpDOLtyzc0HqG4I8/OXea0e86E70/j6+zDVVTpWb4jx/Gt9j8oG/wr8K33h71FaXIYmqm/8HRq0pdxxm45RJ+qYaXFCpPUkmg83o0Zq2bR9B5mOPIrZS39ORCWpaBB1nD2qbbbqicfpiRtd4Dl8zpoYBXka+vbUMu2FEkR16+tYuaqI3GDfFvdMVESSkhnlbiorK8nPb324VmuICyu9OmkaJS269wyQlavmsbszGzv8gkGF6++uY9Oi9BaJVwBrTT9OPX89qRkK551uZtarWVjMMtt2RXjgKQc6HQwfqm+W+DyCay618ekXIbbtV7Bgx4CRGsoQSFhIJUwlkIwPNGkuRg7L5M5768j0DWthB0mSyPX3Y+f2tbRr167Fd/0ZThg+igLbFiApTfb+K1ksXxPikWlOGtwKmekqaurjbFlS2PjbBIIKX37vY/Z3XhwNCT78wksgqDTuL1tDZrqKoQP1/LI8SOcOSSLMtl0R+vVqLvPiDyi89ZGHOe/lsHNvmEm313DXjSlccq4VrVaipDzGA497KF6Xgx0zdYZ9RG1VAMSCagrzZD757muuvOr6o7ZBIpEgGrTh9MSY9oqK+x/9lbpyPWqhJUYUKylIyOxgHV1FX/SSESEEHsmBL3cbZ45RMeXeOu6+OYWUdi7KaxX8AaUxR1RZHcfvMGJppZMWIJsCailHjwEBFLOXjodjxbiIEREhDJgoFntw4aCrGIjOq+eb79ezaVkOFnPT2mkwyEx7NI1DJbVULnCjlfU4HI6/Bh79b+Knn34iEokwbFjTBNzc3FymTJlCYWEhoVCI+fPn88gjj/DCCy+Qk9O6qPB3333HnDlzGv/doUMHpk2b9qeC/r16D+PHRbtaFcYWQrDwlzBWUvHhop4qUslCj4EIIbIpRGN3cd4ZHr6e6+f4wfpWNX6OIDtTjVrTMtP61dxkID3vs6bpsaeNMnHvrTbGXlzJT78E6PuxmhuutCFJEpMvt9EuX824CZWYTTJGg8ShkjjhSIIlvwW4/kob06a7jknrMhKVqHFGWLswnxS7ipq6OCedWYtGiYCQ0LrzMGjNxOKRNo8Riyer0A/cnsLDdwkW/+Zi6cpqZn/jpyBPxZTb/QScBl56ve1FbmAfHV9872vz9TNGG3l8xW7SvFnUUkGcKHm0vtBXcJDzhl/X5v3SGjQaDTodvPeph/btNJx7uokn7k2jwZ3goy+9vP6uC42mpW7GEahUEkajTCIhWL85jE4r8d38ALdNTkGjkZj9nY/vF/h5/pF0HnuxgYIcNWef1tQKd6g0xiXXV9Oji4bnp7v4ZlYOn33j4+4nHFRWxymvTC76P3yRynmXrsZfk4Pem48gOUU6RIBeDGl2TpXyfr58/otjsoNarSYRU3j35dxmC9POvREuva4OX52ZzuHe2EQ6MaJUSAeoFzVkZ8qMOz3EY/dbuWZKgoalxzfKFPwedVTRl2EIIfDjwUENIrWak05Sce/tFvJy8ti4Nczjz66idl8K9UEv8ZCGBtqeVOsXHvSHaf8qSUW8LoMux5dgtciMGm7AbJJYvyXC6LNix2SL/5/4Z/lC+Pv84f9vZGdn/6tP4R9CwB/E9rsCjE1Ko7cYyi42kE4ONlJbsP5kSYVG0pCZmYHL6ebh+x9hy4+7yPJ2xGM9SCLNjSquI7BFz9WXTGL99rXodE2B3n0P3EcwGOSqy65mQcnPZNBy6vgRpAQ68ubMCjTWLH6cf9c/Rbz8fxNt3Q97d6/nrklty4SMPSnKwtVmorYAeFuXOQmbfZx+9ml/17Pv9XpJTVWzIXEIQTUDGfm7oVUW7KRTLUo5xG46HU5GZlPALjZRQGec1FDMHmShQiFBOjlo0JJHR9KlpmtOE1lJQXshKKGIAYxgNxuoF8mC3xEkRJztrEWDjm2sooPoiZ00EsSpoYw6KunD8S2uQ/rd7scm0oiF4/+2vhD+tbGh1Zbg6ktaZ5icf4aZ0y6pZNFXeZx+aRXhsIJen9xIVNcmEDENnfrVYTOrqK4RdMKLnXRSRTZah4GEI44RC2moee3NRSgRLf2iI3BRT3WNwp59USIRwfVX2li1PsS8LyqQ3OlJSYP633W7SFAh78WXcOMRDY3Dr46gSpSgT9hI9ebyww+HSMmUiMTM5OW1ngxqDRISatRYJBsGjQ5/NNzIHLXU9ebt93aQkaYiPVUmqne1eZyg8JPfXjB/TjaffO3jYGmMgX117NwbxZwWpjxQhAqJeEYZNR4/ueEeZEpNSYlMpR1pkXzenv4bOXQlai5h2FBDm983pL+eWbM9jf+WZYnKyiRF7LsFUTp1O4mePXsetR2271jLKZN1uL3JpEHHdhpSDEbya05G2a/g2x8jBQ0SEm6pDoephlp3mExHB7ISHajeL7h3RSm1cimTrtbRs7uGA6UOivep+ehLDyk2mQnnWVCpJIRI6lQO7Kvn64+TCeV6R5z7nnK0eX56vdysG0xRBI6GBIV5aiZfYSctRebBZ5yNyc+MdDWjRhh54U03735w1VH7gaKiIvr2NFKYK7BZJXYfCtKjrwaQOFAWoapMy4yn7CheO5LVjWKvJaYKcflN1dx8jZ2q6gRPPhtI6rbG0wmLEHqNmoJuEul/0qnV0CCwSW0n1w2KlX0HXMgiuQdLCbdjxy8RsoYcaNEldwQWs4zdqsJVpcPvVv/lC48CAwb3Z7l+HRzeCkbTyrnqEitGo4wlu55wfbBFzC+EwJO2m1mP2Zh0R5hyx0FyaNdIhlChwu1pnYW0ZEWQN2e50ackaDAvJuwyEox7OX5QUuLhyivUzH57G1nevo1dYUIIyqR9iISKDKmlHSpIfn9CSbB1yzaGDBnS4j1t4cDeSm65Knl9NXVx1m4KM+f9nEb2c0l5HEURfPh6JieMrSO+J9aCtWcljeJ6Ay8/o2PksCZb9eulY97nuYybUMUNV7WtW3njNSae3pKNMZbsFAnix0oKYQKkkEk91eShIz9PRSCoEPXr25Qj0Ep67ObMY773O3bsTNmuJppv00Do5PXs3R/llgfqGmPTD7/0MvtbL+PPNHP/bWns2B3hp18CZKUnZSiODAP+IzZuDfPEPWm4PQrL14SY/kwmV9xcw+mnGLl0vAWTUebnpQEemeZkUF8dV95Si80iY7OqeOcTL0+86EKjllH5U1DVdSZCFGfGLzz5oJVLL7Ajy/DjzwFeftuNpDYckx2EEGhkC9PfruKqCRK/LUzn4WdcrPq0PVk0Ea/cwkER24iqvJgtEiePVHPDNSaWrQrz7qwIyxeGiaii1DsFz7zs5ZlH7AB4vAnU8T8vKEpCojsD2cIKQgRIiK6AYIe0ho5K38YOo4HSiOQxhZNxpxibJT5/j8futXP5+gP4vH7GjRv3T/GJfyU/W8HKlSv5+uuvueeee5oJj3ft2rWR8QLQrVs37rvvPhYsWMA111zT6rHOP/98zjrrrMZ/H7nx6uvricdb1zlKKGaefrWBEUMNLaaQvTbTh7q+HRlScrJYe9Gd3WwkjUzyGUERWwh6nHw7N05xMYw43sCOPW0nB6tq4xQXJ4hGRWNCSQjB+595+fGTlhtYu03Fa09n8PbHHl6d6ebL75JJxFgM3F6Fx+9JxeMTvP6ui4fvSsFolHl+egPXXm7jvc+8lJeXH7Vmg6SyM+UabyMjMztTTZpNi2HXiMZNnifUwGtvbUEtB9m0KYFQJMx2hTtvNjJhvIk5P/q4/bpkYKVWS4w7xURNXQKzqwtldX56SkOoF1Xs33+gzfMoq4xjNrVdaah3JjClxNjv3UEe7fHhplTso53Utdn7GkQdIQK8O/09rrzq6EWtX37pKf52Yyrvfublt+/zGzc0OVlqnn80g7k/+3nkubYDUEi2Vz/4jIOv5/q583obhQVarphSw0N3pvD5t16+/zAXlUpi9lvZPPeGi+mz3GRlqDhUGkeW4N6b7ewvjhGLCxYtD3LtZTbuvSWVA8VRJt2e1Bo99SQjG5Zl8tGXLl58rQK3B2z+dnSNNw2bEkJQJhehaENcN/EyVqzdfNT3g6IoWG1yM+HleFxw3V21RF02unoP0/ilZCtHR3phJ512fXfy6nPpNLgS7CoKo1DcmAz4PSQgQZwdbMCMHYMlypQ7Ddw8uWnBHz3SxKgTjZx1WQ3y8o44qEZGxSaRZJemk0Mm+chSMllwiN10pGkzY0jY8Ndm0eD1c+FZZu6d6iQaFbzz9gt/OtlUrVb/SxKE/0xfCH+fP/z/BUmSyM7Opqam5phaD/+V8Pv9/Pbbb/j9fgYMGECXLl0w6pJV99/Lb6jRAKJZsur3EEIQE1GKf67FhIW90mY66tsR77eSFx40M6S/keraBC+9foBly+HN6TO49LIJjZ8PhUJcfO4lKHv1dKEvYQJtnrMaDbsOSsxb/DFer/eYdJ3+f+J/uh+EkPD5255S7fNBx06d+DV1FRFP0xTWI4iKCKFUD8NOGEZ1dfUxn184HOaXBUHs0UJSyfxd4rMJOVI7togVJEQclaTGKFnQCA0xonSW+jR7b0SE8eBslvgEkjqKHMSDEzvpqCU1vcVxHGI3FeIgZmzEiBHCjyDpe1WoKWY3MipC+GlHt2aaeEeQZNg3ra0RQhjNxj+1x7/KF8K/Pja0WqQ2i5yyLGG1yMTjMGywnpXrQuzcG2XVhhArl6soDAygu0hHckukiiAH2U2DphRtposRw9VkZsqsWBWjtsyEJi6TmUgOw7SLdL6fG0WR4lx+gYWPvvKyaGmAOkXBLDo26+gACAofUVs1/XM07CvagC5uJ5M8EiSopwoDRrozADksYxft2Fq9lLMvHHdMz0D/Qf2Yb12MzZdGXqAfu1iHgyoyyMOWyMK7GQ6mbOa5N1wMGKRm//w6bEpzqR8hBCWabfQoiHHrQ/Xceq2d666wUloRZ+ZHbpAEeV0CnDluH5dfaOb8i9Rk1rZkY6kkFR1FL9w4SI+2p7ikkpHDWrwNgLLKGBlpTTH9F9/5CfjhurtjhOLdeXbak8dkh6C/gZ17DFTXNt0vGkPT4B8tOgLCR0Pues4+U82407Q4G1J5651anAfiZLr7Y4r0xiYKWbNqHc//bOfWyXbWbQpx20MRKqvjDBhThs0iE48LIhHRjAVktcjUOdqeIp9ICGKxJt/5xXc+GlwJ+vbUsWtvhH2HouwvjnLxdVXk56hZvznMy4+n8tYHPrKyso7aFvX19ZiNCsvXRPjq3SwWLQ9QV5/gkbtSmHJzlLz6pj0D3kISnjjb1b+h9Ipyy7311B600z02ipwj08AR1Kn2YzaFqKgKE4+LVp+7jHQJr2iZWDuCmM7DTx9mctX1LoLbfBglC+mhTvgaytq8FiEE8bCGXgxhi3vl/7hn+r8QG/6jceGIkSN4KuVZ0qqTElSSrGA4LCfx0Ts2Bo1YTldlIHYlE0mSCIsQjpQdXHmNQo+uWob01zF7SxXdaRquY8LGDwuCnHe2lgF99I2JmWT7coR3XsxqHFxWXBbj2jsSLF8TYvQIIw/cZSUt1c9Tz/+CcKeiFlr8eLCKVKKEcQsnNpJt+gmRoJJDhAnSgR7UUoHb7T7qe3/btm3EPTK19cmC9xff+bj28iQp6e0P/Lz5ThA5YENCIm5w0Kevit0HysiKN5dqiIkoGflhRg5LafEdkiTx0hPpvDTDxfgzW28Ht5hlZLWCLqYnpPKgluN0iw1gNxvpxwmUsY8McqmtS6CSQWlLF6DxSznmuKhv37489XiQW661tVp8f+1dFz5fgmvvrGFgXz3bd0VYMDuvsRAxeoSRqy62Mv6aKu6ZWsfnM1rGy8tWBwmHBSajzE0TbVx5cw2fzsjmp09z+XFRgHufdBCOCMoqokSjgkmX2hg1vMk/lJTHOPuKKgIhCSQvg8ceJK8wwcZtCtNmOPl2oZcXHs3gvDPMnDzcwAlnVVNaWnpMmrnBsJdC31BenbmaD77woETVxKX9ICBTJPendikdO+lUZP/Cay+ZWPhrkK9+8DP3hwRdnGMbYzVZFPH157V4PQ08eLeVwnwNYY27ze8OixBqNEiSRLrIpYE6trOKOAk6iV6kkMEhdjOQkU2fIUS/vm1LYHXtqCWqaSCmDqFWq9u8L47FF/7nCm79L2H16tXMnDmTO++8k759/7zdQJZlOnXqRE1NTZvv0Wg0GI3Gxr8jVH44MtGq+V8ikWDlslW0y9Vw/GnVPP68k7WbQvy4yM/Y8+v44A0T6Z6mxI0syXRnAGUcQJIkutIPRU5gtUkYPe25464wazaEmwVHv8dDT7twuyQeeqYpeVZeGadDobpN2vfxg5IDlvr00OHyxJkyyc7LT2awYHYe559hYeIlVn78JI/Z3/m46GwzEhKhkEI4LNq87tb+UlJMnPEHMf0bJutxGpoSlTIq5s9LsGmZBZVG0K59civ12FMBTruwFn9A0KNrk9MQQvDWOyGyYh0JSF6EEKSRzWdfRojHW094PPuyj6Cv9QpVIiFY/FuQ9FQJN04w+LGkRAlpnWwWv1Eq9lEhDrFNrOYgO+nNUCKuGHV1dUdth8qK/ezcG+WFx9IbE5+/xzmnJYcXLVnResJhw9YwsgynjjQyuJ+OpavDnDvOzMC+Oi6aXM3t19kbW/oNBpkn7k1jwew8Xp2aSd+eWnyBBDM/8tLgUrj2Mjs6rcS5V1dx4bVV1NbHmT0zmy07Ipx5eRV9Tyrny+/9fPx2KsXbchh+fi0V2UupN+2hzrybg2lL8Kfs59brTYT8QRYu/Omo7eD3+1t0F81bHECKa0l19ml1sUuVsti6WcblTnDtLW7Sqobiw41bNE8WCyGIEGYPm+hEbzrSE1VaA1OubbnQy7LEG8+l4bPvQyDIoZB+nEA3BhAjxhZWUC3K2MgyMsnDLDUFhlGDkwefivLA/Xpue8hBVXWcYEjB5az502v/V+Cf7Qvh2P3h/++/f5fz+J/+FEXh+aef58yTzuHVKe/w/h2zuemC2zj/zAuwpCZ9brVoGigmSzJ6jPiFp8VvAuCkhiwKqKYEN/VYRAqZgw7x2/wMxow0YrOq6FCopndvNUKOMfWBqZw+6kxmvTuLaDTKuzPfI16kIS2RjQU7HhravAfckoPzxl9Ifn7+v9yO/8j9cNrpl/LpN20Xxb76ScuYMeOY+eEMavL341BXoQgl2RquqqYyt4jp772OSqX6u87tg/c+pH28NwE8pNL2gAQb6fho+t37cDy1lDde3xF4cDYOJvo9jiRtfbjRHx7SIEsqOkt96MsJ5NKejvRgACOQkNBjJI8OpJBJf2k47elOEH+LxKcQgmL2NOuSqJAPcdywIf/jb/KvwL86NvT7/fgDyp/awBdQUKshGBI8Mq2Bju01HChS0c0/EjtN0ip6yUiuNpNeJ9WzdXU6M19N4ckHbSydl87bsyTQhdEkjvzWMtq6Tvy0KMgj05woimD6s5ks/Smd2pzVHJK3ExBeAsJLrXkXoa5rWLM4kzWLs1nwgw11Zg0l7EVCogcD6Sr1a7wX9JKBbKU969euOaZ7f8TIEYiMKGERpIJDFJqz8BduxtX9ZyrzlhDWuOlUN5ZfvjVR5w4Sbr+FOv0+4iKZIAgILxVpa7j5ToXOHTRce5mV0SOMZKSrGdxfz3uvZJOZruKdFzN58v5UausT6ANtP2MpZODFRUo0nxnvhtr8jWbN9nLp+cmYoqomzitveUmQwoSr3+HFl2eh0WiOyQ5qlcQvy4M4XQn2H0pK9Vx5qR6nvhhIthm6C9bw6wI70560M2q4kQvPNrPkxwwuv8mPw5qUJjBLVnwVqWzcmtTlHzrIwGXjLdhtMnnZambPzOa+W1NQqeGhZxyN16fTyeRkqdlV1DrB4oeFfk49yUg4rPDOxx6efKmBRV/nM/OFLEaPNLJ3f4x7pqTwwqMZXHeFnTEjjQw/u4qMjKxjskP79u3ZsCVK7x4abnuojoZ6mYNFGi641E9G/ZAWhSGVpKZH/Hj2FUk01OvoGRvejAknSRJZka7U7k8W9T/8ovUCXaeuCiVS6/IOEREigIeLrnBTWSHYy+bDSWkV3no95ZWty2OtWBdGcqdjlCykksnnn3/+b+cP/9W+8I9/BoOBOx+4nbLUPUREGFXAztpNyXu5U3staTkRTrx6D46OS6hv/yuGYauZ8Z7CA3clCzd19QnUWkGUJIPcYd6Ls8NSxp+t59eVIS67qZp7nqintCLGz0uDvPV8ZmPiE6BDoYZ5n+Xy3OsNJBLJ3+T6iWZKdmZx+Q0BPNoqUshAhx4Zmd1sYDMr2CpWsZ3VqNHQg0FIkkS9poQBA/sf9b2/bcs27IEcZn2QPPdaR4J2+WqeeM7DjOdMZJWMJstxHJmOIeSUjWHnkhzqaDlvwYuLE4a13SXau7uOfQfblnSb820EfSgDDw2Y08Lkp1rRSXoyyGEf2+jGAPaxjbq6ZDdhWlasUV7sjwgIH527dzzmmMhgMNC524nc/bgDRWn+bHy/wEdFVZyunTX8tibEq2+7ePnJplkn1bVxJkxyMmKMm/r9qfwyT02v46vYujN5HwWDCu987Ob2h+q5/EIL3y/wk52p5vWnM5l4Wy0PPJ1MevbpoWPPvijdO+t45K60ZolPgPYFGn76NBeDPoHBGqOqIZDsnPwol53L2/HwHWnc9Vg9H3zhwW5TMfkKC/Pnzz0mO0SjEfaxHRQ1elchmfEO5KoLCBNiCysICn/j+WhceRQdiPHi4xm89nQmQwZpCdLU6VpARxrcCr991oFx48IMH+XC4YrRIOpb/e1KKWqM6XToUYhzxfURRp8qiBbuoDz3F/Syrlk8qMfIlq1tF9GKDkYJKH402sQ/zRf+lfz8HVauXMmbb77JbbfdxsCBA//H9wshKC0t/acKOx84cAB93MzqNQmkuJr8XBXT33dzwx0uImtPJNs9sEWSRy1pUKEiJqLIkgp93IZWUmPsUE5WzQlEd/Vm7AU1rNnYFJTVO+JMvs3J/nXp9OyqxWyWufTGan5dGeRQWRTlT4oySV1SuO5KKwW5Go4fZCAnS43Pr/Da217OucTJnfd7yclQ88vyACccp2fl+hBut6Curu0W4T+itsqJ15c8EZ9fYc5PPhShkNKrjFp9EQmRYD/byUrT8OhzEbatzmDBt+ms+zWTn+akUFkTY+zJTYtoOKww5d46XA4VWkmHpI2wRVrOFlZSVZVg/KSaZkyeeFzw7MteitbbWbJYYcyFFZx7dRUXXFPFlz/4CIcVbnmgjisvslLpCNOzX5SHXq/n/S8jPPJUgryOYSRtFB16ujEADVrUkho1WkKh0FHboV377mzfHWHk8W23U5091sR9Ux0tgtA9+6JMur0GoUhIUlIGoFtnLe997mHJiiADeusZNrjlcVUqibRUFccP0uN0KXz2VjYvPp5BVU2caW+40KhBJUvMmu3l8ptrOGWEkXPGWAhWpxGOCAb00aHRSLzzWiprltt4YZabVz700K1vhMfut1JRG8FmkVm1YuFR28FoNOJyCQ6WNC2YG7eGCfjlZkLRf4TGn84dDzawdk2cECF6MpgqStgu1lIuDlIiitjMcqKE0aLHItmJEKJvb3Wbrbv5OWoCfhX9OIFsqRC1pEYjaSmQOtGDQZSxDwmJ7MMMbUgyvWwFbq6/0s6NE62sW1jAwD4G4jEJlebYpvn9b+PfwRf+hbbx6ouvsfjjlbSr6U12rJAsqYBcZxfkLRbcbg8mi5kAXraIlckppGIfAfxsZy0B0Xwj5xYOythPO7rSg0HUUYU2w8mr02yNgWE4rDD2fAcfPZNHh9rRDI6PJrWoPV8+8yOXX3QFP3wzl7RYshVFf1jT0SfcLc5bEQru9Gquv/nYBNz/HTFo0CD2FuewZEXLjf+7n0bILRxOeno6nTt35qclczn3vrH4+1Xh61vJ6XedxI+Lv6dXr5YM9KPFil9Xkqpk0aag6GEIlGat5SpJhRY9O1jXOBX+CJQ2JkN0pR9VlOD9Q1JbJakwSVb0khE/HhTiuKinnmpqKWerWHX4cy52inV4hYu4iOERTnayDi06MqRchBAcErtJSLF/S73Pfwd/6PP58HoFy1YFW319/ZYwvbslpSgW/hpgyZw8CnLVBKtSW7COhRAEM/fx9fvZaDTN7X3CED133GjDqStu/H8pwQ74vBKzZ+YwaYKNFLuKbp11FG3M5snXvOw3/0bHszfx7Fse1i/NbGwXPG6ggWcfTaWwSxiDVo1Waq6JBpApCnHWtV0saQ2yLPP6O6+y27AGVWY1T7wYZs/qAtb/ms2W1Wnc/GQtB3PnceKYCI/fk8aYMSoM3fazy/wLRak/U3jGJmZ/qeb+O608/UA673/e3CeWV8ZoV6Dh+MOxkUYDQm47KBYk42q1pCFR3o7rb3cRDje9PxYTPPSMA6tZpt6Z4LFn3Zx4ZiWxgJaH7hC89MIDRCJtd2i1hZSUXBIJeORvaUy5r47yyhi332ghZ0gxtYa9OIz7efh+E9mZLZmDd99qQcqsIiGSz7ymoYCFvzSdw6RLrbww3UUgmOCOR+p5+2MvfXroWLoqxMhzK1i0LEBxWYwTBhu4+NqaZrGnEIJflge4+3EHs2a7GXp6OZ987eGzt7IpzEtOTL/twXq+eDubG66y065AQ4+uWl56IoOZL2RSV//nnUx/hCzLNDgFsQhs3yahr+lON9epaBLGZhr0v4deMlJSpmD0tT2w0trQjdoqFb+uCvLMaw14fUlbebwJnnujga07w+T1dlJl2NXMl/qEm22q3zCH8kjZP4ouDWPJpSOb+Y1aUYGutjPnX+HA2dDc3xaXxbjpdg92d3cAsshn9sdfHpMt/rfx7+ALW8P5F5zH8+8+TZF1NT6Vg7896mT/oSjLVwcx6WV69JTZvCqDzavTWPhtOiedkHy2a+vjOBoSaCUdFRzCYd3N6VfVsmVVBi88mcrj96Tx4yd5HDdQz7lXVXHD1a2zCg0GmdEjjCxa1uSfZVli8EANRkuCAD5iROnOQGQZejKI/tJwBkgjyJWS+qAeVQ0FXULs3Ln1qK/blmIDtSBUkc39U510bKdm9YYwX32pkOXt1+zeliSJnHAv4gmokYobk0YNUjUN6VsJR9r2caGQQr1TweFsGSMUHYiyZrWEGRuV2j0s/DYdISWPlS91IpUs9rEVGXC7BeddXcOkq3RUp61HEc2/My7i7FWt56rJR98d+Xs88+yb/PhLnF4jS7n1wTqefsXJmZdXsmp9mG9m5fLJm7nceq2dTu00jdrMtfVxxp7bQNnCgeRXn0J+wwkMjJ2Kpew4TjnLyakXV3D5lBr0epmCfDWTL7fx1oce6h1xenTVMv/zXCacZ0EIQZ0jzumnJDuljhS6/oh2BRp6dNEy8/lMMtLUWC0yqSkqJElicH89P3yUy6KlQXbujTDuZD27dqw+JhvIsooEcQpzdJx5mYcX3ndz30t15PQvJ8dmPjwYU8EpaigJVPP4NDe3P+jA5U7w8rNWnLnr8R/eJzRQh4RMMUXU18okyjtgi+Sxh42UiwON60dYBNkrtqBBS4qUZF96cRHET8Cj5quPUtm2Lp0f/h977xkgRbm0f/96cp6d2ZxgyTlnJCkYAMGEARHEhGLAeDArZsScUAwgBlBRwXCMIJKDSM5LWDaH2ck59P1+GNh13V0PnMfz/k/w+gQ73T3dNd3VdV9VddXHKSh/V0tmwcZPK+N1/vX3eHhOLfGIRMij/9M6BP9r297D4XCDTFN1dTVFRUWYTCbS0tJYtGgRTqeTm2++Gah36FOnTqV9+/a43W4ANBoNBkOSuV+yZAnt2rUjOzu7TsukqKiIa6655k8772g0ikkyUxYpYcQwFR9/4adzBw1ElXWLyqagQIU4XkaulvXs/slGZs8SnIZj5IQ6ED6cxeQpm9BbPeg0KkJeNfrqzmhTynjuSSu9u+soLo2x6HMfFVVxduxNThdvSpdm74EIedkqJAk6tktWVW7cEuaq670Ya9pjjmXhIYHLeIQ1a0sYOFjiiRedhAIK5D9iVX+HSMjAK29U0LlLkNUbQ5x3jglbioKuXSW2ikJ+2XkQvULPTTdrufSChgFO+zYavv04i2Hjy/j6hyCyEOw9GGXoAD2dOsOONb+iS1iwiEwcVKCLpLNlVYDuw0to3VKJUa+isFBgcLYmoXUwZZKG229MxZaixOtLMHeBh54ji5n1NzurNoQ45wwDrz6VUfdS7NVNx5RLTYy9pJLApjw0aIGk/gqmxClpVlw28RqWfTaPeDwZhDeFRELwyMw0nn/DjdOVID9XRUlZHLNJgT1FyRfvZXPOZWUEgjIt81W897GXC0abKDwao7I6TpuCpkvqi8viXDPRQlaGinser2HztggvPJZG9046ikpivPGehy4dNNz/ZA2Fh2QGDTWSm69h3BXlnD7EwNmnG+jaUcvpp+l5+S03Pr8gza5k+54IwbASvb7pdqGmUFVVhbNKxfW3uvlmSToajYRBr0CSEiREok6r5/cIxqJsXtqSAtJwU8tONtCObugw4sOFAgUtaMsGfiCTZFubAgWBQPOZpMWf+8lJtEXdhOizQTJhE+kNqt+8woU7eysfza2vAlUqJea/nE6/s0qxpTStCfhn4D/VF/6FphEOh/nik69o4evSiPcyShZSvJlkD7JxZNcx8mvakCBBhCBGgwFNUMNONqIXRjToiBBEkBzEtoN1yAjixJD0Udq1rr8nn3jWR2BPB9JjLeq+UykpyYzmU7OjDKfWSQ5SXUa5PT3YzSYyRC5ZtESJEq9UizO9nDseuu2U9P3+XSFJEi+89D6PPDyDee/v5ZwRUcJRBd+sUNOh8xncc++jdduaTCamTb+OadP/PNJXUkgIBDbScFBBOo1btIQQOKggRIBaYSKHAoo5CIAVOztYj0boEAgCeFCjJZ/GwyG0ko50kUs5R4mIxi38QggOs4c4CTRoqKKU0zinzk4ARWI/RexHgeL4PZlMNh0Q2/HjSVadSpCf3/TwlD8L/6n+0G63E4sKpt1VzaI3sujXsz4e3Lk3wn1POPhgbhaPPONi9EgDBoOC/YVRNMH8Rn7Ch5vhw1SNiM8TmDbZyqtvlSLKeyFJEi5FFZeeZ26kgaZQSAwdpGPE6Sree9Pe5LEuHmdm8ec+ShK7SRzJbPSeFsjE481XFDUFIQQvPPcAg4ZEuWFKKmNG1cd/anVSg16nlXC6Egzqp2dQv6StZFlw9qVlvP9mZl23iy1F2SjZ/8v2CGcMqY9N+nTXETVVITxdmyQ+qikjjaRcRGqgPTu+0tF903a6dVUjAbv3R4kFtCi8Kaz5VqbCE0GWtUy+Qs01V5iRqWTp0o+47LIrT8kOU666iQVv3c+FY4x07aBh/JRy2rfW0KWrilrvYaodCS4a16LJfSVJYvTZWn445MRGOjIJTsg47y+M8sZCNxqNRCIh0beHlqmXWfB4BdPuquJwUYyNv4a49vYqlAoFiqiBCy/xk5LqJjVDpqQiikEvMbifDodT5rxzjMxf5KFPj6Tf+OQrP5MvMZOe1ngJOrifnnatJAoLC2nXrt1J2WH16tXIYQ3rN8fITLQhS7QFCSTxx/U9Bq0CtbdpggKSFUlVVTJPPmLjmjsqWfS5F71OQSAg076Nmi/fz8VsUvDuIhevv7WSoE9NjStKq1YC275MCuT6wTZZUj6pIpMdrEdCgX5/GkNGuejSRaJdGxXbdocpPJQgt2pYnX+NE8d73N/8K/Cf6gubQ0KOc901Zi6/ACZMdnLG6VF0kpaEXcnsl53k5agYfUa9xnhZRZyrb6vC5QJHxI0SJfktnDz+QON36cXjzHz9fQAhN78u6N5Fy52zajhaHEOpgu9WBIlGQKNNECBGKzohEOTJ7ShJW4M1loPOk4dMgnDqUXI7eJl+nYHdpc3rFP8eI0eO5Nm0F3BXevnq/RQUqbUE42FSano2m0hsIXdAdNjGIecBMtJUnH2GmluuT+WS6yqJROS6IUm/xfuf+PHUaBg8upyxZ+m577YUEjK8u9jP/HcjWCt7ctC4hksuSsqvZOXFiVQmYwUbaUTNFdjaV/DVB9n4A4InX3JiyIyyM/gjtkgL9LIV2eTEqSrF4k/l0fsf49ufvkH5e6bsH0Cv13PlVXfx9rzH6NNDS4c2Gm6dZmsw1HniBWZ+WFVPUt83y4vxWJ9GWvhWUmkT6UPnVvt46Wkb1Y44y77xY7UoeXV2OiMnlDHxQjOjhhlwexL88HMQk1HBi4+lM/z80mbfr5CUrWuRq+bzBdlMvqmK/r10dO+cdMAKhcQDd9h5/V0Pl51v5lSpuryCXAK+I/ywNLXBzJcrLjbz1PNe3pwn2OT9EQVKbKSj8eaxeEEN731QSVoahAMqytlAQiRIJ4ceDEIlqQkIHw4qqKECFRrKKaKUI+iFATVacmlFipRcN0RFGCdVqFDzwxd67rM5+eVXwZ49cfyxpOzBCWI+QhgCZvqfVUrnjmomX2xh3FlGIlHB06842bozQjvPWeyTthAMBtHp/u/FQv+15Ofhw4d55JFH6v7/3nvvATB8+HBuuukmXC4XDkd9dnH58uUkEgneeecd3nnnnbq/n9geIBAI8Oabb+J2uzEYDLRq1YpHHnmEtm2bniT3z6BNmzYEdB4yjNCzh4a7pmeiUEgc2OMgtDHUJAEqC5kwAdRoEUIQwEu7SHdKDlej0rkhlKzGyXMNYL9rG90ZhP24U6ww7KN392TQ2iJPzT0zkv9+cZ6LaXdW4fEJIlGBPUXB1ROtDOqr46E5tTwyM5WnX3Ex4jQ9Pr/M1Ou95JaPSLaOHH/es4Nd8QZz+O67DUy8WM327WEyMxu31TWHdu3bs2bNPlq30fD1B/WL5Qnnmik8EmXo+BJSdGqunZza5P4t8tS0aaXm4b/ZSbMrSU9V8OhzLiQpzipRS3o8jxjRei2yOMjlCfaV/0pU4yYeVdNCJ7j2xgR33JRSd1yLWck9M+zkZClZsMhLRXWCzd81nuCu0Ui88aKVC8bvI+DIwSJsVCtLOGfc2aibYzGbQHp6Ohp9Op9+7W8ykySEYP0vYR64PZWxo4z4AzIOZ4I0uxKTUcHgscUMHlvCpIssjDvbSCwmOHjYQZeOGvr10vHOh16evL8x+ZZICD5a6uO6Kyzc+VA1G7eGmfNQGoP76ZN6HqlK3u6p4+lXnKTalBj0YWRlDKdH4rbrk5WYc151sWtfhFBY5oYpKTxxbypvfuBhwrkmXl/g4/wLp560HUKhEDqNGt+OzvQeuY3bbrDQro0avSWES1NMWqzxkClZyPjx0YFkxbQFGzmiJTvZQBf6kXZceDyZtZfqKji0kp6DBwTBoIyhicmtHy2JkCqymy26spNBNaVsEstRqGQuGK/moXustMz/nci4WUlOlpJah/uk7XCq+E/1hX+hafzyyy/gVlGpPkREjmBOpGMjvS6QsIey8Htref+rBbwzbwHFR4+R37IbHbt14N2HP6IyINONgcSIsofNpJFNPm1QSMn2ayfVHCz9lcrqGFkZyfv1i6+iZEUbkygAqdFsDsf3sJXVmEiS+wG8pJOLEhV7+IWIKsAFl5zP9Bmz/+Xk1v+fMBgMPP3M21RVVbFlyxZMajUvvDoIs7n5BfWfhW69urJ1715y5FbsZANWYUfzO1LyKPuwk0EBHfHiYjvrMGBCgw7X8Yy+AgVZtMBBJRFClIsicqSCBscJCj+1VNKDQexgPe1FjzrNsogIc4S92MmgpdSesAiyk42UcYQ8KakrFhURHFSSTUtypaSfFkIQJEmWGzARJojfUHtKMcI/g/9Uf6jRaJLJiQRcfWsVRmOyJdnhTJBuV3LxOBOXTnVSXhvk4MbklNxASBDX+OF33GKCOFmZzRNDJqMCux32OdbTJtqbuKWG8WObXnB4fDItcptfSmg0EvEE9OkrsbbqV1ID7Rp0avitRRjVp0Z+bt26lfYty1i3Kc7okU0PTLvsfDPnXlHOjOvqv0uhkOjdXcfeg1G6daqvQv2tLiWATicRqKj/m0YjMeUKLYvn7iHD16VBrBcWQco4Qg8GI4TAg4OAqYR4QiBkQf9eejoWGDBZYMUaF4d/tdFLHoYKDSt+WE3p7TGuuEjHRdMWnzL5aTabSbUpCYYEHdpqeOOZTJ6d66RnVy17D0Zx+wSKP+D/1Kr6qtVYRhEXjtfz/hIvX/0Q4P7b7Lz4eAbhsMyHn/s446IyunXS8Pyj6Uy4ppxVG8Jcf6WVyRMsqNUSn37l5/l5HoaPMPH5u/nodApKy2PMftnFgsVeVGqJsy8t4/zRRjZvCzP7geYTvpMuMvHtt9/Qrt2tJ2WHL5Z9iFahRRGXSA20/c17ShAXjYe7QDLmM1tlJKUTXE1PlfbhIuqIcd+TDr7/KI/M9Pr7fPnqIJdPr+Szd7K5apKZqyYlff4Hn3qZcaePXqJxclItaegjhrORHxDIaCoy2VQRYcVyNzayaEtD+aZyjjKo58kPvjlV/Kf6wqZQVlbGnCce5J4ZES64NExmxTC0lqO0GlDBU7MyyMlS8cBTDp54wUl+ropYTKBUSmSlKzmwXcMABrNf8QvXTW2+QOf2G2y8MM/J6JFNVxPv2R/hmkkWcrNVCAFvPZfUBa2sjjN0dBVby1ejIqm53SJFwZ0zPGzb7kKng8sm6OnWKZ0HZofpO+wfV9SegNFopM9pvdj42TbyA92R/TJb1T+QmtARxI8KdaOKey169h6Lc82Vep6dVa+RqFWoueQqB0veTW8ge7d1Z4TnXohg0CtY+Foa3y4PM3hMOYqAlSqfH41SiVu7A3ugBWs/0HHm98XktZU5YNlEvrcfVdnrGTpCZuIFdmwpKmwp8PqcTOJxgduTYP0WJ28uPIbXH8ddnCDdXUCkKsjyH5dz9jlnn7QtTuDTj1/FYFBw5SWWJgngtFQlFVVxolGBWg0bN8nkSU0n72xksGLlLgCef8PFvkNRrrylknPPMnLFBBOvvONhX2GE7p20PHxXKqk2BbOeqaWmRsbrS2AxN03eHi2OkZGWrPZ84HY7tz9UQ3amEo1aYvw5Js453UBxWZxX3vFw9fTLT+n6U1KM3Hadtclh1/fcbuajpRX4vEZ6chpKSYlHOJFJ4I+pqKhwk0M+ZtR4qKWD1LNuX6NkxoiZbNGSbawhhTQ0aPHiooCOGCXz8YR7JQfYjgKJTFoQDgd44w1BPu1Q46AlNo6yjzZ0wa0pQdFuH68+ZGb44BZ4vDJvLHRzz2M1ZGaoGDXMQDygQ4uesAg20Bf+v+C/lvzs0qULn3zySbOfn3DUJzBr1qx/eMypU6cyderU/+OZ/TH0ej1puTZSrdVcPM7MxKud7N4lCIZkooptdJEHNXqYSzhEBnlIkkSZOIqdjKTGW20rXOp6bQ+tpMcsUtjHVjqIHiglFXJCajAVFCASkVmzKUS/njqmT7VitSgpKYsx+xUnt9xXzay/2fEHZH7ZFsIfkPG4JUw1HZoMMCzYMQkry76rQSCdUhZn5Dmns23bZzx4Z+Npu5t+DWO3KTEZYky4toLsTBV33pBC5w4NnXyrFiq27gzjDwpSLEruuCGFAWeVkSU64KGW7lJDZXqFpKSz6Mev8RWk5YUIqQ5w07VNL9YnXWThqZdcpFiULPnKz9hRRuy2htfXpkCDyurGp9xPLKIktXNv7n5g5knb4ATat2vLEy+s57R+ugYOTQjB3x5xcMFYU50gu8moqMtyJRICX0Dw1Qe5tGpRv9/1U1LYVxhlxrUpvL7Qzadf+7horKnu3opGBVfdWklmhpLla0JMnmDhnJFGvlke5PEXXMx9OqPueLdfb+PcK8qodSWY81Aam36NMOc1JzqtgnBEZlBfHbv3Rdi5L8KQAXr27I/y+tOZLPkqTLduDYdu/BHy8vJISHFUYROqsrbs3FPK2k1BFEqB23YAXVUqpt8MXxBCsE/6hXzRBkmS8Ak3QbUTEkry5NaUcbRuGFEFxdjJoIJjdYNiTLUduXL6fha/k9pA7L6qJs6OvWFa0Xz5fZw4JouMFIU4CXbtVnLjHV7uuk3fSANGrZbweE6+IvpU8Z/qC/9CY7hcLua+8gjK9BJ8PiWGSDrOSCmH5Z1kyQXk0xYFSqLRGPn5+cx6/KG6fePxOPNefAsCyWqrco7WEVYnIEkSqWTSVR7M+Imb2Lwii3hcIEfVzVYRKCQFallDb4bVbSMLmaPsI46SAqk9rc7N4MlnnvjXGuf/ITIzMxk7diwAbrebVatWoVQq6dOnTwP9sj8TLnchgYx9WCvT6UBPdrEJm0gnhTSihCmnCCupdQvqVDI5JBRECGFBj4kMMsglToxD7KIF7TjEHmQSOEQlmeShQkUVZUQI0o0B6CQDLUQ7jrKPBDFkIaPDSB6tsUtJTUSdZKC3GMYWVlIlyoDkICMFCso4Qo0oB5IJomxa1lXPl4mjXHHdqQX5/wz+U/1hSUkJHr+M3a7i+ilW3vvES+GRKAlZcGB/gl0rsolaK2jXMbnwliTo3U2LV1eGHO3coP3RiJlVa2M82Ewosn13BLcb1FFLsjo4HsYfaHpx2DJPzc69Tbdsy7LgjodqiMUEo4bruGhcnGVf7GDdWkF65QBiUgRDfhWW5uejNYnvvlnE5PEye/Yrm/VLKpWEVtv4M7UKEr/prttzINIgNgIYMUjPy2+5uOXalLq/zbzVTCDg5LPPfkZR1RKVrMNJFSECdKYvCpSUpq3jjLPj3HqjkfTUfNZuDjFrtpfwoZZohJFw6hESZgfhcIgITuTqDJ54rorXn7Mj0bT+3R9BoVDQoa2GDz/zMW2ylQG9dbRqqeadRV7OOd1AdU2cb1YEGHdW02TNNz9EsWDHpSqnbdcgYGHZt36WvJ1d1/Wl0ym45nIr/XpquWJ6NaMvcBKLazhnionbbrDWVTeNGWVg87YQcx5K+oGjxTGuu6OKZx5O49XZyb/FYoL5i73s2hshFGo+5gmHRV1V4clAp1USiIVJ0SsbdOPk0Ioi9tOWxnFmjXkvd99u5uW5DqLOSCOCSAhBMYUYvRLLv8huoPEIMGqYgaKSGIuX+Zl6aX3cqVaBSqFscj0EyXesTWSQR2sSxDnEblrTpdGguQpxjAAeZtw+46TtcKr4T/WFv0dxcTGTJ1yJyhvnjbdC2Cr6ESJA+yEVLHo7tc5HvPBYBpGIzOff+Hn6ZTcBv4TV2ZEOoSRhnqXOIiujqtnvSbUp2Lm76bg/FhMsWOzjrKEWLjtP16BKPitDxdRJRj5/vhVpcrISO3DIyxNPbWbZJ1Y6tE3es5XVcb5ZEeGmvw08peuPRxJ1OotenIRjMofZjQU7MSLERZxWdMQqJQuFPJKDmbda+HlDACFEnX2cNSqUxR3oddp+hg9VkZ2lYM36GOVH9OTUDMWdtge1OsZlFxq4+HwDE650ILwybWL9scjpSbJfANUtcbiK8at3ctj+E3MesPLc6y6Ky2K8+JYHtQpuuNLKmcONpKWqGH+2CUmCK65zkmZXE04twlLbkb8v+/aUyc/Kykp02gDhMMgyjVqsIfkMtsxT88SLTu6/zY6UaJ4KkyQJEVfyyZc+Co/EyMtWcvXE5GC8Q0fjGEIZ7PrOxrZN5Sz6KNnhSk0WMUs5z8518+jdjYuz1v8SpFW+Gr0++U7u2E5DKCQz58EsgiGZj5b5eOVtFx6vTE2txEs9epySDby+YiZe2HRSUJIkxo3R8s3L7ZBJsFtswoAJC6k4qaY/Z6BAwY7jWrT7xFYyyMFOZt19opG0pCitxFKOEfJYaBPrxTEOEBA+ooRRoSaHliRIJPXlkTFipphCDJiwkhz8tUWspH37CKv/Xi+/Y7cpue+2VEYMNvDWhx6++TFEwKOjkmJk/ljz/FTwX0t+/icjkahmwjgTo893Y6rohjqlApPJiSvuY6t/FQWiE2ZSCBOkhEMoUJBLa/aLbQhkOpLMGimEEimqByn5IndRg0grx2IN4RC1+Gq1RIJhPvxMwTWT6tn0J19yccUECxeMqQ+Y8nPVvDY7k7sfreGtDzz4/QKVEkxGicWfhLDEspqtgrNF89Fmu9hbq2jgaP8RVqz4mvPH6Btt/+xcF0eLo6z/Op8Ua9KzFR6JMPXWKgb1NtK3l4ZzzzRiMirYezBCRpqSIQP1VNXEmXhDJchKIoTIoaDJ75UkiTzRjuxWe9FopSZbAOC4LmaKGt/WzFtF9QABAABJREFUbjx3e5yn04s540zBi7NTGsgFCHWY5V9mMWpCFR98/N4/pWlWXl5NJCaYdGMlA3rrGDJAj8OZYOk3fo4URfnivaanOH/9Y4B2rdSNgvvRZxgZO6mMG6ZYefelLB59rpa3P/DSp7sWn1/mp7VBOnfQcMl4MzdcmVK335nDjRwriXHN7VV8+V4OBoMCjUYiK0OFxyvz7Fw306dauWeGDYVCQpYFX/8YYN3mcDKj856boQP0mE0KsrJOrcJHpVKhNkQ4EN5Op1Bfln6TbKHs0E5NVobM1vBadAkLxnAmYULUyBXkye1RoGSX8XtatxXcdY2RWFRi/sIwNcfiCE8nPNRSRQk9OY3NrMApqrFLGaREczm2Ok7voQe5ZIKGtm2UbN0ZZufeKDdca+Cd5w/R6TfTIX+LUg5hUCsw+fPIkdugKlTjPxhkxq59DB3r4rVnU5JTJ8Myh4ui2FOa1yz9C38BQJZlbptxOUZlBfrqduSGWtf5EiEER6Q9FIn9qBVahDfEWUOSbcc9+nRjxl0zyM/P575H7uHOG2dyJLIXB5X0Z2ST32WWUti8V8mRoiitWqoRyuaJfiEEEooGfi1OjAzyOMh2lC3jPPjYy3+iJf49EYlEuPuOe9ixcRdarwmUEDZ7GX3+Ocy8729/upZl0dGDfPGxjUuvXI2/KItWdMJFDfvZRpw4AxjZoD29VlSRIEY2bUghjRhRDrMHNRq6MoCdbEBBUrfLRc3xdnk/+bStS64CpJFFJcWYsZFLqwYD3U5AJalIF9mkkY1VSqVCFHOMA7SkPekkuzhqKGcnG+ggeiIjqKKEld+t4o477vhT7fTfgqKiItQqyM3Q8vHSAEP6WNi6PTnZuyQQRYoHmTheR1oarFgT5MzhRrp21JKRE+NQfD2tgwPrBr+o0XLkqOCXbSH69WpIzsuy4K5ZNURKs5EJ0ZHeSAEFr83fwMihjWVqTEYFHq/M6g1Bhg1q+PkTLzppma/mxcfrhwWNHWXkcFGUcy7+idwMLa89Z+XcK06N/QyHA6TZlX84aVyWRd2QTVkWnHj8Nm8P89CdyQWpy51gys2VvP18fSxSURVn4cdeSsriPDjbwWP3JCsUJUni0futjDojxPhJOzCEsggr/WQYUoj7Yjhte3nkcYmLz6t/l597pomzRxgZdV4Z8rZB2Cvz2KFaxX62Jol/dCz9RMJZ60Cm6fb0P0Lnzp1Z8GaEY6XxuuGbew9GyclUkZej5vMFOUydUcWwgXqsloYswHsf+3FX6ChSrqNl2zDzXk7jmddc3H2LvUm5q+6ddeSk6bAdPA0Vaha/eJSlXxbx/dJ0zCYFiz73MW1ySt329z3p4K3nMxvEnmq1xPVTrNTUxnn0eSfzX2xc2ADwzodebphx2knbIRzVolTLhGMSMRGtI0AzpFz8wsNusZkWtMWAmSB+fKn7OXNchCmXptCzm4bLJq/BWtEbC7bj1ewhDrMXC3Y6dgo3Ij5PYNKFZiZOr2xAfr6+0IM1RU2isnkppihhtOhRSxp6itM4wHYqxTFSyUJGpkZdhMIQoGVa/JSkwv5Xcc/t95JR1hqZBNu319JDSqEifT1PzWqsz6nVKph4gYUXXw1xpFQihxzCBNGiRxux8e13pZx7ZtPf89OaCP5KKzNmupg9y1rXFeaoTXDlDU5MJb1Y/66W7u/vJD0rzsSLDdx6g4kUq5ILzzXw6QIH1Cafc6NkQVlxGjfcuo4fv0jji2+DPPyEn7TsXqccKwSDQVSokYXMXn6lAz1JI7vuODERZQ+/UCA6YMZGLOsIt05LQ1LIvPGeh+kn1niSwBrNxVqay7bFbn4hhhELuZKOGFECmmpmPSvTpYOW8so4mVkytdVKTJHURut/e6wF5eIotlw3iz738dG8bNq1Tj6Xtc4EDz9Ty/7CWF2CafeeBIqoEa0ji2KO0ZF4k37oH2Hr1q20LVBy5JjMdz8FGHtm48SPLAu8vgSSBBdeXU44oWqWm5CFTLkjzPrNcT6al836X0KsXBdi1t9SuWKCmf7bywjuzcTi74UFG151Jcaeu/ngLTsPz3HyyLO13HGDDbNJQTwuWPatn8dfcGJLUfDjqgBnDjcSjQqsVuVxP6Nk5s12zhiq59LrKmnTKg2Hw0Fa2slLo8Xj8QYFO7+HTgsKJPbyK63oiEWyUyh20o5uhPBTyC6yaEE6OSSIU0kxxRyiq+hf51tTFDbueSzMZ18G2PjzDlJCLfFQSwGdyD3eOXRQ7CCbFrSgfZ0vDAo/B9hGa7qgtQZ5+tFok/IAg/vrue9JB959BViJcZT9KCTpT4uj/yI//w3h89Uw7y09xpqOqDrv5IUnzQzpb0eWYeHHPu57ZAsiIdG+rYr4bi2qhJEqSsilVQPNimpFMT2GeKmqWIEsCwLRKG8+Z2PG/QF69xLkZsfZVyjz7OsuBvXV0bmDllhMsPHXMLP+1nSW/+5b7Fx2fQWTLzHz5Esutm8TVNfE6UCC5hq5ZWWMS8abeLE0iNfrPWnh62DAi7lVQ+LxyLEYW3eF+XBuVt1DcOBQlEnXeIhW5fHTlkyWa4I8mlrMOWMUtG6pbtDSPfVSC2ecX8H+4mDd5NqmoBNGlJKSSPSPxXVDPjWZ5CHJElS1Yt3nhfxNXc5zTySvsfBIlD49tWRlJKtsy8rKyMvLO6nrPwG3201FxTHGjjLy0uMZbNkeZue+CImEIBoVjB5p5No7qlnwUmYD7c71vwS5+zEHWelKxk8pR6uRuHqihdEjjWg0ErffYOPi6yqZOzudx+5JIxSS+XVnhFffcXPNJAvLV4caEJ8n0DJfzeRLLHz0hY+rJx5vcw3KRKIyN1+TbL0/AYVCSmb1gOfnudi6M4IpksnIXdWEmmkzaA6FhYWkpUqUeYJsS6wivaYlRtnK7qoqYlofbdoKLr80xnc/HUQWoNqaQZWvBKNkItvfncDuCE89UcS54yVWf5fGUy+5eHvBt7RtraFzGPbuX4VeSOyNbMEikgt7wjrwWvlkmYPOHVRUlivIzNDTMleJX+GgNlFJ6u8y9mXiCFFFiAJ3d9JEfauwTjKQ4+3D2q+388XIIOeNNvDwM7UQ0xAKnPwArL/wv4m1a1fRqbWDFctM5ITbNAg2JUmiDV35lVUIGToV9cYoJdvwDh2tZNKaKTzy7EO8MOdF0hJZVFCCAkWjKbi/hR4zo8Y5GXm6lqzcBJ4yJ9YmnlkXNVhILvgDwosrczv5rWN0bKFCdTBMVIrw8vMvs3PbLrRaLRdfPoFzx5+LRtO0zvC/E44cOcLPP/+MwWBg4MCBf3jO102ZhntTlBbx3wwx8sPPC9cTCj7KrCce/lPPLeCPYLcZ2bY2HUt+EWHJh1f2YiUVkOqIT4+oxZ++j4TRRcuYEY1LxhA0oZLUpJJJqThCKYdJJQuP8Qg9B1WyY4egusaFADKlhp0PKkmNXhjx48FA0xVlAHpMhAlhFjJlHKE3wxpUV2WSh02kJ+9ZBEpUeCv9VFVV/ctb3/8TkZWVhUYNB3boSMQVRH7tjJkUYgSxcZiw2s3lEwy0zFNz+fRKunfWkpmuYkBfLV8eibOLjaiFBiUqQvixOnK4+Koj3Hu7mckXWzAYFOzYE+GOh2oo3K9AiYrOv2l52703xtJv/A2S4gCffe0jP0fF4y84ueBAlKmXWtDrFew9EOHbFQHW/70xqdemQMPMGWZ0OgVPv+zB5zs1gqdHz2EsX72NSESweVuY/r0at+R/vdyPEiXtelbic6mJyXHUugRZeQk++NTLjj0RVq4LkZWhYMZ9NYwabqCyOsHhoih33GBj4gU5zH7ZRf+zSrj0fBOpdgXLvoxzaI+GzqERFLKbFqkWnn4xxkdLtrHvSICLz2vcJaRWSzz3pIVrLj+Ax6UkK966gaxEXqI1h5eXk2jnb7TvP8LyH5ZR64CcLIltuyKMHWWgtDzOwlcyyctJRuRPPZDGBVMruPR8E8MHGah1JXjpLTc1jgTprQX6UIJLJli46Z4a9hVGefrB5hfZZ5yu5q1f99Iq0of0UHu8+2xcf9suFr2disOZ1JqH5EBVSaJR0v0Ebr46haHjS9m9P0LXjg0rLucv9nCsJEH//v1P2g5HC4uxS+l4lOXUGArJCdX74NZSZwLCRzGFBLVVpNgFX32UTqf2yfi/RxctP3yVwpPP7uTn1XH8PoHWIGP0ppMayiY/L1kJGI0KKqqO6+gf7/DS6xX8thBp38Eo1Y4Ew4fr2LjkCLmisWZpSASQUNSRCEpJRWf6EhZB3DgoVe5l1gNGpl+Zy1mXlvHlFx/Qtevsk7bF/xqcTieVRTXkS50AiEeSv43SEKYgv+nqN4BePVTs2hvigGoLekuUcCSOOVDAjz9FKC2P1T0/JxAMyjzzige1Uc1Pa2P0OMNDdoaKRFiDp0aDqaYHtuPVj70SI9hWto4vXi7gs2X7+X5ZKoGgDImG8YNO0rNju5YufWsx+HPQB9rScsCpJ0FkkaCWGmQSZNOSdKlhMYxa0tBV9GcH69HpZd582oTBoGDmzTbuedzB5dMruGKChS5dJPYeqsZOZl1MBxAXMcqz1vD+WykM6F2fLKt2xBlzeTnHar8nxdkFW6ThudtiLQAPH83LbqC5mWpX8sqT6Vx8bQXnjzaSkabkw49DmEknP9EZg0hln+JXbr7o1JPmarWaRALOPdPIjPtrqKpJUNBCzbCBelSq5NyNWc84ufR8C9ddYeWCqWUE4xEcijLSRXJtLoTAqSxHtlUSkgIM765g9cYg500px2iUOFoco2dXDXMXeBh7to7W08rYtLmElSvjSKoEKz/OQK9X8MYzGfQ/u5glX/pokadGCDhruIE1X+ajUsKUW6rQaRWUViSHJP0WfXvo6dROQ3qaoLS09JTIz2BAwTfLA4w7u+n47Otvo1RTjg49luMxvR8vBXRiJ+vpzqDfVNBraUUnPMLJAbbRlQHJPxt9tC3Q8PHbZnqdXsqhg/swY60jPr3ChYxMq+PP5QkYJBPdxEB2spF0fYyhA5rnAc4eYeLpTZWYsCJUIXRKC4o/0nE5BfxFfv6bwePxkEgIXOV6TC32s/br9LrSaKUSrr7cwtgzDQwaXYorFCWiiNMpMbBRy4ZfePApnWRmKfl4vp2qmjiPPutk9qtOVnzWULtm89Yw4ydX0rm1kf79lKTamm8lstuU6HQK+vXUY1BEcB61ohIS5b9pIf49nJpjrNscQWuIndKCd8jQs1j6yXruuaX+4Viw2MMt16TUnV+tM8GFE92klw5BKyWrXImBqGjD5wu2cePMhg+KJEl88k4GbbpX4xWuOo2638OvquXs3iqCIQWbtoYZ0LtxcL33QAS/S40SBx5Ri4SC9EAOf/97MSZrLRu2JGUBtBqJ6+6sxuWAvXv3njL5+f33X2Mxxbn56qQ2S9+eOvr00DLm8nJem51B+zYajhyLMeuZWnz+BOGwoKg0Sdq2baXmgdvtDOyjx1Gb4NnXXazbHOLxe9MYM9LIgUMRptxciV6vQCHBwSMxWuQo+fSrOOPPbj5wuPhcE1NuqeTqiVZc7gRHjiU1u8aMbJpQPvcsI488V0uKRYVpXzcCjggHdVtOqRLY6/Vi0CkRCRV9OI3D8h5cVNOCDugiBnx7XMyZvY+HHkzh1QUOSn219GZYkuSWgARQVcAPi/ZiNjl44G92fl5fytJ3U6moijPuEidyVTYF5BLAQ5F6Ny0K4twx3cDsZ9UU/tAeSyyLCuI8s/oIyFEqKaFMHCWVLBLEjgtBq1ErFNjjudQqKoikHwZVDCmqx1DTjjRvZ2Y98TMvv+3irBEGUkxaqp3ef3T5f+F/HCt+/BTZF8Hg6NZslX02Bcgk6ohPAItkx1BlZsa022gT7k4GdkyksJ/tfzgoLEyQjo7T2b0kgJdaytlOJ9G7QYLNK1wcZg89GExQ+Ai03cgPn6Q2aPnaeyDCBZMWk1U2HAklb+58n3mvvsWizz4gNbVpveb/13A4HDz0wHRSTJUM6RvmWJGSN+cqGX3ulUy6Ylqj7Xfs2EHFXgc58ca6ZhnBlqz6bg3OO53Y7aeW8PkjJGJ27nvMTWlVhKuv1DP8NMH+A3o++cxFbYUaIuAw7afVwDKeedxKqxYtiMUEn37p4NEnSsisGIJW0pFLK7axlnzaokqT+PT9NDb9GuayKV48TiWykBtNQ25HN35hJQF8mElpdG6ySFBNGQkSlHAI4PhQo4wG22kkLVkiHzcOIoRJhGQcDsdf5GcTUKlUSHENqpiJ7vSte2+asNKR3hyLH+DdReW8OkfPE/emMX5KOQV5KvbtUdAhOgiNpCUqIsnBNiQ7aiJVrXhl3kp+WBUkHBYUHk2SAD6njV6/i+c0wVS+/tHHgsUezjnDiEoFX/8QQKdToNZIdGqnYcOWEPMXe8nOSFZlXji2eXL8sgssDB1fQqgsDYlTq/w8d9yFXH7py+RmK7nylkrefzWLvj2TMZoQgp/WBpkyzUVOpCMFtKm7f/1+D7v3b+LOB1w8cq+VR++2U1Mr884iD0u+9NG/t45Fr2ex8KMgX34dQ6NTkp2lYMlXfhIxBf5aHRZnW8ySDVnEiEV06LSCm6YZ+GZF8+14fXvqkE0Ooi5TIz1dgFQ5h/KaQ+zZs4cuXbo0PkAz2LB+Bb5aNZIEbz6XyYz7qjl9iL4BcdOvp45vF+fw2d/93PNEDQadguGDdUQjcPoQA/Pec7NyXYiP38zm2juq8Hjluo6q3yMQTDBmoocVX24m1zUAVULP2vUxvvzeT+sWarbtilCQr6aiOkGbls3r2qdYlQgEF0wtZ8RpBsafbSQYlHljoRejUUKpBIvF0uz+v4fBaCAlkg+2akqcR0GlJivWtu53TxDHmFPLz5+n89DTtURjDcn2/Fw1c59PYeINlTx8Zyod26npO7wadWFnduyK8uBsB5u3RWjfRk2tK0EoJLj3VjstclXoNLBzb5j7H/OwfWcMtR627griz9zHEaeHFpEeqCQ1QeGnhnJKKKQnjatadZKBdJFLjXEPt01LEk+3XpfCGx/uPGk7/C+ipqYGTax+faaQ1SRIEI9JRKOigXblb1FZk2xhnnaVxKjTLVQ74tz/+BGO7tFz9vku7p9p4OLzkn5uxZoQdz7k4IwROp5/JB2VSuLN99w884CFglgPTL97PyolFTmigJgsYy0ayNXTN5OToyQYVVJj247Cm4YtnoNCUmCS7dircrBINspSC095yrnf7+fw3qPUHh/e2p2mW+ZVkhqN0HLF1X7GnJVcpykUEnMeSqe0PMbnf/eTmi5TKO2glzysgX6403CYWQ9pad1CzcyH3PywPAayAluq4PZpKTz6Qi3x1jso8+9H5cnE6mkHSATxc8mZhgbE5wlIksQt16Tw2gI327aCu9xE3vFuzFQpkyPy3n9qsE3//v15dFac7buTMmtCwOqNIR56upZundXs3R9j5DAD111hpbwyTmV1gnvuMPPxJ3up2B3DItKozd7ExMs0XHKBnlhcx4LFEWrcCt58LoNUm5JPvvLx4Gwn77+WSc+uyXO88lL46ns/634J1XE2CoWERqtg9oN2Rg1rvJ5+67kMLp1WgSzD0ncbd29OmmBh+p21TL/91OJGv0fi7sdqGXGaAbMpeS7bdoWZ9USAPXtkXE41EaoooGOD/U4U0TU1yNcq2SkVCkIigBoN2Bz06ZGOJEnMuM7KgzOV5Io2dduXc5R8mh5Yp5LUmISFaMxBICgwGZt+Rl1OiRa04yj7Ucl60lpo/rTKzz+HQv0Lfxr27dtH904a4rLgjlsMdQ/Rb5GZruK80UbmPp3Jc7ONbFX+RKk4TESECYsgR9nLfraRYTUw4jQ9l1xXgUEvsXNfhDfmZDYgPgH699ax8NUMDm0z8+mzbagobf7mkuXkEJjLrvCRUTycLgygM/3wUItXNJ5QV6E9gD4lRN9eOuIJcUqs/YQJl1JRJfPDz/WB8aGjMTq1q38wX3nTj6GiS5L4/A0kSaK93Iv3FyWn1v8W6WkqevaCEgqRReOKg4SIUyqOoFbDndNtzLivmkNHG+oxFZfGuHSqizJHCAeVpJCGCQtH2Ue1O0KPrhq++yiX9X9vwY9L8hg51ECqRcv9dz140td/Aj6vk2hUYE+pD0h/WhticD8d7dskbdG6pZq3nssASeKMoQbWf53PvrUFvPR4Ou9+5OXx52tJS1Uy+4E0vH6ZdZuTlYY790Z5+4UsPn4zm0BIZkh/Hc89ks45Z+j5+scA46eUM3ZSGS/Oc+Hz19tKrZaQ5aTOzRU3VRIIJEixNk+aS5KEyahgUF81PlxYpVSs0Qw2bdp00nbo1KkT+3ZL5NGGQtM6zEoTXaWBqFDhoIIoEdoEB/HkY+BxK2hFJ3RSYzI23d+JxR9HiUYFI4cauP6uKgaPcpBROoy8WCdAYCKFXrEz4Fg77r4/TG75CNLiLdFIWvSSkbxwN9qJXggEbelGFSVUUEw6OViwoY2bKUvdwJnTDrJiuZ5dW+ws/VJJu3E7cKbs49gx6NJWz/SpVvyBBDZ7yknb4S/8byIWi+LzCjRom91Gh45EE1q0KklNSjiDmEj6sShRZBJUcqzJ4wSFnwgh1JIGi2TDjJ0su45C7UZ+lX5ij/iFLdLPRDo5ydEknwt3xi4+fd/WaCJ05w5a5j5vxWstRC1pyAy3wHwoi+nX3NTkd//Z2LdvHytXrqSwsPCktg+Hw8y46RIeu7OU+c8rufpyI3+7UcePH6soPzKfjz6a32ifj977CJOzeSJXW2Pl+2+//6evoSl0696dTduCfPBaJv16GHhqToiPPlCSCOpAG2G78e/k9ClhycLUugostVpi4kUmPl1swZGxBUj65hRScVPD5ZfoKC2Pced9PhRBK0asVFPW6LsVkpKO9OYwexp9FhdxtrOeVDLpyWD6SiPoygBqKOeQ2N1oezsZGDBjxEJ1sPJPJYj/m+Dz+RAJNW1oeuJ4C9Gez5dFuPL6Wq6+NkTsSGu2/ZhFSZGyLjmukbToJEPd/lpJTyKo55wzDOw/FCMcFrRrpSNBotECKMXRle1bweWRMRsVpNlVzH8xi0/eymbR69l06ailQxstd023se9gjIrKBBZz8/GeRg1uFwS9aiLRBIlE8y3sv4dOp+POmc9w6GiM7AwVMx+rYdCYYkZPLGPwuSVcc1s1mfFW5EvtGhD3JslKT4YgQgZys1RYLSrattLw1P3ppKUqad9Sz7CRXhbPLmDt55kcLUrw9vOZbPw2n1+W57LupxRan7WHSl1ykFhQW80Tz3lQqyEQbJ78jMcF0UScLJof9mastbFk0acnbQMAl9uDziTz+D1J3xOKiCYX2VqtgssvtPDsw+lkZ6q4YUoKP60LYrMqUKkk7rvVzvlXlqPXSbyzqOlEbDyeHKz5whOpdBvg51j6T6SP3Mx9M/Xs3h/lyx8CPPliLfG4IDtDyeFjzQ+xcnsS5GapGNxPz8/rghQVx3j5bTc3XWXlkzezUalPTddt4hWXUSOVklEzAEtKjKOJA2xmOVvFGn4Vqziq3E1Clql1JXj+0TTumuVgwUceIpFkTLvvYJRLrqtkxGA9ndonF9gTL9Uk4zpHlD49tHz3UQ6vPJnBotezefv5TJ540clN91axYVOCc8aEKPq5HUadirum2/jp8zx2rsrj7sdDHMn+lgPpX2MftZaZz1Vy30w9/rYbqDUebHQdpVIhd86oj1mT5M0fd5/9ryMjI4Ooqr5zKosWlHAItSuXT5Y1XU3t88vsOxThl58zuOsWCz27ajlrhBFFQkMPhpJVMoJnZ6bTa4Cbbn1d3HWdCelATzSSpq6d2OWSsMZyGiUGTyCFVHy4MUoWDu/Xsn6rjzffi7HgkygX3X6UstwV+IWbIH406HDoymndp8UpJT8Avvv2OwxOG23pSoRgs1qzADadicNHG99PeTlqZlxnY+KFFrJMVnazmUNiN9WijBIKCWUW0r+3ltPH1PLzOx3JODqSzOIzYOsQZj9gQpnQsPzTXHZtzOCl+SFc7VegHbgWW+dj9O/VvOZ55/Yaln0V4dDGDKSYrkG1qZ0MXnjmpVOyBcBzzz6EzSr4dnEuC1/J4ppJVmbdlcqqZXn4fIKRw/Ss2Rji5/VBxk4qIxiSOXw0RkIZptKyg8r8lXz3RQoPzbTSsZ2Gbp20PP9oBq88mcHtDznQ6xVceYmV5Z/mcucsB05XnLKKOLGYwBeQ6dG5YXyuUdOkXAwkk0BKpcRLT6Q3SRD7vAJ1wsj27dtOyQbRWJTyIjWDR9Xw5kIfr73j5ZJLIrhWDaBN7Sj6ipH0YgjVlOIQlQAoUeKkilSaliIBSCUTBxWUpa/j5WfMdXFEuzYqYjo3KupjhjChJjuDwiLEIbELD05qa2HY6Bq2726sGS7Lgu9+iJJJPiYsmGQrkiLyp2l+/kV+/ptBCJFs2TUHGHFa81mPs083sHtflKsvT2Htj3YUbfeSMmI9mWdt4voHaujYLYrOm82WLTITLzDz8TIfel2yDbwpDO6nQ5OanNBbVhWjsrrpF+7y1UE8bon0qv51AbUkSXRlAMc4wG6xmQpRTJk4yjaxhhq5nD7ddWzZHkavV6BSnXyxsUaj4fobZ3Hj3dXcfE8NhUeiVFTKHC6qD6q+/T6KLZHd5P6SJKEKpLLnQGMh+cGDNIw8S2YbqwiI+mDPLzzsVK/i9hkaPljio6g4it+l4fzzw4wa5+DGO9ycfYGDMeeGKC1S05thtJO6kSKlkSpl0UXqR6t4Nx57KqnrsWtfBJVK4spLLdx/rw4RDrJhw4aTtgFA+w49CIZkVq4L1v1t5dpgIxH7x19wcuUlFv52kx3bcaK0TUFyAqjTLbN8dXL/u6bbePtDD9+vDCBJUFObYOj4EtoUaGjfRs20u6px1MosXZDDl+/l8MXCHPJzVVx0dTm1zuQC5cvv/ciyoP85xYw/28ju1QXUOpsXIxZC4HTJFOTqUJA8txy5NZ99tPSk7eBwOEAoiWccxWwWZCVas1NspJhC1GhQoOQgO4gHtYT9ajKbWWhIkoTGn8kv28PodRI/r4qSFW2H276HUNdVnHXzXgZeuYvKlitwihqyQh2bDCis2IkQZgfrEQiMWDBhJY82KM0B7rpX8NTDKWSkqep+i/ffTGXoOBeyIsqE8/TMedVFaY2fK6+dctJ2+Av/m+g/8CxUBomg1tHsNi4cmJupZrcKO0F8AMSIYsBCKUeoFmUNnlu/8Cb1H5UScRGjyrqdtudu5+u/q6kpymbzejNjLvViyYrw8dLFRNN8xEQMU1qggezGb3HGUD2JlOq6/xuxUFvk5ujRo/+MKU4K27Zt4+wRo7n10rt4+rqXuXHCrYwdeS579+79w/2++vJTLj8/SJffDc+TJIlnHtLy5dIFxOMN348+rz+ZDW8GyoQSn+/U21r/COlZaubOSef51/w8+7AJW+EZ5FYNJa96OB08IzHoJZ5uQvMMoEsHLXltIkREctEogIilgmlTzIyZ4ETaOZC2kf60pztlHGnwjoSkDlYJhUgoOCh2Ehf17+QDbKcF7ciX2qI8Lqugk/R0kHoik6BWNBwoESOGhqSmmECw+ufVf6qd/lvQsmVLFLIKndT0YlKSJITfzM6v25BbOYJ0XxdaRXuhFs0nSyDZPfPAI75kG96lFiZeaOG8CwSlWT/hF5667YyShXBFGjNvtjH5EgsXjjU10EK87goLqzcGWbwkjK6yI327mlixpnk5l2XfBQh61XgUDsJhxSkNwxRC8M5bzzL7wTR++jyPnz7LZ+1X+Xw4N4v2rdUYlHpyE+2b3FcnGTBg4Y57vQ2G7oSC8P6bOvKqRpASz0aVX8Ln72WQfvz9HYnIvPKOm8LiAJq2h+g3voyC1oKDRSFeftvNlu1hEomm45/Pvw4QdZtQ/kGznRI1wUCw2c+bgsFgRlIl6pLg7VqrqHU1TyK7PDJGgwKlMqmd9t3KAH166Ditv57vP87lorEmPvnCx8/rGp5HLCaYfnc106ZYCYUF5bUhvvjMzOcfpHLDVCv33Wrnx09y6d5Fx5BxJbi9MrIMx0qaJkDf+sDDtMlWFr6Sxay/pfLyO25mXGdjwngzy773E4ufWnXP2LFjCejdkFDhqTbRXu7DQOksejGEDvREkzDirjQwcrSLbv1rKNyn5OGnazn9ojLGXF7G7FectGqh4rOv/ZSUJc85O0tJmeogUycZOH+0uYEfTbUr+eC1LNZviKOqaUHXyHBiWYeZ9YCB73+MM+YiJ9ff6qFLBzWtCpR8uySTL97P5urLrdx/eyrbV2cz4IISHIYDSfuKKEfYTbWqiCsvq4/ra50yKtWpV7/9L8Fms6FPU1GSuRJ3h+Wo2xYSSyuiKujmsadCjYiVYFBm/BUVXDfZ0kAHt6omTshlQCWpUElq0sPtya0cQW7F6WT6upFBHitW1t/PdptEQhlu9rxiRFAdF4OTfCm8OjuN4YMN9Oii5d47LKz+PhVPy01ElAGqcg9z2uTevP72a6d8/bU1TpQxNSYsKFASFM3HGQqri1+2R/D6mvYRjz7lJ83bmV4MJY2spM6nvpysDIlpt3iwlQzGJhoOvsnx9iJUmcqqDSEkSWL4YD0rl+aCOsrj99s4XNT8ILcjxXH8XgVqoaMTvRvpxrtqnKdkC6fTybZfV/DA7XZa5jdcsymVEu+8kMnffwzyzgsZ3HR3NfOeySArQ4VSmfw8K0vi+ivNjfYF6N1dR2a6kl37kvdTZrqKIf11jL68nMdfqGXsFWWsXBti176G12sxN18UBJCRpsRkaJqKW7DIT3a0DZ99suiU7BCLRZEkiYxjpzP3oUwefChCgXsIeqk+MWaQzHRnMEfZyzaxlrDKQ0Tpa7J4Ii7i1OgKCWXvI5K/h5FjYrRtXW+jj5cGOG2wkoixPrbToSdIw3vRJ9zs5RfSyKYvI+gvjcRYOJiLL47y7qL6bWVZcMMdLrSO1igkBRnkEdTV4nKGicWaT6qdCv4iP//NoFKp+GV7GFmKU1PbfBBTWR1n7aYQy1cHaZGrRqdToNFAXp6CsWcaWPl1BuqCY2zbEeXS88y8tsCD2dT8AyhJEgptlMqU7Vx9hYlrbq/C5W74/QcORXn0OSdehwaQqBDHqBIldQLjnelHLq05xC5qqaIrA+geO52Da3KoqoJWLXS4XI2rQ/8IkydfiVKdzocLJS4+D7ZtkXh8Tv1DIsQfC+CKhJJ3PvRw7R1V3PuEgz0HkpmDrTvDLH4rk6++1FOeuZatmu/Zof8eV4v1dO4TYuvuKB3aqpl0YyWeSj25NUNJbBnCjsU9iW4cgqqqgGxaNnAmJ5Am5xNy6+nbQ8ub73uYfFMl4bDMFRebMNujzHv1zVOyQadOnTEYFMx51UU4nAzWFQqJQ0ej3HxvNeMmlzF6Yik/rgpy3jlNt6rffUuS8ARokadm++4IH3zqY9oVVh59tpaVn+fx1nOZ9OmhZ9ggPS89kVG3sFGpJC4618zsB9K4+3EHbk+CZ+a6yMpQ0aWDhuuusKLRKBg1TM8PPzcdvH+/Mshp/XUsWRqta31UoCQWPfkJp/PeeBGhiDNmjAJdwpQU8KYDnaQ+ZEi5ZEn5dJcGkkomobBAaq43GAgHFGzdGeazr/143UpiKeU8/lyM9T+m89j9Vl6cncKO9ekobR7SaEyuCyHYx1bMWOnNUPpIw2lLN2qp4hC70ZjDHCmOcMHUcq68pZJvVgTqFkaP3GvBlpbgnkddrNkUJDUNWrUpOGk7/IX/TYwePZ6iMjO+lEMkmqgGiYoITqqw/a61+ARCBOuqRt3U0IW+pJJFEQfYws/sFBv5VaxiN5uQkbn1rhkUmXYw4nw3H7yVWkdstm6p4c0X0/jbLSY+WvwOjz3zCMfSdpNi++P3y++Hnqscenbu/Ne09O3fv58ZV99BamEB2c62ZIZbkFPbDsv+PG6YfCNFRUXN7vvjD0u4/IKmiUyFQmLYgATbt29v8PcBQwbg1zb/bovZgvTt3+efuZRmcaxoF/m5Sr78TEm2r0cD+QK1pMGo0dO5Q/PE16D+aoL4k4kpqZy7Zhj4cImfcHEWFRzjsNiDHy9d6Mdh9rJTbOSQ2M0Bsb2u5T0Z4PrYxHI2ieWsFz/gw91ocvEJtKQD5TQkvCspRo+BCCEkJNatOrXk4P8K4vE4svTH2pgCgU1u+L5SoSYiml6kR0WEqByjfQcF21a04PF70rh2kpX352ax8gcrwTabCIvkO10IgWyubaDp/VtIkkSPzjoKV+diimbQMl9NeqqSH1c1bmn3eBM89qyTSFCJpInQrI5HM9i8eRNd2pYz4dx6eQ+lUsJuU7LgpSyqqkSTrXsnYMBENKLgwqsrmP2yEyEEhwsVZLmTw0ZqVSWcdaaSj5b5WL46yPc/Bxg5oYxUm5K5czK5Z4aNQFjmvHNMvPREOit+jlBWEWf6zOpGCeBjJTEeeSKILdgKJ9XNnBEEDW5OGz74lOxgtZpIyAn2HYww9mIHC+Ypmft28+TH+0u8TBhnYu+BCFnpSl6Y5+bcMw1UO+JUVMUZPdLIis/yeO51F2ddWsrsl53c/ZiDsZPKOOd0AxePM7Pocx/XTa6fUH0CCoXEm89m4A/IzH7FSbUjzrjJ5ezYU08+xWKCue+62bEnyvmjkyTfpIss2K1KRp9hoNaZ4MkXnahVzVeLNYfbZt7OLmkdSlR1modVlHKEveTTll7SUAZyNrmhHqCOsXJpHuu/zuebRckKsTkPpTPv2UyuuzP5G/64KkhGusQt1zadTDQZJeSohjZ0xUU1kjrOU/eaca8ahHnvKEq+7cvkiaBVqunUvqGtJEni1adTCaQf4BfpB3Yo1qARelq1VJCWWk+Qv/y2m+qqk6+I/l/EO2+/RL/eDtassLJpZTq/rknn26V2crs6KKuOcN5EB8PHlTPzUQeX31BJt+HFFB+VuOOGlAbHCYUFClmFLJou4pAkCUnU+6mLxhmJpjefvC3nGJkkJc70KWFysxsSammpSu79m5Exlwzjh7Xfct/D955SAugEuvboQtjgYzebyKEVx2hcUQxJPfa81hEUCSWjLqhq0M3o8Sa48Q4npdszMUpJoj9FSiNXakVBsD9FxxJUFukxSE3LmORFuvDeB/XvmFS7ksH99Og0Cr5fGSQabTop9PgzHgrcp9FSat9gHS8LGT9ejKbmZVOawurVP6NVh5p9R2m1Cjq207Dh1wiD+iWHwCkUElt2hLlkvJnMdFWjoqLf4twzjazeUJ/QO+8cE6PPMPL6nEy+/yiXcWcZWfqNH0dtfXxuMkqUVzZdTCaEYNuuSJPFZm8sdJOfLxFKLUI+xWLHRFwmMwu8uHDLTnJFmyYrlJWSkixakEkeBYku9B2QoFwqarBNSASoyF3JbU9VsXtjJoc2teSisUauvq2Kn9YGiURklq8O8dRDNqKpxURF0t/n0Ipi6ruthBAUspOuDCBFSqv7vQ2SiVbu05h5T5gnX3Dz4OMeep1Ww7avW2APJtvo40RRaMIEAnHU6uYrm08Ff2l+/pshNTUVg07BY3en8NzrbhbPa7yIEEKw6HMfd91o4/2P/Vw22UtuvAuVu9MpJsyPXxbSc7CPv91m4JU3fWg0EhlpSo6VxpFl0eQEtUBQJuBRokot4+4Z+ZyxXceUWyrJyVTRIlfNnoMRwmFBqk3Bvh0JguzHTiZx4uzhF2IihhIlegzoMBAjwmF205HepAY6cPBYMTE5jv73K+CTgEqlJY9c0h0tKGE1R3+1cffDbmbdY6FnDwU7DzQ9iAOgPFTF6UOMDOyjo6wizstvuSktj5GTpUSjkRjQR0fb9oJl72Yw6cZKzjnDyJSLzej1Cnx+mRfmOZn7YtLzaCRtHXngEFW0pWuz56xztcDjLeW8c0x8vzLA5dMr+Wx+NiZrglDw1Ibb7NmzB1mGu2+2Mey8Up56IBWDPpk9f+6RdLp21FJUEuWpl1zNEsGZ6SqCoeR1eLwJwhHB9t1hrr0jzIrP8uo0nuYv9vD8I+lNHqN3dx0lZQ7Om1LOq09m0Lenjsefr+WZ11ys3hiisirON8sDvDo7g1HDkq11J4LIB2Y7GNrHhFyRVVcNVC2VMPnsm0/aDtXVVaRnyky8RM8Xy4KkkI1FajwlPUvKp0jswyVVYW+mhN8Rd/LabDPlkQAJEpw9VmbcOQ1bExQKiS4dVXirE3UZ3BMo4ygmrLSQ6jX+dJKednSjSOxDUis45wwjj96dSk1tggWLvbz1vocP52ZhtymxWdSU77Fz8dQwel2ARx+9l++++6vi6S80D61Wy5NPL+CWGydxILiKHH93rCIpgl4rVVKbWoqitukssxCCcukoPURSayxBAq2koy1dCQo/5RQRJkgKaeTSiirjMUadNYqvv3qbR+5tWnvt+slGzrzsc6697lbeX/ouN10/rlkN30BQJuBVNFCHlLTin3ofnAyemjWb7Oo2jQgQjaQlvbKAZ554ltfeerXJfRPxGHp982SMxSwIhxuSSRMuuYi3Xn0bW3lmoyrxsAiiyoRevXr9k1fTNGLRMG/MD2J0dGrycymhxONNNJryfAKl5TIq1JRIBxlxBvyyLcqXf4+QSSoZZCOAaspw4yA5/kZFAO/xQUdmejC4LqAWQlDKEWooRfMHgwS1ko6EqF/Ml4siVKippIQWtKWIA6g1f05w+9+G/fv3o1TH8ESbjnfiIkaCxqRfPm05yA66iH4NFkBCCA5IWzFb4PN3M+smF59ARpqKt1+zMnXiHmyuzlSlb8Ka9sfJSoVQYYqnY8DEpi0xln+RxtRbq1i+OsSki8xYzQpWrA2yYLEXl1NCJoFOFycaPrXqti+Wzuf+G5u+TxQKibR0iVhZtFkCNIgfW4qCbxdn88rbbmY+WgNRLSpJjQ8nwex9iOMtrpu3hfloqY9pky1IEmz6NczpQ/Qsezebex6vJStTxbQrzXTuoKGiKs45l5Ux7qxkVezqDUG+XxlCJTRYu+/C74lQ7oqS6e1eFwdBkoR2GasYc+6YU7JDJKrAYpE4+4Ja8l2DaEEKVbHtzHnVxcybG8ZGy7714/HKdO2o4aKrKygtj+H3JxhxQSl9uuswGhQcOhpl7Cgjd9yQwoKPvAwbpMdkVDD7gdQ6v/7N8gAfNbEugSQBPXSgnmED9Uy80EJxaYxn5ro4eDjpU0vKYgzup+PdlzNRKut97IVjTdzwtyp27I0SDgsUilMn/Ox2G6cNkShek5u0jQhTwTF6clrduUuShEoouXC0uVGXQiAo8+2PISpKlIwYW40nHEGhFs3qn9bUJtDETSgkBZXqQ6RWtyUz2raOxzdKZtoEB1K6czvLvglw/piGhIwkSYw/08qqt7pgJZWDyi0M7V9vk8++9rF1Z5iAv7HsyF9IorS0lK2bF/PpW4YGcUeHthpWLM1mwAgHeWWjiDmi/LzFh0eqwaU7Rvrv3KfXl+C5V/wcc0aoZCMJ4phFCgV0rPMhYREkJ7d+H7tNybjzJL5ftId0X+cG318hihEITJKVuIijtLnp2K5xUvricSbe+fjA/2n44+DBg/GbnKQE08mX2nBE7OWA2E4BHdFKOoQQSa1Z3U4+uMXCLfcE2LdHwwXnxdCmuFGpodoVIbWmJxmJxvMoSiikpkqJQZ3S7DkYJBMVlQ0Zur49tRw8EuP2G2xMuaWSV5+sL6gJh2UefsrL1m2J4yqf1BHOAsE+fsWIiXEXnntKtojFYqhUNPAtv0dWhpIPlngZPljPjAeqcLtldFqJG660sv9QlFi8eaYxFhcofuMOPD4Zg77et4w/x8ShoihDx5ew9N1cOrbTMG2ylVsfqCYrXUV5VZyWeWqumWShSwctH3/hZ9xZRl58y41O6+HM4QZcbpml3/iwp6j46M0spt1RQ07b4SdtA1mWUaAgO1NBCRvpkGfAt7FDs/lFMzZcVJMh2lFdux1ru1K8B+vX1o6szXyz1EbBb6phzxhqZFBfPaMvL0NENagiZixmJR+8k8LEK1djrO6ILZ6LEiWHxR4K6IAPN1ZSG82nOWG7vFhnXp9TRhYtyCCtQaxSTTnIamTBX9Pe/1uRn5+P1axg0gQL36wIsOAjD1ddVp95lGXB4y84GTXMQJsCNZvWqukZHZqs+pBAjxFrbSp7lx8izV5KTk7SsaenqTAaZD741MeUSxovZp952Yva0ZL+51YgSRL9e+n46v1cjhyLUVOb4NorLKTZleR0LKd9rH8D0imXVpSIQ0QJ00ZKEoIB4WMnG/AKFxbJRjSoxukMYzQ2P0SnKbz/3ltEw+VosLONNYDA6mnPioVVfP33w5iscY6ottMzPqJRZqOCo0y6TMN55yQzOZnpKuY9q+PZuc667E1NbYIWeWpefNPNpAnmBpUEZpOCh+5M492FFSRq4g2CVRB/WKsQVHp4+W03551jom9PHULAyIvKqHVHufDSs0/JBocOFWI2KrBaFTx0l53r7qjCalGy+bsWqNXJs1AqpD9sd5JlQfy4U5+/2EswJLN8SS53PuxooAHrDwiyMpp3C107arn8QhN9eiQXK9dPsTL68jK+WJhDbrYatyfBvU84uGuWg/wcFaUVcUJhmXYFWjZsiRDVeAiLIBISlapixow9+WB/4KAR7Nuzkax0FeFElDZ/oJ+VK1pTad6N1Zf2u98NqkUZJiy0DPbALGqoTF/PLTc0fV9eeYWehzceJTfWkGCoppSeDGlyn3za41KXMmRAktjJTFdxzww7y1cHufdJBy8+lk48rCKUiPHtVwoeftTC3Y+VnLQd/sL/Ltq3b8+Xf1/LokULWfzeh5RVH8BktjJm/GgEffl47mccEwdoQX0mPSESFLITtV5Fme4gLZ2d6/6ulJQYJFOjRI7GosJut5ObY8FqabpBRKmUyMpI4PP5aN26NSPOOJ8lX/7AJec1fpZemOtD42hV938hBBG7jyFDmn6G/i+QZZmiQ8UUSN2a/NwkWdm7s7FW5Ql07NSbtZuWM3Rg04TM2s0KHr+o4TAYvV7Ps6/O4a6bZmKtzsSWyERGxqmtJJzl5t0F8/+0oO0Ejh1zYlSo0AtTk4GtxtGK1+cf4Z7bUhp9Fg7LrFkfxsEOho+MUetKsOtXDT04DZNUH2/UiHLUqOnKgDpSN9nyfohCdtKBnkAyIM2nDS7hQOYP3kNCJkqYIrEfFzXoMREjSga5ZJJHKUfIbdG0jM3/OoxGI6aUBHurf6GPGNFgESELmX2qTeQ3MXArRUojIsL8ys9kiwJMWAjgo4IiIiJMjwJR19p9AtGo4J0PPTz3Uhi3W0OVtAW7OkaLbA3f/hRg7KjG1TFCCH5YEcWODaWkxFtuYeOvET6al8VPa4PMX+QhkUguis0GJTZnB1IlicO+nShRJRdtJ6kJ7/O56+RkmsLY0Uq+nH+ANqKxDwiLIDEijDo9STjccm0KoyeWIhIGgviJddjCxmVZddJBkJQKuvDqcoYP0tO9s5Z573moqknw8hNpXHlLNYvfyOTGe2r4aF42V11m4cfVQcor42zbFeHNZ9M5Y2h9MnjZtwHuuncFedVDUaHBQTmlHCFFaT7lyq9I2MWZQ8z8ML8VpuOppQx3D+a/uYpvVpTQp7uOQ0eiFJXGMRuTxOSA0cXUOhPk56jo20vHh3OzMR4nvmVZ8NJbbmbcX0NaqpJ2rdSN7o1EQqDVNv875WareOplF3q9gnFnGXnlyQzcngQvzHNSkKfmhcfSmvSFm7ZGyEhX1MWNp4oOHTqi1ZtIkKyOLqeIFrRt9F0xaxWXXJT07fG4YMlXft5418OeHUpyYh2wy1nEieFVHsalKuOZ15xs2homGoO8bBXTJlvp2VXL+0u8gAohBIFYmE6iTZN+ON3bmedeWt2I/ARISQEHlRxW7mDU2TIr1gV44DEPy3+O4AtH6NxJxZZtp1Ys8b+ETz5+i1uvbTrhajYpOHeMhp/fcmCT0tGgxUYa0UQAf7ic738KMnqUEZ9f5oxxDhSF3eknZ9Y9p24c7GIj3cRAVKgpM+7gvZkNf8OnHrYSDFez8P0SbHIWKlR4cWHBRkd6ERNRCg3ree9Jc6Pzg+Tz5vO5/082kCSJ7Kwc9NVJcrW11BmnqOLg8YGWApkECaSwgcsnhdFrLCCFKarx0a6mOxosyNaN+LP2EBYHUXkzSfG1RSNpCQgvNVTQTQyiLH6o2XOIighmc8PfoLwyQapdwdhRRlIsCi6fXoHfq8Cg0VBeBgZna9qGs9gprSUtJ4otRYFCmZwgr6xJxyt7GTKs8WCwP0KfPv14920l+w5GG1Vbn8DOvVGUSigqiTPlYivFZTE+/NTHynUhdu2PsmCxh+cfbbp76vO/+3noznpt90Wf+5h5U8Mk07WTrHz9Q4AX5rkoLotRUZWga0cNN12dQpsCNfsKozz7movK6jg2m5KFL2cRCMrc96SDV+d7SLcrCEcgGJZxuWXuvDGFF9/7Y6mm38Lv96PHQEmVj4/fzmD5yiifbA5gFilNbh8miAYdEhLOcgNjx8OnJRvRhpJJzCGnyQ2IzxPQ6xVcN8nKkzMtaBNmvv6+nOunmlm/IpV5C4r46tsDZAtBXj6sWl1MOAytE92bPW8LNso5il1qaPtj4iAppFIbDoKcOKUhyX+Ev8jPfzO4XC5CEYEQgucfSWfouRW89IaPM0/XEgoLDh6OcsFYEzdMsXL9rW5s1d2bnNabGmzD198cpUdfeO51N6OG6nG6E7z5npuKqjjXT7GSYlVSVRPnqed9rPjSgD3WApe7vMFxWrdU1+mEfvmtH2uwZZPVdvlSW7aLdcRFDJWkxiiZ6SYGUMhOejGUaDyBVa0gHj/5suVYLMaC+S8R8SupopB2dMejKeNodC+don2gvAC5TCafSrazllzRmhRSiRKhUnuQ3E5unnm8sRO7/XobH3/hJ5EQuD0JSspiFJfGuGdGLkIIfH4ZnVZRNyXwyVlm7r71VzrE+9c9dHYyqaacPFo3Or5XcpDfp5xvFufVBYmXnmfG400wakIZg087tdamwgMbGdBHw4z7q8lIU3PVRCtdO2hRq5Mv6dkvu1izKYTHk6DWmSDV3vh++O6nAG1bqXjseQdvLPRiMsLkm6ooaNHwt5AkCIXkJgdtATjdCbIz6/dJT1MRDEicPSaAUh9l8kQdLzyazuKlXmY9U8ut02zMuNZWJxK+50CEi6b8TFmZTJu27U9JA3by5Ct57sk5fPpFkHZtVbCt+QBci57Rlyp474MVZIbbYSeTGFEqOEaMKJ3pC4BdSqdWqSLV1vSi47zRBu5JPYa3IhvL8SnXQggUKJsVOldKSsIBVSMnPWqYgZffdvPdT0Fkt40QTlQ1Hdn0yxE0f7CY+At/4bfQarVcddU0rrqq4dTxcWedR2fRjwqK2MYa9MKEQCZMkFxaY9PYuPjW8Xz64edoylRUBI416b+iIoI1x0xmZibRfyCv4/PLaDQaioqK+PvSdXz9cZCysjjTppoxGhQ4XQmefsnN35cYyYkWgJR8fqrMRYy5aAwGQ/NVgv8s4vE4CvEPSIQ/6B6+/IrpPHjvcgb2EXXJpRNYvTGCxda1yaE8/Qf0Z9kPn7PgrXdZvXINSqWSSy4axyWXXfwvuU5HuUQhUcwKDzrR+Pj2eC7z5u+mZ3c155xRv2gLBGUumFxFtDoNOyaWrzyCVdhJwdSA+CwXRdRQzgBGNfB1CklBS9qzT/yKX3ga7NOCNhxkB1ERaTLDX00ZEgqqKUNNcipvS9pjkWx1+qNHDv3rdGD/k9G9e3dcToHeHKJItxJrPBPhTiWh9eHVl3JaPyVFy0kKuP4OmVIeDlFJnBjVlBG1liAHFXSLDcJmrB+mcPBwlEeereWHH+MoAil04XTaHK98kssTHHDv4+btxxj8s74BOQjw8pteRHV2XTyaUdubK679EZ1WQo8RhcJAXBVgzTo/NRUaOlOAX3gw6BREA0p8Ph9Wa9Mtxr9Hh469WP/LMs4+venK8WhcJrVTOcV7teSJ+qnfPuHmANuxZYW57676DpfJF1tYvyqE276H919NaXRtGo3E+69mcfVtVfztJjtnn25ky/YwN8ysITdbSTRGXWeNTqdg3FkmZj5aw5yH0hk6sP4cJUnigjEmYjG4/a51CL8ZGxn0ZAiOcAlbt26lb9++J2UDgFgszPoNMplyC5CS2pEuw1HUChWlZQlCoSBPPZBKv54GyirizHnZTU25GoWkwWKGYDDBrzsiDBuUPEeFQuL2620UHokyoLeO864s55UnM+qS3dWOOE53gi3bw/Tt2XRyaM3GEDddbeWDT728+b4HtVrC6UowsLeuWeLz6x8DzHkolQeecuJ0xv5BaUHT6NKlC8WlScmCVomOBPA2+X5DVhKOCKLR5LDOPt21VBZr6REZnkzwSMn4sZ3ci9pIDh8v2c7Kr7MwmxTsL4wy+xUnaXYF774fIRZTESGMThibXZCrJQ0OV9Pvo2+Wh1ChIcumZ/zYBNv3hPlxbmdMWAlm/sL0qRI3HfCdsi3+V1BSfJguzZBcAP37K/l+fgDk+mc9J9oOXWsXMx+tZWBfHU+/6EM61BWbyKojryVJwkY6QggOsgOjPYSs8eBw2hvE9Ws2hfn7cj/5BRJZ6dXs2R8l5lMTQcsu1hGWI2Snhzl9SOM1M8AnX/qR5VNvdf89ah3VtKK+atMuZWInEwCPqKWQXXShHzoMEE0my4oppJAdtOkQ473ZaQw9Phn92xUe7nl4Jc6jdrzU0kJqh5VUDsm7iRNrcv5BreEQj0xL+oNoVLBmY5B5C90sfiOZyDytv57hA8x8+lwrdCKTLJJyLB5NGf36xfngjay6ZJY/IHP7/bWsWKUiNze30Xf9EVq3bo3R0oq7Zh3hqw9yGnW5Lv3GT8+uGrbtilB4JMYrTyanlV890crw80v5YmE2dz3i4NcdIfr0aPhu+XZFAKVSqhse+enXPiSgXeuG95/FrMRoVDDv2UwWfOShxpFg5s124nHB5m1hQmHBnIfSePIlF8MG6QiGZC6ZVsH9t9p5bba+7t5auynIZddX8MacDKorG/IyfwS9Xk+MCFnpKvr00JOfq2bhu4cQVTmNfJQQggqOYcbKDtZh9KXx2bJSEnElBbSnTHWAcWOa78oYOczAY+ZaTNXteHbuHi4+z4DdpuSe2y3cc3tym+27IxwuruLBO23MujEIjWcbARAhRIQwu8Qm7GSQIEEtlaSQSis64RZVmNFQXl5+yvdFU/iL/Pw3QywWw+WSWbk2yHc/xkgp64tZTuOd0q+YermJbxbl1hFJ27bHsTfT7i1JEsJtZ826Mpb/IGhpt6OI6Sj3w4LqMG+/E8OoUyNH1GirO5J9PON18EDS+TQ1eezZl4Jky72aLZ9OJ4daqup0TkySlThRfMKNQlYT8kdPSa9hw4YNuKuj2DwdUGUU0nnAfiZfruXtd4OsXb6O1onuGCUzVpFKzOggYN2FIyTo00PD4Z0ebro+A5c70ShzrVRKFOSr6Dm4BqI6QkJJrz6C51538cPPQTLTVbi9CewpSu671c5lF5qY/VIppb6V6BytUcWMKPRBjoaPkiayGwwgEEJQkbaZDmrBJdMqiUQEHdtquHN6Cvm5at5/LYvZ855l9py3TtoOgYCPsuIYZw43YjEr2HMgyrWTkouER551Yk9R8M2iXDZtDXPNHVW8/2oyUDuBwiNR7n+qFn9A5pLxZh6/J5XN28IUl8U5UBhp8DI/f7SRRUt9XHN540VIrTOByyOTk5Uk9jZvi7BhS4iQ00Bb9xBA4v1nD/PC6we59SY9c+dkceBQlNETy5h5s40zhxuTpf7z05hwdQU33XZq056XLFmCKZbBWwu8TL9Oy9t7ysmONa50AUiklzLtSjMTxscZOX4fHlyo0ZBNY/Je4bOzemOI8Wc3rmZRqSR6dlOzqmI3WqE7LvUQI8w/GEygkJsMhvt013LznR4kTz4Z5OIRLvbsi2O3/d+d+V/434aQBQoU5NCKVLKIEUOLNpnVlSSq5CK69+jONddew8GDB7np2ptxF9WQ8puFQUSEKcs4wCfzFgPQoWM/Nm9bR/9ejQOgiqo4B/Y7WfbZMt6f/wHZZe3Q0I0Pni5m/jtFqLUysZCKMmecNIueam0JqAVhi4/zLhnHbXfd+i+xg0ajQWVQIAu5yQRFQsQxWJoP6HJzc5l4xQOcO+Vx7roBhg3U4HTLLPwkwc+bUnnt9Reb3ddut3Pn3Xdw5913/BmX0iwSiaQUh97RimOKfdjiWY0DW2S8NXpm3qzhvqxSBvY04qgV7NktMNf0pF08udhLJOL48ZJDTt2+UZGUrcmjaa0ogFxaU8Ex2lGfzdegQ4+RPfxCV9G/QduxV7g4wh76cUaT7cgVHKM1ndm6aTvxePyUEmP/C1AoFMiyxMQJBl56Ip1ftkc4dOQYdpuSl9+Oc8lFBh7cvo+U6sxGv1lQ+IkTpUDqAMA+UUMBrTGTQtExmURCcOBQlNserEFENCQCGnr+RtYAQCEpyQl1ZVfETZ8RFVw7xcyZZ2hx1CZ4+fUgO/YFiQdjxNCjVEq49EdQBlMo8PRDdbz7QhYJjrAPCHKEPaSorVhtUBGIotX+8WCm3+LSy67lb7d/wcihoi4ePoFjJTGKyxKs/z6bO+4vZf57h9FKOmRZgDJBu/aCRfNTG3S42FOUqA1RZKuDnl0bt34C2FKUqFRSXXzct6eOTu007DmQXEjnZdcfTwjB9j0R5jzUtITQRecaeezJEDmBgfX7BBQ4nac24CMSCZOISJglJR5VBZGWu7jvLiOnDzHgdGtZ+ImXNxb6GNzXQMd2Gua/ksG8BT5en23h0HYvjzwh8dwbLowGqY7gBLBalMxf7OWs0w3cfG81KVYlarWETitx3eQUnnjRyZK3sxvZ/vuVASxmBb9sC3PLtSns3BOltCJOZrqCL78PUFWTaNRZtPBjDxVVcV5f6EGrhXhCwueTT9kHvPLyk5w1PIq7q5K1Sw6iRkOEcINBdF7hotLnZe47XjZvDXPBGBNFR2UsjnZNkjqpUiZlHgPBkIzJKFFRHUeOSyx8W0XHxAB8eDig+IXEP5hALKTG1fA/rQ3iKbZRILWnWuFh2+4A0bhM2FaCxqVDldCRnZHAbDq1brn/JWRm5XGk+FCTBR8Au3YnUCd0DdasGnQYdEoev8/OsPNKcVdp6ZTIbnJdayOdw+pt5LeMcPM1KaxYHWTOqy7UKolqR4JIQMWzj6Vy/pj6tvvisihX3lLF9CutbN2m4v0lMO9dD9dPbbimqqiKM3+xh1R7EwT9KSASiRCNOfFIDlJo6G+EEBxmLz05rcH9rZAUFNCBsOTjqQeiDBuYTJ5KEpzWX8c7ryqZOqOCHllGfOsyQYI2dGEXG+ki6ocdCyGoUZbgNxczd2GCb5eHWLsGRHUWKpHOhAnV5LX18saLVt5d5CMsqinj2PFnM0R6jo81i/LqCo0ATEYFb76QxqiLa/D7/VgsTcsuNYd5b37EuDG9uWBqBXdOt9G/l5aqmgTzF3s5cDjKVZeZ+eHnIC89nlH3my1fHeTWaSl0aKtl4ctZXP+3ajLTfJx7lpFYXDBvoYfi8jhXXWbh1fkuPvnCT/9eOl6b3bi4qrQ8hl6XPO5HS/18+V428xd7WPy5j6ED9VhMCt5Y6MFkkJi30MOOPVHumm5j+OCGCewhAww8eIfEQ3NqCQRTTvr61Wo1MSlKn17J3ygjTcXEyyWWzN9Ohqe+WC4h4hxkBwIZA2ba0BVJkggF2rKTDYTwY01kUV1d1Ox31boS+BMBSllFm5LuDDvnALfdbOC80XrCEcHbH3j5YImf75dkk5et4j77MUR542p8gBLFfjrKvdCgw4sTLQpyGYhSSvINERFBJxkIhf6cSvi/ost/M2RkZKDTwu0PO4j79OTKyeyNXqekbStNw2DjeBXN72+kuIjhMhwFSzU6WUGutztp1bnJ6V+Ap6SWA2yjJcPqq0aPH8Jc05lLrtrFsg/SGzikopIYe/cn6EbzWSolSsTvSmrMOg17I5voKg9mt2vNKdni8OHDqMImQhmH+HihnX7HM80790YZNCjGpo1bKDqWwGqVePIGPWNGZVNeGWfY+DK0cSv33w0zog7yW8r88HkGqfb62z0SFYSjCSy1LZBjUbbv2cN5o018/3FuXbboaHGMSdMrqa1S4XboSE1LkNrnAH166EixCZ56VmZnfD0ZIpdUkq0yVbatXD1Fx8ybbHXVk1t3hrnq1ipen5NBx3YaKsr3n5IdOnTsycrlW0gkYPzZJh54ykFFVRydVmL7ngjL3k0uWgf01nHXdBuXXFdBu9Zq0uxK9hyI4nInaJGr4rP5OXX3z1UTrZRVxDn70lLe/sDDdZNTALj8AjMXXVNBQb6akUPrnXG1I87UGVU8dncqew5EuPNhB726aenTQ8uNN0p8+NEKYhVZmEK52NT5dGzjY+woI2NHGZl+pZXLp1eSZlfSq5uOHl20GAwSxcV7gZPXdNm2bRugILVsIK/N20BAf5jUaB4aqSGR4ZecZLX2kZ1p59IrnShR0oYuaKWmCQ9VwM5TLx3knNONDe55gCPHYuzZqaSXNISA8OHFiRoNAkFA+DBKjdtZ/MJDjx5NEwbHiuMYqzpRzjF6MoRfWcWugwHumHn/SdvhL/yFRCLBhg0bqKysJD8/n/79+9N3UB/+vu8HwgQxYCJGjARxCuhACmmEjX66dOkCJNvnv/huGQ/fN4tf1v2KJq4nrohiz0lh3tNz6dOnDxUVFVx97Z3cdfsGPnglTk5Wvf/0+hJcMLkae3E/Xn70dVSymjQp6S/SYgVQUVC3rVZZyaCLetB/UD+0Wi39+/dHp/vXTrCdOOVSPnnmSzKDLRt9Vm0qZtoNV/3h/meedS49ew3gqy8X8dr7P2MwmBg7bjLzp4866dbcfyWUSiVCLbCG8wkis1vaSAfRq84XBoWfg+ygNZ3Ru4wcciXYsa8jSlTk/W5IXwvasZ11Df62h1/IpiUGmm7Xg6TETvR3aXwvTuxkYsTMFlZiFalo0eHFhYyMnUyOsp92oluDuMUtHNRQTks6kAhH2LJlCwMHDvz9V/7PIy0D7plhr5MmOpGUGDpQz8NzahH6ILt1P9My3AMLdgQy1ZRRxlG60K/uONGQClssD0mS0DjzeemNatb96ueRmalcPilEBrnNkt4tEp2orirn8+ftfPqWExFTYwn0pB3garWas846yvcrA8gVBjrHBjb4nRWSkrZ0ZYfYgItaVPZqenRXUVUdPiWfkJ6eziUTZ3L+VU/y2EwVvbrpiMcFX/0Q4LX5bt5+Iakp+cKTdjZsP0aNI0wirKFnVx3jxmhJxAXrNofIzVZRkK/mu5UBhg7UcLTkj9utDXopObzj+CM04VwT3/0U4LX5Lu6ZkcrWnWGeeTHI4aI4Vnvz1YtKpcTvZ3kE1R4KCgpO2gYA1pRMHP5CnKIGRdtdbPgmHZ0u+bulpSp54t40vvspwN2PO3jpeBfUtKkm5r5ZRXbRCJ58+me++TydOx528NG8ZJXWkq98hMMyPy/N49ufksUA069MafC9RoPE+VPLueOGFIYOMOBwJnj1bQ/vL/ExbLCG1RtDlFbEufGqFEYO1bP/UAxZDjB+SjkXjDYx4jQ9bk+CDz/zs/9QhFl/s9Ozq457HnNw3mgTT7/iPCXi0+fzseL7hWz8NpszxtXgFz6C+CnhEJ3oDcARsY8wQdrQhd2bdlBW5WbNl3mMHOcgJd40+QWgcmXz5XflLPnKR1qqku/+DuqEhqOKPVhyPNx7rYEPFkeIHAg3GWN6hBN/JMJ3PwUYNlCPyyPz3ide5i/ykV87GoEgonaz9Osg8ZCGKTd7+XHFRiqLYhgN6Wi0f37XwH8LJlx8LXPmfMuStxvbPRKR+XxplOzjFZAn4JVqybYmh5Wde6aRNl2czVbtSpKERlLz89IMtFoFky5KrrnDYZlzJ1Vw5sV6Lhj7u/dproaP52UzemIFQ/ua6dxBxdx3XXzxfYCbrrZgS1Hy3U9B1v8S4ooJVo7WnPF/ssH69eu5/FINSz/eg7VmeINrSepzm5ok9gFayp2YfO1aBvQNMeMmPS+9FqL4sBpNwkAgZGavO4KCo8RFDJCwkcE+fkUmRopJg9oaYOxoNY8/kPQd19xag8HVitQT8ivV7XBXu+g5ZD3RiER32mA+3kFXLo4ydvRRmjK9JEncd6uZzz5dyC0z7j0le9hsNnr1OZOa8hX88HOAV95xY7MquPwiM9ddYWHspHKefiitTpYM4KsfAsx7Jukf7TYlS97OZte+CKvWh1Cq4GhJlBGDjbRvk0ykZKWruHaStVFnEMCsZ2oJBGQiERlZFrz/qY/9hdEG3MJt18O6zSGmzqjEG5B5+K6mi9iGDtQx4/4oBa1OzQdY7Xpqauvbth6caaWgpZ8XX/2JmN+ALAtqAj4UkoTOn0aOVFC3rV4y0ksMZScb6Cz6seD9/Uy70tzkM/LCPDd6nYQglSypJYniXOY+eIxXnqsCoSDhyMfUdj9tWyXtdtstel6a8wvZrj513JMQAofhENktvESPeLDEbOhoWAzkoIKEiOOSa8nLazo5ear4i/z8N8OhQ4fQ6iSWvZtN/6Fu8iSJMnGYc0bp+HFVkBuvSqnbduTpan46VI1N1Dt3r8JBsMVW7r7DyDkjM/H5ZeYtOMznnx4ityaZ/bFKqUlNRI6R+7u2EGs8i52bDtFtSDnnnKGnoEDBmvVRDuzUYI+0xEkVWbRo8twdVNKS9nWErBACfUoEhYhSU1lOQk5mqU42wy/LMuqomXPOitURn5DMmH71fg7K6xs/jPm5avIzDKjLR6A6njFwF1bSbfA2CrcmtY2CQZlYDLauyeTleUXMeyvCVRdauGJCwwxTqxZqli3M5vSzfPSMjkCUCTzlNby351cMGg3KhI4+nI6TKqopJUyQ885V8vBdqQ2O07t7UuB9xv01fL4gB6Xijye2/h6XXnYtb8x9k5a5cXx+mRa5Kt5Y6GH4YD0XjmkYQQ8ZoOfbxbnsOxjllx0hSiti1DigZ1ctF11TgVaTbLu6cIyR3GwVzz+azkNP1+LyyFw7yYrdpuTpB9O45rYq7k5Av55aHE6ZfQcj3DvDTm62isk3VfLh61kNNLfuuFFw9W0VhAKV7N8Ps2bHGXe28fiUZwUvPpbOQ3NqWfhKUig/1abix+8+Zdq020+6Gjg3NxMfLvQYaVExinJFIdsUq8mRW5FOLgkSlCuOkLCX88hEI+deVoPqSA/SqaGCIgro2ORxq6VSotUJxk8p54Hb7ZzWX0c0Kvh4WYDZz4RIrzwNpKSAvREzcRGjVL+dA4kNdI0Oa0C+RkSY0pTNfPBw4zaXWEywZkOUSvbTkyEIZGJEUKmhVatWjbb/C3+hKfy0fCWPP/gEapcRfEqwxonbQqh1KmxSOlmiRV2gEhNR9rIFt6qGoSMHNWi/NhgMPPPiHMLhMDU1NZjNZlJSUhoEOTk5OYwePZ2h5z5Kr846+vVWs/9ggk2bEsQqWhDkCAa/OUmSNSeoHrdxaP8h7n/ovn+pXX6LqddMZeuW7RxYW4jNnYNeMhIUfpy2cvqe1YOLJlz4D4+RkZHBAw8+TUVFRZPTX/9f48wxI1m7dBMd6MWvopgdbEAQRynU6EnquJokKx5Rix5Dg/b030IjaUmIONWUYsVORCSnrqeR3aCT4/fw4SZBgt1iM3FiKFASxEcfRuCkklxao0JNFaXEiBEhTJQoMnFcVJMuclCiwkUNSlQoSA7rkiJKvF7vv9J0/7FQq2mQhDgBo0HBs7PSSbW4eWaum32qjajiRoQqil4POYp08CS3FUIQJYLyePifFmjPa69W0Lmv4JetMWRvCnqarzbTYSRsLiNkqUbvaI09UlDnM0TQyD23GMnNVPHWY3nNkgp5tOYwu5kwQcHydXE0+lOLiQDGjL2QDh17cMkVo2jfVoVSKTFyiJ7P5mfXDfn6+kc/ZcdUGEJZ5ETa4l6l4qXVlfxNOkSWLhWNMYbW7qLSFcAsWQgpwlRWx5vUPY/FBGUVMY4UR9m1T9DluPSQBBw8EuOhJ93s2ws6jQKEErc/QllFrNGUZ0jqZrqDEfQiOZQpIkIIa5z27dufkg26devDp/t2oEz7lfmPWeuIz9/inDOMvPGeB7cnQYo1+Yz17K7mSFEEyZtKtSNOICDjqI3z5HM+3l8UJj1FR9fvHPToLpGT39j3TTjXzKA+el5+28W0O2tQx4w4ayVy2wh27o1wxhADr8+pr6zq3EHL+aONXHtHFSoVzLi/GkkCj1fmyfvSuOi41v6yhTmMnVRGh7YafvzxR84888yTssOXXy7j6suNlJbHcZQY6ST1ISh87FStpoqjKOPJVtDOUh8A1LV9kdquRKGQUKslEsgomivsUCZ4db6LNLOBbd+l0y3WHg06fLILd3gPEgpef8nKFZM31q2xTiAiQnhytrJsYRpf/Rjg2bkuJCkpgWQ2QlByE9a68IcS5LqGYBAWFryyg4nXBknLTDBrjoto6K/YsDm0bduW8sp07nmkhll319//NY44V0xzYqhsOIhIFjK+9P04fVGEEDz6nJNQLNqsjqAQItlB8xtZquSaRonFquDGqxq/Uzf8EubaG71Q2Y5NezKISxGqlQfp1i7OoaMxfP4Ita44kgTzFnpJsS9nUVoWF198xT81ydrn89GxnZIHHlDw+OOrSanphlWykxAJyilC/wcDCHUYUEZMONZ15NL/j723DJOj2tq/f7vavcd9IpOJu3tCggbXYMHd3R0CBAjBCe4OAYJbkCQQd5dx757p7mm32u+HTiYMM8Mh5z3P/3nOOdzXxQcy1SW7qnatfa+17vu3VQxSJ1Cwx9E9CwgEfGxmJf0ZgQ4DTdQSJcyhMyRz77OSnWlqV5D12tNZjJxSTnJXjzZyy0Ya2dFe1FNNBdswSSt+vGiEwsK3LXz2mZsjDtNx3+3tycTSHlre+aJiv8cDwO2qZsJoI78sCzN+lIle3bW8/ZGfNRujfPhSXrtWdSkl1bWpQidFk0pujR1h5LJznFx2rhNIaQO//r6fFk+Su67P4PHZWZxyYT03XJbGodMsKEpK2uPR+R40GkGDK8msy+qJxlTeX+jnm3cLOjxfE0abOP14O+9/2vqn5Ht2poaibvs3BzjT4rR4krT6k9htqfswa6aV00+y4PWpvP5BK2kOK2+9G8H7W/cOv9cLA33kUDaxjPRaHTfd4+XBO9qvDT7+IkBldRyfD4r3cEIaoSUrVgJNJW3bNcT3yRhdcJaVjPQQ9z+yiITPhoKGmtZmLjzbxK3XZjHjxJ00blDJindHEQpSSpqopYzNmKSdEH5Udf9jhc7wv1/C8DfawedLRaitfklOrqRZW4W2zzZmnWSjR7GOBV8E2ra9+lIrgdyNxGSq+iIuY4S7rWHpd1mceoKV9DQN3Yp03H+Hk5deMNKYtbLtt7l0o06Ud1jUuWQtMTWKPmrn889UnnrAwm/f2ahpjBMnThU792SB9iEo/ayXSwkRoILtrOEXKuR2mkUt3XqoZDlMRAihMyQ7uOT+GUpLSxFpXs6dlQrEN2+PcvktTdQ3JjjmrDoee86D19exnSQ3S0uS1DkKIUiTeWT7B3LbfR6SSclVt7u49BwHWg3otIJQNMmCD2DUFBdPPNdKPL5vTLIztfTuq6ZMeoTASTbd/GPxNAss2FGEQqbIo0QMJD0nzm3Xdq7tUpivw2FX2LA5CorzL48BpDQ89HrJpj1izMcdbmNXeYyvFwW7NCPp11vP9IkWNm2NEQqrTBpr5uNX8nhpXg6+1iRHzqrD5U5w4OSURkffUj2X3NTEUWfU8eh8L71L9Nx6ZRo/LA5x/OEWvn63gDUboxx2Sg23XJnWjvjctC3KBdc14WpOUlkXpd+AJAMHarj/MU/bNt2KdLhbUvdKSom7Xou7zs/WrVv/8jhMmTIdqYmyXVmDQJCnlqBTTdRQxgaWsYuNhEUrHk+S++a52bBekk4OJQygnkqCsuOCukbuxpkTodWr4bclcOoFLoZNq2L0IdXceEuI3NqpGMW+4EFKyW7dWh6938HwsXGiAxfTkLmMCmUTDVnLiA1YQkHPSKo65HdIJiVnXtxMmnsw3ehDPZXUUYHFGeXCMx0sX770j6f2N/5GB6xevZq7r72X/Kq+5Aa6kyuKyG3tQW5FKTXb67DLtHYBik7oGchoPLom7rzvzk73aTQaKSoqwul0dvibqqq88vxr9Kw9hMbvRvPBnN7s+HgYRfXT6ckAFDQ0UEmM9vN6UiZx6ypxOTfSZNyB0fw/4+reFRRF4cn5j3Pfy3dimyZo6V9B+sF6HnnjfuY8+uC/3HzofwMPzZ2DNgtW8D0GTORQBFJDP0bSX4xsIzs1aAnsZb46QVSGSZKkiTo2yGXsYhMO0nGQgY9m4rKjw7eUkip2EMBHD/oyVEygD0PJIJdtrGY3W2ihiQhh+jOSURzAYMZiM+hIz0pgSQ8TJYoJC/0YziAxBj1GEjJO3B6mb9/OE1X/zXC5XCmH9l1dO66v25Ak3Wil7wCVSy6XbFubQdXWbJ56JYo6ZCkeYyUt+ioGDBC0Ki4AgsKLJT1EtwItC78Mo8dIgK7J55Di46zTTaxanM7B51TR6NynGapLWti4LcLcZ/xY5J9XDWtMUcaO1pOTpcHUCWn3V/DLL98wZbwBvU7wzvxcrrwgrY34LKuMc9FVPvJaR9AzNgKrcGASFgooYYQ6DXcoSKZrBJbtk4i1mglE4kS9Fq65w9VpsuOi6xvxBySffBlkxdoIJ5xXz7GzGsnJ0NHUlKC2Ic5rL9jZsDyTDSvSeX5eBqde3MDKdR1j3k++CnDAZB11OYtxyXrWKUt58vnH9/v6ozEFm1XB6IgxZXzXc+zE0SbWb95XpR0Ipsg+ETPh8SXxeFV6DG7kl1f7MCx6CEVNUymomc6urwfw2usxGps6ij8X5GlJxDTEqvOobYiTFHHqqowkEgpzbu+o7akogntvzOD1D1qJxVKxd2GejrUbozTviQ21WsGV5zsx6GHZst/+8jj8+uticrI0lFXGkSELdVlLYfAybI4EvQ7YTbluHT3YZ1qpw4Dfm4phTzvZgNdU2eW+vfpqstNMtG7oTXF0KEZhRhEKDpFBsXsS859QkBKen2/E2+sn6p2rqRLb2aL5jWDfJXzynoPla6MsXRHhlONsXHtxGvGEJJaQyEHLqaOM7i2TsJOBVujI947grdfhmoucLP4tisOe+ZfH4b8RJ592IR+8amLExBYOPMrNxENcTDqyll1lCdSEpu1dDkgfNZlLufoqHYGQyj2PtqDTQv/+KQ3qztBCI3qNlrLKOBu3Rrn4ag/Hn97M7Lk+YlHZRiztRX1jgjPO9ZNbM5XCZB/sIo10chmcnMzarwtY+EWMV94NMGygkS/eKmDlt4V89mocszqfyy89lXj8H4isd4LS0lK++C7I6SdZ+GKhmaKD17JS+Y5NLE99+xVvl78NE8CAiXoqGKCOxSzaF9NYhYPeDKGRWozCTLEopSDdyi3X2snP1XaQvVAUwemnGGimod2/F9ATPTqyKCCAj0GMYTDjKWodQ0HNdBa93p1jT29uN+9u25Ugv6CEfwYtzbXcdX0mPy4o4NeVYfwBySVnO0hzCiqq49wy282t97v5aWmQy25u4tBpFt6en8ttV6dz7cVO+vfRMfPCeuoaUp0Ai5eF+eKtfM462c5xZ9dx7Fl1aLVwz9xmDj+tjqPOqOP8axsZM8LI/IezufRsBxu2xNFqBNMnmruMNy8+20FSipQkSyeQUtLkVpl58oV/+dpVVcVpV7ntmgyOPbseX+s+jkQIwbpNURZ+HWTm0VYK83To6LwYzSaclDCQCQfEWLcpTP8JVVx7p5s75jQz9qB6rr8hxqplgnjAiPq7jt+wDLJdrmOtXMw6uYTqKnjiBW/b348/ysyqn7P46hsdz7+apFtpjLVbg9x4XzPvvZJOPH8Ha1nMOrmUtSyhFQ86DKiaCAoadu3q2nhrf/B35ef/McRiMawWhQuvb8RohXDhRs4/NeVI9+BtmVxyUxPf/Bjk1ONsOOwaZhwJr7z6A+nJAjT6OPfdaOlUr3PCGBNFpW5CrhBGYU5lZTQJanMWofVlE5JBgtpm0Ca4+tw0zj/DTFI1cd7VTXi8KodOteL1u/j4szCrGhbRU9MbZyKfVlI6XgMZ0zZx7hXRrTZtwK4micWM9GIg62T9fuk6jR07FkwJtFrBOx/7+fjLAHdcm86T92eTSEg+/y7ICefW8/JjORQX7suY7S5PkP6HFzpLLeSVNzbz+tv1aISGX34KkFT92Jv7MSxehFKroMokrz5QwSdflPH1h/va/kt7afjlx0hKLBqwYANjCDWhp52xrT5GXk5H3ci96F2i48Z73Zxw2v6V8a9YsQKbTXDHtRnc8VAzh01PoNHAtl0xPv4y0OZm/0csWhKkvjHBlsXdMJn2ZOGsgovOdDJhtInLbnHx3vMp3aajDrG207x89xM/Dz/j4bH7sli5NsrL77ZiNCgkkjB1gplYTPLpNwG++THI+s0xHrs3kwmjU+PT5E5w471uPvzczwETTIwcakSvF+ztFv38mxCKJ4dkIkBjY+NfHoeRI0eSmZvk1KODvP/hDym3PLIooAdxYrioIz2ZTQ8GsaV+CXnpRoRbgIR+jGQ9v6FIBS06dOiJEEIYQzgjFnqEB2JVnTQ0VdHY5MaPjzyK2Mgy8vc45IYIUKVs46LzNZx6gpOnX/Oy/LtsdlfEmD2vlgOnmDn1uCzqGxNccasLu01h9DAjTe4E73wUxFI/iPRoMWkCVsufSRCHkJYZB5q4cfYi4Pr9ei7+xn8f5tzzMHnu0g4md1qho58cQQXb28y89kIjtOQZi9i+fTsDB7Z3df9HWLNmDTqfGUVoMGPFTPu5JkqIoUxiG2solCUIIfBq6wkXbOSi80yMHqGnojrOs68v4bn5c7nwomv/uQv/JyCEYMyYMYwZM+b/2TH/X0JKSWtrCwMYhVOkFsguWUuQ1nb3KUmSGFEiMtQukbMXW1iFERM96IcFG0FaqWQHGrSUMJA1/EI/OaJNKzkiw+xmM1nko8NAM41YsGMQRkoZRKXcQZgg+XQnW+xrX3KQjj06hY2uZZhtSVq0DeQlijD8TjM7SCsZ3Z0UF3feXfLfjNWrVxMKJbn1/mY+fDmPJneCVr9KQa4Wk0mhriHBxvUKij7K7FsyOHCyhXWbonz6dRCTUfDRm+mcdPZWGhslbzyewbEnbcbWmElr7iYevsfBGef7yY30IYybCCESsleHdkkpJf7MbVx6vhWTSeH+O5yUVzZT+aUXm3BS1+rlgmsCBFoVfKKlzXTjjwhrPfToAVff1sTiz4qYdlztfru4Sin56P0X+O3zHJauDHPc2fUM7KunKF/L+i1R6hoTEDaTIXM7/FYrdBTJXtRTSbEoJUeTT8S5m94lesaPNnHiefVcdUEag/rpqaxJcMPdLrKztCz9vIjqugQnzvKQaCok3ZtHQ12cuGYXAyckGTPc2HYNUyeYWTjIwKGn1PLLJ4XodAqqmmrNf/mdVj54IY9FB4a44MpVHDDuUIYPH74fT0MKPm8dY4YbKatKEItJDIbOxy8UVtvi2XBYZds2KBQmWszN9Cw2smu7llJ1MBkir73pi8xFRocz9ag1LPs2t41YllLy+vutLPymlYhGMjAxDlvMiRpVCVm+a9vu90gkJNfc6ebSs52ce6qjzbDz59/CzLygnreezSUnS8uY4SkJh0EjO9dL7QwWi5PPvoww62QzycxqFr6Vwx33RQlvHsGWLVvJy9Khr9+3JhBCEG2xsW1njJOPtTDvqTKCu3M6yBi5zNuwpceoqdRTGC3Cra8gmlmO2aYSCUsUby6Oln7Mfmgtn7ydwapfjGzYEuPcq3dw5yUOPvkqydqNUTZvj/Ll2/sMRw6dZmH8KCNX3eYip1ilJfwbWl8Oaa290QsDVncfPvp0G1aTjjHjR//lcfhvxFHHHMXt19/FiNopUCswItAUf4fRKqhr3UJZdDNSqJjtCUaPhO+XwJSxJqpr41RWJ/D7FeooR0hBFvltXYtu6qlmN7nRbpx5yS58lelYmodgwMQnPzfjzV1LdW2cooLUHCml5MiZzThcQzptMy9I9Gb5qgqefSKdU4/f95wZjQoXnWHCoK/ijTee55xz9s8Lobq6mlVro+wqj9Grh54PXsvk8us9/PKpFanEMdq9xKo7NyAsF1splCWUsaXLzhAnmZSzr0hFo1PJzeraZKpbsYKqibYzldSgJakNU5coZygTUH4XvwohSI91o3q9lx+XhJg2yYyUkqdfFdzzwJn7NRZ7YTAY0GhSSfBPXs3nvGsa2bA1isutsnhZKgmhqvDI0y1kZ2npW6rn+HPqGTfSRGa6wrI1ERw2hRPPq+PsU+xs3ZFaa/cu0ZGZocHVnMBo0HDRWU4mjTFR0n3feHz/S4hvfgwzdkRK4m2v/mdnSHNoSCQkH34W4KSjOyYLP/suSEZWKb16de5t0RmEEIRCScaNNBJq1TD6ABf9euvIzVFYvzGOv8FGTDGyYWuMcWO1rP3ChSXWeaIybm1i1kwbuTkaTj1esuj5IuooI2EOYAo7GSkn04qXCraRRT5+6WUnG+jFoLZ4MZaMMvfu9dTUeHjo7rS2c7TbFC6+0cNzD+cwYoiRJctDHHZqLbFWO4MZh4pKA1W4qacPQ6hLW05zi/q35ud/KiwWC3odTBhlYvwoI1U1CY6bYeWaO1wcebCVFx/NYdvO1IsYjkgmjzMRjark5bbwwhutzDiw60XDcUfreeZXD0bMRGQIFBV7Vgglt4JLZ9rpV5rBjrIY738aoGcPwfsLA1x5gZMDJ+9bMD18l+TKmzws+GITxQPLWbs0ytDEAe20boQQ5NMdhRAOWyXl2yALDUrStF+6Tnq9nqnTj2L+KwupaYzz8St5aDSpiUSrFRxzmJUhAwxceZuLj/foXn71Q4hkc0YHvSpFKGhUHUMTU2kVzTR6tqOL2XEm89u2VYSGrFgJrvUK856p5sarUh+DjZsTGDEhpSRIK57C5TxwuZ35L4RJ7Eq0ifnLuBaXO9HBYGkvVq2LsX6Dhhden/GXxwBS+n5pDoUTj7JRVKDllAsbyMlUiERSulV7P3q/hz+g8uq7fqZPMlNTn6S0Z/tgdFA/Axaz4MelQbIyOgaq23amSPgZ063MmL5vIX3krFqWrY5w2wPNHH+ElUvOctLoTvDMqz4+/y7E/bdkkJ2p5aV5OUyYUcdpJymYM93MOFSLIuCN9/zMvj9OoW80Ec3O/WrzWL58Of166zl3lpmX33AzlEntMpUFsgflbMWLm3xNEZWuKjz8SowIEskARmEnVRnXKlvYoawlEdNSEplKPRVUspN8utODfgTwUckOQOxpmt+GnXSK+4SYfXvqHUsk4JffwkweZ+LB2zM59aIGJo42UVyo44MX8yirjLNmQ4TnXo5irxiDQ+4Tx3aQgZ00YrEo7y+owOP515Ty/43/XCSTSZpqXHQTnRMKZmFrc8z+I0RES3Nzc6d/Kysr4/NPPicSiTB52uR2WostLS2IcOftgBEZSpkHCAvZMp9dbCRHFmMYsJGfP96nPTdyqJHjj5BcfstrLPgol+OOP21/LvtvdIGHH5pDVqy4jfiEVEVdDWVkyry2hbYWLRbsbGYlveQg7KQCUJUk21iLATP9GN62vREz6TKH7awDwE4a9VSyW25CINCgo4gSnCITVaps4DeKKW07h3x60EBVO+JzL4QQ9JIDqfBvZygjWS+WMlCORY+BCCECPZt4+/k3/6eG7N8aer2eZFzhl18jjDiwit4lOsxGhbWbogT8EPRryPeORAxaQf/eBo4+s44eRTqmTTLhD6hcfEMTffposNrjXHxjE85cySrXdwzKE9w3R0O/8GSMwoybJnIoZCPLKZWDsYqUHFBURnA513PBRRoKfmfuc/sNVk5dsRPh7s3ocZJP3ynmshvdvPV2JcXJUjSifTwkpSSQsZNZR5h44CHJZ1+HsZg1+12N7fP5yMuOotMJpo43M2WciU3bYriakxw7w8qGrVFuWtzRkGIvMshlA79htiY58AQ3NS49D96WRc9uOo48yMor77by3Os+bFZBTX2CL94uIBaTHHVSC+mVE1OJhD2nnK0WsPmb3Vx9czVPPLSv+8dh1zBjuoWxh1dTmKcjHFE5YLyZD17Iw2xWOPxAC1k5zfi8P/LSC49z7vn7ZwInhIGpE8ysWtfCe5/6OeOkjgSGlJIly8PcfEXKcXjWhS1Y3X0JyFYKekZ59yNJLKgjk7xOj5Gm5uAJ6Zh1WSMWs0CnFTS4EvQs1hFoVRiSmNoWQwsEqJ1X8b75kZ8p40xc9Dv9UCFS985hU7jzoWbmP5xDgytBszfJmWf+deLjhBNO4KqLF4AmwVvPZZHm0LBxrYYCtRBrbQbrNYsp+AO57nQNYuZZS/n8/XS+/DCDmWctp77GgaY5nwRR6pRyrOYIfQsljZud1Kev5MQzolx3uROLOUVkf/1DK9fe1ECwTLZdz5ABBowGQVG+jlOPs3Lzfc2s+b643bFfeNPH0hVhPn29gB7FOlRV8u1Pfq67+RfSqsZhkjZ27koSjkcZNXZkh+v9G/tgMBg49pSj+fTNzymhPxq0NNboGaJOImcPCamqKpW6RVxzkYWJY/atZ2MxyckX1pMszyMY81PDYhSpQSWJk0wGM5Z6sZuGzdn0jA1ve98NyQKo0XLbA+t57alUPPbEcwHKdmoYSedzjhCCDJFN716d212ffryRw07/cL/Jz7VrV6FtyeeIE1q45UYTJx9j4/E5Du7LbuHtj1t574UcTj59CekN+7pBEjKO27aVJM1Y/MPQ0vU6TAiBIvfFgErQwbLVXo48pPN17qKfEpiSjnYySF7hwmpX0bWktyM+fw+nr5Qnnl3G0IEGLr/FxdiJl5GT03ms+49gMFr56gc/o4YZee29VjLSFH5bFeGjl/Pp02vfWjmehEH99Hz7U4iv3tlnJn0FKZfymRfU8+V3QXr10LFxS5SF3wS59GwnT7/ipV9vPaGQZM6THlzNSebdm0X3Ih2Pv+Bh/kPZXHOnm2NnWLn1fne7Oe/3+PnXECcfY+X191tRpeTEI21oNIJkUvLxlwEenq/j7XcX7Ne1CyHwtUpeequVcHkx3YP9aakL0UgUMzbsQktcxjj/0p9Y9HkGDzy8i3RXMQIFF7V4cKOg4CSTilAtjz6poboxijZdR8kYHw5PnB27JIlQkg0sI0EcSZImWUstZQxkTDuiXS8M9EmO4s1XFrOjoo6p403UNiRYvyXKbVdltBntTRxj5qbL0/no8wD+liVUVidIVOcyTE6ikh04HBK0CUpLS7u69P3C3+Tn/zH06dOHFo/KXddn8OKbPoYMNFBcqCMcVXn7o1ZOPd5O31I9N1+ZEsh98kUPS1dGyMqIo9dDKCwxdyHx4WtNuQEDNDs3YdMmsVk1fPF2fpvWxqSxJs48yc4xZ9ZjsYh2xCekXqzHH0xj6fIIUoljU2xdGslkhHqxaUMVhx8lWPTVEpTA/j9uY8aN57573ubVJ7PbiM/fo0exjrwcLes3R1i+Osqjc5MUekZ10J9TZZKElNQX/MTRR+qYOllHVY2fF17+CbWmmIxgn33nHevGO+/v4sarUqZHO3cn8bESgYKtwMNvX+WTnamle1GYKy9fRmHzOBShwdBUwiNPb2fOnR3Fi5vcCTauVZg8+dD9drEdOXIkkWgquBo7wsQpRzt5e0EreqPEblW4+IYmTj7WxsyjbRj0gq8WBXnyRS+zb8ng3Y/9Xe53yjgTN97bzDN/cKyLxyVffB9k7t0d220cNoXbHmzmk9fy2znKHzbNyuPPe3jsOS9XX5SGoghuv9bJrZdYyaodxVev7aJOt40dSy0UhlKOc3FtlOzsrhcnf8TChQvoUazlyNMayAoN6NCiIYSgh+zHWhbjDGdiJZ0+DGMzKxjChDaSGsAu0hmmTmE1P+OmgQCtDGVCW4Bqw0mOLGITy3HgwOFM4EpWk1AV4nFJOKIS8+s557IWHnvQwYzpFp6fm9J1tVgEg/sZKNslWLI0ga1xWDviE1LmYHoMZJDLM89tx5n7D9zj/8Z/PRKJBEL+OUEg9kx8qlRxUUsLLlSSKBpJt27tzX+i0SiXnn8Z5RuqMbkcaNDy/VuL0eZKPvv2U7RaLT179iRpi0InvGmUcFtSSIseD5V4FReZtRpOPKOF2XfZGNw/FQQJIZh7l5NxRzzMsced+j/adr5161aqqqrIyspi2LBh/xEt7p1h4YcL6SXbf+syyKWJOraxhl5yEDqhx4yNMEGyKWArq9GgQUWmngs0jGByhzESQlAiB7CB30gji56if6fnkHre2rdsRQlRmFmMtotht2PDJA2YhZEhcgwu6pAk6ZZTyCPzHt6vb8J/E7KysoiGNAwYrPDl2/mkOfctIr/8LsTl1/rZwXpmDtJz1hUNPPVAdptBA8Bpx9t59jUvK9ZGeOqBLOa/5mPGQXoWLwvTtN1J7p6q4H4MZzOr0GOgjM1EZRhHmkpJL8GT15uZNql9lUivHnoiWjfejN9Y8GQWQgiempPJwq8rqUwuIadlOJY9BGpEhnClr+WmGwz8uCRCIaXcfs8unDn7n/zT6XSEf9dRLoRgUD8DuytiVNUmaPEkUekoi7QXEpUoISpiFbx8WhqX3higZ7cUCdCtSMdd16e0239dGSY7U4NGI3j9vQD6xl6dVlBnREr44fuqdjprANMmmtFpBTdentbpe9a9WMcnr2Zz8Y2vs2hRP6ZNO/gvj8G2rSvxNvk5b5aDOU95mDjG3HYNkCI+b7zXTY9iHQ8+5uPDj2Po60pJJpP4i36jW7qWN54zoJPiT3Xn/D6F265K4565LZx6nI2yyjjVdQmsNoj6wm0asUIIfM16mluSHRy4P/rcz3vPdU6wDhtkpLahmVBI5ckXvagq7fSp/xFGjRpFY1OSFWuTvDTYyLc/BYn6TNRlL0FV4qTHNNQ2l1P4O48Dk7Agy8Zx6OFryOkRZGB/M6tjLdRFvdgDPRikTqA8sJL1m93oYz5On6Xlzhudbb9XFMGMgyzk52mZed6+DiZfaxKnQ+GBJzw8OyebiWNM7TQjy6vifPNjkA9e3JegUhTBodMsDPxYz7TDf8XY0JetSyMUdIMfvvvoP7Z74V+FO+++g4/f+4SaeDkBfIxUp7arvmzRVXPxhYZ2xCeAXi9497k8Bk/aQfeqw+gh2sutSCmpTVZRmGmgwbAINabD2NSLNDWXdJHDqu+dXHydi3tuSuPFV0Mo6p93NiqKbIvR/gidTmDQdy1p0hWMRgvGaAbmuh688c4qFnwZIJmUVNXEcdgVhgww8uWnGm6/dw3r16tIVcHqSHDzJWaee1mHWCOIEqHJsIN4Rg16gyQe0mFo6kW6mofcEy3shTNQwt0Pfc/EMUbqGxM4HZo2HepGV4IfFyUpZN8aWJUqrdmbyUyDSEvX0hwGTCz5LcrwaTU0uxSOnjl4v8cCIBwOo9eGuX1OM7nZWi4/10nPbjpys7VtxGcopFJRHcfdkuDtBX6+eKugQwv/0IEGrrnIya7yOGfOtHPdXW4i0STvfZrS8Py9vnJldZxzr25k/sPZ2KwKBXk6ojGJw6aQVFPScAP7tn824nHJzbNb6NPdxJvP5PDS234OmVlLIKji86scdcy5vPPetfs1D+7bt4Xb7g7QMzSQzawkRgQNWhLEyZT5FFGCq8LOqMktBCNxVvMzIMilmGJKUVGppQyhqDQ1A4rK1MkCi1HPirclYZ+edBwUU0oQPxWajZSpm3DIzE4rjIUQdIsPpLpiOR80+3ny/mweuqOjNMqxM6zc9ZCHO6+zceAUJ1MOaMXb6MZDE9qQHqstSXp65+ZQ+4u/yc//YzCbzTgcGmxWhR8WB9HpBNMmmnn+kRyOOL2Oj74IMONACxqN4LX3fNisqbLu4kIdH33u560FrVx5fue6k+9/FMWImVrnCo6cGebTb1Vefzqvg2OZVit45fFszr2685ZkIQSnn2zmgcc82JJdZ2Z0Qo/XCw/ensGbfQPc8WDXumOdYe3atdx51d040xyMH9n1pDl8kIGjTvIQisXpHhzdodIAoJLtdCuJ89NnuaSn7QvKzjvdxsXX1LH6UwPpke5Aqko0EdXy68owZ13qQtfYj2GU0Kyr4eQz1Ta9y4MPMPHgQ0Fuv3cRii+LWKuRt98PkZ+npDRF90ymu8pjnHhmM3UNKk9eeNZ+jQFAeno68USqRadvqZ7Ztzn5cUkIZxoM6KvnmBlWyitTk288Lpk4xsR7z+fhsCvcPNvdLhj+PeobkyQSkmGDUpNVMilpcie54R4XvXvqsJg6ZvC1GsEd16S3Iz734orznRwys5bLznWi0wkG9tMjzQFEUFCQLMUrmlDjejRCk3Juw0W/fv067KcrWC1GFn0XxmEyY05269RgRQiBU2bSSDU5FLGJZWRS0I743AuN0JIve1DFDoYxsaNGlVDoI4dSX/Azb72YRmsghyde8DLswEp699ThalEZP17Dmg1RnnzRh8GQEsvu3VPHI0/5yPT3p0iWdtivlBIPborpjUZoUJIGYpGuSeq/8TcgVeGgt+lINiY7tL0De7QZBT7Zwg7Wk00BhfQkToxq/y6OOvhoHp//GAdMOwCAay6/jqbFAQrjfdreJacvk5A3wBEHHcXn3y2kV69emHL1RNxhjKL9HGzAhA8Pu9mMQDCCyWikFtzgWxzkpFNW8sJ8lUnjTHvOX6EgO0pTU9M/ndH/M2zZsoVrL7uehBs0fj3SkiDpjHLH7NuZPGXSv/x4/9uIxxIdKjayyKeG3Wiwsp6laKUOCcSJESHMKA5o+z6GZZCNLO/SCVYn9CRlkmYa6Enn5KePZqy0rzbToGXA1D83bhnGIACsWMn+XdXoiy++yLx58/70t/+tCAaDpOdIvn2/oMP3d8ZBZrZdmODlOdl8/tUO7rjR3o74bHInePXdVlatjxKNSp59xUezN8nm7X6kKlBa95k0aoWOIYzDJ1twU48GLQcd5uX5uZ23IW/fHSMWlxw0zUBOVurZEkJw4GQLHm8Mg3YVW7dKQFBUJJlzs5U+JTrun+unO6XUhsqIuf7cZb0zWCwW3C36NiOftRujXHKVj5DLjiZqI6jx0CSrKe7C6LDZUEleVgJzSwknnVoD5iSqKtsceffCH1DJTE9d1wcLojgjxV2au+m9BSxd4eaw6fsMo+oaEzgdSqfkYjIpiURSFYkP3GJm1lVP7hf5GfC7GTHNyNMv+3j8vkxOvbie0h56jjrUQnNLkoXfBAkFJRvWCYhp0WBApZIkMcwuLWVfDKNApNPIL39q+pKeqXLh9U0MHaDng88CnHiUlVHDjBx5sIWnn/uNhk05ZPv3vNNN/Tjvio18+FpGh4IFs7lrbVerWeGcqxpYuzFCThfdU11BCIFeq8Fh0hGNqsx91sNJ55q56kI7WZk2NmyJcsPd26lfEyQ3OKjtd3pM+Fol8WXdiS4rwIqJAULfdn9Lw+PwFCzCEwpy/eWdG78NHWigsECh1Z/EZk0VB1xytpMFewxB/ihF8OKbPq67pCMRDilvgBEjFL75ogxd0IGnqZXKih37NRb/jVi/fj0Fhu6EDA2oYQP6P5CQ0YwKzjvD3ulv9XrB1Ek6lrxV3s4AWErJbs16Ro+G91+2kebU0OhK8OC87Xz/aTV5LaMobB3N++/8wPffeGl0S/SkdEIz6Ci1IaXEp7gY3L/z2EdKSSi0/8aKU6ZM4b15H5GlFhIJafju49Sx/QGVyUdXk0hIehTrePOF9qSRlJLZD4fIQsWRE+bKGxs59fh09HqBy51g9twdLPq0nqjH1u56BILdu6DfMA/ZxjTQR7Ble5h5kpbn32hFeouJE0Mn9XiVJlqztnDPXQZuvTtGFG+X1+HHiy2Sj9KgkEGS2Xc8wOSfJu/3eNTW1pKdEceg06aMkTWCO+Y0c+wMK6GQyu1zmtm2K5YiIyWU9NB16toOMOsEOwfPrOHhO7M4eKqZdxa08ulrOR2M5boV6bjpinReftvXpl99zYVpXHJTE3PvyuLsKxs4doaVM06yYzYJFi+LcNMdfpQdQ9m5XXCyeytffZTJtRen8fjzHtZuirJrd/U/RXwCjB47me+//JbdbKIvw9sKhVSpUkdFSupIteJxhxnIeDaxnMGMb1fI1oeh+NUiHBnrmHNvGsfM9OFoLqGPLEAgcFPPBu0v5BYkue40I5GYjg/mds49AVhx4NdqGdxfw/DBnRfMabUCs2LmvhstrD7ZR1DxU80GdEKDQGCxdr3//cXfhkf/x6AoClqtiXnPteD1q3z4mZ9EIkVKxeMwYoiRNEdKxFmvE3z8Sn6b3uVRh1j58vsQG7Z0FFi/d24zvlCUjMmrmf+KyszjjZgtolNXS4CsTC2qSpcut7k5CkMHaYlo/8xIIQJKKiA451QraeldZ+E7w/VXXEdpdBg61USjq+vfVldLsluGURIYz1axkvXyV7bK1TTJWhIyQQ27CDmqePKh9HbEJ6SCpicfSiOUsavtWqWUNDRHmXWxC6W6N8WiF0IIVEcTRx3WngA4eoaF9b9m8cLbUWbdUI8m5ODVOdkMGFfLpKOqGXlQFSecW08gnKDA4eSVF17ZrzHYi6fnv8cpF9Xj8SYRQnDQNAO3XJXOpec4eeDxFo473Mp7z+ex4JV8rrkojfQ0Dfc82kxOlqbTilkpJW9/FCBR1oO+4ysYc1gVE46o5swrGiivSmCxKHz6tZ9vfwpy6U1NnHt1I8+/4aOiJs7kcZ0T0UIIRg4xsmVHKntZVhlHRPZN3gXxPtj6VFNvX8MW/RKsadH9EviW6Jkw2gRCtFUwd3oeCAQKDjJII5s0Mrrc1oYTBaVLAsAgTOiFnpFDjUybaOaT1/K545oMenbTY89I8tazudxxbQbfvFfAwtfz+frdAh66M4s3ns3GpSsjTsdMbg27cJKBRmgIyyBGLIQD++/y+Df++3DWBWfSZOtoziClpNKwDa1Jy042MIyJdBO9sQkn6SKbIWI82cFuXHn+NaxetZrGxka2rtpOWrxjlZ1ZWBG1Br784ksAHp8/j4aCXXjEPiOQiAyzU9lAmABRwpSIAe2STiZhoaBpIpdf62/3DREiReL8q1FTU8NFZ1yCc3sR+S29yIkXk+vtSW55KbddcQdr1qz5lx/zfxv9Bg3Ag6vdvylCoR8j8ODChBUteoyYsOGktxjc7h4ZMaP7k3Y3gJQcvpl6WdXhb6pMUs62dgtGSGmM7tqym9AWlcgW2v5L7MmlxvwJWipaiWyHWAUE/amq94AvyCGHHPJPjMR/B3w+HyOHGDpNPAKcf6YVMhvQaRWcdoWvfgjiD6h8vSjIrEsbGdTPwGtP5PD9h4X07a1HqxUcf7iNhgaJP9kx+eYQ6ZSIAfSkP4t+irYzTvg97n6wlWRzBvl57c9rQB8DW1ab6VOqYflP6WxYnsEXH2aSma4w/fg64vXZqHtctkORf072JRp1cOpFDWzaGuWUWX6MWyaT6x5Dln8A3b0TccpsKuT2Dr8LyQAUlLH2lzyKx9RgaupNa7OO737u2IExsK+B31al5ERUlS4rtwCkKkj+wbziyef82Lu4Z28v8HPIAakYKc2pQU22/OVrB1A0Ggb20aIo8NHnKW3XWSfaCIcl2ZlaTjrSRsu2AkbFZzBKTGO4mMxIMYXRHIg+kkGcVAuuk0zc1Hd6DI/SwGGH6HlmTjbrt8RQVckPi8P8tirC6x/4ycpLMvJQFy361HfJoWZTtqSI0YdU88q7PhYvC/PiWz4qquJEo13f56raBONHmwCB25Pocu3R6W+rqkAKvC0Kdz3SwsVnOph9a3qbBNXg/ga+ejePXhNrWSMXUyG3UWFeiafkRyxpEbrTD6twoBPt5aM0QkvUayU/T2lXaf1HDOyn5+0Ffo44vY5+pXpmTLeQma7BYBBs3RFrZ2iybVeM4YO6lv+aNtlAN0rpTh+8zRoinXdJ/43foaamhgQe+g8PdV55plG7nDcBcnM0NFDNBrmMarmLCrmNVWIRIw528e1H2VjMCm++7+eCy33s3q1S0N/DNmUFVXInUlVodRvpzygGMoZKdnRqElgpttG7r2TDls5v6KLFIbr1GLLf1z5kyBB0ORokEm+dlRVrU+t/m1Xh7JPtvL2gc/O6BZ+H0HhycaWv55Vn0jjrFHubLnBWppbHHkhj2jE+3Eo1PlLzUlImWMdiesfGMCQ6nTzfcPJc4zFsmswDs5NkpgvumRfEOG4J4SE/cMB521j0jZ2NW+I4/CVEiaQk9/4AKSWVbKeAnmRTiAYtdTX1JJP7xxkAWK1WNmzx8Mycfd2iUkq++TnIlGNriMZUXpibw5zbM7nzuky6F3UdA5nNKTMzf0Bl+iQT2ZnaTvWMAaZPMrFuc4yyijiJREqS8NTjbJx1RQPjRhq5b06AMRNaGTTSyxXnmNBtmoAzXogzXkDD1kwWL0/dt6kTzESjkmW/fsOCj97a7+sHuOCiC5CqaOfFAqn4sFD0xIiZZhqJEcFHM7kUd9rBa5MZ1Ow0c+IZHrq5p5BNEYpIJfJMWBg4CFb9mMMNl6cxbaIZxRrosI+9CBOkZ3ctlTVdJzr9AZVIUEOefyifvK8lHBIMYTwaoUXVRIlE/rps4j/C3+Tn/0E403vy8tt+vnuvkPGjTBx3RiNnX9pMsq6AF16IcedDLh5+3Me5pzraEVs6neDNp3OY/ZiHUy+q5+0FrTzzspcDjqtm47YogwZqKOyeZMTglKZGTlbXH3OAWFzSVfzx5fch1m2KYk4PpQLJTlBn2IotPUarP4nBoGA27V/7YVNtE0ZhxuDqwRPzO18wJ5OSjxfGMGFhN5spVHvTmyF0py9B/KwQ3+K2bifNrmPyuM5fHJ1OMGyIhjCpY7TQiB4DPreOot9VpZDUEAh2DN6EEIwaaqRvLx0GacEUziHNoefNZ3JZ8U0R6xZ1Y8eKQu5/GJYt+5R16/Z/Id6vXz/Mtj6MPrSK865pZM2GKA1NCW6e7cbnTzL2sGqefNHDmg0Rvvg+yDFn1rFhc5RAUOXXlanAPZGQfPNjkFfe8XHyhfVEWyyYwvmYzQqvPJbDsq+K+fa9QhYvLGTSaCNvfhRg2eoI112SxoO3ZmAxC9zNf/4xSiT3PTAPzA1ia+3R9v96jAzsa2TIdBc9BwfIyQa//69XPO7csYEDJpqZNF6HV2nqcjs3DQxjEg7Siem9ROlaIDlCmC7LOLrASUfb2L4rRu+eOkydVMcCHHKAmYy8CK7inylnCz7ZjFvWs1YupsW2g1yKAKhgOwX0IBH/z2zN/Rv/Wpx86kzGHDOM6vSttEoPCRnHJ5upytzCsRcewfgDR9OdPp2S+fl0R43AfXfMZsmSJSiNRmrkbrbLdZTJLe3mcVsgk88++hyAHj168OEX7zHyrH409NxBffcdaMeFuP6hqzDrLO30Hn8PrdCCJ5tlq1NBXTSqsm1XgoKCjlqQ/38x98FHyagv7rDw0QgtBe7ePHDXnH/5Mf+38chjD7ObTagy9U2KyxjVchfbWIMWLVnk05shJEl2eo+EEGjRpZKUnSAiQ2jQESdGJdvZJtcSkD6iMkKDrGI5i8ijGJPYV+UWlRE2s4LIFsGKLctSBOhWSLhAmwXe1VEWf7OU5CojkU3QuirOim9WU75lOxa7id69/7xi9L8Zra2tdCvquiLOZlVIaIOEms08eHUeN5+fwciJLdz7aAsLX8/jsOkWTCaF/Fwtt12dwfWXpPHSaxHyPWNoSXhRZeff9lrKMdT34ZBjm9lVvm9RHwiqXH2bm9XLNRiFkeeeTzD1iEZ8vtR+vv4uRp53BF+8UMzIiS2MOaSG4dOruPD6Rm683M7plwSozPsOI2bM/6Tbu4hrqfy1G1MPd5HdOLbd+x+Ufgy5Lqy9K1inXUSTUoFL1tGQtprkwN/4/IN0TCaFx+c4SGZXE/dbuOKmFmrq2idkszM1bNya0u8+/FA9Xl3nztAAibQ6xo1IJYdVVXLLbDeendncc0+cDxem2lEhFYu9+m4rT7/s5ZKz9lVOq/u51u8/YCI3zW5hwcv5zL45g9xsLQdPtXDGSXaOO9zKM89HyG7taHInhKAn/amhDIBielPFTlzUtisCaBZ10Hsjd9+SqljSaQUvP5bLS/NyuOv6DN5/IY8bL09jd3UIf9q+CkWhTXL7tWnodYJlq8NYLQpnnWzntfc7J2K27ohhMAgy0jR88loBibjA6/X+5XHYsmULQgHZksGS5WGOPqyjCagQgnn3ZpLe3YPXuZ23PkiyenEWVqPuT6VRgj4tFosgHO6auN20OcFjd1vZsd5MXlbq27t8dYSS7npGDjXw8NOetm0z0jQpM64uUFauokOPU2SSIQtIJrs2Uf0bKSQSCVyJJtYvtRFOxDsQ50rExvrNXbPIi5ckGMgY+jAUExbspJNfmOSdF7KoqkkwcmoTj96cg/fnsaz9xc76JTYy1EIs2LBgI0III2YMwkgvBrGB36iUO/DJZlyyjrVyKfpuVXzwaiY33utm07b257JibZgrbm3hjLMu3+9rF0Lw2PxH2WFfg9ldyhnnBHj34wCJhOSiM528/r6fZ171tiUe4vGUWdmN97qpaG1Am93IlPGdF7Tcdq2T/GwdEpUquZO12kXk07OdzjikukT6RSexeaOGJ17ycNEFRt5+ycmRMwxccGULC990kB4qoTdD2MxKmmXj7xLpIbayBgeZWIQNgSBKCIc2jYaGhs5O60+Rm5uLViPbSM3layIsWhpGpwienZPNYdOtXHOni1vvd9OvVMfyNZ3HPwBrN6b+NuuyBu5+pKVTM+m9EELQ5EoghOTxPe7mRx5s5et3CzAaFNJDJRQ0TqGgfio5viHtpFNs3l4881xqner1JWlyJ1j4eh47NjzOG6/P3+8xCAQCWHB0mggAKKIElSQCgQc3WeR3uS+tq5iI295hX/6sLbz4lLNtDTx+lJG4s4FKuYPNciXb5Fo8cl/BRGv6Dq653Ey/Uj0//dq5zNvcp33gyme7XEezN0HYZ2AXm7CoTho8EZob9l8Wosvr+pft6W/8yxAMazn/dAcmk8KGdVD2a3eaZB3IAMaoFX9LJn7h5b0Po8w4sL27e1amlveez+OND3w89VKqveLT1/LbNIi+/jHAwTNrKemmpzWQ7FSbB1IvYGV1klhMYvyDW9nOshiNrgT5eTrm3evk4it+xVE3HAcZCCFIygRuyw7GTPNw4bk5XHmbixfm5hDoOinQKfbGI06ZzZef7mD82CDHHbFvoRWLSc66pAVDYy+2sbZdeTdAD/qSK4vYEv+ZpDaEEB01LPdCbxBIJD7ZTAXbGRydwEaWtzNOMnqKefbF9bz4ZOck6lsf+tFprfjS17P4g4x2VaZCCI4/0kJFTZQ7br2UhV/8tn+DAbT6GuhepMHlTrB1Z5RPvw7w+H1Z5GRpiUZVnn/Tx0U3NDJ6mJFB/VJVkhNGm7jqdhe3PuAmFJYcfYiFPr30lHTTs359mOaM9Xz3Wj49iveRJUIIvv05zFvP5DLud3IDpx1vZ9PWKD8tDXHAREuH85NS8t3PIUJhFYGgqi6GtnAZfk8BacGetGhqOaBYcs6sDE69qJ4jDrKxdetWJk6c+JeuPxQMUlMX56pL7Hz66WbsjZkd2n9dsg4jZhQUanN/4a7r9Mx9eDc0dd6yVCN27dGDjXdKGEVkiMLijhmAQ6dZ+PCzrolbIQRWm4bvP8hg2Lg6mr2CJAmGjo1w8kk2Zj/4K9GmdCzYiBNBZ/i78vNv/GMIIbj3wXvYee5OXnzmJWprahlY0oPzLroPnU7HmTPPJp++SCmRyHbzlxCCdJlFfVUDq1espo4KiuhFEb2IEqacreiknlIGI0kS/936LCsrizvuvb3dubjdbu67+X7MdO4UCSBbHdTUp6o/r7vdi83WDYPhz3Wx/hlsWL2Rwi50KfXCSENtM5FIZL8M9/6vo6CggNMvPIU3n3uXdJlNKx4K6EEfhhEmSC1lhAggkVi6uEfFlLKVVQyW49oZESRlkm2sIYCfdLJwkI4HF9tYiwnLnv1JqtlFs2zCgpUQASKEMGDaU3lqZjU/4SCdAf370FwfYVP5VgYwqq3CqpLt5NMD65ZsmjPcLFy4kKuuuur/wej9+8FsNrNybdfBf0V1HCJmhsup7G04aNRHufuGYDvNwb2YPM5M98IgstFJD/qymZX0kyPavoNSShqpJkKQEjmA0JYcjj16MwanFwxRfM0aHO7+9E7s0RKO9qd5fQ39xqznqUccNJabyRcmolE7ZQ1Jcjx5GKLptNhauX9OI/MesnLJ+VlMObIe337GhnuRkZNBpEqDQks7Ej4uY3iLl/HjwnRUFW59wMWUsTUEApIJY/UMH7yv4r1bkQ6D3YeuyUJa1UAmH76MsaP1TJ9spKw8yUefB9FqFK6/280xMywEsrZjq8vpsBhsVmrwJwLMeSpOPC5ZsyHKARNNBPVu7E0Due9aL3ffV4/JquINxPD6VLb8tk87rqI6Tlp69/26frvdyfWXptG3VM/m7VG6Fe6LI5JJSdCrI60TyR9IERZ7qxsEAjvpRLqtp17dihrXoOiSHHaIjttvyMJmVbj/cQ+fvJbfYb0woI+Bay9O44pbXZSxCbPGiEdXSX6uk9HD9sWPH33u55FnPWSkaTh2hrVNXmDtxgjX3eXmsXuymHVpI+t+LKJ/Hz3ff/89J5544l8aB4vFgtmWwO0OMqJY3yWZWVyoo0+pjnEjDPywJMzIYSYKCgXesmC75wdSz3+SBL64n/IyyesftHLhGc4O+6ypi9NYYaVbZARqWOXm238kI1Pgdqu88laQBR+oJHVhduyOce5pDg6abOaZV7w8dEdHGYl4XPLZlzHySa1V8umG1+XqsN3f2Ic59z3EJ29+hhKx0Z9xlLEZF3Vksy/JamvuzY23r+CrjzrqDK7eEKGxzErBnso3A3kkZYK0PA2KAsef7sFZPgGTsLCNtWSQS47Yt57IIJeAbGUzKxgmJ2EXaQyTk3DTQDNNJImjGlv55J1M8nN1vPZkLnc90kxZRRyHRU9FdRyfP0nP0lL69+88hvlHGDp0KMX9rFTuWorDJHjk6TA33utCqwgQsGpthC+/C6LsMdOZMd3Ci49lccFpeob27Xodk5mhwWBJkEERVbqNEDeSR+emyjqhJ8fswNfazDVXJNGYfMiogYDPiiBCjN17lMZVtrMOHXpUmURFRY+RHAqRUtJELREiKAn+qVixsbERdU+eorY+wR1zmvnq7fx2OsyHH2hh3nwP197lYndFnCXLQx30YFPJq2ZefiyXPr30rFof4azLG7uUB6lrSNCnV6ro6do73VxwbSMXnemgW6GOQCiJiJk6rbMJyyBe3ATLI2zZHuWOh9w0uVSa3Enm3mVixulvcMKJZ2IydS3990csX74ci7SD2JPE0lUTyyxHa0iSiGgxuErQJ1MmkxKJSteJHVUk0UX3GVhJKfHhJmJoYcVaO9mZGhx2Dd//HCEUEDgxkUc3EsSpp4IqdpJrTGPIxFZGDs2gd4mOmRc0UFOXYObRNnQ6Qas/ySNP+XjpzSCheA19GdbmFh+RIbazjnBQg0W3/7IQXeFv8vP/IMq2r2PC7SldEF+rpEVtQYOOgYxBm9wT3EioWdTIIcdu4MfPs9rK1fciHIbLznVw3OHts4aHHmDlvQUhcnM0zDrJxo33unl+bnY7nSMpJZff4EVXX8KUGbXMvsvG9EkmIhHJewsDvPVhK689mcttD7gZ1NfAzJlh1qxdR2UZSFWD2ZrkqgtMnHlyOkIInn6llWdf9eFp3r/qNlWTICojGISRAvd47rphHfc+Usv4sXp8rUl+WxlF7+qGNWrFTnoHAxxItV9mykI0unI2bIm2GXD8HlJKfl0doJm1mLExiLHohB4hBapU2wgEu0jn1591fLMozCHTTLR4ksx/JcCKlQl8/iQaU5KaeA3T+pk7tNfvxfmnO3hrQQM1NTUUFnZOyHWGZDKJTPoJRyRSpjSoXn8qt+2+GQwKl5+bxvmnOZhxah0Q467rU5pL55xi5/EXPLz5dF7bc3L8ETZuvlLl4BNriUbbL4wrq+MoCu2Iz724/Lw0Zl5QzxdDjO0+JgDznvNy1kw7QoHfVoXZuqyQRELywWdubn9gB0MH6NmwXXLk6X5a/Ql0uv2bfgYOHs27n2zl6gvTeGKemSuu+RFrcx9s8WwSxKilHBf1DGQ0NXk/8vKzdiaOMbN5SwsL3vkVe7gIJxkYhTn1kbVuQZOMoA3b2MpqBsox7T5qqlRpyljDq7d2lnmXlFcnOtUIg5TOqz+Q5JGnfdiDxRiFk3DxOl6bn0FejpYt2+M8/3wzdplOvXErxd17dHKMv/E3OkdpaSlz5j0IwObNm7niwqsINUWoaqrGjRdJEoGCKpPk06MtWJdIkskkP3+xhBFMaZvbzFhJI4tKuZ2VLEIn9FjWWjh06gzOv/Q8jj/xuA7nkJmZidlmJtTix4az0/NULV52lcWZcpiLmkYdL7355P/IeAj555VjGrTEYrH/KPIT4NY7biUtI43nHniZYXKfbrEFGxkyh11sRCVJEH+by/vv4RAZaKSOZXxPvuyGFQdB/DRSgwYt4zi4XYLJLRuopYxu9MGAmThRssgnSpgciihjCwnidKcPNuFElSpV+V9jyhiEZ2cLfRiKUZgJST+72UIQ3572fB2RQIzq6ur/Z2P374YhQ4ZQUaF2ap4AcMu9Hhyu4e0WWHFTC9MmOrvc56GH6HlndTPZogBFatjEchSZWvRHZJR0cujPKIQQWLBjcY+j2rWbBioZJaZ12F9GspCIaODyW2sock8mSCs72US+WkIynESHkXRfN1Rffy65dAnvvKXhxqvs3HZ/J45q/wBPPfYUtVsaCRFG/KGJzWMp465bLeTlaHG5E6iq4OxTO08ASCmJJyBGFDvpOBoPZ9vCWn5eWIeCgqUgzKZl+UQiKu8vDJBVEGCdaxE5iZ5kyjwSxPHYdtFneICfXsznm5+CPPVcCHe9kY/eF5gtkrqWnRDQIgJGjFgwoOfya9xtWqLhsMqVtye44tpb9msMNq7/iSfvSGkZ5udo21XmCgFS/PliMUKY1coPJEWc7FxJWobK4oWZCEG7WKjVnyQel+TldB6zHTbdgvm+Zs663U1Jdx2/rdJyyY0unns4u83NV1EEZ55kZ9vOOIfMrCXNqcHXqtK7RMcbT+disypEglpWroty2DRzqpX9L2LMmDHEEgpBvLQ0d51ITiYlyaTk5iszmHFqLZefq3LLDRbO3bSRgpZU/KdKlSp20EwjGrSoQG2NYPajXrKztBxzqKVtbMqr4hx3WgvOhrEgUm2lJlcvTjxjIxrVwNsPdaM4XojLsYkhA7x88mWAr38IY0/rzaPPRbn6ArVtX6GQyinntmBu6IsQAk0G2LOM6B2da1X+Dfj8sy/47q2fsPjTsJPZZnq6keWEZZB8uqMTehQ0bNogOPTEBubel87AvgbCYZU3Pmzl/rmt9HQf0m7eFCj4/CqLloTwVFsIUo8iFWJE2xGfe2EVdjJkDm7qySIfRShkk082+fhkC2OnuSjpnkr4FeRpeezeLIZNrWZjtQmbJgNTTx833/roPz0OH3+8gGiwggWv5zCkv57zr21irN3AacfbsFkVvv8lxGffBHny/kz690l9O6pq4oQ1rVQ1dF0RG49LotGUlE16vJgg/i7d2gH00sS9t2Zw47VQ64oyUo5HEQpRGWYtSyllIDacbGUVORSST3e0QkdUhqliJw1UEyGEQBBRvP+U5mVzczPxhGTlugiffxvklivTOqxVAa660MmIg6r4/oMCzryikRnTY5xxkg27TcPKdRGuv8vFUYda2kySRg4xMnq4gTc/CDDrpPbfEikltz/o5sIznAghePSeLDZvj/L6+36a3AkaXQm82nrykvtMR2Myiit7Jb0GxDj7SC2/rlQ44dx6zCZB7xIdn3wVYO6zLYwbZeenn37ksMNm/OUx0Ol0BBUfqqpSk/krs85Wuez81LU1tyR5+MmdvPV+CNliIUaERmro0YU2dqulHFsgdd5B2UpL/koOPkjDIQel0dSc5PRLGxgx2MA7b0Evz7S2eFGPgRIG4pb1aLpv5PX5qYSj3abhxkudnH1JK3PmxDEYJZGgBoO7hO5xBzvZ2EZ8AhiFmcFyHCtZhND/6xJBf5Of/wcRDgqqaxOMGAIjhmlZt8HHaA7sYNrilDm4dnXn7Y8aOeuUfS+jqkreWtDKl2933l54+fl2rr29mVuuSuOGe1wcdkotF53poG8vA9t2xnjk8RDRsu4UxEqJbu3JdefvJOSook9vheOOsPLpa6lW6cEDDPz8W4jN26N8+Gpup9UFAJPHmpj9YAid1rlf4+DIVKhV1tDDPw4VSb0nRJanN6u3p6FFRzEGqthJGZvpRcfWnr1IixbSq6+bOx9q5t3nclmzMcrbC/x4vCr9e+uJxiSGlmKGMrBdpVQWeTRQRT7d2/4t3zWW665cxU1p9TQ3askM9MWhZhEnSpnYhSpdFHbrOotit2nQKCput3u/yM+qqioSyST+gKCoQMMV59k7Jd2MRoVDDjDT4k2iKKms9L2PNvPq47kdCHKbVeHVJ3N4dL6H5x7ZJ8K9bE2EAyd3/tHJz9Vy1/XpjD60mgvPcDBhtIkmd4I3PvDTu6eOe25M6Wt+8V2IcFjFZFI45VgbudkKX3wX4pG7sggEVWaeX8+r7/r56pxhf3kMTjjhRL764iXOu6aRZx7MZtlPep57tZxHHtuMKZJFHt0I6BsxDFxJd0uC8aNM3DGnmV3VEa6/XcFkKuedjzaxdXsCj0vL2AFaguUKPSPjqZK7WMMv5MvumLHiF178jjIevtfCmOEdCZNvfw4zqK+ep172csV57UmFZFJy3d1uTjjcysJvA9TEqyjqUcbTj9iprU9gNgmuv9TJN5+EcTU2Ig1Bbrz1hr88Dn/jb+zF9u3buej0Syls6kuCZoyY6ccw9HuqGJIyQTlbCUk/3emLFzcylqQ40q/dXLcXxfTGRQND5UREqyDpS/LsHS+xe+dubrjl+g7bP/jY/Vx31s0MluM6/C0h41QHG3nheSu2jHyefvGB/TI42x/Y0q3Eq2MdNNsglcSQhiQ2W9cVqv/O+OnbX+grh3fqJN1T9mc1P1PGVoYyvsNvEzLepvtXwQ7yKCKdHBQUhjGxwzOSKXLxSy/NNJBNPptZSbEoxSjN1CvlRISP9GQBu9iIkAoCBbuq4LCBbYiRDzb+glGaMWGlG72xYKeKnexkA33t3VGUv5WYukJubi5NLsnMC+q5+4YMjjnUilYrqG9McMt9Htb/7KRQtNe3FlIhFJZYLZ0nnlsDcZIlG6lrrSTNNYShYiJRGWEtP6JoJXmJ4nbPQItsosm8lcLQoE73B2D39oLubnawhggxLNjQoMWMlVY8VLCdUgaR4xrNLXf9xkdvpHP3Q/undVlXV8eHr31MTrCYxrylRAJ6VP++RHXcUc8xM1Lf5axMLc2eJMGQiqUTw50Va6OEW7XohbZNzzNLFJC1p3KsKvYzO3bH6F2iJxpWcJfb6R0fQJQwNZQRIUgk5mXZ/DyWLI9w6y1JslzjKdyTjI/JCF424iQTJxk0UUOtZhefL4Lvlvhx2LS0tKZz1bVzGDBgwH6NA+zrzEpzajCbFLbuiNGvtx5FERQUqUTrwxhEx0R2WAYx2WKMGZfStTviIAteb5Ln3vBx8ZnOdtu2+tUObsi/h6IIehRrufbi1Jgfc5gVjzfJSefX8+KjOXQr0jF8kJ4rbm3l09fzufXqdKJRFb1+n8v86+/50boLefb5ZnLyk8Q1f10PXq/XE49oKaYnO3eU4w90rvH49Y8hpu5p8Z063sRPv4aYcaCVcy7289JzS7G7+1LJTrIoYDiT9xGT0s+WxtXcdrWe2+6tpWexgZZmaG0y42wah1ns+7ZYk+mE/BrGMD1FBAjI9A3g6ScWExMJclwTKDghnU++3s7r7+5gyAADXp/K5i0qGa5hpCXyANBmgmmAliJH57IyfwOee+J5clq7U8XONlMeRWgYJMfipp6trEGVqURwOBKldmk/Tj6hgZipBl3SQlOrn1hM6VD5pggFd52O08724wh3x4KVBqrJIq/Lc8mmkAq2d2ghblDKOWaIQjIpURRYtDjMTXf4yagbRy5m1rOYMflj6dfvn6v6BHjxuXv54IUcSrrrufSmJk45zsaM35muDexr4NTjbJxyYQML38hHpxUsWxUlHFGpLdfR6Eq0mdX9Hu99HEDbUkgTDSRJokNPVHY+nwDE9K1MHudASauhp2tU23ycII6DNDJELtvlOnoxuB2JbBAmShnMDrkBO2nUK7uZNslMXV0dvXr12q+x+HjBqygKXHpTExlpGu66vnN3cCEEB00xU9eY5NPX8vnk6wDnX9tEJCrp1T3VTfnFd0FmHm2nIC81NvMfyqbf+Bo2bk5yzaVWcrI0bNoW4755zazdGG23jh7Qx8Cc2w0kEpKBUyrxJL2pOVdYUKVKfc5S3nrdwuB+VmZdliIQH7ojizSnhtr6BI+/4KF3iZ5vf/JyXHbnesxdYee2XUS1Phr0G7n+Jsk5p+2TVslI1/DgnWnYHZKXHjOhjTqoo4IMmYtdONvtx62txOiM4EruxBA2E+m2nkUL09t5xZxxoo2bZzejDaZ1asSaKfLYULaVdz7243RoePdjP8uWKPRwTesYrwswSQt+6cX2u3NJxbIDaFJXsm3bNvr27Zyo3R/8HWn+H0QsrOWxp1P6D8ceZcCGs1O3aoC0cA9efHWfZkUgqHLqBS7GjjB2GugB2G0KdQ0qL7zp48bL03n72Txq65PcM7eZa24KwMbRZIRSH1wNWrzhKGeeZOezNws4+2RHm2Nj9yIdjzzjQacTBP/Epc7jTeL3aXGk/fWybUgReYefEKEq50c2iV/pRilFohcOkYFFpDQoeomBKGj+vGwblaICDWfOtDHswCre/cTP5ec6eWZOFiOHGvh6URB93N5hoZdPdxqoolFUtulWKGjQuAuo2KmjT+s0smQhWnQE8WOQJuyks2pd161ptfUJAkH2W/euoqICRRE4jWbWrk65vHeFkUONfPZtgMNOqeXOh1vIytAw67IGHn66pZ3wOkCfXnrWb45x4JFuTj23hWWrw+h1EAp3fT/7lRpQVUlRvpZvfgxSXpngsXuzuPemVOZVCMGUcSbWbNyXUTxggoVN22LEYhKrReHjV/PRKLH9amvo1asXgVb4+ocwAyZVMeuSJr75KYA9lkc/MQIzVopLErz8TBqlPfXc9kAzhflaPn29gEvOdnL2yQ6+/SCft57LoiDLhHfFQLw+FbdsoFj0YjDjaNTtxpW9gmFH7aaoV4QpEzqe33uftOKwKTxyVyavvtvKGZc1sGZDhEZXgi9/CDDtuBpiMZXZt2by2pM5ZKcbiMXhlfcCfPlDkDOvaOSeuS2oSoy+DEckjH8v+v/GP4V7br2P/KZStOioYidDGN9GfEJK87KXGEQAH2VswaA1YTZZsApHp/sTQmDD0aZ/rBEa8ltL+OqDb6irq+uw/fTp05l27GR2azaRlPv65MMyyHp+xaZJB52Rex68m2HD/nqiY39x8VUX0ejoaAQF4DbXcsJpJ/yprtu/M3ZvL8PYxWJEI7QYMBPEx3a5joTcRyjsdXsvphQ9BvozkggRKtlBGlmdkuMABXu+iyoqcV0AV8Zqagt+YPIpFejNCWw4GcpEhooJ9GM4kfpsdu5oJBjJYEqfgxiuTKafGI5dpILlHkpfcvtmYc9y/I+R4/8J8Hg8KChccZ6TsvI4ow6uZsiUag443M3CT1XSW/eNXVSG2S7X0dAS4aU3O9dZlFKyYm2E1T/msuATHZ5uSwnLIHoMGFUbdiWNdSxlvfyVbXINa+ViKo1rMVlSi+CuoEVHTpYWrSNIJrkMYyJ5ohvpIofuoi+DGccuNgFQWS72SHTsH15/5Q0MLgeRXitZ+X0BV15qptlU1vZ3IUDzu3XY5ec6uezmJhKJ9kdqbklywVVuAmorSXML9catJPbMY1JK3Jpqkvog513TyPrNER6dm6TIPQmnyCBHFNJHDGWImEDf6DjGH9zENTcFKHRNbNeFpBdG+jOSOsrZLTamiH+1L55aC4dMsnPJ2XZ0Oi09e+4/yTVk6AR++W2fpvkDt2ZyyY2N/PxrCCkl991ppSFjJck/6LkmZYIy0wrefjkli/XBC7kYDYJFS0Ms/i3MrEvr2bAliseb5Pufg8y8oJ5tu2JdmhB5vMkO5GiaU8P9t2Zy/T0uPvs2wDlXNREKq3z3U+rbYjAobXNyiyfJw/NCpEd6Ut+Y5OMvgvtV9eV2u0nGBDbSSHcN5YQzXUT+YKJVVhln3nwP556a+vbZbApX3uqi76h6nnwmTJ3Pxw7TbziUNPJEcbvvhVnYGMgYWnwJRPkAdv3cDdOmA8h3jW9HfEKqmtZkoR0RoBEajO4SdK7ueLM2IARccYGDFd8Ucfu1aVx+vh2NLok2vu+apUgipcTu/Occn/8b4PcE0AodRsyE2Ne+rQiFbFHAYDGWoWIC2SKPjGQhUcI0NSfx1TjIrZ9AjsPKYw/aKNeub/dsB6QPv0/DwOB0uos+ZIhc0sj+U6PV1N/avx9+6SWohpj/hELp6CpKR9VwyfmS2PZ+1Cdr2cpqhiQnUbehibVr1/5TY9Dc3ExWepSS7nqa3Ama3Ml2xOdeZGdqmXWSjclHNDB4dAsXXRpiWHIq9sbBHHZyPY2u9jq0S1eEue/+KJEQ2EijO33QoKWSHR32DeATbpKaKA/Oa0WnVUgnm6RM4pdeNrCMIkpJyDgBfO0kCX6PHvSlgSo0uiRNbnW/E9aqqrJ106+cdJSVcCRJWeWfJ1A0ewqIdDrBiUfaeO/5PD59LZ+5d2fTo7ueO67N4JFn9un16vUKGVYjP77Qm4MOCjNwhIdjT3ej1wtsFoWRB1fx5Q/7/EnqGhIcdUYdGVYjpXIwW1hFo6yhRVPLrNO1jBhsZO6zHo4+1Mr1l6a3maoV5Gl56I4s8nK0TBhloramYr/GYfOm5XTrGSecVsmZJ3c+htdc5ERkNtFd9GEQY9nKajbKZSldbFnNWvEzNbIcR80ouoWH02DdxL13mjuYZAshuP+WDJSM5i6/D7ZoHlfd4OOMC5tZsCBOXuOETgsVADLIaTPYarcPnIT8WmpqavZrLLrC35Wf/wehM+hp2mXniptaUDQS4x+y+b+HVmhZuyXJjBPcxBJJKmqiBEOSk/O6Jho//zaIq0Hw0lutrFtUjE4nuOxcJ5ed62TZ6gh33reKmkpBi0cSiankFES49bqOOh+LloS48AwHT7/i5Y0PWrnygo5tdVJKfv4tjDM/TjjWtch3Z8jKtOALevnw3TSmHOwlI5Hb6XYlDKBK2Ua63KfjJKXEI5qIZ1QR0DZjtetZsTbBHdekc/Kx+9pIDp5qYfokM4edsIvAsrR2pIAiNORbnQyetotVq7cTj2hAUZFKgl4NwwnSSkgGqGE3WRSQRhZmbGxf38rl17fw5MMdM04PPtFCJGYlK6uj3s+f4aEH7yDiMcGu8ZisFewq97a1UfwR73zsZ8gAIy/Py2kTI5ZS8tLbrVxyYxPzH85pt30yoodtU6kmxIW/7aT7kABSG+PCMzonSF551wfAsTOsnNCJkzykSPgb73NjNSscPNXMhWc4KC7Q4vElycnSotcLjjrEwjvvvMOsWbP+0hhEIhHiUUGy1U4JI2mt1VFHBQ5SeiReaxn33ewgK0NLZXUcvV5w/60ddV4njTNx+JFRfnlZw4DoFNYqi/DrM3FF/GQlc3A0ZbPlizBBZxmTD2/gnFlmpk0y0+pXmTffy7YtYA8WceJiP6YME0uXB9i6M0YyKTEYBJed4+TU42wIIaipT9BnWIAPXmpfGf3TryG+/q4ZHXpMWgOvvPwqU6ZM+Uvj8Df+BkA4HKauvJ5iMQC3rCeTvC4Jq0JK2MYahgwdgq+lFenpXLcIQKK2czQWQmB1Z/HGK28yYcp43njxTXy+VoYMH8y5F57D3CceYcHkBTw8ey5+VxAhFQwY6cNQrAkHicY4119yE28vfGO/qt33BwcffBCrT1nNtx/8QFpzPtY9BK7HWU+f8T258OLz/0eO+38BkXDXgv2QctlMebZb2chyhEwlBBPESSMLDy660ZsskWrTq5SdL272QoeBBAlc2kquuVrHcUeo9OyWyVEnN9PTPwHL78gAvTDQj+HsXLeO9PRMLIP0yFJIeEBGQRhAmwZOYz6RcITjjusor/A3UjAYDCi6KK5mE7ddncENl6fT6k+yeXuML74N88nTDZhlLyIyxGZWUspgrPFBPDv/J6ZPad8qn2rTa+a4w63odILSnnrefz2NmSdsROsqJo0scmPFBFnBAEYRJ4bLtJNkRitxVaVZqSNTdl4FFTQ0MribZMUqPUMY2mGe0Qk9PWXKbCfmE7z3iR+/LyXto9F03VL5e5TvqiDmqOGFR+xkpGu47jIby1ZUsnVJkLxYHzSBDBYtDjJ9TwfLodMstAZUZpxay4zpFgoLtPy0JMzXi0KccpyNs0628fFXAZ54fgfxjGoMGi2KVuW4Y/RceVEeazZEOOQ4Fz1aJ3Q6bzpEOtuqteSI/E6rX4QQdJf9CMlWckUqlpauUl6etwHfuR5emqvj+nuu5JnnPvxL178XF158AxedN4mlnxWh1wsK8rS8/0IeV93h4srbXORma7Hnq+xUv8ceLkIbcRAzePAYanh1vpNpE1PrBINB4YyT7HQr0nLpjY2cdbKDW2a7USWMH2nkpKOsvPhWKwu/DXL0IR1lgOY95+XMmR3bs0cNNVJZneCJF7x8+XY+ySScfVUj3/0S4rTj7disCp99HeK5FyOk1Y4irPFSviNEJKQwZMhfd75esWIFqioJEaAg0YPybQbGH1HNtIlmuhfpWLspiq81ySuP57RJUj32VADhySMnOBijMCGlZE38Fwoo6VSbzyhMSJGAwu246jQUJTqvSGux7aC4QODf1r56qZkG0o1Wrrheyw+rUgS9Xi/o1UNPrx56Fr6p48jjVmF0TcEt6sjKspBhslFfu/kvj8N/Hfbcp2wK2cCv5MiithgoJAO0pm9H2L0kRBhLaxaO5v5kU8AmVhAnBkqS3BwD2nQvq5p+RCO1aNGjkqA3Q9H8rugojUzK2ELOHrPSP6JJ1BCWQTzShUDQRC0hAgxkNPqQgUDQS7DXMsZPDfHhJ+vJCw6hN0MQQpDmyef5p15g/svP7vcQ1NfXM6Bv6j1esjzCIQd0TZYfe5iVhx+QKI0FFGNEIqkyreHIwUYuuK6RaBTysnRs2aLiadLja5Xo8dGPkUgkNZRhwMRWVtFTDsAgTKgySYOookbupnfNCL57RlKnbKdc/y3deiTo0V1Hsi5JU/NiDHoFc50D0YXBq06kdECHRQ9i04alxON/vfobIBQKkZEuOfQAC1//GCISEPzyW6RTQycpJavWR9q6Ff+IWEwyaqiR+x/fR34Gg0maPXF0+evJzhW4WqKocZVuBTZenJtDRXWCB55o4erbXditAo9P5dzT7Hy8QJIl8nHKTHazCZFVg6KzUlkdY9GSEF+/2zkZfOX5Tk6/pIGksn/EuF6votUI8nO07Uyxfw+jUcFml7hq66ilHJUEGnS4qKeZRgapY3DKjLZ3LOgQHHlwR1IdUpX/UybqWF3p7VReCaB7cAxOMtnIMpJ0zQUlSaCh4zc0QohEUv7LTDH/Y8nPLVu2sHDhQsrLy/F4PFx33XWMHj36H/7mtddeo6amhrS0NI466igOPvjgdtssW7aM9957j8bGRnJycjjllFP+4X73F737l7Jt7Q7eeB1yZTcComvHs5AMYE5kEFk6mA38ijU3QlER7CiLU14Vb2dkA6kM6/zXfZSWGPHHkuh07V+MsSOMfPOxMaX7ebOLRYtUElJS15AgP7f94xKLSQ6eamHyOBOHn1rHARNNDO7fvkX4oac8HDzVwoDeSV57988XaX+EVmtC4OWeuc2k6Z109b44RDp+6cNNHZnkk5Bx6rKXctTRgvPOMmMxZ/HNj0HmPuvhhCM6EqgajWDeg3ZOOWE71uZ99zIo/aiZtdTV6VASJqzCRES0EkyGMQzaSEmJwtdfSobEprSrzM1WC/j8rXUoWjfzZmegKAKPN8nsx1r4/ucwV1x5e4dz+DMkEgmqyurpE5qAUZgRgR489OhSDp5q7hCIh0IqK9dGWPN9cbtJTwjBeac5WL85ytqNEYYNSt0nd3OSkNdAutBgklb0nkHU/FYJJdt4dL6Hay5qP5Gt3xzh9ff9zDrBztc/hjj8wPaT4fZdMZ540cNvqyLk52rJztSgqpITzq1HUcD+u1akHt10bKyo+Mvj8OXnXyLjRoYzpW2BYZX2PY7tKX3BcSON2KwpvZ4LZnWtlXTB2WZ+WFiFoXkk2foswnovwyJT0El9arJPQqa7mEb7Rmpq3Lz3SSsfLoiR6x5Lr73JiCBEm8L49Iv5/qP0Du+alJKnXvLy+ZsFHSQHpo43c96sKB/NrUVF4mr8nxO1/3eeC/9G1wiHw2hk6pmLEMZM166wZqyYsdJQ3kjvob1oLmvBQcegT5UqIQIYaR9A61UjH777ET+8tRinLwc9afy6aj1fLjiJa267imOOO4bHHnqCHrI/ZqztKhG1Qkd6YwFPzXuaB+c+8C+6+o64+fabOO6kY5n/xHOUl1WQk5vDTZfdy/DhHVvC/5MgNBBKBDrVvI7LGCpJRjIVrdBSRK82wX4pJWtZjAU7WWJfq142BexgPd3oPMhsxYMeIzWJKt56N8msk6y0eJPUlhnIF51XGRSEe/HL94vpN7gfeYW56PJ+R9InIVYJSzYsZc2aNUyb1lFL8l+Jf9f50GazkZEpeWdBgFuuTEdRBHabhnEjTXy1KEgwfTdxdzG72ERfhreR0HkNE5g5cyWlAwIcOUOHpzXBdz+HOfpQCxf9rr25X289xoxGdrt2MJhx6IUBlTjlmo14aCInO0HP7vDBi90YfYCLSE2onWMtQEImCGXsZsOGJGkyp8tkjIMMytlKLBrl/icixKKSWCz2l00duvUoZtv2b5gwuoiV6yI8/bIXXzhOOKOMOqUeo0Hh+rujLP6sEItZQUpJfo6WQw+w8P3iEPG45MSjbGSkK9x9Q2oevOLcNL78PsQPH2Z3mC+mjDdTmBvA7u98YQdgwoJNpndKnAFYsdPMvlheCEGJOpgXXvqWi861YDHWU1dXR35+1867f0R+fj4+n8rYGVXce2MGUyeYCUckvbrr2bwthsudIBKT6O1xSkZVYDFp+XVVkDVfFJGb04nBY0QiEUQiklOPs7FmY5QFXwbwtiZZ8VUx513bRHllnHNPdWCzKtQ1JLj/8RZMxlQyuyu8+GhOW/L33edyWbkuyruf+PG1Jvn6K5US10GAoDlzDRNH6fjs6/B+vTsNDQ2kkUUj1eTJbhgtKt+9X8CMU+uYNNbEEQdb2tyfEwnJ7Mea8dU4GMjItlhSCJEivzoxvtwLExakDKEzxdkRWk1pcnjbM65KlQbTFoaMDrO9KkqDbSW9/VPaKpxGHDYYjVZl/e4SAL78KYufl7cvkBg8IQEkyNQWABoy7PW4PF2P6/9f/LvOhXvRrVcx4bpUK3GB7MEWVlIqhxDV+JF91vHyo3ZGDEkVQGzcGuXSa5YR3TwQezwdN/Wkpatcd7mWbp4D6LXnPkVlmHUsaZfEg5R/hJQSr3R3cDuPyjCRrDLSWnJxJetoppFM8ujPSFRUKsVWvJYKCoTC4q9t5Af7Uks5OnRkkIsJC/V1/5zedXZ2NnWNqcSWotBm9tMZkslUN6cHLyUMoJpdODMkzzyUiU4ncLkTrFofpXxYAqdTYUh/MyefHEU0CeIyhkRiVAwEzGU0Opsx6rRUVMfJTZQwgqltZHGazMIldjNtYg2P3OcEUmvDC65rJBmKQxfLHSklWvRohZbu8QE8//QL3PPA3X95LEwmEx4vzJ3vhaiR9NrhXHvzan78wtBBBuP+xz2MGWbsVM7D60sZfprNCgbDnu4ECZOOquGkE81oNIItO2JceHYaDrvCZ98GOeikWt58OpdXn8jliRc8aLWCL78PcsOl6XzysZugbKU5fyUnH67liBnZeFuTXH93Mxaz0qmEHaRk8rr6nvwZupcMZMkPv9CtuOtkopSSSAQqWYWVNEYzHY3Q0iRrsWLH+ceiO5GSbegKemPKZLWz47hpwI+XSnYQJ0YN5fSh8+RWIzX0Y0SHf69hN1IkKS7u3HBrf/EfS35Go1G6d+/OAQccwNy5c//h9k1NTTzwwANMnz6dyy+/nO3bt/Piiy9it9sZO3YsADt27OCxxx5j5syZjB49mhUrVjBv3jzuueceSkv/dbosDXUNJIgxUk6j1VpOmiNAoM6DtRNGvZxtCGA9v6JFS3HDgQScP/LsnGzOuaqRmcfYOOkoKzqt4LPvgjz/uo/SnjreeCqL6+5ys7MsRmnPjhWEQghWbYhw8kwLB012cPIFDXzzXn5bJSHA8MEGPvs2wIVnOBk51MCdD7WQ5lSYPsmM16fy+XdBpk00cc1FTj77Nsirb4U7HOfPMOWAY8myvM7sRxpJql0bVUgpKSjQ4MzfzLbNuzBY4rz6opXxo/b95uxTHBxzmJUTzq1n4Rv5HSQBBvQxELVUscm9HCdZhPDjN1eTFjQSLx9PgTCTlElqsn/m7ReymDjGzPlXeOgZG9JBkkAIQS85hA8XfMu2shqisRTJ2L/USDRs5eijj96vcWhtbUWNatuyyAZhwrUjn0uva+SRe51tMgQeb5LDT6vllGNtXWZ7zj/dwWvvtTJsUIrgvvoWL/qmXtSnr0CX7iMjXSHRpOJxSxoaExxxei1HH2pNTfDfBFi9Icp37xdgNimcclE940YY2zLpP/0aYu6zHh68LZOnH0x9jHeVx7jl/mbGjzTw1aJQu+dnyfIwY6b8de2Ob776lgJZ0q6ywoKNSrGNQtkTkdTT0JQgPU3D4QeasVq6nvhtVgWppLKKwYikMDqkQxm+EIKc1kH8/Mv39ClVKHJPwiLaE6oGYaJPbAy33LWGd15uH8iu2RBl+GBDB+JzLy4+285Lr24mGlAJ/rN2t38B/85z4d/oGg6Hg4Qu1Ypowowfbwe9qb1IGd6kU9Tci7Ld24llxTG7bO2eeSklu9hIPt07LP7L2UKerzuZam5bMJYus3E2ZTLnzod5+rFnCNSHkLipo5ykTFLKoDZCzk46vyxazA8//MCkSZPQ67tum/3/gz59+jDv6X/eOODfDeXl5cSSMbawimFyUru5UUrJJpaTQ2G7b9Tee5uqRkvpwP7+N0FaCROkQm6nkJ7tyAApJbvZjERlMONRq5Kcdu4yHpptTTmCdgIpZapiJtoN08pcWlcrKDaIacPsjm8mz98TjdRhws4tV93Ogq/77hcBtL/4d50PGxsbCQcMmFvzOP8KD889lta2cFu2KsIHb2Rw6tk/EW8w/aH61kihaxLNPwZ4/Mdm4sVb+OnzbMqrEqzfHGVQP33b4suRkaSEAfuczLUJph3jAUVh3UZ48v5sNm+LIvUh1ml+oqfSn8x4EQIFj6ae5rSN9C1V2bLS1q56/I8QQhCXcUxJO/17q/gD4f0yIxs1biSLvnuZ+a/5+PnXMLNvyaCku55EQvLR5wHueriF4b31HHxSLcfOsPDVohCjhxo4cIqF4kItH34WYPmaCGmOffFIfWOCvnvMLX5cGuLND/00e5L07qnjvNMc2G0KCRnvkhyTSFpw0SRriRJGkqoWy6cHemEgTBAD7a9RCEG6WsCl19cybWoalZWV+/Xs19amjINaAwnumdvMvY+2kJetpb4pwdUXOjn5GBsGg8K2nTFmP9bChNEGvK2JTonPZavDvPhWK6u/LW5zoD/1+BQRcNgptUw9pobHZ2fx3c8hDplZQ2aGFptVsH1njGVfFXWaYKqojhOOSLoV7TueEILRw4yMHpYai8nrXbS6PPiyNnH/vWZsdsmqDRE+/eR9Tj7lzL80DikZKUk+PdjCKpwJMBkV5t2bxR1zmjnvdAdmIzz3RivvfeInGhV0658krv+RepfA5C4hPdoNBYWYjO57/v+AmK4VXRzyo31p1tazwfAt2RY7USWAzhohO0tDXbNKt0IdybwYy3/7ngxysMYz6SFy2xMZEv7YJarXCdKcAqc9SlaajxdfX8OlV9z/l8bgn8G/61y4FzfdcQMXnnIJxa7+5IgiDNLEdtZizXezbk/iYy8G9TPw3SeZjD5gIznlg6m2rCFZZ6abZ1S7ZzdEgK4Yp74MYzMraZBVFNATBQ1BSy3JrCoGdtfQ/FN3rMJBUibZbllNvE8LFWUVmLwOegUmYNxpThGEArJkHuv4FZt0EidGYfE/1xWTnZ1NJJ5LTV0TU8aZOOeqRi6Y1fm3+K0PgmhbighSRowobhoY30PfVgSVlanlsOnt17MGux+aoJZytGiJiiAD+ukpr0xit0OpOpQ00bGoKCtWwldfVXDvrSo7y+Ns3hbjlGNtPDg31KVuaAuNpJHqinTIDNav3bBfY6HRaEjP6k3F7npCTenkiQxadw9n3LS1nH2GkamT9DQ0JXnsmQA7KkL07K7toAWdSEiuut3Flec79xg+SXytKkfNqqO0px6HXYPZJLjv5n3z9BEHWSmvinP2lY18/mY+l5ztZMi0SswmgUYjOPggHR8El7JoYXa7IrKDJps5clZHOam9kFLi8aocdtRh+zUOu7bWEIsoRFosbN8VazNt+j2WrY7g9Uq0GOjHiDbiuoWmThPfmkA6S1dEmDim8wTlol8DmP9QsZlaU2xCh56+DEcvDMRljLUsoUU2ocdIPRVECWMkleSJEkb53X5UqVLNLiKKHzT71z38Z/iPJT+HDRu2Xxpj3377LZmZmZx11lkAFBYWsnv3bj777LO2Sf2LL75g8ODBHHvssQAce+yxbNmyhS+++IKrrrrqX3buzV43eUoRGlWLpqiKJe9nc/CxK4lU9iU9XogiFCIyRKV+I/6Yj76MwIgJPx62aH5D36SSl6Pl8zfz+fDzABfd0EQymRL4/vjVPE48rwGbVeGSsx3cN6+FV5/I6RC4fPtTkFFDjHQr0vHocx7Wb0gwfEojJxxtYsgQDWvXJlnwaRShUTnxSBuFeVoa3UmqaxP8tDSMXi8wGgSVNQmiUcmusjhJsX8P7kEHH83hhz5KdpaWgm4qkRUdKw0AWrS1nDbTyG3X2Tni9Fr0OqUd8bluU5R5TwaprlURio65z3q449r2WQ1VleiSJnrQj1rKaaKWDKNCbtPYtmN6jBVcfbWeiWNS/796dZIs0XklgCIURNDJ7h0txEUMh8HExt/SOOjoQ/bbwc5isaDI9pNKlr8/Kz+0MuqnXeTkScLJCOnpgiZXgpIeXWeuC3K1NDQl+PnXEPc+6qF+XR5qwRbeejGN4YNTsgFSSr78PsicpzyEwyqRiIoAMjM0jB5qpKY+wfzXfPiDKuMOr2bWiTamTzJz6/1uvnu/sI2MBejVQ89bz+Qy49RaNErKDEijEdTUxVm2OsLsuUf95XGIRWLY91RWSClpdK6nYJCL8/pr+ezdFdjcPZn31CZeeNLAkYdYefJFL8fO6Lwa7vNvwmh8qY9XVARwyqxO4x0hBNpgGmvXt9BLdF5JahUOlizt+Gz7/CoOe9epMqdDg6qJkhASqf7PVab9O8+Ff6NraDQaDpoxnd9eXUd6LJcKtlMke7Vr1YLUu1LNLrrTh22sIVwRQoOGlSwiVxThUDNJ6mJUqbvISha0tWXuRVzGiSrhFPH5B0QI4fcE6O4ZSIEwtr1De1tvB8hRqWp1IfA1+Xnowie4N302F15xPqecfsr/2Nj8N0BVVS444yKKE73x0cI6lpAtC7BgJ0SAOsqx4sBK5wshACsO6klppfpkM7vYRAa59GYwYUKs51eyZD7FopSg9LOLjThIp0TsM2apr7XR6k+S1IU6PUYzDZixUiR6EZURwmoAnc+ARdjoIQeyml9QSOn1ZTYX8szjz3LfnHv/tYP1O/y7zofJZJJk2EBxcgQbvqxg6IpdTBinxWaFYFAycqiJ998QnHSMgE5uhVmkqr83Nu9g+qEB9MEMpDZO0uri2ivNnHGyBVedlmxSVU0+2YI+aWb9B30Ja1qpZjsHn1RPj2ItQwaYMBqj1NWtpy6xBZNREA6DzuOk4ucstERpogaXrGtXVbwXfulFQWDFwayTVDZvj+1Xdbbf7yfo0fH1ohCfvJbX9lutVjDzGBtDBhg44rQ6jjjIzPsLA3z4Yh7FhfviohOOtPHMK16WrU4l5Msq49w7x8+X3yb49NN6Bg0SPHZ/Or1L9KzdGOWOh5op7q6wfE0ZxfTpcD6qVAniJUmCPgzFIuxIKWmmgY0so58cTg1l9GZwh9+aDBp2VkbQLgsx+oDOzTn+bBxcLQmyMxQSyZSR4qPzvcx/KLutuwegb6me15/K4ahZdWzeESMelx26vuY+6+WZB7PaiM+9cDo0vDgvh8tubuLyW12cfbKdAyebuefG1HPy9Mtenn7Z10H2SlVT0gp225/fV2GIMvC4jdxyvZWS7no++zbAiCEGFi/+/i+Tn8OGDcOLO7WIR0O5ZxUvv61w2XlOPn41n7c+auWE8xro2U1L7xI9Tz2wj4QIh1XufKCCb9/3kefrRg276UlH85mg9DNkZJKP38rmzMt2ovxQSlR1YMgt4/7r0jnioH0Vw+s2RTnjsgbmPuDg2ddq6VviRqvZwdIVYd6YV8R5Nw9jxlQXxx/W2O4YR51Rx0tzctuKBL5fpDBw4P+cVva/61y4F/369eOBp2Zz+w13oPOYEa1aNBqVc0+3dup5YTAoXHaRmbm3N9Cnt5bQ+t7t5p2kTFLGFkxYOiXotEJHXzmCtfpvEY56hNRQUgpXX2Tl+huSFO2RTQsToKh3AY/Pn8cZR5xDoehY5KEIDcWylDoq0KTDXVf8Y/K5K1x348McesrBfPhiLr166HjnYz+nHNu+crWyOs4zz0UQ8QQOMqmjAkgS7dqiIjUmSYlXNuOmjl4Mxpq0s21jC0UlMXZs1jCKnHZrJ490Uc0ukiRJ1isU9msgXW/DHChGmEL4YmXstv5Kr8DEdkmGgGylgu0MJmWeGSeG1dp1N1NnqKuro6J8K1oNiJaUvJtdzcRaPZ2359Ty5tMeiOmxhAbRe/QKDpwmGHFQFWeeZGfoQAMVNXE+/iLAeac7mDbRzNMve2n2JBh3RBWoMPvWDO5/zMNX73RsU+9RrOO04228tzDAWTPtDBlgoLwqQV1DgsxMyQ1XW9vmnI1bo3z1Q5BkMlWtW1UTo7iwI0G5eHkYb6ueE074a9Jwe9FQ04QidaiubGaeWcELT9n56IsgG7ZE0WoFWg2sXhsn0zOYJNUdeJXOKjgd3t5cf+tSfvzc0OEbkZLCk5TZlmJLZmAJFRAlQhM16NAzhPFt75lO6BkmJ7GKH7FgpTv9MGMlSCuV2s0IJcL62FIM0oiChjBBzDo9o8ckWLflr8ni/BX8x5Kf+4udO3cyeHD7wGTo0KH8+OOPJBIJtFotO3bs4PDDD2+3zZAhQ/jyyy+73G88Hm+nWyGEaGvt6SrYM2glGdF8WkQ9551uJCtTy+Kvs3julUre/2gHyYQgNxfuOUnHw3c7cLakiDwjZjKT+Wz0LWb2Y83cdX0mp59g5/QT9pE2v/wWZlA/PRqNYPhgI+NGGjn5wgZuuTKdIQMMeLxJnv3/2DvrOKvKrv1/9z5dM+dMd9ApKY2iIHagomIgdmJ3d4st2CKKhYGJhUoj3TnAdJ0zp/vsff/+ODDDODO88D7x83kfLz/+wZx9dqxz73Wve91rXde7Hj77NoAjVYNAsPyPBKOHm9i92sG8l4v4ShNGr5gpJJOg5OGI41aQlR/jwrNTuPDs1gutb38OctnNDaxeHyUjveNnbg+zP5gOisx5Z1g4/UQb405cTNfAqFYTko8m1JLNXH9lUmxn0mkp7Ou0EkJwxQ1ulv5sIaVpEGYsBPHz5vpNBP0ennzA3nye734OofPmYpFS6CoOw4iBkG4HvqIVeGJaDI2diKZVMPnslu/8T+XoQpFpqjOhyBJhc5x+g7px/8P3HXILptFoRJFjqAm1VRtZWryItNoi4jVxatJ+4ev3szjxvGpWr48y8eT22w9XrotQURVn7rwA1ZUSYWsVc9/Jpl/vlklIkiROPMaKLyDYvD3K1L1q5stWhXnq5Sbe/cjH2NEmmjwKT9+fgdut8tKbHk4+1toq8bkPOp3EJeel8uyrTdz2UCPHjDFz471OdFoJvV5/0PYYeeRI5i75kVTScVl2cPL5Hq6/IkkSPXxwiEefXsOvixO8PdvHRZNsNLoUNm2L0rt76118j1fhxVdD5ESLEAiENo6kHOAehEw0JvAJNxZS2uX0CgUlTjy3mhcezaSkUMfGrTGenOZHkRPceV37p127MUoiqiMSkPDr/X+Z1tx/lS+E/50//Hdh/4q4/xTcdtetnL/2Aho2llMU6soGltNd9MckJXdR4yJGGZuwYWcba+nN4c3Vy0IIqtRdbJVWc/tdt5Gfn8cTdz1DyNnSQh0VEfakbCI7ng/tsJbsYSs9GYRBal3RZJTMdBP9KGc73emPT7ixYScnUoKoFrz+xLvYUmycfOrJ/1oD/QP4q4+HhQsWIjsNuHDShb7o0OOkFj8eIoTIpQgzNvx4OzxHmAAGjIRFkDI2048RrSrb8kQJW1jFH+IXbNjpRK9WPHYAsjcTf6CGqMHLVrGWCMFm3iYNWqJE6EZ/Nojl6Aw6Cgry0dgihDVBIqs0pJJGJ31PEpYoO72bCS9q+kvZ/K8SG+7atQu7mtygTIuUICqL2VjpQ0EhXLIKIQTFBTqiUse/tyIShIMyecEjm6+hulSefmgVK1c3gTuZwImJKGVspKc6CJNkwSMrDB2k5+N3cptFGVQ1ySP+7kdeNqzRMkA9MrmI2nvrpaIn61mKRmhJk1r42FWhsJON9GQw23TL6dcrFUk6tPcsPT0dWSvz0O3p7X6vR1c93UpNfPtLkHtuTGuV+NyHqy+y893PQT74JMDDj8SxN/ajv5SGKlQal1dx1uStfDsnjUH9jHw4I4fzr6mjStpJiprequ1VFSplliU4MNEjOLqV38ggF6tIZS2LyaGw3c17HA0s+baAy29x4vG4DskOy5cvIRxWCYZk7r4xlQ8/82E2Sa0Sn/sgSRKP35PBmRfVMecbP5P2476PRlUSCUFmRvtLwt7dDZiMMgvn5nH8pCqsVk0zfcbVF6Vy8/1OLrs5WXFWlK9l9foIr7zj5axTbHz7s+hQTToQVLFaJd56pSXpO+frAKcdb2Xm58GDtkVaWhpICnvE1iSHcbHM1z8FOHyggaEDTZx5ko0ffg1SXavw1XutO9hMJpmnHnKwo8xJw/wSGqlhD1spFF3RSMnn9EpOgoVr+OjFNAwGmQ9mZDHgyK1INcVcc4mdk8e3TtL072Pgw9dymHCOB0eakeWLtKQ6exMzb+PlNz28eP9mLKbWIlR/rAlTWalw14Nerr3SQucSPaefaGH9+vX/NJ67fxR/FV+4P0aNHskvi39i+fLlPHjPQ8jVYUYP6zhpNnyIHjLqMeglgmpS6T2En3K27xV6lIgTYxMrGCBGIxD48aCg4KKOJhqwxwqgUcKLm51OB1OW+gGJdAJ4rY1oCxRmzXyPpUuXIrs7rmhPI4vd8hbOOPE0+vbte8DnPBC6du1KJCx45DkXjS6FXxaGeP9TH1dOSSXFKvPDbyE+nBNCqc3HQxlDGccmVoAhTnWFHn9AbdMWDrB+cxSnN4aXVaSTjYdGytmGGtFw01Qzt90VZn9tmlpRQRP19GBAs/BmNBphR3QdFiSywz3IEt0pYzH1Bb+jjVkJuEwElRBadPRhSHM3UpO1jhsvveqQ/OHjj97MO9Mkzr9aIBnD7GVEQ5ZkMpRC8Cb5WsME2bozSk1TnMfvSefFNzys3hDhtOOsfD0rj0hU8MyrbtZujLLsuyI+/drPG+97aXSqjDui4+Klc06zMXlqHVPOTqGmNsHl59u481EnwZDKey/lEAiqTL62jhSbzJRzUtBpJWobEhxzVg1fvJNLr/3WqrvK41xxcyOPPfUBqakdb2C3h4SSwIKNWqmckl29uPj6NbzxXCaP352cL6trE0y9q5HyhVGkYOvfPYMcGqim5E+bfEbJTHR7XwaNXclt16UyZoSJRpfCjJneJH/qj0WoKjzxUhOzPllFbYUWEzb6MKTNb+ikhmwK6CS1bDKlkk7fxGi2SqswFTQgKTGEIpOZonDFJRqGHZ7KaZOSCe5DFYxuD38nP/fC4/G0GWCpqakoioLf78fhcODxeLDb7a2OsdvteDyeDs/7xRdfMGdOC4l5aWkpTz755AEFbySNQpwYNZqd5OUkHYHVInPztSncfG3LcfWNCR58pJF1Ygmd6YNVSkGSJLoqg3jj7d/p2snH2afa0GqTnBU//Bpi2mturrvEzuRr6/D4VGQZhg8ycs4VNdgsGkqLdUyaYOO2a9PQaKDL4ZXcdaODKy+yMfq4BtR13XAoWTTpKqnM/BlLWpRESEGv17VJfAKcOM7Cx1/4qa+W6dVXxuFwHHR70/atKwiGVbp21lNSqCW3JIykX0xNtRGdYqLG7+HIMRKvTstIcmMABqOEz58kPXntnQB/fJdNXrBXc0Buw07P2Ei+/2gNQwcHOf0kC9W1Ce64N0imfxACQZ1jNWOO83HPrXnk52ppciu8MGMnc74JYjK1BGl9esvsLPO0WQzCXj4NQgxmDKjgDtWzetkKampqDpn7pqGhAZNNoS6wg7xE26qDOmk3BkucYSeU88Ct6cz6NECjM9EmkFUUwRMvupE1ErG4oHcf2LRNpWxPvFXycx8mnmzl5AtalGLrGxJU1yYwGGSeedXD5Rek0q+XgRSbhu274s1tTO2hf28DgZAg3S5z1a0NnDTexHc/R8jLyzv45OfoEbzy+HRswkG5sovP5xj4+tMYCW2II4/Q8Nt3mfj8Cvc/5WL6TA8jBhs598o6zjnNxsXnpmA0SHw1L8RT00KkVA5GQqY2dTU9i2V865tIkdpWXQghqPA3MGGChM20nt8XR1Ebssj0HtaciFaEQn6hit1q4MQJXjSSjDcWIrtpEK7M1azbFG1jXyEEd9znI+gyIRFF0sTIzW1fQOLfjX+VL4T/nT/8dyMnp31htb8qfl08nzmfzGH6CzOIOdNYX7EEXcKAjIyETAGdqGY3PRnUirZBkiQK6YxF2Pjo/Y/ZsnMTQ4cN5d7b72PH5q2ARE5BNqMLhrPg02Vtrpv0ceE23Fj7YJPs+EQTDaKGasrozoDm6+a7uzL9hde47IrL/lKJrvbwVx0P61avx+hLQaUeLdqkwi35REWEqvTF+P0BErEEdVRQJLogt7Nps4dtSEhsZiVd6NumpVeSJHqIgaxmAT1oy50qhCAgubniOh/WcA4BPOTTiWySHSoxEaGMzWxiOcM7H4G9n4n9BXN/W7UYLTrixgiFY9PRr+rLdtemv4wvhL9ObJibm0tCJFBEApdtGwlHLRYrBP0QC2j5eUGI9z7xk10oEdzia0PRAtBgKGP4EIXdO+eTUTsEs2RDlmTyPIOZNftHClQbO7Sr8SZ8dCe5iRIXcVyZq0jRSky5vp5IRHD0KBNTL7Fz2fmpvDMrRDe1f5vEnizJ9BFDWMF8eoiBGDDhpYkadlNMN7y4QFJ5fZYXnY5Dig0nTpzIPXdcQr/ebQUN9+GIYUa2loU73AgGGHuEmTvuD9DDc0zzfC5LMhmJIkJ70pg4eQlXXm4iElE5YpiJrdt95GauY+dWLfpQJqo2SsLqJBaIktfUdpEHyUWjRaSQRnabz7zaOg4bpJCVoeX1ZzKYet8LTJhw5kHZAKBs51asFpnfviggzSFzz+MuJk/seKEsBPgCKk++6CYzXcO4Iyys2xRl7rwA9Y0JFi0PM3KIsd3n0Gol0tM0PPNAJi+84ea2h5w8dV+y6GDaQ5ls3hblhTc8/Lo4zJknWXnruWyyM7WUFOq481Enb07LbsVtJ4Tg/qdcXHZ+y/1+8V0As0nC2aTSo8egg/YDn3z8EbZUlTpPJRZSKN8tUbFTx5kXuNDoBLGwBlsqTJpoapX43B/33GblkrW76NrUj7WGedQndpGeYsBiFRwxWst9d6STtTem1mgkzjvbyLvvVXLe6W1/V0gmjNPTJJRtffAa1lJCJvFQlOdnrKGsXHDTVbmUFsXR61R++j3E9Xc7UXw2fp3ZhZ/mVTL2BInsLNjTsJ6pU6celB3+1fir+ML2cPrpp5Ofn8+px5xAeVWckUPab8+trE7gCcZQNuQQppKtrEFGQx+GkLJ3LRcXMXaykaX8gA4DDjKRkPDRRCppdOWw5sT4brbiwIgWHatYwMP3PkhhYSEXn3sJrloPnoSHas12MrMV0u06vG4Zs7MLafEiEsTp1KOYN2e+8Q/HQRoNvP9qLqoqiERUPvgswJ33BQhHoLhQprFWpheFRAkhSxqsRg1HHKVh/fx0plzl5ON30lvxX/r8ClOm1hN3pTOUYa0Kb5pEA1fd8AeSrNBIDVnkkxBxailnAKNaPYtBMtJLHM5aFpEhcokTJydwGP6MZcz9TMfRp9QQqze3qg70aVzYuuu58MLJBy2C53Q6kUUVPbsZOOc0Gy+/UklWqHu7dq2St3PseJkxI9OYcLyNU8ZbGX1KJXO+CfDJ1wF0Wjhngo1jjjRx3d2N/LEmTGmRjrI9MUzGjrv59HqJhJKkudNoJZ56xUO6Q4M/kMy1nH1pLTde4eDo0S1z5cghJrZsj3Hi+dX066WnR1c9q9ZFaXAqdOranzPOOPj5YB8SSoy4xUUsKOHNW80fn+e3ygfk52r57O0cxp5SwZ6VWhIijowGNw3EiNFIDZkir01sH48LGnalctMdPlJSfEiSRIpVwyP3pjSPnftuTqcgT8f99yiEQ6JNJxpALRX0Y0SbvycpAw9jRdV87CkSw4dJPPaAgy6leu580IMSTCU1NfWfEh/+nfzcD+0F9u39/c/HHOjzCRMmcNJJJ7W5RmNjI4lE21bZpqYmDEaF3YFNpCVy+W5eIxNOaP/cvy2KkBoopZBiNvEHPcRAzJIVk2QhEdUmWyw+9aPRQE1dgtNPtNK/t4FfFoZ57K7kAA2GVN6f4yMWg/k/5LfiSdyyI4rZJHHFlOQu2pxZaRx10hLKfXDu2XruvimdBcvCvD3bhz1VZuPW1oqi+3DllFR++rWRUFjQ0NCATtdxW/b+qKpqItWhsmxlBCHg8smpXH6BHadLweVWuPbOCB+9k9/K/uNGm7n4hnouOTeV194Okxno3m6FZqa3D3c/OJ+vvovwx1JQ6orYzEoU4piJ0rnURJo96eTSHBoevNPO0jVByivjzfxF99xm5eQla4g6exLP2oWqjSInjJgautBIHVr0xImhlwykiRws0VTOPPlMlq9dflDPvw81NTVkZslUR3YQEREKEj3QSwZiIkq9YTtdRzTw+axCXp/lJc2hZdpDGZx3dR133ZDGkcNNSJLEjl0xbrq/kR5ddbz6ZEt7TjSqcuN9TvxBlQvPar1Y0molwmGVufMC/PhbkB9+DXH9ZXYmTUjBYJD4fn6QCVNqeeq+DDIzNOyujHPE8PYDjvKqOGNHmVi8Mkp+rpZd5UmxrYqKioPm/1u+bDkGTGxgGYdFRmKuTzpmIQQrP6nnmPUbmP91Bm9My+H4SVVcen4qF5xl49wr61i8IkxTk0pdjYw1lk21dgep+T5uusbMEaPsnHTqeiwNo9tUddZotzP1SjMP3JnafK23PvDz8OM/Utg0AouUgsuyg6svM3PFRVZOmeSk6fdBZKJjB+sRjemcdb6XO28zM+l0czP/1i33eGlcX0SMMhyZMSLRpGpjR9Bqtf/WBOG/whfCofvDfyckSSInJ4e6urrm5/1PwZFHHcmRRx0JwIoVK7htyj0UepIbJft4d9rbpAFwkMm2srXU1taSkZHBjLenN9vhnTffZebTHxJU/ai0rjwXiHZVGfeHjBY/bsIEqaSsmeRcI2mINSmsXLnyX6YA/4/iLz8eJFCIk0IaLurJIh8hBHU5i3n/DQsnntmEkbS9SrjL6CUGN7eZKUKhjE1o0NKVw9jI8g5VOmVJxiBMRAhhwkKTaKCa3UQIESeGEkswgNFUspOu9CV1P6J8vWSkJwOpz9mFfYAJxQ2RLaDNBkNn6M3hrOI3ynxbyfOMxJGfSqw29pfyhfDXiA07deqESzRgylrAo48YmXBiBrIsoSiCdz/0M2VqA+dPtPLEPQ6OPW0ZiYpBzb+FKlRqpd0UDKzkq9lZ1DcqjD9lGYaqo9BIWiRJosCQz6mX7uajjxQGNR6DJEkkRJzK7N949lEHJ4+3IMsSqiqYOy/IxMtq+eSNXPweDbntJPYg2SZakGZlyPEb2VGmsGdnmBRXPg1qDR4a0cUMvPd+kOLOMrW1tYfE++lIz6DJrTRzjv8ZlVUqQtCuoMX+MHkL2wgzCSHwObbjsCqYDJCRpuXzbwJkZcrMeMGORoYtO3xYLRL9+2Ry5PFODE3tqwYDpJPNZlbQSfTGQSZxYtRqyig8rIE3X0wmcLMytPh9ldTU1Bx0IiQYinHqcVbS0zT8uihIl046auoTfPtzkG9/ChJPCEYPNTF6qJELr/DiqUwlu+lwVE+U86fswuho5MgRRi45N5VjjjTzzU9BHn+xiTenZZOb3bI8dDUp6Pb+c/QwE4+90MT8hSGOOLWKU4614LBrWLA0xLadcY4aYeSPNRE+/MLPCWMt2FNlPF6VYcdXctf1Dnp2M1BWHuOZVz2oqmD44UY+/MLPWx94yc3W8NrT2Qw9vpJb7hh8QD+wP778cg42iw6HpyvlbKNnbAgChfKmHRTRlTSyqPHtokfXjsVju5Tq8OpqKKOeXKUQvZKCLJowmtxcdZm5OfG5D51KdJjM0Tb0AfsjL1eLa7MDoWioKfqZs8/UM7B/Bt//VsS9z+VRW/4DFgsc1kvPhGNT2FmmsmjZBjq5RlLjsbJm6y72lH3/l/KHfwVf2B62bNnCNZdMxRrJ4aXplUyaYGv3mk+/5CPfOxh3xnp6D1Q553QLgYDEhx+vpKE6i0xPX3SSHouwISM3K7Lve45ytrGS38gTxWSRTyepJ+vEEnoxmGp2sWPrdt5+bBY53k7YpWIA4okYdeFVXHajysTTzNz32C7mf+ZGSjiYev1V1NV1PC4PBmVlZcSiScFbSYITz3Lh2ZZPVqALOklPoN5LClvw40VFTQpbWuq48Nx0Hq9pYPPSdAYf2cjkc4106yazdHmcOd/6cLoUiswOnOzAEmpJhqVJWXiipYRFgAp2YhcZNFLdLl88JGOIbFHISn7FhgMNWnwVMhdd7Ub12RDE2SgtId2Uikt4GH7UcJ558WkaGhoO2gYbN26ka2lyLN50lYMvv62lbMtKOkcHt7onp1SNtaQer19t9nEajURGupYv3m2haPnoSz+PPu/mgVvSsFkdXH9PAwuWJin9rr3E3u49fPdLkGEDjVx5Wz0P3ZbGlbc1UpSvJZ4QvPCmG71OapX43Iee3fScdYqVHl309OxmYO3GKFdMTuGN98soKys7ZKo8jaQlIcKoaDhqpKk58blle4x7H/bzxwqFUFBCQSGBwkp+Q4OWLPLQY8SCjXUsJk1kkU0hKgr1VBEmiAkz3SLD0Eb3CsjVx7n9xjWU3+jnmsuS42PyRBuPP1eFJ6Rt8+6rQkGDtt0OSki2xZuFjV7+kdT86OOkdSt46gkjX3yZwB/zYTAYOvSHh+IL/05+7kV7O1M+nw+NRtPMO9HeMV6v94AlyTqdrsNkX3sLqsbGRrKzNOxoVOhELxYu/JmKqnibtp1IROXJaUHsocPRSXq6iwHsYSu9GAxATpaGHbsifPFuHlaLzBkX19ClRMeajVGee7hlcFjMMldMtlNSqOP+p5p49sGWz/5YHWHQYS27wJu3xfH74Jixei45P4UzL6nl+LEWHrg1nWBI5bX3vHh9Kq8/k9WKEyLFJqPVCJrcCUKhECkpHatw7w+fN8R9Nzt48wMf0ajK6SclX6yMdA0Z6RoG9DWwYm20VcWhw66hVzc902d6iAcN7Va7QDIoD/m1LF4Wxl9nx4GGvgxFI2lR3Sqzn67ks7nb+fmrjGbumPtudnDnoy5mz0hWAnUp1dFrYISc7A3cfYODgjwL5ZVxHnh6Lb/9LFPg7s0GltFHDMUgGTFIJiS3jvXr1x9Si0NWVhaBoEKnLoJAcA+b6qqJhjXkFcDjD1o5+dg0VqyNUFGpsHVHjBcezWLmSznMmOnlqZfdhMIqziaFonwt059qvUgxGGRefjyT4yfVcPYpVtZsjPLWbB8NTgWrRaJsT5znXmtCCImvZ+XRvUuLOMJZp9gYf6SZMy6uZfb0HKZcX8/kie0HHG9/6GPag5lkZWg4flI123fFMZu0aLXag04s2FJsRAlzGMNbKRtLkoRDzaFxe4Tp71Ry09UpyLJE354GXnrTw703pnHBWcl3NBpNkm+/9YGfHl11XHR+8jzPTUtww62/YnF1xhTLIEaEKu02jj81zv13OFpd69LzU/j19zjffbOCLLOVQWOCXHFRGpIk8eh9KVxw1g5ymgYjhMCcksDvlbjjrjCPPONBr9UQCcm4nRr0NCLJKmNHW5gzN/6XSbD8q3whHLo//P+BpLLjX+Ne/jcYPHgw4yYeyc+f/E6mpwg9BrQHmOr3qdyGw61FR+LxOO++PpNCX290GNnBerqJloWALMlJNXGhtqvqrAgFGYnOUm9KRHfWsIjtYj3dpGTbnCxkotHoX97Wf9XxcOrppzB35jekNGawldXUiQokWWXyBDj3EjdETch7W88lJFazAL0wAoIoEUroTg599/7+mv8h4SJwUU9EBFFQ6MphGCUTikhQSznbWYuE3CrxuT86dS8hGooR/l0PCmjsyb/rJD0GYUaLnqg3jjFTR6rV/pey918lNpRlGXNKjCefSOHU41sUoDUaiUvOT+HTb3xcc5Gd/Fwtv3yTzn2PbmDx4gQoWrTGOPl5KnfdkqzQyM/VcssNJl66Zw+Z0S4AaBNmBvc38tXn0eax4ErdwnNPWThpvGW/+5CYcIIVRREcM7GKWNR0wLFj0Oi56VoDnYp1hMMqg8ZVYdrVmyghejOEteEFNDoDxGIxDIb2hWbaw+QpN/DSm49x/61tOzaiUZX5C6LEPFa++C7I2ae13wb7yZcBcsSQNhvkDY61XHVriCsvai1qsWV7jMlT6/j6vTzCEZVPvgoSjwuERiFMoEN+3RgROtGbMEEaqEaRYpx2doTpz2S2sp0kHdo82LVrCcN7JhfGP/wW4shhJt6a7adziY7br3VgMEjMnRdg8JhGekZGkyvZks+qQMJRy0svWDl6VMuG9fDBJrbuiHHxDfV8+0EespzsGntomosrJqfuvcdk2+RHr+fStVTPgmVhgiGVh27PoKRQx9S7Grjv5jRcbpVzrqjl2KMsXHJeCu/P8VFVq7B4hZfcbC2zp+cQCgsWLAujkUFVoK5B4ezLa9FqIZFIHLQtwpE4qsdOJTvoSh8sWNnESvozonkNYBGprFxZzTmnQYMzwe6KBBlpMp1LkpvvW3fGSUQ1DOMY5MTedYOnE2F3gJPOXMT7b6YyYkjLWP91UZhgMLkW+zMH3j5UVCXQEKBXX5V5n2Q3V53+tiKTIcUBVsRk0mw6vv1ch8XZFaNqJVfjZau6ClvdEGwp2Xh82/8y/vCv4gv/DLfbzRUXXEVeTXf0kgFnucT1t9fz7KP25uR0IiG494kmKjZbiGeuYvabGa2qQ6deBs++4mXWy+vJ8PTBRR3996tiDAo/21iDnQy6cRhxomxnHUZhJot8GqnBTibzPv+Zbt7WXRI6SU9B0zCeenY+Z08wM+1RB6dXNLJspZ/xx43/h3/fV55/lYDLwMyPAqzboBBa35usRF6zX7NKqfQRQ9nMKjToWMNCbO4cFi4O8eMXGTz5gp85X8ALr4bQ6BWKiiS0OkGPbjouv6CRnCwtb71bzeY1BnIak+vkQtGVrayhB/3ZwDJkZLrQ8brWSirp5NJF6gOAUAW1q/YQp4E07JwwuYFhg1WeeCnEdbdci8lkOiS7pKens2N3DNDyzU9BMjIFGn095fVfEQrKiJCFcDxGcSnMeiWN+552sXh5mLF7k5GpNpnq2gT5uVpq6xO8P8fH3Jl5zeLBKTYNWRkaFi0P8/38AMcf3XpO8QdUHn2uCZNR4q4b0hg5xEynIi0pNpkbr3BwzFlVvPpk1p9vuxkXnpXKA8+4mHJOKl1KdLzyjocrL8zkxx/nceqpEw7aDgCSDHIoBYkgY0YlY/oFS8JcflWYjIbD6bk3iZ2kt9mEHj1NNBIigIt6NGjRY6SRWiKEsZNBDsXsZhM9aZ1M1ko68t2H8/Krv3L+2QqpKRq0WomMFCMKWTTRQPp+m6MSMoLWlB9/hiDZvWuRUtDVj+LCy34lK1GKqt11SDmDA+EAwvX/XejatSvr17dWFlu3bh2dOnVCq00uHLt168aGDRtaHfPP5mPJysrC51dJ0ziQJIlAnZ1jJ7j48LNAMsgSggVLwxx1khN9ed9mfgyLlEwMCZHkJuzTB4oL9Fx4jZP5i0I8emc6j73QxC1Xt1/dcexRFrbsiBEOq81/y8/REQwnB2mjM8FVU4PYdancdr2Nq29vYNYrOdx0pYN+vQ2MONzES49lcc4EGzc/4Gx17i++CxL1WBCihcflYGC1Slx5YSqxmGDjthgbt0SBZOn12o1RBhxmYMq19TQ4W+8M3n2Dgxlv+6h3HZjJOcUGF55rxSFlUSS1CIXIkkxmohhlW2/ufKCFP2vUUDPbtic494p6KqrivPmBjzGjTEx/KouCvOTEXVyo450Xs7jgPC1RfRN5lLKddS3XjGeybdu2g7YBJIVNhFAxmzV8/X4eDWX5FHSKsvL3LHp01TP0aCdXnm/g+1e789U3cZ56pYl5vwa55NwUvpudz29fFDJutJnH725/R0SWJU4eb+b8a+r46Es/99yYxlfv5fH8w5lceHYKtXUKsZjg+nsbGXVKJQPGlTPpilrK9sSwp2o4f6KN738NcepxFq6/u7HVGIrFBA8+46JvDz35uVp0Oom7bnCgkSCR0B1Sq8fRRx+NgFaJz/2RHi/iw4+jrFgboWfX5Hsxd16Ac/bjtjIYZPr0MPDsgxls2hbntCk1/L4kRFGBhisv09Ng2cIetlAtlTH15jhvvZzW7j3eeI2FQocdY5aXD95oOaZvTz0JvX/vURI9+0cwWRW6RobSufZECiuPo6trPIMYg5DjaAwJxo81YO24M+/fjr+KL/wb/3vcdf+dPPz6vWiHh2nsXEaUjpOMqlBRiCPLrcOBtWvXovdbkhWQUhE27KxhIeViO7WinC1iNQltjHp9RbvnrWYXWSSrOjWSll4MwkUdCZFM9Ef1IQoLC/+5D/5fhKKiIhLGKNXsog9D6M3haMxh3pkZRzTkM4gxlEjdKZQ6008aQQ8GICEho2UAo8mVipv9lhEzAeFr9zr7FODL2UacON2l/hj38m5rJC0FUmeyKcRIx9UJOruMs9ZFezGvCQtpZBIIB5ANYLAcfALs34G/kj90pMMpx1na/cxokMnPTd5PdqaW1553sHFFJhtXO1i7JIszTjXh8bbMzeecbiFmb1GaVe319O2pJytXJSaSBL+qo54Tj2n/dz39RCsmk4xGrxAR7YtdCSGI6rwU7L0vk0nm3pvSaDRtR4cBvWSgi9qfWOjQ6zAmTJjIx19JfPtjsNXfQyGV0y9w0VgvURI6nEefDOL2tB14X/8YIBIB/iTu4BL1xNOq+e5XP6dfVLO3Myp5TM9ueo4aYWLsmdWs2RDlpisdPHBrOlPOtdBYuJCA8LRrgyYayCCXYqkbPRiAIyfCk/e3ji2cLgWtPuuQYiKn00NFdZIrMcUqM29+mM/ezuXWa9IoLtSRk6VFp9FQTLdWLYxB4adX/2irxOc+9OiqZ8RgI1//EGTZqjDnXlVHcYGO8WOS427L9hiyLNG7uwG9XmLcEWZOPc5Kyd6OqFuvdjD1rkbe/tBLPA4jhxg5/mgzLrfK5Rek8vT9mdx0pYOcLC2dinVMOTuFEYcbKS3RMeuVHKIxgdUiU1ZWdtB2yErPQQqmIqMhk3yq2UMx3VoVP9jJ4Ovvohw7oZGx40JcdZ6Z009RGXJUA4uWh7jv8SYKPEOav6OIBNvEWraxFsmZx/nnSAw+opFvfghR35jgmx+C+EIx3v6ofb+5dGWEmNNOMGsb78/IaNVu73TrycuO8sIjmfy6IEZBw2jSRC5myUaGWsBAMQZ/wIfJZMJu/2skPuGv5Qv3x8y338PWkNXc2ZAR6MnSOcX0H+Hk7ClNnHNZHSNPquTjdw24/QnOOd3Wblv8zdekYC1spIFqMmgRUkuIOFtZTW+G0EnqhUPKJEsqoK80DBMW3DSSIE6YAOn+9qm8JEnC4Crhs2+S/ur+O1IwmyOEQu37zkPBts3bETEjzz0f4+efFeyJtiJzkiTRiZ5E5QAWUuiqDObLuXECQcH9t6eyYVkWK3/PoF8/ic6dNLz4aBb33JjGgmURPp7rZ+YMB8+9qKEuM9m5qEVHgjg69PRiMEF8BGn/XQCIaHyotKzVJUkiTyrFiBkHmaxZDYv/CPPM/VYevO+qQ05w5eTksHV7iDsfaWTpyggvP5FFfq6Wo0abeO35dGbMMHDkWEEoEaW2Ic6APnp++j1E4978wSXnpTBthhuAt2d7uWBiCi53y7zx4qOZbN0Zp2snHbc+4OSKW+pZvzlKZXWct2d7GX9WFRefm8L8zwsYP8bC7oo4aQ4NDruGBmeiuXK+I0gSeH3J6/kDgjS7lu9/9uByHXpVsEAgkNGiY8d2gaoKrrnJT37D6FbzgF4y0IMB+PEiUMmmkAGMpp80gkEcSQ8GEJI95PSvJFi4ikK5c4dj2+zqzAdzkmNbCEEwAMV0Zw9bCe4XW0pSMgqNinZEBEjOTQZa3k29ZMCSSKeKMmTp4LqGDwb/Z5OfkUiEPXv2sGfPHiDJm7hnzx6czmRibvbs2bz88svNx48fPx6n08nMmTOpqqpi/vz5zJ8/n5NPbhFkOOGEE1i3bh1ffvkl1dXVfPnll2zYsKENufM/Ap0u2YoeU5MvpECQWTWKp27LpMewKg473M11FxvRbxpJaqI178E+cYFd5j9YuVzDqk+7UfHDYdx0iYVzpniwWuQ2rRv7o3tnPdV1Lc5p7BEm1m2OEI2qvPxGAFtjT9BHWbYqwgVnpZCT1fZcJ4y10OhSqG9MnqfBmeCD2XE0iWQAfSiBXUqKjRVroxw+wMjPnxbwxfd+zpjcSHHPBs45RcvDt1io2mXksOGNXHptE2/P9nH7Ax6GHuXCuGcQmnhSsa89BIWPXr0l5n4dJ190avcYeyKXX+YnUJQWJyxrBMFwgmvubGDaDDdXXWhv97t33JiCrnMZJ1y+h/w+Tmocf6AIhagcwuFoPwHdERobG7GYJd56LpsupcmkXmamTCQiOP1cD9bto8nw9EXJqKBXNz0lBTqsZpm7H3dx0fV1zPrUx7xfIuRld9yimpejI5FQmTTBxk+/h/j0az9mk8x5Z6SQnqbhtmvSUBJw1sk23nw2m4vPTeHm+xu57q4Gjh5pYvmqMFdeaGfMSBP9jipn4qU1XHJjPSedX01JkY57bmqpCBozwoyiQnrGoSU+4vE4Zk37Cz9IJq1jEYn7n3JxzcV2AGLtqJpCMuH74qNZ6LRwyVU+jj+jifeeKKS7+1h6S0PINKTTr2/Hi/CsDA2yTkEEbVRWt7wzdQ0KspL8jaRUF1mZMo6mvpj/xJ2ikTT0VUdiNep55W0vuf8EAueO8J/qC//GP4aRI0fywZxZzFvwHXqjjnqq2j2ulj1ojbo29BPhcBg53hIi5Ekl9GcUVlKQkbFhR5ZkatVyysRGYiK5ORUVEcrERoL4yKOk+ftmyYYOHU7qcJlqOe6UYw+aAuVvtMWH73+IwZ1CH2kINsmOHy/xgBElZKbr3orO/WGXMrCTToxwc/JyHwrpQhkbUYXKn7GbrdhwYMNB53ZUkAEyyCXSnsT4PkjJSo8/QwhBiAA69GgNGlRVcNzJ4w/i6f/3+E/1h4qiYE/puEK3W2cdazZEO/z+2o1RunVqeceTex3J3yQo/GQUBelSquee2y1Up6xBEQoOu9Th9WRZwmKWeePlVKrM69pdrLoNFZxwnJYFy8I8+IyLm+5r4KeFAVLS45h0OlSh4CCDaEh7SC3vkNwU/vTz+dx0f4yBR1Vz1U1uzp7SxMDRDWzalKDXYQkC1gpMewYwbHwd06Z72LYzxh9rIlxxaz2ffhXgvDMsVEk7ms/ZaNtEp+PX89X72Xz1Xh7vvZwUqTj94hoCweS78cfaKC88mskd16XRqVhHbraWS89PZcn3eTgLlpIQLfGAKhQ28gcZ5JIgTh3lrNb+wugjVcz7JcNUVXDrwzEmT7npkGxQVbGBmR/7EEIw4nAjBfla+vVubccPPorgiBS3+lvQWMeUyR3b+4yTrNz3lJNvfgzyyB3p3HiFnTUbInz1Q4Br72pg9FAjiYTg828D3PO4k8eeb2LL9mSxQVGBjpJCLV/Pyuf3LwtYvirCHY+4OO90Gw9Nc7W5VjwuuPNRF1MvsZOTpcVklPD6EmzeuPKg7aCqKlHCaElSOPhoIo3WVVYJ4jTWagksG0Jew2gyvX3JcQ7FtnUMZ50TZs1qmnnfVaGygeVkkEt/aRRdpcPoFh2GY+fRTL1GYdDYKo4aZeLeW1N490Mf09/1NCfIhRDMmx/k4sv9pLkOw+QIUZj/Jy5lIJGQyc3WYk9pu46SJAmHnAWSRHr6obW8Hgr+U33hnzH/h19JS7TuakuLlJJfNZa6H4ay7PsMKvfIhIMyuZl6rrio43XElAsMeHGio8VX1lJOAZ3bCDsCFEidCeDDhIUQAUxqx2JLupiNrduS/qFHFx0aFb7+6ptDfdw2MJlNpJKO3FhA3GXv+DjJQnY29Bjmot6xhtSaQYw92cn3PwdJJFQuvK6eh25P563nshk72szxYy289Vw2E0+2cd09jRwzxkSvgVECwssO1hMlzC42s5U16DFRze525wEhBL7UMlIsbcd6PqU0UoOzERYtj3DsURZGHR5h2bKlh2wHnd7Mxm0xnrgngxvvbeS6S+3MeDqbE8ZaOOkYK5+/k8eLj2Vy20NOLpiYQppD5tyr6vj+lyBHDDOh1QpOmVzNx3MD/PRbiNsecnLcOdV88V2AFJuGL9/N5YKJqXQq1rJhS5SLb6jj6tsbaHAqzJ6ewxWT7c3V8g9Pc3HVFDuTJth44sUmunc28OnXgQ7v/eO5frp31uN0KXj8Kj9+nE+DS2XdmrZ8+/8TREIiTgQdBr78OsrPv4fQNOWi/RP/ZpNo2Ev3pyAhY8TcSrAvU8qjs3oYR47WccxRJowHGttxG3v2JOfI738JoXFno5cM9GEIu9jMarGQLWI1a8RC/HjYwHIU0XpTMiHibGcdxbTeKLGSihEzmgPwrR4q/s+2vZeVlfHggw82//u9994D4Mgjj+Saa67B7XY3O3hIVlzeeeedzJw5kx9++AGHw8FFF13EsGHDmo/p3r07N9xwAx999BEff/wxOTk53HDDDXTt2vWfet+H9dKxfIkHNa5iwUaIAFnhblSH6illRJIr4U/xqBCCiBRkZ8rvZMcKyXX1Tn4gAf5sor5uVBX8SCIhOuRAqm9MkGrbK+KiCH5dHKZrJx2X3tzA5o0QV2LEE4J580PMeKrj8u3jjjLz028h4org8efdaKv7EJJ2QkhDXV3dQXO8DR4yhidfmsszD2Ty2+IIG9ZoSY8W0IcWEuMCBBWBHcz7zMfKz3LQYyCXjL2f69nIH/QXI1uR7sZFDGf2St6+18aZkwIdck9IkoRGMeHzqzjsGiqq4vicesaMktmyI0q6XYNe374tzWaZokItTzyYCqTy7Y8hbr55Ee5gFEk6tB2t+fPnY0/V0KVUz4+/BZk2w02jU+HZl31YavtgkIxUZyzmmedk+vS08/aHPnbujpOZrqFziY57H/OQGijhjzV+Tjym/Vd+/qIQtfUKc+cFGT7YSINT4azLamlyK7zzYjbX3dXIp2/mtuLXOuZIC2/N9vLsDA8mo4yqCpb8EaFbFx0FuVpun5pGdmbbxZrPr6KqgtLSokOyQ3p6Oooh2qzg92ckRJyaxigzXkkjJ1PDG+97aHAqhMNqhyT3Xp+Kosg0uSS6UdzcvmuIOPjpp2pOGNt+kLRwaRQ5kIU/EuKmuxuY9qiDogId017xY2zsgVe4sNhUVqxQyVVy2+Wd1Uo6RMDKwMPCxDSjDskWh4L/VF/4Nw4Ou3fvZuZbs6ivqaNHnx5cMOX8pPrtfnj2laeZesn1JEScXIrRSBoUkaCa3VSzm8cef7jNeXv16kXUFmL/nJYsyaSTg0e4qGUrg+JHISNTTyWr+B1JSFhIIZdi0slu8+5LyLhM1QwcPYBb77zlX2KP/xbMfHMWWYHOzb6lkp1kUkCcWIcJq1yKqaeyzd9NWDBh4Q9+oVh0I5V0ooSpZjc69FhJpY7KZgXXP8MgGYmKCDERba6+2R8Rf4z0jHT+nJpzUYeNVBqkaooy+xMIBbj2hmsOyQ6Hiv9UfyjLMh6v0iF/3iXnpnDtnY38+El+m8+rauJU1Sbo0bVlQf/5NyG03mwatXuoMWyhn0XlqtvqWbEmildIrJZ/Jd+b6PB6QiSFNUYOMXHZtT6ef3YBpcph2LATJYw3dQdp3epZvz2OPV3lxHEWIlHBB5/56Ntby4jJPt6d9QspVYNRFOl/tRGSnp5OZpaVyadLfPxZlEgEzjrDyLWXW8lM13Ds2eWsW1OBxW3jtcdTefvVAGEliisY49KLjLz+ukpIhHBSixYtPY+o54M3WmJbq0Xmygvt9Oiq567HnFxzkZ3MdA2DDmv7HmSka7jmcjP3P/wjjngBCglCBEglA5emCnOnPVx8rpGLzsti7rwgx51TzdP3Z7BjV4xnZwS4YMo9jBx5xCE9fzwWZmBfA1ff3kC/3kmhjz8jFgfj/8DN/GdIkoQ9VUOjS+H3pWEuv7mB3j30dCrW0blYx88LQow6uZLTT7Ry1qk2vD6Vh551EY4I3n4+u3mNkebQ8PAdGdz+sJP8XB3vz/Ez5rRK7rgujeICHes2R3l7tperptjp38fQbMfN2yESDXjEe4QAAQAASURBVB7oFltDA16akJD30q3IzVVp+1DNLkrogfVPQmBaSUf3yEhWs6DZlzqpxUEm6VLrhJpG0tAlOJza9Pm8+1KSsuCy8+289JaH/mPLseqMREIaZE8Wud7BSb5FTVvOyrycCOu22BACdB2sx4y5GoIBPzrdoW0KHAr+U33hnyHa2bSD5Dg2YkavmNF5S3FSi0Y2YzF3XIRjd0gYZSMe1UUOyTVKEw30ZViH30knGxf1AATwYKH9Vq4AXnZXJiu1d+yOE4srNNY72z32UDBp8tlM3/QO1ZFyTMLc7noDkkl9m03ihy8yefpFHx++WkPa7iO465qdXGuo5syJBvr2bDt/Hz/Wwkdf+imvjHPpFCMX/LwGh5LHUMa1qo5dy2I2s5Juol9zV2pcxNipX8nYo2DtV23XUwZMRIngqotwxggDTpfCiMEJ1mxdx/DhbUVxDoRYLMQDt6SzYm2E0iIdwwe3re4df6SFXt18vPG+l17d9UiSxNqNUV5+201ldYKTx1v57K285qKZcFjl9kecNLoULr8glXFHmNm4JUpxoZYFS8MsWRmhvDrO/U+58PhUJpxg5cPP/QwZZGTIACM+v8LGrTEuPS+Vz74NsGh5mFFDW9/X9rIYsz/3M+fNHE44t5pjjzJjNMqMO8LMsjUbcblcpKd3zCn9ZySIUUx36qnEUNeNW+/bjOwvbh4XXtHEVlajw4AJMxJgxspONmAXGRRJLe9qFgXM/XobV11uZJHOC4n2i7fiBg/duyW5n6+91U3Mp8OEBy16woRIJxs9RvIpxYyVZfzEcn4iRxRhxkYALz6a6ESvNmKNQclNusgmbPYctA3+J/yfTX727t2bTz75pMPPr7mmbYDdq1cvnnzyyQOed9iwYa0c/T8bRqORDRsEqekJttSvJE+UUiZvIE1NEs9WUdYmKw5Qr93FhFNh2TItOdW92jg/g2REbsrl82+DnHVq2+y906Xwx5oI19zWRFGhxKoNEcYdYeHE8Raem+Fm8GEmTrm+igWLVdZujqO2P9cAEI0JXnnHg8EgUZBpZlN5LXpLjLiSaNNaeSBMufgGLpr8OUIIrro2iD5qp1Tq0eoYSZIophsbxHJSScMomRFC0JCyAW1OHSf2gV/n/4zen41ZsSPbPchpTt57KYVunfXI2o4XEwAJKYbFbMHVpHDmBU1IzjyGD/ayZRNEggcm4t63Ewxw4ngzC88K4/XIfPzhyxx99LiDtsPaNSvIytDw5fcBPvzCl1TC7KLj7fcDZCpRXNTRb0iM6noNr83ycP3ldq6/zE5lTYLXZ3lxpIFaZ+eBp8o57mhzM4fJPjQ6E/zwa5DfviggP7dlAXLJuSnccE8jj73QxHWX2dsVFrjk3FRGnFhBaaGWsWdWo9OC169QWR1m2kPtV6m8PdtHJCJISS1u89mBYDKZyC3OwbPFhb0dbrk6ww5GHyHz2PNNhCOC2vo4p59kZcZ7Xm68oq3DXrIiTDQmUMIGcsmljnLyKAUglXTm/ahw+02JNhXOkYjK0y8ESQ+VUMcqdv/Yh2PXb+bsc2S++VyHQSQoYwsp9dkoKd4DVjvLqp7xR8pMe2PFIdniUPCf6gv/RsdYt24dzzz6LOvXbkAOaylSu2HEzE8/L2bOrC+4+ubLmXT+pObjjQYjGq2WisR2qthJcnNeQgJMViPDRw5vc4309HQ69ynB2dhEito6mVrONnoxuHnjSCO0FNCZRmpa/X1/xEQERUpw66N3cvbZZ/8zzfFfh1gsRiyQaLazIhKECRLAixV7h9/TokMAfuFpFsBKiDgbWEYW+RTTjUZqk61K+HGQ2czRVS8qO+R3BTBgYCN/0EcMaZUA9QgnkfImevTrRqJHDGWrHhUF0FDNbgrpjHRYGINVR8PWRqqrq+nSpcs/w0zt4j/VH4ZCITweid8WhzhqVNtFZHlVgppqwTmXOHn2ETsFeTqEEMxfFOLxF9zMeLolqedqUnjkORe63CCTzjFy1cU5yBK8+7GPud9EOP1UA599liDsNjJ/YZixR7StPps3P9TcOnrHjSl8M7+CroVr2bZDobwqxtDDNWwpi/L9R3nNLdEAo4aa+GVhiNmf+1n8UwZHnLACpfzAFEUdYefOnRTkNHH5hdlcfmHbz/MyTNSEC8lX9y7m9hYeFosYH3/4G3qDoDv9KWc7UnY1n97fvnDTmBFmnnnVzS+Lghx3VMdVY2ecZOXllxOoDTL5dMNEkjZEUbrjYT7XX5lc1F0wMYVNW6M89YqbI4aaMJnzmXjW5EN+/vzCTqzduI1QWLDojzB3Xd+W/3TcUXq+2VhHmtrSCmuJ5PDue5WcOK79Z/nsWz9335BGMKTy3Gsevnk/jxRb0td4fQqnXljDnDfzyEhv8fOjh5n46EsfY8+oZMqkVIQQKEpys/uai1K57u5GqmoTpFgkVqyJ8OviMJ1LdHz2dh42a4tP2bozjkYW9O9/8ImPysrdoImjKBqq2YUWHbvYRFzESRBHIIgRYQhj2/2+XjKgF4bmzZt6KunBwHaPlSUN2kAGazZEGXiYEZ1O4qYrHZx1ipVjz6pFE8gGbxr1VFIt9uBwx/F4FeypLbYaOcjNrC/yeWlmIV6PB8v+MaIWzP1BtkLD5hrsWe2PyX8G/lN94Z8x+qjRLNy2Cr1iJJC+g7gugIhrCLpMKKj4cGPAQJw4kieD739qYMq5HfAAz4mRpuayXV5FSA1glqwIxN5oqX1ISDRSgxEzFewkSxS0iftVkVRG37k9+e9HngzgdekoLv3HqX9OPvVknn/mReyxCKFgBCWQaFdl26OtYcKpyaTkLVNtfPBxDZK3K5IvDV2mi4vO6bjK+LTjrfz4e4iEItApZoql1nkIraRjoDiCFfzCJlY0s4lISNizfGzZrCEtXtAmN7GHrYQJkkUBS7/Q0furerr0VJh4YcdVhh3BaDTTs6ueZ6a7OfPkjrnELrsglQeedlJTlyDNIdPkVjEaZEqLdDx6V0arY00mmecfzuT4SdWce7oNk1Him58DmAwy111m57mHW+ZVj1fhjItrOec0G599G2Dztii/LQlzz01pzPk6yLgjzNz+iJPD+xmYeIoNnU7i6x8DfPtTMFkt+pyb15/N4t2P/HzylZ/8HC3DB8b46afvOOecCw7aDpIkYRY2NKYwNeE6UnYVo0peIB+vaGIH6xnAqObNbCEELuqoYhdBfDSJetL2bvxIkkQ8quG8iRaef7GMtLqiNjGgKlQqxE6enR4Bdya2QHdieXuIpS6l0plAuAwINdmMX8F2YsSwYcdBJlZScdNICD8DGN3mvYmLGB6a0GIg6A0clLDuweD/bNv7fyq6du2KTicjSRK6jEa8JUu5714tu1IXYsNBCD87xcZmTqa4iFGh3UjBsN1cdqEVY6hjzqCCUD9uf7CJ1etb11+4PQonTKpBrSxm9/f9+P71UqrLTFhNSYXLHz4u4MPXc5g0wcarT2dgMUl8PNff7jUAPv7SjyQkHr0jg8suNpGjyUOTMALqIamW5efnk55RxENPBFBdmeTScbIsl6LmipZ6x1omX+dhxW9ZzHw5i/JNOcz6IspxV5ZRNKiWVQszm0WSBgyQcdK+clhA+JANUc6+rJbR49xotx6OLt2L1SJRuTmVuDuFsj3tB+2btkXpVNy6kuG6y1KJKgqJWNNB2wAgLy+D8qoYL7/tZntZjKxUI1vXWMn090FGQ7W0iy3bY8xfFOKzt3MZM8JMaoqGPj0MvPhoFpeel4I3dw0XTLRy7lV1bNuZvGchBL8tDnH0GdVMvcTeKvEJSac37aFMVq+PdlgBCTDuSDNjRpr58eM87r7BgdutoCiCWx90tmmBWLkuzA+/BsnP0zL/l28PyQ4Al1x1CVtYSYOobj63IhKUs4V6qYI1q2BnmcrY0SbOO8PGa69HePHlKC++nhTNgmSL2bc/BbjtQScWs0xRlzh5FFHFbupFVbNzTa89nLGnOPlqXgBFSfLtLlsVZszJ9VRWwB62Ed5bFpdTN4ppL0aodvnx4MSAEX88hGxMwTRSIfVksJ8O9jNa/z98wlBmfzeSmtryQ7bF3/jvxDdffcN1F9xE+eI67MEsDhMjsEsZGCUz6WoOpQ19ee2pt1i7di0A5eXlXDXlGjon+jCcYxkmjac/I7FgI48SOgX68PxTz7d7rWkvP4vS00e9pZyYiKIKFSd1KHKiTYWfBORRzB62tDmPEIJtrCU9L42zzjrrn2yRfy+EEKxYsYJXXn6C12Y8y44dO/7nL/2TodFoUPeSwidbNJcho8GPBw8dK6Q20YBAsIP1JMTeChQ2UEpP8qVOGCQTBVInekmDGcwYYkTwiuR8lUU+DVS3e96YiBIjShZ5bGAZa8QiNouVrBGLqKEc3c4Ugo0RbL316I8NoeYn45c+w3qRd3wqpV1LSNSD2GjijVff/Gea6v8MJElCFhJX3d7IgqUt5dhCCH5bEuKZ6W5OOsbCH99nMO4EHwNHNdJvmIsrrvVj1Rupa1DYuDXKEy94GH5CFelpGkYfKTF/SYDr7m7glgcaeeE1L0IIvvgqRo5SSpFnBNdcH2T+wlDzfCuE4OcFIZ5/3cONV9ib78Ogl8nMUTj1RD3auIUtvxZy4UR7q8TnPowdbSYeF/j8KvffacFiP7AAQkdYtGgRo4a2T08TDqusWC5aEp/7QSfpyfD1JidXwpm5iu5Sf1JNxjbCovujb08DtXUKwVDHO//hiIpZteGlCbNkbY7FNZKGsF/fHINAUpF4y7Y4NpvM0GEHvxm+P84+5yq27ohxxHATg/sZePcjL+/P8XHK5BpOmVzDCedWYzQreDM2oezXjm+RbGxZa+C3RW3baLbtjPHeJz7ufMDLnQ+7mT09pznxCfD+HD/XXGxvlfjch3NOSyE1VcOajVEGHVPByJMruen+Rq68rSHZLeXQcM/N6cTigifvzeDyC1JbJT6Xrw7Tu5sevV7DRRdfetB2SE+340jRo0VHDXvw4CJMiC70ob80kgHSKHToDyzMhYkqdgGgoKCT9ChCoU5UUi62US+qmts05ZgJt7f1OCjI01FSrGHWx4KSYzbQlLaBTvTE2NiVWx5oHQuPH+2ke6cAS1an0WPgaKyjwDwIrKMg9QTQF0OsUaWysgzp72X6/4hLrrgYV9ZmMo5awQdzVK6+SoOCQjaFdKc/fRmKmRRUFBJRDc++GGzmV9wf6zZFWLMxRLzbSu65V4+vdAlO3R7spNNITTtXTsKrd1JEF/QYMGBkMytbcRqGRZAN/EEx3RBC4s4HPWxZlkYhXWlyHdp6sD0IIYgrFXz7SQYzX3NQZl2K+qeW4qDwEy3YzDWXJpOKkiRRVKzi6vwr59+zkz6Hh9AeoBxOq012hD7/UohierR7jCzJZFNIEV3oxwj6MYK+DCUYhHBlLto/cTZWiV1ECTOMY+gm9acTvRmgHE10Qx8+mfUF6oGqrNpB374D2bknjqJwQI5NnVZCCIkHb0unRxcDRqOMokJRgRanq+24kGWJM0+2MvtzH9fe2UDPLnqOH2vhmCNbr4vtqRq+nJnH+5/5mPF0Fk+85OaH30JceFYqXTvpOGqUkUmn2Vi+OsIDz7i461En3/4YxOdXGNTPwPWX2enX28CT96bz5gdeVm+I0KOLllCoYy7V9mC2mqi3bOKGqSYwBKlTa2gUdahCZReb6ceIVl08kiSRIeWSTjY27FSxi5AIsE2sZY1YRFVtlBvu8HDVlTqq0pcS2Y9OMCJCbNAsQtFEMO4ajCfhZeRZFSz/LY2br04lJZHF4eo4ukh9KJK60EcaSlf6EiaIHgNpUhad6IUeIxVsbzVuQyLARpbThcNwSrUQkwgGD6Ej4AD4P1v5+Z8KSZJQVQmPUyKnQOGN5zI5YpiZjEwfN92wGpHQ4sODm0ZkIYExwpChgmBE4dkZcULBjpOLWnR4a21ceJ5CemEj/frq2FUVZtOWOJl1w+giMhCoOMiEhk688MJ8HnkkpVUST5IkvpqVzxGnJneNi/8U2L4/x0f5Th0ZrgHceEUlSooTIcfJiXZnF2uaFQEPFmOOPp2Zr05vVh/rCHqMbGc9IRGgtEsDN17dssstSRLDB5sYPtjE1bfXs2lbjF7d9Hz/S5DflwVwadahV/Wk0rLjExR+nDnLuf5yEy88LVPiGY1PdlHSPcL3P2gxuXqgRcuki5Yx7/OMVlWRDc4El9/cwPuv5rS6x4w0DR6vSkI5tLb3AQNHMmvmqxQX6Ni+RUJb1p2CWFHzDloOhbh3NlBuWkd7sd1VU1J5fZaXay6xM2ZUjGkz3NQ2JBOUg/sZiMXVZo7MP0OjkTCbZA7EPW02yoQjguMmVWPQyzjsWtLTNCxcHmbQMRWccaKVtDQNC5eF0WokPno9l4mX1lLXUH9IdgD4/acFWHHQQDU72YBGaJDRkCdKGRg5FhERuHzlzPl8O3v2qHSNjcAWsfPuE7t4/Y1yrFZBKAxOX4RRIzW8/XwOMz8M8OZ6N93pzyb+oJpdCAFxoiTKVa6/SuKutCZkDUgBBxF3KRJ1GDDSmd4E8FDOdrL1Gbi0lUQCYbrTD1uBGctQQAI1BIof2G8ujxNFYwthsUAsHj9kW/yN/z6Ew2GeeugZilx9WMdi+tOWLkGSJLJcJTz35AvM/PAdLr/wCg5LjMAotcwNJslCXzGUDSwjg1xW/7GuzXkAbDYbX3z3OT/9+BPvvzObQCBI/749Cc9zN1dRQbJSegur6CeNYJfYzAaxnAI6YcKyVyxnOwlDjDkfffhP2bX9/4X6+nruuPUi+vX0cOJYhVhcMOvNz/CFOvH4U28ckqDfPwKNRkNecQ7RujBemtCgI0wIIyYSJAgIL1aptbquIhTK2ExfhuGijj+YT4bIIUwAu5TR5hqSJFEierCHraSSRgGdWc7PmISFVKmlwiwuYmxiBRnkUcF20slDIY6L+uYWaJ/w4FngxN7bQlGnQnT6ZOiZXmBHiSvs2LqTtE2lWLBRvrt9Aa3/dpjNZvQmwaRTUrnwKhfFJS5ysrU0uRUG9DVy/aV2ps3wMP7cBD06G/ljZYJ1ayRyGobQ2CC4dlU5TbpKHA7B4m/yydyP/33er0GeetnNut8KmHpXI1//EESOm9BJevLqjuDqq5eiT2+kdK9i++H9jXzyRktSrLwyTpNHYcmKCJXrrHSPD6Uh6w8mndFxPHryeAvzF4c5/wwbtz30v0sALF0yn64F7c+dq9ZH0frbVs0FhZ8qyggTILReYDT5SBVuEnGJWEx0SGW0pzLO4mURSgqMXDAxWcG5vSzGex+G8XoFR4zSsnxlHJ2rBxp2t6mSFqitKKeyMrREwjIPPuth3o/X/6+ePxgMYtTomfdLiOJCDTV1CnUNCT6ckYPFLBOPC+Z87Udr9bHS+RPFai8cIpsEcaJeI5feVM3x40ycdYoNvV7imx8DSaGeqIxjz3j0veY3i3nuw/xFIWZPz+ngjuCU8VZ6dtMz/YksLr25nrNOtXHCWAvrNkW5cGodA/sa+PrHIBddV8dFk1IYNdSEqsJXPwS590kn38/OZ8p19YdEgzBu3Iks+GEe/TiaVbp5aONW+jGitSoxug5pOYQQRIkAEtvFOnQY2CO20UQ92RQ2F56sZRFFoitxi5MeXdr6eqNB4pO5AYqLtJxynIWX74xgjtkJBCqYeGkt11xsp3tnPTt2xdiyaQlGSzdCUiHa/YapiENkm2BH3WIevc/C82+2v+H0N1qwadMGxh+jZ8aTVpauDPPqC1pKmlqU2nXo6clAdostVFJGp4oejD52K7ffZOHk40yEwoI33/fz1iw/N11rY+olyU6xyy6w8c4HlXzwcZht2wQOJbO5nXsf6kQlcWKECZFFPnVUUEgXtrG2ecNBh55SeiAQ7KpM8NM7XciOFuPBicft5R/FHbfewuWTk+9dj66CtMJG6sPzCVQ5sBusxC1N5JSE+OS1dHRaidfe9fPKa0HcXpULzzVz/tkWOnfW8PUPQW68Ut/uNb75McixR5lpbJAoOIC4oREzsf2od+qoYOgQic2banGHMrCrSTqkgPBRRVmr1vl9yJByqSnbxcKFCznyyCMP2g7nXXAdDz07gaumpPLtz0EGtkNPAvDlPD+XnJfCOx/6ue1aBzNfMiNEch6cdGUtzz6YyWG9WvuJziV6LrqujofvyGDuvACP3Z3S7rltVpn8HC1en8Keyjhmk4RWC8/cn8ElN9WTla7l+Ycz8fhUFi4L8eviMG8+l0eaQ8Mrb3uY9amPV5/MoqRAR0V1nE3bjYweP/SgbQBgtVrR6uq47doCXp5eSzwqIyOzit8xY20zhvchl2I2sYIYUbazlk70JkVyIIRg02dNfPvdGgYPj7Nu7W8oES32VA3FpYK5d1s56yKJPeFtpMbtLPlRw4gFTnx+QXfPMW0qRW2SnULRhVoqyKEISZLoLvpTwx7WshiN0BInRkITpo8yAquUSpVuC8FY5JC5wTvC38nPvyCcTrBgQZa9jN7LDXHmSVYefdxFQfWYVo4iEYlTv2IPIXMNGzd6ELEmijtYW7qlBgo7RYmHVMJr+vPDmiZqKac7g4mk7SHuWEtqqozLpaJx52AySpx5UtvScbNZZs7beZw6uYYjhps561Qr/oDK9JkecjK1HDlay8afvGS7BxFo8rKNtXSjH6lWe7Mi4MEgFArxy4+fEAiq5JOKFxeptG3rAfDgJJNcFH2QqZe175QAJp+VwpTr6shM13LEMBMjDjezY2eCrp02sHqVQKdYiMthunRX+OApB8WFOt54q4Hd7i00aHdxRW8DmzbG0aLDItlQtx3O6LFr6D9Qok8vLes2JFizLsHxx5opLWodvC1ZGaa+UaF7r/ZFIzrCyJGjiMUF23bG0UTSSIu15cp0kEVdZTor1kabq1r3QZYlBvUzUNegcFgvA68903pB8N0vIQ7ERpCTKfPtz0FOPa79xPUvC0PE4irBkOC2a+1MPLml4mHj1ihTrqvjysl2nr4vk/xcLdGoij+gkpGmIRgMYrF0XFX6ZzQ2OkkQJY1sAngpoSfZUguHrIREZryU8u1xdDibF+mZkS5QnWylTAW0VFOcs50lK8J89p2PcO5G1LgD1SkACRspZFOAhExjpIaGGoVeDMaHmzC1DOSI5mdMJ5t80Zl1kcXEJD2DSCqGGnsCCmxfvIe6xlo60xuLlEJcxKhkJ9Xs5v03U7jp3ibsjkNv8fgb/3348vMvsbjSSRDHiLnDFmSTZKGmfCs7duzAWxEkR2obrEqSRLHoRiU7sYqOxb00Gg3HHX8cxx1/HJAUlxi3YDzC2dJ+opcMGIWZBlFNMd1pop46KhEI9BiQrfDLrz+Rl9dWhfQ/BaqqctMN5/PKI8FW3IljR8NPv5dxz11X8exz7/7b7ueO+2/j0rOuIBgIYyOV3hzOFlYxgMPZyB9kiQJyKESDFhf1VLAdUFnPUhykM5DRNFDNgbbizJK1WchKRoOExB62IoTAjJUQfoL4EahotAlIyNhJI4sCNrCMHIrIklrE3MRGwbqNm7DZrOQZSvDEnOz27cCHBxsNlNCDzoX/uWPkXw1FUfn4syjRgJ67b7QyaogJo1HijzVRHn+xia9m5WExt/iEmroEx01Yin3PSPw+MORJLPo+t1W1HcBxR1ko2x3ni+9DXHpeKhu3xmgM12IN21FQcGRH+WRmLhdOrWfmS9kU5reM/ya3wnlX1zHlnBTmzlXoFO/f7BcONLaaOzcUgfZ/wfcZi8Vwu7bx3bYgj96ZjsHQ1hfuTz0E0ChqqGY3nemNTbIn2/3CdWxhNQ6vnjlf+zn3jLbxo8+vsGNXnHjAiGdXBtPf8bBgocKmlWaMjT3RomPhZ/Xsju6mlzCgkmjVJhsVEfKL1FaUQ1t3xJBCVvoMHXLIRQH7sHHjRnRGlQdvSycUEfj9ClMvbaH40ekkJp2eFK384dcgRbkVfDtvB7t2xjj9NB0Gg5nVG6K8PsuDVivhD6i4mhQctcmW7/3H0j5IEgekvYrFYfHyCMePtfD2c9mcfEENxx9tpl9vA9OfzGLipbXkZGnp38fA7M/9XHNHUtDzzJOsZGdqKMzX0uhSDmmRe8wxx3CXHKXKuhKrTibH3aNNQiWfUvawlW70a/N9p1SDVh8nI1qKHzcu6ogTpT+jmufYNLLIE6VsYBklmUHyc1uvjWIxwfayGFPOSeGkYywsXx0BUwhdzE6Ww8Ct11t57xM/H3/ppyBXy9P3pVFU4GXaKxVMe1kmV1uCLmrCG3aiZFbw9FNWTjrWxMvveA7aDv+t+PCDF3nt8eR4eeSJIJlNw9vdZC2hB05qqRPVsCeFe25XeeCxRuIigdZZQKrShRenr+fk8VZKCnVYLTJTL0/h2sts5HarZl1gCdmiEAeZJIhRSzkCQXGiG1X6MlJiDqykEifGYVLrtn9VqKxmAb3CozBLVpAgag0yYHD/f/j5ly75jufuS25I7KlMMHyokTuvs3PU6VWcfW4q555uozDfQmV1nOHjGtHWdiErUkwOMj/MqGPOZ5t55Xkz3/0S5PQTrW2KmpauDLN6fYx5P0VJjRcRwIOdthumAH48ZJNckwWFD2/6NkaNNDL9GRvPvryNn37ZSHWNQjgMOaKkw83wtEAOs958/5CSn7169WL95jhLVoRYtDzCzt2xZpHgfdi0LcqOXXHWbojxxbu5pKa0FC6dOM7KsIEmzr68lh8+zm/lr9dsiGAxS8yY6SEaE23m0P3RpVTPnG8CaDWwqzzOj7+FOO5oCx+8msvq9RGee81NdZ3CZeencu9NLXPX0/dn8uo7HmbM9BKJCi6elMobH9m44c5BB20DgFDYQ55NS6d+9aT4O9OHbsiSzFLxUyse5D9DK+lQhUqCOAM5oplWSZIkUkmnd/hItm36lVW/pZOV2ZLLuecRD5Izn4H0oz5SSU2kEoGJOFHK2ESR6NpGLCyHIvawlagIY5BMSJJEPqXkU0pCJKjK+o0jxxhY90lyc1Mr9DgyAoeUQzoQ/k5+/gVhMOkxW/2kpsjNjsFgkDlzgp5v3tlGZqil5Fwr6UgJFdFk3I09RYcvqKFa7CZfKm11TkUk8GdvZP6cDLRaOPq05VTuVjGoVgIFa3j39RSGDEhyVwgh+OJbP3c+EkSna5ts9HgV5n4fQKeDL+fG+XpeA6edZGLbNoUBPayMPlXL3Vt3k9haglVKJU1k0UgVufkHT9gL8MXnH3L5+TFe9IC81UglO8kTJW1K5xMiTgM1DGQ0Tt020hyeDs/pSNVw1EgzT9+fCcCqdREuvbGBWa/nEomofPF9gJkfB3GHBFfdnmzT8UVi2LFTHD+ez6Zvxu/YQaa2BovSPamCW3c05d/62P5tGANm9LYyzjwt0uq6iiJ4drobnQ5OOe2iQ7KDoihEouDxCLKCnToksza7S3nvg3Vtkp8AiQToO1hfpDvkdpOm+1BRk+CZV92MPNzUptXprQ+81NYncDg0XDwphbNOaR0Q9ulh4LO38rjjUSeXnp+sRJr9uZ9YXFCUryMcDh9S8rO6bgsR2UdUTUGHniySC+uESFDJTtw0IKMhThQjZhShtMs/mC5yeOeDdRgtKrNeySY/V8eW7TGOOkml2N+rFadoCg6Cws8mkuqj/WgbWGklLd1FfzZJS5FEciLT2CBaLoiq1QwfHyQW/oP6ekgoKkowTrYzmymXOUkImWNPOOWgbfA3/nuxY+tOjDEzElJz23OHkJKCBtaYvcNDbDjYxArM2oPnnZJlmdPPPo1vX5lPVrjle13oy2oWsJstpJGFBg0eyYXFbmTOF5/8Ryc+AX777RfGjQzQo2vbRPExRxqY9dkOKisrKSz8xzm8Dgb9+vVj6NFDmPfVPLoyCo2kxSBMxInTn5E0UM1mVqGikEoaXehLOdvpwQA2spzNrAQkDAfoqNhfjbOeKtLIJogPS5aP7Fw3pUU69lSq7NydQPEmw2ofbsrZTirprRKfkAyiO4verPT/Rrl/Fyk4kpzd/IEGLXv0m3ni6rv/NQb7P4BgWOBtVMkwOLj5vkZKirVEowJfQOGT13P45Msgv/2ewGKBiyebGNzfyIwXUzhr8gIsnk4M7GfscNF24dkpnDCphmkPZ6DXSxgL6unZL4QnkKCmMca6zTFeeyab6+9xYk+V6dlVz67yOOs2RXF7Fa671M5bb7jJ3bvI0TblM/vTXdx1U2q715v5iZ/Xns7io7l+mtyHzvm5bds2EjE3QpHoNriO3t30nDHBwHlnWjAYJHbuilGv+CiiL0DzpuP+CS1JksggF5twsCo4n1feUejdw0C/3i3veDCkMuGiWtLtMtW6BNnugdzzwI/kx3uQS0lzPGaL2EkTpaxjCQaMzTGCIhTqM/7gnftaJzjvediH5Cxi8OBDq+rZH598+CED++k561QbJ51fzadv5LZ73DFHmnl2uocn783k+itTSCQEI0+q5P5b0rj5Kgfz5ofw+lXWrU+g1GWSQ1I0q6pOEI+LZvEPgPFjLHz8ZYApk9ovMvhyblIT4JG7kuuWgYcZWbsxymG9DDz+kpuH7khn3OiWmC+REFx9RwOrN0SZcnYqvy8J4w+qh6QPIMsyer2WplgdZsmEjbYc7+lSUqhvi1hFCT0wSZbk2kG/i7TeFbz6sI21G3ZjNsFdD2jp6hncZnNRlmS6iwFojYvbnH/aDDd6vUSXkmR7/Zr1MaSwFTNWvv81wFMPpXL3jW3XU+VVCjmeLsRQ8ONCRcFqVRkzykg0KpDl/9xOiX81VFXltVdeo3zXRrIykvFFdbVEdjubvZB8360ilU70opwdaMMa0sJJgT9JktjNVizVh3HCKTsZPERwwvE6amtU3nk/jBR0MJBhNFBNLXvQoKWIrlikFFRVpUouo54q+jGC9SzFJeopoit6DHhwsputqCjNyaeYiBJPCzJmzJh/yAbRaBRVUTDsrVhXVYHPrzBuQj2P3pXOG+/7uPLCpA+edJGHlN0jmpOvAGlqLql1mVx742/M+TCTy26p5+iRZk4abyEWE7z+no+ffo1hqelLVK6gG13YznpSRXqbdVBMRHHL9aTojARSt5JTEmLx9AwuvqGe6y+188QDdp54AM6+rBYhYMu3HSfidOjx+w+9I0Cv12Ixy0RjglMn13DGSVYmTUhBFYL35/hYtDzCKcdaMBrkVonPfUhP03DkCCOffh3g7FOThTyBoMp3P4dAgjS7TEqKzKZtUXp1a59KY9O2KNmZGuqdCvGEwoPPuBg11ITVkvSHgaDg87dzW/EA78PlF6Ry/KRqfH6V8ppMnp725iF3SyViKjvLVBxKLiX76aQYMRLZX8H0T4iIEHGiFNK53XWzVtJhDRSx6A8Xp5+YnM/qGuK8+WaCvmp/trIaCykctleYWwiBFxcbWU5vcXir7jONpEEn9KxjCaWiJxnkIkkSPuFml3Ytl07UMmSwjj++9CJi6UTjCXRRzT+N8/Pv5OdfEDn5FjLtUTw+lbqGFsGVB+9KweOtY/6PjRgaS9GoBuK2BkK2Kgb0U0kkYJu+icryCD7RRC4l6NETMjYSdJTx2ks28nKS53r35Qymv+vmx/kBZr+T3ay0CMkJ4vSTLMz+wsviP8KMGtoyYDdvi3Ld3Y1cc7Gdpd8VoaqCk8528tE7enITvfn+JR1fvVeHz+DDr9tOYaI3WRSwVbeEbOOhLQp/+3Uun07Xc//DAj+b6UQv1rOUEtEj2ZoPuGlkp7yWNJuOhDeOLpjOt983cPSo9ie/XxeHWpXCW8wyoYBMTV2cCec7SQiFt17IbLZHZXWca253UusOEwtFiOeU0a+rjjUrd5GVKG0uH7dIKVhIISJCVEWr2VVuY8gAI3q9xOr1ER56tokLJqZgMkhs2Lz6kMjAw+EwRiPEYxKaA7yyGjREIm3/HgiqVFTHW7W57Q+PT+HWBxt5/5XWFR0AH33p56iRZqpqEow8uZJzT7dx/FgLTleC2Z/78QVUjj/azPbdCaac3X4wXFyoQ1XB1ZTg96VhnnzZzRvTsrj6Ntch7+KEI04MBiOdwr3YxAokSSIh4qxnGQV0poTuSeoIoVJHJRtYRl8xrI0jT5BAiUt8+bGeTz70UdJJcO2VRrIMmdgDbZP0FsmGXaTjprFdInEAq5SK1SLjkraQ4e+FiEJAW8d9DwvOmdC62jYaVRlzopO8TSPYyDLOO3/KIdnhb/x3Ir8on+Xa9aQoacRFFEUkkNHgoo4QAXQYyCSPMAF69++Fw+EgIoU6LMGKEcGGg2AgeEhBxdXXXc3GDZvZuWwHDk8uRsxsYgV5UjF5orSl8ksIapVdfPX519x8+03/LDP8f8GC377ipos6ts+E46IsXPAz5553aJtb/wh69OzOb18taPZJXTmMbaylL0PJkYqa1WoTIsFGltOZ3mjRoaIygNHIkswq8TuKaBFIiIgQPjxo0BAmRCZ5uEQ95WxDj4HCLmG+/TSPvBwtb37g5ZO5fm64wobZHOebH0PU7pCxNqZSQGeEELhpJG2UEXeDh3iDwO7JIZtC9rCVGBHcONGjx4aDqthOOnXq9G+z338aYhGFrHQt11wR45pLCzCZZLw+hZPOr+HY0zwYXaVYwjkkiHPJD7vI7dHI57PSSLNrMXsyKCyo6/DcVotMY4Pg3iecXH5Bslpo33sciahcfUcDJ4yz8Pk7eZRXxqmoTjDhBCs1dQp3P+7ce2zLhowjkces97dy9ukxOpe0jiu+nx+gwakgyxLTXvUQDRy6LZYvX87unZAd744+rqW8rIqnngvw4NNuHA6VWELQqYuBqh07KFC7Uks5BXRut1reIBnJ1uVQXbOHaTPcuJoU+vbS4/UJdlfEueFyO0tXRqisCbBH+yuS00SuVNLmPDpJT6HoTJW0MykQZvFSnajklktNDB2YjCnrGxPc/pCLzcsdyOkKR40dc+gPvxc+3x6mnGMHkhRFJlP7CUNJksjP1eD1qaSnadBqJR64LY1p0z3UNSgYtTpCHiPGxq7kxAtb5gF3Bs/NcHPb1Jak3cSTrQw7rprxR5mb1xP78Pq7fiI1mSTM7ua/ZWdo8PhUvvslyBHDTK0SnwBarcT0J7MYdEwFkydaufTGeuJxmXA4fNA0IkII4vEYWRlaBvY0sPObEMZ2WnM7S73ZKtayhVXIIlnJLplcPHlTGsMGmRg2yISiCO66O9ZuezyAUTKxYTNs2R6jexcdu8rjPP5CExaLzLcf5HHBNfW88Ggmz77iIxJzUkEFap2ek89x8enMtOaEhxCCt2YF+OlrAwV7F/774Npl56nnd1JUAjrd311B7UEIwZWXXE3lwgbUbN1+8Yt6wFhGQUFCJoS/DTWCZu9/hfVjKPvKy+Nfe9AIHVbM+ClHlmRyKCSH1mtZWZLJy82jydtERdNO4sQooBOV7CRBHBup9GckIQJsZQ25FFFp2kSntFTmfDqLiWdN/l8ndHbt2oXPB19+H2TKOSmYTRLffQNZaWbOPNlGSZGe0y+q5fABRtwVqRRIbceTRtJidnbll98qmPdhPvN+DTFxSiNGXz4+dx5+3KSiQ2tMYApbSBdZbGEVnURvjJIJIQQ+mtgireLFaSYyM5z07qanuDD5rufnanE1qWSka/B4Fdw+hUhEEDTVQaS0zf0A+OQmhg9qW6V9IFRUVBCJKKxcF6WkUEdmmoaa+gTPveZm07Yo0ajguKPNfPVDkFeeyGrz/d+WhHjuNQ+yBOs2xXh7tpdhg4ysXBfh/Ik2pr/joaw8QbpDw833N6IKOPtUGxdPSmn+/TZsiRKLCX5fGibVJnH6Cam8+7GfoyZUcdWUVI4aZSYSFe0mPiHpD80mCatjOM9Oe+OQdFL2IRSKYyedQloLR2aQSyM17dIiAZSznTjxDqt6AfTBDJb/Uc/pJ8LO3THGnl5DTrw/VZShx9BKCEuSJOxk0FMMZCcb6EPLRp9PuEklnVJ6UsNuKthBTERxkElpoh9zPyhjy1YvcsJAHZXJdUpYZfny5f8UMbW/k59/QZiMGvr3MbBibYSHp7l4+fGkiJEkSbz4lIO6WxLccNdmVq2NkpEFVh0M6GPh2ovt1DUmGDcuTH6slNrM5Rw9ysSI4VrOOzOjVWA0uL+RtZti5ObKrRKf++OJezI4/+o6FswtRK+XUFXB9fc0MntGDll7E2lTb/XQtK4zhyn7VST6MkkRXVgvLSJPdEdCQtYpVFcfGneNqig0ulRMSirpdGEXm3GQST1VSSVH4mjRkplqoP+QBOvWLqSg/ki+/T7OTdcmyM9tPby9PoVP5gb4/sOWCqS534WhMZfDx9SRYtWwbH7rMvjCfB1fvpfDsOM34wxtZMYDGRxzpJnPvw1y462/khHoSabIRyCol8rZwzaylBym3W7jqSdr0GgEiaCRsKThgVv1+Pwq0cihRfoajQatRuKkU00s/bYK3O2rPzo1VYwc0dqhxuOC8y5z0dQot+Gz8gdULr2pHo1Gpm9PA1fc2kgorHLndWnkZGl550MvHp/KpAk2np3upiBX5tOvfHzylZ9AUCUzXYNOJ6HVSARDKuZ2WqT2wWaVGXFSFfm5Gj5/O5flqyOUFuvYtGkTI0eOPCg7bN26lawMDeFYKmpYIUyAcrEdH00U0YUMqaXqQZZk8ihGEhJVlFFMa2XCGnZTkuhLVn2yPSPcEOT8FQvoqgzosLI2i3ycdLx4BMhI0yIbqlF83QhUJbAV2Zh4SlvqCINB5qlHbUydsotunv68OeNtnpr2xEHZ4W/89+KMiafz3vT3Sa/PpZAubGA5CgkyyMG6l19xPUvQWmWm3foZhYWF+I1NqKH2Vbqr2UU+pcRiQZYtW8bw4W1V3/8Ml8vFggULGHfc0Zx6poW5n37Nnj07MezRkx9rXZkuSRK5vk58/cm3XHbVpaSkdExJ8teHOCA9iCzDnwXe/tU46ZQTmfHkG83/tkg2OovebGAZNmHHQgp+3ATxU0pPbJKdPWIbCRLsYD3ZogCFBBtYTg8xAFfWakp7xJh0nI5Gp8pHc3246vWEA1q0aMnOkvn8gwzycrS8NdvLtp0xfvg4vznwv/EKByvXhjlzSj3Ud2c9S7GSSqfs3thzkr99Ip5A78wmrcFGSkMWIW+YKsrw46aUnjz/7Avcduet/1Y7/icgHA6jkXVcepGeW6amsmpdhMeeDrJzp8ruCi05ogAHxc2dMSnuQbhX1HLZdVvRmCLUUs6KNdEOz7+7Ik7Ea6Z7Z5Xz/tT6bTTKvP5MNsdPqmbC8cm2yH2tkfN+8RL0J3//Pn0lyiuTCytZksmqHcFJE5Zx3LEyE88wEokKPv7Sz5btMUqLNZx0fjWqSL5X0WgUg6Fj+o39IYRg+vOvUuIbjjtrDZdcquHyC22k2FJZsTbKLfc3EgyrXH2xhRdf3cnanUkRsJ503D5oi2WDvZpunXUsaEhwyrFW0h0aqmoTPPFiE9deYueOqQ6++znIQ9dnQKL982SST615Iw3adVxxqRlV1fPl934++MyLRiPh90noajsTEzGi9krWrF5M586dD+q5/wyNRsJkTDolf0BFVTuuFGx0KVgtLZ8N6W+iIC/AoH4Gli0TBLbmYlOzaLBuQXHUoDcpJGIRfl2spc6Z4NqLHZQWaamtT+Cq1TP2BA+nnKzl5BMMuD0KM96IULkllRxPP2osvzZfZ9X6KIP7G3hkWhPpaRrWbIxwzmlJHtB9baUajcQJYy289p4PvV7i1BPNLFy4kPHjxx+UHRYuXIgsS5xzmo3Tjrcw/tst9Gd0m+OEEATx0Z+RzRviNd5dvPPRNp5/3YMjRUtDrUw4fOCqU4NeYupdDVitMilWCa9P5a3nc/D5FSxmictvbuCMU8y4nF6WLFXwN5gJrOzOyKM2UVCskJois3FnmFzbIHr2zkY20Up+OIU8NlY42FQpcLs3HpQN/tuwZMkSdi+vIi/SmXqPi4XLIxwxzMTQoVrW7XG3S5GWEHGihJOJbQE+mvALDxIyGeSQSR472YhWaIlllCPJCpI3E0M0nRAdi/xGRYT6xnq0spZGqsihiAwplwxaV2LrMVApb2H4pC08N8GC0x3l54Uv8PjOzdx195P/Kzt4vV4MWg2PPefmlGMtvDA9SGlsACGxlUhEcHh/I/M+ymfqnY3ovXkdrm9s8WwWLNrFdVdIFOVr0QczyfL0x8lKgvjZzCq65xiI7ApTIHXGI5zsZD0JkUCgosNAdn6MC89uuz4NhQV6fXI9evXtDQSDglmv5HDx1R6Cq/1YpNZrJFWoeDLruOSKFw7JFm++8Sw5WdC9s54rL0wlxSrzy6IQ9z/l4uopdi45L5nwe+rlJpxNrYWN5s4L8MlXfma+mN2cmEwkBM9Md5ObpeX9OT5ys3V8/WwW2XtbvmMxwfOvu7nlASdP3pvBF98HeO09L7IEo4YY2bknwftzAiAZyMlSefAZFx/P9VPfeGCBvwangtnmor6+ntLS9pPDB4IGLRKaNhtAuRRTRyVbWUOx6NZcbRkTUXaxGRf1ZJJLhDBW2u/YiMkhfloYYMvkEDV1ccaOsrJkToQayhnMmHa/Y5ZsqEI0cy4LIdjDVjrTG71kIEsUYHQEiVrCoDqJuS1kefqx6LfFWFU3PprIIg+domHdunV/Jz//r6K0tJQ9VSsZNsjEoj9CHDamnBSbhpxMme6d9XgDKpV1Mbp313DD5XZKinSs2xRl0pVJAnHJHEIb09OrN7z9atv2j30QArp36XgIdCnVEwyrjDypkntuTENVBWNGmpoTnz6/wvxfBAWRtpUaRslEgehKHZUo2jA6YcDnaacs8QDoP3AU8xfPQSfrcUiZ9BADWccisigkm0KyKUgqlnlg56Jt9B5ewR+eJXhq44w7tZE7b7Zy9mnJAOvrH4I89kITM57OaubXaHAmmDkrijnShWAkwannhNstg5dliQduc7BmfRS3V+WEc2vo1lnPMcfCj7+so8q7Hb1qwSGyyKMEr+KmWOmD16Ulll6BLiWMFDZx3qUuxo3TccSxIw7JDitXriQzXcNzD2Yybq2TYJMPi9R6cRIVYciuZPaXCbbsjDKon5Hyyjjvfuwj4teiCacw9JgaHrwzufNUUxfnnCvqmPZgJkftVyXrdCmcNqUGIQRl5XHsNpn1W6JYzRJ9uhsoLUruqD59f0bzBOFqUjjmrCo8XqXD3ayGxgR/zCskFhO88KaH9z/1ccZJtkNS86uoqMBqkagKhHGRbF3SYyROjHK2YxAmbJK91XeyKWAti5qTn0II6qigjkoG0cIlY5IsZCuliAOwlAkEKok2Qgb7EBZBiorhyCMMzH6kkeqNuzm2Vx9eeLeEyROqyUhrLcwwaogR1erG4enHymUrD9oOf+O/F3a7nXMvPYePX/kcuydZ4dWfka2oQHJFMeVsYd3qdZSUlHD97dfxwv0v762ATvpuIQQNVBEiSCcyafKqrF219oDJz3g8zu033cHaJevRNVpBlUhkBinsmU//Af3Yuq2q3cBakiRMrlTmfT+Ps87+z1V6HzHqJL74fhW3Xt3+51/OM3DFdUf/W++ppKSEuCZKnVKBm0YEgjSy6cdIAnjx4cZFI70YSJwY68UyzFgZwtFUsYvNrGIIR+PFyZ7sX/jivSwGHtayELnnllRuvNPDJ3NiWIJ5mLN2UVpkIx5PJrHmfZTfpmJlcH8TV19i4emnllOS6EualI1nLmgzQJcF2kwtqTlW7Hs582wxM+nOvjQ1uGlqbOL7ufO49Y5b/qOFsf4VUFWVjEyJ669M4blX/bzxqky6awg5kpUsoeKklnUsobcYglFKVszZE7msWbGdoCaBCSu7y+tYuzFC/z5tqQ7ufsSNUafnxiva36DQaiWOHmVm4fIwY0YkY4Z4XPDae14SPitNboX777Ry/NKVlLqPQCvpMEpmsutG8M2na/l6fj1WK2RnatldGeeEcal8/Foatzzg5I2ZfrxeL1lZbatx2sOqVaswBVMIZGzlrddNjBzaUiE4ZICRX78o4KzLahk91MSUs1PoNaQOZ7WZGJEOaR6iUoh0o5Y3Znl59akshg820eBMMPUuN3Nn5jUXD2RlajEY6DD5CaDVSdg93Znz5XYeucfOfTenIwR88V2Qhx4LEhMadPk1zPsog0deeJniku4cfviht7870ouZO6+GNLuM26Pw7c9BTh7ftrJr285kVeT+vKi1DckHGNDHQCgc5pu6rVRI25j2UAanHJuBLCc3tZ97rYmZH/tZtDxMkzspdtWjuwZ5wzDmvxHgp4+ciISWlFAhuZKZIH567qW137QtSmVNnJff9vLqk1kMPMyAq0nlnY+8vD3bx+zpOc12LcjXsn1XjFuudvDaLA+lPQ9e4fjLL+dgMslceWEqN93fSFoB7KrcTAk9mmO1hIiznXXkUdKqE0hjC3H1RXZGDDby/qcBbrkjCKpMgngbii1ItvYKbYznHs6kVzc9F1xbxwO3phOPCyZdWced1zladcvFYoKzLq2nZkGEgroxxGtj1OmjdDlah8lqRMRB0iWFjiQZ2HdrEZnUVEE00nGb6n8zXn/5TdK8uSCB3dOda29cxPef67j7Fivjfl2NqWF0q+pdVahs4g8UEmwVq4kSpprdZJKHisp21qFFjy7DxeHHB7n6Eis2q4bvfqrhpek7EVUG3KIBB2191G62EA5EOJyj2MZaMumY4idLKeb7nzaw6PsUpEAmwuynPvEV3bodzpkTzzxkO6SlpTFkqJalSwSjT6ki6jPSSWShuIO8/2kNl022odNJHDHCxLKPo9BB3i1BjBSbRCIhuPF2H1bn4USJECXMSI5LVu71rWFVYCm5DSOxSxnNFYIhEaAuZwnjx7VtY1+1LsLq9REefb6J1eujDO5vZOhAI52Kdcx+y8Fxpy8lVN2V9FgREjI+mtghb+DGK6ce9HywD0sX/8Rbz2UwZEDLfHDSMVbGjTZz6oW1nHKshcwMLWeebOOuR53NHaKJhODltzx8+0F+qwIhrVbijqlpnHtlLQ1OhW++z29VRKbXS9x2bRrnXFHL4cdWMPksG8cfbeb9OX5+/CRZWLNkRYjJ19azuwLsqTJZGRqKC7Ss2RBhQN+2c1FtfbKyVJLLuPaqCbz25jcUFBS0Oa4jqKqKjIwZCwG8rao4tZKOXmIQm1lFJWWUsz1ZNU8UDVq60Y9a9lDBdjJoK2onhCCWvYuXH3Yw+3M/eyqhojZCrWYXRsXWoZASgBkLEcKERZA9bCWLfCxSCm59Bebe23jr0RQG988lFhN8OreRR5+sILu6K7vZTDE9kJFJiMAhCeEdCH8nP/+COH/yVK679mwqqxRuvcbBmSfbkKTkzsS0GW6iMcH4MRYev7tlUHcp1XPqcVYmT63DnhFnR2AlaRVxFEU0765GoyqSJKHXSzhdChLJHYZ9UBTBtz8H+eybAIGgSv/eBlKsGv4fe+8dJkW1tX3/qqpz7p4cScOQMwgICIgJREyYxXiMKIo5Z8UsZhEVs2I6ihEVRAHJOQ8wTI4909M9nUPt74/GGebMjA+c7/nOe75X7+vy8mK6q7t6V9Xea619r/u+/AIbs+5OipIfapbz+7pwciepE2SQy1ZWE0z4cMbTkS1H5mh93vlXMGvml0R1XoQQlFJEX0Z06EybGihk965ytC4PQ6uPR1uuZ+6dB3ji8STbVNecQWNcUF4VIztTw9c/BJn7cghz5UAOsIcMbRpHj+78/IYOMPDsq014vCrffpDTooGkqoJnX2nm3Ve0ZDUld+/rRTVbDD/xyH02Lj3XjtEoU1kd5945Yb78NsCoiUc2Dj6fD6tFxmiU+ew9F1PPWk2gOg+bvwsSEj5jBeXs45f3U+jXW8f7nzXzwWc+LjnXhtEgkZMFqa4Au/fGeez5Rh57oRF/IMGsy51tCp8AqSkKi97NZty0cm6+2kmfQh3bd0X56bcgE8aYeH5+E8sX5bZhF6S4FO6c5eLZeR4euq39tdm+O0JVTZyRk8sp7K5lx54oZ0w18c1PAYaOPXytr/T0dGqrJczRNHpKA1v+7iKdmIiyjdX0E0e1EVaWJZmEFGWvZg2RmEpQbsYpp+JKpLFJLMcs7BTQH71kIJ0cDkg72u3W/oFqSjFoNBQntlPAwDavCSHYp93AojvNbNsVIUKYo04YSjQmsXaLnrVb7JgMCSzmxCHHQMEQFWWAxO41/+8dH//GXwNXXXsluXk53H3rfRQ2D2qXoEmSRJ6/F688/xrTTp/GZf+4lK++WMSmLSswCQsatPjxJgXMGYEkSSSUOHZHxzu9f+CWWbdSvLiKvOghhm314G1oYJttCd3/5Zk4FHJMS6Pb0+nr/3/ApEnHM+PNJznz5Ajdu7Qd899WRwjGutO1a9f/6Dl9/fXXqAmVMEG60QcJiXqq2MwKejGEOiowYcFDPRq09GIQ+oOFMb0wkkU+GkmL0MS4/nJHO3dUSZJ4bo6Dn5ZXEiiOkOpK/u5V68NMONrUKcvsqottvPJmFa66g/FCAuK1yf8APIqbRFqIvPR8NGmgzYKMbCfpwsm25TsIh8OH3fL6V4HBYMBklKisjjP/VchtaNWeliWZdHKwCBtFbGYgrZsYkjubWtFEFiEs9X04/aLtPH6fizOnmtFoJKpqknGBrKgIs5fM9M7Z2ZnpCo2e5IZlbX2cm+93o9EKStx+jj+7GYdNYexEhcWLf8YcykKvWhBd9vDCo05OnNgFWZbYWxzlnseTTC2rxcvdN7r44pvgERncrPj1d6zRVBz5uxgzMq3d64oicdcNLl57x8szD6bx7nwn58xooqJhf4fsTyEE9dRg2t4XkbKZAb2TRZO3PvQx+ypHm4R35FADUVs1BPp0eG6NmgrS0+MEbXtY/U02Tkdroe2saRbGH21g1Il7MEScnD09QULfzJ69d7Dou186/Lw/Q16ui29+2suuoihfvp3NFbfUkupSGD289dnZdyDKzDvqeOO5toys19/zsnFbmC07IlxwhpVhg/XcfI2TUcNajzWbZO6ZnQpC4sdlAQq6afloXhabtkU474J15NSPRdN88HOlpK6qO30dr91p4aMvfDz3ehM9u2t5/+XMlns1NUXh1pkuFv8S4J7HG3jmweT1W7M+TJNPZVA/PT6fIDW189bLf4XP68Vuk6mpi2OzyPz8lYujJpSx0VePXuiJE0NCIo8CUqTWpD4qInh05ei0Dr5fGmD+B004UzTU1UXZI22irxjRZhNGCEGlZRNde6hUVse54xE3F5xpZcgAA58sambKJHObwickCySfvpnB4DG7cJTnopV02Prp0FvAv1bgLmug6/RUGot8sMuMzqVgHAyqPkTPnC0sCoQOexz+Smh0N+I6KD2hl4zYS0Yxacpa+g6M4Y8k2MoqHCIFK07CBGmgBgMmLDjwUEc/RrRp/c0glypKyO/dyEtPtkpfXXWJlnNONzH+1ApUsZn60gJckS4okkJYhChlDyECpJPNdtYQI8ZO1qMTevIpxCa1JSAliGOo7UWGdJDtHYUUEefROx6jsFchAwd2Hkd1hLy8PDxeLUu/cTLtgmqioSRBxRXpwjNz9zFhrJ6e3XWcfJyJR9PKoKZjWRmffT+9+8CYE+sQxb0QRNnDZnoz5KBWd39+W1nC+Wdp+frbJYS9RtSoFkkfoUehSjd9jBnTW8dt1bows27xUV9qxUQB785vpLCfoKIqztUXJcc9O1PDqp/TWPBBBR9/tp94DBxOgWt1Fp988CmXX3n5YW+CVlVVkZettil8/gGDQeaGKx0s+NjHbde56N5FS6pL4ZUFTVxziZ2lK4KcMMHUpvB5KG67zsVtD9V3Kityz2wX199Zx/dLghw9wkjvnq3x4dEjTNxyjZPfVgcpq0ywtzjKwtezueLmWt5/pbWLFpISdVfdWsdDt6cwoI+eyedV8twz9/LMcwsOawwgWfxUUXGSThl722mzmiUbg8TRbGI56eTilxqI6ZrQanTsDqxDhwlJiVMidtBF7dtyrCpU9klbMRuDvPdphNtmuujdU0ejJ8EL83288GKAeLzjDSNIGmHVSxWYhJ2eDMQkWYiIMHLBHn7+Kg2N5qB5qk7igrMsjBqhY+ppxWhr9VRSzBDGUCbtZsiQIYc9Fn+Gw1eU/hv/MbjddWg1Mos/yeb8M23odBJarcT0U6wsejeHYEhw303tKf0ajcRjd6WiaOC+BySCYZX573tZ+M8AR02sY+goH0NGNjHuxHquvrUOk0miR1ctq9aH8DUnOPXiKvYWx3jq/lQ+npfFqGEGFAVeXeBl+aJcrrvcgcfbWrxRBSD+bGKSiOuaGTYCIuZ6ZM2fU73/FSkpKSiadILxCOXyHkL4sdOxaZIkSRjCKQihYJTMaCQNaeGe5NZOIKdmPLLQYEoN8vzrPs64pIYnn2+mulyhiG3EiVMdq+WhOQH2FndcjNtZFCUcETx1f2ob8XdZlrjlOhsFQ70ERLItIk3Kwmk2cum51pbJMidLw1svpHP8MWbeW/DuEY3D6NGjafImE46sDA1rlqZz39xGMk5Yg2vSKmY9WsvQESr9eifFl7fujHDTNU7mvevj6ftT+emTXD56LYtNS7ow7+kMTAaJ/GwdF53dcZLjciqMGGLggjNtTD3ewh2zXCx6N5unXvFwwxWODhPewh5aPv5nM0+93EgolDxXIQRLfgtwwz31jBhiQJYE23dHefqBFLbvjtMtT0NZWdlhj0P//v2prlQoOGhgcCi0ko4u9KKSA23+LoTA5lC589EIvY7ykuu0kRrPIygCmLGjRct21rBDrEOLjqgcxENtu8/3Cy8e3FhcUcadVk9l6go81BEUfhqVCkrSfiGvdzPDBxv4/OsgNZQjK4K4qmIyRDAZIgRDUeobEqhqsvAZCApQFVQpgSP170T/bxw+Tj7lZNJSU9sF1n9AkRRUH9TX1wPwxLNzyEzJpjt9yaU7gxlLD6lfCyumVltGMBxk/rw3+OzTz/D52rJuqqqq2L5mF65o+40Bm5qCJeygTqno9Hzj9iADh7R/bv//BEVReOrZ97jiNiMPPhNh49Ywq9aHuOHeKM+9mcujc+b9R89HCMGds+9mMGPpKvXGIJnQS0ZypR70YwTb5JVIJj99GUo3qQ95UkFL4RMggLeFxRJxlXLFxR0bz0mSxOlTjdRSQUVZ8nuDIRWH/c9lTrSdaCMDOOKpuL11JLyQ8CVZT8nvgog4/PbnvxLcbjfhEDzxrB+7u1+HSaFJsqKgISQCLX9LqCpW4SJBnGy64q92cN+tCiNOKGfajEpue8jN9FMsvP9qJqdPNbF2c+cdOj/9GuSZVxs5+YJKZt1dzzWX2DlqiIHs/CRbZcoEG+t/15MT7odJtRPN2sOSf2YyeZK5JW7o2V3HR69losjw9WI/0ZjAbJLQ6TpnjfwrjEYDAXyMH9f5McMGGdhXkryxjhpi4NcfUojba6kUxW3kKVShspetpJNNSrwLUshKSXmSFblmY5jjjmlbzDKbZE48UcFt3NfuOyMiTChzD0JOcPkMS5vC5x9IT9Vw9mlmzI0FZNaNJqvsONw7VJ598rnD/v1/QKORCIUTCODWh9zIElxzWx2jppTxj5tqOfGcCi64poZXHk+n60GZAiEE737io6omTl6WlhWL8rjmEgfhiGhT+DwUs65w4PMnn/uNW8MMGaDntVcMuLv9Qp1jC7XKAQ7oN7BR8zNp+QHueNTNw8804WmEB25pb4wCcOJEM7v3RQkEVXbuiVBcFiMjTWHfgSiJhCArq+NN6I6QlWVn1DADb3zgY9qJFnKytPzwpYucrmGMWW6GjQmTY0rHRbJQGxdxyp2r8Pf7iZNOUrjz0QauvbWeqr0WsuvGMEaajEU42Cgto15UEhDNuKUKNuuW0iw3Ul2TYOvOCAuez+D8M5Jx9Gdf+5lxVnuJIwCtVmLcMTINB2NLbRZ463ysKltGw0EppQQJtvA7ZY3FlK4pwWY38dPvOcjq4T8XfyVk5WQRFK0SYibJSpfaSWz+MRubtyfDGE8q2agkMGNjMGPpKw3HTTWpZHeoeZhNV0r36ah3t6V1O+wKt89yMuVkmeMvLWWraTFrpR/ZxzbSyCZKmAQJ+jOSEdJEhkrHUMAADrCLBtE2n6ijinTaMvk0koZe4eHcf8cDRzwORqORnr3HUFYeo0eeiWAsRkD4UCQFOWRn5h21HHd6FcPH11PbEGW/2NFOnsctqqkI1vL88zGKdxo4EC5lH1vpz1GYJRsNopZNLMfgLmDxq72IVuTi8cXRhlxYo1ns3KVSUZngwpk13HBPHU+82MhZ5wWwFo2nV3QUedH+DIwfg7p5ND/9KGjwtNYCzCaZ666wsWJxGquXpnHpDCMmyUyoIsb69YffEbd9+3amndi5ee7xx5hYu6l1bXv+0TR+WxVk2HFlzH/PS35u54zCrnl/zhPs0UWL1SrzzfvZVFTHmXlpMi5PJJIa2ot+DFDYQ8epJ5mJxuDND708dX8q515VwyWzanjypQaOPbOc4SeUUVMbZ/77XvaXxJh9tZMd29cekZySJEkkiFNBMQ5S2cl6IqL1d/uEh+2soQ/DMGEhKuJkRfqQFxhCNj0AiaOOkrj8tkaq8n6mLnU9tanrqOmyhCkXNGK0Jnhrbia9eybnJZdT4YHbnFx8kZZKaX+H5xQWoaRBWJ5CWjpJwy2g0babB+82txQ+24xpVx0DhqgtBsZFbEVvjdCzZ8/DHos/w9/Mz/9CLHjrFc4/w9ZmR+APpKYoXDjdyk+/BZl2Yvv2lq55WjQa+OSLGMbGrsx9pYJ4bRZdI0fhPJiMxGqirCtaR5f+Xs6caubKW+romqvhjuvbtmscP8HM+KNNnHReJbIMp022cPMD9S3fO3qYgZijCmoK250HQKNSwT23mbnxGhsTTqtk+xYjXq8Xu/3PGUZ/YM2a1Qzr7+bz17PpM3IfCa+OPzM4jiVU1ET7QKHauZ7z/hHi1uvTWwqXt9zr4bMFFronBrZQtf17fJxyxnreXWBu53z+4NNuLjvf3uku1C03mJm5/gBmX3LXzi47KKuM06ug7fk8creTqRfuOKzf/wesVivN/kQLTV6jkTj9ZAunn5x8fW9xlBXrtEiSxOJfApRXxVm9Psx1l9uZOLbtYjCon55nH0rnoutqMBg6T16zMzQ0NiVaBO3NJpmRQw30KWw/vg2NCW6+382KRXl8tzTI9H9UoygSkYjAaEiaJfyw1M+NV7sYOdjA7Pvqyc3SMKCfnrWrf+fSSw/PIKSoqAhbIq3Ta+A6uNN1KBqVas4/R88VF9q54kI7L85v4oEHtjFIHduGov/HgpDi0NBs2kh5uYNcuiMhU08VQfwMYSyiTmXT5uV8tUjPm+/uorJS0KM7lNXEmHqCg41bw+zYDvbUCFecvYmTj287/j//FuTtj33MuTuFiadXk11+LFuklZxxwcTDGoO/8Tf+gNSZeNMh70gkkkFm79696T40n+rlHlIirUnlH9o72pCR1x94m5AIkqXJ5+UnX+O0c6cx66brAVj8/WL0dZ0zwlJC2ezWbSAv0bOduVhUhFFTooelJ/p/Go2Njbz15ly2bPoVnVagaOxMnjqD0047K2kakpPD+x/+xPLlv/Hh9z+h1eiYOv10Bgz4zxd216xZgyXsbAkkD4VBMtHdlI8mtxxpd8fzvBYdIQIERTNVDUEmnRwlLQ1uudHEpIMFn29/CvDEM0HKSiS06Kip0HDNrfWE/Ar1vjDXXuro8LN//T1IIvgvLFLDH23voEmXGGUaDoAIQawG4nWwtW49fUf2PiKn578K9Ho9vkYty1ZGKMDR6ftsOAnSjJHk2tNIPQMZTQ1lSS1YHISMJaz7Kgebte2zmp+t5e6HvSxbZGy3yVlWEWPjGi36UCaa7nV8PC8Nq0Xm4WcbUBMSF59lZ879OnI9Y5EkiWaaGD7S1E57HZKbxjdd7eS1d5t4+2Mf4Yh6RMzPk6dN4dWn5+F2dx4QBoMqmkN+Xn6ulg/ecHDmxdupCh3AKdJJkMCPl2y6kiV1ASDDO4gnXljDuFHJFshgSG03Tk89bOdKXzlLF1fh8hegQUfUVoOaUsXnbzs57eIgJx3buVHFKSea+eSL9WAzEQpIOOq78NVH33DJPy7G5WpPbOgMaemFmI2rSXEovDgnrSVnKC6NMvu+ei4+J0meOP2yKiaOMWEySmzeEWH8KBMpToXZVzkxmWRKymN0y+88+bdZFbrkaenTU8e9TzTw7Qc5TBhrZPNKA6s3hKiqaWbX3ihrNghGDDFz380pDBrVgEZW6dm98+Ld4H565s7z8O3PQaxmidMnm3lunpdQSD0iFr3D4eKYQSbue7KByZOS9/2APnoumqGjR1czp55k4Ynna/nw41IiQRlh9tOrQMOOrTLffKYnJVpIykH2bwXF9BQD6SIVkiay2cLvmLCgERoKosOwxhzUSVtx2XxtcrRwRLS7Tw5FXq7MsrxN+AMWBhnG4i53040+SfNWATaNkyGMZTcbUVPqiEYU7LZcHPbOtSb/yrjmhqu4ed2dmLy92vw9Qoiu9D5otpKC418IM1p0ZBxSfAyLINWUEiGMAROaukwWL6vlwult451TT7Jw95gmFJ2NjPx0pN1pZEldCIkAWnT0ZGCb3MQgmegnjmI9v5BwpIIk4fNIGDF3aKall4zs3nOAWCx2xK29M6+/lxOOOY7saA/OPqeY337agsk9Fr3TT++uFn75IoUugb50Q6aMvWxkOU5SUCSFJrUBPSaGxo5HiSsgQbnYhw4DesmIT3ioYD+DGdsS22WIXLqKpFZ4WrAfGfRie3g5zzwnU12XYM5TIfqHjm3XBm2SLOT6h3DzPZv5ZVH7tmqAd9+P4EhkoEkYWLVyNSNGjDisMdDr9dQFOy9p+ZpVDIfIfkgSuD0qP32awxff+dm0Ncw5p3a8ebFlZ+da2QA79kRpbEpw9hXVTDnOwtiDMiw33lvPUUMMPHxHK4v91pku3vzQy2vveBk2UMeXP/jZuFXhodtdnHKCBUWR2LIjwu2PuDl9splEIoyqqihK53PLofB6vcgoeGkgQogoYTYry9AnrAhUTFjpwzBCBKinqsX4EiCNbIwpzTw3R6ZvLz03X2eluDSGJEH3LmnIssTk88I0+1WslrYx2pMPOHnvwwPowkYyyW95FgKimR2spR9HkbCuISU/RHFdEW5qsZiaGTey802uySdo+f6HIClk0Kyv4rixWurr67FY/t+bwP0dYf4XoqpiP6f8yQ7G5GPNbNza+cMYDkPpHgOp4QIaKix0jwxt41CtQUtKpAv7S6Jcd0c9ngbw+mjXrgFJCvJ9N7t44wMf2Zka8nO0vPpOE0IInA6FkUcLPNrydsdFRYRQZhH/uMiCLEs89UAqTofA7z98s58vv3iDqy+SsVkV7r7VyuBhSefYjiCEoCbkJtrUdsHyikaGTfBz1032lsJn0f4o33+ppTAxrM3kbJFsZNeO5YqZvpadlnhc8MCTDTR6VHIyO59YszM1oG+9JnEpgs3a/vHKTNegaI5M+1Sj0SBJEpfMqqWiqm3LfJ07zsXX15CfozD98ioWLQ6wYG4Gy34PcfJxHd9Dg/snBYerazsXrdq1N0pedtvf27+3jh27W5mx4bDK1z/6mXV3HVOOM5GWqnDJOTa+/SCHRe9ms3hhDv98O5tQWNAtX8fW7RHe+CDZnrRuS4S6+hjV1e1Zlp1BVVWkw5yyhBB4pFrosZ07b2q9Jz7/Z4yB6ph2i7JNcpJDd8KSn9o6FUgmb14ayCCPwdIYdJIeCYmAT8vF19eyarOfH5cFefUVwS9f2bj+hiDHn+pGX9+d4SOkdoVPgOOOMaHIcPSJtfjKnWziN1JFJkZjx4HA3/gbnaFL93yCouPESBUqVd5y9u3dhxCCbdu2MWbCaHyptayTl7JXbGW/2MEmlqOgoReD6cMwcumOP+4lt7IPX8//gbfffBuASDiCLDp/9hQUsrNU9tp+pUk0JLWBRJhdYiNbdCtxuBws/mFxSzH2vxE1NTVce9VpTBmzmB8/gm/fk/noZS/eqme5+85rW9YESZI45pjx3HLrI9ww+77/I4VPgJ++/5l0kdPp6yZ/DjaLglfXsdFgChkUswOBYGj8OFL2TyK06mhuvFLPzFs8PPi4l9tn6dBsOYZevkmMlk6gZ3w4n3ygYfNXBRRvM7NmQ/uWzFhMcOuDjTT51JYxs50I9pPBNAK0mdDc4KdqgxvfYvB+B8F1ECyJ0Ris57a7b/nfGaD/y+BwOGgOxWjyJojRuVxMhDAakutbhSjGhpN6KqmlHAMm9LKGqMfK4HG1rFrf9vrt2gVNu3KZdp6bov3J70gkBF8vDjDlDA/pNaPI9A0munUIF17RyPdLAljNMnm5Wl56LUSGZ0hr0kMzEyd0HjMdNcTA1u1xVq0P4Q8emVFYbm4uOouGJb+Ficc7PvajL5s5bXLbJOmbn4JICDJFUjc+l+4M5ZiWwieAHRclZUlziqnHmfjgi/ZzrKJIvPGik/y+PsZfvgd5wHrmvOpj04p0YnGBGjThaep8rqtvSHDMOB3rfk1l3XInF95WRUKtY+FHnxzROITDXpx2pY0JKUD3Ljo+eyObBR/5GNhbx1FD9My+ysGl59r55r0c7p7toqI63srecchU1XQeD0ajgkQi2XFWWt4ag0qSxOjhRs6camXTtgjZmUndzuPPqiAQUImJKLFY59d274EoH3zhw6AXVNXGefHNJoYN0gPKEbG/jxo5iY+/9DNlkom3P2rtWvhlZYhpJyZzkDtn25gxQ8OUU1W2LM0nEdKT0TSU/tHxZNGVbKkbg6TROEhlD5sBUEmQRhaDpKPpx1EtmvKp3v7MfULLBf9oZP3mMGUVMTQKbNzaeWy/fXeUJV+lMvGEGPF4DItsw0cjW/ideDSBbEyOZy+G4K6HLrkSOr2OyaecdNjj8FfCkCFDGDVlGMWaHcRFjCbhZodYRzNedrGBelHVKWNOPphHlIg9FLEFOyl0pRdW7NSpNXz3Q/v8urlZRQ0aqSsPUbavjipKCIsQ5eyjK33akTKiIkJVxnIuuUThrYVRFiyMcspl9RgyGtsw8dogIQgGj1zj9dtF39El0Q8l1c1N19oZNSHMZt0SwvEIS7/Tkx0cgCIpSJJEF6mQwYzBJlzUKPvoTn96S0NaCpt+4aOGMnQYiIoIpRTRiyHtNrUVKRk3lrEXWVLoFRvFzNkBXpkfwGkwt5EfOxQu0tm8WfD0yx7Wbw63uUY/LAmybU8YCYmYEqbR03DYYzBy5EgW/6rp9Jp/+EUzp09pzcmWrw4xZoSBFJeGf1xgZ+P2SIdzthCC519vIhIRNHk7fn3u600M7W8gO1PBZJT4ZFEzm7eH8QdUZpzVnjRw+fl2yivjfPV9AJNB4Zv3szltsrVFonBQPz2fv5nFh180EwjED7vwCWAymVBkBZNeQkZmIEejVWQGS2MYIo2jlzQYo2SmhN30YjCyJCfzZVHPHrGZ+ogHtycZuymKRM/uOgq66Vo2Q0cONXTYIavVypx0vAE/XjaxnG1iNZvEcraxmkIGo0FLk1dl0kQtPqWBgYzGqrraGU8diooqlUIGYcCMiGtwNybQaP53OJt/Fz//CxGNqTR6WgOReFy0eaCbfCqdbQzt2BOh2aMgBWzUUUm+2rudZs0B6yrUXhu5eaaD809zIjU7mXpc55X08aONbNqeXAzm3J2Cx6My+bwqHn+hkdx8lRLtNrazmibhxi+81Jl2U5//KwvftbfshI4YrAdd5IgEjBsb3S0Fx9Mmm6msjVCq30JMtH/wSpTtmFUHCeLERWtwFkrdx503tf1tc18JYHO3X6wg2T7tLUlh9Ak1nHJeLb1Hl/PlvEy8tQZWr+88sFm1NoLUnGS0xkUMS1qQrIz2D2ksJvD7j2xx27dvH+NGGcnL0XDdnfVcekMNjz3fwDlXVDFtRhXhiEowJHj58XRefjwdo1FGkelUj21vcRRZTrpVdhSYrt8cJi1FaWf+dO5pVua+7kFVBW995GXaxVWUVcQ5/WQL1bUJppxfxZ59ba+NJCVdPB+5M4U352byxnOZfP5WNoP66Vn0QxCz+fDZHoWFhXilhk4XtybcBGlmm24ZRa6fGXHuLpZ8ndqyQ9XQmKChSt/hriskd728TTL6iItcutNF6kVXqTd2KcnEiIgQdbnLWfCGkdeeSqO62EChbyIDYxMpCI+mr/94uoWHUyeXcumFJr5eksb+MiP/err/uNCOIMHt98Y44XgNFhxUlx9+Efhv/A2AG2+/gbrUUlTRnv1URhFpkRzuvuoBRg4+mmvPuoEn734GR0UOjkQ6eoykkslgxpIv9WyZC9OlHAL4SBAny9eDd954D1VVGXPMGKKuzjeuAqYq7rndxK8/2xh23jaKM35go/QbqXImQ6PjUdbbee7G1zj1pNPwev879W0ff/RmXns8zrFjjS3jYTbJ3HG9gdzUTSxZ8uP/4TNsi3Vr15PozL2AZOI+sJ+WUPo+oqJ9MreX7fRiCDlSt5bERi8ZyfYN5eevTLy3QCK7qf0G4WDGUEUJWe5RXHxZkMfnevE0JVBVwZLfghwzpY7iIhkt+mRxVQjkg0twvA4aN4ZYv2E9xQf2s7F5JVvFKmpEGTtYT7qUxVtvzW93rn8D9u/fj0YrmH6GFo+lfcs1JDc9GqjBj5ct4ndC+DFixoeHoRxDoTSIfNGHQYkJZNSP5NRzG1i5trUAGozEiVnrqayKM/2yGvofU0r/o6u59zo7aeXHYJSSyaNNTWPbej3Xzgqw89dM9FoJX6Oujd6XFh0HDnRe+KqqjRMPa9i4NUwodOStvcedOAlfvZ7zr6olkWj7PZu2hXn17SY++aqZaRdVMfm8SmbMrOH39SF++CyDsLEBq+TALNnaxYE+GhnS10hmmsIzrzYxd14TO/a0fX6EEDz6XCNnnGzh/tvsFPSUOOlYM8GQ4IobGrDVDeCFVzrXanzpdT/HjEqyg4xGmZtm2rhupoZVK49M93Pv3t3MvsrRkjQfCq1W4tzTrVx/Vz2nnGDBbJIJBFXqG5JzxqHkaptVQaeTKCnvWI/+k0XNnHy8GZNJJjNd0yJt9Ac2bw8jBMx7OpP3X87io9eysDgSRCKwaHHH60Y4rFJcGmfSOBNjR5o4dbIZd4PKC4+m07eX7ogkkUaNGsXajWE2bI0Sjan8+nsyxtZopJaxqaqJs3ZTmOceTmPP/ihVexzY4+03nTOkXFQShEQADVqitJ87ZUkmxzOS4m8Hc/FMNw8904CvOcFdj7lR1fb3/ObtEdxuleHjG1iyMAPZr8NlTqW71JchjCXSFEXKiCNpD362LZUadwrBYJDCvh131v0NePTJRygc35W1LKWKEnrQj9HSCfRmKH58bGdtu/goSpg6KqkTlcSIMIBRuKR0DJKJFCmTIYxj03Iri5e25mkNjQlGH1+P0ZfPcHEsR8VPoguFbGEldVRhpi1jUAhBTcYqPvnIzPNzUhgywMDg/nrmPpLGFwst1GasapfHqEIlroT+LaO/r7/4hpRYFgkSzL7XzcRxBjb87sAfENga2msTK5JCqpSFK5HHVlZRLvZTKyrYLP3GgZQlOLIDuDNXUZ6zGD+eFgO9f4VRMhMlmRfrJQNyQs+zjzkx/4mEiSRJKDE97z9SwHmnaRgwqo73P/NxwT8auXm2So57DDtYR5OpmGHD2+szdwaDwcCEY8/mjkc87cZ2w9Ywb3zgbeno9AdU3vnER++e+pZzmnNXsg198/bW5726Ns55V9XgdMg8fk/y9UPXAk9TglsecFPQTUt9Y4KaumS3gderMmNmDRec2Xm31MzL7Jx0rImxIw0dttxrNBI3X+skGhNH1PZuMBgQQhAXcTRosUp2JCFTInZTKoqoEiWUuVagNahoJR0REWYzK3BLVWTRhczmAZx7ToS8PjU8+4qXYLDt89PkTWA2dVw6bGpSyaeQIYyjF0MwYyOVLALpuzCMXklBocozz4fpm0iar+rru/HivECHn6WqgoVfBHGRQTepN0rCwK69sSMyf/oz/N32/l8If7Pg2Veb2FkUY/EvASxmmUBQ0LO7ljuudzJ3XhMkNKiqaClwuRsSzH+nmVffCOH3mNDSjBGVdNoyQ+qUEmxdGvhxYS4up8zQcfVkRgbS2Li70/MJBAW6g6xJWZa460YXs0Mq67dEmH1fHcdPNBMM+aiqWceQQSbGH6Ph9JPT2+g41Dck0Ol1R0Tn796jD8vXLOW5V3ysXimTHRuEXsB6fiFT5OMkjQghqqRiTAkbhYmj8NLAVlbTXxyFTtIT14To3qVtm/3efUkNmM5gFSls3VlOpuhCDzEQWZJxBXvywaeLmXWFo52OUzQqeOL5ZlyhEcSJs1VZwYJbTW3Mpv7A5980Ez0yvyOKi4uxWWWMBonbD17/b38KcOpJFuobgyz7IJfn5jUxY2YNaakKTV6Vqto40ahoI+BcWR3ngn94aCy3oLr7s3N/iPw+Fdx8o5FbrrMTiwk+/bqZBR/5WPh6eyp6NCbQaiUmn19JQVcdP3yU03L/TZ9qpbo2zoyZNXz0WiZph7AQEglo9rdO3maTzKfzs+g/vpRefTo2DegIOp0Oo8lAeWAf+bTV/UiIOAfYnQxWpRBvvmBj8qS2RW+fX0UjOi+2ypIMcQ0h/KgdFBUa0jbx2QcO+hTqmHRKPZm1Y9po6AGkSBlE1J78uLSY6uakGZjRoNKnh5++BX769vRjMIS58FwTN1/r4pzTYhy/tRhXSr/DHoe/8TcA+vXrx033z+LpR57FVOvChoswQao4gAETPegPPtjECgIEGUSSvVwqiijg6E6DbAepNNOEU0pDFzCxZ88eBgwYgClXR6DRh1lqO3dGRJhYWilnTk3Kijx0t42lvyQYISagkGyjUtCQGeiCb7eHWVfdwDsfv/0fGKHDh8fjIR4taWFC/StmXa7lyjtf57jjTgSSyc26detYsngpWq2WU06fSq9evTo89v8ruGsbiBDr0JUTIJRygEsuNHH5xXDeJb+SKO9CqsgmTpxy9hKSmjs9NuLXk0mPTjcIbcJFCD95dRP47JlKXl+wHb2sQx9Mw+YbRJwVuHDQQA0e3PTb2h9rmhljmo6Uo40cK8YTbxKo9TKRujgH6vcRS0SxiXx+/+3n/9Vx+r8FZWVluJwS993i4qJ9VXg2O3HGWw0nYyLGftdS0i1RMrP2YvJByA2V9W6GMzGpBSbihAmioMEiHOSqPZl5+x42Lc1j7aYIFbURfv4+o6VVPZEQvPqmn1ef96Gl7bNh8eehoiI7GyitiCH9S4LmJI0vvtrKvbe2j4MAnn0pQLQ6g4itBKUDuaL/Cf+45h8s+fJX9i91MODofZxwrJ7MDIWlv0bZW+7nzKkW7r8lpWXzc/feKOdfU8NbHzaT3g1COwMtxdw/IISg3r4dkzvEXfcrdIkMw4Dgwms2MXyInvGjjfiaVb7+McDx403MusLBz78GMZkkHn6mkXcXBjBW9iFLyqRoUylvve/nsgvbxiHPvealpCzOuae1LZhcfYmVhd+UHNEYWK1mBvTtvC26T08dbk+CB55qIDdbS99eOor2RWlsUnHaZcoqYi2J94O3pnDFTbW89lQ6PbrqWsZj8bIgT7/i4brLHIRCKoGgyhff+jl1soVAUOXtj31893OAz99qvRdTUxQmn6hh4ecxHn62kQF99BT2aL3GsZjgylvqeOg2F4+/6GHJZzlMml5JPK5y92NurrrYwtIl33PJpVcd1jhotVrsNh1Nvjg/fZLLFTfX8vm3fhJxwebtYRb/EuTHZQGyMzXsLIry/sdhjA39+VflGL/w0kwTeozUUklXqZCICBMX7Y08hBA0KpWMHqLj8gusjBpm4Kpb6jjtkioevTOVAX30hEIqH/2zmdfe8eIpdqL6JbpL/YjVgqEnoICUkKDYiHY0WI4XqI0SXZ0DicT01NXsYNmy75g+/chdwP8KkCSJcePHsmvJfnoeYriok/R0ozfVopQyiuhKbwC8ch2KEqM8ug8DJgZ1EAdJkkSmbzCPPbWcEw9KV5x+QQOZ9SPbaKynkoVTpLOOpVRQTA/64hMeqiklSDPZ5ihGg5nVG0LMf9+HuzGBLMHpUyxMnAQbPnTjoNWszW0uQq+PY7V23Hr9Z0jEE8iSTDSmcuVF9hbGe26WDmNj58Qmi+oAZMLaRhpMVSiyjPA7sHt6oKh6ItYaTJYqSuTf6eIb3WE8cGg3niJLHH+Mibu1SZJKR++PiSga9GRIuRDNJVIW4rpZy7GLNLpQiFEy4yCFiLGSCRMmHNE4XHb5LCaOf5EtO4JMPtaM1Srz5Xd+quviXH2xjTsfbcDnV1FkGNBHy/ZdETg9Od7DBhl47al0XpjfxF2PRYnHBWWVcZwOmVhcMPPOOswmictuqEWjkdDpwGFTuPx8G6+87eWRO1LaGEZW1sRx/okueopLw0+/hrh7ducyJ0cPN2K3yni9XhwOx2GPg0BFo08gRWW2izWEYwkkZExYqbdt45orNHy0QIuoFexkPT0ZiFnY2M0mBCp50X7oonreeqSO198o5pXnrRw7zkg0Kli3OcJzPdrXcby+BEVlATTpa1EkCV80iNTsQJ/p44uPHRT2sPLFt83s/7VVus4h0vnmyz2MHxtk6omtnceJhODKGzz4aiwYceMinSy6URvf9W9tDnSEv4uf/2UQQqDTqBTtjzHjbIXvP8ppCRw3b48w/R/VNNaDtbEHR00s5crLjGzcEuXbRUnH81ws+PFSyl40aAngw0Tr5NecuptnZjtJcSlUVMVQm604SOP7xVuZc3/Hk9WCj3zt9IuMRhlPU4JxI00893AqiYRg0MQyxo1TsFol4nHRpvj58gIvWv2RmbqcMm0Gl12yEG1zKkOiBydeKanRIiHRhBsNWgrEQDy4KWE3NpxkkkdJ6jLMGiMJJcSOPUYG929l++XlKOwhgIWOtUf9NJHm0lDgHtQyHlpJS2rF0Uw6ZR1zHrJSUppg0+YEGq3Khi1RmkrtlCq/kJ0DXYwqF18RJcMVQ9bFOOVkLffdZmPHnihvfezDbDyyh9dkMrF2Y5jZVzuYdlEVZ0yxsvKbfCDZfvXsa03ceYOTO2Y5CQQFBr3EXY/V89ZHXq6+2JH8TQGVKWc2YDswmizp4OIah9xYX56fs5aX3yolP1+mZ3ctwwYacDnbFniFENz7eAMP3ubi7scamPtwWjtmaVaGhltnOnnzQx93zGqd0H9fH8JshhMmmFrGU6eTOOlYE/0GDT2ysbAZqQ1U0CyayKYrOvR4aaSaUrrRhwDNlIf38vnXwXbFz6x0hZi2c8fpqIigyDKoCrVUtHF9j4sYKblB+hSm0dCYoK5cT3Ynu6GZ5PHZ53v46vNidu2zsGOvhc07bWzc8UfRKE5TYwPf/RKnX6EfjbWG8y4694jG4W/8DYBTzzgVWSvz0Kw5eKON6NDTg/5tknqXSCdGpA3jWSA61QxVaZWXkIRMPJ7sQnj9nXlcdM7F+Ks82P1pSMg0aipQs4v59F1ni6zIy2/4sdb3adcmBWATTir27KKyspKcnM5btv/TqK6upmf3zufl1BSFSDjJWK2treXyC68gViUwNNlQUfnhwyVk9Ull3oLXMJk61vrzer0sW/YL4XCILl26kZ+fT2Zm5r+lb6mqKjpJTwyVWlGRTCQO/S6lhqzCJgb3TyZXb7xsY+q5RVQHyrHgwEUGitC0S/7/QJQw5k7WRwAzNkIEsUsppCTyEHUaQgTJkHrQSB0CQTf60IwXM1b2Fe1DW6RPaue5JLqlF6BNk9B3B32hhkGiN2FPd+rdNfi9f7sbdwStVosqBIkEfPdJKrNu38PKFbvRR5zEpQghYx33z3ZwyTkZLWvz/pIoZ1zUhG9vI9WijOBBJmiEECH8yCEFXbnCpm0R7n+ygU/mZ7bRLVQUieuutLL/gIcV79S1GMZAcp7wW8q5/x4Fn9/Oy69F2hSJZEnGUFPIeZfv493XXC0a40II3vk4wLLFOhJCxe/VYDvyfJ/u3bujc4WI+bRklU1i9ds+4sSJE2Xw8Tt5+oG2LvC9e+pY8lkOI46vIBxRaZaX010dQBrZSJJEUDTT4NrG7BsUfvjJSO/ICCwHN3rKm4q45GwT5dVxcrM1fP5mFiaTTCIhuOuxRnz7svBEAqSqvZHRgwSZjSN44dGtvPZmHZNP0KOq8M3iIA0Ngqsvt2L6F/aMwSDjch5ZETg3t4CifWUM6NNxN8vv60KEw4LvPsyhS15rwlpdG+ekcyu5+Poafv4st6W98dUn03nomUbKKmM47QoVVXH69dbx9gsZbNga4aTzKqmqjTN3fhMPPdtIfo6C15dg5Tf5aLWtv6dof5TN28OcNtXIkhUB7nncjdkkM2yggdr6OGs2hpl5mYMpx1n4dVWIPftjDOijp7gkaXb02+owablHxhIwmDOIhiuxWmQ+npfF1p0Rbnuwnll313PPbBeXnmejvDLO8683sWG9iuGQ9DcsguxmEwZMOEhFjyFpWikkutKLrfIKBqpjW+5tr1yHN2sTJ09WGDrQwHc/B7j1oXpGDjLx884Qp15URa+CpBPySRNNNDcY0PuzySJ5fKQ4afQmKSASEKuCxq0B7H2MaHMk1ISG4r37GDagkq1F/zvJ/v+t+GLhl3QTfTpcyzLJZwO/kiqy8VkOYO1ai63UiBp14MfbRg7uUOgkPUWlEosW+3nzAx9FWy0M6sBcUpEUeoh+lLCbJuHGjIVcemDEjL/Yy/HT1jFuvMSDt6WQk6nhu5/9fPNTkM07wgTsB7B7UwkRwOvYg71rA/FQ+r9V3Mnvlkd9kQ+tPcCpJ7XO0UMHadm4w4eNjgtsAZox6GDoic38vk7B4O5BXuIgIUUC/Bm4RCHF9t+oM+8kI9iWpHFol2VCxJF0EUwmmZNP1rJkQRkpsS78K0rZQzZdW/6tl4z0EAOppZz97EAjNOTQg4BdHHEhWJIkHDYT/1zgYNnvIUJhQWllHJtVZtQwI9dc0mpEdPnsGrbujHLHLFfLBlm3fC3PPZxcN6bNqGTB8xmMHp7M83bvjXLT/fXcdYOLLTsi5GRpOG2yhe+WBDhmtLFN4RNg6EA9y1eHGDaoY8LNNz/6GTPS8Kfyc3XuOJGo4Oefv2f69PMOexxUoRJq1hCiAQsORnBs0nyLWhyBTD6dJ6hsrqGZLVixY5HsFIud2HGRLXVt+RwTVhLVXZg56ze+X6Thlnu8VFdK7DsQa6PlHAyqXHBtDW89n87g/npUVWA2WRkzpYr7brW3bHzV1Qn0CWvLsypJEjnuMdx90yYezapn/FgtHl+MlSsEpoYCugcz2ctWXKSjRw/q/54R5t/Fz/8yVFVVEY9puP5yezs37sH99bz/cianXlRFMBonp2giT9y1g5gapw9DWyZNKw4yRB5b+J0D7CJVZLUW8Yxxpp6QLAolEsldG1mS0dV3Y+Yt5bz8tLPN5LtlR5h3P/URjapEo4ITJ5rxNCV45xMfPy0Lsm5xPms2hrjqljoKe2jxB5Osw+fmNXHaFDPXXOzg25/8vPepj6wMOz6fD5utc9blofjpxy9wGA04q1p/mypUVOLUU4cePRHC1FBGFwrRosdDPbVUcN81eq6YYWHzdi1zX/fw9gutDJcbZpq48LfdWBpHtvvOhEjQhBvRKLVbhKy4aN7Xm7Mv2E0ePbGLFMKEqOQAFqz0pS+7an6nZ3QYw6V0qEsG+j+8XsmCD7YyebLCx69lMf2K5k53xTpC//79afKpPPOqhzSXhgdubV3IbrrawfOvNzH5vComjjFitUj8uiqEXgf7DsQRIqkvMv9dP9qKXpiktouJJEn0VkewuWkxfSbJvDQng8turGXaRZXceq2L7l207NgT4ZW3vZw00URetpbB/fVtHO8PxfHjTbzwRhN3HPz3/PebaParrFgT4YSzK5k4xsTN1zjQ62W65WsxmzvXtu0I0ZiPHvTHgIkayokTxYK9RYxbL4zUG3ezfmuUfQeiFHRrnaANBpmhw2BnZQ0pUnvGU515J3ZJi8+ffC7qRCXpUrJAEyFEnx7J6dLjTaBVOy/ky5JCoFnGZmrg/GlJVkYoLLNzn4VVG0z8uMyEzZ7Be18m31/Yvxv9+/c/onH4G39t7Nq1i6cffYaSfaU0+/yEoxG60x2HlNLuvQKBg1bB9RQyqKeqjeh/y3uFoAk3XemNEIKwobnFXTE9PZ1vfvqaH3/4kS8//YqGxkZ6ZVTw3itpbczTfl0ew5HI6LSwpvWY2bZt239V8TM1NZXyys5bi/wBFVkxoqoqF597KZaiTFKk1iCOxnSaVruZecX1LPjgzTbHqqrKc88+wJ4dS+iW52X95hBZGVoURaHG7eDkU2Yw46KrjijpkWUZSQu9GEwRW6kUB8gijwQJgo5SUrIi3HuHA1UVCAG3PtBIMCDTmz4YsaBBh/ugy3BH0KEnhB9rJ8Y6IQI4D7mn/iime0UDe9mKgoZqSlFQ6Cm1aqJuEavo0ziUiAciewAZ9D3A0AsMLh15rnwa1h+ZIeBfBYFAAG+DhgUfNfPAbS5ef95FMKhSXBZjxZoI/oCNy85rW7Du0VXHog/TGTx6LQXxYbikVtmhmIiyg3WYAmmce1klEyYo7QxbIhGVNRsjjB6l4cdv9+JytybWdVTSsyDIpednoaqCF98oZb9+A4WRkS33sjPShZJfZPqP28yIYVqMWi0bN6rQkEGWtw9lLAFkFMPha8EfioJeLi48tYm5Ly8j6NUSV1Wisp+H7uyY0ex0KJx8opEZZ1l56jk/Py/fhMe4DUWSKSyUef5+K/k5Bua9Ksg+hOHuqh7B1Tes5qlHzZww0YQsS+wqijLrjka8e7NQw3q6ko8FOztYR7rIQZZkMryDiTfF+X63B4GghK3cdpuOO2e331hQVUE0dmQpmc9Xx5sf+jhjqqXd/JFICN760Me7L2W2KXxCcqP6k/lZnH1FFSdfUMWVM+wM7KvjQGkMf0CloirGuadZuOw8R0usN7i/gbOnWTnp3Eq+WJCFTivx+nte3vvU1/Ld/oDKNbfVYTRIuFwKF55l5pffAyx8PYuyiji790UZMcTAg7eltBToA0HBnOc9gCAzQ8v6LWFq6xOcf9GRxYbdewxh1coyPE0JnA6FcESQnqbh7RdaNwPSUzW8/oyBK2bXsqq0EkvUTkLE2cG6pPvxIeZxuaIH+9lBmWYHZ58jWLt+GdFGGx6PIG9gA+s/zcZskvE1JzhvYRTvgTSWrsvHhkq1XEwgLcyjdzp45xMfBl8eIeIYDxJRRBhiFW3PP1Sksq9oG2l2G11H72f/Pj8Xnu5ky+5/79n4qyDoDeGUOu4olCQJo85IuXUD775m4ECZnltuidODXEr5c/kxIQS3399EoCyDVJHSaTzjIoNqSkkQpwu9WjaehVAZe7SOd19K4Y13/Tz7QhM6Ty4iaCZuraUqXEud6Vv69tQxZoDM199HSEs9fLOzQ3HdTTO5evV15KYn2swDN1xr5vQfd2FrGNPumLiIJT0NMiI8dLeDEeNiFMR7t/udBslIRrA31aadpIu+xIjSZN1P1FxHRISwN2WQiMTZx3ZCkRhTzqlhb5FKAzvxSn7y1J5oJR0hEaCUIjRoSZOy23xHChnsZSsDGIkfH2XsZXSvw295PxS5+f0oKS9l8iQzoZDKj8v8CBVeXtDEG88m14Xn5zcxbpSJKy50cN7V1Tz/SFoL293rS3Dbw27ycjSMHm4kGFT5+KtmVqwJkZWuMPOOWtJSZL77MA+Ar773c08H7M0pk8ycdG4lM86ykeJqu666GxJ881OAFYvyGHNKOTde6eDXVWHKq2LkZmk4dqwJRZF480MfsgzvvP3SERU/QUYrKRiEjV4MYjebSCObntLApGl0E6SJgWzkNwrof7Du0cAQOpJI0GCt6c+oYzeQF+uLP1LOKaf7yS8Mc/RRekpKBKvWRpl+uo6Nm2M8+0KS7HT5JQYcTsFJx7bO4316aRB2N/iyD/l8hUzPcOKNMb7ccYAwQQoZ1EJ2i4tkcbiROtQ/Mbw+Uvxd/PwvQywWw5UC11zW8Y5HQTcdPbtr8bsqaNhkpDnWzABGtQt8ZEmmjxjGBn5lG6vpLYagkwyoKi0ahHk5GhKGeoQQuIIFrP1KMGR1CadP05ORLvHtDxG27wtw0TkWjh1rorQixgvzmzCbJC4910ZWuoYBo2tQDAkWvZ9J316tVfkbr3Qw+756jjqpjPGjjXz9bjanzqghHA4fdvFz/dqfiIU06A4KJ6tCZTtrcJDGcMajSBoSIkE1JVRRxgBG4pBSyRbdeOLpX/nHhXDMaBMr14a59cHkjo3TodCnp47UbnUUN26nq+jb4nQWEWF2s5Gu9Ga/uoMEiTbspYBopoYyjhLHIUvJdk4LdlLJpETspgk39mg20HqMJEmki1ykcIJeXcswGSUUTcoRJboul4t4QuLaSxxUVMfbHCtJEjde5eTc0y3c8oCbLTuj9OymxdOkMnSAnvWbw7z9sY/SYg0DYnktC1tIBGhK3Y7W4cNgkHB5Vb7+McyWHWUUdjWyfTNcfkUQSRFE4nG65CucPsWCuzGB1dw5U0mWJWIxwS8rgzw/34PdorBucT6KIqGqgs++8XP+NTV8PC+LVevjzD6ux2GPQ0VFBYlYlCgRXFI63TuYqGNEuOR8Czdca+bSG2o55UQzF5xhQ6uFL74JsnpjiCo2kS96kk1XFElDRISoNe/k2FN9rFwdR/gzcJKOm2pqRBlp5JAgwd7SEOAkK0NDRNPU6XnGRBRNwsTUM7xceIGOC842IQGLf/Tw7vtRsr1jiOSGSBmkQUWLRqNj8+bNDB48+LDH4m/8dbHk56U8ePMjZLi7kSv1BSBMiH1sIyQCZEn5bd4vUAkfEuink8NGfqNKlABgwkIWXbBJTkrYQypZyJJMg6GaYycf28aFWaPRMGXqFKZMnYLP5+PmWZPbFD4BDAYIEUdHxyLtQiuOyNn5P4H09HSaQ2lU17o71Gp+66MIJ59yEUuXLIVqLWap/frsSKRStmM3paWldOnSynh4fu7D5Kf8ROHxYbbuVFnyWU7LmMXjgmfnvc3jc0q4867Hj+icTzj5OFbM30AiEcOGkypKUUmQ0pRJQ1OcKafWIhQPdruKxpeJET/11KBFiw9P0glURDp2nsVIKUX056h2ryUD5Xq6HWwlBKjkADFiBHAwkKPZzhpK2NOuwC5QMTr1Bx3fQZtKaxQqIOD143L9Z+UD/v+Cvn37Yk+JseDDGGedaqZfLz0mk0z/3noefLqR+c90rKf+0y9hctSebQqfkJQv6C+OYhtrsFblEQpWtbwmhOCF+U18tyTIxDFGDHoJR16AanUd6Q1DqaEM1dzEtf9IFvHqGxL076OlcHKY995bQnq4AKOwEdE1EU4pZuZlNtZsCrHs1xiO+kFYcbKLDUhIJIj/W8xPIQThsIknn6skEdUiaeMcPVyhzquhTyfyFQAD++rZsTtKhBinT9Nx3hlWIlHBZ18389JbTVxxgR1dpG1x0ixZ0ZYew53X7uU2ex0xJUjYr6PBLWEgSIwmMslHK+lwiQyK2EKBSJqMaCQNNuFiv2YTvXpHmTal4/j3mx9DjB5zZO3Nzb4mjp9g4ro763nsrpQWnfbyyhgXXV+DLMPwwR3Ptb0KdOi0Mq8/k8bXi4P8uirID0sCuFwKTruGqy5qz3SzWmTuvcnFs695eOLeNG6/3oXLIXPvHDdOp8KH/2wmPVVBkSWG9Nfz5oc+Tphg4vd1IcYcZWpXhBVCULQ/ypx7Urn/iQYMehgzwsivq0NHZI4qhGDDuh+ZdpKZmXfU8cGrmbz8VhMP357Sofb9y0+kkf1lCamiG25qyKZrm8InJGPrHqIf61jML6vDpLg0RKVaFG2Ct1/IadG9O/2CRgIbB5GtprXE1xkil4bN1bzw6g6qPVHUkAELFppowEU6mlRIBEAcQnJvwk1I20gsrYZJEw1s2q3HH7Jhsx5Zx9xfDUJS/5RMYnFayO9lJBT28/NvIQw2QawphozS6foXEgEstgS66j6YhIkAvg4+OYk4MRQ05FHQojsKEMoo4rH7bCz8Z4DnHteS6zm6paCDP480EaImdQWyPspnn2joFZ1AIvff00Pv378/vUcWUFHS1twwHBGYUwNsbFqKM55FDt3RSXqCws8eNpNBHidOKmf1hgguNbvTMXTG8qhUd1JkWIk938sjdzmZcpyDaNTO+58FmDP3e+JNZrLSID9bS498hd9WRmiu8bE1vAq0IURCQ0FiMA4ptd3nS5KEQRgpYis9GUAVxewv3UQ8Hj9ig5vrZt3PrHtO46KzTLz3mY+TjzOz8MtmLGaZ75YEOGmiie+XBPjh42RX7RP3pvLY8x6qa+NoNBJqQuDxJnA5FT5d1Myrb3u5+Fwbj9+TSjgsePdTH59/48fXrJKaohAMqZiM7XNijUbi2YfSmHphJTdf4+S0yRaESGogPzq3kUfuSEl2D6iCo04q55xTrfQq0LFpW4QnX/IwbpSRkvJY0mh4z5F5QsgSaDGgkiBKGC26dt1BMaIophAiCH682HH9iRRWGvv9JkqkErLpRrAuwH6fD3ddI6JoEEZU5s3bQRfysEYzqSPGjcuLqRUeQmGB2ZT83GNGGxGuWmLeaDvTYQUNjdTRj+GHkN2S8nMhEcBL4/+qSdHfxc//MmRnZ2MwSJ0KygL06KajoIuWe7dvR41Z0HRC3TdIRvSygppIsJXVKEKD4oOvfvAz/RQrsixxyQwD77+wi3R/X1KCPVGLe/D13HrixKjU7GHuXFcb0d6Lzm79fEmSWDBPww1XCfoUtr2RJUniuYfSOP6sSh67KxWtViI97cgcHPW6BBxCxqlgP6lktaFlK5JCLj1QhJZy9tKFXuglA1mhPgybsIO5T9g57wwr73/mY8zUcgLNMs0eLa5YDiFCrOFn9MKAjIyMhq70RosOA0aqKSWX7i3fVc4+ejIgWfj8F3ShFxv5jW70odyynmiaQjSkxVhfgCuRTUosj4Wf7SUhqUw99abDHoM/YLXIFHTTUedur0XZ5E1w0fW13HG9k4ljkq3lQgh+/i3IdXfWkZWhYNDJLUXegPDh776aj95y0K9XMiGKRFSem9fEkuVB1v1ioUfTyJb3A/gbfAweu5LTT5NZtT7SabCxbVeEaFTw4htNHD3cwG3XtTLRZFni7GlW6t0JXnm7iaIDCt26dTvsMVi7djX5ORIl3jIyyevwPcHUffzjEhO52Vq+/SCHAWOqmP9S8vnQejPJC49CYj81lFNPFbKQkZAxA1U1Kk89aub8C+vxJhrpw1A06GikDhmZ2lIDB8pidMvXMnCIoPSHBqyiPdOujL3k0I2U6kzefm4H73/ciNOZid7YhQFD0pAPdsUKIngbqigvdbMk74u/i59/439ENBrlobseJt/dr83GjEEy0k+MYBMrSBWZbQILP03EiJEretBADfvZgYxCGlm4yCBOjAr24xF12Eghg1xq0vbTbUged99/Z6fnYrPZyMobyg+/rOekia3z+iUzDMzZfID0YO92xwghiDiaGTmyPev+/zRuvvVJLrzuIt54RtAtP5mkCyH4/JsIP/+ew8uvnsatN9yGpblzFoiu3sqSn5dy2eWXAuD3+9m25Ufum6flzMvcfPdhdptkXKORuG2mgQuv+7Vd0fR/wo233MCif07CWuvEQx3d6NOmwCWEYHdiI55GNwpN5NOTTPJb1ocitrCZlQwWY9okgD7hoZFaTFgpEbvJp7BlLYiKCLvYSBcKW+Z/t6hGg5aBjG55nxCCbvSmliS9SV8AmjQYmzoSzR+3poBEE8TrIVaf/P9GdT3vLnr7sMfgr4TMzEwy0iX27dFw1jlBhh7t4YIzrQRDKsWlURz2jjcb3n4vTKbatcN7ViNpMQgjGSKPZctaqWhPvJiUh/nh49aE+MarnHy9OMDMW74nI03DnMusGPR/tNfH6Ndbz6N3Orn75gQffFpOSalKXp7EqVMc5GVrOO3iADq9jB8vB9iJETMaGbQGgafpyFo9hRDcdP3N1G9SyQwe29K+urvcQ0PeSvaXxOhV0HEBdM++KN/+FGDh/Cz6926976dMMvP9kgAvvNlEvAMimU7Sk97cn7gvxhb9z8SigoGMxizZqBalNNGAGRv5UgG1ooKt/I5W6ACJkOTDkhLAaTcx7vhGsjMVRo/ScufNFrp30bJ8dZjnF9iYN//aIxqHrOwCuuZV0qtAx4zrapHlJHOpoVHlyhk2Pvi8cz1QAJtNZu7rTYwebuTND0I8dEcKmWkalq3sXHrihAkm7p7jbvn3WdOsDDu+jKcfSGXjT/ktG+Aff9nMUy97OO8MC/c90cii9wzt8ppnX/OQk6Vh2EADX7+fzYXX1pCZrhAKq0dkbLFp0ybGjVL4dnGIi861MPXCKkIhtV2x9Q/odDLHHS+xZeNy6qo0DBHjO3yfiopNsTH9FA3TTrQyZICOz78JMPt+N5/Oz2L7niju/U4y1bR2x6aQxba1B3hgjpZ7bquhD0dTwm6iojuO8XrCOyG8K/nehIhTyh6slihNfomHH1PJ6daNrft707Pw8J2e/4oYNW4k2z8swUH7WDwsQmR1zcDukHj8xVUs/jiHp17y8fwz++hBP/awmX5iRJtcJyES7JLXkYYgJdoFQTKmzxc9O8x5aiglnRws2KnkQMvfFWOE3Gwzc572kO05tt2xesmItXYAI6bspqEcgg0+zp4+7d8eh2DIQ6jBzNadEfr31nHhFY1sW2PB0jCCfhjx0sAmloOQUEkwgFFECZGWJuNyKEhCPlhsktqMB5DcpEqoZPT2sOSzXCwHCTBGo8QVM6wcP8HA9MuqWbs4ryW+EULwwrxm3nzBjOLryt7EDuwdXCNIau0aMNODfuxiA+lSDgP7lLF48becfPKpRzQOvXv3ZsDgc/nqhw/5/sNkgfPsack5Yfa9dTyTrcXlkFvkBPv10vPmcxltPmPaRVU8c38KZ15ewy9f5LZhbt4zO4Wpx5s558oqvnwnB5tF5tslAS7qwNV9YF893btoeeS5Rl5Z0IQ/KJgx3caAPnqGDjSwaVsYp13h+w9z2sigXH+5g1MvruKh21N46JlGnI4jK9XpjFosQQcBfBzQbaZ7tL28XH3aBp65z8zT95dgbOyO4H8wVdIHsTogsy6fjeI3su1axo0ysrwIytnPoOikZC1KAj0GzN5BaMnkgsu38+VHyYK3JEk8dJ+JSy//jV7qUGwHzYRDIsB+dpBJXgvZDaCWCnTo2cl6JCSs9n9jl7QT/F38/C+DTqcjFFZp9qstOhT/ilVrw3z0lpbusdHsZ/uffl5GukJY8pBbNZFGqQ6Pxs39TzYwfrSRtFQNN820cqCkjl9/8mCsK0SPkbgUptm1l2mTRLuAes3GEDff28C+Ipl4DCyuKO98KvPu50lXsEnjTDx0ewo2q4IkSUw42sjaTWHGHGWkS54Gn8+H3d65ltihiES1ZGSrRKrD6CUDbqoZzNgO35tJHptYTheSrJF0ctlSXca91zrB5CceTMUrVHQRJ8PjrW30Qgi8NLKf7QzkaGRJZr/YQT6FVHEABGTTBVlSCBHAKjk6/H5JkjALGx6pGkd6mIROwu6UabKsp8Gro3v9cdTVwvufSiz9bcZh/f4/oKoqJgMMGaDniZcauf36tq8//YqH269zcezYVq05SZI4fryZ5x9N47nXPDQ1x/AJDzbJiSdzIz9/kdKG4aTXy9wxy0VNXYIDa7X48ZIQMQKaRoSzjqgawxSx8NsKD0JJtlNdfkHb6xiPCx58uoFXnkhn7eZwpwX8i8+xMeLEMiKxI9PvUBQtgwZqKN0JJWI3XejV5jrWKAcYODJIr4LkAqvTSVh0BlIrW+8ZD/WE8DOcCW2DkSCU/V7M5+klGFP8BOqsbGU1OvSYsBIhiFqnMO2cBj5+28nLTzs4fu8GIgf64IonW9xiIkopRQdbQtOIDWukb1ohBkvyd8aiEfzeekIlUWoq3YQ1NVgbCglnlVNyoPiIxuJv/DXx4+KfMDbaO9TTlCSJHNGNGsrIo4CESLCf7VhwoMfIdtYQJ95SqPqjQBoWQezpIfoWaBk4IEBZ1V48/gxmzr4GRflXc7co3yz6ho/eXUgkHKZX314894aLVesbufRcmVSXgskkU5ooxiAy2hgECCEoVnZy6hmTMRr/+9gshYWFPPjo+9z15P34vAdw2mXqGhSGjTiZF1++rcWs78/LNG1f/f333zn52BiLFoc5+1RLhywkgCsvUPnyi3e5Yfa9h32+RqOReCyBHTN2Utox+yRJorcYyiaWM4BRVLCfzaykq+iFg1R6SYNZJ5ayid+wCAd6DARoRouO/oxEi469bGUVP2IQRhQUQgQPmgVKuEU1tVQCgj4Ma0mYEiJBgjjZUlfqRRUREcIxyAgCgt44/pIIWreZWD1wiNxVVIRx5bkYMmTIYY/BXwlNTU3EVYFNTUOttfP9PyupqfNwzmlWuuZpqXPHSU9tH9JHIhLmTjbIAXQYUFFpDiS4/q46NBpYsyHMym/y2iXsp5xo5rslfi4620aKU+HpVzycOdWKhKCiKnkx7TaFrl0Vvl3aTEW9zIZtISqq4nibE+ib88iUetON3lSI/aimRuwuLSVlR9bPtmrVKrYt3U1OqGebR84mOYmWD+ehZ7bwwavtW9/9AZWvFwc461RLm8LnH5g8ycyHXzSjsTcTq2vPTgGo0xWTmydh3TemhS2YTi6bWUGmyEORNGRIuWSQS0wkO1Vq0n8n4DXTtHIYIyQnVMD2Txs5+uvN5BfqGDpiLK+89hAWS+fmJB3BZnPw0DMNrP4ujymTzPj9CU65qIpl/8zl+flN6HQS4bDajp0PyXit3p1g6AADH3/h46arnZxzqo2Va0OEIp1fj0QiySj7A0+97OHlx9PbtDdqtRIzzrKhCnjtbQ/uhgRTL6jiwulWRg03UFuf4KU3m3DYZKpr4zR6kkyrJ+5N5epb66h3J1rkVg4Hq37/kd7dFTZsULjrBhd3Puhh0Y+dM0f9AZV9JTES2ghxRYccbz8+DaZ9qFkHmHWeji75Bj5Z1Mx9T0aZ+3AaSEmTk8pyCWPjgE4XhZRQd556YT0hRSKIn14MZhurmcT4JHNZhPHhoUTaybnnKDxxXy52m8zSFSEefzm5ZqakFRz2OPwVccMtszj713PRVxjaaJ3HRJSq9CJevHcu551xAadM1WIwyNxzs5233q3GW99IBjlsZgVpIjup04mPakoZPFjg9+haiC6pIpP97KCH6NdmTvSKRhqpI5/Cg0ZZrYWbeExi7/4YNNs6JMwAONUMlv22ndyuUKJxc/a5Z/1bYxCLxaiv24+nUeKsS+o57hgTe5blkx0qaLk308khVWSxmRVI6NGgRYuOpb9GSUvXEM/cTzS9GiGgoU7B4u6F46ChnkepxmJPcP3lzpbC56HomqdlwhgjG7dGWpjmkiRxw9U2lv7qpmFZLzToqKGMLNpu8KpCpZiddKcvOkmPIjQIKcGksRq++OrtIy5+AuzcsZpP52W2FDg/+crPpefaOeUEE7c+WE9Fdec6m0IIYjHBqg0Rrr3U3q5lHZISIDlZWs67upp4XLB6Y5hpJ5ixmOWW2o1GI7FhSxifPzmXGgwyCVXlm58C5Ocq/LgswE+/hnj/5cx2+s9Go8xbczO48d560lMVwlHHEf3+RCJBhDBGV4DsLAXdjrZrXVSEyewa4sLpqbyxoJ6IJ45XdG5S5VGqueISIz+v8LO+dikJVNS4nj594X1lJ/mJvh2S8FxksGHtLmrr42SkJV8PRwQZIo8aytkvdqKiEiVMLwa3iWGbRAMH2EUOPdCip5E6+vRpT6j4d/F38fO/EPX1SebcXTe215HYvTdKc4WLrFg3itmBQHToRAjJpLZbd8HRYyw8/cxK9HqwWwVancyYU8px2hXGjTIy/hg9uw54OKCsodkrMfkEPS896cLXrHL7I25OPi65oHzxrZ+7H2pC05BHtjBQMKmEV5/Ka5kcauvjzLyjjjFTyznvdBvdu2rR6SRC4WSgtL8kSkpKxzs/HWHsMVORQu+z8MBGshtHIqO025H6A5IkIQulzcMrIZEe6IPqVylL+wUpotLzkMLnH8c5SCFd5FBPJVqhx4+X7vTFTgrFms3sS92BVgfRCi1/tjkS1TZjzPPwyF0pnDY5meiqquCf3/q59f7FhBsV8m29j1jQev36dQTDKgfKYniaEnz4hY/zz0juMu3ZF+XHZUEevqPjcT1xgplnX2vizDM0fLVwC33EcHr2Vjts7QS48wYnu/fVoFHq2VkUIS9Hg8uhUNhDy95iP9t3C2RUXn/fy6btYa65xEFmmoa1m8K88EYTl19go28vPfc+0dDOcOAPWMwyGg3odXF27dpFn8N0fB83bhyffaQhKHuxqS42sRybcCEj00gdAwZFeee1NBb/EuC5F0NUVicor4xTLdaQRwEOKYUKiilkYIfXICXcjc/+WcTaZdlMv8iDae9o9rAlOekyFJeUTqgkwHnTtyO5qrBb9Ow3b+eArwhF6IgQJKkWqrCPrZzQ7TgAAo1eHNZ93HNjguwMDeu3RLj38QaMewsp0+5FFxSsXbX3sMbgb/y1sW/PPrQhY7tkKyES1FNJM14alGrUlDAGu57+XQvZu+kAFredOiqw4cSCoyWpj4oI7ryVfLXQQUG31p3rhsYQ58+8kjvueYs+fZKt9V6vl/PPvAC1RIsrlIURDXt3VNOYGqSwcCoPPF+M398MGEmnmlKKkISEi3TixGigBoNqxuftvIXs/zQKCgp47oUPiEQihEIhSkpKeeqRp1m8aDpOl50ho4awy1KMKdDxDnQ0rZljJ01s+XcsFsNsVGloTFDYgUPmH8jL0dDYWH3E5xvyhXFTRQEDOnxdkiRcIgMfHrpJfSgSWylnPwfYRYHoT1f6sIfN5FKAjIQBU8u98Yf+ay49AJUoEQZyNPVUspdtOEihG71bCkARESZGhEZq0aAlKsIU0J8drEP7+wgUt5FIVGIb6+nN0DbSAXERYzO/895LC454DP4q0Gq11LoTpOpNlIaLGSaO5UDJYjLSFK640M5Lb3p56Pb2cYDdIQiLIAapYyMuH40oGdVcdYaRGWcnr4nFJDPl/CrefiGjJWn5A9df7uCND3zcf4uLnUVRHn+hkcEDkq3k/oDKP7/z89vqEAtfz2pJlKNRwT1z3HxX0lpUy5V60BCqQFZ8SHBEevDzXpxPijenw6JTqpTJ8t828fiLjcy+MqkvDlBRFePsy+oIe41ccEbn33P6FAt52SHeLPuNPpGx6A8yUYQQNMiVlCX2o92vpw+0tM0qkkJ30ZetrCJP9CRhaSDhqsZiS+ALRYj6oDB8XJtrYJNc9A8fQ5l7B3fd8xQ63ZE73nsaqxkxWM/EMyqYc08q5ZVxLjjDisupsGFrmEvOsfHaO15uvKp9C/ubH3qJRhNMPtbMB583c+4frscD9Vx/Vx1z7u44EV602I/ZJKOqyWB43eYwj9zZcfx5wRlW5r/n5aqLrRw3zsylN9bw5fcaCntouXC6lV9WhhDA2x/7uOkaJ7nZWuoaEmh1sGH9ysPWQpdlmbUbEtjMWopLYyz8IkQ0IVi3OcyIf2n73747wvV31nPdZQ7OONnCnQ96WfdhPU5aE2+PoZSBJ5bxxoutxp7Tp1qpqolz0XU1fPBqJhddV0vPfDPynzRjyigM6mcgdiCDzSynO/1a2qLL2U8VtSSIk5ufYMZZ9haj0ePHmygqS2fZqjifLnyba645MkbwXwnp6em899k7XHbB5ewv82CX7MR1fgIaL92757By+UoSEZV0Z7IAJEkSu9Zm0GfEfurcBpyk0YSbSg6gw0BenmDhW6mcNcPTklvnUUA5+1jDz2SKPDTo8FCPhNQiO1cu9tGFwpbz0jbm8M/vqpBF52y1ZBeGhM0lePauZzs1S/yfsHXrVkYNV/h2r0x6+Xg+/Oh3Rqg92s2PsiRTKAazQ7OC6qwlOEwG3JVBlq7QsXlZbovms9eX4JqbdlO0LIg90IUy7XZGD9AyfnTnm9YTxhjZuC3STmZj9vUmZm8sReOXaVBraRT1dKEneoz4aKSMvWTTFYuUJNMYMBJ1VnLCBDsfLfpzXdaO0NzcjM3cjNWSjLcSCcE3PwVYvDAHWZbQSUbcVbE2BblDsWZjmIF99axaH+Ke2Z3XK06fYsHjTXDBGVZGTylj3LRyHHalZSMyGhMEggK9XuKrd7JbWOiRiMrTr3p49jUPmeka8nI6jgtzs7WUVca5Z7aTL5cMOqIxSESTuuy9e8hMPcnAB0X16OOtclhB/Bw3Ivm9X37oYvqMLRi2azgQ2kV3+rb5rKiIEMjcyS3Xu7jxWiujT6zBW2PiQGMDjz8fRmcyktrcljl7KKyhHM6/ci9vvZBOlzwtiYRAkWUK1dbf5BUNHGA31aIU3UHvFoHAipMGqnGSNG09UgOsP8Pfxc//MgghUGNaXl3gxW6TuXKGvUVwfPWGEJdf3Uxq/RgMkgm7SGEViynSrKdPvK3upypU6lI38PQ9FiwmmQ/eilDhDmIXMrdc42T6VAuKknSze/xFDw/c4mLyJDMDJpSxbXcIi1nGZlXITNPw+nteJh5t5NpbGlG8aXQRXUj0W83H8zPaMFky0jR89FoWJ5xdybLfg2RmWPn0az9Gg0RaioK7MXFEWm8XXzKTa65axpjjS/nsk1+QhExUhKmhPLmrgZlM8loKvyqtYs/1VOEkjQa5kibbXnr2DXNgVX6nhccsurCOX3CQSn+OQiVBVdpKrrpM4prLcrDbFM651E3pD43YpfZF6biIY8zw8OS9qUw7qXX3XpYlzjzFiqxI3DungYLe2e2O/Z+w8KOXGTFYz6y763hzbgZPvOjh93Uh3A0qJlPSibiz3yVJEkaDzKN3pvDDT1Vsa1jDtX07f+wz0jTodDJ6rUR2poZXnkin3yFarvsPRDnnymp++CiHk86tRJa8NAdU+hbqeOfFDNJTNWzYGmZXUbSldfRf4WlKkEjAgD4ali79/rCLny6XC4/PjtMSRTWWkdnQDV3cSoI4MaKgVHHlDU2s/clOQ7OEFh0F5CIhUUUJJWI3Kgn0nbi0S5JEjs2BTidx/51mHphVTnd/b4qkTYRFchE2SmaMDSPZ5F5BGqPph4wkSexjBwE0SCRbpTRocNc04EixY0mxo8rD+PDrEP0K/fTr2czSL8ycfsk+KlYaiTVriEQChzUGf+OvjZz8HKK6MBxihFsrKqikmAzySCUTg2okJgeYOfsaTjn1FIqLi3n95fns/+c2/BEf3Q7RyvU4dvPSs5Y2xmAAKS6Ft54V3PDgA7z0yicAzJ55M7o9LmzC2RJU23FhcztZ/PkS3v3yLbp27crJx51CbrgniqQhJAL48KBDTw6jkYXC8qUr/y0tp/8ktFots66+gZI1VTi9WaRJLiIizOIdS6kRFVhFSjvdT6/cQG7vTLp27dryt8GDB/PMHB0XTZfYvD3CCRM6NvHYuDVO1+79Onztz6AenP20dF5Y1aIjcZBi2ZVC9rCFAYxiG2vQoCWTPIrYTDd6Yzno8O4XPorZgYsMmnC3mBut5kccpJJODl7c7GYTXUUvytmPjIyO5OahgoYS9lAoDaK3GMqaquUYMKFBg0BlJ+sxCBMWbIQJ4aGeBDGKdhcxfPjwIx6HvwKCwSB2i0xYKccqa9EFdTgb+/LkC7txOCEUgkfnNjD7Sicmk4wQgtUbwtR5gzTrt1EYbS814RWNmDN8fPVpOr0P0cnsf4eeXUVRLp9dy9fvtdWCc9hlVm8IcdH1tVx8jhW9Tub1d72EwirT/1GFmoDvP8ppYd1AsgvjyfvT2L7NjX9loIWhlZ0ooNa3HoGEegRuBu46N6lS905ft4fyaG6uZdpF1Wi1UFWlEm10YKsdjT1tH3829SgKfPtzgFtutfHNtyvYukMh1WpENQRwN0Wwq3q0KX5IX4EQCpXVOmy1A3BKachCpjptFY8/4OCc01KR5aTExI/Lglx10xI0Nd3Jo6BFZkKRNJg9Lr75+lvOOPP0w/79f6BbjwGovt/4bVWI86+ox2pWWPxZMhGVpGSXzdW31vHAUw3MvNROWqqGRk+C19/z8tk3fmRFYvo/qhBqUoIDkgwlCXhunoebrm4b61bXxnllgRerWUaWJfwBFbut8/hTo5HQ6SR6FWi5+YF6fvg4B40isWRFkFBYcPM1TnYWRXjsOQ83XeNEVQX+gIpWI6PVHn4xeMLEU/jqk9dpbITjJ3vBk0MELyed6mH66XruvsVKfq6WWEww6656Pn0ji9SUZKHnrpttTPppO/a68chSkkARSNnLvLmp7Zj62Zkabr7Gydsf+9DrJU4+ScvKRRVYmx0dnlfUVU7XrhKrhczgkQMgoSCIANAjp4Cu5iSrU0Xl4WfrOWqlRE6WloYmLbv3Weia62HVCs9hj8NfFQcO7GHAQC+PfKCjuraZjDSFgm4ZHCgLMfm8lzBj47cVvpaCl8GgsGtdJg895WXh5+VowxrkQILRYyLMfzGVjDQN115p5Mk79pIR7IskSeTTE4Mwtcha9WQgBsmYZC6KnTTT2GJoBeAKdeett0pJSI2kdsKoCwgfNfUxZLONgQMH/tu/PxaLsWNrhK7qMPx4sckOJNGJBqpkIz1Fy65VafiaVWbMjPLBq5ltzs9uU3j/dRdHHbeX9UVF3HmjkYYmmSafSl4nPpWeJrVF2/FQpKcooI1ic8WxJrRUeZopZx8qKmas9GNEm1bnZpoYPzxZOExNO/J8OZFIcOg+UkVVnF4FupZnefNmlZTaYZx+8Wp+/DS7DZO1qibOPXMaeOfFTOY830gw1Pma5A+o6LQS4YhAViSevTeVhiaV39eFyEjT06tAy5MvNfL9Rzlt5Df0epm7b0xh/eYwVTXtZewOhdMu88KbGh6ec8efvu9fIYSKrKicNk3Hzu1xisUuykUZLtLIphtadFRWJr973aYo4TDojHHcsVIaE9XkywVoEgbitjrUlGoWvulomS+75uiRa8aSEAlKa3dgdLlRm1XkDjT+4yJGlChlq7tx0tQaEvoAkYhKcyJGjpRk9sdEFIACBqCgoZTdpJJNLt1IoOKminL2ISsqWzZtPqJx+DP892Yff1E0NTWh0YBOL1jwkZf573sxaLSEAxqEJ4U0z7iWnehKDmDFQVzE2OtYijPQA23MSkzfRMh1gIfvNzFisIH1m8MocQM5WRF++jyH3OzWB/HMqVYmjTNxxqXVHDvWRJpLobpcw/DjyxnUX8eVM+x8/k0zt93lx2o0YM/3Iuy/c9v11g5b+LRaiQvPsvLuJz5OmmjmkoPB1ytve3HXJwNcWT482Vqj0cir8z7lyccfJC6+QEJhI8kkKoduJEiwlVXkiO5Jxgo6qtNXomoieCJ+dFqJC863sXZLgH0HYujoPJhS0CCj0JMBKJKGGsdGnn5ax8kntO7EPf6gncmbNmOuPaYNxVsIwXZW08UlM/WEjpPbU08yc+8Tbvbu3UgoFDqits/Ghlrqo3G+fDsbu01hwfOZXH1bLScda+KSc+2ccHZFp3R1VRWEwiqZ6Vq6dJEokZrZtqvz766tj6PTQGVNjIfvSG1T+ARAgqOPMuJ0KDx1fxoPP9vAdZc7OGG8ieaAytx5Hua95yUzTWFXUbSdFizA3Nc9GPRJx7t+R2h8kpFZQPMWA32HV3LS8bU8OGcfibCevGh/inc34t6RiicYIpfuuKTW3SgX6fiFl62sQhVqpwxiVY5jNOg46VgTt5rLkHNLefhCE888uxe1Mf+Q4wTywcKnX3jx0oCMTF+GtRRX1RUquzhAJKuWZx7vyq79VpasTOHbX9KQZcGgIT0IR2uoLQ3gCbo7PJ+/8TcOxclTp/DArQ+SIZItqR5RTz1VDGZsy73pJA21RuXpe+eSlZPF8OHDefyZOaxftZGGUg8qooWrotrrmTCmvQA9QE6WhmioglAoRCAQoGRXGXmi/UaFJEm46nN49YV5PPHsHCL+SIsGn1EyY6TtnKiJ6/D5fLhc/56z6X8CC95YQOnyGjLD3VoKvXrJQHZzAbJBQ3naThzRdExeOyoqwZQmUgvsvPLmy20+JycnB6EUYDIW8eOyIFdfbG/nqB2PC159V+LleRce0TlGo1FUWUWDFg/1pNCxw3UT7paCt04yECGAx7yfNH82FRQTJ4oNJ6UUUcQWtEKPBRvd6YtFsiOEYBtrSBDjKI5rs/Y1iFr2sJmhjGuzqRQQPrbJKykyeskLDEePgUEcjSAZJEuSRESECRNAix4vDZhxsfCjTzj/wvOPaBz+KmhoaKBPLz0eTwJ3pRaCkBLugXtvjEh2GZMmKewviTH+tAqEgEhUMLCvjm/ez2bitFr2Na4lNzKgJWGvo5JS9nDhiYY2hc8/0KdQx4A+On5fl5Qt+gOz76vn7FOt3HhlK5vworOT7dLX31nH5RfY2hQ+D8Vts03cuO0AxuYko0+LnqH9TazfFmqRlTgc2B12IiLcEgu3g8nPpefZePQuHWOOr8O+65hkwVGCqCeLhV8Uc9dNHceDn3/j58NXs+jXW8+tM2HdpjAPPuOm+ECclEwYMUTh7FPTCEdUvvjGT4/CMNu2rmXHLhcJcxNP3evgvDNaN0YkSeLEiWbefknm6iua2OJZSYZTj84SJRGXUD0ONq/f/G8VPy+66DLGj32cJ+9L5YHHAkTVCP5gMmHvXaBjw9YI855O5/ulQWbdU08wJDDoJc47zYLTLvH9h3lcOLOGyuo4sZhoIVpcfqGNn38LsWJNFeecZiXFqbB8dYhVG0IcM9rQIq/ga06wvyTa6fmpqiAQVPnq+wAXTrfyzKse9pfEOOVEC3qdxANPNSBEUjuwzh1n49YIZr0GfyjOMeOPP+xx6NOnD7WeOIEGPVo05OGiB/2RohKbFroZtWgrl/1DoqwyxpRJppZEHpLr3LNPGbnp9mUY63qhFyaGDVNaxuJfceJEEy+/1URZVZzMdAXSqgj5urVpuYbkBpJb1PDK6yoJyhmed1Kb1xVH8r8kZAxksK8Mig9K7/bID3LNBdV8/s//RYvj/0sxf94TvP2chtXrw0RjgvqGOCvXhklLlRk3UrAsVk9+Vz03319Pg0flmkvsTDvRwmP3Onn0HgdTz60lEpVIyUhw8/31nDDBTCgkqFVKCSGTJwpQJA1pZBPETzE7MVOBIjTEiJBKNgabnvWBn0hN5GLCih8v3lotGkOM6oNGMYdCCMFeeQtObzeq9jWwZcsWhg379xzO+/btS2m5oDcW6l2bEc2dS4oJIbDZJBRFYuFXzVxynq3D3FGWJW642sLjLzZyxw05rNkY5r1PfTx5X8cdfZ9/62fB3PYMwF9XRAg265h+sZ6lv7rJ9vTGJ9fTR4xo916f8KBY/bz3WiaXzW7gwsuvb/ee/wl2u53qOh2RSAK9XkarlYhEW1s2JSFjIwX3lsEMnrie48YbGdBHz7ZdEapqE7zyRDo5WRr8QZXX3/Py1P0d/943PvASCgvmzvNw2fk2Hn/Rw/RpFmZf5SQUUvn4Sz9dcnU8+5qXV55ob0b45H1pnDKjCl9zol1MCNDsV6molnn+pTeOyBsDQCAIiQDPPm0h0zeIEQe9KdxUs5VV9GQQq9ZFWPB+M0/NkclsPIaeBzt+6rr9yNVXltHYIDhquJZjx6W3uT9SnApu4uglI4ViGLual1OrlJCjtsqUBEQzTRlbSMsJMyQjwd4DMZrrjFDXjSjNxPGxVaxGQdMSf0aJ0IyHCBHM2NhJIxISKWRgw0lAU0s0UcX/Fv4/KX7G43G2bt1KVVUV4XCY6dOTDobRaJRQKITVaj3sAthfDRqNhtR0icYGCUlK4Pdq6OIdQcYfDmkH78FaUUGMCIMZSyQRQt/rd6afXkFJaYLehQpnnZrCzqIoz73m4ctvg9Q12Tj/NKVN4fMPOOwKZ02zcMK5FUw82sQNbzlJcSkUl8a4/6kGflsRJtOWwnWzVa69zMZdjzX8qZtmrx46Ul0Ke4ujZGeamPtwGoOPLUcrK0Sj0SNi/Cz/dTnff7KCQYzBLCVblfzCyz62k0cBgxnLdtbgx8M5Z+l56C4HWRlmjpse4vVn0umSqyW9dxNqXIM2WkuW1LGTbCN1mDCzhd/pKnqjS2vg5BPaTljd8rXMf9XEP2YuhZo8HCKNEEHK2YvB2YzToe1U002WJVIcCrddH+exR2/l4UdeOuwxSKg6+vTUtTh5BoIqu/dGcdgUpl9eRTQm+PanAFNPaK8X9dX3Acor4gwYX0I4Ijj3dBOLFoeoro132Pr+3DwPXfI0VNUlOHZs+yKp3arQ4EnuGB0z2sjC17N4Z6GPiz+vxWiQmHaimW75GuY+nM4pF1Yx75l0xo82IkkSoVCyXf67nwNMPtbEtz+H6N//yBZ7DVoihNm/2U5wbJAH7jFz+90BFGTCzTpyyMXL/jaFzz9gxoaDVIrZQQ/Rv92CHxNRMPlZ9KPKpq0RRo+TePuF5I5oVlqQe+5eSap7MCbJihXHQUZUGpUcQKAygNFt5CdkSSaPHhTV+Kit2cud1zhQVdhfamLrbis/rkglO78HWXmCJk/9EY3D3/hr4rtvvicWj7GLDRSKQZSxjz4MbVfMlyWZrIYePPPYc3z0xQcAdOvZhWgp1FFBNl0BMBikP5XhUOQAoVCI3bt3o/N3vLEDYJdc7Ny24+BB/Kn7alyK/dvtXf8pfPzeJ2SGCjtsq00P5SGyI9z72G0s+WEpWq2WaWee0mmL5kOPvMys686ne9co0y+vZs7dqQwblCza7C2OcuecBOfPuP2wtbD/wEcffEyu6E41ZRxgN06R3u4+8AsvCRItrelxESO/R5yn5zRx3c1esiu6kS9azYuEEJSwG4FoaUOTJImEiNOPo9rpOtVQxiCObsemN0s2eolh5B29lXrPMtSdCQ6IHXTpk4c1w4bGKIFsgIMaadkcfqHjrwq9Xk9pWZT7bk5h4Wcxyip8WCQbqf7exPf0YHFxJejCqEED9kFFLF6YypmXVTHr7nqyclX6Tmji629/QY1qiCVUJAmMxgQzzul48wNg2okW7n3Mww+fGCivivPAY17KyhMsfL19G/WYo4wcO85EINi5NlCXPC2SPgQHfXiajVVMG6lhf4UgEolgNnc+xxyKy6+5lPvWPUaB2h9VqLipxocHBQUnaYS1Xgq6ZeL1JfDWG8g5xNBLietY8LGXC85q7z6+an2IhCrod4ge6IghBiqrE+TlanjyvjQG9Wt97cyTrXzxbTObtzXhktIRrmbOO6Nj3c4JY4xoU8sYVCjz3CMWBve3EI0KFn7p57n5i6ipuYbMzI43MP4MsiwTDKnE5aRJ0bx3vLzwWDrXXOJg1t11fDo/iymTzEyZ1Dq2r77dxEnHWkhL1fDwHalceG01H3/ZzIyDph1XzXCwblOErHQNtXVxSkqjdM/XUFWj8NZHPgb01vH90gCKLKFR6LC9HJIMWkmCtZsiGAwSI4ca2xRPzjvdyu/rQtz6oJvPv2nm5VdiJLwpuHrWH/a98Ae0shUNEv0Z0UZewEka9tAEXnnxV9JcBu6e3X7tmXKCiVEj9Nx2/x4+/TTGwD8xnJVlCX9Qpdmn8vbHPszOCLtNv5KhdsURzkcgqJFKqVPKMEYlekWOZj/b8XyXoJid5NGD9CkmInshsq/tZ9dbdzLn+TDjRmox6FWavAn4X/U4/r8PZWVl1JbXcMJkGcWdh4gruKVK4kLFpdgJWgI8er+Li85LPpehkMqN99bj8aoMHaDntnu97Fnnwqs24muSGT5U4dGnfGgr+tKLLBqpZRurDxoFqZiwkEIGPRmEQEVBgyRJNESrcLhUgrESfF4b2aI7+RTiCdexj+14cNOVXugx0iw34Evbxe1XKmzdUcGGJU7uu/0Bvv35639rDGw2G86UFGqayhAmL8GgDjXWMcnDK9cz4ZjkvFddm2Dk0M4JKL166giHkznnUUP0zH3dw/dLAkw+ZC4RQvDws4307anD6WhbxAsEVV56I4AxL8jdt6Th9zez5EAD+QPc1OzdSkpzb7SSDiEEbqkKT9o2BvdTmXl7PcuWxXlibsdyPn8GSZI4/czLeHjuCzxyu5msDIXyyjjhsIpeLxEVUeIiliRMWQ1Eosm2+JmX2TlhvJl9B6JccE01LqfMnn1RVm8IMWpY2/jmtXeaqKtPUNBNQ0lFnE+/9vPJ61mkHaK5/dDtydb5K26qQ1VFu9pAbpaGcFjl1gfdvPZUert4+a7Hmrj5tqfo3//fGANFQpMwUuCdkPQHOPjRaWRjEy428CsptSncereHIdHj2twnsZCes081t7uWkLzW+4rjpNG6BnaLDGMDv+EgE7NkJSCaCRas4ruPXOT/P+yddZhV5dr/P2t3z+zpnmHo7hDBwC5sbMU4Bipii90t2ImIgQjYHYgiIQjSDQNMx+7OtZ7fHxtm3M6MBzye876+v/O9Lq6L2XvtFc961r3u547vt6QtCbhoWZhLJ9XSrXkMEhL17MaDg4GMbu2EkEWqoK2QcrLJR703UV4sKlmZWECPbhqam5vJz++8zX5/8ZcHP1etWsUrr7yC39/G67Uv+FlTU8Mdd9zBtddey5gxHQvX/P8Oq9WKgqCoSKJ3Dz3D+puY/0SsHddkA7sZwEFIUoqnq3GnDaMhwcN3Z9LiTHLOVU10Lddy/JFmenXX8fIsP7vqFSKRDIzG9gZx3BgTC5eEuf/WNke4slzL288XcOXNLdTVhrnmstSEKynUsGN3gj6/rwrci+274iQSopW/xmRSUVmmw+9LEAqF9nvhG4lEePDOh+nuH5RGGG2RMugvRrGWJdjJoQcDaSn9iRnPps79h6VhRgzWs+CnCM+82IIImSmnB03U4hUuMqV0Hg9FKNSwnd4MQ4uWX1nECZ3w6o49yMjGFQZ6Da3B7RBISJTQjRZW4/EpnS76hRBEYoITjjTy8lur8fl8+73Y7T9wLL2K25RYb3vAgdGg4pTjzAzul+Lduvi6ZjZsjZGTpaZnVx2jhxv45OsQM2b7WfVdiuvj1bd9zPskQDwuc/SEeua+WtB6D+NxwbMzPCxYFMZslvD6FHbsStCja3qQOydbTTQqcDiT5OZoyLKruf5KO9fv/X7+ZwGOG2chN1tNll3FdXc4MBklrBYV/oBCNCbw+mS+XRQmmZTIy2ufEfsjZNoz8eOm2D2Mex9ejE3JobvSl91sJUEcH27yaN+X0SCqaaIaI2YihPiVRRSIUoqpRJIk/MKNs2Qppx5rJJmA9esFm7cIeixu4ahxOm653sJ776l54NGVbNykEA4k8cUb6Bsfm2ozwd4h7y5AmejJG28t4ajDjGzaYWHzDgtbd1mIxtqew5Ej/1zG97/4/wdCCF57YQZGzORSzAZWkCSeptT9W+glI9U1Va1/33Db9UxYeC6KIrCLXAyYUkJonWSehRBs2xHGYrFgNpsRms5bdJIiiU6fOo8jjjmcZa+tI0u0d1DCIkh595IDoj/5T0NRFBLhZKfV4SpJTTyU5OCDD94vP8ZqtTJz1qcsWbKY9+fNYNLtW1GrAthsVvLye3HV5Bvp2/fAW97nvTOfgkQFeZSyiZWs4ge6iQHYyUFBpolamqihP23tzm5TFbfcYKayXIsmZqWInmkBXkmS6EJv1ollrXyGCRFHg6bdPFOEQoJYa2D198gUuWzbCl266Mkx2Bkwph8qrUTEH0WjMiCHBYqsoLGkKugj3hiyOtHhvv6LVGtjKCwoKdLy4N16Tli9El3zGHSSHo2kJS9ZQTKRYKPuJxx1Ic68NIHXJ3jiHjtDBxq49QEnhx6mwmwSVO1J0twkEO4cEonOg5WJBNRvzWDs8c001+jQ+Au47Ul3p9tfeVEGV93awi3XdFzVvXZDHEIp/ysmIrhU9fzj/FzmfRpAr99/AURZlvEqDqrEJjw4yKOYfEpIkqCGnQRbknzydYAXX4nS4JIJi/UU0QW/voG8QXuYfkc2/7ixmSPGmjjhKDOxmGDep0F27IrzxjPt7VZ2lppDDzKlBT734bQTrLz4eoCkyCdm3dlp1StAcZGKua8WtiaydTqJCyZYGTUszk13XcUrr32032OQ+r0O0PLsa15mTM9nzAgDZ1zaxKKfwxx6kIkpl9s57tx6LjjTxsHDjTQ7ksya68eeoebJe1P+8vBBevJzNbz/eRCdTuLMk1KUWDOm5XHN1BbmfRqkvERLhk2iak+Cww42ceRYI7M/CJCbrSaWENx6v4PH785t5fsTQvDDkjD3P+mmRzctq9ZGaXYorcHV32L0cCNDB+p54CkPWYFeZMTyqd7tIhgMYre3D7J3BIfDQSwSw0Zhh9y2KklNueiJM1xFINhxJWWWXc3RR+p4/4M4y1cmO/Xl12+OUVOXxGZTMfkfmXSt0CHLgs++8XD91D1EQiqsoTK6lKsw7B6CChVWMpEiagLCjxYj4VUge0H5HaVhMqEjEvFg0Kfmxytv+Uh0IMb0X7ThsQcfh+oySuS9wlASFFGBFxd75K309x3BYw/+QmZmmPHHmTAaVbz0eB6Dx9USb86mxauhgCy6MAj1Vg2rtjeTyNhExFpFQaCMQqm8VaTHIxxsZQ0mLOxiM0VUtNLfGKx+brjGxgvPCqyiJw4acNKIlUx6Mpha2wosfX2oJIlRgzRce4WNgrxUCGbiNc18/pmXXbt2UVnZOZ1HZ9i6dStxuYFx5zq5YmIB3y2M8srTv9I1OixtDsdFjEDhem6anHquyko0bN4eZ3D/jv2x9RsTRMJw2iUN5NjVNDYnue7OFh58WsPJx5gJ7q3qdjZqsWcJDh0d4qhDTUgSLF4eYcqdLtQaCXuuYMFPYVzeBIayRl6ensXDzzTyxRe1qIQWSa3Qtx8M6iKxbFWSrb9aIGzD5/ORk9N5cq4znH7G+dx5+y+cdMG33HhVBqefaOaaqS2oFB0hh5ld0iYs+X4WvJeiONi4NcbMd/3Mes9PcaGG0cONBIIKD9yawzVTHbz8po9jDjcTCiu8+0GA3TUJFn9aTEmRjuFHV3P+Gba0wOc+HDTMSLcuWrbtjNO7x17h24Tgoafd/LA0THaWGqtFxblXNXHNJZn0qNSyY3eC51/3snl7nJyS6gO+doCMTBvZrtIOhVH1koF8UYwkq8iT7e38XKOjK/c/vpPpD7e3vfM/CYErPclukEwYhYmdbEAvjBjy3Hw3J4uykvT18KGjTdx/p8KTt9aTG+lJN/oREF62soYBjEqNDTHyczSIrDWoMo00NSuoPQVk+/tQonRHSe7B7/f/7wt+bt26laeeegq73c7FF1/M9u3bWbp0aev33bp1o6CggOXLl/83+PkHsFp1VJTAy4/nE4sLZs/aDS1tAR1ZyKjQtLYWAuS7hvHk/WuY8UYLMSnKjOn5aWqWxx1h5ssFQa69w8GMae0njscn06eDFmWAh6ZmM3FyU+vf55xqZeJ1TZx0tLldNiOZFLz7YQAE9OvVtj+tDoIh9tuZAfj4w48xOe0dKuWpJTX5opQWGiiQStGItmO9/KYXl1shFJLAXcBwUiJH2aKAjawgS+RTSDladHhooZrtlNAVw97qlQp6smbD2k7PS5LApNdSSG/ctNCk3kUsosLlllnwU5ijDm2fsV7wU5iDh6deMAePEGzZsoVRo0bt1ziMGDGSJd/NompPnOvvduD1KXSt0HLP425GDNbTo2uKRHjJ8ih5uWpefduPxyszdqSB918vbFVdv/4KO1qNxPeLw0gqwRmXNlKQpyGeEKjVcO5pNn75pgyVSqKmLsGEyxt5+/l8ulem5pEQgtXrY4wZaWTc6XUsmF+MRqPCZJQwGlWsWhvltXd8fDiziFfe8tLQnCQnS01ChmGDDNx+XRZaDRx7dj3VtXEyMq2Ulpbu1xjsw1HHHck3H3/OuuhSypO9KZEqcWvqyc1J0OCII+T2jm212N5aJb3PaAsh2MVm1rOMHKsRKb+eZR8WUbUnycX/CGJrHswgkQNhWD3HzbEL1/Picwbefzu1cDvhvHqeeTCX0Uf8RCySyqj9HuoM0OSCOdeEOn8cdzyVel5VElSUhLGZvXzwToCd1XWc/vYL7X7/X/wXv4Xf7ycZUMimAIUkgziYtSztdHtFKEQSPq74x8kk4hEyMnNRmSAZlNnAclSosbTYefAJP4/f394uv/t+iIBLzccfvcfpZ5xH3BZCeDteELqNjVxywTkATLpuEt9/dyaB3XqsZLZuExVhmgurmPXwzH99MP6NUKlUoPoDZTtAUnde2drh9pLE2LGHMHbsIf/q6bUiFo6hltSoUTOIg6kTe9jMSlSoEQhKqGQQY1Dv5bFz62vI7V/HmeNzuP8xP4aWXp2qFBdQRgv1lFCJTBJtB5QxCjKaP6CSkSQJpwMsTX3oM6gQlRaCP0HSacB4OlTtrsK1xU+FoQfaIXHMNiPVW2r/quH5PweTyYTFIvHzqijXXpbJnLetXHb1IpwNehIRDbKUIKyEyY0XYXZWss63nam36uleqePHZRFOPtZCfq6aT74OUZCr4c25XqKhEDNmqRgzsmMqnBmzIlg8fdnq2cAwDqVFvYcMW+fz3mJW0eKQCYaUdqrAsix4ZFoAW3gQDm01u9nMMUeknrdQWEGW/5j/7LeY9dpb9BbD2MgKBjM2LTBvJ5cmpYbLLtlFXzGGoehoNG2kJXsRQwZpyclSce8THs4+1UpBnoa35/v55ocwzz2cy5iR2e2ea7dHxuuTOXN850rsl11o5dGVTciB1HV2FgCNxgRWS4qPdc2GGF6/Qs+uOrpX6si2tbB79+4DbnGUpDjfzittbeV+6/kCrrvTwatv+TjyEBOHH2xk1nt+tu6IY89Qc9cN2VSWa3/ze4lMm4q5rxQw/MgGHnw4gi1DwuFOUFwMv3xd2lrIIITgnfcDfPpNkIOHG1i6KkoiDuGo4I5HUtQ9udkamh1JVCqwZ6o4/ggzK1dHOf2Ezis5r7gwg0XLIhw+vp6vv6rD7xQ0NTXtt3/466+/kkwmsNNxiypAJtk0Rmt44XU/bzxnQJYFX/8QZs6HAQIhhd7ddXz4SYRy0R+Vw8esOQEuPjf9nieTgpvudaAooGwdwAkn7+bF5w2MG2vCG1C44FwDzmY1C75tJh7VkC9y8eBAt7fC3YSFAF6k6o7XQcLqoVtF6t6sWhvhq4UhTIb9p4P4/w1ut5tNq7ZSLrdPHmZK2VhFJj5cFLqH88BjPzD+uFRgXKWSuPTcTO6/J0EvhrR2OQDYRQE2Ty6/qr9njeEbSg1FiJCFmkQ1eoz0ZTgmLIQIsJstmIWVTHIoL1fx+psRDMk84uUbKDBCyK9G78wjM56DqljP1x92PD8fvjObn5d4uO3G25n30XsHPA7XTjqdWc9mMXp46voG9zdgNAR4/qXvUbWUYxBm/Ljx6Gr58e3s1qDrhPFWTr+0gbNOtrZy/u5DIiF49lU/Kq1MebGRe2/OpqggVa34+hw/M9/10a1Cy6B+OpZ6QNrdm4mTNpCV46CkWMOgPno+nJVPRamOZFJwyZRmfl4TwWQSTH/Fx9qNEbp0U/PwHRaOObzNNiSTgosmufju+ygWS+c2948gSRL33PcU55w5lnmf+Fm8PEJulppta3X0GBChuDhKXVOC/NzUfe/XS89Nk+ysWhdFr5NSSaTLmrhtchbvvFjAmg1Rrp7aggq4YIINSYJJtzkZOkBPLE6rKHRHOPsUCyvXRundQ48QgrMub2TEEAPPPJjLEy96ePLeXHbXJHhzrp+Zc5KUFGp4cGoOPr/Mpdc/R15eDqeedmBUQCa9maw/sIUZZNNIDUV7g/q/hT1ZzMKPWvhHyMU9t9ooKdLi88u8NDPIm69Dia9fmt+oCAUJFQOl0bhEE4bSBspKOg5YTzjFzCOP1UN9qgPXKmWiFVpCwo8KNZ7ypbz3ZiZ9e6bsvhCCDz4LcOedi7E6+rK7WqG4uBPS2QPEXxr8/PDDDzGbzTz66KPYbDYCgUC7bSorK9m5c2cHv/7r8c033/Dpp5/i9XopKSlh4sSJnYqrvPDCCyxatKjd5yUlJUybNg2AH3/8kRdffLHdNu+8886fUmrsCIqioNXE0OlUrc7MmHFJfvlkB9nhbkiStHfepS/OVJKKAs9QWjy1HHNlVVrgcx+OP9LC3E+C7KlNUPG7dp9nZ3iZOrnjbH12lprfJgeys9SMP8bCpFtbeOSOnNby6BZnkhvudpBICO66oc2JTCQEO7aBkmgfxPwjbN6wBVPC1ukCzYINN6l24X3nt3BJGLVa4pu5RQw/1ElRYFDreahRU6ItJZJRx47ELrw+KKSMPgxLa9vLFoVscq3vtCLqoy9CKK4c1rCYDCmLUrkXityDXU2rufo2B688CYeNNu1V8hP8uDTM7Q+5+G5+6qENhTig+TJ8+HCm3hpi87Y4rzyZ1ypOIoTgsefczJwTYPGnpWRmtDmo8z4J8NAzKWGk3wZjLz3Xxpffh6iuTbDy2zKeftVD/146xh+bLt5RVqJl9osFXHZDMz98WMryXyPc87ibQf30lBWrybKrGXd6PZUVWoIhBbdHpmc3He+9XMiSFRFeecvPLVdncfRhJgJBhTfm+Bl+TA2fvFnI2y8UcPipdRx59IQDFj0ZNGgQii6EOmqgmC602NYz+kQXD96ZwZHjHUR3qHHQSA6FQKqVfV9p/W8XNZIk0ZW+rBaL8JmqefvRAuyZai6d5Kao6bBUFWerqEs2luaxXD3lB9YsNWAwqFCpoFsXHaefruH1dwL4aF8NYz1y738EICIcf3iUvt2D9O4aJBiMc9TJbvS7BoN+J7m5nb+o/ir8He3hf9GGffO3kHLWsQwrdiSkVkXS30IWMrU5i5l0ucRVE93YrGpq6/dwlxRnzbfZxHwWXDTRMzmCr99fgz/g5q5bbBQXavD6ZJ551cect1RY9TrWrXwejUbNVZOv5KUHZ1Dq7Zn2LAUkL5RFGX/KeCDFuTT34zncdsPt7Ny0CV3SSEIdI68sm5lPzPhTlQ3/afTq3xNHQ6qt+PcICh+9B3TSGvAfREJJIIskEiq2sxY3DqxkIiOjQYMPFy6aAQVzdoTiIhXNzSqGjnFT1xijF51X2ukxECEIgA4DIQLtKqHUaIgT7bRCShZJwrEk9aKB4vw8Eo1qkr+hNrZJmUiY2B3dilguGHb0IArLD7zt98/g72gLCwsLCYYEM2b7uOw8G7V1MqGgiqxEKUYliyhh6thJ3OAlEws5Fh27auJMvK6ZQ0cZiUQFPywLcdJRFh6cmo1KBVu2CJb8nOCnnyMc8jsl35+WRfj1Zw1J3HShDypJhVXOYf4Hezj9xI7P8Zsfw5x4lJmzr2jksbvaOMNr6hJcd6eDzGyFXaXfkZWpIsef5PVp5dx8vxONWjogHvSAz08IhXJ6dlj5XiCV0SRqUaHCmbGJ8ed6eOCOktagZDKZatV0OGUeuyuXXt19/LA0wthR6VWDQghuf9hJcaEG3e84IENhhfmfBdldncDpSpKU4mg9Rbz/mYezTmm/aF/6S5jB/fR8tTDMM695GDbAQH6umjfm+JEVwdABFrZt23ZAwc9Vq1Zx/JHpHJYWs4rXp+dT35jk+Zle6hrj6HQSj96Z02FQdseuFGenRiOhVYzk1o5DqVHQFi/kiznZmH7TAi5JEhecaWPNhhgmk4rZLxRSXZdg2sseLGYVV020kZejIS9Hg1ot8dKbXoIhwXWXZ2I2d17BaDalAvBun8yNNxh55OkwavX+rxc8Hg/5RYJYVaTTbeLEMWBk8c9OPvs2yMx3/YwaamD6/TnkZKv5ZU2Mn3+JEnInsfv68eTDK1iyzM0N15rJz9GwbGWUB6e7uW2yndXrEnz9gp78lrFcetVCDhrrw2qRmHK5nbsf9KM1CZLRVDu0WVhpYA8AxXRhN1voK0YgSRJqO2iyQNJCkgR6XQZvzNexY3ccr1/PGacU8878lv0ehz+Lv6M9BFiw4HsMzvbv6H0ooIw6qsiS8oh5zWkK32aLQIcuLfC5D2pJTTf6Yey7jrz8RorzdHz5Ti6VcpsoUQZZZDCC7WI9u0wbOKmLlmWOGC/PiHLYwTkpPYCQwhPP7mHOm3Uc1q9z+1ZUoMFsUuHc7mXjxo2dUuh0hB9//JE+3eXWwOc+XHuFlcsuNHP5DXtY/Ek2+aIMky2A5jePldWi4rLzMrhochOP35VLcWFqbOoaElw62UV1TYIJp1l59am2Dj2DQcXVF2cysI+e9z4O0Lu7DqcjSqNDQ4aSyzMPKRx5yO943jUSLz+ex9CjajGbJBqaZNzNei6+wJgW+Ny37dsvZ9N3bP2fFsV0uVzMfucVXB4PPyyJ8dk7xdz1QABnUZyvP8jD6Va490kXkOLWvO7OFiJRweEHmwiHFZ5+1YvbI6cEqBW44xEXzz+cx5ABbRWyl1+QyQszUxotsVjnyfJoXOD2pKjqJt/RgtmkIhoVPDjdTbNDZndNgi5lWu69+ffK8lrMJoX5c19i/MlnHZA99Hqd5FKOgY67bOPE0O/1637PFS9JEgW+Ifw0bwuHL6pD0sVIJsDq7E1Jsku7SlEHDWSTKqgL2ncytFfnyRqNRsJgFAgh8OCgkWrCBNnOOrLzFD6bY08TX5UkiTPGm3G6FB6/rwqhaP4yyqy/NPi5Y8cORo4cic3WuTHKzs5m1apVf+VhO8SyZcuYNWsWl112GT179mTBggU8/PDDTJ8+vcMy6osvvpjzzjuv9W9Zlrn55pvbVecZjUaeeeaZtM/+SmMuyzJajYLJ2HZrpkwycUvLLlav2UlWoggVasIRNw1ZS1FJEmpPIVnxslSJc3YzE8/pPAtx6nFmvlsU5h/ntxn8+R+HWLI0QdbdHT9cQojWVpFoVOHjr0N4vDKZNhUTJzfh8ijIsiAUEVhMcOm5mRQXaFp5Lu593IPXrUKjTpJIJPbboBUUF7CKzWnVQ7KQcVm3kbTXY8lQ0AcV6r0BSktT5/fCTC+vPpmPy6OQDJpby74DuPGVruLyi40cc6QBj0/D7Q+5aajbg1/bRCIuoXWXkBVJCSmVFWu4ZEozbz1XkOb8bd4W4677wjgjSXozFFkkUZCxYGNI8ijqqndw+Y2bMRklsjJVuDwKvbrp+HZeMZkZahRFsGg5XHH9/iv77VtYznw6vx1H1cIlEb6cXZRGZSBJEmedYmNbVYK7H3OlBT+NRhUajUR2lhqzScV3i8KdBr27VuiIxgRffBfkxVk+5s8owGRUcfYVjVxzaSZnnGhpPbfa+gSnXdLIWVc0UFsv8+az+axck+DbH6KceLSR5x7J49sfQ0z4RxNrF5ZTXKRBcwDGfB/mzZ2JRiPQqzIJKj66jnDwyD123pwbwBeN4dRsR5+04hMuMqRsWqingLJOq7TK6EljeA2HHmTk4y9D6NylHbavqyUNJk8l733UyMihenKy1GzYEmPn7gQmbPhwtQowRESIKGE0OzKQHDo2tPyKOq+Bwd1tGNRqZr6RZOEPMvaG4fjUDkrLFGa+Po0nn5pxwOOxv/i72sP/og02mw1dhgapWaIvw9nGWgSCrayhrxieNsedmRt4+GEtp5/UtggvLdYy69lcrr7ZzRfvypQpqWRagWcwq+c6OO6HHUj6OEpCTbQlG0VW0WN0M68+YeToc15i1ts/APDSMy+jC5iREmrilhClPYuZ+dK7aW2r2dnZvPbmKwSDQVpaWrDb7QdU9f8/jan33MYF6yeibeyRJqoSExEchXuYfvdb/4Nnl8KoQ0ay/N21+HGTQyE9Gdw6B4LCxzbW0pPB1BnWo1FLJDYNJF9JcUslRRUenK3q7r9HSoAo5ccJBHHiNFFLIWWt20iSRKbIpZk6CmhfoVXDDopFV/IpQa1TUxOoRSvsqTZ5ARa1jTX8iAoVhUo5cjNkdjkw3tM/g7+rLdy2bRuxmEKOXcXhp9VRtUWPKmbCRzO5aMinmFypiF3yWioP38XarRFOODKHE46yMP+TEE89GyLgsfDE2iQvz2jixOM1/GOikUU/Jbjw6haG9Tdx6YWphcUbb0XZvEZHgWMUW1hNCV2BFJfrhtUalv8aYc2GGF8sCKFSSRgNqXbpWXN8fDG7mNqGJM/O8LK7JoFaDdV1SWZMy2fEYAOJhGDi5CYcTokzLmti5BAdBXkaEonEfoselXUpZ/HmpQxgdKfbZJOPk0ZyezTz8O9EOjQaiXtvzuL0SxpxumQmnmXjomubOH9SIzdNyqJrhZZN22JMf8VLbX2CKVfY+WJBiEkXZwLw0ZdBXprl5YIzbZx8rJmq6gRrVlcT2V3KPffEMehDjD+2LQG+eEWEq291MPmyDN790M/nbxej07XZ683bYpx/dQs33HJgS7KdO7cwbkzHi8HiQg1dyzW88WYMvV7ikWc83HlDuq+XTKaCu7266Rh3eh2eECTsK4hq/BxxGGm+729x0yQ7tz/sJDtLTXaWmndeLOThZ1zc9ZgbRYGuFVoemprDxAk2xpxUi14v0a2LjpM64KUH+HphiINHGDj1OAunXtzIkIFaPvhgNkOGDNmvcYjHwtw22c51U3ZTIrp26O81socCSvGIZh551s2d12en8aCOHGLgh4+LOWHCbvxLcyhxH8SmD9yct2gXQh1FFcpEzg5x2gkWhg5I8NncatSOQrS+QtavaYCYiV++VlPnlVA0MXQaGUUo6CVjSkFe+DFLNqzCTpV2AwMP7oc257fjq8VCD2pbwGgGgxkWr4IRo/69lEh/V3sIEA1HkGRVpwUyajQopNaGKqEm/hvhm8+/CZNFxxoQABlyHpJKx5ABEi+8FKd3sm+Hx6mkN6uTC1m7KcG0B+xEYoL1m+MM6KPDYlZx39RMGlucNDR0LlwVjwviccj05vPW6+/w+PRH928AgAULvu6UZ9hoVHH/VDunLUuS6cjB4DQx4cIlzHsrs5XybMJ4Kw5nksNPq8NiUgESbo8CspoCu5kHpnbst40ZaeSx593cf0s2cz4KUKVeS1GGmiPGFna4vcmkoncPLT+viFFfqyLDqiYvD8JhpZ2dUakkzjo1k5UrV3LQQQft91gArFz5M08/eQMZFhdD+0ts2qbi7sddLFwW54GpWej1KlSSwo6qOLKscO5VjUydnMXo4W3B6SlX2LnnCRePP++hby8d48aY0gKf+3D1JZm89b6fWXP93HPT74OXKbwxx4/FrOKteX6+mF3cGmAG2FOb4LLrm3nzuYK0zwG8PhmTUWLMqCSrVq1i5MiRv991hxBCEI3HqWEH/Wj/GyEELdTRh+FsYDnForJde7wQAi8u+jSnOpU2swo3u8miBN1vkuZ+4aGeXQxgNBERImnws2lb5/PcH5CJhNQ0sgo9RrrSD4NkxCfcqApX0K1LZoe/m3iOmSdeqCPg/evosv7S4Gci8c+FDMLh8H9E7Ojzzz9n3LhxHHHEEQBMnDiRdevW8e2333Luue1LiE0mU9q5//LLL4RCIQ4//PC07SRJIjMz89923g0NDbg9Mjt3x2lsTjLlLgdWi4pzTjdx4jEK73xQi8stc+cEGxecaUCthvkf1/HCKzux1w0nTgyN5g9UzTUSTz4boKUZtFr45LM4wQY7Oe5hPDJtK88/0T4Q9sPSMJGI4NOvgzz3upcJJ1sZPdxIVXWCX9fHiMUUplyRwZQbYigKTNtu4RmtQljXgsksE3VZKQh3o0q99oCy+3369eYVzcvkJouQJAlFyNTnLuGuuzWcfVouKtVex3J5hNsejNDsSBBPCLKz1DQ7kuyrkU2IOKEuq1j6VU5rdeTdj7kY3F/Huy/bKczXEI8L3vuomYcfqUHlLsSojmOzajn14gb69NCTZVfx0+IkDbtMaFq6Y9M34879mYMP0pKZKbFkWYJgYyaF7sHsbGkhZAmR3FkGSQ1bvE1ccrWXN1/O5KGn3RhNFQeU0dq1axelhZp2gc81G2IMGWDokMMVUq1En34TpKkl2drmoCiCeDwldgCQTNKhSFNNXYJV62JoNRKX39TEss/LsVnVzP8swJgRRs48Kb1StLRYy5ezixh1fA16jFxxiYTG2RUkhZefraH3ID9vvWKnIE/Dj8vCWMwqliz+nGuvu+OA7MH3332CHJeQkAll72DS5UZOu7iRKydmsGVpGc2OJBMmutm4cSV2kQeoKKCk0/0ZMKIoqef619UyulBOp46UPpLNLytrmfupnw1rVKz5Tkujz4wWiTB+VvAdRrUOg2LBIrJoWleDDzdmbIQabMx/rAdJdQyjbKWELJIkqFZ2cvVRBr76cfV+j8Gfwd/VHv4X6bj6+quYNvV5Srw9GCiNxiEa2MN21rGMYtFlb1udj2R2Haed2PG8v++2DL5d0IKuKRXQkCQJO3nQ0pbd9wk3u40reeqRLNRqiWMPS7Js2TImnHMmp084jXXr1hEKhejZs+cf8vZaLJY/3br0P4ny8nJmvvcat994J/U11WhjBhL6KJYCE68/+xplZWX/fCf/ZpSVlTKf+ZTRgyKpIu07i5RBHzGMnWwgGYGyyGhMkrXVthVSwVqWUCTK0+hzIPW+bKKWLvSmSmymhVqSJKliE2ERoJRu6CQ9YREkiI8G9hAVYUroikbSEBcxatlJnCi99lLOEIdcdSHLWcZgMRYRk1CbVQgEgxmDBh1hvQeb7l/ncvpn+Lvawj179hBPCLZsTULMRqXcnyzykJFpooa1LKWfGEFFYgA//PQl559n4oSjLNz9kI+P3raQ5xtOxt7EXjQQ4e2ZK+hWIXPcMQZcgRhfvGuharEdAVgihRRLqa4bjdCSII6G1G+zWoZw7hULue9WOx/OLEKnk3A4kzww3U1FmRajUaJnNx0vPNpmF066oJ4Rg1MLF61W4q3nC+h/WDWhnUVs3dSMyrD/gU+ASdddyfdffw9y5xU3AoiaHEy5puM1iSRJnHe6lfmfB7jqokzGjTXT1Jzknff9VNcl2Lk7zjWX2nl9to+Va6MsWR7h5GPNfPxVkM+/C/PF7OJWRfAhAwyccaKFS69tYNFnGUyZFOeO3BaysiUc/ggHDddz5/V2nnjRy+JPStICnwB9euq58aoMqqu3AUd2cLYdw27PZVd1e57cYEjhhHMaqVpnpVd8HLqAnjff+pbNOxqZfFmqOGHNxhgvzfJx8Tk2Joy3sqc2wfgLGrBntlBRqqVHt84XmoX5atze9EXuLVdncfy59Xwzt5gfl0U46/IGsu0aJp6TwVUXZTDhH41s2hZrrQbeB6dLZt4nQb6aU4Rer6JLmYbyEi3vf7X/RTJen5dMjcBkS7Ddt44eYmBaALRF1BMmiAYdXp9CWaUqLfC5DyqVxJMP2Tj3jG1YXCPIkLLIcKXWREIIXAUptWGTUQJJISyCOJNO+lWPaVV7zwMCSS87bT/h0u0hN1FJDwaykRWUiK6U0g3toDjaHBUehwd3Sz1DBsmcf5aBD78McvShJipKtWzcFueBJ12ce+5L+z0OfwZ/V3sI0NjYhEOq75DnH8BNMxlkIYQgqfdTVJBKgnh9Mit/TWIm1um+kySwGSUWfC8T8xk75E8E0EharEaJut0q7rhBhxTKQJgCqO0OnnvKyugRRh66I5ODT2jA45U7FJKZ93EQnTsVWPK4PAc0Bmaz+Q95m5NJASL1LBgkE9k1YzjxzJ/IzZXIK1TwB2WGDTSw8ptStu9KcPN9LYDAXWPBnCu3rh07Qu/uOpodMrIsOPZoHdX18T+kA8qwqejfT8vtU7IoyNXwy5oI4y9s4LbJWRx5SLqdzsuWO+we/iNEIhGeevxGXn4Uzr0qwSXnZPDmcwVoNBJjT6ynXx8NV9zUjNurYLOqeGCah1FDjGmBz3247+ZsTjivno1bYjxyZ+e8oxecYeWZV72cfqKlXcftzHd9FOWrsVrUPHVvbrsAZ0WplkfuzGHayx6eui89QffSLB8D++rJtisEg8H9HoNwOIxRMhMiQJOoIZsC4kTRYUCDll1sJpNcdJKeCtGLdSyjlxjcyt0eE1Gq2EguxegkPbJIgiaOPSvMqpaFmLBgUhnxywFM2OjPKOrZhYtmipv64YrV8uPSCIcd3H5Mn3wuQKDFiJ3cNJ9Vh56y0s7fNwaDCqNBwvsXUsL/pcHP/Px8du3a9Yfb7Nixg6Ki9vx4fyWSySS7du3ilFNOSft8wIABbNu2bb/2sXDhQvr379+uHTUajTJp0iQURaGiooKzzjrrD9tUEokEiUTbHZOktvaeDrnT3G7cTkjKSU48v57Xp+czqF8bifjHX4d4fXp+Wmnw1ZfZOO0kE4eevIgelVrmf2pk6nUdV/O9PTtGdu1oPnoyDghsZGGRdMjIfPjZGh6+O73Ve3dNgtsfcjFsoIGX30pl9fc5bmNGGjn/dCuXTGlm+vMR8uI9KKYLUij1vSIUtrMOgApK2MMmZFne78Dft1+/y4jRCXb+so7S6ABcpipuukXNuWe0LaYlSeKQg0w8+1Aedz7iav08L0cNpiCKUPCYq7jndktr4PPHZWECQYXpD7TdW51O4sKzrPToquWia6pY/mUpr7zlo6I0yRknWqltSDJ3vh+boy/1xg0ccmSCWS/mpvGkvDM/wB33fIc2nEPCYUSLBgnIbB5EgyNMl4Erued2E79u9B0QXxxAaUn7hYHTLVNS2PlY5udqEALCkd9kO78LUlyowR9I8WuFwwqhsNLKC+rxylzwDw/V242oPYXE5GwiUg2zZoe5+1Ybcz8OMPPpjheoOdlqYkE9uZ7hZEjZbUFERwnVP9ZzweXbOOMkC/M+CVBdm6B71wR+v/+AKsIaGx0kI0ZkJU5CG+XFN6K89Hge3StTz0NJkZZl3+bT2BznsJPrcFRbMWAgk45fXj5cJEWCbTvj5OVJJNVR6CRxFZeifL8kyD23ZfDIVshvHoxeX0OLeRNaoUaJ6egZGttGuC+l1JVX8xNqgxptpkS+thQSEi3eJvZEt4OQ2FqVQEnqDnhO7C/+zvbwP4l9x/+fPo8/wkknn0RjQyPvvDYHs8uOI9FEd/pjwkITNXhxokLDsO7mTq8jJ1uNMUPG2+TARsfPnocWzj5b3coDXZiXwOdL2S2NRsPQoZ1XoyiKwg8Lf+DdN98jHAozasxILrz4gr9V5SdAjx49WLLyJ1auXEljYyOFhYWUlHSeSPlP46O5n6BCQzEd0wgYJTNJkWqBN+0VZYiLKPXswY8bFSpW8gM9xMBWrjwPDnawgWwKaKGeIF5GchRrWcJgxlLFJtbzMxqhRY+BUrpiIRMXjaxnGYo2giRrKJN7k0Nh6xyUg6CzaLCTi5tmLO4CdPkqMs12VoUWYdAZOKbLkeTm5v5bn7+/sy20WCzICTUiYmaYOLyVC12DhhIqyRTZbGUtA6RR5GZruPLCTPbUJnh/rooS3+C0fRokI33jY7njvu+4fnKSVeui2MslMvYMTFEA/ebwuRRRww56MggAb/Zm3nohL40nNDdHw7MP5XH7Q06++SHMsePaAku7q+M4nQqHn+gkEhb07KHm1uvNnHa8ha+eLaLK4cKYEyYSiex3ZZjVasWSFcPpqSVf7niM3TRTaDBRWtS5j1RSpGXF6iiKInjvowAfzExxpF94dTP+gKC6LsEzD+XhDyhU1yUYe3IdhXkapt2Xwy13e1myLAnA6FEabpps4bnHsxjyswNNQ1caamPsrg0jSSr6dpcYMsBAz67aTpPVZ55k5eRLP+PSy67ZrzEA6NKlkuefDnL9FZlpSewLr2mipkpH7/jBqCQVMRGhsouG8UfruOcxF90qdfSo1PLOCwVkZ6XmUUWplrNPsTJ0oJ4nX/SgUnUeGNq0LU5Fafq4ajQSJUUaXG6Fww828cEXAewZaq69NBOAlx7P46Jrmzn6MBMTxlvQ6yS++D7M2/P8PPtwLnp9alwyM9Q0tSSJRpP7bQt0OhN33x8mR5tN0UgHdXUL0IfzkGQNQV0z3liYoQO15NhXsWd5jD49O++O69tTDyYXuNI/96iaOP6Y1Pz87OsIkjePKjbTh2Gtgc99sEqZ2FQ2drOVqJApopKBjKae3azmRw4tHIuS8HP/zdsZNXTfoj/KvI/d9OoqqCzXsmt3iPpaD0VFRf/nfcM/4xe6XC6+mPcVSZHEg4O4OghqBXM8B4uUQULEaaSaQYzBYdzB2WfqUaslVq6NMmmKn2LXSHaxlXLRs8NjOMxbqd8Zw9tgRtA5H3FYBAkEJAYpR6CL7g1+RSHpSnDJP5Yw910VA/vqSSbgxLNb+HJeXqvgGcDKtVEefCRGSaQSj8bB2GGHHtD9vuCCi7nj5rc4c7y1w+/fejeCxtW99W8dBgIOE5WO0bg3h6nJ/RGIcsE1zfTsqmXm04UsWhrh6ZvKSGTsIh4X7ZI1+9DskLFnqhDA3BkFXHxdU2sb9+8hhGDL9jiLPy1tTRr16q7jzJOsnPmPRirLtWlcxN8vDnPuxZ37sR3hk4/nccnZqbb1g4YZuWav7QE45GAdtz3g5NQTLKxaFyUWgzkfBfh2buccksccZuKZ17yt6+OOYM9Qc9MkOzfd6yAnS83Zp1oJhhRefdtPMCQTCskYDGp6de/43TZ8kIE7HnamfbZwcZgPPg9w4QQby1druO6IXvs9DhqNhqQiIxDsYTt17MKMlTBBooTJoZAu9CYuonhoIYiP3WwmLlIxoRhRtOgwYmGrWJNaI8thdLKa/OIkCz82EggpTLlFJvhrOU65kTgxBpNScU+6C7ny6sXcfafMhFPMaDQS/oDME8/5+Wi2kVAySs/fcY3q0LNrd+fPWDCkEIuoUA6Qa/8Px+kv2ctejBw5kg8++IBFixZx6KGHtvv+008/paamhvPPP/+vPGw7+P1+FEVpp6adkZGB1+v9p7/3eDysXbuWyZMnp31eVFTEpEmTKCsrIxKJ8OWXX3LXXXfxxBNPUFjYcan3Rx99xPvvv9/6d5cuXXjsscc65fjLzs7GrDXSr1eSkUON9O6uY/YHfr5fHMbnVzDoJcqK2xuWwnwNV060UVGm5eVZPs45zdqO13PpLxE2rdVRIrVfhCaI0buHjrOvaKJbFy1lxVo2bo3h8Sk4HPDzyhifvF3Qzgiq1RKXX5DBWacJ+krpizCVpKKnGMRaliAjYxAW9Hr9fit8u10tfDw7j/5j69gRaEZnSnDBhI4Xn8MGGbj8xgSxmIzTJZOTreaaK4w8//AGkiYP44/NbN329dl+Hu0kkzNqmIFePdSEIwrXXJrJ+AsbuOYSNT276fj4XS2HHLcMq13mzZfKWvmTEgnBjfc6cLplnnzUgskU5+15AX5d4ULbkuL4EYrAGilk1pw6ikus5Ofn73fFo81mY+rN8Xafd+uiY96nnWeENm2LkUwKSgo1uNwyN9zTwrpNcXKy1DhcMrc+4KBvLx0vzPRyyzVZJJOC4053od46lAxFS5gANjIooQcfzdwMuIkn6JAHFWDxiijmSGEq8Pk7ZCaK2bqumv4Dovy8KkppiYbd1REqKyv3W/nZ6XTid8FA+VBqtZsJJOqxmDWtgc/fojBfx6zn8zjn/ACNvhpKRNcOeREbqKZbaDTX3LaSt1/M45WXqqCl4zlWK23n05eyGTHEyMMPenGbquh9xB68a2V6FBvx/jy4ndKozqLlsMGHo8tPv9dWCilrLmDb6p38snoDY8cc3akN+Vfxd7aH/xMoKPjP8A7+Wdxz/z1MuXEKc2bP4ZXnXkO3VY9O0lNGysFNiDhOV2Onv1cUQVFJBdu9AZLN7flCkyKBk0a+/lxi9dkxhgzQs3KdicsnH/xP56jf7+e4cccT3BnH5stFg41vVy3hw3c/4vmZz3H0MUf96wPwH8bw4cP/p0+hQ3gcXtSo0Uidu3FaNBhJLYrcopk9bKOMHpTTA5kkjVSzmV8xYUZChQ07BkyU0Z31/EwPBqGSVKiEGgUFA0ZK6Ua+lG4jCyijgDI2J1dQpHQlU0p/vyaawNgHcrSFtCTqydiRQU6RkZFHDyXkD2OymEgmk5x00kn/NjsIf29bqFKpiAQ1dBN9OxSBtEgZqIWGsAiCSmDPVPHks0Esjj4dLhjUkpoSVRnFhS4G9TNy8yQ7p527BHNTH+zJVIGCT3JRq91AfrGMt74BayIPS76PMSM79uGuvyKTa+9wtAY/vT6Z0Uc7yAx2p0ipJEPSsnOLjzOWbmDASAWfvo6sWD4Ob5Tu3bvvN6/ZY4/eRq8e0FC9g1hdQRpnO0CD2IMFG+qglZ9X1DKoX8f8tr+sidLYnOTKm1s45zQrclJw0bWN/PxrjKWfl6ZVPS1eHuH0460897qHiZeFsDX3xy5S92r5DidHfbuB1140UVaiRmkop5hKduvXEDA0sHx1mBffUHcYFNgHnU5Cp5UOaP57vV6KCsxcfVsL0+/PxWBICU+GQmDzdW3lZ/Pq6rnzEgO7quPceUM2Y0d13IF13BEmPvoyhKRKCT3VNSQoKUo/ZyEET77o4car2q8jIlHBvgLeFofCPTe0+YL5uRq+mF3El9+HeGCam7WbYpw13sLn76TTNq3dGKOhKUF5Wa/9HgshBKqQjRGnhnnjxTySScHajVHiCUH/3naCoQyuvKWFt1/NYtM2M9Ne9na6r3hcICd/d10iRKRkA1Mm5eD1yTz6nIdATE2CODtYT6noRraUXhQQ9Ooppyui6yaCumqiERXxUIKzjtYQQs3RY6O/CXxCLKawY1eCLmWpOffiKxG0YTuffvwZDz3y4H6Nw4Hif4s9/DN+4euvzsTqzENvj6GvXMl1E21YLBJz369m5UoZR4uKYrqwjTUElWbmfizx/ocJhD+TDPdojJKZHOFlF5upFG02UgjBFn4lGY1QFhpOESY2s4qoiLSK4v4Wu9hMH2VEO+5hjaQlv2Ukt9/zM+/N0qJGi7xhKIMPW8GgPkZKizWsWZfAU2+hyDkWCRVOay033XrTASWKCwsLCcWK+PirIKccl95ls3FrjPffT1KqFICUurZ9VX0AMkmOPczCa8+mr9kW/BhBJTSo3cXM+bCFi85uH1h1e2R8AQWHS6alRWHsyTUg4NrbW/j0raJ2HYUzZvs56Rhza+BzH4xGFbdcY+ehp108ckcOeTkatu2M4wvINDXtobDwzP0ei5071jDhGIVHno7y9XvpQc2+PfX8sjpKfWOSp+7NpSBPw/mTGrFZO1+HZ2ep0WolTpnYwIjBBq6+JLNdXGXBT2HuvjGbQ0aZeHCai+vvakGnldBoJM4/w8YVF2RwyfXNf3jegaDCtbenfvfLmihWs5RSdZEESSoP2AdNKAlUSAzk4NaKToCQ8LNOWopX1YRZtlNAGWGCdGcAut/QO8VFlDAhtKQK43xCIejS4CXO8ad5GDVCwxMPWZl882pq1kkMF0cgSRJxEaWO3XibNdxwa4h7H/Nizxbk56pYv0Eh5FahQ9/OH1FLGgLNFtZujHX4rn7+tQCKI49osuEv8w//0uDn+PHjWbFiBS+++CKLFy9uzeS88847bN++nW3btlFRUcGxxx77Vx62U3Tk8O1P1PjHH3/EbDYzYsSItM979OhBjx49Wv/u2bMnt956K1999RWXXHJJh/s69dRTOfHENnb4fcd3OBwkk8l22weDQfS2GI3NcOQhJk44r4EJJ1t59M4cFAXe/yzICefVM2Nae/7HYw438/b8ABPPtnH8OfWcMd7CmSdZiccFr77t56sFYbq1HNdhW68/YydP3Wxm3NhctmyP43DJnHWyBZVK4vhjE0iyv9UJiscF014I8N77MZJRDU5flAp5RIf7lSSJPFGCk0ZiSoxAILDfqp5Wm52Pv6xD+DLJSFpR59d0moECKMzTsHqRnUuvdfHh27n84yIr1TU+5n0WRJYzWqs0fQGlXfn5b9Gvl56a+iQ7l4RxupKcfWUTchKaWpKcdaYJs0mVRhx/831Oxow0MuE3mbcTjjSzdmOUc67YjC1qQnIV4IoFsJuN7N7jprn5j43hbxGLxXB7FH5dF2HowLaXb2W5Fpdbpro20W4uCCG4/yk3TrfgzMsa2LozwYzpeYwdaWr9/oclYe5/ysWv62PIiqC0UEtgTx5OZQt6DFix48dDFRspC3Rn3vst9BtMWhv9bzFnbpTsaOcKwtqWCt5871fOOd1EfZNMXYPA49n/Fo+nnnqEHE02QWMDo45yE4qpGTaoc9GOkUMMmIxRNMEUt1wPeSgZUqoiOiC87JDWkiPyyCSb3TtVXDKlmX5DdKxbsIGyRL80Z6iWnWiFkSm3eZj2iIQUsZEs2MVlF1tYd2uUxnqJAtIdCMkI1sNAMqgIBUJEIg4kKYYQeiymXAz5Znod3oVf1+zkvAsvorGx84CVRqP5lwOEf0d7+J+EJEkUFBTQ1NSEEH+s9v2/AYOHDmbsEWNYtHsFpnibg6OVdNTXamhxJsnLaf+cfvV9mOEjTufqa47gygsmURTs1lr558XJbrbQnQEYHWZunLqUt15VsX1PBjk5Oe3maDgcJhgMYrfb0Wq1XHL+pSTX6slTCgnhJ4AXXVJPcUNvrrroaj5Z8CHZ2R1zI/1vw//2+RBLxBAorYJXskimlISRsGJHJamIE0fgJy5i7GEbAzm4tX1PElosZJCBnRABiqggmwJ2soEW6okSpoYd7BKbkUmykoUAKCjERYwSKls5DZuooYkaoiJCfgdVMrEqSDpAETJ+PKx3rGTw8hGY+2iwZJgJhyKUlHSlb9++f2gH4f9fWxgKhUBIZNE5NYCdHPx4UITCTz+H2bVbwUzHFUGpnWawel0jQ/rr6dVdx5Jvs3lxRhWff7UFWQaXL8bSD/MoLdIw6cZt/LR4M4f07XyccnM0OF0y23bG2bg1xvVT/ZQFh5Ep8lr9AouUgdl5MEu+W4La2gKxQiRUtLTsv7DL5o0rMJnUfDLXzpkXLCbRWIAlUkSCOE3anURFhMHJI5DiEi/N2M7Ecy3tKi5DYYX3Pg7Q0JTAoFPxw9IwT77goX9vHXffmJXm48Tjgp9XRbn9OjtXXx9gYPSQNFHETHKxNB3CFZN/oCA/RbgkSRJdYoNZmXCRkPS8MydMRaXEg1M7vqYdu+JkZFb+0/n/W5hMJuqbklxytolTJjZSVqxhx64Y8YgOo5zRen6SWsFiltBqJGLxPxDniKWClwa9irtvzOK8SU3cf2s2h4wyIkkSzY4kDzzlpk8PHf17p/tePr9MKCxaq9picUHub94/yaRAlgUnHW3hpKMtPPyMi9EjjGn35bNvg0SiCiARibLfY7Fm5Royc5PcMzU11zUaiWGD2hbzVouK/Bw1VXvi9Omho7YhQSymtFab/hZzPw3g8CQIi/XoJD0xo5OCLmHemp7BR18GefK5AFk1B9Flb4InKRJsZQ1eWtDnuZFMIRKKjDaiECbIey/aW/kCXW6Zsy5vZPiIMA5XW9JelgXX3u5g0sUZSJLEy28EqNuaQS7ZvDf7Pa6ZfHWn1/5/wR7+Gb9w7a9riWXUMPmWOJdPbAt0mQxqtm7z43WqcCgNyCRIxFRYd43Guk/caO+lldKNOqpYxY8UaHPRq3U4NTUYI3l0kYe1btdN9Gcrq+kvRqbRxCRFgojKh0V0zFVtkEzs3qXihZkeJE8OGSIXTeMh/Ni4inyKKKCMIkmPHzfNmevIKjQRiUSIRqOdjHjHeOPNzzn26IG89rafqy62YdCrmD03zMJlIYzObvhxExFhHKatWLMSlJfpiUR243HEOWRs+/fDoQcbeD63jjzHUB55tJYeXbUcNLzteXJ7ZC68tolJEzM57zI3lvpB+CNOTIUuItoEh53cwIO3ZzFsoJ76piQvv+ll6cooSz5N5wb3+WWuucnH6l8h7LRzxA8RFF0IrTnKrddmsbWh6YDsoVqt5ab7nFSUaSkrSfd935rnZ2BfA0/e2/asjBxiZOGSMKef2PE78rtFYT59q4geXXWpiuFbW7hjShYHj0itw1etixBPCFaujTL3Yz+D+hpweGRy7Go8PplZ7/npWqHFH0zponQkOBeNKmi1EivXRLnlGjt335hFhk3Ng9NdvDpby9x5Tx/QGEBq2vZnVFrgE1Kc3X3ECLarVtBLHoIaDdXsoIaddKNNZEsnGdBhICkShAlgwEgFPdGgRVWrZmNtkqM+XsPYcZBrtqAKqVp55ivoRRd6IUUkfHVuqhrXctotKrZvEBTQl51s7PCcc5yDOOeiJTw7zcSRh6T4smMxhZfeCPDWDDUk9EiSoKqqqlN6zQOxhX9p8NNgMHDfffcxc+ZMfv75ZxQl1T/62WefAXDQQQdx2WWXHRC3z5+BzWZDpVK1y1z5fL52Ga7fQwjBDz/8wNixY/9pe7ZKpaJr1640NTV1uo1Wq+30ejtaUCmKgsmc4sa4/WEXbz+fToR7zaWZnHi0mStubuGrOentEKGwoLE5SXVdguVflbL0lyjvfhhgw5YYhXka7pySxTOPr6XIMyxNscsh1ZHbu4XDx6Re5r176Nin8/fkc3407grUWakKw3hccMxpDnwbupEbL0clqfCL1ejpvHpPj4EAXmJ7+VX2dyHZu+8Ybr5jGeWew9FLBur9zj8uwW9U0U8cRMPyGkYcvp1Jl5s46QQ9O+vUvPdxgIvOarv30aiCwdBxxmfHrjhnX9HIIaOMfDuvhGBI4fGngzjq48x5V8GakeSkY6KMHGKg2ZGkyZFMC3zuw6B+BiaebaV3Dx2ffeHg6y8FkgoqynQ0NTWRn79//GYrVqygVw8dk25zcNcNWRx/hBmVSiIcVujbU8fx59Uz/f5cjjo0ZTAam5Pc8bCLX3+RsDv7sWjRFj58J7c18Akp52LcWDORqOC2Bx28Nc+P16ElHpbpx4i0CkZFyGxiJSZHBkK08NhzbqY/0L7yw+VWUNF5Fk2FCr1e4rLzM3n8eQ8F+ZkHFFRoaqpHm7AQydvBrBdzWbYywuffhtK22bI9zsw5PnZVJwgEBNXNCjqS5IoSatnBNhFEkZL07S8x4wYza9e6eG/+92iCdq65JMHKtRG++64eJ26sIhMJiQBeciikD8Noqd7MlVNqULw9OXdSkJVroowYbGTFMqmds2jsA5IBwr/CNvcali0xkpujIZGIMPv9Wl5400pl90EMHNCXL7/8sp0D+Vfh72wP/ycghPhfcy4dYfXqVTw7/U5KCwPkZSvUST6yRWGaU25r7s8p567iy/ltPMcAW3fEue4ON6+/eSrJZJK4HMdNCzVsB8CKnT4Mb61w2LVLx9mTFKY9/VLamOzatYt7p95H7c56NEJHQh1l4IiBVG3YTa5cTm3BjwwaIhg9SsPOKpnvvk+icxQz45XXuWXqzX/peAghWLZsGR/P/xQ5meSo44/k6GOOPiB1zH+2//+N86G4vIiG7U1UswMhFAJ4ySQbgaCKTdhEFnGihAlSRxWldGsNfMoiyUZ+wUIGXemHFh0eWtjAchQUkiTJJh8DZsro3vo7v/Cwg/XEiLCV1fQUg9nOOgwYGcBBRIlQzbZW9c9WJEF2Q53YRS5FKXqceolwPTSLOnawnsaaJuI3x/+t/uHf2RaOGTMGgCRx1HRcuZcgTszk4JarbLz6tp/+3c3USwF0nfhnYZWH/HyJhqZUgCHLrubOmzO44ybBszO8ZNp0rZ0VM1/IompPnKkPuTrcF6T8w4bmJDNm+8jPVWNRm1KBz99BkiQq4gOpYxleXKg6uebOICHIylQhywKzGZrlBDGa0aKjONELt2UnKyPfkkcRUmM2405t5MUnshncPzUOv66LcvfjLirLNQzpr+eIMUY++ipFKXXuVU2cdkL6orGuMUnv7jo+/TpMXqJLh6KIGkmDwVXBjuAu+uy1xZIkYVfyKaSceChCXf0vfL0wlEYLwN5rn/pwgCuuvf6AxkGr1ZJMaGlolvlqThF1DQnOvKwJk0HGrfaToaSSvYZILvM+qOeWKWbue9JNSaGGrhXadlVY8z4JctAwPXM/DvDkix56dNUy5U4HWo1Efq4atVqisTnBg1PTK78TCcE1Ux1MuTyzbTzUqUR5dV2Sp17yEI0JdFoIhgQXnGll+aooA/voUwIcTpkXZnqZ92mQm662o1FJPDsrsN9jEYvHQBunojSz02369NBRXZeka4WOay7J5NIbmpn1TEEaddW2nXHue8JD38ixRAgRFzF0ER3hlhbOuyCMNxinb+iYtHetGg12Oxw2vpm7brSTn5uJzy/z+rs+XnvbT69ubVXw2VlqXn0qn+vv3cRu63CenqHg8Xj4+MsgA/vo2bApyUOPtRBvyqPAO4DdbAEh/dveP/9b7OGf8Quz87Kxl3u5fGLbu2buRyHuu1NQ4D6MXEkHUop+bY9qMzsMS8kyG9AZBCpJIuE3gzcHI2ZK6Io/aw133mXn4ccEhYF+aUUcNslOmejOGpaQIbKwkkkQPy3UYVRr4A/y9rGwipfe8JDQJJCjScySjYHiYBrYzQZWIIskGlOEpZ/ncMejSdxuN1lZHdPWdQaXy4W33sKqGi0X/OxGo1IRDqvQadWcdVkDs2e1oNIl6NEnjtUqIcsxDh6q5+xTcrj7CRf5uWqOPqzNJvXspqOg0kHA6aeoeSyXX7IGS0EzAwaqaGpJUN+YwKjVcvPNCexNB2OWrOApJ+j24++5nEw7XHWxGskYJEGUYDzKEYfr0p61cFjhqJOdqHYMpkTZG7BqgbiIsTtjCW/MCTLhgp4HZg/12RTlaygp0rBtZ4Je3XWEwgqz3vOzuybBm8+ld3VdcKaVMy5t5Lhx5naiSxu3xgiFBT26pt5/wwcZmPtqISddUM/Mp/N5Z36AOR8HeOWJPB573kOvbjoMBilNzM7hTHLOVU306qrlzXl+Ljmn/TP1zAwvRfkanrovh2WrosyY7acwX83FZ9t45/0mtm7dyMEHt++k7gxCCDSStlMxywyyIKFng/QzBaICG5m4aWGNWEIG2RRRjkEyERNRNrMKmSRWMqlmOzbsyCQJ4qNQ7saC77aiJUqYX/DjIYMstLRRuGVIWQyUD+WRxxZQrulCoHgtKneceCTWrlJaJxkwNfTl/MtXkW33YjPpCAYkdK5yiiOVrNV/i25vkrS8vLyjSzsg/KXBT0jxEk2ePJmLL76YqqoqgsEgRqORrl27/seEMTQaDZWVlaxfvz4toLB+/fp/Wj68efNmmpqaGDdu3D89jhCC6upqSkvbK53+WTQ1NTFskIE9tXEOH23ssEKxolTLyCEGfvo5wqGj24JUcz7ys21nnEUfl6DXqzjuCDNjRho5+4pGXpuWekGYTCGemP49UsCOStHSFG9BaGP0zFPz+rt+zj7FisWcMgJ7ahPMeCNKQTIXh2cXTS0JbrvPi3NNJUWiS1smHxs+3BjoOBrvpgU3DiQEzc3NVFRU7NdYeDxeQn5Nq9quzl3K2/NauPT89oHGVWujxJ2ZqCQVWdEKkjtKeOGOGjCGqA55WLXay1GHmikq0HDS0Wbmfhrkogm2dvvx+mRqG5KoFA3r10qMO6mFxgaJQv8gCkQuhZJEJBzi4vPXc9V1ATKzBOOP6Zw/6MzxVqa97OHVZ3IZtbkZnU7izJO0LF/+MyeffMp+jUM8Hqe0UEMiJvPWXD/Pv+5Dp0s5RBPGW1n4QQknntPElKlutHqIhlWo6iqp3MtloyQEW7c3MW5s+30ff6SZx573kJ+jYlETVNCrXeu2SlLTWwxjTfwntu6Mk5er4cFpLib/IxObVY0Qgh+XRdhWHSSqqsUs+nZ4HU5tNR++nMucDwOccKSJh549sEq/wYNHsuD9nzhrnA61WqKmPsl3P4V5KCnQaCQeecbN1p1xrr/CTp8eOp57zc+OFUa6J4alBSaTIkF9yxL69dJx8rE6Lr84ybgTnDw6TeK6SSbKVAXk0ZUwAQTQFUtrsiAj0IXNiRpsBVspL7chyypW/RrBmimRrE1vIdbmQ6IBYrsF+tII2VmpBZVWKzHxHBtarZ9ZHzaSkZnH4h8Ww70HNBz7jb+zPfwv0rFu3Wqef/pq3ntRR2ZGaq4dfYiVM8/9kbJ4SgAFIEqU3RtVjB7npm8/FWXlgjXrktTv1mFw9GXiyZcRjAUQcRXdpH6dHzCRyd33Tk9zNqqqqrj4rEvJb+xKmZR61oUQ7Pq0kWbRjLq0nu8+yUl7d0WjCuPPqWPBN9/8pcFPt9vNRedcTLxWweLLRkLFM9+9wlN505k5e8b/CmGifxcenfYwZ5w4gRAButI37T4KIdjFZmJE9/LB1lJOWyXODtZTQte0Vs08SsgWhaziB4qoIISPLlKvtGPaJDt9xXC2sRYDJmrZiRo1FXu3M2NFCIFDNJArpXO7u0QzCgolv6PHyaOYKjYi79bw8UefcOaEM/6yMfo9/s620Gq1kpQV6tlDZWt6Ov2YzapqJl+m46pLMtEbBM+86qHZsAZ/pAsWbNjJa+NhFTIO0cJrr8gUdYm1VsK9/Iaf514Ok0gIPpidvgjvWqEjGFRwOJNpVX378O6Hfk440swT9+Tyy5oo7z7XuQCqWbLh94EGCZUlTjKZ3G8++MLiHhwxwsep57vIaBhMV7kgLVhhD+YSVf/MqPGNbNya4Mar7bw1L8Bdj7kQAnp103HHlCxue9DJmx8VcMrERt5+Pj9tcf5bmIwSvoDML6uS2OQ8Outu0UdyIOZO+0yFCq+hBk1BExceY+W+J12s3hDlqosysWeqWbcpxl2POqmuF0Sjkf26/t/CYDQw7eUmVq+PMrCfgSMOMXHMYSbOuWAneaFyJEnCJtn5aUmcqvoQ5SVaXnjDy7adcY48xMRNk+yoVBI/LguzZWeMrTvjLHi/JK3ydeGSME++6GH+jAJeetPLEafXceLRFvr30bFtR5zvF0e45tLMNOV5r1/mmqnNgMQLj+aRn5vaXySi8NjzHnbVJLjjESdPvOjBZlFx1GEmNvxYhlar4psfQhh0+x/0OOTwQ3hj2880NifRqOHTb0OEQgpDBhg4eIQBSZLYuSdOv1566hoSnHS0md3VCfqNreWEcVZKSiW+XxzG6U6i9RSilXRoaavMFI4K1hm/ozw6uJ1AnFtXw6nnRXjgjraKowybmhuuzCI/V8O9T7h4/J627yrLtdx4VR4Ll/n4ed1Acu3NjD8+xKZtIT5fqKCPFZObkYuUAVpJpmu3dBv8V+LvbA8rupYxrHdbEiiRENz/cJhi97i04h6VpKJS9GNT3Medj8qcfKyFi670snltHK0EIRGkmRoyFQ2vvOnD35JJsaRqDbrts5dZUh52kcsqfsBKJnqMmMkgkgiQpD19EKQCr75YmJ5lRtY1JVmjWUhXZSBWkYUuy0/34ghjDtaQlHVcM9VJMChai8YOBE888iQxOUYhFRRGR6OSUmKCLYk6Xnp1A1k5IQYO1DH9gTy6VuhSCeOVUW6818HDt2dz+8MujjzElNaq/t4bWXQf8jMl2jIynH0QToWfdlbTJGpQYkYGcTD5aEgQRxZJ1JIGi2SjpaGYk85zMHO7mvzmsQghWMUPrFweT6t+fPXs5CBkAAEAAElEQVTNIImqHuQp6ZV6OklPF98Ylv/8Pbff1+2AxmHp4i85cZye4480M/0VD4/dlcNZlzdx8Tk2crM1rTZoHzIz1Nx9YzanTGxg0sWZHH+EmVBYSSmzfx/inRfSg6VWi4rjxpm5+tYWJv/DzhknWThvUhNXXpTBmg0xbr46/VpyczR8/nYRQ46sYdO2GHUNSa69NGX3nS6Z6a96aHHKnHeGlYmTmzn9RAvDBuqpqk5wyZRmZDnBKy/cRrduH+93sVQikUCvMUAn4kCSJKETBkpEJVtZg5VMutI3JcyLn02sRBZJDJjIJAcHDeRQQI7U1m6uCIWtrNlLlZRFOT3QS0ZCIkA12zEII5VSHyBFr1Oq9CR38DY+m5PHQ097ePnZ5QwSB6fZ0qiIUM12evgPYZP/F0qlI8kgVXy107CC0aNhwY/SP03K7C/+8uDnPlitVgYNGvTv2v0/xYknnshzzz1HZWUlPXr0YMGCBTidTo46KsU59u677+J2u7nmmnRy8YULF9K9e/cOF03z58+ne/fuFBYWtvKY7Nmzh0svvfQvO++srCwyrSrKirWccGTnQbWjDzOxeHlb8HPhkjDbdiY45nBzWivHtz+GOPnYtiz2+RPMnHemia07EkSiUdRqGw9Mc3PnDdn8ui7G8efWM/4YM7XVEl8sCGEyaDCMXozeHefQk70EvVr6KF3SnL9CylnPz+SKorSXDqS4I5w00YOB7GYLen3nbcq/R0FBAXqdqvUhNoeLePiZrdhscPqJljS19yuuCVLgGtt6XhpJQ26iEhIQFBqCdX4OPb6Fk44zcPQReu5/yk2XUg2HHNTmrHm8Mqdf0sju7RpKIwMxK4WsYQl9GZ4KwO7dt1EyU+IZxYsvLObSK2Uq/oDHSa+TSCRSJL3XXmHmg8+CJJMKkm7/Fc5HjRrFtMejmE0Ssx7KozA//bGNxRTCHiOljb9zQvaeb5GoZNbb1UzqYJpKkkQ8LnjgtlyOXe4hO5QysBERwqdpRgIykgUYJBNaoccf9FFTl2DtxhiffBMiN1uNosCooQa+mVtE31HVFES7tAug+oWHhMnDjiozS36JkJ+rwuUKHdCCZ8KEc7j39vvIybEghODNuX5uvSaLK25u4aSjTbi9cmtmTwjB7PdidE0c3K4iUyNpsTcP4qHH1zLzxSwK8zVcN8nM04/oeOAJJyJRiiRJmGkfHFejYfhQHQ/cZWHayx50OvhlXZwHb8vikambKQwObBtbPch+aNbs5szT9O04cM4+1cpr7wVRqfJJRPePCuLP4u9qD/+LdDz/7L289YwurZrz0IONZOUE8DY4qWUnEYIUUMZgcQiqBhULGn6iC73JIIuKfXYs2IV6sZs6qlLVLVLHdlmdIaW1rwHcecvdFDR2SxN5kCSJLJFPsQhz+OG72iXtDAYV89/M5qDjG/6ysQC4fOKVaDdlkkVmq70zh6xEd4W55LzL+ObHr/6yCtD/bdizaw/ZmjwSyUQ7tXdJkuhKX7zCRZJEioieBGo0JEScGNF2HHWQclS7if5UsYmBHNThcQ2SCY3QUkApG/mFoRyW9n1vhrCZX6kVVRRSDqTa4vWY6MOwdvuTJAm10JAdLWL2G+/+W4Of8Pe1hT/99BMWMmhR78YuZ2OX2ioqhRDsZAM2e5Lbb8jB5ZZ58AkfcthCTqQSA0a8uNjNVnqIgWjRsUW9ArMwI3mMbIvUceSZ9QhFQhIqhgwwsKM6yh2PuJgxLa+VPmP+JyFWLBcce1YjX80tTKPVWPxzhPuf8DH75VSlm9WsQtF0LpojC5mELDDa/Oh0ygGJYU685Ebuuu00nI0ayuT2HM2SJNFVHsh33/3ID58XcM3tDi45x8ZDU7MRwJwPA1x+YzMfzSoiFBYY9FJru/ZRh5r4+Ksg553e9v4vyNPgcMl0K4OEKpKSku8AcaKYFXurLRJC4JEcnHCMwqwXc1GpJJJJO599G+KiyU3sqk5w2GgTj92Vy4zZPqZPu5d353y5X2OwD5l2O4rcwsq1UTZujfP5O8XYM1XY813Ue1aQ7xmC31zNYYdqeemp/NZqTyEEL7/lY/yF9QSDgmg0pWD+8azCdrRG48aYqK5NcOO9Dqr2JPnho2JmvefnweluIhGF26dkcdLRZpJJwatv+XnqmRAGg5adO2P8+n0xOdlt+zMaVdx7czbrNsW47Vo7I4e2r2L+9scwpWXtbUVnOPLII3n2yYc494pmsrMlJpxspaxYwzc/hLjncScVRQY++UxmyRdqhJREZfVw0CiJkUN1NLYkSQqJKZdncNtDLpxxF5nCg22vNkJMRNijX4vJomCImFu5Ez1SM7LJi9u0m39M7LjV8pxTU8UPiiL44tswj08P43Wr6TOqzU90eApxekFvhi7dQIjUP4D+9Ocf//jHfo/Dn8Hf1R5arRaMv/GpF/wURusubrcG3YfSZB/mf7iKGTNjxDcMomJf0E2Ccrqzp2UbG93VKHKMhvzFmLOiqFUSXpcas7MH9mRxSvBR6LBhZx3LUirV9GylCvo9atmJRc5Cb/CRqc1AynQx8LCN/LgixAuP5XD0YW22K5EQnHdVE19+8SEXXnT5AY3Fwm9/oAu90vwASZLIpxRZKJiK1vPxm4WtaxBJkjh4hJF3Xyrk3EmNHDzCwJIVUUqKNLz8eogt2xMEQjJaQ5ILJztZv9ZJPA7jegjeeNWMmWJc+b9SUBqnskjN9p1JQs02clyDsATKWb68BVkXaj2WWWTQUO9i5BHNLPgkh8wMDXPmxchJlHWYSNJJevSy5YB8N1mWMRui7K5NMri/gYK8EOMvbOCxu3I4aJiRWe/5SCREu2r3Qw4yMqdnIUdNqOO2B5wIBFdcmMEX7xS32xZobXk/7oiU/2s2SWzaFmfSxZkdnpfBoOLM8VZmf+Djo68CrNkQIxhWcLllgkGF2S/l8/gL6WLSh46GiybYOOOyRvr3DDLn3VeYcv3d+zUOOp2OSDKMEG3iQL8N5CdFkigRXDRj2avWDgIHjUQIUkg5bhzkUUQje8iScskhnWdTJakwCTM27GnJbLNkpQ9D2S7W4RSNrQFTO7kU5u7GaFRRXqwlSYK1LMUmUhzzQXzEiNKLwcSJIaFim3kRGQYDks3PIYNAqwOL1fKXFVH+24Kf/9MYPXo0gUCADz74AI/HQ2lpKVOnTm3lA/B4PDid6Qpb4XCYFStWMHHixA73GQqFePXVV/F6vZhMJrp06cJ9991Ht24Hlp34I3Tr1o17lkc5+ThTmkp3u3MJK2zaHuOteX7eed9PUYGGi8+x4vak/yYYThHf/xaSJNF7r4qv0yVjs6ro21NP3556zjnVypGnN1BXreKZx+2ccLSp9QHatC3GmZc0EfdG06o8NZKWMpESSKgUfbBJdoQQuGlhD1uxkoEeA2pJ1SlXQ0c444wzeOSe+1sX5377DmY+m8uKX6Mce049RoMKr09m+3ZBN8+4NMJeaKt+8eGigHK0jaW8N7OaOXP9ZMTLmfSPEIb8egb3NdLcLNi6J0gioqVv6Cg0koYAXsxYWytPfz+GNmdvNm7YwNadYc7ohDPkk6+DxGIKb7znoyhfQ0W5mvc+CnLdzUUdbt8RHA4HkqRGo1FIJtvPCY9PQSt33AYHqQVtPNKxQyDLAn9QIStTRYZVjeKWacr+hco+USZfoEOR4a13dlO91YzWreLL2cX06alHlgWffRvi5Td9zH21oHXh0G+AQl31T2idZeTKpQgEzdThw02lbzhTpqznvIt0PPyMh+OONLNs2TIOOeSQ/RoHtVrNFddeyTeLXuLUEw30763nrFOsGI0Stz/k5MXH8rjwmiZcHplEQuCszSC3A2EISFUwrV7TlmGdcKqJF5+NoNo+iEZpNwV0XFbv0zZx4jgdv6yJEo2mgsZvFfv58IsgY05KsvjLldi9fTBKZpQYRDP8FAyv4o6b2jvHarWE1WojFo0jpFAHR/vr8He1h/9FG9xuNya9i5zs9skWraQhm1JiRJFJ4qCRAF6MWCihsl0VHkCx1IUmUcMettKDge2+96mcDB4xsFV1FVLtcM17HJRK7SvPAAopY8WKqg6/y7Cp6dnD+KfaujrCli1b8O4JUkx7AnSDZELjMPHdt99x7HH/GY7x/zRefX4GSlKkVXT+HkVUsIetxIhRxy66iF40UYMBE4qQOxTOySKP7azttFUaQI+RXWxBQmonAqGS1Iw5PZ3Co3cn9nQfjuHIvf/791eN/11toc/nw5gTJEunpqGhmlpRRSa5yCTw4CCPYjT+7pxy4Q7qGhRwFNNTblN5z6aAuIixVv0j9sIIap8eYyiPXErIixZTvbqKigE+vn4/p7UFcO3GGOde2cS81wp5/tUg82ZaGBQ9hsiWAOOOWk9JlwR5BYKt2xSizXZs7v58/cMuDhpuold3LdgcKM6O51kzteTkKpRXatmxQzkguoPi4mKq9kTJ0hR22nJqlMwk42oybGpkWWH2B37enudHp5NweWQuOcdG90odHq+M/jdUSueeZmX8BQ0cMdaUFgS8aZKdR591E82pAkfHCsGN1NCd/q1/N1GL1hzjjRcKWgMPGo3EqcdbOPV4C2+852v1x2+91s4RZ+za7zHYB53OSItTZuLZGazdGCMnW82e2gSjRmrZvM2JP+8HZCnBa8+UpCWCJUki06Lll6Ua8uQK9AkbIY2bI09q4JknLRxxSLqvfs6pVp6d4aVbFy1jx9dz3DgTX7xTjMOVZMqdDma+62fTehV58S6UyiNQoUKrbuCQY3bwzswMhgxIT7BNvS6L9z8LtAt+tjiTfPtjmOEHpVMP/BEqKiowWWWOGWfltsmpd8uOXXHenBtAUSQCQUFlhYaYQ0WOezCqFhWf7V5FYW8XZ5+hZ+WaKHc9FiYeU1j2fRaPTl/LqlUp7tH8AsGsm01Mvk0m7PIiKwk8xas4+SQtR47T0dBkYfIdDkYO0XPwcCPvfhjA5VHo3V3HpefaKCnUcOwZzTRuziHXN4wiSUdgpYzLuhWDNc4NV9rJzEj3z5sdMq++5cPrU9olH/9q/F3t4bBhI3juKT3nnpb6u75RhrC106psAyZWrk6QI4op+l21oV+4cdOMUTLTfaSPOa/YKchLJT/8AZnrp25n7TcBDMFC4kTZyC/kUkhA7aZQLmOd/ns2xVdQIfpgwkKUMLXsREGmZ2IEe3YsJazxYJQltu0Jc/mF1rQ2c0h1hM15pYAxJ7/Keedfut+BPyEEyXiSAtoHoYUQJK0O7r81u13xBUBOtprhAw3EE4Jb7vbib7LgcepQYaCAMsrQ8PoTDZhKW3j/HTs3TPWjiWZh7FbF53NzKSlqSxD9vDLKxZcvJqtpGP6AgirRZj+06OjLCOLbYnQduJrHHjDT3CzI7CRQDWDCwscffszNt+5fp5AkSej0GpxumRZnkpuvtrNsVYSDhqXsy/hjLMz/LMC5p7UvahECyku0fPhGIdff5aBvT32HgU+AhuYkWXY18bhg6coIep2KXdWJNKX636NnNy23T8nmtbd9HD7GyOTLUomVm+51MOUuJ3NeLuxQTPr1afmcf3UTkmb5fo3BPijIqXeP0FJH6p0iEChCJkaUQsoxYUaFmpUsRIWaQsrIIJsoYeJEqDWvxmzQku/qS7NtA0pmC3o9RAJaDC3dcIsWBtNBOympgri6rOUomRsxGiU8XgWLX0FRBIeNMaBSRxgiH04QH3GiZJNPgjhbWUMmOVTQk0TCR9Raz2O3W3hnXoSflsWR5QOviu4M/1Lw88UXX/xTv5MkiauuuupfOfR+4ZhjjuGYY47p8Lurr25PIG0ymXjnnXc63d/EiRM7NfZ/FWw2G26vnoJcNbM/8DNmZMdBredfC7B6fYLlvzqxWVW4PDJHHGJkzYYo/IbrYegAPS+/6ePMkzoOzv2wLMzQAW2LHK1W4rCxeirP03Hi79q5+/bU89GbhZxx2lqKnKPTvsuRCjEJK+tYhkGkjF4m2fRnJBvVy4io3MSVEDZbe8PTGfR6PblFFrbt/pV+4iBEhoNDRuXRp7sOt1PFl9/ECIRAjsnUU0U30T/NuatmGxq0DJHagmu5FBEJhdjMKga5DqbRVcNPmxMUUkai4HuyfL1b1XNTauedq+5ZhZ3PvoqSlavw88oIBw1Pv1dNLSnuq4fvyMHtkXnseQ8GfSrzfSAExot+/IYBvXR8832Yt+b7uWNKumBIpk1FQtU5QbYiFCKdkIbP/zSIBJw3qQlvSEU8dynPPqvnqMPajjHhZCtffhdm8lQn3bqkFqdqtcQpx1mwZ6h4YJqbJ+/NpWpPnFBEISs/yg7XHiLEUKEihwK60BtJkugbO4Q33/qO404wsGFzjIKKHfsd/ASY+eIbWO1Jfl0fxWRM3evxx1h4/Hk3z7zmZdp9uZSXaqlvTHLcMQlwdr6v3xaE7su0x4gQFhECeLFKmWnbJ0WCUM42xh5kY/qrHt6fWYgkSdx7SzYPTHMx/5MAI46NsXHdUqrqFbo4+lFcVsLlZ/dEo2kv7LTwZzsmSx4tdU2oNMH9HoM/i7+jPfwv2hAMBsnN7tghE9oYO1hPDwam+JeAmIiyhsUdtsjuQy5FeHCwQ2ygnO7oJAOykHFq69F0T/LAY68AKS5qIQRerxet0nn1vkpSk4x37tDm5RgPmMy/MyxauAi9y9LpYscSsPPdlwv+TwY/4/E4IW8EL0660HlbpA49MkkysOOgAQ8OMslBhZq1LMUu8qigZ9p7U0FBAL/yI/mirFXY6LeIEaWSPmxnHTERbZcgTDohKsJISOgxEtmrHIo6icYcpWulBotJQlGgqUWmui6BPp5JRB0kGo1iMHQeeP0r8He0hV26dMFkS6D351EuDSMuogTwokJNOT1RSSrkRJKWhl0kIxq6/SbwuQ86SU93MYha32p6Bg5LqaTv3SRDyca3oYkLr9jM+2+n3v+D+um57Vo79z/l4tvP9JT4U/u0YsfafCixphhVRNnFWgYzDAmJd+ZuYNLFGamW39vN3H7LCordo9IqsvzCQ420lUWzc7j3CTcZmQqRSASzufNup9/i00/nc/KxBr6Y+8d+j0DhiFMbUMl6dPEMEBKyycehhxiIJVIv/cwMFc3OZCufvNmk4vlHcjn81DouOsvGEYeY8PkV5nwUQKeVCAgf21WrKJP7tgb+hRDsYSsCBQkVAeGlgT1ECTPhVEOHQhcAZ59s5bxJTUw8y0ZejgbD/jdGtSIYDBGLKmRlqAgFZS64uhGVSuKEI02MGwuPPefh8vMz2s2F738K88DdMDB6VOreSJAjFyLX9uTqa5bwwXw1fXu2nZDBoKK0WMvzj+Rx9W0tPHpXLjt2xbn8xmYyM9Rs2STRMzIGi2RrnVP5SgWJ+iIuuHQRvy7OSePZ71ah5fPvQpx0dIqeS1HgiwUhpj7kJBFT2LBu1X6PQSQSIcOm5dZrU/769qo4V9/WwmvT8tPUmRctjXDF1T9R3HwovZURbK1dwMuzPNw4KYs+PTL5fnGYK25u4cSjLYwYpmNAPy2jhqba5u+8KclVV2+ipAv89FkOOdltwakLzrRx+0NOnnrZw/T78yjKV7NqXYwpdzmorkvgqrLSJzG0dVxqQys5/9wIOp3EyUd3/L5cvdbF/E+CfPXVZ5x88un7PRZ/Bn9He1hWVkZc6cLSX3Zy8AgjPbpqSZpdEC7pcPuwysvIYVp2LksPKoZFkJ1soi8jcBcv5pu5RWmBKJtVzYzn7Iw7qZZ1vzZixEKSOCFrDUrAxB62IBNHiCTVbCNODB16iqggg+yUvfR2JZj5K1qthF4vcfHZHbfuqtUSR46VWL169X4rfEciETTo2lW8hoSf7awjwxRm6ICOK5OdLplmZ5LFP0eJe6wkfHryKSRfahtDezSXyPYQ4ycsxWiQMOV7+XRObqsA8j4cNNzAg/cluf3W9Ui+BBZXt9Yq6QAeutIXq6RCjg3gllu2ESNJF6LtipZar4sQ1VU1+zUGkOKV1RsKmHJJkvOvbuLGK+0M6ttmvy46y8ZpFzfStULLyCFta3W3R+aiyU3cd3PqXt00yc6N9zg55vD27yIhBLPfT8VlTrygniPHmjjleAsz3/WxaVuckUM6vpbN2+KceLSZO2/I4s5HXK3Bz1uutjPyuCA33utEklIdveecasW8N/mYZVejUYPcSRFPZ1Cr1NQqO7Fgox8jWikZYiLCNtZiwUauVIRJWAnhpz+jWnndAQpEGbv5BY3Jjde4kmmPmjn68FQA3emSueuhbbR8mUTyt3+vRUSIQPlKPnrFztCBqfGIxRRefdvHZTc0M2NaPiaLQswXaV1jh0SAXWxmIKPb6CPiJSiNvbj15mXEEYiQBVkkCYfDB1RE1xn+peDnokWL/vRv/xPBz78rzjl/Evc+/iQVZWq+WhjkuHHpGdD3Pw2xe30GBc4KmsQqNv5YzGffhrj7cReJhKCmLkFZSWoC9eulp7Yhwaz3fEgqibJiDYceZGwVzHnlTR8fzEyvnFm1Nsadvwuw7UPPbjosBW5kR7Id902SBHZy6CUNaf0sKHzI2jCRvM1oXAfW2vvzz8sYNkjh212CtSylWJ9gd02Sk870EKrNJoyafErJRo+bZlaqvqNAVURRsicSKtw4GMyYdvs1SmYKRQVN1AKpDJNeMhLwqSiL57c6KFpSKnydIUYERZEorDucSy5byXEnxLjsIiMGg4qPvgzw2Tch3n2pkF7dU1W255xq5Zb7ndQ1SgcUBE7KMosWKfR0H8fMt77lzJPirSTMkHJKbdkJgo0+LFL6S1URCjtV6wgHEpw50cF9t9vo0yNVufnBF0EeesbFhzML6dldz3Ove1ixMsZRh2W2O4fjjzIx+0Mdu6oTrdcDcOhoE4886+GVN708+7qXbl10uD0yubkS2S3FZCjpYgdqSU1OvAu9uzfiD0ZQqfa//b+qqgoRheEDTDz6rIcse8pYx+MCf0Dw/fsFrZQPRQVqMLtRHEqHbTAhEaBr1zbDPfuDAA2BACaNikHJ0WzmV7JFPgWUoUaNW9VItGA7r79kZc5HAW65OittMXHXDdncdm0W3/4YYvVqL/n+IVg2FpIoiDNjXhlf/5RHjy4BFDlOLK6lrtlGbYOBRDyOr7oZ6V+35f/F/3Hk5+ezrap95bcsC0JBiQGMSrPJesmAUZjpNDoISKgoogIVKraxNtWKqoox8coLmTzlWjas38DjDz6Jo96ZqvLL0ONOOCmgssP9JUUCnSE9O5tMpoT4jAaJ7bsFeXntBVD+DDRaLaKz/lNSmW615v9my7tKpcIf8pJFHm5aMHWi6N3IbtRoMGElhwJK6JrWClXPrtag+T7sYD0atOgx4qSRBnZTKfq0Vg/HRZQEMTKkLCpFb2p/pxQKEFwEMaFim/UHcjV5mDwVbGM5Q0Yk+e7t/HZVKGs2xDj1PCcabxkfffAR55x3zl85XP8noNVqybCpiLv2cqBLBrJJb/lWSxqSsiDhyuxUrTlTyaMqqE8FPn+HDLmAbRt2UteQaF3cHnGIiQuvclLsGdBhMFWHnjxRjJNG7OTia7Ax7gQ3N042cuYpZm6/J8xdD3yH8GSjF0aCWie23Ai9s5MM6mfgpGPMvPKmj7q6Onr27LlfY7Fn9yaummjh3TmuVr6536NFqkWoksTrS+iaHNTqBwghWPLxZgKWPdx2rcAfUCjO13DYqbWUlaTopk462kSPrloG9dPz9cIQRoOKE44w8fj0CHayiGm0bJJ/ISkS2MgiiA8TFmKqAGtUP2BN5lBKN2SSZGdt6fQ6DAaJ5F63OJkUaHX77xfug9/vpKxUy6KfI9Q3ydw+JYtxY82/+V6hpKj9+Nz7UIgC9yHt/CO1pCHXMZR7HlzJ+2+3BQ9anEl0WjjpggbKijWceF4926riDO5v4IYrM7niInUq8Pk7aCUdBlcl737QyCXntdmpLTvi9O+t46pbWpBUEhWlGg49yMQtV2dxzxNOJNX+VwKvWbOGU4+3tc7P+55ytQt8Qooi5u67ZJ64pYq8SE+yY12QLFs49zQbVouKVauTNOwWzLi/GL0wIzJbUOwtPPaAhf599JiyXQwdbmTqw06KCzRcdJaNLntprx6cms0xZ9VTXqJBrZYYM9LI6OEGug9toCTeJqATE1HyKoJ4/BIXnNmx3YZUIGTexwE2b1rxbw9+/l3xwEMvcfllpzGoVxNXXGjFp2skP9SnHf+mEAJ/zlaevcHKPzYE4TdsHNVspyt9aGQ3l5yj7VBQV5Ikpt5k5rzLnRgD2YRR0MRs2Mo9nDFeMGJwBlW747wxx41U15WiWJ+032vRIwk1cbeJUDhAdlbn656CPBV+v3+/x0Cv1yNUMkJpa3OOiyhbWUM/RuJNbKKhOZkWrIcUP/M77we44sIM7rkxm5r6JA9Pd1G3VovwFqfZeqNkJtRcSaxkB3lFUFaS2eG5nHqCmdsfrsG3p5hcDMgiSR27yKag1c6ECGAnD5kku9lKTwa1249XuFCjJb9g/3gu9+HSy2/jhRnXMP2+XB56xo3X2+aLmk0q3nulgKkPOXnkWQ+lhRo8PplgWHDfzdkMG5R6r5YUaenRVct9T7q48/qs1sRVMim470kXRkOqkvyb99rG6LhxJqY+5GTea4Xt3pFen8wva6M8cFs2QsBtD6QEAzdtizH5dgf33ZLFGSdaEcCHXwQZf0EDLz+R1yo0mEjC4ceMP6BxKO1SQvMOJ70ZmnY+eslIPzGSNSwmWxRQw056MDAt8Amp+V4WGsJa+TuWf5/Zei6QqhZ+aVoW54Sa2P2piwwpPVbkzl/NZ/PsrXYRQK9Xce1ldh6a7ubz70K89KyVyZdspYeSihXtZgs9GNjuuVVJaoo8I9jESmxk4qKRYDD4Px/8fP755//lE/gv2uOrL2bjckgIEky6xUFluZcLJ1hRFHjzvQBNu42UOA9BhZqdHh3PzvCydWeCT94sQqORuOjaZm69NpOjDzOz4Kcwbo9C1Z4EA/vpWbI8wkPT3Rw7zsS3i8LceUNWa8vyPmg0Uqcl3wDFpYIdm2vJlytaHyyfcLOJX+jNUCD1snHRRJVqHeedaWDF6ijNrmSnDnlHmD/3JQozBQVUEMvfSTCa5JyLPci1ZaiJM4g2PsdsCogrMXbZfqI5qxpfbSaZiexOj5dPCRtZgYK8l/MC5IREkjjsVVLNJIc9bKVM9OgwgOa378AgKzgTTZS2HMqSNxx888U2FIuHCSeb+W5+Sdo4SpLEo3fmMODwOh4ZOXK/x6GysjeKLwM1KjSSmil3OejXS8ex48yEIwrzPglS3kXhqy3L6COPauUq8gsPW1lNISUUBcZQ802CYxduR8p00rOX4JjDzZxxghWPP/WC8PsFV13SufN96Xk2vlgQSgt+QoordevOOKu+KcNoTI2T2yNz0ZXraV7RA3s8vR3DqmSxZ089h4w0oNnPSg+ABQsWYNEZGDAgBmoDKnWqlc1sUnHRWbY0rltJkrj0IiOzpm0hL5guwKQIBVfOWp65yczcj4L8sirBlz/42bC0iDkfRHjr3aVItRJhyy5qNbspKlQhxeMs/6SQDJuax17wMKhf+xINrVbihKMsbNoiM+8RCRGBuu89ZI9WI5QcahrSs4Jej5Ota7YiiQi9+3denfdf/BeQcnJ79TmYrxYu5rhxbfNvwU9hMqKlHQYAssjDQQMFnbQTO2mkHyPQSjqyKUARCnXFm3lq+pPMfP0NHr/9KYpc3SiXUkGWZFMSnybEdrGOHlL7Vvl6bRUZ2hRpvyxL3PWQj8++SKCN2whG48gGLb+s+IXRB49u99sDxdHHHsWcl+aBo2MKkWCmi1MnXPEvH+d/IzQaDclkkr4MZAXfkRRJEsQwYCKfUiQkmqkngI9Cygnio/R390uSJEroykaxgqgIY5BM7BQbUVAYyqGtDnFSJNmxt8Izi1y2soYeDCQqInhw4qQRp2hEQkopfSJhIRN1bjNfz8kmnkjy/Evrcfwa5vH78zpsvxvcX0/XrhKx5eXMe2f+f4OfHaCyshKPT0ZrdEEna+OQ8KPVCxS588W1JEmohLbTnIi6pZQfl9Vw/hna1u31Gi1G2rchx0SEGFE06IgSoZadlNKN7Np8nr+rmsemVWHJiqHIOqxyFgbM2GOFRAI11IfrcXuSaDQSHp9MQUF77s7OkJ1VSG2D4MLzdMx7Zyl9E2PSFnBB4SNespXcqIUKZ3oFrCRJ5Af74sPFhH804vYqXHVRBi8+lkciKZj7SZCTL2rE6ZY5dpyZY8eZWb0+xrkXhChqORQbWtyaOrSFXtQG8MXqMDgzsMXtqABrkRuvv4WwPxe7ks/CRXHuua3j6/hlTYw+eymoPvwyyBFHnb3fYwDg9/sxGWI0t8iEQgqjhxvTAp8AfXroWbgkzIlHtd2/aFTB3aKlRNL9fpcAmCQr27alf/bQdDctziQvPppHcaEGq1ni2HMaeOeFAl57O4Da9f/YO+/wKKqvAb8z21t20zsBAqH3JiBSRESxgyJiVxQ7Yq+IveMP7IINBcGGXRSwgVKk91BDet3ed2a+P1aD+ZIgCIpl3ufJ82RnZ2fuPXv3zL3nntJ0/j4AazCTRYuLuXR8/LWiKDzxnJOJFyXw0acRPv4ywLUXJ3DBOfGqy7Pf85CSefBzomAwiE4XtyJ7fTLBoNLI8Pkr55xu4ZFHS6C0HWLYQlaqnk3bwmzdJvHqdBMt3PF1hYKC12Ui6Erl3As24UiJ0iZfy4VjE+jQVs/OPVHufrSGTgUG7pyUhCgK9O5uZNO2CN1+8TgTRYG0ZB3Wiv3zah8uzh2hxxOI/W5qM5NJpKqqcdSQSpyEhATmzvuama+8zIjRjyNH9OxI+J4cT696r7KwEqQ6cT1XTtQgiAIRKfLL8RDO5I3YEysxOKoQa6Ns36UnEJAbVf4GaJevJ8eUgdGbyx7tBrI6ePlqXm6D/Os3XJHI2ZcXsXeJibRYq/rjHm0FpkAaraLd2VPxBctXh+rDsf8/K9ZquWH4wRe50mg0ZOZmUlNUQeovKYBK2E0ebakWSnD7gpx3uYsv3k0nNzv+e/95XYjPFvn5ZHZWvXEvN1vHZ3NNTHnExaczd5ESbJiiICGYy87a7bTJb37MajQCZrOA3lqFKXUJpRVRhAgIfjuemiTMkh03NXQXjiWkBFmvW8Ku5HIMogFd0IHF2QYfca95rUbLeRcd2jygd+++fPHZMC64dj7nj7Hx2SI/VTWx+tzUiQ4NLz6RjscrMfSsEj56I6uRByvA/bclc+mkSo47vZguHQx4vDLFpTEuOtfGyrVhpt7a0PmlTSs9x/QyMfGWKh6+M4XkpPiY2LI9zOQpNTx0RwqCEK//IcsKkqRww13VzH0po0He7AvOTuD4QWYuvqGChe9k4/Mr7C2BMWPGH5IcCtoVoN+R2KT9QxREUn/ZrIwQwiw0nV5EK+gwYm6U//lXHr4rmdN+2oa9ZmD9sYgSIrtVhFYtmrYjXHWxnatuq+KdlzKY0bea3T/Fi3L68WBpYuMM4husgiIQJkSUEDZb8xtGh8JhGT9/zQmicmQJ+Muw2AQmXeHgvU/9PH5vMjv2xBAEeOuFdF6fE2Deq2vJcvVBI+vYWhhh1jPp9QP93ZmZvDzbzd2P1mKziHw9P3t/uMkpcKNfZviYEu6/LYkhAxpb0EMhudkHAEAgKHP8hUV8tWgXQlRPRIngdMvkhQooZD0GxYSMTCIpdJeHsGTxUiSthNV2aDE9HnctrdMhlreVz99J5vjRbnbvEIlRQh+GNemFkO7pwpBztrFsdR01a5rPKyciEiaIoJERpbii0sVslAg7af+LAVcURHKUfLbwMx2UnvXGBUVRqDPtoU0vJ9I2A5WeUpJIJVFII7E6jRL919x3S9OGV41GYPAAB/v27TvoXD55eXlEYwp1uhKunmDh+ivjCvjHlfGwmftvS6Zlro47H67h7Tk/US7rCHo1BKUovZWh6BR9/aTUEUvB6SkiP3sPN12VyEXXVZDzS3GSaExpkPvq/2M0xIsj/ZY9+6IkJWqY9kBDb66kRA0fvJVC78HbkffkNDAeBwUfP672Y7IYSNMdWrh3WI5RXiGxbr1Ezy4G7n3IQ4sWAndNbpye4PorrezZW83CT5dirW2LEQtuoZZy/XaG9RE45/wgJldLzLFENIKHngN2k5ktk5SkIbtlhAWvZ9Ubr485qRh/QMGeADZr3PX//++k/kpxsYz210qhfpEfFq2gnbEbGY5sRJ2AEoOIM8b64FbSWnvYVxbj9tsfOSQ5qPw3mXzTVK65aiy79lZx0Tl6bFaRFasiiD5HkwvPTPJYxzKSlXR0/2+hW6WUEiZYf1xWJEoSC7nupmuQJIkn7n+SFrWdGvx2tYKWNrGurNMspVzZS4acV59EvZgduKK1SDsyyGxXRssWIO9qR3Y475fk+xDzRLn9qruZ8vTdHD/896vEHogWLVrQumseld9VkRhrqH+8uDDkajjmmGMO6x5/Z5KSkikv34sOA2asWMjEh5u1LEX8ZTCIaAkRbDaHMUAGLdjFZlDioWa9GNzg2aUVtLRXerKSJTipoR09iBKhkPW0ogP5xDeX6qiiiO20piNhgpAYRG8w4UgIYzCCVhTrw6CaYtggMwuWB5HCzZQp/Y9jNBpxe2Ta5oTxVNWSoDT0uFAUhR1soH+uTFlJLUpUaXIO4lGcmDiA54SooP1NmHY4LGMwywRFzy+e5HEj6042oUGLCQtenIS0bkyimVaReIqb1HA+2vIEip0b6BJqOF+ze5IQtXauvnkXkhAlFlMOyZvjtDPO48Ep7/LeK6koShWz315IopCCVjIj2Oto0zHKaYOMzH+iVbMb4EneNmzetopln+aS6Ig/y03AhPPtHD/IzMhzS1i9PkivbiZuvtNLRtVAtOgoTV7OmPERJl9jw56gIRCQeXm2h5eeK6Nd9UBi+2JIGUsZcuYuvvhqM4GyKHPeN3De6IaLu1hM4ZHpdUy7P5X1m0Pc90Qt3bpvO2gZAHz11ZeYjCE0GpHWeTquuNDR6JxBxxh5cFptgzmLJMfnwAfkl6lebZ3Eo9PrCIZkvluQWy/PH1cFOX6QCb1ewGwSUDQxaCYlm0QM4y+2HqdL4q5Hati4QWHCxQLZ0a60xsBLU6qYNmMXzz9j5dJzE5j++paDlkNdXS1Lfghw16Qk3B6p2QU7xJ07fm2LR1tNpDTEfY/AqpUC2phCDStI0lshtZzBg3SkpYl89GWMrl30vD49rb7/6alaBvY1cdfDNbz7iZezT7Wh0wpIUsM5cpvWWvZs9pN9Rvz7t5PB6h1paDTw1Kugb8bRJBxR6NRNYe/Og0+R9V9EEATOPGs0i778lrUr1tOiTYA2Q9ayft0vOVszFZ6/1cLgATauvKWSsEbGr3hw5qzgzZkJ9OoW3xhWFIWPFvo554py3n0ls96R41e27YxA0EE5RdjSvbz0RGoDwyfEx9abz2bQe9hWKIkbP6NKhDJlH31iIxAFkZSy/tw2dTnffpTdaCNwa2EEXyib7Oymcwo3xx333cY1l16LRtGQJKThNZdgyNzDhAus5LfS8t1SC0PPqCA/18BHc1J59lUXD92RgkYjEA7LrNkQ5q35fpYtk0HWUBQrpMqxg5Rga1JCbREFEQGBFtk6du9rvoidxyvhSBD4dkFWvUw/Xxzg2VkuYsG17FuTTko0K55qwLqUvp11jB1jYvxoKxu2Rph891L8W1JICWXgc+zG7XYfkhwA9hVvJy1FpFULLf16GDn3inLeeblhcb51m8O4PTLRZvJFC4JATqaWCecnsOALPwP7GPnkaz9fLAowYoi5yWfKTVclMm+Bh/6j9tG+jZ6YBK1a6Hj2kVTatPplg+szLy2ydXy2yM+o4Zb6Nq1aF+Kt9zzU1Em0b6OnW0cDi74PMPdDH1dMvOeQPR3LS8qxkIikxKhgHzVUoKBgw0E2rbFgJcDvr731WhFZbtrY3aqFjqilglh1rD5VYIggXQuaj7ZKStQQDMXnJc5aBQ91pJJNmAAxJUqdsQjZXgWKBn1NCxLljPhmLRp8uIkhNahBcDgcfMypyl9CRUUFQb9AUoKWr78PsOi9bHp1M3HuGTbGnm4jJ0vH3Tfb6T3Eh1upw5YW4N6bGxraUpI13DkpiTat9Mx9KbNBnh0Aq0Xk7RcyuPthZ30VsF8JBGQqqiRefKNppbN8dZD8PB1PP5zIxhUpvP+eCbMtRtvQMZiwkEELugsD6SkMopXQIR56WdeSWEygbbuDy2HyK47EVGrdEZ580MadD9fSIkfPNdcJZNgSmp3QOuR0lnwT49X/pePRNz9pqKGMGGEm3aBli3Uxpcpu0smhVqmmRtlfkThNyCaDXH7mW9axlF2mFZTmLGbkJSXMfz2Z1q1F8unETjaxTVlLlVKGIhw4Ka/NakKSDj4FQFHRHgIaJ4rNydDjDAiCQL+eRm6cmMg1lzrqd7hPHWGha3cFS7KfjFZB2gidGhk8ABIjeXz/ncKW7WF8frl+5+vYfia+XNJ84Z3PF/kZdExDxfO/l53ceUPTRmadTuCCcQbqxP3fg6IolAg76Fig4ZOFAfLyDlwI47ccf/zxBGQ/334fpaZSoHBhO/LLT6bi55Zs2R5pdL4gCDzzaCJ3TpFJ7L+Otmf+jL7DZowOP8u+1dGq5niypQIShVSyyadLcDhVO5Op/bmA4mWt6TesirKKGD6/TE2JntPG1lJaHmPcmTZendv07yMSUVjybYwE4kW/KhPWk2fKISWUQ6xCIFIM0XIQQlq6MpB9RSIIUbVIkMpBYTKZeOmV99E6bmL89Q5GXajn6+UZRA1NT0i1go4sWrKa7yhWduJTPLiU2riuohSjYKbEUUhZ8g4q83dwyyOTGH3OaD7//HMMdQlNerwLgkBLuT227joKU37mZ+FbNrEcExa6M5DWoS5k+DpStSWDpEjL/2dI09GitiOPTHmk0bPnjzDjpelkDEmgJHUb1ZRRo5RTmrwDbe8wb8x97ZAiDf5pGK16/Hjow1DShGwsQgLpQi59GYYZG23oQhYtCRNET9MeXhDPCxokgB4jeRQ0KTNBEGhBG5JIxYSFXWyiK/1JFFIRBAFBEEgW0ulKf3ayiRSyKOjalwuuMnDqqCjr53dGF7WxaFkCT81s2WQ7KioUooTJzj34YoD/JRRFIRSS2VcisUVcQamyB0mJzyP8iofNrCKRVAq36kjNlKg1Ny48JisSFQnrsBmbDymOpe5j2KD9z/lX53qYcJEZX0ohiqIQUHxsZx3t6UFnoS/5Qie6C8fSNTYYSQxTbdh/3wBe7KHcJsdUarQly5bKrF4fwuOViTWTl7wpMjIyKOhwMlOeCPHU/anUFWUx6R4/rY4t4vtvLXz2bgp+r4A21vyiMaRzc9XFjnrD529pnadj+HEWrrq1mhVrglSV6jAIRmqNu7n4iihT73DUR0yZzSKTrnQwZYqGmoStaNAiRA3s3hfhoSl2/vdQCu985GXQacXs2RchFlNYstTPsLNKsJgEbr2/hmkvuVj4Tjbr1313SHL44fvFlJRKLPskl+xMLSZj07/dJ+9L5axLy/hmqR9FUbCYRRR9sH78/H/CSojS6hA9jqtg0HAXH7+ayveLdDw5w1t/Tq1TIisjPo5GjTARTd3bbDtLxV2s3uThtAvLuHRSJVXlIomuDnSMDcAuJGMWrKRGW5NTNpRrrg/i8kgo8sFvgoRD8VDiDz7zkvpLwafm8Hglgn4NUSWCKaeS12ek4/NDW6ELPYRjyTSk0n5IKet+TOX5pxO573Y7LVuKPPNASpPj+M5JSbw214OiKCxfE6RTu4a69vqrTRTrtiKHQQ6DEoZwOIJBHyUWDWPQR7Dbog3+dNoIkUiIWDhGLHLw4+G/yK5duxh98tkEVsExDEdf2ZbERFjzYzLrVyTz1YIUjutv5LlXXXz9TYh27QSK079j7hv2BptxgiBwxkgr551pY9achq71iqLw0JMe7N5WhAhgTVDo0aXpjTybVSQvDyJKmGpKKUn/jvQEc/1cyi4kE9rSkRFnVbFhS3zeFg7LvPV+kKvvNDD1gUOvpeJwOLj0Mhsl1tWs0n3O4GEyG77PZtKVDk4dYeXJ+5NY9XU2lTUS7XqXs3lbhJxMLQ88Xcuo8WW8Ps+DxwvRqIC+Kp+ekRNwRHKwtiuiOPkHZEXGbSxhQH8NTqfMou8CTbbjiekeaqsbRuCNGm7hnNOtjD5TjyarFDd1bBVXkhnshGd5L567J4Oex9ZQVyfz3cdZpHespk5fwuP3W1jw4auHLIuqikouO8/OmSfbePiuFKY9kMbYCRWceXEZk++tZuS5JVx7exVTb0lq1s4RDMp891OQnF9C4w1GkfmvZDGgrxFHQvNms9NHWlGiOvr3MfH5nGyeezSt3vBZWh7jgafrePr+FH5eF2bosWYkSeHyyZXM/cDLxAsdvPBYGsf2M7FpW4Rr7qhi206F7OzGhax+D1En4qSGdSxDREMX+tGNASSSylZ+popyDJjQoSekNP1dSopERAw0igz+FadLolWeiDP/GyqTVlOi3UZ1wma2FzV9PYinACjcFaHHsVXs2aEDBLKFVshCjKqWS5j8WAWLFxv5+FMNIyYWsi/tWyJKCD9ukklHcwRrtP9p1d5rampwOp1Eo00/hDp27Njk8f864XAYZ7WOjDQNPbtqsVmb/qHdebOVM37YitHcdHiHJCn4A3KzO6D5LfXEIhr6D6/mmitNtG6pZfnKKK/NDuIPavnmxwCiBiZeaMdojFv/P18U4MY7nRi0Ws4aX0d1rURpRZTUyj5YhQQKxZ2kSY2NWbpQIn6vSJcujcMkD8Q5517Ng/edT3ZGmJ5dDNz2ciabtoX5+M3mh+2vk5N2+QaMjhrqaktJkhruosWUGEXsJDdXwz03J5Lo8PL0FBc6xUwqWexgE0XKDlLIQEKiilJatIzxxft2Rl9azuL3crBa4wphyp0Wzt+8lS61A/DjwYOTmM/MqnVh+vZo/HBUFIWf1ytce8vBG7tWLv+KBEcMd8RFZZUBmvnpVFXHKCmL8dr0DCbf5sMkZzUbhqR1ZXLBtYXMe3l/vtdhx5p4/Lk69uyLNsjXAfHKmd8vD/LA7fu9TbZsD7NkaYBbrmnew7ZDBy2yLgiRuNy3iz9z/bV6lvwUITtLg8vVfE7V/4/ZbEavhZLKEFYljVQlBwTIltrx6uulXH2JglbbsMOKovDRl35efz6NrAwtDzwt8+ECDZaq3k3mOWmndGMTK+keGYh/Zzajz1/OrZPNWNytMdSkMvT0H+jcSWTPvhjt2ug5feT+kIFAQObsi2uxVnUgTJCaxA0kJsrYd7dt8nsQBZFsfTbVhh0sX76cgQMHNj5JReX/odPpOOOMsznjjLOBePGbEwaeiFzWdH7bOirpwjH4cFPOXkQ05NAaq2CnPHkXtzx5A23atKFly/2Gyj0796AN6pvVHybFQlKqA2etm7Y1vRrdt5aKRnkgf0UjaNC4jaxfv57u3bv/cUEQ94Z7+fWXKC4u5qsvvyYWizFk2OCDzh34TyYaidGGLo0W5IIg0FbpwjbW0om+lLIbJzUk0LSedlKNAQMC8Yq4zWHCipMqqiklnZxG+ZkgbtxOVbKooZwkshEkPUnVPTAIRmK1QT77WqHC2bjYQzSq8M23UWopITmkJkBuioqKCswmkWCNFYdgREBgEytQFAUDJvIowCY4qKnV0npoIf70PRRvq8Fc0xYDRvy6WvzJhTz9gJmpj1YQ2NW6UchbjWYf3XvHwwR9fpmZb7lZvSHM69PTEWQfL0xbid8P7enRKGeoWbCSH+rDHvNKUpV8AMo1u+kuDWmyP4IgoPgS8HusBKg5pPzfANdPuof581owZMyL5KTVsXtfhFuuSSI9NT4/7NZNwyeWGgikNPl5ObGSk4c3n3bn9JEWcjK1/O9lF566BLKBcHIR113RdBHMc8608PAT5ZTr3Dz+pIZTR+434o8+xcaSpQGOH11Kl456enYx8sSUFHQ6gbwcXX2YZN8eetauXXvQxU62bF7J3ZOTSErUsKsoymdf++nasXGEVdeOBlplm7jlvjoyMlwIAmTmCJTXbiI70HBerigKO8Q1tAz3IHXn/vmhUqXwxvNraJHrZ+yZFtrl6/nsaydgJy1Fy7FDZH7+aBfJofwG13NRhVtfyq5vchFFkWBQpvexdeSEW/H/0QhabJWdmfHSKgYMOeGgZADQpm0nyvcYefpFF+9+5CclScN3PwUY3L+xLpn2vBe5Oo3yjB9484UEenUzsniBgX7DNhLbk0I4dTfzZqY3mEvGJKVJIznEcwka9AKvvOVm8DHmBumXAJwumfS2HnZ9v5VkX7wwWa25mPK223n7hXQefKYOpxtOHm5GkuCTr/xkpGnI76DltccyyejTdHEclTjXXzmJzNK29cXbUn3t+fE9HV2W7KRfPw1GIyz7KYqmJod89yA8pV7SOyxv8ncCcPZpNkaNL+XayxxA3GBz4x0uirYbcVCDCTNabe0B22QyCVQV7CMl3calJxp5aUbDZ3RisBX+FclccM52MNcR0oS54qpbmPX6eX8on2GrVq2oqDbywnS45R43b8xonFc70aHhhacTGXuBB58/xpW3VDFkgIm7390fwh2NKlw5aRcbFkbJCnShfLfMiLNq+Hb+Noqj+/B8HsWiM3Pt9UFuu11i/Ggrer2Ayy3x+HQvn7xjQtFqqHNK9TUZAMadYePsCeV0aKdjVZFAT3lo/J4CEEpGKm3NjZN/4MP3tDx1fzKXXFvDyGGZLFh8YDk3RWpaKgX5VfWvu3Uy8OnbWZx2QRlXXZzA7Q/W8vmcbLIztSyZXMXMt91cOi6hXl51TolLJ1WQm6XlkelOVq0NUVYhcc5pNkafYmPqk7VcNr7p3+Si74NY3C2Z+cZuvvo2wJUXJJCcpOHzRQE+/drHsX2NbC6MsGZjiOHHmXniOScD+xobFMAaOtDM4P4mRo0v4/rLLbz81nSOO27IIcmgS7fOvLVqDt05tsEzPok07Eoyq1hCazpgwMQONtBJ6dtgDq8oCrvYhMYQweOVSLA11n2z5ni48iI7p4+0sHFrhK++K6fOKbNjt9ggZ/hveeZlF+VFOnpJg9nHTySTTkyJkt4qxLKFafX3SUnW8NA9Dk4dGeK8y75HqYmiKDKaQ5wjHIgjbvz8+eefeeutt363mvW8efOO9K3/FSQkJKDDQNgv0KpF8+7D+S11+LUVGGTqq1T+FlluPpziV3QaDZYtQ3j6ln0IxhBCIIHMWDYenGzdvhRBCPDcLDeJZjOhgIDGlUGupzcatNQVRdAh4mU5bUgmqPhxCZW0pUej+4Q1XpSwkRXLvwHuOGhZ9O3bDwUjy9eE+OztuAGzoLWesLEGRWk6pMut1NG9W1xu7TsoKOGtbF1RTrbcBh16aqmkhN0kahK4eoIGQRAYP8bCi897yK6I54ZSlC6/VMatQY+e7GQzH87Rk5OlZ+qtKVxwbbxiWXKShl7djNx1b4zb7lpMkq8tdpJwORWuvXUr33+S1cjrdvorXgYeNxad7uCTuWs0Wlq0VMhIivLU80FOGNL0w3HWXA/nnJFA3x4mBPHALu3BsMQD1ybW70pBPD/RjIdSOWlcKVdeaOfMk60oSjwJ82eL/AQCMv1GFlOQr6O6ViISUZBl2LQtTHZm06pk5ZoQLlMRPnMZzqCPbt1h6h3ZnFto4Zo7qohGmw+haAp9NAnBUkVGML/eMKMRNOjL2jH6gh28+lxi/ULC55e574laBvQxkZURb9/e4hghv5bUA+Q5ERURSYlhEWzsKEzkjodKMURzsQp2pPI++LLXM/vZFF57x82Lb7jp3tlAdY3Edz8GIarHlr2dpEyFl261cM+DNux2M9okEOIbXQ1oL3SkrZjPQ1Mf5vOvPjskWaioAOj1em684waemfIsWXVt6729JUVir2YresmIRbBhwUY6DSuhRvRBBg0a1Ki6dn5BPpIlAs1s4gZEH62SW6LzG5s0uEaJoKf5EGchqKWu7uA3Pn6P3NxcLptw6RG73t+daDQKYaFJAyTEi+FIioRG0NBK6cAuNpOltGwUCRBVIlRTASg4SMGPBxuOJq/poQ4FGR9u0mi6oi6AnSRqqQKyMWCimjJyaE1SNIc1a4rI+n82j0hEYewVFTirTCSSStnOCtxuN3a7uuj/Lbt378ZsEqgz1ZEa7EeykEEWLRudZw6mU1e9G3QR3v1A5OXXNvH1t0FycgTmzUolwaahT089Yy74iX17k7EGcpCRiKTuwZLmpcodo/cJRWRn6Rh7upXXp6ej0QjceLWVdz4upnqDEbPQdN6tBJLQiBqc1FCl24UtIYamtvl5bFSOUUB3Nog//CGZnDP2IkaPOZ8xZx1Li6xagsH9UTennWjh3sRiYv429WF5vyIrEn7Fi8fbfAid0yWh08MbMzLoekwNSpmCNUFuNKf7FVEUyMwUMJlCnDqyscF12LFmBh1jYtIVjma9xlKSxEPy/EQJMnpUPOWHTgvfLAtw/hgbudkN9ULhrggrfxRBMPPimwn1C9Pbprj49MOlWKrbYcJCQHTjS91OlzZRan9svDmc4e7GE898w9gzLRTk61m7MVxfYPW5Jx1M0hbzzeJitDW5yDENwYRiFJOPs4fr643bG7dFMASaL3rnUFLZUSZy8qgzD1oM/fr1Y+oUsBoFln2SCmnF/LwuxL03x4uJaLUCHq/Ek8+7mPtegOGjZe64yV5fGNZoFLnhajOP37mdE4boGm2i/16gVmV1jJffdLPs04a5tUvKojz+rJNP30nnnQ9qmfXGYuSgERkJd108PP/VZzIoLo3y3U9BtFqBGQ+nkp6qZdZbHqoopl9el/rrlZWVUVJSQt++fQ9aNv9mNm/eTKRKbrQRkxTIx+TPYEHxCsxY6UgvREEDAugVA+kZza+/dDqBmhroO7QKjQa8dTrM1e0piGWwjqW0owcV7iKKS6ONfmcQT2exe5/IV0s+IxAIMOGy0xHNpcSUaIPntUVIwFLXB1dtDb3Ht2L8+Zf/YTmkpqaiiC0wm3bSvr3YrI46ppeRBLub6joZk1HggrMbpuLQ6QRmzkii9+A9SDtbkextz+bNSwkk76RNSX8iurVo0JBRNZgZd+/m6aeL0RsUIgEthurWZMZyqEpbhT8gNzB+/tqeDetl2tG90dpdI2hIqurBA4+t4a1XEsnLE1i5Nkrbgq6HLIsBA05k07aZ9Xl3Ib5BMfYMG0++4EIUqdd/Lz+ZxvRXXJw4thR7gojXF39+XHGhnXBI4dW5Hp6amsbyn0M8OK2WO29IIhBQWLsx1EiHh8My9z3sI9HXi5i9ilNHwGMz6nB5ZGQZVi3MZcuOKEUlMZwuiedec+J0ySyc1zjFgSgKPPtIKjdNqSEqH7oBWG/QYyOxyXye8Tlhe8rYSwKJBAmwmu/IVdpgxU4IP6XswUEyTr+OcyZUMPvZdFJT9qf9W/CFn+Wrg9x4ZbywYteOBnbtjWI1x7h4bAKX3FDJ/x5MpWO7+HcQiynMfNvNG3P8aDQakPilvopAnXkPd91ka9LAekwfIwXtXNTWaPHhPuQN0gNxRMPeN2/ezJNPPkkoFGLkyJFA3MNz+PDh5OTEJ8s9e/ZkzJgxR/K2/yr27NkDoozd04aVa5o3DG3bEUEvmcnN1vL+Z40NXTqdgM8vN5gM/haXW6LaFUJGIi2aT6q3EylSLqDgSd7KsIFW1m2IYU8QKN5pJGPf8aR5O6MT9IiCiEEwUsIuUsikxrSTXfbvyaF1I6WmKApFyg5skQw87upDkoUgCCQ4WnHSsP3GPr1e4MzT9c2GdLnTNnDHTVYqq2PYrBq+/CAVfYqTCvaxl+0oKMjE6DjAxTWXxxVDUqKGs0aLVCVsqjeqpgnZFNAVm1lLv+Mi9UbCkcMs3HSVg/4nF3PsKSWMOruGR54IkirnEiPGFn5GIoa0rQv9hlXz2tteCndFWLoiyFnja5n+coSJV91ySHIYevxZ6HVmThtlJKbIPPV8XYOQUUVRePpFJ5VVEtdcEl8wnnmagTpdSbPXrFWq+PjzEE7X/lndnn1RbnuwlhkPp9KqhY4rJldy9W2VtGuj4+v52fz8dR4zn457UO7ZF6XOLTFymJnnX3M1GcLqD8gsXRlk1VIHd96j4EiLMG9mvKhBhwI9Pp9MXl5+o881R0ZGBsY0LSlJmkbu74nhFlT+0IUBw2sZdlYJoy8tY+wV5Qzsa2LyxLinRnVNjFqnhKaJghu/RUCoryGdFM3llGEJBKylANildNxrOjHuYjdWo55zz7RRtFdm0fcB3ng2nR1rsljzYzJfvJ9CUlIK6a36YcgHjQMEDXHj52//RAmtVqC6uvnvSkXl9zjjrDN44LkpBLpWsi9tM8XpW6nK38mJlw3B5Gh6oe3UVtF/cL9Ghk+Ak08+mVCit8mwyHjl1EpOOmUkgtz0b8mEBR/N52uK2UK0bNny4Dqn0ohfC3IcDOlCDgkksprvqFHKURQFRVGoUcrZyHIK6EobulBJMSXsRlYazxlkRaKcIgL4qaUqntOzGSKE0RFfXEhIlLATSYkhCiIJ/hbIMhw3spo77q/jqlurOH50CT+vlGkR7kqu0AZjyMrOnTv/mGD+xezcuZOTjreiNyrImubDemNE2Vsc5ZQTLDz8Pyc3X29lw7IMKqqiDBhZwc13u3h+pp9YTMFrKsHYYw3HX7GN514SOPNUE7uLohx7jIn3Z2Vy3lkJ9Xnhbr6vhnFn2TAeYONWEAS0oobypJWcdaGfsaNNuMSqJs+NKTEC+DELVrSiBr2++dQMB0Kj0XD5hJsRtFZmvb0/XFWnE3jhfzbK0n/Ao+wvGuNT3GzQfYdGJ/Hmu96mLgnAy7NCzHo1wqp1IUaeoMWpLyUY5IDpOmo9USZe3vymz8SL7Lw5v/lKzj/9HKVz56Y95ptCrzfWG+a0WpEXn0hn3MQKnnyujpKyKEXFUZ56oY6TzytHV5tLUkVvRp7p5MPPfUiSwmNTHTz2pIC3xSrosYxR1+7gm69tjBppRKKxEVYjaAm7TezaE2HK47Xk5Wg55fwyvvrWjyDAjCcSmfuWiZS+2+gzdjtDRwW5/24r1t/UD9CI/G5qKFEj0rNnz4OWgyAI3HLbNGpdMczJPoJVibjrtDwyzc3Qs0oYPqaEficVo9EobF+RwwvTkuoNn78yoJ8ByeQiNbXxsjgtpflQ+oqqGJWVUFepp+fwfdz5cA2z5rg5/+pyThwbdyRIS9Vx/ZU21i1L5aelVhZ9YQNB4atfwodzs3WcPyaBcWfa6j2X3/vEj11IomuP/Z65GzZsYO7cuQctl387O3fuRHQ2rTdMggUZiZa0ixs+f0GHnpKy5q3Z4bBMxGPCsW04ts3Dya4YQqKUhSiIWIgbC4NVDiZPqWkyH+KjM+o4ZsDJCIKAxWLhhZfeJ6dNF7bqViD/v/lUWAnhyirj2huv+SPdb8A9U6Zzx8NgNjW/vhEEAa1GwKDTcOWFTW8uiqLABecZqKUcvWDA7QK7TctONlDriWC0SMSIkhpsS1bpMFJ2H09WxWCSpbjhP6rzNIo49XglJEkh5rU2+C5+i1Wws3mzjNcnY7WIPDNT4Jyxlx2yHMaccz6z5oqNcu9ecYGdLu31DYoQazQCN05MZOG8bJ5/LI2ptyZTVBLl9gdrmPOBlwVvZHH8IDN3Too71Yw4pxSdTuHMCyt4+jkPbk+8XwuX+Bk0shrN7i5xJyt3mGUrQow6wcLZp9m49+ZkPl8SYMgAMxedk8DIYRbWbw7TqoWu2dRM+S31ON0SsYPPkFfP5s2bSaP59EGJpFEh7KHYtJ6u9KcHxxIjSjl78eOlPT3JE9phtxhIShQYcW4pYy4t47yJ5Yw8t4z1m8O8/XxGfbEsgHcWeDnjJCsF+XpeeTqdGbNc9D5hHwNPKuO400tYtylMQk0HsiMd2c1WMmlBNaVICVWMGtH8JuS5Z5mJKDEcpNLzmIN/JvweR9Tzc8GCBRiNRh599FEcDgdffvklnTp1YsyYMXFr8YIFfPDBB4wdO/ZI3vZfhc1mQ9BFsEeT+XZpqJH7+K/c82gdOouEqFN44Kla2uXr6Nl1/6QrEJDx+2UenFbHQ3c23IVWFIV7Hq0lXGtjPT9iFW04lLjXhym3ikenWDj95BTenK/DH1AwaEUef/JbrDUFWKREgvipNm9HtPrIytFgtMRIlmS2/eQmXYnVFwaKKVG2C2uJylHqqKBbavPh0c1x3OBRGI0vNTh2/10JFBXvY+X31SS6C9BjJKCrwZe8gycftZCXo+PSSZVcf7mDVetCmKPJZAhd6/teIuzgxOONDZTO/XclkJLiZuZri5BdSYSCYEx3MvoMPffd0TDM6dh+Zuw2LbtXJ5NNa7KJ5z2TkHBRTZ5QABJIe7KYcVcR021OiFiwejphyCk+5N2Lnj17ojW24rlXt/DU1BQuvLaSzxYFGNjXiKLAyrUhTjnBQlqqpj5NwuUXWJj12nbCJamNdkWLlZ0YsfDN114GbSvGahZJStSQlqJh6i3J9Ttmp51oodvgYl6dE6+onpaiYeW6MKvXh3nxiXRuf6CanXuilJTFGH9VBdMeSK2fuBXuinDz1BrumZxESrKW1+d5mf1cRoMiQZJ8aEXTRFFkxKgRlBW9zT53CbgbftYup5FQPpzCyELuvcPExePs9aEM+0qiTLipisfvTeHiK52ElCBGobHClZQYMaL1niISUeZ/GMAZCJCmeLAKCTii2STsy+Sz6dWE8VPMblpqO/Pl16UM6LP/mnM/yUIUBTav2kb67naNHnJBxY/S7SdCSpDUVDXnp8rhMei4QQw6bhDBYBBJkrBYLPFKzbrH+WLuYlLqsjELNqJKhDpLOZZ2WqY8eG+T19Jqtdzz4J1MvfkhMmvyMQrxDaioEqHCsYdzLjmbfv36ETL6m/TCz6Y1u9lCF6Vfo/dCSgBrponWrVv/OYL4D6DVanGk2YlWRJrM6xxSAmjZv7jXoqM93amjml1sJkYMHXpyaE0QH27LXvr3ilFXp7Bhy1Layb0wCfGQ4IDiYws/o6CQSxsUFPayjRQyG90XoJx9tKN7vB0ESCaTn8XFtNK2JYNsQENNiYl1m3w8co+d629VaOUcWH8/SRPDYmk+HPm/SmpqKjs2KFhtEDHsgcrcJs+rMe1k9ktJDOhr4oflQS67sZKKyhiRqEJVhcKst/wkGiyYjCaSbAreQJj3P4vyyYciUaedkMNJiywtJ59XSqsWOiQZiktjXHpeAuecZuXhxyqaLaYkKRIROUKHAnj0niTcXplPP9+AqWRgvQ4BkBWZTSwnnRxkRUYW/sAK7zeMOmU0sizz6CO38uIbLiZe5ADguAEmPv9Yy013ruaHZTH0OgGdUeLVp+yMOqEV4yaW88USPycNazjeZrzkpXZ3MhnOjlx90VZku5cycSN2l4lvlgYZNqhx9M22HRF8Ti0Wc/OerkaDwA8rgk3qzCU/BMjI7nFI1WxPGDmOuR++w2Xj7YgiJCeKfPNBDj2HlPDyWx6SHCI9uhgYOdTIku+34ZF343bLXH9HNTNmOrFaNbRpqePjuam0bb1fjyz8KtKsB3idS+LWB2q4bLyd+25J4trbq3jtHTf/e8WFVivgSBB58I5k3B6Z1+d5GDnMwiPTnfV97trRQMRSjeJsegzVimV06tbukAtbDBt2PC89l4AjJ8Lyb40UOIdT4txFpbYaraDBjJX8PF+jcOBfKauIYZRs/LC0Bm5t+N7kiYnccHc1c1/IaFAINhyWufi6SsSyltRQiSSG+Ozr+D20GoX8Vjre/sDL5u0Rzj3DhsUs8NkiP9NnusjJ1PDsqy5OHGJuVFxn9YYQe7eaMKZrGX32WYckh/8SSUlJYJagmVIFRszoaRjeLgoikRoHP/0con/vxhsVs97yoatt0eTYVFDw4qJ1qBcrl//A4NNLuHtyEt07GygqifHY9DrWrhN5691r6z9jt9uZ9fp8Pl7wMU889DQmrw0hqEW2R9CnCsx88WUyM5t+lh4KqampzJm3iNNP6YksK02O8x27I3i8MlpRQ0Zq83qqRa6IrIkgSTH0BoU6r4KAhmCtDW+CH8W+iWxP70afq9UVc9JIXQMDI8CLb7g5ebiFdd/9fj/emO+hotrIhZdMJi2teQ/x5khISGD0OZO49MYZPHmvrt5jsbI6xsJvI9TUNV5/i6JAWooWvU6gUzsD783KpN/IYi6fXMk9k5MoaK1n8DEm1m4IIcsCvTpbePmxRF59xYkiSOgCKTg8PTEIRqrEYs4ZbeC4Y3VUVEt8+pWf+25O5pTzyzj1BCvJSRouOTeB+R95qHU2/9xTFIVoVKFLQWM5/x4Go4EwzmbfjxIhKUkkLVVAu02HVtCSQ8P5eEQJk5UjM+mKJL76xs+1lzmYeGsVl4yzce4ZDT2Gn37RiUEP6b+MKYNewOfWEtybDNk1/PR1JrPne1k+R0eWkMcuZTMeXESJElEEAkETCc089twemQQclLGHec+8fsiyaI4javzctWsXffr0weFw1B+T5fgOnyAInHnmmaxZs4Z58+Zx2223Hclb/2to06YNBiuUGldAaSuGnVHM2y+n0OkX92GPV+LeR1ysX6XHmOSjZxcLBa0kLry2gtRkDf17m/D5ZVauCzF0oBGdTuCi6yq45lIHbVrq2LojwoxZLioqJWRDlLPPMqAIdXz6dQlBn0inVJHOHR0AnHOajZPOK2PhO9mcdpKJl9/YxaZNEoIo00KJsG1nhJatjUy8OJGFi0PsXgMbQsvRKBoUQEHGihWTaERjCdKp86EVPAI49dRTeWjKS1w+fv8xURSY/XIyWwsjXHDlKvaWSZw43MCl4y0Ul8UYNb6Mi89N4JheRo4/rZoEZ//6cGMXNSQpmbw2u5JrLrfV71wIgsANE21cO8HK6ReWUlkt8f1HuY0mJRCf8ARdRlrRgWJ2kiTEFbRG0CArUn14g0bQkhrJh1+81oP4yW556MUcBEFg+rNzGD9uBE+/WIsggqwo9O1pJDdLx5Sbk9HpBDZui/DDiiDHHWMmwabhg7kOzr34B6jOROfJIEqEGtNO8juEmXiakSGDbDz0TJQkh4jZJPLo3Sn1Dy1FUfjfyy5iNcls9Hr5/qcgobBCp3Z6Pns7Hs6//Itceg3fhy8gs3pjiGNPLSYlSYM9QSQ3W8cjdyXTqZ2B/73ipGOBnv69909mK6tjhMLiIT/0b7plMued/SbGrBoCLm+j8LswQby1Rh5/WOD514vp1F6PyyNjs4hMuz8Fo1HEGQwQTFxDC+eABhMcRVHYzRay2B+XWUEx/lodOnRsZiUZSguyaIkGLTISFZRQQDccsRQ+fMtJVV0VU25JIjNdy94SExZDJRW1hQTtdaS7u2IWrCiKglNTTjB7M89NsTJhso8HH7n7kMeFikpT/P9F46133srIU0by3LQXKNm3G4vVzDWXXcZJJ5+EVtv8FGD4iOGkzk7liYeeYt/u3YCAPSWBu266tb5S+3EnHMuaeVtJDjf8HZuxopiiFOm2kulphUEwoSgKLrEGT3YFb7z42hHv93+NybffyL3X3k+Lug4N9JisyBSygTwKgF+8S6hBQSGIjxSy8FBLKlmk9LdQWV1Ilt3Ns09m0DJXx6p1Ie5/eDlFRQLRqEJFbQhNxIYJK3vZhh8vCjJ7lK20pH39vRVFYR87MGNFqM/vodBW6IJfbsle81Jys0EQWvPRx3qi0URuuKOOYGEBSb8YPmVFRrKF/xM5Ww+VE044gQenBjl1hJl9eyPs8xaSEihocE61UoZTqSY1Jb4xOOgYE18ck80l15dTWipARCTmMRMzeQlowogxcFgVFEGh3OPGHDOgqUvH6w2xcF42peUxNBqBjDRN/feckBijIryHTKXx5kWVsRCTLcKHr+diMIikGUQ+mu/gnAuXsmuX45dNdh+1lGMhgdZ0pFpbhMEiHHZxslNPOxufz89nXz7Mh5/7GHemDatV5OMv/WhNCtvXpPHC626O6W3k+F+Mly88lsqxp1Xzv1dijBoG4RDM/dBHuCyNLHc8DVK6qwe4IF2R2RfayYTJ2/lodjqd2+83qhQVRxl7kRPK85j7fnGjwpC/8sXiAO3y9Zw0rozH702ha0cDbo/ES296+XiRnTdmzzqkPl955fWMOXMuI4ZEmXC+nalP1vHU1BS+eDeDoWeUc+6ZNj79ys+T96Uw4xFDvYyLiqNcPrmSD17NbBTivW5TiF3btbQQGht4JSWGyRHi/Vf3z2OnP5zGxddXUF0TY9xZcQPfUy+4SEkSue4yOyeeU4ZUmcG0571MviYBnU7gwvEG3nl+C2m+Tg2uH1FClJh2sPjlxYckh1+xJuTy0hMueg2qQfZItBY6wi/2hagS4YWXv2P8GGuTY+3p6QES/V0p3+Nn5ZoQfXvuN4x17Wjghsvt9DmxmLFnWOnWyUDh7ghvveulukyLpLhJcmiJhI3Eamy8PFODyytz1yM1zHg4BUUWeXm2m3BEoX9vI7OeTuecK8rRiCLHnlbCvTcnMXKIGa9P4aU33bz5hoQcS+OGO69VN4IOQP/+/Qk7fMi+pvOdS0g4qWmU7ieptiuXXvEDzzwl1VfvjkYVXnvHwzPPSOSFWjdKUaUoCj5caBBxUYOtth2BWjPX37AV0egmEI6RUtUHfXZNk9XaTzvjNE457RRWrVpFTU0NrVq1OuK1T+x2O+POu5rHnn2TO65v6LQjSQrX3eLCFzLRuVseP/5c2qBmwW9ZvCSGSXJQa9jLsb3gvQ81WLBixkZVcRkaczUB049kBTpjERKIKGHKdIVUa4q4Z6Cj3vgaCMi8PNvNmo1hiksiBBQTstL0d+VXPKSmK7w8W2La9HcOyQP+/zN6zPlkZbdkwm1PEYlUoShgMmUw4Zon+OSjt1i6YjXH9mts+H52lovzxyQgy/HCVYW7wlx0XQUGvUDv7kauviSR7p0NOF0Sw04pQ7OrK0mk10fi1GqKMbXfxiP3pnDhdRVMfyiNvfuifP1DgGceTGXU+FLOOyuBM06ycMJgCwu/CRAIyA02VH7lm6UBfAEDl1w2+ZD7f91113Hul+PJVfKb1HXF7GTUKJEhx5h58I4NZPzyrPsVRVEoFNYyYbBIfp6ODVsjOOwaZj+bwV2P1PD2+6UMG2hGkmHhN3527JCJRGU6DCjGrNfh92iIhbUUdHHy1sxUdDqBV98IkyRnggD5Qid8iptd4nrKnC5mviVy9+Smc2m/Md+DjJ3uvbodkU2CXxGUI1Fy9RfGjx/PKaecwrhx4+pfjxgxgosuuqj+nDfffJNvv/2WV1899Cpe/yaqq6ubLQY18+VZzHx5KhatmdIyhbREA1ZHfNfa69ZAdQZ1hiIS08K89FQae4ujvDnfy2P3pPDmfA/F5THunZzI5Htr+ejNLMoqYrwxz0NZZYwW2TpOOM7EeVdXEHSaMBtFJG2AnByRXYUa0gOdkFKLMDlCCKJCpTNE+3wDrz+bWp8no6omxg13VdO+rZ7unQ1Me9HJzl0Syb52pITaIAASMeoM+9gr7yAalejbP4lHn3z/D4U63nj9+Vx30S4G9Gm4g+f1yZw4zscTT7/LjTdciMNazYlDjVwwJoE1G8Pc97AfZVd7HOG4h4SsSKznJzrQE7+xktzjdvDGsyn1uSbCYZl7Hqtj8bchnJ4Yd01O5LLzGocGPPmck5eeMmMNZlNm2EpSLJscKZ7IvEYpp5oy2tOz0YJ0X/IW/vfmU4dV5GPM6BFUlm9n5FAzLk+8qNWvYegpSRqKy6J8NS+nfkKrKAqLvw/y7oIgn3ztZczpJpYsDZKeoiUaU9Bqoag4hiNBQK8X6dRejyLDT6tD+HwKnhodetlKi3YB3nophfZt494BTpfELffX8M1SPwP7mtBpBdJSRT5fFMBmFTn7VBvBkMLHC32cONTCPZOT6nciFUWJe6M4O/Hqa+8fsgxuuvESRo/YwIOPBqE8F5u/BQICVZRSRSkd6IUJC9W2zUiZe7nyIiuZ6Tq+/ynItp1hIhGF8jIIe00kegswRe0E8FP2S56TPCG+8C5XitjFZkQ0KCho0SITw2yT8XtFUskmjwL0goGoEqGQ9fjxYE8PkqA3U9BzEN6iMFXr3HhzV1HQwkZVJSAojDpJx/hzTJx7ZQVOl4WfVm46YJ91Ot0hecn+0ziQPvyrEASBzMxMysvLj0gl8n8qhyKHWCzGlZdMpGhtGXZnGnoMeLUu3MmV3D71FhxJDp596nlqK2tBhGOHDuTq668iJaXpIiR/J/4J42H+3Pk899QLWOqS0IYN+HBTSSktaEuakIVHqWMzP6PHiBkrIQKYMNOaTpSkbee9L98hEAhw4/XjQK7mnNOsnHWKFVmGN+Z5eH2ul9oKAxo0SMRwJNlJS02jY7eOeNwetq7fhjmcgNvtoU6uQo8BLXpihDl+zJC43GT2G0NFQABFllEAQREbrDFlQeGE40/gtDNObbbP/2VdeOlF45EiK3B7JPr3SODjjyU0dVloFO0vhatMWLARy91Ku3YaWrXQsacoiscrUVYZQxQELBYRSVYI+MDnFejbV0dulsii74OYtFp27RCwp8X45K1MunduOOd6dqaLJ551Eg3psPlaki3FcwxHlDAVhm04DcVsXJZZ720D8UX38NGlLF8hIyBgJoHWdMBBCnXaUor0G7j86mu54cYbDlt2wWCQSy48njenCyxdESQShQG9jRTk66muiXH2hHKWvJ+DKArs2B3h1gdlzj5vKl269OSqK66hZFMZyYFMitlFZ/o18KqWlBhFKZu5/5kpfPLRa/i9u2iTJ7Bzb5g9e2OEg3bCITeWBA8fvp5OQX5Dj+yi4igTbq6kU/tkMltNZN2a7ygp2YXRaObssRMZOfKUQ8oFX3/doiImTxpPny5OZEVhX0mMG690EIspTL63htGnWtlbHOXOG5Jo00pPOCzz9gdeHpleR9uWeu66MYkBfYwEggqvzvHw1AtO/BUJdJeHNCqCUe5YQ7v+NYQiEiccZ0YjwkcL/eS31DH1lmTemO9m9nteYrF4eLssw4VjEnjtNQkkPW06RJh0jYXUFJFb7nGz7mcNWVIbdIoRt7YCv9XLOx/OpaCg4AA9bp6vvvqMTase4OJzBE4b4yGnZmCDyKcS62qOH1PH0/en1s+RZVnh0Wc8zJtpJcPVk4gSpih9CTdcbeKy8XasFpE1G0LcfF8NgiCxa6+EzSYiSRD0ikRCWgxGmYgcJaW6J0lkUJa2lIkTdYw5w8TEW6pomaNjwgV2jAaBLxb7+fRrP5edl8Dk23wEfXqMlggmq4yCTCScQEG7Dtx0x+RGha++/PJLFi5cyLRp0+qP/Zv14cHMC99/9wNmTH2BHGe7+iKmiqJQrS8llOnEU+ejo7dfI4ObT/GwN2EZyYk6LBbweBSq3BEkr5leDG50fpWumAqlmK6xAY3aUKdUUU0ZqYYMeo3ryH0PTTnMnv9xZFnmtluvJOBcyu032MnO0LJqbYgHn/Lg9Scz/8OP0Gq1XHn5EL55L7HR5kdFVYyhI11YKtsTbbkJr09CrMqjJe3ZymqiRIgSRmuIojVIWExa8nI13HidmTatNJw3sQqfPx66HgjKxCQFh03D2DOtzJ4TxrM7nYL/l/dTViQ2GZbSc3A+Tz/z6p+a79vtdnP1xDFMGOdi9CgzOl28YNOzs1yUV0k8+0gqs+Z4+GKxn30lUT6encX0mW5Ky+PRD9kZWlavl5jxWoydhT7EmIDVqMdoiXHaKXruuimBBV9GePY1kcREG5Ik4HJ7OH2EzIVna3n7Aw9z3vPjckIoqjB4oI63n89o8D1UVMU44exypj70JgMG/LFCuD07d8foTGxUFLNaKWc7a8nKlfjx8yxefNXP3LfBWlOAUbYRED3sVbajNyj0OTZMJCbj9kg8+0hafXSxxyuxal0YUYQZM12s3Rhi6EATJeUSQwaYaNdGT69uxvpi3A88VcesV2Ty3AMwCibCSpBi7TYi9jKsNolQUOSD2amN8qg++j8nz74QJhIzsmL9T78bDXAouvCIGj+vueYaunbtypVXXgnErc8ZGRncdddd9ec8//zzrFy5ktdff/1I3fYfye8p9bvvvJPvvn2blGQNXpdIeamIENMh6iRathJITImxaXsYvU5g2LFmcrI0fLkkQEyKTzi8PglJAptF5KE7Uzh5uJloVOGt97w89YKTIQOMfPhRDKsvjyylNR5q8Yl1VCoVWBUbGbRERqJcv5WIGCTRIZLk0CIKArXOGDXOGMkpceObRlRw2LTUOgU0kh6NoCUUjSJpooiKQEGHFG6+7UkGDhz8h2Tl8Xi44brz6N+jlgvGiNgsIl9/F+Glt0Vuuf1/9OrVF0VRWLr0e15/9Sn27t5NbU0IrSuVlrRHhwEn1eyjkBQysRisBJKcDBk5kL1Fq5AjJYhCjD27FcK1NupCfhKS9GTkGBl/lsKE8SZsVhGXW+KFNyL8vLk10ZiefXvWMOF8Dbt2yby/IELMY8VotSAbYigRSPJloo+aiBgC+JJqufXemznltFP+6JAB4g/122+9inVrvmLEEBMTL7Kj0wro9fDqHA+z5nrIz9Nx9+QkBvUz4fXJvPSmm9nvxw14HfJDXDzWyqZtYeYt8FJRJVFXLZKSrCcalYhFREJRidNH6QlGZCqrJMorJWRBR1a68EuOGxGvT0MsFiU1CUrLJFBE5IiBcMhEUK4lOUWhRY4Gh02DySRywxUOWrXQsXFrmKdecFFZm8DceUv+0EPO4/Fw+aWnM+5UJw67hg8/irJjV5Q9RRLZsQKs2PHiotqwG3tKiMRkGD3KxshhFtq00jHzLTdPveAiFhaJxhTkqIZQRMGMlSylNTIyZewhQhgtemw4SCSVEnZicPjo1lVHJCqzYZ2AEtOhSAJRWUJEIEYUC3ZiROnVuxcWu5ldi0vZyxbScsN062Sge2cDW7ZHWL0hhCCmsGjJT7+b7+zfPMEF1fj5d+KPyGH9+vW8MXM2rjon3Xp144KLz4+HpP2D+aeMh2AwyCcff0rx3mJ8AS9rVqzD7wqgCAodu7Vn08bNaCpMWEOJmLHiFzw4U8u47f6bGXXqKAC8Xi/z57/JRx/OIRJ2E4lIlBcrmCUHggFatW/BS6+/SHJycgNZRKNRtm/fjiDEPfdmvjiLsuIytm8vpP+xxyAqGqJEEBDQoI3nUxZkZFFCFEUUWQFZBEEBQSHBnsCjjz16wP7+l3WhJEkMH3ocfn8xCTaRi8YmoKDw6Rdhtm0DWVLIylZo30HkjuuTSLCJ1LkkHvmfk+U/KXjdAlEiaEWRXt0NzHjCTqJdw2Mz6vjkKy+KIpJoF9FqFepc0KOzkfPPtuHxSrz4hoeifTHS0+OFMj750s+mjSJSTECjlWnfQabGFePk461MuiKRtBQNP64KcvejtZxzupVRwy1MnORm7VoZvaDHYIsQkaN079mf12a/dcTk99NPS3nx2Vu483qZ444xIsvw5TchHpmh4EjMRYrVAJCals8ll91Chw4dgPjcasWKFbw042U2bdyI2+khWUzDKiUSM4URUiXuf2wqxw6KL0Y9Hg9VVVUkJyeTmLjfa2XdunU8MPU6Rg72Mn60BVGEj7708d4nPlJSEunY9Syuu/7OI9bfX9v+4osz+PSjFzEZQoTCCjmZWgx6gfVbwpiNIhqtQCSiEIkqGPTx1FihkIDBIMSjiSTw+RWsVhkBLTWlBrLlNtiURAL4KNUWUtAxSu/eWpYuD+L1ywSCMhqNgNko0iJbhywLFBVHMJvBatVQXhUjI03HzVfZ2bhJ4tulYfZVhBBEma4ddDz7aDpvvevno88DiMbWzHv388MuavHMtPsp3/c5p4+IMm1GiB2btehlMwH8aBCxOmKIFj+9exjQ62HL9gjhoAbJY0WKaqjye9BGjYhaMKZ4EUUFRBmDXiQYksnJ1HH6SAu1TpmPvvThcsp46nRIKGhFAZ1iwqLYCOtdWFOCGI0K/kDcE85sEnDYRYJBBXe1gdSa3thw4BWcOFPKufS6C7n4soub7Ztq/Gyar778iqcffQbJrSAqWsL6ACNOGc6td97C118t4pG7HiOpKge7kISiKNRpKym37MZsMWGQzEhIJGbaue2eW9i4YRMzHnuOrFBrHCQTJoQnqYoOAwswGA2sW7iJFE8uhl+KClawj0qKSbNlktElidfnvPaHNjGONFu3bmXG/x6gaM9OdFo7F156FaefcXq84Azw+WcfMu+te3jyPhtdOhiQZYWF3wSYfHcd5SUiJhOYzSZ0xhSICBjqbMgRhQplHxHCmLEii1GsmT5yci0YjSaK9tXQp5sGt0th9WpI8LXEKidRKZRASoCLJlxCXZWLrxcsxlaXikE2EdB7cNoqufmuGzl77Nl/iWwCgQBz58zi/XdfRq8NkJIkcul5dgb0MfD8626+WBQgEJJ46PYUzjjZxpoNIW5/KEZSaieSkuy0btOVq666kYqKCu6+40o07OKU4yNEogIffWUgLbMPd979RP04kCSJb75ZxIIPZhHwe8nNa8v486+loKCAhx+6i+++mc+YU0zkt9Ty7bIIG7ZbeeKp2bRt2/YP99HlcjGk/yCC3hgpShYaNNRQQZQwBfSglN1Ysmq5ZFwC/fpoeXt+iB+WRXB6omgFkScesnPRuTa8XonpM13MmuNh6q1JjD09Ab1eYF9JlNsfqOPbb2WcngiiRiHBBkYLZGVoGD3KSiAo8+7HfmqrBWrqJHSiHq0IeqOCLTFKKKxQW6XBhI2UNIkuXeGcMQbqnBKvzvFQUarH7sjljXdeb9Kb+v9z1Iyfjz/+OB6PhwcffBCAF198ke+++45rr72WXr16sW3bNp588kny8/OZOnXqkbrtP5KDUeqlpaU88fgUNqxbTjDox+cRCPo0GM1aBp8wiAcffIyEhARmzPgfC79cQDTqp2XLPE47/UJOPvkUfvjhBx645wHqXPswmyU0WhGD0UJWVhJJiVmMO/96tFodTz/6DF6Pl7bt2nDV9RNRFIX5896lcFshPq+PSNiPTBCrPY2BA49l8ODBaDQavv32OwK+AC53Gbt2rMflqsbrBY1gIyU1ha49WtOj50BOOuk0DAbDAfv6e8iyzNKl3/Hl53MJhYL06HkcZ541Dqu1abd9RVH4+eefmT3rLTxuL917dyMnL5vykgoyszMZdcrJ9bsIPp+Pqqoq3G43brebvn37YjabicVifPbZAj79+A1kKYhWZ+H0My9n5MhRiKJIbW0tn3wyH2ddBXktO9K370BsNht2ux2Px8MH731ISVEJbdu34bQzTjvkHEYHYvfu3Tz99P3s2bUOvU4kMSmDY487gy2bVrF2zY9EIgE0GpHEpDTOv+AGTj3tLPR6Pdu2beOLLz5k+U8/EgrWkWBP5LzxVxEKRfj6608w6DWcfsY4du/aSnXVPnJbtOPU087G7XZTVFREcnIy7drF81e63W5WrVoFxAubBQIBEhMTURSFl196mh+XLkSSgsRkHVI0gk4HosbAyJPHMWHCdZjNTVetPxiCwSALFszjs49nE40G0BsS6NDpOHbv2IvX7UXQhPF5apAkKz1696S8fD0l+woJR2L4AwIdOvVl2rTpbN++jTdfn4bLVUcorCMcDpOUlMSFF13JujXrmP/WfGKxGMlpiSTYkkCBnBbZjD3/HPr1218sZvPmzZSWlpKenk44HOZ/T86gpLiYjt06EAoF2bZxDR5PhKiskJyWSP/+/bnjjjsPWlH/mye4oBo//06ocojzb5FDOBxmwQcLmP/2e0QjUbr36saV117xu5PJWCxGXV0dVqsVi8VySLKIxWJ88fkXfP35YvQGHb2O6cmW9VvxuL306d+L0WePxmQyUV5ezo4dO7DZbHTr1u2gDB//dV2oKApff/01t990Ox5vDbYEAVGjw2DQIEthAkEFl1MhLVWDRgtyTMBdJ6LRg84IWtGO0WhEb/QjS+54brGYmXPOvZwOHTrw6Sfz0IgSjsQcFi/+HJfTSTAoYUuwcsqpZzFx4tV8tGAOX3/9IeVl5bidEjEpbsA2GjUIgo7UFAFZlnC5ZNwuibR0EY0oEAgoiFoJk9FAenoB99z34CEVtjlYysrKmPPWC2zetBIQ6NNvGOeOu/yQNmQURWH9+vWUlZXRqVMn8vLyDvqzkiSxZMkiPl7wOiXFu1Aw0L17D877ZcH7Z1FUVMTsN2eweeNqPB4Xycmp9D92JKNGjcHn8+F2u/l4wVtUVxXjSEzC5dZRVb4VWYmgN+gxm8zktmhFm4K+WK0WiveVUl5cjqgVKC7dxa6dGzDoFYwmC1p9CiJeDEYzrfO7UVdXR2XFDmwWEaPJwSWX3cLgwUOpqqri3fmvUrh9A+GIQt9+J2Aw6FnwwYtEI36sthQmXHkngwcPPezUB7+ybds23pnzPLt2bsPr8yHLRiJhD5Ikk5SSQSRooHhvCSBgsYcwGCLIkozB5KBbj8Gs+OkHamuqsFpBpzOgM9jQaRwYdQm4PW6S05OISVEq91USiUjk5eVxyRUXMWLkCEKhEKWlpcRiMVavXsXS7z9BliUGHDuK9u078earswlHArTMb03Z3gqcdU46du7AhKsv/12drBo/D0x5eTmhUIicnJwGBsiioiKee+Z5Nq3fgiDAiFEncNGlF2K323G5XBgMhgbrkbq6Ot587S02rt1AYnISF0+4kBEjRlBWVsaSJUt4ecZMqiqqcbtdGMwG8tvkM+Hqyxg0aNARG8N/BTt37uSF5x9i1461RMJRElPyyMzsSG2Fk4zMdC6ecBHt2rXD7/ezbNmy+vXR7FlvU1dbR+eunbhs4qX141aSJN55523eeft53C43oZCBHj2PYczY0Rx//PH1z/fq6mrmv/MuFaUVdOjcnjNHn3lE18cHi6IorFq1kpdffJiivduIRKJIso6evY6lbdv2rFvzDYoikdeyA+dfeB35+fECvf9/blhcXMzKlT+h0WgZNGgwycnJh9SOaDTKsmXLcDrryM9vQ9euh17lvrn+ffrpJ7zw/NOEgmGGDDueNvmdWL96A/6Aj0DQz+pVK9FpQ0SjMgG/hnYdO9ClRyc2b/yWUKCOSETCYHSQlZPPzh2b0WpC2GwWklNyqamDyrJqTFoTkuDHliARDIXw+Azk5rSguqwGWVLo2rML9z80lT179lBYWEhOTg6pqalotVqsViu333QHG9asQ5ZjaIwKGVnpDDjmeEadfjJ9+vQ56N/UUTN+LlmyhFdffZVp06aRmppKVVUVt912G4FAoP4cjUbD3XfffcRzXfzTUBf7fy9UWcRR5RDnSMjhueeeIxgMUlpail6vJzU1tdkH/DXXHLja4795gguqPvw7ocohjiqH/RwtWZSVlVFSUkLfvn3rj6m68M9HHfv7UWURR5VDnKMpB9X4eXRQx34cVQ5xVDns5+8ki0PRhUe04NGwYcMYNmxY/eu0tDQeeeQRPv30U6qqqkhJSWHEiBF/KO+jioqKyj+JnTt31v8fiUQoLS09iq1RUVFR+WexYcMGFi5c2MD4qaKioqKioqKiovJHOKLGz6bIyMjg8ssv/7Nvo6KiovK34re78yoqKioqKioqKioqKioqKkeHw8ssraKioqJyWMiyfLSboKKioqKioqKi8jclKSmpPu+gioqKisof47A9P38b2nkotGnT5nBvraKiovK35aeffqJ///4HPEeWZWbPns1FF130F7VKRUVFRUVFRUXl70RtbS2FhYXodDq6dOnSqFBs37591RQgKioqKofJYRs/77rrrj/0uXnz5h3urVVUVFT+trz77rtYrVa6dOnS5PuKojB79mzWrVunGj9VVFRUVFRUVP7lLFq0iOXLlzN58uT6KuM7duzglVdeqS/wk5qayqRJkxpUIVdRUVFROXyOSM5PjUZD165dSUhIOBKXU1FRUfnH07JlS958800mTpzYKFTpt4bPgQMHHqUWqqioqKioqKio/FVs2rQJu93ewLD58ccfoygKJ510Eh6Ph2XLlvHdd99x0kknHcWWqqioqPz7OGzjZ8uWLdm7dy8bNmygZ8+eDB06lB49eiCKajpRFRWV/y4TJkxg+vTpzJw5k+uuu46srCwgbvh86623WLt2Lf3792fMmDFHuaUqKioqKioqKip/NrW1tXTr1q3+tdPppKSkhCFDhjBixAgAqqqq2LBhg2r8VFFRUTnCHLaF8rHHHuPxxx9n+PDhbN26lccff5yrrrqKOXPmUFZWdiTaqKKiovKPw2QyMXHiRIxGIy+99BK1tbX1hs81a9bQv39/zjnnnKPdTBUVFRUVFRUVlb+AYDCIyWSqf717924AOnfuXH8sJycHp9P5l7dNRUVF5d/OEQl7z8vL49JLL+XCCy9k5cqVfPPNN3z88cd89NFHFBQUMHToUAYMGIDRaDwSt1NRUVH5R2C327nqqqv43//+x4svvkhOTg7r1q3jmGOOUQ2fKioqKioqKir/IWw2G3V1dfWvt2/fjlarJS8vr/5YLBY7Gk1TUVFR+ddzRGPTtVotAwYM4K677uLZZ5/l7LPPxuVy8dJLL3HllVeyffv2I3k7FRUVlb89aWlpXHnllXg8HtatW0e/fv0YO3bs0W6WioqKyt+apKSkRvmSVVRUVP7JtGjRgk2bNrF582YKCwtZt24dbdq0Qavd749UW1uL3W4/iq1UUVFR+XdyRDw/myIlJYUzzjiDrKwsZs+eTV1dHV6v98+6nYqKispR5csvvzzg+3l5eZSWlmK32xucKwgCJ5544p/dPBUVFZW/FbW1tRQWFqLT6ejSpQsGg6HB+3379qVv375HqXUqKioqR57hw4ezZcsWZs6cCcTngMOHD69/PxQKsWPHDrp3736UWqiioqLy7+VPMX7u3buXb775hqVLl+Lz+bDb7ZxyyikUFBT8GbdrloULF/Lxxx/jcrnIycnh4osvpkOHDk2eu3nzZqZOndro+LRp08jOzq5/vXz5cubNm0dlZSXp6emMGzdOnZyrqKiwcOHCgzrvq6++anTsrzB+qvpQRUXlaLBo0SKWL1/O5MmT6ysc79ixg1deeYVoNApAamoqkyZNalAB+c9C1YUqKipHi9zcXCZNmsTPP/8MQLdu3WjZsmX9+2VlZbRr145evXr9Je1R9aGKisp/iSNm/PT5fCxdupRvvvmGvXv3IooiPXr0YOjQofTq1esvr/7+448/8vrrr3P55ZfTrl07Fi1axMMPP8y0adNISUlp9nPPPPNMg8l3QkJC/f+FhYU888wzjB07lr59+7Jy5UqmTZvG/fffT9u2bf/U/qioqPy9ueaaa452E5pF1YcqKipHi02bNmG32xvoko8//hhFUTjppJPweDwsW7aM77777k+vbqzqQhUVlaNNdnZ2A2Phb2ndujWtW7f+S9qh6kMVFZX/Godt/Fy/fj3ffPMNq1atIhaLkZ2dzfjx4xk8ePBRzVfy6aefMmzYMI4//ngALr74YtavX89XX33Feeed1+zn7HY7Foulyfc+++wzunbtyplnngnAmWeeyZYtW/jss8+YNGnSEe+DiorKP4c2bdoc7SY0i6oPVVRUjha1tbV069at/rXT6aSkpIQhQ4YwYsQIAKqqqtiwYcOfbvxUdaGKiopKHFUfqqio/Nc4bOPnww8/jEajoXv37gwdOrRBaLvb7W72c3+mYTQWi7F7927OOOOMBse7du36u0WXbr31VqLRKDk5OZx11ll07ty5/r3CwkJGjRrV4Pxu3brx+eefN3u9aDRaH9YF8dwuJpOp/v+jya/3P9rt+DugyiKOKoc4/yY5qPrw4Pg3feeHgyqHOKoc9nO4sggGg5hMpvrP79mzB4DOnTvXH8vNzWXZsmV/qrxVXXhwqGN/P6os4qhyiHMk5PB7+eF/e68/MyXS30Uf/p114W/b8Hdoy9FElUMcVQ77+afK4oiEvUuSxOrVq1m9evVBnS8IAu+8886RuHWTeDweZFluZGC12+24XK4mP5OYmMgVV1xB69aticVifP/99zzwwANMmTKFjh07AuByuXA4HA0+53A4mr0mwIcffsh7771X/7pVq1Y89thjpKam/qG+/RlkZGQc7Sb8bVBlEUeVQ5wjIQeXy8Xu3bvx+/3IstzkOYMHDz7s+zSHqg8PDXXsx1HlEEeVw37+qCwcDgfBYJDMzEwA9u3bh06n45hjjkGn0wGg1+sRRbH+nD8DVRceGurY348qiziqHOIcjhwO1vgJcU/MP4u/iz78J+hCUMf+r6hyiKPKYT//NFkctvGzQ4cOf1uLb1Ptaq6tWVlZZGVl1b8uKCigpqaGTz75pF6hN4WiKAfs/5lnnskpp5zS6P7V1dXEYrHf7cOfiSAIZGRkUFFRgaIoR7UtRxtVFnFUOcQ5EnKIRqO88847rFmz5nev8XvF4LRa7WFPBFV9eGDUsR9HlUMcVQ77OVxZZGdns2rVKhYtWoRWq+XHH38kPz+fmpqa+nP27duHzWajvLz8gNdSdeGfjzr296PKIo4qhzhHQg7XXnttk8eDwSAlJSV8//33FBQUMGjQoP+EPvw760JQx/6vqHKIo8phP38nWRyKLjxs4+d99913uJc44iQkJCCKYqNdJrfbfUjh9gUFBfzwww/1r5vaufq9a+p0unrPhv/P0R4ov6Ioyt+mLUcbVRZxVDnEORw5fPzxx6xevZrU1FR69uyJw+FotvDbnylrVR8eGurYj6PKIY4qh/38UVkMHz6cLVu28MorrwDxCfPw4cPrrxUKhdixYwfdu3dXdSGqLvw7osoijiqHOIcjh/z8/Gbf69y5M7169eLJJ5+ka9eu/wl9+E/QhaCO/V9R5RBHlcN+/mmy+GtLsDfDli1bGri8Hy5arZbWrVuzYcOGBsc3bNhAu3btDvo6e/bsaeC6X1BQwMaNGxtd8/e8tlRUVP57rFu3jvT0dG699VZGjhzJMcccQ9++fZv8+zNR9aGKisrRJDc3l0mTJjFkyBCGDBnC9ddf38AAUFZWRrt27ejVq9ef2g5VF6qoqPzdSU1NpUuXLixevPhPvY+qD1VUVP6L/C2Mn5s3b+bdd989otc85ZRTWLx4MUuWLKGkpITXX3+dmpoaTjjhBADmzJnDs88+W3/+Z599xsqVKykvL6e4uJg5c+awYsUKRo4cWX/OySefzPr161mwYAGlpaUsWLCAjRs3NkrsrKKiohIMBunQoQNa7RFJrXxYqPpQRUXlaJKdnc3pp5/O6aefTsuWLRu817p1ay677LJDWnD/UVRdqKKi8nfHZrNRVVX1p99H1YcqKir/NY7+qvxPYsCAAXi9Xt5//32cTie5ubnccccd9fkAnE5ng3xTsViM2bNnU1dXh16vJzc3l9tvv52ePXvWn9OuXTsmTZrEO++8w7x588jIyGDSpEm0bdv2L++fiorK35v09HS8Xu/Rbgag6kMVFRUVUHWhiorK35tYLMbWrVvrK57/maj6UEVF5b+GoPwNgvTfffdd3nvvPebNm3e0m/KXUV1dTTQaPaptEASBzMxMysvL/1G5Gv4MVFnEUeUQ50jIYe3atbzzzjvcfPPNh52QXqfT/e0qXx5JVH3490GVQxxVDvs5XFkcbHVjQRA48cQTD3iOqgv/fNSxvx9VFnFUOcQ5EnJYuXJlk8dlWcbtdrN27VoqKysZNGgQZ5111gGv9W/Wh38HXQjq2P8VVQ5xVDns5+8ki0PRhf9az08VFRWVo0lCQgIdOnRg2rRpHHfcceTk5DS7k3+gBPgqKioq/2QWLlx40Of+nvFTRUVF5Z/M3Llzf/ecHj16cOqpp/4FrVFRUVH5b6EaP1VUVFT+BH6bJ+n3Fv/Tpk37s5ujoqKiclS45pprmjweCoUoLi7mhx9+oKCggGOPPfYvbpmKiorKX8u5556LIAiNjguCgNlsJicn55CqrauoqKioHDyq8VNFRUXlT2DEiBFNTnBVVFRU/ku0adOm2fc6d+5M7969efLJJ+natetf2CoVFRWVv55+/fod7SaoqKio/GdRjZ8qKioqfwInnXTS0W6CioqKyt+e1NRUunTpwuLFixsUzlBRUVH5t/Hll1/Stm3bA6Y72r17N4WFhQ2qqKuoqKioHD7i0W6AioqKioqKiorKfxebzUZVVdXRboaKiorKn8rChQvZsWPHAc/ZvXv3IeVKVlFRUVE5OFTjp4qKioqKioqKylEhFouxdevWZgvCqaioqPyXkCRJTZukoqKi8ifwtwh7b9myJYMHDz7azVBRUVE5LG688cYDvi8IAkajkezsbHr37q3mflJRUfnXs3LlyiaPy7KM2+1m7dq1VFZWMmjQoL+4ZSoqKip/PQcybMZiMXbv3o3NZvsLW6SioqLy3+CIGj9//vlnevfufcBzZFnm3XffZezYsfXH+vTpQ58+fY5kU1RUVFT+chwOxwEntYqiEAgE2LlzJzt37mTLli1ccsklf2ELVVRUVP5a5s6d+7vn9OjRg1NPPfUvaI2KiorKX8sDDzzQ4PV3333X5KaQLMv4/X6i0Sj9+/f/q5qnoqKi8p/hiBo/n3jiCU444QQuuugidDpdo/erqqqYMWMGhYWFDYyfKioqKv8GpkyZclDnlZaW8vHHH7NhwwZWrFiheoCqqKj8azn33HOb3BQSBAGz2UxOTg52u/0otExFRUXlz0eW5QY6UFEUFEVpdJ5GoyEjI4O2bdsyYsSIv7KJKioqKv8Jjqjxs2PHjnz99dds3bqVG264gRYtWtS/t3TpUmbOnEkwGFR39w+BaDSKy+XCZDIRCAQwGo3YbDb27NmDz+cjLy8Pg8GAy+VCr9dTXV2N2WwmKysLRVHQavd/xaFQCK/Xi91uR6/X1x8PBoM4nU6CwSDJyckNFiGKohzQk02SJFwuF0ajEYvFUn+9mpoaHA7HEQ3bUBQFv9+PwWBAEASi0SihUAi73Y4oqulrQ6EQgUAAu92ORqM54LmKolBSUkI4HCY3NxeDwfC758OBQ3V+D6fTiSzLJCUlHbFcRoqi4PP5EEWxfvz9HrIsoygKGo0GSZKorKykuroaQRDIycnBZDJRXV2Nx+PBbDY3K0tFUQgGg+j1empra3E6nWRmZh7UIj47O5sJEybw0EMPsWrVKtX4+QfYs2cPe/fuJRQKkZGRAcT1ZXp6OikpKVgsFmpra1m8eDE6nY6ePXuSnJyMyWTiu+++o7a2llatWuFwOEhMTKSkpIRPP/0URVFo1aoVWq2WFi1a8OOPP7Jx40ZkWSY3N5dTTz2VrVu3snbtWnr06EGPHj2oqqpixYoVhEIhsrKyiMViVFRUYDab69s1dOhQEhMTj6gMwuEwoig2udl4sMRiMTQaze/+Jt1uN3v27MFqtZKfn/+3zEfm9/vr25iXl9dkG71eLx6Ph5SUlHq9Fw6H2b59OxaLhdatWwOwY8cOVq9ejd1up3Xr1g2uVV5eTllZGUlJSbRo0QKNRkNdXR1VVVU4HA5KS0uprKwkOzubFi1aUFlZiVarpXXr1n/as0pRFGpqaigtLSUjI4OMjAx8Ph9ut5ukpCRMJhOKolBaWgrEddCvffJ4PJSWlqLX63G5XJjNZtq2bcu2bdvw+/3k5+eTkJCALMvU1NQQCATIzc09YF9kWWbv3r0A9OzZk8LCQkpKSnA4HLRt25akpKQ/RQ4q/01+ndMEg0FatGiB0WgE4vOOmpoaUlNTcTgcB7yGz+fD5XKRmJiIXq9voFebMlQdCpFIhD179mAymcjJyflXzlk9Hg+RSISkpKS/Tf/cbjcVFRUkJyeTkpJywHN//Y6rq6txuVxkZWVhtVrr35ckiUAgQGJiIhUVFVgslgbvH4ibbroJAKvVyo033sjgwYPVSu5/AoeyVvl1Dq/VahFFsdE8KBwOU1paitVqJTk5GUmS8Hg8aLVaAoEAFouFQCBAYWEhqamp+Hw+wuEwNpsNn8+HRqOhS5cuGI1GfD4fGzZsIC0t7W87fzoShMNhqqursdlsB1wLVVRUEAwGycrK+t315+ESCATwer0kJSU10OmSJLFnzx4gnn6xoqKCUChETk4Oe/fupbS0lG7dupGcnEwkEkGr1SLLMqFQqNn5iyzLRCKRejuF1+slGo2SmJiILMuEw2HC4TBms7nJfrtcLkKhEKmpqb+7jj8UvF4vfr8ft9uN0+kkIyOjwRxZUZR6O5LFYsHn81FVVdXIJvRH+a2s8/Ly8Hq9mM3m+uf0X42gHO4T/TcoisJHH33E/PnzEQSB8ePHM3ToUGbNmsUPP/xAYmIi11xzDV26dDlSt/zHUl1dTTQabfZ9t9vN1ROuYf2qjeiiekJKiChhBH0IWwLY7SIWs0CtU8bnlYlEIcGmISNVg82qYV9pFJ9XxmyVCUcEFATSUjTkZWspLovhD+iorRWxWkJkpAkoisK+0hgmk4BGIxCTIBJWEBCoq9ai0YrYk7WkpWaj0Qbwe2sIRWSMeshvqaW2LkZpuURNTQyNRiQSFhDRkmCz8b+XnjmsnK7hcJinHnuaTxd8hsfpJRIJo6CgFwyY9CZMSUbGnDeaa2+4pl5Z/Lqr2tQErLa2lnnvzGL1qu8QRJEhQ0/jrNHjadOmDeXl5Qec5G7bto2vv1wEwAkjh2Oz2SgrK6s3lCQnJ//hfv4emzdvZvYb06iq2EskKmF3ZFHQrgtGk4NPPviMugonesWIO1ZLQlIMQYiBaCQ1xY5BD1XVLqIRH4IoEYsqdO1owJ6gYdN2kb7HjOLW2x5Er9eTmZlZL4d357/N6689hVEfQFE0OBJbcdIpF7BkyefsKlyDKEJGVh79jhlFfn4+/fv3rzd4V1ZW8spLT7P0h8/xB3ykJYskJ+morrNz7virOOeci/7wBKCyspLzzh1LUWEZAgKiRkFrChOJCMhRDYoioBE16A162rTNJya4cNaWoCgSiXYBrUag1hlDUaBTez0uj8zefTHqKnUIaJCR0AgiOkGHhISgEbGabSAoyIKEP+BHisqIioisSBixoDGEMCcHMRgFQiEZWTGRktyKqooqfB4vgihjTZBISk7iyqvv5owzzuD9999n7dq1PPzwwwfsr06nIzU19Q/J6p/A7+lDRVG46KIL+HnZT8gxgYgUBUWDARNmbEgGHz7JTywmoRG0iIoOAQEFCYsjSoJdIaYoKBLodQKyAnXVIpqAHYNgwie40JkjtGil4PHKmIzxcelyKXgrrViw4RNcCPowenMEe4KIKApEY/H2CYKCXi/gcsr4XAZMsg2DRkdEEyCsBDGaZSxWBRktjz/1BgMHDjwseX36yfu8+PwTlO9zEgmKxGSF3FZ5XHT5+fy07BP8PicKRvr1P4mQP0Lx3hJatWnJeReMIzk5mWAwyN2338MPS5aikbXozTr6DujN7ffeTkpKSgMd4PV6ueWG29i0egumsBX0MoJD4pY7b+b4Ecez4MN5fPrxm4hCELcngtspEPHFJzSpWUnceNuNpKWlEQqFaN26db1B+HDx+/18+MEcvln8EXv2lhIKhbGYFQb2Eamti/LTqjBuj4zdIZKVnUtBQW9+XrUQnTZEm1Z6ikslvD4NWp0erRjgmF4G/AGZFWvCuJwSFoOWSExBb1QwmkQEQYPbHcZsFmidp6NTOz2bt0fYVSSh0ZhIcuioqfGg0SpkpmmQZKiokgiHZQwGDdGwhqgEeXl2rBYrWTntmHDlbeTn5x+WHFauWMldt9xD8e4SYkoMWQwjyTJpaRpysjTkZGnZWyITCBoQRYVunbSEgiE2bA3h98v4fGAyK2gQ8bq0RCUFBQWtIKLRQCQWQ4MODRpsKWFSUgRsNpGKqhhuj0TQpwVJC4qA3iTgSJIRRPB6JHwuLYkpMfLbFeD31hAM1BKLigT9esCBRtGgyGAw6zlr3JkUtG/LSSeddMD+/td14a9UVFRQWFhIOBymqqoUFJl+xxxHmzZtGpzzwftvUlVZRFZ2G0aPubDZOcratWt5YMpdlOwtw2DSM/H6azn33PF/eAG2ZcsWFrz7EaFQiMHDj2Po0KF/mkFs/vw5/O+JJ4gEw+h0YLbr6dK9D8t/2EhdpRuNokURFUw2I08++zjDhg0jGAzW5+AuKirirlvuoWj7PqLeKEE8mB0Kua2SyMhqictZgkEbIhgWSUpqRdEuH7UVdbgCdUhyDI2gkJpuID3TzpBhp3HhRVdjNpsJBoO88cYrPD/tJcI+BSNmIoSQNRJ9BvTmsaceJTs7+4jIIBQKMXfuq3z15Xxi0SAIRk4edS49evbH7Xazft1SNm1cR1VVEQZdCK83QjgikJiYiMVqokfPIYw/fyKbN2/kp2UL8QdCHD/8DIYMGYIgCBQWFjL37WfZu2cjigKtWnfj4ktvJC8vjyVLvmL6M3eTYPFgNgns2ithMCaRl5dLq/zuBHy1FO3djs1m59QzLmbo0OF/ylhQFIVZr8xixjMzCPsiRKUYAgIOMRGv7CZCCEUTxWTR07fPIEaceCILPniFqsoSwkEZZ5UOZC0yMcxmGUmQCAVEdFqBaEwhpkjo0COjoCAhoEFBQkZBQkKLFhERCQkZCRENAiCiQdQoOFIg5NVj0FkJBAJEpQhJqQpmi4GBx53E8cNPxmaz0b179waOKwfi36wPD1YXAnz4wbu88frT1NXU4a5VCEUkEhKj2BNE/AGFmkoROSZiS4phNosEfAIel4BRMAIKEcLEhBg2iwFRGyXsBzlixEoCUcKECCIRIS0rhiwLGIwCkYiCRoTOHfQ4XTI7d0lIHguhmIyiC2E0x4hJChotGAwiKYkaDHoRWYbaunib9BoDOXktuOO+2xkyZMgRl6HX6+WD9z5kz87d5LVuyeizzyIhIQGIb8pv2bKFRYsWseDd9/C5fSQm2+k/eADFRWvRaYJEoiLtOvRlwhW3kJGR0WBu+Fv8fj/33TWVVctWo4+ZiIkRUnKSmProFDp06ADA+vXrmXLHXdS5CmnfVkNKko5d+wz06Xci10+6t4FT1pFgy5Yt3HPX1dTWFBOLxfD7ZZKT9QiiiQRba2rKvIheHZFImDqpijYFWnzBANFYjD49jIgiLP85hF4vkJaio6IyCoKC45cxFQyBhJX27bogSx6KinZTURoCBEQFTPYYaSk6fH4FWZZISdJgNIrUOSXCUXBVa4kEtIiCCNoYyZkCXTpYSUrUs6dYw7HHncKVE28+LCPol59/yUNTHqairJIYcX1oxoZEFEmIojVLCKJEokOmZQtdfM4aUVAUgYx0LdFojIoqCYNexKAXCEdEDKYULrzoKsaNOx+dTsdPP/3EFZddSNCtICpaEBX6D+7PY089SlpaGtOfns7Ml14lHAiDICOIEoogYU8En0uLIBo569wzufiSi7jztjsp3rcWQZCw2Qy0aduVa66fQseOHX+3r4eiC4+o8fNXdu3axfTp06moqMBgMBAOh+nduzdXXXXVQe+S/ds5kFJ3u90M7DWIlsEOJAsZ9ccDio/NuqVceqmGvBwdn37tJydLS16Ojo1b4wu96y538M23Mb77IUp5pYQsRBl1so70FC2fL/aTmizy7sxMNm+PcNmkKlKTRarrZBLtImkpGjw+mdNPtHLGSRaee9VNjVPCZBD45IswobBM1y5a7pmcxIPT6rjgbBsXnpNQb8Aqr4xx+oVleHwSLXN1pKZo2FYYpbwMzho7gTvvuuOQ5RSNRhk3+jyc64JUSiVo0BIjSleOQS/EF9iKolCm2UPe4HRuvG0Sr7z0EG5nETothGMWRp89gdNOO5toNMqqVct5fvpt3DRR5sQhRmIxhfc+jfDyHB1vvrUIo9FILBZj8eKv+GbxByiKRP+BJzNw4BCunXAdtbvdGGoSCOIlkrOTDh0gv6WOn1YF2bNLRJL0mE02bHYrGRmZXDrx4iMy6f/g/bf5btF0pt6soX1bPZKk8PliP7fcV4PFImAxi/h8Ml6fTOs8HffdmoTPrzBrjof1m0PYrCIaWU92NlhtAi8+nobRKNbLb/a7Xv43S4fNZsFg0NO33wl8/fUHdG9fxxNTUrFZ4+eWlscYf3U5Oq3CY/ek0aGtnl1FUZ54zkmtUyEcTaCiSsbnqyUzTeS+W5Lp1dVISXmMl2e7EQR4ckoK9z3pIqo9nVtufeBA3W6SDRvWMfqUs0mQUmhNRwyY2MhygvgQ0aJBQ4QwWg1kpeqxJUVxBcLkZIu89XwGGWnxSaXXJ3PTlGoWfROhrgaEmJF8pQsl7CaVLDJpUT+23UotW7Ur0OjDRIMGNIoeCQkFmWQyUDKK6NlVz3WXOcjO1LFiTYhnX3Wxs1AhGtKhAALxa2nQoEVHRAgz6PiBJKY4eOqppw7Y53/zBBcOrA937tzJaSedgBA0o7UF0ZliGPXxTZpwWMFiErlwnJVwGGZMl8iP9MKEBad9O5KjAq0pQlSSCUdkhg0y8fyjacRi8M6Hfh57IoitrCeBhGKixlqCop/nHk9m1HALG7dGWL85xKw3ggQ2t8caymQvm6mklOQ0haGDDNx8jYP0VA1LVwR5+kUXhVtFUk12UlsE6N9fQ2lFlGUrwtRWiciyQn4+uHwx7r3vJU46+cBGnuZ4dsbD/PjtW5Rvt5Lq7IpJsKAoCnVUsUu7Fnt6EK2sQx9MwhOQcEW92JUU0oUc/Gm1nHjWCbz92hxyQwWksd/7z6XUUuLYTk5eDnJMpkv3Llw+8VIuOOcikstzSRT2jz+3UsdO3QYEnUxKUow7bjIzbrQVUYQPPvNx6/3V6AUdvbub2VceoqxcRO9viWKO0XdQbx549P7D2u3fuXMnd99xMcMGuvn+xyBdOhg4tp+R4rIYcz7w4vNLDBlgoWWulqUrQqzfFCQqCSTYBDSigE4n0Kurge9+CnLbtYlcfr69Xg7RqMLlkyv5ZlmAjHQNiQka9HrQaQU2bo3Qr6eR6y530K9nvDJ5SVmUkeNKiUUVjutv5qmp+/VlZXWMa++o4qxRVqwWkUenOwlHZN5+PpNAUObKm2spaH8qjz35xB+a4C74YAFTb3yYvFg7PBnr6TNAok8vLbPne5n7Uiat8/Z7Ofy0Ksh5Eytp39rMReONpKdo+ehLH+s2h9i1Q8Sg1dKylUIwIFJcJBDwA7IWo2zBp6/CZo+Rkhp/1vToYuD265J5/R0PLzwfI+qzENX4cCQqnDfWyE3XWtm4LcLtD9RwyglmNu45njNPqCAY2MHUx51Ul2nRKkZyaI0WHSasaNtHyeycwrRp0w74vPwv60KIb97ecNWNlGwvgzotITmAS1NJZha072xF0Lbm4UdfYf68V1n387tMvECmTSstWwpjvPimyLARl3Le+AkNrnnXHTfzybwvyI21xyalECFEjXknAZOPJUt/qF8sN4Usy/h8PmKxGK/PfJ0vPllIeVk55lgCmbE8RDQEbG5chgo6dEvDZjMzdNgZnDzqzCPi9fHIg/cz77V3yQt3xq6kIiNRayhiZ2Q7ZsVOe3pgFOIbLkHFzzbDj7TqaCU3W0ssBv6ghR1b3eRWdcEs7F+fuJRqanN+YurtiZx7hg2NJu4k8OOqEJdcXYc7EGZgXxMnn2Bmy2aZBZ8HcLvBkSASihq4atL1fPrxy+zZ5qKlvw8OYb/XoUepYwur0Rv1nHDy8TzxzOOHtcD1er2cM2YEolKBqIGeXY2EQgor1gQx6AUK8uNGhd7djVx3qQOzOf77WrEmxISbKjn1BDPt2xp5cJqT0aeYOetkKz6/zH1P1FJaIZFgT0ZQ/Dx2dwLHHxeX5er1Ie56DPLbHc/ube8y98V0HPZ4HyRJ4ekXnbz3iY+UZA333pRMn+4GNm4Nc+fDborLFDKzWtCn71DGnXfFEXEakGWZoYOOo2JvLenkkkQ6MaLsYSthgmjRYScZLTrqqCKmCXDSSRoeuyeVlrlaPvjUx0NP+ti9RyYrWkC5uIdkMsiVC9ALBkJKkL1sRUahJe0oZD1enBgwESWCAROt6IAZKz7cFLIBEZE8CrDhIIiffewgiVRaC53invpCGcHsTcx7I5FVa8M8NsOJs8yGI8XBhZddwISrJvxuv//N+vBgjJ+7d+/mgvNHodcEqCo1khVpR7KSgUQMr30P9taVXDXByGvveNi1A2S3nfY9g7QtUJj/YYiAR4ciaRAEyCUfi2LHL7goU4ppQVvShRwAIkqYrbavSMtSGH2KlZQkDYt/CLC1MEIoIjPuzARa5mpZtjLE4h8CaBUdVrOGYFjCWaVDFEXsaSEcDoHRp5o551Qb9z3u4vtFOiJ+AzpBQ8GANrw9f/YRk9+c2XN5/ukXEP0xxAQ3gigTkjSMOm0c/mA1K5YvoXNBmOxMDd98HyFamYbNnU+FeQvnXSjx8BQHiqKwYk2Iq27z8X/s/WWUFVe3vg9fVdu1d7t34+6uCRBCSICECHHi7u4GcSVOiEKUKPGEGO4Edxpo9+0uVev9sEl3Ot2dA88/7/iN8+TcY/CB3SWrZq2aa657ms2WisNhxGjKYOaFtzB06DAg6XiZcfKZyHusONTmuRgVYaqz9zH3vVfYt2c/j947m379I3wyPwOrpXn/+fFXQR54IkJGag9OPm0qZ55z5v9nJ/nbb7/FO2/OZtRQI2WVCcIRAQL69zYweYKZV9/ysWUzKHEtstCiUfVojBGmnqry6pNZRGOCGZfVcMPlKUw61swlN9UzuJ+Bn5eH6NPDwCmTk5mG73zk4+dlIVQhMBllBvQ2IIBNWyOoKkyeYGbvgTjvvpxDbnZy77l6fZgZ5/opDg7FJjmaZFXv2Mal18a59TobqiqY/3GEn1f34Lnn5/9HgULPP/cCLz37MlqNRKqajU2kEcCLi3pSySJIck9uM+vQ2PwITYz7brcz/UQrqgrvf+ZnzmseLptp487r0tBoJHx+hedec/PlD0EaXSoGgx6ZGJGIhBxMITPYgxQyqOYQB9mFBg069GjRo0VHAZ2IEqVKsw/kOIXxvlhJwU09ldJ+rFaVVLsBvUGgaqKEw2A06rnxtkeYOu2Mv33e/+fkJ8CHH37IV199BYDNZmPWrFn/mIfzvwF/p9SnTzmN0BaVXKm4xe9e4WQ/27FozNiLGvnpi2zycpq9g0tWhjj9HB+dEwNJJTMZci08lBk3U9wjxDmnWwkEFRZ+GeD0qRYsZplvfwrx4WvNH6WiCOZ/7GPlujBvP5/N06+4ycvRYjRKzHnNzYqvC5hxaS09uxl45O7WBovHq3Dm5TX89ElB029rfw9z9mX1LPx8CR06dDgqOX3w3oe899Cn1ETK0aInRIDBHINGau0V3Sttwm8tZ/xoPefPSGH6iVY2bYtw3uVeaqpBI2sRikJhkcqN11q5+FxLk0Ipr4xz1d0pPPH0fG6+8VwG9/EwbICgU7GOdZvhhdfdGA/1IUPkcpCdOHqW8/NneaSlylx2vZv1v9lwuHtgwkKIAOXsR0ZGq9HhMzZy/OSJXH3DVS2iMo4UVVVVPHTv6Xw134AsJ8frcits2x3F41V45DkX332YT3amlrKKGDfd34jPr3DKiRZ++DWMJIHTpeCqMaAzJ9i2Ig+ttrUiveWBeqZMtDByiIln5rpYtjrCL5/lE4kIvv4pSE1tguJCHceNMTFqagWP35dOt04GVBU6Fmm59q56dDqJiso4e/ZAfrae4mIN995mo0fXpPE9d4GHaERw05WpTD2/kVmPLz4qvaAoCgP6dsfozSKTfNw4adAeJDNTwmiQiUc0uOv1SEiMmRDn7ReTRMRJ51bx3Qf56PUtn1sIwbjpVWxar2EEx1NDOQKVAql1NFZAeNnKagZxLDr0NJj2EHCUIukSnHeajdl3tkypisUEE06tJrFpBCDYy1Z6MxSLZGu6tzQ4iCXfwJzn5/wtGfTfbOBC+/owGAwydnRfokFBl64Swwcb8fpUrr4whZff9iKEYHB/I6XlMd59L8HgxPEoJKjPX8nzz1iZeIyR31ZEeHtBhN37Y6iaOKOG6Zj7VNKpNPXcapavTGDVG7CbDGjMERRN0mgZM9xI7x56Vq6LsH13lIJsI507aNl/KI7eIJj/YhYFec3kkt+vMPj4Ct57JYfhg5s39dGoyhkXOCldU0h5vIwO3UN4vEbWbNh91E6Rb7/9kuefvRlXmZ0+0WNbGURREaY6dxn2jDjVFWDzdEMgaKSGKBG60JsD7KQTvVqtLwA+4aZEv4H+sePw4aJE2oZZ2OgtDWs6plzsx4ebDvTAKtlJiDgu80GsXcu5/ioTc16O0FCjweNV0ZtjvPFyCn166pl2thP7wVHEdGFMA2HhFx/+Rwadqqqcf85xPHlPiHseb2T+CzlkZ2qbdFoiIbj05jrOPc3GsSNNnHZJNQiJS8+zo9VKvP+Zjx17YrhcCSaNt/DeK7lt3EMw9uQKdNok4VFbr3LtpQ6mTDTjDwheftvDirVhOnfQcvZ0G4GgyidfB1jyRUGrZ4rFBFPOq+L7D/MRAibOqMTjUVj7QyGqkBg6oZbO3cbxxvx5RyWPcDjMsD4j6RMZQX3Bcn5YlEpRgY5Lbqrl7hvS6NqpdRTFl98HuOdGIx7hYsIkhW27YlQd0pKaLvHoA1YenBUnrXYQNsmBKhQCeCllHxqtgqODk84ddZhNEpU1CaprFHp0NLFrnYPiWF8Mkgm/8FArlRJPrWbQEFBVOFAap++AUxjat4LbrnCxa2+UqWe6aKyXSSULCzZ8uMjrmU2HXkX079ePSy+7tN3n/rfqQki+8+mTT8VyIBsbjqbfVaGyi43I1gAXXqTh59UWRg9VePZBQ4s5paqCi2/ys31HNqha0tJTGTJ6EO+88DYFSmfU9DqEAK0znzQ1l0ZdGdEiF9/99HMrojIUCvHEw0+y/NeVyHENdc5adKoBScjk05F0KbvF8RERwlm8kt++SeerxQk+WGTkmTnvU1BQwH+Kuro6jhtxHANj45PRM39CUPjYy1ayyAcEqWQSslcw+pQGnnwopYkA9HgVLri2gaqVXTBGM6ihjDgx0Ma56e4ot17TXKpEVQUbt0bZuCXMZ98EmHmmnW8WB4mGZUp2GEhx9sZBkjyukEuIp1aS5uyHikIt5agoGDFTRFcUFHaxEZsmhWNPGc2cl577j2RQUlLCdVefypknS0yfbCEUFiz80k9FdYLMdJkRg01kZWhYsTbMw3e1TvsurYhz5mU1qKpg0fw8CvN1hEIq511Ty/BBRi4+x05muobVG8I8M9fDjGlWzjs9SYZv3BrmvKvr2L60uJVtBTDz2hpuvjKVQf2MrFofZvazLu6+MZVjR5oQAhYvjfD0XA33PvAGvXv3/o+e/w/ceceNfPnhTwwUYzFISceUU9RSxj70GOnFkKY5EhVhqimDgoN89WEGZ13gJlyZQ3qiAAWFUs12MpViCqXW9voBdlAjytEbFQyyHl00FUnREsRLF/qiouLDRQM1DObYFvNSCEEJ27GRSo5UiCYNRFYEU0cnkyaYiMUF3/0UJuiXMWpNdOxZzMOP/H2AwH+zPvyfyM+KigrOPftYMtMEe7brGRg/Dq3UsgSQW9RTmbKBvv3AYpERAjZvjyLLAo2kIVLvIBHV0YfhLd6VKlS2sQaBSga5CJOfY09vYO5TWS106satYS66oY5nHswkM13D6TOd4MkgJ94ZCZkGqmjUVHD5JUZuu96OzSKzeEmIx190kZ0pc+CAoLbUioqCAQPjTh3LCy8//x/LTAhBRUUFy5ctZ87DL2FLd/LAHUli9vk3PJSUxgiHYfqJVnp107F7X5yN2yI8enc6m7ZFeea5KB3qJlJt38TltwQY2NdAmkOmrCrBOx/6+PydPCqr49z3ZBxPqDflB0sJButR4lGiXhPmYD4ppCEhY8WOgkJ98X6qy2spKIBNKzPb1BV3POjm1ze6IfSCcLab+Qvfpri4tY36P8Hj8XDdNedQsn8HBr3MlRc6uPbiFAwGGSEEy9aEuf8JJ7VlBjLqB2OXkunrMRFhv7SV6ecHmXaigQefcnH7tamcPtXG4iVBVqwNsX1PnNl3pNO/d8u92satYa67q4GV3xSi1Up8/2uQ5+e56dIhGQS2tySOXi/x3KxMrBaJvqOrMcfTkYUWXWMRjsN8jRCCiswVLP7eTFFBch7f8UiYUROeZ8SIo2t+Vl5ezrhREzBrDPRPHNviu6gTlVRziL6MaPpdCEGD4QCisISsXAWjUSYaFYwYZOCDzwOs+b6AzIxmnmjcqZXkZmm447o0crI0rFof4fE5PurLjfijEYwmUKN6eirDm/a8AeFlB+tJJZNsClBRqeIgQfzIaEglgzoqGMpxSEjUGvZiLq4h0GDCp0b4ZcXKv3WU/T8lP10uFy+++CK7d++mqKiIAQMG8O2336LVarnwwguZOHHiP3m7/7VoT6lHIhEGdh/MkMSEFoo4IHzsZxt9GU5j+lbmf6QwsG+zMaqqgoFj6kk/NA6d1HLTowqVipwlrF+eit2mQQjB7GddfPlDgGVfFmC3tfY43/pgA1t2RjjlBCvPvhQiI8VARVWcog4CTyDOuh8LSE9r21N97lU13HNjKn16No/v82/9zHrWyE+/rjoqOU07/hR0uxwcYg8CFTNWukr92jw2IkLsYD0FdMYl1eLTNJCqt5EXSnoWYkSp4iABvGRYzUw6y8Ozjziazr/r0Tg/L0vgsDnp3UNPQa6WbbtiKKrgtmtSOf9iH43VRtJyIiz9MY3cbC3z3vEz99E0skOtQ7IPil2YSX70bhowpes59YKTuem2G49KBs89+xAnjf6BcaNMhEIqdzzcSHVtgjHDTQRDKl/+EOCUyRZ6dDXwxntexgw3kWKT+XVlCLNR5qXHM8nK0PLpN3527I4x6462lcfBsjiznnZSUROntk6hT08DPbtqWbwkTK9uerp10WM2SnzzU5DCPA2LvkqQZ8hGCIn6WCNDh0rE4xL7NtnIj3cngA+/uQLJ7sVqEzx+fxqTx5s58ZxqflyYz7LVIX5cM4VbbnvoiGXxxRefcdv1d2HGhhETUkYtV15i4YbLHNhtGhqdCk+94OObz/UIQ4Dvvkhl594YZRUJrr/M0eY1f10e5JrLJTr4R7JFrKQvI9FIbc/tTWIFMaKk5gYpyNcwdKCeJSsj/P5zERpN6wV9x54op50Rwuc00IMBTUY5AFpImQx+d5C8Tjk8+vgj7T73f7OBC+3rw9fnvchzTz3LiOE6Zs6w8+YHXmaeYef9z/08/3Am/XoljZCflga54wo72YE+VGWs4tPP9ORma5gyw0moLAerrwMyGtzaaqo0+3l0lomX3/LRsUgHksDpUpGQqG9U0Ghg1bf5pKdpKa+Mc8lNdbw5J5sOhc3Gw96SGNfcWc+HryWJN4AFn/iIxwSXnd+6Pk40qjJotIusqjFs5Dcc2SGemfPBUZUDWbNmNZeedyH6hIVipXeLSKI/ozZtI/MWJLjx3kZiW/uTJRUihKCMvVRyCAMGBjOuFVnwB/Y5fsUmHOR6ByOE4HeWkZOpxWCL4g8lCNWl0FsMb0XUuaRayjQ76BtvNrTiIsZezUZyurnp1lXDynVRsvw9iGm0PPDGnYwdO/aIn/8PLFu2hO3rbmXTVh+BkCAjXUNdvUIgqJKRruH8M2xMPd7C6ZfUoCiC269NZfqJLWtPr14fZuZ1tSyan9c0h/6KV9/xEIurzHvXx+pvC0l1tNQJP/wW5KU3PIwdYeL1+QHefCGjKSoKklGfS1aFUVXBgdI4/XsbGNLfwINPN7JsdZhQCO68IZVgAF5/xcIL773A0KFDj1gO77w9n/fu/xSDWeHuZxs5c7qVSETlzCtq+frdvDbPUVVBjxGV+CrS0WgEKTkhqhsiPHKfnTfnR0k7eCwSEgfZRRAfRizEiBCWfDx4v4HB/Y0M7GvAapG54+FGPpxnpi+jcIl6nDkb6NNby4A+BnbtjbJ5e4RXn85k/GgzF9w2gJrqPdx7nYtJ4yxMPruKqkqVUBhiDal0T4zAOgawJ1i9dC3b9m1p97n/rboQYME77/Lxw1+TGWvtMFSFyhZWkpapYMoIsvKb/KbomhbXb0ww7ng/BXXjiIowW6XVZOUoXHi+kbNPN6OqgvcWhvj4kwTZtaPYxipS0lLo2a8Hc155DofDQTgc5szpZ8MeM6mJzCZdEBBetrOOgYxpirZscW/TPm57soFzz7BSWhHnijutLHjvx/+4/M3N19/C/kWVpNPswFBEgkbDIfyOA6hCRdtYhE1No45Kugx1svSr3DYcFCr5vaswBLMoFF0xYMKHk2DWXu6/18j5Z1r44psgDz4aROvLgoiJBqWOrn2jPHC3mUsuStA1MLbVdRtEFfvZQaHUiTzREY2kJSj8HJC2YRWpuKinmO5Uy4cYfeJwXpz7wlFFgEYiES48/3g+fk00ZbT8gV9XBLnlgUa2LinmvGtqeG5WZtNa9Vecf00Nu/fH+P3nYhIJwZW313HWKTYmjWtZR11VBadeVE1CSUbI79wb5coLHDxwa9s25Y49Ud7+0Mdj96Qz5bxqvno3r9WcdLoUpl8ieHnu52RlZf1Hc0FRFPp260V+pCd5f3LqbRYrUFAZxFhkSSYuYtRnbiS/c5jJk3Q43QqLfvCjrelMTihJvgoh2MRyBnFMm2NRRIK1/EI+HbBgp1q3h5ASRpY0qKjYlQwspOChESNmutKvhT2pCIVt0irGDD8G3Z94f1kCJBAi+e8PPPHEE5hMf7Ib/4L/Zn34P5Gf06aOwu+pIhaRSW0YQIZS1OZx5ekr+eUnE7IMs591sm1XlFhMMOfhTK6+yUdG6bFNmYR/RlRE2MMmsimkXLOTq67SUe9U0Glh6iQLJ06woNFIvPimm3c+8lFXpaUwMASHmtV0jYDw0kgNkYwD3H6Thd9Whkko0Kubjq8XB8nO0NDoUvF4FQKNRiTJwC9rFpOX1/Ya/nf44N0Pef2VN4g2xBCqgk+4mDpVQ21jnNwcLUY97D+U4PsP8jCZmr9Dj1fh7CtreemxTB54ysnqXwxobREmT9KQnqbl1+UhfAEVu03CbpPp0dnAV9/E0TYWkaJmEiFIubQPvTCRSiZBUy1FneJISDRWmqnzBskgl2kXOnn+ibbr3tfUJTjhhCi59aOIiBDeblX88Nt3R6UPhBBMOWksQX8FudkaThhn5e4bW9fm3L47ytlnxilwjm51/i7DClIK3ZjNEu+9nMOGLVFeeN3Nndensml7jMfvbdvuvu7uei46y06jS+G9z3y8PScbg6FZxtt2Rbnq9jqEEPTpbuJgeYxASMXvVwn4QR/KxJIeBlnBnhbntWcz6d3dQFlFnPue68rTz84/YjkAnH3GOWzbtIHe0WNbZDT8od8GHtaJf8V+3UYWfByjqlrl1dcj1NWruH1xevWUWPpNPofK41xzewPTJpu55mJHi+uGw4LjZ1Sxa1MyGn44E1uQq5tZSXf6Y5FaZpK4RD3VlKJBSz1VKCgMYiwOKZ1SeSfRtDKs7s50OaGA115/s91nPhpd+I82PFq/fj3z5s0jEAhwwgknMHPmTHQ6HUOHDuXFF1/kjTfeYMuWLVx11VX/l/7eDiorK5FVbatJWcZeujMAraRD4/AwsG/LF7xkVRjJmduK+ASQJRmrqytvvlfGLdck09QfvC2dX1eEUNW2x3Hr1Q6mzaxizqsBTLIZpSaX3uFOeHe7EAUb2iU+Abp31vPo8y4+mtesvKefaOXuR8qPQhJJxCIxJOIoJJCRMdB+mpQBE0gqORRiFCZEArolhjQpTwNGOtGLOlFJIODl4/dktuypICtdiy+gUleXrAXz5YL8prRFgH0HkkTH9FNMfPqanby8KHqdxFsfenn82RBdgyPhL/pZEQq5FLObTQxkDNUcoptzNIve/IYhwwczZuyYI5ZByb7tDL/OgBCCmdfVcvVFDib+aZN9381p3D6rkXkLvCz+OL8pAuqmK1PZsSfK+FMrGTXUSHGhjs4dWn7yqir4dXmYJctjVNfG2bAtwuP3ZXDMCBNzF3h44aUoubpCNm1JZ5MpSDy9kltvTOHdz92Y4+lYox2xk4YdD7+v/x29asacSGW/ZjO5HaI8fXsKJ0zIw+dXee1dH68t8FJcqKOqJhlFWvLeriOWA8CD9zxAJnl0pS87bT/z+L0pXHR2M9mUka7hqdmp2O1ePn6piBvvqGLKSVq6dGy/IUy3znow+ljv+xUVtV3iE8CICX2mk1l3pnHBmXbKKhPU1Te2SXwC9OlhQGOvQ+M0NxGfkh606WDsBZIBOGjg69+/+Vvy89+KTz75gIwskCT4eVmIm65I5cffgpxzqrUFabV9p4LGn0GcGFlFEXp2s3Li6Y2InYPIEulN32eu0oX0RCH3PPAb/QbK1DXEeev5HPr2TF4rkRAs+MTHDfc18O5LOTz+oovnH8lsQXwCdO+i55G703nuNQ9P3p80hr76IcD7r+TQFgwGmeHDNez9IkomBbi8JZTsO3BU5Oe1l11D9+hIStmDjb9pnOTJoLKmkll3pnL9zbvJqi9EkiQ60INqUYYOQ7vEJ4Bdb0K2NlIXPEA0tZzBXSO88lQGXTvZOPVcJ421fdo0SNNEDmXxEv6sDHWSnt7KSCrcS3jgViuvv+/l56V7UWtzmH3vI/y07OiJj61bVrFrt5+TJlq56sKUJn1XWhHnytvqKK+MM/PaOiRZ4LBqWhGfAKOGJaOhcrLa/9ZzsrS8tsDNA7ektSI+AU6cYOGpl12cc6qVX5eH6dY5OUeiUZXbZjVS36gw9XgLsgybtkWZv9BHerpM5yI9udk6sjM1vPm+F51OQjLEePPVtxn6zpGTny889wLF9CLo2M5pU5PzIRAUZKa3/0yyLJFiNtBRGgkqiCqBljJeenMHctyIM3UHlW4fnehFN6l/03lhEeTh2WvJMRuRUzyMPVbC6ZTpLPrixUmw0zpWfZHXlEECcO0DPZn3cYLPf0qmFHbo0IXXPorx/tcy9vRuZOZCil2DxyeIxkCWNXgPRgkFQ0csg38bvvh4EWnR/Fb2Bhy280QK+kYrUfOeFiRTIKjy1nsBPv0iSiIB3kiCdBHEiBlHTojFX+W20HGz7tZzzhkxTpuxlrS6bLJcBTiXRhkxYBSPPDWb+roGEnu0ZClZLcZilVLoJ0awk41ohRaBwE4a+XTEIBmxhwr54qtKzj3DSodCHYN6+9m4ceNRkf5/xs5tu8gSXZrGEMCNt2gDN15vZPrkTMIRwdvvuVi4sJ60UDr33eJoU988+oyfvFh3cujadK1M8kmvz+XRh1fh8Xl5dY6WfNdxTbozi26Efvdz9gWr6BAa0uZ1M6V8ykUJuYeJTwCLZKOvGMV2eTUJNUE62WSKXA78XM6s+2cz+7FZR/z8337zOTNPj5GT1ZocO26shY5FXiqr4wSCol3iE6BHFz0VVXHumeXhi69jpKQrvDWndQNJWZaYfWcGr77joao2wa1XpZGb0/51i/K1bNkR4fPvApx9qq1NMj49TcMxw5ycPP5k7OkOLrnqYs457+wjlEASlZWVJGLicJRvEjERJUGCVDKQJRlVqFRnrWL+W2ZGDGkmMB6+O5Ub72xg9Rf7SA91Q0FBj7HddUkjaTELKwF81FFBupJFD7U7BslIUPgo1e4gKNcxIH4MjaKWXWygz5+chRpJQ4duHdEVQPWhWnwHwvSY2JHa8krysuuYNjWbz77PxlcbpnRXBctPWs4JJ5xwVPL4NyAUCuFqrCIrQ4OIGrHU5DV9u6pQ8OJKktGkonHmceI524kFjAhfCnIwlZjOxzkXNRLya8lrg/gEMEhGVKGSTQGZSi4fvL+En751YDbKfPpNgJferOb9V7K5YIadV972kqZzNBGfURFmN5vQkuwbEGs08cADCVLSZB64x0RNnYJBJ9G5g47vP8zi5bc9vP6eD1d9gvfnf8Ad99x+VPJ44dkX+fqNHyjy92nSUR5tFU7XDr55Lw+jUeasK2pYOC+nBfEJ4EjR8NysDJ57zc21FztYv7EeWzifpb+5uOA8HSu/LeC3FWEuu6mejkONvD0/jkbRk5Aq8BtryMhWufFkI4WF8NOvVezcosN/MJcpM12s3xgiuikTPQY6dGjf7szJ0pCQYgAYJTOeei3r168/qmawn3zyCUqsimVfFnL1HfVcd6mjzeP69jSQmusj0RhHK+mIijCelP2o9kZSUNDKMi6PwgNPOjl9mo3LZ6bw6jteunfRo6qiKQPzzzh7uo0nX3TjC6p8tSC3BfEJ0LWjjkRC0Ku7nuxsmacfysWRoiEWEyz8ys/jzzdwzll27rohg517ozzwpJMLzrQzbZKFfXuPbp8ciUTYvXcNetncgvgE8NCI47BObAv5se5MnbGCHFFMvtKVDpKebBGk5PcdDDqmlpjHgmSDqy9K7rvLKuI8/qKL0ooEZpOETgc6hw+Hp3OLaFMXdaSS0Yr4BEiTsigX+9Gioyt98eJiJ+vQ6wVdosPY5y7DktCxcdWmo5LD3+EfrTj97LPPIssyd955J5dccklTV61u3brx9NNPM3r0aDZs2MDttx/dR/1vgsViQSVBQiS9XUIInKKGsOxDh55DYjdlFQoDRzk5/uRGfl6W3Chs2ZZA62uf8TbH0tm0OUHJoRjrNkVoaExw4Vl2Pv7Kz6HyODV1iaZjA0GF0y+pZfwoC0u+zmHdcgcPvODC1e1nYh02U5ivoayifW/cug0JfvpJobyy+RiNRmpqInI0MFmTRl0QHyGCeHG1e2wQH5IhAkAlB+lM7zYNmCzy8eIkN9aD0oMSd92QxouPZiJpkgvRrGecbNgcbiro3K2znluudrBpRwS3XEcwHuGyW+owGSW0woD8J7IsIHxsF+vYwToOsosYEQ6xGzM2YkTI9XfmhWdeOioZ2FNSqalXWLo6TL9ehhbEJyS7Gj79YAZ6XbIA95/Rp4eBO69PpXMHHQfLEvy2Itz0t5JDMQYfU88dV1r5dW5vti/qg8aXySefRfH6FJ6fk6BXcALZ3gFkS4VkR3qgqSvisRedpKdqueOhGKMv30J5x2/QDVnNq6+YeOoFlcIRh0jPD7Hi2xxmnGLFbtNQkKfjkbvSufemNLZsTxaQ3rw9Slr6kae8JRIJIn6F7gygkTrsqQkuOLPtWmS3XGNDZFZTul9DZrqGfQdi7V53174YkbBEf0ZhwIQilHaPDeDl+HEmLjwrWSOwsjpOPN4s83Nu7N/qX7/B0xhzxjAcp4PjdEiZBpZRoHFAtATUGi1q4v8v1Uf+16OxoR6AObOzmP9iDqdMtlJbr3D+6S3fe16OhKoPEiFE755aDpTGqNpvxiZaR6ToJQMd5W6cOtlOr+4Gtu6MNv1Nq5W49NwUBvQ2sOh7P4fKE/Tp0XZk4IjBRrbsaD5XUWlKpWwLOdkSCeKkkkEsokVI7Xie2sDOnTuRvUbsUio6DEQJt3usZA6Qnqph0rEWMISpEodoFLWoQkWHHoGKKtq/d0ITYdx4mdFnl1LUI8QPH+c2pVBXVIhWxtSfYSOFCMGW45EkzM5OrFgTY87sLO65KZVEejVVFYd49KG/b/TVFnbvPkCv7nquu9TRonxHh0IdH87NZcOWKA/dlsbBQ0qTgdYWRg8zsvb3SLt/X7YmRFllgpMnt/+8Z51iY+r51VgssGtfci5cf08Dx4018/HrucycYee80+0smp/H3Key6NpRz0fzclm6qIDzTrfToVBPfo6WiByksuLonINut4uA5AU5Ga0M4EiRqaxOtNu0LxRSCfub16sgPhL5+7nsfBtffpLCxNM8FEgdSJOyWpxnkiz0YyTeUJSC2vGs/aQjvy6NYZZs1Kdv4qPXs1sQnwCSLJGdocXpTs41rUZClkGjgdQUmXgCKqoS+P0KoYCfqr01KFv/33T+/N+CSDjyt845HXoMwoLb2fxdrFgbos/wOt55pBDT9vHYdx9Hnmcwu9hIibSNs0+1tHLuAPToqufY8RIRQsjIpEoZdIj35JG7H+eNV94kI9F2ZFJycyPoyRD6M4oU0tjJetyiAYFoYZMdf0yCLZtX/8fyMBj0xImhCpV6bSkNhSso7pxgz/4Ybq9KUYGOh+5O4cP3rERTqujchhM0kRB8tihGdqx1irMsyaQ19uORJ0LkuYa32jCaJRu54d74cLc7RgcZhPC3+E2SJLqo/UATZyurcIl6suNFLP9pJcFgsJ0rtcaa1T9yygntO3ZPn2plxboIRoOEy92+XXOwPM7+/bB4QQGO6kEcM6w18fkH+vc2cKA0Tr+eBkYPN7F9V7TdY7ftihKKCFauDTN6aPvf9gnjzaTnulCD9cyd/SbPPnl0JQBCoVCyjNDh/wsh2E1yo6w/HDDh1lZx4YVaRgxpOQ5JknjhSQeJ7DJUoSIjk+B/arIj6M1QNOgoUntgOEyeWSQ7vZVRGDBTqt1KhpSDEXPT/IiKMB7RSGZRKmFvFNPv2eR4OwJg9xdw4Ic85s7dTcmWzaTkWjFnGAgEAkcli38Lnn/+GWQJsjI0VFTHUVGSGS5iH1tYlXTK4WMXG6mnktISDTlVx9IhMIIi0Z0usaF09RyHqvw9DfLHnJLRYAsU8eI8P+lpGm69OpVnZ2Vw1R312G3Jmu66xmTUsSoUdrCefDoRI0JHujNUmsBQMZEOjeOYfYeJdesTXHKunc07opx9VQ03X+lgxjQrNodCeenR2QIej4dFH35Fvr9rk44SQhDI2s2id5P9HeJxQSTavhOkV3cDZZUJMtI0OFI0pLr6kF85kYWvpnPbfV7GjjChxcDmrzszTDmBodJx9ND34tgJgi2rsph9j4PLZ6bw6fxMvv3KgpJWy1dfx3E2JtPfQWb16vZ10ObtUXSxZke13mNh3ap1RyWH1+c+xOdv55KTpUVRaRHE9Fd07awlRhS/5MTXdQVz3gyydV0aW1ZlYE+R+PytXD55M4+zTrFx5QUOliwqpGdXPY893zYHIQT8/rugKF/T1E/jz/jkmwDDBxnpVKznkbsymuoj6/USF8yw89LjmXz7c5BfV4To3d3Awnm5vPKOh1XrwwRD/lbX+zssWrSQzkU6VKU1/+GkFiPtR5IbMaNNmOmg9m4KpjNJFnozHNf+LA42eDGbk/v3/QdjXHZLHddf5uDHhfl88U4ev3xWwAnjzaTQMuLWSV0L59RfkUdHrKSQJ3WgpzSI4RyPVW8k/4SNpGYlqKAEJf7P7ZP/UfKzX79+PP300wwaNKjV30wmEzfccAPXXnstodD/efbbQ25uLkKrUC7tQxEKFZkrGH/ZXhwOwTbWYMPB4NgkskonEN8wmpuv0nHXQx4yMyUUXfsb4igR1m0OMftZF4/PcXPSOTU8/5qbF1738Pzrbu59vJGTzq3ip6VBTjq7htl3pPPMrGTEU4pdw2lTrKxbnE9BMZiMglnPONu8z6HyOGX7jHSPjOHcy5oNQn9AJRw9evLznAvPZo+0mR4MYgQTUVCIirY3rJ70XWTlCpyilgTxNtOuIGnsWLCjQaZbJwN3zG7gtItr0EgSGzbF+eozDaedLOg5pI4Va5IynTzeQmWZhgJTHsePM/HFO7mcfIIFnaH5Y/QLD/vYQlf60l8aRW9pKMOZiAU7bhqQkTBIRqpKq45KBhMnncWceW4++crfLtknSRJTJ1n4dWXrb+vMk21881OIi86y8/u2CJXVcUIhlelnu7EfGEuWvy8OKYMMKYe8xlHs+6UzJ5/tolN0MHqpmfipsW1B7ryHxZ/k8fnbedx4eSrPzc5kx7JiCvK1mE0y555m59dFeTz2QCp3PdrYaiwjh5jITNcSjQqefNnLFVfedMRy2LFjB2lkI0kSYQLk52na9MBBkoSy2lS0qokh/Q18+3OQSKQ14SOE4JFnvHT0j8AgmcginxrK2rxmQHhBG+PuG5qV+oHSGLtLYk2kc3pqnIzUWNM/myVKNBImEooSCUVJBFUUD8TKILAcwluTEQpa/X/e7OC/GUJVuOKClKaasZAkGU2mZP2epatDPPyck/2HYgRSSpMOorIEK9ZGkBvaJ9ZtkXyWLU/w1pxs3v3URyjUcm5cfn4KH3zux2ppX2clOwU3/70gV8uuve1vBJetDWLGQlgKoiDYsuXIvZhffv4l2SJpWOdQSAnbqTeUUC9VoAiFiAhRZ99KVe4SQmkH2VcSw+tTEYlk99kgXrawEgkZC3ZqpNI27+PDyZChEooCqzcGuf5SR4uoZo1W/C1xGiOKy7GLqrwlVGUvp1FbniRd4zYOHUqed86pNqwWDT16J/juix9obGytJ/4ObmcZN13RduRrepqGwjwtGenJLud/dQb9GaeeaOXhZ10k2nA81DUk+GV5CAQtnBt/harC4/dlMGGMmVsfdFJyKIaiJjMd/opJ4yykp2rYujOKJEmcMtnK5OPMHDfWTHqqBoWj2+TKEtQb9uMJxlm/OcLekhhbdkTp00OXHHsbeOl1P/rGDkAyfdNTuJ5lP6Zx+/UOunfRs2KlSpZoO3XQKJlJECcuYmSLYoSSTCM1OaKtamABvPzQLuY+sptD+38F4KRxDWTZVzFt3EZ2bV7K4s9Xsue7Ciq/83Lgp3q2b9/BVmV1W0GN/4fDCAQDyXWoHfhwo0GL1QaHyuKcdEYjp8zwU+gcQ7baAVnSIEkSqVImAxlLNLWSs05tn9w/50wjqtWNhaTdkUU+SkQl5A//bfS4GWuyG7YkkS5l059RHGQXtca9hKMJpp3p5Oa73Ow/GMdobJ9o+58w4pjhlLKTHZafsfXex6XnpvDB3BzOPc3GvY87WfCJD4BB/Qz066Pjx19bE4uHyuPoo21HhAJo0KKNpLRLOmeKfJzUtjvGBHE0tD7XLNnQSjJ9GUkFJThFLRqXkc2bNx/JowNJcjbRPp9APCHQaODc02y88X7b86auIUFZRQKtL5uMSGc0aKmsTjDvXS+vvO1h8/ZmezsaVfn8Wz8V1XEyMzT066nju1+COF2tByGE4MGnXFxwpp2SsjgNzvYH2uhSuPJiK99/Y8aYUcUXH36F09n2HqMtfP31xwweIlFLJQD1VGHFjgR4cRERIULpB7jiorbnmiRJnDJNRxl7EQhAEBZtk9Be4cJK0vldRFdqaU1UFcX60ECyI3YuxRyUt7FNrGE/23FSh9lqRm5oWY8XGVISudTtziBQbiBSnSC3c/b/51qo/61Ys3oJPbrpqa1XuP9OK15zKWXsRUVlIGPpIPWgSOpKf2kUBaILBsWODj0e0chOsYEtYhV72YxEch1rCzERRUKmlnI2s4KwEuWnhRkMG+vmmlvcdOukJzdbyzsLvUQiAg47tOupIptCKjlAH4Y11ZWEpPO9mzKUkm1WJow18/vPxQzqY6THyApOmWwhPU0mph6dLfDNV99gbkxtMZ+C+Bg5UtsUgRiPC4yGv19ddTqJ1RvDqHEJGRlJksgK9GLxdxJPvODF6uxKgdQJWUra38HMfbw7N7NV5lunYh2z7jejho2EI4JsCmmkhp3bZErbCJwSQnDnw42EXZYmx21CjmNLaZ210x4URcGgj9ClY/NeIRxu31Ytq1DQoMWbv4kl32YwfowZSZL49ucQZ0y1MqBPa2fNjVeksnZTBH+g9XXnvxfG2NCJ0tK27cXla8Icqkhw0xWOpt/qGhLsLYkRDKlMPMaCxSwxd74HSL6LS89N4e5HG7BZpP+x8defseizt8hK0yHp4k2BdKpQKBE7cFKPV2rf5vbjIYXmoBGfcFOTsZaGDr9hK3SRYpeJ7OjNuafJHHtSA089kEHv7s32n1YrMfNMGzFdy/VGHG772x6kw0c1XUfSUewfRsirY/3ifDp2VonE299fHS3+UfLz3nvvxeFw/O0xxxxzDE8//fQ/edv/OgRjAUROGeWZS3nuOR1PP5yKLxynJ4PIkJrrFRkkI/neIXz7iZHiAg3RjEPtRnxU6/fQoUDH5hU2yn7tQ2LHQBRnFp5GHXdcm8rbz+fw6Zu5vLbAiwCOH9eaODQaZW692kFxoZ7sLC33Pd6Ix5s0aIQQLF0VYuoZbtLrBmOTHLgqzU0Rok+/5EHSOI5aFlWVVXQQ3cmQcpAkia70ZQfr8Apn07PGRJRq+yamnRFDo+qp4hACtV1ZQNIgDRGgtDbIBWfa2fRLEWt/LGTHigLemGfEmhUks3o0l1wWYcPmCLIsYdJrEenV5GXpGTimgZFjgjQ4401G0gF20ofhLUhXSZLIlgrIpQg3yTFHokfu2Qfo2LETK9bFOVAaJzWl/U82LVVDINj6mf0BlUBQ4baHGggEVS68oY67Zrsw1HXBKLX2AKXFiqku12KieVMUEgH0BVXMujOdzh1allbQ6STeeT6bF99wN8n89Ck2whHR5kI3fYqF0y6uJju3H0VFbW+020IsFkNLMsrBRT1ub/sLmxACfyROTBMgJ0vLrVenct41tVRUNY/H7VGYeU0doX0dmlLScynGSR21orzF/PEKFztYj8YYITe7eSNjs2kwGyTue6IRIQQvP7SLlx7azUsP7eax23ayde1yXN+qRH4w4P9eYuUPa6j4pZHQRkg0JK9Rxl5OnjH1iOXwb4LBIHPJ2S2j9zoV6Vi8JMiJ51Tx1Q8B+vQwcMxIE4Wd4hyUt3Nov4ZwRAVNop2rgoqCVgs/LglRlK/luXnuFu/bkaJBUSW8PhVFaVuPRKMq0Wjz36afaOGWBxvb1DtrN0aordDjwYmSVUZuLjid7Uex/xUVFZWoKPhwEsjfwoVXh3n0zXoueegQDV1/wtlpCS+8HWblb3bOPSWFZ+ZE6Nq/AXeNCQMmiqXuDGQselmDR6qnWjpEvVzaNFYhBG7qCHf8nacetrNxa4T+ffQMGdDSAJxxmgG3rrLNMSoiQdTUyEefatixMY3Vy62cc3spFVnLiOhddO2a1F2SJNG3q5ndu0AVTj7/5PMjlgNATU0ZWRntp1p27qCnulZhxBADCxb62j1uxfoIbk+CMy+vYceepFGlqoKflwU57+paPnszj2NHmfjg8/a97j8uCXHsSBM3XpFKdqaG866s48yTW5JJiiL48HMfJ53RyOaN8OCT7iaj/IIZdpasCpOVqSEYPvLNPkB6ukxqqkRqoBMXXV/Py297+O6XIHsPxLn1wUY++NzXRP4GgiqPPOvm3Td1ZMSSkUYuQzk3XWdqKmIPkIjJf0tq6TFSSzmKSGBNjeE0lWD6HzZUVrPM03ft5MRxDZRXxvny+zB7tpgZLCbQQepOhpRLsdSNYUwABIoUP2pC/N8Cj8fDAXa2qWM8ohE9BkKOUu682cKYyfVUre6KLZHZZrS2LMnYlDSif+MgiERVzGoKCeIoIklmymiQkP42QyJCGB3NdoJG0qLHiCcaoHH5IIIrxrB6QR8eflCmZO/ROYP/QDwe54uPv8Qnu8mL9ELZMpxPnunEyHEeNm5O8PHrOXz3c5A9+5PExjlnmHhxXgBVbfm8Op1E7G8YxARxZKV1Oak/IEsyCm2frwqVID7M2FCFQq0oZ4/YzF6xhUZRC5KKVtLSh+EcYg+xaPsZKm2hZ+/Rf6ufFi7yU1uXYNokC9t3x5j/sa/FelZyKMbMa2s5UAKFSg9UoeJL24srECU7Q6ZLRx3vfepn+kXVvP6+h2kzq6moTvDMQ5l4fSojTqokK0Nm8jlVLPjYy3nX1DD1/CpOPKeKQRPL6dFFx+ffBlAU0UREt4UPv/Bx2kkWigt1vPemAx0+Pl346RHLYdP6VTz1oIMy9uATbg6wkyK6YiMND072soWYFCbF3r5uy8yUCeBjLT+joLKTjcRE82bbIxrZJtawm9/x46FM7EOLHh/uJoLhD+glIzqNBh8e3I492PJ8pOaGyDKmYcEGKrSYMgmQD/MHmZGuBGQ3mrAei9VMQ0PDEcvh34Q/5JKepuHS8+yoOaW4aKCj1KOVIyNTysNGKptYRq1USmd6M0AaTVf6Y8TCbja10qlCCA6wAyNm/HgYyFi6Sv3orPSnoGYCGz/vzPTzGpk0zsSzcz1EIzKJzCQR3kA1NlIwY22zlihAirMnz7yQdFI+eHs6qSkarr2rHlmGePzoyM/62ga0iZY6KkGcvJzm+W4ySbi9SrsOYbdHASF47xMfEb+pRcqyoaEz7yyINNkOACH8DBmsabN5EcBpUyzItgBZ2SoxomgsQTyNOqac7uL7n4NNerisIs7519QxZrgJqfBA07toNJQzZdqUI5ZBXV0dKbbm5z31JAvvfeZHCNHKgX2wLE59hZ6AtoELzjOQYm/e0329OFmioz2cOMHCb38JMlr3e4Q1KzWki3z27mt7X6rTQiIusNs0bNwSYfpF1dw+q5E3P/By9pU1XH9PPfk5Wnz+5vOHDTSiqhLhcBSt9sirVPq8TvLyJU6brqPBvhO/8LCJFdRThREzQRFsM4hMCMEheSf5HLYRTQdJG/s7n3+pYdPqdLatS2fBvBTU4t1kBHvQ0TuaK2/0oaqC3fti3Pd4I1ffUcf2XVEClkrUP9kI6WTTQHW7Y67mEA3U4BL1Td+iWbKxYb3gUEWCt15OxZ6iEI3+MwToP1rz88+orKykqqqKaDTKMccc0+JvWVlZ7Zz1fwgEAhTma/j4rTTuesTJiRMzqKpJkKKzYY60/UGmunvz3IvryMlX2Fu7mW5iQIvQ9yrNfjR2H57f+5OnHE5VkgB3PmZqOGbaRrp0ljEaJDw+lbwcLYoi2qxjOPEYMy+95WXuU1l881OQS26qQ1GTREDJfkFB9XFNRJLel8vK9VW8+aGX9xdGye1w9EW533ltAQNobophkez0FkOpoISD7CJOlMKOKo8/ZEWn0/HjwlRU/DjIwEktGbTu5JsQSeITRyMPXulo6lwJyY35uNFm5r8hc/kFuylwjuDO+1fx0TtanIEwJr2GN59MJzPQA1mSsQsvu9lEN9EfHfoWkZJ/RgGd2ckGjJjIKWi/W1lbyM7OJj83gx27q1i6OtxmVBHAirVhLjzLxqxnnKzeEMFolKhvTKAq8OjdGZx4nIUZl9UwZ3Ymk09rJC9a1K4jJlMtxIuTTJLzxe84QEYqTD2+bc+50ShTkKfjUHmCTsXJRXPGyVa+/yXYoigygNOlUlWr4cvvPj4qOfTo0QMXdSiiJxFCxJwplByKtfD0NcsiQsxjIa4NotdLTJ5gQaOBKefUoNfo0MkafC4dVQ2C4WpPINkwy4ebXIoJ4mMzK1BEAoHAQQaFdKE0upUNm6NNjU0mj7Pw4JNO0lJkRp5YwfQTreTlajhUqvDJZwns1QMxSUmZ6SQ9fcQwtrOWgYxFEQrl7KOBGvTa5nlTUlJCSUkJkydPPir5/DdCQsLwF3Ll8vPtnHJhdTKyLw5LVoXYvS/GjOlWqoYGmfd2mFfeUlHSyqGxY5vXdRoPEawOcrBUw6RxFpatDnPSuVXMmZ1Fj676ZHR0WGVAbwMLv/Rx3umt06fnzveSlanhi+8CrNsUYfmaEK4yOyef7eSJ2TZ6dzcQDKnM/zDASy/HyWscwS7NGh6+zoTLJ/Px1/VHLIfefXqx4vs36dg1xuqvm1NmOA6uvdTOzGvr+HlZkBtuV9CV96JjIp9OkkRUhCllLx7hpJPUkz7qKPak/oia0FDDTqIp+5EULZJW4bjxWh64M517HnMxbZIFX0BQXZto0UjjyoutvPrGLgwNKVilZpkoQmGnbjXvvpHCgD7JuWy3abjt+hSGDgpz8fV7OePk5jRZn1eiMN6bemUn1ZU1RyyHSCSCoiSoqIpTmN92uufu/THOmGbF61XZsivKjj3RVqULKqri/Lo8RE62lrwcLbc91EB9owICUlM1qAp8tMjPMw9mMnhSOZMnmFs5fd760MuA3gZsVpnVG8IUF2n5ZWmY6tok6S6E4P3PfNx0h5/0WAdy1Y5okCmRqug/6gCffeCgXy8DipqsaRuPH51TTKPREovIdBtZwafzC1vU8fp5WZCr72hg1tMuUvRWQkGJhgbBgPiIpo1hwlHDaVNbOjmtdpWEiLfqmPsHYkRpoBqjQeK+21NY+GkVZbUqoZDaZsmHeFxQ35igIDdBo1OhqjbB8qUSAxncKpJOljT0EkPYyBLC4fazWP6tEEKgxgWZ5LGFVXQWvbBLacRFjBrKcFJLOjk4OhyirEKL3psHAhy0b2/YvV2Y+/YWhg9qe4P+6lt+3CEdEbYkSUAhJzuhI1HOPgpFVzRomjrVenESyNiLXQ7i9B0iNVKMVtJRJyoxYqIrw5tsDgcZpERHs2rROr4b+T1Tpp50VPI467RzwKVlKBOTc1oCq5KCqC3gxafW0bVzmHtuTOO1BV6efyQTfwASdVmcflEdc5/JaNJrq9eHqHCHyENpUcLoD8SI4Kf9aNuQ8BOTQoREoFVjiR3SWvJER4L42MNmciiimG6oKMmu8gpN35tZ2KiXKunfv3+79/orBg4ayj13BDllsqWpNMkf+PRrPzqdxJsf+Fi2JmkbLlkZ5qU33NjtGoQq0OkkQmEVo06HERN1aZu466EE581oTk88YbyFXXujnHlFDb//VNQUSTZtkpVbrnIw/cIaJo0z8tm3AeY+mUVBXlJ3VFbHufG+BgrzNKxaF8FkSEY1XXVhSpMOEkLw7FwPfXoYmpww/XsbMDnc1FS1H037VyQSWuqcKseN1/DLkrUYMbOfbYdt2BxUBKEg/LYyzKQ2AjsAvv0pQHHvCKGQBpc7jNejYSurMQkzCRQ0aOhGf4ySGVWoNFDNHjZhx8EO1qMXBrrQB71kTG7eNTG0/Tfw9qN2hg8qIhYTfPRFHffO8tIxnIv0J32p+EF7uAypFh0JOYomDRKxBF9//fV/1Bjwvx0N9SFK9Aq9uhuYdpaThkaFLNpvEpRHBwKykx5iSJMOMkhG+jKMHWI9v7OMItEFM3ZC+KniEBnk0kAVA2ndzCw1XkjVjka27HARrLUhIoKivmEa3dWocZUI4cPp3m3DSgolB5od9BecZePVN/3ERIxQ5MhtIgBJm8CvaSRFScOlqySaXkZcTbB8XQxI2mmSJHHWKTZeeMPN7de2TEkWQvDg005q6hIYNHpSGls28NWpRhKxlr1IFBQcfxOMo9VKaPQJZt+fxsyL19F/oGDowAjvvKtw3W0+jBYXeoNAFRD26tixCaxGHV5LAwdjm7Bma4+KK6qsrKSmTmniLkYONnHOVTV8+IWP9FQN/oDKtElWxo0ycvmt9YTjVrRWJxOObWkbxuICs6n95zKZJF58w0OaQ4MQ8Nb7AVaviWPydCKAG7NFZemqEONGt9QzJ0208MhzLtZvCjP7ORcLXsxp0TtlxdowV95Wh80qcag8TsciHdW1CcIRFZ+fo6qNH46o9OlpQFHAoHXzzoJ6MshDRqaT1IuA8LGDdXQWvUkhHenwXqHesQ1tPIo5ZCUiQhi7HeCbhZlNGZaSJDFpnIXFXxqYeNJGCmvHU1+Vy+kXV5CRoeHy81PIz9Hy+9YIphQ/JYlVdAgMRy8ZSCeHMvaTJfJbOWPdogENWrrTjwr200A13UR/JElCq5q4/hY/65ZkYrXHCYfDGAxt8yxHg3+c/CwpKWHevHmUlzenAvxBfu7atYvHHnuMm266iSFDhvzTt/6vQH19PRoNhMJw/LHJj6fkUAy7aN2x7A+YJSsrVil0VvtiFzG2sBKTsKCi4pMbsaYkkD2ppCktF4aYiOLO2cJzD6cx7QQLsiwRiai8/r6XC66v5d2XcloRoOGwQKdNfgTHH2Omqkrl/Y+ixOMSGpHAg5NskummYSXMC697uPVqB5I2QN++R/fOq6qqUGLRVpEoRinZQRGgJmMNHTq7ycnWMPMSPznewVQfrrWyWV6KRbU3kU9wuBaLtBajMGO0+bnwrLZrwg0fZMSQUY/WqaemSsudD3qx1fWilP0MFz2axmSVUugserGLDThouwscJEO4VaFSbtnEk3e8cFRysFqt2FO70am4nlfe8XDiBHOrYsr7D8bYvT/K/U/EuO2aVB64NY1QWDDt/Gq+fq+5w+ZpU6wsXhoiP1cHbQdwASBLErE/eYaEIYjRILXb2AfAbpUJ/SnNwGiQW3kZhRB8+UOAgjxYuXIJ48dPOmI52O12FE2cg8pODBhJqx/AjAvW8P1n6S3qze0/GOPqG/zke8ZSKZXQa2QpDpuOgNOErX4kdpF8TyYRo4rlJIhTl7mBwq5hzpmqx+MVfPZFFFtdPvt8FXSgO3lSByrNm9EkJB541M/4MSZkWcJsljlurIn3PvOjJrTs2aeya1+cjRsVTK5O2JT0FgSzVtKhEVrWiMWoCOw40KJnzYo1TceUlJSwePHi/yM/gWjEwDc/hjj3jObF8qW3PZx8gpUn789Ap0sKV1EEz73mBlkwZYqGyRPs3H6flyoOkE/nFtf048ZrLGfrjwVotcnv4syTbdTWJ5h2fhUjhhjZuiPGqKFG4gl4/EU3vywP89JjWVgtMl6fwpx5XnbtizDjZBtvf+Rl4jFmzp5u5bVZObiW53DuGXsRRheqIqN3FlEYK0JCJitXcM1lNvYfjDH/4yOPeDrtjNN4543neO2F7Gbi8zBkWeLN57LoNaYcS21vREY51dIBdOF0Unxd6C4NYLfYRKOopZ5KQm4TWTYz5f5GbBaVMSPhxMlGqqpUJk13oVTnsyK1irfmJlMl5z7VTIy880EQQzSVQ+wGIWHDQYwIbhroWBxn8nGtNx/HjjaRnSUzfHwjV19u5tKZFvbthXy1Iz5tCdGE54jlsH79eoIhhYefc/H6s9mt/l5Vk8DlVshK17Buc4TsDA23z2pk7HATZ0yzotVKfLM4wDc/BXnjuWxuuq+eLTsi5GRp+fj13KYIgOraOI+94OaEs6vo11vP9AurGTvcSJdOBlavD1NWmSA7U8OchzM4+YJq+vU0cPl5KVx8VgoLPvHy7c9B/AGVfXtkekRHY8XRpAfy6UystoAZM5fx27fpyBJEo4JotP1I5bYgtEb0uhCfv5vfaj04/lgLV89M8PhTUTomjiMNqNP8TJgg5qaIfon4X1L+r73KxGO37yUn2KfV/TzCielw9/eEo5bTppi54EwrQ46r5okXvcy+q3Upgpff9NKnh4FGp8LUmVVMmZTHD6SSZjS3mXdkxoRuo57s7Nbv9t8OSZKQZMihCAfplLCTgPAio8GIERWVRqqJl+p5YUuYfnQkTLIO8h8QQlBHJXVUIBCoKNQuj7J0VZhxo1tmgXyzOMCu/VHyssxYGzqRQgZREWYDSzFgxEktXlwoKGSJPER6NeMmJ7j+ciupjgx+XlrLMy8cxFI+kGqllH6MaPOZsr0deO3FeUdFfh44cIA92/YwoA1SQpIkstwDefiJFSz5LpOD5cmovHcWRMiM9mb9xtVMOrOS4gIdgaDK1k0aOtCLfWyjuxjQ4noxEeUQe7DjoEFUkym11G9CCErkrXzwtp3nXlxLTYUV2ZuBZIwQT6nBIUepr4lQGZPpx8gWzvEu9CVDzWMPm5IZQ5jwa6WjagbbpUsXdHorp11czUkTLZww3kIgkLThK6sTuL0J1nxXhD+gctaVtZw5zcrsu9Lx+1XqGhTy87RMnWhh0LhqXFItmZ08nDejdZBCr+4GLjzTzs/LQ0w9vnl8dpuGx+9L5/q7G1j9XWGLGswFeTo+fj2XiTMqyc/VkJYq8/w8D6+/62PcGCNWs8y6TRGmTLTw4G0t9zdGE/To3f2I5dCn/zCeeP5Drr/CxvZlKTjVesxY6cngpvcZ8ge5e/ZSxo0ytYpW27QtQka6zI8fZyOE4LcVYS69sZF4bTYBvFix05thTdeSJZlsCrAKOwfZzQBpNH7hYTvr6CdG4qKe/GKVJd9kNdkoBoPERedYycyEp+a4yM5t1nGxCjD1A+tocNaE6JnRF20G1BxqwONqv57svxl2m0q3TkZW/Wyke2I4adQ1ZYa1BR069KqlzYCP3gxlI0uJEKaKQ2jQ0odheGgkk7x2iSebpwtvvrWKToFx+GUXh6o2UTRkF/vXSoRFgATtr+lhguRkNy+CDodENCaBViIYOvJ3rqoq69d+g5JVT7laxTVXGbjkfBsWs8QpF1bz+7YIg/slbbhLzrFz20ONXHNnHddc7KBTkY5d+2I89EyS+Ay5DdDQi1Sl5fobMzdiMCmofrVp72vBxup17Ueqb98dBUnlxTc8ZBQkqKoTnN/VSo8+Ib5akE9pRZyzZnqxVvUnR2QiSRJxEcMp76BRU8s9V9x2xDKAZGlFgeCdhT7CYcFr73ooztchgOxMLQ/eaueVd7w89YqLqy9KYfQQI5feUEFNXUvdM2qIicVLg5wxte1gs0++DOJcPYArLj2ElOLh/DOt3HiljW07G3huroeLzjBx6c1J+V5+vh27TcOOPVHmvuPB61O4fVYji+bnkZba0o4fO8LELVc7ePtDX1NZQZ9PIR6HuHp0ZdFs9myWr6lj7/4YjXUaCulJDWUMJtlg1SrZ6SOGUUEJh9iNKlTSciPMe9HOuZfEiYoIPvsBnr3H2mZpubwcLSNHwu4vPFh8xdTXVLNoQfOcyc+1ctJEC5POrCbkXU69S4eETI4hTE1kJXpfLinhQlRU6qgkSpheDEEr6ehKPw6IndRRSYbIQUIi0mhnb0kMvV5gt7fvUDga/KPkZ0VFBbNnz0aSJKZMmUJ1dXWL+jU9e/bEZrOxZs2a/yM/24HVakVRBG6v0pTCbDRKuCIB2oubjIsYxoSdNCkXJMgVRWzXL8EgG7FYIvTuZsK9pksLpS+E4GDaUt6fm8rYEc1Gr9Eoc8Nlqbz8lpv3PvNz0VktJ9rCr/ycPNmK06UwaXojoqwLabFirJIGnfBxgB3UiDIMmEjY6ljxfi6pDi33POqib7/BRyWLt99+A71JQQko7dZbSuiSTSkuPh9yGsfix4OVFDw4ceSGqVVXEHHaSJMykUwhFEcD15+h5dPPI+j0xnZD9gHyczV498bxubX8/oudPDoREwkaqWkq3JtsImKgJ4Mokba3e62oiBDX+bGlazn++OOPSg4At93xGDddewx3XZ/KtJnV3HNjGseOMhGNCt77zM/TL3vw+RN8+W4eIwYn3+dHi3xccq69RYfNGdOsjD65gmhIRpIqyKXtyLhoSiWhgIa8eMdkqlvEisHgZf/BWKsIgz+wdWeUTkXNxse3PwU4/4yW8+eJF92k2GUCQZUXX5h1VOQnQFqGnrq6SizYqaYUV4mGUZNr6dXFROcOGnbvTVBTZiCjfjQGyUiR6MaOcg9ukg2NWmxsiAASFVnLWPCmjZFDm8nrO28U3P9oA+XvRtH4tVSLUoKmWlK8WezdEWHKjAZefNpB10567DYNp02xMeuOtKaFQlEEDz5ey3fvR8ny9WvxDBbZgsHhp5trEpIkUSPKcXuOPArw34Rrb7qV2c8+wUnHm3CkaHB7FHbvi7F0UUGLd6nRSNx+bRrnXVPDsSPN+APJVJcGqYoGtZZs8tGgw20sJ250062HyqffBDnnT+kt2Zka0lI1jBtp5qXHmhfyJxMZXHxjHSNOLKdTsY6qGoXGCjNPP2lnxjQrUydamDqzmkBQRZPeiLWxO1bnsJYPIiVr59isybkRjQm0uiOvOpOfn09KqtQqDf0PKCoYjXDatVVcfamVNIeJpat8PPDocsIlvSiOdWMrq+nNUOxSKgl/HCfr6FQ3hr2LPGz6yoNG1ZNGNhpJQ2PMxqo1h9BqJeYu8HDlzBTCEcFr86IU+kZTdNhTHCJwuENjP3YeXMvyNSGOGdns8Y5EVD74LEhjvUxjo8LjT/t56XUv6Q2DkCQJk06Py3noiOWg0+nQ6yV+/jXOg087uePaVCyHI2h+3xrhzocbuWKmnTEnl6PXgS+gsurbXJasCjN3vhdFFYwfbebHhfkIAeGIwONV+fmTZAfUREJwx+xGauoTnDHVytTjLSz6IcAhXZyNW2NotTIP35WBI0Vm6aoQZ1xayx3XpnLen/Tc2BEmlq8J8eDTTuwiPUl8/gV6yYC+viPX3XkAlzeBz5+sx5VIJI4ovUlVVczGOCMH6VsRn3/giotsvPSWh8raA+RSTFaKhQbDauy1/XCo2eicBbz/cRm3Xd889jNPsfDlN/XsWraTjGC3JqddPVVUcoD+jGIXGxFCYuPWCB9+EaCwSDD/Iy919Qr335ZCQZ6O2voET77gZdH3Abp21jBqSiUzTh/N/vJ0uvRqc7jN2PiPVmP6r8LgEYOpW15BrlTcRCZGRAgVFQMmtrCSjp5jiLMVGQ1pZLOV1RSIpANoJxuwkUJvhqKVdChCobKhhAuvLqFPH5nLzreTSAgWfR/AYpHZuqQQt1flyhu3ULe+K7GIjBETfRnR1ORFFSpl0h46dI0y95nmSJ0LzrJx+jQLY074nXiJvqnb+V+hlXT4XYFkw5ojjG757KPP0SR0TQ0Z/gq9ZKCyRkMopKLVwKtv+qmt1mDqtIGrTzfx5Q8BDpVoiNZnkhYzkysVowqVzawgU+RjwIgPN24asGKjK/0Pl1tyUURXdOjx4+EQuxh+bISTT8jk5BNslByKsWtfHQ67hlFDM/l1RYhzL/aSQ7c2s4IcUjpV4iAhEcCDkw5dOhxVhI/NZiORECz7soD9hxKsXBfm12Vh9uxT0Os0qHGJSWdW8+FrOdx1fRo//hbkqgsdTRvvQFDl7kednDPDyLw3dnLLBe3XXz3zZBtPvORqQX4C7N4f56oLU1oQn39Aq5W46Gw7i5cE+f4HlWypGGOoA18517DwnVQeuDW9iRz8A/G4oNEbY/pp049YDiNGjuDbjz/hiWdC2NVOhAnRQerR4hizZCF2YAAjJm/myQfTOW6sCX9AZf5CH9//GuKj13KAJHl+3DFm3nohnQuvdKH3mOlIzzbfi0WyI4lkIyOb5KCD6M4h9hC0lvPU5Skoimj1fFMmWrn5rgPYSEMy6RDhZONLbSbociE7JxVIxe8Ksnv7HvoNbttG/7dDr1dZt0aib2IssqTBJhxUU9puUxUXddhpO4hIkiSMwkweHSmkCwfYyXbdCsyqjVSldfZg0xgwEPbrMEhGFNVOfpEJc0ocgyNCjbscPQYUkWhT93kd+3jiumZbadFXcRw2GW8ENNr2G9L8FevXr+fYkTE2GlQeu9dG/97NNuKCF3M464oaZpxs5YIZdoxGmStmpnDlTS5mnB1EK2lRoloUTwdqRRWDOBb9X3RqQsTxWUtRJZV6KskhWapMI2mJ1aez6Nsgp05tqTcURXDTfQ2ccqKZe29Ox2KWCYZU3v7QS22dgkEvcd2tPtIrRyWDkw5/IjpJT3cxiO3xtWRmHXlJNIDevXtjMcs8/oKTk0+wsvb7oqaGRzv3RrnwujpOGG/mpceyWL4mzKMvupj7bDpzXk8GU/yB88+wcfolNUw61ozd1pJ3WLU+zN59CYL6PUwaLfHuawVNe75B/YycPyPpiNLrYN4CNws+8ZHmkDHqJWIJgaKCx6eyfG2YqcdbWunM80+38/jzXsoOKvTuq7LvQByLWcZkOnKHGEBqeh6//lYBURMRJU4+9qYIzz9gkEx0oS+qUKijkmrXbmZe6SIzX6G6cTV6jZahA9tP/x8/XsvGL3zYSaNDUWung1YrMfepTJ57zc1LjzlQFIHJlILTlWDAqBoqw3VkU0Auxdillo7zYrqzieX4cZNHB6Soj937nQRCKrL8z9iH/yj5+cknnwDw5JNPkpOTw6efftqC/JQkiW7dunHgwIF/8rb/VTAYDLjdMP8jLyWlCR68LZU77vPjj2tJkEDbhhKt4hDZhxVSWAQpM2xFNfoRJi85Dh1jhpn4dk3LCVNPFWkZagvi88+45JwUzrqypgX5ubckxvyFPhYvzOfMi1wYS4ZiJbVJcVklO/3ESLaxlmzySQTTOWbSfqZPlxk93MCiz9/kjDPOPGJZlJduxZERpyZcQoHa2gvslRoYOlTm940W8p3DCRNkv7yZ7FxBQ6SMFJNE5w4qzzyk40BpI+lpGoYOSHqYLpuZYNwp1cTjSeNEUQSLl4bYuSeabPB0kpXqWgU7GgLRGD2io3BSi5sG6qikUiTnsEBgJYWYFCYkggTxY5FaKwynfQ9ZqXHy8gYflXH7B7Kzs6mpV8nK0HBwj44rL5JRrNVIGpWoz4A92pm4Uo3xTxvhTdui3H1DS6Xy7FwPY4eZuOmKVE46rYRoZW7TJuYPNEgVGB0RJkzSs2LJMmyNPTF5i6iurGb2s07efTmn1TMs+iHA4P6GptTH3ftifPdLkKqaZLdkl0dhwUIfOVkaGp0JPnotl7OvrKOqqor8/PY7wP0ZQgjSMwXVdVFiREihM0bMRGrDBGs7s3FlFAMm8iVDi8VUEhJZ5LOD9XQUPbFKdlSh4sWJKsc562w9I9voRGo2SyhhIxFCaNAQ89hQE4IMCti7OsLp04MIYwOZBTF++6LlM2g0Eo/c52D1unqiGyMtZOxWXXTNT7DPtYVuYgDZFNAQbrvJ0r8dEyZM4PFZjzJyUi03X2MnEEpwxcyUdr+hi89O4cMvfLjdKtpgBr3FSGqsW8gbuIeTJ5sZP8ZEz275xGKCB55yUluX4Oarkt/I8jVhhg0ycvq0lt+vViux4KVsJp9TxWdv5aHVQu/hdTz+vJdpJ5h5Z6GPhsYEH76Wy013+Ag2tNYBQghK2YN1Tx7HnVJNv37Qq/fIo5KF0di+9/fWBxuY+1RWi1SbEyZYmDDWzDEn7ULeMQYNGmyHiTgfLtJIEhU2yYFNOFo4x9Li+Xz13V6WfZ/J8697GDOtEr1OQq7v/qea08l6on+gUO3OxVet58DW5BgOlsU55SwX+rouFEUKKQJcVFLasAeTEsEuBJI2gVbXfrTGXzFgwAAScYE2bGT+hz4WfR/AaJCIxwV2m0yDU+H7X0M8NzsLIWDBxz4mzqjim/fymDSupYE+710PlTUJxgw3NaWM3/eEk4F9DTz3p+inyRMsXHhdLWedauOk4yyoqmDxkhDf/RKiqEDLU6+4yc/VtpD9MSPNKHE3msaCdkuLpCXyWblqHykZCUYMNrFsTRiv10t6+v9cFkVRFNzuCIV57RunNquMViOjRcdWVpPvy+eMG+L4A3v56ecdCEXizQ+DnDLF2OTQkiSJD99M4+rbavn042q0ihmBio3Upq7JCWK44gGef13izeeyKczXEY+r3DnbybEnV6PVQiwGwVoHKaIL1bUGsvppKSlPx1lfSfmBcgaOHEV0P8Qqk+mexu6QqAf/tjgxIsRiMfT69uss/lvxwitzGDPkGBzRjKaMFqNkTjqz2Uk2BciSTKpIlv0plLqQKXIpYQcmLKSQTqHUHAmvkTQU053aBjO/L6lg7143F55rwqTVEXDLvPyGn8svtLLogwyGjd9DaYmGIYxrsZmXJZmO9KJ6X5Dft0YY3L95rbOYZWbfZ+OK6/zwd1UdpKNL6/P7/fxd84TkNQXvf+6npDRObZ2Pxx61M/3EVGQZ5r4epZN3FB5caA6HIOdLHckRRTipJU6MDHIooiv72IpG0tBPjGQtPxMhSIIEZqykGWxcc3nzOLp01Lcow9Ozqx6N0JH5N11u08lJRuQT4P6H7j1iGQCEw2EKC8ykpWoZZJW54uYGOhbo+eD1VArztKxaH2HWk14mn1VNn55a/AHBqCkVdCjSYTZJxOKCy89PoW9PAz/8WsObH3j55Gs/HYt0XHeJg26dm58laScnHVqvvONl8dIgRoNMRXWcN9uIwv8DfbobeH6uny7hYTikTJAgGujM2g11DBvUev/x6tsejOY0TKYjJ4AGDBiAJ5AgqgjM1FJEtzaPc8TzKd0d4LorXETNFej18Oi9qXz7fl4rknLCWDMpDg9V3khTw6+2YMVBiAAGTKSRzV62YArZeP4xI08/7Wb4iGQ3+T93nr7q0hgPz15OAZ3JphBZyJSvqseVWk2RpRO+kJe9rh1kkk+jq/2SC/9meP2C7FBxU6kKm+QgLIKtyk9Ash55uWYvg5Tx7V4vQRwZOVnmwlDDPXdrWb3ByYafIDtR2OY5HhpJS+SDBCF8dEmHB+/K4LcVQW66LURcxNjKGvqIYU3ODyEETnMJvUZ4GDU0ScZu3h5lx84EI0fL/LJCcMy4MUcsh7q6OmzmCNlZmhbEJyT7QHz9bh73Pd5Iv2MrsNslQnUpOBqGUyQ5WhzrIIstrKCr6NeUxeimgRJ5C4ZQArNBx0F5O1qhJV3kHo6w78+ddy9nxfoQN1/pIDtTy5rfwzw2x4XTo/DpoihffeEiNx8evMfC9ZelYjBIzH7OiavSTA5m3KKBKBFMmLGThiRJdKYP77/1ASeeeOIRy0GWZeoaFEYNNTLn4Zbp8r27G1j8cT4zr6vl0XsymH5iMoDr9EuqycvV8tTLLm6/NtkwKsWu4ZG705l4RhXXXebgpAkW/EGVNz/w8ulXAbJrx+LKW8+rz2a1iorUaiVeezqbWx9q4KPXcnF7kr021m2O8MCt6Zw4wUIwpPLRF36mnl/NB6+2TH03GmXsWisFnhEc3LEend1LQhFoNHFU9ciJP587hM4gGDVGZekvelRFRWpjvfQLD3vZQg6F9IyOQYkmcMcOkFbsxBsMUlNnwmZt2w47eFCgQ0+jtpwbT277mO5d9NTUK4eDzJL3f/v9IOn+nijU0klq2xOulbQgBDGjE0ekOy5TBe9+4ic9TUNdXd0/khn0j5Kfu3btYvjw4eTk5LR7TEZGBlu2bPknb/tfBZvNRjys48AhBYtF4ryra/GW5tCZAnawjt5iaJO3+48UpiT5WYA3bSede8SZc7EdsymTV9/xMH60mVHDjCx6txI8zQqhhjLGFLZfN8FslqmqSfDSW27SHBo+/zbI5u0RunTS4fUrlO7Vk0frNDdJkugkelJNKd3VAai1Bbz91lLeesPKzQ+UHJUsLGYbQwbqWeY7QF1IJiPSCY2kQQiBS1OD6LSD0aMMLP9Zz06xgTgxhg3V8POXWcTjgiGTyrnpSgfdOhvo1rnls+ZkacnL0vH+ZwH699Zx+6xGJk8wM2KwibrGBBffVIvHrSNEJTYc7GUrEtCLIejQs511ZJFPNs0RaEH8bJdW01UMII0sJEkiIeI0WvcydKKbh+7O5fI7PEclgz+wdOlS7FaJMy5oxKCk0nmIjxuvTiU1RWbJqhCffnOQ4pCOS65vZNOSpKFtMsL6zRGcbpVe3fTs3h/jQFmct+YkFcdnHzg468LlaBoLMAZyUUhQbyih+8Ag2fkSZ51u5sE79bz8+h527FQIRAVOt8oZl9Zw5/VpDOlvoL5R4YmXnPzwa4gOhTpOPKeKSFTlQGmcrxbkYbfJbNwapWORjh8/zueMS2uobVDoWKSjby8d+/btO2LyE6C2NogRMxZs1FKGGRsBvK2ImD8QE1FkNORJHTALK9tZg0ZoUVCQkXFkxLnqotYx1U8+7+eTeQ6GJPo2vd8CpTM+3JSwnRhRTA2d0Jht3PxI+8bpDVebmHVdOZnhrvhw4aYhGca/sxdueS/b1LX0ZTiS9DctW//FWPzDYnR6gckkeOxZL6qc4P257S98edkatm1PULJXQ0+lB1EipHWv58dPWnrv9XqJx+9NZ/pFNVx4lp20VA0fLfJz5/VtRwbIssTk8RaWrg4xbKCRDl0SuD0K/caXceMVqRTk6ujTw8B7b6RywqlrCFf2JC2ejyzJBIWfQ9qtOBLZFEld2b9JYWfJARa8f91RyUIVGg6UxlrVnmx0KjjdSqsaQ5DcsD4528Z5F69A8UrsYB19xPAju6FIPvctV6Vy3SV28vqWU6y0nTYGYMCI36OhqiZBXo6GGTNdpJWNSTaAO3xOVqIjKSKXLdol6FQDBUUwbvwpRywDo9GImtDjT4TJ0MvMuj2NUyZb+fgrH7OfdfPuy9kMHdCsB8aPNrNyfYiTzq3mx4X5WC0ypeUxHp7jYt+BGL06G+lYkCRf3R6FvSUxnrivZfmSRqdCIKRy0nEWYjHBBdfX0q+ngTmzM8jM0LJnf4xZzzpZtynSYv4M7q/nt9/bT3tTSFCYL2NL03GgNI4kgdncdj26v0Kn0xEMKqxa0/71d+6NkohoyZGKMAkre+KbeGdhmFXf5/HkQ0nTr6rGwVV31NGlg44Tj7PgDwhefytCzT47g5TBLUrObBGr2CNvYOKJcWqd8OX8vCbSWKeTee7hTJ6dLZg2s4r9BxI4eno4/pgYA/oa+H75QPx+P9U7yzjrvCj7qkGNCRSXhOKCeC3YJ4CnvhpdVYIff/yRM84444hk8W9CWloa3/36DTNnXEisXiVNySZGhEZqSCeHgsPEZib5bGYFWaKAQqkLVeIQ5exjOBPbvG42BZSzjy6ZWj6Zb8bS2BUDJvb/7OStt/fxyCwTI0fJuEoy2o3gTHF1Z87Lv/P+Gy034CdNtGCyeogEwm02WAyLIEWdCo5KDp26dyJBnJiIthlRGRUR9OYEL7/l5+v38uhQqGfbrihz53sprYwfbgJlIyJCeGlOMdVImhaRYz7harIrBAIJiT5Ss/5sjFexbbuHjLQI3/4QRZJh+lQj/Xolx7R1ZxSNPk5D9gpsVolgELSuPNID3ZrkqJCgjH0UFxYzeszoo5JDIpHAZEx+g5ffUk+fnjpysmU+/MLHjj0x/AHBCRONBII6Vm+IcP4MK36/YPad6ahqch1cvibM9ffU89LjWU3E9dadUW6b1cj1l6Zw/LFJkv2bnwKMGmrkrCtrOfc0Gz98mI9GI/HaAjclpfEWpPefse9gjNoKDf2lpJ2lChVbqIBXXqinodHDzdfYSEvV4HIrPP+6h5+WBtBo0o4qElij0ZCWoXDZBWZeerkBQ6z98HILNvw+BVfAQ7euMv17G4hEW0doSpKEwyGhJlTilbF2o4xjRJqae0mShElYGCjGwuGebTu/qmfi7i0s+TazKTggEpbpQFec1BLI2EtujobaqihF7tEYPCmERT02UgGBuyHU5n3/7VBiGmwitYU90o1+7GAd+aIjORQjI+OSanGn72R0b4nG5X5S2oj+jIgQQhehJn0VOQUxvptl4+Kb6ijI05LT1UtkV6hFI1tIzuMKSujD8MPO7X1Ef8rg1JUxCGWSLuJ4aESLlt9Zhk7o0GMkovUyZaKO155NpdGp8Pb7QV6d78Vq1FJWmUCnSdbzPlLk5OTwxcIwZ5/adtS2ySTz2L0ZfPtzBZ+/ncvkKUGstC73ZsRMnDiVHKCUvQDYcdBPHYs3XkkkdT+4VSrFIcrYj14YiBNDbtTx/qduauoSxBOCPj0MvDkn6RR95Q0/bzxnI7GhO1detonb7w5wyTkp9B9fhhq2UV34K1NO0tGnt8yGDSq//pbAXj0Au5ROg/PIa/5CMhvGZJSYdXvbzuP0NA09uiTXgX69DKSnaXj47nSuuqWB1euivPORj2NGmpBl2HcwzmlTrITDKrfPbsBklJl+ooWde6JsrN5BUU6iVVToH8jL0eIPqCQSgsVLg2zdFWPt90VNGZg2q8zNV6UyYayZa++uZ+G85r1JTV0CJaLHKJnp4B5Dlek3jI4w/kDoqMjPrVu3cMFZVrToSFOSpTt8uFro1ISIs4+t9GdUC91mCw7GtauWvKHbmPeul2dntd4fK4rgs0VRUrBSbtjM9JPajo4WQhAIKC3uu2OngkVNRaGi3fELIZDRMGBYApd7GQ2VUerWCMaM1hEK/TP68B8lPyORCCkpbddQ/APxeJLB/j+0DVmWSc9SuflqB/WNCp99GaHaHURiLzFi/M4yzMKKHiMh/OgxYtJKKFkHePzeNM45rZng9PpV4nHBsIEGzAUNBN0+LFLSgykQ1Na1/x4SCYHfLzhwUGGfiNPoSvD281ls3RljxuW1aAKd2j3XJjnwCCdRkYx46xwfxMNPrcPrPbqaZsNGTmL7hvV07aFQXbUHp7YUJapF1ilMO0nPsWOtXHWjn9RQP6zYUVCoq1/FI8+6KD0kEY6oBIOCb38OMKivkbycltP9wvMs3P+wh6IO8M17eaQ6mpXZGVNt3POIkzfm78AYzEUhTl8pmWbmFHVYsJEjtfQGWiQbA8Qx7LUupVyRyEzVY7YpnHmKjkvOtZGbrUMje/+jqJa62nJS7BLuRsHNd6pcfkHzex7c38jFZ6dw5hU1dCnWMX+hh2AI1m+JEosnvYprNkYIR1SefiC5MAghCIZU7rzNxKGyOupr6/l1eYR0g2DxojyWrQ6xZFWY48aaefxBR9O9vv81yJzX3Fx2cy2RiEQsCjqDyjMPZTL1eAsajcSOPVHuf8LJvoNxzjrF1oKs+eLtPEZPq+C1BR66dtSh0Rx5LZPa2lr8nmS32SK6YpeSRswmsYKwCLao7foHavR7UCQfW6Or0aZ5yLUraFGRvek43L1wSb9jt7VcUCIRlfc+iJHv69vK+LZLqWSIXKopQ4sel2Ef+Tnt1+PNy9US0jdQ4Sije2+VTKHg9ghqqndSXN+dcko5yC6yc1s7Ev4P8Nabb5KVA6t/zGP77ignnepl5Zoox4xsOypkw5YI7joDRsWEBg3lWUt5/nobQghWrotwqDxOQZ6WY0ea0GgkZs6w8dm3Aa6YmYLXr5Kd0f58zEzX8MNvQe58uBG7TUavk+ncQcOpJ1r5aWlyQc7N1rJycQbz3jnEZ4v2IhSJ4g4SUkMC3ZZiAIpEd7aGqojH4+3eqy2Yzalce2cD332Y16L27rbdUYa2kw4PyTRsmyVEwAupZLBP3kRntR9l7Ke4nQgZl66Ks6c0O9nue9yNTgNuuZ4M0bah48ONXlhYtznMxs1RGivMWGjdWdQgGcnXFFNl3Ygxkcu0k4+c5HI6nQhvKrLBSVGhlpNPsHLJTXUYDRInn2BpQXz+gTHDzPTq5mfKeVV4vCrpqRomTzCT5tDw/eIo1TUqd98ES1aFOWliax2ycWuE8YeJ5SdecnHaFCtnntwccdmjq56PXsvlhnvr+W1liAljkscOH2zgy08OkRNoO32rRj7Iqcdp+W15nGBIxWiQjirayWKSKa9Q2bw9ysC+LQkgIQR3POBBOLNBghQpDYMwkVk1kLHTVnH1xTZOn2IjEhUMG2hk8dIg33wbx+ruRko0n1zJ1AbJLZAdPuoaYPxYc4sGS3/c86XXA+zZoSPiTMOYKvPTYh/dO0nIGgtTJjYyr8TPho0aHPlQry0nIYxYsBPy+onWSuR2T8UZlqmrqztiOfzb0LFjR1ZuXM7ixYu57Zo7MEVs9GNkq2jMHmIg21lHpsglmwLqqGyzoQ8kSRut0OHbk09erEfTuzcqZlLr8rnm2mVo9BLpbWya/4AJK1XVrZ140ahAI3Ts5nf6iZEtShgpIkFt5gHmPvDyUcmgR4/uJIixj630FkNbrNOqUNmj2cCgggS9ulu49KZ6AkGV4YMNTJlopTBfy+6dHsp3rSPbOZiD7CJT5GHC3IrYreAAHehBQHgpYy8RQhxK/w2zFRJRDdTn8fizQd6fZ8Hg6oRA8Pm7ZWR3aeC91x3c9pCTJx9J49zTk/WGFUXw2TduHnxwBQX1Y9FIWuqkClJSFV547fmjkgEky2Q1OPVs3xVm1YYw117i/GZJeQABAABJREFUoDBPy31POLn3prQWZYcUJVnSY9maEI/ek45WKxGLCWY94+Tr9/KayodAsunQJ6/nMPX8asYMM+H1q8x718t5p9k46xQrZ52S1H/7DsT45KsgiYRgxrTW9eFUVTB3vhdLqBgVlYaUHYi0Orp21qJxK3z6OXy00IU9M0xcUbnlKgcWs8yI3nr27NlDz549j0gO5eXlDBygZfm6MB06avHtdWFsJ9rWj4cGuQxZ1VFWluDkcxswW1QUVXDu6VZuuMyBySQjhMDjT3D3rQ6eu/cg2eEera6lCIUAvqbIUEUk+KvidKhZNJR04413K7jxKjtCCLYeOgZbzwZqKusp25iDLEv0GlXBDvcGLMKKQoKO3TtS3CefJT8uOSIZ/PsgCEge0kk6wz2ikQPsJIciokTYxHLiRLDaVUYNk3jhkSyOn/Y7hurRLYjMuIhRlb6GD142YzZJfL04ymvv+TAY4LixZpYsi7NGWkOx6E4meciSjFe4KGEbZmzIyGxnHQJBXcCHHJARRIgRozdDqacKPx66MwwjZkRCsPPXQ4wc24AkZPTOjhgTQeRue5kwxsaLb7jhb2qF/hVFRUXs3JXAPb79/bzbqwIqRQVabrhRw0tzVpPm7IdFStrGjdRQyl4cpNNbGtrqfDlaxB7vfgoLtVgMEUI+Dcb6fNLVApy6Cs6+RuH26x2tzrv2chsffNyAxtOLAudInnz6N04/2URCUcnp4eTHj3Oa7IiZM8DjVZh06ia8uwfhSDu6PdHOnTuxmGV6dG1/b92jq56yyniTc2rMMBOyYiSzZgBuawmffdXA+GMM/PhRfpMz5MoLms93pGh4RG0kofw9CelyK0w+u4qMNA23X+NoUXruD/TvbcBillsENDz0uA9jXdJxo5G0GPz52AsO4fEdWTmkP5CVKTHrzlTum+0ngxz2sRU7aZSzj2KSWbQ1lJFCOtWUohU6MslrciSmkcPenXvIzo3w/mc+zjvd1rTGRiIqM69y4q+xUc3v2FPiKIpos+zJ6g3JxpXjT63kmQczqXcmWLomRCYhtOjb3bf7cGEjlXCogVWLszjnijp++lFl45YoeXntNzU7Gvyj5Gd6ejoVFe2zuQAHDx7828jQfxKLFy/m66+/xuPxUFBQwEUXXdTuYrpu3Tp++uknSktLSSQSFBQUMGPGDAYMGNB0zNKlS3n11Vdbnfv+++//YylaoVCI/DyZn5eHGNbXQm2JnV4MauqgHhbBpg6D3eiPh0Y6TfIiaQycc1rL1IzB/Qw8+bKb88+w88X7aUw7cy3B6nys/iJkZLx1Jvbsj7WpLBZ+6Uff2IGvv65n8LAES74oQKORGD/Gwnuf+QgkQrQXf5UQcXTo2ME6eohB2KVUNh0ES9rR1Wo4/fQZvPrSfVx3SQrjx5iZ9YwTs0klN1vD1n1BKutldEJPppTcjB8wbKS+Is6C5/JQVAm3HOW+a1KREjqU1Do69ojy7rzUpoYhFRUqaBUeui2zBfH5Bx65J40vv43gD0Inejf9Xks5XWjdEALAKJnI1eZx2tVOvv4xSJ+eehRV5bZZjSQSoJFT/iPyMyMzj9q6BKnpWi6/oHWqY3qahusucVBaHuf5172cNd3KskXN9UiEELzwhocb7nNSkOchFBIM6mekXy89Gq1g0+4ghUUye7fr+X1bhGNGmnjsBTfVtYkWpPFJx1kYM8zI8ONrKC6bTFXOchZ/bmvReblPDwOfvZXLKRdWc8wIU4tmRBnpGjoUannhDQ+DB6Rw4hlHXs+ooqICJSFTQMcm4hMgLUOhTruKtNohTb8rQsFp3k/fMY1s25kg1eFn7px0BvZNkkSbtkW47tY1KIcc/PhbkBl/IjOWrw1DQ267UQe5FFPJATLIwSPtZPWGMIP6tU0+rVgVozbsYdQAmUEDTJx/RjoptmS07sPP7cJYkkKdUsakY84/Yjn8p/jfqA8jYQ/HjDRiNMp066wnPUXLOwt9XH+FvUUaGUA0qvL0y16KnMdTyUHqstcy+QQZp0ul/6gGZHc2wpuKZPOipNbw5CNWCnK17CtJLtC9uulZtT7M8ePa9qB//2uQtRsjPPVAMm1Gq4Wlq0NcenMdqqpSU5cgN1uL3abh9htSuP2G5HcXj8PA0Y3kHy7Gb5CMIGS++HwBw4cfYRQmMHzEBBqrP2PYpCruuyWVoQP1VFQnmPWEjyGD2k8dD4cFsqolixz0mKiRS1BUBRsOakQZuVJxi+NjIkqFdicpqSaenevmi28DHHeMiWFDdKxcXkMs2qNVtJUqVCo5QDwe5ZordWQmOpOCzAF2IgmJ7gxsUbIlJZpHjXyA51746KgIv8N3Q9bBzBk25r3rZeQQE3UNCSZPaPu9qarglBPN3PpgmC4ddVjMMlaLzFUXpvDUAzLX3dXAo3OcdOuibxX9A8noqEg0WUN25fow99/StrPjnhvTuOn+hiby86elIYaO0nJw+SHSIy31nJdGIvZqvv85Rl6ujntvSeX2h5xHLAEhkh1N9Xo4+wIvd95m4rwzLBgMMvsOxLj9fh+bfodiiomLZNSSjRTixOmYY6a2QWHMSTUkIjosBj1mq5FoVKE4Wtxmp3chBBHC9HWdwM7NK7n5mtam4+33e/nlk3Q6+kclI0YbQW1QeeHRbfQ5QcVqEXz2XgYnnOxmYJ7C1GkmavrtZO8+hSyjSkLXCau9E5Go+o8ZuO3hf6Mu/CvMZjOZUi4Bgm1GY1okO91EPw6wgxABYkT/NpouRpTsaLdWpLcsyXRVBnEwvJsQ/nbHE8BL386tx/Hep34S7hT0aFnHL+SIQizYCeLHbazj1Rdepnfv3m1csX0UFxeTnZpDg7uBdfxCkeh6OAvEg9N8gKcfszDzrCT5JYRg3rtedu2LccL4pI44ZbKVz78JctdDP9ErS0tBwVrKSiX8tTYyGgegQUcpe9CiYz/b0KEnk3xSyaLGdYiCDgkWfZDCkHEH6F4zArv7TxForix8GxvpN3odc55M49zTmm0LjUbirOlWjIYgD968C9WbghELvbrH+Pij1xgw4LWjkoMkSUyZdj4zr3uUZV8Wkp4qM2ZaJZOONbeqt67RSDzzUAZDT6jgnY98XHJuCt/8FOC0KckU0J17YxTmaZvsNaNR5pzTbFx9Zz0V1QmGDjCy4BM/m35JOnM8XoVr7qzn/Vdz+O6XINfd3cAT96U3RUT5/Ap3PeJEpwOtJFOZvooHZ8mcdWpm0xysa0gw/bxG6p0CRyq88b6Pt+bk8MEXQYLBv6uT0BLr1v6C2QQZKWY2bMmkjoNkiNymyHWfcFHBAWJECBNEVVXy07VccaWeay61YTbLxOOCD7/wc+rFNXz+di5LV4XRaSSeeT5MZawUjUghQ2p2/CVEnJ1spAPdmp6nkoPk0DpFOj1exAcLS7j+CsEVtzQAENP7eOmZ5Nx475MAFldXBlDIXrYQIUyMMJIkYU/9Zxp8/B3+N+rDRFyiRjpEodqVGFEOsitZ1x+J3WzCgp1seiJ5ZTYuLmfqPifvvJ7CHfeupqbGgjbsICT58Esuvng3lfkLfciyxOXnp5CXo2HdpggPP+fCeyCbgWIANZSxjTUgwIyVHgxmB+tYzxJkoDfDsB1OJVeEQhl72cvmZDq9RmBUzP8/9t4zzKmqbfv/7fQ6yWQyvcLQe0cBQUVEEeyoWBB77xV7xYqoWLBgLyj2hiJFEASkdwYYYHpLJr0ne/0/BGaIM+MD9+17HK/v8z+Pgw8kmV3WXvta62rn2VJhlxXsAcHWYHpMqqRzJzWff+fDZFYwbtyRt3vbbDZUZPP+Zw3cdo21Xfs+530PgYDEouVBrrvCzMABIW6bvpJN+2RCASU5FJGGjdx25m5YBHEUruTJ20wsXRpnxw6BShcn0WkH1U31qPQxpk3pmJPywgu0zH2wiSwpD11TF558YS8+Pzwx3dxmv2W1KHl/jpWJ56znslPuOOIxAHC73cTign0VsRTqkcOxryLG4H6te1dJklArldikLGyBLHaziUkne9vdBwL06a7BYFASCgs83kSLQObh2F0exeOV+eb9PO58xNGGbulwjB2lZ82GMCajgkee8rLml3SyD4usSD4r6WkqKmtkEonEERcL6XQSudkqJpyiYcMv9fQODGUn6wkRxCNc2Miiir1kU4QZKzGi7GQ9JmGhM72QJAljsJCzT6tl154Y4y+ooU93DQcqE2zdKhNxWMiMFtOVHGocO7ju7hrenpVKA9DsShzsxkrG+048q45gs4FC/wgOsIvO9GYnG1IoISA53/awjS70IjurGUmSmPN8JgPXV+MPJAsg/on94T8a/Bw0aBA///wz27Zto0+ftsGhP/74gz179nDOOef8k6dtF3/88QfvvfceV155Jd27d2fRokXMmDGDWbNmYbe3VeXeuXMn/fr1Y8qUKRiNRpYuXcozzzzDjBkz6NSp1XHR6/W89FKqWvc/ubn1+XxkZSppdsnMfjVGj8gJKcZMLxnpL0awkRXkUETYWknvXkq6dm7rQHbppKHZlWDLjjD9eulYsySLBYs9fP7FOpQ1Uco3pDP5EjefvW+hV/dWPpKflwS5/3E3XYPHUmN08/BdlpRKI1u6gliuC/mA3EaJHZIZhTw6kY6dHaxngBhJfq4SlVFNKBQ6YmdXq9WSlmbhyostmIwKvno3j0ZHnGaXTEGeCpNRwYRzHQQbwwQ09QT0tRSl6VAqG3DuT0MvW6kLOpNcFw0SiYZCTjmnghU/J8u4530RIitTwdjR7bcaKhQSo0ao+bIilcMvRrSF/6w9iKCRr3+q4KdP8snJan3F9lfGmDClFofDcVSKngDffv0Ol55vSVFPb3LEeXeel5Vrk6rso4/Rs2BJgIx0JdNvbi3993gTVNbEOe90MyvWhGhoSvD1u3nYM1oN6R3X2jjj4gbCXg3HT2xk5AgFZpOCCVNqmHyGkcrqBNV1cUIhQXVdHH+jmXR8DB4mUgKfh6BUStx6dTrvfurlvltTgwUZNiXbdwnKDygoLGyfS6c9pKeno5Ak8kRqsCbNluCbeRk8/ORm1vwpIxIKtMY411ym5+pLMzjjkjpeezYj5ToH9dPx85dqivvU8cSzCk47ydjSkvTCHBdKOZUzJuXeUCWzvLb1vDPHwsPPOrlsiiWlcgKSYgLvfhiiKNaL7p0reOiO1mdy7qQkf+AxE6oJ7JEYPrytEu4/iX+rPUyzKDAdDHJa0pT06Q/rF+dx3KQa3nwhk6EDtEiSxObtEW6804WxYjAaSYcOHRPOVmK1Knj44RhdfccngzoS4C8k4evJHbevZOK5UXp10/DL0gC//RFi8e9BThhlaJPFPFAVY+PWCL9/V0BBXus8OmGkkWMG6Tn5/BrufcLBey9nU9eQ4NlXXOzaG0WrlaipjZPwZbS0TQaFH5UKgoGjU3HduXMTXleMPbsU3HRLmHQjqKJG1O5SFjjX8twjol1lxvc/9aNtLiKDbPaxkyxjGo7YbkqDfSljEw5RRx6dUKPGp62jWq7Abo/yxgcRcrJUdC5RoVRKWNJUXHm5irfmrKDLQV4oSZLwCw97pC0kRJRCupCX6NQSCMilCJdoYgdr6SuOaW25IUY8JuF0OikuLm5zzR3BYrEQVnjRqhIoFBLf/Ozjx4/ymfFSM3/d8/+xNsSLb7ppdsWprIlz0xVWLjonDa1W4sdFAc6aVsdzD9t55elM+h9fxa3XqFi0PNhG5O/YwTqefcXF5ElGunbSdBg8yslSEQwl7fPKP4P8uSnMvDm5zLZWsHJZJaqmIpCVNCorCCl8jBkq6NndxFP3ZyKE4L4nm49Y8AjA4ZQZezysXSV49kEjL7zgTvJtBtVUOWKo0VJHBTEiyCKp7e3R1HLFGVpefyuMvXkAmXIBUkBCOAU+NlMh7aKUvm3O1UQ1CSLEiWGPFbNxy35OH9/6fU1dnJ9/UJDv75MSPFNICnI8/Qn6g9Q1quhUpMZigWizYN0mE/t2JudBNApnXZDNvsooSAlKS0vbXMM/hX+rLfwrcnNzURoVREIhwqL9lvJ97CBOnAhBZBK4aGrh+j0ch1Tj29vPAZgkCwkRx4enJZj+V9Tpt/POjamO3r6KGC++HKU0OgKlpEIWMttZSxA/adgwmvSMHnPcUd97fn4+WcV2sl2dWqqutrKGvFxB+e+5GI2textJkrj2UitX3dGQkuw/Z5KRz7/3MvMRW4tN37QtwlmX/kpTrQoOsqT1Z0RLxxRAniihYn0ZZ160H2M4p41YA0CabEcdzKB39/ZtxemnGLjnsUrCngI60wOjYQ3lezcc9TgASAo1U88zk5ej4pOvvOTlKLn8wvYrdCUpKUA0fYaDrTsj7KuMEgjAhq0ROhWqKCuPEYkKnn3ITkmhmiH9dSz+PcjPn+Yjy4JRk6pb1sb3P/Nyw+VW8nJUXHWxhZ8WB7j4hgZUB4e+bG+UR+/OYOvOCNH0aq64VM8FZ6fue7MzVSyYn8mkS2q59WorH3/p4+HnHDQ6BINGdawk/VeEwwHqmhI4KqEg2Bcl1WzjT0pFb9w4cNFEZ3phkEwIIajQbuK6m7zcek3rOKnVEpeen0aGTcE1dzawZl0EfXNnsgO9yUJQxib2iZ0YMRMlQpQIpfTBJmUTFzH2sBUfLtRoqBdVqFChRYcSNSYsNNXK9Dm2Hl+TnhGngUahZsYDWu68x4EvHIFwjDiVSCiIE8eqtZFIJMjM7Hgv+k/g32oPNVodcizKVuUKdAkLneiJEhWbWUkBpSmBapvIwl/u4eyLVjLraTP1TRHmfbWXAruS+W/n8tJbbgb103HVxa3zYdLJJn5aEGPT5q6oJQ1FdKWIrinXkCdKOMBuBnNCS4ESJOkzOtOLMsV69MXVqFDh3t/UIfdvwlrPjt1R7rrBxjcL/KSnH3nVo1ar5dhRx7Jx0Wpuuc/JSzNShW1+Xx3kgw9jdG4axx33ruSyqQneejuCprmU/LARLy6aaURzcK7+Fc7s9dx8g5bnnhKkNw3CLlkRQuClmXrdRsx6Ga22Y39YrweBTED4COfsocGZ4OkH7OyviDHhwhqunmpJUVbv2U1DWmaEj99/nSuvuvKIx6FLly40ORI8PbuZt19oW2Dn88ts2Brmqftb/bDd5VEC4Rii8yK0apAaBdt2dlyktb8qRk6mklPHGrnncQevPZMa8IvHBRdfX8c9N9vIsqvQaSX8Abnd4iqAZneCmS8HeEoB+saeZIu/XLfJg9MdI92qPSpO7ERCIhiUOeNUA4/OqEQKFDNQOo49Yisq1NSwj8Ecn6JFkU0BFaKMyoMdYTIJhJB44PYMIhGZaTc42bOkE8WxLsnujYOXkx4tYvfeCroee4Bxow2MHa1n5+4YK9aEeOZBe8vaeteNFp56UEualI5ZWKmngs70Ygdr0Qo9Oox4cBI7WDHtSS/jlhuSsRmrRUlGhkRj3ZHrA/xP+EdlNc8++2zS09OZMWMGb7zxRouw0S+//MLs2bN5+eWXyczMZOLEif/kadvFDz/8wIknnsjYsWNbMll2u52FCxe2+/tp06Zxxhln0KVLF3Jzc7nwwgvJzc1l/fr1Kb9L8sBYU/79k7DZbOzZF6eyUsbs6truhFdISrIooIpy0kvcFOar+KtmhCwLbr/Pzbb1Ws6+yMXzr3jw+mROPt7AOWdrkDQxegz3kGjI4vxzEww/sZGJk50MOK6By290kn+wJUetj9GnR2tgdOWfIezpKgYPFdTYViOL1DYnt3C0qKFrJT0GTNRQTr9+Cnr30NPU1HRU42EwaDAZky0oHm8CszFZ1n6ojLy4BCrtywgWbuWhu6z8ucSO2y2IC5mu9GWgdBwDpFH0ZihBgtTuNvLl934uuKqRJlcU5f/wBqhUyWBXRIRbrwkTPtwd/o1bauS5h+0pgU+ATkVq3nkpi9tuuuyoxmDTpk2U5FUxuJ+WQ5Qf6zaFufC6evr21PL1u7l8OTeX0mIVtXVxThuXdEAczgRX3t7AZbc08OlXPu6b4WDP/hhXT7WkBD4hWd305qwMDLkebr4qjTefz+atmdlMGm/gx19D3HKVlR8/zmfJVwX8+HEe3fuH2GP8nZNPamuMyvZGufauBma+5uKHX/2ce0Uti5Yn24JlWbCnPIZSCWbL0W3qjMYk3+Bfq1zicUF+roq3X7Gx9U8729bbWL88i2svMycXJkm0aW0H+GlxiDypM4aKQYwa38Q3PwX4Y22Q3GwVifSO+WaaacRIGsLsYuxxBjy+BMdPqmf1+hBCCIQQ/LE2xIkTHZhqBpItitm6tW1LisGg4InpNtT6OL16/U8SyP8d/q320GjUs2dflHg8GVTq0VPg1dbTsMvOGRc1MvBYJwNHOJl6voTYNAJrPJkRDNv3YTRKvPZGiGLf0DbVbEpJSbZjGO+8F+G1dzw8/6qHQX01VFXHOe2iGjZtiwDJufXVj34uvr6eE0bqUwKfh6DXK7jhciuSBOMvqGHylXVcMtnMz/Py+fb9PFYvKOS2e2VqMv5IckNJOygolsnOKTnicdi5cyddilwM6q1HkjUUBAbgadRS6/ZTTTmiKYfr7nQiRGqb+fayCC+9EiU9WoQCJQIZpS5OwtSMjEyGNo3cHh7GXbODWK/VSMXlXHqJmoJ8FYX5ah69y85LT2Qx9jgDXp/M1l1hevSJUyftY720lPWqhch91vDsC4J77lNB8V48ytR3J13KRE9yk30Idcq9FMZ7MvW8S494DJLPI056VpycLBU/LvJj1CtQqyVOHGXg+19aK4W+/dnPy2+7mT0jE4NByY8f53PTlenY0pUYDQrOO93Ml+/kctejDiIRwZQzLcx4QMva9XF+XZZacaTXKzh2iI7X3vPg9nbMzSvLAq8vwW0PNvHSWx7mzsrm8lsbmHKelqeeUWEZsoM66waU2gRZOQl2lcfZujPKuo3JCh+1iiPmdJIkCbVGorI6zozHDJx1qZdwLEZVpaDGEaQr/RjC8fSQBtJXOoaeDCJMELNBzey3vegNEMvbjUO/F1nISJJEV/rjE17KxCai4uD8F3EqxV6q2EdmmpH1ikVo0TPvizDhcKtNe+ejAPqmLh1ea7heZvNOE0KAUi2oqKpEazBQkD+KNG0vCkr7UllrxtHQQMBpIBwOt3usfwL/Vlv4V3Tp0gVNppJiurGR31kvlrNBLGOd+I09YgtbxRq06BgqncAAaRSDGcNONuAXqRzVQeFnK2vQ03GFyiG70oU+bGV1yjFiIsoOsZ5YIsGVN3iY+5GXbxb4ufT6Jiae6SerdkTLmq2QFPRhGFHCeHCii5n/Yw2Ama88T3VmGQni1FGBSann/jstKYHPw3H5lDTmfZNauTr5dBO//NbKITagj5a3Z2XQxZJHF3pTSNeUwOchFNOd9etA7ypCFjKVYg8bxHI2iZVsEMvZK7aRKRfy7Y+Rdq9FkiSyrFq60g+frp4J4zUYdOI/ogT7av4cJk9KBhXXb45gMirIzuy4QqgwT8WgPlrWbQpRURXn8gvTCARl/tyUTJJMHGfk8lvqqWuIU1sfZ2h/HWq1xLvzvESiMolEci4sXhFi0smtc2bCWCPffZDHp3Ny+HRODpNPNzHzdRdnTTCSkRflxqtMrN0U5pHnnDzwlIOFvwWQZYHVoqRvTy0D+mj56t08rp1qpckRY/3aJUc8Bhn2UuIxgdqZTKZnSwV0ogflbKeOCnoztEUER5Ik1JnNXDet/YrK004ysmV7BJXfTm6wLwpJQTXlJIjRhT4UUkoRXTBiZi9b2ChWsIkV+HDTi6EMlI5joDSKUnoTJIAKNRFCmGw5CKkAa1ayssuuL6LAMJS+lpPokz2CouJCjiseR7+SgfTo2Z30EgthT5RE4v8sTdy/1R4eN2YUyoQG0pw4qUWLjvLMhRgMUkrg8xBMkoXMRCHf/xrk+4V+Hp+egUYjIUmwaHmQKy9qOx+am8XfFrroMKBDnxL4PBzFiZ50KTDz4Rw7dbqdyKLtswwKPxq7G7Va4pJzzVx7qYUXZs44ipGAR2Y8jDbXwsIvLAwc2cQDT3h4brab0adXc+VVETxNGhQoSBwo5fnHVRTUjiU70pVMKY9SqTf9GUGEEA1Upxw3LELkd44y66UoBU2jWipbJUlCj4lsZQ4xRYiLrqtn+apQm/0nwOdfRNFjwlOyiqUL0nnv5RxOGKln726JhkodN98aYsCoBn5Y2LrvKshXIuFjz549RzwGe/bsoUc3NaGQYNYcV0qhUHVtjAuvq+PhO1oDw4mE4MbpjTz2oImNKzJZvTST9SttLFoeSNnbHI7nX3OhVEmMP8FIUZ6KYSdX89F8H2s3hZn7kY+hJzTidCg497SkrTlrgomPv+y4W+L7hQH8TQbyGo4j/S+Bz4RIEE6rpqk5gUabdlQq50mBJi8qlcSE0xTstS6jSb+bXIqop5ISerQROgYoohtO6pGFTCNVlHZS88vSAOPOrWPZ8jjOmIutrGaLWE2tOECVKOeAZSVWq+DO69Lp3kXDMy+7+eiTCK4GLTfe7uON93yEwzIXnWMGq5MN4ncCeHHSyA7WIiMIEcRBLVkUMITjCRrq6THMzbCBrRWhClmNhOKIBEGPBP9o5WdaWhqPPPIIr7zyCkuWtC5c77zzDpDcrN1yyy1HTOr/nyIej7Nv3z7OPPPMlM/79etHWVnZER1DlmVCoVCbCr1wOMz111+PLMuUlJRw/vnnp2S7/opYLJbC7SZJrbxe7QU2NRoNjY2CTKsKo2ztUFzCRBr7DWv5/cNsvH6ZGS+5UrIn9zzsYdnnuZQEu5EQCV55fRG/rfKjUCaDYt++n6z8e/tDH2/ODeF3K/F6EvTpo8TpklqMXCyRJO5d+WeIJ19sZsRQPaeONfDnxghSupP1voWkxXJRo8GHGw1a+nJMSwWBCQv72UGRRyIYElit7Zfldzx+gudebebXZUGyM1UEgjIqlcSd16czbKCOekeU554ys2yVkusus/DTIj9el5LBDE/hllJLGrqJ/myJ/cH1t7u58jI9jfU6nN4oK/8MMWp42zkphGD5H1EK6E0N++hMMkCVSS77lVvplziuzb2ERICA0sXY49on8D9msA6ft5poNIpW27Hg1OFY8NOnXHyGzJMvunF7Ze6+0cY9jzv48p3clhZ+hQLOnGBmxDA9Z19Wx+VTzFx4XT1PP2BPacl2OBNccmNSsKN/79TzP/C0kw9fy2TEsOT8jERkVq2LsPiL/BR+t66dNfzyWT7dRx6gujaVm2bVuhBPzGpm5iOZLRUWDmeCh59zsmtPFJNRIhCSkWUoKux0VHNBkiQkSeCVXaRJ6fiEGzcOYm4VG7eGW1raD4fHmyASFe22J7z6RohoVFDObthr4PKrQliyQvwwL4upm1y4m5xYpVRDmxAJKtlNKX0ISusoPxAlL1tF+fICrrkkDuYkqbTCb8Pi6odOMhAn3uF9nnqiEYvJze/Lfufiqamt70czNn+Hf7M9jMUhHhNcf28jjY4EkYjM+JNVbN3uxOVU4qyw0INBSXsjHeRvSltPQucnLycdi16LQWpLEwEH28/DBtTbBuAlwadr9tB7qERWZpxZb7hweWSEEIwbbeDciSZKO3WcdRw1TMfyVSGsZiWvPZ2R0najUklcM81Ms8vD26+vpGefIAfqolTXOI74GW/YsBqF8LLouzS0RDBjoac0uPUHQVj13Tb6rDnABWemkZ0l8dMvMfZsV5PTOBKlpKReVGLCgsXuptkfoSJ7EWE5TKlVwbeLwlxxURpnTTATjQo++NzLlp1JoTJbupJRw/WMHKZj2s0NZGYIMjLcGM3wyZzslMz3zVfKjD97K/5NekxSsooiIsLo0oP4rKuRDBrc3jhSOIYyqiXqibN8+XLGjBlzROOg1+uRFJBlV2IxKyhrTM6lUcN1PPNKM9vLInQpUfPqO25++CifbbsidO2kblEzPxxWi5ILzzEz/3s/2dkSplA+9urB3HLTKkaPbebaK4yYTRLf/RRm3rw4Sp+NhL0WlzvRbiZ/8fIgZqOCqeeZW2xRxK/ltmkWJAQJXyE5nXbx7BMaxh1fiCTB2k0RbnmoiU6FSmJxjooDuV//Plw3rY7HZjbTu4eGe+8x8ODjPrI83ciUUtuCBDL5+YI5s3Ucd0xS1TQaFcx5t57XZzeg8+USTa8mA5k6t4tNkWYSIo4GHTqSa2PCa8Es6djFBqS6GBPOb+SjN+zk5aiorRVoZEOH+5XAvgT6Pk4qa5Q0Nkcors8nlgXmXAPmnOTxvc0+KtY3o0GPw3Hk78bR4N9sC9vDY888wpQzLyRLLiJysFVWh44okZYW9biIo5JUycQHSg5QRkLE0WEgQggFCiyqdDyJZmTRfjePGwdpWEmT0ukhBlHJHkLCT4wI2XkJYr44vX0nwzaYfXfdweRGHwqlnDZzQpIkbCILHx5snly++PRLBg4ceET3ezh++m4BUjxKbmEMd30EmyqT/LyOg+bZmSpcntTkhVqVVDA/HCceZ0CkN+HwhOlO+9cVFRE06JARbGMNdnIZwCgUUjJR76KJvWzD72//OQoh8HohnRhhezkXnGVn1pu1R/X+HzqOw9FELJ5MJJuMCvJyVKxaF+asCe13F/26LMCl56fx2AtO+nTXsb8iziszsrBnKGloivPqOx7sNiUvvuniQFWcGdMzePUdN3+sC3H2aSa+/MHPeWeYD1JvtF7HnxsjfLvATyQqOGaIjlA42SW0al0Yu13Blbc30KlIzeTTzWjUEj8tCvD86y7enplNYZ6KRkeC0pLk+A8bpKOuruGI34O9u8qprY+TFjtMuEOyYhRmiujS5jgmM2i17QcTJEkiO1ONe3eSAsIp6gkRoA/DU46TQQ4HRBlKFNRSwRBOSPE5DJKZfuJYNvI7/RmJfWiqu63OS/4DCSM2cg8K8ZjIADJIJGRqtzdiKj26qq+jwf8t9vA/sYXHn3g8S375jYsnpLP4twgOsZppU7R8NbNTh+uQ2V/Mb79VsvynHDoXq/nu5wCTr6yjZ7f2OzqGDlHx6VIHug7U3ptpxEDHXXw6yUB5eZwpF4ewhArZzEpKRA+s2BHIONXVxPPL6N9XZvlqmb0HYui0CgIB71E9c6vVylc/fsHTTz7DV/Pm897HAbxeCZ2cRn9GkomfbawhTpwhYkybY6skNd1Ef7bzJ4WitKWyP0wAo0rG6Oyawhft1tQgl2znsXuMHD+ykCZngnc+9fLKO24+fCW75d1auiJE7V4DSkslLz5jJjdbxY6yCOdM8WKpG0SOZCMHiJZHmH7zdlZOcXP3LWYScdCpFZSXl9OtW/u89H+FWq1GrVTw+L0ZLFkRYuIlNSTiycKeZleC4oJkJWZ9Y5z1WyK8+o6bcERm3JhW3z/dquLpB+2cPrWWT17PbSkSisUEr8x1YzEr2Lwtwmff+Pjsyyjm8jG8cFcj6IMQNJIRLSKWsxL5YNx1/AkGXnnHzYkbwwwbmOqfvviGi9HHGHA5wuwu20DnRL8WaqiICFGTvpa09AiBEIw9+cKjmw9meP5VF106q/lzQ4TNK3P5ZUkTn31ZhViWIFO03zYuSRIWkcE+dhAlzJRLEwT9CrS+YnrTE4WkwCtc7GYzPtxYsZMeLmH/7mrSzlTjbIoTqs0ku7kPBslEQiR445EDvP1+OT98lrRvYYJo0WMnBx8eEsSREGgUarDVUavfzfnnarn/ztZAdaMjTrDZgIIw8Xgcna7jhMSR4h8NfgJkZ2fz+OOPc+DAAXbv3o3f78dgMNClSxe6dGm/MuCfhtfrRZblNuJLFosFt9t9RMf44YcfiEQiHHvssS2f5eXlcf3111NUVEQoFOKnn37iwQcf5LnnniM3t30RiK+//povvvii5f+dOnXimWeeITOzrYLWIRj0EpNO0bP4bT9G0b7jHsBL7z6QaVeRaU+Syq9aF+LYIXq8vgQLfpLJDyaNho9mJp2mZfaz6az8M8Tvq0Nk2pOP/qqp5jYckt2H1oAruaGJxmReesvF8tVhvn6vlRR96nlJzp/uQ2rJiOWgRkMhXdq0QwXxkUdn1q7ehyUzQY8ebUnDO4IQAqXKgEIR46dP8lvabRodca65s5EzTjFiNilYsCTIQwd52FauCZElClM2IYcgSRIFohS3ZRPHDNLx+acR3F7BLfc5Wf69rk3b8qw33CibCrCTSz1V1IlKcigkbK3i2KEhdmz/BW3Uiqa5mHQ5G7eigWD+NjI0HZNVS5LUos7Z0Zxp8zckWLQ8yGnjTFTXxrn94UbOPd3UEvg8HFl2FWOPM3DvE06um2Ztw0Vpz1Dy3svZ3Di9iflvt56/qiaGLNMS+AT4bmGAcyaZ2ghbQHJBue/mdN6d5+Wem9JRKCRkWfDws06+fCcvhY/RnqHklacyGX9+DZU1MeSEQKWC86dcfcRjAMkF3mgS7PVsRSGU6DEmyc6bC5h24y5++zZVtCoWE1xyQz0jhrY1lC53gu07Y5RgpRM9kSSJhJygUiwhP0fFpRfpePjhzWSLAnIoQoUaF40HWwK6o0WHMyQ4UBXHYlIQSKtCpzUiRbRoHSXYEnkthtuhrOT6s9sPdAdDMlr01Nc0tIxF3759CYfDRzU2f4d/sz2UpAQ1DXG0WgXz387Flp58vkII3v3Ey90P17Eq8DMqoUGHAX2Ok5NO0DDhJDtnTTDz0qzmv70vNUnBFYWkxJqw49pQyd4D29i7Pvn8aurizHzdxZKVQW683NrhcZwuGXWyU7JDvqEbrzKzcHktv3yZz3GTavhz1eojfsYZGVm8/H2C7t6hKNhPHRXk8xfRuYCZun1GPn4hBz1GTFgokEwtQeEKdpNj0zJkmMTY0en06KJh9lwXZXtj/Do/j/zc1u3AjPvtbNwa5tq7G1vshCRJzHwkk5POqyYYlNmwqLhNm71er+Ct2VYmn70Lk2M4YRHCUbCCua+bOWZwXkvQ7b3PPLz9US2K7UrenjOXCy644IjGAcDvVVDbEOeLubmcNLmGHWURenXXtlRamgwSk042otFIrNkY5sTjOk62jj3OwMzXXdRUSpixopRU5DYdww8/LGXxEjcmYUPhLqIgVohCUtDkr+SMqVv5eV5eC00GJGkRnnnFxadzclrWVgChjhDXuzE2dsebt5GP5qSxvzLOz0uDHH+snmEDdSyen8/ISVUgmY/qnR86bBTzvn6XnCwVT99vZ9X6MBkWNdmeEmSRoIk6IoTQYSRmP8D8j6307t5qhzQaiZuvScMXbKayZh+zHrOj1Ur8tEjDQ08EUO/rx255G1ps9GIwMgnqRAVxEkRiIbb+qWXUCW4ycmK4A1F0krNdFVmAJk89J41w8vxrQYyO7mjQEvgDlOmgMIIchKBTiUvRQBzBmDFj/jH7dzj+zbbwcMiyzP33Psjsma9glC0000iMCAZMWMlEAmRkYkTZyO8M5QSqKac7A0mX7MRFjCgR1GhQSxrkuMyfql/ZHd9MdzEgxdGKigj72UlvkkIYBslEDwYSEWHUQ1fy63c5rFgd4sqrV5LbdCzZFNEQr8VKx/ehRksW+ShRIiEd9bPesGEDn779Ef0HBbnw3Axuv16FImZmyW8+Tj6+/b9ZsyFMr26p6/CPvwa447rUFlNJkhBSgrDajUOuIiNRgEbSkhBx/HipZDcCgQ4T+9lBJvnkSSUpf28ji+5iAMtWrm33Wn5fEybk1RArWMa89618tzCAXifYsGEDp5122hGPQzgcJhyJMf87H/fcZOOciSZmz3Xz+ntuTjspaQMPR11DnN3lMSadnBSnHHe8IaXVNztTxWP3ZPDCnGbe+siD0aDg1oeaOGeimQ9m5xCOCAacWIHBIDGor5Zlq0IM6a/jslsa6Fys5oIzTRgNCn5dFuS7XwJ0LlbhbE5woDrO+y9nc9wxrbZ4QB8tU842c+XtDWTalUy7oLXy7qqLLbzz1ZHPi80bNiMHjEQtNeAuJiLCxInix0sJbX2OYFAgy+3TxECSUiTtYFCrmv30ZFC7wYciurKSnyiiW7s+h0JSkCc60UAVhnWd8Ak3YUIUD83FUdNMrDYpRgdJDtF6KimglHgkzibnWoIxPycO/z9jC+H/Hnv4n9jCBQsWYFWbGXeSkh3lIU47SY9K2WHc8yAkQkEoyk+u0S8+kcngcZUY2vFxAK6cauTtd3Zjq89rIxYXEWGa+Hs7FxFhGhplBsVGo5AUZItCqtlHBbuRkbFl+XnwdiO/Lg+RmaHirkebyLKrKCgc/B8987nvvc2DjzzA2ZNOI2dbBvVUEiWCUUqjjxjGTmkdyg7CPmlSOhqhYwuryBedySIPJSrKyxNkRjNaBjYkAqi772DJ91kt9sWSpmTGfXa++8XPzfc3cctVVl5/O8iiXxTkOUbQVLSME49LFpJcdp2H7LrjUioPNZKWPO8gvv18FVUNjTQ647jcCkpLS494HE4++WTuvSvGyj9DTDnLzM7dURYvD7B+UXGLEO9HX/hwuhJ0L9Xw/svZzHrDTW1DvMWvABh/gpFml8ypF9agUUtU7lMSCaowGOC4UUqGD9ax4s8gffso2BBch61uCMZoMoYSIUxA9vPFDxLTzregUEh8/FoON9/fhBAwdrQBlzvBr78FGTVcz323ptOls5/bH6jkgKIJvztJqSZUEY4douC5h7I554o6goGGo5oP8bgECRW33t+E0SCRYVPidArKtivRCP1BQpf2ISPTSDU55jQicQ9qXzGlUu+WZ7+XrakK8VGQq7vx6AOricqCbv7WJJFSUpIZLcW728pZF6/H64VjGJeSYPUIJ/vYQZ7cCXOnzfzyeR46Xev38bjgyhtdmBr7o2QLnTp1Oirxp47wjwc/D6GkpISSkhISiQSVlZUAR8Vn9U+gvcXqSKLnK1asYP78+dx1110pi0K3bt1SshDdu3fnnnvuYcGCBVx++eXtHuuss85KafM/dP6mpibi8faDZCaT4LYbzHz/zW5sjTnJtjERpIFq4sQwkkY9VchVakIhGb1ewZPTM7j6zgYG9dWRk6VE2dSaqYraarj8kmRQKyNdSW1Dx8E5jzeBMq4jIRLUGrdw7DEq3vzQy9KvCtoEB60WJbOesXD/zTV0kwe3OZYsZLy4GMRomsI1IOmpq6vr8Nx/xcaNGxnSL9pmc5plV/HxazkMGldJz65qvH5BYb6KLTvCfPRZGDsdE4QbSaPSJ7jnbplmd5wBHEekzM/wEzdxw1V6Ro/S0uhI8NyrLsp2CoxaHc2KenrJQ9jHdlaxA4smxAWDLTz90EGy8vk7+eybtZx2opkH78rgwmujfPaNF6tFyTGDdSlVh8GgjNcrCAaDRzwW3XsO5YO5X/Pb18kA8EmTq7n2UmuHvx83xsCN9zbw6tPtt5VnZ6pQKkmpYFq7KcKJo1JbN8r3xzpU1QY4dqien5cGuXF6Ey89kckfa0NJZWlT242EJEncf6uNS2+uR60SaDUKdDrdUc2HeDyOwRSjyRuirzimpbIMwLfHxvCxa5hwqpqRw3Xs3BVn/lcRYg05rPq9CZXCxfGjdPTsqiHDpuS26R66RIcgEOxgHTERRYMWndfCB/O9IEG6BfQeI3vZSoI4adjow3A0kpYDYjcOV4zlq4OUV8R557WMZAu8N8Gcd8v5+KPddFIeR7AuRoVURn6+mUnnOXA2C4qLlNx1q4FB/XS887GPrKxeuDyulrEoKCigoKAgZWxUKtUROcV/h3+jPQyElBh1Cr55PzWgvuDXEI/PCJNpsKDJSJCIQyDi5b1XM3jyRRdnnpp0XKwZCWI17XPUJUSCBPGUTW16tIiK5j2U74+iUCq4+o4Gnn7AzsN32rj4hnquuDCt3TF76S0XW3dE6N+n44yk2aQgLU2R5F0738w9jxy5DVCptKjcybUgT5SwjTVIQkEORS3VRrUcoDdD2MQfZJGPkTTCIoSTemrYj0Bm7KlR9uyP88JjdtZuCuPxykw62ZgS+DyEgX11ZNmVbNsVaaE+sWcoKchRodNJ7SpYAnTvokFtaQIHNGdu5IuPrfTs1jr+Go3E1ZdY8fllXqjzUF/TcFR2IOzV4tYF+ORLH5+/lcs5l9fyw0f55OWo+OGjJMl89y7J8+l1Cnz+jtsGfX6ZSESwbmsQI3Vo9XGitmouPUvFD6+UksVBPtKDjzxTFFGzIcSAE3dx4nF6SgrV7N6XJLifOys7JfC5bVeEDJvEex9qmHbzGoLuOC+/nWDMCD11DQlemevmxFEG7rjOyp3XpfPkS/GjGodd23aya2eMkcdo2Lwjwnmnm3n+hQjNNFLFXrIowIg5maHPc9G7e/vdCDdfZWXqjfUtwdxJ402cMMrAiJO20PlAX7w0EyfGVlaTRwn9SQoaRUSICvduKsMNLP05m5Mn7SXHV9zGSUyIOHVU8tbHUQ7sk+gUb7UZCVfyHySrZEx6FTG1H6PR2OFY/G+1hYcghOCay69l98IKhouTUEgKdoj12OlCltT6jHMpxikaKGMTq8WvJIgRI4pD1JFDYUt3D4AHJ7ZEDgZMbGIFWaIALTpcB/kSex4munkITst2Zt6eDGaNHK7j/gdjvDB7CdX7tSgUAle0ATvtV5i4cdCJnri1VTQ4o0c17wEeuvdhNDoPH79hT7YiCh0h/Hz3fYy7bk6QYftLoCIi884nHr56t/V61mwI4QvILbYCoL4xzrV3NdCvv5InHjbh8dYy9739lO2HgEvbUgUtI1NECTvZQO4hG/EXWCQbf+5SsHBpkJNPaA36rfwzxLQbG7jhOitXXGjns+/8LPwtwKljDTz+0BMMGjToiMehvr4eu01i6coQp42L0K+XllhMcOxgHedeWcdDt9sYMkBHIiH4aXGAR59r5uPXc1i+OoiExGUXtL9Xvn6albc+8rL2l6KU90KpEORkKXnkOSeBgOCnRUF699Bww+UWjh/Reo/dSjVMPt3ESedWk5BhxBBdSuDzEDoVqTlptIEFiwMpwpg6rYRWoz7ieRGJRVG6c6jVVEDOYkq7QG6Okr0LQuz37yQgvECyWjOHIuRmGz8tDjBxXNuqve1lEbwOLSp86NAjkNsI/B2CiyYUKLHQvggegBkLdVQSrQCNsLCT7eRk5hCrl6mKrcGJCY0/i/RAKbXUkyWVAioSIkGcONu3bv7bcfh/wR7+J7Zwf/ku1DET1TUBdHqZC8424g/IzH21Cpzt250GqRKryOTrHwNMPsOEQiHxw0d5nHxeDZGI3KYa2GpRcsklSl6Y+Rtd5YFYJBtCCJzUU8FuJCRiRJKV4O3MkQrKsMRahbd0kqFFLNctHDTF/+SFN9zYrEpiMZm8bA0/LQ6gUq05apt4CEqlkkhIIpskX2st++lML9w40GsV8BcmDlnIyCRQoiJODA06KthFNeXEiaP1yKQRwkjS3/Wm72bODHObxArA6eNNPDHTw1lnRWhyCRSKGIqcFagNQSTJzvayCOEmK9Z2Wq4B0pt7sadsNT9/XsAxp9ZRWlp6VOPgdSt4Za6bT7/2c8d16eyvjBEKC0xGiT49tDz9gJZAUGbFmhBrNobZVR4ly942aXHBWSaenOkl6Myki6df8tlGofx7N8vS1nHd9Wpmz7BR1xBn/JmrUB04Dq2kx2nfxKfvZHD/DCfjRif31VaLkg9eyaGyOsZzr7moa4jz+du5LfvnyuoYJYVaVv6UQyIh8PkSjDmrmu8+KOH31UHSTArWrV1xVOPQ7FCRFe3EmefWsWtvmIVLA8x5SUWRayQJduKiEVsHktVO6slT5GPw2mhO30oxrfzrVeylC33b+FMKSUGhdyhbWNWu3UgTGazfoaQg0btNZ4lFysAucpER7Nys5pixTVx5mZ5+vdVs3xnjrXfDqKq7Y5XtJKTY31InHo0t/K8jkY2NjWzbto0ePXq0UWBav349c+bMwetNLjwmk4krrriCESNG/Len/VukpSX5Ef6aufJ4PG0yXH/FH3/8wZw5c7j99tvp16/f3/5WoUhmJurrO+YHVKvVqP9KyHkQ7fFjAMTiEtmZSi68WOKztzfg8yqIESWXYtRoaaaRODGa6lTk92ggIeIoJAW5OjvlW4MEFW4yYiWtKTBJbjFUPbpq2FMewx+Q23VeX3vXQ5MrTjDjV4YNU9Cju4ryKkWK4vfhmHKWmVvuqqY6uI98WtuY4yLGTjZQRFcEAiUqTj31rA7vuT3M/+x17r2mfQfbcJC3bdggLQ8+7aBTvzq8Di1hJLR4sNN+liSAj/SMBLXVXnpzDDrJgE42YKoYy1uPVfKm2UU8qiFmcbPq12yCIcHsN8r45uf1lBZpuHKMFr9fzdIVIbqXajhnopknpmcw9Twztz7YxBPPSmxep+HxNXbUKgUxSx0jjoNXn7eiVks8/4oXtSYXq9V6xGMxevRJvPX69JaFeehAHc2ujh16Z3OccESkiFT9FVkZSjy+ViJmrVbC4009ZqZdSWVNnBFD2z9GRXWM44brKchXcdpFNUgKuPrijt+vPj209OyaVKjOtivZtWtXu8JoHSEQCOD1SeRIhS0VRhERxq2uRVLIZNQew3tz1/PrO1noRRo5ZOGgDoGPN5838fnrWmSzk+6942zbKhOiEjUaSumDTtLTJGopD23nhYcysJCBSuGlgt10okcKh1BYBGmkmqJof77/eTOrFxS2vF+ZdhUP3mXhxDEhXv5Qhbe8EXlbgjuuMpETGYxZ0lO13cfUNTsYcnyAJn9fcrvbcDW7jurdOBr8m+1hMCgzaog2JfDpcCa46W4X3XqouPQiiQG9jRTmKTllSh3DB+mxWlpbhu6+zcD0W7eS52lbuVFBGbkUtTlneqSAh57dTzwBc2dlU1yYvN7jhut5clYz999mSznWVz/6icdh4ecFnH9Vx/fu88scKjRRayTS0tOP+JkrlUpUIrm5VkgK+ojh1LCPTaxEIRTIJIgQpIlaOtMTDToq2U2CBOnYGcwYAniZN38lP39lR6WS6FKipqw8liLE9VecNs7I8lWhluAnQDwh0Os6bs8UQhBPyPiEG1t+kJ7d2t+MXH2Jlbc+9JKVnXXE4yDLMjpTjLxsJTPnuBDAddMsnH1ZLT26aigtUbNpW5jcbBUnH2/ktLEGrrunkQvObL+DYu4nHhYvD3LNNCvVtQfYsjPCy/dnoFZL/PihCzypgY2oiCAVVPLbN/k4mmU+/dqLXicxd1ZuypwIhWTuf8qJVqNAqQSdFua+kMXQga0BpBuvsPL0y83MfN3NORNNaDVN+P3JwN+RYOvWDfia1WzfFeXxF5rJy1ah0sSppoqBHNeyydQLE6WdOp6XZpOCv9LKmYwKrrtKx6xHGqmL1dJANb0YkkIDopX0dKM/u6JrqW+ModbLbPGtpovo05KY8goX5WznlHNPprxsD66GSjpqBNd2h1G9x7J967dUVFQclRDWkeLfbAsPYf369Wz9rYyu9AMpyRknECmBz0PIkLKxCjs+XJhJJ0yQHDKp5QBxEaMng5GQ2M8uskQeFjLIpZgm6ggRJJ1M/HhophG9MKKS1IREgKa07Zx2boiTj7fy9Q8BHpkRQOGxI0XtmPUOtFY/3vBObE3ZbYLhfuE56GwrkXKriEV8eL1ezOb239H2ULGvgqwcwehTnHhrTaSV1qFCi6K8N2Mn7eC5GSZOGq1HkiTWbQpz4/RGenRVU1sfJxIVvPW+j007Q3z/YavPEosJpt5Uz0uPZ6Ukay6ZDLPf8jL3hTSyPf2TvxVRtrMWJap2K/4OwSSnc+t1Mlp7I9mZChqaEgS9apTCyFsfefj2Fx+Xnp/GvDdymXZLAy6H+6j2AZ9+8iZGg4IPXsnmmjsbKSpQcc5EEx9+7qWuPsYDTzvweGU8PpncbBULPs3DHxT8tjKI1aJoI+x3CDqdAotZgcOZ4KMvfByojpGbpUKtgUvPt3DlRRYqq2OMPr2SugZFSuDzEDLSlWi1CsaM0DP6mI6T6GdNMLF3fyzls8++9THyuFOPeCyKOhWyfM9yenSX+PmzJLfznxvDLF4aI81vpTO9EAgaqWGD9BtdCuM8MztOZoaK4YNaAzFle6NccKmbTMdgDlBGushE0P5eOyj8LeIgYYLt/gaSbZ4aWtdPgcyuyqVMvVTFlVNzMBkU/LLUxaNPLUF1IA1kDnIuCyQgkQj8P783/E9sYSgURw28+0GYgpJk51n3LhryuzbhdjlIk1PFmoLCj4N6siyCx2YG6d9HQ7dSDfm5ah6/N4MbpzfxxvOpAjZNjjjLVgf45ksbV9/8J3uqNSjRkI6d3gxjk7ScLqIP21hDDzGohVdWFjI17MctNdJdDGlz7Q7zDrofV8/nD2dRXKgmGhV89q2XZ15xEYvJhMNt+duPBJFIhJtumIJSqsFFOkF8NFBFs2gCKYGICDaKFeTTCSNm9rOLOFFUaFrmcJ4mm3hmFXpDjAP7VBQE+1GtKsOWSBbTJIxuhg/qWJDppFFGFr/eizxMKAf9zoKvrFxzV4T9lTH2VcRQ+NoPukGyOMkRlbBnKBkx3EJFRcXfUse0gQRVVTIXnm2gqjZOXUOc199zc9cNNmRZ8NRLLlauDTH+eANqddLnfegZJy88mpnSybN8dQhXjYnekSEp+zqzZKWLdzQff/Ib994syM1W8eqLadw0rQy7uw8am5elK9QYDBITLqzhzFONjD/BiMcr8+nXPrbsiLBuYVGL3ZVlwUefRjhmiJYX33CxbFUISQJZhj37otw4vQm7TUGD8+hsgCRrsWIHqZZzJ5m5fbqPTNdoJEkiX3RiO2tJExktbfaHUCsOYEyLozG6wGEkHk8G7A8hgLddgT9IUidohLZDQURTIgMd7a8DuRSzkd+Rowoa9hl57NEgan2YtFA++fHuKCUlTuqRlAmCweARi2b/Hf7r4OeiRYv49ttveeWVV1I+r6+vZ9asWcRiMex2O1qtlpqaGmbPnk1ubu7RTeijhEqlonPnzmzZsoVhw4a1fL5lyxaGDu0gkkMyi/X6669zyy23HFH2VQhBRUXFUSlWHwkSCRO/LgvywF0WNm1tYvviQrrK/XBqKvDZd2HQyBSENDgjbo4ZaOLUk43UN8p89m0TuoYi7IH+HFDsIE+UAKB05TD/q730np5cgPVqNaed38C3H2eltE5//3OQV+d6OOMsHT6/YH9VhEfusbJ8dajDa5UkieJOgvr67dR796BPWEjIggQJiumKTcqmTlSiRUv/gX+/QP4VjY31lBR2zLNXUqiioipGRbkKEdFQRBdMWNnJeopF1zabbiEEB9hJqU3QVKMjTbRma5WSksxYJ2hOzssqkwtrmhKzUbB1T4Cv3s+kf+/WTVI8LrjmrkaUSokzTzXRrVRDjy4afnrfSv/YgOSPYkCoO5u+reTsht106axi/rcB5n70/lGNQ/J8ErGYYObrLnbujtLY6OmwKnPet366dFLjbG5bAXEIqzeE2V8Zw25TUlkd45N5YXbtD3HrNa2G7ZzTTFx8Qz3nn2FqEzgSQjD7bQ/vvZxNTpaKc04z8e6n3jab2MOxrzLGwD46lMoIA/to+eDd5zj33HOPeAz0ej1hn45cUZIszbdtJLPUzb2XaTGZJOZ/WYVjtQwNSjKkHBpFDU3UtQYCgkAQqhuaqBZrKSKNIimp3hgUfqooZzBjUHPQcMtQTILN0kqcop40bGDwUSdX0T08nEhaDc8+nNFuBnTkMD0z326moDSPzEw7kTUa5IPipUbJjNU0HH8igSlNSWX5PmIdD9t/jX+zPQwFg3QuaQ0G1TfGGX92E44mBc0OwdrVYVSqCHpzlEFDlG2C+JNOMbJ+mofPP16J2dEDI2mESD5rLXpy2gl+gsSSJXFGHadsCXwC3Hm9lbsfczDopCpOHKlHo5VYsz7E0IF65s7KRq2WCAQFe/dH2219n/uxh/MPBuE+mOfnwUdePOJxKCoqSgoJJboDBzOtdKGQJJWMWzjYLW2kUdTSjf5UUAZIqNHQQDUhAnSiF3qlloeecfLdB3lk2lWEgoJorONNVSQiUhzkXXuiFBeoOVAVb7dS4tMvA8x4zo+zykQjuxjXueMkjdmkQKORuOqGK454HCKRCBZbAoUkcdUlZnQ6iZfedOH2yuRkK1m5Nk6XTmq+X+jnpissZNpVdO2s4c0PPVx9Saozt/C3AOs2Rdi2vAi9PmknfX6ZKdfW8dDt6XjUDWSIWIpYlsu8h2eeMJKXoyYvB9Zv0fDyWy7GTa7humkWigvUrN4Q5qsf/dx3i41gSObJF5s5+XhDSuDzEO65KZ3TLqplSH/NwTbMIye1jyUipNtlbrzcynPPwNSLZOp8Mv0YmJJd16CloqpjoaZgUOZw8x6NCh58xsmWHRHOujKO063im88VWOX2g+Qlch9mPLeSNCmNfPpQRTlhEUCQFAfszgAAlHEtUlxLnHibTTccdHIlCZtVxebNm/+PBD//zbbwEGY98yL5kc4tyW0HdeTQflUvQB7FHCBMP+lYoiLCdv6kC30J4GMbfxInShrpKFBSywGC+OlGvxahH5vIYhcb2MwfKIWKuMbHey+bmTTeyncLgtx/D+Q3j22Zc5mA3++mIXsVlVnLMDf2wkZ2izBRLQcwK0w05C3n249sLFgis3btWk488cQjHgNZktmxQ6ZXeAzR7D9Z+EUeiYTg9PO3E63N4dqr3SjSnCgUAq9PEAoK9uxKsHmpBEKJy5mBZG/g06/8XDbFjE6n4LNvfZxyvDEl8HkIN12VxrzPm4i7k/ZALWnoJHomBRs64EkFCKs8WJRG0spH4qxoRi7azsMPaTh+lI4mZxqvvuPmnY+9dClW8eeGEGbd0Tl127b+yYDeWqpr43z9Xh6btkVYsSbE2NFGRg7TsnVnjFlvuDj/DDNjjzOwa2+Mp15u5pG7bDz87N9TwsTigstva+DaS62cOcFE+YEoz8x2cfzI5DX+sTZEKCK4+Nz2q0cXLAlwwig9C5cGGTWs4/uSZahvihOPJ9eaA1Uxvvg+wC3Tj3w+HH/icWzfsoifPyvAlq4kEpG57GovJY4xKY54LkWkCzuB+Aq+eS+XR55v5rGZTgrzVFRWx9m7RyKnZjR6yUiGyGYn69Ggwy88KZ1GANWU05leGDGzlTVki8J298k1HKDHQRvopB6lIcLHH5oZfBgl1aRTjCjURbz5kQZ1QCbg8MBekITAbDmyZNh/gn+zPbRZ7dQ5GtFX2VheWceHn/u577Z05r1n48wLN1G/Px1tczGCBG5VHW51HZnpsOSHLCQpnVsfTLYED+qrZe/+GIuXhRl0UiWXnp9GcYGa9ZvDrN0cZuajmfTtqWX7aj2DRjWRuT/Z+eBQVdC1s4SiTEF3BrKfnURFGAVKEsTJJA+VJoE6krrWeUUzpcfW8cnbrcFZjUbikskW+vTQMvnKOtzejvdNf4eXX3ycc8ZXMWu3TJNUjU6Y0GGgJ4NbqtbjxChjEwfw0Zfh6KXk/BJCUMcBItll3HOrgX0HVHzzQwD9fjPKuI790g5KRE+ELBGLgaZ9did8foEPF9XSHsYWJ9h7sIPwzoebuPumdITBB9H2/zZMkLrGGG5Pgr49tdTX1x9VrMiWIaFQKPjh1wBTzjbzy7x8rryjkU++8rJzd5TsTBU/fZLf8vvrL7OyaHmQS29u4PO3clre39unuymMDGu3ilEtaVB5M/lzY4Thg3SMGqZDWJw4QwfQm6IMGWDipiutNDTFeeRZJ3c80sTkiSYevyeDm+5rbNlPx2KCq2514mxOsGqTn5NPsjH/7VwSCcFn3/mYeHEtedkK6hrjhMLtC+d1BIVQkCDOz4tCPDk9g7vvDZN/sHNDK+npLHqxmZXkiCKs2IkRoZp9eGnm9NFqdmxLEM2sJOqSCQp/q1jc/0AqoUCJ3EGyKE4UNa17aVnICGQUKJN7bCExjLHJMU9A1BdhB+swkUwE1Fk2YtKKDpMkR4v/OvhZVlZGSUlJm1LTn376iVgsxvjx41vK3NesWcMLL7zAzz//zHXXXfffnvpvMXHiRGbPnk3nzp3p1q0bixYtwuFwMG7cOAA++eQTmpubufHGG4GkMX/11VeZNm0a3bp1a8mEaTSaFoGm+fPn07VrV3Jzc1t4TA4cOMAVVxy583ZESKRx833VfP+Rmp07IE/uTFXmcm66WcVlF1owGBTUNcR5/rUoKhVcfakZSZJ46C4L51xWy66NLoxSkCrfRnKCvbGJXD6bv4PLLo5htSjYvV2NuXEgo07YRnFpgiy7kq3bYwQbLOgMOrRaJVPONuH3J5j+pIN9FTECgUS7Kpoeb4KEEPTtq0KpTCDRjCQUVK7Pw+bNJiB81LKfqBSktLS0nZvtGIWFndhetoYBfdpvOVmxOsKXX8VRJHQM4fiWYGeJ6M42/qS7GNjCKxIXMcrZTpQormZQoPjbtg6VUBOJCj7/zsdF56SlBD4hKWLy+jNZTLykhjNOMSJJEuedYeK3+UpIFVMlPVrE+uXVLF/mR6+w4Pf5j2oc0tPTQTJy92NNaDQKvv8wn+vvaeSjL7wpG08hBHPe91BcoGbUcDOz3nDxxHR7m+Mt/j3IoL5aXpnrZuOWGOq4AWNDL0LpB3j8BScP3p50cq0WJRPGGrnlgSaefdDewsMRjQruf8pBZU0M1cHqUkmSmHpeGqdOqeG2a9LbDQi+9q6be2+ysWh5kMJ8Fb8ud+L1eklL65im4HCo1WokJCQUNKVv4qZ7Qlw5tfX+Jo6DHWURTj9/D4mGEqrYm1IB5aKRUNZuNMYoOZEEWleCeDDpiFeyh67tlvMr6S2Gs5mVaNQKYvp6DHElUljCbajgxFEdO50jB2zl8++zKencA+1YCG2FyAEwDARNEcghJetWbcATqiQ7u+sRjcF/in+rPZSEYMv25MK/YHGAy6/xkx8YyHCSWWg3DvZFd6B05vDb4hq+WxCkexc1G7aEGdRPh9eXwOWSialCHNBtIBhJkJ4ORm8hJYn2q46baaTAN5ii/O0tnwWCMhPPc+Aqz8LgLmHpjiAeHPh0NURjYdZtDnPsED0+t4JJF9Xz0etZDO5/0PbEBe984mHJiiBfv5fHL0uClJVH8Pm8RzwOLpcLS3YIf60LE6mZVyEEe9mGRhgI4qOMjfRnZIvtO9SmtZXVmNU6rpmq57SLahk1XIezxsi7H4Z4/on2bexXP/qZcV/SHvj8Mnc+2sTzD2eyYWuYR2c28+T0VlLyV970MWeWlhz3WPIkJTGiVFUs7/CeAkGZcFgcFZfRtm3byMlWYrMqGDnUwKjhel59183gfjruvdlGz64a9u6PcscjTZw6pZYPX83hyekZPPp8MxMurGHcGAN6rYLPvgmQky3xy2epYm5mk4I5z2Yx7rwaJkzQs+inFWQ1DcEgmWkQ1fgt+znlxKQD98YHHsoPRFn/azHNLpn53/vYsTtKKCRjMUuMPU7PnxsjbC+L8shd7QcOJUni1BONPD3bRSRmOKqMdkKosdpCvPVuhGLXCcSIUi+tadN+p5LU1FbrKD8QpbSkrcfywXwvJYUqLrwiGQypdQa54XILzzyYtK1bdkTYsFANHcRKdJKe6jpBIBxATYhu9GtZiwPCRwPV5NGDOHFyKaaCMkrp3eY4EZMLs9KKXiv9bWvTf4t/qy08hO1bttOHkS3/lw86EB1BiaoloaeRtPQSQ9nKauzkkiDeItRzCBERZhtr6COGoZX0ye+ESHInKgT7pY00OhIIIXj4ST95zSe2Cf6ZsBJu7skpV+3nlTfWo4obiBJFiYp8OiFkgaMhwJy5AUo6a45a5TyvIA/VXjMSEnklsZbOpIXfZDByfC36hi7keJMq8z7hZo+0mYjSh8pRhE3KooHVmBxFPP+oj9dedaHVCZyBAI/dZ+X31SFGDNW16ZyZcr6WudsaySLpPNdTiZ186qkkj5I21+gXHoYfK3jiIQWTL/kdm01izY9ZLfuovBwVb87M5vNvfdw7w0ksJhh75pEH/AA0Gi1XXWzh1gebeOGxTDzeBKOG6+nfW4PPL3Pj9CauvsTCkP463v7Yzc7dMb77MMndX5CnYnd5lG6lbW3Chi1J4ahv389rqYTrVKRm7HEGpj/p5JMvvTw924XJoCSeaD95tmZ9mP0VMWY9Zuf9z30tVDR/xZc/+uhUqObcK+o4drCWd+Z5MZpzji4RFEvQs7u6hbvv068C6Jyd2q1A0kkGPI3Z7NgdYvaMLMJhmWa3jFEvcdyEBpqoRRIK3DgI4UeWEmwRq+ghBmOTWv3cAN4Wvk67yGU3m+ki+rZUAstCZj87SMOKVtKjLIpT0MdGbtDG4H6t76ssw9Ovl7J9jwmzFYQF8vOySCsw8sfSVZgN7dNX/VP4t9pDlVKNTieol6vJzZV4f76HyWcY6dpZwzef2Lj5/ibK9taRl61E05RA0Rxn+i22Foqfz9/KpaIqRll5lEF9tfy4IEowGMNoUOD2JjhtnJEnDtvfKBQSk8/R8vXzjWgkDZSU8fqsNKZO3UyBYyS9paEIIRAIFJKCSnYzdKiC2i0HMPj6tlx3MHM3Mx5OIxoVrF4fJhoTDOyjJcOmZGBfHYX5ajwdCKX9HaLRKJs2LmHB117Sq44lizQ2sJwBjEqpTldJamIiygBGoDms/VySJPLoxP7qII/dE8IeL0ZIyQRZLsUohILV/IrZpeHzb31cPLmt3ybLgoXL/EACg9LAD9+5aWpyMmywhv59NDz0tIOgVk1CxFG2kwB1W8q44Wo9H3zupazcxOhT26cv6BgKwuEYzz6U3SI6+dGrOTwxy8H3C4OcOtbIbQ82MXywjrMnmNBoJE4abWDR8iCr14cZ0l/Hmx96cDVLdOqAvxwAj439lVUMH6RDkiRkEtj67OfXbwpagpsmo4YPX8vlu1/8rPwzTHamkr37Y9x0XwO19XHK9saQFBIaY4JrpqZz5qkmlEoJlUpi6mQL40YbOXVKDV6fjCQFjmoUElKUOipJb8zmzff9ZNoVUN36vVWyM0CMooFqatiHGwc9GIQJC3/+sZyEOkTf3ipcq3UpfN8qNIRFMKUa9BCEEAQkDxrR1pdIiDhe3BgkMwHhxZG1AbM9iCVNQVWtINCsQ+FXECLQIiCmkbT0FcNZwyJU2ihznrbx5Evhf4w68x9pe+/Vq1ebzzdt2oRKpWLKlCktnw0fPpwePXqwa9eu//a0/yNGjBiBz+fjyy+/xOVyUVhYyPTp01uCtC6XC4fD0fL7RYsWkUgkmDt3LnPnzm35fMyYMdxwww1Asu32zTffxO12YzAY6NSpE48++ug/LuQUDodRaAUXX19PtLEAR/pWXnxRxykntk643GwVMx/N4r4nHSxYEmT88QZuuLeR3BwFD3yoIyfLxIo1AZ6atQj2d8daN5hxZ65m6DAJZXMpabKdtPrjCdSF2UucNLT4c5fxy1cZKQ7SGaeaee8zDyMmVrHg04I27e/3zXBw5gQjD96WgUKRVFKb8VIzNfUVbPL4CBFAiQpjepjt27e3O1c6wgUXXs/MV1fz4ey23zmcCVavUJKeyEwa5sOMe6aUh0ZoKWMTYRFAQ9II2shCr1JhNIdxyoq/rUARmhAmo4kfFgb4dE5Ou9en0Uj076Vle1mUPj20RKMg5PY3bAWiKy4c5MslvPz8K4wcNbLd37UHhULBqRPO46sv32Lj4mQ1zMtPZvLo805GnFbF6eONCAHLVoU4foSeGfdlIEmw7I8Qtz3UxL03pZOdqSIUkvn4Kx/fLPDz2Zu5LPwtyKlj45QWa3h4xlbSNDHAwKRLapg4zoTZJLFha4Q/N4QYc2Y1PbtpcHsSuL0yHm/S+Rl7bjVPP5jB+OONKJVwygkGJl5ck6KUF4nIzHzdTV62iu5dNPyyNGnIr7rYzKJFv3D22ZOPeCxkRYL6RAVZxc1cObVtO22v7lqmXWzg0xf3YknYWpyyxrStDDrJweMPpJGXYyYWs/HFd04efaKG3PpRhPCncKAdDo2kRSN0FMV6Izn7so017GIjecKMPyCTZm7f8XR54jgra8mo7IFxGOj7g743oIJYLQTXgTvqJaqVsaV3zBn1T+Dfag8VajXNngQ/LfJzyZVe+kfGpjg06WQyQIxkEysZGD+B2+/4g3fmmrjrUQcz7s/ghtu8KPb2o5OcnRSyEAKPu4kyxXrsogiTlLqBqxH7k84K+iSP2kU1KJUSNTUJYmU9yZVLQUryeGWSSzzcg+qqZTz2QjM9S9UY0uLMfNTOh/N9TJ/hQKeRqKyJ46s3o0lk0GVQHVE5gsuh4OOP3+H8849M6Eej0XDCiXrWrlmLe28ncuROKFHipZkytqBCSQ8GsouN9GJISgBMkiTs5BISQap9ZZw+PpfTTjIy7kwHnYLD+PH7jZx/Tpihf1GjnP+dj6raGGs2hnl3npffV4d49O4MenTV0KOrhqk31nHSuTXcfWM6OVlKZr4Ypqt7ZIuzoJY01FR1HHSb876bUFjm6y/f5Z7pTx3ROBwSTGp0JJj3tYdLrmtk3Al63pzZ6iAO7KtjyZeFTL2xjvOvrsOSlrQBu3cn2LssE6NsJV6yjaXftG/XC/LUFOSqCARlBo0Is2/PSnaUC+SIhjz0KBQS4bDMVz/6+HlefnJ8M5RcN83acoxHnnPy2x8hNm2LoFZJmDvgRwUwGiR274tRWnp0lY46jQJJEkRdZkL48XVag9WjBVfb36Y3DuDMC1byybtW+vZMzg1ZFnzylY/nX/Vgbu6COZA8v1NdwQxHNccMTjpiNquCuLJjFe2ESFBdI1NIF3y4qaAMu8jFUKxGICg4GCzKtGZSXVxDGgYcHCCDbDToiEkRvHoHRSXZdC4Mkwgq/o8JfMC/1xYeQiIu48dD2sEkiAUbzTSQ3oHwRiM1LQE7AK2kQyVUNFDFYI5vE7jUSjo6i15UU04pfYiIEPG0MBXRnSikCD26wZsfehjYV4PwWjts+7ZFC3n/ozK6x4dSwW660g/LYbQJhfEu/PpxGdGcWr5d0LY19O/gqHeSSSeC+CjOUbB5ewS9TuLuB71k1g/DJGwtlbFmycpAMZpdmt/R9V/H/iot3sak4NPAyHFEa8I0Za9l8EAtkYhg+aoQj7/g5JqpFs6Z2NqKbzCAoDXQFyJAP45hC6tRCTWZtIoceoWLXdI63rhIz4A+WsaOk7joHHOKkMMhnHeGmfc/93Lr1VZ++G17m+//DqdMuJAfFj1FmlnBHY80MeZYPY2OBMtXhdBqAEli6uQ0NBqJrTujnDvR1MLdf+9N6Vx3dyMfvJJDTlbrPriqJsbUG+vJtCm59KYGbr/W2hJIkCSJh263MXR8JZddmEYwKPjyez+XXdA2UKDVSDS7ZE4YZeSjL5O8picfn1rFuKMswu+rw/z4cR5z3vfw1MtO0i0KTjhhYpvj/R1cLhcFea3z8PcVcfSh7A7Vb9TuHFau2k2vbhp+XhJkxaoIixfLqJwl6DDgwUmEEN0ZgIUMQgTYwVqqhIZsCvDjIUSyFVWSJAqlUhpENZv5A43QkiBOEB92crCTywFRRk52OpkqO6efFoDDdAl+X5vO9j0m0i0xzjipljfedxJJlGC22SgpLaZs2/6jGoujxb/VHmpUGnQ2PwaV4O0Xs5j3jZ8LrqljzLF61m2K8OjdNk4Y1Trfdu2Jctkt9Rw7REf3Lsk1sKhAxf6qGE+/ECLgU6I1x7noHHMbfYtDKCiAA9qNpGfAH19lJWmuHpK594Gl2H09SMNGhDCVYi8ycSo326iNVqEUGdilZCBP1gZYsFjF97/6OXGkAYNe4vX33ORkqXjuITujj9HT5Oq4rbwjNDQ0sLfMiaapEJNkwSnqySC7jX0OiyBqNCmBz5R7FF3ZGV9PupRJOpnk0omtrCFKGC16VCETTz7TxMjhejoVtVbhCSG44c5m0pw9sUmlkIBOoi9VW9Zz9oQIV11qosuganxewRbV7/SOH9tyDUIIHIa99DjGxT032Tjz0joictZRd3/E4npKimixV8nPBL+vDjPmWD0XnGnGZJT4dVmQU6fUMOvxTPr10nLxuWYmX1mLSikx+hg9o0do2PNtoEMBx6jGS3ZmclzrGuIEEiE+fDq3XRqR08ebeOMDD3M+8DBsoBaPV5Cfo+aic9L45CsfiYSaxb+HeOdTL+efYeb2a9NRqSRys5MUJuUHYvy85OiCn0aLkqDTTx/Pibz47B+4EmHMwkOcKB6cSCiwk0ueVExM5Cbb4A+2s9ub+7NLu4KNW2Mog7m4cbJGLCadTLLIp5zt9BJD2hSPNRnKMOmjeJubsdC6zidEnG38iRKJKlGOqvsOfnwvh9KS5PlkWfDupz6eeCpIuXM7SqGkB4NQSAqUkgqbws57H0d5+NlmhHxkhVJHgv86+On1esnISK1qCAQCNDQ00KNHjzaVDCUlJSxZsuS/Pe0RYfz48YwfP77d7w4Z6UN45JFH/sfjTZs2jWnTpv0DV/b38Idd3HZjkkD83AkJ1JkuTjmx/ezf7demc/29jWzaGmH4YF3KJuS8M8yceaqJ8RfsQopp6KpX8M13EYplqWVTcKg6yKGq5KrLte06qdPOt/DF934mTKnm8el2xo02sHNPlMdeaKa0WM3Dd7RW3+VkqXj5ySwuvakebyV09g9lt+4P0izwxuszmDz5yANd3bp1o7jLGdz28Lc8cIu6pYV749YwV9zgwVo3DAfb2uWgsEgZ9COD3WIzeZSgQMkO1pFXECMYEEgo2M9OutK3zd86dfuZfI42mdERtLthPQSbVYk/kKxaePPdAHpvj3Y3XGo0yMTRSnpqGyuPeAwOoXffoSxb8k4LT6tKJfH4vXYampIqm3k5Km67xppyrc8+ZOehZ5xceG09RqOCRFxQ2xDn87dyWxQ5b7jcQu/uWl7IcPHCo9l07ZysGFi0PEgoLHPPjemUFGYx4cJqnn3Izuff+nj9PTcfvJJLbraScy6rY/O2KK++40GSkrye3UvVnHtFLelWJTpdcgN84Tlmpk5OOhLzvvHz48d5rFwbYmuF86jGQaOOU53Yzx0XdtwKdNlFRj7+sB51Y9KBdosm+h7fxNxXWu2UWi0x5RwT3bqqmHbRBiTH32dalaiQkVFLKnqLYWxmJbrmEt7+4AC339B2gRRC8MPCABp1GolGiNaArjugAhGB0DaQo4I4MeIRFf0HHR0lxH+Cf6M9VCvURCJxrry1kUJVD9TRtvZJKanIEYU4qCfHPYgnn13D+69lM2lKE4o9/Uknp+WdlCQJq8iimzyI/WkryZLy0XhySSiiNBvKcfiDqNCgLq7g5YcyOGm0AUmS2LMvyq337GPPn17iURUKJOzkkUY6ac4eDOm9l89/9LD+1yJMRgUjhx0UxpAFkgQnn+UgsqYPfq+HMjZhsSZwuzrmA/wrevfuzYxyIyt+TuPdT+p4ZMZe4mE1etkCCPozghhR1GhQoqRC7MZJAwoUCGTs5JFNIdXsYevOKLE4uF0SeZIFbeMIpk1bQ5+BAS6+MBkAmPtehPL9cSz2BNt3Rjl+pJ4Hb2/lOnV7EtTUJRgzUsdVtzqQhcDi7t1mQ2RrHMiZF6zk43es9OuVdDgSCcGH8318ON+H0QhuV+MRj0OfPn1odiWQUPDpPIEtS6KmPsapU2oY0EfLjZdbWyo73ngum7Mvr+PHj5OBn+tuc7H2GwMZkXw8hp1/ex6rRclFZ6Vx1Y0+TN4SusbthAlRU7uXq291MmmCtmVutIdLz0/jyVlONm+PIgvBL8uCnNVB5dMX3/uxWSQC/r9vQ/0r9DoFarVEPKbGlbeeZd/ZmXiei3hza1JPCIGXZqJEUFb0YuJ5W7Gnq7CkKWhsknG4I5R6j08mAQ7eSkG8F8HyIs6+aBV/Ls2kIE+NKdNNrLF9Lqd6KikU3ciXOoEExaIbG1jO2KFjUn5nyTdjyW+rvAw6rBQACc49tZ7Lfopx1//AIfff4t9oCw/BbE6jMrSH3mJo0p5h5wC7UtrTDiEsQrhowkYWjYZdiJgSYlr0dh9SsxmVaN8FOHRMt3BQn7EfXcKAwRTh6ee0TDrFwJoNYa65uwG3N4OEOIABExYyUt4HhaQkGAAZQRoZKYHPQ8iLdWeb03FE4iqHQ5aTIh3V7KPspwRbftcQlcI0uZUMEG0TiZIkURDsR9eijbzzsolTJzfiroUEcRwFK/nxy3Q6FVlbfn/PTelcdUcDWq3UIorz+RfRFGEbBQpkZPpyDBXspppyVELdIkqan2altCS5N6ytT/xt6/eIIXqK8tU01q3D6XS28ak6wvHHn8Tpp93Dp3MyUhz+aFRwwTV1qFSCeFxQUx9HoyYlwVVaomHW45lcd3cj6VYFudkqtu6MoJDgm/fz6NJJQ2V1jNseSlaPjj8huecyGBR076KhT3ctC38LUFMf59OvvEw5O9Ux7dtTw+IVSR7BV2Zkcu3djXzxvZ9zJ5nQaiR+XBTgh18DLP2qAIVC4ooL0/j8Ox9VNTFKu3Q/ovs/hD59+jB7YWsvrdmcbO/tCHFFlF8WB/noA5lwQzp+EaAvw5OJAAmyyCcukiJv3cVADJKJgWI061mWVOkmmxhRmmkk46BwSLZUQDYFREUEGZn63GVcNtXD8pVN1K5Xk5nenbAjgsedWim7Yl1yTt00tQKr2YPV7KA438umvSPIKrCzb1/5UY3Ff4J/oz00Wg1E4vD6s9mAhEopsW5hEbc91MTNV1lTAp+Q1Lt496UcTr2glisvtjD9FitX3+Jiza8W0t396ScZqFNs5o+1QcaNaVvZBrBqXZgfvkxnz74Yb37o5f7bbFw42ciHX7spzS/j/Y8iKFFjwIQWPXWBZtR6UPVYT5VvPQlvGtFEALfHxC8HE6cAN1+VzqLlQabeVE9GuoKePY8+SLzghwUEm/QUiWKQIEwIA215lCOE0dOx/6SWNMiitRJfkiR6icFsZQ3d6E8ZG7HV9GHC6WUMHCKYOEFDbW2CDz8LoKrrgj1YmvK3ee7BvPTqIsr2RAjUZVBEZwZM3kr5vpVU16hQChVCF+TC83Xcc0sGQsDe/TFKSjruqusIQiTaPLvbHmzi/ttsnDS69Z5LSzRMnmTmvKvq+PaDPCxmBSeMNPL4PRk895qLX5d7Cat30jN+TJtzyCJBXbSe31doOH6EnnufcFBSpOywQxWgf28tL8xxcf+tNvwBwdABOl54w8Vbz2e1iGTKsuC9eV6uuK2B915OFmscP8KAUhFk+R8dd3a0h+z8QnY791KRuZT03CCDi5X89MMfZIpC7OSQIEEFu5FFAoGgiNbOwzQpHVuaFkkhMCuy6SEnecFdONjLVuLEWM8yOomemLHiwsF+dkBIoAyr2CHWo0FLOpmECeKiCY1aZuIkJavWbWXJ54UpyTaFQuKKi9Kob4zx1pwgsjeNP1mCTuixYMOs1hONRpl6XhqPz+yYvulo8V8HP5VKJcFgKtnz/v3JTFV7bc46XcdquP8/klCrEvTspqVvTw3N1HNct443TfYMJeGIzLJVIX6e17ZEXKORmPVYJi+/5WL5HxHMUhpN1LZwxR1CzFbNxee3b/AhSUouBDzwlJMP5/vYXxElL0fF848ks4NCCDxeGaVSwmxScN8tNk5f5SAtkA4RHQGvjEJ9dIEugBtvms6PP/Zh6Mm3YklLVt/gycDiHJnkKhG0ZF/bQ4woZWxGkgQZOREuOF/Ny7MF3ehPLfvZxXpKRE90koGoiFCv2U3psEbuO9j6XZyf3BAeqpb5K/7cGObaSy38tjLImnVxOndQPeigDgPmZFWpdPRE1st++55YO6KHp40zsr8ixpmnmvjiBx9f/uAnFofcLCVXXWzhQFWc917OpjA/maFbtynMGx94uGxKGg1NcXp31+LzJSjbG+Xp2S7UquQxTx9vTGn7Ki7UkEjAgD46pp5nYXD/ZEux1ark3ptTnY1gUGbSJbW88FgmWXYlBr3U8nw+/9ZLkzOO1aLg199CmLI6rij6K7Zt20ZungLHPiMdmREhBGs3hmlyR4hxAJ9wo7UE+Oy+5CYgkUgqlH7xVbKV+tyztdgKAjQ6DB0qNspCJkoY1UG+EqWkRC9M6GPpvPzWFk4YrWNgX23KNdxyjxtnnY7iEgljDxl1poKEB+L1oO0GaWPBuSmAtF+BSqHkkksvOeJx+N8Ek8FMRbWXHKsBrTOzw0oOCxnUU0muVMSf6xKcdq6LmhoFg0Ruu39jlbMIpKmZOTPA8pU7saRJNDQlWPzGQIK521n8bU6K+qxKJVFbJyCuJpdCZBI0UM0BdtEzPogff9nBuZNMbUTkDrUMPniviVumlZPl7UeF2I0hzUUgeOR2QKlUEg5puefxel56MpPrLk9j5Z9hZs52sWNZLsqEiqDwo0HHFlaRRwkDGIlCUiALmXoq2ck6EBJTLg5ijNqp8XnJFQK1pKGg6Tiqf/Hy0G+NCCFhieZiyNzOnOdkHnjaSSwuKCpQYzRILFgc4KmXXBDT8mVTOGmHGwvQYWwz1nrJiFQxigvP24wivRqbWYvTKQhHZZYvyGP8+bUUFbcXEGsfOp0OhcaOr8nL+JM0zHwyk9xsFUIkW8guu6Wel55ICpbo9Qr0uiRXslotMfs5K1dFDrD2jxpiLhmfX24R0mp0xPF4ZfJzVKhUEg2NcW66LUyX5rHJ9iwJLEC2KGDJF5vYtrua6y/vuC3KblOycm2YbqVqnn7AzhW3NjB+jCGFVB9g7aYQO3ZHePzeDF54w33E4wCg1kS59tI0pt/fxJSJOjLtKu68xcBj92wm1zMIr7oBX/Y2TjpRTWmpxA+/+mnYHiOxpw8K8tDQgJ6mNtXPAAbJhL8+m9/+CHDCSAMznzJz2RV/kNc0IiUA6hJNNFJNP1pFLBPEUaIkuO6w4w1JVrvHasEjmnHhQIMGhdnHhHEaThyt5No7dtPstFJfL4hEjo7j6n8TsnIzaWr0sJvNdBI90Uhaeh50TjNF3kERN4kGqqinEptdZtj47Zx5uhaPN8E7n3jpZ1OwaZkKOtiSSZJEWIQoU2xCuGW6JwbS+ZRtTDoludYfqEjga9SjiaajRIWTBvaxgy6iD2kHW4EDwotKqaApXkMxHQez7JFCli9fzqRJk454DExWHZtYSRFd6R4fAK7kXLTS3OEaYZas7CxL0LWzhplPWJl6RQCXsZwnHjGmVDBBK63RGZfWcdpJRpatDFOzx0DeYe1+aaRTzT5KpO50pifQE1kkEzMCwS5pIV98r6KyJo4QgkQCOurYC0dk1CqJ08crWLNmDRMmTDiicfjxx6+452ZbSuATkvv+T+fkMHJSNZfdWk+aKSleWVufuons3V3L1+/lsX5zUhRq/tu5FOS1jkVRgZqPX8th4sW1nDgqKRICEAwl+G6hn8XLQ8x7M4f35nn5YVGAcyeaMRokFv4WZHd5lJq6BLGYQK9X8P7sHHaXR/lpUYBYXDDpZCPbdiV5+AC0WgVpJgU5WSpW/7GY884774jGAOCEE05g+p0yq9aGOXaojssuMbD0h3Isze131Di05SR2FJEf7skmsZI+DGtTAa2S1HQV/ahkDz0O8ijniRIUKLBJWRhFGpv5A7Owpuwb1WjYp9zM+JPUnDBai6RMUN3gRehieBpcfDjf35Iwl2XYvd9AhjVGzy4Bnn/Nx9mnmejRRcPv9zhJS7eTEP+cw///EvIK8nA5JUYOM3D5rfU8fEcy+VK2J8bMR9qvgu/RVUPXUhWffulj09YwZb/nk+vv22IzbN5uPPzECk4YqW9TxXegKkZdY4JjBusZPkjH2HNruOuGdD792kv/XlrOGG/k83nQOz6ydT4IcIcbUCY2s35RJr/8FuDux2TuuM7axmc9abSBZX8Emf+9j2tvGHvU4/HlZ1+jEyYUHFSWR48Pd5vf6TAQwNfhcSIijPIvoSGVpEYhFOgxUKgpxGPfQFamxN4KiQceD1LXmGC4PL6lmOpwSJIEzVm8MbeWPgzEgJnNW2X+XJpFMCgTjgisFmPLXvnrn/z07all8/Z1bY71PyEaDdLsag1y1jXE8QXklMDnIWTYlFx+YbL6UquVGDpQi8cnE48LrBYF+5uaqFHsIDfSo8U2REWE7dIaOonefPjRLtZuq6UgT4XRoGjhLG4PjuYEZ5xi5KsfA3z7fg5nXFrPV+/mplQYKxQSl1+Y9NmXrgxx4igDLk8Cq0WJLV35t3GOv6KwsJjG+p3Mmmnl5ONtDD2hkf5iREpyNINsGkUNNezHJrUW1wkhcHsEvaOjknv7g6dMF3a60ocyNlNI1yTH7UG/uA/DklWyAoL42c1mHNQCEhdMVrFqU5AxI0yEIyIl8Hk4ThtnZOaLzRTQme4MREKimQb2RbfhcOo47SQjs+Z42v3b/wT/dfAzNzeXrVu3pny2ZcsWIFm591e4XC6sVut/e9r/p6HVKliyIsAtd3kRQqK2qWNHIJEQBILJTEJHL8aAPlo2bIuwcH4uF1/tZNtWBY2ihiwp/7BfiRb+xvagVklotRJ9e2o5/wwTZftiJOJJ5/39T/28/FqQmF+PEAKDLcJ9dxpQKJMlz2r0BL0xzBkdsBz/DcLhMK+88DqNNSqaamAwo9FK+pYXMo103DjabfmShUxI66BbzziSQmJwXy1z5gboHRyPWtKQblQh5dXhlxw0hGNodAK9SuD0S/z2h4Fmd4INWyPc87iDHz7KS1EBBFi+OogQguvvaUSlAr1OIiJCyes7DDERpYFqJBTEiTJy1DCOFh6vF483QU1dvKWyCeC0k4ycfH41Py4OcPYEE+/PzsFkVLBnX5THXnBSXRdvCXwCDBmg4+b7G1m3KcJJY/RcdH0dGzZHuO2adM4+zURldYwnZjVz35NOCnKVjBim56qLLSQSAqUy6az7gzIXXFNHICizvzLWElw4BINBwZznsrjitgaOGazl9PEmvD6Z197z4PfLWC0KqmpibNwW5tTTO86W/RW//PILF0828fRzfj79QuKSv3DOCCGYdl0zqxda6R0diE4yEBEhKrxl3PNwM88/kcaZU5qR6wow+ZO8fQ8traJR4SWNdPaxg+5iQJv3qIq9ZFGQ8rkKFVHChBrSufjiKJ27+5g4QUNjk+DLbyKoGovpnlaArYsaSVIQ2isT2apIKnnWgmGYIGOwiZE5I1i57ndstv+zbe//VvTp34fqijpKixRUVobpgEubKJGW4LRKDe79dhT4O7SJkiRBXM2YEXrGjk46tEPHNKJAyYgRUkrgMx4XnDWlmbR9I8k6bDOQhg23cFDGJjITMKhvx3O5dzcNUZ0LvJBDEdWNbqy2jhVi/4rGxkZ83kqKC40MHV/F1Mlm8nJVNLtk9PF0kECLnmYaKKU3dqm1bVghKZKcdAIq2E120zD0kpGg0NBEbUtLrElKwxRNvlMyMrUBB488L9Bokq3Zz73qIhIVOJpkDAeGYBd5NCoqcel2oMVPnDh22rYr6yQDOLOpdcZQ0ZVMMnAULyMnW8WkU4x0Km1bff93iAXV9O2l4uO3WitRJUni2CF6Pnw1h8tvbWip9ozGknYLkgGNd1+zUVsfZ8QEB4+/4GTy6WZmvNiMyaggy66krDxKIg4ipia9YUC7vFSdEv3YXVfBH2tDHYp9LFsV5JzTTJx3hpmbpjdx7002Rk2q5oHbbJxyogFfQOaD+V7mfuQlL0fFe/O8yPLREbmHAmHmvCWIEuGEMcnkzuQzjJTt9vDu+0soKY2zdF4WX/8Q4qnnA6i8BWRHdNQr97M3sZ0EcfpzbIfH13ryWfDzNk4YaeDYoTreewcmT11K3GVBo1ARVHrQxSz05ZiU1joPzdjIJlrReixVJsRqIFYHWmGliV30l0YghOCbyq0Qd3PVJQam3thEoDkpjnm0HOH/W3DTHTfyxM3PYHFnsJMNiIPCAWmk00wDtexHgRINWrJyZX7+Jj0luHfORDPvzfOweo2zQ4cqLIKYsJAtF7CPHbj1B7j2qqRju3BpiEcfgMJDIkcSZFNATETZyhp6ikHoMLBPvbVF/PKvzvThkOJSmwKK/wk+fw0WKZ1MWhP+SlTEOlLSAOIijvagiZ54shGNwUXEUs3pp7QfKNHpFBQXqLjqtgYWLY1T6BgNUnJf2ShVUUU5CpRYhI30g1yQCkmJLBLsUq/mmit1nDHBwNIVQSqr43yzwM+5k9pWYsmy4PuFQe69KZ0Va8JI4SNPCC9aOJ8v32h/3dFqFQzqp+XWq6306qbloy88zHrDzVkT2gpYLl0Z4sHbbSmBz8PHYdLJRhYsCXD6eBMud4Lq2gSjj1XTrTTOwD46Bj6ho6Yuzo+LAtTUCS4408yQATpOuaCaV95xc9tBIc1upZoWjtHnX2tuEQA8NA7RWFIlfse23494DAC+++47VM5CLruqmen3xphytomSvk7q/qgiPZYqslNJGWE5TG60J3ERQ4EiRdTucJgkCyHRytFvJA0XyU4FraSjuxjAWpaQQyFWkUmEENXspd+AON266Fi8PMjAvlryb1Tz3TIVaQkbrrocHn7KzaPTrdQ1aYnGFHTr5GXdpjBLVgS57Zo8KqrjhCJ+bOpc1Np/RuDj/zWMHDmSuopvAXA0y2g0Etfd3YDTnWjD13s4CvPVvPp0OuPPqyXLV4CHZnQY0Eo6tJKe0N7unHxWGbOettC/t5Z4XPD9wgCvvuNm7qxkla8kSRTmaOg0oBqrPcGjd2Vw271e+sTHtOmOsMrZNO3pzMdf1HPlJWZCYcEbH3i57dq2HYuXnp/GvG98lO/d2ua7/wkRXwwQNFBNMd2wkc0ByigUXVPWZ62kQwjRbqcAQBV72uUwlpBoMu9k5OlNPPtYfkvgrskR58JrG/GsbUL7l3ftEKIBDRr0ybZ5SUW0PpO5H/q44hIzhsNqrlzuBK+96+azN3M5+7JGHA4Hdntb3Yr24Pf7MRthyYpQi0/6x9pQh1W8ABPHGbnmzgYaHTJ335DOTfc1tvCzP/2Anm3bmpn7/mJEWE+CBJm5Mc7sAeu+jKBrLqG2bjunjzeRkxnjqx/9nHdGW/sejwvWbghz3hlGausT7Nobp39vTYfUCtdeamH6kw5OHGVg3jc+nn84kznveY6qOyI7J4NrL01jwkkmvvjOj1RX1O6zzpLyaRDVhEUI3cG4hVtqRIqrW4SwAFz6/YQy93LqOA3nZmn4ZelmHOVhEs16BsfHpOyTDZKJfuJY1klLmDARyqvDTDrZyK+/hejZtX2VLCEEV9/opW90TAqfaAY5WGU7jz+1lN491PA33OZHi/86+Dl8+HA+++wz3nzzTcaPH099fT0LFy5Ep9MxYMCANr8vKysjJ6d9rq3/H0kUFmXw9jsuuseGElfvZ19FE42OOFn2to/r+4UBjhmsIxDouIpIlgX5OSrqGhN469IYyjA26X7BLVeTFe2CChVel4Ivf/Bz9dT2q1kWLAnw4G02vvouxLW3eJg4QUM0keDBJz18+2EaWZ5WByjeEGf6HevxJVTUU0UmefgSWpqaA8iyfFRE5p/Pm09NWT3ZFOLHTQAvWlqDiwV0ZjtrMQlLyqIjhKAhbQsz7k3jmstMNDninD2tAZUrF7WkoVlTycgzmrj6cht3PurgzfsyWwRKmhxx7nzEQX1TnEXz85n3rZ/zrqrj3ptsDBmgw+1JMOddP6+954KAGVO2n66latJsMXY7lpEb7oktVgBINKtq2Cfvopc8FANm1ku/MfnCp4/4/g+hoXY/j92dwcU31PPTx3ktIh0qlURxvpqLJps56bhWY9W1s4YPX8nl6jsbWLUuxLFD9C3j4vbI5OUo6N0jyXe0/NsCMu0qVq0L8chzzUy/JZ0xB5Xkl6wIcfEN9Xi8MkY9vP6eh3Mmmnj5yUyy7CrmvO/m2Vebuf/W1DatLp3U9OiiJt2iZPHyEEolOJ1xPD6BWi04ZUoteTk6ioqOXOhHp9Ph9wjSMxJU1sksXxVk9LGthnLuR342/ZpDSbjXYbQOeroxgN3LdjPm1HLym0ZhkMwt3xv8vTCJwiRvF2o2soLOohcmLIQJHHRwFHSjf8q1+PFgIxsrdgqauuNpDDDndw9KlGRiRyEpsZ4C0UgUV+MGGpocaK0ZKEImwgkXDUu9HNvveExFesbYRuN0OjGb2y6c/9sx7fJLuf/u3zCYBJHMcmhovxWmlgOU0huvcDFsqIp9m6O4vaEOnXshBJI61pKpfX62l3h9LjIBTjgh1c5+81MARUNRymbgEKySnSqxl+HHSGzZEeWcDqjK9h6I4Y8mk1iHCPFjsSMX+Xj11dlMPc9EYZ6Ck0br+fjzMN4dJQg5m8TBLL4aDQJBBu2vrzkUUcFuKtJXYrBE0SrV7D8A5oQ15d6EEOyQ1nDP7QZuvdaS4kjsr4wx4UwPhSLJb5ctilFEJMqlHSiFlpjommKHEyJOg30tGZ1cXDXRSCiwl8+/3USX4uQxszOVKJVHt6GJRpt44qHMlOe6oyzCrDfd1NTF8fpkTruohkvPS8OSpmiTtMrJUlJSpMTRnOCOh5v4+t28FkoVgMXLA1xxq4Ouf0N4X5Svpq4hwd79Ubp0St3QxWKCx2Y28+NHeWTaVTxwu40lv4e49Ror99wJ9+vcqC1+VGrBT5/kceXtDRQXqKltODrRF1czeBtUyAj2HWht8XzgLgurN9fwwewcvvs5xBMPK8h3HabGLbrQTAM72UD0b4JFMjJaXevYFeQpMevUyLY4M1+UeeIZGfP2we2/X6TuR4LrUr89BEmSyPb25Yv5y/joAz2vvhZDUsaOOhj2vwknjj2B7Vdu58v3v6bI0RWjMBEkwH52okZDJvnJfZF6BTddr21T1Qgw7QIL783z0ejYS3YkdQ0WQlDODgrpglXKIENksyH8G0IYKT8Q5Yrr3HTzjG1TKaeWNHQVfSlnO3FFDI1FiTqiJxQL4KSeXNrnb4tnhhg8ePBRjYGzPkip6JdS5WnGyl62dqi+3qzbzzG94bNvfYwdZaBPP6irC/9toESrkRg6UE9VnYd40RocLgmVWjB2pALfZ2a8fpm9bEMhFAf5/oJgcfLs4xYumpwMbvT9/9h7y/gorvDt/zuz7rvZuODuToFCWyrUKBUoLaUtdTfq3lJ3oa7U3b2FClrcNZCEeLK72azrzPm/2JKQJukPnud58fv82+vl7qzMPTPnnPs+131d/Q0cf6SZqWfXMW6Uqc3mtRCCm+5uJlVTwOlzmmgMJHjtrQPXgxdq6h9lmbJdGmZcWEf3LjrcTpmKyhQ33OPlkTuzW+Y+RRF8vyjMjKmd52X9euvZXZ4inRZcdnMjXYp13HZNFiecVdMyxxYVaLn47LZjZmGehlfeDlBTl+aGy13k52qpqUsz//VmwhGV6y9rLQB9vyjCiCEGKqpSOOxp0un0AZtbLFr4HRZsFDYM5pnby3n4iTKcOUkCuZtpiu7GFi9EESo18Tq0wkBOohdIf83F/0NCLdEa3xitHgIADimLPt11jBpTz3dfNeKMdcVZHObbD7u2dBUAjD/KQ1E3CYNNT2FwON8u2M53P9Zw1NFdEAIW/VHPqlV+3n8xH41G4r2Pw+iSXUgn09htHcul/NuxbetmGjzKX/efYNaldTx1Xy53POwlFlPbGBnuj+radMZNPWVgL7uwYCNMkJQUJd+chSmST2LNGE46cxlDhoAkSxx5qIlPXy/AZs3oCydTgmCzhtzAEDzqVm64w0/S52JwB7IwAFmJbrz5dgUXnm1jxlQbJ86u7bD46XJoyM3WUF9XcVCxiMViNHhrsJODhzryRQkGyUR30Y+N8mIGqGNbikppkcJukyhjGcXhEThENpIkkRZpqiglTZos2srsKSJNkiS5A+p57rHsNnN+TraW794vYORhW3FUFHU89uLBSTYh/BgoIKd5CE8/vIZvf/Rx1WUm3C4NPyyM8el3QV59Ipcsl4bzZ1lYvPh3Tj11+gHFIBqNIkTGD+TCuQ28+kQeGk3Gmb4zJJOCrTuTPP9IHvc+5uObdwrR6STuesTH4/fkMPlQuOoSK4Ggil4nYTbLRKIqY/+oQF/bl8H9jGzYkmDRkgh5OTHGjDDSrWQ/R3NVcNHcBhRVZfnqOIoq0eBJ07W48w2NwnwtpWVJXlyQ8cloDijEEirJZBK9vuP76+9YvfJHHvnECcCnXySxRbp02hGRQyF+GskXXfDjodKyDnekZ8vxfmMF/Y8u543nc1rmypuucvLEC35efSCvQ4KALMn00PRhzIi9/LQ4gdkkY7FIbNmR4JW3Qrz9fpxkQqJbV4lbb7CQTEG8wY2rAyMljaTF7O3FjXeUkogdWCH8QPB/Xfw88cQTWbFiBYsWLWLRokUtr8+ePbtdi/uePXuor6/nqKOO+r/92f9fQ6vPwaZKJLpv4OEbLdx1v4apM718/0lOmyRt3aY4jz3fxJcLCpl5SX2ntOtFS6JoZLj2Dg8RSUNZ/o9kGxU+eBne/3gL1TUKVUtknpmf5OTjLe2KrIuWRGlsVJk+M4LB04+uqo2VHzdnJg5Tkr7hQfj1laRd9UhCRustoah5NPX8QZxKhnEoQdWHmtTR0NBwUGYGb7/xDnERQ0OIXgxiD1txidyWwdcgmeglBrOJFdhFFlnkkpSipAsqOGuWhkvOyyzGcrK1/PRxAUMn1aLWqETdpTw6L4vTLqjj/RdazXn2Hbtgfh6zL6+nqjbNnJl2JozOuMDNe8JH6R6FaJ0DYRc8/qiBGdOykOWMmcqPv0a4/s5NNOl3EE+lkGSV4pSRSGgPmqa+9GYIn3/0BUOHDu3wfDtCXV0dDquPLJeFSCTNsCMrOfMUG0MGGFizIc7Wnck2hc/9cds1Wdz7uK+l+Pnc682cNMXCw3fm8OGXIWZPt5GTrc04uD/o46u3C9ss2o6caGbkEAPjjq9i3DH1HHuEhYduz7AcNmxJUFWbZtmqGIsWR3ngNjf9exvYvD3Js681M+kQE1dd6ATg+Teacdg16PUqu8uTHHuklU1bE/Tvf+AGWHabiTc/DGF1KCSTMlfc4uHYyWZOO9HKzj0p7n4gQv/ouA4H+exYLyoSe+kttS8wmiUbWSIPIScx63WUx7cS14TQCD391FHtNGUbRDUGzOgxkCJT0DJJlnY6OqkGwZpVm+iRGEBMtwl7n0ZSKQ9pj5nB8YlsX7ULc72OviN6sWzpcrp163bAsfi3QKPRUFclsUpOcOKxRn7/bCs5oQEtz78QgmrK0GNAj4Fq50puPs/IrTekMBt0NKVrcKvtC6Y+uY5+/eHdT4O89kaC5vJscoMDaaKB8vK2hZuvvkliiRR3unjIowS7dQcffhHi1qtdHSajDz4WJuzPGMA0UEXvXjI19QfO6PD76hlyuI7bH/Zy1ik2jj5C4rltFeixkiBKV5EpYJhpz+rZB1mS0csyH79rY8zwjKbx2o0xTj5jCUrASZbII0WCJhrJEUW8+tpevE1NzDnThkYD738S4933E9gaBhEn2nK/Zysl7GILhRSzmT/pKQZi/0sbrzJ7CS8+b+TISa1dBrdcZ+fJl5p44Kkmlq1OcP+jBz4GAGh1KkMHtLKdFq+I8dgLTTx5bw69e2QWhx5vmuvu8tCtONMSv3RlnM++DVNZk6JsbwqLWWLVujhLvi7B5Wyb/B45ycKNV6R4bV4FuqQdhTRWHC3Jg4REKCz44JVc5lzdwPmz7Jx2QsY5dMWaOA8924Qs0aLlNKS/nuvu9HDqCVYMqWwawj4OGZyRJenWRYfZJCNrJFwu50HFQaT0gEQRPXjv/UrmXiZIJgUffhFCCHA5ZR58NNJS+BRCsJddNNGABTsucillI6pQyJPaPyMhRxkzTzOQSgk+/y7MPQ+F0NT1wzJwByccXciSZSl+3d6IS+S1+ZwDN5WU0pX2nT8AjdTilvIw9AJtbiai+b5hfPbNRpJqgpSSSWj/Q+e46rorOfX0U3jzlQWU7Smnd0lPuody2P1tDXtTpbjIxpUlmD2j88LJ6dOsvJfYTV1FCEdzbwyYCeFnL6W4ycP5l0anRtJSIvpw/hWbkJIGUgF7p0w5m+QkIkL0V0cQ8Prw46E7vdnFJnJEYbvPhQmS1c1x0EYokqRDh+Fvr0kUi55sZy39xcg2SXgALw2GUsaNthKLCy6YW4/Hq6DVSp06nkNm0+rRu7L5+OsQ33yWjV4voaqCo06rpTA8kV5YCeFnEysxOWPkFCQZN8rI5z8E+XZRiLvmuunfR0+vHgbOO9POxKnVHHeYgynH6KirV3nzrTipmiKKgv3ZvX4Nfn3NATOdAAoKe7B91yb69+n4/28vTZLj1vDlgkK27EhSU+9hyZ9RxhxbyYQxJiQJtu9KkkgISsuSdC3p+Lru2J1ky44Ex88K07eXnqnHZMb+0cOMfxlttk9aUynB1l0pNvxawh8r4txwj5fahhRV1WmuvcTJ5ee1asQu/jPKDfd4cbtk5t2czY3z/Ae1KZZIxogaGtEke2GI5hA11+H3J9Gb0kycnOLowzwIFS6/WiEei7VKGKElTKDTgnlCxND8VRwVQlBLOUP3k/hIiBg5uRKvPJXN5XITq963oLFo2qyhASIhGaUJdAWgsUtkhwagBPuwrUDFlAMVWyMs/D4Hp0ND2d4Ub38QZ3CvHGKxMO7c/7qCOsLiP34g5NeycEkUWZJ46r5chg0ycNqJVt74IMgV5zvbfeb35VFKCrXMPjdMl4Yj2sgVRNUwdeblHHGKn4WLFJLNWi4/38pxkzP3+uvvBXj9/SDDBhmwmmUq6qKodh9Scy6gwYDc6RpRI2lJJjJvarUSen3HBy5cHAEhKCjscVCxeOKxO9BoVXqnB5MgxhZWkSMKcZOP2ZlA32s51dUyCAl7lsKDV5s5dFw29z+6lW9/SCKjQcgpmr1aRorJbdaQQgh2swWrPc0t11s6XF/q9RKzZxn58KEacmnL/gwIH0lilNCTbazFLfIz3Uj+MXh/DXPD6r2ougR7g3G0epnvfonQo6sOo1EiEDtwyQe73U48Cbdc7eS+J/wMOWIvY0cYqapJcUknpK73vwgx91IXldUpZp1mw2yWqW9MU1LYWgORJAmno3UssphlTFaVlLORS+bYMJtkNJqM/8rVt3voUqTlkJFGPF6FH36L0LuHjuLCjEno5u0JDHqJzds77+bdUZpEUWDJn1GeuDeHc65sQOpgbPonhIJNuJyZriTxP+6pC/z6apL5W5k4Qcup3Yz89nsFNbs9ZHtGEsspbVP43IdoRMamuju9501pF5u3lKGmZd56P8J9tzu56oYg5b8W4E52xSJpqd0Z4qw1W+g9NIKueWDnkjXJPNat24nFeXDGT/+E/+vip16v57777uPbb7+ltLQUq9XKuHHjGDWqvXtjeXk5o0aN6vC9/9CK0q3luItUlvyUi92mYdQwPWMmNzB+SgN9e+ooKdawcXuMYEjh2CONXHBdA7X1KS670cMrT7ZlxDR609xyn5cbrnAxY6qVo2bUMO9GN7MvCLBmfZLH73cCMHGKh9imIUw6dgMXnGdg6jFWwhGVD78MsWFLgrrt2RQ3j8l8twQGxUSSNLXhCrbafuT26+3MOMVCIiFY8P5uPvhgBzkNRWjQIiPjx4cG3UGzfBrrGtGiRUXBgh0zVrabf8cl8rDGiogRJkaYNBn3zhrzRq67Rs8lcxw47G1/y2yWOfoII5+/u5KBhYKde5IM7KtvU/jcB0mSuO4SF6+/H+ThO7Lp3UPPY3dnin7vfBLkhrt8PHprFjNPsbb5zLGTLXz+XYiNW5MseDqX0cMyGwDrNsW58voVSNsHs3bV2oOKwapVq4jHU/z4a5SXHstj+nn17C5L4m9WcNo1TBrXuSZstxIdPn9m9FNVwevvB1nzcxcAlq+OtbQjffljmBnTrO0WbZAx/5g9w8arryW563o3yaTgousbcDk0nD3DxgWzMpqn51+Taf8/5Xgrj97lpqIqzZ0Pe2kOqKxYG+PT1/M5/aJ6Dp9goW9PPTarxCcfv8k1195+QHHYsP5Pmv1gssos+qyIonwNF9/QyE3zvEw9xoJG1XXqPCtLMjrVhErHi9w8isiZuI5rr7Dy65IUP/+hsqc0TllsG91Ff+y4SBKnhnKC+EmTIkaEIP5OF847lpSRRR5GyUzf9CFs2bEczCHUuMomaTlFoieNlTU0euvYu6eKs2bPOqA4/Jvw+eefk5sPGo1gd1WEk86T+PTzhaR9bpJxiQB+bLgwYmaN9BtOY4xH5kvE9IKY38Ae7SZUIchWi1vc3ps0tSRLtjBhvJ6nXwih2z6OPCnTOu4SuXzy2WZuvU6g0UjEYipVdUnq2ItTuMkir93iTyB47Z0QUtrIIVPqkDUqkahAqGA2aOndS2bv+ny0hGmgCgMmPJ4QLteBbwINHT6WHxYuJ+CVuf/hGFLawBAxEZNkoUk0spmV9GXYP5o8CCHILRCMHdG6KTlyqInKbUaOmFbHntVa8ulCF/pkimX1PXjzxeV883GakNqMUTaRWyAx6thd1NYrbN0M9saB2JU8jMJCMz4GMIoqdlPGdtIkOGcqLbIC+2PupVkcd2YNpeUqRUVF7d7vDOl0GiRBZU2KXt31KIpg3hOZTZv924hysrW883w+x55Rw3Fn1jB6mJHL5jiw22R+Wxrl+TebGTHE2K7wuQ/nnWnn2de2ctpxDnJzJX5ZmGJvqYGcxtHo0OMPKESigi/fKuS9z0LMvKQeVYWBffVcNNvB78tipNOCOx72sWN3kgvOsqPXyWQNqEJpUjj6MDubtyV55tVmfE0Kh483UdVwcA6vGnTISHST+tJUr+PQ40pp8mjQNhXRc3ySrTuTyKGslrFpJxuw4mA4E1vuYVWo7GA9aZHKGBb9BZ9ooDbs47TzUnQt0XL0YWYmTtCxML6Tkr9qM9dcZuXLL7fiaMgw3fdBK2kxCCPhLo0UDcolsgbSf3laJUScGsqYNHESuv3IJdkFTraUDyPctBodKjU1NQcVi38jioqKuOPe1rkzkUgwdtE4bCkXpWzGJAXQ6TrvJtDpJG662kZebpInn1nNL78nyEqV0Ich7VjubvKx5OwEVCqa/7n9zoARu+TCjgut0BEmSH9Gsobf6Cr6kUMBCgrNlnooSvHe6+8c9LmPGT+Bqm98OGlbKMyVikDAShbiIhu7UY9X9dB/cJrt7+W3rAnnzLTz+rtB5s1LcvWtXr7/sKAdQ/yrH8MMG2SgrDKF2ynzwNM+1m1KUFmTIuyx0B0TMSLo0JOdq/DiE1kcf1Rr3KpqUlwwt4Gn5uUwsG/GjO3VV1OsfX8wyz71Q1qPWy3IFIQlcEd606R6KSsro3fvA+uIOevsq7nh3lP49t38dvPS0pUx8nM1DOybSbqHDzbyzTuFjDmuij++KKQ5mJkTuhZrmX5BLQ8+6+fIDkzcUinBK+8EuPYiB/MfyOWND4Jk/TVuXnKOg3OvqmdQX0ObdbQQgqtvb+Tai11EoplxcfhgPQ2eNBPGmPj8uwjzXw/QrViLJEv0761n6dfFfL8owi33eTAY2p/PP6GgoJiqwvVUN2yiaEQNbz6YTb/eDtJpwWffhrn+bh+JmIQUy2EwgylnOwV0xUMtJixUUkq3v+nSCiEoZTPF9CQtUtQ51mNSFLSR1gKxz7GNp641E42q9O8v8Uv+RkREpawiSY/9zGMTKYX4LoGuSMJ2BKQ9IJu1aJyg+KCqKkj/UTH69JGpb0pQ3DgZ3SES9XsDHDXlmAOOw78JskZFUiUunttAty66FsOZc2bYOfeqBoRo5vwz7Zj/0mP86scwr74bRCT05DYc0k7f3yxZcXuGg9jKr9+7OGp6DXc+HOfrH8Ns2ZFEI8OHL+fTZT/W3vufhbj77iQBnwFB54W6uIiSm5e5n9NpQSTSviIVi6k89ryf6roUZ5wz/IDjEIvF2LFtGblWC5qEFjM2houJeKmjhjKUsIXTTlGZc4YdvZ42nZfzH3PhCdTx9P1usrM0DD2smnWVCylR+2FRncQIsZddpElTaNTTu0fnG/ZDBuh50rAdfdyEAzcKaWqpoJo9ZFNAlDAFdGELq+gpBmLCgoSMFMqinC0MYAwh9xb69JKYcVEdWVnZzL25c1mev8NoNGI26fj4qwjPP5LLCUeZ2bozxf1P+njlnWYuPtvZ5vgMuzLAFec7qKlTmHVqZq502GQafZ1fS0URxGIqxlwPJYUuHnymiaMmWXDaZY6aaOLLHyP8uTZOv146Xn4sD7NJ4tTzajGbZBq9Crc96CXLpWknYbcPj7/o55E7s5l7t4dLb/Iwe4aNux72HzDrEyCeEGzdmWBgXwMl3VRWytspVHtixdFuXG22lzJ6fJIPXy5sKcrfejVs3Jpg2szfOeUIU4fdEcVFMmldBDrwIgGIE0GnV9m9U8Lrk7j/kRC9YodkNlX/+jqLZMPcdAjrli3HiL9D2SzIeLckUgK9aD7gGPxP+L8ufkLmpps+/X+mJh911FH/sT4PAMl0nGsvd2G3ZRYTsixx9iwDJx9v5fOvYqgInro/i9HDW4tek06q4uc/wow8OsZlc5zk52pYtT7O4hUxbrwyi+OPNKPVygzub+CuB0K4Ij149PkdmM1w5qk23nvdyQnTN2Go7MsL88tZ8qeXIQP0nHmKjaWLBQXNI1oemgqxkwA+8ulCP4YTiHh58dVKBg3Uc8ShJu6+2cFp0xKcdkY1akMJFdIOLDot4XSKnJyO9ZU6g5pSSZPGipO9ub9y2ASZs84w8skX9XzxRTXuZDeMwoINJ1HCGM1xbrgyt91Cdh8G9dPzKWmagin27E0xqBMjI8i4VT7yXPtiQu8eOlwOLWd1oPd2x0M+1m1Osfir4jbJ+IghRhZ9rWfMEZvQi4PTMvvo3U/QaeGp+7I589J6Pn2zgBFDMgWMvVUpHnymc5fgZFIgRGYgvPU+L4P66VvYwXqdRDSWmYS3bE9y6gmds0SOnGjm7Q8iZLs1zL0rw2Kadmzr8T26Opg+1cqE4+v46KswP/4W5ahJZmZMtbJyXZxVG+JMP78eWZYIhlSOmGDixnsj5Bb+s+vy/tAZbCQS8MT9brqV6Ljy1kaOPszMm89krsOCN70Q7vzzCmmkTraWVFSGDzZw5EQzR040M/dShUnTarDu7sd21mLEjBYdBXShO/1Jk6KGchTSbGQ5Q8W4NgWAZuHFSy1DybSwyTbobxtOvWE3trIS7JITJLAKB1ujq/E2eg84Dv8mrFm9nJIusHmzxHGTjXz2fZDsHAOafC8VlQrWZgfapI6Io4z582yccUoOOp1ETV2aO+8PsOaXfDzRGvbqt2HSaclyC044XsftN+Ritchs3l7Pn5Xl2KOZwpMsyRga+nDmBbuZPMnAM88n0Hl64MBKiGYq2ElPMRCn1Jp0e6hBE3Oicwbo0sXAo3fl0K+3Hl+TwvxXQrzxXhhjQE+cCH68lNCLioiHoaO6d3ba7XDOOecycvg8RMCJrMIgWtuYsqRctELHHrYQJ0ZQNLWYjuwPn1TH1OPbL6AkSeKZh9ycNTNNVlNum9cVoZDtHUEobyFvvmJk/H6OxeGIyrQzNxFYNwRJkTBhoZ4qejEYSZJoyF7FFRd2nsCefKyFZ15P0tTUdMCatxUVFfTtpeOhZ/y8/nQevy2LcdQkc4f6SZIkccPlLj75Osx9t7Rer1mn2elaouOjrzoX/TebZQryZO66yY7RKHPtpbB+c4Izz1mKPpyDQSdx1W2NvDU/n0vOcbQwC/ZWpVrcOq+/x8PoYUYevqP1ty8+28E3P4W5+tYmbFaZS+ZYeOWdAImUwGrN7ezvdIg0CXKkzEaWiFqo2ORgIGOQkCjbU00wpCIpmesVFgEEgmKpLaNElmT6ixGsYhGy0CAj46EWgUArtJx6nInGphQNdTIrvnfSNTCAOutihBAU5Gl57GETN97yBzZPf5xqHmmS1Eh78FFPt7xCFG2a+oZGtBjwUU8AHyO6jkGXKyFiENsKIg1y3xgml4PeA0vYuaWS3NyDi8V/gG3btpGtyUePhSYacDUX8fm3Ec4+veMC6M+/R3n+4Yx8zaTDEqz53U0vaVCHx6ZJUbFXIT9HT5gAtaKCfLq02/TLMOVa04p8urCeJRTQFQtO9so7qNXsQciCvv368uKrrxyws/n+uPn2G5n++0wcIXe7ZM6KAxMWCkQ39sqrOGWGzAuP5LX7jgtm2/nwEy8Na7szeVolD91tZ8xwI/WNCq+/H2DrziS3XOVi6uxaJCT69DBy1w1uGj1pnngxwN7qH5gwwsrGnVFuO8/WpvAJGW3Bt57N5+rbPXzyWgGKmjFLdEhuHKm/znm/v65FB0JzUEW/AQMGUFqWZtal9dx6TRZDBhgIhhTe/TTEdwsjfPhyAU+/4m8xyzSZZC6b4+CHX2OcdVpm3fTy2wGMRg15OTI3zfNy9w3uFuM+jzfNtXd5GDZIT1WtwsU3NFJVm2LYQCPHHWmhIC9jejrrsjomjDExapiR6tqME/bYEQY++CLEtz9nTDj3Vqc48xQbV1/oRJYlmgMKF13fwDkz7EydkllLnnO6g0RSsGT9wRFkhg0bjUl8zYYtVfz4UVHL+l+rlZh5so0RQwyMPqyR4YxALxkyBq3CRx0VDGQsFWxnm1hDMT0wYiFMgEpKCRMkTQq9M8yzj9m4824gkrnPfY5tHHVyCH9Qy8nn1TLrVDtvveJgyw4jsy6r57pLXcz8SwNQ1qo01DWgWZOPeRjo/pKqVfzQtDKGCTN5ib7s3lxGWtLRp4ceNNBQ30A0HDuoWPxbkE4ZyCtWmTjWxuadrUw6jUbirfl5vPNpiNMvrkOWJSqqUpw30877L+Zz6OQAJR1IGAE4RDZ/LE7zzCMaunXRUpCr5YrznRQXaFm3Oc5Vt3s4+TgL552Rme9nnWZj4eJGfv4404URFP52nWIAPuc27r0uMxe/91mIsjLBK2+FOPt0CwaDxC+/R7lpng+XU0Knlfn228+ZMWPGAcWhurqafr0kGksz93xcRAmaqkCXxhVykzIqzH+9mp//iBKOqgwfZOTmK11kuTT88GsYl1NuMaHp0kUikojgLt5K724mwtE0oUU2ukfH4IltZ+vO5jYeEvtj3YY0eYleeKmngp3IaFBIU0g3CujKFlYxiLGYsFJhWYXJHWVQPx2mmEp4j4zqiaFFy6RD9BTkaph7T5ouXbocUAxaIfHkvGyG/NUZZNBLNDUrLF0Z49clMaafZMVmkfni+zDrtyT44YMiflsW5belIQ6fYGTIAAMmk4zTLncoaQTw+bcRoqkEg0doufl+Ly6Hhm27ErzwZjNXnO/k54+K0GgyHUmX39zImafYSKVhyhFmZk6zsuCjIB9/FeK4M2t48dFcxo/O+LV4fQoPz2+ie4mOwyeY0cgS996YxZyrGwiGD870LBEXXHOrj9xcieagygVzA1RVrmfZMgVr40Cc6UyRsVmuw54X4f0XS9DrJRRFsHl7klRaMLCPnpmn67BYOv7t6SdZeOzxckRdtw7nrBrdTmzlUfK7wMixGn79wUCJ1H6ulySJrskh7NAvh1THXWC1VCAjd6qT+n+C/yfFz//w/xZWm2DK5NYk02ySCIZVjphg5ogJ7Vk0qirw1utI+qw0JkPYrRLfL4qwZn2cwyeY2F2W5OwvQnQr0RIOq2zYqDBmdCWfv1PCq+8GOH5WLUajRE6RQq3YirdKYuVK2LkrysbNaSp26xn6V7tSrahAIcUQxrXc8A7hRqnpyeVXLuG7r7T06KpjUD8DI0cH+PrbMqxmgSsviSGuPaiFHYDGoMGaMqPNq+ejd90MG2Tk1bfCrPjBybDE8BYmah7FxEWUjU1LWb46zqFjO2ZDrlydppi+lJWtx2SQ2Lqjc82zvdVp8nLaM4NWrUtgtrSXGNi5O8mf62JceJa9w4fUZJK55AIj3y85uDaWurptvPZ0FhVVaXRaqaXwCdC1REd1XbqNc/H++OirILvLklx7RyM5bg3p/XZpTppi5aMvw8y72YDDLuPxpeGvVrJAUGHRkhiptGDcSCMNHgWtXsXjTbNnb5JjJ5t55Z0AhfkaphxuQaeTsNs0PHC7k2tuaeatBRnH5Zfeamb95gTfvlPY0gZaWpbk+nu8xBMqbndhu//cGQYOHMbiRZ8zfaqVsr0pIlGVWae2FqC7dBUEawJYpfYtDlERQkXp9P5LZJdz+mmtcXVnaXjqPjc3X1KHM5hNEd2xSc6W93Xo6UZfikUP1ul/YpvxZyyKGyVqIiJC6DEwmEPQZcmYR4LGAWDCzWC8ZZmCujYbuhzqwv9nAVl5B8f6+rcgFvVRFVMoSvXjx++rMJmNaNcfgYpCL/RIkkR19jI+ec/NiCGtGxlFBVreeN7N7It8lH47lJi+nvwRFfz8cdv2Xo8vDdkN1NaWUpDqhSRJuOJdWb+wmaW/RBikTm4ZY7IpoFj0ZDMr6Sb6kXTUEjfXYxRpdH4no8cb+OT11p1Ld5aGe25xMmiAjmturkDTbKQbffEaysjJU0AcuAGcTqcjHTfjVLMJ0dxGFBzALrkYxFiiIswW3RL6p8a1uV/9wkNT9iZuu77jotLg/nqErrnNa1GRYdVX2VZz67WONoVPAKtF5qsPshk1aQPWsBGjs5qUorK6oRyrkoVe9mG3dV7Ecrs1TBoLv/22kNNOOzBnX0mSyM6SiSVUnn21GaORTls+M+dl4IPP2xc5B/TRs6e8c5ZsTV0ajVbi+Fm1PHpXNiOGGPA2pRk8Msn2nRX07arhwdtzuOKWRuw2maJ8LRu2JDCZJF5+PHPO3ialQ0OkqVOsfPJNmMJ8Lc0BFYtFw2vvBphy7MGNASoqSAIEVLCDrvRlN5sRCAx+GytWJUia4hCAeiopouNiuyRJFIpuNOPFjovuDGC3vJ5rrtVz23VOug6vwBy30yMyPKOT15TDDwtjHH+0manHmhk7Ss+zL5WybMVWvE0KyWon49JTcLgkfN4mio/cQr8eBj74NMoQ/9HYumbmgcgqSHszhoAbPUs46sQjyC7MZsfWsv+6g/4P8Pbr7+Lw57Uw2Yrig3jkid85/ihzG7kkgB9/jZCbrSE3W8v2XUmeei5CUyrVadtZLeXkh4aQEy4kS6SpZg9bWcVA0eqSndEK3UoJrZu7kiSBkNjMn/RiEA7hbmGKBNf5mXXabD75+qODNvwrKSnhqlsu5+XHXyfX3w2rZEcVKl7qqGI3AxmNUTKTb8zh8vM6TxwvPN/AQ1frUddMYNY5f2LLbQAk8nM1BIIKJ8yqI8uhZel3hW1aH0842sqj8/1E4wpNUZlzT+/Y+KwgT4tOl9Gh+/TbMBF/58ypZk09aHX06HHgLa+qqqKqCiccbeeN94OUV6XQ6ySmT7Xy5YLCv0w/4ly/n77guJFGvvi+tX3ws+9C9O6u56YrXKzfkuCMS+rQ6yRSaYHRIHPNRU4iUZU3Pgjw3IO52G0yR82ooaomRUmRjiEDDPz0URFL/oyzfkucJ1/0k+WUCYYE7z6f10LiUJQMg/Sq2zw8/3AuToeGd5/P57gzaznh6Fa353NPd/DS278fcAz2ffcX38X4bEF7Y1LIaOAbNQb0SmaN0I/hbGEVadLoJB29GUJEBKljLwkSmLDQjxHsZD0FdOP4WaWMGKonInz4ei4iJxeeudaMXm/kpbcCfP9eUUs+MH60ifPPdHDGJXXYLBLHH2XFoJfZy06MFWaSVXY0jsz0HwvH2cpq+jIMi2THJ+rJEb3ZXrcZpzcLyVbDqhWrDyoW/xbUVzUz52wjD92exbDJ1W303TUaiTkz7cyZaSeZFJw8J6OxGQgqLZIHHUGSJFA1PPVyM9OOtbRhC04+1MLh483MubqBQf0MLV19N1zu4NdFPkp8E9nAYnowkFxRjCzJJEQcn2MbR58cZtIhTj74PMTdD4Twe4zMvyubZ55qAFlFF8nBEOzNRsMqDEYJv9d/wHGwWCxEYjI6a5S6xBoK+wW44RIjWS4N3/1Sz+/Lo7z2VD4D+mSK/ov/jDHtnFr69dYRi8OrT2TWK/WNaRJJkJG48yYnh483M+aIRrpGM7rejlB3Hnp8KVOOaM8Or29I8cb7QczF5WQZwRTWEPEYiKchRIBukol+YjjbWI3ZFefqyw1cf3lxy7Maiaqcfcl2Nm1NkJtdSH6uGYc9QSqVQqc7MHmo5uZm3C6ppfAJcMO9Ht55voCCPC31jRlDtoZGhQvOsvPc6wGiMZXzz3RQUZXk6tsaKczzY7PKnHyclUtuaOCVJ/LouR+De/GKKLc+4GXwYB0XzXYw+VAzgWCaQ46r4v5bs7FaJEJhFZdTw2HjzYweZmTSyVU8dHs240dn1s+P3pXDtRc7OPncer5fGOH+p5rQ6ST0OrjwLAfH/iWz4HLKzLyoDiTRKWmnM+RkuyirDDD/4cI26+N4XGXaWZupXRVCdgRwdvUzZogJo1Fm/sshXn49hi6SgyRkEiYvh4yTWF0X5a7r2xctbVaZY4+X+PLd1fRIjGzpulSFise+FYczwsJPizhqeg2yDCWWHAh2/H8tko1kSlAmttGd/m3uL4+oJUUCGw5kOXBQcfgn/Ff8/F8G5S+9q2C4lRafn6vF41MIR9SWHdn98csfUfSBIoakBlHdtJv5L+1h8BCJ5d91aePC/fPvES67qRGbU8PtN1p49d0AoYjKZXMcnHi0Ba1W4uffosw4u5mcSB8coWz2VjaTojyT9AhBHXvbtM3tg0bS4mwYxoOPb+C1+ZmF7KzTzSz5RaVX/yj9+5tYse7Aadv7YHPaCIcjnHqynmGDjKiq4NkXoxQExrf7D0bJTHd1IJdes4ktf7YvfjZ606xeJSimgL3KDq64vplefTIDQkc6fS8uaObcmW0XtYmEylc/hlFU0U5j9a2PgvTrZWgxTuoIEw4x8Pvag9vF0egUBvSx8NWPYQ6fYKLRm+aN94OsWBtHlqBfbx1zrq7n7efy2xRd12+Oc+/jTeTnZgqUaUW0ccKbeIiRJ1/2s2JNjBlTrdz2oI8jJ5q5+1Efm7YnOeEoCyajxB0P+1i3Kc6kcSZumuehtl5hw5YE/fvoKatIccJZNVxxvpNpx1o54WgL855oon8fPbX1aX78LcoXbxa0uVa9e+j54KV8Rh1dyanTzzvgOAghkOVMu96XP4Rb2hQg4xJYuluhmQ0MEmMxSK3XICkSbJVWoxMGmkQjWVLbgoxPNOAoDjCoX9vXj5pkJmltwBgsZgfrGS4ObaNZpgqVWtcanDqJaJORqKqQFAEGMQadpEe2g21S5thEKUhWgb5AYgPLGCYmgFeHmoSckmymn3HaAcfh34R4QkGb0tEj3ZNkbTHbDEuwEG9xLgwKP9ndmxkxpGMjpPvvsnPSqp3kNI6mpqaMTdsSbRZHobDgmKM05GbV88FHFchJM2nSNDfHGBI/qt0Yo5V09BKDKLct5/3XXBw+IZdEQvDe5yHe+ThNdW2qnWPuaVPN3PdokKZmO9tYQzwV4pTBBoTReVCxMGosNOPFRuefM0tWzEaZgklr2b5NIujTE0+qGDBw4pH6dlIg+1BZk0ajGAkKPxGCpEjSSA29GIySv4FzZ3YcX6tFZtBQwcSxgqsuyrSOKorg8+9CXH6d4KdfY5wzs2Pm2adfRzj0EAPx2IHr+HTv3p31m5OsX1TC828GmPdEE+NGmHn0iRixiITJIrjofCOzZ1jRaiX2VKRYvzlBIKi0OXeXU0Nejoa1m+KMHNJ+vH78BT93zs1i+CADx55Rg9kkc9QkM9dc5KKpWeH5N5qZdVkd3Up07K1KkZ0lk06rHHO4ncI8LQs+DnL61M6Z9Fde4OSymxr47I1CrjjfyaRp1YT/wbSwI8ho8csNxNNRYkSpohRBZqGcDOl44rkQTpuWgNxASklioP15CiFolhoRrka0apJ4wEit608eucvE4RNMHD+rhhyHEZu3VY8pp3kQc29YgudWhVmnWcnN1nLrXBvPvhrg7VeN9Eln5HG0RtD6QWtXeGSekyMO03P+hYs51D0ZNQopjyAgeQkWbOKH1+x8/H0T5YoLVVIoLDzwTbF/O2KxGB6Ph9UrV9NMsEWjUCfpsVeOYdKU1Vwwx8gJU4yEwirPvxGgtDzJnJl2Tjmnge0bdZQ0TgZ2s0dso6fUln3hFx5CBOjBQCCz1utKX/aIbZTa/sCpcRFvNuLHRzYFbVjxAAli9GUYjr+xPuy4UCtUHn3gMR5+4qGDPu/Zc2YzcuxInn38ORb9+DNGzLjJYyjj0Uo6hBBElCgffa6wtkeSaceZ2xQwIZPASbKCSbJQ4j+E/NGruPYqE9fd4cG714pQEzwxz9HucwA3XunkkOOqyM3R/KPpUFG+lq07EzwxP0w8aSNGpJ2sQFqkqBC7uPziKw7KEHTp0qWoQvDuJyG+WJAxwlRVwbpNCZasjLFzd5JRQw2Y91sXVtelMRoyD3MyKbBZZApyNeytTnPycVZOPs5KOi2QJFraHV98q5npU20tG9hvzc9nztX1nDvTzsxpNnR/dRF990uEFx/N5YZ7vLz5TF6b/EOjkbhsjpOrbmtk3aY4I4YYMRhkxowwMGlaNU/Oy2HMcCN6vYRWc+AbgwChQAiNRmb0sM47uQxG2OfvppV0DBXjWcsfLe9bJDu9GNzmM6pQUbIrmT3TzP2PhxBJA9//7GzxRTj9ojrmP5jTjghRWpbCpDFw9kXN2O0BgkGVAYxjG2vQKFpsTU7iRFFI04ehWKRMnpFPF5poJBVVKGc3Vp2CKVl7ULH4t0AIga9JpdGrEgoJFi7u2Nn7jfcD1DWkuPk+L4qiUutXyO/ECDMt0pisaX78NclPH7WX45FliXtvcnPv4z4WPJsxCMtxa0CXZBurKe6e5ozpFXz25S7KylVkocFmiLNsDQwaF0fTVEBBeABQSVWyhlENh7dKdUkgpXVkZ8l063ngRrCFhYXUNVrp2dfLhDERrrm4dfydMMZEgyfNWZfV89kbBTjsGg4bZ+a+W+CKWxo5+jALoUjGHOqR+U3s2qWgkWXuf7KJR+f7aWqWMJNGgxaDZMJX2pWzL6nmmYedLRtqazfFOfvyep64PzsjP6bJsLofeMrPjx/bafbLNIhq8qRieonBdJuwlhuvbEtQsZhlPn7TzfgTqlAUkGUoKtAQCoUOeGOsrq6OIQNb8/7tu5J0LdZRkJd5VvNztVwwq/V3r79M5rV3g5hMEt/+HOXOudkcfZiZcETl5bcDRGOCOx/2Ud+okJ2loaY+zZjhRnKzJXr30DP5UDNCCO56tAmHPaPVa9BLvLggQEmRlkfuyMZslrnqQifllW032gvz9VitMtdd4upQdm/rzgS9e+iZc4adV98JED8I7VOAguJuXHxGdTtigNEo8/k7OYw/ficL5ueiqg6+/SXCg08E+egVO4XBCa3PRTNs/nYvnqyNrFwXbyOXBZkNpz1Vca67Xctb7/xKMmjJFGnNYS67yMSXPwli8Uyt4e7r3ZyxLN7p/1VEGhM2UiTZYlmIM52PktDRjA8TFgYwmjLnYlLpTnrs/w/wX/HzfxlKS0tJpQVvfBDkqXmtLeLXXeLiousbWPBMHgZD60KmsjrF9bdEyAmOBAmK6cXaLRV8/YGrzcID4JjDLZx+ko0Pvwzx2ntBZk+34XZpWLYqxpSZNcy91MkNNyYZrRydcfCSMi1EtaKCtEiRIokFW4f6hpBhH61b11q0DUcEaVVw0Xlmlq2K4fE2H3Q8Lr3yEuY/fTsXzMokQ9t2JdGG27c67UMOhayu2saF13h45O6slgF6zYY4F10ZwFU3lighrMJFymuhTOth+gV1vP1cPlmu1h3qp14M8vPvMa6+qHXHvLQsyYXXNVJbqSFFitse8FDvUYnGVEYPM1JelWLkYAO19Z0/oNV1aRzOg2vp696zD3sqqli6Mo7FIvHRVyHmXuLipitdpNPw4VchvvjGx+hjKhkxxECfnnq27EhiMkq890I+tz3s5ZNvwqz4voTiwhB3P+rjgdsyMXx7fh5X3uoBIBZXmXZOLScda2nTJnr2DDtLVka5eZ4XSYLfv2jb0n/ZHCcnnVPDuk0JRg7Rk+XKXJu3Pw5y5fnODq+VxSwzfaqVxsYG+vfvf0BxSCVThCOCNRviRKNqm4TkpTfCuJoGko+d7axFLwyYsRGRmklb/HSLDCWLHHawnjqxlxwy95OHWpIkuP649oX5514NUdegUoSBfEpYyx9kiVwcZBMjTNhWgUGnUOgZjxUXQgjWswT5L3dQ0185ZHAhqBFI9G8ir8CNARPrWEJ/MQLJp8ORZaehfs8BxeDfhlQazFotGkmLCS09E6OpYAcDyDDDGtxrOGfiP2veSsYgWklHPKzn/GsbeOwuN4dPyOxe63US112SRdcSHbdca8PfrBJLqBx3nAZtouPp0SY5yXEZOOLQzELbaJS4YJaDw8ebuPI2D18uaFu4kSSJYYMMfLsnyBDGs1pdRDwpmH322QcVC1mnQY9MiOY2rwsh8MsNKGY/6aSGWEjP0iUqt9+mpbAQbroxjcUg88efUWIxV4cuqLc94KXcp+JgN9nkI1Azxj74MQrRqXMqQM/uWiaOM6Eo4GtKY7fJTD3GwlxdlEeeDnLqiZZ2m3Y7SpOsXpdAp9EwdNyBGz/Jskw4Kph7l5cLZtu490Edm3/sTrHoiVXSkhZpnrljDx9+WsU3H2bz4oIA11/u4uH5fh66vW1R5u4b3Ew5o4a7b3Az/UQrOl3GifOmeR6a/Cpbtutw2mWEgPdezG9pDYMMa/7FBc00ehXuviFT1EkmBe99HmTmxXXs3JPk1muyuOq2RiqqUggBg/oZuHyOgy7FOmwWmSEDDLz0VoCH78jm8Xuyufr2nw44DpAxXtLpYEN6CQaMFNOTbAoQCLzUUdkcp7I5jk67AT0WAjSRS2tCFxcxGvNXcOKJGs6cYSSVNvHKO9V4fWlOOtbFzEvqefnxPGad14x5P6O4AE34/GnuuC/KnY94yXbLmIwyvbrpcOWnaFQ3kusfiqSRkAxRzCaJdZvijB1pICtHIGkgkmygqfdmJk7QcsPVTooKtJTVQnWjDkU6uIX+vxUVFRXcfcs97C2tIuSNEE9HsZNFd/qzmT+BzFhlqT6S9x6p5p2XPKDo0PlHsIP13L3GgISJgdJokKCnGMg2VrNK/EqeXIBRq6NOqUGnmBnEmJZ5XBEK9dkrGTkyzmUXmzCbEnz6VRNff63irmvbXh4QTcjIuMisZVWhEqYZFRUrDhxk8eeSVf/HMejfvz9PPvc4I/qNZmh6fMvaNCpC7GADlmYb38/PIynFuemWMnr3T/HOy266d8nM9x99ksAUzwEpY36TSAjue6IJl8kMzUPwF63i6MPbF1QAFi2O4anV4W9K4WtS2rFr92H1+gRffwH+BjMDGME21lAoupFLMTIyXuook7bgLohT3PXAdaABlixexJQjzEw/0cbEk6o4bLyJdZuTjBluwOWQ+WNFHLdLbvP/Xn8viCBjjqbVQiwuOGu6nTsf9rXox+9fzFMUwZffR/hyQet/69FVx5dvFXH3o14eetZP7+46xo0y8e4L+WzalmTWabZ2+cc+XHqug9feDbZ0MPXrbWBAHz33PenjjuvcjBhsIJE8OG+AopIihCrh8Snk5WiJRFW8vsw575t7zDaFaCDcsnEqSRJWYScsOu4WiosoSCrdB0V49xOJlb/YKfT3YsrJq1jwspMhA/REoip5OW3XCbff18yXH+lw+EYwAjuxeJgk29nJetzkY8WOq8CBUidjkNquXbToUFEyGwOk6duvG83+zmWt/s3IyrWw5E8PP/8RRquRuPzaAI/cJ5h2nBmNRiKZFLzxXpjH5kf48M08zEYZCTBqY/zw2l6yk93afafXupPzZuopraBT6bTuXXQ0NbfmuYtXxEmmVfL0OVx7mcTFZzs46YQEs0/T4vQNYEvjKno0jsO1jzghgZ0sPKKGUjbRj/30PSUYM0rLsPETDyoW555/A489eAkfv9Z+/MjL0XLpHAfvfhpqMYE6bLyJogItZ55qZcaFdfToomXJnwl69tDx4qPZDOibYYn+tjTK3FuWYCkbjVVy4o70Ydf3dg5bvROrK0WCOBqtyrsv5LfpSHQ6NDx2TzbppJ/Fb/XGp3qoF1U4slK8eG3Hm+FarcSZp9pYuDjKcUdaaPSqWK2dbyD/HS6Xi4rKVvmDPXuTDO7/T11BelasjZJKwtJvilsY6gCP3Z3D4hVRLriugfxcmXtuyuaBp/xcf5mTE2dHOfOUzDnc92QThXlaVnxf0jI/Xn2Ri+8XRTj/ugbef7GAI8abefT59kzeeTdlccYldXz7bmGbzbPmgML1d3t57qEcuhTpeOiZJhT14JifjfU7OO3E/A7fs5hlevfUcckNjdwxN4tV6+NUbIei4JB2ubor2RWPr45b7vdw6vE2zjndht0ms2JNnLse8dG3lw6rRcKdJRM1Rzh8ko65l2fhDwhWbYzww69RTp9mo28vPbLDg+JVOvTlqKeKXIrQOoKce52Op56uJTsxlGJ6ZnI3ESUlR9EKgaqqB7VB2Bn+K37+L4OqqshCz9YdCX7+PcIxh2d2iI+caCaeEBx6UjXjRxnp1c3IsuVpNm+QcNePbyPenEcXlq32MPWY9gOHz69w1YVO5u7XBjNqmJFzTrdz9IwaTA0jM4XP/aBFxy420o1+dNoX1QFeXRBBZxPMnJbHky/5icXUNq0JB4KZZ5zOKy/dzj6fpGRSIKmdL4wkSUKnmvjs0ygrFgexOJSM7mXAhbPpUIySme1iHUV0RwhBY52JPR6ZcUdVU1AgY7NoKC9X0fqKqIxGOfykOvZJUoX8Wpx1oynBSWXeb9hsGm64IguHTea3ZTE+/CLIWafaePPDICcf1/Gg/cSLfq6/5eCMbYpLevDUK5vw+tLUNags/66kZUGn12cEvieNNXL0jFquu8RJMgWXneto2aV/8u4c5r8eQJYlZk+38+RLfk6eU8fZM2wU5WsZO8LAUy8306+XllAELprtbPcfJo41o9VKvPF0XpvC5649Sa6900O/Xnr699Gzc0+K5oDgnU+ClFemOKeTdjCAMSOM/LZyKYcddvgBxaGwqJBkKs1Vt3m46kIHdz/UTDyiRa+Hqpok+el8tJKWYUwgKsIkiKGTZezdgkhbzWgkLQMZTVSEaSLjwNGd/gTx47CXoygZNq/BIPPRFxFeeMLIKOXQlvu1WPTESz272UReUYpr59h5/7ESrGSeJUmS6Cb6sYVVDBSj0eboSNZkCp9eUYeWFODOSDQQZQfr6R3tQZeCIpYt/YWrr7ntgOLwb4LFlCYZ05AWKbSSDqfkxifqKRWbyKGQQYMyBavOEImqKCkNKZEkHFHpk6Xlqts8GA0SVotMXYPa4nAryxLuLA0er2gpYHcGuYMxrGc3PUX5WrbsSDCoX1sGirdJQTYnIApOslm2qobrb2uvQ/dP0OhlJDTo0LdoS4VEM81Fazj1ZB1HTdZTW6/wwitJwuWF3HuPB3e3ICefbuG2a0ws/lPi1PPqePeF/JZEWFEE819v5teFMEI9vE07fRfRh13atTisWsorU3Tv0pkTcIo3Pgiwuzwj4F5Tl6aiQkEK55EOWRl3TAX33pbpLojFVd56P8LzL8dw2HWsWiFhduw+qDj4PTq+/Fzw8ReNlKQHUUSPlmlJK2nJjfWlca2OE84oZfwhOs46zcaUM2pQVdEmoXnzwyA52Rp+WxJl/mt+7DYNtQ0pDh1jYvZ0O6k0PPKcH6dDxmFrfz9MP9HKUTOqUVXBoP4Gpk2xMmemnd3lKUJhhXc+CfH0fTkM7p9JJFaui3PxDY3Mu9nNyrVxTjzawlsfZ1ryj5pkRpI8B7WwU1FwxnoSoYwRtK4BJCRyKcIpslnPEnLTxdRQTgU7yBYFLc7vDfnL+eYzO717tCYIY0cYWb46xqnn13HURAvdu+hwuSSiIo5BMlJl2Iy2ZC8PXeSgf18b23Yl+eTrEJef52yZ8158I8RLj6/HkRhOltvCLVdlcfYV9ZhNEmbNECQJLj9P4YTJbfW/k0kZq1mhoOA/p/f/CeXl5Zw743zy6nrQdZ9OpwRNooEtrMSMjWbhwym5kSWZ7HQX8GX00xqpRkLgJId8upAUCbTo/tJ/HcU6FpMu3sXc613cf3+a7t7RbX67wb2GBx6Bace3MjnHDDdy5YUppkxbQXHtZGRJJiKC7GAtejKaZjWinHoqceBGg4ZydmDBhiGt+T9OaKLRKB+8+wFpJUU9lRTSjZRIsp11DGJMm+JSQaIbdbu2cMLMSt58PhubRWL1nzIlf8mDNMjl5FpTyGnYvgPc6FA6MTF55qUQrzyro6v/CEIaL488U8qj97aXrVi9IU79HhtdvRNpZjkmycIwMYF6qtjCSgQCJ26EnCYW1FNVWX5Q5x+ORDjpMEtGwiBHS12Dws8fFbUUHm+5GjZsSXDmZXV89loBDz3rp6ZGMOVII4efUsWUw60IAZIEPbvpuP9JHzddmdVifBEKq1x2UwNnz7C12wCzWWUeuzuHsr11fPlWYUtHUaM3So9O5gqALkU6Gn2tc/amrQnOnWln6jFW5lzTwPQTrYwdd8JBxSE7O5umZoUHnmymtkZixxYZbdpMWhumV1+Fpx/NmB/tYiODxdiWHKcLfdjBOgaJsW1yqLRIsYkVaM1RtuxWWbxcR3aygGzMaPdM4JyZ21AsDRhtbe+Pr3+I8PV7NoqDI1pNPbAziLGUiW1ECKKi0HtCIYk9ENsE7Od946MBO26i5maGjB2Ay+2isWHjQcXi3wJ3tp6dW+GhZ5rJz9fgq9Ey7zoHd91Xi9kM0bCM3teF/NgQzrn8N77/oIjuXXTcfbOeNet2U7shSnasFzpJT0LEaLLvZMRkPzNPsXHL/Z2z1ITI5AmQyUfnPe4nJ1sinY606yKpoYKu9GnTMbYPOVIRNaKClEiik/RERBAhJzEa9QQCB9feq9EYOPGYjnVMAaZNsTLjorqW4qckSdhtMsMHGXn0rhxOP9dHVraGRZ8Vtmx8SJLE5IkWfvnKwKQpa7HUZiSgXGo+roZ8YvURHONWYHGk2hQ+98dtc20s/KGMvg0TSYoE9bplbZzU/46SokyX68atCfIKBh2UyU9+fj579mak2XKytazbkKTe23luUFWTxudXeei27DaFz32YNM5M9646Xnk8D1+TQnGhjnlPNKHTZgqITX6F9ZsTfLGgfZfK8Uda+G1plNUb4mhkWLw0wbW3+LnuCmtLvjF6mJGm5jQTp1VzynFWunfVsXVHglUb4jxwaza9uusRIrNJZTIenCSSLKXasdH3R7bdwJoqDQ8+1YxWp6L1dO20LlOQ7EfPovUU/GUwHIsLBvfTc/h4Ew8/FWbFRz1wxbtiQOaHbbV8/MkO3IVxXno0l+ffCLJmteCNN5MUFEjs8C2he/PENgXQZuGjgWr6MIQdiW28ON9Mz+Yj0EmZax8TEfY6luPIThH2G6moqDgoaZjO8F/x838ZevfuDcKJovj54vswj7/gZ/JEE7v2pFi1Lo6MhjffStFd6Y8NB8WSrU09UghBTI3w7ocxduxQmHmqucWd7tmXgqxck2zRJNsfLqeGu2/M4s4r/BBp+zBr0WHFwQ7WkSbVaQEzJJoZMjizQHrnkyBle1M88UAWj7/QzJjhRpr8UVKp1EENaNu2baNvTx3f/hJhbk89/XvrSZh9/I381IKgaMqwU+0p/ME0rvqxuP5iraRJs0dsRYcOu+QiJiIoKHRRhhBoyKMxvZWYO0l2tkSdWolJk6TAbeLbj91MPDJA94bDM4v47OW8+5qTQ0a1DvjHTrbQvYuWq271cPihJu593Mft12a1DECKknH+raxOH/SDG/DXUJCj5c/VMW65xt2h9MH20hTnnG5j5ND2LDitTkKSMu5tLy5oprZBQUkLvvoxQs8uOgb11+O0y2zYmuThOzo3pDIZpDYC0F6fwuU3N/L2c/kU5rcOJXMvdXHlrY3UNaQp25tq897+KC1L8ufypQcch5EjR5KOmvBsyufKazx0VQbgFoUkURByBRtZ1tLybpasmLHiUNzsbtiN3VGONTgMoOW9fdgh1vHFjyG++SWM2SQTCCnsLYfi0JQ297kkSeRQgFGY2OVdwYOPhRmZ7NLm+cuScpGExBZWcph2AiEa2aDZhCmdxbC/dngFKlp0ZJOPQTaBJBEM/Le73xGMBolwKo7XXEp+LEOl7SkNxCvq2MEGLp6q57Pvwp1q3r72XhC9rws+yy4ee8BGbUOKP1aITMtGRRolaqSmLkVRQeviNNutIayGUIXaIcs9JiIUl3RcoJk0zsSGLW2Ln4Ggwo7dcW66zsr7z+zBHs5ib6Cahb98zYUXXX3AsbCYrOTSE4mMhl6B6IrcfRdLvs1uwzqadaqNO+5v4qu33BQWqOTnajjjknoevD2bu27I4tyr6wmGVHp111Fdm0Yv6yhJDGqnIypJEr3TI9hbv5CHn/Xx8uPtd5L/XBOjrCLJ3EtyOWx86+e37Uxw+jnNuCsHIZf1ZN7Ve7jRXoFOGDA0dSVmKsMfSVEUGopWd+DLkIqKCoxpC0pCQZV1FIruHe7HuRPd2F1ays+fZQo02VkaYnGBxZw5eNeeJJ9+E+LHD4vYsiPJwH46flkc453nChg6sPXaHX+khR9/C3PlbR5efypTrBZC8Mh8P6s3xLn7BjfFhTpWrIkx7oRKgqFMe71WI7H4q6KWIoIkSRwy0sRHr+Qz7ZxaZBl++KCIBR8F/3ofNDLE43HM5o6ZZn+HIsWoF5mCz9+dawH0koE8UUwNFTjJJpsCtrCSnmIgCTnCjNN0bQqf+zB+tInsLA39emeeiasuM3H1yl241Fx6HVrDFwuKW9phJ4wxMWemnXOuqqcgT8vYEUYuO9/G5195SfgUjEVu7n9mB/fc6Gbj1gTLV2eux6C+7XVYq+uNuJ0pNBqoqamhqKh92+F/yODOm+4ir65HC4ttH7KkvBadudJYPb2To1va0IUQ+GigjO0MZCyV7MJLLTqMJIhiE0660pckcZSAjXc/CRONt03aEyJGfs8w045vZVHXNaS5ZZ6ftWsVkopgg+kncuxGbO4U9j0WAokIlaKUJHFGMKnNnNooatjbvOOgteAB1q5Zy3WXXY/UYEArdOxmM1qhI0aEYnq2Y9VJkkRBdBBVyXouu7GBiM9MXsM46qikljIQsP2nnqhSmkalGh+bsAedLFwc45j92J8NnjQvvZimxJ9pEcxSCvnh01q02mZuvsaGw65BUQRf/xjhljsiuLyjCOLHiCmjh0YtDdSQIlNg8eMFWSUdsuL1dW7C1hHGjBlPTd1C/lwbIxJV+eqtwnaMy2GDDEw/0crgSTVkBftgjZbweWk5NWoFoXU9SGnCzDi3ip8+y+Hrn6OceHYNhXlaYnHBxi1xDj3E1KF2MWRM7xo8aY45vRqbVSYYUikp0pKdpWFWJ0o+G7Yk6PWXjl6jN82O3cmWMddslLjv6Rg//TzvoOLwwvNP062rxIK3EwxSx1O0n961ty7IqEnLsSvZdKELG1hGtsjHgp0oEVIkWM2vOKUsbKqLCGGa+cuAMmIhENEgSNNAVcbcEC0uXy4BXwx3vqYNq/axp6PkBEZ1OCd1ox8rWUiAJpKe/hh6yuhyILwS1CAkRRwvdYwumYBlZC4arZa6mlJcrvas1P8Aeyu9GBQLg/snKSrQ4ilW2LCpnFGDLWg1Ems3pFDkBDXmDZRkaTnhrBoG9tHTrYsOizOJe0g58UgNG0vTWMwSc87JFOVPnVOPz68QiaodejcsWxVj+GADK9fFufbWJrw+QX6+TDpuorQswMihRvr21JM0eQgQoxt9Oz0Hp5RFDWWUiF7sMawlllD46IsoM886OKmD8vJyOiGqApn1hdhvySqEoDmgotNlNjyNJpW7bnR1WDDLydZyzFEa/nzbh5PMuK8KlXLTGo7voZLl6jyfz8nWojNlWr71kgEpbmHdpjhHHdZxoXbD5gS9e+g4+0o/b7933wGc+d9+L7cHU87YwS1XZfHBm3pki0IspnbYuTT/DT8mg9yisdkRTj/JxtqNcb79JUI8LmhqVrjl6ix++i1ClkvDaSd2zkw9e4ad9z4LUV8jYd49nhV7FH78fhtz52q5eI6Vz74Lc+5MB7/8EWHc6IzR3glHW7jvltbO1t+XR9HrQVE7/ZkOEQor/0hYWLchTQ//YVRpl9CcCFKSNnXKa9NjIBCA6SfamH5iK2v38JNrGJgej1PJbvmsO12CvT6P8vRvXHZdgFBpF7LjPdBJepqEH+yb2Z39C07cyGkjQclHIBnGFunKdtbSKz4Gb7yWjSzDbjJgtifp3kvhpF4Co9HC669k7t3/F/h/Z530H/6fQKfTMWTkYHbuTlFbnyIV1/LKS4LVn3dHUzYYEXRSmC+TJolFaksfj4gQ61mCJLRU/DCMDx/uxQknJJhzWRPle5M88UyC446wdbrQPP5IC2l7Y7vX97lnDmEcFhzsYWu7YxShUGtfz4BBgiOnV/PEi35OOMbAFz8F2bwjgSwJFIUDFi/eh5Ur/6RXdy1vfxSioiqFySRz5GSZJn1lu2NVobJHuwHZ4adnX4VHHzGwS7uG9WIJG8QyNvMnVuz0JMOUCMo+JFmlSVeF85D1LP7Vzspf8/j9+1w2LMnjvNlmGpqjvPRGCIu3D365nuq83zHlN3HP4z7ufdyHZ7+dpb69DPTqoWPX7iRZTpnjZ9Vw9e2NXHFLI4MPq+TDT2OcdoKF5csXH1QM7HYX559pQ9bIHWraQKaQeMgoI5GoylsfB7nvSR+vvtvMu58Gufk+L78vj3L7Q16uvdjF128X8uVbhUw9xsKy1TG0WgmTUUaWpX90U/v7xPjquwFuvMLVrrip0Ug8c38ue/ameP6N5g6/K5USfPZtmGT8wJ0sFy9ejFl10qyEGJ4+klxK0EgadJKeEtGHvgxnB+vbfEaWZPK9Y6iK1xCQ29/btaICnSPMq4/n8d17RXzyWgHfvVvEeWeZacha2+FAa5OcyAkr2qS9jcP7PrikHIZJh5KIJZGsEj2VoQyQRrawCRupJYs8cijE5NKTiMb+n9D4//+IcAQMRkF5spxKsQtFZJgWNly4cuN4mxRuvzaLs6+spznQloXx69IIz74UIpyM4e5fy9ufBBg8wMB37xXy88fFrP2lhOmnaTnjooaW67y7PMm5l/pp9KbZy852/0cIQYNzA3fc0vGix+tT2mxORKMq086uo6FRpSBXR9rqIyIFMRkFlZUVBxWLdDyNQTKilwwMZTxBWxkPzbN02G457zYHUnYjPi/cdGUWn71RwF2P+CjK1/Ltu0WMGGzgtBOt/PhhEZ4GGVe640KTLMlYUpkNl0tuaGjRLorHVV59J8gZl9Rz81WuNoVPgAF9DXz8thN/zqZMES42gO71U6hrUClP78aZkyYe0hN3Bjh5+rQDjkFlZYY5Zs4Nkm03dTqXyZKMSWNoua7bdyZ579MAX3wfZvbldZx8bg12u0xxoY5Dx5r48MswY4Yb2xQ+9+HYI6yoqqBsb+bc3/wwSCIp+OyNQk49wcaY4UauucjF4q9KyMvRccQEM9dc7GopfO4Phz0jhH/6NBu/Lo0x8S9jvt+WRkkkIZFItPtMR1BVFacLksTJonMZFRe5CARGjORJxfRgABXsoMG1njNnGInHVVatj7N6Q5xksnWsO/9MByvXZYozU44wk7DX4M/dwIJnc1sKn/ug00k8fncOz7za2tp10fkGKuu2IMsyZvt4SqsH0Rwfhz3HiqQG6FrUllkTT8js2GPFag4iy5nr/B86Rjgcpqasrl3hcx/yKKEgV8eudXkMOGUzWyw/s0HzB2v4HT+NaNCyg3V0ox/DpEMZKI1ihDSJLPLYwFLy6UrvwBFsWGYhGcroAO+DHw+zZ7Umu7fe72XwWA+bvupN/t6j6NZwJLnx3kTTCVw5Kc65JI6sz+gH92RQu+c1VyrCTR7r1q07qBgEAgGuuPAqNMLHodPqeO45PbfdYCPWfR010p4WWZu/Q5IkTLFchg82EWlwsJXVVFFKDwYyUjqcAqUXRel+jFAPRyFNSWg0t9wZJhBsnVteeiOCxdu35VwkSaKgaRQ/v9qDQ48IMnxSHUPGNXDHNWZq6wV72MJWVhOgiQ0sxUcjEtCbIYzkcPoyFEe6gAQJfv/p4KQvpkw5ljc+CFJalmT0MGOnreZnT7djlWzkxPpiksyUpAbSPz0OD7V0VQei3TGGiUcG+PXXNEccYqG5WWXNhhiXn+dg+65Upwnnq+8EmHKEhZ8+KuKzNwr5+eMiZk6z8u3PEby+9qxZIQRPv+LnvDNtrFwXZ/bl9Tx2d2sh3eHQ8/Qz72EydS5l0xHq6iqQFAP91NFtjP4go+XZOz4WT8qHisJwJmLBTpwoKmlUBN3l3gTxYcKGARNW7IzkMMZIkxkpHcYwxmPFTjf6MYBR+KhjKBNweAZz+fV+VDUTn+YmTQtj6e+QJRk9BvoznD/++IP6zT5kK9iPhETPJrZp1zB29CHYx2qxmFWG99uIXt6FI8vZ4ff92xENqBiyopwzw4bbJZObLbNlaTHvvprFgpdcbFyew4wrGrGV+HHYJfr10lO2N0UyJZhxko1px1vQWRLceL2Rww6T+XZhlFmn2Vn+fTHPPJjNxdc3tDA898HjTXPZTR4++jLEzfO8TJqgY+gQDf5mlax4d558IYgQGS+Ic84ykpbjGWNCMsXtZuElLAItz5PBrDLqpEp2F3zHIYfFGTXURDSsxdPYcFCx6N27N1//2Ll2+ncLIxw+rvWZ+vHXKBXlEtPO9LG3KoXepDJuVOdeFZOP0NGoKycgfNSwm+qCX3nyKS1mk8SmbZ2vWWIxlWRSQhFpqsRuasJe7n289XnZH74mhc+/D/PjbxHGHHI0+fkdt23/EyTZTlOzwrU3hcj3j8JWP4gTTvfia2odi1RV8NJbzXz3SyRDFot1XlkMhVU++irE1h1JyqtSSJLESVOsfP1ThHpPGqej87zN5ZDZvivJ2qUmHFIWTnLo4pnEU48LFv4R5cU3A/iaFKprFbw+hTNPsTFuVOuaNhZTufEeH28/l4eqHhwTOJFQufFeT4fj9ve/RIk3ZKGT9DibBqBBR5Nc13kMtF7Gjm6b4/+xLMbePZp2+t6Q0RqPNZlIbR1KQaJfy3hol1z0DE7ELKzc/0SSZxdEKO4TJi9fEMRPFvno0OEwmhk4PMVvv+tYtczB5++5WbQ0RiqtkpYT5OUdXMdcZ/iP+fm/EIdPnsSfyxeyYaPAHelG7+h+O0eNPWjGyxZW0SiqMWGlhJ4YsWTaN/7W6oOnkC0/lXP69lKszT2Af95RUmhPEy+gK1tYiZt8BjCScrazSayggK4YMROUvNTpd1OYl+LDL2DqFBO/LYvTq4eO6VMzxbHRUyrxNArC4TA2W8eaHx1hw7pf2LQ2hdHfleOmNXL6DB3nn2ti87Yd7NnSSF6iD3oMhLVeQu4dvHSfmVgyzfrNac46zcbjT3lwlY1vx4xRhUKdYQdWd4yQroZl73dpk6yaTDKP3JXDhq0JPv4qimqpZ+IJQe673UG2O6Pv+NuyGGdeWs/rT+W1UNnnP5jL4SdXEQgJdFr4bUmMqM9MXtNhGGzVHD6hmSdenc/UqacccAxOPvUCHpr/BxaTRJNfoVtJ+wJytlvD1z+Feex5P2dNt3PsZAs7dyd56a0AR0wwYTbJfPRKfsvAqtNJnH6SjSH9DZx2QS3xhGDqMWa+XxThlOM7TqpCkYyO0j6B5mWrY9x8Vcd0fL1e4ogJZgx6ibsf9XHr1a4WXRNfk8LsK+pxO2ViyS4HHIcffvgBCYkieqCV2g9dVsmOTuiIiGCLgDxAE16MiWz2aLagkXTkql1QyTAwhCnE9uV5uLNav0+nk7jlmiz27vWz9gNvi17Z/lBQ0MoSUTXURg9vf0QCHtyFRZCdZB+RADJMaqNkIlmUwul2UFdVSm7efwYfHUEVWvp017Km1oQGHZtYjiRkNLYgrzzm4tnXmjnjZBtF+Romn1aNySQxsI+e2gaFQEClsVaHVqqhryPNA7fltDE7cjo0PH5vNlfe4uHS673MPNnCZVfGaPbo0WNFQWGLWEUxPTBiJkQzlZQysn+SQ0a2LzgJIXjr4yDdirVs25XE25RmzYYEsZhKrlLCvXeHAJWAtp5sJ7iySg4qFk1+b4tft1bSYbWrne5ay7LEpAk6fl+aKTI57BruviGLFxY0M/UYK4oKb38cYmBfA6rKPzKvJFXLWafZSaYE9z3po7Y+TUWlQnOtGUeOnjNP6ZgVNKCvAXNOI6pHQZY0aCQNRmGmlxhEqMyPjQYi2iCDBw/u8PMdITc3l7gUIt+lIeb/H7QhtQqSJLF8dYxQRGH1xgRr1gcY1N/AHddn8eHnYSBj2mS3yf+4i3/qCVZ+/j3CxWc7+PCLEN+/375YbDHLPH1fDpff0sjFZ3fO1pk0zsSKNTE++CLEBy8VEAwp3DjPm9G3PUDWpxACo0FLkDSpfS4eHSBJAqQUrr51eHa5qBfVSMjohYGnXwizbKnAEMuMbwlzIzNO03P3LXZUAStWZ5IaWZZ4/AErj78QaNHF/juKCrQEgq1JhNMhExc1XHqWm7c+K2LN5r/ioYTYun4TVTUmSopa57E/VmaRSkss+7OKZFJgt3cul/JvRyAQQKcaiIgQ5WwnQhCQcJFNDwailbQoKZlst4Y3X8hCCMH198RYsaaIYGWcJn+CQcqEdpvnbimPpIiTIEYjNWSJfPLpwjoWM0SMb3f8a+8FeOvtFIMTR2TWVxKAhmJ6EfMVsGLZ72zfHiUr2b2l9b0j5CW68M7r7zJy5MgDjsHLL7yM2exj4Zc5FOZrSSRU/lgRY2A/F5ddE0KK/AMNSpUZMkDHD+Yg3aODCODDJbWd40M0k00BBsmIsWwE445cy7mzjRx1uIHFS5OYVXsbpowkSbjTJVBXglfUIwhTIvXCTQRvyVKmnWDkq59CpBqtRCJphtFqLKHFRn9GUksFVb6thMPhA9a6M5vNxJImauqiDB3YefHCZJKRNW0TYYeUhRBKizyCte5wli7+A0mb4vbrXHzzc4QPvwwzpL+BW+738vAd2W2u4bpNcb74IcLvXxS3KQRPOcLKFRekOOK0al57Mo8xww1IkkR1bYpr7vBQVZPm8ps9DBlg4I2n89oYBNbU2+nTp88Bnfv+6NKlN8sX+RhB+2QcMom3QZjw46WSUrToiBDCLJkpLoIhwyuQf+qNM+mmmt0M49A252qQTAwUY9jAUpzkkEsxVexGUiS2/pHHuKPrmHuVmVT6n+ckISlUGNZRpCmiYmclZZ5Sho4ZTN6wLHIGj0PWaEjEGnji1nqKCgQ//wrehtKDjse/AQaDHklKogpYuS7OHddlsWFLgmGDDGi1ErIsccd1bnbuTnHfLW6SScGVtzbyy+8RgmGVqUdb+fGDQsor03z5fQMLPykiy6WhujbF628m2LgFhh5WzcxTLfTtpeP3P1IsWhxnyEATH7+Z00ZCZ/nqOOdduJpIrcK1d3h48PZsTjxWz2vvBqmpKSMo/AhUbDhJkiBMgC6iN4qznjeeyaGmXuHSmxp45Rk3J8xoor7Gc1CxiMfjNNbpePP9MOfNajt2+JsVHpnfxK1XZ5FOq3z3S5Sbb03QteFommrjHHfqn8SEoK4h3UbXfH9U7FVoTDUSIw0ODx89l8Nh481MGm/kyFNrafCk22nfArz+fpBGTxovq8iliDHKsTRtLWfa2bt57uFsupboWiSBrry1kRcezuG5N8KcO+fAO6L2R03VbqxmiVjUgF4yoFfyaV4nMeHojeQXp7HbJHaVJ5lyuJnNv3djwolVfPBliKsv7DiPfe/TECOG6vnjyyJmX9FAaVmS7xaGuXSOg5vu9XDcZAsnHt3xWP3jb1G2rzXTzT+2Za6QJAm3bwhnnL+YvEKF4kItf35fwoVzG1m+Osb5sxxkZ2lYvCLKw/P9JJIqdQ0Cp0MinU6j1R5Yyc5q1bB1Z5LpF9Qx72Y3A/saaA4ovPh6mLcWqBT7MzrfDiWXvSkNQTVAgli7bglVKOwR27DZDfiaFIJhlZdej/DJF3Ec3gEdskXTIoUqZFxS+yKlJEm4fIN5+fU1xNU4leUabJ4B9MdNghh75M0MGBzjh09yMBhkmgMKF17XwBknW1nwYQidUWAwdG5qdzD4r/j5vxADBw4kFpdw6c3kRNtT5p1kU0A3XGTMU3azBQmJQrq2u3kB3PHurCvbQz8K+GVROQ/d3XHb+vcLo/iCSQr+0iDZB71kwCCMrGcpvRhED2kAdcatiOKNDBpuYtxYLWeckofHp3DOlfX8uTbOzx8VtRS7FEUQDKn07WsgHo8fVPEzEAiQDBnpGR+CqBN891wd37xfD2ouxoSdnayje98k004wctkFLtxZGiqqUvz8exRJknjnNQczZy/BWj8Ip5qHJEkEhZ9q8waKClX2Vuq58TpLhywdgDvnujn13DqOnOjnxSdbF8iSJDH5UDPdu+i4/h4Pn76eKV6FwiqplMSkMVbOnmnBYZcZOdGDpclGNGYikWwmGjq4loZhw4Yx5/cwJPXMfynCmy+0X+QW5mnZuTvJJec4qa1XqKpJM2OqlVmn2pg0rZqn78vp8Jr3662nZzcdO3YlWLYqgcEgdahZ2BxQ8DUpXH1HI++9kCmiyrLUqSg4ZIoBc2baWb8lzslz6nDYZWIxldLyFCajRDCkMu+BA3d7DwaDxIj+I9PJTR472UAX0ZuUlCRoLaeoWxJdJInB0wtzqJggTWjQ0pU+DDp2S5vC5/645TorUxftBk/bxCgqwiSJk9clTUXtJvonx7eLbVD20M1Vjtmci5ikJ1gRJWZMYsTJkJ7D0LnBWWInEUng9e1g9pzHDzgO/yZoNQqeJiiiG0VSd4r+Kv/VOn/l+KMsfPVTmAvnNnDrNS7uut7NnooU819vxm6V2bXBhB4Jiy1BIKSSnaXh16VRnHaZ4YMNLdfszutdHHJkPR98mMIk7HShF1WU0UsaRFSEqaeSJAlMWBjEWCpLV/HdLxFOOLq18CiE4MZ7vRw9yURerpb1mxPs2J3k6ElmRg41UlEZ5K13ElTVJZh3h51nX00fsIvlPqRFgoBowiFlPidLMv/ULarRCiaMb00si/I1fPNTBI0scdqJVsIRlbsf9SEZ0i0JcEdImH306+XCbJbpVqJj8glN5FVPoKtkptm6qB0TcH/k5WgIkkb/lwO1ASMatBTQjTqqyDIcXEtfv379CGh89LFpGNxLZseXGe3TvyMgmhg3VmbFmhh3PuzjruvdPPa8n8vPd5Ll1PDhF0GagyqKItBoJAb1M6D5h7FMq5FQ1YyLb3GhtlM9pVHDjIRCgtr6dIct5QB7q1O8/HaA0cOMTL+glkBQxWQCVdUc8MJOo9EQDeiQkalkN2463g2vlko59WQ9d9/oYvyRW+gbOxSzZGVz05+s+NxNUbpXy3Mg/IKvX9+Jx1dPVUOMiqokF13rxWrS0qMHCP653Wj/e/GTr8NMmqDj8LFNjB/up6rOiMWsYLPEOfbUKMdMD/DYvCyOP9KMLEs4bV4CnnIqKwIcdZgZVT3IPq9/EdxuN95YA7XU0JvB2KUs0iJFLRWsZCH9xUjM1tb4SZLEDZfpmXufiUPOOp1H73gQS7zjNVgeJWxkGQGaGMhotJIOk7Cyh60IkTFBW/BBiLNn2Hj25QD5Sr8OJRdMkgWXUsCUo3wsXlIFVRn34qDwE83eRVoXRaMaMDT2xIKDYCB4UDH45afPeeJ+O4X5Wl58q5kvvg9z7BGZ9VZevsC/x9PpOiFh8SDLGnITPWikhq50VmzL3O824cZSfRSfPF7DRy/7aQilKCCMiY43nmKEMWBqiYOcMnHj1VYevMvBNbf7+P2TnA6LswV0pUbdicfjOeDiZ2lpKUP6m9myPcyiJdEW87W/Y9O2BMkELdrZ+5AvleDJ/ZMKnxlbVop5d5iYPSOLNz8MIAQs+zZj5PHigmaOPaOWyRONyJLEoiVRyvamWP5tSYds08vnOHnmlWZue9BDg0dBp5WI+sxoGnswYXotrz7bfu5bujJGTv7wgzI52YcbbryNU3465R838bRo6clAooTZzWby6YKx926WflvIy2+G2fmNjQaqKKBbh98jSzJukU8NZWRTQA6FCFQaYjX4ttl48DonzWot7k4MlBIijiKneP4pCz8sqmPSWDNdSjQ0+MN896sFWafBZEyjp5TiQhsg0a+3nu9+at+x9B9g0IjBbNu0jOtuDSCnjFx1jg0hK6SsHi6+wMjVl2TGuPNn2fng8xC3XpPFd+8Vccjxldx2dRYPPOXj7ke9DBlgYOwII2deWs+gfnp+/EHgrBpDD8mBKlS+eryRAF681FNULLcrfAKMH23knDkxPF4zKVVh+OS9FBdpKS6BjZ5S+ibHtVmnKEJhi7SCY0aCwSDTo6vM0ZPMlFelsdvB5z+4a/7ZZ29hDhbz5AMRvvney9WXm8lyavhhUYQPvghxxik2lq+JcesDXoJ+md7eY9FKOrToENVjaHYs5bHnmnn/5fZsS1UVvP5eCANmkNNohZYb7vEw82Qbb72dQrt3GCfO2M6XH7gpKsjkUkIIvl8U4cmX/GgMegqT3TFioYYKmnWlFGsEdz7iwx9QUBQYMsDAPTdmMfduL9m5AzLyf/8HiER8OPIkvH+RYBMiTjB/MzddZ2bqsSYeec7P5efbOXZyZoy56QoXdz3m48iJZgb2bTuPPf5CEz27aRk9zMSJZ9cRjigIMuv8iWNNPPtgDg8/20xFVaodISkcUXn2uThd/ZPbSWdZJDsleUZee87G6+8H2bjVy9vP5bF2U4IFHwb58bcIVrPEy4/lYjTKPPpcEyAdlDRMMCij1wpGDTNw8vQgRoMGoWgxertTki5q+U8pkqiqRL4uj1LTYgqjA1u6wAI0EcjdxLknaHj46SAvPKVHUjXovP0wi2gLo7ndNSCInc41Sq2Sgw2bUjhyFPIbJ2SY+hKYseISOVSs2cbgQ8twuQWKKjjhKCs3XeHCatHw4pt+Kisr6dmz5wHHojP8V/z8X4i6ujpkSWALd+30mAK6UEkp/aThDBaH8Cc/MZAxnR7vShXjpxG9p4BnX/ZzzaVtmRX+ZoVb7vPSu69ETe3vmMNF6EK5JOUYNZThELl0oz9bpBUITYr+fQQrfihu80B2KZb58cMiTjirtk1C/PVPEeJRCW+dfFAJfywWY+eOKtzxzI0uSRJuUQi+v1hyErhFPjklf3LHja2LjW4lOnxNCqvWx1i7KcH5F2jYs2cbvyzcSDQK6ZSEO9oV3e5snNoKBg7oXNy6ZzcddofE/Xd0nKR376LDapGprE7RpVjHK2+HCG7tybtbbLz6ym7OOFNm+qkGvn6qEeH00K+3jngyfVC7+wDJiJ6hicNZtXgtn34VYfq0zMJ7154k/oDC1bd5cLs11Dcq9OutY3d5iqln13L5ec5MAXZo50n14ePNbNuZ5OePM4Pe2VfUc9h4E+ed4cBokPjh1wivvxfknefz+XVplMNOrubOuVm4XRlaf/8+7ZN8IQQr1sSYd1MW/fvYmXWqnWhURaOBMcdWIQEnH2dFUQ7c2XfkyJGsX76JNCn0dHw+KZJI5jATZmxn+BA9Jx1rx52lQQjB7ffX8eO7CvmhgQB4RC39B3Q+oXQt0aFo2mpwqUJlN1uw4yKaqGP4hAhbVi2jIDIEq2QnLVI0mcox9qzgladzCIZ3c/HNBTi6u4AMq8syPDPxhJoirP9zPc1ROPbYEw84Dv8muFwWqmubKfjbFqNWA4uWRNHrZH7+uKhlHMrL0TJ+tIm5d3loDIcx4iQQSxGLCW6a52XUUAONXoVb7vcy82QrkYjg0adiBP1adBgxYSVLyqNSlJIWKcySlR4MaPPbWd5hXH/nHzzwpJ/jJlsJheCnX5IITz5Jkw+DO0ROtsw3bxe1sKQBrrpQcM6VDRQVatBppYNu7ZWEzB62tJgzaMJulvwZa3Ho3R9CCH5bEeanjzNjZTIpuOC6Rr55t4geXVsXaicebeWTr0Pces9K7HXHtlmoCSGo0m2huGuCH36NcPyRFh54LIS1ZmiLPmgkJBGPq23cKvdHVbWCG13L98WItBQG7LhIJQ+szXt/DB3Vn9q6rbw138aUNWvQVB/ShpUWESHKTCsxVCt8+o3Chy/nk5OtZcIYEzMvqqOwQMcXbxbyzKvNvP1JkPPOcHDEoSa+/SVCv94dFyzf/jhI9y5arri5ge7d/lmzWpIEr70XbCcFsC8Gb34Q5Nt3C7nxXi+vPpnHqnVxHnq2Ca2mc3H+jhBPZBJ6IyaqRRnFUlst6SqxG1t+mInjrDz/SoRu8RGYJSsxEQEkCpXe7dhrOdF+/Px9I764gjbpYu1HfTBg4ifJQ60c59ufw5zYgZFiozeN+S9drT0VSX5dGuW8MzJzpl4v6Nl1n7yJzJIf8/np1zDnX9mE1dKMXqtBRKzUepKUWLvQ1FRDNBo9qFj8m1BTU0MqnG6jn6mVdHShN3aRxVZW8dx5ba9RYb6WsrKd+P0B3BYTdLLkkSUZhIRAtBTJSuiJHy9xYlixU10eZsYFdSRiGmzRvE61wnJEEQsXNvDHDzkcdsIuGmMxeh/SyLzb7fTrnUVtfZrHn93Ot98Ipo+66OCCIAWYMjmXl95qpromzU8fZuaAdFqgKnDb7ZtwpI5o5yzr1+/liCNk3ng3jFspwYsXLe07aWy4KGd7m7i4lRJoLsEmMmaFWSK3XUK6T9NzGBNaXtOnLXh8ClkuDc884GbU0gYipSEEKiasLf9RkiRsZBEOhw84DJ989DI3X6GhOZjHZTc2sHRllEPHth13VFUw7wkfcy4w8ennvyFX9sWVyOQWaSnJEw86GT5Ix4ln13HW9FxUVfDB5yF++KB1Xj3jZBs7dif5YVGU7CwNwZCK0SCR6mTIkiSJnt301NSlyM7SEAqrpD3ZdKMvq3+Oc+FVTcy73d7C2n3v0wjzHvdzz/0H3hG1P7p160ZSTXaq0y2EIEKIlSxEh45u9CfpqOG5hzNmJ337alAszcQjKfI7YY8KIfBQyxDGtSluZpFHk2ikNl5Bb8awldUMExPaEEgUkWY7a9GbUmg1ZswmiTqPzF7PEEorrJQUxnHafGzcUYhBP55Fy2s4cnwTTX6FROLg9XD/DZg08RBWLVlJAUPIo7WLRvgFrz+5iUgkyK1z7RTmaWlqzuQZOp3EjZdnMfXsWiaONbH2l64txBchBIed0IijakzL9ZUlmWzyySYfh3Bjdm/ulPBx2Rw7p19UR1VNigljjWQ5teRm6QmsK2m3QauRNAwSh7B1+28tHhrTjrXy0lsBZI2K/iDJbYlYCIMzRqF/LDtWrOcFYz1llSmuvdjF6p+6tGxQ3DXXzYmza/F6a8knMwZYJQc2g5FgOM7zbzZz+RxHy3O/b93YWKOlhF7oVD3+gIfdW2t5OxJDv3cY2VIh4Z12phy3CXdRjNx8FW+TwpgRBjb82oVf/ohy+4Orqaq24BYFuNwqXywo6jCOO0rT6JxnHtzJ7wezKSOVldbESSdTeHJX8/mHjpYcddP2RIvMxtadCZ5/M8DwwQZmXFjH2BFGTjzaQjCk8tr7QbqVaPng5QJkWeLs6TaOOb2a5oDEDx8UtnhfDO5v5MLrGpg93cYZJ9vQ6SR+/C3Cbfc1Y60e2848GjL3mU4PI4caGTnUyCvvBHjiRT83XpHF6GFGjpts5v3PQ4wZkVkne5sUFNWJRtNx101HCAe0aNN6vvouhsenZYw4snWu2i/sDbrdyGkd8fw9rPqmkAXvl/HNdzsQAkaN0HLjtTZKCrX89FsleRXjWu8LEmyVM74Df4cGLQk6l7NThUKXYi3vvJbNyVO3Y/OOa/N+V9GfLYEqPnrDidOhYeHiKMfPquX+W90s+FBm8+bN/xU///+Ke269HZ1WgyZl6HRhqd3PiVKWZAzC9I8+7BLgoZahgfG8/uw6fl7o5crLTGS7NSz8Nclr7/sZOkjLZ28WEo2qfPOTnx07feTkSiQSMm89rRCU9tC7WGHAAA2nn9SxdqjRmNGlPH5mAx+9noOiCG5/0Ichmk1ICR/UA/zmawuQPFkIoes0Dhq0RGNtGSnBkIIkwWPP+zl3ph1VhW27wmgtcTRBJ6mETJAAIYKEFT/X3prglXcCdC3WMeVwMxZLhuHUo6uOLTsSWC0yPf8h4R0ywEB5ZQpPk8Ibr6cpSffNOOo2FPHpmxs5dKqPCEHcBSEavRasFgORSOSAi587duzAnHShlwwU+g7hvtvWc/dDdYRDErqYk0RCos8hGr5/vxCDIbPwO/owuPAsB+dcVU86LWjyqx1qA0KGiXTlBQ5ys7VEoirDBhn46MsQn38bQZIzmm9fvV2I1SIzYkhGV/T2B70kkoJr7mjkhw+K2rG/Pvg8RDCktmEFmM0Zl2FFhSynRK/uOpqaDry9Y9CgQSikqZH20JuhHR5TRyXnnG7i6YfaFtklSWLerU4+/mY3e4ONgERCCrN2U+catLvLk0RTCZpEI0ZMhAhQQxlF9CBFAiWZZNqJgl69YjTUrmVPmYrRKLh+jpHTT85Fr5eIxmJUbtiGNlGC6k7g0DsJpgIkm9JYgjYUYxAJ6aBMwP5N6NJ1AJV71lBHFYUtTd+gRMw8/UoTb8/P73AceuBWN7/8UUltRRhZ1RIPaGlqlBg2yIDFIrNxW4Jvf47StUhPn15a6isMSJ4iGqimUdRQTC9K2UQ/MaLN96tCwZO1DiVsxrD3UL7eEEBGJpcsZElGiShsivzC0/c72hQ+IdM+/PpTuZx0Th16jYbFvy2CO+884FiYjFZiqSSr+ZUsKRtL0M7cO2pY/E0B5r9p9T7/RoApk00U5GWm+C9/DHPSFEubwuc+zDjJxpsfBtmR+BWXfwAOkY2fRsJFGzl5qoFJ4+zU1KWZenYtGzcIhouclvFY7+vKSwtquPbS9ptDixZHUZrcLcloLeVkkbffrnO8XSvmgeD6G27n8gtnce0dHrIL01QllhALGDGoFhJyhH6DFJY9m02vHro2165nNz1FBVrOPNXCT79HCYZUPv8uzMYtCW660sWzrzZz2onWdiLxq9bHUFRIpeHIw8z8tjTWwhj9O9ZtiqPTSdQ1pJg6u4ZLz3Vw7GQLGo1EKiW4/SEv8YTK0IFG3pqfz5W3NvLZG4X8sjjKn2vixGKxA9e7kyWylDx6M5g9bGUNi8iW89DpJWLmOlzZColIkkV/xNm5VSb3r+vWQDWFdOv0a63+ngSpYJg0oeU623FRqPTgwkt+Z8Uferp3aR2vVFVw9e0ezjndxstvB3jtvQCzp1t564MIP/6oIGugW68cdm1rJBbSEIwniEQgHtWS8lvozgCckpsIG8nv2pPFi6u49d7/zI46w2033kYvMaTDcc8puTELK6Fo63OVTAre/jiIz9dEOORD0nfeeaOINCoqOnQtLsRZ5FHLXnQ5Hg6dFOa8s21oNPDOxyEW/rwKfcPEDtmfKVIkojr0eomePQU9ujTy0pOthaXCfC1PPuiid58Alb6D0zRzOm2k0/D5d2F++ihTpKusTjHtjCakhhIKUmbWSr/SVe6NXckhRZKoezfdhwQJR8FbbSFX0mIXWfhpbFM8gUxxwiGyqRKllEhtWUgyGmJE2M1meogBLQluUiTYxQaK6NFGCzxCmOdfVUHI5BYoaExx8o9eSXaWljXrU6Q8bnL8Q9FIGoQMDseBs+Hr66vp2U2Hw65h4WfFnHR2LbNOtXHJOQ7sNg1rN8Z5eL6fE4+xMmemnRuuEJxyVimeJRYcZNOgqcBiNvPHijgaWWLauXXEYirRmErZ3hS9e+gJBBVmXlLHXXPdPHN/K5t2w5YEs6+o570X8tu1y6pqhrXTtVjHtl0JZk+388KeOpTYIPKCQ1n3aQ2Tl21Db06TSsg0+2TcsUG8+vxrHHvclAM+/33w+XykhUKtVE4x7RPjRqoppCsmZ5yZl/nZtGE728vDTDwkc92PP9LCrVlV6CJdiRDCSvtr0EQjTnI6ZHVmSbnUiUoEghQJNrECu3BhwU6MCM14sdhUXn7RzdJVUf4/9t47PKqyW///7D29p/eE3nsHpUkRFcUGgoiCgr1XrNh77/oKggUbKAg2FEUElN57IEB6JjOZ3mf28/tjMDEm8UvOdX7Xdd7zntu/DHtm71n72Wuv515r3au8Oh1nsDeSpMHjOsbBvfuwWaBThyoUdS/mf17I1j1Wdu+vQKNtXYfIfwpWrlhCOjlNnl1Jksj29ubjxWu45TqFLTvDjZKafXpoMZtk3n0hqxEBpyjgrFFR8DfN2D+RTg6HSve0eD0pNpnK6qQOZDQGLzySwenjHaT/bSjqn1BJahJuG0ePx+jYTksiAeGIgtMT47QRpy4FBNChYxeO7jtAvC6G2hJEr5f47N3cRgNqISl/8dGbOZxxVjHYG4grv1vN+NFG/tgS4t0PPAzoZSAYhC27QkjOHPpEBjcMtSGbsNKB7SVrGUYukCRQ9TVDsRt+4f030inM19STyhefa2HoAAPjJ3owV2VyxoTqFgnkay63MmbKy0ydNqNVv/9PhCMKRgMIdZiD8hYGdovSrXNDoZdeJyNJEtGo4Jb7a+sT4x5vglffc/PpMh9aDViMEovfym34nF7m/LPN6LRyI5u2LdSw4sM8Pl3uY+CEUoQCE8eZSETUmBOpzd53l7qC8yc2fMfVM6xMmFrBbdekotFIDO6v585HGnTS7LUJ7rz3qdYZIgEmrBQfDiOETDG76CT6NIoZ6kQNZbFSclWFZFgV8nM1PHCnjQfubPp1udkq3MedpJ5MDGklHbKioVJ9mLxE486JqBQkpHWgRJQmxRR2yimTjmCtgIsudeOKx0gXkUbxgyRJZOvTsFkl2hVpuHqGjYsnmpkyp4qEAoWFrZMLawn/R37+D4OiKET8cQyWBCGlHHwFzR7nlKqwiJT6/08jm1q5gmzRvIaiCwcRQlRxglxXf/wbQty/sxQ0ESp9ITQpgtuuTWXGjdUEgoIUq0xFVZyxI4zcfm0K7y0+xqN3p/PZ12A0yPTo2nJqqn9vHR+8aqPfiBoyc2NEy3MIRBTQnHqVH8CKL1dSJLpwXNpPLs1XwXo11Uw8o7GDv+q2ZBvsaYMaMuCTJpj54ZcA19/qpU94XH3AqgiFWt9+OuQ7uHqWkbsecZCbpUKllqh1JCivipGTpWqkdfl3HDwS5euVEZzlJnLtw+sfeEmSyPb0YvnXP6HLOsLjD6fy2It1SHIG6enNtyc1h+LiYiwi6UhlSUZbV0hNXYSeDEYlqanMWs+Hb+TUE59/QqOReOXxTGbcUM2bi9zMu6PpOWMxwapfguz9rYhaR5zLbqhmxmQrj92Tjk4nc7A4yoPPOJh2TRXjRxm57GIrl15opawigcuTQFEE/ceVkpmuIjdbxaQJZjbvCFPrTHDRRDPrNoYaVUD9vC5IOKzw/qsFXHJ1DffPa9fkmlrCjz/8hAqZOnU5XiUPq9K4Hb1EHEBlCHPbDU01On/8NcDzb7qYfrGFjHSJp5+J0DUwgj1bt1PriJOZ0dQVPvK0F6ujB24cxIlhxExvhqGWNOwTW9CGZMoqwuw9GOWHz5q2wgC8+V4AnaMT6SKX7Z7fqJaqybLlESKA13IckyGOPyARjUb/jwBtBvv37Kco0Z0y1UEcShUZJ4MtdW0RDmdti4R+NCaoKteQG+1KLkXIZSoCpSGu3r2d3K5Ovv4wj9SUhs/uPxRh8vRj9KwcziF20J7u2EhnB+vJFUUYMBFUu4lnHWf4MIndX3dGK+matFaqJBXp0bbUuRx/vyQg2eLUtlBN8X6wZLSuokNSSRgxkUEn3NpSbN0Oc+kFZkacX87Vl1kZfbqRWmeC1+a7yMlS8+oTDc/Bd6sDPPNg8xUtABedY+Y9l4f+Ew5y+EgCTSTM5s/zG9nomsttTL+2hpIfy0mNJQOQ9HA7/vVmFULxcv1VZvR6mURCsPQbPw8+HCTH1Qsfbio4hkChK/2BZCDkVzswhK0kEolWJcXatWuHrBFcNtnKheeYsDsSzHvOyb6DdjRqCY1G4v3PvNx3SypWS+Pv7dxRy2vvebjgbDMTx5sYMdTAws88nHd5JUaDxPgp5cyYbGHyeRZiMcGCxV5+XBvgm4/zuP8pJw/dkU16qppnX3dx/22NN6WhkMJN99kZ0FvLLVenodHAF1/7uf8pJ3166KiujTNrqpWDR5KDk3Kz1ZiMMlU1ce6+IZXJs6taNfhMqxfIsWQ7lNWmcP0NGgYOSFaqD+6bjtEoc6IsxrjJFWjj5vrA958q5wG06LHRdMOtktS0Dfdj/IUbefHJlKRcypEo73/ipbQ8xgefQd9eWmQJPv8ULPZ+GMvzUFCIdFQh6yooO1hMqlJIdzomp4ji5Ah7sBis9BrSA2O6jsRBdavWw38Stm/fwt6duxgotUwQpZLJV1+XcvMcGy53gkuvq2bCGUZ2/FzE9OurSTdLHFpZi000fU9WyEfIUHIxYKSCEtrSNVmRmBFg0YJMhg1qkNwZNtDA3qsiTJn2O4U1o5uQsVXSMTJ1JgJBQSwheOqh5lvhrr3Cytipq7hZuf+U13+7Dj35/OudjBluRJIkFEVw4fQ6LEdPxyCZQIIMkccx1TYqtAdJSxfk5CscPqzD6OiIJ3IYgSCXInbxO+kit4mOeCa5VKRtpEJdg87eHg06XDiooIQCfS4hfTXb/JWo4npAQk2y+vav+qEB4aXOE2PNhx0IWSroPCDIr8sKGiWrvvomwAP3bSDfcRqWPGOrNncFBe05UHyMIf31HC+NM3yIng8+87DoMy/t2mjo0kHLE/em06VjMrZQqyXeeSWVMZO24HSlcv5ZKu55zMmZo4ysW1FQ7y8PHI5y8/21PHlfOt/9HOCOa1MZPqRxUqZvTx3PPZTB06/VNSJFAb77OcDIIQbUaiivjFN8LEa7TglKK9Yhhc2ktHMw7zoLHdpp2LI9wvxPPASry3BWp9VXwrUGsVgMnRbKYsUkRJwCOiTJJZGgiuM4qKY3Q/G6Xfz2Wy0L3kjjmrsaqpPUaomXn7Vw483lVDg1ZIn8JtfgpLpRAvbvyCKPYnaTQS61VKKTtMkqL32MrPQIjz5o5qyxRs4aa+TSW/uQiEc5tuk4HvUezh5jpH1bLes2uNmzbx2F7XuwXcmlU9cz6Nq1W6ts8Z+C4n3V9BYjmiWYJElC4yhixQ9VLPrMy9cfNmjqr1gVYOr55ibxeigskJWWY3BJkggHW34v/bohSNsiNQi4ZU5qshI9JjU7FPVPyHEdPn+yDH/xV1527YnjqJE5Y8z4Fj/THBJxM3pjnPLM9WgTBqrtiSbE55/Iy1FjS48japLPmRCClKwYN8/OQJaTSdoPP/fy8FM+Qi4rA6WmHaV6yYBWNNZxdhmPc8/tJjo0c978XDVnnCGz+hMXGf8Q91rMMj6vkyVffMCUS2a2ygYAwVACk0FNn54aKqucjBvXuMM1HFFOxqc++vfRsXF7mK4dtXRqr2XenQ3745vvs7P4Sy/DBxvq53ls3xPhzaebSqkYjTKzp9sIhQR6ncSmHWEevd/KvHu3kOca3IgADIkAobwD3Hh1w7kkSaJ7Zy0vvuPij63JwZOxuGDBYg+9umkJx42MHXtmq+wgCw1hgkTDEl3pQxA/21hLKhmoUOOihgSCTCmXDkpvasKr/9Hvur0KdutmTN6x9URlFvlUafYTtJahdeejU6uJp1bSs3+c286y8OSjm8ivG5IsBBOCQ+xEi46+YjhqtwbhEshUsYeN9BJD0EoNsYWQFFRyw3OTlqriqulW7nvCQf/+/VtlixZt9N/yLf+H/zZ4vV5iShyzSUV+Zz9+0TQjHhcxao2HMNFQOZhCJlX6A0RF0zbCGlGOCQuDGUslx9nGr5RSjCPgp9hdiT5hJStH5qlX63jmgQyWL8pj0Ws5rPo8n6J8NTNvqaFHVzV5ucnBEJnpKoqPtjxkYd/+BIZwFll1/agsVdMm0o8IQSR1y59pDkpUwSxZEYJGE0cb7BDHYT7I1Vc0aC9t2RmmfRtNI+LzT5w1xsTgAVrCfynJliWZbH9PVn+nwWSU+ebjPOzOBI/clc5bz2aRSEBNlcTL7zY9PyQ1Pn/5LQTbR5BfO7xJBYQsqRBBMznZcPVtDsaMMDDs9LNOWbgYkmLWQSnZCpUQcY6yhx4niU8AfUqoXmvl78jOTOrTffqVl5/WNp4GGA4rTJlTSVqqjEolcfs8By8+mskVl1jridSunbQsmZ+sLNNq4crbqvl4qRetFoqPxbjhyhR2/lLE6qUFPDY3g8+/9qHXSyx8NZu2hWrsf5n4WVkd5+Hn6khPU/H51z46d9C2qsohHAqjw0iOPoNizRa2i98oF0c5IQ6zRayhkuMYLFFsluS1O5wJXn/Py+ybHbw2383Kj/J4bG46q1bFyQh0xosLqaoNZ17gYM+BhufGH1C4a56TDdv8ZA0+RNHASox5TowaHW4cnBCHqKOGjv09rN8c5pyxRu6Y5yCRENidWtb8kUalXcfPv4X44jOFNCWpo9MttxennTuE7uM6MHjcAIaNnIBGk0/HjhLvvP3OKdvhPwl+d4QsCkjJjFFp2c5B1SY8oo467ERCLQeV193upkNwMPlSu/rgUy8Z0JniLH0/txGpB8nhPM88acRjKaEDPSjjCHlSW3ozFIHAhYMabTHWrCCHjyTQx1NaPLc5kcaBQy1rFkZjArdTpt+gQadsh0AgQNAbJkGCLPJJS+Rh0MPjzwaIHezGvx4u5NKLZG6ZaWLXbykcOZpg3cYQxSVRPvrCx8YtEVT/8LZXa5IE6NsvpTNgoMQbz2Q1sZEsSyx8LQt/xqGGv0ky+Y7T+Oi5PAYOd9F3dBl9hzl58k4b/hoLe1TrKOcoebSlmzSgPtiuse3igvM1GISaX9f8esp2AJh5xUXcMsfGRRPN2B0JLru+mmtm2Fi/sog1ywpZ9Xk+Y0cYueTqavyBhvvgDyj8uCbIVwvzuOemZIvR2BFGPn4zl3tvTsPnF6xeks/APnquvKWaqddU8dNvAUwGiQtmVlJaHsNqUXH1DCvxhOCSq6v4dnWAHXvCvPexh9PPK2PsCAPvv5pL3546enTR8eg96Sz/II/SijjfLc5j6AAD6akNN6JtoYaa2gQ5WWpkWTplzU8hBFazGgfVxEUcba6du262Mfo0I6NPM9aTK20KNdxxfQoVjhBxkSRdzVhxyS1Pk3VJNc1WPgFYScOs01FWEeeTL33UOhN88nYOj96TTnlVjENHonjsevKrR5F5kkBQSSritVDYIZ9R44bT2dYTnZTcOKVIGQwrHMWA8X0wputwHwoSSyT+S7p//wl487VHyMpMxgEtIUYU3cmqm1seqOXxe9O4/dpkImDCaBNjxqiIddiBU1VePw02IRLU6A9RrT6KHgMZ5OLHS5k4gle4GDyMRsTnn+jZVceZZ4GbxsmeCukIGmFA0QfIz1GjKLQ4LEuWJYryBG63+5TtMPPKO3nnwwgWc/J3/vhrEKUmL0l8noRG0tA5NpR+oQn4K1I5vEdFWV4F3yMAAQAASURBVEWC45ET6DBQQQlqSUMOhWxnLXZRQUIkiIkoNbpDRDptZvOvmXz/nZ7zby/mhGkbIMgpjPLEq0GO7smirjSHTz7TIhv9pJGFjeSmVgiBWziSg0JT1fQ//xjZnd0s/6Bplf5F55q4eKpgp/wbc26Y3Sri75Jp1/DsGwqTrqjkp7VJqYn5r+RQkKfmm4/zefHRzHri80/k56pp10Fw/Z1hDp0I0q5IzXMPZzZKFHXrrOXTd3J44Gkn6zeFmHBG84PYBvTRs3NvhHg86WcVRbBilZ833/dw27WpVNkTqNWw/2CEUDiBYvYw+gIXG3/MZfrFFob013PTHBubvi8gp6OPyH9BBgUgIyMDJQFqoUMAe9jETrGB3fxBHXbUaCjN/pXUEVvo1BkmX1XJ7n0RvvkpgLMuwZFjUYYP0bFsqZnCjkH2y5uJiYb9SlREcOP8f3TXSahQ04neWEglZqthxEVVnDW9jgVvW5l8foMNOxZ52bH1F9LaH2DP2iJeeTKTW662sWRRJqu+SqGyZA/7Nh9ArdYwbdq0/5JN/rdDrZb+MYknRQ0896aHu29MxfSXZ27lj/5Gw/b+hMkooagjzU7IhmShTDSeYPvupms0FhPc95gHvVqNxyfofrLNuqhIIihalrEI61zodRJbd4X47Cs/5YcNZNmMLPtieYufaQ5el5dERSGFnYKobO4m3ZB/h16rrtfwdqsrmTBeU08GazQSs2fYGDtGg4kkeegRdVRl/EF14Roqc9bi0JxAhbo+pgBQzHWMGdFy18rZZ2mI6dz8tLZlSZv1m8JYzBJrfnyDvXv3nvLv/xM2iwqNRua7T/IxW5JDnP6KCaNNPPiMgxfecmHQSVTVJHjxbRcXzqrkeFnDbzlrrIkPP/fyxCt1TLqikh17wsRi1L9Xm4NWK5GZoaK8Ms7Fk4zc+3CCqsJfKNftoYKjVKVvQvT5g2+XpjaKrUMhhV9/D5GWIvPZOzl8/2k+f3xbWD9DpaiwfYvnbBmCTPIAmVQyKZDa05+RpIscLCKVHmIoOgy0FSclvdxpbNrevBbO0eNRvA4thmgWO7U/c1Bsp1qUUUct1lAheslAIq8YXbcDLF6s57P307nsEjO3z02wVbOKGtsuSrRbUUkq2kvd6+V0JEkiU8qjM30opqGiWhEKmLwUFTTmNM4704RaLeFyNc/FtBb/R37+D0NpaSmW9CgyMovnpxDpvAm78SBREU6SfepSKnPXMvYMFaq/aBWF047xxismaovWYjcexCfcuEQt+8U2nFTTkV7IkpycBo+RAtrTnu6kaKzUUYs/kGDxW7mNXgqyLDH9Yiv9e+k4XhrngaedXD/Txpr1Id5Y6Gn2JRGLCRZ9HCJdySVVZOP3qlBQEKoYsZhEbe2ptznrTFoSIk4X+rGbPzguDhERyU1cjShnJxsQisyHnwUIhZLB15crfUw+r+W2rjlX6vGbypv83ejoxL8WBlCpJO64LpWFn3rIy1Hzrxez8QcUPlsS5dNl3ka/+c9KSVVCX6+B1ywSKor3GBHlbXnljSA33nTfKdsAoFu3bnhwUieqOJL7HWatoVGVgvr/USQTDCk8dm86Cz/1MmD8CcZOLuPcyyoYcOYJzptgYsRQI9/9HEQg6NWtaTAhSRIP3JbGoSNxvv4gj6MnYuzcG+G7xXmMH2WqD9bbFWlYMj+X/YeiHC+Ls25jmHUbQ3y0xMvtD9mZdm0Vsgw/fZHPL+uCjB6m5dChg6dsh3PPn0iMKDGfmdRwW3owCC0GTFjozwiGMo6QX82qXwPc/5ibUWN9LHy0Hb+vl1jwcjZ6vcyXKwP8/keCKBFUqIkSofSojgvOj9B/uJ2hY2rpPbKcvQej7P2tkJ++zuTnlZncdLMKpfMOptx3iEfermXKRVoUIbjz2hQWf+nH5U4wcHwZc5808u6nhVx2lYPbbpAoqE1ODZVNkDM0Fa1OSygYIuKNIWsl+g4aQK+e6Sz9/KtTtsN/EmJxBbfpGOdNMFG2L4+b7w1xWLuROrkaj0vi6PGmCRWfX2HntiSx0ui7RJTcojhZzVT5Apx7ppFEShUmyVqvWaOWNORJbckij66dNbz0aCahSJwwgWa/AyAo+VBrmic/hRBs3h4mrvKTnt608qolLFu2jDTRMNRGLTQEgxJ5qkIy420wRbNIc/Qhy9eLdv5heH87jUuvdHPJ+RIvz81BXdmRpd+0HIR/+1OQ/YeTttyzP8Kgvs1vKgwGmQ5d4kRE4wRSZrQDGntb7OU68srHkhvsRY4plddeMpHZqY5QyglqRSU16hIqctcw9Wof991hRaeJcmDfqfuAuro6QoEqrr8yGZQ/8XIdzz6UwYA+DcSMJEmMG2nk+lk23lrorv/7m++7uO2aFLIyVOzYE+b3LSE83mRyZsokC2kpMgaDzPNv1iHLEk/cm866FYV8MT+PiePN1LkVyitjSJLEvDvTefWJTI6URFn+fQCTUSItVW52ami7Ig0Txxn5/pcgDz3r4KarUur/7XBJlIJcNX9sDdW/w04FkiThtCdblI9zkIvOb7li5fIpVmypCsdJktYGzFRS0mjj8idiIkq1KK+vsG4OahXcNDuFpx7I4PqZSV2mHl10DO6nJztdi8bevtFQFQD32hgle06gNauxjgVtBwFqMA4C0xAJKS6z8bfN1O7xkEChoqLilG3xnwK73U6q1c11sw1USsebPUYRCnXYOVIWZPgEO9U1CQb1bdiQzppm5eMlPt582cp5N5VQ1eYnjuV9S3XH71C1P0x2hpqatMPYOx4hu1MG7tRSjtvWM2tGy5vamdON1OVupUZzhEr1YbapfsaDk1xNNmeOU6NWQ51LtEgqAPj8Ar2+5Wnlf0ePHj3o3uscln2f9MPf/RDD4G2+S0qSJPJFB/r0k8kuiBIhTB5t8VDHRvEjfry0pQtOqtnMz+w1/sztT9vZ+HMW2ZlqCvM1zLsnhV49ZURuKb+tKGDypORGTJIkzhxl4tjuXPxph9nBOjaLX9ii/pFjuu3kZKn56AMDN1xjYuwIY4uDNW+5zowpM8DGDZtO2QaQ1Losr4bH7knnsbnp9O+tp19PHWbTP2/t1Gq44/pUli3MxVGnEAg29T2pKSr69NAhy/88bEOvkzhrWiWTrqjkrEsr2HsgypL5uei0EqvXBvnju0LOGG7EYpZpX6RpdvimTicz/+UsdFZPq6s+ITkYFaGmL6eTR1vySQ5H7MlgOtMHa1s7P660MmqomZ9XyYSKO5Li6MlVs+J06evgovMUBg138fwrAX79LpPh57jYrlnNFn5mk1jNFn4hRoxqylq8BjuVtKc7CRKoUl1076Jh0llmzh1vZvkPAc67vJKyihiPvuDkwP4N5OfFWfp+TpM10aZQwwtPm5FcETb88htHjhxptT3+E6DWxfGpmw4GqhKlbBarOcpeThzScu88Pxu3hYjHBQ8/56RtoYYtO5oSPZIkMWG8hjq5qtnzVUolGPQyU2ZX89p8Nz6/ghCC3/4IMWqiHc+JNPYejFFRFWPvwSRBet9dJurS9jTr+1zY8ccDPP5yHTfOrUUdTiEtN0r3ngmcdc5W2aJj546owik4a1W07ahQVROvj23+jlBIwWlPrrka1TE03ffzxIPWJsfdPMeGPt1LhWkn8R6/k92ljrZdw+R18tNj4iHU5gDHaYjdpISGWmfL3Z3V1QohJcCRY/GklFBC8PnXPi66Muk7LrqykrsetRNPCB67R81HH7zcKhvY7XZ0WomJ40zo9TJXX2Zl+Q9+FKXB9l06aNh3MMrG74p4bG4G11xu453ns3nl8Uxm31aDsy55/cGggsenMGa4kYWvZHPfk04y02VW/thy3P/zuiBDB+jRqOHrH3z88KuPtNwQdeZiIoV7uHtehHU/ZNZXkv6JZ1538eDtaVxzeQqGk7rpNquKe29J48pLbRw7drxVdgCQVMlu4OSYyqRvlyUZ28kh2WECySTpyWrLFFc35tzg41hp45iwpjbO5CucqGrbYA7nkBvrTIQwAoUs8nFQRb5zGJnlo6gtsTF1dg29RpbS/bRSnnzRw/BRCr3HVmNr46KNaDq8G8AipRAnRkxEEUJQbdvJbTcZm7wHoie3ev9d/vD/2t7/hyEajWIwQNSvYdO2KH+szmLZd04+XFxBICAY1VfFtVdamTbTQwYpCCGoM5TQfYiPKeelc+HZZj5b5uCuuWVYQwW0oXOjYRB6yUhCxDGe/FtCjiLLMXp00bXYQjpxnIm3Fno4Z5yJec85+deLWXz/S5C7H3XwyN3p9YFWrSPOFTfU4qqwkHOy2konjBxkBxZbApVG3apBBjNmz+D9hxaTGSxEg5YaKvDjIUQADVr6MAyVR8XCJ0/wzjsnkHQRgrEI0y5s6sj/hFYjIctNX0Q6YaSiIvn3If2TIsQAg/rqMZgEtsMjeOSZX5n/sZeO7TS4PAqKIrj35lSmzaojILyYpKbnVUSCEAF6M4wj7CUeVbW6vbl79+4IVQxnzibm3pjKe88b4S/JD59Lg8udaFKpBUn905raBM+97qZfLx2vPpGFJMGSFT6Kj0W54CwLXr/C9OuqmDKp5WqbPj10rF4X4P6nJKaca2bJSj8FeU2zp5Ikcef1qbyxwMWm7WG0Wvh9SxiNGs4ea+L2a1OxmGWumm5j2fd+zru45Xv1d0ycOJFbuQ0XdgaSbLPLomFTpgiFeFDPnfd7MUomTGoDiqkOsy1OdqaaTdvD3Dc3zoDEuEaDEIpEJ/b4NpHjSwqdl2h+4vutDQH651/72H84ypYfC+uzo9MusFBWEWPMRRXgymBTbYiYJFFVlYpBHUfaNpg8SVvfkqPrlHwhlR0px7MzikBBzo/TY1hXKmoKURKnnhT4T0JMJAhnlPDiI7lMnOLEviePvtGOaCQtztoaZly3jdVf5TbK7B85FiXmarquEsTJSW95UyjLElpdkqCMESUqIigoOLXH0bct45sP0snJUrPiEy3jJxwmrTa7yQtaCEGFdJRVa6LcdWNKk6ng737owWiUMNpi/0gG/B11dXUIIUglEwdVRLMOk6XR4jW4SXRcS7sCNUePx/FWmclw9MUsWTF4C9CRj01KwyGqee/jI1xwtrleB/RP/LQ2QKpNZvvuCJOm11BeFf/HDahOL7HDuAF9MBc1GgyYiFtqcaoqyM/SQPHJA6N6YjGZrWsz+WNrmO27jpKeJnHehFTMJpmffwsSi6nIyml+KnNzKCkpwWQAq0VFIiE4cizWiPj8K84708TbizzccxMEggrzF3u585oM+gyrRe3PQEpoiBhrGTQE3n4phfPPNnP7Q3YUIfHLV/n1ayorA55/OJPxo43MuKGaX5cn21Jzs9Xcek2S7Dx6PMqHX/ialc9IXouZ6ddXcdcNqfXXW1wSRaUCm1XmlX+5CQQF8Xj8lLsC4kLBjBEPTjT/8ErRqP8kPMupEeWYsWJSUtkm/UoH0at+UryTak5wGBUtZ9O81DFkcNPrKz4WxeVR2LolQUYip0krYgAvtccrEMJOm649MPY1ou+lIKtkYpUQ3Crhjnrw4EUC4vHWDX/6T4DP5yMrQ+K6Ky0881IxVl8aNqlBnkARCgfYRmpmFFMoh0BZARc+WNLoOyxmmftuSeXWB2oJhhRiMtx4jZWb56QgyzKBoMKr80MUl7fhgQdf4I6bRzFqyP+bjIqJCE7DUeSwhQ6RfkTMVaR0P8RT89KZfYuTgEvLH1vDnDaoKYlqd8QRUjZG4z8kkJuBzabD41HYsDmERgMKLW+8FRRGnaancxeJT5cGCXh9RAnTkyH1Go5ZJMlTd7yS7344yMxpjX93MBpjzFg1eTlN17/JpOLpR2zcMTdASigft+4ItkBHxo2vZVBfPT/8EiA3u+XnKjNdhSzDtk07WmWDnTt3MqRfnH69GipedTqZWDwZ+/1d9iMcVth3MILVnPRtmRlqrp5h5dNlPuZc1rTau1N7DWvWB4nFRLNT3YUQlFXGuWqahbtubGjljMUEl15XhU4n8cTLLtJSVVw/K4Uffw3Wb/D/js4dtGhUQR5/+AkefOSBVpGgu3fvxibScKTtJq3IzezJOpQEfPHlfmrsCovfymDhxyEW/UuNIVyECiuZZJErdcIVq+WYbwfZGRp27o7RZ3QpIJh9pYWiAhm1LDN/cYjAsVzqwg6Cwo9Rahwru4WDBHGMmClO+YWH7jFz7ayGGOTM0SaOHIty0ZVVnDFcz+tPZXH7Q7WYTTLlVToq7XrCEZmRg5OB/YQxRuamOIlUKHz++eeMGDHilG3xnwJZHcdlO0SqM6++u2e/2IofD13oh5U0JEUicMTLuedtJ6d9LWNG6ujaUcMf2yJUVsebPMuP3Geh4xc7SIRjZCQKkzruIoFTf4zcXsdZ/a9UUlPSWf5DgKtuq+FAcYSgXyInXc9zr8UpKshiy84QN8y18/QDGZw1xsQVV3v5cP4fpDp7Yjo5FLVSKkHX/jj7fsjDcvJZ3HcowiVz3Jw/ycbKX1un8zp1+iV8+K+PaWNTM2qomp27o8x9wsE7z2U3OfaR5+uIS1FKMn/irAlqXnw8o9mBlWaTTFjlxVzk4/3XsundPZkQD4cV3lrkIRAK8cuvxymOJGgjuqF3tuPVt3ay8K2miXMhBG8v8mKNdcRY3pkps7aTXyAxZZKZD17PwWKW8foSvPG+h/c+dtO1o4bamuOtssGePXuorhYUntyX7tgb5ZJJZq68tYYFL2ejVku8udDD0gW5zSYc7rohlfmLPcy9OY0vv/WzdEEuN9xby/DBeha8nM3YyWXs3h/lzNFGUmyN/erP64Kk2mQsJpmDR2LsORDl1SeySEuV2bA5xBOv1PHOB17OHmNuJJ8Xjyus/NHPI3c3L1d4y5wUFnzSusGoAJk5mRxybmBIH5nqTWXk0Ra3rhR/xmGGDFKTmiLhWetlR9nPSDEdIGEtzWfcBSV076FiQG8dpRUxqmsS5OaqOWivQufpRabIo5oycqWkDGGFKGEvm0gr8vL6E2bOHpvcI+87FOGmex1s/CNBljoNV9xFRjO64H9Cj5FyjlKnruCe63X066Pjhrl2Kqrj6HUSl0wyc+RYjFBIOXVN/P8H/o/8/B+GzMxMtBoZT1jhocf9DB+iZ0h/HQsWhXFU6vj1hJVlX3hxheJEUrcgm/xcMEnLo/cnnaVaLREMKeQpHciUmpZLK6IhwxsRYeKqEOa4lV7dmlaBxOOCux5x4KhL8NqTmdisMsGQ4PZ5Dt56Novd+yNMu7YKjVoinhCoVXDkoJZQNEGQAHoMRAgRJki6PkwioSM3t+WKkr9jyiWT+WHlDxxYvwtrPI1UMqjgGPm0J0yQnazHhBU5IhOolMmgPSGcfPZlkL49m3/QPvk8gtbXdHMWUrvo2SP5AqipTZBqa3gZGAwSCgoZpSOoiG4hN01mzHAV5WVwzU0+PL44FdbtdPCOaESqCSE4Iu1GK7TsYD16DCT+C3s6WZZJzdFx0UQNMyZbeeM1d/33e3Ditmu58R4ni99tnFEXQvDQM07SUyVeeSKzUQXI6YMNXLE7zFW317B8US6XX2Jhz4GWZQk83gTdO2u54GwT195l56bZKS0eO6C3jlm3VPPk/RlMOc/SrJZIuyINe/ZHue2eU5/aFgqF0OrjmMLW+u/zCTd+PPUDwFJNBjKLQjxyl5ae3VQcPR7gmdfiPPVKHWvWKOS5TmsyAVYlqeks+nCMA3QV/cjMbrheIZLaK98ubjqdsPhYjOwsFbc+IBg7Ig2XJ8FDL+twVDmRSUcIQZggEjKWbD2KIjDtzcPypwZMJQQdYcy2VPIT/6f32Rzad+zI8IGVPPyMF+f2TmTF2jQIr0vZePYOpN+ozUy5wMjgATr27I+yak0ASZ9CXbSGKBEMmLGSihY9B4vjLWrbOOsShP0aPDhRUChO+QWzWWLkCBVvPJOJVpu8byk2GUN6gMOOnXQUvevXU1zEOKzexn136unQ0ch5l1dy/Swbg/rqqayOM39xMqHiciWno3fq1KnJNbSEgQMH8hbv0o8R7GID7awhatxxvl2R1miI0c69ES6duZ7cypHoMRIjWYGgRUduoYbLb6zmnHEmzhxtJBBMTvWtrYvz3EMZjD3HQ+XeHgQyd3D0eLTZIW+xmMK6tQoioiNDsqIRWlzqSjQ2O5PP1LBqdaxeLTItls877xVz1XQzpw0yNCE+Xng1iC+hY+K555yyHSKRCCo1lFXEsFll0ltopYUkme3zK5w+8QS1rgRBn8wbz+nJ85zecP+9cODbKiaW72XC2Sp274/y3MMZjcj0P3HmKBNPvFTHEy87uev6VPT6pJbRpu1hbnmglutntizhEU8Ihg3QM/0iK0II1m0Mcf9TTh6+K41p11Zx2iA927YnWkWIZ2YL/I4gvWOjWL5yHXdc3/xxy74NIvlSkXEygIbhNBERZjd/cIJDqFCRQga9GIqdco5zkHY01pqLizju7F3cc1vjxIIQgrcXeognBKNPN7GjNIoBU6NjfClHmDotzMN3G/h6tZ8VPxuRJZl4PErtvgD6qA2BoAt92ceWVj0b/ynIy8tj/2GBTiezc0MWQ8ds5qjTSJrIJkYEl1xNboHCwrfTuG6WjBYdtbWNCcGHn3NSbY/z4Rs5dO6gobQ8npzwO7eWt57NwmSUuf8WEw8/v5Mbb5jBE3dp0Gm1zF/sYeyI5snJ9z/xUVed1IlVkDgobSE3JUFWvor+46vxOrWEvGpm3+Jk9Vc5jSR6/AGFmbeEuO3uB1ttD41ai9OuYsa1tUwYpyOYchybp3kt9WjmMS4+34AkGdi6I8LOHSUU0KHZ4TUpsTz27zxGWUWsvhMqFhNU2MPMvS2T71YHePn1EK460BsEs2fpuWyymVGn69BZ6ugzopIJ41J46WlXfcVsl45alqxsufJ+x54ISliLhNIqDeRVPyxl6qSmfvqGWTbueSwZp8uyRFVNnEeed1JZHUevl3B7kvrED9+ZxqQJZm66r7ZZ8vPo8RgWs8SHS7zMnt7033/4JciF55j5bWOY9z87xiWTLNgdCTZtD3P9TBtzZqTw1kI3H3zu5ZuP8/6x5RWSesNrP91Ibt77zLl29inZAJLEhzbNx7ynjEye1NBRcfM18MHnHu540MW+nWrylAL0GPHi4jgHaS+6483cx8O36Jl9mQW9XmLek14WfBDm2/dzMGi0xGzVdO9jQmnjYP9PRRxM7CBFpJNBLgKFKkpxUUsRndjGb3QqjHHtrKb62h3baZl+kQWzCa693YHFlsrcZ7tQWtmQvPuT/DxUYqbr4N5E/thDydFjp2yH/yR4/AoFHaMcjv1Kjrc3CRQ81DGQ0WikhmfCJFnpJ0ayq+xnHrojjSlXV3HTlTauuKmau25I5czRxnrCZu7jDl582kp11QkWfXwYr0ciJxeuvlzHVZels+9QlJJSwTljjUwYbeSCWZWcdYaeFx5pWHN9e+q4YoqViTMqyc5UcceNFrQGN4s+XUuFTxAOSlw8Sc9Lj2c3IuF6dNHx0Zs53D6vll792rbKFjabjRvvvI6333iYwyUKZ48z8uOaEJOvquTum9Lo1knDkWMx3ljgJi9HzcEtuWzeEeHLb3zNEp8AP60NojMofLO4sBFJrNfL3HFdKg5ngrKqGBUVJexw1qITRsp/C/LJUg3TJzcUXAmR5BGUsrZYZAs+0wliYTWzppq55oqGWMJqUXH/rWlYTDKvvecmIU49KQ5gMBiIBrWsXhPlssnJop93ns9mwtRyzpxaQUGuCptVbja2g+Rg39cXuCnI85KbpaYgT8Nd16cyf7GXR+9JJzNdDZJgxKQybpqTwlmjTfgCCh8v9XH0eIwPXsvmyVfr6NNDg6LAIy846dQuuWf/bnE+E6ZVMHl2JaNOMzKwr47jpTGWfuunTYGmxUSPwSDXy7i1BpdePpVPP3mOzxYU0KnfAdSqKJ1Hl/HRuxlotRLvLPDx3YpUOsV6YZZsKCJBDeX4Ymqeuj+NSESQk6WqL3C64Z5aNn8SRlZk1KjwCy/VJAe8hXROHrrfxjnjGqo1e3TRcfeNNu542IHN6KLmSIKEiKOS1IRFiEqOEcSHBh05FCGZfVjblOOrFOzYH+dASZC5N6XRtVNy4N6CT728s8iHr05Ljx49Wm2P5vB/5Of/MKSlpeH3yfTrJ1G8zcyg8eX43Vq6hoaTdzLbmAmERZDi2Hp+/SyVzh0aHH1peYyX3nGTExnUrBC0nXIyyCEmohwxbWDcOJkt66McOdaUlZv3rJP+vXVccUmDgxp1mpGyihhX3lrDyo/yuOBsM/G4QJJApZLof5oTtSuDcKd11LhUpFZnICHhdZWjMbRuqrUsyzz1wpOcNXYkFmuc1NwaZI9CecVu4v7k5spkUVAZg6TEzJjqstCgZenyg1wzK9ZksvG+QxF+Wysokhpn1RSh4E8vZs4VKQAsWOxh+kXJ3+z1JXDWKfh1W+kZGUlR9ViOfuNmzzd+NGhxUMJ5kyQuvUjHXfevQVvbFmMsnYjsJ5B+lIlnKRgNKlas0OCoEcRF64Y+/QmrRWHOZTYWf+nFE/UT124nmlKFCjXWujz++Emix4hSsjNlcrLUDOirY+UqPypZontnfSPi80/0762nSwfNyUA1hfFTKohGRbOtWR987uWS85NT+x66I41tu1rWZqqsSaDTSrz1vpt+PXXNCm9v3RkmLUWD0+mkXbtTG3q0YcMGVBoBYUFIBDjEDgyYsZFOmCCl0mEmjtTy2YKCeidcmK9h9OlGbrq3hp174+jZh04YyKNtI30wo2QmKsKUSUe4fGrD9R46EqNnV12Tqodqe5xnX3fx0xf59ZUMaakqVGoto0bGeG//z/idekxYEBpBjnkAAUcYOdH4PqjcejTtFDoMPnUS+D8JPXt1xqCvZPnXUdo0MzXTpmRhKB/P50t/5rMvQ8ScKYw8K87+XQEkXBgwYqeCo+yjE71QHBl8/X2QC84xNTnXo8960djbc1jegayoOH04fPpuDq/PdzPxsko6tdcSDCnYHQluuc7MvAfd7PL/jlZoUVAIqtxcO1vLzOkp5GSpGT3MyIdLvHzzY4AdeyM880A66zdF8XpC6IyQk5Nzynbo1asXihyhQikhy2JGqPx8+W5eEx/Xt6eO1140cfd1B/F5YqSSlRwuZD1GRVWC1UvyWPN7iE++9KHTScyaZqVvTx2PP+/B7OhCupSDpnYo1921kR8+z20y0XzcBQ7Sg50olDom/yBBWiKbcHmQFV+vwx+PoDJvJdXXCR0GAuXpzLrFzrvPZ9YH2fG44JFnPBQXK3TukYfJ1PRetASDwYDXq/Dwc07mv5yN3Zkks+NxkGUaXW8sJnB7E5hNMl07atmwVk1OtB8CgfSXhZQSz6XmsIP3HUcxGGQmjG75es4/y8RHS70sXuqjU3sNkWhyeuxrT2by3sderry0eQJ08Zc+tu+NMOmKSqJRQa9uWmodcZZ95+fJ+zK4+7Fa5LiGeDyORtO0or45pKbIaKQ4QXsdodIUln/n54JzGlckudwJnnw+QE0wQl8aa1LrJD0qoaa/1LiqKF+05xgH2C3+IIdCdBhx46SKY/TISWA0NNjO7Ulwx8O1FJdEeeK+dL5aEaFCLsYqGoYkeIWL3qcFmHtrDs/Pb8PBoyYKc8P07e7l2zWZ5Iy1UrPDhXRMQoMWjUagKKcuAfCfAoPBQLsOg/hp7SbGj9JxbE8u3/7k5+5HDnHWSBNXTLMyoI+BREIQ1duJp8APa308paQgyxLLv/cTjwvefaGhGqhNoYbn5mXy1kI3737o4fpZKQDcfJWGz87bxcA+RUiSxNFjMf7YGmLYwMbvr70HI3z7Q5QhTKhPAgkhqCw/xjflR2lPT1JPDk/KON6ZM8/ZRo8+CoMGqCkuVli/IU5cnUbv3v1abY+OnQcQdC1hzJkK54w1sOTLKvTCTqrUeNPsVlfRrmeAzh0ySCQEOr2ESiXITjTfJg+gtrfh+9XHuGZm8ll86tU6xgw38MKrAVxHskn39idd0pMQcV574BiLPj7Os49byMyQWbIwk5raBC++WossJyvD2xVp8HgTzSaVhBDc/YgTtasNPqO9VcO+Dh/aizK6acLkrDEmKmvijL+kgvPPMvHF137eejarvnoLkvr406+v5s1nMmnulP6AwrbdYb77JJ/LbqgmFhNcdakNrVYiHhcs+97Pwk+9XDXdyv5DUfQ6ma++9TNkgIGVH+WRl3Ny43xlCu9+6CE9TaamNkE4rDRLuBw9HiXmMZEXaM/iRZ9w1dVXnvIArGXLltBvkMLkSU19t1alpnR3OgOVQfVxYTo5FIj27JLW8ew9GubMSPrtR572sPLDNHr6eySPTQDhzpT+XIO6xy4imcfoV30OLuzUUomCgoNqrKRip5wEMWZMaUgSfLkywMuvB/G6VCAr5OUrrN8cwmxKY+S4gdidEuecUUtljY6d+xv2WQatm3g0Rk5BDuFY81p8/+nQyWq8pWlI1kqy+u1k/R8RsqPtGxGff0KWZPKiXXlzfgnvPp/FOdMrKcjRsmCxl4efdRIIK2SkJpPcPbsmCxXGjo5w3T01rPwwj2Urwwwa5UDty0RSNESNtZjTwsg6wdMPNCW6dTqZ157I5KKrKgGJK6dZ+XV5PjarzPpNIZ5/y8U3PwW4aGLj93X/3nrcHoWhw4a32h6XzrgUu7Oc3399h/MmGOnUXsPTD2aw8FMvr8+PE4koVNkTjB9tYte+KCXHk5I911xua7JHszvifLbMS8+u2mYr3SEpffPrH0Fyc9VEnB3Ik9qjOBWem7eLV960M3a0Drsjzs+/hfH4I2SlxJk+28nY0VrueSzB7Mual6e7bqaNMReXM3z0Ga36/QMGDEBGxd69gtW/BTCZJJ58uY7CfA0qWVBRnaB9UcuxlSxL1NTG2bk3wvMPJ+/psIF6Xn0vmZDIy1YxfpSRF9+pY+WqAAs/9dK2UMPs6RaunGbh7sdq2b0/SnqqzNgRRsxGiRff9PHCKzV0bK9m5gwLu/aFGTfSyIHiKB9+4eWL93K56f6Wu/6EEARaIYf0J8aeOZZvVr5ARrqa1DSFoP4Qn8wvRKWSOHIsyquvKhQ6R9T7Q1lSkUsbLI5U7rp/C6uWNV7TT96fxojVR6C6gAghjrCHtnShPd2JRsI8NbeYRR/W8vWnJ8nVD9zs3h9l0/eF2Kwq3vvQx1vzjhOPaLBTThGdKKITEUKUU0JM5eft5zN4+HkniQS8/0pDV53NquKOa1Pp2l7Hdbd6KS4upkuX5lvoW4P/Iz//h0FRFIJOM76cMKTZiUU0dAgNbtJmoZeMtPcPZcgZ63nleTMFeRq++cnPT2uDWMwy+6SN9BbDG2lveUQdpfIhcmxmdocOcd45Kl54JJNBY6sJBCVKTjQQhh5vgr2HojzVjGMvzNcw/SILby1yc+f1afWtnf6AQiwiozdIPPe4je6dtZx3iQP1wUEokThhbet0vIQQXHnF+dx3u4mbZtvqz3OiLMbZU6swmuCxuXoG9zNTUR3nhVd3sGODkdpqNedc6GbqFA3TpxhJJAQffBriq+UR7DUSqbixSCkABIUfZ/pOHrhPR2qKiq++9VNSGmP4kGQ29sW3XShRNZmR9myT1pBFARaRRowo5ZSgsnh447kCUmwqRp2uo/OQfZw71kqXLmqumGqpb4O8dEqE6ZcHSNQY+eOPPzjttNNaZQuNWs03P/kpLonRqRNMv8jP1AtySSQEU68uo2snLffdmk9utprS8hiPv1TH4cMKWknDI3e33Fo+aYKJj5f6yExXceFEE1OvqeLTd3IaBae/rA/yzgce2hSq2XcwytUzrDz+Uh2PzU1vthXqvY88vPVsNkX5aq66rYYFr2TT9i86J5GIwpvvuxnYP5fs7KZtGS3B7XaTlSFR7qslRIDuDGxEYIazD/HGc6lNsmiPPevh528NtA12wYyVIP7khGGRQlupa/1xCRLUUUVhfoNbjEQFJqNEIKjw+rt+vvgyjBJX4Q3GuOgCfROiWCULcrIM5BcKtM7kBDv1SRlAb50Xl7CTd7JlAEDEk0L51ZUtDyD5T4ZWo+LbnwKE6zJazI5qJR0mnZ6fv02h38gqVq+00V+cVj9lMYfkwIK9bCLX3Zab7ttBWWWUWdNsWMwy5ZUxHn7aw7q1oC86RDttHNvhkWzbtQq7I8Gt16Ry0+wUqmriaLUSWRlqZt/sIMffBzUaaqy7seX5mHWZCaNR4raHarFZZF5+LJM7rkve/J9/C/Dw807MRhVafYL0FIlvv13GsGHDTskO4XCYdp0SHD1UQse8BJKQ6da5+UTSuFEGEinVBDxaPLKdmrTNzLhMjTXVzKQrKvn6wzwmTWh4nyz/NsDiD6Eong8SWKVUdm3TcNp4O/ffbWJQPz3lVXGees7P3p0qBv5JfP4FesmI1d0Jn2EXHYfa2b3LjoSERqfgqJM49/JKCvPUuD0K+/bHUUkyl0zRo05pXTtfbm4uZovMr7+HuO9JBypkegypQYrpESjk5Cs89pCJ4UMMfLrMyw2zUrjhShtzbq8mLUMhlrUGIaDOrsZU25WURJKAtnk7cCJygrzCBOFI8plvDoGASGq4fR/g3ReyG0kI/OsjD6vWBJhwRuMN+M69EfYejPD7N4WN1nDnDhp27Ingcic4eDiKziS1SvdQkgR9+qgoLdlD9FA7bp5bzNcro9x4rRGbVeb7n8K8uyCEuawfMvvr9Z3+Cvlvsu9u4aCcEuLEUEhQzF4yyMGNg4GcgX+vi+Fn7iQ1OwoCXHYNojYXMit4+oUg2uN9SCgnqKWSTCk5YTeYfoQpkwuZ+2x7/EEVE0Y4uOz8SjQawcBeHh55uZDcAenIOX2pOrifPJvg559/5txzzz1lW/yn4O65T3HDdZdQfKyWK6bomDjezIpVAdq3V9G/d/L+qlQSvfpAr24BCgpSuPNhBy8+msGiz7188Frz79trLrdxzvQKrptpQ5IkMtJV6LTg9iik2GSCYYVnX6+jfRstF000o1LB1z/4Wfp1kDY1ZzbqppAkiXza4xIOVKip5DhFdMIoWTDWjKZqlZ/PV/nRoqcAG9VpJezbt4+ePXu2yhbHjx7HmB7izeeTA+yGDPUQcO/i0EEjqaG2IAnimaV06R3mo38lE977D0cxGyW6dNQgHfoHYk1IuNwKm7aHeWOBi+raBNMvsPLblzbaJ3rXJ+FUkpqsSCfq9hq5+pbdvPxUkmjOzVZTWCix+Itg/X155fFMZt5cwy1Xp3DueBMqVVKz+rYHHOzarZCgGoO+da1BGo2OL1b4GXWaESEEoVAyea0oYNDL1LnivPyuiy/ey2tEfEJS0um+W9O4+1EHKVaZSESpH3RZURXn+rl2HrwtHZ1O5pO3c+l9xnG+/iGARiMRjQomjDbSr6eOrTsjLHg5m7RUFUII/tga5oqbanjn+ax6UqVtoZpPvvQxcbyRec85efahxu/zaFRw3W0ezLUDk0PxPCpKS0tp27btKdkhEXdw67VN9ypCCJ57JUDn+Jgm8YNG0tJJ9GPL1l3MmZHcv3yxJE6Br0eTY22JbGqO5aDPOE41pegwIBC4cdCHYWjQUk4JLuy8/HqYzVsTyKoE23/OINM7iNyT+zBPaR0yW+ndoxcIiWE9d3D5BWqWfp9dT34KIbjjIScur4+01DT27d99Sjb4T0NcKEjGIDnZasaP1bBnXwKro6nm9p+wksbmrYc5bWgcs15LdMswjp7Udq/iMIauUfJzNHzwqZ8XXgmi9mcQC7ejR387sgS94qMb9tNeqK4+TscJB5vdA0FyiKbVrOLVJzMbJY1GDjNy2iADF11VxYDeuiYakClWmYyMpmv5VNC//1A+mj+fZ/b6effVNDq11zbaw3t9Cb5Y4WfhZx6+XB4m2zmEcy/ey9VX6bh8mhGNWmLJSh+fLfdz3Swbh4827Qj9E3k5auqcgpwcCZfkA3FygLC7H2FXkPcPbkeFkVTaopXDyKIKnVaiZ1cNQghWrAowpL++Cbmq0UjEYjD9smta9dt1Oh3ICv4aK/c+YefSCy2MHWnA69Mx71knF59rZvVvoRY7v0pOxOjWUctz8zLYtD3MsdI4GjVYLckhnQePxGhbFCM3W0tpeYxunTTE44LbH3KQSCTtMXyInqcfyGT5twFmPxDC4uxKx3gmsW0RXig+glvt49mH9IwYamDvgTDbdkfIzlRx+GiUiuo4by30EI4oKEry+4b01+H3nXo30J9IJBIEAklfotXKnH+Wqb4w4PlXA9hqezdrA7NkpeqYvlHXAyT1n43WBPaqSnQY6cNp9Z/XYyTH2wfH1lLufqiEh+6x8u3qACs+zKs/ZuY0M28vOILjsK3RZ9Vo6EJfaiMWPvmiDGedwtvPNpUTAzhnvJH0LBeVlZX/R37+b4TRaEQRCmUlKgacpqXkgBabq3n9D5NkRY4ZuW+en5uu13PxRAsvPZqJw5lg9HnV7Dr+O3phwKTToknz0KZDjE+vN1FaEaWsUsfjc5NO0ReMk5tj4Oo7anjk7nSGD9GzfnOYCaNb1laYMsnCGReV8/O6EPfenMbIYQbeWeSB2ly8KSdY9ZOOn3+J8fg8M3fesZt21YPY6W+druG6dWsZNTTAbddmEo8LVv7o5+ixGP6AQq8eGj55J6f+gc5IV7HobS1PvuzijXfD2KtMLHkjlxWfeBFCJuLMxU01bWnLXjajFwYUKQG6MEN6K2zZreHtD10M6qfjg9dyOF6WDBoNepmsNA02e1tyRBFOqgngpYrj6DCSaWvQ//hpbZCrZ1p49J7k/VIUQWV10oH266Vj0JAAK1YIFi/8pNXkZ4eOA1j23a8YDDKfvptLTlby0X17kZsLJ5rqKzYAigo0vPdSNg+lu/niIzXNcUaJhOD5N1388EuA9m01PP5SHdt2hRk+RM/5M6vIypApyFOzbmOYju00bF5VhMko8evvIWbeXEOndmquuKmaBS9n108vFULw2XI/ZZVxhg9JTvN9/alMHnrGwUdvJuUODh+Nct3ddkBwrMxAYWHhKdtgwIABRKKg1SnkR9pjkEyERQg/blSoSbXJTTT3ln0bYMlCE4We/vUOVYsem0jnCHuwiwqypHxiIkqEEDaRwStvO7lssgW1WqJzew0bt4UZc24t8SNdSY8VIEsyGSLO6o+PcuHhcpYtTq9fh7mZEfYeNjNpgpElOz2ko0d9cr9pcWZxgHXkiIJ6jSLZAImwwt7/C3CbRV5+e+JxCbMtwd8GCtdDEQqBSJRX3/YTDsn0FkPqic8/oZV0dBA9qc7YRMf2yXUy65ZqIlFBLCbo1FbHW2+YGDPcwCUzXTgOK7jLrIy/uIqP38miTw8dBXkaAkGFx1508tOaKBEOoU8Ncvcdem6ak19/rtnTbfy8LsiVt9Xw2bs5SJJEl45aAkFBdqbE5VOsrFkfJBJuWTz97/j9998ZMkCPs1IgJ9Rk/EO7tyRJaIwR0ovCyIZ9pOph0y41XTpqSLHJXHZDNempKvQ6mU2bEghHNgWuxsGQNpyKdKAdj9xSgzB5kaI6Yq5Mskg021EAkJUoQs4qxuOLsWdDHopI6kapVBKJhMKUOdVs3Bxl6aJMThtkZPyUCu5+YMIp2wCS5GdZWZz2bXSUnpA4/Hs27eK9UZ0cABetDnP17K2cOclBWVWUz97N5e1FHjQame1rM+v1tdyeBHNu3suetXZM0QyMWNBqZKKxeIv6d0IIvl8TYM2XBVw+2cqtD9byxXsNMi5vPp3FjffZ+eJrHxeda0GrgS+/8VPrTLDo1ZwmAd2Zo0y89I6bdX+EMZqkZD1qK3Tu/AGFSWeZmPuAHwNhfA4da5ens3OtAqo4sreIvGgBburQ0HLHRVzEUEsajotDhAjQkZ7opWQcUkslR9mLjBoJCWPCRqlLxujqQma4I7aT17vP6cVib0OqkoONTIrZQ4U4RhpZxNROlvwwCKs5zt3XHKN/D2/9uTu3CzKszza+WtGF7KJMUtKsmFS/sWPHjv8jP5uB0WjkX/O/4ptvljHygidISwlTkCtzpCTGWdMqOX2wnkRCYef+EB+/nYVaLSGEl7OmVRCJCmzW5v2GWp0kPANBgdkk4Q8oBIOCt9/3M3yYltGnGXn4rnS27w6zak2QREJgtciY7N2aJdUB2tCZakoJE8RIQ5WPUTJjpCH5Igc0VFZWtpr8/GX1GjJSVfVa50LAT8szGT+lnIlj41gtMmePM9CmsCEZ8cq7Lk6Ux0mEwS+X0kZ0a/a7vaYTbN8bxBeMc9ogAyqVxPxFEYri3Zr1f6mxPHZU7OVERUNnzzefZjJgfDlXF5vp2klLQZ6GL9/PZeGnXiZMraC6RiB70tHVDgAOkCBEZraaWCx2ytXfPXr2ZcuGrdz5sJ09B6Kkpqjw+RXKK+NMOsvE2uWFTJ5dxaC+zd+jM043cPtDtdw028akK6qwWmRc7gQJRfDSo5n065X8nFYrIURS/z8cEQwdoEevh/kfe3nn+QZCXZIkThtkYNFr2dww186yRXm88JYLuyPBmt/DGHQSm3eE6TumlEfuSqd9Ww3bdkR5/Z0g2rLupJwsSohGQs1dbovQabX1vv2vqKxOoPgs9fHW32Ellc1bkpVVP60NonUWteiDLd72HJUqSCGOnSOYsTKQ0fhws5+ttKMbHeiB5JA4ssJNsbSTIpHdqADFKqXRUfTEkmnGX+3j1X9VUl5lpF37ZNv0tl1h7n3cyc6dCr06qFDnqAlFPa2yxX8K9HoNGmuAKZPMfPa1H71BRZiW102EEJ1zJZ57w0U0oCNHSsUvVFRyjDgxyg6a6DqoCmM0k47RsfUxZD7gFDXsZTN9RANxkyqyScQP/+M1JhTRpFoekv527k2p/OsjD0/e30BOKorA7kyw7rdV9O3b95RtoSgKt95wO3vXH6TQNQS/xo5K1TRgtlpUzLnMRsmJGMtXVBMlQmHVGD55rpwP55eTIIEz5OfNF230663nh18cLZKFNbVx5JCNkq1aXFTQXiSHKitCYT/b6EhPrNJJMlqAqOrGwld289rb1aQEOvPodRoSaZV06hnlw3dTGw1pCwRlMjNPfSDon5B0Yaw5taz5qnGrfm62mrcXuRnSX89X3/q5+NzGVadCCB5/ycm40UYmTKtgSD893Tpr2bUvyuGjScmQyeeZeeiOpKzKzr1hpl1bzSWTzLz8WCa52Wo27wjzwlsuXni7jgXvSBTaz0iuISkpO2Xy9UcjlXLbvSW89VIqbp/gtfkuLrvYwlnTKhg51MCbz2TWD2QtLoly+U3VqNQK0Wi0VV2zeXl5RMIKazYE6dZVprCgwbZ79sax0nKSQO3LYP9hZyPyUwhBOKJQwi76MbzZ9ZAaLeSn1cW0aetlzmW2xvsJrURhrgbT4V7NfjYj3J5lK45S2EFqkgz4K/r30bSqM+Kf8L+a/Fy1ahUrVqzA7XZTUFDArFmz6Nat+WAHYP/+/XzwwQeUl5eTmprKpEmTOPPMMxsds3HjRj7//HNqamrIzs7m0ksvZfDgwS18Y+uh0WiISxH0qTEWvVrIyHENL76ICFHBMby4kJHJJA81WvJ9XaiuPMTwIUknm5mhZt13uQw7s5rC/AhPzbPSsZ2lPjM75uJyPn0nuWlbsz6AyaxQfDTGPTelsmpNgKdercPlTnDZxS1PTVfJyVae91/JZubN1fyyIcjvm0NUqY9g8WTyy7vtkJD45rNSaiMeUoiDaN1y+3DRS8x/LpV1G0M8+oKTc8eb6NNTx3NvuHjtycx6wikeF7zwlotf1gdpW6ihR0+J48eDuGscxB3JwMaMlm4MwCCZqBZl9JVOB0CJKBw/8iNP3m9lwhkJFiz2MHhCGeGQhBLV0K+3ijq3go2TU41JVrPUCTvdGEBtdEt9xey6TSGunpEcQvX8az4++iSMKmJBIYE+Nci556jRGeP4fadOevyJ8RMu5NcfNtC3p66e+ARY/n2Abz7Oa/Yz991uZelXDj74WM2IoY1fwDfdZ2dgXz1rljW0iEejgrsfq+Xic/V8+Y2f42Vxvvk4r5G48xmnG+nWScvZl1Zw/Swbk+dUoddJyarQQ1GGDzaw8NWGzE33LjoOH41x7oxy4nEoOR6jc0cN3btoibRS06Vjx44kEjIGnUxqJIO9YjMANtKIEcOgNJUUeP6VIFmeQU0criRJtBPd2MMmMkUeJezDiIUs8jhxws7E6VXMfzmTwnwNHqcKDvUhQ2Q3qvjIDnehdDO8v7iWq69IPiuD+7r54ttcAt5O6G0aNGbQtQfiEK+RyCQPBzVknVxH6nTw+gOUl/7/P93439EfFhQU0LmdnpA/SmVkB9hcqFWgBEyYa7uiQs0+NpNRl8N3b2aj4liTSdN/wialETJpCAQSnD3GyHlnmlj0iZ8lX0XYvQsKc2MM6K2l+FgEJWsbGQY/iaCBi6cEMKd60BsEnlCYWVPNuF0KXemCpcNObprTtLK6fy8dGrXEx0t9XHaxhQPFMUjIPPNgBtfcVUOdRyEUPvUqHyEUKqripGRH8btsxOMta5eGwwoGI3z8Tg57DkQJhxV+XBtg/YY49mo1qRYNNcYYufkKUnFvsqS8Jhv6PNpSxQm6Bvrx52B7B1WE/mHKvYSMRiNh0MPQiWXMvMRCt846qmriLPrMy/hRRiafa+bxl1ykWL2Ulgl+/O4n+vTp0wo7CGQVuOoEG4o1dEv0b3TtWklPgfM0vvpqNQe35eD1KfywJsjXH+Q2stWS5SEOHIBEXCJMiGpKicVg1Gl6XnjLxahhBjq1bxxsPvpCHRPHJieJdumoRaeTOFEWqw/WDAaZ91/JYfGXHm65306n9hpGnWZoRA78FW6vgkmvIlRSCPnl5OdKhMPhU67+1Kgklv/gJ+Y30EfqjSIUdvMHBlcOebRDlmQEAk/OdhIuCRFpWC8JEaeKUmJE2c5v6IQRFSp60OArZUkmmwLMwspONrBdWotaqImFJbKkTo3sHo4qZFAAUrKFqgt9iYkoXlwE4ibaFXi459pyUqxN1/z+fVHCm1UEa8DQT8evvyR46Olep2SD/yr+HX3hn9BqtYwcOZZfVr3G0vcaNC4jEYVd+6O4PAmOHIvXd8rMmmplxsUWzrykvMl37dgT5sefI6g1EjW1CbQnq5gWfBom4DDz4SKFOq+fkcOS8UP/3vr6SsZ3FnqRo6YWkyFa9HioQ6AQxI+J5uNJYYq3SgsekvrfVaU1aA1xzppWgU4n4fYkmHZtJUMG6Pn4Kw9dOmrIzpbJz1UTCCo88ryTkhNxpIp2pPrbsEe1gWylDXqpsZapS9TSpW+Iz99LvqMPHYny6ntufG4V5hbeLZIkkW6wUFXT0KKs16v4+ct8JlxSwRnDjcycaiGRSErplBbryLef1N+VQCt0HGAbGenaVklfXHTxFSz9Yj4Tz9Tw7EOZ9ff8eFmM6+62s2tftMX78+d1F+SquXpGClfPSCESUfjulwA19kQ98RmLCS6YVUG7Ig12Z5zDR2J8u9pPtT3Big+bjz0L8jRotRIzbqhm3Cgjv3/bUPUeiwmuu8fO3XfFscpmpEAG6ZGi+gSWIhQ8wklRUfNDQJpDvwFjWf792iZa//G4QKLlCl9JahBACQQViLVMMGjQEg4JCqUOOEQl7UlqzxWzm94Ma9RubZFS6CtGspP1pIiMRjFJKpnIaglzhps9SwtYsyHMwiVBFAGfLfcx7QIze/e7ichBhGSlXbvWDb/5r+Df0R9qtCbiCT8ffxLFHxJkZCgcLjtBvmjXbFxUrjpEQTBCWWWMmBAcFfsJE6CITnSkJ0ECHPMfAHSNZHEgqS/vEy6cVJNB0ldp0XPogNSiVNieAxHSmhlCW1oe45cNIRCCLTsbSxosXenH51KxZ/euVtnitZde5+jPZRSFuoIE6piajxZXcMHZzQ+xXbzUi1SXjYMqPDgpjHVAU5OFg2q87OO+x7y0bxNi0yZB934uVJoEo0aqefR+a/3Anude9WGq7UKhyOWAtJnDljV09I2kDjsZ5DQQnychSRJtor3ZEfWST0dkoQJ7e6p+reXcS3ay5pvkzIotO8MEfP81airFJnP/ralNqkl7dtVSciLOI3elc+tDtew9GGXOZTZys1Vs2x1h3jNOhg3S8dkyP1/8K7fRnveBsMJ5l1cy786Gd+2CT7w8PjedQf30vLnQw96DSRm4Pt11rPoliMbeo0kBBkCWKGLt2iP8tjHAr+uD+Jx6ntlio6BvhIWvNa547NRey+olBQwYX9pqGaDVq78nJUXmgaecGFRaVq0JctOcZELfbJaIE2sxIS60YWzWxte+aXsYhzeEjL5+WPbfIUkS+mgq+4sdnDWmqT54eRlkSM2vR0mSULxWEola4nHRZFDsn7A743To8N8jEfe/lvz8/fffWbRoEXPmzKFLly6sXr2ap556ipdffrnZknK73c7TTz/N2LFjufnmmzl06BDz58/HarUydOhQAA4fPswrr7zC1KlTGTx4MJs3b+bll1/mscce+28V6DfZImRnaUhLVaEzxVFEgjpqKaOYNnShHd1IkKCaUgJ4MIkUvvshxoABXtoWJomutFQV3XtIPP1ACp3aa1m3KURpeYyf14XwBxQy01UsWenjrnlOUmxqli7I5Zq7alAUuGq6FYczzufL/dw8p/kMwderAowdYcBilvng9RzGTi7HrNHTKdIPq8hoCLhcGRiFi4PsQNPysK9m4fXU4Q8oPPN6Hcs/yKvPDL38rrt+YyqE4Mpba5hwhpFVn+fXOw+HM8HkK5yEd/XBpjQm2RQSKEJBlmRkSUYdyCQSjSMjsX+bgfTafmSfFMKvqPLilnbgENVkSDn154wRQYsOtb0t857dz8dv5aDTyURjgtk3udi5Ko/cQOeGzWZNnI/KNxOOBBk0bGDrDAHo9XqCIYUxwxucSiSiYDFLLbZdGI0y1hSF39fJbN4RYnC/5AZm9/4Isiw1EbDXaiVefiyTc6ZXkp+jZsZkS5OpdgA5WWoG9tEzsI+eay5PYejZpTw3L4OifE2zQUBRgYaP38xGp5M559IK9h8Ms399O8694iAOh6NVLR5jz5zKVx8vYx9b6EivRi/YSre7kaaWEAKPU4WlhQ2LWkq2X+xhI2ZSUPCSSibFERnHur6cc85R1LZaSo+pGCiaJzAyQh2Yv7CsnvycOLqWP7ancqIil/zxDceFdkMsHiOADy8u0kQmujQNshmqS6obDSL7/wP/rv4wPT2dlBQIRSO8+G6I8aPSkCSJA4ej3Hz3ZrZtgV7iNAwxExHCaPhnErmqWpBWU8DcR5ys35BAW92JtGgREhJL9lXw9nsHsGXE+P57PQV5hQSDCos+9fPaa5BeMgK/tpg3Fxymo6oPMbWXq69qTFT5AwpX3+Jizw4VKl8+m7+P8PyLtSSkGD6vTKf2Wq69IoUnXnLy65o1p2yHIUOG8uqLcS69yMri93TIrnS+XOlvVuPs9QUePC6ZaRcLpLpC4lofFbEgHRP96EIWklsiLmIcLN1JTFdOZrTpBtYmpXNE7KVE7KcNXVBJKmykU85RCmna9g7gkMsxmxKcKFPwuGHxlwGK8sM46hKoZIld+6PcfWMaUy+wMP26ahJ+I8dLTpyyDQC8Xi9KQlBXJ9E+1HwVlizJZMSKWLOhjuNlMWZPtzYKKhct9vPqM1ry3SerOCQopAP+iIclS9dzwfk6zr60gqED9FxwjhmHM8FHS7z11W9/om9PHWv/CHJFYYMf3X8owsJPfaxdXsAN99ayYXPLem0fL/ViNWoxhjpyoKISvZFTJj0AEglQyxLpJzdjsiTTRfRlj7yBUFoxQkgEIlEGd1dh1mo5/EMlmeTjFXXsYytqNCf/0xElQkd6NrtpNElWDMKEVuiIEEGFmpAINJIcUaFqtq00nWy0Th1HDm0kxdpU49bjTbB2bYICUoiWQtwB6lBGq4iP1uLf1Rf+FXv37mXU0ATQsF50OpnB/fS4PQk++Mzb6Hi1WqJXdx0790bo21NHrSPOlCtcuEpT0Di7IFCo1ZUw7SonUy428dX3VlKi6eTVtmfpJ+spyGva/ti7pwaRYifotlLOUYL4AUEKmeTRFg9OzNjw4uA4B+nBoCbfERcxlJRoq6s+9+zZg6xyMPc2G5dPSXZpKIrgm5+SyftvP8lDq5FY9JmXHiMdJOKCeFRFhr87OcEOlGf/xrLXbdx533q89gKMvvykbnPqMUoDVTwwJ6X+XF06aqmojlPjTJDTQsIJwBUM8/b7HnKzVIwcZqSyOs4Dj/koO2Tip0NtWPuVH5BIuLJxUIKBGnJIrvPk4CWFUFjfKumLo0cPc+54I7de3ThOb1uo4ZO3cxh9YRlmk9xioiweFyT+EnrodDKLPvXRu7uWA4ejOF0J7ny4lssmW/jmxwApVhXPPGRDAi69rqpJguivaFekobwq3iTO1Ggk5r+URZ/tZdgOJ6WB/urHy3R7Sc3UnbLeJ8Czz77I6OFduH6WjezMhm1tYb6aiNre4u8PCB95+cm20oF99IiMKnA0+B4hBF7qCGUWE1Z7MccTeGrrkE5W6TtFNWlkt6wzKdpRTRkFNAyfVUsaopEgfXqkIMtuxo4w4vKb+fIHeP7hZLXbGwu8ZKfmEvQH6d136Cnb4b+Cf1d/GItGcdgl8sKdMKMhkb6ThDbIwegOuog+9dW+QgiOcwhNups7rk3ntflu4jGJbVVRekgNPsmMlV4M4bg4SBUnyKNto/Pl0pZidpMmsqlTlxNLL0cocM70Cr58P7dRVX0opHDbg7V0+IsmezCocPMDSXLn3DNNICR0Wok5d9Tw/Lx0lqz08+b7HkyJdA7sO37KdkgkEny9dAWFwR71z5FRsnBot451f4QYMaxx4cuJshgfL46jTZhxUopCgoChAluaoE9PLf1Nar75No6urDMDKUKyJ9u+t37qYMzvO/j+qzSWLA/xwzI9+UpyeHB7pRd1GesIFa2l7LBCr9ioZq9VkiTSpHSOpK0mJdiWtGAHrEomNSVZrP0jSEGumpnXunA5Tz0O+qsdDAapSVUnJGU8zhxtZPRF5Xy1MJeKqgQPPuOgzqUkNbLjCktXBvjs3Zwme169Xmbx2znceG8tvbppufaeGo6fiDP5XDM3zLUz7840nn4gGRdu2Bxm4/Yw4bQT4Grb6HuEEPhwE3CYuOX+SgJ2KwOUUTith3joHmuz/slskpl8roVNmzYyatToU7bFyuWLiIRkwjUp4OrOiaxNHD4apXMHLdfONvDE3qNkBZsmNxShEDXbGdyvoeq2oirOdXfbUdXloSfcoi8FSEgx2hSoOXQ0SvcujQkfIYl//GxqmiAYVFixys9FE5veQ39AYd/+GMHgPw/NO1X8ryU/v/nmG8aMGcPYsWMBmDVrFrt27eLHH39k+vTpTY7/8ccfycjIYNasWUCy4ujo0aOsXLmy3qF/++239O7dmwsvvBCACy+8kP379/Ptt99y2223/bdct6IoyCqBRpV88c+eqeftJw9SHXLSl9PrHboaNQW0J0Wkc4hdxGo1vHRbG2Srh0RaNW+8aKFtkZpJV1Si18mce6aJ7p21ZKSp8HgVOg4+QSwq4XNq6dIhqenQub2WLh21bNwaYsWqAEUFalb84GfSWY3ZeoczwfyPPSz/ILlptphlenXT8fsPJopE05elRUrFLGxoMt2tskVGZi5Pv7qHpx/IaFQSn0g0PESrfwvS8eREtUafTVfx7ZIMBo/cjbVibKMHLoNcqjhBPslBO2l1PZh59W/EYtCudmwj/SqTZKWPGM4O1pMqMlFJKqqkY6SKLCRJIlsU8MemXdz2UA1jhpt45V8utq5NIS/YpVFAp5LUtPUPpZqfmDr9klbZAaBnz568VBbHH2iIVDUaiWDon/VAQvEYam8ht9x/lN49dMy8xMqCxR5u/ktw/1fIssQFZ5tY9p2fgS20SkGyXergkSiJBLhcUJinbpb4TCQEJ8pjPPy8k5HDDPTqrqG2Ls49jzu4dY6JZV99zNXX3HZKNgC48IKL+fzDpeST1ySzaK3tzpXXb+aHLzMwGuWTxMY/2ydBnNQUyCysYHB7hYrytWSWCYx2Cxm1wym270FPqMXqCZWkJhxsWJsajYIIb6buSHes5gyUKETKFPa6NuDXBMnQpIGAHfFfKMooIqUynXilhFbb+pd9a/Dv6g/tdju7DoT5dVlBo4rnbp21XHGpgYqtmfWTpbXoCBNs8QUbESHiERWF9Oazz3+ijzISvWRomB6fKMRal02V4df61hOjUeaG2VbatQ1w800b0OkEGrVEwuwkFtDVZ0iFEKz9I8SM2W7yPAPIpyHhopxQ2CdtRmVNVvFfdI6ZR19wgmh5aNjfUV5ezoQxZq6faeP1Nxz0Dg/mwQfXU22Pk5cjs/yHAB6fQiIGew5EMXuLyA0lh4jsCW+iJ6dj+kvGVi1paBsaxBb5J7zUYaVxdUlQJCcT6zGykw0IKUZGFliI4XCUk6E0HhYSE1HCuYdY80k2ep3E5TfVcM3lVsaPSt6bP7aGuOq2Gs6/ooLVSwt4/elMTh/voE3b1pFcKpUKnU5GIDVqnf07pKCVE2W1VFTHGX16Q/CvKIIXXwuS5z6tyRoxSzYK493Yu38/F59rxmiU2H8oiseroNNK3HFdYz3hyqo4L7zh44MvfHRoo6HkRAyLWebDN3LIy1Hz7vNZXHhlJc+/WcflU6xkZaiQ5eTnV60JUFYRp6ZSTT5G9MJEMHzqU54BvD7BkWMxElIDMaXHiMYQQ63SYvQVYguaOLqxFkOeE0faTlx1tbhw0oNB9f4zJALs4vdG6+PvsJFOiAD9GE6IAPvZSnfRoLmsoBAWQVSomxABFimF7TviPPaik7uuT6XOY6DSrqesUvDsy/uxVQ+pt6sSBIOwsn37dvr373/KtmgN/l194V+h0+nwB5p/KaXYVHj9Cl5fAqulYT3dfm0q19xZw4dvZHPBpS7k/YPIkVLq/V9GNJfjv1TyxLFaOnXrxAHtL8TTjqBXwcLFCrfMSalfv3ZHnN82RCkLO5Hw0IneWKVUhBA4qWYPG1FI0JfhqNGwVf6Zo2IvbUW3+vgqJALsYwvXXDy7VXIPAKt/XMEDdxu48tKGuE+WJSZNMGM2Slwws5KifA1jRxj54PVspl5VSxf7uUiSRED46Nk3zpgRNrauNfL9z26++c6erFS8VM+hYgsPPlXHqGGG+o3wLXNSOFJch+tENWmiaZVqWISIxhS0dfnccU8dJkMESRYEfWr6MzJZ+ec+ebAE2aKQberVKJZqsl0DkjaR4JJL57TKFl8u+RevPdL8kLW0VBX9eupJS5X5+odAs1Vgny7zcc7YhoT6mvVBDh2NcuholC07w9gsMlkZMqvWBHnzmaxGZGeHtlqq7fFG7+W/YuuuMC892nzrqiRJXHOFhcefXU1evDO6UAYxOUiFuhhLRpD+A5sS5f8EnU5HWWWC084p577bUpl6vgVFEXz6lZ/aujgJDtKOxpt9RSgcZheppUGq7XG6dtKSWlhLoNaLSbIihKAqdRuDx/h44G4L7YqyKC6JMe+ZrZxYHyHmjhLA948tpFZSKeNIk7/7vTUcOdGOvYfN9Ozsb/LvffsWEYzLePcr0LZlzf7/Dvy7+kMlIYgHNeTQFodtHy8/nkVBroo+p1eyMWZHLTQoKMSIkpcv6NVNpsoeR6uBY8UyHWh+anQRndjJ703ITy06YkQoy1nDnKu0zLzUiE6n5+sfApx+bjlXTLUwapiRbbvCLPjEQ0JJ7j0URSDLEtfcZWfWNCvjRjY8b1MmWfhudYBBE8pIT5E5Z6yRFV8IZP2p7weqqqrQRPRN/EZ27WCuvfYPhp8R5uorDei0Eku+CrP0qyhZVacRJYwfDyGdg+Gna/jsX9kYDDKvvO1l7zf5ZP5lNoEkSaSQiXx8EH1P30ih1JH8YDIJrogEOslATTVsO5TBGRNrUe9p+foNai1PP2MiEnbw6BPl5FWPwOxuz4w569Bp1BTYRxKw7CMUCmEwtCy993eUlJQgSTSSeatzJbj1waTc3oihBi6ZZOay66uRZYmifDWhiMKU8yzMuczKOdMrmxB2fyIrQ000qjDjxmpmTLaybVeYx16sY+VHefWybwDDhxhYtjCXwWeWo9Qp9dWfTuMRIunHGDlcg9aQ4JcNanKtViS3jKL30atby0mkoQN1fPfrT60iPx0OB6HyLNomelLBMTx2IxMuqeKxe1O5eKKZVzqW496bRorSUNSjCIU9bETjV7jqJic9eshs2xVhx54o5cfVnM4ATnCoUfXzX5EQCWpCdRQfkfjmxwDnn2WujxcARo/SsL6kllSadnwmRAKNzc9TD2cy93EHXTtqG92LUEjh/MtqiNkz8fl8p2yHf8L/SvIzHo9TUlLCBRdc0OjvvXv35tChQ81+pri4mN69ezf6W9++fVmzZg3xeBy1Ws3hw4eZOHFio2P69OnDd9991+K1xGIxYrGGzYkkSfUPdLMb9EiEWEiHvUJDKKRw3ZUW3p5fRuHxPs3q1pglGyqhIoJCjlQEPoh7u3HN9esxZobo2F7Lsvdz64XMZ0yGB29PY8xFFVSVaugo+lJVvY2SE1G+/i5A185Ryqvi7PylDWoVXHOXnR/XBrnsYgtWi8wv60Is/97PK09kNtLYMRklwlIQF3ZSRGaT35ZLEbWJQKsCuytn38Pj86bWC7VHo4Kd+yJkZ6j4ZV2IsSONfLTEx3Pzmq8cNBllho1QWL9yK5pAJrVUIhCo0eCW7CSIkS/ao5X0SJXt0Ek0Ij6FECgoyMjkUEQFx9BZQgQNFaTV9MOhP0I47QS5mRrWb4zw45og9ioVnYKdW6xIypfasXv3bsaNG3fKdoCkhoezTuGDL7yMOi358pRliawMVaNBVX/Frn0R4jGQM6qYd2c6v/4eZMEnHv7YFuapB1p+9HOz1Wg1EhVVjTdPf0VpZZxvvo3gqpTQ+zrz5nw7d9zYNEj78AsvaSkyJqPMM6+5KK+KMfemFGpqBXsOhKmqO9aqNXHbDbehkmRyRdsm/2aWbHj29qLv6G1cdomBQf30SJoYYRFs0toGSTIMbYQvlpjo27Ph2o+Vxrhg2u+UlVuoU+pQJVomgYUQVNVG+WKFD7td8OHiEKUVcXJ9ESIkq6N2634lTWTRNTYcKZ78rW2FoOLEfvYc34YqaqFTr86t3gCeKv6d/eErLz/L+JGGZjdYXy6PkqO0qX/WJEkiQ+Q1W50ohKBY3klbpRsenGQoBUnik+Qm3GeoAFlBH8jG4GrL0hW1TJ+c3Cx6vAlem+/mupuMXHOFFasllS07w9z9oJNX3xGMHGbgvKkOju03YAq2bzJtWJZkeoohbAmsaiQkbjBoTvme2+12enfXkpmhZvBgiYp1VeTWDuWVN9YyY7qG5x/OIC1Fxa+/B3n6VRflJ6ohBBERBkSLxFbXxGCOmn4nJZFDergdEjK1VOLCTg8GoUZDFScoUDqQ2+EIo0Zq+eiTvVQFqjA6O6BGQ9BYjVNXQmFujA8+99K2SMOCl7K45Jpqxo00IkkSwwYm9Ywee7GOWbfUsOi1bKzpca6YfXmr1n0gECArU01RtoaKNV50NB8chzUuOrRXoVKrOXA4Ss+uyXfIjj2R5MTWFs6ZI9rgjBxhxmQra38Psew7Py8+mskl51t45AUnrz+VvLexmOCbH4PccV06k88zEgorBEOCF992MeM6O7VVGiJRhbhK4fufA2zYEqayKk6HdhoiEYW8bA1pFh3GurZIkkQoGkMfjZ+yLeLxOHp9gmBQok6uRCSSVZtOqlEFU2kTGFqvN0WokOiRCMGc3/CYq+nvH9OIoDRIJozCXK/92ez5iGEhhX1soSeD6Up/SjhAdzGASo4TI8phdiEhExcxCulAhpQMkOuEnUF99GRkpDHzrvbIqgZfG9ujJVXKQJ0B5uEQ2ASeSic6ne7/F3/47+wL/4qBAwfy5qsy997cfKKnfRsNV9xUw5L5ufWdIW0LNTx6dzqDJ5RhqOtA25P6in9FJnnsPH4Mr+97Xnk+nSmTzGg0Es+/WcfMm2t478UsXnvXz8KFCXS17UA5Rj9G1G/yJEkig1wsIoXdbERN0sf1Uk7nePqvbHNVoVNMKCSQUREjikZ96n7wT+zfv4GX7m/ep50x3Eh6qopP38nhm9UBHnzaSZdOaoJ2Hyas+HFzztnJde72KPy+McbmrXFQZA4e8jNrppbSYzKDxlUy81Iz40bpWfadjwfvtvLM83vwHzOerNRMIirC7GcL3cUgzNgQQnAksJcwQbKwNftMyZKKdnJnTj+vhB+/W0+OYwhas4Zp065slS18XlejSse/o2c3LX166HjjfQ8+v8LU8y1otRKRiMKCT7ws/NTLy49nsm5jiPc+9rBxWwibRcbjS5BIwNQLLGzeEUatkppUeV5xiYV3PvDwyN3pTc7r8yvYaxMtEqOQHJw693YTuVm1vPHeMYYP1PDdrz4mnpnFoJHXtcoODoeDFKvAaAS/X+Gau2rYvjOKvrILIpYkwPaJLeTTDh0GfLgp5yhRImhP9GbYhH10ba+nqEDm230byIl2QqsXXHJlkIfubkgMdu6g5bP3srnrEQdfvL+VlFg+EVqu7o8SbtJeGhcxKkqL6dKlgGfebs/IIXW4Pck18uO6dA4fMxGMpxAPKEiHTWzX7vhfHxv+V3yhVqdGBJLPkqILotVITLzYRcfYQNJIthBHRQSHbR9nne3joXssvPSOi137IyheC6ktvOtkSYVaqFFEotGe240DS3aA5V+k07VTwz29fIqV8840Mf6SCj5f7mPuzWms+bKAs6dXMnOqlTvmObjyUgspNrkR8fknzhlnYvn3Ripr4hwojuHyyfTpl3fK91yr1SJo2jmmljQUOkay+wsnF/24hQw5G7W7kHwli/1sRY+BdnTHk72RLxdm1bcaL/4sQnq0bbN7WKuUihSyoCWdfWwhRhQVKuIiRiweY8jZJ+hUZKRkfw1pSvNSJonUagb11VOYr6FDezWzr9hBuqM3CVcqMbSUUoxBZ0RRlFat+3379hGJKCxZ6WPWVBuxmOCyG6p54t50BvRp2MM9fFc6DzztJC9bzU2zUxrs9f9gw6Ix2Ldb4rH9UZz+MI/cZ2lEfNbbyKJi5jQLXz5fRbqSj8N8kBEXVfPSU5mNyMDFSwI89egmtBETJSeCjYZn/hUHi6Mc2L+nVbYoLQmRn2jLPraQLmeQm6kiFjNz61w3zzwTQ5Zk7Kq9iMRhbKQTJ4YPN3Hi9HafyZplO/h6mYu29CIFLXFqkoMMRXt28wdmYWu0p1aEwn5pE8OHy9xzSwp/bAlzzV12nnkgo14mYeZ0PR8t3oExMqqRTrgiFA6oNvPQlXoK89R4vQozbqimTaGG/r11lByPsW5jmPSqwQSVQ7Rr17ysRWvxv5L89Hq9KIqCzdY4I2qz2XC73c1+xu12N3t8IpHA5/ORmpqK2+0mJSWl0TEpKSktfifAsmXLWLp0af3/t2vXjmeffbZFMV+n00kiASZnJx54/BgvPZVGdoYajrcs/ptKJgka9A7VkppM+0D2eX7lpy9y6olPIZKZqNQUFR+8kc3jLzk5XrqZ8oNqzj4rCsE2VFjKePXJLEwnH+oPXs9h78EI191tp29PLWOGm/jhs/wmrdZlFXG+XZ7OOwv28/M3evLrhvxtgUpYLOmt0naaNGkSTzyanGL5xPM+Pv0igi6QhVCMrPy6imlTwrg8/xxg9emhRaV28fO3AXq6hqOS1PiEG3NKhMy2x9ixqwy1oiMgeekphoIEcRHnBIfw4ESNhjgxtOiJGhy88ayFNxZEqWQ7c64wcedN6fUVj0ePRxk2rhY9TV9wf8KgmIiEo63WuNq+fTs9uupY+3uIL7/x1Zf233tzGjfMtbP4rRzS0xpe1NX2OLfPq0WKa7FYBRazjKKA06Uwe7qVLTvDnHdm85VTW3eGmXSWmfmLPbzYTOY+Hhd88Kkf27HTKZDSEEKw4O06PF43t9+QbJX3+RXe+cDNlp1hVn6UXC8P3ZHOih/83PFwLR0KtXhDCaZM63XKtjhw4ACKqMZiUaPyNk/K2hI5hJ3t2brjOB8uDuFyqKhiE/3EyEbEdkIk2C9t4dEH9U10otoVafjiw1TOvdjNAPs49rOFgPA1SyDVUkEwJHjyukKCahfa7BCXTzOQn3+EX3+Ls2uHgICagljPRsGEJEkURHtQp3Hgpo5gIKXVa+JU8e/sD/3+OsaPaj65kXRnjf1QIR04xE4Oih0U0B49RvySm2PyPsJKhJ5SLifEYVLJRBEJqjO20L5HkLlz9Oi0Ep8vqea3dQm+/0mqJz/veNjBI3enM6R/wwt7UF89v6zQMebCCs6ebCe6py+R+HHanawm/zskSSJfl8fk2Se4+nIrgYBCWtqp+8N+/frx4b+S63fhm+n0G7GboFbHgjdtjPpLZeP4USZGn2Zk5KRywpVBIoQx0XLliEWygYAZN7uoKvewfGWEXH9v2tIFSZIoFcUU0pEsKZ/aLYKvfPvYt7GA3fujLPxoNz4fnDFKzSUXZHP93BpMJpmyijgXXVWFxSxx9HisfuLvGacbeeZ1Fz26aFn0uRe1RkW/fv1aFch4PB5SbRomnavj+T2HSK3NavL5hIhTqypj7PBsAkE9F86qPDmhOlkpL8VbrkpQSSp02mQnQ69uOqZfZOGSq6tYMj+XkhMxIpHkJuOSa6qxWGDHviAjhmkZOiB5Dz55J4eps+1Ubs+m3cAaPl9YWF89piiCdxZ5WLHKz64dEDieTWa4HVERISKHMBmlU14PQgiCfh3mTDjvXA3rVuyik+jDcQ7ST4xoduCXXN0GizrcbItmNoVUUEIbmk7RTIg4Abx0pg9H2IsHJylSBjER5gh7UKNhEGfUnzMu4hxmJzERRS2pKTftQqo2ILb2QqOBROQEHr8BW2oWWVJyUFjcASIKqoIE3koXEydO/P/FH/47+8K/45zzZnLnw6/z4qNpjZ6B/YcirFkf4sE7Upl4WQVnjTFRmK9mz/4of2wNkYhoyWxhcwuQp7Sh52lBpv9F8/3uG9NY/p2PjoNOoHLl0SUxiDKOUESnZrXNdJKBFJGBlzpspKOXDBg1WnK6CIwHBqBBiyRJVIkT2O21rb7XRn3LumCSJCUrdWKCMacbMeol7nvSgSLVYsKKCjXVVYKyihhnX+TCUN6LDCVJlkSOhbl3625SlXzalvdmyYsnWPTZboYM1GI0yPz4dTpX37yVkkNqVCErNd4gINGJ3vWEqCRJdBQ92cZacmm5sl0fTScaOcHU6fDOG5t5/JnHyMtrXkOzJeTmFlJavp+iguZ92qEjUSafZ+GLf+Ww4BMvF8yqRK2WSCQE6WkyF0w0sWZDELVK4vpZNvYdjPDw3enMe9ZBik1GEVBWGef6mSlNvnvcyeKDhZ96mDnVWr+xr6mNc+WtNbQr0rBxa5gLJzYfZ67ZEMTtVmhbpCEzO0GfPgbcQTOVzu5ccsnUVrW9PzzvYVJSVHz0Zi59e+rYvjvMOef70MZ05NGOPKkNQeGnkuP4cCOjIpM/hxRKZFcPY1P1LlSosZBGOcdITw9yzy3N379H70lj+coq/JVmfHjIFc0PSiqTimkvGiQdIiLEfraRXpvBgK67OGHvxpo/GsjjhUuTHRVBn5vKdQGs8XRisdj/+tjwv+ILbTaJqroYCZFADlm47tYKUstOw/gXXcEwQdRxI19+5eK0YSEeuTuDWmeCVd/9s8yUQqKRVqwQgmJ2c+4QbSPis/632VRcP8vG2wvduD0JbryvFrcngVYr0aubllm31PDqEy3POJh+sYXN28Ns3RnGEfZgNBhP+Z7n5uaiGOMkRKLRHgeSVZkhgqjcOWRJfYGkRm02BWRJ+bhELZMm6hr50lj4/2PvPcOkKLu17bOqOueemZ4cYMg55ywKj0hQwYSKYlbMWTFnTJgwomLOOaICIjnnPKTJqadzrq76fjQMjDPjC/vd33G8z3729YeD6erqrtVV6173CtcltejTj0KLjhK20Y0BjQkwRVU4LO8mEjxEQaHKUt127JHMZt8nKDRQ1DFGQd4RjYQ+Bhy5ddTUl2MjjTZCJ0rUbQSSXtq3b39SsWG3bt2QJJjzkofTTzGzfE2ECWPNTRKfkPLPj9+TzvjzK7jqYnvj/l2rEWjwJElrQUw0Hlc5UCLQoeE0NIIGvXMTwwY1p4I5itHDjHzyah2yPwspr4y5TzYvuF94jplFfzaw6etCnny2jh8/b17ITyRUPvwygE5ffVI+QE1oKKeEdBecP72e664wk+40c8PdSb790ER3BpErpLg/QwQQkYizhyIKqKcKEYmBQqoT3KvWozmSKtQKOrqq/dnNJvSqERtOYkSopozOneDLd1PURt07G2hfHGbMWRUYNTpQRSJeA4ZYOptYRpqaeeS9UdxU40rmMveV/bz3hY8VPxWQnamhslqm5GCCSeMEaus8bKouwZSup1u3lju2Txb/I5OfR9HSg/NPD9PfXzuaLPyn9/wThwGk2v2PVy09emxdXR2y3Jz8X1EUNBoRfdDJkq8CnL6nhoSsIpBAauXnihElm6aq2SbBgqDoSE+T2Lg1ynOve/D6lMbA5/LpdkJhlXSLCeQepPmyKM9ZRJpTZGCfpsmg7p31PPNgBu9/7ufsFgKZNRujZGZIdO2o56U5el4uDvDuM3twhTs3HuMxHqIwL5eqqqpWbdUSOnYawOXXr2fzbznkBzs32i9T7c7ij/bjc+5h9744nTvo2L0vTnWdTHGhtjEY3LYrzl03OKmvClC7KIIJK1bBgcUznDJpOYOHRynbYKM0FCVKCItqYxurKKA9xXRFEAQCqpcGwyGqZIXb7g7Se4BEr24a7rm1aQDQro2Oi88zsfQdD+k05zcDSDpiZLjST9oOn3zyNrKsUJgvMvvJel6a7+WcyVY0Ukq5eOjEUvr0MNCjs44tO2Ls3BsnFFLQJUyEpSSD+uq5/p4a5s/NprhQy4XXVfOvMeZmSezaepm1m2I8fGcal99Sy1sfepsot0UiCpfeVENBnojfvJbKKicudx/y3IP5/tVDfPLNDvILBOrqZe6c5WTcaBNTL09dqyTC+WdZmTzezGdfxLGnCXTrPuCEbbFt2zZMFpUzTjWy/qMGHDTvOACoV2uRV+dTHE6RTrupYT1LyFBzsOIkiJc6qrBnRJuodB+PTu11pKeDplYLCOxiA13Vfk3Inr1qPeUcwIgFSaPQc7Sbz945VkG9+WoYe1YVnrWtE8fnJjqg2NeRTCj/aAeNRvNfUj88Hv+O/lCnhcrqloWBzpqi46U1ZWTGj3V5CoJAZ/rgVz3sktbQtZvAoX1J2keGUMo+ImooVakmQU36eh5+UuHsicfuo1NHmti5J8b0a2tQlDTcDUn8AaVJ4vMoRFHg2YczOPtCN12SWSQpQUPriTWtYuDem9J44Gk3qgqCKJ7wvZ+bm8v6rVo83iTpTon0TJmCfKFJ4rPxc7QCcx5I58bL9mHztidK6xw5spqgSydto4plbZ2b6j9SPt5DDTXSIfolU0GQoohce3HKF/TqpueFp5quE9de4uCbn4M8fm8GV1xoY/KMSjZujTUmPwVBwGgQufEKB5NnVOLzQ3V19Qld/1HodDoafBJLlke49DITH7yxnkxvr8aEXkQNcdiyDlEbpvvQKtLtOsprFS64ppoXH3PRrZOOuLkemk8aAuBTG+jZ41jwm+aUmHWZg/c/92O3iky/thqPV+HWax1MPM1CRZXMXY/Wc6hM5vwzrQiCwFMPOpmw5wDff1LYWHiE1P1y3WUONm2R2fhXN1xCNoqapMy+lnSzTCRy4vcDQCIGcsDMI7Mt3BVz89Ovv2AVrUitCAsKSFjkjBaTXi5y2cIKTKoVl3AsASOrCXawnjZ0PlL5b0sp+3CQgYxMEB89GdJks6QRNHRR+7Fe+p3LZurYuEOhbftu+INw8Jd6tKE0xK5R7E6IqzF0gh5VVYm4E6hpCczOGOnpra+R/6m+8O/we1V++dzK0j/ruOBcPZmZAt/8EGXbriifvJXFgD4Gzp5gZdGyMLX1ScaPMfHwnWn0H12D4PmHa0Vk1Zqmn19emeCZFyIEG4z0U1IFi6DqJ+tvcefxsJNGED/2I+t0dY1CICpjo7yRAzGLAtavXHfS8VAkemyctCXU1aeKv16fQv9eBgb3M7IksBtvnRFnPItPvtrMwkVxnKVDUsmSI6fRCwa6qAPZwXqC+LAq6fQfYGf2nRYem+tmyr8sfP9pBg2eJDfc5Ub6oWuT56XRhoJAjlpEfSsjggBxIUx2tsj1V1p4/7NqfvnpV6acNeWk7DDl7CuY+9ZNzH24+bpTWS2zbnOMWXfXIkkp/rh7bkxrFL+86rYazptsbfTPkOps/PirAK4MifJKmeEDjTz3qodorDl9kCAIvPNCFrc9VMczow7TvbOOZBIkSeDRu9JpU6DlgmuqmDiu5Tjz18Vhzpti5qOvAuzYE2fjVg/Tzr2Ih257iJqampOyw08/fIkrQ2wsZD/xYgPpGVoi5aFGkdIYEXy4cZGLBTsxIlRyCA1ashmMDj0FtENCSyEdSbiWNPHfx8NsEnE4VQ5XeokRZQ+b6Kj2bvSDqqpSb95LUZsADd7V7KnQIyKRRCaJTCxs5cnnqvn+EwWT2cG+QyaCYQmtlOT1tyopWWlCm7BQzgEK0h3/42PD/4ov9HiCaEQjteJBzIEcDkca6HEk8RlXo9RkrWbYCDj/XD2xuJH5H/j58fcQd1/vYOFvbkJqit7g74iqERQhiaoqCEj4VQ+ejK10L4wx7ayWKSYAxo0y8cgzXl54OcrkM/TMfsfJkhURvvoxyNjhRgyG1m1j0AskEvDU/S7Wby1n+9Z9J+UTnZkCFZ51FPhSTUdJVeYAOwngRYsOFZUt6kqK6EgQPx2EVOdugjhFhU3vcY3+mCZGSwgRoA/DUly9RyAKIm3pyq6yIF5/A+efr+O9BYtpq3YjnWxkEnjNB9EVlvLBm02bGbp31fBTeQk2yQr1KU2T7clVJx0bFhYWIkki3oDM+PMqsFpEvnuv5WKSIAiMHW5i0gW1lJdKkBTxRwTOuKCa5T/lIElNr/2x5z1Y3R3RHBFlI26gqibSOJX6d1RWydRJh6g3uHngktanWG6eZeaSpTWUb3Vx+/0NPDbbjsGQ+uwGT5LLbqnBZBSoqW84qfshloiRm27k1Vf0jB15bI/w6jOZWM0e3npzMUVqZ8zYiBOhjP24yCNDyGGLupKuHNMlsWDnELsb/28UzPRmGCHVT4gAMgn0GpHnnmjaHNSto46KfWYGCKcA4FBVqlnGIE4lgJcwASzYKKA9oiByOFLNk7Olxma23GxNo3DVZ/Oz6DmyAr2uzX+bL/wfmfy02WyIotisyuTz+ZpVrI6ipaqU3+9HkiQsFkurx/zTOSElYNCaiMHRBeN4CILAqNNGsuL7TfQIDCe0spgK41ZE4UCjuuDfz9FALYU0J5FWUZk6o44Nm+N07qjBqNPhcojMmG7gx99DVFbLqLUusskiocbJzElSVtFcMRtgSH8jf62KcPF11Tx2TzpFBVqiUYXPvg/y8VcBPnvzWLLvuissvPF2OWqo05Eg2YelsI5YRGjxmv8JU866nBsu3kjPRBdUVIKqjzgxTFjIpz3xRA1X3lZDxKdHbnAgxhzIRg9p+V6eeNBMrTtJuzY6brnBxA3rDmEK9Gi0s7O+B5npm5jxjJ9rb0xSJZcSIUQexWQIOcTUKLWZaxg4ROG8aXpCYSevvxtgy5YkLzzS/Df3+ZPYHAqHNTtIk7OaObyEGkdNizNgwICTskMymeSP377mneczeOtDP3ZbghVrIyxdIXHOZCsWs8iT92WQl62hsiYliqIoKtMur6JX1xjLV8dZvsaEzSoxoLeBn/4IEQor/OuCCl58zEX3zqnN5+JlYW57qJ7+vQ3cfH895VUJVq6DL74PUpCnocGjsPdAHIddIjNd4vorrGRnqpx32UKMSTtp2XFeeTSDylqZOneSr38OcfpYM5+9kY3RKBIIKrz5gY/D5TIWm0JVmQaz2XzCtnC73Zw1wcyVF1v412/bsNWNbLZA+6gnJsfJk3sc43IUskhTM1nDH2jQYsGBGRua9O3/GKw5nSJxkiSRMWFhC6vQqBoMmIgTw4KdHgymlH14HXv4+K2sZt0o8aiATjG2mHAA0KlGlKRIcbvik342ThT/zv7QbJJY8Km/Cd/cUVxwtpl7H9qHPZaHXmiaBIwRoU2xwrDBRuLbO6PHgM7pozS4gzaJHuxiA307xjh7YvOu0q6d9Jw72cLCJWGMRoHB/VqnPejf24DJKIEnRZjvo/WkvGyto29PPbdd6+SJF91EwrGT+s3vvPs5xk69gA9fzabBLXDxua3zIY0YbCRhbMDoMxNXY41Jpr+jRlfC/VcdO8/FF+q5fOkqFAXMZtAlFSKhEFHJRyRzDx9/m2D1pghXXmRvlhDOzJDw+lMdFQaDyBvPZvHg0/WcO8VKVY3MM/MaOHg4wcSLK6mskkkmVQKBQOP9dCIwGAx06z6EbVsX0bubjswutXh9CwmHIB7V0LFYS1Yowp/ftOW6OxrYsbAN7UMF7N2zmFseqCMYUggkU4ldJ01FzFRVxefaxp03N/0+k8aZmXZFFVXVMkZD6tp+/iNM1456iou0LHgpizMurGTC2JSPraxOMvE0c6sb57tutnHG4t0kY/XIziquukjLT39oOFyRPKn7QVaSxDxmbry3lm/fy+W8q6pY9asGWjmFDgORVrK+oiDSRu3MPu1aDiV3YFNcyCRIEKOITjgF15Fz6IlKAcozlzCwY5T8TANbt/9JtMZBRkPvxs2BIAgUaYsZNKAaq93Egeo0vA3V2EO5NFCL/siY3mZWoFV1JJFpFy2g0FhEYZ6GWCyGTtc6D9Z/Ff/OvvDvWLRwMXm+PsR8MR5/fDVa9GTSHim7hOxMiQfmuNm0PTWSO6iPgfFjUhQUg4eI/L6vjLZ0bfG89VRhkA34/EnsNonN26KMneihc3woBrY3jnFr0BAnip6W/WNq5Dflcyp1u0hPj9Op2ECCvZQdOIi1oSPOWCFJWT3ptW/IsAl888sXTD2jueDbus1RquuSPHJ3RhMfFY0qTLtkJ3WrVXz+JN5KK51aUZ9tQydK2UchHVDVFI2AqsIff4U5daQp1R2UlLDQ+u+rx0A57laTPhFXCZdfbCI9TUQUYMu6bSftDwcMGMgvPw3mgaf/4s5ZlkZu/I1bo1xyQw2P35vO5PGp81XVyDzwtJude+OMH2OiviHZJPEJYLeJ/LkizCkjTJQcTBAKK7Qp0PDhl/4WR3Y1R7qlREHl1acyMRrFxqkxgGsvdXD2ZZU8OTujMc5csiLCUy818NAdacz/0M97L2cTiSpMnlHNqNET0Wg0J30/aLQpUT1IxeGiKNC/v8Dv5UHCBJFUDYfYQ2+GNarKA2SrhexiA+tYjBMXpUf4OaOEKW59mh0ANa6jGwMoYTsKKhtZigEjGklEsTSQmwten0B5pYyDNGJE6MNwBET8eIhWpTP13BLy2rsZNchEaTms3gJOT1dClODESiWHaSNK/+Njw/+KLxTFJHrFTJVhL2nkY01mNB5fnbWSLz+z0O043sAJY838vCjEM6960Zvj7DeupUtkZJNJiKQqU52xhsunKSxbvoT9BxNMmmDkzpvNrN4gNtFc+DsCQRV7IofMqn4sequab7/byVvzLIwfY2b6NVVYrRID+7TsK39ZFGbMcCPFRVrMRoFAKHJSv7nVGuWy+5I88/wipLpcKuVq2tKlMckJqYTwdtY2mUw0Y+XPv2SuvvTYuaafr+fDOYdxJZpPMflVDwI0SXwej0KlM599tow2Uh491HxqKOOQdisD+2u5b6aRKadnNtsjlVZHeHWunaefDyPXpah3lOiJrYHHo6KiglBEZWBvA/sPJfD4VGzW1jtYjQaBwyvbUiR0IKZGSCNJnbeSNj328/n7Tnp00XPgcIJHnvGwZ3UGOZHixn2cLVjEC69UMn5M8/UH4J1P/Dw6O413PvGRm5PW7HVVVVm2Osqy1WH8qkqBbxhLP6ym3y/7ycpPICsygpjqOP32vRxGTqk5KXsoqkJWfoKxIx3NXpvzkJMxo0LMuHITYigNBxl0Z2Djb5ogjjtjM5Ldj1YLQZ8GbZ2WWrmSzOMKfWbBhkE1s4E/ybFayMxo2jE77x1fI7+nrCaoMu7Abg9RwVJ0/hzSw22bPHuSNcSooS0LC1vMIl3bG1i+quq/zRee+FzBvxE0Gg3FxcVs3bq1yd+3bt1Kp07Nx7oAOnTo0Oz4LVu2UFxcjOYIGUTHjh3Ztm1bs3N27Njxv/Hbw4gRp9CxT4hK2yY0aGkXGYxf9eJR65ocp6oqJWwnk9xmXJU71PXoE1Z2/l5EoM5E1YoueJYMYfvnvZl1mYbtW1VAod6tcFjdgxc3W7cpKHVZrN3UshDH7dc5WblSYdLEOD1GlnLe1dXIssq3C3KaKKRJkkBBITRQS419E2r3tbz8jI3qqgoU5eRUrf9a8hdZ8XZ41Do2sZwKDhLAQwnb2aquQgxksGezEfve0WS5B+AKdiGnbijKxiFMOtfH3TekyMizXBKKNkq9VEadfRu1xj3oMLB7T5IO7bS4smUkNNRQjotcVFWlJnslX35mZMFraZw+1sy0SRb++DqHx+9LY/YTDU2+Z1WNzNTLqujVXc8jD+kpT1tFRA01/h4+tYED6Vt5/tVnT5qvYvHiPzh3koZvfwlhs4iUHEjQsVhH2yItNXVJrrzYzphhJjq20zF6qIniIi3t2+r4+t1cVATaFUs89Kwbg17gqZcaWPRXmB8+yOXlx128/p6P8eeV023kYX5bGubb93K4+SoHN17h4LfP8nn3xWxefNzFslURLjnPyvalRaz4oYB3X8xi9fooP/4W5plHnYw4Lcry31wMG2QkEFRYsyHKRdOsXHWxHaMx5WasFpHbrnUyZriRuJzEJWQ3e+b+CeFwmNxsDW0KtDz4oI6yzL/wUoeqqiTUOLXGPezWrKFNonez9wqCgAETRUJHMoVcsoR8ogEdkUjL96OqqlRUKjRQSxKZfIoZIoyjLyPJpS0iEhnkoBV0KSGQXpoWkx2DB2oIaeta+IQUgpo6cnNVBg7v3+ox/7f4d/aHoZCepKxy/T11jSPHkPp9Pv8+wPCRAt7iZdRaduBXPXjVenZrVrOPrfTupeHPvxLYFReH05cxepxMescaKnOXIktRZl7SctUW4LwzLfyyOITFJFLf0HJBCCAUVlCSqec5j2IOsbvFxTmo+shrF6UgT8uoIUZEUcBub/3zW0LXrt0pO2jh3KsqiURSwnOtIRxRQUndj8V0ZQsr2KtupUTdRq1aQVJN4taUEnEeZOrEVAD366Iwd92ZoGNiIAOUcXQNjKNtaBC7xLX0mLKHlX9ksPirfGbfnMb7n/t56Bl3k89ctSHahLi9bWHKP61aH+HCa6s4/ywbW/8s4o8v8tmypIibrnRyy02XkEy2fh0t4fob78frV4jGVb57P5eNiwrZtCSfu241cbA6xLw5mZhMIu+8nE4kcy9hgijudKaebuPHD/PYsSoHfc+t1Jp3EldTCWiPWkepayn/mpTk7sfqmTyjkrMureTjr/3E4yqxmEo4ovD+KzmcNsqMIKhMu7yCjVujaDQCl0238em3qcRiRZVMp/atJ+4K87QoZi9R137adIyzcn0YrRaMeumkbKExJDAWVnPWBAvjzi1n554ovqSv1eDQjJUKDrX6eiRjP6sXZ7JhlYOcHtW4NC56C8MbE58AVdJ+OvYOsfJPO798mstbL6WxZrGLZ16RqchchqIee0bFqJnyCoX8XA0JWUJJxtnCCny4G7sB82mXSnzSDUnUAAKKLLB8+fITtsPJ4N/ZF/4dGq2GJDK72UA3BtBHGE6e0BaiJi69qYZTR5r4/v1cvnsvl8H9jVw8q5pN26KEwyqV6uHG+OR4+NQGZBIYJQPRmIq7IcnpUxtoE++FCQvqcZn1bAqp5FCL301VVWo0B7CTRo1lO0OnlrN9RS4/fZHBb1/ksnF5Or0n76fKtI2s3NbHQVvDpMkXcOt99fyyKNTkfl67Kcqsu2uZcZ6tWXHGYBD56v10Glybyc4WsSabb0qPwixYiRLGhIW1GxIkkyrznszk/c/9zLi+ml8XBwlEY9Q6N1Fr3tWyLWnAhJUStjV5LlRVpca8k1NPlynI07J2U4x4TMTqSz/p+14QBDRaHbtL4vQdW8bAU2roM6yO8y6v49M3shsTn5Dicn/z2Uy++zXIRddV8/wjzTtkDhxOsODlTH76I8jeA3EmTK8kFoc1GyLc+kAtL7zh4Y+/wihHxFwW/RWi1p1k/BgLGemaJolPgLMmWBjQW88dD9cz6eIKJl5UybLVEW680sHq9TGcDpELr63CaZd4+oE05jxx+0ld/1G079Adr1fF403y+9IwK1YmWLMpSnqxG1/WFvaznQ70aJL4PGq/TvRBJoGElh4MorcwjEGcSqTBxKGylkdbd+2Nk/DY0AtGutKfiOgnX1NAvVpLnVyH3ysR39mD3PJT6KuOTgnRmTSUt9lFhaWEID481OGu1eBf2Z8/Pu1FQ3Q4XXuOImeUi4Fn9EfODyMisq+k8r9kkxPBv7M/lAQNQfzkaHLJ6lVBREwJoXjEaqZOk5okPo9iwlgzwZBCmlPEmhZlnbCIXeoGKtSD7FW3skFcjNkZ5dZZdlb87mLIcHj6ERsdinWcfoqZr39qZWQEePUdP6EGLT7cOJM55FWN5qrrg2RmSAzuZ+D7hUEOHG5+P+0/FGftpiijhhgJhRVMRhGd/uQEUFVVpVNHieyiKHmDD5OnKWjk3D4KnWCgO4MINCqvpRJYWzcJHD7uPp91uQVrtxLcmtJG36qqKl61noOW1eRoWh+/bqCOArUjuXInjIKZNkJn2kgdmHqmnqmTzM0Sn+6GJKJGZeI4M4UFKQ5ogKTyf558+Dvq6uoQVBWTSWLrn0UMG2Bk8fLWp55+/lXGqBUpz1mEY/Qq8v61Dm3hYTRxMxeeJzNkeJAZ50os/lVLrq9fk327QTBRuTOdx5/1NfpCSAn8PvFCA0P6G7jiQjtzH8lk6cpIk8/dUxJn/PkVLFoWZkAfAw8/rCPZaxlBfQ2JkI7a2iROp4heL/DF/ByyXFoyMk5c+AkAUWHMqOYxaL07yd79cYYPNJCeJRMnSoQQUcKE1SD71e3kdQzw0RewcbmLNUtcrFhiY/I5ceptO9irbiGo+oipUWrUcjawFCMWDKEslq1qmjf6+dcECkmCqo/awj+5/5kgO9fksHmtg9uerKM8dzH1amXjPSZp/nlSxmYRkRMysdiJC8X+o4n+W87y/yAmTpzIokWLWLx4MeXl5SxYsID6+npOO+00AD7++GNeeeWVxuPHjRtHfX097733HuXl5SxevJjFixczadKkxmMmTJjAli1b+Pbbb6moqODbb79l27ZtzYid/2/x8Ycv891HLh6bG2GPbTGbWI6CzD62sl79k1JhN7XW7exx/o6s81EgNBX3OMhu7DjpQC/c1NCXEWQLBegFI1bBQbanP4eXtadit4MC2mPFQSUH0cStODxduPF2f4sVrgeeakCUFDSWCCDw3Xu5XD79WHLreMSUGP789bz2QYwVv7n4/IcA4WD8pMebVq5YQpw4h9lLT4bQSehNkdCJ7sJA2tODSg7RNTGsGam8UTDTPt6XT79IlW8XfBIgbq5j+l2HeOOTMA+9Uo/UfzmlNWHeeN/Lg/fYuOb2MKKYCogapCouuEDTovrbjHOteP0KtfXHHPRtD9Xx8hOZnHm6hWsvt/LO+xL2EaupKVrMVtNvpA3fQO/+PjZvXHFS1w+w+I8vmTJe5M+VYb7+Ocit1zpo10bLb3+G+XVJiKmtcCoVF2kJBBXGjTJjsYiNi+xzD2fgsEt07aTnlSczWfhZPk/NzkCWoU2Bju6d9bRvq2t0RLc/VM/ir/M583Rr498cdoknZmdQ35CkIEfDyvURNm9POaVeXXVs3x1rkSIB4IrpdrRaAY1iJBxufXH6OwoKCli4JHX8BVPN/P6zhaEzdhDqsQhp4DKmXFNBbraEpRWOQxW1ySZE727DK2+1rBz39Q9hwuEkpbpt9GUUNiG1UZIEDelCFj0ZwiF2E1HDRAk3itj8HQ/flUaleICYGqNOX0Jl7hLq2i6iMvsv6oQyyighLQ0yMlrmtfzvwr+rP1QUIz06mjl1pIlTp1UwdWYVl95Qw/BJ5ZRVJPn0jWw2LsvksXk+Bs7Yypird3D/E3FM9jgr1odJJlXKLZvo0jPOdZc6WP97AcsXuhh2SqxVzjgAjSSwfE2UJ1508+NvIWS55YTROx8G8bhT/s8omMmmgK2sxq96gCMKiJoDhNuv4YM3HQC4PUmiEejVZ+xJ2cJsNuNIc1JXIzBooIaN22JNAq/j8e7HAaoawlSpZRxkFyasZJJHNoWEBT/rpd/pPWUf+UVJZj9Zz/lXVXHD3W5sdd2xHieEYhOc9FFGsWa10thV1LZQy7ynMglHFH5dnNr0R6MK8z/0ceHUps+eu17ggmkqVWU61q1PsH13jMNlCbRagesvdzCifxk//fTdSdnh4Ydu4Y7r0ph9c3qj6J7RKHL1DAdPzk5n4ZHvJIoC087Sk33aGjRZNdzxSB3nXlHF5u0xXn7WRs/xZeyyLqK+w+805K6l1+AIWVkC85/P4vv3c/lgXjYNHoUJF1ZQXhUjnlC59YE6unfWcdXFDq662MElN9SwfE2Ebp10HCpNbSAOlsZZv7n1tqEtO2MM6mdg7iMusjI07Nmf4GBpAgROiudOqxW57nIbMy+w062Tnu4dzJiwUMHBZseqqspetpJEYTcbSapyk9fqzLsZckqETu11tC3UseT7LMI525sUXGU1QSxnDz9/mo3d1rTKP26MkWuu0dCgK2v8m19wU1Qosnl7DLsljiBaaEsXioWujSIguUIRvRhKCduxOxwkwnEOHRD5/fffT9gOJ4t/V1/4d5x5zhQOa/eQTnbj+GZSTSLZAnz3Xi4jhxgRBAFRFDh1pInP3szh5vvr2LnfhiSJ7GAdh9TdBFUfftVDibqNg+yiE31I6oO40iXmvhogHjCQTnbjlEVCTW1QbYITmQSVatOEuqqqHNBtZMIEgX3G1RiKD/P6s67GcT5IPa9vvODE1K6cmVdfctLX/ua8t8io7s/d15voPayOU6fU0e/U0tTIdprENTOadpgpisrSlWG+Wxiic2eRUCx+JI5tGXE1RpQQbmowuNtw/+M+TCaR91/JJjtT4qb76hk6SMdHn2h5er4Hx8g1VDnXN9ohrsbwmUo54wI/ZB9mtfArO8RV7NGsYY/zN86/rp65TzpQFJU7HnST4ekJCYFIpPXv1BIqKiqor1qOrw6yDp+Cc/c4tAd6MWmclW6dm8eugiBw+7UORg0x0KagacyyeHkIf0Dh2Vd9FOXpePPZLLb9WUj3zjpys7X06WmgZzc9y1ZHGHpGGRMvquDDrwI8eGsampYp2AFYuzHGN+/m8MMHeXzzbi57D8RZtjrKNZfYef3pLG66ysn511ShqhAIVP+XOnvOOfdi3A0Kl1xfy92PNvDCE2lsX57HthV5LP85G8yBJiJVx0MSJExYCeHHd6RTN0qYYK2ZaTOr8fmbFqTcDUkuvLoWXX2bRpsW0wWfcy920jBjZQCnkCnkoRG0GAQTxUIXuhR3oWf/7iTTy5HTykkjkz7CcNItLrIGO9DoJRKROIl4CI1GS/dBnbE4LEjiySeCTgb/rv5Q0oDeJOMJRfGV5BDU1KeEd9IquGR667oLUydaCAQgWO0gj7bk0RYNWjLJY4ByGsZ9Q5gw1Y0sq1w30869T9SjqioZ6RKd2ul48wNfs3P+uSLM2i1hnn4zyKgrd1KRt4iw4MNU3553Pwpy6igTFftMjDurlsdfaOBwWYJDZQleeMPDtXfW8uazKe7yD78MkJYmMmToiJOyhcmcywNz3PzwYR4hn5YsuWXueZ2gxyAYmhRr0qsHMGGqhx8WhkgmVfR6kXnP2Qlm72CdsIiN6lLWCL9RalvDOdMkkvrWE8C1lJOntmvyt7RoG557LsGiv5ru9erqZS6+vpqHjwimHTycRIueoOpDZzq55C+Ay+XCYBB46PZ0YjGIxVXun+Nu0jRxFGs3Rji4H7qMO8z65Wl8+0k6n76bxuaVLq65ARL6IHJtBlFjLYom1mTfeBRZ3l58/WYm3YaXceWtNVx1Ww2nX1BBmlNk9i2p/eLAPnp27o1TUZV6hr2+JLPuruW9l7J5+M50xo02c9E0G8t+zeTcy0LIlnr69JG4eoaDXz/JIz83ZQexhamtf4LZKlHvOZbQ3rozxpgz6hgzNsT5ZwkMHO4j4NViTZPJoy21VFLKPsSccv78Nq9RIBRSe/1Xn0+jb18RExa2sYYdrOUQu3GQTncGkhYv5OXXw43NRDv2xKisUqijiurcZSz6KY0LploRRbj3ER9PPB3FFM2kRixlE8uoUcuJBDVNkvDHQ1FUtu6Mo0VPZeV/TzHof+TYO8DQoUMJBAJ89dVXeDweCgoKuOeeexr5ADweD/X19Y3HZ2Zmcs899/Dee++xcOFCnE4nM2fOZPDgwY3HdOrUiZtvvplPP/2Uzz77jOzsbG6++WY6dGg+cv5/A6/Hjd2Wy+R/maiZLfPYs14sZhGLUUO9L0zAn6DXCFjwSgb3PhLgtx9WYq3vjJEU+Xa9WM4A5VRK2EYxXVpUic8V2lCjliGhJeooJ8MgI8sq++u3U7inF4NP2cxlM4yMGKajolLmude85OeK7FqTi0Yjcu2dNazfHKV/7+bt71U1MnabSNvhEkP6G1mxNsKPC0O4G9ST6mxRFIWD+0tJoqUvI47xbRyBHgNGTE2Uw46HXXWxZKnM3pIYvy4JsW5xfuMGnt4w5XQLD8xxk5MlMf3s1Obhm69rUQ4oJNLLuOSC1hfQC6da+X1pmAun2li0LMz+gwkef6GB4iItl023MbifgR8+T32vPSVxps2sZsvSfE6Z+iKnnDqJvLyWuSZbQjIps+9AgmhEoUtHHd/+HGLuoy4+/DLA4uXhf0zi5GRp0Olgx+44eh3kZeoZNaEeUYCzp+i57KLUqNTEcWYem9vAB1/4uWjasSTn5u1RDHqh0Qn/Hbde4+CZeR6sFpHnXvPwwbxsOrXXk+6UWq3iGAwiVrOGKqGeMWPGnLAdBg4cyG03xRs5XgvytMx9ynnERipjzipnzEgz6z72oqN5+3w6WdRR0chTlh5ty4I3a4hEfdx8rQWbVSIaTamgPjfPxxUzrXz5ch6aRHM3KQkS2WohW44UJlauadmVmkwis67Rs+DThTx4exoXneNArxdxNyR57Pk9ZO2HkoMKwWDrAcV/B/5d/aFRZ+TQ4SgFeRq2b9KQk2yPavLzyrsxxh43hnfGaWbOSMXq7NwTY+oUA9dc4mDi+dX0HFjLDx8eU8/MzNAw95FMHnza3WqC/tNvQvj3FLC3Mk7CUseM66t5/5XsJs/a8rVh5s4LQcKcGpEUOpAtFGJVnZSznxJ1O4o+yMOzLVx2oatRGfLlt734fCrjxo0/KVvs2LEDvzuALUPkuYddrNoQ4a5H63n6gYwmz9r23TFenhejV2Is61lCe7o3CstAisMnJ9mWXxb9TrsOAqefkiKFL6+UefbFbaz500Ruw8DGc0qCBoOniK9/quP8s47Z685ZaVx7Vw0Ou8hjcxu4Y5azMRkJKdG1WIOVTvEhKOUKzz64hacMftKserQOD489YOGaGXouumkBkyeffcJ2OLh/C1e8ld/ia2dNsPD6exWNo6b5uRr69NAz5V8Wvvs1wM331/HaAvB4FcxmgRkXann6wUymzqxkUB8Dt157rBvMYha5/nIHVovAJ98EGD3UxGXTbXz3a4hde+P07Wlg5U/5TL2sivPPtJLmlHhwTj2ffR9Eq4GLZlVx05VOBhy3RqpqShH+0bvSU90kY80sWhbiqttrQbSc1FSAySTRq6uerTuirN8cI+TV051B7GVro+DXUWXjUvYSJ4pESo17K6uQEHE6RSRrkEsuNHDb9c7GcxsMIudOsfLmK3upV6vIJJ9S5wr+NdTQ5Dc+HlfMsDD/rUNQXYSsJqinhpvujOFIUxhzSi3prgL0mSD/rRFeK+joktcde5qdut0NKAktJlPra+//Lf5dfeHfceZZU3jsvsfpmjj2GR5dOdddYT4W5xwHp0PilOFmPvhcwppMR0XBjI0qDiMcuS/a0Z3D7EUU4sRiKr8sTKDB0HhfFtCevWylq5rqhNFhoJYKqinFpqalOj3wYVMsNHhAMoe44/q0Fu9rQRC49To7paX7gFEnde0rlq4kn64IvlxUr4pyMEnMuZ5eXZMcKE006UD8dXGI51/3MHKwkaICLUUFGnbukqnzVZGuys26AQEqOEg7ulHBAdqGuvDLR1GWr65k5kUGlq2OsPLHgiYCk6eNMvPaOwHefHorGn8WFZatLPouHVe6xIb1biyeQkyxTISkQCzk4YOP99O5c5B584N4dxSRI+RS4dpD3759T8oOP/7wKRNOiXLPnRq6HRnhj0lBhg5pGvPX1Mms2xxFqxHo2lHHrLvr2LgtjijC2BEmRDE10o+Qit+XfF2ATifw2ntedFqBRV8d87enDDdxw+UOzrmikndfyMLpkJh1Tx1PtsLBGo2pjYnv++e4mTbRylkTjq0jZ02wcMapKWoRRUmiKAqS9A/Z1BawZPFPREKweVucXz7PbtL1l5+rJculgcOtv1+PgQLaUUsFh9gLqLSjG8LOYoaO2cLgoQI9e4js2Z9KWt15k42X5m3Ft7sn9mQWOsVM2K/DThp20psJvdTattG+XQFZGWE2LHZQcjDB7Me2sXbVDorbd8YmFVJ++CBD+5Xw0O3pjD1ToqhzLzq0b0+9b3fLX/q/Cf+u/jDs12A0J/GGPYR9RvSCjU38Rb5gRpJaT21IkkB9qZl4UqZI6AwC2Dhu3cdOpKKQ735pYOokMwcOpzgkZ810cMl5Vh56toH5H/qYeYENvV7gy++DZLkkFn2Z2l+efQbcd3uS06ZsRNrdmw++8GN3wl13m9HrtLz4lpfPvg0wuL+BM0418/PHeWg0AkuWh/n+1yAHDiYobNc61VJLyHDlcdX5B7CYRWJRAfNxPi2hxqngIF6OLLwamcPaDXSKjEjxsAtmsspGMfv6XdzpOky7thrq3Elq6+Dii4ys3hTgjPFGHrw9RW03YFUt8T0t0yghJhHVpmuPJEjk1Q7n1mu3IGWVMXKonrqGJNGoymN3p9O3p4GtO2P4q83oSLKTDVx79ZUndf0AJpMJjSTQqb2O6ddUceE0K5IoMOWSKm69xsEpw034/Aqvv+9j/oIwFqOWD9/MaOKzJEngrpvsrNoYJjuzjLtucPHhZyG+evEwWUrThLIgCJgC+WgLSklzCrRro+O1pzORJKHJMS897uL8q6q4+WoHpRUy1820t6js/tAdaaxcF+HtudmNIkwAW3bEoJXCTWvo0689v/21k2QynZ1745w7PUB2zTByj6MH81HPYcs6ZBK0F7rjVz30HOlrUfAJ4KF7LZyzZw93XWSkwZvg58+sFPh7IggCEhpMZb0YPXELfXppWPa7niLfEGJimInTSsjMSF3veTPdlK5oR36kCEEQyAIUFPawGU9tkhvuqee7D7KbxQtvLgjS0KAioaGqqoq2bVtO7p8M/scmPwHGjx/P+PEtbzBnzZrV7G9du3Zlzpw5/3jOwYMHN3Hy/38gEU91h9z/ZD1llTJzn0jjzNNTarWJhMqHXwR5/OkQ/UbWM2ywjh4DI/z+52rkqATaOEXGfASfQEj1Y6NHq59jFRzEOq9g3lNO+vawUl4lM+clLyt/30du6Vg+mlPBh2YvalxP2JDk2/csaDQpxzb75jQuvamGD17JbvIgB4IKV91eg9kokpcjcdGsatZtjGKzCVRWSmRntywE1BJ+//13rOFsQvhbVKhNkkTXCt8UpBxPLCJw5qXVvP1CZosbgofuSGPcuRVcep4No1GkS1fYdvAwkqA2cUB/h8Eg8PHXftZsiBKOqLz1fBZtCjRs2xXnzkfqGTnYyPWXO4CUeI4c17B0VZQHbrUy97mHefb5N0/YDl26DubPlWsprVBQ1ARnn+5g2oU+EjGJ8hqJ2+/zcP+dtmbdOAA798bYujNCPKYQ9phZ+XEH0uQ8VFTe21HGG2/v45tPHHRsp+Omqx08+UID73/up2M7HV5/kl374kyb2Fzl/Cjat9VRXiXjDypU1sioqorRILTKcQmpBEA0pmDLsZxUEjgejxOoNTPpwhoeuNPOuZMs6PUiG7dGuXm2m4r9Ztrmy9Tbd1DvrSWABxEJBYVMcskgh00sw6hasAnOlICHezBfv3yI9z7bgcWoJZyIEgrBk/elsXefgjac1uq12HBiEAzMuDLB70sj/LAwyKTxTZNpyaTC5z8EmP+Ci3Gjj/HDpKdJzH3MxSPPudm5J87Cnz9m5syZJ2yL/wr+Hf2hJKk0VBmYNM1Dn+QpaAUd7mglK1aXMHZky+9ZsS7CwL5GenbVM2SwjsfuTm+2mLZrowMElq0JM2JQ00RLeWWCBe8laCv3RPSKhDwBNvAX48+rYNhAI6VlMgt/S5KMGFBkIypJanR7UW2V6OrboEGLqomhav3cfrORmRdaGhOfn3ztZ+2mKC6XyL69+xgx4sQr/JdfeCXdooOp0f9Kl446unTU8daHPsafX8G4UWYcdpEVayPs3pfAVN3nSHLD2iTxeRRRQvTrrefbDzMbg78uHXW8PS+NeW8FePuZnbiCxzimdeF0tmyt5vyzjp0jI12i5IDMHQ+6ef/VTNoWHvPRiqJywx1eTLWp9UcURDqovdkSWUl6pC9ircgtN63m6WdjJOUT7/5WVRWblVb5NAVBID1NIhxRMZsEVm+Icu9NqY2NxSyR7pAY1NdAv14GSssTvDTfy31P1hGJqVw309HiOS8+x8ZTL3vwBZLMuruO8860UFykZdGyMI+/0MDM8208OrcBJQn33JTGlsUpoaP9h+I88lwDfXvquelKJ1U1Mnc8XMf2XTEeesbNw3em076tjrEjzAzqY+BQ9ckFdKGgjp9/D/H6/ChXzDTw7U9RjN3+pEgScNfB4fowakKLCStd6MdWVqOS6mrqxVAqMlbw5RdaOndwtZi06NlTIlvMw6/42K/dwPQzTbgyWnfsFrOIpEmNOe1jGx3oyeGGvWh8+Xz0/m5Gjc3BMlxD/DAcrVfqi0FKB0eBi0gogrjbhqKqnHnmmSdli5PFv6Mv/Dv0ej09e/cgsQoq1UPUUk5SjvPWuzKSBFdcbG0mNDN2hJH5b3kJI2HBQRWHKaQDVhxECLODdSkRjIre9B++mwavgoSGmBpBLxhJF7KIq1E2sYx0NRWb9RaGkVSThPAjIqZiMhn2btmAQQ/FRan4MBpV+PSbEEv/krFYBS6fYaRNocSm/8JYbzySaPTpRzdfOZ6BvPjoFmJODzv3xOjaSc+KtRHe+cTPDx/kNvqMi8+x4b4jyegzK9mybyU91MGN8aWqqtRQRgAPbeiEBQc7WEfSn0TcpOG2zTJt2+vZfzjRJPkJcO1lVuZ/XEogUMb3b7jo2VXP8PF1mPYNwSxYj8URCSfx8jwuveJPuiiDyBGcBPDiKk6nqKjopOzg97lZsMiHXZMPR6YBNUkDe/YoMDFFy3LL/XV4fElGDzMRDCrc95Qbi0Xg2wU5iKLAJ9/4eeN9P88/ksGVt9Yw91EXOp2ALKt8/WOQhZ81Xz8y0iXuvjGN+R/5uXqGnWhM5dRp5fTrZeCCs6z07Zl6wOvdSaprZSIRBUVNdQTNub/5lItOJzD75jSmX1PF7Huu48k5r59UIUhOBHFkKLRrq2tx3LldO6g9FMQkWEiqMlWUUs8RIU40R8Q3HJixs44l9GNk4zSZtfIUdn3pY+OXIXwZ29m+JgeTSWTyOAuDTtmC9fCpVHGYnHh7qqmgLU0FLhu0ZQyf7CZp6EzHtkHMJpG6eoWS3VoK4l0oyM4FBaK7knywO8GipRXoSvojZ4Ajw4Y39P9fIego/h39oaJqiXoMFNEWARGtqmMvW6hsgE++lph9i7PF9333a5Bhp8C2n4pbPbct1Ib3Pqrk7Ikm2uRrObBbz4M3OFGNQWrjCg/eYyc3R+KR59x8OC+bzh2a3nN2m8Rbr9iZdtEGbjzPwg1XOBpfu+4yBy+84WXe2z5qqwR+/VVm07Y43lCMIQO1rF4rUnp470nZorx0N+NGp+4TlwvC+1L+OqT62c0miuhIESnKAa/splK/hY36X8lWipESJkirwZTt4eN3cjlcJnP1dSEuvUDiwbttXHRdmAdvP/bMvvWKndPOWErH+KDGbmpZTVBn3YVOlVGDzceXNYKWbE9/NoV+I3OKxF03pJGTpTnCfRnhsusbiNRlUMkq4kQZMerkOl8hRYsWi8Gy1SF0OoEJY83s3Z/g7hud/LUqwuvv+TAaBXbtieOtN3DTbEOrgnmzb3Hy7c9B2hZquf16G7/8VkLDbj1OOafx2kKqn32mVfRIk/njL5nTx1qaJD6PokOxjqfuz+DJFxs4VJ5g86KWfbwgCIwYbGTD1ihD+qeSlB5vkitmeamqO7nu7+L2/Qn693D5zTWUHpTIrhnWTBfBTgY5kW6UGTfjjJ5GhBAD+rVedOrWSY/GmMBoMvHglU7a5od56tk/sAXaYsSMX/ZQvjNKxW4XXZXBCIJA1FbGGf9KPRvrNkfZt8FBTrRNkz21KIh0VvuwgT8pWeVg5KRKHr8vjf499VRUyzzzYpBfF0XRalTCxDEYTq4w0Br+Ryc//10RDJi49Poa+vfWce2lDk4feyxpotUKzJyeah9+4b501n5hIZa7h9PHGunWVWLrbli3vpKgt5h/zEABaOK89WIafXqkbqYOxTrmv5DJ6+/6eeOpXWQGuoOvMMV/mF6K03FspDE/V8srT2Ry6Y3VpDkkhg00cKhMZuvOGO3baqmqTdKpnZbLL7ATT6g8MMdNvfvkuBrefX0BORRRwYEWX9eiI0akVUL5hBqn0h0lz6K2KloiigIFOTp6DHTjSFMobCuT1quEip1Ovvo+zPVXtjxC/dHHcbZuMNPv2mSjUjLAsIFGhg4wMOvuOpasCDNmmAmvL4kQN/DOgigvzLGz9f61J2UHo8nCl9+FERWRRFjPZ8/nkxFvgyiI5KoqS96pYslf21n0Q0YT7tVlq8NYzSLXzXRyxXUBukfGpKp1R0yVkWhDrCyL8y5ZxsZlmRwulZk6ycL3v4Q44zQtfXtYuP2hOqpqWne81bUy/oCC1SISjaqMnVpOfq6W8gq5cQPyd/y5MoKKwidff3pSdvB4PJhFO0FfnPseDvD4E1G0koQcMlLh0aAS4/tvtMjEsROlB6lNjaIqVHCArbo/SbcI7PCuxKQ4jyh+RonLEdpWDiFucmPK24ckKUyfauX1BQFkTQRaaVaOCREUs5dH7i7g0Xvg/Kur2borxhUX2nGlS6zdFOWaO2pwOsQmic/jccPlDj74PEA02pwz7H8BWXkWdqxzk6u2b9ygpik5fPrFDm66Jtks4R+JKCz4NMDvn6c2bJGoSofilvkXhw7Uc8XNNUw41czF59gw6AW++CHIR5/GyKoc0TjmaRasROo7M/3GStauT7Dm1wy6hXqmOoaElJ/Zk1xP++5+fMFtjBtlYdK/THTtmMcn3/oZMbmMyePMrNsSo6pG5vP5OVx2Uw179514gLtx40YUt8hBdqGV1UYxkisvsnPJuTaWrYkQDCk8cFs6jz8TZOcmMz7crSoNhzP38PKctBaDv2svt/DyG+XUBhxIaHCQQUITJie7ucJrMmQiVJHNzBsOc8/NDtq31bJ1R5yn54aRDxaTph7j80spIBdSQzn5QjF57iHMfngx2W1PvKrt8/kIBpV/VI71+hQMeoHd++L4AwrFRVp27Y3z4lteln1f0EjTMmygkfPPsnLFrTW4G5JNxnKPhygKZLkkXGkST84+xpM3doSJiiqZ866qIhZTKSrQ8NVPQX5eFOLqGXZOGW5iwUtZTLmkkvkf+tDpBMxGkUvPt+P1JTl7ZhXTJpl54LYMLj3fxuW3nDj/MUDEp/LqGzFcYjb7DtWy/Oecxgp7IKhwy71eNv6ajivYOXUdqkRPhlBHJRtZhitmoM6dpGunlu24fn1KUKKYPA65yrjtumxuf7i+xWMhxRfoi0bxcoBO9MKAGQGBTKUIQ9TGuj83MGjgIHTH5XiNfVL/JhoUVq9eS3u5NwoKxcWtb0z/F8dw+uR/8dTqZ8hSC+jBECRVInkwyZuPHOSLbw7yzqtOPvg0TGmpQufOInY7pMfaUEQWh9lHB3pSwUFKKSGEn470Il3IgiSkVeXhVleRSR4H2U1nUj9WjlBEpprHbjaSQyGQ6u6JqCEqOIjuiMhRxB9DlATWb0qQkOHSK/0YGtpijmQjE+evnw8gOhuYOat9q9fXGmTiqRH/4zrsREEky9cHj7eA2x5ay88f5/Lsqx7enpvVrFiSnibx/jwXF54vs7NhPZIqoUFHmAAiIjm0QRAEqtVSrDia8EXG9kWYMWMdc+cqnH5q08TUxHFmwhGF/r0NbNwaJVDhJFtoXjzWCXqylbbUUo5brcFvrWPxW3+ctB2c6YVotQIhNUXfE1djyJZ63v3Mw9K1AdwNSZ55IJ1TRhwryt51QxpzXm5g8IQyFn2Zz4xz7WRnarjtwTpEUWDMsNQ17dgTp3/v1hMEp40y8eSLDSxZGeaxu9MZPshITV2S1xZ4qax2M6CPgaUrI5x3ppX5H/kY1M/I4L6tb1wH9tGj1wkcLFnKqlUrGTp02AnbISe3PaqyjMH9Wz7//XdbuGDLJrLqB7CDteTQhp4MQRREomqEg+xkCyuJEiaL/CY0WoIgYMWBFQdiIMaHX1Ry1SVWTCaRy2YY+fCpcsJSNa5oHwREFJJIx22tIxklPH6/nVkPaUh3JvD6klx/c5D86tFodBpEC8j1kBFqj1HNZHvJcgbJOSS9YGhrJBH779ns/0+DnEjSLtkLQVA5IOyguzIUg2CkT3IkH3ywiIvPSVCY33RibdX6CPGEyrTJFnb99A/doUhs2BSnz/A6FHca+b4+6AUDvlADliwP50y2oNGkmj/+nvg8il7d9JidcW64onkMdvPVDvbuk/njozzqyMGEiRLDH8RjQMRMVXXrOgEtQRBFZBl0OrjtJhM3bd9Frr8Pe9hMdwY1mY50koEtNJqy7MW077WfkgMJppxuoWOxnlseqOXAwSRxUcCVbeLXJWF6dNVx6Y3VqUKYCGefYeH8i2DH1rVUVIugiFgcMrNnmVi3UcfSd2pIo3mTU1D1MWa0BrtVYuZNNei0cLhcJjNDoq7CgIoXrUHGmjDzx2+L6NOnz0nZIJFIEInAHQ+7mTjOzPjzKujWSY/RILBha4zhgwzce1MaPy8Kcf0dHoqLW96TAeTnaBq5/o1Gkd+/y+Deh/fy3Y87SAT0ODKSdOmmcsl4A9/+EiISUfnmpyCjh7ZcqPh1cQizSSAvW8M/NbXHYirvfuLj4OEE67fE+HFhGGtpf2Ka3ciy3Mip+3/CT98v5JJzzByqjLFzq4ZeQsucoelyPgfUnexU12PDyfYdre/19x9KMHaEibaFWqZdXsXdN6SBMQwBgUpxP+YcD5lRLW3cvRtjczWhweNN2XHeG2Gsnn4tpqUEQSBTzccYthDdkMvFl25DNNYjy+Ct15KmsyDbPCicvBhea/jf5Of/g5DlJHnZEofKZP51SssP04XTLDw+pwxHASz5JgOn4+gTZae2XmbcmatJ7k+NJGXRfERQVVW0rgZ6dm1Oen71pVZenn+YpL8LkiBRKx3i7Cn6ZkFQdqbEcw+7OOPCCtZviZKfq8GgFxjS39hkdBrA61fIzpSoqKg44ZblQwcP0YH+RAi1uNkVBAGbmkYlh8ij+TkPsgubaEUUmnO0HA9R1ZJd3xepXsMOzxreetPIoiUhXpzv45wzTamRmeOwfHWEkh06TI4o99zYvIotCAIP3ZHG9ffUMWaYidfeCaKrLyQYOsyhsgTRyMklgUVRRI3rSCgx1MMdyEwcU50TBIEMcvGUaLn5nu0seDWNZFLl+4VBHpjj5sYrHQSCkCW3bXFMQS8YoS6Hn//w88k3AfJzJcJRlVfe9pDulMjJ1rDvQBx/IInN2txrv/CGB6ddJCGrHCqTicWS9OymJyNd5MbZdbz5XBbFRccCkG27Yjw+twGTSSA9vWVV7NaQkZFBUPAj+PV0ZwyiIJJQ46znT9rTnQxSVTlVVXFTwzZW01MdQuQId5cpkY45ZkDn8OEJe9FHM8mlDUbBTEyNUKKsoehQD8S8ErRagT49NTwu7SVdzm8x0RLLLCHHoaKoYDaKfP1uDguXhBk2oQK7XaBLRy19ehiaiQAcD6dDwqAXcGWeeAfsfxKCgTioIunHBVMKSeIhLadOreD5RzMYPijFbbdhS5Tr76nl/lvSGjstFUVFltVm1BC/Lw2xeVucncuLWL8lzjc/B4knYNhAA5s2KlRXRUA9tmF0RIp45c291FcY6RLu0+R+0Ao6uiWHsHzp78y81MKt19kbf/NLzrXTub2Op1/28NmbOUy6uIKuHXTEYiqehqaiaf+EX37+BUVV0GHAX2fktQU+7r4x1dGo0wmMHZFaJ6JRhVWrZPKwEyFEa9LfWmuEooLmwZ8/kGTG1R6C9UZEoigkOcwetPoYF0xtKhDy+9IIojcTgz8Ph6WKLTtiPPacl4ZdeWSG+7fsbzASJpXolwSJWE0asdwTT35qNBo8viRLloc5ZUTz779zT4z8HA0ffx3g/c/9fDAvdd+8NN/DnPsymvFTC4LAK09k0n9c6T8mVGMxlSEDmgeQgaBCMqny4avZDO6XGg+uqZN5bG4Dm7fHuPUaJ8884OKCa6p46r4MTht17Ds/clc6N9xby2sLvHRqr0OSkv/4Hf4ORZBJk3Mxtq3n8zdzmnT5WS0ib73o5JRJ5cQ2FCGTwHQkGSmlNdAmPY4rJ8LtD8kM7KvngdvSm6xzwZDCjz/HySNFqaDTQ2G+FqNBYMuOGL26Nf9tZz/qI7tuEHYh5ddr1HKcpOILm+AkHIrgXhLD6NAjpYOoAzUBcgPsb9iHHjNbWIEFOytXrmzknPtfNEcymeS3hb/x2stvkq0WkiccSxZLgkRmvD01mzQMGb2PzEgH5LQK1m8NYLEliWUFETxxEoE4cWK0F7pTq1YQJZxKfB6HIjpQySGMWNihrqcNnTALVpIkSZBoVHMvU0sIE6QXQxsTkkk1yd7kFh58vAqbWU9u1ahUAeuoYm5DGnWeCpYvXsO5504/qevvP6Q3u3/ZR57cudlrijaMThKZfk01QKtjfH16GNA76ujlOZW4GiOJjB4jMnH2shWraidMkO7CwCbv0wtG8uuHcce9ixk3xtik20eWVSaelnrGFy+NEXJb2MdWQCCDbBwcoyhxkctmVlBAe9K0Lurq6khLa12EqUWoSa662M6sjX7qtQeh3W4ev8fG6KGFuBuSvPG+j1fe8TO4n6lxTYRUAnTpqgjX3FnL52/lcNooEw/MSYliBoIKdptEMqmi/QdKJUEAj09h3cLCximpLJeG157O4oMv/CxZEWbhZ3k0eJKMOrMcn18h1IrAJEAymdpTDOgjMe/lxxk69OcTNoMrM59EHA6Xtbx5791dz113x7nh9iV0ZSAO4VjsaRCMdKEfu9QN6DDgoHX+dUMsg42bSuEITe3QwTrmWQ8QDUYJCl4y1VyqKSWPY8+jxSFjs0pIoko4IvHGu0Es9Z2QBA2S48i1pyjCMQs2LKoDn9qAQU5DAOqqWy84/cdDG8fRdw/DLAn2H/odtUIiGPWRWTWU8ZNXcc65EuedZSYWU3n7Ez+798b5/K0cwhEFJaMS6lvei9ZThejPpMofQSBGHZtIqjIyMjYhSiSqYNCLqSm3f0Cao/XYf9aVVlb+GsLSYKdBrcVqT7JjuwZFUWjXrmWxqdYwctREPv32bWJxmZ//CBG1KGzzR7CR1iItnCRIWNwdOWVIKWedrrJqfRR9Fz2vPJFJQZ6WPSVxzrmiivZttWRmSDx6VzoFeVpCYYUPvvBz4JCM1qzy8IP2xqnUZFIlGPHzlriJLsmBjXEAQEgN4Mlfy2dPOMnP1TLrMgcAUy6pJNupx00nJDSMvGAX63eEOHSg5Yanf0JhYSFmS5LaepU6d7KRTgBS+Y4Fn/q5+o5aLp5mZfhQDX+uiDQRhDseG7dF6djuWNOE2STy4hwnD94tM2RCGUt/LOCTbwJs2R7nuYcyeOhZN/sPJ9i7P97kfQBlFQk+/z7Isw+l88IbPv5YGua0VpphNu+IMesyOz6/ynlnWpl1mZ2JZ+1CqUueFB+8u87Nus0SV19qZeXPErSS0xQFEY2ip4D2bGYFPyxK8kTY0WStOIp573q5fLqNvj0NFOVrOGdmHWLEiq79PjplyHzzbh6nnuHF0HAsTraGCnnl9UrGjzFTX6+i/4dJXT0GEsTJEYpI82cR9YU5yG66UcSB+E5CHgG7znrSlCit4X+s4NG/MxKJMNOnWXE6JOJxlY+/9nPHw3U8/KybnXtSiTOPN0lYDTHrWmOz0aaKKhlbeoIZV8QJuHYSU5uSqKuqSom4mVlXGVts0xYEgX59NBwStrNf3Yk3bRcP3HmsA7KmTuaym6u5/JYaPvjCT+cOOvT6FLfFzAvsfP1TkCmXVDHxogpef89LNKoQiSqIgoDZ3Hq1pZkd5CBRwthJo5bylo8Rw1SwnxK2EVdTtomoIXarmxCR6JYYiejOZs3GlgUoFEVl7boEJqwYBBP5dcO57e4AD9/j4IcPczj/6ipefMtDycE4W3fGmHVXLZde5SdRn0FREa3ybWZmaIjGVH5cGOK9dxVEJEaP1PL6ez4Q5JPiPu3RozeykiQW1pERb9PiMU5c/PxLgtPPL+f06RUcLJVZ9n0BX/4QYtGSBMZw63QDWn82dz7o4/lHMvjlk3x++SSPHl0MTJ1oZcxQEw/ens6UGVVU1x7zoMmkypvve9m8I8aoIQaMBoFH7kynW6dUda0gT8sjd6bxwBw351xRxa0P1HHmpZW88KaXeU+5CIZUNm5cf8I2ANBqtchygmK6N3bl7WUL7emOS8htMgaXIWRTSEf2sZV9bKMr/enJEArCfSj2jKZTdBgVmn2IpBzpfmkLBYluZMiFyBE9qzdEeOS5Bi6+WKLatrWZWmulYTvjzlA4b4qVZ1/18OrbfhYtizButBFJghU/5iNJArdf52BvScskzpDaLMXiCk77/3Y6tYSKslrMOJA5ZsMq12pee9XAN++lks0TL6pk4kUVPPe6B0WFZWuiBIKp32vscBM//tacT3Xeuz7m3J+BJIkM6mvg0bszmHN/BpPHW3jjRSfBzGM8W6qqUufYQlJRyYp2apW/Ll9tz/cLnIydVE8ofOx+GdTXSF1Dknlve+jSQUc4ohKOqIjSiS+/AgJBfJixIYWdLJgvsHBxU78eCiucOd2NpbYbgiDgxEUdLQvMyQmaVVCTSZV/ne2m5q9edIuPpEBoR5HQkT6MwJrI4vV3jo2n7z8U55Y7guj82fgK1jHvWSd3Xp/GJefZ0MvWFhOfcTVGNSlBnKPPkxo1Ip0EmbvFYkFVFG6cXcfWnU2LSPsPxZl2eRVLV4WJJ1S+ey+X7MxUQq+sUqZLx5Y7gI1GkXhCZcXalteIXXvjBEIKDz3jZu2mpsfc/nAd3yzIZUh/Y+N9keXS8NLjLjZujbF7X5xO7XXotEKTxCekOkpfeTKTL74PsuATH2l24aSULJOKgkbUcOmFpmYxAKTuybtvM+Gx7mMPW8ijLdU5y3jtXZkNf2Xx62e5rPutkMun2zn/6qpGAb/9h+KMP6sea1XvxmJSNKrS4Eny7IMZ3PFwHV/8ECCRSN0/FVUyl1xfzc5lGY0bnrgao5z95HBsxMtOGofYRdIH8QMQ3QOyG0JKAI9QRxf6kUEOIXyUlZU1u57/RQrRaJTzz76AF255A1+lnxzatHhcZrKIWFiDUriPT7/QsmlpDst+yGfHqlxuf8KLPSPGfnawT91GA7WNierj4RAy0GHELZWjFQUOspON6jI2swIfbtxUk1Dj1FNNR3o16cSUBInO9CHg12Cs7tQidZFLzWPbuh14PJ6TssFd995LlXY/B4TtjQJMSVWmRr8PW689fP52FtfNTI1j/xOOJvd0gh6jYE5tBtGRJEklhymgXYvvkwQJjTeXJSua+uDvF4bp30vPobIE894MIxzpIs2mADc1bGHlse+LjBMXFRzE3ODkvfnvn5QNAPx+L/6AwtDhoOmynVW/5jDxtBSPe1GBlidmZzDrMgd3Pto8gTZtkoXqWpmSA3GWrIig1UIkqvDOx34AunXSsWZjtNVOm+VrIwzqa2iRHuqiaVYqq5N4fEmmXlbDqaOM1NTLjaIqLeHrn4KccZqZW69xUlfbXLTtn5BMJlEiRtatl5usvcfjcHkCA2YcQjpJNUlcjTW5trZ0IUKQOK2L1cWFMNnZx9bt0vIEsbBIl/gIKoQDZJBLNWWEVH/jMfKRsDnHFWP7XgvLVsjY5FSRQXOk1iC7j31GmpxPKSWIRkhGVU4i5/EfBa1OIJy9k06dVTauF9DWtyEn1pUqDrGLDURDAofLE8z/0McLb3kJhxUSCZX+p1Ry4x1+ctpG8FJ3RMm8jpr09dRkrqZGv4cStqMi040B9BKG0lMYQk+GYBEtSKLEhddWc9Xt1ezdH29cB/+Oymq5xXX5KKxmEaQksprggGYzbYshVGtGFuPMmDHjpGwxfMRpPPGiB4Ne4NM3snn7FSdxKYyD1htMzIkM1qyV2bQtxjWXODj/TGujcGun9jqmTrSQ5ZJ4/Zmsxr+bTSLXXOLglquddG6n45ufg3QbcZixU8sZd14Fe/fHKSpSOcQeNqrL2C6uojz7T1xj1vHNJ3aWr43ywhsevv0lSDyuEA4rLF+hkEEuekz4/PDZW1nU1u04qesHMBqNgB67TeSFR11N9uaCIDDzAjvhsMKDc9wYdBK/LA41diUej2RSZd47Pmac07xjPxYHOQl9xpbyytteauplZt5Ug6oKPHZ3OtffW8tzr3k4VJagrCLBvHe8TLu8ClVVmTTOyoevZvPMa54WfdTn3wfo1VXPhLEWLjjLyqC+Btq10XH6BAlZip5U8lNQRA7t0WG1CHji/laPS6hxNKoePUa0WkhUZXLaORVN9vrxuMrzr3uQJBrpTPr2NJCdDRMmKXTpCh+9moPTIaEKShOfahTMHNpuY/77Afr00hAQ3c2+w1H48WA+TqzYSz1WHNiFdHozHHPSQUwboUuXLq2e42Twv52f/y9CTSXlyioSnH5BJeefZeXy6XYavEnmvuFh2644+bkabr/Oic+X5Lyrqhjcz8Dsm9OoqUty16P1fLsglzSnxLUz40y/bDne2gxETxZxotRSic4a5PqrWk+ICQLEMw/irTVgCKfatieOM+P1KVx0XTXPP+KiR5djm9bqWpnJF1cyaqiR917OwmZNJW4/+y7A2ZdVUV6ZIBEXyMzMbPUz/4627fWUbt6OLZFDqWELSAHSQqnx17AaoCFtJ+efHeXXRUniBw2sFxZjUq3oMJBJPioK9WoVNk8nrr9jJUt/1DfrwnvkaT/6hsLGjatG0JJwOxpHtn/9JI+nXvZw6wN17NoXp67USL7aCQmJYLT1pBakuANfedtLUtUTTN9LMKrFYRc59ywnGzduZMCAASdkhw4dOmCyJSGhQ5Rbd4BaxUBhgUosBouWhenVTc85ky389EuMBPFW3yeT4LQxhsbNeXGRlk9ez2b0WeUM7mfg5qudPHVfOuPPqyAzQyI3W0NltczIwUYG9jHw8TdBJv/LzDmTrZjNIh9+GeCmK508/7qHD17JJhRWqG9IkuXSYDYJXDyrGp0Gnnv6dj7+bCla7Ykp++3fvx9RlUjj2D0UwEtX+rd4fDpZ7GUz/RjVLBljEey0U3qyX9hGVwYQUoN0UQpBAFNNR266Zy2vPpNBv14G2rUN8OpbixBD9hSPrM6D0Srz3GO5PP2Kl3mvyNh1ErIMWkctbYs1GAwiXr/CDz/HOXxAoqJKJi+nubv96qcgkTBkZTUXaPpfgBxLUkg+VRzGhpOA6qX/0ASnjU4FJo/d07RL49Ibq9mzP8b0a6sY3NfIdTNtnHZuJd276GnfNrX5TiZVlKR6XLd8U2S5NJidMahJ/b/BeIAzZwQoLzOxb7+lVTYRIxZkVUbe25lnXjrIQ3cf62gcNdTIwqVhLppqY8GnPlxpIt27t87H/HcMGTaEj1/7nEPSdnonRyHWidx6w3oMWRX076Olrk5hzw4t1rruOOSUX9egJUGcKvUwOUJTnqGkz86y1RFGDjk2WfDzH2Eih/PIVJraVBAEiuI9ePWNP4gl46zfEmfvHgWNoqfotG3MfcrZeG9Pn2rmubkHSFYVHdcBJlObvgFnQYDLTpHwe/38vqgMfX0x/mg9/QecfsJ2CAQCOBwaTCaB2x+qw2QSaZOvpbwqgdEg8tozmVx1Wy1D+hmaVK//T82UdqvIvY/X89bzWXRqfyxJU1qe4MbZtfzwQR4aCe54pJ7zpqQEO3bsidG2UNuYYP27zW671sH8j3w8dEc6mRkt32uCIDDhVBOffB0gEkvxOJ4IVFVFQSFpCNC9W+uV8E7tdfgMFbQPDCZiL+WluWaGDWzawdq3p4EnZ2cw+sxyDHqRoF9EX9mZXDWVDPPhJl6bzrOvBHjifgdfvZPLe5/5OfuySgRBQCPBqlVJ8vzZ+PHgoY56quhq6os5S4dcD0oQZG2YBqWWAA10yOpGXj8Xkl7EipWs+HDCm6CwrANuqo9sZP4XLeGh2Q8T2yKRlSikmvLGQiCk7osIIZLImLBgy4zwzSeuRt8HqaT7hdMsuN1+3n0il9q4mxB+Mmk6fSCrCWpca+nRPcZF0w3EYmHmfxDgwD6R9IaepJPNRv6igoPkUtRqUUin6slQ81r1m3qflc2bN5+U+GFNTQ3TztJSsq+czVtLKcrVYzSp3DTTwEXnuNBqBfr20LNvf6LFzn+A2nqZiF+LXVUIE0REwIgFD7XYcBAigJGWO4MACNgpKz/WvT9vfgB3jcSCz3y89XaCgvoRGIVjBQ8rDvxqA7vYSE8GU00puRQRJsAh9pBV3TLF0j+hutLPwV0hKqqSPPtwRouJyLEjTLz8thePN9lkzbNbRVzpIuddXc0FZ1mZeJqFn34P8vbHPkYPM9Knh4GRg428+6mfyy5o2p0fDivc/mA9X8xvmVZFEAQ6d9DS55QytAkTFlOSoYP0FBVouOHeWuY9ldnkfiktT/Dwc25W/FCAwy61yuncGuS4TFoyj0CNh8nn1/P1h+lNKHF+/j3Ma+/50JHLNnU1SZJo0RElTJqaRREdMQgmRFWkilIy1ZanfSKuEi48x8BPf4Tw+ZI881KQouhwGvJW8+Dlet6Yt4YO7l6UsAOtqsNJBhGPQMnBOAN7e/n8pxzM6Z0J25NoLSnOY2RIVB93LUKMsBpAkw7+YIABw1uOb//Tkd82h54dqvnyYy3dE6ccK7wIqeLbAfEvzj/LzHOveRk32sTQAUZq65O8tsDH9k1a0EWQctdTGxOYeLqeWVdacNi1/LCwhrvu0dA1OQAVFUVNIgoSkqChs9KfMvkvPp9vQasRuOLWGua80sB9tzRNMiqKyvV31SOpre9tflwYwe/X4EtfTH5GlIWfFdFzdCm62uRJNccAPPXErfzwQWYjxdOrr0fJSBYS/4d9X4IYWj1s3RWnd/fmcceufXFeeLR5QQzg1JGmVJKvNMGSb/Ib+TuvvdWLuwbyKcaBiyrjFu6/P4miqtwwu45zJ1vp0VXPzj1xRp9VjtenYq3tjCAIhPW1DB2sITtTg8UcI5lMnnSX38Qpl1Oc+WmzZ1dVVe57zMf6FXr07o741xoI6w8xdmoFrz7tYlDf1NROycE4N91Xx8Xn2HBlNI/r5n/kIzdbYvwYM/sPJQgEFT56LQe3J8lF11WTmyOxpyTG4y/EkUQYO9LEnPszuO7uWiAlQPzArelMvriSi8+1MWKQAbdH4YU3PRgNIq8/3Tw/ct5UI1/98s/Tq3+HKIhk1A5g2oXLMSRtHNJvwqzXIYbtOOXcxpjhMHvJoQ0Vwn4evNfMF9942b3RzGnjw1iy/RQVSjR4k5wzydrsXujdXceF08w8M8/bGP+PO1XL4oM1ONVjuaWchv688uRWxIxqao07cYaaCxrF1AhBfHQQegKpqZEKDtKLoUBqPemk9mZzZNkJx8j/J/xv8vP/MaSUDuG1d/0kk/DNgpzGRVxVVV58y8vDd6YzfsyxoOrGK528tsDLA3PcaDQC99zkbBz16VCsY+0SF2s3xVi/sYQ5c4N0bziNGjazdGWE0cOaj9UHQwpuT5J0k4UunEosFOXmK3bx0WluuncXuO1aZ5PEJ0B2poYv387h3ifcjePROp3AxefYSHOK3HJ/HaHwyXE16A1GCrrWsndXkDkP28lI9/Dqm8vwBVQKC0ReuNVMv14OiosDvPhAnIxkNu3oyT62UMlB0shEQaGM/Rj3pjFgXBk3XGlnYG8DlTVJXpoXoX5vBq5gx6YEvFEr1XUeqmvD3HRHEKkhBwIOELxoVDcGDKQL2VRU7qfBk2xxrGrrzhhD+hmYNyeLP1eEufr2GjIz0rj3JicvzY8RiUSavac1yLJMXq6W8qiKGm59LNKRIfPKE1lotanRpavvqKFnVx1pLoX9GQfA3fJClsg6wO2zmgbeBoPI9LOtfP59EH8gyaB+Rtb/VshHXwf48Es/wWCST78NkJMl8fFrKYV3gC4ddPy2JMzAawycf6aVCdMruOBsK1066Fi2OsJHXwewWUX8AZXTxkT5449fOf30SSdkB0EQEEh1TGjQ4lPdKCgcZi8ZanYj+fZRJJExCAb0tMJ3ouSyX9hBtVqGqtJoV4fgojIs0K9Xqsp1zWVWrp5p4VCZjKpCm4JMpl5WRTSq8uNvIV6ca6e4SOKPJTEWfAS19anARSPB+x9FSa8cxJQL1vLj5+lNEiVrNka566FUx8vks0/MBv9pSCqpJE+CGPVqFardzVWXtfx7VtXInDbKxPpNEZ6Y7eKq22qYML2SAyUCI071gKBgMgtkZavE1X8mED9avVRVlXDaQe67LYO5r/nZqvFhSrYsABbCjxEzaXIu33y3h4fuTnVjrtkYZdPWGM895OLGe+vw+GSmTbZSVdtyV2ZLGDhwIJIpilHSoA3qqFerqW+QKWzoz/ZdeqooJYQPIwJRwgTxU85+ssjHTQ1uTSnZcjskVYtXV44+rZ4bZ8dZ+Fle47jzO+9FsQfatsrJY48U8ulXJVgMIo40heU/pLHvoExFdRKHXcJiFjGZRJ590szMK5fSIdEPMzYqXCt4+WUdp4465n+UR1Vm3X6Y8l+DXHH1FSdsh4qKCjq101JVq/Db5/kEQwq19UnSnWLjOjlrpoPTL6jg2YdcnDXBgkYjYDKKlByMkZulRasVmnRkxOMqOp1IQZ6Gx+Y2EIkquNIlfH6FpAKvzsmkbWFqE/PBK9mccWEF40ebKDmYoGfX1gOxnl31PPxcShn2eHXjvyMzQ8PQAUZ+WRI/4ZH3WCyGgEh91MuWbTbGjW75uB274zijRdgEJ4G0NZw6suWC5+B+RvLzNCz8NA+PV2HW7YfYt1TFHMqlhO10Tw7ks09XYzZ7ueUaG9df7mDWZXb+XBFh1s1BCn0D2MsWDIKBHLUtfRmJsZ2AoRP4fwFZlYloGnjuITsjBqfz2KsuFEXEbIzR0CCjM5gxD4RkwIzklVCU1sdj/5MRiURY/ddaiuTuIICiHqNKqFerKKUEE5bU+kgDHfPUJonP43HlDAtvvVWKUqdj9NiR7FlTQpontflSVZVK1yrefEPHiCHHNvYXTrXx2TchHru/DLEhly5qX7aymq70a/U7i0iordBvpA5QT3qT+/NP3zBpvJk9bRXKtphIy6nhzecyGyl2du6JMeO6WgINOp551cM9NzYdJ1dVldvu8+KrsVHNcqw4UFAI4ksJPmmK8WobCEcCjRymf0dM5yGWUPhlUYh5r0co3WEn4otz38NBspV2TRKfR2ET0tCqOirUg4QJYSMNDVqMmLFnnJyiL8DBfYeoqlLQGRWGD2y9YDBikJEtO2NNOOl+XRKmwavQtaOWZFJh6aooDocGvV5h0sUVDB9kYvRQIx9/HeDnP0LccrWTzAyJP1dE+OQbP1ot5Oe2voVUVXClC3w+33lEYDCFuW946H9aKTPOs5GbreGPpeFULHS9E4ddIhRWsNpOvEkCIBGTiRCmONmT8MYEQ0dvp31HFVeGyJZtCeJ1aSQ8DmIE6EmKGzL1HVMCVztYSxe1PwIiTjLYzw6K1a6NSQJVVamz7KaoS5Dr71WYcKoJV7pE964a1gSXc9etZi6fbmfwwCgPP7GBjMMC8USQUl8ljrp8Lr6qjh8+07Bqo5PSylxcxzF6RLbSyCuvqirVlGF2GhEtUHmgnAUfLjgpW/ynwO7IYN26arokhjTpOIdUJ7fL25P7nlrLwk9zicVBq4Xhg4ycfYaFh59p4Os3c/BZD/Lq3AwmnHrsWdVpRLI0mVRm/oXDlUAjQX2NiKm+A85EAeb6Dsx/v4TZt9n56p0cRp9ZzrZdcW6/zkmbfA1bdsZ4eb6XonwtfyyNsKck3qSgCuD1JXnzQw/X32mnwath8XKRYEjhqhk2nnihnk2bNjJ06NATskNJSQm5rvom3PZbdsbJJI+9bCZHLWwxrqjW76V6RYTuXVtO0Pr8SouF3aPITJfo3lnXKHj8yBw/a3/IoW0ol1L2ki5kkx3syT0PLGLYCJVfPs5rnDQdO8LElRfZGD+thsR+CzIykbQDTJ+WKrwb9MJ/KflZWJhHYXrz63lqboCfP8ig7VERTwFc8Vy8O91cfO0q2rcT8fqSFOZrKcjV4PU1Tz5v2hblr1URlnxd0FhMKy1PcNbMSvJyNPTtaSAQUjjjNAsvz/fy6pxMOrbT8fJ8L9mZEofKErQp0DJ8kJEfPsjl8x+CvPK2j2RSpa4+ye9ftFxIikaV/6N8y99hsZrx+dykG63ktA0zZXKcVeuj1NYn8UY3E3DrCdVakZIGJERsHcq46cosyku9KFu746jJoFxYwssf2MhIl1q8f6pqk1hMEs7jqB1uv8HKjz9vw1BmbVz/BEEgw9ud3VEPYTXEZpbTQe2JRbAfoair5gC76EI/VFXFQx2H2ENbujThXjYJVgRFIhwOYzL934vA/W/y8/8xyLKMqJWpKNMx7zl7k+rlmo1RivI1TRKfR3HtpQ5OnVbOpvUin38sIGrDjB+n5cG7rNisKYXbQX0NbNiksPfrCA5fB26avYyFn+c2cXCJhMp1d9Vy7SV27ronNYKnFwy0T/Zh4687WLmxhA7FWs67qopoTKVPdz1nnm7m02+DbNoWIxBUGH9eOWdOsHDVRXYkKaW69sAcN4l4klgsdsKZ+569RvD1x1+TZ86gf58YfXoYOOuMpptIVVURpCRhx2Ekdx47WUcubUgXjm3yCulAWXI/vno36U6Ji66pQ6otIiPch0zB2MyxJI2pUf1bb02QXzemUdgE8kmSZDtr0ag6rLXdOP+KTfzwsatJpdrjTXLnI/W8OicVwI0eZsKVoeHsCWYEQWD5Oon7JzXnqmoNOp2OUEQP2jA1lJF9RGTgePhVD71607ipt1pEFryYzfDJZVjNoEv34gmU4ow3fW+9fj8DhyXIz22e0OnWWc+A0gQXXlfN/OezyHJpuPQ8GzPOsfLhlwF+XxrmvZezmnDBlhyMk5udumfPPN3C+NEmvv45yAdfBPjp9yDPP5LBGada6D7yMDZLnJK9W+AEk58GgwFVE6dM3o9PdWPCQhf6oqJSzn7iapx2dMWACUnQkCCe6vj8274rpAbwu3agcwRor4/T4N2IUKtDiSuNwa5J0zRYEQShMQFy1L5f/Rikf28950xO2a5fLwNXz7QwcnIF+w7EGDHEyPa/LFgFB/V7ejBs/GaK2qQ2DLv2JvBXWfC6jVhdEerq6ujQocMJ2eE/CaomzmFlD33VUZSwDUWoQa9LqXiGwwpLV0VYvTHCirVRivK16LQC6zfHGHpGKf17mQh5BOQItKEbGeRCCDx1tZTqtvDLHyFOP7W5L62ulQl6tZjVKHVUkFUQR6cTuHKGhQXv7iOtJq9ZMJBUk9RSQR9GIAgCAa/Ag0+7Wb8lyphhRoYMMPDA024URUVVVfaWJDhQsfqE7WAymXBkJdFEtciBBIfZQx+GIx4J+jvQg6gappz97GULGrT0ZDB6wUiNYxMPP59gX8l+QkGVhct8fP9+Lg883cCUGZWMGGykTw89e0oS5NB6p4JWNaCr6IGLfEryvmfiRZUM7GvEYhJ4bK6bjsU6nrg3nS6dtXTqXc/2desRBJWrzxU4dZSjyblEUeDV59JYtj54UgFubm4u6zbFuOP6owruIhZz0y6hi8+x8v4XPj77LsCzr3rIdEkcOJTgzEuq6N5ZTziqYjIK3DnLSZ8eeh593s11M+3s3hdHoxEwmwRUFWae37z6r9UKTJ9q4+ufg7Rvq2Xd5tZHJEsrZCQRXnvPyzMPtlx4Alj4Z4ilKyLYnc39emvQ6XRo0YEi8PZHfm68ytqsW0pVVZ58wYs90JcoYSx2+R+TqzaLSCKR4kj86K10Bo7bw+YdB1JBKFpCDQbeeVHHJx97sNhUIhEVweMiy9cXnaCnWO1GXdomdF4NgiKgSYekF+KhBAesKzlzooarZzh498tsVFVk/Mh6Zk6roLwywTkXmyjs2hWpfQLh5NhQ/qNQXl6OId60m7CWChrUWoL4KKYraaS66sJqkDaFa1o9l9EoojHIpBdkc8U1lzNfeZv9vx0ilzb4aGDsOIURQ5on1M47y8z7H9cTXB7GLNgoVNvjw4O9lRFLPQaqOdyEB/F4xOwB+vc/ue42vy9MZVWSS863MP8tP6EVQ5g8aQeCvQZBTDJskIEMl0D3zhoOHI5z4+xarr3EQZsCDVt3xXngcT+btsZwqW3oTHHjc6GoCnuFjbQbeZAP7nVywfm7sdcPa8Hfy9TE63jzyQxUWYctVIgWHzqiqJoo6eGCVjesLnLYx1b0GNjCCiKE0WMkEjzxgvhRGE1GHJUD8BSsJBZTMbTCQRgIKhiPE3TbUxLH3ZBkydcF3PdkPTV1SX78MBdRFKiqkbnvSTer1ofJzpS4c5aD3CwtX/8cpLxK5reFSc6eYmTt5gg//RFi0rjmhR1ZVlm5Nsrj92Y0SXwCaCSBwjxNaiLInWT0UCMN3iTbd8dRVZV3Pg4yddrtJ2UHZ4aDCEHM2BAVEVv1GHxVEdzI2DEhCRKlLKYPI5rQLwiCQDaFRNUw+9mOi1zyhLZUqofYzHJMqhWZBBHBj1EbpX+ujjeezW6MeaefbeNwWYLLbq5h6hkWBvcz8MtXx3jtLr++gV1ftUXdWcDIcZsZe8o62hcUsG6zGU3QilBuIHGkBqqqKvvZQYwobRxtqKmsxeuupqamhry8/+WE/zvKyg4Qb9C1SLEDIFtrGTnQwPRrqyku0hKNqdTWJ5l1mYMHbnfy1ddVZDvEJolPgIVLwnQcGuHdeemNjS2hsMKt95aw7ucgpkAehw6linOCIPDZWzmcfVklDz1Tz/6DCWQFCnI0pKdJjBlhZMollYwcYqCyKokggD+g4PbIzL45nWmTrGi1Aus2R5h1Ty0zz7ehJDX8tXgJs2Zdf0J22LFjB8P6R+FI7KYoKoJGJqLx4JBdHGAnxWrXJj6sQj1IfcyDszaTlb5aTp1cz5mTdMy80EIioXLOJQ0cqky22jUPqeTXk/elfH4iofL5V3HyQh0J4Sck+Dmg7qSIjpi0OuY9ZW9GsWcwiLzzSjoTp2yhQZR56xUrBoNIJKIQipjQ6Vou2v0T9uzexoFkmMnjzSxaFub7hSGiUZVFi2XaBoY088kOIR25uienXXKI3r20rFgbYfbNaTz8bANTLqlk8ngzFrPIVz8EicUVPnk9p4k9CvO1vPJkJl/9EOTyC+089XIDH37p590XM7nytjq+mJ/N2x/7ePyedM67sorfv8jDZpUwmUQuPc+GZ3ySc66oIiOt9U73+R/5URQVRVFOePS998BOrF++kYum6ZgyycJzr3mZ+8gxX9zgSXLzfXX8tqiOwv71nDXZxNxX/azfFEN3hJdT7y7is28qWhR9djckOXg4QbfOOsoqZBRFRRQFMtIlfvzKyYyrVlFVYUEMphGQg0QMtYgRM/3lCYTwU8Z+YmoEBQVZG6BvX4GtW1cSj2hwkUtX+jcWqI7i6LRTKBT63+Tn/0TodDrkqA6z1cC/TmnqlL/6MciMc1sfjbnkXBv1q/PJqmmLqqr89W41pyzbxuIfMxq7MbUaUFGxCA5q3SYuuaGabp309O6up7JaZvHyMNde6qC2XkHXUNDk/DlqWw4JJbg9Cm8+m4nVIvLX6gjX3lnL1IkWfv00xbsYj6u8+6mfS26o4b2Xs5AkgdxsDQLg9/txuVrfCB6PPv1G8828ZQgGEwcOhejztynRUCjJOVdVU5irYeHXGUw4qwa9O6tJ4vMoCoR2+GJljBlq5AE8BMIJ8lpQQIupEarDDcx9WUdm3ZBGhc+jkASJzmpv9rIFa9JB6TojfcaWMW2Sma6d9GzfFWPt5ihP3pvRROjn1JEmnnixgXOn2NAaOp7U+L8gCPj9YSadrmfVyt007NXiTB5rHferHoJF63nuiabdDTqdwMjBRiaeZuLtj/2EC/axcvk+MslDlMAtljNgMLz5UssE7wcOJxjc38iUf5k585JKJEkgzSGy/1CCi8+x8e6LqcSn15ckFFbJzBB5430fLz1+7NqMRpELp9r45ucgMy+w8eWPIaZOtNGjq56ffg9x1jknLnpUUVHBwAEiK1cdoDfDmnR6ppFJg1rLdtam+EtUHU7SkXUB1KjaxFZyp3V8Md9Jp/ap7xkOKzzyXAPffLySNr7hAIT82la7emVZZfP2GKAy//mm95rDLjHngXSmXV7NkD4molGFgOqllH20rx6MWm3iAHGMiNSyF5kqEnKCLz774oQrvf9JsNsVEtEgh9U1tAn0we918elXe/hrdYTfl4YpyJXwB1W+fy+3ccxZVVXe/MDH08/E8Nbr6ceQJgFyGlnYYmO49OpFHNpubCKCI8sqV93kpr5GT6W0mIsv0lFWlbp30pwSN9+k5YknliIF09Ciw0UuIhJ72UIbOiEKIqqqEhPD5GXbefjOppuWD77wcd+TbpavDWO3n7iQQSQSoSBPQptU2V9VQj7FjYnPozAIJtrTA1QBH+6UmBkg6wKMH21lyr9S1zn5DD0Xzarh9addvP9FgD/+CuPxJrE5kjSU1TQbfz2KBmpwkcsW86+cMdTE/LmZTQLan/4IceG11QQjCrGQhiwKiGbs44YrWu42FASB8860sn79ekaNGnVCdrDZbKiAydh6Ek+nE1AUmPuIi+vvrSUnU8OwgUZuu8bZWByqqklxNSVkldNGmrhomg1VVfnihyAPPFXPp2/mtjj2BKnu9i++8xMKK3zzU5D7bk5rUSn+2VdTXd1D+xt5+hUP/xpjbjaWuu9AnDXro+S6dJTVVDc7R2sQRREREZ05TqDSyfhzq/jwtUzyc1NrToMnyV2P1bP/QJIsahEcHqy6FOVDSzzfqqri8yuN308UBe6+0cGtNyWpiVZQRSkO0lHjKjUVERIVmRTRMeVXj5wuToSB/SXMhh2sX7eDztbhhHw+gl02U2iN8exDqc6GLbtsaCSV8yemdv35uVocjioS9Z0RMxRkMU737t1P2Bb/STCZTMhCim4nrsYJEiCAlwLaN/JKHmQnBWp7HLg4dLD1jstAUMEbiRCvDHDDhTchOqvxafTUJsqxpclccWnrG4yrLjfw0LpKDPH2ZFPEepaQp7Zt1oGlqApRXQNqlodoWTYGoek5a41lnDJhzElvZkaOHsNbL//ElRfbuOQSiXde3o+rrgcH63aRkZXk7DMEPvwywIKXU2v8hi1RXn/fS01dksx0id07VQzBHPKFppyeoiDSSe3Hls2LaddGx6SzI3z+zgaK5V6NXSgRNcQuNtCO7qT5M1FVlVoqKKMEZ56P4f1t7Puu9c5lFRUjlka18aPdL8uXLqehoeGkRI8umHEec1a+gKG2Ax995ebyC5t3jyqKyu9Lw9w5y4nPn+TTb4N89WOA915O+eWH7khnwvSKxuNNRgFXhoTBILKnJMHKtQ0MG2Rg9k3pZKRLDN1azeoNMe65xcH9T7np38vQ2P0FKV9yz+P1iJLKuL8Je/zxV5jdJXG+XpDbJBlzwdk2nnzJzW0P1rP7UDtef3PaCdsAIOgPkSBOlBAmUsVovWBs7NkNq0FMgjlVMGoBeRQfEc7sQVD1Y8BEZ/oSwEMdVfRTT6HSsojXnnY1E34tKtBy/eUO3vvMz01XOZu8dsv1Zib+tItOsSFYK8ay9oMGooTRkqSKbSTEEOnkklSTeKgjnWz6M4bDB/dQdrACjSPIiuWL6du370nZ4z8BXrcXQ6L1bumgrZR2bczMfcTVuOaFwwo33V+Hx5tk1Agtorbpuh2JKJRWxvnz2/wmSS6zSeT1uU5OKamgYbOOzp2P+bnsTA2udA3fvZfLyMlllFUmeHWOi1A41W0ajysYdCIfv+5K8XA/6OO3P2Ruv0XlgYfc9O8v8twTNgx6gcXLwiRCeuprT5wD2Ww2U7EnNcmkKCrf/RoiKYscYBd9OIVqStnEMmyqExEJD3UkSCAgYsBEcWwMyjqJd7dUMu+NfcSTMTzVZtJNmXz1Y4jzzmxe3GjwJDlYmuCbn0OpwnFJHCFopyLrL/r0V7hxkpaq6jre++QgkqJiszqbnQOgXRsdlqxqXnjM1UjH8+gLQc6aducJX/9RyLLM3t0rqawIMWF6nJGDTdx8lQOTUaR/rzAvz1uM/f9j7z/jo6q+sH/4e870lplMMukJvffeFFEUO2IvqNhAVLALdlHsvXdBrKCiIoiiNOm995aQnkwmmd7n7P+LwcSYxJvcz/3i93n08oUfJjNnzuxzzt5rr3Wt6yodhJnG52KP5fHi63s5/QyJ0oo454428uS0NNyeBL+vCuLzKZRXxlizqPni9NABep58uZZunbXMeSuL1z+sY9yECvr20jHmyjLuvMXGw8+60OkEQ84tJtWqIt2uwmSUKa+KJ7slVwb5bWWg2fkyHBFYLTKRSOSk5YBUKh2WtAjPz8jg/PHl/Dgnp5Hknz1VxZy3MzljXAXLlscoXNsGVdhCSFNHOZvoILqTFm3D228X06F9kHNHN6zP1TVxLrimEq9HQpbhjFOMzFvg5+qLk/Nu23wNq35xcLQoyrSnjrL3QARVyEAbX7KIaMZKNxrms7qYk95d9/LNLAudBpRjVoM/5EKbyGkk6eOkHAWF1NTm76XW4j8p5f9BqISKMCH+3vlVW5cgxdzyJbPbVaBO0rUlScIuspGO9OaJZ5OCt0Ikq7F/BgcOV3/cNWouPNuIwSAxZICeX77OxZEm8+zrLoK6aryiQdPI5djO/NmZ3H6jDWuKClmWGDXcyKoF+axYG6K8MvndWq3Erddb6d9bx3eLkmYjbo9ClTPeKtHeVauWYlQZsYba8NpbwUZCunsPRjhlbCkjhxh4/6VMunbSYbaIRgYLf0dauB19T6skVGskQYIj0g7iokG30ytqqcpew+gzNGzZIpptW4JkUBUjihc3Dp2dFx5L44df/ETCCuefZWLJ3Nz6luk/EQgqLFwS4Jqb6+jR/eQ2+n9i9erV5GbLvDbTwbKFDgZfdYCdht8oz1zNdt1vdBq7g99/sjcKQCF5vSMRhWffqMPpSrD3mJ+Lr0zw3EcuXvi4lqW/WJE0sWYF1RMJwbcLfezaF2b60y7uvMXGC4+l0bWTlngiacJ15mWlDDq7mCsmVnD9lAq6jiji4JEoVkvDARVF8NybtQSDCjMeSCcYSl5DSYK+vfRotM23EDeH1NRUhJTAQU6TFncAu5RBCql0ojdt6UKJ6iAGSxS3uqG92JuznSU/pDdqQzEaZZ5/LJ2BpwUoFkcQQmB0duLhp5rXWXnjIze2FJnP3s5uVmPr7NONBHwSm7/uiTfh5zC76UI/6nCyjy0cZheVlNCObhiwYDapOHq09e6G/wZIwEUXGPj8KxXqQes4rt7L/MU+QiGFnz7LpqgkzhfvZBEKC3bvj1Bdk2S33Xq9jc7dBHYym2UGqCUNmbEODD23lK9/8LF5R5jZc70MGF3G/n0SA4bFOP0sibeed6BWg7MmTlFJjA8/DZIi7GSQSwp2jrGPnayjLV3qiy6lHKNHVy2Trm96j153uZU+PfTEYxISJ9/aGwqFCIUTPPmYmTpNaYssKwAbacSI1s9tqoSe4rKGNv9+vfS88mQ6jz5fy5adEcwmmV+Xhzi8X00xh0mIpi0/XuHGTQ2lhu2kZ8b55PWMJkm0tFSZotI4KkmibVsV+vbHUatlTP+QqMzJUuP3NzWkaglCCNJSVfywuOXPLPwtwLABen5ZHmRAbz2SBA9OtTdqdc/OVDN/VjYImD41GUxJksQVYy1IcpLB3hIOHY1y4EgMs0nmxcfTufaOSmrrGsZMUQQffuZh284IBZkGLh9rpk8PDaeOLWH1xuAJAyGFOfO83D69mjGnGwmGBZHASQ8DAAkSRMMqusaGEtk0lLPPCzHgjDLOuryUsy4v47tv46jcWVRQgltXwkXnmJi3wNfimI38G8uvexcNnoSPLPLoK42grdSVdlI3+nEKEhLH2Ff/3mS7ZinbdoV56ekUNq6yYTCpufiiGBuXO9DrwZqiIhBUUVWjpWObIAZ9w/3fsb2KWl8VOoOGmJKgffv/DOCaQ25uLnFDmC3iD7awgkxy6C+NxCHlkCo56Cj1pAeDcabsxd1uFVXVCrv2Nc9OfusjDwZnB7JpQyQUpmdHHTmpZnoyBK2s+UcnY4NeAlXynldJKmTU7GIdAdFwfwWFn53yKmY8asCeFaHEsYpyy3ZcopJqitmhXoGuc5xHnni41eNw+umnU1qu8MDjbqbdZUHYatjJevLpiL66I0++2LjVfUAfPW88ncHcD7J589kM9EZBDs07PUuShKG2LRPvqsFiVbj2Di/hnn9QmrWC0pzlpJy6gUuvieHP2cEWlrGR3znOQTRoSPhT2LY7TIXUsmGP13KMkWcHKMteSUB4Txg0ZtMu0JMnHn6yVeMw5uwxiJwIpkgGL7zm4/CxxvOWEILpM2uoqIpx3ZRKJk+rJsUis/DznPp4Ua1OdrVUVCXw+hJcMbGSMaOMbP29gF++zmXTkgIuv9DM1ZMrqHElSEuTuPs2C2s2RnjsXjvnXFXGA086+WGxn/fnuDnvmnLat9GQ6dA0SRS+P8fNjPvtzTLQ75tsZ9kaePvdua1mfcWiURQEhRyo/90x0bAGhglgkFpOsGskLSrUlOespOPYrVx03wHSR2+gLnM7qTgI4mP4UA1Hi2LMeMnF1Ieree9TNx5v8hm4cIyJpauDTY7bo4sW2VZLlXkPCgo2KY0sKR8zVlIcQdp2CYNImsH1YQRtpM7oJQNdpL6YMBOPQyzWyoXhX4K4Ekc2Nd4X/omA8NKnp8xdE1MbxSlGY1JX8fNvfSAJgqHGMdjC3wNcf6WlWbajJEk8cLcRX/pBbhrfsDcMBhWikeRxbrnWyuQJNsbdUIlOC08866W2Ft58Nhkvjb7QyZZ53WhXPZqesZG0rxnN8V/6MfzMGnp00fDFfB/5ShfMtpPfF+Xm5vLVdyGOl0QZOKqaJ++2kl46HCUus4t1GDHRhxGkk4M48V9fhpNBHnYy0UkGNJKW9FhbsstOo7pSTR9GUBDsz4ynQmzf3diE0eNNcMNdSWKTx5vscgxHFCLmKn783sgXH9u58iILd99qY9uKXM46XZ80+v0HPPO6iwuvLeOcK8vwx8cwbtyVJ/37/8TBgwcZ3C/ZnfPUtDQevttOh7bJtvxbJ6Swakk67rzNJP4meSUh0b6NhpdnJElZl91UzlWTKli1IYRQkkX95kgw9Z+XpEb7wKk327BYJPYfijBquIGbrrFy5UVm1CqZ5x5x8OOcHJ5+KB21WsIfUFjye5QuBSa++cnPdXdU8u1CH98u9HHdHZV8/YOPOW9motVK6PUtO6X/HXl5bRnQR8eaTWFOH2Fs4nXy53nPmG6jnSWXjEgn0qQs8uLdGMBplHKMAD7yqk/hwak6Bo6s5tpbahk1rpRRZ/mI7u6NzyNz7mXV9Oii5aPP3Tz5kovaugSRiMLufWGeeb2WdesTVBaaCVRZGyUy/wob6fy6Ish1U6p49Tkrb8zxcsUDx6goWIpbThovhESAEo6gQo1a/f+Gs/kf8/N/EFERJepJYf5PAa66tKHqogj4fVWQW5qp7gL88GMEQyStEbU7Vcnk92V7AHjlXTfVrjgVrMYozIRUbnqb4dX33KSkyGQ51Lz6fh1t8zW89ZyDhb8FCHp3suUPI6m1vcjrGMLtMTH2Shc1tQk6dVDzwN0menbVcf/tqXzylYfH72vYlN8yPoUJU6sY0FuHxwNandyqqvaRQ5uRbF60rq54C/OZdHcFbzxnQ6ORuPNhJ440FXdPstW/v1d3LSVF/9C2iRZ9bRv8pmJyu1ViMct4vU7CATVICkMGyzzxUFLXKHdxbZN26b8iQQIdKsIGJ2ecaqXj11riCgwb2LQyE4sJtu+OIBSJNpWj+ebL77h50s0nPQ5Lf1/E7TekJKsmJok3X0jlaGkZ82eZefLlCFeMNTbRZhFCcMeDTlIsMl+/n02aPaml9Nm3Xj76wsvX72eh18t0bKfhjuk1vDwjrZ455/YkuPsxJ+3y1RwtirP+53xkWeKTrzxUVif45es82rfRIIRg2aog9z9Zww1XpWC3ycxb4KfPGccZfaoBg17FH+uDjD7VwM9f5RIMKkhSUhYgGFKYcEUqc3/ZfdLjUFFRwfZt0KUFd1sAB7m4qKRA6kSO3IbJU518O38v1QeD6MKpDB4st7iQzZhm55y1hWyvKUcT11K2OEyFs5KnH0mlRxctx0vjvPh2LYuXBrjuin8OTvTCTLqUhVs4CRHgANsooBMFJFvbXVSxl01kUYA35CMnr3m9l3871GqJG69KoUcXLX37CUqdYcxmFQ/fbWfZ6hCD+uq48EoXJce0aGNmYuoAmQUR3n8jhY5ttbhWN89qBrDEMjhafpAnnq9FxDVEayxIVnjrJSPPvhSkfK+GXoNcWNNkrrq1Ame5FlvRCNIlU/0caycDp6ignCJShJ1qyqgyHKBfhoonXnRx4RgTA/s2Dlruvc3G9KecePwnr4Hs9/uJRpPtgkOHSdSsCqOn+c1chDA20tnHFjqJPgRrzDz/egWz3moYix5ddHzxbhZeb4Izrygl5jPSLz4aDy52spYC0Qk7mSSIU0YhLioZzGhKQkcZf1l1k03tqvUhXv2gjt/m5dY/X0II5v0Y4LJbKvh1bm6zjMOFS0I8+ESPkx6HQCCA2ajG5xcsWRFoIgFTW5fgo8893HajFWdNgp17Izz/aPP3gMkoM3SAns07Igzul7xGG7eFiMfhrU/cXHqBuckmXVEE7852s2Rebn03hc2q4uZ7qtDpJIwGiQ1bwsS8RmzOwWzYoeHnL0rx6DyoEgZunlKLzpggkRCcMkTPtx9n88NiPwt+CYI4+XAs2QKUQIWMChUpkp2U6lNxVlWwRbWLfKUr/UQ2CeJUUkyVy8d5Z5h4+DkX0Rhcc7EFrVYiHk+yXb+c7+WbDxvPQYt+D2KJOciQ8hq9LkkSbejMTrGOqIigRs1hduEgm5oKGHWui9smGlCpBIGQmkeecXG0MI6rNkFlTTKeaV/QOFGw50iA9l3CBCKgluUWHab/7diyeQvemgBd6ccRdpMjNU3gGSQTmbGOTL2jkhqX4JLrncx6K41ThxrqO3M+mOPji0805MWS7ZBpSiZl6wupUR8kExUGdwHzFx3h4bubj9e+/jaMPpgBEviEGwMGgrKHg/o1pBg1GA0SBQVwWac478wJs/irXNrmq1m3Ocza9YewWiV6djcw8b6DJ61z+1csX76EC8818uOCGL/+XkXAq0KHlhKOEpK8pFbHWL4mSKpNrtc0/ivMJgkdLW8m9RhZ8ougpCrI6p/ymPlg03OMRgXZXcpoH+6LgxNMRi+EPAGOsZpM6kiRGrNU3Opy+g6J8u2nmVRWxzl73AbUhaeikwzYpDR2bNrZKmkolUrFgl9/5IIx5+FxqTn7qjIG99VzwRgTNbUJfvjZT01tAmuKivmzclo8TjwBKlWysHvXJBtnnNJ4bRk+yMiT0ySef6uW4+URxp3j4JsFlTw1zY7FLPH9ogC17gSONBXzP8nGaJT5Y32Iyup4o9g0EhUtMuq1WomunW3/V3q/g4cPRnr9XWqpYo/YSIQIOvQIBDERQZXiQR22QgsepWERRGsOs35FViOpsdLyGGdespd9x01Ix4K89G6Um69JITtTzeYdYS6/pYI7J9q44KyGfZqrNsFHcwLs2h0nHEtwzhg1fbu7eeiJ39FEUohLUYQ2TJoaCg/q6C91bvac2tKVXdEKevYa0urx+DfAkSYz4VIDP350iMxwF+CEVjFFlMlHqNqip8eAGnr0knhuhqW+5Velkhh7tpGX3vKiNyo8+LSTi85JShaUV8Tp9Q863p07aOjVW2pkHPbxlx52748y9vpyvN4E3btqee9FB6ePq8CmtbBgfnK//uo7PpQj3UhTMhvt0S2SjVzXUF5/ey0CDTIq0h0nz27TarWE6qwMO7OGjt6RSdKOBDqhpyv9KaeIYo4gIZFONv04BZWkRhJN5zSNpKVAdKaGCnKkNmRVnMp112zF3q6aM041UFGVoKwyzqP32Bk6wMDwQQZuvqeSX5cHmHZXSiPdUUjGCi/PSGfMFWXcMt7aqAANyQ6cDu00RKOCS8838+hzPl59Z9r/1ZoghMDtidKxnYbB/Zvuw+2pKu6eYuS9x4/jiDYw/t1yNaeP0JCbndQ8v2hCOY/da2ft5hCbd4Q5fCyKxayqb+3+O7y+hsJ3SVmM59+qIxCEtFQVPy8NopJr2HMgwh8/5tf//ox0NZ+/k8WHn3mY+UwERZH5+NV0iktjLFuTjI2eeSiNgrxkPiMabdnrozmMOmMUC+Z9RVFJjK6dWi4kde+sRRgC8JeauEpS0Vn04TC76C0NI8vdH0+di99LtmINtyVICKikTWAQ7nVq7l5fSh1Bitbb+fKbUuzpkGqTKTweJ1Npi5E2lIljLcrAuLWlDByoaiShd9pwmDrRwpkXb6Ow2Iwz4KdrbCi7OXmpsP8T/kt+/o9BCAFCpk2wP0+/sIHTTmloKencXsusrzxcfqG50QINcLQoyrq1kP+3YEuSJCIBNeOurmH3DhmLrz1t6UId1Qy72svbLyXZSs6aOHUehdxsNSZjcvPxzmwPCz/P5PX3vLz9wh5M1Qnum2TE5u2LGT1H9ni5Ys1eLr8mzBMPpvDGR+5G3/2n4/ul19YhCS0GvdyqB9hokCjoFMZb4yE90JWdC4wMWnsEgyXC5ZcYWbcl3Kjd8IzTNbyzvBJDpEOzx6ulmkzysSo67ppURa/uGqY9VcMv8+3s3h9l9boYPywKcfk4IxpDjJg/2kgf6E8kRBwVarJpy1HXTlauDXLd5Sk8/kINg/rqG5lgxOOC2x+sZkh/HccOy2gkDVF/jHg8ftIVDLUqTtu/6E2qVBJt8zUUFseYeK2Vx15w8fX7jR3U5i3wU5Cr5sG/sB9MRpnbJtjIzlDzxEsuhg8ysHl7hP2HI2zZGSLTocIfUKioTqAoCkJIbF5SgCxLHC+J8fPvAebPyq7/HkmSOPM0E4u/0jHp/ioWfZHL9VdY+ewbD98t9PPqU3bGnm1ky84IkiTx6Tcexo4xcdv0asoq4kRjCqmtSIbv3r6bcFhG+gf157/+RW9KMHSgnskTrHzxbSXTnzjIlX1aNh7p2E6DVq2iH6eioCB7ZWqWebls9xbiOh+5WWpGDjPQo6uGTdsj9UYTf8evywNo/MkqogkrLqrpxymNGIjpZGETaexgLcIvaN/uP6ZTczCZUxECLr+lknsn2zj9FCNFxUl25+HCKF98maCgdgS5UsN1DVcFufCydYwbJxMl0uKxY0S56VoLI0doePDxAI5oD6rYxPT7BA7XCLpKRvBCuDTI/rTfsda1aZYN7pCyKeEQG8XvOHLiTL3SxGVjjYTCgrk/+njxnTpmvZ5Zr02Zak22FEZiJ691mZ6ejtGYwuRp1TzxYCo37j1CSu3gJu8TQuAyHGPAQKhyh1CbVvLQ5Wa+WRDm9Q/qmHqLrT4J6fYkmDytmrY5esI7u6CSVNjJwCyslFNIGYXIqJC1UVI1WrRBHTqhJz9X1eQ7n32jlvmzshtVmCVJ4qqLzew7FGHhkgDj/mb6s/9QlN27FHy+5tmIzaG6uhqnUzDjwRSefq2W31YGGX+pBYtZZunqIN8u8PPaTAcffu7hthuszP7a20h+5O9oV6CmtDzGoL46lq0KcsdDTmbcn8Yzb7i48a5KLjrHQnFpjDS7ilHDDTz9Wi0JBVx1Sn3yc8RgAyMGG/B4E0x5sBrlWEfa06N+MrLEbZRYPVx2bZT7b88+wYBU+OwbLzffU0VOppouHTTsP/LPJlx/hSRJ6E06urZT8O6pxUoacZHUgu2fOCPZoislC35t6UpqPINLrt3MQ/dZeOMDL8+/WUuHNhqKy2LceLWVbz/KbiT/oCiCN94JUECfFs8hg1yOWtZidyTINSvEDtvxhYxoS9vx5JMHGXymj5V1Jpb+EkSW1Lz4Th19+yQTqZ3bNbCZjh2PYbfLVDrVZGbGSLWDxXLyzJd/Ex594HG6BQdSi5N0mpeTALCFCvjm++P8Mj+dX5aGuPKGWtLsKoxmBbdbEHAZSYT01LAWhEBGRWrYgTo9RrnjV/Sylg8/92PQyVjMMmeMNDQyE1qxNkgGcapFGYXsJ0GcNm0UNvye3UiD9/c/AmSla+r1sv98Vv7E6SMCbN26tdWan8VFBxg2WMXiX4OUH1eQkLFrdegzq7njagujR2ZR7Uww9WEn3TtreeJvbEOdDjzUtlhA8lBLptKOQOBAizHr59/4yYx2IkNqLBNikEz0EcPZzQZShQMH2Ults4wiOvUK8fmHyZgnK0PNW69YGH/jKrI8fbFLmaiiGtxuN5mZmSc9Fk6nk7w2au6YZGHXHsHytSH8gQQHj8a4/QYbN16dwrSnatixJ1Lv6lxYHOOld2rZuC1MLJZMSv66PMDqDSEevaf5mGz4IAPTZ9YwdKAWrTaZVC4qiXPmSBNvz/LStaO20bWddJ2Vx1908eHLDb8l/n+Y4sKR1ptfAZSXlxMnjhYdGrR0Z2C9LExCxDme2Ioms45QSaDZNbxQ2sszM0xY/tZZl5ejYfbb6Vx/o59LLjBx7+SG/VXbfA0XnW3mikkVRCOCisoEL7/l4eNP4phrOmNK2AkT5FD6IaRElIF91UQ29kMr9EgxCV+FmwQlLSYFdJKBRFzm9NNHt3o8/g1Qq+Cu28wcOVbGzrU+Uuo6U8whTKQwUDkDuTZ5/cvKvZy/cxPz56bQo0vy/s/P1eBwwJfv5dbHaS+/W8elF5jZfyjK6FObnxf2HoxyxikNZllLVgT5dUWQQf10/PBpDj6/wnufunlvtgcZGckYpFunJCHo+x+jOOJ5zV5vs2QlRafnwoskPvtqH7nxk5d9adu2LSFFwuJr2+jetpKOHy/tpe5NPiOEwE0NbenS5G/pZFHEAXJog1bSodRkMOyKIBeOMZNmV9E2v3E8NeUmG1dPrmT70ubbwiVJYnA/PRu3hThliJHjJTEqquPkZat57AUXU2+2kZGu4sV36hh3vpbHHrmHV1//sNWu3p07d2b5aj9PP9iyNOBF5xl4+9VqqE7mCBIijjdzL3ffnkxQG40yI4cZWLk2xOzPosRr7UghI0VRF31GVPHzt2lYU2R++CWAqzZBh7YaduwJc93lFo4djzHpvipefcrBO88n5VbiccHsuR527os022E58boU3v6kmP2HZTzepOHSjVc1Jrdt3hHG30qz6OrqCnbsjXDd5Rb2Hmyh4gMcKYohRZre6wbJhKINUJW1nIrqGOeercW/XeA7HsFBDhlSQyHNip2wCLJL8wcb52bSuUMyZyKE4Kv5PmY+uRN/jdLiftmXfoCnp9s5eCRGXo6aA0eifLPAh8+vMOZMLQcO+9m6I05FSTGy7uRj5P8T/mt7/x9D0tFawiRZUErac8r5ZTzyXA0r1gaJRhU6tdNw6U0VfP+zn0hEwedXePsTNxdc6sFR2bRCKITAVRfHtXIwDndvZCRUkgoJmfhf2hsd6Wo6d9DWb16FoJ75OHWSBbfKCUWdyPL1QS8lGQRmyUqeaxjzPzey8NdAkzapQFDh6FEF07HBGA0yBkPLk1Jz0OmsvPq8lcPGdZSLQqyRXPLKzyDktHLROWai0cYTwvjLTITSjhETTVsWg8JPAB9WyU5qqB1zvgjTv7eeR+5JZcT5FUyZYGTha12ZNaMd/Qb6CUZiHGZXswyUI+whmwLskoO+ykgmTfEz7lwT/oDC9VMqOe+aMl58u5b7Zzg587JSRg0zsHBJCGe1RJUoRZGUVgV4vfoMZdO2xq1rj9xt56pbKxACThtmYOK9VRSXJic5IQQffuZmys22JseKxwXrtyQNYsoq4owcqqdDWy052Wo+eS2DZx5OJytDxXOPppPpUGOzJs9z1tde7p2c2uzklZOlpmNbLbv3JxNN119hJRwRhCMKcxf4+f5nP6MvLeXVd+t45g0Xl55vRquReOa1AKPPHHfS42BKMSMhUUVpi+9xUo6dE461IQNHCpNmNTeNt5CTqWbPnpZZBYXFcUgkne1UUvL/JlJw1sa5+DwzD95lp10bDR6vINUqN9vK4fYkeOjpWmzejgBECZNOVout1xnkEInFObj38EmPw78JZ4y+mKdfq+XOiVbOPt1EOCIwn9igLF0WJ7t2IEapcVJNLxmxlw9m7boE5VLLcgIhxxFuus7IOaNNLF+Uhit7E16PTK5reCNtOr1kJOYzkKG0bEiTKQrIyEnwx6JMZkxLpWdXHYP66nl5hoM7brQy9eHq+vf+ujTM8WMgyS0n5f4Ok8lEfpueXHROkr2nWFwUq/bhFBV4RR1CJI2Uqqw7mXqHlvSsODOm2Vn+Qy43XWNl8de5SBKMvKiEsdeVMfrSUoaeV8K2nRH+WB2vf2Yg6ZTaVupKH2k4vaQhZEQ7EDXWkRAJrKTx82+NWXv7DkXp1knbbGsNwF0TbTz0TA2r1idb1ILB5AbhvKvLsVb2ZsH8n056HPx+P55amaNHBTqtxJkjDcxf5Oe9Tz2kWlX8OjcXRUkaG9htKqIxwb5DLbewr9kQ5abJPvK6l3Hb9GpW/pBLTraaju00rN0UZseeCD266ghHFC6aUM6qDUE6tlVz7tVlrN0Uql8ffH6Ftz5xc7gwhuVv7Uk1+mPcfKvCzAfT6ouWJqPMbTfYuPIiMyvXBbGnqlDLrUv4mVP0XD/eQKEmuU6VUUgu7Ro5ZP4Jq2THVWrkuelWUvaPxlDWnXHnWnj8/jS27YrgCzTMi7V1CcbfVolQ5BY18gA06LjxRpntaxysWpyJ37EfF5UUsh+bkkW0WEJvNNK3Xz8KLJ1YuMjB97/akUjQNtcNwKbtYSbeW8UrMxzk5TlQEgGQWsdy+Lfg4MGDxGqUE9dX/B+KgBKJE+Hd1MlG7NECHEWns2+PhFLalo6hIXSjP1nkk0AhkzykNkf47P10ti7Ppms3FXjtfPpUO96e1o4Lz49y5kVOHnqqjkuu9JFfNYp9bKGUY+TSnhyjg8ceSGliPrZ6Q5gLxzQvHwRw1TgTmzYua/VYSCoTDzwUJF5nJSMTxp6rp11fL1uW5vLIPakMHWBg7DlmvvkoG5NR4p1ZDWt1MKhQ4YpQyH4U0TQeiIoIHlzJrgxfUjqoOcyaEyZHab5oaZZSsGAllQxCbbZz3eNH+PEnLfO/SG9UZDh1qIFUm4oqyigRRwgpAVJSTj5ODoVCPPLQjcx7X+GeSSY6d9SiVsH9d9jp21PHtZdZsFlVTJ+aysPP1uAPKKzeEOKayRUcOBJj5oPprF2Uz2/zctl/OEpJWZxQqOWNtiTBzAeTTPoJV6bw/hwPsizx5btJY49rbqvg4y89vPFRHQ886aS0PMYt91Rx6GhyDs7JVLHvYPMFyRpXgoOHqli08NuT/v1/4tjRY4CEFh2d6dtID1slqWkXGEw8osGZsxY31fXzdlzEOCR24qWOt17S0Xe4k1ff8TaK+wf20aGzhbjnVluT79VqJZ58II3HXqilfI+Dl56HgqrTSVPy0EtGbFI6ua7hLJ3roNwZpUZ7vH5u06AjQsuGeQmRQJIUFi9e1Orx+DfA41dY+FuQpx9PIaRzspu1qCSZNlLnRtffLKWQVXkKk6Y0zAHrNoV56QkHnTto6dNDx3OPpHPXpKRu68dfept95hVF8MLbdaxYG+KOB6s59+pyVq4L8d3HSROc+2dUc+rYEub+6GPPwSht28EpQzUcO57clymx5l2z/4Ra0fPA1BRSM2KUlbcsm/F3qFQqsrKycIjGHRq5tKOYQ83uh4s5gp2MJrrxAAniSCdSQ9WijBL5IAP66BnQR98k8QnQrkBDPE6LZmuQNIiddG81vYdXcd65MSZeaWTIsBBbNiUliDq111JRFefW66xI8Y1MveNqYrGWk3bNQavVgmQkEGx5jxcKCeJKgrAIUqMpojR7Be+8YfybZjG89KKC9dAoMl2DyAr2oGd8JLaiEQwc6eTSmyrQqGFQXz2Hjkb5aUmAjHQVjzxXw0evZjYiP6nVEhOvtXHGCCPzf24q1SRJEuedZaT/ABUjLyptktOocSWY8lA1NMPS/Sf88N3HmIwym3aEWbIi0OIa9sxLASzu5slijnSZHRvSGHGawlsv2ZBJkkkypByEENSICvaIjewQaynmMFlSPus2NcztkiQx/jIzE25JoEv1USIfavIdtaISlSnIoy/UMnuuh/PHl3H3o9VcdI6Jx+9Lo3sXHfsPx1CpFZyUkWg5lG81/kt+/g9CUimERQgn5ehlHZkOFQuX+HGkq9h7KMabzzooKYtxzW2VTLyvit9XhjFWdm0iJg9JtmOqyMIoWQjgQ4fhxOtVrFmbdOlqDouXBti/D269uxaPN4GkqMhMNG2xkiSJdHdPHn7Sz2UXNE5CfDDbh7GyB2G9i4wshXjs5M1tAC69YjJffK+w6NtUXMYj7GQ9G8VSvIoXf0ChIFfNgcMNT4NeLzPnoxQK01ZSJUpQRIK4iFEmCtnP1nqRXRUqIiee0VHDjehkLXmhPtilDDKlPPokTiM71oUIYXazEbeoSQbEwsUesYkwDa6cGkmLzptFl2FF2KwqbromhdeectCvl44+PXTIKnjuFR/GwkF0oCdH2UN+u6Zu0f+EPn0G8uHnPsLhhgnMYpaJxeHaOyr58Rc/ldUJzry8lAFnHefcq8tIKDTZiADcN8NJr27Jltff/ghSUZ1gwpUp9Omu5bSLy5h4XxVajcS+A41nmf2Howzo3XIlrn9vHQeONHzmpmtSuGZyJVeONbN+cT7L5uexZlE+o4YZ2X8oSlammpo6mS5dmlYeW0JuXg5Z5FNFaSNtsT/hEbVEidbrgdoi+bz2vqc+kE23q1i/XsHtaappCPDUS25UzsYJriIOkl8AL89wcN5oEzdfY2XNwnzystUsXRVk/O0V/LIswOYdYd74sI5xN5QTqNOjlZIJEAWFNFpmcdjJRFLUFBcXn/Q4/JtQdLyUopI4541ObqDzc9Qs+CUZRBzcL7BKzc8pZimFfXvBICwcF4cabWaEELj0R+k7NETHdsnkjj1VRecukJvo2Kw2jSpq+odUA4Q0ddx2s4nc7KZs7tOGG1EUOF4So7YuwZwvIih1aYRa3vc0iwemv8Ccby1ccJaRcCxOzzHFjH/sID2v3EZh3mKKsn9l8gN+Lr5Qj14ncf4JF9N9ByO89KaXUFDm3RccxOKCFItEOCz49uNsLjrP+I8MWUUTplMHFSECWCQr27fKFBY3BKY1rgR5OS2z2NPsKqJRuGVygG5Dyuk7qpS3P/QT8anxq13EWxHkpqWlIath3hwNKSY1z79VR5pdxR03WenTXcdzb9by6PMuxpxm5NSxxfgDCo+/4Gr2WK7aBJvWqxiSOJc891CUkJ5b769mwa9+QiHY8lsBT05L48yRRm4Zb2PLbwWccYqRbbvDTJ6Qwvc/+zn36jIumlDO+Nsr6dxBy5qFeYQdxxrdb9G040yZ2Hxi87ILLSgKbN0ZoqDNyc+FALIUZcuOCM88rWa7agVO1XHSaVk+I5MCtFEbWklHWqQdr78Z5tQhBiZPsDLlISfnjy/jwuvKuPTmCgIhhRkPW/Bpq1o8XtxWwTln6ZPFIpXEGWeoMGk1DOA0Okg9UB1OIeGBvPa59DyrM70G90ZWqanc4aPnoGoGnVXCNwt8fP5OFgmRgi+gp7yiiipXlPj/iSL2L0R1dTXqSHK+spGGi5avjVtbyrgLk+91pKlRaRT2s4VeDKWD1AO9ZEQr6ciW2tCHYXiydvLjl2ls2hKjbc9K9v3ckS6BkWRJBWRKeeTVDse7qQ8fvSeRX3U6RsmMTUrDmhZGo5aQLG7OPbNp/KnRJFmFLSESFajVrXf13bJ+F6pwCuZsL8t+zKJLN4mZ09OadEQB3HdbKj8t8ROPC2rrEoy5ohxPlQ6BYBur8Ak3kFwXkqaJG+lMH8IE8XtkPpzTvL5wTY1oYoj5V+gxokZN72567rnN2iwDXZIktBqJrvTDRRVRwidtagGwaOF8JlwWR6+TuPTGcn5YHGD4ICP3P1HD1u1xHpqZ1Ozv0FbLkAF6Bp99nNunV5FqU/Hr17mcNzrJdmyTr+GFxxy8PtPBA081b8QnhMDpSnDbtEqeeKEGm1UiEk3KgBgNErNez+LlJxwYdBKzv04mEPNzNBSXx7hqUgV9Ti/ij/Uhbrizql4r809EIgp3PFTNhy+nsWPjC3z5xUcnPQYAXbp2QQW0pUuzsbUkSehd7Zh8q45h1++jqu0yDtuWsU1eQQqpDBZnkVU9lMzjo/ni9XQm39NgOHPseJzB/XUtxux9eugQcZkgfjor/Zt9X0GiG0XHVJRES/Cc8FHQn/AOaC45BVDBcXr2Faxa+WOrxuLfAr9P4d1ORXHBAAEAAElEQVTZbi6/rg6lMhe1VtBWdGv0HiEEikigk/T4q5PsvDp3gm27w5w2vPFzlpulptYFdYcyOefyKo6XNMQl1TVxJt1fzS3jU/j0zUwenJrKT5/l8Pyj6cgy7NoXoSBXw9pF+Wxb2obVC/I58zQTG7ZFeOGt5PXW6BMozeip/4m4OoQ1RcUFZ5n+UXKtOXTq0pm/f0gr6ehIL3awlmNiHx7hwinK2SHWUs4x2jTD+gQoo5AMcqkRFTgpp6symA0bWj7vXfsjJCIqljejefsnfl4aIBgCqaQDua6h5AR70zN2KvaiU7ngsjrKK5PrvUEvkZ0pc87IMhb82PoiiCQ8/PgPevBfzPeR0LsxDFvHDY+UsGV1OqNHNr4PPvs8Sjvv8CZFZKNkpiDcj/7dzYy/NIWRwwxMm2Jn9U/5PPNaLbGYqO9w+DtuHp/C3B+a73AKh+H5R9OIhGQ69Cvl6ddcfPW9l/uecHL1bRWEQgqdOqa0KiaqrXXhsMvsOxDF7YYrJ1VQ5Wz4fDCocPejNZTsSGtCHgGIijC+cITS8hhXXGThky/dxOUIaWSSEAl2sR4/HjrTlz4MJ4sC3FEfr7zZVJ/4jpusDBuqZti4copt63ELV1LDUz5AovsWls3P4/N3snjxcQerFuTzxtMZPPVKLRazzBVjLWxYnE+KRU660IvWdwW0hP/a3v/HUF5ejjUtQWH1brQpPhR1jPc+ENS6FSRVBHNKgon3VnH7jTa+fDcLWZb46gcvD6zbhRSWsSvJtmQhBLVUcZxD9GYYQghKOMIAkmY7PtykOtvxyMxKnnvC1ugcnDVxHpkRJL9iNDu+9XD6lm3oEyktLv46SY+zSmLs2cmHKJEQfPGtj3c/iJIaM+DO2sGeHWr8YWerxmL06DGsXf0rr32wAluaoCocQaWoqauLM/M1F/fcmsr1Uyv5+YsGZ97B/fTMnQNnX7iPSlGKhEQamaSRxX62IgmZOFH66BUiEQWvT0FBISC8GLHU/8Y2UmdqRRXt6UYVpZRRiA4D7emODj172EQ2bfALL3JeMeecYWLM6UacrgT3zXBy1kgjd01KZdy5ZgacXk4sJsgglypK6Nn/5DXuAH5b8j1XX2zivPHlPPtQGlt3Jc1Zrhpr5oEpdiQJauvipFpVjLmsikNHYlitNKGZl5bHqKlNcN5oE1dMrODj1zIbVfIeuzeNG++q4qpxZiRZ4vPvfNS5E6Taku50ZZXx+mTR31FRFWdQvwbGk9kkc/XFFkaPbGB9ZGWo+fi1TK6YWEG/njoUydGqcTCZTEhIqNUKB+LbsYk0HOQgUKimjCB+utPQPufGibtGYcLUKt57MYNJNxt44h4jZ1/i5OtZ9vrNSDis8MIbPpYsC6GmFrXQECeGkzKMWBjao/GCJkkSzz/q4PzxZbw+M5Pvf/azeYdC7+46LjjLxBfP51MlSgkTIIQPEy0zuqJEUKGlpqaixff8m7FuzWra5iflMopKYtx0q49ExMDWXWFQ/nkhlGJaOtGbUo6ecLu0I6QE6gwn4y7S8NwTjdv7TAY1hoSt2bakLAqolIpbDBhFahVXjGv5fj7/TCMvv1vHHysFttJBRKVS4rGTb/cGyMzM5LEZ73HPnRezdnFOIy01f0Dh6skVDB6o4aclfq662ILPr3DF9S7KDlvQ1iR1xd55uYggWrITHbHqo1xzQwmXXKxmo/0IlrqmradCCKLpx7GaNURJjnd25QjGXLKSJx+ycPlYC+3baPjgs5YF7Q8djWKKZJJdM7T+mDWmgxgthTijxYw+5+Tb+nJzc0mxq3HXedi8I8oZI3V885OP7xb6UKshkZCwmCXe+KiOrp10fPBSBrPnennw6RoenJpaz2TfcyDCDbe6sZUPAglsUhpKdT/U7EargWceTm+SSJEkiUvOM/PbyiCr1ocxGmQUBcaebeKmqxvWx9NO1bD1SzcpJ1xFzSlKs27wkHRVz89Vs/dgBL2x5Q1Gc9CoFZavDtGts4Y+Q0Ps2A5KsOVjKCRQnwj5VJKa1NIhnHHuRq6+SsNj99rx+hK8/ZGPA7skhCrG8eJaqjR+7NH8JhuBsAiizaxh6ICGe37PbkGH6MAGqRgFfCtA3xlUdkFt1Im5NANNhY0+YjSlzpVMm2IjI13N0rVGBvby8NXcSrSKkaKiIjp27Niq8fj/dxQUFBA3RiEEWkmPVuioERWkS40T3lERJpxxhAlXJxl6v/4e5rjfgxZDEw1KSK5BfXvouOZmN+Gj7VDF68iQ8pu8L1VykCJS8eHGih2jSOHccW4G9i7j03lh/AFByt+WuvPPNPHpXC879kT4ZXlyc9wuX8NtN1jp0lHLvJ80TJh0YavHYtvmHaRr0rjt9hgd2mrZuivME/c3364tyxId2moZfl4pXqceW/UQBol04sQ4xE4OsA2N0CJItvD1YDA6Sc9hwzocaWrefROiMS+33WjGaJSJRgVfzffjdCnkiEizXR0AAXzk04m9B+It6sWVlMWIeJMFhALRiTJa1wGyYf0Snr5P5spJFTxwe2qjeGvvwQiX3VDNXQ+6yMmVCAYFj9+Xxlff+5g2xd68WeMZJl79oK4+7vsrflkWQKtSsWe7jn2bdHzwgYf0zATZmXHOuqIMs0lKytEci3Lp+Waemp5WPyfe94ST8soYXTvpGH2qkcturmDEYAM9umrZfyjKot8CPPFAGiOHGTlliIHhF7zN5VdMOGnjo9RUG0ajhCHYsqyRLmFm4c9Rli7IIBxW6D/CxaC6sxrFyLIk4wh0Y90yNwePROnSUUsgqBBugTkFyfUsnkgyOZtLJPx5XJtIp4BOFHGAYiGwkoYWHdtZQ18xotF9VCecVFGCqlZG1ek/FnyzkGU0GijcqcOAAkJGJyUTWSERwO3YgzbVS4pFpqJaIRbU8dvKCB/M8fLeS476615eGefOR6qT2t3XmzleFOCnxYKRF1SRYdOCLHAHwrw6M40LT+xx/4wjAO561Mmzj6Rz6fkNk196mopnH07HZJT4/Fsfr39Qx/irdHz+YiGOaNN1zS1XM2KEjFqdNM9Ra1t2sW8OYy+9gMd+mkn7RON2eT1GJCT0mKilGhVqutGf4xymlGPk05j155Gd1FBKXqIDB9hGH0YgI7Pktxju6QlqahPsPxwl1api2EA9sgxPv1pHqCqNaU+4WfuLoUms8+vyAI40FT9/mcMrb5cy/0snOa4hyYKEZCSldAAPPLqDdLuKxcsDjBhsYOwYHZdP/oLLLr/mpMcgGo0SCsbIzTYye66nSfv4tl1hlq8J8sMXGTz7Rh3XXmHipTe9LFocQyQkMrLgxuu1J8grzc/pdnHCQ+WphtdMRplbr7ey7B+SvykWFfFmQrNYTLDvcIQuHbWcd7qFX75KY8eOKg4dDvHr71EcWXFys9V4/LpWGf0Eg0Fq6hKcc4aJHRsF7mMGhp9XRrpNjUGrxVkpEXSZSEQUMmmcJxBCUGndwX13Grj4xgpAEAgKevXUsf+4xFFlD7m0axR3pJBKLzGUfWXr2Loz3MjwOcWiIhaHWe/YOXgkyhvv7Wbu9wFsaTGWfZXfRJN7YF89kyfY+ORLD3ffmorBIPPCY2ncdHOMOp+mVZKB/4T/kp//Y6iqquL8MUYW/VpGZqoB//ECsiNdyMeAjzqc7MWr87D49wDf/+xHCHC64nz/ZTo//XyYed/uIejVAhI20pKJTwR72YyMTCEH6Ch6IqMiLdCZJV/FWL22kltv0ZGdpeb3ZVEWLoqRWj4YraRDKzKoKupKWDne4jkLIUigcOrYEowGmXBEYWBfHRNuUPPZvI3U1WggqEE+ebMyILnZdKR3ZunXO8kLdCZf0oGUbGFfs3Qjx4qcPDXdzo13V1GQq6FTew279kZYvSGCrNLSTnTElEhlNxvIoiA5kUsyilBw7iyiba+DpBpMRGty693N2oou2KVkC6iVdNy4yKYNTsqpoQIfyYpwlAhhEcLdZh2rF+Q0os3feFUKjz7nYtbXHm662srVl5r45I0SjnOILPLZu2tfs7+3JXjcTgraJ9lW9z9Zw92TbHz0Sia79kU487JSkJICypVVCbxVRnKqTqHOd4jf/wgxZlQDG2Ph7wGuvMjCJ195uPtWW5MWBrVa4qNXMhh3QwW/fJ3D/KEGpjxczedvZzH+UgsffeHlhceamofEYoKlq4Lcf3vDxmruDz6mT226GZEkiRkPpHHbtGpSUltuh2sOXbp0waUt4uyztOz7LZO6mI+9bIETrtlZFCCjQhEJKijGSRlhp8TSpTFGX1pKm3w1Xp0Hzb5ujBtbgS61Dr1eorZGos4lkxnuhwkLXupQo6EnQ6izHOLKy5veuBqNRMd2GqIxwV2TUlEUwXeL/Mz6wk9FvIhs2pGCHYFECUfIILfJMQAqKCaPDpSHD7RqLP4tiEXD+HwyiiKYfJcHe+kwNGgZf/0aQrEYikg027ojhEBlDLMzvgxd1IaMilq5nLvuVvHg1LRmk1FmiyAk+0kRTRMEDnLZIlaQQV4TzTCnKEeli9e3mTb7O+Lw81wzbcMD0Ehajsq7GNJzQKvH44f5s/j4VXsTgzOzSebjVzOZ+rCTnl2TLeiXXefCs7kP2YqjPqGbpmThFOUcYz/WcCrashy++dyNNcdFXbCY1EgD81kIQVXKLi6/TObb+XHyTujj6SUjgbI03vqohnk/Jdegiqo4R4ui9aYCf8XjT/swOfvWn4MkSTiCXQnonBjNdeTl5TX5TEuIx+NkZpqIp7rIzdYy563GiZ8NW0M89HQNaXYVP32Wg0ol8di9afy0xM+EO6soK0+ghPTE3SlYXcMbbVZTyeDQQYgoUV58vOkzv+h3P19852PD4oJ6U6doVPD6h3VMn1nDi48nE4EpKTIKDTdDKNS0EPVXRGNJ/bhIqHnGVYuQ4mglHe/M8mG1SLz9ciovTCsiI9Ct2bfXUEFPGnRiZVRoyrsy+zUX739WjCxUBF0mJFnh7vvUPHJPKus2hbn5tj+wVHcnNZGNQKFWW0I0+zAL5jSWQTl4QNCLvz07CQjvB5A4IorpSAo6SY9KUmFxduet9w8z81ErZ45wUZBVwew3ddhJYffu3f8lP/+GNm3aYMkxEq4JopeMdKIP+9lKjaggizaoURMyVRBLL+abOTZMRhlnTZz5P8ToJ05jO6uotu2AuBaLr0G/OISfigrQHO5PUHGTScvPYyb5VFOGFTt+PCxZHmT6lDRSUyU++drDY/c0ZuJnZ6pZtibIkAF6vv0oG61WYseeCI88V0OXjnp84T7/V9c5Ho0h22u54aqTaxFPxCQiu3vTRmqY39SShu4M5IDYRiqZZJ7Q7lSEQqE4gF+uY9qkFN6fmc6XL+qYPes4BpNCKATa2nyssTDF8gE6iqa6uH7hQY0GnaRH7crh/dl13H5z48ywEIJ7H/ZgrO4DEliwtXpTp1Kpmf21l0nXWRslPiFpavfdpxlcdJkXR16EPxbkcMu9VRSXx+vNoP7UQPwrRgw28Or7dTxxfxpqtUQiIfjxFz8PzqxFW9wDKxYMmGgjmfAXeXj9jXX0HSi49HwL3y30ceFZpvrWeEiyjLbtCpOZoeaJ+5P3x6dvZvL19z527I4wYrCeX5YFGHWCiSfLEuefCevXr+e00047qXHYv28zsizwUddisdlLLRWHYoTDCj8vDaKrbdPinGyq6cy7H+3mjRe0fLfIx9adEWIx0cSwBeCPdUlXaEWO/iNjTyGBFh09pcGERQg/bpyUYtaqOKhfQcJnxCisBPBhwEQvhrKnchnn5TfVbPwPkJ9rxeXyERcK7ejGLqmCiAiRII63/XrmzU6lW+fkXi6REMz+2suzLwfQ1bWlsMjL0AFJuZoJUyt594WMRmY9Tz8iuHpSFSuXCSyRHKKyn8XLfPXJzz8Rjws2bg/z/ksZNIc7b0nl25/8xBOCJSu8VBu9RKKQI9ojS0lvjVpVOXTYy0szk8/ML8sCxOK2Vo3FyJEjSaSH8Fd66jvfhBAUcZBM8smmoNG93kn04gh72CSWk0Ob5L7JUQZGHyZPArdtDbrjqahOFLx1Zd0YcvZWRgzRMXSggR17Ijz+ogu9XqKkLEJE7UF9tC/Dz9rNww+YGT1ST607wTsfBlm8CNKz1aRYVDz5kA212sOPbxeTHmsDJCV5lq6I8cUsC8+/WccvX+ei1UoI0brWqPXr1+NyQV6OmoNHYlx6UznjzjVhNMj8sjxAjUtBrYIPPvMSiSboPriavGBv0hJJwli4MMR9m7eh+4c5WJIkUJruHUYNN/LO7JYJAEmme+PJQQjBtKdquOlqK5IkkZoqYY5msG9PNUt/trN5vZdEJER+rprgsdZ1R8SiUbp00PL7qiDtOmmo3ZqNubQ/ZaWFFFKNhIwWDXVUslNaTb7ojBELQdlDlfEAl10iceckO2lpKr5b6Ofbj7OpdScYtamYQJVMZ6npmidJEu1ivXnu5c1893lD/FzljGM2Je+9Lh21vPuKFo8nQUWVtlHe5K8Ye7aJiyaUc/etyXhy1AgjsvU4mqCZQ4cO0b37/+9z4n/Jz/8xZGVlsWd/GKtJhyjsQrt4u/pNYwp2LJ5TKJM3Eo3XMfFaK+ecYeJ4SYyb76nilScdvDTTxg+L/Lz4WoiKEifbfdUkSOAgBzsZVFLMRn4HJBQSOHw9iezuyD33ryJfU4AmlEqeyGg0UWYk2nBU2k9MNG8A5JacDBwgM2K4kelT7Oh0DZPD3ZNSGXlBBccPKqSmn7yDHSTdvefN+o52gZ6NzscomemnnMbusqV0bKth0Re5HDoapbQizvlnmnCk+nn/owj71JswiBRylHaNHGtlSSYz3h7FpybqC9NB6gxSUvx4L5uJizjx9GIyct0M6KuhtPIQlbsF7av6kapkoQiFSko4ZFrFBzMsTR5gSZJ4anoa51xVxoQrUhgxVMtPH1mxBnuzi/UUaJpfKFtCTl4Xnn9zLhedbeK1mQ0Vy3699FxzSQrjb69k+pRUBvTRc+BwlGtuWYPhUH/uum8X332lokcXHbGYYOOWEKUVCapdiRbFqfV6mXYFao6Xxvn41Uy6nVLEiAtLmHKTlX2HInzylacRyykYVJg8rZrJE6z1Riq790coLI7Rq1vz1bMeXXS46hKcfcEFrRqHHTt2YE2P8+KTGfT45Sgd6E03BtQznasoYQO/oUJNHh1oT3f2s4FIQEOgRkWlpPDGCzp++KmQndtl4pWZ1CTClPlrySDZ3gdgJhk8BIQPObuMc0c3f73CIYkLrq6iU0eZUFjQpYMWxWtjoBhR3zqdigOXqKBYHCafjo3u43JxHBUyFqyIxH9TcXOQkQnU6pj9tY+yQi05khmXqMRVpSEmxSmRjjTLxnTpipgy2cBdk830Oq0Uc0UXLEontm/b1SILz+mOEU4/gqjOa7IpkpBQaeNsj68kXckjk3wSxKmihLDspV8bFfN/9nHv5ObZR7O+9GGL90AjaZOSDUY/Pbo3n6T6Jxw6uKXemfzvyHSoqaiKEw4nKC6NUXnYTpbSmI1aKo5SQyUd6IGZFIL4KfV4CaAw7tKjrFhxBOFLwen3gT7KoN4ym3fHUAKpRE846FaJUiKEuOXaFG6+Npl8KCmLceNdVUybksqZI43IskSVM9l2uX2DkRyaFjosdR2ps2whGGy5Yv53VFVV0a2TBkeqCfG3YDIYVHjkWRcXn2cmI13VyF1+7Nlmzj/TRO+BHvKqTmyo/7aPlSQJEVc1K0wfjwve+NDNz1/mNmJMabUS06bYmXhfFfsORujeRceyVaH6OQRAcqezan2I04Y3bQvefyiK0xXnqQfSmP5M6zojtOoE11xq4qOvwrz4RAajTzXy2lsl+A5kYflbEvK4OEgKqaglDTERpdqxmfbdIky4UIPbI/jiWxVSRVvS6U61+hjt21QiSRIjhhhY/ZuGtz86zOIleymtiPHgPRZuvi69kaxKUu9Z+kc5FxUyggYGVaqSxYrVe4Hk5vSu6R5SnANRqMHjaXkj8W/Gq++8zA1X3IS9Io8U7PSUBlMnnBSqd6IyhbjhWgNPTnMgy0kH7hnP+LGXJ5mM2boM7nzcS36Ohtff3kDxHhtZdf2RUVNapKKnSMdNXf2GtznIqBAohEWQiOxn8gQbH3zm4fH77Mx4qZZzRhkZ1K+hjfCuR518PyuHLh0b4sa+PXXM+zCb0ZdV88yLM/6vxkFv1KNIMbQn6rd9uutYuynMKUOatowLIVi9IUzeX5K6fuEhoHFBQkWe6MAu1lMpjieNiYiRQ1uyIh1Z+Nsx2gyNcnxTFhnlI9BIWhIiQTmF1FCBXgMVahWOQBfUkgYhBHVyJQel7eSkGalyH0VENbzyrpsde4M8MCWVvGw12/dEeGymH8++AtKkZNIjRIB+A/q2ahxGnXEJH76zqj6p+Hf06KJDZQ5wyfkpnHt1OReMMTF9qh2PV+Hd2R6CIYUPXspsNKcFQwobtobpc/pxOrTTUlYRR6OSIKqj97nFdO2sYteeOAf2yqRWDqBrdDg7t6/mheo6ENCxnZaSshj5ucmLs2t/BItZZuK1VurcCe561ImiwIjBeuIJeP1DN927aPnxFz/jL02uJzlZMn5/y+2rf4dOb8bnhwgHyRB5TaRrEiJBNeWY/Cms2RSmolJBCptaNBvSY+TIsaTentUi07mdljumO/ngFUejOa62LsHdD7k5c6SBtRujeI/VNcuuTog4MRpYwnrJgB4DKqHmoNiAKqAjISKEqMRCKm3pQpgggZCCECevDf5vQna2g85tYsw/BgIFlVpQKg6gt/v45Rt7/f0HSZPYW661Ul0NX7ymZsOmOFdfCp9942XiddYmLuUqlcSX72fSd3gNuaU9kITEuoU7uCFYzcyHUsnP1eD1JXjrYzf5OeoW1z2LWcaaIjNsoIH7b7fz7UIvsz8/wuYth8my61FpE4y9QMMDdzqwmGW++clHTW0Cs8XbqrGQZZl5P87j7FFnYoraUSs6PNRiwIRAYTurcYgc8uiQ9BWRJDrRi4PSZnqed5gxowwcPBpl4W8RCnJ0+CMR9HY/cVcMgSCcu49f5uU0ku546E7BZbdUkJ2lJlJtxhbIJnYkjWfuPcZMiwspoUHr7EYBDqoMK+s/d8/tFubNLYSKNvWvqSUVz79Zx1vPOtBqJTzeBCp16zTQy8rKMCk2vvnRy4+f5ZBillmyMsCx4zFWrgsxdoyJ4YMNbN8dYfkyQbfQCIySpX4O0EkGusWHsUVZ1mKxOioipKY1rXCk2VVUVLZMAHh3tpudeyIMPqeY9gUaunbSsGFrhEvON3PVuOTvXLYyihkrCX8mB494kVGRYtGydWeIjMzWJT9llcK0KXY6tNHw9Gsuvji0ByEdJz3cAQs2nJQTwk8n+uARtZRwlIQ6xMjTIFtEGX+FnXhc8Or7daxekI9aLZGRrqagY4RQVcv5C6Nkoaio8fi89bGbCVc0LlJ26qyiBcVFIEnE+mv8HouBViMRjIdxOlsXJ7eE/zQ//8eg0+koKo4SCWpwxNo2+bskSaTX9cZbo61vNWyTr+HTNzN59o1a+pxWwmvv+nGHA7gCAbrSn6HSWXSQepAjtaW/NJJc2qNFTwlHgGSCQRezkRHqSiqZTTf+koQKmT1sJPE3zZKwCOLP2Uk4EeWRu9MaJT4hOfm//aIdvS3IrVMntmosPv14Dik1GU3OJy5iJIiToeRx9eQqOvap5MbJHjweQecOWh6YmkJ+poFe3TRoLEEcLbDussjHRWX9v1WSmi70x5WxhdPPDxHwqlj2m4qDezQM7qdD02MnHrkaWZLJkdpgs0mcf1bz7EWVSmJAHz17D0Y5VphAiujRSXry6Uh6euu0T0tLS7Dbkm0Ufx8LjUbixcfTefNjNwBdO2n57ftMPAUbMZf34srL44w8p5rBZ5fQs5uOH+fk0K5A02hi+TusKSqCQQVJSkoZ3Ha9lVlfefljpcLLT+roN8LJhMl1XDLexYBTa1i2PE7HdhqOl8R49g1Xsq29V8v6oJXVccJhwfatK1o1DuFwGL1WzZvvBemk9CFTakhSSZJEllRAB3pikVIIW0s4Iu+iV3wkAxNnkVN2BvL2U5jxkJahg7WsXZHC+1+FmLdAkJOpIYSf/WIrtaIat6jhoNjBXtV6XnzG0my7mhCCtRsjVBQZKCwU/PhpNkcPy2S6BjQJvPPoQB1OtrOaY2I/heIA28VqQvjpQj+clGOz21o1Fv8WaDRa/H54+tkQCb+JKlFKJSX0YRiDxVn4hZcjYjdu4SIuYsRFjCrDARwDjjL97hQsFhXjxqTgx8cx/Ra27w/yxkd1TTRAX3mvjr49dNx6q5pjhmQB5E/ERYz98kYGDgZJyJiw4KISL7UU0Il+4nRqtnXmnVleDh5pqt+14Fc/nTqoyRl+mBLtHjxt1tOhk8KmjUtbPx7qfxaDalegwVWX4I/VMXSuto3+5hJV+HDTh+GkS1lJYygpg14MQe3NolMnFYMGQ0KK0UH0oUf4NCrX9mDfNj3nXhKirtMytsrL8OGmLV0oK0+eSzisYNDLfPleFlt2RDjnqjIGjinm3KvKaFOg4uEnBIk+q6my7mg07hqhByHTtm3j8/wnGI1GKqoCTLnZyq59ybE+Uhjl6VddXHlrOeMvtXDgSIQqp8KYi2oYNtrJ+Ftq2bUvgkolIWmizZrYwQm2sC7pQrr/byZJy9cEGTPK2GyrKMBtE6zM+cbHL8v9xJUYB9SbcIkq3MKFPxZmykPOJkYfx0tiTH24mik32dh9IIpO17r2xoSisHlHBItF4syRRlQqicXfpWMZso3y9PVUcpxK9VF26ZZRJh8ml/YIISjPXMvsOWp+mpfGzdemcN8dVravzOPCG2qose7DFs3h7Q8bJBkc6WqefMjG5pUZvPp8Cj/97q03MAmFFD6dl9Sn6t9PRVA0JCzCIkSVKKValBET0Uaa4wAJEhwtinLN5AoGnV6Ja1tHLJINL3VkZLSuQPhvQfv27flm0Vy87YooyVlGRd4KtL128t67eob007PoMzv9h7npM7iOmXenkl40CrNkA8AYziDgS94ri75J5+Y7gxSnbKSIAyhBE1XycRLqEE5almCpoQI1GvawGUdWnKm3WNmyM4xKJZGTreL6qVVcP6WCz77xMvNVF/G4qE98CiHw+RVCIQWVSmLmdCs/zJ/9fzUOk++ahNcrWPhbUmPs1uutPP1aLf5A0/bkF97wEnGlIEsyERGmJOMP2l+4jSfer+DuV0pQ9dmMJTWKPt1NQuOnL6eQK7UjO96FA2uy2LUvSI2ukC3ScjaKpWxiKUUcQNaEiUYEsfRC9piXslP/OzsMSwgWbOPSy1SsXGphxgeVPP2hk+U/ZrLkV8GZF1UzaLiP26/XE9s8jLRg5/rzLJL2M/GOW1o1DmPGnIsiVP8Yz6XZZRYsCfDNR9ncc2sqPbroGD7IwDvPZ3DROWamz2xgnCuKYMPWcFJG5RIzP32WQzyhEI4INixz8PUsO088aGX+F2n8/osFX/v1qNGQajayY1kb9q5uw+VjLdxybzWbdySZWyqVRCgsyMlScc1tldw10cYX72Zx2w02HrzTzpJ5uVjMMktWNOjFLVkZbpUe/PDhZ6BCjQo1e9lMSDQcKyB87GYDHehBMBGlsjrOsZIIPlXLm2ifVIfTHeG6y1N45uF0yktVbFyYxaAzKvngMw9LVgSYNqOWwWdWUHxYz7z5EabeZsTl2E5cNNawFkJwiF3k/aXF2Cvq2Ce2UMh+RExLRqINAxnFMOlsCujEHjZxmF3I6jjbtmw76XH4N6F7976sWh9C0QYId1/Dl7NsaHMqyG4fapT4/CumTDQjHGX82S22ZGWQi89tXqpAo5EYMlhNgORamObuzk/z1Yw6v4aeQ6oYeFYp8xZ4cNW23PIjhMAfUEi3JwtKH8zx4vLFGDJcwZYTYNr9OibdYOLY8RiTH6ji2ddriccFgtYnvPPy8ujRsw9B4UclSQxkFD2lwXSR+tKPU0mQ4Bh7G30mNUXH1Ik25i3w06eHnj1/tGHTsmz2rm7DG6/pKctaRY3xEE89bmqiWaxWS8x9P4uy8gRGc3IMNJKWjGBXsqpGkFkzmNQTXZRIDWNkNskYzA3/Tog4OmOcxV/l0P0EE/21DzyMHXdTq35/p06d0Epa/HU6LppQzmsf1NGzq47TRxjp0kHD8dI4fr9Cu3wNWWZbMvH5N8iSjFVxUEnzHgw11n3cf1fTAtvBI1H69tJx891VbNnRwFiNRgVvfuRm3gI/P3+Zyx8/5HH/7ansORDltGF6Jl2XLJKvXBPCVWxJFkckwcZtYTT+NHQ6iYF99Hh9LWvyNwdFkcjOUGM0yjz7iIPCHbn8sljPoKv2U6k9XO9D4aUOB9kU0BFD3MYfa2LU1MXZdyjGlIeq6dpRi9EoU1wa47o7KhGqGFE51PL3CgVZlYyv/QGF596oxeNTGnWgAhQVx9h7pOXj1LkT9YVNgB9/9TNisA6tNqn7//8C/9GN/scgyzJCSP+osamXjDirwUKC7bvDRKKCj2eH2L3BhMM5kNK0NYTiavKUzlhOBL5/Rb7UEaeowC1Xc1SKkJfoQpRwi9UORSSQ0KBFzxZWkKayk6IxEzXU4pfq+ORVKz//3pCpDwYVtu5KPqwD++gYPkiPKSXBxRdf3KqxOHa4EJPSUJnxyNX4MvaRk5/AYpSoPBqlbzcde3eBZs8IHr9vHzt2eXjyISuSJordpqKuWo3kbX4cJUlC/puArkdXTJpVy5p5BTjC7eoTWcfK6nDnbCGethOr8ywANLK6WZbQn9DrJCJRhY9nh7EncpPt6eSyad2mVo3D0cPbyc9NTmTNoW1+MuHxJyqq4+TlypQqmzCX9scdcfLwcwGuuiQ52Wekqzh8LNqk2gnJxXrHnggzTuhnlVbEeeD2VOZ9H6ZDojspXjtxb5wjhaBGQ4FkwCvquOrGDYwapeKCMWaWrwmwfHWQ8bclN1HpaclkqixLnHGqkX0HI5xxqoGd+3bjdrux2WwnNQ59+/YlHBEs/DlKG3KafU8medSm7EVtlOnjGY3qLy3RWklPbt1g3nv3D668RDCkv55EQqBWBekpDcYvvLiowIcXDRq6J4Yw8/lNnPqDoVG70/I1QR591kWWQ01BlqCwTNB7VAlRj4nuzZiOOcihlKP0ZDAhkkF5AR1RSWqiIkI1ZZzRb9RJjcG/DelZmVTESpAjNrwJLxGSm1MJiXLpGKYcF/kFUJBXyb5DUercCnffamXS9en181G79hL5/Sp4ZYaD3fsjvPqBmw8/85CdqSI/V01JWZyxZ5uZ8YAdSZLYd8jJt9//RorWiBCCkAhisys4q9XIyGTRptF9BZAe6oiuJJ0xl//B2HONXHK+mVBY8M0CH1qNxFvPJhkjw84rZNbrDm59wInUWlV7QFbbqHPXNdFjgyR7rqwiTlqqin7dTGz+ovG8V8rReqb0XyFJEh1FL155Yylp0ba0DXatn3Md5JDuzebXn9bx0SdGbr/Hi72wI9WUMOdbN8dKQ9S6FdLtMmUVCfr21JJICL58N6sR22vCVRZefcfL52/vJsPTGwCPqhq1TsZkOnn5i9TUVI4c9TP7a8HRoghjrytDq5G4abyVXfuTLZSPPOUjLeIgI9yRFElL0T4vV2/Yy9UTPFx4vpYlH5biEE01DaukYi4bp+XScQbufKSaxV/l1j/3ldUJ2jTjdPon2hVoWLc5xNGiKIu+zuLiG8qpq60jM11NgTbOVZdYefGdOnx+hQ5tNRSXxZEkeP+lDFKtKm66pxKdrnWdEZGwwt4DMaypEooCsgxGg8TVV+hYtzHEjn27CUcVJp1nwmox8dPilRw9oueG8apG+sx/4smHbPy4pJA9HheGihiPv1jDjPvTSCTg4899zP4sgrNawuWWufTGSkxm6NhWw0XnmlkwJ4f9h6OMv2YH2a4hHGJHvdmbgsIu1jdiFAohqNYd5vEHzQzsp+P+RzyEkIiJKG6clJSUtGos/k3IysqibQcTiz9vHL6v+CNK1coCUvx9G178y6MutCHS0xteuPNWCx99VkaGlIGljZPJN8Sx2yXuuNtHwO3FJDVma4RFiHIKsZOFPU3wxktWVCoZWU5u/o4Vxnj1yXTmLfCj10E0Jjh3dHIO/eRzP+98GCIe0KOgYM+I8diDJg4c2Pl/NQYTJ01k9qxXePPjAGNGGcnPTerWjr2unCsuMuNIU/HOByH27FGIRiVQVATx48zayI/fpNC1U8PcdMNVFl55t47PvvNw/52pvP32anKrT0UtaeiY6MeuqghW7HSnU/3cGRcxdsU2oLF5uGSskUfvsde7uB8pjDJhahWl5XHGnUisvPSmB4evO0pcRSXFdKFbPQtQEQqFHEAxu9m2dTUDBzbVXm4JarUaozmbcLhlXWFXbYKnHkwnzd50zRh3rpnZc718/YOXUEjwy7IAXl+Crh21fPmdn1+XBwmFBL/OzW7y+ZwsNZ++b+WGq/dhlPX4/AppdhXDBxmY92EWl91cwZJ5ufTtoaOmNsGsr7ycf6apkR4cJNefV590cMrYEmIxQVFJjGPFplbJIfj9fvQYMWAil/YcZS9xEUUAegx0pBdmKYUj7OS9OQFuvc7K73lVxI/HmugZCyEokvcz4wozQ/onz7WsRCI/nEnJAT/vPZyFpI2hDllpTwZ5RNgZX02fHjo+/RhuvXMF4ZIcUpQ0wgQpp4g8OmAnkxrtMXypR0hIMayBLDp4B6FBRw0V7GQdPcVgUqRUeohB7GANWo3M4X1HTnoc/k2orgmhV2vo2FmwerEDjUbi+RkJfl7aclIlxaJCZQyzv0jinsfi+AOJZqUM/oTdJqGQLITvZTNd6ENKdXJvVNV2KXZ7mDqPwusf1NGlo5YzRxobHe/3P4IIAZ07aHjx7VqKy2IcWNsWWZbw+RW++t7Hc2/WYTbJXHuphdLyOIGAIBJtvbHLxo0bKd/nRCMMdJB618/9QgiC+HCQzRH2EhGhem3UkmAlk+4N8tBdafWsa0g+k+efZcbwpsyt9xxn3HnNE4j0epnhgw0c3BclWhmuN3r9KzzUcsqIhrUqkRCE/3KJnMZDGFJiqFQS4bDCO5/4+PI7hT/WXtSq39+7d2/8khsjGl6dkU5CgXk/+lCpJO6ZlMp9M5zM/VHhwjEmNKGm8m1/ohO9WcevhPCTJzqilXQEhZ9j8h7y8z2cd1ZWo/dHo4J7H3dS60lQW6tw1c0uTAYZk15FnTdO9x4yW38vqN+PDOyr59uPs7nnMSdzf/By4KBg7lcKua5TEAhcVPD1N3FETMv4q/QcPBbGkdG8I3tLCIfUrN8a4sIxyfVHpZLo2U1HdaVMh2g/9rGVrvRvJPtkJxNnpJza6p1Mm+GiYwcVA/sYqKiKc9PdVSekITQMHOkkcSTRZA8E4KSMYDDM2VeWUlObYNoUOw/e2VgeyetLsHmDjCqYze8rg5w1qume+fUP3Vx/RUNX2YefeZg2JZWfF7vp2rVrq8aiJfyX/Pwfg81mwxdQ0KtadsAVQoAsUMkSz7xWx+71ZlLdfTBJMQ7q12DRxom5UtCixytqsZDaZMObLmVi6HQYrcHDoWNlJEIStbEq0mj8YCdEgkPsQKNSkZpIR62JccfDXrp1CmMxy3w6T0V+jgZZTk5qM1+tZdP2MKcNMyAEPPtGLcMH6ZEkhe++/ZwJN0w+6bHIa5PHNg6gw4BbU0bqwP38OsteLzadSAjene2hzh3AWV5Jtqc/3329lgvPDeGLhjh2XAeqlhMMQohG2mwALsMxUssKyIp0aLRxSJFSUZcPo8i2hpAIYJBMyH4bm3dEWmxD3bA1zMGDAsrb1buCSkjU1la3SrQ3LS0df93/+X3BoMLE+6uw21TMnJ6OQS8x74dD/Lw0wJUXN2z2b5tg5cmXa/ns7cwmrMbvFvkpyFOj18uUV8Y5VhTj8okVHDogkZp9kIweMhazxLadMWRXNjpPD1KkVDwJLW8/l8bGrSGOFyvccq2V3Cw1CSXpELpwSYCnpqexa3+U+Yv8/PBpDuNvq6K0tPSkk59ms5naSg0WfcttJpIkIUsSBm9+s5OzJEmYarrwwezDPD7NyqLfAmi8ySqYWUrBIEzsYA1dSbr9uXd3Y+jovTxwj4nhg/R8Od/H5h1hXng8jdffDlF4TGDW6EEdp6is+XtNlmQ6iz5sYzUd6E76icRtFcUcZS9mbIw5d8xJjcG/Db1698GoO47fX0uKVkvwUHuC+KjK2EBadozvZ2c3cljfuTfC/TOcXHWxuT5BuHF7iFefcvDEiy4uOd/M5iX5mIxJpsmjz7jx1qmo6iNx4EiU1953s31fhO69wGQKsHNnjHRtKqaKTmgVAzm42MEa2olu9drAf8Ii2ZAUFRedbWL77ghajcQT96c1coA863QD102pIhxWGDm69df8sism89gL03n7uabVz/fmeDjrNCNbd4W57moDqxYdR+VWEyWM/kT7U0tC7ipJTcijI03p1Gw7eLqrDy+9vpHJt+h55NE1ZIoCjFo1j9xtry+iCCH4dUWAFWtDFOQ2ndvuvSOFb76vJu5Orm1lShG2f6oeNQOXy0UsIThwJApCYvIEG+edcLVfvSHEE8/4yPb1wSHy6n+HWUrB5BrKl59sossQF0XaXcQjCTJFQb0GdLXqOCWavTg9Wrp3tjJyqIGRF5Vw962pDOitw+tLsGtfnCvGNt+KtWtfhC4dNXz0SiYffObhrkl2LrvAzMZtYaY+XE00Kvj0zSw83gSV1Qkcaap63dBDR6McL42j1Z+8yzOAx60mN0dg0Ess/M2PSMg88kQQQ207tBEbUdlPLOMYqRY1d9+Wwr23wdjry5g4IbPFY153uZnnnk5gM8u892GQr77x46lTowSNaDCSRiZtyaPOuIKJEwy4vYl6Y4H+vfVMfzjGPdOX0jE+oNHzkUd7ysQxDrM7adRDBfq4hrffgLQsH888kcKDM/ewbfsh+g9ScLlcrRqLfxu0WgMeb7DelKukLMbAgTLLfz5MimdIk/cLIYikHefCsxsS7JIkkZMrM+qyIA/f27C5HbJKz1kXraeqKI9s0RYJiSqphEpVIZmpatp3cPHMDDOD+urZdzCCLMGlN9fSvp2ds04zsfdgjIW/BRk13EBVTZz7H/Ww9Fs7Gb5h9frMscood96xmfSOrWO0/AmXy8XAfmk8cJvCyLGlTL7BljSVm5HOzXfWUHrYRGdlCP2kFIQQuKlhr3otj95iaJT4/BP33Z7Kot8D6AyCD941MvXWHWTXDsIr6tCio43UudH71ZIGh5xB/9ODPPNw4410x3Zafv4yh6tureTXuclxXbs+hiGeilEyoxYa9rMVRFJGIEYECzZkRcWqlb8w6dZ7WjUWnToP5uOvfmfKTbYmf1u5LojFIjPuHBOrNgR57vU6PP4ESgKMRpmnptk5daiB5WtCnH+miYI8DdWuBEUlCe6caGPT9hAmo9ysUz0kpZdkm5NISMKa0rCJtVlVnDLEwNlXlvHSE+lcfbGF2XO9rP+5adEJkjqfo4YZmfpINSvXhBh5+iWtGgOfz0dCFcKbiNCNAfSUBjd5T0B4UevjfPBSJj276ujSUcf461fhcPWvb1UPiQBH2UOO0oH3Xq+gc4dkwSASUzjOoWSXhKKBMA3tsujpqPTlkzl7+OB1OzvX6Xn02Wo+/aQaR7gjKtRYsHI0fSk9eit0NEq0b6ujW6cg77y/mtCRXmTEczGJFA6yk94MxSCZ0AsTal2UULh12of/FhQe2UIgKPj4+aTj+h33u/js6xD9/kFKvbYugd4g+G1ePtt2hVnzQDW790dalOhavSFKwH6YUKqbtkYFn3sbEVc+acFOuLxhwlKCi842kZOtZt+hCK++X8fE66xcMdbC3oMR7niwGkkIep12HJ1Owp4q46pN4EhXYzEnjXL+CtV7btrl6YjKzZM7WoLX6+Wu225DHbSTTVLSTAhBrfkQEXsxgwcln9/azWFKXdtpHxhGneE4QwZKHC5OmtM2h9NPMWAwJf6R5GOzqpg6WceTT24g13kKaqkh9guLEL6cbTzyQIMc1I+LA6jrsomIELXWg/Q5rZbu3U2ccmEJBr1EjRO6dz8VuZWx4ZEjR8hrq3DbDVrOPC0ZE559ekNhfdUCPRffUM4Hn3vwR0201FuSII5OCw896+LreZV4/IK8XJlnbtczdXqM0ZeUMf1OGwW5GrbviTD7aw+3TbDxxkd1HFzflipnnNfe8fPjNzIqU4S5H6Y3YeZLUlKLfvg5FVjK+lFwwqi6RBzB4xMgg9payLWXZzDmSjcZOa0zTAkG4NnX6zj3DBNqdcN3uz0KHupII6tZczaHlEN55WHMSj43X1PL3B/9vPhOLc89mk7nDsl1c8YjZqbft5Hc2qGNuhyDwkeRejcOVQyLycCRowkOHo4TjYr6rqbi0hhX3VhLSkV/DIqVqXet4d774lx/hRm9PqlR/uwbtRwpitG/t5ZpTznZcyDKh69k8v1PIfzBxP8TsyP4L/n5PwlFgbqEl7hoWpWEpDPcwAEyQq1h7NkmHj7kQZW3jdOGa1i5McTh3Ua0yEQJ48fNEfbQRnQmTWpIbGpVahQ5gcWsYuViB1kZKkaP3YXrSAx7PNlO7DIcIZp9mKlXGWjfVs3ylcf5fWWIFIuRc0cnJ5Vn36glJ1PF7v0R7nncSb9eOmY80BBIP3gnfPCZm3hCsGLZ961Kft44cQILv7wMaySNQNY+Vn/taNR2qFJJTL3FxsGjUYp2VJEea4fZ2ZXb79uCqM7CbXHTubOCu8yFTWqaLKijGiuNNfoCQegUbZoAgKTWKBEDIQIYMJFS14WpD65g1U+5Tdr958z1cPSwILWmM2mxhoCvTl1Gr56C9evXc+qpp57UOIwddwNPz1hOIKhgaob9WVgcw5GmYuojTkafYuTAkShvfeImN0vNJeebqXBGGyUL+/fWc8apBi6/pYL7b09lUF89FVVxPvjMw9adEbp30XDeNWV4vAmuv8LCV9/7GDpEzVfv2+vZBUk2h5sXXlmKTiMj60NMvK+KZauCjB5m5fPZEmpXNiKhRkkvpaCTgSdedLFsfh7jzjFx8z1VnHemgeLiYnr27NnkNzWH7du3ky3aUhUpbpGlLIQgjoIqkNqinpNRSeHgwQR17gSPzvSS6u+HQFBLNUUcoB3d6p87WywP72EjU+5fj90YRWsL8MBtdibdkiDdNQiHZEEIgZda4mwiTABBkhX7V31cAyY06CjiIMUcIUIIjT6GCMl4qGHUqFEnNQb/NnTv3p0Nq38iI0PF1Zfomf2UFm+bTQzoLXjhsaxGiU+APj103Ds5lfc+9fDw3XZKymLs2hvltQ/cvDbT0cjg4bwzzZxxipHhY5x893EKy9aVMeetzHrGos+v8Mgztaz6IZV0kQNS0tUwR7RjN+vRC2OjACIh4qjVcOZppvrg6+9IMatwuxOoNRLXXz+h1ePx04+fQyzCxPuquPfWVLp20lBaHue9Tz2sXBfigSlWflupUFsbw2+qZOBoD927aNi2I0759gD+Ci9mqXmTkIQikFp4aIySmeLjEj//EqWL6E8gYx8/fZ3RKLErSRLnnmHGWRPn3Tlubp9gq2dD/YkrL9Py3lNHcFJOF9Gfo54trfr9dXV1GPVJtpbHq9QnPgEuHGPistk+eommhi2SJJHh6UVd9TrK96fx5gfFfDn3MFVVEBdxTjlFxlSrsGtvlEFjirn8IjNCwMatITZsCWO3SWzdFcHjTTRxgRdC8NYnbl6Z4eBIYYz5i/ws+iIHjUbilCEGXpvp4KFnarjjJhvWFFWTz783x00wqGC1ta7tPRoRJOIyp43Q8fCzNSh1dgpqz0gGpBJYRRqisoCP39xCQX6ASy4wYTLKjbQ6/w57qgpMdQwaYGLTtjDFhRraiK4nTHAknJSziw2oyhO886YgHlNz+FANjz6QQoe2GjQ6QZqU1aQwAJArtWeLWImDbAZwGpIiQTVEqyJMnLSRW283UVbhRadTkZ7eMjPjP8D5Yycwa+7zXHqemvtm1GAySskNvNXFId8WrFoLctSIPZGDhESxcTtaY4hrbosQiQgG99Nzy/gU/MEED99ra3TsTIea7aszmTq9gm++chIRIS64UGbW65nodFJ9wTQeF9zxYA157c5m/hvPsHrVUs6++hUuu0DPqBEy3y0Mcrgwgi6QTp6/V6P1WCNpya8bxqFjW4hGoyft6v0nCgsL6d8TBvfTM6SPicceD/P8Kz7UMRN1bhP9GVm/MZMkiVQc5KQZmXB1yyzzSy808fX3fpZ/b8OU6STuilNGIfk0ZSDWmA5ibneYGQ80FBJCIYXvF/spPB4jw6EmN0vFzr1hZn0WYsM6iTz8GDGTKjlIxUFCJJJahagp4xhK3IbXd/L6x3+iU+devPn+twghmDjeil4vk0gI3pvt5oMvPAgFPv7Sw4q1IWa/mVlvlldYHOOmu6uw2yQmXWfj7NNNjDvXTG1dgstuKefs0438sNjfyNm6OWh1CQYN0DbaZAOMHGYAkoQIUFAUQYql5bknN1vNF/O9rPkpj9sfbZ3rfdeuXTGmxPDWaamihCwaa9oLITii2kFKWpSeXZMxwJD+etp38rLfdZSICCOd6G/LpxNWyU6sNoc77l0OmigF7TRUH1E3ux8DSCWdjZuSRApZlnj20TQ6tvXz4GP7MYUzKMv+g7NGGblrYrIYuvdglNc/rOOSi3V8891uoofsmCQLKqEiLJKGZiYsRPFid9haNRb/FsSiIVRahZHD9FxynZMVyyQ60pfa44UcKYzSsV3TOeX1j9w8ck8y0d2/t567Jtq46+Eals7PaUIEWbw0gMsf4Nu5KfTrldw7x2KCjz+v5vnnS3FkCn77Jp/0tL84v09MZfxtFbw3u46CPC0aWU1+pp4lPzhQFMGSFQGuua2St5/LaNQZAycKVBGBL6Aw9vLzWzUWz8y8lzY5UY5VB9GSTY3mON70vVxzpZ4n7nfU/zZFETz+fB3zvvmd/v3UeL0SqUZ9k2f3T0iShCNNzY49Efr3bj4Bt3p9iGceTCMnK8I901eguO0QNOOKu8huH2DBLBs5Wck5Z92mEPc/XofPH8OVWswn71o58zQ7+w9FqfMovPi4g3hccMH1+6ioqCA7O7vZ72wOsiyjN8BN1zQf31pTVFgsMpIM6pibxNF4PSnpryiVDjPtXiM3jbdy0/jGf1v5k56Bp5fz+x9BZDlpejt/Vg4aNbz5SR2LfvMzfJCB52fYKCjw8MOieIvM4jS7CpNJRqVocVJOlShBj5GuykAq5A3YU2HDthA6ncTRoyffIZFIJFBrEtjMWq66tYIZD6TRs6uOREJBkWL4sndiNeooj5Sirs3FHuzQKGGdkWhHkbQXmzWF04YZWLwswGtPNVz7C88x8tvKGuZ//xsZqiykqJGEuQZHQZBFj6Zyw51V/PGLkb6MYcG7x5g3twhbRpR4WEOgxkDQmYmPfcnCXzU8+niI59+sTeZ2JMGTD6QxuL8ep0vh8rEWXnxcTyCo8PGXXswprWdEt4T/ND//B9G2IJVJN+nYxXqUZjQ2fVm72LYvwD2TbKzdFOblp6z06qlmwcII+3dp6akMo480ggKpEx2lXvRhBGUUUSuq649TkSjBXaOmd3cdnTtoSbGoWLHIwYVTCqlut4zC7F/pOPooO1Zl88CUVC69wMI7L6ey+pcM3pvtpbI62Qpw5y02pjzsZNhAPeWV8XoWyF9x6/U2unbU4XKdBH3xL8jPz0cxetivWc+F52lb1FubcpMNDMl2YhMpHDio4BEeUrwdOXpY4pBmI17R+Lvdooaj7KWAxhV9kZBaDHAA1DFzffueQgKvR+KCa8v5dqGPsoo423eHue6OSp6YGaRN+Tmk/iXxGRNR/BkHGHeBjqNHj570OAwfPgKtPpvbp1c30auLRgX3z3CSl61i8/YQK9eFuGqchU/fyOTGq1P4dK6H4rJ4k2PedLWVl2c4WPhbgN6jjjPj5VrOONXI4q9zeOXJDJ6cZseaomLitTZ0WplvP8lq1FYlSRK3XG/h3PPh4/dN7FmTz323paJGy7ZFBeRWjiIz1pEspS051adQu743FaVqfl7qJz9Xw5kjjRSXxlvV8irLMgJBqpJJHY31mqIiglvUUCEdo39fGcXQsmB4WPJT6Ywz4qwaQoX5HGIHO1lHGYUoJBpt3GMiyiF2Ew/qcdYIfLVaHnrCT45raL1mjCRJmLBiwcZO1lPEQfazlV1iA37hOaH5tAOzPUTX7oKMtj6ybCaiIRUqNOjNcQ4e/M/tvTn8+P1sap0qAsEEer2Ex3SMh+43EokK2rbQhnz26UZWbQjy28og515SR2WJGgTNOtvq9TKPTjMTt5fz69zGxhwWs8ybz6XTfqATv2gwYFFJKtrTo14z+U9UcBw5YmHn3pbZTH+sC5GWJhMI0OoEz2dz3qfo2Ca++SibUcMNXHNrNd2GlXDWpRXs26/wwUsO3vzIi0YDM152s2NFPrPeTuP+qSl89Ymd9Uuy8bdf30gP7U9ERYQ48SZ6tX9CCEFFdYxD+9SYsJCWG26U+IRkYP3OLDeffetn+eoQ42+v5PJbKti0vYG5YjBAFaX0Yhg20lEUOHDg5O/9rKwsQHDfEzVM+htrIt2uwhBvuv78Cb1kxO+T0etlpt1lZef6DMqPOOjZN8G48/XYU9X8sSCf377J4aPPvfj8CVasDbFhcxQlpiEnTcfoS8vYc6Dh+lbXxLn5niqyM9W89G4t982o4dM3sxoVwzq00WA2SjzwZE2T+Xvhb35+/MWPWgU5OSfveg+gUWuR3RmMGm6iolhNZm1TvWFJksh09+OFV5JJlcH99I209f6OHxZEsZv0fPxGGmo0dBJ9kdUKLqkCgSBLyqc3Q4kEteRVnUa7upHs+aEno8c66drfyQOP+MiMtdyilUt7NOgbFa60ko68muHM+TyGIwM2b43gcDhaPMZ/gHPPvZDFK9K46tZKXngsnU/fzKJ/bx3ZuYJbp/l4cZaLCY8fo7LDL+yy/Ez/M2rZ+FsOC+bkMPeDTDweGDqmknSb+oQTbQN27Yvw4RwffXppMaT70GFk60oTV99aybZdEcor4/zwc4BhZ1VTsSuT5b8u49mn7+esMRfwxjs/sePIaL5d3A6DdRR2Ww/MNc1rN8qSjC2YyYoVrdP+BrBarVQ6k/fQH2vi5Ea7E3Ba0LhzKaBT8/OYBAZ9ywUGnVamojrO0j8CmGxRNvA7LirR07gtLyLCmDqWkJ0l06GthkRC8NMSP2OvLyccEYw53YTNKnPseIyrJlWydH4qXaJDKaOo0XFUkqo+1iynCH/MT7fu/Vs1DpFIhIULPmLx1zkY9DKX3lzB2OvLGXVxKZ9+42PBnFxuudbKF9/5+Oaj7PrEJySlOn75KocDR2IU5DW8bk9V8fyjDt762E2aXUWdO0E83nxXSyCo4AlFeGlm03m3oipOuzZaXp+ZTnWN4KpxFv5Y33Jyd+W6INdfnsL6LRGMxpOPCwG0Wi0qNaSlxzjCHg6ynZAIkBAJakU121TL0egSSDKs2dhwDhWlMt2lgfSTTqGvNIIe0iCsUpIQoZG0iIieHSvymPW2HVluuYtMkiSkv22nr7vSRG5Bgpi9hJuvTeHjVzPp1U2H2SQzpL+er97LorwqzoUXqHGbjwFgIZUAydg1TIBYFDp0OPn2/38TgsE4KWaJrTsjrFoJXehHhpRLWnV/xl3lZsPWht7qcFjhrY/rKC2PcdE55r8cQ7Brb5RTLihj9cYgiYSgsjrOc2/UMn2mky/ezWTNxjBXT67ghjsr+foHH316abDmBHjnBUejxCckdTBnvZGFVisz560sBBA4sdzKssS5o8189nYWdz/mbBILrNscJjtDRXlVnOuvv/Gkx6Gurg6vez99+8h4ceO07+D064/Rr7/Mk9PSGiV1ZVni6Yft9OqX4IpLdJQeMhH0J4slLcFVreKxmV6UZhxqflgUwFOjYeuuMKeNMLB1tYM58xK8OMvFex8reCNhJk71cO3EWoac4WTyTTLtKscwQBqFRa/DYJC46e4q7n7MyYo1QV57v45AUGHa7TJzv/7wpMcAkpqfkQgtysMBdOmgRa+Vee5JM0fMa4mJBm13IQR1mlJqdIXcf0fzcWSqTUWbtiquvczCC4+lc8v4FD74zMNFEyo4bZiRo8dj3HJvFVMfrubqS4wEo0333n+FyZKg/fk78WbtIsNgpZPUG6tkJx5VUVUtePV9N6kpMhlpCuGTZIBHo1EMBpnC0ihPTU/jrY/d9Di1kM5Dixk0QMvmZdlsW+Ng2zo7D7xQQ1nWH43GQULCJhy88rYXvU40uU8TCcGBo2GK92Xy4VcRnvuohp8WaVm20MEpQ4zMeCANozWCLMmkhzviKDuF49szsOw/gxqnjIVU+nIK2alGevZJ8NwzBp57LI1O7dXkZqn54jsv/XrquWW8lUF99ezaF+GymysQUhxHZsteIq3Ff8zP/0GYzBYKcsNYNCa2xv7AJtlRIeOWnSSkKGqPgt9j5MkXvGzZEWHeN2EczsEo1NCJVAxS48BBJanoLgawm43YyaBOONFhoq1zCIu/3U6Xdn4m3WDGbJJ5YrqVx6cJzrysjDlvNa2GZTrUvPB4Gs+/WcvrT2dwzhkmAkGFma+6eHlGyyYFU262cvtDrXNw3bFjB716q0Fx07Vr86LUAG3y1PWViyA+dAkLGeTgogqNLsS3Hzr49PMdbN8mUCf0xNVh+vYF954AoeMBNGiTRinqQqLxOHGaZ9wCBJQABswEhY89qnXs+DaD7xf7eentWqwpKtLsKi45z4zFFGLR4iVkugaiQUvYWE00rYgvPrby2js+OvRuWZfm75AkiS+++pXRp/Vk6Lkl3DvZRrs2WjbvCPP+px5CdQZ2LktlzBUS777UkFDp1U3Hx69lcdpFJRQWx5okK9oVaP4/9t4zPIrCbfv+zWzvu+mdJBTpXbqiCIqKBRUs2LuiiB0Vwa4ogmLFgoKoiCCiYkdURASkSy+B1E12syXby8y8HxYCMYl3uN/7OY7H+/+cnyC72cxeM3PNVc+TM4YZ0GmFZmqhJ/c20K5AwxvzvZw+1NAqof7t19l5/X0fg/obyEpXYVAsZCeaB2tWOZNgQw5Lvqjl/LMsjB5hYsHiIHc/3LXNdsjOzqaWSvpyKttYi6AImLFRl/En2cURRg1SUV0Xp7wqScB2gIxIh2ZJkKIoHBb2kr2plHyppMnrkiKxnpWN/48rMbbwG6V0I/2IEJjskamijF38STdlAKIgIikS2/mDdnQkTTg2CRJTImxnHUkSDDtFYdnCHLTalDL9r2uj3DBJoboqiUYW2bhhFUOGDG2zLf5TUFPjJCtDz9hzDLz6rg9jhshpw2ysXPMPisSiQJ1L5vZbJMwNXYiImxhzZut8iiOH60nPVFqdcJn+kIWrt+zH7Dm2T2UVHBxQUuTxiqJQSyVVlJFXX8KkB/bz2QcZOOyqJv5z1944+w4kkGQFs/EEp/zicb5a/j7dO2t4Z0GIl2eqyPCcRpZgQlEUnIc9jN+5BcGYxG4TWTovF6ul6ffJzlQzf66Dqy/dicF7cuPPZUVmB+sREZGUlrvhDXjp1Utk/zo7CeIU5TWffpw4pY4eXXQsm5fL4i+DfPl9iGhY5tb7a5l4vZ0brrDxw+oQN96g55tvfkdd3QG1VuHpx57hg0UL2mQHs9mMv0GmZzct6r/5JLNJxGSLQSs6FoqiIIhNBVFEUeDhu9J4/jUP9R6Zx2e6+XVtlNlPZnLemWYm3udl/YddWbFVQESFHjVXXLIblb0OlUbC25AkKSdJRFUYNXqMBg0z5wR49AFr41r7xm0xzh1l4vX3UkIZo4absFtFfloTxlUvcVJ7DSCSnXNiXEZSQsYe78g9D65HTmibPfePQi2oCXl1BEMyV11iYcTYas4eYWqWJPy5JUrZbh1aVYL5nzQQjCQ5fdxuzhmtwemUee+D3UhVhWQEO5OjFOGmhkzyCNFAmrsXUvYhuvSJ4f259bBSjZoYzYN4laBG8aZjy6vGalWfkNjJfyLUajW9evfnrIFuSttp2LEnxuy5Pr78IK/xvJ55WiruuvzWGm64yozRKPL2/CAvvhTDVN+B4oSVip/9DBp+gLvu1HLhGAPjr/Hir7Chqm+PrEoQVQ5iwExVQx2+H8yMWtmAxagiTc7FEe5HmqDDlSxDiKzjmqvORqMKMm5MggtPU7N63V7W/BSjC6e3+j1UEQ3Vla0LLLWGjh07smOvjjpXnKBPTRH5OCknRICsVgQutQ1ZfPmdi0tbWfFc8UOIe261887CAIcPqMkiBw+1lLGTjvQkqSSIE8NvOsQzdxuZ93Gc86+uJhBMCTh981F+Y4N+QB89484zc92kWv76woZeMGJRbOxTtlNK10ZKnqSSOCKG04G4EsVuObF112+++YIJYxN0KNHToUTLjRNSSfulN9fw4mMZFORpaAjIPDAxrUXhRr0+pcL+9GwvC18/thl2cm8dE6dECYdloiEVr77jZ/Kt9ma//9wcD/dPtLc4Db/o8wALX8th4ZIA9090kJGu4r7HXPz6ubHZNNSGzRH2HUxw720OnnnJQ9/BJxYL/fLLL0j1GSTNXjRoSVNyOMhOooTRoCMpKWSGT0J/0kZmvuHjx18jXHGRBUn65+ewQS8iigK9uulQ2+pQvC1vHEWVMDm5x4oEa9ZFuHFigHhES05ukil3pDX7HUEQmHZPOjfcXYtkrocQxIlgI42YEiFp9IEssGPLzhOyxX8KPG6FNJvIfVO9CJKhcbtPLxjJKD+FW6/aiWx3ojXFCYZAiqno10vL/rI4ndrrGmnTunZWs2WzzJMzfZhMPmxWkXNHmsjOUjH1WQ+3X2dnxqMZPPSUm4+XBejdTQcoDOrX8iSkySiSk6Xm21UhAj4VA3upkCSF/WUpup8OJRq6dNSwcWuM/r1Tn7G/LM4jz7iprEnSEJSQJAmVqm1Tbvv376d/T4Xff1MoVBdzwRWVZGcKjDit5QlIgKvHW7n7gQCl7pF4LHtZtsLLJec3zbEVRWHWGz4qD6uoPKgir5OTSRN13H+HHVe9zMtzA3yxREWB+zSumfgDN1xl4qpLrBQXqtlfFmfaDC/2ygGoDqVxcFMIhQRW9KiPiDklSPD+ogTT70unuFBDMqnw5fdBLrmhhndnZ/PSvBMT+lKr1SioKK9MUFTQcv6+vyxOKCLz9Jx6bPkyO6t+RIyZMap16NKCnDFChXaXglrdegHVZhXIzkzFOE/P9mAwiHy7KK/RL9x1k4Ovfggy7PwqJCnVIM/KaB4TbdsZo08PHXOezqC8MsH4Gw9SWelD25BNJCZRkKHi7ZnZDB9bQftSVZuvB51Oh9WqYDaIfLMyzNyZ2eR1P8RlF1h58YljfkijEbjiEjPtilTcdv0Wcj0pqpCg5TCWbA+XXmSjSyctnywPkUgojT578/YYA/vqUavFFin/xp1n5rHn69nk/xURFQoKMVJ84RnkkiMU4bRv5qJr/TjsOoIBhWED9Vx6QT7rNka4/JY6bpjkwp6W8rWl7TS8/FQmt95fS53nf65k+f+Kn/8Xwutt4JPPFHITvTHad1MZrsIYT6ej3A8RNbsTG1EwcuibErIQqaOaQ+xGQaGYlhMotaBBo2jYo2whSphuDEBEJM3blamPr2XO62FicQmDLUluzpG1JglaqrOfcYqRux91M+tNL5eMMTPkZAPti7Wk2Vt3GOlpanSaExtZXv3LV9x1k4EnXoywfnOUay5tuRuzdWcMTSz1WgUH6ExvjIKFNCWLrJ7rGXmqkZGnGkkkFBoCMlaLkWBI5oXXZZavWENSrUenh7AnxMzbHbzy2D4KEs2LcmEliKSKsle/BkEX5YIRIpfcUE3Ao0Ej2YnvzsMlKjyxoYrhp2t46F4tzz63jfRMmQfvNXHxmCxqXUnW/ykx6sLSE7JFWdkBonGZm6508OJrAYLVduoDErmJPrQXCqnK/ZnnpjUv8ITDMlMmObjoumq+/iif3Oxjt/yuvXGmv+Dh8/dbDrivvMTCjZPrePTe1gtHeTmqRrGlr76PoHEVt/pea6CU3btqU8cVkQmFhBOa/Px6xWdIJKjhEA6HQiLjTw4G4yx5L5v+vY4VfWMxmbHX1rDFt4rO0VMa188lJcl+/sKmZJIrt2+2Fq8SVKDAIWU3IioqOUA3TsZ2HGWCKIgU0h4UBSfl5FGMk3KyKWhS+AQIE0SDFokEe/cI3HCHl+kPmelQomX4EAPLPsjigku9eOs1HDpc2WY7/CchnhAoylEIBQQyHFr0eoV0h4rK6mSr1AeBoEzQp8HSUEItlZjldJzOJAsWN/DtqhCyDCOGGbniIgtmk4i/QSbN0brv6tJRi6Rp3riJC2H2Gn9DbW3AbJc4r7OWPzfsZ89fGrr1CmHNiHLV5Xrun2Rh6YoQjz5bz1OPOPjquzDf/hiloqKCwsKWOdD+jo0bNzJimML6jUlmv5Sg0HMqCeLElAha9NiEdAw1w9iuX4nFIlGQ13Lw17u7DslewUHPLqzYCRPCTTU6jOgxsoetdFH6NrFrQonjz9nM8/eZufm6KFq/jv1lTTvaf2yMYjKKjD/fwsU31nDlxVYWvZmaFt+xJ8b9j7vZuz+Gw6bixafSeOCuJKeevw2b18ahA4fbZIOjUKlEbpxgY/7ihkb6FUgJcBgzvCTrWm5eedXVXHBe81W4Xt10lBRp+WFxFndNdTF8iKGRKN7rASNm9McJmZk8A8BzpJHCanLVeWQnSxEFEUVRWDO/jtN/2coPX6STZlfxxvt+7r7FjtUiMu48Czv3xln+XZD8bBXtCjTsPRDn8fvTeOW974CpbbaDpChECBM7XIiG2iavyYpMjAgq1GgFXaOry0hX0+ATGXKmi6kPmDl7pIFAUOad+SEWLkySVTeQaOffmfVmgFVf5jVRzb31Ogt3PVLJ0sWVJEMG6nGiUwyECZJJHkFTlPPO1fHaHzXoY02nPxVFwUU1ZexCgxa3UkMW+eRQ1NiAkkNmBp9sYP+BEJ06Nd3I+H9oing8zto13/LCAyme2Jfe8vHiYxnNCtoqlcDbL2Zz9Z21iAK89LxIkef01P0tgEWxoziLmDNzHS++Wkd2zVByBGvq2ShDNu2o5AARArSnG2bZTkVwP15CZJG6l9Lj7Vj92z7OGVPLnKczEI7cK2efYaK60s32ZX50tMxnmzRFKe1QcsLfXxAEbrn9Uc6/5g4M0VTTXSKJIiSIKdFm05oAjnApT7xwgNFnGJsV635dGyEjPbXpctOVsHNPjIsuc3GycwT7hW38qfx8RPLTSCji44kZYYqKBebNzuLBp9w8Mjmt2WaSIAi8PiOLk38/CDXFlAhd+FP5mS38hk7RI6Mgk6SA9mQIuSiKworl3/DgIw+0me/u15+X8/K0pmlcvSfF0Xf0GbBrX5wrLmq54AupJvlHSwPNjj3DoWLMpVZefSPCG68KlFd4eeAuCzlZaiqqEjz5oof1W6Jcd5kFWVYQRQFZVvhmZZjnXw6QmaEiGlNweyQG99fz5nw/V4+zcuG11dx3u4Phgw00BGQ++DTA0q8CSJKCxydRUZ0k8fs33HrrnW2yAUB9vYuoHEFu0GPCTKaQS4aSgyAISIpEJQc4yC46K7D03RxWr4vy2ns+IskkMSWKrgWhFklJUukKclK/EOGoTCyZ5DB7KKYzYSVIQ/puBKsPjRp8oTjj+ur46ocgGrXApMlhsuoGI/ZZS3q2ptWttfQ0FfGEgiCpkRUZH/XkUMRW1Wpee8HMQ4+G8XpPbGPuPwUaXYLDZQJxKYHxb/RlOkGP1lvIIW+YXLET6qxycnITNATg3CucFBepiIRE6io1fPFzBudcXsWHb2SReaRItW5TBJ9f4edl+YgCXHhtNacNNvHlV0m+2i+CUWhVdwBSE+b3POSjwSeQnS3Qe4gLdTiVRyWNLvr2Exh/UyWD+pkor0pgtYgseDWHcTc60ajB6XRSVFTU6ucfD7PZjMcrUH5IQMis5sE77cye6yMns/V8Oz9XjSZpJkoYS6Adj0yrQaeHMaNMqSEPWebscW72rs2gu9IFnaAnEYrz3gv7efGlctIsGgL1OkrpgYiKNLOO/Bw1Iy6qQo5riCVkQj4NvWUbdembsOUHOLW/hppaibXrE0j16fToLPH2rNxGO6rVAmPPsdC1k47Jj7owmU/8uWC1ZfLC615eeSb1TIjFZMrKkykuUU8Sh12NszZKabGGe5/KxGZVsXh5gOzMGFdclIZOJ3LJDRFqXcnGAufxkGUFpytJZroKn19iw9YYy+c3z5/HjDKz+o8oJ7XXcNM9dSyam9OEAsrjlbj/cTevz8hk2ox69h6M89iDdvKyVaxZV8nLbyc57TQtZ42vIRJRcHtkNJrWN1KPRzQaJT9Py61XG7jzQR+r18TQ6wUeubfl+snQAQZM2XVI9UkaRDeCKcDWVUXE4wrhiMIVF1l4430fRQUaZBnU6tRWXGvQagVERUt3BqIVdEiKhJPDHGIP/RlBRAlRl3SydKEdtasdAO++XkF2qYu5L9kYd66VZQssFJzmZ9G8tMbrwx9QCAaDbbJBW/D/ip//F0JQwhyqUKNP30xaTpSCHV3IF1LFsr+UdbSnG3bhWLHHShphJZiahvsHhyygwkoahXSgLnMDxowA1jSJrCqBSDTOFePN3HqdGb1O4Msfgpx/VTUzH8ugT4/m6ox5uSnF8CtucyKK0LFUzep1kVZ5Qb5dGSEc+ecR8L9DURQcNhWP3ZfGvdPduNzJxofT8e+Z9lQQo7cL+/kLI+bGdeQGwcNtY4+VbzUaAbNJ4Oa7vGz4Q0DtLyAekagWqhE0cWbPsHPlJVa+/KaaqnVaLPEcAvb9SCYvkiJT5w/Tszs8MMnE6NNTN2VxzyqyfL1wJI+bNnB2ZN1nZYTDh7CnKcQiIheebeT7n0M8ODWElMxi2LBhbbaDJEk89MBNZKSpSHeoiFVnY/e0J0QZ2UKqeGK2J5tMenl9ElOfq+dwZYL2xRq0GoHTL6qkT3cdpe007CtLUFOb5ME7HM1WN46Hpx7Wb45yxcUtdxH/3Bqj85FV4XAkFcS1xrWpRo09PXX+Xn/Pj69eg8HQdpGPcMiLICiUKbvokivQtZOWkcMd9O/V9DN0OpHP3stl1Pgq/L5VVJWrUSQRlTGKLCSw6DLwuuqwK5lN7pe4EkWNBitpRAijQt2k8Hk88ihmO3+QRzEuqunBoCavVyoHacBDZ/qklBVdcPBLP2PWb+T9d0wM6q+nRxcd2bkKdlcPNq37f939ltC3b3/cNVv4eomJMy9Q4Q1H+OGXMAP66FjxY4gxo5pPhM98pQGLuwsZQj71Si05tOOdj9bz4J123piRhSgKfPFdkAuurmbOM5ks/CSMQdv6o3B/WRx1smky3aB4KSyRkNX1DOqr59pLHdx0S4wc10CKjihpKk6FRS8dYNbruxEEhTS9lZfmxLjzNjPrNsVYseILbr11YpvsEI1GSXdARYWAqiGd6vxVdOggoNEI7N4jofcUYwkVok1aMJtap3wAMOt07KUG7ZFkvjfDEBDYzGqyKGCj5nsKVaWIUROyzY2S5mTB66kVFHN2HYpfwVur5Y+NEQb1S33X+Z808MAdadw1tY6pk9MYcrKhkUeq20k6VnyYx6hxVTw/LfXcys5UM/UeB1MfFCjocGIrzpIEr77rpyEosX5zhAF9jt3/991l4M47f6M03hct+kaBp5ASIFawgztvbk41cLgySXaGikQCNv8VJSdTzcXXVzN0gIHu3QX2/uhCn2zX+P6IEkIiiZ960oVscqUOjT4vxS+YTUPZyVx760ZM9iTXXmZh5utelr6b16gYL0kKN95TS58eOm6+ysrr7/kJhqRmx/ZPEBEpZz9q1OjQE1XCaNHhsv+FkF5Hty5q3PUyFWUigj6K2WQlFJaRxST+Qzk8fY+Jxy0uBEWF1t2eIimPMt1mRvRVGHFKWpPC59Hv9tJTGfz4Uw2ukJaO9KCGwwTwESNCIi5w2VgjL758kERlYWPTSVEUdrEJHQb6cioaQYukJKmhnG2spYcyCJWgwi+4KSlUEw2LrFmzhuHDh5+QPf5T8M2Kb5jx+AsYTA2NhcaqmmSj8NjfYbOq0Khh+tNBsjynNosRBUEg29uH7cIaSlvgAy4Q2lOnVOHGiVVIox2d2KNsoQEPNtIRBZGgX2T2ExnNPruySqaS/aQr2c1eSypJauTyNnOf/x2nnHI6Dz+koDcoCCEBgwG69/dRvmMvNs+gZu9XoabmkI5BZ1Vxz0Qr54400xBIKS5v3xXjg9eOTT52PUnHdddFWPxCNZ2SvdnIL/QgJfAgyxK1kR/5+M1sNBqBOrdE++KWbW80ihQUKSSrUw0ZNWp6MZQkCQSaUiwJgkDEFcPlcpGd3boo2fFQFKXZRKfbI1FwHBd2hkPFgUOJFjkQAQ4ejvN3DYmy8gTZWSomXm9nwsUWTjnLxS/vdePHFYdR1HGEhA5PvZkFH5v4a3eCUeOrsJgE1q0VsEQKsCc7clCMccaogxR2TJKVEaa8KslbL2Zz/llm3vnQz8tv+9DrBC45z8wPnxYw8Oxy5rztY+HrOTz/uv+EOP/27z9IghgGLEQJs0n5FQGRqBJGjQYHmZix4vUF+fHXCGedbuK0IUbGnh3mtps2UuAd3GQLSFEUdvInSDp0vhyyySBOlAoOUKtUUtoxyfuvOejTI/XsqnYmufMhF0sXGImF1QSSKhQqmXyxju9//ee8x+uVUbuK2MZaEsSpYD/5QjEV5U705iT+UOsryf/JiCcTqBIG8vJlnGVN6RR8ipvazPVYRTVpxbv49N2cxjwnmVR47T0fi5cHMafJfLS0AbVaaJIH/bo2wr23OTCbRN76wIcU0/DJG+lkBDpjFTRUZ67hUEWiReolWVb45fcI0cPtyM6t4buPMsgNdGv0f4pbYV3NDuLWKF07aTlnpIn1m6NMfKgOq0HHvj0Cny5exL33PdAmO3Tu3JmndmpQZFAZo9isDrp00rJuc7TVfHzVbxHcwThJDhElTMwNb8738eCTbjLSVFSUy6hr29OJbo2xjUbQUkpXdHEDQXEXE24Q8Xo2s+bPEB3yRZ6a5cNTYaE/p5MgxnpWscu8kgHd9PTopqF7NxXPz4pjSWQRcfh4fnp6i/WKFPWUwNBTzm/T9z8ehYVFhEL1XDephox0Ndt2xunRRYu7XmLD1ih33Wjjjz8j1Lpk3v2ogWhMZtXqMA/cmdZIVXT7dXYen+nhtecymx3fOx82kJRSW07RqMyFo1sf3rlqnIX3FzVwxw02xlxZTZ8eOrp31rJrX4Itf8V4bmo63/8SxmQUWDT3mJ/r2VXHtZdZOG1sNfX70+l9mgdvqPnkeGvQ6/U0BFQ47GrwZrB7jxe9PtVoaQ2dOqn49fA6YhofC+c4uOoOJ9Gogt0msurnJGGvnmy5AJUgkkirJEyESTfKzTj9AdZvjmEI5TbG3ipBRT6l6BQjh9lNAB+loT44gjnHagXuPHxuF6eft4GSDjKCRWbn7w5W/RZhxClGnHVJvF4ZjVomkUi0uRD8T/h/nJ//lyEej5OeJtKrF5x8SpQ9uwXySHVAQkoAEXWTwudRGAUzKtRElZY5dRRFIUYYCzZ8JWtYukzNup+y+WFJHtt/z2HWs3a27QmTkSaSnqbi2kttLHk3l/secxMON10VfOktL4GAzOgRJj58PYdnHs4gHof3FzXg8TZP4Oo9Eh9/EkOQTmzyc9ip57LsGxWjR5iZ83QWZ11WxfJvg3z1Q5DVf0Soqklw+c21bPsrwV+sx4yNUuHYxKagqGhoaBo4XHK1h50rOqU4KSOdKaUbA5RRZMc6cf+UGB8tDXDfJBPdzz5IrOfPzHkvwrYNDrb+kc7rLzoQVSKdO+gQBIFtO2PgS29a+DyC9FgJf67VUFos4HHq6D3EzX0TdVSUC4w654wTmnhcvfoXAgE3g/rreXdBFJOnPXVUNar6ASQTx75nIChz6S01XDXOwlcL83n5qSzWfVvED4vzqa5NMqifnjefz2LmY5ms+KF1DqZ5HwbRNGTzwy9hamqbB3CyrPDSWz6uvzzVUTplsA45o6rVz/OoqrnoAh2r1oRZvzlKZrbpH4v1f0eHTt2RFYnCdvDNx/mEIgqXX9jyRINeL9K3p46P5qVxaHcafYeFee9NG87d7fj2Wx2DrtxJddr6JnwmZeyiiI5YSaOGwxhpnWohtRp8nPjWccryUSWCmxq60C9V+DwCs2Ajv/YUJtzgY95HfrbtjNGxRIsRCw3e1nn4/pPR/+QhlB8SyA115+ChJB6PxOy3fNx+nY23PmjgrQ/8RCIp/+TxSkx50s3ihWrS46l7I0mccO5f/Lgkjxsm2FKk52aRCRdbWTQ3h5vuqeOzTxV27xQIhuQWj+Gp2V4kz7EiuKQkqc/cwqxnreh1AnNnZjH5wSD5rqFNzrcgCBTQAWssj3hUQ4lvOJbdp/Pc4ypERWT+e21b9Qbo1q0bv65To1JB/9Eu/lydxvJF6Sz5II0vPrWh7bQb+eSfGDM+TJ2rdY62hoCE1ydTQHsKhPZkCXmIgoggCFiwo0LFyYMUpr9Wx01PH+DleSG2rMni5CPrWS88bWG7ZjW19QmuuNHNgLPKGXFxJWvWR3jmpXr2H0ow7+MGzruqmslTXdR7pEZbzHwskw8+PTZhNP58M1g93P/wfW22A4Ber2HmYxl8+3E+N99bx93T6ti8Pcp3PweZ+pyLDr1ClIz9A82QVZTlfstf+p/Ypf+Vrz5Na5HaYO4CP6PPMDLmyioG9TWQma5CJQps2BLlyx8bqLftQlIk/GonlbkryTlzPT0v3QLtdyJb3MSU5mvcVsHB5o0CxUVqXnzDx7R70xsLn5CayHt3djYLlwQYM8pMQZ6acNuZUI5MPSuoURHX+cinlL1spSJjDVNnhNi0OpOFb6fx7WcZrP7JRkE7hRmvehh2XgW9uuoIS2HqQg2YnN3IqO2PWtLzF+sJKQ3sORDnonNb9n2iKDDyVCNpZOPGyUlCbzLIpZx9qH25fP9zlA/etVKT/wtu9WGSSoJKDmDESHuha2NBVCWoKRBKyaOYQ+wmqkTIbR/ijfcDRBp07Nmzp+3G+A/Cxo0bee6hmRRWdSPZYMDlTj2X/6uNOI1awOVUNSYkf4dW0CEqmmb8XkeRSR4Rjj2jCulA9REOS0VRUOukZqIZsqxQXaEmgzx2sYmg0oBLvw+XYyuVmp1s43eMJtMJq/oeRSKRwGJKINtdJJQ4Oe2ifPVxNiefGsFt3Nvku8iKzB62kKuUkH5oOE/N8nD9ZCd3T6tj5KlGPnsvt5kQ2PVXmImnH0YQBNLJxk89APViDddccWx1+78MYYRjx6GQ+rdG0LY4nZ6UE3g8njbbYMjQs/nki6bTMLnZqsYVW4B7brMz41Vvi+dWkhTe/yTAtcdx9cuywrQZ9Uw8oh5vt6mY+qAZ2RAit24oedWnk+saQp7UkQcfa2DtxigaDfz8k0jnwAhKpB44hEwylQLy607FubmIJ58PYjSkDJWfq2b6fel8/n4ei+bmcskYCxqNgE4n4KqX6HaSjpwsAZ/P12Y71LvqcZBFmCAd6E5vhqFBSwldOFk4nQ5Cd7oJJyO6c5n0sJs9+2Pc/ZCXiZNDxCSJjeJKtipr8Clu6hUnW1SrCIk+ejOU9kK3VJNLaMcAYQQZQg5jRhubDIXk5ahZMi+HnI4NtEt2oxdDqaUCUZVqUB69T/+Ov3bHcNbJHGYfUSIM4Ay6CP3ITXbg08/iIIuYLa2vL/8nQ4qrsWbFkKKpJm5YSd0HddbtlJyzhR+WZVLSMcnXH+c2KWyq1QJ33eRgQB89b8zMYMlXIepdClt3HOM9/Gt3nNGnpxpLCxYHqN2TTk6wR+M9a6rrzF0PelvkwXzpLR+ROjshcyVa2UR2sDsKMn6lHr9Sj4JMu2R3bGobN0ywceUlVuY8ncXrz2VRWRtBE7Xw58YNbbaDIAhcc/29uENREsSIxVJFuSVfBFuMaYMhmfkfxOiXHElHoSc9hEF0lwazbo2aFx/LoNaVRI5raae0TD2TRzEWg4aZTzqY97qD7b/lo9VCsM5MOzojCAIN+FCjIjfSDe+vA1j+RiGTJiVIP3g6Of4+aHWpBlNr6NtTR3Z228WOGn+v/0j2HIhTUyfRvbOWbxflMfOxTN5/JYeN3xfxyrt+zh1l4puP8zl1sIFqp8Tzj2Ww7Otgo38cMcxIhxINV99Ry5a/YsiywqGKBFOecvHHxgh/fJ3St0hPV/9jQdFhUxEKy4wabuKHT/MJhmSee8XDuPPMfLsoj55ddXz2VZD7bm++WWkwiLzxfAbabDcZ6SqsluabDK1BFEV0+lyemhFEn+0lK0/BaBSIx1tvolTUxFCFzUhhHY8842Hm9EyWvZ+HHNOSGehGn+QZ5MkdyJZKKXCdiqOuN6ed15xfKpFQuPdhPzZv882dDCEHP/XoMeBQcpq9bicTu5LNjKkZXDZBQBElXno1giQp3HRPLX6Xmo4lGrZt29ZmW/wT/ldOfgaDQd577z3+/DOlJNu/f3+uv/76VgtOyWSSRYsWsXnzZurq6jAajfTo0YMrrriCtLRjFffHHnuMnTubTmgNGTKEyZMn/48du9/vx+2SSEoKI4YZ+W25tbFA5KWOTFp3CAW0Zx/b6a4MaFZUqqMSK2l4sjbzzSfpTTpWgiBwwWgzbo/EwqUBbrgiFQg57CquGm/lky8CjUJGf26J8N2qML8uL2wMdtsVahg20MDdj9ZxzhVVTLkzjfPOMqEosPzbIE88E0FV1R4ls+0iPwB9+/bl1TlpbPnLQ3GRmrI9Gm69QcGhZJNQhfFratAaE8SDZjLJIkdoukKaTjYLPtzNrdem/r9pW5Tyv2zkJJoXK4uEjtRFq7ntrgZKzYWQ52bD9wWN3SCNBsZfYGFwfz23PlDHig/zmf9hhJxE91YnHTV1JewzbiEpa0ivGYBZsKEVysnObVtX/yh27NhIPAp33GBn3FVeCtEhI6Hi2DmM+yzsPRCnU3stby/0c+vV9saprKMozNew4JUcHnm2nvPOMjPALnLFrWE2bWveIdy4NcrmvyIIooWLxpi4+g4nUyalMWKYAUEQ2HcwzmMv1HPJGHOj4nbPrjqsBS5C7gZMf5sgSShxGqwH+GmNwpo/Bc44xcDaLScW1I0efQFPPzadu29JIydLjaLQRITp78hIUxEIyuj1Ii9Mz+TN+X7OOt1Efq6aOc87eLGogY9e2oc11I4ydhGkARApYxci6ibJ3t8hKzJJIZqavEBFXIk1JpbVHKKIji0WdtWCBuryePZeFcb0MNXhGB2RsFrtJ2SLE8G/2R/+9ttv6DES09dTcSiIxSLw3svZTLitlvPPMuGqTzLmymoCIRlZhsJsLRZPp2OrNGgYfTYtcgBlZqgZM8rMwpm5eDUVjLmyioWv5TSuC0ajMi+/7SMjXSSevR9/jZ2Qxk3Acoh3X7XgdCUZeaqR3fsTSJ60ZslsWAlykJ0kiWPGygZ+woyNjp6+bAuuQtb+84Tm8cjKykJQl6DVO3nvtWP8bdXOJDfdU8eC17IbJ3tem+dj7gJ/Y/J6PB57zk+9S6APzcV1JCTK2QcVIhee3XJjol8vLabMWkozNTw7NY1hA43s2R/nqjuc3HilrYnP+WNjhMtuqeGTt3JJc6jo3V3HtOePJeWCICAK4gkpeobDqQZdnx56ln4VIC9HZOWvYb7+IUQ8AW/NzGLUaceu63qPxJUTnZwywMA9013Meym7cUI+kVB4/lUP6Q6RF1/3UpCrJhRWmHi9nZJCDTv2xpn9ppdAKMau5Ld0765m5fwstu+K8czLXgaerMVujbBm3UrqKzPIqu/b5BrQKUa+XVnH1x/lUZjffOpKFAXOOs3ImvURJt3oYP3mtq/0JBIJtDoFrT7E1eP1rFwQwJwwccU19VxyftP1pjSHiiXv5jLk3HIuH2vhldfi9GQoEUJUsJ8oYYyYaU83PPFaKqv/ajYJdjxMJgE76RxgB4qiUMxJ/MEPBIN2Hp4WYtkiOxt+yWDewnK+/m4/9VsT9AiPbPGzMsmjnL3I6ZUUOxIcPiyjx0g8Hm/x/f9/8W/2hQAzn36R3Pr2iIJIsi6Th56q4p2XMjGbRKqdyUZV3eMRich4fBItUD62GSIqLBy7rgyYGrlbPaKTkvYtFdZAUEQKhFIqjJuJFa/mgYk2TuqgYetfDcx5I4LX998/KJ/PR2mRjsHna3n91T944nYToijw7qsOnnnRyaJPy9FE7SiCRIPiw++V6JTsRa1xJzMezWT1H1F6ddMeUSVvDqNRJC6kOhJqNEikGjmKLky3rseS3ow0VYuc6pCy/b7DYdqRKkKYsVFLBUGlgSQJzFjJoQi1oCGpJEgIiTYLWwDYHdk8+ZiXC0ebGs+91aIizaFi645YI6VHZprIXY+4eG7qMWoEr0/irqkuXK4k3U7SUOdOsnl7jFfe9XHKQAMLlzTw5CwPoghnnmokZnZC5FhBRELi7NMN3HenlVffClL7S2mLxfXM0Em4VOXs2R8mmVRQq1OJ+IJPG1j6ZQBZAVmG2rokPbqk/OSuvQo35LfM3doSsnOy8fEb3RmIVXDgU9zo0DfLCZSgHSFoY9DpBymVepGvHFu7bcDLAcM6JlymQ6sVWflO9xbX4UuVbsz/4Ad+XBUjERfJyxV44B4jQwcYePwhK3ffcICshh50UfrxwSfrePEpB7c9WMfC15qKhvr8EldPrMNR3R8jESSSjU10URBp8EMsrqH/sP5ttsOJ4t/sD/VGFTqdgr4uj0zasYuN5AoFDDqrjrdfzmTN+ghDBxhanE4DuO1aGy+/7eOtmVnc/oCLW++uZ+33uew9kKCsPEEgKOOwqygvU1Hi79Ikz7MJ6VSvL2X4uQeY/pCZfj31VNYkeW6Olw0b45w5Rs/nX0toaktwWXegZFYz8rTUtf3jz3EEVx76ulIWfHyAByen/GphvoYZ0zK4604Jh711qrGWMGrUGLLyHuaGy4x8sjzI1eOtPP5AOuNurGHavWmN/KRr/4wy6QEflqqm4oh6wUjn2GAmP7iGt1/JZuKd0Ra53yEVtxHXEwormE0CWq3Ap+/k0m1oJXg8VIUiuKhhAGcgyioQ4KCyg+7yoEZtDkFW4/VJOOwtFw8PVyYZOMJ+QjYA+OLzd3j07nR+/SPSjCYvFFbISFcx49EMduyJs+TLIF8syEOtFqitk3ngCTfPPJyBRiNwz60Odu2Ncd/jbsrKEyQSComEwmP3p1HrkkgmobI6yeffBDn/rJYbxavWhBvzalEUuOhcM5u3R2lfrEEQBMrK43Q7SdeqnkbfnnrMVoVd++LIgvOE7NC12zC++fp9Pn03mwF9Dbwx38enXwaY0MIGp7MuSd1hE+3pRWX6KlZ8lEeaQ0VldYJNf2jIixY3+51MIY8duyq45o4anpySQUaail/WRnj46Xo0B3rjaIV/HgRyadfKa2CoL2bJ53/xwpNpbN3qZtuOOIPOqSArXYXWoOCuP7Gm2D/hf2Xxc86cOdTX1/PII48AMHfuXF555RWmTJnS4vvj8ThlZWVcfPHFFBcXEwwGmT9/Ps8//zzPPfdck/eeccYZXHrppY3/12pbXiX57+LgwYMkkyo6d1Cj1aV4jNoKK3bK2MV2/qBE6YIZGwliVKn34pQr6S2fhlB8mOLClh3rhIssjLupprH4CXDWaUbune7ivFFm1m2Kcu90N19/nNesyw/wwvRM+o0s58G7RR4xpXhqPA0JuoROY592PTlt5Lc7CkEQeHH2Au66cwJb1x+kW3IYpiMr7UigJHuyM/4HGiQCNOfFUQsaIhVZPPeSjymTbbw7P4LR06vVYmU+JVRygCr5MK9NdjRR7D2KwnwNXTpq2bg1SiikNClA/h0qRUMwJGPM8pHZdQP79qiw1PTgi6Vfctsdt7bZDnv3VKCN2xCAdu1kqiJbQE5QH6zGTMqZWV1duermP/h+WQY//BLmq4Ut83i2K9QQjsgEQzIaNTjsIk/M8tCpVMOFZ5tRFPj8myD7yxJ88nYOZ1/q5N5b84knFOYu8DPrTS8qlUAsJiMIcNnfJi+vv0bDg/t/I08uxRYuRoUKl1BJhWY3/btKTLs3i5M66Lj8lhpisROb+DCZTNjTBMafn/qbOZkq9uyPN1HoPh6btsW48wY7AN0765qp3k+6xcIb83dTEaojgxwcZKJBh8pRj6yO4HaJhJTmhVyAek05AwYl2LXvS1QJgUOenXSiDwARghTQlNNVUpIE8SMgYMGBRJIcT1dsSojtrOO8weeckC1OBP9mfyhLUbSmGMYOOxlaoMNkEjEaRL77JJ/l3wXZsj3GqOFGLjkvxaU66MxqDrCDHKWIAqEUs0XhojGtT/CeP9rIos/2YYgkmTk9lylP1eP1S+h1AsGQwuUXWXjgDgfnHazFk7GB8WdpiURF3v3YTySqMPRkA846CSHa9BoJK0F2sZEu9MMoHPv79Uot21hLRqKIcLrvhGwxeMhZjBy8o8ma48zXvcx4NKPJSuNt19q49f467n/MxaSb7BTma9h3MM60GfWs/kWhZ3JEk0llSE1v+ainN0Pxe/ex+PMAl45tbrfpz3toV6hi5dK8xqBt4dIAc57OatZsGdTPwMOT05j1ppex55hZ9nWQOneSVWvCnDbEwJIvQuj9Bcyb+x6PP/NYm2zgdrspLkwJbfgaZBa/nY/ZJPLBp368frlJ4RNSqz4fv5nDVXc4mXSjnf5nVtChREMkKuPzySiCwvsvZ/PAE/UMG6jj3tuOPRtP7q3nwzdymDiljm9+CnLh2VbGX+Nh78EY77zi4NTBBhZ9HmTvwTg2m5vKqm9RuwtI83dBK+gJSxGsgkJeTuvPiOwsFYGQfKQZ2faCnyiKWNISmPQKj0/J4JvvDqCNabnzxpZ5ncwmkd7d9cxfHMBs0eILuKlgPyrUmLASJsAuYQO57UMM6KZjzfoIwwa2PG3w0y9xzNjRHm3CCWpsShou7X6UWhVnj3PRob3A4JN1JJISsbDqHxMpjaBi1GiBh+/K4YKrq6nBR8eOHdtsixPBv9kXKopCTXkt7YTUqq1H9rD+mwyuCNZzwRgTjzzr5t3Z2c3WoB951k2PLlriQZm4M4q2hYJOXIkhIbW6iVFHJV04VoQJEUCPkTrKCeb+hRRPEA4n2bgtgSwr9O2px2IW0ZrieFSV9DvDy4I38xs/v08PPVeOs3DelTX8+ecG+vc/ucW/+0+wWCy4vVoiyTgJQ5CTOqSmSURRYOr9NqbcnZrY0ahVuOptXHS5nz9835NpS3LxmAJ+/jXO0s9j3Hx1y5//xTdhov5UMc+Lm6wjDSMxZmLLNiejR6TeN+lGOw8+6ebD13OaCPkoisKdD9Wjd5eyg/UYFDNB/EQI0Y6T0KLDj4et/E6R0olq4SBWq+WEmkHvvjOLS8aYufoOJ2edbuTM00wEQzKKonDl7TU8Py2Ds043seitXK6500m/M8spbZfibqt2JtFq4ewRZqY/70FR4MzTjJxzhomff48w9e40enbVEYvJLPkqSFzra8KPGc86yPVXmbHbVCxaGiVPyW8xtk5NzubQv18Nb873c9OVVsbdWMPoESaWvZ+HXi8Sici8vdDPnHd8TH/ehVrXHau17c3xyy6/jCXvf4ZVSPlvJxUU0lx404sLB5kUJbuTIeQ1OV6r4KBDZBDV1Zsor5BwSHmtfh+VL4ekL5c0IRPv3hC3bNvBmPE+HrjLgqxvgAYQEKlyJnjgCTdJSWHg2RWMPcdEx1Itm7bF+OLbENry7jRQjQo1nejV+DeSSoJ6XxKjSeHMs85ssx1OFP9mf4gQS4nAxHUYMKE3JYll/MUzj6bu01qXRLtCNdGozNIVQfbsT5DuEBl/gYXcbDUlRRpqXUn69tSj1kCdCwaPrqakRGTceWY+XNrAQ3elIycFtOhxKuXUUomCgho1eaEShC3DuPnm9XTt76NzBy33T3TQu3vKZ/y5qZqIqpJb7kxy163HVqgVRWH26x7efi1AbV3TptG5o4zcZ6+iqN2JaULs2bOHPt0kbrnawSU31pCTpWLUcCNvPp/F3AV+HnuhnsqaJL56gfaeM1oURzQJVnbVqdi4NUqtJ05uK5z6ALKQRK879ppaLTD2PAMlRfW8/W6M9nsHIB6JMWVFRiLZZCtK5y7htbcPMvX+5vFKNCqzem2Yi644MZq8yspKctJ9fPEdLU5TfvZ1kFuutiEIAq/N8/H4/emNdYzbr7Pz0WcNnDuhis4dtISjCus3RTGbBW6+0srOfQmefzSD2W/5uO6uWjSaVHy4eHmgWeMrFpP5eFmAma976dxRSyymcNU4C+VVSQb1M3D95Fo+fScXQQC5lU0LOLrdA16fjF5/YmLR+w9sYvr9Dgb0Tdn8mnFWLr6hhsI8TZNmX01tkvMvrUfj7EpV+lp0jiBX3RGh20laDBo1mrrW47ACuSPfLd3FltVJZDGCOuygvCFOPwparbGk6F5az/sFRBJH5iOm3GviomuCpKepufVaG9Nr3dTUyif0XPgn/K8rflZWVrJlyxaefvrpxgD6lltuYerUqVRXV5OX17woZDQaefTRR5v87LrrruPhhx/G7XaTkXFszVyn02G32/+PHX9ubi6IMiNOMfLB4gZERwzZIyMKImlkU8ZuMmm5sFVDOXYy8OFmO38gCAr5+SLPPWbG67Hy2ONrGVHU+inX68Vmzi4Ultn8p8gZZ0SJNujQ5ImUtms5mVOrBUqLdHj29EIfMFKrVKLGST1OvAk/Fq/9hO2RlpbGKcPG4vr122OFzyMQBIEu0kDWCz9iVzJxK04yhKbj1Bn+7rwz/3t+/iNIg0eNhtYfwFq06NBhNcucPqx1LsqhAwxs3Rnj9NM0rPuyBnOk5ZvRq6li8u0WysoT1NYlWL3SwZjxmwj7sk7AAhD0hDF7OnLbfZspLhY57dQwm7bG+PnnILmJErSCDpNgpWF3Pwafvhl7jtxqNwkgK0OFv0EmmVQY0FfPa89msmFLjB9/Sa3Aj7/A0rjmmp4uNK6KPnpPU/7LYeeVM3JcJX166JCS8PsfCbp0FTmwOYdLby7jwL5DJBJgtiW590IjkYjCZbc4GX9+yiYVB1pfkW8JGzduJCtD1fjAuPUaG8+87OH9Oc35xH7fECE7U9V47NGo3Gw9TaMRKM4xQeXgxmLQTuMqtLKKbNdACkmtgnZR+mIWUg9pRVHwqasxdN7HsgXZ3HxfHXfdZOWhx90cWL+VIqkLOvRECKWKA4rMQXYQwI+NdBQk6qnFShq5SjsMgokCpZSsnBO7JtqKf7s/jMUVtJYYFpuaV5/N4XBlkmde9rDg1WwuGWPhkjHHfMLqtRHC1Wn0YwAH2UG5so+kEKUh2Pq90BCQsdtBp1fRv7eeha/nIMsKkkSTRDYvS0tWukzvHlpmz/Uy7d50unTUMukRF2PPMSEb/XAcg8RBdjYrfAKkC9nElRhexcVJJyjqEg776NG5qe/dsSfeqBh6FKKYWsVf/UeUcydUU1KkJjdbTVl5AovBiOhvHnzsZzs20tCiI9PfjUen/cKhiji3X2/HYhapdSV5eraHDVuivD4jq4l/2bQ9yrOPtMyNe9oQA/dMcxGJKow738zYc8ys+DHEMy95KD+oIivSi907277i7HA42FsWBwE+fvNYkWDpV0E+fKPlooHdpiI3S01WuoqMNBWiANddZiUQTPH9XXBNDXnZqsZGyfEQBIE7rrezeGmMaVMlNIoZO8XccYMHMauSyy42smhuLiZjSuzo17VRbpv8K/HKXGQkDu7RcMGEOgb01XPJBfpmq17f/hTmlWcy+em3cGPQ1xao1WoSSZn0DDAYVHy+yMGYCTX/ODHSo4uWG6+0olYJXHXbOoqrhqJDn2r4CCr8ioeY8icPT7bx4JP1fDZP36wB+OnnIaLONOyCmoSSQORIgiPGmfe6gwtGm6islqiqSXDjXfV4DqWhpnVxMoD0bIlXnskiFlcIBCE9K3lCBaC24t/uC1NI2VBWUpOEuYHelK3w8Pj67cR1UQafU8HUu9Po3kXHoYoEcxf46dpJiyjA4boAMfWfdEsObXIuFEVhN5tJkiChxBupCY6iXqlDgw79ccnrfrZhzPVQ1N3J0JP1LPlcoLCzmzxNPhq1SMxcy/DhAlddruPNedt5bWbzZ7RaLfDO7CxunvIE77735Qlbwu12U+P00u2kdB57QMPOfbEmvlCtFhqbQj+tjqIJp5OJFkU4hEoFPbppWPUT/LImwvChTeO9hoDE0zMbMETa48ONClVj0S9NzuXDRTuZfGtqq6RPDz0TLrZw7oQqrrzEQo8uOg4eTvLCqz4SB9pTmOhMoQB7lM3k0o584ZiQhwETWUoem8Vf0JpiFLTvTU5O85XA1lDnPMC9t2Vjt4l8uyrMki8D6LSpyaX8HDXX3OnkiVkeVIJAJKpw9ggj/Xrq+OanEFs3qcgS81m9LQtZG6FaOMjJPQXWbQqz5N3cxiK6TpeiienTXce48RsocJ2CR1NOxx4RVnwf5+PPAzhrVY1ZiaQkcVv2IDlqMJkhFICQX83lYy18sCTAV98HueJiC1ePP26S2CAy6SYHFovIK+/4sKf5TuRS4NNFSzCKRlAgpDTgx0OErYiKmFIYpqgxxqunlt60rCZvEeysX6eg0iWxtJbBAyo0jUm8QTCR7xvAV59soGPHIIm4mk3iKoo7h/liTg49u6Z8/r6DMW64u44VP4bw+mQSIS0xvLTjpGa5zSH2IIpQWCwTDPzPiXwcj3+7PzTqVfTsqmNzfS0HVC5Gn6tQ59E06kKUttPw3JwGFn4a4PKLLFx0rpnq2iR3TXXRvbOWc0caG3NZtRpEXYLCPD0fv5mNLCucf3U16zZFKcwX2er/nQxy6MYA1IKamBLhMHsREIgFtBQXJpjxaEaTuOjc0TrWb2xg8m1N72dBELhnopXvfnJSUtLU76hUAoJa4uDBvSdkix9++IHOHdXo9SKL5uby5CwPL77ho6hAjateIjtTTSSq4DxgQEai1rEJSRtCjBsxezo05jdqRUNutoYLz4Otiz3YaR7XhZUgHTopzQagCvPUFBdqUKQkFsHe+HMFBfFvpSZHMo8PPzhArx5hzht9rMkaDMmMu7GGSTfZeHXOtBN6Lni9XoryBWrqJPKym9c56j0SXTul7F3llOjSqelz7oqLrFw+1sKBQwkeftqNx5sk3aHhw88CdCjRctUdTiQJSorUTL7ZQeeOWkJhibMvr+KBiQ4uH2vBVS9x6S01XH6hhd++LESnFVixMsTY62pw1iawWEViUegy7BATLrawcWuscRr+79iwJUY0JiOKAg4byLLcZoqYmqpdTLjoWAxlNIp88lYO02Z4mPGqJyUaWw51FQZEdzFpfXfx6os2uncuQlEU1m+OcfWtLqyK5h81PIxYyHH1bPxZhL3UUUV2C5tlMSWCgICTChy0zPMftVVw3jmp85Kfo8ZiUYiEZXbtjRGLgbtO1aJf+u/gf13xc+/evRiNxiaTA506dcJoNLJnz542Gy4cDiMIAkZj0+mH1atXs3r1amw2G71792bcuHH/KNqSSCRIJJqu+h19f0vJQGZmJrIkkEzItC/RcvUlJl54YhN5viOJtKLgUepIE5oWS0JKA3VUkksxJ9EblaBCURTqnZU888IuXp9lw1FYT1VN66e8ISCh/tsU+lvvhzBX98Kk2NjBevLllgmUj0KKaRARiSsxytiJFgMH2UUGOdQ6q06I4/Eovlq2gky5qMWbUBRE7KKDTCmfSvYTULzkUYIWHT7cuG07eGiyhcsuNvLwk/Ws2uEkX2nf/IMAD3VEiZAt2XB7pBbV3iBFKO+wi1xwloknnz1MvLy42bpPRAmhzqpj8s3ZVDslLrulhp/WRFj+cTrDL3SfkB0CIT9xk4szh+nZtiuGxaTindk5VNUkGHv5z5jrO5GpFGBQLIRc7XCpd9EQkJoIIB2PQxUptbpQWMbtTiIIAgP66BnQp+m5lSQFh7314xw6wMBV4yy43DK33BxH7+2Evvcezr2ymkRCQWOUeeGRjEblZICnHkrnwSfd1LtBlzTg9XqbrMv8E3w+H927aFm4JMA9tzro00PPoH56rr6jlocmOeh6ko5gSOaJF+v5blWYonw1F1xTzbkjTYginHdm825nICRjOxLEuhUnckxD+9Cx5DCPIuInraPCr0ataJHUUc46U8NTj2Sg14vcfp2N5d+G+W5pJos/D3DnfT8SiQgElQZ6M5RdbCSdHDoIPRr/ZqnSjYPsalQOzaGQH775kfunnBj3YVvwb/eH9c4ahgzUkpRSRSy7TcXQAXqunOhkyp1p9OiiIxCUeXt+kLfeSpJfPwxBEChVurGF30hPWFiw2NmiMBLA/MUNlB9UIxpiVFYnKMjTIIoCf48xtuyIMvk2C2+876coX8NpQ1J2MBkF3B4Za26AqCuCXjCQVJJIJJsVPo8imwIOs4e6WvUJ+YGS0i78viHOyFOPnQOdruXfFwSBUwcbaF+sYcm7ufgbZG65v47ZT5i5ceLPJCoLcCiZJFVRQmkH8AcD2CLt2MrvR449wAdL4L1PGtBqBBoaFMLBlHjH8VxnsqxgNDRvmh1/HNmZKmY+dkwMpV8vPfvL4oy8yEmEEO3zc9psB6vViqdeZuKTdrbuiPHmfB9VTomKqiQmY+uBYW62itsedPHqs5lNKD4mXu/g0RluvlsVblGR9+MlIR5/MkZxaAB2MkgQo1LYj8fv4+oLjTw06VhyIAgCw4cYWL5IxQ13H0bn1BBz5lL3SyFf/iKz5INDFHVxs/j9NIxGkR17Ynh9Mtt3xnl/UQN6nf2ErgdnnYxRnyQcllGrBGRJ4MCheKviK9t2xplwsZV4QqEo28BfNVsxyDaihDEoJtrTjeThLixfUcZdN9k55fxK7r3VwWnDDLg9EnNeD7F6pZZ8b28C+FCpZCQpiaiIOAqDjD0nC0EQaFcoUlSgRq/S0Z2BHGI3HupIpzndy9FESqsVeGyGn4BXpEcvkW3bttGrV68WvsV/H/92XygIArYMC4maOKrjQveY1cmgYRLPP1HAg0+5WfpVkB9Xh8nOVHHzlVZMJpFvf4hgCuRjTKbxJz+TRzvMip2I6KdavZ+4nMQoOdjK7+Qq7UgnG4kkFRwgTICeDAFSE2lOyzbSszx8Pj+XTu21TJ7iJXm4hH6JkxCSR4470JV1Sw7zuXE7Je1pNRbJz1UTCTn/W3HhfXdfxXef5FFcqGH95jA33+viirHWZolkMqkw600vUjIHkyVBMGDk82+CTBhnYs4cL7fcFuXc82Pcer0Ri1nk6+8jzH41THW5Djtx9rKNvhwTZRIFEWN1d0aP38qC1zMoKtBwwWgzfbrruPJWF+4KhWhAiynSjTyhGABZkQgRoBO9m30PUVDRQe7NfukPXnzlhROyhaKA1SKiUgmcO9LEuSOPxTjBkMzBfSIRZyaZsVJ0qFhVXsVnyyrwehX6SGekCroCkIAspZRPl/zIh+87mk0PQ4qjr91JPtZ7fiSvKEqNR8FqszH7ySyentlA1SondiWDqqzVPPO0ngvPyUAUBSRJ4ZPlQWa/5eOC0UZmvRFtcf0S4OpxVmbP9VHrPHhCdti4fi0xMUxN8jAuqulKPyyCHUmRqKWCrayhuzIQG2l4qGuy8vt3RH1GkkYPPqEORws+C8CPm3Y0nYpK93Xj8Wd+Iew1kV2YYNXyvCY8sh1Ldfy0tICR4yr5YXFqCnrkBW4iB7wYEqYUlYWSoIL9RAhRWChQWyOwdNFnXHPtNW22RVvxf5M/PFFfeORdPHp3GqevrMOWqfDW7ELOnVDd2GgzmwQqaiR+XJzfuPreu7uOc84w8dTseu6Z7uatmdlUVCUoyNXw6dsZjLuphng89Tz68PUcJj3iosadJJ8SsoRjNAw6wUAnerFf2Y4xx8/JfczcM93Fy08dy8s1Gph8W+tbR3fdZmbX3qbbHjv3xIgnZNyumhO6/lf//A3F+anPMptEZjyaQSKhUO+VsJhTlChjLneiM8fJ6LeBOVPMdO5gZl9Zgqef38je9Wlk+nqSnp3k0gsdDB8iMfL3TWgrBzeJY2NKFFfOOt59uvn9u35zlGEDDJRVRHEq60mSOp+Z5JIghqzIjfedKIjku4bxyN1buPuhKhIJgWRCREZi1MjUNkyWw0NVVRUFBc0LaS3BarWybWecUwcbWL8lyvDBTYuqZRUJRDGVt0qS0mJDVhBSDTOrRUVerppoTKG4UMPM6ZmN9G679sa573EXD96RRlWNxCvPZFBRnaJX2r4rzooP85qID14yxsKoU40MObeCGY9kclIHLdt2xnjxDS9qtcJDT7t5floGiQQsXRFk3cYoKhWsXB0mHJYYNdzEtt2q1JRzG5BIJNBplWaNa6tFxUtPZRKJyNx8Xx07/xLIi3QgWbqd75dlN8a/giAwsK+eOTPSuO2qStLklgdzjg7xHI98StjGWvSKEZtw7LWYEmWrsIZMJR8vdQSVBsxC8205dY6TXt3SuftRF5u3Ryku0FLvk3jj/Qa6tNdz8ECc9PSWhbJOFP/rip8+nw+brfkotc1mazNXQDwe56OPPmLo0KFNHPqwYcPIysrCbrdTUVHBRx99xOHDh5t1wo7HsmXLWLJkSeP/S0pKmDFjBpmZLVe+y8rKiNQbmfOun+Xz8ykp0lBd4+fFl38gXyghPZbNIfV2ahQTuVIpIiK1VOLHQw5FlAidGz9LEAQypEJ8+3WMu2YD638qYOpz9Y1cQH/H3AV+Lht7rAP5+4YIn67wE2IXAlra0YmEv5LN26PNFOABwmGZffuTSJRRTy1d6U+EMOXsJaSEkCX5vzXREQ6FcfxDsKJGg8u+lc6+UwjiYx/biBJCNIXo1R02bNPSp5ea5x9Lp8e3B0jWFTXj54sqYRrwYiUNfX0Rc17fxtyXm9tIURQ+/SLA0nm5VDuTdO0h823FKkrFzqRLBYBCvfYwUt5Bvl2cuknzc9XYLCIffBrgkjEW2pdq0el0bS769ehTysraTdS6NUy/L52BfVO2z0hXsX1dFu9+UMFTM3eRmaZi2DAV+8oEXnzDy+MPNBfG+v6XEIcq4tx8by31XonDlQnq3EmyMpq7gi++CzUriB6PXfsSFBdqefZFLzZvdzxZm+jVXc8rz2SybVeMz1YEmxQ+IXVNzng0g59+rSRSrUOr1bb5mojHY/j9MouXBxh7jpmSIg23XWtn6IAYr73nZ8OWKH6/xOCTDSxfkEqKYjGZRcsDPPuSl5VLm3JIlVcmCHuM2I840gr20SnZu4ljVWsUpj9s4uwRJiJRBaPB3CQxKMpPcWUJgsClYy3kZKu4/XoNIb+G3cpmVKib8U6linNd2MrvJJUEKtTUOWv/j0w7/dv9YSQWxm5T0RA8Rtx+6zV2Thlk4Ia7XATcOgRJg66+mMJEYWNwJQgCmUoeDREPZYcTfLi0oVnCteLHEJu3x1ASJm6+WceUJ+tZ+EbzqZuVq8N4fEn2lsXQaeHCs49d07OfyGT8TTUMO1XPMtdv2GtSKuM6Wr9vRCE1Jejzhk7onKtELQs+aeDuW6xYzKnvGYuluIiOn1I9imRSIRROTYG/+IaXnTtkXnwlxLNPGLj5nt2ccZaTzp3VDB+q5+oJGtyREPlWG6UDajljhB2zKVXY/WZliEAgQTioIhCMNyYHkJoyDYdlZLm56jCkGiiy0jyB6VCi5cqLLbzy5iY+fm7jCdlBUUT+3BJlw9YoUyen06WTlqsmOqmoSjRTKD+KjdtinH2GsUX10ycfzOCbleWEw3IjHx7AvoNxnngiQaFreON1pcJIB3pyOHslD9/T8op5x1ItWo2IubwvBULmsaZdfTbutU4uu24H55+n4ZPlAe693c6Up10U5GrIL+p1QnbIzVQTjwk8/5qHr76SMB7uyyNP7ubm64wcLk9S3E7N8MEGRDHF0ZxIpq6Vc8Z6Sa8aRF/B0nhsfqWe7fxBj+Qgli3fwyP32iguVHPGhXVYRRmtbETn7kUBDsIE2KtfS/vOScrd3+KvtvDKFHOTc3zwcAK5wYZKUFGkdGQba9Ep+sYJE0g9c7fxO3f0UDFpSj0rvzCRkxWhb081yeT//PTnv90XAjz61FSmXPcoeZ4OJIjjVzzk9aph3mupWOPtF7N54kUP3/0cIplUOFSRxGoSWfNHAlQmLNhp13EfV11WgdNZQYf2Ki6/OANnXYKRF9TR4BapYD9VlGHETAa5JEmwUfgJq0VFQaHC4B4yZ5+RRqf2WurcSX78ViA/3LlZczoj2Y4qfzWS9M8CPhqN5oTP9e7du8lKq6W4MIt1m6Lc9oCL04cZuHZSLS9MzyD3yORPTW2SOx+uIxKVufvRKP36aNh3UM/Ts73UuiQmTtQx9yUNP79byMovqlCEBII/C3fMQwI/NhyEaaCGw+QpxagENZKSxJ8I8teGJCMvrsFgAL2oJ+TVYnT1oVDOYZ+yDdtxiWGIAFbSWk3arDgw6tMYPHjwCdnBbMlk5W9hRp/evLE74UYPxvK+5JPVeG4sQTuWQDF+1jXbghIEAb1G0xhftoTRo7R4An6KCnQsmpvT6PPfflnN8DN3koikMfMFPWOOazSrVAJXXGRBFGDa8y6KC7WtbiapVAI2i4haraDVaklPb3mjoJkdrFokMYqTCnpzrHmtElQpgRbFzl62UEwXajiMrEiNa7l/h0SSduHelGm2YU2c3oyyw6mUY8HR7Od6wUiDT6RULOHiS8uaCWhBahr5jhvsfLwsyG3X2vl5RSavv3OIT5bs5VCZgippJJd2FNOZzQdWoZItGM3h//Wx4X/HF0ajAn9ujVPcXmZQ3xTf75CT9axcHWHkqUZem+fn1WcyW+T8fGhSGsu/CdG+WM2N99Qx8XobmRlqLr3AwmdfB7nsQgs2q4p3ZmXT/WR3q9uW7TiJBrOTa8ZbWflrmPLKRCO//P5DCc4d1bqwbWaGmo3bYo3/lySFSQ+7iMZkdFrricVEsoSzLtnk72s0AjlZqWv00We8UNOOiy538eqMY3lhr246Fs/XMeUxH8sWbGbU6Sqef7mBSFThmacMvPr6H9SU64n7LESFABFVA98vTKdT+6a+Y+eeGP4GidPPdWOMZ9GebugFI5Ii4aQciSSH2EMpXRp/R0Cg3pfEJBTTQemIWtCQUOJs+XY/69Yf5rprZCKRSJvtoFKpcHskhg3U89wcL6cMNBAOKzz8jJsffgmTnaXit3URDAaR/r10rFoTYcSw5tQ+sZjMhi1Rzj/LxK69cWIxBY9Paix+dumk5ZO3cjnr0kqK8jWMGp7KB/p017FgcUOTwudR2Kwq7r3dweGqJKcNNZKbrWbUcCM33lNLKCTT6/TDJBICt1xt5c4bbYTCqdh9y18CobDCyQPPbLMdFEUhFFY4XJFoIrJ5FAaDyIFDcS6bYMCo38UfG5NMfc7NU1MymgwAnHmaEdKdROpCzWgS4koUF9X0Oa4pCCmqwe7KQHZq1mC3CRixUuMLkpCTdJVPxizYiCml7GQDNiX9yISoQMhSjphTxfw37Fx+q5PHH0hj9pPH7v0168NMuLUOgxGcTidDhgxpky3+Cf+a4ufixYubOMeW8Oyzz7b62j+tXR2PZDLJSy+9hKIo3HjjjU1eGznyGGl/UVERubm5TJkyhYMHD1Ja2jJHx9ixYxkzZkzj/48eg8vlIplszmlRXl6OLMYJBhTaFaROj9Yg8+ZrRkShDrdbpkc3ExazwJLPd5NIKCxeFkZdY6YdLa9R2uUsnEkdDpuKpx9K5/JbnDx4p4NRw40IgkAkIvPaPB/zFzdwx/V2Fi5p4INPA9S7oFOhmQPJCM66IA5lEFGPmVvuWsuPyzVNuvmyrHDdXbWE3FYysVN8RPXNShoOJZON/Axykpqamv/yHBwPRVGo91VjU/KbJE7HwyPVk2WN4XX8SjSgR68OMPEaIxOvz8NmVbG/LM7zr3ppX6zhg3dsjL1sFbnhbmSQi4JCHZVUc4j2dKOaQ1hJY/VKLZ9+HmLchcduellWmDzVzZ59SXqdXoFWA4/c7aDBF6HOvRPBegCVCiZdouOKizMbyc2ddUnsNpGGYGpd226W2L9/P4Vt5EDNL2hP1y4qIlGlWWBqMopMusVGzx4afvk9wvT70lEUhUtvquGRZ9w8cIcDm1VFPK7w0dIgT80IIssGThtqxGIWeORZN5feXMPSd1Mkx0exfVeMKU+5GT7EgCwrrFoTYfvOGBaLyAVnmdm9P47FLHDOeCcVu+zoTBU8/qiJKy9JFZgWLw9y05Utny9BELjxKgsPP+GkoaGhzdeEz1vLHxsjdOus47YHaunfS8+o4UZCEQWvT6Lek2ToAAPvzzlWwNLpRK4Zb6Nzey233FfHVx+mCqA+v8SF11Sjqe2HQso3SEjN1o9iUpzf10cZM8qM2dTcf2zeHm3Ct3jqYAOCyUsn/2ls43dK6NqqDbKUAlzUoEOPoJb+0Q5qtbpJIPif4g81OvhzS5Q0h5pYTG7sZnY7SUdumgHD1iHHOOz+9nW06BGynIDCj7+GWfxFkNEjjKhEge9WhTAZRbw+iZde1DF2jJmJD9Zx6U01zJiWQXGhhlBY5rV3vby/OIBKo/Dh0gCnDNA3UfjcsDnOob1aDq1PRzF7OGjYQCwqICitd2mTSgJUSSwmW5uv/WQyyWMPPo6qupQRF5Tz1ktp9Omh54LRJt772M/NV9ub/c7CpQFGnmrkyRc9fPahnkLPCOoOhbnn111Iag2vz3KkeJVf86HxlpAQD2Is9rN7p5o9qzOJ2iu48AINs57IRBRh4eIgn3wR55PlDVw17ti9fdoQI59/E2pRIXzJV0FGntIyd+SE8SY++DSE1Wo9oedCOAy//hFh6bxjYhU3Xmll+vP1zHu5efF68/YoZeUJ5r3UutDcpReYWf5tkMsvOlYgnzEriN3Vu8UpIb1OaHUzAKDHSXr+WNP8dZuUw+Y/9nPKqQm+WJDH598EiUQUqmuTmM07TsgOWi24alS8+V4AW6gEKxq++1Zmyw9m9AkHWHxIjhouu0zDih8DfPpOHnfe7yetaiDGv/k5m5BOkdKRSg5iSookEgp33NuAPdABXyxInCg6DrGf7QiGMGu+S6dTBy3rNkW56xEXdnvTIkUwpCDKR5IwQUt3ZSB72ExMiWLFQfyIWM5J9GX+awcJKQ2IhFn4ipV3P/TTrou5VVv8p/pCgJNP7s/FN5/HonlLkOoknGkbeX3qMVFMlUqgZ1ct5VUJ5r6Q3SSZ+fGXCLfc8zs/LMim9G/TwRazjvlvpnPbDQIev4SWFI+emxoaBA8TrhB544VUgfXM8ZVcMNrM1h0xHpvhRePqQmsophN1dWvxN0jYrM19YmV1Aqu96ITjwhUrVjDyVB2yrDD1WTcWk8jzj2by59Yo90x3EQimaG4EIBCU2bG6qPHZMWwgXHOpmStvd5KeJnLXFD2vzf0LV42GeFwhIQewYKMdncgS8slQcnFSznbWcUSsnUzyOamjho2/ZHOoIsnA4fWURLunCp4CaNARIoDpCCe7gECUINWZv6MxRUkkQe3LxhHo2Egz4PcF+P777+nRo0dLX7lFdO7ShUeeXsnpQwwkkimBUZdbwmwW2b1FRzHNp3YMgolspQA3NWTRtCEsymo8XrlVFeN6r0xVjcx3n2Q1aXZlZ6qZN9fEjXdXcO6oohZ/d9z5Zl5/30c80TrPHUA0pmDXi1RWVrZZ+Kxnn75sXLeTUrq0eC9bBDuKAofZgwkrVZS1yAnqU9wYsZAu5OMx7uOwfhVWX3uMsSwSxCg/wpPc+Qi/+/GQFRkUFYopyOCBTYsOgaDMl98HqffIWMypZhSk4vf7J9m4fxLcOtnL9k+6N+Y5OtmMl3oKdJn/62PD/44vtKdpmPacG51eICMtdW/fdo2dy26pobSdhn1lcfr0SG2ZbNuZyleGDzai1QqoVAJ9euoYfVk1Ey6xMLh/asp09AgTs+d6G7UM6twSBsXSqj00ghYpnrpXrrjIwmcrgky+xUE8rrB2fZyuHWL069VyM2HV6jBZGakNvHWbIkx9tp7KqiTRkICv3n9CPrG0fW+SoQqun1zLtPvSOGVgSpi23iMx7Rk/u3/LQZ1Zz7OPtjxwM+0BK5+uKOfLJRlkRNsjIjJffRh1ZpDFC9T8vsHL6+/7ueViC48+V8+zUzPodlKKD3jpiiDvfdzAwf1giefRWTh2b6gEFfmUYFTMqaEkJcV3bMTMQXZiF9IpoENj7K4RtORGulJTq2Xp5/s5dbTYZjvIskwgpDDpEReZ6SJdhx1CVgQ6lmp4a2YWwwYZiMcV5n3cwG/rovy2LsVteXwcJ8sKd09z8+g9DnKyNNisKpJJmYlT6nhnVnZj0ddkFCkp0nLGqccmmddvjjGilVgXYOQpRp57xcM141PPBFEUeGpKBlff4SQeE1mzIr+J333zhWx+/DXEDXfVsWjJxBO6HmJxmSdne3hnVvOYd/W6ML2763jpuOLi0q8C3HhPLfNeyuarH0J8sjxAOKLQq6/ChrWryYq3xx5ph4CAS1XBIWkfnejVYmysFXRkZoh8+5WZYEjmtvuDsG5k43asTtDTWxmGhzr2CltQWwM8dL+ZiddlMfXZeh65O40hJze149ABRt6bk8n1k1xUV1e3OTb8J/xrip+jR49m6NCWeVqOIjMzk8OHD+P3NyeHbWhoaLHLdTySySSzZ8/G5XIxbdq0ZmP8f0dJSQkqlQqn09lqgKvRaNBoWp5GUVogu7VYLJjSYiQSIn/tjtOzq45f1kZYdnNus25p9ykppxqNwoJ5SquiAgAWtZH3Pvaz/LsQOp3AvdNdgEBBrhpRBePOt/DLsgJW/R7hlbkBtm7U0F7sQlzKJJ0AQe02dutWkhnqgnZ3LwaP2MrFY7UMHaxh/0GJt+Y34Kk00jUxpHkRQtCRp5RQwc4Wv/M/Ydu2baiEBHvYSl/llGYPIY/gBHUcobwTNea9GM1RXp2RzpjjJg47lGh568Vs7niojkRSYceGDHoO2UqV/yAiKjLIpTdDEVFxkF3IyOTXD+bph7cwc46LM07TEA7Djz9HsNglFr+bw73TXHj8EleNs3HVOBujL6vig1ftjXwzx2P2XC8798YbO8F/7YmSmZnZZlsMH34G3694gUvGtH49Dh9sYPZcH5AKHD55O5crb3dy8ggnFr2OeExAU19AcWQQADOeW8306Wr0OpHnp2Vw3eRaMtNV5Oeo2bk3jsko8MozmTz0tJtep5cz7jwzwwYZcNcnmXB7NXsOJEm3qblqnJW0a5Is+9rHl9+l1IszM9QEQjJpjtandbMz1WRmKTidzjZ3tDIyc1GrVCx9Nw+DQWDN+ijrNkXRaQWeeSSDy26u4bH7m0+7AgzsZ8DjURh1cTUub4JwGBIxAZ+4g8PyPqxKGtLfuOkURUHMq2TdpkSLyZskKTz+go+J1x0rmMRiCiipNWCdYkRL8+nho9CiPaK4vI/BJ3c/oXvjP8UfqjVWPD4XI4dref41bxPe2cED1Sz+zUV6suUmgpzmZPnCLJZ9HeTzb0P076UjEEhNkBbmqTlwKEFBrpqxRwSRXpuRxYAzK7j2zlpsNhGPV0KtFnjpyUyGDTBQVy8x+00vU5/zcM4ZJgJBmTsmhyh0HpkOOdbEZxtr8SouHELzB3G5sBedKcoZZ45o8zlfs2YNWp+ZTLmQtTvLuWxCGH16HUaDQiCo4GuQueVqGzarioaAxJx3vLw+z4/JqMKg1qPSCdRrKkhPFNI+3p9a1S7emOemYwcVr7/vQ5d+ABN+qvdl0j4yiKrs1Xy60M7adXFuvL2BWEREq5dJs6mZ9aaXQf0MjR3uu2+xc+nNNQTDMleMtaBWCyQSCh8ubeC9RQ18t6hl1V5FUdDrDCf8TDCaZB69p+kUlc8vU1mT5N7pLh64w0F2pppkUuGL74LMecdHIqFg/oe1+HSHimde9nDh2ebGSZHtf0nYhZY5NKW4qtWCDsCBAzLaVqZ/M+KlGHQHMBhEXnvPz+D+BjLSRX74xXtCtvA3KGhkA2qvDS02KthPP3kEKiWlsEqwACnQmdkv/MYZZ+vJTFexZ6dAQQsCbgDp5HCYfcQaYvQeXol4uAt5SnvyBJAUiQQxNGjxJWuY//FBnpmmY1A/A78uL2DkuCoG99c3NkQ7lGiI6Y6JEOoEPbIi04V+CKSKQ0eDYbuSzlZ+J6byU5BrZPNfcS6ekN5mW/yn+MKjuO3O27j40os574wL0Gh8jZyCkEre5i7w8/VH+c3Wv0cON3D9lSa27Yo3K34CDB9iQOtw07thJBElRIxoSplVgUMH1xIMKSxcGqGyJrXil52pIitdTaWs+wdeMC1et5rb7vGx8K20JgWzRELhhsluxl/10An7gB+/W0mfTjK/rI1QmK9mx+44Go3A4P6GxkIGwPWTnbz0VFazFcAUL3I2vU+rwOuTCcYS6GKZlCipc1XNYSo5QLZSgFrQkEcxeRQ3/n5ECZFTUoYgCJQUabjqSi2L3tlPGXEERURGpo5KkhmH0TvChOMxBnRS8dJTGbQrNCHLCit+8DNl6i9kVA4liB9FVphy78N89d0XbbZD12592bHtR/qfWUFGusg146307KZj3cYIoiWGP1CHrYW1xSzyOcyeZsVPnbuEV9/dy/T7mxdJJElhxQ8hCvJULfq9/r31dO6kabVQpFIJJJMKrnqJdZuiLU6Yrv0zQiwuU1ktkJGR0ebrorR9F2RZ1WwN83iYseHkMCfRhwr2IygieRQ3bmLU46ScffQgFSNbAsXc+2QFkVA1a34/zNcrQ8hhE30Y1mLS76QiNU0bN3CwrJ4Rw1I/f+N9H19+H2L8BRZO6qBh3aYov6yN8OeWaBOO2lBIQTxODCRCGAUZe4byvz42/O/4QklW4fPCzKccLPgkwNR708hIVzHvpWzue9xNeWWCEWNcuMvNiN5cBH2MuK2K22/RM/EmC/G4wtMPpzOw7zF/EY7IaI/bojGbBJJirKU/f+zYxFRM6bCrCIZl1m2K8tSseqSYyIIPo9x6nblRe+AofH6J5d+F6NFFy8rVtfy1K8b8V7L4ZHmIBYuCoEgndM7ve/A+Ljh3Ge++nMYPP4eZ8mQ9sYhIzGvC4DqJbDmPhoIfGzeG/g6jUSQnXY+xcnDjtZ0mZRGs8XPOxWuY+ayZ7idp2bozzvgLLLz8lo+y8gTOOokOJWqm3+fg/IvC9KRzi5/vEFL57uCzPaz/czWRMAioKA2NavHZkZ0o5c+9+zCbzW22gyAIiIKG3CyJYAjmPJPFoH56amol3vnQxyvzfMx6PJNbr7FhNos8/6qH08dWMnyIgZGnGjlcmeTL74OMOdPMux8F6NdTx6jhRoJhhe274lw50cmaLwsbt6yKi9SEw8eOzaAXaAjIrR0eDUGZlavDdBl2iMx0kS4ddIy/0MzhigSPTM5oseE08lQTHYp1TJ/6IAs+XNwmOyiKQppdRadSDeNvrGbGtExKijSEwzLzFzfwxXchPnmr6ZDAxWMs/LwmwhnjKrngLDOvPZuFwy6ycWuMaTE3edmHqK4oR5JgSKlCaFEWdXI16TQfNvApbtp1SFKQl7qf/X6B9L8JQ6dE8LJxKJn8EfiG1971seKHIM46iacfbkU/YKgRrR66du16wvFCS/jXFD+tVmubVJ46depEOBxm//79dOiQ6uzt27ePcDjMSSed1OrvHXXmTqeT6dOnY7FYWn3vUVRUVCBJ0v8oqXN2djaiClSKmmlPBfj8I12qCPMPPLcatYCM3IRT4++IaLzUug0seSe3cbXvcEWCOx6u48E70hg2MPUA6NtDT+3hJCcrpyLKIm7rTvRFVbx4i5GiAhW//L6fjxclsFT15qtX4nzxdgAhbuSgvIOT6NpqEJxONnXqEyNxhtS5iwbV6KwhDmt+wV7fHRvpJIjhsxzA2qGakbkCa7/2owqmk5kXbFL4PB5T7nQw5al6PngtmzPPUrHy6wQdg4OarMBnK/nsEtfTTR5Etq8vSW+Slbt8SCSpErazfLaN3fvjDOyn51BFgmBIxmwSeWF6BhMmOnnt2azGokAioTDnHR/llUm+WJDHeVdW88U3IWTZgU7XelHs7ygtLcXtNeIPSK2+JxCU0R035XF0vfzcsxNkVB+3SnXkLba6Htw/fS1XXmri5N4Gls83UF6ZoN4rMelGO+lpKjxeiUhU4edlBU3W4qtqJAb1k5qs1V893sr2XTEmTHSyYmE+fbrrWL0u0kSQ5nj88nuY66+w8eefv9GnT/MuekvQ600M7q9vvH6HDTQ0XrdvHJkoaE2MC2BAXz1OV4KFb+aTnamm1pXkhTkBvvlMj9rjwE0NLqobEwIvLs4/V4fdoeWMC528/XJ6I93DoYoEkx7wIe/vzKxXDnL1Zanu8IdLQmg9KY4aMzZ8uMmh5UkIL3UkHTXohBjDTzurTTY4iv8Uf6hWaYl69HzyeYCT2uuYcHsNt19rp7hQQ2l7gTJ2YVfymqmXR5QQMYObPj1SggNLVwSpqkkQDst066xj/AUWyg7HcdUfC1bicZlYXOaPb4s4cCil0vrpO7mNRYRio8jLT2fx+ddBrp9cS/sCI5a6ri02nbrQjw38RHulO1mk+L2SSpJy9lI8sJr9FSJ9+rftuoeUuAchFUF8WHFgzXaz9ptCPvwsgFqlkEjAwNEVqFUC4ZBAPKFwwwQ7991ux2ZVEQjKvPLOAeYt+AtHTV8ywh2ZMWc/J/dTc/V4C7//Gcag11Hr8nK47jt6d9Nw38NJPNuKSY+VYBdUyIqES3OIat1uLr2pGr1eoKRIi1otUOtO8uRMN0+/6CUzU8QfkAh4RXp3NTZOwP8d738cIpH8r6+rv9vBbBKa0a4sXBJg0dxcNm6Lcub4KvJy1IgijDrVyKvPZHH7lDp++DXMBaNbfjZ8/m0Qq1Xk3AnVnDbUQHamiqraOGYlibqF86t1lfDqOwd45J7myXatK8m+PSJFQsv8ZgKpQsL05+tJs6e4P8edbwZOQPEISMYMgIweA7VU0oW+ze4DlaCmq3Iy27f9RiAoo1ZaF/wTBAFZSXL/ZBPvvBcjUy5pfF6oBBUqUgluWqKAL77awzPTUq/pdCK3X2vjw6UBbrvWDqQmI4YMEdj8WQ3pSi4hpQEdBsyCNUX5INbic9QgKAJqTz6ldGW/tJ0ho9zIitAmf3MU/ym+8HhkZWXRvVc3Dv+1hUMVicbtgw1bYgzub2hRQAHg9uts3PZgXRPqjqMQBAH9kbDEIJgwcGzrZdNG6H9WNaXtjGjUqc85dZCRn38Ps/6bWmhoearaSx22RC57fzYx6IwyJt1moFNHDVu3J3j9rTDxikK2dfuLc88d0+Lvt4b9u/ZTsTdBYSHs3hdvnKD6O+9vnVtqNSawmEUK8tR8vkymP6PQomss3HWiJz7FzS420YOBzX7Xb9/LM7cfu7+vu8LIoo8DmENZ6DBgFI3oe27ngzdtxOManphVz4evH+M2FkWB884y0b2LlnPOX4erVqQ7J7N7z2aCwSBmc+tcgcdj7NgrePPVGZwxXM87s7Ibi8sjhhmZdJPMqAu2EvprULONFgWFloJ1h5TLuwv/5JTBOkYMO3b+EwmF2x6oIxhKkpPdsj01GhqV5gVBwFmX5O2FftZvTk15n9xbTzAsc+eNdh55xs1LT2XSvfOxOHj7rhi33FdHNCZjsWa0afrwKCrKK9CiJUmiRVHTBsWDZKvFqArj9tTQg0Fs4ldqqUClqJGRsJNBTwY35gOCJsH2vxL88qtEyKdFieoREdnMb/RRhjXJG3xKPQfZiQo1iQS88XaY6yeYWfxFkP1lCVZ8mNf4fc48zcSdN9i59GYnr8/IJBxRkCWFjZuTFJA672EliCImEGSB9PTWRexawn+KP2xoULBYBXp21WG3hvh5TZjThhopKtDw/svZtO/txBoYSO7Raz8ESrAzb87ahFodoKom2SjsehRzF/g5e8SxQq7NqiIzL07MGW0UPDseXlUNw4aqmPWmlx9/CbHnQJyf14R568UcfH6ZcVfXc+oYJ89NtzP6yOd++1OIZ+d4mXidjbo6eHOBj3SHmlfebeClJzP48rsQA4YNOiFbZGZmMnjI+dxwx+eMGWXilWcyWb4iwqtzw1jkGnyKH2Mi+o+fkYiJCMf5hLASpJpDxII6Jk4OUVoKyxam065Q27jhBzDlKTefLA8iyNomiu5/R4bOTkKuw+JIcudtZl6YobRarxAFEaNGR1lZGVlZbReDValENBqF31fko1IJKIrCR58F2LojTl6Omnunu/EHZG6+ykputprvFuXTYeAhigs1LP4iwM+fFXDR9TW89WJ2EwX3c0eaWLikgQeecDH7ydTxmPQC8xc3cPt1dgDOOcPELffXtspn/OHSAO+9nM03K8N8sjxITqbEvI8aEEWBsee23jy44hIz907d3GYbKIpCPCEz6UY7HQYd4uo7nNTXK8TjCiNP07HsvdwWY/IbJtiY9aaHe2495m/699bz1cJ8Lri6hn37VehUGvYfjCPJCnoM7FI2UkxnDIIJSZGo4RDVHOKKkak4dPuuGH63hswj5zmo+AkbnaAImCK5GDGjlc0odSbqdfUUFQj/qB9gM6tanQQ/Ufxrip9tRUFBAb1792bu3LncdNNNALz11lv07du3CYHz5MmTueKKKxgwYACSJDFr1izKysp48MEHkWW5kfPEbDajVqtxOp389luqUGOxWKisrOSDDz6gpKSEzp1b7nb8d+Dz+TAYBC4808DiD7TcOMlDj86t81MA/LgqRjqF1FFFDs2noOqUavr2UTHt3qYV9XaFGj56I5eLr6/mu09SCfqM2UHsrp6IgojHcJBTxtYx+9nMxgvylEEGenQOccPEjaiiFsSoSJRKitqBUt76RZkkga6VJPifoFariSdkzh6t58lHzcx6ZQebtyawWgTuvdnA2WdkUlae4Mz1XhzunnTvvrPVzyrI01B2OEH3Uys481QDiz40MvnBn4nX24j7jfgUL526x7j2HC3z3l+J1lsAYRMBTR3ehJ/cAokhJ+t5clbKXh8vC7BwSQO3XmOnRxcdrz2bxYxXvVTVJDHoBfYeiHPB2WaKCtQU5GkYf6GF2+7zMGP23BOygSAIdO3Wh2Vf/8LDd7XMG/Xh0kCztVOzSUQRWu5EWZV0PGoNyeSxDkpRgaaRLwZg3sd+nn4oo0nhMxKR+e7nMN983JwDp0cXHReONrPsmyATLrZwyQ01nHuGqRnnzqGKBKt+i/L27CyW/eRt9jmt4fPPP6dDfnOXVVOb5I33/LQv0RCJyC1y/AB4/Umefji9cc0hO1PNzCcd5GY38NHsKEXhDpSxC7NiwyiYiROjSxeRDz6Mo9k1mGsvO4hoc6NSQaxBj6muD+lCOrV+P5u3x7CYRWbOipIfawcC5FDIVn4nU8lvVpSIKRHk9Bq2rM7kmjvr2LBuJddcc12bbdFW/Nv9YSLegAo1nmoDtdVdOeA4yLXrPAgqCbtDIbsIthz+iZJkbxxkoKDgoooKDpIWsPDewiDXXWlmUD8DD9+Van6MO8/C2o0RZr3h48/vj/nLcde56d3NiCgKvPG+n0fvSWuxiHDhOWaeetHLqlUhesg5LTZ8NIKWPKWIfeJmDgk70IgqrA4JsyNO7z56cguMLFiwgLPPPrtNdigtLSVhDuMP1GOxx5kxLXVso041cv1kJ106anFXGTDGM7Ab9Fx/fz2TbzsWhFnMIg9PTiMvx8/HSzazZ6eac8/Sk5AUMjNUfLUwv7GjfeBQnPE3OQnvLqFIOraSJAoqspPtiWo9yIqTGyfYKC1OTbJs2BwlEdaQma7DbEqQTCrEfQb2bNfxw88RRp3WNCjeuSfG4uVBrrjypjZ9/6MIBoNoNAI+v9RkmiIWV0hzpASxzjrdyPPTjk3c/vRbmNGnGXn1XR8jTzU2K5Bs2BJl1944HUq0aDUKa9ZH0GoFhp4ismvHD4iePDJ83Zvcw/ZkHm9/sIV2hSquuNjaWHQ4VJHgmjud4G99mt1jKGPuB15kRWHm9HQWfBrkvY8DZGc72rxyCJCTn0tFWSUKCgli6IWW4wODYCIRU2O3iSRVkVb/hqRI6C1xJt6QxptveFtNTARBgIS2CQ3FKYMMPPS0u7H4KUkKffup+PTzLfiS9RixYsZGVIlQm/M7F41Vc/k4A5IE7y/cwbffKCTqJLrKA9jO+v8jHHf/dl94FPX19Ux7aDqbtq0i7tPy7Msh3j1C6eBvkMhMb51yw24TCYdbjgkCQZlQQIW9hdeUhJqH73IwuJ+GZ+fEOXVQ6lobPtiAkFlLzB9plvgmlQSVlNGRHqSHs0nubsesB8rBEIawmfR4IRHCeD1tjwGOQlSp0NZ2YO77OzhlqJ6Te+t5Z6Gfu25uWigShBSH22/ro0RjCv166hp58ABkZLIsNjxpv2G1QTCooHjTSfN2wy5kcFjZQ0DxNaoXK4qCS1tG+34ehg5IxdNvvR9k9ksxsiInYcRGmACH2c29o1Jq0vdMc/HAxJbjtpIiDR26R6mrNaDDiJhITccdLUb9VwgEAhiNIq8+k9WMc9lkFJl8h4FHn1xDg6BDSarQuUtwJPNxCodJU5oXFZziIc46zcLkqS4yM7ycNsRAnVti5S8RfD4YNcLIuk3RFgU1BUHgpA5aVv+R4tV75Fk3D96RxtS7Uw2ilavDfLI8xXt/yRgL056vx1UvUZCrprImSVaGirtvsfP4zHpy80ra9P0bj7uyjiwKqOEwRccJEcWUCHU56xh2isLFY3UEgpm8Nq8K594YRZ6ORAjSTmi50FerOci3i7LIbuiBQ1BTAMSJsZtNbOJXLIodLXo8uJBIUEAJVtIIE+TQfjXDz3Git0is+DC/2bm321Q8eq+D0ePqsITz8AclvAkRgTIsip0D+vVcd5WGJUtFMrJapjP7/4t/uz9UlAidOqjZuDXKwjdy6DH8MFePtzLxehuffBYiJ9K5WdFfEARyfX154rnveXxaU/7+39aF+X5VmM8/j3NSVx9DB6SKnRE5wkHtb3SLn9JE2Dao+Kk0bsUTFDi/i5WhAwzM+9DPih+DTLi9hnSHyDVXGtCqBZ6Z7WPSw240kgF1IBMkKzOnyQgBB/mJQVRFfmXCOBXvfNhAdqYKh6NtXLdHIUkSPn8F48bqePv9BpasCGBSrAhxA+nkoUFL2OtpVRCxoipBxGvAceQ69Si1HGYf7elGJ3qhJBX8ez2cdf5W5s01MmTAMV8//d40+pxRQRL+cQDLaIvz2nPZWMwi105yojeo4R9YLWRBbrMuxlFoNCIvPZneuCX70NP1ZKSp+Obj/MafRSIy9z/hJhCQiURkRFnDa/N85GarWbEyzEVjzESjCndNraOsPNkolnv5hRaWfBmk3iNht4l8/0uE/Gw1b873ces1djLSVXTuoG38//H46bcw+w7GOVShpbpWYsvKosYhnmvudBKPtz7JGI0pJJKtDz79HaIoEo4ILFzSQLt8Nft3aOkWHkFl0XeMOdPc6jBCukPEYm4eO4iiwIxH07nsEoXcuoFIikQl+wkTJJd2HGQXCSU1HR0jQiZ5zJxViafey8fLG6h3G2hHnNqsdfQ+OcnVE3TIMrz5Tjlr1kooMS2xkJqK3RYOHvLx1+5Yk6bYUciygs8vs3LlSi699NI226M1/K8rfgJMmjSJefPm8fTTTwPQr18/brjhhibvqa6uJhwOA6lg8s8//wTggQceaPK+6dOn061bN9RqNdu3b+frr78mGo2Snp5O3759GTduHOI/jWWeINasWcOgfnrq6qC+Ic6GpcVE08v49ic3v35R0IxE+50FASRXFnYy2KvagFbWknacQmFICVCf+ScL7ms+ngyppHhgXz3rNkUZ1M/A5i1J7KSSsEjaQWY+1bQDO//jIDOeEukZHdHIVSQpSWo826gx7CIjklLzimbtQ9DFkBMqtO4SqhOVaA2JE0ruABZ9NA8tOnr3Eiku1DDneXuz93Qo0YImTthQg8vXencrmVTw1mnJrTydrxt+Zeq9WtavymLpVwHe/8TNVeOsTJ8RpiGg5rmnDaz4voLvfkig9xWSlaZm1rMGNm2PM7h/SkRi3HkWxl5XTZeOWoYPMdKxVMs7s7JpCEhcc6eTV5/LYtgAA+NvSvFTjD3bzLwPJc4444w2f39IBdz79/5Jt05aJk5x8dpzmU1suOWvGMu+CfLVB01XmL7+MYy6ofWumc2iYuuOGJKktEhAv+LHED9+2jSZ+G19hLNOM7Z6Di8fa2HiQ3WMP9/CQ3elMfa6Gu6faGfEMCPxuMKiZSFmvBghEdfx27ow6Rlt4z0F2LtjH67K5isodzxQzzXj7aRnCHy0LMANVzRf2QmGZOrqky0++O+82cJ78w+TFx6Bkwr2sQ2NokODhjV/xAkGFayCA6u3Hxyfpx0xgRQycM/0aurK/j/2/jPOinLp/oe/3TvnMDkw5JyjZJAgGEBQVMAsmHNOqCiogDmLKIqYMCsGRHJUcs4MMDntnEN3Py82Do4z4wHv+/95fuc+Z72D2b13d3V3XXVVrVplJrNyQC0TUC1oaK60ZwfraKF0wH4yOedVlxHO2c/ST9NwOtRkpqs4XFRz2nY4U/w7+0OdXsQfCtFK6UkaOdhcWXhNx4hZS4Ewc5/PoFkTNS+8tpflq+KUlCeR4iq0GBD9acx+6QRXTjRh1AuIosD9tzoYc2Upt0+x07G9BpdHJjdbZPf+GPu3GOg7JFXAOXI80eBwnD9wdj8L774nISGhbmQZVRDo30fHr99kEQ7LTL6lgml3ZfLYbBd9uhn4eeWe07ZD165dKY+dwGwVMOdGGdwv9d7kZquxWUUWfhLFGM+lvdCD0rTl3DKl4eD5ykusfPJ1gOZt44webmfTtmht5foPtGym5ZfP8hgyshoq6h7v1ZTSe3iABW81qd04DO1v5Pbr7FwytZznp9tp3yb1jq39Lcy1N3u55gYVXbsGuO9OMxq1wCeLoqxaqVBdqWLqjXWfw3+FrKwsAiGZuR/6ePD2U4GxIKQG7i1dGWLUX4Z/pDtVuLwyj9+bxriry7j5GjsjhxgJBGU+/srPr6vDdO2o46ar7Mx4ycWid3JqEySKovDV4hCPTVtPfvXA2hbJSvsOHr3TSXFZgpGXlKLXC3i8Ek6HijdnZ3LlVBfhI8HaSakJJY7HfJSIuRStLswNV1rp19vAh58HKDyRZNx5JpatObO1UaMLYcRMFaUNsp3+jJpqKOhYRlySMYgVpCn1k4tl4hEef9iEIAgIaulv12pZTNTRk6x2Saz9LUbXocXYLWoqqpIE3TqcyXzKKEKNGhtpKNnHWfyVtc5QgJdn6dg6Ocr4KyuxVqWhx8imTZsYP378advidPHv7AsB3G43l144kVilF0UlgjpBaYXAWwu83HCFjfattXz0ZaDR47fsjKFphBU662U/uuqW9f5fURTixPl9U4JwWMPFF5wqsgqCwGcf2Bk/aR36irY4E/kICNRQwXH2k0sBfjykkYVa0JARb3lqwytARO+n51mnVwD6My6cMJafX1xJ6HAe+RO8TBpv4do7K3ntXS9TJlsxGkWSSZnyiiTnX17G6GEmTKbUhtCgT0mZJJMKJaUSs2aLXHJhajK5oiis/T3KjbeuIbtsENk0pSRtPVLAQoZNR3nQQ9duIp9/kIkgCKxcF+blOSJNPGen3hUBzFjJkHP5eN4W2rcNceR4gq4dG38/z+5n5sjybPawCS06otG/Z2j9Ge/MfY6unbR1BrX9gTmvuzlUmGDxotSAEq9P4q33jvH++0dQ1FHCcjkuj4wpkU6cKKG0w/jFavr0NjNsiJMDR6PMeTFEupBDbvIsnAjs+qUIn1DIfdNrmPt8Zh3/kEwqlFcmueXBKmxWkZ8+yavTHj9isImh/YL4AzLtWqdi5XBYxuWRSHOoMBpFPvzch1oN2VlnlvSw223YcHKcg1gUOw4hA1mRqchez/df2uoMaJkwxsK7H/l4/ukTuLwSDiUT61/kTUoNu9DIBnKCdQdgagUdnZSz2M5aCmhDAA8BvPRgUG1xzEkmeUpz9uz8nda93Gi1qbVh/eYIAAN6G3DYVQzobcAo6snwdEenuIlTSCnHEDRxbrxWy6adEQYN0hEMhs/IFmeCf2d/aDaKzH0+k+vvreLcYUb8LjVffhfih1+DVBRr6JgsaLAwLQgCmkAmb82rRCWq0Ovho88D7NoXwWpVMfFSHZ3a6/h9W4TlayO0b63h8ovVzJy1HBM2xJgRzH5EU5hHbtLTvKmWypok058OcPiAmmxdayInEhS5XXRuC2t2hrlknJkP5mSSGfqTPnLkjxMCk7sN4dAxlq0JEI3JZ8xue2bm/bRtdpDCojgmvZaW7iFo0eNjPTacRAmhq27JldfvYsnX6XUKF6GwzKSpLiyVfUBI7eePcYBuDKx9pgVBwE4a5opBXH/bKnZu0NcSA/xBGVEQMNhiVPqKU1Ipf0FCiWPODJObnYrNPnw9m+ZdS+sUlv4Mv+JBa1SfdhHoD6jVKd8CqSJ+eWWSWdPqSqEZDCKvPp1Bn1HFzFsYxFDTElN+EU57gq9/CDC4v4Hpz7t49C4nXTroiERkPl8cZNw1ZZw7zMTPK4KsWBfh+ittHD0eY/ZrHn5enpK16NlVx6vvevngMz+XjLVgtYgsWxPGZhF598UsLr2+vE4iFuD8kSa+WBysF4f/gYWfBRHl05v0/geCfpGX3vESj4hkRdshokKvUbH+5PyKhrBqQ6SOhM6f0aGtDsHoAleqC6gpbTmq7CFJko5CLwCiSoTD7MRLDV19w3nntd8wK61RUUlR5mo+es9K314pQkYwJPPo9ADWWA4hAkQIoUFLTrQb54/fx8/fWunQtu65fLE4SMij/V+Z9A7/R5OfZrOZO+64428/8/nnp/QTMjMz6/y7IaSnp/Pkk0/+r5zf38FsNhOJKMgxaE0Xjsv7MVQ7kV0Z9Bh2jLtucDB8iJ4at8SLb3vYuSuJMzNK5+Fu5t7o5K1397Fu3R4CNToUTYw+Zwk4VWratGi8HbhVCy0l5SlnK4qplpgoYbp2VdVhPkUiMrOei5DvHlanuqMS1OQFuuPVreaofQXDzxF4/EEreTlm/AGJt94/xqvzvDRroqKkpOS0B/14PB7cNXtQa4zs2t94S+CJ4gRKUoW+aQmxhFhHi01RFGIxBZ1O4LufQ+g8TVALGoxVbbn9gQNce6WRh54IoFWrePZFHx3aali8NMjCT1So4lYsWhU1+hJeftrK6OFGVm8IY7Wkrl2rFVj0Tg6PPFPD82956NROR41LYuOWKG/OzmRwPwPHihK1TIxoTKFr925n/PJWV1eTk5lg4Rs53PJAFR0HFXHxBWay0tX8sDSEVq/w6Vs5dTaj/oDEo8/WoLPFOGQqxOcDJDVWOYMCWhEmwMhhWtq01fHYLBdPP5JWe16JhMKPy4IUHk9QUpagaZNTgWM0pmBqYIrlHzCbxJTuJanWK1FQmHKHGy1hREWNzptHTqQ5VVm/8/FXLq6/+fRbeqw2KyXHNGzfHa3T9rp9V4JrLjcxcrCR8deW0761lv69T1UmgyGZMVeUNahjBan76EgDoURAjYauQn/CSoAgfpauPk6/bmaO72t4kQaI6l2MGGjk00O6ehqfRswkhAhtLtjFkSMp+YqLztNy85S0Wubalp2xf6mZ9D/Bv7U/NDqoKY3gVLLx6E8gND/IE/eZ6NnVRmmFiXkf+XHYRF56NlWkqaxOMvQcL3pfFtG04+jMCYaMKyEclnjm0TSa5qsR4wY0qtTmY/f+GDlZKqY/E8Dp787W7Vtr2dCNTVGHlN5iBjlUUkwedVkqfsVDEYcJ4SO0R6B553IiUoxJFxnp1U2PVpvSq1XLp3/PBUEglozSp5uarAwtbq9EZroaWVaY+WA6Py6uJsciUmpehckZreML/gyVSsBiFoknFL5cHGT2Yw1r5KanqejcFUrLTyXwAILpB5n7kqMey8hoFHl+egavzPPw9nOp4tugvkZee17mo68CyDEtN93pQ+fPxhRsjZEENsdmYrEze/ZdLheypPDtkiA9uugYOSQVTI8dZWLC1HI8XokuHeu+g53ba9l9IMZTD6bx+bwcFn7h58b7KzHoRS4630w8rtC9i55X3vXw7Qe5OOynAk1BEJgw1sSR4x7mPb8do8qAlFbG7Tfruf6aFKvkwdsdlJQluPG+Knx+mdff8/LcM2bufWgDrvJsNDELSvODPPmohTHnpBOLK3yxOMijz7iY/3IWa3+PsGl7lDON6UI+P03pynEOokJFspEW/aSSQIuOAl8PXM7dVGl3kPDGyJQLEAURSUlSqT2CqcUJrr8qde+GDVWzcWE1jgYGpvgVD717i3XWsefe8JKsyCK9rCcCIk0RiRBiP1vRY6QzZ7GFFVw+ztzgNNSeXfQM7m9g57cnSCebY8eOnZkxThP/zr4QYNaMOeiO2TnBcVrRBSnrOB+/aeCTr4OcO6mUvBw1O/fG2HswRse/bB5kWeH+J9wcOJzg6Re93DY1NdG4oirJ0y/4+GGxQutEk3oJgzKOkU0Bn356Au8FMSZPqPuMtWmpZcOyNOYtOMFnXxyktCJJMAgoInYyOMB28pTmdVhTkHougw4XF44be8Z2mHrDFD6YOx9T0sCHn4b54QcJrUbFbm2Ci6eWoVGLlJYnUkMmHjtVwL/5ajsbt0S4/JYKgkGFx+9zctn4usncwX0NLHxP4LordiF6sjDZkrTuHiQaC9BUL3DwaIwPP/dz7SQr058OkeUZWC+mEwSBLG83Zr+4ilbtRKpqpEYHpB0/IacKAyiUcoyjR4/SqVOn07JD4dG9NMup7zjWbIxwoiRZZ+CF3abi4XtsdOgQZNmaJDMedDJvwTE2bz1CWprAjdcZuO4uCYc9pWf85tsJukpDU+y5kz9hCnbEpBSw+KdVnCgp5forbbRqpmXPgRgvz/XiCySxWkTGjjI3qAt62Tgr733i47knUsx8o1Gsk7j96MsAfXqa6dVnRL1j/w5NWxXwvfgjneWz2KNeT4VOQSfomHqdut5kaoCpV9h47+Niyneq2a38jkUwkyHnkyCBR3eC7Jwk2YXdG4zVRUEkgxwqlBP4cdO2AbkRQRBop/Tg4OHl3HCnhw1rQe1OkROSzjL6DZB580UHokrgmHKACCGa0Q6jYCaRiLNkQSHapkXIGRJBT+EZ2eJM8O/sD80mHS2baXnkTiejJlSRFmtOtDhKPKscnVZAoPF9ik4xoBzswiv3JokTpVzvoncvHd8tyK3tHLvqUiten8QlU8vZtT/GmDEq2rSK8f0SD0UlMWwmNT+vUBh9tsCb70SwlPSgu5AFSSAEskvm+083c9u9GuZ+7EEdbNuoLJwx4WDP3qPkZqs5dDR+2u8/pKZf11T+zsev22jZ24M11BadYCCihDBm+BEK1tGvi5qiYontOxV6DS9lwoVG2rXRcvRYnFUbIlQVWWh+sgBQSQk5NK33TEOK0KF1N+GFN8v57TeFklKZ4vI4999poSBfxQ23HMIoW7BgJ0EMFWoUFMoyNvD+M6dYuCajSL9+IqtWbKSrNLjONPGIEuKwbhPPzph1xnvleCyOLCuIosDHXwWYennD2rWiKHDd5VYen+mjQ6wXNdFiCg+riCYTJOUIX76bUxvjGgwpLeXunXTcNa2KQ0cTnHO2EZc7yZvvhsl09+BAvJBXygNYbDIGncjxQolfVoS55Tobr8zMIDtTzY/LQpw/wlSPaDRutJkLrihlxGBjPV/19gc+ikpkDBoLsiyfdvHAoJdxV6pJxFTkySmyVDysZvvuKCVliVo9zj8QDsu8+LaHtd83nJuJxxUkqe55N6EVB9lJOtkpgha7kZHJPvnstFa6cZS9gMDZwwT69jq1Z3/uVR/Hjqhpgp2WdEIURCJKiOMcROPNZvJ1ZWxZnYlandKJ/uRrP48+4yIQ1jF69OjTssG/wv/J5Oe/MwYPHsz0aTGmTjZyeHmIbsmB+BUPh+VdtC4axHtPeXnX6iYo+MkoSHJkS109wXde0ROPy/yyMsQLb4f5+uMC7n2imgNHEnTt2HBW/9CROGNPaqENHazml/2lmHGg/stL+u3PYfTuZg3S2gVBIDfeDl37Hcx9+RSrxGpR8eAddlo0U/Hk864zqmj9+MOXPHyHnZlzAqzfKDc6YOLpF31Uu5Jk5QlMvy+Na++s5OWZGbz+npcde2PYrSqqaiSKShI0CXUHAWyks/jHBBt+MtBE6YwGHQF1NbvcBxg5SuHgsRgP3yGS5hB46gWFb34OsO9QjAtGGtmwOQKkFgqzSeTVpzMJhmSOFyc4XBgnI03F4H6p5NvcD31ceUmq2vHWBz6uuubO077+P+B2u4nGFFasDfPr6ggDepqprlZYszZC0QkBlSnOB5/5mHSRFbNJ4MdfgzzxnJsLRhpZsVwizdWBVicZGV5q2M9WJG2I80c7GHiWgVfe8TDmyjImjLGw70CMVRsijBxi5P7bHDw404UowiszMshIV9Ozi577nqzmhisbXlR+XhmitDzJfdOr+W1LDG+RnSbVw+u2xAlQ7gkx6Tx9oyLnDWHsRWN48eFCLrqqhicfsjFxvBmtVkBOqNmwMcmYc0Q+m5vNQzNrmPOGhy7tdVTVJNl3KE5xkczQ/o0nWcJhBT3ySS0sMAoWDIqZo2V72az2I9j2YPYNqLcYhxQ/LdrHmHZvOs0LQjwzZzmxsmz0spkAXqKEaKZ0JJk8xMbl9XWsfloWIlJpI2GrLzz/X4DTns9RqRQfbpw9DvHDoszagkyTPA19exp4ea6Htz7wccu1dhw2FVp7mJvuquLaSalpx5Kk8M1PQS69voJXZmaglcx88FGEQYMEXn7dh0rjQhEUtHnbiQRV3DWthpGDDXz3S7BBzdpkUmH9xgRNaM1O1mNX0mvbq6qUUiopphWdUwFdCCLBEPvZwoefBDhwtIRAQKasSENWZsNs/IYQi8VwOGHmw2lUVid56wMvOVkavvg+gMkk0Ly1xHNPRDjnbDvnTgr97XcFQwqimBqSlJPVeAjQvp3Ill+PYpEdOJUcFBQKmioNsowA2rfRUlxW17+PHmbipXe8LF2UlpIBubQGQ7ADh1iH0yqh1zfOrm0IoigSjyuUlMa55cEqsjPVtG+tYfWGCNPvT6N/bwOPz3Ex5py6CY1H7nRyxS0VzH85izuud3AHJ1mdPwbZtT/OpIss5GSq6yQ+/4xbrrXy7idFPP9sJmcPSK+TXBZFgYJ8LYIocPEFRrp30rN4aYi+/RW02krWbjzB6u/yatkWarXANZdZGdLPwC0PVfHDR3l8+Lkf/kYvqyH4/THSUaFGTQ7NOM5+WlF/UvQRdqPHjBkbFvcgdqvX0H/iUTZvPoKUENEbZUb2E9Bo1bWB+eMPWjl77Q78x3rXYUUFFT/+JpuZ9eQpZvHHX/oJhiXOHudl09YlmKvakx5thREzbZVu7GEze9mMzSkx+ZLGr/HayWZu/dVFIqRpcBDHfwGb1m/Cg5/O9MMqOCiniKQEt0+1c+t1NjxeGV9A4sb7qrhmopUJF5jR6UT2HIhxz6Meyndn4szRMXeun88+CiBqJOSYlmRVLoKziMKspRgCOWSE2yEjUcJRokToQC+8cg2rVwaRlEA99ojNquK+263EpSRJScVXrzQhkkiyn61YcHLI+SsOiwZR0SD4nAj+dMLZbp57bfYZ+wBIJW1uf+BO5jz+HC2PdkNLDjISW/Yeh9xjfPWxg1serK6T+PwD/XoZ6NZRx4eLglwxoWG9wl7d9OjSqyj2h2iTruKlGRm1XSOxmMxzb3q46Jpy9uzS0KsBLUBIJQr8bg2XXajh3Y/8PHp3/eJrLCazZGWQNARyKKCUY2c0zEGjVlFUlqxXqHtnoa/RwtaFo828vcCHXidw/x2n4rjvlwQZf56ZCRdYWPNbhDytHVOkvn1MgoUMuQlFJcd5aEYNGjVIJ5UUzuqhJxhSGN7I1ONBffU887KLZWtCjBhcl6H/6jwPFZVJQrFMzjvvwtO2AcDevXsIaqrwxVxkN0mw4gcnU++t4pqJjXc+Tb3Sin+cjNOu4o333Uwcl+DJmRE6xPpx7MRO2iqWxpNVioWmI3ezbYuI0dswk0ojaIn6dGz7til5iT8VSCtas2NxEReWHyLq1xEjQgehZ53jsiLt8Byxstm3ndxm/991Bf07QxC1+PwSIwYb0RDEKjo5pNpKrmzEJ0Xw48HWyAAsLy7yaIEGLXuE38jLh4/ezK4nmWW3qXh5ZgZvvu+jc3st4YhCfo4alyfJZeMsTLs7ja9/CKGuzsQp1NU9FgWRPE8f3pi7jDEXGvnicDlpUsMxX0wIkZcrsGFbkqhPx2/rfz/tJM/SX75n8oVx1GoNoqTFEc8jSYLqnI18/1F6HTaf1ydx7sQyWrfQ8Oo8Ly/PyGD6/Wmcd3EN3k01WOV0QgTIaWROAUBNKMg7LxnJi3bCKZiwKgk+evEo9vbFZGRLlAW3YnLGaNtKi8cnUVWT5IHbbPTrfcpPLvjcT1WNxAP3mvlu8XqKi/UQMRERg8SJYNCZaN/+9BPAfyAak1m6OsTos83UuCWaNCCT9gdaNtVgkzM5xA5CZUm6K4OoSt/Kw3fo6xX3ATq10+ILyKSZjWzbLHD4YAyDVoWNDMS4HxVlTLxQT0a6im9/DPPb9jA9Op+SWal2SeTlNqAfrxX44NVspt5TSXamikvHWvD5Zd7+wM+RwgRJWcZkNNU77u9gNgvEUBP3pxMnltKhdreiaU4h19xRyY1X2xg32oxaDSvWhrn/CTceD2gaMddn3wQRXdlUao4iaBJowg7sZJIgTpVSwgkOISPRjPZkCamZFwbBREKJo4gJbri67jry1rsR2nIWNuHU+2kQTLSnB/uUrZwoVNOlbw0WC4RCUO2J4gsKtOtQcFp6xqeD/yY//x+DKIokJA0HjkYIpR3CUZGHHiMatKlNSMJBRY2aCqqZcFndACMUlpnzuoeNWyInq7cKd02rZvx5Jl5918t7L9UXpfcHJL5fEkKjhrsf8rJvv4wg7kct66nZEUGS7LUbohNFEqpY4wGBXjHTJKfhBOuEMWamP+ciO/v0N/yVlUWc3U3DBefq+ObtHM69uJjP3nfW6lLG4wovvRVg3S9GDLIWpzlGdqYKRYFhF5cw/+WsWu03RVFYuirMnXdvRKgsoJRCWtElNdzm5PU4pTzs1TmsWLqaN1938sRzLowGkRuutNK7m57SiiRvLfBRWZ1kxbogwwamgp5IRObdj3wsWRnC60+J7r/4tgerRaSyOsmAPnrW/R7ht+0Gps/ufdrX/wfS0tIoq5CY8ZKbrcvy67QsVFYnmXRjOQ67isdmu4jFFDZvj3Dx+WbWrFZIK+6fSsKcvEYHGVgVB9uFX7n5gUq6ddJzVg89b83JZM7rbpJJ+O3nUy2tt10Hu/ZFufzWCr5fkEtuthq9TmDd72EGnlX3+QuHZV5718vEcRbmLvQhnWhGc6lrvefFo9SQnpVk+26ZkWPrT8NuDK1atSKq9ZFW0Y5pD5cw87ly9BoVXq/Md4vjPHR3Kjn+1pwsfH6JY0VJLGaBy693E48lG9US2X8oTsJjpZwiMshFVmRc5oPEHSV0z0kQ8RupifvY7l9NO6UXRsGMpEic4CBu3QnaBdXceKeHs4eqMDqixMtlQvjx46EZbbHhZM+6Gi68opLZTzhp3ybVgvbG+z7mzg+R5elLteb/G6bTvztKK4oxWBJ4tDv45AV7gxqct0+1M3piKTddbeOdhT7uvN7GdZNPLZAqlcCEMakWlBvvr0JT1Y248QBffhPBbIWcHBGDQWTYABXpaSqenO1n0+8S6AL07KKvI3wuywo33OnG5GqNWlDTSenDDtZjUEykkUMphfRiaJ0CkUEw0U0ZxLbIGg7tjSNpwsSrMxg0sutp20EQBAxGhfattYgCfPhFgGsus/LFuzlMmFLOb0vya7UsO7fXsWl7lD7d62/Kd++P0bKZBq1GoLgs0WAV+A/sPRzhvqdBxM/7Cw8ROpFBwb/ovvlroT41RCV1Xm1aarnrDh3TZvyKXhRRiQLffvsJkyadfut7Tk4OsqwweriZ917K4kRxgguuKKNXNz2TLkrdc6NB4Osfg3U0kIf2N7L/UJyh40to30aLooDHKzGgj4GFr2ezY2/sbwNlq0WF2SjWa6n/M1o11zB2lIUWTTUMOVloef8zHz27npqCvm1XlO+WhIgnFPr10tOmhYYtO6J076zj59VnFuBGQiJVQhFaRY8FGyH87FZ+p4BWGLEQIkAxR1Ki8ujYyyY60ocWyW78vmUjq3/Kqp3++uRsL599HebJB2T0epE0p4pl36dxx/3b2b1TIOTSE44nkYUE1MTpMaAGtaAmKsXp1Uvg24U56HQiS1eFeOip/XiPGLElcvBQg0wSIw7USrKOxvRfIUkKGkVPKaffHfKfhGQyiZxQkJFqE9IaVxM+/OwY999uQxQF0pwq0pwqvl2Qy/xP/XQcVIxKUCGFDMRd6UQIoa9KEFaCaMpzaEobytM3MfzyCu64yYHTrmLVBj9PPreUkuNqWia64yTz5DAsGWegLb9v2cnqDeHaZ/wPHDgcZ81vETKsekyJDLIFO4qioGpynE/ezaBHF/3JtvII9z95gAfve5Wz+tYfJnQ6qKqq4vknX6Q3w2plZkREMiKtCR3J4vxL13HdVYZGmUM3X2Pn6x+DjTL7AbKzobwmxHcL6rLBdTqRaXence0dlQiyptF4GEABzhlqZMHnfr5cHODiC8y15xQMyUy4ugZDZVtOcJA0chCAs846fZv06TuCfTve46kXXMx46FSy0x+Uyctp3J81L1BzrChB+zY6kkmFLxcH+OirAJ+/kyIu/PRzHL23daPXpvVnE3Wc4Pkn0hgzyoxKJaTiv/e8vPuRjypXwyQHQRC44SorN9xbSYumWiaMMRONpboQyiqSOJ0ZPDNrPlrt38t4/BUqUUBKwjEOcMVQkTSnGqtZrCfxEInIFJel2KkqFWSlpzSbB/czcM0dFaTb9VjdDmzJbEL40dNwElcyebnyMiP79/yNaCGpidb2eH02tTNewK5NxUQSCTrTjqgSppwTxIhiwEQOBTiSuRR591JV5T8jW/ynwOuH1+b5mXavA0EQ8OVt4+IBGp5/wo7HZ+W8MbuwVA+uR9ZxKZXoMZIgTqF2K4Y0F80LNGSmq1EUhZXrIrz5TgSvV6FXTzV33GTmWFGCV5/OoOvZJ7j5GhuHCuNMuztVAJz7XoSMWM/GW+z9WeTnuFHSy1EqGu78C6cf4ZLxer782YvZYGDPrtOXRIpGAthtJwepqUBCwm06wswnDfXamO02FYs/ymXqPZUM7GPAbBJPSpc4GTdpB5XHnMgekRgRzNQnuLiUSkRUtIr1qr1etaAhM9IOzy4LUtoOnn3GzOSLTkmzVVYnmXJ3JR3aaunb08DPy0Ns2BRh/Q+pfeajd0NVTZITRQlufzCMak9/lITCK8+9ymtzXz1tO7jdbrIz1bzwppcu7fW0bq5l++4YzZo0HN+uW5/EGW1BKyGbMuUYJRRi0Mj1hmABRKMy51/mInK4OZmx1mjR4cdNUL2bo7rNTLla4cmHT+VXxp1rpvBEgstvqeCXz/IwGkXatNDw07JQg4SK3Gw1d91g5/tfQhw9npIU6tZZQ7/eWn78NUIsojkjyQitzkhOepzNlR5i7CPHoSOuDrByZZJ2HbTs3BPjjfk+ykoV9L58nP7uaLQuJk89yLPTrbw+N8SuPUnS00UuOE/FjDkB8ttHuXmqnsxMFb8sreT7H3cRLkvgw01rumKjvq61RAKtOYJadeqa3R4JYoY6ic8/oxlt2cMm0kv7YRBM2IE0JcIWVvLp51+etg3+Ff6b/Px/EOnpuWzbVYQpTeRQaBW2QEuMpB4ev+KhmjI60Ica91YAqmuSzFsQZP4nIc47R8fX7+dgNqWCtc07otw3vRoBkbunVTPj4bRa3dDCEwkmT61BONyZ5186QBNa0osWqAQ1EkmOuzfx1PNunnww5eTbtlYhGb0QaXiyZ0jw0aVzw4+UIAi0bqHF5/NhMJwew0VR9GzbHaNnNy0/iTqEPX04/4K9GJ0eTEaRygoFvacZznAmQY5w7HiQOx6tJjtDxfsvZzGo76nARRAERp1tYs4shbvuLMPgN5Ep5NX7TVEQsVd34t0Pd2I2iSxemFubcCnI19Cvl4Hn3nBz/d3VXDY+ypRJVu6cVs3lEyz88FFeHZr2c294eOgOJxOuq2DH3ijXTrnvH+lVZGRkIAhqPn4zo57IfFaGmuenZ7DwiwDvvZTSGx04toTRw0z89JmGbKHuhjqpJCnNWMeU8XpunpKBzSKyfG2Yy28uJxaDjT81qVf16tJBz8XnmXl9vpf+vQ34fDJX317JxPEWbrrKhs0q8svKMM++6sbpEElKCldOsPD8K8UYJAdZShMEIaWn5ROriDXbidmcJBRWndFU37Ur1uFMT2K2H6H8gApjaQuOcwI7WQTLE4y4sIa5r9jo0UWPzarCYZO55YFqjhxLQMjG5VM8LPk6vQ7braIqyeTrPMRqmuKjgk70oTRtI3fdrzDliozaxP+RY3HGX13B4cO7kBWZCCHsgoP2sYEY9pjYtcfHksV7GDDMwLbqGgoqhiAjUc4JSjiKFJAoX6Gj35oa1BoZg0lB680jmBRQU4HDefrt//9JiCVqMBlVqPUhWjZrmMmiUqV8S2l5kh9+DbF4Yf1hXAAjhxi594kaYpl78btjtGot8NLMDHp305NIKCxeGuLN970sfDuNq6cEUbtbM2r8cXp0UzN6pJaSUoUvv46jqWyBM9qs9ntlJGykc5Q9tKJjg8x4URDJUZqSrI7TpGcRB6OV5OXnn7YdtFotyaTC0eMJXp/vpUWBmiH9jIy/toxrJ1rrDPG592YHV95awVtzMuu0GB8vTnD3Y9XMfzmLpKQw6rJSXn7Hy/PT6xcgKqqSxBJKrXD7DVfDozM8fLk4WmfQzZ9xrChBulOFoiisWh9h4ScxwhGFEyeStcdcdamZl+a6CfpE3n0xg5ffnUffvsNo3vz0BlzIsozNqubdF7MQBIFF3wUZPsjI8MGnfP0rMzO5d3o1i74LMHaUCbUKFnweoKxM5sUZ6bz/mZ8t26Os/6EJac6UL2jWRM3eg41vZEvKEqhUUFqebDCpoCgKBw7Hyf/L37bujPHArQ5CYZnr7qokL1vNxPEWjAaBpavCbNgSxWYVcXtkzOYz07lTo8OlVJGZpuaIfxudEoM4wi5OcBgVKnQYaEnHWtkCUVFRSiFNhFZ4wioumVrOglezeOktP59+DMZIU869tIhF8zPITFeTma5mwdsOnpjl4/tPVeTHO3FA2UarSD9sQiomkBWZ8k1H6TLgCM1aphKnsqJQYduBu8aHAPRjFIIg4PVU8/7CvfR4rmGm3NvvB6gJCyRJ0KNHjzOyxX8C1Go1CSGO+U8jiZzJPN6bf4ix58Zp2+rUu67XCbzxVgRHaV+cwkn2m3DyOQ1uJ7t5jNAxicOO5bw6y8b4808ViyaMsTDmHBN9zy3Bt99FkjhqRYseAwZMhMtbct1dRzl3uJHLLrSg0cAPS0Ns2x3lsrEWnpgRJQ8FRVFoQisSjrJa/eRUW7mRXz7TMe66Jxk8eCgq1ZnpmQFMe+gxCqTWtYnPP8MkWNlXpCPN0fj32qwiovj30iZF5TFGDmucDf7I3Q6+/dpFVIqgb4C1nVDi2NOSaDQCibCGRx+WeWZ2Nd27anB7ZA4eVKiuEmmZdNCJlmxjDSab8YyGfU2cNJXLvp5Pk1yZyTeXM/VyGwV5atweqVEtd4DSconr7qokI13NsRNxJo238MErWbz/mZ/Pvw/g9sgkM3dDVefad/3P8NgPMnyAno+/DvLDsjATx1kYPsjAg7c7cXsk3lno57zhDTMi31rgZ/TZJqwWkeff9NCpnZbhgwwsXhqke49+tG175kNxQuEoDimPbAow6FKJoyH9Dfzwa4irLrUSDsvc9ZCP9etltHEbkhijIhginpCY/kwQrTGJ5LHj8USJKCFyaMpetuBUsupv6BWJCop49HEV1TUKWUr9YV+pzyWRkRt8RgFyEq05xC7KOIGLClKN2iJBfJRznGylKdq4FUU6c2b0fwJUYoL3PpDw+92U1oTp0kXFvBeyEEUBh13Fk09qeWL6aqw1HbDK6SSIU8IRKijCaVdTYajg/JEqjpWImM0isZjM2IkuKvdnYPV1QYueFdtq+PabfZgzUnFmj646nHYV10w85S+DQQXT32lux/WUlEn066tmx6otZHi74BWrUNQxNHEbfnU5vc6K8tQLcbIzRY74o3To0uG07dCpS1+WrPyEIf3h/PM0/LqoELXDx7jzGo4n0k/KsE0cZ2bGiymNc5tVxYof0tm0PcY780P8/L2ftGR9olIpx2hHtwa/157IpSy0lwkXmOq8M1kZaj5+M5vJN1fw48d5vPG+l8/m5tTZZ/4Rb3z4topR4zfQonoEu3fsPW0bABw9epRhAw1cM9HK9fdW0jRfzReLA4w5x1SPNOEPSHz9XYw8JQsEyBWas1PZgEEW6w3TBLjjQS/BHR1oksitTfraSKNrcgi7lLWMH1P/HW3RVMOVl1h48nkXsx5Lp18vPU/McVHjkmrvwR+QZYXX3vPyzvNZdfanl0wt57Vn0rnjMe8Z2eKs/qNYtOA7mlqzaNKjgpmPOOjY1s6xogQPPOFl0edJqqpFekvnpOQNBNAl8tm+soqBK/w0lzthxUkVEZ74bRPXTDHW5oEgJWl37x1JBl5QQvaJVhgaGLbpU9yojDHefNHB598F6dROx4tvBHj3wyAmKadxVr1gRlKSaDllU71gQIfuH3WJNIb/XTX2/+J/DL/fj0HnolmujkhUov/QOKpW+wicnLRSzBFa0QkrDtatlZkxx8eQEUG+fLElmWX9Wf9JC3oPcvPld6nWx97d9Lz0VAalR/SsXdiG3oNrGHBBMb3OKeL8y0vo2EFFLPcgTYU2FAhtahdqlaCmRbAfny7QcN7kUpauCtG8mRqX9jiSUn/ymKIolGj2c92VjbcWuzwSJtPps1sO7S3ijbdTU+6lzBOYBTu5VQOw7R+BautQ8stGkB5pRQXFZJEHKolF72RTXJ6sk/j8My44x4TBHsVGw4kUAKuSzva9EV6ZmdEg0+yemxw0yVPz/scBho8v5+rLrEwab639rFotcNWlNqbdlcaD0z089aCT/eua4a/6mHnvvHTa1/8H4vE4+blmcrMbDqJ6dNFz4Ehq4756YwSjXuBYURLBVX/xqkrfwttv6pnzpJPmBRqcDhWXjLXw1APp9O/dMN0f4IpLrCz6Lsg3PwV56A4HBzc0ZfEvQS6/pYJbHqzmnY+8vPtiJsu+aMJ9tzi55Vo7ffoIJJvtprLZckqyV1LeZDn9rtzPqp/SUYkCRlM6rVu3bvD3GkIwHCQZ0fHSLCsPPayiWijjLIbTju5ExCDu4w6ungTd+9fQc1A151zo4ehRhTxVU1SosRT2Y+ToIOMm1fDQU24umFxO/1EVHDsqUkYh6QYzJ1T7mHB5nBuuttTZOLRqrmXZV7lY8z04yCRPaEYH+mASLIiCiFVw0DYykF3r7Yy/SMBjPIpW0FFAa8zY0aGnHd3plTyH1pH+yDWZ+JJ+JJK4qKRZm8bbTP6TISgK/hotyH9fp4vFU5tYjYZGN7OCINCpvZbZzxrJzYeV3+TXVnk1GoGLzk+xCZ95xcOQIWqsiUyal4+m+Kc+PH63ieeej2Mo7IUz3BJFUahRytgurgagkiJERCw0nsQ2Y0VCprpMjc2uEAqfWTtbdYWaJ+d42L0/hsko8tPyEAV5mnrtgzlZaua/nMX0512MvbKU6++u5KJry3hoZmpIRZM8Nc+87OGcsw38ujrEUy+46kyA3rUvxlW3VTDr0bo+cuY0O5KQ4MGnXPXOLZlUeOSZGq6daGXQudXcM9XEoW96ULakD8qxdvQYVM2eAzH0egFJVhC0CQaeZeTBW+HTT946bRts3LiR0cNNtX5qzW8RmjfVYND/aSiFVuC1ZzJ5ZWYqqXu8OEnRDieWg0O57nIVVeUieTlqPvk6WHtMZroalSrFXmsIM15yc/VlVh55uqbBttTPvw/QokBTT2vVaBDw+mXueLSaG6+y8eJTGfTprqdTOx333OTg6/m5/PhrmLW/h6mp2n/adgBQkGnVSmTjyjRefVVDUdYKvLjozFl0FHrTSuhUR681h6ZUU46kSDjsArdPtdF9aBkL3zZgDOQTVxLs3iPTd1Qpfc8p5+wxlXQeUMH8D2KYfM04xj7a0aNOMkQURLLirdG6mnL1JXa+W5DL70uaMOUaPV6hguZC+9qNkI10li1NFWT/il9XhdixJ0ZBJw8K0hlpnv0nYfDZg4jVTspI2T+7oj/jJ4S47lY3Py0P8dk3fnoMLUcqa3Iq8XkSgiDQju6EA1qM6UEK8rSMP79ukkpRFN5434fDIXLjY1Xc9dJxcoZtx5QZxIsLC3aySgbx09Iw7yz08vPyMOlOFft3q3nifgMWb0sqKWY76wgTIBSs74/tNhXnnp1g9eqV/8gOv639vc5gz78iSylgycrGB8WsWBsmkVSY/2nD8gq/bY3gq9HQsYFOEUhNLr/5/iomThYpsW5BVuQ6f1cUhRLrFjSmGAMuKGHP2nSauQeTdnQYB7/uiXtlP5qUD6dLcjCF7EMQBJrQivPGnHcaV38KTqeTrl37cvM1dmY9ms6mbVHe+sBHcVmCH5YGGzzG55eodiV5/N40vluQg6LA1ZdZueT6CixmgV8/z2f36qb8/IOZZufupMayr87xLt0xsloEmHyxlY/eyOKJe51s2Bzh0usriEZlHr8vjT37Ysx53V3HVyqKwivzPHTvpKOkQuLemx2s/rYJgaDCiZIEoTCUFm3A7XafkQ0Afl+3iRwKsGBj+cqUD594oYU3P/BSVp5g1EU17PymLfnlw8h09SSnuj+dwsPRJuwoZU2pOGLF69Jgl7PYz1ZiREmS4ADbiCunhmxGlBDbWYMtkk9+2XBaJrpzhD311gRFUTiu2UU6jSey1aiRSeKmEhtpdKEf3YVB9BKG0oHeVFKML+ll+DlnNiD1PwVZWTaqapJ8ME+FzaDj1mttdfYvl403sXKplbOv389ey6/sYB0atPRgCOm+jkhRLb26mHDaRKqqJW69z4tnW3uy/F0xCCZUggqHkkVB1VBKDxs5eCROVbWEJFNHfq1bFzU+Gn9mk5ZqVq0P8/LMdAaP8eLrsJQpTxXy1DuV9L9uJ+qmx9h1OMDtU+2EggLReIJrr7vmtO3Qtm07vlvipaQswTOPpOFVVaDWJRstfECqLfpESYKJ4y1ceHUZy9aECUcUMtNVZGQrSAYfVab9dZ5rWZGJiUG0jch8CIJAms5OeVX9/IDNqqJZEw2bt0dRiUK9wc1/oE1LLQ6bir1sJhY7/cFvACaTifIqidYttPz4cR7XX2GjfRstoyeWcrjwVFy3dWeUEWNdWMvqavpmkEvMZWPu+3X9Zigss36dgj1Rn1QhCAKtpO48+3zDUlNXTrDyy6ow3YYVMWhsCSXlCYZdXMLGLZFa2x4rSnD17ZVcMsZST4bqmolWtu+JodXUH/T7d/B7ZLLkAvqe6+HHT3Po3jk1a6BtKy3ffZzJqFEiNimzjq6rX3ETk5J0k4dgF9IRBREdBhwZSaY/UD+RnpmuZta0dI6aNtZb/xJKnMOqrXz2gY3x55n5eXmIkeOq+fyVPDLLB5CkcflDSUkiItbTnDVqtPz6669nZIe/w3+Tn/+PoaSkhFZNZfbsUkPAxrnDzVw+0YCkDxBToiSIYRBSlZV4RSYfvG4iv3IwGUo+FsFOeqI5+eXDeGyaxPbdKefRo4sea0YMRzyfQJmdZFJm1Tf5bPyxgFBUIhCAXKU+80YQBJp5BlJ4KDUV/LNvggiGCLs1awgrpxxETImyR9yI2Rlj666GHVZFVZKyCumMmH5lJeVoizsweaqbocOgyrS/9rzEky+GR6kmiA9ZFeeaSVY0agGbpfGKvygKWMwC8t+8fAoKOh0NCqVDqgLYoa0Og1aDTifWmX76Z1xyoRmrRcRmFdFqBWZP07Fpwxd4vd7TtEAK8XgcnfbvtVL/SPgkEuDxKqlkgK7uvYgpUbKahxg6sH6VWgFyGkmuQmoTn5Ol5rknMujd3UC1S6ZHFz12m4o3Z2fgsKlpXpCyl9sjccEVZfTspuf+O63s3JjBnq0Odm/K4OVZDhx2FbGEwgVjL0etPn3yebeeXVE8Gdz7cJCtWxTaKT0QBVWqJS+pQrZUk94sgFoNJhNMe9DAjGkW5KAZAQE9RvIqh+BZ1Y+Vb3XBv3IQrSvP5yxhBBlGK48+7yWvVxF33dSwnmlWhpoePVSUcpQmSv2krSAIZHg7s3GjTMJZCkAFRWjQ0EXoh1mwoRJUWAUHnYQ+2HBiwEiYACUlB0/bDv9JCEckHIk8Ij5tg0kTSLWylVUkMRoEikuTyHLjrbUer8yhowmefNDZYJK0aRMNzQvUtGuvEFZ5ATALVtrRA5kEJ2wb2Gn8hd2WX2g6Yi+2jDh9GIEJK5nkEaHhDSdAhDA69KhkLTqdgLum6LTtoCgKgqxm0+8yXr/M8EFGZk1LJyNNhcdXP9gsyNfw8Zs5DBtk5IvvQ4iShvNHmPjquwg9B1ezcrGFFWuiPHm/E61WoPfoIkZMKKHnyBO8vcDLOy9k1U5t/wOCIDDhfCuffBni7PGl/LIyxMEjcT79JkDvUUXk56iZ9UIYaXcPMv1dMAlWDIKJnGRrMouHcNlVPn5aHkKnExjYx0jhiQS9uuo4enhfvfNvDAcPHqwdIAcpXzywj4FfGkh0ZGequfxiK1JChT6Qj1Ew0y55FmV7MikpUnjrAy879pwKKp97PINbH67ip+XB2mfI5ZZ4eGYNO/fE2L47Rjgqc+2dlew7mDquxiUx61U3T8xxU+2W6m2CJ4yx8Pp7HuJxhWED6xfkcrPVXHWpFRQBuyVJIND4pO6/wpYR4/MP0sjKUHPJOBPrlzuxmFSNdheIgoiIiEdbxOUTdZw33ESaTUcnoS8FQmtayV3pHhlNvCyH2O5OqLYMp3nZuXSJDucIe4gQrtW2/Ssyo615+91UUk6nE8lwaMij7uRwQRDIqerP1VfHuOKGGn5dHWLJihDjri7n1oer2LYin9tvtKAzyGfc9vqfgukznyCmC5FQTm3mdIKBJlVD2f91N26bKjL1DjdFR7TkKfUnt8PJyb3RJmgcAYadXX/9fXWel0hEYfmXedx3i4NrJlpZ/HEOiz4xEs86TBrZWHBiK+vJ4aNJ3lsYZMZTEs1rzqa90pt8oSWthS50oS9H2YfUSKzVp7vEkUO7/pEdEok4SRofgikiUlyaYOe++mtGNCrz2nwvTz6QxryPfCz6LoAkpd5bRVFYtSHMlTdXU+NJsP9w/d/YcyDGq+96Wbwwl7fmZDF7joqS3BVU647gVWooVY6xRf0rDz8ms/q7fBxGA/nJtqnzElSYBEstU1QtaDBiIaj4sJFGZVnVGdvigrFX8cUPCgX5Gh66w0mn9lratNAy6zVPvWJOKJzyX0aDSK+uOo4XJ8nOVHH9vZW8MD2dqy611RZwmjXR8Ol7TpqfVY5fSZEvQoofa5dDrP0+n6H9jeh0Ik3yNDx+bxrXTLTy2GwXJqOI2Qzbd0cZNbGUx2e7eHy2i1ETS0kkYPZj6Vx/hZVPvwmQl6PmkrFmdu5NoHjtNM2L8O2335yxDRQlhoKCSlCTqMpgwadBjEaReFBLn+FVePYVYJfqJiI1gpbOnIUPFz0YDEAVpegxspvf6EhvMslnP1vZoaxju7KW/WzDipNmSsfUeySk4yCTHayjSiklrASpUSrYb1xD33M9mCz11+Y/UE05SSQMmGgtdEYjnPJ5VsFBNwaSROL2O24/Y3v8J2DUuZMRRIF2Sk90GnWDg/RystQ0zVeTLuXRVxhJU6EtRsFMJvm08gxjzrMpnVqdFpYulXEk6ncDCoJA83g3pj8ToLQ8iV4Hq9afijfuu9OMP6N+AhwgqPhIagNYLCJLV4fQ6wW2LmvCbVPsjB1l5pWnM1j1bT4ZaRpEAbxVOkx6LfPfe+O07fD994u4fYqNq2+v5JufQqxbkokvEqGqpvE946EjCX5aHuKTrwK0b63lmVdc9D2vmHunV3PuMCPjx2ppPbCEHYZf2Cf+zjHTJo7nLkFvSv6tJrGsimNpJLFpt4pccqWHSOjv004qUUSPgbTsM+uGa9++Pes3xYjFUom47p31ZKapmHyRhTlveOg9spiu/aq5brIa/YH+WJW6xX0RFYakjfffl1i17lSB8ejxBNpo4+diEiwcK2zYJjqdQNMmGnasKODzeTks+TSfzHSRV+Z5OeeyUgaOKebeJ6q583p7Kg78C/Ky1bg8Mhaz/oy0oNetXIs6o4bZ0xvey154rqlet0IxR2lBhzrxYwAvw4c2PmF97GgTFpvEDtZxQjlElVLKYXZQmrOSJYstDBtkTOWR8vSUb29CeqwFZsFKlAhJpeHns4zj5NGizv8pioLJGeXTj187bRv8K/w3+fn/GOx2O/sOxVB5snBW9eTFVyOEIwr33amnIns9MqkXW1EUfIkAzRP1NUREQSS9pjtPPnuqGpGVoaKKUpLWap56MB2zScRuU/HZ3BzMel2DrZqQcvwqSc/dNzq4YKSRFs3UzHxGJNR6PVvVS9msrGA7a8mTW5FTMYh7HgjVC7jcHokJU8qprjr9lxfAaDJgiWfj39iD1Us1uDQn2KJaynFhH2Wqw2xX1lJOEZ3og2LyM6CvFq1WwOevvwn9A5KkEAyKeHE1+hmPphijUfhbZ+MPSMRjYLcLjbIlRVHAZhOwWVO2FQSBqyYk+enHr8/IDiaTiWNF4Ub10nx+qVZrr18vPd4aNSUlMvG0E3WuIYCHMec1rH/Sqa2Wzdsar7Rt3BKlU9tTwcW7H/u4/GILIwcb+f6X1D2f8aKbK2+t4LIbyklziPy+NcrEC8211/4Hjh6PEwwqTJp8/WnbAGDgwIEkVFGUg11YtjyJWUg59pDix4KdvOqBVJQLDOyv4qH7jUTjCjNmh/AqbjLJo5wTAOgFI3YhrXbCYEKJ45f8TLrIis0m4vybdrn2rbVoafx90Qo6PC4RrS5l9wqKKKBNg59tRjskJHTo8Hkqz8gW/ymQZRm1osPkacENd7rx/iXRJ8sKN9xXRTKpcPktFfTtqeen5Q1XYbfujNKmpYa9B+MM7tu49Ea/XgZ27k4gSqeedy8uDCaFh+628NJzJoYM0HFwt5ZopZMooZNi3+0o40SDfkNRFMo5QSZ5JNURImGZREKu97nG4PF4EADJ50CQVdx8jR1IaSm/+k7jw2G++CKJNpxB6a89ef6OZiya1RrnkWGYQrlMucLK0RMSP/4aQpFSbHGrWeT1ZzMb1UkyGgXM/pbIv53NQzfamTRe5K57wnjLDRw7kWD3Fh1WpX6bpFbQoatqwUNPuslMV2EwiCQSUFUjYbE0HKA1hJYtW7Ji3amNR2a6Codd5FBhokHWZnllkoUfx3AkT1XtMwMdcJfYiIbUPPJMDZffXM5bH3j5+Cs/sqyw4LMA519extiryrjhvkpcXgmrWeDO6x188W4u997s4PX5Xtr0O87oSaUcOBJDr4NeXXVccWtF7XnE4wqFJ+L8tDzMucMa74iYMMZMy2YaHHaRSCTS6Of+DFmWcTiEOgW6NKeIzvg3RT1FIUkCpeAw10xKaQ86bGKd51UURNrTgxIKEU+GhypBTXPa1UrvNAS1oKnD8KupSel3/hUaQUuT6sHsXdyOKdfFeWCqnTWrZAb0MWC3qThelECvb5yx8p8Og8HAvIVzOWDcWoeRBpAgRnXUR8/kSCRkNH/TiqnEdFx6kY5gpO7zEo3K/LwizCN3OerFlV076rhtqg2vpgwALQaisSYEfXo6yH3qJG8g9Uy0p0ejDKTyCrA5Tl/z+8/QmxTKOd7o3yvE47wxK5PLplbw5vtefH6JZFLhl5UhLry6nAdudXLpWAsOu4qikgTnTi5l7FVljJpYyvxP/Og8TchO13HoSByXu+6a89JcLy9MT68djjLhQhPb1qVxz5wKzr5xD17bIbS6JDv2pBIFHo/SYFv0HzBgIk6UGBEcafYztsXgwUNZudHCvoMxZFnhk68CfPh6NlqtwBPPubjilgqee8PN3Y9Vc/F15Qw8S0+r5hoy0tUkEgpNctVEIkqtNMGfIQgCzzxhxZOxi2qljLLM9bz8rKPBe3r+CBP7D8fxeCUCIbjlWgc/LMzjwtEmLhxt4oeFqWS6IAi0aqaltCJl1wkXWAj5RfI8Z7F2tczqVT+dsQ1aty+gUpOaip7h6cJzT6uYdJ2LgFtL0mMnK9GiwePUggYDJiIEaU8PQCGIDy16TIKFNCGLrkJ/ugkD6S4MQo2aFtRtSc4VmtKRPkQJs5dNHNNu5f35Gj58Kw05o5SYUt+nx5QobqpQo6ZpI/GhTtBjw8nmzZvP2B7/CejXbzCirEmRgdyZ7D1Ynx2nKApz34uQHe5Y72+CIJDh6saSJRL7D8fRRRqXnbEIdlauiXPTNXaeesHD1h1Rtu5M3dfmBRruvU9NcfpaAooXOCmNIBayX7ceWRPF6RB4/1M/sxsYwJaRrubhOxzc+lAVibiAUath9eq1p22HivJjDO6n4/uFucQTCg/OrEGlUZj5YsNs1KWrQiQlhQWv5fD+K1lMGm/h7TlZ7FpZwNfzcxnS30h2pgZFJXFsdyaTbggwZIwbvTnBNVcY8KjKG/zeuBLD6IyQ5mx4/7Rtu0RT12BKT6iJRhuOfYtLE0S9erIpoHXLht+LxiAIAh07D+Ti68prE6Bbd8W4dpKVeS9kccOVdtQVLcj29KwzXf4PuKjATgZ5VQO54yaBQaOrefgpNzNecOMONM68lBUZQdXw3nzpqjD9eupTA6Gz1YgiZGWq+WxuDr9+ns+dN9gZOdRIrwZ0RgG27Y7SrIkaQV1fT/PvIEsyJnuiUcmWDm10hNR1O88SxOp0CkGKCPZX3eQ/Q6UCNRq6MRAjZhLEwe5i/a/p9O5+as0rLxXIV1rV/rs57djLJpJK3eKiR6mmmnJyaVrn/926E0y4SIvXU/b3F34G+G/y8/8x5ObmcrxIQlFSFQVb4QA++yzBJRda+PZzK6a0cKqaRAIt+nrU4D9gFMwcO3rq30XlMQrZh9UsMHJI3Y2YRtd4dRJAEZOsbT2ViAABAABJREFU2hBm+nNuJl9kJRhUmPagmVGj1LSiC2ZsOIVMzIKVrNJBjJsQ5NxJpcx40cX191Yy/toyDhcmcDjPLPl5+TWTcRnLsApO8moG0t47mpbJ7mT2KOTxNypxZsXpIPREJahRonpOFEsIgsBZPfT8urrhlqcvvguhceeSTUGD7SoRJUQs9yBWi8Cm7Q07vGhUZtP2GKGwTDDQeJJUURQiURmL+dQ9yssR8LgrzsgOgiBgMFh49V1vg39/bHYqkXu8OEF2pgokkXnvyPTuDRXWnbXnJyDSGLEoI12NySSyemN9uyWTCrNe83DDVTYUReHbn4PsORBn+CAjkqTw4tseFr6RxS3X2rh8gpni0iRGQ0pTKxavaxufX2LiDRUM7W9j06ZNZ2SHrKwsWnRphjZpRpU85Vj/mGZnEqw0KR/GhgWdeGRKBm8+3JSMwuHElBh20qmhHJdS1/ZxJcZufsN+srBnNglUVjeeQEi1T/z9cywpCrGQGlmREVE1+o6qBQ0iImo0SNJ/XXFDsFqNuKkil+YcP6Sh77AaHn7Sy0/LQ7w6z8eAC4o5XBjjs7k5LF6Yx5zH03ntXR+rNtR9jrfvjvLgjBoeudOJ1SJSVfM3jIyaJOs3JkkjJRuhKAq+9D1YDTren96KWbc2oWRJT/KrhpBHc45zEDvpaAUdVpwcFLcg/amqKSlJDrKDDHIIaKrIzE75qU5dBp22HURRRBREHGSQk62qldg4q4ee37ZG+e6nuglfRVF44lkvwaJ0VKTYxtlCE9KFHFSCikqxiDYtNNx7s4O13zfh91+aMOE8C8WlEsvWNN4uumRpnGa0QS8YyAx2wFHTFSFqppVnOJtXG0mPN230WGssD0+NikfvcrJ1Z5SWzTTM+zjJuItPf+BR165dKSpJ1vqpW66xMf05N2/PyeDOadW88JaHE8UJyiqSvPK2n2Hnu0kr61unWKERtIiIGN0tOHgkjkqE+Z/60OsFfvksn0Xzcvj50zy+/zCX15/NZNuuKD98nE+3TqkW2M7tdXRpr0dd0YLo3g4cPiLz6sxMtu2Oc+9NDl5+x8PYq8qYMLUcj1dm4Fl64n876CelQVhSJpGe3rgcy5+RTCbrrCuQWie6dRdrN2B/hYdqnNlRln6bjtGYSnr6fEoDxVMVRix1WMx20v+W1ZxUkhiMp66xV081SUt1458ngS3cjHBUpl1HmasvsyLLCj8uCyEqDSfe/4sU+g/oz3uL5hLtUsU21rBP2cpmZSUVFHMWw9ELRmzY8dC4/YO6Ci4da2HLzmid+GXt7xHOGWpsdKM19UozcWeKsR61+nlo2nTSHZkYG2EEGwQTkYC6wbbgT75VM3r02DO9fABat3dSSTFupf41HlP2I6tTg93atNKQ5lRx4/1VXDK1nG27Ynz4ehYjBqeu0WgQue8WB0sX5fPdghx+/CiPQwdErMGmZGRCh7ZaJt9czsEjpworZRVJWjWvm+g1GESuuMTCrOkOmreUsYda8euXVjr2L8Pnl+p0Sv0VqcE6Jsp1h7josvFnbAtRFHnplY+5/+k0pt4bplVzDTlZamY8mI7LLTGwr552rbScM9RA725a5n3k54UnU0nn5gVqNu+IMfCsxpOzbVpqseX6SRuwkzbt5XpDVP6M3t30vL0gQDxqYuee1OCOnl319OyqryMJcvBonCYnJx8rioI+YUcr6HG7BaLhM2e/Dhh4DkFNNV6qU1O23X058XN3vG4BBQW10LhP0WIgQRyNoEVN6tqURmI8GbnB79IKOgqE1qSRg0YLNpsKURT4fIGDmiZrqdEcQ1KSSEqSKvUxtgoraU1nBPjbopIV5xl3iv2nQJbl2gJdTqwdL7zhr2Vw/4Eal4QSMTVKVjAIJrbvkLn7Jjvi33TXyYqMrCjs2BNj7ff5vPpMBpNvruT5N92pobMTjNx6l8xx+3q26n5mp/EXyk27sYhmtJ4m/L4tTm62ulFJpuGDjGSkq0CTQKsR0Ggbf8f+itzclhw4nBq0O2WyjS/fy2XiOAuhiMzUeyopLk0lmIIhmbcWeHl9vo+ObbUUlSSw21T07KqnTcu67L7jxQlemJ6OyZSK1/YdTtCnu57777AQa7KHkFJ3CFdSSbBHvY6mLRq24dHjcY4f0qAXjBhdLXlouq/emiBJCrfc48VU1R4BEavtzKd6v/rafI4ejzPmqjLum159khiUuq4rLjERTT9ar2gI4FNchEVfaj8maEhzdaNyXzprNsSodiVwFgSQG5D7A6gWSujUuf7/h8IyL8711A5frahKMuWeSqbddYoccOEoM19+H6wjO/UHolGZT74KUHgiybjx152RHexpNuLxxmPOvBw1SW24zn1UTup0/xkWbCxf1Xjid9maCOpgqkU+Q8glT2iOTW3D6/9LG3xcRP0n7WOHkEEBrdnN7+xTtnJQ2U6hcwXHTZvJsOqJk/rNhBKn0rSP9J5HeOx+K7Ho3+eqzgT/3XH/PwiDIZcqJZXhNggm9IFcyisl2rXWsvS7NFwZ20iSbHSB/ivWbAwTdVkwYSGhJJD+8vwM6K/Cp9TXcYPUgKVQIsqajVG+eDeH66+wcfdNDvr21LN9q0AYP2l/0l7SosfrAYdNpKgkyZFjcUQhVYkwGhtnvzSE88ecj6GNiFd9KsC1kUZltczYUSZGjlTh0qemZDviTXhzbhhFUXjgNicvvu1l8dJT7YuSpLDouwCPzvCTFmxLntAcPQa2s5YiDlGhFHPMuInynLUo2ijHt2Vw692+Bplm199bhdXaCrM6C7dHYs3Ghtk6K9eFGdSv7iK2bbdAsxb1q5D/Ci1atOXdj308NLOakrLUYnboaJwb7qvEahZ46HYnV99ewTmXlZKdp2Cp7sDO1el41RXs0C/liLgdN5Us+t7faLK2Wyct19xeydMvu3C5U4L5K9eFGDS2GFlSePN9L+dOKmPz9igLX89GFAU+/jqASoQ5b3iYeGM5Tz3vZslnuXw6N4cZD6Vz6fUVPDijhnkf+bjt4Sp6jyoiGpPp1V172iynP+OlN16gLPsQarS1m3wDZoKk2G9/tCJlxVuTKRegFjQU0IrtrKMJrXBRyXZlLQeUbWxX1rKT9TjJIhgQWLYmzJWXWJj1WsMV0+PFCeIJkMR4gwsopN4XUZNAV9UKAQGJf1FYQEZCom+/gWdsi/8EjBkzjqgYxIebzvSjvFzi8/cN3D/FylvTMwj4BDLS1GhO7kesFhWL3snmp2UhRl1WyuSbyul3XhHvfeLnozezyc5UM3yQkZfmehv8PUVRWPhlALOvOSpBjV/xUJy+locf0nDReA2C2U82TTEJqYAmg1zCBGoX63yak9nGxR7TMrYr69ilbGQXv+EgA61OwZO2m3JXhERSYdSoUadtB7vdjj3dRimFxEKnkl6CIPDJ21nc+5iHAedU8cyLPh6b6aP7wGq+fz+DCn+oHrPESzXtu0V58CkXy1aHUBQFi1lkxiNObr7WyrRZrgaDse9+DuIrtdZheMWJoiCnBsWFm//t8y4jkeZUse9gguGDDSxZGWfznjwGDx562nbQ6/U4HWbuebya2a+5yc1WM7ifgRvvq2La3Q5aNtXw6LM1DDqvggXPFJBfOqxeq7aiKCQ1IW58tIbP5+Xg8kqcO8zIh58HeGx2Dbv3xzhcGOfluR4GjS3mkTuctRt3WVb49Bs/i77zk9G+ElV+EYXHZO5+vJqMNJH7ptcw6mwjb87KYNrdTrbvjnGkMMHiXxpmIwMs/MJPZrpIQbOupz3RU6vVUuNS6nUDvDzLxhHDb/U2JwHFS6jJDjYuy6wV21+2JoLgbZh5p0FT515qBC0xUsNAGoLbeJTrrzvFXhh1tpGEo7RBPykpSco4ToQgybRiunbS0q+nnitvrSAWU1Ck02cC/6eie4/ufPPz1/Q/tzXWptXk26zk0QI/Hiqcm2nR3YPHubeeFhdAUPET1/pYtynCReebuWvaKR3baEypMzztrzCbRGRBIqZEkNNjDB4yGI3q75PV4ZBQ5zlNJhUemxOjd7+LsNn+2b1u0aIDEy5Wc4Bt7FDWU6wc5YRykM3KCqooJTPelB5nl1JaJnHpWDOfzc3hmw9yefhOJ1kZp5JuVdUSkUhq07d+U5SzL6hGOdIOv62QmY+bOFaUYOZD6Uy5s4ruQ8rpP6KaygY07f4MlVohjxaYQvlIx1sgFLfhOA3L2sSUCDGihI3lyJYgvXv3/kf2yMjI4L0PfmDAsOkk5dR7OLifga/fz0GW4NslIX5eEWbEYBMatYqnX5F4bHaCsyeE8IcUissaT/wEQzIOu0jfXlq0WpFEovF9R41L4tulVvr0Hs4774cb/KwsK7z7sY9J41N++dOvwmg8+alZAqKM0XDmkhdjx16I0ZpAarONPeIGXEoFMWJIYhwNmr9NPgfxYSDFBFOhwmiQiROt50MBNOga9YGQ6q6Sgibe+SD1e21bafl9VQZTHi+B3quh12rEFgfJVZrjpgoBoY6G718RFvy0b9/+dM3wH4UOHTqQJEFciaIWNAjH2nPJdZVU/6nd2+WVcHn+XjIsKcncPsWBLsPboL+EVILr1huMzHshC5tVxdABJow6AbtNxUMza5hydyWSBHs35lBzLJehA3Vk+DthiGRj9baifXMTDnvjflUUBeIxCPhA1MWZNOmq07bDheMmMu8ToY7c083X2CkuTXLhKBM33FdJ17OP03NEESvXhrlzqp1WzbTMaIQZWlyaoLJaoiA/5dfLKyWiATWxGDjsKn75Ng1Lv02UZa6j2rqHyvRN+Nuuok3XKG1aann46ZrURG9SPnbZ6hCXTq1AqGoCgDPWjNXfZDDywhqWrAhx6Gicz78L0mdEORWbW2ET0gjbvIw8b8Rp2+APqNVqBFHLornZXDvJSm62urZwZTCIfLrARlX+aqr1R4gqYUJKgErLLlSdt9KldxR1rw3sMi2hJGclBb1LWfNjFjqdiscfMlHq3FTv+QgrQYp1eymujHHT/Sk5pPLKJB8uCtDnnFKqK0QemxHgnEvKGDGhhGsnWuvISWm1Ar266xh+SUkdCaZd+2JMmFqO0SCwt7ADF0+YfEZ2ePSpaXj8SXbta3ifWlmdxG7UsY+tVCrFyIqMnXRc1CUHpWREMnlvYX3WVDAk8/DjAez+VnX+PyL662mXGoxKvTZ3h5BBd2EgzWmHOs3N8l8sdO+p8Mo7CayDf8PbZhlir7U88bKHHz9P59fVYbTaf9Yp0hAE5UyEBP6L/zVUV1eTSDSsWbR69WruvOk60gMdyKMFYSWIfdh6Fn+cYiKtWhfh1nsClJcI9FCGNjhNMKwEyBqxmeuu1nHP/REqK6AJrRGNIR5+0c1lF57aEFZWJxl+gRt70Vm1m3qAkBJgj2o9g8+WeXN2Jvm5GhRFYfWGCHfcF0R/vCuH2UMPBqMW1ESVMDXOnVx/W5LRI/REojLNmmg4a3QJKpXExCse5MYbbz0jO0UiEaY98BhbN25HHzchqRKENKUMH5zgrTkZXH+Hly0bNGirmhMxVTBknIdXnk4nFld4dZ6XNb+FiSdSL+olY0x89U0c//7m5CutEQURSZEo5RgeywGGDFWxcm2COS+8xfMzXyReKSE6Shk3RsvggTqOnUjwyTcy4y6+hSuvuon9+/dzydiJWG1BPpqbTv/ep6rn6zeFeeQZF9+8n1vbRh0Ky5x/lcSHH608Y02zzZs3M2vGlVwxQc/mHVFcHpm8bDVTJlvp2TWlBzJ6YhnfLcjB7ZUZcYGHjNIBaNGRIEr4ZGuuK2MbV0zWMeOhugyjfQdjTL65ArVKoqJKweFQk0wqSJKCJMPn83Iw6kWaF6jR61OL+Mdf+fltS5Q+PfXIJxOl/XsbueEqe+33KorC9t0xSsqTPDLTxdkD9XRsp2PN70buffgL8vLqa+z8K5SXl3Pfnfezbf0OejIElaBml/IbrejYIANlt/I7flyYsKEgw8m5mvk0x0Yau9hIe3ritx0h7iwiIclMvdzKHVMdGE9uBH/fFuXRZ2p4+7lMBp1fjuxx0pl+dVidcSXGfuMaZHUEo7+AGFFC+OnOQPQNTMMLKwEOsYsAHn7f8RsZGY07do1G87d//3dHY/7Q5XIxYnA/wl4VOao8TFIauu5bad/chFoNGTlJ9uyPk+ZU8c7zWXXa8QIBiXHXlvPSk+l06ZjaEBaVJDh/Ujkhj57Zzxi4ZOyp50WSFG5+oIqtO2IUHlaRn6smHEty/XUG7r7BjlYr8OATPj5blMAQyEeFGjGznFbto2zZptDBPxKA0rwVbF7jYNG3QZ57OYLHLaAIEgXNZS6/xMj3S0J4Ahn8tOS3M7LRt19/x+O3P4khy8u6H3Nokncq6bB5R5TrbvYRrDIhhG2IgJtqJJLk05x0cpFI4rccQ8yswJGR4JlH0lmyMszytSkWpdkkcOFoM21bannmFTfXX2ljSD8Dbo/Ea3PDLF0RwWETCbtNxGqsxE96loQQoY8ykgRxDrCNLkK/Bs+/WLOXjG7HKS1P0KJFLm07DOS++2ei050+ywFgyjXnM7BnEZ99EyAtTQUKVFRJRKIyGs1JGZKYjuzSoegaEOf3Uk2/q/by8qwU3fvluR5Wb4wwa1oa1S6Zb34KcvhonJ3bBXLd/QimHURxVJGWJlDjkhgx2Mjsx9LR61Psyd6jigmHJS4Za0GvEzhekgryMpwqmjdVs2p9hBq3zDUTrXXWXYAjx+KMnlgKqFm2cu8ZTbO87ppJnDvoALdfXzeBtPa3MBOudGPXmzAIRsp9ATp0lvl0viPVzqYoLFsT5ta7QuRXDKnXrgywXVlHZ/rWVusjSogd6hUoSS1d6FsrOaIoCjXa46R3P8pPX6bXGRB46wM1fLpQoDnta1nUXmo4xE4kMYrJlqRTBzWZdh2bd0doXqCicI+Z4ePG8eTT0xu97v9UX9gQjh49yvRpk7nvJpmVq5OoVTBhvJ4WTdUMHe/HW24j01OAVXEiI+HWV1JjLuLss2N07ZBqyzt8JInNpOGaySb0RoVvfgzx82cNr8s/LA1xz+0ios3M/E/m0aJFC84bdgHOg00bjEMlRWKTsJS8pjL9ehmQFIWiCifjLr6Wyy679h/b6MCBA7z6wjVY9QEWf5saoqZGQy7NSBLH7zjMpeMNfPNTgNdmp3HBOfV12X/4NcjtD9agUfRoRQ3qsAOdtwllYiHG3GrOP1fHtt1RQmGFF6anM/ulECU700kYvCz/pf5wCkjpT3cfWE3T8nOQlCS72Eh3YRBHlN2AQDPa1jIHfYqb/WwhM1uh71kaMgrG8sBDT/9jmwBIksQVk4ewfJGqQTmmrTujvPNFHy659AZkWaZt27Y8Nf0u1q39me3LCmrjnT/jrQVevv4hiMPhoPB4kPtvMXLZuPpxViKh0OXsEr7/cQeFhYXcPPEG2nYOMv8NR62talwSjzxTw1k99UyZbKOoJMHoCz3klQ2jXDzGOdcWEVON5LEnXjzja7/gnLF4/DuZdLGZTxZF0OlAp4eKw1Y0kpkOQs96xwQVH8c5SCehD3ElxkHLCkR9jFuutfLCc9BdGVInxvMqNZRSSEehT73vCil+9ogbaNNeocqV5MM30xncr27c9+PSMA/eq5Bb04/f+DXVXo+ZdkKPet+XVJIczdjOxu3r/7bl9f+yP/xXvrBbx84IPj2dlX4IgoBXrCKUsR+jIzWwyudXcJVr6SUPb9A/BRUfB3UbGTtOpFMbA/Nf05Pr7VXH3hElxC7VGg7vyCQj/dR3vPGel9fnhXh1toMRgw0IQqpr7NEZfrYtzcDrk0knmxOavQw7R2L/0QjbVzRp8F7u3Bvj4msqCPpEzPYkq9YdPaN5CJ8vWsCOTW8yZ5q2tri5Yl2YOx51cd4IOwN6Cxw5Fuet931EIyD77TiNJi64LMSj99mwmFPv/abtUa6+uQajScJqVVFdI6N4ndhqOhBstoWdGzJqz7+iKsmxogRpJ/e3z7/p4Z0XsvhxWYj3P/WRSELh8SQKRnp1Ffn+S5leyrDa46NKBL/5GOjDlIVctI0MwiAYCSkBwu2q+HHZ4jNq9f4Djz92P5nmn5n5cDo798Z45hU3n7yVXbs3iMVkPvkqxNz3wijAPXcYWb4mRKd2Osada+bOadUgwIFDcX5f0oRps1xcO9HKwcMST88OofZlQcyIZK1G7wzQtKXEwSNx3D4ZtaLBqjhRBzJwRJoBqeJKmX0Lo88VicYU1Go4Z6iJaExm8S8hWjTV8Pu2MBq1SCCokEgqhMIyySSce/7lPPb40//IDlOuuoqS4vWs+Ca3jhRBOCwz+tJKDm4zISsQJoBaJaAooFGLdIoPqrNfTSpJjmf9yqDBIjdcaSPdqWLZ6ghvvRPFVNIdm3zK9/iEGsocv7PogzT6nmz39wckrr6tiv2/NqMp7eqdZ1gJYBu0iR8+T2fx0iDf/hxi7nOZdWLJopIEIy6u4I57ZjPhkgmNXvOZ+ML/Jj///4R/5dQnjB+Bt6oYd7GZPKkNfvshrrslwf23OhDFVCX94RluPn/PQluprrOWFYmd6jVYMyJYQk0I+bXIJGlGO6q1R0g0OcCKr/PJzjzlXEvLk5x/SQ1lJ9Tokw7iRFGhJot8ggVbMBgEBEUkEVWj+OyIkg4xvYoe3VXs3KlQUiqTlw9vvGhhQJ/Ui+MPSFw2pZptO6O079yWTz77+bSZLX9FOBymuLgYs9lMbm4u48YOQkqUcef1dvR6gY8/D7Fnf4Ls3FQ1f3A/I7GYwuYdMXKyLXRqb2X/YYUuXYdgMTdhwbwFhLxh1NokGdkSojaJRpfDK69/SIsWLZAkiRXLV7Bq2RrcnhpatM6lbbvOjBw5CoPhVJLzpx9/Ztb9z6FXRVE7vWRlipRXJ0jICd55Mb3WFjv2xHhklsL1Nz9Pv3/I8psz5wl+W/sxK77KrU1A/oGFX/g5VpTg8XvTTv5elOFjasjUOzHEnciGIKLdzaynjNz9RDV6vciUSTYcdpFfVobZsjPKReebefQuJ2994OXVeV5uuMqO1SJitYh8sMjPyMFGhg4w4vNLvL3AR5pDxVtzMglHZN76wMei7/z4A7Dqmzzyc+uyQeZ/4uOluR4uOt/CBeeYeX5ec1557ZN/ZIc/8OnHn/LYA0+QRwuMmDnOAVrQnjRyEASBmBKlkL2AQAAPGnQoKBTQCi06PFRTQwVt6IoZG0fEHVx9u58J43RMmFJJQb4anU4kFlPo2lHLndfbmfGClx17IxzYKyAmjDjIwICJgOjCL7iISjEEUUaQNQiIKCgYsNCN/nWCr6SSYBcbCRHgsZmPcu21f78R/L8c4MLf+8O1a1dyy9SpKIqC06pBEuNMuNDE9PucGAwiX/8YZOZLLgQBpky20aallt+2Rvj06wBmk4DNqiIzXU1xaZKikiTJ6gxaJLriduxHnVXBsIFGAiGZ1RvDJCIq/H647w4jD93lJBaTef8zP4uXhlCJcOR4gqoTejRaBXRx2rfW8MHrGXzzQ5T3XjaR7euGV1dEt3GFzH2prm5eJCJz/hVlHC6U+GnJpn90P5+d+SwfzF1A2w4Sv36VXWfqaGV1gsHnViOWtsaCDTvp+HGzW9iAWi2i04HeHKd1Cw0fv5VTx//Ped3Nr6vDTL8/jY5ttezeH+OB6V68NSK6aBqS14a90zFenm3lgadcFJXE8XvUiEkDsZhCttKUJrThkLITCw5yhII65x1QvBw2bqBLdy3nj3uQ8eMvqeNHzwRr167i+y8f5LWZGs6/vIwal8ytU2xMHm/leEmcSTeWE4tBuNpCV2lInTbFiBJir3Yts5810L1jqpD0xvs+QCYeE8jOUlFRqaB4HOh8eajsPsoT5WhNYQYPMPLEvel1dDZff89LMCRz+1Q7tz1chdcnc8UEC7IMH33pp6JKQqtNFb7sNhX5ORouG2fBaBBYvDTEdz8HkWQLS5auw263n5EdPB4P55zdmysuNnHvbVbS01RUVCWZ/XKAb79SiGp82KwiFouIx6Wg04nYLCJuf4Kk207Qp6ELfesF1jVKBW4qaSN0BVItf3tU67ELTnRJO4XsRQBUaEgIUUy2BL98mUXXkwUGSVJ476MgLz8HfpeGqKEGOSmiNwh07ijSqZPIr8skVBXN0EbSOSRuxZoZRuXLImEUWLZ26d8yAv+TfWFD2LVrB7OfvZdu7aO0a5Xg8DENW3drueveWeTk5PH2a2+zc9suNFotF0+8iIsmjGfF8p/4eOHr2MwekokEmzYlERImzDErYpqL+e8a67VCRyIyA8ZUcsGFd3HtddfUvr9ffv4l7zy+gJxgfV3F48oBtOjRCQbcmcXMfmUWAwYM+Mdx4J/xyy/f8+H8ZxjQM8LatUnKyxW8gSTtOii880I6K9fFeemNAHFF5uWn7Yw5JzUoVJYVfloe4o35Plq30PDJ5xFiQS069GjR4ySTUOYBevYUuW2qDRR47k0vRwoTSDEVrmqRQUMFvl2QXS/BePtD1XzzmZamsW7o0HOInZix0lRoS5VSStlJnVIJiZgY4O1XrXh8an5encPrb372j33in/H+/NfQJD7hvpvrFpWiUZmLr48zbfqnNG9+asCp2+3mikmjcFg9fPdhbp1JzKs3hHlstgurvRPTZ7xBeno654/uwuKFGbRoesqvSpLClbdV0bXP3Vx99Q0AXHfFFI6uKUKb7sbgiKCo4sQSMlddambAWQa++T7G4sVJ0ivOIqLyoW2/F2uGlSef/pymTRuXT2kMFRUVXDBqLDKVOGwCokpgUF8DFeUKK1bIWKQMWtIBnWBAVmRqKKeYI3TmLNRo2S1swC+60etlMtM1ROJJEgE9jlALLEoaMTFEJP0owUQI0ZtJC6UzOiFFPKihnMPswmrSkBfuRFAJEs44QJeuKqZeYSGZhPc/jHJ8n4msmtQk9wqhkKASQEBNAa1S5JST7dkxJcoR0w5eW/Ay/fo1XEz8A/+X/eG/8oU7duzg4gsuwqgy0FRpj0GyERGC+B0HmTgZxpyn47o7anAfyaAjfeqsdUklyTbWoEKF1hjHlhVFSgq4KjWkJ/PRKkbi5kq8sge9YODskRLzX0+rfeeTSYWOZ1WgC2aB3Y1WC9GgFmNVa3SymT38fnK/0RozNkLWE9z0oJ+br6vbzp1IKIyYUMrmTTJZ+UluvX06V1xxZm3OAOvXr+HDD14kHqsGRcFgzOGaKfejKAJHDu/jk4/f5cUnkgzqqyOjRQXtYwOJaj1E0wsx2yRiUYWk18Yxbw1n9Vfx1Xvp+Pwy197ipbrIQDSR5NY74a4b7XV+V5IUJt5YzrS70+ja8ZTPeWVeiFLvedx9z3S2bdvGjdfeCC4tbehaW3CNKzEOsA0rDtLJpVIoQshN8sX3i8jOzj5jG0BKDmH8hQMYMSDIfbfYWbo6zIJFfm691kavbnrKKpLMfs3Dlp1RcrNTMdnN19hp1VzDuZNK8fkl3n0pG5SU3Nurz2Rw+8PVvP1cJs0LNPy2NYrXL6PXwm2PVNO2lYarLrGybE2Yb38KEg3oMCQcWAUHmP1Yc/y8NNvMM6966NVVx2UXWti2O4ZWK9CmhYbbHq7GF5DIz1HTurmWEUOMCAJ8ubQXs2a//Y9s8Aeee24OX3/xJkP7G+jXW8+uvTGWLI8SLLeRlBRihNEJeqyKE5+qivxmEnqtimi1DbzpRIUgblUZLVpLuP1JYjEFvVZFPApCdT7NlY5oBG3Kn4rFqFod5KN37Sz4PMC2XVH8QRmvT+bqyywsXpzAt6c1OUqzWj/nVzwc1v/GZZepefbRtFTn3rcBXpnnZWh/Ay0KtPy6KspvWyPYbG34edlPqFSNz+T4b/Lz3wD/yqknk0kmX3YuocBRfB4Rn09G1Caw21X07ZnSzzl2IkG6TcvGdSJ2fysMmPELbkqFQqxyGnaVnXKOE5VjqAUVWr3CxEu1nH+OgQdn1DBsoIHzRphxuZN8sCjA0eMJqivAFMsiTcklSYIyoZCwEqKgaUrYOegXOFEkk5Ypcdl4C8GAwnc/h6iqTE1pszllOrfTEgjAkeNxQkGFqbfcxW233fmPqhd/hxdffJbPPp6LQa+k2hIFkUhEpEmTbESVgaFnj+Oqq6fi8/kIh8Pk5OTUYRnF43H27t1LLBajffv2tG/fnvLy8jOaqgbw2SeLeOvluehcFogKKNYkMWuArr3yCQbKUBRo2rwz11x7d52g85/go48+4NOFs7jjeiND+hmoqpF4/k0PJWUJ3n8lC4ddxc/Lw8x53YMvAIKgkO5U0bOLllhc4betUcaOMnLT1XbmvOFm684k/pCBnj26EwxUAmqGnH0hmzet58D+dTx6p50xo0wEgxLTZrnYuCVK86ZqNu+IYzII2G0iDruKfr307D0Q4+jxlMj/8EEmLr7AjM8v8eo8Hx5fkndeyGLlBoGfVlp57Y1FZ7zZbwiHDh3iwnMvJBqNo6AgIqDm5FAiVGjQ4BfcGBQTGvSEBS9xJYFaUJFUJNLIRkHBiwtRkMltluCB2+3k56qZ+ZKbLh10jBhspLhUYt5CH+GQwtPTnMQTCk887aeyQkBFqrggIGKxSWiNCVQJPYmadDzUICOhRoOddCzYCODFRSWyIPPBp/MZNOhfaz/+Xw5w4V/7Q7/fz1VXXcbhg3twOkT0+lSbUJpTRSSq4HInqaqSQBAw6jQkohp0xjg2OzRtouLqS620bqll264oM19wEwnoUAtqknICRZ3ApNdiNoroDTJufxy1oGHK1SZuu86G3SayblOER592cfwYJCWY8aiFSeMtTHvWzfe/hDEZBdwuCHq0pMv5YPbhaOrhrpustGimYeOWKPMW+sjO68b89z/9H21yq6uruf/euyk8+hsD+ujo2tHA1l0J1m70EyvLoIA2CIBLV44+X8Vn33xKWloaGzZs4N13ZlFcXIjDmuD2KWbyc9Ws2Rhj0fcyzVt0o6zsKBVlFSSiAqI7ByMmasRSBEOYFq1k0pxq3G6FUNTK2HFXsGLZJ1w+XuaTRWHK96WRL7WlmKNECJNFPmrUePVFmLJ9pOVYmXDZ7Uy45Mp/fO1/YPH3X/LZxy8xbnSMisoI3y4JIkkp/cxkQiE3V2THrgRi0oCNNIyYCYoeIio/WblxIlEBtVohmQCrRU0spuAPSDidIkP7G8jJVnPwSIINmyPEYjK5OWoUGUadbWLYICM1Lol5H/lo20rDi09msPdgnGmzUtrL5w1PsZJLy5Is/NJPkzwNMx5M41hRkg8W+XC5ZeIJhXhcYeToS5k58/l/bId1a9dz03U3km4FnVZAimkIVOsQ02qwOiSKToAU+6MQI5EgTr45DX08g8p4JRIyremMFScJYpSpj1BFCS2SXTBiJYCHE+J+YnIMI1b0mHCSgY8a/Lpyrrpcy/KVcbxBGaddhcOsxVUDijuD6lCAqMZLeqaMWqPg9ysEfWoyhGxsyRyCoodKpQRBERAEkY5dOzD/4/f+5brwn+4LG4KiKOzdu5eysjKys7Pp3LnzacVbbneq9dHhcFBUVMSXi77CVV3D/kNrGXuOxJUXp4pHK9bGeHW+wM23z2LgwKH1fvuR+x9l0y/bcLhzavViizSHiepCZGVmcvbIIdxw6w2kpdUfhvY/gd/v57tvF1F4dDeCqGPtyh3EIhWoEIjENXTp2pvHZjzKe/NeZv2670lzgCTJ5OeqOXZCIho3MGjIaMaMvZIfvv2RX5csIRT2UNBMQywhYjZbadOmPeeMvpQePXrz4pyXWPbTcqR4CHuWm0futtKlg47CEwmeednLiX0mHL62VFNGAC8xImh1MpqkiVypFRp01IileNQVdOyWjt3u4LzzL2fM2Aln3A3UGBRFYfasR6gsWc11E5PkZqvYvENmwRciN9/2NIMHD6t3jNfr5bFH72TH9tV066Slab6GHXtiuL0CLdv0YfaceZhMJnJyctiwYQO333oJzZsEOWeInuJSicVLE1x86a1MmXpb7XcmEglmPDGTlUtWI3g1JOQ4AY2XLj2aUXSiEE9lkjSDEUUXoXlLkYhs5u775tC//+B/fO0+n4/pj03n26++R0BEQEAhiYSMgJDq1kAFKFhwkEtTIoQo5igyEgpgPtkh5MNFVib06W4gK01Dfr6IwaSw8As/FeVJvC4dKjTIyChImHFgwIhHqEQiSQ4FaBQj5dqD6BUTmYkWiIiUCEeJiUF0pjhJvwUVaiKEEBDQY0RRyXTo1o5pMx6la9eu//Ka/y/7w9PxhT/88A2PPHAfeq1Cx9YGmjYVicTjHDyaoLRMwlOlR0ZCh4FcmmHAiB8P5ZxATSqBnySBTBJZlcBshlYtNAwfZCAvR83inyNs3ZEgmYTcPIUpV1hp0VTDstVhvv05RMClIy/ZhkylCQoKleJxipWjNGuVRJYESotUCEkdCjJmZ4wB/TU8eLud7Ew1G7dGmPG8h6ITClqDxBNPvcj48Y0z204HilJfxxtSvnLaIzdi0BTRqsDP8y/FyJNak00BAgLVlFGkOsTL77yI02lj7ltPYzF6cNgEdu1L0qxld+LRAJmO41w/WSI3W8Wm7VGmz/HgqhLo3c3ApZdo8XplPvlWoUevC7jnvqdqC12SJDHu/PEc2XMUjaJHIKWhGyOGGjUqvciFl43hqZlP/o+LY7Is8/rrL/PzD++jEuNEYwKBYAKjIYnDqqa8RERUy2RkQcd2WkrLExSeSKAo0L6NlsOFCe6YaqdNCw0vveNNxXPlEiaDQPOmGo4eT1DjknB7EtisKS3X9DQVV06w8OOvIbbvjaHI0KKpBrVaQFbA7U5SWSNhMorkZKqJJxQiUYVYTOb1ZzMZOsBItUvijfkBth9ozmtv/M/2CX+2xXvvvceXn32FWlSh0Wk5tO8w5qQdPQYCWg8mpxZR46WiNEZmpkCPrhrSM6C6WmLvwSh2mwqVAJUuGUkGr1shmRRQKUbkhIKkSAiaJOkZKU3oeELBH5S59Tob+Tlq7n+yhmhUJhISqaxQoxO0oJIQ1AkQZCJhAWemhNkkIkW1iK5sEmEdFRSjqGUGDBzAq2+/jMXSuD4y/Df5+W+B0w1wd+7cyQtznqakuBBJSZCZ6cBkaUpNdRnu6pTepSA6GTR4OFUV1dgdVlq2acmRw/sxGI1MnXoTLVq0IJlM8uyzM1mz6msEIYndnoPd2QJX9TH8fg8Wq4O27XpjtVoQRRVWs43M7Az0ej2bN2whHAkhCyFKig+i0aiIRbWUlXix2WzceMsN5OTlMPf1uRQVHUdj1DFixAguu+wycnNz/8UV/s+QTCbZsmULfr+fNm3a0KxZs3/0PYIgkJOT84+Sn5BKpK5atYrqqhratG1Nr169/teTvX8gFArx7TefcvDANiwWB2MuvJLCwqP88P0CZFliwKDRXHTRZEymlI5RTU0NhYWFyLJMXl4eK5b/yI7t69DrDZx7/mQGDhxSu9j82Q4+n48vvviQrZtXodFoyMvvhNlsJC+/Geeeez6iKPL++/PZsmkZRpOVC8ddwfJlizl27AB6nZEmBU1xOjMJBHycOL4XnU7PuedfzsiR555RS8fpoLCwkM8/+4KSkmKOFR6j8PBx5ISM2iBid6qJRiIgqOjUqQ1t2/emrOQANdXlKJhp2bojBQUFBINB0tLS2LF9A8eO7iAckYgl1Oi0KnJyW+D3+jlysBBRlGjWogk333Y3I0aMwOPxsGXzFn74+kfiiQRnjxyCSq1m7869SEikZ6axbMmvlBaXotFpGTl6JHffczdZWVn/+sJO4v9ygAun7w8jkQiPPHIfWzYtBSVJMAiJpIjBoKdHz7Po2KkbP3+/hOrKGmTiiNoIyXgSWVFQq2XC4SQ2m4jNaqF129506nwWiUSCnVt3UVVZhVqXRJJjeLwhgv4wRkMUQUiCACgiMnZ0Kiuy4keriyPLCjU1ceKxGMm4CmQ1Wr0atT6BwSiDrKJ1m5aMGXsF48b/721w/8D+/fupqqoiLy+Pli1bsm3bNn76/mdQ4LwLz6VHjx4N+iGXy8VPP36Nz1tFqzZdGT58FJqTwqmyLLNr1y4Wf7cYR5qDSy+9FEmS+OijjwAYP348rVqldH6CwSDffvMpB/ZvxeMNc3B3KX6fF71JR/vOndGqVdgdWjp27s4FF1yM2Vy//fSfIhaLsWLFr1RXlf3/2LvPwKaqNoDj/5s9OtM9KKPsvYciQ8SNAxBliIobUVFciAPFvfcGAQEFEQEBlQ2y954tpXumaZo0O7nvh0hL37YoioJwfn6RJE3OfXLz3Hufc+45BGQ1FouFwwfWI8t+mjRtzdDh9xMTE8OePXtIT09n6dJFSHjp0/dqhg4djtlsZvPmzQQCAXr16oXdbmf79u3k5OSgUStITKrHrbeOxGw2s27dWuZ9/wXHM7MxGg107nopxcVW1v82D7/fg1KhpfvF16LVqNm9axVajYZ+/W/kxoHDOHz4MCuW/8j+fduxlBYho6FN24488eTLZ+T4WFZWxtdfTWXJwp8pLS3F6a5AoXQTHhFAkiRs5VpCjFEolQrUujJcLicerwKTKQq93kRxbhkupwdJASqdKzg/kyeUyPBYOnfvRM9eF/H97C/YtfMAFVYfIJFQL5J2Hbqzd9deysryUKg1dOjYieJcG3m5ubg9HtweF0pJRaPURjRv0xC/v4KDBw8DCuJiU+jctRvR0dFERkbSo0ePPz39gciF/zxZltm9eyczv/kAp9NBu/YXMfim24iMjKzzb/bs2cPnH35JTnYOiUmJ3Pvg3bRv3/7fa/TvrFYrZWVlxMTEVJtnXpZltmzZzMGDuwgJiaB//6vqHGF8cgHh/88NvV4vRUVFuFwuVq1cTE72YaJjkrnu+uHs2L6T76Z/h8PhpGPnDtw9+i6ys7P44fsvOXI4k8jIRG69/XYuvfTSf+z88ITc3FwWLphJWVkxjRu349oBg/7UxfTu3btZt24tkZGR9O7dt3Jqov+PQ1paGvv27cNkMtGjR4/K48f/czqdpKeno1aradKkSeW5ZnZ2Nj/Om4XLZaVJ0/ZcddV1pzXtxx/ZtGkTO3bswGg0cjzjAIUFGcTHp3D5lYOZNfNLdu3Yi1LSEB2bSERoBOFRYfS5tA8ajYbDhw8THR3NqhWr2L55KyFhbnQGDaClUWoLHnr4ScLCwvD7/Xw761vWr1+Fo8KC0aClfaduDBw4goL8Apb/vAJ7hZ1DRw+Sl1UAskx4RDiDhg4kIjSCRQuWUFpqJiEpnK49OnHNtTfTuHHj05oK5nzOh382F9rtdqZ+/RkLF8zC7SpHqVQSG9cEU3Qy29avx+P1EECN1+3D5wugUitQazRIARmNRo3OaCA+OQG91kBRQT5l5XnodBIadRjR0fXRGWQiIsM4fCiTtPSjqJRe1CpQqyIxRSTgcFqwmssJBAKoDBLx8cHRe7LsQ5Z1qDUGkpKb0bFjR1QqFUcObWLH9q2UWbyYIuvx8GMPcdVVV/3jOQEgMzOTrVs34/MF2LRhM78tX0dADtDjku68+MoL1RZdtFgsOJ1OYmNjg/NpShLFxcV8/umrWCzFpDZuTavW3fnh2x/JzMzAGKan3+WXMXDgoFo7MWVZZtu2bXz58WQKCwpRqZXUb1Cfth3aMuimgX9Y3Pq7srKyeObph8jOOoDPHyA6OoHefW/E4bBTUpSOWq1Bb0yiUaNGeNw2NqxbAhI0b9GFRqmtWbVqOUcObUahlOjZsz+3DL2LqKgojhw5wtGjR1m5cjl+v5/evfuyb98+Dh/aR0y0mtjYFO5/4AlCQ0PZuXMnv/66mJzMPQQCPnwBNX6fEwk/yfUaMHjIvfTu3feM3B1RF7/fz759+/B4PDRv3rwy7rIss3fvXjZt2kQgECAkJITtW5eTnZWN3phAw0YNCQnR0717T3r1CnZSnXxccDgcfDP9GxbPX0J27mHUmmAR2Oc3kJSSgN1ajtvlJeDTERMbTWxiHDqdhtLSbNRKN1pdBMUFHhx2JzFx0Vx74zX069eP2NjYP7Vdovj5H3AunOD+3YLf+UTEIkjEIehci8P5fIILIh+eS0QcgkQcqpxLsRC58J93Ln3fZ5uIRZCIQ9C5FofzOR+eC7kQzr3v/GwRcQgScahyLsXidHKhWO1dEARBEARBEARBEARBEITzkih+CoIgCIIgCIIgCIIgCIJwXhLFT0EQBEEQBEEQBEEQBEEQzkui+CkIgiAIgiAIgiAIgiAIwnlJFD8FQRAEQRAEQRAEQRAEQTgvqc52Ay5UKtW5E/pzqS1nm4hFkIhD0LkSh3OlHf+Uc2n7zqW2nE0iDkEiDlXOhVicC234J51L23cuteVsE7EIEnEIOlficK60459wrm3budaes0XEIUjEocq5EIvTaYMkn+216QVBEARBEARBEARBEARBEP4B4rb3C5jT6eTJJ5/E6XSe7aacdSIWQSIOQSIOFx7xnQeJOASJOFQRsbiwiO+7iohFkIhDkIjDhUd850EiDkEiDlX+q7EQxc8LmCzLZGRkIAb/ilicIOIQJOJw4RHfeZCIQ5CIQxURiwuL+L6riFgEiTgEiThceMR3HiTiECTiUOW/GgtR/BQEQRAEQRAEQRAEQRAE4bwkip+CIAiCIAiCIAiCIAiCIJyXRPHzAqZWqxk8eDBqtfpsN+WsE7EIEnEIEnG48IjvPEjEIUjEoYqIxYVFfN9VRCyCRByCRBwuPOI7DxJxCBJxqPJfjYVY7V0QBEEQBEEQBEEQBEEQhPOSGPkpCIIgCIIgCIIgCIIgCMJ5SRQ/BUEQBEEQBEEQBEEQBEE4L4nipyAIgiAIgiAIgiAIgiAI5yVR/BQEQRAEQRAEQRAEQRAE4bykOtsNEM6eX3/9lYULF1JWVkZycjK33347LVq0ONvN+lcdOHCAhQsXkpGRgcVi4bHHHqNr165nu1n/qh9//JEtW7aQm5uLRqOhadOmjBgxgsTExLPdtH/d0qVLWbp0KcXFxQAkJyczePBgOnTocJZbJvyTRC4UufAEkQ+DRC68cIl8KPIhiFx4MpEPL0wiF4pceILIh0HnQy4UIz8vUBs2bGDq1KkMHDiQ119/nRYtWvDKK69QUlJytpv2r3K73TRo0IBRo0ad7aacNQcOHOCKK67g5Zdf5plnniEQCPDSSy/hcrnOdtP+dSaTiWHDhvHqq6/y6quv0rp1a9544w2ys7PPdtOEf4jIhUEiFwaJfBgkcuGFSeTDIJEPRS48mciHFx6RC4NELgwS+TDofMiFYuTnBWrRokVceuml9OvXD4Dbb7+d3bt3s3TpUoYNG3aWW/fv6dChw3+qt+KfMGHChGr/Hj16NHfddRfHjh2jZcuWZ6lVZ0fnzp2r/Xvo0KEsXbqUo0ePUq9evbPUKuGfJHJhkMiFQSIfBolceGES+TBI5EORC08m8uGFR+TCIJELg0Q+DDofcqEY+XkB8vl8HDt2jHbt2lV7vG3bthw+fPgstUo4VzgcDgBCQkLOckvOrkAgwPr163G73TRt2vRsN0f4B4hcKPwRkQ9FLrxQiHwonIrIhUEiH57/RC4U/ojIh//dXChGfl6AysvLCQQChIeHV3s8PDycsrKys9Mo4ZwgyzLTpk2jefPmpKSknO3mnBVZWVlMmDABr9eLTqfjscceIzk5+Ww3S/gHiFwonMqFng9FLrywiHwo1OVCz4Ug8uGFRORC4VQu9Hz4X8+FYuTnBUySpD/1mHDhmDx5MllZWTz88MNnuylnTWJiIm+++SYvv/wyl19+OR9//DE5OTlnu1nCP0jkQqE2F3o+FLnwwiTyofD/LvRcCCIfXohELhRqc6Hnw/96LhTFzwtQWFgYCoWiRu+V1Wqt0cslXDimTJnC9u3bef7554mKijrbzTlrVCoV8fHxpKamMmzYMBo0aMCSJUvOdrOEf4DIhUJdRD4UufBCI/KhUBuRC4NEPrxwiFwo1EXkw/9+LhTFzwuQSqWiUaNG7Nmzp9rje/bsoVmzZmepVcLZIssykydPZvPmzTz33HPExsae7SadU2RZxuv1nu1mCP8AkQuF/yfyYd1ELjy/iXwonEzkwlMT+fD8JXKh8P9EPqzbfy0Xijk/L1DXXnstH374IY0aNaJp06YsX76ckpIS+vfvf7ab9q9yuVwUFBRU/ruoqIjjx48TEhJCdHT0WWzZv2fy5MmsW7eOJ554Ar1eX9nTaTAY0Gg0Z7dx/7JZs2bRoUMHoqKicLlcrF+/nv3799dY5U84f4hcGCRyYZDIh0EiF16YRD4MEvlQ5MKTiXx44RG5MEjkwiCRD4POh1woybIsn+1GCGfHr7/+ysKFC7FYLNSrV4/bbruNli1bnu1m/av279/PCy+8UOPx3r1788ADD5yFFv37hgwZUuvjo0ePpk+fPv9uY86yTz/9lH379mGxWDAYDNSvX5/rr7+etm3bnu2mCf8gkQtFLjxB5MMgkQsvXCIfinwIIheeTOTDC5PIhSIXniDyYdD5kAtF8VMQBEEQBEEQBEEQBEEQhPOSmPNTEARBEARBEARBEARBEITzkih+CoIgCIIgCIIgCIIgCIJwXhLFT0EQBEEQBEEQBEEQBEEQzkui+CkIgiAIgiAIgiAIgiAIwnlJFD8FQRAEQRAEQRAEQRAEQTgvieKnIAiCIAiCIAiCIAiCIAjnJVH8FARBEARBEARBEARBEAThvCSKn4IgCIIgCIIgCIIgCIIgnJdE8VMQBEEQBEEQBEEQBEEQhPOS6mw3QBBO2LdvH8uWLePIkSNYrVa0Wi3Jycl069aNyy+/HI1G87c/4+OPP2bNmjV89NFHxMbGnoFW/3ft37+fF154gcGDBzNkyJCz3RxBEH4ncuG/S+RCQTh3iXz47xL5UBDOTSIX/rtELjw/ieKncNb5/X4mT57M8uXL0Wq1dOjQgfj4eBwOB7t372b69OksW7aM8ePHEx8ff7abKwiC8I8QuVAQBCFI5ENBEASRCwXhTBLFT+GsmzVrFsuXLyc1NZXHH38ck8lU+VwgEGDu3LnMnTuXV155hddeew2DwXAWWysIgvDPELlQEAQhSORDQRAEkQsF4UySZFmWz3YjhAtXfn4+Y8eOxWg08s477xAREVHr6z744APWrVvHoEGDuPnmmysfHzJkCC1btmTixIk1/uaBBx4AgkP4T/y7uLi4xuv+/++LioqYP38+u3fvxmKxYDAYSE5Opk+fPvTp06fa365evZply5aRlZUFQEpKCv3796/xupOHzrdr147vvvuO9PR01Go1PXr0YOTIkWg0Gnbt2sUPP/zA8ePH0el09O7dm2HDhqFQ1Jyed+vWrfz8889kZGTg8XiIj4+nd+/eXHvttbW+/mRz5sxh7ty5tT730UcfMWfOHNauXcsrr7xC48aNa7xmxowZLFy4kMcee4yuXbtSVFTEmDFj6N27NwMGDGDGjBkcPnwYgBYtWjBixAiSk5NrvI/T6eSnn35i06ZNFBYWolaradKkCYMGDaJ58+an3AZBOJ+IXChyociFghAk8qHIhyIfCoLIhSIXilx4pomRn8JZtXr1amRZ5rLLLqszoQMMGjSIdevWsWrVqmpJ/XRcffXVrF69mszMTK6++urKnrGT5zQ5cuQIr7zyCk6nk3bt2nHxxRdjt9s5fvw4S5YsqZasp06dypIlSzCZTFx66aVIksTmzZv55JNPyMzM5LbbbqvRhrS0NBYsWEC7du247LLL2L9/P0uXLsXhcNClSxc+/vhjOnfuTOPGjdmxYwcLFy7EYDAwcODAau8za9Ys5s+fT1RUFN26dUOv13Pw4EFmzJhBWloajz766Clj0apVK4qLi1mzZg0tW7akZcuWlc8ZjUb69+/P2rVrWbFiRY2k7vP5WLNmDREREXTq1Knac0VFRTz77LM0btyYK664gvz8fLZs2cLhw4eZNGlStcRut9t5/vnnyc7OpkWLFrRr1w6Hw8G2bdt44YUXeOSRR+jatespt0MQzhciF4pcKHKhIASJfCjyociHgiByociFIheeaaL4KZxVR44cAaB169anfF1SUhKRkZGUlpZSUlJCdHT0aX/WNddcw/HjxyuT+v9P5Oz1enn33XdxOp2MHz+e9u3bV3vebDZX/v/BgwdZsmQJSUlJvPzyy5UHiCFDhjBhwgQWL15Mt27davTK7Nq1i8cff5wuXboAwQQ5fvx41q9fz+7du5k4cWJlEh0yZAgPPfQQixcv5vrrr0epVAKwZ88e5s+fT4cOHXj00UfRarUAyLLMV199xbJly9i0aRPdu3evMxatWrUCqEzq/z+Rc7NmzahXrx4bNmzgtttuQ6fTVT63Y8cOrFZrtTadHJeBAwdyyy23VD62Zs0aPv74Y6ZMmcJzzz1X+fiUKVPIzs7m/vvvp2/fvpWPl5WVMX78eL744gvat29/RibwFoRznciFIheKXCgIQSIfinwo8qEgiFwocqHIhWfaqcf8CsI/rKysDOBPJekTrznxN2fatm3bMJvNXHLJJTUSOkBUVFTl/69evRqAm266qdrcKgaDgcGDB1d7zclatWpVmdABVCoV3bp1Q5ZlOnXqVK33SK/X07FjR2w2W7UDyi+//ALA3XffXZnQASRJYvjw4UiSxPr1609v42tx2WWX4XQ62bBhQ7XHV6xYgSRJ9OvXr8bfGI1GbrjhhmqP9erVi3r16rFv3z5KSkoAKC8vZ8OGDbRp06ZaQgeIiIjguuuuo7y8nL179/7t7RCE/wKRC0UuFLlQEIJEPhT5UORDQRC5UORCkQvPNDHyU/jP+Kenp01LSwOgXbt2f/ja48ePA1U9Qyc78diJ15ysQYMGNR6LjIz8w+dKS0sre+COHj2KVqtl5cqVtbZNo9GQl5f3R5vwh3r16sXMmTNZuXIll156aWU7du/eTcuWLWtdUbBhw4bVer8geLBp3rw52dnZZGZmEh0dTXp6OoFAAI/Hw5w5c2q8T0FBAQC5ubk1bhkQhAudyIUiFwqCECTyociHgiCIXChyofBniOKncFZFRESQm5tLSUkJiYmJp3ztiV6dU8158ndUVFQAVFtFry4OhwNJkggLC6vxXHh4OJIk4XA4ajyn1+trPHZiSHxtq/OdmJDZ7/dXPma32/H7/XVOxAzgcrn+cBv+iNFopEePHqxZs4acnBySk5NZtWoVgUCg1t4soNZ4QDAmQGVM7HY7AIcPH66c8Lk2brf772yCIPxniFwocqHIhYIQJPKhyIciHwqCyIUgcqHIhWeWKH4KZ1XTpk3Zv38/+/bto23btnW+Ljc3F4vFgslkqjb0X5KkagnvZA6Ho9ZEWRej0QgEe23+iMFgQJZlysvLKxPWCVarFVmWa03gZ4Jer0eSJCZPnvyPvP/J+vfvz5o1a1ixYgUjR45k9erVhISE1DnBcnl5ea2PW61WoOrAdSI21157LSNHjvwHWi4I/y0iF54+kQsF4fwk8uHpE/lQEM4/IheePpELhVMRc34KZ1Xv3r2RJIkVK1bUmRAA5s2bB1Bj3guj0VhrEi4qKqrsoTrZiR6iQCBQ47kT84js3r37D9t9Yuj9/v37azx34MCBaq8505o0aYLNZiM/P/9vvc+pYnFC06ZNSUlJYe3atezcuZPCwkIuueSSOidXzsjIqLU37USvVf369YFgrCVJ4ujRo39rGwThfCFy4ekTuVAQzk8iH54+kQ8F4fwjcuHpE7lQOBVR/BTOqsTERK6++mpsNhuvv/46Foul2vOBQIC5c+fy22+/ERcXx4ABA6o9n5qaSnFxcbXk6vP5mD59eq2fFxISAtTea9W5c2eioqL47bff2LVrV43nT/6b3r17AzB37txqw/YdDkflMPsTrznTrrrqKgA+/fRTbDZbjefLysrIycn5w/c5VSxOdtlll2Gz2fj8888B6hzKD8FbIubPn1/tsTVr1pCVlUXr1q0reyMjIiLo0aMHhw8fZuHChbXOU3P06FExnF+4YIhcePpELhSE85PIh6dP5ENBOP+IXHj6RC4UTkXc9i6cdSNGjMDhcLBq1SoeeughOnbsSFxcHE6nkz179pCfn09CQgLjx4+vMTz/mmuuYffu3bz22mtcfPHFaDQa9u7di8FgqJwE+WStW7fmp59+4osvvqB79+7odDqio6Pp2bMnarWaRx55hJdffplXX32V9u3bU79+fRwOB5mZmbjdbt544w0AWrZsyZVXXskvv/zCuHHj6NatGwCbN2/GbDZz1VVX0bJly38kXu3bt2fQoEH88MMPPPTQQ7Rr146YmBhsNhuFhYUcPHiQW265heTk5FO+T1JSEpGRkaxfvx6NRkNUVBSSJHH55ZdXi/OJCZ0tFgtNmjQhJSWlzvds0aIFP//8M0ePHiU1NZX8/Hy2bNmCwWBg1KhR1V571113kZeXx4wZM1i7di1NmzbFYDBQUlJCRkYG+fn5fPHFF9VW6hOE85nIhadH5EJBOH+JfHh6RD4UhPOTyIWnR+RC4VRE8VM465RKJffffz8XX3wxy5cv59ChQ2zZsgWdTkdSUhL9+/fn8ssvr3UIefv27Rk7dizz5s1j7dq1hISE0L17d4YNG8a4ceNqvL5Dhw6MGDGCFStWsGDBAvx+Py1btqRnz55AcPj666+/zvz589m9ezd79uwhJCSE5ORk+vfvX+29Ro0aRcOGDVm6dCkrVqwAIDk5mSFDhtS47eBMu/nmmysT6L59+6ioqCA0NJTY2Fhuuummyu05FYVCwWOPPcbMmTP57bffcDqdAFx00UXVkrrBYKBz586sX7/+lL1ZALGxsdx5553MmDGDX3/9FVmW6dChA8OHD69xkAkJCeGll17il19+YcOGDfz222/IskxERAT169dn0KBBhIaG/oXoCMJ/k8iFp0/kQkE4P4l8ePpEPhSE84/IhadP5EKhLpJc2zhaQRCEkzz66KOUlJTwxRdfoNPpajxfVFTEmDFj6N27Nw888MBZaKEgCMI/T+RCQRCEIJEPBUEQRC78LxFzfgqCcEo7duwgJyeHXr161ZrQBUEQLgQiFwqCIASJfCgIgiBy4X+NuO1dEIRaLV26lJKSElasWIFGo+G66647200SBEH414lcKAiCECTyoSAIgsiF/1Wi+CkIQq0WLFiA2WwmMTGR4cOHExsbe7abJAiC8K8TuVAQBCFI5ENBEASRC/+rxJyfgiAIgiAIgiAIgiAIgiCcl8Scn4IgCIIgCIIgCIIgCIIgnJdE8VMQBEEQBEEQBEEQBEEQhPOSKH4KgiAIgiAIgiAIgiAIgnBeEgsenSUWiwWfz3e2m0FMTAzFxcVnuxnnBBGLIBGHoHMpDiqVisjIyLPdjH+MyIfnFhGHIBGHKudKLEQu/HecK9/3uUDEIkjEIehcisP5nA/PlVwI59Z3fjaJOASJOFQ5V2JxOrlQFD/PEp/Ph9frPattkCSpsi0X+rpXIhZBIg5BIg7/LpEPzx0iDkEiDlVELP49IheeW0QsgkQcgkQc/j3nQi4E8Z2fIOIQJOJQ5b8aC3HbuyAIgiAIgiAIgiAIgiAI5yVR/BQEQRAEQRAEQRAEQRAE4bwkip+CIAiCIAiCIAiCIAiCIJyXRPFTEARBEARBEARBEARBEITzkih+CsLvvF4ve/fuZe/evXg8nrPdHOEM8Pv95ObmYjabT+vv3G43x44dO+2/E/55siyTlZXF0aNHcbvdZ/z9zWYzaWlpOByOM/7e/xSn00l6ejpFRUVnuynnvdLSUnbu3ElGRsbZbsqfkpGRwZ49e7Barad8XSAQQJZlCgoKyMnJwe/3/0stFM42v9+P3W4nEAj85feQZZnS0lJsNlutz5vNZrKysv5z51Y+n4+ioqLTOh74fD6OHDnC0aNHz/vfUUVFBcXFxae1nYcPH2bNmjXnxArBwoXBarVSVFRU637q9/upqKiosWCLLMvn/e/3QuTz+cjOziY/P/8/tUjP35GXl8eOHTvIz8//R95fluW/df7wbxOrvQv/SbIsU1RUhFKpJDo6utbXlJaWMnP6LI4cPEpSvURuvWMESUlJtb7X+29/wMK5P6G26wEJl97GNTdezbgnH0WhUFR77ZIlC5g390sk2Y7HK9GmbU9GjHyA+Pj4ypXPznerVq3i43c+xVJcBgro0KUdjzwxttb4/tvKysrYvHkzixYsYueWPfgq/Nic5aCQ6dStEy++OpEGDRrU+rcul4tJz73E+lUb0AdC8cgujDF6nnnxabp261p5IuTz+XjnrXeZ/c0c3G43BqOOB8c9yG2331ZtH3C73Sxc8BO7tu0iKtrEzcNvPidi9F+Un5/P8xMeZ+NvOzH4wlArtMhhAfpfcxkTnh+PWq3G5/Oxc+dOSkpKWLliCevWrkWlcqE3aImNb4m91E1eThYanZL4ehGYS0rQqAMYDDpatOpESVEORl0JCXESh9JlEhLb8uT41wkLC6OkpIRvZ33Jjm2rAZkWrbrQpm1Pvp/zBfm5aWg0ahqltuK2O8bRvn37fyUmTqeT5556jm0bdqDxGPBKHoyxOp6dNIGu3brW+je5ubnk5uYSHx9PSkrKv9LOs6m0tBSr1UpUVBT79+9n8+ZNHDrwGy6njQqHi4CsgYALtRr0eh3JKS24/Y5HaNy4ceV7yLLMr7/+zEcfPIPXbSMxQU1YqJHD6X6iokyEh0fQ99IbGHDdYHQ6XY02yLLMzz//xPx5X+H32gnIGvpfeTODBg1Dq9Weke00m81M/fpTfv15GR6nTMPURuQX7ceos2LQQWmZkmYtujLxxQ8JCwurbNeM6TP5ZvIMSvLMVDgrANBLBjwqF6ERYcTGxtDtoq48M3ECPp+PD9//kJlfz8RWYcNg9GM0KpAkFXp9Mvc/dD+dOnXi2LFjhISE0LFjx2rHT4C0tDQOHTpEWFgY3bt3R6PRnJHtv9AFAgFWr17Nzwt+QVJIXHPD1fTq1ava8cjj8bB69UqKi/JRawxERpr4acF0sjJ3E2OCIrOC6LjmDBt2N0OGDAGCOWbBgjnM/m4apUV2kpLrM+7Jp+jUqRMQ3Ie+++5rZs/6itAQFw5HAI8vhDvvfoQbbhjE1q0b+ezjlwg1WCi3OcnMCtCuQ1deff2jM7bv/1kul4sli39k5YofCfj9dOvRn0GDR6BSqVi7di2bN29ErfLRtFlr+va9nK+nvM/2Lctp1EBJidmHQp3ImIdeoEWLlrW+vyzLfPz+x8z9dh5alxEAj97BLSNv5p777/7Xzg99Ph+SJKFUKgEoLi7m68nvsXfPOjRqGRShDB5yH1deee1ptenIkSO889YzHM84iN3uxh/wEG2SiYpQcvCog/CIRPr0HcB119+EyWSq8fc/zvuR995+hvBQL9GRKrLyvKjUMUye9v0/dl5UXFzMx+9/woY1GyEgIanB4/WAR8LmKMfpdiDJAWQCSBoVrds2o9cl3eh+0WW0adOGX37+hW8mz6DC7sAQokcbUkGI3ofLI3NJrwFcedVA3nv7HVb+uhKf10uoKYTe/S5l9OgHamyTy+Vi7vffsHzp96iUXmT0XH3tCG648ebK70o4c0pLS1m1cjk/LZxCmMFGSIhERjb07nM9d9/zKMXFxXz0wQtkHd9NZLhEUSl06tyPK668ialT3iI9bR9+vw9JYeTmW+6kY6eLSExMJDw8vPIzDh48yDfTv8DhsBMTm0J8bDiJyY3o1+/yymOby+XC6XQSHh5e43j4b/H5fPzyyxIOH9xGaGgkV149qNr5n9Pp5Jvpn/PbmgVoNX48XhV9+g1i+PC70Gq12Gw2pk/9hmWLl+Nxe2iQWp8Hx42hRYsWp92WgoICXC4XiYmJ/9jxf9Gi+Uyb8hZejxm3W6Ze/VY8/czbLP3lB1avmk/zxjIuN2Tnabn19rFcfvkAIHiMnDfvW35d8i0KyQ2SnmsG3EqTpq2ZOuUtzCUZSBKYTPUZduvDdOrUufIzZVnGYrEAweuV7OxsdmxbxbFjBwkNDeP6G0fRq1eff3UfSEtL47EHH6csz47Wa8CndRGRGMqjTz9CUVEBBQVFHDm8GWtpDn5ZosdFV9CiZRemffENaWlHUOvs1G+YzI2D7uCqqwagUgXLhmazmclfTGHJgsXkF+ah8CtRKzWoDWo0Bi0qhQpTpIlel13Cgd0Hyc3MDdYKurYnN+8wu7cdIuADQ0goN95yI4MGDcRgMGAymdDr9f94XCT5Qil7n2OKi4vxer1ntQ2SJJGQkPCf6v2QZZmpk6cx4+uZKBxqZAIowyRGj72f62+8rvJ1M6fP4vP3viSsJAaDPwyX5MAWXcxlN/ZlwvNPV3vP58Y/z5Z5u4m1p1SeCMqyTIkxh9bXNOGNd1+vfGzSC+OIDdvAo/eqCQtVIssyazY4ue8xC15nPH0u680TEx6vdnD8L/kz+8Rbr7/NkmnLiLM2QCMFL17K5VLMCTl8MeNTmjdv/q+01efzseDHBcz4ehYuhwudUUd2Vja2UjtqtPjw4MeHDgOt6IILJ0XkYFWX0LpDKyKjIoiJD6FV63ZceeUAQkJCuGXgMNx7lER6Yyr3Ba/sYTfr8Wl8hBlCUSgUmC1mtLIBkAklggAByighzBTKVddcyfbt2wggk5uVg8YZgs6vJ5RIPDE2uvTryGtvvXpaFx1qtZqYmJh/KJJn3x/lw3379vDImJF4CrSk2LogocBKKUXk4JTsRDeKYOSdN/HTwmmUl5aSke4jNkbJxd3V3H27EbVaYub3dn79WSausAd+fByTDiDLAeKpT7k+B7WpDFOch4XTkoiJDh7g129x88ybBvr2G8TsWe+SECfj98sEAjIOh4xCIREIwM3Xh/DIfZFkZHl58V0HifUHEmlKYc7syYDMddffyj333HNGL369Xi83XT+EwD4dkYHYqsdlDwd1W3n3q7fo07dP5ePp6em89sojmMLMNE+VSc+UyCsK5/Gn3qp2Mf9fPC7U5vDhQ7z39tNolIVEhrvZubcMe4WfK/oYeGx0JInxKgqKfLzxkYWsXC+zv4hHqVSwZaeLMeMriDQlEhcXT8cu/VixfAFN6h1h7N1h7D3o5pX3S7GWB5jwiIkbrwrB64M5C91884OOt96dSXJycmU7AoEA45+6jybJexhzh5qIcCUuV4CZ81x8vySWTz///m+f7E2b+ikfvPU+9jKJKDkBCSihAF2Ih+eeNlBRAemZXrbtdFFqlWjYsCHx8fUwF0HBNgsxFfVQSsGLb4ds5zA7SaYxmRzGgwMNBgIqP96Ah6RAQ/xaG6Ymxbz8TCQ9u+ooLPHzwad2flhkJyQsgMsdwO9TUGbz06RpK76f+yNms5nnn72fxJgSLu7s4bfNPhYv8qLXRhAaEcZVA67kzntHERoaesptvdBz4ckKCwuZ/PkUtmzcwrG0DIyBcPSu0GAhJ0RGX0/F1G+nEBMTw5LF85gx/W2u6uumosLF7v0edux18+SYcAYPCGP4fYU4nDJNG6nJzPWSlevD4ZRQKgJoZB2hrkS05UkE8JGvPkZ80zjmzJ/NhKcfZP/eVaiUAVwuSIhT0rGdjn0HvVhsUURF+Liyl5/PvnCjLq2H5AzBbSymhFJm/jCLNm3a/MMRDcrNzWXc2OEMv9HFTQPUqNUSi5Z6ePMTJwW5CsJCKxg51EC3zhqOpHv5ckYFPbtqeXeSqTJv5+b7GPWoj8ee+pw2bdrV+IxnnnyWbfP3EmtPwYmdTI7ipIKA5Cc02shr771Cnz59/rFtXLp0MbO++QDkUux2O1arTGx8Y5yOIl59WqJXdx2SJFFm9fPWZ15KHRdzab8bCQQCdOjQocZvT5Zltm/fzsEDu0g/lkZ2xkomPa7AH4CJb5r56p04EuJUla/99kcbn08rJzQsmq4XDaHnJVfy/ezPKSzIwe1RcPzYDhZMj6NxQ03l38xfUsFjE2389PPGWgump8vv9zPzm1nMmvotjnInxSVFGP3hNKQlFoooIR8nDgL4MBFDQ1qilfS4ZCd52oOUqXNRGzyolBJ2i5YYTyOSAqmoJQ0O2UZJxH4GDfMwcXwY731RzqRX7TSUWxLjr4eEgjKpiHTlHvQmJ8mJTblt1H18+uFnWEosKPWlPHxPCH0u0pGSpEank/hyppv1O1J574Nv/lIB9HzOh382F6alpfHh+y+Ql3MIJAX16rcg40g5RTl51G9sYe6UWEyRwdgGAjKfTSvnw8kB/AE/Ex5WM3JIGJIkIcsyi5e5uP+JIiSPBqUtGl0gFCsl2CknTBFJaHQYSakJXDf4WqZPfRsCZgZcrkejlli1wUF4qIJunSJYtFxFvQad2bNjF5YiD6GqcPwaL5df05/HnhqHRqMhLy8Pm81GcnIyRqPxjMSssLCQLz57nSOHt6JVB3B5NEiKBDIztjJ0oIFr+usps/r5ejYYw7sy8cX38Xg83H/vYO4cUsLAa/SoVBJer8zsBS6+/SmeZ59/n1HD70KXE0mULx6FpMAuWyk2ZXHPuFGMuH3En2rbiuUreevlt/GVBVAElLi1DvpddSlPPfMkarX6jGw/wHPPPoyjbCm5xxUU56lRyVrsARtmm5Nrrjbw+OhQ2rUKdlI7nQHGTHDSsfvDXDvgJsaMvoVrL81j5GAter2CCkeAj7+28vW3Vn78OoHmTYLXvLn5Ph6f5CG5wfX07nslOTnHmDv7M8KMpbicFRzN8KDXwYevxnJRZz1FJX4mf+tn694EnnjqDWZM/5DDh7ZQWmoDSUHr1p0ZNuIBOnbseMauEzZt2sSdw+5G4VajQYsHF6FEoIkuo1FrJ8MHG3C6ZBb+YqdFUy2TnjSxZIWDRyZYCHgUDLpRw923hqNWw3c/2pk5z0v9Bo0pNRdQkFdKWWkAfBrCCQ5Ac+EggfrYsOAIyUOjBqfFQHykHlnnAL+S/CIfEVIU9eVmaCQdHtlFpnQYR0gOvXppsVaEERvfkocfeaHaefSfcTq5UBQ/zxJR/PxrJk54gY0/bCfWVh+FFOw98ct+8iLSGP7wEO68ZxRbt27l8VFPk1LaokYSyQ89xh3PDGfo8FuA4IHilqtGkFJUe09+RsRePpr1Hm3btmX9+nVsWPEYb0+sObIn/biH6693YShpjrtRKXMWzsZut5OVlUVMTEy1UUTnsj/aJ9LS0rhr0P2klNSMrUd2U9Ysm59XLv7H2+l2uxkxZCSWfRV4XT7KsWCjjNZ0IVyKAoIn1sXkkcEhZAKYiMVELD685JKBCjUmow45sph6qeGEm9pyZGkx8Y76NT7PJ/vYwRo8uPHjRUnwYKJBixotSTQkDBO7WI8HFwnUR42GEvLx4SOOZArIwkAoYfow+ozowYTnJ/zpg9z5fIILp86HgUCAoUP6UHi8hJT8ywgQYD9b0WMggfqo0FBKIUWGI4SG+SgpUpIYZeCzz9T0uqh6UelwmocbbiqnXsGlSJJEuryPECKIk5KpkMvZxTp0Rh83DNDy1sQYIsKVDLk7j6gIJS+Nj6bCEeCOsYW89kw0XdoH84DXKzN1tpV5i+zcc1s43TvqeebVEjZtd/HEmEjiYlR88305m3d6+eyLhbRu3fqMxOyH73/g86emk+BuUOM5n+xlu3o5a7esIzY2ltzcXB5/9Ca++UBBUkLVDR/FJT6GjvbxwsszSU1NBarngEAgwJ49e8jOziYuLo7OnTufcp/1+Xws/WUpM6bOwlHhoGOXDtx9/10kJCSckW0+2bZtW5n29Vs47AX4A5CQ2Iw77nwMhULB559+xqaNP5DaQIlGoyAhVklyogqdVuLxB2peYH802UJRiZ9unXS8/UkZwweFcuPVIQCMGlvILTeGcMsNYUx6x0xJqZ/d+9z8ODWRyIjqF6vHs73c82QIk79exJIlC/h+9meYi7Nxu900b6LhxSdNtG5edfxYssLFsk2X8uT4V/5yHFavXs4jo+8nzJpKfZpW+35ySMMedZhJz4bi88OipRWkZXh4/+VoDh7x8cZzepr5q48Q9shu9rMFLx5CCMeNCyd2ZGRSaYUeI5rOm1k1PxGlsvq+MG9RBWOeMOOy6jAEIggjglKKKcdCbKKe5XNDaNxQy6NPl7FsXihR1pZoJR0BOUCpqhB3Shnf/Tirzrs54MLOhSebP28Bb096j4iSeMICJkpCDxKIzeLmgQaiIlUsWOzgcLoHPxINGtZHDhQycpCaOQvt9O+tJzJCxebtLpatdqJUwfxpCbRtWTUSMzvXy4gHCvC4ZZxHU4lzBM+R3LKLwrBd+MNLUChlKipkdHr46LUourTXcyzTy6fTrMRGKxl0rZEHniymPDOGemXdqo9Cld0cM+1m/tJ5/0h+2LlzB9OmvIXVmoMsQ16emTefN9AsVcPCX+y43DLdOupQq+DxF0pZPjcRvb5qRE4gIHPfE0XccFUIV/erKkyYS/2MHBvG5KnVz3Py8vIYcc3t1CtugVU2c4wDNKEdIVJY5fYWhB1j0L3XMWbsmDO+vV99+R7FOd/y0pNaQkOC23E8y8PVw/NYPDOJxDgl67a4cLllOrXVEh+r4vYHi1m/OA6jIhSLqojopBBuvPl6Bg4chsVi4fln76NL2wp6dvVSUOhj/s92el9kYNX6CmZ+kkBEeM1i3QtvmSkq8XLwKCQl6Hl8tI7GDdTcfE8+j9wbgUIp0bCemvr1qoodn35dzrKNHfjks8l/KwaBQIAhN95Mcc4hjMYAfj+4ygzYy9RYKaEhLYgleEFdRA75ZNKcjhilqqJvvu4Aheo07OUqmtKWWKnmBXhu+FY+/NLH8DvLaFzeC71UvXDll/1sVy7n4t5+1q8LoPCEYAwJ0KClA7cbok1KFEqZ0BAFL4+PZtEyF3b5Lu4Ydf9pb/P5nA//TC78cd4cpk+ZQLeOag6ledFoJCoq/BzP9KKStOxam1Dtd33CA4+Z+fYHO/HJMiqlhF4n4XBAuFHBkb06Gvnb48WDDgMhUjgu2cFe9VrqK1PRuaLJjV3LXbeG8uw4U7W8tnR1BV/OKOebj2IZdGcB11xmIC8P5syvwJUTR5jahLapj5h4mfhoG3ExEvsPycQnteOpp98gJCTkL8crNzeXcY/czBsTfHTtEDzPuOfhEtZudrF2UTyx0dVv9p0228GutH5odXouar2Y666o2Qn73Y9Onn1ZRXxucwxSCD7Zh5USZCCMSI6F7uH7pd/94V1Ei39azJtPv0tyaTOUUlWHSam2AFM3PdNmTT0jRb9du3bx3htDOH5QS3xRD7SSvvKzShTZVCTuo21biZw8H68+E82mLT527PSxbquTrj27MuzadIZcX/Ma/9OpZazb7OSjV2Mrz/uycrxceUsuWq2SpHgl338VX7mvud0BnnvDTGy0inH3R1bFYbmLJydZaJ4aYPcBD9ddEcKwgaH4A/D1d3ayC1N5651pRERE/K04HD9+nAH9bqCZqyq/nbgmllP3sXlFLFpt1e9i8iwrX0yz4bCqKc7Wo1Yoscs2QkKgYwcVLz4TiilCwcgHC1g2J5l7x5ayal40qXLrylpMQPaTxj70GLFixiZZaNUaPngjks7ttLz+fjkz3okjydesRnsLNIcZ9VQRD90byrotTu4cWwjoeWjsCwy+6eY/tc2i+PkfIIqfpy8nJ4dbB4wipbjmMHtZlslM2MeSNT9x98h78W8yoJNqJvKA7Kcw9Si/rvkFSZL47OPPWPjaSmLk2k++S+QC8gzpNGnVGFOsh48nFVUrHpzsyoEluDZehJkiMpWHiDHEE0YkPq0HpUnmpTdepHOXzrX+7bnij/aJxx5+gvS5BYRJkbX8NeSb0njvuzdp2bL2YvKZcudtd7Fh+SYAFCjx4qE1XQmVIqq9LiAH2MpK2tANg1R9VEO2nIaZQlJpib/lNkotUC+/N2qp+m0YsiyTwUFKKCCGBCQkzBRiIJRmtMODm3T248BONPE0lKrvnza5jKPsoQltySYdOxZ0koGwpBBG3XsHI++49Q8P+ufzCS6cOh/+9ttaFs97iN2LY4h1tGS/vJU4komWqv9mfbKP7awmhgQ6XF7InGlRtb7fhEllLP2sKSY5AZ/sYy+b6CD1BCBLTsOjthLXvIRiqwutUkmFXUm4QYuMjELvZM7kOJo0qnmrzqsflJKV48VqCyABO/a60GoUNEhW8d0XCezY6+LWMcX8tj79jNz2MvCaweh3xaKSau8xP2bYhBSjZu36dTz37BhGD91O+9Y1bzNNy/Aw8f2mvPXOVKAqB/z888888dBT+EokHHYb2tgyZI2fy6+6iUfHPVVjtKLNZmP44BF4jktE2uNRo6FMUUJpVC7jnn2EGwfd8Le3+YTv50xny/qPee1pNUkJKmRZZuKbpcxdZKdlUw1er0yx2cfdI8Jp21KL2eLn4QnF7Fiegk5XM/Yej8xF12TjD8j89E0iyYnBmDqdAQaOyufnb5PYusvF5JlWevXQY6+QuefW2kf3j33Wxs4DMVx7aSH33RZKaIgCc6mfj6aU8dNSO9f2NzLx8WBxT5Zleg90MGv2xsrbiU5X147tcBYq6Cj1qvX5/JgNLPhJQ8OU4DZNmWXlyxlWoiJUHDukJbyoLWGBYHt8spetrKIVXarleLfsYg8bkZAwRcnMnW2kXavab1lu3zcbw6GeWCjBTD4xJKFGQx7HCWhttG2r4th+LU0dl9TIe3bZSkgviWnffl3n9l7IufCEo0ePMvzGoUSoJZBkytzlqENd6PUKlAoJr08mtb4at0fm7lvDadxAzbbdbj75uozYaCVarQJThIKMLC+BAEwYa+LKS2uOPErL8PDye6Xk5yiwbegGBLA22sCHr0fS52I9kiSx/7CbBx63UFjoZ/TdBtZsdOJyyRxLl3Ha1RBQUG5RkkJTYkis9p2XycW0vbUxk1578YzGcOGCOaz89W3eeEZFSnJwv993yM2I0QW0aKJh5JAwQowKVvzmYN5iO3MnJ9A0tWZOt1cEuP62PFbMrV4Au+MRL2MenVPttub33/mAZe9swCTHspPfaEuPGrlZlmWyYg7wzU9fU69evTO2vQUFBUyccAM/TtEiSRJ+v8yLb5eybrOD8DAFfS4ysHi5g/69DRiNEms2ODEaFDx6bwSDh9lIKegHgFmTib75YawuFR6Pk5Xz4kmMr8pLsiwz8a1SNm51snRO7aNyLGV+Lro2m1tuCOX5x4LH4GWrK3j0+RIuvURP/WQ1+w65KbMGePuFGBqmqHG5ArS/tIjV6w79rTgMu2UwkncvTzwUxvTvyyko9BNqVLL/sBvJrUeNFlVAj764MWFE4sHFPrbQkarpIfyyn/0hy3DaNXSTLq31c9yyk/Kmayg7bqKJt/bpZYoU2bjr7UH2apBzG1JiOESMIRytuT4g4YvOIjLJjk/y8M3Hcdxwu5mFi3dhMBhOa5vP53z4R7mwuLiYIQO7kxgv8cSYSPr3NqBQSGza7uSGYWYG36Djo9dr70hbvia4T874JL6y06fCEWDS26VMneVAXZZIKOE4sOPARmPa4Fe4scTvQJ/XEm/qLuolqdFqJdxumXatNDw2OpLYaBUTXinhqn4GzBY/k960csWlejKOyaxc68FlV9GivZtfZicSHlbVebB2k5tJ74fz5eT5tU6d82c8/OAwXhp3vPL89HCah6tvLOOliQaGDqq9qHr1CC/2ClgzT1XrdciRdA99entp7e/BMQ5QjoUo4gAJC0UoUNL1yg58NvnTOtvl9/u5rOflJGe1rCyUnSw/7BgvTH6aHj16/KXtPtndd95IfvphQo/2qrwzUZZlzMajuKMyadMGtIYAmdk+jmV6iSjoQIQcixsnZfU3sG5xAlNnOTia5ie1kYJRI0KIjlLi8chcOigHo0HBPbeGsWaDk6w8H7cODp7jzVtiZ90mJy+Nj+aGq0IqP3fgHfl8/lZstcJzx8uOo9MqmPJePM2bVD/ubN7h4tWPE/nsy3l/Kw7DBo/At1FXo2MGoEidzt3P5TH6zrDKx97/zMY7L2lo4u+EhIQDGzIyJeTjxokhxs5bb6o5kuFGpYRXX5Jo4+1d471lWWYX66lPU4rIJbWTmdlTI8kr9HPrXVbijverdR8IyAE2S78SG6NAp9Dj8LmJjfej0ftp1nowk1567Q+3+XRyoZjzU/jPmDltFqHFtR/IJEnCYI5k8aIlFOUWkyTVfuu1QlLitwcv1MPCwig1W9AENFBH7UmLDoMjHLaGcLjRWpISEutsX7s2apZvLCOf47T390Rv/z3p2MFX4uWRux/jo2nv065dzdul/iuOpaUTQt0xkKwasrKy/tHi52svvc7eFYfpSC8c2KmgnOMcxkhYjdcWkUsiDWoUPgHqSY0plHPYzSYijhqQ9K4ahU/g954sA11POhFuQHOK5TwOsJ3WUlda0YUD8nZCqVkUDpUiMMlx7GETKtT48aOQ1STmNOOrF74h41gGE196/m9G5fyVlrafhFgfOx1GSuUi3Cob0f6anRUqSUUjuSVmXQa33Vr3yeOImw38PCcPzAkoUCATwC/7UUpKEkjhsHcnlqwIPvzEz/3jSqlXHBzZ4ZQrUHRaR5NGGsylfj772s72HX6ioyVG321g9O3h3PFwIfO+TmT9FiejHi5Ep1Zx5JiPrldmkdpAQ7NUJS+//BLPPvvc345Lha2C0DoKnwE5gNPjQ6oo4ubB/XE4LLR7qfbbqho31HBg31r69mpBw4ZteO6FN7Db7Yy65S7c5V4UCtAbZEJD/Dz6kB6rbSFDb17C629+Q7NmVXn2kQfGoTwYRlzAhIxMNumUBPJQFauZMPZZ5syaw0tvTKocYfpXmc1mfl70CYum61Aogon7yUklJMSq2LMqpXI0otsd4L4nili0tAJJAWFhiloLnwAajURsjJKLOusqC58Aace9dGwTPIH+aoaVxx+I5JOvrYy+o+5pTa7up8BqPc7jD8RXPhZlUvL8Y1GEhypYs9HJj0vs3Hh1CJIkERFqZdasGYwceftpx2L37t2UF/poRN35VluUytSZh3hhfAQAo4aFs2ytg3deiEGnlbhh+E6su9sRHohlP9toTOsanVtaSUcbuRt72YTC4KRdq7pvT+3bw8hPh3KRCdCennhxs5+thBNFrLstnq2gIY+d/EZLuTM6qepiP0QKJ/vIQUpLS8/ILbDno4KCAu687Vruv8fA7UONaNQSPyz28fV3Pr54K5Y2LXR8OrWMXfvcfPZmbOUFbYc2Om4bEsYt9+Zzw5UhfP6VG1txCD59GVf0rb3g0rihhpJSPy8/F8Edww7h1llYvzCe6Kiqi/ZWzbQs+yGOHpcX8NU0F317apnxrYf67vYkE4ckSXjxkCkdolDOoZXcpfLiJ5xotqzfekbjY7VamTv7HX6eqas2Mvnrb8t5+uFIhlxfdZ5wSXc9G7c5ay18AoQYFRCQWLKsgqv7V+XP5Hg/JSUl1YqfJUUlaGQtVsyEE1Vrp5QkSYSXxDP58yln9Jj/47xvuH+kjCRJFBb7uGdcITdcFUL/3tG8+7kFqy3AL99VFZ7vvy2C9VucjH/FjC7cS5k5hwhvMiHuOHbvO0SMUccrb+qqFT5PtH/8g5F0u8pObr6XpISa2xgZoUSS4MkxwRyyc6+Ldz4vY/2iZMJCq/abrBwvdzxcyMxP44mPVaHV/L0BGC89/xIlhTuZ8UkMD04oZvqH8dSvp+a9zy3o9fDo/eG0baEhM8fHG+/tZtNKA4mlXYkiDjMFRBM8p1BKSowaDUq9Aly1f5ZW0pOXHyDek1jntUOEP4bdeRKNmjo5VnSUVE8HTM6kYCEm9DB+g4MGKWo8AZmb7ipAQua6q3vQvmMHuvfozzXXDvxX5r77L3v1lWeolyTx5vMxtG6uYcq35cyeb6OsTEanVdC8ac0Sx9FjHl56w87GXXZ++ymJuJiq1xgNCl57NpriIjP75tYnQgpeb3pkN/vYTLNABzRKJaWxu5g4OpLbhoShUgVvl9+4zcWw+wp46qFIFixy8u6HTsKkCBLljvx0wEMh2egxYSKEwtwMDqd56dqx6vfQq7uWm9Mt/LRwLjcN+XO3kZ+srKwMnzuzWsf8x184UCsVDBpQ/dzP5QowZ6GdtRsd5Od6OX5c4rqbddx5u44BVxir5c2DRz1E+OM4yh6MhJEqtap8LoXGFMm5rFi6Egje+SPLco1b2Ldt24amzFhr0Qsg0hrP5E+/PiPFz+MZaUjWkMrCJ0BhxG5uvK2cZx+Pqdw2j0fm8ReL+fWHXHTW+mhkDVa/mkv6lWM0N0brC2e70sbXXx/l3nuVjL0/DFOkkh8mJ3D18FwuvVjPB69UTTd1eR8jR495uOH2PBQKuO6K4PndyCGhPP+6mZRkNeFhCm68OoTGDYKd0f9f+ATo1lFHUmw+Bw4c+MvX0eXl5WQfzaWR1LbW56M8DZg2I4PRdwb/ba8I8PkXHpr6L8IcdpBAVB49umnw+WQ2bfFSUaLEVNyZxydsZs6McHpfXUADT9dac58kSSTIKVRgw42T3Xv89OnnQOMNIc+qJKGOfUAhKdDJoViKfLSjOyrUlJoL8Dfdy8pl3/HIo0+c0XNCsdq78J9RkFeAVq77ZEDl0VCYV4DMqU+iZAKVc+t06Nwel9Fe52utmAkhHL1kRHJosZTVvfJf+jEfZgppRMsavS0qSU1ScTMmPfPSKdt2rouNi8PFKVY9NfpPecvi33Xs2DF+nr2UZDmVvWyigCxkIJYkdrGOIjm32utLyCeOukdYxFOPCExYvQ5s5RIOufq+4JFdVFBOslSzYBMjJaJGg00uAyCVVuRzvNbPCd4WH0kX+pJKS5zY2MtGGvias3DWYvLy8k4rDheSyMgY9Do1cmQRRaYdJKmDF5wO2U6avJc98iYOyTuwymaiiMdJzVU7TybLMn45QEHkNixNV9CjnwNH61XkRW/Eg5sAASKsTbn/4XIu6mTAg4sj8m72s5UmqSpm/1jBxZeWMf+9VEpX9mDfnPbcdrOCux+y4HAGeOVtK48/bcdl06JAwS/fJbBndQOmvBdHl/Y6fl48BZ/P97fjEhEVUWN/BaiQbeQkrmD0o15Wzk/g41fsXNTJwQ2352Mtr8pfXq/M3EU2JrxSglol8/2X4Yy5LYO7br+M/r0uR11uoD0X00HuTfOKPoQd6cNLz6pQSgoWTtXy3IS7K0dlmM1m0vdlEBYwIcsyB9iGAgXt6UlbqQdd5EvxbdJzx013sn///r+13T98P43Rt8mVhc+0DA9FJX4euS+y2km7Vqtg8rtxVDhlZJnKW0FP2LLTxT3jCrluZB5D78snK8dL357Vjy96nUS5PbiCZX6Rn8YNNcHHbHWvammxBqifrOLoMQ+33lNK+x4ltO9u5rqbzXRqp8Xllvn6u/KT/kJm8heT/tI+8ewTzxJJLGrqXjhGjZaysuqPDb42hMXLK4iMULJ4TjS2+L0E5AAVWCuLAP9PJxlQosLj8+Pz1f37slrBQjGptEaSJA6wnSa0pZHUkhApDKMURkOpOc3pyAG21fitatx6srOz/3QMLjS3jbiKn2ZEMX5sOAlxKqJMSu65NYKF0xIZ+0wJHo/Mgl8qeG9STI2RPBqNxJvPR/PCG2Vo9/UioehiQrXaU955YIpQ0jBFTYWqjCuvUFUrfJ6gVks8PS6MwgKZb6ZKxFMPT9JBzKmryItfQ7mqkFS5DQaNiiPhy/HKwRXf/4kFgOb/+C33jpCr5QJzqZ+MLG+1wucJGs2p26CRtDz5nL3afrp+kwWr1Vrtde06tsWpt+HATkgtHbEnGOVQ0o8c+7Ob86cU5GeQkqxkzPgiRo0txGhQcMfQcMLDJHILfDzziKlGrC/uqqdbRy3h4Qrs0YcBOMROWvl7oAl1c8PV1QviHo/M82+Yuf62fDq21fL4CyUMuDWXtRud1V6XftxDtElZ2dH02ocWvn4/rlrhEyAlWc3zj5t45lUz2Xle/IG/PudfaWkpixf8wBNjwhk1tpBZnyZQv56alescHM3wMuuzeLq016HVKmiaquGrD03c+YAHc8hhTMRipbTa+wWkAL5A8FgpyzIO2YZdtuKXqx6z2f0ElO462+TFg9cjkbEvDPxqZJ+SgBygIHInQ0YXs3tDDN98HsXsLxPY/HMKPbroGXCFj4kPH0Htfofbb+3H9u1b/nJMLgQH9m3E45Vp00LDqLGFeDwyi2YksnVZPRZ/H83eg9W/n2WrnQy40c7eBc3o0NxYrfB5smefCMMZe7Ty3xpJS1Pak8VRyit8PHxvGHcOC0elCv6mJEnioi56LulqZPBQG76MpjSnI6GyiWyOYiSM9lJPdBjx4qN+cW+uvN5CVk719g0fqOXXX777S7EoKiqiUUr133hWtr9GwXHnXhdXD8vD5ZZ5blwUMz+L5dabjBw9pOS5h8K55Moiym1V54ludwD774WsJKlhjc+NlZLQBvRc0ecqLut2BZd3v4pr+1/HLz//Wvma0tJSJGfd89lq0FFqNv+l7f5/CqUGhbsqd9nkMtTx+bRrq8RsqdoujUbivUkxhNUrxSd7sVBCeX4Y9Qr7EOWvR4gURlQgiXqFvfnyAy0//VqByx1ArQ7+3ZH0miOSmzTScN/IcCa+YSYQkNm+28U7n5WRUk9Nn4v1JCeqGPtsMQePehg6sOYxYt8hN19/Z8UUYWPyV+//5Rjk5+fjsdadm5SSEq+7ar/4YVEFWnMDCiN3MHJsKTvXx/DpuxF8+WEkuzbEcMswifzQXahL6vPZVCs+lwY9dY9Q16LHQfBY2Mrbk+TiSzBZWuMP/FFtRqY+TcnjOJIkEUUCclorEqJ1PPLww6cfiFMQxU/hP6N56+Y41LY6n/canTRt2ZRGzRpil8trfY1P9mKMMlROLt3/8v64TLbKk/H/f20B2cQSLLYYSprwwZe1v6+51M/B/RIV2Iig9uKfVtJxZE86xcXFp9zOc9ndD9yJJSK/1uf8sh9fpLNyFdh/wlefTUFfGsFBttOSLjSV2pEo1SdVakV7elJAFiVyVftkAihOkeYkFEQRj4FQVGjI4GC17dnNRuJJwS/7KZCzyZQPUyBnV54EJ5BCITlA8Pv1U3txXIkKO2VkcIAIYmhJZwLIFJFLgrshn3/8xZkIz3npssuuZMN2Pf7QEtq2k5BUfrLldNLYSwyJtKILKTShkBwOsh2PS8G0b+o+8M+Y7aRMNvPRZB/b1sSycEYCG5bF8P0PKkpT1qHHiBsn9hIDR9K9pCl3EUkMbenBngNuJj7vo15hH0z+JLSSjlApgnhLZ/avimfTOiU/vtcIzf6L0ZkbcmSPjvYXmXliohmdVuKFJ6IZekMIDz4w8m/H5b6H7iFDubfaRblP9pEeug5JATOnSdwwxMo7H1bw1EMmxj8UyeinigDYscfFFTfnUljk5+YbQnn9uRje+9LKgl/tPHJvCNbCcprSrnJuJvi9A8fSjXffd2M0KLjpWi+vvfoCX37xHl9//RVqW7BwaKYAPUaSpUbVTrwNUghJhc156pHqC86drqysw7RtUdWumT/YuGt4zZGY+w+7GTO+GHtFgKPHvHg9MvsOBfeLiW+amfpdOU8+GMnC6Yl89EosA68J5cW3S/F4quKZ2kDNkXQvbncAo0HCXOpn4DUhzJhb93Ho62+tGPQKrhto59hPHYnL7Edc1qWUre3GvXcFyM+XK7+zjCwveq1En4u1TJtW963edclIS8dEDGWU1Pkah66QHt2qX+QZDYrK7QwxKujQOUA6+1FS+61vJ6hQY7Oo+WFx7R2GPp/MmnVuwgkWW6xyKQZCCJFqfj8GKYQIoimlqNrjfrWXyMjap1W50C1ZsoT2LVw0a1xzxEhMtIrBA0KY+UM5USZFrfPcAaQ20GA0KNjKKtLlA9htwUUdaiPLMvmFPhxOP2U2D5f1qXtEfY8uWkINSjSmcsKb5aLS+JGRad/ZT7dbjpJn2kKSpwXJKRJFscGijkO2Exp56gWuTldW5iHatKh+ob12k5Or+tU+8j0iTEl2bs0L2d373TzzagnHsl04SnVs2REcBng4zUPBMSNvvfxOtdcPuH4AZeHHsUUfxKmqOk+UZZlSKZ+82HXkxK+iIGorhpC/dltrXRISU3l8YjFX9DXQq7ueu3+fkiMzx8eQAaF1/qZH3hRGWJiCBo0kyuQSNGgxSmFIEpy89k4gIHPrmALattTwy3eJfP1+PLM+S2DmJ/F8NKWMpasrKl/70rsluN0BXnmvlFffN+NwBoiPrb3IdEk3PfsOubl1dAFRMQm4XHUMtfwD8+b+iEJ2s/egi6QEdeXUVJ9Pt/L8YzULvwAP3RuKOzIbL16UVG2sXbYSwIvPraJEc4zcpBU0uHYb7YbuoqzJSgrCdnFMuYOQSC858rE6O1ozOIQGPToMJAUaY6ecHaxFGVXEk2PDKjvvIFiI+fzNWHbv9xAfq+LekaEsmq7i7dcfwnyGikLno/JyNy2bapm7yE6bFlpG3xFROY9hq2Za9h70kF8Y7FR0uwM89JiN5KJLUKKkXZu6b3xtUE9NQFV9XwyRwnBgQ23wMfr2iBp/88NCB3OmGugauJz6UlNipEQaSS1pQ3fS2ItLdlBfakoxOdiaraZla+h9Qz5vflSK3x/ch/R6BXKg5rXonxEdHc3xnOr7YovmSgLlYcxbFPx92uwBxj1fzOg7wvH5ZLbsctGovpoP3ojk0090yAYb8sGOjLzXUvkePp+MmfzKuXL/X76ciRY9UUcbUL+wNSmFrQg/kMybj73L8xOe5/nnxjDnu8+wqUtr/XsAGxaatag5D+RfceOguzB7LcGOhogdSO02ctftwSkIxowv5oGninC5gsc7SZJ44M5wcuot5Zh6F039NRcbkiSJuLL2PPOinc5tg3m7VTMtB9Nq/55uui6UsFAF83+xM/7lEhZOT2T8QyZ6dNZz3RUhzP4igXpJ6mp5I7/Qx4235/H5dCthIQoapqg5dmQZw265/C9NSbh92wZkXd3nqD7ZiyGk6phfkB/A61GQ2qGcsfeHVYuBUinx1ouRxDSwo3SHcPBQgOh4X40Oo5OVY6EMc3COeMlIgZzFFlYgE8yvtbHLVvQYiSYBy0nnhCZ/Irk5cOjAgdOIwB8TxU/hP+OWYTdjMxURkGueqPtkH/YwMz98+yMH9hzksGIH2+U15MjplclDlmXyTGk8/MRDlX+nUqm4b+xdZNdbibnpr5Q1W05u3BqypcPsYSONaVN5AW/yJTPtOzff/uiqlpBy8rxcPbiE8IJ2KJBOefGo9ml58dlJZyok/7qOHTvStEdDivTZ1WLgkd1kRR/gmRf//CI+f0X60XQyOEhj2qCVql9AKCQFLenCMfUuyqVgMSCcKIqpe1RlKYWYiEVCogM9sVHGIXknbtnJEXYRQjgVlLOb9fjxEoYJP152s54iORcVGvwET65kWUam9ovIUgpJoD4m4tjHZhQo0WMkn+PoMbB7x54zFKHzj9FoRPY3ICcvwA3X6CnTZGPDQhu6Ey5FoZSUGKRQmkrtCMeEDx8HdmlY+VvNEcoHj3j4fn4F774ewiXdq4/yS0lS0TRVTbmihHKCRZsjh8Hnl4mREtFIWtLSA0QWt63Rmy7LMoWeEtr7+6D06dnHFoyE0oFedPRexpIv6tOlbzFZOV6efDCSw4e2YLPVfXJyKrIs88PcWbw08QESW5opbr6EnOh12OQydkvriHU0JymnH8mFfUjOu4wD89rRf0ApSfEqdFoFW3c5eXJSCT9MSeCBURG0bamlz0UGvnonjm4ddbz9kY0GNK/1dyxJEjpzQ+YurOCSbrB5wyws+V8gV8zEH38QizqbfLJIplGtbddIWpzFHrKysv7StgNExyRxPDv4m/P5ZA4e9ZCcWP1C5scldp5/w8yDd0bw28J67FqZwpg7I7j1gQJmzSunwhHgk9djSW0QLCJFmZS8+GQUI4eEcdNdeVw9LJfrRuZx0135dOukZcz4Ym65IZSvZlrp1E5HQbGPX1ZWVPvM7Fwv418q5sARD59MrsBQ2KLaVBx6yUiy+SJy0jWkHffy6vtmbnswn8hwJW1bati9a+NpxaGoqAiV2k8ksZgpwCPXLPh7ZQ/OyEwGDTASCMj8uqqCEaMLeOY1M2s2ONiyM3iB17C+knIsKFHhk2ufY02WZRzYUbrCeXpSKRlZ1V8XCMiMHFOIwhKL8vcZlcoornMkKUAMiVio6gz0yV40JuUfLp5wofrs4w+4ZWDdC2Jc3sfA1l1/XEBSo6UN3TCTT1GJj/c+rb1Td/4vFXTvpKPvtWaiXY04nlX36OS8Ah8Vfid+Wwjynq7EHr+MmGP9SPupAyuWSnTuY8euKcbjVtCivQe7XM5R9mCKjvjD9p6O6JgkMrKCnZCBgMz072xMmFjBa6956dizmBffsGKzVx2nH7wrgvufKKosQLhcAW59oIAps6wMuCKE+TNiuW+MzMPPFvP5dCs3Di0jpqgzjiI3ublVd5pMn/YJN14Hh7fFo07IIyD7CcgBsqPX0//eI6xYrmf/DhNz5qpRSOv54L2Xz8j2Wq1WlixZiF4vcdWlRhYttRNiULBrn5vDaR5iY+oecRURriTEoECtAhtWIgnOl6a0m/htswuPR2btBgeXD8qnfrKKQddWL6SGhSqZ/mEcb31qodTi4/qRuWzc6iEhPjiv54JfKlAp6z4fDK6wDQ1S1Fx6UQFDBvfF4zn94k9+bj4VLi/Lf3OSEFe1vU6XXGORlxOUSonGqUryOF45wMEtu8iN3ILX7ydOZ6JJ/6Ps3BDNN1+a+OSdCLauieHxSTa80XnEe5tgUGtJk/bWKFAUyFmUY6ElnWktdSVRakB9qSmd6I2zIIqvZ9TsPJIkieuvDGHEvcHiTGiIgkfv9fPdt1+ddjwuFAaDEovVz3c/2rjn1qpjbYUjwLufWygqgF7X5DNvsY0ffqpAb2mAUlKhRc/BQ3XfxZeb70Phq3k3hR8feq0Cg6Fm6eTVt+wkWDrVOG9SSxpSacVxgqOrI1QR+BRumrdQMPBaIwt+reDiAdk4nQEys72ER8T9pViYTCZkRRLHMquOyw/cbSSgL+el1ysoLvHx4tslOJwyx7N9NKqvpsTs57rb8pg1r5y+PfUkpjrQ+I2kH9CQX+hjw1YnX39XjqQIoKZmh5tP9pFPFq3oUm3KMJWkJqmsKYvm/Mjt12/l249KMcQW4ZJrnpPLsowlOp97x9zzl7b7/91zz704cZFr2sTYZ5ys/yWR+26L4K7h4cz5MoFr+hu5e1xVca1+PRX3jjISZ1JXu1X+ZGpJQ0GOkofvDq9ss9NZe1FSrZLQaiXmLbbz+AORNRbFBHjqoUim/n73j9sdYOSYAl57JpoPX4ll0LWhjBoazsYlKfTrkc+kFx4/7Rjs3LGaxs38lMuWWp8vMRzl/nuqrn9atVThiTrOow/WPppTkiTG3BWGTZfDyFuM7FqbhN2UVmstxi/7yCMDJUqySSdTPspxDtOZvsSRzH624par3y3glp0cZhcNqFkAlyQJj0NFePiZ7SQVc34K/xnh4eE8MmEs7734IbElDTBIwYsAm1xGXlQaslvGvMxFY6kDAAEC5JDObtYTr66HK8rKfY/cy2X9+1W+59Kli1m36j1WzY+unOutuMTHfY9lov0thQhn1aIpMgEMuhT2Hu/NFzctwaAtpaxEJj9LRXmZDj878ePjoLyDBjSrceu7LMu4cbJn2z5cLtdfntT6bJIkiVfffoWxD95F5vGfMeoVlNsCqNSxvPbKmxhDjDzx2B2UFOcgy0p6X3o9N900snKk7d9VajajREVkHaNrVZKKpIgwnGHbqEhvST6ZAETLCTXm8yyVi1CiQkXwe1dKKqLkOAIE2Moq9IQQSxJmCmhPz8qCVyQxJMgN2M9WrJgJIzgPSRG5GKh5YeqXfWRyhNZ0QyvpaCV34TC7MBFLPlnYKCM5tvbFeQR4+YVXyNpaSkhogM+nWymvUNKaVrUW55JoRD6Z5Bd7uecBF926ObnnDj0ajcT02TZ+XeZDpZK54erq35PfL3PV4BLc+9rQSY6vnMsmIAc4wDYK5CyiiCfgU9VYVAvAQhGRxKJCRRr7aMdFJ835piCJVJyZ8dx82wY2rojFoAuwadMm+vfvf9rxePWVpwhTLWXrr9GVJ+HHMr3cNOo3Qg8lER9oWG0unnDJhCq7Ow+M28JtIwy8/qGFh++JqPWkbNTQcF5+3Y5JDqlzLjOVJ5TZPzqY9aOX+28P3nq7cauT5GQZZ8QBPDt0aKS6c5vapaWwsPAvF7gGDrqd1yfN51iWl1k/lBNqVLBhixOPRyYsVIFWI/HZNCuLZiSiVlfdljZ4QCj1ElXcOqaADYtq/+xhA0P5dKqVFXOT0GoVlFr8vPu5haMZbp5/w4lOq6B+PTWT34ll9JPFfPBVGZ3baVm+1kG0SUmrZhou6qynqMRPcvd9bNu6n8i8LpUrPkuSREqgBYNvOIbL7aN9ay1pGT6UKonY2LrnUq6N0+mkXn0FJftzaCq3Yy+bSJGbVBYbSyjguHIvv0wOR5Jg5JhCmjVW886L0cRGq0g/7uHtT8tYtLSCbdsDtKIL5ZSSxdFa5xA1U0AAHy4cBHIjuPw6M+07wdWX6cnK8TP7xwp8BfHYvE4CnCgMS6echiZAAOn3Hc0ju8mJOcS7r711WnG4kOTnZWJ31H27WYVDJjRESUaWD4cjUOtFelqGB7PVQzIKjIRj85TxyRQbdqePJx+MJCJcidMZYMYP5Xw1sxydRoKCBtSTmzLlmyzG3Blea+595zMLOvQ08vZBKVXlljApEmPRJWzatApFVBqWAg+h0QGy41ajLayHuajuESR/xQ03juDlifO4rFeAW0aVcnRdIgmO7qgkFbJZZuGHuSxYdIDlC6OJjFDStYOOrCyZbpcV8vjDISxZYefm60O49vKqY0SLphruGBbKJdfkE5PTB52kR+XVVM77abVaWb3iG5bPCRYHX55o5KknNqL2GXhuooKhg6ou3Fo31zJvioZbH5jJr7925Iorrvpb2/vM0/dxUccSrrksnD43ZmEuUnLDECtxmlhcAZlmXS2MGFz7bfjT51gpNvvJL6hAbnAAh0+mQH0IV7ma+x61ER+voGkjDSkpSrbtdvPVTGuNUfY6nYLUBmr6Dsrhkm4G5nyZUDn6zuHw0+uGHAIBudpIxxMsZX6SElS8OiGar2Zakf2FDB92Ld/N/rlyaqo/IyTciNoeh+zPZffeqgL9qabnALBWeHFgpUyfRaHaitVfRrgcRkWZDlXDAmZ+FodSKVVOmxBlUjLipjA2bfGzdUY8LWlNNmlslVYQSTQGjYZiOR+7x0Vj2lZeo5wgSRIp9s68+9FybhtmrBGTBvVUHNgYyeU3lrBsfjRX9zPw3lfLeGDMk386FheKQCBAveRQ/P4yzKX+ymkVfl5RwTufWRgxKIyFs2LJzffzxodWDh/xkuBoDhIYpTB27JAptfgxRdbcz15/14bu/xbW9ck+fHjxuIMLIZ48sj6/0Ie3PKRa3gvIgd/vPFMShol07TYyjKtp2tzFvOn1gvMJE7wunLfETq/rs+nUIZahwx/ir3riqbcYNW4oH7zopm1LLcmJau69T8X7b6vo3q+I2CQfy+cmV342wN0jwrnnsSKiTUpuvknDy5vSKCv00bpbEaZIiVcmRmCzWSnYnYeJ2GqfV0QOCaTU2VGe4GnC+k0Z9OiiZ/63kQy4aT2GnDaYfp8L2ilXUGzKYsR9t9CgQYO/vN0n8/v9tO7YCA1p3DEsqcbzV/cz8vOKCvYcCMZoxx43TVPVKE4xhQVAZISCmN87UtZvcaGso3r207IKlErIzvXR75Laj9WXdNPz8IRidu51ceCIh5uuC631bo4Jj0TR+YqfcDonndb8v0qlilefD+GKGzaT6m9HFPHBhfBkPzmkUxI4jq3CQHGJD7dH5lCaG4/KTnxs3dfpSYlK/OElDL4uAaNBwduvGXj44d+o7+yA8ffzW5tcRhp7aU5HIqUY/LKPbayhNd3QSFocso1U2rCDtYTJJgyE4MCODy/N6YBeCq7roIm0k2NYia6kASZ3AyrcHgb2q33xub9KFD+F/5TGTVO56pbLWbNyDWa7FwmZ0KhQAjl+IosTqo20UUgKUmhCQO2j5+2deOyJx6olEJfLxdTJL/PLTF21eZ9iolV8PyWWiy/PxrO/YWVvUJE+h2G3DWXUXXcw5sHx3Dp0JIf27EWDjta0rxyJWC5bOMh2Gsttqi0cUUg2JmLR+TQUFRX9J0e3WK1W7r93EOPuKeeqSxNRKCS8Xplv5rp4843HSa3vZeI4FY0bavB4PPy4ZCp33TGHDz/5/m/PBerz+XDaXahRn/rWTEnNs08ZefDxPXQuuwoHNraxinpyE6KIw4+PfDJxUkErupBLRuUtHR7cOHEQjoloEigkh5Z0qjHSTyEpaCq3YztrSKUVdtlKNulISByTD5JIfVSoMVNABgeRgR2sRSEr0aDFjx8bZWjRkykd4eUHp/2t2JyvrFYryxauxB+Ryb3DjYy7P5Ke/SzoMms/EZAkCb0cQqhaj6zKZ9s+B1sesVFmkUiwtSUKA4EWW2tcdCxZ7qA8LYlYX3y1xxWSglZyF3byG5KhgthwBXK+XGP/s2ElgigKySGB+rUudqGXjJQXmNiyw4nLE8Dvr3vkQV327duH27aGl96ofgHaqL6alT8m0a1vCfkFGShkJSY5vrLgb5RCOXZERZk1wP7DcFUtKzuf0KqVkpwSK8ZA7RfMTrUFgzHA95OTKuNwdT8jBUU+ht6bj6wGl9eJTqr9O/LoXCQmnl6h72QpKSkcSnMTYwoER68+VsbYcS6SQg34lW5cCht3jNRXFj5P2LHHxVuflhERpqx13kII7j+tm2soLQuQEKfAFKlk0lPRPPh0EVf00fP9T3Yef8rJmEfL0QVC0btNZB4/ztIfEitvtQQoKPIxckwBU7+K4s7Rm9Ac7115HAkJRLL/gJ+Zk6O4+Z583B6Z3zZ5+Pqb+08rDgkJCVgrPCiSDmHM6U4bupPPcXaTgYyMBzchYT527fHy8/IKLu+jZ+SQqv0mtYGGT16P5fEXijl0EJpKerRyIqUUkSbvI4UmaCQtftlPPpkc4wBqSYVO1uGgAlthGDuXhLN7Uwn6CA8haj3OcCehrgiK5EIK5CyiSSCLI7+vDltTLsfw4mGHvBZZV8GoEffRuUvn04rDhcQQEuD7hXZuGlD7KIhvf7RxWS89Bw/5eOCpYqa8H1stV7ndAe59uIzo4s7sYyuhhNOZ3ihLVSz9PIeF89JQhlQQGysxfHAovy2oR4uu+STLqSglFVJOI25/8DhfvhNbec4kyzKfTbVSUBAgsqJJtQLACUpJhaGsPmVhR3jthQhuuyWUtAwPjz5TTHrWX7vN8//Z7XamfT2dJfN/xlws06BtARHOFBJdLSo7ciRJIsqfTHm6joee2Ms3X5goKPJhd/mpyIng5UcjiWxVXq3weUJ0lJKnxobz3vh8Aq5YLBRTUVHBN9Nm8MWnH/PsY1VzmF5/tZHQEAePPJ/LLQNrzjkuSRKvP2tiwMin/lbxMzMzE6M2C5VCZtzzJdjKlISXtqCVt2FlW47sWsu+Q25aN68+qumHRTa+/8nOh6/E0qaFFlmWWb/FxYvvmDEafPS9KIwH76oqdJ9YQf6tTyzcd1s4s+bZ+GVlBQE5WIiKDFfy4SvV55k1GJQMvjaUqbPLGTW05tQXb35s4Y6hYSTEqXj20ShaNdPw4ttpLFmykAEDbvzTcWjfoT3zWEROppoYQzjbdrvo3E5Hq2Yatu5y0aV9zc44S5mf7Gw/ESSQ7cxHcgJo0ZKMlzSGDNJiKQvw2AvFVDiC80rmFfjIzvNx282hrPs1A6kkhhSaBOegNyzD6TISFWiAk/TK0aT/T5IklPYo9h3yVK4yfsLadV7CnY2wH3Dw+dRc7rsjFJu99lHZFzpJkggElLz4RBTX3ZrLh19Z+PHnCvx+maWzkyoL8C2bQf8+Bp551cysyYeJcASvQ8Lz23PlwG3MnmaiYUrwfM3rlXn/cysrF+tJlGOrdQAf5wBqSYnT4+SrmVYevKvq2s7rlZHk4OfZsVAeu5/QaCdGo4LcPBmdpT5JMUqMUXZ+mlXVthPbMeiaULbvcrNxdwwTu3T5yzFJSUnh7Xfn8MHHL3E8YzdGA6SnWxlwk4Y1G/1MeS++WuETgiOg330xmhEPFNK/lwEnFbTlIjQeLe4CFy89cYQyrYNyTT4uT9NqCxS6cdU5EAVA6wsl43hwdGBqAw1rfjYxYdJBfvxpPwnx9UioF8/bj79Gx44d//I2/7/333uRximZXH9F3YtSDh8Uyvyf7TRMUbN4WQUP3ZXE+8ku3HlOtLWct3pkNwnJfhQKiVKLnxfeMqNV17wGLSrxMfU7KyVmP16PRG2XqT6fzNpNTmJMSkaNLUSlklgxt/ZcAXDjlVq2bNlC7941V1avS9fuV7F83VauH6BmydJdlGiVhBpUFFs8RDga0tjVg9nzNrN5hxu1SuLay40MHaxnzUZntQWzTrZijZMbrtVi/L1DdeAAIxGRDm4ZvhnZo8ONk0hiaEaHyk4fpaRCI2uqOv9RYPx9UJEaLeGYSKB+5T7ll33k6Pdw2zAVrZurycjIZtrUTKjwIPtrH8X6V4nip/CfkJOTw313jMZT4EdZqieg0lKmL4YAqPJDifXWpxwLO1hLE7kNYVLVqmCJnoYc2H2oRs/J0qVLGDLAj0ZT88euUEg89rCBl8ceJ9zRgGzpKMltY7l91G1AcGW9I7vT0Px++1i1W4GkSNrI3dnNBjrJvfHiIZdj2LHSiq7kKY4QElL3rWvnsvffncjER+306l51AFSrJUYN1eN2W5EkmcYNg89pNBI336CndQsXE59/kA8//vZvfXZpaSl6QnDixSU7qh2ET5BlGa/GynVXRPP8JCdKq5JQImgr92AvmyijBC06YkkilEgKySGHdLpzOXa5nDJKiCMZ+ff/AvjrHMWmlXSoZTV72YwSFW3phhotZgrZyToADISh+H0+KRUawogggQaUUshxjqDHQEDpp3NnccFfm2XLluMqdnP5zWqeG/f76FgpgCzXLEBC8OCpiS/k/vtDuWtEDEaDguxcL8+8ZmbVsqNIWjf1Q4K3Np688vdnXzqJsHWsc/XCcNlEoTKTEdfoWDOlkEi5epFUiQovHsqx1Lh1o1y2YCa4EJui1MiX07Px+aS/NDfu7G8/4dG7ap+tJjxMSd9+Eg1TjhNtUvH55ENkp2vxu1UoUKKzw4x5AcLDI6ltGqHd+91883055nIP+ZrDRDuTa8Q4IPvJVxxj6ydxNZ6Lj1UxbnQko58oJrPgMM1oX+MzXLKT8ERjtVWST5fP50MpeXhvUgL9byjBs781HfwJ8PvUaF7Zw5QvN9Czm5NLegRz/qbtTl5+r5Sv3onj9ocK69x/ILhgkUFf/bkJY02Mm1iMWqHAYVWTSnsipRjyo7Yw46uYaoXPE7F4/6VY3v/SwqsvhPDsmHRi7cHRlC4cJCcFv8Nbbwrl4QlFdOrc97Rjkp6eTo8uRl5/JpTb79tG5hEtAXMURjkUG2Wk0pJISwyfPpeJO+kg+9bVPmfX+IdMLJ4fnIdJkiSaye0xU8BhduKUHYCMFzfRxJEqB6cbCcgBCskmW7OfeZ9H0Ldn8PdQUOTj0aeL2b86jgznPiKlGDx+L2a5gCip+m/GSgkVlNOSLqQpdjJ0qIbNG8QCH6diigzn4NFiJs+ycuew6hd3azY6OHjEza+/+FAda0+uvoyuB9N49P4IGjdSsW2Hh8++cqLLbUWUFItKbk8RuZUdNdH+elBQD5/sJcO6kob1VCiVkBinQlUY3L9jnE3Zt0hFq00H6dBOjUGnYOseByOHhNIi1cCOTVF1jhjXOKJwamDYoOC5T+OGGhbMiOXa4SUcPXqUJk2a/OW4FBUVMWzgCLQ5EZi8DYiWGrFD/o1YmtbanjA5ms2bArzynplfVzto0rQVqVd0Y8H0xdx7Q90dQ4MGGHn5nYO0bJfF9e1V/PjtPWze7MNjNlAvqXoOaNhATZ+LdXXmmaQEFUqFg7KyMiIiIv7Sdm/fvpWLOzn4aqaLN5+P5rEHVcT5GlXb5tiibgweuo6Bg21IElhtAdyeAFt3utnyS0plEVuSJHp20/PdZwn0uTGHHyZXH+GrVEpMfNzENcPzmL2gnPhYFT4fqFVQbpcpMfvYvttN5/8rNI67P5Krh+WSkenlobsiiIlWcSzTy9ufWjBFKBhwUqH5xqtDePUDC/PnTT6t4qfP58OhL8bvVhPr6MStd/zGay/7GDMqnLsfK2Lmx/GVo7YgePwfcoeZsmIdCUTShLYoJCU+2UsWabhxERWtYtj9+bzxXAztW1cVKcttfkaMLsBBVdFeISmIdzfDos8ksiKGbI7WubI1gORT43RVnzakzOrn+0XlNJDjkD0BZnx7jJhYSExq/qfjcCGRJImYuKaYLQdAgsgIJc1S1TwwKqJacfGEF54w8cOiTKzHzIRLUYRiouJQd64bsA+9yYLG6MVSqKa8VI3CocGFA51swIEdq+kgxohSWjUMMOX9FO57oogok5Kbrw9FqZRISlDhUJRilYpRtd7FL1NNJCUEO6i8Xpl3P81n2mwnvXvoq7Vt9343K39zIElwVT8Dcxbux+v11lgt/XQkJSXx4MMTcTqdREVFMe6hK/j4DQ3XDM+lRdPaC1thoUoMeolpsxy0OOmuJa2kI97WFrddQ7srklm38jeSfU2I9ddHQsKDExtlda5z4VBYWbPZxoBbK4g2KRl9RwRfvG/i0PEcNHol4WFhPPPY8yiVEtcNGsCwW4f9rbsE3W43u3as5IpeqhoLXJ4sNERBVq6PIXfn89L4KFQqiYkTjNw9ajtJ5ouq/XYDcoBM4zbuvULJpHfM/LbJSatmGpatcXDf44XcOzIco0HB0tUOvptvIyDLfPNxPLfeV8yqdU4uPWn05w+LbHw+3UrfnnqGDQpl8w4XK9Y60NWyv54QEiKd9lQg5dYSFi2toGmqmhefNXDgAJRbZRKTNSz8tgyVJZGUeC1fv19VJ+l3iYFrhuUyfGBojfnCSy1+5iy0M2JQOBWOQGUBtGdXPeExZopyIYxIjITWWGNDOunfMSRSQDYNackhdlCBjUQaIMsyZZRwnMOMGho8Juw96GbNZjtdLlZy8Cikp6edVgz+iCh+Cuc8h8PByCG3E53ZgCjJCBIU+rLR2Aw0pV3wBE2CKOIrVwFvKXeuLI5pJB3Flqq5mcrKypj+9TcsmD+TT16v+7aYVs01lBoyKHBYUIUpePP9N7BarYSGhnLkyBE8dm+dc+OpJQ0hcjjbWI0OAwmk0IDmeHETnhCKyWSq5RPPbT6fj6NHttDrxdqLgaOGhnLjHfncd1tEtcdbNdOiJIvCwkLi4v7afDYQnPvRJ3lIJpV09tNS7lwj9rlSOjcN0qJWK1CdtFiLUQqjvdyT4xzGhhUbZfjwEcCPGi0B/OxnK53ojU4yVM5BUueV3O+UqGhOx2rzj0YTT6lciBsnXjw0pyNhUiSyLGPFzGF2kkprmtOBInJQ6+o+8F3o7OU2VFFmnnmk6vfS82IVW4+bCa/lhKswciefvh3FlSeNbKyXpGbah/HcObaQ2Cg9qY3UTPm2nNF3RFS+ptwmoz/FitkGtZa2F8ls3GXHHLUXQ3FEte88hgT2sYUwIvHiQYcBn+zlANvQoieOZCQkCsll7o8eQk1KYmJiTjse+fnZNE2t+8S4UzstMVFKZL+EtURNkqc5kcTix0eeLYPtW47Sq5eDn5aGcePVwZPzQEDmwaeLkSS459ZwJow18cq7ZXz79XoaeztV9oQ75QqOG7bSpUsAh1NGoZBrrJR81aVGwsIsxDZKJmdHGgmuBpWLJpXLFkoTs5nywd+bw2znzp1c0z+EOfMrsB+pT6y/+pySaklDSunFjHt6NVtWBdv+4tulfPtZPOFhSrp30rFqvZNLe9bsPCku8eH3y4SHVR+9Fh+rwl4h0yhFQRgRRErB704VaaVty9ga7wPBW2WPZ/u4qp+e8eEF8HvxM1d9kIE3BPe1xDgVBmMU731w+osd7di+kUHXqImLUfHzD9HkFfi4cUQm7v0taUybytwY4UkmLCWz1ttOAUyRSkLCAlAY/LckSUSTQDQJHJcPkac5SIQnmZZS1YgUhaQggfoYvaF88sUu+vY0VsZp5pcm+t6QzbFtcMmAUpSyhtW/7aLUHUpERUMkJLzRWbg1ZTTIa41RCiUp0JSde/ag1Pz5W10vRA6HgynvxTLszlKmTfdw6zAtWh3MmuMi/bgbZAXh+W2JJA5/RRR79hXxxrg4JJ0TyRFHjKde5cjMMEwco+YiAipJjVyUwN23utDGFNO2rcTBvYWVd0dEexoRlduQnNxyKignocdeRg0NY+R9pbhxEEpErW33KBwEZD9z5lcwbLARSQrOj/7KhDA+/eZDJr74wV+Oy9jRjxKekRQcYfL7bq5AUesI/BOcFgNLV5dQboNGTVJ46pkn0ejVeHyz6/wbv1+mXVsVM7+smqam1OKn38B8Fv6qoe/FVTnFaJAos9Y+BzgE8y7IFBQU/OXip0qlYeU6JxMfN7FoiYcQc/MapyxqNGhckezeX8j4hyNJSlDxxodmnnzQVOtK96ZIJYOuDWHVemeN2zYlSaJ7Jx1LVzt4dUJ05WhSS5mfl98r5c5HC9nyc71qBR61WmLSU1G8+5mF/jfn4vHIXNxVz13Dw+nWUVfj/bt20LH3SO2LYtTF4XDQqJmX/buUqNGQmN+biQ8fxR+ZT0BSc9E1eVzSxcBF3dUcOuxn0QobliIFKf6OxEhVdyGoJDWNaIFSVvDhl0d44anIaoVPCBaKpn0YT+d+edU60VR+HT5/gMPsRCZ4vFOjIZcMnNhRoyWBFMIwkecuRPp9dJQsy2zc5uKFt0oxGGXMFBItxeOskHj1AwsvvTr2tGJxIWnTri+jHl7F/KmJtGymZfYCW40RzicolRJ9LtLzk2UjSksvisihHAsUgdKiQRnmptziJ0YVgaT1c5Df0BskOndU0iYxwJF0P6VWmWGjC+h7sZ7MbC+XDsrB51ZQZgtQUWaA+G1s/yG+WuFNrZZ44qFwsvLduH9fZNBS5ueex4pIjFdy/ZUhBALw3XwbEGDSpKd48cW3/1I8Vq9czZsvv43b4kMZUOLWOPDKTioqVCj+4DLD65Vx5sYSVUvOTA40YdPaNUSGx2AxF5GnPIYcUBApx1NELklyo1rnwc/THqZNgsSooeG0a6Vlwqsl6DQSxSV+HOVHiCrREyM1IiAHmH/0V2bP+J6ZP3zzl68Ts7OzadciOOJy8bIK+lxU+23nP/1aQWa2hy/fiadBveD2XtxVz/OTKnh8/HJCyxthlMNxKssp1R/jyqskwsLVxEQpsZT52X3ATYhRwe4Dbm57sBCPV0arhT4XGXjorggOHvUQHQOPPl/CbwuTCQ1R8POKCn5aWsGSWUmoVMGccfst4Ux808ziZRXceE3tA6LmLarg4y87nFYc8vPSeerhCO550MquVUYM5lRUqNmnK6JUfQR3yB7M2z34/TLK3+dkNhoUPPNoFDfdnc9z46Lo0j74O1rxm5PHn7YRndWTnz6sYNHPBxhzr5H0YwHyitxU2BVEEk0syfjwksY+VLKaprT7fZ+Q8cu+4LRyxJHNUaKIo6XUGbtspYBsfHgJSD5uGqjivZejKr+P228O45b7CoiLVdEytYC5309n8E1/f7FYEMVP4T9g9qzZ6PIjKufQlGWZXDJoz8W1Ti7dSG5FNuk0oQ0AHtlFeGRwlMSOHTsYe8+jhBXHoiaWA4dz6H1R7Z97JN1LpLMBeuIpi97Ds+NvwRTh59jxCjweY/C2QuoeWh9BFBFEES8Fb2/3yh6Ohuxiyqtf/t2QnBXl5eUkxtVdDNRqFTVuNT2hc9sA6enpf7v4GV8/lkCBnnCi2MNG6stNCSUCF06yScNlzOeO4TFs2+VCLv+/uakkA83pgCzLHGUvCaSgQctO1pHGPurRuLJgrpX0qGUtHtx4ZU+N+UIh+H0COLGjlJXVLrSc2PHgoSO9Ki82JUkigmjayN3Zw0Y60ovjHEKr/Ou9vOe7Tl06MVnro369qhh17apk1pzttPH0rlaA9Mpe1PGFXHlpzdsMAV6ZEMXDE4qZND6Kblfk4HRIjB4V7OVs307Flr0lRFB7QbJCW8Qj90XQrpWWa0fkUWJYi8oaA2XRyBon3uhsVHYXSncI+e5MQongIDtIoQkRUlWRNpwoKjwN2F24gYMHD9KiRYtaP682gUCA3OwijqQr6+zBP3rMS0qSiocedlGvqE/w5EMKrtKdQlNM/hjcFdv4eIqVi7vqiY1W8cGXZbRuoeH+kzot3nwhiuuucnDr3atRoaHUEsDj96H0SWzfrKTvpU58kocWrWTeeTWMlOTg96NQgEKhYso3k/l+9ly+nfYdLrsbWZJp36UdH41/9W+N+oTgXJcx0SpeectGkrNRrf0TKkmN2xxGWoaHQCA4LcCJgubo28MZel8BDeqpaVS/ar+y2QPc+WgRzz1as2PK4QhgswewWZQk0hAIHod0ulN3juh1EhA8GQ/IAYpDD9C9u4cfl3jo1lHPxm1O/AEZxR9dmdRCpdZir6hazO9wuoeWTbX8krkPm9NMrL8+oURSRglem7PO95FlufKi7P8VkwceA6m0qvX5MEzs36PgtffKyM6Ghg0k7hgewssTTIy+Tcu2n7S075/P8X3xHMv0sujXNAJ+6N1Tyy13+ijDjE42okTJoaNeJr12y2nH4UJRWFhI08Z6Cor8GM1NUeWl8PHuImQCRBBNIrCL9TQkOGexHz8adMS6G8OJ6cxO2l0lSaq8VfP/hRIBTojN6syWsg2UqfcS5Ymv7MiQJIlQwvHLPjKOB+h1mQ1NcRMKOf57S6qTZZlc9RESYrS88rSBLdvKeP/14G2j7Vppyco8+pfjkp+fT+GxYpKl6iPkZGQCcqDOEXi6UA8Lv0kiNETB7AU7ePjBEbzy2uc8PnYhj9xb+2fNWWDjuiuqX6SaIpV8PyWWa4fn8fw4PxHhwTwTG63CYg1gLffX6EwBWL7WgUql/Vsd4b169eKDd9xc0TeO6TMsaKjZMW02HmXwHTaee+KkIp9aQY/Odc/L3L2TjkNHPTWKn7Iss2yNg4XTE6vNlRgZoeStiTEMuTufVz8oZdC1oSTEqiqnF9lzwINeJ2HQgc8Ln70RW3nR/f/KrH70+tNb3KJevXp06xFObl4ppUVFRElxwZH29qq5i/dmFfHjD3tJoD4D7spmyc9+oiv+x955h0dVbe//c6bXTHqv9N67IIhixd6wgtgVFUHFgh17xS6KioqKiAqiWEAQ6b13QnqbyUyS6eWc/ftjIGFMosbr/d7yu+/z+DySOXNmzp691177XWu9q+VmbNm050hwP+ee1jIhkRCvpksHHdsqNtKDQQA0aKuoDwTpwzAkJHaxET0G8mjyUcsppEjaywnD4e05DUy8rZZ6l4rkRImH7o1j3RY/nzrXYak+ldKqEKaECD169GjTWPz/hLfffJZO7XR06xwlav6oMbarXiE7D/a511MQ6UUBXREoVIVLKas9RB6dUDR1hGyVfDc7gQ4FWi69oZJbxiZy8ghjVDdRFiz41sPcBW5++CyLfidWYSjtTw56eozY0mrG4dSbE7j4uihhPnFyNQ9MTozJkj7lRBMr1/q49s6vUB55rs0+wXffLuGZ+54nu7ZLY+KHEAK7ppyhp+6hZy8VZRXhxt4WxyMYVNi+O0RBQ98W/Sm1pIaQIMGfSdLxVU8S1IhydrGBTqJ3o9RRUASoSdzKE9OMDB9q4+lXXSxb6cFRK3PNZXE8ODWJyuoIz7+8j8PbKkl39SM5koX3SBy33XA7ny9sPQD1ezAYDLi9ApU9wuYdQYpLwzFnB4iWpi/83kNulpq87FgK7KJzTLwz14nNeoiDBxXuutWKxWrki8UeliwLE2eJErc9Out5bFoStjg1Qgg2bA3ywJMOrrs8jrsfdTC4n4EvZmfy8iwXg88soUcnHbv2h9j0Q24j8QnRYLtKEjz8XC1jRpmaSRIsX+2lvCrc5ibCjtp6nnnBS5a3FymeHJCic8EZgHDARJ0qCEEVPYZUsfCzRDq1j66fU040kZas4pwrqzFq9WiEFlVDMvH1fdFLBmojYQ7v0/Ls3SlYIkn48BCmhARsjQkBKWRSJUo4zC460osM8jjCPjoQtWPdGcQ+tqIRWpJIw4iFKlUh55wnMWtm7F5oMKh47qFkLr6ukm/nmjj1stlccOGVf8lf/i3+R37+D//2WPTlYpJCGY1GOYgfI2ZULWhLAdhI5MhxGQ211gqm3ToZv9/P5JumkFPZDY2kRRYR3nnvENdfZY0xSBA1FM+/7CPkTceds4pPX0thYB8toAUMrN7g5+xL/QQCvlYJUC9uaqnGJRyECBDAz7hxF9OrV6+/Y1j+z2GxWKhxtJ7JIMuCUCuH6Gq7ij5xLWsItgUPP/kQ1112Izk1XUgijQqKKOUQEiq8NNDR25/Tz92JzhpEdnVrNXHTQx2Wo9lROmHATgWd6B1zTSd6s5017GMrPcSgmA1ICMFetqBF35iubxRmOtATgUIDdXSgR4v6Z1pJR5JIp5YqDJiw2v68kPX/b+jZsycanZ6KqghGg8TVk6rITNfw+kwTTzy9Ek9FPNZICiqLF7+ljFMGtZ69mZaiwR8UaDQSqrCeuc9m8f77JRjNCg1uGafYS1+SmzkaXtGAK9TAVddDtx4w8/Fkpj/lpKLUjkupQ6UCKRJm4AAVBw5WUl+tpixkRoM2hvg8BrMUR4rIZMajTzD3s4//9Fh8+cWXeAqtPP5sNZ+827xBVn2DzLZdQSRZTZyjW4uHfgsJVBwx8fKrZq64uYpRw4z8sMLHiq+aSqL3HwqxaoMfjUZi/ocJ3DDVQbxjAMUcJDfUgSTSCVUFcOFgV6WfwesKmXqHkRvGW9m9P4TXreWMYWNBAkuSmXsfu5tTTz/1Tz/nH6Fdu3Y89XgtwaCu0ckPixBe3KhRYyFarhn2GHE4fYTDkHtcSWpKsob3Xk5j6iMOTEaJXt307NgTZPP2AM8+mNKsbBPgnbn1JCeqWLLMR3uaCKB6l0QwqLRYZhcOC3x+weYdQQKREDX5y7hhopGbr02i/5hSDhyuoKIqQpf2cZSXl7eZFB49+lTuuOURbBYVdz1ci0atorJchRQ0IxQ1RewnpKtDbwmR4IZqe4S0lOYu36/r/Yi65gSMkyoUBCqkFiVGjsFXE8eHL5hIiGSwXuPmvdmHuOpqFcIQwVyXzg/fV9C+Ry0WCwwYoOLKcQZumerCUtELPRbKOUI9TuQGFe4Gd5vG4P8nVFZW0qOzFpUqTCgso5V0pB3NxvSKBvayBR1NZdZaoqWbrUk8hESwsdnUb+HDQwIpqCQVeQ2DUWf+TJnyC1ZHF+Ij6YQIUmnYi0tTjlJlIVu0I54UfPgoFHvJp3Oj/VGEQpF2B+PHqxkyyMjjd5hYtjjEjvHRhhOuOhmj6a/LABUWFqL1Nt9Dk0mnhjLSaa6t7hdeXD4/JmPUVow7z8CRkhI2blxP+84jmPP5SsZfEruXFJeGmbfQw+KPm5O7HQp06PUqxl5ZxlPTUxg+KEqUnHe6mQsnVvLNR5kxpYRHSsI8OdOJ1dbpH9JCj2bPqlCpJAYO1PDJMgeGSNPzCiEIJRXzwNTYoF5SgpqKqkhj1tNvUVYRISG+uU3bsiNInx76FpvEANx3ewITJ1cTDkNhSbSs+6Epicxd0EB5ZfTfWelavl3qbSSR/X4FSYoedH0+hS07gkyd1gr73Ar69u3LC88a+f7LJAaO3IJJPjGm4agsIhSyhzgSqZNq+OHnICJgbZVUUEsaDDp1q8F8gIwUHVsRNAgXegxUKRXk0hkjFhpwYsJMd5r8RjNWOtGbcukQen0xq39RY3F0JSWSStgZ5JG7DlOvbeD8c8zMn7sOJaBCr1Wxdu1aTj755Fa/x/+vsNvthMNuxoxs0t7s3F7Hpm2BFvfwUEiwfU8AxWuhb+SkpqQE1GSST4JIYT9b6eMfTsjXifHXr+KkkxUemprE8MFN9kWtlrjkHCuRiGDWR/WYDFoSifrzvbq27n/m50SrR776zkN+rpbOHXTNbPOJQ00M7KNjy5YtbZLCUhSF52e8QG5trN8nSRKpcjaFZXXYs6u474la5rya1qwK5IGnnNTXGH5XqiEiZBKVtGZnqlQpC70wslO9FrVaISlBRXauYGw/iVffknntBR2BsJXkdi5+/jKrMdu8XZ6WYXMN3HG/kyWfbSI90BWzZKWsuIKSkpK/1BMjKyuLI6UGeneRuGdSItfeWc2l51m5aKwFtRoWfu/lg88auOoSK0/PdNH7pGIy0jRkZ2q58EwL8xY1cNJwE8MHGflwfgNJSSrGnmrhwrHRYMz6LX7emlPPzCeaqn0kSWJwPwNzXk3n3KsreOzeRM482UJ5ZYQN2wKkp6g5+1QzcVZVTAPC9z6t56vvPPTprmfUCUbOvbqCa6+I4+QRJuobFD7+ws2ufUFGDzfxwQfvMnXqn296VlF+hMP7NfQR0UQQIQT72IKZOPoyHJVQQQS8ZW6GnrSWafdoGDrAxC+rgnz6eQh3ZRwdOLFpPkjgEQ2Ucoh+jEQtq0GCeJLJEHnsZxs1opxUKerDpku5VIlSwiJEEhkcYDsOUYEeEwKBBi0BvNQmbWPgAA0JdsF7r7fcB6BjOx0ajYRGI9G7W4TDhw//QxI5x/BfS37u2bOHRYsWceTIEVwuF3fddReDBg1q9fr169fz448/UlRURCQSITs7m4svvpg+ffo0XrNixQreeOONZu/9+OOPW9SN/B/+HsiyHKMbIRAx//4tohkNUjTTxlhK/pBMRo8ezcsvzsRT6ecgOzAKS7QpTVknLrr6ELNfSyApMboZNrhlbp3mYM/hIJakQ3zyenIzwfQTBhl58hErj9+3lx4MafYdFKFQhwMzVszEkUketVI1a1aspb6+Hput9YzRf1fodDrSM3uwffdOendvvskvWOzh1JHND8nBoMKWXVqmPNBy9lBbkJWVhcaoZhtr0KHHgu3ofIA+DEcvGTBVxrGlcgUqDpIiMhsbjUB0EzjCXlJpatZixYaC3OwgqJbU9BSD2cQKtrGabNEOE1a8NFDCQdLJIVtq33h9rahiJ+sa5+exLvAtIY4E3NQhE2HAwLZrP7YF/+m28I6pj/PkzAeorI4wfUoig/tFHdFx58Ux/SkHstLA6SeZ6dQ+mXseq231PpGIIHyUnJdUEsmhdkgV0d8vETBQwk7WUSC6YpXiUYRMFaWUSgfIMaShdiVQtMbLmRcXo/Im0FkeQOrRjOCICLNl5Xq69vMxtJ+Wn1buI8XVeqlKBnns3razTePw4bsfkRvoxK7VAe57ws6DdybFdHufdF8Nj01L4p4H3NiU1FaJf3VdGl5/NT/My+LTL93k52hRqSRcdTI3T6vBZlVx+mgzwZDg+Tfr8PoUVDREDwikso8tRAiTRAZadAhPHI894eHddyMECZBRPRyrFLVvkaowT019gfKyCq65bkKbnrc1rFjxIzod9O6hxb6iHnfSfmxZDZx8gg6nU2HVmghmeydqI7VMe9xLxwId9tpIzD1ys7XMfzeD0vIwqzcGWLXBR7xNzbQn7KSmqBjQx0h9g8wbH9SxZKkPj1chIgtsSRL1vnKM4U4AGJz5vPxWOdPuaG7P3/2knrFjTDz6fC0fz05kYJ8oMSWEICtDw+tPp3LZjZVkpqupqqpqM/mZkpJCYVGEtz6sZ8EH6Yy7xkUn/2Askq3xt4+Ewuz2/Mrke9VcN6WauW+kN3bFBSgtD3PjVDvVdRZUlJFAChFClEmHsVNBPKmECSILucVADkQPRSmRXAySCYtsI7E6iw/f2oTd78JKDX05Ea1LBy7YW+Lioq83ka/0JEXKAilqCytFMU5qmPXs+7Tr0I4hQ5vvqX8X/lPtYWpqKoUlEicPV1FvLCPH16QtfJAd9GQIu9nQeKCWJIlkkUE5R8imXbP7HWIXWS38XRYRXNgpIJqVrpG06GQzX36pZ+7nB3n7w80kJAhyMjSk+FWMv0SLTl/MZ58fRH/AiFKbylZ+xSQshKUQ8dlu7rrVzI0TEjhwOAQmDzZHF158dQsfvKln9qdhzj1/4l8eF5/Ph8tXSxp5MX/PJJ8drEUr9CRJTRUnPuFhL5tJUaXz3bImEu7Gq7RcN+1dXnntM2Y8NpXvft7EZecGscWp+GphkB9+beCHzzNjtKKPh1GrYd9OeOblep5Ru5AkaJ+npUsHLX1PKeHc081kpmlYtcHPlu0haqu0GNXVDOsznMHDBzP90fvbLIVSWlpKyGuktDzMtVeamfXOARKqshoTA4L46d5N0yzL8rLzrTz7uothA5uTxkII3vigjreeTWXKQ3YOFIYQAvp015OUoGpWBn48unfW06FAxxP3RwndotIwY68sR020Mui2a+O55BwrF11bQWV1hIXfezGbVMiyIByJBs+HDzZiNLaNDJckiSl3P8vIsVdjlG1sZRUWYcOKjQA+vHgooBsKEQ6L3VCYiB83Oa3skUIIfN5oF++MtJaPyTt3R8ilI0fYS1DloYs8kAZc7GI9Eio6Hic9cjwylfYsWXKY/srJ0UxqCXToMdf3RSOlUl6yD3NqA75qCSWsbrPeX1vwn2oLAb6Y/xHXXWGjtLxpb590bTw33lXNl+9nxmTRCSF46NlactIM2Nd1anEvM0pmjMJCg3ARJyVgru7KshVbef2ZlpMTLjnHytgrK5DQI0kSBmFi85ZIi9cC7DsYxmqWuHeGg66d9NxwVzWuOoUJ4+IYd15TpvN1V8axfN2yNpGfmzdvRuXSt0peZobasX+fmyJTLUPPLOX+yYn07aGnqDTC0696KNkcjyEAXhoaO3cfD7eoQ29QwNP83l7RgDt9Byf2CjOkv45DRWFWr/dR8o0eUygJnSMfOfEIbz2fEiOzsexXH8+85qRPdz3XT/Wybt0G9u1SgyuT/fv3/yXyU5Ikxk+8i1mv3YYAvp2byfxvPNx2vx1FCEYPN/H1nAxOvqics08zc9/tiWRnaikqDTPjRSfrtwTIy9ayaXuQWqfCnQ/aWbspwKmjTJSWyzw5s5ZvWgh+QVTDuSBPQ5cOUfv4/qf1CAVmv5SOLAu27Gxax7+s8bF6Q4CFczK5d4aDm8fHk5Ol4ZMv3Ux/uhaTUeKisVYevSeRZb/6mfXZ3jaNg8fdQOpxch4uatCiJ1eKJQ3NkpVe4ZE88dQKzHEOkhu6kank42Bts7lUykE60rPZ2pEkiY6iJztYG9Pk7VjD4DIOk6PJIyfSrfG9PuGhLH4Dn36QzJvvudlUJDNolAONRnDxhTo6tlfzxqwADgdYLBD0C2RZoNNBOByrlfxX8V9LfgaDQfLz8znppJN44YU/1s/Yu3cvvXr14rLLLsNsNrN8+XKeeeYZnnzySQoKChqvMxqNzJw5M+a9/yM+/7kYMLg/G3btIolour0BE14aWs1o8IgGAvjYpFrO5VeN4/7p93HPndP4ZeFqcpVOGDDhpo7dbCI9kEPlLz0YdPIWkpIFOpUWl12Dwd6FpIgfTerBFh1EgBuvtvHQ4+Uc8e4l77hMh7AIsZctGDCiQUsO7aNNU0iiodDFpBtu56N5f39373A4jN1ux2Qy/WUNqT/C5CmPc/utF/HyowH69owSwkIIflgR4KFnPTz/SOzn+nwKE6cEufaGx9qcut8SnnjkSeJK0/EQIIt2qFFjwBRTlm6QjNhECipUbGI5KSKLRFIJ4KWMQiQkdOhxiErSyMGPFxvJUa0lYptyVFBEB3pgI4kqSnBSgws7fRkRU3INkCSlUyuqMWDGh4cgfsy0XL4VIgBI+PBwx123/8Pj8nv4T7eF5557Hk8/eR8nDpEY3M+Iogi+W+pl9if1FJdF6NNDz8ij2j5ur4LTJbeYmfLldx5KK8OcPq6cpDSJqgNlpNJUIp8u5WIV8ZRymDqqQa2Qka0w634bBblhflxezJyPAwQrjAxgaON8jhLq+xARLXUbehPASIq6lhL2oxHqZo1ejkGjaZu+od8bJEHSklzXk8+++pbtu0JodRI19gjBoEJSooYZL9VS7xcYqMdGQov3kXQhzKZottCYUSZ+WhnNDrtqUhWP3p1E/95N8/qsU8zccnctiysOYwtnUEUx2bQnWWoqF8wknypRSm11FRoSqdIewJsYAqFB58gju64TH7w5hwsvuYC4vyH7e95n73HTVTY6t9cyfv8q3n4piVNGNpEGkYjgqpsOULTKx8I52TicMlMftlNYHI4pc4eoHuzbt1VR61K48CwLGWlqHn/RxaGialQSzLgvmWmTElGpJLw+hbfm1PHG7H0Ey3PRSwaS/O34cJaD6hoX0yZbSUvRYHdEeO29OtZvCRAKC+65NZFBfZv2kPVbAvTooicjTcOHr6Vz/jV2rrm55Tnye9i9ezfJCSq+npPBky80oC3pFiU+j4NG0tItNJw5H63k2ScSueT6Krp00JGfo2H91gDllRFCHj0d6EkdDhxUokYDAtRo6Uo/KimmihKyKGj2HcIiRJhgTGaoJElkuvtQznI6SbHZ9HFSAr2VEexmIynHOcoZUh7F4iCJzjRefPplPl/4WZvH48/iP9UeZmZm4mxI4ocVhZwwHApXHiYp0B6vaMCAORr4E1aKzBswGzVIXisZ/jwOsZODwkM27Rt9p0Pswo8HHToSRErjoSQo/OxjKwV0jW12IzT4/QoLf2rg+glmGhoUBvY1cMWFTet5wjj4aYWf22+roK9jBEH8lCWsZde6FNTqqG90oDAMgQRMWDlSJPPD8gDL16Ux67q/lhmuKArPPPocbqUOmViCXi1p6CmGsoO1HBF7MBNHiCBqNHSlP36/l3379nPOadHrExPUBPxuNBoNjzw2k8rKSi4571wsrnh03mTUmdtJS27ZZgcCCm6njn7B0RRt28Tk+0Jcd3UTgXfnQy6+WBwB6tEqOhIrB9FeTkeSJXBC8UIHl267jHkLP20TAWqz2Yj4Epn6kJ1576by3FNm7p72K/E1vbAdbfoZCMrN3te5gw6rWcUb79dx03hbYyZYOCyY8rCdGkeEOx9y8MoTKfTrZTjaCd7PHdPt9O6ub9Zs6xgKi8NkpDWNUX6OlrlvZDDrozpWbwhw3RU2NBqJkUONbN4eZP67GY3NM+obZG67345WG5U2aSu+W/QDqd4uJJPBLjZSd7ShmpGorEYFhRTQlWQyUSGhQsIn3Jik5j5aLVVEqlOZ/ngDs19rHsT+aYWfQE08yVgJEaSnMpxqiqmiHJkIGjStZstLkoRFSSJMKGprj0OyyGLHtv2YkyVIg3q75Z9aKfafagsBNm1YxqDuan74KUD4YYFWK1GQqyUpQc3p48q5aKyFfr0MlFdF+OTLBk4ebsJiUBH6ncBwAil4qCeOBBIimZTX7Wj18zUaCbtdobwyhOYoYbpxo8DuiMQ01zqG2+6vISdLy9KZaY0yGH6/woyXnBSVhLn39ug8U6tosUv47+GnH5eiuGn1ufQYsZnc/Lw4g/KqCD/94uObHz1s2iZRW2Wlm3sACXjYxxa6i4ExHc8Dwk+RZT1pWWFK6n9GI7ToXDkkhnIJEcDTbh1Lv0wiIy2B1Rv8/PSLj4emJnHScBMNboXX39nNwh8b0GqafMbVG/y88X4dCz84LiN+UjS7/vSLDyH+SL/gd9Cv32AqqiMs/jHC+EviuPKi6H8QzbgffnYZl11g5d7bmtZ1fo6Wd19K48mZteRla7niwjim3pzAsl99XDe5ms/mSoQjMrZ0ifb5rc/jgX0MFJVG/cytu4PkZGkoyNUSDgt2Hwg2chavv1/Pq0+moFJJ6LQSPr+Cxazihqts3HBVrG31+hSscc0rvX4PRqONkEbhWE+2CoobZQB/C52kx6Yko63To0aHSlKhiOZNZQP4WyTGIbrXaoX+NxJxghIOESfZyJd7xsxNk2ShXd0ILpu4DF+tkQ5KHywuG4pQ+GBvCcUcoJsykAQpIepjag5y1sWVhNTx3DKlfYvfoa34ryU/+/btS9++f14kdsKECTH/vvzyy9m0aRObN2+OMeqSJP3TiKX/oWWkpCVzhL3Ei2TUkiba5U9kUsohcomNZChC4TC76c4gfOZ6TjvjVN556112fneAruEBjQtQTzpJIo3dbMSkWFFXFRBf1RmBwHyUxExEwR9X1Or3kiSJ9nk66vZo2KBehkmyEJZDBPGjQk0+nUkjJ7YTvEig7MC+v1Tm2BpCoRDPPPEsy5b8jDZsRJbC2NKtTH/8/r/UUfr3kJaWxiuvf8GrMx+lpGgbiQkSdgf07nsK87+czKuvPMYbH26hT3cJVx0cLjZw7Q0PMXLkKf/wZ8uyzLqV68lVelDEfuKl1jcEMxYsJOCihhABithPhDDt6EYyGVHtHhGhjEJ8eOhMH3azkXiRHNMoyYWdXDoiSRK5dMQhKjEePWi2hBw6cIS9KCgUsQ9F4yeUWIqQBLqGNBJ8BajRUElJtDmENu4vl3j8Wfyn28Ly8nKMhhATxiVT44h2aBzS38CT96egUsHVt1Wx/1CIzh10PDA5kfG3V/Hx6+kxOmvbdgWY9WE9axbnYjZJLPnZy6RDWzFV2KJNMo7ChBWtWsJoDTH5Jhv33tH0fAP7GDAZ6nn/8dyYLOEyDqNDT0epybkwK3Ekk8tO1mEQZsy/OWBVUcoJo4a2aRzUmqNOCQJPg4YTBlg4b6yB2+6r4YE7kznzZDOSBBu2BrnjvnXU7e1DfCRW00wIQchWwYjB0cyc1GQNNQ6Z75Z6GdzPEEN8Ll/l5+bb3ZgdnegdTqWeWiKEY4jPY0iXcnCISrLpQEX8GpYtS8bjE7z93n6+WrAPjT2bl1+cybXXT/yH7V4kHCYpQY2zTmHi1SZOGRkbnNJoJD5+O5lBp5Vw8kWlnDDQRI8uOi65roKnH0zm5BEmJEmi1ikz/vYqenXT8/LjKY12+oar4rn8pkom3xgfQ1qaTSqm3pxIMATvvPcz1touJMlZJDt7svjT3Xz3cwVZWSr8foU4a1Rfa/Xi3Jh56PcrPP6ik9efjpZN5WZrsZj/2jp68rHpTJ+SgEol8fU3IRIjWS0efrSSjv379dx5bwOD+5s485RoGVGHAi0TbqpHE7AgUY0XN2GNl9R0GdQylKaiEirSRS47WINJWBp1nSBKfO5mQ2OGYMxvIGkxCFOLmou6oySdR9THkLXJpFPOYeoL/3oJ9J/Bf7I9vHva89ww8TTefj6Fj60lrPu1Al91PCasOKx7yOtUybTbbbTPV7F9t53nZxaReqQD3nCA7dIvKLIaCehEHxJJpYpSdrAGSagIEUCLnvZ0J05qCpwIISh2ujjnKh+pqTpuujqeux61xxCfxzBmlJFRpwTY+lkdNikRg17dSKwJIXjm5Xpsnn748XCoMMiHCwfz2huvo1a3vdGVoihMmTwFr/cI3XqrOHhoFR29JzTqkgJUU4oh3kuCNg7FpyXB2wXT0XJoj66KnJymzy0qDZOY1JQ9mpGRgdmQTKqvI0hgr7Xy1Mw6Hru3ORn27Gt1qGqjfkVm3QBeenUpEy43N8op3X6dhZ9X1XH6iTaWzm5PopIRs1ZtUiJSscSj0x/ntbf/fOOnnJwc9PE6yisiXHlrFXffksi3C808+tQ2fl0dxh9UiCsMEQgkNctYffGxZO553MHA00ro1VWPyaRixRofwwYYiLOqWTo/q/E90U7wJn5ekM2ws0pxu2Ws1ua/2Qtvubju8th50bu7nv2HwgiitrnaHmHr7hBfvZ8R4xvb4tS8PzONoWeVccEV+X96DCBK4i1bspyccDe2swYFmQ70IIO8xs8ICB972ISCwgBpFH7hZQ+b6CYGxJTINwgnxRygF0PZsnQ/V99kZ8b0qK6116cw+yMPb7wRIdN5AiVEtWo3sRwNWjLJx4iFI+xtNTkDQEFBRctzXtOQSkIHH0P6GvjqG9Xfdk5oCf/JtlBRZL74Moy1qgfjJh7kk3cT0etVeP2CFV9l8+1SL+u3+ElMUPPRa+nE29Rs3xY9Eehb0MYFCBNCw3Ha/X5BIKC0mO0ty4KQ20g7T38OsIO+YjihyjRGn1/E3LdT6NUtmgFY3yAz7XEH1fYIP8zLi8nCNhpVzLgviUtvqGrU41zwncTYi8740+Pg8/lYNP8bQijk0KHFaxpwUeuSOelkP2qhJayTScuEtJQwDY5oIpFJstBZ9GEvm0FIGDETJoSHOhLMAR6ZlsxZp0QrguZ8WsZrbxxGHbIwd1Y8GWkaap0yDzzl4JG7ksjO1JCeqiE9FWY+ncg5Z+q54pZqunfW8coTKTz3hosPZqY16yqel6PllWfiWbphLaee+tcCYg8/eCtfzE5n+tO1PPCkg47tdIw91cyhwiCvzm4gIV7FlBtbTgyYfH0CF11X2bi3nTzCxA3j45BlWLDYj9enUFUTIT21Zeps78EQZ42J2hJJ0Jglr9VKnDjYyCdfurniwjh8fqVRguic0y3MW+iO8b2Px0fzG1A0DW0agxtuvoepN95OmuiGkxo81McQ2r+FEQtm4ijlIMkikwRScFBJynH63cdmrV948dKABi02khptnISEoIm0rqIUIUUoEN1b9EtDBPHYTfRlROM9VJKKdJGPVUSbMfZkCFpJR57cneqNZqz9JPT61isP2oL/WvLzH4WiKPj9fiyWWEc8EAhwyy23oCgK+fn5XHrppTFG/7cIh8MxabqSJGE0Ghv//1+Jxkn7L/4ef4QdW6LNaLaxmizRjgSSSSCFfWzBKWrIpzN6jDTgopxCsmmPVYrHZSmnc+fO3HvH/WR7m+s/SpJEe9GdbaxmIKOjpWLHXaSSVDS4VK06MbIsqHUHqKcajaSm17Bu3P3AXcx48EnUGxJiSLTjoak1sW3bNrKzs1t8vS2QZZnxl12De0uE3FCPxu8Zqg5y57V38eybTzF02J8nWf7MnEhPT+eJp95ElmUCgQBGo7FRgPjxGa/h9XopKirCbDaTn5//1x/uN/B4PKgiGsKEopmVItAqCemmjsSjYsp+vIQI0I2BMYSpWtJEBc6FTA3ltKM721hFpsgnnmQihAjgi7lvhAja3+kKrkVHPbVkkk8k4xBXXi8YP86KXi+x8Ds7Tz1fhLM4Di8NWIjHG/awdMkyRowY8fcM0j8Bf5cthL9mDz/84BVOP8mAEDBxcjWvP51K985Nv8FX72dy+c1VnHWKiQmXxnHH9fGceUUFaclq8nM07N4fIiNNw6dvNXXhPOsUCxnvaznvil/ROfKJJ4mwyk+5+jDmeB/JcWqm3d48u6W6CkzC2mhLhBDYqaAvzX8/taSmvehOGYfpTJ/Gv3tEAw5VBQ89+nmbbO+5F5/NN88vQxvWY3Rn8Om7gs8WVbL0i6wYLcfB/Qz8siidwadsJ3IoubERlxCCUtNWbpxoiCk/GjHEwCPP1zL3jSZSs9oe4ebbvGRXndRYmucR7haz/44hg1xqqSJOisfjE+TnaLnmShM/LnNRUVvNz3NWsXLhaizpJp575Rk6der0p5/9ePTo1Y+lv/yCq0HmlRktd1pXqSA5SYPLKdG3h4GMdDVeH9x2n51wRBBnVZGRqqbeLWKIT4hG2j0+EUN8Ho9br7GxYUuAQb1LeP2dffTpoeeOMzT4AhZCQejZTcezr7pQqVRMuL2ayTfEk5aiYd2WAB993sADdybGaO3l5drwer3N1tcfoar6CL17RB1tRZZ+dy5pQha0e/qwfk+Qn77fzVXj4aO5Ybr7R0UzlI6+1Rfx4GQtTz1i4eE7DOA+Jv8xhEPsoljsx3Q026keJz0Y1Jhh9lu0picJYCEOP94YvWwFmXZ051DDjn9rn+Rf6RvKskzHDjbmfe3hnVdTqayO8MLrNXw6R8OosxTeeCGz8b1dOuq46Gwz5169n+R4LfdOTubEM+zkeQeSKEXXTQa5ZJCLIhTChNjHlhjiE6BScxhLJJnaKgcPTDHz7VIvF41tvSHNjdeauObHYoJOExlZMpIk4fEqTLnfRckBI10kA0XabaRnRaiprkan07X59xZCcPklV1BWvpZBg/W0z9OyJ83Hvv1LkNwJhN1G/KZq+vSTeHBqAnnZWrbt9DDj2TU4C9uR4G1HIKmY885omrvPvykz7vLbYr5LbkEOzkNuVKjwBmW+mmOlvNzJ9LutFORqKS4N88rsOqprImT1LcexU02StzO6hnTWbvIyYogRIQQfzfNgL48w612ZgXJ2i4fBOCmBXVt2IcsyGs2fP5r1GZDD1Gs9mE0qnnrFydpNfuJtaibfbiUlWcX8bwR3P+Zg5oyUGK0/t0dh1To/DW6Zfr30FJaEeWByIj6fYHB/Y4uEjy1OzVUXx3HC2FJ++iK7cd8JhQSvznZRURXhsRedzJuVEVN2HJEFkVA0A/XTL91cf6Wtxd9crZa4/kobBw7spmfPljOVWkJhYSGGgJk6HKiPHsozpfyYawySiZ5iCNtYBUTLnLuK/hxmFyERxIiZIH70GBsP3akNPdm/0MFpa3ciGYKoI0a0jlziQha2s5Zk0rCRhA49PRnSGOhpEE7qcJDQQgPFiAgTJhQjx3Q8AuEwZ59qIujTolNrG33sf0f8K21hu459KN5UR0I4l7KVKrqdsJUTh+motkeQZcG5pzffT2+41sD4JYcoCPVr9poQgkpKsBJHMLEISROhc5pg0v01vPti88qMz7/2onFmYpXiyRUd2MjPaNCQcWgkV12yFymhAp1RRlYEVrOKm8bHt9jkS5IkbrjKxtwFbsaMNLFtj4kHevdudl1r+PKLL7HWJVPMQQLC1yzjWAjBYXaRoDGg1oeRQwqGys7UVoXIH1HE1Zdr+Pb1CmyRdMo5ggCsxB09Z7lBHcbn0fLh3ACd2mnp1lnPrdfFceroEBdeU0Xv7rnYHRFOPteBz2llynUWZK0fbUINzz9hZdRwIyefaKZdXgMXn21m1PlldGqna2wM91uccqKR59/+5S/5ABUVFWilEvr0MHDXLQl8+HkDl51v4df1AebMa+C7TzK5Y7o9xv89HiaTqln/jwmX2rjvCQervslhyBklvPZeHTPuba7T3OCWWb3Bz3mnm+neWc+FYy2s2xJofP3e2xO5bko1O/eGYnpjDOyj59nXnKxc6+fEobHrfMFiN26Pgt21s03jMWbMGIQW1gV+IpkMdJIWl3AgE0aLnjgSYu7XgAutrYH0BD812iWo3UaOVJehFppGX0GFmq1iFbqj7w/g5wA7yBT5ZJJHED9aolmfdlFBhAg6YcJEy35tOYW0p0eLz2WW4pCEKmY+p0TyKK3cjRB/rUHob/E/8rMVLF68mGAwyNChTcRRZmYmt9xyC7m5ufj9fr777jsefPBBnnvuOTIyWu4a+NVXX/HFF180/rugoIBnnnmmzdo+/0ykp7e95O7/EsnJSdTgpTfDqKKEQvYgiGZpNeDiCPsaF+Qxp6Vea6f/sL7MmT2HitIKaqnDIIxk0z4m28QomVEJVatEpdqVzoLF9Vx0dnNn/9MvPZhcBRRIPUAG70o3kw7dQUZOWmPpS0uQtNExb23OtAULv16Ia7eXtHBejEOtk/Tk2Lvx+INPsGX3pjZvJP/onOjQoeUI5D+C5ORkArKPfWwllw4Us79ZkyI41vzEw2F2ESSADgNadK1miubQgU2swEA1HeiBDw+lHKKeWsKEcFJDElHNMCs2SjhERgtNFCCaKapGh0gv5qcvMujYrqlE4vKLLJw5xsjAU8vILhmGARM7WEdVTeXfMhf+Wfi7bCH8NXt45PB2ZtwTx0PPOMnP0cYQnwCZ6Rpmv5TKmZeXs25zAL1e4qqLrAwfZGDinTV89lY67VooVenXS09uhh6fIwEPDZQo+0myaah1aOjZQ4WiwG8Tkjp1UvGjrh7C0bnkx4uZuFbXl1WKxy05cCl2JFQE4kso8VVw5113t+lwB3Df9Pv44dufqNlZQbLIRFunY+h5nhab2Oj1Ku66w8zd9/xCgj+fMCGqKCUjKcyOA1q++i7atfSbH71otRIZaRr0xzmEM9/0YK3pHpNFJZCblekdDzWaqHauiGq4lZSFOfeSelIrhtNLMkEYsEOwJsD1V9zEkl8W075920tYnn76NU46sSMdCtQkJrTsBL39YT0DeuuZcV9TZPr00WaqahIYd2MlNquKu25JZOVaf7Pfrtou0y635UYgECUAyqvCrJEFQ4ZK7NjrxrBKz03jbcRZ1Xy9xIPdoSCH1OzdF+GOB2sYNcxE354GvvkoM0b0XgjBnr1Olv+8mDunTG/TOCiKliPFIQpytSQnQ7Cw9WCQHw8GTJglKzb7ibw+81dSw12bHZRMkoVwWX8WfL2NsNkBR/sPaSQtXeiLLCIE8OHHhzrBid7V8qE8LELR7KZWNMiixGd8zDjUaSpJj+RhkeLx+Xx/aW78X+Bf6Rvu2rWLU0caWfarj227AvTpYeC5R5P4+vsSXpiR02wuq9USbz+fyj2P2+nSUQ+yukVCRiWp0GMgIsI4RTU2kgngpVS9j3a9XXgrAxicOlKS1JRVRDCbWvcnzCYJoYqwT7WJNFeEUWfasVer8DvisIVSKTPsImKu5dF7knnw8cNcc8VEvlv6bZvKYt968y1qqjew7IusmG6+h46EuHZyNQP6+DEaDMy4r2nPz0jTcNpoExdefYTNa0u5/RoNDzzewMpVIRwuQfuu3XnyxBMbM9ZkWebM887gmbUvoPLoyKcTtrokVn63nssPV6LWSLTL1XLDVTZOGBRdd+MmllH0fRKE9Hi8boQQXDvJxdrFKXQLdWEn63/XF9NhwGq1tilrzmzWkZOlITVZw5xX0zl0JMT9Tzh4/f06MtM03Dg+Ho9X4czLK7j4bAs5WRp+Xedn6Uof0+9MJClRzQtvunC6FF54JJmJk6u597bWq2qGDjDw9qsSZ4yrICdbg9Eg4ayTufhsK4s/zmTlWj/3P+nglaNNQcJhQVW1TI+ueopLw1TWyJx2Uuv2tXN7LRsOuNrkE9XV1RGWw9RRgUKYHFq2HVpJh1FY8AkPJsmCSbLQg8E0CBdH2EtPhsTseQDxUjJFdi3pogOpZBEmyC420IdhVFNGJSUM5KQYW5dDe3axgR5icIxNVoTCYdN64gM2aKGyVwiBU6rhzJMTuOt+N1Z9MhaLhdTUloN8/2r8K23hjTdO4et3l5IDmEKphHwqflkdRGdQmP+Np7HU+XgM6K3HbaigTqkgPtKU1SaE4BC70GPAJiUSlrzkd5Q58wwzr75Tzwef1TP+0rhGze6FS3w8+liIbG80KzxFysQjGjBgxCRZCAQS6dXbwzuvRCszZs5y0blD6/atIFfDUzN9zPqonpzcbm2a+0WHS4iEI6STw242ki+6kEgqkiQRED4OSNvo2tvP53OSSU/V4KqTeeXtI8z7SMWRzYlcf42P+Rm7KS49Qg7tY6RqFCGzV95MkjeDqmVWxvy6k0Ej6vl4VjId2+mIi5NwexTGnFeLpXAwGVJ843sj9gg33byad9+B4UOMnDTciKRSMXKoEbuzuRTHMUiShMGg/ktnom3btjF8YLQp76hhJsoqIkx/2snJJxrp0UVHdqYGf+D3S+p/27Q3KUGN2yOzY3eAzHQ1X3zj4Zc1fs47w8w142wkJqiprI5w/dRqXnsqlc8Xudl3KMw9kxJ49nVXY+awRiPx/sw01m4KsHyVjyMlYQpytVRUyVxxoZWnX61l1kdqxo4xEwrDt0u9pKeqUashPU3fpvEIBoP4fTKd6IMZK9tVZZQph4gXydRRy2F2kSs6kSylUydqicuv4Y2XUhkxOA1JkqhxRLj7kVp+/nUdPq0ZKaTHV+umlzI8RiZEEQo7WUcpB0klm3qcVIkSIoTpRj/2sQ0fnhbl37y4iWtFmguijas9NGAg6qNKkoRONmAymUhIaP19fxb/Iz9bwKpVq5g/fz533313TGOaTp06xWSrdO7cmWnTprFkyRImTmxZsP38889n7Nixjf8+5vjY7XYikdbFkf8vIEkS6enpVFVV/UMaG/9snHPR2axf/CiW+vZkiHzq2EIQP3l0ooCueIl2IVOwESaEI64MY76GzRu3sPfrIgaKk1FJKjyinkL2kioySZeayCuF5voWx5DU0JWpD3xPIADjzreg0UiEw4KP5jfw3NOCbE/XRtLRLFnRVXTiiNiBzZJCmjev2f0AAokNdOvWjcrKyn94bF58+mUS3OktZhJoJA3hGoWVK1f+6Syrf/c5YUuz4a2tRkHBTgVGYSaLdo2Op1942cE64kkimXR8eKigCFMr2psQPdirhYZkMtjLZvQY4WgKfzxRyQWbSEIjaTBLcYREoNF5Ph6KUCjhEPl0ov8JB+jYTse+gyGem+lh734ZW5zEpJuM3H6djWce30teuBcaNKxZsZby8vLfjWZpNJp/ScDk77SF8Nfsocfrpnd3A4eLQ0y+Mb7Fa2a85GTRh1nNHMz0VE2LxGfj9+6oYedOHU6qyaCADFce+UDh6lIGjCpj0WeJ5GQ1HdTGnW/muRcKUSrzG+ecaOkUcxRCCHQmmTLdOs4YbWbi1Sa27jJTGwj9pfU/94uPuOaqa6hc70JJquDUU1rvwj1yqJEUqwbFr6aGctLJ4aKzq7nuais/rfDyztx6FszOJC9Hy6dfuflqiYfJN0SdihW/hkn4TWdPG0nUUo31ONLqeNRSRQKp+A2l5OekcM0tLmwV/XDhoEaUI1AwYIpqhpbnMvmWO5n1wdttHgOVSkUwHMf+g/Ws3RRopskciQi+/NbD959lNbPp6aka7rwxgc++duMPRMvTf4vEeBXlVa3vzcGgQoJNzeKPszhSEub2+2uYeLmNMSOjWZiD+xm47dp4rryliluuSeDhZ52YjSrGX9L8MPb9zz7GjNKzc/MsFi7s+bvNJn6LHj2HMuPFJYweYebuKSam3LibzIbmMie1ogoLtqbutpJEQbgPJRyKEag/BpuUyObNCr37Sxz+vhqb3NQsRi1pMAkrxcYtnH22imXfbCbXNSzm4C+EYA+bWs38lEWEBly0p0fj3+zWPVx/mYFFC7di82Zz6NAhTKaW5/a/yhbCv943tFgsbN4p8+4LaUy8s5runbS4vQrZmSrmLXJTVhEhO1PDySNMbNgaIByGEwYaaHAreLwKQlG16OcIIXBqyrCleAhbN1MSkGmok4g0xLF9qxpFreHaiVFif9LEeOYtdHPaSeYWviEs/M5HaV2QXKU7yYczAEESAbbwCw2GKtQGmQ45akYONaCSAzg2eJl+74PceffkPxr+Rsx84SE+n50aQ3xCtOv6c4+kcP2UKjb92Nz/UqkkXn02njEXO3nmOQ0FoR4kkkICAtfaagb1HML7n83G4ajmhefu4bQTwww5qZ5Fi4NYhI2QZQ/GTDtnnGxGp5VYtcHPt0clQ7Raiedn2Dhr635q7AqvvRUkIgs2LrWRG+4BEgihtCgFcQwh/Hg8njZpXrrdAbbuDHLaSZrGMfj83UzufLCab370MXOWi5RkNV07atl7MMQH8xqYfmcij96T1JgJ+sVsI8+/4eKBp2rZsSdEZU2ELh1b3jdLy2VU+ggLP8wgLUVDOCIwGZsyz0cOM/H8my483qiO3Tsf15ORpuKxe5K56Z4aThlhZPFPHpauVKHRwpmjzTG/4449MvEp6W3aH3U6HeXuYuJIREHEaMD/FgZMhAjGZCTFSQnohYFqysgkP+b6clGIBzflFFLEvqMH+wGECVFDBRZsjdUVx6CXjHQRfdnDRnQYSJJSkMweXNpy4hJDlB5xk660iym3P5ahF5+gABIHDwokTbS66vfG4r/BN/wrtjA1NRW3qCciIhQnrCK3nWDUMDNms4onXnYyqK+BTu2b5oGiCO6YbufZGXH89NN+Vv6yD4M3DUWScYQdpJNLB3pE963aPJxra/g6uINfv8lm+JmVvPhKAJsNHK4ImtoMzJ4CPDQQJ6JZdAIFE1YUoRBKKeSdV5oyrQvytOzeF+SUE1ve07bvCaLRgskITkdhm+a+LSGOiBRGI7T0ZAhlFFLCARQhkHUeMrLDDBpspq5eIT0VEuLVPDzNRk62m5cfUfHenCBTJxt48m4bySJKsAkhCBFAhZquDGAbq+jLCDqFBrH6l9Xkdq0iI0VPlVPNhFscqEuiTUKPh0bSkOUYxj3Tf2HNUiMBv0CnhZsm2LjylqpWz9yV1RE02pS/5B8Hg0HszqZ/X3lRHOeebmH60w4G9Ys2nExPVXO4KNSidueufUHa5zet5bp6mUn31XDoSIQHn3HS4BGMGGzknkkJ7NgT5LRLyzAaJTLTtcy4N5k+PfSMGWni1EvKKSwJccIgA2dfVcGX72ditUT33qEDDFx4tpkrb6nEqjNRXqhH05AKWhuHTVVs2lLPRecZeeWJFOYucJOWrGb5OqlN43H31LvRy0YsxLGDNfSWT4zamqPDrQiZ3WwkKPwEc3ay4ssssjKa6MDUZA1zXkvjoomVnH2qlkefclOg9Gimj6ySVPQUg9nCSmq1RahSirHU5pIR7EXgaMXlEfbSg+Z+rQpVNAO+lUrKEMFm5GhQCVJfX08gEGjxPW2xhf8jP3+DNWvW8NZbbzFlypQ/FJpWqVS0b9+eqqqqVq/RarVotS1HOf9dyCUhxL/Nd2kJAwYMIL6jhYrNRygWh4gniX7H6USYsJAsMtir2UxyHyuP3ns/zz7+PCklBTEL3iLZ6CkGs501xItkDJKJBuFEiw4XdhJpHl0NESRsT+aF++J5+tlytBY/Hg/onXlk+7o1dtU8Bq2kwxK0EUr24PHWx5T1AVSbizn17FMwGo1/y5h7GtwkSs1T8I9BHdJit9vp2LFjq9e0hH/XOXH+xecy89HXkYkwkNFUUcIWfkUt1NGuxMh0ZwBxUiJCCIIUoUVHkNYPE7KQCRIgQoiBjEYjaZGFTAVFVFJEB3qymV/IEtFu1xnksp015IlOpBPVf2zAyQF2oEVPuX43M86z8PyrDbw3S8Lm6IOVeAIEeWDnISztKoizmSh2HIga/6Ce5cuXM3r06P/Dkfxj/N22ENpuD8PhMHaHk227EjhtlIlwuPk1Hq+Cq15pNbLu9yvNtIWOobg0QhF76UjvWO3PSDd8h3I5//I1bFie2ujEmkwqLrhAxbtvrKarGIARMz7crR5oG3DiD4e4ZKyJDdt93GYyM2qYiRmvbfxL68tsNjN12p08Ov1qrrrYRLW9dZKuxiFTH6kngppeDEVBZu2GMgYPDFKQp8V2nGbbhWdZ6DWyhMvOjzbtUaujQSH1cbpkSaRTzAEyRG4z/SC/8NKAC6tZzZWXGVCrJTZukqllNylk0Z2BaCQNHlHPEfaQSCr2nV4URWlzVvqiRQswEiS+bDjTHtnAikWGmHKyHXuC9OuljynxPB5jx5h58mUnvbvrmf1JA7ddFx/zerxNjVYbFd//LbkC8NnXbmpdMus2+xnS38gXszM464oKTh7eVCqama5h/Lg4ikrDnH+WmQXfuHHVyzw+LZmkRDV+v8InX7n5eomHeW9nUOuSuevJFxk48NM/PQ7nnHc2D9y+lDsesPPMg0mcfnEDCz/dQLq3O2GCuFP3oInzEJIjWOrT8DmbAjZmKY6A8OHQFBNKLkLSKBAwYrZ3Ik5KBEXNrJnxnHHhDmoOZRHvaR+V9JAclOh3Mu1uDcvXyYy9KMiHH/5EDh3QBm2EdW58CYWcNFBm2/YI9toDJPk6NK6NkAiwS70Wm0FPrbcaRR0glFzEOedJPPlQPOs3V1NZ6icnJ+ffbv/5d/AN8/Ly2LzNQyCopX93E7M/dqPWh4m3qdGoJc4YbWb3gRAXXlPJgD56ThhkZPrTtRSXhnn1XRdyWEVIBBtLboUQBPBjt+1k7MU+pt+dgS1OjRCCpSv93HGXh5Sy4QhF4f1316CL9/DQ1CT2Hw5z4HAohlwAsDsivDGnjgx1B2yRJPx4OaTaRlAEiVclEFEChAM+ysoFvU6oxhBKID+YyaIvv2HyXXf87pgePzZarY8eXeJbfH1QXwNajQqttuX1n52pRa+L0Dt0clNAAIkkOQNLWTzXXnk9uQVu3nxKzX1P1JKVruHtV2x8/vUu+vbU88g9sRm2ny9yc9M9Ncx+KY2cLC1qiwtVdRyuNd25ZtN6ugf6NvqgyWRQRUkzgg2gTnIwcFh/VCrVn577QgjKyg7zxEtOPvnSjbNORggwGiR27wvx0mMpnHmKOWqPtwWY+rCd66+Ia5G4nnxDPH1GF/PZ2+k8+3odJ53QnKgRQvD67AaMJk1jULClEtIeXfTs3Btk+Sofny/yoFFDaUWEO2+MZ/KDdgb3M3DZ+VaCoWgXbqNB4pUnUhFC8MHnfhZ8fUab1v83ixYTr0rGL3tRkFss/z0GNy4SSWtGvrSjBxtZSoX6INnaHFQqKAuWoZOtDBOnNdqwzeIXEkjhMLvJph01lLf4OWYpjr6MYIv+ex6YGSQlSc3Q/qmccVk5Sgj2lGzCImzEk3yUSC1HYwhy7eV6br2vBoNVolvP3mg0mv/Zwhawe/du1JLENlbTtZ2Pbz/JbNTXvmZcHJPuqwHglBNNuOpkPvnSjdmkoqxSRlEEU+8ykWBzcueUEP1/k7kLYFNSqTqcQHFZhJvG25j7TB7qI6n4kpfRsYuT0aPc2B2CpT+HMNo7ovMb8EguZBHhnLNi/Y8zRps5fVw5N1xli/FFQyFBIKjw9pw6PB6BTqdCkdt29rrksouZ/8GX1NpryZU6UiC6UJ64gRPGeLn3zlTysjXs2BPkiaM+z123RAmlCZdZePGVGmpq4MuvBNlKRxQUHHF7kBMr6dRBQ32DQmWpBlO1GYdSSQkHyY1Em4pJFRLpIsLPP/3CAJrrjdcLJyFbBV6nwrc/efhhhZebxttwexVMRhWfL/Jw6bmxZJoQgsdfCnPFVZP/0pzv168fTz4eYvpkXaNPaLWouPKiOD74rB6AaZMSufVeO5+8mR7TGLXGEWHyg3beeSEa7K1vkLn4+kruuy2Bk4abGm3Fmo1+bplWw2dvZzB2jJnzr6nk2QeTyc2Ozl9JknhsWhJXT6pCr5NQq+GS6yoIhgQNHgVZBr0ODh1Q09HXj8xjMjMBEA09OKTbyKED9Zw5rpI+PXWcfZoZv6pt9nDJNz8Qpzdw2LiC9g19MYpYe6+S1HQV/dlp/onzRhhiiM/jcf/kBC4e78BTE0f7FgLlx+5lEfGY9TaeedLPNz9U8suaIwzqbaKzUcP6TXYO2n+hoGFYY5DIJzz48VLKYdrTrdk9FaFQQxkNODEKM9m0R4OWrHYZ6HS6v8Ue/o/8PA6rVq3izTff5I477qBfv+aaIL+FEILi4mJycnL+8Nr/4a9DkiTenP06IweNRh8w0JGezQ7MkiTRIdKTkFxLOBym+kANHaXmmpqSJJEnOlHOEXJFR/awhVRdBodDu9ELY0xjkqAIsJfNUb0+LzgMMudddh5z53yCyRfPTtY3LsI0skkjB5WkQu3Tc+vjNzDvo/mUHd6PxmEErSCY5ObUc07hvgfv/dvGJiM7E9fe5lmIxxAyBsjLazkD9T8RFWWVpJBBntQZgFw6kiM6oCBTRQk+vMRJidSKKvazHSs24kjAQRV+4Y2JtB/D/qNl9LlSE0GsltTk0B6tiGp4FtCFA2ynilJkIujR04CTakrx4yWeZLrQj0qKqJfdbN4eYN57RrKdQxrnqg4DaZ4eOHfHU6c+SE9pOIfFbnyyh6XfLfu3Ij//XWzhsmU/cN7pZh56tpbJ19u4d0Ytr86uA6IHrJuutiFJkJXe8lZ27ulmPvnK3WJ32tLyMEcOq7AQ2/ToGEySBU9VBktXujl1VHTe1DfILPzRi0WfQrD9KuxONbIjxGFlOx3kPjF2KSLC1KVtxypkvpqnI1WfzqnnlHL/NAOJiWnNPu/P4qUXHuCMk/Us/smLz68w4dKWy+5ffM1LhnMgNimJsAixi/Wothp48Po0QiKEXeVm+JlVnHmalvvuSMJmMjDqjFpuutbIaWO0fLmnhJRIbBODrqIfO9lAmsgijRwEgpqjpX9Wk5rBZ1dzyQVm7nrEjr0uSHv6EH9ccMYi2eghBrOLDRhCmjbr2wHM/fBlcrLUyOUWPHu7cOoFB3l+Rhx9exoIBBS+WuwlFGqdUFWpwOdXSIxXYzGrWLvJz9ABsWTu9MmJnH1VBV99kNGYISCE4IflPuZ/4+G7TzK56tZqfpiXhV6v4pJzrXz9vZdx50X3j0BA4ZfVPhxOmYmX2xg6wMiCxW5GnFuKWgVxVjXXXRnHF+9moNerMJlUeN3VbRqH7t27I0syEVnFueMrscWpcAo3XqOXngMCfPpCCvk50e+zdWeAG29fS+RAP+JEUlTjUe3l8ntKuGFCHFaLioOFIe5/dCuH1qahN0cwm1QsX5zCnHm1PPZUMTmZWob00RBf5OfGCZn8uNLNzn0BCndm8MmCcr5depB6t0xBkopTTjJjS/Bj1JSzbHkxBIxUOYJozEG++TiRcAQ2bj5IQrzEeWfFkRAfPYTk5WjQGLL+7ZpK/rvYQ1mWSUw00XdUOSnJaq4db6KwOMx7L6c1HvYG9DFw5YVWrr2zmpxMDR++ls6v63yMv9VBnuhPEfvoRG+cxkJ8iYV07gIZhgjbD8jM/gQqy1XU1Aj69VXz0btxjL96M1n24fSRR7InuIwxF5dx83gbt0yr4dzTzVx8jhWdVuLrJR5enV1HSpKKiyfYWb68io1bQhQEBhJPMiiAEg2U7FZWkZMXofBQHfmACEIkEvlTtkCW5RYzto+HwfD7ARURUqOWoiSvh3pCBDFjxSCZCFXIXHxbkNvu8zDrhTTa5WmpdcosWOzh0WnNy8EvOcfKyrV+du4N0r2zDp/sJ1XdHquSiBIwxJBwWbRjJ+uQhNToLwohqJWqiLRvYPpjb/zh8x+P8vJy4i1e1Co1j9ydREGuFiEEJ19UzrIF2WSkNY3nwD4Gls7PZuyV5ZxzuqWZ5p5GI9Gjq57kJA0ZaRpeftvF7dfHN5I4kYjg3hkOBvTVsnSln1BItKqdd+BwiMdeCDDxchubf8rlwOEwl95QQXqqhvnvZsRI15x9qoWvl3i44a5qap0ymdmD2tzUYvvm7WSGC6iQDlAj6ilkD90Y0Oy6aLMON4fYgRoNaqEhm/YIZA6zB0mtMGG8mmGDHXw0z0tkeUesIpEj7EEWMnEkoCI697y4KaALpRxsNfgZED7aFai45Jymc4XRqKKgnURleQiPXE8AL7IURuh95HZSSEu18tX7Gfyyxs+a3W3r8vx/gX8XW/jl/C/JE13xZO3mveM6qENU4mLBe5msXu/jqknVvDczjdNPNnPfjFq6d9bRu7uefQdDPP2ih+xI31YzsU3Odnw4dztTbrPw4dtVVKkO8+k7STHVJrIsuObWQtb9bCSg8qCt74ZKKzP1YTsHCkMIAX176LnhKhuX3VzFcw8l4/YoPPeGC7dHIRwWFJfJXHa+hfoGmQWLWy8JbwlpaWmcceGpzH/vS0pCBzFaZG64LcQdNzXNnb49DXz4Whp3TLezdKWPU040oVJJZGZCRrqaw4UKRnRUJK1l6n2Cay5v0kGvdcqcf3UNezZ76EjvGE1otaRBJwwx4xcWIapS1zJ8pGD8lQYkKY5PvnTjqlfw+QU/rvBx+QVWvl7iYc+BEDePt5GeqmHXviDPviEo6HQhw4ad0KYxOAaNRkPnroO5+Z7lvPlsatOe2FvPDVMD+HwKXTrqePL+JK6aVEW7PC0d8rVs3BZg3eYA4y+JIz1FjaIoXD+1mjtvjGf0iNgz47CBRu67PZGrJlWhKNH5fdF1lYw50cSUmxJISlTTrZOOzHQN3TvrGH9pHI+94OTyC61ccYEVo1HFzLfqePeJzGb62pIk0SE0kB+WLKcPp7C8cjW/rK1nyY+3tGkcZDlM1yFBKst0JNa1Vhmqxaw10Ktbc+3V73/2MeNpL64aLW67GT8+7FSQRst9SrRoMXqSeO7V7fTro2HXrzmNwUchBO986OHxZ38k5IxHQUGPke4MZCfrsIlEkqUmmT1FKOxmIwV0I13KOVqxu4eAxsvXM75s0zj8Hv5ryc9AIBATaaqpqaGoqAiLxUJycjKffPIJTqeTSZMmAVGD/vrrrzNhwgQ6depEXV0dEC2nOFZ+NX/+fDp27EhGRkajlklRURHXXnvt//nz/f+GRV8tIkfpQAXFzUpMjkEn6TlSVM5zT0/CGmqd8LORyEF2UIeDJFsS1959JWtWrGXXrt2oQhos2Aip/QTVfpINiXi1NeS3z+Oxqa/QuXNn5rz3EQG8R7OZtMgiQgVF7GI9PcRgFFOITp068emCuRQVFbF161aMRiPDhw9vc1OLP8Itk29iyuZpmFxdmr3mF14Sc23/1G6R/9dY+8vaZh0NJUlCjYZMUcAWVuISdoo4wKCjWZwAWaIdu1hPdzGokSgWQuCkmnqcdKHljpdpZLOR5TioIpMC2kmxnY0PiO0U0A0LNnawljw6kR/pwluzltOhYXCLpFSinM2RyGFkZArowmZWotH+80zxf7ItPHxoF6efpCEzzcSUhx0893ByY+nQus0Bbp5Wwx3XxXPoSKjF9195oZULr60kJVHN2aeZG3+PwuIwF1zhRHGmkULrWjqGhmzefGcLSQlqlq708+b7dXjqdIiAj1QELzyn59Ovg8Sb61jy7QrMde3QRkyELQ6qKcYgS+ic+WhQURosJ408nniijDc/Pvcvjce6detw1RYzYkgiM+5LYuasOqY/Xctj9yQ1OnpCCN6d28CGDQrZWFCEwi7W047u2JSmBh+5cleqQzsw611ceE0liTYtzn1ZfPhUHOH4Ckrlg1hEakzAwCRZSZASqDEfIGx1EZElNFo1I3sOp9q+m6FDPNwwtYbe3QzoVVpAapZhI0kSBaILB/3b2kx8CiHweWu4dqKVmTuLSQl0xLshiYvHbUBnqkcl69A4c9DkFbV6j1/X+7GYVVx2cyWvP5nKxDurOekEE1dfYiXBpubnVT5enlVHQa6Gux5xoAhIToxqHfbvpWferAzMJhV9e+q5ZVoNfXsayMlUs3130xy87QE7F4y1MHZMk70/6xQzG7f5ufymKp5/JIEBvY2N5IEQgnAbVXDS09OJSw7x6pO5SFK0gcmoMxzo9BG+/TQjJhu2b08DSxdpGTp6C9ayU7BLZVx4gYapk5pI/47tdMyfk8zlN1SSmR49zKjVEkWlYWa/Ec/JI0xUVke48S4fP6zwsmtfmNuui6O4PMLn37i5/spoiZkiotlwu/aG6dQOtq1O5dMvPTw8I0x9nZrbprq55CI9BqPCqk0hNu/yc+FYC6OGGTlYHOa1t59p20C0Ef/J9jASiWC312OLhzVLMrluSjVvPZvWrJGGWi3x3EPJ3HKvnZHDTIwYYuLsMVbWztGiRcdeyzIuuEjFc48mNx5SQiHB1Icd/LwgjkR3Z3YtcfJq/D7QhLGLCpJIJ82QhMZWxVsv6VDZArzxfj0LFnvISNMwZpSJr9/PoLZe4a5H7AztbaF6fY8o8XkcjJKZbqETqPL8SnKqoLa6CqFS/nTHd41GQyBsQpZFiw1EQiFBrSvCnHkNfL3EgyKiJa9nn2ph/CVW9h8OI9fbqNdU4k7dzfATNOTnqVm7PszhfRqMNbksW1nJDVfF0S4v6j9885OXS85tXTrn6kvi+HyhmxFDjFww1sTiBaVQ1Q4DRoIigF/VgDd1PyZbkIyIwF55iApfEbKQMcbpuODSC7h9ym3ExTUPwv0e3G431XY3axZnoVbDjyu8fLHYg1YT1S4+nvyEaJbmTePj+fgLN5OujW92Pzki0Goknp6exN2P2OkxspiRQ41oNRJ7D4YY1M/AvkMhRgzR8/kid4u6ig1umWBIsOTTpoNy1046zjzFgtkoNdPsBjjvDAtvf1iH3aEwcEjb9S2TkhMJcRB1ipPk2kQccjUHxU4K6IJGihLCLhzsZyu9GdZYohsWIfawiRBBejEUg2zilw8qeX/ObiIRBSsOGqgngzy0aHFiJ0iAcgrRoSNEkFSyKOUQecRKSwkh2C9tYcHTx2nkKYLCoghVR0wM5CTChPHhJoSfjH4HWLKgqWRz5DAjHy3c0eaxaAv+k21heUklVjkZyUqzDPRjOGGwieQkNYP66DGZ1Hz/WSZLlvm4flI9afW9seL5Ax1zNX5/NFgaIsDEa9XkZWu57jYn69crCFmF0Spz/TUG1m2r4ckpSTzw0B6W/Rpk5hMp9O9tQAjBqvUBZrzkZOJlVq6fWkUkIjH/3YzG9RkOC978oI7NO4Lk5LZNCx7gvgfvJTsnm+eefB6Vpp6Fi018udDO6WN03DTRQkK8GkmSmH5nIpPuszf60C5PiBduT+Ht2T5+3nmIM88PM/GKWEIuKVHNFx+k0LV3HXGiudaiBg0B4cdwtBqoKm0dcz4wMLBPk9btsIFGtu4MMOGOKrxehW8+zuKGq2y88X49o850ICTo3q8Pt93+MF27dm32GW1BSkoWpYcUTh9XTpeOUZ3qFav9uD0RTr+snAWzM+jXy8C3c7PYvT/Iu3PrWbXBz4+fZfLDCj89TiymzqEjLV1wxujmyTLhsOCND+q4aKyFqy+JQ6OJ+ri/rPUz7sZK5r6ZTllFhJQkNRu2BjEaPEy5KYGTRzQFwb7+JkxapKBFUlKSJJJEGn68JLp6EE7eyeHDh+nTp8+fHoP4xBBzXs/g1HNcv68xLXTsPhDb1PeDTzw8+4SKdOeJZEs6sgGZCIfZg194yT+aeHQ8GqgjjVy8gTAvPZ7ezN+/YbyVNevC7P+6WwzhaxRm7JRTLPZjJZ6IKohP+MilE6lSVJM3WrE7hB3q1X8rf/JfS34ePnyYRx99tPHfH374IQAjR47k1ltvxeVy4XA4Gl9funQpsiwze/ZsZs+e3fj3Y9cDeL1eZs2aRV1dHSaTiYKCAh599NF/SnOX/yEWy39aQXwohQqKfvc6n6+Bp+43cvd1AfC0fE2IIDoMdKU/3uwqJlwzgWsmXkNGRga7du2ioqKC5OTkFpv+vPv2uyR6MkiXmshVtaSJlv0JHUfYizlJS7du0VTu/Pz8v7Xj+W/Rp08fRl9wIivmryalPhedpI86eio7nuwaPn7jw3/aZ/8rEPJFmkkNHIMkSWiFjkL20JsTYppYmSQL3cUg9rIZBBgwE8SHlQQMmH73nmqhbuwCqggFiSZ9qwZcdJJ6Uyz2k0UBSVI0oy/o0baYZXoM0TJ4L2YpDi06zjjn9L86JH+I/2RbmJCYTmm5wpffevh5QXZMmcrQAUa+eDeDYWNL8XhlNm33M6B3bAafXq/ihIFGnnrFyWvv1ZEYr6awSMZXbSOhZigBKlFQWv18gcKGlTrGbQniFR5sUjpZ/m6YseLf7eX26/dRp5G5YlyYU86Elat3kJdvwOlUUO3tRJKjIDpXJBCiJ4fYiSmczCsvvMbw4cPbPB7vz36BN55J4oRBUUdq8o0JzP6knpMuKKNLRx2J8Wq27QowuJ+BZ5408siMXwgW5ZJIarOu3JIkkdbQix9++JkfFmVwylgXHsWDTpjIsA/Chp99bMUozCSShqwOEEoq5rQxkF9g4N25FUQaNNiqe3PEXY7fqmLaQ24SjRYca/PJUPQ4qOAIe+gi+sWsB4tkw2xufX20hpKSEmRZ4aKzzbz06hF8hRmYJSv1Ti19naObyO2aSt7/rJ5rxtnYuTfIR/MbqLbL5OdoWL7aT1VNhKREFeNurKRTey0btvqZ/Uk9EjDuPCvvz0xjysN23n4uDY06Kq2QEK+O6QTaq5ueL7/1YDFLzJxVR3JSdG4WlYYJh0UM8XkMA/sYOWO0mUeec9Klo47yyggXnGWhfb6Ovv3HNrv+97Bx40a6dNA1ZmbFWdUYLDLT7ohrkRSKs6o5/1wdC18vpkK/l19mtJx9/PRDCUx/uhZZFnwwr4HSijCjhyey/1CQ0Wc7iFPFcd8viYiwnrdm1fLVdzUsnJNBSnKTvb1mnI1TR5o55eIyrr7Jyc4VKeS6B6OVdCgHZD58qphw1gGWLEhClmHuAjdPzXSSkz/knx6s+0+2h999t5BQQObOmxKIs0pU22V+WOElOVHN6OGmmFLvlGQN/kCTnvlNE82s/LaYLEcP5A6lvPREUswhRaeTeOXJZEZudaBsF1SFqxD2OKwk0ICLEg6icil0zdNRHVCRlKpm26o8JEnixxVeXp5Vx8q10cBCICD4+As3SUKhIn0lal0EOahFX9OeRCUDk2ShoVZHdkc/ldXFjBgwtE3yF2eOvYL3P/2E665sTki+8b4Lnx9KysN8+Fo6VouKYDAqM3HBxEoqKwRhVwFxg3az/JOkmDLUQ0dCnHXJXg4diXD+mU3rw+NRyGzfepOepAQV1Q6ZZ19z8elb6fzwbbTEMpN8ii0bGDQ8zCvPxpOWEiUL9x8Kcc0tLg4UKmzZu/NPP/dvsXXLWm69Jo7yqgg33FXNqKEmbrraRiAo+OCzBqrsEWa/lIb5uCZrQwcYeOS52mb38voUSsojJCVG7divGwJ89FoaFnO06Ua7PC0qVVTz/tzxFTw100n3zjr69mwiOTxehQm3VzNtUmKz+7s9CtdfGd/qs1x9SRzzvnZjNreuY90aLr3iUubNWcCwwRIbf9IwQD6JTSzHSz0ICYWotFFfRmCQopJTtVRRRSkCgUyECGFUkookJQubSGM9P5FKFqlSkz0yYSVNZLOJFaSTS3nKauLj1PgjQfbWF5Nc1504EnFTRyG7mXy7mhMGNc3RxT/68DiMpJGLSlKjR42e6PiVHSqNkVpxOBUsluYVK38n/pNtYUZWBpXsQ6v+/Sxwo0Fi2hMOXpmRyvbdIWa86CI9TYMmfQ9hhwq7093Y0PS38JorOP1ULbPe8xGIRDhttJUxZzuJK+9P5lF/Sq6QeeOxA+hS3SQlQW6nID99ntUogSNJEiOGGJk3K53hZ5fi90tsX5GNxdz0vbVaiduvT2DPgRC9Bvy1CrDRY07ivbffQ12WjbQ5Dx0qvtxVwYcf7+P9WVaGDDCQmqwhEIxWKx4pCRMMK2RnaLj1BhNLlh9g6qSWEwHcHoV4nRWCzV/Loh1F7KMLfWkQToYNl2OIz2Po29NAdoaGQf0MjfZo/z6Brbw/eoysqdvCoIEbKCgowGBouXHjH0EIwZZNPxEORThlhJEP5zcQ9KpJiNNx1qhE9hz2MOqCMlKT1Nji1BwqCpOequL6K+N44wM34y+1MuPJEL0CIwmYf21xT/pgXgOnnWRm4nHVZJIkMWqYCatZxSPPOQmGBI/dk8S1d1ax92CIFx6N1aEMBMBK68E+DVpkZBJJxSkJPv/sTfr0+XP6+IqikJwkkZykJiMDPIUtS4AIIaj1e9i+K4zPp2AyqfD7FZ55IUDOcb40RDmOjqInO1hHUPhjZK8cogozVqo0h7jzstabv065zcz4XzOnyhUAAQAASURBVI8Q54ySnz7hQYOOrlJ/IiLMTtaBAv0Z2WJlb26oM++8OZtHZjz0p8bhj/BfS352796dzz//vNXXjxnqY3jkkUf+8J4TJkxgwoQJ/+A3+x/ainA4jMNZi4M6ggSoEeWkkNlsgQSEj46dFEYNMxGyVSDcXVtciOUcIZ1cKlL389rzr8S8lpSURGJic8ftGD6f+wVpwY4tRmzSyGGDaimvvPjxX3vQv4jpjz7ACSOX88bLb1FbW4+QBCNPOZGbb7uJpKR/v7KZfwgqWhXKhiixbcQSQ3wqQkEmQh0OTFiox0UBucSTjEpSsUWs/N17hgkhEJRwgCqKUVCIF0mkkYuklkEBB1X048TG96gVHYLW7xkh3BhxFhqFvn1bzjz9O/CfbAvPPPM8rr78JS48yxRDfB6DyaTi5gk23p5Tz2U3VvPmsymcPCKqzxMKCeZ83sCOvUHuvDGeWXPreeL+JK64uYrEjAC1qs0EAhHq68ytOr/VlJEV6UpJZAMmfyZZcm9URIXLTVgoCAygxrSPgiwHt99oRZYFkx+0s3OtjQ7BdjF2QpIkOoiebFb9zM6tzQ+ff4RQKIS7obiR+DyGKy6wMveLBiZeFodOK/HIXYmNjveIwQYGn76fvPKWyXVJktDVZ7LvUB2DBmrYsiiNasN+KkOFqISaiBRCstZyzvg6OnXQMvZUW2N52WXnx3Hm5RW4lQO0c41iT8MGUrTtyXQfjQxLUZ3QgPCxm430ESc0dtKVRYTU9LZn+Pj9fpIT1Sz60cvrL1m5dMKvJJKC5IoGJEIiSHXqWk4YEWLhkgizPqynWycdk66NJy9by/bdATZtDxJv0xAKws9fZlNUGsHrU1j4vQdHrczWXUE2bQ9gMkocLgrTp4e+Rc3Yg4VhOhRomT23gelTEvj5Vz8fzGvAH1C44KzWI9TXH9X9eubBZCIRwcx3XEx+yM28+W0rbaqvr8fjjSXu8wsk+vduvWR02FAtb763izPG6GPKBI9Hbna0OUOvUcVYzCouHGvm1mk1fD5fpktgRJM0jAT22mLOmlAYQ3weQ1aGhrFjzHz+gYEuwV6Na0ElqcmkHXWVZp56YQ+zZiby8F1JLF/t461P2jQEfwn/yfZw0VezETJ0aK9h8EkOHEfSeXZjKpLJSzixnGlTjVw9ruW5F+3CrlBnKuHhSeYW9yZJkrj1RgM33bqeLqJ/TJaGEIJ98lbKN+uwYcRe4+GTL3wYjAqLfvAy/92MxkOtoghef6+O+Yt2seijDOJtahy1Ms+9epBv55eQ6Yx2wTZqQ3g19dz70LQ2jcO1193O7ZPWY3ce4tZrzMRZ1dTVy7z4Vh2ffFnPpInx3H1rkx+n16u4ZpyNBJuae6YoKGlFLPgoo9m67lCg49nH4rj7UUcMkdyrm55lv/oa5U9+i+WrfWzfHeTTt6L3DAWj99WgJb1jA5+9lx0z3p076PjxqxQGnVaBLMt/Ouv1tygtOcCoc3RcP6Wad19Mi9EoHjbQyPLVPm67v4b3Xm4K5Nc4ZIy/kQWQZcHN99TgD0TLcCurI6Qmq+n/m2AiRImaqTcn8Pp7dTzwZC2BkMKAPgacLoVtu4K88EgyI4Y0f58QoNW0TnDrtBKyYmTkSee1eRyysrJQdGGGDzaybq0TQ8BIZ/pSykG6M5AyCjFhwSAZkYXMLtYTRwKd6IUWPW5cHGY3ySKDBJKRkTFijiE+G59f0tFOdCWQu53vP0+nXV40s3Td5gA3TN7K3sPxBPFxw40qHr63af0s/9XHPff68bu1dKFds/tK9kyefvUgzz+SgtmkYuasOk459dI2j0Vb8J9sC68Yfxkrvr4FyaWjwS0TZ22+hvx+hVqXQqcCPYNPLyE5ScMnb6eRf3SdVFSF6TGkCm/QHSN5BlHZs0hyCcnJFr77PozKHODOaZBcPiwmkKuW1KT5u1JUGWDWx1XccJWt0f86HvE2NUP7mdFqVDHE5/G465YEHn9t618ajxsn3ExySUG0su3oMkuUs4mrTOOaG1ewZZUOgyEavKhxRLjwmkomjLNy87Qadu2V0ejVzTLFjyEpQY2sbWiR/EyQUnAJOzvFOpLi9Iy/svnaP4bxl8bx0y/RTMMde4Is/QlySIomIHjUzHt8EZ9/Mp95X32K1dp6pn1rqKysxGb1UlsL+/YJDP4Ukmo7Y6q1suZIA6XaPUy6TcUdN1tw1SlkpKnRaqO/xbV3VnPznXW08w9CJ+lxuKP72G+1479e4mHB7JZJ4v69Ddx8Tw1DBxjo1llPbraO5MTm87JfHw2b9zix0fL5vJ5aMshFQcZqlaiuallXuDXo9dH5fd/dZm7cs5Ms16Bm+321VEJBgQqLWc2gM0qYcmMCDW6BsTavVd8gSxRQxH46id6ECVHOERpw0oV+FNqWkZUR3+p3Sk9Vo2iiE8gn3GxnLQVEs3w1kpYkkYYKTatnZptIYtf2vx4o/C1+P2TyP/wP/2IcPnyY00adQfiwijw6052BuHCwndWERVOZoSJk9ms38/IzVjQaibsmGylP2IAiYg+HNaIcp7aK+IF63pr7xh+Kdf8WEb/cqj6MJEmkJqbRvXv3tj/oP4iTRp/E/EXz+HH19/y06gemP/LAfx/xCQwcNoB6nC2+5hUNhAmiP9o9zi4q2CZWsYWVbGIFAkE+XehGf+xUsJfNKCKqP+LC3uI9PaIekMinM0MYQ39pJAMYRRLplCWsITlNJixCRAjHGO0EUnHQcnc+WUSoo5ZiDuAXXjLy0/5ypPO/HfHx8SQk5TKkf+vjc+IQE/ZqFfXFyVw7ycmg00s55+oKzh1fQUQWfPRaOpecG8fj9yTz1EwnudkaXnrGyiOPabjxZhXmdBcudfPfqk448OKm0rQDJGiQ3exmA9tYzS6x4ejcgGRvJ96bE22opVZHs49TfC03GJMkiWzRHlnytfj676GhoYG87OblXQu+9XDZBXEM6W+kXy9DjOOdkqzh4nMsuKWW1wwAYS3+gEJKqkIFxXTxj2CgMob+YjQD5DEkettTXg5XXGSNIcyyM7VccEYcvmCEndIa/MJLZrh5SYxBMpFJPlWUNv6tVl/JJVdc3OYxyMvLw1UvMfMdF98t9fHCU1Zmz42gtwUQQlCVtoZP5pr44LU0TjvJzEVnW5n9cjp9expITFBz0nAziz/OpEtHLV5/tNlSQa6WHl30DOlvJClBzVvPpXL4SBiQeOHNlsfN71dYvcHPUw8k881HmTz3eh3jL43jvU/qWfqLF10rzVbg6CFfjmZfaDQSU29OZHC/OGpr20aIFxQUUNcgUVYRbvxbp3Y6Sitar58/eDiEyajC421dMD4cFqSlatj5Sx4XjbXw8ssRPl8QJCfQq9kBEZuTs09rPYP33NMt6OJabjYXr6SxepVCMBjdo086wYQSLqSmpqbV+/3/jmCgATmk4dbbvZgPjKBTZADpUi5p/q5klo3mmcfUfP2tFwBHrYxe11SlsGiJH3VdKpLeT25263kPBwvDpJPboh5ZF/pSj5NMCujuPZnp98k89YqrWXahSiVx23UJ9O+t59CR6PxMTlLzzCPxXHl9iFrDEfzCi90OuXm5ZGS0Lj3SErRaLa+98SmJOQ9w2a1W+pxcztWTqujdXUfnDnomTYxv8X3nnm7GkOCnY0cJq6VlP85sltDpYOO2po6yI4YYWLfZT2V187Xl9Sl8+Lmb5QuyaZen5e33Pegd+QBUxG3m0XsSWzzQWcwqxl1gY/XqVW169uORnJLF/IVuTh9tarE520knmJDlaDb6Mbw5p45lv/q4/wkH3/zo5u7H7PQcVcTm7X5MJhUDTyth8nQ7/Xu1HkQZNcxIeWWEB6cmUlevcNYpZm671kZGmpqRw1rO3OzUTsPni9yt3vOj+Q3UeVIZMKC5Vucfwe/3oxFaNm6SmXanmf2qzaSQQSd6c4AdVFGChWjWbSG7yaKAAqkrOinaATpOSqQPJ1BLJUXs5wh7SWwlIAqQQhapCYZGWYRoF2cjKxZlYMp0IKHhsy+C9B5ZzhkXOug7vIbJN+qJq+6NDj11OGgQrpjGHZI+hNmk4pyrKnj+DScLv/eQkNB6Isb/7+jQoQM9h3fD3SB45LmmfTocbmoYNOMlZ1SO5Qwz/oDgy/cyyDvO9plNKk4aLeHvuBa7aR8B4ScoAlRpDlGU/AsdukS4dZqdzj3DWKwK5YWGViu6MoJdOXhQZlDf1n3V/HwV3bu2bnvb5WlxONq+/23fvp1Qpdxi7weNpMXkbM9Hn3vZuC1IdbVg0JgyBvTR4XDqKCpLwGpLITdbYu+BluWj4m1qZLUfv/C2+LoeIxGzA2POH3ckr6yOcOtUF5de7iO9OprxX4cDI2aSQ5noDsRz/93T2zYARxEKhTh4qJYJF9vYtSqJLPsJJEgp+FX1BNL3k50XbXw16V47RoOEVqvC7VGY8WItBwtDHDpI476ndmYyf2Hz51WrpRbJ7WPo2knHjj1B3B6FKTfFc7Cw+ZjedYeFupSdzfgJiJ471GjQSQacxiJOG6MlPaNlrc2WoFKpUEigvkFm+GAjV10foixpDW5RF20CLAIcYgel4gjuyjjsDpnrLrehVsPSlV68caUx3MoxREQYHx6qKWUdP7GPLZiwkKXJoih5OVm5CstWtjw/ANZsDOD0+NgmVlPIHtRoqTyukleP8XcbE4cIoNO1LG/xV/A/8vN/+LdFKBTi+qtuJLWoHZmhaETLItnoLPUmn65sZw21oppicYAdpjW075PY2JzimissTH9cxt5uGdVJm7AnbGe3ZRlJw02s3vor877+tLE0vS0Q6t/vxCdppb91gf43wOVy4XQ6/5YObZPuvIU90iZ8ItaJDggfu9iACSv1OCkVh6ilmk5EM/UGMposqQCjZCZOSqCz1IdkMtjJOupwcJjdjWTWMfiEh/1sI4+ORIg0HmAkSSJRSiUhXs2EK40cVm9HhQpZNAmVZ1FACQfxiVjthaj+4gY6E/38LfyKvboGl8v1D4/Nfys6d+1PRXXrIvDVjgjx4WxUSKg18NPnWSz6MJMln2Zx8/j4xlLloQOM7N4fYttmiWsv1/LELZm882w87gYoMW5hj24VNaIcu6hgu1jDAc1Geg3ykd0uTLy7PX0ZQS9pKH2l4bSnOwfZQYNwopJUyH49fn/Ukal1CrS0fnDUCgMmc7Q8pS2wWq1UO5qvoR17QowY3Hq0/cxTTHjMpa2+Homvok93HZ9+HqYPJ8Q40GpJTW6kB+uXWVi/JdDsvRefZyLdmEyKyEb1O4UkqWQ3BgPcUh0iL8CFF1/Q6vWtwWg0Ep+Uz6SJNr741o3HqzCwr5HTxmgo4xBnjVXRp0dU+uOr7zzccX18s3tIksTzD6dQ64wdf6EIPlvo5po7qvl+uQ+bVYXVouapmU4CgaZrq2oiXHFLFdNuS0SlkjCZVDw4JZHX3qsjEhHs2Bvi3hkOnn7FSY2jOVny7VIvJw6N/b1umyixYP47bRqLjh07ojOkc+2d1Thd0fVxxYVWXn+vvsXrZVnw3TIve9en46gP4fa0PP++/t7DmSebUakk7rwpAZtVTdhnIIXMZtdGItDgbn0e17sV0LR8oALQRizUOJrW9ikjImzbtq3V6/9/R0RW4a5XkWDvjV6KPWSrJBUZroHMeMaLLAumzXA06jrWOmVemVVPQigbyWtj/cbWf5NP5oXIFAUtviZJEvEk00DU7sV58zlztDlGDuJ43HCVjY++aIj52+SbrPiSDhGfEiES1CDLbbODx6BWqzn33As54cSzmD45kUUfZXHhWCtqtdRipvax75+ZEyEjreXXFUXw7GsuPns7gydedhKJiMb3xRn1jD63ms+/9hCJRP3AH1f4GH5WOaePMmMwSHw4z827bwuMoSTK4zeQnh+iR5fW94K+PSRKSw7/pecHOPe8y1j0g5+Lz249S2rsqWZWrIkeKj/7qoFQSLB9eR4DeuuZ+rCDujqZpAQNd92ayPIF2Wz7OY/pUxJZtynAp1+1TFbW1Sv4AoLcLA0Ws4qRQ0307m6gQ76OpSubB/YqqsJ89EUDcxe4Ka9sbhNXb/BR16Bw7nmXt0n+4BjKy8uJE4lsXC+44BwjA052sVH9E/XqGqzYMGHBiwdZRPDQQLLUnGyXJIlO9MZDPXEktFTc1QiBoKVk3aRENWePicOCla7OM9EdGMCGNRoSDo8EVzJ72IgaLV7cVFHCVn7FKaJkVySxnEfvTmTRR5nM+9pNl/a6Rk3N/6FlvPz6i+gSfBgNMHhMOV36V9NnYD2detfSrncFC7/3cPn5VqY9ZictwcCAE2vp0a+OnoPt3PNQHZEIhCMS639O5YGXnKScshbTCasZenERD95r5IVHU8jN1rL44ywuvyAO2d36OtNLBhx2QWVN68FHCdi0Jdzq63sOhMjOyW/zOGzasBmNq3W5CHMgjR9+CnHlTdXYayPk5eowGbWs3+KjvKKaK8/38fzDiTz/ZsvnkNLyMNkFEXaoVsWcaYQQOKQqyqTDjDzBgM2q4Z2P6vnmRw/zFro5XBS7z3zwiYdlC+LZ/ElPsqtPxEkVRZnfI/XcQPeR1TjaLyNgLWHHxp14va0Taa1hyZJFXHWxhbdnB0mtjzZGtlt30/Wc3fz0g4lNvyaze00WV15s5bKbqti1N8DF11XSt5eBX77OJiu9KYCU7OnMww+HmfuFpzFYLcsCV51MKNT6WdZZJ3Pb9fG89LaLzDQNldWRZn5gQa6WBx/UcTDuF1zCHtV8FyFKVHs5Yl5PkjYheh7NKmTvIbj0srZVBRW0G8it0xwIIbj3zjgWfKmjy/lb8XRfypHEFUgC4uMkLr/ex9afc5l8YwLjL7WxeG4WH88xUZG6qvG8LoSgUOxhFxtQoaITfTBjpYE6irU7yBixh9NOU/P1nAwOFUWotjef/5GI4MlnveR5B9KTIfSQBhNPIirUBER0vxBEKyhb4wlKOUzX3s17m/xV/I/8/B/+bbF40WL0NdYYfYljiJeS0GGgxLSPjGEJrN+5hutuvIMPPm/aWC670MzWVSnM+0rw7qcB2vWI44O575GQ0Fy0+c9i8AkDqaflDB2PqKdb7y5/yXn7b8R3i7/jjJPO4qKTx3HJKVcwZsRpfPzh3H/ono9Of5wCunKQXWwWv7BPbGW7WMseNqFBh++ogLmDSjrTh2rKyKNzTBn8MaRJ2YQJYSaOdnSjhINsF2vYL7axQ6xt7Biqx0jUNMfCoNUwdZIVn9ZBBnkxUSytpKM7AznITnaJ9RSLA+wXW1nHj6STR5KURpKURhYFqBsMzJn936XN+nciISGdV95umdABePlVH/ENHejJEEwmmnWxPR75OTqSKgeT5upHmtyOjko/evhOJd5g5v6HZWyDthMo2MziJSpcpZncf5cVb2kaeVLnmIxvo2SmB4M5zG4AZEluLJMcPEhNndRyJjFAxFZDj25aSkpK2jQOer2e1LSu7NgTW3sUZ1Fhr22dHHY4ZRyKHUU0v8YtOcnvHKSsUkbjSUQrtRy4iXd15cVXmjujgYAARUWmlI8aNUHRcuRWQiKIn526tZQm7OO8i8/9y8GQp595lydnejjvdDPzj2YSPflwHHLufq6+PLpXOGplcrK0rZIyWRka9HqpMSr/0lsuvv7ey88LsvnukyyWfJrFZedbOVgYYveBIH1GFzPm4jLOvqqcyQ/aue+OxMamARAtKf55lZ97JiWyb1U+W5bm0qenjitvqYrJICspC7NkmZezTonNHsnL1lJd3bbSJoAZT75FlV3HpTdUctPd1Xz4eQMrVoZ49Jn6RuIGotlpl19vR6/RYLGoefL+ZK64uRKvL5Z42rk3yBMvOTlhUJRY02gkdDopRuf4eOgbMnnj/dbX5ryv3ejUrWslVtT6+Gpx05zx+SW02tav//8dWl0SoYgggZQWX1dLahqqzQw5s5Q+3XX07qbnnY/rGXx6KXJZPttZgyNUy1OvOHl7Th3bdsXaEr9foapK+d0mIBp0yBw74Ag6d2z998rO1OBwxtodg0GF0RZkYH8JRQpT0C7/Tz17a1i98lvOPb2JCA4GBYrSum1RqaGsKtKi/Vm9IcCwgUZ6dNUz4dI4zr6qgh+We1m32c+eDVYyi8fw1NRk+gyqo+cAF/fcaMG67yRefjVMlxOKeeQZF5Lej3bAWm69x8+JQw0cKfkdsmN/hL17/jr5mZycTDCk8DuPixwRLFjsZthZpTz9qosrLrSiUkl8vMDNZ29n4PUL3nw2lWvG2RpJ4369DHz7SRbzvnbHZI0ew9sf1nHpuRauud0e08n8ifuSeHV2HU/NrMVVJ1NYHGbsFeXccFcNJ48wk5ulYczFZcx4qZZ9B0Ns2xXk9gdquH5KDePOs1BVVfiXxsFqtRJRhYmv7M9p59Vy9+1WklNkfLKXOl0ZKWRRSRE+PFhpXUfTJFnRY0AgqKas1eucuhIuvqBlUnvUCB1edTQTMVFKJZM8NrKcIvbTn5F0lwaQK3Wkk9Sb3gyjmP0cVG0iovJz2c3VnD+hgi4ddXgDyn9l9dbfCYfDQSQMW7dC8GBHcipOIbtmJO0cJ5NVMxxvrZmJU6r58UeFuo29yCw9mezqUWSUnMzy9zpyxoUOLCaJ8soIF55t5ouPkvjui2TeeiGFa6+wUVktU22PMPbKcgqLwwTVrWcuh0SQ+gaJ52e23GxCCMHC7wKsXavgaMVfe+wFF/36n9LmcTBbzCjq1n3ACGF+Xe9DQWHJvAym3Ghj2U8ytbtSSXT04LlHjFx1fR02q4o7H7RjP0rWRRv5+JhwezWRsJoCpSdH2Ms2Ea1+2qhaRvaYBNp3L2DVr4LD69JZ/LWaB65P4clbsjn/nAhjzo3eb8uOAEt+9mLxZWHEQmHScjQ9dvDNvCQ2/pjL4s/S2PJrCk++6iciVXDkyJE2j8OSbz/ipBOMeOo0gKBalJHWs4IP3kwiPTW6p0mSxJiRZl59MoUrbqnimnFWzjolKgOTlCIIiWgVkUAhwz6M5+9NpM8wB0NG2+k6rJjCohAf/yagdww79gTJSNVw/hkWVm3w8+jzTm65Jp4rb6mi9jf7YNfOanI7exhw+W68PZehHrSSy++sYtBgQUPKblS91zPmVBW79wcwGltPbmgJ7Qo6s+mnRIacUcbC7z2oVDD2TB1IkBLoQB7dSMkK89Bdze3LwL4GLrtcg1MVTVbYzzZIqiY5PYw2xY4RM72kofRmKHJEhdcv89ZzqaSlaHnpsRSuvKWKH1d4G/fgHXuCnHq+HY50xSzFoT7aX8OEBQmJCGFkIVNOIWbi2MOmFip2y6jDQe8+vds0Dr+H/1rNz//hPx9Lv/8Zqz+pRX1NgHRyGHvHaG6dFI2KjBlzBtde8yaD+7o4YVDUMZEkiQ4FWm6fHuTScbe0ubvwbzH13ilcsmYc2hIdZqmp06VfeHFkFvPKY/+3ep//rnj/3Q/46KVPyazr0KjzpwiFD5/8jKLCIqY/8kCb71lUVETxzlIyRScqKaId3Yn2rtWjO5oFUyPKKOYgeXREkiTqhZN8Wo8WJZNOGYW4sNNNGkBEhI82xNI3doovEQfJJL/Ze731ai4eX4scVpNBPnvYBAIyyEctqdFjJINcDrELFRpq/x977x1eRdW2ff9mdq/JTm8kQOgd6VUEAbH3glhRURRsqFiwd8WGCqIiiCiIBZUiCIpUKdIJPYX0ukt2L7O+PzYkxiTexsfnfb/31vM4PNSd2bNn1qxZ61rnuq7zpJzeDMX8m36TQVv2s40V36zgnml3t7hN/gk4evgYhXlaHnnKwbMzYuo0eIQQvDmnlhN7Y0g7la0Y9qsJBkWdizbAsdwAX630UGOPcDAnQjwNd8jVkprkygF8tWwzXn+El5+Ko2+vaLDxxts+bM5eTY5BGkmLQZipERVktVHqiLYbrjHz2FNHSQ5l1k30pxEUfogvJz2t+WygP8I99z3L7ZMu5O3n/JzRI9rnL7/AxHNv2JvUWQNYvMxN924yO7b/SLboShwphAnhMOWhzTzJy8/Gcvn1VZiUprWMAQyYKCppnKE19yMfOnv0e6m0popS0pvQM6uWS5E0IVoFOmAIGPn2lR/49KPPeH3OTPr06dOiNsjIyGDSHY/y3bLXcbn8zJ7v4I4bYxk7SleXjaPRSHh9f5xRFonA5beU8Oz0eHbs9bPo3YYulX176fl0dgrnTyjh/jts7NwX4J0XkhoRqpGI4N7Hq/jxi4w60yOAc84yM6iPgfMnlDDnlSS+Xe3hx41e5s5s7M6971CAYLDlGXB+f4DiPBWhYBi/X6G4WCKxujffvu/j8y/y6dhBTSAoyM8Fc3UXauOP4PEqDB9kIKLY6D/2JH166mmTqebQ0RA6ncSrTybw/Jt2zhtt4ozuOoTHgpZAA0fX07CRxLadQZatrOXicxtmxZxeIIS99YS6V7jx4UGHHhVqVBED77+uJRR0cf8UK5995WTxFwNa3A7/FOzZcRQN2j/cYPW7tKgPtOeDMjtz3/ZS7HBjCKTSla5UxOzHlFnGtVfFsv9wgHmfufAHBZOui2FgHz13P+jCFI7HSXUjl/bTcFJFMlEtRCMWftro59rLmnYp370/QIe2jTdUgmGFlCQ1noCXy6+57C+0RD2EUPhtWDdsgJ4ffvYy9qzG5alHjgdJiJMpyIdOfSow6VUkpcD0+42MGGKkpCxEduvovH/xODOD+ur56DMX8z/xE2cfhFrSkOTrCL7fyHtIEBNIY8TgYlKT1Sz/wUPbdjocLoXcghC3P1jBui/SSfqdLm4oJPj0syC+2i0UTCogKyuLlsLpdKJEBF98V8u0yU2XSC9b5eGOG2KishICxt9RRkWlQptMDYnxKjRqqcnsVJVKYtrkWOYudPL8I/V9YesOH0u/cxP0S4RL0lGfW78pZjTKfPlhKvc+Xsl5E0pwuxW+W5jWoCS/qCTEhdeXUFQSJi5WxTWXWHjmoTguu7mMjNbNk0t/hOTkZIyJOnQVBtQnhnLjhH1U1sqocGIKxhHASwqZHGc/eprPkIsuuiWypa54RC0nxXEypYZGPX7hxR1/lBuuaVqzOjc3ghKR6+bSFDI5yTE60LOR8YhKUtNV9Gefeh0bFyXg90O7Nhp27Q9wy73lBIPNZ2j/C3jlpRcJVdg4UWOldahh/GKULLSuGcr2zT/R2t+beCm17u+SJBGnpFF9DIzdD3HDlDKWftDQtC/vZIiHnqli5afppCSp2bHHz9fLqgkE/OgkPYqI4KQmqsuIjZMcQyOpOLkvjpffdPHAVEvdOB2JCB6Y4aAmPxZ1bQJjL8nnozmx9OgSfe8czghPvVpNeqrM1s3Lueiii1rUDmPGjua9V9+H8qb/7rKe4OyzVFx1sY3yCoXpDypkVI+sM3pNoS2BPD+rlm/iiRk67nqkEp9f4HRFCASguloirqw3SVIqSaQREZHoBpgiOJlXSCQSxuKLlmb3VUYhhU41dFVr3FUOeg3bis7s58uPUvl25XGWfLOLbh1VvPZ0Sl215unncu7ZJioeiPDz+u/p1q3bn26DQCCAEvZSUKQjoHIT6PEzA7qBxxfh4htLmHFvHH166nHVRnjsxWryTobo11vPkmW1zJztoEcXLT16yXybuwmjWZDZKioPFCrXYi06g1p1BTfeXcHO/R4WfenCZJS54kJz3Xpkxx4/Dz9bxcdvp9R5DhSVBjlZHKSgKMywiwrp1E5L2ywNJ/JDxMep+Hp+OvFxKsorw7w0y85Pm71R+bwkmaJKD106JnD1xVreWziLJ59+6z+0QD1Gjj6Lea8sxLE3jil3BjEaIxi9ycR4W2ORdFRQwk1XNV+hesv1JpZ+mkuZv4LeAyp49hEbXTpoOZEf4oWZe9nxk5lUe18SrQYen6ap6+edO2hZNDuFDz5x8eb7DqqqI7iKbMRXD8AmNYwRPNTipZYj7CZIABNWgvhJpzV72IRJWOsSmWRkNFqJwYMH/+k2+E/428nPoqIivv/+e06cOIHH42mytE+SJGbNmvV3//S/+C+DWq1C/IETs0KEfXv2/eZ4NW+/u4RnnrqHme8dZnBfBbtTYsuvKq68eiqXXDL+f3xNiYmJfPrVJzx836OcPJqDJqwnpA6Q0jqRj1+b/7/uVPtXIYTg4MGDVFZWkpmZSXZ29v/ab3k8HubPXkCWo3uDRZosyaS627Lum/XcfNtNpKU1LqP8I6xetQZdhZVqyogjCZvUeHGWSDq5HEJP/cJHIJCaYXVCRIPLGsrxiCxMkgU19YG6S9jx48UixTb6rqPcQH5VMrGRWmpx0JV+lFLAPrYiCQmBgo0ktKcE9QcwCq3UcJGhljSERACPp+UakP8UbP5pM+1cw1iz8CRfrzzG8EFGNCqZTVuDyNVppLq61Ae1Ncl89lUtN1xtpbIqzHV3lbFvt4w1koTOm4BPcrFX2kiW6NzAzEAvGSgsVKGNFYwbWd93KqsUrE1knp+GARPlMXuY+2Rs3WeRiMAYEyBP+ZkEe3diRLSf2lWleFJyWPy+lVumhcjMzGxxWyxa8CnluQaumlhI27YycTYVOUeC+PwKC5Y4ueGq+qwWIQRvvOegSwct6g5q7Nvbks8xTsgHUGkU0lLCGGQtV14RRFPeHUczGe0APty0Sm9I5G7c6mPjjzIZnNJIQkUNDn4/AoZFiDwO0SswAhUaJCQSQ+nYSpK4d9L9LP/xW6zWpsmT5nDV1TfSvkN3FsybyXsL97Doy0IG9dGxZFktTz+kIzZGhccbDd6bMvb5da8fRQjaZ2l56JlqzhttQlFoVMqYmKBm2EADW3f6OHIijNxErcya9V5GDTU0ID5PI8aq4rLzzTz0dCWHj4UYN8rIp1/WcvUl5rqgXwjBm3MdeIItW/grisK0e27h/HEKh/JkNn6XyeCzKzGXpiN5JYSnHTVFfiRkMk6NO8FaB7/urWX4IANnDTFiMkmcM9JA61Za7rxZg1YjMWeeh6I8NQ/P8KDROQmGBFJcmJOevXQIDmxwDZIkoXOm8cb7pSz4vJYxI4woCqxe76VTtobyyjAl9loMopBQygm6dFfoe4aGI0fD/LzNTXJZD5KcmXw4/ydcviqsFplDhw61mBD/J8DlcqEKagE1XuFuUt9NCIEbFx2VM5Aro51VJ8rJ4zBV1hyuvNXBeefEct/jldwyIYbnH0kgFIKPl7q4YmI5NUUmkokllxx6iaHIkowiFKr1eQTjC9AZw5i8IVzVJcT726DHyI8bAlRUhRuRe4oieP09O2891zBLddsuPz276PAHISVVQm/4n+ldd+jUmy07fqrLVr7z5liuvLWUxHhV3QYRRMmMSQ+UU3pSjbW8B1mRVCRJwp/n465bDjD83BqOF3np1knHdafkiJMT1UyfGseGn6sIFDavbWtUYkhMKOfw8RCbvm3VoOz+wOEAQy8oJLu1hnibmlsmWOnZRcf1t1ejK+mIIWBizqz3eOHV51t87ydOnMBslli2ysNF55hp/zuiedU6DzFWmXPPru8r77yQyNWTynju4XgOHA4ysG/z7T+kv4GJ91agKIK4WBVrN3gprYggoRCKgC65kjkLwtx2g6WOBFCrJV56LIGB557kwzdSGmmRZqRpWDI3lRdn2Xn+0foYbt4byVxw3Uo+/KAtE29p+UbwjGce5a7r76a9uzdup4qO9MWNExd2qrUFWFppuWGUinnzPUSCkUYbkwBVlBJHlNTsRn+2sZYaUUYKWWjQUiUVU0MFQzsqDTRuTyMSESxc7COGemJUlmSEaD5bWyvpMEgmLrzEg1XEEzTU0Lc/fPBaEnc9cAtrf9rT4rb4p2Dbxh0IRUNasGOTG7daSY/ktWKk6XL1uEgq27bloLUKho9x0KFzhB7dVezcG8Biklj0bkpdxmC/Xnq++zyeseevp5UxDTmpnAvG6bBYYflqL8HCIEqlGpujC4vfyeeTz4oY0E9DOALbd4Yw1LQFTxALNnTH0phw5SHUsZXI2hB2dwC9Dg5ubMO51zUvUdQc4uLiGDZmCDu+3E+St1WDvznUpaR3sWN3Kpw/2sSwsVWkVZ9ZR3yehk7SYyntycZNB1kyNyoL8dUKNw8+LZFW2LORyZPqlFt5TaGDsF8hiJ/eDCNMiHJRRBB/1DSMdCyOtoy7rJC+vQzEWFWcLPPjqlUaEJ+/xfjLLFxw02ruvGvan26DUChEQqKRx1+uZNF7yQzoUx+3V9dEuH5KGY/eHcczr9fwyN1xDBto4PU5djb84uPxaXG0zdSwNyfIzr0OJt8Yw/hTG3rllWEuv+kX0vUqpt+TzE+bNUx/0s6jz9n5YJETq0Wm1qPQtYOORbNTSE5UI4TA6VT4aV00xp/2ZBV+v8LmnT7SklXMfyu5Li4tLg1x2cQSenYyU1OuIxJUodJGGNhbsPQbF1dflMbJgmN/uh0Aamtr8QgXMio8Xj/tvaNQSxpqqKBQnMCHm5jY5hMwLGYJn7aKceN8vP1ivVle+7Za5r0Tx/OvOfnynRMY9Sq6d2o4fyQlqHnknuhG3Fcr3Dw2KZ4aKqgW5cSSgFWyERQBanFgwkpivBosESKSg1qXhLk6ht4Mw4sbhQgKEaooIyVVjcnU/BzcUvyt5GdOTg7PPfcc4XAYWZaJjY1FbmK18Hdo//2L/35cfOVFPLHyedoqTRsIVVCCb7+9gVO3xWLh5Vc/pKamhsOHD2M0Gpl8f/e/7KbZFFJTU5n/2TycTieVlZXEx8f/j0rp/7exfftW3nr9UXp2DtC6VYT1q1UUlsbwyIy3aNeu3X8+QQuxYvlKDDW2ZrNTzJUJfDJ/EQ8+8kCLzhsOh5GQqKSUTBoayihC4STHqKYMHQaOsQ+dMKCgUEIe6aJto+sRQlBNGX0ZgQs7B9hGnEgmhVan3N2P4aIGDTp2i02YsZJBNgbJhF/4qMVJJKIQIYSLGnozjHSpDenU66VViVKKyGUQo+syYH8Lr3ATIkiXHp1b1Bb/JHhdPnSSHp23Ax6PxIaTYCORRKzRUvTfPFaVL4anXygnKVHFC7NqKMnV09E1rJ50FtBadOWAtBW10BAn1S9SIiGZQFA0IMHSUmUqczzNitw7pSrunKSmd/eozuTm7X7ufchFYnVv5PY5nDH2ALt2RUCCc8domHJbHG99YEeni2tybvwjrFi+kpUL1pLt7InDG0dav2O89bKNqyeV0ipNz6/7AixeVszQ/gbCEcHmHT7GnWXiyQfiOP/KqLNkEunsVjaSFMggciKCiWwsp9qwROQTEsEmS9/zpcOEigIsXuZCo5ZY+GmQ4wd0pFYOqnuvKqVivMLDEbGHVLJQo6GaMgo5QYY6nYqkzaSkCvwBcFRqsFR0xVKVxCcLFjF5yh0taguAHj16otYY8Lj9OKslZu/xkpkF119ppV0bLffcFstdD1cy743kBs7NdkeE6c9GMzpat9IQiQjmL3Zx8z3lfPRmciN3z+6dtTz/phtbjIrn3qhhxn0NS4W27fIx+szmg7KRQ43MX+zioak2hg80Ul4Z4dnXa4i1qpg2OZYnX61h9HAjKze0LBz77NN5XHdFmOlTE+l5VgF7D/qptkcwndrskSTplGTHbyDB6WGwxh7BZFAx/tIoYX4sN8jFVzswlHbCFk6nOxL22ioKdXvp3zdESXklueXrSK7qj0myRDWqOEKVr4xgISAUSivCJMWrGTPCwLKVHgSCs85UcyRvNz9+lU56av091rpjGXfZUdz7rcilmWzZcYTkBJlvln30L/nZBGpqatBhJIzgGPvpIQY2mtNKyCdCpMFmXxxJHGE3ckoJ99+VwLnjS/j8/VTif+NCe+8kGxeMMXHBJbVoynXoMbKbjWSJjngTj3LnFIlbrrOh18v4/QofflLC228V4640oipN54IJRcx8KpEh/aMGMgWFIe6ZUcnQ/gZapdeTX7kFIW65p5w1S9NJTVaTWxDiuqmPMWTIT39ZK33CdXfy2PQfWfhWGFusClusik9npzDjpWpyC6polaamxqFwLC9IjF5PUslgjJKlbt7QSQbSnf34dskWTGkeCgp8PHF/w02TTp3UbN7qILYZAkuKrWbzdh8rFqU30hvt1knHs9PjqapRuOgcM0+8XMX9BwI4ywxkBzMRCA7uz/lL9261WglHZDLT1dwzo5KeXXSMG2XCH1D4/NuoNunslxpmKGakRQ3uFAFWi9xsCS6A3aGg1UBhSZizhhi54Spr3eL+5bftHD4epEsHI7feX86bzybVuVirVKDTSvTr1TSx2r6tlpKycAM35cwMDRlpcPL4p2zZ0ofBg4e2qC36D+hP7yE92bB6A2FChAhGjbuIpcMZlXz/eRIajcSwgV6mT9tGes3ABlI2XuGmkOP0JJpdJEsyZmFFp1LR7dwcfD6JcJGfBLXgyAnBzNl27p0UW3f9Xq/CzXfVUFGqIpv6uDooAigoVFGKSqiJJaGRaWq8VYdHcpBQ3gPJIXF4RRmP5+9HxkcgEECn+2uVIv/tUKt0RPDWVX41BbMUQ1D4MdJ4s0iSJKorJYxOC8IZz9ZSJ/mFdm6aYOae2+LYvN3HxDsdHD8u8AUjJKUotOsW5qzBFbz0eGLd+Pvg1BjWbvRwwy21lLryaePujFLbkUMFbkAi/dRv57Ke1kQllPTVfahy55HYJ49ePWWKSsMs/bYWvaHpjPv/hCefe4IXdC/y6UefkKlrBREVodgSevZV+OCteK6aVIbDqeCu1mORmpYqiSWB71YGeWdm9P+/XKnDqLU0G/8CRHwCFWriSKKYXCopJY0sLMTiwcVetkQr4w5G22rjNh+D+ujZd6j5rGatVkItNy8X0hRMJhOFhX5m3BvXgPiEqBbvgrdSuOSmEm6ZEMOwgQa+WF5LSXmYrz5KrXuOXTrquPJCMzdMKadtaw0D+xhITlTz/eepXHJTCZIEo4YZscXU4ilO4P7bw4wabkStpsFcvOIHLwm2+ozIV59MoM/okxj18MMGH4/dJ4ixwpr1Hu54sBytpGPH0mySwplIkoQiFI4WFuJJPsRb7zvQ6VrWJ3b9uhtFUcigHe74w1SYNuBwhFFcsXSiNy7sfPH1AW64qunvr1zjQ5Zknn+0admNaXdZWfRpPmpvHHmFoSY3/iG68VccOUk23ZBRUcZJjov9BCU/1kQv6alqZr+SSO/u0fvblxPg9vu24MrpRUw4SroWizx06HHUhv5WY+C/lfxctGgRiqIwadIkRowY0eLF3b/4F7/FiBEjqJSnkBhJb5R5VyGK0aJDE9bhdruxWBru7MXFxf2tKdJNISYmhpiY5vWD/v+Affv2MPede1g2T4fZpIFTWY2l5S6uvet6Xn39ixZnYP4nlBaXognqmi2h1QsDZcVlLT7vWaNGsOz9FVDdMJNTCMFBdpBACmcwHEmSqBKlFHAMEFRRShlFpIpM0mhdNyEVcIQwYQ6zGz1GDJixU4EfL16iuj3dGIBVsiGEwEUNh9hFqsiigCNk0ZFkoqUeuRxkB9GyYhuJBAlQyHEqKUFGxocHcxNaU/kcRkJi+mMPtbg9/jH4zWZZCpnksINWtGuSzC6nmC4VZ3Lr1LW0ydQSX9m7UbatLMl0Ef3Zz7a6LA9FRKiq9XDPTRa+XePmsvOi48m0e4zc9ushDM7GDrQB4Se9g5tf9yh0HVKEKqxHro0nxt4DDTqOnCjip2Ald90Sw5D+eopKw1x7RymD+ukx6psXxW8Oc958jxRntP/aApnsXxPkrIN5JKRKjD7TyIq1Hr78MIW9OUFUKomHp8ah1UocPRGk4KiG9FMZrHEimZMcpRsDGizCsunGbmkD3cSAKDkARESYkxxDjRbdgTN54a4STkrH6BIeTLpkrXvHPcKFrW01bWJkKg9JHPLvQoMWVYydJGK46OpqnpweV+eSWVkV5tpb91CzsyPr1/7cYvJTURTGXzOWtIRC9LIOfXkvrPEFvPZCiJvuLqdNpprzR5vp0UXLoHMLufhcEx3badn4i4+Dh4O8/HgCrU9lJKlUEhOvjaG4LMya9V7OGdkw0N9/KMhVF1koLgux4gcPP6z3ctfEWFKT1azb4OOjzzz06tZ8UFZtj3D5+WZunRALQMd2MHyQgdfm2Ll8YgkvP55EZTUMHNQyra/vV37Kio9jKa8Mo1IJpj9ThcWqoqqshCTRtDto0FxG357RXfl1G70MHRC9biEE4292kFA4NFrafuq5xpFITOAsjuX8xJYfk3lpVg2bf9lEUbVEVRVE/Fr0ERuu4ggnio3k5xczeKCW3t11DOmvJxSClT/4WfB2UgPiE8BilvliYRyjxx5AW5bNpeOsrFpfiz/yr9t7U0hMTMQv+VCAVLLYyxYyRXus2Ajgo5g8woSIJQEvtZj4bTa1xEUXaPhqpYcrL7I0ID5Po10bLcOGy+xbaiFVysIvvBw0r+WVh23cdE39ufR6mTtvsWIyu3h2RpAYdxvGnunk+x89PP9mDWq1hC1G5ppLLCz5ppY9dwawWVUcOBTiZFGYt15MIDU52hfaZmm45iI/33+/nAsvbLkBmsfjYc6s9zi8T6ZnHy86U5AzzoCpk41IkgpbbISH7oojOUnFQ89UsX6liSyp6Syw1pHu5BUeIlPKZszFv7LgPRud2p820NTz+ac5xPiHN5p3QiJIyFpOp3baJrMBAS4518KlN5cw+aZYPng9hbsfq2DDhgiRqjAKyl8mt7Kzs9HrYykpczLxWitts7Rs2ubji+9qWTQ7lQ7ZTRPKQsBXy9288Wwij79czSN3i0ZSHADvf+LkqostHM8LsWKtp07nWJIkHpoSx4XXF3PNJRZ2HwgwYNxJunTQolFL5BwNNthwagoWs0wgIDAY6o8zGmQemarm3qdebzH5CXDk4DGMWLAQQ5YUlSYoTdzCB28m1F3PheOMBAIenn5hHZ7CRPTCgosawoTpSv86uSOAECHUVjuoITdPJuy2IXvjMGt8vDevjPc/cdKrowmfT+Lw0TA1VTKtgl0xnepjQeHnZNLPDOskOG/0cSrKYdlyP0GXAbVWoFK0aCtaE9K4aN9Wxl8eRIuOmHAKFcftaLNyWbFiBZde2vJ345+A7r26sebkWgLC16Q3BIBXcjRr4CaEQGuIIAxecMbTWxpKvncVI4eaeOE1Fx/N1pDqHkxHyRg198krItRhDy89ntBoHDh7mIlrrggy/8NyrCKOeCm5bgxWhMIR9XYUlZud4R+QhZqY+DCTbzNyzx0JHM8L8docO6+8a2fy1Kf+UlvIssxDjz3Irt0LeOL+GkJhGNDbUkdM6bQSpeVhZNG8RrMkSXjd0fta/kMAtb4rmVkyzuNNVxoApxy6BSCQkOnFkLq2iSGOFJHJAbYhyqNkpkYtIUs0qSV8Gm6PAs383h9du8Gg4ooLmx7fE+JVWMwyI4dE+8mHi1x8+WFqo+eoUkm8+Fg805+tZuApEtVklOnbQ8/OvQH69dJz311mpt2m4+77XNxya4DsNho6ZGvp2lHLyrVe7pnu4NXn6udMSZK49Dwz/Xrp2fCLlxGXFtI2U0NVtcI5I824nTI7lWM4qqKxvSzJJISzoEzmnQ/2MuOZG1rUFmtXrSXdkExqz2O89oKNlEQ1Q0c6ia3NpiJ1M0OHqDhcEGTnXh99ezZ8b9wehRdmeog3G7BamiY1tVqJ1FSJop0GZr5bweK5jQ3kgkHB0i/C6DEhIUV9LkjGLVxUpW0mPUvD8oVpGH8zZ/boouPHZcn0P2sf5vxEJMBLLQJBwBndAP67dJD/VvKzoKCAwYMHM3LkyL/ztP/iHwpZlklKTCK35BAaoY1qjRChhDz8+MmmCz4cqNVqtmzZwvq1P6PT6bjw0gvIzs4mEon8XzFPCIVC/PLLL7jdbjp37kzr1q3/j1/Dacx++2k+mKmp25E/jdRkNS887OejD1/j0Rmv/q2/2aFze1aZfoRmKrm9Gjcdu7Zc161Lly7EZBkJVoepoISsU9mflZRgJoZUKaqZVSoKsFNFLwY30BvN4xAH2UG8SKGCIizEokZDL2lI3W+ERJD9bENG5gyG15VGSZJEDPH0EAPZxlr6cGYD/ab29MAtnOxnGyaiWiU1lKNGg4TMEfaQIbJJJA1ZkvELL3kcxoiZWsn+v5KB+98CW1Is3pJo8KWVdCSINA6zm/aie91CJSSCHGUfqWQSknzE2sBRoyKVpnXQ1JIGWagIiSBubTmOxAP0aSv45VcfH3zi5ER+iC4dtIwdYWLwWDu/rNxPQm3nOuOsWuHgqHYbN4yQ6dbZyJffeti8OYA65KScfQTxY4nY0OT34JGn9pNmUVPlr6FjF8GTDyQwbkLLdrWFENTWuIn7zcIs3tuOyNHWFBw/wRu1eZw3Vse9j1dx500xdOmoQ5Jg2UoPjzzuIaliaB2hpUGLlThKyCdX5NCeHpgkC3qMRESIffImNIoRFWoECilk0ZqokVuKko0PP0XScdqILggUas0FSGmFrPkigaQEFeNvqaLiewlZkUhOUpGVEeDFJ5Mb3E9igprvFsdzxvBDWDUtz/Jbt+4H/O58dAkmzAU9sErxHJf28fp7QXp20dGxnYafNnvZvjvAbddZycxQ88EnLjxehbVfpDeZlX77DTHc+3hlA/LT71f4bo2Hi8cZOe9sCx2zg6xY6+HJl+yoKzPRejNprcTy7pwtXDyu6WB93qcunnygcT+8d1Isn39TS6d2Gh5/VWH23Ov/9P1HIhGMej+yrOHi60vw1BgoK8gAdwz5HCaWxEakf5XhOOefr8ZgkMk7GV1sDeoXDXy37fITLE8grokFpEpSoa9oz8eLT/LijAT6nl2MUhtHV2+faJawFCXJj7IPX3kCe79J5qflpWhja9n+UyKrf/Iy4IymyeGUJDW25ACVrlJ6dtdQXq2nqKZVk8f+02EymTDZTNgr7aRLbYgXKZSQRwl5aNCRQiYxUhwnxEEi1GfzVVFKDHEYDV627/Jz583Nb9hedomWHcurwB/trzYbXH9l04vJ666wMPP1KlRuNV9/5+en75IaZYBceZGFt+Y6eOe5GMqVElZ8mciQ/g372JUXqrnn6a9bTH76fD6uvPhqVEfMdIj0i77TDihd5+CqbXtp1cHG+s/BZFLh8Sq0a6NhvTO22fOZJAthEcJKPJ5Dg7jy0hw0sRXIhgBubwRfwMwhfiVbdEN3KtOsVjiwp+zi8elGDvxBJpNGIzXIKH9gso31G8tQUCgmjzRd0/PUf4IkSdw77VnefuNe3vvYiV4n07m9hlq3qCOYfw+vV0Gjlli93sPWnWYMOolb7y9n7qvJDfSMf97qZd5nLn5ZmUEwBJ8tq+XpmdU89WB9FtIdN8Sw9Fs3rTM1XH+FlYvOMWG1yMTbVPQZfRKfT2mUCQv1rsl6ff3vBYMCZ22ErAwNwUDzEizNIRwO4/P6cOOkm9S/7nNtjJc2mQ03tK642MRlFxq59PoKDq8z0pYujbLbfMKDX3JjNvj4+ScDWY6BmKX6dydSE+GkbTPrtziRnYl4qKUV2cQTzVjyCy+FKev59rOEBpqqTz5sZcojlfTpoePs4WrefC+HDduCSOj4rbGmzZ3N/ty8Fhsj/pNw572T+e7b7zjJcdrTvdHf/cKHNt6Nr6YWg4g+X0Uo1FBOROfBF/Jz+aVayqsFR7+OJoHo7K1Yvqacue/o6OAdUBcrSJKEUFTcdHVMs1Vtd95mZvU3IaqqSikUx7FiI0wIN05siT7uvjmWT1/OwhZKx277kWlTogRZp/Zayioj6LUyZnPsX24PtVqNIiycPdzYqILlxqutfLzUSUQnNaiW/H17RYhw7Z0BwlJ7XnjxLQ4dOsSDvz6K0dmx0fEB4UMAPslJUPLTTxnV6LyyJNNe9OBY1c8AjBlhZOqjlbTJ1LBtl7/J2GD2fC/nX3RXi+/fbNL+4aZLSpIKf0Dg9ihYLXID4u23yEjT4HA1zIhvnamhqCREdpaGkUMNhOOKUKGmslomNkbh5VV2tu4IQHUSilHiwrEN40GTUWblOg9vPJPIz1v83HR1TAOiNhQS3Dj5OEfXRYjzR8n6+HAGefaDjBlzbova4fDBw3TuGOb7LxORZYmX3nCiqkpH7rqLX75KwGpRUVll4bKJpYwcauS262KwmGVW/uDl+Vc8GE+eQaD17j/8DY9PoUJTgM0m8/wb1UybHFfntWB3RJhwaw2Gki70IJXdbMImklBJKsySlUpnDJefF2qy/fV6mTtuMTD3qZNUU4YlYsajeNFEzHy/8nuuve7aFrVFc/hbyU+DwfD/+0y4f/H/Fnr368W+b45SRQm1ONCiozN9UKHmOAdQCYVLz7scpUyF3mlFIcKS2V/ilpwk2pLQmTVMuOlarrvxuv8VF/ZAIMAHcz/km6Xf4nP7qXU7CUXCpMpZqIIaIjYfsZlW3nl/FsnJyf/5hH8jfD4fSqSclKSmCeD+vXXMeGXHXzq3w+Hg88Xz2LplDZKk0KZtN667YSqtW7dm9OjRvGh7mYgn3KjUWxEKrrgKrr726r/0u3MXvEf/HgMRQpAs0tFLRso4SWeiBEpERCilgN4Ma6Q3mk1X9ootBPDRhb5oJC3VorxBIKCRtCSKVCSkJjWh1JKGNNEGF45GwvlGLJiJIYifIH70GJEAFVo60INqytnLFiQhoUZDBm1RoSahd9OLy38RRVKGmpzS7fQWw1FJajKktlSJUvaxlbAIo0JGQkUy6ahinEiZR2mbrOLkMfkP33kVKkqM+xl6QQ1vPp/CT5u9vDnXwb232+iYrWX/4QAvzbJz9nA95nYnOV5QTMinJiIURo1U89HDNpb/4GHTdh9lVSHunWrig3fA6wtgIxEjZlzYkUJ6Ymo6koSBA/vXU1AYQqP9C6VNTdyKSlKTKTpSvk/LK4dy0Mt6vlsSxI8TrVaQJKWT4unboJTdSTVt6YJRMhMQPg6wnS6iL0fYTVq6ROtWGgK/DGzWWMUkYvHE7ySmmwOtVuLeq7VcMDapLnPozZdiGbSrEl+VhowMmPFg0zGBTidz2SUaqnwdWtwUH37wOheNM7JooUIr4vEJDyabnw9fTyU58bel1QrX3F7Ks9Oj7T18kKHZPpGUoMbtrteYrrFHuOq2Up59KJ4rLqp/R++/w8a1t5dxYk0ccSINJCg/Fs8rb7mYNsXS4PxzFkQdVJvStpIkid7d9Yy7NsALL39AbGzsn75/WZbxB2D+Yhcnj+swu7MokAuJScrHGI7wq309ySKDeFKiWejSMVSqWo7naxl2QRFZmSo+fjuZG6dWEAwKdu4KoXJkNputH6Mk8vV3R5l0o5mqEi0dHA2zhlWSmk6iN/vYilqWSUhSUOk1DLughJTkP34PrVYJR3I1g/omMe+zWi644so/3Q7/NHTr3pX1P/6MWzgxSzG0pUujY1zU0JroQjUo/BxnP2ZsfLPKx5BBGtye5mWnnC4FEVHhF15yDdtItUlNZgRCNEPGGBOgnBLU+RkMGFJNr75hPnzHRmxMdO6sqAoz98MAIYLMfiOmEfEJoJIllEjzpdfNYe7s9+GoHpuS1KDfWqRYst29CAarWfB5GTt3Btj2i0DxGPEq3qiGqeEEwfiTmMwCrwewJ+N3qwnip0jkkkIrUqsHQDWUWHbj1ZbRXvTmCHvYwyaEEKjRIBs8bP0qiZQkNZ9+VdrsteadDBFvq39fMtI0RESEEm0ONcFayAsSDAb/Uun/6NHnIkSEJ2dMxWAIUVQSoktHHbfdX87LjycQCAoy0zV1C9OX3q7hxqutLP22llvuLScjXcM5I02Mu6aYPj312GJkfvnVT0qSigcmxzLqsmJ6ddchSRJbd3rx+QR6vYxGEzXn2bjNy5yPQ7RrEzXyKC4LYzbKtM/WMnuBk/tubywJ9fFSV53D8mm8+5GDKy6wIIQg1PLCCNRqNTWuStKaMNxrCrIsccsNZsavyyPpd0rVQRFgn7SVJx/X8+bsEMmerg2IT4huCmXaB5NjWUsbOmPARAn57GULAeFDr5V4cqqlkZmULEu89Vwi464p5oarrMx8Jp7lP+i49xE7bag/Vo2GUFCmY8fGpNO/iGLevNnYSCJCiHxxhFa0q4vba4UDe9pOvvooltum7KPmuECWwZN2gKsu19G7l4p9B4Os2+ilcwcNIQIoQiFicPH+RwHSvX0bzVuKFCIxsfmKVluMTMBYRWtGo0KFh1pURM1PRepGRo/UsWh2DSp7Jv5abZ05Z0lZmLhYGXetwuafNzN0aMuznk9j1OjLWPLNl1xzSUPy7dxRRt5f6EBnkqjS55IYaOj7IITgBAcIKYLtG/Vo5QrOG3UBF11+IX3H9mLXigMkuTPrEg6coobj7CeFLJQ2dmpO6lGJpiklg2Qi6FejKILkRDWpSWq6ddYy48Uqpt4ay7mjTMiyhNer8PY8J7uO9OS1SZe3+N7dHtGk/vRp7D0YRK0CWYIm7Gh+1x71/11cGmb+Yidmk8w333vIPxnCahOs/DSxbsPv1utiKC0Pc/blxbRKV6Eo8N0aN0u+qcXjFZSUhZBkifcWOBg51NAoQ1Wjkfh4ThxnDDuOkpeFLEXjJo2kb5FRs6Io6PQ+npkRV0eAHzmqIBJKWfxRHFaLijU/+bh/ei2qmtYs2in49JNyQpIfbW0qGd5o9nuRw8TBIwG6dmxclVBSFqbK5eft12w892YVZqOKBYsCtGmlxe8XVJVpMFf0qJubU0QmlRSTQlQDVafS07d381KEA/trmZl0gAdui+G1OVWYS9sgIeF2e5r9Tkvxt5KfvXv35tChQ3/nKf/FPxx3T5vCud+dTz9lZCOB5k6iN7sqN5BU3ppYKaG+VC+cRJUoo6K8mMzyLix64Uv27NrLa7Nm/qnfVBSFLVu2cHB/DgmJCZwzbmyTQrt+v5/xl12L7yAkh9rXCZuXU0QpBfRgIKoqNZ7KWq69/Dq+Xb0Mo7F5p8m/G36/H6u5+UWnJElo1C13GM7Ly+Phh67jvltCPDpJj0olsWPPFp5+cgtXjJ/BmDHn8ewrz/Do3TNIrMiqCxp9wkN5fB53T5/ylzdJ4uLi0Og1mHyx7GIjaaI1QQJ15E4VpSSR0exiO5P2VFGGRtKeciwMNTrWh4cEUskVObiwR3+XJFLJQiNpsZGAgyqgXi4gIsLs5xfiSSaVNqglNT7hIZccBIJj7KM7Axo4hwZFgF/5mQcu/NflvTkcPXqUrh28XHS2zDMvrCVFtMKCDQ+1BCU/QeEmq7WKQb1iUKtPcu01Os4clMhLs+yUFYWbdKiGaKDnU9fQvluY91/PYNsuPwuX1rJiUXrdInHcKBNTJ8Zy6c2lzJhm45yRJtas9zD1FjUbN9sZNKqGxEgGOsVMxFrFrHcrCPpCZEvdIK4SodhJtmfQli4cYDvt6Y5VJHDDVAeT736uRe0gSRLpbdLwl3obOcb6hIfCcAGdw8MwnXJUFEJQHS6nkGMkUR+se4QLNy7Up6Z+nWSgrejKHnkz8VoLD0+z8N5HblyUkkKrOlH73yJispOeLvPN4qbLT5IS1MTEKhj1Xmrsguys5rPve3TTsGpzy82+al0uYqwqNEr0Ppzxh1jwTmID4hOipZXvvZLMfU9UcvBoEO0fZAUUFoc4dCTCueNL0OvgyIkgUybGNiA+IUr6fPRWMmcMO0RcSTRLMcnei8/eyeHTz0sYM0qLrI6w+mc3Hq/CeWebuHdGJSOGGDh/tKkBmRQMCR59/C26d+/ZovuXJInk1E7MfHsDfrcJVfwJerbWkJKkp2cPNTFWhefeOM7+ygKMmDDFe6mpEfyyJoaAoYqURIkYq4oxIwzcMLWM0cOMBPE3+3shghQXRPh6pZdYb5tGmnWnryldtMHccz9fL0ogzhbNuBtzZREOZ6SOEPstIhHBkQIPyxakEArBgSNGnunfv9Fx/yKKs8acxcYfN5NLDt2b0PwsF0VEPa6rcajKqQ5X040B5HKI3Pwwl11o4NOvXPTq1rR25fsfBggYqtD3O87cO8y89PYfbxj7vDJx8QoioMXq7EfxOh9Dxuzkw3diWLXOzyefu7FXaElMreSay5qWYvhmdYjBQ8e1uC2Wf72ClHCHJgl7sxTD3hN7ePhJN50ifchQUhBCsIsNFCVsYso9ErdcF49WKzFrrouZr1cQQ3s60wcPtezjF2JkC7rkGlIywiQAZerd6Mp1hEWERNJQUKj0F3H7vQ7WfJVI2ywNazd4OHt4w1hRCMFzb9Rw+w2xdZ/5/dHMo5uedTHz9QBSUEVVVdVfliDq0qU3BoOKS8aZGH9pdANm4VIXwy8oRetNQGVy0refhMMbwOlS0OugoChM985azhlp4soLLVx+vpl9OUE8XoXbrovBFqvC7VFYu8HHvDdSKCgMcev9IXQ6iUvONREIRrWSdx8I8sKj8ezaF6CwJEyXDlqsFoni0jDHcoPMeLGKuybGkpyopromwtvzHHzzvZuFb6cQDCrMWVDLnPe9OFwR3nolhu27/WRm9WtxGwghkISE/Ls5K+g0kVsQom0T89Drb3npTF+OsQ9ZqDBhwYeHIAHaiW78uPYgQa+GuFBGs5uPBiUGFw7MUgytaEcr2rFD/IQxzsMNVzU9R6pUEgP7GPh1X4D+vfWcP9rMUy/WEiFSNzfX4kAgMWrUqBa3xT8BJ06c4JsvviOVjsioKOAo5epckm16tDqFM/rIPPNYLJkZGn5cruXOaTnkl/hZ/3laXTby+aPh/jtiufjGUsKSn4q4XTz6JMyao8Vc2XiNYhE2vvn2BOObSVL/abOPKy828tWSrWSUjyBGimZ0VxiOMu1GPTWOCCIU7YcCpU5b/uV3aujXS8eufQE8vv+Z+ektt97LnXf8gsdbwnWXG9DpojrN73/i4tfdIRyVOrTaY9RIDlopHdFjpBYH+RzGh4e+ygh0VdGYWQjBD7M3kjTAyqArzuDL+ctQCy0RIhgw0Z4eVKlO0jZDhbcC+ANuSqOGi28sZcrEGB66y8ZDz1YSUQRLv63lpVl2wmFwezWMv+5eXnv91r8km1jrNPDUiw7eebVxJv1Pm3xUlMi88JaduTOT8QcUXLWRJku7T+QHSU48bUgUZsLkUt57NZnuneuJwB83eZhwZxlLP0jFYo5ea2qymndeSmTak5VcfGMJo4Yaefv5JGJjZDbv8DHjxWrenudkxaKmjZFVKolLLtSx/M1K4kmOyjIY9S1K3JJlGY0+wqDfGNm1bi2x/7CPzIxY9hwIMPXuABmVZ9UnJ1V2JyIiUd8LarESh7W6M+Nv28yPX6c1kMlxexSuv6uMj2Yl4g9ENZt1ah1xRf0IFZlRI5H+u6QnMzFUUy91JwI6Cou89O/ddEVQYUmYzCyJtZs9GIwKpZSTYkln4OCWV4w2h7+V/JwwYQIzZsxg3rx5XHvttf+KNP+L/zGOHD5CprY9cqDxACVJEllKBxxUE0vDTKoEKYVSUUCQACne1uz7KYc9e/bQq1evP/y9/fv3c8/t96GqNqB26Yhow7z0xCtojRpiY2Lp0Lk9k+++g3bt2jF71mz8ByWSwun1btOSFCUNRHQybksXTJIFb5GVJZ8u4aZbbvq7muY/IiYmhuIymUikaT0nuyOCrG65UdMTM27nk7cEGWn1pFK/Xnq+/EBw7oRn6Nt3EMOGD2Xe0vd57cXXOZpzCAmJ9Kw0Zj38Oj169Pgf3Rdh6EhPDrMbNWqCBOo0f4I0LWx+GnqM1FDOQeFHg5bERt7U4MKOixra0IU2dEac0g3dx1Y6iTPw442Wq4l8JCCJdHLJoRXtiZfqs3sNkomu9CNH7MSHhx38RLxIxogFN07cOJGBJZ/N4frrb/p3vGwCu3fvZMyZIRZ/7WPFl7GsWlvOLzuK6JgsMWqEjq9XhvB64aPZDfvxzeOtfLWimErbXjLsAxoED4pQOCbvolWbCGNGGvnhZw/PzLSz9MPUOuLzNPR6mfdeSeLh56o5Z6QJr08QDmgQnjj60KeeBHK1JlH42CNvYMQNx7j5ehOhkGDexwdYu0Yiu6IHBRwlIZhOlaOI4cNHtLgtpj/+IJMnTCWrqmuDrOTjHKALfep0OiE6DiWQQkgEKT5l+FXGSUo5SSvacYAdtBLZJEppxBKPRqVG6D28NFPBUWxFTTUVFGIWMWTTtW7jKSLClClFdPgPCUohJYI1PkLAJ3PgSJDhA5vW49q2I4SqCYOl/4SMVhnsPbCPkBwNYeRYB727N03opKeqKSoJc93lZhYscVNUEiIjrfFC+NlXarGc7EuRei8DB8mcyJeYdH3TmzQGg0y7ThGqi+1YpKi5W2JtVxRXJ74/UQLZBwgiuPx8CxMut6JWw/I1Hs65upj3X0uuM1ravd/P0bwHeX/edy3K/AS4ffJjfLV4NAa9D4NixbOrPYXCyNG1NditR7FZdfhq1EgRFZ4qEwpeRFwFV4610LevzMR7y3E4I9idCgVFIUqkMGmiTZOBdgn5GHQyBQURtEFLsxmiRiy0zdISZ4v2F5NRZvrUOJ59vYZXn2z8fOYscCEpMh3baZl4n4fb75zxv1Kh8d+CSy+/hOcef4HYYAJ72Uym6EAM8QTxU0I+tTgwpzi59LqjJKUIHn9M4aBvBxq0+Kv1zHzLTUKywtqfPZz9O5Oudz9ycKLYy5R7VNx7e7R098dNPrbu9DGob+P395dffbRtC889GqKoxMezLxdSU6KCgMz4iQ4MVdl4pTIU2YXPCyvXejj37Ia/WV4ZZsFSNfMXtjzLR4REkyS8EAIn1YRDQXSKGa/ix0IEN06MsX7uukfP5InR93rVOi9z3tDSwTG03jSTWJJFBodVW5n1sp5xo0wIIRh1YSXm8nbESfXut63pSMH2I/QYnM97b1m4bnIVt18fZtKNZmKsKg4dDfLirBr69NA1WOh9+lUtN11j5dYJMYwYEmTcVScb6db/6XYQgkcfvpUvPkii828G5ucfTeDGq4NcdHkt6SUj2b+8EGfCQb5elEiPLjq+W+1h0gPldTqesizRq1vDGCQcFqjU0X/fcl85c2cm0yazfuwc2MfAT5u9PPBkJe+/lkyHbC3HckM8+1o1uSdD7FzTih9+9nHfE5XUugUGvUTXjhpiYySefb2atT9AUqgtCeEM4lB4eHIu1eoi5i2a0OJ2UBQFtdDgMOWhtp1Eq4OgR4soT+W2qXmsXJrYYH5XFIWcg9BDiieWQfiFjwBetOjrSuDz83KQJblRP1OEQiXFVFOO1+slggNFZCBLKiIijBoNRtnQQM/094ixynh99ckHwwYY2JrjwkocQgiOs58bbrn+LxuB/bfj7beeJ14VSzXl6Kxe+naEttkyqclKXaXHaVgtKiRNmEWzkxvJMOh0Mh+9mcyIsXmkpcP4yxP4+FMfARFoJB1jkqwc2KPm8LFgnR7wafj9Cu9+5ODz91OpqXKx69OoyaRTVY6pXQFXXpzIFTfUYK7tTgAf6ZnRZz/vMydVVRG27PDRo4uWYLj5Tcg/A51Ox8RbH+KTj9/m7fmH0OskqsodmCs70ikwDDtVHA3uRYuJo+odhOUAej2otQGy7b3RRurHKUmSSPCnU7wrF6vNQhvRBUy1+Gx5dO4UIRzeTXWum/GXxjBth4eIaFztB9EN+vYdJB66K5Y7H64kO1ND7skQD0+14fEJBveD4/kyPQY8z+jRY//yvZsNMfywwsNtkSqefjiWlCQ1fr/Cws89zHwtRLuas1m5eg0PWCu59lILd06vZMGshiaXgYDCtKeqeHJadOPi/icrefO5pAbEJ8DIoSZctYL3PnYybXL9+uPMQQbcbsGDT0cNLk9j2AAj674wMOqyoqimaTPIbCURJiqLVUM5Y88b0+J2UGvVVFSF6+LcmyeY+GFjlJl+7KlakisHNXpOKklFJ9Gbo6cSdaySjWNHLQwaV8T5Yw106agjNz/Ezn1+npgWj9Ui8+q71Wz/PpN3PnCzeK8XtdI0n+A/Na6ehixJvL/IxaXnm5uM9xYureXT2amkJEXftUsmVKLWQs+eLUsS+CP8rY5Er7/+Onq9ntWrV3Pbbbfx0EMP8dRTTzX65+mnn/47f/Zf/BcjPzcfrb95MwkTVvzNiEsmkkYNUfMEmz2V92a9/4e/VVJSwuQbp5CUl01KbWsSpFSSQ63o5OhHpEQmdEhF3leVTLxsEgvnL2T5spUkhJreqU8g9VR2YBTxwRSWLf32P93u3wpZljlr1KXM+yzQ5N9fmBXiyqsnt+ic+/bto3uH2ibJA61WYurNgi+WLgCgXbt2vPvBO6zdsoYftqxm/mcf/c+JT0CvNqCWNGTTlXKKUKPmJMcAMGDGhaPZ77pxkkoWGWRTRSlZNCy5jYgwIQL0YhjxUjKSJCFLMklSOt0YwBF2U8AxnNQgE52kdvIzdqoaEJ+/RTZdMWEhkXQCREnXNFrTli4IoEfnEKtXr/gft8t/I/R6I/sOBsjK0DB8kJEXZsSz5stkhCrCpl/8jBhspKQsjNfbMJhISlDz4oxEFEsVx60bcIgqIiJMoTjOdtahl0zIx3ox75V4Jt5RSyAoSElqei+wVboGuzNaljn3Qz+OsItO9G60INJJBtorvam2C7p10tG7u55Zr9j46EM9NUm7o8LdWh9C/IWaPqBjx44YbFp+ldaTJw5TIYrJFTn48DQgPn+LZDIoIpcDbENCojdDSZUy6cUQisnFJzxRLSsEAZeBtKJRdGcQnaU+9JaGEUM8B9iOEAKvcLNH2sj8OVY8nmhZeFM4lhtkYB8db7+QRFW1wlMvuhCicaltrVvh21V+Rp7dco3wSbdP59d9Ybp0BRfV6P6DtHNqsoq+PQ2MHKJnzBWl7NxTv8BwexQefcbB1jVWhMbPrTeYmPtqMonxqj8k4pKTVLjbb6JYm4MQgoiIUKk+idT2EFltBJ/NSeG5RxLo3EFL+7Za7r3dxgevJXPb/eWEwwoPPVPFpeeZeeK+AO++80KL26Bt27YIIRMfyqS1Yyg2kjFJFhLCWWRXj6Iiz0KnSH96S0PpyWCSSCfGqOHd12zcPD6GWc8ncUZnCz6HFr9LCxo/JzjY6FmViyJCBDEYZFq1knDL9mavya920Kljw/figjFmjAaJq28r5eiJqC5iaXmY+x6x8/prYRLj1HQdXMyGjYKBA89scTv8k2AwGDjznKGUU0QHeuGgioNsJ4/D2EgkPlZm1ss2pk2xsOTzILH+1vRnFH2kM+nPKBKqz+Bojprb77Nz1sUlvPexk3c/cnDh9SXknQyR3Vbinkmxdb937WUWbrqrkjunVbNug7eub+w/FODR56t4b2YSXTvqyDkSJD1TYcGHJnZujOfrT+PoPqaQWIsalTpCdvXZTLtX4YY7qti+28/BIwGee83BOde4ee7F+RgMTW+O/BE0Bg2KaDgGhUWIXWyggKNkhDvTWYlmEP4q/YhtyE46dgtzy4R6I4rnXvKQbO/d6D2XJIns4Bm88roPgM3b/dQcTyCOFH6PLDpSWqDl6qv9BEoSWfJqa4ae6aZrv0quuLmMWydYmXpr/aJw83YvS79zM+Gy6HW0b6ulfx8NJSUlLW4DgJ07d9K7i6MB8XkaHbK1jBunwkkVSUoWGkcav/zqR5IkLjzHzC0TrCz6srbZcy/9zs24kSZWrPVw3tmmBsTnaZw1xEiPrjpirCpMRple3XR8MS+NVulqXn7bwdizTCx6N5VvP05j8XspbPzFz7KP0jmwV0VX3wgyIh0xSCZMkoW2kZ509A/mtRdeb3E7vPziY9jSvLz9hpE9v8Tz66YE1q4xMvjKQoqOGul3VgWz5zvYscfPZ1/V0m9MESF//ZyvlwzESPENtT+FRCSi4BP1KW1+4WU3GwkSIJuudBdDMGBkBz/hEbUUcCxaJeSLY9uu5omsLTt8dP9NSbzLJZBR4REu9rONoOzjwksvbHE7/FNw9OhhTP4UvOpq4tL8DBuiYcwIA18td3PkeEP93SPHg+QcCZGZ0XSgkJKkxpzgZcI10b/fOclApf5Yk8fGlffhggmlvDPPgceroCiCNes9XHRDKdOnxmGLVXH15XrsSXspSv2JzhfksPrrBD5a5ObEXjM6DBxS/4LWHOCcq4txOBUWvJ3CG88kUVIexmL5647WZWVl3HT9uWz/eRr33nyCVx5TkxbvQ/KbKAyUUEweKmQSDEYirY7w8cc6qvJTKD6Syv6NrRh+XS7lsXsa37MrlYN7D1FrO864m4rZuzWRT96PZWB/DUaVgUceDSEkhWOqXY3iB0UolNl2UVzl4cVZdi4aa8LhUnjnxSSuvMjKTVfHMOn6GEYOkTl+POcv3ztAXHwcLofMjsUdGTPWR+9B1fQd4mD246lklA9HK+nQO1phi5H5ZrWHbbt89B1zko8/d7LxFx+zFzgYeVkx1TVhHn+5mrFXFXEsN0iPLk0nplwwxsTaDQ35B0mSMBrkBsTnaahUEq88mcgLs2qaPJ8QgqXL/IQIUiYKKLftpXW7pjf1/wixsR14/T1H3f9npGnwByIEg4K8XKlR9dhp6CQDYUIIIVBEBAmJmiqZYEAmKUHFJeeZWb04nWEDDbz+np3Xn0nEYJC5cbwJb8KxJuN8IQSl5NeZA/uFF5KLOHOQgcdfqiYUqv9OOCx4emY1vbrq6tZjndpr+Xx+Ap27/z1GR6fxt2Z+5uTUd1y/309+fv7fefp/8Q9EVpsswoYgzVXkeahFz38OnA2YKS0p+sNjXn7uFWxlaQ308SA6mLUT3dnDJnozDEtVLB+8Pp+wFGx2cSxJEiqhRhHKqZ1jFZG/oGv1P8XNE6fw4LS95BUe5s4bVaSnqjlyPMircxRsyecwevQ5LTrfoUMHGNw3ADS9Gz2or4Ylq3b9DVfePFRaGeET0cxK0Y99/IIPL3niEBm04xj7aCWyG7h2QnQQLuIEXemPVtLRWnSkjEIyfqMRVU4RrWhXZ2zzW+gkPRYRSwUlpNAKD7W4caBBjY7Gsgj13zOgCIVsqQtHxV40aLFIsRwQ22hHdypLD3Ay/1+5kKYwYsRZXPa6hzmvJNV9NvmhcvILwlx2vpkuHXUMHaDj3icqmfNyUoP38cxBBjp3VrFrfzXHw1uJ+NVoFQv9GYWsyCBBkpJO2NGF/b717N7vp6wigiJgUB99XfYagCzD4q885OYY0KNucncbwEYiq1YHG+jIDuyrp/9QB+EQ7N5/CCny14Lbd958B3WBlS4ilUJOUIsDI2bMDVydoxBC4KIGn+RGLdR0Z2ADslaWZFqLThSTS4Zoh0DQTRnUiNBNktJxihq2sw4zMSRYDJRWBaixh5lweyXffJLcQGDe41W4/8kqXnw0ni4ddXw8O4HxN9u56c4aZj4bW1c+c/REkBtvtxOOxDN8+PAWt0Xbtm0xWTPJyctF33kLbrfA6YoQY21cIRAKCZwuhU3bfIy/LIagz8OE6/0YLLXodeByyhiqsrEFE6lqtZmbro1mjWRmqDmRH2xSr1NRBCeLQuz4IYMLr8vnUE4+Ho9AZwqRZpKJj9M16QCf1UrDoH56Og0uoEcXLWazTM6RIEfzvgdealEbKIqCjExmpEujTExZkmknulHEcTpxBipJTXu6s6fYwadfuqiuknj3HQVrZXfaEkugwo+VI9ip5Fd+JlYknCqfrsJCLKlyGr37uHlttpMixUM67RtpIgshcMcf45YmsmWffiiBoeeUcdnFYYTWjRTWEqlIp5ICbNVnkEUiLuzcfO0tfLXiixa1wz8NpQVlGDGyh020UrchI5xNROvGHb+f++/Rce5oC+9+6KJ4dypaq4dK3XYkv4UYV1sSpVQ0QsuJkgMoJTam7zlJrEWNxaQi5A/hqhVcdEMpgYCCvUqFp9KMqeoMdizSsnpxCbX6EjLahAgGBQP7GNBpJdas95BXGOKzOSl1Y17PrioWf6TjiRftfP61ihrXQVpVD+XoMjsT15/AoS7B69Sx4ItP/rLZ3+XjL2PpC8tJDkalJ+yiksPsJp4UTFhwUk0JebSjO2eIEeTn/UybjhI6XXSMUxRBTaWaVs1knmslPcWl0WPnfezH5Gj8np1GGm0o850EQiSEM6E8qm3mkquYdMd+2nf0kZqsYs+RWnr30LH4vZQGGWgXjdNx8OD+v6TvuG3rGi4Y3Xwm0TVX6ln/dRk4k0gJdGDlyq1MOuWtNvGaGFb84OXjz11cf2XDeSTvZIgly2pZ/kkaDz5TxT23NV8ldMEYMz9u8tI2q/7dX/RuCsMvKmLLTh83Xm0lJVHNd2s8JCWqWPWjD01lVpMO3VbJRnHeUY4cOfKn28PtdvPjui/5ZmFKA43N5EQ1c9+I47rbK/nqmzAPPO7DatIQ9ElEAiYUQoQJNxnvhUUIvTmExWsij0N0FlFd+UP8Smf6NHC/ThNtsBDDbjaRSCrJdMJvj+O+RzewYbm+gZEUwKZtPhLiVHXzYTgsWL/NRY1mK7qwhTaiKzrFwNTb7mbd5rX/ZsM3AWuMhUJtJW0z4cev0omzqXju9Rquv8rCPTMqGdRXz0XnmMktCHLnVC+ZWX9cWaVWg+pUNzj3bCNv9iilYmcMiUq9jFZYhKmK30WHthrWbvTw02bvKVd1PQtmJdcRNoGggg83Z3TRIlQyg88pwVcRi3Ca2cMmbJF4zuhSw7lj9Rw8FOK71R7GjDBQURnhtiEj/lJ7RCIR7rtnArOf99KxXf2YNvpME8tXe3l4GoSqIlSnb6Vdtsys59IaHGeLVfHGCzZu9dSwd2kFNqk+5tZJBqoqC0lMDfDA1HQiEcHYS6twH+hAYqgVyack3/aZV3HSsB6TvR3asJmA1oE3/gTPzjASa0vi/icqycxQs/i9FBJ/p8t55HiQVd/NR69Tc9PNU/5SG9w25RZu3XIHiSIdqfx3MiunXiGj2kBxaZh7J8Uy8Z5yLOaotuYvv/ponanhxy/T6+aIGnuE6+4qozmoVFKjarHC4hDGJkzeTqNfLz37DgYaVWRu2ubj8ZeraZupYdRjJ9lzMECNI8Lybz/l5ol3tUgGICkulS+/O8CQ/gYuPS86Tt1+YwxvzLXjcjWv+Q2goHCCgzioIosOVKsPsGa9ByTBI/dEq5zKK8McPRGq2wxLiFcx/lqZzz/cQ5KzR11sGBERjrAH0ykvjCJO4I0pYN3CeDq207LgcxfjxheTnKAiHBHU2BWuvsTCzdc0nIu6d9bhtOcTDodbpH/6R/hbyc8lS5b8naf7F/+Cs0efzUtxr6IUK40W5kIICjlGF/o2+d0qSmh3ygHQSy1mi4kvv1xKQkISQ4YMafQSbfhxI3GidZMBrizJGIXlVJaVmfiqDI4Z9jbrmgcQIYx06mROUUPnbp1aePf/c6hUKl59bR5bt27hgRfm4LBXk5rWiWuuv4tu3bq1+HxWayzllc0LFVdUR7Ba/5pz6Z/BsWPHCPqDOKkhlnj0kpHuYgBH2IMeEwf4BQXBfrbRXnRvoDd6ggOkklVXypJCJjv4iQSRil4yEBFhyimiI72a/f04kqmkmHKKyCCbtnQhRJCj7G32O4pQEKdcPDNpz3EOUCMqcFBNNt3Iy5UYd3nTGjD/dMTExBCOqJCk6Pv+zkd29h8Kse7LDDxehbsfqWLXvhBen0KHDfmMGGLgnJEmZBnmLnQx/lILTz4Qx6XjHbi9ZrrSr9E4okJNoiGGO6dXcM0lFtRq+HCRk8x0DS/NiMfrE+TmRXj+cQ1qrwFUbmhmrSlJEga9io2/+Bk+yEBRSYico0F6d9eh1cDCd5O5dnIFK5Z/yXnnX9aitvj2y+W4gl5UqEgmAxkVFZQ0ynSuFQ4cab8ycqSK4cPUHDkm88UX69CVdcQWyKxvW+LJ5zAnzYdIE1nI4aaDq0zaE8BHV6kfOf4t7DkQYME7KXz/o4c+Zxcy/jIzXTtpOXQ0yJr1XmbcF0eXUyLpwwcZ0ZuqWLcGhm11YrVFCIXA59BTUavmo8VvtVjbqbKykimTr+CxKV7GjMhCkiQWf+3imdeaLq3+YJGTMwcb2Lzdz9MPxTOkv55LrqvkyPEgap2K+GSZctVBXAi++zQRsyl6PXfeFMv0Z6tY/F5qI9mQ9xY6GTfShE4n89ozCZw3vhirQWLieCsqGfr2ap7gvupCCyfyQhzNDfHxrEQCQcEVt5Ti9/vR6/88Mb5v3z7MNO88a5Ziorvsv0Eb0YUnX9xKuMZGO2+9KZwBEx05gxKRhwc3SaShIMiiPT68HJS34FxjotpppA3ZHGAbHUTPuiypgPBzVN7FjCmaBvpQv0VEDqHIYXRBK17ZRZUul56BoQTx48aJFRulBTV/Sp7mnwyf14+NZCQJ3AmHuOJKG9ltVVx2QRymU+6ps9530aZfgEceMNM2S8OBwy6ee3kT1UeziPd2ICSCaDHQNzAOKSBTEtlBn15upt+dgtkkc890Oz9va0VG8JQphgQ2JZGApwMVjo1sX5/IngMBrrqtDL0O5r2R0mQ/fPS+WD5d5iRiKaLMkUQcCVidfQkYtpPRuZLHpl/LSzM//0vlbNffeB0/rPqBij2F6AJG8jlCP0Y2ILKCIsABttGJMzBWdiRPt7fBovM/UUqn522vR9RpMTYFDVqSyKCKUmqFE8upuMOqJGAtOwt7qY+T1NB61GHefamx2V21XYUp+a+VvUuymlC4+QVtMCgQSrRf6DBQ46g/Ni1Fg0YNu/cH+P6nUq680ILVIrPiBw9bdvhY/F4qer1cN/82B0UR/P7xm00q4mwqBvfV8/YHDgwGmaH99bRvo2HFyhAmb3qzD0BbbWbjz5v+NPm5atUq0pIFndtreXOOiwWf+Al41aCKMLC/iqmTzKzfWk5sRU9SHJnRGECCfHGEY+ylkzijQf8VQlAes4/hA2S2fpKNBi857CSORKzY6ojPkAhynP0ETsktmbDgoBo3LvQYOHpYw/BxlTz3hJnhgwzU2CPMW+xi0zYfn81JrWu7m++qwVWpY1B/FRVVHnRHDGglHeFKiX379v2t5Z7/Lbjhxik8fuQulryRTJxNhc+nsGm7j28/TuOW8RF27Q/w+Te1fPl1iHaeYVTbdzTSnlYUgd8viCiCynKJxZ+HuOGqKKm14vME7n7oOMu+O4QxEoukCRHR1WKyBSgohsH9DMyd2XS115wFTs7obmDUcB0HD0UIeAWVbjetaEUbOuMWLt6dW8y3i2KQ7a0Qei+Pxp2kNiQzbFjLN4MBfvxxLeNGeOjYrjHJe/5YI8++WkKNsZJFs5N4831HA+Lzt3hiuoVzNxyHinry0yvcDB+k5u67LFxzexkDephwH+hAQjir7h0OE6J7Fx2LP4rh48X5FJxU6NJZxbVXxGMyRsnRhHgVQ/oZuHpSGVdeZGbS9bFAdIxasdbDxm/SmP78IlYsT2txfAwwdOhQjFYtLmdUcqAphMyVHM8P8shz1Xz+fip3z6jkuisaJxAAmE0SpeXhZtf5gYBC+DdjrxCCex+1k5LQPNHu9SrE2VRcPamMx++Po3tnHdt3+XjmtWq+/TitLv6EaIXM+deWsnPnTvq3QAu95xnd2bf+INMereSdjxwM6WfA6Yqwcp2HsKwjLEKNkoMAfMJ7qpJWEE8KBRwlPTHMng2t+HGjj3tmVFBeGcFkkND+7uuPPRBD6yw3r8/6kVCtkaqaCO6QD9RBVGETHlz4hJeYoJ4LxlfQvauaSFjg9yuYTWq27Q6ye21ms/GsRuXC4/H8babqfyv5+S/+xd8NrVbLQ49P46VHZpJanV23UxwWIUpjclFLKhRHYyaiWpQjo0IvGRFCcEy1h96aMGrffgpy9Mx5V80NNz7A2aPPY83qH1j+9XJKikqIl9o0ey0ycl0wbJFi0et11PgriKfxBOgQ1XULU0Uo2BOLmXz3/x25B0mSGDx4CIMHD/kfn2vEiLO4/ZbnuOOGpieDDz+Diy7539M1fevVWWQFOnOcA3QT/dBLRgySiQSRQg3ldOIMjrCHDvTgBDn4hActWtRoaUX7OgFyAFlSoRYajrOfsAghUHBTS4gANKMbGv2bRAd6EitFJ1cd+mi5vAg2yhqGqAnT6T6il4zUCjuxJNCLoeznF7BHOO+8S/72tvpvQWpaNgu/KOCuh6oJRSJ8PT+Vzdt9PPVKDXffFkM4opCSrOby883IssSCJS627vSzbEEq7dtGn0fHjhK/VkhNPp/yuF1MmRbk9pta1X12x42xfLvazaQHKgiHoDRfi8Hg4PzLHWxcLyGKm+7/PuEhLV2wc6+fF15xU5RrQFObQEDy4daVE2f1sujdJEZf/Sbjzr3kTxN/kUiEyopKsuhEgpRa93ksCRwQO3CIKmKlBPzCiy97Oxu+SahzoQR4+G7BFTceo2SDhthw9PsChaAqwNCRAzmxpvmSSy06woSIiDDxGW5mPR/tyyMGG3nqAYXLJ5aybJWbrp20PH5/HMN+p+/Zq6eaKy/S8NH8ICXFMiCQzQGef+Z5+vVvubHFSy88wFvPBOjRpb505+pLrBw8UsWEO0t5/L54OmRrOVkUYtaHDvbsD6AIUUfQbNnhA3WYdcuS6+Q7AgGFN+Y6mLvQxcynogRqn556sttoGHxuEU8+aKNvTz3FZRHmLnQiy/Dmswn8vMXLR4tdaLUyHbI1DOlvIOdIgGCo+esPhiAzXcN9t9u45vZSzjvbxKTrraxevZyLLvrz2offfbMcWRbwBxv5v/+TATM+t5o23l5N9t9UWrNdXkNQdqEOm8gjBxmZrHBnCmoP05ezUUkqzCKGXHIIigACgZdaVHKESocJt0dpEMAD5BaE6JCt4cWPDCxb6eaNWUGSTVYiHbZy1hAtDofCxs1hqEhl+bIV/5Kff4DOPTqz8dhWvMKNutrExu0epk1JrSM+P/u6lrFn63jj2fqNgLQUNaPPNHDtrUUcXxWDWVgxY6UifjcuYeeSyySefSR6vNuj8MMPSj3x+RvoJAOGig4s+KyQO2+xcusEK8+/WdMs4a3VSnTvrOXAoQBu7FRQiEboiPEmE6GcpR8kcclNV7N81e4WEf8AGo2GhUs+5qMP5vPWq7Po5h/YKINPK+noIHpykmO0D/XA5T/It6s9XHJudK6ITw4TKmt63g4IP2np0TdoxJka3l9fjj7YdHxYQwVptCaGOE5wgF40jLV06Mkz5LLg0cYEpxCCb9domP3+XyM9BgwcxdyP5jFicNOljB/M92FwdQIpqmfeq3N9G0UX9hK3TrASY1Xx3Ro3+ScFF4wxseeAv870Y8wIE1+tcPPAnU1vbH/zvYdnpzcmGyIRQecOWnILops967f6qK1V6NzagtLcDiIgJIH296vrP0BJSQndOmm47LpqCn5pRYKvXd0mZ85XNdyw/Vf0ag1pUmvCIlyny9la6shRsY/dbKK16IgJC16pFnfiYcZfB6lpOjYvipBJe2qFgyPsoR3RpIGwCLGfX8imW4O4MiB87GEzZmJJDLRDcyCZe285RthgRwgJbyhEv746lnztprA0xBffeDCUdsUc8HDsRCmvPG/myam5JHk6o/eZKSgo+Jf8bAKjR5/DKy9I9OkZHTdWr/cSDgsuuqGEpAQVZRURsrM0SKGohqupsgP3PnyYee/EUVEV4YU37Rw6FsQWI3MsN0TYr+PYEYkf1nsZPcKITicz54043nhR4YcNXm69txxbjIxeLxEXq2L9Fi8bf/E1indWrvOg00p8Oq+ePHR7FMZeVkHJ3hriSeYoe+gePAtdSB8lDwMgStpxVL2LLz//iiuvuaLF7bHx52+YPqnpePLrlW4yW0NXkw6Q6NK+aeIToiXSktbV4DO7LYfX7jXRr5eesSMCvPV2gLahzAabFxEiJNlk4uNU3Du5MZkoSRJWi4rxl1q55hILN99TTlFJFZ07aPlqhZu7Jsai08k8P13LhTe9+5fIT0mSmHzfJN59/l26Bc5sFOO4cWCMd3MiP0zXjjoeeraaGrvCQ89U8vSD8XUZn6excp2X5AQVP232MXJo4/F13qcuhvbXEwwKdu33R/vUHh06Q6RZr40l39Zy49Ux9OulY/Z8J4UlYY7nBvnxq4xGcVNqsprZryTy7qfzWkR+TrhxAgvnLUKSYNn8VI7nhTDoZTQaSE3SMP+t/aQ66+VeFKFwjH24cZJJe2QkSilAg46xI8HpEsyd52f3Tj0RRyx+4cercvDd924uOKd+rTzhSjPXXmGiqDTM6PPsdCsbQw5bqMWNmSR6MhjJLyEKBRWFHvLlHG6728eMB2MZe3URgYDCDz/7eesdHw4nmM1w5yQ9F59rpKrax5dfLOTmiXf96Xb4I/yt5OfWrVvp2rUrVmvTLPq/+Bd/Beeefy5JyUm88txM8ouOIwkJS7yZB++9l27duzJxwq04yzUYXTFEiFDKSRTCdKYPxSKPIk5giyRQtl3P24cqadPJzZJ3Y5n00DM89/hMzK54LO54ZLS4cdZlC/4WQgjcODGcKm+OiDCp6al4bTXYc2VsUv1CwylqOM5+ujGAGspxJpVzz6NTadOmeWL1/xUYDAZGjb6WB57+mJce0zUY3Jd+F6CoMvt/deF67MgJkqV26IWRw+xGEhImrHipxUENdiqRkNFhoDNncIDt9JKiCxFFRHCJqF6dmRj8eNFhoJtUP6nsED9RTH6zu4aFnECPsY74PI02dOIA2+guBjbYUasVDgo5Tk8GA9FMFAAPLhJJJYkMToaP/W27Wf+NGDL0fOa9P5OHpthYs8F9Smjbzo9fpXP9lHLuu8PWwJBj2EADu/b5mfpoJSs/TUOSJM47R8uujY3P7Rc+Ujs4uP2mxtk4F441s2RZLWtXS0gRLamZPua8ksZjzzr5fl4eCYG2DY6PZovs5dwBErPf85NUNoi034wlikfhuSe2o9Z46d9LzcGDB+nevfufaoOysjLUIW0D4vM0OtKTX/mZtqILSmw5c9+KaUB8AqjVEgvfi2PA8EPElkbPUS4Xc8Pt13HNtVdzzbrrSCaz0bkBarFjxEyu+RfefqJ+8V5jjzDx3nK6dNRy6XkWJCkaZL/yrp0PX08m6VRZU3VNhGq7wqqvEggEFGbNC3KksB8XXHDBn7r3BtdSW0ut81iTGkzPTE9g/WYv10wqRVaBq1ZBlmHcSCMvPJqIThfNPnjmtWreeDaR3IIwPr+gfVstOp3MQ1PiuP3Bcl5+u4adewP4A4KyUoXiYsGr7zhonaUhIU7FHTfG0K2TlimPVGIyyjw7PZ6MNA3FpWHenufg4OEAWq2P885uWgpj6be1nDfaxBk99GRmaIi3qahxRNj066ctIj8joQg+tRMlqKAQwYMLFWpMWJEkCaeoaZStVi4XoNIH8Xf4hdqwQHHGYK3uXJfJJEkSViWBWCURhQiSqRZDXC0duh5GbMhA5Yv2K4sUS1vRhaqEX7H7vcSHrcT40/lsZoiPPyrkqqvUPPtYdPOvuDTMxTeU4HbBiPMrkOyJYBC8Nkti7Mj6eTMcFtwwuYy8vIN/ug3+aRBCcDK/AD9eejMMTViLa2c5A888SMeuEZJTYP0WL7vXNn6XJUnizRdjGLHzMFLQS+ehHh6+38yTr4R55O76DdwtO3xoHc27jtuCrVj61XHuvAUuOdfM4y9Xs36Lt1nyTQjo0E7DiXKFdoFBVIsy8uUcdKURtBqJlKQwX325mPHX3tji9tBoNIwZN5o5r81usoQaohnQPuFGIYLPp/Dsa9VYzBKjhhl5/GETd0/+lfSagY1M8SrifuW9R6Lv8PVXmXjz7eOESzIaZcx4RS0uarBJCcSJZNy4OCL2kEE2OvQ4qaHaVkxCuoWyiiDdO/+2bQRPvBJgyPCr/pLuKUD37t35dW+gyWewcauPbZvUtJJio1IoCQeZNrV+XJo5x870qTamPlrJ2y8kNXCk37U/wNlXFPP+zGTOOcvIm+/buXCsGa9P4d35Tsorowv8lCQVEUU00lMsKAyRma7honMsaDQyM2fbCYeiWs/dusGv6/Ixu5rWgA8kujh7zNl/ug0GDBjAS8+8hfd4Gwy+BHI5SEREiCGOJDJQFw3ioHYTLrEZGRkZFUH8JItWtKc7u9lENeXkkQMGN+3TYfteNTlLIjjJJYVMLFIsiSINL25qhYMaKokjuQHxKYSgFgdxJFFGITYS0EsG9K4e8Bs+qWSNi5lrKiiT81EkFV0jCVjQ4AgVMnSAnojJDh5QjCESE1uu+fdPQDAYRD71zlZWhXnlnRrefDapQdXFd2vcfPNZ9L9tkTT2rXUx7JwCFHWQN59Lot+pY4UQrFzrZfKDlUx6wMn5Y8xcd4UVo0Fi1To373/iIsYqc+l5ZmocCoeOBbnwHDNzFzr5aLGTC8eaURRYuNSFRgML3mqoDWw2yXyxIIHhY8spLteRRUd0UsPNHkmSaB/uzdx33ueKqy9vsdSBENF4p/HngtkLHEydGEt+YZikBBUni5vXnXe6IkRC0Xk+JIJUWXM4+0Iv/XpFZS+uv9LKCy/YG12fFh2HjzWfJVlVHR3vT9/rrOeTGH1FEXE2FbVuhV37AlwwxoTBIJMY58dut2OztdyQ99prr+ezj2dT6NyIraoHFimWiIhg1xegpB/D7fdz64QYJt8Ui8UsEwgofLzUxdiri1nxSRomkyraH9Z5mbvQybw3U7jp7nKcLoULx5pQqSQCAYUPFrmYv8RF904arrm9FKNBotoRRtKBobIzN07OZcHsuAZmSgcOB/jsq1q+WZCGwSDz9gtJ+HwKY68qITmxaTquXy8dhS+0LCay2WykZaZRVlZJOAy9u0f7WlFphKcfTMDlrGXpZ5sxV3bEhJXD7CKJdDpKverOkU5bKkQxy78/wPc/VGLM70vb36x7w+EQt03axOeLvQwb1HDeefkNNxZ7RyRJok24J7vZRAqZRIhuOkmShBEznZV+LFy4nrtui3DxOWaGn1dJoDCNuNo+xEk6QiLIs/cd55W3ihh1lp4fVn/OjTdNbnG1WFP4W8nPN954A4CMjAy6du1K165d6dKly192MfwX/+I0+vbry5JlnyGEQAjRoPN//9NKNm7cyIpvVrFi2QrUfh0RIvzKBoyY6c+o6GDsA3ydqKqs4eyLdiDLgpSSntGFnwStRUeOc4DuYmCj0thicoknue7zEimfi84Zy/U3Xse0qdPYtmktsXo9KkOAhKQIcdVwzLON8y++mDumvE5qamPS4v9VXH/jZL5Yaubsqz6gb48wRgP8sgu6dBvBzNf+d7NbT5dfSciECNCKdugwkEYWOowcYic+fORzhGypK3phwC4qsVOFgypiiEMgOMY+FBQyaV93bq9wo9UpBNSllHrySZVa1/1NCEEehzFhRUPjjISI0UHXLl4cjp8IO2NQhQ341Q6cQS+Z3k6ow9HvnOQY7emBFh0H2E57elBMLjU1NcTF/e/JBfy/ioqKCj79YAkpiWrunhTD2k1u5n3q4v47bBw5ESI5UdWkE/EZPfR0bq9l604/g/sZ8HoFAXx1Gryn4dIXce9tzWcc3TUxlpz1RkTQyu03FSJJEk8/EsPho3kc2+nA6miPHgNO7BTrDtC5c4AfNgRR+xMw/U6LU5Zk0uz9ef7ldVxxpQG32/2n22HDzxtIVjKbLBPUSFq6in4cVG0hJTZM/95Nk5hmk0zrtgJvSSCayZnlZuo9UzAajbgUB17hbqBjBpxynT2IFxfzX43l3DH1Qc4t95Xz2L1xdZkXAP176zlwOMDN95Tz3cI0duwJ0Km9ljfnOPnsSz9aQxrnXXgTTz9z41/SMSsvL6d966a/V1gc4qfNPoIhASGJ5x9OYOGXLkrKlLod/a9WuHG4FGbOdtC5vZa8kyEKikI89UA87dpoOHYiRIe2Wj54LQmLWWb77gAPPV2FyxNh9kvpdfpO85e4aJOp4f476oPz9FQ1LzyawKvv1vDlcjcr13k4d1RDAnT7bj8HjwZ59uFoENk2U8NF48xMeaSCcDPGfc0hLikORQpxPG4taekyZw7SUmNX2LI1hKhMpjhQDkh1i5Eq0xG6j8jnrefT6wLtvQcD3HLnFsJH+2IlOv4IBDYS0UsG8LYh33OENUV5tBWxdf3PL3xUt9qMTidom9sfs4ir75s1HfhizkG+/7GQeJtMeU2Aqy428/FnPmpOmgnhxCJJPPOiG59f4eJzo22kVkt8PDue4Zcc+1u1nf6bsHTJUg7tOkIfzqzTHbZGkjGVxFNe4mGX5jAZPf3sPxwk3qaibVbDuSoxQY0w1DLpOhMz7o8+b3+QBpsligJ/VBAuIaGcSikur4wQ9qm54lonGaleunaVefQBc535TlV1BFkWdG6v4/CRQiq1VYSCEtpq8Htg3KU19Ooj8f2qJX+J/MzNzWX6A+OxGkQ0vmv2mmUq1fm0b6fGbpe5eUolVqtM+2w16oQI+/1rSQ21Rxuy4JGclGmPk2wL0Co9GrcZjTLPPW1k0p0/kh7oQiJpKCiUSvnYLSd4+QkjAX8eH32cQ1yJljh3MgfYhlrWkNEulWWLv8BqtTL9oTuYdM9OIv5oKbo/EuGcC8/mpfvvafG9n4ZOpyPGouXJV2rISHVy9SUWJEli3sdejuzRk1o5EB8eSs17mXQrtGujpaIqzMtv27HFqLj0PAt9e+p5amYNldURUhJV7N4fxFeUSFDv48337RSVhlEUuPD6Ejq10/Lqkwm0b6tFCMHaDV6ef7OGI8eDdaW0bo/ClEcreXZ6PB8scvLrXj/L5qdhMcvUuhUuvamYGm0toaQaVGjRVGcQF85AlmSqNWV07tuBtLTmCfjfY+DAgRw6KKEPOTEQJoVM1GiooZxdbKAjvZCDBtrTA9Mpc0BFKJzkKMfZjwkLKWTSjm6U+05y7HAOR0ISilCjVofZGf6JTNEBFzUoCNJpTSssVFHGHrGZLvQhSIAj7CGeFJJIJ5ZEijhBrXDQgZ4N5juTZMUl7KQp2SSSyq9sQIUatUfmoSccKCEjERHBpatmwIABf7lv/Dfj88VLCbh0FJWEeGOug1efTKRvLz1er8KegwFUKomRQ4zorNWI6ugcmODuRHGxnQWL5AZxiyRJnDfaxEuPKxw8EuDicWa++d5DUWmII8eDXHSOme6ddeSdDHE8L8BZQwwUFEZY+E4KJ/KD/LjJhySB3Rlh/detmrze1GQ18UkKOeWFtKZpCTRZkpFrNeTm5pKd3Tjz/o8weOh5fL1yN/dOajjmnywK0zZTQ0qSmq07/ZiNEvsPBfhhvYeRw4yNshPfmeek2utFzvgJa2yEJ6caufT8+jgnxioTOWWK89s+LUsyVCez5Gs3V1/aeOP35XdqmDi+PiZ2uhQiCqzb6MVklCksCfHAU1XMfCqxkYRGS2AwGEjPTEMtjhFr3EVunoJWC9dfrOWLVSGuGRPDg7/JYNfpZG6dEEtSgpohFxSSnqqhsirCeaNNfP5+apS4/jCVOQucnHdtCVU1YYJBOGuonm8XpJKaUt/ePp/CwHFFmIvS2Lm2hr6jCzn3bCPxcSp+WO+lrDLM0w/GN9B7LioNY9A3T+ZJkkQo+OfXCgA//vgj3twQOl8Wr79XiQoN33wXxBuKcOREkKcejuGmCSFmzclh38Egur1GtH49e8VWBBEEUSmXTNpTXmTFImJI+13Cj1rS0CU4lEvGr2XBXEH3zlqO54V4caaHqkOpJAYzcQk7ueRgxEQp+XioRScMtKMbGkkbJUGrs3l99glUKgnnoUxa07ku/NBIWpK9XSg5pEU3upjMdAW73U58/P/c/OhvjS4nTpzIwYMHycnJYfXq1axevRpJkmjVqlUDMtRkat4c5F/8iz+CJElNOnMOHz6czT9voU2wK3FSEkIIdrORrvRrdLxFxOHIa0sxeVg5TDvRHa2kwyRZSROt2cMm0kQbYokngO+UQ56aDkRLT1zCTikn0Rv02Gw2Plz4IW63m2Vff07OwV8wGk2MHTeevn37/tcKlV9+xfVcetkEjhw5QigU4sbJ7f9y5kJLcNaYEaw6up5iTtCDQZik+slUCEEAP30YTi457BVbyaI9h9hFK7LpzdC65yGE4AQHyecIaqFBi569bKZfT4lVi9Np0+0wZd5CbCQSJkwNFSSTQVu6cJz9Da4pKAKo2+Sy7ptkZFkityBEtd1Hm1ZmLGYL/c86RiQvg2LyqKQEPUbMxNKZMzjOQUCipKTkX/KzCXw4dx6RKhVXTIzOGUaDzIZfvAwbaOCjxS4uGNP8XDL+UgvLf/AwqK+eJd+40Zhk8r2HaEvXumNCajexMc0HHjEWGaEKImmDZKRFCQKVSuKLj+PZtsvPtEd+IbcswgXn6Ll/ioXMjDiEELz9vpv33txOur3hwkWWZCRXHKt+dHDxtR1a1BZ/NJKo0ZCSrCIhTvnDMcdginDcdoK4TCuffPgxRmOUzIxLsLG3cAvZohuJpCJJEl7h5gQHsGJDlgS9e9SXSv2610/rVpoGC4jT6NZJR/dOWt6Ya2fVOi+fvJvC9+tK8Ho60KFjDwYNOusvj4txcXEUljau8176XS0Ll9YybXIsT0yLo8auMH+Jk6MnQgzqq+eDRQ502mj20fJP0urK3QHsjgjj7yjDoJd47pF4BvaJjmN7DwZYudZD3146fvjZw9W3lfDFvDRkWWLJslq+/qjpDa0pE2P54rtavl7pZvZ8BxOvsaLWSCxf48HhUpj/ZnLd/ReVhomLlRk+yMCOg39+sQ+wY9MOrFaZ9960MOaselI6FBKMn1RG+Kc43P4Iu9lEpmiPpcsJFs9Na9D2PbvqWLMsgSGjdmEpGYVChAC+KPF5Cll0oFIU48ZFElFtYkf8ASbepGXha8lR4vN3aC26su1wKRUW+P67ZLp21HH79RGGjq0kvWgUEXcE+/5K7p6Sy+q11cx+LRrMqlQS40aq2bFjB4MGDWpRe/wTMHvWHKwiro74dKrKcCceJiktgg4FdbkfjVri+x89lJSFOVkc5tF74hjcL/o8hRAoUoTpU+sXsyo5alR2umx+YB89QWsp+JrWW6zRFHP1OC279vkZf0MttrL+tCYBKV8iL8/Jpdv28uyzYc4bo+f2B8vrzvvL92kkxKsIBgVLvnbz+MsSIY+e7Ttqadep+RLoP8JTT0yhT3cnn+yN0Eo01oWHaHmyQoQK3QnY15qYYDqV5DDgLBczn0rAZJTxBwSffVlEbq5CegbMelfBfGIIF5x/CE1sFUIVon22hiWfWLn+1gOUOAqIaGt5bLqRyTcn122uTL7ZwtSHalj+1XGsRjO33D6RWyfdiiRJ5OTksHtzASllfbBIsXXXtmvFCZ7SPc2Tzz3xl9oAIMaWhYp8Hrnbxvjbyxh/mZXEBIn8GD8O6waSk+GcjhG+WRvkm7VONGqJVhnqOo3kzAwNH76ejM+ncDwvyAWXO4m3Z2Ho7GDOK9Gs4KKSEJMfquDr+al12UySJDH6TBPdOuk479pi7rvdRs7RIDt2+3n8/nhat1Lz0DNuVixKq/tO3skgDqfg8YdiuPRcM6Gw4OPFecydl4OjzICslVjyxrwWt4GEjgyyiZfqs5iNmEkSGeznFyzEohD5zfESMcRzjH2ECGGnCplo2bpZ0dMxMgCzZIVwNANuFxtpQyeSpHp99jiScQsn+9mOQKEHg+o05QESSaVI5JLHIdrSpe7ziAhTQj69GIJKUpMlOiAQpPlbs/fLCorFQUrYgOzjb1vs/7dh64atGMs7cddDB/EGIrz4WAL3TLfzww8Kqto4/MJP2FBOUjJUVZdGNyyEgiHeTZ+eSU2e84oLzcy/1sUz0xNIiFNx67Ryvv04vYGsRyCgcNnNpRw8FCYSEWS31taZIn672vOH12w0SmjR/mH8IwmZUOgPdHOagNfrZfWqzzmwv4pLzk2hdav6+CYYEqjV0L6thm9XuzmaG+TyCyysXu/lhVl2brzKyvVXWhFC8NUKN1t/9dG3v8x3C5tej2zb5SeztaDmSCnxomHMkujsxozH15NzzM89t8USZ1ORWxBi5mw7ifEqzhkZjddX/+ThzfcdvDwjgTMHG/D7BZ9/5+blt2u46iITlTXWv5T1CVBYWEhKgpNbx8fxxlw7YVUQlwfeWeBGliWm3Bzb5PcuHGvinXkOrr7YjM8Pt11XX7VlNslMm2zjxqusDLuwEL1OQqOWmfZ0FT6f4Ilp8fTsqsNgkHnsPhuPPridWuGgTZJMRXWEnl11daatr81xsGWHn+cfjVabzfnYQUG+aLZMvsYeobKiGcfnZvDBOx+SUJtOkCBvzCqivehIgpKOh1qefnEHXy/S07qVhpnPxfL8TCfHt5koo5DOnFE3fvmFlyPsIUbENxg3fwu1pEHtj2Hi7bWkmG3gM2Op7U6iZMYl7JzgQJ3B8Gk4RTX7+YWeYjAqSY1WGFj9o48jhyX6ig5NLnRSlWy+XJZHp+4CjebPy6H8Ef5W8nPMmDGMGTMGgKKiIg4cOMCBAwc4fPgwq1atYtWqVUiSRFZWFi+91DJn03/xLwB+/fVXXn3+NcpOliEESFpISUumdes27N+/j5hT2VEuooLHzU0yqbTGThUZp8wbeohBqCUNiVIasSKBPWymilIEAj8ebCRykqO4hB0ZFRlkY/iNRpUsyxw+lMvKr3cSCUdYt2ovjz8/g7POOuv/VNP8H4csy3Tu3Pk/H/g3YvQ5ZzPvnfkYhbUB8QngpBobiVGnY7pxQhzgBAcxYiFDariLKkkS7eiGWzgpp4gaymkdH8O7L2swGGSuvEzPlk+yUQktIUJ4qCVLipJVYREiKAJ1A7rTmM9j95jqgvu2WZoGGTc3XKflyefWICIyiaQRJsghfkWNmhABBJF/g9tmsH3LDkyY0emcBIMCrRYqqxV+2uxFluCpV2s4WRxm4vjGsgGSFBW0n/6UHUeFjqHDIsiRUnJ2ujDb21PECSLuEN+uCDdbsrnmZy+VHgWfv5Yf1it1wZskSfTqqsMUW8PxVWkNSlskSWLKbRa27aghd7mjbqF7GkpAC3Jqi575sOHD+P/YO+/oqKr2bV/nTJ/JlPSe0HvvIKiIiigWRAURsYEFFbH3XlGxoogoClbsDTtKk947JCG9J9MyvZz9/TGQGJP4Gl/9fW+712K5zMyc8px9nr33U+77ae2zpIZbrypoMJUycqRMYRmUlIVbtCBCzBb7C0K8+vGCFkISVpsNU2kKfjzs5BckIaEl1p5lkeKpF1U8/OReli6MbZZ/Wufj7NPaDjyfO9HM/U/WsfzVdNZu9GN0Z2GryGbv/iIu/fYKzrtsEtfNbT93T0JCAqFIKuWVNWSmx5YvBUUh3v04Fow8tnhMSlRxy+wEhvTXc8cjtWzaFiA9Vc2r81ObBT4hpnK66KkUzr6kghGDDQSDCrNuriHeJnPRZAtWs0ynXA0vv+HkuDNLmXp2HEpUoG8jW6/Tyei0MoueSuHJlxx88b2XoQP1zL0ynh6/4toqKg2j1YLNqsJkkLHFty6e0Bby8w5z2UXGZoFPAI1G4r1XUxh4XC0dSk7Gj5eC+J959o6kVufDeJuKU05Ws2FZHeUUkv2rang4KuIl4qikiFzRDZWkQrY5WbNGhdXT4XcUsDsQNh9i244QT8z3odEIzBbBVuln9LIOtSFEVo5CeY3CaVPLeeWpFDpka0iKD9PQ0NAuW/y3wO30EHfUnzi0xWSMyufNhfGoVBLnXlbBR2+kMKBP07rE3RDl4uuquXMOjBhsYOfeINkZGjSapoc2eWIcyz50c83RlmebVcXI0YLdX5YQH2peRR4SQXzJB5k5I4Gxp9tJrzoeN3b2sYWoiGDGRnrtYObcvJ4X+9Rz8hgj/oDg0buaaEW0WomLp5jpkKvi2tvqqSiV6dK1/eKL27dvp6riIHdem0jHjAhvPH2YFF/LiqoCaS9JWV6++TiZM84tR1/WDU2ynftvSWkUP9FoJK68pKlDbdv2KHmfqcioPQ5qYxvBI9FfGHuckddfkrl6rpOnHrFy3lnNfWCMWiCB79eWcOaEdArzlnLZjE+4ds793HPbQ6iqDFRThkPUkUY2WklHZkMX1nyxnr0X7v1TIpQAs66+m/lPXEE4IjHh5Dhuu671wEU4LBg6voQEm0xtXZR3PnZz4SRz4/z16tIGHnjMiy2Shkdy4jyk5+SzanlvSTxvvO/mxqvjm811x5CeqmbYQD0ffN7A2NEGvv8gM1Z9+p6Li89vOn4wqDB9djUrP8pspvZ86/U2zj7dyMTzHJjcPfn+ux+YdO45f/j+a2pq0Ap9s8DnMWglHZmiIyXk04HYvKcIhX1swYCRvoxAix43doo5TBRBn9AJzXhgo0QwEdcs8HkMcZIVm0hsPNdvkSV1Yov4mWzR5Wg1ag3FHKITvRqTGClkcoDtZEodSSCVfpjZwybUfj3L3niLG2+Z+4dt8d8CBYEBE6XrO2Pqc4jpV9o5/HMOclwdiV3rGTNKQ22dgZ/Xe6kxbCXs70ciqaSktC3Y+mv17ucXO3ni7qQWfMY6ncxbL6Vx/NllXHtHLQufTG6cV2U51jZutbQ8RzgsqC5XY8RCg2i5LoRYcsqnaWg3Rdptt1zONRcV0+X2NGbdUs2JI41MGGckEBS8vMTF1t0BikqrWPhkCqOHN60XFEVw1S3VvLnchdOlMPEUEx+9ls6M66rZsSfIwL7Nx3M0Knj0eUFyZm82FuyEkEwCTcncBhzU10u88EKIT9/3EtG7GDxQzfUz4xk+KDYv1dujzH/FwZfLMhqTRgaDxCUXWBg1RM85l1Zx4823t+v+f42fVn7N+RODdOmop7Y+yrTJFi6bakWvkzhzRkWzqstfQ5Ik0lLUPP+qk3dfSWv1O4uWubjnpgSeXeTA51cY0FvHqScauf3hOubdm0T/3jpOOcHIE1nl5NgkLpliYco5zfepzz2SzM3313L1rdUczA9xKD9EXCiVha97uO7Kll3S9zzqwudtX2GRy+EmWUpml9hAn+io2FiTIA4LhduSufEuOw/fbSXOJFNTF8VDQ7PiIIjpU/QRw9nOGuJpSQt2DCbM1Pm81PogjBOZ3URFhAhh+nNcC59olRJJF7ls4Wf0wkiIABleUEcNjSrxv4UkSUT9Whr8lr+MVvNv6yvKysoiKyuL0047jWAwyA8//MDnn3+O2+2mqKjo7zrt//AfjK+++Iqn7nmWtPrO5EixRWJQBDhcvJvSDTV4ZRf5HCFLdEKLHg1tkzqrUKOgYJHiyRKdKaeQXGLBLY2kJUVkglYhN9yjkccnSoQ0ctFJesqSDzLulHFAjI9v3HEnkxroQB9GopLU+Eo83HzxHQw/bTALX3v57zfOfwleXbCYjqInbuwtPosQRo0Wu6ihjkoUFAL46f2rSr/fIpVsKigknmS8op5e3WPVXA/eZeGkDXtRFQwgSaRRRwX1oppEKZVO9GIfW+gthqKVdAijhz49285GDeqvxWII09NzUmNlSgfAI1zsZiOpGan/UbQIfyUMBgMqrHz4+UG27wkweWIckxY0LRAURXDP4/UseN3JdVfYmv32/U8b+OzLIKGgzA3XxHHTtbFJ88DhENOu2Ebyke6kKrl8881P3Dg7THZm82dYb4+y8A031kAvepDL1ytWc+cN0cYW0W9/9nHOBFOrm0GAm+cYuWR9Hk57AiH86DGRSjbl/hq+fu7rdtkhKysLQ7KMs6oKm9J8YeYXXkRqCb6Agtkkc8cjdbz9clqL63phsRNnvcLMaVeh1slk5+agM0bIykpEp1WhxkCKlNHoB38NNRq+/znQuLCPCbm1fb1CwPBBBtRqifsf9ZLiGYJKUmMlEUtdAh8v/pIBgwcweszodtkB4ObbnmTGnItZ/LSgU66GRctc3DU3odWseXqqitp6he6dtVTVRhg2sHWKg5wsDTarjN0R5fyZFYTC4HSruG9ePaePM3LVDCtTzzEz5swyXro/DVO3ot+9xlBE8Mb7Lm680sb5s6pIT1HTvUvT+DpcEGL27TUsejpWDbBqvQ9vcHe77KDRu5gzq/VFqVotcdqpWta8Vo9NSsKiM7bKk3oMo0apeWPZdjrThySp5cJfhZpcerCL9fQUgzAZJfwBgep3lpAq1BRXKjx3VyoGfyqH2EE2fRhGJpIigRc8+13kuzaz+CUrM2+s5sPX0vn2Zy93PdB6W+B/O7w+D0JWUKJRQpmH+WhZMmq1xAuLHVx1ibVZ4BPAYlbx5vOpXHpDNe8u1DH7ZidqVfNnNuVsMxfMqiQjVc1Z401IksTL8+M5p/IwuzeVkRnphhoNbl0VSkox7y2x8cuWAP6KZCrZio1EutIPDVqc1HGQHZh9qZwx1snWvT4WPNY6Z+GYEUaSkuopOqIwafLl7bbFM0/fwefLYlVOJ4wUbN9VyaoVbrLDPTEQhxc3VaZ9nHCKn6ULYxVKQwarWF92CFmS0Ovbrr7q3UvF3s/8xBFLquklI66aZNZvCTD+JAOdu9VzzumxIELekRBHisOkJqvp31uLLEucO9HIBWcpDOyrx+X2MubMWZTmQRZdiCcZ/1H18HiRTK7UjXh7BotefJUXF73QbjsAeD0O3A0K1bURWpuO6uqjLH7bxS9b/EQigmBI4PNH+PxbD2++7yY1Wc2BQ2GqDiYwRBnfVEEretCwxcnwcRsZOhzmXtl2NdbxIw2UlEUoLo02bqKrqqOMHd20cZ+3wMHl0yzNAp/H0K2zltHHw54PdCx/a3m7gp9btmwhKZLRZiImiXSKOIT2KM9iIQdIIYNUqSmZGE8yNpHELtYTwNds/1BPNcm0DHweQzo5lJDf5ufxJLOFnzBoVVji1KQHkjD6mtYxAoFE88CDSVjw4+HA3oP/8P7/G3Hamacyf82TdPEPp7A0H3uBkYilhCWLjYwa1jQvhsNWpsyqYueqGqqCpaRV+aANTv9QSODxxKrcDuaHGNSv9fVCvE1FRqqK3QcCDBxXwpUXW0lPVSNLcNdjdbz0RMsg/LML3egdOcST1ia9WpVcSM9+3dHp2p6rf4sDBw6QYith3JjYb759L5Mf1/j4ZIUHjUYiEDaRkt6FMcNLmgU+AWRZYtHTqfQ7sYRX5yczamjs85eeSGH02dXcck0C0yZpMRpltu0K8MjzcNElDzH2pAm8/+5yHr37MQqDB9EJA2GCaNAhIdNDGYK1OhG3sFOXvp1BvwqiLvvAzXWX21qICwF07aSlfy8j3br/MS781uD1NqDTSsy+vYZXn05tTDjX26PU26OcPq0ctVrCaJCYeZGVk49vskl+YYjUJJnzZ1XxyZL0xoreSESw9AM3azb6WLMRbr8ugf69dRSXhXn0OQdD+ut4+Jl6Pno942g7v0KdXeKCs1unfLx7bgIjzyhl1nQLsy+1cOXsBp5dqHC4yM9t18WTlaHhYF6I+x9zs3Ozlk492/Y9rcEUZ8Qj3EhILYLsqe5+rHunlGHfHcaW6qe8QpDN4FYT4ypJRYrIOKoA3zqc1KNGQyd6NdJmxShF8ihgHz3FoBbHTiWbKkoZIB1HRIQ5UrifCHW/295W54rw4Kw/HxT/Lf551tBWEIlE2L9/Px9++CEPPPAAl19+OW+99RY+n48ePXoweXL7Vbz+h/9uBAIBnnxoPjn1vdBLMR7HXWID+9lKmBDVlCIpKrrSFwmZEvKop7rN47mxYyLmmJLJwP6b76rjQZWp4BGumAiEFE+8lIxO0lMnVZLeLZXMzJhDmnT6ZDoH+pEtdW7M5BqlOPoygs3f7uCbb775m6zy34eDew9jIxE/PiIiTJkoYJdYz07xC/VUU0YBTurIoCPZdMGACQ1tLyR06LGQiBYddY4o9zzs4NyL7Nz9sJuX5lsYOGU/5ZkrMad4OSRt46DYjoyKbDqzi/XsEGup97s5fCTU5jn2HQiR7O/cYqETJ1nJpRunjP/jxP7/bZh68QXU6ssprYiQmCAz6fTmiwlZjrUqr/jRi9fX1Dq571CQzz8TZFWcjCEuwtxrmn6Xm6Um5NOQJjrEeKAqhzP+HAeLlzXg9SkEAgrvfuLmhHPKMBQNIlvqglrSkFAxhHFn1vH9Kh+KIqh3RElLaTv4k5GmxqOpRYeeZDKRkdnJOrK6ZJOT0zov5+/h2ZdepDZpN1UJMXV3t3BQY96Dt+svvL7Qwv7DIQ7ul9n8s4njzypn5RovDmeUPQeCXHNbNZ9/5yEhSWBOKEFWFVNRvobJp+1j9rTNDBmQR73ctuK7nRqUsJkzL4ny8ps+OnfQ8OEXbfMQLV3uwucXjBxXQ+hIB+pTtlGauopq23b8eEl1duDF+S+12wYAXbp04eHH3+HupzpwxsVBvlsVaBQu+DW+/cnL7DtqeWdhGivezSAr/fdzvVqtxPkzK7nuinhWf5bFF8sy+OrtDBLiVUy9qgqTUeLemxIwGWWi9gQOHA5RXRvhYF4Ij7dp7B0uCGGJk3ntbTfHn13G2FFGXl7ioN+JxUy/toqJ08uZt8DB4mdS6dxBy49rfCQnqpCktn1Ia1BpJBLi217CZaTLRIi1z+lCMbGDtrD3QJh0OrRa2aQIBT8eMulAF/pwmF1UOX2cOEaDS1PV5jGrKaOfGE1yoCtO6kgnlxQpq9lCOE6yklg+giee8XHDlTaefMnB/oOBP/V+/DdAlmQCcgOVUhGXXKRHrY7Z8rtVPs45La7V38TbVKhVcPJ5ZdTVKtRXaamtaxoLGo3Ee6+ksXNvkJPOLeOsGeVMnF6Oxhgip189OeN34uywHrv1ANmdwtz3ZD13PuzAFfSRQ1c6SD3QSXpkSSZBiim6ehQ3X3zj50hxuNVA1zF06ahFlmH92g3tskN5eTlpSe7G9k5JknhzYQI5A2vImrCVQP+VdD1nO599qWbpwlggRFEERwojVFFKsC6eE08MMPTEGr74puXGbtvOEDqaV9uonWls2BR7R41GmYKiEGdfUsH8hQ7yjoR5+yM3p02tiFW662VW/ODjiedcvPa2m4ZKNUPEWDKkXMySjRQpg/6MIkSAalGKCTMlRSXtssEx1NbW8v47T/DQbfHc+0QdG7c1b5E8lB9i6lWVDOqn44tlGexd04FXnkolM12DzSwzoI+Wl55IorJMTS+lZUDGLNkw1najsipKRVXbPqSgKMzn33pYudbH48/XoyiCDjlq9h1q8mvf/uxl4iltdwxccHYcXkMFgUCwXTbYt28f4vfU449WCUJM+NKFnRSyWnxPkiS60o9SClo5gqBOe4Ty1NWUp/9MtXUXAXFs7Pw+jYuMTGJakAunySSmRgiYq9mnW81+zToiIkw1ZSTSPOlkxgpIpKW3ryPgvwWnn346LrkWu7YEZ72GqNvMlVdqGDWs+Xur0Uh88Foa2uR6BjIauT6dVb/ECIKj0Vi78TEsW97AkTyZA4dDqH5ThJZfGOKrHzxs2OpHUQQZ6WoevTOJBJvM2x+5sTuj3DEngeREFTNvrGLfoSBCCI4Uh7nihhqWLdKR6O2KSbKQTi47+YVaUUFIBGgQTvaJzdRZDjL9sovaZYeVP37G1LOb2pJlWeLUE008fEcS992cyCXnS1RX7GfmRa2LqsqyxNmnWJg2PcgdDzgBqK6LMHLkWALq65l6nY0zZhhY8skobrv7PaZdFEtUTbnwAj74+n1GnzoSxRRCQUGPgd4MwXqUH9IiJWDf3p0hJ1XxwmInc++p4bV3XBw/ou1KxjNP1bFv39522eDXKCjIY8m7LtJTVI2Bz7KKMBdcWcljdyXy1dsZfLEsgxceTeablV4eeaYeiPlJn1+QV6hQUx1l1k3VnD6tnAtmVTLhwnIO5oeIj5dZ8U4m559lpltnLaecEOMFlSSos0epq4/y+rsuunbU0L+3rs3O04R4FZ1zNXz3s4++vXRkdgrxzUdJTJ4Yx73z6jl7Rjl3PFzHpo0KIdnL8See2C4bXHrVJVToCzBja/384WyyK8fhrtPSq7OhMcnXGuKw4VXZKRIH2SHWslP8wg6xjgpRhEPUECZIP0Y20wuQJZkOUne06HBQ0+KYsiQ3JnvUkoZuUn9kZFyiZVETgFe46di9C6NHn/jHjfAP8JdWfn7yySfs27ePw4cPx5TYZJnOnTszceJE+vTpQ/fu3dFq267G+x/+h7bw9YpvMDnikSWZalFKLZXN+CnCIsRhduHDS5bUqbGs2iXqGx3xMRwTrznG4SlJEpJoWvDVi2qkhCjLP32fmTOu5PD+QhJD6ShEqaaMqIjiOWBm/rxnOP/C83DUODGnhrBbd6JWg9uhwVTblfhoJp1Fbx6773EmTJjwf2es/2CEAkG0kp6wCLKTX8iiM30ZAcB21tCH4Vh+lelKE9k4qWsMdP8WDmqIEiaLThiFmaUv19GFvlTiZ+33hxl2gmDP5kTcDQqDxjqoqazFjxc9JjLoQALJBLx+nnp2J2ecbGox2UUiglfe8JAabV2sJp0cdmze+VeZ5z8OE86YwBOP3cIpowxcPcOGz6fwzicN7NkXplcPNVdMs6DRyJxxspEXX3Ny0hgjb73r48cfILN6DGFCDBmoa1YFuedgCJ2vqRrJKMWhKxvLK/eX8PyzZYAgqPKgDSSRKjVtkOIkG5rC47ntqjxClkpkQ4DxYw1MOr31oMOmbQGsnqaAkoV4UkU2JbX72blzJwMGDGiXLYYOHcq5UyfjqPkam2EvQkhMOFVLYoKFOx6pZ/niNMwmmdPPtePe1odb7t9D394akpNUeLwKJ402MvfKeMxxMdXz9VsC3P9kPSeOMjL/wQRW/lhOsLhzCxXSoPBjp4YOHXJ4690P+eqrz7j1wfvQaoKs3+xvsdnYtjvAV9/78duNJMQZOfPyCubONpOeamTrriB3P7gRx95cAtWt8wj9EXTq1Im773uexYueprDoI/x+pVk7k9MV5ZlXHHz9TlNrFZJEg0fBHNcyYBiNCgoKw7w8L4VTT2zanKvVEtPPi1UMv7LUxdWXWHn44Sq0VV0Zfeou0ixmdMJASOuk30DBI/dYuOT6KnQ6OLBXpm/4BF7af5hwgov4eMGRwhCXTbMw/kQTrgaFOx6pi3FiPZDEzFvbbsdrDbb4eDZtDzRylP4WP60ONS5q4+xdePTZDXz4essK81BI8OlnYSopJlN0bNbuGRO82kMGsUSBhXj6M4o99d+jN0XxJB3CWpmOWmq+lHQJO1EiWKRYpVgdFfSjdQ5Po2Sm8LCaMcMN3PloHdC2ANl/O5KTk5DrBI64A3Tv3tTarFJJjYHQ1pCRpubhOxKpdyjMmiG48Ao7Xy1PaqRu0Otlrr/CxvervEw82URUwGtvu7niQjOzL489w2deceBwRnno9kQWLXVz750REqSW3HmyJNNR9GT3no2kp2mP0pW0fm0l5WHCYZlVK1cz6+qZf9gOxcXFDOjd8pj9eum45lITvbu3THhefq2Dur05jKQbkpDADtH6CHfesgWH08MlF8b8eG1dhC07QgiK6UqTGnlUFcJsiZ0zJVFm5k01LH81nYy0prHv8SpMu6aK/CMhNGU90ARtlMgH6K4MbhFUlCSJTqI3u1iPmXhS0v5ckOuD5a9z45UghMyJo4zkF4W58b4azptoZuQQHXPvreWtl9JIT226zr49dSx/NZ0zL67A7VX4+CsPGk9iq5ypAGkil03b9/H0QgeL57e8zmhUsGaDnzWfZxMOC55b7GDspDKefzSJuffWMeN8C1qtRCgIXl/bLQMer0JD1MvJI09rlw28Lh81VJBNl1Y/r5SK0Ao9u8R6woQwEtdmYMIkmQmJ5gFkExZq0zdx2/VWZkyxYDBIrN3o54771hHI640j6Eambf/t1JRz1igzP3+SQKK7JzZJRwchqJPK2S6tQhJqBnN8s9/4aEBn0jLjiovbZYv/FtTX12OMUyj27ibo1SOl1TDrKHXHb6FWS4wbq2P7Ww4SHX257Oqf6NC1DrNJBklClqFbRy1ffqwhq24M19+6icRUmeraCIGAYO69tSQnqhjUT8eWHUHum1ePq0FhSH8d3TprWbXex2ljTWSmx+gfdu8PsvANJ6s2+HG7BN5qK4MZ1jjmUqRMbCKJSoqpoZwGnPRgIId9jnYLXEUiIXS6tn3/T+t8pKVIv8ttn5amIsHdmRXvVzNyuJePvlZx+dVz6dmzJ+ed3xSM/e0706NHDxa98Qp33HInB94rwSbFEk0e4cKHBy06bMEsyvKDvPDqQZ57LJ5gSOBwKY2UI79FnUOFNbP1NfU/ghCCqvK9FBUHG/mMAW5+oI5FT6XQpWPT2iYlSc38B5O5+tZqPvvGwwuLHXy2NIPMNDUPPGln0w4/X76VQSgk0OslLp1Tzby7k1vMs2s3+ikoDuN0KZxzaTler0CnA6OxbT8nhMDrVzj5eCM33VfHN+9lkJOloVtnOOFXFFwvvu5k8dshpky9rF12mHD6BO6/6wHCv0MV6hMNNIT9ePw6AlJDY3Lot/Dgwid8ZGMml5iCe1REKaOASsM+zMF4tKL1AqNsOpPHHhJoPmeERADVb/xlV/pygG30F6MwSE3XEhR+drORj+d98Afv/o/hLw1+Ll++HIC+fftyxhln0LNnT/T6/y1k/4d/HkfyjqAJ6IkSoZxCBjC62UJNI2npJYawi19IEZloJR39xSi28jNZdCZTdESFGhd2ijhIOjmNmYqwCBEh3BhUjRBh8olnkZiYyPjTT+X9gx/jJVZC3pneGCQTol7w9bLvOZi/lz4DwryzSEtuduyFdbqi3HLvYXZ86ybJ0xNHnev/i83+E+EP+wmJIAoKfRmO7qgwh13UYCSuWeATYuX1O1hHmshurMo9hpAIUk8NHelBGUcIEiBMEDVaLJIeS/1wNn95kIcyqykpi5LsGEgdB+jLCNRSUwurgTjq8rOZNaeSZx+3NQZX6u1RLrmuBneZjYw2uExkSUUk/OeDQP/p0Gg0JCSokFXw7odeFr8eIjHYEa1i4jt9Nfc8WMnNNxjo1lnD/IUO3lykxmrvQzYxfkOXsBP6TRGJRg1Cam5zlaQmKdgJqjuhCIX8pO8xOVsGinSSntSGvkTdPWHIKvYcDFJbF2lR3RSJCB590ovNO6RZ0FuWZNLsnXjm8WdZtnxpu+1xy22P8O23w5n/5K3kZkY5sMhL985aFs9PJfdoFdSLz5iZdd0BvnsjVlm4ar2PFT94ufempiSQJEkcN8zAa8+mcuuDdXz4WjofLIvn7Clr0FV1I5VsQFBDOeUUYbNYueHWOUSjUb79+n3OnWjGoNFzydUORg3zc/kMPbIssfRtP7+slWiot2C0+HnwYRNTJjVx9AwbqOf7T3Wce3EJW3f+uQUuxCq/Zl5+NunJLlKTBadcUM7JxxuZfZmVlCQ1b33YwNWXNG+tuvh8M8+96mhmh2NY8p4Lq1nmlBNa536deo6ZidMrmDndiiKiMcG14Elo65oWfQUVdQxduYmElAiXXmilap+Rhuz13HalkcEDUjlSHOaN991s2Bpg174QRoPEuWfEMXyQnrsfryc7Z1S7bKDT6bntwWJWfZbZguLgwOEQRw5qyZKO3Y/E5m0hHnmmntuvT2jkfHQ4o1w0y46z0kQyVraximQpDZuSQgA/NZSRRDppUlMlZkgECPl0PLfQxfiTDKz+aRVme3es4TSiRKhSH8GuLaaX79ebeQm5DR8IoFEMuNwK8VYVyants8N/E66ecxUv37aEqD7K5m0BTh8XW3OY4yQqqiLNAnG/xpHiMPmFIfbuVfCpvTi392HQ8QeYeIaKvr00bNgaIL8wzILHUxjYN7Zmv3K6latvq+G7n72ceqKRSFBm+bsKX/1QwnFD9ViltgW6LCSgRNVE7Qm894mHS6a2TD7W1EU4nB+hD8dRUlTcLjskJSWxqrzlZv6aS608+LSd915Ja0aDsedAkPU/GukoujfzxypJTYZ9OPPm/8SFk00cPhLiwlk1JFWOoIrSZsnzcHIhkyea2b47wA+rQry/OLmFveNMMq89k8KY02rIDsXOVaLkNauK+TVUkgqt0FFnKeX26x9rlw2O4dDBHdx4sYaTzq0mHIWURBXVtVH2HghRVx9h7GhTs8DnMajVEtdebuWr7708ON+OVo6nDV0LVJIKtaRizbogyz5wcfH5lsZASCAQU3a/4iIrGo2ERiNx1w2JhMMxTu5wWDBhWjmvP5tKbraatz50079361QIr73jRhjjmXn1Fe2yQUpqMjISZeST9ZsAqE94qFDlkxzNpit9CROiiLZbyYUQLapIPan7WfF+Cj27NQVPjh9pYNUKPceN30vtQQ0yMmERapY8AigTBQwZJti80kZGw4DG8SdJEslkoRdxFHKgmX+Miih2qZoBvQfQpUvrAd3/dlRVVWG1gL1GRoVCVI62mtg8hvQUFREiNBhLGTpYw6LnUoi3xWzucEa58sY6TJ5cTJKZ3XugYyTEnLtqqXNEef3Z1OYiQiHBuZdVMHB0LSpnKs6gh4Ej7XTpprBieRLfrPSyfkuQCyZaMcdJPPakHyWgNAv4aCUduXSjXlRhwIRNSiJZzuTgwYP079//D9th2PCTWfHjdwwf1Prn6zaHmHCSgbWb/G1y23/3fQgzNlSuJK6/dRUzZ1/RqOewe/du3nh1KfW1dfQd0Ic77rmj2W+FEOQf2YAn3o/aoSWP3RiJIw4rDTg5wn5UVjer30ulexctJqPMsg/c3H9Ly3WYEIKvftTwymtj/vD9/xrBYJB4Gxzar8HhjDmz8soIWo3ULPD5a9wyO57Jl1dwzgRz4zN+9O5ETptaTnFZmE65R9vmHdHGNfYxvLDYwb5DIZ68N4msDA1CCH5Y7WPO3bVYzFBVE2m1O+zH1T56ddOSma5Go5Fa5egHuOJCC+99Hmq3GG5xcTFGxUI5Jc30KY5BCEFl2jp+/DgDk1FmyPCDxIdSWwS3FaFQQRG9leHE/yrRqZJU5NINjaLglBzQRpxXJxmIiJbiXcXkkUGHZn+zSUlohJY89iAJCSNx+PHix4dO0uHztd16/2fwlwY/MzMzKS8vZ8+ePRQWFtKrVy969+5Nnz59yMpq2WLwP/wPfxS5nXIJ69ZTE6wgjZxWM9SSJJEhOlJFKTaRSAmHUaGmXBRSRgEatMSTQncGNMssFHMYMzaiROlMbzwaB527diIajfLusvfICHRvUQ0lSRLJzlzyDqxk+48ZGI1N12Ozqlj8fDynnFOOb3PW30QuAV6vl7eXvs0XH39FJBwlMTmB2TdezejR7efR+3dBVk4W+/dsI57kxsBnvagmj93NqjSaEGtX2s5aOovexBNbdNdTRSEH6ckgzJKNZDJwCwf72Yofb2OlaHqoO/NfKALASCkgNQt8HkOSpwe7v4hj4C+7SEoBtaLFWatFX9OPgFLYZleUR7jo2KXDP2mV/2yoVAK/V2LZh0b6RU+ITdASEMwgQ/TkhRdX03+Ij+nnmVn8SAo2KfaMoyJKIQcpXRVh4Kg6JAl695a582YTIVMtDQ4nMjJGzM0m/Voq8Dg0aJS206ZhwlhNEg/dk8RFs6u49jIrFouM2aTCaJCYc1c9orBXqwIIeslIWXH7Nvu/xqhRJ/B1t0Q+eLX1BdOJxxnQmWsa+YreeM/No3e2znHVIVuDQS9RXhmhZzct29cl02vUXirripAUGb3KgDZO5rjTR9C7Ty8euO96bp5VxQkjTQwaXUuHyvHkfe7mxp/KQQKduxs5UgJWYachcR0XnNNysS1JEk8/YuG0KfV/2gbXXj2ZYf29PHhbKmkpaoQQ/PyLj2lXV/Hq/FT2HAhywdnNAw7nTYzj1gfruOm+WuZeaSMnS0NNXYQXX3fy4ecN9O+tb7MaSK2OCSG886GXeofSQsESYou3rGBvUrMO8sa7DeT2DPPNh6mNVW+D++s578w45txdy0mjjUw6PY5gUGHhmy4+XeFh9pzB7bJBcnIyOzeWcdq5dTz9mIV+vXQEgwrvfeJj3lN+UmtGgxRb6NZYd3H6qTpSklWMPKOUpHgVXq9ERbnAWaslO5pLqpRFpujIdlZSLZWSJbq1SPQEhI99bKEjPbFVJ7Hto1LkhHyqzLspDuyhcwc1j99kYskyHQ1rmi8voyLSIgF1DGG1l3qHkfJKhQWLHm+XHf6bMPn8yTz64L1cfK6ZNRt9eH3xmIwyMy+y8uQCB8890jKo9ONqL3l5Ue6fY0PtTsEm+SkVJahqVPTqruaN99xcP9PGS080r4ZTqSTmP5DEuMnl3HW/l1BVMrUN9fidiezQOZDUYWijC1pBwUgcHn+YR5/w0ylXzZiRTRXKNXURTp9SQ315HDmYCAXbbqduDd26deNAgZEGT7BZwKN3dx2TTo9j3Hnl3HtjAiOH6Kmui3LxLAeJnmGtzsOyJKNUZtJrRCG6kBV7fSL9pCS0Qk8RB7GIBMo1h8jpHOKc6TXs3akivYPEiMGtF3akJKlJT9EQLW97vP8aUSlCl+EdGDy4fe//MZhMFs69bCuzZtiYOc2CTiejKIJvf/Zx/7x6+vVuu9tuxCADT73k4KLJZt5cXNdm8LNBONEZBVqNzDOvOFn4potB/XTU1EVp8AiuvdzKmac297dzZtq4fG417gaFcERw5c3VlFeGOZgX4oyTjYwd3bzS6K0P3RwuCHHdzbNJSWldjbstTDpvEm+9OZ9+g0Ls2V6JprYDKkWDXVuGYqllRA+ZsoI6/NVu4pQE/HiJimirAht1VBEiSFAE0El6fMJD9z6RZoHPY9BqJR68O44bZksYGjLZys+kiRwSSSNMiDIKCOmcZCtaEl09Wx1/ZsmGEEpj4DQiwhyJ24DKJzFg6IB22eG/CS6Xi6BPTTwpMREh/yG27QowuH/r7+XqtWH0GAjm7OL9JcnNEobxNhXLX09hxLhCIgdzSbLq+Pb9BC65voqbrrI1C3xC7Lm/+WIq3QfWYA5BJ3qjDqqp31NNx755XDBFZtuP2Y3+tGOOhltv3EyHhlhVZxUl1FAWE9SVvJhM4PNkYxQWqqvbpmtrDSNHjuLlBXHkF3paBPjyC0MEgjKzplu56tYaRg8ztKhc3LUvSNFhHZlHE6VaOYUrr76FaDTK9CkXs2/rAWLxK4lD6wr54sMVzLntWs6fej4AW7duZfTQEPsNHtat3ko/MarZfjkqouxyr+P+x108co+VE0cZWPC6kx/X+JrxbQohuPfJICecNA2DoX0CP8eg0+lwOAVxagNL3gxx+bRY4q9X97Y1Gbp01JKTpWHH3uZVEnfMiefyG6r5+dMYVY8Q0OBReGWpk5/W+QmGBAa9xFdvZzQ+Z0mKUQ58v1zLzJuqueLGat55Oa1ZlWvekRDX31XL6s+zeHKBg+yMtucIo1HGZm09YP17eGPxm0gOLfEks4O1DBCjG5+JEIJieT/TL9TTtZOWuvooaMLkhXbTSfRu7OIJiSCH2YmE1Czw+WukBrtQJv/U5nUEhI8oURQRRZZUBEWAEg4DtKgGDQgfeoz0loYSFAGC+JFRsZdNGGTznx4TbeEvDX4+88wzuN1u9u3b1/hv8+bNAFgsFnr37t34LyOj7azxX4H9+/fzxRdfUFhYiMPh4JZbbmHYsGH/8DdLly6lrKyM+Ph4zjrrrEb1+mPYuHEjy5cvp7q6mtTUVC688MJ/eNz/4Z/HxDPPYMGTLyEqNY0BrNZgJI4qSnFQQ3cGoD/q0EMiyCF2EiKA9mhbXUgEKCGPKFG60f+ogxNUJuRTWVHFuFGn4KkIkMcuIiJMDl1J+JWapAcn559lbBb4PAZJkrj39jhmXbabE0/4c1ms34PD4WDqpGmoiuJIDHdAlmSCBX7uv/JRjp88ivsfvvcvP+e/AiaddzZP73mOBGLOOCgCFHGIdHJb5XzKYzed6YWROMo4Qgl5gMBCIipUqGmaFC1SPPEiGS/uxuBnlCgadOiOCmiFCbaa3QeID2dRUJlPYmVfDMRjOhqgr6Uau6hp0SIohKA+sYxHb17wV5mnVfw7+0JFUaiuDlBdoqdbdEiL4JRW0pPtH8Du3ZvJyQjh90l4cGGnBrvlAGqfia7+UZiLbAAUHHFy1pYN2JIi9Bm9jUhQxaYtYYz2ziT4OxEUfoo5hDEaRz3V5NANGbnxvEII6o35eBPzsGjgtocD1NRFeekNF6OGGqh3RFm51oenXkfPYG6b9yXE76gF/QP4fD4slrbbnCRJauaTHC6lhcL5r9Gzq5aS8jCZ6WriTDK9+mRx1TVPsHDBYyjRci44W4Veu5KH71uF19vAiaNSKK+MILxmZEnGjA2zx3b05LH/qNEwpH/bwcTOHbQYTW1ztP0e1q9fT1qSg1eeSms8fiQSa6cce5yBidPLSE1WU1sfJTW5aYkjSRJP3Z/Euk0BZt5UjdOlIMnwwK0JjD/RwM33tx2M3X84SFFJmKdfqScuQU19XQkiokZCRcKvEjEpIgeXPZ/uXRUWPJ7Yot1XkiTm3ZPE0PElvPG+m1BIMKS/Dr1ez8knj2+XHYYNH8/2DTtwburP5Es3YjAKlKhEsM5KqnM4GrS4qMWVvJ/UbC83X5NMl45aZk23Um+Pct8TLlzbO9L5KPctgB4jasWINdVHQ40dleiCEAI71dRRhZM6+jKisZItKZILNbFxXmneycP3+jnlRCPrNvr5+pdCcpRY9Ugq2ZRTSA5d8QgXHpUDKaoikTT8UgO9+wpufbCefv1OIzX17+W4+3f2hxqNhuwOJh67x8ol14UYcmoJHbI1jBisR6uFa26r5o7rE8jN1uD1KSz7wM1TC1xklY+LJXyPDsc0cigI78Fpd2M0yow9zsjLb7g4mB8iMV7FtHNjnGYWswqTVodvzyBK2E4fhmEP17Bvhw9BDR0Rrb7j1ZSSTAYJpJBXvYdrZ6lQp5QxoJ8Gf0Bh244ISSXH0QeZQ+xCJ9qfIZ4z92GmXnMDbz6raay8F0IQDkqUH4zj5llxRI1OAuogbqeeXrS9idQrZlyVWVTjoA+xAIVRisMrNZCfuAO3103lLypktHSjF0K7q03fBmC1yLiJokKNjlgArbXqz6iIoEtSs2jJK797vN+D1ZbJORPiuPYyW+PfZFni9HEmrGaJR561c+mU1jndqmoj1NZFuPuGBF5/sxJXuAar0nKdYk/cg04doXNnLR++FqNxWbnWx+ffevlgcXKr1x5vU1FYEkaSYePXOVx/Vw2BoCA7Xc09T9RjjnMydVIckbDgs2+9lJSHWfBEMi8uWUiffr0YMuSPvzuhUIj+fTW8tySJQ/lBzr1kJ6efbOKCSSaGDojtNR3OKGecvw3PvqFkiy4cZAc9xaBmhRQB4aOIg5jjQ+QrPxN0GwkS5JnT2u5gHHuckZCpBGfEgRxU4VGcuLATxE+IIClWQX2dRILU9uZdh4H8uLVYjTrikv0YfH6EX/DVp19x1113/mE7tBf/zr5QkiRqq2UkXFgkG1ZHD266L4+fP81o0QmxbXeAvFIvwraRh68xtCpSKcsSc2YbePrWIiR9AHOcGbtTYcK41tuB59zmokOkP0m/qoA3YiYtmsPKH1bR4FGwmGNBr3POMOHxerj1rh/we9VkkEtfRqKSVERFhLpwIfu0a0kzdmo337UkSTz59JtceeN0TjvRx+QzZISAT74WfLvayJBhJ1NZs52ZF1k597IKbr0untHDDPj8gjfe8TD/ZTcNNWZqWYcaDdqj1amXT7+C/RsO0YV+mCUbilCoo5LS6nyefeRF+vTvQ8+ePdmxfR3jT4zgrFPRTfRrUSikklT0FSP58esN7N0SZszJXpa9mMrtj9Tz0hInY0YYqKpR2LrHyoQzLuXiGVe36/5/a4tefUZRfOhrXCUJPPGCnbNPi6OkrO3uOrsjikEnUVQWYcqVlYTDguOGGTjxOAOlZVHGTipj/FgTvoDCWReXc8OV8dx0dTy3PljHjAssrfq+nCwNHXM0nHqikenXVpGdoSYnU8PeQ0ECAUFaqgqrWWbTdj+/txVwuqKoNe1XNy8rLsOHm3iSacDBIXaAAC06fHixJgS4+AIbALsPBEmTshBY2MNGZCE3CrClkfP7opaSGkmSCCqBFs8doIQ8zFjZxmoUIYgQoiv9SCajhd1KVQdRqSJ4Q25UaPDgopJi9BjwqRyNGit/Ff5ytXeLxcLIkSMZOTLG7+R0OhsDoVu2bGHDhg1IksT777//V5+6GYLBIB06dGDs2LHMnz//H36/pqaGxx9/nHHjxnH99ddz6NAhXnvtNSwWCyNGxDgFDx8+zHPPPceUKVMYNmwYmzdv5tlnn+Whhx6ia9euf+v9/LfDYDBw3S2zefSuJ9AGddhoXeXWgws/XoZwYrOsrlbS0UcMYztr2cUvCCEISUE6iV6kkIkkSYRFiMr4AmzJFla+9gs5vj6NVWYREeYgO4iISCOHX0TrZXD/trPqPbpqCBnrePjxh/9aYwC3zb0dY34yFuIbNzQ6yUCWuxurP/mFDadvaHwH/5MwZdoUnp//AmF3LEuXxy5y6YoRM4UcJImmVuWwCBEk0Bh07EKfZsdyimTKOUIXmpQFM+hAOYWkkIlb2MljD5l0JIl0okQo4TCbWEm26IyVRPQY0GFAkiR8ooEQAWy/4ZjtQl/2spEG4SSDDmgkLW7hoMpSyFU3XEGPHn+vsvG/sy9ctWoVfp+E1mtpk4/MpqRQhZYvfvBw0sRiTPpyNu52Y3IY6OQ+oVn1TUPCYW681szsK+J+FTgTzLmjiK8/K8XrlenBYEotW0i2hfEnfo/PrUZxxmOr7409YQ/TZgW4eXYGkgRnX1LBwidTGDmkaWMTiQimz64i/4cjJAY7tbhev/CiyL9DxvMPkJSUxJHi2Ka0tYVXTV0ECRqrIAx6iXp7lMSE1tuOi0rDpCbHgv2H8kMUF3m485bZ3HC1xDWXNi28bFYPlVUxfyeEaLPVBUCFCqer7eBmNCoIBiN4vV5MprYFMFrDe+++xMN3JDTe+zcrvTzzioMzTzUxuL8enU7m5TccPLfIwWvPNheRkCSJ0cP1NHgVOuWqSUlS8+wiJ0aDjMMVZfOOQAtF+CXvufjiWy/LFqQxoI8Od0OURW+W88prQfQ13TjMLjRCS7KcRiA1D4M6QFWNwtMvO7jpaltjBe4xGI0y/fvoWDgvBZdb4byZVQwfeRbx8W0rKbcGqy0RlT5Ivnord1xsJjNDxU/rfJx5qoo3l23B4VQY2kdNnDUCkq6xKkSSJJIS1dx7i5Xx31ch1XYEoFZUUEIeiaRhrDbToK5lS+RnJCSSSCOVLIIE2mzhTXB355kX19Onp5YN2/14rEV47ZmYJAtpZLObDYRTChk2RMOkszXU1wvefHs/pZVBlDIt0SM9OBjazldffMXEsya2yxbtwb+zPywsLCTR5uWsGV5GDTGwYF4yCTYVazf6ufvxOtwNCms2VJCYIJOUoIKoTELFkGadLnCUb1LpwwuvfovaEOLk88u4dXYCt1wTT0V1hHkLHFjNMvMfTELWhBE9N5NRkkyx9zBWEhnKOKop5TC76Cb6N/NDXuGmkmIGcBwqSU1UREiqH8RO+xquuUzLORNMnHGeE/NRPlhZyKh+R3m9LQwdOgLdza8w+sxpZCaqsFllCo5EkO3pdHD3QpZkhFtQYN5NSpqWhnwnibQeWHdSR4Qw/RjZmNgMCj+denbA6XCS4+tOFSX0OcrbV+QPYndESYhv6VNjwkpR0o+qhefQlTx201cMb9baLISg0naEux64A1n+8+1B+/as5Yk3Ww9uHjfMSJ29jkBAaeR3/TWeW+TE6xOYTCoGDxHs2rEVV0MH0qNdUKPBjQNX8l669Pazc7/CK0+lNFJmDOmvZ+kH7jaDtj6fgten8OzDyTFevMIwX7+bSZwpdh3llRGWfuDixdecpCbLJNhUnDDSyOhhgnMuv5133v/pDweECwoKOPG42Bz8+bde5j2QwMRTmvupeJuKT99NZNype8isPh5FRNnBWqwiEQMm7NTgke2kpEJYhEl1DcAqstnDJqpr2p6v7U4FlQqSVWlkKc2VjV3Czp6ajSRYor9f+U4Yq2JD6OvJ7aywYUuEd1/NYMbs8sYA4t+Bf2dfePjgYURUzUDGoEELEtTsVTjl3ELmP5LAgD46fL6YeOWzi5x892E6ry5z0avb7ySCu2kImiu5dKqej77y4A+IVgOltXURdm9TkylaFnFpJC3m+u4sXlbCzdc2rZ+mXxDH1h0hVr7ZkQypQ+PfVZKa1FBXUKk54t1Ht27d2m2LjIwM3nr3B3766Ufmvfo5AGNOOJu3rjyZ0tJSbr5pAj9+kMKgvjrOml5NuMGAoijY7YIu4VF0O+qLA8JHgWsvC55/ia3rdjCYExrHsyzJpJCJWdg44NjO80+9wCtLFlJaVsXtH3ooyBcMpvX2bI2kRSt0pNYOZtOX+bzSqY4Fj6dQURVm8dsuVqw08vobb9OhQ4dWf98ezLrqNj775BOyutayez98t8qLxyvweJVG3/NrvPaOi/2HQ1x7mY3p51vQ6yS+/dnLnLtq0agkhg/Ss3aTj+KSCG++kMrxI2NJtILiMP1/p6p+QF8dBoPMV29nUlAUoqYuyqVTLdTWR1m0zMnEiyuoro1itcjs3h+kX6+WXWLPvurhnHNvbbcNOnXpxPZVu/HSgBY9aVIWoaQiorIXs2JEHN2zAhgNEkIdJkXKJIVMFBFbt8uSTEREqKTtLjVFKChShB2soY8YTpwUm4eiIkopeSgoZNIJC/Ec4QB6vUJx8BAWEY/+aDJSEQplUh5udQ3xSiqlFCAQWEmgH6PYzI9MmqBiw4YNTJz4160L/6aG3BjcbjcHDx7kwIEDHDhwALfbDfxzVS9/FAMHDmTq1Kl/mDz4+++/JykpiUsvvZSsrCzGjRvH2LFj+fLLLxu/s2LFCvr168ekSZPIzMxk0qRJ9OnThxUrVvxdt/E//ArnTz2fhAwbpRQ0vqC/hhCCIxwgjexW21kkSSKXbiSQyiCOJzUtBU3vCKVp+ylO3Ut4UD0zbroQf0WEFH92s0WMWtLQiyGUkt84fkMhwZ4DbWeU8gvDjD/9zHZvav8RXC4X+XuPxAKfrSDZmc3C5xb9pef8V4HRaOTJ5+ZRLhfSIJw04CKB1KMbckG9aFIf9uDCSuvtvgBWEvHgbvY3GZmQxklEhMljD/0ZRYbUARmZAvYSJUo6OdRQThEHyWMP21nDIbGT3aq1JKWFqTEcIiLCOEUdB8UODrINCwmo0bCFn9kgvqMmvZC3v3qTS6+49G+yVBP+nX3hB+8u5+wJxt/NPkqShFqWuGKahbCIUFjpo08PPTZPx2abDY9w03uYh2tnNm9zV6slXnoqgeTsAL0ZgiN5J/OfMLB/Qwa/fJ3BjnUpvPZ2lIqslfQb4+DOuVa0WolPv/FwxsmmZoHPY8d7Z2Ea3rT9LfyUIhQOyluxJQUIBtunaNt0fDUjRk3g3U9a/j4QUDj/shrs1VpOP8fNoDE12MxqXlnqbPVY9fYoFdUROuVqCAQUZs2tx3ikJxlJ4WaBTwCNWiIYivm+zHQ1wtjQqh8GiBCmqCSMz9f659+t8jF0gJ5PPn63HXceQ3VVKX16xBad23YFeP1dF1+9ncGcWfGcdpKJW2bHc/CXjmzcGuDDLxqa/VZRBLc9VMfIIXrq7AozLrDw/fIsPnszg9WfZXH9nTVs3tG00d1zIMCKH7x8+mY6A/rEFqcWs4pbr4/nzVesyIk19JVGYDBH6Hn2Plb9aGbLD9ls+yGXay61cu0dtWzd2XLj7G5QOH9WJadcUI7B3Jl773+63XZQq9X4nDrStGkMHqDjoskWzpto5rV3XMTFh7Ekhtmyt4GcLA2nnmjgm5VeKqub2ostZhkhx/7fLmqoopSBjKGL1IcMKZfu0SEM4DgkJNLJRUImjrarEHSSgb37I8y4rooFj6fQsUuEssRf2CJ+4jA7Maa4WPFRPO++lsD5Z5q5+lILG39MY+YlcfhK00gIdKJXdCiPPzjvb10j/jv7w1vn3k5NbZQ75yTw4O2JpCSpUaslxo42subzbOLNWlT5fSkrEwzup6PoiEyCaMldLISgKn4bY0/Q0KeHjg0rcphyjpncbA0jhxh4/dlUOnfQ8PTLDmrtEc6eYELxmtFjIEvqhCzJpEu5mLGxg7UUioOUigL2iS0UsI8+DG/me0spIC4xyBUXWUhKVBEIND1fG0kMGTXkT9mjX7+ByEoG0W0jqf9pBPqigSg+I3VU4BFudrAWyaNCmx9PMYdbHVchEcSLm14MadbRUW+pYODQ/ljqU6iimG70Q5Ik/MJLYryKJ15sXZl28dsuFHti4xwTJ1nJpCPbWUsZ+bhEPTVSGUeSdnH6jFM4e9LZf+rej0ElB1sNbB5Dt04aLplTRTjcdO9CCN752M2WXQGsFplHn6tHrZZ561Ub9z5vJ9x/NXnJ3+HI2siIE33sPRQgLUXVjL8uKVFFNBpTUm4NSz9wI8vQp4eOeQscfLQko1nwITNdzV03JDLv3iSOG25EQuLBp+uxmFUMHxhkx44df9gGNpuNotLYWnzVen8jF+5vkZqsJi07TFiESJWyGcgY7NQgoyKXrvRWRpBaOQp3lZmgP6ZIHJfg47vV3jZ90oIlTqIBDVmeQS2CtVYpgSy6UFzlp15f2Gh7j3DTIJwoIkpIBIkSIcc/mJSSE1n3s4qRQwx89IWHcccbWLly5R+2Q3vx7+wLV/+0lg50b/bOpvi7E9w0ikumyvQYWcrUqyrRamVuuNLGrn0hevfQcTA/1OYx9x4KETLYOVDg5bHn7PTqpqWotOX43rAtgNrRdvdqkpLJim9ars9+XBkhndY7gpIjuciKik8+/vT3brtNqFQqTjllPA898jIPPfIyp5wyHpVKRUZGBlk5p9JpYDl3PuTg1uvNBP0StdVq+oXHNiahIEbJ1Cs0lNdeWEKm0pE6/REqUtZRmfILtepiFBHFIJkwYOLg/kPcc/u9rPtoJ4YDo1GHjb+brFChJkqUJE8P3ngrwPyFdi6fW4PJoOLGK6O8/NxFXDd7KnZ76371j+LJJ+5g/kPxrPoynXdfSefLtzKZck4cZ0wrp97etF8XQvDp1x6WLnfz0evpXHNZTK9Bo5E489Q4vlueSUKSxL03J/LpGxmkpagaA58A8VaZyt8R7SyvjMQSkMQ6nUYOMZCequaplxx8s9KHUAS9uuk4bqiBG++r5Ydf+RifT+HxF+r54HMfp53W/oDfZVdeil/y4KcBY4KXEy8/zMofjRzcmcxXK7RkdfXy7kextfGQ/npC5urGc8uS3FhoopbURIngE55Wz1MjlYAiY8DMHjaxTaxhp/iF3axHRsaU6qLjGdu5bUEx99ypo2tPhclTI5Qkr2GrtJIdYh0b+J4ikU/34Cg6RQbSQxpIT2kQ6eSSx26sJOILCILBP18w0hr+0spPr9fL/v372bdvH3v37qW0tLTxs2OZoWMcoP9qyMvLo1+/5pyBAwYM4OeffyYSiaBWqzl8+DBnnHFGs+/079+fr7/+us3jhsNhwuEm5ylJUiN3wZ9tc/mr8Guein8H+P1+hF+mIz3Zxxa6if6NpdYhESSfPQjE727QTJipoxJJkjCZTHz1wxeEw2EkSSI7O5sLJk3Bak9tkxsqUaTioIY4YSOc6uX7NTpund16Vv3FJTI333nzX27f0tJSdKG2q6X0kpGa6vw/dd5/hzEx/rTxfHvOd3z3yQ9ISOziF2QRa6GspJhyUUQ6OfjwEKRth6mgIP3mQXvjyjAYA1TVlJBBx0a+u/1sJYeuBAlQRyUDGdPIjSKEoEKVz8ATtVx5mZE77y9mS0ERMipSySKDXjTgbOQ6iRIlPSON5OTW28X+f+Pv8oXQfn9YW3eA5x+yseIrO8LTeqWjR7iQtRHmzEwlNVnNj2u8zLndicWf2Ow99sUf4aY5rb83kiQx6zIjTz24h9tvVTNlUnOBjqED9HyyLIV5v9rwfvSlh9eeaZ0LR6WSOHOCgQ+W/0hiQw804bijbRwlGG0eRg9Lp7S09E9XQsy+9nZuvGE/hwoOc+1lOlKT1ezcG2DC5HpSPL3oqMR4kZX8KOuLCvnCeIi0VBeXTbU0VjKUloeZfm0Vl0618PxiN68u8RBXPoCo2s8Vl7bMQh8/0sCLrzuZMyseSZK46goDrz61j9SGvs2+p4go9ck7ueXKGM/UkudSG6uFIFZp+sxCB2+/nMYVt3zKjEuubNe9G41xVNW4SU9V88wiB889nNxM2AhinFzfvJ/J2ZdU8Mb77hj3X22Ug3khpk4ys26TnwWPp9Cja9PGKT1Vw5dvZ3DZnGpcDQopSSoO5of4YHF6q+NuzEgDtqxa3PUOOvRxs+yl5u9znx463l+UxgVXVvLd+5mNn3l9Ch6vQkaqmkfvSGT73gYevH8uDz/aPvqL9Ws2kuYaiKIKcuBgMePGwIRxJiaMM2F3RHn0GSdFhbBgQRitOwnCWiLWajr1DLL0lXhWrgmgbohRyJRwmD4Mb1FdrZV0dBV9KSWfbLrgp23S+bAI0eBUUVogcc9DbvJ3WkgPdScTI26pDru/lsP5Ebp3aV4t8cCtCXz5ZS1Rd4yDL1AToaysrN3tf38X/lXWhj6fj7wD++jaU+akMS1buNVqiacfTuCq6U6s/iysFjeVNaFWe2TsqgpOO8+LNwgPz05s9n4ewzWXWhlyagndO2vQ6cBBDb1oClIqIkr0KElkLRWECJBIGj0Y1Jh89go3UaJUUcxzd8RRVRNl74EA/kiQGuMBEr1dCRHgnHMm/am5UAiBx+shSD769FpOOknFuJM0FJdEee0dNxkVnUjz9wIpRnO0jy10FkdFK4XAjZ0DbCeFTKrj9iBFtVj82XgMDnKGplNRUokllEg5RY3UFg2GMh651cK2XQGuvLmam66Op0dXLRVVERa+6WTPgSBhVfPkeyJp1OsKaTAfoMarIhCQyRUdWbH8O9at/oUHn7i/XSInv4YitITD0VafIYDTpdDgjXLGReX06qbDaJDYtjvIccP0zJxm4ZlXHKze4Ofb95qE06ZNjs1/73/q5tYHa+naWUMk0vL4D9+eyGU3VLPwySYl5VhQwcuKH71o1LBus4+cTHWrVVcAF5xl5qOvvEw/z8JLS5xEIoIenUNUVlb+4TExaNAgHn5ATygkUKulVqv1jiE5UaaCCBq0BPBhJI70o4JuURHBgwsZmUqKKSWPgV0jnD/JzB2P1PP43YnNjv3zOh/vfdKAVomnVlNMQjizBSd8Fh0p8+RRpMnDKXx4cBGHFRkZF3ZCBOhBTK1GI2nJbhhCQd4mnO4Q18+08elPO5Cki/hXwL+KLwSora4hjZZVkibJgsk+hBpPPrMerObMU+N4c3msyOH8M81MvqKCCyeZmwmiQawbZcm7LqacY+brH73IMuh1Enc8Ust7rzRfA6hUElGl7c4WgWDvgQgNHqWRk1hRBD63uqnLkGIc1AIx/sN0ctCg5enH53P+Bee1eezfQzgc5ssvP+brL98iGg3g96s5ctBFvC+NHP9xHP7Kz9of88DkI4EOrVYiS5JEfCCFYPY+5s6xMPksI5EIvPNhCQsX5ZFSOQoL8dQ2lLDxy23kNPQACWShbuTJbWEPIRrV3yVJwl4ax/ynfCSnaVBJKi6/MI6ZF0ls31PM7KvP4+13v0ejabtCty0UFxejhPZwwdlN6/c4k8wt1yQwcrCB484spVOuhuwMNflFYbQa6NdLS4+uLde7cSaZ2ZfaePeTBgb315Gd2fx6pp9n4dW3XDxwa8sCm2BQ4avvvdx9Q1NgWQjBS0tc7D0YYPhgPQP76Jh6jpmcLA21dRHm3lvHDXfVoddLhELQqYMKkzFGHdXeuTErKwtbkhVvoIo7b7QxZ6at8bMO2Rq+/iCVwaeUMO08M51yNcy5xsiCedtJdzVP4DQIJ2GC7GcrPcVgTJK58V7qqaKAA/QVI7BI8ewTW+hKP7SSjogIU5m5iq8+jqdTbpPdbrvexm0P1fHAPQa6dlRz6RU+5FoLPtwUsA+1UGMlkRBBnNSSQUeSyeD7777n/BlJf+l++S8Nfl5xxRWN0eO4uDiGDRv2byN45HQ6sVqbt45YrVai0SgNDQ3Ex8fjdDqx2WzNvmOz2XA6nW0e99NPP+Wjjz5q/P+OHTsyb948kpPb5q38v0ZaWto//tK/ABoaGtDIalKlLHRCz2F2EhGxyhUZmWy64KAOv8pDK/SPAPjwoMeAS9gZOWYE6enNqyKcdid6fp+bp4jDRNRBXnn2ZaxWE1OuvppX5ukbFTW9PoW7HnPRo8/0P5xRbQ/C4TBC23bGKSoiGOOMLe6tPfhXHxMXXnwh3376Pd1Ef+JJRiFKJSW4cZBAGnaqCeDHg5tuol8bvGRlzdrk/cKLz1qMzwV1FGDABEJgIA4dBiwksIO1DGRMsyCBJElkKl3ZtdbB9ZsUsjzHM1LSExURKilhP1vpy3ASGM02VhMlzMFtecy8eBZrN6/5lwuA/l2+ENrvD23xVjJSXdiSw1T4CsgUzZVPFaFQbdtJ33408juefLyJtFQXzhIviKY2HKEJkZbctuJ0VqYKdaKdGVNaH/t9e+pwewR+v4LBIBMMiUZOp1aPl67i+fl6tu0o4NXFYVL83elAd0y5u2nwSuTm5v5T7+iHH6/kk48/ZMzEq9BG1NTYQ2QE+pEqZTUGfWVJRUa0C7JPZtEbB5j/spPsNC3BSIRgCBwumd0FE/jik5/oWHEKKklNtSa/VU5Rk1Fm9DADzy1yMPeqeK65Io7iMjtffboGQ11XdIqRgK4eb8IRnn7cxMTxRpITVZxxUTmD+unpmK1mx94g1bVRXns2JlQkSUq7bTDlwmt57tXbmXdvEs7f4TPNztRg0MssfzWN/YfDfLqigYvPN3PuGWZW/OBtDHw6nFFefN3J+i0BdDoJRRG43BEQCp1yY5VxbWH0CC0fHznEs3fHtfoe26wqhg3Qs2l7gBGDDQghuOPhOmZfakWjkdl9IMRVF1uZecsOGhoa2tXytmndJtLpjhJVeO3NQ1x1aRzVtVHCEcjJjImuNBTZ6KYMbLq2mq7U1tYzftI2GkIB6r1QyxYUlFaF3CCm3H2E/eglI2ERbFU9FKCcQpJJx+uu4vD6FPrSt3EcxmEhrSGXWVet4Zuv5EZFcYj5z3PP0vHZM3UkkopKUWE2m/+pd+OvxL/K2rCgoACtKdBMJOK3GDZQR8ToQB0yc8oJRg7sF2x9147tNx0QwZQC7phr4dIbqujdvfXxLcsSg/vpWb3BR7/eEYJEGgOAioiyh00kk8EARscSLUKhmlL2sJG+ItYCu59tmDAjaYI8/aTguSfCVLm9nHKKgXFj63jqyUqqakKce+65f0rQ4O23l6HR2tF1quHnzzKbcfzOudLCrDnV7PnaRHwglwypAyZh4Qj78Qg3GjRoMWBNCXD6xArOOzMOl7uBFxYfoaxI0N02AqddSwSF0K+SqJJKwWiQuO/mRHbsCfDi605KKyLEW2UumWLhgrPjOPv8Bg6IreTSA7/solA6iCWYQCBoowPdY1Q8R/Nooeogcy67kbc/X/qneBFPGT+F5Z8tYvr5LZP++w8FqamL8uLjyQwfpCfvSJhQWHD/LQnodDIPP1NPv9465t2T3GrAcOokC0+/7GT0MCPb9wRxOKONCtnhsGD3gZjg1AWzKlGrJZITVIQjgjEjDJx1qolX347w1gcNDB/U9rM9Vjhw0WQzLy1xYndGySvSc9aUvu3yASeOvYCzLl6MyUSbNC9CCA7lRUhEj194OcA2ejIYRSjU2nahTavjpON1DAlGWPF9A+7KOC66wMjl0yy8/q6L8VPKGTPCgNkks3Kdj8KSMFMnxXHy8VqKSkp59fU8oqW5JPma/LgKNRIyoXAs8X3sfTl2PRUUcYhdjOBkIMY9X+RSkZEjqHdE6dG99/98YStIS0tDKVCQaWMNpoqiPhrg/PoHDwueSMEcJ3P2eBNnz6ji9eeSG/1FdW2EK26sRonCKScYGwUiV2/wc8/j9YyfUs7jdycxqJ+Oqpoo3/3soyJaSkYrwVeAKkqx+rO48oYa3ns9dqxAQOD0hmkQTg6zi2y60JeYn6ylnF2sB3UQCeefet5+v5+pF5zMqceV8t5LWtwNCieOd9Kl/vjY3C4B2EgMplMePYi7jUSmIhREZiHrvk5t5FIGmHOVhTMnhDn97I1EqtLQyjqS7TmNc3wWnchjN73F0BZroVpdAWlpAeoc+0lu6I0sNHTxj0JTqOOt+Xls2lrOe68nMKivjgkn2Fn65uvce9+D7bbBBx8sZfrk1j87bpiBpS+mce7FtXgaQvTtrWXvgSCzptvaPN7JJxiZcGE5XTpqqPpNlee4MQbeeN/F+581MOXspvWfuyHKrJtrOGeCiQnTKkiwaLAYdGzdGaC+IUB2loq9B4Kkp6jx+gThsGD6LAfVu3NI83VGI2kJigD5FQewq2vIyGjJj/mPIIQgI1eLEpG59rKWlCgqlcS7r6Qx8aJyzjrNxOSJZk49z83b7/6AJZCBVhhxUU+UCClkU0kxu9mALGS06IkSRo2WXHpgOVo5bCOJOqrIIBeHoZA7bzM0C3zCUc77e5M4bWo537yXyeiTGvh+uRadSkt/ZSR+4cWDCxNmOtKj8b7VQsdN195CQVleu2my2sJfGvwcNGgQffr0oU+fPv8yWfv24LcD7Fgg9/cGXlu8a8cwadKkZjwFx75bW1tLJNI+hcu/GpIkkZaWRlVV1f8JFcE/CyEEii6KIhRsUlIj7+exZxASQYzEUSmXkBHt1KKKRQhBGUfIoiP5+t14V9cwuPcQRp0wEovFgtVqxRJvoViqa5NT1I2DNHJIiqTx8N2Pcv9j97Jzk5pTxnuJSwyiVks46mSoT0PXaTVp6S9TUVZJh865nHLKKWi1bXOE/FFoNBo0CTLhqtaFd+p1lVw0ZTKVlZXtPva/w5iorKxk5oVXMlic0MihpUJNFp2IF0nks4/+UozvdI/YyAG201M0z2h5RQPFHKIXQ/AKNzWUU60uJL0hga6ePhiluMbg5UF20JU+OKghkbQ2uSfTQ90pDxU2Zj5VUuyaYoH6XfSUBtNDDGQ/WwngZ++O/bz33nuMHTv2H96zWq3+P02Y/B2+ENrvD3v1Gsirb33B6eN1bNp0hIN768gId0eHAY+6nmrDAZLTA7zxfPMWpNtvsDJzVj5J3qwmzqIGG79sqiUnq/Ugz08/hzHq5RYiNb9GSpIKhysW/OzRRcuWnQGGDmhdDOGXLQEqygWffa7Qw388WnTskFfTOQSFpVq0Wu2fekd/jeNGH8/AgadSuKIaETlICq2TgqdEOrC/JI+EaBbbi+p5+20LQ/vr+ejLBnYdUdAqcY1VAMZQEh9+XMqZp7Y8zp03xHPBrEq+Xunlwklmhg9Vc7jYzfpftnLKCSZOPF7LtMmJjYJLZ58Wx5mnmnjkWTuHj4S5+Zp4unaK+azd+4M4XdF222DChDN47OEb6N8r1lb5exBC8MkKDzMusDCgt5YpV1XhdEXJzYrda21dhGnXVHHbdfHce1OMRzQYVHhlqYtftvgJhWgMdreGmrooQuund3cbQggOF4RxexS6dNA0Bgl6ddPywFP1qNUSxaUxYanDR8IkJsicPi4WyLp8SpjXXp3PjTc/8IftEA0qsaoAIeGu09D3hBIS41X4gwout4K7Rs9AZXSLd9IsEik6lEWtPo9kErCRRAVFjfayU0MDTlSoSSEDnWQgJIL4RAOd6c1eNtFLDGkUExRCUEUptepCLp6m4/uVCtnePi26J2RJRafQQCZN20jRnuabO7MZBApCCFySHaPR2Oa4+L/2hfCvsTasrKwkN0uFu6HtiqNAQIAigdlBt87J3DY3jtNW7sZcfXwzKiCNIUxiQqxt+feuU62OVYqEQgJZG8Yf8mKQTJSQTyrZpEnZjd+VJZl0cpFFTKE1QjhW9UYhvcOjMNbGOBgzgIJva8gv2Mnjjxm57pYAC15YwPQZ09u8r9awd+8elrx6GxddoOP4kbZmgU+IBW9feTaeAZvyiCvLwGkoImQrxyYLjG490QYrIrOQ1Z+nk5GmRpJiv5l4ahxL3nWxafs2XJKBg+oI2oget3BgkeLRelL44ONqxh5nZGBfPS890dz/P/Ski3hHD2qNBVgHbyRve5Q+3uOppwoTthbCh1pJR3pVV66deT1ffPdZu2wAsHnzRvbvsZOQIDPhJFPjs9y9P8j5Myvp2VXNiMGx4GO3zk3rRSEEP6z2YbXIzSrgf4vhg3T8vM7PORNM3HBPDUtfTKO6NsqM66s4e3wci55KwWCQ+fxbD48/b2fJc6n07KZj+IQSpp9nJhgU/LTOB21QEBWVhklKkNHrZVRHlag3bNNw3a05f3hu8Hq9fPzOCuLr+3PItpuH5tfz/KMtuzI+/9Ybo3rRriYYCdNHGYkeIyWJa7n3fjXTz2/6TW1VPXsqs4mEY9dwxTQrl1xgYcvOQIzSxS9Y/1U2VkvTe3XFRWauvKGcXV/qiD8qeOiglgRScWOnBwObvWuSJJFJR5yijmpRFktcAm4XlFVEWPiGizfePud37fCfsDb8M/vk08+ZwJKN75GhdGz185CtnDEj4vn06wYO5IV4coEDjUbi/Y+96Kq6MvqMPFJSZCJRQTCooFZJrPw4q9nzPHGUka/f1THxogre+djNQ8/Ekhy5WWoUVZCycAFZUudm5/ULb6yTQgxj17Y66uojbNga5N7H7UQlOMh2+nNcswRiKtnYRDJbAz+hN7d/TQTw5Ly7uey8Ms4aH/NH9z/uxlbbt9WkZka4O+X8hCKUFvsZh7qcyy42NAt8HkPHHA0njZNZ9l4JOaYctI6me0iQUsgTe9gtraej6EUcVgL4cNkO02O4g/eXpHHV3Bq2f2wjKHxoiVU1Jvu7s3+9n1Xr/Yw9zsis6WaGjX+GaRfNwGhsn9K5vb6WvtltjzOjQSJVyqR2P2wPV1BWHcHlbruQyOVWkCUoLovg8SpcPreK6y63Mahf7NrffD6NJ160M/rMUrp20qIo4HBFufmaeOKtKt79yENg43GUEsaXsZHLLzJzzaVWMtPV7N4f4rHn6ykpjVK5I5uMSIfG/bxO0pPtH0hUtZ+XXnyJyee3EdFtA5s2bWTUkCCVVZoWFc7H0Kubjs4dNaz9Jcxb79STouTQ0Z9BlAhRInSiFwbJREgEcWNHRiJFnUZJpBgZiQhhMmiK86WRzU5+IUmkEYqvYMo5tlbPK8sSwwbq2bUvyOUXWli5qhJ/tYrtrCVEABUqBKBDj0GYSCUbGQmP08vMS2bxzIttcxO3xxf+pZyft912G6effvq/ZeCztcyU2+1GpVIRFxfX5ndcLleLTNivodFoMBqNjf9+nd0WQvx///evch1/9FonTz2XIulgMxsfU2k/wj5y6UokEqbItpeQaOJciYgIh9lFmCBHOECXQD8yCntg25/LqoVbWDBvIcvu+pBdq/dTpDr4O9xQDaSTg1bSIdfruPvWe+niHExmzfFY9p+Mcfc4sipPIivUC/8BhUfnPsWKJ37mhTmvcvKoU/n262//Elvc98g9lCYdJCya89e45HrkzmHOO3/yf+SYiEajTD7zfDIDnZuJBxyDSbKgQYNPNCCEwIObBpzsYC3F4jAVooj9Yhv57CGHrhxgG+UUIiFhjiSR29CkZKyS1GRJnehGPyooJkwIHfrGhapbOJqNEz1GwrTk+UkiHTcOKkUJcZIVLXqGMw45quLaWdfHKnn/wDP5v8Lf5Quh/f5w6rSreGWZm6tmWFnzdSqL3lSI9trEgbiVVMdvJ6uLn3En6Kmpa76AyUhT07FHkGrL7kZeynh/R556zksw2DJ4UFsXYcU3IXyBKIFA28GFfYeCJNhi0+aVF1t4/Hk70WjL57N1V4Dt26L8+Fo3sqvGIiFxULUZlSZCeaXg0itu/cveiXnPPIFhkPjd9hhZkgk16Eny9iCqCrL80wZm3VxNeVUEj/1bQuojuFTVAJglG1s3yRw43JIby+FUsDsUli1IRauVuPuxWu6/OYFu3SXuvd3MzIvNGI0yXp/C+i1+Nm0PEI2CzRJr1T0W+FQUwSPP1hONhv6Uf7rhpsd55Dk7+YVhnK7WF6/uhij1DoWdewOcNrWCB562k5mm4rV33WzdFXtP73uynifuSeKUE5qCBjqdzA1XxhRR1Wp45xN3q8cPhQQbN0UxCjPvfuLmtKkVvPymk29/8nLFjdVcdUs1LneUvQdDnHqCkdefTeXV+amkJKkZMVjH0AE6Nm2PXUdqsgqXs65ddlDpY4T0RSkrueUOiV0/5/DLimy2fJfDvHuTsdgEUVrfOGYonRk+IA5Lr0IOsgMn9XiEix2sxYUdKwnoMXCYXRwQ29Fh4ADb0aGnGwPIZw9bxSp2iw1s4kdKVQdY/JKZudeakX2tK6AeG1sNDnWLsfXpV34sxFNFMRq9Gq1W+y/hC+FfZ20YFxdHcrKGH9f4W/U5AG992ECd383ll+h45Y0GLprpBE2QXbofKecIPtGAU9TREAwQDCoM6K1jw9bWqWFCIcGufUHOPNXE+WfFYbAEKVbtA8BONam03s2VQiZBAvRkcCzwydAWIlk2JYVofg8OHo6SnKBh6eK32u0HXnrxAd560ciOvUHGHmfA61NajA+NRmLQQJmS1JXMfbyaTWstXH+dGo3Ni8tQzMTxeq6/u5ZzL6/knEsrmXx5BT//4uPyaVYO5Yd54i4tKiHR/eiYD4sQFhJY9ZPgcEFL/1hRFeG95SESlUxSA92xO6Lk+gahlwzUUkEare+NtJIOb7WfioqKdtlAURT27FzF2i+y2bAlwPgp5UyfXcWEC8tZ+KaT8880kXckwu0P1PPqUjfVtZHG8fXAU3bOmxiHELQ5ngAkWeKpB5L45mcfO/cGOeviCqZdXcnzD6dw7eU2kpNiLe0XTbbwy1fZzLm7lokXlRMMKDicCiOHGAhHBL9sbr3S7IkX7Fx5sRXfUTqQS+eGmXvz443X+Uf+ffzhJ5jrE7GG09Ci5ec1QWbeUNfIR9rgUZi/wM2tt/txu2QscRIaQ4Rd0jo28xPDxoSZfn7TGI1GBXsPBREIFiz2NNpHpYpVTc17xkvIo2Xecw1UVDX5WEmSWPCUDW9iXuz5CIUj7CNKhEw6tukXs+lCOQVATHTGFwwzbKAOj9+E1Wr9j18b/pl98qRzJ+FJrG+Vj7BGd5h+AwSXXl/Nc4uc2CyxgMvxI/SoJBnJ4mbwAB1LX0xl0zc5zL0qninnmJsFPo/BYlZx1vg41v4S4d6bEljyXCqbdwT56kMbJeSxW2ykWpRRL6rJE7s5yA76MJx89hKqs3Ha1Ao++MLNgnmJPP6AmSQyWu2c0El60uiA36tBUZR2+YFwOMyu7as489SmJMbadWFsovVAkCRJWEjAg6vFZ1FbLWdNaLtSe/I5OkafNACNTo1PeCgTR8gTu6kQhWjREpfSQJ/zdxEa8BMZ4zez6K0Qy9+I0UU88YAVV8pusujc7F2Id3XnuRf9AJjjZFQRFcvfXd7uOWHwkBP45qe2a/o+/jyA7Egl09eXQIOWjFQ1S95rfX0HMT5fs1nmxcdS2PpdDrdcE89r77i4/q4ahBBoNBIjBuvxBxTCYYWyyggpSWqeXODg4WfqSUpQc0S9HU+HzTxwu41H70oiK0ODJEn0761j2YI0OnZQc/KUWvQj11Oe9EuzPX1WpBtvLHqz3XZY8dVbzJgMxSW/X2AXCAi8gQgut4LTHaWQ/ZRw+Cj1R+xdKKOAMGE8uFEUBVO8D6tej0K02R5cJanpzgD2sJGoHOT3WAtMxljnnCRBKCyIJ4UOdI8JLqGQQ1d6MIgMOlBJERGiCARb12/H5/P9Jb7wL1d7P4ZoNJa98Pl8GAwGMjIyUKnabhH8/42uXbuybdu2Zn/btWsXnTp1Qq2Omalbt27s2bOnWYZq9+7df0qd7X/4c7jk8hksfPYV9ge2kkVnDJjw4qaEPGwkkSClohV6OvXPxWmvYve+I6gUNWFCaIlNOIM5oTHbJUsyaWRjFQkcYicDXMdxROxnn2ozXaJ90UtGhIhxQxWwj240KZtG3QJFkRu5HxvVo0WYIg7iwg4RiRLyMPkt5Pq78ejt80hNT2XAgAH/lB2GDR/GM4uf5OF7H8VXE0CtaAlovPQf2pdHn3oFvb71arR/d6xduxZXtZsO9GvzO/Ek04ATGRUyMt3oh5UEHNQSIUIHumE8yl3iEw2kkk0p+XT+jRr8MSRIKRwR+wnip5ISksnAgIlqSslnL11EHyxSPG4cGDG3+L0kSZhFPIUcwCFqCeBHQqIng9nn28LClxZy/Q3X/zUG+gvwr+QLhRBEIzRSSowfa+SH1T76NcjMvdJGpxwN+w+HeGi+nX69tNx2XazN/cvvPIRFmNOm2fn225XgteAPCOwVQU69oJxnH05mUD89Qgh+XO3jtofqSc/UYYgTvP6em2svs7W4lm27AqhVEvfOq+e+mxPp3EHLeWfGMenSCvp2N/Dt9xH8DWo8/gjeQARNMB4XRyimgLDagy0pjKW6C5GkMgYObH97Y1uorKwkOTmZ3dKeNhXYYwsDiToqSc8JM/uyVIb8qmLV67Nw5tRduHb0xxpNJaV6OGdPWcOsmRouPqqAueJHL0vedTP/wWTSUjRMO1fNa++4+PaHEBUH43n2JQ8vPhnPjXc6+flnBZ03BSEphEw1+BU/q79MQ1EEG7cFeOolB5MnxvHe5+3ndQLw+4I02DXozUHufLSOl+elNFtMH9vcd++s4bjhRp64x3SU40liweMpXHFjNVt3+SmrjDC4f+u+8oqLrCx+x4XDqTCkv54BfZq+Fw4Lpl5eT1xNDwIiwBff1vDZm+nNKkQ3bPVzwaxKwhHBDx9koVJJpCarGTnEwINP15OSpGbLziBlFWE2bYvStfuAdtngrMln8t6Ly7hxjpbZvxqvKpXEeWfGYbPK3Hz1HtKcg1r8Vo0Gp0vh07eSOWVCA2X2BvZFtjCA0c04u5LJoETkAYIUsijjCJ2kXmSLrhxhPz0YhAYth9hGfHwYWQKvt+3kAQBRNR9+5ue+22IbtR9X+8kvChNn3EdFoIaMuOw/lEj5v8K/ij9MTk6mqt5M0CWYNcfOay8mNGtV3n8oyNPPBgh5NCxY4oCKHAgn0YALCFHAPjToSSQNU30u73zkZPZlVq64sYb3F6U1VipD7P257aFa/AGFFSu9FBRFmHdfEq+85iB/704kIbcZyDlWjVzAflSoWgQ+jyEhksX7HxwiK1PF4bwg0Wj0D+8R/H4/0XAFQsjs2wP9htkJhyQkow+LVdC9i4ZLplg4+Xgj+rgoC5+3MPY4IxMvqKNmZy7p/k6E01YSCgnefD4VmzV23np7lFserKWiKibytGhZA2nR7nhwoULNFn5Gj4H46nTGn5fPrIvNzJhqQqWS+PBTHwtfC5BUMQJJktArceSXRElM20ekrhMiLFoV4jwGdVSL09m+ltcVK1YwboyBhHgVD9+RhKLEVI2NBhm1WsLuiLL84xA/LOrBt1KEJx4rJKNjAJM1woSTTFw/00YwJPjmJ28LdXSIcdflHQkzfJCex+5K4uH5dQRDCh6f4NlFDiaMM3HmqSbURys2rRYVV15sxR9QWPKem5VrfRQUhfng1XSuurWGs08LMeN8C0ajTEFRiHkvOujWWcuIwQaeXeRAq4Vuvc5i6NARf9gGAPmH8tGFTdi1pUy7SOaj92zs/rAbp6/OQ9K5UcIqtHUd6BDOJso+4u0ZpKFnt2ot2VYLN81umji/Xenj1rs8RMqzMWLEcySHzv3Kefl5M0uW+cjbZsNsH4UOAz/utfPJxwe47VYNl0+P2U+nk+nVS8Xh8lLK5DxylB5UU4bud+m09ESJIoQgn70kJcUEoc4+zcTGjRsYOXJUu+zxd+FfxRcC6PV6UtJS2FmzjkSRRiKphAlTTQkqJYpYk0KZtxZFUhFVBHMLHBjNCmdPNOLzelj4dBO9UVl5hPEntd1Oe9IYA2+9ZObCC72kdKxjUH8NH38RpCv9sJBAHRUE8ZNCJl3oGwsuini8OPn0hRT69ozNqe9/FCKJtinFEknBG3Kxbt06xowZ84dtYbfbyc1u2oNW1USoro1i+53fCBQK2EeO3AF/cj7m+AjRqMDjC7F9j4We3VqvBnc3KBiNZkKReg5LO0kTuVhJxG0qJhptIDdXZvELrYvxJiaosNkkEqubdyjpJQM1tbF1ww+rfGg9yWxev6XdgrCDBw/mxect5B1xNybaj6G8MsLyD0NkKzH+1qBXg8EWYNwYYyOV06/xw2ovazb42bEyG/loi1Gv7jpenpfKvBftjDuvDK1Gpm8PLVdMs7J1V5Cv3krlviftVFQJRg4xEgoJvtV58Png4lZoSSRJ4vG7k7j5gVq+/SSdbbsDXDRjLdnVJyJLKtSSGl9D+4V+An4v02c58fnVlJaHW/CVAmzZGeBwQZj0FA16lYZEJY2uR/fVdmrYyyYsIp56qklN0GLLUBg1vAhF0bJxWy2eApkGrxOzZGs8ZpxkZaAYQ4l3PZt3BBk+qPW19YZtAUYN1XPFtU5CdgtRAlRTihcPQxnbGFTVoacHg6gWpRRyEHVQS3l5OV26dGn1uO3BXx789Hg8vPPOO6xbt45QqCmCrdVqGT16NNOmTcNsbhkg+KsRCASoqmpSfq6pqaGoqIi4uDiSkpJ49913sdvtXHfddQCceuqpfPfddyxdupRx48Zx+PBhfvrpJ2644YbGY5x++uncf//9fPbZZwwdOpQtW7awZ88eHnroob/9fv6bEQ6HWfbGMj569xNCgTARJUIHOlBNKUECGDDRlX4YJBMe4cKEhZKCUoaMHAJ7TFhIQJZkisTBGNF4K23LBsmEXhjxCBedpF4UaPeQr99J0BFBRiIOK71oavUDCGuC6ETzlzsiwuxmAx3oTmf6NE5GTlEfE2mq789Tj8znnY/e+qftMnTYUL747jOqq6txu91kZma2u03g3w1LX30LbdRAhBDqNtxXmBBG4pCQUVAwY0OWVDGRKoJoaMq6mrHho4EwoWbP9rfQoMVODUMZ24wkPCxC7GEjPcRASsijBwNb/X0AL93pj4E4aqhgG2voQm9UqHjlhVf/1uDnv7Mv/PqrDzDHCbbsDHDiKCNL3nOTlqJi/oNNGe0hA/S89VIqtzxQx9crvfTrqeXnX/wsezGV++bZ8Sp+uvYOcdpJJq66OJNvf/Iy6dIKkhNj7RUnjjLwyZtpzLm7llOON7JyjQ+zSWbauWbU6lhV+eoNfh591s7HS9J5/9MGBp9cgsWswmgUVJaryFuVRmakG0lHJ22PcHGInfRgICbJQn789+i0Mqqcch6+w8Inn7zDFVdc90/bZ/Omzdxyze0kVedgJQk3jkYOnl/DTg16TLhSdjOiu4bSiggD+ojGTavJKPPFe8kMPX4P1spUdJKezKoTWfLWDxzICxEOxwSPvngrA9PRlvaN2wLIMixbGqWT5zjW/LCB0adVIwp6kBVqUjQVTkGJdh8Tp5aQkQUds9U8dncinXI0LPv4zwU/X3nhZeLtvfDH7aJ3dx2TL6/k6kus9OiiJa8wzMI3nRw31EDHHDWffe3hvInmZtyGj9yRxNkzKhjYt20+T5NRRq+V+WBxOjfcU0NNfZRTjjdypCjCqjURjFXdMYXicWWv5uMl6S1E70YOMXDmqXGUVYRbtB7dfl0851xayfUzbSz/vIEVP5lYvGRqu2ygNymoU2u4cnrr1WTjxhiQE2pRHC1b25xyDUcKgzz/shd72MkJow2UrenWYj4DyJG6skOsxXqU+zMg/EQJ04dhjW1aHaO9efLZ9XzzcSIeqa7VdjoAl7Cjw4Db7Se/MMTC13x8/SXE1XfBnXSQvr6TaJBq8Hg8f1vw89/VH0qSxNDh4/lu1zr2fGtiwHEFnH2GjvR0ie9+CJN/QENGzfE42ULY58Gl1NGB3uTQlTBhyiighnI60wsC8ORTa8jJUvH43YmcP7OSsccZGdxfR3FZmDfec1PviJIQL/Pa/NRGXt3p51l49yMPs+d6EUrbraxRIiSRSr1c0WZCRpZk7HbQ6aJIMo0bzD8Cv9+PRq1wyllO0mtGEbCU031IFY/el0Kv7jqqaiIsWuZi6XI3u/YGqauSee5lLxXbckgPd8VLA9bkEAufzGp2D4kJKl57JpXTp1VwyglGXC6FMvJJIuNooF+DnVqKOIi2KolXn5FZvjRWXaNy5JAVzmrcuPnVTm6cHcfVl8dx+wN5FH0c5GBwOzaSSCGzRedKSOsnM7N12pK2sOGXDXTJbFqPyLLUjIc6IV6FThhJlmK0MGkNOZTvLqDTmcUMG6Rn+rVV1NmjLF3upl9PXTNKmGhUcN1dtcy+zIokSVjNMvlFEa6/wsbkiXFEIvDRlw2cPq2cpS+mNSYoTzvJxD2P1+E+KhpXUR0hJ0vDp2+k89rbLoaOLyE9VU2HbDWzLrYxqK+OV99y8vM6XywxNXcxQ4eOYNy4cX/YDtm5WWyW9xBOLMJikdHUdiCeFKj5Teu7BGkimypK6Cr1o2d0OJXqDSQnxr63bVeAuXNDZNWdFAtUS7FK5qi9OxfOWEkHVRfSop0bKT3iRSq2mhSefuIXBg8M0r93bD6RtEHKVYfpHR2JQTIRFH7s1JBM6wrhTupRoWEbq4knmaGDPJSWR7j9eplHXnrzbwt+/rv6wmNw1DmwkkQ6ObhwoEJFL4aiDesgDEbhpFAcoA/DCTmCiI6r+X6Vj9WfZTc7jtWiatE99GtU10aRQxY6eAew0/8DL8+zcuHlDlJJRCvpyKRTi99YSMCtL+a2h2DFO1nIsoTVAhFaqscfQ5gQuoiBLRu2tiv4aTKZqHfEHO0Hn3m574Egij0BOzUkktri+0IInNRjiIvQfdx+Xnw8iYT4mN8oLg0z86ZaUpJUnHJCy4DwwsU+tm7YSg6dGSD1bnwXUnyZuOU69uzbhBBtzw1KqOW+zS+8pKfLBAIK9z3qQd/QhThL60mz34MkSTz0yCLOnjGO6ZONzLggJmz1wSc+Fr0eIKliZON1+aMB5k61Mmu6hadecjDhwnJOPcGI3iDx8zo/Pp/ChefEtTov3XxNPN+t8vHFsnS02tjn9z5Rx4zrqznjFBNPP9C0P7n4fDP3PlHfpj3SU2Pcn7v3B3nzLT/WBIW8uh10jg5AhQrk9ld3u90aQsUdSBNpnD9jC998nNgsuVlRFWHGNbWYKntzsLKYwZzQjB4hkVQsIp5trCYlWeblFzWcfELT3BQIKMy4vprVP2yif/BUQgQJ4EOHHr1kROvIZu5d+1jzZUYLIb5vVnpBwKzLo2S4jqezFBtjLmHnMDspMW3HGI3HFshurJBOlbIp5iARKfyXxQ//0uCnx+PhnnvuobKykri4OHr27InNZsPlclFQUMBPP/3E/v37efTRRxtL5P8uFBQU8OCDTYS5y5YtA+CEE07g2muvxeFwUFdX1/h5SkoKd955J0uXLuW7774jPj6eyy67jBEjmjKQ3bt3Z+7cubz//vssX76ctLQ05s6d+6cVe/+Hf4xwOMyMqZfg2BEgOdgRWVJhEAkUcoABjGq2gAyLEHnspjsDqYsWs23jNrKl3o2fe3CRRefWTgOAjcRGJcY0fwesI2WKdpeRVd+9xXeFEIjEEIoQ/Jo3uoR8cugScHwoAAEAAElEQVRKgtR8wrFJiXQWvamkGF3RX1sBnZqaSmpqywnuPxEul4s0simlgK70bfG5EII6qujPKFSSCkUo2KmhUhSjQo0eA148qIWaLvQlgB8zNkC0uWEHCMoe+ivHt1BH1Ehauon+7JM3YlWSWw2gBkUANRpA4hA70aLDQjyH2AVIEBCUlJT8bXQh/86+sMHjQK2WeXaRkzHD9XzwuYcv32q5gZAkibvnJnDmxeUEg3DiiDgmTXXhrjbjj6rZ445g1kbJTPOxaJmbiy+wcOapcThdUd77tIHps6t48LZETj7exNWX2HhlqZMzLqpAp4WyyghD+ut5f1E6iQkq5syKZ/GyBvr10jLtXDM3X2UgLdqzGcdhnGSljxjGfrbSUfSiwRPFEwqz8fsMJAlWLtz/T9smGo1yx9w7ya7uiVrS0EH0YC+b6Cb6N8vGOkU9efIOTjoZbr0uBYtZ5qe1PsZPKef5R5MbBX3iTDJJ6UE213yLStESlSMYXYITRhm45ILmgahQSPDY83aKjgjia7shSzLW+l6U2fPpRW6z70qSRG64D7tKq+naLYROJ3Prg3VEozInnjSn3fft9/uJKNWceY2PKoeecWOMnHtGHG996OaL77xkpat5/pEUMtPVXHJ9FZU1UTZu8zfy3vl8CjfdX0vPrhryClu2rh5DMKjg8yskJqh4++V03njfxdsfurl5djyy7GPz5nwM8QWc1EXdIvB5DJddaOHia6ta/F2vl7FaZOKMEkveC3DvA/PbTeS++qdPyUxXtVC6PwZJksjIkPAXRJBpqoJQhMIRaR9Zvv6sfd2ERa5g/S+lDFayWvB0HkM8KbhxICGRS7dG1c9j0EkG6mpj5xw+Avav3k1X0b/Zgj8iIhxhH1p0fP6JxI9fCDS1PckmGQe12IMqIoQIaQJ/K4fdv7M/7NdvKF8oK0nw90Up6sC3L9URJUIcVrIkEz48hAnjqtUwiLGNlYYq1HShD2ERwk4VyVImmdWjuema3eiS7XTpZOCjz4IsetNN375qHr8niecW2Zk13dZMUEz6f+y9Z5gUVdf9/avq3D3dM92TAww55ywoQVDEiBhQEBEjoJgTZjFjABNixIAKJsxZcs4ZhjRMDj2dc6rzfmgZHGfGW7x9/tf7PLquiw9MV1d17Tp1wjp7ryVJTLzIzHc/RSn6yo5VZOLBQYwoJswYJTNuUUcamZRxGFmOQzOcQlzEicTjBBwW2nZrc0KmDmlpaaxb46eVayAxOUTPkTUsmHdcpz0nS82Dt6fz7sdeNqxW4zo0BC8OKjlMLXVgCPLC9dYmr6lSSUy8wMwTzzsxqPS0pRtW6Xh7zCAHm8hiO6sJK1Ha1R6P87H3RwiB33aAKyakMvVmN7s3mmgX6YkGLW7q2MZq2olupEpJHUwfbtp2bYPF0jg76I+QlZXFytVRZjbTjW7fHUEVafiu5tOWH5ceRGhiPP1AJnk5aopLY1x7ey22NJnThhmprUvwy6pk+f95Z6QQjwum31XLss8KyMk6Pge66VorY0aauPb2Gr56L7k49gcUSsrjpJhkUlJkHM5kA9DrZW642sol51uY86qLTdvDzHrWkSRbLkvl07fyqK6Nc/IAPbOfuImRI3f/6Ticde5ZzH18DnkqGUXRICnqZvsyFWpc2PEIBxZsFHkVlq0OM+liDfc97Ce7bnCjDN1aKhBCIjveptF5JUnC5ujJo09t4uN3dSQSgj07ZXQJC4ZfF/b5tGE9Pzbphq0IhWL2YSMHEyaqtYc4/TQ9jzzj56n7JXw+95+Ow4nif3NfCBCJRzBjwyLZsGBr9HkKqSgk5/VhESAailGQp6kn+o7hgrNTuO0hO2eNanoMfmFeCEugF7KkIj3Smik3HsAbkEkjVF9R+HuECHDxOD2llVE6DChjYM8U7M445fJBrM2Uo1dThpVMYonmCdKmYDKZUGnyWLuxhAceiNLCPowAPvayiVRha6T7WcpBUrDQtoOLha80rJopbKHhy3dzGHVRBSOGGOs3yAHeet9PeZEZAyqypMayJxYlA3M0hx+XBRh9amOOZ9uuMAl3WqO/O9P2cc4gmSGj7WiKuxO0epl4xYQTisExtGzZkqzsLJZ8VceHC7TIqFC7WpIfa1G/vouKMBZbgu6dtUiSxJ032JhxlcLqjSGiMXjpiRSqaxN89IWvyWuo1RIt89X4AwLbr1OraVekce6kSqZc0nCubNDL+PwK8big6HAUCejYTlu/IS6EoLQszmUXg8nRAx06zNjZwRoyyGXosBPf+Niz9QCFojuyJOPd15eTT91On74SHTuq2LQjSNFuDRnVw/DjJo/WyKhwyBVEMopR5DiakBWLux1pagtXXRlm1O9IcL1eZuHLOXQbUsmB6Dd0aqejXyctBw7H2VsUo6ZapsO+zgwavZ+H7rIwbLCBOqfCG+97WL0hxN6tevrEh9S3u5iI4sGBGi21kTpOG+mhpOwwnrKWZPo7A8kKzJg2/LdxHX8r+fnpp59SVVXF2LFjGTduHDrd8U4hGo3y2WefsWTJEj799FMmT578d166Ebp27cpHH33U7OfXX399o7916dKFp5566g/PO2jQoAYd/b/4n8W7C97FtS1MdrRF/aQjXcrmkNjFNlaTLrLRYyKABw9O2tINPUY0RjXxcMNZtxoNUSK/ElGNESVpmAQgIWEwGOl+chcO/HS0gXGKIhJUpB3iymlTWL1iDa5a968EGrix05pOTZ4/TcrgiNiLVjRdEvAv/jO69+zG8m3rcFKDS+Q0WJQIITjMbjLIrZ+8mknjKPvpyZAGk06/8LCLDYhf9UWC+KmmjLzfETeQHCg1KnWTWVGQJLqQBF5dFb5IqwbEU1RE2Msm0smhiqN0Z1C9TIIQSafPEopwOp3/Y+Tn/+a+sHOX/mzZsIgLzkphwrRqzClSs4ZENquKaFBDyQE13+3PIyPeklq2YCGHTHceR36McV/RJlZ8ldvAHGP0CBNvfehh6aoQo4aa0GolbrzGyo3XJN/TIyUxHpvrrHePrXMkiCkKpRUxrpjqpMAziBiNzcd0kgFZqKmmFCVkJBIOsu9ABHOKClt686VPfxYrV65E40ypn9jqJD3dxID67DwNWgJ4kTRR5j5lZsqlxxfW3TrpuPR8M5dcV80X7+aRYpK5+W4XNbtz6R3vhkbSIhSB22PnjplbWbYqxMybbGTYVKzZFOKlt9zcfK2V1xeEsFelgJRcIBaIds0uOnPjbTlrZDlTJiQX4yvXhXh47hdcOuHKE3J6fvzR23n1ORtnnGpix54Iz77i5I05Odw1o+Hip6IqzrrNIc45PYXn5rsxp3gZM9LIWx94ufHqNM441cTkGdUcOBxtYARyDO9/6kOvk/D5FcwpMlMuSWaWPv+6mz37I3y/qIDSihjL14Sa/a0mo0y8GfInGhWs2xKiS0cd69b+zPDhp/3pGADodTF8kWSGVnOi9pX2MGGOkidaJxf9Ui3F7KOV0oUMKVlemypseGJJYrM5SEhECGHA1Ij4hOQCXqVOZih88FomLbtWsD3uJ1cUokOPDzd2KsmjFTWU08U1NDme/nrJqMaD2aiizH+I0cNG/S3GgM3hf3N/+PH7nxDS1aGEkgt6G8mMNR9OynM20bpDlIvyJPbuFdSUbyLV0RUNWjQkF3lt6co2VmETOaglDbnuviRcCSoPRFATwFK4leoSmRtuClJVK9G9Q5xhg5Pt/7fo2Uvi2x83kZOl5szT9bQqlFm5OsbOHYKaGoleDGG3ejWWjDgeu51UpfFi32E8iMUWo7IixIPXndh6IBKJIMeNpEgWKrN28OTDTWcJT7rQzDPPhdHUacmU8qkRFWSSh2y007lD8wRDu9Ya/H5wOnX0khr/dlmSKRQd2ccmdmtX0D7av15KJyxC2G3buP02HY8/6+PA0tbkRlrXt3UTFrJFC7bJyykQ7ZCRCRW4eXPukhOKAcAFF13AooUvsf9gtJFpkRCCmQ96MTsGNOiToyJCi5aCd17IqZdNaN1Sw/eL8tm6M8zkGTU881AGt02z1hMfX/4Q4JzRpgbE5zF0aKslJ0vNzffX8tR9Gbz5gYdAUGHzjy0IR+D8KZUcKo7SrnVSx7e0IkbfnnrOGW2iVQs1N95bx83XJsfabbuS2ZOhSJRDhw796fLGt99+g6HDFXbtjmF3Co6qdlGc2IcGHYV0wCodJ8YdVJNHa0o4SAqppIZb8MzzNVxwtpHSoxIFUsOxqFIcxUENNrKaJehNkpkjR5L932NzXLic4MdNhSgml5bIkorWogtbWEF70YMMcpAkCa9wUcR2cmhJKymZZBHUVvLRlx5ys9TMfNRBalr/PxWDv4L/zX0hQOeundlXe6jZz2O/We+FCTB6uJFd+yKNMhPzctS0aalh7qsubro2rf4zIQRPv+Cjcp+VnF8TG8zCSkmlQmpqAo9yALOnsYSREIJgaglV9jh3XG/jxitMlH3bBgkZFXuopqyBWRxAhShGi45ASjn9B/Y74VjcePMjTLj0AnLsferJXhtZ7GAtmSKPVGxEiVBFKUZSyDKbuP8Opck2bTDIjB5hpPfIMmZclUosBh9+FMVfZkNxmcmm+eS1rFgbZty1nh0rjQ1kgOocCa6YUYva2a++P0qIOEelfXjDTj54voA0f1sCWg9ZXdLp2bPnCccAkpsRffueyoa1H1ITiNIhMLQ+ixuSc5Xq9M1kWQX7DkQ5qZ+h/p5/m+m6cl2I/NzmKbJAUKDTNWxD5hSJvUUR5r/roehQFJ9fIcMms+dAjNPHV9C/lx5FEWzfHWHcWSlMnZzKirUhwjVWrM4OBDKKEIYgxGVa1LWgOHaYiyc+fUL3rygKSlTUE70WbFiqT6X4ay/rvi5DkE67XzN2q0QJGeRQlrmSiZNkpl+VgjVNZvXGEPc+tBZdrcK0K5sm6rVaiZEjNJx1mrGBZEp1bZxRF1Ti9Ozj1okmdhdFWfyFD69PYe36OPGAjjaia3278wsvRWyjBe3oyWCkuMSRn6rwZ++lx5ByilfosYVbI6kSSKq/z6bobzU82rRpE127duXSSy9tQHxCsuz9kksuoVu3bmzatOnvvOy/+D+Mjz/4lMxI40yvDHLJpgVmrAgU0smhN6eQKtmo4AgdOrdDb9aREMcFf81YKeVgk9cRQmCnChkVHuHAY6xj9Nmn8dyLzzD6uuGUtdhDdcZhKjMPUtP2IDNmTWXK1VfwzAuzCbSrpVZdjiISyKj+MINBjYbUjBPb3f8Xx3HN9KtxGKoppAPVlLJZLKdEHOCI2MsGfqaacuxUskWsoEhsw4+HHpzUaLc9RUqlkA4YMCEhoUJFMXvxCleD4+IiTmX6eqzmPy7PFQk1eZHO7GQdO8RaDond7BYb2M5q2tAVO5V0oX898Qm/On1KrbGRTU1Nzd8XpP9DOO20MVTXCi4Za+a2qVbqnM2XJgFEo6BOpGCIp7GNlbSnB+2kbqRKNhSDl3tvbewKDHDlpans2h/B62t8/jaFmvrr7imKcOFVlTx+bzp9eujIzFVod/ZO1ANXUZG9Ah/OBt+1YCWHFvSVhtFLnMKEKT7mvC44f9x/v/m3esVq1P6G46xOMtBZ6ksPTqIl7dGip2c3bQPi8xgyM9RcNdHC/Hc8TJ5Wx7vvxfBEghxiFz7hRpIkrGTRKXgKy5YrzFvg5vSLy/jyez8fvpJLfo4afziCu3AdFXnLiBjtf0igyQk9LtfxEp6hJxmYcrGHjz/68xIgXq+X6ortnPGrPlfPrjpat9Ry3e011DmSz0gIwdpNISbPqGb+7Cx2F0XQaSWOlsV44XU3EtR/f9ad6Uy7s5bd+48blQkh+PJ7Py+84abOGefm+2vrxdRP6mdg0au5DOqnJxYXdGijZeuuxiZnx7D/YJT8nMaZ/g5nUt/tp+UhFs23IcdWsHbtmj8dB4BwROKsUUaWfNvY8AFg174IcXsGOgzslNZyJOtHygzb6cbAeuLzGGxkYaey2Ws5qaWKkmYNW6ooIRgLs/hzLzv3xrj1Jj2aVC9ubRl1VCEhYSGNCorpRJ8GY6QiFKIZJZj0aoQ5zgOz7juhOPyTcOjQIS4cp6HSurHeyM2HE9FlMyt/tvD1omxeey6L1d9n89ZCqMhZwX62sY1VVIsytJIOM1a2sBy7qEIRCgoJaqRSjug2EXBp8YYiSIYgWQUJFi4OMnBkdSNTsYrKOINOktmxJptnHk3jhmssfPROOt9/lUpOQRwJCY1KBm2UeNttOFRl9b83LuLUGPbRamAligKZlmxatGjR6F7/CF6vlzRDktDSm6NN9umQHGO7dFQTJYJfeFCjSTpqB1PYva958nPn3ghBl4G0ePP6mzayaNNSQ8vOfixDNlCS/Qt7U37GcNJaXntL5tILjfz0k0J6pLEbtVrS0FrpRrl2L97cndx5/x1YrSe+KV5QUIDPK3HuJQ4+XOIjFkv2UwePRBk7sQ77jpaYpIZ9v9t4lJm3WBroxR5Dnx56Lr/YTDQmGmR8rdsc4owRzWemX3xuCj6/4MyJlSxdHWTVlwWoVDImo8zcWZncMLOWNRtDjLm0kg+X+HB7E3z9Y4DTLqrk1CFJ8iEeT+qIXnahhaGDdBw5cuRPx+HQwR1MmmBEo4UFr2iQElrSySYFCwfYzjaxGiEEURGmlgryaEU3BlBDKWbSMJT1YMTZdUQiDWOiiATVlNKWrijNpTCTHDNC4QRnja/m4zfNdAucxgCSZfs7WEuFOEIxe8nKC1GXvo31/Mh68RMH2Ul7etQTnwCp/lakGNS88mwGX/8YRon/+Y3BfxruuvcOnFI1ikgQESHqRBUuYa/va8qkQ/Vl38JqZ/x5KfTtoWPNxsY6io/OTMcfVOgxvJQb7nBy451ueg+xs3heOtmu43JWAcnDeWMMDOqrRzHXUas91MBsRREJKqybuPduI9Y0FbGYgqSNJqXVJAOd6IMP169rlyJKRBHbxCrCBLFojGjT4n/JE6KwsBV+b3LOCSAjo8NAb05BjwkHtYQI0pGetJO6ETM66NKMridA3556fNUm7rorxuv3tUa7cyjZv+qHS39AHcmoaFeoodeppdz1SB1vfejhtgftTLqhmqceSEfffTebpJ/ZLC1ll+lnfCmlpKaoCBkcFKfvou2Zubz53usnfP+/xdnnTiQjXcOg4RG2an/kqLwHu6ikQrOffZafINVJWUWMtxd7mzR7E0Iw51U3nds3ve5zOBMkEgo79kR4br6Ll950s2xNEEXAg087uHpiKj8sLmDZZwVotTJTLrHwyyf5PHV/Bk8/mMkPi/NxexTufqSOGffUEpFCZA7fwuLPZHZutLF+tYUp91aQkSVYuOD9E7p3WZZRpMa66ybJQogALTm+oaRGgzt9L6/M03P/Hamk21TIssTQQQaWf5OJxhRp0gTsGNq21mA0NGwLOVlqPns7m8I2Cju3C/bvkThrlJlOrY0UKp0xi4z6NiqEoIhtdGcgWVI+spTUEk8XeeRXDWPXLkHAeghFKNTGaxFhGZ+v6WzcE8XfmvnpcrkYMmTIHx7Trl079u/f/4fH/It/cQyxULxJV2+AWsrJIJc8WqGWNMRFjHJxBB9u9u6KcO0NV7PgoQ/ICbYmIHxUU4oaDXZRWa+BBMkXcD9biZNMvVZQcESq2btzH2efczbX3zSd3v17sW3bNnQ6HUOGDKFbt6Q5jtVq5fPvPuOlF17m7ZffIZaIN6t3IoQgLAW56fb//5jb/G9Dfn4+p5w2hJ1fFtFZ6stWsQo9Ro5SRGs6kkULJElCEQoVFOPF1ayWZwY5HGZXMhOGLLoziH1sQSXUpEnpaC1BUrK9vDwrhdtm+pvUzoNkyr6MzFGKKKAtQXxkkkeMyK/tKYGVzGZL6gvpwCcffMro0aP/1lj9X4BGo2Hg4LN5/vVl3HG9lawMNTX2eJOL3T1FEercUVSoqKSYLPJJ+c3CL2Kp5KJzm994OG2okbWbwvXE2DFEowIhku/vzffZef+VHKbfbWfq5anMfuD4rqi9Ls7YCVvw7emDWSTLGf2yE5uSnHwbpRTax/uwZ1cphYWNM4xPBIcOHWL1qo+RdC2gicrtpORDggRxZFXzmkFdOmi5+XYXLUO96Ec2kiQREF6OsJdMkUeO1BKDZCLmTmHLTg9paWqKS+OcdFYpHdpoefGJTDq11xKLCT79ys/9j61DWzkcndR4wZZIq6F/34aTyYvP0XPelZ9y+eRr/9R9FxUVMahvw/u59xYbT7/sZNTF5aSaZfyBZKbaLddZGTbYwC0P1vHSY5mUViZYvjZIq1917YQQfPqNn1hcYcbMWmJxSDFJlFXEOGWQkVeeyuTeJx2s2RDk7ImV3DLVSvvWGvYdjLBhS4i3F3l56I50NGrYuD3EgF4N71kIwV2P1HHXjIakRjQquPb2Gnbti/LOi9moVBK3T1Vz26MvM3jwH8+ffouCFt3o2HYDN99fR6pFZtRQY/24s2tfhHGTawg5cmmDjVD2fp563MTDMzKafDa5tGIX67GKzEYZzJWihAA+DHooYzvG8CkYftOnVopiAnm7OH2ggXBE8P3SAL+sCpKVK6isqQGdi7QcNWcMl/H7YfWKNaRV9cGMjYgIs1/eiCEaw+1Sc9WNU04oC/ifBlmWaddaw+CHFJ569hfUviyChmpWLcqoz0w/hv69DDzxgJWnbreSEWxHEdvxpx3CbAljUSVwhTdRVCVj1KvIyFTQ+xMUtA1w7y1WTh9mIhoVLP7Cx2NzXEy8to5vFh8vN9u1L8JX7+WzaXuY2c8FqawUaPWCKZP0PPagiYdvKcIXCKMOy1xxrRavp5hPPitCicsYTAo3X62nokbiyNoOxLLiJ1z1kJaWRkyV3HSIRvlDjTmXR/l1TKioJ+/TQoXMefEo48eaGpGAsZjgpdd95MQ6E6b5rO4ECYpLFG4dl8KsO9OprYtz24N1vPdyMqt/9YYQOn/DEj2vcBG2loIqgezOQBWxoK5LYfH7iznrrLNOKAaQzPLJzlMoyNBwy/12Zj3jQKWCWAxCR1vQWWrCZMbko2e35kmP3t31zHnVRa+uOgry1Ow7EGXl+hCXnt+81lowJOjXS8fAPjqCQYFGc3yu06WjjimXpHLDzFp++aSgQcnxzJtsTJhWTU62inc/8tGji450m4ojJQmGdv7zZHBmZgHPz9uNu9xChsht4KzeVnSlhCK2sAIJiY70rp+L2UQ2bhzkxvsQ3mfBKa+lUMTrN6md1JJBLgZMhAiQEIkmTauc1GK3Q3rFEPKkZCWEChX5tEYjdFRwhNw0E++/aWXeayEOLelbnyn8e8ioGNTXSI8uOgx6iUMH/zwJ/E/DZ5++Q6u2cbYc/QV93IIFG2GDHXuqC5Uko9YpxBMqSqt9eKgmnshk6EkGpt1ZQ4s8DZIMJ/XVc93lqej1MsvXhHjq/nSuvzFEjqsXmcc8In6TNajklvDiE5kcKYlx8TVVnH1NBZ99fhRtJA1FiiObfTxwm4nx56dQ9XSYux/2Uu1MISFKyKIAlaSihWiPm7VUSMXohCG5AUUpZ5+uQej7YLM1LuH/T1iyZBEZNgVRoSChIo0MSjlIS6k9WeSR9Tu92bDKx8FibQNZk99i194I0UQMGR1ZJCsfYyJKJLWSkN9NutJ0+bGdCrKMCSIBM4vfk9GkuTlzlIlhA1N46LEA4apM+ik9CeGn2raMayebGTPSRDgs+PBzhYNlR4nFYo0S6E4Ee/bs4tLzTSz4wMMnC9P49pcqVq47gtkgYRMgSTI3XmUlGIZrb6/lmQcz6jUxPd4EN99vp1M7DTMfc/D1Qn2DsTUSUZh8YzX+gMI3PwU4bbiRQFDw+FwHAItfy60fU2rrEuh0Evfdkt7g98myxMybbAw9r4zzzjBx8EicRa9l1vdZJqPMjddZ6NNTw1W3fA08cUL3H46GCAhvo40vgUKYEHZRifSrl4muxWFGnNxYa1qlkujbU8eOPce1jH+P7bsiTPjduODxJrjmBg/lu/OJbWiDjIrZP1dSHDlC10QWWsL1+qDOXzPqtVLjqkq1pMHgaoWmVTEHKndgEzn4PF68Xu/fovv5t5KfRqMRu93+h8fY7fb/86Ys/+Lvg6yRmpzYenHRkyHYqWAPm5LHIJFDy2RWYOAw/Qf2Z+3I9exdfhCX10kn+mDAyCF2Uy6OkIqNBHE8OEkQZ6A0qv78bRJdWP7uerZsuZTKskpcNR60ig6LZOVt+UP0eSrue+ReRp02EoPBwE233Mg3n36LqNBSQ1mTGTIOqunSuxMjT/vzQu7/ojFkRaaOSlqLTmSQQw3ltKUrGdLxUmJZkskS+Xioa/Y8kiShF0Z6ktQeiYgQZqxIgE4YMOdXsP7nZHnSlZfHefuZA2QFG0saFLOPAtpgp5JCqQPVopTD7CaFVFzYSSHtPzh9GnDUNZ919U/H5MlTmXjxV9hrBVdNsDDtzlren5eDwSATCCq8tzjAmnUxlq0O4nPpyUQPSGTyuwFdgj+SlYtEBPa6eKO/f/qNj+6dNNzxkJ1unbWsWBfijBFGxoxsSJJmZqj55uN0hozYibl6BFERJrOVn7CrlFRPciFnJZMKd9PZ5yeCeS89zIfzTVw4oQRR2bbJhX85R+hCPw7s2M7Q88pQBORmqbj0fAvnjk469F413UuX0LAGhJhJstBNDGQ7a7CKTHSSAVPCxmUXKkydnMah4ii3PmDni3fz6q+r0UhcMs5Mn546xo7bSAv7sIaxFSFUmbWcPLBhCY1WKxGPBf70fRsMBry+xvfao4uOL74PcOPVaQw7yciWnWEen+vgrll2kODsyyq57EILtfY4WRnJieysZ52kmGRWfJ7cMInFFF56y8PiL3wgwRc/BHG6FAb2NVBeGWPz9jBffO8nO1OmokTD+wsT7D9YRVwRzJhp59pJqUw434zBIHPgcJTbH6rj8IZsrtxfzQVjdQzoo+fgkRgffObDWQdRv5EHZzuY/YCczLLwNd9XNYXayhjX3uJEeK3cOBXk9HJa5emx2wXhOgt5daMIE2ArK+lkVdi9T4VohgfXSjraiW5sZhn5oi02MokRpZSDJEgwkFHIYRmnupxd6hWY9GpUCQOBRIC8VlG2flHQQFD/vpDCmPHVyLLM6q/zGpS/OV0JRpy/hr1FenQYaaV0xVJnpYZyPv/4SyZcNuEvLf7+CWjboQULP9rCluU5TLjQyE8rAry+UCEro+mp/IXnmHjs8QoCoUwy2zmYNzeVAb2TWpcHj0S54a46yjbno1RCfpcSvl+UX29optdLTB6fyimDjJx+UQWxmECjSW4O5OWomTXby9cfGbC5BmKVTCREnBfvPUoi7xCBFCdnDddid8ks/MTH2DEp/PK1DWuaitq6OE+/7OLDTwNE43auuuiKP+3yfgw6nY7u/bpR/rULyZ3JstUBTj2l8brC5U5QUaLCRgwfLrJ+HRM0khZR2paLryjmlefSyPw1flU1cabMqCValk8hrdnAz7T9TYneb1FNKRnkkpvlASArQ02dM87dj9hxexXUaomoSJKMCZGgKnMdA0+JMe0aIylGmS+/O8pr73nIrOjBnvV7KCkpOeFNMVmWUQQo6hiXnJ/CjVdbKchVs213hLsfqaJ2116ygl0afCcSERw5GqNtq6YJ0KOlUQb01vPQM07qnAkKC9TkZal47xMffXo0Lf3zyVd+nrg3nawMNedMqmjknLxyfYiF83IaaS2ajDLzZ2dx2sXldGyrZfqUNKJRwZrNem65t++fjsN1U2/ijGHfkKJoKJAams9IkkQrOuEQNXSmH0bp+LidTg4H2UlURNBLycykYvbWux7HiKFFjyRJFIjkBkJn0TBzPSLCHGAHPaNDGpz7GDLJpZxDGCxR+veycNYZcR7/sQJjE3NJgHhGOaeN0BGLCZS4zNFDxX86Dv8k1NTUUHJkGZGgho7xfqjR4ixYxyN3GBg/tgCVKmmu8sQLLoocxbR09eOBx3eQlS3x+Tt5tG2VlGH4eUWQ0ZdUEAgK0iwSRYditO+c4MDGQ7SN90LmmE5khArLZh6caUSvl+nSUUdBvoYZ16XwwJ0qSspj+PwSPyxT8e4nLu580IVwW8mN9aQtOtzY2cYqCkV7SjlEZ/qRQmo9seoWDr7/aQNTb+r6B3fdPH76fjHXXKHng9nlZMQLUUlqUkUGZeIQLaSG8hFOUUunDmrmv+Nl+GBjo/4tGhW897GX7n1U7Ngex+6rJF3kUJm9moWvGbnrfjf+nd4GyQUAYRHEQQ2r18R59Z23uP+uB1EfacuaBUmCNZV0UiUNCgp1eRtYuiSvgRN5v16wan0V998zlTkvLPxLcQDQaLR4vArRuOD9zwL06qpj5Rfp6PXyr5VBYR6c7eDtF7LJzVZxzqQKdHoJsyk5RzpjuIGX3vLw9EMZnH9FJV06ahncX09xaZzFX3gx6lUsfj2nQR+6ekOIc0c33Ez76Es/ky9uPuHi1uvSeOolF2PHpDQ5xpw8yEBGuhuPx/OnDSBDoRDRSJQDuvV0iQxFQqKcw7iwEyZEMXvJpRAFJbkp41cRjYom5cRm3mjjxvtq+XFxfqPft3t/BIEgL6fh3OPSK11Ed/amnciob9vGUAdSRUt2s4F29KCEItqJbnhxkUYGzcEQzMbuPowGLW2lrmyI/fK38Yd/a9l7ly5dWL9+PTt37mzy8127drF+/Xq6dOnS5Of/4l/8HqPPPh2HurFhhISESlKRI7WkpzSYXtIQekqDyZaSO1SyUJFIJHh+3hzun38nUW0Ik2RGllR0kHrSnUHYyCKbFvRlWCPRakmSyAq2YO/GIlxVHjorfekhnUQrOtFR6UVBWRdm3foYK5avBJKyDiPPOJWw7KeY/VSJ0vrSCyEENaIce2Yp73z49v94zP4v4+DBg+xbf5C2dGMHazFiwYMTLy7qRFWD8hMNWqJEGvztt4iLGBJyfadeQznpZBMkgA8PpSUqxk2uobwyxo3Xmel1ehWl5o0EhBdFJPAKF7vFRjQkSwmPEZw5Ukt6cwp5JB1H3djx4W72nny46Ni5sanWv0giOzuboEPP0jc6cuOdbkrLo/QeWcqFV9TQqY+deffnU/xVP/JcSe2lQpqOpc6Ty6dfBZv8DOCzz2M8+lSY6trjBOiOPWHuf8LJoo+jvPV+gNOHmfjkKz+TLmp6QpOWqqJzV4FD1FKVs4b330pFpB3fEJQkiUS8cUnKiUBRFJx1h+nSUcdtN+soT9tA/DfyHopQKBb70aKjNns9bft4OHe0iTOGG3G6FT792sdFV1exblMIf4W1yUxASZJoSXsqOQqANjXAiCFGFEUweUY1992a3uRkrUNbLW27haimBCGSJmI1lGJvsZoPF6Q1+k6dI4HX17gErTl06dKFjdvlBqVKZRUxnn/dzS+f5HPB2WaWrQ0y/x0Pzz6cxf61rdmxtJD7b0tn5foQt0618vPKEHWOBDv2RLht2nHTkydecBGJCNZ+3YL5s7N58r4Mtv3Skp5d9Oh0MooieOGxTEaPSCFHk4NK6LhygoVP3sjjl4/z2VMUZeSF5fQ7vYSxV1SyY3cUY9zGkAF6hg8xUOdM0KWjlg3ftWDDT3lYc8NcdJ6Z2x+y43AmUKmbJhaaQ211LUGPDq0wEXDrMB0eSGjVUFL3jyTXMRC9ZCBNyqATfSjZZ+b1l9SURUsbtJXfIkyQfNqgQ08x+9mn2kgOLekjnYJG0iAjE4xHUMVNmAIFpMVyMacleH9+dgPiE5L6WR+/lUWLFqoGxCcktXkXvpJNy/RUeklDSJPSkSWZXKklqcV53DbjjhOKwz8J0WgFXn+cu2a5kKSkNuUxl+2moFZLaLQK7ryt/PxlBgP76DlSEmPD1jCpFplvF+Vibl1NxFrBrVPT6onP36JNoYZTTtLzyVc+Dh6JcvfDbuocCl8vNpLvHlBv6qKS1GTH2mEo7U0sJpNilvjsrTymXZHKmk0hrrujlnMvr+Sm++y0baXBmsghT7Rm+dLlRCLNS0c0h4cffxB/62rwWrnxdj+l5Q3L2INBhQsmOYiEwXLKevSZLhwcl5exhdpQ9kt3RpwWYOCpdnqPqGDI6BpqVnWjdaw3AdlFu3aCA9K2RnMIn3BTSzkFtOH7H5PXfeJ5JykmFWNGmnjgtnTGjjFh61RFnamImozNPPOcirdettG/l57OHbTcdVMq677Pw91iA7mRtix4/Z0TjgGAXm/honNTmPtIFm0KNWi1EgP76Fn6WT5th5ZyVLONkAjgFx5qU7eTVujkpbc8TZ4rkRB8/FWAO6+38uacbL54J48XHsti3uwslq4Ksnxt4/Hz4698WMwyBXnJa3t8jce34tIYXTs2nT2Um60mMz3Zf+Tnqhl/nYup1z/UpMtyczAYDGgwNKnZfgwtaIeDqgZ/C+AhQZwtrMAjHGSShxoNO8V63KIOHXrcv26gZ0l5WMlkG6soEQeoFmXsF9vYzFIESpPEJyTHUh1GwiTb+NgzTcSzSgmJIDERTWYTCoUaUc5OsRZ7xMGa9REWfuJD48qjCXWCfwF8+cUiOrcJYnK3xoyVutwN/PiljUkXm9FqJVQqibNPT+G7D/OwZYCRFIKRBO+8mF1PWkmSxGnDTXz1Xj46rcQ37xfQs5uOh2em8vRLUQJdllOSsZxN0s/sNv7Cq2/KTLzo+HO+8eo0XnzDjUYj4fUp3Dmrjp5d9bQrMJHl70rn+GDSpAxMkpl8qQ29OJkj7CeDXFzYqRRHiYpku0iT0mkX78Pi9z8gHm96jP5jxLhuiplYfhFBkZTCaU0nooTZIdZSKY5iF5UUie0cZCdtW+no20PH3Y868AeOv7M19jiXz6jGaJAY0NNCTqQjZRyiTneY22/TMniAgU8W2oh2XE9tyh6Cwk9IBChhP3vYRCd6I0kaBg8eTO/evTCTRrqUQ7qUU69P79RUcNUVugbE5zGcMkiHVlVMSUnJX4jBr+c4ZSjvfhRClqBtoYYZV6fVm1JKksSQAQbmPZXFpBuqmf2Si/wcDcGgQK+TmHVnOj+sCPHqM1m89p6XLh01WMwSDz3joGM7LTOusjLxQnOjzaO9B6IM6ttwDuf2JJqVZAHIzlJz9mkmVm8MUdtE4gXAyYNSKC7+8xsgoVCIeDRBmk3B33EF2+UVWLChQk03BtBTGkyWlE+O1IKe0mAo7sxVN7iaPFerFmr27IlzzqV2ig4lS8wiEYV3Fvk4b1IVj89smNG6c2+YvbtkwkqUiGg4r9eiw2rS4G25npHn+WhxzlpoeQivoazZe4kRxeeFNiQ5w1TJRlVVVbPHnwj+1szPiy66iK1bt/LYY4/Ru3dvunTpQlpaGm63m71799aXDV944YV/52X/xf9hTJsxlV9+XIr7YB2pyvEFtxoNPuHGSAoJEvWC/vBrebk+QKtWrZAkiaFDh5JuS4ea5GdVlFBNGSpUKCTQoCNBoskMUwNGMshtZPKgklS0cHbmiYef5KTBg9BqtUy59go+fXcJPZRB7GYjJRShEVoSxFFQ0Ef0/2Y9/5d4b8FCzHUZWLBRTRkl7KcTvdCiw0UdJRygo+hFipQsV7EIG3Yq6zM+fotSDtZn6AaFnzqq6Ehv1GhoRUd0AT2VP7k5feduVBY/xDT4RYISVmHAhAUrremESbIQESE8v9F7lKRkSUF70Z1i9lNDKWERbFSCL4TAlVHFdTc8+j8buP/FOHr0KDZVFikJG9Y8HT99kc+GrUHGnB2kjxheL2ZuwoxBmNBIWtJFNnYq6rVlAKyh1jz+9FFOG66vz/Q5hvcW+wlVZpDmasmosZsYe5ae9ZuiHK2I0qe7kYJ8ia9/jlJRHSOeSDqjN4eWrQTugdtZNMdKu9ZaDIbjGjVxESOmBP+wTPM/IRqNkmJKfveqSWbCUQ8PPLgMfcKChEyEEFkUIDIqeGGOkdEjjmdb3nuL4IGnHLg9Cg/MrkMf7NmsQVEqNqooIS5iGLM9dGyXxWvveRAC+vdqviTpjJEGlmqKKC89SCym4PSGeWN2Bq1baqhzJEi1yGg0yYs++4qLvPwef/reZVnm4kuncfWtj/LmnExkWeK19zzMvNGGTidTXhnj3Y+8fP52Xr0JkE4nc9mFFvr30nP/Uw66dtByzxN1jB97vE+vscfZuTfCJ282LA2TJIlbp1nZsjOM052g/+ll5GRqSPjacPLpXk4fnsq2XWHueLiOM0418fSDmdTWJXjxTTeViRhueQ/z5+TX3+8xZGeqmftoBi8vcBMICW6418mZZzdj2dwMUtNSkZBII51KihuYv/0WZtIIE0JKqEjVmNkVX4tG6GlL13riKioilHOEdnTnKElZoqxEIXYqqRZltKc7dipQUOjDKUlt1wTI5mK6d266LWRmqInHBeGwUr/wOIbunXWo0+z8TiKXFFIp2b8Pp9P5b/ZnEzAZFXp11fPO+0F+WuFDp+MP09ntdXHcLrjwQg1Fh6M88pyTlvlqCnI17C6KIMsw9Rojj81xMWxw83OT885IYdotblI0UWrrBBo9dA13a7LvsIpsAjojF5+nZdCYMgry1MTigrmPZDZYMM57yUm2q4DaveW8/dY7XDftz0lfHIPNZuPjrz7ixTkv8eO3DkaOq6ZLRxg8QM/BwzFWrI6ihPS8Nl/HyjVRqtZ1o4QSckUhWinZZtNEFmk1WYSrgxxmE30YikDBrilGbn2QXz7PZNLUOlau+Ikc0RItOhxU48dDtj6NgKqC6h0qnn/Nhdev8PEbxzVC83LUjDzFyKRppRQdSDBmVGP90KwMNbfMMPLC/S7KS8pP6P4B4vE4KSkarrms8caJJEnMeSSDKd5KcqxuDHqJyyfqOXlgNlfdXMMt99fyxL0Z9e+mx5vgtofquPxic6MNi9xsDXk5KmY+Woc1TcVlF5qJx+GrHwMU5KqZ+0iy74nFBKGQYNfeMN06647P1/9EYq8vIDP2Sg3XTpvL0KGnnlAcjEYjKq0aTaj5cUmLjgDHx2JFKNRSyUmMJkaEo+xnv7yZnEw1HfIS5ObsIBySqNkRJexKzt1ypZZkiwKc1BAlgpta2uhbU0UJItz8mB4hiNavY09RhHatNJx2usR3P/9MixwdbhdU22Oo7C3pSB9kn8zrD1dwOLGfwkQrTG2a0LX5FzgdlWxcncAabI2HOkafrmrSoMZiVnHTtam88Ox2Xr/H1qTWbX6umuGDDVTVxjn15F/7wX5w0Xkp1NpjDDzVDpoET7zgZMPWMJPHm/l+WZD577ipqFRYviaEy5OgRb6GZWuCfPeDoHW4VaPrqCU17URXSjhASzoQJ8Y+tpAiUmlDF6wim+rALrZt20b//idmdGUwphEIVvPdZ+lMuGo9VWVmJFc2KTo16lQ/rth+WrfpiT6eyZA2/dlfvIIXnjDx2Td+xl9bhVYjEYsLjAaZi85J4ftlAZZ8ESUv2hY9NmrT13LZRcl1VHammg1Ls/juFw+LPtpEPAHRsggZu4cQUrvJyEnOrdp1bMt+dQmmRMP1c8JaycXnN18Nd+5pYdatW0lh4aQTisEx2Gw2NPpWVFbvZ9oVTWdMdmirxaCXWfB8dj1BWVEV54obq7GYJU4eaOTkgUaKDkXZeyCKNU3Fs6+48HgTfPVeYx+SFJOEw6mQkX68s+vcQcvGbeFmy8Y3bg3TtZOOXt11vPexj9umNZb68AV0J1TmnZaWhkpSYfLn4ZfL6KGcTIhA0txNajynylJasn1jKRVV8Ubvz+Iv/RQWaDmyojUXj3MgGZzEE+B1qDEmWrPwIzf33qZFUQR3P+Tho4/j6L0tiRLmANtRCQ0d6YlKUlOTtp3JV8W559bjsgDxuODWB+pY8+leMnyNkyLthoNkxAuPczvqxN/Gofyt5GdBQQH33Xcf8+bNY9u2bWzbtq3B59nZ2UyfPv2Exc3/xT8XJpOJxZ9/yKMPPs7G1RuRYxpqXFXE4wl2sxEDJjRoCRMkQ+TQgvY4DVWcce7p9Y6xkiQlzY+qExxmN1p09GRwvXZPWATZxXo8OBqlYAfxk0njjg6SA1n1wTr69xhIXkEuHbt0JC/elv1sozuDMErHHdCEEBz07uS+mffz+FOP/Q9F6/8+tm7aholsitlPGhkNSpxSSSdPJLXreoiT0EhaWtGJ9fxISAQpoDUqSU1UhClmP2GCpJLOQbELPx4KaMdO1qHHyAF21MsoFNQMY3vNGmRUpJGOTAAX9vp/GqFDIplp6hHOBgOMJEm0oTMhEWAbq+ggetW7hoZFkIPSLs4+azStWrX6fx/M/yUwmUzEpShu7Nw4PvlOPzY7QAfRu5H+lkBBCEEaGRylCL/wkCIlJz9qSUNq6UBOHr2eS8drOfcMI26vwkuvhDi4w0SOqxcSEu6Qmm9+8ZGTrWbP6gJ0uuRC8KE7bVx4VRW52WrKK2PNaiVV1MRY9GYWGenJchK/T+LY9KtKv5827RTWrl3DkCEn/6V46PV6nO4ksaRWS1xwjolXX1STUdMbgYIGHW6pljPOTzrZ/xaSJDHrrnTGXFrJwSMx9DSfCRshhIyK3dpVLJmdnHx9+rWfVr+SmL8nkI/B7khw+w2WehfNHiNKmDzViV4OYtGaiKtCdO0mKChU2FOkMOGKy07o/s8/fwJvvTGH0y+uYPgQA0tXB5l1V3IH+o33vdw+zdqk+3nHdtqka/ulFm68p5b035Rgfvq1n8subL48adJFZh5+1smki8189nUAxVrD1KuN1Njj3Dmrjo9ez21Q0nn+mSk88FQdH3zq5bn5Li6/2EJutpp1m0PMW+DB7U0QjydJ16cfzGDanU5mzx17QnG4ctoV7Ni4C01CQ3MMdlzE2M0GutCXtFgGxJKHBoWf3WyglehIAD8OkiZyh9lNV/o3yAYOiyC72YiMTG9OabDA1/yHGWQ8BtGYQN9EUmtTZVYAmpCekpKSf8nPJhCOqKipgmxfN/yB7Xz8Zh4vv+Vh2ZogI4Y0XhTMmu1DFbSRk+fhsblOPnglp4GBwb4DUabdWUNCEbjciWazSO11cRRvKj4h0YbWHI3tQt9Exvgx6CKpFOTEmTzeQlVNnPZttFx1cw1LPytAliUCQQUlkexXM6J5LFm05ITJT0gu9O5/+D7uf/g+nnnqWd5/923WL5UIK4IMWnHS2ApGDjVyy50BcuKF6EhjF+vJF23IJA+BoIYyyuT99O2jwuVZilojuPISHVdOzMRolLnzJgtlW1LQ+NNIkKA9PdCgpdiwkttmxfjya4WX3vKxY2njrENJknj+8XTGXtG8rM2F5xp59tkqWrcb1uwxzaG6upqWeQGkZp5Fi3wN4Yjg0QfMtGpxfLzyBRQCQYWxV1Rhs8qEw4Li0hhP3Z/B6cMbZzDa6+JUVCV4+M50PvvGx9HSGG1aaZn3ZGaDceC9T7zotPD4Cy5qHXHatdSjU6k5eCSOx5to0jwjGhUoCoQjZha89yUmU/PGSs3BYrFgzUrFXVKHmbQmj3Fix/LrZxERpohttKIjKkmFCiOd6EOtqpgZd5Zx5YTj64BDxVHOG78GY2VXrIlcZElGJwyUqYqQFYnyeCkmg4pt4VW0EV1IkxquIUIiQIQwbZ39mHbLZtKzElx2oZlnHjyu8Xf4aJQLLqsmfrgVJslCZqw1qSKPLSzn9XtfPeF4/BNQ2LoL33/+JS3QEDU6OWtM8zq2o0818Nz8Kvr3ap576NtLz/5D0QabeWUVMcZfW8XMO9KYdFEKWq3EjysCnDOpklBIMHyIgRRjjFl32RjcP/kOrt4Q4pflLrx1dViUxiW9NrIp4zAZUg5B4UeLDic1lFBEK6kTslARDv/5aphjuPiS63l2/kxm369nxbeZFB2KsnNfOZYUmRRTKq8t7sZTT79Rf/wtN03ml1X7GHdWCuPOSiEWE8gyyDJceXMNl11gYfOyJKFvEVb8GnWDTUxZljjrNBNnnZZ8X2+8w8363RGq9PuYNPZKAMZPGM8Hby7GVpOUDxNC4MWFPxKh1qGjZUHTc+hEQkKW/xo95Xa7eej+G1BzGAkaVaX8Fr266rA7jmdn5ueq+WxBHv1PL+WDz7xMGGdBp5N4430PXTpoeeA2G3WOBLc/VMfAPnruvcVW/w5fMtbMGx94uHvG8XnLuDNTOGtiJRPGmRtVVXh9Cb78IcAPi/Opqonz7c+N5+KhkMLBYgNt2rRp9FlzkGUZg9mAwZ1Prd9DoWTkoNhFa5qW2QBQ1bbii++KmX7l8TnwnqIIH3zq5elZNi4eV0v3usH1n/nENrJoy4dv7cbpdOHzC7Z8k0/HYIf6qWgBbXCKWnazkfaiB/ldndx3e8P3Qa2WeP6xDAZvKSW6s239piRAFUcIxiJ0SCRJ0YRIENEG/2u/hPpr/y1n+Q06duzI3LlzKSoqori4mFAohMFgoHXr1nTs2PEvZ7v8i38uLBYLs+c8STwex+fzsX3bdu6cfg9tfT3qXbyFEFRylG2aFZwy7GTumHl7g3NMunIir85agBJSaCU17AT0kpHe4hR2so7eouHiTqD8sXu7UGP0peHdF+Gbfd9hwkw+bRoQn5CcBLcXPfjp65+Z9djDqNV/+6v3fx7RaJSjxUfJQ4WHOnpLpzQ6RivpaCmS5bqFdMBJDVYy0aBhCyuJiSgg0KJHRuYAOxAoKCgcZCe5tKQl7Y8baHGE3WwkSoQs8qijinZ0oyO9kCSJqIhwhL3oMZBNC7awkkLRnhxaopG0xEWMUg6hQkUfhrKdNWjQERVhUkglXWQjlOYNaf5FUifaEa8jlSyESA7KGzfH6UFjcsRKJnVUodGALTNAZXQdumAmqcFCBIJK+QjBWsGXz7fly7ddiJiGFH/3epMCAK1KjVYn8eW7eQ0y9ixmFWNONbFpW5hnX3Ex55GsRtffvT/pLH5s93f+Ah9aR0siIsRReR9RfRV3XpXC2jXf/2XyE+C00RfxxgcLmXq5npwsNZYsF6JG1AuHRzKPMuOapne8JUni7NNMhEIKuyuraCk6NNnHlXCAIAFycqIMHpCOEAKdTmLiBRbe/MDL3Tc2jn8sJlixLsgDtyU/q3MkKD+ioWN0IJbfbAqUVjrYnLmJnMJMRo06caOvyyffRNj5At07Kbz3sY9YDLTapEvzfbc0T5oN6qtn38Eod99o4+eVQUYNTRJGbo9Cnx7NT5JzsjSMOsXITddYmXyxhYGjqjEZM3n+dRd3XG9tpGUH8PCd6Sz5LkBamsT0u2qJxwU1dQkybCosZplLx6ZgTVPx6BwnndrrOHz4MJ06NT9B/T1GjBhB594d2LNlL0KIJrOJyzlMAW0bLciNUgpdRH92yWsoVDrRh6HsYysd6dVIBkEvGckS+Qia0N72x3E4E43MdiDZFg4fjaHXNW5bDmcCv1tNUy00EPf+aX2rfxpOGjKGj999G9no5tF70mnXWssjd6cz/toqiktjXDo2mbVXURXj0dle1v5gJSWawadfV/L527mNyKfOHbTccb2Vq2908PLrQV5+pukMlVff89JaDKGMQyjWarINEkpl0waAAHFVmFSLjqmTUzntogr699aTapEZfn55UvfTniDqzUIRyXPEo39dCiQUCnH1lPPRySW8+LQRocBbCxUOHizj+qvSUBRBIqJGkiTMpNFTDKaaUnazEQmJDHKwWbT88mXTUh4lZXHkqJH032iKA2S5erFmzS7efz2dsZMjGJuQDABIt6n+MPMxHoewFOTiCRed8L3v27eXYLCxa30wqCDLoNNJaDQSdz9aR5/uOu68wcZPKwIcPBKldUst332Yh8+voFJJTJxe3WyG0tzX3Gg1yf5zcH89E6dVM+JkYz3xqSiCT77ys+RbPyu/aMG6zRGm3+Sjdn0h5ngmQl3OXbOqmP9MwzGzvDLGtbfV4HQlMBqd3HP3DTz48LN/aePjqTlPctm4yeSKwvry2mOIiSh16qOQqqMisIdwRNBJ9CFVSscn3IQIoEOPNZbPK68fYMqllvq20K61llU/pPPCq4eY99oOImEZjTGGRtLQNjAAczwNp6+WGso4wA5SRBqdfjVVCosQO1gLJDPwy/dnMfZcNxec3TCTq20rLd98nM7oMdsx1Q4FknPZfFpRV3tiWtD/FJxzzoU8/dijuCQ7Iq7G4Wi+D3G6FSRJUFkTb1brtrQ8RmmZwjPPhVEUifbtZCqcAd57uaG245hTUxg6yMiZEyrYvT/KN+/nN6gEOmWQkeVf6hl06lZSykY16iMFgjgxtos16NBjxEycGLVUYhHphGJxunY9cd3PoUOHs3LFycx8fDW3T9XQsZ2Wtq00fPF9mKdeMfHSvNkNjr/3/mc5d8xgrp8S59orUjCnyOw7EGXmY3WMGmrkpH56EpIXv/BSm7eGTFuCkrIYhS2aJiw37wxx1LgJvaQhOzuZIWq1Wrnu5mt4/ekFyKEYiaxSTh9hIN0mc+/jPloWaHj2oQws5oYd5JLvddx53/ATjkEsFuOG6Rfz5EwfDmcatz1ox+dPGmA2haPlsXoN+GMwp8icM9rENz8FqHMm+PL7AG/OyW5w31MuTeWZeS7mvurmlqnJbM0zR5p4430vPy4P1G8g6fUy995iY9RF5Tz3cGZ9Wfyq9WEem+vk8XszUKslikvjQMN1YDiscMXNEa6+7oET5s2unDqZd59cjEVkoqDgx4NM84OQSqh46Q03Lk8cm01m/eYw0Zhg4bwcfH6FuNpDdbSMHCm5eWDCjBcXec4BLF1QRrl0mD6isbmeTcrCKWqoMezjwRlNZ2xKksSN15m4+8Ff0DhaICHjpBZFCAribUFKZunvZiMZOU2P0X8Ff6vm5zFIkkSnTp0YM2YM48aNY8yYMXTq1Olf4vNf/FdQq9WkpaXx5MOz6eDrXU98QrLN5UutMcfTOXToMKtXrW7w3QmTJiCsMVrQtulzSxpSSOMQu9kntnJQ7MQhaogTIyyaz44KEUBBoZ3UjQGcSpgQJppOUZckCXPMxq5du/7C3f+L1atXY43kUMqBPxRJTurp1OIUtRxmT3IHilrSSKcnJ9GfEbSgHfFf06CsZNGCtrSiI22kLvUTZ7WkoZXUkTQyiBPFTR3dGEiqdLwD1ko6Okm9ceOgKPUXOnVN0Ovso0T7/syBzG/YwTpMmOtJhVwKaUk7dBjoJg3AghWfz///Inz/KxGLxZhxzc20oTN2qnh/UYQXXneTndn0QJ5PG0pUe0ntt4cda7M4sjOHdz+JM2r6HoZetYe0ttUISSFDaUGmuydZgS4NNioSIo5QxxjcX9+oVBnglqlWTuqv5+ufAtx4T229QVIiIfj8Oz833Wvn6Qcz8AcUnnvFxby33RRHD7OTddQoZWTEWvDKaxEOHzr6X8Xl8snTWLWlMw/MDlNjj/Pck2bK09fW60cpUgxravPDu80q4/VKZFPAfraiiET9Z0IIKsQRFBT6ScNQBdJZvyWcJPujgjNGGNm4Lcz3SxsaFUUiCpdcV4VGLXHmhEqWfOvn3kc8tIv2a0B8AqRK6aTb+2BN7XzCZicAF1w4gZ2HerBhm8ywk/R8/FWynNGcIlPnTDT7PacrgTlFZuhJBn5aEaSqJvn8unTUsmFL89kWqzaEyMlU8cZCD5dcV4XDHeH6u2v55qfjBOrvIUkSZ40y8fm3Adq1UmNOkflwfg7ffpDPvCezOFgc54U33Lw5NxunK8KWzWtPKAayLPPBJ+9jzAiRkR/Fqa5odIwLe7OVCybJTKZVS0a/Q+w2/kxAdjZyBz0GHQY0NFw0CiGIJxQeec7RpK7yi2+6iMfh8+/9uNwN29edDzkx1DaeLMdFHI+oO6FMh38SJl9xPZ6gQFhruOCsZL+VYpL59M1chBCMuKCc7sOOctHV1azfGkaow2iEDoNOajZTe8xIE1aLhmU/qPjmh4ZzHSEEDzzhpqwUSoybsJGJLsvB1VcYcGqaLtOOiximzCD5uWpSLTLZWSqefNHJxeem8MsnBXzxTh5LP81n+u1hyjPWEhdx1Nq/vhS587YruXOak28XZXPh2WYuOtfMdx/l0rcf6LRSssROfbz9qSUNBVJbekon0UMaRC6F+IPxJtcnQgjmvRbCFm2cMWbBxoZN8WS21H/owvzB5jc43/3IR9Bh4rYbb/3zN/0rViz7jEAwgc+fJH4++drHmEsruOKmGiZOr2bUhRUUFqj5cH4OVbVxzp5YwV2P1BH6NdNzw5YwFrMKk1HmsZnpTLq+mgOHj5dZx2KC519zJX/j7s6cfkaQc8e7cNvVXD7VSY8hVZxyRi3dhpVyqDjKR6/lUmNPMP2GEPmVI8hLtMcspVGY6MaGr3IYe1kNO/ZEiMWShioXXVPF3Tfa2Lm8kLVfFzDhnF1Mv+5sDhw4cMKxGDhwIK07tGIzy6kT1fUbQnZRxVaWYzTHiRNDGL0USu1RoWabWEUlR4kRxU5VsgKsOJ1rb6slEknG1F4X573FfpavDqGV1Zx9toqCHB2dAyMwYGI7a/DgoJCOdGcQJsxs4CeK05fhbrMSHTpyaME2ViFbnVx3edMbO/m5agpax+rHcIAMkc/KpatOOBb/BJhMJnLyTRSrdpIazWP+G82P328s9HDrtFTmv9O01m08Llj4kZ/Niztg2X8qtoMjKfm2L4e3WfhleWPZAZNR5trLUiks0DQpgWROkZkyyYCriTG5kqMoJOhMXzpLfSmUOtBJ6kN/RnCIXcg6zV8i/yVJ4r77n6Zb/1lcfWcGZ18uc9ZkDfsqJnL9jId5+MHrmXL5UK6YNJS77rgKh8NBWmoHHpsdoM8pNXTsX8l5E2spKkowZKAeo1EmIzeKu3Atq7/P4umHMnjqpaa1IdduDFFeE8EQzEQXyKWquorFixezZMkSxpx9BlkdVPQ5o4q9a1rw4hOZPHRHOj8sLuCK8WYunVpNPH68f/zyhwj6lG7k5jaWCflP+O67rzjvNC/9eupY+IkPtRre+rDpZ15WESMep0mzwLatNFw6zsw7i7xMudTSJOF727Q0vl8WrO8nVCqJqyaYueNhO4PGlDLzMTs33VvLQ087MBtlJk6rpueIUvqeVsp7H3t5c04WA/skOYzHn3ewfE2IYWPLmPWsgytvqqbfGbWcP/5Rhg0b1eja/wlXXXsVdrmSMAHsVJKKDQeNvVOOoVo+Ss/Oet5+L8Kzc0PUVsnceb2VrAw1898MUhjtigcH28RqysQhEigUsw+BICEEuUrz87VcCvEp/iYlKY4hP1fD1Kv1aFtWYBVZ9Ban0J8RlHOYQ2IX21iFHzfx6F/Rwm0a/6af/Yv/Vdi/fz/CJTfa2T2GQtGeokPbeXj6E4y5bCN33JM0T5AkiYzMdIyVzWtnGDDhopYO9Kx3upV+zQ7sLgY1NusQVViw4aYOIQRqSUN3MZBi9tGVpvVatLKWaPRfDZ+/Ao/Hg0ExkkkeCf64EwwSoJYKdBiopYIs8smSjut+5tCCLJHHZpbTio7sYwu9aDoTL5/WlHIAPcYGhPtv0Y5upPfaxJeLjuvuHS2LMfYSJ+YjDY1ePDixkjyulgoyIidmdPJPwvfffo/ZayNXKkQWKg4e2YmiUjjjdDPL3qjFKrIbHK+RtGRnyix6M62+XH1Abz0DeidjPH67gZmzHFStP0oerRtdr854kOHDZLIzml/Nzrjayk8rAnTtpGXCtGrcXoUMmwqbVUajhWtvr0WS4KJzUvjojUzOH+8HRzYJEvgCYD+sIa/1n9fwaQoqlYpnnnuLjz5axNAzH0GHGhSJXaxHJwyoAhGWrZEYOyalye8vXxuizqHQRWrHYe1mtogfydRZ0chq3IqLqIgQDWjZLtagcqgZP9nFqy+Yad1CzZ6iKO/Py+G+Jx289JabTu20OF0JKqrjzLg6jbNPSyEUUrjr0To+/1KhZzMbFVYy2bZxzV+6f1mWeWr2a1w//XIOFa1nxTonQwYYGD/WzNuLms5KVRTBL6uC3DbNSiAokCSYOL2aG65M5cyRJs6cUMmUSy2NshACQYWX3/AQVxIM7GvgsZnpzHrWydUTU3n1Pc8fSS6i1UiUV8Zp1ULDB/OPT+ZtVhW3T7ey5FsNbyz00reHjuoaxwnHQaVSodUq/LQkm0EjdxIPJMhUWiBLctJI4z9ULpjUet5/Q8f5V1TgrUqF2qaPM5PGAXaSR6v6vykotMzXUZCn4rLrq7n5WivdOmopLo3x8gIPWo1Euk2mqjrOhVdVUVEuECEDTl8MtTZOvmiYqRMXMfZoVpOa0Xz54j8dX33xNWnhViiWItTq489Vr5fZWxTj/DEp3HTNcXOHw0ejnDdpA62sTc+XIFm+qNXIZNQNZuZtW3lyjp2zRusIBgVffRdB1OaAT0VhNz+VJcUM769l6pUpfPjxfnyHUjD/JgM/LmJUZKzljUdTcHsSrNkU5siRBKcOM9Cjqx6HK8GSb/14vArdu+iYPiPO3Ce3cMrAEX8pHvv27cNmPsLoEUYqq+O89naAo0cVOnVUcVI/PZ9946dPDz1DTlKx42MHaVJ6o3N4cKAWOmY+6uCRu231cY1EFGbMrCNa0gJLE/PN5HuVNFbR62Rq6+JNLqSLS2No1PDBp14mXNBwc+FISYwPP/fSpYeOogOH+OD9BUyYOOVP37/X6+LGq9OYclM1/XrqcXkUPn0ztz4L1e1JcPP9dj5c4mPWnRmMuqicLh20LHg+h6l31nDt7TW0b63FZpPJy1LTrrWGi66uIs0iI8lJaYqKyjjZqQasNW2Ra9rXa+en/9qv1MpHufHRUqb+qq335BwPqTU9kJCpEeX4caNCQ7a3DbW/tOScnSsxpCQwGmTWfNWi/reqVElt2ZP6xblk2nW8v2jpCSfMPPTYA1x38XRKxQGOUoSMhI0sejMM2SWzmeVoLDIRnYvKUCndGNig1DIh4uyMrGP7jhjnTKrEXiNTU6InK9IOLXoMUg3LVpQjedPIlrTsFOtoS1cs0nGtvkI6kCNaciCynEvOVfPqAjcmjQltKJWErgyTsXEbPIZWhSp2rY/UG7AmiKNvSjPkXwCQlWXBoK5kz641ZBwx8dRcL3feZG7Qbj77xkc0Jph2RRqTZ9TwwWdeLj3/+DGhkML4a2vQV3cii5b1FUApkoUukVOY89xKTh8ZayAbATByqJFFnydN4Nq11jRqq8NO0fLBPDd4jm+cRESYMg7RjQGN1hIaSUt3MZCi+Oa/HA9Jkhg58nRGjjy9/m+ff76ITz+8jftvlFi1IUxJWRytZgPXXXkBUk0+/WKjkWqO/3aHppTzJ+6meHsefftLDB1kJjtTTXammpXrQky/q5a7Z1hpWaAhHFZ492Mfjz7rwlWjR40HsyKx8LnFhAlilTJ5PPUJrNl2ln3SspEc0ZABRoYOCvP480769dKz+EstQtWFRx574S/d//ffvM/bzyWfk8eXoCBPw5qNYTLTvVwy1lyvNbn/YJSpd9Tw2rPZTZ5n38EopwwyYDDIXHh203NoSZI4qZ+ORZ/76NRexytvu9m4LcyA3nrqHAl+Wh7E7VGIxqBfTz3bl+ZgMaspKYvx9DwXCxZ5ufN6K/c96UCSYM4jSamC+e94iEYlnn3+QwYMGPSX4qDT6dBrDDgiNajQkEMhxewlS+Q3quzxChce4eLIt/1pTQaSJOGv9jHh0h2ce1GQr76QaUkONimXmIjipAYPDkCwlZWkkfTgaA4qNISiMVZvDNG5Q9Nzuy07wnTvoiPFkGigXZ8tCgBBH4ayiaX/tVnsb/G3k59er5dly5Zx+PBhAoEAitL4x0qSxAMPPPB3X/pf/ANgt9uRw80vjnSSgbDKQ7qnO98u+pFzxp1TX0rYsrAl5TvcpDRZbAch/IQIoEGHXjLSlf7USuUcUvawh020Eh1JkVKJigiVHMWDg24MZA8bUVBQocIopfxhpmgkJUDnzp3/uyD8Q9GhQweCBg+qkB5nc6t0oI4qrGQRwEt7enCYPbSXGpuqyJKK9qIH5RxGRtVsCd8xjScjzWsCmrDg/J15R6sWGj5ZaGXU2BVEam2kk0OtVIoQEr04mbAIUk0phgMnnvn2T8Gq5auxiWyQIFsqIMOZQ63ze265PoUvv9pFSpUVjXS8P4iJKJkF0SbLkAH699Kj1YEvfT9HnSEKlKTEQVREcKQUUdinll1FIYrLVNzdjP/M1p1hjpYnuHZSKtddnsbAM8p4/dksCvI0JBKC197zsOQ7Px9/5WfO/Dg6yUoGrWgndaVSHMUVraVt+3b/dWwkSSInJw+DsyPZoZa//hEiIkSZYSUvvulmzKnGehL4GA4cjrJmQwifU49LW8KIc328OjeH0ooEkYigdctMojHByHNr0e7tiRcnRx1eJkyMIKkklq+t5qeP83j24Uz2H4xw8wN2Xnwsq8ECwGCQmTMrgw/fdTa7gJUkiUS0aaO5P4NX5s1mxIDDLHmtgJKyGDfcU0tOpooDh2P07anjtGEmwmGF75YmMzy/Xxbg0vOTQv4vvO7mmYcy6dpRy3sf+zhzYgV2R4IzLqngifsyGDooOUFcuynErQ/UceYoA5ePT6WqJs7Mxx0U5ms4Z3QKm3dEWLU+zNCTGmvuCSHYsDWMJEs8fGfTC96xY0zMf8fDhAtSqA3lNHnMH2HevHl076TnqRddvPNqGlu3lfD2wiJCAZmMTIHFq5CwJxpp4x77fTFViFvvCVJTrsXrC5Ivmi5l1mEggBevcNUv9GVkXF6F26dncPBIlLc+9PLsKzFyMtVcPdFCr246TjqrnJuutXHTtTYWfuTnqVlqeocH4I7WUKLfTp1pBwadCkUI1GqYNk7Lp9//u9hvDu+++R62UC5V8X3sPxilU/tk37dxW5h4QnDXjIaLkLattLw/P4tJ19c0+57Z6+KEIgoqSUWusz8xR5RPdriQkcnAhoMarGgJ+cL0GhDB4dKRYpL58fMMrp6xnQ1rJTK0NiRdGK3Ny6Tz1Dz+ghNrqozLrRCLyvyyMsTaTWEUBc4cZeKMU41s2hbh258DxCxuyosbZ0j9Gfzw/SdcdgE8MtvDh++Dqa49esXMbpUHr7UIxejnmstSefQBMyM3bkFVMgCzlFb/fa9wcZg9ZMda8tGCGr78wk7XrjJREaWyOo6jVkVbf8cmJXW9wkWvnsl35Zbr0ph6Ry2LXs1toGUbDCrc8oCdl57IYsGHXt792Mu0yamYzSp+WhFkx54In72VS06Wmv6jKnnn7Ze45NLJf9rpvH2HXmi1R+nRWcv3SwMsW1LQ4Bmnpap4c042YyZUcP6YFGQZ3n4hm2VrgmzcGmHq5DT699ZTUhbjjfc95GWryctRc+ZIIyvWhXj2oUzOmlhBZbVAT6C+qqlBO9KHad/2ODG0aXMcNRLbWEUm+WSST4woh9mTNCZ1ZnPScCennmxsUiogK0PNyQNCrFu3lsGDh/ypOBxDv379UDQKfaPDm2zr7UUP9nm3Uk4V3TmpAfEJoJLUdBX92XloGeO66ijfkE33WNf6528lk5i3A9tZjUvY0aBrQHweg07Sk+pvzcKP9/PCk+n07Kqwfoufh2crOF2JZucn+w/E0XG8/6vRlnHPxBknFIN/ElRqG4eOlJNm1BPy6HnxlVoWfurl3DOM6PSCNRtD9Oii47VnspEkibfmZvPEC05GX1JBXpYGv1vNnr0J3HU6esQaVyJIkkRqXVeee3E3L8w+/pyFEHz0eYAN6+HUM9yEYwlOOUXFmy+k12tMVtfEcWsqUEhFJbTUaY7ijLnRoG3QB/0WBsmEiIKiKH+6D/gjuN1uPvtoLpeNi3HHwz6unmhh2CADh47G+GmFm4hdavSepMda4nTXMPKCclQqidkPHN+8nnmTjbWbQjww24HLo1BRmaDyYAqhiJn2dCJTOl5lkhBx9ootxGMOLjg7pUkddoBrJ6Vy+iUh1KlTmH7zWf+VpmMkEq4vcS8s0LBrb4RP38zl+dfdnHFJBTarCq9PIcUkkZutpkPbxlxCnSPBoeIYXTvqUKlosgLsGExGme+WBnh0rpOpl6ex4PlkO3vtPQ8ff+ljyoRUWrfUsHVHmAuurOap+zPo00PPS09kcdUt1RT2Leaic1L4emE+KpXE6cNN3HBVGrc96ODQod1/mfwEsGWmoSk3U8FhTJjpRB92s5EskU8GuQgUaiinjmqyKCDtN6SjUTLTwjGE119bSpbScExRoUGLHj0m2tOdI+wjTJCsZiqMHFQRFwovzQsz6UJzI/NLry/BNz8HWHBONiG3wm97Uz1GEiSrMiQhU9im5V+Ox+/xt5KfJSUlzJo1C7//3zLOf/H3QQjBtm3bWPHLCgLBABFdgOZ8OoLCx8mDNRw6sAFrdV/mv/Aqc+fNAeC6GdcydfkMUnyNyc+YiOLHQz5tqKGsPsMlSxRQLO+nUOlAOUcIiyAqVOTQkkKSWnlxEUf+jYKEIiVQRAL5dwtOt9pOr4E9sFiaJ9H+RfPo2rUr+lwN1UeqSCODSnGUPKlVg2NiIsphaRcpwkZXBhAmSBrN77SnkUEJRSj8se5mnBghmu/XIoTIyW48WWnXWktmFlTWyggU0MZIU6VSGTxKHVWYSSMaiTRxxn8BUHL0KLHfrDxVkhrcGXh9Cu+/bWHytctROfPR+DKJEKKCYgaZ/phIU2skBvXTsWJVGZXWMpxOgVoryCmIk5Gj4aozbNz7RB17iiJ07dhwcSSE4MkXXWjV8PZiL1MuSaV9oYHR4+p4+dlU3vnIy8A+er5ZeNzhe/f+CBOvWoNy5CTypFbUiWoGDR74X8fG7/ezft0yQrYiqmLlaBwtsMWTO7vmSB6nD6vjvMmV3HWDleFDjITDgvc/8/LsK27CfjU5iTa4cvbw0tO5yLJMqxbH269WK/HKnDQuuXQrQaeBvgxLkswK+I64GXbWWtq1B0UI7rrBSvs2jSeRKpWMyZJAOJsmXYQQCNUfZyY2h1AoxPq1X/Hjh8nrFrbQ8NV7+XzxvY+Zj9bx8gIPD852kEjAhAvMtGutpUdnHc/N9zBssJ4PXsmt12WdcXUa11xm4fIZNcyZlcmr73p4+mVXvSHRoldz6Ngu2Q56ddOxfku4XuT/2kmpXHlzDX165DYqf3vtPS8jhhhY/LmvyYwwSC6u2rXWsHNPgkGntjqhGESjUV6c8zJnjpSxO2KMHmFi9Ajwh2NcfJ6Znl11vP6uj3kPHyIr1LHR911yDXXeMLuWFWLWxhl5roOtXx8mM9y+0bE1uoOMGyPz5VfryU20I4eWqFETdGvZuTdCjy46nri3YYbvirVBTh1ynBS+7OIUPllSh2N5AKvIQQ4OQN1+Mx+/k47LneC9T3ys2xrCllFwQnH4JyHsixDI3sCzszKZ9ZyDhS/nIMsSb33g4fbpjUkYjzfBbQ/WccogPd/8HODs0xpnsTzzihtZFoRF0tFaI2lJJ5kRowjl10ylgThFJU8/ZOGcy6qIRKyk21R88IaV4ePKKC/3cc1EM+npGg4cjvHJG8ezDyMRhQdmO8iwqbjmslQWfOjlufluPnwlhymXWBhxfgV2e/Obmc0hGAzy5ZLPscgJPnrLTIGnd7IvkcCopGCry2O3ZhXjplRy+cUWFrxi4aEnt7BzO4iwnqgUQo6YyKYFFRyha3AA+qCBHcovfLowna6dtDz3so+Fz+8jK9DQiTYhErizdjDztmQ8B/c3UOe002NECddclkrHdhr2H4zx/dIAM2+y0aeHnhp7gpXrJCprE4RL4pw72sTj9xyX0Lljhpk3Pwyyc+dOevXq9adiMP6Sq7jrti/weILc/xvzjd9CpZK4+FwzX/wQQKOSOHAkxnPz3Wz6oUX9QnRAbz0XnpPCLQ/YOX24kS07I3h8Co886yDo1mIyQql/H53FgMY/ImRi3eZKRp6SlP+IxRWOsosenNRgYzKdbCpEMVVKMcWlMU4e2Lxr78n9E2zat+2Eyc+DBw+SKprWhasWpVRQTDrZeHA2SVoCaCU96qiFjz7xM1B0aUR8ayQtrUUXSjlI7m8y4X+PTFGAtV0548cmCeOJU6tRu/J55iUfj9+fhs+v8NZCP0u+jCAEDBygorpUS+GvMXOIGoIGD3379j2hGPxToCgK2zZXIIcstIkOST5zHyS8CX56yUlt+hZ2rG2ocyzLSadyRREcOBLB504Q8Kuxxpo3QrKIdLbvPF5pJoTguptdrPjcSrfoIDSSFiEEJT9X0fvknaxfmklOlppX3vaQmhEnlrIbe50GSzgXo2SjTlSzW2ykI70avB/HoJLUxGIxdLqm9XdPBEuWvM+wgWGWrg7z9cK8egKyS0cd55xu4qobKtj9dQrWWH6D7+VGO1BTVUdMxPg9Bzu4v6He3OnOB9y8tVuQQW4D4vPYfXQV/Vkf/oYMW/NEblqqjCyruPLK6f/1/Xbu2peV639g2EkGhg828MOyAN8vC3LnDTbuuN5KKJTUrVepJM6dVMGN99by6N3p9dU+u/ZFuO0hO888mCQC1Sr4fmmAM0c1nf25ZlOYM4YbGTrIyPQpaQB89KWPPUURfvwov74fOnOkiemuBJdMreKtOdkU5Gl49O4MyivjFLbQMubSCm6bZmX0CBOSJPH0g+mMuuQdxo+f8pdkoQAGntKHHz9ciYSKUg7Qn1PpzSnUUkEJRUjIZJCDi1pa0jTx31pJ9nMuYcdijZFREGL8OXoSCnzxZQx/ZTHd3APYzHICwodJaljRFhcxqigli1yc7nKGn1/BK7Mz6d1djxCCdZvDzHrWycN3pjP1Fjemml4Nvu/DRSZ5hESAGFFuufPmvxSLpvC3kp/vvvsufr+fcePGceqpp5Kenv637F78i38uampquPrya4lUJNC5zCgo1KgryRKtmnQbdVn3MWdmCp9+EebnV0McOVxc/1mXLl3IaJvGwW27aE1n1FKy+QeEjwNspx3dUKOljEMNzmlQmYiLGJ3o3eh6PuHGiKm+k4uLGFktMjka3U2qIxtL3EaMKJ7UWmydUnji2cf/zvD8P4XP5+PTTxeycd3PyCoVp466gLPOGvu3DNJ/Fq+9M58zTzmHtnSliO24hJ1cWqJBR9hYQzS9hOduNDD3MRm9x0BUhEjQvAagQAASRkz4hLvJHVmvcGHBSgAvCRFPEnC/gzvtAI9en5zMV9u1rNhgY++hFKrtOtp06k6rDhCPxWnrK6DCUUrNESfagB4JCUX6+1L5/69Bo9VRxt76xTiA2d6Za2/ewI+fZvHMEyZuvu8Q5aEKsuPt6MFJlBxZSSIh6id6O/ZEeOtDD6XlcdJtMqGQQlFxlJxAV8ZcfoTHH0hrkBU1cVoNQoEZ99i5eqKFC85KQaeT2VsU4dG5TkaPMOLz65n/joeJ4yxs3hlCCWm54S47555pZOrktAb30K2Tjm8/SWf0mVsx1QyjkPb89O3PnHzyXzc82rFjK088egPTJik8dEM64YhgwcKjvP3OAXJrhpDmbc+ixVW893omn3ztZ/bLbuJxwfDBBs4eYWHph3nE0VPYSdUoM/QY+vTQo0q109l5coNsQLOURkr1GLZWr8GaEWvWsRNg6FAVOz8vJ5vGiwu7qoyTR/y1GOzYsYOT+4WwO4w8+6Kfn36JEY4oREQEW4aMViPo2FbLG3Oy69vBWaNM3DXDxvhrq3B5EvXkJ0C1PYE1VSY/V13vHH/Hw3YevTu9nvg8hnBEkGJMnjM/V80Dt9k47/JKLjnfzEn99NgdCeYtcNMiT8PZo0y8/aEPRRH1JVe/h8udoKw6lVvuPemEYvDl518SDUfZuA1mXHd8ci5JyRJ/gCsnpvD19+WUbBBkBNuhktQoQqGaMirEEWz+QsqpJi87yvzncrnIUcqRjWFs/g5oJR0REcaRUkTHk+qYdqWZdT+BPVBFlVSMRisoTBfcMNPHm3OyGxDgu/ZFmPWck0XzG2azTr/OwF2byjAGO5Mq2Si3a0g1y+Rmq7ngnEwsaSo++7p5bap/OvxhL2efCeefmYLHpzDmkkoevstGVU2ctq0av4cLPvRy/ZVpjDnVyKVTqykuiTN5vBmLWUVpeYwHZjsoyFPz1aJMzrloNZrqNmQkkmZ9XuHkCPvIpw0xopgscTq01aLVwbS7anntmWze+8THOael8MkbaSx52YKm4342/dgwU0Snk3nyvgwuvKqKSRdZuGWqlS4dtdz/lINnHsrkifts3PN4oNFv/0948J6HEUczmf/6UTp4hjQivCRJokNsAFv3/8Lm7VH2FEVp1Ubi9FEavvrBzZ7tKjRWOyqLnaEtNXh9qyitVDjnNAPdfnV8vvV6M2Xltfz8nRODvR1aYSCodRBOP8Jzs020b5MkPm6e6WT/bg3aqJk5z4YxpAa46HwDPyzOr+9/DhyOMmqYqZ4k/D0G9tWz8LMggcCfj0VWVhbDTp3COwueoF3r5iui2hRqWL0hhEYj8dhcJ888lNEoA0eSJJ66L4Ph55ez7LN8ug8vpc6RYNE72fTvpWPKdBfbvt9PVrhD/XgQFWH8aYf59ucgt1xnxWiQiMQSFNKhSWInX2pNhXyQuroEdkeCNoVNjx3VtQn0+qYJhz9CaWkpiURjA6gqUYIHJz0ZjNN8gEAQ+INpl4yMxaihOn0pBgME/DI6eyvSo62QJIl0sjnELpQ/mFsqKBw5miTNSspi2KvVtIl05cdvDlHr9LNsmYdUR0fS4y0BiR+2l1PJfhLshdQ46jSZC88a969XRjNYtmwZfmeALqJvw8w0SYWVTIJaPYbftHEhBNffXUvn9lq+fb+gPkN70ec+7p8RpLlHGSVMWtrx8y9dFWLVN6m0ivWqJ8YlSSKDPPSOFK6cvpGTT5bJz1MzdEAK779ioauvZ/1vbCl1wC0c7GYDPcWQBnMrRSiEhe9vW1OVHi2isiTAa89mN8q8lCSJ55+yMmj9AaxVDclPDTryszWUHNWwYm2I4UOa7rOWLo8SQaGApjUfZUkmTclm5Ton11/Z9G9cvTGERmvhxx9/ZNCgQf9VctCEiVO5964fsFoivPquh+8X5XP93XZUqiQBaTTKCCFY/IWX3fujpNtkBp9VRttWGqIxaNdaw6tPZ9O6pYYaexxfQPDYXBfDBhsbubV//p2fwnw13y8P8sG85DxHCMEb73v4+r38Ru+tzari/lttPD7XybzZ2eRmq9HrZW6fbuWGK1OZOL2adKuKfr30qFQSndv6KSoqokuXhhtvfwa7d+8m4F7HBZdG+fBDgYlUithGB3qRI7UghxYoQuGwtAu10DUr52bBmszyzLUz6z4Ll447Lt0086akoeu8p7dgclnYx2ZyREuyaYGMijqqKOcw7elBgjjnXuHmkguN3DCzlsrqBKkWmQ5tNZw80MANt3rRlHfC+huJrKiI4MFJKzqxjdXkFGTRr1+/E45Fc/hbyc8DBw7Qv39/xo8f/3ee9l/8Q5FIJJh8yRWkHMjBJlnqBxpjPIWdrKOD6Ekqyd3umIhSZ9nL6WND9OuVhizDN4srKchomPEy7uLzeXn7m+wW60FICBR0GOlAL0ySGY9wovrda5Guz8BhKkNdrWlAjgWFjwPsaKDvWWk6wu333saQkwfzzlvvsXXjVqwWM7dddS8DBw78XzuR2bVrB4/Nmsb0yxPc+LyOaEyw+Ms5TL7sFZ57/gPy8ppOef+70aZNG8zWFHBBJ6k3ZeIQR1M2culYC0OGqBl3VhZqNWzY5GLpJztpITrhwdFsyV8tFdjIIot89rCJLqIfBslU/3lQ+DnITrrSnyB+drORzqJvfbmUEIIK6TAd+jg4eWA6X/yUxcff5pBQktcym+LEImFUcSNqtRZtBrTLaE+79uDbE2N90WpaZv2/id3/RrRt24Ytq7dSKg7SgnZIkkSKlIprR1c6D95Cxw5q2hekkHFkYL1xkdbZgufn27llupkHnnJQY09w07VpdGqn5VBxjMfmOjm8T6aCEj77IsQj96aiUkkIIZi/wM/2lRYC2hCfvpnLR1/6ufjaaoSAFnlqZt5oo3vnpL4PwFW31PDgHalceI6ZSTdUc9vUprVv8nPVtGofx18dQoMOl9P9l2MSCoV44tEb+GKBilRLcoGZCtx9i4Wzx0QYf8lG8mtOwXM4h/OvKGbihWbunmGlxp7g5bc8HNyvIhqoTk5s/sOuskZSN1kGHcRPRpqKsLaOzTuaLh+C5GTyGw6hCCU5KfpVi7JGVUKN6QifzFn4l2Lg9/vZtM3HSy8HyAy3RWRW0aNPnGuuNKNRw83321n5RW6jCb85JUnEvPCGmxcfP+48PO8tNx6v0qCf2HcwSr9ejSeFA3rrWLo6RJdfs4KHDDDw7Qd5fPqNnw8+9bFlZ5i8HDWRiOC664P4I2p+WBZkzEhTo3M5nAl2749yxVXXolaf2HTsiyVfJl03PT5c7uMr+dEjTCz5NkDv7slJ9GfvpfPeR3W89mY5oYBMtT2GMZBPH05hD5vowWBE2mrUaplP30vn4ilVrPjJQZw4ua3C2DJAZ1Jz5QwnwVA63eiPDgMiIvAW1VGVtZW7H006EltTZapqEuRkq1n4ck4jkx2LWQb18SwabdxEnTNBS6PMpl2p7DxgI81cjMvlwmptOjPrnwyjJcbEC5PZFVeMt7BxU4xJk0MIY4zDR2ONCLBfVgdZsiAPtVrio9dz+fx7P1fdUkskKki3ylTVxBl3pok77/dBTItP5aA8UUpcxEkhDQ1aKilGLanRVcice4mDvj10nDnKxJkTKvB4Fb54N5e33nQSlNw8dXVqk+OsJElcOSGVRUt8nDnKhCwnS/WDQYUzTjXx5LwT2wCMRCJsWrOZgkQntnsqm9yQhGT5scWYzvdL6yAuoVKBwRTE65LJLVCYfImZm6+11mfpO10JJk6v5pOvfVx4dlIXcO6TVspmxHhr4QGWrgjjrApx/plGcrJlNmwNc/1tLvyHWtAr3iV570FIBBJ8+f5WcjP9zLgu+bzSbSqOljYm5o6hoiqOw6WiY8fGWdp/hNKS/Zw72sTeA9EmM/AB9uyPsGiJn0gYHK5Eo4qG+njpZLKz1DjdCp07aHnu4cz6NrVgnpXnX7Hz5rtlOKq0aHQKtqwYLz6cwoZtRgaNKcFoUBEMaGhJ8xIerVJyad+5jOfmu1j8WtOmJq8v9HDuBX9cjdMUvvv2M0h1IFzH+3FFKFRRQg9OoiJrNZOnSDw/L0bMF22SoFWEQkjl4a25KZw3JlmuGwwqvPBaGe+9UU2+I1mKqqBQSTE5TWzsAVRTRsynYK+L88CTLgrb5JKZpyNb2x1fHPqfEqGm7AC1B7eT4exJjtQSm8hms7SUnm06kd+2Nc7qpg1m/gX89M3PJEQcM02PE1p3Pos+r+Hyi5Pv38p1IVItKm68puHxF52TwsOP1qBUNC35UiYdQnXUz9Mvy0gSzH0pRLvAiCalMFIkC5vWq+jaPc6Lj2XS92Qn+b8hPo8hTUrHJrKpo4osjhOPDsMhLJbmCfUTRWZWAYf2C7Izm+4fzSkyGVkJlMrkvQsh8OLCLpUxtodMSWmM2+/x8sbLMqkWFa1aqOvv5c33fFTXJtCib2SG+FuYSKXOWcuOPRF6dm3Y7yQSgrtmOXBst/Ls9nlEbbMZMuokHn7sob+U8ZiXl8cll93L+Otu5MfF+bTI1/DxG7nMfdXFC2+40etknK4EtXVx5j+TxenDTHz+nZ93P/Ly5F3p9OyqQ1EEPywLcOesOqZPSWVfUZSh55Zz/VVpnD7MgNOt8OIbbjbvCPPwHem8+aG3vsqhtDxO20JNA+mT3+LkAQZuuNvOzr0RunTQkkgk+zi9XubFx7O4/WE7H7yS7BMNuijvvD2Pp2a/dMJxeOuNp3j2QTVtCjM4WlbDptVBcmnFdlajFyYkkmbNqSKDqORs9jxhQgT1NZw5XMel4xqT0lOnmPn0qyoOr0vQhf5ECbOfbQgU0sioz/63S+VYrTLt22j5YXEBHm+CPiPLOLhfRoQFxI10xFbv7H6IXdRRhQYdm1iGQhxZZf3b5CDgbyY/1Wo12dlNC8j+i39xovjl51+gUtvIgdYopdBTnMQe7SqyMmXUsozFqjDrJiNjz0wDktk5YXWIq6Y33G468+wzmf/06/RyNZ1xVEUJ+b8xQhFCELdE+GjJIh66ZxaH9uxBG9dT6SwnmojQlm6o0eARTkpU+znz/NGcfc5ZANx8WzOigf/LEA6HeWzWdJa8qcKalhzkjMB1k1SMOiXKDXdfzYJ3v/1/9nsGnjKAvV8eoUIUY8KMNZFL335hxo89ninw6lwrF7hqWPGTgwQKB9hBB9FwEhIWQUo4gAkzObSgM305xC6EEGjQEcSHFh1d6IdeMqLHiEqokhqvIoEKNSGCIMW5uJeetVutLPo6l4KcMONG19Cjk4/lq33ce5OebE8ya1jSgDerlvQuKZi7GxkUHMquI5tIJBJ/ubzh/zImX3053332I7W+CmqpwGQUGG0htHoFOSo4b7SJl+fFyf2NY3tGoCML5nn5fmk1/ftpGoiad2yn5d2XcnjgSQcfLPKjxNW06V3OgN56Nm6LIEJGFCIQTOXH5QGuuzy1SXfWn1cGCQQULh1n5sxfSa1gSJBua/4ZdmqvZs2qED7Jzaief73s/fPPF3PlJUo98flbdOuko3NvF999/x0ZGYLP3syhujbB5h0RUi0y10xI5aF7ZboyCAmJ/ft+IR4XDcxTjmHfgSgxb8MdfyEE1WnbaNvHxTO3mkg15zP1jhouOsfcSBspEFT46NMIPRlONSXsYA2SkAnip12nXJYvXoXJ1JgQ/E8IBoM8P+d+6moSFLZUI2mLeOxeG6cPTz4ntydBp/baeu2n36NHFx2Hjx4nIT77xk9ZZRyPL86gMWVcdG4K5hQVldXxJjdNzh2dwhmXVDD+vJR6ck+nk5kwzkJxaYzvpgS4dWoa5ZUKmzYHiJQYuf3uAO0/0jQgp/wBhfMmVzJ0sJ6N638+IaMTgKOHSrCpU3EF4OMvPDx0R3Ij8OSBema/7KxfbKhUEldcauaKS80sXx3ihulx8oPd8AgHKtQYJCNVnuSzTSRg316ZHuJkSnJ+4okHrZw72sTBIzHGjo3QVTm+gSdJEqlkoq8ZRkXJKn78PJ2Pv/JTVRPnvlualhr54usIGl+r+v/H5CA2a8P367ShErt27WLo0KEnFI9/AixWE9HYccNETyBC594Sd83I4tE5Tt5+oSHpJMtS/but0UhcdI6Zi845Xpp2+0N2Jl7joUf8ZFpKvz4HCQLCyw7W0Y7uZB0rZ3SDY6WbopwNzH7AwPljku/By68FSXjNZBl1tGvd0HE5kRB4vAopJplWLdTc9ZCTBS8bUAVteBU1g0baef0lCyZj2gnFoa6uDk1Mh0NTQmqmH0/qL4RCAsmdgdXdCe2vmSxhEcTjd9Fa3wZLqAUg8IkShO0wgwcYueP6hptVNquKL97J45Tzyjh/zHGduhb5Gh68K5XsbMHDD6oJBRWWfBvA40vgqzHTKtG1ARmiklTkufvxymvLuHKSgizBuk1hdu6LcOUES5ME8dPzXOTk9SYjo2mDuOZw5PB23n/RxqQbqjnndFOjDPNwWGHeAi/E1Cx5N4N7Hq/7w/OpVVBjT5BikjEajvehkiRx83QLN00z8+Ibbt792MuQAUbe+MDD6OFGDHoVH8zPYdLVHvgDzk4CbrnOxr2P17HgQw9TLj3+/iuK4L4nHZRXxfB6ak4oDgAlxdu4Zoqez17bT2Ygqa1fQzlqtBwwrOWJ+9S885GX52en8ejdu8nz9ml0jjLpIJMmahl39vH3xGiUufvmVBIJN5+9UIoqaiQVG24c1IhysqWGUh1e4cKLE5XLTI8h1eRoOtNhRGsQgi7tvBj0sOuAmZzC7gwdWsPid1bRonYoWklHnmhN5FfH992795xwDP4pqHXYkVERJYyOZBWgWzgo4xBxYoiQwkNPuzhlkJ7WLTW8vdjLI3c1HpdUKol77jBy313r6RAZ2ECurE5U4cHJ7Zem0b+3lmdedpFu0aJzN646PAYzaazZWM6jc52onLnNJrzkUsg+tpJFPhERwmkpomWvOmI1zVfSnCjGnn8ZP3z72h8ec8yWxSFqKKEouSkujPz4WRh3yElVlcS5Z8joDXE0VicXX6hl174oazeG8Xl0pJOGDzeWZkhon/BQZxfc/pCd8WPNTDjfjMEgsWl7hLseqaOiyEwn0QmiQDVs+2Qfd4dn8vTc2X/pnjt06E6GTU2L/GQcU0wy992afO5CCPwBhRHnV3D6sOTcc+yYFDq10zLvbTfFpTGi0eQxudlqtu4Ms2+vhDjQjZfuSfCCxYGU0KB29MZrLuKrH4LodRJ1jmQlUSwu0GmbJ+ckSSI/R82sZx1ceLYZo0GivDJGQZ6GvBx1/QY8wK79ETTarXg8HlJTm/YpaQ5OR0l9Vn2XDlrsqzuSLuWQK1oSIQwIdBiQJImtwkGIQIOkn2NwpBzgpH4yk8c3n41743Vm9h6sw+47RMfoYHJorMsZzTrCxecnz19cGmP6LR6kQBpav5EAfmIE2Mk6FJEgLkXIpRUDxWn1WvV+4WFvyWYWvLWAq66+6oRi0Rz+VvKzW7duHDly5O885b/4B+PLT77C7M9ocodNJxnIj3bm/2PvvMOjqta2/9vT+6T3hCT03qSJ2EAFsSEoUkTEjmIDFXvBjqCoiIoFO4piQxGU3nvv6b1nMr3u9f0xmDgnia/xeN7vnPd4X5fXJTOTvWev2XutZ93P89z3jLsLuGFy8wfzzfdcxLfrwplnnhnx+sH9B7G77RSKE2Sc1uz8FRWiiBDBiOrOPOkoF4w8l9TUVBZ/8BZut5vFby7mm8U/Em1PpoJCKihGh4HUUHu2b96Oy+X6U5v6f1f8+MPXTBoTIjqq+aLcPlND1w42Dhw4QO/evf/l32XNmrWs+W4dfnz0YggWKZqQJ8jzL6ynTw9NY2ZRkiQWzo2m5+AaeniHUk0pO1lDmshGjRYbNbhw0JNBeHFznH24caFAQo0GI1Y0aGgv9Yg4vxotMjKd6IMWfTjjKcMnSzaRXxFNXLSPOfeeQiLIR184eemlIGm2AY33sAiAqSSebRUbOO+CczF0UhK9I5GtW7cybNiwf/n4/achOzubvkN7sfengxiTGnj2aT2Xj4xGqZRwumQWLbHhDnkiSCpJkkipH0hhwc8s/7DlSsyH7o5m5/5yFs+L4ql5dWzc5qJDRyU3TVaRnKjilw0+Hn2hjpQkFcMGRxKAq9a50GklUpPVjcQngEHfFAS1hKMnfahQU6o8+U9pfu7fu4Hn72996Z44zsSunzXg9vDsXBdLFkUz8nwjQgj6D6sm03V+Y4WDri6TJ58vY84jkcGV3y+4bVYdvpqUiPm31pjD1dOcPHJf0wb9rpujmTS9nGcfimsk9w4e9XHTXbUYS/ujltSk04E00Z4CjoNe5vMvv/3T7U3PPfsAWlUV8+fE4PULln0X4sJzm36HYBC0rWTeG6+jPsTsp6vZstNLUrySSWPNvPOpnTVfJvHkvDq+W+VCCNi5z8egfv/gyqqWeHlOHOdeWcKs26K5crSJUAg+Wmbnm5VOvv0gpVEKYNpEM3fNrmfDF2mMujqXQQPU9O6u4dgpP6fyAsy8NYqF7zeg1eVgs9mIior6w+MgKUN0OrOOmhpBZWEMMx6s4bXnwm6d77+SxE0zK0lPVTV+v8VL3BzapSWuuj9F0klKFbl0kvuRK45QXyrz3IJ6rr7chMZnpUp3kvvvMXL5yHBSYf7rLqw1vVrcyGklHfWVURSVBrnuajP9RpRw4yQrJwviIz5X3yCzYZuKhPREJMCHF40hhi17LOh1Ciqqw3O3yy2jVv91G8D/S2iX2ZVPvtrEWQP1XHltDTmFIQ5tSkOtlnj4uVrmzK9l1m3R6E+TVka9RE6+v9WW6C07vXQODsAkRT7/RslCDzGQcgojjAzMUhRyxQAefOIA7y0MV2p8+YmGLqFB1LiL2LWnkKED9Xg8Ms+/Vs+2PR6SE1TU2UL4/YJQcQapgbD5YDwQKPBzzeRNnHNJC1qSvwOj0YhbVci1t6u4b0YaxtPtjJu2e7ntrk3EFQ9Fi57D7KSvOBu919g4jykd7dFkFDVqtP0jNBqJUecbWbvZzQXnRMZxSz72oZNMWKxuxl1q4uOlHqLqWzZEkiQJRUUGw8ceQ6eVSElS4nLJ3PlwNS89HtcoNxIKCV5+q54TOUF++OmdNo1DGDKxMUquucLMVTdU8Prz8SQnhteHvMIA199ZSSAg+P7jeLp20pCWrOLYSX+Lzrt+v+DwcT/7DnkpKQuSnNh8LZMkifPOMvDauzaGDdIz7lIzn33tYNpEC+0zNVw4QsMPx8uJkZt3tAgh8JmqqKjSERujZP6b9bz8lo0endXExys5eiJAdW2IzDQV1qi2G8BJwsvDs2I5drKMNavKCQaUqNESRxIBr49Hn8xn4kQd468wcfCQjW8+34a1tismrHhwUWM6Tq1cyYLnUls8/l23Wvjs0zzKyyR6MJCDbKWeaqpECfGkokBJLeUECNCDgRwRu7DYs4gaYkEIuP+mU5zRO5wgqKlTs/CjdhzPS+TCK2DLkiLiAlnEkIg/GCao6+v/lgBpDT16d2P9L+sp4hQd6UW5KKSWSjrSq1ESrb6kigvG7mDEuVryCsMkU0u4dryJdZurWLf+F0K1MWiEHjs2jJhpT3eKig4z+y4DBw77eCfPT1AEG2XTmkHn5v47ovlmpYvg75jzqlAjmRrYHfiRgf21zLtTz+vv+unZe8Q/PTa/IiUlBZU6nsJiP9v3+vj8GwchOZzgOKO3lvqGEBW1PpTkYKOG3gxtMkesg1jh4TA7yQ71QOvSIztlFr+yG4/WSe9eWo4cFph9JgpDJ+ghmnc2uoWTIAHkvC4U+o+ydpObz7914HELKmtC+Mvj6RKI3KPHeVPZs3EfVVVVJCQk0Fbs3r2b9JSWY3BJkigpC9G/d2QFapeOGl59pulcl0wqJRgS7Dngw1/QDl3ASMBQicJrQm9PwyRZiXLE8PPqX+jWO8RLi+p5/pE4MtPVHD3pa1Xm6MBhHwJBSVmIp+bVMvO2KO57qoYOmWqeeiAWlUpCCPjgCzvnDDaQmhxg/fq1XH75mDaOQlPV/K49QaJJaLx+HXrcwkll7G4UVjupigBF9vUkVA1sdFoXQlAsnSJkrqVHVy1Wy+9ptipRoaIh6KBcFJIsNRlWCSEolE7Qt2+AhDgVRSUBRl9ZT2zpENpLpsZ10ykaOMF+OtCTAu1eOvatpKS4EmNdB6I92ZgkK73EEF554dV/T/Lz2muv5aGHHuK7777jsssu+ysP/Tf+CxGSZaSWospGSBw42ryN6OcNbo4XWPj6u88jJmNZlnnq4afp6T2TUnLZxyaiRTwSCmxU48WLCQvVoowAAaoowYiZE0eONx5Dq9Xy9effkmHvgSRJmIl0Ea8pDbL0k6XccPNf84D+O+DA/s3MvqX1irYLhgXYt2/b/wr5edetdxMkRBIZjYL1SklFUvkwJk3YTUq2g4EDJSrKJLZtD5Ee7EIeR3BiR4MWQdi86Ld/rxDhiV2DGjPRePFQSTEmmmfb8jhKV/pjkEwERYBicqmjAuoUOD1GcnLzGTq8igavB0ttF9K8Wc2cliVJQhc04i0NYmivQunUUFxU8q8duP9gvP7mawwd2I0l78QyuH8TEWUyKrjv9hgcTsFXr58kLRTZLhgdLTUzofkVOp0Cgz7s+Lh4fiJPzaulfaaa8VeYyS8KMmmcitunmblgfClTx5u5crSZBrvMx1/ayS8KcOxYiIQYDflFAT5b7qC2PoTbI/PK2/U8/WDzyp2SsgCnirzY1NuZOkXNh0sWMO/l9/7UeGi1elzu1ttEbQ0y0XIiiZ4MitZWcMXEw6z+Jp7CkiAhhznifoxxtef7T1zs3lfDrLsMpKeq2L7Hy8uveVAVdcNOHiERdgsXQuCLKeDBeyNJrStHm8hup+axF2rJKQjgcAocdkFivJLa6L34g8kgCdzaatzeIGZ9Emaz+R+/9h+Cy+Vi/77NXDrCgMcn8+YHDdx3e2TFQWyMgrKKIIGAaNGps7g0QFy0ktXr3Rh1SrIz1ew/4qO2LsSlU8oYf7mZp2fHUl4V4rb7q1j2TnMzo+9+cnHb1ChO5PoZdF41SDBurIqflqZGaKhKksTLz0bTY30+l5xnYtZdZvIKA5RVBHnh0TjOHKAnLlbFE3MdVFdXt4n81BmdLF4QzQsLHHxwysE3X6lZv7WIKVebSUpQ4Q8IvlnpZNN2D5IETgdU1vsoljZgjvKj8aqo9BSTSjYJ/lTen1vCe0tKAAXatAquG99UzXT8RLgNulU0xLLsu3w2bxKEStIYfkkNPQf359flV4jwf+m/8VIyoCOaXry3jAhThZ/WBZk2o3lF1t8AhTCwc5+PcVNqyN+aykUTqxrv8YXPxXP3ozVs2+1FrZbw+wU6ncTjL9by8RtJzTam3/zkoKYKsmh5g2mRoskRh5pVP1ulGH5ZG2T0pBIOH4AO9h4gQUwwlXc/PM71E41cO6OSmyZbGquRAU7l+Rl3bQXuvCwMp40R1JKGdNtgdm890aZx2Lt3F5dfouSJB5qefUmSOHuInm+WKhkzZi/qqmyiiGtW0RIkgEIFmemtb3+6ddZQVhFpcjL+pgpQyjz8dIjYGD3vftrA+s1edL8To+pkE8ePh5h0tZGffgoiCQM/rhB89305gwdLxMWqOJnrJ7udmksvv/ZPJYTq6l3kF2mZcrWFxe+7GXGRE4PVT0DhpX2WirmPx/L0K/WNZOedN0bx0LM1LH0rKWKuEkLw1LxaHpwRw9JvHaQmK1utWtt7yEPHbA3jTlcRr1zjYv6T4XXhjptMfLHsKKay2GZu6rWGHLRmP4ePSyx6IZG4WCU1pzWSP//OweL5CUy/rxqNRsHZZ5/f5rGoqfXwxdcudm9T4Q/IdKVPBLFfXq+hX69SAJ55NIqJV/uY/+o+TuWGSE1W8uh1Wh6cI7eqz2wyKpAMLkLokVCgM8gkepMxyFZqqSREgAw6YpQs+IQHJUqypW6YYwWhQGUj8QkQFxPgkTtyWPRJBlv2JBI/pBKxMXx//kpemK0ta/H9DRg+fDivz1uEjRpKRB5VlNKXsyLu2WgpAUvJxXy+9Ce69BQUFAfITG+ZANUZYNErJu6ZESS6Po1MuqCUVAghWL8hiNstc+1VFt77pJQ6fR4J3uYmMX7hw5rk4pXXFJQVabGJctKlDi2ez6ao4vJLNGgNIa4ZY+T51+o4keunc5e2Vzz/HkaNnsbICc9w02QLS15NxGJW0mAP8fq7No7nBPh0cRxXTcmjW835zfYqWklPtuhGMbl0oAcKSUE3MYCT+l+YOlnLsy/XYTHn03DYyhF5F9miGwbJhCxkaqQyKs2HMQWiMGYXcMtEK+9+ZicrXUWPzmq6d9LzxtsO8st3YMSK2h1DlIhHkiS01VZ++vEnpkyd0ubrjYuLI6+w5a4dAEkSVNW0Li0QCAgqqkJIkqCiVInJWM3wcfWMH6fD5xMsfn8v+3aoSa4ejKIhgcH9a9m+x8dDz9Ywe0Y0Fw83smiJjdunRcalaze7ufvRaqZPtTKon46yyiAfLXPQKVuDyQgvLawnJzdI/3PLMZhg2XvxbNvtpcHRirvz78DpCusMt0tXYzRIeAmgITwX26Ua5C57+fC1KHp3D+9VCosD3DprN/t3qcFjwocbSeOld5bMoH46Vq5x0bNry1Ip67e6sdll+oaGUUwe+8QmoohHILBRjVXEUlsbns/ue8ROdOnARomyX2GSrGSJrhTod9OtmwJrtIykCeFMPErOsQoy3QPRSQZUPi0VFRUkJbU9MfaP+EvJzy+//JL09HQ++eQTfv75Z9q1a4fB0FwoV5Ikbrvttr/y1H/j/yBGXXoRiza+j97TchWlP85JSW1PJtxWwJiRfiQJlv+kAmUXli57s1kb8fbt21HVG1BJKtrRmXTRATv1CARpZOPGSTE5+PCiREUPBqKS1BQXHG0sPf/s08/wloZaDQpjAsl899WK/1Pkp05nwO5onWyxOwQ63b++0jU/Px+f24caHSn/4LKpkbSk1gzFV+3l0x05gIyZKGSk0+0YEum0p5QCutEkkO4XPo6wq5HQ/BUB4WcvGyNMkEIiSAAfBsmE73RGNI329OJMFJIChSyQAiYcuanYqSab9q3eJ17c+FVe9LKJoNFHWnrLlQZ/A4LBIJlZ+gji87eYeVsUS5efIlTUPkL7ze//fc0wr080ki6zbotm+LgSPvzCQYcsNQa9xIGj4aq/BW85+PwbFzHRCgJeBXklfhCC/PIgDz0jc+t1VlKSVGzd5ebF120kxCu5dUpUo+7PgSM+Zj5ezVmDdbTPUvHI3THcNvsYx44do2vXrm0ejwtHTuDjr/bzxKyW33//Ax8xIgkksIaSqDhVyq79XkwGBQo5shJBkiQSG3rj3upm1qF86g15pGdIBINqqkMlRGlMHAxspos4AwmJDp3lZjqaEHZB/2RREr3OLSQmSsXjsyykJKrZsdfDtz8Vc9tUK1dfFk9pRZBJt/OntY+LiopQKdxcOy6WW++vZvzl5mYbVUmSGH+FmZfeqOfBuyIrf2VZMPOJGrZsgnbKLjh9Jlbl1EBsJe8sTODVd+pJjFeh1SrITFfwyD0xXHZtGVeMMjKov57yyiAffmGnfy8dt19vZcVqFyvetaKIr2LO7NbdlocNVXHTNAOpySpSk1U892pdY5X6WYN01NbXEBvbcqt4S5BlmYR4FTff3UD59vZ0CVg5HthH/SkFLz+vQhsyYc528cbziVw8IhyDrVzjYtYTtVQXmLDVy3RjADFSE5FtFlFUVpnpMPIY/kCkEVZCvJIKPOhpeZ53hBx89qaVFE930iQ9IVcQeYAg6PdRUZ6P1yMhhTSoUBMiiBoN0SSgktQ4deVcOi5AdV08ecV6zjpn7P+qid5/Emx19TRUadhRIJEejCElpbrxve5ddAzqp0OjkZh1WxQGQzj+eeG1OoaPLWXu43H066WlpjbEgjcdfLjMjqdO/7vPohIVAtEsCa2U1Xy2KIYRl9ZhcITXTYWkxFDak7NG7+Wu28xcemHkBqdjtobvlsYw+tIDGKqaZIf0kpGqkuo26Xl9tewtFj3TMlHYMVtDQrs6dlUdpCeDm72vw0CFPVzheNaglttXt+7ysGK1J/wMCHj2lXquvszEF+80zSdjLjZxKs/PxeN2YS6/oBlxAODV1xATreCbpVra+89sJGKdooG92/fy5BMqBvfXsmSpg1D+xja3ODqdTrTqsDnb528nc9UVBj54Np0GcYpnn45mQB8darVEckLTd+vWWcstU6yMnlTGpHFm+nTXUlgSntcG99dx3TUWzj5Tz+VTSlslEN760M7Dv5lbZRl+LdaOi1Xy6QcWrr1xA6raNLTORAKSjwZLDmkdvIwbo+eOG5qIgbhYJY/NiiU6SsG0u6q497YoXnzNRmpq22Oi+moFMx90EW3vTBKBZhXNGlnPkaMyYy8J/7t7Zy3vLmyaa3bt9+L3tf48BAIC4dXTnm7sU64jPjqAS3EQTfEQUqTMps8JP0fZTQd6AqDUSBi03mbHUyrh9muLUKkE67Yl0nBOJSU7DtHZEk48ZXVsmTj7G9CrVy/UKiVSUEE15aSS1fL6KylJDHak6FAlc+bV8e4rzaX5qmqCFJYEGNhPh1uqIQ1LY3eMJElYKntwyfhDLPsglsfui2bGrFOoAkaigymN5/QJD/nWrUi1EJV7FhIFyFSGDVOlSCJMFiHKDIfpRYiff3aj00m43IK0FDUqqYK6ujpiYlruWmoLPB4P7yx6ndl3R3Pr1KZnwWpR8vA9sbz9kY1NOzyYlcYW9W8BoogjV2pKgkmShN7WjtmzCzDEKFj+cTRffO3hzfdcnKjagghJRMfAlEk6duyTGT7MQ68eRj5a5mD3qoxGff0nX6ojq6PMVff6iY+rZ+XqCn78MURM2QCUQonL2XYTPIAhQ4bwnFfDNytdjLm4uWnaVytc1NaHaLCHsFqaz9lfrXBSbw+xYXkKZ11WzvfLEhq1lH8dg1cC9Rw+sgrh0PP2h3aUSujdTcP4mysIBsNGZ5u2e7n7lihSElWsXOvi/c/sbPshvdE4qW9PGD3CxNyFdRSXBvnooxCpoiu6UCxehZsLRuaiNLt49a3+bR4Dn9fHA3Ma+GhhEjdM1TFnfz5J3i5hTdfUfWz7Nq7R4R6gXbqaFZ8mM/jCMo4frUeNlixfP8rKdhIdpeCDz+3cMNHaTNarrCLIpu0eNLIOrWSgAz0IiSAObABk0gmFpKSoqIJvVzrYtNVPPHb0wtRsvYwmHleMgrUrmmLSVetcTH+gmn3uTXQSvTFgorKy8t+P/NywYUPj/1dVVVFVVdXqZ/8mP//G/4RRo0ex4KXX8Oa70UmRJLpdUUt612TeWLSE0tJSNm/eAAjufeBs0tNbFiAvLy9HcigbS60VkpKo37iLGYQJgUyaFOlcpw7psNlsBAIBFrz4GnphbbHNCUBCIhQKtvzmfyhGXjyRj77cQu/uLb//xQotTz476l/+PVavXo2ZGFw0oKDlSlQVapzYkAlhxIJAUE4hnehDlBSHSzg4wFbSRXtMWMnlCJl0aZaJUksaeouhHGArA8X5SJJEkGCjGdYJ9tOFfhilpgq2UK1EckYSxbnFyA0yNmqIJrJKDk5nh61WzBl6fDVBqill6NChf+FI/d9CVVUVvXu0XhFjtShplyFRKq9DW5eByh2NT+HC1uDhRI6fzh2aB3VFJQFio5WNxNlXPzhpn6nm3ZcTG0kfIQSffOVg/UY/moPnUImDPI4QZ4pDiZIpt3p5ZGZTUNsxW8P4yy2cO6aEb1a6MBkV+HyCTu3VvPdKIsu+d9K1Y3iHeNNEwQdfv0/Xrm3XNRo69CzeeyeOzTuqOGtQJCH8yiI7jqI4En8TyBrqsvng4wPMe8aKX1vX4oZWJxmQHRlkD6zkwVlGrr+rgk4DAzx0dywOh4olH+1g70EfPX2tkxOLP7Yz8nwjcx9vuufPHqLnpslWrr65nPOGGshMV5MYH8But/+pKieTyYTHE2L9Vg9TrjbTv5eOl9+qZ/SISFJu2gQLjzxXy7gbyrj31mjapak5eNTHcwvqyD+mY2BwOFJICs/j9hQCDX6unbaJFctjuWxKGc8uqMVqUXL5SBNfvZfM2s1upj9QydTxVt6am9Co9fnJcgchnRKV4vcJXaNJwdETfj7/2sEvmzwolTDuhnIuG2nkxolWlEpFmzc7TqdMVW4sdb4aFFINWqGjAz2JCsVSmraGjT8kEB3VNE+OvsDE0IF6Rl5TSod2WvbuOIKhYmDE2hpMLGLhC/HcNLMKl1tuDNTvnK7n9p0n0Z/WLv4tZBGihgq6ePqhPd1uqJRUyA2AQUXRHhexJJBIOiGCKFCikBSECBvs+oWRr9mONVHCYE5n1n1Ptmkc/psQmxCHtj4DnSQwYmHjpgAP3NX0/pzZsXz2tYPLppRjawjhdAsCPolgXRTXT1Qga21IsgptdSc6y0ns4GdkWjb6EEKEf69/eE8IgdPnY8i5MtU1CgrEJtJoT7yUQlQwGYdXy+SxLVd2t0tXk5DWQKAy0mxGiZJAIPCHSW+Pu4GEuNa3Lz26aTi5y4SgeQJMJakJ1ccwd2E9Qwfqmj23toYQew74WPp2AhOm2tHXZEOWjUdmNn8+O2ZrmDFdz5KniogPZkW8FxQB5NhSNAETHfzDIs5jkqzoaoZx56yfefRBPT98ksK6rR7ef+9V7r7n0T80BhBOCGuVAQ5s1zPkgkouHqWiKmo/MTEKduyV+HmDm4LiAA5nZPJ65PlGzhmi58sVDl5/18bGHR46Z2uos8mcygsbJ1ktSp58qY5H7olp1I0NhQTz36wnJkoZUQ1/zpl6vl/tYvK48Jzep4eW/VsS+OHnerbtqGHVegdfLIjjwWcc3Hxty5XGt0yJ4vX3bFwywsh7SzV/SgPd5Q2R6OtIxWmDo39ENAksW36I2XeLFk1JnppbT1095Bb4aZ/ZPG5YutyJui4dCzHoZDNy0M64SUp2bt/J8UNqFI4Y/HjxE/YD+DVxLnuhxtlyxaEkwaXn5bNxm4fohFQmXK9g976waOrBPftaJaD/2yFJElmdjOQedaJDifl3OhPMWCEIW1fX8NgLNcyeEdNoUnPkhI+JN9XgrtNz7vkeFLY4jkt76CrOaBx3ayiJ2r0hhozaQ5+eaoYMkdi6bS957sMYJTMByYc76EHtEyR4O6NETR1V9GQwh9lBnEghmQxUp18v5ARaVYB1m30oUPL+x25uud7I4eN+unZUUFZW9k+Tn8FgkMcffhydxsONk1s2Frv+Giu9zitCGWy+T/kVkiRhsshUSPtIbgh3ZOiEkSuuV7Juo5rFHzl45N4YZtwcGc/V1Ib4dnUDG3b4eOtjO5u+TW9MnM9/04bVrOCr95qkMYYPMzBrRpARl25HtmcweGjzxNUfgU6nY/Rl13L3I4v4ZJmLOKuGLp2VjL5Qy9sf2/H5Bc8+FMvUOyv5aGFSxDy275CX1961kRCr5Jb7q7n+GnMj8RkICKbdXUlGqop5T8WTkqhk534vj8zxU3rCzLvvODHFhJg6yci5Q8Mk6uMvhjvKikuDLHgmAaNBgd8v+Hqlk+9XuQgEBWcO0PHTGg/9gheHpRQkQEQjKlPIrT7Aow/OYtnXK9o0Bgnxaq6+3MyoCaUkx2ko8NnRi3iCBLjycm0E8fkrlEqJR++LYtYdKvwuDac4hKEkioeeqSPKquDqm8q57Xorl11oIhQSLP/RyXuf2ln4fBxnnedsOo6kiuBV6kU15dUBHp+RQoqrA17cHGALyaJdRIu8JEnN9vUXnWdk1u0B5j1mIsd/CCXKv8xX6C8lP19/ve2uVH/jb7QGtVrN+5++yw2Tb0JZpcPgiEJGxh1dR1QHMwvfeROA1NRUxo+f+D8eLz09HWENgr3l91040NG8Utmv8hAXF8drr7xOfH0GpeS3eg47dfTs0/OPXeB/CPr06cPbb6bx84ZiLjgncnPy9sc+UtsNa7NI/59BZVkVEqBASRWlZNA8K36MPaSRTbzUtKj6hRcF4QUuVcoiTiRTTgFVlOLARldazqzpJD1qoWYPG4gW8WjQ4saJR7hQooogPgE8R8F8Lgw8fwAlRcXUVJZhdprRBMMElaQGjCHkxAb6Z/RBkmDHke2Yraa/zY5+B1FRUZSWh2htufL7BbKADStjePeTcpZ8nEddtRJ1SOLOh6pY+nZyBAnkcMpMn13Fsw/FNf79R8vs/LQ0NaKKUJIkJo+zsHaTh6Nf+CnmFN04A7MzivJ2v/DQPfEIIfjiOycfLbOjUEgEAoKO2WoUCoklryYiSRIVVUFWrXOz5BMnbocS8aKCfn00NNh+33iiNQSDQUqLAky6qYZuHbVcPU6LyyX45DMf3rJEEmw9I5IzKlS43GFTngtHKNn4WTFxgUhRciEEtbGHWHC/kX69dHy9JIVxN5Qz4uzwfDhmtImRV9ZQkAtut9y4cfgVoZDgky/trF0eafwAYU2gB++M5qFna0hP0FNTJZOTk0O/fm1vbU5PT8fjhb2HfFx3tYUuHTXYnTLb93gY3L+piivsLm3hyqnlrFrnorpWpn2mmoYaNZ2d5zXbTKolDdbyPsx/7RAXnG3guvEWjpzw89o7Nj79ys6Lj8XTv5eOqy5rMjn6+Es7CXFKdDEOZFsMew546d87koyuqAry0DM1nMwLUG8LUW+TaZemYs7sWNJT1Hz4RQPjby5Hpm0yAAqFguKCIGo7RBNHjEggh8PESPHUKkqZNF4bcc//iiirkolXmomLVWIxBfls6SbUISMCmViSMJu9JMZbGHW+gUXv25h12hBm6EAdHQfUkr85l1hPduP4BUWAQ+wgi26UU0SRyCGKWAL4SKiPIiM6nWh9DApP2CVWRXMCQImKY6eCPDhOz/b9f74q+L8BXbp2Zht7UKFCJ+kpPKXlyAlfo3u3JEn06BKWd3nw7hguv8iEJMH3q9w8NqceS8EAzL9WIUkQJ1IoI5802jc7VwVFxNB8o1FNKSZfMmkVvUgj3Kabx1HcwkE7qTN6nYRO13qSpF26kpw9/kaHYFnIaC3qNlX7qtR6GuzeFit3APLyZAyYKaOgRSOOVNsA9h9cybS7K3nh0bhGIvXQMR/TH6hi/lPxnNFbR6/ubk6uUXL1Zc0riH7FtAkWXnvrCIaSuMaYwC7qsCXtZ/i5arYv7dTiPa2SVKSr2tEhy4ZOp2DkeTrmv/0L8MfJT6fTyfH9Ctp5+lCr2cl3P7mZPyeOcZeaGs/pdstce0cFLy6s4/7bYwgGBT+ucbHngJcN2zz06qpl1dI00lNU7D/i49EXahk2SI/VoiAjTcXFE0vp2klDMCjYsdfHDRMtPHBHNJ9/6+CcM8Prw8QrzVx2bRkXnWtonB+VSonLRppQq10UVyrp21OL398y6QhhrdXUJBVvfmCjf/8L//AY/IpVP61Giw6ziKaEvMZE9W+hkBToy7txyYTDfPp2fKM+t88n8+TcOk4c1JJeN5BLJ23m24+SIyq+Vq/z8MxzAdLc4S4xgzCTUNmNj5dt4tsPk1mxysOS51Wk0rWZ1ILsAJUlhj0HS+jfq3kHy0tv1HPTNX5OFOjZsDOerOwYvD7w1ahZt24d55/fdgmA/+sQQqDTykQneLE3BPH4nBho+Tn14EaLnsT6IXzy0RpWbyhBDkHArUW2RWGpOZuk0wUQyUCBOM5+zS+kKDLBq0e2VlFLJWs/SSYpQYnHK4iPVXIi18+YCXXE1LYnJtQOQlBFKfvYhBIVGklLH3EW1ZRxnL3IyJiJpjsDOeHbwsE9iSgkifc/c/LS6w1ceK6OolLxT++nnE4nE8dOouhYKR16KFs0tISwfrlFq+WErYGUVkh2n/DSsaNEXJyN4p8aMElWRFQ1l400Mmd2LEMuLiEzQ8WksebGvy8uDXD1zeUsnp9I7+4aLp5YFvGsrV7v5qelzTWBkxJUPPqQgceer6dv3+aJ1j+K2Kh2OKrM5K7uRJlsZZtk5+lnT6KPclN0MANJkhBCYvzN5WSmq0lJVLHnoJeS8iCPzYxm/iIbOXkBFjzdlKh5dkEdoy8wcs0VTbHasEEG1n2nZ8ykWirXD8DlLiTW4uL2m8w8fHcs737SwM59XgQwsK+W8sog182oYMxoE68+E49eJ7FyrRuTSaJOKiPhN2ZBkiSRLffiwOGfKS0tbVMlvM+vZMzFRn5Z7+bLj3X0YyAnOUBQa2fIkOYcx6/o10uDzhgg3dWdfdIGXLKDinIZs1VwzeVmKqtCXHNLOQoFXHiuke8+SmH1Og9BESQoAqikyPjOJewUcIIzQiNQulWN+5IUkcUx9qAWWuKkcBWnLEJo9c0Lx667ysKC16pJLe1Krnz4L6n6hL+Y/IyPbz178Df+xp9BRkYGq9avZO2ataxZtRatVsuYq69oUV+yoKAAu91ORkZGi9ppAwYMIBTtJdjQ/CEVQlDEKdoTWd7owEbHnh0wGo1s3biNOJFBHVXUiIrGh/ZXyEKmIiqfV+98FoBQKITf70ena15d8J8ESZKY/8oHPPn4Xbz18REuODuA3w8/rlPRvecIZj/4v1Opk56RhpMGEkmjhFySRHqjppRbOLFTh4AI4hPC5fQ1VDRmo7SSjky6ALBfbP7d30aLnvb0oJxCaqhAJkQFRS1uqEL14NwMhv6QnpVOelZLFchKzCQgu8C1B+z1DuLi//XE8X8y9Ho9hw7XUlwa3+jg+Ft8utyOxyMzcEQZSp+FkC2FdiTjjTrJw/comXBrBT27auiQpSG3wM/+Iz4enxlLr27he+eXTW5Gnt/cJfdX3Hd7NJes30VMdQYWonELJ316hQnO2U/XYNBLLH2rSRfy0DEf182o4MARH6+87mb3dhWqqgyUQomPcq69sY47Z2jp0LHPnxqPS0edT3lePX0CF+Ou9vDc1kLs1NOdIVgkdbOq9DpVGd26wf7DPjyBIHmKg7h1dcR7OqJFj0OqpSH+GDPuVNCvV3jT1iFLQ3yskpw8Px1ObwAbGgTm2q7cMOM4H78dG9H+vmu/l/aZ6hZb4gHOPdPA7TMbOFbYDT8+7r3hfoZeMJinX5jT5rnRZDax75CDwf39nNFHx5svJnDDPZVkZTi56jIzahUs/9HJF9860KgVjDzPyJAB4Zb1D97UttieCmAhhq3bQ1x2efj9yeMsDB9m4Mrry5jxUCUeL3z0pR2TQcFP69x066Rh/pPxDBtZTSgvgxkP7Gbdt006ejW1ISZPr+CVp+Pp0aWJ2CkoDnDjPZUsnp/IjZOj8Pnhhdeaa1f/T9BojDix04neVFBMHKeDSHMdF45onUgaOlDPtbdWYyjux4BQ2I1WFjJVlJBXFKS41M9XKxxoNApMJhvXX2NBq1Ww9L0Ypt1RwPcrcjCFYgkRwkkDWnRUGA9jMWjAqabcU4iMQFujJJAUwm2y4ffIEcY5v0WDpox+/SQ2by/HG/By9OhRunXr1ubx+G9ATXUugdhCkA2I+u7EV53BFdesZ/Z9RiaPNaFSSdw+u4qv30+JMF674mIjZw/RcdYFuzGWDm+s5mxPd7bzMzJBUkVYNiQkQtTq8qlUnSTJ3xHZH0IhKcPxDUVUUhxRVaeS1HQUvTjEdrzCjdcttdpSCHAqN4iWJgKoWMphyo3XtmkcRl96Ha+/+xQP39N8Ha6oCnLiVAAb1ShQ0CBqsUqRkhL11OCvjOfnVQ3sOVCCXq9AyNAhS837CxIbDaLGX61h9tqGVrWjAXRaiexsiTL1Fmp9KrRaiQFnKHloloXH5jgwBKNb7RRSOmM4dryG0ReE4yyNunUtupbw88pfiPe0x95uB08/rOfwcQVXXRaZSDEYFCx9K5m+I4ow6CSW/+DisouM2B0yk8dZuHFSUzvsgD46PnsziZtnVhEKCqZNsDJ1vIX8ogCyLLj7kWquu9rCQ8/WsHKNm7zCANnt1BgNChY8E881t1RwxcVGLjrXiMMps+RzO+u3uOndXcsFV5dis7cunwRQWy/z3WovL796c5vGAWD2PQ+SQiYO7I0VdrEtkPfRgVR2bT/K0EuKSUxQkhivosERYuIYM/NeUnLfY9vQqAQXX1NBvFVHYryS/CI/LrfAaFBTlbGBeluIWHs3GpL38f3HyTwxtw6lEkKWGvSOLs3OGagAfaKeG2fA7HucjL3EiEolUVkd5KU36jEaJM4bauDcM4sRwMad4aRTityeD9798G/ysxXU1NjYuTqNsTdUUF90ipjqxGbxhBCCSorpzZlhvf26TJIHnGTDL0oGhE6T7P/wfGZKXSC6lMefraSuTpDZTslbH9LYRWS1hCV0Jl5vI7nsnHDHw+ljpJJFrEhkP1vwCjcl5OE83QZsJppUMtGgJTZOYDKG58jbb7DQu7ua66bX0qGr9Z8meGbddT/KY2bMoWicTsfvftbnlYiJlam25ZEQiEyCCSGoiTrMy7MMJMYrmbIrB01tdxRx1QzuH9bnXPtVCn3OLeXND2x0zNZQVy+TW+CnRxcNndurEULw29qOPQd9DBvU+p547GgTb378x+RPWsLmTZt596UlnBEaET6HBGaiSAymc8K+nXkLG5h1RxTDBusZNjiVnHw/m3d6+PJ7PwaDgnsfq2HUcAMNv5F68/sFW3d5eayF6n+FQmL+cxbGXHaC5OrBLFq8hluuD6/FN0yy8s1KJ3mF4fhu+gNVvPpMAl06NlWVXznaxIiz9QwZcZRQUUqEdJdCUhCrtvLZp+8x674/nhTr2/88ln69gg8/CdCbQWgkLT0YSJk/l1M5pTC85b8rKg2i9BtRSWpiYhTMnGXmzQ8asNuDzHvTxt23RPHpoiR0OgWBgODjLx089nwdQtZzgv10+021NEARp+hEr4hrgvBa10n0DldFn45ba/V5XH9t88SQwaBAp5GIJYl8jvzhMfif8JeSn3v37v1D1RwffvghU6a0Xcj2b/x3QqFQMOKCEYy4oGUXvE0bN/HMY88RsoEyqManddGxZ3vmLngxQj9JkiSem/8MM299gKSqJtH9gPCTrzqKJMAVslMtylChRiWpCWY6WPzSZwAolUoEMh3oyWF20iBqSSGz0T28QDrOjdOuR5Zlbph8IznH81AKFUIT4pIxo7nznhn/sS62er2e5198m+rqavbu3YtRqeS1NwZjMrVeEfFX4+xzz+ZF5pEldaVWVHKI7ZiElXqqMWBCi54QAQ6LnXSidyMxaiWWfI5TKUqopQI/PkBgIgqf0kEw1JwMh9POpHjQoiOFdnhx0ZV+7GIdSbQsrRCshpqVPioT8umY0AWlCQJqHx5cBAIBrM4EQjUSwcrw8RUoiU/5O2n0e3j+uadIT4apd1Xy7suJjYL1Qgh+WuvmqZdsXHaRng/3KegtBjf+7lUNdvILK1n5WQr7D/vYtsvLxu0eVnyUQlxs09KXVxggNbn1pTA5UYnOHCC+KguksLRFMCjYuc+Lyy3z/CORbXw9u2r5aWkq51xegiKkxRwTwqk5hboulS6ufjiC9cxbsIsdBya3eSw+/mgJSlFFu1Cf086NBjJFF/azBT++ZpV1fuGjVpvPOx8FeP0NH126CWpyUti4zcPU2zaSla5mUE8V99xhamYE0LOblhkPV/PNkmS0WgVxcRL1Ry3krMvmjHNymDpZS/v2SrZsDfLFci/nnff7AatKaImSThP91ans/eYIL8XM577ZM9s0BsmJZoafJbNgsY1rrjBjtSj58t0Udu338sPPLoJBwer1LkIhwfDhOp54qQ6HU9A5W02DzUzLDWDh9UESsPuAl/vviD59LhUXnWfEYJCIiVLwyZcO+vTQ8uFriVgtSnw+mRqHh9R+++nbV8XwsaXcPMXCWYMMPPdqHQ/dFR1BfAJkpqt5/bkEnltQx9vzErlxkoVX3y6nrKyMlJSWCcKWkN4ug+LKqnCwKQQuHNhEDSG/kurfEfSvqQsh1yQSK6f8RgJGQRIZBHx+hl50go7ZOrLaKamuDTHm+nLUagmfT2AxK0hVpxMbykaJkkqKoN1Jnnsyiq4d1Rw94efZl/3U58VTV2Rjf9FR2tGN/WzBKRqaafD5hY9KTQ4b30mkuNzDldfnsnrVV3+Tn61g246djBltJCVBy7K3jiEcFtwVsbz+cBQvzyvFG/Ry7WRjBPH5K2KilUyeqGX5y2XEhsIV2hLhOSSAj/26X0iMUWO2Cm6doqNb52im3HaCosoilEJJQOFFL5vpxZmNCQQhBH68CAQpZHFY2kGo2sf8hXaefLA5Mbn/sI+6ch3pkgqvcFPAcTqfnc2tt9/apnGIjo7nxScDpCU7ufbqpsRVXmGAy6eUU2+HngxAgZJj7EElCogjGQFUUYKdegYynCrtDr77KK5VExR7g8AgzHzzQyX33NayFuePa1xceK6R2roQ468wUVoeYslHPu6cZccXDOLC3qpWbkjrIuW0M7HfLwgEW3eHbgn5OfmETLU895SRr1c6efK+lltl1WqJcZeaWPh+A1u+T8dqUTBqQinznmwee0iSxBP3xXL9XRU88XwDXg+cNVRJWWWA4rIgfYcXMmmchex2Kq6bUcG4S01cc4WZpHgVY0cbeWNJA2s3uamsDqHVSuxYmYHBoOCDpTaWfOHg0DFfi+YZh4/7CAQFIVnZZi1sv9+P1+4nhUwOsAUNOvI5ikqoMWKOiO/qRTU+ESTapOWnzxKQhYTRIDVu2vv21DJqQin3TY/hlRdUOPN19Di3hrlzokhNViHLgp83uLn9gT0M6qunWyctXyxO5mSun+vz66k9WtL4fP2KumIbfl09fpeJO2bl8fAztRgNCrp2UTFtgoULzzWeHnu4dWIxcdEBVq8HEJQXl7dpLP5bsHXrFi4fZcDhEgzsq8M4SPDdxwdIsPdsnJ+CIsBJDpBMu0YCRmMIMLCvjs1rfp+I9/lkXnrZS1W5IizJER2gti7UqHv40xo3UnVqo9TLb6GTDEhCwWF20Z5ujUU1Nmo4wi4SSCE9g4hK6LMG60mMU5EQ14q+2B9AXV0dry14mm1rt9BHPhcVWkrcORw44mvUGP8tdu/34rcZGXtlkI1bcyjKt5Pg6YwWPU4aaIg9ylWTglxwjhWnS8anrueAaiMd1IL3P3UycawRs1lJVoaWSeO1XHahmXpbiOGXV7N9s5qBZzqRVV5QQ3Gpn/RUzWl94CaCzOmSeedDJ19960MOwXnnqHG7/rzm98svLCCprrnfgiRJtPf3Z96rv6DSCKaOtxBlVbLwPRvllSGWvZtChywNDfYQ739m59sfXXz9o5P7bo+hoDhAjy6aVgnb9pkaVCYHUo2E2pHAnoMeBvULE3l33RzN/U9V89EyO3ExCrIymu81LGYl984wsfCRQuL9kQS0QglOV32bxmDaDXczpN9n6IUZk9QkR5AoMlnyUR533ChaLFR4fp4Lky1sYKjVwVWXmrDVwYuvuIgKpPD2M0rmvpaLWadFlgW19TLZniF0kxIoFjkcYCupIhwb1kkV2BW1GEXLnZUqSY1ShOOASkUhHQeWMf2G5rr3VTVBQh4dIUIoVH+eFG92/r/sSMDLL7/Mo48+SqdOzV3QfsWHH37IDz/88Df5+Tf+EmzauImHZzxORk3XiOxCdVU914yZwPIfvkKvb1qcBg4ayLufv8Xcp18i5/gREGCOMTHl8gl88PaHOGptRMlx+PFSqszD5Dbw6AOPc8Nt13PJmNF8dexH4gOp9BKDqaeaAo4TJIgJK9EJVi4adSFTxk0loTybTCnc/i6EYM2bW9mzcy8fff7Bf3SLc3x8PBdddNH/l3Pn5uaSrGgHIqwRlkb7cEk950YEtw5h4xDb6S3ORCWpkSSJaBF/Wvuzd5MbIaUErSWU+w6S7m4+QVdSQhTh7KZHuNCgQycZ6Ch6kstR2oseLWqllZGPscpCXZWTE+xHhwETVgL4OcoJkmhHitSOBupQoaaypMnd0ev14vF4iI5uvnH8b4Qsy2xY+yX71yaTXxTg0edrcbpk4mOVFJUGCQXBW2Nh1VoHCYkGTrrXkWkfgkmyEuPNZO7LeYy+QE/fnjr69tRx5kA9U++qJDFOSVaGmsMn/Ozc6+WCcwyMv7zl1uNd+71oVMrGNjodBg4dCrH44wZmz2j5d0qIUzF0kJ57b42iWyctwaBg6fJannlmE6lVw4gVyRw9epSzzjqrxb9vDUs/XUhCjBqv3FRNJEkSXUU/jrCLeJFKEulISDRoSnHHneLcMwSHjwgSOwYwmpVcMbWCmbdF0/8MWPJqTIv6PxAWM79uvIVLJpeRFK+i3h2g2nKETMdgQrkZfDCnHFntRe0zk4SeLTs2tqpPtnOfD8kRFfFavCudH5b/yJ333NGmlld/UMttU6JwOARjp5Xzzvywa/CAPjqyM9TMerIar0uJ3GDih9UNXHWZid7dtdz9aA0hpYzwt/wd3cKJwSzTrZOmUesSYNRwI79scHPjpCimTbBy1yPVrNvi4YpRJl5718YDM6zcODl8bQ6nzCdf2Zk0vRy7Xebtl1rWt+vSUUNpRZBgUKDVKjDpleTk5LSJ/Lzh1mk8vPNJao0nIK6Qi89TYtLVsvJnHwvelLl4RMuEy8tv2jA7zyBEKKIKtlwUUkM56bV9CdXGsGeXG1fcSQadK7H41WgkKSzr0OvMYopLQugx4cWL7JZ48lk7E8bruPwiA9eMNfLFt1W4D0VjD9YRJEgfhnKAbcSKJFLIRIGCWioopYAEdyZjry1h5VdxXDPGwrHcvMbv9Pd8GAmnrYpZd0TTLk1FYXEFn31exCAuROFTQHlHqiyHGDm8dXfYkSO0fPlOLdjC5EwtlcQQTyZdaPCmUhrYSsCm4cWFtSgDBsyVPelIuE2wRM5Di67xnqkUJZSShw4DEgpc2AniQxnU8+UnWnS6Bu66xYzBoGhMVN19v4OyGkEVGwgq3ZhiNHzw6ZI2V3/b7XYMNR155rFynnullMwUHQ0NMs4aI9aqc/CoT1GkPE4HuQ89GYxL2KmjGgkJM1EYMGFX1OGQlHyyPMjDd6kpLg3wxpIGDh71oVRKxMcq2bsnRALplBaU8vMGFxecE/lMOV0yjzxbR8cMPcPPVzF2Uh0mdzoWRxZKVDSoy8lTHEIta7FKkcSkEAJvTAFXjAq//sEXXkZcOK1N45CakUph7nYuHhHPu582kJz4O0m8BCVjLjYRE62kpCxA+0x1q90OqckqqqrghwVdUKLky/dKILac999MRK2G196xcfRYkOhgKq8/pWHRGzXIag9Z7RRcc4UZvV7Bhq1uFs9PbJRIKasM0aOzhnsfq+b9BYmkpTTFbKXlQe5+pJrEOCUub9skQAAOHTqEAkU43lOEcMkNWEQMZRTgwYlW6GlHJ6opp4EautCHBttBZCE1q+pNS1HTr5eOvr2VjBrn5FhOHZ8sTm68RxUKiYvOM/LLVxqm3lnR+Hed2mtY+1081958kmP7C1FXt0MSSqoowxmqJCrfSIKzOwl0wO1yUJ20g8XzEjGbIs8vSXDVxRX88F0dPtJJSw1Xr/49F0bi6JG9XHSeAYUCQrLg6UetdOzg5OkXf8FRaUQSSmRk0mlP7OkuPSEE/qgyfvophCyFWmzVBSgWuQTsJrSH+5N9Wpu4zlnO5VP2seqLZIwGBWvWB9A5klus6vYINzIh+nN2xPGjiccsotjJGhR7Mxg8ooSVX8WSGB9+bgf01XI4t6L5Af8AamtrueO2sYy72MYOfRwEwpIk/XuHn7l3Xk4kK6Ppu+Tk+5l6ix1TXW8qq47wygsW3ni/Eqetnqpqmc4dVNx3l4FuncNz3tGTfjzeED2Dw1AfU/P6owUsfCuPVV/H4QsEGdI/Cpdb5vLxNlJrzmzUuxVCUKsqZcgFBzm5O5k+PbQ8/1odD8wIa+tePt6GrrwT0YFw3LrqaDmFmpPs2L6DQYMHtX0cKupoJ7UcR6klDdFGPalJSs65ogSDXqJbJw1L325KiVstSu6+JZrMDBWPPl/LmItN6HVSM93k30KWBYFgWF9aCqnxeJvMmnTasPTI3IX19Oiq5aqbKoiLUfDovbERv8eoEXpenVsN1U3kpyxkXJKdM844u01jsG7deuJCqThwIIsmTW+lpERZms01N+bx/utxjXNfICCYM7eBwgMxJEkmPMKFWh/grPMbMNZ0pJtsoTbqMLrkeq4eZUEhFHy90oHkiibaE06gpUsdiBLxHGcvGnTEi2RsorbVrgeAAAH2sAGTOcBjDyS0SMjOmVePrqo7peRz7oXD2jQOv4e/lPyMi4vjhRde4MknnyQtrbn218cff8wPP/xA//5td6/6G//dqKqqYseOHSgUCoYMGUJubi7Lv3ybH7/ZTg/n2c3Kqi0iGl++iy+WLuO66yOJ9k6dOrH4w7cjjn3VxePJru4dFuE//fwlhTLIrTzKoZUnmL39MVJ7J+BOqqO02ItKK1D5THShH5IkUWkq5KJrRvHo/Y+TUt4pIhsoSRLx/lQqDhSw4rsVXD7m8n/dQP0fht9/2iRBQCxJ5HC4GfEJYJaiSBcdKKOADDriEg4aqG1se4FwpVMC6Zjqosm1bkJp3kOMvRs6SU9A+ClT5lAYyqc7A8gRh6ijmlSywu9RgAIlB9lKTzEkgkCoFRU0UEcymexnMxp0BPBhpx4vLuJIwkYNCKigkBAhgr6mKq3169ezatUqXn755f+dQf03x/79+xlxtga1WqJTew0fLUzC5ZaxO2TMRgXX313BlRMCzLwtmcQ4Jdv3eHnomc0cOqnD6EnGVqRnyMgybr3OwqWj9IRCgux2anILAoy/wswlFxpZ9r2DL751Ul4ZbLZ5DIUEcxfWk56sovhUBQkiPex2WduBvQcOtWiK8Cv69tBSUhakWyctKpXE5KvNKBRO5j54glRnFsuXft1m8lOn8ZKaouQoHjQ0EYY6yUBfMYxc5T7qM/NITlRy6UAFb70bYv+aePSuZOzFHmpjixg7VsmiJQ1kpKp4/d0GHrq7ebVQXmHYJOOaK8yc0VvLnQ9Xs+GbNB55uoHvP9tNXEMP4kUawieoo4oT7COlNp15C+3MuiNS+N7jkbn7fjvW+jMjAiFJktC5TBw+fLhNMcGo0ZN4Y8nrPHpvDF0GlDF0ZAVRsTJqFdhsAq9dR0LtEMyykuPeLSxepCSOBEwimkqKKVacIENEtiYKISgy7KOj2cfTsyO1lRrsIQz6po3vC4/EMeb6Mjbv8FBXH+Kdl5taK80mBbdeF8UVo0xcMrnsd0mdKKsCj1dg0IPbI9psAHXBBRfwUMwMRlzl5rnHExrP9exjMHZaOfMW1XPvrVGNrwsheP3dBkorgvS99CgnTgXxVEURX9cbFw5qqaAPZzV+XosOa+1g9q48zrzXq5k1w4JaLaE3CnTE4cFBNaWEqoOMHG7k25VO1mxyc+dNVhY8E8/KX1ws/TzI/vINpGtTCXh86DGQxxEEgiji6MtQlEJF5WHBNz/Wcd3VFmY+3dSm9/d8GAmlUkFqUlg/dcdBJ3HKdBTyb8iTgJq6+tarfmvrQ4hAeL30CQ+FnKAng3ELJ7kcxV+nBLNg0jVmLr7IwDffFrByZS6JlUPQoceJnXigROTiwkFvhjauf7KQyRfHqKGc1NpzWPZKPp98UoDRLOPxgKI+kVT7GVRLG0nIcPPz1/FcdFUVOTk5dOzYsU3j0LFjR0SUn7paP30cIwkUyphQYpEUIEF2oB+7WcsBtqJESZAgEhISShqoJTUlhQEjuzH9rteYec8UMr+q4oMvbDx1fyzPPhSLJEnk5PuZ/kA1JWXHSK4dyK0zVzP2MjfTJlixWhSsXudh3gI3xuLBVJzU8MjGrXTyDwy32J9+7OODmUSLVPZKG+gjhjV2JYREkPKovdx1hxaFAhZ94GH15na8+nrbyM9pN1/P5o2foVBIdO2oYfcBX2PF0T/il41unrw/XFmj1ylwOJubQf0KIQRehxrp9LhlB3vhrezAHfduZtY9BuobZLp2VlNXW42iLhpLxQAMmClvOIirZx15hV6OnPBzzugKOrRXM+chC9+tcuJyw5fvJnHPY2G5mA5ZanLyA7jcMleMMlFVE+R4YfO28f8J3y9fgRcPlaIUWcAAMTzCUMsmajnEdtrTg0w6I0kSNRUBFi4u4IG7m1f0Dh+m58mXajmVI/PVB81bqSFcwZ+coGps/YewrvYXH8RSWBzgrQ9O8e57fuweL+3U6bRz9Wu8LzRoCdT24M3387mvhQSq2y2za7dMGYXMnfUU8Pdc+I+wWGMpqwgx4mwDx0/5CQYF100wMXGcgTMvqEZxsg9RNCUfhRBUmA9itoZw5GRg1lZQzBGyAn0ijhsQfioo4gz53IjfPUYkY9unoNfZOzj/bB1lpRCkuUahXdRxlD2kkt0isaqS1KSKbFReI/pTaUy4fmejw3VpZYCMds25kz+Cl+c9wouPeNFq9Lyj8iMLmeqY/SyaGYPVouCiq8ppl2igQ7aKU7lBKou0xFSdiQ4De/bI9H5ZS2VNiC/ejiLKGpkQF0Lw+DMO0m1D0J3e28Z7O+DMiWPCtN3UN4To0lHLZdfUEF0yOMIPQZIk4kJpBB1+ugw5zJOzo0lOVPHxlw0seN1HbNHQsOmi9Os4p2DxJnDfjAdYtXFlRPHSX4UrR5vQ6xQ8MKeGObNblh27YpSZR1+o4+aZlfTtqeNknr9FvXuA1evcqBrCcaDfWEWvruHr93hk7n6kmnlPxXPxcGPj/XQy189N91by1ksJjXsIu0PGo6nFpi4lKpAalmuwHEJr1nLRRaPbdH0fLF5MfCgdDXVUUdrYqVguCin3llK3Jpr+Z1eTkSmj0cDxHD+uOi3CraKUDYTUbhIqo2nnGIQkSZTF7GTWAzI3Tmm6Nx+7P4rFHzh49cXdpNQPQBYypzhAV/o1dvjUiSq8orlhNYQ1PkMESUoNsObrFG64p5I7b4pi9AgjSqVEvS3EgsU2fl7vwSqrKSOfZU992KZx+D38peTnww8/zKOPPsozzzzD008/TWxsUwnrJ598wvfff0///v2ZObNtbW5/478XHo+He26fycn9OahrjAgEzyTcx6gL1Uy5QsPeVUZUrpZv4xh/MnOffok1q9Zy4/RpDBs2jCNHjvDyCwsoKShBIDhjcH9kZKyVyRHB0q/Ipivb+RlTvRX3rlqishxMekxNp/Yqtu0o4atv9+H3xTL6ikuZMOUaVny2krRWsk5x7lQ+fOejv8nPP4m+ffsSiHVDNcSTQg0VLf5mAHEkc4CtZNCRAo6TRZcWA1iDZELjN5N8RgVqUU91tYTJBBf0lFmyREkt5SSRQRIZVFLMLtbSjk5EEcdBtrOHDVhENCrU1FJJFLH0YBAn2IcWHd0Z2PgdhRCUko9AJp9jdGcAJeQipLbpfP03wW63k54aGWwYDQqMBgUPP1vDhDFmrhzdFGidP8zAlh/0jBxXxY7tJRixoC7pwvwXKlmwuILh52i4fVoUPbpo+HS5gznz67j31ijGX2Zm8vQKHpgRzYizDSgUEsdO+nnsxRoKi4M4CqJxcAQZiTgSifFmUlSXQ1FJgIy0llsmc/IDnHNmZOA2foyR514sQ+HMIBT6/barlqBQabnjFjVT1p7CXD8g8j1JgSHBwdbV8QSCgn7DqunkOKcpsAyAKG/Ptx8eZMoMBe98Vk/IZiE2ysENk02Novj7D/sYf2MFbpeSW+734vXYeGxmDEqlxHOPR3HeOW7mzt9CRSUUlYaIC6XRk8EoHEreencNG7Y7ufe2KBLjlGza7mHhWz4Mxb2amUAAIMLVvW3BxRdfyZWXP0edzYs6YCG1+iz8JX6qFYWI+HK0qhBOSwHlNhfZvv7ESE3kZKbozh7Vz7ikOlIDXU9rntaRqzxIt85BdDoFY28oJ8qi5M6bohjYV8dnXzt4bGZTLGMwKJAkiRWrnRzbktnivJKUoMLllvF65RbNX4QQVNeEMBklvvjWiS+gp1evXm0aB5fLRYeOOp573NrsOyx7J4kRV5Ww4mcng/vpUargx19cjDzPwIF1GY0VXxu2eLhl+iYcVSba06PFa4lzdeaDT4q593YzoRD4XRpST69x6aIjh9jO+h21zLrDyg0Tm4iEgX113D4txDmXl9BQW4bJE0MUcSSQ1kx3NcbdnjfeLuODt7Qt6nX/jTDaZXZiz8FSikoDFOepiQ8ZIhIKFncGr79ZyqjhLVf9vrLIidcZz0kO4MJBF/pRTzXlFNCe7lhC0ci2ED8vKWT1mlxWLY/llhtkLr9qK2kV51LISZJFO6ooJV2XQkXceixWgdcLofooUuu600AtHlzEB7KhLBug0YdZRkZWBBk4UCI1Wc15Z+nYvHlzm8nPzp07EzB5iK1NOn0vRd5PkiRhEbH48JJNdwySiaAIUEwOTmwkpcVRWLyNB2b+gs8rmDPfxtYVycRENx2nQ5aGlZ+lcO6VtVRX5yH8Ck7k+HlqXi1uj6CsFEL2KEyhWHx40PtjmmmLQpjsSBcdG2OFEEECei8ZqXq+X2fimzVaLhx1Pa++PrnNskjZ2dn4ghL7Dnm5cbKV+5+qZtk7yc2e48LiAPsO+eh0Wr85NkZJgyPUojZrYXGAG+6tpFdvNcNn5FJQKLNipR99ZWe8Di05eX6+fCe5kQTIyfcz6YbtOI6fgdZvZe3WYhqq1VgcndA6Eikv8XPxplNgUhCTEOS7VS6WvZNMWUWQsoogKUkqlEqYdFsF3TprSEpubmT5P8Hj9qBU+8kNHGKAfH6zuDBKiiVTdMWPt3FsYoJpLFt+kgfubn68yuoQICEHVc1kS36Lvj21nMjxNZKfv6Jdetjh2ehJxqssIdXds1kFVGwgnXcW59G7h4sLz2t6Xh1OmTGTa6it1CATrvb8G80xatSlTJn4ONeNNzNpnIUn5tYyZ3YsarWCn7+N49qbD3Fojxq9K5kgfqooBU+QzBOdSZLbIwwy+i5FHDy4jWy6YcSCGyfH2Uc6HVpcC6NEIq7SnixbfgiNPoBOnUtMsIlgDRNAh4ghkSiazwWNxyGWWipJkFIpLzRz7KSf9FQVew95WfbNHW0eC5/PR2nxQQb00YUTF/pK9rGJWJVMTJSCjDQ14y+z8P1babh3xYelvH5T6BOoiuOKKRU8NiuGCbdWMO+JOLqdNtGrqw9x3+P1VB5KIV6KlDkzEcWR/RomTBM4nCFyTyhJk1qu3E4ItqOo9iQLZifjjDvOngNeHAVpxLRAjKkkFaa6WL5a9hWTp7RNHiohNR5/uReN1DwJ5Bc+6lweRoxzER2tRK+XSElqnQY7f6ie/KIAew56qakNMuHWCr56LznCQKqkLMCsh1zE2/tTJ1XilF1Mvt1FQpySuBgFt98QxegRkePWqb2Gt+cl8sTcWj58PVyV/OlyBwtfiub9j4+zb10Fdf4GFEo3ixd82uZ1weVswEQsybTjAFswC2tYFoka+jIMKShBOQTK/NjwUMNO+nAWOkmPEII9gQ3oA6lU6o9T57PTq2cDN05prp9803VmvvuxhoaNLuzUE0dyhLRROu3J4TDdxYBmz1MBJ0glG53xFO3S1Xz1XjKLP7bz5gdlqNUSSgVMudrC7r1+dhUcx4SFNxe+xRNzHm/TWLSGv7zy8+GHH+axxx7j6aefZs6cOZhMJj755BO+++47+vXrx8yZM//X2n5XrVrFd999h81mIy0tjalTp7aqJbNw4UI2bNjQ7PW0tDTmz58PhDNvb7zxRrPPfPzxx2g0bdPq+Rt/DDdOuRnnrhDpwfDvVm0+wgMz9NxyvZl9h7woQy1nuSFc4h3whti/6SC3bbkDa4IZpU9DUn02SVInhBAczSvkuLSPrqJ/i+XZvtMVVn7JgznazaeL4ujcIbwoXHIBzL7byribfEyYcg01NTWog61/H5Wkxu36O5D5s0hNTSW1UxK2qhrUaCNME34Lt3DgxU2IAF7hwUYt3Tij1eNGk0CPrh4S45Q8MCNcBdfnrAq6MyBiM2PCSorIYj+bKeQUFqLozkA8OAkRwoubNNqjQIGNWgYxImKTL0kSaWTjEU5MWNGgwY+PXmcM/otG6PfxnzgfJiQk8PF7bmZNj2p8zdYQYunXDn5a66JXd20zgkmplHjl+SjGjHVBrRUtBuKCGZwxzM/iV6J54bV6Zj9dQ31DiHXL0xrbvj97K4l3PrYzd2E9tfUhBvXTMWt6NI8/7eRAqZ+MQEd8uDnAViwiBnN5J5555QRvtdDa3GAPcTzH32zjpFRKmCxQqyrh/B5XtHk80jO6Y9CfosdgByfW5xDrbtI2CokQPoULgyGaFxY0YK7p2izjKkkSifZevP/hGs4/18Cuj3rw5tM1vPZGCVHR4HYJgrYoArVZKKI8XDL2VeY8eVtENdGF5xq48NzwcS+8ogbfjkw0kpbi2M28/LyF7l3VfP6Ng/oGmZOngqgLemClZQF/r9FJjx492jQGK1d+w4MzrCiUIRbXBkkUQcrjtzJ5ioLpN5iIjlLw2js2Xn0yhhg5MmBTSAqy5Z6kDt9PWvwBKioFaeYgCTaZt+YmNRLZxaUB7p9TQ2qSCr1OEdGeBKBRS1gsylYrO20NIRCCxR83MOPG5pU9y39wMmywnp83uHngKRsz73sBhaJtekZr1/7MteNULX4HhULi5acS+HCZnZHnG7jx3kp+XpZKZrqGXza4eekVNzU1oNYIBg2F7792tkxOE75nlF4z5ZUhVq/3oK5ryv4rJAVdRF/q1L9EEJ+/Ii5WyRMPxHDHPXZkAhRxCjdO9MJIB3o0VsaoJQ3VNsHn3zoZfOaoNo3Dn8F/4lwIcP+Dz/Lgw5dRW6mgs28IBRyPeF8nGSg+EsXCxQ5uvylyE/rm+w72HfThOu2A3pFeBPBRQi59GdbUGoeKOF97nDmxTLl5NyuXx3PVWDU/LaqindyZvWwgIUbNNbeUcdctMY0GX3sOeJl6y2aSCjs2Jvd+RYOoo5pSnDQgCYne3U+PiSRTVVn9p8Zi4nUTWP7UKiC8qXVgQ0bGQjROGggRopfUtLaqJDVZdMUoLBzYu5+y4yloNRKr1rnZvFMbQXz+CqVSYvYMA488X8vXHyXSqX3kb/nF1y6efnQPUm0Ssa3McRBOxparckgOtsOACUUvF58t//RPXfc/Ijkpljseqmb98jRGnm/kuhmVPDYzhg5ZGkKhsLP7A3NquOoyEz+ucXHZReGN+Mzbornhnko+eaPJpK3eFuK6OytY8mpShA7qnIcFV11/EqsryJMPRKomd8jSsOrrOAaes4eoGIG9Rkty2bAw+XB6aoqTkymx5zD4giK+X+1iwzYP119jJTZawXufNrBxu4fbplp571M7nTv+xIdLkpgy9bY/PAZnnjOEjZuW4io3tpoQTySNg2wljXBbqUJSEAqEr/tEjp9Dx31YTAqGDdLz5fdO6mokVMFwNWpCXMtb5dz8IGs3BDhvqKExBhFCsOg9J/s2WtBa3cRIOlQNzckLhaQgvXoY0+74iaSEBvr0VlFVE+LQUT91VRpCITdRxLN7++42d4i0Ff+J86HFYqG6RuaJubU8PiuWl9+ycfl15UwcYyIxXkVugR+NKxkdBlRYyKQLrqCDY9JuQgqZgLKBgNeHNauSU9W1BLwqTME49Bgw0XoXhhEz2pCJtFQXhScdVIlSEqRwt0gN5cSTgkAQwNfqMcL67OFxUNSksGl7Pl985cPXEP2nxsdut5Oc2BQHyDJ0pT8uRwXrN1cy5Ro1D8+0sHFLHo4jEgZ/ZvhzIkQpBVQGqrDu7MEtdxynY2cNt86qxuGWUUgggKBXhVIKtShrZAkkkVuQw7DLSnHUtizzA6CQlChQkRjogLUshZP2jaT4UlptizZ5o9mxZVebyc8Ro89j8aHFdPENiZAlE0KQr9vNxaNU7NzvZdRwI2UVQUKhlvUvAWx2mcXzE1GrJKY/UMnaTV76nF/IVZeZSU1SsW5jgH27JEwVfShTnyCuSwVHvwknhvKLAlwyuZRnH2rZ0yG7nRqXW8bhlNl70MuhYz6evD+G4cMMnH1ZCW89Esusx1189smb9Os3oE3xYbfeHTlSnYvV2Y8eIlyM48LBQIZH/H5qSYMaDZ1Eb0rJoz3dcSrqiEp2MPqKHM4equX9pXZumNj683DHrXpm7ymi1FVFLMmUiFxiSMQgmbBKsZSKAnaxlkzRBTNReHBRyAkAsuhKmSsXn0/GalEya3o0s6ZHxstznnfRizM5xHY2/rIJ5vzhYfhd/KXkJ4QnwNmzZzNnzhyee+45unTpwooVK+jTp8//KvG5detWlixZwo033kjnzp355ZdfePbZZ3n55ZeJi2te5nz99dczadKkxn+HQiHuu+8+Bg+OJCb0ej0LFiyIeO1v4vNfg8OHD1N1vI6UYDgTLAuZYEwZN08NTybxcUpqA3W0ZhfjES6MmOkpDcItOzlSsYszaGplkCQJK7H0E2dzkG30E2dHTAzFIoc6qsiiKyZhwVPiYuyVJ7joUg/znokCwm2OLz2mYME7c7ln5tP4Na2Tm37hw2xtu57R32jCuIlX8uCWR7CKeBynHRR/hVM0kMMhtBgwYEKDnt2sQ0JBAB+aVshSdB6uvszMo8/XMvO2aE7m+qkrtNK1hSoOvWQkWWRip74xO2wg/Jtmi24cZy8ZdCSWxFZdpdNoz2F24sWDFze7tu4mEAj8S82w/lPnw717tlBVHeT4KT9dOmp48wMb3692MXmcmdefT+DgUT+XTC5j1vRoRp7fRN5076xFaaomsTYLraTDK9zYbKd4YE4N7TPVTLzSjEolRehdJsSpeOjuGB66O4a7Hqni+mss3DPbjmd/b3rJCY1BWjs6UShOUqg5QHSOxKuL67ltalSjiHtRSYBb769qbDH8LYQQOJ0Cb3Qh1uiWyabWIIQg75SDa2+pZdVX8bz8RhlfLs9H44siRJAyh432CcnsP+zjm+/8xMtpLQaWkiShdsah09USIkCCuwu4uyCKBcbT858DG2XqU3g8boQclhloyb35lRfMjBi9hRRXTwafHeCSi8LPwuw7w0mEyuog51x0jKjyhGYtYDW6Ms4beW6b25qqKooYfI6Cwf2NPD6ngqrAHt5YqOX8YU1E7+bNgpRQ+xav35twindfTiIuVonbLXP5dWX8+GlqhAh/eqqaD19L4qzLilm1NLIN3u8XeH0yyYlKbA2hZi1iAIuW2Hjk3lh+2ejmxdfruGWKFaslfL53P23gzQ8aUChgxc9OUlLTuGr8uDaNAUBZaREDOrceEMdGK/B4BN07axnQR0dmuoY7ZtWzYYWF2Ia+xEo6QiLEodxC/BxvVf8MQCbEjz/7mT9PJtXdIWJc3Ti55MLW7+Uxo0w89rifDHeTXpNN1HCQbfQWZ6I8bX7jcod44z036zdf2uaxaAv+U+dCgC5dutCh66Uc2/MLyVIUCqHELuqxSE0bhqT6frwz7xBvfVTEJRcZUElKVq7yE6xKJGgTDOIsbNRQSh4O6smmZe1qE1GU5OopKgkwabyeFZ+XkVDbnzzNLsZepeH+OyPJ7v69dXy/TMnFlxbgqAxSJgqIJ5lj7EOHniQySCaTarmMN98qZMTZXjZtFAT5hfsfuK/Nup+DBw/mc+s3lKt2Iix1OB0SskdPuVfCGXKRTssVhPGkkBM8xNRb6jl2FHwuNSG1wOOo59nHrRF6vwD9e6mJi7bRqb2FBnuI8soQ8bFKYmOUdO6kQkRXIix1BIOCSnsDUQ2d0P5D1VGIEL36CtJTj7B9k5IecX8dmdXgaGDCFQYumVzGHTdYufYqMw8/F+5YaHDIJCcoeenxOAb313PptWUMHaAnNkbJsEF67nuymosnlnHOmXrSUlR8ttzB3TdHNzOAUqkkPlscy8WTylokQKKsSpLSgnTpqGHPV51arLpKowPr1xayZ2sKM5+oZt6iOrp00JDVTk1crIIn5tay/ut0YqIVXDThI64aP/UPrw0dOnagXx8tuypa/7xCUoBo+t5BEcDt93POqGrqS8wo6lNB66VcFNGpq4rbbzCy6Olo5i+s4/nHo5odz+ORWbchQFR1D/qfdYru3RXoDTK79/vR1GWQaO9MVfufUDbo8QsfapobpiglFR67FkddBseOJ6FCTQJuHBzBjJEgASzWtsmhtBX/qfPhiRMniLYqSEtRM/KaUvr21NEpW8ULr9ejUiiQS7PJkiKN88xE0VMMoS5tMwqlj7tviqK2XuZErh+/X7B5azkup4TTlYiJlg3O3DgxaNW8/2oitfUhrp50iHJfIXEkUidVkSE6o0XHSQ60mhApp5DO9AUgKPmZ85yLVGc/1Ioy6uvriY9vmwmqxWKhvCosY7F9jxe9JyHc1ebJZN6reYy7zIDBoGD113Eseq+UT5bm4XFJlFX7iPZnkEQ6JYEiUkq7U1aqxEUDwdhSrpkk8eSD4XF48oV6vnvvGHGOpjEVQhBUu7lxkgW1WsGEyc5Wv2NIBFGog/i9XnSSgVhn598liAP4sVja7nq/Z9dKHnxE5rU31qGvzULjt+LX2PHE5vHAHRq+/yXIkP46rhhlQqmUWPGzi8tHNjfutTWEqKwOkRiv4puVTvYeCNIl00hRlYNtu9yUV8moVIBRoiRmO+8siGHk+QmNXTVZGWqyM9SNhlYtwWpRMGl6OYnxKj58PZFfNnj4ZKkP4dfy+dcuunfRkJRwkO+/X87ll//xGPHW6fdz7borMYlaoqRYOone5HG01T1pNPEUcgKPcBHotIe936U2xvvb93iJbiHG/RUx0Urq1CUoTu+7AfI5jhByY7t9H4ZSQTH1VKNBSxf6UUo+lZSgqc1g8Ufl3HFj83lu6y4PgZoYAviRkFCIv44//MvJTwhrKt5zzz3MnTuXnJwc+vTpw3333YdK9S85XYtYsWIF559/PsOHDwdg6tSpHDhwgNWrVzNx4sRmnzcYDBgMTZunnTt34nK5OO+88yI+J0nS321Z/0tY9umXGOtiGjdaPjz06BaudKmoCjJ6XB1epwGbqGlyET4NIQR5HG18+KoobbX1WS1psIoYbNQQTTwhEaKIk7hx0oshjX+jQYe15kx+WXaQ97s7uH5i+EHv2VVLSfFRYmNjSWwXj7vCiUFqPpnWmkuZNX3GXzlE/3Xw+/ykiw5UUUqQIDWiHBVq6qmmkhJ6c2ZEBdNhsRMtekrJJ4vmmWxZyAQtVQzsG0/XThqKy4LMfc1OfLB7qxnJeFIoI59cjqAROpJpRwzhYKOj6MVRdpNCVqvXEHbX9XOKgyhRoau1sOqnVVxy6SX/9Pi0hv/U+bCyspj2mSpumlnJmQO0eDyw4uOUxmdyyBl6rrvazIRbK0hNVoXb2b908doiD5UlGqrZgUVEk0FHDh0OoTOHmPt4PLfdX8nDLWhd/orzzzLw2dcO6nISSJKbZ7PbSZ2olYtZ9k4Uy390MXpyKVazErdHps4W4tbrrAzs23wD+OMvbupdXm67wYzR2LZNzebNm3HlBTA6zuDM4fsZeaGaBx/QsWWbgzXrAmh1gvg4L/fPcVJVIzD/jtK4JJTsPRBoDFaAiLlRJoQsuTi+dzYTrgjxwRd27myhgrFzBw1RiS5qPbuYflPzcUqMV7HkbTPXXLcWfV02MSTgx0elrohBI/rzyBMPtWkMANIyOnHkBAzuD48/aOT192o5f1gkQel0yqhpeaOltwQa3bC/+sHJpHGWCOLzV6jVEndMs/L1SifXX9O0EXrh9TomXGkmI1XNvY9Xs3heYkTlgM8n881KF+8tSGTCGDNf/eDk+rsqCYbCZhaXX2TkhcfiuPvOAP3OkdGYgpw6darNrb9GUwwrfvJyyQXN1xqALbu89Oymoc4WIjlRxco1LjassJJi79s4tyklJfH+bJQYOcZeetLcYCAkghTVNfDG0+1IdXRpMYD+PdpKkkDxD5+IkuJIFVmUUkAGHSjgBPXVPiSh/5cnk/9T58JfcfRQPqrTHS+d6M0hdpAgUkkmA6WkwoGNEnsdcoOZt8vrEc4o+pzWxq5iJz48REvxRBPPfrGFaFrWPANQ2RM5fKKKrNNkWI06n8QUmftmtEwMZKarScv246yMQ0ZmNxvoSC/ipKZNrJHO+MszuXjMejRaQajBzbFjx+jWrVuLx2wNPXv2xGfJZ/i5GtauiKF9fb9G7XeZEHkcI18cI0uKXPe9uFGgpHxNf9JOt+gJIdj2aTkj9h5m7Xfx6PVNBGhpeZCMVLhiYg05x1Rogib8Sie6GCfZ7RV8tSRcESqEYO0mF/fO3oQ5fxDG37jsVijyefYmPWMvNfHZ105+2NC6KVVbYLPZiI2CR+6JpbYuxIdf2Dly0k96ipr7b49BoYCbZlYx4mwjaze7sVgkxt1YxsUjjOi0EmMuNjF7Rgxbd3mprg3L71zaSiJDp1PQpYOa/KJgszZvAIVK5shhmZhAaqsTgt6dzM59Nu68MZrqmiB5xQGELDGwn4IDh32NTtpjRgVZu3YNo0f/sZhIqVQSHaVDabVDQ8uf8QkPqt9seSsNR6m3CRLKBpP8a7zugQTRhZKc3YAXVVwd332ppGc3FxPHGRrXyAZ7iCumVBKqjcXsTyGqNJ2KUjchQlRzgL5Sd05yANGgxFkv4eEAPjzEiATa0bkx2eAVbjLaCYoLi/AH/WTTlSjJgCQJAnIAB7VcdPG/1mD0P3U+3LZ1Gz5/iBsnWZg2wcLRk35CIXh6diwd+1TTKdSxxftQIPD5BN16qnj5bRsvPBrHtAkWSsqDGPQNrNviptR3nMRgWrP9oixkKigi1uKjc3sTWq2Wxx8JMO8ZmYGX5vLt9378Xi9BUzUWSwOVtuMkuDtH6G7nczxcPXo6QVAlyuhpG4ESFac4xvwXXuHNd5tXzf4etFotScnd2XfoIGvX+1HXZ4MUbh/XF/fmnIsP8PxTZs4fpuf2G80kJUm89ZENlyzTvrw7kiThFW5yVftJ7+zikqEabr/JGCHp9Nj9Fr75rhTZ3hkJxWnyqhhFUMHUqSECCg8Z7RQ48uox0zxWrNXnMf0WLZ9/uo3kqjOJIZFjyu0ky+1avKYqfSFzrru/TeMA4PdWMf1GC9dNlFm6vIyc3BKysxRMGBuDyahg5ToHPbuqWfqNneuutjJqQimdsjV07dQUd7jcMlPvrKS4NMDgC8twlsQQVT+YyspSFLFeZtwYzajhRhQKCZdb5tXFNh6fW8fbHzXQpaOWGydZ6JClwecXOF1yM1O1X1FYEmTxvASiLEouGlOLpygJo70HShRsPF5KgymP+2eF+O6b99tEfnbr1o12HTM5vusgJmHFQjQSrSfKJUlCEhIN0Sd45xVrRKFDv15aNm73cEaflouHvl/lQm9PpctvEg3xpFAnqjjJAfoR7gLIIDK+zRJdOcBW+niH8tqCUlRqGzdMtKJWS40Giffe5yah7kyOsYd2dMKvs/3hMfif8E+xkS2Vvv8WvXv35tSpUwwYMIAtW7ZEvHfOOef8M6f+XQSDQfLy8rjiiisiXu/VqxcnTpz4Q8dYu3YtPXv2bJaB8Xq9TJ8+HVmWyczMZPz48WRltU50BAIBAoFA478lSWrMZrY10/1X47cVkP+O8Hi8jQ7LAAqU2B1hfbgpN9djzhtMHHoOsp1EkUYSGSglJW7hJIfDhAhSRSllogAJBcm0PMkCWIjBiR2HaKCGckIE6M3QFscm3tGdhW+ubSQ/G+whqqvtXH/dRWgMPkrSK9EWdySBVJSoEAhqDMVkD03jwosu/Lcdb/j3vye6dO2C29KAz+5GQsFx9pNAClHEkUoWx9hLokgjVcrCI8KOex3owUG2US1KiZeaSJKQCFEWs4M5D5lQKCRqakPcereNwwckEvkdMwBkooinm9Qfn/BSQi7lFNJNnIFZiqK7GEABJ0infYt/H27JC5JCJn68KAJq9u3ez6WXNVU8/ZXj/588H6andyT3uMQLj8Yx8/Fq1nzZPCDV6RS88GgccxfWIfs17F4VT5xzIAMkNQJBA7UcZidRThOTx4XnD71O0TiXtAS7I8TaDX4UDXEIWnYHT5bb881PhahUEn26a7GaFUy80ozZpGTsDWV0yFQzdGB4kyCEYN1mN0/Nq6VjB4mVa3y8//HwNv3O77/1AdENSegkA+bS4Wx5v5Y177vQoCeTeKoth3lguotHn/ej1SuwSzVYW6mLd2urqS8K0akVfaZi5Sm6ZgX47mtHeAzdPrIz1FxyYRPRFgoJrp1eydlDDHj9cjPX2l8x+Awdi14zM31qHRWB8JyujlLy+luv/eFr/y1GjbqMG6Yu4NpxgvbZKi48r3lQdtZQNV/vrCQm1Nw8IPgbj4L8okCr+ogQriCe/2Y9QweEK+De+dROt04apo63hI3uqoNcPLGMqy830T5TzbFTfpavcNI+U82pvADdO2u56lIzV10aOc7vfuzA4m7Hvg11jLuxgQMH9tKpU6c2jcPgwYNZ9JqHkrJAhHMyhKuSFn/UwNdLUlAo4GSen4P7JOIa+rW4IYyREsmVDuGVI8XphRAUGHcTcAksgawWiU8TVr5f7eKZh1vWOPvuJzcae/MKjnhS2c8W/MJLkAAqWQ/KlueBv2o+/E+eCwE2blyPHDyEJUGHu8JJOYVo0FJNGeWqkxhNEv36KLn7Gi1r1vtZswWCOjf7a7aQIjKxEsMpDtJDDEImdLo90x9hnhYBjReTQcFHn7uocYMyrph2CarG5EFL6NxZwY5tVWTQkXqqI4jPxsNKWmKcHbnomgK++qaKn376ke7du7d6zJawY8c2rrzEzIqvPaTXR2qKKSQl7UV3DrEdn/BEGFDmcZSeNDfliA6lUH0iwMJ3ipg1o4m4fOqleo4ekoiv7I+CBkooQgBZCYLP3kxqTHxIksTwsw2s+kbD+SN3Yyg/D0mScAgbVZThcoXHeMIYEx99dRyXy4XJ1HLi4o8iNzeXs4eEjxsbo+SeW5uTDqGQoKwiwPw36/nuwxTUaokf17i495EaFjwXj0Ihcdag8Pgs+dzeagsogMmgwONted30+SAYgOYKfk2Qg/DQMzVceG54zt19wMvI841EWyX8TY8CSfEyBfX1f/i579ixIzv3+hhyppqcH6uJlpqvewWcIOW0aWWN8SSa1HJScrs1K1SQJIk0+xm898EvnH+hik3L45n7SIC5r1TRo5uK+nqZnPwg6RkSjz0XZO4ra7EUnYGZcDI1JPnZIa9GQkmvmnPDBjFSeC6tpJgj7Dz9/MlUxu3izhu0vDUnkXpTEfbEcuTyNOJdSRRLeaSLjuzYtoOxV42N+H5/Ff5d5sM/Mxfm5Z2kSwcNG7Z5OPdMAz27hp+DHXu9uB2qZl0MQgjKY3bTobeDOXdYiYsJa5LPX2TjuUfiGNRPx9vzdMxbVMe7Hzs4nL+dzqJfo0mZT3g5xUEsKhOXjhaNUhHTJpp55e1ikuItpAU6UEIuA/r62Lk0kWfnVfHZFyVo3GETNLe6Bqdd0NN9AQCF4iRWYk8npkowCSsn9p2iurqahITWW8hbwsz7nuWO6VfSq6MTWWoKcqyhRHwnhjHzphyCphpCIkRyRgC1BjQKVeP8r5MMRMX7Wf9DXOO1/RaSJHHxSA0/v1FHNWVo0IXlUlCADIGQn+K6bTjidhKs6UOUCJswykKmQpWHMTufR2cmMmqElxtnrMEfCpJllSiyrURX055YT/vG+KJeXYzfUE1GRkab7/fQaQsFo0HBDZObx7dVVRKLXjRS4aslv7COWdOjmfNyLZIEvbtpKasIS1Y9eGc0H33uZucXHQkl5dB/wmHKajw8eX8SfXo0rZdGg4IH74ohJAu6dNCQkabmoWdr0WjCc++iD2zcN715ocX2PR66dNCQ3U7DiMuq4Uh/Emgq9tIHOxFbn8G8l9fTpZerzeMgCBFNPImkU2DeilJSIuwt72Wcwo6MwG8tZ0CfyJj54uFGLnyrlClXWZqt+zW1IT5d5iZb7tosroyRElAKZYtdABBOvKuECoGMaIjiyIkqBlxYjFIh4XZJBOotBO2xHGU3WXTFJlXTr1fLuvR/Bv8U+dmSpkdLWLx4cbPX/pXkp91uR5ZlrNbI7LTVasVms/2Pf19fX8/+/fu58847I15PSUlh+vTpZGRk4PF4+PHHH3n00UeZO3cuycnJLR7r66+/5ssvv2z8d1ZWFi+88EKby9r/lUhKantp+f8GLht7Cc/+OB+TKxyIaiUd+bkSx0/5Kc/Xk3I6s95bnEklxRxkG17hxoiZdnTGKoUnHL/wspdN+PC0qhPpxU0BJ4gmAT0G6qkhj6OkiMyIljIIP7Q+hxaPR6a2PsSk6RU8dGc0l4/0olJJnMqL5q6Hj7Nv1yk8LiUqnYJZD81k9oMPtFnX7f8X/l3vCZvNhmwtQDh0qISKvgyNmFzTRHtOsJ9KUUIAHwmEybIeYhCH1ZtosBzDSiwhhR91lJ0XHjJx6UgDLrfM9t1+6krVBAkQJJ94WjauqqSksaJYK+loT3dKRT67WItOGLAQg506fMLbrP1NCEEOh7ESQzmFGDAhI5OZlUlycjJmc3ixbm0++TP4T54Pb7zpdha+9hTLf3SQlKBq0WkRwgLih475cecnkOzq0bgQS5JEFHF0E2dw1Lud+NjwRmfsJSY++crBMw+1vOlf/LGdfn00iO4n2bb9KLraLGLckW2UAaWT9z51cPs0K9MmWCmrDPLoC3W0S1OxeF4Cl0wuJyFOQTAEXq8gNVnFF4uTmHpnJd6Akc6dO7d47tbgcrrQnK7S+vW6+E3VlvAYKSi2EQzCj8viGXnJYcxVZ6P4B8KqVlWMzeOlW49B1FSVESci7/MCcQKfcOPacQaxUjRCCFRSDTfeuo8e/W2cP9SA3WVgxSobrjIzlmAMdkshPbu66Nyh5aq9FT/4SQj0JOq0lESp6vg/dY/fM2suk2fM4vqrQ+QV+vnhFxddOqgbnTNvvd7Ehx+dQFthxWUoBXUApSOWGDkZb4OWfYe89O2pIzlRRX5RgAGtZLXziwJICph2dyVVNUHWfJlGemrTpmrilRauGGnim5+cXH9XBXffFM2Kj1OYcFsF733awOUjjc2CNVkWLHy3gWj/YAL+BD5dupln5qe1eTySkpKw1ei46Ip6Hp1tYOylRlQq2LDVw8wnapg9I7qRkM5IVbPuqCC9lUAUIMVi5aB7LRm6DBT2OEIaJ0XBfEYPV5AYr+Ozdw/QUwxudj0l5KIKhomTqeMjq5nr6kM8/rSTONcZzYJjhaQgIPxYiaGBOmRZRmOQI8bhr54P/5PnQoA335jDNx8mctEVNZxgP3rCJpCy1smCuQauvarpus4ZEqTbN0rmLapHYZCp8Rajlc2ECLGdn9GgRY2WUvJa7IoQQhCwVhATZWH5j3aye0g8+UAiC99roN4WIjqqZQL0VG6QKGUMe0Ib6EDrer6xoTR+Wn2KCVdrWL3uW156aX6rn20Jv6xeRkacH31dVquEearIopwiMgnPtSERJIAvgviM+E6BdJYuO8WsGeHndP4bDrZtUtDO15tyClGjoRdnUms5xtMPqVskCpMSVAw9W7Dh8+N4hIsQQXqKIby7ZBtTrgl/5twhUF5eztlnn92ma/5HZGRk8H1tmOjILfAzb5GN/KIAGo2EEHDtODMmo4LnXq2nVzdtoy7lpReaqKkNceKUn4t/k/xJjFNyMtffTNv0V2zc7mlRzqXBHqK4JES7tCD1qlJiQ+kt/r3TUMaOr9Mwm8L3jhCC196xMW+RLaLVfsc+LWMnn9um516vT6ddu0p2Je/GW9WZhFA7lJISr3BTpjtKUFtDMKaOYk8AgylAfp6KM0LprUrDKByx3HBdgJjoGr5c7kddm8CO1UECxlrGXanjhSetKJUSl4/Sc9aFuzEUnY8XN526hTh2TNBXHtaoP+oTXqooIUAAkDil2Y4pycmC58ys3+RD440mVoInHq5l4+ZqvvkKYmU1KfWZ/LRiNXfcecf/6djwz8yF3bp3JnGAkafn12EyShw9EeDwcR+btvqRZFM4ofYbArTaeojpM33cNq3p/u3RRcuksWbG3VjOR68nkRiv4p5bovn6RxfjRnt5fdE6FEE9EgokJCxmQd8hDp57PNIAUakU/LwmQEIoE2dsHs89YUGhUPDIfVYeuFtw7JQ//J07xXPZxCqObzqEXdiIJYFUsilQHMZhKqZ9w1k0VNVx6NAhJk9um9ZlcnIyXy7fysMPzaBCvYm4QFNcp5X0JDp6ggOOK3dgj63EIBT07CVRmbCWqnIDcm0sQTx8uULJmFGmFmNtjU6mXHUSEVLRid4R76klDZn1wyhO/pmhU46xZt0hREiJWhfk4gtU/PCLh0eer2Xbbi/XX2vktuusGAwK/H7Bx19W8OzcXIyODIKWKs4cCpN6msnNzWX06LY5naekdaWg+Hgz6Q4Ik3WOKgMZroGkCZktW1bxwmNGpk20Ul4ZJLcgQGy0srEKtKwyyMath/h5eSIx0UomT/dEEJ+/xR3Torjx3kq+fDeFB+6I4rlX61n9RSpX31TBi6/Xcce0KAwGBbIs+OFnF/c8Vs0bzydw7KSfqnwzyTQnSLWSDn1dFpVVDW167quqqkiIdXGEOmJJ4pqxBoxGiZXv5RHrbU9IBHHiwK2pQml2Uuorx+BMRa9oLkNQXhkkOVHFeWNLeOTuGK4cHd5DfbXCyWMv1GEo7dUqISmhaFEm5VcIBA5lDUndq1jwdDxer+DCMTV4ylIwBaLQY0CPkSrdKaKzS9Abev5l898/RX7edtsfF6T+/4E/W0Gwfv16jEYjAwcOjHi9U6dOEdUZnTt35oEHHmDlypVMmzatxWONGTOGSy5pat349fzV1dUEf1uC8v8BkiSRlJRERUUFQrRe6fb/C0OGDMET24DfGd9IcJmru3H9HftQuZoyiEpJSQqZ+IQXM1bipMiHQyPp6Ch6U8gJetLcXEYIQTVlKFGiRkUGHelCP1w4KCaHSlFMB3r+Q1uojFIpcfej1bz7ciIdspqCxY7ZGn74NJmLxtTg2TEQ4RUsnLeI4SPOJyMj468epr8U/+73xD13TmD0+QY+/yBcRv+PWSVJkugkerOfzcSSHM5KEr5HugQGUWvaxPx5Xtqlq8nKCGdWg0HBxFsr6NRBxcCrJLbvlNi720WNv7zZvWQX9dipJ5vIFr3/x95bh1lVtu3/n7W7Y7rp7i4JBUQkVAQVlRKVEAMMxO5ARVRQUTEAAxW7A1BE6e4Ypnv2nt297t8fGwbGmfERH5/3+3ve1/M4PA7Zs/dea137Xte67ivOM4OmlFFAR/pQThEgsZdNtBKdsJCAJEmERZDj7MdOMk2lNvGuKg5TSh7njxxOaWkpHo8HiG+MzoRKpfq3Cyb/rf4wLbUjH3y6jS4dG0/cAOTnKmntbtvgZkYvGZFiGq6/xcHq15Po30vHopedrNvo59wBdXtVnl3mZFA/PY/cGU8sxmKC2+8t4qc14Vq+I5/wYO9QwLqPM2ur5G1baTjvHANPv+jkqaU1RPxqmmYrmDPdRkaqih17Q1x/WwVllVE6dmpb7zf+V2jZugX7t+ZhbURFVNgqOXI8zK2z7TTN1rDoKR3z5q/HUNUaSzSZCCGKVUcQ1gpyslKQFWUk9y2j6FguqsomICQiSXlUOP30jA2tTZrGE63JGANDKM1fj3kEvP2hllhNFhqfkiJNHs3sCt54N578OjW6eAonCiJ895OPJic1n2Uho9BKZ339Z6J373PYseNK5tz1HBmpgsXLnMhCYNQrWPJ4ClkZKrr2iuB0/sLdM60k2JV894OTle/voromwrQ5Gn78OJUJY0xcNbuM8aNNtVxNtfYUgjdXu3lkfiILHqvG61PUSXyegsGgYNQwIw89Xc0X3/tIT1USCQtGnGtk7r1VPLIgsXbsyeWOcduDVfj9EsmSChUq3G6ZgvzDf8kenTp3JLJNy8LbK3jk0VIkSaD0JuALpfP0i6V4/TKXjDRx+2wb771XRaaQG+R3BHAG/Cx7wUJqko+Dh12kpUncfZ+Cn3+Okdk0iDEtzPay9TQV7TBjI4iffA4jm5zk/5jBHQ85+Hadj2smWkiwKfn2xyDL33GTWnxOgyIkERFGi44aqtGgIUKQpNQwH374IQMGDABo0B/+X/WFPp8PjdLBNz9IlOUZEAiSSMNCAuFQkKfuP8aaj6t4famNa290cXSfGpUrC3MsBZ2thH7Dw+QVlrFzT5TWUmeSojnIQmY3v+IUdbvlhBAUmLeRlS64ZGIN5iQQQmJIfwM1LplXVrpqxQHPRElZlFAkipRYganShCxijdpSIKPRSOw7HCYUqDzr9e9wVGJVgjJsanTMWoeRaspr/x0kgILGu1YVkoKiIpkrr3Gwd38UtSMbEapAiRoZuXaEPqZ30btb4/ySw87V8t37fpqKtrWdhc7A6ZP0B2VcLte/5QMhXhzYuDXI9t1B7nqsmkUPJdHhpEqzyx3j4UUO0lKUnCiIMKhf3fO9cpyZ0VeXcOO1NlSq+KhhjVtm/sNVrHk9vZ4//PgrD0aDgsWv1HDL9bZaaoDc/AhXzixjypV6jhyLsrXgIGZHSm3H3CmUkMtFY1W1iU+Ir/mbrrPz+fc+up9MKpSWR9m6R8ct2dlnZZ9p197AwrsfoCYc4qqrTrBtWy6RsERKKrw618CQAfFY7tv1Pq6+KoRaVjfqCwEUsppgKMyDd1m5+zbBzn1BHn+umkcWJNKx7elYxGZVcvMNBl68N5+guZQkXQi9nIha0pwccz6IFxfpNMGCDhUqyuTjvPWslQ5tNcy9w4tFqHHpy7jvCTdtW6uJ6MLoo0YkJAJ+///62PCvxIWtW3fiqzUxbrzWxrVzK5gxOV6EHj08xu331lB44CjNTsbpMRFDkVLOrGvqd1NazEpunWnnkWcdPP9ovBO6dQs10642ccssK4uWulm12sP55xmYfZ2Brh3rFvgOHQ0TCapwBGLYAL1WSef2p9e+Wi3V+ffAc9Rs23cUvUJHTdBHtXycZx6z8ORTKvQuE27hoKS45C/7hoceXkxV6Q0U/FhGQrhuE4tTKsXcpJLpV1m5fpK1tnhTURVl8px8Rg83EggILp5awvWTrYwfXbdI9PW3YdQJQVIr+jbocxWSAp07m5EX1PDsE6ebho7mhtlxKI1ydwcuG/sLN1xzuuCi0Uhcc2W8E/ezb4t45sFkrBYlS14P4HA4ztoOk6bMY8qNl/DNu2l16EsiEcGUmQ7MlV1qz1UfSqayOkZKkor01Ph/Z+KDT33cOc9Mk2w1h46G/nDiwWZV1navv7LSzeN3J1FSFqOwOEKvrloun1GKQiERDgsG99Oz7qMsLphYzPhRFpRVbRp9hiXJWVT7w2dlh3Xr1jHsHJn1P8TIje5jYo6C4UN0/PDTUbYfOgFAanaIm2eZOae3juLSRJ5d4uDo8RiHj4VqRZ2PnQgz8/YKFt6XRE6mipsWVHPz7R6iYSXRWIxITEUH6k8v+IUXV/JesuxegoYfqK6S0DqakORvWXtvR0QYP270XffQt6+Ce5+s5oqLTPz4WRJLl1fzyJP5mHRqMrPgnjkGxo5IZuw1e/7QDmfjC/+t5OeQIUP+nY//x2CxxKsuv69cuVyuehWu30MIwbp16xg4cOC/5ChVKBS0aNGCsrKyRt+jVqsbFTL5/0tySQjx/5tzORNKpZJlb77E9ZNnYqhIwBZKRh+xc+JYAgR9/P4xVkNlbYX/90iUUjgqdlMgjtYK1UD8oXiEXcSIkU4TmtCaAo7ipBIFSmRigEQJeWSe5HEMixC25Cir1niIyVKdxOcpSJLEYw+Yufaqo6Q6u9PU2YG7bruHlavf+jtN9B/D/x/XRG5uLllpLjZulBHI2BsZ6VVICgzCjAETVZSSdJJ0XCvpseb3ZfaN2+jfP8igQSqOHo/y6TceFtxsZ+K400HNzr1Bho/ZTXmokFSykVBQSj4xonSgV73AUJIktEJPuWUPKllHB29P9rKF/WyNc3yKMHqMZNGcBCm19jPNaEuNqCQUCtWx999p+/92f6jRxYOTcFjUU3Y/hdz8CEGfMj5i1gjsJBE+nMXosYXcdHOIFUvSmHdfJS+/5WLoQD01LplPvvZy4VAjD53R3aJUSjzzqI3+W4qJ7m+FSlLjTNzL648msG13CEmC7p1Od9XMnWGjTb98Zl5jZ/7Np+2bk6Vm9HAjIy4vpqio/Kx/4xlzrmfSd9OwVCbUW38B4cOc7iEYgvYnq9YXnm+gfx8tr63I47fNR7HbFEzuLXE0V8O+Y0lcOKSCm65NprA4wrdr8xACSspkPlvSBoVcP8hTSxo0NZl8830hFBppEolzaiVEkpFV23n67iSGTSjitll2Lr7QRCQi+OBzL6s/8XDLLBOLn/2JjOp+VCqK6d2n87+1xr/44hM+eG8x0680cNU4Cyajgu/W+1j8Sg3nX1ZEi+YaBvfVccec079jn+46Zk03MfiSQtz5iQwc5mTgICUZKSqm31LB848l13ZKen0ydz1aRatmam59oAqjQaKqMh4M/t7fh0IyNy6oQKGQ6NtDx54DIYIhwZzpNj79xssVM0rRaSVkGWIy3DDNyt6d/trfrW8PLV9+tpxxl16FVtvI+HEjuGX+zdw6cQGtA10hcPrZFxURiisdVDtiXH5dGfmFMQQS5RQ2SP8SFiGC+Bk9LA2DQcHg/vHXH3wkRLTGjC9XxeTrXDhqonz2+U6OVoIkVKSShQYdPc9xIqFEdiVw8w8KvOoKUrwdcEaPkUDDm9c8DhPETzo56DFixMyg3hU89cSd9P/s5zrv/bv84X+zLwwEAiQn6bjjvgqQbXTltJqtBi2mmh4U/5ZH94EHSavpSYZ8RjKzsh171u6n18hyyg8nkeSPF2EVkoJOog9H2E2eOIRVSiAmhXEqyzEIieotHdBYi5AI0qWjluLSKD+uDfPNT15MJgUzJllRqeK+6NDRMOOnl5KZoeTu28yUV0VZsjifrEjD9C8uQwG332jE6Y7yzMves/6NO3bqi6t0L16FgwTR8IioBydOqjgm9hEmiBvnH35nTEQJhQVFX/cmnTjHYzHVlJJH9hmcZYqYlpKyaINiZwC5uTJJIqM28RkUfpJTTvP+/bxJwTU3dPq317VGo8FoNDJ9bjk/fphVp/BktSh5+oFkpt9SxrQrLCx+pQbmnv6sVqvguklWrp1XznOPJLNxa5B2rTQ0zVExfnopt82207ubjrKKKK+sdPHJ1z62fpvN+595uWRaCR6vwB+QaZKl4pkHk9i4JUAgFEFv87Pbu5Z00QRLJJ0oYYqUR0hq4qWgXDB2cgCdVuLq8WbGnB/vjJ8308aCR6tJeKGadz7ys3DRR7W2+rMYNnwY8+bchtEi0bKlkheerE8BALDwGR9t5D4Uc6KeWNiZCBuqaN/aetLOElnpKgRSncTnKYy5QM/TSw7Rq7uGdRtjtSKYReQioaCz1O/070ICGdGmTLn2Z/TmGmSPjZqsLUhhNaIyg50VIWLCgysWQCkVMmXUFf/rY8O/EhdmZWXx1Q8uDh9TsfGLbIyGeJdZWoqS7z5KYfCFhRQe15BJczzUMPy8xp+twwcbuHl+DV3XV7LoCRNuj8yUG8u56Tobj9xjp7Q6zPVT9PW6/oQQzL/fRYumKkoqIlSripBiaqodsXpF4FMoLY/SvImG8WMM2KwK/H7Blm1RjM5WSJKE21hAYlLiv/U7L37xWe6Yeye7ftuDptIEAnwWB35FKVcO0zFrqq3O+1OSVHz0egYXTy3h29WZTL3CwtSbyklPUTGgdzymXvOZH39JIi5vNU35A7FOn5nS8uo6L73/mZ+LLrmZTz96hZcfbjhGHzPCyJI3ampjsI++DPLSaz3P2g7r1n5BsxwlYyaVMGqYkbatNOw/EGXFOyF0JW2xn/Fc1Fc3Z9GLO1j+XP29pBCCvQdDvPNyKrv2hbjh9mqs9sbPJXgGHcjRExEWPFqFUgHnDjCw91AYg17BE/ck0Szn9Dq/fpKVx591kkrjRUIZGZvt7NaDRqPB55fo00PNxs0BFi6G15dqKKrWkEULrJ2P8MOnGbV7lvZtYPgQAw8trGHidZVs+T4TlUrizkeqeOO5VNJSVIy+rIqKXc3oGGyOUlIiixgl5HGEXfQU59ZSFnhFDcFWW/jwDTutW8QnACIRwfPLynj9pWoyHX0QCPaxBZM1hsYQo3tnKxq1xANPO9i1L4xCSLz3VlItPcopqNXKv83//c8pEP0PQqVS0bx5c/bs2VOnIrVnzx569er1h589cOAAZWVlnHfeef/yOEII8vPzyc5ueMTjH/z7aN26NV+v+5IPVn/Id19+j1Kp4LZxt7H02ZeQC+p2sUgo/rBaacZGIccoowCzsCOQCeLHjI0IIbJoyR42kUkzmp4URxJC4KCCw+wkRcQ5PI/rd9ExrS1rt6QxbOC2Ro/Xo4uWiKYGAINk4sj+HXi93n+b5+n/KoqKimjfOsZv61RISH/4WytQYMBECYE6Aa5RsmAsO4+da0p5f80e7AmC3b9m1dvEdOuk46XnzNw/V4sv4KaUQpQo6Mm5jR5XZfTzwhtaIpEAL7xUSspeFWWOEEbMmLFjJYEqSnEJJ3aSsJKIJEk0pS1vv/UOC+698z+ScP5v9ofhcJiC/ANMmmCiVXMN9z/l4Il7Euv8BpGI4Pp5FYRjEmFC9TpOTiGAnzRy0FU3ZdFTvzCgX5iXFqbw3idunlpaQ0aaksfuTmJIfwOyLKhxxTDoFWg08bU24xo9z9yRRyQGEUMFDz6tYVBfPbIMDz3jYHA/PfNvjK8zk1HB7TfWFzRSqSSWPpHCJdcUn7UtcnJymHLD1ax4/h2SHTkYJFO8e1g6SJWmgLRKDe+vjrJ3Tw2vPGcnJ0uNzaqM89ed1Fl7ZaWLjVsj2BIkrhoXD8KyM9VcOyn+/+eNrsQQSWy0Cq3yJPHrpgJ6hU8rfltIxHugDzfftJsm7ZTkF0UYckkRoZDAoJewWhToDRL9zw1z9Og6ojVRAr5yvvryIy4cNe6s7QDw7NN38sZzSXW6ryaOszBquJELryxh8ngzH3/t465Hq3j0rtPrJSlRyaN3JjL7tgpalF7IntUuAviIqD303VhGUloElBEqnVGsZsVJFWQlOZlq7FY1o68qZeWLqbVj8us2+pn/cBWTxpu57YYEyiqivLXaTbUzRiQiuOgCExddYCIYlJGkeMLB5Y7hrQljBZy2Qzx2s4Ed+yKsX7+OESMuOCs7vL/qA1wxJ8UilwzOHP+VcJToWPyiC6NBQqtW06RZhMK8AxiC5lpKGIgnPvezlZRoU154pYr5t8TX7bETYTwemXRysLoTee+9n3n3LSvPPqyhQw8n1rLOeFMOorcHUCrA41RjDGZgj6WzXfxEEYXYSSKPQ4RFkBQya0fdCzhClDB9GIYkSewSG2lBB3zeSsLBitpz+7v94X+zL7Tb7RzJjRHwKelIhwa71uzBJuSGjtNSJNS5h4P4qfIEee/9CJ2pKwSiRIXNDuePi3L+UBcJdiXdOqaydVeI6Tfso9IR5oGrLHz6tY9ho5xYy7rQRCTw2qNHWfpSAYkpUYQkU14R44l7k7h09On4pjDfyeY1J0iN1eX68wsvIj2P8WNTiEQEy1ZGOFtcOn4S0ya/SSn5ZIpW9fhoZSFTQh4d6UUlpZRTSCIpBPA3KJIJUKU/jlEj0Lh08bFZEeeNDuKvIw6nq2rOMy/sZvmS+s+aWEyw+sMQyaTWvuawHeTBuXFfdf+TNZw3bNrfIuylUCiw25vSrOORRpMtc2faufSaUtQqauk+TuGysWYSbAoGXVyEBHz/fibJSSrOHWDgtVUunnnJic2q5KpLzRw6FsbjFUyaYGHSBAsXTylGrZbYuTfMvU9Uc9sNdm6dZUeS4NNvvNx09xG8sVw6tlMTrgjFhWmutGI0KKh2xHjxzRq+/N7HSwtTSEtWceFQI+9+7MVgSqNz585nbYvt27djtsrcf7udT771cMM0W21iHmD3/hD3PuRh+zbQsocYMXy46SIG1LuXqqUSunQTWMzxzfam7UHm3lvJyqUN00H5/DJCEWHteoHsSsGDCyEEFRTRnfrUBipJTbKzM4U1h9Em1pBW3hVr9PSUUUSEOWrcSIl+P5dcejHwn2mW+W/2h88tfoTsTAX3zE3AoJdY9oaHl14LIPsNyMQwJyopNR2mzJePUhNj4B8oRQsBqpie5MKB3HDDRuzZUTZ8ls31t5WjUUs8fX8SV8woY8JYE1eNM6PXKzhyPMz8+1wc3qfi7ZVmkhOV9Bx0gPTKtix5tYD759dPHodCMoeOhvn1yyyWLHex+JUakuxKyg4m0yTYFJeqFENS6N+2k1qt5tklz1BdXc3GjRuJxWL07duXGddexA3XNJxkNhgU9OqqY+uuEL276XjmwSRm3FaB0aDg2WU1bNygINHZFR0yHmpIqNd+dBI2By2bnT5GQVGEL75z4/PfhU4HWm3D1yZJEsmJSnx+wadf+Sg4IVNYWPgvk/BnQpZlvvx8Fdu+TUEI+OpHHzfcXoUc0ZBkVxFIOULUESDBH+cXtUoJ/Lxe8P6n5YhphQABAABJREFUbs4fYkStljCeHE2/8a5KJAUsfdXL8peVKJRWklNdFBZHGpwAevsjDxddYCQ3P4KzJsaqpWlkpJ1OsZ0oiHDt3HJWnvH6uQMM5OZF+GLNCXA3bJcq7Qkmjr7iT9sAoGfPnrz4vIL7FxgZPc5NS/cAXDjIIIYisZIlz1gbbCK55zYr733kp8/Qcq6dpkenlcjOVLPweReVO5uTEm5eGzsoJCVZtEAp1OzhN1QibhPJ7GLj2/Hps1NQqyVunWOhuMzBR29sw0UNBoNg8UIrE8ae7i6+eKSJ37YFuPr6KmbM8fDhO0p6dI4/r7bsDCI1Uqj6K/iPJD9jsRglJSX4fD5kuWFy7LNVdjxbjB49mhdeeIHmzZvTunVrfvjhB6qqqhg+PE40/M477+BwOJgzZ06dz61du5ZWrVo1OJ78wQcf0KpVK9LT02t5TPLy8pg+ffp/9Fr+r0Ov1zN56iQmT51U+5rBaOTJO58h23FafVZCIiLCDY7YCSHwUEMbuuKkkhqqUaBEAlRo0CsNlMROkEFTUs4QxZEkiURSaSt6sJfNmJL03PvQ3Yy5aAzbt29n09qdjZ53ZXUMhXzaSaoialwu1z/Jz7+I1NRUfvlBiaSKocWCV7gxSfUTTEIIvLiQkFCjZT9bSRJpZNAUCQVVlFJJCW3pTlbXvY12b1wyyshDj1RjL+pBmDAS4KL6JNdiXYRFiOZtogzpH3fOdns6u3YV89jjKqQaDSc4hJ0k0shGgZIqyjjBIdqJHmjQUVleBcDIkSMZOXLk32e0k/hv9YcHDx6kY1sVVrOSyy8yU1waZdy0Uq650kLTbDV7DoR4bZWbvPwYLVuoKck/StNYfZ65sAgRJoheilcS0zxduPiqX+jYEUoro3y3OpNHFjtIS1Fx5wM1fP5lGGXUQFQK06KlzDOPW0hPV1ClyUejj3DnbHud6vkCIVi2wsWdj1Qxa6qNzu219cYGT6FtK02j6o//CtOunYqkgucXLsHv9SFLURKlFLqEz0VTdnLc8VcHI8bu4MN3LbUjkBBPEr+6ykUgaCQhSWA01D2/lau9HNinIIdAnY3+mYgoA6hjhnoFAJNkxRdIZfxYwQefeVn+bGrtqFcwKPPyWy58fsGoETp6d9fxykoXq1Ys4vwRY/9l18jvsXnzZlo1Ew2OnVrMSuZMt+GoifHesnQWL3OyeFlNHSGQ0eebuNVUzVHvVlpFesULI1GgtB2O8mLcaXuwJkro9QqKS2Ncd7WNQf30hEIygy4q4u0P3dz9WBWV1VGCIWjRVM223SG6dNBx/hAj5w8xcvXsUha97KwdDT4z0LzvMTfayuaUGw7Q81w3A3rbqXL42Jl7FPjzyc/y8nJ2/7YPo7BQRC4FHEMSEiptBL0pSrJNYvGjiQwbFP+9du0Ncf6YGoo5QZ6IK86GCBIhTAs6YIpZeX9NMfNviSdw5tzhwFGpoRlpKCQFKcUDueKKLRhTK3C4lWT12cmal+xkpMWDV2dNjJvmH+TgWg+yV6Y1ndFLxji/VEYlu0t+RRISIYKkkkVb4iqzxeIEJiwEFF46tldytOi0rf4T/vC/1RcqFAp0egtKyYX5JIXE7yFJElaRjB9P7XsCwscBttGWbuSffCaeiRqpgsEXenjmkbpj7P166vnqQxXDxlbQJEvNnp0K2nkHxotLEqT424K/LbHCGHvU62nSOsC4UXU7NZY+bWOiM5fffi4gJdwiPkpsLcKc5eCLlYmo1RJqtURaWv0R+n8Fm83G0PMnk7djJbsUP9NW7lGrsB4QPo6xj0yaIRA4qaQPw1BJaiIizF42kS1akkQ6kiQREzGKpeNUK4+RkBDB3+R7Eiwa8gtiWB1GHN4wXlyYhDVuYymBTev0vPKmh+ummGr9YTAoM/mGSoJOAw5VMaZoEiWag7Tv5iC/QE/fh0vo0HkEj9x+81lfb2MYOOQiElTPN/r3dq00tGymZsULaUycVcrlY81cPd6MVhtP4Cx5xYffqUFviZCcFPfFTbPVPLKgbpyz7hc/xWXR2tHPcATO6aNnx54IH7yWXif5esmFZoYONHDRlBKKKoLcMzexziY3MUHJvfMSefpFJ+985MHjlenaUUtmuoofNrX6S6IWbreb5GSYdY2F5BQFl19fymuLUrHblKzd4GfW7BCpVX3pczIGiIoI+9jKDn6muWiHlSQihCiSjmNoUszRwgg9hoSJhVREayx4NQpefNVPxw4hJo4z1uFEfGu1G61SS9iVTg6tOMoeqinHjK3etajTIVIKNpI4LG0nzduiTuIT4lMWrX3nsEPzfe00wD+xYV1s3/ojCgSD+umZu6CG9R8lkezpX5vIjpZF0Gm3oEODLqmKdb+GGDmxmBZN1cydYavlBwf44js/ancqSklFelUfXLafUakkXnoyhTGTSxhzvpH3lqVy7rhi3lrtorJKJuCXSC8/B23qIXIyVSQnqfj2UzvDx+7nzbcVdOuiYuwFp/2h3y8zfV45t8ywo1AouOk6O79tCzJzioWZc7yUqbeS0daFJmb7y/mRqqoqXl/2BhvWb0CSFAwbOZTJ0yZRUFDArGtnUlFRzpwFGhSK+D0+e6qtjsp50xw1ZRXxSY3UZBVVjhjvfeLmcK6Jzr3bs3vbLvTKGAVlB7FHk+ut7YgIUymXYjbZOXwszBffe3n7Qw8mjQFVVOLYoRBvvuvmqvFm1GqJ/MIIv24NotbA0HMMlJXHmHSdg+N7TaRUd2TJoqW8/PpLf/r6S0pKaNNcoFRKRCKCt9d4mDvbwrVXWdHrFUQiglUflvPY4/nkVA6JCxILwWPPOXnzPQ+RqExhcbwLMybHO9uffz5Gjrcb5ekb8XhijJxYzIzJVmZMtp3kVhZ8+YOPT7/x8cGradx4VyXvvpxeJ/EJ0CxHzRP3JrHoZSdPPxDvNM0viqDVSKTmBCjbl0/a76ZyPDioVpVx7bXX/vlFQLzzc9iIiTy66EWaSK0xSGaOir10pDdV5jy6dmyYOkuhkOjdVc+hTzuz+IF8Lr4mvhbeWR0iOdS0waaINLIp5Cid6ANAha+Q0eOP8dE79nrc0fNvtnDgWBkLbkxg0bKaOs+EU+jXU8+oC7Sse6MlY8Yf4cTeFJRKiVvvrsGWcvZFscbwtyY/hRCsXr2ab775hkAg8IfvXb169d956Hro378/Ho+HNWvW4HQ6yc7OZsGCBbV8AE6nk6qqqjqf8fv9bN68malTpzb4nT6fj1deeYWamhoMBgPNmjXjwQcfpGXLlg2+/x/853DhqJGolSqefnwRsktCGVOjkiUKvcdoHqv/4KiihCTSSJLSSSIeaJwi4g0IH05lOY5YOd0Y2ODxEqRkjordmAKZPPvEc5gtZgYNHsTTT6qIRARqdX2v8PzLXrRVp3lvYpoICQlnH+T/GUSjUXbu3EkwGKRDhw7/seP8v0SbNm04eNzAwAEe1ufbOc4+Oom+9ar2RRwngJ9j7CFEkD4MYzPfEyWCAiV2kunGQAJ4SU5qPAmlUkmo1fHOmAghWtCRfWymg+hVRxE5KqKUJm3irYdOO/JnljfDbsmiVdcCjm310cbXpQ5/qI0kfMLDAbaSrmhK527/nvDBv8J/sz9MTtKyYXOAG6+1MW+mnavHm3nvYw+btwdRKqGiKsLcWTbO6aPn3kfKKN9qJCHYtDYwCwgfB9lBKzrVfqdJspBi0/LF20lcc0sZkSi0banhsinVaIs6kBk+rSpfU+pl7PjN9D1HxhUMMHKIut7YkCRJzJxi46rZpZRVRPD6GleSF0JgNp/9/SmEYO6ceWz/eg9tQj2JECKPw7SRetUJSixSArrSc5hy/c+8uczGfQ97OXhQ4HDIGK1qbrlRxZqv3Hz3U4ixI+IJxFhM8OQzflqE+pDP4QYpJYQQlKryseuTwFX3b7KQ8elL+eAzH2+9kMbR3AgXjq+irFTgDUZQSAp8PgVbfgvR7iktTbNVpKX6+PXXX89a9GPnzp1ccmHjmsIXnGvgxrsqmTUVbr7exojLi5kz3VbroyUJ2rZSc9ncKM889yNKbyIirKE0VM6QcyXeeDGNSFQw5aZyZk21smyFi2dediLLAo0Gtu4KIMsSky+zct3VVkxGBUUlEZ55qYbv1vt4ZEESb72QSpv++RzPi3DnTQk0y1Fx8EiY+550sGu3jLXZYWZP13PdZDuSJPHzLxG27P2ZWbNu/NN2+Pbrb6msqMJGIi2JJ6VCIkgBu/FHKrEbtLyxIoTFrKR3Ny3paUrSbWbSKnoQFRGC+FGjqaOEHQ4q+PpHH/c/4aT8uA2hqWFz+HsMwkyMKMYqC6aqdtiabuKL1eloNKcXnt2mZMXLCQwamUdkt4zbfJxSXQVKfZguvS8kM5JATbGT/YcOo/eaKKOAClGMARMt6MgOaS2XjLHy9qeNj4D9Hfhv9oVKKYRaCyJQX0RAFjISEjKxWq5rgOPspx09MEgmTMKCi2pSOF3gDaYc467b6hcRIb5BbtZCYu6CGpIVGQ121SslJU1jHdFpd3HJtFJWLU2rLe6oVBLPPGZl+IQiJP0uUpPV2OyCSkeMPQdCZKarCAZlFIo/0ghvHD5vNQNG+LnpehMPP7mFbVsllLIWNRqa0AqLlMA+sYW2dKsVP1FLGjqLfhRyjHyOIEsRsnIEYy9Qs/cIvPpMNpnp8a1RQVGEK65xULkfjsi7AUgQKTShNZmOPrz8+H6WvlJC1+5x++/YG2L0MAO3zFSxcctx3nx3J84y2L8zlZ37Y9z7wCLGXDS60ev5K+jevTvfftJ4V1tufoQmWWoSE5Q8dV8SF11dzsLnXahVCmIeE9bKHjSXEshTf4nHK9eOnf4eBcVRUpKUtXZJSlDyw4YAV483N9h1ajEruXSUiVdXuRk/puFi2qypViZcW0owKPjmvUyOnQjz8oodfyiS0Rh0Oh1DBuiRJIkJY8wsesnJNbeUA4KNGyQ6+4ejlE5veVWSms6iL7v5lUpKKSIXJSpChnJ6t9Ox/7dk0pzdKeQYDipIpzOb3jTxk8bJ04tyefRBA+PGGNm0PcCaT4NoStrQRorf761EZ/ayCUsDIibG/iACEMqX0OXpSfA2bzCpoJLUmIWd3NzcsxZHPBv8t/rDaDSGUhHnk/zhKw2Z3o517KiS1LQO9WOv4Xs2fZlSy+e492CI2fMreeKeRLp10lFVHeO+h30keHuAFNeI8Ls0BAIyer2Cti00fPC5h2dechKLCWIxiVHnGykojHJg905iPgM794U5f4iKpW+4WL3CTiAAi1+u4cFnqjinj55gUFBYEmXeTDvDBp32dTdcY2PdRj+SwcfcO9Ss2xijfffJf0kYd/v27cydcRvW8lTsclMEgm8P/cyyJa9gVSZgSinntWdTGDowXgzdezDEPU9Uxbu4R8bvz32HQvTrebrT0mhU8PjdSfQaUcLN0w4xaFk8mf/U826WPbeZLH/XWlFXj6jhKHswuFO44toShg7RcPigRLQoB6W7LcmSDruIsujOXJa/lYfZrKDwiAFFZTaSKsrd1kKcPiWtA73JkMwgQcGJ42dlA4VCQSQa75B+dZWL84cYmH7l6etRqyWmTbRgtymYN38tChRceZWSe+flUFkdY+pNZdx0nY0rx5nRaiS++N7HA087cCvX8ubCFPr11OH1CV5720WX8/Lp2EZDbkGEEUOMrF6WhkYjcfhYmLatGu7q79VVx71PVHPgcIibbvdwaJ8SrTATVnnQpx2kMFaAtrIpCCUObR4hjZuHn3gEpbJx/94Ypky9gecWvkqHWBOQ4uJCSkmFEPyhf43FBGo0pIXacPjQbwBEg6pG+ZHjlG8GFChRSAoyRHNCBelcNvkXdmxIrtMEkpqsQqNRcPBYmGuubDjmALj2aivffZmHpaIp183L59gRcBxNJaasbvQzZ4u/Nfm5Zs0aPv74YwwGA4MHDyYhIeEv/Wh/F0aMGMGIESMa/NsNN9xQ7zWDwcCqVasa/b6pU6c26uz/wf88hl8wnGEjhpGfn4/P56NJkybct+B+9vxwiCR3FlpJR0xEqdKVUKkvIsPTnDOpNU7d/FW2IprnNOPEnvw/DLj0mEj15YBP4r5bHmLJysVMnX4b0+Y+yqtPaeuQK3/6lY81qyWy5TSQwCUcdOnTGb2+cU7Cv4o3XnuDt15dhdZrRIooCJl9tOrcgkUvPP2/rst03m1PMP+2KRRxnGQy2cY6mol2cdEHghRw9GQnU3sqKCZKlF1sREIBSLSRutZ+l04Y2Lm78XG7/MIITl+AArYRxI8KFe3owSF2ohFaTFjxKVwkNnPy0pNm+vQ4PU42+rwKNmxNwJ7cgp4XQLQSQicgUgycnF4ySmYSRCp5HGTCFY37nb8L/43+sF27dty9O4bPE68Q9++lIyVJxU3X2Vm2wsVrq1zMmmYjNVnFqg89SOow51yRx49rjxFw6ahxx9BioDVd6nQJy0JGqYr/EEkJSjxeGQUKInlNSRd1FWANkom0sv589tlarpms45JRDSsFA0y8xMy9jznJL4oRCsm1YkhnYtP2IJ26DDlrW3y85mN2f32Q5uF4kJ8nDtGE1g2+VyPpKDqu47zzPbSJ9CFHMpEDhCtCLFu0G0Wig6df1jN0oIzRoGDzjiBqTyomyYJKqCkUx8iiRa0/lIXMMeVeBo7oz0/fryNHtKsNhmQhU5S0kcQML0aDkqWvevn0HQMJNf2oYD96jKTTAo2kJSLCPHjLURLa+klJ81FdXdXg+f8R9uzaQ1KfxpPLPr+oTcpJkkSf7jr2HgzR/eT4zBffeWnVXI3bF+WG2RpaNA1hNISprNaxa1+otqOnpDTKivfdPDw/kZwsNZGI4MPPvdz/VBXPPpTMqOGnfWtWhppnH05m/sNVfLPWxwXnGRk2SM/2PSHmP1yJ3y8oLo/y+uJUunXU1nnOOJwxvvk2SixWTSQSaZT77PdY98M6UskiS2pe+1oZBfhDMs1C/dHvtVG418d1vx2hQz8Hbyy1E1XGuUZVkhoTdcfJYiJGUWmE62bKJHu7YLGWEZZkgmEVHehNCSeoopSAws1tV5nrJD5PQZIk5t9qZN49VWS3LmLEuQauvTKBl94uZfehJNTN0hjcNBV3TTVVh2O0K+qBLGLsYzMms8yDTzlxOxoPiv8u/Df6QgClIsZFY9Rsf7+UZDIQQlDE8ZOCjSpixAjiJ4s4z2ZURIkRreWeTKcJe9lEkkg7LWimDZOR1nic0LOjkZ0bBZkkNUqHYZYT0OnVzJthYN59lbzyTHzkOxCQuW5eBffMS+DXjTLOGkGfriquHG/glnvj9/6Jghjnj2xYFOqPUFZWxrFD3/LZW/EOpIfvlZh9tZFk1+kilxCCCKHajv9TUElqmtGOZrSjIPVH9m5KYtRVxbzzUnrtJEhBUYSRlzixFvWmj2SLbyCFoJwi9rKZTvTF6G5Kqbqctb+4GDXcxN71ObWJi/699MyeZmXY+HKGXnA1EydOJDGx4Y6bfwddunTh1lvceH3GBicKlr7uYtpEC0uW17Bxa4CP3kqla8c4Z+miJV6++ewgVLclK0PJG++6uOm6+qOFZRVRvD6Z9FQVHq/MDQsquGduAlfOKKVtSw0PPl1Njy5aRp5nrBVRAejaUUdmur/RuNpoUFBeGSXRruSSaSUoFOBxhdmxYwc9evQ4KztkZmYSiotqU1UdJRaDjDQVNe4YKWTWSXzGRIwCjuCgAiUqXFRjxk6MGKGgRN5XPUiX7JRThB8PreiEFn08gR6xI5c25dZbN/DG+8XYLApERENyqEXt/aGXjHQR/djFr/USDaEjoMkBXVsY3GYQsUqpXmx4ChphxOv1npUd/gr+G/2h1ZZCWWk+Cx50Y6zs2qgAT5poyuYdVbUJvk7ttLz7choXTy1hcC8zaz4OYy/pVaewU+NU4PLE0OsVCOD2BytJtKuYN9PO1CssdTu9Zzm4/b4Q7d5VEwjKDB1oxO+XWf6OC4VKQef2WoYNNNCkAfXx9FQlP/0aIBCUefHNGsIhQXJm4VnbIhQKMW/2baSUNsOrqqJCeQJTJBlvzENarAlyRh4/fpZU29l9yg7vLUtnzKQSBvXVE40Jjp2I0LFt3A7VjhgVlVHyCqPkZEoMPkMw7fabLPTs7mf6DT/hqFDULtsYUaJqH75CHW+tCJEismkhOtf+NipJRXqkNRV7DOSJMtpLPeN/iALVLVCLXErIoxWdkEUMpers8kfp6ensOxQmFJL57Fsfn6/MaPB9F11g5PYHKunXU89D8+Pj+7PvrOCFx1Jo0/J04nLCWDMjzo13sHftEI/bzCaJuTPsDOyrY9FLNdwzN4FFL9dw9+MOUpOU/IGGGhAvvo+7woO9rDuZyGjQYpBMuP1V+Jtu49qbTqCQJAb20zLlZjWjRl18VjY4fRwJo8mKwh0/ITUaAsIHbjubdwTp26N+LiIaFezcFSMDI2GC7Droo7zShqSM/XHClAjSGTegVtJDZTrfrHVz4bDTz96Ssig2i4JoFLQNxI+1n9dIhFVefFTx8ccxEknGi4Py/We/X2gMf2vyc926dSQlJfHEE09gNje+QfwH/+DvgiRJNG3atPbfzzz/NOvWreOVF16j3FGIVqdh6pQrGDlqJFMmTqX8SD6JgQxUkhq/8FJtL2LEFUO55LKLuWjYJYhY4ze4Hw+5HKAlnUivasGTDz/F2x+sRK3WMnbaQtKTneg1QbZujxKtSCHTGW8DrxKluDLKeH3hJ3/79b+2bDnvPbeGHFeH0+fth8ofq7l6wiTWfPHhXypAFBUV8eGH71FacpTU1HRGjZ5YR73x/xW6detBTaWJtrSgiBOAhBcXx9iHnSRyaIVZsgGQRg554jDVlNKBXpSQxyGxk2a0PdntJOGoUPPFd15Gn1938yeE4Lb7q0mp6E1rKZkqUcYefqML/ekqDcAvvATwEbKfYNPa5HpJrqsuKuWK0aVcfr0g6G6LMVWHKgVEGML5EMoD2Q0pZFIi8vD5fBiNf0Ai/n8UGo2GYMCEsiCHa64tYtLkEDOnmfj8ey8HDofY8m127bqfMMZMYXGEaTeX8/O3acRiMGREDZkldZVIIyJMtaqIKZfGg7zte4JMGGPizVUhMuSWDQbRWkmPOmxl574arr268fsp0a6koDiKQim4fl4lb7yQUqfy6ayJMWeBg1dev+msbfH6sjfJCJ3uEgngq5fAOgUhBKFYmB6xIXU2fRpJS6azFwdCPzP+yqmMnryCG6bIQBQRjCcHW9OFAo6ykw2YhBVBnEbCnGTA6djGyJGwdfMPaANJ6B3NCKvdTJ0ueHWVTKeOGj59V0+mqxdF5GLBTrZ0uttDLWlI83WgYq+WkoojTJvV/Pen/oeIRCLs3bqPwjwPc6Y3zP/z3iceLh55+l4605/vOxjizkerGT3cSJuWarw+wfK3XchC0Kmdhk++9jH1cgsV1VGyM1W8tDCl9vNqtcS4UUZee9tVJ/F5Jm6bZWPwJUV89aMXl1ug1cDBoxFCAQmrWcnDzzh45sFkmjdRI4Rgy84Qs29xYS3uiSe1Ep/Ph81m+5d2EEJw7HAuzehS+5pDVBDAS2f61p6zATMaZ2d2bNzKkEuK0doEBYFfSXJ2rk2InUIJJzDLdmR9KTl99nP7jRaESOalN1z88O1aEkJN6cZAKnVH6NbZUedcPF4ZnTbOj9u+tZaO7dT06KKjT3c954yoJlotkHw+jE0krDlWzNZELH2SiHSLUJxfRtKJFMpCNRz8sSl6c+OJ7f/rKCqu5oVHEhi5dh/mKhvH2Y+VBLpyTm0xwic8HGInbUQXVKjRcroop5Y05IhW7OG32qJhLKzA4YyRYG/Yrx05FiWd5vjxNHpeQfw0SVEwqJ+eJa/XUFEVJSVJxao1bqorlDx9vwGjoyVqNKz4sZIXXz7K00+YeeiZatxeC19/d+VZ2+LDD97gxmvi97fbE8NiUuDXlSNqOta55yX+eDeqRMnhYyGa5ajrUODMuc2NvagvRun0XkaSJNLIJiJC7DF+Q7s2atKVUFqm5PlH6/p6r0/m9VVe9AoVb778Aj+tfZ3UtFYsuHsRmZmZ/F0oKSmhRTMrV84q4+WFKbXjluGw4MU3apCFIBwW7N4fZMULqajVcXtkZahZ9JidLp28PP7kLl582M7jzzlJS/UwfrSp9lpy8yNMnFnK2PON3PN4FVt2BrnxGhvX3FxOt846Rg0zYrcq+em3AIuXFbP4keTaBIrPL1NZ3XgntxACWYbv3s8C4gXnKTeWsfy15+jRY8VZ2aFNmzZs26Pgg888LH/HzZ032enVVcfLb7nZ77fXPjdlIbOPzaSRU8vtD/HOtf1sIRKTMWLGL7zUpOymZY6WJtk7OHo8SkWJicSqeLdblqcHEd9mFj1rY+jQUL19g1YykC6akCcdrFUdBwjsBe/eKJ52B7GmpmJPTmkwNgQIqDw0a1aXL/cfxHHu0AmU5i7h8y/CtP8DAR5FwExRcUWd1xLsSto017FmaTpZ1KVZEEKA1s+8+32881IGG7cEmTLBSoUjxrSJdeMtnU7Bu68l0mFgAedPKObOm+Mxye0PVTF7Wvy9P/0aoMmVDRc0f90apG1LNRdfaOTTr32UBqLs3bPxrG3x6cefQsiJoU8lN0zRotNKrHrnBPvXxWgld6P/cGWdxOcpqNUSs6dZefx5B7v3h3j24Xi3rywLFjxahUEvMWt+JY8tqN/BfO45Bg5s1tF7VBCfO0BVSYTOcj/MURsAu8RGmtCuwXg6WWRSRC6yqKvbkSk1Z7f4lbAI4dJUM278mLOyQ2VlJc4KBTNuq0SjpsGJTIj7cZtVwc3Xx891z4EQTbJUdRKfp2AxK5l6hZX3PvVwzRm/f88ueiLRGtb9EqCkUMFPW9vj1heR3M5DLCbqFIFOIRiUOXg0TKDMioejGDETxE9IBGguOqAq6IDHncedc+MF4Alj/Pz0008MGzbsrOxwCmarGmdJFQkkY8HOMfbRxNma2XdsZP0nGVjMp593Qgjm3VdFJKClLPVXtDY/VqFg1FUldOtu5HBRJbYGeF7dwokRSz3/p/NksHZ9NReecerPLnMy9QoLiXYlr7/r4oLzGr5vP/7Ki6oyh65Sl3ihSrMXIYUIB/4+3uO/NflZU1PD8OHD/0l8/oP/Z5AkifPOO69BEu4PPn2fjz78iJeWLMPj9mKxQbsOTdAagxgMBiZcPZ7Nb+0ljfrEw05RSQIpGLFwlD20lrqQfyIXIQTnnns+OTktOH78OEVFRazbsJJKTxXFyp9RapSMGDOcex549ayIm/8MwuEwq5a/UzfxeRIWOZGyXA9rf1zL8POH/+nvLCoq4uILx5F/IA+7ygJ6Lxqbl+OHP0dn7MzjTy6r05l08OBBnn/6BU4cy0OSJAYPH8T1s677j43du91uvG4vOgx0lHqxW2xEIGMlAUG880kIGctJQY+mUhucogIDJtpIXXGICo6wm4DkRq2XMTrTuPXWGvZMdTH7WhM2q5KDR8Lc8WA1+7caMBHABiRJaQghs5X1WIQNLXr8eIn6BWu+8HHlpfV9nlIJO3eUYC5LIk2fhbYpaJqCtlX8v5gDOK5GUSRRUlJCSkojBOL/xxHyqWkaaw4VLfh4cQnL39mJ3iizZ12Teus+O1PNDdfYWPG+h5uvt6PQB2sDLKemAF/iUbKaCFJVYT78MsZ7n9WQlqzkg8+85ObG6Co1/kjUYiBvN3y3LlBP9fMU1m30YzLDe8syGDGhlC7nFjJjsoXmTdX8vCHCR9+4SE9P+Eu/tcfhJVE6fe9p0BHEj76BwL+MApKkNJQNPOIlSSLF35JVr7+DRmXi1vle3D4vhIOknNwINKE12aIlAbxIxIWkythLKOjjwuE2Hr9HT5UjyjMvbmXDpgDjL87g/c9rWL8uRpqzPUhQQRFdOafBa0kKNWdbWS5dunRp8O+NYd++fcT8IdyeGM+85ODWWXX9zK59Ib7/yc8t18cr/kII1v/qZ9QwA08tdfDKShdfv5tZR7F93CgTy99xsXFLgEfuTOT2h6rYtS/Ip29l1FtfpRUxOrRtXKhEq5UwGyV27QtTXhHllWdSGNTPwIbNQebd6WLLei2jriileXMlxaVR/DUa0ksHoUWPU1n8p2OnUCiEWq7bQVpMLq3pWue1gPBRlfUrDy4wcOmYLFQq2LorxNwFv+A82BF7JAtZxDih3o0qo4RZE4107ZjMtt1Brr+tArNRQaJdiT1VRu+MIHtkpJCRvfsqGNJf8NgiN++vCaEIG4gRIad5jIsvUrJzX5gFNydw1RQv+oo2yMQTCqrDBk44t9Cyc4zOnZpTUJZG01ZNoBU0rc5E5GrJUxz6Uzb4vwiPJ8zLb9XwzSd2xly+Hk1xFllSXTV1o2Smk+jNHjbRhQEE8NX5e5KUjlFYKOAoxfYtaNUhnn8txgO31+9KrKyKcuiAggxy2MY6moq2DY6/eRKOMGdmvJPk3AF6tu0OceFQFQsX+7BXdSQtnFO7CdZFm2Ary+K2+T/RoZsak631XxL/KSw4gn0QjL6siryjKtQxAz6/gl2Kn2kv90Yr6U+KVsrERLROEegUYiKKxhihvFKm6RmdWR6vTO5hJZlSw/djBs0o8Z/geL6RmTfOJO/oG3U6oX/bGuSamW4Mla2xRNJoThTPwRM4ynYybtRIunYbwMBzB3DphEv/7Wkgv99P6+Y6rhqnYu59lThrYuh1Co7nh2mWrebSMUaum1dOdqaKy68vw+cXTBhrYuLFJrx+wZXjDTz+vIPMNBsrXkhlzl2VPL3USVaGilBYkGhXYNRLvPW+mw5tNFjMCubeV8k98xKYesUZyYCuOiZPMDNxZhlrXk/HalHy6koXbo/M8bxwHY7FU1i3MYAkUZssaJKt5pv3Muk98rez6oKHON/hieNeXl2l5Kt3MmvFjs49R8+Xb7jAF0+wlpJHEumkSll1Pm+WbHQS/TjMzrgAXDMPP61OrdOxt3t/iCsm/0J6ySAMkonSYomjJ8KUe93IGWux2GSCIUG0xoKuqjlqtFTpj6A2VqOvbola1hHSVxFMyOPFB81UOg5z59wiOjbpXi82dB0P0Cyp2f9KCqu/Az5PETddl8Cvmyvw+GrQ0vB9JMxOWresW9j54HMPB44GMHfIxRnJJ1hjxFLRAZNkpVJ3jLTMGLv2RnjvIw81xSY+/sbDmuXpDX6/Uilx1SVWFi0O8sP6AB3aaigtjzJ8sBFnTZR591Uxb6a9XnEpFJJZ8b6bj9/MwGRUcMM0G7PvrGDDpsqztsWqFS9w/30qrhxvq32tWycto0bECPvcnHdu4/dRr6465j9UxS0nE4Eff+Vl+TsuLrnQxJZdEWxWY+3UzJnw+2WumVtO7y4qdm6XyZYH1aHQAWqpRn4PSZLQCQMRwnWKc3CyIYQTaLLhyklnVxR7/NHbsOsM7P46mXD60T/sVgxHqPX5W3YGOe+cxqlXhg008PCi6jrJT4Be3bRUVsawmVQIZEKGSgb317PyQw9TL68/wbJwqRNHqZYudKlTfI7zUG+mZbQjH3wU4s658dfbtFCTX1V6VjY4Ezqjl1xtGYpQ11oO4rLkzTw0w8olU0sZOdRI3x46CoqjvPCyj6pCPTGVj5nXG5g7OwVZFoydVII7EOK4djutg/1qm4sAfMLNUfbQkd71jh0jgsl0ukP66aUuduwJsfC+JCRJorA4yp4DoTraALn5EWrcMV5b5aZJZCBIcVqdZpGuBDQeIvgpKysjLa1h4bmzwd+a/ExJSfmXXJ//4B/8v8LHH37Mi4uWgS9IkyZu7rndTOf2JeTmF/D0Y1/TusPFaDpEqTxYQpKcXqv27qSSPA7Rib6oJQ17xCZCIogkJNau/ZY3XltImxYhkuywcx+cM6QTd93znx8537RpEzqXqVHnbvemseqNd/508rOiooIrLr6S9JJWdJKyIAIEIFwdZJ93I7Nu2MPCJxZw971PA7D63fd58YllJFflkCq1QgjBxuO7+Oaz8bz+7ms0b352XV1/Bjt37iQaiVFJKdm0IEKEcopoRjtsJBEhTCn5FIhjtKcnCklBAim4qCaBVBKkFBJIoVwupEYupLXUFblK5qPFxbyzKg9ZCuNxKfD5NcQI4eAoXuEii+YkkoYaDUfZg4MK2tOL44G9PLbQz/DB+nqV1eVvu/D6ZAIUkxrMIngIgodAlQbG7qBMAFuClmHdzmP37t00adIEu/3vU7P73wKdxohCUhIQPhymI0jKGAN6GRqsrAKMOd/IJdNKmHyZBYU6xiHb92jQMmR4lCVPJqLXK9i9P8T8h6tYtTStVsBh+7YqwtsaV4uPEKJNtCdvrdzA9ZNj9YSyqqpjfPSlj+9WZxKTwSQnEDuSxsNPHcCsMGNztsNgrMZnrT5rkR8AFKJOMJdBE4o4TivqkoAHhA+HfT8pzq4NVt0jIkw+R8kubkGKiHObRkWEPA6zjy10FL2RJAmFpMCIJc71mbCVjAw/37+fWUvvkZmuYsXSVN79yMOCR6uZOc3GvQ/4aS6ZkIVMjBiVFKMVeqwk1vFTCkmBzZCILMtn1Zkei8WQLJW8/HQKP/0aYMTlRVw6yozFouD79T58AcHbL6bVro0ly2tISVLy9Vo/Hm+M2VNtdRKfpzD9Siuff+ejfy89Fw4zsWxFDW+v8fDwnXXXgsWkaLCT6cMvPCx/243dqsBiUaJSSjRvquaGBZXs+6kpg/rqWf+llr7nVWLK74vbuove3VRs/kWFTjJQo6ik35B+f9oWGo2GiBwC4srZRRzHj6+Wf+sUqtK28NVH9jqJnd7ddKz/PI0+F+xk57GDBCNRevSQ+ea9TLRaBRVVUZ55yckrT6dwTp/4hkCWBR98WsP9D2wgo6I/b6zczw/rQpRta05G8LTKvL/Mz91bN2K165g91011hYYUQmjRU0EJDmURbzxh5pKRNuLEsS527jfz1CuZGBJ1kAidFB1Ys2YN55133j/+8Hcw6A34A1HmP1xFarIGRXHjtBcaoWMT36FBS6E4hiq1AoUuRCyiQF2Zg9bq5NlFVi4YamDSnDJeWxUfjz517+QVRhg/yYG1tFf8fhWJ7GcL7UXP2kSiEIJqw3E69vXQvXM8eVrjipGTqeJEQZiaCjXNo/UFUZSSEktFR4qKdtCi5RG++upTLrzworOyhU5nY+JUN2kV/WqTlCmAV7jYpfyZprEOGDChQUcuB+r5SYBcDiBXKJk73027jqc7jqscMdRy45thpaREKwy0qe7Na8++weARIU5tp1zuGNNmuMksHRLf/EsgCzW57gAKdwqZNMPxXZh3fvqEV154jYXPP0Hffn3P6trPRHZ2NnsPyXz8lQ+fX+aCcw0IJCRFfNJg6XI3X7ydSfMmcR8QDgsWvexgwJgienTRUlQSQ6mWef0dN++8G0XlyELpSeT4fi+RpAJ6X6EkKSFEWUWU0cONfL3WT0a6Ep1Oweiri1EqJUIhQZuWam6daWfGFCsrP3AjSVBYGkWvg1l3VPDGc2m1XKoABw6HeGyxg5xMNaGQwHBSgE+nUzBpvJEff/yOCy4Y9aftMPO6WSQlC154LKWOyvu5A/RE7SXEvHFx1ApK6Ey/Br/DKJnj47ZJLj5YmVZvVLlLBy3PPWPkjpmHSHV3prA4ypTr3cyaoWH+jXb0egVuT4xLrqrmgPMgSbEckgOtiZjySeyyl+6dtPTsoWTCRUknp4X03Hx7MTsPbaP5wY4Y03UYTsaGCQl61GrLP76wEUiSAiGgdSsFh32HSaxMq7cXiooIEXsJwwad5jB/4KlqYjHBt6uzamkiThREuHL6Zk7km+jaP8CqVzLoP7qI2xcEMQsLyN56AjZnomlTBRE5xo+f2PltbYQp18fjBqVSIitDyRUzS7nr5gQG94sXZHbsCXL7Q1UoFIJb769kwlgzQwfqWfJYCu3PKSQWi/3pWKC0tJSUJBdXjq+bJNdqJJSaGAqXloKCxqcpSsuj6PUSjzzr5PKLIzRvEhdHKyqN0rlrTxwVBxr83Nz7Kpl+pYXWzTWMvjBSL/EpkP8w+RghjKqBFJQSFcpmUd79aDUGw5/ngna5XPg8x9CaQyRVt6GiIsR36/2MONdILBYXJdq8PYhWK9GmhYYEu4J9h0IM7m9Ar4tPDzQGt0dG34A6enV1jJ83+WndXs0vzl1o/Al06xjl0299VFRGue5qK3abkqrqGC++WcNbbwdoI/eqN3WjljS0Fz05xA4yoqeP8+vWAP2H/XWe3FjET3arIEcPb6NzZAgCga5lCZMus8RpSsY5WRVJQgrrsYeyaS5pEELw2pLNtG7hZ9QIAwvvS2LJ6y72bbZz4207OLhfgSqqJygCVDgidIoNqPfbAxRLuXzwsZ/vfgzjckoEHUZS23pw1sgk2JUseyqFiTPL6N5ZQ0Wpkt9+k5G8djyBGAHZjIUKkjlNW5ARakdIv5Xjx4//LcnPvyY52wguuOACduzYgcvl+tdv/gf/4H8Qa39Yx0uPvYa1NIWu/dxs/CaVC4cZycpQM6ifnvde1kLwUyZNn4Dcysd2fmKX2MhONuCgojbxCZBKFhUUIelDfPHR/XzxVpSlj6l58HY1n72lZuq43dww63LC4fB/9Jp8Ph+EGr+F1Wjwev48X9CzCxeTUJJVjx9LI+lILu/Djz+EyD32Kx6Ph/LycpY++RJNqjrUKqxKkkSCSCGtqCU3Xv/3qZmeiS8/+YpWdKaUPKpFGVEi9GYYaVIOOsmAWbLRWupCCpkcZ1/8vFAgfkemFCGMPdgUiCdiEmPZaMpaUFmqJtHfio70oS3dMGCigiIOsZNNfMc+tqDHhBI1eRwki5ZYC/ow+AIHDy10sW1XkB9+9nPxxGoeeSxEtqcXHmpwiAoUZtB3BmNPkPQgYlBaUE4wEGLXrl08/vjjHDjQcKDxfxkGkx6PcFGU+SPTroOlT6SQkdZ4YHhq4/PC8ho6t9PQs2+MtBYeXnsuqTZx9/Ciat56IbU28Qlw02wd1abDDX6nT7hRoEQr6bAW9WDIhdV8/q3vJAG+4PPvvEycWcrri1NJSlTx1PMedJUtyaQ52SkG5s5VE7OVI0dUVFaG/pIdBg8fhJPTXQFWEokSoUgcj49qnUR1ynbuv8uEMDQ8pnqMfbSkE6mcpgxQSWpaSh3Roee4chcxEQ8EPaKGoqRf6NonzOP3JNbhNT6FiePMVFRGUSsFOVlKnJRTkrmWKyfHmPdcHgOm7ac460dcirodDSqt6qyJ/du3b4/eIBjS38ADtyfx/qvpJCQoOHwszP7DYQb20ZFfFOGbdV6uml1KYUmUD15L54HbE6lyyEya0Dif5IVDjazbGC/ezphsY/ueUD3hqgS7knBYUFkVrX3tuVecbNoW5KPX03nn5XS+fz+LD5en06KJJs6htDcIgMmo4LppeiIqP4WHTQzupycakahSlhBp7ebu+xf8aTsoFAqiRCkTBRxmJ2nkoKFuUtcjaujZhzqJz1NQqyUeuD0Bs0FJq/ZR3n4prZa648GnHTx5b1Jt4jN+PInLLzFxx3wVTsMJQoXpHPktlaRQ8zqbG51koFNkEJVVgpIjFnowmBypFalSFq2kTnSLncfd9wQpKYtSXK5l5ScZvPxODgItshzD5/GTkpLCL7/88o8/bAC9+4zk8y+iHPu+Dfv3inrJ7jNhUhrp2V1FutVM90uO8+WXGnZtSmDTBgtT7i7Aku5l8AA9CoXEW8+n8c3aAJ36l3LBJVX0G1rB2DFhdIf7YpbiSZcIEeyksE3xI8eMv1CevIXi7B+46PoSVr0a33gLIfj8Ox9vrnYze34FCSK10fOziWTy8wQL7zOy+t0Xz9oWBSfcpFT0rjOWDmCSrLSOdafYsJ/Wl2egSJaJEOGg2I5XuJCFjFe4OCC2IyHR2n0u1qND2LQlSkFRnAM8JUlJROlr6LBAvGMUQCmpaO7qwsZNDqKnhDbe8mGsalOn6+k4+0ginXZSDyxSAgbJRHI4k+ySDtwx504qK8++2+sUdDod/qCK7EwVX6zKZN6sBG6dZWfN8nTKK2N89/7pxCeARiNx502JDB9sYOrlVr55L4P5N9hZ+FSY5PzBpHjbkyilkia3IKt8CB++buW7tWF2rW3CqjUeCoojGPQKjp+IsPqVdD59K4Nv3stk6uUWps8tp11LDS+96cJZI/Pbl9lkpqtZeF8St9xbyVWzS7nr0SrGTy/hiRecvPl8Kj6/jF5fN0HSrZOG4qLcs7JDSfEuWjSrP7qqVEo8/biJoqSNhEQACQml1Hj8YMRKsk1TT6n4FIYP1iPbKvALL8qYgWHnanjgjvizUQjB6Muq8e/oRmd5EBlSU7JpRbPKYfgON0MguPoyc62vDYVkDOYYUVMYf+dyND3DKPQgx2RcBV7UavU/vrARDBoylhXvB2jbSsvFl0JxwiZC4nTzlVe4Oaj/mZcWm2spHA4cDlFQHOHhO5Pq8OM2y1Hz3cfJpLZx8N7rCWg0Cm6daSOMjxK/g1h5Glt2BBs9l+27g7RpoyBH2YJEdzs8rvj6spiVSJLEi0+ksH5jgDGTSug8JI9pN5dzxcVm1izP4K6bE/htW4Bx00oJhQTnDtCzc+fOP22Hdeu+Y9oV9ddqeqoKjdWHVU7ijZXBOjHimXj6RSfVRXqSq7qjU6mZPS0uDjn/UcHMWQtISG7DvkN1Y9bS8iguj8zwwUYKS6JIgfpxlZVEHJQ3eMyg8KNA2WA3fijBw8uvv0RSUtKfufxaFBcX0761gkkTdVQbjpPobs+c25188LmbEZcXc/xEhCsuMXP+EANffO/FbFTw7DInQghGnmfkoy8b9/dvr3Fz6ei6CUtZFmzZFcJoUHD0RJRFj1lRJlWx/G03bz6XSqvmGq6/rYKLppQw564KunbU4nIoGxQTBdBJemRlCLUu/gxyuWN8tz7wbzVR1dTEaJqtJMmiQyvp8OHmvMHxxPyjT/nIcvQl1duRlHCL2vyGJEmkOXvw8MJ47qB9Gy1HjodJS1HzwYpEtmyw8vlXSrZvsmJLjuBV1efhrBDFKIWarMILMO8fRmbxeWjtPhY9nMzVN5Qhy/FOf0elxMvLouz8tAVNyofSxN+DjqIf3RlMBSWUi9P8t3qMyPC3TdD+rcnPHj160K5dO+655x5++uknCgoKqKqqavC/f/AP/ifx7MLFZDhaEkg9wgtP2RqsRt11o4rPP32T1q1b056edKE/3aVBtJQ61joGiFemarSVmG1B3lysRfe7itCgvlpGn1fN119//h+9pg4dOhC1N95pXaOoomfv7n/6+zb/sgUrDRPyGyQTx45KDO4bY+fOnSxf9jrW6vqVVojzI0bKZfbt2/enj/1ncXD/IRJJJYNmHGA7renSYCCbImXiw01URHBS2YDqpsSZ7PI+4aaEPLpyDqlSPAFsk5LoJPUhm1aECaJFhwIlGTTFTjIhgthJwiRZySoexmfPt+T6K/XcPt1G9fre2B0dCCn8dGrSBfu5aiznx0eaosEY+TtLWPv5T5RvcbJj806uu+46NBoNn3/+n10z/42YNP0qytM38uLCRO6dl8jAvnq27Gw8gbh1V5BgUFBZHcPpijF8kJG5M+y1a9XhjKFWS6Qm1w28xl5gpOOgKsoNB2o3t0IIHKKCQ+ysVYs3k4A9dxD3zrHRpbeT9gMKOJob3wi2b61hySsevv5Yi11ORSEpiIYV3HCdGU16JSXRYjTuNDZuPHtep9k3zeKIcid+EU9qSpJEW7oTIcwWxbfsUWxgm/QDyc3iIzcheyGyqJu8i4koIfzYpIbv86a0RZNWSbDTOmra/EDri3fy0Uc6QhG5DuH97zGwr54Pv/By8cVqpA472LQ+kSVPJjP5MguLHrOxeX0iqg678AgnEO/O6tS9Pl3Hv4LBYMCgV9R+zmpRMn60mftvS2TDZ9mkpqi4+oZS5t3n4IZrbCy8Ly6GEgjIHDsR5o+mKNVqiMmnfcKQ/np+21bfv86bYefiqaXUuGJUVkVZ92uAp+5PqpMYNhoUvPB4MsmJKj75+nQBavA5WmSTk8RgUz75MkBA0jLi5oF8+Nn7ZxXkCiFAQC4H6Uw/LJIdIxZc4jQXp09yMWpk4xc8sK8eXaKPtFRlHZ7AvMIIPbo0nFSbNMFEJKEIT8xPVqzhrkM1GpCVtBO96v2+GqWWdE1v5j/Rktsea8tX65KxmqNMvbSYtjlbmDx1EgsWLPjHHzaCaddOI+YxkyGao4tZ62z2fw9tgodxF2nof4GLVS+mkZ0ZXwtGg4KbZ9h47O5E7nsyrp6qUkm8/lwyclhFYFM/TAeGkl7Rv7aw6cGJT+WArFzumKdHmVTFoqUx9vyWzH3zrbXJhSeedzBhjJkPXsvgwTuS0Oob5+gSCNRqiax0NXqNh0ikcfHBep8VgtzDJ+qM4J0JG0kY9XaeWPQ4n33zCekdk9BaNBxiJ9tZTzEnyKYFLaVOSJKEWtKQUjyQC64o4detAQx6ibYdZDyipsHvL+YEqcTHplWSimC1ifuejDd9/LA2jC1yekQ2KiL4cNcbsz71WWtFOq8tW/6nr/33KCkpISM13mV0Jl5Z5WJgHz12W8OJvhun23hztRtJkti5S6aV3L1OnAvxZ0y6pzPRgBqVSmLaFRYy01Q0b6Lm7rkJGA2nfV63TjpWLEnjrseqaNlczT3zEuNFk4vM/LghwAevpfPsQ8lcNd7Mq8+ksmJJGj/+EmDkUGM9P3EkV5CcUt9ejaGyspLmTZUolVKDSZ4LhhpYsULLcdtP+PHUPt8bgg83KQ3wI55pE4MBjrKH5BSZu249nXxfuyGA+0QqFrl+4iYp0Iofv5dw1sQLi+GwxAOL9LRrM5SBI/rTrHUT0lKiuBz7KP7cRcmeKs4999x/fGEj6NOnL+s3KenbQ0txRYiXlkto+vxKadZaSrJ+pDT1F4ZfGGXb7iCRSHxNvPGem5uubbiD1mxSMGSAns074rFl1446bHaJNrFeJLs7cP+jXmS5/toqKYty9ESEn79KxZO+BzN2vvk+XLsOZ0y28vxrNdx/WwLLnkrFaFCw5ZtsrrvaisWspEm2mnvnJXLjtTZue7AKk0lBMNh4ovX3iEbCaBseVuK+O02UWndCSROuu8lZaweI+9Clr7vYscFEW/dwkmLZvPdBiIVLQ4yZIph907M0b96cebc9xpy7VWzbdfqcftkc4PzB8eJoZrqKqMZd79jZtCSPw3hF3Wa4sAiyR7GRbFrU+4xXuEhoZv1L+hJ2u53ScsGtc8w0H1BAleUA5uJu3P2og5VL05g7006ndlr69tCzcmk6N1xjwx8UzLy9gnBE0KmdlmeXOet97w8bfGzbFWRA79MxkSwLrptXwTUTLSx6KIWsDCUFxRFGX6BncH89N95VyZD+ej54LV4ceuHRZD783ItBq/rDmDfRoqVJc5m9B0MMH1/CjMkWft343Vnb4hREJJnSEgmPK+6nVagpLY3vCfbtkzFJDScSVZIaX7UOlztGOCwoKJQpKok/nw0GBdmZarbtCnLeECVdLzpOrn09hRyjkGNsFz/hoIK2xHMPURGhOGETd9yqo28PPX176Bg+vpg+Q8sJHWlLspxNGnUpzJSSknZ0r+WFBfAr3CjUgg4dOvxle9S5xr/lW07iTFW4F19svJIrSRLvvffe33nof/APGoXP58NX5SdBUmOwhUhJarj7R6dTYLcE6TOgF6t+WIMh2PBmtFIqpvOADnRsfaRBNWeAKZepmXzLSi666NK/7Tp+j5ycHJKaJuCtcNVzYrKQqUkuZfrM5/78F8rSHzpmpVARCoFSqWT/nv1YZHuDY7UAklPLkSNH6Nix458//p+AWq1GRkaPEQ3aRqtoEN8AFXIMHYZ6Qb1SKXDp8kjxx4UHCjlOCzo0yGeWTQsqKEQAZmwcYx9dGUAAD+GTI52SJJEoZ0BNvE1faQd9M4E1Ox2FWkKOyRTlFVOVW4PP4SOFbDJoSgl5pKrTsFgs9O3bl3Xr1v19xvpfguEjhrPizflccF78fjQa4gqaH33pZdyouvdoJCK45Z5KnNVg0So5cixG985Renc7Hbi4vTIpSfU3hJIk8fZrCbz1npM77vmeWEiF3igjwmo6BQfUGYfXSFpSfe3B154tim95/4MIX3/lpKRURuvMJtPXBkmSiIkYGl384T3uIjWPLQyQ7mvOitdWcc45DfNhNgaNRkOqLYODNVtQK1Qkam3E1D6E1kOiLGOvao4r6QC9umpRqyUeutfAvXf/Slr1aSXTAD40NBIpEx+/0WuU/PJd3c2bQiERjdJo8tDthsKSGNt2+3n3tRTMprr3kcmo4J3ldkaNOoC6ohvFiUdYfP/qs7r+UwhH9ASDcr2ik1otMe5CE4886+P+h97g2nlTSUuuxmSQKKuMUVIa5YvvfVx1acP+/9t1fp596LQ/kWXYuS/E8MGnO+E9XplnX3Fy1aVmJs0po6IqxoKbEhr0m5IkMXOylS9/PN1RUFYRhYgZWZL5ZWuY37ZsQKdrvHuvMUSjUSLhKFk0r+2eyKEVB9hGR9EbjaRDKdQUFzU+7lbliNGmlZJo7PS5u9wx0lIaDwvVagmDESqJNUoPESKAEUudopTSBtpmoM4GSW0hFJE5t7+DYf2radUsrkB/5KiCWCyeGGjfvv0//rABHDlyhFTRBIjTXhRyjJZ0qve+oAiQkOFny85onTV9JoYPNvLsshoCARm9XoHFrGT5y2amz/oVfXlrEuQMYkRxGfMgrYDBLWU+eDUVtVri0y+DzJkTokMPF5eOMeFyy6z5wkNldYwHbk8gFhN0bKPBrS4nrZHRxwqpiOunxQsq0Shn1QUeDodRyI1370mShF4bv2/T0tL47NtP2LNnD3OuvYns4vYNctGZJStFBclcPaMSo06FWqEiV7mJVrHu2IkXUWQhU0oeLhx0oFftZ3W+VN56L4/Nm8MEAqAhhor4MTzUYKPxLia7nMyvP/0K9/zpy6+D7777jKsuicDvOr+37QzW8qk1hJwsdS2Fx4aNURJEUoPxnCRJ6MMJHM2N0CRLTUWVzOKHG+ahTE9VYbMqaN7k9LlMmmBm9vwK7nuymjnTrXRoo8VZE+P+p6o5ejzMiiV1RxijUcGar9Qsf3Pkn7QAnDhxgr49dfFurJ0h+nSv71M7t9NgMaqRY1GqosdJDbap9x6PqEEmRllZ4yO7gYBMpTtAEJDVUbIzT8feb64MYnZ1ajQuVlXk8M4nLiRlJr9ssxOTleitMo48N6XO/ez+Sc+8+yrZsDaBcIqHQYMGodPp/vGFDUCSJFq26shTS35BqYI1X3hY/WZibbJ/7ORiHr8nkS++9zPqqmKSEpXsPxTmoTsaLvwCtG6hobAkSj/gWF4Yr1tB05OFYsfRFlx4xRGefzyR1i00yLLgxw1+nnzByYtPpmA0KBgxXM3GN5xoqppyy4JiFj9u46ILTJSWRxkzqQSzSeLxu5Ma3Deed46BJctrOHYiyKxbu/1pO/TuM5D3V7zB6AbYzcaONPDuRxV8+0WAmi8MdPytjB7dlGh0gh3bBcrqTHLcHUCK2zMcspLd9hHevn5I7dh9Wloazy9dw4tLHuHOx7ZhtSo5ckwwe0p8kTfLUWPPrCHsDKKR6orrdRR92MOvKIQSk2QmrPARUvowK3QcDu4im5YkiwxkYtSYKiAjzNtvrPzT134m0tPTqaqx46xx8cFbifz4c4AFD+3ilqttpKfWj2lGnGtk+Ttuzj/XwM33VOLzx8gvjLLyAzeTJ1gw6CU++NxLeqqSxEQlE2eWMaCXHkdNjDVfeJk03lw7SeT1Co6diHBOHz3+gKBXNx3X3FJOTI4nSvU6BTdOt7HuRydREWnw+SOEQGn0s/dgmMsmROjSW0eblhqq9v71HsUWrVpQuklHgBMIIbBg54e1kfiUgvjjxgMFSiIR+PQrH1JFFtfdVMmbLyXicsu8vcbDngMhVi5Nw2RUUO2Icecjx/niXRsxYihTKiiTNiIkgTUpzDN3GrlgaHyvNuUyC29/6Ka6UoeaEtrQ8FpXSAoSRAo1VGEXyZTqD3LRpZeddcNEY/hbk5+DBg36207sH/yDvwvRaLRW8TPWOK0HAOGIYMxFY3h1yXLCRSn1Nnh+4cHeyszMG2ZwZOfcRr/HYlYSDv/56t1fxZJXn+fKS6/GX+QmMZiOAiUuqRpnSgkLHr7jrIRVdGZto8IAQgiEJsiGLTquntEde0ICZXhrA/x60Mf+IxxFl1x2Me8e/BhXyIkaDSLObtXge8OEqKKMPgyt83pIBIil59K+mYLK38qwxdII4mu0CiZJEmZhp5oy2tODg+xgL5tQoqaAY3SgZ73PmIcCmIm5BI5cP4fzD+KP+pCIj+EfZx9GLHTlHKrkQlwuF3a7/W8XxfrfgBMnTjCkX13un4fuSOSaW8rZvCPINRMtJCcq+WVLgAcfd6M60ZX0cCrVeVH0xhO43CXsPRSiZ9d4YJaWrORobsNdRpIkMWaEnhder0avi7Luoyy69a9GXdTwCJxPeCCmggNdENjIJD7mdGpJlqtOMPPquA/R6AQ2G2gcWjzu+hXmfwWLxYJCCz3koXhiLqoVuaiVWgzVWSREsgCBW7mPvJMJr/EXGUlJDnDfIxsoKlWhQAG6AOEiLTTiB2URQ6Z+wmzYQAOffevl0tH1BUCEEKxbKyNKW5MrHakzYnkmcrLUqBLKcVoKeeeNVWRn1xeW+zO46JLpLHn9TW6bXd+/vPuxh/7njKVfv37cdsezrHl3HoFQhES7ksLjap5/rYYRQ4x16A4Aftzgx2JS1AmSf9kSICdTzeiri+nUTktRSYQtO0O88nQKg/sbmD3NRr+RBY1eL0CLZmqyMk5/53NLA1i8XTmq2s4dCx78S4lPiBeBonIEC6dtoJMMtBZd2M9WjMKCHhNvrfYyd3Z9JU6AxS+7GD/GzOpPvXG1bLMSq0VJaXnjXVHhsCDgi3cQBIUfnVSfk0tGjq+1M2A+6YJjLgifgFJ+5v2ldX+/nzYpuX/06WLZP/6wPpRKJZICkMFOChUUky8Ok0XL2mSzR9RQaN3CD0vs3P5QVb0O9zPRtqWGotIorZrH/duAPno2r9dw3sV7kfVHsJgV3HS1jpxsKx985kWtljieF8ZfbSK7sj+HfjjMswXHue1GCx+9kUEoJHjrfTfDJxRTWCgju5PIZT/NRd0u76AIUKQ5wE0zUqiqjqHUpJwV969WqwV14wkqWciodXWvu3PnzljMlkZFOACMUgJyWQIZxBNjOlHDIXYiE0MjtAggmQw60KtOodSHCyloo2JnGn5lBSrpBE1pB4CEhMwfd8BKZ0n/cSaCAQ92a/3PZ6ar2Heoceql3PwIqcmnbP7HhW9QEItF6d9LT7UjVo8L80y0bqGh2xmCgJIk8eKTKXy33s/wCcU0zVah1Srw+mJkpcdFlU5R1TicMW6+N8wVV95+Vr7RbrdTVCrz6J02xk0r5YcPM+twcsuyYMYtTnSVzWna+hhWayGl25QkhZqjkBS13P6H2EE6TZGcYT763MulY+uLCS5+pQZ3pQ41GoKREMWl0VouU39ANCgyWGuLmIaft3cFIOyOUOU4SiA/jLtKzQWT/SiVBgqLY3jMVVwzY3KtDf7xhQ0jHApzx402nnjByfadIXpfUIDNoEOOqPBUm7nkqmq+WZPMdVdb8PoE9z5RxdETkUaLAkdzI1xwngEhBAtfcKLl9PMtIdCcYwdO8OQSB1UOmVhM0L+nnndfTqvl++/cScFagqT6WvHLGpkev+ZzxQQN6WlKFJLE9t0hBr/U+ARN3x46dh+IYDQ2rl7/e7Rt25aiihR27auga8e6cWppeZRdO6Ebg3AFq/AVe/iiOJeWdCaV+GTSqVhVCIHZZubcc4fWO0ZKSgoPPPQ8AMnJyRw7dow75l7IrKnxv7/8vIUx434hq6ZPLQ2JLGQqKEaDjtQ2SVwx6TK+/Pgr/O4AWoOWmyeOI+AP8PPaDWg0GqZMnMH5I84/q+fA73HLvEe5as4MVjyvYthgA6s6uLlsbOMikiOHGrjrsWr699ThdMHYEUZ+2RwgNz/Cph1BJAnKKmOMGmagabaaX7cGOXQ0xNInkhnY9/Ta0Gol7FYFl44yce6lRXz7XibDBxuRZYF0MrFcWh4lRJAC1QGax+oLfTq0BVw0RsPXXyvwiDCP3mfl6ZfhiikX/nV73HETt0y6DYuA6tBxkgItMVS2YeL0o6RnQqCgkRhOyEgGH+WVSh5fGCAz2JvfNv3I7Q9VYbPEr/OB208X/RMTlCTaNGjRkSKlMf/+fMacb0KpiHeKngmDXsJiUfL2F3YuvMSBNtC4n9eiJ4APp+EEQYWPBx586C/b4vf4j3V+/oN/8P8XWCwWFMb4xj5cY+TYiXCDohfOmhgxkYjFYmHp6y8we9ocjJWJ2MMpyMjU6MuJZvhZ8e6bqFQq3n2r8YB136EQmdl/T3v2HyEpKYnPvv2ETz76hA/eWUMkHKFbz65cf8NCMjMzz+q7plw7ieX3v026v1m9v1Vr82jeQkmHHiPR6/VMmzGFO3+9D2NNw8mQkN3LgAED/vJ1NYbxl13KW6++ReREBDN2KimpHT/7/TlUUUYKGWznZzJFMzRocVBBjbqE5fdbGHmekcum7if/QD7R6ugfknPLJ7cvBslMC9GR/WwhmQzcOCgTBaRJOXWOXZ3vwnHcRbKzCUfEYRxUkUomEuCkihxakyHFO3hCGj85OTl06NDhP2Kz/3bodDqcrroJOY1GYuXSVDZtD7JkeQ3f/eRjyuVWioplUvWVKMMmlKiQZfjmRx97DoS4apwFjUZCp1PQvrWGHzf4GTqw/oN/4VIHobDMbbOTUKsVjB2j5pOXj5FNqzrvE0KQy35a0olj7KcZ7Wo7kWUhU6nOI5Z+jOunxDtbNmwKYNKrcSkcnNPjz1f2T0GlUtFrQE+OfFSMTU7CHO4Gp/a2EpRrCmjSujMHj+7h8LEwbVpqGNRfz/qv9ITDcW7SF9+UWfl2mODxALoGSMrLKCQYitZ2g53CVZeaGDKulL499HVEK4QQLHjQhaY6h8RIG2oUeX94DRlZSbzy+pf/VoB7/YybmD3zV3xPHeGWGRasFiU+v8wrK918uTaN5W8+DECrVq1o1iSRJY+piURk2vespiJfxairipl8mZnzhxjxeGVWfeihuCzKG4tP8xOu/tRDx7ZanrgnCZ9fJr8wglIpMeqKsjoJ0ktGGdm5r/EOq+27Q3TrqEMIwZOLPZQcSEAl1ZDVLpOJE6/+yzYA6NStIxU/1+V0NklWujEQj6ihQiokIxnueKiKJ+5JqiMQ9tEXPr79VmbIAInrJ1m5f6GDRQ8lodFItGiqZuuuIL261g9K31rtpqI6ShgPJzhEO+rTqkjEu93O9KfhfAjlxlWM/cJDk2F17+effwuiN7UnOfl0l+KAAQP+8Ye/w4ABA1iU/DyUxzdUbUQ3SslnD78iCQURQshqP5eMUNOmpYZYTBCNijoCMGeisjqK1VI3jikujdK2rZK3Xzz9W9xyTyWTLzOTmx/h4quqsFQMAAnM4VSOH8nnzoeq+eLbIKmJajb+FsVTmkyT6u7IyGxT/kBQV47d3wy10OGkEg81dO+mxKBXMHl+kOnXzT9rW4wcewE/vbKFpGhGvb9Vaou5dOIl9V5Pz0qn5pC3nuBELawxInIQUR1fu0pUWLCTQVMKOEp7etaLEdyiBgkFJpOesMlLs7Ke7GIjCaRjkWxYsJPLAYRo22B84VCXM/aiP9/l+Ht07NSXtRs/YuDvNJNmTbUx4vJiqqpj9Yo9AM+96uSaifHOpa5dFOw/6sQi1S8oCSGI6By0bpFEaXmUSExQWh5tsJsKoKgkyoQxdeNCSZIYOtBAaoqST1ecjks/+tLDJVNL0GklnC4FtsQ2TJt+O/37DzwrG7Rs2ZLDuQYSE5TcMsNGz2HFTBhtYeA5ak7kxXj9rSAUNyNoKufRO00MG6znoqty+W1DHmqhRz7ZqSshkUVzFC4ld9+zgfLKGNOuNKHXK3C5YzzzYg0frNTRNTwYhaTAWVnOk88e5PmFcbsNO0/NaxtK0Ubqx9AA1ZTjz08hlqumwlmFtUcBAWd7guZDPHFfIm5PjL0Ho9x4/2wumzih9nP/+MKG0a59F156cyu3zrSz50CIAb313HldAqmBtiQB7hoH5wzdRdtOUVo317Jtm6CgyMFHb9ZXbvf6ZDZtD3DnjTbm3O7kxAmBzRRDOE8/x0zCxpxronTr1HDCZtv2GLqTCdMkXxtKj+pY8lgVVZSSSBq21iUEg6Iex+0pVDlinDd0zFnb4YmFr3PLTVcyuI+Ly8dKaNQSn38f5YXXaoj4UylQ70dv9xGIeWjiaE0y9a+/WlXGiDHn/+FxJElCrVZjs9nIad6flR/+wqTxWjq10/LDV1amztjE1gOgiKmJKWLoDTr6DOjFM88/hclkYtq0afW+89oZ15719TaGTp26cNudr3DdHffhdR3C7Y4gN8J1CiDHQK+FPj10XHulFZVK4rW3XThrYjz/WHxPJ8uC3hcUcNO1dq6fZGVAb10dPx6NCopLo1x0gZEb7qzA4YwxbIKD+241MfI8HdEofPJ1gBdXqGnWoiX5R/MpkWIkuNqikwxERBiH8RipnUu4YryFdz8uZ/FTiZSUyVQ4m9CmTf0O9T+Lrl27cu2tU3l12QM07ZHPsa1ebK7W5K+HCus+YpodtAsPqPdcKtLuRyPJXH55hNSKc1ChQhnT0ixDwYMLbPWOE4sJvvoqihsH6SKH9z72ceW4hos1X6/1IwtBl/ZaevVUUbHBQUIjE5zVlOFXV2MRZi4Zd9W/tW/4PSTRGAvuP/iPorKy8qw4jv4TkCSJ9PR0SktLGyVD/t+CVSveZsXj72F2J6LosoVvP0qqU5GIRATXzAsz7oqn6NcvPo7q9/t59+33WPvtWpRKJRdfdjFjxo5GfXL285Ybr+bOWbn1qm1CCK6cHWLGjW/Stm3b/7mL/DchhODmWbdwYP0xkjxZaCUdERGmQncUt7GE0ZdeyD33LkShiFfKp0+6lorfPCQET3N/ykKm2H6E6fOncNWkK/8j51lWVsbVl03GezyIFzcd6FWneiWE4Bj7kJDim0EEVZSiRYsSNWFCWO0xbHaBTitRVS3jqtDSmm7YpfpOWBYy21mPCi0qVHhw0oX++PBQThFuHKjRkki8y9aFgxQyyZJaUC6KOCbtxa5LJD3QDAVKLJzmn3QpHGSOsLL01SV/eM1qtbpOYuB/G/7IHwohGDuqO79+bkGtrh80vvuxm5ffdNEsR8uWnT56d9ejlbQEg3D+cDWd2qm59tZyEu1KljyeTIumGnx+mYunlDBulImpl1vQ6xWUVUR55FkH367zcflFJh64PYkvvvPx5JJqjh5RoA8mkR1rixY9bpwUcox0ckiTcoiIMAUcwaEoIylRicEURajCfLU6lcx0NV987+X9Tz3sWpdIQKXho+8++Eu/p9vtZsJFl6M+biEhllo7ilmlLcHSRc2q91dSWVnJ3Jsu44m7IvTtEQ/UwmHBKytdbNoRYP6cBCZc6SG1rF+d+8YpVXJMvQebzYTWWM2UK8z06KzkRKGC9z9XMmjIFWz4+Qs6tnIwdCCUlcksfzNIqCiDJHd7/Hgpz1nHzrXZdcQETsHvl7loupaVb39/1tf9e8iyzFdffcaHq18mEnajUBq4eNw1jL1oQq1/Bph89XDefymIzapk+hwHe9a0I2ysxmPKx2CSCQYF4QjMmGJm1PkGnK4Yy992YTQoWPpEXdXgh5528N7zaRhb5vP9xynYrEo8XpmRE4tZ91FWvbUZCsn0u7CQ7p30bNocI1adSI0/TOcBHXn59ZfQ6xvvAPkzKC8vZ1jvEXSLNjxxU5S8ge++MfDDBj/L3qqhSzs9VqOGdRvCBMsSsDnbEmq/kV+/T+aF12pY/2uAWVOtpCQpmT2/gsfuSmJw/zilRywmePdjDw89FCG5sidVlFBKPqlkkUNrVJIaIQRuHOxnK0gyOaINWVJdXi8hBHtVG1hwv+DaKy04XTKvrnKxblMyy9/47E/xnv5f9oUAt98yn4NfnCAxWHcD6xNuDkjbyLbaMDQr4YtVGaz60E12proePQjEu+zOu7SIz1ZkkJOlJhoVfPK1l5ffcvH2S2m1HaNvr3GzcKmTBKuCiqoYHrdEZpIBOSbRtq2CO+YaeWVFDStWRkmONiFTtESNhmqpFF/aAW6co+b1FX6qjtsxRVMwY8WrK6XfJeUcL7QyeeodXDDy7JTeAUKhEFdfNgnPvghJwUyUkpKoiFKlLya5u5k333kDlapugm737t3MvfoOsp314zKfcKPtH2XYiKGsWPwOac5mqNCwi1/oxkAKOYYHF81oi0EyIQuZcorI4yAd6Y1hAAw9/zxWLn6XRGcWx9iLAgXJZFBBMUYsNJfa170GEaAs6xif//ApZnPjHUp/BCEEV00cxqrnQ/UUqafcWMbR3DCvLUqlfZt4gcbvl1n8Sg3VzhjPPBi/j47nhRkyzEMb3+B6HOqVhsOMm1HO/FssjJ1cwtE8C6OHBlj8SP2pIoczxuiri/n1y5x6f3tlZQ1+v+CWGfUTrK+/66c6dB2TJl/3l2wA8P33X7P8xZv5bFUq3/wY4No5NSSqE1CHLShlDT5rPtdfq6ZfbzVPvlDDiX1m0mq6ESFMCXl4cJJCFk2leLJBFjLV2jyCiblI+gDRsAZfqZlYVEEn+iBJcX7RkoQtTJ4R4paZFqJRQY9BVaQXD65HteQVLo5zgC5SP3zCgyP7N2JRgaGmGedPKuXu28xcOt3JnLmv0KdP/z993f+b/eG/8oXHjh3j/rsuoWPbGGajgrzCCJt/UdGscmidZ2KBOEYAH01pTY3tMOdPqOGBO621e8CCoghXziwjFlLhdqgR1SmcP7EavU7im2UtSDnZYOETbpLO3con79SnsahxxRgw1Elm8Xm1cdkufiGHVhxhN1r0aBNd3H+Hlesn2+p9XghBl3OLeOf9zWct9gPxmGjDhp/48fsPiEYj9Ok3gpEjx+J0Olm58jXyj37MQ7drmHSdE+lYJ+xyWu0arlaVoWgT5P1PV/9hXHJmziASifDIQ7firNrGFWPDmE0S365XsfugmWuuW4DFYqF58+bYbPWv9X8Cn3/2OQ/ceS+33igx74aGE3Hjp5dgt0ps3RVm67c5qNVxe8x/uIoal8ysqVaa5ah5dHE1TbI0zJluq/cdr61y8fCz1ZiMSsIRFdfPvIdRo8aw+r3lbNuyHiSJQYNHM+7SePLu4rH9GT4wzOGDCiorwGSG2dfrGTNCz5hJJYwebuTgMSNljiyefGr5X34unIkXnn+KVunv0SxHxbMv+MkviOL1yQTCUcIePVnRtpiFnQA+CjmOAgUt6FArflwjqtjPNmzJYd54PpnhQ07vG6JRweQbKtjyGzi9YVSoMdlivPd6Ar261l1LzpoYYyaV0LalmiWPp9D1vAKqT9joRv0YNij8HGQ7belOeWYuH365+l/6ubPxhf8kP/8f4Z/k5/8shBA8fP8jrPvsZxTVKsjM47JLtfTqqebIcZnPv9cx+8aHOWfg0D9tC4fDwZxZE5h6mZfLxsSFjw4fC/Pw4hhdekxl0pRZ/+Gr+s9gz549PPnQQooLS5BFhH6DenHLrbeTnl53sxWNRnn8oSf48Zt16IJGYooYmKPMmXcDF10y9j96jkIIzh88As1xG4Ucw4QVG0lECFNGAREimLDipJJUMmhxBi+aTIx9+k2YTCZMXjtyGMpEAWE5SA+G1AlahRAcZTeVlBIjhkVnY8KUcaz7dj0qlw4pqMKrcVLiKsaAkShRkkhDgYIKSkAj89OmdaxYvoKv3vmeJGc2BslETESp1paiaB7mvY/f/ZcPuP/NAS78a3/42afv89P3D7DiheQ6HWxHc8OMnVRCSrKJYSNv4LtvVtGtvROlQmLuDBs5WWqqqmM885KD194MkmDWYjDHkISCqpowUbcZbZILvV4QCgvcLjDplVhtoFQLPF4N3XsO5qqrr+O5Zx+guqQAlzNCoNpIG9GzjtpyjbqEpN4H+HBFIgsercKgV3DxhSbeXuOm2hEj7wQU5Sdx1yN3Mvbis6/un4LX6+XFF17i+y+/R44IVDoV4yeOY+r0qbWJv4qKCl5dtpCDBzaj08iEIlpS0lpSWbaHayfKaDQyDz3up6RAg1ljR2lW0Kt/dx547AFMJhPJycm8/fZKCgqOkpSUwfnnxzu+hRDs2LGD1e+u5KcfNmIOpaAKa6hRVmJIrEZrCjJ8sIGF99Vfqw88HSS12S3/H3vnHSZFlfXht6qrc093T0+OzDAw5BwEBAEjglnXtOasa9Y1R3RXXQPmnDOKOaAogiA55zwMM8Pk7p7OqcL3R6/Dzge4sIvCar0+Pg/TVd116/TtX5177rnncuKJp//H9763LF++lMcfuYKXHjbgsIuMGteCaVsfsinYETg2bsXrWovNqSDLGvEE3HB5Jhef5WqvZ/TgU34+nWKgpHUEUYJ4i+dzxFgzg/ub+XZGhLagyguP5LXvrL6lOslf723lyDE2gkGF516LYjRn8uQzL9O/f/99dn//+PvDfPLcl3RR+7Yvw9U0jVrTagaPa+b8s208/UKYNUvNeH0anelFBm6kf5Y28Vm3UDJyC88/mkUqBX9/3MfshVF6djHjdotsrEqhKBqNTQqJVhfxsJmI6MOgmhjIaHw008A2IJ0dryBTRDkWrGw0LsKp5FCidsOMlbDoJ5S9jssvk0iqMktWJlAUqG3M56NPftjjWf0/uhbKssxfr7mJFfNWY25xIqoGWqgnQYweDMSImS2uWWSWhHjuoRzueNDLw3fn0K/XjuzkQFBh/OlNtC4vhZwmDPYoSkogoSax20QOH23D7RRZuDROKAKZboE7rvMwpL+FL7+L8P4nIV54JK+9tq+qajz0RIDHHk+QSKafsZ5cEyZDEkc8jwx/ZXu2ZZvWSkPOJu7+2x0cccQ4TKZdlxTZE1KpFO+/O5nJb31AMp7CYjfz5/PP5JQ/nbzb/vTg/Q8x7b0Z5LaVYhbSmuaTmogV+3jvk3fIzc3lp9k/8cTDT+Ft9OEP+MiKFVKkdiag+aijihQJNDRkklTQm2B2E0+99Th9+/bl26nTePqxZwh7IyTlJIpRZtwxR6IkVH76bi6WFhcGRSLpjiLkyDz36jN07tz5P7YBQFVVFbfdfC4XnZnklAlmRFHgi2lhnn2tjc6djMxfmsBhEzCZRBqaZE4Yb+eB27IwGETCEZXHXwzz8tsRIl6B/GRXXFoOSeL4nRvpMyTGcccYeX1yCJVSPvhoBuefexxHjarhygtc7RNE1bUpzr+mCbMZjhxt55Kz0/oZjqi8/E6cdz8ROP90gcvP7Zg1V1ef4qyrRF5941tstp1XYuwNl15wIRtWz6V7VwmnE779IUokLCJgwGzS8DjNWBJZ+ENJvDRh/mf9a6szSdcKCe/GfPIjPdtLP8W1GA3Zm5j4+N1kejLZtGkTK5atZPa0OdhaMjGlLCSMUfyZW/HkqmR5RBobo9RWQSelB9laIQoK9WylWaihxJaPZgshOiJEEzL+JjOl5QqdyjW2Nzu5854nGTp0+F7d8+9ZD/dknHzNVX+mb9fVzF8SJZnU2LhRRW3Jp5syuENSxmJm0I8RmLDgM9cQzFpLVpaAkjIQ99uxNnXFgRsNjYaC2fww1c2yVQn+fH6QErkneRQjCiJNGSsZcVwLD9yZicuZ1pgNm5OcdYkXw7rBuITsfwa615BLMbVsohdDseEgRBtNxT8y9b0iunXpOM649s5WYtrhTLxvL/Zp2AsWLVrAG689SjBQT9WmEOE2AYfVhclm5IgJh3PtDdf82wnZXcUMGhsbmf7918TjEQYMPJgBAwYcMOUP5/w0h9tuvoCp72fvVJ7o3Y9DPPR0nOEjDqOsc2/mzHyBf9xhpkelCU3TeP/TMA8+FUZVDThsGoKY4uhDrVx9kRuX00AwpPDUywHe/VTjqHHH0a37QMaNOyZdkuUXUBSFyy87nZyM9Vx3mYPCPIkFy5I88pxMbn4fuvfowyGjx9OjR499ZodYLMalF5/EzZf7OWzUDv2trk1x9pWNDOxhZ+q0JIEGG5UM6LAyQtFkVjKP7gwkQCtteSsoLTUw9mAr8YTKrHkxigslXpmUhzNDZOr0KP94MsC2+gTnn+Hk7H/WT/1mRpSX3gqQkjVuu8bDo8/52V6nEax3Y8REZ3piFzL+uWqzgSrW4nZ4yO+cw+PPPUZZWdm/vc/fNPh55ZVX/vIFBAGbzUanTp0YPXr0Ptup6X8dPfi5f6itreXNV99ie209RouB7r3KKS+v5NBDD6esrGyvbRGLxfjk43eZ/t1HaJpMbl4nzjrnmn2+0c9vxX/SJxKJBDU1NZhMJkpLS3+zB19LSwsXnnURsVoZNWAgRogAPuLEMJtMVPbqxoRjx/HOq+9h9mUgRo2ojhQpT4R7H7qHwUMGMX/+fOLxOH379qW1tZULzrwISyCDTC2HODHq2UqCOFaDnewCD1defwWnnHYKmqaxcuVKvF4vnTt3Jjs7mztuuYPvpk4nJSexWC2ce+G59OrTky1bthAIBIhGowQDQWRZQRDA4XBgd9i56667/u29/p4dXNgzPfzoo3d49aUHOGoMFBdITJ8dpbpWxu7I4sRTLueMMy5g7do1TLz7EkYOibCtNobXrxKNgj/k4uDhxzNj2kykhBlVUBDsKgIickhFFprIKohz/Hgrsmxg+hyJQ8aczOVX3NShP69cuZKpX73LnFnLqNnUgiPmwYABr1iPzZ2goovGtvoUbrfAgN4WMl0i+bkG3pkSIyd3MBP//sAePcR/LQKBAF98/gEN9VvJLyjnsMMnAJCVldXutO2pBiiKwtKlSwkGg3Tp0oXXXplEwDefluYWnBkG7rzeQ/cuJjZtTfHEy+DMGstNt/ztN3eM169fx3PPTCQc3IYoJFm0KEAibMAgGNDEFFaHjCfXTr9+Q7n8L7eTlZXFX2+8kuqqpdhsRrKyizn5T5cSDET5ePInpJIpRo45mGjcy+wfv2LEEIEMh8K0mVGMkkiGM5NoVEWSjBgl8GR34rwLrmPo0KG/yv09/+wLPP3Yk7jFDCxmSJkDSBaVtoCMWXMTjIYwGAREA8TDBsq0nrjwkCBGDZsJGVvJzlVwZggImkibTyAYlelckUNJp07EojYaa1swGo0MHjaIcy88h5tuvJbl89ZRqHXGiYcoIRrYhodcrDioFtZhc8mYrTYK8iowSkYCoQZ69c4iL89FNG4iFBaRFQmPJ7tDoOrOO+/8xfvVtTBNY2Mj076Zhs/nY9WK1WxZV4WoSKgGmWGjDuLICUfw6ssP4vfWEYnGyM0yMLCvhZo6mWWrkngbDYiqCScerIKFpKeO0aNhzeYUiYSGy+XGYsvi1NMu44vP36ZvtwbOO1Ug02Xg6VeDvPdJmNJCiQybyPoNKkmfi9ZQhNzSbL749gsyMjJ4atIzfPzex1iCTpAFkq4IZT1LeOK5x/dJRst/ypw5c3jmsefwNvsQDHDUMUdy4SUX4HTuvBmaqqrccPWNrPpxHU5f7j8z/31sYyMOkxNrnpHb77uNw4/oWCsvFosBdAgo+Hw+vvn6G4KBIAMGD2Do0KH7TA8jkQiffvIeP878gja/j2AoQqdiM4IgkJDdHDLmZPr27U9paSkfTH6VBfO+wSipaNg47sQLOO64k3n+uUd45803iYbi9O1lZNAgkVRSo77ZwPbmXD78aCaqqqIoCm+8/hyff/oGHneKYEghGFJxuxwYTUYMRg+aGsMoKQiilfHHnM0xx5zIQw/eRkv9PM44IYnbJfDDTwbmLrXztwde3ifPRUVRuOWG21gwYwEGrw2LZiWVGaVFbkBOxnFaTEhmhdJOEEkJtDRbIGEnRZiMTJkMZy7+FhkxaUAVVIrKCrn5rr/Sr9+OGn2CIOBwOHjumefZVrWNisrOHHfCcdhsNhRFQRRFQqEQL7/wCrNn/ERTYxNtgTYUNYYtQ8UgaiiRDCpKe5GZ60J0CFhtFjxZO2+c9++0EH7fergnWhiNRrntlkuxGas47sgEkgEefVZhzSqZPGMpSkLFq9WjmhIkY1BMBVlyASoKmwwrAYEStQKjZiYoNRNzV/OXK8zMmhtnzQoJR0sPGtlGhCAmyYBogqKybLJzTJiNcWRFINNTRtWmIJvWbkGQRYyYMCARJkAZ3cnAhd/YSNjp48HHH+TF5/9GrqeBY4+w0Nis8OEXSUaNOY2/3nTPb2LXn/mlUl+74n8xZrB9+3Zu/ut5DO4T4uixKpGYxvufmZAsfbj3vqfaEwY2bNjA668+SlPDZlQNunYbxLnnXUNxcTHbt29n7dq1rF2zktWrZhKPBTCZMjj2hPM59tgT/6Pl2CtXruSTj16hra2VLl37cOppF/6qv+NwOMzjj93NhnXzyHSG2V4fp6leQEmJGG0aGa48Opf3Y9GMJWSFizBjxU8LjdSQQxFSZhtSZogEMhWdjBw1RiIn20BVDbzxfoBOxQZuu8ZFWamJxcvj3PdYK16/ijPDgNUiEE+AIJjJyyugqKQLoYDIuhUbiPijxONxjJoZFQUFBcGscfBhI7jltpspL991CZFd8ZsGP0877bS9On/ChAmcc845/80lfxfowc8DC90Waf7X7KBpGosXL2baV98hSRITThi/U+BZlmVmzpxJ/fYGyso7cfDBB+/2YaWqKt999x2ff/w5iVSSiq6d6d69O3l5eQwdOnSnZXS7IxwO8/jjj+P1ejGbzSQSCSwWC4qitP/unU4nBoNBD36y53ooyzJz5sxh1qwZCCSorOzF+AkndFguG41G+eTj91gwfxoGUWLs4SczbtwxmEwmFEWhqakJi8WCx5PesbahoYGWlhbsdjvxeJxAIMCAAQP+7Sx4LBZj9uzZfPP1tzTXN5OTm8tZ55/JwIED+fLLL5n+3RQgRZ++wzj5lHP22/KfveW/0YDa2lq++nIy27ZV4/c1IggqBQWlnHr6Zfu9BEgqlSKVSmG1Wjs4/Kqq7nKn6T2xQyqVYsmSJUSjUXr27El+fv4uz/u1UVWVzz77lIXzp+Fw2Bg1+liGDx/JvHnzqNlWi9liIhLxEQ4H2bSujjUr1iIZJU4+4yTOv+B8JEkiHA6zdOlSLBYLQ4YM6WCjXdkiHo/z1RdfsXH9JsxWE80NLTRsb6BzZTnHn3Q8paWl7b+xn/WwtbUVURRRVbU9429v9VDXwl2jaRrxeByLxbLLAe2WLVtYuXIlZWVlDBgwAFVV+emnn9i6ZSsWm4V4LICiphg0aCR9+/YlLy+PlpaW9GaHmsaCBfP56os3iURC9OozjFNOORtZlpk/fz41W2txe1wcPf7onXQukUiwcOHC9knGvLy8ndp2IPNz3582bRqvvfgGLU0tOJw2uvfqTs/ePRkzZswe+wW/NbFYDEEQ9mrzoEQiwbx585gz5wea6jdgtdk59PBTOPzwoygpKdlJD+PxOEajcY8DAE1NTUz79gtisRB9+h7EsGHD9/mEWEtLC9O+mUY0EmXYwcPo06cP4XCYzz//kMaGreTnl3HMsafgdDpJJBIIgtAhA1mWZURR/I+fC79EQ0MDjz02iVQyiSCml9larVbdN9wFe6OFVVVV/Pjjt6iqwsEHH07Xrl1Zt24dsViMbt264XQ6SSaTfPn5l3w3dTqSZOCk00+ka9euTJn8EX6vn/zifAxSAkkyctBBo1m3Zh11tfV069GVc849h9bW1l/8zhOJBD/++CMtza1UduuKyWTikw8+JR5PMPaI0Rx+xOHtv5PNmzezZs0a7HY7Bx988H9dBue34H9tfPgzmqaxaNFCli2djdFk5YgjjvuPN9yE/107ACSTSXw+H6lUimXLlqEoCsOHD2/3Xbdv386H70/B2+ylqFMhgUCQ9etWkJfvZPjBhzFu3LE0Nzcz9espRKMBevUexllnnct7773HM088SCjYikFyMuHYUzjzrDMxm81Eo1GcTudOWbGyLFNfX09raytffzaVbVtrKKvoxHkXnbvXe5bAAbbsXdM0QqEQGzZs4IMPPqCmpoYbb7yRIUOG/JqXPeDRg58HFrot0uh2SPPf2mHKlCnMmTOHP//5zwwaNIjrr7+eo446inHjxlFTU8NHH32EKIpcfvnle7Ts7/fs4IKuhwcSuh3S6HbYwYGkh7oW/vrofX8Hui3S6HZIcyBpIfy+9fBA0ELQ+/7P6HZIo9thBweSLfZGC3e/XfU+QhAEnE4nQ4YM4Z577iEjI4Pvv//+176sjo6Ozn5j7dq1dO3alcGDd94dtrS0lEsvvTS9BO6bb/ZTC3V0dHR+G3Q91NHR0dG1UEdHR2d/86sHP/8Vu93O4MGDqaqq+i0vq6Ojo/ObEgwGKS4ubv9bEIQOM9g2m40ePXqwfPny/dA6HR0dnd8OXQ91dHR0dC3U0dHR2d/8psFPALfbTSQS+a0vq6Ojo/Ob8XN9z5+x2WwEAoGdzgmFQr9103R0dHR+U3Q91NHR0dG1UEdHR2d/85sHP8Ph8F4V39bR0dH5XyMrKwufz9f+d1FRERs2bGif+Ekmk6xZs4bMzMz91UQdHR2d3wRdD3V0dHR0LdTR0dHZ3/ymWxTKssyyZcvo1KnTb3lZHR0dnd+U7t27M3PmTJLJJCaTiREjRvD666/z8MMP06lTJ+rq6vD5fEyYMGF/N1VHR0fnV0XXQx0dHR1dC3V0dHT2N79Z8LOmpoZ33nmH1tZWTjnllN/qsjo6Ojq/OSNGjCAvL6/dwe3Xrx/HHXcc06ZNY+XKlRiNRsaMGcOhhx66v5uqo6Oj86ui66GOjo6OroU6Ojo6+5v/Ovh55ZVX/uJxTdMIh8PE43EAhgwZwtixY//by+ro6OgcsLhcLgYOHNjhtbFjxzJ69GgikQgOh2OnnT51dHR0fo/oeqijo6Oja6GOjo7O/ua/Dn62tLT823NsNhvdu3dn9OjReuBTR0fnD4soimRkZOzvZujo6Ojsd3Q91NHR0dG1UEdHR+e34r8Ofk6ePHlftENHR0dHR0dHR0dHR0dHR0dHR0dHZ5/ym254tDu2bdtGdXU1o0eP3t9N0dHR0dlrrrvuuv/ofYIg8Nhjj+3j1ujo6OjsP3Q91NHR0dG1UEdHR+dA44AIfi5cuJApU6bowU8dHZ3/STp37rxTnaZoNEpDQwOCIJCZmYnD4SAcDuP3+9E0jYKCAmw2235qsY6Ojs6vg66HOjo6OroW6ujo6BxoHBDBz1+Lb7/9ls8//5y2tjaKi4s577zz6NGjxy7PXbNmDffee+9Or0+aNImioqL2v+fPn8/kyZNpamoiLy+PM844g6FDh/5q96Cjo3Pgc9VVV3X4u62tjSeeeIKBAwdyzDHHkJmZ2X7M7/fz5ZdfUlVVxSWXXPKbtVHXQx0dnd+CA10PdS3U0dH5LTjQtRB0PdTR0flj8bsNfs6dO5fXX3+diy66iG7duvH999/z97//nUmTJpGdnb3b9z3++OMdZtycTmf7vzdu3Mjjjz/OaaedxtChQ1m4cCGTJk1i4sSJdO3a9Ve9Hx0dnf8dPvvsM5xOJ2efffZOxzIzMzn77LOZNGkSn332Geeee+6v3h5dD3V0dPYXB5Ie6lqoo6OzvziQtBB0PdTR0fnjIe7vBvxafPnllxx66KEcdthh7TNZ2dnZTJs27Rff53K5cLvd7f+L4g4TffXVV/Tt25cTTzyRoqIiTjzxRHr37s1XX331a9+Ojo7O/xAbN26ksrLyF8/p2rUrGzdu/E3ao+uhjo7O/uJA0kNdC3V0dPYXB5IWgq6HOjo6fzx+l5mfsixTVVXFCSec0OH1vn37smHDhl9870033UQqlaK4uJiTTjqJ3r17tx/buHEjEyZM6HB+v379+Prrr3f7ealUilQq1f63IAhYrdb2f+9Pfr7+/m7HgYBuizS6HdL8t3ZIpVIEg8FffH8wGCSVSv3qttb1cM/Q+34a3Q5pdDvs4Peih7oW7hl639+Bbos0uh3S/F60EA4cPTyQtfBf23AgtGV/otshjW6HHfyv2uJ3GfwMBoOoqorL5erwusvloq2tbZfvyczM5JJLLqFz587IssysWbO47777uPvuu+nZsyeQrtXidrs7vM/tdu/2MwE++eQTpkyZ0v53eXk5Dz30EDk5Of/Rvf0a5Ofn7+8mHDDotkij2yHNf2qHiooKli1bxrHHHrvLWf4NGzawbNkyKisrKSgo+G+b+Yvoerh36H0/jW6HNLoddvC/roe6Fu4det/fgW6LNLod0vyvayEcOHr4v6CFoPf9n9HtkEa3ww7+12zxuwx+/syuItG7i04XFhZSWFjY/ndlZSWtra188cUX7YK+KzRN+8WI94knnsgxxxyz0/VbWlqQZfnf3sOviSAI5Ofn09jYiKZp+7Ut+xvdFml0O6T5b+1wxBFHsHHjRu666y569epF586dycjIIBQKUVVVxZo1axBFkcMPP5yGhoZ/+3mSJP3XjqCuh7+M3vfT6HZIo9thBweSHupa+Ouj9/0d6LZIo9shzYGkhfD70MMDWQtB7/s/o9shjW6HHRxIttgbLfxdBj+dTieiKO40yxQIBHaa4folKisrmT17dvvfu5q5+nefaTQaMRqNuzy2vzvKz2iadsC0ZX+j2yKNboc0/6kdOnfuzKWXXsrkyZNZvXo1q1ev7nDc4/Fw2mmnUV5e/qvbWdfDvUPv+2l0O6TR7bCD/3U91LVw79D7/g50W6TR7ZDmf10L4cDRw/8FLQS97/+Mboc0uh128L9mi99l8FOSJDp37szKlSsZOnRo++srV65kyJAhe/w5W7du7ZC6X1lZyapVqzrMUK1cufLfFq/W0dH541FZWckdd9xBVVUV9fX1xGIxrFYrhYWFdO7c+TerkaLroY6Ozv7mQNBDXQt1dHT2NweCFoKuhzo6On9MDojgZ05Ozi+my/8nHHPMMTz11FN07tyZyspKvv/+e1pbWzniiCMAePfdd/H5fFx55ZVAene6nJwcSkpKkGWZ2bNns2DBAm644Yb2zxw/fjx33303n376KUOGDGHRokWsWrWKiRMn7tO26+jo/D4QBIGKigoqKip2eTyZTGIymX71duh6qKOjs785EPRQ10IdHZ39zYGghaDroY6Ozh+P3yT42dzczMqVKzGZTAwdOhSLxdLh+JgxYxgzZsw+veaIESMIhUJ89NFH+P1+SkpKuPXWW9vrAfj9flpbW9vPl2WZt956C5/Ph8lkoqSkhFtuuYWBAwe2n9OtWzeuvfZa3n//fSZPnkx+fj7XXnstXbt23adt19HR+d9m6tSpHH300b94TjKZ5IUXXuCqq6761duj66GOjs7+4kDSQ10LdXR09hcHkhaCroc6Ojp/PARtHy7S//TTT/nhhx/4+9//jsPhAGDNmjU8+OCDJJNJAAoKCrj//vvbj/9RaWlpIZVK7dc2CIJAQUEBDQ0N/1O1Gn4NdFuk0e2Q5r+1w3XXXcfJJ5/MyJEjd3n8Z+e2qqqKSZMm/dvPMxqNB9zOl/sSXQ8PHHQ7pNHtsIMDSQ91Lfz10fv+DnRbpNHtkOZA0kL4fevhgaCFoPf9n9HtkEa3ww4OJFvsjRaK+/LCixcvxuPxdAhsvv3222iaxqmnnsqRRx5JQ0MDX3/99b68rI6Ojs4BRZ8+ffj4449Zvnz5TsdSqRQvvvgiVVVVTJgw4bdvnI6Ojs5viK6HOjo6OroW6ujo6Oxv9mnws6mpieLi4va/W1tbqaqq4qijjuLkk0/mwgsvpHfv3ixYsGBfXlZHR0fngOKcc86hc+fOvPPOO2zcuLH99Z+d2y1btjBhwgQOP/zw/dhKHR0dnV8fXQ91dHR0dC3U0dHR2d/s0+BnNBrFbre3/71+/XoABg0a1P5aeXl5h/ohOjo6Or83JEnioosuIjc3l1dffZXa2tp253bz5s2MHz9ed251dHT+EOh6qKOjo6NroY6Ojs7+Zp8GP10uFy0tLe1/r1y5EqPR2KHIcSqVQhCEfXlZHR0dnQMOi8XCZZddht1u54UXXuD5559n8+bNHH300e07aero6Oj8EdD1UEdHR0fXQh0dHZ39yT4NflZUVLB48WKWLl3KqlWrmDdvHr169cJoNLaf09TURGZm5r68rI6Ojs4BSUZGBpdffjmiKFJVVcW4ceM48sgj93ezdHR0dH5zdD3U0dHR0bVQR0dHZ38h7csPO/HEE1m6dCkPPfQQkN4F6oQTTmg/HovFWLNmDcOHD9+Xl9XR0dHZr7z77ru/eDwzMxNFUfB6vR3OFQSBM84449duno6Ojs5vhq6HOjo6OroW6ujo6Bxo7NPgZ+fOnfnb3/7GrFmzABg2bBiVlZXtx7dt20bfvn0ZOXLkvrysjo6Ozn5l0aJF//F5uoOro6Pze0LXQx0dHR1dC3V0dHQONPZp8BOgrKyMsrKyXR7r3r073bt339eX1NHR0dmv3Hnnnfu7CTo6OjoHBLoe6ujo6OhaqKOjo3Ogsc+Dnzo6Ojp/NDwez/5ugo6Ojs4Bga6HOjo6OroW6ujo6Bxo7NPg55QpU/b43FNOOWVfXvp3j9/v58cff8Tv92E0mvD5fLS1tZGfn4/X60XTNHr06IGqqmiaRu/evenSpQsbNmxgyZIlGAwG7HY7brebkpISqqqqWLduHZ07d6akpASz2czixYupra2lsLCQgw46CE3TqK2tJRqNUldXi6ZBjx49KCgooGfPnvh8Pr7++mtaWlro3bs3Ho+HaDRKcXExJSUlHTa62pesWbOG2tpaiouL6dWrF/F4vN1Gy5Ytw+PxMGDAACwWyy7fHwqF2Lp1K8FgEEVR8Hg89OnTB03TUBQFUdzzfcCi0SjhcJjMzMxd3q+iKMiyjNls/s9u9v/h8/mYPn06mzdvpkuXLhx55JG4XC4gXVO3qqoKm81GaWkpgUCAZDKJz+cjKyuLvLw81qxZw+bNm3E4HBQXF5NMJikuLmbx4sUsWrSI8vJyjjzySJYsWYLT6WTw4MHU1NQQDocpKyvD6XTi9XqZNm0agiBw9NFHt1+/ra2NWCxGTk4Ofr+flpYWCgoKfrUNzkKhEBs2bCCVShGPx7FarXTp0oVVq1ZRXV2N2+3GZDKRSqWQZRmXy0WvXr1oaWnBbrdTUVGBoihUVVWxdOlSli5diqIoqKqKy+UiPz+f7Oxstm3bRjweZ9iwYYwcORJZltmyZQvxeJycnByi0ShNTU3MmzePxoZGJKNEUVER3bp1Y+vWrXTq1IlkMklLSwv9+/dn+PDhCILwq9jk94yiKCxfvpxAIMCgQYOwWq2sW7eOTZs2sW3bNlRVbdcdl8tFUVERTU1NhMNhKisr6dq1K36/n1mzZhGJRMjKyqK1tZXq6mqMRiPDhw/n2GOPRZZlFi5cSCAQoH///uTn5wNpfZk7dy7Nzc306NGDRCJBfX09a9aswefzUVhYyMiRI+nduzfZ2dls3bqVqVOnsmDBAlRV5bDDDuPcc8/9Tb77QCBAXV0d1dXVWK1WSktLcTgcmM1mXC4XmqYxZ84cWlqaKSgopLGxEb/fT9++fdvf06VLF3JzcwkGg+Tm5mKz2Tpc42fdtVgsJJNJvF4vDoeDjIyMX/3+fsbv9/Ptt9+2a1FzczN1dXVkZ2fTrVs3vvnmG9auXUthYSEZGRmsX7+eSCRCjx49GDZsGEajkaKionbN3759O5988gmhUIhx48YxYcKEPWqHz+fju+++o7Gxke7duyOKItXV1VgsFkpKSrBarWRnZ1NcXLzPngV70qZAIIAoimzatAmLxcKQIUMwm83EYjEaGxuRJIkZM2awZs0aSkpKOO644ygtLUWWZaLRKIsXL8br9bJmzRqys7MZO3Ysbrcbp9PJkiVLaGtrQ5IkYrEYhYWFDB48mDlz5tDW5ic/v6D9mdHU1ITVaiUQCOD1eikqKsLtduN2u3Ut/A9RFIUXX3yRZUuXkOnJYvDgwQiCgM1may83JUkSK1euxG63k5eXx1dffYUsy/Ts2ROXy0VFRQVFRUWoqsr333/P6tWr6dy5M+PGjWPZsmU0NDTQp08fvF4vW7duJRaLIUkSw4cPx26343A4aG1tZevWrSQSCebPn8+mTZsoLi5m1KhRDBo0iM2bN7NlyxZcLhdDhw4lOzv7V7VLIpFg3rx5RCIRysrKyM/PJzMzs4Nfp2kaW7Zsoa2tjfLycrKysnb6nGQyyZw5cwgGg4wcOfLftltRFMLhMHa7HUnaf3klqqqybds2li9fjslkol+/fhQXFwNpH3HLli0YjUa6du26k6/r9Xrx+Xzk5+fjcDhYsWIF27Ztw+PxtD8LHA4H1dXVzJs3D6vVyuDBgykpKfnFNmmaxurVq2lpaaG8vBxJkmhtbcVgMFBaWorX68XpdJKTk7PPbPDDDz/Q0NDAQQcdRGVlJbFYjFgshsvlwu/34/P5MJvNNDc34/f7MRgM5OXlkZGR0X6fWVlZbNy4kWXLliHLcgc/zu12s3XrVgwGAwMHDsRgMLBo0SJisRjDhw/HYrHg9XopLCykoqKCcDjM+vXrURQFm83Gxo0bSaVSDB06lE2bNiGKIr169aKwsHCf2OCPRjwep62trd0nnzNnDrFYjIMPPpjc3FwA6urqmDNnDqtXr2738/v378+oUaOwWq0Eg0Eee+wxvF4vp556KqNGjQLSWtDU1EQ8HkeWZVatWkUikaCpqYmqLVWUdirlxBNPxGw2I4oiPp+PmTNnkkqlyM/PR5ZlPB4P1dXV1NfXt6+CNRqN5OTk7PNn4IIFC1i2bBmdOnXi8MMPbx+btrS0sH79emw2G/369dsjnWpra+PHH38kmUzQs2cvFEUhEokQCoVYu3YtVquVIUOGALB69WoURaFXr147+Yv/SiQSYenSpWiahqZprFmzhtzcXA4++GAKCgr+6/uXZZkFCxbQ1tZG165dqaysJBKJsGXLFjZv3ozNZqOkpIRNmzZRVVVFWVkZZrOZYNBHTk4BXbp0IS8vD6vVuttr/Nzu5cuX43K56NOnD42NjQiCQJ8+fXYbf/gZn8/HokWL0DSNIUOG7PIZtC9obGxk69at1NXVtY9TiouLEUURWZaxWCxkZGTQ1tbGnDlzaG5qxpPloVu3buTn52M2mykqKmLDhg3MmzuPnNyc9rjD+vXrmTFjBv369cNisbB582ZKS0sZPnw4zc3NzJkzB1mWqaysxOVyUVVVxYwZM3A6nZx++ulIkkR2djYmk4lQKMSnn35KOBxm4MCByLJMOBymf//+5OXl7XO7CJqmafvqw0477bQ9Pnfy5Mn76rL/k7S0tJBKpX7xnNbWVp584gHef/sTbBawW4zEopBUFfKKUmS6DWzZrGG2aHQuk0imVJpbFSrKjGiaQNW2JHIKjj3KwdCBZt76IMS6TUkkg4CsqARaTRhTdlLIGJAwCSZiQhhN1bBiJypE0MQUqhhHkC2YNRsZgpuEGCFmCGG2xXC6RIoKjLS1KVgsIomERmOTSiQsYM/QuOCiq7jq6hv/a3utXr2ae++8i+3bV5CfK2IQDFRVy4SDBqyiHVmWiasxLFaNrhUSkZTGIWOP4+jxpxMMBqmoqCA7O5v7J17PkkU/UbMliVnOwKllEyeCX2jBKBnxuLKxZJg45YyTufiyizAYDLtsz+bNm7n7lnuo39qIpJlISQkOHjOcO+69nebmZp56YiKrVs5FVWTsDisWq4fjTzyX008/7z960CWTSW6/9S+sXDGDTKeGxSLgb1Np9cnE4iqKImCzCHg8BiRJwOtTiCU0HHYRu0VEEAVAIxzWSCUFFFnAZtfIyIBITCUYUrHbRKxmgUhUIxLRyMkxEE8I9O+dgTNDYlM1bK32kZ2pccxRDuJxjc+/DRMKWYhGEmQ4NSQDBAIqNrtKSZGZeFwjIVu5/C8TSaUSgMaIEYf8W2f5lwiHw/zl8j+zavkaYiERVBFZk1FJYdbsOMkirkUJEsCAASMmcikBNJqoRSaJYFAx2ZIIGJBjJmxyJhoQog0JI3GiGEUBi1XAbFFJJFXCIQkFGQ2F7CywWkXCQQgERVRU7DgREcilGAHwmrbTqWcJxZ2KMBrNgMas6V8QCUiUlHVi9BGHcO6559KpU6d/e88/O0m/V35JDzVN48YbLmXp4mkM6GWiplZlw0aVaAwkQcIh2TCYZQRzAsmSxGEXMZkE/G0KkahCTpaEySgQimj4/TLRNjNWMrAINpJCFIMjSn6Rgr/VQEOLgtsjk5MtIEkCbQGV5gbIytEQDWA2C6RSGuGARDwGKVkmO0fEahUwGCAS02hqVDAIEq5MBbfbgNUiEIqohAIQDglceNkF3Hrbvl8Kp2kaP/zwA5MefJztW+qREhbiQoSkEMWRlaBTiYTTYWBrrYLBIHHWKW4qymR+mh/nq29jpJIC+YUaRfkSW7bK+IMyXctNFORLrFmfoqVFw2zKZ9Cwgfw0fRaphIzJIiOaZYqL7FSUidQ3xKlvFOjWbRR33nsnWVlZ2Gy2fe7cJxIJLrrgBLZVr6OkUEIUYNv2FAP7WhnQ28z02TGqa5Mce6SNVp/Chi0pTjjaQY7HwOfTwmzckiIcVtASTqJxDU+OiN8Xx+VWGTHEQq9uRpasTLJ+i4EuXXvR1FhPc7MXowRJWcJsFkGLYTIpyLJKMCTjcQtomkBKhr49zdisAouWx4lEFCxm6N/HysYqAzm5XTnhpPM46qijf9G53lMWL17MpeddTsAfQEVFQ0MEnB6VVFxEiDvI1gqJaRFaaUQQNIwmjYScQlDMSBiRSZKZk8IgQTisYXdoFBcaKcyT2FqTQtU0JIOAySSQl2Ng89YUXp9MKCCiJkw4cJMiRZwIRksSTZUgJYFRQdRELCYDmlGhW+9uZGcXY5BMgMb3336G2ezk/AsvxWQ2Mn78+H/7bPgja+HPPPD3e/lw8qvIMRNK0oAzK0F5uYETx9sJRzQ++DyEz69gECGZFPC3Sli1DPIoRkGmkVo0YwyHW8ZkEjAZBRJJjURSw2EXEAUBn18hGDAg/vM/AbBYoW9faGhJ0eqTkSQRj9uA3S4SjqgU5RvwZBqYvySOUUr3F1EEk1FAljUCQZXGBrCaJXr178277334X00GxONxPvnoE955/V22VG1FScoopHBlKtgdGjnZEoqsEYoYGHPoydx+x9+YN+8nXnh2Ij26xMnP1Vi2WkAylXPnPU8SjUaZNm0aixcuYem8ZVhCGSgmP6IjQSgOJ/3pVE457eQO5buCwSBPPXk/61bPITdHwOtTKS7tx6GHn8KrLz+Mt7UWo9HCsSdczIUXXkx1dTXvvfk+3lYv/Qb25U+n/wm73f4f2+BnVFXltVefZvJ7LxCJhDAY0t+jomqARiql4XZJjBpmJRrTWLBUoaRsMHabmWg0xurVawj5I4iaiKxpZOWqZGdJeFzpZ9/KNQlcLhNeb5LiQiMXnunEYRd5/9Mwm7dqZGZXEotsxyAqODJyuOyKO2huquOtN54iFGohyy2Sk22goVmhLaBw8FArzgwDM+dEkSSJ3FwnopTP1dfeR//+A/9jO9x7721Mm/ouPSolXE4Dq9claWxSCPoNWAU7MS1CXqFGUYGBgjwDW6pTtAUUjKKRpu0GJNWKgkKKBIIxSZbLhMOpYjKrGCSBYFChrU0gGTYhKmZkZJLEcbkESouMKIrKxs0yKBIiad8QUwJPpgGDCImkSkoWKSvvQ0lJMUazEU3T+Pqjb7HZrHTqUsqYw0dz6qmn7pGf/HvWwz3RwuXLl3PTDecRi/qJRgUibUYE1YDZqlLeVaW+KYHBkNapQEihabuEKosIgoAgyVgzkqiKQDIh4nKKdCoxkpdjYN2mOM1ehVTcgFmSMJgUMCSRFQ2zUcTfbMaiZWDEiIpKhCCCMYmCjM0mkpUpYrFAOKyiIZCVKaJqUFZixGIWWLIiQZtXRFFVUorA7XdP5Oyzz/6v7DX9++nce/dVdC3XOPowC43NCp9PS3Lc8RdSVbWKkH81wwcpNLUqfDM9CuTw+NPPk5uby3NPPs/i+UuIxP2UVeQzbvwJ1Gxbx9Ytszn+yDgOO3zwWYg1G5KAQDwqYfF3wiTZiDi34cqSGXeoHZMRZs2H3n3HcNMtf0eSJL755ktee+VhUnEv1VVJUlELWWoRiqzQQj1mLORQQBPbseeYefODNzrsF7M3fPXlR7zz1uMcNCDBxs0BNm9NEQrLOOwG+vcykVJg9bokkbhCXpZES4tCoM1AhjPtF2mALEMkJNKt+xCeffEZEokEP/zwA6FQEEky8tGHr1Nf3YwmaAwZInDQQCtzFsYIRzSGD3YwZ1EKq72Qbt0HUF+/jW3V60klQmhaemydlMFsNuDMULGYRTRNIBAScTicZLoddO3WjwsuvH63JST3hO3bt3P/xGuo3ryRDevDiEjYzCKubJkhg4zY7TBnUQxfK6TaHEiikYgaIqdQpl9vE5UVRlatS7KpKklDjYSDTMxYaaMFFRWzYELWVGRkVBRMmDFixJYVAYNCJCaTCtmx4ySAH4czSWGhgT+flEFKhnc/CRKJqJhMAoqa9jvNJhGPRyAckfFkSvSsNLKlWiESc/LkMx9SUVHxi/e8N1q4T4Ofa9eu3eXr0WiUqqoqpk6dSp8+fRg3bhw9e/bcV5f9n+Tfifq6dWu55OITScTi9Kg0cfOVbspKTSxbFeeBx0Js2pIgJQvYzBLFxSK1DXEGDzQxsI+Z/FyJ007IwJUhcuO9Laxal6RruZGttSn69TLjb5P5bIqRrlo/trKeXgzGLKQHYZqm4aWROrbQh2E0CzXUGNbTUx5BhuBub19SS7DB9hNIcaRgHjGzl569BFqbRaRgDvGIgVatCc0YJ6/UzrfTFmEymfbaTrIsc9kFV7B++XIGDg3z0uNZuJwGHno8yFvP28gP9MMgpGevZC3FemEpBs1I3NFAYYnCqGF2upRbWLrKyLxFzfTuauSH6QJ91BHYBEf7dRRNYZX4E3ZXisxAdxSTSuFwD3dMvJ0F8xcgSRJjxo4hJyeHTZs2cc4p51PS2h2rYN9hN7GRGutKikqS9O5h5O4bPZQWGZnyZZhX3wsybJAbb2Qk90x8fK/tcN45xxINreXWqz0cMtyKz69wwdXNrN+coryTxMFDLYQjKpu2pvjrXzIZOsDCNbc389PCOB+8VED/3ukBhr9N4eaJrdTUp7DbRG692sOs+THWb0py27UeykqMJJMakz8LcueDXoJhhdxsCUGDlAKplIqiClitAiJQVCixuSrFyIOsXHqOi5wsA7Pmx3jipTbicZV/3J1Nn+5mLr6hiYI8iXGH2vlxvo2kWsH9f39ur53+SCTCuCMHEmxVKYz0JUcrQhAEZC1FNetpZju9GIpMinUsoQt9yBd2OJCaprGRlbRSj4aGAYneDCFDSGenqprKJlYSJUwFvZBJUcMmtAwf7kyNglyJNr9IMCJjsWgEGu3YE3mktBR+mhGRMGDA47bQ4+DeWKx2wsEgokHEZncwrOcMXnwzTGuNi9HHHUwinuSFl57/t9nGv2cHF35ZD889awKZGZuoqpbZssGARbQQkaN4UiXkUoyMTCv1KDm1vPpUFkeMTv+uYzGVh5/109Ak8+xDuSSTGn+b5OOJZxKYZMc/BzhJQANBxW2zICWcWFxxCsoSPP1oBkajwGV/bcbnl5GMAo11EqZwLjnJzoiINIs1BCx1nH+OkVOPd2I2C1x6YxPBsMobT+YzqF969tffpvC3x33MXhCjepvC2eddzo033rLP7Ldw4TweeehmNq9toXNwGHbB2X4srkVpzJ/DN59lUl5qRFE0Xn0vwPwlCV5+LJcPPw9z9z+8eJxGNm804I6XYFEz0FytSDmtvPa8i369zHz3Y4SLrvYRbXaRXRTnxGNNzF8R5vrL3Ew4wt4e4Gxokhl/5naaWhREDEQCEkajmeNOOpHr/nrtfz3DrWkaYw7phUGM0rXcSNfOJlasTeDKEJl4Uxb1jTLPvBbg3efyeentAIGQyh3XeToEYJevjnPOVU2EIwqyrCGnoLhI4rsPinE5d0x4NTTJHHd2PSYz9OhiYtb8KCZJRNFUKjqZWLxUwWY0kQpbSAhRxh4q8sZTeVgsYntbX38/yL2PekkmVLpXmkkkNGrrZbp2KWTc+PM4+5zL/mNbTJkyhZuvuRU32QTxk00BEkbaaEUmhSLE6KL1RwNqhA3k5oHDqSGnNFpbwRdK4bKLnHSSkRuudJKVKfLj3Bg339+Kt1lETqQDy/klMl++U0Cnkh2rG2bOiXLulc2EWsxImgVFBRdZtOEFNJLEceBCQcFZGKP/kBEYTQ5MhjAaIinFxoYVX9O2sYCAwcvYY8fQu1dvLr/i8l+85z+yFgI8+eQk3n7lGSz+ErKUUpqzFzLpERv9e1nIyTJgtab73sPP+HjzwyA20QIbBuDWcts/Q9FktuROo3tPjcI8iZOOycAowcdfhfl2ZgQLVurqwIARBy5SJEiRQEUjSYzSEo3WZgmHxYzdoTJqlMTN19q5+x+tzJwbI8NhYMwIC5EY/P22bArz0z7a5q1JLri2CckAfj94/Qr3PfA8Rx01bq/tVFNTw3mnX0CyVsOvtuKx2TDn+DnsUAM5OSJLVybIyzHwyD05+PwKF17XhDdUgEQrZSUqJiPk5Uq4HCKJFDz/cgIpaSc7VYKGRotQiyM7ykUXmFm8Is7GLTKtPpm4NwNZkMn0uDn5zJP44bv3mXSviUNHWds15qwr6tmwWeaO6z0MH2yhqUXhyZfb+OwLFScFZIWKMGEhZPARzvYy8R/3cujhY/faBv/KHbf9hdUrvyYa1Rgx1Mrt13goKTISiaq8/E6ADz4L8flbhQRD6UDozfe14skUOf2E9GD0nY+CtLQqtPkEUprM327LYuwIG/6AyrOvtzF1eoTbrvHQ3Krw2TcRTjvBwfmnp1f9zFsc48+XN5KXKxKNajRtN5CISmQ4DMSUOD16CvTqZqK0yMjqDQlCIRVfm8onrxWQnWXg+TcCvPdJCLNZIJ7M4JbbX2TQoCF7bYPTTj2BgG8FD9yWze33RlB9WRB2oVjbqIk0kZRlKjob+PzdPDp3SmuZpmkMGdtIaEM5pXRFFEQiWpC1LMFDHlJhHc9Mymj/fhMJleffCPDwkyGiXjtZ5NFMQ9rvIxc7GXhpIkKILvQhmLeCiy40ctHZGWQ4RL78Pslbn/bCaLKjKUFiCQGrNYOfPp5LrtoJTdToclwBaAKPTnrk304O/J718N9p4eLFi7n4/D8hxySSCZEStZICyhAFEVVTqBe2EvJsZPGMPO64P8gXH5jpTC/sOIkSpoZNBPCiiFFKO0m88Uw2Ex8IU7XRSJtfQ0lJdNK6YcFGWPBTZ1xHSUWCmjoVwm5KtC5YsRMiwHa2ItiDdO0G4w+3EQypzJoXo9mrcN3FbpasSvDsg7nYbDt8g5feCvDYC21ceGYG734coaXFyIIla3ebdPNLzJ8/n+uvPovJL2exao3MqlUKRcUip51oZfyZ9bw8KY+DBlrYuCXJg4+FWb1aoa5BJhJTMEp28oVsTMX1XHahje6VEo885+PQg21ce2nHlXtLVsY57aImbBYItAmkkiIXnGvlvls6+livTw7w1CsSg4aMwKRM5/5bM7n6pjbWfVeOJ17e4TMbtG0E8NFdGIBPa2aTcQVffPcZXbt23SsbfP/9VL7/6l6uOFfjyttaOOIQC6+8FcNutJAhuNAEFaMzzHVX2Xj2DT/+NhVNE7DbQdNUunU2U1wkkZ9jID9PYtLzbdTWKfTrY+SggVY+/ipEY62JvFQFHqUQmRRNps3Erc088ncnfXqYueb2ZpIxIxvWCthFOykxQfeeKi886WqPycz4KYYkafTpaWbjphRduxjpUmZkzqIEaPCPuzxMfCzKSafdwcknn7nXfcHr9fKXy06gstTPu++nMGCg3FZM/yMbeOlJD/GExp33B/huukwsJOELJRFVI8WVYb7/qJDc7B0ZwbXbUxx1cjPZ28awnSoEBMro1h53iWtR1rAIuyvJySeZOOdMC3X1Ml9MizJ9VoimRglRMVFgzcFqhZTNx/HHmJi/PMRfLnRjkgQWLIvT3CyzZFWCQEChssJMpttAU4vMhMPtjD/cxskXtvLamzPaVzHsiv0W/Px3NDQ0cPPNN3PZZZcxYsSI3+qyByT/LtPp4GGVxONx/nyKk4fv3vFl+tsU/nRRPUsWieRppXhSxYSMzajFG7n6sgyGDbJS1yDz+vtBBvQ2c+s1mYw8to5IVMHtFDn1+AweeDxIjttETY1Gn/hYTMLO6dl1WhUiIkkS2HCQKxTtdE5Ci9NU/CMWbxn+WBwxuxmbSUJQTFiaK8jU8vCJ9WyWllFYauf7Gcv3akk5wF233s2i91dB2SqWzChEFAVavQqHHBakuGn0ThlFmqaxSPyeAYMUrr/SyedfJhEEOOVEMwaDykmnR+is9iZH2HlpiaylCFTOZPRII9M+cbC9LYjLlokrkoMmqCRyQlT0KWfuT3PolOiOE0978PNnWkxbuPiueoYPNXP7A63ccpWHUcOsbKpKcuO9rRQXZnHcqc/Tr1+/PbbBggULeOhvZzLz42JMJoH1mxJccl0Ltds1pryRw6C+O76/aFTlvGuaOP0EB5lukYmP+HjrmXyKC3cMWjdVJbn8pmamfVDEslUJnn09wMuP5e5ky+Wr41x5WzN+f7qUQkmRRGOzwonjMxjY18z2BpkPvwgTCCg8fn8uo4btyGIKhVUOPqaWbZslTFiQLDKKmKSiq4rHLXHFeW5e+bCcZ5//YI/tAHDB+SexfOFKOgWG42TnWkobtRU0UoOIARce+gjD2o8pmsxqFpJBJoV0woiZNqGFasMqjCaNyugozKRtuYK59GQwIiLb3HMZMirBskUidm9XrKlMEkKUFttG4qkUfZOHIggCmqaxmVWYsJI7yE5BeSHbFzdgrs7B0VPC0hMWfrqYkUcHWLRIpaRiCGabieLSIu6ZeM8v3vfv2cGF3evhunXruPbK8Rw00MjX3yWw2QS8zQaEWAaZ5JIghp9mMjNM2FwJFDGFUdJ46sEcDhuV/m1ed2cLpx7vwGYVOfXMMK7mPqxnGRJGrNgI0kYfDuowuZPQYjTmz+XTD5xUlBnpN7Yaf7OZktBgMoWO30NMi9Bc9BPDhsPcxXEsFvj+w+IODsTPXHR9Ew6bwDsfRli1btt/bbdYLMYLzz/BV1+8QiIC7rrBZAq5O50X0YIUHLGYD9/cEXi87W+tyIqG16dyzBEObr8JinzDEIUdGp3UEqyzzuLuu02cdbKTZ18N8M4HMWZ+kcdX30eIRFUuO3eH3TRN47Hn2/jmhwhDB1qwmSW++TZFoM6FwVdAIKeZZ157kgEDBvzH93zH7TewdOHHfPRaIeWlO3StujbF8efUo6ga06cU48oQOeG8Bqa+V9hB22RZ45o7Wmhqljn/TCdOh4FPpoaYuzDeHqTp39vMhWe6KCqQmDUvyp8uaiAZE7FJNozJDBIWL50rBG6+yk15JyOLlyV5/EU/99yUyYnjd172f8mNTXzxvgWDPUaXrnDseBPPvBZEllWOnnA69078x17bQZZlepT1JFPLQ0Sgkv5oqNSwCR/NCAgoUgxPrkIsleCQoRk89nc3qZTG6ef58de6MQUKSBKnUdyKZJYZNMCI0aSxdokFf0imGwMI5a3mqy8tlBbvsPWi5XFmzomydn2SBV/mU5Loh6ZptFDPJlahopBPCUJ2I116yBSW9CaaLGXr0iqEKifunjbcPW3Urv+OllaFTo1HYDg4gmgTuOCC8xl1yKjd3vcfVQt/ZkDfElR/NilVJkqY8goNs0nAbhNJJlWcDgPjxjoYf6SVa+9oYd1yM70ih5PQ4oQJIiKSyGikYMA2ulea2LA5hckkEI9rJKMGtq12URTvjU1wkNKS1FNNG62U05014jwMRo3CZA8KtXJEQUTTNAJ42SAtZMQojasudGMwCNw/ycfMT4oRxY5+RSymMuKYWibelEWGQ+CCa5v58OO5FBXt7GPuDk3TGDd2PNZN2WxhDSX2PAZP2M7zkzIRBFi/KYU/oNDcKvPqeyGe+ls2z7wS5J2PQ9x+nZucLIlnX2vjtBMy6N/bzOatKZ58LoK6rYKsaHrArWgK23J/YOBQmWavytiDrWRlGpg6PcLatRreZhFJtTBidIoRw43MnBslGtNobpXxuA3M+qwEo3HHvd/1twCfvZRPfrJjRpOiKWzJXM77X72zR6tAdsWqVau49OIJDB9kwe0y8MyDHZcJRqMql/y1iS1bUwwZYGbGTzHefDqfAX06+v7vfRzkyVfamPlxcTq7/V/4aUGMNz4I8tKjeaiqxpW3tjDuUBvHHZWebLz7H17mLUyweK6JHtoQHIKTED7ovZivP8zG7doR0NlUleS8qxsZOsDCpPvSz6uzrmjkukvd3Pq3VpJKKe9/+MNe2eCN197khefu4sXHcrjyqgRFzSORhB2aJWspNud+y4zP89sDnwDfz4pw8RlWKrX0M0nVVJYxm94chC97BW+8y052AnjgSR8PP5JASYmAQB4lmDDhpxWAQspoyp3PZ2/nM6DPjgDm61OK+HZ2Ns0NSxg7LIA/3Jm6ljK8UxQMQtpG9hGg2lIgwvOvPvuL9/171sN/p4W9KytwxYsRFTN2MsgTdg6MtEhVdB6zhUXfZdFd2DmjuFpbTyxnM1Nez+HiqwI4qg4igI8kccqFHh3O1TSN1YafsOX7URUJQ8xJQWAAVsGOqqlUZcxhykem9v7yw08RbvubF0WB3BwDxQUS11+WSbcuOxKBLrmhiak/RPBkmOhUKrJ+i5NZcxbvtZ0OO+RgTjnWzPTpCpK3CGPKhSioeB2b6TsoyRfv5fPeRxFuvzOORZKwuZMIQDAgUtcco39/gWcfyaKhSeaNyekMz1HDrFx8lqs9eeZn7nkgwKsvCvhTAewWiWPGWbjiEisD+3b8nZxxaQPeNoVpk4vZWpPiuGOTFLbsOvazRltEZ3piFexsYCn2cjPTZ3+/xzbQNI1z/nw4px7j5fEX2rj9Wg833RXAHe5CYbJbuw+oaArbsmfS/6Akt1/rYXujwso1cT7+OsJpxzsYM8JGs1fh9fcDpGTYuCW9WjYWU2mpN9M/dSgmoaM92qQG/LnLKOusUd+gYBYtJAM2bM3dcJNDTItQlzuLknKFU4/LYPt2ldffiqNFMzAZROIWHy6PwqB+ZkxGgfmL4+TmiLQFNF5+feZePxcefeRuRvf/inMvbSUZN1NGd4SKtSyfVUg0pnHosa2wsTduJb/dLjXZP/Ll5zYqynZOUlu8PM5JZ/rR/Nn0FAbvdFzWZGrypnPNFTZeeDWOFMkEROojLYixDHqzY1yhaRpV0kpGn+ClpjHGEaNtHDLcypRPo3zwUZJwGPr1kbj5BhuHH2LljQ9CzJ4f44bL3dz5SDHPv7T78poHbPAT4Omnn6ampoZ//GPvnf3fE78k6rfdeh0zf5iC1WJg2fROGI2wbmOS+qYUp5/vIxE1MpBDsAg2IloQw4AFTPskeydn5d5HvHQqMWK1CKxcG+fNyUFKi0289Uw+VovAUUfFKWg+eJdtUDSZVSxAQ6U/I3e7bHF77mwikpcBvS38/fYsunc10dgs88hTIb7+xESRdxjVpuUYi2s46bTruPLKa/fYRrFYjKMPOQZaVW5+MMD5Z6SzmR55Ksj7D3UmS921s9xINQ3OFRRpFdiC6ay/qLOGVnE7kTYzgxmz2/tpyJnLt9PMTHzUz49vl1JCR0e1XqtmK+swYkJAREKiGwPas0gTWpzmTj9w7AQzbqfI199HmPFJMZIkcNolDZx/egZTpg3m/r8/v8d2OPvMo7njGi8HDbAw8IhtBNo04lGJR+/P5LwzOg602wIK19zRQl29zPjD7TQ2y3z1fYSzTs7glqszicXhzgdbOesUJwP7Wrj0xiZuvCKTQFDlbw9HqNmmIQgaRx5hpKgYXns/yIVnOiktNjJ7fpSFSxM8eGc2QwekH3KKonHhdU2sXpdg4belHQY602dFueFiO3mhvgAENC/rpQUcPR5Wrk1x6CEFHH/aS/Tu3XuP7BAIBDh+Qn/UUAbl3l1nSSS1BKuYT4IYPRjUIVC1XltKLkV4hI4DA1VTWWmcQc9BcbyNJgz+fJSAiwA+wvjp0jtOsNFOcevIDoEhgC3CShrU7XSikjxKMGJkKbMYNX4EqYBCam7aTpYeYOkJVVOa8WWvwJEVJ8c+Emexg2lffMu6ret/sUbu79nBhd3r4Vl/Pp5IcCWBADxyTxbX3BQis2Fge4AvpLURKV/IAxPtjDvUjiDA7Pkxrr+7lRsvd3P6iU7WbEhw7R0tNDVCeHsmTTE/nehGIeVsYiUZuMmhcCeHJqZFWCHOxmSChJLAkcrrEEzv0H77Ou583EdKUflsaoR3ntt13aK1GxI893qAb2dG+cvVD+1VqZj/z+bNm7nmyj9x7BEpOhVL3D0xQfe2I3arbYsN33HnbWb+cpETo1GgdnuKY86qZ9n0UoYf3opj3egOg8WfCWhe1rCI4jwT2YVJrr7MzqhhNi6/qZm3n83Hbtvxm/jbJB9ms8ANl3es5fjZ1xFuvVklr3UI2/JW8+OCGf9RTWhVVRk9qoLJL+Tt5GgDrFiT4PyrG1k6vRPf/Rhh1bok11/WMXPhpoktDOhjoShf4rk32ghHVGQZyksllq1K8N0HRSxemeDhZ3zk50g0tSqMP8xObo6Bz79IMXd+kiOPMvDMQ9kd7jGV0jj5wnokScDpEBl5kJUzTszAbhPZVJXk9Esauf5yN3PmyfwwN8Sj92bxl1tacbuhrPNQnn9h7yaCXn7pZR6+5zEkjAxiNBoaq5hPHiXkUdzetqDmZ7N1AUtnZ+PJNDD8sBZc1R1XPmiaRpW4inDGNuSokWRKTD8nEVAG/MjMr9Pa09Iqc9ENzVR2NnLMEXZkBV58M8iqBTYKWoYjCRIN2jZazJuxZkUZPNDIsEEWflp2EPFIhJo167C0llFQWYStp8iSKasJZVQTDokc0v9QrKUGVixexU8LZ+22H/9RtRDS2T1nnnwm+XkSWXkp0ATuu8XDsEFWLru2jXmzDbgjZRgwksqqQ3P4aA1GyTRmUdwlytCBJmrqZeYuiqLIArdem8n5p7swmQSmTo9w7SVmymKDdm6TVk8AH7IYwyE6KVa67XROWAuQf9gSPno7iydf8lNWamwPjP1/Jr3gZ8WaBI3NCidPcPDOZ3m8/8E3e2yjuXPncs9FDxANxHCTjVy+kmVzcpg2I86td4VQA5mISSsJq5fmYBinlIEjVIaAQCKzhqihjWWz8vFk7gjIaZrGeZf7WD+1G6aki+25s8gtVOja2cjrT+ZjMOzoj2s2JDjuz43EA2bCiRQZDkjERGxyNjbFBW4vhRVR3nopE49b5MMvw9xyW4xeoV3rc0Dz0fmkPB576pE9tsHP1NXVceJxIxFEFYtZYNZnJeTnSmypTuL1q5QUSFx6UzN/Od/FUWPtzJgTZda8GHffuHMG/sRHvRw81NI+cfj/OfyUOjxugcMOsTP2YCtnXt7IYaPsZHtEQmGVJ59KMlg5oj0raHveLKZPs5OXs/NE4LSZEa65o4UFU0vSy9/nRrni5mYevjub+x4L88wL0/c4IB4IBDio13C69Y1T4LFTPaMbZNeny75EjRgiHkAgu89WbrneydffR5AVOGS4lZdfiWNYObJ99Vujli6NVEAnor1nMve7XWtNJKoyYFQT1HdKBxf+5Xtt07ysZwll3RN0KZfo1c3MRX9O+9FX3tMTuyXMksVziSVU3J5uOJyV/PT1dKzRdH3xrv0ryCi1MPfbBXw2+6NftMPvWQ9/SQvnzp3LpaddxkBtLEu1WQxgVIfvIKB52SKuTJeB0QzImko2BXSist2PD2g+mqkj7qpl7CEm1n/Vg0y1gKX8yCDG7OTvQzrTbbkwC0kzoYkqKS1BidadEqGCqBYma8wCPn0vm+feaGP5qgT33ZLVPhG+bmOSG+9t4fZrPYwYku5vG7ckmfSCn+JCiZdej5BIKnw3c8ke10bWNI0/n3EkmzdsIhmyIcdMOEhnZIdow2UzYcj04XArbNss0be3iZefctO5k5H3Pw3x5gdBvH6VYBskEhonTLBx23WZ5GZLrN+U5OFn/XQtN3LL1TuSTWq3pxg1vhlP8wBceEgSx+/aSO9hQd57JatdKxcsjfPOlCAXnOni/Mv9GDb3I0vI3+V9eLUmwrTRSehGWAuw3riEb2Z/vccl0urq6ph453FYTBEkAzQ0K6xbkEGBqQDBlMQQ9uBW8wjhxzV8KaNGpcuzDB9k4ZsZUb5+t4gMR/r7TqU0zvpLI0MGmLn0bDcZDpEHH2/j/UfKyFN3DkQG8ZHoPpdXn8xtDxTXN8pcc3Mb1XM6IUWysAxexNQPc3j6pTAvPGalLD4AUTDQat/AwKPreeof7vYVQ6mUxr2PeFm0PE6zz8XX3yzeq9JRZ5x6MD27eJn8YYJoVMIqSUw4XuP5f+Ry68Q2Zr3VlVxtx0SBpmm0df+ehTN2Tpz4mZ4H1+CuGtUhSeRf2cgyNHOEyvjB7W3VNI06thAjQqWwI+FL0zRWmH7g+6kOOpUYOeL4VlJbupCV7IQoGEhocbwZ6zh4QoDnHnNzz8M+Rg2zcsv9bXz+9frdJtHtjRb+5lW5nU4n9fX1v/Vl/2fQNI3p332K1SJSUWZk+uwok17006vSxOtvJXAminC7wvgy5gMQT8m8eLtjp8AnwG3XeDji1DoeuD2LJSs0nBkGvvugCJtNZMmKOLG4SrN9HULchkcuandYAAyCRFyLAvzijy6RVDj8MBsvPbojoJSfK/HIfZlUdg3yxP3LyAtVsrm1gS8/e3mvgp8bNmzAEnXgs2yme9cdTnR1tYpJscNummXRMrCaDNhbStuXfzpCfbBppaxm4S/ej0EzUVWdItsjoJVsprktiTPYGYtgQ9EUVNT2Oj4CGmHCLGUmHq0AyaDh7OTl1mszMJsEJn8WwhdQGHVcLS8+mse4Q20sW5WgqWnv+n9j0zaG9s+ibGA1hYUGzr7YwetvJjjjpB0OqqZpTJ8V5Zb7vTz9YA7DBu3Iwnzg9mzOubKR7gdvY0BvM9vqZGrrZUqLjMxdFOe0C5tpq3VTFBlKtuBA0WTeb5yHJd9HXraBT6eGOXG8g4k3ZROLq5x2SSPPP5xLWYkRg0HgmQdy6DV6G+dc1cjVF2WiKCpX3hikrkZATkao1WZSTAV5FNNDHs7SJfOxuQS217fy/Xcf7XHwc9GiReTlioRCzt2eoyCTII4dJxI7gispLUmCeHvgM6HF2MZGwgQQMSCnDCAbWfZTNh98GuTWOxuJ+I0UWwswS7VktQ7YyRHy2jZhy2nigjFGMjKq+W7mWtqazdibcpAsEmqtkVR7uxTAwCEXrOPCc1yYzW6eeDVMo9eFICnceMNfeeLJx/fIDn8kttetIx7VeP/FPC65vhmLr2t74FPTNNqKFjP7y2yyPDsGsYcMt/Hjp8WMmFBLKKLx0ZdhTj3OQdcKEwuXxnn5bRVfYA2JjNU4TCI9K3w0tmykertEprcPLjX9+VbBjlV10iM+iA0sI4/S3bbTHM7n6RdrGTVKYtjg3Rc671FporZBpnc3M2+/+fJ/FPxUFIVXXn6e1155GIsk8fzzIikxiBZ1/KK2meQMXnvQw1ff1vD1h9kUF0o4M0R8fpVQixX3LgKfAE48mLAQ9pmQDQnemRJm2o8xqmtTHQKfbQGFRSvifPr6zln1x4+3M3Wan+WTIxibHJww4USefemZvZ7RrqqqwpUh7DLwCdCvl7l9Aiae0Dq0D9IrJzZWpehUbGTmnCiP3pNDYb6EpmksXJZg+Zpmnnw5wG3Xeli2KkGrV+GVx3c46ydP0Djs5Dom3bdzprzRKDBpYg53PeTlkbtzmPpDhGPPqmfSfTl0KTciCBp/PtnJn08Gn9/FCefVM26MnZ/mxyG5gjfeeI1zzz1/j23x1Wdf83PGkSAI1GvVZJHfocyHqqkkiOGMFXPyOXX8+VQbxoauHQKfkH7Gd1b7UGdv5sJrDDz9fAyhWUQmSdE/s2E1TeO8q5t48M5s+vTYMVFw2Cgb38+KcMl1X2NP5mJu7URcTXDfdU78AZUVaxJYrRZOmRDi6EPsPP3yFqb+GMVGt3T2flggKtTQotbTWSqnLbSNdevW/eFLI+2K+++/jcJSlfNPNzP1B4WZ/5xYveRqP5tnltM9Ub7DL/IVEvK1USfNYco0K726u9s/5/EX/FgsApees+O1x56I4YxW0JAzDykjiiyD2JaDO1hJNgXUshlBFeiqDtil7+UQXGxYm679WbVNZsIRuy9p06eHGYMIY0fauPsfXhrqN+6VHebOmoclkEET9bjJ4oTjzHz/Y5xrr0lR2DoGmRQCIhuCQTIpJ4t8MvjnhExbMW1iE2dcsIpvP9kxUBIEgWcezaTnnGWoKrgtEsGQzGtPpAOfqZTGS2+38frkEOGAAU0TMIsWilODqPKvJYdCwgQIE6K7fxixxRHGTJhNUanKISNseMSs3eqzk0zm/zRvr2wA6cmgSy46BTVpxJOTojBfYvPWFBdc20RZiZG8HJEPPg+RlSnx7OsBPp0aJhbXuPGKXW9CuWRlgjuv3/3u5MccYcdiEVi/OckLbwa4/rJMBvW1UF2b5JFn28jMVqkzf0u6cJ4JiyNJhn3XG+AdfogNoyRw6sWNfPhyATlZBvJyDNz9kBdFFfD7/Xsc/Hz/nffJdBoozBdZuSrKsGPWU7ddJbTVSFskiYQXACmaZPPWJHde78FkEvj4qzCNbTFySWIm7TO30UonKkmSoHOn3S8/tttEzDaZgv8X+FQ0hWD2Wi4+SeK6y7LIzU4HWa66vYVTj3Pg9UsEaOPd5/PJzZaYMtXJR99AnyEJtiwKkRWtJKqGcUgmMhN5vPfOe9x403+/b8LvjdtvvoVSrTuali5f9a/fwXbTOhqUWnrKOyb5NDQaqWEVC+ihDWQdS7FiI48SxEApC7+qo1XdgMYGLNh2GfgEsAg2TJqNgcIhaKpGKw1sZhURLUA3BlC9VaCuPsV3M6N89GpBh3b1qDTx/gsFnHR+Pd9OLkIUBYoKJPwBlef+kUVTi8Jb70d58YWXuO32W/fIDgsXLqBHhZ+FP0nka4V0Jv3cbKWRmLkZT3kYRA13hkSqVOHbj7IxGgUu/Wsz3SpMTHmlEIddRFU1vvouwlOvtCH+s83du5p4ZVIe197RwvTZUQ4bld7EyGYVcQkucoT0JL8JM47gEDbP3MId99fxwN1uALI9IkuXKUz/TCHiyyUbgSbnCrTMFqzWdA18Y2sJ2fEuGDH+c5xE+vsUU9TX1+9x8DMej1PfEOCvl7vYWJ1g9rw4PYaGufriJnKzJaZOb+L9TxaiqhpdCyzMmpfEYBD4blYUyQBffhfh9BMcpFLw+Et+jjnCztl/2jHW/GGGTJZStNOzT9M0AkVLmftJYYfs9sJ8iQ9ez2LshK001jTwzbMeEkmN516I47Daacr9EUVRsWcmefGJjquTjEaB+2/N5rRLGujbK8GUD9/hT6eetUd2AAgGvEyeEsftMvKn42wceYSRhiaZwYfXU18tMVTreB8qKk7HL6/KtVgEbOx+M1MnHppN25HjKSTNmK6pKwgUaxWsYj5+rQU32e2vF8hd+Wn+Nh59Kgob+5Oj5ra3ySxYKAwP4KevlvP1+CiXn+fipomtOOwqiURin9TK37s1yP8lqVSKFStW7JPi3r9Xtm3bhiQpxCNGtjcqvPNRiM9eL+Db7xPYNReebg28+pqJlQs9rFzo4fknHTzwpJ9Fy9M771ZtS/HV9xHmLIwhyxqxKJxxXoCXXpYxKBaWrkrw5Xdhbry3hSuuVZj0RhsX3VuDt+IHfKZq2jQv27UqtmtV2LBjxU5SS+yyrZqmIWSEeOC2Xc9QXXRWBoqnkSrWkohrpJLRvbKFJEnE1AhtsTjLViWBdKbhTwtjhAjs9n0pSxtn/MmG17m+w+sOwYWI2B7U/RlFk0lpSVRNxZv0849nfYweYeO7T3J59OUQpqFzaXSsYiVzMWDgIA5nmHAEAxhFLiU4yaITlbjUPOJhiQ8+CzNjTpQH78hm5YxOvPhoHvc+4uX9T4LMXRynsGjvBvySwcjwo+vxeESGD7YwdXoUyZrCbE4vOaupSzL+zHpeejudHfuvgc+0HQXefDofV4aBI8bY+MddOfj8KkeMtvHZmwXEWjPoEkk7CYqmUJU5k8LuAQb3szBssBWrVUwHQM+rx2IWuP+WLJ5+pQ2AhcvinHRBIxMOtzN6mI2nXmlj/AlBzBsOon/8SAarh9Obg2ilntUsIgM33iaJZx/MYcXaJKnkrvvWrmhpaeHgIRZShtguj2uaxjqWMJBRFFKGj+b2YyHacJHOdIhpEVazkDxKGCgcQn/hYAYwivolpXQb1MS8BSkyPCm60g/FFKa1WcAudBT9Vsd6Rp++neVzcnjqgRz+fls2i6aVcv89NuSsWuSkjGjb0a6IvQ5RhEf/5qZnNzMVZSaKi1xkZ8nk5MJnH3++x3b4I9HQEOewkXbufthHpt1GTmJHwWu/2MTJJ5g6BD5/xm4TuexcF299GOTrdwu5+Gw3Y0bYuOlKD28+nY3TrXHLVZkcNMiMYkgyaqTE0FEyobIFNBg2tX+OkfTGLB7y0FB3uo6qqTRmLsHQdxHHTTCTiKus3Zjc7f3U1MnkZBmIxTRCwca9tsfatWs47U+HoISe553n8njwHjfde2sYJYmUqqJoyi7fp2kaKRLkJbvSurycZ14OsX5TingU7nrAT6Bt99cUBAGjJcVBh4dYPjufT98s5KVH8+jxzyz/n/l6eoSTxu860wvgystsJLK2kkUeLWv8nH3Cecz6cdZe3X8ymcRu/eUZcItFIB5XGdjHwqz5HbV+1vwYQ/pZ+HFejOcfzm0PfC5fnaCxWebev2bx3idB1qxP8P4nIe6/Na0ZwZDCUy+3ccyf6wmFVa65o4UVa3bWrooyE8GwSnaWgbP/5GTKKwVcf1cLs+dFUTW452Evt9zfyqz5MR65J5toQqEtoPHIPVm8/86kvbJFS0sNMon2Uh0tbKeAHc8Wn9bEMmYTJUwm2YTWVTDxb3FSiV0P6AVBwBLJ56CBVl58MpNWz3KMmNlclULTNK67s4We3UwdAp8/c/ghdsaOMvPwEyqHXrwBp0cmElVZuTbJG0/l43QoeP1GMt0G7rwxk/FHpMUxRyikgl4cpB2By+kkFoths6e1Xmdn6rZtpke5jddfl3n8vhwkKV0GaO5sgaxE+U7nZ+CmRCpja036d9oWUFi4LM6X30W44AxXh3NrG1PkjVrFx59JLJ2TzYr5WTz6UgR/+WyihLCRgYLSYZL8/2NU7LT6FLY3pti6bffLVTdsTtLqU+jTw0xxoYSm7qytv4TdYUMR0lqXJElBPtx6dxC1NZcVzGUza9iW8wM9hvk5+4Zm+p+xgu3F02kzbQfAreZRvdbG/ZO8fPJ1mEg0ff0pn4WJBswUtg0mo+YgDhniRJIEAkGFMSfV8uAjMZLVnXBUDyGzYRCSaGCLZTGldCHo2UhWeRv24mZWOL9gGbNxZqp89U4Rpx+fgST98iI7n8+3VzYAmDVrJv5GL0ZLiiEDLERiKo8+52fyiwVMmpjNqnVJTjvByaevF/LZG4Vcd2kmiYTGG5ODu/w8kzG94eXuiMU1JEmgoUlh4TelnHWKkx6VJo4+zMH3U4o49RQb117h4JG/uSmrTDJ2jIlTLmogFE7bd2tNirse8nL2Xxq55f5WVE3jygtdPPGin5lzYpx9ihNnhoFoTNmrTTGXL16BOzfJpqoUeVlGvvlGYeUyA942hb4MZ4Awkuw8mY9eKeCGyz0UFxrJzZa47Fw3c74qwlc0H1VLt1FASG9ShEDV9l37mgDxuEoyJu0U0G7JXMEDDxp45N4sigokjEaBUcOsfPJaAR9+EUaRkwwZ6N6pLM7nbxZiKmjBgZOsjGy0GNRTzffT9jwj+o9Em7cZi5auNa6www8JaF58pmr6yKM6TPIJgkCB0AkXHlYyl050pVLoh0vwkCG46az1pg/D/mV7t90j/DN0IggCOUIhAzkEL01UsRYEjTcmh7jqIvcuJzsyHCJjRtj4cV66by1ZkaD7P5fB33q1h9zcdOLPnjLnp6kkIjHMmp0KoRdRwizhR9poxukSmHiLh0XflnDxOS6uusiN2Szy8ddhKjoZufGKTBz29L2IosCxRzn4+23Z3PFga4dr3HpNJi++tWPM/cW3UcTAzjtwZyc689kXKZJJjfpGmevuaqFubSbF/uFkkElb4RIeeynK8rnZzP8hh6VzsrjwjgaqCr+m3rCZDNwAhMwNSOYUyeTufen/T2ZmJqKokZUl8s6HYa651MWMT4o4cXwGBw+1cv+tWcyfWoLZIjBnYYwbLs9k6ntFzPykhC/fKeK7mWGGHlXDaZc08PnUMM+/3sZDT/kIR9K6YJDY5RigjVaOHmfsEPj8GUEQuPMWBwmTn0BQ5f7H/GTlK7z4dooV8z3ceIOJay/P2O2k2AVnOMlyi3zx+Rt7bAeApuYYniyBWV/n8cRDbsIhjdfejBOuzcas2Xe6nohIY5OGouxa+6NRlXAkvanXrohoQerFzaQiVjawnKXMYqu2Dq9xG3WFP3DQ2Ail45ZTX/I9rbaNaJqGSbWyvV5l0UINt9ox41TVVFq0ehIhM3+5wY/Dnn4GNzTJqHvpK+yOfZr5+eOPP+7ydUVR8Pl8zJ07l+3bt3P00Ufvy8v+rkilUvhbJcyyjaAlyCuTcvnhpyiNjRp5+WFmf1XYLlYAhx1iZ3B/CxPOrMeoWfDW2TEEc9FMUWrj9dhTeVRqAzAIErGtEc49exndBgX59v10/UiAMSPgknMyOOG8dayY4SZH7UScGClSSEhUi2vb6+H8KwFjA1kegeysXQ+mRFGge2cL67dlEqWZhvq9q7DgdDppCtfTXx3Liy/P4eKznLz2bhilrpTtVJGvlew0O6dqKjHPVm6/1sNHHzejBtUO5xRQxmZW00sbQlj0EcxdQ3ZBkgyHyOZtSWxCio9fLcZgSL+nuNDI2JFWeg/bTqfQQDz/Uk/PJJjpRn+2aKuJEsKpeYiHMhnSv43DDrHx9pQQkJ7h/vDlAq68tZlpMxNcf8sVe2WHwuK+rFz2Iz27m7j4LDf9e5s58rRajjy1DotZoLFZoaRIIhjWOPe0XWdFSpLAkWNsvPhmEKtFYPwRdp56pQ2vVwXRQQAvbrKpsy+jrHuCD14q7PC9Lloe58pbm3n0+TbOP93JvMUxZs+L8sBTfj54Kb99k5BXX0/QXxmFSbCgaDLNnmVkFAY4e4SJ1rYkc+dNwxYUuem+VsaOsCFKu88y+P+Ul5ezeaVKdlGcRFOsfZnSzwTw4sCFRbBh1qwsYSZxLUaEAAICSRIomkyYAD0Z3KFeq0EwUEZ3tjQpTHvLSET0s92wiIKsOFF/xywzWZMxFNXyyH05Oz1ETjshg+9nJFm/rZWCgnzWmhcTjUcZm98xg6GuwcyKdU5GD/PSKcfFxEf2fuDzR0BOihQVCeTmmvlxpob9X7J5FZufww7d/dLpsQfb+GlBbKeac7f+3cvJExx88HmYR+/NoW/PHcGcllaZcadvILQmGwdu4kSRMOEhly2sIY+OS0W2uGdS2jWG0yny3awIxxxhZ+GXIcIRtYNO/8yzrwc4/XgHF1/XisG4dxvA+Xw+7rvnYj59xUD2v2wadPw4Bw895efpp1PUBTfTiZ2XpDZQ0z7rmp0o4613q5g1P0ZiTV+mVleTlEJosrZLJyyihcguSjL5paIOSz/PP8PJ4y+28eAd6cmvcEQjP3f3mTKZLgOaQSZFAisOSpq7cMeNd/HtrKl7PJPbpUsXmloVUimtQz29n5HltAP3zGsBbrg8E6MksGBpnIMG7ijTMWNOhNNOyCAYUtlYleKyq4MoXg+Es8ERpDVl4vA/1XHF+enBS32jzDlXNnLZeS4+faMQo1Fg/aYk903yctgo205BpH8tJOTJNHDaCRlc+tdmDh9t4+jD7DjsAt/NjPL0K22EIipoAkZJQDLE98gGP1NQLBAKJ2kN1JNLESC014wLaW3UsJn+jGx/zaPlkZsqZiPLMWlmsoSdBy8oBpIpjSNG2zDnNoNPI9GSyRU3t7CtNsVDd+1+Kd4px2aweWuKh+51E0okee6NANOnpAMY3buEWbLaha/NiMedontXI6s2pbOkDIIBo1PCmZdNXXUdrgxpnzm4vycURcFogq0rXRgdfgb3T/fpaT9GkVp2P6GaGSvjr3fMZuKjrZhMAiOGWIkntHb/D9JL9LJyZD5/P79dLwVB4LBDbHz7qYlDxy0m1WBHFVMo6o7ahP+fGCFm/CRRV5/i+TfTftD/1xRF0Xj51QRxbwYF2SHGHWrn4y8jxONxLJbdZ83/K8eecCwfvPwxtAhsZT33Pyzj9wkUAf0Ywfb8H5n8djb9eu3Q9mRS45Rz11E3N0nCs41uPZIsX6Uw9Ycod//DS1G+gWULTQxIHYooGGijFbdL4Kq/+vns8xTBkJl+2kgsgq09Q0Vtg2ZxNWr3pTxzk5uX3glSUWZkUF8HW6plpv4Q4cvvI5xyjAPZ3oLm3bXG+mhG1VI889Qz/OWqv+yRDQBmzfySlJaiT6WBow+zs25jktefzCPDIXLHA62c/Scnx4/bEQCqrDDx3gsFXHx9IzPnRhkzwtbh844fZ+f194NceaF7p2tpmsaMOVHycw08eEc2ktTxPgRBYOJfPRx3TgPfvF/IuLF2jjunHqMEf7qonpEHWVm1Lsk1F7vp1c1E1bYUVdtSzJoXY+nKOM2tKgu/KeHr6REaW8Dlcu3Uht2xsWoDhwyVmPyBBUdqCIMFDyuYR3cGYBYshLQ2hg7X6Nlt54mb3GyJC88388qD63HI2ZixUk81YdrI2m5nU1WSrp13fla/PjmI3NrRf1U0GUuejxMm7Lz0UhQFenc3kVBDLF3tadfCnzGZBC4+O4PXn9hGVn4FyWoRBy68/ro9tsMfCU1IEhJ8OHDiwEVA8+ISsvB7ViOEHDuND36mmM40UoNb2PlZZhXs5GpFNLMdWUvtsgxQWAtgpWMCl1mw4tFy8dFM73KNrbUpLj579yvUenYzsbUmxejhGg897ePSc1woikZBnkR2lgGDYc+ff4Ig8MXUJCV0Z4u4Ejmnmp55VgSpAQWZZCqtwVu3pThkeNom734U4rUndvH8Bwb3tzDxMR+RqNq+ciYvRyIWTzs2bQGFR5+Ikhcv2ykLUhAEpGgmx57ewvYtVhqb7fSiT/q87EamvJHdoX6oySRw5YVuFFVjyhfNRNdmkookaTZvwWqFjz58hVGjdl//+19Zvnw5ogDBkIrDIXLD5Ttnt2dnGfjHndl89k2ED78I885HIZ55MJcpX4aQJJFpHxTx9KsB5i3WGD3cSiKpccyftzNqmJVTTjTyj6WrsDlI+2y+ItxaLglDiBHDdu/39utlpqKzgVffDTB9dpRF35a2b0rY6lMYPnj3vm9JocSMOTFM0u4nYXZFLArP/SMbTYOhY5sRG8vZHm2mJ/1ZzYJ04tq/PIcEQcDkK+aF11u44sKd++2zrwc4ZISZr+vW0Ecd2eFYSGtjIyvppQxvfzZqmkYTtbQ41rDmxzwcjrR9FEXjgUmNvP9KECllpaQEhGjHxCKf1sxW1pFDIW48RFqMlPesorBMxWQ00NjY+G93fd8T9mnw89lnf7kwM8CIESM488y9373qj0J+fj7JuECeVsyA/lW892mYR55uw2yXufSCjF0OqAFqqiQ6+YdR8PNMVwJytN6sYwk+msmhEKtgx2aDFx/N7eD4Qjo49saTeQw7qp6suoMQBZFirTMbWEp2ZTMbNy2hk9ITs2BF0WS8lmpMnasIhtWdfkj/ij+SLq6cYTWhGvY8yw/gzlvupIc6CKtgJ17Xg2NP30BTk0ZevBsxYKN1DmWxQekfHOmMvpbspfztHhuxhIbDk6Ta9CW2ph7kJ9NF7FUxiSm3icaMr9BQOWG8nRsu85DpNqAoGi+9HeCym1p48ZEdyxrjcQ01ZeoQ+PxXSqlkqTSdYYMlUnVh3vhApLFZ4YIznQgCTP4sxENP+3ji/hy++7GBHj167PJzdkciqZGfJ/Hl20UYjQIPPumjT3cL9/w1q71GSV19ivFn1u+2fwBkeUT8ARlBlOhabuKGyzKRJIHq2hS33L2CTXOKUN0NvP9i4U4B7SH9LdxwWSY3TWxh8qchzCaB6+5qISfbQHOrgstpYMPmJNEWJ07Bkq71kTOHJx43c9ShOxxBWdY4+y9N1Nanl1QsXLvnm74sWbKE72bF+OClfE47ay75TcPbv3uARmr+GQTgnzPBAlnkUUnf9g2JvDTSRN0/M/p2poQubGAZfbRh1GtVRCMb8AUUlmqzMCBRQBkaMpeebdltn7/2Cgd/OqeK/KJ8hh06hKZ1TfToprK5BrY3mtmw1c7kLwuQJJVjD20mHnfw9Mv+PbbDHwkBWL46yaXnumhpSrBydTpID6AlTTQ27TrTEaDFqzB7tsrMn6KMGZnuJ9Goir9NxWgUuOYSd4fAJ0BOtsQXbxdw2LjlxJvSy3JFQcSKHUETadEayBEK0hnXnjmccx5cf1kBzgwDiYTK5M/CKDKcekkDr07KIz83/YiVZY2X3gng8ys8/WIEb4tIRY89z2wB+PCD17j+EoXsrJ377k1XunlncgNNwVYUTaGELhgFE7Im00A1DYYtOGwCTXEzKCaa6gXUlnzyKSGRs5yrTnDx6YubyIl1rHGsaRrrhMXceVZGh8AnpCd1vp0R5ba/t/LXKzIZ2MfM+5+Gdlvn77uZccRQHtvZSgW9MQgSDl8Wn3/6OaedsWfL/00mE7FY2hm75mL3Tsff+CDImSdlsLVG5i+3NHP5uS7ufdjLISOsZLpE3vskRLcKE80tCn++opF161SK6w/doSN+yNJSrIrPotWb7lvX3tnCsw/lUlmxw+7du5p46+l8Tr24gdHDre1F4tdvSlJc0NGtGn+YjSdf9nPxWa72IGyvbmZOPzGDMSfWEU+IBIIKmrbnNZ0AQqEkXSskVizxESed4apoMgZBooZNVNKvPUjVpNWxna2YsSBiYCPLKdd6kC90LOWQzGhiQO+089uvt5F166O4fD1YsXomh4yw8Ev7FYoi1DfJDBjZTKDWg7NUo+iftjjxyCYWr3Jx1+NdOf2YekIRCQFQMhJYs21YewMqbNu0jZQq7pNlTb83amtriQdNlEV70pwxs30CIJnUQDHstgyQiIFWr0KnzhL9eplpaJIJhlUURWv/Tb/2XpCJN3t2miiCdBmjkSMFPvowhkKKausiMhwSyBI2fzkOwYWspajPnk9pZZxWn5UjRtv5ZkaUUy5s4M2n8li2Okl9k0xWpsizL0aR6ispiXXiyadmcvMtBkJBjUQiscfBz+LiYrCriC0iDjLI9pWiUEuMCKssP/DQTbYOgU9ID7Q/eC2LPqNXcsf1bj78Qubmq7MY0j/tr5x2YQuOWAFB2nBpHuw4eeOdKMWpnjgTKhIh2vBi0xI4hUxqtM1ECVFYKPDBK7lcdlMLbz6V397nAe683sMlNzRhswpccoGVlx9bSV6wb8dawVqSbWwgx23mvbef49LLL0WS9mxoVlffxLAhZtqCCrV1Kbp3MeFypp9Fi1ek6w3uintvyubKW5t3Cn6Wl0qcd3UTY0da6fUvgUJN07jjAS8nH5PBl9+FKSvZ9aSj2SySl2PA36biyTTw0J3Z/ONpH90qTGzZmuL9F3ZssDGgj4EprxTy0FM+Gltk8rKNWCwiigIW895poaIl+GZait6pQ7AKdnxaC1JGmICwBXOwgLillVNP2f2u6SdOsPPUC1tRWgQEBJqpo4AyclpKOeGMOZz2JxNbNoMzA847y8KWapmX3w4SSRiJESFBDBMWZFIMP6ijbX4eH8myxk/zY0y8pZGXPszqoIWQ9g0tthLKRxWjqRDfCAWUsjGw9ytE/gjEExq1wkby1FI60Y3VLKBS60cgGcaWKtmtHkqCEUnb/aR5DoX4aWEDK+ipDeq4WaKWYhOrqGTnDWuz+Ge91i5BzFaBrTVye3ZvOJJeEWQxpwPgy1bHaQuoDH+zluZ6kRuvMnCrq5mLL7DicooUFe1ZvU+Afv0PQY59yHbLaoaP1HjjqWIy3ennfiSqcvvfW3l7Sjpjr7hQYsQQK7JCe8LKrqjoZKSxWW73azRNIx5XefXtEA8+5SerZkT6uWLaSjy7Coc7RSIByTYHfr9Gal4JKRQS1LKepaiaSnlehP69dy6JBHDRn138MDtKqvMWtjVtASVO5zILmzYu22M7qKpKIKjy8LNtHDZq50m3nxl/uJ2X3gny+ZuFzJ4f47yrG4nGNL56p5CbJrbSrYuJr9/dkaxy1w1ZPP6CnydebuP0y2TOOCkDWdF44531fPnFWsSmTqzf/AurvbanyM81MKifhf69ze2BT4Au5SaWr04w8qBd+zuLVyboUiaxaOXeJY65MwXGH27jkHEtZFSlV3VupwmTYCZLy6eJOvLpOP7IjnTj8UkN1Ld4ufZiN9lZBhqaZJ56uY1ASOXoQ2189qWfBmE5OcHeSEJ61dRaFmPHxXqWY9YsFJDOrs4XShHiUb763stpJ6THBAaDwB03upi3pIEZMxVuvkvGmIKfrR3WgtSwif4c3L7CxEMexckKVm2ah+Jsxe1275Utdsc+DX5efvnlu3xdFEXsdjvl5eV4PHue6fVHJBKJgCYgizE2bEly1KFWvningIee8jF2pG2X73nulQg5wV471fESBZHu2kBWMIdsLV17xOqOU1y467oNWR4DxSUCGxsX0l1Jb+yhIbJxvYCVOCuNMzFKIlabhjsTwq0WhKSb2QviHDJs5x9vS6uMxyNy0Pk1fPK5wC88b3bJsoVLGSAcCkBmqoS2uTZqDMvIFQyUa92pdn+LbcA86mrSIlfWWePx2x0M7Gvh4Wd83HdLFr26mTn2rHW0VptQ7H7GHtPK/bcWkeUxoKoa385I7+T71jP5FOSll8HcfF8rcxbG2wWpoVnBouy+1oVRMJHplKhqCKOqBj5+vePujoP6WVi9PsE1d7SQ5RGoqqqic+fOe2yHhvoNPHCrB6NRoGpbipXrErz7/zZUKS40cuhIK0tWxBnUb9cDiC+npYu8v/FkPt277hjIl5UYee+VLMadUk2WQdzlLtUAJ4538OxrbfzwcTHhiMq7H4f44LMQF13fxJtP5bOtLgWh9O/bJzZw6ulw1KE7L8F/+9k8Rh1Xy8KlUazu3Tuk/581q1cTi2o8+ryfpx93csOdPxCJgqAaCAYgLifJTKUD1NVsoJweHbKbBEEgm38GrtjUXhvnXzEJZhRNIaHFaKCWTk0DqCAPQRBIaUlq2EhE8lFQsHvHISvTQDzeSnQe2IdCwaA8Nm0DQYAbH+gOgMWscu351RTkJtmwWdvrwMcfBZNNZf3mBEuWx5i9JETEvgpXJL1hmTHp5KkXN3L6ibv+bT78dIBsb3/OumglteusCIJA9P/Y++/oKsq27R//zOzed3pvEHrvggUVxYINVFBsqNgbFkRuG3axYcGKXaxgV0QEld577yE92dnJzu5t5vr9sSEhJvGG3+Pzru/93u+xlmtJMpk9+5xrzjmvsxxHKBFErNscYdrktjeG2ZlaUnPD7KrZTx+GERIBapI2YrE14FEqqQ/rkRpTuPbaGI8cJRphMMhcPdZORpqGOT/6ueb2auobVfTaxLhgxwIDu3YKaqokNDELXbocXxFk9cqFPHRT28+2JEmcfbqZxfu7ECXCDtYRFkG06MimCIOs49zz45x7Zg21tSpvfRRGLZM4YF3BuaeZeGiygy3bS1m/sgqLP49UsghKPjwpO9DHwnQqbt2FI0kSzz+aygefexl+UTlF+Vr2Hohx+/XOVpvjQFDlpVcDxEICHx4acGHGijFsZfOGrcec/ASwWB08/2ojDW6YdIsNp0NDo1dh1mwvm7ZF+PDVDLRaiXWbQlx/dw2xGOz/IsagPgYWzslt0bH06+9B7pq0lnzXKU3BslbS0S02lG+/X8zdN8ewmCQ6d9QTiwn2HYyh1UJxkQ5Zlrj/9mTe+cTL9IdTCYdVHniqjqentlxX/oBKl446bp1Sy4VnW7jiYjvFRXoy07VMusHJc6/Xc/u/XOhNrZVq/w719T7cURknKWxhFXaSqKSEPIqJEm6KB0rFXsIE6cOwpmSoKhT2s4Ow2E2hlOgU9mirGDBYNG2cKlyJTlSfvpr7rreTlqLhh/mBFkmRo/HNPD+/zRcU1J1KhmSgMvp7U4ItPzvMXRNKeGN2Aa9/kuhSFED6WYdjmjj4V0EwEASd+H/USG3AZrMRj0mYsBAMqXw7z8fYC+2cMtTES2nlUNd2MaVOKueM03VkZCT4OM8ZYaEgV8u38/xccn7Cd+7cG+X269vvtDvtNB2ffd1Ifp7EpFsjjDhFg7shwqtvbGDjSgMR2c/H79kZNqh50zhtsuCCK6vI7lKTKL4rDnxSAz4RoRN2JEnC6u7EMzM2EQgL7Pb2O6X+Cr/fT31NPaChD8PYwXoihCmiG43JXsaPabsAYzTKDBts5MU3PKz5NR+jUaa6Ns7VNzawfYMRO0bcVLOfbSSTgS6QhiJ0lLKNDPIQqFRTyl6xBQmZFIMNkyPM5TeHefKBlBaJT0jEO29MT+eiCVX88nk29Q2NfPXlYvTuQjQxE1Gri7JwOV3igwmYN4Iuxrp16zjhhLaF9f4KvU5w0zg79z/u4scFAQb3T8RbFdUKXYp17SYAsjO1HCqP8dQMN6POtLBuc5hFS0I0NCbG9O/4Vy12m8yoMyxU1cZZvCLMBWdZuOlqBz8u8P/tNSmqaCqS9OpmwONV2bgtwtvPZ7R5PZNudPLBF15umWCnwaOgKIJAQPxtU8VfkZyUxv6DPnToKU9dSv+hMZ6/xopW4+PTL1z89FsAv7/99R0MCZLVLNIPq3sHhI8cigjhp6JU5suXckkWmcSJ8f1ne/HJfu6808RL2xrZz3as2AkRIESAtJIY6zeHeehxP6UlEggJR7JCek6MDgU6fH5vK18IidhQCNBo4uzbsIs0f1cEIMT/cWmO/whoJAOKLszGyFK60Z+eDGYf2wmFZCTap1iLigjS3461C0xYcJDMRpaSLnIwYsaDmwZcdKJXKxosgBBBTFg5VOrh8QdtPPpcPR/PzOCOyY0sXyYwhFJR5RiueDVme4yJ11gZP8bGb4uDeBrc1B9M4pVnNRT0gSEnDD9mO/Tt25eIEqOoSOHbD3NbFKktZpkZT6Rx/pWVXHu5nVfe8TB+jJVDZXEiEbVNrRCAiuo4yc7mPc6ipUH27RVMfShMOGLERoyqpPWMvtrH1LuSmxJ623dHGDuxmvJ9YZykMJDT0EsGgsJPbsHqdr+DxSwjkLj/Lit3/ctNlnsopWInGuexT8MUFxcTiaocKlXQtpMrgcQ+7AhOPsHEF9/5yM7UUFkdp6o2zgvTWnZtq6pg3u8Bvv84m6L85rj2+ScMXDEuwlmXbuanBVruvy25zWmk1z/woCiwY0+Uqy9tuW7OO9PC2ZdVcN3ldsx/4aePRgWvvuOhMF+DItoXIvorFEVBp4NN2yL4K5PJPIrzVhUqOgwcYhcI0cQXL4SgjkoC8RC9u9m448FaAkGBwyZzzTg7I042ceYllciyyhmXuFm+4k+qKgQNvjg2kYQGDRGC6HFQQxmVHKSbGEBKsCNvvlPelPw8gqmTnJRtMBDAi5QcJFodRi8ZKWMvnejdilpHkiS6i0Gs9f9GSkrb+7bjxT/qVU899dR/8nT/lbDb7cTlMKYO5Sz+Prepk69TBz01rjjQeuPx7Q8Rktsg4oXEOK9Z2AgRwIwVpL+vIDhsMvq0eiqqDlJHNcmk0006PPIeh0gsRGloH5XuRvpJJxERYW6btJRfvtGSm93sGAJBlStvq+a6y+2Mu8hORW0Ny9YeX/XirzxQwhhAp1EQAYEsyTi9ncnJLuXnOUktOhaWrgqxZFWIe25OQqORePnJVCbcuoUzTzXz5vPNjk2WJc4ZYaEoX8fkx+qY/UaicnfLBAdPzUiMIX/whZfKmjgun4X23I8qVOo9ClZVx3lnWVokPo+gZ1cDRXk6SstjfPzRO0x77NljtoNBF2PYwITT/OhLL7df52zzuNuuc3Lngy5+/jS7VQfHus0hKmsUuncytEh8HoEkSdx+o42vfmg/sNXpJOx2DbIsYbdpuPkaJycONvGvp+t4/o0GzjjFRG28FpHWAI561myBp2ao3HiVnbSjEqoajcSZp1p4d3Yjz7947jHboVPnziz4+Veqa+I88pybV55J4cTBZmrr4rzyTiOffh2ltG4fGeTipZ6O9GjzPEfEG45GghMxSowoEhJ72UJX+jUJZkEiyd2RnmyNr+KHX3xcdE5Lhx6NCnbsibLgjwBaXxrxsIT3F5ALYhg71zOgnxmTUaVTYYDhQ+qxWxOdZbNmNxI+dmqb/yrYzBpuusrK6x80kpqsY+rtep59ZilOV08acKE7kMLDTzby+IP2FgqDb7znZ/cGMxJ+TOE03v/My/VXOEhOklHVxGhyW11OR5CeokWiP2GC1OYtZtAALZNuSqdzBx279sWY9rwLQduJyJGnmnnqlXqiPj2HdhmwqEmECLBnRyNmLHShH9tZy9ZNa4/bHn+3FzwS9KZLOaSTQ1RE2MkGUsnEVLybt48SpZt4lY0pj9ewfU+EogITF19Vz97tRuzRDKLaMNvlpfTsKTH3bSdDR3lYujLEqDNaJ6QkKUF7EqyzciASp6ZacM7oeiZPMjP+Egt6vcT8RUEeeKKe0jIdacQ4gZHsYj0mYUGgkpZx7F0OAJ2KO7J9wza+ez2Pr78qQ2OME1IDDB2kR6uBi6+rpGOBlmVrIowfY+fGqxyMu7GKj17LbNW9etbpZi4dG+OXN6tJEc0FJaNkJh7S8ewrbnp11/P86/X8+keQXt30xOKwa1+Ua8baufISG/96qo5XZjXww/wAU+5IajFaWV4Z48rbqjn1RDN33ZBMKKwy5Yk66j0Kn7+VxaUX2Hh5lofnH03jwefa50ttC7KscOrJFlZ9Z8eAGS06ytiPJGSOBAMxEaWeGvpwYotEgixpKBY92cwKPCKFiLOMtC5u3n45EVjWN8TZtitE3LaccEQQDls54xQzL73l4eLzoi26YAFWrg2xbkOUjLph6KXE99c2ZPLjrx4uOjexbgb28vLqIztYvCaZnftM/LEEDIEk4vUQLYFIJILWHEPRhNHrj48S4r8BTqcTFZU6qlAbnDz/uodB/Ux0KNCR27mRBrcbu2i5MYiKCJX6vVzS2cAVFyeEGOctCrBsdYhFS4PYrDIjTzWTmqyhoirebjfQvgMxMjNhzaKsppi0YyHMnmXkkzlePv8m1qRefATrt0TYt9XMIOVwF4cEUEiM6OEurb4Y4g7qXCAjHZea7Z9//okU0pJPJyRJwica6MfJGCQjAa1od1MPie7GDVtgw9Yws2Z7WbUughRwkKUUk0yiM1EVKuv4k2xRSDVlDOGMJvqkLAo4KHZAkptLr/Lw4N25XHx9FSNPbXvDbTTKFOZpKauI8+gDDu66ReGr78t46fVGXn4mmWXLTXz/hpfu3SX2HJTwetvmVWsLep2WkvI4Hq+gVw8tazcmkgVWi0R9Q/ujs6oqMJtk3pnd2NStP6ivkZXrQ0yf2cCcd7O4+PoqZDlRNP9qVhY5WYn4PjtDy+59UboUt35GA4cnK47w3wkhUFWIxkS79FgGg0x2hobTTjRz7zQXKckaPI2CkpISiopa89i2BSGBSXVQnb6at97ScfJQe9P17NoTp67eyMNPezj9JHOb1/HmB14Ud6dmOgMUAvjYq9nAAOX0hHjm4d/ZxWBcSgWvzNxIf0ZgPGq8Oioi/Ln4d3ZuCZPdMJTcwxMF8aoYm/dsYtz1QWbNbuTbD8xNvnDfITP+gAajQWHR4ir6dnMhR0OUVJupjdWSnt1+Iue/GbE4xKMatEiUsJsIYVQUzKodCYmA8LWZpCxhF1pDDNqJuWuoIIVMUqVM0kQObqpppJ4KaQ9pIr/NcXkhBNXSQTJFIcsWw7lbaxFSjD4nV2Ov7k1uvLkolC4EVfIGzLoQd9xg464bkvjiOy/vf+qhbnMBmzbWc5vj2JvEGhsbMen03HKdrlV8A4kY7bbrnOzcGyUakek2pBKP28AnX/mZ2MZofml5osB7pAh6qCzGbVPq0Nd0ooPoRIwYG1nC2JEaHn+gZaKwRxcDrz6dylXjoCv9m36ux0B5Rfv7/3BYRVUFXYv1pCi5pEgZBBob8OtLjtkOoVAIi1nGaBAsX9P+mPhvi4N0LdahqgJZlrh6rJ0Pv2jk23kBxo9pbY8FfwY5/URzi8TnEfTtaaBbFx1D+hu5blINM59Ja3qHxuOCV9/1YDBIgITTLlPtUuh+FCuVTifx8L3JjLupiqempjZNou3eF+XeaS5GnGJi07YI4VD7/Nl/RSAQQFVUPv86gLa+G0iJHIWKYD2LySKfzvTlEHs4wE50QoeMhhgxMnRGCnL1fP5WSzt88a2PPbsh0Kjlx9/8XDLKwZz3bJwgmoWAhRCUsQ+FOA5SKGUPBVIXGnzwy6IAsbhgcD8jigLf/BDGFQnijORRG92LrmgB2oYcQp5Am88sJJoSjJjw+/1YrccXK7d5vv/xGY7C3Llz6d69+9+qdO7atYtt27ZxySWX/JMf/X8NysrKSE2VeOYRR4sR5kvPt/Kvp92MPLX1BlQoUrvKdABadE2E0H6Pltq6eJvdfV6fgqIKbEYDBzmIDj15UktuBYNkohO92CiWNb1cnIeGcsa5q+k9MMYJA43s2htl844I546wsHR1mC++83PfrU7WbD72BxhA0ipEIxH0kgEhBP7UPVx/oZFf36oiRc0mOdiRLfMkeq/ZxxlnyuTlaFmxNkRaiobP38pqehGMONmM1e7i8altV367dtKjqKLJLgW5WjZsDeOwyzx6bzL5uTr6nlzFzn3riRPHjJUcippGJV1UkqbmEVLLuXp8++N6V15q5/dlQTas//O4qtp6g4XaujipKRrKKmN0boN/CBIJ8m6ddFxwdSWP359C/95GAkGV2XO9fPNzgPxsLUMGtD9WFggJdu9vPwvnqou3Gkfq1c1AWoqGLTsibN0RpucJMq9PT6dzh1xUVbBoaZDLb67m7RfSm0YoANJSNERj6nEVTG699VZeeeE1YjGJZT82Vzhzs3U8Py2VU4YZuWOqi/2V2wHata8kSUhCbroH1aKUSkowYCJOnAghZDQtEp9HozN9+H3ZAsoqYuTlJF6ijz3rZe43UfShFBo8dryqFw17yYsWI/bp2Ft/iHGj4owb3fL53bAlzJff+SkoOL6ur/8WxOMgkBAxHVddYueay60MGxLluZe38OvCMCkNg/nlYxff/1TK8JP1aLXw59Io1GXiaEyMdxidHl5/P8A38/ycMMDIkAF61myM4mlU2iQpF0Kwf79KGiYOpi1k7IUmnn6wOeAd0l/DL5/ncN80F0POqCQaMICscspJWh64x4ZOK7Fzi4auoaH0k2xNm6aYSGz6KziARgYhBY7LFv0GnMKvf35DbpaW52YE2LdfwWKWuOF6IxefZ2HBoghJNPMc6SUDqohz0LqSD59oGVBIksT0R1I46bxSXno1RG7jYHLU5u+YF+9G7b5tPPdqHWMvMLN4ZZBGr9IqOaIogidebCDdfRL17lpyMZJSkcm0qRu594FaZDQIFZJFERrqKKIbkiRRLHonxqFkhXHjj0/oJzunA7077eHjmfV0rR6OIhTKUpeSlqJw5w0O0lI0TH7cxcQr7Nx4tZM/VwQ57URzmxsDgNtvsvD93INQ27Kb3m7RsmiZl8UrI3QqNHDrtQ7OH2lFp0uMMN73mIuKqhiRqGDxihDjRlsZeaqFBo/C9Jd9zJsfo6pKkJ1jpHOhkZOGGJFlibNOs/D9fD9nXlrOh69lIJHolKqpOj7Fa6NB4uaJZjb+6aPO46cbA0khAzfViVFMEcZFJVkUtukLJUkiWxQQLFrHWy87GTYowQm7bVeEU8+tI10U4wjnoqLw9MP7+fpbN68/n8bt/3JxwgAj54+0EFdg9hwvPy0IYpbNpErNm7YkfzH/emQJ3TrrmhIlVovCaUNqeGlGHcENfbEfzs8IIah1bubS83X88JuGWOz4YoX/BjQ2NhIjQoW0n9x4Jzy1W7h9ai1F+TouulDPCwfX4qrNJDPeAQ1aPLoKDom9vPOqjbEXNr/Lbr7GyUXnWLn8pioeeMLF5MckHHaJF99SeG9GZqvPVRTBl98EeeVZZ5u0Olddauezb1rzHP/rUT+ZdcNadXHoJD2dRV9K2UMqWSiqgl53fIXxYDBIjCgOUggKPxbsGKREbKMGzezaG22zyAuwcVuUEwebeGWWh+kPp1GYp6O2Ls5LM/fww9wD5LiHIksyFmGnlgp6c0Kr+DqAnxGnRHliasJnyvLfF9OsFrmJM8/p0FBTF+O+O+2cfbqF7Tsb8Th2c8sNNm6cFD8uWqTBJ5zNe58s46QhRox6CVUIFi0NMOJkC16/2u477ueFAeobFMaPtvP0g0er0CexYm2Q8bdUc9qJJjoU6HlyaioPT3cz68UMNBqJSTc6mfyYiy/fyWoxwqmqgilP1HHzNc1x9qKlIYYOMLJ87d93cEWicNrocgrytOzYE0OJi+PyAeFwGJ9oZNhAwclDE++6r38I8OC0IGZ3BwzRJMwEGDhsLzfeqOVf9zY/D0tXhvh9voZGqpoE42wkUWpdS3G4d5u8j2nkUKPZjVdXhTHePMWlRYcOEwUNJ7XgxdVKOjrFBvLD10u5/BoDkx528cSUFEadlhB2c9cr3HBvDZ0LtHTqYGDafRn0GbaL+uooXSzHpnj/3wabXaWuLk6qNoUCJdHoEBA+dokN9DhcYO4gujdxnSsiThn7qZMqICqaKIyOhl94acBF4WHedI2kIU1kUyUdJEPOxa3UUilKyKKg6ZlRhcpuaQMma5xqXymWsJ3kyh748tcgubJIire8f5IkkeXpz1uzfufGCRYMBpnLLrLz468BDtnLSPJn8dGHHx0z1+WKZSuw601079Lsf9z1CofKY6QkaSjI09GxUMd3v/jxVjiocgfoySBeeGETWRlBzj3T1PRdDhyKccFVlaQkS1x7VzXBoMrGrTHsh04gRUqocWvQkptq4pH72k7Kv/dhhA5iQItmLK2ko7bSzJ79rQunAJ9+4+PCs61s3x0lGEokAAUqFnPbvKRtwWw2o9fLmIwS/XoZePtjDzdd7WxxjNenMPlRN7UVBj76pJILz9dw8wQHrnoFf0AlydH6/bZ4ZYjxY9qf/LxuvINf/whw/RUOrro9QXFiNkmUVcS55HwbQ/oZicUTeYhHn3Nz+l+6Uk8dZiYrXcPFE2rRqHq05ggD+xroWqxnxMkJnvgb7q04LjvU1av8vNCPTgqzR2zGSwMKcQYwnBrKOchOUskikzzc1ODBTTE9Sa5L5/rr1tCtb4ArLjMQjqjM+ihA9V4HXdxno6Kyv3Qrb71dxyC1fyve0Hw6sV2sxUkqO1lPVETxl8LUG1JA0dCgqyAYC5Mb7UFH7HjxoIR1dC3WcudNEUaPC7Bf2Y5CHCsOMshr4UclZBSlfaqz48E/mvycM2cOl1566b9Nfs6ZM+f/JT/bQSgUwmSSOWdEyyRJfq6O7EwNM9/zcNt1jmbHqwriUrzdKhcklK6LSIzbmmo7c9sDW/nyncwWwZoQgkem13PlJTaefFxFECOfTu1eZx4dKWEXPRiEBg31HoVASGXLjgiTbnTSp4eh6Rr3Hohy65RajMbjq2CmZJqpcW0h1zuQAF6GDtEy5S4b8xdsw7tfj12kkhTqgLE0ky1bl3HRuQYmjLO3Un+WJAmdTiIvp/25+55dDJSUJZKf23dHSXLKdO2k57aptWzbCmp9CnkUY8SMDw+72USKyMSKg/1sQ48JuzDydzoNqiqIxQU9u2qpra0lI+PYHHtOXg9eeHMJ77+cSV62jj0HoqSmtJ1kTU/V0ru7gU+/9jH5sTrqPXFuvMrJnFmZzP7ax7rN7fOuHiiJkpOpaQqe/4oZbyfEjv6K3GwtK9aEyM/VUVyk4/YHajlpiIkH7kjmzOEWunXSc8uUWn78pDkI+PWPADpdMvLfkci1gaQUlVeeymgzkXH+SCsz3/OwI7aXuMvWboJZCEGYIEF8uEQVcaL05UTkw05WEQp72Eyp2Eu+1ImoiOCx7SNqdSEJCUNDHt4qO6eNruCJKSks+jPGxl9yyAkkulDSSYwYJCprO+hID7K8A5n+5BY+/KSOidcZMRolfvrNz29/hHHX6OjYqfWm8/8BhKTh82+9hAMG7PbEvezUQc+sV/X8/FuAh2+rIs3fA9XXiXWHEmqUqdiRJQ17zMvoNTDIK9OT6FiYihCCRUuCfP6tD69X4elX6nnukdbCBD/9GsTlVjnAQvKcIR68O7/VMQCP3pfCkB/qyas+HSEEqw7WMWLRZoaeIFMY6o/5L/5YJ+npLgayXvoDjTaOVnN8HY+jzhvHZWPew6IkkVw/ALtkJyaiPLpxH7ffe5AkuwYdjdiEEz8JW0QJ89ZLZoaf2NpfSJJEYb4B1+Yc7GpqQmGRSkIE0GMgzduFuXOr+eV7B+MuEoy5tooXpqXSr1ciyVBSFuPW++tw7XcQZy9eGhjEaWxnLWnxbLowCFmSUYVKLRXUUoGfRmw40UsGoiKMpIesrKxW1/Z3OOmUc3j5+bkEjEEOaVchawQvvKDj/LOaE7+798d4+YlEr77Xp7bbdQSQmqxBkVputBWhUB8IYojYcPg7UHXAxhOrGngouZSXn7Mx8jQTMx5PY9ioMiJRgcUs8fZHjbz6joeAx0BKXR8yRSZZkoRyUGHGg3t5+qUDPPmwlUvPt3Hh2VZmz/Vy0321KIrgvU8bMegSvIcGw7FRgUiQ4BBNqULx6NnDJoyYCeJDj5FdbMSGAxvtj3uasHKoMc6TM+oZ3N9IRVWMr79W6BUdnhCEO+w+neFU3KurmfLIDuZ9ls0fy0N890sgMRI2P06y3UQs3NLGOklPesWJjLl4HQWdvAweLOHxKvz0a5BgXTKFeg2RUJig3IgvdRfXTZQxmHSIBRyzDf6bEI1G0alGfDQQJ05mzTAOaFZTkCXhaVS5aaKeefNr2LK5FlmjcNLJEl10UovE5xFkpmu59AIbM95u4Pevc3DYZe5+2MUHnzcy4bLmLvpQSGXCnTX4w9FWMakQgsUrQ7w8M8TenTKXXu1m+hN2enc3EI8LKkpl8toRHbFINsIiSJl2F2eM0LF05fHFAX379kXIKlE1TIRQk0owgLWuC5MfWscPX6S2ev8vXhEkL1tL12IdRQX6JnqO9FQtz05z0qHIx1tP7SLN3x0zFuJE20x+WVL9PHx/s10z07XsOxiluKj1xl4IwYo1YQb1NfDgM3XsL4lh0Eucf5YFV12c73/1cestJma+E8RsLTwulfMzzzyLTz54kFOHmXn9Aw9PTU3h+dcb2L47yp3XO7huUg2fvJ7ZJFwCiXj8kelu0tM0f0l8JjBskJnhQ8MsWRlizx6VcWPMaDUSg84q447rHJRWxtm6M8JpY8q56lIbvbsbOVga5fUPGhnQ29DE+VzjivPczHo+eT2Tiuo4O3ZH2hQcctXFCQRV9AaZjdsidCzQYdBLxOPxVse2h759+1K2bx8TrnICsHl7hIcejJNXd3oicS2BnSTSvDm8M2MDh8rrGH6ygc+/iHBwl4kc10l4WNvEmWySTcQtMkn+7Ha5I1OUXOpte0hvaE5+1lNDGlltCoJJkoSlritbt21h9AVGrri1Go1GQhU6JDREIyq79sV4cmoqer1En/6Cil9UKirbH+H+b4bFoiUtJUb1Hg9HyAOqOIRAoEFLL4ZQyj4OsgtZyAgENpwUFkJdmY2S+G4Oid3k0AEDRuqowk0NDpII4ccgTDRSTyl7yBB5ZKkFVDrW4SjcQ7lrP8ZwKnERpybsIhxV0QT0SLooSQW1YKymoURDl1Bxm+tHkiR0DTksWurm3DMSz8vEKx3s2l1PY4WGivLKY7aDVqdFhE2s3+SlWyc9N9zu4eAeHbqIA0UXwpLmYfRoDR6PIOA2oyOGTUrCXHsyD961lYdSXBTma3DVqbjcCjqTxNgL7FitEvN/D0JMi/0o/wogdBHyc9uOK0oOKdj+0jjSSB1Rooy+po7P38ls6nBUVcF3vwT4cUGAz9/M5OzLKzDmQm31Nqp9lTx267RjtkNOTg7BoKBjgZYbrnBw2U3VrFof5uqxdlKTNfz2Z5B3P4jgqBhGH5FCRISZ//UGfllYi9Wucs2lNhYuCbaaYNDIEIu1X5xLS9FQVhHHaZf54eNsGr0KsVhCY6PRqzLm2ip+nJ2NxZzgQ57+WgP3354Q09y4NczKdWHmLwwh1eSSGehLWeYfvPyEkwsnVPLMg6mUV8WRpWMfDdRqtYeL7Cbee38XXRmABg3JZOCiCj+N9OPkJr+fST4hEWA760ghgxzXSRxcUMPNq9cgBW10jg0nVzKBlFCFt4tkrKqzfUoVCqmhDIFAj55+sTPgcHidESumXtRSxj56MxSLZCdD5LLit5UsWFSPXXKQSiY69Hhws4lldBQ9cEqpKEIhJALHRY/zt3b6R85yHIjH48ed8PhvQn5+PqpIdDz9dfJr+sOpvPSWhyHnlDF8qOkwr1mYDsUSKw9uokfspFYL0iUqsWBrqr4bVAur10Y5d3wFN1/jpFsnPftKYsya3ciIk8zs3auidxUh2I2O9pOFOgx4qGN/8u90KBa8eIWRV99t5KfZ2a2uoVMHPZePsfHYC77jskXvniezbtU8ynUr0LpzsdsT49YLf0hl0gNbWb5MhbAZgzWMzhdh+ND0Nh9IV12cSFTF61Ow29reBJdVxkg9nDSd8oQLVQWNBgb3tlKxIpO0eOeml1gSaThFKltYRS0VDOJ0fHgo9e3l/Y9DnNwG/ynArI+9XHiOlapagU537ASo9XVluKIxvvjOxzXjbDz4jJuhA1sL7oRCKj8vDPDkAyksXhnC5Y7jdGhYuynMvEUBNDJs2R4lHFYxGls/g9v3ROnfy8j01xo4cCjGVZfYMRplalxxXnwzIchz9uktE9hLVoZYtS7M8p/ym5LOQgjm/uTn6juq+ezNTHKzdRTm6ZqC3937omzfFUWWj48Edv369VjMUishg6PRv5eBoF+ixOWgnpomEvKjUUcVKWRwgF1ECDKA4S1sqZE0dBX92MxyrLIFpWgbTzxs5ZwRTiIRwew5lTzzqpduHU1MeayeqDuJPqJziyBHkiQKtV0I9KjCngeyQSZJ9KXyaz/37F3MxRenUVrdD4PPTScsbNu0+7hs8d8Co15PRUUMu5rMN9/6uXps8+9SU2Rq5DJsItGFbT+q69Ej6sjq0sgPn+e0UC8+Y7iFhXMMnH1ZOZ/O9REIqky6MYmczIR/nDXby8yZMbp5zuSgeTUZqdEWG8ejYbPKOJMFoiqRZHeShqniJL79/k8GtkOSYZBM6ISR9FwvWo3zuGzxyy+/IPuSyQuf0LRedZKeArU7zlgSBX13EoqsZe0asARyEAiEpLJth8Lo89ouBKxfJ8hSOuKmhhJ2kU4ODpIJEWQbqzFErFTWKIw6w8KslzI457IKrBaJaFRC9TixuQbTRUomTJDNrKCCg6STS9ZRQjqyJJNJHrKQqeAgXenX9DuHw9FuENUe7HY7ZRVxbrspidNPEkx5ws35ZzUnDBRFYDXLTQWSXt0MfPeLmxuubDtYX7Y6jD7sbPGzg4b16CNJdAsetrUEhNJRyjty513L+GaOTPcuBq693M7bH3tISdZw+Wg7jzzlI9s1GLuUDFJCgKjedBBtchU2g8Srsxp57T0PP32Sw0XnWJn5vgejUaaiKo7Xx3ElP30+eP09L5EGG/0Z0pSkUYTCKhbgJBkXlegw4KBtnqRG6vHV61i1VLB8WRA0cQqlbonE51/gVDLZsm4v23ZGAEFWhob3P4oQr01hX10tWRmCiAg3deBBYr3nuk7GXxtk9v7l9Ozbmb7989DoZSRJEKv/g2GdNZx3bgZL1uWwcNlmOhTojrkw+N+EkpISVFUiI0VDWd0+BkmnkVc5glWfVTDfXEI0JjBFMzESRCTVsH1PjOltFHeOYNQZFhYuCTYVhWc8kcYpF5Yze66P3t0NBIIqZZVxzj7NzOYdERSFJi5HRRGMu9bNrpXJpPj70AET3hofo87eytARXj5+MwWZ9gsOAKoU46xzVDKzdOzJPD4tgM6dO5Oel0rFoYNkUUCIZroem+Skan0Boy49xLOPJ5KxjV6FT+b4mP9HgC/ezuK+aS7OHN56jU+8ysprb1QgfN1IIwcvbQsRarUSxUXN8cutExxMez7B8ffXDtCPvghQdUjPq+828trTafTvbURVBb8tDjLmuiqq9lp5aaOC1q7y66KPjssOb7zxGooCc3/y4XTIfPq1j9QUDbM+9mA0JbiQB5xZyrBBRjp31LN1R4T1myPce6sTn7/96aOrLrXz7sd+bKU92fyLFymag11J5/GnlpKSHWbeZ7l0LNTx4wI/qzeESUvV8NGrGYy7sYorb60CJGrr4rz8RBoZaVruvimJux5y8cXbmS2mByKRBD3WG9PT6dPDwJ0P1hIKCTzeKHO+fJdHH3vpmOwwcuRIfpj7ZZPtpz3tJ7VucKuOXUmSKFb68tUXi1n1RS4O0sg5XOTRCT1x4mjQIie5SXbKuFylSMYImrCNJDWzxfkUFFJSQamPN+2vwoQw036XmEXYWLxAz65t0HdobwyWTPxBLQjwlf/E9VfYqXJZ+fqTTJKSQlhsNX/LTvnfDElj4ISBCp/u9hEhBEjUa8vpFB/IDtbRkyEUSz2bjg+LEAedSwkEBMR15JCFjEwVpagoZFJAFgUE8FKTtRKvT0XjT0aLnhrKqRQlnHlSjM/fzSAUUlm4xM9dk310CA3BLiViTzWmUFe5D0PxIeKxOPp2qJFqRDmlwUpuvwNM5ggdigVXjdfjC8bxSHUEqo79rp92+mm8kfIO73zo46PZEWwHh5AtNcc6sdooz+9dykVjNKgoSCQ4HjWSlozGfqgeFc/+KD77bibc5GXqPc17pmvGOlizIczV1y4nv/bUZn8R11FRFW/FcQyQnCzhFyEMhwtfDfpS0gbt4duZSSiKldumuqisjlOUp6WhUWX4UBMzn07jjgddTLjMzrWXOXjihTpmfSwYc8mYY7aDTqcjFNGyfnOEF99q4OUn03j+9QbmLfTzxdwwaY29yInlNz3DBslI1+hQyuQ/OevUBJWaokjcfI2jxWTsuWdY+OoHH/17t30vv5nn58XHU3noWTenDjNx2UU2zKaEL3721XqefSgV/WEu0OceSSW/VwUffhzBYI0yqJ+B0aOsXHGphnf9dVTvWw8xDTdNruX68Q50OolN2yKoyvFNRihxKC8XFNOLZCmdQ2IPRXTnAEtbJD6PwCRZyBVF7DEvx2mXySmMofMaMe4Y2kRjdAQxolhoPwFpwESERKd/gdSl1e+TpXTqRS2NJMRrZUmmi+jLXnUrcaLYSUaSJMzYSBe5bGEFPcRgyuRdxFSFxsbGf0T06P9oFjIej7Nr1y4cjvY7Ef7bkZSURKNH5asfWicKJUninpudhEIJpU6TUcJilrCYZUzpHg44l9Ao6hFCEBVhKo3bKDVtwpoaZJ+0mS1iJYfYQ07tKezdq7JyXYh3P21k7/4oM59OQxIyn3+oJSWWR5wY9bjavc56aunSTWH35mQWfJdKQa6ekcPbV1i7/CIbQokdV8tyZm4GSkMSMb0PQ7edLF2XsEmSU8NHbyWzeXUS2T3cLF/s4OLzLMz5sW2+ysdfrKfeLXj748Y2f+9pVKiojuOwydzzaC179sd44I5krhlr56u5EVKDrTtgJUmiC33RoU8IHpFGhDCrl2lY0QbfyJoNYRYuDjHpBie19ebjEv6qc5Xx1TtZ7NwT5dYpLhobFcbdUM0X33nZuDWc4NqoiHH2ZRW4G+LcO83Fmg1hXnsmnSXf5/H+y5n8+EkOT/0rFZ1Gy9kXu/AHWrao/vpHgEavwlc/+PhqVqIreOwNVZw7voKrb6/G5VaY/nDLTgohBE+97ObbD7NbdNtKksSl59vo093A/D+CxOMCSYIpT9RxzmUVnH5xObddZ8dkCBKNHntFa/PmzUiK9m+rcDXVMtU7MvFJ9RxgJ3WiCiFE0/W6RCXl7KcDPXCQ1MQZ9ldIkkQauYTyN7H01zTOG2lBo5Ewm2VuvMbGwq+zkXQKY0bZyFXbWB86sJ8OOcVZRIIRVC8gwV7NRrSyhkXfSFjMadgKLAl+xsD/G/NsC1qtmUBAIRiLsWe7jrUbwzR6FU47z8WNV+lIa+zJVlZTKvYSEWEiIkSZ2EeZfS3PPJTS5ihidqY2UaCIGvh9kcptU+o4e1wlfU8r582n7TS4dATxY830NY0qtodYvOUG0iAZEfH2hSYA9JKeUFglM/f4qA7mfTef/HDvNs/tiGexbQt8NiuNLt0gnVyKpV4MESOZ+1Yad97vaXH8uk1hzrm8glBIECFEGfvoy0nkScUkSWlkSwX05SSEquXPZYlApkOBjp7d9EhxPZa9J5JbdzIOKflw1XgtJqy4qCSDtr9XGtkESPDZRUSCWqJ7n+MTfQJ4b9ZL2Gwarrs8UZwZPqxlUCrLNAlbARTl6/D5Bbv2tvY1iiKY+kQ9Gk9CCC0gfFQmrSVirKeLMrCVrTWSllTXAKY9nXjX5OfoOOMUC88/ksbqDSFE2JBIfJLgfyvPXMykZ2pYvyKJrcuz+erdLHp2NXDRhEokKcGfZ7PJBAKCYMCMzdb+xvmvcLkEjzwRIK9+aIvutFoqyKGIYqkXfRhKJQdRROv3ripUytlPT4YwWD2bwfFzMERSSIq03XmmiDhCo3DjvS6WrYqw74BCIBxDNQbpHxtJfZ2g1Li5yd8eDY+xgu79hmGwFqAEBEosgCRJfD07hacfcTKwd5Rtu81kZxcQiR47Jcx/E8xmM7IkI2lIPLNiH/XUUir2YwpkkRPthhELPjyEGswEyzIIhVuPohzp2LxzciPbtkhMf7mRBo/Cl9/7mXxbEvO/yOH26x08cm8yn76RyU+/Bbh+vJ0ffm2Or56Z4WXfkgJyAv0wSom4zyrZ6R4/kQ2/O7ntARc6SwS1jXUHCdXkjLw4b72UwtpNkTav89/h868/o1oqJYCXEAGionmqJSXYCe/ywVw1Vqbr4ArGTqKqJ4AAAQAASURBVKwiM0PDtx9k4/WpVNYobXJWyrJEQb6GODEs2AhJ3jbXs06xsGd/8zu7Xy8jZ55qZsx1VSxZGSIUUtlfEuXm+2p56Ck31tQwf3yT27SBPkJ/Mfe9LCSbj+x4Mb17DiE9/diFLQB279wIElw8yopBL3OwNMYVY6xIsswDdySxc1khO5cVcN3lDrbuiLBxa4SCPC2pyVqcbYx4HkGSQ0aKG0iRMkkPdyZNLSCIjwEnqPTqbqBbZz16vcTF59m4+yYnW3dEeOzFeqZNTuHKS+w0ehVq6xQ2bY+gqoLOHfVMm5zM8IvKeeDJOr78PpEYGH5ROb27Gxg2yITFLPPuSxlU1cRJTZHZv3/HMdvB7XYTCsq8Ozvxfjmwj1YCsEegkTSYsZJCdlOR58g0kI7EmggKPxpThImPlfLc+25G37OPqvxFNMq1TefxGSswGROK1y7nZlz6fejQN01dtIUAPpI0GXTpcTIRkUtFRZCgP4AqYMJldq642E5BdojdByzsL0vDZIaMzONbE/8tyMnJ4ctvwhgwsY01VKevorBAg5MU8ujIevl3KqwbqdbvZZduJZHuSzE7opiMWk48I0zByfuJZ+8jxa4hu0OQk6/YT6+xm1DydyHroihRGRmZDnSjr3QiOSkmHrwvkfQxmWRmvBYiz3VKU+ITElza6aEuVG3NQFa0eNrYQx8QO/DRQD9OoVPj6eRWnU7jkhO4994YnkaVMEHikWPfD6Snp9N3aG/clWY0JT2wHpX4VIWKQKVb9AS2bBZorQG06HBTfdQ1y8hoMOfWMvWe1kmtwf2NjB2noV5u/htTbSeefKntwtB1Vxsp0ySaORShEM3ZxXefpZKVkdAF+f6jbF5+IhUhEnvvlevDTHrYxfgxNq69LHHtD9+XRPeeTsLhYxc8AtBqBD27GcjL1vL+Z43IkuCTOX4cjZ1Jixe2WQyxujuRlWog2aklFlcYPaGSb372E48LFEXgcsf5fn6ANRtb7+vn/xEgFhMM6mvix0+y6dnNwFMv1zPhzipendVAfq6OeYsCjLqigrE3VDLorENYHXFiUoQvZ2Uy66UMzh1hYdxFNn77Po07poTwKI24qmVGn2MlHhe8+aEH5Thfj/GQnj8Xq6TRPG0ZwIudpHYpEtPJJS07xpI/rMz/NpV6t9Qq8ZmAoOFvckNHRuyzKWz3mCzyqaG86d8myYJKHCepNNDsY7WSlnw6s5EluHVlGDBSUXHsFAB/h/9x5+ftt9/e4t8///wzf/75Z6vjVFXF5/MRjUYZMWLE//Rjjwm//vorP/zwAx6Ph9zcXCZMmNAun87q1atZsGABJSUlxONxcnNzufTSS+nbt2/TMX/++SdvvPFGq7+dPXv2P0bQL0kSWq3KtOcTVYTcbB2RiMqajRFiccGqdSFOP9nMjj1RtmyLY9YaqffE0catpJislBg2EiNK185apt9v4ezTs5k1u5GXHtPRNdi/Sc0aVcPX30awmvSYTXHefdeDvj6f7GAx1ZSi0ahUi4Nkq4WtHoCoiFBFCQUpgosmVHLLBCd6nURKUvuVfoNBQqORaGhoIDX12MY9V62ajza5EX1DDl7jfkJBmW9/8jP6vERQY7FouOcmJ1ffXsNHr2Vwy5Ra9h+MccOVDlJTNOw9EOWhZ9xsWCvTyTecV2ctoVORngvPsTRtrlx1cS6aUIVWAzfeV8OEy+z8uTzEyFMtVNfGkSPWdjdiRsmEIuJN962D6MYh1x4mTowy4IQQ115tRJLgg0+C/LkyiFGv4ezLq7n7vmOrZh9BLB7HYZd57P4Ulq0KMvnxOnKydbgbVN74oJHla0IU5ut49qFUrr+7htOGmTh5qJnhQ1t2afboYmDuh+mMGe+m/6mV9OmjIT9Xy8q1IYYNMjFnVjY33lvDlbfV8Maz6Vw/PvEiqnXFOXNsBcvWhDh5SPM5t+2KUJSva7cz7oYrHdw0uYaX327gzOFm7r8tIUD1xXc+PvrSS9dOetatW8ewYcOOyQ4pKSmonmTm/Ohvk4MlFhOsWaNSFO5HAQqbWUkd1ZSwG4RARoOTVHoxFK2kJSoiJNF+Z4xqbOSBSfY2v1/HQj0d8nVUlCkYaN3pa+wOsg1cq3ysLV9Bt+7dKOqeT4HSHacr0YUVdSkkpydRSeX/kW74/0h/KFuQZJmwXE96kp67HmqkvlZLUuUgMkUKSJAmsqilgt1sIiA14HTKWG1xBvZtv4OuoirOTdebmTrJ2aTQ6K5XuGKiG8O6QrbH1jLpfCPfLYhSXhlrIeZ2BCVlMcINrbuHZGRiIopOansEUjH6QcDAgYOPyxaRYITUNjryjsAQSaKkLMZTD9u56e7lBDyZpNf3IyvSjd8X1FF5b5zsTC0790R5eLqbz97M5PVZfmbO2EGB6IrbtgvF4kGO6zHWdcBOMl3px2+//Q7TDtutUiHkN5J7FLfjPrbRjQEoxNnFxnaDK0mSEt01InFcmBDDThl6XDYAWLtmOV076TAYJIwGCa8vUQzcXxJDlhNJ2uIiHVt2RJrGq157Oo1LJ1Zx/XgHl4+2YjDIbNgS5skZ9Yw+z8TW/O1s2BSlui7OhzOcPHC/Ba237c50i2Rj185EQmT5mhDJSRqyM7Xcd2syv85pTva40tbz2Uc2+vduXoeFeTrefSmDy26s5s0PG9HIUN+g4KvV07Vvz+NK+mnQYI9mNdF1HEElB+lDwqcaJQvFoidbWUUn0auJxzggfOxkPR3pgU1yJs4naTCJtteXEIKKtBW8NsPA2SOaN3svPCaYNNXD8q8P0sl/IoHiFeyuWkpWoCdWHIQJJojvu+ZisljYtmoHZeVldO3VkaIuxbzzSSMpSTJf/eDHZMvGbEmlplZh37599OvXr81r+Sfwn+gLtVotNsmBkOvQazUE4l5qKKcfJzeN2TpJJUvks5tN2OJO3v/wAJdd1HyOUEjlgsvcuPakYfP0IAc9c16s5f2PdpOeE2HBnGx0OqmJn/ultxq4Y6KT4UNNXHxdFcMGmchI0/DlnAhZkY5tjnTmRXsx/9ffGTxQZlvJDjqovVodU+vYxpOPWPH5Vapr43jrj13k5wiysrL4edGPjDrjPFBltrCSbmJAE/2TCQv1Hivd+zby9SeJd+7S1SFunlzLdx+2T7Xh8aoY0VBPDejilMf3kic6tzjG5Cpm2nPr+Pyd5g7la8baOW2YiTc/9HD9pBqMoTTMrr6kmdxMfcqNXt/aWBlpWsZeZGbRnzvZsb19vvj2kJqWSukhlaWrw7zzQjpbdkS5+2EXn76VyYCjOpVOGmLipCEmJj/mYuGSIF2KdTz/up/rLm+7EWXhkhAmX0uuQn/GDs4700z0L3mZx16op3sXPS9MS+Ozb7y8+VEDF51tJS9Hy7LVId74oJERJ5tZuynMjVfZ0WgkVq8PY7dJ2GwST0xp7kqXJInbr3fy4ReNyMb2Y7O/4sgk1fLVYVatC7c7qt6MlgntKg4RJ84BdiBpY/QZGOKr9/OapgfOHA5336IycsxmApuH4NFWUdxVocEX457pNfTsrmPHLh/TX/ZRfVBDgejcyi8LIShhF4N7DEG2QWA1bC7bRZ/ufTF2h7vvC7NsRYzHpjqxWzzUmVJRFYhF/hmOu7/Df6I/lDVOREyPikonemMvXstJg838+FpCE6LQmcLUp/18PKeKpyc4mD1HpXc3K/ff4Wy6r4Ggyo331nDemVbGXmjjwKEY991l4fX3G/n6K0H32MCmz1N1ETrkJ/aeldVx6srNZEltU7kViC54O1RTsn87yUpGU0wUED6C+OkptYz9TJKFzoFTWK9dgFnY0LUvzdAmXnjlOXr82Js0kaBpiIsYdUlb0SS7yc/TUOtSqW+MYsmI0hiHA5EgVuFo0q2op5brL2//Q2+4xsz3Xx4CV8JvppLNvHnbeTbHwz23Opp8276DUd762EN+vyB12w6gxmVuvM7USgX9xMFmThxs5puffdS4FG6Z4Gz1mRefq7B48WLOO++8Y7KB2+1GEGfYIBtLV4fJztRy23VOPv48yLrPktr1Cca4g917VO6+2ckr7zRg0MuUVca4ZGIVQsDwoSZ+np3NlCfr0Gg8XD3WjqIIPp3rY/OOCMt/TBT7NRqJc0dY0GnhnU+8/DYnq6nLXQjB59/6mPujn8tHW6n6S/HN51fZvS/K0CF68vMlKtbkc/5lZSSnx9FpwR88zmKwkCGmb4onHSTjwY3mb1J+siSj1UgkOTVEIiqu+hhWTSnRtINo9ApKREe00ULXE9xs2aoSq+vcao+jCpUKDhAhTDrtcxVr0KGioIhEJ7IsyQgghUzcVJNM83s1hQx2o2IxQCAS/f/O2HtbVdG2fqbRaMjNzaVnz55cfPHF/9OP/bdYsWIFH374IRMnTqRLly4sXLiQp59+mhkzZrSZfNu5cye9e/fm8ssvx2Kx8McffzB9+nSefvrpFoqDJpOJV155pcXf/pPKpEIIEBoiMZWrbqtCUvQcOiBjCmaiRDUETCFGnKHF6w0ju3OoxkUfTkpUewKQT8LxVVStwGFLcOi88EqAvODQRMVHX4I/dReFBQJ3g8qh/TFS43lkqEUIFGqTNxIxuciVtZx8oo6vvlxCoehGKtkA1FFJibST1PQYv36Zhz+gMvUpNx0LdSxbE+KeW5La/F4LlwQJBaQ210Z7iEV83H6Lkdfe3c/0qakYDRrunOpi6aoId91kJz1Vw6HyOBuXWjlphIeOxToW/hHjw88rkFUtunASZS4d/TgZnaQn5jOxaFmAZ16tp3cPAz6/iqLQNIoEiaRIx8JEIKXXSaj8feAhaC7JpEnZxEWMA64duH60sPj3MDEpTCQCF51v4d3XkvniWz/L1vzJuedeeMx2UFWVnxcF6NHZwJMv1zP/i5wWo0ONXoVzx1eyeGWQO29w8u28ANMfaXsT26ubgYKOKumpMtdfYSc7Q0dFZZzzR1owmWTeeTGDsy+vYMJdNRgNElqthAT06KrnmturKczXM2aUhUBAMOcnH5ee336nUmqKhj37o3zzQTadjhJpuvumJMZeYOP8qyrYtvXYk5+9e/cmGFJ46Ol6hvQ3tBBQUhTBtbfVY3F1RpIkNGjpKvqxz7qM/HQNhw4JipReJB2l1GjGig9PC76woyGS6jhzeNu/Azj1RBOPPN1AXKrF+hdePV02xKqgvLwCB8lkkuimckrNgb434CU5xUE5GzBa/3cZSP5T/aHX64G4llNG6JjzXgZbd0YYN4YWqsaypCGTfDLJ56B2C8kFh4jGBFU18TY52LbujGCzanhkcktflZKs4fvPUxh4ykE0pVo++TzE9CeSuPzman79IgfzUUnwQFDlqhsasNUOahVUOYwmquWd5IX6tPrsGsrRGmM4HdrjErYA0Bv0qEJtN7moaCJYLVo6Feno1k3DJeeFePShZRTUn4KhtiP3PbKdRyY7uWRCLSKq5+QzGkEbJWZQkDps4KkHrAwbbKLGpTDj9a0s/U1PtvsEYn4TjV6FqhoFT42JyFHF+KiIIFCbumyEEH8r5hYhxFoWotUKbPFkOnTo0OZx7aG6uhqjUeLUE81894ufG65MiMidNa6C3t0NqCps3x3hnNPN3POIi1kvZVCUryMzXcvlo22s3xLmu/l+VBU6FSUKRkcI+Ktr45x/ZQW3TqkhWpfyN6EbIEm46xW+nx/gx08SG4KUJBm9NQDhhF3S80P079362ZIkiSenpnDxdZWsW1BAvzMO4QuHOPWME4/ZDoqioJJI8LT6HfEWnaApUiYGYaaUvYRFKNHVlhSmXxeZxs1ROOp+ppBBLRWt+L49Ui3nXyQ4e0TLzZ4kSbz8jJOBK0ox7i2mMaLlvEvCHDq4gRWro5hMkJ4ukZzTHVdVHc7yHHKl7hgPv1afekxw7ugwrzyZxo+LBAuWaQnXOli/fv3/WvLzP9UXWiwWYkQRUcGQwVo2rQjTjQGt+AUlSaKT6MUWViLvtTP7Kz9Xjk08nzdN8uDd2IOMeFaT30pR8nBWZ7O14Xeqa+MUFTRf85JVIe6c6ESrlXhjejoT7qyhVzc9wXpTu8+4XjJgM+ipdPk58QIXv/+0krxYd0xYCeDFm7qTCy+NMXqUk0efqyM/R8Mmd/tc5H+H3xf8jhYd/TiFOFFK2ENYBAFBmAAG1YCyTTDwtGrC8RiZGTKhkEpdvUrnjm2cb1mQ6to4wrkUd8jLrlWZXHFDCfu2esiKdG3ifC9hF3VLDUx5zM2jk5Oa3g2RqGD+7yFSSk/EIaWCBDW2A5w4uP3EwgkDjeRkaXltlve4aC8Azr9gPAf3/sEHr2Swcl2Ifz3lwmCQeOyFepKdMrdMcCZ4gQ/j3luSmLcwwOIVIUJhwdadEXp1+0tzQ1Twr6fcRH1pRImgEKdSPoBs8FKUn8byNc0Ow+dX2bgtzONTcpi3KMDvy0L88llOU3Lp/JFWGr0Kp44ux+dXeLc2zhmnmOlSrGP1+jAaWebAoVgLLtDiIj0798Z4ZeakY7bD1k1bcaREkYWOyya60Ek6gsLfZvenIhQiRNBJehQRZycbCOGngM6YsVKXupoPX09vxStvNsu8N9PJuWOXotVI2JPgt2+ahTf79zayZavC9+9mspU1dBV9m0Z/4yLGAXagx4ghW0OsCmLlkEkeQXzYSKFn7CS+/XIdP/7QQIdeyWRm5eKqkZGk46MLO178p/rDjWs2Y44nY8JKPTWMGmzm1okW3v1oM2UNB1Dq4zzwUASLUyUrXYsQMHVSy5jPYpb5eGYmw0aV8cQzIQyRZAQC1SwwWOLEfM1FbE3EyvY9UQb1NVJeFUcbaX/vo5eMaNDy4nQDk+9fTLHaF7uURAUHyae4zb/RSlpS1GwiyeWcduaxj3sD1NTUoEXbJOxUkbGU1142ceapia5hT6PC1bdXYzbLvPC4nfKqOA9NW4wukIpTpOOmir8byLVZZYTUzMErSRJpDT157tV1vPeZl+wsmUBIoU8PI689nU7HQh0PPVHGx3O99O7ZfhGjS7GetZvaXt92m4orfOx8t3v27KFTBwNzf/LzxvR0BvVNPHv7D8ZZ9bUXom13UIdlPwUFMjmZWkor4tisMms2hHnvpYymicaDpTHi8QTt28FDMRavCLJjbxSDHq64tYb3X84gK0OLEILprzXw4yfZLcTgJEli/Bg7+w/GePfTRj56LREzhkIqDz7jZu/BxLry+lQEArdtD3Wrk+gy2EMorGK3HntzTCgUQquPIyLyYZoDGbNeS2lsPzrRfoHNKxro2kXmm5/9PPGsH5tDMObag9w+0YbDrqHGFefZV+uJxmDqPXYuuHgxRdF+OEjwRvtFI7vZTIQgY8dqWf1bJXhaR9FCCCqN2zCl1KFm/kkorNJYp0NTo2+63hbHI5BkwbgxBr7/Qf3HGoX+xzvu119/ven/x40bx6hRo/4/IWb0008/cfrppzd1mU6YMIHNmzezYMECxo8f3+r4CRMmtPj3+PHjWbduHevXr2/h0CVJ+kf4BtpDXV0dep2EzSpzQl87P3+cSsdg9+ZAM9CdrT9WsE/ehEItxfRu0eYOCWW17LqhjB6/kP6DBAF/YrFUOzdy3ngfU+5MZ/LDXmoOQr6cRVgI9uhXk5kT553XHASCDq67o5YzT7fSs7vguRlbOeTbAQgsNpWJlxpQMSHLCQ7Omc+kcf5VlWSma1i0NMiIk1tukMJhlfsfqyMalTAaj72kZXeY+G1xLQ67zMXnJTowTz0xl4efaeDSiTWAINCoIT8yjEhliHWVpSjEsJFLFkUYJBMqBzgk7aCD6I0Sk7hmnIPrx8PUJ918/nZmKyVMo0GiqiaxM0tO0mBNCRGvibVJet8o6lslvbKkAjzWvfjVWoq6WejTQ88DkxxkZyb+fvzFNr78cRUNDQ0kJbWdKP4rLGYTT8+op2c3Pa8/m95Kcdlh1/DxzAxGXVHBH9/k8vm3vr9VHjUaJbbtjjJvYZAHJyXz7owMbppcwxff+bjkfBsP3Z3MS281cKgsRmGeDpdbIRhW+fnTHO540EXHAj0mk8TF51l56uX6dj9nz/4oSU5Ni8TnEeRkaTnvTAuHSkuPyQYAHo8Hv1yPpwJOH13JwD5GRp5moqxCYe6PfnQ1HcgK5+GhjloqEAgMeol1S9JYsirExVesxhhzkqbmIaOhnlr8NJIp8lsllBShoGhDeBrtZLVDP+eqU4js74BLlJNFEdqjVG1lI4TLFKqkg+iEkSB+TEdxQXlEHRo1gkabhEIcnf7/v83fseI/1R9GYlGSUwXvvJiOLEvM/y2C1dvMrxoTUTymEoTFCxETdl86vTvVs7vUz1sfNfLCtNaB1wefe5l8W9vPnsEgc+EFOl6dGcFUW0xDQw1di3UMH13OGaeY6NvTyI7dEb78OoyzYhAOqeV3V4WKOc3L4EEhfv9hLQXxHhglMzERpYx9VFOK0xDD65OPS9gCwJnioJaKpkT60VBEnLpIA7v2OlAUHSlJMuMusvHdvGp2/liOERO//hZj3jw3HZR+pJKFJEn4RCNJA5bxx3fpaLUJozodGt6aoWf2V35eeHQr9fUqkx6sZfUq0FZ3oUa/nWpRRhrZRImgp3njmkJGu1y7jcKNbA6yb3Uml1/nYfU6NyeeeOwJP0gkPyHRsf/V93527Y0yYZyDKXckNfm8eFzw2AtuuhTrGHVFBdkZWgb2NbJ4ZYDxY+y8+lRa0/t0/eYwdz5YS1WNQrIzIYow8jQL69dEUfcrrbp3AMIiiNWucOnEKrIzNRTkJfybw66hsFOcgCtAlDCnDWyf07hTBz0pSRr0eom7b0zi8Rfd9O075JjtIEmJolQDta0SlXqM7BVb8NGITCIAdpBMMb3QSXo2SYs5c4SOWS+nMvDUPSj7mhU1U8liI0tJFVktEgeRtIPcekPbBTVJkhg/1sCnT9WAKrNnf5j7b09iwAAJgcp3PwcwGIwIrxHdXxJmnQMn8/23C4nHPBwoTyU5IwVZksnOzj5mWxwv/lN9YXZ2NiERwBCRmHCVmVtWBrC0wy+okbRohZ7k+l4899g2Ppxdx7ixWpYvheJ4665HjaQhP9qbSf/awvefNm8SZSlRWNRqJTp31DP/i2x+Wxzks4/af18JIdDqBA67FkkXo+OAIHt2LUNCpnOxhjeedtCvl4W1m0J8/q2fObMyufj6qr8tmrSF+vp6Pnz7YxwiGb1kQI+B7gzAJzzsZiNDODPR6VIL1B6mefCs4JEHVW66r4Z5n+U08Z0GgyrXTkoI0Lz/hhOjUeLHBQqnX1LFhWdZuP3mKLM/X8fuvTGCkTgmRUNR3Ujmv7+Xr37YRVqSnnhUotEjI7mKSD+qyEpMT21dtE1+PIAal0Jqiobrr7QxZ86XXHnl1cdsg317N/HQPcmUVcS5aXItzz2SytmnWZBliYOlMZ54yc2GrUZuucYJJISZivK1LFwSZNSZFu591MWYUVauuNiOxSzx+7IgU5+oR3egDz4a2cSyBHe0JkgaKr266XlyRj1T7khM8SxbHeKsUxN+4fX3PXw1K6tV0tBh1/DejAyuv7uGFT/lNfHN33R1QhTpylur+eCVjKbpii07IgQCosWz9e9wYO9BRMSANZ5HcvcKNm6IU89a+otTWvhwIQR72IRsDrBR+Q1/JEoKmQzkNCRJIi5i5OdqsbWTbOhSrMeZrODzC955IbfFd928PcKaDVHSySaJNPawhbiIkfDUgmw6oEWD1qghWpb4Gy061MMNFJ70zdgkP1ZPEdGwhEajxS5SMRj/uYRhW/hP9YfxeJwiCnGSxgaWsL80zsQ7ojjCeaST6EpT61Rq3Ie46pbtfPxG20k4jUbi4lF2Pn+6mHQpkayJizjlxi3slTfSXSTey7aGYqY9tZqfvjKQnaEhrm+dtAuJAMph3liHAyZcYWPTdjdffbALRSgECdCB9gWhrWoSydlldO7Sud1j2kJ9fT1CFUSJ4LEc5JGHDJx5amIfLoTg2rtqeOieFAb3a95/T7zCwdsfeXjwqU1IETNzfohz1aVtd9X9siiAHx+11h0Q1xJzVNGjj0J4l57kVMHD99rZuDXK5NuaJ4IenmLn0+8b2HMgyklD2k667TkQbeLb/yu+/jHInff3P2YbWK1WrBYjmWlSU+ITYMwoC089U4Ja1aHVPk8IQSBtLzdOsPDtPD83XuXghisdvPmhh5MvKCMrQ4vBIJGeqmHa5BT69DAghOC19zw8+UAKl5xvY92mMPdOc9HoVXE3KPTtYWiR+DwaN17tYPZcL3N/9HHLBAdX3lbNDVc6eOnx5rUZiwluuKeGpUv8WA0GJDmK+d/Qbx2NQCCAbIwiaX3URA4iWb2MutzH4IFmrr21gQOR7RTStYVfVIXKXnkjpUsiLF8RR6fRcskYLQ/c5WjycRlpWmY8kcb01+o5UBpn9VIn4yZsYN1eAaqMIinYk+J8PCOZc8+0cPLZLgINrYW4q5zrGXeVj4fvzcRgSNipsjrO5de72bt5D0VKy0kRt6aC3GyIRmVkXQyT6fgnJNrCP9puNHPmTCyW9sfy/k8hHo9z4MABLrroohY/7927N7t3H5uwiKqqhEIhrNaWlcNwOMytt96KqqoUFhYybty4v31Jx2IxYrHmORFJkppuXluB3sGDBzGaQFUE33+nkhfq0aqzKEXNoU5x4aGu3dZinaQn3ergo9cSVaqLr/idU07S8vTDaYy9xs3BxcXkRJtFKQpjXXFXH+Std0s45ywtSUnwwpsNPHJvMoe2ZeJyqwgh2HsgxuMv1vP5W80BtCRJXDPWTlVNnDc+8PD7siDXXW4nyaHhj+VBHnu+gUMHtKiaEDab7ZgD3KKiHnjdrhbK8VaLhhlPNgeWF1xex6pDW3GQQid6Ngkx7WA9OaIIHQayh1ZzsKyMbAtMerAOd4OCx6Py4JP1WG1Q16DSqUjHhWdbuO9BLzU1CQ7NvBwd0x60cfcda8ipH9rCcUZFhP1sozsDW1xzWAQJROKkxbtRt87E4n0eVq5y8+l7zqYOo7OGh1m9ejXnnHPOMdmhU5eBNNT+zpYd0RbdjkejY6Eeq0XDVbfVoKoJIvkjjuVoCCGIxgQbfstnyaoQl0ysYs6sLD59I4sduyPM/yOIoghSkzU8MSWVgX2N7DsYZdJDLvYejOH1qS1UX31+lYOlMYryW2/0H3qmjqsubb86eukFNp6cWXPM62H//t04UqM01lgorD6FmmqFt371okVHJna2sYoyFuEgmWyKkNFQW6+j++By5s5O4ryzTfw0z0+1WoZCDB0GcunIVlZRLHo1OemA8FKXtpErLjEz871GXp/edtD0wUdRckUnnKSzhZUUii5NY/RKVNBocpEvOmMn6TAhu439YjsBfGjQMsg2ADUEQoqjxEP/azx3/8n+MDnZht0caarAynLzwFqDoRS1YBf332lhQF89h8q8PPdKJcvXRzCZ48z/I0DXTnquH99Svfj3ZUGmTW6fc7dnDy1GNNRQxQuvBNi1LoubJ9eweXuY7+cHeOWJVLZtFZS4/IhQcyItLmJUJK3mzNM1LF7l5/q7BTPf/AOnTYfVCsohB/ZoMko8hBAKHTt2POZ7HolEKD9YQT0erMKB9Sg1TUUolCev4rlpNjZujfDgM3U882DCR0662cmYpVuQG9NQoho6qf1JlprXcyBlDx9PT2tKfB6NKy61MGNmLSa9wsbtESoqDCTjpSDalwghNrOCFDKaeDwB8unEVlahEVqcRyUAvKKB6pS1nD1cS3qqjn79JAKi53EJvwFkZmZiMsLilWEeuz+JJ2fUk5ejZ/S1VRTkarnlGifdOut5fEoKJ55XRiCocMuEFD6Z4yPZoeWH+QF+/DXAReda2LknhgTceq2Twjwt23dHeejZOHabTJ++EksPbaFYadl9KIRgn249PZKihCOCz19rmUia/riN4WcvpUO8L+WV7U8N+AMqjsOFt0H9jAgBAwe25hhtDxqNBhVBhAghEWjirktwfAlMWOhIz8Q4kUhwNG1hJUWiK32HxNhfFiYUFlw/wcALL/5BYcOJGCQTcWLk0ZHNLCdZZJBBLgoKfslDsrN97rnMLIlS9iB7gtxxgY0XXm9gy1aVcECLJuakU2cVjbl1IlmWZJIDnfj8yz2ceGISkXAET7yRESNG/K/4w/9kX1hdXY2kahEhPYuXB0lN1UBd+9cpISEjk9UwkMjaMA/tWkRatP3rSRLprFgZo86dSMYBnHWaha9/9jN+jL3pukaeaiEj1090Xxi91LqY7aWeLl0levQ0sX13hCsusXPd5XaiUcGX3/u58b5a8rK1mE0yb0xP5/YH6rBZNMfd0fHlZ18Ri3lIlTq1mGIuZR/dGdQkQnMEsiST6R7Ex7OXcsYpZq69q4aCPB3dO+uZ84OPx+5P4azTmmObwf2MXHe5g5vuq+HJqamMGZW4J2UVMc4aV0mdfz9klnLtxXY6FGpYvFjlz+UhzH8RgzA3FPHSaxv55J3WthJC8M3Pfua8m8XyNSEWri07rnW/f982rr/IwI331fDT7Jwm9XpIcB2/NyODy26qZsRJZjp31BMKqWi0Mp+9mckLb3hQVcEX3/l4/X1P0yZXRPRkxPJIOSxaVy0dpDF1M8lJMp/M8XHNODt3/MvFq0+loYqEMGidWyElSdMuBVL/3kYy07SthDYz0rQ88UAKM99v5NmHUonFBJ/M8WI366ioqCAlpW2htr/C3VBNssgiKgeo3G/EgEQqmazhd/JEMVYchAhQqd3D2efCPbcns2V7jLunxOgc7dPC5v/ulaQqMlaz1CSKUlIWY/y1DQSqk/C4U7BRR45URC+GNE26HTl/qW4r8WgykjnxIS4qybVYkKQ0fvlVj9GQyXfz3MyZ35lIKEJHelAT3f9/fWx4vL4QoKAoH2l3gpcz35bOoqX7sDR0pFDp2bRnliWZLIooDxwiL6f9dEfnYi1CF6FRdRFI34EzLUa2DkqrQuyvW4cvGkYAsRUqfU6q4qsPU0jKDhKpTQj7NGqr8aVtp0cvifQUDas2BUhLlQgGVUafZ2LBHD21fj9GzATxtRDnPBpxcyMDe+oJhY5vP5CXlweywiF1D5akWsZe1PzcrN4QpkuxvkXi8whuusbJZ3NCZGfKCE1Cfbxfr5bH+fwq733mZfXCTLbuaiQaFQzobSUtVUv3oeU8+VAKiiJaNdzs2R/FGElm5nserhlrb1UUEUIw/VUPX81qXSjfvjvCjj1hAoHAMduhZ8+e7DmgMvOplg1JZrPMA5NNTH9yNZn1A5o6eRURp8axhcuvAKdd5uuf/Pz8aTZGo8yUO1K479ZkLp1YxWP3pzR1xwshuPX+Ggb3M3LJ4anHgX2NfPZmgjN+/u8Btu9un681PVVD52I97gaVa++qYUBvI2ef3jJnptNJvPdyBv1HlLJ5m0xKuoJGIx+zHXQ6HQiJC87TsXP7PnJyNVS5Vb78QfD0NDvVtTV8/UMJmpp8UvxdaKSeA+zAnOJj5MlWbr7eisko8cuiAGdfVsHbL2TQoSDhrwJBlZwsLS++2cCbz2WwelE68ThUVMdZuDSATitz7pmJ7/Plh0mMumQljaWFpMUKkdFQIe2l57A6nvxXy7g5O1PLL3PS6DO8Akt5c84gIsJ4U3by8etJ3HiPC39QHPM74d/hH01+pqUdO0fL/ya8Xi+qqrYSVnI4HHg8nmM6x08//UQkEmHo0GZOsuzsbG699Vby8/MJhULMmzePhx9+mOeff56srLY5hL799lvmzp3b9O+ioiKmT5/erq169+5NfQOYzQKnq7Dd68uhiAZcf/tA6IQBr09lQG8jp58u8eDdDnbtjbJro4WsoxKfR5ASLmL9ikq27q0nFNQg4jIT76zDZpdIS9Gg1QkG9zPyxdtZLQRuAIqLdKzfEmb4UCOfzPXjqlOIxgT9exmIxlRSrVaqPMpxdXRMffBFrr/mNKKxxOY6FhNs3h5BUaFXVz1ms0xtrUIexaRKzQ40hQySRBpbWInNJmGJxvnt66ymwDASUZk+08O383zMejGdglwdG7ZGuG5SLRW7rBR103HlbdV88XYWZ51u4rGnAkx7ehEadzYEbXhxU0cNXenXxJkCiS60LayEqI4IMUJECHn8pHs6cM7o/az5M4WUZC2SJIhEIu2umb9i9JgrmfbwQpIcrTePR8NklLjzBgfVtSoffeXjxqtazzEsWhqify8jWq3M6SdZMBpkTjyvlC7Fes4/y8rNVztoaFT5Y3kNA/smXoL7S2Kkpmj4+bcAhblaqmvjZKYnXMeL09K4blINU+9KZsTJiVG4Glech591s68kxrVZ7UeSwZBArzcesx1ycwsJefV0Z1CT3Y/ufImLOJ3p22K03UoPwpVFnDxyMZ1ELwYqOU3PTFD42cl68unEIXYT1NSTl6OhS1eJt6da+fyrEAt+EfxyZpBzzmi+z0IIHn/OS6gsE5ukw0kq3cUAKjjIfrYRJcIQ1xAyszMxm0CEadJ8dFNNT4ZgtVvRZ0KwJI6CgkYjHbMdjhf/yf6wqKgD7prmHf7555j4ZNYhvHUGkvvt4aevmjsWO3XQc8ZwM5Onufnm+xCz303h9yUhRo6toEOBDo9XxetT6d1dz7ZdUYYNaruCuHJlnCJ6YcLC+qrFXH17DZNvc7K/JMb01+q5+9E67r3ZycbsQ/z8yz7ijTYisThRTYgkoWf5V/lYQqnMfH01hZ1V5r6bzI+/hnj30UySyGZdo4tOXRVWr17N6NGjj8n+q1atwhpOIpsubGM1ZqOEKZKMyRkBZz0vPmJl1FmJNTp0kJFP5/oYeaqFJIeMXiujCAlJklokPgGw+OjTo+1gQpIkhp4gk5GuY+xFKVx0cYB8V/Mof54oZg+bCRMmKHyYJRs6SU8vcQIH2MEBsRMtWkKSH0dqjH794cNXEv7/UHmMDz58/7jXfFZWFj6/xMQrLPzr6XoeuTeZS86zoddLbNkR4dHn3Vx4toUrLrYz6UYn/3qqjvc+8/LuSxlkH+4wiMUE195VTc+uBh64szkJPqCPkXmfZTPx7hpc9XHG3eDl+6+XYnZ1wiishLQNHGQXeluQc0c4mHilAyESmwujQaJXNz1Pv1LPsFMU4sGtrNgQIhh0tqBLOIIPv2hk7AXWJltIcmKzeDw0AFq0ZJqSKDMvJ7WhF0lqJtWUkkomuVLzTK8kSSSTjkZoKbGuZv57Gfz6Z4DPvvHRpVjH1dfEmTNnKY0VdgQCG04cspOwuYKDoQaSlWxMgUz+XB7kgrPbLm7/+FOUInoRCft45LG9RFWFNCmbnrH+HGI3EVccS5aGkDHhD4+Gg2QcNgeOTBt11eWkpCukp6f/rxTS/5N9oSRJRImQnqblUIUgJ1ci5GpOfB8NRShEiaAl8f7VocNhl9H5FWhHY1BFJRqVOPEsF9eMNzHqLCOFuVrunVbH8KHmFp2Lr79k56IxK+gdP6VFkjEiQjRmbyRbG+OacanUuMwsXBJEliWMRolrxtkZPszETZNr+OaDbIQQ3HKfgiSL4/YFu3bupnOPGJ6dfjiqCStKuF2xG71koLxSy6gpevJydFw8ysrqDSE6FupaJD6PoChfx6gzLPy4IMDocxPnzMvRMbCvnlCnEr54N61pU3/lJVBVY2PEhduJHkpvSgzbJCcblht55yMfN1zdzCEfjwsefMbNqDMsWMwym7ZFGTbs1OOyQ3l5NcvXhklP1bZIfB6BJElMvjWJWbMbef7RND780svocxOcxw/enczUu5Lw+VXMJhmdTuLc8RVUVwiq0ldgcASRdHGUaByjAn9+k8eVt1UzYZyd4UONnHN5Bd276Nm5J3r4nH+/Ode2EwoO6W/ksRfqOVQW44Gn6rjpagePP++ha9eux2wLuy0JEXCwR96AUy+RJGdRKLrgEw1EiVAp7yezq5tdc9JISU6s167Fep5/VkVb27x+NWgpPdR+80B5ZQxPg4zJnOjW9PoUzr+0gaRDw8iULKQSY4PmdzKVfDSSpsX+LCaiaDKr8PlTcGZlETGEURylXHZpP5auo+n9NPL0VBauTaem6hBGchGC/+tjw+P1hQD9BvXlj72LCTkPcOOdMV56zUhuvAtI0CBcVFJCjCggoQ3EWL85wjkj2k55LF0eJyJC5A47wM9vJTftb0MhlcmPuVn2bToZvt4IVdB4sI6hI9bRrXecPYYlZCsdyBxQwqJPU49K/jtZuCTAZTdXM+ZcC7URL304nQghSthNDwa1ugZFxKlWKvH7BbeMGXNc9zwrKwuNQSEWiqIxRVoUs39ZFOTi89r2h4oiiBNn9tuZeBpVrrytmjOHm7l8tA2LWWL+70FmvN3AS4+nkZaq5fSTmu1XVRNHUWBQHwOKmuCHvveWJNz1ClMebWTJUgWvV09do5muQyr5dW462ZkaqmoVhCp48Jl63PuSuGBcPQ9NsXLeSBOBoOD9z718/bOPAX30fPT+25wz57tjtkPPHoMQYlurn19zuZWszBAPPPInpQc1JDu1OFKjPHSXhU4dDYy9sYoH705uUZzRaCSemprKVbdVccNVTgJBlQV/BqmojvHuS60TtpIk0bWTgU+/blt4GWD77ihF+ToevS+F0RMqOfXEtvcgGo3EhedY+GVhEI9PoNXqjnk9pKenY7dpmHJ7CjPermffwSiT70htQX8ybbLgvmk1fPP9IdSaHOypYd57LY0zhje/A3t3NyREqO6q4ZfPc3j740Z+XhhgzCgrD9+Twjc/+3n0OTevPpVGpw56GhtVNm6OMm9enLxcmVtvsLBqURoPPV3Oux/uxWrWYLZHmXZ/a9tBIkl97plGfv5gB06Rioc63LpSVsxJoVtnA+GIisVu/cd84f8K0dyePXvYsmULDQ0NLao5RyBJErfccsv/xke3+pxj+dlfsWzZMubMmcPkyZNbvBQ6d+5M587N7ehdunRhypQp/PLLL1x33XVtnmv06NEtCHubhHZcLuLxeKvjVVUl7jUT0wbRKoZ2SXq16FHlGBE11MQr81dEdY3kZSc2d26PSsdCPQ8+4cHo6t7uefW1RVQ2hpEjVuoIkUUBUr3MnpJSsjsGeHBSMg67hmhU8N7njfz4awCtVqLOrVBSGiM/U8+KeXlNBMden8LsuT6S88K4VkJVVVXbH9wGHA4HSSkFNNRt4skXGvn8yyiGQBqoMhGLi1OGQ22ljk5S64dJlmSKRFd2hlaz/tPsFqPiBoPMI/cm09AY5+ufgixapBIJaEBjRFgbiUSMNOxO54yzfeQWKuTmyNicMdzSPu6Y6OClV4MUO8Fg3EJVjRVt2Ili8BHWN2B2G+gRGd50n1WhspctCFcqQ0bUsGlZJl/MCXPimYeO2Rafzn6dqXcm89TL9YRCapst9cGgSl29wvkjrSgKjL+lilBY5aarHBiNMvG44Lv5ft771MtXs5qdx7BBJooK9Mx+PZNvf/Ez4tJydJpE5ekITCaJHbujrJyXx6r1Ye5/vI4PXslAo5EoyNPx5TtZvPmRh/sfd6EoEAyp9O1pYO572Tw5w92iU/RozJrtoVefk4/ZDh06dCAW0uMgmbiIU0MZfhrRokOPASOWFonPIzBKZjLiRURpOVZnlqx0FwPZy1ZUFJxWPTNfMTaNaKxc4yXXdQr3T9rEM3kuzjtHTyCg8t28ENraAtK83ZqeI6NkpiM9yBPFbGAJ+l3JSDlgOw1C2+CIZlgHW1dICWPrZQUVtu7ehFFYEKh/awetVvs/Li79J/rDqgo3oZBCnVvBaJT45Isglf4gaWmbmf2So82Oxaf+lczPP7m49gYfKxalcP/tCSGgx15w89wjqVgtMpMfczF0oLHV92/wKPy2ME4uyUiSRLHoybz566mudRFX4NwRFm691sl38wOU14QJKhGc0UI6UIBeNdAk9CpBx+AJ1LlWkp2p5d0PwiTHc9BIWmwGE/6gl1dmvMoJJ5zwb+0PUFtbi6oKDJKRnmIItZkLuf4qhTOHW+jVLY1wWPDuJz6++jqCogjq/TH2l0SZvzBMvNFGJvkoqtrK76tKIgD+a1X+CKKKwqUX2ulSrKdrTx+Hfq9CTa1A0QbRxCxkuzviopKdbKBY9MIhJaOT9HQSvankIG5qMFniLJmX1jQe7vOr7DtkJDk5+bjeB0dQ2KEn3/+6ne8/ym5BGt+7u4Ev3s5kzHVVnDTYRGa6Foddw5fvZLUYY9RqobZO4d42+KklSWL6w2nceF8NTz/i5NaJMWZ9tJuyMkH3bhq6dTPz7Kthfl7oZ39JjJLyGCf0N+EPqlx7V4CMNC0/fJzND78GeHVWmPOuquSHj7OxWpo//88VQX75Pci3h5M/733qxaDV8Obr07nnvmnHYQmBNrWeVT+n8OTzu/jup034/IKBsbPaPNohJZNiM2I2SVx0tpUJd9UwdICRwf2NnHyCxF03asjzDTpyahS/wlZ5ORYc2P2FPPbsH5x1mqlVUmDvgShbN2rJldJBTSctkM866XeyRS9kSUYvjNTubKAoJ7OVP5RtoE+GE3oNAhUO7ChHa0qs9/Yocv5bfaGqqqiodOwk8+5LqZw2poyYbT0dfSe1mEoRQnCQHWRT0HTOGtMebr/Bytvv1iAa2xbWquYQDiWD/Iq+fDOjkjnv1UHcjMHbgTNGbeeskRrOH2XA06jwwedehF6wSfMb2aYMNGEbqq0BY2ojp/QXFOQa6VioR1WjNHpbStUW5uno2cXAhi1henc3IBQZV12MkpKS4+K7XLduPp+8kcy1N1Whers3jfH9u7soIVFXr2IxyxTk6fhjRYiLzm07OQBw0TlWps9saEp+CiEor4wz77OMVn4zK0PLK9MdTL5xLxm+XofvxS489XGeexpmzqrixKE6orHExMyEy+xcPdZOJKLy6ddebs+rPi6fWFJygJfeTJynPQzoY+CJGfXM/yPAi2828P1HzQ0Isiw1xcaHymIoisDqVPl4toHCvMT3ddXFuftRF6++58Fsknj8JTeQEJZbuzGMu0Fh+ZogJaUx4nHR5ju5pCyGViOxbVeEHl30LdafJEnU1sUZdUUFEy6zM+JkM1Med6PX64/ZFh2LO/HrmnmcNBSS7Tr2/1AAEnShH9tYTXJGmN++bU0Z9dfFIkkSJncH/vXEIV58suX7QVEEt93nwVLTDY9cw7hr6xjYX4e+sktTAUJCprBIUO5dgrG2EyECqChokCGrnM9mObhrSikkZ5J0JmRp8zGZEmu+otrA7oMWvvwpC51W5axTavh4ZZBQyP9/fWx4vL4QYNvWNfh0tYwcYeaX3wTeei0atOwTW1FQ6EiCciguYhz07+TR50o56zRzqw7FBo/CL/Nj6HIr+PbT9BbiPCaTzMxn0zhrTy2hlYlCk5M0esZOJhJeQt9BcaLR3ZjsGq66rZq7bnAyfFiiCH3GKRa27Yoy/VUPhbEhaCUdWnQYhZn9YjuFdGkqHIVFkO2aVYSjMTZsUaitrT3u2Khn/y5sXrMbYyRGMKg2FV0VRaBr45kEWLMxzGknmtBoJFKSNfw0O5t5iwI89KybSETQp4cef0BtkTiDROHmpkkNaMJ2KqoT3Pq9uxl4+2MPb7wdwXSwP0Uk9mJCCOorauk9bD0GjRYLDiJqGI1F5bTTQ2xYB1MeaeTBp90kJ0vcdp2DP7/J5ZzLK1CpPC47rF2/Dr0UbboHR2PkaSYWjfTz4ZceOvUygizx3ucNRKOCd2dktKkP0LWTjtQUDdmZGowGLUaDxFc/+HDa2+5wL8rXUV0bp+QwZdzREELw/OsNTZRb99+exM+/BdptwsjO1HLJBRY++MJHclrRMdtBURR0OoncbC3L14a47CJHq/snSRIvTEtl9fpyqmr0FHenReLzCPJydIwZZeWeR2qxWjX8+EkWP/4aZMnSOA6HjofvsXDL/bV8/lYm73/qx3igP1aRRAlBfvlhN8PPjPD7kij2aBZZ0UIaDZvpWNB+Q1S/Xga+JYKXBiK2Sl590kpejo5QSEWJyxQUaCgtLW13Yux4fOE/mvxUFIVXXnmF1atX/9tj/zeTn3a7HVmWW1WuGhsbW1W4/ooVK1bw1ltvcc8999C7d++/PVaWZTp27NjEQ9YWdDpduzeqLfEfRVFwpEV58alUJt9aQZrSdqekX1+D1Qgl3t10oW+r3zdoqjjxJLmpkpGeqqGkLIbPR1M3QFvQoicW0ZFFBtlSYdPPsynAs7+OUZduZOH3qYy/pZoLzrby3YfZ6PUSsZhg9lwvT7zUwO1Ta7jyEjt2m4Y/lweZfFsS73zSiDNZOS7Bo1AohBqrIT/TzMevOCmM92p+IXvhj7lbkWK0G+3aScZmlVsHPIdxx/VJnHW+hwLXaWgkDUIIalmJ35NMYbwrBCFaHWE3USwYiZgPEPBX06M3/PBxNhpNglfpULmHzDQN7gYH193upjK2BG3EhrWhExbJRmfRh40sQ602MXK0i9oKPWaz+ZhtUVN1gB27o2g18OxrDTx2f+tOrRnvNGDQJ5yaVgujzrCwZGWIi6+vos6tkJykYeRwM68/k8Ync7w0elV6dtNzzukWMtM1RGNw9VgHA/sYeWS6u4mnU1EEPy8I4nXrOeF0N04n9O2n4dzxFVw33kH3znr2Hojy04IAg/oamflMOlfcWs2b09NJSdbg96vM/dHXNCJwBAv+DLB0VZj7H7nouNaEBi0N1HKQXWRTRB7FRImwh80U0qXdv8sgj71sacWXaJIsREUEJynoPQauumEf8+bKdOtswGaV8aCQXT+YqDvCV5sa8OBGj5FMqW2lW4GKDj2qFwKrwDI48d8RFJ+VoKlQ4iobV27C7HeSTzfKdbuOyw7Hg/9kf+hxu1AVmatvr6KuWoe6twe9lTRcOb/RsbDt0SG9XqJzJw0lSwt58/1yHrzXQacOeibflszHX3l5/tE0TjnBxFW31TDj8VTSDo+vbd0Z4cob6vFVprKJ5SBAK2twJsGQ/gmRhqWrgpx9eQVJDg06HfjrTfSiU5sbBZvkpCasY+yEOjQVnZoC3VBI5drzrXz69Z5jvuc9evQgbPGBFwySkUhU5e6bEjyXh8pinD+2Hl11R5zh/ARhuKaCEaN2odEqBGMm3FQTozVPn7Yxk59/87TZ0ReLCUrKY3Qp1iVU6uUIxWdv5+H77XQqsrFrX4zHn11P9SYdSoOZPeomFJEY9RYI0sgmU8rB2dXHVz/4ueR8G0kOmVHjqziwW2bfvn107NiG6si/QXGnnrgq9rRIfB6BLEvcd0sS737aSDAkOHmoqRV/m9enkp6qbaVAegSpKRrihyfWc7N1PDbV2fQ7IQQvvumhqjbObdeZuOic5lHwcFhl/Bg7l99czYmDTPzwSQ4bt0UYc20lyUkakp0yB0vjFBclCkZCCCY9XIfFLBEL6di7Z9tx+QAJgdYQ4+ZJjWzbJJORCQ6vAU1l+xMCOtVMvUfFYU+Mw/+8MMD8iTloNKB11rXooNNIGnqpJ7Jes5CsdC2Zdhg+upxnH0pl+FATkYhg9pwAL84Ik1FzYpM/1Eo6ikR3qiklU+Rjw8l+7zbSVmZgHSK18If2kWDHgYgn/GW4QSALHRs2bGjRSfRP4T/ZF+7cuRMNWuy2xObTYdVxxTXwyGMLKRBdsR0e7S1lL3aSyZTyCYkAJdJOhp3q5Y4bk4lF4ZOZW0n39mrhs4LCTyWHEgrp1CDH9aTW904kVSUQVRn88vFOvluwl0svtGDSGOgaHIKbSijYhdYoYbfJGA0SZ55q55LzEu/7FevC9OreOqF5ylATG7ZG2F8SI9CoBymK3+8/ZkGUjRs3osajZKRpOekUiUU/LadD4AR0kh4JDVERQS+1/lxFKBhtUb6dp/DqU82bpL977P76q7KKhCjUX0e4j+CMU8wEnQdxe9NopB4tOvpLJ4MPVK/C5v0+gpIPY7edXHGxjYqqONfeVc0TU1J4+b1XGDVq9DFTAGjlGDlZGvYfan/UsqpGYe/+KJ/M8XLPTUlce1cNC77KacF37/Up3Hx/DXVuheVH8XICpKVq+fi1hCjMwL4Gfv0iF7tNpsYVZ8uOKM+86uaBJ90UF+p46e0G7j+K9w9AVQV3TK0lJ0vLR1962bw9wk1XO7j48BqpccVx2GQyOmj59Y8AjV6VSPT49gqjL72IJYs/4vN3crjo6loastbi18kQNFNU1w1t2vpW+wCTScaaHCVe3ZLTPyVSxO9z/Jy1o5r7J1noUKhn09Yo018KoJYUkyMVkSOK2PbbbtauK6FjLLd5zBoZrUamqFhhZ2MZaZEOaNDi0VegN6okOTX4vR58KxVsJ+hA25sFSxN/e98zXQEwGlQmXVtCqlPmnXfKMOht/9fHhsfrCwFkjQarXdC5s8yyNUGS03TU1SYSRF2kvk3HaSUdnehN2YEYF1xVxcxn05oSU2s3hbnxrnqo6sDVD9S0GxNMvdfC3dcdwORL8BEG7IcYOkDH84+mNiUZ3fUKkx52UVevNK3tCePsvPqOlzya44SOUg9qRBlbWIUkJOJymH4DBV/eZ2bi3T6cDplFv82lf/9j57sEePLpGZx3+rnE4xLvfebljolOAE490cxPC/z07dnaH3p9aouJQo1G4vyRVs4f2VzoeesjLwPOLOPWCQ7MJomySoU5c6NoyrpgDOt5fuZ23n4xjcfuT6H/qVWYDgxMiL0dhiRJpJBBZ9EXX9xDBynBeRr1RVi3cgUff2BjcH9Di/eREIL6BsGJpww45rXf0NAAqpfV62H1hhBD+rdMKm7cGmbTtghWrFSt6kgspRRJF6d7L9Eq8bnvYJRnX2ugvDJGKCR49Dk34bAg2SlzqCLGgj8DbcafAB0LtJx9WQUvP5HGyFMTyfbK6jhPvVxPnx4GenZN3IfCPB279kcRQrB6Q5jSiji5Wdqmpoxf/wjy7EMpfPCFD7vl2MWiQ6EQRgPcem89gUYdE69ouzAmSRLnnWXhiS17ePry1k1DR3DBWRbe/riRj17NoN9JLrTuPIz+TGJEmfvpftIKdJxzWQXm8j4kkwMSGDHjrEtlzpeLKFIGUHB44iwcc7Bzb7QVtcIRrFwXppEQMZuCxaDjxad1TH/Gi2wK46vXssXjRZblf8Qf/qPJzx9//JHVq1dz2mmnMXLkSKZOncq5557LsGHD2LlzJ9999x29evXiiiuu+Cc/thW0Wi0dOnRgy5YtDB7cHGlv2bKFQYNat5sfwbJly3jzzTe56667jsnxCCE4dOjQcQtX/B1UVSU7Fy4538bt91QQ8rcea1JEnEDKXopSdNRu07FTbKCQRPUxLmK4DAfwOQ7w8jPNHZHXXmbntXc9nHKSiWXfVGMLOtv8/HpqESgtEp9H4JRS2b89jVun1HDpBTYuH92c0NLpJK693IHDLrPgjyAT76xHakjDHY9wy0SZ68fbeehZ93HZor6+HovZz6a1GoqU3q2STUmxXKooaffvBSoWc/vVy6J8LXqNtknsIUF4Hicr1iyocoRIHyA1WMybsw4yc0YzCXBRvo6CXC23TqnFbJb46YvEGP2WHREeeXI11VtySfN3JV1kU0EJ+7cbCakRLrjggmO2g9FkZeN2L288l8YN97qorYtz1w1JdO6oY8/+GK+95yEcURHi/8fef4dHVbXt3/hnT++ZTCa9UEPv0osUQVFRUUGxYwXs2LBgxYq9YEFRFFEBURGwICIIIr33mpCemcxMpte9fn8MBGMSv+F9/b7H737u57yPHN7MJHvvWbP3tdY6r+s6T+pMA3bujfLw3TYKW2s4/6oyvv8smxmvuZn2bA3XXG6mZ1clf24J88YHZUSiMhZzcgLv1F6LyaSguCRGbraK4WOqqdydQ76cFBCPiggr9h+kTV8Hbk+CBd/5MJsVZGUq+eCVZLVoJCpIsyn5cJ4naZS0MsCipX4uOteIUgFzF3jZdyiKWiXYunUTw4ePbNY47Ny5kxgxijlEDwbXfW8GTOSJ1nXC8Y1BnPzf31ElSokTRY0aLXqijjwGjiinTRuBPV1BufIoreQuaCQtaWRhETb2sYV8GpI22nZQWVWJ3pN8XmMVUPsDaFqCygaSBmKxOOWBQ1RXnkDvyqFae5iMSB4+t7fB8f4t/CfHQ51RQcRlZM+eEOnOLtilHJBAJf7ZOC0WF6Qksvnx52M8dn/ytVYFKn78JcQPS1zE5QSeSJiBF5Zi1qshrsHn0OH26mlDyzoHw1rZhSceZthAPaOG6bn+CgtVjjgXXVfOJeea2bxa+scKiaBfyY4dUYzmciot5eC2E4tHueISG4uWNv871+v1nD1qMBs/34UmoSWRkAiGBEYDXHG9G2vRoOQ8cfJSMuQCUl1ZbGMtepKLKSGS2psW6TRpnOpvy6NPrqFXNw15OUmS888tYXbsjrFspY9rLk/qpX7+tZfunbXMePh04qVHFy3ffK5lzFWVbPo9QGf6YPiLbu5BdhBOKeb9p9IIBAVTpzvYs1dGrsghX1i59fpJrPpjZbPH4BRatGhNz7YNM/unMKC3jpfecVFSFmfyDQ03cBq1hD/QdKyAJLnUGCRJQpJg1NlGxp5fP6FztDjOkp/9XDvOwtjzk5uHYQMNDBtooLgkxiPPOzlyLIJaBddMqSQUlpFlOHFcgYirOHys9P/00etBRuL4iQTieGtE9m5WLM7lvLEuZCE3EPav+1yKEKkpKSz83sfxEzHO7q9nxGVleL2C6lrQCQepf5FGUEpK8iypvPV2gpnvuHnoVhsPPOVArZKoqdRgdrclN9yigb6inRxqOh7BkL6TvJQgZeuD7K7cSvvlPdG3UqKyAWrwx2vx1wSxFGcjopBFAccDNezatev/Cvn5nxwLN27ciBU7u3a5GHWxi3hYTzyRIC07hMdZQiBaiwYdLWiPgzJ2iD9QoiQl38WXc3KQJIn77jTj83t4a9ZKMhOt0KLFjZMwAdJTVWQXOrlkdBiPR7BkWRRldQFp/nZJx9WMStYuzWXSg9WohQ4FCvIopNR/gpVfW0mzqepVQgaDMp8t8LJ0XsMEvrMmwcIlPopLYvgDeuLqhq23/4SPPnwN4TezZl2EfXtleg2I4HT8TnWVFmM4zmHvDjrJfRvEZodlD107QX6+isz05D07fKCOe6Y7ueLixvXJv/vBz3nDT8ebcETwD36SSJKEQWmglKOECdFPOr2+UUhKzFgxY6XoUC39zz9O+7ZJ87OCPDVD+sbZunXrP96Lf4VWp+KL9zLpPuIEzz9iR6NpeGFvz/FQXi5476UUhgzQk56uoN/5Jzi7v56+vXQcLYqzaXuYeFxm/CXmRkldhUJi+lQbt9ztYuGXNai1MhOv1fHwVAv+gJUF3/t4YHIqj7/kYuuOCPdNSaUgV8XWXWHe/NDD9eMtdWYqsZjgjoericXhyktMPPysk8emprFidZCELDh0NNZo9eg/4dChA1x1uZHLb6ng6vFmrr7UjF6vYP+hKPc9th2Pr/F4//B9BqY/uJ0cd59694rd25nd25xcM9lBuioDVdCGNXBWPUI9N9GOP53HafuXjYkkSRQXSXCsI+3juafn41ZpBKraMfrSNWhCNoRHzbbf13DDrXmkpKThDyjR62QKWwYY2s+FxZTgwGFBUA6RbmxxRmNxJvhPjod2ez6OiiN8usDHmqW5fDg3wBuvHaIbAxv9/Tx/L/bt/pnb7qumuhpEVE2NP4jPqaelFjp1apoOadtKDbog+JJVmvaOSRL1r/dMmk3Jx28kjWfHjDKi1SqwpihR0FCvMVPKJ5N8hBBU2Tbx4TtKWhWoGdDbxx+bQsQTTSczmoLVaiUhy0iyxPotISQJbr7awojBel6elWx//jvJp1TCit9C3H9744UEG7eFMZuSyZGP5tfS7yw9VVUyoYACJQHUhfsprZD5bGEt144zkwirsf5dWukk7GRTwpG6f2skLbmOQUyd9jvrV9Zfz//2RxB3rcydd9/R7M+/du1abFYFD9yeym33VzNiiJ7LLjAjSbDkJz+HjkZx1sik1/QhRbJBeVuEEOyO/VpP5mL/oSj3TK/m7ecz6gjOeFzw/lwvL78RJBCK8f6ntVw7zkKqtX5CpaQsRnFZgpWLchg1vgyLRUlWhgqTUWLSdVbOHnCakN29P8L+QxHOu7KMvj11tGujZumKAHc/5qBL+ySHUFwaI8WiQCH9TSvoH6BWq3G5YN2yVIx2f5NVqgA2a1LOMPEPy+FEAkxGiatv9JJZNjQZA0/dzs5ManzHOaHYT89oMk55hZugVEtcJNAlLPXWkyZXW556fjNLvmy4f/PUJtiyM4xSK5EbOIs0/+kO1bAIUqJYhzYlQiKR+Fcc3/9V8nPdunXk5+czefLkuteMRiOFhYUUFhbSs2dPHn30Ubp06cKoUaP+zVM3wJgxY3j77bdp3bo17dq1Y+XKlTidzrrzfvHFF7hcLu688866a581axYTJ06kXbt2dZkwjSZZpQewaNEiCgsLyc7OrtMxKSoq4uabb/7XrtvhcNCuTTIr1aGzTE3lHwQq2mGL5iOhwK2owp+5l/feMvPgYz5a0wkvLo6zn7AIoTIFeOUFM3MXJOotIAb01vHGbDcWi0Q07QTRQKsGmfGICOGkgnzaNnl9WYk2rNtwgg9fSxJdQgjmLvCycIkftVoiGpUpr4zz+vPpTJsq09N5Lss/OczOPicQonkZxVOIRqPs2OXD4Oja6PtmrBzEU0f4uYWDUo6RII5ARqNQ0yq7adOJI8djqBKng5EQAgXKJjeOCklJwKvCZq0/kb39kYfunbVMmWite613Dx3LF2m5bnIpO5eq0WFAAuxyHo6UEjIymjaP+Dv6DziXiuJ5hMOglOD3P0McLUq2EaWnK1EqYMOWMLJIvjd0oAGTUYG7NhnRzh9hYMo0Bx0LNSz6KJuSshhvfeRh78Eoer1EWaXMdz/5GX+yOrNvTx1/bgmz6Lsgnt2taS3a1iODs/zdOPbnAaSRTp59xMoPK/31eGkh4FhRlC++8fHr4jwUConK6jir1gWJJ+CF6XauvLWS8rI4u3asbzb5uWHDnwgErelUR3yego0MDrO7USdsgAqKsVI/u1UjqnBQTl/OqfvOM8kjlmjPrkMb4FA73BwmhWpsUvL7Uksa9MJImThOrlRfvF3fFTp0bUU8lo9wQrwa4g6IHIawEFRZd5DZ0cGMaUYy7amsWuvio/kxSmvXIwcab+35t/CfGg9DoRj6uAlXNEYHTk+GstfM7v2ROiHyvyIYlCk6BjloCf/lUd5zIIqiJhebpyPVuev4ZnYmPbto6DPETU75cE6wlu4MrFcFkiLZMFWfzd33r2LbuqSLY2a6ileetDPlgRokLE2STUII0jLiPPqwgfWb/Dz1oJ2F31fy/tw4z77uRq9vulWxMTzw8P0MXDCIaCKGrkbHJ/P99O6lJlJpx9qI7p9a0pAl8lGgJE+0ZjO/cZhdde3pkOwCUJS2YeTle+jVXcPmjRLK2gwMoQLiqiAvHSzG5fSxYq2Pbz9pqLUTCMocPqCku3x2vTEwSha6i0GUGVbRs4sWrVbBOUMMfPCJj9dfCkGtFX9JmD179tClS5czGoeff/yGcwY2HdedrgQHj8To0FbNx194WfZLgKED9HQs1BIMy7RpoabaGcfhjNdV/f4VO/dGkpudRrD3YIRgUObuW60N3jMZJDZsCTNjWsPK/Bb5at6ckc7I8aUUlcT48v1sOrXXsGJ1kLtuVRKSnESrHc0fBCBBDF00Hbd9H/16qLGlKrlmgpbPXiwiPdZQO9QvvLTrKOOulXnhLTdmk4IOhRqefCB5vV99E+DldzZyuEJDV3lQXdI14tfw/JtlzJiWxlff+aithZpyDZnx1tj/oQK+Xef2KBSg0SW46+4AR49UseT7P0kcSlZIRQmTQhoxYkApHeiJEhXxRKLJlvd/A/+psTDZziVwlKuxZwgeeUzFzLfdfPxWBu98EOToH3bSgq1RSkrSRCa1uDik2ow+lqwsyUxX8cemEEtW1iIlTKhREyGChISsCTBouJpnHz+tjfvUw4L7H6tgxaIwCX0tTz+pIz9XzaP32Hj1XQ9OZSl5cjtSy3sz6pLNPPukkQtHGZAkWLshxCPP1fD8o2mNat5+vyLAhSONzJ5XS0pGiIrqpIlXc+GoLkcO6nl9lptYUI3XLbNxTRpCJCuwP5kf5L1Za0jzdTxpduOn0rAfoall+94EW3dJOKqTWtK/rgug0Qh+/i3QQPfzaFGUH34N8MMXp41Fyypi/Lk50qQ7/aGjUWS/iSzyiNL0pjUr3pr0zGo+fzeNX9cG+W1dkKwMXbO1FgFsaVm884kHi0nJjfdWMvuVzDrdQSEE3/4Q4MjxKLlWCzdN8ZLXuoazuum49AITP/8WZOXvIfT6pPyJ1y/Tq2vTsgOdO2jJ0mSS6e2LiAh+fK+Mb5fvJDcfJAlen12LXi9x7rBkpdmeA1FAMP/drDpzIEgWSrw3M4Phl5XyzTIf4YjgnCEGcrNU3PloNVazAlk+s81tRXkRu7aGeWm6vV5VUcd2Gn5YmEHXocV4ahP1ql0Bxl5oZM8+D6+/tZK8RDv0woyfWiooxiBJBNw6cqSTSZhGWuRVQkUtLqwkY2hEhFFEjNik+ka0+q6g76ojNTaKgCOE2gHmhJ5duw7x9ZzGu/vmL/YihIzT8Q+uZv8C/lPj4Ymi4whkxo1JITNdxT1TzLzxthN1vPGKPEmSsCiszH1bzWVXuzAWDaNU+p1CunAkspst29RccE7j59pzIIo3KOMQW1BavHx8n7HRZ1+tlrj0AhM//Brk0gtM7D0YIRHR4Be1mKTG972ywUuLvCRBdPYAPct+inBW7yYu5B/w3lvvo1DKBMIJunY0YjIpGH9rBQpF0njpshvLGTPSyLXjLSRk+HR+iOXLZCTZxI49kQaVoYmE4Pk3XdhtKt55wcbgfqcTQMGgzNiJx7n3NivnDjPy8iw3515RhtfdtE63JEkohJKESODDAyT38H6HkROlMQryTpvq3PdEDR53UhqpufD7/UhSsvJeUsArs9yUlMWxWhR4/TJHiqIEazW0k04fU5IkjM523HTnET5734ZSKfHo804+eyerztcCQKWSuPOWFMoq4mzYFqOoJMGIy0t5+C4bl15gIh4XfL3Mz6cLvHz4WiZ5OWq++zSHK26t5PNZWQ26j2RZ8OLbbjLsKr6ek43FfDouPXavzOU3lVOQp+Le6Q46t9dQ4Wp6vdsYArVqOsS7URM4yMrfa7lwVOPfy/fLIsRCKuZ+5aszNfw7Pl/sxeWUMFZ3aLSbIi3SiuOKo3iFm9rs7QwarGDUSBVffR3k+C/11/ZGyULJ9kxuv9/B80+k1MXjA4ejTH3CwYhBRlYebkmaqL/X0EkGuslD2Bv+jerqanJzGzf6PhP8q+RnZWUlI0aMqPfaX/U68vPzOeuss1ixYsX/dfJz4MCB+Hw+Fi9ejNvtJj8/n0ceeaROD8DtduN0np5UVq5cSSKRYM6cOcyZM6fu9aFDh3LHHcnsQyAQYPbs2Xg8HgwGA61ateLpp5+mbdumycIzhd1u52hRMuvToVDDrU+nsGFzCQu+PkI8AaOGqLlnihWvTybiToqnp5BGysnJ15X9K9eMM/HND17mLqxl/BgzXp/MtBlODh+LotdJqAwRdml+Iy/WkQyRhwCqKaWcIuzkIBBUpexETnGg00kEfUp0jjbYYnnJSgJzMsMvhOD2adW0a63h20+y6zLGu/ZFuO8JByqrCtmZwB5sx+7N1QS0tQQCgWaTnz//tBglEsq4rtENliRJZIhc9rMNgzASJkg7uqGV9AghqJEr2L/Xza69Ebp1bvjQPvOiD72jR92xJUlCFv9cEZSeLvHAUzWsW2pApZKQZcHi5X5++yav0et7ZUYqFxzZj9ejxOhXEvfGeOTxac36/KeQm9eaP9ZEeWN2LdtWFvDWRx5mf15LRpoKpQpun2hl5NkGvv3Bz5Mv1/DcIxLjLjIxe14tfXvquHGChcEXl/LhqxnsPRhh6uMOnn3Ezssn3f+qnXEeedZJaVmcqZNTqXTEWbrCz4Y/FPSRG9/c2oOFfPhxCbdcZ2LmLDcLZp8OViOH6LnvKQeP32er09fJylDVC64XnGNg7hcBNJrG9U4aQyIRQYkSCw0nRJ1kQCXUVIsyMv628PSLWio5wQDqa+GVcJgu9GtAXCU1C7tQSQld6MtW1mAUZqzYiRPHSQXVlFElTpBLG5QoqaGKjL02ctPzUKUpUGSD+uSQiCgE3H5GdjYz9TY9ednJ9uNe3XRMuiGFYZeW4i87M9frM8V/ajwM+WPUhtxopPo6YWZnRybd/Se/LEmv5zAry4LJ97kxOtvhVpdyzSWnXRqfft6P1TOAmvSdfPVZCt1OtmOOHq3i+892Yo9n1yM+T0EpKTG42vDlN+XcdE0yQTCkv554IllLXE4ReTQkm1yaEsZerOXqyyws+t6PUgm335jCZRcaGTa2lCHDzmyBu3nzZtLlXMqkY5hjOcx6r5oLL4yj8rRqUvrDTjYnOILDcBibMYYqquNAcD0pRi1qtGhNUc4dqeKeKTmMHOMmzzEErXQy3iZAlLfh47e2kbC5G60I+nxhAKOrTaPkr1JSone35Oul1VwzLlkJOelGM+/PLUNZ2xopYeeLLz7n+edfbPYYJBIJfN4TrF4fIZGwNapVOvXxatq3UfP8Y3a6dNCSSAiWrgjw0DMOjIaktlWVM87kh6r5fFZWnYbyzr0Rlq8M8PnXXob+JUMfjws+Xejl2+V+qpwJgiGZhd/5uPMWa717b/QII7+uDTZZCZxuVyFJEuuX5WE0Jhd9arWET1GDRi0TDSsJBoN1G8j/EyQUpFrUCHOU9m2S9+XkG00sXnKU6t1q0uW8umvxCjf7FJvQBWUm3lNBuk3JojnZZGeeXgJOmmhhzHkGho9xsM/9G20j/UgR6ShTPdx9cwqTH6xm8g0Wflwq0T1+NnvZRAGFjV6bW1fEwAINWn0ah4sMbNtrASycPaoQOSoTq4aEQyLukJB9yUTUfrYliThZ9a9WCP0d/6mxcODAgXhxk5YK0x4y8dm8CMgKhg7Uc/YAPR98Us2cT0sIB5SgTDBkkIpusoZVvwe5eWoViUTS1VaOK5BQEieGiyryaE1BtJA93/kYue4Q11wHjz2QgiRJvPqclb5bSvjotQy6n9wcD+qr47k3EpRxjHSRj0myojl+Nk/cdZRHLVXIUhyhiVCQB56/6X0KIZj5jpv+vXTcc1sqK9cGOVoUw+87M7IrFo2isHrQn+hKteIgrUR3Rl+2g68+SSUvR82Ey/XMnuPC7aumkhIAzMFM9MG2nHAepDWd+OV4efLz52v4fVk69z/p5Nsf/Fw51pzUdlscZtlKP3mZWr79IZncnzc/wv5damojaubM83PL9fWrRWVZcO/DtZgcvQng/UeJKSUqQqHk/0/qLsPmHSom3d2uyb/5O4aNGMsnX73FuUMNXHCOkSturSA7U0WKWcGeA1H69tQy/91sug+uYNRQLe+8nFlXFPHCY4K5X3l5Y7aHP3/O57uf/Bw8GuPcYY2f69DRKFI4uXaXJAlhrmXkMAMzn7LWzQ1eX4L7nnQybKCeopI4rz1tbzTBpFRKDOmn59sf/fz0ZXK9lmFXUlUdp/hEgoz0M0t+mC12ZEGj7ZSSJHH3rVbueLiaebOy6mk+xuOC/cdDPPesjrdn76J9VyMrf4vS3juAQ+EdqNE3SXID6DByjH30EINQSArcOEinIZkZ3gcqOyjTFFhyjJAD7emLUhHjnqdruXBEmE5t/XVrw/WbQ+w+EOX2iVZefa+2wfH+TfynxsMTxcXk5CgYc16S2DGbFOTkgChu+vuKS1FMRg3nn6tlyX4HaqEnTcpEISQ+X7yBB+6wNEjWCCF4+mU3en8nCsjBod3SZHIUkt2Ax4pjCCF49CkfKc7OHGE33cTABuskh+kAN1yrq7snDx8WEFMzePDZZzwe3yxcTEKGYYO0fLM8wF23WLl9Ygrvzq2lIF+NBHy9LMAXi0KY45no3R3JF0lpjkuvW89Dd6dww5VmDAYFW3eGef5NFy3yVHTtqKtHfELSnGbJpzmMuLyMFStjZGYq+fDVTEaP9SCCjY+/EIIIIXay/mQhiuAYe5Gcgl/XRhncz8CqtWHefi+AvrQPQt5xRp/fYrFQUR1n3iIvd9+aysXnmnjxbRc/rAxQkKfi3GEmfl8fojy2mUx3r7oCmtRoAYd+TdBryBHOO09Cq5XqEZ9/xQN3WLno+gBKJXRur+GtOW4WLPGhUMAFI40snZdTd/+0b6vFYpaYMKmClx6317W7l1fGefylGlQqeO+lzHrEJ4DJqOCj1zJ59Pkabr46hVVrg4QSzSeBhRAoElqUkgqrry1PPreGkWc31GrfvjtC0QE9Vo0KjSbE0hX+OrmDUzh0NMpPq4JUlivoHcttcp+RJudSmbGBP37IqEueumoEH6xsyKeke7uweWEpA347iMEaQcTUROQw336WxXW31GKPtmj0PDpJjxQxsHHjRi677LJmj0dT+FfJT5VKVU+wXKfT4fXWb+2z2+1s3br13zxtkzjvvPM477zGxf9PBelTeOqpp/6Px5s4cSITJ078F66saVitVopPJDhyPILZpOC2B6r46ctc7rjlNHFU40pw1U1uUhwD6t0kskigUifb9aodMj6v4J7pDhw1cdq01PDlB6cF8F3uBG++f4y3398LUT1a9HRnELXUUJu3mdmvpzFskD3Z+ulN8NyrR/l5kQMpYCYRiyOE4Ne1IWxWJVMn1y+Z79ZJy2fvZHH+hHKiRNCjIi3Qjoqg84yEuZ2OMsxWmWqpArXQUksNCpTYyUYr6RBCEFMECWuriIVS6MbAus8nSRJ2cjCELZxz8Rp+/zGDju2SGcFAUObpmS52rk0l+2QWKCaiuKhGQsIvvJikhlkQv/DSs6eCrt2NXHpjOY/fZ2PxMj8pZkWThiFZGSrycpW8NTed88aX445UnVHLO0Ctu4KyygSXjNZT45b5YWUQg06B8uTTu3i5n6ITMX5ekIunVub5N13sPhDB4Uzw1XdeOrTVcuHIZKbywaedfP63THyGXcVHr2dy7R2VHDgcYdXaEK3ylZg0eqR4459LKSnxe5VcNakSu01Z10IGUONOsO9glLO6N72A7d9bz4KvwyhVzW91a9++MzLfN/0+3dnCaqpECVkUoECJg3JqqARllDLpIDnxpPZiVESIEmUvmxEi2RKvRkML2mGWrFgkG0fFXtw4yKM1meTXZStrqMRgipMazCcux4gSJpsWWA6kEjyQdM09YduNNcNKZkYmOpsGU6aZcpeZB18EiylOp0I/nQv9dCr08+rTdq6aVN3scfh/iv/EeCgnBDqNRFyOIsdlPDgJEUCLDuW+bvQatpXrJpgY2FfDseMJPpgTQpS2whS148xfxy3X2XHWJLhvugvn3jxS0WLJ9NOtUzIOCSEYe7GGzxdW0NLft8nr0IXT2LqthJtOKrZIkoRZbcBCBw6wjQRR8kRblJKKhEjg0h7H0vk4jz+YrDY+b7iBtRtDXHyeiawMFTdeZeG448wI70OHDnEiegQFCsIEMbhymL/wGNk03SKVIEYipZKHX7DQr3caFVVx3pmjQq+TKa/0ceEoIwaDgjfe9WGr6ZokPv8CSZLIqu3J1mB1o5vA3XsTxKMKqlN3gDKBwpOBLZ5bt8jXhGzs3VdfqP2Cc3WsOKQgQohvFiw+I/KztrYWlUrQs6uGSQ9W895L9Q0KvvzGS3Fpgt+X5NXFZKVSYuz5Js7qpuX2adXcdn0KjzybdBW++PpyenXTsmFrmMLWaiaMtdCrq5aP5tfSfXgxrz6Vxjsfexk11MDXc7LrzOMWL/Mz7uYKFn542kzpwpEG5i9uWspAlgWyoI74BPjqWx86S4RUZ3dKVYcaNYhsCiqFRFhXTWG+iuLS5N/pdAouOFfLO3uLKZGPoRZa4kQxYKaLPICdG7bSc0iAkUP19YjPU8jNVnH5xXo+mReiMvMP3BUdiElB7noswlvPZbBtRwyzqx0aSUOKsFEijpL/F2d5gKDwIeccZ/rd6Wi1HuIJOFJk5KfVWn7+xYrFZkabB5zMF4oIGB2ZUB3mRHURar/m/6gh9/8W/4mx0GazgTKCwaRk5otxsquHoMn9AyGSbclTbrYw5eZkTDv12lW3VZGSJvPYvWlcfJ4JpRJ+WBngoWdqcB9T0VX0x6Urwm3fj9EkUAYFn8yVaNXSx9XjzEiSxDWXm6h0xOmOlv2HohSVRDl4OEZLuQt72ES6yMFOFgZfLh45iiqrit591Kz6Pcz9j3n4aH4t5ww2EI4IfvsjxOjhBu6dZAXg0vNN/Lw6SEVl4IzGIhTycPNEHV9/5CTulTCTRmBXb0afvxef7MDjktDIBsCDnSxyaV232U0RNvawkTAhWikKufqqMtLTVHz2Thb7D0X59gcfcz+LYq3oRSvSiZSGeO7OSpAE5mgG+ZIZp1jH6y8p2bDVyQN3WsjJUrJpe4SnnvMTPdKWVMmKUqg4zn6yabxt2auu5MLhyTngm+V+Lh9jYuWf6bRo0fw25x49BvDZ3DcoLY8zaqiRUUONlFXECQRl1GqY+5WPS64vR6mLkWJTU1oRr9M7lKSkVNXK34McLY5x2QUmLrymnMnXpzTQPhRCMPO1IBZfT5CSbYhp7St48wV7vTnBYlbywcsZnH9VGRqNVOea3RiyMpTEYqKu4mv9lhBev0zn9lpcnqYryBrDZ59+zhVjmq5ave06Ky++6aH3qBLuv91KYWsN+w9Hmf+1l9uuT2HcGDMFeRp274uQlaXnkw9204GelHKMWmoadA1BUj82QZwC2rKDdeSJNsSJoaAhkR/en/xvlDCVtmNktjBx1gArTo+Jqho7cxYmq2c16hixiBOl5OblJ81EowHe/9TX4Hj/Nv4T46FIgN2mxFObrIrbdzCCQi1TQxV2GprgRkSYzLwoFrOSaEzgoJxsWuIUFZzgMNqyNM4bV8Wn79lpfdKUxeGMc8fDTqKH29Z1eqlDqew54KFFfuPrtwOHo5hMCq6YWEPp1lxspOOy7uW4ehVmd1uM8TQihAilH2bouTHuv9OavL6IzE+/RFEIFc8//zzPPvtss8fi8OHDCEUtaq3M0EEGav1+VqwOEIsJvvogu85wMRYTPP5iDZ/OryJE7cnqZQ3aykxmvFLOh/M9pKUq6dZJywuP2XnkOScvTm9cDkSvV9C2QMfqT9uiUiiYP/coCm2cGqkCeyMJgEpKkusQTsuRCCE4IR/m4YfKyLFKKHy5ZEVaoJSUqISaw4cPU1jYeIL17wiHw8RjMl9+6+OCkUa27Aiz90CU377Jq2cSvOSnANMe/IMC55C667CFW+E/bmPpj+sYN7bpfWuaTUkgKOhQqOG68RY+/9rHvFmNu5cDpFiUvPZ0Og8+46DGJZNqVWAyKrjjRivPv+miTcvGq5Tzc9W4PAmuudzMV9/6UGibnxyUJAlZTpKOGkmL8lhXhozezYzHTYwcasAfkJk9z8ucDxNkVw8mbtzFXbdoWfS9n29/8HPFxWb0Oomffguya1+YMaMMnDjhxyE2o3LlkPqX9X0dhOC2m3R1xCfA6JF6Zr1xAhwNC8NsiTxqK/xQYUXovSjyDpKZriQWleqMCxuDVjY04BT/n+JfJT/T0tKoqTmt65ibm8v+/fvrbZoOHz6MydS0s+J/OzweD65qNaOvqOKW60zMfSuLm6ZWkZ+jpn0bNX9ujbBrsxprRR+MUv2gVKM5wc1XaSkpi1FdBVddZmbqZCvnXZkU3/3rIsWWquTpR2z07OFn2pNuqsujRBNhPBk7+HlRZr2HMsWiZObTqXhqXaxYVcWEUQZWrw/y6QIfM59oXCg3J0tFqxYqHAeTE5MGLUqaFrVu9Bi5hVRUxfGpKhGxpGhygjgH2YFGaJFsVbRtB8eOAUoZh2onGk9enV4fJB29U9VWnn+zhvLKBH6vhN+lI+xIQRezIhAcZQ8BfNjJxkYGexUb6CGfXY8IiIgwNdmb+PwpKyVlcdy1MtNfqKHXyUzzNVMq2HMgitWqIN2m5OarUzj/HGOSoI0JWuarmf5AKq++m4LReGYLO6crQLdOWox6BdfeUYlGI/H+KxkM7qtHkiSeetnJyLOTm4tlKwOYjAouOc/IecONvP9pLa+952FIfz0790bo0FZTj/g8BUmSuG9SKhPvrqKwjZquHTX8vuqfW7ErnVFevsLE23Nq62mmbNiabEcur0w0aTZVVhFDq9Cye9ueZo/Dvn37AYkaKrHTsAVXQkGcGF5qCJx07jBgpgeDCagrOaE4gK5lKaUnJILROCmk0o4edaX8IRHgEDvJE21IkzIRCEo5WtcKnUYmxeIQGeTiURxCL5vr6ZmcggIF6TUt2OtbS1m1jMEsyEhPw2C006JFJqFwChu2W9mw3YokwfzXd6DX/d8RtP9Ph5wAWzqUVETZyhrSyMRECn68VMonUJUYeOXlGEIKoUVPjuiIn1qOKH4nVxPm6ikVlJUniB/oQrZoRYgALQqS96QsC6Y8VI3FrGDyLXq+fyvU0N3iJKJSiPT00/GzuCRGxKsjR8qgUHSjwrSDlLxSomEFGp3Mrddqufna9DoNtlOam6cw5lwjD73Q/HsfYNYr79GaTjjNB8lr5eS+yTH0Bit33n6UjFDDBQZAheoIS76y0btHMk61zFczoLeeme+4KCqN07qFhlqfzFeLg3STMxvNuCokBfpYGmvWBxk2yIgsC1atC7FtR5S1m2vpM/4It99swqBX8P0PRXz6+QFsZf0wShZiqgB5uX8/qII4UVxUoRUaNm/e3GyNO71ej8sdYtsuJSMG6+g+vJj+PU2kpaj4fUOIaneUD161N5qMys9V07qlmpb5asaMMqJRS/z0VQ4jx5fx+jPp9Op2Ot6PHmHklzUB7n3cwZSJVu64yVr3nkolceVYM6lWBc+/6eKFx5JzYJpNhUolNdlO//PqAC3zTr++Y0+YP7eEUCsVqCImtGYNFkvzpRCMKTFMVhU/zC/gytsqOFEaIy9HxRcLI3SOJ6VEZGQEMkfZy2F2YcHOvj90lBf56NMtyIXnNawyHXuRju++EfTuD0uXHsEmqxDuNJ6aasEZ9BKKFaPChAYdZRyjVBzFjJU0MvHgRGGv5o+vM+rmA5USOrQJ8MFHZbjXdEVWgCoNVOknf2ygzoM2eS1oLQr4afEvZ+T6/d8ES2qCWreWDt5BqCUNal8GP6/ycv5II/sORnjkKR9HDkkgK9CaotRGQvyxLK9eJcuYc02cPUBP/3MclAXXM/kumDwxFa1WgSwLvv8pwENP13DBKAPWFCUpKQp+XRvkwaedpKZI9DtLR+8eOnYod5Luykb2C/aq/+C8kRpevM3A4H6ZSJLE0aIo519ZyZszstixN8LPvwWRJMHqP0Os3RjixqssqFTQvbOG9ZuCZzQOCoXgkgt1yAkPsz+JUuw9SAGFHKmGbLrQnry6Tp5qStnNBrqK/iglJRpJiyxkDJhQGUMM7H96TdqxnYY2LW3M/9RD6kmpGx0GdPGTlf11YUWQ6+rPhoVFXLjqCEaVHmUwBYu3B6lSsmrcIJmIi1gDnWWAuIhRpNhPlVPJoqVejpfEuPtRJ59/9d0ZjUNR0TEsJiUatcSho1HatdGQm61i844wj73gZPq9aTz1YDLBv2l7hDserubBO1IZ9hc35Psmp/LlNz5mPJyGPyBzw12VvP18Rh1xGQjKPDjdg/tQDuknP5vXfJyZTbT+KpXJ1t+Zs1xs2Bpu0s14xZogQ/ol34vFBE+8VIOQBQqFRNeew85oHEqKSnA4mzbL8vlldPEUNFKMcESw4rcABXlqvp2bU1e9P3q4gbc/8vDKU3a++roGo8uCwlzL8Wg1ncND67V8CiE4xA7yaINdyiZFpFFOEU4qEAhyaNnodVSJUnzxYqZPTOGa8W7iCThcZGTjdgMLl2owW2xIimwSUjZPvgl3X7eBRBP60//t0Gr05GQmmLfIx5atCeZ9rEBf051D7EAvBtXbH8dElMqMP5n/XNI8atnPQWKoUaCggmJ6MBhFQoF/ey1jL96HOsWFpI0SjwvihzqQK04TcCn+1rzwylouGGlocP+HQjIfzKslEgJPuYUEJQiK0URjXHyxjjYtTvD6u/vo1lnNWzOttG6R5EI8tQnG31KJuqIDKkpY/v2PZ0R+vvrKdPJyVASP57J1Sw2P3G1j6hMONv9cUG8tpFZLvPi4nX2HyrnsQi0Z6So+mOtl+04fQb+C7IxkEujUsx+LU6+75e/Iy9JwCD1WkYbHA6aeO6nV76HmmIwtnlsXg6sooYiD9OWcemMmSRItaIc37sbi7IQW/WliFMHsdz/k5ddnNmsMDAYDGo2CV55MY9T4UvR6BTt+bdFAB/mS0Ua27nCx9O1SMkRSd9WNgxOGbUy9Vs/mrQ2NQU+h2hnHqJfo2FZDbraSameCUEiuR66ewrHiGFaLghWrg6TbVBSdCDP93lTOG2E8aUz8z7rGGrWELMO5ww3Mnl/erDGApPxERESIEEYr6bDGs4kcSOXhKUcIGaqIiRiuGiiMn4UaDdGAhl9We/notUyOFkVZ/kuAaAwG9tGxbVeYRAJ+W5KDQgELvili7mcHSS8fUM+LpkZZxh031Zd7apmvpn03LyVrKrDG6+/XA8KLGwd2sojk7WL6fVbmLfJhSUk+q2qp8VgeUnjp0aNHs8fin/Cvkp+dOnViy5YtdWTnwIEDmTdvHi+++CI9e/bkwIEDHDhwgOHDh/+bp/0fhWPHjpGCDYOxmofvTi5als7L5dDRKMeKoxw6GqO6WpBFfQLNgwO39QCjR9oZe5ULXUkX7nrwCE89aqJ7Z22TD9pF5xp5eIaD9l0FO3avZmBbdZPZiCceMvPndi/HT0jc/pCDvBxVo9Ujp9C5nZaVK6IAuHGQ+D+0lP8dkaiAiIEuscEYpNOEebrIYTvrMPgteDa0IR0lQXMZ8ZRKuo+oYeMfSrKqBtQtVpR+GzdepWDYQD0delfTomIYINjFBlxUk0YmbaXTuqIKnR935u+IgBlV2EJc5yUlK8C3b6fQqkDNn1tC2K0K0mxK7DYFxaVxbrrKwsWjTWzYEmb/4SjfLPexeUeY0SOMde21V15sZsYrZSQSiTPSt7KlGhl+VQpvfFCDzw+/fp2HLfX034fCyUresTeUc+14C8MG6tiwLcKt91dz6flGpt9n45lXaxjUV0fXTk0vELt10iZbu97JZufeCJ985iJQ62tAsgPUChdtC+GJl1w8fJeNm6ZW8dGrmej1CrRaiXtus/LyLBcfv9kwKxaPC75eGkDvb4Fa03wy/MC+AyiUMkWJg1iErcFi9DA7EQj6MqpB8DRGzET1Qdp1LMdfqyHh0NGZ+oYIeslIF9GPHazDIIyECNCV/qgkNTERpYSjBKglrUUtnXPBubMSgo1XMjsow54d563n7Iw+OdmFQkFe/2AvK9cZOOusjpRW6v5CiJ2ZwP9/CyRJiVBEUKOnJ4NRSUlTngNsI5N88mlT95qDMo5zgFZ0pLXciS0lP3LlWB0GVYLD+5P3gxotJ0qSCZl35njo2VXL5BusOGsSfP3lMURVXqMbunD6Ua69Uk9peQyzScF9j9ZirO4O0snW8ugOJt2sq2uLPwWvL0FFVYKlP/v59O3Tz0IgKNBqmtfeDPDjjz+ij5hx6A9z5TgNbzxnq7vOZWNcbFt6lLRw/Qo8hyinRbdaevdoqC/8wO2p/LImyLnDDCiVEq++FkE60vQ9qELNzXdW8/Esibvu96OoySakdfL2W+mc+xczkI7tNNxwtYERF25EWzqckP0oV4+rX9296g8/+p67sJXqiPr0LPhyQbPJTwCTEdyeBKvXh3jwDivPvRDB7uiJCTPBrA1NbrYhqWe892CUu25J5crbKnj8PhtD+hnqEZ+nMGqoEbXa2aRb5qihBp5/00UiIZBl+Hqpj70HI0yYVMk3n2TXS/wcOhpl6uNOXn7Czq59Eb5e6mP7nghdOmrYuweOK3cz5bYb/9E86+9QqSWmTExBpZJ4+cl0brq3iqmTrShCptMdEEJiN5vIpy1pUlKnGwGJkgQP3LeB2MwAYy88vZYQQvD1Uh8JXYiqGgUKSUWeY0hyoRuCdCBCmO2sJYsCejMcCQknFRRxEJNkpEs3QW52w3VBIpFMDCEg7kz+SEdBnQna9qBMSW6GEsT/N0HeCHw+H0GfCpNsqZvfrN62PPzE7ygUcM/UCOnV/cg7uVZyVlZw6a37G23hs5iV9O4t0aOr4J5Jp59PhUJi7AUmbKkKnnq5hmempfH6+27atdEw4+E04nHBkp8CGI0S14w3suC7cuKpZTx+s5U7brSi0UjUuJLmGOs2hTBbYMpDDnyBBDMetjNicHJz6/YkePU9N8tWBOnaQdeoUc8/QRYGXv/AzSdvZnHPFCNjrylh29ZyWtChnuyNQlKQRQGSkCjhCC1pD4AWPRq0iIiOE6XuesdWKCChDLFdrEU6WcWXQW6ym0RSEBBeFEqBJEtkixZscB6iPwOSFSt/+xgGTBxkBxkilyzyk87fqkoC6Qd59FYNTneCh2fUMHSgluPFcfT65ssAAWze+BO3XGvBH5CZ8lA1Mx5Oo29PLQ/PcLL44+x6Gpf9eulY9GE2F11XTr+euroNe1aGCndtgh9XBbh4tJHBffXc9kAV8UQycbFnXwxLRQ/SYwWnT6wN0apF02v/dm00XH2ZmSdm1rBiQW69VnNIVsdJQKUjwZYdYR593slF5xr5dW0IT63MxPPGndE4aLUK1vwZIhoVjd5Lc+b5UdXkkdO5hJuvbrzbSKGQUKtPJimFxAlxCFN2LQvfyOSWO36HmgykWjthgjgoQ4uRaspwikoyyKWAQrIooNi+Go+3DGusvvxSWAQpUx5i3PkKzh+ZnG9USjDpPHy//DCeGgUP39Ge1z60oTdYEALe+rAWt+eMhuK/BlnZOew7eIzCNkrmzFLTOtiPcorIpTVH2YOsiJJjtCFrg+jtPubONHNWNx3Pve6iwhGjFe05xl7yaM0JDqESatLJJdsxABzgpIwT6l30ltvWe661ko7A0VZcdXMxb8201hWTHCuOcf+TDu68OYXXZnnJUuYgZZcwYpiWdu0MrN8YYdU6D7kFgrOH6Lnhzipa5KtwumQCQZnioxKJuBMr6QRE83VehRAcOrAdgmpywp1Z8/uvtG4ruPXalCY7Eh+8I5XV64NMnJDCBecY+WZZgCl3BdixK8zOvSHat9WRSAiyM5R1SZXGsHFLDAMmhBAEs/by+4IsYnF46fVjfL/8AImYEpUmQWlFmLbhsxp4NdR9l+RTlLaGvGw1HpcCpTMXORqnsryq2eNgs9lIyDI33lvNfZNSqXImmpxX7r41hc+/3k4ofhiFKkHr1hAuk3n/VS1Sqr+eBulf8fK7bsZfZCYvV8Xq9SFuvsbCU6+4eHF6Wr21WywmuHpyOUjJRND4i9OocSV46yMPL77j5qsPsonFBP6AXFeV+1eEQjLhiECplEgkIBhsfvW3LMskFBH2yBvpKQajkJKmWxVeH2qvFS06bMhUUEwxh4gSYenSGA/dmewQvvtWDUIILrqunDefzaBD4envfto9aiZcFmP0JRvIrxiBJEk4tcdIsUYbtO8DzJudyoSb9rFzw3Hs4dYoUFJNKV7cZKVpMLTewpKP07CmKBl3SwV3TUnhmfsPkuVv6PPipQZrRuxfcXqHf5n8HD58OLIsU1NTg91uZ/To0ezdu5dt27axY8cOANq2bft/3e39PxkmkwnZ7OKKS+ov/nVaiVfe9dC9i5bBI6JUla+hqlpPjCgqUwBLikRqTGbYBQ7y3YOwSymcWB/n2lsPc/55DR9in1+moiqO3aY8uXmyc8OtvkY1c04hL0eNLMO0O1PJz1Ex4vJS3v3EQ36uilFnGxpowu0/HEVGJiHiVHACuamyqiaw8KuPSQu2qUd8AhxkJwUUkh7LqZuUrH47QV8bdijX8+nHJibetIH86qEABEWAaFTg9shk5kQ57FlP29AA2tOT/WxpYFxjD7bHlOPmvdfVlFX6yM1S0yL/dJvs2+8HqKiSuWaChv1HouxYVVC3uLvyEjMlZTFuvKeKaAzufrSaRR8lsx5qNShkiW3btp3RZl8IFT6fjNcvGDvaXI/4hKRe1M+/Bfny/Wwee8HJkpoEvbvr6NlVw9wFXloXqOjUTsP6zeEGwst/RXFpjFBYxutL0L2zlsycOHsq/6RLdAha6fSiPCQCePO28v2cNG68t4qS8jjXj7dw2U0VtG6hpqIqTp/uOh6e4eSDTz3cdn1K3cQQDMrc/nA1jgolshSk3+CmW43/DqVKiU1hJyPRmu3K38jT5qALZpJQh4ikHadzuzg79iRQuhoPa+nB9qz8tRQSMVrSufGqBUlJmshiN5sQwB42oRQK4sTRYyDLrmbxfBu13gQXX1mKTbSrVzlayQkihPEbTrD4tXR6d7eweZeJfYdN7DtioqRCR0YOlFTIdC7007Gtn1Vrg/j/75m9/0cjzW6juqqKLvSt0+OspgwdBlpJHep+T5IkMshDK/SUcgwPTjRqiZdfC6ESBpQcxk4OKklFdaWRPfvDLPslwI8n9cbsaUouvVxi2ed7yPB2qdeWU6raD1o/F12uRAqbcPlDJBIK2p3Uc4sRIRSBJ192cO5wHXk5aiqr40yZWsvhfQrkoAlf3MBVN7l593ULbVtpmPWxh2EjxjZ7HH7+8Wd0woAurZJXn8mod+++91oq9+tLWL68GGVNLpJQUE0ZSkOQE4sbVkhDcqPXqb2GopIYbVpqaNdO4vhhD2bJ2uB3hRAE8BKtVHPpeD895KEkiJPdtaoe8XkKWRkq7pqs49kZa8lLD7HngJ5BfXUcK44xd4GXEUP0PPeIne27I1w2sZKQv/lOlkePHmX4QAN/bA6yZ38USSFx2Vgtv37hRBW0oUxoqayON3A1PYVqR4KO7ZLVUROvtHDXI9UsasJwApJtdX/XSjoFSZIw6BX0GlVMhl3FyCEGnn7IxlMvuzjvyjJ6dtWSn6ti++4I+w9HOXeono++8CJJcP14M08/lMZ7c2v5c4sbhSXClNvva/Y4AOg0urrEWusWaubNyuLFt104PZq6pj8nFaSSfpr4PAmlpCTP1Z8nn1vFJRecrmC593EHGWkq9qzN566HPHhjXetl+CG5+esmBnCMfVRTRi01RAhhIgW3qESvk9hzIFKncXUKYy5Qs3JxGbZUa13Vp/IUD5GAWoePKkdl0ln8DEjg/xa43W7kiBa14vQzp5F0GI734cobNnBWfGQ9zWJh8jBmdNNkWoUzxuwb6yfvvL4E8xf7WLE6yKGjEdZtCjHrxQyG9D99zsvHmFnyk58PPqtl84oCQiGZF95y0f+CE0y7M5UPP/dy/5RUHrwjFYVCYtuuME/OrCEYkuu+11SrkmcfsVNeUc3S5VF0jXdWNgmVMo1tO50s+M7LlWMtrF6WSeuuVaQ7Tz/LtcJJMOMQSkOYeAzcrhh5oaRGd4QQApnUaCfe/eAoLQqULP42iteb4Pufg6SHCulGm5MyJnHKKWYPG+kgeuHM3ELHghi+zR5cVGMjnb1spqM4q278hRBUU0aIIGcxlBoqOcB2QpKP/v0FKYk4AhO9uulQqyS++s6PLGQWLfyESZPvb/Y4hMMhrr7MzOgJ5bwxI53X3vOwdWeMG682NTD3gaRW39WXm/l6mb/OfX395hB7DkSodiZ49el0WuarGTrQQCwmkGXBC6/7WDar/vMoBc3s2lvTZJzdsz9C3556OrXTcv5VZcx8Ip3unbVEIjKLl/v55Esv82Zl8fCzTq6/s4JhA/WcO8zAUw+mMf6WCioqml/pBHD28IFs3PAbV0+pYP67WZwoi/P2HA9Hi2JEIoKiIrDHu3C86HiTGp4+v4wkwbwvQjhdMnZNDU9NSqV3Dx3b12n5Y1OILxfv59svdJCQSCebVNJJEKeCYko4QgGFjB6lpaLyAMd2l6J1tkKJioilHNLLeeFmA3O+8HLN7ZWo1GoUShsKlR1J054Wbcy8Nx90ehkFLjoX+nl3duhfcTb+n4hYLEa81swJKUpusBuSJFEjKulMH1pI7XAnnDjUWxl+tpqrrzBSdCLGg0+6cRyzkOpPp0i/mUhIIkgAK3aiRDjIdozCTGs6k0YORexOzkd/y2rYgm05/rOZIbu30bK1jFIpkZmu5KkH0+jeWct330cJ2Yv45duMuiTDXbdCRVWcc68oS7paq+DAkSgatcT7MzMYe0MlqWRTpTxGq9bNl744duwYBblQtE9FWd5KrEZ4d06Aj95saLx4Ci3yVFQ5kkUAG7eGeezJIDmRjsgiyJ2PHGBQ32RCate+CE/OrOGL97MaPDNbdoapLtaTK2lxiWouHqNBq1Wg1cKM6SlMvDbK4WMx7DYlb72n4PD3TXMLGrQYjAKTLcrwEVr8gRIWLwvTtXvzzTD79OlDNKZmwiUG2rXVoFA2LSGUZlPQtbOaJZ+eHqNoVHDhNWV4fXD+1WV89nZWnXRbOCzz+mw3K34L8PKTdgx6JS+86WLhh9mUlce57MYKbrzKQst8NTv3RnjxLRcZdiU/fplbx4tkpqt4/+VMvvvBzyXXl2MxSzzzag0zn2hYQPPqe26uG5+cFBcu8aHTNF209HcoFAr0eoEv4GGTYgU5ihZUxasxYCRGBCt2lChxUYVAJk4MbXlHRow5wLNPmLnoPAObtofp0FZTj/g8hRb5ai6/TMXCd/fhETXktwgyqreKvQcjdG5ff82n1yv47os0OvWrwJK1iwF9tNjsMrnZas7qpqHohJIbb/fgcslUOgWF05R0Gepg96q9pAfb1RW2uJTlJFrtpX8X6YwThE3hXyU/W7duTevWp40fVCoV06ZN4+jRo1RVVWG322nbtu3/BvN/QGFhIUIVwWI6vdgUQjD5oWo+fC2TB55yMOeNTGRZMP7WCu6fksqFI5PGMp7aBM+94eKnBYcxuc/CFmpD6GgWK35dw4uPJ9s8v/zWx+MzfAQ9WkySGaH14Y2puOGuKpBNHDnWdMBwexK0aakm1arkpqlVDO6nJ82mpLgkziU3VHDZhSYmXZ/czVQ54vgCCfypRzjqDtGWrhyUzkzr1VUZolO4oF7WLSJCxImSLjXcsBokE/6qAopKahgwSGbfN26MmPGKWqbN8FPYWkOtP4HCVsOWqp9RxnXk0qbBcfSSkbK9aXz6ZS3TH0ipIzbjccF9j3mIFLUgVR1izfpyVn+b1yCrnZ+r5p7brGzYEiYWE+TnJhfEazeGiHi1HDiw/4zIz2PHD/Prz7UYdBL9ejWcQMqr4rz0hJ3r76pk+lRbvcqnSERm/C0VjBtpZPP2MIuW+ph2Z2qj5iXvza1l8g0p3Hp/NQtmZ/Pms+nceE8VaP6gotyAKmokpvGRVRBh+TuptCpQo9VIfLrAwx/LCjh3WA5bd0Q4dCzC23M8rPkujx7DS3hnTi39e+sIhmX27o/hd2kxVXei3LgHR3VJs8ehRUFLops1RGxFLJ2TQjQWYNv2g9jTFFw6Jukc9/r7Hj5/6Tj2SMPvVSvpaJGjwRtIYKpour3UhIUqzSFa2kyIoImqoBtrCgQjXoxZatq1SRJK48f5WLRwNTmhTrhlNxFC5KlbY0k3QUYbXv9IgcGcJO41apl2rYIM6FlJQU4t1046zBdv5OHzywy/zInf1/xK4P8m3DTlRmY++XI9p8xKTtCZxp+fFCmNg2InLWlHXqANAbyUcYwECfaymTaiC0pHPhdesYuBg+pr9c6YbiEjo5YPP15J3G3F5xP4qEWOJygs6YadbCRJIp9kHNrLZqwWKCiM8dg5etwuA+deUUFhKzUH9krYK/qT+5frDm0McNG4P3noQQ1rN4R48PERjXyCxmEym6mhilHdNQ2q+JVKiRnTU9i608GhmmpsZNGWrnjtm9BqmyaRolGB6uTnv/4aHdf9sJPuYkgDPZ8Kikklg2rpBO3ks1BLGmpEJTdf2fSCbNwlBl6dVYlRq+G5N5wcL07QrbOW7AwVR4ui3PFwNS9Ot/Pi4zYW/NB8vT+1Wk1pZQyNWsKWqmTxUj9LPsthaqScX1dUEK6y8tp7Dt6d2XBBKcuCH38L1LWw5+UqUaslVP+wCopEkwTA32P8KfgDMlt+blFPI2/CJRaGXVrKyt+DBEOCyy80kWJRcPBoDKVSwudP8PQrNbzyrosuHbWMOlvPpu0RPB4PqampjZ6n0XP71ew5EGHwydbR7EwVbz6bwYb1DuL746gkFVWU0IFejf69QlKiqE2S0L266di0PUw0Co9NTXacrF+fIEdqfAMVI4oPNynYyKctcaKUUYQOE3/8HuaKA5U88UAqF4yycuiYiS27jfyxRU/X8011ZlrxGgjvhZgDamtq2a1cR5vCBP8g+fRfDY1Gg0yCsMrDX2V+JSRS4zkNzNpETI2zpuluG0mi3jrgwOHkc3nb9Sl89UEWW3YmK5T/SnyewiWjTXz/c4B5C/zM+iCMypuBHDQw9c5qWnTQ0Kmdpu6Z6dVNx+KPc7jounIG9dHXS94+PS2VVb9XEDuzpiCUihBvvJTOXY9W8+ZHHgJuNV6Xtm6D7jTvo3BQJS8+baFlvpFoVPDVdz6ef2ENcmUOGeRSi4sgfg7vV3LTFTrs0Q5UcoIsWiUT4icfaaWkIp82KISCI9ZVLPzQhjVFwYWXb6LKmdR8NGFlDxsRIrmRjxAihTS60BeFpCBFpFHCEVpIhSjVB1k6P6+uKmncGDP3TU7lnHFlrP7t5zMiP3v0HMRvf8xDCJkb76kkPU2JViczYnDTG8R+vXTMX5ysJIpGBR/Or+W9lzK4/q4q1H+ZW5IxTeKBu8z8sOIAroNqUuWkpIE12IoXXy/ikvMNDarLQiGZ738O8NNXuajVyQTRXY9WY01RIklw/ggD387NwWRUMPZ8E6v/COKqFTz9iosqR4JH7k7luTefYvz4K5o9DldOmMjK5WvZuCVG+wHHyc/V8M6LGXQ/aXS692CEyfdtpLoixshxZVjMCq66zMy4Maa6+/TdTzwMHaDj/fejmEnFZtLTq1uyc02SJAb309O6hYov5rvoxQhU0qmJQ0trOuEWDg4pt3LvICNXX2bmwOEYn36xn2Urgrz6XAoD+2Rz8JiJ5asF1tR04gkTIKFUJChsGaRHp0o6tvXzzKtHOXgkgtuhxOsB5P9NBDUGtUpJtDaVIp+DPlIyRv2VqEyV7FhrzmXPYgcP/uRCxNQEozFMWKhWHScclujN8HpdYhnkUiwOJYlsqRCjCdzeMtISDQ34UuQMApKKH75Ib/AMjD5XQ0GOqkE7dHamiml3WXn6FRdmkwKdVkG7Nirue9KBQiGjUAjUVj/t2jef/AwGg1Q74vTqF2PbJg2K8o5kygl+XXMIs0mB2aSgW6f6hqHb90ZoVaAiFJKZOMlLTvkwao3F9DyvlPdey69L+CYSgqsnVzDhtkqefyyNNi01hMMyX3wdYOarEXKcQ0CCKBHat0/+zfETMe57wkF6mpKuHTUs/yXOxl0BourDWOKNF7tETNW88GQKl5xvZOXvQWa+46ZPTy19BzZ/nyxJEhazxJ03WxECvvqu6WrJHXsiBAIy1c54XeWuRpPsoPnkq1quGmtmwqQKCnJVGAyKpIGVLJAkmDajhktGm7jqUjM3T63CbFLw6lN2lv0SYN4iL/sOJuUSnnwgrdF99tgLTMz5opb572Xx+gceJt5dyT23WunQVsPh4zHenuMh3abkqkvNLF7mo8oRJy2taSK7MWg0YDbCrJlmiksdzHhKxhq31yv0Shc57GcrUSIE8RMvzmTy3ZVMS/ERIcynbzfsGDuF8Zfq+fjLI+jiekLxKLGYlkeedfLNJzkN9idzv/Sh9mYRMNXw3ONWIMmljL2mhtId6Vi9PTChIxsvE67YS9c+MrWWI6hzy0lElShUMpdcpOHeKXb6X1Baj2P8f4N/lfxsCm3atKFNm4ZkxP+iISRJQqeDb5YHuPvW5Ebozy1henTW0qpATTQmSLMpuXlqFW8+e3pyB7CmKHn5yXTCYQfLP91JrmiLn1qqqyTmflXLkp8CbN0kkeceeLrCJ5Jsx9gVXkd2Xpw9R6K43KkNqgsB3p7j4YpLzNx6XxUfv5FZryz8jptSePBpJ/MWeenbU8ddj1bz+gw7l1xXhXCbUKFGiYpAINBszUutVo/CXz94uHA0KqZ8CpZAAYsWV3DnZB33rCjluN+HTWHj6Yd0jD0/SUStWhfglqnVREMJlDWNt11nerqzePZePv/mGP27m4kkouzeKWF0tSU91Joi5R56tVE3KSdwwTlGZs+rrZtwIhGZGa+5iCgSrPx5Adddd32zxgCgouwgldVRlEqJE2UNyWmvT2bHnggXnWts0PKp1Sr4ek4O519VxlndtLTIVXHpjcns+KnvOJEQfPh5Lf6AzM1Xp/DHpjBjbyhjQG8d0ajAlBVFnxIlM93H5BtS6H/WX7R0YoLB/QwMvLCEjHQVOq1EZVWcn34LIEmwdmkeU+5z8cPyGMpwCppoCspUF/6svdh0MWpqmp/hVygkYkTR2t0M6Z8MzOcMqf87UyZa+PijYihvGG9CIkBBgZJ2hRpWfeBHR+Ntx2F1LbNetTLhUjO//RHisafB7ZHpP0BN8cnxD4dlXn06nWGD/NwzbSfamlYMGNkvWckkAXE9MSeUVx/n0QdDjBwc469KBxq1xIzXa/htbYjKqgRZuU3f0//N+HXlCoSQ6iVABKJRV/ZTsJCKmVT0khEDJuwim/1sQ5XqwZf1KxecYyQU1vLr2gBvfejmrlusSJKUdIWdZGbIQDXjrvBRQC+8uAHRINmilfR0EX2pTf+dX5eerqp76SkrZw2txFzRox5hC8mkSlp5P557aR2gYv68+dwz9Z5mjcNtk25l/twvUSkaz55fc4uL+O6e9CC9bqwi3iz+3NK45lo0KjhaHKPgpAZlnx46DJYQO2qTxg0p2IgQppwiZGTa0R2nshhL/DQ590/ePPEEGGUbh3cl6NAnxraVufVcVFf/EWTCpAoWfZjNR1+daNYYQDI5uHt/lBZ5KswmJQaDxLxFXt58KZWaaQmuu6OUI8Xw9TIf48bUj1P3Pu7g2sstdaTDu594uehcI0t/DjTIWJ+CLATf/xyomzv+ij0HkhrKarXEpu1hlvzoJxIVDOit47NZWUx93MGONRbWb3Yzcqie8so41hQFkgRtWmooLo2x5s8w140zMWyQgRnPTOO112c3eywSiRjvzAlyyzUp9eahJ6YZeXDqZnLd/UiQaFI/CSDk0fHpAifrN0d4b66HJZ/9pVJYbjxJHRURjrCbPoyo9xymkEaVKMXjd1Id8DDv2+5886v55BwYJy/LT7cOZXzwYRmh42aM3nwEgmrlcWwdqvn1VTvTX3Ti9sTPWBrmvwFWqxVJE8OSHsZfVlsXX8IEMdCwdDIlksd7s4sYd1HjEgJV1QnicYFKJSHLgrserWb+e1l1bfI//xbk2nFNJwlb5at58TkoDJxTlzDJopDQ3gAXjlvPmh/T6rTjNBqJ229M4bOFXu6ddDqG5Oeq0ehk/N4z6wqypZnIzY5i0Wsp3ZtKbrgz5WxFIPDhoVW/Cr6cc7oVUaORuP4KC107hrnkmiN0cIwhnSDbWUsXuR+WWCpIcETsppDGzbayaYFkOcKAPidblvURbBY1lYGj6LVqchS5HPYXIXNa595JBT7hphYXhXTDm7mD+e9mNmjHTLEomftWJtfdeWbGh+OvmMhFF7zF+IuNPD41DYNBwQef1VJZ3bRee2V1nNQUBdt3h3ngKSeRmGDG626GDtCzeLmPu2+pn4AxGRX8+r2dXkN2cKxSh1boCSu85EbiXH9XJTMfT6+TuTh8LMp9TzoYPljPuk0hBvfVM3q4gQVLfHz1QcMuhBpXggljzbz4eDJZ5XInuPaOSiTi7N69m65dG7Y/NgaNRoNa6LEEbJB9gp8X1J9vOrfX8sviTC68ppyl83KIJwRvfOChx4gT9OyiQaWW2LM/QlWFhKdah4ooJ9xBXnpD8PZLtrr7+ON5QVrT6S/E52mkSuloE2aef0THzFcdzH7HwgXnadEZE6ze3JNPl+gRAoymOLmZfgb1TpKdbQqCdWvDWm+CQEDm7AF6MtJU/LE2iLIRA6X/BejMUIYDtayt6xZIJR0HFWSedNNLvpYBweR+YSfriRElEk/Qlm6Nzo0FFLKdtaSJLDp3UFFSeoDwiTR0Uv2CpArLTqbcqm+0tdzlTtCnR8O12rJf/HyzPMB3n+bQub0WIQSbd0R45FkncRkiebvJTIljMDRf9kWSJMxmie0bNWQ6+uCimoj9OBu3B7HbweVJ8ODTEW6/0crY800kEoLX3nNzxcVmvlgcwFDTGpCQ8o4z55363iBKpcSCD3MYflkJDz7l4NDRBJGgCmVNNnmR/ihPPgd6DPz5Z4LzR8S59b4q5ryeWc8QKhxOY/SEClxbyrHJ9dfSMRHFrS2mW6dkvB411IjNquSN2W5W/PQlw4YNa9Y4uN1u1EpBqlWJ2aQgEBQcPhalsHX971gIwcx33FwzzszVkyt596WMurb+Hl20HCuO0b+3njmvZ3HnNCc71+SwbmOIF9500a6thteeTq9LmDx4h43V64NcdmMFOVlJDdB2rdXsPhBl6MCmE1A9u+q47YFqrrjYRL9eOt760MP6zWHyc5VMuj6FdLuKSQ9UJwsUVJCW3vz9YTQaxeuFfmcpufg8M9OedCPi6nrEpxCCvWwmk3w6S6cJZhEQHAnsJmqoTMoONoFwRGCQzFxyJUydnMP5VyUNoC++vpy7b7HSt6eOyuo4c77wsntflKhaJlFh5vOFfq69wsQTz9dSubENmdGWdfsVEykYawaw/qetKI0q5n1loNNf1uXvzfXgqU2uDf8N/KtR9corr+Trr7/+x9/57rvvmDBhwr952v9RiMViyEJQXhlnzfqkCPzm7WFGDEkGXllOiiN7ahP1iM+/4vH7UyGzjP1sI4CPbM9ZPPFSDcRUZNZ2b9DaqJMMdJEHUnsiFdmRyblXlFFafnpnK4Rg3kIf3/3ox1mT4PYbrfWIT1kWVDkSPHxXKjPfcfPKuy7efSmD9m20KCUFWeRzlL3EieF0Nl/L5LwxF+CQyv72qvhHdUQJCSEECRmqRAUtaIc+s5aOhWqOFkWJRGRGDDby2jN2TOYEcVtp48eRJOJBHVXFBvZ934ljy3tSVaohHFQQESEiljLSGiGIT0GplJAToNXAtz/4GHZpKfdPTiW/QIFW48TlcjV7HHQ6LZGo4K5bUvnoc2+jmheLl/mb3KhoNBJtWmr4ekmYZfNzyctWMmFSBVfcWsHNU6sYPaGMSETw3sxkO+0NV1rItCv59ocA776UwdJ5Ofz4ZS533mTluTdcrPw9eV8eOhpFo5V45qE0nn4oDb9fZs7rGeTlaFi5KI+CPDU3T60ilIjRuYeMJqsKn+0AkrUGiy2GLVVBx469mz0ONruNcuko+XlN52x0OgV6U+NlJG7rAe6/28AdtxhxpxxodBxlIUNmKeMvNqNUSow828C389MIR2HPbjh6VDDgghKuu6OScbdUMH+xD4WkoDWdUFqTx4iVgW8tBP6A+FYbn35WWY/4DIdlAgHBL6siLPooG71SR0Grhpnl/wUcPLAfBRIRcbo1WiCS31MTiBJGxen4JEkS5rQwzz+rZfuqAp5/LI3XZ9jZ+VsB/qDMi2/V13x75sUAOZ6+mCUrDsrJasKtVyPpiPuM9TaaCoVEIqbCRuNZU6NkJuLXIJyZ7Nu7r1ljAGC329FKWnbulEkk6t+3RSUxju/XY5HrVzumeNpz1/1e3J76iwUhBA8/6+Tmq0/LUdhSlRS2h0K6ESbIMfZRRQm5tKKTdBZVUhFG4+l2QRuZfP5F08Lwny7wEqoxoUuvZenn2fU2ogDDBhk4b7iRJT8HUKubT3xEIhGMegm3R+b8EQYqKuMs/N7PhEkVfLXEi9MlOKujiU/m+xk5vpR7p1dz2/1VXHhtGcMG6bn+imSMnPWxh2hU5vnH7Em346Jog3Nt3RnGblPx7icefv+zviHLvoMRrr29kgduT+WKWyv4eqmPy8eYuPXaFCqqEkx5sJpjRTE05gi52UrWbwkTicCj99hYPj+XuW9lsWpxHu++mM6nC3y0a61m/94/mz0OAImYoLJMwUXXVlDtPH0PDuynJTXfy1bpN2QS+ISnyWPUyA6++sbPn5tDpFoVdS63AAZzgoRoSKKUU0QBhY0mIDKlPEL4aSu6Y0qxICFRVV7JtElHefmRYm64vIa1y7XMeNtDu8u20mncNtoOKeP7Ban06akjNUVJepqSQ4cOndFY/DdAq9UiZOjbFyozNlCjKEMIgQ4DARrqpmglHTVH7Mx8s7bBXPfpl37cTiULl/gB+GVNkHOGGOrpg8bi4h8rx7/8KkbbwIAGleJ6yYiutDNvvl+/8qb/WTr2Hqr/nHlqE8RikGE7szqMocMv5JVZtZTtyKRtpC96yYgZKx6cBNMP8sJTlkZbm3t21dGyhRI/tcSIkkZWnRmREAIFyiYlFxSSgoBPhRCCUEhGqZG54iolPXspCcfilEZLMBgEMjI9GIwWQ905ejIEAybSs+OkWhtfN3bpoMVoPDPC//jx4/TrpeGFx9LrYuzlF5r44pumq55eedfDoqU+bru/irtvtbLu+3xmv5JBQa6aWR/XUlGVfObLK+PsPxQlEJTZvjuMNmHhLIZitSVYstjM7nV53HmTlckPVTHkohLOn1DGhEkVKBSQYVexaVuYC64u45X33OTnNP79zp5Xy32TrXX/tqUq+faT7KSU008Lmz0OHTp0QKGOk9ujgjtusjaYbyC5NrzuCgtfL/NjMSt54oE0rhtvpk8vHQhIsSgQUR1t6EIvzuYsMYL9yzsyeFQNu/Yl57pf18SwyY1LyUBS/1vryybt+FBuuCnAtBkOhg7QU1SWJD4jwSq2b9zE8uVr6dO1nHatThOfkYjMlbdVkojL7NkfZf7CIPZ4AUZr87XB/5tQeqyGjJMkp5NKhBBkUUApR4mJhvO5Q5SjRkOAWhQoSGvEER5OVhBio8KynScfNfHl3BQOmlZTlbqVKlFKlfoIh1N/pbBvNXfc2jDpJIRg+S9BBvSuT356fQne+tDDVx9k1yVbJUmib08d33ySjcmgIEqYqy61kJHR/A6Q1b8txaDWgqxC6vkHxh67mfuxnrVL83j4bhszn0hn+fxcvv/Zz4efe7ji1gpuuMLCT78F+G1NDGM4C5eyjFtu1DcZ+2ZMs2OxKBGVuWSXD8ERcZMgQbE4xDbxO8c5wFcLo1x0bRXT7kqtR3xC8tlb8lkWzoytOEQ5QgiEEDgp46h1NZNu1fL0qy4m3l2Jzy9zVncdHq9MeVnzE+NKpRKBYPUfybXaGzPSmfJQNd/+4Cd+0jTsaFGU6+6oZOhAPTdOSOGzd7K470lH3TFkWdT5MAzpr0NOSGzeESErQ0WlI8Hrz6Q36AIaNtDA4L56jhTFMegVxGVQSNI/FgckEoKy8hgff+ll/mIfFdVxdDo4VhRlz4EYG7eGeeD2VHp115JuU9Km7VnNHodIJIJep6pLeh4viZJJff3hWmrQYSDjb0UdkiTRlq74gzBvUdNabB/Oq8UXDbJnt2DwKBcGnYLC1mpenJ7Grn0RrruzkodmOJlwqZkVi3JZ8q2BnPYeHn62hvE3V7JocRRbpOG+SpIk2tAFf0DBmx94qayOs2NPhBvvruSZlz34AzLHjx9v9lj8E/4/qfz8O/4twdL/iSguLmZIXz17DsZ4Y7aHZb8EWPl7gOlTk2XPNquSzdvDtG9CgBiSCw+LXouL6Ek9riARp5W16yN0lM2NeqsknSnjFPj7c7x4PcMuriTbriM1RUHRiQT+cISu3VSs+iPENx9bgWSgmPmmj/lfhVFGTCRI4Itr6NPDQNtWGhYv8xGLSigBhQRRETqjtr6HHnmIsz7rjV3k1GXojJg5xn6yKGj0b7yGEm67RMtHnwbICnQmpvESJsALb0VITVGy71CUvj21PHqPjceer8EZd2IRtQ2qtGIiSiWldKMf+9lGKzrSg0FUUcphyxremmnio8+bDg7bd4cJhmROlCUoLo2j1ykYPcLIz6vC7NwfxO12Y7PZmjUOvc4aTnnpHg4ejuILxLn+ripuvsqC0aigV1ctGXYlFVWJf9TzzMvQIkSUn38LYjAoeO5ROx3aJlsY0mzKegFdyLB2U5j1y/Lr6Ub17pEUzB9zbTkd2qq5+7Fqysrj3PGIgwFn6TjnbAMXX1eBSp0kga68xMyVl5g5Vhxj7cYQv64NsGtvhP699Py4yg9CwaDBQ5s1BgA+nxf0fsqqmq76i8cF7mAI5V8cVuMihtN8gAHnehnUN5V9h6KozUEO1G6jnehel72MigiVaZuZMd1QV5mxck2IO+8NkOHqQSzm4IYrPcx4NKWuncHhjHPVpGo83nKMx3NR2UGdm/wRMTDVpFDlLuBIsaB1fhCFAj5bEKDWqcZXI/H4Sy40nhzKioqaPQ7/VRBqBHEOsp2uoj+SJGEnmypKyG6ElAyLIBKKehl9r3DT7+woV11W/3mTJIlH70nj4uvK8NQm6u71wwcFuX/RGW5KpB1AFTfgdMXqm4okmt5AA0SDGpSymuy85mdz9+zZQ4GxDeqaGM/MrODpR6x1763+I4TS0XAsdJKB2JHeDBy5hcsuUzKkf7L68L25tVwzLvls/hWXX6biqT2bKAwOpEBKupsKIXAry/BbDxN0KQgKHwbJjEbSUllkrcvk/hWHj0VZsMRPZTzKuH4NtaBP4cYJFq69vQK9ofltLLt370aWJdq1UfPDqiAOl8yPX+Xx3Q8B7psWIDPWjlW7bMTUAUK2Y/ToAHpdnHhcsHtfhO27IixfGcBZI5OZLjF6QhkguPK2SkYPNzDhUjPxeNK86M+tYTq0VXOsWDD1cQcCyMlU4/LEadtKTdtWal56x82UiSkMH3R6g9q+rYbxF5sYcnEp55wXx2hSkzge48Xp9no6mJIkcc4QIy88ZufZ113EYme2HJPiKkLxOOt+Fwwb5UVvCxKNCcpLIRZKPjcxIhRrdtE5OqTBPRkQXiKKAAmPlt/XRzCZk63Pp7Ltk27W8dZTh8gMdqr3dx6ctKBdk9eVSgYJYpQfqyQrPYvMnCxmzs7CoJdp38pPx7YBOrX389HbyXh4wVVByioSZKarGT7IwOGjXsrLy+nYseMZjcf/dJSUlKCQVezeF+ecUVpy04/y9nt7kCIGIgQbdUnN8HTn3Xd/48uvq7jwPB0KpcyyFUGqKiXUKoknX64hLU3Btt3heg7gAEP66/nx10AD7VaAsoo4foexbu78O2xyNj/8tI9nHj39WpUjgdVSPxbM+shPyJ/ctJ4Jxo2/jn7d36BHonPderYF7dip+Y0cnZrC1vUTQZGIzN6DURQKiT69NMzdvwaN0JMX7FH3O0ln4n+uKpGJI0kS8xbVMu4iE4sWCFIrzqKPlJxbotEwh9hJEQdpI9V/boQQaPX/fHyjofGChqbw2dzXmfFg/ZZIe5qS9m3VPPqcg2cfsdet7YQQzPq4FpUyaQq07vv8upiQYlEydXIqdpuCs8eewJ6qom0rDZl2JRu3hykrFeQ7ziFOjLT8IEP6pxOLCbw+mSsvMfPmh260WolP386qd788eEcqkx6o4u9bPiEEL89y07qFion3VHPlWDOXX2jCZFSg1Sq49EITG3bsavY4pKamYrZHGNjPRM+uTY9hzy5avl56mhiefIOVa++oZNGH2bTqWkkH77B6SZ0McomW27nmpjXsXJ+BVgNREihofE0gk6hbf9iqenHEuZ2pU1RkdKjAaLGhMWTSa0AmiViCKdNrSEuppUMbH1XVLrbuDDPtThtdO2p47nU3+/fESRBg4NkDmj0O/02QhJKWtMerKcdt34zericSFpiqFOyoXUeWKMBGJnFilHGMID7Uxgj5ge6UcvQfjy2kOBdfHqf/WSkcPxHjyivVXD8+zvbdx7GlKhgx2MaESZVs2xWuZ5YohOD2adUEfAr+3rjw5bd+br4mpVETnhSLkivHmnn/Uw+btofoNaD5bc7lZUUcKQoz80Uj4Zget0fToNtHrZb44OVMugwpoeyExMwn9Hz3UwCzSSJODLRhWrVoev+Ym61izZo4MX+CarahxcAWaSUtRSd6cnJtIaDUvYKRZzdO1qdYlHRoZWBPRQUndDux2xRMGK/nzlvt2NOSg7V2Q4iJd1fy9Zxs8rJVOP3NHwej0UgkInjmVRfnDTeSk6Vi8cfZzP3Ky9iJ5cTjgpLyOGaTgjefTRYn5GSpaNtSw659Ebp10rJqXYj+J6XlJElCr1Yz9/MQppQ4l4w2Nbqu/2NTiNLKOGuX5JGXk4wdb3/k4eulPq6+vGFBkhCCpSsCLJ+fUyeJB7BqbYC7HnMwcqie/r30HDgS5YvFPuIJgdXafN7EYDCgVguisWTQ7dFNzYEf69+MVZSS14jk36nPnSNaUO08wrJf/IwZVX99v+bPIKv/CKMLZOPZ0JoIhymujXDzBB1xtZ+03ARPPJLKZ4u8ddXPu/bEKDtsor1rBMd/cBGSiprcI2klHXERY+ESL6WVMbp01LBte4JwUEKlhtra2maPxT/h/3Py0+v1ojkD8db/NpSVlZGIKwiGZN6fmc74Wyt57Zl0Zs/zcvkYM/dNtjL9RSc2a9NfXTAo44uE6cqw02ZBCQjG/exnK51FX3RSw5JsNZqkkYWvO0fk9SjLhnBCVUbEfpS5s+zM+TLZTnOqxe6GKS72rswjO1hYdyPHRYyXn99IIu5l0TIvyAo8ONEptBh0Aoul6Taqv8NsNqPUK9ka/J0sUYBApoIi9JhwikrsUv3MXVgEiWcUkZVpoqgsTPsxe9iyM8yHr6czfFCy1V4IwXc/Brjh7ipMRgUvz0rhhkl/YI+0JDPRCgVKnFRQThHt6YFBMtNV9OOAdj3hWByNbMRmj3DZBVls2xlh4RIfV/yNRIjHBY89X8P+AwnGj0nh3ttSWbUuBEBlVYKDh+JkZTWedWwMBS3a4fXJaLUSha21FJ2I1enJTX6wilBYRqNW1AXwxrB6g58hg1QcKYpS65W5fVo1Cz/MplVBQyLx9dlurrrU3Khgvk6X1EoaO7Gc2a9k8vBzThZ+eDoT/uzDglvuq2LeIi8Xn2fkjocdaLUS5w03MHKIkWpHAqcrSdQ6D9vZvHkzubm5Dc7TGHbu2E2rFiqEIs6+g5F6JfGnsOC7ANqaAvayEY1aIjtdg9GS4KEpeq4el8rmHRGunxggo3oIWtzs5E8QSZogMzfOh2+nMGRA8tlwexLcea+fvMphRAiR0+MALz9jr3e+dLuK5V9k0XvoPvxbs1FICiQtqDJAfdLUw25qy+OvgU4jk2L2smlTJS2NrYlH3axaewRLJAu/VNysMfhvQ1a2hQMOLyasbGUNremInWz2sgmN0JL2lxgQEgH2saWBxmHYVsTdU5qunrjsQhM331vFBaOM7N4XxVEj1+VJlSiJijAaqfF286jaS152/edfa0yQEIlGSVMhBFERI0gVWVmZDd5vCpIkEU/EyAoVsuTTEOs3VXH/XUZys9Ws3RAiIeRGk1pmbCjLBrL+zz/IyYphS1XyytN2Hn3OiVopcf5II7XeBLPn1XKiNM7KZWk88tRGjh9WopQ1JNRBRp6jYtylVm69TsUR3166iKSOXYarFzOf2cKXC53cdosOk1HBitVB9h2KMHWSlbsf8JGb0zRxbDYpKK8SPPTonc0eB1mW8ftlFBI4axK0bqGmqCTGjGcSdA2OTI65BMTtiKoCfv56K48/H+XF6XZ+Xh3knvsD5LjPJpMAPvkw6akR2rSUKMhTUVmd4MmZNXQs1KDVSlgtCm6+OoVe3XSEQjKff+NlxitutJKWtd9nMWp8KVqNxPBBBsoq4qxal6w4GDZQT36umqmTrPy+IUggJBOPi0ZJJIBLLzDxxMwapH9oT28MsUQco1JHKBHFV2nmRGUUCym0oz1GzIQIUMwh/MJBSeqf2N1d0WPCjxcXlZRRRBe5P2asHHccoMpRyeMvulj8STKe33iNiV/XVLL79yg2bwe0ko6YiJ40i2loAnEKAhkJiYPbjmCQskAj8LTbzc035bL/iIkd+5NrAJ1GpkWuH4VGy/vzvFRVl5OfraTKkaBFi+Zrnv23oKioCCMpOFxO9uyXeGBKKt8vjWE/NgSvcLGbDWRqbZBWRUKKI5MgFpOIu03Ej7Th3SPHyKYFFlLJaLOZb7+0kZaq5Pk3Xfy0KkD3v60dzhtm4I0Pku2Rf6/k2bkvjIg2fb9KkoT4m1bhR5/XMnFC8rsXQrDg2wDz5gqMOiUud2NHaRomkwmdKqUeUaWRdOTlKFAZQnUuurKcJNlWrQvRr5cOWRasWhdk7BgdWWlqVrxb/7hGLNQKFylSw8R0rXDRu4+CrTtDvD7bg0GhJ7tiaJ3h4alr6Cz6skNai1s4SJVOG2XWUEmoLEIsJuppBJ9ClSNONH5mZg41NVW0bZUcg+KSGO/OrWXvwQjllTFGDDZw3pVl9OiiRalMGk+NHmHk+3k5jBxfRjTasLK3TSsNOZlqlnyaU2/9t2pdiNvv2EhKdTcG9lSzeJmP9z+tZfQII3k5KrIzVJx/jrFBjFMoJD54JZMeI05w6cQyhg8yEI4Ifl0bYvRwA1+8n82o8WVEIjKX31TBdePNXDvOQuf2Wrbsbf5eIRaLkZWpIMOu5ERpnAFNNBSVVSZNXk/BbFIgBCxaEiAz3qbRanaNpCV0Ioc+I0qJxwRR6TgFtG/0+DVUkkuyvdQsWSGhIrOmD/wBQSCkBWW6TG1GNfZsC8FYBtv2g1qT4LxRQaKyn1DEz6yX1LTId/HKGy5atmzZ7HH4b0Jaho0yxVauHCe48+ZsZs5yU1kdp3svJTt2Bykp2YOt1TGKjkdJyPDcdDNbNmvZv9iAmVTcOBrt0BFCEEtx8NxjybW+ySCx90CUs7rr6gxwAL54L4t7pjuQZUHfXjqCQZnf/kiSZ8FQhPfn+rj9ptP38MEjUW6/MaXB+U5hYB890ahg/jc+rry+Q5O/93ecKPHQs7uaS8cYGX9LBR+/0fi6Uq2WGDnYzNL5Zu58yEm5M4ZBD2XmbVh9bVi3Psa5wxo/x6atEVL9haRL7RBCcJDt5NKWnJOt1AkRx60rRqWL/mPi32ZVkENLrH2q+Hlhwz3wkP56lq8MsHFbmP2Ho9x9/+3NHgefz3ey8EYwaEwJrzxl5+wBem67LoWUFCXzv/ayclEeVY4E9z3p4NO3k+fv2VXDgcNRolGZB55yMHyQnvmLvYwYrKfWI7F6o5dhg3V0aNtwvhNC8PSrNXzzcU491/aJEyyMvaGcQX319eZOIQQPPePkuvHmesQnwIghRu6bFOf2h6oRgFGvID1NwYEjCVJTm75vGrsmlQqWrwxw/xQbV11mZtZrJWTHT6+p4sTQ0HSSSCDYuF7i2P4w7xSGuOl6HSqVxCdfejl0LEK0NI/WojN72EQneqOXjXByDg9Xhbj97j9o3THBvoMR2rfV8PTzAXJdSXkci0ilXBQ1ul85df1KFETDWr6ancWOPRHmLQhQWChxokwiLy+v2WPxT/h/TX6uWbOm3r+LiooavAbUucCvXr2agoLGq/b+F0m9hs3bo6TZFdx4bzXnjzAwfJCRZSuCzF3gTTrU3pzK/U866on1/hVzvvCidbZq4JJukEwUiq4Uc5D29Kj3nhCCCCHUaFCjIRKTUfVZy1UjNEy6MQ1ripLWLVWcf1UZW3aEUShg5zoz2aF29W5ilaSmZe1AnpixgglX6NixUaYNbTgotqJpQh/zn2A0mggEQ1RJRWSIfFrQDhfVHGE3DlFONgUoUOI3lBG1ltG7h2D2515+WpCDxazE5U5w9ZRKMu0qOrVPCuJfeoGJ/YcjbNySXAyuXq5m+CWHKfUWo0RNKul0Z2DdQihGjPxWcSIuC7rqQnT2DUiSxFMPpnHjPVVs3BbmtutSyExXsn5ziCdmuvCV2Ih6IuTlKohEZI4Vxdm0LcSmbRGiQX2zdU8hWcau1UiUViS45ZoULhl9+nuVZcGjzzspKYvx0DMOfvwyt8Hks3VXmNwcBZ+9c3qyKS6Jcd2dlSyek036X+6hHXsi7DsY5f7JTWeaBvXRc/BIlA5tNWj/lsVUKiXmvJ7J4ItLeGO2m+lTbVx6wWly6PorLMxb5MW7SKa6uvkSCACuKjdGtZolC+1cc3slH7+RSdeOyQAuhODHlUGefNZHQPKRpc5GY/Pw60+mes/I7fd6yakeilrSoMdIJnnIQsaNg/Mu3VtHfAK897Efs7MDSkmFL+UYLz/Y+Hem1Sq44nIt371WjZ0sRARiJcmfWuGiMn07XbtlUJOwUmNII79VB2gFcjwLoyGLNc795GT/OwH9fxpqairJpoDWUkdCtqP0O38f3y+PYnDbqaKMYnEYPQaSlIyfDvTCKP2tFUkV+0eJinS7ih17I/gCMvfelkrRsTA1v/kxSCayackJDtOWhtpjPty065xokCS4ZaKON6cfJl9uuICtpowYEdRo2LRhE5MnT27WOHTt2hW3ooo8ClHXZlNUXsyGrSqi0TDdu2j48bsicqItG/1br+EET08xMfaCZNzYezBCTYWW2c/k8MYHB+jZXUVOlpr7pqTSpaOO77/S8ulXft55348cULFqdZyS8jgq7Jgxs5lVtBIdsGDDUNOGo/v28eZ7Xi6+UM9lF5p4cXoar73rQ8RUbNjUdO/P/kNR3B4YMqT51d86nY5oRMG+Q1E6ttMSDMmMvaqGTMfgBmSzJElkenrw8hu/ccWlRo6fiGHyFWCRrIAVe00OZXu2MuXGKGMvNPLuJx4uHGmkfVsNU59wsHhOdp2el16v4NZrrAw4S89lV3m4/zEPfXrqaNdGw+QHq/AFZMaMMiFJ8OjzNeh0EtPvTeXn34L4AzIZ6f8skWI0KEhJbdXk7zQGrSmK2ZeHjIcaqsggl/ZSj7r3TaTQmT4cje1DmXqUXd61iIQSC7ZkdRJq9rOVQroRI4KdbI78GeHeR9w886gFi1nJ57NtfDivlkefWoUc0qNFh4VUqiglu5HuCyHESV3uLLSc3ChGJY7sr2RYnwi3TdDgrlWx97CJ7XuM/L5JjymlA74opNhljlU4Cfg3YDafof33fwHMZjNhOUSWGY4cSTDm2jKkqB6riGPEQmp6jOtvczB/YYRgrYKcLDXjLtUgSQlefHMnSrcVJxXU6I/y/VtJZ1qAqy41Ew3Dky+5+X1tgtxciWvGG7GlKvnglUxuua+Kc4YYuOISM4mE4NMvQixaFCMoJ+q09v6OkAiQm3u64nDuF36W/xRl904fqakBDhwLoanJRxNTEkk9Qjx0ZhWPAEp1w0olyZ/KldckjSemTLTywFNO2rfV8NNXOXXXOePhNF55101xaYyovQhqThMgLelw0tW9J0bpNHEREF4OajZii8ncMz1IxK8k4EjFLjW8bkmSaCO6cNT0JwGTkVhITXVtCIU2zLld1Tz7uounH6pf0SSE4K5HHChofnsjQE5OPseK91PtTPDMqy6efMDG4H46pr9Qw8tPpiPLSdJFFjBjWlod6Xp2fwO790fp/TddwhfecrF0XnLt/FeMGKzn7rtjvPdMNbv3h3H54YcvcuuOt3CJjxuuaJysVCgkxp5vZEg/PUhJvfN7brXWmaqcN9xA+zYafvgihZvurSI3W8W6jUF69+nX7HEoLy8HBBq1gjfe83HFJY1XaX3ypZe3nz9dFRyPCxzOOL/9HkUfzGhyQ54msjh4sAqTJYY+8zj+yqwG3WLF4iCppNerhv57gkhEwF3i5YBjGxm78iGnkndfa8eRYgv7jhjZdTCZeNJqZApbBrClr+aHJT8ybdq0Zo/Ffws0ei05vUqYdlc6199Zyf1TrKjVCrIzlXRur+XPLSEee8GZlLOQ1XwyN47PnyCkPEJ+ogP72YpFpDYgvEulw3TsJBh3SwVqtcSRo3ESAUODggtbqpJ5s7J4cmYNM5+V0JgSWEw6vjukx+4q5KVX97Nnf4SH77GSn6tClgVlFXHatmo8aVRaHqNdGw3tW2vYunUzAwcObNY4SCLCXbdYAYjGxD92AGZlKNBoJE5URLjnthT69dJTdGmMV98+wBffxLn/TjMplvrPfiwmePmNANZgH5CS8S0sQhSKbiBBUPipyf2TqXfrWblORXllnJyshryEEIJd+yNI6hqm3dB0YmPCWDOz53koLkk0ewxOHT8WEcQN4PEmWPS9j1ff96BSwkXnGfn+sxz0egXZmSoiUVHHnxSVxvl4fi1tW6l57Zl0zEaJT77y8viLNYSiEj++n4XFrOS5N1zcdHX9Z37D1jBd2mvqEZ+QTKrMeSOTW+6vIj9Lw5jzDNS443z7QwCvL8Ha7xuXObt2nJn533jR6xT07q7lh5XJzgulsulux79DpVIRjggCQcE7c9zceXMqnXt58GyswXrSwNJECh6cpDfin5Lsei3hrPhI1E4NIUeQ5zdVJo2tEnZCKcfQCRPbWUtHeqOX6u+LdZKetIq+qNptZtKD1fTrpUPlyamTx1FLGhIi3minCoAbB6lkYJGtjLthL/uOhMitGcCxwFYU+sj//5Cf775bP3W6efNmNm/e3OTvazQaxo8f///2tP9j0bp1axzOBKNHGSitiHP5GDOxmOCOG1OY9UktF19XxjlnGxkzysjoCeUs+zynLtAIIVi+IsTLb3lpHx3c6ERukWwcEXsavO6kghRsCGRCBMnKlFDqo/TpbSTFoiCREGzbFSXk1XDPYzW0zddjdvVq9BwKSYE1msfniw9RKJ9NqmSnlehCmbztjMdDxGXSpHRaiy51i5lcWlMrXBxiBy50RAgTV1VyzcVqbrgypV722Zaq5L2ZGTz9Sg1z3zpN/t16TQoff+7n2+UBHns8TL6vD1qMuKnGjYNdbKCj6IXfUIbIKaJXFyW7v25NzFKJlqReiVotMW9WJhu3hZn1iQdnTYI2LdUE/n/s/XWYVHX8/o8/znRvzHYv3S0gCAZiYitgYit2YYsYKHZgYKIYiIUiokhJS3ctsd2z0z1zzuv7x8gu6+76gev9+V3X7/r4vv9SGM7MPOecV9yv+3nfTi02d1c8xu1cf3US78/2oarszLiLa5EUC6l2O/F4HM2/xQwfA0VR6NfLQHGhthXxCYmF5YtPpHHulTWcN8bMeVfV8Oq0NHp31xMKKXzxnZdvF/iZ92E24bBCRXUcm1VFYb6Wpx5IZcKtdbzydBqKgPm/+tl9IIrNoqK2oeP2rLrGOClJaj7+2sPlF7TdpKpUEmNOMaGS4KffAvz0W4CZL6Q3L6ivvcLGdwt8GM3ihDa5kWgIg9vO5197+fHTbCbeVossQ2GelrLKOCpUZGRKeCN2cgL98Ne7uPCa9fw+L5vkJDW790eIN6WgQUuTqpq4PdHyqnbmkBzP5pdf4zz/eMtmbtXqGLZ4Jkgg9EE6F3asdOnTW833miAcU7a4iHGQHWQ1FnFgWQwDCunoUPJA2zOOLklDKGpHsTiwWIqOuw7/JYR9gq4UJU4DVYL777Rw7ZUKN1wbIc95MgJBjAgatPhwUy4dwCZSW/vQeVNYvqaO6ye2v4BYtS7IZ29nkpqi5t4nGpl8fRJP7tpGnmMkdjJpoo7DYg8FdEUr6RIqHlUNpZodfP9q21P2YUO0hNKOUO+XsQe6oZG0yCJOLRU0UUc2hdRqDtGOnWKHMBgM2OxqGpUS3KZyFnyW1Uz8A8z6qAZnXQWpsdaEVEB4KYuU8/LrGr77IUpZhYy33kxW4yj0khFPpZ3qtL+oqArhcsuccYqRW+5xsWlxGmm+YWgkLUIIqsqbKGcLarRo0OHBicu+h0vG6Zl8i5lunVsWs/G44Iuvw5hJovpIlG27Im1aEYUQPDTNQW2FoK6u7riV8EIIJBXIssLe/RGyszRoJX1bwvtvqCUNEa+JnXvCzPvZh/oYjyNJksj09OfuKUvZdSDM0pVBRg41smp9iIfvTGk3yKBPDz2de8T5ab4KnS1CQWGEByencO6YlgXgxIutLFkZYMqzTaSlqnC64xw83OJRW9cQZ83GECpJ4rQRRkxGCZ9f4Z4Hji/86igMBhUxX5wYYdSo6Ezvdl9XSDf+OlJKHp0ppFvz+CaE4Ah72c82krFTLPUAL6z5qpIRfxzCmiwTiQoaXVG0ITv9pOGERYj69A3U+hpJDaej/0cHSRWHScbOYfbRiUTbelzEUCSZcVc0YbTGSUuTsKeqiUQFT92fikwmP/yeRWWtAVtSBlqVlrKyMjIzj18Z/V9Az549ESY/WslAkkHDey9ZefVdF+V1h9BbI1x7nZo33oiRGx5AZyULuSHO5wfLKIsfJk/VjUy6oEKNK9TIdTfuYeqTMh9/FqK8RI/TJ5FNd/7cnUpME+T99w5zzbVqHn/QxlWXJPHIsw7e/9RHkpyB3tmVQiWLOHtopIaMf/iJCSE4otlOf3WYex52s2ZdFOHIpMAzhCbvIaqslej0KiLGJuLWEJFQy7/7N9XQP9F3UB+alrVWaSY5evPFl6vJKZBJTlLhdMvcdl3rDaskSUy5M5XLb6ohtdCNx9VI0t9+yXrJQG9xEgfYjqIJk5NsxRP14wkHkRUFvU7NgF4m6mpC2BR7h2SZhSTiMYlNa5P4bqGP1x8qpCnmRI678Ppkbry3jjtvTKa4QMvOvRGmvuSkvDKGzdB03N8foEevkTzzyhqq62RenWbn2ddc9OymIzdbgxCJg5X2OmRkOZFcHIkovDvbw+8rAigKpCSp2hCfR3H9lRbee6+Oitoo87/Ma6VejcXBaOz4t0uyqdBopVb2IC2fJfGbqNUSrz+TztV31HKwNMbceRcedx3mffMpwZDCb7/H8BzJ4M6Hm3hzur25xTgWE7zwlpMBvfWtLGoWLPbTq7uOPfsDeHWVWGLtK6yiREglk5SMWhb9mMJVN26itsyK5MhJZBlQQxJ2img58IyIMLI6SoN9EwTNGP25eDK3M2iYzJPjUwgEvHz0RZz5Cw/y+jOJxPBNO5Oax8LdJVayMlVs3fLP3IP/BUDAV8m0V1N4+NlG1KrEXqNXt0S6+P5DUZ5+KJWH70zllsl+ioIjMB2wYBExqqUj7GMzKkmwSSwjj86kiIzEAXr6IdJyfdQ0RBkz0sq9d1i45iY34SM9uXTSVua8n87QgYkDA1kWzJnn57MvwhRFT8HisjWr35Ag05nPwrkbOFxRD4DDKdPgkDl1RNtnQAjBvJ/9fPNBFtW1cbYe2HfcdcjLz8ZirgOgc6GWbbvCDOzbfqfSoiVh8vqF+OOHguZno39vPReebeaexxsZdnY1X7yf0dyufOBQlLse9KAq79mGqFJLCf9jR/YGlixIIS9HS7cuap5/w8m7M9LbjOVffOfD3aTGpHdjbseT9yhMRollK8NIomNv3faQmppKTNYwbUoqDz/j4J0ZHa8fBvXVc+BQjNRkNWs3hFj1cz5XT67ljVkuGhwy1423ccYoEwv/CPDYdAezXs7E51daEeC19XEmP9zA7ZPaHzOK8rUs/iaXrv0crFwsc8tdCs89Yuebn3wdt3zrVei1EhecZcZqUbF2Y5jq2hjiXzIO2oMkdCRZ4effAyxbHeLSi43MOLwRR1MOOaIzdjLZx1bsIquNZ3cFJRTT8nsbJBMGucWaaoOrEis6dBja7ZAAMEs21q5V0NlkyreZSYpbWs2VRXRnL5vpI4a1Ei2ERZBS9tGHYejQs37dLvpxOmbJRqNsJyiCBAIBLJbjDwTrCP9j8nPy5MnN//3+++9z0kknMWRI254DlUqFxWKhW7du/1c++P+rsNlsKDEd+0pi9O6h5b3P3OwtidKtkw63R0EWEI0ppCSrKD0MI86poSBPS7pdxYEjEUIOK2F3Cqp/8akTkkJURNBJemQhU0s51ZSiRcsuNhIlRGeTmvtutbB2Y4g3PnDhdivUHkwm33MGfmc9i/btpl8HadkAJmEjyabCYfkLTePJZCi5lId2ndACNxQKEfFH6H0M8XkUSVIq6SIXM1Y6STk0pi/llafT271OcYGWBoeMoohm/6P0NA1qNTzxZJTshlMoYQcSEqlkkkY2DVSxR7+St160IoSJF5+DPNJx0EiPLjoWrwhyzhlmJEli+GAjwwcnNoG/Lgnw0+xUDqu3M+FiNa++42HBd1oKwz1Jpys7WQ9qcUJJtpmZmTQ44jz/WFv/k3g8kUYsSQkvjh27w8z82E1FdRyfXyEQUFj6fS4zZjrZvT9Kr246HE6ZJpfMI3elEAwpfLvAx4q1Qd58LoPpj9s58/Jq5v7oZUIHp+effu2lIE/D7gMx5sxsn7TIydJQlK/lmUfMrNsUYtLd9fw4O7v5eldfZqWyOsbKFfMZM2bMcdUhPTud6v11LPg6mfpGD1+/n01FdYypM5w4HDKxqIKjUcMgeiRCbkiloknDtXfVkZOpIRJRCLryqMhaztVXabl2YoKg/ebHUmZ/dgBNXS53PVrDO39P3CaTRBNxNGhRhS3sOeDntHaU1gDbdkdw2w6h8kloYiaiZgdlkXK6x4eSlpqGJv3vNvg0/h51E9eRIzL+gERdzf8GfLQHvT4xxtRSii8kM/vrAM8/nsL9D/t57fU/sTh6YFGS8eMhmHaQvl0C7N+3FIu3CItIwo+X2nA5L80MMv5CS6sghJ9/9/PebDfBkGD/oShqtcSdNyYx+xsf9z1k4YmpS8iOdyFLKaBRVcl21QpsFjWpdsgrEHjXZHPZDTW89HQqo4YZCQQFX/3g44dffWxYksWKtW6mTV+OswmEJDBIenoHRuHBgUMnaHKf2EY3J99Ir1G1rNoYaUV8Anz8Tgo33rmHcLQSbUMRKqEmZq/Gp2okuTGL4J50yvfYMGLCImmaFyI69BTlmdh50MuajYlEyw1Lksnx921+jSRJJJPGAHEKB9iOhERXqR/1ssBgdDcryCCRVnvNHQ0Ea9JRDE00ONVMvC7CYw8bufJSE3q9ikOlUR6a6uTgphQkXHz55Sc89NATx1WDoqIitDqF4kIdFVUyP87O4ZQx/94z6/cr3PtUI1debGX2rtYEuEbSolYMnDHKwM1X27j0hlrsKWqmP96x19S4sSbi8QCVW3JIHVDfivg8irGnmvnqBx+9e+iY+qCdM6+o4vdlfn76PYDbq3DOGWbicYVbHqwnEkmM01s2r2Xs2LHHVQchBElJAofHRU60mDoq2m3ZlEWcErZhwkqR1LpVU5IkOoleuGhoDo4AsMfzoTYfahP/HxAHAKhJW4uU4iQ/Q8WphVrWrV1NtDYDWySHKBHqqEBCRYwIhXRrDlas0ZaQXxTng9fT6VqsY/UmLfMW6Miwp/HuVymEoy3PpM0Sx5ocJzk5+bjq8F+C2+3GYpEoLxfceI2OM0ebOG2EkXMuraS6PsYXX+joHTw9oTyTQIWOjHA3TCKTI+wl529FWioZJNfbufv+5WTHu+CnhsGc2rIJke2I+jxmz9zK7K9qCIclkpR0AhEXJndXFBQqOYQBEzWU4RcecilGhwEfbtz2Pdxzi+CTzzW4VvQnFSsxItTnrmb6M2YuPCehqD5cFuWBpyL8tVFCo48Tj8fRao9f4XLK6cN4YcVLFNiTMKaEUGsUXP4oNrOakkNxHn+hqcMWUICrLrVRWR3jd/0Oqkus6BxFSEjUUUFU7Sc5RaZJ8aMJZTIoOooIIeqq/uLH2XYWLQ1w342+VoedxyJEEK0WHM44ixbFscYyMWJnyW9byMqSUHRRVm+ow6BPkH8hn4agT4ftBAWwG9YvYt36AJ2LdDzxQhP9+xh44fE0Xvg7mPKs09qOTUIIFi0LsGFrCH8AVKpEGNVZp5lYsyHU4XuZTCpkg5eiXG0bdVnv7jo2bA03r4P/ieVrQkwa35YkEELw57oQ996SDIA9VY3LoxAIyCek8Fm35k8G9NGxZEmIqF/Dnz+k03dVBX16aTAYYM+BKJIET97fsllftynEB3O8fP9JNga9xNnjK/H9ldcmEBYSIW9FdKdXHweZ6VqW/ZLO/oNRpr+2n7WLrfQJD2s1/gohOKTaxpRHJCZcLLFrr4uHph3ih9ktnqiKAoP6ZzD3Zx03PWJFrW47FpbLArX2X5JT/sMQhDEbEwrm3+bmtlIben2Jjr/nH7WTkqLC5EtwDhpJS67oRAM15Ilu2MmkUdRQSzlRVZAsu5drrzLz5TzBojlZLFnkQJ8Wpus5e7jvjjTm/eTjiRccyEqC/BIxDSnJag4F/qJH6JTmRHghBF5c6LIcPHFfov36tofqaXLJvDHLxYSLLRw8EsNmVdGrW6LT5PwzzdisCdsGt/v4A3HHjL2YH39dw8C+Bm67LonHX3Dw3cfZbYJ5Nu8I0+SSWTgvrY3vqCRJvDotjVMvruKNWU7cHkEsLjhSKpNZPZqUdp4JWcTxSk1cME7T7HV56ggTW3ZGmHR3PVPuTKFPDx31jQlbpZ9/C+L1GtBnOVm8Qs3Zp7ffSffDQj+11Wry8o+/O/Lod8jIsHHuGSYefoZm65NjoSiCxiaZiuoYp480csuD9dx6XRKNTTIev8JpI00896i9eZ96+TgrZZUxbrq/ng9fy+C2hxq48lIrEy+ycvuUep552M6q9R2PmfsORlGQET4zR4646H6jjgOHO36eGx1xqusSdk4fzPFw+6QkHpjaiEp1YuRnYZGVQ0fcPHZfMp/O9fDQU3GSZDsaoWUH67CSjFofZafyJ8WxAdhIQSBopJp6qimmV5trykLGixMbKegwdOh7fBRS3MDQwTKbNrnwuHXkHJPRkCylERdxNrKUNJGDASN+PEQIkanNwmspQYRMqMPa5g4MnTDgjArKy8vp3bv9g/4Twf+Y/DzttNOa/3vv3r0MHTq0XfLzf3F8CIfDaNFy6HCAuCy488Zk3ni25RTF5Za5/p461q1T6BIfRGpDLvH6GA7iZKGjTNpLlHoUobRh9CGRZq0yhig1r8DtUKHFmFDMkUMB3ZoXwJEDIe6/fyMz3zbx1AN2AgGF3B61FCARtFWSl6zCd8hNCu0TjgGtgy/ey+Sexx24NJsxV5+JJNTEYrHj9nxdu3Yt6XLbNu6jyKKA/WxFJVQo/wcZldmkIhZr8TjavT+CTithLO/FbjbQiV4kSy1+jrkUUxk5xANP7CdHk0euux+SJKH3ZhMN1vPGB26EgHPOMCX8rYTg16VB7nnYjWTwohFRvvnWgEVOQUFhB+sopBsmrOR3zjshhcPAgQOprpVbeRVBIuX55vvrufBsM7NezkAR8OX3XubO99Gnh47de2TOONXAjfc3cNu1Sbw8teW38nhlbri3Hp1W4qWn0nnyRQe790cZcZKRYYMM+AMKT7+caKM6qoBSFMGr77lYsyGEcYfEuzPS21VHAazdGOaCsxKT14iTjPTpEWDNhjCjhicWx2azilBEEIkEjrsOp4wYxRf7v8TrVrHuuzxG/XkArRaicYGnwUhnepOBhoPsJCxCmLBiVGJ8/X4uDqfMxq0h1q4vZ8G8DLodExj28D1JTLgkxtkX1bB9Z5yzJ1Yz5hQTaVlx9qgPU6T0webpzPMvrePUn9smIvoDCr8vC3DeeXpq6w6Ql2OnoCid1ZsGY9SlcSwnIaIQr4F4I+yr30W2txNxtQ6/7/jr8F/CpRMn8vPMRVi6VFOMie+/lZlwSYRbJlm46Pw473xYwrKVYcorI+i0cVIUHd16w9CBVWikGoLROMvXBDj7NBNnXlHN84/ZOX2kkTdmuTlSEeWHY7x6nC6ZOx9roKREZtMGH6NH6dl1cA9nnmGjsEDNtRPSsf/9DO4/GGX8pVF8+4p56e0yprgcGPQSN11t45c5Oej1KiZcbOG7X7xcfK6ZQBAsRg0vT9uBKmTBYhX8y/lUu3C7/Lw428ZZ4xMJzWWVMVasDSJJEgW5ajLS1FTVeOg8bDeD+utYtTaC94gFK8lECFFDKalkUiBaPJoDxjoGDVLhjWp5ZkoqYy9uoqe/R7uKJqNkRiO0xEgkqWa4+7Hk81IW/HKEwkKJSFRQX62h2iHIjFlJym3kiSkmXng5yPSn4aVXHah1Mt5gFCGrsGv1qNGydfNfx10DtVpNJCw4aYCBwf0krBYVxZ2hqcLfxuYFQBEyWmuQpd/lcs4lTpLj2W2+WyAoM+NtFyqVxKkjTCz8w4/LrZDagVWC063w9EOp3HxfFbde2zFJeuOVSTz7moP7bk1hzYI8Ro6rYuaLGZxzRsui/uark5jzrYeSwy6WL5vPo49NO646xGIxFEUgq6KkkUMNZW1eExURdrMBLQYKOggokiSJPNEFPx4MwoQvbR8aqx9FgPCkkOTqjmQMUjyknndfSaNTYQFCCDZsDXOkwsGEu7yUlbrZsjPC4TUx7Kp0esono5P0xESUesMBjEVennlyMKu2WPjoOwuhsApJC74g6LRxhvT10aurn95d/RTkhOm2XBAKdbyh+K+iurqa/Fw1VTJcd1ViHvX5Ffr11bJ5e5TCWLd2A4hkZAx2H9Wa1WgDaST7O6GT9BTGe1PBQbozsF3LiKLIANbX/kFGso477lPo0jmZa27YTLrII5m05nEgRJASdhLSuLhonJ7HHrSQZFPx3mcuQgSxkIQjcxO/fJ9M56KWebdzkY6f5mRx1vhqtu+JnBDxCbDo16/p1Vfhg1e1aLU60lLV6HUSN91fz4F9OuwpKtLtHQ+yGWlqDh6J8tsP6ew5EOHqWzfTuVBH7QoD6fFC9A0G0slF8zeZbMJKfY2dDVvDnDLMiFNdQ2G8T7vezt6UA1jNMSbdXUdFiZkuko2g8GPATEBu5IWH7Fx9maWZoNhzIMKl19dhtLav2OoIe/ccxGZR8+kbWUx9uYkpdyTsim6+xsY1d9Rx0gBDm3T5GW+76FSo5cXH7Xz+rY/d+6McPBJl8Z8BOhV2/BtUVMVITVFRmN/2HrvtuiTueaKRHz81NGcCHMXqv4KUV8ZQ2gm6/WCOh1HDjBiNLXsVtQq6FGupqKg4br/LmiofAV+UoF/HQIZRa13Hx2/a6VSU6NTIzdYQj8PVd9QxZ56XuAKdCrXM+zCrmcid9Woa4y7ZitVxRvN1hRCUcwAzNoyYcbpaSIgeXXXMeT+dkWc1sH/PFgpEd4yY8eOhnBI0+ghZaXqK8rXsORDlxqusmEzJLFxuYc9BCweOJMZCSBChZq3MkL6e5rEwHvMx/maB8cQ4oP8MNFotL7zt4qPXM9u0Wdusaj58NZMHpzViMrX+u1L20ZnepEoJu4ssCsgQeZQo26ncb+WdR/KRhAq/VEHEFeC8URq+fC/x2qNBQooimL/Iz659UaZNsbNxW4hLrlpJis6Mx6fgj0YwqQ2ogxq27gwz+mQj787I4NHnG5n1eSLI+IxTjNTUx1m6KsTJg/XceWMy0ahg6aoQI0cfXxguwJAhw5j2ZIjJ18fp3kXHBWdbOO+qGl56Ko3+vfUEgwqfzfXz9swoRovUau9zLPR6Fb2663jxiTQy0xM1u+HuBvZ/35Z4yySPakoxWqNceH7rE5sHbk9hz4EIH33hZU9JhGBQYdoUO72767h+spPLL7awdI2f/Qej9Oja+rPUN8aZ80WcLvH+lFUdwO12n9BBqMVsQa2WMBkTHtP33ZYYDxVF8MrbPr6cG0YKW6h36vjueyf33WniknMtnHl5FRlpmlbE51EU5Wu56SobS1aGWDAnh29/8XPBtdXk5yQ6MWd97sHpkttdLz7zgo+Upn6E8rdRWQc794bJzVKzYWuYYYPajvVvfeRm2pRUnpzRREaaijS7GrNZori444DJ9uDzxVA35jH9zQrMRjVTpyRRVKSwbHkDCxcp6IwO5s+2E5MFz8zYRFmZTJJVQ26mRNnqRHjVUQghKGU/bhykkI4eI5UcJEaUmIihbefQXQhBmACvTLPz3mw3v/3mIFodRosePx6ihDFhRoueDHKJEUWrBfKamHxLI0MGajlS5uOVd4PsKV1Gl8BIHHEH5iQJg+HE5siO8H818OiOO47fnPZ/0T6ys7Mx20M4XYLrJhqZeHHrdr6UZDX33pLCzhU6UuVEu5FG0qIhcQN2En2op5oajpBHlzbXr1Ed5uorDVxwroFoRPD8Kz6O7LRRTOtkVb1kJK9xJHc/uJxnpsZ4b7aH1KwYe71/MHaknl17VFRwkGSR1mawiIoIDrmeoQOzeOrBFD6b66OyoZxYPH5CYVfhcBi1aP/1XpUDT+Z2zj1Z0Lt7CRu3w7hrqnn16fQ2A2osJvB45WaPISEEjzzrAFlLGQexktyK+DyKfKkLdf5KPEgkE0lMiHhZuS7C7PeS+XNdmDc+cGHQSzicMkaDiqgSJuzXkRXsSxKpRAhjwIQeA3vZggYt/Qa39Q/8N0iShMcv8+e6EBefm9jgK4rg1gfr+eSNzFaGyk89YGf8hVZum1JP315adu2LcO0VtjbqpCRbwq/m5PMqEULw7CN2nn65iYsm1XDaCCPL1wa59HwL50yspm9PPWo1bNkRobY+TnLVUEDivie3cP2VUTRqiTNHm5rrvn13mEhUaT4NBJh4iZXZc73N5OfXP/gIBgVdu7UOp/k39O7TC5vaTKNchQ8LAxvPoYl6PDQxnH5/e9EEyaKQOioT9a/XcceURma9lk5+rpazxujanfwL87VcfImK35cIRg+zUFSg4q33/PjlapLJIllKw7E/j+sn1/D6C8nNJNjBI1Guv6eOc8eYUOkHExRWGoNqGveCyQxKXBCtlfE1Bgk1RAnFGoin1qLXg2wKEQgkI2QJt+vETvb+KyjuVEQwqZyPX0jn4ceDZNefwoQr/2LwUD8areC3P6KE/BrSKEaPkTJXHSqrh2GDFZ77W713wbVR9pTE+HxmJnPn+5gx00ksKlj+Y+tDiM3bo2zdoMFQ34vuIoP6ZVFi6hK++r6eG67To9Oa+OhLDwsW+5EkifqIgojEcKy0kKXNIaqL8NLLtXhdAe661crCJX6yMjRoNCp0OoWrrzAz6+NGGhqbuPMGG0vXd6ycbw/xaBLvf+rG55OZdHcdkgTnnWli1schDu+0kh0ZQgFGGusdvPvXbvoynG5SSjPZly+6UMp+KjhIId3wChc1mgN8NEdhyr0JK4pMuxZD4F8U/VhwUIcs4qglDfZwJ0R1MeHqGBIq0ojRaFpJZiwfv7mUiuooZ54NW3e4cDoknnk8GZc3kZhs1AV5ZFqEoP/fE5CPhcViQVKp2bgtzM1XJwMw7XELl23dSifPKa0O/IQQ1Cft4rEpFr74NkjD4SSyjgmuEkLQoCnFmhFEkrREIgIh4KarbLw3282TD7QlNmVZsPqvEI/fm8qZpxmorO740M1klAiGFE46u5IzRxs5baSpFfF5FNeNT+LrH/1U1frauUr7UKlUaLQatHoFEVZAHSMg+1q1/5ewg670o55KDHQcpGLASL2qjOwBFcx9PYne3RNz4abtYe64fy2aeIRfv8lvJmqOdjt8MyuHK26pxarVU3lIT7ouCXfEz2aWo5ZUDBo5kB5pPdDptHy94O/30isM6OWld1c/nfK9PPzMER58raVtes+BCEIolJWVMWDAgOOux38B0WiU2joFJAmVSqKuIc5ZFzWhq+iLWanETusuDEUo1Ng3cPLpYT65K5nMNA3rNrl4/qWVBEp7khLJ5gh7sUgdeDVKaszCRlGXIDdcnczIM5sYKE5Ff8wzlEU+ZWI/AV0DD95l5OILjFTXxZn+hg9PnQUNbg6zk9P7CToXJbd5D0mSeOmpNK645fiVTpCwAmqoq2T4YB3Pvuakexcd1bVxauvjHNipZ4gYhddfx5+rKzoMGvtrS5g+fyvo87I1ZOdIpKdoKYz377AmWlcey//cz/DBRizJUSpja8l1Dm9uERRC4DAdJL+Pm7JqNT/PyWH4GQ4UZ8JX3KzTcefkZK69ovW6vnd3Pb/Py+HWRyInVIdozMOjd6fQs5uOSFQ0b8Az0jSJut5cy3lnmjl5iIEGh8yb7/nR6OLceLWNB59p4qHJKTzzsB2HU+aTr7x8OtfL5h0hhvRvO14897qTF59M47nXnMiyaHXwXZSv5YaJNsZdU8OUO5I5baQJp0vm8299/LkuyGdvZXL15DpOPTkxDjY648z7yU9BroYZT7asvd0emUBQoFFDXV3dcZOfNpudmromMpVivNp6brpZzaiTW89jWm0ipGbs+GoWfpGN2dyarOjWWYfWGmRb42qSSUMgcOMgSpTO9OIAO4isjXPymEZuudHAteMtuDwy7kYdhaIndZQTJYIRMz0YiC5kYMYrK7jiIhPfLOyKWpvKE6+pQSS4BZUkU5znZsTgIGXldSxcXMt9k9Lp10ufyCp4oJ7GRoXoid0S/xmoNBb27G9obkP/J3KyNARDAq8XjmqOhRD4cLfxcD/ANuxkkSH9PRdJCYLPrTRQfmRHm45FlUri0vMtzPq8mlhMMLifgT79FDZvCEBUj01kkCd3xhQ188lnS5l8vYIQsH13lK9mZbV6vmKxREjs97/4+PQrPz6fTHJyWy/GjuD1etEEijjzghruucPI+IvNdC7QcPVt9YQjoJJ1xJqS8caiZFmi/3otIeDY7fztN9i4eUkpNm9rMjaTfDayFHvMhsfbdu/Su7ueN59PZ82GECvXhRh7qpk3P3AjJIWZs8LYyeXC8U6uvUrH9VeZ0Wolvvs5wMwPfTRWGyhEkBLP5M8Vf3LxJRcfdy169R7K6r/WMHSgkXdnuxnYV8+pI0xMut3JnmUt4czZQMwfZc7HG/EHnPTtpceeou5QlHTZOCsXXFvNbdclMWm8jUhEkJWRGD9eeNzOlbfX8cazac0t8V6fzFMvOinZkE6mlE11rIR3XzTz1MuJoNH7n2rg3ltTuOx8CxqNRJNT5q2PEl1ol5yXUAV/9b2X9ZvCqFQJcdWJoLE2gtVWzaghRr58L6t57Tb+QvjyFC87dkf44AsPkYjgmgkmojHBnHk+So5AXEg0SJVk/a3UPMQujJgZJI1q9R41ooydrGcwo9u8f7V0hNyCOFU1MWxWNU8/YeSxp/7E16THSgpGLNRTRYQQMaLoMZA8YBe/fZ/RrEoeMgCuuMjMzfc28fPPfyKiaoIeA8XFJ+aN3xH+f5r2Ho/H+eOPP9i9O+Ex2aNHD84555z/TXv/F3g8HvJywWCWuP+29kNn5nwdITfeu111jiRJFIguNFoOoJFjpIW6oJG0xEUMh+kg+txKsnO0nHFKYmHw7Q9RxI5e7V5LLWmI1mXw3YIazEaJwjwt9lQ1d91q47Y7An/7Rmyhk+jdnB7vEU4Osxu9YsLplhl7qpn3ZnsIpZahC8QJh8PHzdzn5OTQpKoiV2l9s/txoeq1jb9+sB/jT5REXUOcy26oZc47mXQ+xlT6/c/czV6ZVTUxHnrayc6tauKKggoVOXT8MOXSiSBetrMWNRpy6YSqKZNHn69m1HAj06bYEULw3QI/pRVxZr6YxZS7NDRQjQ83Jiw0UkOIAJ3oxT5p83Gnmx/FV199RlG+hjc/dHHeGDM6ncQffwY54xRTmxRWgO5ddPTtqad7Zy1f/ejjhontL+TNJhWnDDOw/2CMnt10PPdoGi63zLI1Qbp10vLTIj9F+RrCEYXDZTHqGmLEQlo01kZko5d+nRIJeELAGx+48PgURp5k4LtfEsq06to4udma5veKRBMD+O79EZpcMkaDhNF4/BYYY8aO4a2chwlU6hnASDSSlhpRSj9ORkbmgNiGQMFGKnEiuHCQIeey+ScLPZdX0ndQjEfuSe7w+hMvsTL3mxgffKCg0oUxKKkMZgj72cYRsZcMXx4rf7ExZEMNKckSskgEPnz2dhaD+hm48t5k9DqFAT19+H1NLPkhTHWVm7QiD1dNNDB3vpepD6Vw0Tl21GoJp0vm+VcPUTs/TpPrBAwg/0PYtWs3yamC008xkp4RJHhIIb/hVP78ZTMgoSLOUE6ijgpqKScpbEcdtvP+zBoOH3Tw+fupZGdo2LUvgsMp8+jdqcz8xE3v7rpWC52aujj33B8kv/705sRwPQa6K0NwRatZumwXPyys5MpLLXz/ccK+4aTT6zH5emMTKRAFoiB8vXj3la1890sNhYUqPnw1g+vurm8OWRh/hZaa2jiD+xn4a9eJzYM9e/bj/Q8XozIJJo23csYoM8+97MG9p4ge0ZbgOUmoyKMzNqn1/CFJEsWiB5ul5TSIanSSllzfQFQ+NW8+U4WDevJzNM2WKO3Bh4cs8jnMHrqKxIGDJEloSShsalM3UpgB1Q3r6JEvM/rkJPJzNWzaFubjrzwoCM4bY+GZV5v44NVMflsWpNJx/L6/KpUKvVFiX0mMI+WJhfyAPnpSCxqpaFiO2dkFYyyFsOTHlXSQQcNifLcwxp6d0Nl5Vqt5ri55G2de7mLaw3nYrOpmRePjLzgor4wzcqiR009p2UDH44K7HmvgxquSUKslUpNV/L48yA1Xtu/59PvyAOPGWvjyBy8/LvTz5fsde1jdcX0S9009fhsEjUaDxZJFLKWaan8JKm2M3fJfDBanoZG0REQYgYJVSsYvPHhwYqH9z+miEV26kz/mF7ZqhztpgIFlC7ScM7Ga9tbe9lQ1fbvrWTG7K7nS3y1NEviFhwPKdtKzMpDjMtlpbk4dHqJ3Nz+d8oOojmlIUaul5o2logiefc2JyaSivLz8uGvxX4FWq0WrVaHTKHz1g5d9eySsZcOwSEk0UINMHC0tY4ojeRdTnlC4/sqWjeuF55g5d4yJsy7Zj3eLng5NK/+GJMFNkwzM+jSAsa5HK+LzKArpzm5dBSs3xmjyRslM1+ByC+yZMUS9gt4W5rSRyR2+x8C+eoyGExsLly1bhtEgc/9t6Qzo0zJWnXe5g0LvMHSSnpRoHh98coDrr7K0aX90uWV+Xx7g/tsSaqtJd9cjSYJla4Kk0TIXR0QIN01ISKSQjiLFMP7NW9x3WxLfLfARz19FY70OldAgDAEuv0THz4vDPHBHEjarmuuuMjLv1UpqlXKy0wS3T2q/FsUFWpIsvhNSO+m0EtddkVjfybJolSQ/sK+BxfNy+W15gD/Xhvj2xxABp4Ev5yTx8jsufvy0JdAtI03DY/em0rWTlhvuaeCJ+1O59DwLOp1ETV2cp15ykJulYfRwE+PGRvjwCw+Tr2/9GS86x8zsuR6mvtxERpoHi1nF+Iss3H9bDmq1xOJ5uTzyvIN3Z7vYtC3Cih/zWiUeK4rgsekO4rJAlk9ssz/wpAGUfVNKMmkE7Pu4dVL760qNRmLUMCN7SmIMHdhWqaXVCaxGDcaQBQMmsilkG6vx4EwQmrIeeW+ct58sZc7XZZxxqg5tQxFatHShbxvyxOgs4oeFtcSUdJAVIqFGOhf4GDs6RLLVz7yffHz1bZzzzzQz+mQjL7zppLI2RrJNjUZoUbvTCMt1J1SL/wpU6FvNJe1Bowats2W/lUi5NrT6nUIigIzcQnweg2QyqK9MY+O2SBulniRJpNvVnH91Fdu3gdVfSD+6oZP0+HBTyj6SsWOt6cu5V+zh1NFqLr/A0uZgQauV+Oi1TPqMLmdQHyNWm4qhw1oTTf+G9PR0JD3kVJ3Bh9PKeWvmEcz2ILm5KnwBhXgsjJJWzwePp/HDr3Kb4KajCIcVaurkZrX8zr0RPv/WQzgpREVQT26sJ2pJTVREKJX2oAiBEjLw5oc1nD+2fXnyVz94uefmFBRFMOdbD3abnrymEVikJGJ1Md5480+++VKFRtKgduVTEC2gEIn9bMMmUvjp259PiPxUqTXcP7WRqy+10qVTEnO+9fLA0w5cBzPpeswaGRLBO3lNI5jzxRKmPKhv3p+2B60Wautlrp5cy8tT06mujWEytIyz772UzmvvuymtiKHVSoTDCmW7LRR7+wNgaujBo9N2882nWRw8EuO35QF+WRzgk688eP0KVrOKe25JZtzYhJXe0EEGflzkZ8Effqxmia++/JDhw4cfdx0kVRxbisTstzLb2B+sWh+krkHmwckprfxnb746iY/n+Hhrho4qVykpZCCAMEG6Sv3avEeOVESjqOWA2E4xPZu7fZzmQ5gLKjlzjIF3Z3t4+qFUnnvdhRY9AzillT1IQHjZzjry0vX8+nZyu3YMM2eksmZtA3W1CqZ4KosXL+bcc8897lp0hP8rae/ffPMNd9xxB337tpymKIrCiy++2Ex8AmzZsoW//vqLZ5999rjDXv5r+O2330hNVaMgkdZBy47Xo6Ch48WiDiPXXqVn07YjRCPVuAMSFovg0VuMXHhOGsPOq+JIWZyH70qloiqOkY77KiwiiS07Svn49UzGjDbz6PMOLGYJtVYhnWLM2DjITmQRQyCwkEQvhrCHDRwsjdGpAAwGCZ0tiCYkcLlcZGcfn5Gxw+EgqvPiC7uw8rd8XSjUpW1m3FB45xMPl55vaVYcZmVoeGt6OmdfXs+LT6UycrieGW96+e23OAadik8+cRAMSDjrTeTTmTJpH2YMqP/lMdCgwYiFQXRnm7SSNJFFOGsvP87OobouzgNTGxnUV89Vl9kYOlDP0DG1OEJa8jL0oHWjioXJauiCESt72IhFJJ9wkMPO7SvpXKhjcH89l95Yw2P3pLJ6Q4gr2gkbOoorLrDy028+0lLVbdL7jkVRvpYmV4vyKiVZzeXjrPy+PMiLT6Tx5ItNjBlt5qE7UulUqEVRBGMuq+L5x1IZObSFVD13jJk/1wZ59vUm/piXy+HyGE+/0sTHrye+62/LAnTtpOXld5ysWBvii3ezOO2SKg4d3AbccFx12LhxPYW5WgKV1ubEODUaVKjZyXry6UIyaWxnDd0Z2Nq7ydeN3ZtWEo50rLAMRxTsSg7d6UtDtJrD7GErq0khjXRyqKeSfKUzyXUD2V33F8mpCh9/qmFQv8SiaNq9h+hSGECtTpww/76wkR7idOo8m9i8081nMzNbbdRSU9S8Pj2VUCzO7K/+93i/PXz/7XcU5CUItqsmaHls9xpMspVoIEE892U4NZQRxMcgRjcvaovpycHfq+lx0k50kg7hLOTOayUi5npyi2NceHbLmBeLCV56w4utoVe7LYwpsVyqvCVce6WWufP99O5mIBYFdV2ndgnGfP8gyiqXsmx+OnPn+8jP0TS3EUmqxBi2Y0+EtLQTOwS5/tZJbNz8CxecbeaMUWaqamJ8+mWArGB6q9TlBqrpRv92ryFJErm6XHSdjiDX2En2pOHFhcaVSx6FHJHXYZMO0amd8JyoiBAlhAYteozsYB25ohgTFnx48KeW8OjDBmbMjHHt9TqmTWn5fsUFWi4938LVd9Sh1UgYDYldy/2TbTz12r+rEY6FEIJgIM41l1v4488g99ycgs+v0L2Lhlnz7Xwxr5Lde8oxmhXy8iXSUgyMPTWF866soyS2nJRgEfpYMk2qGkaNcfD6cy1j8VFF4+dvZ3HulVXcNqWerp10jB5uxOVR2LIjzC3XJjF0oIG7H29gzYYQajWcPaGKW69N4tLzWzySyytj/PR7AJMxMaYGAgKLqWOiyWpVwf/BQ+mfsNmK8blrqJTrSJazkYmzhZUkCTtqtJhJjM8Z5LGdNWSJgjb3d1zEqJXKmPlISpuFJyTaBy8538LvK4Kcf2bbdcKpI42s/EJu5X1okZLoLHqzb8UhMpzFlBRu4tUn0tsswiGx4QqHFTZui/DaLDcTLrJgMkoEAv9rA/JPFBQUkJulpqomzpq/Qjgrkyj8O3E6g1xqKW/u4JGFjCqtgUkT29oSabUSb8xI4tIJOzE4TQSEt1Wy+VEoQiGo8tK1cwrvzvKTEs/t8MDdFM7g8XtDrQ4LyipjnD3hMPkmFd8t8LHnQJR7b0lu41fc2CSfUJotwIKfvuTZh+2t5lMhBKVHoOBv+wu1pMZcNZDTz9/Gqy/YGH2yASHgjz+DPPKcg6sutfLc605++cPPJedZmHixFadb5pZrSjE7bdSnbSY138eATgqhiGDvHkE4BBefn1Aq3j85hb+2hNmxJ8SEiRo6Fcns2q3myx8TVic3XZ2o6ehTtLw1ay9Z3m744/uZ/5uGUcOMFOS1/c45mQpNTU3HTX6qVKrmoKFzzzDz4yI/Ey5qWReq1RLjxloY0j/O7K/9qPVx5v7o58n77e1aFl1+gZWPvvRQUxtj8FnlFOVrSbKqKa2M8ckbCWXx3Tcnc88Tjdz1WAO3XZdEfo6GbbvCvD7LjdUicahU4buPM8jJ0nCoNMp7s90EgoIxo41s2R7hzFEmdu2Jct5V1aTb1ZiMKgb107NlZ4TcLDXBoMJVl1pZsWL5cW/4jTojEioihEEl/+ua156qwudvuw7cujOMP6gw5xt4852DVFYpeCJx8qryKIj1aamppCEz0pXDW8O8tqMKi6jHjZMgfuwiiwJabGU0ERulZdUM7bOduT9UsWBONtmZR/cbBoYONLBsdZBHn3Mw76NsHr9Xy0331bN8RYw0fxdExIcttf1Dq/86LMY0HK5yPN72f29ZFuzZFyMv1EJ6qdEQo/Va20EtmXTsL2t0FvHlNzvbkJ9CCHbtjVNxRI1etuDDTQnbKRTdsUrJ9BFD2ctmbNFUwptO4suGlexcUdDue+h0EiOHGbnsfBOVM6PU19cfdx2MRiM9+nenrs5LeqwTVbWCQw0lNKpT0KrVeHFy121GzhxtIj9Hy6PTHXwzK6uV1YQQgidnNHHT1TaiUcEtD9aTnKRi0vgk7r4xhd+XO5j1+a8QMZCdpaaPTWb9Okjv1IDTqfDJl15uuqb1HPL9Qh9rN4WprG4kEFIYfbKRFT/asfw9ZzVSTY7ShdzGY8RHf/9OPcRAtrEam+fE5oUd21YTDit8OtfLzBcz+OQTGWe1nc60b+WkklRYw7nUNtSx50CMKXe2f90/1wa5+FwzO/ZEGH9LDT6/QkqymgkXW/l5sZ/FK4IoSiKt/fJxFh580o1ndYuoLEVksndNHUPPruDx+1I461QTRfkaPvnayw3jktqE8lVWxznjFCO/Lg2Ql63h8KH9J1QHk1VhcD9Tc7cr0KweraqV6dND127w1s3XWZn3gwPjxv7sZhMqJHLp1OZ1R5FPZ2op5wDbiIoItrQwM56zcPF5GVw0qZYzR5v47BsfG/8SFDUNb+NLb5Zs9BKDCCVtpHNR+1YPJpOKgkKoqQEbKSxbtuz/P8jPHTt2EA6H2xiQrlq1it27d5OamsqECRPQ6/UsWrSIkpIS/vjjD84777z/6Vv/P4lwOExNXeLmbM8TA2DkCC1frGwgU7Q/kLp11Vx7hY2hg6K8/5mHmyda6NFNx669ES6a5Gb6o3b2lES58rZaKsok8nERN7iJJNUAoPNmkxosRiNpaVLVcuU4K2NGJzY+wwYZWLoyyPjLdHz7ehVp8YI2vp8B4UMltGzfGee3ZUEOl8XIzVRz4JBMaurxe5n8+MOnzP00hbse3ICzvgCrbCeQt4PJN+g45wwTLrfCGx+4EALenZGBVisxZIABi8HAXXfFkKwOFHcy2X+3/9dRk2g7pz81lJJFISrUOKknh6J2P0MT9eTTBa2kI0OdzT7zH1g1Mpu2h2lojONyStiMehRFsGtfmOqGKNdfb+CR+0xkZ2ooq4zx3Mu72bTURjd3f0rYccIS9mg0xqYdIbIzNbz7YgZvf+xm0TI/F57dsWoyHFE4Uh4jJ1PDwSNRunZqnyzfsSfCdeNbT1qHSqPU1MX5+kcf78zIoH/vlg3G1p0RBvfXM3Jo24HztJEmfvjVz8HSGH176mlwyASDCoGgwlsfuRnUV881V9h4cHIiSVmrlTCZjl/1VVdXQTAkMGi1JMQZEgKBhyZMWEmVMqgXVaSR065pfX5gIO9+sq7dEACADz8NoXd3T6RAk4ciEsEOGeRSyj4EAruU2ABERASdWWLk0JbP371Ty4ZdkiROHaVj/SEfVmc3HE1/tdqoHYtpU1JZtMx/3HX4L0GrDhIKCUaOqwBgxGgNFVWN4BS4GgyIsKCBKgYyqo3qopE6kh09yZGKEn/gAeHuQ1lgDXsORInHYcqTXkoPqXA2qomJA9jxUEDXNn7Jen8GwwZ7WPVXmKlPR/GFovQKDuuQDNB6sxhydimpSWrmvNNCsP38mx8hoKImSP8Bx9/mDHDo4B6GDtJyzukmrrurjnBEcMO1Bupqd7JiVRRDQxfSYgXIyGj+ZWpXCy1PTUliw+Ymfv71DyZeakWvk1jwawRxWI1bNFFLOVkUNNc0LILsZQtF9KCWcvoynCwKqOYINdoD9B4YY+WcND7+2oPZIloFSxyFRiMx/TE7N95bz/OPJQiEtFQ1KSntK9PbQyAQQKUSdCnWcdpIE9fdXccT96ZiMUsEggqZmSpyclScerKRLTsiTH85yEsvxahv1JJTGMMb2EtTWI3BJPPMI+1vePJztWRnaimtjBEMKpw8xIDNquaFx+3sLYly64P1vDotnZkvJHzAfH6Fp19p4pnXnJw63EBGmoYvv/eSka7G60uosWwWiT9WBttVXAB8t8CHwdh+p0dHqKurpe6IhSKKmp8BAC9OXDQSJgwkSKBi0ZOdrKeT6EWSlIoQAjdNVBq3071zjBFDO26LH9LfwPZdkXbJz0OH44i4ps1zkISdI017yZa6IDkz+GtLqNkv7SiqamKUlsuMu7aW0cONvPtiwprki299jL3g+FUO/xUkJyfj9SuoNXDHjUlMva9l/k8lk0oO4xYOkqU0gvg4eaiuwza+AX30aKxBcpy9OcRu+ophrUIyhRAcknag0QiWrAijKCD9i0rUYtKg00ns3Bth3aYQOp3EuWeYee+ldNZsCDP1wVS2747w1AwHt12X3MqG562P3MTkE/PxKivdyfljW48bsgxq0XrcS1LSCR8Yxb03liBbmwiLICp/CvVRhfm/+ig7pEUdTmfO3iQ+fstDar4PU45CuepPTh4tE4kJLhlnxZ6iZu3GEN8v9DPtVSefz8xCUQQNdWpEfRpbdjrYsFmia2cNGxbnkJLc8jnKq2Jo9TJpgw8y5VorKgmenNGEWg0zX8hopUrdsdvDXent++i3B3t6MavWezl1hIkbrkwEtuXnqBlxUsv6rK4hzqS765k9M517n3CwdRe88VzH7zFquJGUZDXhsGBQXz0Ws4rte8LNCm1JggkXWfnkaw93PNKASpVoV582xc7suV6sFhVnja8iHBH07annsnEWQObuxxpxuWU+mevhlafTuOichD9foyPOtFebOFwapbpWwmyWsFpV1J+ADUhhcRFqNIl5K2Rl0/Zwc2L1P/HHiiBXXNB67ezzK9xyfyOami48Pq2GWW8m07ObjpPHNJIWbUuc1ItKwoQ5SR7b7LMrhKCaIxxgGz1I2DnFDB66dFYTiXq5YaL1GOKzBWNGmUhPU6P7mxd46ak0Rq10kxIspoQlDB809Ljr8F9CMFJJr25apr7UxFvTM9r8/cdfeVHiKkKSDwvJQILs0gsTXuFqPrgWiH8Nb1GT8Bn/J268y0nocCEnKS2H5mERZD9bKRI9SJbSKBY9KWUfPRmMRyu1Ihz/iewMNdNedRKJCOZ98zUTJ0487lpMf+U5JpRMpOTIDsyShZPks1EpKogl7sufPzpIWUU1n76byl03JjHumhquuNDCgD56jpTH+OI7H+eNMTP+Qiv3PNHA+IssjBvb8oz07KbjuvE2Jtxay/zP0tm+O8IddQ2sX1qAzy8z8LQaPvwswPhLTKg1gp9+89Gts47NiwtQqRLhos+/4ULlymx+lhqpoQ/t39sqSYVVJJOTf/zt/wAer5/+vQxs3B7i7ge9ZFSfipvtGP8lnFkTtTJ/0WHOPcPMomUBzvuHRVw4rPDIc018/0k29Q6Z7xb4iEQEh8uijBxXyaQJNp6ZYkethgWLA5x2SRVVNQqpKeW4XIn7K2ovR53kJCNNxfe/+Nm9P4LRqGLRV7nNFmpHIYTgm598TH/MzncL/PgDCpIUPKE6qCQJqyVR6DUbQkybHqC2WgIh4QpIXDC2Y/HcLTfqeWG7h0HRUWxjNTo6TuHToUdCRS75eHO3MaCPnjdmhvj08zCukML9tyXz4LQG/E49eqn9NWaKlMH/yeFdSAqgxo+X/Pz8/9PXPy78j8nP0tJSunfvjuof+vPVq1cDcPfdd9OrVyI5auDAgdx5551s2LDhf8nPDnDaaafxw7zn2b4NnnjOww9z2i5Sxp6hZ8ar+0iL5LZRcoREAEOGiwF9shjQR89Pv/l56R0XWm3Cm2LR17nodBIXnQuP32vnt2UB7nviL558IIXxF9mQJIkff2lk+itlmMoHoUp1cOOVLV5SF5xl5uwJ1Xz8RgbzfzmA64COZDmzJUBDeNnPNjLVWdQ3VrFoSYCxpxr5aZEfSS3Q648/zrKqYidrN6oZf7mW/BwH780+zNqfclsZuI8abmTezz6eeqmp2TtIr4Oe8jB2Bv6kD4Nx0QhAV/o1t+cHJQ9mJZlM8tnOGtJFTrNv01H4RSJ9LGiuwW3dhiTixMNxDAaJdZvCxGOgEmp+nGNmwVcSDnUVD92VxAO3t2xii/K1fDIzlceecbPkUw/xaPSEjf2PlDo5ZZiBg6WJgJOdeyPccGUS38z3tmuaDPDdAj8VVXHuujGFl9918dFrbdWm+0qibNoe5uff/dx6bRKRiOD7hX5mfuKmwRHH5Zabic8GR5yaOpkff/X9vZhtH5eNs/D78gB9e+qxWSTe+9zFb0tDvPSknU/m+jDoJdRqifK/iYXzxl113HXQaCwEIzH0qT5oSGzqFaFQT1Uzed1INd0Z2O6/N0s2dm/X8NOiABef13qCW7oyxF+rteQfo+TLJI8y9pMipRMTUQ6zB0gscGTixBUJIRLKwb0lUVSqROrpUUVFJCKQkFChoWc7hxjN75OuwWI+sXvivwKVWhCNSdx7czIfz/UyfLCRl6daUKtg3s8+Zn3yB7aawrYhVMKLBC3E59+QJIlc91CeeuEPYj4TGfXDyZPM5JFYpNRSwR420UcMbX1NtUKSTYXFLKE3gNNhSCRbi2hCffzPcLmYlocmJ1OYp+X6e+r5+I1Mtu8Ok52lIcOupro2zv4960+oFtu2riQzQ8WLb7uY+ULiUKKyOsYzrznp2iuOYcABSo8cwNygpaGpmizaPxyTU2oZ0t/AuLFmtuwK8tSUxLj/yH0w+aFGVn9VQIRwYuEjDMSJoUFDN/ohEPjxsFm1DIMBCosFbz1ipn8fG0++6KTJHePkIW1DL46iS7GOUEQwanhi3Fq+JsSAgcff4rV+/Xp6ddOxcVuY2ydlkZKk5qmXGtlbEsPtUTjrdBOxGFx+Uy3lhzTk1o8iiThK3gZuv97GZReYiMXhsptqWqXU19bH+Wa+D4dTpksnLaePNGLbCdt2RXn0eQfTH7ejKDoemtbIl+9lkZHWsnSyWlS8/kw6tzxQz5HyGH+sDGGzqZjxZDojhxpRFMGipX6mPNPElZdYm1XAR1FaEWPF2hDqDmrWEapLG4iIKHqM2Mlqvl+TsGMTqWxjNYqQUUlqUqUMDMJEFYc5IvYSJ4o9J0yqMY7bq1BVE+swCKGsIk5VbRxFEa3Um7Is+GJekFpKkYREppSPImQaqKaJ+kQCvKgg5jVRWe2Dk1quGQopXHOLE1P5ABy+Rjap3Dx6txqPV+bgkSgnn3zyCdXivwCdTkejQ0Gvhx9+ChNWWu4jSZLoI4ZygB1UikMYseINdZwqK8uCjHQVQd0uzJVJbAmvIkcUYSOFEAH8KQcxWINoAwbmfOfhnFOTWH+ggRTRftdK2FjPSzMjFBVoOft0M8GQwgNPN5KWomLNxjBrNoTISFcTi8GUZxspyNXQu4ee+b/6+H6BD7X6xDZ3ihxCrW6tltFoJDSmaJuwT4NkxODtj+yR2ck60AWJx9Ts26FnIKNbWvmjED0UocSyirzOQYYOSuKum5Kbr3PKMCM3XmnjzPHVLFzs5+2PfBzcpyMY8lEYgT++b+25ehTPvebihadSueZvn89oVHD5BVbWbQpx4331fPtRohNq74EI1dUCm+34D4PGnnUJDz3zGmt/ycdsUjHvwyzGXVODxeykVzc9dY1xYjF4dVoafXvq+eHTLM65sppIRGmlCjoWTpfCl985sZolcrM0qNUS0ahg8Z9BRg0zMunuOnp00fHo3anYrCqWrQ7y4ltO3vrIzRfvZJGVoeH8a6p5ZWoa/Xu3rE/vvjmF0RdV8s6LGfTr1bIPSE/T8O6MTO6f2kBKkoqFS4J8NtfL08+dddx1OGnYEDT6OPFIFKdLzyNPeVn6s76N2nzbrggl+1RcMNHB5JtNdCrSsm59jC++DdBUY2aA0p3ybSrGXVaFOSlOTbmWwf8IEVOEQhVHGMioVveZJEnk0Zn9Yhs+4caMjUhqGZeNszP5kQZeOsbb9GjqtFYjkZqi5qpLrazeEObKS7Sk2dVYkxT21G1EhapVqPD/ogWRiIfScpntO8M0NNXy3CN2uhTrqKmL8dj0JrZtVTh1uJnfl69BFbGgCaYSFzIhfBxgG93FQGxSCsnYqaMSO+2PbQ51FYMGqRBCsGZDmC++87J1V5jaPen0EX1bEeMGyUQfMZydrGOgGIVJshAT0US7vVZi9/5Ihx7E6zaHuPoyG19978XhqDmhWqSmpnL97ZOY/th0esiDkSQJv/BQTxUKMtZAChtXGig5HGXsqWZGDzfy0+8B7nvCQV2pAZVBzcCesG5jiPLKeCvi8yjsqWpuuTaJL7/30qVYy7gzTWg0Es+97CfdMQRLfRof7ykjbeAhfv4qp1UA0GXjrPTsquOSK0rAkegIEoh2A/qOQiNpOO/CE1P4BfwBVq4BNKD2ZqCXDBhFQpWbTNtcD4CAthE5rJBklZgzz8vqv0JMGm/DnqJi5foQL7/joncPHZU1cUacZGD6m07mvp/JoLGVLPwyp1WI3y3XJHH+mWbOvbKauFxFVs8mwjGF+qowJiQMBh06ncSUO1MpORzl/c/cPHJ3arNVSSik8Oh0BxedY6HkcAyVCnRaFYp0YvkA4aDE2o1h5v7g59mnBZlNI8n7e57LFFHefmkb8aiPu29rKz6yWVVIahlJkkgT2Tik2g5r10QdMcIcVu/E1GCjanEfbFISERHBpSnh7EvriMsyGsXyrw47Po+Kw2XRVrU8ilBIoaxMQQHcUgNXXnnlCdWiI/yPyU+3292q3R0SLe8lJSXY7fZm4hPAYDAwaNAgtm7d+j992/9nodfrcbkVkkMZlG7QM+mual6aaicrQ4OiCP74M8gDj/pItsuURpaji6SgsiTURDG/CZfsYMN36Rwui3L3FBcbNilk52i5cnwiUTEcUaipV0ixqaiui/PSO05WLsghK6PlVph4mYUzTzMy4rx1DOquxWZtmeA1Gol3Xszg5vsbuOF6C5s27mPt2t1EfQbcwTB6YaU3J7Gaoc4PAAEAAElEQVRftZ65c2Vuu8XGbdfb2FcSQxBtYxz9b4jHY1TWKHz6ZhZvfuDi2UdS2iRXQuIU+svvvfj8CrIsCHg0JEsGUNRISG0IkLiI0STq8eEjT+pMN9GfnawnSxSSTjYKCvVU0kg1WQURnnhC4sJzkojGBF99r+G7X/zcdWMS+blaxDOC51/18t1HVqwWHffcnNzud3niIRsLFhxCVS+xcsVPJ7Sg8TjrueICG726ablqch1rFuRjMqmYcGstq9aHGH1y6xOVhUv8VNXGuOoyKw8900j/3nruerSBx+5NJTdbgywLflns593ZHr56L4u3P/bwyddecrI0dC3WYjVLfPhqDu9+6uFwWZTHX2hCo4HOhTr+XBfikvM7Vmtq1BLy3y2QFdVxjEaJhV/mYDSqOOs0M+OuqWHEEAP3PNFIJCro2bNnh9f6J5yNrkRr6skS+39pAFlDhBBRIuT/re6VUVD/yymuzlHEvQ+X8P7HAa6/1ohaBV98HaF0r5Fsx/BWA7RKUqESKiIiRDo5HGYPf4klKFKcHmIwle4tXH2rg53bQRdKA0khZnJww3UG7ptsZvXaGFkkEcBHZU3Hnp7BoIIQ/+Oh+P9JCKHllmtNzPnexzsvZLQiaB66I5UJF1k544IqRG1vBApN+jKiaRWo9GEsIR1NjZWkxlsHG+kkPVVH9AxQTmnlbSlJEjkUEhEhHNSSTg5xEadJqsajryQUSsbjlZFlGYSKbazGgIkYEYzCTDG9mjfSXm09U58LYNTo6d3XwAXXVKPRSgzsrUeWBZ2KtOwrObHWXpVKQyCocMNEG/1766mqiXH9PfW882IGPbu11OWvLWGuvHkHyXXpzYc9R+GTmijqHiEvJ/EMF+Vrqa2Xm9NSn388lb4/lNI3cjqFohtxYqhRN6vC9orNZFNETImQGcwn0HCQBx/2o8Sj5HdR+PKDdB5/4d+9K9NTE8byoZDCK+94+HnR8SscPB4PI04ysu9gjAOHoowcauSdT9W8NT2Fc48JE7rtuiQ++tzHzJf2EDW6+PhdK3qdCp1OIj1NTadCLQ2OOOl2NS+86WL7ngg3XGnjzBwN23ZF+P4XP6mpKi4bZ2HDtghPvNCEz58YS48lPo/FlDtTeOa1JrYsyWH3/ghvfuhm49Yw99+ewrizrOh0Ks68vIqH7kzlwrPMyHKiNeyL73ycOdrEstXH3/4PEAiHMGBEoDQHHh5Fwvu7K3vYTC8xBLWkxiRZ6EZ/nKKRA2yjoUZDil3FnbcZee19N2eMaqvsFELwwcchXIcy2bG9gV+/TUOvVxEMKtxwpxNDbU8GUsBeNoGAKo6QST5d/w6UqKOKKg5z35Nhtu+OMmSAjm07ZH76OYqlth+ZUha4CmjcUMVt9x3kcFWQpkbVCR8Q/lfgcMZISZHYsNJITMhEafHn1UhaejOEiAgl5qpNEeJx0e5BxKKlAfJzNHz1cwa/LQvy409QVnUQe4qawQO15OerqWsw8tmcCPZMNdv2+WlM2oXNZW+zYa2TyoipwrzwRHqrjf3F51gYe0UVD05O4apLrc1EVMnhKONvqcVklKhvkDEZ4URdsHw+pd121xuuNfDJjBKyoz1av164abBvxawNYrEplJZo6MPwNh6mOklPsX84peWruPPGtu3G6WkannnYzp0PubE4eiFoxIaOBkcVb3zg4t5bkpu/pywLpkxLEL3XXGHlh18CvPxGEL9LCwhS0uPkFMDGbSHCYbj9Hh9SNOOE1sjnn38hX895mRHjKnn24VROHWHCaJD44dMcauvjpCSpMZsk4nLiWS7M12I2qfhmvo9JE9t+v3hcsHJdkFU/5/HWRx6+nu/j5CFGVCp45R0Xn8/zcscNyc2ZAQDXXmHj4nMtXHJ9DRazip8X+7nwLEsr4hPA6ZLJTFe3Ij6PxUOTU3lsuoM5M7M4/+pqRo9uG6TREb7/bjY33KDji1lakkljz54mxlxSyxvTE9YIwaDCnHkBXnsriFKfi7dOxZOPNWLSK6SGuqAoLsxE2M5asinE5hhK2BEkxq5WljIATupJI7vtgeffyKWYKg4T0/q58FTByvUhKqvjzb/BrDke5v/qpyBPSzgs8PhkenXTMbh/ol5CCLzREFJKlKgLRowYcdx1+C8hGI5x4UVG5nys4dff3ezeV0O6Xc2BvSpS5Bys/kJ2HwGjthyXtpqCHgEChwrpET+NiAhTyj4Oi92o0eLDRY4oxoiZBqoJ4kOLnmTSUOdUsWh5nHc/c5GWoqZLsY68NDN6pf3cDY2kwSZS8eLEKlISyj8iRGMK09908vX7WW2e73WbgjhdMpMnJTF/kZ+YODElfDQa5YXnniZf6olAsFdsRo2abArRoMVFIzVNIZ55WeGrD9LR61VMuMjKDwv9zJhqZsWfUd7+0MecLyNMeahjom34ID23PtSIVgOvP5uOEILFS2LkyonvpEtr4tN30tpNPu/VXU9+1yYijeEEKYm5lQL3n/Bpm07oENTv95OWKmhQFEYPM7F7fkJlmksxB9lJkmib5B4VERSbg/69dWSka1izMYRaA5MfacDpkunRRcvieTn88GsAh1OmvjFOKKQw9WUnZ442tUvW5WRpmHCRhTnfejhSFSLNruaRu1MxGyV+WRLA41Vwe2TWbQoxqK+B866qxmpRYbOqOHgkhkYNR8pjHCqNEY4odClWs2Lt8e8VhBCoVWo6F6l4+IkAPTxnthqrtJKOfM9Q3nv/T666Qm6jPP3uhwiGUHoi90Clo0o5TAFd0f1jroyJKA7qKKYH9XI1PeSBzfXVSXqK5b7Ub0yiyrSDmMqLUNqf12IiSmMj3HxvE4u/y2plvySE4N7H3PgcBuwk49NXHbclzP8J/+MddyQSaRNgVFtbSzQapVu3bm1en5qaSjB4Yqe8/yUIIXC7IDWURbqUw7qlTdzorCMcAUUWVFZI5NSeik9qItZ5J888Eubic5KRZcG8n328+GaM0853EHNbyFH60gUtjrIavvyqls81Prp20hCNJnyWcrM1nDLU2Ir4PIo0u5qbrrHy+7IgS1YFueGYhVLPbjp++SKHeQt8bNvnR5KtWMLZFCmFqFFTxgFMsXRMGi/XTjCSnKQmFhfYLGpcLtdxt76HI3DPzSnE44K5P/lY+0vHcufTRhjZsDXML4siGBsTRJgE7NQtxx4tpoBuaNDgpI5D0i46ib5Uc4QGUU2GlMsAMZIKDrKN1VhJxk4W2QVR1i3NaA5V0ukkbpuUzFmnm5n8SAMLv8xFkiTGnKrjzXfq6JMldah4sphV2JIVFEmmovzE/DvUOi3+gMyCxVGee9SOyZQYyD5+PYPr7qpn1uduLhtnIR4XvPa+i2BIcNVlVrIyNJw+0sjvK4J4fQpLVgUpyteg1UqMOcXE959kk2RTM+cdA7c82MB5Y4w8MNXB9MfSkGU4XB7ltoca+OSNTFKSVfz0W4Aml4EfFvo6bClauCTAxeea2b47QrfOWrbtilJTH6dzkQ6jUcVF55g56ewKcrM1GHQSmzdvZujQ42vrkeMyCHjn1WRO2ryF+io9fRnGEeNGHOEaCuhGMqk0UU867bdLuGgg3mQhvH4IL26so4x9DJBPI1cyt1nIKEJBoFDCDvpKwzEKM30Zxm5pPbKIEw7D9kUF5IsWjyfRJPji7T38+EsNakc+1RzBrakhXBen0REnvR3i5JOvvVisbdt2/heQkqJj2CAD/oBoV5mWn6tl/GV6fnu3mmDaIe65V80NVyVjNKpwuWVee+cIP82tIcfZouQMiQAmkdxhqE8endjPViSzD3VeBbdP0pOfl8wfK0PUNypU1kXoyQBSpRZVvle42M0G+ohhRNUBBg+PE1UkNqzUUF8DMY2GX7+3s6ckwqp1IbLS1Wzdefwp5wCnnn4pb722mPdmJBQKL7zl4o3n0lsRnwDDBxt471U7N9y5jGzvAOwiizhxPNZS9AVVfPFhS4p5k1vmudeaOFQWw+GUUashsxhKapdiVlLB6gFA60tH9lrx4yGDXMo4gAETjsYoGszEpQgGK6xcG6GmTiYUUlq1ePkDCv6AQkV1jOq6OHc9Vs9f6wQN9WrM5o49p/+JQYMG8cbiGJNvsHHFzbWMv8hCdoa6FfF5FLdMsvLeJ9X4G1TcdZMGlawnanDSb5DC5ZdYmPW5h4I8LXFZ8N3HLT7UfXvqmXCRhStvr+PyC6zUNyrs3BshGBIM6Ntx50LXTlp8foHFrGL4YCNzZxm498lGlqwMMPZUM2edZmZAHy8Njjj3PNGIWg3nnG5Cq4Gbr7axZNXxBx5BYrhSIWEhiSPsJfcfwX1pUjYIic2swCxsGDHjw40eIwMZRR3l1DZV8PIrMfqdJJj2chNPPZjarFyPRgX3POIiVlFIUaw79ZsqGTBqL906aTl0ECxNPUiNJnwgu4i+bGM1AxmF4RiVQgFdyBA5bG1axQ/vZjNfLXDIDuwUkCS1KOWSY3n8suAAoEeNxP79++nTpw//i9bIylTjqNViUbRAjJ2sp68Y1txSJoTAg5MwQWxN+dx8Xz2fvt3ab7WmLs5jTx/1pobzx5pbBVYIIRg7vprnHrFzuFRhQF8jF59j4akZTr79dik58a6kiExiRKg3lOAWTTx6o6mNounbBT6uuNDKNZe3VjJ266xj4Zc5XDSphl6dzaxaFyY148SsgGLxZF5+x8X0x1srUk4frWPGm4dAHybF2x09BqpTNtJ3pIcPHkimuCCF3fsjXHCpF0usgyBIyUos3DH5fsFYM4/ofeRJxSSLVGqyV9K5WMPy1QG+XeCjT3cdFrOK3fujZGWomXxDEi+96eWLD4xkuk8i+W/fs1hdlO3lW7h4vYMMJZc0d1983WqPm/gEyM/PJy6DTgcff+Xh7scdpNtVmE0qqmvjPPSMA7UqsXZ1uhSuudxKcb6Gtz5yM2ywsZWtliwL7n68gUfuSSUjXcvDd6Vww71RzjndRGl5jIcmJ/PEjKZWxOdRWC0q7ropmc++8bJlZ4S3p7ftWCurjNGrW8fjZ262BrdXoUdXHZ2LtPz00w9cdtn446pDRflhBnRTk0MxGVIu2aFCnBvruWDCVpJNRoSsQteUT2G0sLlbTo7H2RBfRgGpHNFvQx2xMpBTmg/6LCThFS6aqCeNlrEqRhTDv7TRGjDhpJFeXeCkwSZKDscY0l/PDwt9lFXGyc3SsOjr3Oa9gs+vcMO9dXQtTtwXG7dFkENa8griuLwx0k/ABuG/BJ1ajc2sQo6pyMrX8tX7aYy9yEkX/8iEr+Tfj5EtnkJ6rJiS8jVccnED61atQl1fRDrZNEpV+LQNZFg07HKuR4WaPDqRTg5hghxSb2PCqVqqGmWuusSKokg8cX8qp5/fiImOO+BMWIgQJkwNEULsktaRGZHoWqxl4m11PH5vKv176/H5Fb74zsvn87xcc5kVg0GFokBGZuEJ1WL68w8hiTjauImD7CSdnFYBTmZsZIp8Fv++gjsfrScag+6dtXh9MqeNMNGlSMt3c9UYHZ2Jxw41/7vDZVE+mONh++4I1TUKYY8e2Z2GX/h4ZKqXN2fYkOIt9irCEKJrp47398MG6/lxXSUFdCWPzhxiN/3E8DZjnlflwJIWxefzHTdfEIlEcHsTZJ7BCIGcnWis+wiHBNo6I3ujm+ki+jTPlR7h5LBuM0u/SeXrH32cNNDAbdclsf9QFEWBHl10zYrM7bsjjDnFxPlX13DuGWYqqmPcdFXHXrzjzrLw9Xwf99+e0srP8/qJSaz6K8gTLzRx2TgzC34P8Obz6TzxogNHk+CycRZuuspGkk1NXUOc12e5+G15AI+n46yKf0KSJPQmBTmqw+rp1O4hjSRJmBxd+fTLI0y5p+XzHTgUZf1aiXwpBSEEvpRD5ERS2RZYQ7HUnTQlFwkJB7VUcJCu9KOCErrQr915K0PkE00qYfQFEqu/PUSe6NrmNfXmvRiJUnbIyOAzK7n75iQG99dzpCzOW++FCBzOIRytpohCQuqa/2uB6f9j8tNms1FX1zqN7uDBgwB06dKlzeuj0SgWy/EnPP/XkJmZSSgEQXxUJ23GG/Ozea0ek7CBLkxqTpjq9FXojLD+l5YWcEkCvU6N363H5upGntSpefBPJo1IVVdqs1dTkAsGvUR5VZwml8xfW8Jcd1cdD9ye0saT8JwzzMx+X8eMN51cep6l1Sm7yaRi5ElG3vzAg6SGmBSh3rif6mgNGXIBVo2R4ac2kZNlRQhBk1NBe4JtfakpaXTrpOHG++ox6CSUf3n+/QHBnQ83oHcVkBXPpc62g6yMEOeNsaBW17Fo6REcDRKSOxMhJCzY0GPkMLtxiDqyKcBOFi4aMWFFpYtyzx3mY9LkW1BcoKVHFx2bt4fR6SRuvCVE/+gYAoGV//p9/JEo90y28uvqE1O1XHjRlXz2zWckJ6maW+p//t3PO5+4OWmAAZUKXp/loq4+Rveuen7+PLd50L7mchuPOeKMvqgSv0uDNtdIv25qJl7S8ntKksSjd6dw7pXVXDfBRlyBz7/1UlUt8+3H2SxaHuDXJQEmXmzligvMPPxcU7t+tLv3R9h7IMK5Z5h4akaiPfSWB+qZ+lITnQq1PPuInYF9DQzsG2bn3ijnjzXx1ZefHTf52W9QP35ZKHC64rg9kE0Bgc5/8cWLVu55sIxoZSHZFLGbDaSKjDYKFbdw4MeDGk2iVV4uooxDRAi1G/pVRzk6c4xg1MmW+ApixGiiAZWipYSdqGR1s5fQUUiSRKa/D1t2NYJoIJdOFMR74z5QzdkTyvj165xWvk+LlgZ5eaaH8y78XxuQ9iBJgu27ExuwjjD+YjPffrePV14wt7IzSElW8/yTyej1Hn56p5y0WBEAEcL/unnRSjpko4ehFwV475X05kn9/DPNPHB7MmMubMRS2lr9bJNS6CL6sk+1kaLuYT6flcbhshg37tKQ4RyEI17LJRN3sGN9Br/8HqDSJ5NkO7Hpt6RkP+GwwGBQIcuC0opYhyqac84w0b2Hk3hkF8H4PtLtah64Xs/5Y9Obya2vf/Dicis8eV8qA/saiMUE83/z8/r7LvK6hnn8vjBnn5YYbxav8DLl6XIsLkjvsRtTUKFyl5v+8oiWzWRpnGcf3c7QsXqmPOvg7enp7DkQZfqbTuJxgUqV8AweNsjAwL5GflnkoU9fDWVlZRQXF7f7Pf6JTp06sbdERUVVnFuvtbFwSYDpj7XfkjN/YQBvbRI9/MNb2cMc+b2BV8u3U9xF5telAdYsaHuoptermP5YGhNvq+Wt6en076Xn2jvrOHCo41biiqp4c1IqJMaCqQ8kWh7Hnpq4Lwf1NdC7h44pd6RSVRNj2itNVNXGWbQsgNXavk3Bv0FB4MONgtyuiiKVdA4Qo5BuCBQK6YYfD3vYSC6dGMRo4rEYh9cfpMlRyzfzKxjUy0I8LrFnj4zJ2YW0cBEAGSKPrZVHSK8cQp7UerwM4CONnFbE51EYJBNZoiDh8SUPo4Ce7Gdrsz/lUdiVnJbv4vWecC3+X4csy+i0oCgS2RSQLuXgE+5mH3E1anx4EAiSSCESUrP4N0HfUyuYfL2NrEwNi5dGWLNKwl57MmGjg6tuPsKHb6U0rwWCQYWnXm5iYG89b3zgxueTOe2UJNLTNEy81EKTx83pw2vYtLmSlGSJm643cuN9gisvbkskfv+Lny/ebb8VPC9HS2qyOrFZ1acQFx0/V+3h/AsvZOfez3lqhoN7bk4mPU1DKKRw24MN/Lkwk+raEG++s57DlWGuGm/kiftaWlqHDTKQkRqCf8kUEXE1Py/2U5yvo18vHQePxIjFBV2LdWg0Cbuj+qTtdB7cxNtTMtm9J8aLrwcJOSw49mmRbG6GDzdQ2xAiFhN8/plMnntwqw2iVtJR5B3OFtVy0pS+VBsOM/n2m06oDoqiYLWoGDvazKIlfqbckcLCpX7mzveycEmA2W9mNu8RIhGFl95xUXIkyu/f5HL7lAbUaolzzjDhaFL4c12QSRNsjL8wMbdt3hGh5HCUz+Yl/IsnP9rIpPEdd/2cN8bMVZNrATC3E+6Wlqqmpr7jDphAUEH99z592CADK5b/etzkp95gZ9+BQ83hpZIkkSoyKXdayXEdY6tyrJONpEEn9Li7LeWs7lr27ApyuHE9+kAWEqBBSzo5HGAHBmFsDmoxYaGBajLJIyoi1FCKCwcSEnqM2Egmh0L0+/J4a+Z6Vv6WhtWi4tSLK+nRRcer01qTmVaLim8+yOa8q6s563Qzt97lIRgSWGMyxZ1UBIPBE8pK+K8gHlfx3sch9GRi1cp8+rUPazSz+Xc6FhYpiWQ5mzFnBLj4QhUPTd3OOWdbufQCE0MH5rBpe5iLLwnRKzK6ea1gI4V0OYff5u4gf3Atq/4K8+OniUPS4kIN+7d6sf5j/X8UAXwkkUIVhxnCaaiFhoaqSj7/ZitpaSqeftlBKCyQFfB4ZAJBhcUrg1x8npUGR5zbJ5x/3HVwOp1UHPmLSECDk0ZCBOguDWjzOq2kIy/WC736EA/cbuGbn3w0NsksXuHn4CEFQ1MxyaTx/Y+7efBOG/MX+fn8Wy9P3JfKy1PTiUQU5v4Y5KVXvRTVjKRheZQLJmzg2JFbianZtTfMR5+F2L1XJs2u4u7JRk4ZZkCSJCoqZRzU4RYOcijChIVt0io6i74kSanERQyn6QiG4nJevNfEihW/cf31tx9XHZKSkqhvlFGpVBTkadm6OgWzSYWiCH5fFmTyfQ52B/9EI6nJzFBR3AlO7yVxuCzG9t1hduyO8Ns3OfT+hy97dW2cw2Uxduxx8ce8PHwBhXFXV2Oz+HjzQzcAp480ct14G8lJiXsnEFQwG6U2QUYAo4ebGDEkQCwG/Xvrue6uevwBhacfSuXaK1pen5Wh4eWp6ei0Eh/MPlHBoKC2JnGA0xGMso1Ff0S56VqZaEww55sAs2fHyKwfQZwY9SnbKOgcx70plz70xJW/FrdhP4cOCjKUQvoyHJ2kJy7ibTrMjkKSJPTxJB68GxxNFWxb4Scv3gODZCQofBxR7UbomjjvDCNT7kyhuEDDh194eeCpJqoO68lzjqBa2oJKE8clqlHUJyYY+Tf8j8nPbt26sWXLFqqqqsjLSwQIrFyZIIH+2Q4PUFVV9b8D+b9Ar9ejkdSEM/dj1hsorjqJJOXvyTIOkYNhHLa1XHE5zYuaWExwwUQH1duyiIREgvj853UlI2ZHV1au3c3powx8/HpmszS9rDLG/U81cueNyZw5umXz4vbIGOVkjJU9GHn2Rp58xMpFZ5sJRwTPv9nE4uVBCvO0yJkBbIPLOXA4xq2nmfnw4yNcNd7EzJcTG7E1G0KEwwrRqHRCv/2AgcP55qc/yc/R0KubjlsfSqxW01LVXH2ZlYF9W9SHf20J88q0NB5+2Etd8lYm3e3ngcktgR0znoJPvvIw86N6Mqo6cSiwGwWFdJsJv1JPXUBGK0zk0wU3TTQll3D2GR2n0p9+iolNO8Is/CVOZsPJaCUdwSYT5ZUxCvPbkpvbdoWJK3HUOhh79hXHXQOAxx9/nJEnf0SBoiEYUli5PsT8RX5+/Sq3lUR8zOVVzPswp5n4hIS30H2PeJAcuRR6uxFcY2TpOhfzf9jHAw9ouWVS4iCiS7GOHl11PPtwYjM6abyNMfuqOFgapeRQjF++yGmu5c+f65l0dx0D+ui59gobQsCcb70sWhogI13N4hVB5s7KJs2uRgBz3slixtsuPpvnRauROH2kiZ17o1xyvpUZ77c+OPk3aDQJJesVN9cR9hsQOWUsXZCGPVXNN5+rmXjdKgyNncmLdGYba8gXnbGTRZwYVRyhgWq60g8LSfhws5sNpJHFbjbSUwwmlQwkSUIIQR0VVKj30S0whBQykImznbV4cNCdAegkA2ERopKDNFJDN9G/uT6KUEglGwWZTBIt1zY5FdfeLIaMWUdOropunTVUVsvUVEoEG2wsX7qGZ545odviP4GgX8bhjBMKd3zaFwgqaC1BLjq3fYXEA3damfdNKdQWAaBChQ9Xh9cLiyC2tAgzZ2S2Oc3MSNPwynM2HrvjEBm+1sq0JCmViBLl0KE4jzzj4q0XUonrfEiSRDo5mMJWrr99A2efnQjjcXpO7ARz8W9fYzRI7CuJkpejISW5Y/N8SZJIsql5/Zk07n2yka8+TGsVrFFVE2PWHA8rfsxrJkO1WolLz7PwziduFszJaV7IAZw7xszJQwxcdF0Ns99LZczZPrrJQ1rVRy1pyPUO5reFyzn3QoXBYyuwWlQ887Cd1953UZin5d5bjOw7GOWNWU4mXW3hz7UhSktLj5v8BLjptieZ+tJjXDfBRp8e+lbf6yiEEDw9PUAn/5g2J99JSgaNRwo5eXw98Xiw1Xh5LHp205GSrOKUoUYuvK6GaVNSmPqSC69PbvdQ7N3Zbm6Y2JoESrOriURbVG17S6K884mH9DQnedlqLr/Qwo69EWZ+7CY7+8RSfVVqFUHZT13yNvKytNQ7N+B3F5MR7YQaDU7qKWU/SdibA+CiIsIR9jKAkc2HQ3oMdGcQ7iN11Kh3UFU2DAmJXIytfl9JkrCKZBLuS63hoYkMctv8+VHYySJKhCoO003qT7HoySF2t/KSihNDVoeQZcjN7fha/1W43W68foUUTSpp8WycUi3RtArSVQq47RAxECbU6rcl1BvvIRdTn19LLKbQSx5JPqlIkoQ5bKVsmYGhY7bRtVviQNsfULj56iQuPd+CEIKLrqth87YwV1xg5fVZbr54JzNBlB7D0RXna1qtQ45CVmj32Wz+d3l65v8cIVtJoyl+8IRqYTabUUkSI04yctuUBg4cihKPSRiM0L2Lnu5d4PRTjJw9oZqH72x9ICBJEgZrHLlObuOZD6AImWhc5pnbs3Cpa/HGnOSY7WjVGiIGB/0HgBwwcO6VHl58Oo2P5/h4Y4aOfNfJzapBERLs+PUIll6HeOdDH6bG/u0qYyRJIkspZpu0ik5di7hi/OUnVIeGhgZsVhUPTk7mm/k+br7GhsUi8fosN+sW5rca2/R6FVMftLNzb4Qvv/NzYK+apiaFuqoo116ta6VGXLwiwOy5Xjb8XoD5706jxSsC7N7fsTVHOKKgVkmoVBK/LQ9y8bmtRS4FeVrqG2Vcbrld+6rZcz3NfvKVNXE83uNv9bTb7Sz9I0hKcjV4EkS3JEnIomOyFRIhXqcMsaLWCHaGBf6ggp86ssgHJMo5gA49u9iADg3J2iSEPkBTMECGnMchdlFINwrp/rfPopcStifme8lKoLwPt963hxuvM6NWSdxxQ3K7n0OjkThzlIkRY+sJuyyoTUFiccHLU9N5YfrjvPf+nOOuxX8FkYgJvyfIEPpS5fqLlavD2KOFHXoL2iOFvDZzE/5ohL8W57eaw996N0RxZFCb8UCSJDrJ/SivaKBnv3hzN8sD95iYuGofVmfbtuxEO3ANDVTTj5aEa5OwkZxv4I/v27b2PvFiEylJKq65s45AUOGss47f73b9+vWIaIDuYggH2dlheC9AusjlxwV7OFgRYthAA2NGmXhwmoOeXQyohAaNpCVcm86Mt9ys2hBgwZyc5jFBr1dx/ZUWRgzVcfFlm8hvGE20vC+aLjvx1DtIIg1/g4XzL/SRHeiDjRRqCXHXxoMUDWxizqwUNmwLok4KEfGYqTBu4/prjIw5Tcf383ewZ6+M2SzxyA0GLhuXwYq1QeS6f39+W9U9FkOvg0vPt/Dk/YnuprLKGDV1cfr20jF/rp0rbmjgk5nJnDbCxLLVfh593sn+gzHOPSPBa9z8QD1PP2inIE+LEILlq4M8/FyCqJ71Sgb2VDXX3FVLcpKaU0eYmse4X/4IcPlNtbz5fML65cMvPG3Gv2MxaYKNT7728sZzGRwqjXLOxGquuKD9g6VH70nlm/lhZFlGre7Y0u1YON0yedkx3HjbBFIfRQAfTdstnHxODYWFEuVl4A9o8FpXk5aucM+tJr7+KUYwYz/2htOwJ2t4700bl5+vpjDUvfk6AuVfrVpkKYbNque7z+189YOPux9aTjyiQq1SoUfPJefrmPVKy+HkA7en8MDtKbz2nptZn6zAFNKQHOpElbqEWEQ6IVuYf0PHK5PjxHnnnUc8Huepp57i1Vdf5eGHH2bv3r1069aNwsLW0u1wOMy+ffvaVYT+L1qQlCq4+DwrhpruLcTn39BLBjp7R/Lnny0bkOmveWnc3IlwWMIuddw+mxrLx92k5p0X01t5chTla/n6/SxmvJ1Q6BzFO7NCmL0FWIWdzLIzeezZJibdU8dF19fgdCks/T6PX7/O5fdv8njsnlQMOgmbVUKjj6PVJcIRyitj3DalAatVRWP9id1uE668nZmfuMnOVLPqrxATLrLw2rR0Jk2wMfsbL7dPqUeWBbM+dzN8sIELz7FwyeUK2twaHrwjuc0DctPVSfTtrSGcVkrc5CKjk5ueJ/k4sDmLW+8PY+9eh7rrPgaOaeSUEVo8vo6lph6vjFEvUXpE1ax2sTX0YfwkJy5369OJ2vo4191Vz5vTU3n5HTcXXnhi5GcsFiMcVigtj/LpXA8zP3HzwSsZrSZQR5NMTqYGq6V1jZ992cuBPwso8J2ERUpCK+lIEZnkN5zK6y/Dlh2JROBAsLUyVwiB2Szx0RdeXnyitVdKdqaGRV/nEA4LLrm+ljserifJpmLHigL+nJ/PC0+kkWZPyPbNJhVqtcSUO1P4+gcfn89LLHANegkEdO9+/J6fsVgMk1GirDyKLARnj9U0+5X07aln08o0bp5aTe4pB+jSK0qN+iC72MBWVuPBwcmcRYaUiwETWnTk0okAPjSocVDHJlawRbWMw+lLqDfuY7A8llQpQYDVUEY2BXSV+jV7nxgkI12lfugxUEclQgjKxH62s4YYUWJE2MoqKsVhGi17oMd2Hrk7hXtuScagV5FhV/Po/VY0Vj+1VSdmcP5fQShgYvVfYb5b0HHy61sfeCjK6zjZ2GxSYbLKKEKhQVRzkJ2AREi0v7mqs+zinDOMHVpYnHW6ibitod2/M2FhQHQsS79P4tJJDWjiLSeiZslKTakBr1/BZJJIyzwxpV8s4qS8QuHBp5yYjIlnXoj220Wj0UTKeJfiRDDFxZNqePMDF3+uC/Lp1x7OvLyap49pcT6KhUsCXHa+pRXxeRTJSWouG2fhieddGB1dOtzM58pdqa8X+HyC155O47nXnXz6Zibvzsjg7ptTeO+lTNYuzGfNX2Eqa+JUVh45oTosXvQVl55v5pfFAQb11bNwib/Na7bvjqDy2jv0ZUsJdmLe91Fk5d/bbS0mFb8uDTB2tImhA01Mm5LKlbfXUVXToneIRBRmfuzC61MYObStHcjROTUUUli3WkXnqguRto9gz3Ytvy4JEIkIojGFSPhfpGjtQKNVY09RMfXhJDavyObA5iwef92BetgqGjotodS4mc70QUsLyV5DKQV0bTdoIFnOIhxJtG0aJFP7/kxEm9VVx0JBQabjjYpMHAMmAiSeY4NkIn6MZkQIQcRSh73Ah6IP4HQ6T6gW/wWsXr0aZB3p8UIqMv7k7Mkl/LRQzZKleu6b3kildi/9GdHmt7VJKRSE+yPLaqIGF47UHTQaSoiJKNZYBlajlo9ez6B3FyPOOi2PPuWn5/BqzplYTZdiLfMX+SmriGK1SG08NgHOO9PCj7+2fQb1Ogmnq2OlxsESiXjIgE/2oZJOTNER8AfYtVPFijVBqmrjZKRryM9To9e33LMer0Jmuqbdw41bbzDSZC5p99qVHCafLkQiIAVtDI6dRa7nJDKcg8irHsPORUU4wj6efsRGJKLw+tthcl0nNROf8DepKXfGV2XncGkcg9LxRtiMlUsuA6utgaamE7O+0Gq1CZGCQaIwX4NGI5FkU3HFhZYOD3UeuD2FD9+TyK0ew6DIuWh2j+Ddl4088VzC4kSIhH3SZ29nNhOfkAh8Wra6YwXS1z/62LBBZu9vnZj2gp9gsO36+ZJzzZx3VTWNjtZjxaJlft79xMv4C60EgwmbkYKC7m3+fUcIBhpxNqqoDtUREC1rBRUqgqLtvQkQFH5UqFm6Ksia7/Pw1dnIFV0YKJ1CtlRItlRAH2kYuRQjISELQcRax4ARIaY9ZWSfagO9OYk0Kbt5rLRINgYyCgd1RESINLL5Y0mc2+93YjJJFOR1rDfq2knHiBEq7p8iyCsQhKPQqUDDwQM7j7sO/yUIIqiFBp1kQKtRMeIkI4KO53OBoGdXHZePszQTn16fzJsfuFi6PNquYhQS3v/qsBWvt+V+7tNDz9kXRam1bm+lWg8IH9ul1XShL/05uTkkFcCfvp+P3rS3OSiSJImnH0xlyaogOZlquhRpE77yJ4D9+2RSySCXYuL/Mg8LBMlJKn75IpcnH7Dz8tR0ti8rxGwGZ1LCji3d1Z9PP4lx363J7a6Bu3XW0atvnKDwkaJk0VAHjelbqBalxJQ4PQKjSZbSUP3tM57lGUj1us4MPbOW5x5NZe4naQwaGUGnlaioC/P6B26C8QjZBTFs9ih5OWq0WonPvgkwYsSY467Bhg0bSE7S8PCdKezaF+GiSTVMf9PJqvUhpr7cxPQ3m7AmKRTlaamujTP1Jef/x957hklRfmu/v6rOcXpyHnLOQUBEQFBRQUTFiIhizpgw54hZTJjBCCbEDCISJOecYXLqnp7Oueo5HxpnnP/MuJm9fc913O+5+cI1XV3dvaqeVetZ4b4ZOsDIjdMdtCvUsWNvFH9A5f6nXZw6uZw+o0t47zMfXp+K3aqhME/L7Q/VUlKa4Nu5eVww0YZOJyWbBsZbmf92LjMedPLj0gD7Dsbo1YqwFSS7vSPR5L3auYOem69y8O0vLe9HrBYZu0067sQnQDyipaQ8RhmHUUVzPyyEoJKjdFIGkF46gq1bBVGPmcxQN7L9vQlXZ/DgEwGefTCDaVdoOaDZSJ/eGtoX6ojoPE3O5SCTulbGKBIijjUjRHamFkmSuGyynW7dVbavzWTZzw6yuvh45oGmQnDf/BhgzAQXn3+ewO+XkbUKmZEuGGQ9GllQVlZ23Hb4O/yPk5/du3fnhhtuQFVVNm7cSElJCR06dOCWW25pduzy5cuJx+P069fvf/qx/2tRWVlJeprMmtUqafGWN8d6yYi3xojTlUAIwfyvwgQdxQw5u4K/F1OXyDl2E/4nTCaZM8daWLIiGdx8+mWQfVssWKRkNUIr6bAZjTz3cCbZGVo+eCW7CVfogD5Gfv48n4U/BckP9eHbjy0MGF3GHY846dFVj8+vopOPX+kdoFu3brjqFP5YH+H7j/M4c6yV9DQNfXoYmP1UFgP7GjlxfCm/rQrz0B3JjtKbr7GTl9O6k7ji4hQSrnSKQgOJ1mZQU6FFkuDBu1PYsDyTjSsz+PqTdLx+hdfe87Z6nq++DzDuFAuyaFxCVikFzb7BjBjrYcrVbp58wct5V1RxzR01eOrh8ee9KIqCydRyi3hrmD37JaZfkoJOBy/P8dCzi76ZUmckqmK1NHIIHTgco9aZ4KtvYqSHOjU7pyRJZLj78cSspMP9+EsfBr3EmZdUMPHySi68ppqaWoX83OSDaOO2CKvWhfH6FKprE4yfUkVBnpZf5ufx8Zu5WC0yZ11aSXFZMhAIh1VuvKeWO29Idl3o9RJGo0SNM4FBLxGLC+bM83LW+OMXO6mtreST+RH0wgyaOEfLElw/o56vvw+SSAjMZpkbptv54ct0vpufjiUjgg499rQY7TopuDouY69pBVtYiQ83cWLo0JMgQVjyYjfLfPi+kQvOM9AuOgDdsYqtEAIXVeS2UlEtpDPVlHKA7WjRM4CT6Sr1pbs0kIGMJGwr44zLa9nwexa3XpfC1Ml23n85h8fuSeeL7/2kONQ2Kz3/3wJFilNWnmDLzig/LGm+ifltVYhNGyQi8dYLFaoq8ITDbGcNEUL0ZDAZJgu7dKvwiLqGBGJCJKg07qLHEB9Wa+vXQ5Yl5BaenEIkie01aOkYG8T6tQKNq6DJMfpIKr+tDPHr8jBDhww9TiskoSgCrTCwb7OVCRfW0aWDjh+XthwwzV3gZeIZydHkk4eZ+GV+Pp066Lj3iTpm3hshFtYxYmhzP7RjT5SThrTun4afYOLAQQW9YkEIQY0oZ5tYzTaxmq1iFUfFXqSEgaJcAznZMlfdUcMrT2Q2EwlKsWuYOzsbg15q04izqqrUuQ4xcZyNaEzlgSfrefcTH666ppsFr1+FaOuiAVpJh6tO4XBxnFis5Q3Tjj1ROrbX8fUPAaZMTj4Hhw0y8cwDGdzzpIueJx+lz6hiRk0q55sfA7jrFdZsjDQ5x869UTq1T3JrTZhSha2mV7ITXEojp2oEv/yscsl5NmwWmXi8baO/CImunXXceGVy06bTSVxyvpUl32awbXU2kycZiRIiiK/hHvfiJq0VVVsAPQbq5JYLMQmRICjXY6CpXVWh4sFJBUdbPW8NZWSQi0BQIY6wVawiQojtYg0uUUW5fhc332DitmtTsaclKC0tbZst/i+A0+kkP1tLOPMA8z4w8+SDDjoU6cjK0HL6GBP5DkdDl9F/QmtM0KWbyl3P1TD3yxj3v+Ik0nsFNZY9dO4sceqEer5/vRO2vWNpX3U6trJBlOw3Upinx27XcN6Vla3SFl040cqnX/up/Y+E1mWTbbz2vqfF9+w9EMNZZiSbAlyimkS8bc+/aDSKKkcY0NfAup8K+f2bApZ+VUBaitzgC/Q6iVC45efCtVdY6T2miv3SFiIiGfNGRJiDYgch/GRRiIsqutC3BUXvzliUVA6XxFm6Koy+vqDVwpvN3YVYREsVJa0WqhJGL2NGG5h5E3z+2bttskNtbS3BkMrHX/oBweoNYT792ke3Fvix/0THdjosegPaY0lyk2Qh3zOEHxdYWLYqxPbdMdIcMu984uWXZY3PXItZ5uShJl55p/nUxIHDMWbN9tLBOZacRBdMxQMYfpqTBQsDeH0KZRVxnn61jtfe95CdqeH6mbVcen0VU2+sYsgZpdx8rwuhSBwuiXHBNVWkWGVOOumk47ZDKBwFVYc9WsBWVrFTrKdUHCSdPHaxnrho2rEaFzFKbOsp6OEhrEQxhbIQqGRJzbni06VsrNhJzQmz9Nssvp6bw9iTzRTaM1uk+ZAkiXZ0oYJiJElCI2lo3y4pYrJtV7TV37Bzb5Sbr0rlgTtS2fx7Pnden8o1d9XicbdNGPH/FkT8CsjJNaU3KVw9zUw0vaTV4wMpxXTtDj2O8c7WuhKcP72KogJdg+BjawhHVdJTNZSUNT6jX3zKwQPPBAn2XEFJ5jJ2mH4l97SNpGcIMqU8rFJKg6gPgM4epEvHltelwSCTn6Nl3CkWSisSlJS0/jv+E0OHDsVdn7RDHu3x4Gz1WKemlGuuSMZ3v60MMfosJ/2G1LNxtQ5vNEiVKEkKF2n0jDqx9TjwjNN1BPAhSRI6jYbrr9VTIu2lE71a9IVp0XYoET3njbdxykkWln6VzwWT9agK/PBxPp+9lcs3H+bx7ovZvP6Bh1feqWfDZqVNgrh79uzBkaKh1qVw56NO3n0xi3dfzObeW9P48NUcXn0yE0mCH5cGuOLWaua9lsPrz2Zx2igL555l5bO3cjnnDCt5OVqWflVAIgHvv5RNutWCuw7ufMSFJCWfaxnpzXMMGekaRg03cf1dNdx9Uypf/9By0QVgyYoQQwc2xlFTJ9v58deW17kQglgbn486WY+vzojeGmanvIaYaPQ7cRFjFxuwYEcgOMAOcmJd6BY4hWy1PZlSHh3Cg+kWHMl1t/iYcoEZY0aAZb/CjHvqCcWjuEVj80cKaRxkR7MikyIUSlLW8tSjjYU/VRX43HrGn+tj4+Y4uVmahikARRFMvryOx2Y4YPPJpB8eS0//WDSupKCmQ+PAliKh/h3/YRvwP05+AowePZp3332Xp556ildffZVnn32WrKzmHYgDBw5k1qxZDBw48J/42P+V2LFjB9mZWpS41GrXCkAsYKTeqxIKCxQpzuefWHl9VgaJ1KYbF1WouAyHqchbRl2XX9Gao8yZ5yEabX4Dde+iZ+7nfoaf6uT5R4zk1J3Q5PVIQM/Lc5KKli06uFQNwwYZ0akWuiZOoPiwBkmCyROsCBXyO7as6tYaFEVBr4fH70lv1qEEcM1ldhIJePD21AZC/4w0mYTSevUvzSFjM5jIkvLoFDwR7YFBTLy4rklgGo2qHDokWLFU5sfFzSvds9+tp2dXPZnpGiJqpEllxUYaBVVjKPlxMN+82JkjhyVefiITu0jHXWMgI03m88/mtckOW7f8js0qoZElsjK0TYRE/kRutpY9B2JcdXs1Z0+t4JHn6rju7lriIkaIlp2wWbJSWixYvibEy297GDPCxMA+BlJsMgW5GmRZcLQkzpmXVPD94iBrN4WZenM1Z11awStPZDLz5jQ6d9DToUjH7del8t5L2VxyXRVPvlzHxMsrue5yexNhJL8f6pwSb871MnSgkY1bo9TXH3+nQ8DvIejR4wmo2JQMqpcNYOeCATx5exoDT65l38HGALeiKoFJsdFjiJfl3+ew+Y8Mbr3RiFljYhCjaC91J1/qQC/pBAYwkphIYDUYaV+kY+36eJOOaxUVLfpW12Oy00aQIE6B1LHJ2lBRScuO89QDze/9Xt0MnDveiqwRjBp7crPX/38AIkhRrpG3n8/myVfcnHFxBZ8t9PHld34uu6GK62fUY5D0GPRw75NOnn/DzY49TTcYS5YHiXmsRAlRTSm7tWvQ5FSz/GcH+n5b2MxyNosVbJB+ZcxFNcx/P4PNO6KtblY3b49AoHmXQB3VOEh2SUuSRI6mAJ+xqT8OiyDFpQncTokzzzo+PrM/odPb0KkGfEGFLRu0fPdzlFvvczF3vo94vLG78OW365n1Wj09uugak14+lR8WhwgfKWBQ4nSsaiq1rsaEoRCCT74I8NkX4WZJjL/C6U6gkCCsrecA2wniozdD6C+dRH9GYCOVw9JOVm/1c81lDvJzda3ykhYV6LBZZEqL9x63DaLRKKkpEpU1cS6elFSQznYYGXF2GR/O9+LzK9S5FdZviVATb7k7F5Lqz3qj4K4bU3nwWVezax0KqVx3Vw1XXGQjHBHY/9JR37engZNOMDG4r4k/vi9k3c9F/L6wkNefzeLNuZ6GLrh6j8J1d9VSUZXgsptqcNZI2OONHIh6yYhdzeDbH4NEY0kux7ZAkuPcML11saibrrZTn7YLE1aqSG6mJCREC2Prf8KsNVJr39kskFWFQmX6Oi69VMt2w1Jc2lJ8wo1Td5Ttht9IIwcZGadonjh1ikpUVKKEiBCihnIArNiJE6OYA1Qopeh0KgP7JTdEffv2bZMt/m+Aw+HAaE3QuVeUoYOaJqB9fhWdaHmdeXGSP+wIW34rZMoFVvr2NDB5opXVSzLpf2oty1aFySw/mXSlAFmSkSSJVJFNQc0o3n43xpIFeej1Mjv2RlFb6JQ2GmWeui+d4ePLePHNeo6Wxtm9P8ri34N88JmPZ172ED6WhBRCsHx1iMlTPGQ4B6JBh4qC160lEok0O3drWL3iNx64w8El59qbiDndeWMqDxxbz38KQ9a5m3dRSZLEXbdZCFlL2S6tZqO8hC2sIJ0cujOQOqrJovWkZkGiG3PeD+OsUyDU+ho0YEIOOkASbGdNszFsVahE0oo5b7yZ00cZ2bZl1XHbAGDh1+8Tj8Gbcz2UlCt8/JWPdZsj7NjdepJtx54YUrhpJ6oqVGzejpx9oZPJV1UiSRLRqOCL7wL0OrmY9z9LNgLce2sqXp/KiWeV8cFnXr79OcDU61yMu7ASW2WfhqkYu5JF2pHRzLorgxEjQ4ycUM2S5SGefTCDhXPz+PTNHOrqFcwWic/eymHvH0W89WI6195Ri1YDR8vjbVI5VxQZlQQ+6rCSQhpZ6DHioZaEJsQ2/mCvtIlq7SFq0jbj7bKCL+db2bKskJk3p1Lu2EA2BS2eWwiBViMYMkTDgSMxYjHBnv0xNN7WhYjspBHER1REMKp26g5ncflkO488X9fiGvJ4Ff5YH+bkYY3r+vppDgwGmXDonxH4+N+GuJIgJ1clJAIoCYnunfVkdvTgk13NjvWKOmwFbk4aYuJIcTKBOfNxFy8+lsl546307i0TEC03u6hCJSz7mHC6metn1uIPND4/LzrPyuKFaXTsFWHZzw5mP5/SJCGeSS71x5KR/5WkmxDJom00Jvh24efHbQedTocQ4MGFRtKSQjoVovk0TUSEiWYf5IpLrcz5wM+t10tIW0+moPoUCqrG0Ccylhq5lIO6jaBqcLlbjxMqqwQatCREAq9XZfdugR4jJqllXyhJEjYclFbEqa5N8MATHvbuhg0bBJu2Rxrir/Q0DR+9lsPbc30YDW0TfSorK0OrgadecfPms1nNCu4FeTrefzmb1973cO5ZVjp3aL6uzjnDyoq1YcZPqWigfYknEnTvquXrD3LR6yROG926vz9zjAWTSeaBZ+pYtznM3gPNaULc9QqffuXnwomNPlivlwi00CkPsHJtGKO59YJ1SzAaDBSonRnU18TTz6ts0Sxjs1jBNvEHu9lIGtnU42Q3G1BIkBdv3mVvlqxoqzrx4+IIeklPkfMU1n1TRCJkYg+b2CJWsU9soZSD9GAgB9nJbrGREnGAPWIzm3VLeP0NHaeMaEyiL1keIh6Vya0ewb0PBamqbHy+vv6un6NrCskJ9kInJa+NTtLTkd6kkokzGEAgKCpqOzd+S/gfc37+Cb1e/1+Os7eUEP0/icWLF/Pdd9/h8XgoKCjgiiuu+NtKwp49e5g3bx7l5eWkpqYyceLEZtwb69atY8GCBdTU1JCdnc0ll1xy3IItxwOr1UpVTZycND2xI9FWFYm9CT+ffy1zwkAd/fpoGXBMhXbocMHOH0pJjRWhCpXyjNVcd5PgummpmEwysVhSOf3Ca6tZ8HYORmPjpm7H7hgrfrTQm6HYJF0z7hS3U8OyP3w8cW86reGkoSYWz3MiI5NKJpedH2HlugiSDKFQRZtssWPHDvQ6TYsqz5B0qH17GpqM5qxcF27WFflX/Pp7FNnXWN21i3RqjmayZmOkoePJ41MJeLR0847ivju38PyrTs45W08kDF9/F8Hv1qHqIiz4tpiYkDnKbjrRlN/WItmoko6QY5Z47AU3Gld39MY4YdMe5rz5JBdfcvlx81bodWbmLfCh10tYLRL7DzV3qP6ASq1LQQgYPdyMxSyxZlOEkSdr2LB+DRwZ3tDF+yeEEFTUxLn6jhomjrPw+5owt17toHtnPYeOxqmsUaiqTbD08zw0x5joR2+N8PlCfzOFaYB2hTrGnmxi0/YIkgRvzfPx4hwPA3obuW6qnXAkWal97xMv2VkaDEZYvmwhI0eOPi47KKoOGQ0dlT5k/qVCbw2lEC1uz+QpK9m4IhOTSeaF2UEwR/n5q1x0OglVFbw4O0Shf2wzu1skG4WiM15fNRu3JMf7AsQaOpxkZBT+visrToz2dG/2dw8uzj3H0Oq1vvRcGy+9Vc+MGXcdlw3+J/g3+sN4TGbIYB1DBhpZ91MRFVUJflsVIhpVuXF6CptXKURNbnp0MTH+VCuKKnjvUy81ToV3X8ziaGmCB55xI5lk7rjKwpcf68mvG06g2MNVN29g6aIMRpzix1DTmROn7GfXgTAGg8SoYWbenufl+iscTb5PLCa4+d46Iu6OqKjIkowQgloqqOQofWjkgNKqBsKGeji2D02IBBUhF1POtrBua4Tdu3fRvXvze6Y1nDLmTD56+ytUJHLUQvKcnVBRmf3AYV54sQy9JYakTaAKwQ8f5zLttlpicRcyEvX1gtSaAeSIpLiPwdmB197ez3OPJ3/fzXd7+OO7dDL8fXntrQ2cdWrLY5qvvBnAs70r5Rwgk3w6Sj0bXpMkiQxyMAoT7vBapl1k55ufWq9+Q7KbqKb6+MfejUYjNS544c16+nYz4fNoiNUMQs7cyXe/BPjyuwDpqRrOOtXCgBMieNd4momSCSFwp+3im/fTyEzXsGNPlDMuruDyC+10KNKxZUeEOfO8mM2wZHmYIQMMLF0ZYsLpSZvUOBMsWRFi4Ye5TdZ1VoaWua/mMGpSGes3h9myK8q9t6YydKCR7EwtI8Y178iwiXRSUpz4gzLIbeVCV7DZWn/W2awyDk0aPmSK2Y9HuLCRShWlFNCcF1wIgSnDjyMrjq7zOipLTES8BryqF0WOMaq/jkED9eTkQpq9hKNHVfLyJd57W0ehsweqUDjAdqpEaYM6svOY2m1/TmIjy9FjoBsDGp5FQgicVHJU2csbLxhY/JuPeII2ccD+d/Bv9IX5+fkcLo7zwqOOZq/lZWsIad0t8mEFs/fx9quOZgVkSZJ44/lUBo2OYgg275LWSFosdZ34clEld96Qyuz3PLzxoYdbrmpayBNC8MnXPhCCdz728Ok3PhIJgdencNoIG/Nm2/ns03osdkE4LJA8mWR5BqKXDDhFJTrFSoRwmzo6hHAx7aLmnOynjbKw/1CcMedXMH6smbKKOJffUs03H+Q2iQvrPQpX3+QlK13PqRfCTVemMun8IGk1yT1KQvy9orceIwcOxrn8UhukOsHTXDQNwIcbG6l0oDt1VLOPrfQi2VQQESHK7Zt47lETRmMyNo/Fj5/jDmD3nt34XQYslii5WTpWrw9TkKttUBr+T85VIQRPPRcgxdcfpGRip86+h0RaFUVF0NUFv8wvJDuzcWvo8SqccXEFFrPMxZNsTD7bSnlVkv/wl6VBVq2PkZ1mJqWyfZPP0qAlM9wNwt2o0O1j5gtuTj+WOLhhZg03XJnCpDMaY9JTRlhYfqKZ0y+sQEmobRr9rapMClnm0K6J5kEOhZSkLye7IEy37m4mnhGlIFdHv16NQoY3TXfw8YIKop4WuIw11QTydjJ9soZB/e0cKY4zfkoFJw0xIZnCEG75+8SIECPCVlYhIRGoT+ftjzxYrDKXXFfN849kUFSQ7NLesiPC3Y+5mPVQRrO1e/N0B3c+9M90Ov0d/o3+MDUjwZxXM7ju+k0YXXl8OL+Krz9J44LLt1F92I7O1Q4JiKaVUhZwcs1wMyOHmXjqZTeXX2gjFBYNhdkHZ1qZtH4rptqTm/B+CiE4JG+jqL3Km3O9pKfKDBlXyrlnWenSScf+Q3G27IzwxD0Z9Oiq584HPBidjTGdiop0bCOd8FrZeyDW4t4pHFapqklQXBbHaJDweo9/GmbNmjXkUMQheTsD1NF0pCcH2cF2sZoc2qFDj0uqIGSpYvnnGcRigldnxyisP6nJ/WaQjPRVT+KA+TfsWQpvfBDh6b+MJDf8JlXwzaIomWRSygEK1O6sXFyOKsII/o77McEPi+O89aaC3dUDm5pOERGuv/wQ7frV8c3H6eh0Enq9xEWT7FT7j7/zG5K5E6NBUFwabzGxCTCwrxGtRmrgFv4rjpTEueaOGm6e7uDCiVa0WomffgvywNN1TLskyZOdlanF423dL9V7Ffr2NPDFu7n0OKmYG2bWMP5UC1MvtGM0SPy4NMj7n/p46fHMJrmX734JcOBQlFpXoknS9tDRGLc+6KRdx9PaZAtFVUgnF4OujI8+jdFPGdnwPJMkiX1iK0V0RYeeAK1PuDoi7Xjnw8Po/IUkRAIXtdhIpSeD0aCljqpkBzAy/aQTCYsgIQKkkslB4ebXlQFeebc+SfUgBBXVCa6a7uCFF5fTOd6fWH0ZW3ZEGNjXyLxPImSEO7fI2ZtLe0oS+9GrNuSWxu7+G/hnznIMmzZt+i+PUVWVBQsW/JMf2yLWrFnD3LlzOe+885g1axY9evTg6aefxuVqXhWC5PjIM888Q48ePZg1axbnnnsuH374IevWrWs45sCBA7zyyiuMHDmS559/npEjR/Lyyy83qNv/E+jQoQNut+D002Xq7C13xNQLFwZrjLp6hadeqefS8xsDiLdeSqVo5CGq0tdTZt7GjDthxvUpDd2Cer3EtAvtXHGRnRff8jS8LxYTfD4/RoRwi9xdLlEFCNx1UFLeeoC2e3+UTiPKGHP9bhydavnyhwDPPZxBnx4G/P628Zj8+N1PyAl9qx1YABpNcrwJksJPL7/toc6ttFjt93gV5n0cJTXRVExB58nloafrmXJjFTfeU8vu/TGiUQWPphJNzErdznbMe7wDXz/fFcf+MRQ6R+KptFBbZkITyCBsrGOTvBSnqEQIQVD42CM2gyojdgxlySIDIKGLpGAyaEmxKxw40DLfVEsYOfpsFAGZGVqKy+Ls3BNlxZqmHanX3lXDmWMsLF9YwOP3pHPPLWksmpfH+RNsFHVU8GRub24PycWZ4/RkZcjIksSnb+YwbJAJR4qGwf2NLHgnlzEnmfjiu8Z2/HnzvZxzRsuVr0hEZcPWKJeca+eX+fl8OzePxfPzGX+amXOuqGLGtQ4sVnju4XSWfV1I5/Z66upaF575T+h0OnSytkni808YJCMGZyc+/iLAq3N8bFoPD9xta+C92r47ijaQ0Wr3Zjb5RJQYs98KccVUI15bY0JGkiT0GFvljvKJehJSFD1GYiJKvXDiE/UIIVBRSElpPcltMcvEE/D9wh+O2w7/Hfxb/aEElFc1+pv8XC2XX2jnyotT2LozStxSx1cfZPPS41mcPMzE6OFmZj+VxS1XpXDShHJee99DTqaGdb9m88jMVDr0DBMWQaw4SFQUsHJtBK1BIZZRzEN3pzD+NAv3POHijusdfPh5gEuucrFpW4SyijgLFgYYdmotyp6+qKisZQmbxUq28gcRQvTlxIZRQoCgsRpjLJkoiIsYJY4/mHKJjiW/CsJBmd9+/apNtph+9R2oujgGyUC+6NwwUpcZ7kp+xVgyD5xJtC6FieMslFYqLP+mgFBQ8NhMB7pgBpmicYOeKrL5fqHED4tDbNkRYeXPZnICfbBINir2pPLiG74mflcIwctv+qjek0mR1AUjZtrRpcXvaZVSiPmNzFvgJRRSCQRb3rzF44KqaqVNwYwkSaSmt2fSmVY2bYuRGi3CrmagryukXy8DGg3MnZ3NJefa+OjtNMKdNuDUHUUVyedBUPjYa/iD/ieGeOxFNzMedqLRSGi1Eg/PquO2B2v59Bs/SOAPCI6UxKhzKzz7mptgUKHWleDDz31cNzWlxSBfp5OYcr4dh0PDkgX5TBxnJTtTiz+gUu+Sm71HMvu59RoHiiLRrVtzepK/QzgW48uFrXPwff9zGJ03l25Sf07kdHJph1N7lFJ5HyHRnEPXadvLJRcayM3RcvO1Juy5QQxaAz0SwxkYG0f5sr7cd0+cNLuOm66288JTDoadoMcQSW6QZElDd2kg3eiPjAYZDd1JTvlslVYgAb0Z0qQIJ0kSWVI+eXTAEwuye7MZq0UikWhbEqgt+Lf6wtTUVMIRtUnnUUlZnMlT6xh+ioeQx8AmlnNY7EYRjfGP2RFtQlH0V9htGrIzNS3yggGYo1msWZdg7MlmKqtU3vzQy12POjl4JEY0qrJ+S4QLr6li38E4D9yRzq6V7dmytB3bf2/Hey/lcLA0impzk1MxmpR9Y8kpOZVsbz/0koGA8BInikU2opHBbG492fifsFjkFkWWAG6+ykE8ofDzshArFxVyy1UOzp5aydOvuPn0ax833lPLCWOrqDlspUcPmX49DXTpqMdoizfYzYIdL63zzvpkF9v3B4lGFHSZdURF865VIQSlHGoQIEmXcgjLPjbIi9lrW0q4+x+cODbMC2+62bA1wheLgoSDbevy83oVUqx6ZFnm3ttS2f57O/74vohZD2Vw2gXlTQrlNc4EF19bQ/BAOwySKcn7lr6Omx7ysH1NJh06wbzXcpokPiHJ9bzgnVyenZ1Mrs96rZ7TR5lYuTbEuq0Rpl9mps6toKKSEHFq7Nupavcrsf7LqG73KzUp20gQ45Hn6jjn8gr6nlLM3oOxJonPP6HRSLz0eCYZ6To+//z4u9+8HicmLC2KvRpjqWTnSTwwI40Jp1np37t5MXr6FCtVFDf5m1940PfZyYbfM3jk7nQmnGbl1mtS+fHTfPYcjBKwlLW6NynhIBnkMoSxDOBkDJjwOI1MPS+FGdc5eOCZOs6eWsFZl1bwwedewhGVni0kxdIcGjp1bVsHXFvxb/WHWo3E6JPMPPqYFpd1H8+/7mH3vhhLvs3k0y9h0p37OfOWfVjy3XRTB/Lz4jiSBPfcksblt1TTq5seVRWsWhdm574ot9wqU5G3DKfhEF7hplYqozRzBdNuCbD4y1zOGmtBQmLsyUaWrgohkZxqXDw/nxP6G3hnnp+fF+lIFY1NXtXaI6SQlrxPXFlcfUcNkUhTXyuE4IFnXWRlaPD6VCQJEsrx96XF43F0GGjXUaEq/3dKzZsxF1Uz9doYQy7eh33oVowdSmnXOUFVbYIPPwtiqevSYvwiSzLp4Y5ce6WFrbsiLP696Si2ogiuubUeqbqIYvYRJkQOheSFeiNQqKflaRtFJMDsZ87rEkW1o0kVOWglHWbJRq53ANXrOnP3Q56G43v31NKjZ9fjtgHA5MmT2bNPaVXw6k8YjTI+f/NrcNO9tcydnc1lk238ujLExddV8+4nPvJyNDz+ghunK8G5Z1mZ90XriemX3/ZQVRNn1KRy8nO1RGIq87+McNppEYacWs2mbVG++ziP/r0bm9rc9QrPv1nPmBFmrrurlukzqnnshTouvaGK+55yodNKra7F1mAwaghJXnYd9lF12IwBIzWUsYdN7BTr8eMhi3wEKjKt0wTKyJSVKZiDeWzjDwrpTHepPxbJhlEykS91pD8ncYidJEQck2QhXcrGLqWSn+hGPCrz8+d5fPdRHh+8ksPIE83s3B/EoNGTJmXjcPfkqhu91LoShAIy5Rxmt9jIPrGVeuFs8K+yJKMTevILm+/9/7v4xzo/AZ5//nlOO+00pk2bhk7XnHuotraW1157jQMHDnDRRRf9kx/dDD/88ANjxoxh7NgkYe4VV1zB9u3bWbJkCZdeemmz45csWUJGRgZXXHEFAAUFBRw+fJjvv/+eYcOGAfDjjz/St29fzj33XADOPfdc9uzZw48//siMGTP+ke+dk5NDoN7Ahx8k6NzPSen2baT7eqCXDKhCpZpSEoX72Ls0ixS7hk++8jXhNdLrJb76KJ39h2JMuaGC6VNarkifc4aFt+Z6uH9GKs46hak3OjFV9iYvpYIqy0qoySddKSBOjCPsIU4MPQYCdWaeesnD/Hebt2HHYoK1GyN4fQkyM8zcep2daFzhpntrefr+DE6f3DZRlz079qLxZrNiTZjRJzUPjCMRlbKKBAV5GtZtDnPP4y7OOdPCkAFGJk1LdiucPS6ZqPtpaYiHHg+QUjG4SQKs3lCK3HEvM29N4aQhJmpdCd780Is1Pc7ky44wfIiBQ0cV5rwbRpR3RApmsZN15NOJLFGAFEl62qgIs11aTbHYh41UCuiIXUomPvqro9jGatLI4JSBevYfjrBnzx66dTs+Qvd161aQla6hxplg1HAzzzyQwdV31LBzb4zLL7Sh10kcPBJnwTu5zR5oZ4yxsHZThOLDfhRno7ppTEQps2zFuy1Eil3DQ3ektfgwnHlTGudfVcUl59p44qU6DhXHiUZbDvje/8zHlMk2Ljqn6eZ25DAzH7ySzbwFPvJztLw1z4dWK3P7dQ7e/PT4Rz23bNlCttq6mqM9UsD9jxzAoNeg1SucMKDxe4QjAklpmQ8Nkht3hIShvBdvvrsbKSdA2SEtPuEjceze38tm+ohhTbqxIyLEbmk9OlOC/aEtaNFjJ40EMQ6xkywK+P7HGLdc0/Ln/rwsSDymsuL3FdzzwMzjtkVb8W/1h3Ehs3VnhEBQbdLF8uaHHjZujXLRJCsD+jTvWhox1MyIoUaGDTayen2E7Mzktb/8MgNPranFpHTA7m/P+3PXkQjrUElgNEiEgxIffhThh+9cFBUZ+OXXKLvXpiDrFORAJqmhIaioHOQAqVIqIdnPAGVMs6R6QHLjSfgxRszsYgMxIgzsEeet57O4MuLkh+9kqrLaJnDj8XjIztBiDXRpdQ3oaztSXbOP0ooEZrPMgJ5mrr61HqOvsMl7JEki33US99y+kTqljs6+kxtez/EM4NPZe/jk80rGjNSjSAmWLY+jdRWS7esJEshoGkYcW4IuZqekwoPRKPH4i3U893DzEcFX5vioc8mMP6e5YurfIR7zcv9tabz1TiXdlY74dNWo+Yf57Jswk86wMvHySl58NJPuXfTMn+vgrEt2UR/ZT4pVS36+xOjMONv3xPjhk7yG7htIVtmvv7uWj9/IQZLg/OmVbNwapSBPQ71H5YQzyujX08Ch4jiTz25dwKRHVz07dkcb/KkQgrse9GB2NQ3mFaGgpjoZf2om9z5RRyTa+qhqSzAaJX5bHeTA4ZSG6QhVFSz+PcTrc8Ks3RDDGnMRSa9A0sXRRG1Qb8CRGiGavRafMxW5Lg9VGyWRWcLZE2UeuTeF75domH69j/axfuSLvIb7IpUsHPExvP7qH4wdFaN7Fz02q4QvGuavMz0GyXhMLTm56Slor3DFVD3PPqFpdSwuj3aUc5jCRA9qouuIxWJotf9oeNqAf6svTE1NRUpo+fBzH9dPc3C0NM748+pJqxhKgWQHkoIWTirZwRr6ieGECTXh+2oJfycSEidGqiOpHqvGtJx/no6+vQxcfUcNwaAgM13DgD56Th9t4cqLG6lAJCk5Hmi3a3jypXr2bltOqrs3qSITFQWnrpjixCEGiFFslZYjt7G5TW90EI2qrU75eDyCFd/mYjTKnDHGwumjzaxcF6a6VuHEQQaWf29BUu0sXlpHVmaUKy+B66828cYT+8gO9sJBBkfZS0w0n75ShUog4wC9u2qZPsPF6OEmlrhWklnfj1SRhSRJBIWfI+wmlyIMf/GTGXI2b33mZ8zJjfGsx6tw6uQK3C4NBr2jTXYoyO+I23mARR/lNeETnDjOyivveHhpTj3lVQlkGUxGmb17BJnB9iCBR6rl9LNjXHVZMk49dDTeKkVJu0IdJqPElBsqUZSkmvtlk+2s2xzh59+DnH2Whd8/OUokvZSXnzdyxthkZ6UQgqUrw9xwl5Nv3s/l0RfdaDRQlN96LNavlwG9TiIY/Pupgb9Co9WTTfNOYACbpxP7D5ZiNrUea9psMhEpREj4MR8rzgSy9rBoTmoDfcKf0Osl3ng6i/GXVFOR2EhefeOeQgiR3KMRp4guxwrnBjrQnVSRycuzNzNmlImP38hpcs55X/iYv8jP9Eua0uks/DlAdU3bJubain+rP0wkJPYeiGEySaSkCmpLTVw3XcKR7+SEQTqqq1W2b1exO/uRouQQjB0kGBKcOtJMaUWcj7/wHqMaMNGuUMfR8hhFnWPYzIfxeo5w0Wkmpl5kb+B3fPTuDN77xEMkCtMudjDrNTff/BRAqBJHDsno3YXk+7s3PPc92ira9why9MhmwiEYe5pEWbXKyHPKufR8G8MGGSkui/P2PC/+gMqU8+3sPRBrMsl4PBg8eDC10iOckKXl/rvNPPd6LV+939jpXl4Z58nn/Xz5TZQLL/OTng4ZCXurMaQumsILrx2CQBq33ZwgLb+GUSfrcHsT/L4ygt9lhLCbXNrRgeSe04IdISc4quzDLOwYpcZRZ1WoVKZvICdDIlrct8V9Zmq0iF+XHiISUTEaZTZvj2HJPP71D1BUVITDIeNyKyQSScHP+Yv8fPdLEEWFnl31XH6BDZ0WrrmzhuULG3MjazdFGNjHQH6uhqtvr0GW4YVHMmhXqCMeF3zzU4Czp1by8+f5pKZomLfAy7SLmq7V9z9NdlCGwgAKvoCKkpAI+RRyAoWYHRZ++rmK/QdqeeIBB6kpGn5cHOGND7xo9CqvPpWFLEuUV8apcSrccEUKWRlalq4MctWMfW2yRXq2HZG7jbEDTCybb2Erf5BNIZ2PTajWUM5WVtGFvlRSTCEtF95dUgUWR4JKeSWy00qa2nx6WyvpKBCdqKSEIhqnv604iEU0Ddc7I13Dy49ncsHVlVgSySkno2QmcXgoJ4xcj8cD7TGQRhZxolRTRhmH6CWGoJE0JFCodR4/F+5/hX80uuzZsye//vore/fu5bbbbmsym//HH3/w3nvvEQ6HOfvss//Jj22GRCLBkSNHmDRpUpO/9+3bl/3797f4noMHDzbjmerfvz+///47iUQCrVbLgQMHGD9+fJNj+vXrx08//dTqd4nH402EDCRJahC8aVFNNR5Hi5686hGUBndTEimjgnq0QkeCOCNOSfDZe40qjONGm7nhnloum2xvcp5unfXk5basdAlJ0Q5FgfGXVSBLEiW7UsiPZVOq34VZxKkXlVRRiYJCJ3qRQ2HD992xei1Pv+Jm5s2pDWpwHq/ClBuqqaqQUGuL+PTJHFRtlFhGMabUpCqxTi9a/d2twertwG13b+DX7/RN2sEVRXD9zNqk4viV1fTooueBO9K49R43c+foEeE8br7Vw332MEgCv0+iS2BUk0A2KPxYeu3n12+zG36HzarnxccyOXmokXVboowabmbUcLjyEiuXX1/C+p8COJR0sqWmSWWDZGKAGMkO1tKJRs6KP39voejMAbay/6BKeU2C/Pz847ZD8ZEDdCiQicXhw1eT6uPfzs3j218CXH1HLSXlcS4519bq+aZdZGfRL5UUsx+rsOGjHpdUwcpv07jzkRjRGC2quAKYzTImo8S6TWHKKxO8/kwWz71Rz7hTmm9if/g1yHcftVyZOaG/kUeeq0OWYcHbOZwzrYpnH0onPT31uO3g8/lA+rtdksAQTad3bAi11j2UlnsbkgI9u+qJml3QStHOJ9yYseKI5ePbZKZYu4EUEaITPdFjxEsdB9nGfvvvZOgdROqt+FQPAXzodArZ6XrsoV44pL8o1wmVfWwldhhWrA0x6sSmCfxQSOW+J+u4eqqNN9451KZ10Rb8m/2hI0VHNKxy1iWV/PhZXlIlMaLy3eIgJwwwMOmM1pNQ50+wcd+TLn5f2MjlFY+DEMnPkZHZfzCOpbY7cYuLk8ZV4S/JJFstwhTRUxzfT26+oNpZizFsJ00bo9S6ibpAGJMjxM03aKlxSnz28e8UxfrgEJkoJKgzHaVKPky+0hE7hWjQopcM1Lt/A+D+21NYtzxMbVWsTdd8/uef0C5Ph6+4deE4rWqguERhQF+VWa/6WPWHiuJ34MPNLrGBDnTHcixREiWMNtVHvkaL2ddoR0mSyPT3QvV1Z/VhL9WU4SCdTKmgIWBOqt8mWlQNB9DbIlwzJYWHbk/j1vudXH5zNY/clUan9nrKKuI885Kflb+YKQz2p7LM3yY7yFIMvd5Ilw56/Ds9RAq20LmTjNev5ZflQUJBhekzqvH5FUJhwVWXplDtVEixSVx8ro3X3vMw/+2cJolPSKpuPnlfOnc96qR9oY5Rw80sWxXCZJJ5+K50LpxoRZIkXnm7nn2HYq2OVu3YHcXtUSgtj3OoOM6TL7mp3J9CUSy/wX4xEWW/YQ0fPmkjEhFEogKtVtcmO+i0RuqrtZxxcQW3X+fg7NMtXHaNh/oDuWREBjAQPR6pFg97eOphEx3ax3ng8Tjbdwounmzi1FMEGzYfwWqTOHNMSsMz4MtFAUTESHoLHfaSJJHq6sMjT2/hxmvMPDLLjSuqIY1aQGDF0eQZWy0VEwwmeOs149+OEWskLZKQMGLG6wWTyfR/xB/+m31hWVkZNpOJ0pIEL8/xsvS3OOkVJ2KWmq7dLPKJiQhrWYKQVLKDCSqqEuTnNl+rHq+C052gQysTEaH0Q1x9hZk33gnir9Ozal2E8iqVWQ9l0L5Qx869UZ54yd1sLf2JoQONuNxxThwFJHayb59KJKYSUaOkl+djwES6JoNKtaxN13vSedN5/7O3GsS+/orVG0LkZGtJT2uMaWRZYvTwxvvvpVecyPW56GMpLPk1gPsehaunWtmwqZZ1S0Ok1HenC33ZwVo6iO6kkYy7/MJDfeZ2Zj1l5q2Po0wcZ2HfwTg332Tgx1+2sW6TwCisGDHRnu7YJEeT72ayKlitTW3tSNHw3svZnDutklikbc+EgYMHEvb/1qKQSm62hsdmpjfp+l29PsxVV68l3zWcSNZh7rylKe/c38FqkfH4VNoV6Jl2kZ17n3SRma7hx0/zicUF/X/dx8tPp3HmqY2xoSRJnDbKzJvPZzBmcgVZGRrc9Qppjta7jeJxgT+gctpppx+3Lex2K0or21mzZKWqOoUfl4a44mJ7s9fLKuI8+rQPhJ7trCVVZNKOrugdQToUtVysyczQkpMrc9E1cR5/9lfi9Sk4LAZqIi4IOujFCc2+u0NKRx+3cf+jfpb/2FRM5vRRZh55rq5J8rOyOsG3P4RRRfx/fWzYVl8IUO8RzHjATSAc49mHM3jgwTC5ZUNI1MVZuyOIFh0Ff/GNqhRHr0sK3jzxYh0divR8/3Fek/FjV53C6HPL2PxrUYuFlTPGWBgzqZreXRXyc02kpCcozNOxMBijKuSnzl8NqMQzS+nWN8JzT6Zy5gVOzHaVw6UKpUf05CkdmF1axdsOFyazIBZXOfEEI9MusvPRlz7CYYFM+LiveX5+PvZsC8WlLl5738t7L2c3fPdN2yNMvTJASnU/BokkH/2hyl2E8GOlZXX7sOwlXJZNZ7V/8tq4Yyzb6SNBnDr2M5CTk80if0FMRNHqkvpTu9WNmISFFNKIEsatL+XlB23MflMmXWr5MyVJwhBJ4+DROO0KtKzZEKL/CQfbdN//9NNPnDnWwvI1QV54s55lf4S45Dwbn72Vg9EosX5LhFsfdDK4v4HFv4dwuhJkHsspbNkRxWqVGDWpgo7tdLTL1XHLA07aF2p55oEMLjrHRl62hitureaqKSn8tjLEl99XMHq4iVBYsH5LMnn6/cfJmOmia6soLU82JM14yEmKbR83XZWCxZzOtz+EueRqJ5pAGsZAHmp6kEkTDA3c1QV5OgryGp+nY082o9fVtckWivAx+9k0vvzeTx019GNEEy7aIjqTKXLZy2aMmHGKKjKlpsWjhIgTyd3Ptt/yUVWYfouL6rUlpEabd6JnkMMeNsFfkp9ROUD79s3X0BP3ZHD2eicck/vQoidUbySLTKooIYM8dBgQJO+5fWylneiSXL+atsXIf4d/NPn58MMPs2jRIr744gvuu+8+pkyZwimnnML777/PqlWrSE1N5c4776RPnz7/9cn+B/D5fKiqSkpK04WWkpKCx+Np8T0ej6fF4xVFwe/3k5qaisfjweFwNDnG4XC0ek6AhQsX8tVXjeONHTp0YNasWWRmtkyWvWvXLhQphlbo0PtzyURPJ6kXABXZK/loTkqTylBmhpYORTrmfeFj2oXJB7vHqxCPC7y+RIscUH9Cq4Xv5uVx011eyuvbsZU/IKaiq8qmL31xUYWKSq5UhCoUhEiKMBXUD2P+67v56IsjDOijp86tcqQ0jqtaQ7/Y2GTVRwIUoKY9lb7d3HR3GZIMsViM9u3bt2qvvyI1w8FuDpN+dCijT9/EmDEaRo/WUlWt8P2vAaZOtjN3dtNgpneXKK6lA9FjpMbyM6pW0KmDFn84QUXlb8hhK6ZoFo5gB/zp+5n3bEpD4vOvmHSWjXc+8REMqVjMMrIsMeflVAp+qWCQ0jL/hk7SoxMGdrIOgzDRhb4NG8EUkp2V5bvTqcfJWWedhV5/fCNOeblZbN5ewQuPZTVcS51O4oKzbVxwto3PF/pbJFH/ExlpMpGwhB0HCeIYZAP21ARfLAoAUoviV39FNCb44HMvt17jIM2hIR5X+fm3IGeObRoYKopoNdkOkJmuIRCQsFg0TJls4/X3PbTv1pHc3JYr9v8Jm83GHsMO8qMtV6mqpBKkVCe1aYsJ+mWefVXh1FFJh+9I0TBwsODgL9WkJJpW3YUQHGUfXRqqYmW0S/QmS2qkR0glkxPEqRTLqznqrSUTA51EXyzYOBLbgyjXNkl8QrJVv7sYwAb3Yu58OMipJ9u4cbqNFLvM4mVhHnvBTU2pjpJSFbsjcdx2aCv+zf4wEk1gw8bh/RHGnFfOgD4G/AGVUcONhEKiRdX1PyFJcPEka5OO0XkfR0lVskGCOk0FdW7IVTM46q/DEehFQlShsQXod4aT5x93kOpI8huvXBvi3iePcvf0FB5+OsSbz6czbkzy3ho7MsC9j26i1JnkltVrNBT5B5BGTkOySxUKWm1yjbYv1KFo3UhY23TNf/zuZ04bBRs212KN2Y+dV6WSYpxUICETl8JIW6Js3iCRrXagl9KpoSslLILsZQudRW/sUiqerO0s+iyN+x7xUXkwiJmmiWRZ0pBCGhXiCCaarvUs8qmkpMWKcUxEcOSEyM1Ovue1Z7J480MPV99eg9EoceBQgvTyE8kjec2XLV7WJjsoqgGPV6GovaDGuo2Xn8yib08DsZhg/iIfT7zo5oKJVmJxwdffB+nYXs9lk43UuBTe+MDDtt1RenZrOYE8dKCRGcVxZt6cRjQmcHsUNm2NJEfejvneS8+3cfUdtYw/1dLs2RqLCRb+HGDcaDPPvVFPfk5SDG36tYJPPl+KFDWjkCAzL8Hw7Bj5eRbmLvDh86kUFRW2yQ46yU4ILx0LjORkazn9PBcplQMpILvhvksnl9S6bB56eAUdu8XZsUMQCWt4fJafhKJy89X2Jp1NBw7HKC6PkW3OaZXPziY5WPJrjNVr4ph9HdBQTR016DFQxhH0wkBX+hLASw1V9HOOQ6CyjdWt/paEiIMmgVupIRZTyc/Pb/XY/wn+zb7QbrcDKiGvhjdfS+DzS/SXWi7+ZJKHL2s3V1yQwgknaLnzEScfv5HT5PmsqoK7H3cxqK+BfZ49ZPp7NLmf6w0ldBsYoKzcxC8/SAhjiJOGWnj6/sbnXE6WlrEnm7nmzlp6dw8zYmhzheBO7XW88Ghmk3HqUEhl9AQnkb0hJCRMVtGme//E4acw7aKXMBs1TL3QgkaT7DJcuS7Mw8/WUVTw91sbjU7FRR0DOZmDlTs4dVIVc99K493ZaWzcFuGSK1bjDwhGDdOTkrKbnTt3ARJ9esncd5eVglwtc7/wMGKYkR7ddOTnaNmxJ8b5Z1v48Ml8MuLNOWuFECRsTgb1bc6j17+3gcwMDXVuV5vsMHr0aOKe2S2+Nu1CO7Pf9TTh7TtpqIl334Gb7/qdQChOfm7jOlMU0RDv/ificUF5ZQJFUXnojnQefKaOEwcbGXeKBZ1OQqeTKCySGH9qywWO00aZyUjTYDLKTD7bxDc/BYnHW44Xv/kxQDSuY8KECcdth549i/h1xzayaWxKUESCMMFk8dGby1Ov7GHSmRYcKY2Jm7fe9/PiCwlSPYMpPJasKeYAW/mDLvLf03RJwLZ9IXr2VXhspowsx7n2ZrDuHtzqniuVLI4WN+fYC4ZUfl8Z5Ydfgpx2ion5C0PMejGIv8aMbFL/18eGbfWFAFqdyoGjEZZ9k0+HIh0//Bhje1kdDikDHU33ViERoMYT5bQLKjhjrBmbVWbaRTZ+XBpk5DBTQxIsI11DUb6uxcTn2x8GePmVOHbnINxlqVQSwm3bT3ZnHyt/zObA4ThLlh1Gq4UzTzPRvtDC+i0RHGkK989I5f6Hw/SIDqUubwML3rdxQv9Gju8/1oc478pKvL7k3j0SDbQtNlz6PcNPGEi2U27ws6oquOoGH7lVo5LNOMduySK6sJuNZIrmDThCCMqlIwxUTmk4XifpcZD0IWERopYKcmgqOlMuH6R9pwTEI1QeMWFIGKnHhRcXpoSBWS8FCYYEaX+Tj1DlBOWVCa6/u5brpqWw84iuTTaor68nI01CUQRz5/v4+sNcev0lzhs2yMQvn+cz6YpKtBqJi66t5syxZiaOs7JiTZBIDJYsyG8iKPz76hAXX1fFpDOtLPjWz9CBRiqrE3h8KmajxPdLgpw11sKCd3Kb7DPmPJfNtXfV8Mzsem6a7mjgOgbo3d3A1ZdbOWV8HVWBYuREiJVrtdxyfy3nnmXllJOaF341WrlNthCKj5OGpPLQrDoypfYtFp5NkoUUkU6MCKUcoE5Uk08HtOgIGmsIpR3mw7ftpKUm/eU3H2Vxwuj9KIfzmzU9KChIf2HRFEIQyjrI9Muaxyfdu+hRdI3BZQVHMGNDQmKA1Cj8m0s7/MLDTtaxHRcaoSPoN/1jvvAfTX5KksSkSZPo06cPs2fPZt68ecyfP59oNMrgwYO54YYbsFpb79T5p9HSIvu7rHFLjuC/es/fJRch2e7/14f4n8c6nc4Wea3q6+uRdHFqlRKcSg1d6NfwmqqJtdih9+yDGdz/dB2DTy3DX69DCZqIRmSCQsvN99Tx+qz0Zt9xy44I3TrrWfRLiMXL/dRrt2NS7KQXKthstTgyVrFrpUJBrDfbxB8NN7YQggI6kRvqTUXIzeB+CqvWR5h4mp0VH3Vq0u7+J3JDPdm0rQxbpsLBgwcxGFrvXPoroqEoTipJJ4eCqjFs+tTN94vXM/v5FL7/KK/FB1StS0GHjpLU1dxxnZm7bnI0JDeT6rs1dOtUwZKlJcSCCfr3blnhEWDIACP7DsYY1C85tmS1yAhFRiu1PrJjwUYmuYDETtbRTwxHK+mIEkESWtICXYlmxqirO36Vc2QjJrNElw4tf26/nnqee6OeKec3r2oDrFoXRvVbySAXt6YCU9cSbppiw+VWcLkTpKdpOFwco1P75snYyuoEOq3E+i1RHnjGTZpDprxK4ZnZbj7+0sd5E6xoZInPF/opLou3GtAC7NobJRpTmTPPw9CBRp5/vZ4zz+1HVVXVcZlBq9VizwxTX1tCaqxp9SkkAkQzj3JgXR5ms0wgqHLB1VXc84STJ+/NQKeTePsVB2ecv5OS3S5y4p3RoceDixIOkEd7zJINRSj48dJFaq42LEkSmZ6+1LONzvRvWFNB4aOnGNziGIksyeQZcnGWOlk6pzs/f1WCkBU0/gxSQ32pYB0HjkTQaPR/awetVvu3geDx4N/oD6MBiU6iJ0eNmyGu54EZaXz9Y4DUFJkO7XQs+iXY4tg7wKJfAlx1aWOQvvCHIFUHbeRKpiTtg3KUgnBXtmuWo0qCLoneVFFGTu9q3n01s8nvGHmimcULCjjn8go6dJAaEp8A40+zMv605HOtuCzOxAkx0vxNE+xufRnTLkj6vR17oghdhHbti4773o/H40QCCY6WRXGbD5MWbYeMhp2sJ4Mc+jEcWUpy9x0O70IgKJCajsebJAt9xFB2sZ7uYiCqtZ4bZkpUVCfwafbQQ20uRpAQccIGJ4Zo7yZ/z6aQHazFIIxkktdgq4gIUZO9lgUvNvVFN1yRwhff+Tl8RMVb7qCzlByfEUIQj0eP2w4A6ekF3P/0LnzBBL9+lddQMdfrJS6/IIWhA0zMfNyJx6eyclFBQ2dHu0Id/XrqOW9665/1J6l9v17JazVkgJGVa0PcdG8tH72evKZZGVrGn2rhxntqeeq+jIbgsLI6we0PO7nzhlQmjkveD3sPxCgpjzPzNjt332qj3qNiMEhYzDIr14Z5/YMkfYPZDCcOP7NNdhCaOhRkunQ2MHaEmccUhTSa09HIkozkymWDq4rO9MZBBmpc5aNnS3j1zf0MGy6IRMHnUykuizN3djZ33ZhoNfmpChW9YiPsi6MnzmBGN1z/doBb1LKOpZix0Iehx6hWNKgiQUB4sbbQ/VEq7+fa6To+XbAX4ZP/f1/Ygi/Mzc0lKiLkmgsJSU4smlRaoGcHwJW5ha8+yGLooGQ8pigwfkoFl5xro0dXPfsPx/ngMy9DBhjpVKhDVSvZvKkCxZWJRtIQNtXQoZNKVY3EzNs0yFEbXbr4eXBGGgsW+flikZ94AuxWmSsutvP4zDTueszVLPmZSAgOHY2zZHmQvj2NDevKbJZ5/kk7t04/gDvgwmqmTfd+SUkJ+pr2vPqQygsvV2BPEdSHwvTspuOr93OZcmM1iYRosbBd60rg8kUa1NxTRSbeAzJTL4ygcTjR6UBW9JhtIV5/wUFeTvNt0uvve5h8to1tOyOsWKlQ4YywfXkhQsB7cw8SPJLRhNtWCMEh7Rbuvs7YTHjqT+h0Eg5HhIMHDx73PmnTpvUcLm5ZjPG0UWY++crH/U85ue+2dGzWpDhfPKGis0RRwyo79sQarsnUC+y8NKeeh+5oLmj65oceunTU8eJjmVx4TRVnn25h+54YT93XeL2tluacxn9CkiQkCapr4/y4VCEQVLjmzho+eCW7wX8DHC6O8cCzLh58eE6b7oeu3XrxDcvxCjdWUjjMLoL4MWMjoq9DWHzofDr6jirh3tvSmXy2hXWbIzz7JHSLjGr43mZs9GQQVaIEv2cvdW6lSQfxnwiFVPYejHHXjamMGGpseL9WBwoJtLQcqyvEkVrosn53bgh7+WCuuuogJnsdadH2KOEYWe1KcLnN/+v9YVt9IYDNpqVfLx0dipK2LqtIsJct9BMnNlAXwDFKMtbQMR9+mZ/P1bfU4yq289Jdyb2fklHGoKEq785O0j8Ew82bQdZuCvPqCxJF7mP3igQGjKQETuTo9j08+qyTYUN09OmtZfhgU0MX9ZsfeujaWYfHA0ZXB/xpB3nnTSsn9G8as44YauaB2wU33lOD1SKjN6S36f5XFIUUTT6xeON7lq8JI9flNJlCBNBLBjJFHnvYRFfRr+H1mIiyX7MJm5LW6kRPNgXsZ1tD8lMIgYsq6qjCV6qhY2gQfdWMJnFnqbSXQKgYjwdcVJFJ84kSVaiUeOqYeZuDiGxk3YYoQTXWJht06tSJt18Pk5GqwW7XNEl8/gmtVuLOGxzcMLOWxQvyuX5mDW9/XI5eJ7N1afNu31NOMvPxlz42b4/wy/z8Bl91/TTYtivCDTNrue0aR5PuYUgm0X0BBY2GJonPP5GTpeWWGw288KabU0aYKa9McMpJSR7lV9+t55M3crEdmxBYtS6M3Z7dJlv8ucw8Lg0Zan6Le1OAdHLYz1YGcwqbWUFM46dbvyjXXWhi6oUZTRLBWq3EdVeZeeeRcjIT7Zucp5qyY3mPpLDrUd02rrlcbjKt+yeqahIoiqBY7KO91B0f9QgE3ejf7Fib5CBfdKAOJ3m0o8x3gMOHD7fKD94WX/h/hFSpU6dODB06lEWLFhGNRrHZbFx66aX/ryU+7XY7siw3qzJ5vd5mFas/0VJVyufzodFoGr53S8f83TnhmEhLC/ynQItk2fn5+eTkqqRnHaR0o4xBMiKEoCp1M/aMKDv3RunTo+mi1mgk+nU38em7BrrFhzYk51ShsvSzvUyuqubrjxurv3v2R7n2rhrS0zT8uiJIVraMEhfYLWG+fD+7oSumfe9q6uuc9KbxnAkR5yA7iIowIqZn5fp6Fn6Yy8njXKTFC1pcZJIkkRLPwR88hMVi+VsBo79C1soU0JFD7MCg1ZKeKEQfcaAoLXM9lZbHcVcZCLOXoSNC3Htb041gqkPDx2/kMOGySlb9nMfg08paDZAhWY01Ghtf27M/iiw0RES4xSQvQAAvhXRGLxkoFJ2ppJgiulAm70ejiRNIuJl8yZTjtgFAZfku4jHYtjvakIj9K3p2M3DoaLzFBGY8Lnjw2TrQmNlpWcyFkw089VAmv60KYTDIPHVvOtfcWcNlN1bz65cFTapX4bDKxddVEQiofPdRHu0Kk/eAEIKvfwwwd76Peo8CSPh8Cga9xPxvfUy9oPl6WL81jCrgykscqCo89GwdobBgyJAhx20LT70TVY7R5dTD7NhYjt7ZAVlocUrlWIqcrPg6o6GLyWqR+emzPC66torhE8oY0NtAQhGY7AnOv76GbxeV4/EJOraXSanUIHti1MecOKlo1uX2V1glOwmRYAsr6Sz6kCKloaL+bUJciRjQhfNIl3LB9ZeqlQRadEQiETp17d+me6It+Df7Q0lIKCikJHKIV0v8/keQSWdaeeoVN1dcbOe51+vZs795J9+GLWHWbYpw3ngrvywL8tYHAQ5sM5NR14Oj2p2EU49SlCYBu3AEBT63FpEQWOwxJp+nZ85HXmwWmQmnNXaK2KwyPbrqMZtabzdtX6hDY27KrRAUPpSCA0y/LBMhBA89W8cl51vwxDsf9zVPJBJY9XbKKpxE4zI7WIsZK5nkkie1bzhOlmSiItykaPZX6CQ9GqGjJHspj9ycyqdf+7nxCgfLV/jZt2oP2aFuDSNNYRGkLGU9d1xnYM5L2+ieGNqwKZElmT5iGNtZzRFpF+lmGzERoVdfwVfP2Ojdven1kCSJepcGb6kNicbNhYsq9CapTfd+YWEuP/20nk/ezGmycf4T3Trr0eulFoNSg0EmGhMoimgxCRGNqsTjTb/LyBPNzF3g40hJnI7tdKiqoCBPy7wFUYadWUaqQ8ZolNDIEIkKqmqSHUM+v8KtD9Ty+jNZDTb4M1Ga/C4Sq9aF+f2bAl54ox69/u/F/f4TWq2C2aJy4IDCjr1R9MHmfEyQ3NS4qWUQoxq6gDVoyKcjDm8mlWXrWPtrFnVuhZff9vDYC24SVgNqndqiQJyTSlJIxyWX01nt02xDmyZlkSXySCUTnaRHEQq1hoMM6Jdg9+41FAYHkkZyikERCpWag3QfUc0zD6fz/c/VeH1tux/agn+zLzSbzVisEoZYAkUfR5LC0AKdZ1gE6dAjwtBBjTHfuWdZGTfazDc/BXjjg6Qo5M6tMp6deehC6fjNZcgZlaT0LMMfUJG8eqp3FGLBjppVzBmTVKrqtEy9uZpRJ5qYOzsHm1WmujbBK+94+GmpwB9o2in30fwATzwbQlvXkRdus0KqE2N2LR+/66BrJz0jTzQStVajhhMEQy3/5tZgMpnwSm7ahU6EUA9EmcDHUdKGHiYzQ8ukM63Mmefl5qsczew68yEvqbUDqOQoCEE6OZRykA51I9C4k+vTAZSJQ5xx4T6++zSH9n+JfRb+FGTJ8iCP3p3OHXeHaBfrx4Bxexs2ij9/k86Uq9ZTVWpFdmeDMUJppAyzWeWaaU2LYn+ioirJOd2np55ly5YdNzXYqhU/cehAFH9AbaCE+eRrP9/+HKDWpRCLCUJhlQmXlROPS3h8CiYj9O1pZOpkG/c/VccPnyZ5+y6caGXm4y5ue7CW265JpWM7HeWVcV6cU8+yVWHW/FCAxaLhreeyeP0DDyajhM+vNjwfI1EVVRUt+mQhBIkETLsohXc/8dK1o4FTR5o54+IKTh1pJjNDw/rNEWqcCiOGmNiyZR1nnnnmcdkAoHefoSjMZifr0KKnM73JpR2HLWsx6fSkJroCgjq1ikee9vLUCx5Cfi294yNbTMjlUMTm2oPMuNfDR28358O/54k6TDotJw9r3AfUOBMcKYlh4Qjtac7nL4Sgjhp6FhwrFEZUal0K+w7G+O5bQSE5pKqZbPespYg8DkureP5GM7M/aNtzoS34/4o/bKsvBIhENYwZkbR/VU2CHdslMsnlMHsQQmDGSoTQsWS0Ho83SIe+1eSGetPnL+KP1HRk789ljD13N0JOYDZJbN0ZaVJUf2pWkEz3iS3eK+3U7rz5TgkZmUaCIXj6FTfnnmUlEhFUVCV46v4MXnsrhDmcgz/nKCcPzUIIweoNET5f6MfjU+jdzcAVF9sozNdTUZlg4sRJbbrmdXV1aMxeFCWZmDebZXbujiP7MlrckxdIHdEIDRv4Db0wokVHiACZSi4WWm6iabC7zs3W+CqMGgN+1QNChyx0WCNp2NXmXe1Fag/K9dUY0hMcrd2HTTiajGALISixbMIiy2TXnYDTdIBFPxymoMOWNtlg1KhR3DczjsUic8E5rf+Gk4cmu9B1Oone3Q3sOxjnpCHGZjmFQFClujbB4eI4v39T0Myv9e9tZPqlKXz1Q6AZ7SBAvUdt8e9/om9PA5IEw08wkWKTePi5OgpydQghGHlOGS88mpmcRHrQSUwUtckW8bhg9YYwdXWCnNYqpCQLNcaUMKGC38n0R9DEzLz5Ukqrk1G9emjBGIS/0LEGhY9y+QA6oadCHAFkTNYgt17fvBAP8PzrXjJrB+PBzTaxmjBB8unQamEkl/Y4pQrMwoIaV/F4PA2UGP8T/KNq7wBut5tHH32URYsWUVRUxMSJEwkGg9x7770sXbr0n/64FqHVaunYsSM7duxo8vcdO3a0KjLTpUuXZsdv376djh07NhDvd+3alZ07dzY7Z9eubVMl+zusW7eOsSPNLPosA601QkSEqDMd5qLpId57JZNnX3M3WwSxmODhJ4P0iA9vkoSRJZn2ai82/2Fi9KQyrppRzbiLyrn6zhpGDzcz6QwrsiQzYoiZzl0lPp/raLjp3fUKQa+WbvRvck6tpKM7A6mlnKihjgdvT0OWJVQ1yQPXGrToEYqG+vrjV/fu2bcnVZTQg8Hoc2u47MFD3HZvjDsfqWPD1qZtKRVVCSZcWk11jYo23c0DdzpaPKfBIDNmhJnVGyOcN8HCwp9bJlVOJATbd0fp0aUxmfjtD2GyRCGltKzUHhQ+okQaRt0zyKWOalz6owwc5WX8BA211r1EYq0r9LaEWCxBz2563vzQ02xjDklHJ8uCa+6o4ZOvfESjKkII1mwMc+YlFTxyVxrb16XTb7DKK8+kYjFLfPKVj1ferufh591kZek4eZiJc6ZV8viLdSxY5OehZ130G1NCnVvhlwX5DYlPSG7iJ0+wcfooM3abhkvOtVFSnuDN57L5+scgX3znR1GS31MIwYq1IabdXEOn9lqsFpkbr3TQvYueaExukxOrd5cR8GooKpIZNDqAN28zrqyN6ApK2bUuuxnvmCRJfPBKDvUehU5FBh65I42fPsvDapEZOkyiYm8eq37OYeuadG55ppIJt+/llAtrUOVYK98gWVDQoacvJ3KYXURECAs2vKJ1ZVivcOOj5ftejwGvT6Vnz5aTVf8E/s3+UJKgHhdZiQ5oYzbe/sjLs7PdVFYn2Lk3yoevZnP34y4eetbFxm0R1m0Oc+1dNUy5sZp7b01l07Yo+w/HuHCSiaEj4mgGrSZ3YAm/Lcxl+/Iiti8v4tuPssnKTbBO+gV3KMITT0VYuy7OkdIYvU6sIq2wmoz21Zw2qZasDA2HjsRaDUSiURVv3M8heRul7Kc0dTXmoRtY/G064bDKtXfWcrgkxsWT7Bw+uO247WA0GtFaZKrKJRzBjvTiBLy4m40fASRINBHZ+E/YJDtPPpDKp1/5+eSNHG680sGCD9O56UE3dZ2XcTRtOdsMv7LbuJwvPzejCDjj/CBlWatwU0NMRPCKOvayGY0xxs+L7KxYoafbgBC/fJPeLPEJyY5Y4UtBRZB+rEIcFzGOspeTRo8+bjsAGExZSLLE8BNa9x2jTjS1WtQ6c4yFj79srnYO8N6nPs4b37xIe/bpVpb9ESIWE1x8XTXbdkZYNC+PA+va8+Gr2XRqr+OMMRZW/1DItl0RLry6klPOK6ddgY5unVumN/lhSYDxp1qYfFUVY0aYWL5s4XH8+iRUVcVq0VCUr6e0WEOdW0FoWu4ASxLad24xkWmRbASr7ew/FCM9TcOT96Vz1aUphGJRjpg2NrvPQyJAGYcJ2osp0BW2GrAW0pn9bGeTtJQd5iXc9KiL2bPSuOgiLSOv3EdFwW+UZi+jvvMyZjzlSsY7WhlJI5LcYm2ZjGgD/s2+sKqqigF9DGjtfhRFoltPFX8LiuQ+3Jx/bvN7zmyWuWyyndefyeJoaYIO7XSoFh9BaxnjLw6w7fdCNi8t4sC69mxcnkXeCSV0O2svS5dYePS+FA4Xx5lyvp1br0lt6ErJydLy7IMZOFJkyisTDffLwh+CPPWITPuasRQpvcihHTn1gzHtHcGkizzUuhKoKkRFlBEngd/ftuROVlYWEa2HgGgsNGnR8duKCPUeheunpbDvUIyb76tl38EYkYjKhq0RzprsYudvuWSJQnozhJJjsVx7urOL9YREYzyYTQH+KhsTL6tixIQyJk6tZPDpZWzdFeG9l7MZP9lN79gojJhJczSurdxsLct+yOTrbzU8OKeCWe/WU1goo0/YefKl5nGAqgpuvs/JAzNScdUpTbgP/ytUVR7mnptTueDqJMfc5Kur0Gjgq/dy2fBLEb9/U0D/XkZ6djWw+ocC3nouC69P8PT9GYw52cLg/nqm3FBDVU0CSZJ47uEMunXSc8ZF5fQaWczZUytJsclsXFyIxZJMcg4daORoaYJTRpi4/2kXK9eGWLYqhKrA2ZdV8uo79ceK4o1Y/HuIYYOMzHk/SGaKiYlnWLhssp0fP81nUD8jKTYNt1+XysK5edx7SxpLF3923DaApBimHj069GSTTzrZHDCupTDRg27esWQFepIV6EV371gKlG7Ew3r0cXsTvty/QpIkbGoG25dlcsp4J4t/D1JRlWD56hBjz69g0aIE4ajSEOcqiuCM81wE6g1UcASfaHqdhRAcYhcClZLqICPG1dB9gJuRwxNcdlkMT62BEH40khYDBrZpfifHlMaatQq5uY422aIt+Df7w0Q8QkV1MrGzfkuYUFCiE73oIw2lOwPIpoAu9KWfNJyeDMTt1KILZJElCpufSyRISxcsX1jAB69kc/djLkrLG9dheZnUJGH3V8iSTH6Kgwsm2rn31jQWL8hn974o2/dEGdjXgM0iYTJKJIiTkiIRiwkuu6man5YGuf06B3Oey2ZQPwNX3V5LrTNB/946tm7d3CZb+P1+BgyKc+eNDp6ZnXwm5GTLqIZgq+8xYyWbQorognzsn0KCWrm01fd4TWVccbmejE51dBnkQSNpyKWIPDoQjifYJTYkKWxI3vMeUYdTVBKvziKQCJPZLkCgyx9Up22imhJqTfuoyP+Nux6M8/ijZtymI4RjCRRUZE3rquotQQiBqgrOHGPG62udys3tURoSnd/+FOCGaSlNeJGraxNcc2dyD/HCW/XotBJX3lZDWUVzv3zpeTa+bSGH4K5P+oaWmpbLKuKcM62Sz77x88S9GfyxLsyCbwOsWFjIL/PzWbyggN++KuD9z7wMGFtCXb1CyZGyNtkiHpe4/k4XFn8hNbT+Xn/KEVb+mM2apZnsXVPAiNEJdh9off+7fVeMsnA1laKEWlHBHnk9cv8N3HC1iQyLhdFnRsnrECYl2J4zJtfgdDUaQFUF73zk45eFBtLIoZPUi16cgBHT3yrOa9Ei6aN4cBER4WZ0Gv9d/KPJzw0bNnD33Xezd+9exo0bx9NPP82UKVN47LHHSElJ4d133+WFF14gEGibitd/BxMmTOC3335j2bJllJeXM3fuXFwuF6edluRr/Oyzz3j99dcbjj/99NNxuVzMmzeP8vJyli1b1qwCe9ZZZ7F9+3a+/fZbKioq+Pbbb9m5c2czYuf/CRKJBFodLFoc4NKL9dSn7COSXsLMW+307m5gxBATV95Ww8EjyRs0FhPc+5QTjbOgxc0NQG6kB7u3a1n/UyY1W4ooO2Dih58irNkYYsfyQp5/NAOjUWqi9Djv8yCFatdWxyFyaEdMVRra90eO0OGRa1v9XR7q0KCnsLBl9fmWMGjwQEDiiHUNrz6VyZQLrLzzfhRNZXumTo0wcmIZdz7iZMKUCsae6cF+cCSDpFHodTLtWiHgBygq0FLjVJhxbSqPPV9HSVlTp6aqgjsfcTL90pSGao8Qgt9WhbCSgoTEIbELn6jnoNjBNvEHm8UKtrMWy19IpGVJJkqEYvUA8QS8MSuD3FyJb7/+8rhtAOBIy+HPePjCa6qaPJRLy+NMvbma269L47uP8wmGBINPL+WcaVX8sCTIey9nM3GclTsfdXHDFcnvNn1GDe0KdKxcVMiWpe1Y80MhHdvpsFokhg82Eo8LThlhIiNVpmM7XYut6wBXXGzns6/9nDXZhaRqGTHEyPw5ORSXxjnz0gomXl7JuIsr+GVZiOGDDVQ7FSacluyqvPumVKyWtm14NBoIefV8+3OAW69ycGhTEWuW5DB2lLnVTXjxsWv7yhwvp15QyfDxFXzzU6AJD5bVInPlpTYenpnCey9nEdK6UUXLfE8uqkkjC52kpyM9KecI+XSkmH0tJsR8oh4N2lYLAyH8nDvejNPZevL0n8C/1R9KhhihYypVkfRibrrKxpoNEXbujjLx8ko+/8bP53NyOG2UmbfmerhqRg2r1weZekGSU3ZwfwO3Xu3g0vNtTJ1iwBuO8euXBQ1CWEIIXn87hFxbxGAxliHKOLp7Tmf9d7nMfgmK6odzgjKO/tFTqdiVxqdfBql2qoy7qIIZDzqpqkk+3L/6wc/4KRVMuKyStFSJXmMqOfGCYjSpbmq8Yc67oorpM2q48BwrndrrKa9KsHff0TbZol2nTJSYAYuwY5BMGDAhSzJB4WO/2MY2sZodYi0qChHReoElrK3HF1A5b7yV3Ozk2pYkieuutLFlVRZ7tjk49QwFrSFBTraW1RsivP1yOkt+MpM6bDt72IyTKgroSJ++EsNPMFOYr+OkE8w89GwdK9aECIUag08hBHfc58VQ24kIIVJIo1QcZAdrkSWZu+6+u0122L51FXarhMvdOidbRXWCFFvLz8Nbr3bwxgcenn6lDp8/eY56j8JTL9exeUeEqy5tXq1XVIFGA0+/6uaic6w8cHt6A09Yz24GPnglh7LKBCvWhnn58Ux27I2xYmEelTUJDh1tDCY9XoVflgX54DMv67dEmPVQBp/PyeXZ1+opLj583DaQZZlYXCVYb8Bfa+Kex+vw66tb9EF+PKTS+iiQ5M5h2+7GFsKpF9owG/REYnHWs5SjYh8V4ih7xGYOsoM8bR6nnqpBiv+N8BZ6DDqJq66DCWfLnHKyga4d9ew/FOfFp1LYvTGTbetSuXemCV8wwWff+NmwJUwglCBFb262uf4n8W/1hS6Xi0BQ8PB9VnxeOHGYhlCHTbilxuuuCAUXVX+7+QuGBLk5WsaNk5lyVRhTUSVTLzY14X7Nzday5Is86jwJsjI0mIwS0Zjg3LNanoq47RoHoaBMvxOdjJlQy/QbvRT6hjSLSQ2SCWtVH15+I8D3i4MEvVoScbkJD+PxoKSkmHPOkQl2XEeZZg+bWEEx+9FXduH0c13sOxjj9WeycDvh/PNiDD7Rz7VT9ATWDCUj0ANIchqnkY2bWtKlbDrSk6PsZb20mG2mX9htWk5KVpQbpjlY9FEu77+cRZeOWpb9nuCksW6kQAoGyYgJC5u2Nt8wdumoZ/IEG53a64hJIaJKjHc+DHPeVCebtkWodSX4dUWIk8dXs2tXnAF9DOw9EGfQoEHHbYdoNM6ks2w8fk8650yr5MYrUrjy4pSGjvdUh4YH70infaGOBYsCjDrRzJgRZlatSzYPPDYzA7tNYtqt1Uy4rIKzLq2ksjpBty56dq9sz9bf2vHo3Rno9Y3X0eNVqXMrrFgdpl2Bjrsfc/H9kiBzns/i4zdyKCzQcuE1Vfy6IogQgh+XBnnlHQ/TLrKjlbREdvXgw4+iSRFUncTYk82cN97aUCRKT5URIt6mTqckf34ywVRAJyrlw6TIDtJj7ZscJ0kSWZGuGCUTUaJ/+xkJ4piCeRzZmsrMR91ccFU1114fI7ZmJD08Z2Bxd+aTL5N72RvuqCd2uBPp5JBnS6UqezX7M3/igLSZo2Ivm1iOmxpspOGqMRDdMYBu3rF0SwxjgBhNV/qxn20EhQ+dpOP1l2xMvtLP1t0hOnfucdx2+O/g3+oPTSaZn5clC5I+v4qFRtFXvWTAJjkaisBJkUeJHJrvP1WhEsjdxSdv5qDVShTk6Xj7hSzueszF1JuqeXiWi8qavy9IqJKK/hjdlyRJvPZMFpU1CQb1NfDbqjCXTzESdpTgrhc88ryL88fbePqBDDp30GOzypw+2sJ3H+WRka4hnoCjR3b+7ef9J+Z/9hYP3O7gwok29HqJy26sJitDJuwoafUer+AoubQjWyrAhgMrKRiyXaTkBKnTlDc7PiJCRNKTAollh41UbujAIDGWQqkTeVI7+khDKaAju9hAvbaCioKlnHTlLqY/cZh+p1eCrFJXo8FZpyDSqjnpsn089mYdW9dkcO0VVi6bbCWeVoYup5ZRI/Ro2ziXHI1GcTi0jD81WahuTQfjjQ881NbGmf1uPW6PwtiRZjbviADgdCW47MZqbrnKwaJ5ecx5LpulXxVw/21pXHFrDRVVTbOZZpPUrCFJVQU33VdLr656Fv1HYjQQVLnythpefjyTN2dlMeE0C9VOhQXv5jah10hL1fDJGzmk2DX072VASfw9//B/IhKVqavVkh/vSYIELtF8ZN6tKafPCWG6dkrGcRqNxKyHM3jrQ2+LtovHBe99GKVXYjgSUGPcx+RpAdJSJRZ/4aAoMISjh2TW/ZaJtUspxUdg1LnlnHdlJZdcV0XP4WW89qSN/LrGDmqdpKc7A3BS0epvccvVjDxZS43+EEadptUO8bbiHx17f/HFF7Hb7dxzzz0MHDiw4e9du3bl+eef591332X16tUcPnyYt95665/86GYYPnw4fr+fr7/+mvr6egoLC7nvvvsa+ADq6+txuVwNx2dlZXHfffcxb948Fi9eTGpqKldeeSXDhg1rOKZbt27MmDGD+fPns2DBAnJycpgxYwZdunT5x753v379eO7pMBVVCT58NZt6p4eSyngDh8gNVzgYOjDC82/UU+NSEAK274qSJuyt8joYMWOIpJMT6Udt6jZyswVDh1io88Y48axyrrvcjuE/lB6PFqsYVVur5zRjIWHS4vUppNg1zLjRyqJFu7DXpDfjC6kWpRgwomi8ZGQ0b4tvDdWV1cQIk5aikpdj4ZRzK8nNMJLT3c2+g3FKiqF3d5XsTA17YuDN2Y5PaIhHZXbsibbaGbRrX4zzxltJscvIGolxF1cwbJCRU0eaKauI8+nXAVRVMGywiX0HYxSXxXj2VQ9H9+uJU0pvhnCY3exnG13pi50+qKhUU0oFR4mKMAbJRExEMGFBjsvUrenIBZfv4JqpKdz3mAdVVZH/Tq3lL7jn3lnMvPNi1vxQyIHDMSZcVtlA6J+aouGuG1IZfCwJfdooMy++5SYvW8PBozGmXF+Fx68y5iQT40abuecJF4V5Oh6/p5HXyWKWuX6ag9xsLX9siPDo3cnXpl4YY9/B1h/6dpuGw0cUbEeHoM3fDoDRKDPz5jRm3pzWhONn+m3VdCzSNyjOZmdq0WmTD6zj5YBt16EnVeVL+fbj3IZA2W6TqXE2fzBs2Brhkefq6NZJxzVTU9i2M4rPr/LcIxnc91Rdk0ofJB96pRXJjd7AwRL7NqynR6LpmEtYBCnjIH05EYAU0jnKPsySlSyRzzb+oNMxMRlFJKiSiqmhgt4MYQ/NK7kuUUWX7irL18TJzvs/0+n0J/6t/tBslfFF6injMMIf4/67jaRFBpIhqSQyS/hqYZiPvign6NWj8WZRE3ZjMsq8+6qRuFblkul1mG0KJqNMKKTy6D1pTVRtf10RZs0vDvIC/RvFiVCpU130ZzQaSYNP1OPKW0tOvkp2po4Lz7Fx7plWtu+OctmN1QzoY8BokJqQnpeWx7nlASdvPJfBqOFNR3xeeLOeV9/xEPL/vdDYfyIWC5FONkH8ZJCLikKFOEod1XSgBzbJQUIkOMJujrCXnjTfREdFGF2qn30HNdxxfWqLn6PVSlw0ycaGn7J4410/er2EJEkU5uu4epqZZ7ZkkxXrTJ2oYcwoPYmE4Pb7PCxbBmptDt/MESipNUwYr+HciQYeeSqId087KjhKCum4qcFKCt0ZwFHHDjp27NgmOwQDHlQV5szz8vCdzfnpFEWwdGWYk4a07P81Gqirj7PgOz9ffhdAp5fwB1QcdolV3xW2OLb5yZd+HrkzjfkLAzxyV1oLZ4X7bk3jrsecjB5uZnA/A76AxLsvZnPljGpOHmKkolqhvCrBmBFmEonkxv+Bp+t4/J50hgw08u0vbazuJ/SkhnMIEqSmQoOkjRCTNtNdDGpWDIoTa5WHTjJEmtCdyLJEp/Za0osHs4v12EhBRaU9XTFLNiozVzDjejtXrKoBV/sWz1lPDfGEys/vdUBKGLhgWTXpRS6GDDXwwec+crO1vDynnvMnWBkywMiRkhjXz3RiNEKdM0ZOTsvjwf8E/q2+MC0tjYOHY4wdZeSOm218+JmfX77I4Z25+/llyS7UhAaDOUGhIcGnC2Ruu7bxvdGoyidfBpn7cYTySgWbTUO/3npqnAqKKphyYzVznsvm5GGN/IVGo8zJw4z8vjpM3556+vQwtFpkTLFrsFgkjHsHEivRY2TXMa7X5nCo2fy8eCff/xwhNdiJDRsPYnNIhEKhVrm8/hMfvPM8c2alYbFIDBtdToo3B63NR9xyFF9I4ZzLqpGEFp9HpkdwcMM0zn/GsxZseHCSQQ42yYFZWFH1fopC/bCThnpE5b3HSnlx9n669VJQFKirV9H48rAIA1HCeG1HCPpVvv4+wPlnN+0kFELwxEtuPn4riwsv95BVO4zapVqu3nwY9BGksI0UX380cjEnnnkISeOgXbvmarqtQVWMbN8dZcgAI9mZmmYilH/ixisdXHZTNRdPsjH9UjtvzfVw4TlJXsSn7svgomurmPNyVoPK8GkXlLdIDRKPCy65voqPXstmyEATt9xfyxP3pjfhtTvvLBtnjbEw+txynnjZzWkjzXz5Xi6vv+/hjNN1rPraT+BoNstWhRk7svn1/m1ViGhMUFJSctziqGeffTZPPfosWrToJD0eXQV5oZ6t7l8MoXQSlLKFlchCJpVM8unYwH+oCAUf9cTZh0KMQqMWb7mNDnUnNZwzI9CdBx9ZxmPP+Am4zHTQmzB2OMCTDzo45aR86r0qb3zgZe7nFWicDjLJJUKITvQkTWpajDJKZnqKwQ2UYg89HubgljyWrw3RpdvQ47LBfxf/Vn+Yk9uOipJSzplazaxHUlGlBPxHzuaviT8JCU0LKQ+nppie3bUN3ewAndrr+eLdXKpqElRWJ5jznhNfpB671DxmSogEptQwaamNa1+SJE492YzBIPH+Z17uvN6BpchLXbGdtZvqeOaB5sVIrVbi1SezmHJjFVp9641ELaGkeB+Fx9buQ3ekc+hojI++8JORF+OwdyMdI4Ma6IyEEJRzGA3aBl7iAjqxjy2EPAYmXhDl0/nbsVNBruiAFi111CT5OlWVufN96EihSGp+LR1SBhYqoesOtvyYg8EgU1md4IN5YbKC3XFE2kEEPP5KFpQc5Muv6hk5PMrtt5g5aYgRrTnGhNPNDBpk5PGX21YQM5lM+Hyw92CMS8+3c8fDLl58LKOJD1uxJsRPvwVJqEmO+IJcHdmZyc/ZtS/KZ1/7eeSu9CaNYJCkUnrxsUyeme1uoDECWLc5wv5DMT77xk/v7nr2HYrx9kdeTh5q5LvFQTp30PHp174GPY6Pv/Jx9WUpdGyXvFZffh/g8gvtLcacsiwx41oHS5YH+Vtl1/+AoihkZ6iUHdKgkTT0EIPYwyZKxSGyKUgmLjXFjDsT3nut6f2clqrh0vNsXHh1NXOezyIjPWmbqpoEV97iJFSeQ4QyaqUyUnRaln+ditXbkRzJChLEYzImk8zLs+zcep+L265LY+I4K2UVcU4a6+YEpV+zGMIs2RCaGJ6Eq5losCISBLP3cuM1FjZu8hFLKKhq2/ZNreEfTX727duXm266qcW2VJPJxK233kr//v15//33/8mPbRXjxo1j3LhxLb520003Nftbz549mTVr1t+ec9iwYU2c/D+NRCKBLMPeA3FMRpn3XkvljIsrG16v9yiYTTKzHsog1XFsDOXMUtxOF1lKywqpATyYsFKRsZrnntdx9hmNizc5xlfF7j1NleG7d5P5Q+fFlnC0eM6Y3suYUXrmLfBx6zWp5GZreet1Czfc+jsWd2cs0SzixAimHcKaV4+3SkHSxf9LEYC/Yt57H9GJPtRE13PdXbX8vjCvIWk1+916Fv4UR6OBQ8VxZr9q5dSTzXh8Ks+85OOhZ8Is/Tqv2WfVuRXWbQrz9P3p3POkizNOMfPsgxnsORBj594kZ2af7nq27Uzw1Etu4glBfY2BHuFT6C6Z2az9FZdSgV/Ut8Ch1gGHyGA/2+jLiceEdDpQyVFS1CyqDzoQUpAUnY1169YxfPjw47KDqqqMO8VMZoaWzAwt40+zcOJgY4Ooxp8QQnDHI07SU2WqahI8fk8G/XoZ8PoU3vnYy4BTS0mxySz9qmWRp4njLLzxoach6D1hgImFP7U+NlHjTCAFU7CLdML+dFatCzPyxMaEw5+2VxTBmk0Rrp9mb7j+1bUJEopgz549DBgw4LjsYDBYyc+Xm4yRWswyNqvcwMcHyYfYo8/X8fmcnCYdJTXOBFNvqiaeEA3cVJXVCWY+7iKhCHp00VNakaDKGaOgZz07jyzBHMjHhAUf9cSI0JPBDQGyJEkNwZYJCwoKu9mIXhjQoCVbFNCfETjlMgw6QSwaQS8ZUYRClXSUasMBir/P4ZHn3Py07Pi7vv67+Df6Q1k2kUkqLqrp6TmBNCmrcUPjLKLeU0bXMQcpq0iwr8JHT4ZiDh0ju0+AJ+ziQGgjhXl6dEIh1dE0iHjp1RDp3gFNNkm1lJNDERpJg8u6j7xBpbz/aAY9uxnw+RU++sLPedMrmf92Lq8/k8Wl11exdVnTDWtRgY7P3sph0rRKTh5maghulq8JUV2rYNBqMJuPzw/+CYsljVR0lHGIAtEJE1ZcVNGXEwnhp1QcBJIqicXs5zA7aS96NBSjfKKeffJGhncHnVYiGm296yUcEehVM1985aJdF7WBU27CaRYeTS9BVHZCixanU+Xy69wc/L0jBZH2yTcrQG1vFs87yLzPDuCItKeaQ+gxokOPigIIDrKdKy6a1iYbANS4AowcomfrzihLlgebbLzjccFVt9cwcZyZ22Z6+HRAlNEj9Uy90ILZnBT8uODqSrp2MvLFuznYbUn/oKqC197zcPnNNXw2p6ma5E+/JYth9z7lIjNd2+rzKy9HSzCUtKnFLJNICIoKdPz8WT4nnF7KnTemNhGlm3kzfPq1jxkPObnoHBvf/ty2AsgpY89n1edr0GY66Z0vccXFDlb+Uc/PvywhPVGIQTJRr6kkINxUKsV0olezcwghiKeVM3ZE04Sux6sSJ0qGQ0+9aRMmYSPk7oAxZkbSqAzoYyS9yEnQ6TvWVdMIVSgcZg9ZoghzPI0U0pFc7Qg6ffxcv46PfQF69dDxwyeNooUjTzQx9QI7k6dXU1kZpXv37m2yRVvxb/SFhYWFKKrK1bfX8PEbOfy0OMrZF9dx921W7rvDRjQmmPd5kDnvJ4gqMWa96uWe21Lw+RVOn1RH7EgH0iLt6SppCbkC3HPbTtLa+3ny/gzsVpmflwV5Zrabt57LIidTQ2WNQlGBjoqqOCcONhIItr7pEEKQmSHh6bGZ6N4+yGgIi2NK21Jz/t+SUpVspSN5FFGrHCUSbtsUSHV1JWmOVN7/OIDRn4Mv9TD5eRqunZrC6aMtBEMqc+Z6WfBVnABe0miZDzeIj1oqSBPZ+HBTSwUnRMY0iesy4h0w1aQTyN3A8p8y+PTLAE/OqqWuWqZeW8ZJgzQ8MDOFh56tY8O2MLdfl0p2poZN26M893o9p48207OLAYOkJ0VKrjOL5y8xjwQFahd2OYsZMPT4YqE/oahWHn3hKB+9lk1WRuu+KSl2lPy/QS+xe3+MR55zUVSg4/zxVt5+IYvrZ9bSqb2OIQOMWMwS8xb4mP4XwUCAhT8HOOMUC0MGmqj3KJRXJloU9DAaZZ59KIPlq8M8dEc6+w7GWL4mzLMPpvHdz8WYA114+oXaZsnPcFjlyVfqSbElN/HHi4qKCrRocJBOQHhRVJopfv+Jw2I3CeKcwBj0xzQV6qhmB2vpLYagw8A+tpBPR1xU0o8R7N2xmTzaEyWMDgOyJFPKQTS+DPQ+M5lokTvvYe1PeQ3F1VyjzJP3pXPqSBOXX+fGUNeBKkro2oKwByQToIpIYMBEvM7ILfe4ue1aB7M/mM+ll1563Lb47+Df6A9PH3ce8176BPfajlxw2S7CsoKaUJAlDW5RSxmHUEgc+xdHIDjAdrqJftilxudd3FHThLbir8jN1pKbraV9J5X66i2Yak5uIiCkCpXqtI08O7PpGlBVwbLlcea8pWILdePZGRrCtgoi1DOqY8v3JUC/XgbSUjR4Qm3rbjNbUtiy09mwFjt30PP4Pek8fg98/lWQGfcuQRtMQ8f/w95bh0d1dWHfv3PGNZNM3EhwLy6lQKGUUqBCqVPq7kJdoEK9VKlRp+6lBhWgLcXdNRC3ybjPnLO/PwZC0yR94Pqe97q+7+1z/5mZzDmz5+y9177XWvdtIISfTPLoelAXPiJCxIiSIIFRkvjyuygFUiecophGalBRSSODEroTqvGzRbeUDpS0ey8FoiMFha7mvf2sC92Y9g4jZnDTWLCczCyBISbIbTJT3RCn7tdBXLduL6X9XWgMCR661857nwYYMmzcUY2BJElkZZXw2nsHWL2wCI0MEw4WNqXZNSxfE2HnnjgTx5lZujzKyWONfPRVgAWLgjz7UBbTrqkjEhXMvqd1Qh2gX28De8oOcxjJpODuR1LeFXc+5CLTKaOqgi/fyqdTqZ7+fQw8PdfDGx/4mPOKB4dDQ31DkvW/HD4rVNcmmdhOwgqgZ1c98z/zk5t35H454XAYZ4aG/UJBFSo+XCgkKaQTdY51XHyBmd17Y8x/vW2+6PIL0nh6rofB46rJyEgdcZ0ZMlMnWXlkcx058WMYKMYgBw/OmYNbjiIUdHqFH34JsXZdgrp6heOPNWGzyvTsZqC0VCa414cNR6trFmiK8OetJeouwhFKOc77tHUEM3cx93krVbUJ0CZId6jN0hr/b/FfJT/vvffe//ieUaNG/R8PbP//jEQiQTSaoMml44dfQpx2spWcbA2r1kV48U0f8YSgpEjL/oqUQPpF59jQa2UChloSoR6tnN2EEFSwl1ypgMlnC06Z0DLY0OslPp2XR5+R1XzzY4jTJ6Ym2QVnW3jxpb2odUWtWpdUoVKj3cu0s23MetJNvz4GRg0zM+Y4E+uWGXhrfhVz39xFxw4aXpmZRr/eOQw7uZJkQofH4yEjo+3Kmb8jGo2RTQFNOokfPixozkK89p6PxiaFD17J4dKbG/jpk4LmhTbXKPP84xnMmNXIeVfX8fwjWeRkpR7z9ZujzHjQhaLCgkVBfvszwsofiwiGBH+sirD0zwg7dsc481Qb81/OQauVqapJcOdMPzt/K8cY7IHDIagMbaZDZGC7GmoaoWWbWIOBVDVmGqnva2wq4eNP1qOJOVpkUv8TNm1ay7hRhxfIWTMyuOC6erbuiHP5BXaynBo2bIlx72MuSot1aDUwoK+B+x5PXaNfLwNXTk9j6AATd89ubFHl81dIkkRhnhaPVyXTqaGqJkksJti1N96mbt1jcwIYG1JzOc3bhVvuWsbib/Wk2Vtm7GY/66YgV8OqdTHuqm/iifszeewFNz7/0WVxdu/aRa+urYOCmTMyuGpGPa89nUPHDjoef8HDq09mt2qly8nS8tTMLGbMauSHX0IMH2TiwuvrmPt4dovv52pSmHBuNdPOl/j8y0q0rj4U06WFeyukyCRZo7JeLMUorPRjBLvZRCd6YThoiOUWDWg67ebFuy3MffVPauoV4kqS7FyVc0absFk13Hq1gwWL6o54HP5NUOKgkRQyRX6K+Pwb0hNFbFtfgcmZoAcDWrh8QioT3VHpS37pNgb01/DUXA8ajdQccLhc4PybPmYIP7kU4xNuSoZV8/m72c2HSrtNw/WXOejVXc89j7p4/pFs8vO0BENqq3llMcuMHGZi2aooo4abKCtPcMdDTUQjMp27ajHYOh3VWFxw0SXcvvAeSujOen5Hq4FSpQ9bWY0WHdnkAxLV7EdFJWKpwZdfRzSkBVklFEvQvWEoB/Zs4KpLDXz2baBNZ1+AefN9FA+JUuOKsW+/YOaTLuY8lI3ZLHP9NQZefmYNOd4BfLcogiGZRv4h4vMvKFC7UB+tpZoyCulEEZ3RSXpiIsIBdmEhjT+XLIf7j3wMAoEAsghx0xU5vPOJn5vua6RDoZcRQ4zU1idZsTZKJCSzdIGdtEQnNq+tYvuuIM/P85CbI4Ok4moSrP2puEUFsCxL3HRlOpfeWM/U6Q3ccE3KsOC193ykp8l8Oi+PQFDl1pntr9uqKkgkUmZKy9dEyXKmnocNW6J0LNG1ID4PYdpUOz8tDbNrX4xY7Mi1/gDCoQYiaRU8eHsGV05Po8GVZN7bUYqMhahBM0KoGJN23DRRSzkOkYlTOixCL4SgLm0TF1+ob2EMVdeQpL4enH1XM+8hG8cNKSIUFrzx/n6ef2UrSgS27bLwwZvpnHzGSiI1nUmPFiOjwSs3sk/exAlj4czT3axb72LhogS22mNIU7PwV3bEmLGXec9kYjCkyGhFSVW9aDQSb7+QzTFjKo84QfpvgizLONK0nHO6lQHjKujeRUdVjeDh2VGefDIOQsLtEcSS0KuPji++C/LF9wFkVYvYOYAskdV8UDFLVrrGhlHdsJrszJSO4+hjzZRXpvTIsjM19OxqYO+BOI0uhV7d9RiNElU1iebqwK07Y/y8OIZOB+kZMHKYibNPtTLprI04LEmKu4dobFKp2C9hbeiBWaQRJYyKgqrIuKknnw4gQTSgP+KqTwA1aWbBwhBzXgyBCg6rnp8+yWuOEQHmPpHNyGF+brhuO+kiq9UzpYgkTdRhs2jwZawh5Jfo7GsvrrNTU2Xm/Mub2P5HNgWBoXSQdIi4oG5pExfsXM+3n2Vx+S311DUoeP0q3TvreexeJ51L9ZRXJjCK9g+wGkmLUa8lGo20+562kFegJxEWXHdXA02e9mMpVRXE4yn287MFQXp00bNyXSQlafKul9MmWvlsXh5jzqjiw0+jZAd68dT6aurrfVx3uRW7TYPHqzDnFQ+LPkkdmjdui7Uw/Pk7Rg838fAcN/fMdrFqQwSjQebtjwPMedSBx1PPa/PjnHdVDW89l4PRKPPrH2GeftlL7246lq2OYLPZ2v3sv2P58uUYMNKBrhxgJ/ZELl65HqtoSd56RRMJ4nSXDpPMkiSRSR4mYWEzK1AlhTSbhCveRO/oGBLEiRCigr0YMREljF6YSBKnL8OpYA9KWgOPP2RrsaccwvEjzHQsCbCrqRoT1nblyQA06CilOxbsfPXVr0w5Rcbjrj/icfg34fuvfqCT2gerSMMjtnLjdSbmv7IeSzwbDw30YGBz4iUuYuxhMzYc7Gcn+aKELCnlOq6VNJSVJ9o1QayoStC1o55zbzVy1Y2LMYfysCaziEh+4s5KZt5r5pQJLef2rfd4KV9RTBfxF64j0JkmUcePi9Yjnm67CEhRBJIMgwcPOqqxOPf863nw6RsYN8rcqorwpBOM2DPr0RrjZDb1woQlVYAiKqjU7MCEFaMwI4kk/kQYHVryEl3RSfpW5kdW0hAJHZp2ukgglTBKHOwOX7cpSqg6A9LKOOkcH7Puymg2hqupS3LuZWHqN1VQ4hvA3t/20un4MiRJ4vV3g4Qi649qDAAee/JFLrnoZCaen1pXzj/DxvotMSqrE/y2QnD+VBu9u+tZtirK2Vc0UJCn5ZE5Hgb0DfH2CzlceH3dP8YeVotEJCJYtSHMI3M8VFUrJBMyLz+VyeknW7nl/kZiB9fZ0ybYuONBF/37GHl/bhYFeVpOvbCGv3ZtFxVo2bUv3ty5+Xds3RmjoiqB1XLke6PFYmH7ziR6vUxt7AB1VNKP42hwrufb97Pp38fAxPNr2v1/RRHoFAvxkI4pFyosWRbm9WdyKC3W8ccylf0/GJDbUMys1m4j3KRy37VpaAPZpBNh/MT9nHIaPDYzjfffdDDp5G1Yw8e2GmN7LJ+oYzczH/by9vyVhMKCM0fqueqSDNLsMkMnNJKeIfAHxRF3zP4n/B9xeweoqqqiurqaWCzGqFGjWryWnd12FvZ/AKfTSVWVjEhouf9RLyeMMnPxOXYuu6Wer9/Np3PpYZJmT1mcU6fXIJX1JgPYwB/0EAOxSQ4AoiLCHjaTRT4iu4Ybrmo7+NJqJSafZOKm20IEAoJzz0gFOzNuNfDIrOV0CA9sJnOiIswuNhFKRLh6RpQBfQ3MftbDfdEmTj7BjMersnFrjEdnOloYR0yZZOGDz4JHxdqPGjuSb8sWckxXI9GYyj2zPazfEqWmXmHjr8U8+pybGdemt+n8/vSsLAaPL+eaOxpIKikDo+6d9bz1XA7OdA39TyjnzuvTWb0hxr2PurhiehqvPJFNKKwy/zM/J5xZzbMPZdG/j4H3X8/g9POrWbG0CYPbAWqUdNpv308jgzgxOtCNjfxJH4YAICOzr0wFTaSFLMR/wv79VWQZDx+MDQaZT17P5aelYW6b6aK+MYnHqzBxnIUde+K4mhQG9jVy1w0ZSBIsWxXlyhkN3H1jBv6A+Mfq2yaPisUsoaqCJ150M260mYtvrOORu52MPS6lrRkIqjzxnJ9fv7GQp+aAlMpau/Z1YMyU3Vx4to3B/Y2pdoeP/IwcauLnzwq48PoGduyJcc+jjSz9M4Isp0wcjhR+v4f9Fa0VpDuV6HnlyWzue8zFgYokSLQyPzqEY3oZaGxSePR5N4GgypwHs1oRu5lODd+8l8+MWY1cebGVj14IYkm0rJZVhUKDYxOPPSDz4yKF6kVd0Eo6YlovlZZVxHxmQiKACQvnjNAxdICRN20++ubLnD7RTiIuePdTPzfc08CT92eiKO2LTP+bodUoeIWb3rTf+qVvLKUytJm+UmtyCcCp5rNz+zauutRIeVWSGTMb6dtTT2GeDoNRoIhkC6kOHXpiRIhn7efJh+xtzpUxI8zMedVDIKjSsViHy620mVTo0lHPK+94mfe+l5VrEoiQBXtumK17wpx9/sSjGouRI0fi0zZRkuyBYvBjNhqo9O2liM4t2kWc5OATTeyNbOSxh03k5WhJs8nceHsA92Ij9vpjePzpddgyEqzfHGVA35aB12ffBujeRc9Lj6Vas/5cHeHC6+uIxeuZNcPJtZfbMJv83DnzZ+KN0DnZqd32wiI6U08VHaWezX8zSCa60Y/9YifuKi+bNm3imGOOzPCrqqoKSVJ540MfazfGWb0w5YK55M8Iy9dEGDXIxvLPSrFrJZxD9vDS02l0KrEhhGD1hhjTr6tl8okWtuyIkZ+rbdY8PYQ7b0znjCkxbrk4DRSZmGzghTfiGI0yRqOMP6Dg9SltahT+/FuY44aYePY1L2OPMzHpglrGjzbx/ucBXnq8/ZjnvCk2HnqmCVUVKc3vI9wjd2xbS/euWq6cnkYyKTj13Ca0uwbilJwtfo8i0YX1/M5uNqIVOjKlXJJSHK+2jhsvNnH7jY7m9/r8ClOmNWG0qCz9PrfZNMpqkbj5qnRGDTdx+jleLr+xicumm7n3LjOuxmo++bwMn18QisZZ+Wk2XQ5Wt5x/Bjx4t8qEMzYS3DyErEQJUtpOEknBmdOb2L4dJFWD1hTnomlGbrraRl6O5qjkUP5N0GlhykQb5ZUJXpgX4Pcf8njgSTc7dsY5dpCJc880o6pmrri1gUWfFOALKIweF2CAaN1mKUkSTk9vHnt6FV9/mFoDOhTpuOaSNMxGmelnpdZTV5PCpAuqqatPMvXSWt5/OZerb/bh2m9H6+qMkFTqtWUMGiFYs8HFk7PTmHKyhQU/hpn9VAiRNFLBXiKEmw/TKimirop92EU6PvnIjTABjht1Erfd8zEd4sdQbdjK7TfaWxCfh3DuFDsPPFrFrqoNdBK9m4sDwiLITtaTmR/n8YesnDohi3GnNaFd135cF3VbWL9UT0mkT/P8kiQJB5kY6kYw9YJldOqm5d0XW0s2ODM0JDQtu2hUoSAAjaRBFQqxhILQHB35abdbSWgkVqyOYbNLlFcmWphTHsIPv4YYMyKVgFu/JcbdN6bz2AseunfRkpdjYt3GGP1OKMcfVNCEsyiUOqK6SvhkTjnvfrAbvTFJPKZBVbXYD2opG/RSC23nvyMWEzS6FE483syajdFWsdal0+w8/bKb0VOqMRklDDqJd1/KJR4XjD+nBqOxfdO+v2PFshXoMGCV0rAIO0G5iRABckVpC8PWasroSM82P8Mi2dEKHcNHJ3nzJSeTznSj7EyynbX0YkiL5LdHNLKXrSgksZOOx7yPUcPz2vxcgPHj9Kxf58OAiaRItLinvyIi+SmXt9JB6UNuvDP3zd6GrDlyGYR/E2qqaiiQehIUPgYP1vDgXekYDT6eenoPg9QTWsRteslATzGIDSyjN0PYJC3DLtKR0RD2aymxa5j7lpcbrzjcBlxTl+SeB/0s/CmBSa9n0Y9+zjnLwOmTg+zd5yeuKHzweYTzprZcW5vcCj98D6WidZGXU8rF7cvl9xWRFnJIh7BgUQhFEeTltd2d1x4mTDiZxx5RmX5dHbdek45QIcspU+9Suf3BRqZOsrF6VYxEU2rNqhUHqNHuo19yTIuCqYDqZbOyol2PgoSIAxINVJND2/fo1tRy7gmpz1zyR5yEO4vu4/bzxIMt19b8XC0LP8uh3+hyRFUv8kUnli7Zx52zXAQOZFPhO8D+/fspLS094nGorq6mtEhPVU2Cex9z4fWrNDYp5GRpufvGDIrytVxyUz3vvJBL97+YGf+xKsyk82uaNTx1utbfX1UFe/cnGH9ONVlODe++mIPdJjN0QhXH9EzN5/POsPHWR36enpVFXUMCk0lm/tzc5s/r1U3PynVRhg9K8SlnTrZx5mW1nHu6rRXxriiCOa96sVgkMjKMR9w1K8syZrOGWFxHBXvIpxQJCYPTy6B+qTi0Z9dU8mvYwNbJq8+/DSG5c3Dk1XLfLTnsL08w4dwqLGYZRRGUa1fSJTGIdFIJRVWo1On20ijV0dd98Hk6dJv1xXz77lYOVNby6APpTL9U4cv568ny9W5OTPiFm93atXQSMh99HeCNl7Kbu5o9XoUrbqtH1ghUIfD7j65D5J/wXyc/9+7dy2uvvUZFxWHHsEPk5/bt23n00Ue5+eabGTTo6DIb/xbo9XrUhJZ0MgAXp0yvxm7TMH9ubgviE1IH6/fm5nL5NC+5noE4RQ472YDRFsGZrsVsU7AcsFIQKqVKKic7s/3sQXGhBru3E8/eE+XRZw5gMgkSIT36eCa72IQiUqSTDh3FdKba7KV3D4m3n08FeqdOr2ZofxOZTg1P3K9vNUnDYZXKmgR2e9sERVu45vqree+N97CY9Vx6S+rgfdrJFn74JYwsS6zZFOOem9uvIr3wbDudS/Vt6iCdfrKVOleSTx518eXbedhtGpJJwdy3vSxbFWVgXyPPvual3pXkqulpzJ5p58wtUTq4h7CNNSSIY6DtrLeijRLVutgQracjvdAfrCxrkCuwhPIReWEKC498c7PZjHz+bZDrLnWw70CCtZtimIwpofgJYy1cf3cDFVUJrr04jTFTq/njm6IW4skjh5n4om8eky+oRq+Hi2+sp7hAy7hRZkYNNzX/VgcqE9itMh6fyg33NHDxOXYcDg1L/4xw072N5GRr8XoFUbcZo6szeYnDbr9CCPymaubc5GDV+ijzPvDRr6ee+S/lNh9K7rwhnUefc/P5t0FW/lDIiMnVHDhw5KYvHTsWs3tnDdt2xejVzYAQgt9XRlmzLoEzXaJbRz0Lvo0xYNA/a8XYbTLZmRr2HUgwbnTbc6IgT0ssLrjxagvvf1ZGVciNxdUFA0bCOjch5x6efdTCqSebMZkCPPaTF4HCMQNV9lcFcGbEydAkUPw6vl4YYNEyP68+lc2oYYevd/5UO198F+CSm+qaXUP/h5bQGpLIsgZZbf83lYUGkWx/K5MkCbNBx+QTrUw+0crKtRFOmVbD+l+LOe0UHe/u2E+heli/KIci9rCZHEuETiVtV0ZCqqJ6f0WCsooEmRlt39+GLTFkJMaOMLH1lwz0wSwOJFejN8Oypb+02VL2T9/j8usu47XnXyM7U8JulnD79K10cgDSJCdmJY1LrmokS5tLUopQ6Y3RlRAOkUlg2yAqszZzwTUNHNNbx3ln2IhEBZ8vCJCTrWXOg4cD+hFDTLz0WBZz3/ZyyoU11NUr6DQyEycaWb0uRii8jbhahqGxI46/VVgJBJqDLbAmqeU6XExnNob+5KtPvz5i8jMtLY1IVLBzT4Lzptiadbo2bo1x2zXp3HRrlOxIHpGev/PdJ1nNAaUkSWRmyOTnaDlQleS7n0Ps3Z8gElV57N7MZrKuuECLYmjC7hqIUTIRESHmvb26eZ0ozE+ZeXz9Tn4Lg5iy8gQPPePGYpHo1U3Pc49kEY8LBo6voH8fA1U1CXbsjtO9i67V3phmlwlHBPGEIBwOH9EeGYvFCAQC3HlDBvc/7mLZqgh5+To8ug1U1xpIq++D9WAS1CAZyRclRAgRJYLbeACTPYZdC+9/GWP1xjAD+xrZtS/Buo1xIgEdH76d1kx8/hWqClZnjGOHpWRYKqoSfPtziEsvtvHOxwEWvJhDUUHLg73VIjN/XjqnnbINS8NwYnGVU87w46wbQtFBQkEVKu/P2cefKyuQZUEkEvkf+fk3qKqK25uSoOjR1YBBE+WHX8NkZmh4+qE0unfWNZtwffx6DqdcUE00qMWSyG83OWGSLFRXtdx7zjnVxnV3NzSTn5lODQs/KmD69XU8fKeTkRMaKQ0MI1fKaP7crGQB1cuqoNM2zpho5fV3gjz/pJZczxjSJS0dSBGe+9lBjAgDGMlWVlPFPnoo/QlbGo9qLLr17IYzXkwVe8l1mJk6uf3WwbtvtTHrVtjOWoRQEQj0GMnMEnz+YTq9uqWeszSbhPcf4jqv5KZneGibY2mSLLgqLeQUeHF7FDLSW+4HVotMflGCcG2AhDZMMGsHGdlJtFqJ2lqJeJMdVRMj4Gu/Iqct2Oz51Lk2YxJGtNog511dy2dv5DdrqwOs2xTh6bkeThhl4uo76rnukjSefd3Lp/NyWb8lhsercsZEGwaDxGkX1iBF0iAEAV0DomgPd15nYfQII/WNSW6+p+mgvJGZwf2MzHqqqd1D+fufBxhwjJ7a+iRnnWprs3toxrUZfP5tkKceyOTyW+vZvS/OwGOMCFV7VGeFRCxJRAoghMBq0nDxjTG+/UGwdttiOqm9ySQfgSBC633or7CShqyJYjJJhPwaathBd/q36vpJl7LoILpSRRkd6EqjUAhHBJZ2pGx8npQcTR0VlLO7TQkSt2jEhJ1cpYQyaSsICU2dICn9r/KzLUiySkxE8dLIKRNTc9jhkCjVdEESbRv15osONFJDobYYX8lSlITMuBEye8sV/lwd4a35EdSEFlkWVNcplIQHcoyUDZHUHrXis/2U7d/Ptx+ntCQ7legYfXolD9+VKg4JBFWuv6sRg6tbu2tuXrIzN9y+nI1/mFpUaVZUJZj5ZBPRqMr3C77n+uuvP6rx0MiCtZti3P2Ii749DZRVJNi6I0aHQi2F+Tque83CyWcsJ1LZm3J5BwOSY1t1itokB11EHyrZSymtjbZ2sYGeDKGC3QSFD6vUsrI6IeJUa3cz/ewUyWY2gZJRzX13tF14ZTbLnDbRxG+vu0iXsrCLTF6ZV89QtT810u989dnX3HrHLUc8BvfefTMD+8rE4jI9uuo5YaSZr38M8fh9qRj50pvqeGF2VgviE2DkUDMP3+XkmVc8vPOJnysuSGv12V98H+Sc060cO8jELQ80EgoLCvM1PHhHBu98EuDBOwwM7mfg7oeb6D6wjlBI4u4701oQqVddmMYN9zTwxZspeQybVebic+1cenM9T83MbDYXbnAluf1BFyXFWhQFqmtjR9UNo9driGgSOJxga3KQJEFO7uH/v/fmDM67upaZM5yMGJLS+RZC8O3CMA/MjOIKxZh7WyrmPVCZxNME0bDg+JEGDuxLsp9t7ANkIaNootjtKh09/Vs9TwAF0V4s+7OaB55sRJZkHnpaw6zZS6k4IAMSNtLpmTyWxNY4f5Sv5+TzasjJ1iAEaDUpveq8HA2Tz69F0vx/lPysrKzkoYceQpIkJk2aRE1NDRs2bGh+vUePHthsNlasWPE/8rMdNDY2otdqcWRG+fWrPEwmmZPOqaZ/n7azoIP7GUk6Ktnn3ko+pfRhKKGSn1m1KAchBIOPbyS6O4wu5mDlumi7JkC/LI1ixER6uJg92hpozKA4dvBA+rc5FxQ+komULtghTJlkpaImydiRrckkIQRffhdGf5QmXVlZWWTn5LB5VzXLvy8k3aFh2aoIZlPqhgx6iWBIbdZt+zuCIRWTqe0FY1A/I8++6uG2a9Ob///KGfWcMNLMfbdkNC808bjglgcaCYYFWkNKgyiHImo40ObmIIRAk1NLfmaE2r0WoqEwNeIAOgy4cZFXnGT4mBOPahxKSjqzdxsMPLGCgccYGXucifpGlfOursVmlbFbJaxWmRXrokydZG1BfB5CKKwSjQtGH9RWA/hmYYgn53p4+/kcFAWmXlpDPC4458paThpj5qqLHCSTqXapx15wU1mdQEkK/E0KnROHnRWjIkxjxkamnAJVNQq9uxvYvjvBB6+m2kqqahL8tiKCJKWEk3t00bPgpwgnjzOzZcvGIx6Ha6+7g1tunMrpF9Xw8J1OnpwTQXXloPWWkJSjVKj70Bol6uoVTp1eTSwOvbvrue2adPJzU0tdIKiSZpf5/M18Tj6v+h83lIx0DaGwYOwYHVMnwU+/bqe+XjBwgIaLznM2V/pVV6lERIgq41Y6+AWfv51Dv96pYKy6NsltM1MC/n8lPg9h6mQbb37oR4j2dYD+zfB7FIy2BIF4NdZo24chl66CcDLe7iFMEQp682H9sGGDTIwYamLohArCEYG5cwzvPisOJVW5YZTMICCcjBGPizZb2QBcboWa+iTV1a1b3iE15777VsFQ35nvv99DZ6UrFtKJhrQEIzFEx6NrcwYYP2E8n376PL16mJEUDdo97SdR8iilxgtBjMiY6U4PythOiUjJAdgajyfZkOCnsj/Z8qOTaNY+fv8+t3mu/BUTxlp4eI6bnl10ZKZrOOtUG1/+EOTlpzMZ2t9IfaPCcy9vZ9G3WgqajiWIj/r09eSXxBg32MCesmVs2ZbEUNuVQjojSRIaSYskZOKxI696djgc6HUy/XsbmucYQGVNkmRCYAhl4bWW8eDtlhaZ9MrqBFfNaOC9l3JbVIVX1SS45KZ65s3JoaRIx8ZtMYYdK7F31zI8e7pijeSxd3+CV97x8t3PIY4/1sSmbTFOvbCG/n0M5OVoWbUuwr4DSY4fYaRrJz2B4CFNKBVXnYbljXrW/piGwZIAWyP33mHhrNMPH8C/+zlEKKykiEXrkWk76fV6QuEkb37g47Zr0nnoTmfzs19dm2TK+asJ7ByM7aBBQxb5VLKXftKxVOpXM3ikl9l3Z1CYr2PX3jhz3/CzdoWGYs846nOXt9BuPoQDlQnue7yJ5d8Xtqh8vfYSB2ddXkd9ndqK+DyE0mIdBoeHpoZ66qo19EuMaHbiBZAlmaxIF/asjNBk3EckEmlTO/7fjB07duB2CR54woUS0xP0ydw3K0yhOYfFHxqImprAGCK3MNW9UV6mpTjaDz+tnXsPQRUKWl3LA4VGI/F3ucV0h4a8HC279sbJkwtbaOYdglMppNpdzq69MZ57MUqhZ2yL9ViWZDrRi43iT7ayGutBI60q82Yyso+8xRng7dfeQYOWQjqSoIx4ov1DUSwmCBNkgHS4Ay0uYmhKljUTnwBXXmbknnX7yAn2bvUZQgiSUjy1N7QDm5pBMu7n1pmNvPlsTov1Jx4XhJJRtht+Z9Sxen582dlc3RIOq9z6gItfl6kcrZdD5869+PWbRaRZZWQN9O1p4KRzqujd3UBBvpatO2I0uJRUt1MfI/fc5OTMy2o5fYKFMy+rZcwIMznZGl56y0tVbZLbr3PwyOwGIsEQdNnCyu+ymttUO3bQ8fZLWVx2cz1/LChCp5OYMsnKrKfczLo9o8VvvXd/nCeeC5Cbp/JNNMjrT+W09xU493QbN9zbiKrCrTMbue/mDMIh7VH5A3Tr2Y2d29fTEKpGGEMYDRKjR2rZsiVOOXvZxw5AoKD8Y+VlnCiFxfDk8350jSXEqcYi2QkKH348aNDgJBetpCOLfDawjBKpG5qmPN76yM8NlzlafaYQgh9/SlBMV4rpymoWI4RKCd3RSjpUodJANTUcoC/D0Eo6nORQRwUizYc7FDiiMfi3wZquZV9kC3J2PY2u1L65d4+KPtG++a8ZG43UkJHIZvIkCzdcZWXMGVXcfGU6d9wVoyR2DA4yEQgkatnPDgzChEWyIUsymbFO1KxP8PFXTUw708qkcVa0GoknXvTw0ls+DHqJ339PkteO3iyAFi2yLDHhvGomjrWQnZUqMPltRQS9XiIW1pFMHt1vXllZSTwp+G5+AT26Hr6226Nw5mU1vP2xj+svc7D0ByfDx2/CWGNrpcV8CFkUcIDFrc63ERECJBySE7MYwFZW4xQ55FKEjAYXtXjSdnL2qTJfLQxxwVQ7p08y8/xrdXQuzW/33gf00/MTYQAUkqSrOXhoRIhUEvRIkUgkMBrCvP9yB+6e3ci6TTHWboxxx/WpGOjz7wJs2xWnZ7e2v/fkEy289JaXxcvC+Pwq116chtksE42qzP/cz7z3/Wg1kEymSMxnX/NQ16jwxH1O3v3UD8Bb7wep3ZFBgXcgjfZt9OsdbXGNkiIdV12YxinTa7jh8jRGDjUxpL+BN973ctwplWRmaNFowOtX6N5Fz/tz85h+XR3R6JFrfgKoQk9JpzAjBptZ/G4AKe6gquHwvWQ6NXz8Wh5PzvXw0JwmrGaZnXsSBBpNxPwGMgtCnHNaBk8872PdSi3paiG6oJavPq+kP2Nb7oMqrGlaTDdy2px3kiRhiWdSXllLl44yDz7jorpeQwE9KZRamp3aAydQXb6G2XcnOX6EucUeajcaCfj+ex2S/1Xy89NPPwXgiSeeIDc3l88++6wF+SlJEl27dmXfvv/z5h7/f0V9fT0gKOigkJWpRVUFWZn/XMmWZjaQJIfdbCaDLJLVVn5eGuLE4y188q6DMSf/gdlTyj2zGvl1gYHla2KsWpsgIz3Vjt7kUdi0NUEn0nFrq5k2HRZ834ByINnKuR2gkn3oDRK52ZpmPchzT7NxyvQaRg83UVrcMrCY/ZybxgYwHaXBB0Bxx0KG9fc1B4p9e+p5cm6qRWrKRCsffBngmoscrf5PCMHCJWFuu6btytC9ZXH8AZXxByt61myMkp6maaXLptdLvPhoFuPPrkZNpl5zkkM1ZbhFQwsdQiEENWnrufYqI0XFJu56qInMjF3U1oLLpUMjxfnorQzufnzvUY1Bp06debksydfv5tGv9+ED41UXpvHo824kwOGQ+WZhiIvOaU0QCSG47NYGXnsqhz49Di/8/fsY2bYrxglnVtOtk473Xsrl468DrFwb5e4bM/D5Fc6/po7xo80s/bKQBT+F+OCLAG5LhCrXcmRVRywGHUrgrSfTGDYwVSW3Ym2EY3oZCIdVbrq/kXBEZdI4C6oKOp1EJCr48vsAE0+wUH4UpoYDBw7EapaRJJWrbgjSXxmTOkBLIFRB0lnHtCs03HJVWrOG3eoNUS68vo43nk2RG3Ne9XDh2akxMhgkfH6llUbpoTGrqErgTNdwzmk2Fi4O8djM1hV2Qgje+cSPHx1ZGVoWf5nVghgoyNPy4au5nHJBDTV1yTaJpSun27lz9tE5G/5rIGQc6QJJqiS6vwSj1JKUCQk/QV0D44YbqFpaT7rauuWwybSPqy5qmTy67Hw7P/4a5LF7M5l0opXb7t3FH79vR5+0kZBjZFi8lBbr+OSbQHOy4K8Ih1V27I6zeIkPna+Am+7yMPv+tBZu79Mu92Cv7Ueamk2GKGYTy+lEL+xKNklzPf0HHZ0ZQDKZ5OLpU1EiBgx66FSko25J+/o3EhJRwuRTikqSCnajQUsZOxjASABkNEhI5CQ6oSmsbvP5hNTerarw55oY78/N4ZlXvXz1dl5z5UKHIplnH0vnkyFBbr/nFyIBHQXJHIIVUX72eXjoPjvHDjEw/sw9rNtZTX9xHDIaFCnBCRPGHtU4aLUpraSq2sMSGEX5WiprFZBUhMXHoH4tA9ynXvbw9KysVnIYhfk6nn04iydf8jD38SzmvOrlyQcyKS7QMuGMPVSviZFmTGLQG5t1P7fujPPOCzls3h7H5VaYOsna3Gra4Epy9hW1XHGBnclnN1EYGISTg89kFFSXyqx7VpNMhjjvTAu19Uk+/zZIJKLiSM8+Yj0jSZLQaiVOP9nKKeNbBsYFeVq+/8zJmPGbsNUdD4CKgoyMW6plzOQQc58+TEZ066znhcczGT8mzL23bEcj9Hh9aqvqtRff8PLoPc5WLf8ajcT8uTkMOrF9kg1Aq4Nt8lpMifQWxOdf4Qx2pTpZRWNjI3l57beR/hvh8/mw2yW+XRQi6Ish+530Zyhy7OAzEwS/1EQtq8grEBQVygQi65FCWpLeJNo2YrkmfQWXnNNyrnyzMMgJbSSx83O0fPZlHLOvQ7vkgt7Vgcef34mhqaRd4qoDXfHgwoIVN/VotCHSM0qOaizqa+vRYqCQTpSJzXzyjeDGy1OH3PrGJG9/5GfD1hhWi8yq1UmsFLJLbKSE7hgkI2GCjOzXcq5NGGvmic61+LZkkaa01MatTVtPuh7ijbF2SYMYEQI+DccNMTFkQgXXXuKgc4mOHXvivPqun+TeLhQXlfPFe1ktqqrNZplXnspi8gUJAlHHUY2D3W7HEMpBmN1cdLaNHxdHmDjOwradccaMMDFrhpMffw0ST8DkE624PQqBkMJvKyL88GFB831cel5qz7r4pnpki4LXsZPXnrA1E5+H8MMvYU4YaWL8OdUprfXpdp58ycOo06o4c7KV3Bwtv/4eZulvSQxNJZQOq2TTthhbd8Z48ZUolVVJigq13HZTqnIUwGSSue3qdB6a08SYESZufaCJhCedpqYmMjPblyH4K2SthD0jTq28AadDIhQ18+EHotnU6BDqRAVV7KOE1i3JSZEgTIitWxVc+0w4E3nUUccmsRwDJtLJIkmCrazGLjIopTuqHKOJWjyJAM+9FGbscaYWhLoQghtu92BoLG3W+uwrhrGWpYSsVWjQEglqyKGIYxje4ryVKxVTHixDbzg6KYR/CzKdRnyaGn7+PJ9r7mjk+sscdO4is1Tnh2RrV3aAMAGMmEka/JSUyKQ7NPTsoue2O8L0T4xDc9ARXUIimwLSRAbbWEN/MbJ5PXOGO/HaG1VMOzO1754w0sxr7/n48u18VFXQpX8dDVSRRduEX0BfR1q6glYLP/8eQqgSpR20BEMKx3Qw8PteQc8+R+aLcQiffvwmL87OakF8QqqA44NX8jhhahWffRsgL1sL3nRMtC8pkWplVmjSVpKRKGz+3vVU4SS1LuolA/3ECFzUsY9tqKhYSaN3Ly3PP5JB/xMqWbM2wYzr7TidsHNvvHm+/x1r1igYsZAUCRSS5FFMHZUoKIwcc9wRj8GmTZvo0lGPzSrzyF2ZDJlQQUGulgaXwmU311FWnmhV8flXyLKEXicx/6Vchp5cwR+rIqiqoK5eIRJV6NZZz8ev5TdXcu7eF+fN+SEmndtAQSGEwwpPPxujyDuCEAHCtir2lNlbFZxNPtHK0P5G7nzExdNzPYQiqQKudT93wGo53Km05M8w515Vyy1XpnPbrCMeBgD8fhVZElx7qZ357++hmhosjXpWrI00t9w7MzQ8cX9qfX3nYy9btvop9g+hybmZZx93cM/DHt5/zcJg9TgaqKJSTZmWbmcdaSKDIjo374XafyD7AeIxiYfucFLXqLB5W5xoRKKA1nIGkiSR5enDE3OWc8KolhX6GlnGoJfx+/1H1RXQHv47yqEHsX37doYOHUpubusD6CFkZmbi8Rydvs+/CXV1dUhahczM1CSQZYlwRCWZbDuznUgI/D6JdCmLvgwjgA+lyclltzQw66kmrBaZ/sdo8eNmy/YEuV3quO4iIx/N7sKLdxUxcLiPESe68NQbkJAI5G7m1uvSePpRG1WZfxIThzdeVSgckLel2kciKvfclN7ccm0yybz5bDY33N3ATfc18O1PQd752Mexkyr46MsAep1oN2D+J/Qf1IPjRxxeNO02DZ1LdHz3c5Cpk6x89UOQLTtiLf5HCMHds11oNVKbVVuRiMr7n4VQYrpmd94PPg9w2fltTyhZlpgw1kyiMbWhSpJEb4bQQBUbxZ/sFzvZq9nAHufP9B/j5rorbHTrpGfSeDNLvs1lwx/ZnDdNJk+fw7hT3aji6KbdY7Pv57pL01oQn4dwz00ZLFoa4uvvQyz5I0Kjq7VD5qr1UXp21bcgPg+hVzcDo4eZKMjRU1ygQ6jwwG0ZhCOCS2+u575bMrj2EgfX39OIosCPH+azaWkH9q0v4OFZRgYNS2K2xxnQx8CBygSPPNvE9Xc3kJ4mc/HNdZx9qpUPXs7j/DPsXHCmnZ8/K+T6yxyUVyb5bUWEHj2O3N1UURR8AYXSAhOlSu8WB2i3ppbJZ8a4+6b0FuYdQ/obmTcnh5vva+DaOxsIRwRnTk4FLReeZee5171tXuvjr4PIckoP97ihRvaVJ/j2p+Df7kdw1a0uDLVdKaYzp0w0tqkFKMsSN1/l4N1P/G1ey2ySiYVibb72b0dWTiYmg4bP30/HU/IHjaY9REWYiAjRYNlBtOtKxoyVef4JB3K3Lbi05agiVT6jiCT1xl0UDqnkigtbEkR6vUSnEj1vfeTnxTe8vDLHwfrlGXz9ncyypRa6ddUy/5Vs3vvUz+btLbO30ajKlEtqKCsT+KvSSQbMLP+oE0NGuRl8YhWDj29g0qQ4yqbBpKmp5IhW0lFAR/axjUI6IiUNJJNHtyDeedtdBH0qvXrqcPsUTptkIOKoaPf9DVRTSg8ckpMMKYfe0lByKCBO9GAWH6rZTxYFaNBS36AihEBVW+81iYTAaJA4pmdqzGbe5mwlrA9wzhQrmVmCY5RR5AR7k+MeRGbZWO6aofLnqhhfz88mOzvluuqjCZ1Fw5ixY454DEwmE16fgtUi8fFXqTZHSEmc/PxbiJilEeIGqutaagPv2ptoUSn6V/TubmD3vjhX3FbP2ONSyTuNRuKZx+xEc3dz7eU2Fi+LcPuDLpo8Cs4MGUmSOKaXgRNGmulQpGPbrhhnX1HLTfc1UlKk44Sp1dRvyT9MfB6ELMnke4Yw+8kQb3/oZ9Sp1Xz4Sg42q5b8vParI9qC3aZp1Z4lhGDBwhBnX+TF5UmwTvxOudhNDQfIIp9o9h5m3dX2Pjf5JDPazCYMTUW8+k7rtWrHnngrfdhDsJhlOhRqqKxuu5o5EFSpdYcRqg47bR9MAfSSkURcOmLS49+EtLQ0LFaJrEwZvUZLL4Y2EypJkaBC7KXKup5hQ7V89Foud9xi5YqLLLz9qoNq5/Jm6aJD8ONG6rCHyy44vDY2ulLE4XlTWldibt8dx6iXkf7h2CAJDR63iibWfqWKETMJYuRIRdhIJxKSqNj7z8T5XxGPx9Fr9SRJ4NFVc+0VFr77KcSuvXG++znIxTfWM6Cvgbefy+GhO5yccrIBfVYTGrSs4zeWi4VsYSVlFS33XFmW+OHzTDpN2E5l9lLKpK1UWzey3riIyecHuPoKA5XSnjbvKSHiRAmTnqbhm4VBbrs6HbNJZu2mGD6/Ss0BDXrVwuUXmduUk5AkiZuvdCDE0VW25OXlIQQYvUXUN8LQAQYyMzR4/QoPPeNm9OmV3PWIi29/Sq33wZCCq0nl5cezW91HcaGOGdemAypxRw3DBrae64uXhXnwjkwURfDLb2GmXFLHhq1xrrzQTmG+lkRCcOMVDixGHZLNy61XO6iplLl0mobqhYOwbB1H9cJBXHq+zBU3uhFC8MW3qXX81JOsTJlo464b0zE4wqxdu+qIxyGZTGmSjh6tY+PSQuqrZfJ8/VsQnwDZFOLFRYOobt47IFUJvJXVWLCyYk2ManeIMrYTwEtn+tBd6k+OVEiBVEo/aQQaZPazE705SdeJ27CaNZgMElMuquO08xt5fb6P2c/4GHBcIyu/LiAj3Ln5WmbJmnKij5qJBnX0ZyTFUpc2C010ngIi0f+Zv7WF2vowp0+0UFqs55TxFu55tInzzrAQdu5t8dseghCCGsrJpoADyX0oSqojxGbVUpDs1kx8/hUGyYSdDHw0Nf9NK+kIBw//JuVVCbIPFigtXBwi5rUQIUxItK7eTIoEfsdekFSmTLDx+tO5PPdIFhazjIyGLKeGhKKSV3B0ib+VKxYyYWzbcg55OVp6dtOzYGGQy67zkhPuSZj2K0vjIoakTVKt28k6/U9s0//OOvkX6uQyFA6fL2VJJlvKp6c0iN7SEHIpQlUFp06vxVDTleXv9GL0KfU0NCWY+URTm9cKBFV++CVIqGATlYU/kZ6mIYAPv66KhBz6Ry7p74hGo9gOkoeNTQrjR1vo0lHH7GfduNwK8+bkUNuQbPPZSP2/SkVVkidf8mAySsyakUGWU8NdN6ZTVKBn/kt5qeKdiMpp57s4c4rCr691J6N6KBXrcinqVYuoy0eSJDx56/jpixw++irYpqRZplNDfaPCsEEGAgHBgvfysVlTceUhsnnMCDOTxlnYsSdGbr7jiMdBCEHYmyQS1DDtci+FkT70l0ZS0jSaS68MsviPcPMYKIrgoy/9fPFdCKtFsFH6nYDq4/oZXl55NUF3dRC72EiUMAMYxUDpePpzHOlksYWVzfyQDQde2jYDFULgV/2880GE86bY6NfHQJpdajc5KhBs2Zqg/wgXA0a4OPuiJhYtCRHwC0Ycq2XLli1HPBb/hP9q5Wc0GiUtrbVWwl+RSCSOyuH534bMzEx0hiRb94SBVCXdpBMszP/cz9mn2tDrpBYaEm/MD6BvKgJSAVQn0ZP1/IHVbefTb/xs2BJlw1ZBAX3ZFfUzgJEYoqYUEalAtq+EfWIrcXMZe9O+p2Oxhox0DePHmHjvPYl7Zy2nskJGgwaNOUZxlmDXqkziIsGLb3p5YXYWt81qpLImSSIhSLNr+OGXEJ8vCKKqgpPGWFi5LkpUiZNu0BKNRo9KyHz/virKC1sG7Y/d6+SiG+v5c3WUB2c4efDpJnTalAZmgyvJ7ysjnDI+1Y7w8JwmZlyT3pzBrq1Pct7lLhzVg6hSDvDGfD8z78jA41NamV/8FcWFOkwcDug1kpbuDEhpnOh3cN5VXu69JYuzrkgZ+GzfHaPDwSojk0lmzux0Ju5yEV/ZAUX55znyd/i8ZVxyblG7r08aZ+HZl33Y3V157rUyzjq15cFl8R8RThnfvs7RBWfZuOgChQ8+rCctK8rPS0PEkylZgWEDjcx9y8fJJ5i55NzD963XS1x4dhppdg3vfOTjgutqAYlrLk7jrFNsrFwXZd/+JMnW/kScepKV9z/3s3lbjFEnHvkmv2TxEnw+wfoNKp0oaPFaLGsfM25ou3WutFhHMAibtsRRYwaG/tpEz+4yd95qYdmqCNfe2cD9t2aQl6PFH1B49a0gb70hcAVlzri0hhnXpHPvTRncM7uJB5/yMPZYK6GgxNJlMepcUTpFHMS0AY4d3v7z06+XgU++CVJdmyQcUelQqGsm5j/8IgjCccTj8G9Clx692bZpMdmZGtb+ls2nX9ez4LsqNBo45yw9k07MYuL5NRTkafn6w3ROOG07ayp3ohE6FCmJw5Lk/mlprcTEv/spxM1XpXPyWDNz3/Jx/+NNPHJ3Jh2KUutE51I9e/cn+OCVXG6b6SKpCLp10tPgSrJzT5x+vUx07SCzer2XynI/ecFRJGtkQjVRiqSDLu5/29uzyOMAu7BL6SQTMnt2tH2QbguBQICffvyZnEwtH8xz8s3CID8uDmEvDhDc3Fp7KST8BPHRmZYtnNlSIRViH24aCAovTdThIIsqymioFnTq04hJp0PWJxh3gpb0DMG6LTHcHoWduxN0nayjuk5pVWHwVwwfbGTjniBWUvekkTTku4cxc/ZiNizLIj1boakhwi7dGt5+592jcm/0er1YzIKX3/ZzxQV2zru6lhNHWcjN0dK/t4GGujh12wVPPRvi03dT+4wQAoPhnw+QiYRg+pn2FiYEfXsaKC2VmH6Wneln2fnqhwAPPdPEvv0tF7Vtu2Lc8kAj776Q27yHnDTFhVXp3GbCT5ZkwlVZPH63hAY7vkCYy6en8eJblUc8DpDSQ7L8RXdUCMG1t3n583sHTv9AjpEMCASNVFPNfjrQDcWaaNaFbAvdu2pYvKeG198Jc/wII8cOOVy1oPkPxel6vcTDc9y8/kzrFtc7H3LjcWnpzRAqab/zISYiCAT5+UdHBP8bEI1GSSqCO67P5KHbzSgkcVn34DNV4XVLpCfzOW60ytsvpA6MH30V4OPX8rCYZV58Ee6auQTFm4YUN+IVbryxIGM6adm0PYbdJrNoSZh3PvHz0au5rWQ8Nm2LYbVInHKigUd+r8YSal05B9BkKOeyEwzMW+2BUNsH1yA+TKTikWI6s1VpJBI8ci0vrVaLxWolGKonYC/jlJNsqRjmhjqiMcEvnxU2761ms8xj92VywsgQV15Xy6Cm49FLBkLCz6bNf7Tq/LCYZT6Yl8GDT7p57vU9zLzNwQVnZnHrTBe/r47RIIcxKVby6NBC9mcH67BprJTXeRjf08h3v4QIhgTJpKBnVz0dS3REygN079b+JOpUoicc8h3xOECqGjigq6c0OoavvtqHqgtzzcVpPHCbk4F9DXy6IMi2XXGqahLsOxBHVaFrJ32rik5IrYFD+hnQ6iQkVISAv59PdToJjUYiza7h4bsyW/3/gkVBHnvBTYIEUlqMJX/YSIt0oET0bV4Lzdgwewez5sdt3OmsJy9Xw9pNMapqElTWGLhiup3n53lZs+pnJkyYdETjcOmll7Lklw957uEs9HqJP5cnyaK1XrcsyfQRw1nH0pR7uzAhEKgodKAre9lKGpn0oD+1VFBMl1Z6nwAdpG6sEUswCy2z70/j1B11zLzDyXHDDEyY2sCdd0AnepNJFnIbpJoOPccoo9nCyn/8XskkJJX/kZ9tQStrOWFkKg657lIHb37o4+wraunaS8dm3wpKIq3d3rPJp8K6Foc5yZMzDTxvVqjyx+klststznHgJIgPx0GT26RIYLIcXq9eetNL2T4YOKqe/RUJlLiBvgxjB+vIJp9c0QEZDV5dDUHnThyZMb5+t6C5mxHgyQeyOPUkCxdeX49GVsnPb18mom1EkeW2Je0AnOka7rw+nZOmNGHGhpU0mkQdTqn1Gl2u3UZGspAuSl+SIkGMKAZMCFS2sYZCOrZxBaiV92NoCpOs7EBxrDtlbKNzqZZFnxfw+Asebp/VyH23ZjSvt/sOxJl2TT03XG3j2ktSseLvK6LceM8ezFUGbJkxPvnoFe6f+ewRjcDAgQO5/+54M9mo1cLusiQ/flTARTfW0blUz4A+Rn75PcyJo1ufh1+f7+OU8RYaXElCYZVLbqrj2EEmhvQ3smhJuFnjffqVHuqW9SQvmdf8zKQrWQSTfnawFif59B8AHTvomTbVxlW3N/DUA5nNv7c/oHDdXQ3s3hcnERcMG2hsEcf9FRecaef0i2owpx1527vH40ESWmRXNk0eDR2l1FlZLxnIqx3FdVevRuOsICc75XNiMkrs2JUg6DZSKBVh8qQRwAvUUsEe9BgokQ7v95IkkUE2BmFkD1vozRAK6cgmljNIHN8qiVPNfpzksmZ1NYoiuHyanV8WN9AW/+4XbvaylU6hIdjL0pEkiZqyABcvWYc7EeV4mwGd7ij1E9vBf5X8dDqdVFb+cwBfVlZ2VGz+vw3du3dHVSW8/iQLFgaZPN6CLMOzr3r58vsgQoW0NJnrL3Ww5Pc4778lUxDu0jwJDZIJGcjvHObma5wsWhIiuyBBbXA7HWM9m13b/4qO9EIx1nDeVJl95Uma3ArODA1D+hv5+RsjyaQgkRCYTGmcNLWeMH5yYl346JMy1m6sxx8Q3H9bBmdOtjYHhBu2RJkxq5Ghg4ys3xIjGtZgzZfR/KcT1N+wdcMuDpT5uHL6Yddlg0Hmo1dzWbE2yq2zGtFIEsVFWn76LUxdfYJFnxRgMmkQQvDhlwGmXFKL1SJR16BQW6klu2EwilDQYOSjDyJMnhClRxc9qzdEOWlM2yTh4j/CNIl6TFixk94c0CRJYMiv595bUtpIspxySp/3vp/357Z8zu+eYeGGi5Ps2rL7qMZAiPaF1CFVAWS1g2LdS02d4KFnmrjvlozmyixJFv+oJaUoYBFpFMQGU51cSnGRQrfOOmRJ4qRzq4lEBIu/aFtb8NSTLNz/uIuzTrVx/62Hg81unfWce7qVc66qo2MHXSux+8unpfHmhz487rojHof1azdiMgnCIdHKjVBjSLTp9noIPbuY+Hy+gV7qMGRJZvcuL2f8uZnbZhiY/UyIPxZF0BjjJOMaDK5SihKFmPQHWLJkO/uWG9HoFPB3xx7P4/etIWQ0FJBGo24xHSdsYcWqJLv2tG/QUV6VZNnyOCdPiKMVOmL6Jk4ar+XiC0wsXxMlv+h/LZ5tYf26VcQ9Jh56ws8zs9O54GwbF5x9+PX3PvUz/ngzn3wT4JY7/RSG+jNUHCZOFJfC/Xel2ozPmZKa2wcqE/z6R5jbr0ttrtdf5uDMy2podCWbiaHLp9m57u4GFn1cwPy5uVw1ox67TcLr0VJbpsW7thPahJmktYlk8gA72UAeHVBpXXl9CCoqWl0Sf8JDVIRJKu4jHoe1a9dCWMZRnMrkjz3OxOQzPRQWCRpLVhJoysUaSLnC1krlBPDSm6FtZlfzKWE/27HqjJw6CZYsqaPcV0cHezoaXapqy1rXiaXv+EiWbGfFTzlIssQ7HwV4/g03HTvoUBTRilA+BJ9PReZvrdGSBnzpbN8dJ80mkSalkdbLwvDhw494DAB0Oh1ms47jjzXxyjs+xo40Y7fLbN8V4/PvgoQjKj59NavWyzz+vJfbr08R37GYaFe/NZEQGIxSK/fVZFJg+QsJNGViSp+3V3cdP/waYuJBI72HnnHz9nO5LZJnwaDA8g+tQAZhwRy3kZRi1DcEGDHYyMtvHYUGCBCNSdQ3JsnJSl33198jLPshjfxAvxZu1NkUYhQW9rKF9Bj/+NvVNsXIpwdqQzGnnbUdvcnDkCEyNhusWR9jzssezj/TRm52y9BRUQT7dmlZszrBlDoX999ppUtHPbv2xnno8QAbNgjSErkp4l8kiIpIKwkLgHJpF8hJEonEfy3I/b8FBoOBjh10ONM1xMIaavN/5547Dcx+TMOA5PFUFvzM7HsPG5XJstR8qDpxjIkTx5jYvS+Oxxehc4md864Ks2JNkJffgvw8LcMGmhAJmbmvh3jwbg1ZmVoURfD1j0Gen+flizfzSHdoePCxCqJlxa30L33CjS/hZ8NGDdG0SpLBLq1a7YUQVLGPXgwBQIcBWegRR2H4J8syhSX5xJUqAokYHp+Z7l30DOlv5KQx5jbn+LjRFgqLwkhNB2MiJDRxCxPPr2HBe/ktdNK/XRji1Xf92EMdmP9RA1ddKHPKSRY8XhNN4wQvPFdGbawcgzCRJFXprKLSqNZjaNLSvaOJy6dbWxiivfl+gMfuDbN+Q5ITR7f9vbbuihGNxlOVrfoj0wCPRsNYHDFqIuux2FQuvchBl1I9azfFeOx5N1qtxM+fFVBVk+SSm+qZMNbcypyvoirBI8+6qa5LkpmhQauRUBXB1wsDnDGxZZW4LIHPrxCPixbriNuTkkiaNM7Ci7Ozsdtkfv0jzPmXeOmvHtcmsZQZ7M678yv4dL6Dqpokm3fEaGpKIssS/fvoiUaPvAo2KyuLNJvcLNsihNxuZZFG0mAT6SgoZJOHgyySxNnGGmLE0KJlJxtJkuAYjm33mpnkQgg+/KyRDiUaxo1Odf5s/COfPsPrcRzIbJP49AtPcyFFBjk0UEM+bTu6u6hF/I/8bBNarYHqusPPyGXnp3HR2XY2bo2xfE2Ed977jQNlEhISQqtgt8o4i33cf5eF0cfmM/b0WmIbBmJEQ5wYRtrW840TR4MWt2ggoQkR1DYx81IjiiJ46S0fX36dpNB1LJlSGlYRoVzayS42cIw4lqqCX9AVVpBIwFnjdBgtOjIcxhbE5yEcN9RMt856/A3QtVtrP4l/girMeLxKm58rhGDrzjiTzvARaLAQwk9HerKFlUREmDyK0UhaYiKSqnbW1DBEOSU1xpIOLYf3YauwUyn2UiR1bnGNIF7snavpfYyBNdWpv8Wc5Tz1UCaSJHH3TRl8szDI9OtT5l3JpKC8KsGcBzM5acxhYm/0sSaWfVfIoLE1pNn0bNm69YjHwGQykUjqeelNLzdc7uDPNREmnmBpsbbfe3MGZ19Ri8encsZEK1ptqpLz1Xd9vPGBj9xcDUW5OvQ6GV9A4eLzUgabdltqLT9QmWDXZiP5ydbnNatkx0kODaKaMwek1qHpZ9kxmySmX1eHRpPakxUl9XucNMbMtp0x8nIO35/Pn5IkSSQExw42kZejxeVRUBq3H/E46HQ6BIIEMUqVY1qsvRGCdOgW5dtPitFq4dV3fSz+I4Ipbqdr/NjUeiVBDoWUiO5s4He60BdIGX65dZXEnOVIGgU5YiPujhIXMYySGSEUNvInuaIYB07ixKjhAFp0dOUY6lQXobBKZoYGRZVaaS8LIdjDFvoyvIVxkkWy0TsxitX8yudfR7n/sX5HPBb/hP8q+TlgwAAWLlzI1q1b6d27tWj48uXL2bNnD1OnTv1vXvb/KgghyMuT8AcVrrm9kWdf93DWKTbW/1Lc3KZSVZNg6iV1BHaUUJjo1WqTN5oEgwbokGWob1T4/asCSvs0tKtBIkkS+mAOQ/oHGD5YYu7bHrp3MfDxVwEUFYSA0yZYGD3cRNk+6M8oZEkmEejM3gM/c/+dVs46pWV2tH8fIy8+ms2c17z8/k0hg8dX4vIoR3WgSSQSeFweokmVy25u4NWnspsDWyFg1boowwaYuPfmDG64t4FP5+UxY1Yj6zbHOW5oysV82lQ706baiccFn38X4PLrvLi1a1CSkEcJ2Q1duWj6Boq6KPy01MO4US1FdhtcSe58wMdXC1Q0RNjJRlQUHCKTjDQZQ66LBfMzMJlkGl1JtBq4/NZ6Th1vweNTMBgOH0A6dtCBIUI4EDriMQCIRAULl4SYMrHtysY/VkZY/EUh8QRccG0tbo9Cv7EVjBpmwnYwCN1blmDksLYzg2+9G0Hv60oD1TTWa1mzTMNvvyYZPlymQ6GW35dHuW1mI5dfkEbfni0JPlUFISTOPtXKNwuDOOwyI4aY0GolDAaZB293MvdtLy/Mzm7xf2aTTDIJFstRVMHKgoI8HbkZWqoXN5LB4c9U4lq8PqXNtnOAXftiFKl9mtsEbZIDq2skDz28FLtSRH7sb+6bEtjjuSjsITfWr8XfDX/Ry7HrrDw2S0OaTWbKJTXMuM7RZlvbo895SS8fgf2gAYkQgiXzK3j34y3k5EH3Xm1X0vzb4XMHsClZfPJlAJenkQfvdlBSpKPBlWTOK14qaxOcP8XGc697yRUlOEXLNU4jaShwD+WBh3+hXx8t3/0cZuHiEG/MyWnRtn32aTYW/BTisvNTz+POvXHqG5JMu6aOB+9wUl2XZFh/C+98aabI1y+15kpAKIt00YkN8lIOiO0YjEC0a5vfpVY6wJ13GHn/k+UYXTEER2d4ZNKY0WhTa8fnX0ex1x1DpM6A6PgnPUfX0tTQQMcOOup+D9Grfky7uooSoMdIuiaDJcvK0Bk1TD7WzH236+jYQcf23XEefHQN4U256Kq68+Lr5dx9axrXXZbGuNEmzrqihh9+DbXSmoSUsceGjQoFtE4iyUkjHm+AqmoVVUqSTKpHrd9jtVqJxWHD1hi/flHYTPwB3Hp1Otfe2cC+8gQjhxqY/4WXz7/z07uHHp9f4cU3PW1qQL/9sY/TTmr9Xb79KcQJx7VcMy86287q9VHmvull284YZ59qRQhauCsD9O2tZcNWD2m0rd0VNtajl5JIhhilHbTU1CVR22nHag+N9RIPP+XjpSdTSaennw/j9PVvk2g4RDrizubbRQFOn9j692l0JSkrS9LIBnLlQrrHhyPiKr//vB4tWvLoxbsPK7z1egUDhyWZ90J68378xHN+jO4OmENxyhbbuXSjC1UfIhnT4vFYCeGjEAdCCDrRm22spqs4BttBR3pFKFRIu/DJDdjTFeLx+P/Iz78hEAgwdICR31eEiaQ18c38LL76NoqpoRsxIuhMiVSMcRCxmGhlGtO10+FDRSKp0qWTgZ5d9SxbE2Xxsghul4ZfP0/n12WVWGw0V9Ho9fDbyginnWTlqw8zOOWsZag1hTiVIgQqLv0ByKzlxD46fl+mEg5JbNIspZsyuLkqPSrC7GULeXRorshyU48ZG15xdG7vuYU6nnskm3MudvHiK2GGv2li8444D9/VutrvEE4co2fBRi8GYSTceSU/zk+nyWPi8lvrMZtScdryVTFCEZXhAyycNjlEY6ORcWdV07+Pns4lOu6+OYP8nCBPPRtCDljxhBIoSYmuYiBmrKgRhXcereDdD/bw8zeZzbq508608MAjtbz3scyNV7XW0lRVwZxXPJx+ciYbNmxg6NChRzQOHTqUYnUk6TPMzfy5uQfNqgR9euiRJUFRgQ5Jkigq0PHVO/m8/bGPlesizc9FeWWCy26p54XZWc1GIEIIFi0JccPdjQzqa6S48PAzM22qjadf9jD+eDNf/hBsjvtvvLeRR+9xtpDFGH+8mZz0OJr6tmMyjaRBiem548FGMtK1dCnV8caHfvJydbi9KuecMvmIxgAgEok0V6bv3R+ntiFOmgi3aVAlhCCAhwQJEsSoZj9JEpiw0pfhGCQTSZFgA3+0SuL9FVp0qKh4vYKsDA0+v4qiCO6c5SUSUVmn+ZUSpTdZ5DfPwaRIsJN1aI1JDkR3UkRnNrAMp8huVZhSKyowYCYQCbZ1+X89MnPsvPZeGZedn9Y8vlqtxKB+Rgb1M/Lhl+X0Gijx29eFJJNSs4zVIbzweAannrcaxZ1BFfvoSWsTZiEEdZTjzI8y8VQDgwZq2LglzjOvBXnqlSaC9Ta6eSc0X98omehGf2rkveyR15Bt1rLoq8MV0udeWcvLT2S3us4hnDfFxup1Lrp06XJUYzH1zKt58KkneW52Fh5vikBTVRgxxMgfqyI0NCqYI06K1UIq2ENPaRB9xbHUU8lWViOEQEYmrHMhJXTtmo11ojdrWIxbV0GuUgqKDjWzmuzSAJ+8msGyVRFWrK6grsqK3qhyTK/D58XTJlg5bcLhOGv2s02YjK3nl80qc8WFNj74LIhZPjoj2H4DRvHqe7+wZ3+CwjwtA49JrUfOdA0HKhOUFOn44s085r3v45TpNej1EsmkYPuuGL9+XkjHEj37DsRZtznG2x/6SE+TKS7QsnVnylB14S8RdI2ttSoPIUcUs4dN7NyV5KelIZ6f58WZrqEwX8ue/XEmjDFjMcmUVyWpqknS5FFZtT6GoghmPdXEpu1xTj7BjEEvcevM1J6Yk6nBcxRGPzabDYFCkgQ6Wp7Xgzk7+Ph5B4GgyqcLAnzxXRAlYiDPPaRVokYraekpBlPOLqwijersZVx1lZaLz7ey5M8I3/3gJ7omQq1rB6ZIFkIS9BXH0khNM+lZSg/MUuo3V+QYFrOVr3/0IWsVqkt+xG4wEw5oMDZ2QiT0ZJDdpmO8LMmUiu7sjm4+4sTgf8J/lfw844wzWLVqFY8++iijR49u1vZctGgRu3fv5s8//yQrK4vJk498U/u3oaysjGRSEKq3U6h0p8eEXVx7iaPFewrzdfz0WT7Dx9Qj1bYkmX3CTafOMG5UyrnsuCEmzGYNpR00SDv+IYOoylitMqOHm5j1VCpj/M4LOdhtmpRG5ud+xp9djba+RzOBpJP0WAw6Ljq7bQKrZzcDDS4FvU7ixisc3PvY0QW4Wq2WWDKC5DeyaUFH+v95gD59NBj0Eus3JYiFtNw+w0imU0M4kgrSb7jMwUNz3Bw3tGUgodPBCy+HsEvpFCe7YcCEHzc7WEdRQ2eCDXYajLs5aWo9LzyRTs9uBqpqEow+uYnMhoEMwXlQCFqlhv3USeUce6zKx29mNW8SjzzrZsOWKBqtRHlVkpXro1TXJsjN1vLIXZns2BMnGtVgc4Db7SYj48hErTt26s2cV3cx/nhLq/L4letSQV9hfurQ8827+Qw/uZqxIyxcNs2KqsKsGRlccF09y9eEOXZwy2BwxZooy/+QCVKGlTQGiNFo/BoabdtIJGu4crqD5x7Ws+9Aghfe8FBTpzQHmYP7GenTQ4enUcfZZwgkby6SKUIirY47bzMx6lgD733q54+VEU69sAarReLaix0cN9TEp98E2LYrxj0PHrne3/FjRrNj82s0eFItLH8tsTc0lvLCa/t54I7Wz2J1bZI9e1W6SC3btCRJIifUCw+NbRIGSRJIaFJVwn/bGBIijluqpSnhYuqlSQb2NeL1wtRLa5k/NzVvIJXhnP2sm72rMsmTDmvdSZJEttKBmM5LU1MZo0aN4n9oA5KWEH66ePuy8ysDp/65B6ELQFJHOC6z8LsMbrrPhZw0kh483GacFAk85gPE7TUARPx6brm/kasvdnDzlQWtKt8yHBqqa5JU1SR46yM/y9dE0ekkTjvZys0PNFCcr+X5uWFyfMNbBYVaSUdXdSDZY9bTtaOOJR/tITPSMngNiQBV0j6uuCCHySeaOXV6Lfv21R7xMAwcOJCQ7Ke+KUEwpFJbp6BBi11KJ+TNYdoZSU49OTW3b75XYdFb1RTTdgDdSC0GTARlD7266RkywMTsew6TBoP7Gfn2EwNX3tzAhi/S+PSLOHffmnqtW2c9nTroeeDxJvr2MDQb/UCKKLngKhdWV7c2A+e4qYn1myS07nyCxioevtrCDdedx9vvfntUre+JmMQDt2W0ID4hZbzz/CNZ9Dm+nGEDjWz9rQOqClU1SbRauObOBpo8Lm67Oh1nhga3R+GZVz38+GuIlT+0lBXZX5Hg5be9fP5mywy/wSDxx6oIsgzPzfPwwy9B8nJak3S33WjhxO+3YA+MajUWIeGna98odQ2VaGUY0j+LsVNdGA3tV463BTUh8f2vASwPqdxzcwauRnC2Q3gDmLESCUncNtNF545aenc/fD2vT2HKJbU0Nkj0ZigO4UQg2MwKOtMHh/QXUqmhA1t/qGBaZA933GLlyTkhdq1JIzfUhSj70aAlyzOg+e31LEHSR6mLl9NIDRo0CAS72QwCNGhQSBLXBFAVsGgUfD4fFkv7Ui3/RmRkZLB5e5xYXKWgSFBXrzL3tTAatQpBJYlKHc+94uemq21IUkqyZunyCGNGtCaA9lckKCrQMXyQkTc/9KHVSjS6klgzFIb0a+T1ZwqbCbpgSOWmexv4dlGIdz72I8sSg4dJbN+5j5r6csaONHHB+QZGD89FkiSqa5NMmNJEjr8POwx/oia06FQTegwU0YW0g07xSZGgWt6LQbW26uT4JwghcDXuo19vA6dPtvDlZyrPvOwlEFRodClkZ7V9rPH5BBo0eHI38MvnTvJytHQqga/eycfVpNDoVlizsY7v3sxrYVpz23UObpvpYt77fm66Mp2LzrMy/RwLH30Z4MF7NZT4U3tCWASoooxwPIjYY2L8GQ0sX5SLXi/h9atoTUlqGgQnnlXDe3Nzmonq+sYkN97TwIVn2fEGZOLxIz/oJpNJolGYNycHSYJnX/Xw4+IQnUv1NDQm+fm3CFlODSeNsWCzytx4eTqNLoVPvg5y7hQbs55uYu7j2S06cyRJYsJYK/ffpnD8GdWcP8XGqOEmausUXn0jQlOjxMmTBT8vDaHTSvTvrUeWaaUHLEkSkuafJc6ysmDVwg7sr0jw2PNuzj/DxpffB9m5N8H48ROOeBzi8TihiMqesjinn+MlP9yHfWynpxjYav2tZA8aNAxmLJIk0SCqCeClk3Q4Aa6VdGSJApqoJetvEkuH4KGRTLOV447VcqDSwGU317NxrY7iZE86qDkUkKRa3st+ttFB7U6YEB4asFgknnrKwneLKli3ohbRAJtZQabIJ4NsFJLUUUGYIGZsbUpH/Q/gcfuQFME9jzYx++7DGuRCCOa86sFqkRk20IQsy7TFlxzTy4BGn8CaG8bl8VMbP0AeJc2vCyHYr92CJcPPuj8Kms9eZ06G+25J56RzajDsal18BJCndKJWu5egy8y+A3E6laRuoLouSTTWfpIzHFFJKCrZ2e0TpG1hw9ot/PpTlLUbq8hwSkw8wUJ1TZInX3ITDKmsWljA5u1RrrlhE7raHPaIzZTQnTypA3l0wC887JTWkUiqHDdMxrOqgQzRuvVeoGJIC/HqsxkEQ1VEI3DcMCPbdhm59OZ6zjrVxutzMtm8rZoX31IIBFVs1rZjO7dXba6o/DvGjDTw0Vc+Thx/xlGNQ05uEdu3woA+en74Ncj+ilSBwU1XOLjjIRfvz83FbJa56cp0broyHSEEl9/awOknW7HbNJx7VS0Ws8zxx5rIz9Xyy+9hrrnYwdABRr74PniwGExuVyJBQsJZFOSXFTHqPDo+eT2vWUImkVAZf3Y1Y44z88eCQuw2DeGwyqRpNVx9ez1DB5paSIlcel4av/we4umXU8mUI4UQAhUVCRk/LRPwBnuYtz+OsWlbjHSHzJXT7TzwgEKHdkz8LJKNoOymNm0Nb80zodVJjBzvQucuxhDKwipHqdHsoZIatFoVV6KGfKl1FbtPamTEcTL7DqTOV2+/kM2YEWYkSSIQVHn02b2893GIHPfAdr+XnQxkZFwu139FE/6/Sn7a7XZmzZrFSy+9xOLFi5v//tZbbwHQuXNnbrrpJszmtsvL/4dUZUtdtY5+ynE0ZK/hnlvaJhbT7BqGDpXZ/dVhvbe4iOHL20DPfJVoTFBbq5J/sCJl9Eg9S3Y1kN7GggYQNtUTDBmZ/3mAi8+xccPlh4kak0nmiukOHGkabp+1k73KfvR6MBt0qMkINz/QQDQqMOhT7rMnjjY3b0QFuRo8PpXJ4y088dKRt3nCoeBJUBLvi5M8RHUnaqrDCAS5B1sUXnz1V8aMMpB1sOW5Q5GOxqbWraePPuPHs6OYApGBDxcGLORQSDaFbGElnelNSWwAwVU+zj1zJ0lrFfW1Et1jI1ro6cmSTCGdUITC8j8P0OROmYTMetrNwsUhigq0vD83D2eGhgefbqK2XkGvl7johjrqG1SqAxounJpJfX39EZOfk085mw0rH+X4KVXccV0640aZCQRVPvwywJ9rIi3a67MytfTuqeOWa2306Hp4QXtjTjZX3d7AGx/4Of8MO5IE78yPsn6VFl1jKUaCFEspssStqWbwyQ289tzhDbhvTwNvzMnl4TlNFOZpufhcO9/+FOKSq/z0jI1szu4QANXfk3tuX4khp4Z+fVMu8n16GKiuTTLzqSZ+Xxnhx8UhDHpxVDIImzZtoqwiia/KRid6sI7fKRClZJCNJmnmrfeDZOcIrrjgsMbjrr1xplxUR05d261XDjKpZF+b16ulHCc51LCfIlJtHkIIGhybsXVo5KaLDITCVr79Oci23XEuPNvGW/PDDB7TQHGxhNGssq88TrjWQdfQgDavnxXpQkWkipyco9X4+XegW5du7N1R1lw94Wg8vOkFhY9pV6ygW3cNZa7DbcYh4cdTtIq7bzdz1ql2ZFniy+9DPPGSQkmRrhXxmUgIZj/jY+NGwezZCWxpAqNV8Pm7OfTqZmTYACP3POqCkL058fN3pEkZVJZLfPmenWv8lSz7rQpjUymSoieRXk11wI0BHUKkkkJGo0ST+8gDmmQyiVFjQrjMnDqtnrKdWiSpEgeZZLsHcNcdK1jwvZvrr7Yw/Wwrb72zl2y1oFXli0vUkSBGFvn49btBggdua21AI0kSTz6Yxsg/9iLHW87Rc06zcsdDjZwwtZoBfY2cdLyZsooEX3wbwldnoU+ssNWz7peakIxRXnnBglaKkZWbZOpkC/sq3Cxb9hujRh2N6RGMPe7w9/L5FT78MsDe/QnS02TsNpmH70wlqzQamgnar9/J5+Ib6xhzRiUIMJpkunfRIcuCk86t4eSxZrKcGpb+GcEXVHljTk4LPUCAD78McOn5doYPMrFuU5RnX/Pi8bcmKzqV6LDnBanQ/YnT3QerlNbcNqQU7eLzeU6enuulWxctdzzURKNLQaM/8gOPEAKdUWXKJBOvvu3ni+/CeBr0OESyTeMMgJjWz3EnhRg8wMb06+rIcGjo3UNPZYVgx1YNcm037DQ2E50+mrBga0l8HkRmspg/filn+yoN6b5B5El24sRw00AJLSufjVodYdVADwY276WqUKmlHDcN9GYIO1lPXPKiahOAjNvt/p/u599QXFzMhi1RnOkaivIM3Hy9Sp/ICc2tY2pM5fUntnGgvInnHk/n+ksdnHtVLblZ2hYavbX1Sa6aUc+wgUY2bIkyYYyF9VtinH2qDUmC5Wsi3DqzkWdmZWE2y1gtMvPm5DBpWg2fzstrPsz2G1vO5uWt9UEL8rQ896SN265ooKt/KGX2ZciKSnakAzY1Vf3rketoSNuKTZMk2BRBRUVV1SNKgiiKgsV0qCJVpdYd4/lHnGglO0NGujl+jMzLzzhatJ2rquCnX+OkY8TZOdlK3z3TqWHR0hBXX2RvQXxCai185sFMfl4c49oZLl5+OhNZlljwXYJsf6oLoFaU00ANpXTDLmWQFAlqdu1n+IkHuPUGE4/M8TDtTAv33pLB6g0RrrmjniaPgs0ik5mhYX9lkh5d9Tz+ksyTZ/c94mfi119+pLSDDotZ5to7G+jbU8/Cjwua4+9QWOX6uxvwB9XmKs37b3Vy2kXV/L4qTKNLaSVJdAjnTbEz51Uv3bvo2bU3wetvh0gvOx67qZZfFu8iOzclseT2qNx5Q9smZt26QWN18HB8+BeERZAePVL3WVqs47Wns7nitgaunG5n9cbEUSXElixZwsljLZx/RSPmmv5kSHnERYzNrKCD6IoNB1HCVMg7CRtc9I8ertarpZxeDG71mfmUsIWVpIucVvINbtGABi1k1TJ5fDbHnVzL7p06+idOSCXKpVRlaCfRh0yRxw5pLV1Ff0rpjidSz549u/ng1RzWbopw9oUeOjWchJsGmqhDRkMJ3TFLVlaLxRiMR5cU+7cgHvejUWXS7BLDJ1UypL+RDIeGVeuj6HRw/lQ723fF//J+wZc/pAxfYjGV9VviXHJ+Gjde7sBuk7nomjJ+/nkP9mQ29jSIWxrJTE/w/ms5rYpOjEaZT+blMm78bmhoHbtLkkSm2Uo8meS8Sz389FUmjjQNsZjKx1/7ufXqts9+738eQCQlPvnkE26//fYjGodIJMKShb8h6+Dic+2kp0u8+q6PYQONnH+Gjd9XRjjhzBp+/rSQN16VuOgSF2G3mU0sRyt0KaM2sugrjmW/eQ3nnglPh8RneAABAABJREFUl2/GUjOyRfeQEILa9HUMH5wyzz1E6P65OsKXPwT5/oOCZj+S0cdCerrEmx/4uPmq1mtDPC5YuS7K07PaJrFq65M0eZJceOGFRzQGh7Bpwy8k4ioPPe3GYJB479MAN1zmYEBfI9Om2ph8QTXnT7XTp7uevQcSvP2RH59P4dUns5l8QQ1Pzcxs7m486xQrE6fVMG2qjXtvzuDim+pwOjTEneXgbjs2CVkrmT3TxrFDsph2TR2BoNq8P779cYCzT7NxzcWO5vebzTJzH8/i2rsamDentRzkuFEWFi0JU1V35IngcDiMCQtJg5e9sS0MEIcT8KF4nAyHha/eyefaO+qZ80IEt8vQjuhGCk6HhqTVRWmHAsac7CG/9vhUdaYECMhMFrBf2o470cA+tiMhkSOKkCQJIQReuZ546SZy8rRMvqCabp30rF4fo1c3AzlZWmxWmcfudxKNqyx4p54spe2xjRFB1iaJRCJtvn60+K+SnwA5OTk8/PDDHDhwgN27dxMMBjGbzXTu3JnOnTv/5w/4l0OWZYzCknI9NfgozLcTi6n88kcEr0+hTw9D8+Ts3kNi0Vc7yRS5eHHhlRvoYpVZuTbGpt/SsUcGs2zFVq69GG6+1so3C7Zir3O2Ohy59RWMG6fh1Xf9yBJ8+Xbb+oNnnmLlkWfd3HCZiQvOtLNtV5wZsyIM7Wdi4jgzoYjgoy8DvPCGl/fn5pLu0FB2IEGGQ2bXvgRKknbL6duDQWsgI5kLUmpDMf2tnVIOpjPzSRc3XO4AUi0v4XCq/URR4LMFIV5/M8Km7RFyCn2cfHotvXsYWL2+mu9/2oimoYiOkZ5Uso/u9McqpWFw9WeLaxUSaisjkUMooJSN/hrGTa0hwynR0JhkUD8Dj9+XRXamhjMvr+XGyx08+cBhDa6qmgQTz69h34EkWVlZbX5uW3A3HWDztlTJ/Kr1UWY/52boACNnTLJyx/XprVyXe3TV4wu0JFbS7Bo+fi2PP1ZGOOciN7lqKaZgPoVSGptZSXcOu65HsvbwxINtf+87rkvn1AtrueS8NLZuUyhVercKbGVJpntiKC7DYh67N407Hmri2kvSOHG0hXnPZDP69CqKCjQkE7B3794j1gCurq4m4NZSHO/LAXaSRT4BTQNe+w4KCzScO0rPhi1Reo7wk+PUEQiqhNxGkq4OFEltB+dxoiRpTV40iXpc1OEklwr2ohcGsimk0bGFC6/3c+JYO1dc7yPSaEcO5xDX+3niGRcLPs3gpdfC7FjYiWRCplK7gaJkYbvPvAETGq3Er7/+Sv/+/dt8z78ZRaW5VO+ob3P8rFIa9Tt6EizaRp9eBjZu8WAX6TTlr2bJdxktdAnPOd3KuFEmzryshp8/K2xuf0okBONOa6RpUxcGqaXIkoxoEjQ11XHBZVv4ZYGODkU6auqSCPHP65bXq3DyeTXk5Wgp6JKkxrYJg0FCL4OlTiKtqQcLFtZx8Xk2jAaZ3Jwj177esWMHVp0RfUEN2zeYKYkfQ0XaKsK+1MGyqOk4tn3h5pIl5aiaKJI2wab4crJFAU5yW1aTZPqJ6r2MGqwnHk9pKLeFdIcGqyNJLAZrN0aY/YyfmoYEiqri98k4IyVsr7Tx4/e7EQiyKcGGlm2spkT0wCrZUUSSWukAVfIe0mscxPV+tGYPo47RYTDIXDBV5uGXPjoq8lOnp/l5+OK7AK/P93P5BXbGjTLz6YIA502xt/m8yLLEw3dmcsalNURjgp8/LSDNrqGiKsF5V9fSt6cBn19ly84Y371f0KwfdwirN6SCriunOwDo08PAeVNsnHBmNe987OPig4Zwn30b4PX3vOgMKu9/ruOJOevZvUdFqxVceKaBy6ZnYbXIZGXKvDDPS3GhluJCLfvK23bLbA92h+Dr7+JoZQ1qbQH5SSc1lFNEp1bvjYsYRV0jbNwWY8b1Dm67Jp3Bx9fz25s9sJOOhQB72EIHujX/TyM15FLc7vXz1I7EfSnH7M1iBQAadJSxA70w0pne6CUDYUL0SY7EJB3eu2VJpoBSEiLGNtYSI4yaMGDEiqr6/uf23ga8Xi+yLPHQnU4uuzpI38iwFskYWZIpivfh+6//5Pqr4nQu1fPeS7ncNrOR+sYkfXsacHtVIlHBzVc6mP95gG6ddGQ4NPzw4eHqtluuSueX38NcdGM9n85LVXPKssS0qTa++D7IxefYqaiKU1ygbUV8HsLYkSZURyOqP4+hA8y8/5qTee+W89WC3agCThyl46ZrMjjjwga2B6NYDUdGfEKqIygQ0vHSPB9vvmRgOKORkUEAftjxXR0TDmxhyXdZaDSpA9h1MzwYXKUkSNC5Y9vHnq9/DPH2820nISVJYsrJNt5+Q7B0ZQWTTzSzZp1KF8lGSARooIa+DDvcfivpKKYr3t0Z3HDbGj56O5OTDroxjxlhYcRgM5u2R3ngCTd33ZhBTpaG0y6sZeDQSf/RNPav8LirMRok1m+OotHA1Rc5WrxuMcvMeyaHiedXc/oEKzqdhF4vMeMaBy++4cVqbT/5nDI3goeeaSLNrsHtV4lSRq9h9Xz5fn5z3PnT0hBbdsTa/IxHZ9k4dctqChuPa9HOmBBxGrNX8/rMw1JOkiRx1w3pPPmSh9Ii+ai6o7xeN8MHG/nwwyTHqKnzQqHUEafIoYYDVLIPPQbiUoSOXVRq3EswuktxRkoRiBbac4eglwx0Er1Yy2KKRTcyySFJghrK8dJIVl6Ct16xc9eDXsr2C0qV3m06hqdJmRglM2aR2pcMqpndexLceo+XVWvjRKOwml8xYMKGgzw6NK+VeRTjMu4/ojH4tyESUlDjgp+XRFnyRQFjp1bz2L2Z3H1jOo+/6KFvD31Kuk0RHKhMcNWMBqaeYmXW7U4eeqaJJ+53MnHc4bPLB/OchEIKx4zdzxNPZjNmRCanXljTTPL9HbnZWqzOKKK+7TOtpFPo0C2ERtUx+vRqjhtqQKOBRUsijD8+1qLzAuDND31EYyrauIPPPz9y8vOnn34iGogzYLgep1Pmu59D/PhRQXOMe+MV6WzYEuWMS2pY9EkB1gwvTndffDThohYNWrpJ/QBQ5DgffBHj5RcyuP2eP3A3OJG92WAK4bceoKRYpr5G5rlXfTw1y8m2XXGuntHIr1/mtzBiBjj7VBuTplUzuL+REX8xTozHBVMvrSMRaV+X97nXvATchqP2CPF7a3HVa8nJV3lgRgbhiOCGexp4ZlYWp02wcuIoM599G+DhOW4iEZXnZmfx3Gtevl4Y5NSTLC1k3YxGmUfvcTL10lpuutLB/JdyWPxHhC+/9mARDaRLLZPVERFC5FRy6oRsNBqJ+27N4LX3fMy6PZU8/uqHIF+/05pbWb0xxtUXtr/mX3SOnXXbjtzwSKfToaJQUqShoT7GtsAaSkUPjJgwmgQ3XpFOeWWCbxdAqW8EgnUotO5uhFTcmF8k0Jo1PPKUH3t9nzbb0jNELnVUoUXLfrbhy9yGWWskGE0QVaNkCIFOa+P3b4pw2GV+WxHhohvqufEKR7N2/p03pPP9T1WIin5tPhdV2p1YHcn/WlL8v05+HkJJSQklJSUoikJFRQWQql7Rav+PXfL/ClRUVGCSjahCRdYqTL+6kV9+EWREi9AqFnDWY85t4IM309mwQcFHE2EC6NBjUC0E9mSjI0ISSBJnxZoodQ2pTPerL1q4+qYlWJo6Y4llkyCGP20vXQcGeP15Jz8u1vPoc26MxraDUEmS6Fyq4+zTbCQVuOMhF1+9k9+ss5gF3H1TBms3Rrn+ngZuucqBP6hiMsnMfcuLuwlCoRBW65FPZJvNgRRrn3QIB6Xm9gaAmU82sXGjSo/jDhDy6kkLdMIi7Awduo0FHzmbD/rnnm7jgdsUJp1fjWe3IBoMpz5PBNnBOvIpSbVDtwOtpEMSEmedYufLH70M6GvAHxSUFuuY976PqZOtjD++JVFbmK9j0ScFnHBm41Ed7uKxKBeebePtjwMMPMZAnx4GZt3ubNedftvOGNdf6mjztZHDTOiNAuHXHa7CQWnW4AKwOpLtamcaDDJpdplIROXrb+OkJwvacTTWIPype/jwlVxOmV7D8cea0ekkHr7TyXV31ROJiqPS7+jcuXPK6IEDlNIdoY8QLdnD7den0benkfKqBNfd6qej+wT05QaMyGQi2Miydkn3KmkvCIk1YjE5FCGjwU0DOnQMYSzl7EaLjggh1vALnQvjnD45h0mn+8itG0naocxoGHJEnHOn/cFXn1m5YN0+CmvHUpXcRxBvu9/JjweNVuWzDz9nxowZRzwW/xZsXLuWJG23CaWqx6qI7RA8/oGZ03/ZhtLUmTNO17UyZAFwZmiYMNbCg083Met2J4oC19zuonFTCUWiUwuTmEzy8JXpuPWeLbz7agb33pLBtEvc5LTzHAWFj/xCWPTJ4aqbRleSK2c0cNn5dr7/JcTvy3fy01Id506x4PMJBgw9cp1XSZLQZ9eSiEmUxo/BSxN33Gri3fnLCdUWYwsVo8dELGoh4qhj2DCZklyZRT9VUe71IqFBdjZy1kQ9d96QR2GeljUbo9w+658Jt2giSTQO517axLSzrLz0pBOLWeKHX8I8/EwFgfJcBqqj0WHAj5sD7MKCjT2GlchaQVoa5BUoROtjnHVKmAdvTwWMZ11Ry7JVEbp20hGLHV0mNxYT7NwTJxJV+XRBkO8/yG8O9DuV6Ekm228ry0jX4LBrOGGkqbmqs7hQx9TJNr7/JcScB7Po30fPuDOruOZiBxPHmYnFBPM+8LG3LMF7L7UkrA0Gmdeezua0aY3E47BwSZCy8iTFBVp8AcEzL3t57vGsNs3YVqyL8tOn+Vx4fQP+gIKiHHmlkyRJRMIS6SYDOl2MnHApVtJYq/sZmzDjUA4H2TERpS57Be/PsfPEMxrOne7nkQdNBCqzKJEKqRGpw3wxXVoYdqmoaP5B805GQ5QwO9lAL4a0MDDyCw9bWElH0RMjxhbE519RSCfWyD8zRD2JcnbTRB0hr57169czceLEIx6PfwMcDgcWs0wiAenRDu1WoWf4ujH+jFUMGSITiUA8IfB4FQb0NZDl1HLCSDP3Pe7iimlpvPCml6/faX2YGDfKzOI/wqxcF2X4oNTvWlKkY/maCLGYyk33udqNPyD1fOp0UK3Zwwu32Uiza5hxg50ZN7R83wXnmHnxDQ+R6NGNxegxp/Hgo6/RT4xvNQ4OJZe9m2sZckIdkbBEIKQgBHQPlaCgsH1nyz5iIQT7DiTwB1TMpn8wlrRLBKMJOpadyCevb8MjXHQkSTVllNK9zX3BIWWiF6Zm7TkhBA8+7uezL+IYwlkoSgGTp9Zz+cVGkkm4596njmocVCFTVZPkvU/9XDm97QO0Vitx4mgzi5eFOWmMhYqqBLfNcjHj2gw++qoNy92DCB80pxjcz4jVKvHtohAh9jHxZAe/rYgwcmhK233UMBNzXvVy69Wt98buXfRMOl3h+++WYIo7UXxpxLRe7EVe3n3O3qIiGaBzqZ56l4LJJB1V+//AgYP58K3XSMZbEiomyUInDrezNzjW886LJjqV6Hjs2Sq+fNeD8Krtxoep389IObsoY1uKZNckychUyc4xcvEVIcxNnVDEDtIPkq5tIVPk46GBPDpQJ5dRsVQiL9SDNJFFN+LUcAAPjaSTyS42kC9KyZYK0GHAYPzvaNz93wYhzCSTIfaut3PsxBrOn2rj4Tlu7roxnf59DPyxKsr0s+zc8VAjm7bHeeeFHArzdYTCKlW1yRbE5yFYLBoeucvJGx/4OWGkuU39/r9CpxcIWhuwxkQUa3qM0mIt9TVaDKqG779LkJQFC953MvPJJrIzNYw/3kIorPLVD0E6l+qIxwW5ukw8kSNPhB4oK0djiHPt5WZeecfL9x8UtLrv/n2MXHiOnY+/CfD/sPef4VFVbfs//tnTaya9Nwi9I02aAvZeUCwoKqgIdgV7771hQ0VEFEWwIBZUFKX33iGk10mm95m91//FQEJM4hOO+/kfx+/7eJ+vdNiZ2bNmr7WudV3XeZ5ZaVoihxNIlFLIEgVsZSVRESFMkLAc5cVH0nji1UZGjtZysLiGLoWNrFuvYK1LJbSlCDUaVuytodvSQ2hlE6nZetJTW+8FOp3E4jlZDDu7grQkHSOHGairl1m1PojJ3h2VKcAzL7t5eEZzsVoIwbOvudm3F+SY7oS6vwH8gRjJ6bDi29ym/embH9VcdF0N+bkaQiGFvQeiuD0KH76WRlGBjrLKGN/97OPt51ozb04eZGTBe5lMuaueGfcHUKMlJVhIMXvRisPk0Ak9RoIJlagyqvnu8+QmZtmpw428OMvBb3/5WbU+RINDZs+BSCt5kFBIITW5/b3UalahUXd8HHQ6HTFNiBsmWVn4VZTI7k6UcRAfbu4+Px6H3feoh3z3MIySmSxRQIm0ly70bfE+QgjsiTt5eYaJ6jodL70aIkux4ceDHiMaSXvUpGgnCjL9GI4JCwHho9Sxl6LRHpYsSGPgaRW880JGCynCs8aaGTvSxMXXV9O/l56cLA2Z6RrS0yWqPVvIcg1s0iAVQlDKfoxpboIyhEKh/xVJpP84E1lfX8/u3bvp0aNHq4zsli1beP/99/F4PECc0j1lyhRGjGjfQe/fjh49euBRPHhxUV2u4c+SRPoyqNlgw5FHqDHAeeNX448F6csobEdpaceoZD7caNHhxkF6zTDOvHgbH8yycepIA1tX6XlnTjkfzz+A2Sz44p0U+vWKJ+KyMjS4ve0HAhA33zEaVMz90sOUiQltJskGDzCAgDsfsZOQoObH33ys2xxEh/6ExWp79O6B609nk1HM8RBCEDM7eOvZNHx+hdfedxKJCvJEVyprS+gSHUKCkkpVxl8s+Ci5VYdTok3N+6+kc9VN1QR9Og6n/0RePpyZbmD/gQMED7d/r7KIIUtR3v0wQshj5forJXbuiwdrS3/189UHbXd1ZWVo6FSgpbGxkZSU9sX5j8fAQadSuudHzj/DxJJlfi45x8Ksj1w893DrBGp5ZZSSihgWc9u/X0l5lMxsmSOhfVQppaRGC4gRJSoiTRWd6P/gwxIMKWi1EkKW2j2AAagULYFgBKNRxcXnWPhxuZ+Lz7HQv7cei1mNwxVlw4YNDB06tEPjUFNTgdUKocYoajSYBuxjzeK8popj/956nkwKYXA2U2IlJLJEAfvZRncxAJWkwifcVHAYP14ihFGpZQrk3mjRIRD0YAC6o0nNAtGdWirIowtRWy03XK3joSe8JNcObrrmGLSSjjz3MJ56YSM5nSLYq6uwkYKXuLv33ynIQghqzbsJR2LIje4OjcG/DQoBomgICn+rBEo1paSSgcGRzPc/27n1dok3393JuWe1X0U95zQzDz/fwJhLKpFlqKvU0knp3OahxUYqmzfHXcJPP8XMJReG+GPRHjopLXWWFaFQatzK8lktu7DTUjV89m4ml95Qw89fZHHBtTUYjHDj3XXxCr+6fWf4v6O6qpRbp1h44lk/BVIyLtGI16ewaUU63/3UyFdf1yAE3HKRjh9/l3juoUzyc7U0OmR++t3PB/MbmTQhgZuuaR6b4YON5GRrWjiGH499ByO4/BEMsoUFc80MPan5eb96vJULzzYz8gw76hINKklFIqn0FjZKs5axcmEmPbo2r5+yLJh+fz3f/+rn8gusfPJmJpNur+WKi5MZNLjjXZ8AUdnKnY/Uk52p4bmHUloE+n176pjxuJ19ByNYzCouuyDuOn4MK9YEaHTKLTqkIhGByy3z+8oAl02pIRhSiMmCkvIIz78VQqeRqKyJ8f387Db3xd7d9agkiRfecvL0g8lcebG1qeNs1fogV9xcwxezM1scENZsDKDTwpff+RnQR8+KNUGSU9vvsmwLkaAeRSfRr6ee2vVegqlHyLREGTBsP6tX7UUXsxJThUnNibDgOSsn9dOTnxvi8G/dufO+HXQK9jjaEVzGQEYTI8oeNpFDXNA/kVQaqCWfto327OpyGuV6BjG2lXN7gpREvujKEeNGkpQsaOdR10haLGY1JZo/SXb2xYmdSFRix44d/01+/g1GoxGdVmLOfD8m0andRIsRM7GIRFGBjtKKCMv/kFHLRl5/PBFJghmmeiRdhD49dFx6bvuF6ImXWfl4gacp+bltd4h1m4MsXxlg+g023v3E3W6sWF4ZJeCXiBoddO/SfqeGTithMKiIRDsuAQLQf8AIzKElbcYfFeIwfhEi9cAQsrERIkCj5SC7zL+RqU8jVC5z6EiErp11fP61h3kLPfToqkNRBMtXBloVrY9h6a9+ksnFIBnpyWDWsowqSgngazM+PYZkKY29B72cMtzIbTNdrPsukxx/sy5yhhD89Mlh6rVeDIb2NXvbQt9+w9GJVWzbHSYvu/3jXH6ulvuesjNrjgu9TiLJpmbvwTCdC7Ss2xxs+o2Px3vz3Fw9PoGMVDX3Pm6nqFBHok2FTqdiw5YQz73h4KZrbUy40Mr5Z5h54mUHT8xMbvE8bN4eYv+hKHs3ZrP3YIT1W6r5+fcA37aRcIc4TV+tgr0HIkT/p0D0OKSmprJ5WxgkHX7hwSy1NtETQhAxOCkqjJ8FnnjARnFJI67vbTioJ4Xmrt+YiBLEj4JMlCgmLBixEE0t5fH7kpjzSQjt9jHkHu0YLTPuRyaGirbPDLIUoVqUYxc1RKUAA3yn4qSew+wCJFLJxEYyNZTTjxHsYC0JIpl6qQJN9L/Jz7YQi4VIixZiFjZcB6y8+kYtSUYLt98eBl0YoQvz7gvpPPRdkBuutjT5IhSXRunfq30pgSsvSeCVd51cOKkan19p10g1EFCosofIJ4ye5vkTEzFqUtcRcUXZsCyTVE8vkiQjVhHDrjvCxVcfZv/GTEorYqzbEkKvk5j9cgaLf/ByzWUJfPxJNamW3I6PgxLFrDHR6FQY0EffqgPzGCZeauWqabXU2TWkHk396CQ9nUUvSjmABwd5wX5MnL6Vx+5NZM2mEEfKYxjUBlTFfciMZTXtOQaliBpHFQMYRTD3z3bvzZagpmuRlrtuSmDprwH+WKahuz/u+eKKNPL5B6V89U09I0/WIatirFsr423QE/Ml0mdw+8ZC7cHtVjFlorFFYe7S8yxccq6ZyuoY8xZ6yM3W8Ne6IM+87mThBwb69dKxbVcYs0lFdW2MBd94qa2P0blAy9WXWklL1XD2WAuVvxehMUYIZhxi0jgdySlRfl+1lVAYHr3NxsXnpreI/yuqYpRVxFi7KcQl55o593QT7851s3VXHXNez2Bg3/haP+wkA/MXeTn/jLb34u9/9TN85IQTGgeDWaEwX8OQIVG+2L8LEYt3g5pN8YTlrp2CvKPNT5nks8uwnAqjlwRHD4yYCUgevGn7ueY6OOe0BB57sZF6u4yXHRgw4seLThiwkogWHZ2knk2fbcZKbzGMfSt3k9+7nC7dVa08WCCeHL/vtiQ+/CzeHev2yGSkqbn1uggvv/EHjZUmlLCeAF5CBEiOykgqhX379jF4cGtzshPFf5z8XL58OUuWLOHtt99u8XptbS2vv/460WiU1NRU9Ho9VVVVzJo1i6ysLDp1OvEH+9+AzMxMFHWEfWxBK5vpwUmt3dwlE4aqXvioa0p8QjOVLCbiySEHdSRL6YRKTuGWa/ej2OrRmMLYbBJPPZLIn2uDPPhsAxlpamrqYui0EpKsZvnKAGec2joA3H8oQk6WBq1WYu2mIK8+0T51+9zTzZRWRFnwtZ8nXnIiSYBGPuHkZ2Kq4FDSDizOuMO8EAIndqJECKhcaIwRJtxciywLJk1I4ME7kug5tASp3kSCSEUWMVKzoqQkt93B0rennpQUaGgIsWpZDqnJasqrohgNKi6d2EhgX9t6RdWUEhVRernPxkUDNVX7KK+MHT0M0G73LEB2hoTT6exw8nP48FE8/oiXNT/kcKgkwm8r/QRDYDBIzJiW1KRttWl7iAefaWDm9CRumVnPZ+9msmxFgA8/c6MocYpvZXUUvV6iXz+JaDTE0IFleL2CNV8Xkx2OL2Axt5X9hyItkhfHUFsfw2xSodFIFBWpqDzUdqAJENY76Nopfijo1V3Hzj1xalR5VVz0O8Gq4qefvuX2229v8+//jj9X/Ex+oaCuMRlf+j7mv5nUaqNXqUW8a/q4Q1GWVIBKqNnOajhKXe7OAMySFSEEHtlJqWErRoNEoWtUiy5YtaTGIEyUcgAR1WE0xNi1SyFXsrV58DNJFg7sgwFDBT2uPcj3vwTJqx/IHjZRILqRQpxGGBR+yg070CV7SIkK/M4To3f8W5CcYgThoSS8liLPqBaOqHVUMJBRSD4Vn77no8cQN526x3C62k8qOl0yqclqAgHBj19lM+xUZ5t0j2PQxow43TIZaRreey2ZO7UNfLtoJZmhuGmaW2qkUnOQV54ytepigTjtcGBfPdt3R7j/9iQ+nO9mw5Yofo9ENNbxA391VTEXnqpDq/MT88VII5vFS/fz4B3JXHahhcsujF+nKIL5X7vJz40H+kmJKpav9BOLCW6c2Hqe3jstiakz6vni/cwWDsQut8zEaXV46g30HSlaJD6PwWJW8eAMMy/OPEJ6ME6Xdhnjh8O/rx1qtcTbz6dz3sQqLjvfQnJS/DeYPR8+/fzKDo8DgEbt45xxCXz2tbcFJW3rzhAzn2zgnNNMnDnGjNMl8+LbTrQamPVcOrIsePKVRl59stmFORYTTJxey0Vnm9n1VwG//BngjdlOzj/DTIJVzc49ERpdMlaLxJ9rgkSigp5ddU3jC3G3+MwshclXJzFxfPMYS5LEKcNNvPSYilsfqOeL97NwumTen+dm4RJvk/GbP6AgFBg+dOQJjYNKUtBhRGi8DL7sEDNuS+DZN7Q8MtNK+otqauplEixmkpOa72nbzhiJpFIallBQqD9KbZckiaDKg6JzUxk+RK7oShrZbGMVGSK3lROxT7hxiQbMJLbb1ZlKFg7TTrxHi99tISoi2Gxw4QXw7efFJHlSqcH/X73PduDyxGis06DHTRptj5EXF9dPNPPUQ4ncfKeD3FguKYEuzd01TkGV5gAffFzGzLvaPnCVVUR55iUff61UWL6skZQ0hTq3n0/eymTwAD2SJLH3QJTPv44f2I+HEIK7HmmgoEhFJ73Etz/7mHxV2wWpz7/2oFIB4sQkkYLBYJtO3k5hx4e7BQXdTAJm/2CMxkOMOLeCzbvDXHFzDWNHGVFJEj8tiHdK1dTFuOHOWk452dgqfvtzTYDycoE520697g/koAFNnR47cUM9+R+0diOEsZjjRlB/LdeQE+jRInEtSRKpga5UqmqoqqoiJ6dtg522kJeXx/aNMh6vwtadIcaNbnsubtwaYmBfA3PfzOCGO+t49J5kbplZz+I5WUy+q447b07inHFxrf5QSOH9T928/bGLPX/lc/2d9aSmqHn/pfQW696M6UlMnVmP0SBx62Qb7851M/iMcq681IpRr2L9lhAqFXzxfiYajUS/Xnr69tTx9Q++eOKoNkZtvUxhnoa8nPj7LvjGiy1BRSisMHfOWzz2RMc6YSVJwuWW0RuDHFK2018e3epZcurLOfssTYsmiIdnWNm+Nkppw34MwogeE/aUbZgzXAzop2HLXh9ZPoHFHMDnb6BfkZbx55vZtUtm4z4XNuJnIINOhVOUkh5qqXcMR3XiVVUMYlzcYFXpxg7WkEwGWRQiUKijEh9uBHGjzQK6Uco+PMKF1vvf5GdbEBFBjuiChEQtFfQIjKYyUIydGhLTo7z4SDITrvWQb81l/PnN3d4WswrHP8SIsZggFIY5r2fw+IuNPPBMA++9lN7qeXrxbSdnjTOwZMmfJGuS0IaSEUYvwuYgxRahYV82ueGBTXNdI2nIinZD57QwaNx25r+fwqTLE6iojvHCLAfLVvjZ8UcBe/bXs2lXx8ehe/fuxKQwK9ZE6dO9/aSu0ajC51OQHS0LFKlkcYS9DGAkOgz4rfuYv9jHOePMGPQS33+txhSN4GAvOgxkkIubRtLIQiNpcDs07SaIHU4Zp0th2CATp51ioaGugd9/XEtUxEgiDY3PRp0vzKelbjrRk0zyqWMtoPDiay90fBCOIiMrnXNOb46rg0GFr5b62LozhMWkYnB/A4++2MDKJXlU1ca4enoNA3rrqa6NcduDdThcCjddY+PCs8zs2hfmyqm1XHdFAkt+iKAYvfQ6q4o5b6c1dXc+OiORtZsCPPO6kwvPtnCsUTUWE0y6rZYfF+TQKb95zTx5kJG/1gWYdFstH7+ZyZABBgb2NfDAMw0cLI7QrajlXHe6ZGbN9jBr9pgOj0EsFiMSUPHb8ihfLYmQKXqSRj5l6StYtSHIbZNtqETzPUmSRHasG2dffQSPayflFQqDuqi5faqZgjwtu/eHefedGP2jY1towHqEk91sYBBt31uh6MFWl52zxra/p586PM4aAJj7hYcrL7Fy+QVmrhxvYsKNtWz+yUKYEL0YgstRS62m+P87bu8HDhygsLCwlYbhTz/9RDQa5ayzzmLy5MkAbNiwgddee41ly5Yxbdq0//Sj/89C0uhIIhUJVbuddWnkUE1pm/+WQyf2sAlxlC5qkIwYXAPBBaW2NSQmOlm01Ec4IijI1XLlRRY+nh9i6x9JJHk6c8c9G/nyUw39ezcvpCXlUa64uYbv5sUDbp1WIhBUSGmHFuf1Ksz+OECqfTDF2h0MGaLD6QycsOan3+/g+ee1PPL4CqJ1abhxkEw6BowElACRRhUXn23mhqPB9e79IRqcUVKUFJBAIDAa/vnzDAaJCZcZ+GC+m7Wbg/TprsfjU9BawuxgNX3EyVilROBotx7llHMIK0moJBVJIo2lP+3gnHN1/PZXAJ1WotEht5tw3b0v2GGdSwC73U4oAMPPq2Di+AS+/zSVOx+tY8vOIOdfE8RslohG411P82ZlkpOl4aU3vfQeUcnpY/V88mZG08a0/1CEa2+txelSWLUkD5NJhSwLLiitom6LnpRQJ6z2Xlw3dR2/fpfawvAjGFSYfn89D94Z12F6aKaZKzftxNQ4stVv6tBUMvoUqSkxW1IeJeMoFXn2p260WpAkFXKs49QmR6OLnB6CgzSQluCkqDCv1TWXXKTjm9erSJFb/luGlItVJLKL9QxhXNO8kiQJG8n0Dp1KRdIf1OjWkl8/psX3EcQ7qi0BG/MXeWlwaKgXK1GhRhEyKWSSR5fm91TU2B0Kn7+XxJWXG5l03QFS9GEs2bsor91FNCLhCUZITI3w85e5nHd1Nf0H/Lcbvi3kF/TmrFN2sWFbCBFZw649OtItFmJ6LypHFFU0/nwag+kcPNzIpZcY+XSRl/PPbPtQP2uOi+27w5w51oTBoEKtk1sly4+HNxrEao6vg/6AICVdRpXsRNi2kpGt46JhGn5YHmHyxPYNqwpyNdTZZQb117P3QISiAj31VQLfPySF/o70zHyOlAomXqHnhw+OoJXNlB/WUtCznuxsFddcrefmSRbUalCOy6l+85OP7AwNVou6zXV36EADt01J5KTTKrjwDBt9+6pYuzHEr79H0FZ3xYSX8Re3T0s/70wTzz1th6PJz0hSFVde0naiQ6uV6N9bz+79Efr21KPVwk23PnfCBogJFrhrahK//Bloes3hlLn/6QYWz8kiKbF5zTp1hIkFX3u48e5a9h6M8tR9KZx2XILgi2+9jBlh4JrLEvj1Tz+fLfawdH52iwPyWx86eP9TD0uW+SjM17LgGy/hiOCNp9PYtTfMK+86Uavg6kvbLgIN6m+gpk7mkhuqqaqJEQgqTLvORk62ltefSuOvdQGmzrCzdsWaExoHnQHCIsyEi6xMuTqBZSsC1NTLXDipmtEnG7n5WhuFec1B7s69YWrL9ORJeuSYmmpVMVYlGStJuFV25O5bOLUQtm49SKWoRtuQT5qczXbVSrLpRJqSi0BQTQn1qgqsaisqpXVF/xgkScLr0BEWobjWbBtFRLvxEIWdZQYPMLHk5waSPT2poYzx48ef0Fj8WxCJCnQhKw7qyRNdWmkVCiEoU+1j+o02yiqirP1TR06wa6tkW67cg9376/jhVz8Xnd3yd9mxJ8yV13pJrDmJvlIS+CFSHiJk3MFvf0QYMjB+ALrvtiSm3F3H3gMRbp5kIydTw9ZdYZ59o5HRw4zMmJ7E6ZdVMv8rD+eMM7eiyX//iw+vT6G+Qcb8D3TzttC1a1ec1FPwN3OtSo7QjX5trnWpgS589uVh3n7dhsstM3eBn83Lm/W4szI03DstiQuvq+bWGxI5/RQTTpfMe5+4WfC1n5l3JDLlGit6vYqKqij3PeVl759ZVHlcVFPaZIp4PBSh0CDX07NrOrM+8GGwt+97kCd3Y9GXi7nr3jtPaCy274pw00QbT7ziYMxIUysNeHtDjD0HwkSj8e77vj31DOhjoFtnDdfdXsdbz6Wx9Bc/sz5yodNCbb1MXo6G26fYmP5APYdKIjz7YGqLxCfE6fTvPJ/GxdfXcP4ZZq693Mo7HztZ8rMPIWDhB1lN3XbHIEkSF59rYchZ5Zwy3EinfC1zFkTw+RWuuMjCmx84ickKOh0cPtzxDFBhYSGJSYJLz7Uyf26U7awhX3TFRjJhQngTD1HQ38GLT7ZkS3XppCVoqCUqadkjNpOQHmDOrBRGDU1lws213H97Epeca0Glinfy/7k2wJVTa3jp0VR+XbaHBPupSJJEhqc3leadmEjHQmLT+wshKNftxionopbUREWECorpxeAWRSMriXiEg/1sp9y2nmR3DxxSLalGM/bIf1lBbUFWBFq0qCQ1JmHBgZ0uUl8aRR2JFi379il0kvuiKA0Egs3njE75GkrKYwQCCiaTikhE8Pk3Hr772Y8Q4PMpeGstXHNTI688m8iPy/1cOrmGGdOS6Nk1bpTz/JsO0lPVzH4lg8lXh3jq1Ubq7HaMBom6+ih1h/X0DPVqszs/Wcmi1rGHF2c5kBVBRpqGSRMSOFAcQa2WSE9TEQl2vOt5xIgRWNKCHCkTVFTKTeezv2PHnjClpQKbI5ua9LWojCFiURXaxlx0YQMBfNSojjC8Gxw6IljwRZQj5RFiARUGFFLIJIif3WxEh5504kUas707t8/cx6ezWyZVhRDc/3QDnQs0XHlzDSq1hLNRoFVZ6SuPaLo2n664RCOHpO1kiYK4hIBZpnPnzh0eg2PweR00OOJMlXWbgzz8XCOTrkjgzpuScLpkPv7CQ0yOJ8D79tTzy5c5rN0Uoq4h3vy16KOspvvqVqTj4nMsXD2tlgN7tFjTyvj4nfRW6+uIISbOGhNm6a9+LjnKpPjhNx9njDG1SHwew6nDTQweYOCex+ysXJJLaUWMkiOCCy5zcfMUA9ddZUavl/j2Rz8vvx7AWNGXrz5fRP/+/Ts0Bl6vF71aw1ffhMgLDiSFLBrVVUy6RkdNg2Dl+iCSLtwiF5MczeWbbw7x83eJLWJGgGtvctE7OqpF4hPi7J4i0YdaylpoxR+DWtIghKDREWv1b8cQCAp02rhO/uqNQb6c3SzXtHdPXHe+PyOwSDZsSgrVkQp69erVoXH4n/C/Qntv62a2b9+ORqPhqquuanpt2LBh9OjRg/379/+nH/t/FoqiEPFHSSETN43tXidJUlMX29+hkbREVQES0kLURjdhbuyKVUpEFjFi2gBnnmpm2vU2bAlq9h4I88QrjexYZ6LQOwAk0FaPYsLE1aRkh+jXW0dVTYwGh0w4LDhcEqFTvpYLzzazcImPGdPbpvvM/zyKsMcTfKqoCY0qCkgoinJCIsayrKJ3Dy3PPgV33OrmpNgpTYmKbDoRDga5655V/Lkywo2TLFw3OUDn8GBcR8dOjYbyCkE0KtqkA9gbYni8CgcORZky0cTjM5oX8Odfc+HYnE25OIRfeFGjIkIEE1YGM5b9bCMiwugkPcbaHuzavZ9d+1307KrjrY+cPHlfa1r6pu1B6hvkE9I9TUxMRKeXyc7Q8sSMFA4cjrBxaxifX/DWM2n8uNzPwSNRKqpjbNwWouKHKF6Xml69Ncx6Pq3FhtSjq47li3M49+oqjEcPHGq1xPdfpvLC65V89XUxDbUa9PWCkedXct7pJvr20rNzd5Q/1vh54dEUhgyIL4L9eukZOsbDLz/8SX6kDwkihQhh6g2HiCZWcaRKYfUGI8MHG/hqiY/FczKZ9ZELEASDgpgs6N6z4xucVpfA6rVu9KjQirbpYUVFEqWaXehjNizHdaTKIsYuNlBIjzYTXRpJi8mXQ+dh1VQut5NEXP8lLIKECDCYMXhxsWXjDnrKg1tITdRRwW420EcMA8ATDvLghLiOTX6OBluOl+WLclokZYQQzHiygVXr491kr77+SofH4d8EjTr+nDx4RzLFpREC58mcd0aMnEwr485zoBQreNUNZJ58kG/mZ6DRSNz9qJ1PFnq4/oqWyaivlng4UhblvZfS+fQrL0t/8XHlZXq+fLWCtFhrv0OfcGNNijJ+Sm3T2lFTF2XK1TYeu7e5a7uiNsLegxF6d9cTDiv8uTaIx6fQt4eeHl117NoXYdwoE4dLosSXbRmtDg4frujwOJx33qVMnTKLpfNsvP/RYVLlQgbGxqH165APxnj/yWJeeqOYrj0UGhplQiEFg0HFF994eemxVJ561dHue5822og2ZmLFB71YRoha4x5iQTPJUgxJgMvdvoamz6+AiM8nIQQxdRC9vn0KqM2qIhCMr8f1dpmSkjLGnhjrvem3KCrUsmtfmL499Xyy0MMdNyW2mGPHcPX4BGbNceH2xpD/1vDx1fdeFs7OQgjBa++7+HZuVovE59JffWzdFWHHHwUt9o99ByOcN7GK3t10/PZVLrfcV49O134Cp0dXHWePM/LEyw6uuMhK9y56jpRFueDaam64KoHJVyby9uz6ExoHQ4IWnTbApMtTuXJqLf1761g4O5O0VA2794d54S0ng/vruW1KIt/95OeJVxpRBzuhCBm1TiakeDEqVvx4kDLKGTtUxemnWMjKCPLEDCs//1FJKAhDByWxY1c9S3+qQpKgbGOUQmcvhKJQS0W7Bc2YiBJDpgcnsY8tdBX9mujBilCoogSPvpxwWZS1m0JkZao5XFqMIE5tGjKktQPzvx1Gg4TXEaOIPuxiA11Fv6Z9zi88lFo2kpoaYOrMMLV1MlFXfru/T0a4K7//tZnDJXFzJIjP4cnT3GTWnNKCAaGTDBQFh/LZJ2u4YnyEokIdGo3EJ29lsHpDkEuuryY/R0Pv7npefyqNokIdnyz0cNpoM+PPt3DtrbWcc5qZM0414fUpzP7UzZ79YX75KofTL6uiwR7v5uxoIaSsrIyoFMavtGSeyERbdSkfgyRJmJQExo7Uc97VNdw6ObHVuJxxqpmT+hp4+rV4x5deK9FQr+KruemMOM60Iy9HyxezM5l4kx3dD30pYR8JIhmb1Jx4UITCHmkDXbsLbrynnsxkAxrF0K5cgRY9zkZnh77/Mdjtdnp01THztmS++cnHDXfW8dR9KRTkxemN6zaHeOKVRl59Io2Hnm2gzh6jfx89L85ysHlHmLxcDQ8920A0Bnq9RCwmmHFrEhMujLNiBp1ejizD2WPb/l0MBhWdC7QcLony7BsOxo02sWVHCItZ3SrxCbBrX5ilv/hZvTSvxVpdVhHl3IlVPHxnEo+/7EAIgVbX/j7ydxw+fBiDQc2+vSr6iHgh+YBxFWXIpKRIzH0vkZMHpbb6vfcdiqDXxbvgC7R5TLqxhtNPMfHmB06uusTK+PNbGjKNHWnGoFfxyUIvjzxi4plnVpJo70OSyCakNFJsXotNk4jBk43QRKiVytBjoKc8CiSIEiGdnDa75ROkZMyYuXNGkJLiffj+ktGKEM6K/3Z+tgWtTsIRrCdFZGImgQoOUSkOEyVKKCjx/pwAA5QsfC4Ts+dsa5J2kCSJe25J5KYZdbzzfDqTbq/jgjPNfHmU/eJwyrzwhodvFuq5fFIj6VkKSYkqbry7DqNRYuxIE4/ek8RTrzl57MVGrrzYwuP3JDN3oZtfVgTITNfga9C2WD+PhyRJJKgT6NLJy6btYe6/3UZBrqbJUX7zjjDderQ2LWwPycnJaLRaGso16ISRlWuDnDKi5RqoKIIZjzmQnKl0PXc3LzyRRGGemVBI4dYHjhDZEuSs83aTlqxi6a8RGqp1WOt6o+IIgxmOhESUCEbMpJPDfrZhp5o0skmSs9j3h5fRZ5cx4844A2rvgQjPv+XEU2PBFEojanaQlBlkz16FwfKQVvMwUUohU5XDEWUnMSmMXhc5oSYpiK+FuZky73/i5tSTjTz+UiNLPs3GajkazxVoGdTfwFffe3nw2QZefTJ+Ni7M07Bjd4T1P+W1+ExZFsz+1I29USa7awwhYNp99dx/ezKdC1qubZMmJHD9HbWMHWlk0/YQT7/qYNGc9tkrF55l4f1PXZx+eRWxKOgqe5NFAQteqmTeRxUISUHrziQ9WEiMKE6Hq8PjYLVaicgx1CEzycR1iKMpFVx3lYnUZCs33FVHSjo01JSSFoszsFWSmrTq4Zxz0QbOPAsuu8iEz68wf7EHe5We9DZYFgDp5LCd1W0mPwEkdYzlK0PtxiBzv/BwpDTKgUMRFryX1SRh9cZ7XvTOfIqIFzUs2FBLavTCiBDtn0dOBP9x8tPj8bSi7/r9furq6ujRowdGY8tJWFhYyB9//PGffuz/WaxZswYQGDBTweF2r/MKVyvn82OQRYxORYJNf+ay92CEx5/dQvHGdBR1mHfesHD2uOYHuVd3PQs/yOKy6+xU/ebAJiXjN1Vz2mlqXnwym/oGmZQkNYk2NdW1Mc68opLP31Fzzjgzb31YxbhRxlYCvm++78FfmUYR3dgprcEsrGiNATxugSzLHU5+Op1Odm6s5smXPZQUS/SMjW2VuNJLRrqLAfz4y0ZW/BWjq+t01Kip4HBTR5fBUcjzr1fz2H0tO5KEEDz+ciMV1VEmXxXXLjoev/0RJVt0Jk9SI4RAoDSJ8AKkiAzcNJIiMtFErFSt70wkpZS62iDeoEw4Ek/a2BLUyLJgyTIfDz3XiKKcGMVrz549ZKRryc3WYG+Uue3Ber75OJtPv3LzzBsOXn4slZP6GeJdCvNcLPzOR0oWPPVQRpufYUtQM2akqYWZgUYj8chMG4/MhBfebMTeqKK4VMsXX0X4wmNCZQ1Q1E3NS287WbU+SCgsWL0hREqyigceMvLmextRpejISFPzyFQjp52SRSAouGpqDeGIApLEpTfUcPE5Fnp313HgcJQ6e4yx487u0BgA5GTnUVfSQF9OptazoUm36xjWbQ7yzY9+tq1O5+Y7NlFZrEMbTEbWBqkJ2CEikSC3H1Crval07mSnJKUKHOnIIkaxaT3mgBU9Rg6zmz7yiCajKIhLTWRRgCzibtqyOsRJg6QmKuB7n7h569nUVkkZSZJ44eFURp5fgdcdP/glJLTdOfZvRmlZDVIsykn99Dz+ooMfFmQ1aSdefqmOxW9UEk4p4cd3kps2zleeSOXJVxycf00V40aZiEYF3y3z0dAo0ylfy8btIXp21fLgsw1IkiCY4keq15CiNGs6eoQTb95mflmUSk5W/POEEPQbU8YDt7esrN840car7zkZNczIl995OWesmdQUNW9+6KSiKkY4KujeRcfEaTUYjRKlZQrW5Biy3PHqvtVqJRxK56zxxeRp8kmI5uLFRdhci0iuo28PNZ6gmoMlETLTVVx8XTVdi3Q4nDJFhTocLhmvT2kOBI/DX2uDqDzpJElx9obLsAdNiptLz4PFixS++Erhrlvavq8PP/WgsccD9SqOEPPr2b47zIA+bQf+G7eHueOmRN76yEVOho7vvlrSxAzpCIQQuFwygYDCnTclcvdjdhZ+kMVf64LceVNiu383/nwLdkeUWx+s59lXPQzsq+WMcQZqamOYTCoOl0QoKtQQiQqiMZkEa3zNnzXHxdJPWzuZ9uym4+6pSXi8CtmZGmKxuDZsewnQmroYr77r5Nu52S3WrKmTbEycXssFZ5qw2E7M9aW+Msjllxh55nUHV15s5dLzmgtqfXromf9OBldNrWPWO3UkBPKJJQSQTbWU6Z2MPgmSkwUr/yyjyq7mzN46yqtkcrO0pKVESElWt6Az9+ul59or4v89YJgDtVNHAB9WknBQRwqtmQyVFCMhkSKlYxZWyjjAYbEbFSoUFNLJJuxXo6jjHVXhMDRSg8EawW5v32zw34xoVELWBDFFrXSjP+UcIiQCCBQsmR7eeS6JC85KRaWS8AcUXnvXycK5G8h2DGsVC+jQk5Gs48zLapgxPYlJV1rYsz9MoCaZ1DYO7pIkkdDQk9fe3sU7r8SfYUWBn/8IoFbB9BsSGTLAQHVdjGn31RGT4f2X0hECbrwmgWdfdzD7UxfJSWrCIYHZLFFvl0myqTmwT0arbZ0saw/fL15KkdKX7aymk+hNJnmoJBUy8j/GVlqDzLIVAez1gvzctuPQpEQVA/sZ+OmXCIGwhFoXIxBs+8D13GM2Lth4mH71wznIDsrFQRJIJkIYt66Kt15JQKOz8MJbDn6rDpCsrsKmtN2Z5VLVk9/51A6PAcA3iz/i6ZnxmMaWoOaW62w89lIjTrdCLCYY0FvPx6/HjV5UKrhlUiLPvOHg0vMs3H9HMq++62Lnn3nx+FbQ1NX0w28+5nzuwWiU8HiVVt1Ox0OjhstvrOH+25PZsSfMhWdZ+GtdkF/+8PPnuiDFpVEy09VcNyGBV9938uGrGa3ioYI8LR+8ksGPv/kpKtSSZJPIKmz7QN0WAoEAGakaaqslMo8mv6OKTJfoILzKLnp00bX5TDz+nAffkRygHl/KAabeEO9mW7YiwNL5bScvhg828uQrDl55IpX09ACPPbOZg7UCtzdGeqQrEUsdHuseDNFEsgNxw7cYUbTo0KFvV64CIEPkEw0d4vXnbZz2q5Y3Zrspq/qvSXBbMFotlER2US9XHW1IGYNa0lAi9iNLh8jPNcBBsEqJbFyj5dcVAc48msQ/c4yZaAxGnF/BCw+ncuFx3e/JSWqm32jhj7U1LPwws4W0zoatcZfq0ScbeOyeuKv8xdd56Fyo5awxZtIu07B2UwhLUhThbX8dUhsi3HdbMioVXHFzLempam6caOOvtQGy0tW4Aq4TGou6KjW9/aNQoeLmaauZPCXC1Ost2BLUbNkR4p7HGzhyWGHU6W6+mN28V3+6yEtaqprdKwua7vXOm5PYuDXEORfvoHd0NG5DBf6Uw3Quits6FRcL0hs6cTB8EEXIqCQ1KYFuRHYW8OQdJWD0Ux3w0SkwgoJjxSAfVNYeIVnla3dMsuQitmp/49TRGlx+Cbfbjc3Wvn7/31FSUsLY0UYOHYlyy3113D01qc14d8KFVmbPc+P2yDhcMpdPqaFrZ20LqRNFEUy5u46TBxn45cucpvhv/6EIt8ys481n0lvIXCXaVBwsjjLyggquusTKoP4GFKX9JJ2iCPJzNIwaaqRTgY7Jl7tQyZ1IjeVD/XHa71K8+/GMIed3eBwkSSKmCqEnqXmspXhsajKp+HJ2Jms2Brl+2n6C9SGy5TiDRIOWSE0Gn3xRTDASpU8PPbdOTmTvWgnaCU0lSaK9XGRA+EhKEXQv0vPAMw288EjL4tOeA2Fen+3EqJfoUqintj5GdV2MV98McGBLApmenggEO1hD/lFWhcKJNc/9E/7jVVWtVhMIBFq8VlJSAkBRUevqxYkKev/bcOjQIdSGCPWBSqwkUicqyZBaih8rQmE/2+hMzzbfo8FYzJ1TjUiSRO/uehZ/quemO+xs3xPm7HGtN15Jknj56STO37GbhPrRBFOKmfVSXNfCaml+0LIzNTzzQCpX3VJLeqoGgwEun+RgQB89Ey7X4XEL5n0WxleRRrorTj3SGmUkaw3b9ghQy2g0HX/kPpv3OTZXOqtWOdBFE0hqR1MpkTQSrTpkezqao9fkiM7sZys9xEmkBIpYPNfD3n2NPDjDQmGeht37I7z8jpMDBxQsRk0LI5BjUKvjFWGIU0alv1H8FWS8xgrkzD2MGq5DlgVr1yu4qxOIaFx884mVH77xYLTIhELg9wvOPt/Ihq0RGhsbO+z4vmDB5/ToosXhUnj7YxdP3peCvVFm664IyxflNC0oSYlqHrozhZMHGXngmQZ6taFBeAy9usVd7oa3oRscU6C2QaamPsrNUyzU1PmorVcwGtScd4aZglwN195ay5ofcgkE4ZrpNcyfncbIoS0LHRazxJw3MrhsSg2L52SSZFPx9Y9+5nzuxh+QAYHJ1D5t8u9wud1k0wlJkrDae3LzHRtZ9nVqU6fWa++7eOeFNNJTNfz8dSq19TEOl3ixWVX8tdbEg0/4CBNst2ig6Pykp0kE8VKq2Um9Uk2isCLQsYW/kJBaJD6PRxYFbJFWMHaMiq/nN1Ogt+8J88yDbWu7arUShXlaSovhp5++4YYb/isF8nf4fYKyyhgVVVFcrrg5zTHceYuVJT/uR6cWpCQnNr2uVks8dX8KPr/C+i0hpt1Xx+032hh/npV7HrdzuDjKxMsSGDHUyLc/+Vj6i4/EwbuprNpHyKtFVkXp10+iwBZjyt21aDQSOZkaxo0yUpCnRaeTiEYFS372s32HTFa2hNensH5ziGVfNLu9X3t5AsWlEa6/o457H7eTYFWBUCP8JoaOCHGwrOOdLQDhgIYjB9VkZdTR7awGSmv8XHOemdunpDV9ps+vcP3ttYwZaeT8My1MnFaLP6Bwzy1JTJ1ZxydvZrZI0FXXxrj9Xi8p7rg2VaOoQ2cJc8YoG5GQxMDBCns263n2NScP39PyfrfsDPHpZ1G8SgUp5FJPFV0dg5jx8EZ++aZZF+kYflnhJzFBxcwnGzCbJcrLQK1pnxLTFiRJIhCCp19v5PmH07jv1mQumlRNIKigKNBeXOT1KXzwcYjkBCOxqMSOXTK/r3LhcsUp819952fpUoVVvwQQAvS2IJOu1tOrq76VUd4xTLjQymVTqrn5Wlu8c+Q7L5MmtC5gbN0ZoqwyyuSrElokPiH+rH74agajL6xApW4/wdDOaODzSWzcFuap+1uvMZIk8coTKZx7bpj0QE/K5DC2rhU895CZgtxUtu0OcfCwm+EjIDlRodYukZGuZtuucLufeLA4ghzUk0o65RyiH8PZxQbCIoSZBAJpB9Ek+OImeh4VKnv8+xokI90Z0Or9ItYKnn3WyPufekiySQRcanyRyP9agPt/DT6/gtYU4ohqPV39o+gpnQRAdfIGPpqTxrDjtHnNJhWPzkgkFnXxw7uVpP5NCsapquOMk7SsXtCNj56SePftSjzBADZf93a7Ey0k8uXiIGE5gtWiYs+BMFdcbOWHz7O55b567n08isWsQqWCtT/ms2CRnyef8xMNabjgYivPPpKExRyfT8fWxkg4Lk90IslPRVFQoSYlM8qlV5Tw0Sf7kIREilngqXFgo/V8iIoIUY2fF15TyHAM5o+VBzhrbMtYIBYT3HBnHQW5Glb9lElGmoZDRyI8/lIjqzYEWrF5CvK0yOY6AvjIowiQcFCL21DOL9+lcNsDdgrytMycnozLozDn81JqKxQyPC2p+TERpdFYwprV3zLlxikdHge/v5G0lHhCZ1A/HfZGmXmzWhciiksjJNrUnDnWzKkjjJx/TTWLPspi4Xe+pmTxsdt5+rVGfH7B3KNySTffW8tniz0sXxnA4VKwmCWuvSyBs8aakCRYuT7I/FkZ9O1t4I/VASZNSOTrH3y8NtvJ0w+k0reHjtKKGO9+4mLXvghZGW3P7RFDDDzzuoO0ZA09ummo87a/Dv0doVAIj1eBo1JfAeFDF7WSKNJR1wzkzEs2M/+DZi1qj1fmkecbWbcxSgqJdGcAtZo/m5IlWq30j07fyYkqzru8gdrDVnQNA0hHhZAqcNFAF19/9rGVGDICO1p0lHIAtdCASkEo7Wt9C5oLaOefaeHV91zISseNEf9N8LmCpGaGoFpH4XGdZxasjD3PRIJZy9LiGlKUbLLtJzPt3p/p2lXNdVdaicXg/U/cyDEoK1e45S4nBfkqJl9rJiNNw9OvOfjs3ZaJT4BhJxl57clU7nuqgdwcNfsPRlnwfiYjhjQ3FAkhuPfxBpZ9uYU8X+sDVkSESM2JkJQYjxWeeSCFq6fV0L2LjtUbAjx4RzLT7i/v8DhUVlZikVKaOk3z6k9l4StVfDq3FFQyqpCZCr9g1Cg1T93fXHiJRASLf/Dyy5c5rRKSQ08yYDFp8CkVnHx+Da8/32wYHA4r3P1QGTXfS2z3r6K3GIZeMqKT9CT7izjo34mN/BZd8AAGTChKrN29RY0GlRrGnqpl9SYZr9d7QsnPhIQEKqpiPHhHEhNuquGsdrrVAcaMNHLRpGrsjTIfvJrOWx+1lJb4+Y8ABbmaFsaYEGfwzJuVya0P1PPN3OZcyqoNQcaMNFJZE+OOGxNZvTHEgm+8LRhix+P7X/wkWCS6dtZx8iA9bm0N4VjPVtRyWciUq/YzesyLHR4HlUqFxaIiHG6Wq1I7M/nuhypumWxFkiTysrWkJ6up8tSz3V+HEIIoYfSYSE2RmHlrMl0764hEBFFt+wzkqIgQItDCMPnY6/vYQkF9f4qXyWxO3cnq9ZWMv8CM1azmx59j7NwboiBfx4GtVl6cmYawuJCiRszOXmRJCSDFDYulo8yykAgSI0IwGPz/htt7VlYWu3a11GbZuXMnAN26tRZ/djqdJCYm/qcf+38Wffr0QacX1ATK6cdwStmPRzjJphA9Blw0UMI+0sjhMLvjjlvH6VE26ktJ71fBtRNaBmnXX2Pi06/a30Q7F2jB5MOPh5HDta0OrsdwwZlmHni6kYpSFTpTBG0klfrf+/HcikYkRU0yGWRIOpDiHaipKdC9j56N6yAWjaJStX2QbAtbNm4lQoRET3c8ONpdNCVJorEBTCKCIB7IZUi5IGArK0kgCZ3LxLJlDlZvqsNkFghFhcaVSbqvN9W5f5Cd2XoqXHqRjve3lZMZa5uCUK+q4J7b1Dx0dzO1XFEEjzzfyC9/gk5jx7OvEEtNF5IlAzWijN7dS+hcoGPTpk2cc845HRqHqqoK1EqU1OT4wfS5h1K49QE7T85MabOKNm6UiVhMUFwapV87rob7DkbadDWNOxSHeO+lNJ5+zcHCJT6enJnMOePMBIKCL7/zMvdLN4kJKoIhyEpXE43GA9e2kJ6qQa2SmHJXHeGI4PRTTNw4MYEZTzRgNMCuHau48MJLOjQOIiYwCStIYJFsuHb2ZsiY3dw82chJA7Q43XILR+XMdA02q4pzL2+gflcOfeS+VFBMIq2TzkIIwillOBwSfqeeoGhksDgTKShRRQl+vJhoX6pALWnIyFDx9fyWv4laLf1jh69Bo0WrjxDwuzo0Bv82RGNxmYg3PnQRC+iZtyDAwzPiAZHJpOLnr1O5bEpNm39rMas4/RQTXTrpuOPGZK69tZbLLrCi00rIsmDkECNjRpiYfFUC0+6zk5AgIUkR3GEvDV4tTz2S3uTIuP9QhOkPxJ/hP1cHmX63F4MjH20ghagmQJXqELdO17bqkCkq1DFlYgLL//KzbWcUdW1n/FINBbkakjKHntBYlFeV0aNvhF8XZ3OwOMK8r6LceVPLhKTFrOKL2VmcN7GKW65LZOokG/MWeph+QyL+gMJ5E6sYfbKRnCwNq9YHWbMxhFY24UjZiaoxhxLNdnKdBWz7ogAQBBPLcStVvPMhLP0xysQrDSQmwtffRjm8R0d+/RhK2c8+tqJBh1Wy4dzVlXEXHOKZx62MHGKgwSHz9mw/8xa5uOR8IzdeY2PV+iA/RL3YzCee5Eq06VnwjZfyyhiP3ZvCz19kc8NddXz7k48JF7XtTP79LwG6FelY+HFqk6aRz6/w8HON9B9TjsaRR7fY6CbzK7kuxisvrOfKG9q/D51OoviIzIAhbiRDGJMtgtEgMf78Zo241RuDTLuvnq6FWkorYm12pVktKrIyNNQ3dFz/GEBCsGNnjAvO17a7xuRma9Fa3FAf/4t3X0xn6FHNxu5ddIw/z8rE6bXs2Bvi1smJfL/MT2a6mjUbg62KWUIIZj7motquJVtSkyFyKWYPfTmZMu0ukvrv5dM30uhWFO8g3n8owo132WncVUlKrLV7rSxkrMlRJlyUhKxI1NtjnDpc4tlXIsRiJ5YU/7fAYpH44r0sPF64/5E/kFxpKAEjpuxGhp3UtlHOPbda+XrREahtTn5GRYR6dTkpiUaI6VAQaGo7kYKEj/a1iEP4UcV0+Nxw320JdOkUX/Mefs5OTZ1MTpaWXl11HCqJUtC/FE0gjXTfELJO28Kbz7fcd4sKdfz4eTYnnV4O6hjBYLAVU6w9nHneGfz47T1MOtfC1Out7DoQZOEHGVw5tZb13i0Yfae2oJ0qQmEPGxk5RM3BfXpSyWLJ97u4/w65yfwM4LX3nZw5xsi1lzcfurt21rHg/SzufdzOj8v9nHd6c9wUDCpImhgpYzdgtUisXqUQCqpQZLhmWh1ffpDJgD7NsdH0GxJ5+tVGFny4iTx3XNbBqarDk76b3JQIOelOjhw50mG9O4s1i+Ura9i2K8zWXRH+XBciM13N0IHN41hWEeWWmfW891JcykevVzHtehu3zGjg4AGFv9YGGTMynijYuTdMWWWMj16LF3CFEESisHpjkKfvTyEnS8OiJV7ufcjDjW43hQVqNBrQH+2a6tlVx7c/+ejdQ88nbzUzj3p20zHruXRefsfB+/PcTL8hsdV3kSQJnU5i916FP9d4mHxzfqtr2sNHH87B4YD+PQSucg9uHGQohSCBlWQC+4cz4dK9aBPr0eokPE6JakeI5HABOVKc+imFTE1Gn9GoIBYT7SZA/1opk+cdSKac0XQuSSINH272shkdBvpxMqqjrDG7bRcJRbWcMlrNtx+VYgm0rd/nTyzhgnOaf7thgwzs2nOiRbF/B4Qi8Lq09BZ/K9YkNXLlpRY652tZ+NVeEqpT49ThegPumiG8sNoFCpQSQq+DT54pwBBNZLPKx/x5h7j8Cok6e6xNw1eAs8eZeesjF0KByVfbWiQ+If4cv/pkKstXVuA54GySeoH4uluRso6PHmz+m8EDDOh0El995+Xic818+XUQvaG1n0F7qK+vRy83v59KUpEay4O65vcol35l+2oTF09wc9aZWp57LIF1W0KcNsrUSqfz91VB5i/yEAhBXvcK3nm1pXSaXq/inVeS2LqnCo8/QG3wL3xuLYGgTFSJoRMmekmDWt2nFRvVlNDerHZLDegNCpEY7D0QpLGxkdzcjrved+/enTUbQ5RX2ulWpCMWg/a8caJRQXFpnDk4cqiJF2Y5WzCjPpzv4qPX2vblyMrQYEuI6z7n5WiRZcHLbztxumSm3ZDIU686eOGRFF6c5WDChdZWz9EvK/yoVPDbHxE2bfBwww16Bg8TbNv4FznBPqSIeFLVjQNPxk4Kk6L88ssvdO/esU54SZJITlRT5YoQkL2YJCvJkXxmvXeYSy80YjKqOP9yB0llI+khmZvmjhCCw9JOonYNe/bHx0ankxg9Ws22xTUkylmtPqucw2RRwC7WYxE2TFjx4caJnV4MRosOn+whuW4QjaHDyHKYZX8EOLiiG1qi7HAcITU5QnpDNziWqz1uLssiBoijsnXrUVDYs2cPQ4ee2NmpLXQ8E9UOhg0bRm1tLR988AFlZWVs2LCBX3/9FYPBwIABA1pdf+DAgRMye/m3ITs7G41KjUol2McWVKiIEmYHa1jPr+xnO0IVI5Fk+jGc3Wxki1jJNrGarYZfuOTWCn5clNpq087OVGNvaD/5GY0KIlEFBQXTP4jPq9USXYs0rFuezqjhRmq8TjToyBSFZEh5LbL/Dn0pd99uRqeRMFqjZGV03MUSoKHBToQQFqwE8LWr9RASAUxKIokks5+tQHwik1RP34FRrr+nkWtmVjP2rAidOks8/WASV16UQMTUgD1lKzqtxFlXVPHWh07cnvgY1TfEWPyTG7ftEEHhb/WZVdIhUrKCPHxPS90olUrimQdT0GokJJWg52kVWE5ZQ2XWH/iNtXTtrCM9VU0k0vGDrtddzahhRm6bkojLLSNJEpU17W/OAMNOMvDsG23r/AWDCouW+shMbzn9hRC88JaTbp01TJ1Rz6EjUdb9mMel51kxGlWkJKu5dXIirz2ZRiAkeGO2k8tvqkGv++cEX+dCLR+9nsGvX+Vy323JvD/PzfAhegwGFT5fx6me3Xt3w0kzHTIxlk166WnMfTqfW681EfS1Xs7uediNf0dvcqO9SJCS0aKjTBxs8SzJQqYmcQuXX67mm5+9JOZ6MCSEiRGhjANECDGQ0cRon6YsixgGk9xqHBRFsHt/2x0MiiLYtDOA1qDQtdvADo/Dvwl+r5f8HDXbd4eJRGXmfxZlz/7mZyYpUY3JJMW1J9uAvSGGxaxi07YQ69YqPP2oxONTM3jgpmQGjGhg5mMOenfXMWyAifC+XkTDEvm5Wn5blNuU+IR4xXfZF7k0NircNC1AduVY0oLdSZRSSZPz6R8Zx+KPE5gz3wvE59Jniz2cfWUV3y/zs/9wDMVnRYR16M0R1m8J4XS0X1H9OzweDyazh6WfZ2Exq5i/yMvN17ZvLHTmGDMr1gQ4/wwzcxa4+eIbD+eeZuaXhTmkpah5+yMX555m5tD6QvZuSufzRWAauI1CqTu5/gEkSEkkSMlkuAdg83TF5uqKee8YPn6sM6/cUUDjiqHk2EehlXTkUkQQH6qj4URSqBCxbQS3X2+k7yAXp50e4qd3u6DHwLmnm3lxlpPi0iifzU4lK7d9d9J2oTIRDUss/zPE1Jl1DBhXTklZlJfedlDf0Dpp9u4nLjxuwe/fZbQQc7eYVbz5bBoD+xnIjnVpSnxCvJjRJTSUP1a2vz7tOxhB40knp+5UMktPJ3ygKy/Piv/m48ZX0vfUcq6b3kDMbeHwfh07dih8ML9t84pEmwqV6sS0jKxJMpLfQkl5+4lCRRFEIvHnUZXcQP9eLfcMrVbi+YdTCIUEORlqflzu55JzzTz7hoP35rma5tXeA2Em3FTDweIIBkx4hYscqTMqtcKBxOWYCqpZ/nV2C7fSHl11LP86i0DODmTROvYoV+/D6Q9yykUVlFREWPKLn9tvtJGUItizZ88JjcW/AU6nk5xMLcOHGDlrnJFta9L4YEGYO56rY8ig9rsmbQlqtObwUWqzoFHUsp01nHeOhuV/hqmVSpFRiBGlmlLqqURp4/cCcCcfYPJNcLgsRLciHSqVRHlllK9/9DP/7Ux+WZjD68+k8cPn2SRZjHTyDSWYUszjD7ZdlEiwqjlrrAm9Pi6X1VEMHzEcSRdg3CkGPlvsYdr1NmbNcTNkoJ6hI2V2m37noHoT1aKUYmknW3S/ok9xsn1PDGtijABeaqvVnHZhA3+uiRtxyrLgx9/8TBzftvzMw3clM+fzlvP300UebrrGxilDLexak0gn1ykMipxNZ9GX6yYktkh8HsOj96aQ3KUeR7flbDUsQ9NrB/fN1KLWSAzoHaO0tLTD49Cv/3A++tzNj7/5+fHzbL6fl83cLzxccG0Vdz1i5/yJVVw9rYZ3Xkhv0nUFGD3MyPZtgozq0Uy5zcFbHzrZtivER5+7uXtqYtN1C5f46NpJx/svZZCVoeGiqxt57n4b6eVj6OM5B9XO4XhL07nxjnisOenyBBZ87eXlx1vrawLcPTWJb39qO5Z3e2S8XoVYfSoiqsfp7Lj0xd6dO9DbO3Og3E996hYEylHWVhwmyUpW4zBSi8/Atu90UmtOJhbWtNCqMzd058EnPAghOHusiS++87b5WQuXeFDcidjk1iaHuqMU934Mb5LIarQe4JLJLv76MYOn7k8hoVM9Plpru9pFDQ5fkNkfN88Dp0tm6Ij/ah+3BZ1WTzSsaqWtKWQ1waAgJVnNgnkJ1Of/yUH1ZrrLg0mQEskUhQTwo8dI/8hppMbysUgJpIhscutP4Zt5Fjz/4DGlUknodCqSk+IyE21BkiQmTbBA3w1UZ6yk1rqDPZo17LX+ztBRYd6b5+bKqTUcOBw/ByZYVAzsp2fZigA//Obnkcce6fA45OTk4IjUtfvvYRHErCTSKzKKnKrTWDGvM92H1LDnQBhbQvOZKRoVXHNrLWs2Bnnx0VQKOsvcOd3U5jyWJIl7b7Vx2+Rkvvo0mYEnh5lwFdw/08Co04NUZvyJX7ScPwKIGlx4aX0uVYSCI3k3S79MY8XqIH9+k83zz9yO/HeR9n+AJEkEQwpXj7dy/hlmvvnJ1+Z1Qgg2bQ+zfHFOU5PX9OsTufdxexNVvaZeJjWl/cJ8UYGW6roYG7aGGD+lhklXJDDj1mTsDTKZ6RquvqWOc08zcfH11dz1SD2r1gdZvjLA1Bl1fPKlhwMHFCR3Cv6SXO57IMCIwQb++CmJU64/yOG0X9lqWEaJdS2LvjAx9CQd33//bYfHAUCWJU4ZpWYHawmIeGwuVXZm1HnV9D+1ElV591a6w5Ik0UX0wyP7eP51b9NYvPKMDXWP3di1R5riuIgIc0jsJEqYQrozkNFkUYAeAzl0wogFZ+pOMs/YyC3PF3PWrfvQJvn48usQF51jxocLFw1ooxZc3hhOYccuqtktNrBdrOGw2EVQ+KmgGAkVW/iLIH7UqE/omfgn/Medn+effz7r1q3j999/5/fff296/ZprrmlFcS8uLqa2tpbTTz/9P/3Y/7Pw+/14G3WodTImRUtYX4/Gn4QRM7kUYSWRoOLnCPuQkUnUWEhOVuNUHCTYFB6ekdDmYlWQq2X77ij+gNIkrHw8Fn/vx+vQUoCVVWvbT8wtX+nH5VKYcncdedla+vQXHKn8ley6kSQc1+buUtdi7FbCtRNSMZkF+w5FqK3ueHALEAyG8Kuc1OjdiFiQqugRcmnZhSmE4LBqO6lKLplSPvvEVrzCRTCplJvvDTB9SnqL6/ccCHPPYw1ce5mVkwYLHpuhpW/PHKJRwfe/+Bg/uYa5b2Yw86kG3no2HYtJxYTr1uKpTUXjzEZRRanVHEYx+Jj/atvaTbc+UM+1ExKYdp2tBR114rRanC4rf6zRcPPtfTs8DpGInwSrnrPGmrnzETuffOHhcHHsHzXm6uwxXG7Bi7Mc3HVzYhNlobY+xrW31tK7u47r76yjV1c9p51ipLg0yoo1AU4ZZmT/4Sjnn2EmK1PTRFE7Hn166Bk9zMitkxPpVqTjzAmVOJwtOyiOQVEE5ZVR0lLiFfCnX3NQVRvj9FMSCIchMal9/aO/Y+TIkfy4+Cc6iZ5NLrdqSU1qrICoO8Lh2iOcc2UlWp0KnRZOH21i6c9BUmIxwoTQSwa60o9KitnGKozCjKIJY8vy0b2nYM3WGMsXZ5OXo+GvtUGm372SxgoDJzE6LuEgdPiEp4WR0jE0GEpwBYJMuauW3j30eH0KW3eGyEzT8OgLjSz8IKvVb/Xi204CfvB4JUaPPjGtr38LbDYFo0FFok3g9YSJaaJcf0eQcFiQmaHionPM1FRK3PmQnY/eSG+x9vn8MpNur+WMU01ceYOD9PqhJJCCS1ODz7aPrkUqSitiDD+3koF9dXiyt5OZBVaLmksnVzP+PCs3XZPQNId1OomsZCOhkoGo/ybBEXd87cdb7/3O5GssPPxcIyajxHefZDVpCVXXxrhq6iGCtWGqalSk53Rc83PNmjUU5mtISY7PsQaHTF52+9t3braG6poYr8+u5ekHUtm+K8zZV1aRnKRi194IG5blt5jbfXvqWfFtDsPGHUE+Utji+2mJ7+MaSdvk8Hk8NGgxYCJCGFnIqCU1RsmM0d0fjh4iPMJJrV3m1Vk+PngjmYK8+EG8sfFIh8fgGAx6CxZ9EOFKJBCws+aHPBJtcfO+idNqGTvKyKnDTTQ4ZD763M3e/VEuPDOhzbUM4ImZSUzeWozFeVKL17WSDm+tlZ//8HPOuJaBohCCex9xYmwYBFK82yIj3J3asgi33OnmgWcaMFT2pkguQiWp4lqlFfU8sncLl55rIe24DvVIRFBVEyMxQdVhLWhFUcjNVhFw+dm/R8LjjeuU/h0//+4nIsKUpv/OqBG0SeEvKtQhK3DDdBf33G7htfddyLJg1bogcxd4CIYVunTS8cSMFFKT1Zx2jgtnnR2TsKBLb+SBu4xodVKbe5HBoGLaZCvPPb2KztGBcWo8XhoT9jPmbD/PP57DJws9LFnmx+uVWbEmyIghBny+tg8u/2aUlpYyfHBzTC1JEkMGGOjaScsvKwLt/l04rOCPhqhgJWrUWLAhq4NUVGqR9/aj/1FTBIAcOnFI7GQ7a+krhjUVsxWh0Gg6zIBRXl58PJWBYyv55Y8AZ40z8fDzDbz9fFqLxHdVTbzYo5Y0yFo/3YvaTn5CvPNp8VLfCTHC6urqMJgVqmpiVFTHuOIiC0+83IjJqOKdF9KxWiQuvq6GC8/2MnKokdHDMpEkWLTExwNPO3BL6ykUvbAdTuGuKQcJJ9SAgC7dWnfvH0Nykhr5uBrb6g0BFn7n46XHU5k0USb3OF3VaEolU65pnyly1SVWOhVokWW473YVDz3ZyICBKipr1BT1bzuubAsGg4bMNA1P3Z+CSiWRkqzmvZcy8AcU6uwySTaJCTfXUpDbcq9ocMiImBql10bun5RAerqK2Z96+GtdgHtvSWy67rPFniYH3qde9FCzoTOZ4U5Nz4tJslLoO5n927fw0LMNPPdwKlaLqgUD53hoNBKJNhUOp9K0lx3D8286OHg4SoY3HVNaI5UVxR0eB61Gg8YYobFBjVrnJmbYhypkI6udPrM6KlGjaZE4s0qJlG/KYcL1VUydYmLq3Y3otSouu8Dc1Mn/19ogd830ka0MaMVEU4TCDtaQQmaTN4EiFOS0Ch6dGe+GlySJpQtT6Dt8PRpPOunkoKBQTxUg0T82lqULt3DheUGGDjTwx6oQRn1lh8fhXwUprgEoi1iLeMXkyWX2nK2cMtzIgD56dqxNp/tAOwkN8Q5Mu+4INeEyBjGmlYdEPI7rz449de3uxcGggiwLYjGJxIT2E2TJSWruv9vK6GFGXn3PTjgiePXJ5vNORVWUKXfXMWN6Ep0LtNx1cxJ3PVJPQ0PkhDrbTCYTst5LIODDJLVec8o5RDYFTd8vXeQhvEHmLjhISpLURO1+8W0HZ481c+3l8fPN0CEaOhW0H2N2zteyZkOQJcv8fP5uZotkYXVtjDMvXY2q5JSmJJsrZQ+L3rdx3yObsVd0IilQiBoNHqmBhuTdFPUMM6h/Mj266KiqlTl7TIjff/+VM8/sGEPS6/ViNklcfLYFg0HFJddXM2qooZXx2lsfuhg3yojbK6izxzWizznNTH2jzLlXV3PFxRb8AYX6hli769i6LSF+/SvAiCFGXnsyjc4FWmIxwbkTq7jqEiv+gMy8hR4uO9/M978EWLLMj9WkRRISoWiMCRdZufhFFcUlTl5/R8XqdVEevVfP68/pef052L47zIPP2nnjQzfllVGqKks6NAbH4A8o9OqpZsMqFVuUP0lKkrj0QgMP35PNZdc4MVbltVi/jhn31lOFpKjZv0dh3MU1LJ6bQWqKmj+WpvL6exW88fZB5ICBKFEK6U4GzSZRVhKxkghAmsjklrvKuW1KM+3/yQcFE6fV8cXXfiTMyMho0ZIY6sIeNpFNJ7oxAC063DjYxxYC+OjNYIxY2MJfCKBv347nTv4J/3HyU6fT8fTTT/PDDz9w6NAhLBYLw4cPZ/Dg1loXJSUlDB48uM1/+y/iMJlMcf2jqBVVoheTM4MYCn0Z3vSQGTCRRBqH2MmwM+t54YlE/IEU3p/n4fxrqvj83SwSbS0X5e27wzgb4dJJdSz5LKOFuO+eA2Eeey5+yKnPXEvEo+LTrzyt9Mvq7TFuf8jOvFkZLWg1h0siXHzdahzOBEwqMxGtlxHDJd54Ma7HqNNJBPzg/adyWhvQaDQEcSMpJvKj/fCl76Y24ibB1Q09Rry48KTt4ZZr4OMvduKrdZNGNmUcpFOuh+lT0lq9Z+/uek4epOezr738+Hl2U+VHq5UYf76VgX0N3HJfPRmpanp3jwdG639PY8PWECtXH8BikUhLU/P6bNEmVX7LjhBarcStf6P1WMwqvv44i9MuqyQhqU+HaU0AJqOBdZsDcYFmu4qn7jeSoEnjy28bmHRF60NFOKywc2+Y917KiG8iV1XFtTMkSLCqmH6Dja07w+zaF2aLV+aH74Mka5JR643MO+jm2olGtu0OtzC8+DvGjTaxcVu8++OuqUk8/ZqD159uPd4ffe7GoJd44mUHK9cHCYZk7rgxkfmLvIwdaSSi6vgSlJCQgEots0X+i55iUBOdxCOc1Gau4ZUnUrn0PAuhsOCK6xt57ikVycHeCAQH2IZeGOlKP/KkLuSKIkIEOGJazdhxEr/8GeTA2sKmg8+YkSaWfKnhvEvcSPb4a0X0YQ8b6SL6NunZCCFo0JWS3KcUxa1m9V8Sa39IQCU0yNYGig1RgkEYekYVM++wMWKIgeraGC+/6Wfr1hjClUlMXceePXv+uy62AaPRQHWdG0louOeWJKZPTkCrlQiFFLbsDDHljgYiZYUsrSplVHElj94TDySfe8PJrv1x84VgSGBLEgTDlcQCPnJGHuazD5ObkmGKEje2CYcF896OH/SiUcH789zc+kA9777YnFS116vIOY7GdDxUkgr8Vn5fGcDukPnw1ZadIdmZGn7+IpuBp5fhbAQ52nFn32g0SrKtec3u0knLtl1hTh3Rtq7R9t1hFEVwzWVWzj3NzLmnmXnwziQWLvExfHCszUSgXq/i9mkm3nmknLRI8/qUQCKlHGz3IOmkASuJGDFziJ10FwNa6dkdlLaRkayjtCTG3Y84WfhROlqtRCxy4kmuzMxMtDEHvrBg7lsZTXtdfq6WuW9msGNPmPmLPPz8R4DOBRq8bhWDB7W/znTvokPWtX0fCY09ufW+ddw0KczUa20kJarYujPME680kpKmoaHHVuzV2aR6esXpRt5u3D7zDwyBXLKUrk0BpiRJJJGBKngyd96/nQVzmoPCl952kJ6qpqpGOSGHU4GKue/bOOPiRi6dZOeHL9Jb7OtHyqK8NtvFul+zcLhkHn+pkfmLPE2Hm+MRCAA1+cx6Uiac5mTl9zlUVMefk97dW5qF5HWS2VhXhl1/hKtO13KkPMaVF7ef3Bo2WI/a5GSHey1ms+CMMUbeusPESf3ia+i905IZ3N/AF996eeEtBwkWFeMvHNvhcfi3wGq1Ul0X7/L9a22Ad+a6CYYUhIgfNssro+Tntu4AXbjEx9TrrHzwQRRD0IZLXUW6WaZqbxpFcmsWVlepH5vFSjbxJ0ZhQq2SsGX5mXKdkXtvi/9mzzycyC331XPPLTb2HYxy2uiWmner1gcJB+LJUFXUxKGSKH17tt3lvW1XGI1anJDOq0qlorBAzex5HiZcbGbrrjD+gGDRR5lkZ2q4ZWYds1/JaGW8dsUlVjw+wf2Pu0gJZqCRtGR4+uNzF1LOYXzp7a/JQggqq2M88nwDu/aFOVIWZc0PeUy7201S46CW9FFJbrPJ4BhMJolwWNCnhw6jXoXO2QOz4TAbtum44/62KdFtIS+viJW/yy0SzxDXe+1cEP/8LoVajpTFWhh03P5gA2NP02FNkPh1pY/MdA1TJiZw/+1JTLq9lp8W5GA2qVCpJCxmFbIs+HpJmJxQYZvyU52VPsyb/we//lXG/yRRWVev8MIbHu6/M4HUFDVlFVGeesnD76uDbFmew7W37MdZFiYlpXVnZXvo0bsHB3ZtQBdSITlzSO1UT2VJgFpRQabUkkLsEx4c1GHBRkgEMEgmhBDUUUGNt4HyX7X8+psXk0jlqRkGnnm+gYQE8PoEkiuVBG+nNu+hgRqsJGGg+WzkxcVpY1qbLSWbzCR4inBiR0KiEz2bElfJzt689NoGUtP9eBsM2KP/TX62BaGOkZweo6buCLlKs8SeFj0bN0f58Tc/551hRq2WMBvja4tHOPClHEBTrcPQjoO1WlJjJK7hfdUlrffKOQs8XHaBhdo6md9XB1oVRo9h5bogT8xMwWiQ+HNtkN8Xt6Rw5+Vomf1KBpdcX80nb2XSu7sOf1BgscWdy7OyWtOM28LS7xfx8H0mPpqzjkjlAGwi3nUdEzEqOISCQhItm4BSwp0JSeU0uoKsXO9n+CAj3/3sZ9MvzXNl5FAjW3eFGTygbUmzHXvD7NwX5sNXM1p1SWZnavjsgxQuuOIv8hwjsEqJqGxOxo5KZ82vJr76ro6PPy3DF4IhAzXce4eVqTOCCCEY2FfPwSMRzjxVy9xv/+hw8rOmpgaNRiIUFqSlqpj9Sjo33lNP185azj/DTKMz7gRvtao4bbSRW2bWc+7pJn7+I8C5p5m5bkICl51v4buffQgB73zsaqXxDFBZHcXeKPPRaxlNsnKRiODOR+pRSWA2qrjp2kTmL/KwakOYLz/M5IoJEYyHemEdupWfFmU3FYoH9YfLLzIz+c56vv3JyyXnxuOoAX305OdoOXQkQn2DjM2inJAsjLtBw/sf+0nP1NI1I84Ee/y++LlFluNamscQp5RvIJVM+jAUtaQhJIIc2bSXHkNqKCrUIQQEnUY6B4eQIKWwW2wkmbYNlQEktSA7s2UsolZLzH8ng96jy3DSQA6FVFOGBwc9OIlUqfl5TySFgWI021iF9mg3PUdzGP8bep/wv5D8hLiJ0WWXXfY/Xnf66af/t+vzf0Bubi4xFNJELo7oQVTE6Eq/Nh+yItGHTVt+Iz9Xw0+/ByitjCIUiQuurSY9Vc0dNyZy6ggT9Q0xrp/uQFFkVBoNF06qpn9vPZnpGrbuCuHxKOgMMfqfpCI52cctk2zM+8rL9t1hbrgqgfRUNZ9+5eGD+W7efCatReIToEsnHYs+yuLFtx08PsNCVnpSi0PY98v8KIpArYqbY5lM7QsRH49Tx46m7MhheodPwZG2g2XfJtPgiPDmO5uotysM66Xh7tvMdMrXsmefzL5lNso5iF/l4pGr2xdK9gcED96R1KauaecCLQa9RF5O89SQJImTBxk5eVD8e8digrfnuFm3OUTv7npq6mIsWeYjFBJs3hHiwTvbrtxrNBJjR5qoaDyxykV+YV/2711Nn6H1SN5kujAIOSrz/IuVDB6go1f35gA/GhVcMbWWokItdXaZiZda+WyRhw9fSycvW9skh3DR2RZWrJDx7epBP3G0euONL4QL522gx+AwHl/r6vwxeH0KyYnx3/jc08ys3xzkipuqefqBVLoV6eLuxu85qamL8fDdyWg1EhecaWLulx4qquOUgl//8lPUvePC3vGKj5oIIY6wByEgRhRLSoBFx5k9XDK+Ae+WfvRU0psC9SwKqBOVHGA7PTkJSZIwCBOZGWpOHqxn/dYQb3/o5fMvw8QiKqw2wR3TjeQVKkTqQ+gkAwbJSB8xjDIOcFDaSlqyGr0lxoRL9USjOj57P5mi6EnNczUI9aISB1UU1A/k1fvKeMnsoDHiIs3dh55SLvvYSpKcxWMPPs5Pv/14Qs/FvwEJtjwO7vcw7XoLd061sXJdkDc+cMZNafQSOTkqykQxZX/ms213mJlPNlBTJ3PP1CQ+Oc744eG74L05HmbNqWDxp7ktZEFUKok7b0rijofr2bozxEn9DGi1ErffmMj9TzewekOI0Sc3z/1/goSKr3/0tCp+HIPJpOLisy28N8dHUlLHxdzHjBnD6y9H4oc0u0wwpHDbg/X066Xn0vMsXHiWpcmR0t4QY/vuMCqV4NkHm4M3SYpTVIcONOD2yFgtqhZdToGAgtMTpVFVgVqYSSKe9DVLCYSEH7/wYpZaJrlkIVPJYfpyMlpJR1RE2MZqMkQuBoy4aMShq+CZx41Mu8GG26Pw/jw3F1xTxSdvZeBytW/+0B6GnnwqpXv2strTwH1PqVFkqKmPYTJK9Omh41BJDLdHZsXXOXQu1PHo841s2RZl4vi23+9gcQR1pO2ASjZ66N1dx+YdQeZ87qZzgZb+vfW89mRak3nRo8/aWfjxZozBdPSY8LgEPRnYZpLAJiWzdq3g4OEwtfY4DT4jXc3WnSF0+o7ti3BU57pRpqhQi80qsWmzTJ9RVYwdbaCok5p9hyP4/Qpz38ggOUlNcpKa+e9kcvH1NYwbZSInq3l/270/TNRtppYKCEORzkBOlpacLC3hsEJxadzEJjM9/jd5eRK164tICWex7ss67Im7OHmQoVWi6RiOlEZJTI2iNSl8Nz+L/r3j17ncMn+uDRI7qr9ba5e54aoEHny6kcnTOz43/i3o1KkTm7aF+OBTFxu2hXn7+bSmzpQVqwNcOKmauW9mUFwWjetwD9az/3CUhUu8fD0ni8VLq6gsqSXD3YdGRyOZ5Lero55PZzw4KaQHbsXBSaP2MvOO5kRAbpaWS88zkZGuISbTtOftPRDmrsfsDOlvIKoPInwCS2NXnn1pC1/Obf18+PwKv64IEAhwQol/m81GyWEJXSiN195w0rlLkNxsDdmZGkIhhcqaWLvP43VXWHn5LQ9yZQwN8QOaRbIRExFqq1XU2WNkpLU+Gq3aEKTREWPHrigD+xnwBwQJVjXFR2Rsf2ODaLxp/PRbI5df1Hb35++rArz4SCqbtoUhkEqGXMiaNcW89eEjJzQOihLG61dQFNFux6rTrRCONK+zi5Z6Ka+OkJWp4ubrkujTQ09JeZR3P3Ehy3D9FQks+MbLTdfYmgwGG50ymoil3XvTSXoSjDqeut/GXY8076N/R6NDxlFhYcWWrixbWoykiUFEj7G+L0k6D0t/qWHxvDQGnVHOtOl3dXgcHn7sCS67eCyxmBYbZhpqdGRRQBkHqRXl5NAJFWoaqT3aTTSUAF7KOEg30Z8DbMeAkX6cjFrSIITAg4PDvt308g3HgAnz0e/ux0MpB0mlZXKqjgo60YsS9h73qkD7Nwmy4rIounASVqm5U+p4GCUzK1dH0JgjRAIWUHecIfJvgtkSw2hUqNEcxCAbSInl0Wg5iKmojDsu1zP1nga6d3Fx46QEFFWMiAjjS9+PVq1BzT8XWsJheOzRCAG/l2snWNDp4tJK78+Lm3Z9/EYGew9GmHxXHeNGGlsxKnbsCRGJCKprY1x5cw3PP5yC0di6GNIpX0tGmppunbUUl0YJRxRSklUo/2CK9XdUVx3mmvPNXH2pmkef2c2ir6NoZCNRwhTQnUJ6tJq3GklDOCRx+62JTLyljrGjjPTo0lI7/NJzLVxwbTXXTbC2+n7hsMLnX3vRaqRWplDHMKCPnqQkFQcc2+kseqE1xZ9jnU7imglWrpnQMpY0GSUUJc4aGHqSAZdHoaS0493fNpuNYFBh4RIvM6YnU1So4+cvshl9USUpSWp+/sPPWWNMnDXWjNsjU5inxelSmPWRE49X4bLzLZhNKi4738KPy31s3hHmrQ+dTJ1ka/r+O/aEuecxOzot9OnR/L3vfKSe00ebGH9B83e6+BwLG7eFmPlEIyolkWD6Ab6cldSKISNJEu+8kMbgs8rJydI2abKfPc5MdW2MRmeUlCTVCRkCRhUozFKz6ocMLp1cw323N8dTJw/VsHafHZtII0aUI+wljyJSpObzkkEy0pNB7A9uJbYvi1Qpi+NbPvQYqKWcfLq2+fm1SgUffRLlgjPNTecSiDeZDTvJyJKyuIF0f0awn20tEp/Hj0s30Z9KikElo9VGSZbyOXToUJt+QieK/5Xk5//X4PP5mDt3Lps3bwZg8ODBTJ48ud2McSwW48svv2Tbtm3U19djMpno27cvV199NcnJzYmsJ554gr1797b42xEjRnDXXXf9r927JEmoUaNBA7IGGbndCpVKUiH7zLzyrpPyqhifvZPRRH1rdMjccl8dT7/s5kiZTMitIyU1ytcfZ2I0SuzaF6G4LMLqDYK0VDUXn2uhuibG0l/9PPemkySbih+X+1iyzIdBL9G9i46CXC1nt1Pl6tlNR129TG6WpsXDvmp9gHWbgzx8TxIPPe1m+/btjBgxokNjceGlF7L4o6/RSQZkbZCunZPo2hmGz21d/Rh0kprDy/T0ZThrlJ9Y9muEygoXl15oYFD/lkHY4ZIII4a077R+9jgzv/3ZPo2s0SmTl6Nhwdcedu0LU98gc8VFVhKsKhYt9ZKb1f606tFVx9zPl/Psc890YATi0KsTaaw2kCLnkEUmYYK4aURdU8Sl4yso6uHllFE6Kqoj/L7Wh0En8ed3uUycXotBL3HxORY65bfcoH79M4CvNIuMvx2A1JKGPOdwdu1axmeLPTx6T3tudT4WvNe8YD11fyojz6/g9dlOqmplEhNU+AIKj96dRDAEQsCipT7699bT6FDo1U3H/kMhig93XNtNr9cTU2RAIiXPhypmJFaTTUL2IQb31/Prn35WrgtStS+JPCW91d9nSLnYRXVTtd+pqeLcs7V8ON9N+RE1nzyXS0okH5WkJioiPHnPAeQUDxYC6I5Sf/WSgW70py51A0t+UFGQpyMQUBg8ytEy8XkU6VIujaKebawiJZBJQeAkUhDsZiPp5NKJHhxiFyWHSjs8DieK/5fXw27d+1NdsZe7p9lYsszHwiVePnw1oykpHwopPPZiIzOfauDt5zOY91YGtz7YwG03JrZ6r6IiNVeNN7VrYjB1ko05n3uaDm1CCHKz1NzxcD15OVrCYYHTK0gRbixS6+SMIhTqgw7q7IIundoPVPr11mMwe+jTb1SHx0Gn0+F1aXn42Ua27g5zzy2JPPNAKh6vwqdfebjg2moWvJfBgeIoj7/UyKtPpvHIC40t1uKS8ijLVwVYtiJAdoaG+oYYo4YZue/WJObM9/P2e2G0DQWkRs24cFDCfrqKviRIyRgxs5fN5IhOZJCHChUO6ilmN0X0aaLH5kidyBR52KnBjQOH4Qg1+3PR61UoiiDRpuaBO5I5daSRK26uIxI68SRXdnYen83z89A9yUwcn4BOJ8Xd3Oe72XMgzO+Lc1i+MsDtD9v5ek4WD9+dSP+xlTz1YFKbHa+Pv+TA5BjeBo1RJpRUSk62mr0Hw9x0TQIXnmVFCEGn/Pjv+/uqABt2+Bl/g8yAvmE2b5FxLIvhq3ZgU1p3wgPEfEaeeNVBYa6Wnt20zF/kxWZVEY613WHRFkKhEPZ6iWtvqyM7S83BfSoaqmDpIh0njQzy7ispLfRN4ViS38bcL9w8cnRd9wcUpt7hxtTYDTOVpJOLEiyjpi7G8696+f13GV00gZgUxpzq4Pknrew7GCOFLBqooSZahmRP4OW3PFx0trnV+ieEYNa7QZT6TNTWevr31iPLgrsecPHH76BtzAVFRSylGo1FIjlRhSRJHDx4kJNOailD8L+B/5fXwq1bt5KQIPHJV15Wf5/bItl1ynAjJw8ycOuD9Vw/wYbRKHHrA3YcLoVv5salN8wGDUZXJzzEjS3V/xD+q9Giw4BG0pIoUik+0rKdb9X6ICOGGOnfW4/Xq+DxykQicOcjdj57N+6SLmIufp1bSkq4E/vWJ/Pgky4euy+hKQlQURVlwk013HStldffa1tfsT0Eg0FCHn28U4gzqSzeyclDGwBweRSyM9r/bjqdhNWkoZYKCmg+RPVkEDtr13LxtXX8ujiryfzi2L3eMqMe2Wdiz4os1q5oBLWWASPs+AIx9EdjimNI8nfmmZfKOed0U6s1Z/2WIBq1RHamhpffcJIYKEQlqUmwZnDqqSfWHGI0mglHBL/+5efssa0TraFQvHjxxMuN9OlhYNP2EJGIwrhRJt57qZnR0L2LjjefSeetD534/AoLvvFyw5UJdMrXsGl7iJ5ddchS+3JYQghq7TKd87V0KtBy/Z11/LE4t0VHWCikcMWUeiz2QdhEGtQdJ3kkQTRiY/G3pdx4rZWiAu0JHfaLiorQGyRuuNLMB+/a0YbM2KnFTAISEmGCKChkkt/EGNIJPfVUsYt1GLFSKPVovh1JwkYKvcRg9rCJQZyKLGTCBKmhHA+NbBF/YcRCHkVYsOHDgwkLEio8Im50YyGR5SvC8GTzvaYkqZA17Z8vZBFDFTUjBTXIxA0//v+F/5fXQ1uCGZUqwmXjtSSaS1i8ZDcpKSqcDjUfvGpCcerZ4nCxe2+c1eNgB1kJAaIRNQbMBETbNPGYiCGEioLGMbzz2BHeeLMCvUHgC8iccRbMfTMDRYFHX2jgqkssXHx9DTOmJzF2pBGfX+GTLz289ZELtVpi+oxGYgqMHdV+t1pejhavX+GFtxyMOdmEXi+xe/ducnI65pGRkdmJ/Yd+YUAfK/37atjybRE2OZO9bGnV9XwMEREiKSnuDWGzaCkui5L3N3q40aji3mlJXHVLLc8/nEr3LvEY78DhCHc8XM+dN9qYv/ifmTt6vUCNmiPsIcOlaVeqLRYT+AMKihKPqWbemsT1d9SiUnXc+KmmpoYzx1r47a8gZ40N07enPi5jkKpmxZoA33yc3aLoe+7pFr741svm7SHsDTIXTqpGo4mboQpFcLg0yqkjjFx8fQ06XbxTv2tnLdmZas4cY6WiKkYoLFCrweNTWiQ+j2HoQAMD++rZt9tNsk1Lp/y2nwOTSUXnAi0zn7Dz0esZdO2sIxBU8HgV7pmayJwvPGg0HU/XmU0Kzz+aQlpq3Jzp+MT7PbeZ+Wrxdop9BvToCRMiiB9JqEiWWp6bO9ObvWxqUeipE5WECeHGSZrIbqUdWivKsZBEw6ZE7n24hLdeasmUS05UUURP0qUc3MKBjfZlXiySDY/KDigYTArCFfc/+N/A/8nk51tvvUVjYyMPP/wwALNnz2bWrFk88MADbV4fiUQoKSlh/PjxFBYW4vP5mDdvHi+99BIvvPBCi2tPO+00rrjiiqb/17VnJ/YfQSAhEVVk1PxzBUhIcZ2sHz/PbnHwSElW88X7WQweW4erxkhyZpC8fDWmo1Scbp21zHjSzmtPptGnR3OF/JF7knnw2UaKCrXwi49O+RrWbAqz6KMsLrmhpt3qMoAiBC+94+DyC6yEwoIvvvHy0+9+olGFwQMMGE3OExKrDYfDGEV8QVHFdFTVxFosXsdj334ZFSr2sJFM8qhdkU/tCvhxYRlJhXa+/Ty5iR5ZXilTZ4+10gI5hvoGmc07gu1W09+d62bNSolQUIffrfDFx6l0Loi/1+qxZrbtDjOmHTrqilVBpJABt9uNzdaxg//uXXsokHvTQA3+1AOkdgtzw2U6giHB519EKNuTyFdrcvHhxp20lwvOMTHzUQ+7dwnecLv45K3W9KF33g+S6Dmpzc4PlaTCEszmzzWVnDbaxIghLZPNr77n4OSTjC0OB06XTFZGXG/qGG68u457Hm/gzFPNuL0yv6wIkJ6m4t0XMrjrUTvBkCDH0vEl6MsvFqITJqypQRbPTyYtRc24y/aTlaXlrCuqOHOMiZ07BTZv53Y7WjLIxU4NySIdR8oeVm2O4nNrKAgOIFk0a59pJR2Zvr6UBMBFAxERppJiYkRRkFHXq5n9qcxzD6fx618BdI78drsi8ulCGQcJEWATKzBgJEyIRlFHipSBLGL/f3U3/n95PVy3dhV6vQqLWcXbc1z8tCCnRULPYFDx0uNpXDipiun317FmY4jnH247Yd/gkOla1P795WZpsDfG1ychBNPuq6eoUMvqpXmYTXE9xo8XuHng/i0MkE9tMjQ4hhLVHjTedPbssLPvUIQh7dGF9oSRkNBqOz5W9fX1WClg2Ypi1v2U21SJTk5Sc9fUJEYONXDy2dUoYR3pWbDnQAS3R8bnV5Ak2H84wswn7Lz3UkZTECuEYMkyP6dcWE2gIp0818j4MyxBKllERRG7WE+uKCJGlJM4hToq2M0GBAINWhRNCFus5XirJQ2Z5HGQ7Tw0w8qjz3r4aVkUEdWAJsbp4zQ8+VC8U0pROn7APYZZbzzKm8+mc+5pzUGX1RIP1N+Y7eSzxV4mTUigpl7m06PGUE/MTOLMy6v48oPMJmqwP6Dw0ttxk7say040vkFNgVxA+GhI28rTjxl5+EU7CRaJH5cHqKmT0WolduwJM7CPngPFEZbMy8bnV/AHBZeeq+Hx+xM485Jt+HYNazNJHhIBNm4NsmlrmNNGG7h6vIWDhyP8tc7V4THQ6XRotArr1ylYYskMYAAVWcsZf7HEgD6mVonPYxjc38BzbzgZdXKADZtizF8QwlLVH0GAkOQlU+ThqFMz+uzdJDv6kBPJaVrXYvVRbrppHWFFTYD1KMh0oz+JUir24n3ccV8drzzT3CURCinc9aCLUGkeprCRSEIt515Vxb59Amtjd3LlLs03Vt8Zp72OR5/aQSwqddjZ9ETx//JaWFtbS3qKhqmTbK3ikgeeaeDkwUbef7l5/7328gTWbAwy7b56Fn6QSVUFuLDTiR7IxLBTjZm2x9lBHenEaZoh/HTObl7rnC6Zb3/y8dpTqZw9vp7sbDVPv+qgvkEmM9nAtz8EuOISM089ZGP/wSMc3uLE6urCL3PtfPt9MYlpUaIxJa6rVqXFeqUaVArRaLTDCa9Dhw6BUNGdgfHEYTCP3furAUiyqaiqbX8/DYcVwn4tDupIEmlNyTCtpOMkcSq7d69hwNhyTh1hoHcPPfsOhnG4FH74PIfFS33MfsfBANcoNIoWUSJQq6rZKa1hgDilSUNSK+kwlZ3EyDO2MvMeI+edbsbri3dLrd0c5M2n07nqxgYiJZ2wSnpkIWMwnbj5W58+/VFL8NLbLvr2MLSIj2VZcPvDdrp30bBidZA7bkzkvtsSGT+lhmcfbNuQaPoNiZxzVRWhsMLA08qIRAV7D0b4/N1M0nJiRGrjLJi/w00jCXIq9z7kQAbystVcOKmaQf31DOqn51BJlK9/8BGryKWonaLQ8UhOVrNv3z7S0v7na4/BlqDmoXsSefv9aqKKDhkZG8n4cJFDZ3y4iRElIsL4dfX4Uw+Rnx7jwOEY+b62Cy1GyYxaaFjHr+iJd9N1YwBF9EaSJPzCy2F2oUWPHj1O6ulGf3azgUyRTwZ5yPYMPpjn4ebr4meZokIduuR6YvZok3b98aihjGTScSjl6DGC5b+xYVsYMuxU1q7+jpm3JtO1s47FS33IZZ3IDnRDkiSyJXArDg56t9JN9MODk7CwY7HoyaWIA2ynnxjewuhQCMEhdpJLZ9SSmrRQV6iKd7cFdXvoVmRnzudu3pvnRpLiBl5XXpzAnAVu3vrIhV4LF55lpmcXPQf/6IyMnmD2bnx+pc3CqxBxT4T5X3nYsC3Erj/zee5NJytW/M5ZZ53VoXG44MLLmXTVi0y4yMKREgVd1IJW0qEWanztFOobEw7w/O1GKqujeHwyFquKYEjgcsstJPPOOc1MXo6Gh55r4EBxlNwsNfm5Wrw+hZMHG3n7YzfRqGgRkx9DIKAQcOlJIZMayjE0duLtj2q4pw1Wx7yvPJw5xsTku+qYfkMi8xd72L4rwilj2/OGb42amhqGDjTxzP0Gpt1fT3qqhlOGG6ioinLjNf8/9t47uoqy6/v/zJzez0mvBELvXQREsGCvqKhYwYa9Yq+Ivffe660o9i4qTekdAgTS68kpOb3NXL8/DiTEJD7heZ93rd/93O9ey7UkOZmZs+eaPXvv67u/X0eXvYOzT7Xx8jutnHOajav3A0ws+TPKe5+08upbYQ4eY+bYo3XU1il8/m0QjVbw2AsJFi+LYrfJLPkzisuh4a4H/AwaqOW0E8wdJl/PPNnG6nUe3E3//Bwb9BJB0u/yz94sYNF3Ibx+lZuudPHeZwdGD2V3wknH7M1lI+keUiol+OK7MLfcHcQcKWIIQ9o4b5MiwQ7WkxJJcqT2prteMhAX7YK9qlCpZTejmUKcKGWswyZcZJKLQopa9hAlggEj4XiQPf+KccaMCFMObu+HLPsrQQbpPEWDhgRdCwLvO19BAcSjWoIhGbdo6LDJ8n9i/8dq7/9/s9raWjZs2MDcuXMZMGAAAwYM4LLLLmPdunXU19d3+Tdms5m77rqLSZMmUVBQwIABA5g9ezZ79uyhpaWlw2cNBgNOp7Ptv56OcB+I6cwyDXIlGlkgIxMSXXe6UyKJbIpyxWxHl4mMVitx2WwzKUOQUaMlsjLbb/fCb0KccaKtQ+MT0jueD92RyYtv+WloTlLXqHDXDRloNBKplCAW67oZK4QgmYQBffW88m4rHy0KcuLRFtb/WszIoSZOvbCeeAJGj+65qrVOpyO497sb3f145Kmu0QGBoMJffypUsZO+DGWQNAanlIVTyiLXO5b4+tHMODetMNfsTrFrh2D6yR7GHtLCuEPd3POQH58/3fRQFMHCr0Lk52q48d529bd99tuyKB+/L9HfcxQjokeh3XYwx53Syubt6Qd4ztl2nn7V3+nvID2OunhpjFgkdkCjTbFIlEzy0Gd7eeElLd99lsWFZ9u5fLaDZT9lc8WNMRRXPUJOMeNEM19/qbLxk+EMdB+PpzqNDPi7ef0CPd0n2yJi4fILnbz2fiuzLm/g9ff9PPaCl4nHVZNKwe3XddzNefZ1fweOWFVNJ82/fFrEbddm8PCd2az/tReD+xtY+E2QiuokGo3EiJETe+yHgL8VF1nIWpU+vXQ4HRpkGVoDKl+/V8DNV2WQn/PPIy0aNDRq9lDpWsrpMzQcNslEVYWcbnx2YcXKIGrZTR27EQhUFAyYUBE897zCYSc00tCYgnj3XCw6DLTiJZ8SDmY6o6UpDOMgqtlJk6hBQeH/1u7+v3s8rKmsIxGXWPRdiBOmW7pMsgBuvTqDxuYUsZggM6Prhnr/Uj1/rol2e64NW+L0L00XI1//FKYwX8u8KzPauNskSeKic5zcN1/Las3PNGr2EBKttNDAevl3kmqKQYwmu2ES8x/qOlkJBBWWroxiNgvWrPq5x36w2+0k9W4evCOzS9Ga8aNNlBRriDa52L7ByINX51GxycaEY6qZdHwN19zuxmqRmTe/he9+Dbd9n5OPsdDSqCXP3xm1rJP09GUoFWxnCOPQSBoKpN6MlCYxkkkkpSj33G6mOmMZcdGuii6EoEaUE9A18OnnCRa/0Y+CmiMoappGYe0RrHhvMFOOcTN1ogmfp5XVq1f32A979uxBp41w7OFdr7NLz3Pw6dfp98RZJ1v5+qf0fTh7hp0XHslm7rxmRh9RzYRjqzlqZi1DB+r44eNC8gcEkMesoKF4MQ1Fv5JzxCreeVvPS+/6ATjqMCu/Lyri6QU5PHZPNj98XIjNKhMKq5x8YT033NPCEy/5OP7cOp54ycebLzoJZm/rdH1hEUBnidO3t55XnshBIPHR5yFWbYijO4CtaI1Gg9UqoSZ05Kq90aKlqEhCSUnsrug+ya5vVKjfZeGGC5x8+lgp+dVHYFeyqdPsoiBPhyzJRNUYUlMxrmRRhzWhlXT09k+mNSAoopQ8euGU0hMU2aHB/LWwN2MmezlhZgvjp9fQf0wjSz/PJakJc8ScSjb8UcRbz+Zikezk79/43GsukUtrZSZej8SIESN67owe2r97LBw8eDDNLUobF/k+a25JUVmT4sIzO/PTTT7IxLBBeq653UvKm0EuRTilLEoZgodGEvs9t/ssIkKECGDfO+jWbC3j6rkmFEXw+bdBRh9ey/o1MkccHaKxQWbqZBNvvp3kr0XF7PhqBK/dXcLkwwI89GSAz97L5JX3EpQct5aAaxctbtixXRBrzCCjYiqDEpO4+/4w3pb0Bk9PbR/3mUEykhBx6i2baGxOsbsygcEg07tYx5oNnb8bpDn7IkENWSYHW1jJRrGCelFFDbvYavmV6SfGOOU4Mzdc7mL0cAN3XJ/J528VUFqi4+arXBT3TrUpiUuSRJYoZKAYS5m0psN5LIqTpgorC242M3lagMNn1PPuhzGa63SceGqYH39UqAzXsV4sYydrKerbdQ7yT1ZTU4MkSRwxxcRl85q47k43H3wW4PEXfRx7dh2HTzaxfmMKQziXq2+I8NCTQQw6qVs6o32CRCdMt1JcoOX2azN546lcrr3Tjc0VZ5d5BSnRcQw7JiLsZislDKKsMsIT92bx7QdFLP+miAvPtGOxyLR4FeJxBdnePcK3Sarm9FPTaN7tOxKUl5f32A9erxeNnObWnzFDi5MMQFDKEEBiDb/RSDWteNkqrcSftZWfv7Oz5PtcSgoNGLpo6O4zKw4GMhoJGMOhZEjZbXHRItkYwUQiso9eDKSKnWjRMpLJCARbWEmdP8CCR4PMmN3AspVRynYlmDZNYqO8tJMvvaIZNw0YrQmy8pNo0aCRe86FeyD27x4PZ5x2LilFkJ+rpWxXnKTXQXZ0YNu9EUJQzmaGiYkkHI3oS6oxmyGljeJzbaGQUtazlGqxC79ooU5UsJrF2HGRLXUUYlWFSshcx59rovzwW5ilXxVzzgwbl9zQRKZL5rTjrTjtMuGo4L3PQlTXJ4lk7yBEK2Z3f554vut1//2vYWobUkRjgqkTjWi1Mt8vDmPQ9Xzs3el0EghbmHV5IyW9JOL6tLZGf0ZQxnpaRCNCpOuLlEjSaNnCqMM8HHekmRffbmXEMC0ajURhro7zr2okGu14brtVZufuJP1L9BgMMk/Pz+b1J3OZNbeR/qU63vgwfb5USvDWx62ccG4dJ51fz7RTa0mFTOTTCxWFrGg/Xnghya33t+D1pettf6vC/Cc8PPWyj4VfB3E6JN78qJWt2xPo9DBx8vE99kNhYSHrNiXJztJy5Rwny1ZGmP+EF4tZ7pK7dZ+dcrSNU84Icv+j7Zokb37USjSiJbNuAhVfj+XRq0r45KGBtNRZGNDXwKofinnrmTyeWZDDul96MetUO//6EB6fl8PoyR4+/7pd3NlokBgyUIuQU1RUd01h8d0vIXbsTmCzyVTVpjjs1Bo2b4sz70pnmi/eaWm7hz0zwb7Uze2GxUsjTD6qmbuvsxJryqBUDOsg9qWT9AxhPDWUo4r2+y+EIEWSMrGOpEjgx00GuciSjEmyMIpDyCKPVrxECVPCAKzYGSNNYbR0CEMSU5hzocK7HweJRlW+/CFIqNGOVtKiCIUKyvDR0uGc+5tbU8PFF5o48UQNUsyKQD2giYB/sv91yM+dO3diNpvp37+di2DAgAGYzWZ27NhBQUHP1KUjkQiSJHUK2EuXLmXp0qU4HA5GjRrFGWec8Y8ktMlkkmSyfcFLktT2+e4aYCPHjGDT6nUoUR2q5Gen2MAIMQntfop2QgjKDasZNxb6dcO5ATBkkJbsXMFrT+Yx6/LGNrX3L74P8c5zXSdbkiRx5BQrny+Kk+mE0Xu5k047wcqbHwW4ogs+u69/DDP5ICNnnGjjjL/Bvx+4PZO5NzVRUa1gsXQejevO9uzZQ1IbJJaM4CSbX7818lTvAFdfamsbXa2tTzLzAi9yY1+sRLBJna/NJjKpL3dy+4NuPvhXFJuaTXbtCExSOqB8t6eBz7/cyhcfO7lrQZBYSEt2tsqooQaOOauOieNMmE0SX30fI1CTQVHLlLbvYJUc6Bsnc9k1y1jxczZFBTpOPMrC7GubmH9zJiXFOoQQ/LkmxjW3u2ms0SNrAz1GfQLYHXb8nmZOPMbItEM6r7UrLrbx6Rdu3LuSfPGVSml4cpsfbM1DeeWdjTz7YEc4+9DBWjZv9rcVOH+3gNbNa++3cuzhFhqaUrzwVivjRxpobEpRVKAllQKdLo0CefZ1Py1ehROPakdiPfaCj7NOsXbgVZVliWcWZDNuejWnHGvhg4VBBg8e3eP1kFeYh+JqQqtRue9xDyvXx0gm4N3n8tpg/UcdqWf1d/VYwl2/7JqkGgy2GDn58OWPYQ4aZehyZxQgJFoJZ5Tj0iQJtIQZLMa3CR0B+IWHjWs3sqsiiMvZCK1FXR7HTwu5FHUYKbBKDkaKyazlDxQSyFr5gBriPbV/93jozFCJemx89HmY2bO6V88tLdGxpSyBxSyzeGm4jf91fxs30sB5V0Zwt6Q6qG1XVCd5490wnyyKcMmFZiIRlfcXBnn50c7UCQBXzHHw0Sdxqjf6qWAXNkcKp85An5b0xo4FG3Ubcrng8kb69Zfxt6ab9RPGGrj7ES95WVp8foWqyooe33OXy4XWFOfIQ7uPGycdY8GzvIg6KtAbJEqHRunTx8gT92bjcu4l/A8q3P6gh6raJJdf4KShScGKvQP6YX+z7y0i9ydIV4XCLjYjW8IcNS2LF15OKzNKQkKDlhhRksQxazWkyoaQJQo7CP9kkIu3cjSfLlqLVc3g/rsf4OsfvuyRHxoaGuhdpO3Wb2azTGur2jYlsP/nRg838sR92Tz/po8zT7Zy7Z0tLHjKx5qNcYYO0vPXmgjFfXVMGmek2aNw96Medu6JMaDU2IE7FdKx7M4bMlm9Mc2tKgTMvzkTp0Pm069D3PuYF9kpEO52xdig8OPOXYXZkOS6S3M4/BAzhx9iZvP2OCefX09KkQ4oBsiyQCFJEzVUsh3NRgMb1iQxWwVXzkmR4eqc3j3ynA+bewyuvU3LFEnKpLXMvUzLdz8k2SCWEyfKaDGlS/S8RtKQIdJIjmF0VKTNiPcmVaflz7pyMijFhSWNtjG4OWdmWmDsg4UhdM29u/1OmbG+1NDE5s2bD2ijtCf27x4L+/Xrh9ensGtPoo1vFuD7xRFmHP/PyuKnnu0jGEmRhZ0mxwaiOh+qL8Ga1B/0Ev3IpRiVtOJrCw0MYTwCQZXYSSAaZfZFgohoIeg24VL6M5p+aCUd9VTw1hu7GRU/Mo1ikwAFRGMxn76xkdycMJdeaGXiGyZuvNfNG6/AEA7B5nW2ra9YTEKr6tBoND1e/6NHj0ZFYY/YThAfueF+eOrLOfPSRp57MJt7bsrgnMsbueP6DKZONKUFQFKC9z8N8NDTfoJBExKNqCgkiFNn3kBRscS2r4p48Bkfs2bYOwED9tklFxl57IZ6clPtwjcOKYMEMVbxM06Rg0KKGBF6MYDMWC67o1uxUEqelEYyOQGraKGFBvowmEqpjFUr/ur23ndniqKgCME3P4d5/4U8whHB9l0JRg7Vc+0lTuY/0oqxuT9FkUGIsODnt6pR+276x2M2NCmMG67BYJA48+S0cvJnbxawozzOuEPdbGQFVuHAhIUQrSRJMJixRLQeLjrHxsihxrbvMXZkmnbqjBNtjDsqzqDeKjt/rMGV7DjOGhNRmoy7GDncxfsLA0RiAovF1GNfLFmyhFBEpbE5xfSpJj5d2IRT46BFaUCDlhFMbCv2ezOQQJOHU89ey9IfcrDZ0sinfdQtf7cEMRSS2MnooA6/zyRJokQdQgAfJQxgA8vpxQDyKSGbAhqpptEbZ9woid+XRwiEVEYOMzBgWIQNm5ZjEhb0GNrG5vsyhFThGh683cFFV3tJJcz/63PD/06dvGnTRgw6iVXro3z3Q5KCxNAO7ywvzdjJpDnvL55+wsTRh6Wb1ooi+OSrEHfet5GhTVMI4MeLm5gURGuKoZPiqGG1AyquIXMVTz5o5Y+VIbIztfywOMw3P0c4frqZaTNqkYAPX85vm7hIJgVPv9zKOy/HyPMO59N3/SSSfuZdbcPp0BCPq7zzrxCPPBGmuVnLR58F+fHTQr78IUhzs0JDY+sB3fPMDDulxSl+WhqiVtpFpijBIBkZKSaxXfsnjaaNZLl0WOwqt1xm4oyTXTz8rA+bVebH7yWyUyWsXOskbKll1OE1HD/dTL8+OjZsiVPflCLs0zP4KB3Tp5k56fx6jppmZvbZdhZ9G+SHxRHKdiWobUhx+CFmPn0tH5NJJpUSfPJFmPkLVqBt0hHEj8cLP7zcj28XVaE1pEjGNSSas5HzY9xyqx2LWebgsUbsNg2/LQvz/PtvMX369B75YOjQoVz1Ryvf/pxuyBr0ElPHGlmxJsbTr/q49DxHl1zOGo1EZmAw/3qrgfHjwuzYncDjUdmzwUwhaYS8FQeqUEnYNvHGU7kd6lpJkrj4PDur13rZ+K8Msur7csftyykujjF+lJHvfglz6EQz551h5/q73HzyWn6H0f+3Pmrlp98j/P55cRtNSENTiguubsRskkkkBAIHstxzrGIwKPHjbxEOnWgi0WrmjPO9DExMJK7WUUznjWdIT3xmiXy8NLWNuTdTh96cwBOrxy83YDDI5IY70oM4ycJJOp9UhIKgnadVhwEzVh55voYPFwWobUwhJCcJEWc3W8inBBWFMtYxSIzp0JANiyBV6k4+Wqjy+vMuvvjGS9ijYjQa/0fi4f+65qff7++yseRwOPD7/T06RiKR4MMPP2Ty5MkdAvohhxxCTk4OTqeTmpoaPvzwQ6qqqrjrrru6PdaiRYtYuHBh27/79OnDI4888o/jHNu2rEdKGRjHNKIizBb5T1apv5AnirGTSYQAjZoKbrrKiMNloqw8waD+Xb+4N21PIEsCp0PmtBMsXHN7M68/lUsimSYY7s5cThl780j2qGVU16XoVaTjwjPtXHhNE8mkj4vPdWAxpx/M9z4N8Mq7rfy+qOvmz9CBehIpcDk0ZGVlYTD0bLzHZDJhz0yxoXkJg9WDKPRO4L0ndvH6W1XkFaoEQgqxFju2poOIU0823XOkmPwlLFzUSMJnZ7g4uO3hkSSJDLWASJWd8dP+oLRUgyInMRt1nD/Tzrmn21m7Kc4Nt/kRGydSIDk7FYV6yYi3yUZ5RYJ+ffRcNMtB/z46Trmwfi9XoEooCLGqQnrhoEba2mMlPwCDDYLZO5h7UfcFzkUXGnjomTBNNYYODWAn2Xz7XYqzT40ycb/x9ZuusXDM91uwBQ/pFEiiIkzJoAgfvZzPhq1xxo82suC2LHbuSbDiJzv33B3lgaer6NtbRywm8PgUrr3ESdmuJPVNSR57wU/vYi0vddE8kiSJC860k5+r5bNvwnz79XtcffXVPfJDdnY2A4akaHRLVNam0GgkcnM0HRRuTz7WzH0PVhMPlWCQOiZaYRGkYIiPceNNfPFtGEnV8stvSSS5I0JECEGjax1DJrRy641Wnn7ByrYvRnRofAI4pUz6iqFUeXdSJbvJ+BvvF6R3jCspYxSd+R1lSaaX6M8O1qNDf0Broqf27x4PzWYNakpl3Z86Rg1Pq7d3ZRu2xjAaZH78uJBZlzdyyblKJwVKn18lmRScc0Uj987L5OCxBq64sZUlP+uweAaTjZGPn2jhzbf34MhJkeHqHnExbJAedWM/IoTIUh2oliZC7lYs2EmSQBGC6jqFs88w07e3jk3b4lxxi5vDJhv58guBgpb6xtYDuud9+pYSCAa6va4Wj7K3UEuhFuzGYFJ47YnCDoma3abhuQezOen8emaeaCOZFJ3G9/c3SZIwGAR/xX7GJKzIyKRIUkgpRaFSjjplOUWhMfSTclGEgoqCFh2teNgeWUMmhV020VxkU14vMZQh7Cxf12M/HHrooTzyQPfIRlUVSDJcdH0T117iRP+3TeInX/FxxYUORg0zcNYpVhZ+E+LCM9O8oX175+Dzq5RXJnHaZfr10dJvQhXXXNx9w3nuBXbKdqa5oc6e28g37xcw8yQbO8oTbCsLUlf0C3LKiCInGDNG5tP5mazbZGHz9jjH7h3bHz7YwJmn2Fj4ne2A1oPXAxpZIkvNJ4dCpKSEEAJPsInB49ezcXk2eblpBwghuH2Bjy++SKKyDgSYjJCRpWJIJbn5mkI++MjNQEaxgw1dFvn7zIiJEL42sZh95hFNNFPPGA5tS2LzKSERjHPmuUv5+RsnkYhAVrXd0pKkjykIh8P/4/Hw3z0WCiGIxlQefs7HsUe0byLH4wKXo/vCyGKWQdGh0aqYRq3l5stN3HFPisGpgzGRFrrawQbiREjpQuS5LDSra3CHQphkEyMiU5EaJVaKX8mlsAM3YogAxeHRncZ3JUkiNzCCF179lUsuSK/zn36LUMTwDvmJIlLkZMt4g0lGjBjRY16z77//niRxJGCkNImUSGIoKUNvkFj4dYh1m2IEgoKLrmvGqJewWmX8AYVUUiWr+SCcezcNShiCBRvuSD2HH1KHw64hGlNx2Lv3p8slgyYFfwtDJmFDRkOIVgroTQa5RAmxRazChKWt8bnPHGRSSRkaSUtfhlEWifPVV18zd+5lPfIBQHFxMcMHGbn1GhcnnV/PkYeaOfRgE7srktw1302itoCs4ECQSKNV40b8bh0bt8bbhMf2N3dLipZaIx+9kI1UtAeDof1B/WVJlNwcLSVNk4kRJkGMbNo53/wZG7nonO4RVuecZqNXkZaP47vYsb4Og7sUDVri9nrIrmfqALjlvhb2VCUpLDQxZcrUHseAlpYWPE0aLr3Wy+FTdeRkatAqKhWBrYxXj+xQVAPY1UzcVX345IsmrrjUxD1bdlEYH9rpuAkRI0mCJIlugQIADjKoo4JSaTA24aSOSuqoQINMDkUUZ1o49VgNgwe012kzjrMyYlIT4SYDZrJwkYOPZjazkmXPZ1CQp8VgEmiTxv/1ueF/p07+5afPGFBq4OlXW3EYjG28/PssTBC9q5WXn7cwbXJ7LaDRSJxyjIUlf0b4dcmvyJJMPCIYM1zPv17P58U33Lz9Xg3EzDR7E/QdpPDkPAsffRmgpi7FrBlGGpsVtFpocqf1DT58Kb9tgxnSwi7zrnZSUeNmzXstFHgP4vVX/uDzz31YzBLxmITOU0yfWB9KUFhbtZj7n/Ty0+9hVHcOsWjggO65RpPi/tuy0GgkPvg0xIL7VpDjGYNRMpNnzmTGZc0sXRmld5GOpavCvP2JnwljjKz83ciIyCHpHFCCrEg+SmWKzz9ZwvU3CM493cbVt7Xg9Wh47fUEX3+TZPAgPU3NKhazypxznBxxiJHCobXcMc/RARil1UrMOt1KhivMRVf5KfOvYzSHoBcGaCzpcP2eRhdbt+7hznntwKlpk83c+mBZj/3w/fff06ckTedX2kvPiKEGLj7XyT03aVmzMcqc65o45zQbs2Z0jFGfLYojI4Ehwk33tqIoKmrATp53VIfa2EczM2eYuhRKBrjhKitnLt6No+UgclrGcu+CP3nteS1f/xTmh48L0Wolxo82MPrIKo6YYmL7riSqmka/DhtkoL4p1Vaz5Odq+faDQiYeX01FTYrDjjj/gNZDJKhh3r0evn4/D1no0MdM2KQMqtmDie4R2CYsxEnXwyHRSih3Cwufz2L9piRvfuTn2kudvPBIC3j7dPn3AbxYSN/DlEhRl7uEJx83cuwRxW2+XLE6ypy5f5Cot5Il5eEVzbTiYzW/kSVy0WHESxMJYowQk0nsjHLbPRvQyBICld69ex8QeKw7+7dpfn7yyScdgmNX9tBDD3X7OyFEj7rFqVSKp59+GiEEF198cYff7a9U36tXL/Lz87n11lvZs2cPpaWlXR7v1FNP5YQTTmj7975rcLvdXfL8qapKxC8zmJGUsR4VhUK1L0FaqaUCG16yKSTTZuCnZSEG9tXyxfcpTjra0okHKpEQfPhZAEWBC+b6WLclzLQpeiYcXUffPhr++DPaLTflT78kcFNH75bxPPjUMr77OP3Qv/1sLh8tCjLr8kYQgh27k3jqDZx6srWNT/TvVt+oYDRIoKZHm3qa4A4cOBCtXmXYqCSkVrOuDDSKhlhDgmBMxRroTVFiGJIk4RZdj2nsb01NMCQ5ost1YJasmBUnrz6tZehAPU++7OPWBR4euSuLg0YbSSU0xImwW2wFBAKBHmMa5i050ETt1NT76dcnndzU1CkEvDpqY3qSYQOm5v4UkksrHkjp2bVrF1Zr983M/S0UrEfRR7Bauk8sHXaZ82faWbEqTt2fu8mM9AX27ko3HcE5l/3IqJFazjnNRiIh+OKHMMUDoXbPX2R521GwHqmBcs0Gfl6QQYZLw+GHpNdHQ1OKc+b4yfBMJoifI2eW8dg96d2ecETlk6+CvPVxKxlODbsrUnz8Sl63z1t2loZEUqCRIdDaTENDQ4/8sOSP77n4HBt3P+LB61P44aNCTp3d8b5rtRIL33cxY9ZSDO5SbNEiBCoBSzVSfjXffJBJQZ6W8ooka1aBK1ZKI1XEaG9cei27mTk7zJ3zMhFCsGyFQl+pa4EsFzlUUEZKVdmg+YN+0jAyUoVISATwUm/dSGYor9tmgpNMtOhQ1NQ/+kGr1XZIBP9T4qErIwe9009s4yg++nQtN17emTtJCMG8+1o4f6adnGwtT92fzbGz6rjtGldbs/TbX8I897qfAX31LLg1k8++CXHRNR6oKaWXOritGWNN2FHqS1jf9Btbd8Q7jZjus4rqFFFCWHGQGxhBTXI9G6Vl6IUZA0a0qTj2uAajXqZ/qZ7+pXpOOdbKKRc0YGwYjFqygwSJHq99gFNPu4hX3rmX267rzHkjhODzr2JUshOLTs/4g+CQCfYuEzVJkphztoOPvwgy9wIHSb272/UQFkG0BoUBymCcyQLCBKijgigh8qVexAJGnOSAlEYF7qOc0AsjWlmLJLpeY5Ik4TAa8UcaEao4ID80NSltG01/t+9+DXPcERauusjJ1JNrmXdVumD1+RUefs5HcYGW0cONvPJuK7E4ZDg1DOynb/NThkvDQXubyxu3xulVpCU3p/v3VX6OjnsfbuWic+wce7iZr38Kc+pxVi49z8HCr0NsWZVNLCYwGCQkCX78LcKHi4Js2hbns29CnHOajasucnLu6Ta+/MF3QH6QVD19GU6u1L7pKEkSWeQhhccwctJ6pkzSY7XILF4aI+mzM0Ic1BbrW+MtBNSN2BwJXng9RHZwKCbJglGYCYkAVqnr902IVqw4aMXTtuMPUM0uhjOhU6NBLxmwN4zmoSc2M22qFrdU10kpeZ+5qUegEolEuvXFf2osDIfDuBwaqutSXHWbm0fuysJqkZk4zsjL77R2uzH0xQ9hWn0SBx8aY9H72Zx2rpeM2glo0VNDOSEC6NBTTF8SIsiQg3dR2xTml5dyOfUcD43bq7EJFyoKRfTteE0E96LDO5ssyUghB5U1KX7+PYJoKqBQ6lg0+UxVXHGpiRfejuF2u7s8Tld26403o0FDb9KNWI/UyNzzTQwdZOehZ708dk8240YZCUdUVq2LctcjHox6KOljps68hUALDPROIoAPPy1o0JLpSDdwx4408tvyCLPP6rrA+uKrBKZYZqcGfooUgxmJQop6KmmiFoUUgxjTpbCKQGX/g/QRQ3jgrvs5+eSTeuyH339fzKzTbCxbGeWZ+7PJydbyzU8hXntBQ2loGg5Jh0DQYitD5NQw42QDijAy57pGfvpXUYfx92hUZeZsL67mMRhVCzvrq3jiRS9XznFhMsl892uYm6+38+KCHeSGhwId/ROTQ5hN3RfWdptMU7PCp+9ksmtPgg8/LSMUEhw+TceRh2Zz3Kx6fvmsiNffD/DYSxEKCgp6HA/Ly3dji+dT9hcs/6uJ3CwNcTwUqyXIwa7rElekN2+8U80vX2Xy3Mv11K0zU0DvtucwKsJsZTUDGUWUCHG6FymKEyNCEFWo6CUjfWjfIIiKMKJoO4MHdGzkmc0yl84x8+5DeaRIkiRONoW4yOGjT3dw1ulGkgko6pP/vz43PNBYCLBjWwW9ihXOmmHhpbcCaEqWE5R0iIAdpdWBkl2B0RFj2uSOjbYWj8KsKxqYdaqNJ+/LxmSS2bg1zgNPe/nkqzA3XGnn+itsLF4a4YGnw1gtMvc/HeX2azM44aj25/jKOU5mX9tAVoamQ+Nzf7v9OifTf9yKqXkC2pSZXo0dpyWQ0lRcvdRBfPL5RgYN1FIfCeHMsPV47QshsFulthzmnDOs9C2NcfbsPzBpDSiaKMcfmcWd12dQ36igKIKiAi3HnuYhz3NQp81vjaSlpHUiDzz6GxZrhGRTHr3IoT5WiVpZTFWlne1SgFReBTddryEUBmeG4PILus4Xjj7cjCOzhaTf3m0dlJEqZNFXZdw5r/1niYRAo9H32A91dXUYDWmQ1bF7c8B9dszhVqZPtXDulY0MGWBg1N5p1k+/CNNYLzP2+DIeu99BYb4DIQS/LYty3bxlOKomtsXuJAlKS7t/LgrytKia9Li7UTKzbmOK0VPrKC7UcfXtzZTvSeDxqYwZbkRVJRa+no/DnvZ9ZU2Sa+5wc8NcZ1tPRqeTmH2Wg4ee9bD490sOKDfUGxWadts55owmvFHIYQgAZiwEaSWTrmk+WvEQI0QTlWAOM6BYcN/jPuIxweUXOvji+zAaV5yYJ4rxb+AiIQTV7GIgowDw2nayYL6B447sKIg0abyJd1+XOPfcGBFviCp2chCHoaJSyQ4CeLDhRABuGihW+7Jrix5jMgPURgKBAJFI17H477Hwn+zfpvl5zDHHMHny5H/8THZ2NlVVVbS2tnb6XSDwX48ap1IpnnrqKdxuN3ffffd/yVHSp08fNBoNjY2N3Sa4Ol33qoVdcTjs2bMHDRqq2EE/hhOz1yGyqpk6Tkc0auHP9a1EQglsdkEwIKiuS6HXwwVXN/HkfVlt45x1DSkuvqGJeFQiWp/N7trhaHPKcNiDpFJpPohb7m9h6ZfFndTX/lgexVNlJ0UKHXrKN9q440EP987LQKeTOPd0O6ceZ2XOtU0Y6gcixzwsXRYhElG7bIA+9YqPAX31/LY0Sjgcxm7vvom3vy1d8jMTxhhobFI46SQDV85xotNJXHFzE1df7OSbH/y88/6v6CIZSIkYjeEYDtF1Iu4zVaKTwJZ0dns+eyqHi64qZ/2SAm67NpNLbmxqa4C0BhViuBnGQW0oh4gIsYMN9BGDUEwBCvPSvvf6FB5+PELvxiM7ISLChLCJDJYsWcKxxx7bIz8g0lyTX/0Y7hDQ97ef/4hw0SwH8650MfW4PcQ3FrQhH3WSnn4NJ7DJvYHlqyo4apqZZxZkk5ejZdX6GA88spK6WgGyoLEpiSng5II5EQYMijBkkJZtZSnKd2hwNR6MSbLgkeo5eGz7S8xiljsUCn+ujvP78iinHNd1Mfb94ghzzrITTwhy8/r2mMskFPTy0NN+rFaZ5x7MQauVkGWJ1oDS9hKBNO/s2iXZvP1RAw88tgudHu673cZZp+a00SXcd0sGZ5zrIxmLY8bGRnkZo9Qp6DESdVVyy3V7YfwKkNQRF1HqqCCADwmJTPLIoxdaSYtGaDFrDVxzjYxBV8EXX+9AVWHMaC3nDJF5c4EBuhFKjRNDRkNGjnRAnC7/KfEwkXARTTRQrV1DXl0JR89o4K0XnQzYK1zU3JLimtvdIGDqxPT1DR9s4IMXcznrskbe/jiAJEtMm2jik9fyWbYqylsfB3j6/my++qKFAmVQpyJWI2nor4zh8utXs+S7ztQg9Y0pqiok3OxiOGkUuScappB+9KJ/uvkTg+SmBJfPXcVDj4Q55XgLGo3Ey4/lcNQx1dgsErnZvQ7onk+degRH338jR041M350e/IihOD62/xEm1zoiKB3BNFp04jT7qxfnzQnnkYjUVQMVbU7Kfmb+IkqVDxZG/jyPRdzrtiJXFGc5lImi51iIx7RiA59p0IpIeL4iv/E6FcQwa4LKSEEWlOSlOQhJyvngPwQbJWYcY6XLz/ObFNdB1i1Psazr/n59PV8LGaZObPs3HFfK48+20pujsQVcxycMN2a5nX+OsiP/yrkiZd8fPlDuMux4RWro2i1aWXrg8d2Pa63ZHmc4M4Sjjq1ni8+yOCm+1o49TgrspQWADzp/PTmzNgRBnZXJikt0fPMgmxysrR4fQpPv+ZjwjE1vPFUDol44oD8IO9FFXVlGeSwJ2Kg/Jf+aNETZxcjmdhh4sFJNub6Q9hsWsyiL+NkpNIo3UL6UMUOhohxne5dQPiIEqYvQ6lkByNEBrIkkxBxdOi6FPCANDJqxZ8pkkmIiDBhglikjvQ4SZGgnkrM2DCZTD32xX9KLIxEIoSjKjG/iS++SPD7Tz6y81QUFRo8cbbtiDPkb5s1Hq/Cy2/7sdiNPL4gg48+C7FseRKJTSgolDCAQkpJEKOOChKpON5lCi89k8EJZ/iJNmQjk6SW3QgUYkSw/q3p9U+NklRS4urbm1m3LkV2NK9NBRugVXhRC8o54+RMnn3Te0Br39e6BxfpDVYhBE3aCnJzNEw52ERhfg4vve3nnsc8qIqgtkHhwTsyOXFv40IIwaXXevn8s1UUqH0xYsaHm2dejHLmDDMzT7Rywrn1zDjO2iGvgDRFyrIlguK/TYHERBQJaW9xb6AvQxFCsJ6lmOha4beZOrJof78YJBOtvtAB+cHvbyXsUimvSHLM4RaGDzbQ4lVYiLPtWfTYypg+q5mH7m7nqjzlODOnXVRPaS8dk8aZ2LIjyfe/hlFjOshdQ3GhzLzjrYSjKWbMbuCwQ0xoZLj4PAuffVNDZVUlTquOZEIm7reQSkBKjvPjb2FO70L1GOCrH0KEIiqXne+gf6mee25p37x6/g0/Jx1tRZYlLj3fwbufxvD7/Tidzh75Yc2qNWSo+dTFKlDQk5DCPHJXFg/e0D2Xp1bSEYgJNBqJX77Mpt+oHaz1VGMQxr3CliqZ5GGTnJiFjY0sp0j07XK9V1IGSOzM/h6r3oCsGNC7e5NUVOIFO/j59a7rkr9WpXCR3aE5rgqVv1ZtYXdtFG0oA5frf39ueKCxECAWSVFbn+SrH8O8/VwOE8akx2E3bIlz/V07ufhcO9/92plL8Pq73Tx2d3YH5PPIoQY+fiWPmZc0MGm8kb69dbz2QYBXHs/lqx9DbNyW6ND4BHj5HT/+VpVpk7v/7kUFOlRjGD8eMuksPLvPsimgRbedPdu12HLCTJx4xAHd82hc7tC0PniskWmHyTx6l4NHnxd8+lWIMSPaBdGEENRWSRRJXec1RsmEGtdhCPcil2yq2MloprRtbDrJQjT0YcE9f/LCW3XYbBI79yTJdGk6CQtJkkS/Pjq8u7tH00uShFA6/v7DRUGOPWFOj/0wceJE5t8TJ9Ol4YrZndevRiMx/+ZM7nzIw5VznLzwSoR1K7UMGK7ywWtZHXKjw6eY+e5zHUcdvwZz0zQALNj55bcY55zWdf9i1boYmqgDRShsZy2E7PSiL3JAZklNLU1KHR++lcWbHwZ47sHsDnGkd7GOj17O45QL6jn0YFMbkG3EEAOSBFVVVQwfPrxHfgCQNKBxBjjrVAeLl4VpWpfWJMmnN9ukVWSInE5xLCWS+HS13DLPwNI/47z6RH7bvWwNKNxwl4fKShWhJKk2LKF3YiQZIhdJkoiIEOVsJpuCNhBRylnPqcd3DRo6aLQRU1Yze7zb6csQPDRRy24K6E0+vYgSpp5KWqijSJSia81HElocJKmoqKBfv65H9w/E/m2an3a7vUdNswEDBhCJRCgvL29z0K5du4hEIv+oILovmDc2NnLPPfdgs3X9At/fampqUBSlxy/onpgQAhWVPHoRyNjBtfNSXHJB+4OSTLq49k43o4bpufS8bPytCk+94mfn7jhnz20kmRJYLTJOh8zUiUaefkRLsdofI2YaYwnqGxXW/FKILMuMO6yBQ45u5r47rBw+xYSvVeWlN0L86yNBYctkVKrT6A7/QD56YxeLFrnpOzCFzSqxaXscg6zDFivATiHbGv/i+LPcfPZOVttYpqoK3vggwG/LIxwxxUQ4mvpHDqy/2x+/f01jXYKpEy1cd1n7yEl9s0L/Uj3zrjFw/RWCsvIEqqrh8us8hLb4sP5tPCUgebEX+wg2yCSIY+hm1yNOnESzpa3heeVsJ29/HOCScx1EPBYGSSM7fN4sWRkuJrCBFRSYY6hqBk88n1YCzKmd3KkQFELQoN2FK1XQ7c5FVyZrbUhKiFffa2XWDFunsdftOxPU1KXQaOCXJRFmn2/guft2kxMc1vYZSZIwqjZCST0rl2uob1TIy9Fy0GgjX35sTKtb3+Bj7de90ZBBU1MN/qb+/PZHFAMmiiQzSOnv0GKo5LDJ3Suu9SowMP+RIMcdaenUWK+oTrJiVRSrWaK0RMsxx83ssR8iYS3hmMrgYl2bYvUl59q58V43rz2R2yGYGwwylXUJnn7Uzv1PeHnh5SjNbsEl51uxWWUGlOpwGWz4JYWg8JGjFlLGelKkGFuitAnraLUSSSnKVlbTm4H0YTAClSbq2MhyhohxpEjgzExx9SU5uJwabrluv2uOqLz0YhWioeukuUbegSwEBsOBCR79p8TDVn8rDpuEPSNFrDnBtk0yR57aiN2ZHtvV6dKNpQljTbR42xECA/oauHdeJq9/EOC2a1xMGGMkmQR/a4rvF4eRJdBGMrot3O242FCWbpKddoK17XN7qpKcdG4D/sYshjISvWQgIHzoMdJb6uhPnaSnyDORu+Yv5sRjzGlS+XwtRleYgmKJKdNnHZAvtm/fzoihJmZc0MTAfnpOPtaCxyP44us4muZe9I0MJAM3u8OriCVUtu9KMGl81/F2+64E+bkaHnu2lZodFvxyMymzh8zQQIyYCGu9hDJ3cvcdRsaNMnHZnCRvzq8lK5VGUfRmENtZhwYNcRHrIBjht5XzyAMWnnslSPOftWSL4k7nb5WbGTgINq6OM/f8Mzv9/p9Mb04RbSjgmFO8DBiaonexjsqaJL0KdXz8Svtu+uGHmHntSSvWbYOpCizHadekxTR2JRg93IAsS1wx28kZFzdgNEoce3g7t9qylRGeftWHXgff/RLhsvMd2G0d4244ovLaW1EK44NoqdTw2zIPkajKhi1xrr2zmUfvyuLowyxIEvy2LMLPf0S5YraTnL0blBkuDfNvzqIwr5VLb2rC7VEOyA8auuc+lSQprfZKKy004ugGnaeXjGRKuTS1NJO591g2yYlV2CljPX3EIIySmYSIs43VJElix0UDVSRJsJY/GCBGoMeE/A/pZLpJJVNVozCI8ZSxjhxRSC7FyMi00EAdFeRSRCM1xOPdK4D+3f5TYmEikUCoYI3mo8YERYHRqA0qOqCIBDPOWs7558W4cJYFg17i21/CvP1xgHlXuljwlJfTzvUiN5bQK96vTbF1XzGrQ88ARtIoaqjwtXDp3BgDwoeleeb3LrGEiLGZlQwR49pGnc1YCQp/l1zrqlDxaxoBDQ/f5yLD6WbRN9UsXZZEShhxh8JktJq460Ef4Uiav1Kj6Zm4i8UMkb16rVXsxJRy8u13Hk49Ls3//Ng9afTHNXc0s+A2O2NHtsenp18KseqHLMaqw9uenyzyicf6c+ypS1mzJIuH78ritDkNXDnHyfFHWkgk03yhj7/ox+Ie0aHREBVhNmuW018Z1eEaJUkiVxRTzhb6iWEdntWICFFHBSNpb1IlRBxZ0tDS0kJWVtdF49/t0EOn8tyTb+BvVfhrbZThgw30LdGRMvsgnKYVkPJrOzQ+Id3s+e3zIi69sZmbb42TKWdjsttpTrSw4B4jF5/r7HCeh5/10tiscPsDHiaM07PwLRc2a9r/m7bFufCaRqSoyv1Pejn6MEvb7/bZynUxnA4Nx0+3MOWkGu68PoOxI43U1qd49b1WTEaZp+5v/85nn2pkxYoVHHfccT3yg8ftwYWeCEGcZDNisMqUg00krS0Q7vpvAsJHfn57nvfJu06OPjFAiToCKw4EKhtYTokYQFDXhMEUY3t4JQOV8W0c2UIIatmNZPdz/GQ9C+7KoF8fPV6fwjOv7eLt92IM7kcHaqZ9VlWTZMcWDUV/QwUnSeD1K5RXKZhcYfQHWKX/p8RDZBWjSWLRW/nYbRpaAwqvvRNmzdoUA3pZePY1f6d12NCUQhWiS8oHWZa49eoMnnrFRzIJUyaY6F+qJxgSXLnfOHdFdZJnXgzxxXcRZpxoZMOW7t9VFdVJJCm9UZmka7EbABUFJJUMh5ZoVM+ePXsOyBUlfUbyx4rVHRqxRx5q5unX/Lz1ZoqMLLhyTpKigvZ1KLrjntlrSkqikL5sZy0DGNFpokOSJAqjw/HEficzU+ZfXwapb0zha1W558YMRg9vj7mhiEpCG4BuUpyEiOPMaK+BKqqT3P+4j48+7TkK3uVyIUlmhgwQnaZg91n/Uj1lO1SuvdCKJTAEc8YuFtxl6DKPKirQMWKUoPaHIGasxIwelq6KsOTPCBPHmTqIr6qq4N4HQ9hbR7GD9eTRiyypfWPLGc4iQ/Tjmlt+5/Vnsro8n8Usc/ghZn5fEW2buNy2M46SEqxZs+aAmp+RiMrZM8y0hlJs3QIpaugtBqFFiz07Ql1yJdm+kW0AqZBoxZO7jhlTNXz6VZjlXxd3UKx32DW8/nQ2R5zczJbVZgYxkip2sEvaiCRJaA0pbFYN+S0Ht38fK91SBAAMHKClvsoD8X40UcMoDmlbY1YcZIl8drCeGspRhIIda7f57n/H/m2anz21oqIiRo0axSuvvMIll1wCwKuvvsqYMWM6EDhfd911zJo1i4MOOghFUXjyySepqKjglltuQVXVNs4Tq9WKVqulsbGRZcuWMXr0aGw2G7W1tbz33nv06dOHQYMGdXUp/y2TpPR4nFnYGDSlgksv7Fi06HQSzz+UHhE573Q7ToeG+27O5No7mlm1LkJulpb592Xy4edBvv4xwvXz7Kxcs4nflyiYQnbW/+5k1OQW5l5kwmXXEls1gduvrCJp9iILLXp3f3qp+UiShCrSQhdB/DgiJWRHCqhpqOTYS6s46RgzN90eQMceBkijGKZMZufajYw9vJ6SYg0Oh8yO8jiZmekGxY+/RZFlqccj7wCNjfW0BuCWa1x8+0uYNz9spcWj4PEpXHlbM/fcmB5h3kdM/+VHOk49Zw17dmSQEesNCJq1lbRKHgrr8khG3dRpdlKqdlaSVYWKV26gT+tQfvq1nKEDDZSWaKmtTzHnSi/50fFd8pRpJR12HJQOCHPD3W7K/8pDF8tjDzuwCydxomjQ4iCTuLOWy87R8tHCWkaNGtVjPwwa2J/d5c2MHqZn+hm1XH2Jk1OOsRJPCN7+OMB7nwZQYnrOPg3UiBVhCtMQqcMkirFJaRi/R1eNfdAe6su0OIIjOevcLfQb2MoxR+lodgu+/C6CaCimMNoPgaCGcgL4yJHaeVSFEDQ6NjJ5guCuRz00NCqkFOjTS8tl5zkYMjCt1LlkaQpD3TCmnrCFJx5wMnFcuvH06ddB3voowKN3Z3L/Uz6OO9zcYxRw+h5JTB5npsWfbCs+Tphu5e2PWznlgnpumOtiUH89u/YkeeEtPyMGG8jL0aA25WP1juHDXTW8/d4Ovvssg9qGFHLcQj8xlJAUYCBpcQ2fcBOJtatPB4IKibiGkUxuS3glNOTTC6fIZAsrURHoMbSpgu9vZrPMZZcaeP7RtfSOthM6pxvhu5FsXqSIIJX8v6P2/u8eD5WUwujhRn5YHEZj8tOnKMkdN7s49GATbo/CC2/5qa5L8chd2dxwj5vjjmgvJE462srAfnpuvtfD8uUKiiJR0kuiMFfms29CaFod/7AXn+Y9fvJlH48876N/qY6q6iSNzSoui4FDj45RUbkcn9uF3ytTwoAujyFLGjS+fJb8FeSwvYmpKqfYtD3F3Ot6nszAXs6/aIqw20rIPZK3/oyjQUM22W3ryiVlIyX1lJXHqKpJcf4Z9g5JGoCiCB551kfEa8LkLaUo3gdjxkbufTLM779voaFRZdRILZdc4GzbaBk3Rs+zWWWklAZ0Lb3IEPkIVDIpYhebGCrGtyUmKUcTxx6RQf9SLVOP24wmIuFKFbahtPxyE0rfTbT4E8Riesq27jggPxiNMp5QE3me3sw41sPhU8zkZGnaRM/2WYtXgYQRo2TGXDuSm+5ejcMpEU+obe8Mi1nmk9fyefxFH0+/4sNukwkEVSprkhw2yURFTYr5t2RyyoUN3DsvkykT0gn9X2tjXHdzEGvtaGRJgytcyhPPVjPjVAM33utm0VsFHTapDp9iYfxoE6dcUM93HxZgMLRf60Wz7Dz1so/srANrACmkuh1R3IeWKGUIpQyhih3sYRt96cxrZ4xk49fWExYBLHtH3UukgfiEm3I2kxRJwgQYxgScUmbb36VEks38RRkb0sUb3Y9MxkSEvHxB3z4a1v6VYjRTcFPHTjYiELjIZiSTabZtxaiJYDR2j9j679q/eyz0+XwoCuh0KTRJI0i0PfcGjBQ3HsbnT9Xz8Ts1pCwt3HiVg2/eL8BslvH5Vd5+uIC81ADKWE9fhnUqZgFyKaKS7fQJT+ggsAnpRnl/MaLDaJuTbHaxkVHikE7jk7sdS7j2civzrmzPYU+YbmVPVZKLrm/EGRFYN07l20XLMebGUFW1x2vfZrdSSzOKUPDSxGimsGL571TWJNtER4QQ7ChPdmh8plKCN96OURCc3GmdGiQTdvcQzpi9hY9ey+bjV/K47wkPty1oQY0aMXn7YE0VU2/YQdBcTjJowuJIUTpA4cnTjbzwynpad4/EkWovegulPlSLctZofqGXrgQRM+HDTZwoQxnfwce17MFisKAoPd8EGTRoEBXVCUpLdHy8KMSsGXZKinVkFPmJNocJE+Ds07su7iVJ4r6bM1m5OE5+8yjwQaaI8/iTSzlyarsfAa652MlTL7XS6FZ4+9mOY4Ujhhj48eNCZl/XxK1XZzD9jFoun+3g+COshCIqH34W5M+1Ud5/IQ+HXYPZLHPjPW4mjDWRn6vlmkucnehljEYOyA8ZjkyqveVtquzjRobJzdZSOihBS7MX698mwoQQVLCdljUGrr/Nx3VXWJl3j59sTR7lhr8wanUYdBp0qShblF+YNk3DT09m8ePiGA8/vphUwEYoIOFPhIgT5+yjTbz+bPs5MlzpumzIgCDz7vIx+woPD93rIC9HixCCX5dGuO6mMJlNkzrVFXXSbrwNKYriwwnlbqak9/85yqkr+3ePhzaXmfPOSPOYf/V9hJtvj2DxDMCazKKKGD7rTqq1zdzzSAtjRho58lAzW3ckmDC6+3fLuFFGLr6hiRcezmHyQenGUCwusFnSucsNt/v5+VsdZvdQSrCw5B0/1ZptPDUwwPVXdK5lnn7FRzKip4BstrKaQrqeAmjWVnL+OUa+/DZKoEbHzz9+xR133NFjX4wYOYVr7/yOVx7PaZtSOf0EK4VD6iBpJ7dhDEed9CeXXWzkzBlmhICEmiAlkl1Oa6REEntGih38RMRrwCiZCYsggcztaOxp5fqE30LKGOCT13I7NJNbPArnXdXIw3dmMXKogW074mhk0CgGmkUtOVLnaZVKeQvHDFJY+E2QL76NsO4vHanGQp568kGefuaVHvshJzeLQKip298LIUgkVQoDg9FIGnz6IKOGObv9/KRJMk/9tRqdJYbNqXDkaBPvfhLkjoc8HH+khZuucPLIs60880IMETUhWEWKFH0Z1ulYZskKCT2D+nUvUD2gr47qujSII5USPP+GH6NRpqampsc+AMjJhiVLVaJV+YwU/SljHbvZig0HN15jZehgWPDIChobJIQkGD5c5u3brcgyXH5zc4fG5z6TJIk759m44OIgmoCGIdI4hBBsFauwGwUnnBrlu4WryfeNQSNpCYfSIoP7pi33NyEEFVUpcrINVNfuoh/Du2yu9xcj2cAyFE2MDCWbgNRCnz5d840eqP2va34CXHPNNbz55ps88MADAIwdO5aLLrqow2fq6+vb0Hcej4c1a9YAcPPNN3f43D333MPQoUPRarVs3ryZ7777jlgsRmZmJmPGjOGMM844IBWu/8pisRiyLEg4K7nh6q7HZWRZ4uRjLfzwW4RT944W33J1BvVNKW69OoOnX/Xj8ab448siHnoyQPmabMYm9+7ctIDqVnn1sa0UjIzgMTanEYLB/U6wd616aCSHMW2Qd0mSyFF689Mvu/jyK4kS36GUs5lW4cEhZTJMTIQmSDYmqDJUMmZ6LWu3BJBlwb3zMrnjId8Bde6j0TiSJPHS261EooLXnsglw6VpU08//6pGXn4sp437LStTw1cfZzDx+Boagw14PBL9UiNxkEtdshJrRpKcokZ8ZRk4E4Vt16KIFHWZK8nWp1AaUm0P67adCVZviOOttTCa7nc37cLF0IEt3HpNBiMmeAjGWkmRxIK1jSOrQarEYPVz9aVZfPFDA3379u32eH83s9WJfi/dwG0LWvj0qxA//hbBZJQ4YbqFV57I5dLrWzCYfQwfbKCqRkGqMbGl+U+0GhmtTuWquSZOPt7BoUd5aKYOm7sPW1u8rF7XyKwzDdx9s53nXqulsrEWk7c3/SPDqaacSlFGhiYTu0OQtLZw4bkGfl6aZEg/K4/elVbn27g1zn1PeDl6mplt21V07hJcySJ27ajnouvqKczXIUnpRsOitwuwWWVeeDPAkj9jnHBmr//aAXstMyuTghyZggIDf62NMXFc+iX/znP5nHBuHW//K4BWI1FUoOXB27OobUhx0dwQed4paUamZJRYZTZHzWikV4EOq28YWkmHVuja1rxLyqa8Ps0R6HJqeP29MIWJQV2qYZskCyZhxYgZY1jmx9/8nHh052f22rk23nyvkXV7lmAVDlQULHl+Dj9cw7qtKXbulEkkO4/n/E/Zv3M8tFlsLPkzrXqYWRhm6VdFbY2j7CwtLzycy8Kvg7zzSYA+vbQ8/4a/jRoiGFKZPddPcGdvRib6psfcyn3U2DbjzGqlxuPptlnTKrkxmBU0GglVVbn8fDtX3Ormp08L6Nu7PXlZ+leUk870Ykx03lBps5CNJrcfgPKKBIGQQjCokkh0w4XQjVVXVrPqTwEoOPZrQv3dMnQuDhnv4881cc65opGn5me3ja80uVNcckMz0d0l5MT6pUdUJFCjJlKpEE8+5OzymHuqElwx18Cpx2l5471dfPxxGalmDV6aiBJhK6voLQal+Y+1KrIsMaCvgXPO1rNm3RYamspQk1okbYrpR2hRZYkvFpoZxSHs2L7zgPyQUjRYXHEa/ZW88YHM7Fldj+g9/XwES2AoCgq1+q389nwOg/rrSSQEx82qa7v3VovMvfPS/kwkBGs2Rnn+jVZ27E6Sl6vl4LEm5pxl55JL4hhMESQJpKALh29E24iPFh019SkcDgOHHmzqUpTKZpWZebKNRd+HOeuU9veJVitRkKelyZ06oGdHoNJMHbldjL77cGPD1ba2ezOIjWIFCRFv490SQuCnhQZ5N06znq3hv+ivjMa5V+HUJWXjEJmsZxl6DFRShioU7LjoxQD0koHh4mDWsYQMcgnhp5Y9FP+NF1IIQbm0Cf2uJP5gikrNVkaqU8ilmFzaUcEpkUTOaqavQ0coFOqxHw7E/p1joU6nQ6sBP25kzJ1ilyzJZCpF+Nx6DjkhwUX7PReXnu/grdcaoGlAenRd6vqZSdMhZKL8Xc1nr9klFzvFRuIiijtvJRMmCU4pgbfe+hV7az/sIos4EYIZu8jpFWLelZ1R36UlOs47w84DT/lI0Ex/ZTRbWpZ2O/balWk0uWipo5LtWLATIYStcTjHzVjPrTeZOOtUK6mUisnYMbZv2hZHF+oaeQOQRQF//bWF8Uc0ImkUjLFMcn1TOvCbZUdLqLEtYeYlMQ4aY2TGcelJo7NOtjHxqI2YyzM6KIdbjVqOPVvHtKlubrvPT7DCyHAObosdQgjqqSRMgGgiQE5OZ6HI7uyTf73J6cdbKNudQq+TmHBMNQP66tGaFDYYl+KMFZORuXfTqVVFp5M6cGY77DJCam8y6iUDGQ3juPz6NbiyU4TCgnhCZUeZgl4vMWm8qUODuc0nWVpKS3RkOGV+/rSIOx5y89p7AUYMMXDKsRZuvcbVhsY6+xQbdzzYwpFTzZzbzQjpx4uCnH9xzzdAhowaRENFE5lSLiHRyq7ydD711osujj51DQ27S8lJ9UYjaQkKPxVsJ5sCCgK9+er99azb2sCuckHvgc2s/zIPizk9RtwacHD6xQ188GoOsiwx8xQLZ5xsprY+RSwumHlxhKjPzAN3df09Zp5sZf5jfjYs6s/UdRsY2F9DeUUSj1tCE8ih4G/iI17hpoFqdHEzeowEwipDhv3zCPv/if07x0OrycK0SYLdlQluuTVOcfO0NuEeSUAgpKAlj0VP57JIF+f27BoOnQqZOd3n2q0BhYH99G2NT0iP6H77S5g/lif47bMsCkPD2uoFo2omQ8nn8YeXkZMbaBuJDkdU7n/Cx2dfxgiHJCTXcsK+KNXsohf9O5wzJFqRCqq57+YcvvyhGlXoSMR9B+SLpX98SWG+lpvubSGZEgzsq2fbjgSSoseACbNkxVh3OO8+VMubL+/VSXDnsZutDBDpicYUyfQ0CRJNjk08/YidDZuTvPCsoFXbiHbIZj54ysHwwWmE9rz5biaNs3RC0WZlanjrmVyuucPN/JszOXtuI2ajxDEnKeyo2MD2+o3YWgZRQB+SxKk1bOWoU4JMP8xCXWOSYEggRaz0ZTjLF6/ssQ+EEDQ1NuBtUYjF1C4beEv/ioKssFb3E65kIVpFpa4h1QERu79V1iQ57UxBMqnjsXsK2iYZhRC8+HYrvcdUY27pzwgxEI2kQSBoxcMWVjJUjO8kgKuLZrCrIkFWZtcTWbsrk4webqDFozD7mmYiYbDbNZSVbeixHwDiMQnV3Zd+9AcpzSe9k014pHqyss1MnWRi6pedr6HFo2DQd9+jGdhPj9WoxxtobuNHLhVD2Z1awZJVcS6/Qctrby7G12Ak5Uvy3qcBZp/dOdf4fUWU0cMNLP4tRYJY2yTJ300jadCi4ejjNKxY/SfGiPI/hv78X9n8tFqtXHPNNf/4mU8++aTt/3Nycjr8uyvLysrivvvu+x+5vn+y4uJiVCFIaMPk53ZeEDvKE7R4FfRaCV9re9JSkKclkUyTtb/3Qh7/+jLIzfPd/Pi1jsLWkZ2S5NzgcCrKvMjZu4nW5HVafDWUI6NhG2s7oAQEgvoGlb6hSVgkO8PEQZSxjlpRQRa5KCgELJVMP1Zw6w02zrg4xOFTTHz3axSD7sAWbWG+ma1bA9TWp3jtyXaMliSlk7C3n83lilua+eq9wjbfzLmuiSvnOHj6uSj91RFEiZAgxkgm4bb+weKvXMy7q5xfF+/AEHeiyEn0riBP3Wnl+5/NfPt1BScdmxaEuPuhVrKqp6BSS4RQ92qPtgBuj8oJ59YT9lnRoGEwY9tQNAD9GUm4tg+nnL0SjbZn6IZ9ZjBYiMcFLR6FIQP1vPt8Z7GInz7N58rbmnnrpfQ17qlKctJZUQb2k8jIlli6Ksh7C4MU5JgxpFKYW1wU0gclkuKb737G40/xyD0ZFOVrWb3By8OP15JdOYiEroGjTmmmpj7Fhy/lcd1dbh64PYtxo4zEYiofLAyxp0LhlGOsvP5BK40bCimM9CdGhMw+rfz8ZTFnz20iL1vDtZe2j0odc7iZJ1/2sXLlkh7v5Ew7bBofvP01H76Ux6zLGxg2yEB1XVr1PStTg04LazfF2F2p4bNFCSRfDrm+yexmKyoq+fQiEz2eKjN/VVcxeO8YiqAj6jKzeTRnXryRbz7MY9mKJNZkTrfqxDkUkiSBM1TAHQ/8whFTTB14b1VVcNt8H9VVEjq0BPGBrPDucxamTTYzaHIAk5H/K0inffbvHA9Lepew7I8qsvISPPdQDgZDuiipa0ihKFBcqOX0E2289XGAj1/J46FnvYw/qpoZx1tZuCiBZudoCmi/f3bJhS04hWrdci65MMGX72ykVOkYH5MiQaVxI1MGCObfksNRZzRy4eV+5pzvoCC34ytzysEmDpmoo/mPVpx005B0eunbW0c0qjLvvhZSCQmDXtNjlNM+e/yRJ8hV+9BCI6pQu0RuAegsCVasjbPg1kwef8nHsWfXYjLKSHI6uelVqOO0S1vYuKmJXdu1aJp6ETPX8eJbUU49rvNoiRCCDz4L8v4LeelJg9ucnHhcjBnnN2NrLkahiUL6Uq5bS05BCo0+wa49CfqX6glHVAYNktltiDNskAAktpSFGT3cgFmvIUUSm/2/Hpvb32LRFEccaubDl3K54hY38x/3cNeN7RQGQghefSfI1nUGNLTQQDUOV5SB/dKxUa+X6N1Lx8tvt3L5fuNskEbFPvC0j+cezOaoM2rRaCAcVjjsEDOPaKLk105t//B+bvLTAgKefjbG2690z5c2abyRjz4Pdmh+QrpRH4n9M39ix+tU0EladostyEImi/w2ZK2PZirZwXAO7vA3uRTjpp5C+iCEoIz1aNEyWJ2AsclMvoiwh+3UspshYjwJYmzmL/IooYhSZElua5hu5i+GiQkYJCNGYaaYUgL42zZDezMIIyYC+KlhF5kij8KWCagtKjZ2Uiato68Y1tYkiogg7pw1vPG0jXc/DrNixQqOPvroHvniQOzfORb27duXxiawW1NoBdSkyjsV0imRJJC3mRuvcnb4uc0qoxjSfJIC8Y+iJqqkIInumxQqKpV5v/Djp3lt9DPzrlJ571/1fLSwnFRC4c5LLTQ2d13QAJx5so2HngxQxU7GS9NQEwdWiqgJM0M4iB2OX8nN0jJgRJp/r6xM5qHbTTzyiI84UbTGjujoZAok0X3clZAwYMLV3J8qeSsDxORO735Z0uBoHsHy5Ws4+rD2Y5lMMrffZOGWu36lxD0NhRR12p0MP9jHo/Oz0Goligu0nD4zwm7/VpIigQYtKRJkkY8RI6rZe0DF3co/f2b+jXYuubGZWTNs6PUSD9yWSd/eeprcSS66qoaX3kny8RcB8nK0+FsVdpQnScTTo4yJlEo0YkcRKTR7Uag2ycmmTSprl2Vj0EtMPL6G/AKZyQeZURTBfY97CEcEzyzIJn+/9+HgAXqqalMMGWjgmQU5HH1WHc89mN3l6KNRL7HgCR/HTLO0KRzvs9+WR6iuTfHj94uYPn16j/xQVVnZxqlowc7KlQqBoEKGS8OS77MYNH4nzZ5mhBCYsNCXoW35ee/UMMIhD9OmprjjemfbBI+qwqdfhxg73Mhhx7fg98ogq0ydouW2G230L9Rx0xVOHn02QG521+tXkiSGDNSxPlTGJ6/mMGaEkZETPBQEBrCTDaxmMQ6RmW504kWHgYM4kiA+ytmEVkqx4o+/mDFjRo/8cKD27xwP9Tob1bUe3v8ohrN5RBvyXBEKW1jFIMa080qnQNT34+dPNhF1VnHvTV0j0l5+t5XT/sb/ffQ0E2OPcqNNWcgPppG6SZHAb65AtfkgpSPX05d7H9jI+wuD6PUSbo9Cy7ZcBkensVveRO9+bqR6weSDa/lreT1adwmSokPJqsVeECDTkESnkzCZJMwZUaLxnueG8XicSLgKkwGiUbhvXiZPvORj0kFGYl6Z5vq0ercsachKlkBzuwDUbrbyFz+hw4ABE3GiyIYEF5+t59QTXEw/TOW5FxsJF25k1aKcDtM1W8sSPHxH1/QceTlaPF6FGbPreO3JvA7N5E3b4sw4bwfL68vIz5V5/Xknhx3Sjpq++iI45zI35V8FSSZ6DgoRQiDLSUTMzOwrvbz/amaH2ONuSXH1TQHyMsy4LCqxzdkE3TJPPO/mqQc70wLF4yrf/xqiqEDHj/8q7DBKL0kSV852snRFgppvCtunAiUJJ1kMFmPZxWaGM6HDMY3+Xjz49Fq+fr9z4zEWU3lvYZAlf0Uw6GU2bk1wzBEGlq+KYzV3LRTVnUVDOgpF37Z3l01yohcGckURn3+5h5kndZ1z/7os0omqbn/buTuBGjN0qJlNWLBlJvjktTyOPcNNa72NZBI0OLj/oQCyJHHO6Ta0WglVFfzwW5pS6pNX8/FfpzDqIP8/fhe9UeWFx1xMPqGWlEgRj8cPiD6xO/tf2fz8d7b6+npkocEbivHnag0nH5sOxCtWR7n/SS/9+ugoLtCyYnWMRFJw1FQzRQU6giGV/XtqZ55s4/7H/RhbBnWbTFk8/Tnikh389scK6nZn4EoWoshJkjkVjByTJJZMUr4yB2ewvaj3aGrRom9LHLSSjmFMICJC+GlBQsKeleD153K548EW7r8lkw8+C7JhS5x44gBHeyU9GS6ZeVd23XQsKtBhMEgccXotAKGQyqzTbGzarOBvMlJMJvVUMZJJSJKEoqQV8Z591EUsplJVm8Ji1lJUkN5p/3BhhH6DVWxWGxdf48OzuZgsKQNJSFRQxkgmdroGRaQQmY288ngOK9fGmHVeFLnV2aHx2eZvyU59bRap7ANDtQghEQqrPPq8j4Vvdq2SW5ivJTtTw56qJKUlOkpLdHzytouTz21iSoaefqV63nwmg6ICLdt3Jrj7gbXsXpWDrOi56Hwzt9/gbDtWcaGOk462ctzMMvZsieEP6thaluCk8+rR6STGjTLy4cIw9z8UwejtjTZmJ2UMELRFUeQAHkMVibxdfPmOC6dDy+P3ZnHhNU1tCnsAvlY1TeRcsa3HfnA6ndTWp/jh9zDRKMy9wNm261jXkOLaO5sZPdxAxS4N2XumopV0lLMFJ5nkS+0vfBtOCkUfNvEnfcUwDHQMpC41H/9qldFTtmA0gpFEtzyxSRJo0dJCI749LiYf7eb2eWaOOdyCz5/i+DO8JKpKGCv6p3cGhcCntnDVDet562UZRRFk5qoYjV2Pw/yn2+Dhg9m8uAxJruOg0Qbe/TjEk89FIGxDEjIpo5sLzzMyaqierTsSHDzWRH6ujn69dbz5GpTSGUUjSRKZ3uE0Nq3j8NO8fLFoMfnJ/hgw0YqHFhrJifVi89o6Nm5OkWExYa88mM+fc/P+B7t58RkbBXkannjJR019ikRSpUKzmVHK1E6xNikSxMzN/LXGwG0LWrjlahdvvB3nx58TvP7a07zw4js99oWvxUee6EuEME3UkE9Jp8+kRBJbTphnF+Rw83w3B481MfssB2s3xvjxtwirfujVAZVYU5fkpPO2kmGT0Go0XHytm+cfyWpLciMRldsebOH46Racjva/GzfSyJhhJqoXG9Eg4yCDwl4Ka5fmsGFLnHsf9/DAbZmEwoL3XshDUQTlFWn+q359dMiyRMDr49evyrnrklt67ANIo5Wemp+NRiPz8mM5PPu6n+ln1DFpvJFwRLBidYy6WkGq1YEOPwUOKz4lwLufBrhgZroxed7pNuY/4WXt5jgXnmknN1vDX2tjvP1xgDuuzyAYFMgaiRavyonnN6DVgD5DItjkwfY31K0QgkrdZqzJLCx+F03Nzd1eu9uj4LB3bCztKE8QCKkYDf8sGrG/aTQaUlKKPmIYldI2WhxbSMV0xGNp5N5wDu6APoM0r2OcKAD1VGDGSonUTtdglMwMYSx7xDbW8jsSGnIppJfUPnYpSRIushkgRrKbLQxhHAbZwGZ1JXmaPHIyIUEdao6PDTsFrkQxAxnVhoDQoKGUwTSIKraYFpPjMoCsMmiQxKt32Rg8QM/8x3wMGNH9aNh/qmk0GnJzNGgliXgqSa2yC69opoi+GDDil5ugsJo3nrd1Ep3YtiNOSYlEs38rrtYsPDR1ENvZZ6pQCcpejHS9FpMigVarctUcZ1vjE9JTHXNn25g728bRZ9by6As+Lu4GkQ2g10noUmYUkqhCRSBQVbXHyDCDwUhT5nqevi+Ts2e0b9iEIypnzfaw8i/olRhLyt7El9+HOOW4dCN2+CA9cbMbOuu8AOlNDAeZ6DHgVLvf9HSQwcadKpP/xql8+CFmRo0Nsr3sZ0YPsjIiN8XAvvq2Rsvo4UYW3K9wz/1BjM39sOIkSZQqeQcpfQA5eWDIOCEU5j/p5b3nc7njYS9fvJ3fVqTnZusYMFDLpAw9867MaKM/8foULr+5mfPPtHPUVDMffh5kwYOL6dV8WNsIbJZTR16OlpPOq2PCGCNvPJXb9h0uvzAds86/qpHP3ypo29DeU5lk4t6RW0mSKMjV0hpQO6Hgv18cZtZpdt57Gw49xsMls42ceKyRUFjw1ketVNWmiCdVfP6WHvtBq9WiSMm2czsaR3LsaetZ+F4GTruMXWejQJrU9d9KOnbtkIiR4KEnQqxd7yMalrEYdLhDIbJEAbnhoeRJaVqnVVUtHPHbBl593srKdVESioKqds8z6A+mGDlWJhoTbN4eh7ANI2ZktMSIYkVJvz/p04bKzyCHIWI8oew/Wb16WY/98J9kA4YM45lXv0JKmHDtJ0C2Lzf6u6CeJEmUKiPYJZq55MYmXn08twMl0PJVUd77NMCvn7ZPUqRSgqtudzNnlp1nHtFRKMn4tQ0kSzZzyw0Wpk420uJVeObFnSxekWLRW0VoNBITDm+mODoaWZLpp45k1dqfuP5qK/fc6sTjVfju1xpiUZg8wcCQgTk8/qKPV99rZdRQA9UOhUZPz9HfoVCInEyZu6/P5oyLG1i1IU5VrcK7z2eydZOX1noTrcKL428ibUmRwEMDgxmDU2qnsggkPHz741puvEohK1ODPTPFJXPsnWiFdDrpHzkdnQ4Nd1zn6tD4hDRNxktPurj2Ui2SwcNzb/h56lU//XrruOx8BwP76XngTicn/FWGw9AN4KgL27FjByOHGahcnU35by7GHlrOOWcaKC2V+X1Jil9/VXDVTyAor+XwaXqWbDbQh6H8+NUK3hwaYvYsS9t7JBBUmHlxA4X5Wk44ytLts33z1XbmrNiD1Te6w8/NkhWE6DBpA5CyeHE5Ze58qIXbrs1o22hpaEox6/IGAoEUVTUqOdk68vNkfvojAkhMnHxkj/0Qj8fRqaZO4IghjKWM9axam2BHeaLD+xvSuf6r77YSDKvE42oHaiZI57kPPBYmELDQf7+6KkmCPr20/PBLHK2nmETSRz9GYJecqG6Fp+/cxeNP1mK0J4jEU0ydbOTqixyEIyq9i/UMGCKIbAt1EH3bZ4pIEVRC+FtNWMwyLR6ZSCTy/5qf/xstmUwiyzKpsIl7H/Vx/HQLG7bEeehZL/96Na+D6EJ5RYILr2niX6/m89GiIDNP7hjss516IilztwmcXjUTCcucOVNLXYOXguwwNpvEKcdb2nYyr7ilmR++/x5XqD+2aBGhrO04ha0TibhZsmImvXgbxR6+/zXMh5+F+fZbhVeeczL72iYSiRRut5vs7Oy/X0qXVtp3DIlYfZuyc1d26MFmBg/Q07e3juNOa+HN+3pTre5Gh55a9mDGhpt6MkQOOl8Bn3/bwsyTrRiNcoeHP5EQrFgXwmE0MvrwWjKaR5Ej0iPZDVQhI7NHbKOEgW27PDERpSl7Fc8+aEOWJSaON2Gw+nG0FnR5rQCWQC+yJ/S8yAUYOnQYv/ykEktIHUZuO31ugJ7KmnTzE2DIQAMancrB44xcep6z7XNDBhpY+K6Bude7+f2vMLdc23k0TauVeOFxF6deWM+mrQlkSTDnHDsNTQpLVkRZcK+gyHN4OsBKQDyHrFgpmzRLOW3OHu67NastsA8daCAro33dCiH46ocQFjNkZhV2Ond3VlpaSiik8sgzftb8XNyhGVOYr+WT1/KZMacBk0lLgASSSPPV9pM686/oJD3Foh+7dKvJFPmdiLidyULUah0VlGFlTxvH2f4mhKCBSiQkHGQxRJlIqjzJPddv4WZrPeGAFluskH5Su6K4JElkkI2h5mBOO3cZU6eaWLkuyvgJ/6/52ZWZDCYSxDEpeh57Nsh7L5nJa53YgTv1/WfKiLoq+OSrRnKzNZxyrJUMlwab0r1ohFVyUL5b5eN3HKxe34xvTxMGxY4VByUMTHMeN/dn/vxlKBpBvmTDEreh1PfiossX039IkmcfyGmLIfMf8fPWi6soSYxsE/8JCB/1zrWccYKG4kId339UiE4n8fJrMQqV/mzZWNZjPzQ3N6NBS5zo3ti2G4uwtyknQ7rxWZe1glfvtzFqmIEf/1XI8lUxduxOsHJdjM/ezO9UiFbVpnC5NNhtMllODRs3KYyYUkfvQiNok8halcsvdHLKsZ0TkzNPN3LFn2vJNDhI+GMUFmiQJInRw41Mn2ph5sWN3HFd+vo0GqlTsnXpHBPL1rVyxJFH9NgPkEaxFeRpCUdUHn/Rx7KVUVxOmUXfhXDaZT58OY/iAh2/LY/Q3BKif6meIf0LGH9MLRu3xLnpigwmjTeSUgQ3Xu5k4dch/K0qQwbq+eq9AhqbU5w9t5HP3ixg+OB04ppKCd78KMAjzywn1DyYnGQfZDQE8OLP3sKtc3Vs3elnxY8Kz78SZcYJnf0F8NZHrdx3c/u6bGhKMWtuA6FwitI+3YvIdWUOpxOT10KGS8Nnn9hZuSbOK/cWkhXvOpZ4aMRLMyHJS1huZZzSNaqqhIH4aSGliVCkdM03Z5OcJESclEgR0fgZqU5ij2U5336UhdUi8/wbPup2munNQLzaOgLGCHLURoZSgCzJ5EslJOzlbFrt6lBYNLlT7NyTYPbl//dGPf9dze12M6CfjpxsmT9/h9xMBXezl0qtn2OOMFHTFOWxezOZMKZjYSCE4KFnfTxydyYXXtZAfutkNrMKq3B0GOcWQlDnWItVm6KhtZwipbPoSQXbyMrUcP7ZZhqbU2wpS2C1SIwfZWwrhE862orBAD8sjnDtpV0Xr9/8FMYQzEdHM16aQJs8IMRjdr6LsSOSzDqt40aExSzz2XtZjDikgYyaHNRAJrfetpRAQOXs06yYzTKHHSaz4pNKslO9O/ytIhQqKWMwY0kQR6F71JFAYLfLnVAyvlaFonwtwwfp+fCzIM5amZVrY7zyXiuXnedg2CA9K9aGsedGmXbybjxumYICiT/XhVm5SsWoPbDcMByFQX20fPVjhGsvcXZ4ljZtixONqdx+Xcd8O8Ol4b0X8jj+nDqOOczMBWfaKcjTcOPlm8j3jyUpEthdaeTknuok694o6ISSG9hPz0XnOHh/YYDLL3QSCCps3p5g5ND2GF9Zk+wwYg/pxuszr/r5+JV8Fv/qRbNhKu8/3Mi7LzWDosUvK4w5CAx6CUXpOQ3CJZddyvXrrkMoI5AkCbvIIrhlHFOP/4ui3gotrUa6z8ohJRQ8O/L4bnuYAYynl5RBQPhoZRfF0pgO+ZuDbAy1k5l5wR988IYDq0XDj7+HOfbwzjHf61OwWmSevC+bJ17ysWR5HKvnUGrZjRELCWIMYESXvItWyYEvbCShre+xH/6TTKQEniYNyWQS537objf1DOOgLv9GkiScqXz69m7m+HPqGDXMQIZTw6r1MXKyNFhNErc/2MKEsUbKK5KsWhfjhKMsnH6ClXdfixNtCiMP3Myf32S3NYfycrS89qyBDz7TMHRyHVqhxd4yuI3PV5IkskURObnpZn5mhobzzugIjpk6ycSlNzTx5P3ZBIIqD7/Ycy0Eu91OfZOgV6GOmSdZeOZ1HzkuHVmZGu661cqlF8fY5d9EXzEMl5TOPYQQ7Nw7fbF/4xPATiaicgx33L+Fl59yYtDLTBrfGfyh06bXd1cUP0IIdpUrZLq0HX72yZdhnnsxSrBVpjGSRBvV8vIzFqYcbGbdphh3PNTCKcdaOfd0O4rRzQUXX9ljP4RCIYry9ezWxMiJ9UHd04uPHmpC0cQxKnaKyEAgSGkFTW4V7V7ByELPRJ6bv41nXmhg8CAZfyROdW2SZErFbNJ0ovjY3wrytKDrWvDKjJU4UfSkc8ioCENeNW8+ncvn34U44+IGDHqJ1qCK16eg1cC8qzI55CATjc1JnnnNT2OzxLwrXagHgPzU6XRd0tbIaMggh+qmAEfPrOf6y53MOduOySjx429h7n3cy+P3ZBEMqRx7dj3vv5iX/n6km8E33dVK/XYnGkSHSeEgfoK+JC+/EUUJ5ZOHDfteAURZ0pATGQSRQahCZRvfU1sOn76roEqtGCxJ7rrdxN13rGGUOqUDb7gQgh1sxJJ0MeEwDzqLQqRVh8/nIzOze9qvntr/a37+/8z69euX3l3HSGhPAYedWofNKvHOc7md1Gb79dEz70oXN93rxh9Q+eS1jqjAzCwVn9ED8a4XSkBuYfWmID8vV9i6tKTLXZwHbsukoamJ8aNqefOD7dx+g52HnvLg6fsrqRSIVhdO36A2ZIciFBo9MW6eH8DllIh5dZx9YSuHH2His69TB8Rzd+ncWzhv1vc0NqfIy+l6qVbWJJk22cTPv0UxuQeQrfamXtQQJ0oImWwKSRBnC6uwRhzcMz/M2JH6Dk1ERRHMmtuIaMonMzGeBFWUS1uJiwQOMgngp9icQ1D4WZv4mfwsE8gqvXqrvH+PlXH7Eer36iXhr+s+aVZRUUXXfFrd2aGHHsozT0nE4+p/4YsUR01rT55VNT3acVE3CIwrLrbiDcW73b3rX6qnV5GOonwtFdVJPlgYpE8vHT/8oJLrOaTTzpIsyQxWDmLz5hVYzDJbyuJ89HmQ1qBKizedTNusMtfd6SYWU4nFYcqhPR9t7NWrF8FWDeee0RGF1nZ+WeKai53864sgtfbd6AP5uOi+0Z5NAcn8rYQS1cQbB3ZQrI6IIBVsZxgHsZONuKkjm47iT/WmLRx1uEJTs6B8fQhfqhmQ8ESihCMyenTdCuFYJDtSwkxVXZBeRTrqait67If/JOvTrzdxYvh9Ei+9kqB/6yEdimRJksgJD2ZDyIuTTKqqgrwfauS4Iyyo2u5VOBWhoNUK8nM01FZrGK2M61R8y5JMhnsku7Xr2n+GBr1B8Mlr7ariAHff4mTyxAjnX/obqZgGV4bMpIkaPrzFSZ9e7clTPK6yvUwli1walUCP/VBZWYnFqKUxWkMW+ehkiQp1OzpTgmxDBoo2ii/l44pLDBw6qR19c8gEExPGGHn/00Anxdk/VkR45jU/X7yd3+Hd8uPiKNdcF0Gr2vn+B0OXSrUAgaDK+WeZOHqajlvvXUbY065meuGZdqpqkh0oIP5uZpPMkGEDD3j8X1EF0ajKzEsauPxCB3fvN/K+ZkOMi69v5v0X85g+1cIvSyI89oKPeEJgt8osWxmlqraZlJJGkC540su7z+d1iIFX3trMwtfzO3xvrVbi0vMcNDanWPTNdnZ7ysnL1jF6hJabrrXsfZ/YeeTpVt58XceCx1u540Z7h1H8F99uZdvOBPc86mFAXx27K5M0uxVavAqxqCAS7XmxD3D9Ldfx/C2vEY5FaWjSc95MK089u5tUfa9OYjVxEcNNAwopTj0PfvnegOzu+t6kEeoqGU4tGm/3KaIRMz65AXQJjIqZvPAwFn6xk/m3O7l3XiaffdZMc8aPzJ1jY/AAHes2uHn7vW2Y64fhSObT1CwYOcnN80/YmDrZRHVtkuNnNdDcIHPIIYcckC/+E6yuro7hQ/T07a0lHovy3otFnHymF8+aQazauJYZJ5q54Oom7rjOxcyTbBgMMjt3J3jwGS8TxxkZOdTIoZNjLN8dwJoZYWfid3J0OeDNQTJFSGbUcvXlBs4/q4D+43ahIYzTPxAjZsIEqTduwat4yVb1XDjXR81uA9pgNugSJG1N3HStmQvPsWIyScgS5GZr+fG3MEcf1nH8PRhSue/BMK7wOCo0VZQrm7E5UyiK0mNBzNq6tTxzrwOvT+GlN0P89kcSk0li9nlGTjrGzPHTzSx704NTyqKo+VCeuqOc+Q9XIrRxQgGZBNvZLZXhUHMopi8hAtSxhz6kc9n0JJO7W3oAj1zHnPM6o0/e/STAzJNsFBdqqa5L8fazaXTtth1xTj3fTcATJ1POQaeD77/zcPoMLffcaueEWVFQteg0hgMSPRNCQ98SHVt3JLhyTsc8751/pRuTXZleL3HElLSy8BFTzEyfakGT1YDqU2mxb2X+tWaW/Bll0jhTt2OQM46zcvrFDZx4lIW5Nzdz77z2OFy2K0FdY4qLrm/inNNsZLg0LF8Z5dtfwjx+bzaZGRocdpkggqxUL/CkgQZxdjKgtIaifC1/rHb3yAcAo0aNIiMnyc6GDQwQo5AkCb0w0rtIz5fvZXDimR5iqyOdOPggzblowQ5CZjBj2vhw66igD4O7PJ9RMpOld1FSpOWmK4zMvKSB/n30bfoDAKGwypzrm7jtmgxKinU8+2AOl93QwpryIF61md4Moo49XTY+95lBsRLA32M//CdZfX09zuwU7mbw0EDW3va2QCDT/fOjxLVMGGPkjusy2Lw9QSiscul5DgIhlRPPq+f46Ra27Uzy9vtxsrVZfLjTzNuv+2gJRZGdO3hxgb0TKg7gnNPsPPN8jEhZX+powEWvtudBJ/S0+LoX8PL6FLyNBgy6dF5SUPBPUpwdTafT0ad0LAcd8zV6ncSRUyxs25mus6dNNnHTLSEefTJFVcs2dslRHGY9BkuKVEAlI9L1eRxksWxZil+WRFCCFqrrUowb1fEzF5xp58lXfCy4tTPI4LufI4Q8RqLxdC0shOCiq3ys/TmLrOBBWCQduULgoZFzL97AVZcl+OqbJImEjnseCGIxy8SVFBfOvrDHfujbty8bt8aw5kCyOYFO0pNNAai0bV54tdXMPFXPO+8mKdyr4yFLMjnBYaiBIZRV1CMN2EifEh3vPJvHjt0Jflgc5uRjut7M/nN1DCnUdX8lLLUSFS6EUInY6tDlN/LlBxlotRIzT7Ix8yQbiiJ47nUvn38b4dsPC9tQ9GDgmMOtPPKcl4rqJFvKP2Dmmef2yA+yLKPKSSJqRzTlbrYiIzOOaUgN8O6CGl59oYqELojZquL1K9z+YAvHHG5hQF8dk4+vJcOhQ6/R4vNItHp0JBQ/gxjfdsyEiLOLTbiaNZiEAR9NDPvbqP8+q2IH2RTSj2Fo0IKAeDDK3XesRDZGWB9ZRo4oxIaLKGEaqSabAoooRYmkWB9dCiJ6QJzY/2T/r/n5/zMLBoOYrAnigShNiRimNcPQTdhGdlbXt2r6VDN3PexhyZdFHSD8Qgj8wRSJzCqUutI2Pp99pgiFVF4lc2c7+GhRsNsGmMupQVHh9utc/LEizPe/RPj9ywIK89OqhavWx5l7zTJSuw/CKjlp1JVjdSYp7aUHGV7/l52Tz2lhw8YUQtWQn9/12HZXVlBQwJixx/LI8z/z1PzOCz4UVtm6I0FJkZbTZzeRGR+BQBAlzDAO6gDzL6KUalFOrD6Xk07xM2REkMMO01JTo/LNd0mMTYMwJhR2sIGBjKJKlKFBS13GX0wcruHauX7sNpmb71P44CULhfnaTlD42vokmzYrGKjptulWL+1BuA+syHW5XGQ4ZVq8Ck+94uORuzofuzWgsHNPgiH7qWb6/AolRdpu7212lobUP/Rh93ErPnBbJqOHGxFCcNTMWprqLBRLXe9EGSQTtdUSc+c1IcsSc85Oj5QuWxnlqJl1BIIqhfkaxo0x8dPiEJs2rWfgwM4Ik66strYWSaMy5eDuIe/DB+n5ICXIHNhE7RodiO7RJAKB0SihswoqU79j19jRJi00BP2IpJ6hjMcgmRgixrPN+jMJ6y70wVyErJCwNXL+uQZuvjYtnnDYCU1Urm3CTX1abZRpbGddp9HT/S3L5OD6y7Tc85iXrJwDa4j/p1hVVRUGjFii2Zhjtm7RQSUMwE8LQ6TxNDZs4JuffWBPobYonVSIAXz6ai46y8DuqiTZ+iykRNfHtUoO1JS2LXkK4OPIaYYOjc99dsShZr75VOaMixvIydPwzCNF+yUz6efp6tvdRFJxooQxGnseB5xOJ1pTCnu0iBCtBCQ3gzmIPoet5/qrotitMjPOhXffT3LWqR0FKXbs7nqD46FnfSx8I78TOufow01cdlmSVx618fq7fubf3vXmybvvxwiF4ekHTBw73cQ5lzeypSzepqR+/JEWXn6nlelTu+b++/zbIL8vXttjH+yzeFxiwdMezjvDzgnTOyal40YZeXJ+Nvc97mHIAD079yR58eHstvfn1h1xbrq3hftuzuSg0UYmHlfNMWfVMX6UEadD5o8VUTQaqduG7zUXO/nsmxAbl3fejAS44Uo7b3xQxwuvqyz8zs+0SSY0Wolfl0SYeZKN1T/2osmtUNuQIj9HQ1GBjude9/HUKz4isQMTwJo0eRJ3cy+DI2N5/IU1HHO4lVees3HZlX9gax6GU81BIGiR6qjQbMWhZJBtcHH0Ec38+lP3GwMAqiZJZhYoHqVLsTeACEEMuY3kBdJjgi4lj58Xb2X+7XDPwz5Gj4XP3ipsW3uHTYYrL7Jx3Myt1K2OkSnyyakayMxZS8jr7UZpdVHjldEKwwE1wv5TTK/XU7YrzrYdcb7/KO3Xqy43cNNdG/nuozx2V6b4dVmEaEww89JGhIC8bA3XXOxkzIj0xl40maDFtZnjjtNy4VkOdNoUW8oqyczQcOSUjLaifs4FRrIyWlm2dCWNTSqlvTW8cI2Fm+7Us3J1kpwVEymgPb8SfsHjD6wGQnzxY4iLZjl4/J4sLry2iV+XRjjvDDsOm8wPv4V59oU4ttoxhGUfenN67F1VFaLRKDZbz/h/E/EY28r0XHV9GFvLIBypPEKkWLCukoefrOa0kw0kST9PGkmDVtKSkSHwNdkpDY7ELrlQhUoLdWxmJbkUMZJJaCUdKZFiF5tQUSlnM/3E8A7vnZiI0GTbxtw5HYv+n34Ps31Xgvm3ZOLxpml99tnr70Qxe/tQEh7cviHiFXzz5i5q6+vYWa6km8yx0AFtBhUV5rNxayV5OVrqGlMdNoWb3Aq9i7t/hnr30tHkbs87SvvIrKhYxqzTBacc5+Sn38PYbd1vXun1EnsqE1xxSzMP3p7FiCHpuF9ekeD0i+pRUoJbrnLx69IIwZDKyL3TCGkRQUFFpUI+HfMjk7CRk6lj684oicQ/x6j9bdOmTWj1KbzmOlbH3ZToSwhJPp683IjJJPP4g3bOmrWKQvfkDs3GhIizXV7NIHUcu9naQQgsThSz1P161ESc7KnyceShZt5+Npcb721Bp4W+JXoq90j8uT7M/NscTBjTvqm+4HYnB/22HkOjnRYa0KJDEd3H2JZIkHgX3JT/z6CyZjOTxv5/7N11mFTV48fx953O3dnuZZdaurtVEAMTRcXC/NodX+zu7sJAbGxFJCQUpBt2YYFlu3e6Z+79/TGyuO6C8P2pIJzX8/g8MjM7c+bMzOeee+4JLe1yZJYv2YjVk4heMhBHAnbqSKTtjr3qcDUmgwFJkpq/s9W1ES6/uZZ3nkvlujsbaCy10tM9vsVFxIiyDX/2NoYPar3B4G5HjdKzqCieMGHqqSL1twETobgaNmzZ+/f5uVfd+O0mbrnLRd8+arp2639AdVFcXMjAvgZefDg2IvWme+pZvT5A/94GLp9i4YxTjLz+jpvXp4fJzgrTu6eOr2dq9jnaPhLUcMcjDei8HXj+pWpOO8Hc4vEnHGPijgftNDU0cM9tNtJTNfh8MtNmeHj6ZRf2Jg2d8mO/tdk/+Vg1L4EMT88Wo6jjlER2NRqY/lg2aXIeJkmNRnFy9RXr6D5s6AFtkBUXF0dFVZip11l56omlZDe0/K27pSbkdluZ93MUS33vNgc7eHV15KbAjJfTSbCpSUo0cP/TjdQ3RFr1wUQiCg897cTmHdBqdm1Q8ZPb1cfRo7ezfWcYa4LMtGdTW72mWi3x4Rcenrg3pcW5wm63XZNA/3FlhCOV+10PACE5zAZ+pZ8yCp2kx6u4CeKnu7Sn4zI5nAd1echKlFWauSTYQA4pdO2kY2AfA+dOtHL17bWkJ2kYNkjH5El6QmG4fupSdm3NJhiO4sGJBi3pdf3ZoVmLCnWbWeZTPHhx0UNq2TGql4z0lkey0jefAQxnLT8TJIARMz0Z3Pz5qSUN3ZVBrGbRfrcR/oxoXR5iiouLycxUs8MdIUFJJ4EUUm173wxFpZJISVK32NlMURTueKSBLh313Ha1metu+JnEur5YfxuK7FGcNKWu4+lHzRw9ysAXs9x7efaYcFiJjeIxq/j0rYzmH7AkSQzuZ2Du11pGHbsarz2LvIGVNLnUdMrXsGV7mJRkDbM+TaH/2Ari4yX8fj9m894Xwv+jlBQTMz/z0KNAz0XnxDV3OMZ2La7lmJFGxpzQgKW8H9vZQDYdyCC31fomALlSR9YpS2hfO4yquT7+O3c5nelFOqmxUV4SbFFW48NNvFVDSFPO/XdauWjynh/bzVfZ+OxbDzdd0Xo6110PuMn3DGUXW3EoDdiklo1jB/X4dE1UVxzYehWzZ8+moIOOu2+28Pp7Lt5838nFk+OaTyqraiJcdnMt99zc8j1/P99HKLz3dVbTU9Vs3RHa6854K9cFKeiopW/P2PdPkiSunGLjmmuDtJ4ov4fLrTBkgJEpZ+2ZunHO6VpOP9HCKRdWsXV7iPxcLZ3a6wmH97+B+8brz0NURdG2MJzY9mPKKiOUVkRAp5DSu4yN61Tk0aXNx9o1lcQlRKm3K6z7JRWfX6GuIUhtvYbzzwuilWMNI7WkJtFs4quZBsqrHei0EgP7JDePiIhGFerqJDrRkyA+4khELxmRFImIEmk1Cmu3sNrLyMFGenbR4Yns/673R5KK8grChNBhwKjsfQkPPbHp8QBpzt689/JK1Cl17DAvo4N3aItRyh4cKLnFTDknhcqaCDqDDHtZhldRYpv07BbAx4D+ez857dpJR2qyBrNRYsgJZZx9qpXhg4xUVod5+W0nF54VR1RW+GLmatKV/T+Id+rUCa1Jg7upiWSycFPLTu1aHOsj9Omu56tZXnQNeVi9OZx40ioKeoUYOVzLrrII3811k52pJRpVmjNj6/YQndprW3V87nbZhRbefsvOp5/KnHR8gIF9Wx6Dnn7VTmW5mnidmYqqCDlZWp64J5njzq7i4zfS6dFFT5dOOhb9EqKoOESXTi1PcqtrI8z72Udigszq1avp33//G/uyLPHlLC/339r2sga9u+vZuiNEkz3KJ29mtGhwdi/Q8/Hr6Zx5aTU/fpJFx3wdD/03kUa7jNenMKS/gXmL/Xt9bVu8GrWaNjs+IbYOVrduKraXhOnaSc8xo4wUFYe55Nw4rr0kdszISNO02Cjk7FOtfPCFm8ampv2uA4BXX3mVbKk9SaSxdYuBh55t5I7rE/lptpbnXili0c8bqW+MkJmjwBo13RlIY7iSoqIoBV2hobrtdZY8iguNPsxFF1h584FdpIQ6tHqMV3ETn+4DWUuKN7ash4KCSoJNRUG+n+tnxdzMVp3uBoOKaS8lcNRJheTXjUUjaegcGkThttXkanKwxDvwNCps376d7t27H1B9HO4SExNZuzHEHTckNNer0ajizNP0dO4Q+2/dpiB5OVq+fq/1JF9ZVli6ykdaroQ/oKdTvpbEBHVzx+jv9elhYO2GIDPfb/kbs1gVspVOWGnZ1pAkiUz7QB56Yi6p2VHycrQYjSo+fj2dFWuDvP+ZC69PYcGiMBml43CpGvDnbCDbLNOpg47vZkcOqF2YlpHP5ddspX3jUbEL+xKo0ZDi7YK7KJWXa1bQ7reRPQHFh7b9dppqdeQ1jWo+FqgkFankEKcksYkVpJKFU2mkhnLy6EqJtBm9YmQdv5CiZKFDj9dYg61dExOHSow7s5LTT7RiMkos+tVPdqaG919KR5Ik5v3sY9BvnV619RF+nCWR7e3W4vglSRLJvs7M/b4Wi5yLCjsaRYfT6SQ+fu/rpf7eeRdcw43XLuCNp9N4830Xzz2058J4+3ZaNhaGWq25t9umwiATjt1T5/X2EJMvVjG4f6zcQwcYue/JvWfSpqIgPh8kJ6q57OZa+vcyUF0bweOTyUxXUVGt8OEXbh5pY1OUaTM8aO2ZrToDXFIjBZ00vPZ+AL1x7yPl/kij0eDzqOnRRUfVphS6HF2K3iiTmmwDoE8PPW+9IXPtLav/lsgAAQAASURBVAtR7ElEXVYiRgcRcxMpNXlo0bVa51aDlqASaDEj6PcUg5e0lNhxIDtTyydvZFBZHeH4M+qx7BxKPAGKtm5t8TcpyRoSzHp8qJGJkkY21ZSSTeulSvyKF0fAiy1p/0cBHkncbg/1jTo8XoXJ52r56aefketTMTji2ckW4pXkVh0xTUodesXMFZdFSM5poGuBhpLSMBX1fj55M41uBXrGjjLx3fMdWrXb20md2SlvJxqFvV2X8/kUJFRkkU8hq0klC5fSRJfeIdJTNbz/mavVlPdX33Wwa5MVFeDdnsvM8mKef7nnftdDbW0tLkcJr/1uU57rL7NxyY21fPRaOinJGhIT1ESJ8twjNk49IZaLPy+qQ9nV9sh2RVFw+AI8d3syd14t496RwY131vHk/QnNg6xmzfMR2pXLqp2pHDt/O2pDiHBIhb6hHR1COaxgHvMXB5h0qoVnX/ST5OrXqv2+jfUU0BerYmu+zyLF0yM8il2bNrF9+3Y6dmx76Z0/stvtRGX4+CsPp56pZ968hTSUm9BGTYT0Doy2AFZDmLJSNckhS6uyeBUXhsw68nM0JNj2bGD0zP0pnHtVDVOvT2TMMCOSJLF5a5Crb2/A71dAX01SsF1zPfoUN/UZy/nyNRtdO+uQZYWTzq9izYYg/Xu3zJLpnzpRkBg9tO2MliSJof0NfDdnv6rgd2QUTYBNkRUYFBNBfLSn7faUSlKTHM0hviEJVYOBB+7agiHBiyvkZ+5n2eRktRwI8PN3evqPLcG4vR+JpOLHS7yUiBTRoceAS7G3WI4LoJpdZNP256iW1KQoWThoQIXU5jJ1AEbJjEbR/mUXxkXn5yHGYDDEpuRpLSSF0tBhYGtxZK/Tb+obIhRvj3L97XaOO1ZHXWOEz7/z0q+nnpR2Eq+858SWGWFz0xLSk3WYTSq6dVMx7TZL8wmpQa/a63TqlesCdC/QMe1DFzdfkdBmGZKT1Iw8SiY1qZr7bkviudcdLF8T4NyJsZC1xavp2VVHkyNCIBA4oEZucmo2KBJf/eDhtfecpCcacLqj1NRHiPr1lC9PxebugE4yYKeRakrpTO+9Px8ZVFNKE3V0ohdJUstF/7PIp4KdtMtXCMpOLprcspvvxLFmJpxXxTEjjfTu3jLIfloYoauUQDelP4WsoVopjQ27J7YOjVdXT2p6FI/zwEZ+BgIBqmoinHa8lePGmBlxcgWffOMmM01DeVWEJnuU0cONdOv82865Ppl3P3Hx5SwPtQ0R6hoipLYxcnjluiBdO2m5+b4GXnwkpcVIVoczyjVT63jh4ZajTE8/0crdD3iJlIXbnK4TUoIE5SAXTmo9FUCvV/Hgf5O5+vZa5i3y0a1bIgMHtr0IfVsKCzejw8j0T93ceo2txUjn3V58y8FVF8Vz6vEWVCqJo06qoWLNNrKVltPPQ0oQR2Ih9WV+enbVYYtXY4v/bQ0X9Bw1vo45PywkTcnGhBV3nYn7n2pi+sutr949/5obgz33t92WIY3YleE0sqliF7lthH5A8ZGWGyQl2cp5Z8bx0vQD2wTrSJHfPp8oEcxYceHY69V8N3bMv53sSpJEtnMQZaa5jBjv49tvZ5OuTUcVMeDTN9Ctd5ivX0vGZFLRMV+LX1u3193Tm6hrsYu7HgPrN0bgnLbLu31XmHY5GlauCfHaUykEggobNgdJSlSTmKDmyik2qmoiLFpaTiDQ9lSatkiSxOAhR7Fs5kbKpW3kSp1w0UCjq54LrqlFFdFh9eZglMxk142mfq6HGXPdSKhI7rqB047X8t6nLi4+J3ZS3WiPttq5/vesFhUqrUxm+XAunLKM9t3tTD7Dgsul8P4HQeoqdNgdYRJTtPgDsalN2ZlapLCeyWfKaJIrSU3UUlep5uz/1HDBJCtnTLCg1Up886OXT7928+rjafyyPMBjD93PZ19+s991odNpMZva3q11t3AErr+87eNVfJyaIf2NLF0Z4LrLbPz34Uamv5iOVitR1xDhtel72Q2F2Gj6fV1Qgti0/DNOsnLsGDPDBhoJhty4XHtfCkWrldBqJPT6/d/ZFGDx3J/IV/qDBG6Hhnc+dPDl9x7GDI+dxFuTggwaquPrr8OkKrF8SpQzeP+jQj58O56Jm5eTUTuixYL8ISXIJpZjMyucPsHEJ5/vpHGTlsRQTnNduhUHRdpfSfHHkeUc2HwcsGsqOfNEHQ8+5iE9Wd/m0iQA+blakuK16OpjrxvbHADqrFtQKWoU5ANeCuFIkJqaStAPub87GVm41M/kiXsuolx6bhyTr6yhX09Di120FUXhoWeb8AZkhg00k56qoWh7iGED99YxFiLaxtdx9WqZzkr7Ni9CSZIE9hSCqeX07Kprvm1wPwOD+xmwO6IMXlBJXe4ixo/TsLE4QnamAYdDxmKVDmjNz7TkrlQ3Sa1mNAFYSSTkNCMRy3OXbTv9umjYsKVLmxlvkEwYFQvrWEJHetCXEagkNaVKEWlkk0U+DdQQJkjEWsfsL9JITFBzxiVVZGfGRm9fMCmuee07t0fmzfedfPVbB/SHM70Y6ve+pndqoBMN1GAhnoDkY9myZYwfv3/LAaWnp5OTpeHxl+wkJap4+yMnF50dW27j4slx3HJfPcMGGlrVrd0RZcW6AA/+N3Zs21UeJidbw/23JXH6xVXk52oZ2MdAx3wNP8z3cvwxLdvssqxw0z31vPVcCkePMDPl+hqmnGWlW4Ge+59qpKg4yEXnWHC5ZK7+bx03X5lA+3Za6hoiPPWyg+8+M5Dl7triexRRwjRqK/jiewm3WyYufv+Pj507d8ZggsYGiXah3mxeuoZ2vRr5eZmfIb9twjRiiJE1PxtYuzHIw89t56Kz42i0m3j2JgNaWUcAX4vnzCCXCnbQoY1Og4gSRp3QRI8uLdvHWRkaTAY1FuJwE8XtbnmsiEYVIiHVb1OzJZLJoJDVaBUdqWQ1f04excUmlmG1RUlNP7B1YI8U0aCWiuoIBr2KR+9MQXNvbGPgtetdVNYofP75Asx1XUhQUgkToppSPDjpwSDUDRrC9SHWr/GjRY+Svry5k2fUUCPfvuGFNq6Bmhz5fDmrkTPb2C1blhUWLg6RgS22wa4SoVTagqljOe+/kUKcVcW9TzQy4bxKRg814vMpfDXLT6AmkXpHiC70Rec3sN1fQnLy3ter/6OZMz/jgkktN+Vpl6Pl2QdTGHFSBcMGGhk20MCXs7zcccOei1YTT9Xz1YtlpMqtN85sUlcx5TwjVTURnJoaDGYVW7dHOO6cSjrla1EUmPlFmJ6RfuglI9T+YfM8CdKUHG6bWk19o0xTIyT94SJCUAmgIDcPymrx55JEUmM2r77wGk+/8NR+1UNVVRWSBM/cn8KGwiCzF9jp2DeINc5J7246lq6Smf1RDnUNMqecvRxvVQYmV+z8vlFfil1bwQeP2li8LNDieXt00TP9pXTeeN/J06/aqaqJMKS/kZ3FkBCv4diLdvHdrGIIGaizBxk2XOKdh+Kbl8BQqSRmvJzOVf+tQwJOn2DB65WZ9oGLQf0MpKfsu60jK6BpYwPlfTEYZTrmg69OIamhE8VsxMje+13MSjxBAiRJ6Vjqh+Gsa2LUpPWtOj4hdh5/982JPH6zl7DP0LwZcHu6sZ3N7GQLvZVhLWdL4G/eE6YtVmy4sCOpZfax1DYS0l82I+jAthYU/nYdOnTA45HRKUaiRGKNtcY0Pv3K2+bj73rETlxlf5ZN787tlyZx7z0hQl4t3bvoSE/T4nZK+MpTSUyCFYuSWLMkmRlvJrYYiXP7NQlceG0tHm/Lb11NXYQ7Hm7g+stsbN8VarFb9x+NHmage1ctarVEIBjbvXPy6XsOEHm5GiqqFWw22wHVx8knn0VcvJ6SsjDZySaaFg1Gt2Ys+RUT6Ng4jlRPd3S/hWo8SYQJxdaT2As1aqoooQPdSZZa73aqx4hP08jxx2s485TWP1aNJhZkDz3bxOlTqvn0Gzdvf+jk1ClVhIKxn5NG0tJTGkwunfDhxYeXXDqRaDUQCUNyyoGtWTFy5Eh8gdioLYtFzSN3JmM1x9a3NBpgzbxchg80cuG1tZw4uZKRp5Tz5gwnFpNEdqaGi2+oxetr/dlefH0t11ycQP/eeo4/p4o33ncya76Xh59t4oxLqmlojLSYsrPbY/fHUWtb99uouD0URaHCvJZhw/Z+IhObXqpGo5XQ6jrQqVOn/a4Ho94GqijeKhunXVCLy71nZEAkovD0q3aSk9ScfqK1uSHwzsuJhNKKKTQupl6pxKE0UGnYRKHlJyJqHx3yNURlqdV7ef+1FPoMiBLWugngI1nOYsO8dI47q4bV6wOEQgrFO0Ncem0Tb7+iI8mzu3NVQf4tvVPJxkE9NUp5i+f3Km7qMpbyyrOxA5rfL2Mw7P8FgSOJ2aQhqgqhRU8jNUSUcKvHyIpMJSWk03L0rEpRM/3lVDavSGXYyfWYu2zHmmmnzunjg89dvPuxk1MurCY1I0pV/JpW34GgEmAXRWT9blSGEQvfzXe3+j3t9tI0BwUddIwbbWTsKDMTxlm44T8JjBpiJDU51sjJTNdgMkq077h/yz3sNu644zHrLOTaEjj75gouuyHEiGFqUpIkFv7qR/ldq8EkWUiWMrAQT1aGhmsvtbFwiZ8HfpvC0zFfy5qNgb2+1o5dIUIBiXK2U18HlQt68Pg1Obw2NR/9plEYHbEGc1Bnb55iv2SFD7srQmVDgKIihV+WRjEaVTxxTxId87U88nwT9zzRiMUsMevDTAo66hg9zIDTeWBTehITE/H5ZEKhvXdCOp0y3Qv2sTlcFx0lZWEG9jFwxgQL4yZV8O5HTqpqotTVR9lV3vp7BvDMK26cdmmvU9gqqyPEWVVYLermTtLBfQ18+MXeL258O8dLOKyg0x1YcywajaBCTVSJoEOHxZ/JxefEUbgttk7VrrIIP860YGnsgobYZ6SS1OirCph6n4vXXzHh67KYmqQV1JmKKDYsY73qZ1QoJDX15NnXXPz4RTLjLy2hKmcelWmLKc+YT/zwVaSareS5hjcv6xFUAvjSi/jPRRZ27JTR/Ml0tT/2Qal0YSwJIfx+GUUdPqDjwpFCpVJhtOhYuHTPWblKih37dktJ1vDMAymcc0U1Dz3TyLzFPmbMdHHqlGpKysIgK1TXRZhydhwvTnO0yjyI7Zj+/Vwvo4e2PPY3NkXx+xXU+1hPT6foibOoWi0JpCgK9z7ZyHOPJPLRe3GU1wVwe2Rq6qJs3xUiO1OH19t2G7ctRZu3kqjsfQmlZDmbnWwhqkQIG5xUVbDPDfCSSUONhiTSm5dJ0WGgjO2oJQ1pUjZZUnvS64Zw9IQGfpjn5eXHUvnwCzdrNwYJRxQ8XpmPv3Rz/DmVPHxHUvM0xoYG0Mh7n72lw0ATteTSiSB+DIa9P/aPXC4XPbpaeO7BFLQaeHmag77HlHH+NdXccFc9u8rCXHpTbYvp7es3BznnihoeuzO2ZE9peZjTplRx/NFmLGYVn7yewZvvx9q0qSkabrynjrsfb6C+ITYIY9lqP+PPqmTiiRaOHhFrt6SnaLCYVYRCChsLQ2i0oFVLPPjfZC6YFMf9TzXQ5+hSbrqngUgYFBlC7Dn+eBQn61SL0VsDLFkZwNpQwJChI/e7HrKzs5EVGWR1bEM1e39qF/Xmzekemn631qIkSfTrZWBIfwPhMIw/ykQ0tQy1pEGHHrfiaH5sImn48VKllLb4nYSUAGWJS3juidbL8FTXRvA0xjqbA5Yaxoxq2Xnw/VwfakcGWbRHITYiqieD8eFmDYvZqCxjrfIzuygiMztKvE0C9j0z70hlNllxOBRyszVotbFzjuGDjFxzWRyP3p3E8oWJnHr9DlYwn7X8QgIp9GJo8wUTraTDIsWjlwxoZSN2R+x7sqssDKG2z3WTfB2469EmKqpatg8UReHmOx0YGvORJImg4iek8fDgK3ZW/JRGgk2NWi3x0NRkPn49g/69Dbz5vpvyIgseh46u9McsxaGVdEhItGvXukNyb8Ihf4sLYrt1L9DRpbOOs08z8/X3fowGqUUu3369FXP3bVSzK/bbIdaWbtCUoeu6hTtvsfLORy4Wzk5gw/Ikfvg0nXmfZXHnDYlYzBKRsISOvWeVHiMJjq68/VAmO3dFiP5hrwsvLuJoPUNztzgpgW2F2/a7Hnw+Hy6XzAdfxEbXPnJnMgP6Gvnq3Szuvy2Fi86OY+IlNewsDbN0bjJTH3cg91hObcYSjO13MXasREa6hi3bWrft0lM13HNzEq8/mUb3Aj2vPJ5Kjx5qfNUJfPt9mEsu1PPOO1pOOCXKTdeZWqz9C7HlAz96LQOXW+aexxtobIqioDBysIEBfQwtjum/pygKi3/1c9TYo/a7HgA0GhUmk4onn9Jiz16OWi3jYe97DLhoajHyPaB1cPz4vbefxww3ErU0/TYoxQ5AvJREHp0J4GMVC3EqjSiKQlgJESKAbx855qIJd/wOcvKjrb4nu0WUMIr6wJaG2hcx8vMQY7PZUOusoAtTF64kkzySnd25756lbC12cu3lFhJsakrKwtz9sIN5i/x0k5PRSjpswRQyggX4lnp5eEUtlXIZeXJfMqQ0vElzqamLtrlWXf/eBvJyNAw+rpwRgw307q5ny7YQu8pjOxrnZGlJTdJQVhFusabk75VXRhjQJxaEs+Z7mfNpdouGwZZtQUaNOeGAR3QkJyfTqWAgBmklq1cHSUFp82o/QJggRiw0UtOqI2S3kK2SRG8Clkjb04pcNNK7v0z3znq2l7T9I0xOUvP+S+l0H1HGyKEGsjI0vPt8Gt0H1SEH9owgM0txsYXUiR1UHD4/FrScednEA6qDvLw8PF6Jiqow2ZlaTjjGTE6mhhffclBZHUWlgrNOsXLWKa2vRt54dz39e+sZf1Ylvbvr6dFFx6aiEFu3h2hoivDA003M/jiLs0+x8v18L6UVYYYMMOD2Rmi0RwmHQfeHDDzpOBOFW108+dRP5MpdMcpWAmoX3uRizjgdGp17/4xlWUFRQK+38PBjbx5QPYw/7kR+XfwroZCKtUtM9BlTQbtsLenpEo32KBMnWHny3pYnOKEwSCqJsceHMZuL2FkSJUUbQVsd5qGpKbw/001KoppfVwVajILR6STmfJHKK287eeCxOlSyhqhbi+fnbCaeU4VFr0cdNWKs702WlNg8giFChFoqyCc2yqSHMphStrGWn9EqOoIqL0NHwPQnbbRvF2uwvPaOm8uvu+CA6uJIYbEmkJUbZlvpWjoovdjIMtor3ZuXtfAqLraziRw6thiJHFZCeH5bMywzXcu0Z/dc6HhzhoP7HreTnq7ipHFm1mwK0fV4Jwvmz8fgyEUTNmOnHjsNaNHSRC06xUAkrg45qYrLJls4cXIlH7yaQVZGLIsCAZlnX3dgtaiYNdfH9x/uOTGP7bbcxOXnxzInGlUIhmDkyFEHVBfHHHMMj6U8iaU6lUjYw923xnPbAyEumBTH2NFh7riiFFOw5ZQRLVoqqiKo1RLvvpDGnIU+brinHo9XoaIqzMbCYPOO5r93+/127PUW2pFCPnvWqdv9PW9QatBJWk48QUKrhYVLfPzn5nryc4xcdIcamy2eK25uxOdVU1MX5YJJcZw8vvXFpNr6KBZL2ztC701qagYWUy1vf+Tkigttre5futJHOKJQUhamb8+2s2jnrjAD+xoIBmWCQYUme5RlawLsLIuQk63h5POreO/FtOYlP0IhhVffdvPFh1ryGo9myhVLmPNlSovRdW6PzBW31fLg7cnc91Qjl0yOIxJRuP1eFxXFBuYs8HPsUS1H2jU0Rnl9upP0VDUOz4FNb+zcoyMNP1eRqmSjoJDQ2JNXXvuZj6cn06OLjtsfauCbWQ2Q4MRRaSYnGpu+nhDKpe4XA1dvKyQpTUKV3kh5dS0J7k50kAexPWkunmgZX3+iQ6t2cfsNVh6+W43PJzNrno/b73XicRgxUIEOPXZNNeq0ar6YkYAtXo1WC7XVsRkIbW14VV0bwefQNY+nDishwgQJ+lTExSuYLCli5OdePPvcW0y9bQr33ZJIgk3N8ceY+fRrT/P3FKBn19jaiguW+HnomUbGjTZx7BgTH37uBlRkpWtwuWX69tBz6/0N3H1TYnO7sKQszOU31xIIyRw1fM/JUElZmHOvrEZnkHAF7MTv5aQ1aK5ncD8D515VzdUX2eiYr6VwW4jHX7TT6IiyqyyMShX73Z92goXZC3zIMhiN5gPq9LNYLYSJoNnLKUyUCBp0rNHMJ1kbxmg04iaIlrZP6IIESCWTnWyhsxJbDy6JNOqpplzZQRb5qCQVVikBeecALr5qBXG2KJnZCms2BFi5LkAgILPsFxVdu+ibRxsCDOyvZpalHrxtd77aqSedXFw40Bo1B7QESE5ODiXlZrp00vHuCxkoikIgoFBdF6WwOMjzbzgYN8rEdXfW4/PL2B0yVdVRDAaJJ15yUFMXwWySeOuZVO54pBGTUeKU4yy88XQa9Q0RXnnXSaf2WpatCrBhcy3BEPToouP1p9Ka2y8AGwuD+PxmJl9Zw503JHD5LbU4nR5u+E/CbyN/M7jgmhpuuSqBXt30nHV6gAcf/ZWKcgkFBZcvRII2Qr9+Otat0OFSN3HBhfvfJpIkCa02kVAw0LyGZiLp6MpHcNSElTx0j4UTx8W+zz8u8PH2Bx7izBp+/dFM/yERNv9QRodgDzaxnA5Kd+JJQpIkuij9KGQVFepCjHI8siLjxkWnlAgD+rQ8hwgGZS74jx1rXV+CSoBwYgUnjN0z0KFwW4j/3uUj3T0AraTDq7iopAQtevLoQh5dkInix0dZ3HIeuMfKgp99bCv7/+9sfDg64eQTmTXjB3y+tjt1Emxq7r3dxstvepG9JuJoeyYIQEjjISUpIbYx4dsuEiNZbY5ujxCmqlxizKlVjB5u4KRjzdTUyLw9PUC0ModkX2yW1y6pkOEjpDYH0FjMKkYMMmLTxpHJqBZl8ipuUtJSDmhdw+EjxjD3m/c47YSWr6VSSfgDMuOPsnDsGDPjz2p5kdlgUDH/m2QuuqaYBQuLSIzToTPITDxNx7mTbFx0fS2lJQrTP/Vw7aVxxFnVNDbJTPvQidencP5ZJlZ+0NRiZtTvuWgijy6YglmEFQ1VlJLDniV0NGgIs/dlzyJKGINx/5eIy83NJSvTxMzvPJxynJkTx5pjG2DeVMttVycw+fQ4OuVrufuxRqrrosTHqTjxBBNTr0tl8TI/N99bx4zP3MRZVazbFGxzsNfTr9q55Nw4Vqz1U9cUhKR6aqv1vPSYhTfjAngiagq3NfLLt8ZWM5NWr/dTVRvhvluT0WliswTvfbKJt59L478PN9CvZ+u9BB59oQmfH6698Zr9rgcAn1tDRVWE0cMNrP/VyPszXdx/9xYSPKNa/QYiSph6qlsM8pAiWmpq9j4Es6EpSkgOk0YCO9jcvDxIkpROopJGBTvYzErUaNBjJEyUUrYRryS1ev2oEkFOruLc0/XUNyisrdtEprtPi8coikKxtJ7U7L9uvKaktHXpV/jb1dfXEw63Pbpkx44dnHjMeGzhLExYyZE6oCgKTZpKgsklKJoA7mCIxPreVFKCgkIBfTD/NjQ6ooTZRRESKjpIsSkbtUoFA88u5M1nW486lGWFoSdU8M4LKYw7pRGDUeH5x2xMODYWpn6/zH8fbsDjlVt0IuwWCilMOK+SHz7K4oU3HTTaozw0dU9Db2NhkFMvrGHhz9vQag9syjdAY2MjN18/liF9wrzzQhxd5IGtHqMoCmtYTFf6sZlV9GVEq2nZbuwY+q1i/eYwvQLHtJjuB7EOyp1JC1j5cwKPvWDnl6Vhlv7Y9uiCD79w4XLLzSffTfYovUdXYGkoIJfWI7oqpe1YuxVT25TIvEU/YTId2FSWmTM/Y8n8u/jwtfQW4fHgM40MHWBg7KjWIwcjEYUTJlcyc1oG486soKFJJhxWyMrQkJ2hYfJEC/c83giouOWqBAb20VNeFeHxF+1YLRLHjjGh16u49NzWHcVffO/m7scaOeeUBEpKZDp1VHPpBWYqqkOcc0Utmxa1a3OTlR8XeHnqVQeXX/0WI0eOPqA68Hg8DOo1iHAkRIdobwIZm5H0YZISVPz8fev1owBuv8fBT28WUE81eYOraJ+noU93PRdMisMWr2bLtiCnnF9FepqGD19NbzHM3+WOctZlNdx7SyIvvW0nEtSycQPU10pkhQtIlVoufF6nVFJHFUH8FNC7xeL5iqJQr9lFt+NK+ODNPY2Fj790cd+TERb+smGf712r1ZKSsved6//t9paHXq+XS6Ycxcb1tagiRhJDOfgUHz48RKUQWnR0Vvq2qusy02raD6yjf189N/0nIbZxW1Thuzlebr3LQ2rVUOqtRZBYy9Ej9fiDCtt2hthZrGBy5ZNKJnEkEiZEHRXUmQu5/CID992WhFar4oJrqikpixAfp8Kgl/B4Fc46xcLSlQGc7ijTnk3HalFRvDPE4y/Z6dpJx81Xxjr5vvrBw2U3NvDLr+v3e2233b7/9nsev+NpVIZqFv6QRPHOMHMWern/tiQGH1OHrmhwi7oA2JW4iPff1zOob8uGZH1DhBMmV3HzlQlM/G1KekVVmKn3u9i4MIVSVx39GN1q7SuXYmcTK9DownQqAJdHJurT06G9mmuvMqHXSXz0SYCfFkZw2KFz9wjL5mS0+fs87cJazjjvJY455pj9roMFC+ax6uc7Wby0jisutHHhWXFoNLHR23MW+nj6VTtXXBDHh194mfl26/wOBmUGH19OTpYGj0fG7ZW579ZE3vvEzcA+Bi6ZHI8/IHPJjTVUVCrEGw24HBK6pnbNJzfbdCvQpNdw4jgT3Trr2VkaZu2mAPfenESTI8qzrzrp3F7P/J+92Op7ER/IpirlV0YeHeWKS4xYLSq+/sHLx1+78ftlLBYNt90xnWHD9n8ZkG3btnHqsSfTJ3wUW1hFV/qjINOUvAFTqpuMNBWlZRHqa9W4Q366hYZj/cNaTBEltjD+7s3dytiGO6kIg0nG1aQhElWwJShYzRqCAbDbFSJ+LTpjlPz20CFfS50jSG1dhH69DJww1szX3/lZ/kMyR5/u4NVnWp5wyrLCqRfUUDu/HzYpFUVR2CKt4KhTnJSUh2lqUnPfI68zatSYvb7vIzULd+teUEB2RpS3XkhmQG89p06p5q4bExjYp+Xve84iL7fc20BOlobRQ41Mey8AXjOvv6nloWebuOeWRBxOmWkfulBkBadbxumKkp6ioX07Ldt3hbHFq/F4ZVxumdxsNQt+8RO1J9AnOqbV79mpNKLtvZrFP6SybUeYB59pYtXaEJEmG2FjExkZKqxWFT276NhSKLO9NACSzBP3pPDZ7O48+/z0/a6jH2b9wBNXPU9upO3R82uVn0kijbHnVXL2mUZee8/Jhp9SSXf2bfXY3W3HPoygnGI8OMmhEwaMrOdX0snZszkNEXQYyKQdgbx1rF+a2jx68pIb6lm+TCbDksCEiSEevTcevV5FNKrQa2gdaeVjWm2AGFEirOQnsmhPnVTBiWcexxPPPr7f9QAw9fb/cPlZ6xk6oHXn8UnnVVC0PUxSgpo4q4qK6ghXX2TjnNMs2J0yKUnq5vWLZ//k5brrgujNUdQmP/6gzFVT4rnqIhsr1wV47xMXrz3Zetmf2T95uemeetq305KUqKK0PMKdNyZyzdQ6Hrw9mUm/XZRvaIwy+cpqppwVx8QJFvR6FdtLQtz+QCN6PRRtD9JYqyGhoRepI61M//i9A6qHTZs2MeW8CSR7upAW2PO9CClBHNYdBOIqMMYHiYZVREs6EdTZ6TvayQuPJnHr3S7WrtAi1WXRqNT9NkpJQpZCmOMjTDheg9+jY+0vZsL2eDyaBuIzPJx1hpH+fbSs3xjh40+DGKq6oagiOG3byG4fomsnHbZ4Fb+uCFNfYiWlfgB6yUBUibCF1dipxWRQEw2rMaoNaAwR+vWVeOqROKY+3EB2upY+w5/kuONO2Ov7PpzzcF9Z6Pf76dWxDylZQdYtyGlzHe4NW4KcNslNbZOfLKUTeVLrvHBJjXQ8cQPTXkrgilvrmLswQGb9UGxtbFq7QVlGCpnsoggjFkIaF6nRXLKUTmh/2yytlG2ECGDJbmDDr6ltLs8z4zMPz9yeQkpgz3JciqKwUVrGG1++zMCBrc9x90ZRFE49eTDfvadrtSnPzffWM3GChWEDjdxyXz2nn2hpc6mT59+w8/FXbpISY3VoMqpYt0Yhp2osDm01oZQSIjoPckjDwIES77+aSklZhBNP8pFTP7JVJvgUD0WspZ8UG70tKzIb+JUs8kkm47clwhRWs4h+jGpzOZI6YxmXP34hp51+6n7XxX8uPY2Vq1YSHxc7z5twrJmt20N8/JUbi1lFQQcdF0+OY+woE78s9/PA003M/Sx2Hvf8m3Zee8/J5NOtLFrq56qLbJw83oxGE1sO6eFnm2J7BOgkKqsjdO6go64+NtNn2AAzTY0Ksxa6GH+UgZ9+DvDg1CRGDDLi8SpM+8DJmzOcPHVfCseOMXHU6RUY9OD2KNjiVcTHqdhVFmHiBAujhpqoqYvwwpsOqmoiDB52Io89/vJ+1wHApRddxq9LZ3P0KBOfvJmOSiXx6DMuPnjTQIqjV3Pfh1dxU8QaZClMXIJMWlM/4kkiShR3lwUs/ymlzXb7xdfV8enMIN2UIejQUcRa8ulKArHHexU3W1mHGjUKym+jTqMkk0lHejb3zfgVL4Xq5bz/noHxR5t4fbqTp1/04G+wkhXsjgkLPtzsZDOnnRXBx0Ceeuadvb7vA8lC0fl5kPxZA/ecM85h9bJVxCmphAiQQgYq1NRRSZgQPRhEIatpT3e8uCn9rbMzNiVJoh2dSfutc0ZRFMooxpOyhYfuTOTCSXHNX+hQSOGSG2tpaIpQtC2CrzqBOKsaKb6J5BQJtTq2/mP3Ah27yiOcebKVGy63NXdsudxRLrmxlvxcDctWB/F6Zb7/MJP01NgGG1/O8nDbA418/NlicnP/901dnnv2AeK0P7DsVxdVSzuTFN7zXIqisJ2NePEQ0XhQG0JIUS3pgS4kKRlEieKylBBMKMdgDRGKJOCs1ZDh7ICN2NQfj+KiKXk9194Amwsj/DhLRQAvj90fx3lntrwKV9cQYdJl1Xz7fhZWi4pNRUGuu6OOJmcy0ZCV0C6FrEhntJKOsBKiVl9MXKdKGj0Sn32xgLS0/20B8wvOPRGzvphH70ymSycddkeUx19qYtY8H/NnZrU48CmKws33xkZ4FW0PYYtXsW5jELMRQpHYOq+hsEJ2poYeXXR8P9eLViPRp4eeiuowNXVRjAYJWZG4+Ox4rrwoHrNJRSAg8+EXbp593U44ovD43Skcf7QZr0/m3Y9dvPyOg1BI4eTjLLz4SMvgrGuIcOYl1ciqdnw6c/4BrfG123NPP8+bz0wjovWilvXktg8TZ1O4+FwrU85q2emzcm2A86f40Nd1oIpSbGl+/nOpnovPtWI2SXw3z8cDj7rRlPTAay1HsTXQpbOGfr30FO8MsakohC1ORUVVFItZxUNTE8nO1PDl925efiOATjaTEolNT6lTleGL+lGjIkwEJaoigRTSyCZKlAp2ENa5GDFCxaXnxRMIyrwx3UVJqZqvvlv8p9+Jw7mBC/vOw3fefpGi9W/x3SwnWq0ajaTC6QuRnKLQrb2Fsk024u0FGDHjwUWpdhPnXxTlsftsfDvHy2vvOWPT0bwKHo+MWtZhjaZgdeUjoaJas41G6hnYV0PJ2iQ6RwY2N8YURaFGKqVUuxGTOYrFKpFgU+FyywSCCkZjbOS8TitRUhbmorPj0Wrh5bedNDZFGTbIwFVTbM0LnRcVhzhxchUDBo/j+RcObOTzbitXrOT+ux7E7dnCTVdZ+G6ul6nXJdAhT8cZ5zVRWWQjKZSLjEyjcScu2UlSapTXn07iqBEmJEkiElF4/1M39z/ixesPk9UOsjPVFG0L46iy0iHamyABSthCHl1IJp0oEarYRSUlSKiwEE8eBYQIUPnb2rYRowNUMngteJPtDBs7iAU/fs8ZE1U8cd+e44aiKLz4louPv7HxxdcLDrgOHnv0v8j+BURCLhYs8WOLV+H2xKbCq9WQ305HcqKKgo46br0qsXlzssamKOdcUU33LjruuiEJWVZ4fbqTtz92oZIUAgEJg1aNCg3+UIS8XDUb1qrIVQqIUxLx46VCvRVbupcOHaGkLMKpJ1o4dpSZrAw1L77pZt4sDdaGLmjQ4cJOA5V0oT8GyYRTacKbsAOPtp6gHCQ7U00wpNC733E88eRrB1wPzz79GG+88A62SAYB/PRgECpJhaxEiRCOfb9Tl/LQQ2ouuspFVrQjmUp71GiwU08pW8kmdhysYCcNVCMhkaRJoCJail4xkKvuiKSWiSRVMOZomHqzmVEnVxOJyPToqueMk8zodBJvf+QiPUXNUSOMPPN8ALUjjaRODdx6g4lO7bVs2Bzi0ecd2EsSaefvh1dyUSJtwpjoJj1TwmS2csyxU7js8hv3+Z6P5Czcff/gPkNITzChj/ehltR4A2GGDNBz0WQr0ShM+9CJx6dw8xU25i3y88sKH0Q1FG4L0769xGdvpfPGDCeLfw2gKLGp7oqiYDRKPHVvKiOHxE6QAwGZTUVBLrimlnBY5rG7knj5DT8b1ujoKPcijkSiRKhW78Ru3oExLoReMqCK6tE500nwdsCPhy3apVj1epI0yTgiTuwhF2ZzlNuus/H1XDOPP/XxAU31jEajTBh3EvqtSS02t1QUhRIKqacKWR2he68Isz/O4No76tmyWULa2ZXEP7QdSwxr8Gob6OgegVEy41PcVFKCGweywY3NZCTZ3hOrkgBINFBNKVtJTdBiSvKjSDIOVxSTRY1KZ6K2LALRMIlJCu3zNYSiEYqKg3ibjHSU+5BIbACCnXq2sR4FhThzPH2H9eLVt1454DXNXC4XV/7nDM4/3cnZp+gxGFSUVYS589EGMtM16HQSn3zpJjlJTTiiMHKwkafvb9k2szuijD25EUvxCCopwWXZQV4HhUAQnro3mXGjTTz9qp21m4Lcc1MSBR11OF1R3v7Qydc/eunSScucBT4G9NHjdCk8dV8KZpPEyedX0bObnsvPjyfequLrHzy884kLnU7CZIhdOAxHFMJhhcYaNYonnq6Du/D2jGkYD2DU127XXn01C378kXS5PWnB2GwQWZGpkUrRdSpm8Q8paNQw9X4XP84J42xSo7V5SLBBOCRRX6ci5DZgI4V2dMaPlxK2kGlMxZe8jfz2KnbtkKiqiRKJxDZ5y9Xl4oo4kSxeOrXXMvFUPRefZ8FklLjzkQZen+4m7DahQYMBMxFC+PFiwkoW+XjTN3PLTXrOmGAhPk7NpqIQjzzfREEHLQuXp/DRJ/P2ORL+cM7DP8vC6e+9zyP3PMjI0fDluxktOhpd7ihHn1ZNVqqOQYNUPPVcgJRge3LphFrSxAYkUEWVeQNDB+koLA7hD4VISICd29Xkyl3IUPJRS2p8iocSCjFgwo2DIAEGchRhQpRTjAsHKlT48aCoQxjUerSGKMcco+K9l9JaTDffXhLi2DOqsVT1IZ3YWtoBxcd2aQOTrpzI7XfedsD1VFRUyB23T+bh2zWMGR5r4xUVh7ji1lrcXpm3n0snM00dW+7iruTmWZoAv67yc/djjXz2VgYJttgMj4uubmLnog4kBvIAqFBKKKcYHXr0CR6OOdrAHdfH8dOiIM89DamOXpilOGRFpp4qyihGAnoytHnDsKgSZTubsFOHFRsRwkQIocNIdwa26AB1qZoIFzj4ctYXBzRgqrKykuuuPoPS0gq0v7X51CoJWVZITdKQlqpGViAajW34u31niP59DDx+VwpqNZx8QSXdC3SsXBvE5Ym18c2mWE5V10Y4cayZiROsqNXwzscuDHqJ5x+K7Zfx4RcuXprmIC1FQ3FJCI0aAgHIb6fhwklxnH6ilfKqMP99qJGxI408+7KPJleYo0bG1oyurI6wsTBEkyPCstVBTEYVefn9eeX1jw540JjT6WRQr8GY430kJ8WWvSroqGXGp15mfhGCiAa9EYKRMHqDQu/eEh3ba3E0qvhxboS0RC0YApwwXsdjdyW3+P5+9KWbO+72kdTYizqqCOBFhYYAXmRk9BgwYsZCPDX6rWgNEcI+DZJKIqoJIQf0aBUdqGQkbYiBgxVcboVhA4zk52mZv8jHkhUBPE1GJGKzOD6YFs/rM9Tcdd9H+9wAS3R+/gv8WahHo1Eum3I5vy5aRiQaRSa2RkQ8CahVKtzYCcuR2EloXJTUjNiJvcepJhRQQVRH8m+bgzRKNXQskHnhMRuvvOtkY2GIQX0MuDwyqzcE0WkkuhcYaLSH2Lw1hFalY2A/DedNsuByR3lzhovtO2Q0rmS0phC6RDddOmvx+mRKKyJ4vTLhsITXDSpJIiVNwmyGYEghJbUDb739yQEt4NwWRVGY/t4rzPr+Q3x2F1XlCgZ/CpFoBDsNGDDFDj6SG40+RHyigtMFakWLgoLRGqV9hw6cc+6VnHTSqdTW1jL11v+yetkqdBoFtS6MLVkmEFThbLKgjxqJRiOo4xsZ0FfPtZdaiLeqmPszvP1BPWqVTHZmrDEZDGowWdvz0isfERcXx0MP3MsXH3+BTgMGg4I5QUVBt348/MirB7TZU1seevAe5syegUYjo9VIhKMyeh1EwhLHjDIxdpSJssoIb77vxO2R9+xWrU5Gr/VSU+0lKUlFgk1NMKDg9si0y9EwbrSJxib4fo6PJnuEuHiJvLxEdpbaUaJRzGYVCfFqfH4FjzfK0P4GflnhR69TYTSqkKRYA9bjjTJutJWNhQH8AYUrLognK1PLL8v9fPujlzhbPm9Om0li4t7Xevkz7779Hk898jgavY+IEiEhXoVOpyIjTcNF58RhMqqY/ombNesiNNXFGo0pZCMBjZpyrEnh2FppLgt+nxqFKOrfpmDoMRLAg6INoUS1qGQNalRIuiBxySGiERV+px5fUEZniKA3RUm0qdFqwOWNIkchJ0tDIKBQURXB79SjM0cwW2IL3Hu8oNEqeD1wwZTLuOOuO1D9yfp4cHg3cOHP8/DTT97l049fRadppGQ7OF1RdKYoJrOESgKvQ0swCKhkZClEcpKW+DiJUFjGH1Cor5GQQiZCBJGlELYECTmkIRqFsBzGZFIwmlTYLDoqy1UYw4moZA0OGkAbRGMModdKsU2T3FrMso2gHMKNHUkTJSFBonsXDRazmo1bQkSaEvF5FYzpDoYM1JHfTsPy1QG2FkcYffTxPPnUK/9T5//veb1evv76UxYv/I5dJcV06ahh4gSJTYVh3v7Aj9kkcf5ZRuKsKj78IoxKk4hOG8HnaaSpKYynSQ8BC7IhRLtOCRgMIZDdlJb5CAU0qCUtESIoMgS8oNPqGTNuND179eTDdz9C77YihVSErT7M6Qbi4+KpLqtBAdp3zuOm/95I165dWblyJXfediOBYBXDBxnQ6SSWrgzRveconnnuzf36/rdlyZJf+PTjl3HYa6msrMVsCjJ6mIGS0hAr1wVISYptMlVdEyUtVY3fL1HXKOHx+Ykzq9HrIBCMTRPV6dSYLIkEfTpCfi+KOopKJaNW+8nJUlFbA/V1ElEliqwKYzKqyMnUEA4rOJwyOp2KSFTB5QS/W4tRsaI3SAQlH2hDhPwapKiGaFQGTZi4pDDJCRr8YTNXXnkLk8668H/+HqxevZo7/3szO4rKQdaQQTssxOPTNuE1V5LfIUpVpQp3jRUnTb9NFVZQa6MoigQRDTIKUaKoUKFCwmiJYrJGaGpQYTRBZiaMGGykpDxM4dYQtbUKcliHXtJhi9Ogtnq46ao4hg8ysnV7iEefb2LndjWasIl4ixbJEMDhi61rlZuloa4e/IEoobDEoGEd6NW7L2efcwV5eXl/+n6P9CyE2KjfU8afijqkQ4uOMEHcOLCYVRhUBqJuI1GTi6QUmdNPNiJJMPNbLy53hHBIIi5OzaSTrAwfoqdoW4i3PnDhD4bp0tFIxzwtk061olZJvPOxkwW/+GP5Go2Qlg7HjDJSVR1h/vxobCq4VUXfvpCbrWb23DANtWoSlTR0kh6HVEdA7UaOKujVelBHkbRBzEYVee3jSE4t4OZbH6d9+71vCLQ3DoeDqy69hpKNJZi9iUSkEHVSBRnt0pn2/jTy8vL46MMZzJj+FB3zojTZw2zaFIGQHmskhbASJWD0kpgiMXSQmqVLvDTWqjGqrUS0YbTGIOOPNePzyyz5JQCKmYSEJPoN7kvJ9l2Ubi9FJalITEvkpDNOZODAgXTp0gWNRkNlZSUffPABbrebU045hf79+zN9+vu8/PTLeJxekCAxNZHuPbuRl5fHmeecsd+7GrfF7/fz1VefMO/HT1GUMFFZQ1OTG6+nhuOPNjCwr46X33bSpaMOjQa27Qhz/plx5GRpWLA4wMwvQ1DZjkZVDbmdgmTkxmGJ68aZZ13GHbdfjEoVxKiXgNiJqlYXG7nl8ysY9CDLsWOtSpKQVBIadWxarVajorY+itGgYDJKmEwq1JKCxaLG64uiVkn4Ago1NVDQdQQPPHT///Rd+L0Z73/As088htcVRFLUhKNRokRJyQgzpJ+RCceaqaqJ8MHnLhrrJQwaDWjDOJpUmJQ4kkPtkRQ1tVIpLsWBhXgyaEcQPxXsIEQAHUZ06PHiQUVsw444rQUppZoOnRRMZomNhUEa6yVCHl1s/wY0xJFElDBuHCjISJJEbo5CfKKM3SkTZ42N0PX7dWS368fDj776p1OgD+c83J8s/OWXX7jpmmswWZxMOdtK1846lq7w891cH0kJEnanQma6mtqGCOXlMmGvHpWsQ0HBTBwGTDRSjdoYICFJIRRU0VAPWp2MFNWiyCpQJCSIDWwgglqlQS1ryJE6YVUS8OOhlG0o2gBDhkJKsooFSwKEQjJJCRrOOsVKTqaWH+YFWbM+QG2NgtGoJhKKPbdaB2/NeIehQ4f+z3VVW1vL+9NfZuWK+UjIpGd0JD2zI2tWzcfpqMNoiJKeqqN4ZwCjQUXnjkk02FVEZQtudxP5WT68XpktW0O4GvSkhmIb29n1tcgameSEZCzxZm658ybibfF8+vEr1NRUYTDGY6+Dpvom3B43oVAQg8ZEWA7jdDnQhYxYlHi8uGLtZSBb1RGzHE9Q5aVCvQNrXFxs1GBETdDooaB3J5564Ukslv3f9Gy3xsZGXnzhUebN+5LsNEhNVWOzqtlYpMbtidCts4qUpNhmzi5XbGk3lVqiY76GYFChtCJCdqaW44428styP3UNMhefE4fZLPHm+05q66OEwwqD+hn4zwU2PB6Zdz524XDJeHwqnC4Jvz+EQa+AohCOKsRb1SQlqoi3qjGbVPy6MszRY8/llttuZuvWImZMfxZHUyX1DY0EQ2ry8toz5eKbGDFi5P/cPm5oaOD0CRNpaChF0kTRqtX4AxJWM2gNUTRaiasujCcrQ8sTL9mJygpGg4TRoKK6NkLnDlrUaijeGWHEYAMmg4q5i/001isE/BAJGLDKCURUQXxqJ9GogkrWosdIRAqiNYX4780mxo42s6kwyOMv2amsAI0nGS16JCT8uFEnOFCpZJrsIMla0shBjYp6qolLiHDBeRaWrjFz3Q2PMmzYvteBFp2f/wL7E+oAu3btYubHn+NyusjrmEdObjYVFRVEIhGMRiPl5eVsLdqG3d5I125dGTt2HFqtloSEBOx2O+Xl5WzYsIElv/yE39dEKARJKTl06dCFiBLFYrVQU1lDUkoSV197FSkpKXz+6eesX7seh6uBTgUF5OS2Q1EibNpYhCTDwMEDibPFsWHDWjQa6Nq1Fz169EKtVqPT6di2bRtms5l+/fr9ZTtz7RaJRCguLsbr9SLLMiaTicTERKqrq3E6nZSXl2O1munXbwCZmZnU19djsVj2Or00EomwZMkSGhrq6N9/IHl5eSiKgsvlQqVSYbVa2blzJ7N/mInf76FX7+EcffRYioqKWLxoFqAwctQJ9OjRcq09WZbZsmULfr+fjh07kpBwYOva7YuiKFRWVuJyudiwYQOzf/icaDRK334jiI8zgKTF6/Xg9/uZMOEUundvuVtlOBzm/ekz2Lh+Ix06tmf0UaP56quvWPDTDxj1OiaffxnnnHMOiqKgUqmw2+0sX76ciooKHPY6fN46VGojJ518Nrm5ufz44/f4fW4GDBxBXl4e27Ztw2g0YrPZePKJx9i1q5D8/I5ccuk1rerp/6OoqIidO3fidrv5delP7NixFYczgNFooHv33vTu3ZfVK9bgdXtxeZxYLVYGDRnMuedPZseOHTz3zPO47W4GDR1E917dqCqvwpaYwHHHj8dms5GRkUFhYSGzZ88mEAhw3HHHkZaWxtatW/nh29l4PG569euF3+8nFAzTsVMH1Go1xcXF5OXlEQ6Hqa6uRpIUGhqaaKxvREHhhBNPYODAgQfU+XU4N3Bh//JQlmW2bdtGWVkZP/00h8b6EmwJGbTL68KOHTsoLS3FbDbQPj+d1LRcUlIyMZvNDBkyhLq6Onw+H9nZ2UQiEQwGA42NjahUKjweDzqdDp0utunGt998RiAYJj+/Mx6PB41aIirHdpR1OBpwOuoxW5Lo1q0H7dq1o6ioiI8++ogtm9dgNJkYMGA469auR4koFHTrjKSS8Hg8jBgxglNPPfWAl7zYX7t27WL58qVoNBpGjToKSZJYuXIlarWawYMHt8hAr9dLYWEhOp2O7t27txhZIkkSGRkZVFdXt7khCsRyc/Xq1Xi9XgoKCsjKyvrT8kWjUYqLi4lGo3Tq1AndHxcT/n9yu92sWrUqNh2uVy8WLlzAhg3LSE1J4/gTJtK+ffvm0UR+v5/a2loKCwuRJImBAweSlNRy7SpJkkhKSuKNN15j/bpVRGUVNlsifp8Dk1GNzx/FaJSwWBLoXNCHuroajEYjI0aMIhgMUlZWRnJyMh06dECSJMrKyqirq0Oj0aDX60lKSiIlpe1pRf+rxsZGfvzxRyrKKti0ZSMQIT4+iQH9BtK3f1969uzJqlWr2LJpCxarhbHjxhIfH09FRQVz5nxDTXUlJnMyPXv2orq6mm+/+haXy0NKehKpqank5MR2R01NTcXpdLB65WJ83iD5Hbpjs+lxOWuxxqXQq/dgZFlm165d+Hw+aqprKNxSRDAUICs7i44dO3LssccyaNCgA36PIgv3WL9+Pd999x0mk4nhw4fzyQef0tjUyPBRw0hNTeGN156nvr6OQEhFRpqNXr27kJZeQF1dHdu3F9PUUIvXGyQpIR6rzQqKF38gSEJCIl27dqNwSwUGnYHxJ45nwIABVFVVsXDhQsrKSomP05Gckk5qahbbitaxbl0hWpUJo8WANd5K165dOfvss1m6dCmffPIOHo+Pvn2Hctxxx5GRkUFiYuL/6yLobpWVlaxbtw6DwcCwYcPaHDFYVlaGw+EgPT2duro6qquryc7OpqAgNg22qKiIQCDQPDvJZrOhUqkoKytDpVIxaNAgamtr95qHhypFUVi6dAmbN67AZI4nK7s9pbuKaWx0olIpmExa3J4oXqcfg1FPZk4GcXFxDBs2rMVvrKqqii+++ByNRqJr157U1tayefNKMtIzGTrsaHJzc4lGo4RCISRJoq6ujpSUFDIzYzveFxUV8dlnH9PQ0ERWViadO3chGAzidrsZOXJk8+fwV4pEIkiSxPbt2wkEAnTs2JHVq1czd+5c4uLiGDlyJD/88AM+n4+kxGQSEm2kpqby69JfsZgtFHQtIDc3F6PRyKYNm/h1+a+U7diBwaDjqutvZMCAAZjNZmRZ5o033uCTDz9FQeGoY8Zw8sknk56eTnl5OTabjYKCAioqKnjskcfYVlRMl+4F3HnXnZjNZqZNe4umplqGDz+KpKQk/H4/3bp1a3U82pvDOQ8PJAtDoRA//TSfjRvWsm79ZjZv3EgkEiI1LYXTJ55Jfn4HQqEQJSUlLPppEQF/AKvNylFHH8WZZ55JUlISarUaj8dDdXU1cXFxLFmyhFnff43FYmLQ4BGYzRYCgQBarRan08n2bdtpqG2koqoCh92BIitk5WZy3AnHMWzYMDZu3EhRURFrVq9hx45CtFo1aem5BP1uZDlIQUFPHnrkiX/k8/P7/TidTuLj49FoNHg8HiwWC1qtlmg0SnV1NTt37sTv96PX6/H7/a3ajvvTNoRY7uxu15SUlLBkyRLUajVDhgwhOTmZV195jfKScnr368W555+LwWCgqKgIr9dLhw4d/pLzZUVRWLVqFRvWL8NotDB23ImkpqZSXl5OYWEhPp+PHcU78Ln9ZOVkMmL0CMxmc3O/webNm2Pfl51FbNiwGkXRYrYkkJaWxNChI9mxo5jZsz5FqzMxdtwp5Ofn069fv+YBTrIss2HDBkKhEDabjV+XLsDvd9Gj5xCGDx/xl7b79sXlclFRUYHBENuIbf78+WxYv5GQP8imLRtxO12o0JKangqqKDqdmjFHj6NTp054vV569uwZu9Dl81FauoOFC+YQiSgcfczx9O7dG1mWycrKQqVSYTabcbvd+Hw+CgsLWbF8MV5PA9k5HTnr7CnYbDbWrl3Lt198RzQqc/T4MfTq1Yv4+HjUajU7d+7ks88+o7a2Flu8mYyMJNrlFXD00eP2qy9JdH7+CxxIqP9d9jfIjgSiLmJEPcQcavVwODdwQeThoUTUQ4yohz0OpboQWfj3O5Q+74NN1EWMqIeYQ60eDuc8PBSyEA69z/xgEfUQI+phj0OpLg4kC/+6rZMEQRAEQRAEQRAEQRAEQRAOIaLzUxAEQRAEQRAEQRAEQRCEw5Lo/BQEQRAEQRAEQRAEQRAE4bAkOj8FQRAEQRAEQRAEQRAEQTgsic5PQRAEQRAEQRAEQRAEQRAOS3++d7zwt9BoDp2qP5TKcrCJuogR9RBzqNTDoVKOv8uh9P4OpbIcTKIeYkQ97HEo1MWhUIa/06H0/g6lshxsoi5iRD3EHCr1cKiU4+9wqL23Q608B4uohxhRD3scCnVxIGWQlIO9N70gCIIgCIIgCIIgCIIgCMLfQEx7P4L5/X5uv/12/H7/wS7KQSfqIkbUQ4yohyOP+MxjRD3EiHrYQ9TFkUV83nuIuogR9RAj6uHIIz7zGFEPMaIe9vi31oXo/DyCKYpCSUkJYvCvqIvdRD3EiHo48ojPPEbUQ4yohz1EXRxZxOe9h6iLGFEPMaIejjziM48R9RAj6mGPf2tdiM5PQRAEQRAEQRAEQRAEQRAOS6LzUxAEQRAEQRAEQRAEQRCEw5Lo/DyCabVazjjjDLRa7cEuykEn6iJG1EOMqIcjj/jMY0Q9xIh62EPUxZFFfN57iLqIEfUQI+rhyCM+8xhRDzGiHvb4t9aF2O1dEARBEARBEARBEARBEITDkhj5KQiCIAiCIAiCIAiCIAjCYUl0fgqCIAiCIAiCIAiCIAiCcFgSnZ+CIAiCIAiCIAiCIAiCIByWROenIAiCIAiCIAiCIAiCIAiHJc3BLoBw8Pz444988803OBwOsrOzmTJlCl27dj3YxfpHbdmyhW+++YaSkhLsdju33HILgwYNOtjF+kd9+eWXrFixgsrKSnQ6HZ07d+a8884jMzPzYBftHzdnzhzmzJlDfX09ANnZ2Zxxxhn07dv3IJdM+DuJLBRZuJvIwxiRhUcukYciD0Fk4e+JPDwyiSwUWbibyMOYwyELxcjPI9TSpUt59913Of3003n88cfp2rUrjzzyCA0NDQe7aP+oYDBIXl4eF1988cEuykGzZcsWxo8fz8MPP8xdd92FLMs89NBDBAKBg120f1xiYiKTJ0/m0Ucf5dFHH6VHjx488cQTlJeXH+yiCX8TkYUxIgtjRB7GiCw8Mok8jBF5KLLw90QeHnlEFsaILIwReRhzOGShGPl5hPruu+84+uijOeaYYwCYMmUK69evZ86cOUyePPkgl+6f07dv33/V1Yq/w5133tni31dddRWXXnopO3fupFu3bgepVAfHgAEDWvz7nHPOYc6cORQXF5OTk3OQSiX8nUQWxogsjBF5GCOy8Mgk8jBG5KHIwt8TeXjkEVkYI7IwRuRhzOGQhWLk5xEoEomwc+dOevfu3eL2Xr16sXXr1oNUKuFQ4fP5ALBYLAe5JAeXLMssWbKEYDBI586dD3ZxhL+ByELhz4g8FFl4pBB5KOyLyMIYkYeHP5GFwp8RefjvzUIx8vMI5HK5kGWZ+Pj4FrfHx8fjcDgOTqGEQ4KiKLz33nt06dKF3Nzcg12cg6KsrIw777yTcDiMwWDglltuITs7+2AXS/gbiCwU9uVIz0ORhUcWkYfC3hzpWQgiD48kIguFfTnS8/DfnoVi5OcRTJKk/bpNOHJMmzaNsrIyrr/++oNdlIMmMzOTJ598kocffphjjz2Wl19+mYqKioNdLOFvJLJQaMuRnociC49MIg+FPzrSsxBEHh6JRBYKbTnS8/DfnoWi8/MIFBcXh0qlanX1yul0trrKJRw53n77bVavXs29995LUlLSwS7OQaPRaEhPT6dDhw5MnjyZvLw8Zs2adbCLJfwNRBYKeyPyUGThkUbkodAWkYUxIg+PHCILhb0Refjvz0LR+XkE0mg0tG/fng0bNrS4fcOGDRQUFBykUgkHi6IoTJs2jeXLl3PPPfeQmpp6sIt0SFEUhXA4fLCLIfwNRBYKfyTycO9EFh7eRB4KvyeycN9EHh6+RBYKfyTycO/+bVko1vw8Qk2YMIEXX3yR9u3b07lzZ+bNm0dDQwPjxo072EX7RwUCAWpqapr/XVdXx65du7BYLCQnJx/Ekv1zpk2bxi+//MJtt92G0WhsvtJpMpnQ6XQHt3D/sA8//JC+ffuSlJREIBBgyZIlbN68udUuf8LhQ2RhjMjCGJGHMSILj0wiD2NEHoos/D2Rh0cekYUxIgtjRB7GHA5ZKCmKohzsQggHx48//sg333yD3W4nJyeHCy+8kG7duh3sYv2jNm/ezP3339/q9tGjR3P11VcfhBL98yZNmtTm7VdddRVjxoz5ZwtzkL366qts2rQJu92OyWSiXbt2nHLKKfTq1etgF034G4ksFFm4m8jDGJGFRy6RhyIPQWTh74k8PDKJLBRZuJvIw5jDIQtF56cgCIIgCIIgCIIgCIIgCIclseanIAiCIAiCIAiCIAiCIAiHJdH5KQiCIAiCIAiCIAiCIAjCYUl0fgqCIAiCIAiCIAiCIAiCcFgSnZ+CIAiCIAiCIAiCIAiCIByWROenIAiCIAiCIAiCIAiCIAiHJdH5KQiCIAiCIAiCIAiCIAjCYUl0fgqCIAiCIAiCIAiCIAiCcFgSnZ+CIAiCIAiCIAiCIAiCIByWNAe7AIKw26ZNm5g7dy7btm3D6XSi1+vJzs5m8ODBHHvsseh0uv/3a7z88sssWrSIl156idTU1L+g1P9emzdv5v777+eMM85g0qRJB7s4giD8RmThP0tkoSAcukQe/rNEHgrCoUlk4T9LZOHhSXR+CgddNBpl2rRpzJs3D71eT9++fUlPT8fn87F+/XqmT5/O3LlzmTp1Kunp6Qe7uIIgCH8LkYWCIAgxIg8FQRBEFgrCX0l0fgoH3Ycffsi8efPo0KEDt956K4mJic33ybLMzJkzmTlzJo888giPPfYYJpPpIJZWEATh7yGyUBAEIUbkoSAIgshCQfgrSYqiKAe7EMKRq7q6mhtuuAGz2cwzzzyDzWZr83EvvPACv/zyCxMnTuSss85qvn3SpEl069aN++67r9XfXH311UBsCP/uf9fX17d63B//vq6ujq+++or169djt9sxmUxkZ2czZswYxowZ0+JvFy5cyNy5cykrKwMgNzeXcePGtXrc74fO9+7dm48//pgdO3ag1WoZOnQoF1xwATqdjnXr1vH555+za9cuDAYDo0ePZvLkyahUrZfnXblyJT/88AMlJSWEQiHS09MZPXo0EyZMaPPxv/fpp58yc+bMNu976aWX+PTTT1m8eDGPPPIIHTt2bPWYGTNm8M0333DLLbcwaNAg6urquOaaaxg9ejQnnXQSM2bMYOvWrQB07dqV8847j+zs7FbP4/f7+fbbb1m2bBm1tbVotVo6derExIkT6dKlyz7fgyAcTkQWiiwUWSgIMSIPRR6KPBQEkYUiC0UW/tXEyE/hoFq4cCGKojB27Ni9BjrAxIkT+eWXX1iwYEGLUD8QJ5xwAgsXLqS0tJQTTjih+crY79c02bZtG4888gh+v5/evXszfPhwPB4Pu3btYtasWS3C+t1332XWrFkkJiZy9NFHI0kSy5cv55VXXqG0tJQLL7ywVRm2b9/O119/Te/evRk7diybN29mzpw5+Hw+Bg4cyMsvv8yAAQPo2LEja9as4ZtvvsFkMnH66ae3eJ4PP/yQr776iqSkJAYPHozRaKSwsJAZM2awfft2brrppn3WRffu3amvr2fRokV069aNbt26Nd9nNpsZN24cixcvZv78+a1CPRKJsGjRImw2G/37929xX11dHXfffTcdO3Zk/PjxVFdXs2LFCrZu3cqDDz7YItg9Hg/33nsv5eXldO3ald69e+Pz+Vi1ahX3338/N954I4MGDdrn+xCEw4XIQpGFIgsFIUbkochDkYeCILJQZKHIwr+a6PwUDqpt27YB0KNHj30+Lisri4SEBJqammhoaCA5OfmAX+vEE09k165dzaH+x4Wcw+Ewzz77LH6/n6lTp9KnT58W9zc2Njb/f2FhIbNmzSIrK4uHH364+QAxadIk7rzzTr7//nsGDx7c6qrMunXruPXWWxk4cCAQC8ipU6eyZMkS1q9fz3333dccopMmTeK6667j+++/55RTTkGtVgOwYcMGvvrqK/r27ctNN92EXq8HQFEU3nrrLebOncuyZcsYMmTIXuuie/fuAM2h/seFnAsKCsjJyWHp0qVceOGFGAyG5vvWrFmD0+lsUabf18vpp5/O2Wef3XzbokWLePnll3n77be55557mm9/++23KS8v58orr+Soo45qvt3hcDB16lTeeOMN+vTp85cs4C0IhzqRhSILRRYKQozIQ5GHIg8FQWShyEKRhX+1fY/5FYS/mcPhANivkN79mN1/81dbtWoVjY2NjBw5slWgAyQlJTX//8KFCwE488wzW6ytYjKZOOOMM1o85ve6d+/eHOgAGo2GwYMHoygK/fv3b3H1yGg00q9fP9xud4sDyuzZswG47LLLmgMdQJIkzj33XCRJYsmSJQf25tswduxY/H4/S5cubXH7/PnzkSSJY445ptXfmM1mTj311Ba3jRo1ipycHDZt2kRDQwMALpeLpUuX0rNnzxaBDmCz2Tj55JNxuVxs3Ljx//0+BOHfQGShyEKRhYIQI/JQ5KHIQ0EQWSiyUGThX02M/BT+Nf7u5Wm3b98OQO/evf/0sbt27QL2XBn6vd237X7M7+Xl5bW6LSEh4U/va2pqar4CV1xcjF6v56effmqzbDqdjqqqqj97C39q1KhRfPDBB/z0008cffTRzeVYv3493bp1a3NHwfz8/BZXvyB2sOnSpQvl5eWUlpaSnJzMjh07kGWZUCjEp59+2up5ampqAKisrGw1ZUAQjnQiC0UWCoIQI/JQ5KEgCCILRRYK+0N0fgoHlc1mo7KykoaGBjIzM/f52N1Xdfa15sn/h9frBWixi97e+Hw+JEkiLi6u1X3x8fFIkoTP52t1n9FobHXb7iHxbe3Ot3tB5mg02nybx+MhGo3udSFmgEAg8Kfv4c+YzWaGDh3KokWLqKioIDs7mwULFiDLcptXs4A26wNidQI014nH4wFg69atzQs+tyUYDP5/3oIg/GuILBRZKLJQEGJEHoo8FHkoCCILQWShyMK/luj8FA6qzp07s3nzZjZt2kSvXr32+rjKykrsdjuJiYkthv5LktQi8H7P5/O1GZR7YzabgdhVmz9jMplQFAWXy9UcWLs5nU4URWkzwP8KRqMRSZKYNm3a3/L8vzdu3DgWLVrE/PnzueCCC1i4cCEWi2WvCyy7XK42b3c6ncCeA9fuupkwYQIXXHDB31ByQfh3EVl44EQWCsLhSeThgRN5KAiHH5GFB05kobAvYs1P4aAaPXo0kiQxf/78vQYCwBdffAHQat0Ls9ncZgjX1dU1X6H6vd1XiGRZbnXf7nVE1q9f/6fl3j30fvPmza3u27JlS4vH/NU6deqE2+2murr6//U8+6qL3Tp37kxubi6LFy9m7dq11NbWMnLkyL0urlxSUtLm1bTdV63atWsHxOpakiSKi4v/X+9BEA4XIgsPnMhCQTg8iTw8cCIPBeHwI7LwwIksFPZFdH4KB1VmZiYnnHACbrebxx9/HLvd3uJ+WZaZOXMmP//8M2lpaZx00kkt7u/QoQP19fUtwjUSiTB9+vQ2X89isQBtX7UaMGAASUlJ/Pzzz6xbt67V/b//m9GjRwMwc+bMFsP2fT5f8zD73Y/5qx1//PEAvPrqq7jd7lb3OxwOKioq/vR59lUXvzd27Fjcbjevv/46wF6H8kNsSsRXX33V4rZFixZRVlZGjx49mq9G2mw2hg4dytatW/nmm2/aXKemuLhYDOcXjhgiCw+cyEJBODyJPDxwIg8F4fAjsvDAiSwU9kVMexcOuvPOOw+fz8eCBQu47rrr6NevH2lpafj9fjZs2EB1dTUZGRlMnTq11fD8E088kfXr1/PYY48xfPhwdDodGzduxGQyNS+C/Hs9evTg22+/5Y033mDIkCEYDAaSk5MZMWIEWq2WG2+8kYcffphHH32UPn360K5dO3w+H6WlpQSDQZ544gkAunXrxnHHHcfs2bO5+eabGTx4MADLly+nsbGR448/nm7duv0t9dWnTx8mTpzI559/znXXXUfv3r1JSUnB7XZTW1tLYWEhZ599NtnZ2ft8nqysLBISEliyZAk6nY6kpCQkSeLYY49tUc+7F3S22+106tSJ3NzcvT5n165d+eGHHyguLqZDhw5UV1ezYsUKTCYTF198cYvHXnrppVRVVTFjxgwWL15M586dMZlMNDQ0UFJSQnV1NW+88UaLnfoE4XAmsvDAiCwUhMOXyMMDI/JQEA5PIgsPjMhCYV9E56dw0KnVaq688kqGDx/OvHnzKCoqYsWKFRgMBrKyshg3bhzHHntsm0PI+/Tpww033MAXX3zB4sWLsVgsDBkyhMmTJ3PzzTe3enzfvn0577zzmD9/Pl9//TXRaJRu3boxYsQIIDZ8/fHHH+err75i/fr1bNiwAYvFQnZ2NuPGjWvxXBdffDH5+fnMmTOH+fPnA5Cdnc2kSZNaTTv4q5111lnNAbpp0ya8Xi9Wq5XU1FTOPPPM5vezLyqViltuuYUPPviAn3/+Gb/fD8CwYcNahLrJZGLAgAEsWbJkn1ezAFJTU7nkkkuYMWMGP/74I4qi0LdvX84999xWBxmLxcJDDz3E7NmzWbp0KT///DOKomCz2WjXrh0TJ07EarX+D7UjCP9OIgsPnMhCQTg8iTw8cCIPBeHwI7LwwIksFPZGUtoaRysIgvA7N910Ew0NDbzxxhsYDIZW99fV1XHNNdcwevRorr766oNQQkEQhL+fyEJBEIQYkYeCIAgiC/9NxJqfgiDs05o1a6ioqGDUqFFtBrogCMKRQGShIAhCjMhDQRAEkYX/NmLauyAIbZozZw4NDQ3Mnz8fnU7HySeffLCLJAiC8I8TWSgIghAj8lAQBEFk4b+V6PwUBKFNX3/9NY2NjWRmZnLuueeSmpp6sIskCILwjxNZKAiCECPyUBAEQWThv5VY81MQBEEQBEEQBEEQBEEQhMOSWPNTEARBEARBEARBEARBEITDkuj8FARBEARBEARBEARBEAThsCQ6PwVBEARBEARBEARBEARBOCyJzk9BEARBEARBEARBEARBEA5LYrf3g8RutxOJRA52MUhJSaG+vv5gF+OQIOoiRtRDzKFUDxqNhoSEhINdjL+NyMNDi6iHGFEPexwqdSGy8J9xqHzehwJRFzGiHmIOpXo4nPPwUMlCOLQ+84NJ1EOMqIc9DpW6OJAsFJ2fB0kkEiEcDh/UMkiS1FwWRVEOalkONlEXMaIeYkQ9/LNEHh46RD3EiHrYQ9TFP0dk4aFF1EWMqIcYUQ//nEMhC0F85ruJeogR9bDHv7UuxLR3QRAEQRAEQRAEQRAEQRAOS6LzUxAEQRAEQRAEQRAEQRCEw5Lo/BQEQRAEQRAEQRAEQRAE4bAkOj8FQRAEQRAEQRAEQRAEQTgsiQ2P/mXKy8upqKggLS2N9u3bEwgEmD9/PnU19XQq6MjQoUPZuHEjjY2N5OXl0aFDh+a/DYfDLFu2DK/XS7du3WjXrh0AHo+HJUuW4HQ6SU9Pp3PnzqSlpR2st/iPCYVC1NfXYzabW+wQtnXrVmpra8nNzSUvL+9/eu4dO3aw7NflBAJ+cnJzyM/Pp1OnTn9RyUGWZdavX4/X66WgoICUlJS/7LmrqqqYPXs2Go2GoUOHYjab9/tvg8EgmzZtQlEUunfvjtFo/MvK9UebN29m69atxMfHM3LkSHQ6XfN91dXVBINBsrOz0WhaxpzH46GyshKbzbbX73k4HKampga/349er8fn86HValu8hvDPUxSF1atXU11dTXZ2Nn369GlecDsUCrF161YACgoKmj8rWZb5+uuv2bFjKwUF3Rk/fjxNTU1UVVWRlpZGVlbWXl9v/fr1/PjjDxj0GkaMPJq+ffs2v15FRQUOh4OUlBQ2b95MMBikV69eZGRkUFdXh1arJSkp6W+ukSObz+dj2bJlRCIR+vbtu9ccjEajLFu2jPr6ekwmE926dWv+3BVFQaVq+zrw3hZwd7vdeL1ekpOTW+XLwRaNRqmurqahoYGMjIz/+VgeiUT49ddfsdvtFBQUkJGRcUBl+PnnxVRW7CItPYfRo0ej1Wr/p3IIexcKhdi4cSOyLNOtWzcikQgajeaAjtl/JhqNUlNTQ3V1NWazmfbt26MoCitWrCAQCNCzZ0/S09PZuXMn4XCYvLw8DAZDi+fwer1s2LCBdWvXYzGbGTFqBPn5+X9ZGf9OtbW1rFu3Dp/PR//+/f91bQBZlpEkqfm49VdTFIWtW7cSCATo2LEjFovlb3mdQ4nf72fWrO9oaqwlFJZAhuSUZMaOG/u3tnmFv0ZTUxMffPABDocDm81GRkY62dk5DBo0iPr6elasWIFarWbo0KH73D26qKiIiooKXC4XqampdOvWjfj4eBRFadEuqKurw+12k5mZeUh+PxRF4ccff2TVitXk5uUwceLEVseQaDSK3W7HarUepFIKfxVFUSgrKyMcDtOuXTsaGxupra0lPT2dtLQ0ZFmmsLCQYDBI586d/9JMVxSlxbEoGo2yc+dOZFmmQ4cO/1h7WlL+TdszHUbq6+sPaBe7HTt2cOfUK4iGqjAaI1RVQWWFhCqqI0Nphy5iwKVuoEFVybHjVYwcYmHTVj3l1Tbuvu8lVqxYyOefvE7XTkGSE2Qqasw4fekUdOnFquXfMmFsFItJ4pOvPGzdHsHrNtCzZx9uv/tW+vXrh6IoLFv2Kz/N/4birWVkZuTRrn0ujQ3FKIrCsBEnMnr0UXs9ifwr+P1+PvrgY7785CsioQipmalcc9NVDBw48ICf5/nn7mfThp/pnC/R0KQQiCRz5llX8P57z9C1g4+8HJnCYhWVdQmce/5N1NXWYTAaGDNmDDabba/PbbfbueLiq6gurqfJ3oAGLVbJRlQXwppj4p6H72b4iGH/r3r49ptPee/dZxk+IEpKksSKtRrU+g7ce/8L2Gw2FEWhtLSUQCBAu3btsNvtrF27lqKiTYSCAQYMHMYxxxzDsmW/smb1InRaI337j2DhvIV8/+1XWKweppytIRRW8cZ7QTwOHXHmBCKESc/VI0ebUKujqNUJXHL5fznmmHEoisJTjz/D959/j8FrRZZlfEYXY088mrvvvwu1Wv3/es+/t3nzZi497zKijSps0RQi2iDhJB+XXXMJKWkpPPfE88hOUClqgnofw0YPpV37dqxatZSd21eSEB+hT08zdqcehyeJU067jPT0jObO8K9mfsX2LTuIBhV8YQ9owuS31yBJaqzxqYw99mzy8tqTnJxMQUFBc1iXlJTwwtMvsWXDFlCgV/9e9B/Sl/ffe4f6ukoCXgmz1cqAgQO49b+3kJubu9/vWavV/qUd3Iea/cnD5cuX8vwzdzBsQIhOeSEKt+tYvlZLXv5Qli/9CY3GwdgxZnx+iTnzQyQntSM1M5XibYsY0l9Hok3Fr6sC1Dcq9O5ho29PEztKoarOzCWX3UmfPn2Y88Mc1q5aR1V9KSU7ltGvp5re3fVs2RZiy9YoWmMGXbuMZP4PP6ENGiAADrkBdH70eomg34hGH2H8cfFEoyrq7RamXHwzRx117F9WV+vWreOTj16msrKMzMxczrvgenr06AGAw+Hg7TfeZs6seSgypGWkcO0t1xxQRkqSREZGBlu3bmXmzPdZtnQOEhJjjjmVU06ZdEg03mVZ5sXnH2bevC+wGL3odeD2GrDEtWf4iKOQVDoKN6+ldNcmFDmE2+Pi5PFGvL4wvywP4PcrhMKg0RrpkBdPKGph4pmXcfLJZxKNRpk+/XV+mjsTsymC16fQsVN/rrhqKg0N9Tz28K34fLWkJKlxe3T0HzSOa669A71eTzQaJRqNHpQOksWLf+LlFx+msaGM/FyJgg46irbL+MNZPPzom+Tl5aEoCkVFRbjdbjp06EBcXByzZ3/Hd19Pp66+kaTkTE459Vx+XfIrc2bNxexLwOv3ENYFMSXoee7VZxkwYADz58/lh+9n4HQ46dq9P+ed/x+++epbZn74OTVVNQQCftQaKCiA3r31zPrJj8mgBkVNRlZHLr70asaNG/c/tRdEFsZOIJ576nm+/uwb9B4LzqAdR7gJqy4OS5wFS7KJm26/kRGjhlNXV4fJZEKj0eB0OklKSsJoNDa/xu5OaUVRqKioYPv27ezcuYP8/PYs/WUZX3/xEXq9hyED9eh1MPcnGa9DS3I0C42ixaGrJ6B2kZkTRKMGr0/B3qjCFpfDyWcez9wfPkSr8eH3gd2u4HXoSI5PIb97O16d9jJxcXF/Sb1VVlYyb848wuEII0ePoKCg4P/1fG63m/vuuZZIoJgxQ6M43RLzflFz7PjJXDDlqr+kzH8XWZZ56aWn+P6bd7FaIgQCMlHZxKX/uZuJE8/cr78PBAIYjcbmE9Xdx4Xq6urmi0Kff/YFrzz3Khq3ASmqImjy0mdwbx558qFD4jixW21tLQ6Hg6ysrOYT+dLSUp575n42rV9NKKhCr0/jgovP44xJZ7Bp0yaKCrfi9XloqGlEkiQKundm3cr1rF61gkb7TlKSI5Tv0hAfysASSiWiCxNMcnHKWSchR2VKduyiXftcLrjofNLT0wmFQsx4/02++2Y6ctSDz6eQm9+blJRENqxfQigYxGJN4dzzr+Tkkyfu9zHkcM7D/T1PVhQFh8OBVqultLSUb7+ZTkX5Lqqra3C5XNSWB5FlFbIKtBofKSkw8SQz8VYV3871snNXCJUKfG4N4YAGk1Gic4EKhydIk13FwMEjeOa5N9HpdCiKwqxZs7j9xjuI+MLoZAMarYw60YHJrCDLEJUV4iwqvD4NiYkJdMzXYIuLsnajF6MpkyuvuZcli5cyb9Z8lChYbRYuu/oSjjvhuL/tIsXezJs3j+svv5G4UBIJSgpB/NRpKzj7okncee8dhEIhnnr0aebMmos2bEDRREnMsHH3Q3fRs2fPfT53RUUFb7z8Jps3biEhMYEpl1/A8OHD//b3WFVVxaefvMOWzespLa1FrfJiNBoo6NqfmqqdKEoTAAZDGhdfdhsDBw5p8fdNTU2UlpaSmJjYPEjs99rKwn+L776dyYczXqJLhzCBQIRlq5so6Giid3cLxSWwq1xFeUkIUzgePUYCRjfpeSkMHzGcUCTElvWFuF0euvfqzmVXXkJ2dnZzXbhcLrZt24Zer6dbt27N7bs5c+Zw39QHcDQ4USkqFI1Cdm4Wg0Z0Y/u2FfTtoaCSFBb+GqRDx/6ce94lDBw48IC/JweShaLz8yDZ31DfvHkzb77+KKtX/UKXTlqy0wz8tDBEMBpCUtTERVMwNXQiTopdnQorIXbEL+bjGWaGDjBRURVmwvlOggEfOp1CnFWFLCuEQgppqRqOGm7m5ittLV5z0RI/F1zZQHx9L5pUtUgJUbLz1UR9Lpw1Wsz2DmgUHU59NZrUap54xMKKtVE++sKFTq9CrdJgtaZy+hkXMvGMc9Hr9f/v+nI4HJx92mRUu0xoQzp8aVvRx/uR1RG0hiTuuf9F+vcf8KfPEw6HufI/Z/KfyTVMGKdv/nHVNUQ4bUotD/3XxlEjYle8GhqjnH5eIyWbrSSFs1E0UULJHkYeO5z7Hr631YmbLMucNP4U1Fus7GQLXeiHWdpzlSyiRChP3sKTrz/G4CGD/6d6eO3V51i74jVeeSyJrIw9I2lWrgsy9TEr555/DR++/zwd84J4vAFWrW0iP1dNcqKaTUVBEuJVpKVoWbU+yNCB8Vx+np7X3vYwf7aG9GABRsy4JTtVmm1Y4sMkObtjCadSZ96CKr2Kac+nMLifAUmSaGyKcvtDDfy62kDAF0AVkTHIVvQN+STKGUiSRKW0A2M3mW9mf/+XHPDWrl3LOaecS+/ocAySqfl2RVEoVK8krPfQ1TccnaRvvr2SEuqpJIM8mgwldOwR5IM3E7j/MTeLFkVpbJCwpnoZMlDPiCEGtu+I8N2PfpTqLFwRH2GCpJCJTgceUxUhyYfKk4BOsqAkRBk+ZijdenTlnRemk1SfQ5yUgE9xU6hbSmpWmEvOt7B2bZRFi2T0njQUWaJJqqP/sH6899E7+9UxfDg3cOHP83DTpk089+QlfPyaHot5z+/O6YpyzMQqxgw18cR9CdzwXyc//ajBWN8JvWLEQT3+lB089bCF006K/a5/XODltfec3PgfGw886qOiTKK+USasBDFbZWSiZGWpmfdZFokJez6b6toIk6+sZtcumdzqsRgkExElzDbWEyJIvMqGognREK4nOT3K5mXpBEMK194ZZtiYmzj5lEn/rzpSFIX77rmBaGARt19tokOell+W+7n9wUb8QQPJyans2tmIqao96XIukiQRUHxUmLbRY1QXHnjkgTZHATqdTrxeLwaDgY8++JhZX/9AMBhAravgjhviOGW8nqgMn30b5N1P9Tz+1PutGoThcJg5c2bx07yZRCNRBg0Zy6mnnY3X62XhgoVEIhGGDhv6P4+k/6Nbb7mCVStm0ylfyzWX2AiFFR54uonB/QycONZMXWOUaR84cbqiZKZp+OytTC65qZZ+PfVcem48iQlqKqrCPPxcExVVET56PZ3HXvRTWtsfv9/NsSO2c9FZRrTaWGatWhfgitv9uFxuxgzT07+3geraCEtW+Bncz8wva9JJTLAS8FWh14HHZ+TkU6dwyqln/e0doU6nk3vuvh6P/Vc83gifvJFBeuqeq+el5WEmnF9HbruhLF24krhoEgaViYglSJOvFkmKIIfVJCuZaGQ9jdQSlULEpwVon69Cq9ZQWgI0ptEUcmNMiTJieJjqmiDtcjT4gwqzf4iSGu5Ig1xNDh1JIRMJiSbq2M5GDJKBsCqA1hSgcxeFumot9Y0K3Xv14uXXXz2gbDvSsxDgwXse4pdPVpHmyWUnW5CQyKMAlRTLq4gSZrthPYZ0J317SdQ3BqioCqNWSURlLW6HCZMmNkLJGGeg3+AurF27CBUuMtI02OJVFO8MUVMbpVN7LddeauPEsWaefcXD9BfiyAn2anE8dyqNlMcvp3hNOjX1Mg8+08j8xT5UgM+nRg5qMalNGOU4nGEPnqiHdHJJ7Wvj828/+3+1DYLBINf+5zo2LN2MzZuGChVOYz1pXZKZ9v6bbY7c8ng8fPP1p+zcsZGExHROPe28FjMAotEoF085mftubGLoAP3vbpc572oX23dkkZ2dx7jjj2HCyRPQ6XQUFxcz+/sfkWWZseOPoXv37v/ze/pflZeX8/70F5n749dMOUvPDZfb0Otjx8ui4hAXXFvLyNHnc+vt91FUVMS2bdtwu9106dKFrl274nQ6efbpu9lRvAKrOUpNvUx++35MvfNR2rVr1+KE/6MZH/HGo++S7eiMStpzTHZo6tH2ivDpVx+3eXFDURRWrlzBrO9mEAh46dFzKKedPvkvHa2827p167jr1ntoKrcjhdT41W46du9AQY8sSnd8z703J9AuW830z9y89kYQj0tNWJGxyFb0yQ6MJgnCWhoaZaJBHRbiMGBGp1ZRLu+kg9KbFGnPiPgypZgGqZp2dEZSVLgkO0Gbm/Zd8iirXMNVF2kZOsBIvDX2+3r6NQf33ZLImOEmXG6Z9z5xMWOmB6OlHa+/+fk+Rx3udjjn4Z9loaIofPTR23z28Vu47Q48gQDDBum55UobyYlqZs3z8ujzdiwGHcMG6/jmBz+jhumYMN7I+sIgOq0KlUph5ZoAJdsMJDb2xCanAuCgAWfqRk45FT6ZGcLpidC5ewZVFTUoQTWJri7EkUCduZD8vk288EgKXTrpCAZlvp7t4elX7aQkaZjxSjq2+D3tyB/me7j1/kaCdgu5DSPRSFrCSoh6azl9j+/O48889o91gK5bt46zT55Mn+hI9NKe0fqKorCVtVjyDfj9PsyNyWSE2zWXK6gEqEzZynNvPU3/Af3bfO7p77zPW8+/Q2JDJlYlgRAB7PE1pHSP550P3v5b2kWKovDow7ezveh7zj5Vx5vvuzh/UhyTT7ei00p8O8fDky/beeGRVAb1NVBbH+Gm+8KMHnszJ58yiYaGBh5+4AbCwRJ6doHKGiitsnDNdfe36CCVJAmDwcALLzzGr7/MJhgM4PNKKFEbObnZxCVKVJYXAtC1+0BOPuU8OnfuvM9zPbfbzbx5P+J2NVHQpReDBg3+S74HlZWVzbPcliyZy47Nb/LMfXqqayNcelMt7zyfRnbmnr6Esoow48+sxbErCT8eJFSkkYWFeLy4qaeKLPIxSCbsydVcecvlXH3dVUw59yJW/rwao98KWoWw1c+lV17CD7NmsfznlRixYCOZLPLQomeX9VeGH+fhhv/E43YrXHuLG6UpBdlhw6/x4NA0kJyWRLeu3bji+v/8aUc7iM7Pf4X9aeB+/PHbLP/5DdpluUlMUPPRR2H8TWZ6DQxwz1QrXTrq2F4S5uGn3KxfHE+6ox+SJOFSmiiJX0puO4WbrojnviebeOTOZE4eb0GjkaiujfDoC00sXOJjw8K8Nl/7pjvsTHsnzGDGsk1aS8GQBhrWtyfR154APtw4UKQoWkWPP2cjy35KprY+wjVT63n2gWTueeL/2HvP+KjKrf3/u6f3mfQeIPQOilJEBBQRAUGwAIrSURFFUWxYsSGiSFekiFKVKkU6ghTpvUNC+qRMJpne9v6/GEjMSeIRz/n9P8/znHP5RjJ7z973mr3ve93XWutaxcREyTl4XMe3C34mMTHxX7LXqCGjKdzhIaR0ENXmEvOmW8pf2Jy8IOPe8dC915v06t3/T79n3bqf8BV/zgsjKpdlHTji4atv7Fy9HiA2Wk5aqpJf94QwpLfDiKXSsTnyqzTsXpuZX8+oNDnt3LmTyc99hdfhQ4+RGKHqmAOSH2ezPNZvWXtL45ckiS+mfsCGdQvp0lGLxyuRXxDi+eHhTQnAtK9LmLnATuMGKhxOEa9XYv33icRGV2yEN2xzsmBpGd9Nj2PYSwXUTVGzaVkE8aUtK41FlEROcYBYRQzaehnIdT5WL0gkIa5qSnq/obn07q7n6cdMFNtCzJznZMUyieTCjsgFBVf0+2nXszVTv/jmlsZcnQ3aNL+DuJI61dpWlEQuWLai18qJz+uIWqjIPLgonSCeVIxYSFcdp1DMp2HwDnSYKK61hy1ro0iMrxib3y9Rr3UeEbamxAuVMzSzpWtkcAEFKtRoMWGhiDza0AW5IMcv+Tgm7KZdR4kNS+IZO8HO4fVJRLnrVbJxNtdI6RTNoqUL/+nY/y87uPDP58OxYwbwxcQsUpKqls5evubns1klNKytZcn0aGJdjQlIfoojT6OMspGSLCe7yE29NAVT3okmIU5B577Z5OZKKOQyAh4lRn8c+rLa2Ezn8ekL2LUukdopVa91/LSXSV/YSN+TRrS7PifZTx0aYxEqytslSeIMhyilCK1GTrPGclwhHavW7f+XHL4VyxdRmjeNd8ZbgDAh9+bHRbz+QiRd7go/63sOeBn/ZhnKK7dhEqPL7+eqYT/12wgk17qDd96bhkql4sSJY8ye+T4aRRFqdYhNG0pJ9TchUownP3kXe7dGVSJ/AbJyAgwdr+P7JVvLn2Wr1cpLLwyiz/1uHu8jR60SWLvFx7sfutFIMehKIkAUCMS4SKgfw+x/Mdvr5MmTvDS2L8OfMDH+2QjKHCH6Dc3juxnxJCVUnp/em1KEWi0gIJCarGBQv6rXfW1SIS2bqhnUz8Q9fbLo1lnPxJciqxx3+Zqf0a9Y2bk6pfxvfr/Ek2PyuJ4VZPXCRJISFGTlhEnVk+f86HVaQlIE93Tpw7DhL/zbHf7s7GzGjX0cpcxKZITAJ2/FoNUIzJhv5/R5P16fiK1ERK2EIhtE57QnQqiYR65KZ/Hipglt8OPDSibBiDzkaj9ovMz7Moa722nx+URee7eUPWti8LgE7PprNGui4uFeWq5eC/LzEhOFoUJaBO9BI1TO+ApJQU6wj5bchYtSznOMZtyJDy+ZXMaDk6SURMa/8TI9evb4p2VP/+lzoc1mo/99jxFvrUspNvLJpLnQrspxoiRyRL6NiHgvcplAICDgsqswmSRcAS9qpYKYGAGTCa5e92M2ybmtuZo7W2to3VzNu58V06ieii4ddeRZg6za6OD8CRXNXN2q3ZSlS+dxGNNZsSiSTh20vPhmIct+dBMKqEjz3UZAU4ogC6Fxx6FGw0nZXizaGKYvmXrL1Tt/xJOPDaZon4s4IaXS30slG666Vrb+uqXS/W7fvpkF8z5gxACR21rIyc4LMX+ZnMTUrrwyYRKCILB16y/kX32PCWMq/MSi4hC9HivGl52Aoaw2MmSU6YpxR5ag1Mjwe6xIoSAej4TLqcASbWbxiu/+rXJHf4a9e3ex4Js36NHZzdWMIF99FFvlmIKiIF375xEdXZt6tWzUSg6Snhnk2EkfgkJPMODnh1mRtGxaETxes9nJWx/baNHyLubNX43H48Hv99Ptru6k5jSr9lnIVF1E38hOfKwWZHr6PDycXr364vV6GffCYJrUzeXpR8FskrFrX5B5S2W8/OpU7rij/b9sh1AoxPHjxzl29BhzP59HQ/ft5cFwgFKKuag8yIHtMXw4xcnGX3xEBBNIlOqiQEEx+eSpLzJ3uoFHHjIydUYZ02f6sZTVR4seFw7yySSKBLK5goAMBQqkG/8ZseCgBKNgxiBZcOPETjFpDb2kpiq5o5Wak2d97NopEmlUozdAp44KXn/ZSGK8gsPHPTw7oYio2EZ89/3Gfzre/8vz4T+bCz+cNIF9OzYQtBsIBuCN90SeeETPLzvdTPqslIwrCvShCDwKOy6PSKTKiDapmKcH6mnWWM2Z8z6WrXGQdV1GS/f9KIXK63NICpIesxOPL4BaH2JAPz39exlwukVmf+3h+PEQibX97FqbxLrNTr761o4gCOh1cDUjyOEtqZWC9TcxdY6NTdtd5FlFlIKSoN2EuagpZeZC3pn7Op06dfq327I6dOnQFd31aKKFqpI2kiRxlF+pQ2NyuIaZKGoJDco/D0h+7I2y2LRjQ5Vzz5w5w5hB46hV3KTK/GBTWmn1eAMmffrBv308C+ZPR3QuYOJLFnoPzmHapBjq1q78m5Y5QvQYmMO2lcnodDKCQYnuA330f/wVvv3mI777SkPzxuH5wl4a4ruVZXy30kudeh0ZPHgkbdu2JT09nXfeGsrYIT56dlMjl8Peg15efqMU++V4AtoSOncL4gsFcbpFFHI5RXYTnTr34dnnJlSRAJr3zZfs3/sjj/UKEBcL+48oOHBUy7sfzKVBgwb8HVy9epVXX5hAYWYxQY+EpAxhSSrg2PYEZDKB514r4LmhZpo1qpqcduKMj0EDAhQXQxPuoFSZB1oXePQoA3oKYo4QYZEhF2TYHAF8QRO6oiiMkgU9RtRocVLKOeEIEVIMqdRHiYoSCrnKWfz4USAnxRiNQi4jq6yIaDGFOjQqf15CUpDT/E4CtfFHOrirZ9t/+sz8l/z8X4B/Nqlfu3aNj957nAYpfpas8CJDRsir5oE+Ab6fE0NBUZCi4hBJCQrMJjnvfmxnw7wUorx18OKmOGU/m1ZZeGR4Hgunx1f7gI94ycrwJ0y0b1O1POXSVT+9+pZhKmpKkCDXhNOoJB1oXcQlSDzxqJ602gq27/Czd3+AR/qp+OitSN6bUkzHtlo6d9DSe3Aug/oZ+WyWj0Xfb/1Tbb0/Q2lpKX279icpvyHF9XZyaGdseUbOTQSDEnf1LiKlVjOSU+rwyKMjqFevXpXvGjXiIZZMt2M0VCxIC5eX8ut+Dx++HlVOqJ4862PY2CJUF9tikqrq9p1U7yAuDYaNeIXHHnsaQRAY/NhT+PapuMBxWlFzan927AVWbF1CdHT0X7bBu++8SN2EPYx/xoRcHv5et1vkxbcL6dxByxP9TThdIk+PzWfVgkT8folla8pYvcnFiq/j0Wgqxjt1Tgn16ii5924tdZpbaeW5vzxj5I/wSC4u6vewfX0kn84sYcns6jXfzl708fXiUqb/wdnettvD+OdlJNjuxCYVEGx0ljnz1/9LmV/79+9nxOOjaSN2qdG25zlMcrNiSqxaUgvvAcKLeJ7sGu6Yy8iUQTQaEK42JYE6WE2n+GKei6536yp9z+Vrfnr18iGWRFJGCQICeswYTSFkMoFMewk6jJRgRY+ZKOJIFtIAuCgcQVMrl91rkwiFoHsPD0kFHau933PKQ/y4a9k/tcv/ZQcX/nw+DIVCPNq3Jfs31vy+dOydid2qITHrPkIEyYnfwzez9XRqXzG3nbvo4+EhuYgSDOhrZODDRoIh+PFnB3sPeLAXKVFfa02g0SGO7Uyp8Vo9BuSQdVmHIrcePjxYiMIZewGV0UMoBFKpBVNJQ87I92EOReE25WIwglqtplv3fjzz3CtERlYl1/4Z+j/cgZ0rFajVNxy2x3NYtSChUlYBgNMl0q5rIQmZ95a/106plLoPHaPPQ3o2/tqSh/sP4euZL7LwSyUx0Qo69ywkdKwtOsFIkSKTQROuM/756gnKNz/x0bbzl7RtGyZchg/tzdSJxTSqX+FkDnnWxtnNaUT6K2eIlslKoJmT1RtX/e2o9pODHsBhv8SBTSnIZAKzFtiJjZHzaO+qWlSSJHH/49lIksDWFUnIZFWvWeYI0e3RHOZ9EcfoV6xsWZGEyVh9hP6evlk0rq8kMV7Jo72NNG6gwuUWeWR4HpuXJZGRFWDES1amvh9TTiCEQhJL13iYuUhPfFwsEkHuuqsb/fo/8S/rZw0f2pt77rhOsS3Atj1eFs+M5+V3CvnozWjuaBUmbqyFQSZ9YSMqQsali3Dxt3hiHE0RJZET/EYz2nKZU/hlHqLkUaj0fiRLESOGaDh3xYPRIOOzd8Lv3n19igge7sBV8176P6xk2y4PZe4g3bvoOLo1hrjSVtXeZ550nRAhkoU08qUsMrmMFh11aYZOMIQzX7Q5WJpq+H7F4iqakX/Ef/JcCPDFF1+w7of51EqTKC4JIb9weyVC+4/IU1xi4owC+vcysH6Li7c+LEGX3oZiWS739LHzzbRIhr9kRasRGDsinC312+8ePvrKxptjIxARWLnOQTAEZWUh8g/XpZbUuNpr+SQvlzmJMd7Ftg0mTEYZt92TjzKop1GzICOGaVCrBJat9HFwnwyTtTlXNL9zf4/efDFz6t+y1bVr1+h590PUjogCeQiZPZbIYFJ5JuJlTvHOt69RXJTNti0r8bhdyIQitiyPR6WqPBd8Mt2H0jyUJweP4qUXnmDau9eJi6kg4rv2KsR37HYMVGTjiZJIVtRv3NfLz6tjLMTHyvn9uI93Jjmwno+hMGBnypzJ9Hjwgb81vr8Kl8vFiKH3sfkHJY+NzGPulLhKwdw/YugL+RTZgvgC0LKJmrgYBcdOeTl8wsv6xUk0blAxj0uSRDAIS9c4uHDJx9pfgnTp2oumzTvwzVuLiXfWrvYaPsmDqdN+1q+IpswRYuZCPxczWyKXCQzseYpu91TejzhdIn2GBJgxZ+PfWhtv4odFPzBv9gIIlFFUWkYLX9dKxOdNWGUZXFecRe2LIJX6Vd6foBQgN+FX3n5Tw0cTlchLE8jnOjLkiIiAhJNSkkijFg2QCwokSaKUYs5xhGa0La/GA/BLPtIj9rJ9o5kf13hZ/LWKuLIWqAVt+DyhCEfiSVYvM9Oovopu/fI5dyHA7PlLadv2z6vE/i/Ph382F165coWRg/tisNbH7EuktOEuXntFy5xFpbRupqZWkordvwY5ccaPaI0nXpaMqd0xfl4WW+nd93hEHngsn8CRdhiFqpm2WdIV7OaLHN5VNbj6088Opsy2YTbK8fokunbUUVoW4sQZH0qFwNYfk6u99zJHiHY9sji5KwWlUs6lq36en2Cj8GgakbdFsuSnH/4Fq/01SJJEk9rNuCN4b42+2CXpJInUQY+RS5wkirhKRGlu1GW+XjOTtLS0SueNGjIa27ZApcrHP173euIZtuzd9Kfr/K0iGAwy8LG7+HW1huOnfSxYVsasT6sGgAC+WWxHqRIYOsDMvkMeXn63iMQ4FYMf1dGvZ/iev11SyppNToYMMFG3lpJT533M/c5BIGhGo9Xw0zdCeTJQMCjx/ufFHDruJTpKxtUrIYrLAiz6KoG72mrLx718rY8fN9dmxqwl5Vmgy5cvoOD6N3z0urrS72AtDDLgOYlZc36+5TkxJyeHR3o+iq2wFJBQoiJIgLoNQyxfEEm9Okp6DMzll+U1czLNO2ajyGqIlJzOyKEaWjRTcuZcgK9/sDP8CSNjh4fflezcACPHF2AtCKJWC+h1MqyFIYqtchIdrYmSKicqiZLIMfbQhDboBEO5bbK5hgcnDYSW5cf6JA9n5QdoGupAsSmHsZ+O5qE+vWu851uZC//b7f1/KGbN+JgLp1zsW9yEVp7utPTeT0OpNb/tktO5bzYvv1PE4h8dDH3RyoiXrYx4Wo8j8iLH2MN1LmHP1dPrMRsJccpqiU+AiS9H8u2Ssmo/MxpkyGQyrnKOUmw0k9qTpI6n271KTu9N4s1xEQzoa+TbGVFsXRvF0jWljH3DirUwyLuTi1EoBJ4fbsFaGCQ60sf7747527bIzMxE49NjU2UyZpSuCvEJhK83TE3nOy7wRM/dzPzicR5/pDPvvf08W7ZsIhQKARAMeCsRn/kFQdZscrFgWuXU75ZN1excG09pwvFqNT3ixVpMfFFNwfWZfPzh6zzUvS8nDp1GhgyBPxeXV4gqXC7XXx7/hQsXkHyHmTDGXE58Auh0MuZ+Fst3K8vw+UQMehnB8DBRqQSeftzMkMdNTJ1jr/R9wwaaWLbGgd8PGlFfLfEJoBX0mPUqMnODtGlZ8yLVpIGKjKxgpb9166zFlFhGQPKjQk1assjaNYv/8pirw5HfjyIT5X9qW6WkwXE+jYDgwS05CEkhMqP30ufZbPZtjeHCwWRmfx5FRKsrFGuuYpPl8sV0N30HFrN8jZNAIPxbv/dpKUUlISxE05Q7iIgJcne/fGZ972bOEjcDBodQxVmpRQNAwoYVCE/i8oRc0moriI9VsOwnF+rCmhs7xPtrs3jB9/+SXf6v48sp0yDk/9NjPF4JwWVGEARsxkt8+pGmEvEJ0Ki+ivg4BVtXJjPp9WiaNFTToomaSa9F8+WkGOrUF3EkHcds+PPsPJUKBEGigGy0WojudIz1P6s4+ls0Jw5E8+3SIJ4G+4lSWVCkZrN4TjRXDqVyZk8c3dpuY/CgTpw9e/aWbBAIBFAp7OUljJt2uOh9v74K8Qlg0MsYOUSLTZld8TfBzOUrIfr3VONzneaTj17lw9cENBoZVzP82LIM6G44qqK5iAfvr/l979YpxMkTB4BwhL9uSmXiMzc/yNEDyirEJ4BJjMB9Pdx47+8iOzuDVs3V5UTm1l/d9H2gekF2QRBo1lCNXierlvgEMBnlSMBL7xSiUgk1Ep8AdWupAIGEODlvflxI575ZTJ9nJxCUyMwOMPGTYr7+PJboSDkfflHM02PzGfNGAZNnFKBXZdKi/lmSos6xfvUUBj7WicOHD/xtO1y+fJmU+GJOn/eyaoOb5EQFEz4oYsns+HLiEyAuRsGMj2O4nB7gg7dMNO5kxS4VUYYNM5Gc4RDJpNFa6kRqsCnxpa2Jy7iXr79Sck87A2ajjBXrnAiCwL1dZeQn/Uq9hiGuZnnxBP2kxKvYtj2I3F5zY6UIYrBqL3A9cQu+2CsoUNKMtuXOr1JQkeitg/ekjA/f/ehv2+T/OrKzs9mxdQHbNljYujqW+rXVaKm5XFgZMJKXJyKXCzz8oIF9mxIpSz5GmtiCozvNDH85n4cf1PPN1DiaN1aTEKfg0YeM7FufzIfTbGz/1cWMj2NZvziRoQNNKKl5blSgRETEbG3O1BlOimwhUPr5dLKCtcui6dXNQLd79CyYFcmKZVpK406iFBRcu35rc+FNeDwehg/pQ79H4dtlPpavEXn81XRyknbglEoBSJRq8+YrrxKlnse6BV6aNihh1ieRVYhPgAljVGz8+QdOnTrFkYOXeObFUj79sgxbSYgzF3wUXzdVIj4BCi2neftdBTM/jaFWihK1Wkandlp2/hxDWpsi6gVb8P6ESeTl5f2tMf5VrFu3kuEDRTQaGbnWINv2uHj1g0KGvJDP8JesLFkV9hEB6tdVUmQTWf9dIlPejeGV5yKY81ksMVHycuIzIyvA40OKaXJ7Ma3vLOXzqV7WbfQyerCaWrHbWLzwfSR31fvwS16s8nRKlNnkWoMEAhJrNrrZtNHJzk17uXJhdxXiE8Jr1osjAox74SnKyqrfk/wzfL/oexZOWYLWKdG/f4B4kwEXZdilYkRJrHRsTCgVwadFhrwK8SlJEnZlLshEPp5uozhgx0UpLehAS6EDrYWO4Y07JixEIRfCBIggCFiEaFrRkQwuVvpOlaAmuaQtz79SwqzpEilld5ZXJgmCgIUYYnM6MuQZOwAP3qdDdOv48L3/zoU1Ycn3swm55ET6U3FSSlpd2LzDzZblSXz+XgxjR5pZ9UMUW9ZEoaqdSXHyAb7/OqrKu6/VyvhudgyO2PPVXieCWBrUVVYhPgH69jBQ5pB4dUwEe9al8N6rUXw5KZYtK5KJiJCxeqOz2u80GeWERGjcNp9gUKRBXRWbV8ahTLtKQX7hv26cv4BAIIAg/fleVYYciXDDtDSakM21Sp8r/CqKi4urnJd5Lata4hPCz7vWZ+D69ev/2gD+AdeuXaNZQz8ymcCSVQ563Kur8dgHuuo5csLL5Wt+Pv7Kxo6fkvAHgjzUPeyP/LLTxdGTXn7+PpFHexu5rYWGIY+b+W19EvVqO0mKLSIQkDhzwYfTJTLqFSv7DnnIzAliK5EwWQTkMhnPvm7lgQHZLFxWypZdbnp1U9GywQXmz58HhBM71q9ZyKQJ6iq/Q1yMglefCbJ82be3bItJ73xEUaGNGOJpQxeacgfRxJN5UUvbzsVMnlGCVvPnyQeiFCLhznQO745hzAgTd7fT8uwwE0e2pnDomI+9Bz0AJCcq+fn7BExGgTdejGTahzHsXZ+EXqEjUkyoMvfKBBn1aEYO6WEbSCHyycRzI0O+UKpYK9WCFpMJSuv+itapZ97MW7dFTfif1ab0vwDCi+/WDQdo5r4blaCBPzyjkbEBln8TX0nT6+RZH8PGWYmMkpGa2xG5IAcRSjIKadT9dI3XqZ2iDDuo1WDDVhf5pU4acRdmITIcnYw+wnezYiptIs9e9PHCm4W8ONLCA131OF0iM+bb6fVkDjM+jmHdZifJCQqCYj45OTl/K/vTZDIRVPhR6ryYTDD2zQKuZ4fJtvvv0fHUY0ZMRjlNG6pYv8XFHa00LJ+r4e1Pi4iO3EvR9SM8OXAKn01djNkcQ1ZORnn57Hcryhgz1FztxthskvNQLyU7vi4kksoRJCmoJBSCj143cE+fNTjO1COKeIrIR44Cn+SpVHZdfp4k4VO6iY+P/8vjX7N6AaOfFKv9TC4XeOh+A1t2u0mIU9CwbuV0+j4P6Jm90M6b4yLKJ9cIixy3R0ImA7kCJJ+EnSL8+NBhwChYys/XaiA2Ws7GbTWTtdm5QaIjq8ZR7u6oYOdpB05ZMWUZbuy+vXg8nr8thG8ym1CgxCmVYhDMVT6XJIky7NQJduCqJ5cSipBHFjP1cyU9u1cshHe31THjcxldH7xMvL0Brt+SkJD47NB1Jn9xnSXzLezYLtGa8LuUHf0b385TcVfbimu2vU3DueE++j+eQdAqR46CHOMRRIWfDneqKCkLv1e2EgmFqK70Dv8RSlSsXPojb78/8f93ofP/DfD7/axesRaU4aYNNzOYi4rD8gpbtvkJhSSKSkDhCb8joYg8Hnqgapboll1uet6np05q1XL21s01JCcoaFRHzpoNXoJBCYWi6u/hcotYC0PIHBEEKENTN4N1y8JzYmlZiG8WOVm3wY9cLuCQF/HpSxE80LWCnOjdXU+HOzT0eOJp1qz//S83ApPL5bjdFQGGM+f9dL275veocyc1380sgZIwAemXfBgMcO16gKIiKyqZxHcrNKRnBXC7RWSlf2gOElRQ6qiZbC6xh5DJwjY8dvQA3TsH4A+kyM+/uFEU1q7xfIM9mlXLVtO+/d8rcRRDAXSaP+pTwZ+ZUadSUpBf/ToXPl9CrRLY8VMy3R/PxuEUKwXI/ohr6SEKSnzsP+zh7rZaxj9rIhiSuHjVz6Mj80iIU7DnoIe1m128ONLCiCfNDBydx+xPY+nUvmIOcrtF+g/P4+03R7Fs5Z6/pO32j7h48SIWg5MVSwXiEzQUFAbocKeGmOiqbp0gCLw8OoL5S8v45F0zvQ5dQlWQhhcPsSRhviHb4JDsFJBNiBCGkgQ+mnKRgzuiGTA6H0mCi1cDHN4Vh8kop9gWoknbfOzWVDTRucgan6REPIvHrsFgbYJJqMhW8OPjgXs1/DAviuzcAJO/dLBz0+8k2SrrWkUEYvlt5z78fv//uq7a/39g2hcTWTzDSGpy+P1r0ljOla2laKTqN3qioYSGDSqehwiLnBFP6Zj82U50pVFcuhKkVzcDazY6uXwlRFqaHFtpkB/XOelxrx6NWuC51wtIS1Xy7NMmiLYSLKhFiS4dvyUbuUICjx59YUN8eDARiVmKZtVaH7nFHu5opaHvg1UDE80bq3m4n4cFi8BqvUAgEKhSCvjP8O7bz/PVJA33d6mYXye8oGLIoCBdHjyENqsLAjKaNhAZ8nh4rszKCdCkYfXJAHK5QEK0jbEDxhNT2oSSHA0/7S1i0XcX6dgJ5EWNK63jISmEPLqAQY9UzTSRyQS+/MTMIw9fIqYojXmzv+WdSW/f0vhuBZcuHKHzYwL9huYSFSln9oJSHutjYNzICORyWL/FyYODcpk7JZajJ33M+yKufC39+Rc3498oo0WL8Jx6Jd1P70dKicy9g9QbfpYkSeQKV1my8jK5heFs8FIprKN+83NrxHGi0kqYMFSN0SiwdpNAi86ZyHLTiPc2IpYi+nS/VOMYHrxXz1ffXOCZUf2Y8/UqzOaqPl5NCAaDzJ+zkAR7A7xN95B+XYa1WCSKYkRErnGWaCmBFMLSQzJBhlwVRK/zIJaI5ZnCoiSSE72fp4aLjBkRQ3ZukEf6BUj2VNabUwtaWkl3cYLfiJBiK81hOsGAIAn4JG8lHUW9YOTgoSCNg82r9fXUgoYrF0y88HoxDqeIxVeL9MsZf9kG/2m4cOEC2rJwZmWIIGcueTi2PaWK31avjooP34hg9qLSShJgf0TtFCUaSwlUwzv68dK+VeW1SBQlzl3ys32PmyGPm+h2T+UAlEol8MOsBHo+kUPfHnpkMiGso3klgMstolCAJIIvGCDt9uv06annga563njFwKvvFvwLVvnrUKlUKDQKyly2Smv1TYT3UzYSSMVqOYZkshOJm3zHUUy2hugEA36th+Tkqtmtglyo0tX7jwjJgv/WrE8I+zihUHgPsGWbn1ZNa+41UuoQuXQ1wPRv7Xw6MRqDXoZCIZQ/O3O+K2XxjLgqvIBCITBtUgz3PZLNpC9txEbJOXLSy5X0AA/eq2fDD9HodOG5xOkSGfN6Ab/97mbLbhdtb9Mwa6GdxvVV7Nr2OadP7WXkqNe4vblY4z7ggS4aZizcAWMm3JIt9v66FzOR1BWaYZWyySODWjQkjaYEAn4WfHoVMeUygYBUKZksIyvAN4tLOX3Bhy8osmBWZJVkM4VC4Iv3oxnzRiFxMXJef8fBhfMSXo+Bp4Y5MWk0yA1O3HY9x9mLHAUhKUgEMcRTixABdBhxcZFSqZjLnCaeFJSokSPnGme5Kp0hjSbEkIhWLWfbOgudHzxF0P6vySf+Ef/N/PwfiGPHjmEOxoSJzz+gNO4Ua5dFViI+IZylOG50BKUOEdkfflI1WrIyayZUHE6xPNOt0nXKQkyb6Ubvi0WOAo/kwoOTli3llaJmLrfIC28WsvzreMaNjqBRfRVtWmn4bkY8Y4Za6Dc0j/SsALn5AVo3C3fD/juoVasWiggZrpCbH34qY9RgM+sXJ7JqfgIxUXJ6D84lOzfAtcwA8bEVk8gbL0Tyyy4345/RsOhLP6+98jSJyY2Z9EVJ+TFXMwLl5YnVoUN7BX5lGTasWGN+Jz9uH4XaiwQiM2nfJvz7vDbWROPuV6nTPpNs2SXiSCadC9V+n11ZSPvO7W6pCZSt2EpKUs1xiqQEBYVFIT6dbmP0U5UdRplMIMIix++v+J0vXvGTFC/HYpbjkZWRm7qdrqPPMXZKOg36HicrfhcuqQyXVEbdetCmpYY9Bzy43NUTsHO/K+Xpx6qWyJa5AxRGnMAVcY369eRIoXQeebgl4154kvPnq4+y/hl6PdQTXZSWq5ytNhs3nywMmJELcgyuZNw40MaXVCI+AQIBiUFDS2nu60ISaagENWpBQ4ynIfor7en2UDEJ3kbIBTlOqYyWdwTKSxf+iCYN1fTqLUdldnBfby9ffx9kyXI5jRqouJoR5PhpL3e1V+I31uzM2ClC7lGwa9euW7bHfwLOnTuHq8SNWBTJ5Jnh9/bkWR+d7rexcWY9jOfuxXLxPqIL21DotSNKIlodlNhFjp3ykpldUTK1e7+Hnt1qzpLqfb8euVLE71Ew41t7tcd8NLWUnPMRZDoLUBhcvDUh7NhevOKnw33FLP+8DtrTXTGfv49kV2vee9/PwSPeSt8RFSmnR5cAu3fv+Mt2kMlkIDNzPSs8Hos5XFpSE6yFQSR/xRxTqL1CsdPDyJetzPksjt1rU/hyUgxrFyUysJ8RR7AijUdrT2XW154av3vud2V8v+AnBj3yJL/u2c/cRXb6D8vltUlFXLrqx+cHQayZjZQjx+f780zeP4NOGw66iWJ4DmjbWsOOvdWkId3Ajt0ByvLDzf+qw96DHu65kSWs1yiYOa/6zKOrGX7yr2tQK+Us+zqBWZPjbki86Fg0PZ7JE6O5nhVg128e1ixMIDpSTs/HrfR90FCJ+IRw1v7qBQm4nA5eG//S3zEDPp+PhfNFbg/eh1JS06ShiuY1VHk4nCK2khAHj3qJjpQj13kx3NCmSyAVUQpxRjpEDulEk0gSaYiEyMkSWLvZhSCE5WEWTIsrz4x97mU7MWIyze/NZ9+2SA7vTODQ7hg2b9JgbHcMuzKn/PruyKu88mKYBEtOVDJjSiQjxgQo0lcmQwRBQOnXYrVa/5ZN/i9DkiQuXfidpn8g754ZpscVfbHa9TAoBQlE5tDtnsrPXo/7dKSaYtBjJCVBSasOhXzwQjQrP23A+2NieO99H8MGWJj8dgzvT4hm3XeJ3NdJy4tvFxGd4iA7YSfjPrZy7EAEJ3+PYsUqGVH3HCFXf4rEG2SYTidwf2c9j/WpWdZhyBM6LDE+YqIEZs+adku2yM/Px+e+UIn4vInYaAUvjtFiU1+nUMhixNNhP00UJbJza54zAfxekfjS2hgFC2pBQ1QomRRrFzZtDiIJlf0fLy7a3KascYPfoK4Kud5NhBTDkUNHb2l8twqd3sKYNwp4c1wECrnAkjnxjH82kqSEcAXKqMEWvp8Vz6hXrJy96CMlUcHM+Xa69Mvm7U+LUQhKrmeFEEWJR4cUIhNAbHIYa+1t5FuOUUQ+VikX27kkYgrvQFVQH4/gIEcKZ4IVRJzgmVfc7NwQzaD+Rnrfb2D+tDhWL0wgZLEiIeFQ5PPdyjIatsmjbdcCPpsebkh3Ez6/RGSEnIkvOJg96+NbGv/Ro0dRlxkpEawEQyJXd9TndqkrtYVGpAlNaM3diITIuOGX+yQvrVrKeftdBdaoI+XfU6S/xLhX4PVxZowGGdPnujAVVy/zIBfkRBBDSTWMmR4jXiqvSaIkEgwKVXoI/BFmMZol3wnsXBNBIbn8V5SuZkTHJiFJkK07jqfeIdrfoSmvjPlH9LzPQOjPX/1KVXV/RLb8IgMfq/D/Fywr5YEBOSxeWcaKtQ5GDa6epFcqBW5vqebISR9rNrhp3bGQAf0ERg7U0KO3k4J8Ofd11lCntoJLV/3sP+Rm5oJS5Ip/3gj534VHBvTjCmeqZOcB5JOJFh3+xr/zzZIAJw9Gcf5gCguWBgk1O4BVloEl0YTL5aKoqKjSufc9cC/FsvxqrxmSQggmkdTU1Go//7tIS0vj9+MBrmf5KbYqmL/IV+Ox078ppaQ0yK59bl7/sIiHnsolNy9IfkEQn0/E4xUxmyp8WEmSytfYhDgFdVKVzJsax0dvRjN2uIVayUqmfxxTTnxCOJt94VdxREcqqJWkRC4T+Pn7JOqnqSgtDVCUf5AJ458gO89dY8d4QQhXmd0q/J4AtWmIW3KSx3Va0IEIIQZBEFAJaowGGbWSFSxcXlp+ztrNTl54q5De3fWs+y6BBnVVVbimm4iJVlBaFqJ3v1IKd95Bcl5XUuztaCnejcYdR2GBnNqh5twmdKKl0IEGtMSGlfMcJY/rnOcoHlxc5hTNaUsR+ahQ0YqOtBXu4zY6YaeYCxxHqfcRHSVnzCgtvlBptffzd/Bf8vN/IC5euIjBH0WhlMtJaT8npH0ck/ZgjHdU2/ADoEdXHQhilQjkqZMSZY7qZ/1Fy0u5eMXP5Bk2CouCOJwiS39y0rF7EQ67gth6JTR77BgJ3Q+RF3sAvaHyS7hsjYOhA03VZpr0uFdPQpyCIY8ZUSoFdv7mJCqqqnbmX8UzL44iqp6NNYsSy8WIlUqBx/saWTAtjgGj8lm0vIzH/+Bs63QydFqBQECiVoqSzu3d/H5gNVGRMsZNLKCoOERstLw8i7Q6nD4bwGVJp+uIC6z5Wc7uXVpem1qEOsZO+g0iIjVZSaP6SjavjmHRtwauyU/hx8dZ6QhuKVz2EJD85GszUDYP8O4tZgDUSWvKsdM1L4hHTnpZvLKM/r0MVcSdAUrLxEqk9cdf2Rj5pJmZ80u44w4Zx/bG8Ol7FoY/aWLRnEh2/mKirPZBznOUevVlCELYzn2eyqWwqMJWoijxzfelnLvs43p2gB9/dpQ/a8GgxOVrfr6Zq8UU7WPulDh2rkrm6NZEPhx/jS8mD2Xfvl9vyQ7R0dF0fqATbhwcYw/FUj5BKYBLcnBGOsQ1zmHDyglpH9mhzBuEvcD0eSW88l4h074uoaAoyE/rXaiKalerBaUXjMgd0Sik8GduXR5PP1kzUT14oJYuXRQs+Saau+7U0rq5hrfGRbFtZRJPv2ClcwcNoahs/FLVhTgg+bGSTS0aM23K9FuyxX8KRFEkGAoQ5avLngMeRo3P57Gn7MTl3k2kmIgghMt2okkkRarPRY5gc3p4ZoKV9VtcfPCFjYeeyuXoSS9yGQRrftUJBMHjBT8evpmh5MW3Csmzhk/IzA4w8gUbG5Yaaey7iyZiW5S6ALe3VCNJEgOGlBCTdTfRwRRkgqz8nurZO9PnMTvvfWLHWlhx8e5dNJw/d6SmW6kWY8Z+yBPPWcMNfnoaWLLKUeOxX83yYHLWQpIkSpQ5xDXLxWwWmPFxDGm1Kq8hTz1qgqj8cgfMKFg4dkDN6g1Vs71nL7Rz/YyJ1MzmcMBIxo5cMtPlzPo0lkd7G3jns2KOn3WTrz3PCek3Tkj7OC8dKy9DBXDobHTpds8tjf2PCIWgX08Dn04Pk+HDnzAxZXYJTldVB37FOgeOPCOagvo8Miyf4n+odLh2PcBrHxYxdoQFgPq1NSycL/LNdw6CwYr17sQZH30H2AkVxNDjXl0lAuomOt+lI62Wgkd66TlwxMtjA114S7WMeKL6zZFWK6NTey2/7TjEsWPHbtkOG9dsoo6vFXJBQcBu5Mx5H4tWlDHhg0IOHvXc0OuTeP6VEtrfY+fVERasR2vR5m4b+YUBVKgBAbmg4DKniSOZRkJrzEIkesFIspBGa/Ee3pjoodgWpN+DBgIBid373azf4uDEcTDWsbJ8QVQlHyA5UcmGFdF4Es8iSiFsqkxqtyilVbPKNhs7yog/MqvKxsvpK/1/0vn5fzucTidaTeUJLDZawQsvKMiOPIhPqghYuKQycmL3MusLY5VNfYldxBMMoETFwd0aknK6EutpSJQQT2KwAU2d9/HBu7D3QMX39exmoGlDFen5blYvs/DU48Zyn6JRfRXrl0XTvIVAAB82CmjSRODX3zz8We8qhUIgMVHGM0MsLF92a80QDx06RM+uNW9uH3lIh9+SS6EqA71e4MwFH2s3u3AV6zh60lvtOX6/xPkz4aSBP0ImyEhwtqBQVbnkU4ac0rKaN6aiGNbLDBEiIz2D7nc/SM97ezP/m/l4PDUHl/4O4hPqc/89OgI3dDzr1anqBybGK+hyl45G9VTc+UAWkREytq5I4sTuFH7fE4HeFKLP07kMelTHsX1RHNgRw/F9MbzxkYvrsnO0oD31hBbECSkkuJvSJtQNqyyTs5qd6JOLeHZYVaK7cQMVTz+t5Gr0FkKR+ciz65GY0xnD+S4snVybO+8pZv+hsC1WrHPQ6349Xe7ScOrEnhoJgergcrkQAjLcsjIcORFE+CsTK4IgUFtoRCm2cDNE83leGaflqceNpDRy4L1Rwx+IzGbYExWZyhkZIXRUL6kCoMOIj6rPkwcXaionr5RRggpVFVL0j3DjRESintiSxtxGKBT8p41x/1MxatQLFBou0PXRIhbPikGvqznRR6eTYbOLNSZwFNtC2EoDlZ45SZLI5BLaaAcHbgSwp31dwrWMAJuXJfHZOzHERMmxmGumUSwmOVNm2HlrAsRc60pccRti7C1p7r2X+oE2XL0sY8eqZL76MJbfj/n4YEIUoui5pWf/X8Gb77xJSqNEjgq7sUrZeCUPZVIJF6Tj2CjAmFzMzp+jubN1xbN8e0sNO9ZH46t1kuvpGYzp/xKP3/8EDz/Yn1OnTgGQVj+JbO1pPFJlH1KURM4rDjHiuWEIgoDH42Hd2nXMnfU1O3bsKJen+zuQy+UYTXE8PDQXk0FBaUYMU6ZXDWRv2upm5x4veq1AXLSc18ZG8OO8eMYMMzPxkyKGjbNy0yXZuN1Fn6dz6fN0Hr0H5zJgdB6/H/NWqgD48usSxo2yVBsEk8nC8n8SsGazi4tXfAwdYOL2VhqWzE5g+0oLiXEBxr5RWO1vfviEj7R6Lf6GNSR0GMnhGnVoVJ7ZDuF9pyo1iy0rEtl3yMvH02ycOe9l0lQbZUVKxr7komuvYny+P38Gy8ok4gvuohgrx9hDOue4whnsFGLAhETYiG7JwSVO0pS23CbcTX2hBS2FDjSnLSIiGVwkmTSShLRw1TJhmZAGQgtUgoo2bcL3fl8XDTHxfz1p7J/hv2Xv/wMRHRNNgTwbTUhHE9qgFFR4JTdR0TXrg8lkAipl1VRzo7U5Dz52jJ+XxRBhqYhk/LLTxcwFpXw3PY5vfiij0/0liAE5IY8an1Li1VeUvDCyopzHbg9x7yM5SFJk+ffv3udh5ic1i8s+0tvA5Jl2Ni9L5K1PSrBac2ncuPoo6j/D5ctH+PTtyGqjc3Vrq4iNUhIbJ1QaI4SjybIb773J4OHRXnJeHBlN4ztz2bHRiaQKceZ8CWsXV23mEwxKLFpZytezYrn3Dw1xHu9roPf9OvoOzaVpAxXHT/uof6PcvG8PA9O/CPHW+4V4SvScYj+RMZEkJSfx/IgRf6mb7T/i0ceG8tr41XTrJFUZv60kxE8/O3lnfES1nYyPn/ZSv044OyEnL8jrHxZSaAvx7GsFlJaJHN6SWkUDJz5WwcwvjIwaKrF+rYeB/X28/XIU+QVWuj2WQ2qSgqgIOWcu+rGVhOjaUYdGI6O0TOTJMVbatFSTZw0y4kkz93XS06qZgyvpfmKiwnqd9eqoWDFX5MGn3qJdu1//cukvQJ71PJEqC7X9LcnkIpc4iRwFINCCduUl+0EpwFXO8MsOGz27R9C9i57L6X5Gji+g2CpH525RYyl6rJhCCVWlDqqDJFFegvhHJCcqGT7QxG33ZfHMEBNz5uzBWNiYKDEs+1BMPplcpgHhhS0vP6fKd/wX0LhxY0SZSJQYR1auRM9uKvb+GFstcR1HCt7Ec6z9Ia4SOWUrCfHkmHwe7W1g2RpHjZneqzc4uJIRAAGybKX8tCCCTRuL0SiUCAEN2oJmxBONIAgYMCML6MjKDXLuoh+pKL5SidtNKAQl0Z56LJ7uYuWKEp54UuCtV8wUFIUwGG9NxPz++7uz77c+dOy9hvZt1IRCEh9+Wcxb4yrmZEmSmDKzhEtX/RhjzlOktNO5s5wpk6LoNyyv2pJPuVzg3Tf1vDH+IE3EtsgEGYlFbXn/9eN8MTOffn00BAMCy9eVEcpNppa9Zbh0EBXJwUY40uMY9twxNv0UzbK58Qx+thCPV8KAhvq0wIeXdM4RJcUTRTze6FJ6PdTrlsZ+E5Ik4Q/AbS3UbNvtof+wXJ7ob6Lfgwa69stm5GAT93XSYysJd+k8cdqPtuQ2QgY7Tw8wMuTFfBLjFNRKVnL+sp9r1/2MfyaivLFJvz4aflmpZM4kHdNnZWOJAJdLQrRbiCy+C2vCPgb2q0pmut0in0y3UVAosnC5g+zcEAopkiBu9LqaN0dptRVYTCGmTf6KxSu+uyVb/L7/MLfTGat0HSkmlxGDLdx/jw6HU2TJKgdfzLUj+ZVk7KlLkq92xYl5zZCkS5ziICIiJVIhXtzECFVLipSCiqjSxpw5eZINRi8zZgRRl8Vj9znxKnx88pG+WskYlUpg6FNqPvh0CwMe1jH9s8qBz+tZAT6bVYLK5MXdYgelNgFVSSpmVy38Cte/1PTk/yrsdjsFhUFCocp+wLPDjTRr5uGDj/dx5LiIXA56U5DNP8VU0uK9iYXLSymVQriw09rbsYrmt0yQEV/chnc/+o2dGyqIwGeHmNlz0FMt8S8IAp99YGHw4xfIKrHj2ZNMMCDH7c4o11H7Ryxb5aRZYyW1kpWIoVsjeGQyGX/GCQWCEmWUoAlG8fYzMUj6MnKcDup52/Lcy0fYsV5VqQuzJEk8/3oROlu9ajex0UICl/wnKJBlEyuGyzw16Dh9Wqwkx/JHbNruRm6PJ48MYlzJxKfXRZRCrPpkMyuW/kjvfl0JBt00bdaWrl273bJf+Eds2fQD300zs3K9k/u71Kx116+ngT0H3MyeHMO9d1cEGIwGGcMGGrl0LcCrz1dIcAiCwKo1ARqLd6IQKvs5ckFOM7EdmZYdDH6iZoJw6CA9S34qxXy1fViu6IZ546RUgvkJDHt2NysWCyxb7WD94nBAU6v24PP5/nJpbOPGjfHoynB4HNR2NKrZtyOZy5qD9Okl0r1LeJzPjNTwzrFs1J76WCKoVDZdr66cwwfKMFN94oaLsip+ol/yEsCPRqj8OxTIrmNSasn2XaU+VQkNUQpRTD5xpOCkFIsQRRJ12LxxMw/1fegv2eE/CTKZDEtkiGkfxrBrn5ujJ2sOhpy76KNWspwPptr4dGJUpXdckiTGvV1IqcvHOdNWIoUYJFGgIFCIpPSTFi3jq2/s3Hu3lu173fz8fWL5+fExCo6e9NGmVfXP6W+/ezh6WKBpWdtKBBRApBRPwZUS1v9SQr9eej54LYr1W1w8cK+BI0eOcMcdd/wbrPTnUCgUbNj2M6t+WsVXU6aTbbtMwBeksXQ7AYWLAU95qu1Wr9XKePlZCz+uLcN6TkNSUWsCVj9jnn6BGQunserHr9nzi4URYw6Qn2tEKI0BjZugJZ+BDyiwlWSy9PtlfP3VN2htFhQ+FUHjZj6M+JiPv/jwb0siCYT4flYCz79chnSsAUtnXWXlqjz69VGj0cK6n/0UZupJStUy81MTL71dyP5DXj76soT7O+soc4q0bqbh4DEvU2bZyM4LsnhGXHkWaH5BkLFvFuDxVpDoLrdE7WqktG6iXh0ln8200bi+is9n28nIClArRcGaTQ7GDItg6nvRvDelmJ82OCs17fT5RN7/At6d9MIt20Gr1+JxOXHhwERlX6pElcX40VoUinBm6rotTu7tU0hMIA2ztz5RgoqA5Cc7aSfFthBRkVX35/bSELZiAS/nCeAPS/3hJZJYYkniKme5xjlu5x6ucZ5G3IbmH2QADYKZulIzLnGSBrSscg2AWlJDzp0NZxAXl4S4rc3fey6qw3/Jz/+BiIyMRBAF6gsVC6QKDekZYo06GmWOEG6nHDcO9JgQpRBuXChDWjKuQd8hudRKVhIdKef8ZT/NGqnYvSaJp563MuezWHr8nk/zxnqeHiwhigbWb3Ey9MV8Jo6L5FpmAKNBRs9uOhYtL2PowPDmTybjT0sJQiEY/ZSZ8e8VMeuTWIa+Mp3One/9Wza5eP4k7V+u2RHq3kXHgiWVo0x51iAGvax8o1BYHKLDHeHNgN+jILW4EwDpjmO8O7mYt8dHljs+DqfIyPH5NKqvrER83oROJ+OlURF880MZu/e5WftdIj6fSFZukC4ddNx2mxNZSOL4KQtb9/zyL3X1jYmJoVefsQweO52PXg+n3EuSxKHjPka9XIBOI7BwmYOG9VS0aVm5u/XIlwswmwX6PJ1LMCgRFyPnl2XJZGb7eXZCYY3adne306I2FxOZ2ZEnnzxMnYYOej6oRqUU2LTDBTeew5+/T6xEqIx4wsxH04pxuUUeeyg85j4P6Hn7k2IUShmjnzLTr6cBnU5Gz65+fv11N127/rVnwuPxcPHsOWL9rZGjoAw7t9GJcxylKW0qyUQoBCUNaU1O0E9qkkDDeioa1lPR8z49t92Tj4aaUwBDsiB+tQ28oHMnsHBxLt2rKa+DcLbC/Z2r32wMeNjIrNlB3vvITaRZToHiOln+dARkWIimGW1RCWryjCeIjvv3RbT+L0Gr1ZJSO5myKyXocpozZ94ZIgPxIIBLcuDAjgIFEcRSYrzMlx9HVdmcR0bIw9nho/PIygnySG99pfcEYOtuF7v2+lAV1SbOH0OkwkWOlI7OmkSi0DR80D9Mu4aSekydfYFm9XVQGkmB6QwBnQ2ZqERdVJsIMR5BEIggBg8ukq2dWP7tMRrUczF7USlfzu57y/Z4/4OpPDMqk3vvvoZGAweOeLnvkRyaNlQhAb8fC0e0k2vBI72dDB8UiUYjw+kSibTUHGR4aoCBjz7P40TOb+glE3IU2IpLMRbHsPhkHFayiKMl8UJKFTsYiSDrsobM7ACpyUqmTorkxO8uDPlpnOYgLelAM9pygt/wJNpYuHjB39ZzlCQJry/IK+8VsX5xIoGAiVUbndhLRV5+xsK8H0rZtttD/TQlwweZmfSpEytGXMpC7myt4dkhFtIzA1gLgwwZYOJKeoAde908cqOB5J2t1eiSChHO1iHW3QgpS0J/Y711CiWoDD7+cfn1ekUeH53HM09b+OC1io3V+Ut+HhnqZedeF13vrn7+OHnWj8GgIC/r1sq8JUki4A8QwI8/7SQHNiZXCvx9OlHN9j0unnuplDp/JD5vIFVoQKH0K526BDh64AQR3qrH3EQMSeSGrrP/Vz9NuRMBgescxmQK0Kxx1YDbTbRuqSIytpQ5X1bWM718zc+zEwr4clJMeTfWQEBi7sJ8vphzidYtb78lW/ynwGw24/OLLFhWxsgnKxPwxbYQdo+HQU9oSU2W8+N6H1t3u6qQn8vWOHC6RBJkqWRTUoWguQmVoCYzW+DadT8GvYzYaAXRkXL02pqzq1o1U1OqzEAnxVMYKEaJml3b5Tw0oJBFcyKJjKh4PjOzAyxa4qFXTwWHjnkJifypRtw/okOHDrw5Qc3wJ6r//LvlZUQUNyVerAtewAu50l5MQgSlF1vRrssJBg1Qc1e7cLn37HlucjMUNP7DeyBKIkXkUUheuOkHCrLVV/AZHagKjAgIuF06Boy28tP8+EqkWWZ2gNcnutA665HDBVpxFwA+vDj9ZTgvl7J2+bfMnGrh2OlfeGLAx7zz/lyaNm36l8b/R0iSRH5+JjptHCqlwIkzPrb/6sbnl2h3u4aHuhvKddtcbonsvGAl4vMmft7m5pvPqwZ8L5yXSKyheYlK0OBzK/60eYZaJeALinjqHKXUo0BTWBdNyERZ9DmUljJMqhCPjchn/LMRaDThBA5rge+WpKESEhJwCzZcMhdKsea1RYWKXv0DzPy8QhPcYJBhlWcQQIncVdkvbNNGxuqVZzEHOlX5rqAUoJh86lCR0OGRXJyR7ydaY8TrcqMRdHglN9nK83i0uRi1ajxWJTlSOonULn/eg1KAsxxGvNFFPuoGoRoTSOKn5av/S35Wg9WrlnJvJx1yucDPW100bqBi/RZnlWCLKEpM+tLGpxNj2LzDxYDR+TzzlIn6aSrOXQrw8RQnly6H2Ls5ibRaSs5dCuvIN20Yy/otLia84cYbEOg/PI9Xno2oNEf162Xg7cnFbFySWCUIeO6iD3uZiNqZVIX4vIkIZ13mfruXfr30tG+j4b3Pi3nn5Si2/L7j/yn5mZOTw/SpMzj2+3FAIDYxhmlzvqRNmzZs27KNj975BLczn7s71LxvvbO1lszsIK6GZexdnENkKJnkgka89cpE7rjDT8N6avZuieHCZT/nL+cRYZFxd9vwe3dPv1UUXzZSq+SG/q0AkkMi5Ajx2nNvsvCnb6lbt+4tjcnn86FT+2naUENSapADl46RVtYeqawRq6YUISFhwIJdcZSXn1CRGKdArRZ4/YVIXhsrMeb1As5c8DP/y3hqpziZv7SMbT8mVfq942MVLJmdwL2PZuP3S6hUAkkJCk6f99GiSfXz1dGTPsY/G8GQAeE1WxQl5i0pZcVaJ2OGhX2jl5+xcFevXJavcVBsC6FSy7AWaXj1tc/+ljzAi6+NZc478xAQEAndSBAKQ1B7qZUS/rdMJpB+TSLa1ZAkqX65b68UVFjyW/Pcq6dYNq9ynxdJknj1gyLchQZKKSKNxsQQTuopIo+zHKY+LTjHEYKSnyD+8saW/4hIYhGQ1bjuKwQlBdbwZ98ulRg84tlbtkVN+C/5+T8Q8+cspI7UpNImUybIkIqj2bDFQ+8Hqjqsk78qw1NgIoifAtMpiLZyx+1KnE6Rwgtexo2KpsMdGsocIskJCrTa8GQ8doSFp8da+ebLaLp01HHpqp8iW4hPJ0Zz4qyPBx4pwGivh6TyETCWIWjc7DsYYPwYE/e017JinYPnhlqqHcem7eEu6gePevH6JEIB29+2iVKlpqAoVG3HPYCsnBD5hT6Gv2Sly11aenXTMfRFK5Ner4jYXslQotGATHCBPFTelCiupDU/zTvJ6k2Z3NFKjdcv4XCKNG2gIq4GzQuAbvfomPBBIZNej+aTr2wcOemjSQMVNnuI9MwA771qIrMg8C8RnzfRr/8TrFu9lR4PnUBvCBEKgVQageBsiiP+LO+9amboiwXERMpJjJfjcIpERylY+10CyYlKim0hBj6Tx8dvhhef/Ye9f1quIQgCCuWNLpWFHSkrcPH+sd9IresLb1KAF0ZGVJtJ9ta4KB4clIPbLaLTyQiJ8NQAMwP6GBj/XhElpSGGDzLTtGGIM5lXgb9GfmZkZBAXLUfME8gnkyTqECCAFn0VfdybsNgaM2XaUZZ8qy4f1+cfmRj5xFVMwTbVnhOISSc1wUPp2TzMwQROH1Wy94CHu/+he/jZiz52/ebmozcqnjGvV8TrkzCbZEgSaNHTMNCSc0WHaSE0xvgPwuJOqRQpyspdnR7+Szb4T8SXs6fS//7HuT1wD0V5xbgopSzmNA2bBhneW0WBFVb8dAZ/MEivblUzuCHstGg1MmJjZHz4ZQlREaU83sdIIBiW//j9cJA6BfeFyQABCEG8VJcLHMMqZRMnVBV116DFViKy/TcHysZn+HCiiXs6GCkuEZn97SVW/XiJ5MK7COBHIvzsxZa2ZMI724mIlaPT1Zyh82fwuK3lWno97zPQd0guLZqqadNSwxfvx6BUhqU+xrxewPqtLh57yIheJ5CdF6yRYPD5RJSCktbcjRsHIUI4KKGxcBt2qRAHJTSjZmdcXpLAsdN5pCYriYtRoDUFMFsjSZTqkEsGKUI96khNaNwphfr16/+tcQN4vV5MBhlmk0CXftn07m6gTUs1ohhkwY3A3JOPmDh70cesBXZOX/SjjbhMsNTIL9vs3N5SQ51UZXnTq4Q4OR9/ZSM9M0CdVCX7D3tRGbxcNh9A64kjxl8bJChUZuDWWpn8vIl1m100+4O25qIVZTza20jP+yoTCo0bqFj3QxyPDM3n+C5dFbsfO+VFqxEISEEUsr9R5iZIZGgP8/ErkVUqHgDu66QnOcmFL9dbbVZyCvUQA+fo1EXi+Oaag0ESEjJkNKAV17l44/9bcN1zhEtXAzSoWz3ZcPa8H6cjPM7bWlRc/61Piln4VVwlCR+lUmDsKDPW4gAe2W23YoX/GCiVSpITlXzyZSnWfImxo4yYTXJWrHXw0wYH+zemlJNc45+NYPy7hbTplsljfQzI5QK79rlp0ViNWlCjKU0G7NVeR5RE0jlPcWGQfr1BlPnQR9no2VOBTluzz3A1w09ZkZpG1CtvoIUE+b8W0azdYZYttBATJWfFGhcrV4aQPHoOHSslGAS1UnFLDf8iIyNJTm3HklX7eaJ/ZR/kSrqf+QsDpAbrlPvQDsmODy/HpL3IQjJCWWrmzg2yaKkTSQSlz4zd5UQk3PzGJ3k5yyFMRBJDAhp0OLCT7b3K6A+HEwqKBAMBViz5kUv71LTsksnjfQ2kJCo4fMLH4eNebC6JIJdoRlsEZFyRTuPFTSJ1iCOFsus2nhlzmQ/f07L6WyWPjh7JrLkbb7n5WVZWFnExKtb+4mTbHjfxMXJGDTaj18nYvsfNAwNymPlJLI0bqFiyqozkGnxon1+qdh75Z+poOqWSFeucPP149fIe67e4eGm0heeGWii2hfh02iXWbXGy5rtYmjYKk3xOl8jns0uY+Ekx3Trr0Oiib+l58Hg8RMd5kUSJElshWqoPNoUsVgY/XvmzlWtciE4DVrIwlSjL56tQSOKHnxwMHmpg4/JjxJY2L89+dUtOLql+x+v3cJidaNDgk3zozH5aNwvSvbOCbdv3k5Ur4nAF6dZNxvoNEo4yAYOgISD5OcYedJKBIEGCBPDipBV3UUA217lMMykSARkF1uq1E//Tce7MUe5sFX5GyhwiQweYeGZCAQcO+3hxlJnYaDmHjnv5bGYJfXoYaN5YTfPGauYuKuWZZ/1oZXIEjwmzoxVGwyl+XO9g32EvCoVAMCjR8z49wweZmDKzlIJTyRT4s7iWEazUDLPbPTre+qSIJ57NZ+LLkTRtqMbnE1m10cnCZWV066Rl6ZGaG1MqUHLspI9eT+YQGy3H7w+/h0rFv9bsLycnh3mzv+X82QtEx0Qz/NmhtG7dmpKSEqZMnsrGHzeS5mtOotAIAG+Gm1eHvsHgFwYxbORQDCYDLw57jpzcENQQi8zNDxJpkfPyMybu3nwV8pNRCWqcBR7kshCgQBQlvD4Jn1/kp59dTJ1TgkwmkJcXJLmkBT48lESeQRlRilYnYLeByhbL1E++YPa3s25pzC6Xi/g4BQ6niN0hMuyZINNnbSfWVw+9aMYlK+WS5gzmGC+79inZvtfN9Sw/n063se4XJ4GAhEopcOGyj/TMAK+Oiah2DlKpBAb0MbJph4s+D+jp38vApC9sXLrq5/7O4YamN8/z+UTWbHKycUlFVY1MJjB6sIVTZ/1Mnmnj0DEvgSAEQyGy80ReeTaClCQlB474+Hr2+2i1Ou6669Zkoi5eOIlP7kIR0t7YK6dVXN9tYf9BG3e3Cz+Xi5d6SRTrVklqsIhxXNldm/YPXmTCWAtNG6i5cNnPZ185uZ7npswb4na6VPItY0nCIkVzmoPEk0oheSio+VkWBAGZVPM8L0kSTk+A1yaV4A3dTsOGDWs89lbxX/LzfyCys7KJFGqX/9spleGMuoikdTBuoovMHBPDBpnQamUUFYf4eJqdn1YF8Eh+iqJOMfEtNU8PiCl/Ad1uC4PHWDl22stLoyLKiU+AxDgFDeoqUSgEegzMoW5tJUnxCmbMtyOXCTRtqKZoVwJ6jwnJ3pwrmgMsvWxn9/486tSWUWwTeaCrvoqO3HcrSrGYZVjMMlo2VXMl3U8gcGvdPG8iJyeHYFDBV/NK+OydqmX2oZDE1r0O9m5IQq0WWL3RyZ3ds3lhpJk7bpQjHDzqo9SVxI8/Z7N+cylduqrZs+EEdZztEQSBZHcrirP1nFVe49UXDdzWXM09vQoYMVhJKCSxabubJct94UWxh4qB/fQEgpCarGDJKgdPPmJk0usVWT9ljhDDXyogGBIY/9Jg4uJS6P/o8FuOZt1EcXExmedzqVXQGW70zymVW4lqf5rFc5MY9pKVCJOMjUsSmTq3hN9+99CxrYbT5/0sWFbGb797+Py9mHIB4yWrHbg9Uo1kSHZuAL+jYlLzC17i4iVSk5VMfy6WkS9bGdC3ZlL3gS46fj3goce9etb94uSzt2NQq2VM/yiGBwflMuhhI1czZMQmVCWVaoJGoyEuSUVGVjbFdjfNaEsJBRioOftIh5GMzMrpyV076nCocrAFrUQSV+mzPCGdNu2DzPkihlEvXuD44YsoHNEMG5NN23aljBpsRqGAJcu97NghEpsQXuhOnPExYaKDnOty5CiRVG5Sa4G8uAERQgw6ycgF1UFSdfFoSmoBAl5LJtqkQmLMQZ548t8X0fq/hlMnj6DVSpz07EMt6chWXiBe0pN+Ts/nV5z066Pm913RdOqTU20J7k3USVXSvo2RnLwgD96nZ+deNxeu+DhyJEhswR14ceOXfBixlGuJNpBacVSxDdGSjb6oISahYmPqj85gwvMWPv6qhP1b4suJh6QEGR+9baHz3R5efv4Yoighl7nABgpBgd+pJr6F/pYyW/6IP6pEbNzuonMHXRVdSaVSYPbkWB4clEP/ngYEAVxuBSvWOat9b2fPd6IqqoUgCOgxEZSCiIick47gwYURC0GCqKghe1TlQ6etKL2/2UgvliROsp8U6mEmkgvnLv6tMZdfRqUCQYZMJtC4gRK/X+KV9wpRKASS4uTkFwR59f1CrIUhXhptYfLbKi5c8fP+JxnMW+Lm6FkXwRA0rKtk1GAz9dNUfPxmJA8MyGH4IBObtrto2lDNs0O01E4J8NOaMwA88rAaSYzgw2k2XC6J/r0M5Vl1G7a5WL2g+i6U9eqoMOiU9H2iiC8+NlO3tgqfT2TpaifL1pbR70EDl6+40Jlqlo+pDoIgYIo0ISmt9Oleq8bjHumrZt7hYmJvROYr2RI1+w/6qVU3iEuXA57qJWmsZCFDzlXCtggRxI+PSFd9PvryHD27VSV2g0GJeQs9uBxyBo7Op24dJTFRcvo8oEelpEbt8pefieChoRuA1/+iJf5zoFQqKSmVMLtT+H5ugLW/5JKYIJCeGeTwltRKXVllMoEvJ8Xy/U9lHD3h5aEHDIx+ysyBwz7GrQiixIEHF37JV0lCRJIkznKIGJJIE5sgFN3ITLMG+Or8fgIKids6FlG/nkDHu2VIIsTFKujdTc+TI200CN1eQXzeQIQQDY7bGPb8EQRlEEN2ayJEA6b2x1m2IIkHn8ihabNbz/Z9/c3JvP/eODZsP87jvf0YDAK/7FKwdkMRSXmdy7OtbFIBmVymJR1QoeYaZ7Er89BqlRi0Sp4cpOH+rkoeHxbk4rVjNJJu5zQHiUkI0qplIQ0b2Dh5KkjpeTmNrLfx1eQZ7D64E5VKxbczFmJJKWLXhmQOnfBhKwnx/DAzTRrGsvegm+dGgqpYTbZ0FQVKmglty+9fhwHRmsw7b/9Go5VBxg0X+XHFQkY98/It2cHn89G8iYkv5uTy1UeVy9kb1Vfx4H06+g3No28PAwePeGogOEEhD1c8/WM1UERUiEC2H6VQdRMbkkLozEFy84PsPegp31DfhK0kxHcryvj5h/D8GBUpZ8oHkVgiJM5eCtC0UdjHNOhlvPdqFCNesjLiJSsP9BxySzZwOBwgBWjdXM2vv14iTkpGLlTe3nolD4rYQtq3qZhrr10PsGOHiAsHLenABdsxnhpZytrlsnAV11063hxn4c42Lj7/6lfKbHIQJOo3gBcGqHnlDT+S4OfeLhAI+XlpdBRJCeE9QfMWEu3ayenR1ciLbxWT4GtCQrBuWJteyCNJSkNARkhnw6W3E2v2484spE6gMflSZlhvUqUkpXb0Pw73vwA0OjMHj1xGkiRaNFazZFUZkl/FkqU+NmzLwecXaXe7hs/fiyatlgpJkli32c20aSFSiu4ufz5EQgRMBSQlmFm7KBGVKhw8Xr62jA4PZlOcbSCSSOK8SayZW8iatVnMm2mkw51a5HKBYQPNXM3wM3thKdl54SDig/fq+WF2PN0ezUEWVQzF1Y/BQQkRkTBnciz+gMSIlwuYNi/IaxP/fqbvgnkLWTTreyKKEjBKkVhxMeHARNQJMkoLHNiKSsJz4R/mfY2gI8XWmO9mfc8DPbszedIUdGqRD7+0s2B5KS2aqBkz1ExyYsW6/e2SUmZ8HEuERY7WEB63JEn4fD5+/NHO9l+g2C5iwIgqYAGLSIvWCuZMNbNpp5v3Ju0CuciEcQYGPhyFxSy/UQFSyrRvdiKKYrjR51+EyWQiJ1/i8AkvyQkKjp11s31jJIeO5nLlShZb9zr4aLiJoQPD3IjLLfLYiDwkSWLzsiQsZjnHT3t58+NisnIDPNG/5n1lvTpKTp710XdIGU0aqFg0PR5BgNUbnXw6w8aCL+NwuMIJCOOfi6gii7Jjr5ucvCAHj3rQqmXUra1kwvMR5OYHWb/FzaLpcbS7XcvowSKPjHqNhISlpKWl1XA3VbHzl19pEGpDCYWkcwGTFFkuCRcRSmDx0rOMGWlArxMIeJQ1ZiZHe+pzPS+L196x4/NLWNy1CbpjcZFJDLHVBtVVgpoYKREfXhQo8eOtkWcISUFChPBK7mqrUIrIo1lzga17Qqz7ee5fHv9fwX/Jz/+BMFvM5VmJNk0GES2vMPdjE80bR+F0RvDapEJadclCK9MR8qhQFTSkVDxHi9uCNGkMQwZWOJ/fLnYybaYbhSOBM9uUrF5eRPPWIb6dEYFBL2PjdhftbtcwdW4JK+clVHJ8zl30MXJ8AQ79dfTucHp6XW87imVb6NZFzZzP4snKCfDMhAJaNFFzXycdTmeIOd+VYjLISauloPfgXBLjFDSqr8TluvXHbc+encz/+k1ef15k1oIAG7c76XlfRQp1ICDx3GsFvDQ6olx78dkhFvr2MNDn6RwysoJs2izD5VVgicrm+aFK7roznvyCEEXFds6e3EqC9S60gh69OwnrZQ8vvJ5OnVQlZlsjflp7hQ2bfYRykzE4aiFDxsx9uUz96ir9+8tp2lBNVIScPg9UTus2GeUsnhHH7fdnMu3tdNKzLjNj+i7iku5l/KuTbimqDbB//35UxZUj1s7Yc2ydH4nJKGfNwgS6P56D2yMx8aUonC6Rn7e6eOezYqa8G83bL1foArrcIlqNjI53qlm0ooyhAyoTJ2ENnCJ0BW0QESmSZ2KPPM/aryOZ9o2d1s3UBEOUkx3VQauV4Q9IbNzuwqiXlWfsymQCDz9oYP0WF2t/0bBg8V+XQahduzYOlxlNopWQXYOAgApNtd02b8KLm/jYyhO7IAi0uQPUwhmunruMUJBMSAqRRyYynYuVL8ei1cr4/ptIbCUhTpx1oJCbGTvBzqinwyUaqrI6pJJKfvAIH39ZwuJFEvEFHUi+oWsiSRIZWVexS1aiScWAmQKfky6DbShwIIrQq4eKvQdlLF2r+Ld3Pvy/hB3bVpKcIlF6KZ4iWTatAl1RF4UXXUmS2PxtBsdPXSMxXo6tJFSpvPImJEniakaAL96P5rFR+bz+QiQtmqhxukQ2bc1C1/IM99ytwmYT+XVvEF1RfSK8tZALclIjLcyYKzF9zjHSf08g2tGEUnk+qY2d7PwNPnwjqhLxcBPdOmsxJecTEynHoJeTvqEUg2BGpxXQ6JL+NvmpUkVSWFRETLSCFescTP+wem1ahUKgY1sty9c4+Hm7ijvb9eXVd36kqFBi+JMGtFoZZY4Q0792sHSRkmRvRfTXqrpCUqqLjKte7pTuo4h88rhOLRpUa9uAJZdO7cJZzYdP+JBKIiiWrAQJELohMeHHh9lcs0P5V6BQKPD65Dz9mIHXJhWTmxcqzzyMjpRz8qyPhDgFi2fGl59zRysNG1ZoeOGtAjrcoWFAXxNHTngZN7GQtNoKzl0MkJIoY9ZCO/ExCq5dDzJ7cvg+291eeTPfoK6TLbtc9BuaS58eBvr1NJSXP9WEWglqzm1qyMMPXUfQOvBJXvr1VfHa8xFMmWXnhzkxjH331rtYfvjJB3w4aTT+gERNOcQeTzhrszrYKMQSKZKUoCQ/18N16RK1hMq/r1dyk855kqlLKvUrMhokD+c4iv9yNEPHFjDj05hy36HYFmL48zYcpXJefVHLC6OMRFjk5OQF+WhaMVm5NWcgR0bI8biLqvz9v7j57CvQSCH0CXYOb0vmSnqAGfPt1WpOAgzoY+TbH0rp1F7HwOFFpJ/VoyhKpRgrDWjBVc7SSGpd/lvYsKLDGJa3+OO1BSUtpY6cCPxG9NVOZF918PlvJxg4OIROJ/LgoByuZkArKogaSZIIEUKOHAuxuBVq7r5HxdaVeShrl7Lk22giLHIapKno3mf037LHpA9nkpeXx/ZtG/Fne+jyYAd+XjOhXF9MkiTSOU8rOiIhcYoDJFCLuoHmyApliAUiiz9NZ8PmdA5vT6RRu2wOFGylXqMg21clVNI7y84N8GD/I2jz0/h53c/0f7Q/oqyED981otfL6XJX5bfw7nY64uoU4i3yYCWb26haOi0TZEQVtWbSp4dZtiCSuUO23zL5mZqayrHTIZo0VFUiPkVR4sMvbfx+zMvgR42olAIajYyc/CB7D7poUFdNbLS8/Ldvd7uGWQvsvP5C5eqU18brePX5UySX3V7lnS0ynmfMSC3L1vn58usStuxyMaifEb1Oxs9bXaza6GDapNgqusdjR1h4aqy1XBrpJl4dE8GRE16Sk6uv4KgJJpMJg16g7Z0yTv8azUn2U0tqSCSxSEjYFDlkyM/w6iNqSuwiwZDE9yudfPttAHl+HeRcR4eBOjTmXOZRHuxbhkrvY+KE8DrQr5eefr0q+9+lZSHMKoH4/A6c2nSFtI6ZvPlxMY/2NmDWK/h+e4CQ3cjSuQLFASXRoh8AvcXPa2/I8fquU1gocWcbBT3ujUOS4N6+l3EdjSGOFI6yB73ew9P3T7wlW/yn4IEe/Vjw9RG+W+mgeWMV078tQauR8dvWJFKTlZTYQ3w+u4SRLxfg9oiU2GRoSlKJLWuJkzKUkgqdYCBXf4oPXrfw5KMVvolSKTD4UTMqpYxPJ0QQe6PyxxyMIphVl2Gj97B9o4LkRCXPDTUz8dNijp/x8vIzFhJiFRw+4WXQM/kY9AKS0oWrqAy9UNn3kSQJe/RZ3nvDyMLlZbwzPorNSxO5s0f+394PHDt2jO+nL6W2rVl5ObkeI3q7kWz7NQKSRATR1WrmC4KAuTCOR/rcT906fr5fG039tAgkSeLgUS/DXrLy2dsxNG+s4v3JpVy5GiIxviK7U5REznIIvctEM6kzSreKBMlDJpfxE6JBcSdydtno+dgR2rVR43YoiZcl880kgZnT82h/l8TsqRGMHWWiwBZk69ZNPPDAX9eGVygUNGrcjiMntnPstI+965JRq2U0b6xh8w4XBrOeYYPCe91QSOKp5/N56RkL93WqeK9bN9ewaWkiHXpmceGKn1op1Qdpz13ys2aTk9mTY2ndvIIAvLO1htPnfdzVMwfceoaN1PLgvZXnjXc/K8bpEnnjxQgmfWGjbi0FWp2Mn7e4uHbdT6P6KuZ+V8qYYRZ0Ohkfvy4wZ9E03v/grzfF9ftCqNGQTBpBUy5nHQcxSJFYiMKPn/ycIJ0fyuPrL6JA9udNpkqdIZKFxniVJZTor6FypxFDwp/2xIgghsucIoo4LERTQA5xVE10us5FJEROcZCWUodKZKpDspMuO43S7aNT2wiuXLlCkyZN/rIN/hn+S37+D4Q5Rs1ZzUXivA3QNrzML6sqNBcMBhmzJsdxJd3PQw+7SSkIO1RWxXXq1C5j/LMVmUlzFziYNUVDor1DhdNihYytBTzQ7yS/borh4hU/ew+G+Gl+QpWIb5OGal55zsKEV4pxukoRENBhJFYZS+cO4Q6NKUlKNvyQyO/HvBw84kWjEbjvHh0piUoe72Pk4hU/fZ7O5dQJCVvprXVwdTgczJ31Fpu+V6HRyGh/u4a3Pilm9sJSbmuu5npWiFPnfbz9cgT9e1V2osocIrnX1Ww+W5uoYDwRiLh86Xy/tIDHHgrrAt57t44vvy5h0dJdFPglkhPltE+Wc/y0wPkLMm6TanMiM4OGYptKQu1qb118mUlMm76TJi2CbPih+uxFrVZG5w5acvJD3Nlaw/cz4L3Pt7NmdRP69R90S7YQRZE/NsV1SHaCShdvTw7S8z493e7RMW50BJ/NKmHy29EY9DIGPmxk8w4XaalKcvKCfLPQTfp1kdqpYcf4+WFm+g3L49gpH+NGWcLRstNe3vrYxsUrflzKQyQnyJGUAY6sT2D3fg/3dNChVAq4PSKbdrjo17Oy3YPBMOE5e6EdQQCzUcaKbyo7skkJcj6d4WXYyLduiQASBIEhw8azYfV75FlLKSzOIZZkrnCaoBSoIsgPkK04j0nycu16oDw7ubAoyMXLIVy2EF6fE5n8PDJliFAAhj2p5vk3Chn9tJm+DxiIjJATFSHnhTeKyM9WoPdq0aKnjBLyyaRucVOmTD3CbaEula4vCALJ1MPHWWwUICLSjDtZOv8cdVuW0aC+gk+mO4mKkPPsmP86t3+GUMiLpHJjVVylTbBbFTsbvAkcO5CF0uLlnc+KmflJ1UV50w43t7dQVyIpQyGJQc/ms3BmTCVd32BQYuiYq1zcLhLhqYMgyQiGQoweruUrfxaH9llpd5fIsgWRDHwmn4/erL4ZAkD3bko63qnF4RJ5d2sRar+WIpeHMWPf/9v2GDR4HO98/hqzP5HjdElERtQcHTfoZUxfZKJpww5sXrYXtygw7RM1s2bb0Ool7B4vysJUUgNhZzkkhSjWXqXOnTkMfcrEu89F4/V5kIzFFLjzsYSiKmV2SZJEgek0g58Iz9EFRUGeGl2EyqKk19MuatcS+GWnn1NHduEsMTLgzv5YrVbi4uJqvOd/hlat27N8zQFaNVPz1YexJMaH3Zhr1wOMeKnqhvomJr0WxVNjrQzoa6JNKw0//5BIt8dyaFRPyW+HvPyyLJkDRz016iADjHrSwvFTPnLyA6hVYWmXMoeI0yVW2xgA4FKWC5Ugx1DYhkzFOUz1cjl93o/DKbFyXjwmoxxJvHXyMzY+lrp1lKxc72TU4OpLTpesLsNA1c98kpcCeQbT3zITG6lk7PlSshxXsEtFxJOKAiUlFFJCIRHEVCFF1YKW5lJbTrkOsmG9wKH9JUTFhhBDUFqkIugy8u6kIE89XhEUTEpQMHtyHBM+KGT1RmeVNRvCxCnVbMz+izDuuPNuNqzexTvPmxAEAadLxHKjGYMkSRw96eNKRgCLSUbThioiI+QU5AuMe1YGgUgacRvH2UsrOiITZHglNyfZT7KUhh4TmVymSQ3yFnJBjlmKpIwSzEIkDV13s3b1bnZv0zN0gInHR+STtSMfYyCGDC5ipwgVGgL40aFH4xN4Z3wEv+7LZf+2ihL9Vs3UZGRk/G2bJCQkMPipEeX/1phUhKwh5IKcYqxEEQ9IXOEUKdQjWqjwR2SCjNhAXQpPCsycl830TyMZ+0YRaxcnVWn0kJyoZMEcM08PKmb39j30f7Q/Gn2Ie++uuaz1wQcVfJW+E01xFEINXXj0gpErl/9+d2e1Wk1EVH16dTtb6e9vf1pMcqKCjUsqsr7TUtRMeNvBI48EMGgl9NFunhyg4ehZJxcu+9HrZKQkKRjQ11iulZ9WS4lPn0+67Dci7Y3RY8KDC2f0Bbr08DHiKQvXsv3c10mDWiVnwbIy7KUhMnMCbF6aVC0xbzLKEatpvN2grhIJaNLk1qQvNBoNHp8Kk15GBLHUpiEX9HuQp8hQKAQG9FYx+PEYftntYdzbhQgC7Pvdg9adSr4sG53Zi7vEgZkolChJKehEpuIc3y3LIzpSTteO2vI9WLEtxK79bi5cDhDyGBEEAYu7NucO2Zj3nY7X3i8h81Q0DYIdyjOq6koSeVznHEeIj7Uz8qnqiYMvP7YwdOBF9CVtQJKIS9XTt+8jt2SL/xT079+fTz54k6mzS2hQT8n9ncPk1s0kmAiLnI9uyHylX/fTsVcuQZWVyNuttG2lJCtb5MTpACGFh4H9qq+eePQhAx9+kgvOCi1ehaDEZG3B59PP8uUnFg6f8LF7l0hOroz06wGOnfLRpKGKSa9HsWaTkzqpCqZO209ESWMiAinIBBkuqQxb1GnGjBXo3V3HmNfDCRwajYynHtWxbdsWevbsfcs2+WrKDGJstaoNLCZJdTjMLlKoV+P5KrTExnr4ZUVy+fsvCALt22hZPjeBzn2zET0aNLbaePQBJEli6+5wY7dMLhFNPAnULt8rq9BQh8Zkchkr2RhDFs6fl+G6kEyrP96HpyEn12cy0H6ZVd9H8/IzZoa9Mv+WyE+AF8a9y6P99zB8oBG1umLeWbLKwRcfhJ+Fcxd9PPdaATIZlYjPmxAEgclvR/POZ8Xc37lqVYvfL7FklYOWTVWViM+baN5Yzf13m9i9pBbX069X+uzX/W5Ky0TeezWSR4bnMf5ZC5/PtvPgfXr6Pm+goCjE3O9KmTG/hOeGmhEEgVbN1GSmn7klO8TGJ2C/Voig8jHsWYmlK+SYM5qU94RJFtPIPHeJhwdl4/GKmCV7eWboH+GQ7ODTECnWpTDiJK+9YGH+FAFvmYIA/hqvHyRAQOEkS32MCKOKzJIMAkE3CaE05IICv+QjW3ERuzqTWLUGm03gKLvRSLobEjOlyBDQm4MMG2Rk254yXC5Xjdf7O/g/S36eO3eO9evXk56eTklJCa+88gp33nlnjcf//vvvbN26lYyMDILBIMnJyTz66KO0atWq/Jjdu3cze/bsKuf+8MMPf7uBQ3Ww5p6lUftSLpwq45t3jNWWctaro6JBCxvF25zoBAMRURJur0RCXPgnDQQkZszxkmBvT7EyC9FcACEFmpJUzGIsBdeS+H5lMbv3u2l3uxaLuWq2VDAoceqcH02MkxbdT+DxShw64sdlk3H6vMBD3fVotWGx2na3a8uzZNZvcZJfEI4mNKyn4tHeBpbMMaKL+2udG29i9aolPPNkRSdNjUbG1PdjcLpELl7x89yEAr74IIquHStPYH6/xCNPlFDPfk84knDDfIayljhOFTNw6HE2rw6XvowbZWHR8jJ2rUkkIT68aEqSRNM7C3FlO9CLkWHi8x+gFjTEhdJIzzhPhKXmzXK9OiqKSyoiK68/r6L3kPm3TH62a9eOD5QfE+dLITN2Nyn1vIwfasFokLF2s5MJHxSx8psEDh3z8txrBYx/1kLd2ioizAIPDSrAbzegL2qAVjJyXlbKddl52tyXy8tjjCjkAuPfLeLcRR9KlUDfBww8/biRU+f87NjrxuURGfKiFY1K4K47tXww1cbwQWbmLCrl/s768k1/UXG4q/a9d2vZtDQJnVZgy243A5/J55OJ0dzZOvz77/rNS/eez/Ngz363ZAOAbvf3wu/3kZk7mfP2M0SG4kijCWf4ncbS7ahvZHyIkkix7gp33lPGe29EM/oVK7M+jSWtlpKBIwux5xhoQMswkRMCMSiSx3UWzL9EyxZKrlwLcO8j2djtEh63RH62hpa0R4uuvDuuX/JxigPoQpZqiVeAZOpyiZME8GEikhbSXWRZdzBxloUffnTy02Y5U2fV0LXh34T/zXOhKIpcuZKJ1xciTp2AIlTZzqWSjaucoVagIRGFMfy69jij/FbeezWKxHgFTpfI4pVlbP3VzbI58Wze6aLTjdK8TTtctLtNXaWhmUIhsGh2JK3vukLZdTPX7cW89GwUMrcZn1KBXygkIkbO6fM+5DLweiW0NWRBh0LhgFVOXhApKCc/4ijRJsW/FMHs1Kkzly8OoueT84mPkfH7MW+VDMWbOHHGRyDgZs+vP9HtQTX9+kRSWuZn3gKJoquR1CppygXdHnLjrMhQoNYFGfmUhtFDovjq61L8uiIi2+fw0Qt6DHozI8ce5eRVDVGhJIL4KVRk0rKhRGSUluFjbOzZ5+O229QsnRdd7jwPGWgiMztAt34FbJq5kw0//EJqo2Smz52GyXTrmaAP9HiEuTP2cnBzSqWu15Ik8dJoCx9+aeP+zrpy51eSJLJzg0hSOOhzEzKZwJR3onlsZB77N6YQG61gz0EPGnXNWZwajUB0lJxie4jDJ3xs+CGRenWUfPtDKeNGV9XqO3LCS8tmSo6Lh7H5lbw6Qss9HaJITlRWyoYK+KthAv4JFn+3mMceMrJ8jYOuHbXUq1P5vfvm+1Jua6Hi5/TfSPQ0JYZEJCQKyOG67BxLF5ppUFdJ74edeAuiaEAiZqIoIhcfHqKJx4ubNKpvwqIQlOglI45AiJT8zoh54THoEcivvZ0nH62+lP+tcZEMHJ1fLfn5+ewSej30zC3b4lbwv3k+fOnld/ll43YSE8PPTv00FfsOF3Hmgo9X3y+iWWMVrZqqOXjUy5sfF6FRC4SCcqIDtcjgIg5KMGAuJ2WShbrESEnkc50rnCFEEBU1k89qtAQId1UWBAFTUWNmfnOJDyeaWTA9lradzpOef5UU6pJGk/KNo0Oyc952kFBIAgncHhGzMryOXskIYHMdAIb9W2z01LAnWfzRSuJdtXHjgIgCymIz8WVJRLlbV3tOlL82S1dcY/1KC7HR8hozftq00qCIsKLRhn2Z5NRkXG4nJmP1peTBoMTUT8y8/ZoEJTXfswRs3OalXfs+tzTWm3iw5yP4PRXkZ1FxiItX/eXkD8Di5U4mT5IRb+tKsqAAF4hOkfmfnUdILOOrz2Lo2lHHV/Ps9BiYg8Uc1o7PLwgy8DEdu/fZ0auOceFiiB73aRk3Rk+j+uG188WRZrr2z2HmJzFMeTcat0di8Jj8GjOSRbFCGuWPSM8MEghKlJT8ibFqQKvWXVmwYgN2IQ+VpCK5VpDfd1ROTBjyuJIhj4fXnP7DckmKLWHXXi/zZ0bzysQDHDklYtZocaXu5o1hWlKSTfx+1MPkGTY+eSuaeYs87PtVQF6UghSUkU8GWWxDjxHs0G+QHUFS0jx4RyXSRBAEEqlNqVRMo4Y17xdua6EBQzGUQIgAo56ZiFZbM7n+r+J/81yoUChISm1Mctwlfvo2gR4Dc2l7W/V7zKhIOXoD/DTfVKkxTZkjRI+BuZX8iD9CJhOIiBCQMitXKlikaBYv8bFrpw2cFkwl7dEnHuKFkWEfwOMR6dI/m6VzEriS7mfYUAm9OpOVqy4TDAjUqydj9ng9LZqoOXvRR0xUxfzRppWKFb/s+VvkZ35WPvFC1eocuJEoIJlxUXOgtcRwhU9fiqjWHpERcrrdbWLP/CZECrF4jXmcu+jn5QkuYspac5393EFXIFzOXGQ+ixRZQGK8DItNJL/YS16RBQ0GkqshYCMDqVw+kcf5S34aN1Dh8zlvefwmk4mOd3fh9ha/Vvp7mVMkNjq8Hxj7ZiFvvhTJgcPeGr+nU3sdHm8RL7xVyKTXosr5kdz8IKNftRIIiFUqJv+IwYO07N/o4Nc9IgVFQWKjw7zM/KVlfPxmFIuWlzH4USNffm3nx28TKlWrPdTdwKfTbUyZZWPC8+FEA7f71oi/SZM/YNhjw4m2QHq2hMbkw93wN3xlWnQFDVCJaurRHEqac1E6wXmO0lxqh1ao4FI8kotLnKRp6A4kJHyaIoYPiuDrebkUu2X4NWpiXNXLPWXLLjP3KyOLf3Lw/HANX8xxo1Vd4+jRq8iQk1ZHxmdjtfR9MJkTZ3wMG2NHe7kdReRRRD61aIAeI54yO1OmXCWocDNk1K1Vy/4z/J8lP30+H7Vr16ZLly5MnTr1nx5//vx5WrRowcCBA9Hr9ezatYvJkyfz8ccfU6dOnfLjtFotX331VaVz/50TOoDJKLDqu2ja9ciiwx0pNR53fxcNs7cVopRUiJoybPYQEz4o5N67dSxaUYZSB/n1NpGSpGDC8xbMphBzvj3Fvt0KogtbM/6tdNx+ocaMledeK6BjWy2ndqdWdCUMSrz0TiHXrge579EcGqQpmfZhDGZTxct74IiXvj0qMj6eftzE2o1WxNCtZX6eP3eIp16t6oQa9DJub6nhtlZqPNXMXyvXOlEW1alWj8IoRZFzRc/la37qp6kQBIH7O+sotosk3KiUFASBju0VbP8xk2jiq3yHQ7DhiD1DQoKP+hYNXfpl81B3A+NGWaosGqfP+3ikV4UtNBoZZqMXj8dzS05NXFwcIVWAdNN23pigYfgTFdH8+zvruZrhp/fgXH7+PpGpc+w8NiKPYlsIvV6Oz6VAjxq5pESDDq2kJzKYQE7pIdJSRe7tpKN1cw3vTC5i2dcJlTblZY4QA0bl8+nEaIpLQox7q5DkRAXrv09i/2EPfZ7KZeRgM/fdrWP4S1Y+mRhF62YVdn/sISMPdNHx8JA81i1OxO+XWLvJxW8Hb73M7SbkcgUOZxlpDQNYHbsJ2SLQqp0cc2xHKVMQoVejNQZ5+kktLz8XiUwmsGBaHIPH5OMPwIVTSprQplIZikyQkUQdQsEQOccCTDmTToIsFYu3Ftc5hBYtmVzCixudZCSNJqgENY2k1lzkRI33qhY0uKQy6hHOrBMQCOUncF/vXHCYCRiD5OXlkZRUVZPv34X/zXPhjh1bMRmDeDygCv5DF09J5AqnaUmHcvI5sfR2dq/7nUFX8zGbZSjk8EhvIz/OS6DMIfLVN3aWfx3O/Jk6285P86svr5PLBR7soWL23MPcHuiKqviGw+yBeMnPnh17UShKycwJsGKdo7yTY6X7EyUOHPHwzvhIXplYgifmMm+8quPAcSUXLlygcePqNRb/CiTRyLVD8WQILi5fy+fXtclVgmTnL/kpKgnicxey5acE6tau+G0GPGxk1jwH3355gcRIGUd/q6ordinDx5BRKt4YV/HZ0V81XM3w0+eJi/iuJTJyuJp7O6t4/pUSZPmpKOOtLJ4TVWUeTE1W8tn7Ft57wUdsQRNKC0sY1P8J1m5eg0Jxa26I1ZrJq2MqHPRr1wOMf7eQ2Gg5LZuqaX+Hhi79cpj0ehTp6SFmzPWAK9ydOcchMPMbB2NGGsLkjVHGbS005c7pXXdqmDq7hN73V9+dcvMOF9ezA3Rqp+VKup+hL1qxmAT2H/YRDEk8P8yCRiNDFMMZEVPnlLD86wQKikJMnWNj1FNVn5MzF3zk5dux2WxERkZWc9XqsXXzNmrFwqLp8Tz7WgGpSQp63KvH4RRZtcFJUrycY0cgLlgbFw5y2Y+ISAAfSakBenbTM+QZG5EFrbFylMbcfmMerNCWypAuIhLEKmUjR0EkMQQJ4sWNCjUadNgpQpTEckLNL/monSqvUX/XbJKTXxji5FkfLZuG3yu/X2LW/FK+X+mkS9fMv2yDv4P/zfNhSkoKEVGRbN4RLi/OyQuSmR3g2VcLWL0wgZjoinfprXGRDHkhn+hIkQzjEeqrZRSV7MVvjUDyVWzm1YKGWjRELikoJBcnpRixVHt9B/YbmZRhGMRIjp8My1qYjHJCci/x/5BdCWAULDQJtmfM+CO4PRIPDSxk6+pY3B6JaxkB5Grrv81GgwYPYsPP60jP/AWTJYhBD3XrKCktViF4aiA5BBlBn5yMrABm45/PR2qtyGNPhLPxmjbvwIJlqxg3ylLlOEmS2L7Xzc8jE/nwkyJEW6g8cPpHlEklNGsm48tv5cyaO+SWxwvQqVMn3npNx4gbcdSNO1z071kxh/l8Ip9+7iHJ1rWSvptMkFFbaso5q51ayUqUSoFXnovgleci8HpFVCqB9MwAvZ7MZfXCBH7Z4SYgudh7tBTXl14e7mng4hU/O3/zMOm1KH5a72T8u0WYTTLyC8LP5s1MvD8irFVd1f/98Iti7mylwefz3bIN3G4Hsz6J4f6++fgIkOD/83fP45WYON7M+o1enn6uEJVGQm8J8WB3BbOnVPRM6HaPnmeHhOj+eA7+Sw1I8oebbuSSgR4j9WmJ4oZ+ZL4rkwD+GmWtkkjj5KnDNd5TMCgRCgm4JQdyjUTvhx69ZTvcCv43z4UAQX8en78Xbo71j9Iz164H+P/YO+8wKapt7f+qc56enIfMkHPOIqAIooIkkSCYAMWEglkxgAEREVEBQaKIqAgmFBM55ziEYXLsnEPV90fLDOPMeBzPufc75977Pg/Pw3RXV1et3rX22muv9b6rNzooLA5RVh7msWlmmjRQ8vMuD+EwdGqrxhwlR6WEopIgcTGKCiGja+FwSmhr+D0VIT1Jeb2ACL2W0Rzi1Dk/B476WbPRgU4joNcJ9O+l4833rHy9NpWHp1bf7P1glb0iIQ9wLiuIw1F7Vd2fQRJq13EAkBCx/mG+vhZhczGd29XOP96nl5Ltq52IgViKbB6GjHJhLVVRygFUaCq6h/ISdjJvropbBlc+RyfP+hk5qQz5lWa1nl9b1oiVa08x62E5anXdhN+uoqCggEtXgvTsUulfMlIVnDkf4Le9XqaMM5GRouRrW+0JRb9fJDFewU3X65n0UDGiCEXFIVxukYy0iEp8TZXrVyFJEiAQXdCRgcP2sWi+id7dNNgcImkpSrbv9NC9o4ZH74+ukaZr1oPR9B+ex8P3xnDuYgC701snG2RkZJCYHsBgFJlxTyItfxcmLreEefy5MxzdZsPorEcuF3BgJYNMznEUURIxEY0XNxISzemIRtBhUV1h0EA5Op0clcHPW2+Z2fZDkCNfXyBVqprILpCyadjGxZjhiWz6xsWK9Xa+XpvKpSsh5r5jYdW7Vbu+2rfW8MMX8fQcuB9fYRyd6FcxZoyimfiyepyQ7+SD99+k07JP6mSHP8P/2ORn+/btad++5l3emjBp0qQqf99xxx0cPHiQQ4cOVXHqgiBgNpv/RVdZMwJBGXK5gNEgUFIWrmjr+yNKy8O4NIX4404ycZSeG/vrcbhE3vvIRqxZzhcrElEqBQ4di5D4zn06lqXvRPPddg+PP3SCxglKfFKIU+eqO9qjJ/1oNAITRlV11gqFwDuvxDN4bAHfb0jhpbcsDByVz93jorh3fBT5hSGOnvTz6jWtoDKZQFKygExZN3Vjg8FMmSVcUc0KkF8Y4uAxH2qVQGKMkveWuqup7G75JojRk1pNvaziekrT+WXnZZo0VOHzibg9VVvKAQpLQpRRhImqi1GHrBRF66P8uCqGxPjIQlYUJVZ+4mDKI8WsWJhY8eBezA7gckvVgr9AQEIur7lS4M/QrFUz/L59TBlXvWW0UX0V902IYvQ9BbzxQjzJiXLOXQjw+PQYWjVTkZ0bZN5bx9mzXUeKpUtEedrajlde38n1fXS88Z6FxfOqczOZjHLeeTWeue9YWb4gkdYt1HTvFElu9uis5cuPU1i7ycH9TxSj0QhVEp/XnmPKHSZeequcH3+QsJdqcblcGI21CybVhj17drL1y5epnxrG65Mz8T4t739UirVERaqtPuqgAVFbilJVxuCB6ooFeHqqkmiznJdnx3L9Da5q/DtXkUp9TrCPxEATCsghl0La0L3K8TapjBPspY3UHYMQRVAK1niusBSmULiMSi0h+IWKoEQnRZFtKULCTitLV6ZOns5X339ZZ1v8Vfwn+8IVHy2kXUsVv9jCeBVWru20KKOQOJKxK4oJX61st6VT392F4vNHUGSW8tBUA3Excua+Y+Hzr13MfTqO2Bg5p8/5yckN/2nLeFKSRBqNq/EjKQUVadaufPv1TgxqE3Net9Oto7ZCAAciwc8Tc8q4Y4SJJSscePwhju5ORKeTkVNoIT8//28nP8PhMOtWriPDFamsyin6ljH3FfLMI7G0aRFRG123yc2Lc504XfDsbFOVxOdVTL/HyMefFmBzhAiHJb7d7mH+Qi9WiwBCGIXez3vzqrfnNaqvYu2Hcdx2ZwEz7kskNVnBsR1aXl9UxrlL4SrtRtdi6CAdz5iLwN0CkxRNcY6Dbd9t46ahN9Xp/vNzsxjRL/KblJSFuPex4mrq4V6vyG13FXLpcDT1nNdXBPrxksiyN0+Rm2dh0p06nnutjNYtVOw/4mPjZif5RUF+3eNlxz43vbtWnVeKS0Ns2uqiZaYas0kgOzdEp3Zaxt9uYvpkeO61MjoNyiEjTUk4DH26adm4LBlzlJzYGDlHTvoJBqUq1AsOZ5j7ZhYz/a4oFi2cw/Mvvv2X7RD2hvjymwAvPh7LV6tS6HFTDidOhsjNFdEq1OxyhohxNCFVqKrkKUkS50t3cDYrwPETIvGCGUGSVWvL9Ute9AkOEtvuZ9INKkpKJNZ/cRC5IKNfDz1XcsLknfESLpSTz6WKdjo5Cqz22lcGkiQRcmmYMFpAjM7DoFFgswkUl/t4eJqRNZ9+g883B42mbp0ifxX/yf5wx47f6NzWw6HjPjZsdvLaIgttWqh5bGp0lcQnRHjr3n8jkVsnFnD850hbp9crMn+JlTXLd5Fh6VllkZxEPfK4RDbnaCV1qbaA9kpu/PhwGXKwRReiVoHHLSNdrJz/rBYZ7Wrg9gIwCFEcPgjRnlacKsql9+BiouPDPHp/NCs//+e4gK/F/Defp1vHHJ5cmVBRkXnyrJ8Dh4txllkxCtUX1ZIkISjCvPuBh8J8gXBYqrH6yeUWcfpkdOrUiZMnT3L2xBaO+11c31tL6+ZVhaNeeMPCrTcaUKtlPP6wnrnPHSHFVpU3MyQFyTMcRswz8Mq8D+u0+XEtYmJiSEnrytpNuxg3QovXKxJ3jT/87mcPKkt6rcIWqcHmjL9vP3GJYeRygXYt1dw3IYr0VCWN6quQy+DBJ0t58G4z329IJRiU+PQrJ0+/Ws4940x8uz6VrEtBPlgdWegmxMm5cDnI3Y8Vs3JhUpU1zOHjPp6YU8bGZZVJ9EBAYtFyKweP+fAHZDzweN3a3u12O25nFl06aJELclpJXSixH+BsVqDKvHwV2blBLlwM0/OGMjIaSESZ5BiNAueyYNG8+GpjPyZazhvPx/HwFD8EICSFKCKX9vSqOFaSJOxYcWOnXCpGQCCRNBJIq7C7Gi0XisUqiuHXYvO3HmS2OE6yn+iY6DqLvtQV/8m+EMDns9GkYaRASJIkXG4RvU5gznwLWZeCTJ0URYMMJSfO+nljsZVlqx2MusWAUiEw9x0Lrt8Fvp6YU05RaYiu7TU89VBMhSjwnoNeJGt1WiM75Rh/p5MRpTCnZftICnpY85mc5k1UbFmdwuETfh59vpSVC5O4b0IUdz8a6T67WmwkihJL1zgIBqVIxS8RKqYly91Mur/737JH997dOHo5CzPVN7PDUkSosB5NOc1BmkntK4oGJEmiXJ+FKTpMfmGoQhj3j7h8OYwsqCZXfo7YhDBKlYhSGUJrTyLfWwYSWLQXeWKWgltvqho/tWqmZvPaeG65LQfKahbvUaDE4YAlq4LcOuKev2WDaLOB1RsdjBtR2TV7z51RvPGeBbdH4qO3E9FpBc5mBfH7xRrj1U1fuxgyQM/g6yP/JEli6Wo7X2938/TDsVzMDrDmMwd9utdcwLRitQ+VrSkGIQrl5d48cNcZAuY8ECQ8nkhstGO/D3OUnGmzSogyyRh9i5F2rSJziCBE+PoPHPEy+5VyouooiPnphmXExUtsXZNapas3NkbO8kUx3DD6EgUFF1H7VKSWpZHnv0BLOlNKIflCFvVoRpyUTAA/2boDOJUljBsbh9sjotcLiBKUOb1oMy9w4OwV4qU0BASslKBBT/CKgWWrnDicIl+sSEGtlrF8nZ1H7jPXeL1xsXK69xA4vSmjmu8VBIHMcGcO7d5VJxv8I/yPTX7+sxBFEa/Xi8FQtQLE5/Mxbdo0RFGkfv36jB49uorT/yOCwSDBYGVwKAhCRcVfbbszzZp3Yd/hXWSkKVi2xs5zM6s733BY4qedHuTxdnZ+nUFifOVP2b+Xjk+/cvLUq2W88Xw8Hdtq+OSDJEbfW8j3G1K58XodbzQspkF9BUUWJc2bqPj2JxeD+1fe6/ovnEweW3NZtyAIDB9i4LufPcx7Jo4bRudz+ISPZ+cF2XPQx5LXE6rc2/rPPJw4KtC8rb1OQj833zKRjz7Zy4IXI4vEO6ZYOHlCAKcJnVJFSciNySSw/nMXY4dXXrtSASJ/si0jiFhsYW4eVcalC3Ls5Vp+3e5g4AAFc5+Pwu2RuHxORQb1yOdSBVGvJEk4ko6z77O4KtWyMpnA5DuiuJgd5OddXvp21/Ldz24WvG9j5TtVE5WlZSFkysS/JXaSkBJHv461JwzHDTdx8Kgfnw+sNpE171VWXzSqr2LpOzG8ucjB+oXnifNkohLUFBRFqpSsNrFWBd7GDVQUFEWqO27op+PaZiWjQcb9E80Y9LIaRV+uYlA/PS/N9RCX3xOlYQ+hUKjOok8AHy19jXvHSpy7qOPUWS+vv2NDsiSSbu1cQfCNPY2Azcftd+zkp2+iK5LnzZqoyMkPYpDVXNUFRBQgpYhKdZEyi9bBXtUSpWYhjnSpMXlcpD7NkAkRJdGrIgsAFs1lQikXuGe8iqaNDezZc55Nm08QVdAeh2QhmngsFHGRkyTkJ3DixAnatGlTZ3v8d+Bf5Quh7v7Q5XRRphIZ0FfPmZNefMcqVQHLKUaXUsqIcTqGDVHj9gRZsvQo+3YoSSnrjmVvCQuFYzjcAXp21pEWp+PJF+y89q4VtQoUvih27vdVtMH/Ed/95K2x8htAJxgIOnXUd/YmgJ/ht++jaWsrQ2/UUFwa5pvtbpo0ULJ0uR9PXhwBUcvugz4G9NFx9KQPU3Lp3xr/AJcuXULp0VZ8Xuk3Y9a7GTXWhVrtJhwW8JYa8QVlJCYGmTi6dp8xYYyOX/d4GDGxjIsHY4mzdyRRUOOWHDS69WCt1XttW6oxmsMVQmZarYwRw/Ss21S735XLBeTXRBzRriTWrfqEITcPqdP9JyRmcOnKLjIbq3hvhZ1nHo2p5ru0Whnr30+id38HMlfVSqdEV2s+WfcrlwvLGHWLgVcXWjl+OoDdIRIfK2dQXz33zyxFpy1jzXtJ6HUytv7g5tPNEYL79z+2s+lrN598kFyF82n9BynkFQSZNKOY7z5Jrba4VSll9B6Wy203GchsrOLkGT+/7vGiUQncebuR4VMOIEnSX17sCnKRgFfg9rsLeWJ6DFmn1TTyd6KJEEmgxEs+LnIKF4cwJnpQaoMEAgKqsgyS3C15fcFxrjpzM7FYKa0gsQ9LYYqSd/HNhrgqyYPZD5uY9VIZzZoILJgbi8Ua5qbby7hwOh9RCpNGI+SCAmuRmryCYBV12Kv4dbcXn19Cq3ciebSczXUj+XVk0pM1H53CJ3jZt28f/fr1+0t2+O/G/8/YcNmHc1n+RiznLgZ46JlSbuin59gpPwoF3D6hnPw8EaNRYOq9GobdqMdokJGSpKCsPExcrBytVsYzj8ZisZWyZd0+Gri7RrhDJTs2ygkTwoGFU7K9NBbbohF0kYUxxWRzluh4P8/PE7j5hkh1d2lZiHnvWnl2XhlPPxyDGFDUmmADCLnV5Es5KFFx/kyAxdP1/LrHz63DJ/9tf3gtTp06hbV4G8vfqpo4b9VMzU+fp9Jr4EGMRQOrfc4iKyIpWeL0vig0ASMfrCxl2pTqCdm579iZ9sAzyGQyln04l/dfU6JRJ/Hg06XotBFaIJdL5NufPAwZoGfqpEgMPW6knpJSJwsW/kS0pwmqkBq32oFNU8Tkafcxdeq0OlfAXwuHw8GhfZf5epONFeusDB6gYcv3rorCgMJCEcFrrLUgQIOOQgckpwqkJCno1knDvTNLeHJGDB1aqxAl2PRRckWHl1IpMGlMFNf11DF1Vgl3j4/inseKaFRfxYIPrIy6xUjndhoWzInn4WdLCYUkEuMjgnTNm6h4/40EXn/XRrk1jFYj4HCJaFQCb78cz6LlrjrHhzk5ObRpDtt+9ZAsRIRJTaUtuPPuPWz7Mq5KdZXNHuKmUUV4cpJIbF6CUimweF4C/oDE4o/sNSYlAfr20CJGlYEDSsknifQqic/zHENARku6oBY0hKQQhWRzgr20kroiF+TYKccfCjLl4RJWvJNQZX7NzQ8y+yULdrdESzpjKytl3ep1jJ80/i/b4b8b/z99od/vRxTDeDwiOp2MO283sfBDG/XSFUgSrHmvMnZLSVIwqK+O+2aW0Lm9hthoOd/+5OGz5ckVsYMkRfQKxtxfxMalyZw652fiVAup1uurPDdhKUSWcIw0qRG5srME43KJ0XgISwLTJkVVnK9nFy2FJSGGjMtnxFAD7VqpGTQqj+goORq1wMXsEBnpkXF566QCenXW8NteHyXlMm6++ea/5Q8feGQ6t/8wCm2BoUrnoyiJnBT2kyo1IEFIRS4pOMk+5JISEJFHOZArRcI5Mua9Y2VjDR1Roijx8VofQVMhXfs5WbkkjfMXg0ybVcKQARbefEfAa3MTjM3jzttr3sRp2kiFObmMcGkostb6A7y6IoJInLyQyeQHBv8tGzRp2hqdfAcTHyxmyeuRZHPblmoa1VPyxTduJCkypmbcY+bemSUsnZ9YpWr41Dk/K9Y7+PLjypZuQRAwGmSMGmakS3sNXdpr+PxrN3sOeuneqer64eAxL9t3O9BH5eBx2nFgw2130djeg4Daxsr1+eh1AmcvBImNlvHUQ9GUlIX5aL0dl1vkwzcTUSgEwiLcO7OEhDgZSrWqTrY4fvwofbrVTGcoCAJzZsWy7nMnbzwXx+Jl5bz7Xohjlt2YE/xsWRLDrr25HDx4mZhYGVPv1tIgI5nbpxTSo5MGJIFtP7v5bFkynXpbaCf1xokVEYlE0lCjBRvMe+Mn+vRXoPu9oOrSlSCtmtWe9+jeWc2xTTVX/KsFDT6X+C+JEa7i/5KftWDr1q34/X66d6/cgUlJSWHatGlkZGTg9Xr55ptvePbZZ3njjTdITq65ffKLL77gs88+q/i7QYMGvPbaa8TH157Jf/b5t7hjdB9uv0nDqo1OunTQcGP/yl2UYFDigSdLaJChpFWmko83OPhtrxeZTKBRvYj63KhhRtZ97sRmD2OOkhNtltO9k5ad+3z07qZl9EgNZ7MCFJTBCzNjuP72fLZuc/PY1Gga1oskuxLja69OTIyXU1IWRhAE+nbX0bWjmumzS3l+ZgxNGlYulrJzg3y80Ua0rz75Vxy12qkmJCcns3Z1czZ9fZoX5pWiQMG0qVoSE318/Y2Tk8fUeItNPPVyDuu/sHP7zQbkcoGzOS4c8is0EGvmKvPFZLN0eYCUkp6kCXrSAClfYvfaAgYdPc2sx3QoHUkkCPWxS2UUSldIFurhwk7PHvJaaQKmTzbT/7ZCBFGO0xNg/Bg9wVDl+36/yAPPhJn1ZO3j5c+QkpKC+k9UhVUqECWJZWvtfPhmzYIiD081snJ1LpK7KYIgICEhivzpeYGKxGbXjhpeXmBh3IiqCwObPYxKVfuix+URUQXNuFUlmOO1tGjRos6OzOfzoVTYMBplnM3yc+i4H7ddSyNrdRVSlaDBWNiGNxedYf7LZgAuXA4yabQRR6h2LpmwFAIkiuL3ECtqMFhqrkiJI5lcLpImNUKhDXCGX2no7YyJGOyqQhr2vcS6ZfEV1SM3XQ+PPxRmwC2HsZ9R0ol+iLTkKLsoshaRdS6LG264oU72+O/Cv8oXQt39Yeu2bdi3O5dRw0xs3+6iXPULibFKzGaBqLCH3t00jB+jrUiydHlPw7c/enji4YOoremYDAKnT6r4LasBOm8CGoJYbRdRxJWhsKTx9AuX+OVrTbUqn9Pn/Jw9FyJTqJ2qQ44CCQm1oCG9tC/l213M3n6YGJJQo+PYIQUxJGAQlPglH6+9uYuURDl2p0h6evrf8gEA5eXlyK9pn9SVNOWLzQdo5xuETJARlAIcYzcd6EORsOtPlcjlcvD74OgvRpqL7SuCfAEZoWDtn5OkSHuV3RGuWBA3rq/kyMna2xXPnA8guirtqUBJIBCssx3un/oYUyas48b+EvuP+Hh+Zs2BdrRZTmq9MMHCAEqhavVPnKcpbZtl8fMuHyOGGDh5LsCmj5IrKsUkSeKjdQ6G31VIr64a+vbQ8e36FFQqgZ37PHRora6R7D4tRcnQgXq2bHNz202VC8LSshDFRTDsJg0tM1WUlIfp2VXLhFFGZr9SjtEgIy4WzGYzev1fo4dJSNbhsHkY2EfHyPEWWvmvr1KlrEJNtBl6DrHywqxoEuMVeL0iH39SyNtv53DkRJC4BAHXZTvpNOYk+4iSYpELcqyabB57WFOtakoQBOY9E8eNY/KZMNJETLSczZ/E0nVQPmUuK7rEK0hhBUhB7phq54sVKRXCMafO+XnsSQf7D4SJiVIQnSzyxCM6SsqVzHvNj67IgNHak4Oy7Wg0mr/9fPxX4/9nbBgOOUhLUbL1BzdPPxxDUXGYL7f4mTxORrS1CybBQEDy8+LpiyxpWcDWT+PQ6wR8fhGo9BmzZ0Sz52ABhedOUuyxo0RNIqk0oiUl+jNMm+5j5849lBQJWB0hvE4F8QYFmzZGV7TQAcTHKZj/QjwPP1PKxGllIMoJS+Eq/qnK9UsSHeiDFzfH2cN7S90UWQO8+vYd/5IKtydmTmHWfTX7rbhYOV17iBzblEeiUFmdapVKuaA4Sr2T6ST/LmyyeIGFy7nlPP5AFAlxCnLzg7z1QQhBO5QZD80EwGHPqUh0fPJBMpeuBJnySBF33xHFFyuSK6rHIJI4GD9ax7lsFemNb0YuyGndrhU33XTT3+oC+iPGj5qI41gQnwHyjyWw9ICKUFwuF7MDNKqvolmmAkzl4KyZo80tszF6uJY5T5k5dMzH7JfL+HhRIuOnF9OskZIHp5irUFtdRb10JWaTwE13FDB1opnreukot4b5eIODhR/a+OjtRD5dmkxRSYhRdxfSrpUai02ke0ctfbvrEEWJUAi2/uBmw2Yn1/XUEQrBnt3b6dHj2b98/16vly8+kZOTE0InmkAAnWAkdL4z3W7YyU2DNDRvquaXnR6++UYiLlyPBGJxlTtZtcRARpqSs1kBlDXv/wMR33c1VxnAV6UrrIR8lKhoKFRyeSsEBek0Ri1pOMFedJKBUgpRhgxs+Vyk3k+F3D9FR6NGcr7fFuSXPW5MRW1pKEQqGTUBPetXbeCJJ5/4y3b478b/T1/4zsI36dZZzcoNDqbdZWbUMAOPPFvKpq+d7N5anS5OEARemh3LjKdLCQYlVr2bWKVoSBAEhg40cPlKkC435uByi/h9ci7r9xHnaYJK0uLTluKNyaZdRoD2LS+Rne/n4gWJ8lINcoVEz5sKeOpRExcuB/H5JXp31dK7q4bPv3ZRWhbm0anRvPWuk7Lz8WjTCpl+VxQD++oJh+GzLS6yzvlwu8I0adLk7/wcJCcn89WPXzJ+1ESsRWEoVyAzSgSiPdwz9i5WLvuYInsOyqCKeHUyoVg3QcGG6JajUcuYOUvL/PdsvPmug0enVVZO+nwikx4sIa8wTEKchYMHlLTuZCUmPszgG/W4vWHatpHYu3MvjTTSn8acyckCBccdRP2hqzIoBcgRc5jS/SmmTX/sb/vFadNn0iZzCQZXMm12FKCLCqLVgtMtEgxKzH65lEWvJjBkgJ5QSGLIuHy6tNeQECfnu589GA0Ca5ckVeuC3Parh+ceqyxEWzo/gWETCmiRqWLMrUYE4Mtv3eTkB9n3XSrnLvo4fd7BS2/YSVLo8fizUJc14vUFWTRsKrL36/QKTuS0FCUd2mhY/4WTF98sZ86sWH7d7SWzkZJB/XScK+hRp3hIr4+mVbPaaSZaZqr5bU8JarWMR6ebsDosbFqcTMv2efTtoadvj8pjc/KCXLwS5KYBet5814FZpePzFdF8sNKBurwBImGKyceHGyXq331jNNqyhnz9zWm+Hebmxv46khIitDLX5oeuxckzQVTU3u0jEInLU1JqnsPqiv9LftaAnTt3snHjRh5//HGioiqrH5s2bUrTppVkwpmZmcyaNYtvv/2WyZNrJmu/7bbbGDq0UrHsapKmtLSUUChU42cAXp+/jjvH9kcSw2z9wc27H9no3E6D3SFy8pyf8bebeOktC2nJcoYOMjJzWjQymcCREz4en1PG5LEmBvXVsfugj5uujyym2rZUcyE7QO9uWvz+COG4SgnDJhTSurmauFg5dz1UjNUWJipKzr7DXm4dXHPV0P7DPoYMjJzXaBCQJGjfSs33P3s4dtLPmNuMfPOjh1/3evhmfTL3zijm8DGJwsLCv/grRPDK3PcZOWIAfXtoeGSqibyCEOmpSiaONnHuQoChY/IR/RoWvhLN/iN+wmGJTcuT6D04D2d5ajUFs2LhClafm2buvhUVZFd/l+hwKiVnffy8IxvkITySCwnI5hz50mVMxHBbk9qdekqSArlfT1rRdZzQ/ojJKOOx50tRyKFju2i++1XJ3fc+T8OGTepsB4B+/frxwaKPmDKu5orcLdvc9O2u4+sf3dWUSq9CoRColyHDmxskJAVp2Cjyms83ks7xAAEAAElEQVQv4XaH+e5nD+s+d1YkbW+7Sc+wQYbfOUwiFaQOh8iBI146t4/seO077OPL79yolEKtqsNLV7rxWI3IErO4+95HKCoqqvP9u91uFDKRS1eCWB0i9dOUHL1srHWhZZbi+fmX4wCczQqg1QgsXeMgOjGIO9+JXqg+tgu4gk6uZdJdIT5ZVXskLAgCMklGieE0am2Ah+4z8d6He/Fo1HhED9vfTa+WUDMZ5Xz4jplxY0IIFgE5CppIbTjFAewOx5+OCYVC8aeB4H8V/pW+EOruDydMmMH2bVt56aUQumA8t0108twTURWK3AeP+rjroUg7UdNGkUl18AAdbzUq4/D+s1z4UaCj1D/S3vP7zxFVHkO+/Qx+tRX/+aYMuOU8b75iomNbDT6fyOpP3by+wEV5iZywVPMOtSiFCRKoUuWkEww0ldpwidOAFQmJPC5hkqJJpzHZ2RIPPVOKyRhDo0aN/pYPgAipu0ftqKRRwIjCb6pIfJ7T/0q6NxOZJENpT+TLr0sZN7LmaudNn4c4cEBOW1pVqW7QoufosXC1Nu2r2H3AR/OmSm4Yk8+HbybSpoUajUZGs8ZKPvnSwZhbq24aiKLEI7PtGMs6V3yPXVZG905t62yH8+fPU1Ti4Y6pTgqLQ9wysRCVEoYPMXD7UGOVwDs6SkYhYf74JKslLYePBQgRJOtSgK1rUqq0PwmCwJRxURw95ee2wQb6/y6KtXSNDbtT5M6RtbfpDhmo570V9orkpyRJPPxsOVJZPPm5TjZ/76agKCLAlJMfZPYD0UiSRElpGJvNhsPh+Et2aNexFbt/3cc7S20kqdJRearuqlvlhfS/1cnbcyv9hlYr4/67jDSs7+HuR+xExSnIjd1FenkvGtKSQ/xKqtQQ0XyFO0fWzLklk0Uq3A4d99O1g4bEeAUZaQr8B7vg1Z3HmOAhOUnFmfMiXQfn0rWDGo1axtdfKmji70pnwQgWCJT7eXzGMSbeH2bDGhPjxh4ktawnJimWQCBQ67j4/+UL4d8hNlTi84ms/czJhqXJ/LLTQ6gkgVSx8rlSCWoS3S2wHDHw1JzLXMwOVqEOAkiIU5AQJ8dqu0SHZB1+n4/SQg+GkhbEmlXMnhGN/JHK5+iDlQ4+2eykZWbN8/tjU830HpaHXpFAQTCbdBpVO8YilaBARQAfesFIW6kHJ8/sIK2BguLif57z0+FwsGvHbzR/s/ZFYo8uGo4cPc7Z0rOE/Sqc/kgSq32wP6qQusKGceXt2fLNz+QXBSi3hrHYTTzz/BK6du1KUVERkiQhF6omlBvWU/LcY7Fs/81TkfgMhSReedPBxs/9yPx6SmxBmrT+nmdeeop27dpRUlLyT9/3/v37uXx5L91vlXPXnVGIYoAVqxzs2qNg0Mh8Hrk/mnEjDISiCwk6MqttBEmShDP+LNPujsRDHdtGuOhWfuLkjuFGXl5g5bHpNW8wFRSFKCwJ88OnqRX3nJKk4M0X4tn8nYunXi3jzRfiSUpQYDbLWfhyAr2G5dCm3xV6d9NijpJx4oyfdq00rFoUoYzSaWVYLaV1mhe0Wi0XrqhJS7LiFGwkEOFQNwnRyPJ68cuve2nWRMX338joEO6LSlBHquzNpyqS+Y3qKzl2yl8rZ+KREz4kZ8TvazHgwk40ET9UyBVaUbNQUDypXCGLFOoRRSwFXCZBSkNuVTD/zQukkI6JGJKQKCKHJCKJO7kgp7Sw7B/a4X9CbPh3fOGWzat5YpqJGU+V0r61mu6dtLw0O5YJDxbXKrSVGK/A6RKJi5FXSXxei8l3RPHjbx4uXA5yYV8GuflBPl6fRUmJROeOckbdGsfF7CDvrbRTXCKhzupCCyEOp2SjJHUn3/3kpUMbNYVFIZ5+2U55qcA9E3UcCXl4/U0f7pxUoiQTMpeMp54vJ/5dBR3aaBg73EjfHlp63JTPhQsX/vIm6B9hNpvZsm0zJ06c4NKlS8TExFBeWs78lxcQb09HGzTgEzxYNAUMHXoT277dhkxTxndfmFGpBBa8AesWxvHx6lzatFbg80mcPSshlaYiC9iJzWlXIYwTKPCz5soxrEIJ0eFkMsUGlHl2V1Tj1oTcHLjAUdKkhiSSjoBAqawAT3I5G1ZupFWrVv+UXywuLkYeiEapluh/o4YXn0wgJlqOJEW6ZWe+UEbPm3NZ8XYit9xo4OZBeg4f97Npq5OzWX4O/1iPaHPVNeW+w158PgmjXlZBWWGOkjN7Rgw//upm/+GI+Mj4kcYKCoMeMQpEMUKf1bhhgEmjNbyz9ADBgiCvPJVQ4xgde5uRwWMdvLPUhkoJZRaRjV/reP2tB+vkDwcMHMbJM/trff9yThC9TuDchQCZjVU8Ni2Kjz6+TDCgYPQkCy1byOndU8mzL7pxFOtRBPX4FAF8LgW+WBf9hruxW2TEBzScZD9NaVuRa5EkCQslXOYMelcyT9wv59HoAqJiQ7y2yMKyBdW76TwekW+3e0in5nWKX/Ki0Ab59NN1jB5du0BwXXzh/yU//4Ddu3fz/vvv8+ijj/7DNlSZTEajRo3+NJGjVCpR1rKdeDWhVBNSU1ORKaLwZMXz6658XpwdTXqKEp1WRm5+kPlLrMjlsHZJcpXAtn1rDRuXJjP0zgKu7121HDs3P0jj37Pu679w4HKHyWysrqhoAeBxOHDUy6w55cx7x8qQAYZqi9/i0hAHj/l5+cnILshve73cMdxEIGhj6CADbyy24fGJ3DzIwJMPRZKy77wRxeBRJfh8vjq1fAuCgNVSSE6BxOvvWmnaSMW6z50UloSZ+3QsTz5mZMlyJ8/OK2f14qSKSXPnd7G06bmLWHksZm89RCGMP/YyaY19lB7RVEl8XotYf31+/eUS+eFcRMpoRnv0gokcKQs7VvYdqpnfESIJNkUwMimYPQ1YurCI6NQQNw5Wcy63K6vXvoVCofjT3/3P0K1bN55/VsO2X9wM6hfhISkujSjJy2URJbktq1P48ts/V8lzuUVkQK55L/XiQ9w2qQClQuK6EXncNtjI8gWJmKPkeL0iqz9zcsPofO6dEMXGLU7CYUiIlzPj6VJuul7PhFFGnny5jC8/Tuat920s/sjG9MnmKt+396CXNZ9biWpgJxhWkZrWiHA4XOdKD61WS5lVxQerCtFrZdw8SEfOMRWU13y8IAggCezY6+XFN8v56O1EBo7Mw2nTUsoBMqX2mH7n/5IkiUKuYKWEmDg/0+82sWatpdZAOCyF8eHGrrHy4uxovvneR2oGfLUqhvufCNVaHdyulRpVlBMskb9NQjQKSYlKrfzb4+K/Cv9qXwh194eZmZm47VrM7ka0v+0Cb8ypugjr1E7Dx4uSmDa7hC9XVu4IjhmlYt9+L42lVhW8RtciNdSc/fLvSPO3IHQohsl3nEfSWRDDAkpLGhZ/PlFRHkpD50jyVK8gL9ZkoRfk8AfBtSJyUaGhES0rFlg2yjjJPnylfp571sS6r5JITk7+27+3y+WiXpNocuXfo1Mq8bkUBEvCiKJIYcIe2jSW4d4dCwJEexswb342Nw3UVgvovtvuIfeSAokw5ziKTJKRRAbxpCAIAnpLIx6anc3iN6MRBAGvV2Tt506+/NZFXkEIpVJg7G0Glq21c+FyELkctFqBVZ86OXE6wJRxUSTFy9l32MdzL7vwnW9CjHCVJ0vEGl/IlHsX1tkOy5e+xpD+Mg6dCLL2vSRaZKpxuUVWf+bg1kkFfPJBEiZjJNg9cy5EQg3q1V6VhawrXq7rrSE6Sl4rT+nj06KZNruElCQFCz6wkl8U4o7hRvz+2tv7A0EJuzOMxRrmxFk/7y63062jhg4tAyxc5ubr9Um0bh4JkAuLQzw9t4yT54K0ajskUo3/F+3xwIznKSwYw4F9FpoQU62l1ZdwgWcfrzlJO+g6HY0aKPhwfgKFxSIvL9hJ6QkjTW1tKCYXudyFRlM7/6DRIMPrq7RBcpyGInSYS3sQLglRdjKIRlHCyOnZ3Dlax+DhVlr5+1TZSFAJalJtnVmxfAd3jJSR2siHv9SHVm5ALpf/j/eHfyc2bNy0IyPv+YrkJAUWW5hlKwM0DHepsZ05OpDOxk1nefABXbWNOIs1jEYj48b+OqZPNtOkoYpyS5ixU47hzBf549TcoZ2KorLaqzLSU5XERsuRx5Vz4ZwFwQ8pNIgICUlB8qL3oUuyMrSdmqKS3zh/Rk50cTvUaHA4nf+S33rVytUo/TouXQnWyHEMkda7p2Ya+fJbFyfOuGmeoCLrqIeg24+KiL8uEXIp0J7G7Fex51c5Tl+YqQ/dTceOHYHK3yYkGnG6PBUbcQD9emhZvdHB0jU27hpjYsQEC3l7GpDia4AgCCQD/kM+Hpz4MK8vmUu37t3+qXuWJIkXn3uAtUvNdGlf+ftc31vHjr0eptytYt4CO+9/bMMYIyPL8htpzo4VcY9P8lAac5SHH1JU4fm74bqI6vuCOfFER9mx2cNQbQsJlq6x8+yjMVWqXK/ilhsjc4PDGUaSIjGqUing9kj066nhkfui8fokmjZUVkmUfPOTnK79+tV5TNw/7VlmPTqJcqmYemQCElZ1DpLOSSA/madfzKdRuEtFdbyEhNFQ+VwolQKD+ul5f5WdqRPNVc7t94tMe6IUhaUTCJHOnyPsIEVqULH5XlOcAZE4VC8ZUaIhUTCTIKVymoOkUJ9GtKSMQlKFCAfiJel0xeckScIX8P3b+UH49/CFlnIrv+3x8vLsWOa8YcFqF+naUY3d8SeUZ0Q6J9NTak996HUyRAlMxsiYTE9V8vBUI8tWuViy1MeiJX4ym8q4kOfDlRdLihCHT/LiaLiLXz9LrqACArA7wgwaXsr6pTocBOhM/8h4EQBbAwJWP3dM3Mm3m+U0yFCSkqRgyAAdC+a/xdPPPvOn9/FnCIfD1KtXj+bNm3P27Fkev2822JQUk4caLSlSfZrYO/DTup3Yw05uu1VOvXQlh4/7UAWNxLubIbkyyc3xICAjGRVH2Uk7elUpNrk6hxfxC3E0RyPoCJa15L3lucx8sPpG2f4jPvwlMXSgA8XkcJJ9eHHTb1Af3liwApPJ9E+P9x2/7UDu0NB2WBGLXq+s1BQEget76/lsuZJbJhQwaUYxapVAnx4aruSGQYKWzVT0HpbLI/dHc9P1etwekXeWWtm+00uDdCWPzyklvyhEh9YannkkhkF9dby2yMK2DXEcPObn7Q9t2Bwi4bDEdT117D3k5ZMPUxBFiftmlvDR2wncOqmQbh1rn0tbN1fxzXY3peVhjOYMXpqzlNTU1DrZ5eabb2bggsd47jGxxiTreyts3HCdntPnAzRtpOS5Vxz4HBr2/qwhTIgfvg+y4G0/7aQ+JF/TTRQruTjv2EnDBiHat1Dxw1eXaCq1rVJkJggCsSQSkoIUk0eiqxOX/AE69LURCIksWmZl6iRzBb1IaVmI0XdZUBU24QInaC5V7eQUJZFs/UGaNhcJh0P/Mn/4f8nPa7Bz506WLFnCQw89RIcO/5hwW5Ikrly5Qnp67Yrs/wwS4s1cvuhEnt+UJcsvo9FFfvQenbTMnBbDN9vdxJhlrPvcwbfbPYRFiX49dNwx3Mj0yVG89JalohIvFJLY+oObr9ea+XCVg9RkBSfPiqx9L7laiXrndlrGDjfy5hILA0bm8fZL8bRvrUEUJX741cOb71l555UIr+cvuz2YDDJmvliK2yPh98NdY01s/MqFWuVmQJ9IkrFVMzUGA5SUlNTJXt9++y1mU4hlC1IqFHkhkoAdP72IBXPi+TrDTcN6SlZtdDLxd4GmjDQl7TtI+AOljBwaqfq7+UYdNruaO0fKa02YyQU52VdApTXShPYVSVI1WqKRc+aYh4KiUI0iVM+8akX3e2WTEiVKTzqGrDi+CuwkJuXgv+Shff/Dzdw18UYa1bPhcovUT1fi90scPuGnf08Nep2MzEYqjpzw1diWWVoWoqgkTCBpG106K3jywRgyG6uYv8RKOCzx5EOVC16tVsbksSZ++NXNmo0OJo01oVQI5BaEaNZYRYtmKu6bWULHdmpMRjnPPRbDywss3Dw+nyED9Oi0Mr7Z7ubAUR/3TzIxdriJYFBi9cbHWflRIgsWriU2tjqfbW0QBAG9qT52Wzafr4io0i9bXlZrgtItOckp9PHV9yLL3krgw9V27KVqWrivQyRMNue4IJ1AhpwwETLwBjTBrTxJYbEerSmEpaCIWKpXkhTILnLnODnZeTLKS2Wc2xuLIs5KMCRh1P95O7+8hjzLqZOn/rId/jvw7+QLtUozYnwez82uuQo9JUlBfKycS1eCNKwXCaBDIQkZMuJq+O2uIlGexDF+pbHUhkRLBwSrgEOycpkzJJJGcrMs5PI8sk84SHS2QSvo8UkerOZztO5l5cRxEXIrz+eQLATw01LoVPGaIAhEE09LqTNH2MljD4s0aCXD5/P9LUGX4uJiHnpgFI9P9TK4fxIymUC5Jcxzr1n48as9DBwoodEo2LHbixY9CkGJMaczvQYd4P67tQy5QYvTJbJoqZ3vt/uQlafRiZYoBRVBKUA+lznFflpInYn2NmDfFj9dj19k0jgD6zY5mXKHic+WJaPRyLicE2TuQguZjVW880qlMJIkSezc52PiA8UU5gu4fWGiPQ1I9qciIWGlBHtCEc+8+iQJCdUFlf4Rzp07QcgTZMvqlIrn3qCXMXWimTbN1cx6qYwlryeyYr0DwZJYjYMwLIXxxV5i3uwYvvjG9ac8RKnJCi5eDrJ4hY0p46Jo2lDBgJEFHDru57abah6PSz92cfCIn8deKKV+upL5L8RViN41bSpj7SYX856J/PbJiQqWvZVIr5sLWfDutDrZoWnTpsx++gPGjx6F1+up9r5KF6y1AwCgdQs1ew/52PqDB41GICrDRr5yF43rqenQXsvuA74qiqnXYuc+b4VCrSRJnLngJ55IwkkuKJCjoDw+mwfvNXDgqB+9O7XGCmpBEDCWZbJ46Vl6dVfy1V4HmIP/kDv4vxv/Lv7w3NnzxBoFHpsazccbHFjLZSQINY9fQRAQfAZG31o1EfjDr25efNOCSgUXs4NEm53MnBZNbIycLZ/E0qpXPgeO+unYRs2ZrADhcCTZfZX3uyY4XSL1MxS89mwc9zxWzLnzp5AbLpGfC/oED8vejmdQv4yK4x3OMLeMO4TsqAaTUYbH40Gnq5sg5h+x7esfMJa05OU3j7Li3erVHy63yPc/eWndXMWhY352bkknMV7BiTN+Xn7tIFlZElcKgoSCMlp4u2DyRWIhURL55u2f2PnrTlZvWFXBzTlq7DTmvPUKbzxX+YwIgsDS+YncOKqQl153orKk0UhsWCU5HaFJac7MB5/g5z3ba036/BUcOXKE7h0DdGlfPdHQu5uOJi1dlFtUjBmpZuNXLswpHnJLdyMGlIRD0KmjnHmz9XTvVLXKTCaLqGeXlIXo2UXDms+cFRVN1+LQcT/PPVb7JkmfblqOngywY6+XcbcbyboUQAAOHw+g0wo0aajEahMRBBGtVsbF7AAHTxh58ImudbZFVFQs5fkaoojmpPpnUuuJPDxVT5tWKs5fCPD6YgnpshU8kbEhE2SUllJF3OrR+808+lwZUx4pZvJYE8mJCnbv9zN/oRshpxXZnMYpWUmhPmk04hi7yJTaIyH+qcp2kACK35fbgiDQWGrNOY7SRuhGtnQWURIJE0J2TSWxnXJCYvC/XPSorvh38YXBgIHfdpexfn0IRWlD/MYCzkd7UasErLZwtc1egHMXAqQlKzh3sXY19ZKyEHaHSPD3Q4pKQtx4Wzny3ExighHRsEvn7FyUHSVOTAABrNGn+OjduCqJz/1HfMxfYiU+SURnKCc3L0xZeRYJvsyKcaIS1MQUdeTFV4+w8v3IczRssI55iw/9LZtYLBZeeu4Vjuw7ilxUEJYFKbeVo/RoyaABeox4cJHNOTToaOBqRp7sMjf/Lk6UmqwgpHYCv/OuEnm9SMohlqQau+wEQaC+1JwicqhPM2ID9fnogwKUKgf3T4oIvkmSxHc/eXj0cQ9J5b1RCApSaUgqDQlKAYrzizGZ/jWid6IoIosv5sWnaz5fo/oqOrTRMPfpOKJMMma9VMa+w15MBhl+v4RMBjIBnn+9HK9f4sRpP5uWp1RQAElSJA8y6p5CPluWTL10BX1vzaN1czWvPBlLeqqScFhiyw9u1n/hRKUUSE1W8taciHBwfKwcUYxQTtUEj1eieVMVsdEKii3KP+0Qrg1yuZzklMbcMfUyH7yRUCGGGAhILFxqxfB7BeuK9XYuXxbZ9IkcvaSjHpnoBAPHpT00kdpUE3vVCQbqeTrQuslpnp9toskWC0bMNV5DPCmUmE5iT/qZe25VozMo+XW3h0+/crH5OzcGgwyfTyS/QMRRrEMtigTws5/tZEhN0GHEhY0i1QVi43zERMfRrVvvOtuiNvz7eNR/MXw+H9nZ2WRnZwORpFt2djZlZWUArFu3jnfffbfi+J07d7J48WImTJhA06ZNsdls2Gw2PJ7KRcXGjRs5evQoxcXFZGdns2TJErKzsxk0aNB/yT30v34IQb2FGE9DLCfqU5qv5OaBRlq3UDF/sYNWzdQMGVeA0yXx9kvxvP96Aga9wLDxBUQZZahVkdJsl1tk0owi2rVSM3hUCa+85kEuCPTopK2Vm2PccCPxMXI+eCOBVZ866T88l7bXXWHDZidL5ydi0AvMfrmUyQ8VceCoj0ljTHy/IY0p46J4+N5odm1NJz5GSZveeVzMDiBJEW7Jupbyb9m8go8XJVVJfEKkfeHtl+JZtNxGKAxPPxzD2k2OKglGm0NkxcIkHpkaReuWSh56poQnXiqjyGWr9fuCUoC0NBHJHa5SHRpLEqUUEF3UgRtvK4+oAP7+XeWWMPc/VsrpPeaKHXULJRiJRiPoUBU1QS33cPHixTrde01o0KABw0dMJLOxnh8+TePjRUl88mEyJ37JQCYXmPNmOQ/fa2bWy2WUllV1mh6PyIjJhbTvJDJpnI4NHybTIlONXC7w214vD91Tvc1x5gtl3DrYwG9fpTN5bBTjR5rYuiaVSWNMrP/cye3DDPTsHAn+ZTKB5x6LZd2SZJISFGg0Ao9PN9O9o5YnH4qlfrqSJg1VzJkVxRtPO3hy1pQ63//+PbuZPtmMOUqOUikw/BYVFu2lasdFCOiPEvQq+WCpn15DCnn7HR8GTxpKQUUAPyZiyKAJrelKR6EvDYRm5GlPIgQ0PPtaOQtejULR/ASl8iuIUmQ3OSyFyJWdI7XzFRa+GotKJbB8eYAUR0ckayzHz/g5eipAMCgRCkls+8XNR+sc/LLbgyhKXMkN4ndULpYckpUQQazFtjrb4q/iP90XygQBUeWjQUbti8QWTVRcyausyl693osKDRK1bziEgwoWvaVn2IwLFNX/gROG7znFfqJlMUipl8hsKue2mzVcd4sTa5OfKG74PdHX7WXRR37WfBiD/A9Z7Dwu04DMGr9LI+gwEU0zsRPiaQ3T7p5eRytE8OrLj/DeqwGGDNBV8DHFxshZ/Fo8vW5w07atwH2Tdbjjsio+YySalNzrWfCylv43lzJmVJDDG1qSXNaNEAFyyEKSJJSCivpCJtEkkEfEV5mdjfC5lbzxroX5L8Rx19ioip3kBhlKPngzgbMXAuw/UlkCKwgCvbtpyaynJ7GwJ82sgyiT5XPa9AMnjN9RFHeQNj0yaN/xr6vMXguP286zj8bWuNDs2UVLQVGIWXNKmLfIilddhkOyVrzvkuzkxe/gzbl6+vbQsuuAlz0HvbV+19GTfqJMMrp11PDVdy763prP7cP0qFUCb71vJRCoOr72H/ayZZubHz5LYcXCJJ6fGVuR+AS4eZCBY6f8VSpHZTKBpx+J5vtvN9XZFh06dCIpFcpkEcGhaxHwRzYBasPF7CB7DvhY9Go8X61KYf936SxfGI8vHGTkMCNz37FUuz+An3d5SEpQVIiIbPnOg7fMwCn2V/hJm6yEoMrBXQ+X8NTL5QjOmlvoAXRSFOezRPLyRUIEUJrl/6V8n//J/rCk+AIP3G0mNUnO1z+6cXn/vBLCE/RXdIcAzH65lK0/uNn0UTI/bUpn99Z0mjZUMvyuQmz2MGq1jEF9dUyZUcqNY/JZvdHJxq+cTHuimN/2eCm31LwQW/Wpg9tvNtK4gYopd0Rx+zANEycoMCa5mTUjikH9qsZ9JqOcrZ8koklwEGOWIYp/Xq31V2HEzA8/+Zm7wF5l7OYXhrhxeBmuIhNz37Gy9K1Kvr/WzdVsWBnL4V1xdGqnoHW4OyahMqEnE2TEBVKxHvOwaWPlMzp48DBUplsYO9XHnoNeLNYwew95GTq2hNITaQRKY0gLN6vxOhWCEpk9zIjberJt29a/fb+//vIVd95e++aNXwyw9ZMEHr43hl1bMzjxSz3yTqWRezaBJq0CbN0YW02wAyKxoihKrNzg4OH7zBSXhfj6R3e148qtYYK1N0Ph8Uqs+cxBQXGI4TfpeXmBheceiyU5UU7f2/LoNjiXh58tYfR9hfS6OY87psG811f8LWGL/XsPEBMtI2gqpnNX2L89kQljIgrKo241cmBbGi0H5GFV5Fd8RmVNZeX6yk4pmSwiujTrgWheX2Rl6K1O3pqVQMzF64gP1acj/XBg4zh7yeMiLhxkcRw/PsqpmbrBJ3mQIa+y+aMWIhVWAGqlnLy4neSQVdHy7pacnOEwMbIEftr+U51t8Vfxn+wLU5LrcXCfQHJhH9LDzRDlAabdZWbWg9E8+FSE1/NauD0iM18s5fHp0Rj0EbqFmvD2hzYczjB2h4TPJzL+HiuGS92IC9Wr2Eg1CFG0E/tgoQSv5AZzWZXK6x9/8/DaIgvvvBLP1jWpvP9mPKOH64hue5HLcT8TkCq/2yiYOXyk0v8Vl4bR6WumF/kzWCwWhg+5nWPb96BWFqM35ePxFKHzmGgtdCVKiEEhKDEJ0bQUOgMSpRSglfRcyYuMxcR4BYnp/sg9Edn4yZKOk8N5DNSenDRgwkckjhIEgdTy7nz8WjIde1no2r+Y5j1yeXKakeTCPtUSakpBha3U/i+bA3r07IFM56d+eu3rhVbNVFzOCWLQy1g8L4E2zdUsejWBFe8k0qi+irvGRrF4XgInz/j5dGlyFe5zQYhUiI+/3cgrCy1cvhKiXrqSD+cnVHBAy+UCt95oYP37STz6fCkAbVqoOXrSz8C+OrZsq+5LIUIPtWOvl349tax7P4kNSwLMe3kKFy5cqLMdkpIbYDbJmDa7lFsnFTD2/kKGjs8nJlrOvGdi2XvYx30TTSz6yIIqaKIRrfDhIV+6TIhgBbXBH2Emnp9/jdA2xRhq3hwHKIs6xdR71Rz4NYEnH4nioXui+XxFKs89FsPFS2G0cgUXLgUI+GU0ae0jEJeNWatGj4ksjnOGQ9hkxSQYtZQUyRFl6f/STfH/sZWfFy9e5MUXX6z4e9WqVQD07duX6dOnY7VaKxw8wI8//kg4HGb58uUsX7684vWrx0OEc/DDDz/EZrOh0+lo0KABL774Io0bN/4vuYeRoyay8qOFXJR2kOHoiupMY5Y8VYgo91IQDOBw21n3fnJFtRPAHcNNDOqr59ZJBRQWhqnfqpBAUEIWUuMPBYkPNCIJM7u+ucCE6TU/gAA6nYzYGAXNmqhZ8FJkp7SsPMyKT+wMvTOfDm3UjB9pomMbNQeO+unXo/qu/awZ0Xy1Ncjg26y8OkeH2y0QE1P7LvEfIUkSHlchzZrUHNy1yFRz7mKQ3l21qNUyEuMU2B0i5ig5VlsYmQwyG6vYss3Fus+dvP96InGxcm4fX07Bj7ZqfKAA5YbzjL9DzdrFJrBVvq4QFMRICRSRS0p2L6ZOOAfmMlRKAbtDwlIip/3vvFsuyU6IYAWnZLQ/nQvnL/5LiO3Lyso4fXwLX3wUVSVAVKsjTrz3sDzyi0L076ljyJ0FtMxU0a2jhuzcIFu2eXhgchQLl9r46BrejUPHfBSVhJjzloVuHTUMHahHoRAoKApRUh5i3IjqVRR9e+j49icPdoeI01U1+jUaZNw6OMLdsf+Ij3pp1d1M25Yq0hNLOH36NC1atKj2fk24ePEiOnWYwdeIf73wpImsS1c4vc+C0dIUJWqKyKGQK2jQEU8q1nAZtjIPZuLQSkaOsBMdBqKIxYOLHLJIlNKJIYHsgIxOnQXWfRihUPhpi4ZFS6/w6WdZ2KwCQTFIRkOR7zalIJcLKOQCstIMBEHAbG3OyHE/k6hOZML9ZZw4IaG0pCK5TWCyIkYXYTSL6EsirVNhKUQWJ5AQUWpqJ6f+Z/Gf7gtDeCGkoKgkVKU171pcygky+Hdu49UbXGTnhIkihpLfVVn/CEmSUCQVYzJo+XyzG7kzjkRJS0BWiLnNRX74LKUKdUFJWYjBY/NJSRdIjJNzNiuI36lCkiTcOPDhwYEFXQ08sldhIAovbmLCieScPM+FCxfqZK/y8nLE4BVaZNbsD198IoaHninlnvFm2nV3cvLHsyR4I1UGDqwEghItSm+M+I3fXUc08VySTlNEDsnUAyCZehxlJ0lSOlm63eDw0jBDT9eO1QMdQRCY/WA0c9+xVgn+AwGJPftCpGJCEASaeruT0OMgn6+JRZIkduw7x4wHhvPG/PV1rggJh8NkNq75efH5RCQJvtnuITZaxsBbJVat243PoEEAWraUsfxxA1mXA4y8u5Apd0TxzXY3+YWhKlUbEBkjT80t4/I5Bbv3+enVTc3O/V5+2uGla3sNeQUhut2UQ4fWaobdqGfNRhflloh6cWJ87YF300ZKCorDNMioHF+tMhV8uf18newQuV8fKqWSXr1h/46dtBK7V3D6KSypfP51OaNuqc6jVFwaoqgkxNdrUyteEwSBG67T06ShilkvlZKerKDXsFzmPBFDWrKSLdtc7D7ow+EQ+WZ9akSZdJWd9z70Uc82gBLyyOMSRpWKxK7n+fq9VOJiI0m6p+9zgLdmonovLtJSBL7/2UchZ3l8/CN1tkNd8J/sD2UyAaNe4L7HS9i4NJnJD5RjKS4mluo8WgHJjyfsZ9xUOw3qqfD5RJo1UfH+G5ViiCqVwNjhJhrWV/HkK2UsfDkBqyvAgD465r8UU7HBIkkSS9fYuW54Pts/S62oJJEkiW9/8rDtVw+fLYskrG8famDjV06OnQ6QkqxgwqiaF/J6nYyuHVXs2Of72/x212Lg4AF8dnoLams9PntXw5p12SQnCbi9Iq4yLaaSTiRIAleEnTXGq3ZHmPxsJam1+PBYbyprV65n9NjRFa89OOMpdu7sw7QnZxAKlKLVCljLwRrOIYiqiuLyH2HAyJyZ5azY8BJRUTF07dqj1mNrQ6QqsOb3SstCREfJiIutHnfK5QJ9u2vZ8r2bYTdW9w8frrGTGC/HqJfTqL6K5W8l8sRLZSxbY6dfTy0ej8Rve70kxcv58lsno26pnhiRJIkvv3XxzCMxyGTQc2guiQkKQOLylSDPPhLDxNGmijFWUBRi8iMBiosL/5aohc1uo3M3iYLSMB8ujK+m2i4IAu++GU23A+eJLoz4vVhXJm++tpviEjsP3GPAZIysHT7e4OTCETNp5d2qzJcyQUYzqR0XOEkzOkRagYWeBCQ/J9iLVtKhFyptEZD8nOYQTam9NdwcF2T9Wi0j7rpI6ZUUCqRsfHgIESTOm8rq5WsYMHBAne3xV/Cf7Av1Zh0pUkM0QiQuUaJCp5XRr4cOi1VkyLh8bh5koEE9BSdOB1i90cGtN+lpVF/Jq0/FMvyuQp59LIbB/fXIZAIOZ5jX37Xy/c9u1i1J4pbRNtJbFKIMmGgtVB/fkYrHTPK5RLT6mjZdUeL1dy1s/jglUgDyYikWm8i946OYPtnMoeM+Xn79ZwoL9Sh1kbWTP+yv6Ch87yMHDzx6Z53t8dxTz4NYwMIPTQzoE9kc7tKvBKOt5rFXn2YcZy9KpYJV61xMnRR5/YNFUQwdsZuo/E4UkI2ZWKKIw0Pt+QI3TtTXiNXIBBlx3kaQ14iLnIDUPKJSivGkFuOyqNCXNsMsVXb9eLxu7p48FKQwScn1GT/xYZo3b15nG0CEMlCp1mKxhis2aP+InPwQtw6ufG/m9Bg+3ezk2UdjCIUjSfPFK23Ex8ortAT+iNtvNjL3nRxSkxU891hMjRs2TRupUKsE8gqCpKUo0WpkDOyr5c7pJXTtoKlCWShJEi++aWHqpCgWL7czqI+euFg5H7wu8sz8Obz19qo62eHMyf00ri9y5+0mbrxORyAIBr1AMAjTZpUweWwUQwYYWdfZzfebbZyS7cMgMxDWOJF7ZNRWNyIIAohyokwyVAYfRAqF8UpuSilEQsSACW1aIc8+Vl14eWBfPbcMCrBtTSIWeTbpgZaMeeAKgiTjuZct6EknliScWHGLTmLK2xEDZJ3Kxm63V+EX/mfwPzb52bJlSz799NNa37/qqK/ihRde+IfnnDRpEpMmTfonr+yvw2w2U69eEotelug35FfkogqTXoHRHOLm9hIqtbpK4vMq4mLljBhiYNErJjJCmVgpJYcsmtKeaOLJjzpAgyblHD9d++7qybN+MlKrDo+4WDmPT48hOTFC5Duwr54ZT5fw4BRzreeZPEHDvMejmT4zm7SGqbUeVxMkSUKr+fMd4GBA4u5xkWDVH4gQEYdCEvfOLEajlhEIiCxaZmPrmtSKKtclC6IYcMt+AtmtiREjSa6QFKJMd57mvUuYMDqKj5c5q31XBk3I4xKnOYDJHo3e15CL/hxUoopWdCJIgCIplzIKaEVl245AhOeoYcOGdbr/mvDVVxuYPCZco6MVBIGH7zNz/JSfBvWUvPJkLHqtwGMvlFJUGsaol3HrYD2btrrQ6WS4PSJTHikmLVnBktcT0WsFfvjVw41j8lk8L4Ed+7yMGFIzATFEyJnXbXKw/6ifByabaxRGWbzcxlMP15zwHjogyL59v/7l5GdWVhZyZLjclTuEcrnAJx/Fcvi4j7ffO8Q33/vQ+5JpRRfkKLBQTIgAchQYMJPLRdrSvUpVb7rUmPMcw48Xc6zI/JejK+yr08mY9VAUsx6KjMe21+XwxcrUijaprEshdETG30n2kRrKRB+K4qdvz9BG6oHsKr+PM42QoxlHr+wkHQ8OyUo+l1GiJp5Uuveue5vXX8V/ui9skBlH7qlS3njHyfyXq1eQ2exhjp/2k3UpwKNP2sk9Y6SBtQ/nOUYxeZiluIoAGcAuWbAkHEZSuXn0eRfK3EwyiCQJg4llfL4yqhpna0KcgqXzE5m/xMrr71o4eDRIQZmWXL4nirgIXxwifslX64LXh4dYIsGAtjSKLV9s4ZHH/3qiJy8vj5ZNa38/LUXJhctBbh6fT3SUDGPzbA6fzsYsi8YWcNAq1KtGv1GfTI6yiyQp43dFWxlhKcxx+Q4SfekYPfF0ueVkrd/bqL6Ki9lBPlhlR6mEgX10PPa0HX1pZXuXXjBx4XwkmhIEgT7dtKxcEOShF2bwwdIv/rINAAJ+EZ+vOpdRbn6QyQ8XM2KogXEjTKiU8O1PHjZ/5+b9+Xq6doiMgd0HvKzd5OTrtZE5YcRQAxMfLOLpR6Lp10OHIAjkF4Z47IVSbLYwbdup2P5LkLMXfQwfYuDBKeaK+5IkiflLrHy0zkGZRWTnlnR635xbpZXyjyizhDEZql77pSsB5Iq6J4CUSiVarYH8UisL3tbx/rLfKMhXYbfJMBjdPP2qF7szRGqSgob1IpX3VpvIbXcV8PxjNVOONKynRBShpDzM3WONvLzAQnysginjTLRrpWHNJgfdBudSP13BmNuMTByr5bOVJ4iyNuY4u0lNCbJrTVrFfDCor44nYnIR85pWoyAAcMWd4+hZD4GSeNQyNzcOvrHOdqgL/pP9oc6QwpKPCmjbQk3LZmqeecLE+Ekn0EoGdELlXB2SgpxV7SbWFMJXHEee6CY2SeSFx2v+zbt20PD4i6XcMCaPQADWLkmq4isEQeDe8Wa+/9nLdbfl0TxTjUoFJaVhOrXT8Mn7SRW/t1otEAyBJIFGRRVOzD8iI01Bw2IFP//8E/37X/9P2Wb8pDv5aOlHxFrTifPWg/zGhPPCGBAw/T7uQgQJBGD8PRbcHujXR8HkOw0Y9DJKysKowrU/gwpBgd9dtVrs4MGDPPvURJa9FUePzumROSQosXyNi2ee9+AJOmvdEAvrrTRpqGTxq3ImP/4aXbturvM99+p9E5u//5HO7aq/53CJf2r7px+OoW3/K5SUhxh/uwm1WobDGWbRMhtrNjmZMMrIrAcisZtGI+OdVxKwWMNs3OJk70Efm5YnExbhtkkFdO+krah6gohffPKVMpwukdkvl5GRqkAmk5GapGTLD5GE611jqy5iU5IUfPK+wJhpT7Fy9fd1tkU4bGXqFANPveqrkZYKImMxPjGMWBBGJsiRCTLSynrw4dsH+OiTXNRq8HolhNI0GgU61jhfqtAQJEAQP1qZBqRI+3IrqQtZnCAshdCgw4sbCYkmtMYgVL1Xn+RBiQqP5KRRZpjWzTV8vjKJUSN9JJZ1RiWoKZJyuMAJmjr/a4pr4D/bF+ZfLiCBtIq/hbIUNn6Vw/W9dQwfYmDoQD3f/eymoChMUoIcrUZg+29eftqRh9cLDneIzd+6eWepjXAYQmGJkcMMHNyWwcoNDkL2KNJ8aQTw18ipDGAihsucRW1X4nCGMRnl7NjrpU83LVqtjCUrbSQnKnjj+cq4NSXJwE3X6xl7XyGPPxBNp7Yaft7p4a6HishIUeL1iuTl5dXJFpIkcfToNr7dEFuhpi1JEm6Hguga6GYgQk8jSGBONVFm8/LaQhuzHjLTsJ6SbV9F89jTh7j0vZok2iNKIkfYQZrUsNocLkkS2ZylGREKBIsiH0/ceaJiwtjdAZrUgxULEysSfSVlIe57+AR5uxsS42tAQPIRFW3ni6Uq1GoZp88d56W376Jzz7u5446762SHq3jg4edZuPQFXnyi+nrB7ghz6UqwSlIzs5GSn3d5uHQlSF5BiI1fOfh8q4t6abVvYiuVAmo1XMkN0qyxCps9jF4nq7YObt9KzflLEdFBj1fko3VOmjdVcuukAgb01tG9s4bS8jCbtrro30vH/RPNaDQyPtvqYsIoEw3rKbGUXagT/UV+fj4uh5vlC5IYN62QhR/a6NFZg9MtciYrwLRJ5ooCpQfvieLYLwpSHZ0gDGFXiIP8gkTNNB4hKYhCFUKhEOjZU86Rz4oolvIREUkkDRlySilAZRVrpQicereeb74uwlAWT7n5BAsWg6c4lpa+gRXfmUwGfsnLSfbTmm4YCuNZsXQlD8986C/Z4B/hf2zb+/8UqNVGjp/yc8doNUWXEjh3PJpDOxJo11rFiKG1J6aGDNRjMIfQCnpShPp05jqucI583XFuvtPJb1vSSEpUsO+wr9pnJUnipfkW7ptQc4Y9OVGB1RamqCTEyTN+1nzmYNsvbkSx+laB2Sygk+vwuxU0atS2Tvcuk8nwBTS1ikv4/SKCDDLSVNgdYbIuBpnxZCSAT4iVUS9NwaLlNm66Xl+lvT8+TsEvX8cx6L7zXEn+gTPGH/G0+IVHX7GwfnkMCXEKUuoH8EhVhYMEQSBdaISJaNT14bkVT/DNzq8YM+12jsh/4Si7KKMAhUxOXvwOijN+ojB+N1eEM3Tq1vFfUvlpKS8kI7X282SkKlEpBUbfYkQQBJ59zcL4kVFsWp7CnFlx3DezpIIQ/KFnSrl3fBRvvhBP53YaWmSqeejeaNa8l8S0WSW43SL6WhT7APS6yCLHaBAYMbkAu6OyvS4YlHj+9TLUaqH2Ki2/hFLx1yseTSYTQVFk9cbqasgd2mjwuKGBryPNhPYYhCi0gp5UoSEd6IOEiBs79cmsJnYlCAJNiAh9RBnltQbOgiDQs4sGnz8yznfs9eIriSKbM5yRDhMiRAoNyCGLFlKXSOLzGigEJc3pxCVOU8AVksigo9CHgNJDr169/rId/rfhtuF3EJPmYtO3NhYvtxEOV/qZ3PwgA4cXcz5L5Mk5NhQqCb/GwgXtPqKJpzGtOc4eTksHydbu50LyVhrftp9vN0eRtbc+O7ekMeSePLLjfyIshTAluqopI19FhzYaTpwKce60nFaZKgwaOd0YREuhE02E1jShLbnUTG0RkoJ4cKL/vXVIhgKvt7rv/TPExMSQ9yeCj1u3uYiNlrNmcRKr3k1mx9fJFGUlMvM5H4Ic1ELNLSoyQY4SdUUbXuT65HQMDyBdaoYKNQVFNfvgsvIww+8qICleTkqSHINOxqQZJZw4rCDK/8fNrqq+pH66kih9Cfn5+dQFgaCaTzZX35yaNruE999I4P6JZowGGWp1pAL9t81pPPxMKV5vhJftqVfL6dxWzVfbXHg8Ik0aqli7JIlfd/sYNCqfttddYfS9hdxxm5G4WAVbP4mneVMFcoXAjLujqyWFZk6LQaOREQxFqC5uGWyosUUUIhQpPp9UjYtzyccOCvKv1MkOEFG3jEuoT1yMnHEjjez4Pp62nYKowgasrgAKmYKsS0FOnQ8w45lSmvfK5rrhucgEaqz4uvpstWulpn66kg1fuXluZixfrExh6EADg6/Xs/a9ZJYtSESpFLhjuJFnnzCT3KKMMxwmVVaPe++MqrIAKCoJMWKEgstRu6u0+4WlMJfkRyn2WMg9mkB8KAN9XO0UBP8H6NtvMD/u8HDDdZE57Nx5kQypKRc4wXF2kac6TXHsAexNfmHDei1Zh9LoP9SD0+/DF5CY8kgx67+oWWCoSzsNN/TTMXVSVI2LHoCZ08yIZUkc3a+gSX0VHdqomft0HHK5wIbNTma+UMo9j5bgcISRKyKbkxcu186vd+J0AJVCYOkHb/zTtomKiuKpF57EJbNVvCb/PcEFEJJCHGcPRk8a2Vs7YfmpOx+/mk6nPmXs2uclIU5OQF57dVNICqHWV1bdS5LEk09MYOOyBHp20VbYTKkUuP8uI3feKecyZ2o8l0/yYkp20ai+irhYOYJYit9fcxvun6FLl64cOB7F6XPVP1tmETl5tnbbuzwi7VqpKSsXads/hxtG59F9SC45+UFGDdPz5IxYZLKIIvCjT9q4824LK9a6sTtEbr/ZgE4nw2iQ8eH8RG4aW8A9jxbz1fcuPlxto8uNuThdIpmNlcx+MIYok5wfPk1l8bwEgkF4+N6aaTDMUXLizAV/iyJKLhc4eTaAq/rUUAV+yU8JBfglLw7JymkO4Ap6icntRc4FDdZ8E+5AoNZnwI4FNVryuISPynZvtaClldCFFBogIZJEOirUGKi6jhIlkdMcJIFUylP28fZrkfdbNVOjj/Gi/J07OUnIQCRM85Y1Uyf8b4cxylRBayRJEvLUHPYc9HH+dz5PlUpg2A0GhgzQs2qjk69Wp7Lvuwz2fpvBsV8yOPxDPc5eiHAa63QyGmQoad9KQ0lZmGdfchDyKSmhAAfWWqlF3DgJ4sdbbObRZyMVsgXFYRrUU7Bzn4cPVtnJKwjy+deuKhQ0crnAa8/F894KO4Ig0L+3no3Lkjl0wkd8fETUsi4oKCigQYZQkfiE3yv0hD/XmQgJQR58ZDobv9zGyg16YuoVUq95Kf2HlrP7cJAUKdJmLBNkpNOEU+wnIFXGrSEpRIEpCzQiWRwj33CEdreeZ8+vUfzwVSyp6RJb16RUiakT4hR89nEsQr0LBCQ/+VGHePdNU4XoZItMNeveU7P3t2V/q90bYODAG1n7uYe1n1WlwisuDTFuWlE1nuLzlyIt8EteT+CHT9N4630b5ZYwuQW1c3q4PSJer4RCKXDD6HwefKqUWyYWcP/jxeQXVsbSBcUhYqPlbNjspFEDJb/s8ZLZUMW7r8YzZKCevIIQGrWM9e8n8+j9Eb/YprmKS1cqv1uvEwj+Gb/IH7Bu1XpkZQls+d5D725abr1RT1yMnP69dHz/SWpF4hMifPlKRSQeFaUwJ9mPDiNF1woaXIMcsohPjNj09ZdM5OqPEEsiLYXOxAnJxAgJZArtSCjoydBR5TVSL0WZZChkAgpU+P0y8gokGvs6V/hcv+SlxHAae8IJ4gxarnCOmFAi32/d9pdt8I/wf8nPf3NIgoY5860VyupXB0dxafhPVe2cLhG/0lbxt1xQkEFTQvFXeHl25FxvPh/H86+X88EqOy63yPHTfp591UKngbno9UKtQhAHjng5dNzHQ8+U8uDdZgb00XP4uJ8bRudz8mzVIOzzL4MYwrEoBDkKed0XNoOH3smSVTUHcItX2Jk0xkQoJDFhWhmBrCYc+qIh+Re1HDoa5p47Taza6KRh/eq7N9FmOa8+Z+bX72K5cajInu3xTBxjrLDvh+9EccGwE7tUqYwUlsJckc7hkJfhKClm9qPTOX5sP1qtDr3CRFPa0Jpu1BdboBYN9OwlY8tWJZ1uzicn9ygWi6XO9/9HFBaWcuBo7XY8eMzHdz8E6HVDMa++beG91+IJhSR+/M2DxyvicIm/C5J48PpE+veq3v6VlKBg7HAjDpfIdz/Xvhj48lsX3/3s4vzFIG2aq5nwQBGj7y1k4oNFDBmXz64DXqKMtVfufrpFyXX9/3qVT5cuXdDoBI6e9LP7QFWBj/zCEIf3KokRqpfZqwQ1GWRio4wEaq4+lgkyTMTg9yj+lEPN6ZJQKgU++cLFPfe7SbB0RECghLyKtg8JsRqvjSRJlEmFXOI0EhIhgqjQ4Jd8CMbgf5lo2v8EHD9+FKMJjv+SQViUGDw2nzumFnLjmHz631ZIaanIz18mM3VSFFln5BhKW1DP2x6FoCCH82hQE52Zz4gpTsaO1LLmveQKNeDkRAXz58Qz4yEFebrjmMx/HizqFFrUJ/tweJcOuc5fZRc8lkR8uCiQLlcZQwHJxwn20oDmFf6lRJZLr34962SH9PR08otNWG3hau9JksSct6xsXZNClKkysaZQyCI7ybXTwkU+j4jwe3mDS7Kjw1BZ/SwYOHZUxO2pOt+IosT4B4p4fmYM6z9I5uZBBkbdYmT7plSefEpBSczhKjaIT6x+3S2bSnWucqhfrx1vLrZy5ERlEH7omI+mDVU1qjxHmeRMHG1izvxyBo7Mp3M7NZlNVFisIsMnF7JsrZ3EeAUvPB7LDxvTSEtRsHNLOsNuNCAT4PylAE0zBR6931zrNY0faUISJT7e4OCeO00sWmbj1B8SEnZHmFsnFTB9cuVi2OcTee61cto0VxHwFdSZ9yoUCnH6ZAkd20Z8jyhK/LYriF9fzPChOk7tSuP15+J5fFoM2zaksXpxEtFmOeXWMNk5v7fc+UWee9VG664ltOlko2WnUjZ9EaB9KxVNGykZ1Ld6NVzXDhqaNFRx4GjkHh97QE+6IRaNWqBF88j4KykLMfb+Qp6eW05Sooy+N3g4bdjOQWE7R6VdHGEH8pCWFp7+lAetWJMO06qV7N9K3OPfDfm5x3A6weuL+JfYaAG5XKIRrWjXw8OS9Q7Wb4KDvyXQp0eE0/2jhQnExSiYdLuZjUuTuZQdZNZLZdXOXWYNI4qQEFf75mpivAK1Uka90n58siHMiTN+jp3yc+OYfCzWMPfcGcV9E6No1EBFSUkYqz3Ma4usNZ7r6Ekfer3Ae68lUFaW8y+xz4gRI9BlKAlJ1ReK5zlKfZrRhHboBCNqQUNcsD6pBf24e6oLUQSlIYBbchKSQvgkD2GpchFbps1n3KSxFX/v3r2buJhgrXHyK8/EENJbyZKOE5QiMawkSdikMkpTd7Li/Uo/oFYJhMPV/eM/giAIvPnWKh5+wcSjz5Vx+LiPg0d9PP1qGa+8baFrew0//lZdDA3gjcVW7rkzitkzYnjigWjKrWHSUyJdQHsO+ckrCDJpmoXbbwuze2Urcr7uwrrX6vP6G0HEcGXl+7affDgtGnYfMvPKIhPPzitDqxHIuhSkrFzkvZU23ngulhNnAyz80MqFS0G8vtr9XGYjeG3ec3W2RfsOfXllno+QLYq8WpIWdkeYkpJIpdoRdpLDeeJJJY4UTrOfTNrSmesAqhU/XL3fi5wkiJ9YEhElCZ9U1b56jEhEkpcxJHKEHRRI2VilUvKkSxxhBwGZi/Q+59j6ubkKl3l0tIwwleMggTTadGxdZ1v8b8CocbdTwGUALLJCxozScPP1RobcbuGV+XZy84MUFIW497ESXn8urhqtTbRZztr3kkiIk/PVqhSenxnLvIVWmrYvIdrSkoY0pz6ZCAicYC/hazi1RUnknHSULI6RSkNMYjxbN+po0KYAlyvE2x/Y+fpHD6veTeL+ieYI5/CY/IrELEQ408sslec0GeXcPS6K4lKR7t2718kWhYWFdGhTPfZp2Eiq4O/8I3ySh4T0ePpc14cxt45FcyWJToEbaGYfQFrhdeis9SkityKWTRBSSKcxZznCEWknR6SdnNDtYuyjI0kxZZBBU+KbF/HhwmhMRjmff+3ijhGmavQTEEn+zpiu5ZRhO8+/JNC3Z9WNeUEQeGqGwJpV79TJDlcx6/FpPPOQkazLQdpel8PIKQVcd1su02aVMOeJWLr9gcLpnaU2vF6RabNKWLrWjlYjY/fX6bRpoWb3gZrX2+8utxEISrzxXBw/bExl9eIkvlmXyrS7zIy8u4Ds3CBer8jRk3527PXwxTduiopDfPxOAilJCq7khejRWcv9E82Mvc1YpUo/OzdEYnxkHg6FJGwOJWr1Pwjir0FRQRHR3gY8PcfJB0sDvDs3ipWvpvP8TA2d+5Vy5ERlbLp5qw+ZLUJtl8tFEkmjJZ0pJZ8r0rmKucsveTknHcWHF5068iz5/BKxOgMJQlq1a9ALRqSCDDZ/W33++f4nHxpHGk2ENjT39kEKKis2MsoN56D9Tua+b+PLrTLe/iBEcvs8yo3naiyw+7v4H9v2/j8BFy5coKjgPCBxx9RCWjRVc//EKHw+iT2HvOw+4CU7N8Tp836io+TcMdxYsQha97kTjU4kLIUqiLZ1GGjYWlnhjKJMcjZ/nMyytXaadixE5Y0lOpCJKAvwTdYlZqisvD3PXMHJA2C1hVn3uZO7x0Ux4xqBnN7dtEy5w8TY+4v4dGkyMdFyzpwPcPSgnAQ0SPIQ6emVap9/FWPGTOKp2ft48tVjPDhZQUqSgoKiEG++Z+VSTpAenTV07FOCuiCTtHCEs04qasTp0n3MfDFA53ZaDh71MeyGmqtkT53111janhAnx5TgwxW/n/O5MoSQGhlyEkmjQ/g6cEF5+CJznn0GjTeVlv6ulTv/qDBZurFz80natLSx7oMk7n2smNmzpvHh0k/qbIOrsNvtXLm0h0/yPEwYWblTdu5CgN/2ekGSWLDYiSqvBcGYHDr1EZn7jpXRtxgx6GWs+9xOcUkImQwmPljEnFlxtX7XsBv03DA6H7dHZOrEQLXqzdKyEB+tc3B9bz2P3Gdm3edOUpIiaq+hEESbZYTDEq365nD7MG9Fy+lVbPzKiULTjtTUv06FoFAoyGzWnukTLvHhagdLVjoY2FeLwyXx9hI7elfrWttTEkklX3EWIVx7MlavVuL1h/htj4++PapXydkdYQ4c8dF/SDlqSzpKpY9wq928MFqFRmPmqedchL3hKoqdEAmUTnEAPSYyaYdKUOORXFziNDnyU7RoYP5TpdD/zbhw4QJ7d29h/3dpmIxyZtwTzYN3m3F7JNQqgU1bXRw56ePCpRDvLVCRbu1ZwdFllMwo9F68CRfISFXy1Xcudm2tOck8dVIU73yYg9MVoc2oKWCz2cO4bHKiBBXplu4cUf8QaQERIv5DEARaSJ25xGn2yb4nxWyizObHL4VoShvMQuR580gubMqCv8WB9dCjr3DH9KmsfFtZIdghSRKLljtp11KLrpZK7Y4dZZT97KjCR3YVISmIiIhcUOCTPJzmIK3oWpFACBEk7DJw87hCvlqTXEEJ8P3PHnp11dK2ZfU2/wljDKxcU0bA4kOJmovKo6x4vHoSLTtPoNcNtfuhmvDcnGe4a/wQXpxfjlolo2MbNb/s9jJ9srniGIczjMstkRAnR6EQaN9KzZKVdn7+PK0KD9Td40w8/Gwpn211cvvQSHvq1Xb1krIQl3OCLF1t59BxH6NvqZ3PNT5Wjt0psvk7F06XyPtvJPDimxZ8PonGDZRkXQ5w7JSf+ukK3lhs+73iA85dCNKupYpVi5MZcXeQYDBYpyB39crVlOSVUVD0u21edWB01UfbIJcPFlQXheraQcvtQw3kF4d48OkSNi1P4YbhZbhOZJIcTK843i6V8+Jre3hvfu0c3bffbODrH9x0aa8hOUmBTB1EsEZz5FgxvbqKjJtaxNsvx9PyGo7a0HyJUVOKyfkljdhgvYrXo6V4gv4SLuYI/6ViR//p8Pm8jBtpYNEyG0kJCk6e81KivkiCysEbs401itcIgsC9E03Mne/g3klGnn4khgeeLOHgUR+d2kWe3XJLGJtDpFsnLbv2e6sJFF3Fjj1+BFcickGBztKIU2dOMOOpEr5YmVLlufp4URJbf3CxdLWdcxcDTH2imCdnxJCRpiQYlPj8axfzFlnYtiHCH6pR/2vELgRB4LW35/LovY+TWNKwggrALTnx4yNGSKj2GYWgRFPUjC4DTlGvSSZHcg8g9yvRYsCHG5WkxayMplSZz8plH3Py5EmemP0EBw7sIrNR7UsovU5GapICLsZzVPkzKQlKZAqR3j0VPP14TEWHic8nYrGr/7bafXx8PK++tpwHp97IxSvltGup4aYBel5+MhaPV2LMfYVczA5y5+1G9DoZeQVB5i+xYdALtG6u5sBRH9f11LFpqwuLNYzXJ/HuqwlcN6wYXVkTUgJNK+IqdUiDpAwx68WTvPy2Ba9bIORW06mjQHZhIQ6bxEP3RvPIvdFotRGV5+2/ebh5fCH9e+u4dbCBpx9R8MScMmJj5CyYE1+tTfTSlSAFeQdwOp0YjbX73D/C5/VjdGegcZiZ8uAxtn6SWOXcoihx/yNWAiWx6Ii0r2vQYSaOQrJpQmtihQh3bqbUjlMcIF1qTBzJyAQZbslBFifQYaS50OH349pzQr6TVuGeFQIhOsGAW7ITkoIkCxkkSCmUkI8dCxp0JKvjeWyunEljq96bJEkUFYkkXRM/CghER9cuFve/GYMHD2aG8BBJUjqi0UrH9nJenOdBVdSEL95W8+mqyKaqZBDo3K5mKqL0VCUuj0QgIBFllHH+tJJO4b4VMR1AczpSJhVyjqO0oCMA5zmGmVgyhXYVxyVJ6djKS3llwW7WLEmgV9fK57lpIxW332zgzmlFfLu+koLtj/sd3TpqWLtJVmfl87i4OHILq8esr75oZOToA6SW9kJxTft7WApxkv2MGHALE8aMJzo3LSLy9vsplIKK+qHmnOc45RQRR2RONgtxmIlDkiSucJ6A6GHzZ5vxCW7kJg/PP1FJCZSTF+L6PrUL4rRurqJLVwXjRtY817RrpSY3J6vG9/4M4XCYUyd2smFxCoIg8Pg0M52vL8RuU1C/cYj4aziQXW6Rl94qp2kjJXI5zHsmlntnljJhtJEok5wXH49l9H2FPDDZzNCBEW5Yr1fkg1V2lqy08dqzcdxwXdXrb9NCzdK3EhkwvJAoE+gNAlEmOZPHGnl2noWHnikjvzBEbIycEUMN1WI0SYoIza14O1LIs3iFjQE33FsnGzRv1YyDX5zEXWqgDd0qxdYsECj3M3bCTr75UoZOK7B2vZ/UcAoIUE4x7eiJTJDRWupGKQWc4RCiJCJHgQcnDWhBcVk5l64E+fFXN4rS+rVeh8mdwYbPChlxc6WNXG6R+QvdxPvqgwBaQU+G1JQictHJ1bQekM9Hi+Mr7FIvXckN1+mY/EABuw7W7bn4M/xf8vPfFBcvXuSRGSN44TE9N9+QgEwG+4/4mfF0CZIEw28y8PEGJ82bKJk02kRRaYjlax28t9LOyJv1FBSHaJWpJveiHy0KfJIXS/RpXJeCDJtQgFIBd4+L4vreOpatCNDQ3jsi0CMAEiQF6/PD2rNMcRewYvHvIhV7fcx43I4kk/Hg3eZq1xwfp+DBKVEsWWlDo1SydHmApOKeXOQkiSkSAwcNr7MdZDIZc197n127dvLoS0twOMoxRaXQtNloTn2/iqxtCaRIDaq0GAuCQGa4I5bgFTLb3Mr6tQuZ9WD1Fm5JknjlbSsD+mmrcLSVW8Lc93gxrTJVPDA5ijvG+Wkj9Kt2bXG+xmQHL9E41LTGxFWCqznvfrCdeycZeOaRGIaOP0IgEECl+nviNlu3fMa0SUqio6IZc18Rs2dEs+ADG2aTjBv76/H5ReplCJBxloLiALcOjmPUMCN5BUHufayY3IIwE0ZH0a2jho1fOWtU8r2KUCiy47Tt01TuebSEgX113Hm7CZVS4MvvXLy1xErDegrGDjdw/xMlfLo0mfc/tvPdzx5GDYsEdQqFwKB+Wl5daCEhTsGQAXqCocjC5+Q5BVu/ea/ONnh+zgKm3tOH375MZfdBHw8/U8KEkSYQ5Yh/ouwtEiYsSjgkKyah5mBSEVvO3WO0TJtp4YfPE6u0v/v9IiMnlaHKbYE/HKJQlsuMe1S8OLtSDMrhEFg9L49QMIgohSvG5BXOE0cSyULlYl8nGGhFF86Gj1BUVEI4HEah+D93/Ed88P7rNGuixGSs+nwb9JHnbcRQA2s2OdjxKyRZ+1Y8h6Ikkhe/k1lPyhg/qh5yucCw8flVqiKvhVwuUD9DQbvWKpausTN1krnaMc++4kBb2gSItIqbQyk4sBJD5YJaJshoJLVElpTD7Fkhvv3Bz9dbRfQY8UkeHPocxIQcokOBvyXy0a5dBx594kNG3PMIHlcegiDi8YRxugSm3VX7QnHuCyb67DxAm2DfKkGwKImcFg6gUQkc8e9AhpwgAY7Lf8McK6I3iCQnyXnv4WjKrUZuuiOf5AQFSXEqftrpYfOaSqEVSZI4dipAmSVMo/pK7pqoYs7R80gmC40a+7i+T9Wkls0e5lKugUaNGtXJBi1atKB//zHs2bue63ppMRll1EuPULEcOuZj7jsW5HKB6CgZl3KC9OqiJb8wxKK58dUI8GUygTeei+PmCQWMGGLAYhVRKiIL5UeeLaVBPSV5hSHqpyv5ZZeXDm1qXkTtPuBlyh1R7Nof6Yr4ZLMTh1MkOV7Or3s9pCTKadtSzfTJZvp21+L1SoTFCAH9Q0+X8u12N1a7vk6JT0mSWPj6IhSCjEs5frJz/axc5SeZGG64qaTWzZTxI01Mm11C1oUw9z5ShuNUQ+JDGVU2jqKEWJz2FJTK2ltxlQqhok1+x24/OOOJEZNZ+8lpTCaJiaNNVRKfEJkTNixLpH2PLKS8jIprNBNHeXmQVn3a/t8m0J+gXfueNIi9zFfbHLz/sY177ozC7/Hww4/FpCTWniSply5HGTSwa7+X+ulKxt5mYNlaG53aJVFuCTPmvkLmPh1HhzZq5r1jobQsVCFqdBU+n8hbi9zEeeuDADpfPFfKNdzztK7iuTpzPsCvezzI5QI39NNFWsAnmHjudQt7D/mQy8Hvhy7t1fy2Ob2i2sVUhyTXP0Knzp1Y/umHzJvzOnt/+xl5SEkAH6nUrhQbJyWTk59FaWEWrcRuFWKVEOGIPhHcS2IwA7nDyO6zR+m6ugdd+3VECoVqPafHI+L3ykgiAbeQSJuOxax9P7Ha+H5tcYDbRtRtcftHmEwmJAlm3B3N9b0rky56ncCm5Sls2Oxk5N2FlFsiYnE39tfxxTdunphTRpOGSi5mB7mSF+SeO6N4eYGFl2bFokRNor9JhV8ISH4KE3cy9X4VU8anodcJ7Njn5eW3LIwfG4XVrubilSBPPVTJKysIAgP66tmwVMGCD6wM6BO5tlsHG9mw2cnsl8uY/2JlDHUlN4jTJTJlrI5ff/2FoUNv/ss2OHfmPJjK0WXk0aiRQPvrc3hwcjTt2qg4eyHAoiVuSksEZGYrJmcS0f56BPBzhkP48dKFSs5ZjaCjrdSDArI5xm58kgcJUKKgnVDZsWEUoqknNue05jeMai2iV42kc5KZEebilV+pb++FWtCQTD0kSaKUfPzxV7hzZPUNns+2uJBZq46PYvLo2LHjX7bB/yYEAgESU4PIYg5izRWYMTNMXEknSjlDu1AvhNJINZo95sc/PY/RIOAPSLz/kQtjabMqic+riBOSyZbOcCnxOyRJhq9UQ5LUvtpxKlFL2xaaKonPq0hOVHD7MAObvnYx9jYjB4/6aN6k6lqwpCyMyyNRWlpKkyZN/rIt6tevT5k9EavNS7S5MsZp3VzN+++JjL9nOypbCgai8ODCSin1yeSTjzYiR0YXoeaN+PpkcpqDFcnPqwjip4Q8Ovr64T5jwxddjEoboFmTyvtOTVFw4XKwWpXlVWRdCiPUwkcKkWITlar25GltyMnJoX66vJJvXi9n//YU2vYqpOiKioG3lKGPCqNWS6g1MH2ymduHGnnomRK8PkiIlXHj7wnNaLOcz5ZF1rbvrbCjUgnY7GGyLgcwGWSMGFrzvNUyU02cSUPeJSWvzJPx1fcuruSFUKmgRVMVSkWke+O+mSW8/VJ8RdGC1yvy9NxyBvTWEgpHqOPWfObit13318kGo+8YzRsvz6e91Lsy8fk7VIKa2KJO3Hn3fkpsPuILeld0sMmQVfxfEAQSSK3SLXlc2ksuWZhLJMbeU0xxaQiTJNRadCQgcOFyEIczjFYjY+s2Dy/OdaHP7VBlHZJEBifZR1x8gAVzzdXmSEEQWPCqmc6Diupkhz/D/622/w0hSRIvPHc/m1caqyRgunbQ8NmyZNpdn8NPO73s+Sa9okIpLlbOgpfi+Wi9nbnvWPlufSo33FaOEhVuyYmzwV6WvmOkW8fIgqPcEmbuOxZWb3QgFDSqEuxdRYbUjK++LKDVgTJkgMwRh2DPYPC952tdoAwZaOCJl67gd2iIK29LlvwwAZWNNk1b0qpVq79lD0EQ6NWrN7169a7y+qbVW0ijcY0PnkJQ4rcHuW34WASZiiHjXmPZW2YaN4hMNmXlYR5+rpQhA3WolDIGj80nLUWByy0RDks8NjWa7NwgH693kxz6E9W5kLpai/NVyAQ5ZQVqPF6JjDQlKqWIw+EgLq5ulU5XUVycQ7+2Sjq21ZCeKmfUPUWsXJhIl2uqKsfcauKzLU6ef6OcUcOMFJeGGHVPIUaDjL3fplckgFs0VTF9dkk10vmrWP+Fg4Q4OfXSlMREy3C6RZ59rZxwWKJvDy0Ht6Xz2rs2ftnlY+ggPcMmFGAyyFj3eSSpOmqYEZVKQKeV8fLsONQqgd/2epHLINps5MEZs+q00L+K1NRUHC4dnW/IRamE7zekkZyoYNiNenr2yyYtXLOoVDF5xIvpXFIcpU2obzXSbosyh+uuk/P0o2ZWrwswYLCD9h2hR3c5WRfC/PBjCENxK1LEyA5Zilifzz7fyeMPihWVcNOnGNi0OYvQcTkXOU0TWiNJElZKaE/vmi6LRrRkf/6/zqH/T0NO9gWaN6q9DVOpFBAEsJcrMV4TtJZrLvPADKFKdUUgGPGtXm+EuuCPFScOh0TDDCVHTvqZ9VIZ0yZFkZGm4GxWkOdfdXB+bzyJ4cpAQBM2EqQqJYdXclOUsJtOnWQEg5DZRMmxRi4cyp9onK5n+ggVWq2OGU/5/pZqoSRJfPH5Krq08/DovfGkpSgpt4R5/V0L+494gdoTIG27+CjK/RmlJRWZKxpR68Qfk8Mz96uJjoHZswLIdD5aNhLo0FZFbkGIi5eDLHwljlbNIkm/kcNMXMwOMOPJctxOAfXvFQzbfvbyxDNOsMUi80URMliQ9B7qdXHx/9g7z/ioqu39f8/0PpNJb/TeO0hTQRBEFAQVbBQVFcGOIjbsBcROEQUUAQsqKKgIooAgTXrv6WWSmcn0evb/xWgwJrk/8d4X9/P3Pr6SJDNz1pyz99rPWut5guE4gy81I8uihrPvrQ/GuO+BF/5WDLz+PHIylazb6GfP/jCRiMzOPQmji/dfSyftD27UK9f4+HS1l/mzand9AWi1Cpo0UJNXGOWVt1x0bq+l7/ACIlF456U0enbREY0KBowq5LabLDWIeEiQuJ+u9rJpVQ4P3pVE/+HFVO5rjNLsY29BJcOGGbhvUhKSBF+t8zPrHReLXk+v7tx9/AE7oyaWceWIiRcUh+/XfU80EEcWUF6kpFMvJwpZwzmO4fHXr/VntSgIhgQ2vZ6vVkFXuVGde6jF14iPPt1dpzM2JDRm+1+kJxCQeWehj4xIAxSSAkNxO95ZtIs9P9TdZa1WS/TqqeJooadaDy9CGC0GWrb4eznCPwXXXjeea66ex0uPpzByqIk16/3ozTFcwSC/7NbTMLdug4ZNW6KEo3Eefb6STu20hEIyW3eFGHRdIWollJRHmfeBm55d9DzzSDI33FXKvbfbGDLAgFIpsWNPiAeme9EXdKg+tEQJo1ZLXHOFCZc7zl2PlJNkVTBskJFoFJ54uRJ3lcyjT/kx2RRs+CwblUrCYlbUyB8dFTFk/nMdHQDNmzfn/kfu5YF908l0NaVClBCgfh29+G//tZV71MqFrZKdVqILHpzVnYHZ8cYc/HE3xoaC46dqT8YAvLfUh6hIpzh7I/fepcMb1DByQgn33GalXSstZ/KivL1YQUbOZUwadeO/db0WiwVJYedsfk3By3BY5vO1PlZ/5yMcFiTZlEy62cLMWU4WvZ5Ogz9MPRWXxhg3tZSmjVUMHFWIwlfT9MqRuovlH5rp0uF83ta/l4G1y/Rcek0hbk+cn7+q+5lv31qLu0quNoUBuP5qMx9/6aWiMk6yXcHPO4I8PdvJwjnp7NoXoixY97h+fdi77wemPyEYPzYVR0WMAQODLHgqB4f+ODFFmB6ddbw1y0JaipKftvqZ/c42Kgr06GKJNchJebUhISTOEA1oTgOac1DswE0FqdQmLdPIxR7KoJgjhNPO0qyRmh5d9eQVRNm6Yx1ehwGL0oJHrkKowuhCMrPf9jDl9sREVigk88HHfl6Y4yHX06naaKRMFIJCEAz+Twe5LgiRmNDZ8l0q4+6q5NDq9tikFJJEGscMm0gy6ZAiesJVEt56zL/icYGjIo7JKLFuQwRbLKteIidDkcP9D5ZQUCjz1RtN6vw9j9LBvWPqL2oPH2TkudecDB1g4PGXKpn3Ss2cZNHyKpQK0OnqLrL+Kzzw0EuMnZyYCspIO5//lJTHMCp1mEknQogkUqslmPx4cApHva+pkbRElWEKxWnS47lISLg1hfiSTzKqv8SGjetQOxqhEVoCKj/HTkaq33vUMBPX3lbC2JHmWuaPsix4/2MlvoCVSETU8OT4HR98GuWK4TdfcByCwSBOV82WWpNRQe/eSp54wIYsS1jMEhlpqup8VAjB0ZMRcjJVGAznTXWFEGjUEtPuTuLh38zfFq+o4qW3nNhtiamiopIYi1dUcfx0lBS7kptGJyZwM9OVSEc68dCMrUy5S88LM1LQ6yS+/MbHxp+DrPskm0HD3HTZXEqjpgKrRUFpeQyVCrb/Cm8u9NCulQqr1XLBfiE6nQ6dWo82Ujd5bJKs7D6kIp02uHFgwQYkmoTqmkIUQlBFJR6cNG8u2Lg6Md2bXxhlyJACcNY91VtGIZWn1bTrV4BW0mHyNcDu64ZaqrlfKlAQJoTZHsdmrftabVYldpv0bzWQ/RH/Iz//C7Fnzx66tPWTlVH7C9ZqFbRoquaZR5LrHM2cMMbCx6u8nD4XxVViIEtSU5K+lQ1f2GsQqcl2JbNnpjL61hJUAVu9C36a3ABtgZEUKbHpu6lAVY+LLYBCAS2aqHnzhWSGXL+DYEWcLl3b89obSy8sCH+CLMvs2rWLwsJCMjMz6dWrF/7/QxRaEhKPzbibjKQT3DdJz7NznBQUx/AHQKlORadvzNNDq2jaSMPdE604XTI6nVRNZu3eFyIaVaCWdfXG548mIRERpoBTVFGJAiUCQTgWZNEKmdtvtBGOcEFjPH9Gdk5T9h+J0Lq5hq+/DzB0oLEG8fk7Rg83s3Sll+LSGK8tcNGogZpHpthrdL6mpajIzlDz2Vderr2q5mc6eSbCqm/9dOuoZefeMI1yNTxbx4j80w8n021wPt06avnw7Qwa5arxB2Q+WunlmonFrJifwZrvA7RvraVbRx05mUpmvVNFl543cdXV1/6tGJw4cYLKQoFGZaT3JZFqIe0WTbWMGRNg47JTCUL8D/ALLw6K6URfTuo38at/I43lNthIJUwIr+0UOe0ree3FhHFDo1wVYld/Tq+tYu3aPbSkM9nYa2wIWkmPrqw5i5cVMHVS4uAWi0M4BM1pRyUODotdpJOLBl29xQK1pEEl1Gzbto3+/fv/rZj8/wyrzcqBI+fq/fmZvAiyLAhHYzU27WhyHrfedJ4IFEKg0cAlIwvJSFMRCifG5h+8K4meXXQUlcRwlemY+16QXT+ks2tfmFETSvFV6tDGrBgrupIu2fAIJyXkEyNKED9NaAMkhMLLTYeJpJ6jdTM1Trfg4NEw06faeeKBZK67vQS1LsSwy2xcOqqQTl3+3ne9Zs0qkg1bGHyxVC3SnmxX8vKTqVwyooBTZyPVBZ4/XvvMV/0MudTM/XdaWL/JzfETFeTkKLlyUDJarYK5i6ow2EOs/SSthm5mmSPGzVNKeev5tOoDftNGGj6al0anfiV8scZHx7Za7r0nQnbFpeerzEEIlvvZU7iFBsoWLD3uY8FH52iQoyISBb2hAY8/NZ+2bS+c7Nq5cwfFBTu5/moTkyfYqknsLgPzWDY3o1aX8LXDzbw23/UvOwolCa69rQSnSyYjTUm7Vhp6dNHTs0viEOKojBONCkaOL2H6PUlc1t+AEPDDlgAvvemiRVMNjz5fyaynUpj1tJ3J46Kku3uRIYL8umMrWU+qyExX0aWDjiPHw0y8r4w1HyXGstJSVMTiGm6+5Y4LisP78xYTFkE0aEkp7k5jyQZSwkzli4/20ryRl6l31N5vNv0SpENrDSeOxFDLxlrGbL/DItnZtDXKwaNh2reuWag6fS7CzztDDLrEwCUjCykvMJH92+vYYpn4I4ZqWZa6kJysqN47hRBUUIxVZcYX+D/cSv7hUCgUWEwyBr2CK28qZuQVJoYMMGG3qHnhDSejrjTVKuq43HG+WOvlzqkGpk/NqT7wBYMyd0wrI78oxhvPpZGbpWbXvhB3PVyOTivx1vtunnjZScAnoXCnkurpXT3aC1DEGSwGNdGYzPh7y3n8fnuN8dKRV5j4ap2PaQ/GUBdm8uIbBcx+umYeIYTgvhkuNJou/3ZsioqKePu1d/h1xx4QEnqTllBVQrojiVQKOE0D6u6mKiWhOfpnV+7fkUw6ZxQHaSwnSANJkmgld2Z/2WZunFzGwldT6dw+ce3xuGD55z7mvSMQ9iJ+XGtHCHhjoZtAQObp2U6qPDJOl0xmVjo5jbWEQiH0+gvvcvojRl9/G+8smsmEMRaUSgmXO87YO0sZMdTIkjczMBkV7NoXYtKDZbWIT0i4rb/5fBq3TC1l4lgLrz57nkAIiQANW4Tp0qH2eqJWSzzziJ0nXnLWe3AFaNpITUlZvMb6POwyIz0HF6PTSvgDMnNnJ9O4gZrpz1Uw8Iq/Ho+ioiLsFkd1sVOtTpi9JEVyKNcf4/GHrDVkUZo0VNOiqYoJ9ziQCjIJ4OMsx2qQn79DCIGPKhrQnIiUICLjIk45hbioQBBHb4kgJTn59qPsGkS4PyAzdEwxeafcNEiRuHmslYVLAiyYbeSd+eVotHFUqBBBE2prHGXnbTgDAqdLECi3YNHbUKvrd5z+J0Ov1xONCg4ejXDwoCCVTFzafKyN8njxQSM9uqgoKg3x4OMhnp5Vyew/dBj/jiWfeLhioBFJklCpJGTiKOqxQhHKOGcLYiSZ1Cjro06ERPhf+FhGY3D0RJSBo4qYNyu1Wu9VCMHrC1zsOxzGaDTSuvW/aLipB506deGh6e8x+bGZhIPn0Gn8nDkXIVKUQa6na62GDwCrSKFMql9vOS7ipKQnExRH0TQ8BwJuvVLD+LGJbsWffg5yx50OnJUSkkXJ07PdXNw7Yf5mNim4cZSZSQ+VM+vJlOrpAHdVnPuf9DJoyN2kpGZw64PP8d5sbY18YfP2MGt/tPPeoisvOA4nTpyguCRey2n8rvFWZs118+7stFq54CerffTrqUetlhgx1MSc3/LF0+eimE0K3FVxBvQ18MCdNj79ysfEsVbWbwrw3jI3X38f4L5JNqbcaqO4NMa7Sz28u7SK/AKwY8Fq0PHkg+fPjxf3NnAmP8KSFR6CDgvNurpYPi+FcETw7cYAq7/zYzRAeqqS7bvD9Op1YUbRANFoFJPeBPXXwFGhIYcm7GELERGmIS2wkUoFJaSSVf17XuHmJAcwY6M5HZDzffS4uIAZD+uZeJOZlh09lGwuwxqvuXaGRJBi6SwN5VZIZUoKOUETqXWdXIqDYgDC8X9t6hSPi/+YJvz/yM//Qhw/fpA+3SNA3ex2JEK9IuuSJNGhtZYrbyzGWNmaQnGW9l2i9TpYP/OwnTE7zoCz9sYAoERRY5zYjI31P0R4+N44Sz/xc+q0TPNmCm6+3ojVouT7n/wUFEcRQjD76RTue9xBUeFJNv7wDVePuP7CAvEbtv+yncceegKlU4fkUYM5RqWyGKXKR0gEarl3Q2LRdocr6N/Vxd0TDICWEUMTiVF+YZTrJ5Vy9pyXN99T8MZzdhQKiZQ/aIHIsmD1d36m3mrl8fVl2MJ1d2vGieIXHlSoOcROGtOaJrRBkiTiIkahdJLZb5yltDRGSmrjv9Xt+DuGDbuGYZc/xaervUiS4LVn6u5kArjxGjPTnnZw+HiEnCwVHdvWft9ZT6Vw7+MOPlrp4dYbrZiMClZ+7eVcfox5L6dxx7RylEov48fU3ZWx+ZcgndtrmT/r/KJnNCi44xYrLZqqGT2xFGVpY16dpkUYvQQjSmSTxJCrGtb5ev8XhBDcM+k+TOFkNFl5XNSt5ud6/SUbOatP4vQ6SCMHFSoqKSOIn7Z0RyEpSCKVUNIJBo0+yYFDR8lMUnD3HXp6dU2p3pw8PhkrCmJEyKABNim5ro9DUiSXz1edYupvE2tvv+tFnG1FkpROEun4hZcizhCi/sq9EAIZGZerblOIfzpGjprIwnkPsO4nP5f/QYcuHhc8/lwViz8MY4plEI3L7FJ+j8mgID3YCr1BoNOd3ySnP1dJr646HrwzqTrJKnPEmPxIOTeNNrPgQw+yNkpZnoXLry1jwZxkPl6YztArQqS7uyEQHBa7UKEmm8Zo0OGmkjMcISyCRFPzeOxJiRuuaVBNLuw5EOLmu0tZ8mY6y+dl0P7ifFr3zsNghsXPz7ngWAgheO3lFxFhP2sXZYCsJGwuo0cvwfzXbHz4dgZDxhYx66kUhg5I6BMVlcR47o0ojVuMZuMv3/DgZBgywMiQAQlS5PV33Wz6JciZc1HeezO9lmFQeqqK+a+k88yrlSx58/yIe5JNSXqKmnkLwpgtETIrLq41XqOXjDSOdqJIdZB+fRSMvzmNeFzw/jIPR08W0bhx3V3a/xfmz3uFrh013PsHx+DjpyL07q6v1ZX5O1o313D0RITWLWrvqbIs2LUvjFIBJ7c34vpJJZzNj/H6s+cP+u8scjN7Ziofr/Ky4ksvb77nRgi4qKueZfMyyEhT8eTLlXz9vZ/hg41EdYnnWSvpMRd35MnnD7HwzUTnQJuWWrq017J1Z4i+PfUIITBbUi44qXM73YBEZ/rVGNXTSXraxC7ijTc2cc1VsRpGD9GoYPZcF5f01tOmLfxQ4iMei6OshwBVRHU88kwFPbroGD3chFIhsexzD5+s9qKUFNxwayVIoNBGOBM8TGOR2PuUAWudpOnv+GmHBw8uJKGgjAKSSKMkfoZv13zMI9OnX1Ac/klYuXIlHdqoWPa5l7XLzmvHDexnIMkuMfCaIubNTuisCiH4eWeIe6dVkZutrjGODKDXK1jyZgZDxxbTu5serVbi2TlOpt5q45brzhtVHD8VYcwEF7InQYYJISjmHErUmD2NeGbWGTq01tSpq3fV5SbeXeTg3GYVq5YZOHCkiJkP22naSM2hoxGee8WH83gmDXr9Pb3L37F//36mTrwPe2k2GSRkiPzCS5V0gDJRSLqUg00kkydO0FBqUeNv/cJDOUXoqVsXHhJ5tcWkoFIcJ8WXcN+WkYmHJQrOmbjqxjLsyRKpyQoKS2JkpaqRtXDD9Tp8/oSRxnOPpvDS4wkd3ipPnGfnOHG6PVzUZi133bGD+e+u/FsdXwAnT55k/Tdvc/UQAzdNLmXhnHTuf9LBc9OTq3VdAWwWBUJQTdT+Ga1baNDrJO64xcK8BRXI52QUkgIvbkYNqr/b5uKLDHj9FQQCcr260wXFMVLsNdcZIYDiRuhJxY6Ru6fuYO7bUFgcJe/cIeCqv3T969d/zZiro/x+Ztr4c5CYwY2z2XpsRJk84fzetXFLgPsf8SG5UzH62lApORFCECaALGQihFCiqu5OclKOGi35nESNmgxRxXH2kklDMsgm2mQ//forGHxpcq0OYKNBwVdLM+lyaTGFJ5N4+cUIcZXAImuwVbUnqKiiUpNPUloFj0y1cduNlt9IlwjXj3dRWBIlPb02Ifs/JKDSpvDsnEr8Pg0GPFg7nmDlhyl89rWPex5zEJdh8EAdm7aFuPX+Up54IJlGuWrKHDHmLnZzriDGot+0FQcOULJ0Vx65f2qe+B0ViiJ+3R/mhRkmls4vAldGrd9JkjNY9NFxbhxdd5PLouUeThwTZGYpmDazgn699EgS7NgbomNrDS2aaCgus//tQki7du2Z+ew87p96JXNftLP0kwCrXsuuk/gEiKkCpKTGCJeE0Eq114RyZR4ZuVYenepn6IDaHa2X9NWT09hHRmUfTnkOUnbYwJ33u5j1rBWLWcnN11rQaiQuvaaAjDQVKqXE2QKJR2a8xuWXDwNAkpRccfMs2rWMkJwEu/dDSnpH5s5/9W8R/yXFJahUMP6eEu4cZ+PbjQF8fpnO7bQk2SQGX1dULfFSVBJj4UceTudFWPJG4vvMSFOw8ecgny7MpEObRP4iy4LP1/q49JpCAkGZAf3s+AMy320M8OXizOqc32ZV8vpzqSxY6uan9TFSJAVadc3Y/7wjyOZfQvTvpWfa00GOnZK4cXJZQu7jRgsfz89Ar1dwNj/Ko89VgObCpyL0ej1qswrZLdf53UdFJCFvxS+YsWIhicPsJiL5KRFnUQolSaQRJshJDtCOnucnXCMgHC158tFt7D9SwUcL7Yy84SCn9+WTEm6KEiVVukIKowV0iPdFg5YD/IIGHQ5RTKqUVeOzxESUAk7Rid6Uun6pRVpXf69lMfxBzX9MHu5/5Od/IczmJIpKzldd43HBZ1/7+GSVl7gMhcWxGiOEf0ZhcZx2LfRcObWM3fsjdGpff9LSuoWGkKa83p87KacFnar/XympKMvT0qqrA0MoDX3cys8qJe/MPc1dd6r5YKULe5KKG+4sJT1NSXqqkoH9tCx+byYNGjanc+cLq/AfP36ch+96lFxHm8S4lQT4IFXkcsryE8WWvTT29K5VyTktHSRSFWPeWzF+/DHI3DlW4nEYd4eL0nN6FN5mKGM+liwpx6ir5IXHzx8M4nHBpPucnDulBCRKRB6poln1w+8VbnxpR1Bb/agLohwP7UeNhpZ0qtE5oJRUNBStKfHHeX/FKVZ/vfCCrv3PWL5sAdcMM/HCY3bufdyBVlt/J5NeL6HRSDTIVtWrhKlWJ5xWrxhbyN2PlDOgn57bbrTRt6cOf0AQicicK4iSVE81f+FHVbz4WN3E4KV9DEx70kWK9zcNnd+qoY5APhvWbeDmm8dfwJUnsH//fiJlcZQN8rBZFRQU1dTbUiol2rfW4N/ZFg9OQkTIpGENjU931ItW2Bk9QsdLM2tv9mfzo5RXxnBwkEqplCypAfUF8M/R//SLCPZoTvUPjJKZFnTkgNhOWNSdXLioQIF0wbqH/xQMGjSUZUvncvcjR7hrvJVJN9swmxSMvqWCU5sa0SHetPrZF0JQygFsXY5RWBYmHJbRahUcOhbG5Y7z8hM1DxHpqSqWzc2g2+AC3n01leaNNVwy2EN010WMvuYICquboCLOYcV2NLIRO+lkSufHO9LIIkVksFfazF1j49w0umaBpEsHHW+9kMaTr1Sy6PUMOrXTsn2TBsyQnFz3c/Ov8PLzrxAvsNAw1uv8eudvzZG1RfQ+cgCtWo2ryMidd/tRaNzY09Q0b9mRG266h169erPso3TGTX2Lt1+04fMLbplSyv132ph2dxJDxxbTp0fdB+ImDROupNGoqGkgIQTBsIzzpIGOUt17TDLp+JMO8tkH52Nz1eUmvv3Bz003DOWLVZsuOA5FBcd54ylbjX8rr4jTIKf+dOb+O5OY8mg56z7JrjUxsWBpFa2bqykpj7Nhc4DxY6w8N6eyxiF+z8EwTz5oZ+bsSt6fk0Zaigq9vmZSed8kG7c/WMYlvfVE1T5cLX4g4Ae1M4cvvgqw/4QXu01Jq2YaenfXs2FzwjBqx54QrdpcfMFxiMhh0siqU6NMkiRsrtaMn7yfzz9MwWxSsPmXIK+87aJ5EzU794ZZ8W4Gr7xZxfJXz9bqlofEPte+PQweZOTF2QE+/8CISlKidLYmV05FiTKh/ZW7iX37U3lxjoNPv1yHCBgI+ePc+1iADSuza+UpG7b40evh9lnFbNl+Fse2KGUlGtTCQGW+zKlTp/6WGdg/AYcP7eD08TBfLsmqNSp45zgb+flxho52kGTWQFyB8Njxo2H+GzXJxTJHjIVL/Jw8LaNXq1jxpZdku5K2LTVMvKFm92PLZhq+WZnMJVdupawsE2fUjZ10WtIJOSLz1XeH+fyD+guxkybqWW49QasmBr5YIzH2VidmzKjDSVg8HdHip2GjCzfD/B2yLPPg3dPIKW1VY5zOKJnpIC5iHz+TJFIxmQRh+xnOBYtQOxqiQoOLcsKEaEsPjrCrXuNBWcRJSZOJRAoQ3pYE8XGUPTSMtyDVmwVeqHJUspfDGDR6SiQPLVrJjLzCxMPPVLDkzYwaRQirJTF5NfG+UjIz4OaRDlasWMSECZMv+Pqj0SgPP3gzH76ponmTFL79wc/wm4tQq6UaxKcQgimPltdyvf4zrGYFsixx390GXnlqLw0CXVCioqKifk31Ko+MzaJg6Uovd9xSu3s2vzDR0ZP8G/kphOCVt1189pWPW+4T6LRO1nwbwVBgZPxdlSx43c6vp/56MSgSCmA2Jb635+ZUEggKdq3PYextFTRurK7+TnfuDTH57gg5jvNTChkkZDf2sJmz2d/Qrb0Rp0umKE9FrCydIvKQUNCGbnhEJYfZRRf6oUZDQdYPbPkqlVumlnLFwLrHnW1WJa2bGvCUdKQ0mo8/6qEJ7RKfSWSRG2pJoX8bu/YEKShy8swjyTRtpGHdFyl0G1xIPB6/4LHXfwoy0tP5db8Dl1ugTTnC89OMjJpYwvgxFpbPy0Crldj4c5CtO0P8sNnPoaNhPD6Z5CQVvkCczatyq0eyT5yUKaWAZJFRbZT2OwrEKZRKAZJE5/ZaLDkO/M66DSTziyN8vsZbSw/ys6+9rPzaS7ceaswmBddfZSY7U4lSKfHkg8ksWlHFF58q8Yfrdmf/q1ix/F2mT5FomKth4k0KViw9BY6sWr8nhCCYcpr337FxzfVbaBfti1Y6T7q6pFJKdKfIMjZm8MX1F6eGDdGybLebFnTgmHcve75ozkWbT2JOCRMTCZ3LYYNs5JcY8Iey+PTz+TWk3wYNuoLLLhvKqVOn8Pl8XD+hyd+ShPod+/auZ/VH6TzwpINd+0I8+YAde5KSn7YGeOoVHyWOCJMfKScYkunWUce4MRaefjjRmSnLglumlPH10iyaNzm/lygUiQmiMkecvfuDPP+aizJHjGXzMuvkYW6/0crb75QTEWEsSbHq9Wf3vhBr1vvZvDq3xiRmmSPGtbeVMLCvoTqvbNxAzcfvZjL+3v2JaeAuf507iUQiaA1RSjTHyY7W7iI+zWFsJNOI83umVqkiqcdBPpifxswXj7Jp8yEqnTJNg11qSftJkkSrWE++XLWB1i09fL8qlSderuDg/j2kpag4eNJP7r62GCQTZ8VRcmlGMukcZjdOUU4mDVGjwUkZeZwkmXQ0kg5beQfG37WXNZ+k1MhvIhHBuLsqyc3t9pdj8H/hP9M/+j/8RzFgwGW895EfIQSxmODmKaWUlsX48O0Mvvowi1FXmli/qW49nEhEcHCPkpItbVn0YYhxY00UltQvyl5UEiMSj1Y7+/4RTlGOEnUN0qZInEKd7GHUCC3PvO5jxOQCwlknMFe25KVnFVx7pYmNn+ew/dsGLH49g4Y5aho1UJOZFmf+3AvXd3v5mVdIdzSpIY4LvxGLnj7E9W6OmH6gUllAQPhwUkph6hb6X1VJcgpklVxM8fouDLyykoFXVRDY0ZPM8j6kB1vRNNqNbvHBLHwvQsuLztH/6kK6DcqnZc9C9qzNoXH5IG69y4PBJsjL2kB+6ibyVYfQdt3Jqq80/Lo5jY8WJmPSqAjhr3dkKiXQAsJGGjb8ex2PkNAx+XnTF7zwWGKR7ttTz7c/1L9JfvqVj2mTkwhHEiPuJ07X3f8ejQpKyuO88XwqSqXERd0SI9pGQ0KbK68wyo9b677X3J44hSUx7n7QxW1TXHy22kcsdj5B7tLOUKvrMSWWy5ljBX8jAnDi+An8sXIa5qhIS1Zw9GRCSPmPaNwsTrkyjyypETlS0xrEZ1REcEbceHwyN00uo6Co5j2/49cgQ68rxRi3YVBrSbIkqr31wakq4rIBat5bVsVr811Uuamzyva7aPifn7Gg8HOcvQh1hDZt2vyNiPz/D5VKxcL3v8BkTmLtBj8jxhXTa2g+u7YYyJKb1TioSpJEhrcDxQUqundV8/7yxAjtB594aoy8/RE6nYKxI81EognDtjbtBAqUpDt6ED/VirDTilYFLkUpGdTWM1NIClqKzpw+VXchonULDU63jM8vY7MqSfW3xuus/xBZHzweD9+tWk+jeNtah/PKiBvniUz0hy6mQ+gy2ngHk13Rh/ICI5OnzKRXr94IITAa0/npJwONWlfStkc57Vsa6N/LgEIhodVK/3IsPKETed6ROb8wij8c4atP7GTY6+9SkCQJvbb2wW3oQCOZyeXs27fvgmMBEk0a1iT8mjRUc+hY/TM+RoOCSlecPlcWsPpbL4XFUXbuTYyA/rIrRGl5jKVvp/PO4ioG9ddT6Y6z79D5+bVoLJEUx+PwyjsuRkwo5rrbijl+6vx72pOURGOw+GMPTz1sY+dPKezZaie580myG8fJzVLTvImGQ8cizJ7n4uvvffy8M8D05yUmTLz/gqPQul0rrNRPopuxsXeHhi6XlNCiVx53PFjJseNxYlFYPi8DtVri8st0BFJPUKE+hxCJ+1IIgRsHp42/EFeGeXa2hzRHd6yVrUmt6EKyyEItqVFICmLECARlLhlRxMrVIfBZ0PoyMMg2Dh6MM2RMETv3hhBC4HTFef61St5Y4Gbtsmxuu8nKB2+n8cv36TRoGiWm8pJmNPP2axduhPdPgc/nIxanWu7lz3jhiWSSrEo8Z9MozddR5K4Cs4ecPxBes9/ycOllXla93pwzq7tR+GN7np4Z5+mXq5h0c905TGa6iu7dFTzyYhXJqYKGv3VXKiUl+lAqGnX9a4dGnchXZk63sn9LJqNGaHAEPZzzlBIkQL7yKKPGXLgZ5u/Ytm0bykp9LR0xSKzPOTThNIdoclEJh7ZnsGOLlXjuMSKEyKEpHaXe6CQ9VpKpoKTO96jQnWXcTTratBPs5icOsoN29CBNyq4eg7dJKXShH8FIkHB+GqUVqZw4HSElWVkv4fjYfXbe+6iK667S8eMPn/+t639k2u1o1RXodRIvv+Vk4dIqwmHBwL7nCYtvfvDT/+pCWrfQEI8ntEDrQiwmOHU2iiQJmjZVoM8tpTDzR6IqL1+uCSDLde9d8z900yhXxdr1Pr78xle9lkBCRmn8PWU88/D5tWrmLCdqtcTu9Q146hEbj9xnZcu6VJ59RWAwCTZu03LxJX995LVz1758vymR5544E+WFx1IwGiQOH5KJ/iEnffRJLxmOnnWagLShGx1a6fl4sZ3vV6Xw0wYz9o5nMCgMZNOIJFJRoSWLRmgkLRWUMGhwwm9BpZJq6Rr+EclJibywidSGJFIp4kz1zxSSgozK7pw8ruBMXpRzBeeJ4h4d9SxetPgvx+GfhB9++IEq5xEa5apJShIIs5vX3nXz1EPJHD0ZYdzUUu54qJwqj4xWAwP7G3nlyVTeeSmdZo3VxGPQY2g+Y+4o4aGZDtZ+F6Y9PTnBfk6I/ThEMSUin/1iG2FCZCiyqXTGmDmrEoMtygnjz+SrDhMUfsIiSKF0kjNJP7F8QSobfw5y4+QSVn3j5buNfvpdWcTHX/hY9UEWXy/N5s3n0jh6MsIr77hp21KLLAvemR+iseti5GiM8vL6G5L+Lxw8sIMBfRNn9qwMFVdeLSg1HUQW5595WcicVe8jPTtK4wZq+vWXOMoeDohfOCr2sFP8wDHFrzz3ykwc5Q4CwX9d+FCgRCPpkJGxx3LIKb0Uy8HLsR0aStmpbGxZD3DvQ58wb8HKOj0vJEmiefPmdO7c+d8iPv1+PyJWwtzFVTwyJYkXH0slN1uN0aBg2CAT29bmkp2uQamEWTNTKCiOcfRkhG27Qiz73MPl1xdisyhrEJ9/xK1jLZQ7ZVZ9kIVOVzsP/R0KhUTH9mrOaPYw7b7zRZFX3nGx+I30WubL6akq5jydypvvuWu91lMP6lj+0RsXFIdF77/Bw/eE6XZFKcW23fiFN6GVL9yc0G8jiI/mUocae6Yv9SgfL7aTlqpm7pwkDu5MJi1NwoK9zvdQSipsGgsfr/IRDidkXB6+38S7byZx/dVmNGiJiDClFFJGASfYTw5NyKABZRSSxwkkFEhIVOFkn9iKEBIVvzalc/9SXnrTxbof/cx6s4quF5dT+WsL/J5/oSlxgfhf5+d/IYxGI36flXunu2naNDHSdOsfqvF3T7Byw12ldGyrrRYXhkRr9qT7KtFWNCJF5OA6qWT+wsOcKw3hD9R2Owd4+S03xvKW7GcbmaIhdtKJE6WEPMooIoW06q41l3CgaHGU3auzazjKPfmwzFVjjyLvaMO6748w/d7Ev9uTlCybl8Hwm4sZO9LMnHdPXnAszp48RwOpbl04FWqSUgTrf7Tz/tKzHDl6mtxciUnjjeRkWZjxjJv1C8qwiwwi+R0oI4/cP4jZCyEote/i4TsMTJ2Ujk6nQAjB1p0h7piSh7vQQkq64MGpVq4eoicYEry/rIzd+6NYzYlYDhlgIKVpCZxMgXidHxO1pEHI/16dYfv27QwdEEP6rctnxBATQ8cWcc0wU417AODXAyF8Ppk2LbWMGGqkuCzOYy9WVh94/4gnXq5gyq02rhlmRhZwxQ1F9L9IT3qqElnA2JEm5i52M/IKU437x+uT2bVTcMfNWgyulihR8et3RTz7Uj6fLU2iZTMN5eUyKmpuDpIkEfIFkWX5gsc8k1OSUVm9dGij4fDxCI/ek8TYO0tZ+GrCmX3TtgDb9wRJa1tC0QEjWTSuJnRCIsAhdqKRTeTQBNNZK0OG/UrjVhHatlGw/qcgjXJVvPtaCsl2BRt+KuPtRSHUVakUc44oEZyUIyGhRkM6uZzhMD9tj3PjKAuffR6holLQUERrdWJZpCSaiNbsUf1AA2syAZcej1xFED+paYI2HU1UVFSQllZ/98w/GXq9ntGjp/DJimeJxiQy7Dpyoi3r1I6RJAldRWMu7lXAC29WYrUkRr//mKR4vHG27Aghy4Le3fQ0aaSmuDRRIGrZCn5Yvws1GoyYSE8XoPUiF9nrJQdNkpUTJ+pPDnMyVVQ6Y+z6NUoKaRSFjlxwDNZ/vwGdo/YolVe4CROiDV1rxMMs2Wjh7cqDU6axZv1X3D1pKqc259Pc1xWVpEbEBZs/LOSSLUfZ8FUKsizq3SNkWVDuiFcbBgSDMrdMdvD09CRaNdcS01TU2zEVFkFS0+qOzR3jTLz15iwWLlp2QbGwWJM5ciJSPZIEkJ2Z0HE9fS5Sa3Qf4ImXKkhNTnSLz5ydEKu3mBXIssBoVLB8XiapKSoqKuNcPKKQTm113POYg+wMFRNvsOCoiDPv5bQaSfHOvUFGTiimWycdb7+QivE3ofxvfwjw1YeJTovZ81yEI/D9J9k11ukNmwNMe9rBo89WYk5q+7fG3EpLiwkpgyBn1/nzEH4QEqbiDqSSGH2LiSh7ft1UvQ8IATeN1aJV5fPpypP4PEoi8RgtW8KPs+y8vSCI3xmlklJixPDjIVs0wU4aRZyhjAJSJTVnTyhoF+2HXjISED6qIpXoI3aO7z3NmwvduKri5BdFmT7FziNT7TW6b1NTVLz/tp2RN5dxxQgfazb8fMGx+KfgxPEzmPT1kywARr2KdDogSRLFydsZNjzKrr0hrh5q4uvvAiyZqyPH3S3xvEpgECbs3gyOn9rJL7vCDBtcd5dPi6Zq2jTXcNnlfpavWE8uzTHHkwk7TXyyqpynptV9SFq7wc/tNyXyV0mSePXpFDb95CBwshFH2E2zxjLLli3iuedm/a2YHD96AqVHU68uuwU77syDvPR0QtrGURmnSUMNvxSdoVIuJVlkkElDGtGKA/xCRITIpCEKSUlcxKg0nCazSz4X9TDz+VcBsmmMF3eNLqnfoZAU5IgmFEfz8R8QzPvAy/BB9T/bTRtpKHXEUaslNKr6mxTqw+HDh7Hqj3PUE2fqDAfjrjfTrZOODz6porQ88XrvLHJz7FSEEUONtG2ppV2rhC7d1NtstV7v3Y+qaNVcTbv+55CFxNavG6DTSaz6poR1GxXc94SD159NrdHttGNPiJ93hLjjFguvzXex+jsfr7/rIj1FSakjTma6inBE5ruNfmQZftkd5IfNQV56Ipkb7irB65OJxaBVMw333G6j/0Va9hzSM+OZv64H3a1bd954zYjXU1h9XfE4qFGzdacfWRZEIoLSQjU5dUzgQCJPO378/F6Vkqxk3WeZdLq4CFVIizN5AwGnTMPKhF53kfo4Ay9OfLcmo0RJWazOooQQgsNHo9hJ/G4WjdnHVnI4P+2jkbQUFit57GE9y1Z6eez+xLPUtrWKjz/6lNtuv+0vx+KfgtmvTKdFUzVnT6lIc3SmJHk7Rw5LPPBkBc88Yuexe+1UOOO8vchNJApvv5BW3VU3oK+BzdsDzF1cxQszUnC64mzcWIX6pIZOUh88woUHF0qUtKYrGklLiXIvviqZAX0NzJyWTCgkeOyFEj74KI8kq4IZ04zIkoFJD5UjBLhdgi3fa9HEjfQbpmXx2+dJv5RkJdPvsfPxlx4GX1dIKCihLUxoO8rKMJs2/cC11479W3HRanV4fe5q/d2XnraSm1PFgkU/oAxa8PpkKgM+0qMN8O/pwOVDj+MKB0nL0KDQhIhFwqQ4mnE2dpqu3fpQVPAci5bFuPeO2qSkEIKv1kZI+a0IK/4wJidJEkqUaOJ6rFYrubl1m6H9J1FVVYVKmfC7GNi/die2RiMxa2YKE+4ppaJSZu2yLL763s/WnUHOFsTwBQStm9U/aq/XK6ioTJgChcOi3rwXoCoQxpDlJyrbgETeHI2KaqPLP6NbJx1PvFxZ698bN1DjrCz+C1d/Hls2reGpT/TceI2Bt953sWjJNhRGJS2bqJh3t56RY3zEK2LVRaCoiJDTKI7Vcp7XUSgkPFWCzH/RFBEKKLikt461G/zs2huiyhNj5uxKFJKEI/VXzlUYaCbakEQaEcIUc44APtrRvVpr3iGKiRFFj5EzHEEX1aPLa8iKl3V8oo2iCBvJkDPx4aas5NwFxeFf4X+dn/+lGH39eNZ9bmLeEg/jrqvZWp+aouLtF9MYNbGY7gOLGT3ewT0zyunQr5BN63SUhZ0cEL+giZv45htB5ZEshlxXgqPifHIVjwsWrahiw6YgNlLpRB8EgrMcpZAzJJGGSQ9zFgbQ995KVasNxNvsYOnc9BrEJyRMmFa8byeUfpLyEmWNqq9CIXHrDVYOHQuDqIcd/FcQ9T94Tsq45Toz9iQl0+6xsnheEs/MsJGTlVi87pxoJJJyDgC7SCckwjX/XlXEqBsiTLvHWq0P+HtX5YolVryNdrDtuwwm3WwmPVVFo1w1z05P4YUZKUyeXl59fV9+lEqA+rsw4yKGQvXvja2EQiEsxvOVu3hcYDYrGHxdEa/Oc5JXEOXE6QjPzank5smlvDcnMeI76WYr5/KjWC0SQ8cW8fEqL8dPRXjxjUra9T/Hhk0BPl3t5YEnHfTopOPbFdn072UgLUXF5PFWPvzUR4c2Wq6+pZh1PyaSyFBI5pJh5eR6upPh7oxFSsIomUkLtMJ+rh+jb3RRXhHjxPGE/twfIYRAqfYy6+XHLzgG/fr1I06McddbEAL2HAwxZoSZUROL6TY4jxvvKmHqrTZMRgVBAuxlC4fETvaJrZzkIK3oTAd6UcxZvLipLFOzfZOWD1cEuXO8hS8+yKT/RXrattRy7x1Wft2QQ1JDN3kcR4+BTvShk9SHJrShiNO0aw/fLM9h7oIQHO5OI7ktBZyq+8MrZUYM13LfYwGa9c8ju42TAQMFW9enoFJp/i0t2P/fsWH9DyyeO49IWIHNIhENS2ioXxtNEdXhdgu6ddQy+x0nO/eGOHIiQjwumPF8BTfdXUZeQZSikhh3TCvj3Q/d1RozR49AO3qQa0qlx9AK1q8z8uWKJGz2+slNIQRI9f+8oCjKtxsDxMvSUEpKxIU3fuLzelHEaidNRZylYT0mHhpJR8Qh8+6Cdzm5OY9Mf+NqYl6SJFLiuWhOd2HKtCrGjjTzziJ3na+z9FMPFrOCb34I8NzsKrpfUkFpCVx3tRm1WmLoEDUube1ubiEEpeZDPPpQ3WSKRiNx7PhuIpF/ocpeB+LxRPfFn/HqzBRuu7+M73/yV+9BFZVxHnm2grQUJRZTgvDcta4BM6clM+lmK2+/mFZNfAJYzAo2fp7Npwsz2bw6l1lPpfDAUw5WzM+o1Q3Qo7OeOU+nYjJIjL2zlC+/8RGJCj5ekFE9srP8Cy9fLs6qVaC6rL+BKRNthCIyM+93cP+9N9XYN/8KPO7TiNTCGh0df0QhZ2hFZ9KlXBSSAlnIVKlKqfCEGH5zEVMeLUeWBbv3hbm0nwZZgDWSQaanE659LbhksJdvPjHRXR5EU6kdLaVOdKIvTsr4lU0YsdCDy5AcOTSOdkzoXosdnOUoEoqE4Z9Px9er45w5aCTZquHG0ZY6jRq7d9JhMak4ciyOUu0mGv3Xwvf/VIT8XpxOGXdV3bmUuyqOszJxHzn0J+jWL4jZoOHZ2VXE44KX5/hJc3esdWCTJImmsc48+3L9JpLbdoUYf6ebg0ejnDucyrBJeZxT7wdZxYoVserR5j9i/+EwxaWxGoUKSZIYM1qLASPt6UVRkcSvu374O+EAIC09FVlbP3EYJkhyioFmjTWsWOnnqhEBnD93pbsYTAd6o0bDHrZQqDyGxuInnHOIfYbvOJexHl/rH+l3XQFRInzxjY+L+6lJ6nIcTYq7zmkpABupaNHRSfTl7CEd+w+H6/w9gNLyGCaDRDgsE41fuIPtN2uWEQ67mHqrjS+XZDFiqJmB/QwsfiODvYfCFJdGWb85wJvPp5KarKLSFWfiWAsHjoZ5enZl9Zmg0hnn2TmVLPnYQ1wWWMxKmjfWkJKsxGRUcNO1ZpbOS6dzey0DRhXy8DMO5sx3MnJ8Me9+6GbF/AyuHmJm0RuZHD0RoXc3HYeOhWnZTM0n72ayaVUuudlq7n20koemB2nXSsPijz3MejKVr5dm8+2KbG65zsyd08oZPECPwXBhsZAkCb2mMet+DNGyaWKPU6kk1PoYsZCCGc9XEo4IlPzrPPzP2sdmk4JePVRMfybMr5vTuaSvjjjxhGZeVObcucRzePtNVl5801nna67+JkC8IqX6sK+QFHWa6ihQkJOlorzy/L2891CYcKD+++efjICvguLSOPHydPSyhUqHkvRUNdvW5jB0oBGDQUGDHDWvPJnKA3cmMf35ihp/37+XgSSrgnBY0K2Tjql3GqjQnAMSRHiO1IRMqSFKVBSJc5z1lGJQGlj1dZjC4hh6vYI5z6by6+Y0WrWVubSfnoLCGKGwwO2CuBBYU8PEbKW8+KStzmu4foQZAVRWSpREiynTHyc1I0Y0+ve/8yFX3MCHn51fmyRJYsokM/u3pbJqjQJtioduDKCR1BKbSEMR13Lj9UY2rjeyf0cKWzZaGH73OezJgutHDeG2m+Hj1VUcOV7zMwkheGRmFYryXBSSEp/wIJEoyP8xJynzlzD7mccZ0L8dr7z8FE5n3c/JfwIajYaDR7z06FL/+aB/Lz0Gg4JnXq1kxgsV9Oqiw2JWoNPCdyuycVbVnU8B+PwyXp/M9z8F8Adltuyo288hEJA5nRfm4JYc3njXRTQqCEdEdQNBffhzcxJAKCRXNz39FUQiEazmWHWBasOmIG+/amXzd6ksnptEx7Y6TCaZg+wgKBK8RZwYApnNvwSrG0EA/KF49e/8GUIIKoJuGjdQ8cIbTh6abCMUTsRw3itpGDDRRVxCqpSNSlJjkEw0k9qRRUNOcaj6NQL46EjvhJkScVrSmcZSazJEY9JCLUgRicJ9AWfQ6P5z5+T/kZ//peh/aT+K/A6sRnWtw4LHG2fqQ1X4zmUgHelGwbpOrF6cQvkZG40C3Wgn9aA5HTjGnsSGGuxIfG9PLh7koc+wQsbdU8qQMUW4q2Q2fJ5JoNkOXPpzpJNDSzphJ50zigN8+J6Va6408+3nKWzfmEp6uqJO4xxIdHmmZkaR6zjAtWyWELe3JV145cecZKo3yYwRIdle/y1stSgQUiI5kSQJxZ8Sn3DqGR6YUrcw9d7DYe653cqpc1G27QriD5xfEDu312GzKDh2MnFoz8lSk904QkjUPR5eojhDPCYxbuyEv73wd+jQgY3bzi+A9z7u4K5xVnZ+l8uSjz3c94SDF95w0qubnr49dbh/MydQKiWWvJnOoIuN6PUSc+a7GHZjEWfOxdm8Opfd6xuy7pMcbhxl5rYHyjh2KkL/i/T076XnncVVXHuViSsHGzGbJB6a6aBVnzz6jyig9KwBu1S7U1Er6ZFKGtPnikICZbX1cJyqIm65UUvemU1UVtYmMP4VNBoN8biaoyejtGulZt6SKnbtDfHOS2l88FYGk26xseQTL/lnJZpJ7ehMP1rSifb0or3UE5NkRSWpE6OaeGhLdzrRm+w0LZPq0KmymJVo1Uo60oc0Kaf6wKiXjHSgN5UFZl5f4CaW3wgzSaSRTYgAZ8XR6ntWFjIVqnzizfdyzdUaVqzysWJ+Jru+z0WpkSksjuF06/+tUY//3/H8zOkMvyLG0W0NePGxFHzhCH51Rb2/H7c66NJZTSgCv3zTgMx0Ja/Oc/LgUw5aNdfw1YdZTJ5g485xNla+n8XU22wsXuGhtDzGscOJ9cTaOp8V7yeTma6iWWM1mNz1kkxOqZT0TJmikhi794WqO24ADhwJc/x0lJVfBVCnOimw/YIt9cK/685dOxOz1060QgQwUPcaBqD0afj4o09I9eXU+XOLSGHfrzBiiJG8whhPvFRBmSPx+d1ViQPxM3Oc/LI7wORp5by/ME5S/kVYjOcPp88/YSW56wnKTIeIiMRYik94OKjYSnqLSi7tWzf5uXa9nxFDtKxdu+qvhgFZlklJErRqruauh8twuc+TQK4qmVgc7nqknB6XF9D/6gIm3FvKxb31zHkmjc/ez0SrVbD/cJh+vfQMHWgkN/v8mur1ySiVoNcn9olYTLBjTwiLSUGblnXve4MvMXAmL8agiw08OLOCtR8lOj7nLXEz6cFSGuWqaxjp/RE3XGMmGBL06KylW7tKtm//5S/HAcBigUsGSBzglxp7pCxkzoljCGS8ykocopioiFCYuoWR951l5/rE6N3k8VbmLq6i1BHlxvF+jPmdqfAHOcsxzkbPoI5YiMmCUnHeDVYhKWhFF1SoSSYDSZJwU4GddA6zk1ya01bqToaUS5bUiI5Sb3LklngdBqz6f524ajRw+ICC3j0MHD169IJi8U+AEIJ4yEA0FmfGCxW1yHIhBI+9WElIhCjO3cDoyWW8/7aNT1ZGkM604YprHThKlXWOh0NiQqUwX1EnCZ9XEOXk6QhKoWbdpxnYrCqef8yOPTNCA5qTVtKby6928/xrTk6djXD0RKT6cLlgVm3DlpRUBXHiWCQbypCZYPjvk92XDbqMoN2NV7hxirJahzWPvZxAMMiZcxGefjZMjqNftRyOQlKQITWgHT1QZhcyfryKJk1UTByvpVcfmYAcoMob59sV2bz4WCrPTE9m89oMFr+vozBtS517QpQwqt+G6qSqVLZulWvJ8/yOOfNdFBTHGHpDCR07XXrB1+50VlDhjDN8sJFX3nZy3e0ljJtaytoNfi65SM+AUYU0bqDixOkowwcb+exrHwqFxLuz0+jeWcc9jzu46pZiJk8v5+ftQfRaiEbhs/cyUSglhBDs3hdiw+YAhcVR2rTQUuVJOCmXOeI0baSmoCTG3kMJYqRJQzXt22i57SYrB35qyK59YaJRgUol0aKpmoLjJjKkbPKLo7w3J62GHEDn9jo+XpDBe8s8VFTULzdUF1wuF6cOnsHgzeHkmfP30uiROmJeE2fyIwweXYI36q93H4+KCNak2t9Tu1YakpOU/Lg1QMdO4LGcJkQAK6l8sCyMLAsu7WMgM03FpAfLOHU2cS5wV8V54dUqpk+PkuLuUP16CZPLmu8TF3E05kSu0PS3KZXS8hj7DoZJTavbjPafjlhcEPSqMbobk8dxcpNszHnBVieBNPgSI+cKYlR5asb9mmEm1v2YWC9uGGVE3eQMHnH+jBYRIfbxMzIxeopBpJ8ZxLYP2jDoCi+r1ib+rlGumqxMFeOmlnLxRXruuCmJFIuemF+HozKOLYlaxc/fIUkS7VtrWfB6EsrUcvzWsySnaunevc/fjsuQIVfy1QYLv+6vSVZKEsx5x4fB2bia5K/QneGm28PMfia5ugBsT1Ly9KM2HnpAQ/PGEZ6bkcyqD7KYOdvJLVNK+fBTD3PmVtHjEgc/rEjD7m3BaXGEQ+zAiJUyCtjLFgrEKcpEITmNI6z5zMzWNUlc0uUb7r17KLNeeY7rrh7D0EuGMXr4tXy9+mvi8b/RHPUnvPXmLJKTFDXyQkg0C0UiiaKh1ytjsyh57dkUmjZSc/uDZcz/oIo5T6ditShJsSs5eLRu8vn95VX07ann4WcdZKYpefZVJ+UVNQtvkYjM6NtKEAhGTijGZlXQd3gB3/zg59TZRBNGXXC64ijroDM++tzHwMHX/uUYqNVqvL9tgWfyohSVRnl7UeLcf9UtxUy4t5SQX0MjEhO/O8VG9rCFIzss3DfOwuVDQgwe4eBcQRSLUcVpDteZExRxBp1O4rsfgzz5YDJtW2lp3ECNQiEx63UfNkf7OmXgUqRM/HiJiSiVlGHAhOo3GaWEcfSOWvnsWXEMH1UkJSXVer2/i/+Nvf+XYuGCt2nUSAJl7aTw2luceHd3IkNOqR71sZGCV7g5zC46iT7oJSPNRQeOKrbjiTtJEqmYyy6lorQEfYujrPskvboysH1DKh9/WcrS5Xns2R/FFsmhW3eJwQNqHlrr2lT+CINBIiU9Xqur4PipCIePR5j+2J0XHIc77pnEa9PeJttbu7upSqpg7Xo/N42u2w3tux+CqLyJUYO4iNdIOMIiCEYPtjpIJyEESz/1IAuocMpo1BLPv+6kYxstTz+cnNBKu9TItt1BWjVPHCQ+XpxE/8E/0zxwEYbfRuuFEJQrCqiyniLH3wrfFsGYkWP58psvMBrrFkevD9nZ2cRoxM59Z8lKU+APysgyDL+5mKEDjbRurmH/4Qhz5rsYf72FOfPdvPNSgpxUKiWuv9rMdVeZmD3Xxc87Qix8rSZx2bWjjo/mZnDNhBIu7ZMw4biom47WzbVcOcjElYNMVFTG6X91IYVn1KRGG9Y7ZmaP5lDOaUR2Ee6ChtikVIQQuJSlKJsf4ZH7Ulm7Psj69WsZM+aWvxwDIQQ+j5JnZleg0ShY/GY6/Xqev0fbttQycayFLr1dNCCRWKipQwcMBQ1oiVJS4hYVDB6oJhiUE50Cf7jHzxVEiXlMtcTP+e21bRXteGf+dpoFG4P0mwi06EI5RRxiJ1EpAOoYuQ1lUpIFv+xW8um7mdXjKDPutXPr/WXcdsdLfzkG/zScPn0avb6K117MZMGHVXy7McCgATqWLDpGksip1akREWFEcilNGtiwmhXodArefD6N+55wEAgIXn+uNmF/zTAz3/8UoN9VBVSVphAw/coTYzQEgwKDIaHn9sA9Bl55eg9Z7q411rewCHJavZdQaZT7n3DQpqWak2ejRKOCa4ebef1dFz99mVOd/G7bFeSWqSWUl5dfkMxBhw4d0GQoCDr96KXza4cGLSEC6Kl7PRGGGPFIvF7CA0ATM1FWIfP2i6l8/1OAa28ro6JCIAUNxF12zDkRZk4z0rOLjvzCKC+8vpmiczJljijpqWo0GolvPkvhu40e3pq3FbdbcCovxJL5Nma9E+NMXrSWNtKhY2FOnImybG4yN0xdxsiR1/2lOEiSRDgi8cKMVD74uIoBowrRaSVkGRyVMZJsSm67wYLXJ/hxq58Dh+PcN6MC9Ssw6GIjzzxiZ+qMcrZ8lVtDo00IwWMvVFRrHh44EuaBJx0M6q8nN6v+qvvveqkTxlh4Z5Gb738K8N4yD7ffbOGqIUbWrq+7IAaJESrlb3vwmBEwd/lnXHRR778UBwCN1sg337kIITjALwgBKlT48WAxw4jhWi69NMK5czLvLt3DnGfsXHn5+fukTUstS95M59rbStl+xEwBp2hCG4ySBVnIlFPIGY7ippI0kVOdyEqSRIrIxIWDZNKRUODGgQU7Vqn26HOO1BSHKOHUmRjxuKhTG6/MESMQiuH2xHF7pP/IQej/N0iShFanp0FjDe1baxkxvoQ7brHSsqmaE6ejLFhaxaD+Bs7mR/l6aULDu9IZJ+w2kBluRNUvFioUe2n0L94jEJSZM9/F3RNsHDoW4ecdQUodMVat9dO5g5Y9+/wYDAkyxumK06SJxJbCDahlA3Kxhg+We3BUxthzMMyg/gbWfJRV51jgV2simLEBYBcZqNV/vxto7569hKIhCqXTGISZEvKJiSjN6YDXUEnUVECrhjJTH3FhqehQfR//ToIpJAUGyURBmYUkW5jvPs6qNr8YfF0R77+eXqsBoU8PPbffFmXFrEJSYjXNmoo4SyYNiYgwHippVtqdoaP2snKpvXosOh4XvPuhh8PHImxenUNBUYzx93/FyZPX0rx53Z38dUGlSaZpQzU33V3GfZNs3HObjUpXnFvvLycUknnigWT0OgVz5rtwe2TattDw8ltOHp6SxBUDjdUmPcs/9zDrHRc71+UyckIJDXI0ON1xLru2iJ6ddWSkKXnrPReOyjg/fZlbYzzSH5C54a5SrGYFndvr6NpRmyDxGml48gE7N04uYdncTF561U9SRRdcluNMm2yr875Isinp2UXLmh8urPNz7969aKvMmIINmPnyNr5ennBufvQBMxs3O9izW5CTo8bvUVDIKRrQotZrOKyHeP6+2oW67b+GWbJYxhDIRkKmOFSMjsS5TFnchHF35fHem0k8eq+d3ftCvPKOi63bQwi/GX1FM3JjNd22q6isvvd/R4XlMPdM0jP/gyqWzc3gwJEwU2eUEwoL7pk25YJi8U+BwWjD6w5gRokXN0ZDjO6d6pbeALioq45DxyL06XF+Gk2hkBAisZbNXezGmhzlsOUXYj4jSSKNCkUxreXuNfwcbKRhKU9h+oyfuKiHlvRUFUMuNdKupYaHZniRCpqRFG5IsqTEI5xU+rb+S4NipztOxzZaGuaqOFngx2RudUFrwJ+hVqt5651PeOqJyajI4+KLYlR5FCz9tBJtcTOS/efv/XDyOe67s+6Y3X6LmQ8+cwMJTcpPF2Zy8kyEF15z8dnnMbJFM0xYOKjcgl3Opqe4rIb56BmOUGU9waFv0lnxeYCPPwsTi0P/Pmq+X/cBwXPZ6A0CT0GMNx6ax2crVrLoo/f/LTfvgwc2seTNDEZNLOHlJ1LYtivEnPkuXO44sTh4vIkCtywL1q4PUOWViUTgluss1Z/9uenJ3DS5lCcesNP/Ij2SJBGJCD741MOOPSGWvp3BU69Usu6nAEveTOOWKWV0bKulc3st+YVR5n/gJiVZRevmWowGBefyo8RigqWfVeGuirPgwyomT7DV+uyPv1TJTaNrNjLs3BtiwQduRo/569NRkiTRuEkn9h3ay/wP3KiUEgpZQ8k5AUIikCqorAqTixUNWpSo6Ep/lEIFPsAH/jIvw6/dhlqlwkAa+9lKrmiOGRthgr9pFkuYjQoikRhXXW7iiZcrGD44cVb+dW8Maz1aoQBWkinkDCXk0ZYeQOIspUBBNo05xE6UQokCJWGCpJGDARMDrxjwl+Pwf+F/5Od/Ib77dhVaxQ72/5zBtKcr2LUvRPffXBsPHQtTctJCplxbNNgs2TALG24qSCIVi5SERq0kqnVCMJGwJpPBjh2HayzEWq2CcWPMjBpupFc/D+klLZGkslqv7/XKOCpi1RWiPyIaFZwqCLJgdk0DBlkWzHrHhSQJMjMzLzgWw668gkP7D/Hdp+uxVmRgxEwAH+7kUvSGOCfPRNh/OETHton4eLxx1v0UoKpKZtYbfrID3UGCAk4hE/+t6ipTlrmVxrkJjTaTsWZ14oXXXfTtqeeph2rq/H2y2sudD5fz/mvpBIIy2j+4kTVvoqZD1ygivINjxySkuBqhCXHN1RqeeiSDPpedJbW4CcE8Px99uIw77pp0wbFo0bwv1936C726amjVXM0Hn3pY81FWtaN1hTOO2aRl9lwnPbvoePzFCh6anITNqsTnjzNyfAnRqOCtF+smXdJSVDRrpKZZYzUzp9m54oYSnnowmY0/B3htgYskq5IObTRsDwSRvfWPBggE7dtoeffNNC4ZuZ1jhQbMVsGQwWpmPprQxkuywSmH94Ku/9SpU1iVqdgtxeTmqmoQn78jJ0tNWqZM6Fyw1sg9QExEkVD8Nn4s8OqKWbfZy6mCEKGwQK+TmDY5iW6ddBw/FUHprf2c/Q4TVvwBUP5hGZUkiXRyUFjc9LoqSMNcHQ/cmVRn4aBrRx3RmJLR115/QXH4J2HLls2MH2tg/aYAB45EWLUkkzN5UbQqL4vf/4kGwc5YSFQDXYoy/JmHmD/LzMT7y+ncRs/bCz2MGKbHH5B54M76q4bjrrfw8/YQydl+uvaA03kqRt9WQoc2Wp6eZueWMSa8Xi9z529E4chFGTXg15YRt5XTOjvO54tyauh9nSuIcvW4Yj56O71G1b93dz2LXk/h0Ucm8f7iVRcUi/mL53LLdePRldiwRzJQoMCElTzpOK2o7QQZEzECOg9qlRpZyHVWYQGiyhBJ1sQhOBxRUVauJf1cL2JE0fXYzrqV57WCWzTVcNnFRqY/5+CSEUV8/VEWzRprUCgkrrjMyBWXGXn21UqiUT3DLjMTicC1txUzZoSZqy43EY8LvljrY+uuEB+8lY7JqCAW/esi5pIkkZXTmqMnjjBujJVxY6w4XXFee9fJ6m8DLHkjnXsecxDya/CVpWAvb4iExISbz5LdvIzPl9oxmxQMu7GYCWPMtG2l5fS5KLPnuqo/o8sd54EnHXzybiZJNgVDxhTVq+0UCiV0nCxmBcRUfLLay9plWahUElWeOLPnuuu9ljJHjHA4UVHXaSVisQsb/4+Ek4i7wYoaO+nYSaOcIpIaOdn0dSZpv+3T7qo4azZ4ahCff4zn7JkpXLq7nOblQ6uvUSEpyKABZmHjCLs5xSFacL57SYOO2G8EgAo1pRTQiJb1ftYMcgk5S3hzgYf7J9csOAoheHaOkycesvH4826On7bSqlWrC4rFPwU9+vbg7KkvuWu8jWuGmVj2uZf1PwXIyVKxYFYa6akqvvzGV018vvKWC5dHSSPAKtnRyEbCJDTcYyKKjIwaTaKoIIKYbTHW/xhj7uJ8BvTVM2akmeZhDUcOw969IcKxBCldWBxlyEgXhoIOdBdpSJJETEQpLDvG0SOllJ4086UrzLS7BTpdzedm/+EwJw6pyfmtqBgmxKX9L/9b8fj11195ZPJjNKvokjDF/O2tgsLPPulnWrfM4aGJekZfaaJJx1LayCm4qSCPkwhkJCRkIZNNY8yRDBrkFFU/A7v2hendXV+nTAPApPFGlrx/DsrPk5+looAYUUxYOWb6gYxgEyxyCr5D3Rg85BC2tDBWi4Jz+XEkZxpt+iScgBvkqFn6psTUJ6czd8FfNz5q1qwVa1d9yvpPs9FqE+v7q/MqGXe9hbEjzx+krxlmYs+BEE++UsnAvnouH1NEv556hIBN24KUlMf4bkU28TgY9Aq+2+gnO0PF0rfPS3gcPBZh9szUGsQnJMzk5r6UxsPPOlg2N5OS0jid22l/e18zP24NcPGIAorPaWgpWfHqo3RsW78OardOOs6WXJirr1KpBIXAKJk5+auVe2dU8MLjdowGBRtWp/HQkxV8ssqHygyF7lP4ZA+NaIUeI348FGgPccOYGFcNtdV43dPnIhw7qKJR+WXV/5Yi2lCoOEGBfJbmgQ6c+F5Nlz4nadtWgV4nsfeARMBpxhMK0yaWVGPf9QsPR/iVJrQhLEIE8eFLPU6fAWG++DZElSfODXeV0ryJmvdfS2fo2HIuvvjiC4rFPwX33v8sMx+bikdXjBRSIISCSESg1db9vHp9Mvo/rUUrvvRy5SAD191ewsNTknjs/sSZ7+SZMA/NPMfezRZMkdoNMgpJgbmiNW/OP8HzT9goLY8x42kvHeP9E0Tpb29jkewE3Y34/icvQwbU3n+drjjBoCDZrqRlCzXH85TMeePDfzs2SUlJvPn2CoqKijh8+DD6VHA6HsPgixHiLOnkoJLUWG2iWvLtz1CpJLQaBZ16V6DTCW4dr2P8WBOL30rnwL4y5FNGig0HMSmM5Pqb1WiGkSSJprQlT+Ogz2AH+vKWJIUboEXis0OHKcNPsq0UW4aCAX2UbN4SI3+fh3lvzWPq/VP//oULyM5U0/8iPaMnFqPTKVgwK62as/D5ZZ58uZINmwN066hj1JUmPvvKh+EPOtoZaSpefCyZB56qwKBXoNUmyM+rhxj58K0MlEqJ+yYl8c0PfhSSxLcrsti9P8zxUxHW/einSwcdC189Lw8YjQpeW+Bi2edeXnwsmbUbgjzybAWTx1tpkKPiyIkIT7xUiVYL7y/3sGFzgPRUFQeOhEmxK1nzUSYjb1vMuPF3/OUwTJ7yBKOvuQiFAhRhAyf3tydFpCJJEsGzfjSKvZwwbiboj9CDgbUM4IySmXBhe8JpB7BiJ5l0ijlHKfmo0ZBNEwQyRfFiBl1i4uFnHPy8M8TMhxKEp8MZw4JAqqdDKkwQCUghs7oprZxi0mmAXUrHTnqt/MQkLFSW/eckE/5Hfv6XQQjB0g/e4NuPbCiVEtPuTuLmu0uZ+3IaLZpq+GptCE1l3WYfAGlkJw5AJMhOg1aJCJ5PViRJQo7Xvdgt/MCLqiIbCYnCfAVen1ytUfHcrCryD9l48PEqPphX2/zjpbdcIMm0aXW+Yut0xZn8SDnXDEssME2bNuXv4JHHHmb4yCt55YVZlJacpWWrlsy6/0mOHz9M2ZnnmPZMBVcNNlJWEWffoTBXX27CalXQtaOGfdFthMqSiRAilWwOsRO7xsw9d2ux2XUs+djDlFttNT7zrv0hVi3Jqv63/MIo+w4nFiKNGg4eDfPlN77qca5AQOaBpyoYMsDIA3cmEY0KAkEZs8lSTTLbkgSiSJAczeCrlV9fMPk57+35rPjwTVo21lDhjLHx5xhfL80iGoPx95aQnKRk9HATapVEMCT4cWuAHl109L2qgMa5avIKY7z6TApvv19F25b1V9W7ddbx4ptOtu4McMMoM99vCvDJai/L52VW3wvLv6jivrsLyKqnh8RryuO+azVYLUqWz8tgzB0l7P+xptP9xq1qeg/scUExCAaDWNRWCkrzeXBK/UTWM48buffu3bQK96mReAohOMZecn8Tmi+17eXam73MeDCn+uBQUhZj8iPlTL3Nhj1JSVhRv5ZrlAhJNgl3mYMkzhPKcRGHtGJuv9nKZ1/56u2YDoVkMrMaXUgI/nHQaFRk2ZTMW1LFkw/aueqWYlLsSjq11XLF1WG+XruNSEiJVgOt20g0y4I7ppUjV6Tg2daEH6UY8986RxUJGYz6sHVnkPZtNHzwVnr1YQ9g9Xc+xt1Txor5Gdx9u5lbbzZy57SzpNiVrPvJjz1JycJXM2oZHTTKVfPenHQ++NTL7Jk19Yf69dQz9dGDFxyLnJwc1mz4io+Xf8JXnyfGhAb16cupU2co2Z5PSuB8d15YBDmm3c6IgUoOHQ5Tlm8ks47nNSQClHm83PuYn70HY4RCJlxlCmwEqUzfzbevJdd5/z77SArbd4e49rZiHrzLzvDBRs7mx5j/gRulEo4cjxAOy/TtoadpIzVtW2lZ8GEVCgUMGWCsPmQcOxkhI7N+0qwu3Dn5caZOH8vyuTHSUlR4fTKfr/Ez+6kUHnvJiUpoEcfakRXLrN4nU2NZuI6UM/LGffTvr+XJB+18vMrHnQ+VM+hSA5npSkYMTZAxH37q4e6JNpLtiX3zom561m7wc+Wg2h3giz/xcM0wEzv3hpEFzJ6ZWk2WWC1K0lNU7N4fpFvH2of9Z1910qFN4t5YucZHWnrtbqR/harKGA3lVhRwmlLyiRBCbfHx5ivJ1cTn8VMRhl9XQf9+9ZMNjXLVWAzqOsldo2RBL0xUUUlcnBfI91BJDs0AyKEpJ9iH4l+kk0pUqP1pzF1wmjMF5dxzu42GOWoOHAkzZ4GLHp103HytldXfBDmZZ/9bBlD/BHTv1Ylffv4CpytOeqqqVkHn4NEwBWdVtOvqhLganaM1snySGAkjvgY05xDbUQglKtRIKIgQIl3kEjQX0Kcf7NgV5+tlmTWkHoZdZuTLNX6mzqhg/6EQ05/yYcvvhVEyVz9jKklNw2g7du4opavcF5/PQd8hB3j2cRODLzXgD8gsXOpl/rshcsovASmxJzsoYvTov1cAfP7JF8mpaJkgPv8AvWSkhejE0f17aZSb0HTv0UXLyZ/ycFFBa7qgkRLXFxcxznCEsNJbbWQJCbLkd5fuumAxK/Er3RwXe5EkCa/wYMVOa7pSYTrOkCth58cJIyYTSZjK+hEvjRMgThZqokQIBrdWv152pgqVVIrL5frL430lxSd47D57df5y5FiYM3kR5jxTe1S6SwcdvbroaN9Gx90Tk9ixJ8QDT5bz3cfZXDOxhAY5iQ53d1Wc1xa4WLUkq8ZeWFQSq9cFOTtTRZVHJhSS+WV3kJl/ML8a2M9IhzZa5i0IE3fGUUT15BVGsSfVLQdy7ESEktJzf+n6f0f37t0JWbwQgAaenixftp7v11WiNUQJxiJ0aKvltlvMHDwW5tSZCOFwAVKyi6owpKVJuEt85JVq2bZLQ88ueiQJvt8UYOojlWSVDqxF7OSKlpSr8jmp/Znm/j5Yi3IpKwoiIyOoQNv4AAsetfP+4h0UntWgihlwhb24Q340USMVFFOkOobWECfJILH5Rw1ai8TeTbnVZ4aCoig9evau11Dln45hw67kgw/mcuLwMYRQo3Y24eMvyxk3prYMUDwu2Lk3xDOPnG/O2bknxOaNCjZtdrNqWRpt/7DeNW+iZdz1Vs78UH/DjlVO45cdRxBCsOTDMMa4vUaH6O9I8rbg/uk/0uIzTY0JGH9A5tb7y3j4t7PM2fwwLZuZE0T+fwjZ2dns2rGLOc+/jr0qCyMWgvg4yHbSRS6q/6Pu7HdrSDs7ABmZN548wSuv59G1gxaHM4aZEJF4jNxA83r5CG1FE0IiQIrUmCgRTlp/wmKP0S9TS6VTxltuZO0yPW37OCHXxcfLlv9b5KdSbWTNejcTxlqYcE8Z+zY2rJG/mowKXn06hdG3lnD5pUasFiW9u+uYu6SKG0adnyCNRBN73vR76u5eTElWEokIbnugjJXvZ9K9k46WTdS88raLb1fk1Fg31WqJh6fYOXoywhOvOOnXQ080KnPlTUUolRIKCZxVcbLSVYy8wsSlvQ1ICrhvkq16SlDE65f5qguZmZk4yhRYDCqauvqhlXTV35FeMtJe7sMp9U/YdSbU4brX9KR4JidLD1LJHtrTk8ZS6+qfBYWf/dLPZFtjyHG4tI8Bq1nBoOuKuKibHqGIUKksJFVuUOt1hRC4KKcZ7TFgpoCT2EgmTow4UU6I/QTwIaEgnWzSyEFCQoUav7d+TfILxf/Iz/8ynDlzhjYtomg0ia8mM13FotfTefylSgqLY/jcf/0rk0UcfzhK40hO9Y0fFiEqqsK43PHqyoQQgqmPOFm6PIwxXkkpDmLFEldeX84Pq9NY832ABQvitPb34/DG4wy5ppCnHzfRrpWWcwVRnn3VxaGfbdg8bRk46BhGexghxQnFouTmKJl2t51ln3v5avXnTJh4YaSfEIK577zMru1fc/klcXRamR+37mLhgpe46+7HWbhAxYKXU3hjoZtGuWq+Xnre+fba4WaOnYxw+XVnMASboNDFSbHaiMuFjBtrR6NJGFWkJCu57ioTCoXE1+v9XDs8ccitdMa56XYXRaf1KFzpSJoIXr2P7Tsq8PkE141zoVRCcZGErIoyf1aCAFOrJazqP+mLhgUmSUJCIh67sJG+aDTKR0tf45PFSXRoraX/1QUk2ZRYLUpuvruUO2+xcnHv812QfXroOXI8zA13lbJ9bS7hCEx6qIxB/Y18ttpHXmGMxg3qHuUsKIrSp7ue0+eizHvFTO9hBTRMNzJkZCWZGQrum2IAkbiOMlFIulRTS9AvPCiyCrhqSCIWrVtoUCjgw0+rGHmFGbNJQUFRlN0HTdzzyIVV95s0aULUEEKjUBCrRzcFoGNbLZrkEvY7N5ARbo5R2AjgJZ8TxJFpS3e8wk3b3m6enlGzUzkzXcWyuRlcPa6YD99OozhcSraIV4vV/xHFqpMMHaJg3drDWB0p1cRTFZUMv0JNx7ZaHn6mglhM1Nk9svyLIFdedesFxeCfhg4dOrNicYwqb5yJ95ax+sOs6kMaQNXMON2H5GO3KXn60RTufqCK5HOX1jiUU5FDUOzny7UOLuldu1s4GhWs/NrH1jW5tUZyrx5iYs+BMD9tC3JpHwMKhURRaYzrr7LwyWcRFFKcFk3rTh66d9LxxEu1dW0lScJsTpiY6XT1C7PXBYPBwMTbJjB+4jh+/HEDX6xciJDciIYhTlWWo8NApbuclq2jrH3FQtcOOoJBmYuvOIHzuA47GdWvFRIBDrMLSyCHtV846Ugf1JIan6jilHIfjTOj9R521WqJFk013DXeyp3Tyln3Y4D0VCV3T7TRpKGau6eXMWRscUJ/qSpORqqy1oFcCMHzb8qMu/3Ckt1GjRrx8Iz5DLtpIrmZXorLYjTMUZOdqcJqlji310JmrPahJUlK4/ipJLpNDWO1KLnjFitqNdgsSvr30vPGQhevPJnKxq1BPn/fVv13j0xJ4rpJJTgq4tw4yoJGI+EPyLy/rIqde8MsfiONgaOKsdhkGuXWXFffeSmNEeOLuW+SjZFXmKo78p6d42TtuhD7NmVRXBrj/WUeevbaf0FxUMgKzJINIWQyyEEGgtYCLu2b0NaORASjb3KRXNITV+W+el8nFhPEo/UfuCzYUaDETQXJZBAUfoK/SS0Ui3M4KCZKlAqKazgY/xGVlNKA5rilAq69SsPr77opc8Ro2kjD09OSq++zYYP1PPS444Li8E/CN2s/wlup5sbbnaxenlLjkFXliTNhioPU4v6J9e835HOGo/xKW9GDEH606BO6rb+ZKMhC5ox0iKZtw+zYGePGUZY6NW5HXmlk7iIPA4d60avUtJFqkwxe3NjkdJSSEmssg+BxM/fe8ysKawFGg4Tfq8LnUaFChRCCI+xGlqJkZ2fXeq3/Cx6PB3eph1wpGyEEleoCIqln0ejjhEMSakcDNBE9d0z1sX+bnjtu03HDprN0EwNqFEWVkopmoj375M00a3y+O6ttSw3vL6/i3nref9e+EAokdA1KuW+qgdee05LrSTiUR5OKeGCylet/KIKK81r3SklZbbrjUZcwYkDN9SIzQ8Ltdv9l8vPUyQNcNt1AlSfOgzMrOHwsXKeL+++4foSZtxe5adNCwzuL3TzxYDLJdhXB4Pl8qv9Fek6fjVY7Y/+O+jpgf4dGLTHhvlLuud1WY7Lsu41++vfSc/sEPQufzsPobMrLc37l48W1975oVLBxa5BkaxVOpxO7vf7RyT/CYDBw6dBL2L5iD2mhBrSJ9OVQ6S+07ghbPm1Qw2hk78EQ056u4MslKZiMEm+962PhIsHOdVZuWAt+dSmpGXEkRRxLQXd0Ut2a1blyKy6/+STbd/xMSbEWldARUXmJa32s/jCTls00jB5uxumK46iMo9MauWpsiOLTCrQYkGIKop4IJk9rrJKd0xWHWPqpk3FjEgTanPkerhox8S9d/z8RkiTx0ENPsvS9cbRrpmf1XDUvzQrRp6eWZo3P5y1CCCY9WI5eo2LfoTBxGRZ/GOSnjRLm8raYuu6vQXz+DpNRQqENQz0EYYwIFiM8/JQbb5Gt2vH8z9BIWlIL+jFgxA9076Khd3cdBcUxDh+PMOPeJC7qpqegKIqrKk7bVjHKysr+Yx4Av/76K6/NfJuGlb/pL0pgxU66yOUYe1CV6di9L0S3TrWfxeOnIkRcZiRJIl+cxBkuJ7ekAyUlNtLwUmE6RqpVgaao5t8KIXAqSonr3QQjUURUTVzEOZe6kbmvWLjyckM1oX/keJhrbylnx48m9Ck+nJVO7ph4F/c8OIW2bdte8PUqpQAvvOFEqYC7xlvrLNxLksTkCTaWfuZh+j122rTUUlhSU56pUa6ad5dW1fs+BUVRwmFwHs1mwBAXTduEiMZkxoww19iT/4gpE21MeqiMLh10fPGNjzUfZXHbA+XcONrCdcNNaDQS3270M+PFCmZOSz5PfApBMHjhMkDWZCWK8uQE8VlHDCzupnj1pfX+vSRJSEJFhBAH2YFOGDBgIoCXiBRk4EAFKz9oWL3WDx1oZPIEK5eMLKRnNzXffXsYk0iuIdP1+55vNkOpehcxZxIxEhr1MaI4KaMZ7bFIScRElGLpLLulH+gg9yWgr6JHn6svOA714X/k538ZQqEQWnWEP341DXLUfPh2Bnc/VMn3yzIIkEcytUXkARwUV/+sRH0SvWRA89vNL4SgSH+QRx7UM+G+MiwmBanJSr5YHUZV3pAeok11UhgVEQ7s2UqLi/LISdeRHkw4hKb4WhHYnsNdN58ipvWiiOoJVOZiwIRNSsNWloYoTSRSpaZNzLhfyZHjYTq317Lm6yUXTH6+8fqzpJm+5bvlWiCxMN01DjZsPsAN116OrrIp19x0huS0CItez6j1962aa3jwTjsfrFSz4rPPsFgs3DphGDpdQvh92dwMXn/XxZAxRdiTlJw4HeGlx1OIRASXX1OB9kR3Mn8bqyUKqb7WnKjYi1FYURQ3RAZyJBVFKVs5eSZSJ1lw9ESEiCtRVQoKP2mZf13rD+DTTz/lsn5qunVMfI/33GZj5RofJ05H0OukGsTn72jTUsuIoUa27wmjUCS6zQDGj7Ewd7GbWU/V7gwIBGS+2RBg/4+5dLgkj0YdC9H409Dsb4NJMlN+yM/k3cdp2NGH3WzB5S3HIYpIIwclKqL2Qsw5TtYsTa5BIqlVEs8/oeGlF100bw3ukI1XXl14wRVtk8lEpx4d2L09n9Xf+rjuqrqNXhav8KJETW4DKC0+Tp4fjCKJNvTgGHtwUk40uYAZD9Xu5AIwGBR07ahl0LXFDL9Sx3erttJR9K4xGuAQRVTEKln/YS5e41n2qn6kUawddtISXTbqhJ7QbTdZuecxB2+9kFojJoePh3l7icznX/41rcN/Ktq1a8eZohTyC9y8NyetBvEJ8P3mAFNutdEoV82TLzlRO5rWOPj/jqZ0YM26NTw0OVrD5Abg6+/9XH6poU4tQoCJYy08/7qTLu21TJ5eTveOBh64P07EZcPepP7OYKDOESwhBJXOODt37qR///7/VwhqIR6P8/BDt9E89yjzn1eRmqLCUSF4/o0An3xRxrx3rIy68vzhWa9X8MPXqfS9fD+7zxzDiIUIIRQoaUVn4sQJVHcD5JBBLh3j/Sn2rfmXnyMWF2RlqGjdQsNz05PJyVJz4nSEq24uZsJYC9dcYUKhgGVfeLnhzlIevS+J668yo9MpOHkmwnNvyLTpeCPt2rW7oOsPh8O8+fpTpNq9dO+o5dhpBafORjlwJEIsrEJT0ajeToSMWBP27D3E2GsS/1/lkcnOUHFJbz1r1/uZ8UIFsiz4o767waBg5XuZvLO4ii6D8kixJxyQx4wwc89tVq6fVMqYkSbeW1Y7WU5JVvLN8izeW1ZFh4vzUUtaAn4IBOPMfiGJj1b6+GS1l0a5So4cuTDyU1bIyEKmNV05xh78kpsMlVS9rq78yo/a0QiLZOfYUeqUeAH4fK0PpavufAIgQggVKuLIlItCzigOoVLC3ujPZJIwiwGJX/mJNJFT3VH3O7zCTZQIRslChRA0ylVX61H/GQXFceRo/ZIq/3QE/U4kdZzyXS3o2v8Uo0aqadtGxc49IfYfDtO1o56fSw4judphkEy/aZ1H0at1HDeux+dW0Y0BNfZehaSgGR0oOr0VWRVk3A11kz0At48zcf8uCXXIXN25KRDn80bC6EjkGnERpzx1FzMeVXHj6FzUaoloNKGd9tzL3yNiCsbfqOWjL+IXrIEOCZMbn8ufyGuTt3P9LVHuu8uMxawkGJR5/6NiXnnLi7qyCV+tcyFkQYaUW6fTtiRJNJRb8f6Hx3j+CRuQKISqVRJ7D4bo3L7mAVKWBS++4aRvLx1pqUpuv8lG3tkqvli+A6U7A7cnxvQnfES0EdzCgU2qmW/FRBR/ykluvammrM7ps+KCtKC1Wh1Ol4tx95Tx5IN2Dh+PoNPW362q00ps/iVIeYWD++9IomcXHafORojFBUdPRGjdQkPr5mpKymJ1/r3HG8dirl0oCYVkjp+O8NozqQy+5Px3WVQSY+vOEAoFnDgdpUjjpUnkIo7ssPLCnCoevsdSTapWeeJMedTB1Ftt7D0kUVhY+JfJT4BR149k5YqVlIhCUsnCnh1gzYrsWg7LndvruHO8lSUfeygtgbVL7WR6+5zXK4wJHI5jhGx56Kk7RwRQyVosZhU/fWOl0hmnyiuj11mY8miYls3OnwPsSUp0WomLr3CgP9uNLtL57zwqIhxmJ41FG3JEM2Y89RO3XG9h+ec+vlot07yD6y9f/z8RH334Bm88l0aKXcGPW04RO5TL8JEltO0UY9jlWopK4iz73Iu+rCWFfgfj9ypQCBVRdzLRpALS+x6iXfu6aZCLL9LjNRSSHmxV51mlRHWa/GMRivc0xeSz4aZ2oVsWMhWU4MVNVamJX7dBi6Yy48eYad9aiyRJnDgd4ZpbHAR8KoptUb79dhUtWjz8H4nP7BfmkFHZpJbkkSRJNBPt2evbwo13ulj3WWaNwm1xaYwxk0qJVbQkL2M9jZvK9E7RcujwYdwVyaS6OmL39edYbAs+lQNjPJFze6VK3Fl7uHaUhov7acgriDH/vQCFxU4ef9TI8CE11/nsTBVqNZjj6WSV9qSxpKJynYe7d9/Hdbdfw+Spd/3laxVCYDZKpCapadNCU2/hHqBZIzWrvzvfRfjW86lMuLeMiTdYGH2lmawMJWWOGOcKorUK2gCvv+umZRMdxW4NutIuJHX/lQgRWjSrXx++cQM18TjceqOVdz+qYuSEEla+n1WjG3j4YBOX9jFw9S3FfLU0C6NBwS+7Q4g6CMz/C7FYnJR4/XuJnXSK4sfrlXQKi0Qnu4SCrlxMmBARQmhoTEXWNpYvTKlR5Fq5xsu7H1YxsL8RnUaiTbsw5wo3IyrTsJNKiBDBlBP07anjzolWtBobH68M8u26KK5SB0H8dGdAtT9BYlKlBTaRzCHNJuxJGVw5fNgFx6E+/M/t/b8MjRs35sct7jp/1ry5gpC+HD9e3KL2QusTHjy4MGDmJPspkc7RKNg1YRQjqjiu20bUXMbKL8Nce6WZwZcaOHQoTqTcThPa1Vgg1ZKGtHSJzxdl0qKRDp18PgkwSCbS3J3IKutHhrMbNlJwSWXVAvKSlDiAmf05RCKCmyaX06e7gVR7FJ/vr7ctV1VVcWjfdzxwR+2q3GX9DQy/XEUw7MdW2oGrBtefpIy/wYjPX4DFkiAg23foxcafE+U8jSbRkr7uk2wWzk4jK0XHmnUBPl3lQy5ohImaFXhJkmghOlNOERKK6nEr4bVw/aRSKp3nKzSOihjzFrsZPrYMTUVi7LtAd5IpD0z+yzEA2L9vC+NvOL9pXD/CjKMyzveb/Fw9tP7rvvYqM/OWuNFpJXz+xHdzUTcdTnecx1+u4OjJcLWLW3lFjBsml5KWqmDqDAfhkAKtO5dm4Z7VBk56yUhmVRcKd+cQ0FTQmNY0pR3l1gOMmnacRctj/LwurYbGocsdJztTRd9BQUzuppze1pC2bQbTsGHD2h/4L+D5Wc/h8kdxuWW+Wlf7XjpyPMxHn/jJKR5IvDQTS3KcVq0lknO9BExFtKErpzlCROWtdtWsC21aaDCbFCydl0FqEzd7tes5wFaOiN38KjaRzyk0aAnIQRp4exCPx3FQzH62cY5jfLUuQYpdf7WZPj10DB1bxPOvOZn3gZsxd5Rw/e0lFBfVdu/+H2oiFotRWVFFaoqSS/rUPpR/sdbHLddaEnqSYQ0Wf933lSRJKIuaM/SGIhZ86MbrkwkEZJZ/7uH+Jxw0zKn/XkhPVbJzX4hbppZx6w0Wvl4Tw1bZFh06HOVSve6Nv+tB/hlrN/iJxyAv79xfC8KfsHzZ+1zU8SgzH9KhVErs2hfi0LEI678Lk2RUM/KK2muCySgRjyjpTF8a04q2dKct3TnLMUrIowltaENXFCjZx1bcVBBzWdl/uG7Xy1BIprg0TlqKkqaN1JSUx5FlwZRHy1n6TgY3jbZgMCQMp269wcq6T7J4fb6bnlcUM2gMPPdOa26c8C4TJl74iNPy5e/RtulZikqjdGyvpWNbDaGwzIkzETxeuU5y43dIKFi5OsgNd5Zy+fWFLPvcy+vvupj/QRVdOmj4eXuQMkecL9bWXFt0OgUP3pXE7nUN8PllPB6Z515zcvOUUg4cDrNtdwiTUcHRE7V1Oy1mJXfcYgPAZlaSnBanaQuZrbuCpKYo6dNdx+MPJCPHL2w9aNIyB4cqD4WkoI3UDZNIQvaZOX4q8RnWfhfBFEh01JnL2zLq5kpCoZrE4rGTEWY85yQQqptwlIWMByduKingFEECdJYvRkgyLehAttQYpaRCKSlpTVcOsJ1CcYaICBESAU6LwxxhN81/0wutKIc3F9SdA8iy4NMvQig1/0tL64NCoSQlPYLPkocxryvzXldz611VfPyllxZN1Fx1hY5FSyF14E5czX8g2O5HtOYIhnQPz800kKVsUG/R0eBogVYr1VsEgkT3nxoNPjwcFNvZx1YOsp09YgslIkEWeUgQNpWWozzzjJrxY83VHThqtcRtN1p57kkTkydreO6xJMZeY2LZso8uOBZPP/YM/rCXCu1pJt4Z48mHrdXEnF6vYMrtFl552kZE5WPv3jjn8gUGuf6OKj0mzp6t+Ry8/mwqD82sYO5iN4FA4md7DoS47vYSrhlm4ubrTQRCCaJwxoNmTJlugioXjav64NnUB2NZW06q9nJGs5uwCCYcblX57Nf8wOL5lhrFiJ17w6Skt70gInjIFTcw40UPwy4z0qurnr499NXu1XXhy299jLvewor5mXTrqOWrdT7unFbOnKdTmPaMg7yCKDOer+RMXk3y89TZCGoVDL6+iOE3FzH5kfIaa90zc5zIcYHZlHCIj8UEK7/yc/nVTsJldprk6ljyZiovzDQSaPEzMVsJi5Z5adItnyvGFjFwVCE3313KhLEWRl5horiMCyI+AR69fwbtgheRTDoV9r107qiq7p76M66+3MRX3/tY9QWk+9rXeCYkSSLN35qIx0CFMr/e94tZS7moZyJvSLYradJQjcst07RR7VzivaU+4mebYxU1yW61pKEtPTjD4cRz5ZVodVEhLzyuJdvRmzVf/OsC5D8dHncR2ZkqtFoF33+ZQu/RRZQ4ImxZZ+DBB+K8NkvCdSaZAn8pMaK4XFDmDhGSAmiEgeJiwf7D9WtthyIxTnGwltu1UzgoihXQsHwgyf4WWLDjVBVQmrqDstQdVCoLqRCl7GULYYLYSSOHxnjdaj56V8cNE6sYfG0xl19fyBVji4lVmVC40giHYMtPq/7tuMiyzLKlyzm4+1Cd3geQuPdUaLDn9eXK4UGGjqrg/scdjJtaytQZ5YwabiS5yyl+2ZjMus8yWDIvid2b03huTpjC1C0IBE1C3cnnJHERIyQCRJr9yi8bk3n6URsD+hqYMNbC9g3pDBgeoK5tZdI9bvTnupJLs+rmEqNkoUFlaz599wsOHvzr8lCSJBEIafD6ZLp21HHsZP3f69GTERr8oQkiN1vNl0uy2L47yKXXFHLljcUUFMW4ZkIxW3cGq79/jzfOs3MS3MvXy9PJ7lZAueUgGi3cPdHGL7vq1xE4cDRM4wZqjp2MUFWppvScnqtHeek72MFX355fs01GBePHWFjxpZcTpyM8NNNBj56X1fu6daGqqorMdC1K07+WbUtNl3Friuv8+SkOkUNTjCS6f3WSHouUhAQ0b1lTK/aT1Qnt8bXLspnzdCovPJbCtu+yWfROEvpUNwKBSCli4RspfPxeKpf0NnBRNz1vvGRn7edJJGdEaElnjrG31uewkIzNoENnjqBW139Ou1D8r/PzvwxerxePU8/Kr32MHl7zEFteEWfktQo+W6bmWHwPdpFWrYdQRiGVlKBFz37lJl5+QUeThhZuuO0nNCoFJhNYDBGSk1Q4ihU8PUOJIZxCRcRNA5rV6pSpEk769k9USVu3irBP5a6u7vwZMZ2bvoPd7Nn5Ixmlfc63WUsw4ykfWa6evPXOPlq0t11QLH766UdGXRGFOhy7Ae6+1crarysoCZdiS6pfI0yvUyBEiPz8fMrKyjhxrIz137rYukZb/QBLksT0mR6KtjXlzMlz7NsXIinQuM4OIkmSSBKpVFFJEqmERIBoUjG92mm4ZWopuVlKzubHiMUSRiqvPJPEx58dZtfePQQCJrp3735BcUj+UxKoVEqMGGpi594QTRrWX92SSIwuPPFSBR6v4OEpSTw7x0lRSQyrWfn/2Dvv8Kiqru3/zvQ+mfRG6L1XKQqoIKiAooKiYEEFCypiVxTFgogNrCgINoqKCIINFFCQ3nsJIaQnkymZXs7s74+BxJjEz/i873U97/s+93X5h+TMmbP37LP22mvd617Mmutk/+EQOq2EXi9x3+0JzH7LyYQxFnZtlzDJHesdf7KvDXnh0+xVbqSN6E56qA3BUCE9u9Ytf3j21UomTbBy6UUGum87RVbRJfzy3UYeemzaP2J77N69i8uG6Nl7wMeCz9x8vdbLmFFmfP4YL7/mIS9PEI1oCNt+YsHcRC4fkoUkxQNUS7+28+TzuRgqUqkKV3DkhKHecg+A46fi7M0vVntQqaFbL5l9ex2o/VkoUdGUNpixEcJPIafRCCMSAiUqMmiKv9DO0q89jLvGzE3XWrj+KjNbdwUpq4hSUBQh7NWSYo5xz11j+XDhyn+pw+H/Zqxf/wMmvQuNRqr30B4IimpmR2KCkqq/CHzpJD0xITh0LETvYWdJSVLSoa2GT99JY/kqLxNvrP9z2/YEueISAy89lcLvOwOo3Gm4sJNCJjGngQWf2pl8a13b+Pr7Tpo1UVXLHsiy4JvvvSxcUoVBo+H0qbx/NCdrvv2UL95Xcd2ESo4dVqIJJmL3+PBHNWS3CNXbVdQfEIiIhhgxtMQ7WJ4Q+0kli1SppuQ0gxxSRSb7+Z2cytbc8eBuNqzMqnVIF0Lw+AuV3Dneco65EOGOm1T8sjnA4P4GMtPrruWmTTSMvdrMvuM9mfvWon807vP4Zd0KRNRHTpaK5EQVm7e5mTTByrJvPPh8ArclF7kqig5DHQ2uUgpAEWX4JVbGjY4HZcJhweLlbuZ+4Obnr7KRY4JrbismEomxa38YhQIuG2zgssEGlq70cPEAA1t3BfltVXa1kP6R4yG+/s7L7Q+Wsv7LbAyGmvmKxQSPzrTz8jNJjLzMRCgUY/RtJbz1Uirrf/Vz6kyUiy7Q0yQrzmrVausm++pDz96dKMxdQOVZJYmRJghAU9GUux48wfpvUtFqpGoxeauchmtXjJ4XHmZAfxU5OQo2bwuRe1JCG01G36qYyhMpJEk11RMxIXOE3SSQSAWlSMSbGwFoIhYsUu3EoFlKoLsYQB7H2MfvaNHGm8uhYjebMAoLIUKs+UbPoAF+Rg6vSWbIsuDO+x0ES5O4ZHjjtKD/L6FNux5UuYvp3CXEmtW7SUkT3HmtEX/AwLbtUTZu9KDSh1n1SQZNm6gpt0fp0r8UtVZBhV2NVjY3yIrWYSCmV7L8Gy+P3Vd/2fXHnwdwRQMoUNKBnmilGpZnPsfxUUVQ4cUf8xJNKOG6UXUrTADGjTYz5LpCHpuSyM1jLDz9+g/cfPMtf3se8vLyyD9URCLp+JNzufeO+hku119t4vnZJaSkGGjaVEnM4IJA3QohAB9VbNvnY98hI906aZFlwZYdQYKhGP5AjAlTSolEoXVzNS89mUyblhqWr/JypiD+jt1xnxPFqa60lNOr5zg52gSbyOCkaSO6HltASPRvK2E6HqVju/i7JMuCb38MMm+RkXfen/235wBg+PARvPnaE7z2bHye27bS4KqKsedAkB5davs25fYo73zkAgSLl1Vh0EtcN9LMVwszSLAqUakUDBlTyAuPJ7N1V5B1m3wMHWTk160BZr/t4IXHk6oZsIePh3jiJTvDLzaw92AIs0nB2KvN3Hp/GTlZagrOCvSVrUj2dcdlOcmiJQV88pWTYRcbWb8ik5RkFfZKmXc+cnH8dJjRlxv4bXuISy404HLLFJaayc7O5u8iNzeXQHmUco7gpAKDN4GtG6D/kHKGXqbk2KkwwZAgM03JqGFGWrfQUFwUQ1fRcB8Cm6c1JxR7yBJtqiUiziMo/EgpZQzuX3t9p6WoOHUmUudeS5aHSArn1PvuqSUNklCwiw3ojTKV9hhN/ZkoUeJy/4f5+VfweAMIYUSSJNyeGGu/i6KJGWlOOywkIhCUU8hZThHCT1u6YZFsREQYZ+Q0si/KiWMuZr3p4PEHbLV8zK++9ZMcbEkMFXv5jQSRjAo1Tuyo0dCElhRwErVQ40/K5dE79dw0RkksBq+9c4LPP5HoFhuI8pxklo0UMkQzjoX24HJV8cFbifTpruPmKaU8dp+WT5ZWsWGrQKNruNz67yAWizF54t2c3VKKIqps0N4DKFFiwoql/CKqylxsdmznmyXJZGWouHxcEd8ty6jDnB453MDRExGWv1pIcjQHvV6Qb/0BpRI+ejW5TkM0SZKY+2IKV95UxM3Xm6vn2OmSOXxASVY9zZslSSLZ0YS3XnuHDxa//7fHPuSysWz46Q0uv8TI5eOKmHyztU5DJyEE733s5oNXa+8ZZpOCvIIon7+XRrMmGmIxwWvvO3ns+QrMJmV1Oft1I0yUaqNccWM8aGjOcrLvmESbXRJbdwVwV8l15kAIwXNzKrn9JitXX+cluXwATSUz+CFSFOapBw+yZ5+bZ5+I+6sXD9Bz9a0l/LjBh8MZ49IhV//tOQA4efIko4Yn8OWyEmKe9vU2O62yneS9uRaee+kIZ/e5yYi2Qi1p8AsPp6SDKCxV6FLchPKAP8T+Y8RQaWtIXrIsWPi5m++XZtVJnA4ZpGfChDBfvBmlXUfBsEvqxmlat9Bw/fVq1rwlo47FZbf+7Ldb5VTsrlOsXvUtV109qlFz0RD+c+L+N0M0GkUdSefBJ0+xdVeAB+5MIC1FyfY9Idb96uf5xxPp01Nw70MRtFEdDuJd2VPJpDWdqTTk0nNEAZNuTiAQiNGugwOQWTwvvZpeLcuC+Ys9vP1GBaJShZ66QaiwpYTx4+KOzsTxRj5ccJLEsuw6AYiYkAkl5bP4rRRO50cYeeN6TK6WJHhbUC5K6ei8FI2kpcyVQkFJDJOpYabinxEM+kk2N1wCZ7UoUAstbTuG+W1bgCkTE+q97vuffYwdZeDmmy4nUpaM2+cmVdWc/kPP8uQjRoYO1nOmIMK3q2O0j7bEV5zKoYrN9Pr/NHDw4CZiLkNKLeGSfhL33pZA5/ZaJj9cxg1Xm7ltXM0LfM2VJnYfCDJ2ooOqqqpGaboMuexaPvniW/r1qjEcUyclcP3kEj77sophgw1UOmV0WqlWSdI333t5fWYKQwcZeOLFCi4cWcgj99p4/vGazSYcFkycWsolFxr49CsP998RD4CeOaOmm1T/+BWSgqxEI9eNi/LBxztJTdDy0dIQR3MDPPVgIi2bqTl8PMzr7zk5mRfmjpusaDQSnTopKC0KoHWY2bx5M8OGNb7D65rVi0lNhA9fS2PpSg8/bvCx8psIqoiRZnSnGzZCBDjrOs7r71Qx/FIDkhQPGI8fYyEmS7wx3YLR2Z4Zs7axdnnd4KfLLbN9TxCfT3DiVJgta5pgNilo3b2UgF+mKzUi9CostKUbheI0eRyhGe1oIrUi5mzBjJk/893PPu6daCUxQcnRk2E+/bIKEQOVNkZBoaBt+zy++24Vo0Zd2+i5+L+ANas/waCHcDjeHTstJb4mDx8PsfCTAMVnFTw2s5IXnkhkxBUa3t9eRHKoRb33cuvzuaKvgR17Qoy8zFhL+uH1+a56S1xkWfDUrEoeuScBIQQFxVGi3njQRiBI8rZh7quVFJe4mHq3GVuCknJ7lFfmVbHqRy8qlcyQMYWoVRKl5VGuv8rM3BdSGDXaW+dA9XcQiUQI+sq48jolmlO9yBLxxEgKIBPltO8nikujtQKQJ3LDvPCGA1NaBEPrzZwtkJGcqfiqPLSRutb5DqWkoqloi50SslVKelxawMSbzPTtqaOgKMqybzyMuMzItSPMnC2MEAwJMtJUfLy8isEDGk5CXX6JEbuv4QYCfxder4crL9Hz6/YA3TtpyCuI0r61lsk3K5gxu5ILhrrp3uEk+w/K7NwhsBZ3xyzZ8AsvocQzvPdyElcNr9mHNBqJSRMSMOgVLPjczTVXmojKkFcQZcrtVmKxeGb7wWcqiEZjxGKQma7m9mnlSFI8kDN2lInpDyYxoI+OPsPPMmGMhT49dOQXRlm20sOYUSZGnqtO0GoVBIIxrp1YTHqqik/eSjvHWlCh0TSczPozOnbqQ0GvhWQOP82Hiw8T8CmQgIrdZtJalXD1VUo8ljMYPXHWZUI0A2tROoe+dLOXMGc5SXt6EMBL16GHKMk4xO+/HcIaS0Umihc3VpMal1xJ98ClqFFzgv0E8GETabUOVUIIPLjONRbMpIxCEmwxktNkOnfQUFyu5HiuE21pKjp7FtMfKuOlVysYOEBDVZXgty0R9PZWuIP5PPrYI//yGvnfijsnPcqvm75n1bcymWlKpj+p5/kXQ5jt7bBG09ESxaHPo8egXMaNVXHgaARt2Ealz86y1UG8ykqSYw0E/xQufH6Z+Z+4uPEaUx15kN+2Bsg9pCcJKxZs1YFPiGtZtqADh8R2mrUO4fD/js0m6k3EQHw/ViikcyV3EJXrL7NuCN9+swZ9hZVMUqm0nG6wY7EkSaRnSixbo2XEUIFDm0+Sv3V1QOI8hBAEUo/z4N1GrhpfhkmrQYqpiLrMdOiv4eF76mchLlutweFO4kRumAN7lGRF686tUlKRWtWRXj1OMOEGA9fcVow/IBh4tZPUFAtIOgZcNJb5CyZhNtdPMGgIarWa7CZNMZtqGEfvzU7l5vtK6dtDx/VXm9Fq4PGZTn5aJ5NkSsDpiZDcRhAKB9n4u48WTVU0y9aQmx9BoZC45koTIy8zMu7uUvYeDPHdzz7Wfp6F8Q8JnY5ttSyfn86FIwt5e1YKF/SMr4VKR4zdB4JoMZDsa0Nh8mZmPKekymciHKZWc9HkJCUzHkni/Y9d2B2C/MIop8+EmTJd5v4H32jUPBQXF+N0OZBQ0ptLUEVUyGGZgrLfUCsF8+ekkmCNy1o9/ryDw/uUFJer6CD0DQaHNELPZZfo2L33Z7RhGzrZRESOIScXYbZFsRjhnsfKeXRKYrWGfqJNwfGT4Tq+RDQi1asbfx5GzKRJmSgzTvD0Y2be/Wgfucc0DGhzRaPm4f8aLNYsfttewsC+Bma/WUXAraUH/auDPRIS6eRgEYlxfXPJhktVQqTZQZ562MTgAXoqnRremO/imttKWDY/Ha1WgRCCFasCGCLJWKVEMkQzqnAgI5NODkGFB1fGHkYOV9G3t4bcM1rWb/bRrYuGYRcbKS6CdrFedexMvHKwK/akX+jeScvmHQGEgGBQ8NoLiSz5WsVzr1b9S3Oy9tu15G8tISPQnApKCYlALVt9HlERqZYsEULgTjjF6zMsZGWoOJEbplkTVZ3A53ncdZuJTxefwemEjl1jzH8tnSlPlNOvV/1kErVaonULDXlno9VxiFNnImgCDbO7jZKZorOnGzX2m2+ZzNLP5yEEPHKvjZvuKeWNmSnVclmVDpn7p5eTk6WsPkucx6dfujl1OszNU8p4d3YKndrpaJqlZsJYC5MnJADxgO31k0u459YEpt1lQ6mM67/P/8TFspVebrzWxFW3FPPWS6l0bh9PYpeWR5n2TAWXDTYw5/UgWeWDa/n+aklDhrsHXyzZwvgbwrRqHk9gKeISrWg0UqP3BaPRSFWVgqefMPDc9G1kOvpUM2uFEDj0ebTq6WRg3yS+/0pHq56nOVBZQVgE0eijvPy8idtvTEeSJMbcYqfwJ2d1sltC4uDhCLIsUColtu0OclFffYMVI/fcbmLh4lxuu7lhstP46/V8s6SI1IqmVFKKCSuyiBImhBotQhXCZIKF7y78T/DzfysyMjLw4ERRlYjZGOD5Nxw4XTKd2mmZ90IyDzxtJydLxdw5JhZ/ls+RAyrSaUJIVUlRwkEuu0zi1Rfji/SjpVXEYrByUUY1QwXijuc9t1vIL6zknQ/8eGJuEvlThl5IyLF4uN+WoOSRhzS8Omsrac7u1YY0IHxUJO9mzotxsd52rTVcMUxLs+wyPl5yBk2eFY0cNwCRKiOXDLiwUXPRtWsPvvhEy7Uj6v/7Dz8HiIaUTLvLyrc/+dj0u7+O/qXPH+PFNx18tySLPXsq2XbaQQ8GoZSVRE614IFpv2FJraRpjpKEYLzrsFEykxDJxkF5g9qqlcoizKk+rOmCJplK7JWg1UjYK2UqnXKtwOd59Oyi4/rROnbs2MbQoX8/8NejRw8emRappT2lVEosez+dTgPzuXh0IW1ba6jyxMtsH51iIzFBya/bgjx+f7yr8sjLzASD8VL4P0Kjkfjk7XSGXFeEHIux+0CIj95M46KhTihq+JmEQmbGI0k0a6pmzjsObrvJzJhRZhYvq6KkPEqzbDUvPpmExaxg0sPlfLM4E60WokQhoiAY/P+0GWwAXq+HJJNEYoKSpk1UOCs0GCPJdKJPdUBSg5aOXMDZHSd4dlYJM59KqP78jdeZmPN6EUZ/O0r2ZTB5WhmzZ9iqy6OOnQxz/1PlxGIxunfWMn1ajYi5ywkd6FgvAzGL5pzlBFk0B+IB4ublQ9m3Mpebt51Ao5MJhGX69tIw/cFkLGYFgy63c2pTNjt3v8CIEaNRKP5T7vlnBPw+nE7B8Et1TH+5kndfTuXG2x0c32vCYO+EBg0/HC9jzZo83nvTRDAll1BBZh2Rb6dURtsuYe6+NYH3FrsoKa992J77fAq3P1jGlNsTGDHUiEolcfBoiOdfd3DJAB2vvefi2VecuO0aIlEnzWhHPidIljLIruzP2neL+PqL0yg0UWJhNU67hvS2giGDzXh9glN5ESbeaOFsYZQHn3ATdaXRuVvjtC4BNvyygdLiGMnudpjFnxjhkgpbWXcefe4gn70Xt1tHjoeY+kwF8+ekVR/QhBAs+9rLk8/6iNlj9WaFE0nltOIAb7yUSElJlHserWB7jyAjLjOybH6cDbB7f5Cb76nAqFfx8XI3ufkRunRoOHjnrpLR6RvnxNUHnz9Gsxw1Wq3ENz/4GDXMyLc/eTh0LML2H3JqlTo6nDJDr95BeV4qhqxykjSCUcPqd8JuuNrMlTcV8d0vPhbPS6/VFO7paUkMGWhg4tQynn8sqbp5kccb473FLu5+tJz356Ry8QAjVw338/FyNxq1REqykq8WZtRhzsoyzJ+TRnJS/Fn3HQrRrHm3RukgHzq4nY2bA5i0MdJ87UmnafXno8EIq77YTFhVgEFkY5Hia0WSJMwkUCoK0GFAK+nRCB2bf1Yz/RkND9+nYPmqMooKJDLSlJRVBijY2grNOR2m1qILO/mFpD80znKIcs5wDDM2dBg4ySEyUpXMe93AgYNRln0ZJhrSYFQpqEqu4HSFkz6OIQiHYNPhKhQoycRKleQgpvP9o+Y3/1eQk5OD151IgtAwfLiH518Mkl06OH6wkeJMnvRgO4wijVWrt2K0xDBmOXhlRjLDLjbQbUAx0YK63dGFEPhTT7B5bRZvfuDg4pHlTBhr4rrROoJBwYLFATb9oiCjoh9RouxnCzphqMP+zaYVbdvu57UXrYwYX9LgOIQQVNhldu8P8c13PhyN7HEVCoVRoEQhKZAD2gZ1ywCCYQ2fL9/I9u3b6drvM7av20LbSM/qRgxhEaLctp9bb1Oy/KsgtsqOhKIybhwokNi7W2LJ1x5uvKbGdgkheGthmOYtL+beB27k+snjUfyFbq4tls4Hi/Zy+JSfpe+ns3t/hFOnI2zZE+T2ydMZOvSfB7natuvKV2t+ZvP2AKfzIwgBXdpraNlMzVsLnSz/KkxysAXdw21RhJQ0AwIHfZQYtgF+lqzwUmaPotVI6LQSanX8vxULM3h6tp0RQ021Ap/nodUquO+OBI6cDFcHPx+cnMCd08ooCnrxG3Zx28QYN1xjZfgNRaz6uP7E1+03WrlyfBEDeuu56T41M557m27dejRqDrRaLUHZR08url4HFbYDvDJbw1VX1Nj7Ni01fL04nQmTK9m+OgcXdhIaaFRTpSpF5Qow6iotV18u89bCs1zQXcfUSWloz+mqHj4eYtJDZcx7MRW1Gh58yoG7yMIVY8v4cnFKdSOdpGQInao/CAXgw0Nz0R5HuReLycv6Fdm88EYlx/I9jZqH/0sIBAIcPpDPfU+4+WFZFt+sCdKUbvX6MwbJhElYcIhyVG0OsXVtSvVvmJyk5P05qXzzvZd+VxbQrrWGYyfDpCZqiCj9EEtEISlIIE4a8YkqRLu9bP8muRbZZNrkGOPvLY0H2Y9Dej3a8xD309zlOkZMKGbYYAOd22t48U0HrVtoeOnJJF59z084HG5UIvSPWDT/Y5K9WSBBE1pxkgN0EL1rzYsQgpMcIIvmVAknVclHuH58jMsGx6Xh7A6Z5MS/aIJoVhJTRIjlHOW7pZmoVBKSxF/6L5GIqCURZTEpiP1Fu3lZyKjUDT9DfVAqlYy/+UHeXfwhrVtIOJwyl48rQqeTUKviFY6tmqv5+dcAFww/y53jrcREnCDVqrmaAxub8vzrDm6fWoZGo0ChgAu615wlZsyp5NmHk+jfu+Y9NhoUTLsrEVmG9xZV8fh9Nq6fVIJKKZGcqMBkUvDQXTZUKonl7+vrJT1IkoTF3p657x7krTka3l/s5vpRJqbdbWPhEjfHjx2iZ8+ef3se2rVrx7TNXl5+KgGTIcCMlzZQkqdDr9bgiLgw6QQdTfF1/uo8HxmBjtik5hSk/8KGH5NrBYbnvZLA0GO7UJztg0myIiMTrDQze24VT06zUuWJ/eVaSbQpQPprHXdJigd6JSQiRDgidhMmiA4DQfzEAlVYghD1uf72HPz/8J/g578ZFAoFmTmpOE+WM2SQkQsvqHnJps+yM2aUicQEJXZHjIcfMNK+lYZrJh7l0oF6npqaRKJNea4TrYsNWwJ0aKOpFfj8Ix6+18oXq70UVhzGFhlUy3DpPVl89HEpF5/T2bt9gplDx+x88umvpCapUamgRUuYN91Et041ZXrDLjaSXxBh20/pXDisgvCJIBpJR5XSybXXXt+ouWjXrh1nS5M5fspeS0Ac4s0bXpvrxxDLRq938/rMFCbcW8qGLQHGX2fGalbwy5YA7y5yodPFKe1du6g5uTmtOhsnEMR8BvSOdJI6F1Mqal7gHFpxhF3YREqdzdQl7GitPr7+NIWuHbVUeWQemlHBirVemmararGK/ow7J5h54Z2vGxX8lCSJzMwEJj9STr+eOm4YbSYWEzz8rJ3777Rx1y3WaoZFpUPmxrtLOFsU4doRJp6dU0ksFtcbeXVG3fICiDfmuexiA6u+9/L6zGQkSaJLFwX5hXXp5xAPerdoGWd1TLjOwpvzXTxwp42kRCWvPRcPold5ZNZt8uMPCJQKOFMQZv9xL1KLbfgCGtq3b/+3x/9HdOjYE0XwOHPnu1j+VRRFxEDLBgKSTURrPv78DDMeF9VZKZVKwmiKb8Apnk7s/iKBvlv30qypAoczRjgiaJKlomtHPYUlUa6fVMLsp5NIsCiRUDTY+VOSJFRCXSe7n0lLKImXVpWkbeHd2frqkogm2UoUu1sQCMus/XYtI68a+Y/m5H8z2rbryqHdJ9m6LcrBIzJfLi8mSZWKPtGHL+sACr8Fm7MNmuKmTLxrE4s/NHLP1F+RSnNIiGQhE8WXkEdqGwdff5aEyajg3dmpDLq6kEhEVGvRNW2i5quFGSxeVsWQ6wqJRKB7Fy0zHk6kY1stV9xYhLPARJvKgexjC0qUxJBxiHISpVSS5Gwoi5fpVQkXypY72LmuKQeOhHlvsQu1ChYv81DlkTGXd8RvtHP5lZc3ej7W//AzHoea1nL9JXTJUga//XKUa2+u4KVnrDw9u5KP56WTkVazB0iSxLhrTRQUR1k+p4DkaF2dVIFAa5Dp3U0H3WD4pXouHFHC7Dc9vP+Rj0AwhtKVTrLjEmIIXpizibvuMLDkaw9XDKmxf2UVUXbsDaJWSSxbreKOe8Y0esx/xgX9Lmbvoe954bEkrp9cyvVXm3jxdQdrPs+qo/GWaFOyZGEijzxXwrL5GYy8ubhBB12lkhACBg/Q1wp8nsfnKzwseD2VAX1qbIDZpODRKYnMmutgxVov142IN3Rq11rDkEGG6uz/H7Fhs5+YgFA4bodO5IaZOkPB63OfbtQ8/LL+ZyIl6XhiOtpIzWqPRVLTVQykOO1nQrqdHMk3kxxpBpJMoZQLQkE3apKRYbuNKQ+UYFUkolKr8CgdqNVRMsJtSQo0r75OISkwY6ZcFNJSdMR9Tgu0K/GGcH7hxaEpYMrdCl55w4f7YCuSw02r2SU6RQlu1V52i/U0i3UkUaQjE6XCfBS3IZ+W6TIfzH+dyXc91Ki5+L8EJUpMVhlZFpjt7Wo14jsPs2RDFbISjlaw96ec6j3n3TfMTL7nN5LKe2KS4gfdoPBTmrCPhx/UkJykpFtnHavmteDbt3Ss+qwUEVOgdbYim8RzHWAltOjJ4xhZohnJUgZBESCPIwTxU/i9msG7XSi0Sn7c6GXY4Lr+0KbfA3TtpOG9j12s3xTAZv7rxnF/xqBLLmLdpxvBnYLkTGHDZj+XXFR3bz56Ikyrtn2IRCIsWjiHIQMcPHCritfnbePYUaiqipHVRPDmi2a2bBMEjrYjTW5Sy7bGKmPMnP478z4s4bpRiUQisH6zRL8BI3nksSeQJIkpD7zIq1PmNfi8MWRaNlfRNF3DjeODqCuaIclqZFsJ0+59iJXftaFVq1aNmoPzaNmqC28tWMm8F5Pp1ikeCN66K8hzrzro21OL1ptKtuhQa0x6yUg7/0BcoY0s/zAFSZLIPRNm+A1F1Y2PVCqJBIuyQTYXQI8uWpasqAnQtWiqRq2WaNJEgV5fwb23ZyCEQKORqoNNf4ZaLWHQK/D6YiTYkunSpVuj5+C3TZtpKtpW23ZZyKiT7Vx1Rf1yCLNmWLh8u5OSMpls0aJOQCIqIgTSTvD686n06qpn/a9+OrTW8Nh9tROOHdtq+fSddAaNKkb269BWtCJKGSVnBOOui6FMLMJslig4K4hxhHbUDWC4RCVa4kERk7s5Cz/eyZBBBp6amkj/kdv/pUDY/2YsX/oFBk2AT95O44obi6ioUNOM+s84AAmkUGE4wSfPm+tdi1dfbmLhEjdq1PjPJpDZ3kd+Ui6iPKuWz1CVcpQv5yfUafyl08V9y7sfLQf+WrpGkiS+WpCBLaHmHiu/8zL5kXI6t1dSWFhIixb1VzD9/+Dz+DGfS1YmSMkERYB9bCZTNMOAGT9enJYTpGfKhCOVOMNRli6skbQQQrBzb4gtO+vXewc4nR8hFIrx9FPG6oZlLZqq2X84RNeOdcceiwk27wjTurmX++5IQKdT0Kq5Cr+6HFnIdRiyAA5tKTeMa3xF3PgJdzJ2zBK6tK1g5eLMap/wRG6YB5+p4PYbrcx5JoUhYwpRKiE5QcnCN9JItMWve+7RJHbuDYFC8N3nWVw2tgi/P87EPJ0fqRX4/CPuuiWBj5Z4mPWWkw1fZ+N0y0ydXsGA3nq0Womv1ngRrqwGmeZGLJzKlVn7k4+f1irRRy18s7qCR6bqObznVKPmYM3qNZTlCa6/s4wvFqTRsYOaoaPsaErT6U5PVC4VJ79xMejbfViUZlpGmuMRLvr1k+owYjPSVPz4TSI3T97B7l0qdBip8oVYtiCZnbsrufkmDVt2BLj71oR6n2Xb7iDBsMyCzzz19iMA+PyLAEpHK0o4i48q2tEds1RzP1+wikPF21DrXY2ah7/Cf6hG/4ZQqzzIUpifN8YFe4UQlNuj/LjRx+btQUwGiT7ddew5EOKKcSX4HBq+/DrE8BuKuOqWYsbdVYotQclDdyfU6iT2Z6Qkq+jcQcW0h5WcMe0gLGpnYX7d4WPzdn/1/8sRFRlmK18sMXFwZxKrliXVCnxCnJWj1UrodApmTjfhNOcSFH78SjctWzasr9MQXpz1IWMn+Zk73427SiYcFqxc6+PCYRUYC3qg96ezbKUXk1HB14syGDxAz9wPXTz+YiUOp8xFF+g5dVxFsy4l/LLZh+0PDFcPThJIJtndgf0bEimTCqr/ppX0NKEV+9mCXZQSEzHCIkSB8ij2tJ3ojHL13FrMSt57JY1vf/RSYZfR6RrOfum0EpFIw0LMDUEhSdisEuOuMfPzr34+WlrFgD567rktoVZpWVKikk/fTkcICYczxpVDTVw30ky3jlrufqyCMwV19YgAsjNUXDHEWL3JP/+0icr0XYRF7Q0wKiKUp+5g1sx4VlOlkrBaFCRY46ZECMHL8xzcdE8pDld8LZiMCsbcUcp1I43s3ZzKay9qePmlhwmHGz8P199wBz9vUfPlF5AWaYkCBQapfoMqSRJKv5WC4hqWnywLfH/ot5EUy0YrG3n9uRTkmGD9l9l8+2kWc2aksPT9DGY9lczl15fQ/yIPwVAsLuYvIpSZD1GSs56qDuspbrKectNhokTrCKPXmjsphEFfY3LTU5VEiZAlt2LRBx83ei7+L+DG8ffgcsPRXRaa+/qQkCLz6LNBdm6xcHBXIguXRFH13IZHX0yiowMT73PQrFUEf+pxDH23oe6+kwVLIqxflVLNvpMkiXsnJjD54XJisZrfK8GqZOxVZpRKmHyzlaJ8JQ894eGVuW6KSyMo7fHgZhu6cpidpJJNEXkcFbupFGU4RDknVTupytnO+lXJLF5exSvvOJg6yca3n2Wxe10OrzyTgj/9GIOGXvCPxLvVag0KWVOvs1h9TVUaJ9e1ZvRVEXw+agU+/4i7b7MQSq5fd7SMAgzGGPc9ZufN+W4uHFaJnNeKJoXDyD2pIO30ZaQ7e6KTDBgkIyZ/FmadCluCks++qsLnjzH54TLuf6qC4lKZIyfCHD/p4rs1S4nF/rVu3k88MZPvf46X238wJ4Xv13vRaaUG97q2rTREoqDXS7ir5HqvgfP7rMyVQ+raE78/xpmCSK3A5x9xz23x7sFCCLbsCDB7ejIPPl3BydO1bdy+Q0Eefd5OdoaKS68rpMOFZ7jvmURee/MLMjMzGzELkHeiDE/MQ1Pa1Pt3paRE60tl/lsJrF6rJNxiN7fOOM19DwiC+AgTt+3H2IMeI73EpbSJ9aBFqDddfJehdmXi8dctR05O0NGmg8wRdnKG43SgFwJBnjjGfraSkBwhEAD3wZakRJrXlCBKEkkik7bR3kiqGMXao+zT/MxB7Ua85tMotEG+X5LJd98uIhRq+OD1fx09L+hBJCaza4+MJdow29Dkz2JAX30t/bFBA/SsWmGi6ZW7OWL+iX3an6hs9hud+rlZtc7N7v1BunfSQnIZSSKTFEcPUl3dsEpJNVptVJBAMp25gHxO4BdeDrODbFrSXbqITtGLyCq6BO3p7lw/wc1v2/y1nmvb7iATp5bz5vOpLHwjnQF99BSV5TdqDnr37o0mA/zCg83djilTvRw8WnvN5J2NcPcTgin3P8tzM+7n2QcdPHKPlksvMrL2y2RyDyVzYKeNoAhw460u3njLT1Kkrs6kQlKQ4xxAQZ6Fg6cGs2CRiqITBr78eD233XQ7p06dYsiQIVRQ0uD+X67MJylR4revMsgqG0RqrCkpUibprp608/Xnpmtv+kfVMD6fj1Vfv8O6LzKqfXFJkujfW88XH6bz7vwgTWMd6v2sSlIjOxI5cCRuo1o20/DkA4lMm1FRvS8mJSopLGlYkqCoJErSH1g/p/MjpCarCAQFTpeMxaxg8RIvZwv+WtbA6ZLZezDA5QML+eSTv6/xdx7HDx/HQA3TLoSfLp0a3l+zM9VojGFa0on9/I5L2Kt/O7dwsIsNjByup1fXeKDj4+VVtUr2/4j0VBXt26gJu0xI5yIbUSJI9kxSTlyOf3cPQhVJuHByWOwkJOKN7WJCpkTkk8cRWtMZiGsq+3zx55AkiQG9BEeOHGn0fPxfwNJPl9Gnh5a0FBWRkBKFUBKh4TNFmCDofVzUt+Fgfr+eejZtksnxXMDBb9rh9oXIVRyobuYrhECy1SXjnEdqsoryCpnsHEFA1J/QkYVMQmqw+sx0HqOvMGE2KTiTHyISqf+c9ncQkUPIouZ9S5ea0IV+yMSbspbrj7LhBws7NqSxb3Ma771h45lXKrl5SikT7imh88AC5s2Xsdi6cOR4/fvwUy84iWmC9Oxac/6/97YEZsypJBSKsXNfkJunlDJifBFX3lTEpdcV4a+wsPjVFLpfaKfHxUW0719I2GXkMDuRRW2/zCO5kJv6GHP9dY0e/5kzZ2iSHuKdWSm1kuFtWmpY+n46z7xSidWi4MUnkiktl7n6clN14BPi790VQ43s2hPi+599PPFAIjfdU8rRk+F6O7+fh9mkQKeDPt20ZGWo6NROy4/Ls+jcQcu0GRU4nTKYXA1+3o+XI8ciPD5NRY59EOnunsQO9OKhJ700b9GxUXPw+itvoPCbKNjYjvb9Cxg03E5G6UVkS62rqz7MUgJd5YFUhYOERBA/Xi66sP6zQlaGirVfJJOWqkSFGgNmlM407L/0ZuZDFnbsiNW7VmIxwRMzPLTxDCb/oIV1G/11rsk9E2bp0ghqWY+DUlrSsVbgE+JNsNqL3n95vm4s/sP8/DeE1RJF5IT5bLnM8RNR9u0T+ENRrrrKwJsvJFc7oQP76XngzgQuHWkneqIbZ/wHmP6ghRMnZULBOK382Kn6NwMh4ho7CVYlj9xvYdP2Itz2zTicCoQkMFqi3H+NiXcWuVnytZdrrjQRk6KEnUnMX2jn7Vfrz2ytWOPlzefjAcbLLjbwoKGEM/5C+vQx4XA4Gt3BMS0tjUWffMeoYVfy1jwXCkMAjUoBES1BbSWS38TmHX6OnwrTtpWGwf0NDD5X+l5cGmXQqCI6uEYgEyXv4GHCnEYtNOgxoECJTBRJksjy9qRCbCHfuBO9SoeqKpUk0tGi5xA7USChw4AtmoI5kEW+o5AeA0vp0EbLpRermTjexMdvpXP5DcX06aFlzMj6Sx6++zlK7z6XNmoOACKylYt6ezh5OsL+IyEOHAmx/sv6BeEfmWnn/VdSa3XH7tZJS35BhDumlfH90qzqbN15/LLZz+03Wqr/v2UzDcs/MzNpyq847QnIbitBlRtLtovFr1tqMZr8gXhwPiNNzevvu1Aq4dtPa0oXx44yc+xkmPueLCccFlx1uZHC0jLWrFnJNdc0jg2cnJxMRZmWlqIVAQLEiP1lyZssRTmdHyMrXYVaLfH1Gh9KZ02QQRYyGn2MWfMcrFyUWV2Geh4tmqqZ/1oq90/UkUIilZTiSzvK7FlaRg5LRqGQiMUEX33r4qFnQpSXF5FG3d/FK9x06kw10xDg5KkoNrQoJCWVnrqbwn8QL2dTS3o6i37kp2xk1WdptTLLvbrpWL9Ky8UjTiD29aPUq6JjOxW+gKBde5hyu402Les6qtdfZWbHngA9h57l1hssZKSp2LEnyP7DISrL1LzxdBJWT3OUqFi2s5QzMT/GWAWVVBI5FzQq4jSCGCEC5HKYhNQgTZrF+PqjDF563c2ew35++TqrOjmhUkmMGWWme2ctkx479o/mY/TYq1i9fA2BqK+6bPPP8OKmKW3wOyy0aLq7wXuZTQokfd0O40Hh5ywnaV3Wk02fBFlKHsk0xYCRY+YNJJmj5BUfBSGRSAqJpJHi7MLbc3aR3SGI0+XlxTcdvPVSCkMG1jzjtLtg3oLveP21MA8/8vw/Gj+AwWDgxZcXcdFVt5CTKXHdKCOVzr9mjmk08cZGkQhs3xPkgh51D0DrNgXwVGoIR+o6WGV2+S8TiVaLkpKyKK+87eBsUZTnXnOi0UgMu74Iq1nCZFIQCMSIyhLDLzFw+41WUpOV/LY9yLyFdg4e3NXocu9QKAzqMJpI/Ye5kAhg9wR4dZ6PMVfref5JG2cKolwzysiCJR72l20hUaQigMw/MUclSaKV6Mw+tpApmtcqkw7rK9mxOoP2F5QgV5oQCA6yjSa0ijdPVJ/ki69DJIWb1ctysEmpiKiKV18zMLC/jvJKmVfnedm8U8ZoUDB0kMS2bdsYNGhQo+bj/wqeePpxhvQbiqwTZBOtbkL1Z0QJc0H3un5a21YalixI5LdtAbbtDvDIvXGfzOmSufHuUl59Npn0Fj48dledQ0hMyJzlJJ24AIWkIF004Th7aUu3WlUikiSRRDrRaBeuu/EI6Tl2stLVlJTJeLwykhSrThLPmZFM/x1/obFTDyRJYsjlQ3j/+Aekx5qQUNyTG8YexZrpoEULBQXFcT278grB558vIhI8Qb9eNXPhcMrccZ+LE4eVqL3N0YWDBIUTF/ZaCfI/IhgIcWDlcVoEakprfSVebht7B48+9xAapY5cDtOK2nImfuEhL3Yc/1EtLf1t69zXIJmwuNJYuWIl424a16h5WLXqCybeEKuXyWa1KLGYlej9DWutST4LRaUV1XvqbeOszFvgYujYIl56MplrrjBy85Qyxo4y1etjLVpWVd1sCWDeAhdWs0SndhocLpkxt1ZyaksGsq5hVtjhc4fmYEhi4g0aRt22nFtuubtREiDNWzUjf91OjMR9WCUq7JUNJ9lkWRAOQ7KURBvRlfK07UTNSiSgTVuJwq0hxl1TwxotKIqSntrwcblfby3NmnhZ/WM5OlkibNdSGM3Dh4dsWtCJPnhxc4id7GUzOhH3zZPJoAv9q5OZHnUZIy764/sc/Uckgf8LCIdDZGYoWfWjF1eZlpaiEwWcog11dcyFEJRylky1hkgEGiLSllZESXDGK8kS5SwS/VkUiTx2KdaTZrIQ1rrISfzrAIxSoeCBe/U8cHQv2ZX965SbF+kP8Ni9hnrX981jLdwwqYTKysrGTcY5OBwOUFZQqdWRGq5hkqskNVk0Jyj8aDqX0LJ5zQRcPMDAxQMMlFVEmfhAGV6vgY+XfIXNZuOee8cy7c4AVw7VoVRKlJRFeeJ5Jzt+1aDUSuQXRGjdIn6vtq00TJ5g5cKRBeRkq3n9uRSangsWHj8V5s77XAQPJWIpao9TfwZlUi6pLatw2BXsqlhHoiodq85GSO+nWfscPnp7KXp9wxryDeGLZfN5cFL9JfgWs5J+PfX8vjPI0EEG3v7IVe890lKUDLvYyNsfuWmSqWJgPx233V+KydQw6SASietXB8OCH37xMfwSI0qlxBWXGklPUfLca5VEbaXI3g71khcKVEdJdLYnQ2pa7TeZsFFclkJOTrO/Pf5YLEZ5sZ2O9CEknNjLwRRKrve8oJAU5IjWFJOHlSROnmrYZhYURwnLESopRyaMFxdZNCfL1Q6rqw2jx/3KI9N0jL8uXv2071CIh59yU3rCit5QiN7eiqn3n6BLv1Luuc2KViuxfEWANWsjhEpTqOQwWvQN7r8WyYZaof7L835j8L82+HnkyBFWr15NXl4eTqeThx9+mD59/rqL6JEjR/j4448pLCzEZrMxatQoLrvsslrXbNu2jeXLl1NWVkZaWhrjxo37/963sYhEJebOMTNkhJO877qRjY3iJj9XlyT/EVaLkjdesTBpQjGyx8CDdxqwRTOQlSHeTDmDrI1ytjBMTnbcQOUXRHjsmSoO7Bd4q5RoTBLPveyizB4lMUFgTY53gDx0LMYVl5p46O5EDh8PsW6jn4x0CdlWxs8/qdm4OcDgC2sbpk+/rCIzTVXtJPj8McKKAM9Ot1JQqqCsrKzRwU+AzMxMktPVZKb4eOOF1DiTJyL4ek0F02cf47F7ErjvqXKGX2zkuhEmVCqJ1T96+XK1l27tDRQWuLFINtrQnROq3Vj7baPSriBQZsXh8JEj2lCWvJMLu4a4e5ICk9HH16uOsmrNAcpKBF3oi1GqCQziAaNoyv6S38ks6cfHW8t474OTLP7Awo3XZfLTrxI79gbp0732odReKfPpChWLPmk8lb//hZfz7eo3uesWFQvfSGP8PaVkZ9Z9fU/nR1AoqBX4PI+mTdRcOdTItz/5atHPC4oiHDgSRvcnB7prRy3bN6Ry5HiI5984zSUX6rlzfO0yon2HQjTPUfH2QjfTH0xk/a9+vl9a9xDfrrWGMaPMrFjr5cZrLNwyVsu4KZ81OvgphKCspIKmsV6YiVDAKdxUVuvxNTrtRgABAABJREFU/BGyiBLTe1i3Sc2suQ5aNFWz8SclTbxtqjeXYkUuaZYYZwqi1aLYf8ZFfXWIBDtNXAM4ad3IgletXD6kZiNRKCTGXmVCAu5/+BBar54EqUZHyic8OLN3sOylGn20nzb4idgTUUhKZBFFp//vK2v6n2wLFy/4mKbRtoQI0LJttN7Dk1Ip8eKzZqbcepKwy8Bni2RSmwp2HwgRiTbsqA7sq6d5joamTVSs3+SnuDSKKqbFmNcDk0isXiMpcrxj7y420JHemKV48yMHca3DDvSiSlPKg4+Xsnx1FcNGV+KrNLD4k6R6G360aq4h1VbJmTNnaNasWaPmo2fPnmS0SOX0iSN0EL3q7AcuUYFscJBnWofbG8OU17CTYK+UMVlkCtM3oqlohiKqxU4Jfrx0pm81ozpd5HCYnXiT7FQ5ZVSeDDJpggIFFRSTzwna05Oow8bWzR4U+hg3jDXWCnyex/13aBkxYR0u10MkJCQ0aux/xPFjexkzKpEZD8Xt3BerfIRC9QcB/P64FvIzrzi45zYrT71kZ86M5OoyL4Dfdwa499EKFO4MFizy0XtubdudmKCgpKxh1mg4LLBalCxeVkVMQFFJmLKKGF06aHnsPhuZaSoenVnBdSPNtXSXRww1Mmyw4No7ZtG2bReaN2/e4Hf8GTpTlJx0Fd6DbswkVP+7EILTHMGHh/RoDvnf63jp1wqCtrOk54QxGiSMphhJ1jAnTxTQmf713l+SJFJFFnZKSKcJAE51AQMHStz1oBtCBrToOc1hWtIJq5RIUPgpCB4jFtbWq712HlmJRkYO15NgVdK0iZrlH+l4b5GGMXeUMuACHadPn/5vC37+T7aHAPPeeJ2YIorfr6RYOk0L6meFlEuFtG7RMMvJ4ZJradHaEpTMn5PKU7MqmXKXiVt37SAt1ows4kkgB+Xkc4KmtEEjxe2wHjNRovXK4wCkksWZwDESj1/G2ZNnaTUon2+WpPDzrz4ee97O27NSycpQYWzkGTccDvPN8tX0il1MJWUUcwbsOhT2bPIO2KhU5zNkXBkTZhi5esJCHpmSAMT3WL8/xtCr7GhP9SKLuD+aSVyP/DA7QIBNqn0Aq6QMaySJ1EjtkniDZCK7rB0vPj0LVUCLCzs7xC9k0BQNWioppQonSqFFVdkwszs12oSVX3zT6ODnqRP7GHFLwwfy5jlK/GVejNSfjBdGNzlZtf3Iwf0N9Oqq4YkXK6iwx23nlCcqeGNmSnXH42hU8NJcB+1ba8jKUBEIxJi3wEUwKDieG6bCHiU5ScWxvTZaRjoQ9PmZcOdmvvsqkezMGj+ruDTK1OkVLJ6XzrGTYZ55xUGyLYFgMNiowMdd997Fx+99RpqIN2XVSnpyT0r1dl4GWP2DH5UrrkEaVYQYM1rHrBkJnMgNM/dDFwZLvMwVYNf+IMVF8cYlDQVAt+4KcXiPGoNRT9degi7t9bz/fgSfq4q9bEEC9BiIEsaCjZZ0qpadOA9ZRPEmn+DOW+JrUgjBj78ESGl69L/FjsD/bFvYqnUrtu78jWOno1i8bUkijUJyqRAlpEg1+rJCCI6yG6Uk4XbHfYXxY+pWd8RignWb/ISTD6HwBtAEbURUPmLJZ3jyNh1dOsdYulKiyqPE4ZRrsQXPIxiMUVoqSEtRcflVXhYv/oXsWGss2AhIPiqMxxk0JMqt4+oP8NisCixmBcePH6d///r35b/C8mULeelpHW/My8NxSIctUlOy7xdejmi2sObpuK3e+Luf9xa7CQTjWpzZGSpiMZj/0ee0bRtP0nywcDXLlizgnZu/Q60UCMnEod0RWlX1JEqEOW9uZcigGj+vXy8dtgQlyz/IqEWwadtKw49fJ9N18G6KPBL3TDLy8N01uqsHjgS582Evt93xIAMHDvxHcYLzOHpkP+2nNnyeatdaw9miKP16NXyPX7cGePwBG53aafloiZsFn7uZ82wKHy+vIu9spF5ZpGXfeLjqciOP3ZvIVbeUMOzimgB3jy46br/Ryv1P2jms+Y224b7VfQlkIWM3H6VlKx/evXXPN2mx5vy45if69u37t8YvSRJCjqHDQFHCb7RIhcih+tcbgJUkisijGe1YvWY/Mx4T1Xb+j5g110mZHUxYkBQCT8yDBzcH2EaEEFKJgumPw/OvFmLVmAhFIyQmwcxXwyRYK1n1bQm//BLj29WCoxtNhBVeXC4dOhJJJYMEktnPlr8MbFqMCUQikf8SGZD/tWXvoVCIZs2aMXHixL91fXl5ObNmzaJ9+/bMnj2b0aNHs2jRIrZt21Z9zYkTJ3jzzTcZOHAgc+bMYeDAgbzxxhucPHnyv/TZs7I78NRMLx3l/likRAJ46dld2WA3rS7tNZT6HXTiAlrJ3UmS0kmNNSWrbBDq8ub0H17Krn1BTuWFGX61k4IfetKk9FLa+wfTomwoX85tgrNCxUN32bj1BgvLVlaxdr2fDVvibJqObbVMnWzjqQeTmDZVS9in4t67ZS6/1s7Hy90s/NzN6FuLOXQszCvP1AShPvysihuvNTD1LiuHjnpISWn4BfwrbNmyhbRkF2uXZtC2lYZwWPDFNz4++CiIWa3nlTd9vP1SKq2aq5k1z8GzcyqxWpR8vzSLkVdq8VNT59w02gFiSrb/ksKb70WxpAQ5nfgLz7wQY8Vn8aYWfXvqeWWmjXWrbaRkh9FT9xBvkqykqlIpU+aRHGlGZvFgbp1URYVD8Myzb/HMq4k8/0aIU3lhikujLPg8yLV3CmbM/KDR2SwhBDu2rmXFR5lMvjkBk1FBkyw1h47VzQhv/N3PiKENZ/qvvtzEyu/iGk2yLFi73sdtD5Tx4hNJvLPIVe9nWjRVc+BwiIsuqP3cp/MjPPxsBS88nsTWnUEmP1zOkIENj23caDOrfoivKZNRQUxufJnXjh07UCriGlpqSUMSaZxgf53yfCEEJbZdzHvFwqynkvnpiyxaNdOgjlpQSipkIXNWnMQRq8S/qzt5+xJ44DFnvbR6SZLQ6eJSCIk2BcMvrb/09dqRRpITlRxjL3vFbxwVu9kjbcSe9TtLF1lpkqUmGIzx4Sce7p8aJNkZz1AXKfK48bYbGz0Xfxf/k23hru27MGPDi5shgxvWUbqwj46groJkMukYHISnUk9OlpJFS91s3RVgzTovuWfiXVjvmeak96AK7p7q5eBBmV5ddcx9MZULeuk5uFMbD3z+CSpJRXPa4yTemUOSJJKkNDrSm2PsoUhxknHXGMnLlVDn9kCpidZJftR+XukfzZUkSXy16kv0WWoOSzvwi7htk0WUMnUutN9L7r5MVnyWRHZODKtFwbGT9TNH5rzr4JYbzGzZYGHyzLOcVOzFRirduaiWlIQkSbSnB65KN21j3Wgn9cAi2TBJVppL7WlHD/axBYGgF4NpYkxjysT6gyEA114RZv36nxo99vOIRCKs+3EZz0yrsTXXX23izQ9c9V4/+20n+QURnC6ZyTcn8Nm76Xz4WRVX3FjEzVNK6XXZWZat9LDluywefCbAut88/Lq1NhPbalHi8cqcLay/HG3pSg+tmsX17tq01HBBTz13TrDyzceZ9OulJzlJiccn6jScgzgbfMY0+OyTtxo1D7ZEBTOeNOFKOlzLbhWQixIVXaS+pEpZWKUkUvztyCi8mD1bNbw0XYcitwvuE1koUKP5C30yLTpCBPALD6XWvST3OU5FpeD4j61p6x1EiAAB/FjPNVTSSQZ8ZWacVZG/LFGKqYO1Am8Ad91qJr8gynfrvTRtWleH9r8K/5PtYVlZGd98+R1mo4IMTzfKRBFuUZslJITgjDiGVSTzwUcN77FLV3q4+vLaQYCcbDVOl8wLczykxLI5y0n28Cv7+R03lXSkN0lSTbMrHy7U9WiOnkf8ICOhREWWaM3Jo2rslTKXDjRSWBLF5ZaJRgXhRlZ57tixA63bhFJSkipl0l7qQXupJ5lSU0yShYxIGz75JMbVI2VUQkswVLMWP/zUC2faYKa2nVdJKjrSmzMcr/N9BZwiR9QvL6GRtESdUZQpZahQ0YqOaNAiI5NDa/pKQ0kjC0TDQUoFCqLRxnW8BzCZbBSXNfy5QYOVFGoO1/u3sAihTnbSqV3t9//02QhXXW7mlxVNOLipKcd+b0bTJiq6D8nntvtLmTi1lG6X5vPpV1V8sbqK7pfmc+mYQg4cCbFtd4CP3kyneVMNBoWe7HBc210nGbDm9WPYFT5GjLXz6DMurhxXwqSHy3h7VirNc9RcfqmRE6fDVDojjZaEsdlsqE1KDrKd0Dn5Lkt5J0aPt+P312YzHT8V5slnfNi8LRFCUJV8lPsmm/h1a4BpMyq45zYrH72Zxuof4nvrcy960Rd15JU3628+VFYR5eRBHS0qLyU1fzCb1pj5Zk0QdcRMCzrQi0G0pgthIihRESbMAX7nrDhJVESIiRgOZRGFGRt5f56pWkvy/UVenOUavl2xplFz0Rj8T7aFN916I3lnw2zdKtChR5IkOtMXB2XsFb9xWhzhhDjAbjbhksroJgaSGejAs7OddeS/hBA8/GwFeh3MnmVk2iulXHzXYSbOyOf3jVYeud/K12u9PHBnApMmWJn5mqPe/W3mHDfBKi33Pexi3SojHWIXcFo6iKLbNkY/eJK33lLTtFnDwZ0fN/jp20P7j9m+u3f9yoghen78OpmLb82lKPtnSlK3UJi+gaSLdzB5sopTeRHmf+JmyQoP815MYfUnmaz9PItpd9lwVQn8/przcllZGQf25FFwUuL0UQX2EjV3P3gP5S1ycdpKyTum46Fn7ITP6ZcvXelh0gRrncpCAL1ewe3jzfTqreCpqYm1EtVdOuhY+ZGeNasX/kuBT4CKcjdHToT5dLmHx2e4eWdBFS53TeI6Ny9MZpqSdZv89OlW10fPPROmsCRKp3ZavL4Yn6/wsP7LbIYOMvLsI0lMeqiM3DO1f591m3wsXOLmkbsT0ekUdGyr4ciJ+DXhsGDq9AoWLa3igTutjB0f5rj5Fw7qfqYw9VecrX5hytMuWrQAn8pOVPxzyQM4J/emUeHCTmJKlIxkNUEariwMEySqc+GjCkNpe64eX4HHW2MzYzHBOwuq+Gl9lB4MpIvUj86iP30Zikz0XIPh3vRgIDlye7xlZlwVKu6/28DWdWmMvcrMZYONvPOaje9WWUjNjJBc1Z4m7r50lvrSWuqClSQihIgRq5aY+DOEEMjK6H+Z/vH/WuZn9+7d6d69+9++/qeffiI5OZlbb70VgOzsbHJzc/n222+rI+5r166lS5cujB49GoDRo0dz5MgR1q5dy9SpU//Lnv3WiQ8xZvhWup/Lpguo15icx4cf+8iRO6Crp5NgeqA9RdECnn+9kh3boLVnUK0ul3kcxY8HVamNSff4GTBAwcdvp7NwiZs35ru47QYLen2N03bvnWays3zcercL/1Etj81w07ePioVvppKUWLOc9h8O8tMmH2s+zaKwOMLpvBhJSfV3Vfz/YdHC13jhibjYvsstM2y0nUh+M2z+5qRIajTCwZWjDvLUkyree6W2Blbu6Rhqal4WraSnoiLeefhscYSmLWQicpQxV9UVRs/JVjPlDgufvFRIcqTuYSwl2owCyw7kqraoJDWGijZs+LWA+x5uRu/eI/h161Y2/F5GRmY6/foP5+PPrkGnazgg0hD2799P+1YObFY9Dz9bwYGjIdRqeGZ2JSsX12YTSBL8laSeLMfFrEfcVAQSDOqn54sPM0i0KfltW4CZr1Xy6L02dLr4xlRaHuXGO+2kJKgZf28pBr2C3t107DkYoqgohl6p5dobfERKm3JcZad7l4a/W6+TqjfJkrIoRlPDemUN4e15b6PURCkNnyFLtKIVncnlMLvYQJJIJ4FkggovisxCHnlQz+gRpnPzIvHIFBs//1bM1l9/QouBNLLpQl8kSSIhmsKmlYd4IdlOVMSodMq0a6XhpmvNqFQSviolFhEjyaZsMDOlUEiYzBJq1HSmH1EiqGIqqkorGDtxLxpdjJhfj7ayGdnB5ihQUCoKKFHk06v33+/k11j8T7aFoXAYCT8q1JSVNxxMcbpihGJhUrBgNx1HFbAQ8jn5+OMoP36uRxU14tYU4fFHaRntho1EbMC+L8u55NdDfLrIRE6WKt64qAEkkcZR9tT6N51kQC00CJOdjb8HkANarCIZV0TJg9PtHDkeJiYJ9DqJwf0NTBxnIdGmpLBEkNOx4QDhX8FisfDbjk2sWbOGeXPe4mjhWdq2UjDlZh3jx6Sg0yno3llJkywV815M5eYppTz1YCKD+8cPCD5/jHcXudhzIERyohKdVmLjbxHUMT1pUv3jV0oqTCKBMxwjQSTXarJikEykiiwMmONsP0UUi7nhw2uiTcHWX/dy3XVj/9H4Dx06xIBeMaQ/PEP/Xjquu6OUkrIoD0yy0TxHzam8MG9+4GLDZj8WC5w4HWbM7cXcfpOV668ysfpHLwePhlmxMKO6POueiVZy88M8OtNOdqaKm8dakGX45nsvJoOCkROKWfVJZi3tp182+1n2jQeLWSLBquT+26088LSdQ5tq9oyjJ8L1ltqfR8+uOp5+tf4gRUNISc0kPcXP+NtCfL5wJ8nOzmjQUkERPRhY53qVpKa16IYzUkG2FG+moBEncFFJOvUndNyqMpLalpLTrIh7JulJT7Uy+qooGZFskMAsEohS21nvQj/2RH+iXFFImmhS555VwkmPHoo6Po0kSVx4gY4163z/SB/87+J/sj18bNoTJNuUNGsuKNldhYSCo+xBJwwkk46MjIMyEkmlFZ05sWcnCz/1cPuE2p3K31vsplkTdb16wD6/IP+ogUwsdKQ3lZRRhYNUsqvZKufv49TnEw7F4k5qPZCFjIREGQVk0gxVRVN+2FDA+OssXNBdx9GTYYqKZYL+xiWE/X4/Urhh7oYKNWo0NIt1pM2gvWzc6ueJB2xIksTS5SES/8TgrP6cpEYtNPiFtzoB5KYSWRNG24C8BECKzopb6cCAmUSprl+TSXMOsq1BfV6nqozLhgz+60HXA50hlbcWuKqlnv4IIQQ79gRRJQUo9R4kxdO+2m77RBX2tJ0smWfh6Ikwb8x3UlgSJRyOUVgc5cqbirBalITDguEXG0hOVCKJGL9u95OVpmLp++l0bq9DCMG23UGmPVOBPyB49tEkWjRVI0lQ6RDYzp1JhBD4zEUodGEkSWLLjhCl5TIP3GOkdQs1VR4ZvU5Bzy46Vv4QRaVq/NE0MSEJizedPfyKXhgQMij26OhxUQX9LlDRJAd27JIpOKknrfxCIoQoTdrJQ9PUpCYrGX9vKd9+monREG/O9vJbDg4fD5GfL5EumvLTqjLmZLh5YLKlmhl19ESYm253klDSFyRQSxpMcjKuw0k0p231GkskFZtI4Qi7yKIFRszsYzNlFKJEidrg5f6bTaSkKNj0u5+57wQ4uc9M2A1uZ1Wj5+Lv4n+yLezfvz9urxJzKBEXlaSQiVJS0pZuREUEL24UKDBjpVx/DFVATSJp6Isu5opRO+nTV3DlFWpKSwUffe6hZUsJrUbB5195+HpRRh0/f/PWEM8/rqJ7Zx1HToQZd1cpD9yZQIc2GnLPRHhjvottG3S4XRLSvovIlPQ4KMdsUrJhTQqffeln5iwfVYEQd90cqcWAhniT2LcXurlqmIkjB/+ZzqtapSYQFJhNCl6ZmcDLzwqqPDEMeiMajcTMV1y8u8BDWrrEysW1x9i2lYZ1X2Yy4ubHOXb5OL5b8xnIdoJeBaqQGUt5JzSFOj4v+ILBYwdx5VVXUFxczMvPP8t331XQppWSgnI/Sz9o+Fx3QU8toXD9B9TMdBVJVgdFRUWNlgD6I6pcakZeW0E2LdEEE4iofLzzTi533KHm7olGft0W4J7brIy+rQSFQmLABX4uHqAnFBJ8/rWHpV97WDwvPoYlX3u44yYLBkN8r2nVXMP7c1KZ+ZoDtyeGViNRXBqlb08daz7Lqr7OYpaqA66THi7jmitNjBpWQ/6a+yK8vdDJWx85QKdg2aowlQ6ZJ15x8t6CjUTPNiXJF98r/AlOrriqcc1RR157Jd989i3qU1rceVacVNBMtKv37OpJyGXB6yYee3obSncK4bIoPS4ppE2OAbNJwZFjUSocMu09Q1H/oTFcEadJJI0cqUZewUYKPcUgDkd+p1vXusm+5jlqHrzHwqLnzpISbU5YhKhM2o822U12phLjwRDF9jyyqev/VSgKUGn/tcDwH/G/NvjZWJw8eZIuXWpHbrp168aGDRuIRuOb8YkTJ7jyyitrXdO1a1e+++67Bu8biURqiRdLklTN/GsoiJKQkECSKQOc8f/XY2Tn7gixmKi3jHLJFwFS69EZPP8d1kgGbVpUcPqABr03HviMiDCH2E4LOtaU6Lrh9FonQw7tZN3qRFb94OPK8UV8szirOhtZ6ZD5fKWbV140s26TD7NJjYSCq28tYdSwOPPtp41+kGDJuxnknY1wzS1lhP1pKBT/jGhcWVlKr3PCyrfd40J5vCcJIqnasbBKiVgcA5k9+zcu7B+m1Tk9k2hUsHJVmLQ/aEhERJhyl48LR3qxJShJT1UxbHD9Bz+AG681svC9IiivryNyjG6dVZTuKCQl2hRrJIOTZ49yWf8rSAvkoI8aCSoTKEoqpF0b3z/SLwHYv287Ay8QXD+phKenJfHqOY2l2W85mPJEOTMeSiQlWYUQggSLgg8/raqXYQTw9Vovwy7WEwzFBba1Wgmj4VyTo8eTmHBPOd0uKiUjVU0oJKiq1BIKa2ndJcDk22yU2aMsXenBYYdmhSMIE6QifQcDR9sZNFjJF994eHCyrd7v/nGjn/694weI1+dHGXvDlEZrd+zasYdEmwS20/jy0zBKZlrRieaiPWUUcFZ9kEmT1Mx8NLle6v5j9yfwwF4DGd7aukBCCGLKILsPBarLVPccDHHD5FISzSq0Fe2QkHC6RIOaI0IIqrxRkshGJalQnTOvibFMfJHjZDb3IQcFpwP5FIaLicVEfPOQ27B92/Z/3O31vxr/XbYQGm8P+w7ow5f7V9GR3nz3Y5iXnhH1MuDf/siNHJXoMnY/N40xEQ4L3lsUI8VkIc3eCRAUBIvoxuBaejsJIg1jiY3bJm/k+RlGJHWEhjTzZaIoqLuhJ0oppLezM/dDFzGfjeNiH0FPmL37Zea+HO+iKcuC7372MfbOEt6elcLmnVruf7xu2XpjMHLkSLyeSpK17zL+unoSXykqQmHBsvkZvLXQxey3nGi1cY3acaPNNGui4kxBhB5DzuItNxLlr5lHChSkkk0pBWRRuzw7jSaUcIZk0lG4U/jx5xImjq/fBq34JkS5u/Qfjz0ajaL9E1nx1fdcrFiYTqUzxqy5DkorZDJSlUy80coDdyZw/Z0lOJwy/XroWLvey96DIV59NoVXn9XVeY4nH0jkkmsL2XswRNeOIVKSlFzQU0t+QZS9B0M8NctOMChISVKSXxilUzsNX3yYgcMpM2JCMc2bahjYV19rr9Zq40HnhsckAEWj5uTOydN5e8G9fPhGKhf2D/DSnN85eDiCwZNc3XgD4rIb+RwngA8JiRABrCKRZCmDLJqzj99JFZko/qRDFRZBHFIJR75LR6OJ791z5rlRl7eu3nub0Y6DbKv1OYWkpHtoKLvZhBIlSdQcstzCQXnKTla+WH9XXn9AEItYSE1N/S/RdfqvwL+LbyiEYOuW37lpjJq9B6KEpQBdRF/UaOJ7n+oIGdHWtTQEMxy9eeulA7y/sJxhQ9VEooIfNnq4doSJl56sm4yWZUFxoUQ3Lqp+hkRSCYsgB9hOV9EPtaQhKiIcYw+qoAWjAAflJEp1E8gl5JNBDhUUk0kzJFnJ+X6Pbk+M0rIojz3nonWrvo36vTt27EgkIcA5In41PMJFIOEsIYUXhQvsqlyevk5HfqGS6bMqeeGJJOSoVGet/xEq1OxXbMKoMhISIQwWFV1adSG43Y9Oqt9XlPXxQEtyA364RtKiEhoqRDEpUu2EdVRE8KRWcMvEmxu95g8d2EowIJj7gZP77qhpfhmNCp6ZXcngAQYUSj/XDHfz1nsbcNqVON0xUEW4Y7Qau0Nm3oJKXns2hexMFddPKmHmY0lcO8KMUikRjQq+XO3hqZcr6dlVh9sdY+3nWdXa5ZIk0a+Xnu+XZtF/RAEjhhixV8poNRJqjSAsQmgkLSWJO7l9Soj7J6dUP6PXF+PW+0v55Isq2rXS4qqSKauQkeWEf/Tux8IxEqVUTMJKazrHf6sYiGLBiZVV7MNLJWW4sFPGdkxJQb76zEbrFmoWfO6mXy8dRkNNc7aP3kxj4tQynC41GZJEpqMPy97I5eNP8jHbIgSCEHPasNr7VwfKhRDYKaGHGFgnuC5JEi1FR05xiE5SHzqLvhxjD92kC4lVyXz5RiFfLHAgIgZMVZ3RE8BIMYlJtv/Ywnqg1WrRG0KkhLIoJg+PcOE3FxI12xECNO5MEvw5nOAAZoMg6A+gk/ToJSNNygZz4hsXe791oZBVlKhPojN4eX9OGhu3+LnnsXLMRgX7j4TRaiUczihVdi279oa4YqiKaXfZOJ0fYdFSN+8tdpORpkKSlTicglZ0RifpEUKQpzhMVmaU/lcUUXTCiM2qR6mQGHJtCU88kMC4a+INNr/72cfr7zkJhwVrv4vSsVvjfIHzGDr8epZ+8waTxsfPWQqFVN30RwjBqm/DOMr1XDlMsHVXXPv8j/60yajgoj5OSvI+4JcvrajVcVt1Oj/C9bduI3asN5nuVqxfsZEx467jyiuvpHnz5tx5411UbGpK1FjI6XxPgw2hTuWF/1I7vW1LKCkpITu7YRLCX+HIkSMEKkN0DV4at/ESICchSpuw8K3dLP2miH69tYy5o5TXnk0hM13Fh5+5uf/Jclo2U3M6P8r275tgMChwOGUWfuZhxaLawdyWzTR8/FY6gUCMr9Z4mPOOk+tGmmtVsmzYHGD5Ki99e+qQgFHD6sosTLndxrpNfqZOTiAWg+kvV/Lux07Ss1RUaE9SfFhgDqehSIvRu3fvRq2Hzl07s+nzbbhDleTQEy0FHGU3zUQ7NGhRnQtiutSFpLevYNTwZI7nRth7sIwl72fQunspRVvaYiURE2GqOFMr8CmEoIJiunNRne+WJIlWcndemL2V71fUPZfcMtbM22/lYi3LpDTzNz5eYKZP97jvEIkIBo/I5ezBKFmiZXWVpkN7hnL9cTThmu/4V/Gf4Oc5uFwurNbaTByr1Yosy3g8Hmw2Gy6Xq45OWUJCAi6Xq8H7rly5kq+++qr6/5s3b87s2bP/sgTcZrMRkmoaUSgkBWpHE15+s4wnp9X+/mAwRkFhjOT60tjnoEbD0kVqDIoax+0sJ2hG21rahBAXlRX5PZn+/AEG99fz829+bphcis8XIxKNd8OdcnsCd463cud4Kydyw+zcF+TSgQbUqriGz+/bQzRNN3D5tZWEHGYKK7RccGFrMjIy/vxofwvZ2TnYKwsRwMkjKrJEXaddkiSsFZ145c0DfDBXg98fY/ykSnSlbWtpjxVYdtK8uYLbxlm45XorX37rwedvmFEWf8nq/3so6QzXj9Ey96AXPFBJKSbZRgdPn/jnJDDGLCSWp7Ps3a/p2acnI0aOaPT4E5NSWLHWwyP32riob40xeey+RNZt8jFhSinl5QKtDi4eoCc5ScH3P/u4/NLa5e/HT4X55Isq/IEYWelqWrcIEwoJXnrTwYA+egryYd+vCeQ4eiMKYygBV8oWPpivIz3VyKx5DpxumTYttJyUwuSF16NUSHy3MoGWzeKb3a+/B9j0u59Bf2Ii+Pwx5n7g5N3ZqUydbkdtuYYxY8Y2yogJIRCxIA/dYyUnW8WE27dgiqaQSCpRwpRThEYX48ohpnoDnwBpyUqUmrrafZXm49x0V4DHHqg5mDRtoo5r8o0pIRpR4MJOzGljw+YAl1xU9xC05ic/LqdEE1JxCTtGLKilOIvE6Q9w8wADe3ZDiUJL01hP1GiRJIlSCkhKSvrH78d/Nf67bCE03h4+9OhDLP1oOQXBU5jKW3HL3XksfjexFmvs198DLFpSxZov0unasYadM/wSI9/+6OXxh7ejsGeSQdN6hcbVkga1IwtZdhJJKoCS1vU+SylnSaWubltI4cVeGePpaVZu31hFJimktijnl1Vp1c+pVEqMvMxEj846ht1QxMwXPvrHDt4fUVJ8istG1Z9UatVczfOvuvhoXgrPPVrbZjqcMh8tqUId06Hw2VBHtQjJRUDU30hJFlGihMmkOYfYXiv4KYSgikqklFIKlHYIaXntbS/XXWWoTpqdx4ncMDu2Qb+LM//xer/00kuZ/25t16WwOEqblvGIaL9edR0utVpi24psNm0NsGKNh84dtDTPUddrf5ISlTTLURMJC0YNMzHtmQquHWFi1GVGTuRG+PzdDLy+GFWeGMmJympbYzYpSEyIMxr/nOfr2FbD3oMholFRbxXH6h+DDL9yYqPmZOjQoTwyNcBPGwJcdrGeXp9pee09J4vmwvk4tktUcpy9KFGhw4AgBkgUcwanqEQiLiGym020Fd3j+78QVFJGPsfJpgWXX1fAW3MsdGirJRgUtRIAGkmLRujqrBulpKKHGMRRaQfllkMk6PXIijDduklo7ZF6tfNkWbBle5A2bfr/tzI/G4t/F9/w7Nmz2BKjVNhVxI53pg0Z1QGWbFpijSaRrziK8g/l1ZIkkebuiuyK8v7xzajNASbdYUSSqDeR/u4iNwZnizrvhUbS0US0ZDebMAgzUcIIBD0ZhJ1STnKAFqIDyecC3TEhU0I+DsrpRB8qKQPAby1gYH8d0ahgzY8+vv1Cg71Cy2dfvNCotZ+RkUGT9hl4KqowYUEWMiXJ2+jRL8w9k/SYjCq+Wx/i0y+LOHbCwrS7E3lvsYvhNxQTlpUN2jkAZYKTs9vS0WkVaLUS+w6FGHPHTnTW1mRV1d0bQiKANcNHpyYaTq9t2J9pQgvcmXuJ+Eoxu1vEO3vrXPhTnHyyfDHt27f/2+M/D41aJiTFG20Mu76Izu21RKOC3fuDBMMxPF6B1xfj6MkQ2RkavBGZNKuCSBg0GjXTZtjZ/n0TjAYFL7xeyZ3jrVw1vOagrlLFewC8/ZGLwf0MpKUqazVtPI8Eq5KbrjHz828BvljtYcrtCTw9y0Gl8SRGXxbdL/Iy9e7ae5DJqGDp+xlccWMRi+fF98rcM2HG3FGB2+2mXbt2jZqLQChApSgjgJej7KarGIBCigeRTFgxCgsVFNGGriRJaRR6DjH8mnwMSj3qsAWlMcDWLRW8/Vrc1qUmq/j200wuHmHHvyfOBE4OtoKiVuQWHiaZjLjcx7np8Ao37uTDpJl8lMq/oHCnkFDVphZbWicZqstadZIBIeIBe7OUEK8uc8RJFoK4TmWSJpUHHrn/f71v+E/OyXv27CHJBmGPh6xYU6pa/MYrM5IYfkkCsgxfri5nxuzjZBR0xBs7gcNylExPj+rPm6UEzLEEfFQRxM+6L7MxGRWkJCm5ZmIxrzydzOxn4n02Vv/g4bE7bTz/ShHDLjGgVEq0aKrm+cfjSTx7pUzvywpoxgUkSqn4hZcS835mPqbmnttzKC6NMn1WJdlZMWY+mkpBUYSpT1XywmtuorLMyOF6vlyQyfAbivDmptHrgl7/6De/8857uGLYAgb19dUJQD77spuyMoj5tHw1L5UVH/qJWMqY/piRG66psYW9u6kpq5Brvectmqr5YUUyA4fsw1x6MbbKDD5Z8CkffbaQjIwMvv3lGx6a8giVx2D2W26GX1K3oVMsJvjg0yoenNxwxVNuvoIJk7v+4/V+9+330iLYqU5yS5IkMtzd2B/+iSem6nntuRTUaolIROByx7j/ThuTJlgZOb6IUFgQlWWGXmUn6LDhcMXIrkeuWa9XIMckHrjTxn1PljP5Ziu332hlyw4/+aeVmPQ6tu8MsnBe/YlegIk3Wjl8PMyufSEuGWDgrlusZGWoOHAkzJMv5ZJ76gRmXQoZGXWZyH+FLz//iizRnCB+BAIvbry4yVUcIEoEoYhitcUYeqmaubPja3z0FSZ+2eyvPsd6yCdEAD1GdH+qDAoTQkf9TbsgbttKiur/m0YdT8AXJmznw3nGWvJgarXEprWpPD2riCXL80g0a9DoYtx+k5ZmzaxMecyF2WzGbK6fWNEY/Cf4+Qf8+Yc8r+nxV4vu/9d5avTo0YwYURPwOn9tRUVFgxo/hYWFOFwO3MJRraWV5GnLZx+6+G1bKQ9PMZOZrmbL9hBvvefHEE6ikjKSSa/3fi7stA334gg7aH7uUd04GhTKt0pJrP85SnrTAOEwXH6JkRuvMTHlyXL69dKRmV6zbNq01NTqprx5ewARCnNqv4UoYVJIRcbJ1MceoKSkpMF5+itcfc1E3v7oEQYP0KLx/YVwr5TID+uDTJxayoncCIVnJNKCBkIE4+LzykIUiXZaNddxy/VxAzywr577n6rg1ust9d5zydceoq66GiRuRQVprdwQ0yECemIixllO0Y0BddaDJEmkOZrx3FPP07NX48ubjcYEDh+LMGRg3YDb0EFGhgw00G1AOf7SFPZoHUy63cyCz918+mUVt95gQadVsHRlFdv3BHn+sWQUCli2ykNZRZSXpyfzxAM2Hn/BztYfbWR5eiBJEhJK3KKSQUNiJCUqmPp0BfNfTa0u94zFBJ8sr2L+J1W1SkBfn5nChHtL2fh7gPHXmbGalfy4wcesuU5EWMPV1/opdoU4fPI5SktLGzUPZWVlJFoV3DDaxBXXOugevYQQQTw4413fiZHka8Mvm0pqBYn/iI2/B5A8ObX+TQhB2FbAI/fVXVtqtcQ7ryRz5bVHCNqbYnf5uGOai4VvplaXEQsh+HGDnwcecxEIxuh+wwGSkhT8tiVMWYEBu9+DXmhZ+JoFTziCIIaDvaTRhBSRSSTNS/ce3f/y/VCpVP9YM/ef4L/DFkLj7aFGo6HvwAvYu/4whYEKStbp6NC/kEsGaklOVPLbbzGKCySuG2OsFfg8j5HDTLy3qIRDm7TkUH9QE0DpSeHwkUp694HfVx2hOR1q/d0tHDgoJ+dPZYsxEUOXVc73SzN5a6ELpaREYwwx/TFTvUGurAwVfbrpUGtM/9ge1nquqiAFxVE6tK2r2xgNK9iyTs2zL7t5fKq5WsriVF6Yux8tJ/e4kib2vmSdCwKkCicn2E9n0bdOh9JcDpNJc5SSspbWlRCC4sQd9B3iwWCSOHYqQLItzKFjYfpfUcSMhxMZNdxAMCT4eKmPd+eHUHhzGHrFpf/S+Fu26suSr3/mxmvMCFG/QPsfoVJJbNji44dfApwpiNK6hZpHZ9pxVcV4/D5brYBpaXkUs1GBPRzloRkVfPFhBkmJSopKIgSCcfamyaioo1kJYDQoaJqt4tSZCOGwIBiK8fNvAcIRwRVDjDw6085rz9VuXJhfEGHeIg0fLrymUXPy6suvEbRbeeD+KJa0YoQywiUXGghqKxHnOtYfYw8pZNKcdtUHgqiIcJz9OCkjh9a0pCMBfORxFJ/CSQyZNLkZnemLJqrFuzOdG647hspspyoQISIVkEgNy68lHTnCLtqLnrUYUG5FBZrEKp590sio4QYSrGYUComug71U2KOkJNf4EUIIpk63I7st6Npq/61sIfx7+IZFRUVICjhyUEl2tO7h0CwlEI3FsCuKSRa1T2tOqRyh82JKjBIOq6moFEx7poKpkxLIyVZTVhHl7YUuPvs8Smtf2zqsNYAUMinkFB3pRR7HqruymrGiVglKtIfICx5EGdMgoSSVbDrRBw8uDJjwSJXIOje/bjOy7mc3msIOpIRaUWXdRosWLRptD15/+zXGXXMTgcIqIoYiZr+qYMSwGl+tc3stt1xvYeiYIu66JYG7b01g4jgL73/s5u3Zh2gRuKDOPV1SBf0vlEiw1qzN7p11fPtpMlfeUE5xREGav2l1+bhHuHBm7uKbd6yUlEWZ9FMB1mj9mnWV6kJstjBl8llILEcINWiMvPrquzRr1uwf2cP0zBxMmr0kWBVMfzCRl+Y6yC+MkGRT8cT9SeRkq9m+J8j7H7s4nR/ijedSuepyE4uXV3EiN8zNY8zVbMdftwV4cmrdZ/9te4BRw0ycOB3miiH1V/UA9O6u44HpFTxxfyKd22nJzFCQYCzj1FE7j06ty3yCuH817GIjv2z2c9lgIy2baVjzWRr3PnIr73+wslFzoTNrKXCfpCeDyOUw21lPtmiBmQS8VFFILlEi+FQOwplK7JUybXwDMEsJ8Ru4ILQ7wDU3/M6qLyXattIgSRJzX7FwzbW7aeG+sNqG6jHiw4P1nG6sU3sWa5cTfPiKhQ5tsxBC8MtvPqY9/humvAuqmxsJIc4loOJoR3f2SJtoKtqRQQ4KlFThJI+jRImiyIhyQd8L/q3s4b+DLQRYsuRzTBYFpxRnyMpSsvX7bMym+FpWKODGa80MHqDn0ivySCvtQVHCLjDuJ8XbHrWkiTetlEo5pThAh3bq6v38yZfsfPRGWi2fKidbg9YSRM5tw4jrT/HWHCutmsfvsXlHkPsedlFerMLFYfJU++naReLS1iqWfhljxTdBbrpBx+RbrNw40cHyJXY0aonMbBVjRqlZ+rlEjy5KkpOU6LVKzsoORlx15T/2j15783Mm3DaKFpkVXHOVjsrKGIs/DVFQFKWFZ0C8eW8YCEPMFWPm09vRqP1cMzJ+vjydH6FV87rszKREJV26QeH3HoxYOHL4aPUzJiYmsmjJQvx+P9dc3Z/psyp5elpc/zIaFSxd6WHuh050WgUzX3OSkaauI9VRWh6lzJ6ARqP5x2M/cfgEWVL9SSSlpEIRNvLimw627Q4SDAmOnQyfk0GKB9PuvzOBe58op3mmHul0J8yyjrfeP8CH8+rXRf96rZdP306jWyctD82o4KeNPvYfCvPsU4mMv87MvY+XYzU3XPFqtSj45IsAo4abuGVsTQyiWyctaz/P5O5Hy9myw86KFV8yYEBdlmVDqKr0kEIyMWQOspWmtKGN1LWaxxWM+ilVbOX+u43VvrPPLzh1TMnUyWpC4RjNz1UxFHIaCamWZIsCBTINNwAFQKqfNLZyrZ+EqlaE0nMZ1L8uAUSlknhpeiK7Dxbx0xc1CbPjp8IoUFNRUYHX663zufhn/74t/E/w8xzqy0xVVVWhVCoxmUwNXuN2u+tkwv4ItVrdoHh3Qw0B3pv3Hi3kDpziIM1Fe2ykIEkSma7e/P7bz0zbZ8avseP0hFGGjUTx4eYwCSIZ1Z/E58tEIUYs6CUDSqHCJzwYJTMKGtYuBJBkNcvmJ7Dyex9ffuth0VI3yUlKKh1hzhREGdtAWfWbb/vJcfXDKJmRRZRD7EAQL3v4qwYIf4U+ffox/fEACWYJoQo1eF1URMnKUPLIvVbeWuDGbIqQkbaHwkKZk3kR2rbQkK5WcfPYmt8rLUVFcqKSNeu8jBha20ErKony7vwgDmUBqiQ/GntTBBBJzierjYdlixK5ZHQJ3pQqorpj2IJR3O58kn2t68ytWtLgrqhCluVGl//LsoxeJ9W557GTYT77qopyu4wsRUhytiWwTeL5A/kIjZGQpYhO7UMsWVHF7GeSeXd2TSnhqOEmPvjUzYtvOnh6WhIvT09m/c+lxI7LKM+ZhVDiWSZPNPD07Eo+eyet1mFVoZC4dZyVotIoq3+s6R5vMir4elEGG38PcO/j5fEGIC3UmLQ6RGE7tMEkwpnbKCgoICendhDy70BSSJwpiBCwm7FKGtRoMGFhn9hCJ/qiiWlZ/uUZHrhLri73OA+/P8b7i90Ywwm1DncBfHTtoqqXCQPQvo0Gsxn09hRILeTdN1L4cYOfWXMdWMwKKp0yJcUCV5kelIKzhTJ33KrnhelWNv3uZ+ZrEY4clCGsoi0d0Ul6oiJCEXns5Tcu6jGA1NTUf/x+/Ffjv8sWwj+zh/Pen0vf7n1o4W6PLZiCs8DOys/z0WECBPqscu64qWGR9DsmmJjyu59wJFRP67I4IlKQ79YFcJZq8JrPcFZfisbVBBFW49QU4hNVpIdrB09lEaU4cQfPPWEkI01N3556VkqJ+G25XHhBw519h19qYPHi+fTu3bvBa/4OZj79PD+v2E3uQR/DLq47suwsBWpXOt/OV/DlV3lYU0KYzIImWWoiATXZ9v612E8WyUaGaMpuNpElmmMmgQA+ijlDIqmkSdlUCQcGauyk3XiCCZOCbNoeZuroBOa+kFJtY37fGWD8XRU8PMOB7NPh9YECCbQFWKyWf2m9P/zoiwwfuoode4Lccr0Znz9GMBirDvD+EYFADI9X5qEZlbzzcgofvFZTxuRyy9z6QBkP3UV1wuTthS5uHmtm5uuVTL3TRlJi3I58udqL1yfw+WPVAYM/4tCx0Dm9O4kxI00MGVNIgkXBiMtMGPQSB46EOJ0foevF+Uy80UpaioptuwOs2xRm8ae/YDabGzUne3ftJZsWnHUfQWWNkZmlRFLAkCEq9n5/DFXIjA49LaXaSU6VpKaD6MluNuHGQbqUgwETHelNTJY5oPsZm5xa3dHbJFlR2Dty0n4ABSb8OPAR9yMgrvnaXvQkl0ME8KJXagnEAuiFiUx7d+Y+6WbmrNPcd4+eG0abSE9TcuX4Yi7qo2fIIAPFpVE++8pDyUkLKkkiFPL/29hC+PfxDbOzs/EHZSzhuuXl59GJCzhiXE/IcBpVeVxvtVx9hpQmAfYuSyMzXc2mrX5efdfJoP4Gnn21kkpnDLNRQfs2alTO9Ab9QgkJoZDxqMuIGApRO7MIiSCl6b8z/W4Nt99kQa+TWLfRz/TnvahPG5AiEnkcIdGkQ9FiD7uWp3LxNUVU5aXSOtQKv/DSpUfnf/R7JyYmsuqHlXz68af88tMcOrRL4fnXKym3y7Rurmb8dRbSU1Xcf6eVB58pZ9KEBHbuCZOaouLaCUFWfLaNdF8nDJIpbsulPMxt83jvjbqHp/ZttCSnlFPiVnJWykWJEo0uhlInM+85E21bxQMhirQSfIUtqt+N8/AKN4qkcmY+nsTJ0xHWrvPx0N0W+nTXcP1d9/Lci0to0aJFo+dgzNg7mTVzHa+8XUnzHDVdOmho20pTyw736a7jjhstXH1rMc+/4WD4JUauGmbk4mudTH8wvm/KssBoUNTrA7mrYqSmKKnyxCgqidbb6RggvzBCIChz/VUm8gujZGeoeeW9JC4eXUSTzPrJBQDZmSoqKmsO0pnpKnTqMioqKkhObpg19WdEQ1E6cQFnOEY0sYhMa5SYOEJFUEk4HEMTUKIIaNGoYii1UZoEutUEPs9BK+lJLe3LtMe3sfarZIpKohzPDSOMLna5N5ElmmHCSgxBISdJF02IEkFqfozvV6RWJzwlSeLSgQbWrdYw+LKdGEsuQZIkqnBgosYmRAhjVBhQyIpzZyWBETNt6IoOPQWxIygUin8be/jvYgvj32NFjsCFA+GKS3XVgc8/IjNdxbDLlPz+sUSOsy+51s2U6UuQYkrCsowRM92jgyl3/kY0Gt/bPd5YnWRy144aFLYKzI4uuLZYueaqY6jMVchRkKqSqHDZUOGJV1hY/BQV6PHua0eCnE6MGG/uO0M+J8jOiJfHS2VZFDv9nCksJqqJ4PWZCYcFxWVRmreTCAQCddizfwdlZWV8/vHnWC1t+f3nkxz9IQUppiKAlxSM8cDnH6CQFGQ5+jDz5V8YPUJPNApr1/n4bkn9mpsd2inJ/T6IAIqLTjDpjlFcO+Yuhg4djiRJaLVastL1dGwncdUtJSTZFBw8FuKmayz8siIbi1lJUUmUWfMcfPujj1efjSeCj54Ic8+TMs+98Pq/uNb/OgluNStITVZy6/Vx3d6WzWpX/3Rur6WoJMr6HwN0k+Nsy983qFnxrY9rR9b4yuc1gfv11GG1KOnZVYnRqCAWg5vHmunZVctVtxSjUMC6Tf56yQkA6zf5Ka+QmXBd3XiKJEnMeDiJkROK+PqrD+nf/8K/PQtOt4MM2uCVnDQTHeroUOskA+ll/bnv4d9ZvzpuY99eGGcGZ0hG2pJDEB9lFJFCBg7DaYpNm1HJenSVLbBINmQRISoi1SX0f0S5KCYqhXn5jSouvVhD73ONpc43U0wL9CZoLGrY15AkDAYFslwjc7ZzXxCN1oZOp/svsYf/CX6eQ+vWrdm9e3etf9u/fz8tWrSoFt9u06YNBw8erJWhOnDgAG3a1C9i/k+xd9d+kmmOlSTOcpIzHEMhlPEO16hx+UK09QymhSQRI3ZOUL6QHaynqWiLjRQihCkhH5ko7YmzDVvRhQNspb3oSQz5L7UL9eYIkx+p4LZxFn7+Khu1WqKsIsqzcyo5czbCK287eOTeGi0aIQTzF3s5vsdE5jnHTymp6Cz6skP6iU8//bRaJLuxWPHFCqwVHfloXjlFvlKSRawWM+k8nPo87rpZx9Tpdp59JLEWm6fCHmXc3aWEAoLkxNqffe3ZZO5+rJw1P/kYNzqu3bFydZClK71IJc1oYlLSvPcZuncIotFIjBiuJzsziUkPleO0S1j9zcCtQGcuwdDqDIUFdrId/eqd23+iVdGxY0e8/li15qsQgkeei7OWJk2w0iRTxe4DQV56ZTOR061IDbSDALjSKpFlwVMPJnHlkLqZ90kTrFw+rgi/P4bBoGD8OB0fPVtIJs3iFyhiuNwyKUnKWoHPP+Ke2xKY/Eh5dfDz/BgH9dPzzfcajp8Kc+pMlC5dleyRD1NabKVz939mvFJSUojIJpat9KKM1BwAfcIT75ZKGDUaEop7csmI3cx50cQlF8XXwLbdQZ5+uZIbRpv4+KO9GCouqjbaChTVjZjqgxCCiCzjJA8iEQ4fVVFWEUWnlYjF4PQJJWmVPckhBSkmUbXZy4Sb9vPgI17uvMVE9udV5G1Lo7XUrfqeKklNU9qgk/SkZzS+8dN/J/6dbCFAOBxGoQhjIRGtpKdUnKUTF6CS1JSIfALKs/xVfwSVSkKHjmLOVLOV/gghBIXKk1gPZRLU2bnvAT1yVMH8BXlowhlkhNpSlXAcbbNTnK3KxxCzEhERvKKKFq1jjB6RiSwLvv3RSzQxQL8+KsoqZBJt9evKnT0rs3fngX9pTn5e/zObVmylRVVnyo7GeOL5Sp5/okYOIBwW7D4UpEh5iqaaTJRKqHRE+fHLJqiU0GuAm2yprk1IlbKwiVR2sYEUMtGgowO90EhahBCc5CBqNNhFCSDhTTyJWmvilustXDa4dgC2f289n89PYfjVDnJiLWkn4rID/qCXu669l6FjL2HWnFn/aPx5eXlIkuCywXq+WO1FrZJ47T0nTz1YVxLlrYUuIlHBvROtXPEnO5hgVfLZO+mMuaOEr7tmMG+BC4crxtBBBl5/38nIy2rG9ONGP49OsTHtmQreeyW1VqDA64sx+eEyPng1/i5/vdbL6MtNPHhXDVNq/HUWtu8J8Njzdlo2U1PliXH7jVZ27HX9o0SQSq1CjxlDgh+rTc3ieRlkpMW1n6c8UsbSL8/QMlx/pYEkSaSKLMrUuZQlboOYAnVlE2winfRwG/K0u8iiJbZQDjJRjrKbjvRGi54KijnMTlJFFuk0ASTsiiK0iS5Sk8NUnjLQI3YJKkmFU5dPIDmfIf10FJVGGTe5BKtFwcavs9i5L8Th42EsZgUulyCpsitHtVsYfcG/lhT4r8a/iz2MxWIIBIH/x957xkdVduv/3z29Z9J76L33jhQVBQVRREAQBBRRULCgIhawUJQiiqgoSBNpKlhpgoAU6b2Gkp5MJjOZXvf+vxhJiEl8xOf8/p9zznOud8nM7Nn7nr3ve93XWuu6gtU7AQsI1KmlYN1yLdt3Z7FsTSmvPWbm/r7llaK9u+np3lHHwEfz+GhWAhlpkXXwgyU2/OYcioQwgsNMTKCiTIhNVohSE0KqcZY5E4zMmVKIQ1/EN2tNNKpf3v1zV289t3XW0unO42ReV9CoqcQbU+X06BIh5MaNiObVV11ckI7jV7pY+dLyfzwmGo2GpJQkoqMFpr8XadtOT1Fw/Iyfh58s4OEHjAT9Ahs2hlj/pZtoKQGdTINFlUVUkoC+jUhh/mXsjhL0xkJ2/5RWwYX4ZtRL06M52QytoCckhcjTHeC5KRIffm5n/gdeHHkm5LZanJEdIIZEksQaSEhYFNeJqVfIvnUJJPwRRz3xSBTDnyogLkbOh2/LmPnxO8ya89ktX3+dOnUwRrdFV7SNj2bHc/uDuZzaVbNSnKnVypg7PZ4pMyyMmFBAqUOkYR0VS790suE7Ny8/HU1eQajKPUHj+kpGPV2CKMH5ywG6dqjcVSNJEus2uZg3PYEHx+bz0tMxXLoaYMceDxlpco6d9ldpygRw4oy/QvwIkJEqUFxc/LfJz8LCQjRhPT68iKmZvDsthuQEBR+vKMVuD1NgAZdVQYy3BWZ/HIcv76CNlFQlV6IV9Fy9LGPA0GIyz6oJFyUQREuYYnKFS5ikODx4iCZiYBRr0PJ2NZ0eCXEKevWWc2hVCTrJQCZnaEzbiMY8Ya4KpzGHI5I8KULNSp8XSlScOHGCli1b/q1x+H+N/y5zIUCdOvXw+iVq1VBw+23V+yn0u1vFr+tLMHvqI5aaaUI7jrCTJnQsky1QWFN4emoebVqoSEuuHEwWFYfp0k1iS2ArGlcCRktjDMVRiJJIDpeBAB3oTYggx617aUj3SHW4ENlfJIfrYpISkccd5McNUXy6MpfvtrhZ/G5CpPPjMzu79vmQwlC7lkROTs4tt34vWriYdcs2YCyORyca8OAhlShMQjS/SztoS88qPycT5OCM4vBxP2/OtzJ4gKGStMX5SwHOXw6wY7cXFRpKoy+wfoWOOjVKWLBkOr/t/Zk3pi8AIsWFw+43MXSgkZffLmbQvQbu71dO7qUmK/hwZgLPvW6hy73ZqJUCJQ49nyzZTM2aNW/pmv+MtJopeLKqk24KY4z34fOLmIyyCoZT4bDEpStB3n7fymPDTUyf6SLP/CtIAiprOm+8aGXu+xb63K7C45X48RcnwwfrmTKxPL6TyeD152N590Mbu/ZbmPVKHJ8v9/DxcgcjHjRV2g/k5AXZe9BL4wYqBAG+3+Zi5XonXp+ESglDBhoZeLeB2Gg5dnvJ3x4DSZIIiSFKKEImCCRJVceWGkFLXraKEluYoyf9bNnhpR13o0RZNi/qlSp8NU+w6HkzXTtqKLSEmf/hcX7frSHJWoOzwu80lTqV8TGiJHKeowRlXlKuNmf1nCCfL7+INqoIkwkKCyVKso2kCSosDiqQmzdDFCU8HrHstWBQYvZCOy9N+/hvj8O/wv9a8tPn81Voqy0qKuLatWsYDAbi4uL48ssvKSkpYcKECQDceeedbNmyheXLl9O7d28uXrzIL7/8wjPPPFN2jL59+/L666/z7bff0q5dOw4dOsSpU6eYMWPGf+m5u90uYpBQCWrq0rTs/xbjGRrdls/xMwUcy91GYrgG8pCGEnk+fk0J057RMH9mLi6pFDkKUqlVIbMZJkg08RSSjQ8v+VwvJ7pugk2Ri9YY4q2XY8sYe4hUSS6ek8izrxeRkxeiz0O5dGyjRS6Hr793Iy+sSbK9aYWAQibISFNmsGDuW/+Y/Dx04AimYCza0gyQrnGeozSS2lQI0lxCCc6oTBYsDvPSZFMl3bf4OAVrFifRsW82ew76KmRiNBoZy95P4tzFAM+9ZuXaySj0pfWpLSZynL3UcnXh6E4HV3L81K6h4ffTAkeP56AqSaKe56aNmqchtpJsSDxLiT2f2JtazwKSj7iU2H9EfqakpOD1ytjwvYvB/Y18vKKU1CQF771RPvHec4eBu3vpGfjwFYp+NaNCTXKywKaf3ez/ofqquF5dtfx+3MdtnbQgSVijTyEPutG4knHbVazfbKVGWvXTRLRZTkFRiAEj85AkUCpgcH8Dm7e4qZGmZMWHSSTEKbh8NcDsD2zsD1mwlWaQnl7ZBfhfQRAEJk56lg8XTkOv/KNtRZ+JO+Yyd7ZVoJIf5eDhIEprOsbLXXju8cuETRbCCh9yZZh+d+jIyQ+hT/BxTb4VtT0DtS8WF3ayz7jw+6MrbHy27nIz/xMbZ04JuEoVyAQHasKcOudnxpRY0lOV5OQFmTnPya8/XcVcEiHWdIIBrbUzc+f9yj13hbh4QUZNsXGVgXaCmMbOrbt45fWp/8jh9O/gf/JcCH8QXTI/PjyoJQ0CsjLiOlmowQXvKTb97ObZJ6oWWV+9wYk5WIsSisiWLhNNPK7YS0g6J2IY/G45sQYfQq6aWF9TvppvJyt0jVpiU+KFFKyqLAY8FGb2GykEAhLZeUG0GjUpScl8sdbB+0tsnLkQID1VSUZdH0+NjmXpmlLefb0y0SqKEl+uDeB3/Xu/9eL3PyGhNCPiMOtI4sSZfPoOy6VOTSXhMFzLCXJXTz31mvh45xUXvbvFMu9jObv2eejQWoNCrDoTDaAUlMgkOQoUJJGOEhV2LGSpT6HRBAgHAlzwHkMEuqaq2farh+9WVl3p+syUUhqLHTFRro2mEww0DnVg27od3Nl3Jz17Vh2U/xXenP4U82dEsWSVg1WLkvAHRMY+W8iEl4t4bnzE7f1qVpCFS+xIEsjlMO4Rc5XHMugjWp2Nu13n9RdimDIhktQzGuSEb+rsUakE+vcxYC8VuXtoHg/2N5CRquDUuQA/bncTbZah0QhMmWHB7ZEqEJ830KG1lrt66lEpBR5+wERRcQhriRen03nLOkbekJXL5GBUCbw4MbrMuVsQBBa9F83Zc0HCR6uudXZJdkjP5K0ndNzXV4nPL7F05SU2bjhPVGEL2raVM2JYAR8svkruNRX1XM1wYCObQ5iJI4l08mWZOKIuEA6DKQpMeonLFxRopCCnOUgQH2kpIfb9FE+UqTzw37rLzfCnCtnweTL1aqt44gULOVlywhxB54/DafPc0jjcKv6nzocXL14kNVnG9UsF1KwmcW1TZzH6QTUpSQru7qXj259c3N+38n2lVApMmRDNklWlTJ8Sy/gpReQWhFjxaQyJcWF278tj0SeX0eW0ICqc+IcpzxnUUgCbVc1bb/vJ8l3hri6aCsTnDWi1Ml590cCpc35GPmRm/WYn23d7aNJQRc0actI1aXjdAiXk0rRp00qfvxUcPLCT1s1UTLsp8VEjXUmdmkp69bOSEqpHs0AqIiKF5FAo5tPY15kSax4dhnZg/IQn2L9/HzPffKTC8/5nXMsKoyUybyoEBWnWTsxftAO/T0lyUSeS/0gmpUr1KaGQ87KjaM0yFsyS06F1NDl5IWSCQFysHI1GxoI343npLSurPkoiL/f8P77+Vq07UT/1N+4YnEej+mpUqkiCfMduL3Pf91BcDFqdxOhH1FzLCvHS09GMeNBUdv8UFIUYObEQr19kzwEf3TuVx86/H/Px9NQiaqQpqVtLyf7DPnren83Auw3s2BvxJYgyynC5w9xzp5577zTQtKGasZMLsNpEjp/207alhjfnlXBbJ22le9ZSHOLoSX8l863MaxKJiX8/KexyuVDLNBTEH2DjsiTOXgzw+ZcO5k2PL5sXr2UHGTvhGPbjjVEEKhvd3YAkSeQWBdAVNkOIyyatfTaDH1DhD+j4cr0biy0PR46GBnTDLhVj0R+iQ5vqq7F791Sy8aszeEJ+GtMOlzaP4phrxCWHyPCJ2CweDhVm0VBqg0mouGYogsp/qaP+7+B/6lwIoNNFNFOjjH+YeFUDS7EIISV2ilGh5ZJhLxs/NTP/w2McPSjDFC0Rm+IjI01LiS3MoeM+XnmnmBkvxiKXC6ze6GDNN04mjDbz6nNqcvJCvDV3P3v3hXC7BNKoSxMihjQFUjYZ1CuTxbgZesFIQbaJq1lBJo+LJiNVwbpNTl59NpY7btPxxAtFPPuUlk9XuUlIqP5+qgpbf97Kxk82UcPepMxvopnUkTMcAgnChKssGLoBl13F0CdymPS4kQuXy42nrlwPMvk1C6lJClo1U9GunYIfiveQliqjXcsIOTtjipxXZh3kl1+20bv3nciV8VhLSogyyTh6ys/MV6pOYEybHMPdQ/PIvC5x34ND/m3iE+C5qc8yYv9ImgW74KAEb8JF5HofoQDY7QIj71Yw8qEkRk4sZO70eFo0UfHpSgfrv3NSv7aSkpIwCz8r5eP5sfTqpsPrlVi+JpeFi/xwpi3Lz2ThwIaoULJ3j0iX9j66dtCSeS1AfKycJg1UnDznp//tUTw83IfJ0oxoZNx29yGmTtFzfz894TCs+87JynVO5s2IY84iG48/X0RGqoKPZiUQGyOn1BHms9UOhj9ZgM8v0qDp39eDdrvdRGtjuOQ6iVxU/eXvHnRr6D+siGs5AdKKu1YwNfJITtSNz7F3c7nBXWK8gmUfqVm2ppQFi0/y6O06Nn23A6UtDdwG8uSXSRZrkyTVoFRuQdXgLCvfN9OyaWTdvHw1wLjnirEdy0JRksKXG0sYMbhyfLLxexe9ukaSZZeuBHjqWTv5uXL63HXn3x6Hf4X/teRnZmYm06dPL/t7xYoVANx222089dRT2Gw2iouLy15PSEjg5ZdfZvny5WzZsoXo6GgeffRROnbsWPaeBg0aMGnSJL766ivWrl1LUlISkyZNol696rXk/gnkai9WWS7xUjlB5JXcmOvnUlAS5Ps1SSQnyNmx14rDIVK7poK35kOvrjpmyew0CXes1P4OcI0LpFCT61wknboUko0kSSRTA5kgQ5REiuVZqOtfJDFFqkB83oznx8fw/HQLP6xO5eRZP2cv+gkXJZJU2qxKgkcZMJIQH2b//v106tTplscjymwij1K06EkRaiKT5BxlN2YpFrkgRxZnweorxegxIyk8DLmv6k1kfJyChvWVfL66lKEDDZXMOOJiZFy7pCDN1rFsAYmRErFTjE7Q06uzmxPnJdJqtMdn2UVdf+UKlehgOl53PqXR54ktiRACoiSSH5PJOy//88W/Vet2fPzFYXw+ka+/d/HzV5XbEuRygYXvmrn3nvO4gkpmTtYx7nlnJfONP39my0437ywoISVJwUMPaDh0/CoFBZnc28fA/iN+atWoHFi4PSI/7nBzLSuI2yPy85oUdLrIpD1yYiH33aVn1NDyNpe6tVQsmZfIEy8UkldS45Zb/29gxMjhbN+6nYO/7UVuOs5dD5Uy6/WksgyRKErMed/CmiUeEmwtyNb8yhcfxaHVCkx4zkFpvgFFKAG/1446IZd8VyYvP2MmMT6GKTOKWfBHu9jcxTaOn/GReU5NurU9BsFEsfoKA0bl8NqU8utKS1Gy6L0YZqWVsn5hZkQQHxARCRXFMmhEPvm5MhoIVRNzgiCgDGqw2Wz/z3Sb/ifPhRDZ9CcmSWTbzmMSO0dap2+CTJDx5ddO7u9nqKA/C7DvkIcjJ32kE4sKNVmmgyQ2usCKt+Np0SSGQEBi3WYnsxeG0RGDWYiDYDwJUm2Osw9f9DVEUzHTno/MxZFWmfLfcsQgIx3uyuLu2/X06KxFpRRo30rNoqV21m12VpAHCYUkHn+uCHl+bQxGL/8OSq2lpAiR4NOfcIVP5saRmqxg+24PX633E6dXsmy1i41fJJVpMo96yMTQ8fn06pJMSOGptvI/LIVQoSascGNJ2UW0WU7nVgrWTzCRkaZEkiQ++tzBrDch11KKTg+nzvlp1azielFsDZGVqaQFlZMvgiBQK9SUt16dTs+9t0Z+njp1imYN3Nxxmx6XW6RRx1zCHg1GXw08YR/f/5iHUhPmts5axjxsIiNVwbbd7irb4m4gPVVJ+ICXL792cuCwj8eGR9G1vYa1m5w8+sc8FgpJ+P0ijww2MegeA99tc3MxM0ij+iomPW6mzR1ZDBqTT1FxiFefrVyBegNDBxqZubCEO3voeHWWlaaNVHz00SJefPGlWxqH65ez8OMjRinQt3dlkvOOXmrWH7Wj/ZPYQ1gKY0v7nT0/JRAXW74GvjUtioH9fQwbcZz2dRQMvd/IkIEGxkwuYu+GbGyinVRVMsGghJiSyZSHVfTsaqbQEmbpmlKOHRJoILUilsQyLWRbVh59Bp5lx3dxZVIBd/bQ88teL4075KMMGlEVNsfHKfSoqUEDftmyk5dffanaNsh/F/+T50N/QGLkcDU/fnmCGv4WFZ5fj+QiM3yO42flvLMgyO4D3khSsxp066Bl/AtF/PSLm2H3m/jkvXKyqVF9FSMG6+l173FyM9MIx+XR/14Z3y5NpWagFYIg4JfOMKB/9RUpt3fX8d5HNq5mhXhksInEeDn7DvmYt9iK32cmg0bkh66x+KMFjH9y0j8aD0mSOHt6Lx9/U3GOCQQkhoy009jTM2I488cw1aQBcVIS5zlKc2cn1q5cx9hxY+jYsROBUBSfryll4pjKSYsTZ/w4CgwYboqrZYIcR6GGhHCtMq1bUQoDArFCEtFiAoedW1m1QeSH7XIyUpWcvxxAoYA5r8aTlqKkxB5hW9XKf97GV1ycz5afnQgIxEZHWqTHTbJxYIuZmNKWxAhaQlKIt6cd46HHjBVknwCSEhSsW5LEgEfyeHOelRkvxtKprZbfj/l4c66Vn9akEm2OzBOljjD9H8lDoxZY+0kSGo2MrJwgL71dzFffOtmxx4vNHiYjTcmub5PKquONBhmjJhby5kuxZWvIgSM+Xn834jR/8318/lIAhaoW0dHV64v+GampqbjlDlLTI235U9+x8v2qlApVRTXTlfywLo52Pc4gXdNV2bIZlkIUU0CUFIMnPpN58xXc1bucvJkw1sQny0t5d54XLGAW4giEEigoCpdV9f4ZV6+HUIR0pGW4yXLt4bFRBqY+E1emtVdQFGLIo1aOHz9IilgHLQZiSEAmyAkafP9IDuHv4n/yXFivXj1CIYnGDZRMfdOKVqFBEGDwIDUP9i/XMvz0cx+qgImLisN07ixQv4GMO3vqubOnnjsezOGRwSZGPFi+Xr8wIYbla0uZ/JqFkYNN/LjDzablkXtJkiRWrHPi8Ys8+bgWuSDn5y3ZFOa5SChphQMb9WhW7TkLxSkcOnqVpg3V3N/PwCcrcss6+t57I56hT+RjNMhvSe4B4MP5H5Fsr2hUpxLUtJS6cIBtGDHjlhwV2t4lScImFOFPyESmLkWj09CqqZJtuzy8OquYx4ZH8fhzhSx7P5H01PLn5J2pEqMnFbBlZ7nc0uTHlDz24mJ6976TR8e8wKTXn2PqxIh51M3ndPCojxnvuMjJFpCQKLTKkbujMZiq1gS+VcTGxpJc18dV+0+0aaVizhvR1EjXEwxKrN/sZMa8Ep5+zMSy9xOZ97GdXfs83N1bx9a1qZTYRIY9mc+eTeXV/zqdwPgxJnp0C3D3g3sxFjWlNk2Qh+WU7nHzxOkz9B9i52qelxeejOZ6TijyXavlpFvL/T+013vx7gtXmf7WdQIyD1qtxLb1aaQkKbmaZWHIfVomjyuf76JMcp4bH80Xa0uZ9YGDYQ8/+bfHQKPREJaFUaNFjpygFEBZzf6zwFlK6XEzgsFR5i9zA46YiyybbarS4G7UEBNLv3Rw9KyHWg0ECoouo5ADpwwkUQNJknCmHOfg5rgyLV1LcYiVX3mQAkquyc6Q6GrE9Ddz8frCjBoShUolEAhIrFjv4M25JWjVctavEwk6dGCpj9KU/bfH4O/gfy352aRJE9atW1ft60899VSl/zVu3JjZs2f/5XE7duxYYaL/fwGDMcR17RmM7jg0QiR4dZozaVFbItas4pWZxSjkAv3u0PPAPRFn68/nJ/LUSxZ0OjjtPEADqVVZ6XdICnKVc3jxcJ2LNKcTKkFNqlSTXK5xgt8ipi8yN/3uVjDpSRObfnJXe34pSQou/hHEtW6uZvp7Jcjs1VfySeZiHh1qZNGHs+jUadMtj8ewkUOZvOVFTCWRySFJSCdRSsNBCYXac5jj7bw6xEzD+nJmvBf8S/OLujVVHDvqo/cDubw9NZbbu0eyh99t8fDam26i89pVmKwVKAkRQoou4M0XY9BoBLrfu4V4f/WZGH1JHQp0B8jiPGqlDk+snWdenEjnzp1v+dpvoFfvAYRKLzH3oxLq1VZVWSoOkQBPbi6id1c9Xdqb0WgEftjupn+fqheXzVtctGqq4ccvU8vadiRJ4oPP7Vy+EmTZ+4kMGpPPletBateILIAfL7fz7U9uHrjHQKP6Kvr01HPfo/nMfSOexvVVeLwij1RjIPX2y3HcMfg3Xn9tEtNnLPhHY/HOnLcZcM996JJymTM9rcLvJZMJvDTZxN59xVw7eJknxysxGgUeeMhJfGEH/ORRQBECSixZcoKqEA8/YCQuVoHDFano6tpBzYkzQQpyFKQUdkH9xzPoi73KlKerrqKdPN7IylXXIa8uVqmAa1wgkXTCp9ri4AQS1Qu+h4QgOl3VLWH/FfifPBcCXL9+HbkcevQJcGHvBQLOAGEpXNaSGWNSYTb5eHh8AffeqaffHXr8/gip+dMON8kJck5ZttG1k5o4YNOK1LLnR6USGD7IRNsWavoNOEHI1gQtesKyALUaePl0oZkXpsurJc7kcoGwCE+OMpNXEMLlDiMIkfl4xlwrS7900K6lGrdH4uRZP9cvK6nhroUv8dK/NyiychOBsNxPUoKGIY9aOX/EiN7aCBVq5DIL/R+8xIJ39dzVW0dsjJznx0czaGwB9RuoyCsswByu3FqVTSYaNPiNBRzZmkRUVMUwwWIN8/OvLu4ZrGTE4HjCYVi+1sHMhTY+m5dQllT6Za8Xs1A9CagTjFwsKq729eqQmZlJm2Z+QMVPW4JElTQgPlD3phNsTZGQha34Ek0bqujWPwcxDFezgmV6dfmFIVZvdJJfGNksX8wMsGR+Ii/NsDBmWMTdeP8hL2qVjKLiEAa9nNbNNazc4GTsw1HodLIykXyAr75xIJPB7FfjKCgKVxkw3oBBLyO3IMR9o/Lp21vPlesBNny7kpEjR5GUVLVpYVUQQ7IyfeZCS4iPPvNw+kyI5GQZTz2u4/FRBpZ8doF4e0qFuadElcWEJ7QViM8baNNcQ5NWdk5dCvLAaC+vTIrhrp5adu65ym1NdcQnXOfwCR/bN6RWqObctiNIfmmjCtpSgiAQE07FelFi1rwrvDmtnHR55jEzm9e7SLF0BQEkCTI5gx4jroCO/Pz8fyQF8HfwP3U+TE1NxaCXMWSQjoNH8skptqKyZiD5NRCXjzHFwTevmhk5sZCEODmTHjdz/Ez1LfIer0SDuipcHpHJ48yVXtdoBObONDFvcTbvTI2mz5ACVHITfrxo0GEkmiKLtdrj20tFokwyln9Qfk83bahm2P1GevbLwX+hJtEk8PnnHzLq0XFotdUTtdXhl1+2kxTvQKGouH5u2OxGVVyzgtP2DRiEKNSSFjcONC4jp06donXr1nyw6CvGPtoPhVxg7MNRKJURsmP3fh/jn3aSUNytUnLfEwgRI6ViIY8criAjsk5IkkQ6ddAHY+nUxs2LT5dvbC9cDjByYgFffRKZe13uMIFwdWrU/xqHf99BkwZqenfXsfZbF+s3uTn4UyzJruZl56sQFGiifFX+zhDZbDdpqOaRB40sWlbKuOeLCAQl9n2fXkZ8Arz0VjEzX4mjc7vy3yojTcmXi5MZMaGAAX10fLTMwRfvJ1WQBRkzLIomDVQ8/nwhBUVhZLLI2nvHbVrq/BFXSpLEr/u9vPi2xCdL5t7SGGg0GuJTYunQpoQ13zgZ+7CpyhhZrZYxZqSW92cYuC5dpM4fpq8ByU9x3HEMCQ7q1ZDIy5UIiEEa1a88H48bGcXab134i7yoBS1aax3mLjzG8o8rd1OIosSq1QEUehlxyUGaJah544WKMaTTJaIxBrl/kJI+vQq5fj2fNWtPI+anEVvD/P9sHoT/uXMhRLRFfX6Jic+6SAzUJz6cjg8PU347y6QpBfTroyIqRiS3MEij204wdZSRYye9fPWtm3deFsnKDZGeqmDEg5X3KiMfimL95lyGTyjgh1Xl8eKb80ow6GX8tKZ8TX31+ch88/rU/citOkIEUFFNZ43Sj8FQrgubGK/A4RQxR5XHmI3qR1FSUoJe//fmBEmScBQ7ia5Ce1EQBGSSjFRqk6n9ndgoJUgCSnsKPn0hdw8I8vzTRlKSUriYGeD1OVbOHVeTtbsGa9ZdYOG75grEJ0S6Bj55N5FBY/Np0UTN56sd/H7cx5XrRXzzzTr69h3AkSODGfjoB2XPNsDyNS5mvQ0J1k4kCZH5OkpycpYjJCf9M3f3P2PJp/N4/BEl+w+HWf5BeVJFqRQY9oCJxg1VjJ1cyOaVqbwyKZpzl/zMfCVSdPLFWgfPPBZdpexJo/oqWjfXYNkeW7bv0Ap6Uu3tWbXkAGMnhWndXMMTUwqxWRTUsjevyCMISuK99cFbn6PKrYRjnfQelMvD9xuRCTB+ZNV6uCMGmfhwqXhLVbEKhQKtSY22MAM5CrK5TO0/GbgC2CUrcmWIBLWeUqUTj+Qih0w8RMyEYg1OWjev+ncRBIH2rdU8eK+Rjn902b49v4SvjtcEAUpk+Qx9UF1GfP641cOzUzwYixsTFU6gMUFyhUyKHX4uXhEY+GgeCkWE/DQZZCgVEHOtG0bBjCRJnGQ/7Tv918oh/a8lP/8nw+EsZc3yaKa8spfSolgEWxKlynwOH/cxbVIM/e4wRCqWvnNyz/BcvliYREqSAos1hFItI9FZmyucJSBFhIklRBJJR5JnkRxuUmZkIBPkpFOHdOoAcFq5G7ffTWqSkvyiqh32AHw+EblCYP1mF7/s9ZBTEMQVdR3JXllrKCD5kccV06G1gaVrMv/ReDRt2pSMFskU7Ssgxh8JRgRBQJIHaNnFzYZlGWWL02erHZWcZG/G/sM+4mzNkWxqJjxzBlFlRSFq0DrSiHO1rZQhsWHBpNLx4EAlWm3kQe7STsWOI6pqtZUVqOjQRkObdhZ+2CEwb8bHtG377z24ffsN5NFHPqRhfRWKaojPGwgLIVLSJIqKQ9SuoWLexza6ddBWCGIB1n7roNQhMm9GRfdhQRB4emw0D4zJ47HnimjTQs2Qx/OZNyOe7NwgFzODFRb/e+4wYCkOMWx8AfNmxJGRpqzWPCg2Rk5aigLJt40ffviOfv3uvaVxOHL4CJPHPY+/1MHkN8zVEoqTJuh44vIVxoxI4oGHS4gpbMN5jpFGXWpQH0EQCElBrgcucnv/HI7tTeTxEVE8/ICRR58pZORgI1NfkJH8B/EpSRJRZqlKQxWIBNUxcRLO3FKyyaQlXcvJOSmBEoqIpXIbl1/ykpAe97cDnf9EZGVdIRCExfPMDB13ndLLIS4U7ycqNozWEMIV8PLdomRmLizh259d7NjjwR+QCIUlFrwVz2uzS6hTR0ZOoZ/5b8Vy4IiPme+6yc8HBImWLeF6gZ/edyupX/Mih4+GOXLWydJ34si8FqCwOKKPfD0nRH5hiPQURQW9IH9AIjlRQWK8nJfeKiYYlFAqBd58KQ6vV+RCZhCVEn7c6mPN7zXJ5jIZqbfW1vRndO/djd+XniFGSkDyqejSN5egX4EhyUGp+hgaay0S/DUR89OY/NxuGn2npEa6kjt76GnaUM3Cz2z8svcINcTGJIo1kQmyyPPARUooogb18dtNdO6VzaSnNTw2stzFe/SkQmZNi6Npw/IAv1tHLfsPe3n8+aKyTb1eLxCU+aq9hrAU4i86cqpFTEwMV04pySsIsWurglo3E59/IEHK4PhvubTsncUH78TzzoIS5nxYwuI5icxdbGPfIS+Pj4hiwF16Tp/3k1cQ4vXZxdSuqWTaDCdWi4wos4bajaBBXRUatYyT5/ys3+zE4QwzcUw0SqWAKEps2elhxtwSdmxMIzkxIvEx6wNbtR0I3291cfKMn4M/Z5AYL6fj3dlMmxzFsqXzeXnqX28qb0b9ho3Y/9shAj453Xo5iS1thF6MphAPQ7depH2PUqa+pOL1V/ZSL9wGzR8bjqA5lwF9q0+2DH/QgN0R5p479PR9OJfcawoSFGlc2ZrCRVkAr/kq02c7mftWVFmF585dIdKkhCrXxJhQKpt/OM+b08r/Fxcjxys4y/8mmetcjJD5hNBoqu46+U9GcXExzRvr+Wx1Kas+jScpXs7WX4twOEVaN1fTtGFkE9e0kRqfV+L5F73EJIjMeU2qcj1eud5B+9YaSh1ihXV0/2EvCz614/GKyGUCR44F6HR7CamGZCSFglPy35CF1RgwsWpDKZPGmapchxcts/Pc+IrVe06XyOWrASZP1DF76kVwSoghLz///AMDBw665TFZ9tm7JFdRJPXT1iB6T0q1MVocSdgpRh6SkZeXx5XMKwgygYeGPcWBox+z6ec8VCqB3LwQvtwEEu3dy+LmmyHJwuSFr+LCQbM/dKghUnBwkZOECPLpMh/PP1Wubdagroqpk2KY93EJufkhBj9mZeCgN2752iFyT8RFe8grDNOxjZYft3t4bY4VhclHEWcwO+uWnbegCJWZt1WFtBQFh477sJWG+Wh2AktWlVbQqXM4w+QVhisQnzfj7Zdi6Tssl15ddZWSP7v3e/ngczsKuYBSKaBRC0iSyNZdXjb9lI1KCVFRcixWFStW/3JLSaAb0JkgKzeITE61+qIArVsqCeiL8LpUXJZOk0JNilMOsHKpkbYtytfli5kBxkyuXPkG8ORoEzOOZpMcrI9RMHNkj47FS5088aih7FkIBCTGPFNEqTOMOc1JeqqSqU9XfB6KrWHGTylixYeRPdwNPD9BYsSTWZy5mPwvndL/UxEOh3FY1LQK90AtaMkmkxIKSQ/VwxCK4vy3brIUZ+nSG+weLwePRnTPM1LltOieR2ISvPVy9ZJgT46O4rXZ1rKijxJbmGOn/HzzRWWJn0H99fy4pYSDXyeTT1YZqf5nhOKz6NOznOiyO8LotOVBkL1UxOPzERNT/XlVib+4PUREPBlHee8FHQ/coycswldf5zPvkxJQ6PhomZ3O7bX06aFjzSfJTJxi48AaDVqFmruqMNIE0OlkxEbLGTIun2mTY3n5mWjcHonVX89j5PDFBINe3n09jjfetZJfGEKrEZg5x0+GtWeFe1knGGkldWPmazMJBl0MuG/wv7UXOrh/GzlXPMybEV/lM9OySSSuKCoOsXydg8eGl/8WR076eKIaEhJgQD8187fb0VExrqsZasbh3w/w/hIbdnsYr1teyVjqZujDsXRoG0alEtjwgwuVUqh2XymXC9TMMODz+W4pJmrbvh1nLl0lilisFHJVOkc6dVEIkar7InLJ1Z7ilee1TH87B0GU4eE4tWlMlBAT0bIVt5dVJVcFQRAw3eRkXyNdUdZiH9Y46dQx8twUFIV4doqX9MIeEX1ZAeTIqU0T4sKJXL54gh/+ZLD12mwrX35xEpW9PVc4g6QNMfW1W+uM+lf4P/LzvyHkgkjPLjp+36nl0HE/Bw9f5tNVPn79Nr1CMDJ+pJnbu+l4YkoRm1ekEGOWM2m2kXHjz5KqSiUUa6dHdxVqFWzefoa2cVrEI9VnWOL8NZHJTrN5qwurTcRmD1cizAC+2uRiyH1G3pxnZcGb8cydHk+73rmccvxGPTFScSpJEqVYcSSfYO0nUXy/zQVVBI9/F2/NeZNxo8dy7MJOTKE41BqRYOx1tn6YViHD++gQE/M+sVepM7L3oIf4WDnZiiCx4RrEWpLwSz7OcIiW1I88mDehVCrBp7RhTCym393li9Hdd2pYtySPGLFqTaISoYB7Oit4aZKJZ8aGefDxp5m38Ntb0jD6M7RaLU9PnsX7c5+lyFJcrePw4eM+urTVUK+2khemF3Plmh+dTs79o/N48F4jt3XWYrOLfLzczqHjfp4fXz2B+Oy4aLbv9tDvdj2TX7WwbI2d3373c+rXGpU+Ex+n4OVnYlj7rYv8whAXLgeoma6olEWTJIlAQOLNF6MZOOadWyI/Q6EQz0+cgsluIBQTIrUKYfIbSE6SIykjVS/Z1+Q4yKQuzSpoKikEJXVowuWrITb95OK+vgb0OhmSFGnTUvjKFzBBEPD7/7o1zeuVKOQS9WhWwSginbqc4gBaSYfuJhfYoBTgatRplr695G+PwX8iYmOikMklhj5RxOOPmJizwIVVctGomYpnJ+rJzlWxZJWDhW8n4nKLXM0KYjTIqJmu5Je9HpyuMJ4iPYLOza97gqxZpibO1ok4QYdDsnJef4gtG1PKspQA+YUm7hqSy5CBBgI+kTsG51IrQ0ntDCUXMgO43CKzX41DpRQIhSJ6YjXTlX8YgBXy8ZxEVCoBrVZGy6Zq9h70suSzIKFgKX78iKFba2v6M5565kl+2fog4awQqlgHyz5MoMkfOsYej8is+Vl8u7qEJFtrooqa8u77Z/jwvci9n5Kk4LHhUfywPcSYIbms/uoKXo9Adl6QtHAD2tKj3Mgurx4LZv9ObIyb++/Vs3u/l7YtNBWIzxvo1FbLyvUOTp/307i+Cr8fSsIlhKVQlRpYxaprNG15661wnTt3ZvEiBTLRjd5ep3qCw1sPp8zG7d30LPjEzomTIe58MJfmTVRs+Dy57Brr1VbRv4+B0ZMKyc2GKFs9NCYLr78VZlD/8kD8rl56jp/2MXhsPouW2klJUqJUCng8Il07aMu05erWUuFyR/Tubmgd3YDDGea9xXa0ahlJCQpWbXQgihKjHjJx59ADtzQO3XvfxoXTRxDtJur5OpdJtahQYyrpwLGfz+PxZ5PRxM+5y7sJ+1TIRCU6yYHXV/1a7PWJqJQCJoOM65cVNPR0j7T1CkTcDGw12bX2PK+oC3nnNTN+v4Q8rPpL585woOLauu+QD9GnwSO5ylqGFSgikgvRilvWPPtPQHR0NC6PHo+nfEN+392VOzrq1VayeYOSZt7u2IqvMv7ZLD6eH13h9zl51s+7i2x0bKNGlIQyguW7rS5Wb3Sy8O14EuMVLF/j4uLvChoG2iGzRebHVKCQHK4rTvFwLy1vzS9h2uSYCsf/dZ+Hrbs8zJoWmefcHpGX3y7mWnaIVk3VlNjC+KJt2P0C7eoa2bFt8y2Tn7m5udRIdZNfEC4zbbwBtQpEqhfwDBNGQEa26wqvPPkGSWI6CAI2XR4tWsvYvDIFlUrg/KUA99/vR0nltkGv5EalDVLkyqMVXStV+jSSWvM7vxDrTOLX/d4yDTOAnl20TJlhYea0OPYeDOL3Vd9p9VcoKCigXi2Bo8fCvDC9mNeei6FDaw2SBD/vKOXl13djuNoOg2CGgKZsnTp03MeCT23Y7GKkClMpUGgJolTK+HF1Klm5IZISKs7Z17JDNGtYdfskRCpAb2jA34yvvo10YCyaFV/WGm4tCfPcGxZ6dNZyfz8DS1aVsnSNm3HjX/5HxGcwGCT72mnylUHCYXjr3VJizEo6dlCUtUBbikNMfcfK78f8JNeUUWL3Yily4tZcY+W8GNq2qEgu1K+jYv6b8bzzfiRpdjNMRhl2/VUSbHWQC3JSStrz6eyzLP4sh5atIgnRrNwQTz5qYvbrelZvdLD0SwfR5orx8OdflvLc+OgKxCdEOpiWLUykebdcDh48+P9Lh83/NGzdso0EsQZqQUuJVIQLO80pN5pVoaZZuCvHtp9k3BQ7eRY/6zeEiZGSiQlkYPVcrtC98GeYTXIkqbzD5vttbgbdW3179sQndBzdacdq82GVCom9qQtCkiQshnMMuE9GQVGYCc+XcuxYGKtNzrhnbEx9wYDZJKOgKIQ5WnNLBKAgCCSmJeDP91WqdBclkbhUH7t+TCvr9PB4RHb85qZXNx0P9jei08oi/gYf21g8J4EZU010234JlZJqiS8AhQI+fCeepo0i32k0CDzxiIZSh5WtuzzsO6Rh1rQ4xkwupEtrPXprvSpjBLkgJz6YwJWz8xn33acMHjqZ/gMG/+3rvwGXy4WAn6vZQerVrn6eatJAzewPStj2q4eP3y3/jQx6GTZ7uMI+4GYUFUllnTY3Qyvo2XcwiM3r5eulyXQ5bEXMr9qUGUCpCaJWC1iKRdKTFVzLrr7QDMDpklCpqr+eqtCxS3uObDyF2R9HQ6kVReRyhkNIkoSEiBI1gkxi4SI/zcSunOcoLehcds4yQYamNI0fttm5t0/lezEUinSyNaxXfl63ddIyOz4HLDUQAhquXA3Tuxss/NiFydK4Er8CYBLjyDyrIr8wVBY/Q6Qz6KtvsjllP0CQAGZDFCZT9YTyP8E/E977P/w/RSAgIxiMTLjtW2mIiRGYONZcpXtwvdoq6tZUcviEl3MX/Uya4kIV7aLPyDxO7I9n4RwzTz6up0tHFXGxciSqF4aWhDDtW2uwFIfJLwzxwOh8rCUVA8g9B7ys2+Rk3AgTOp2M2R/a+OobJ/f31xAwFKLreICiGr9QVGsHbYedZtv3USTEydn0s5v+/R/8R+Nx6tQJnpnQn0eH5TJwAJgbZNP6rnxaNFVWWrz69NQRDku89FYxRcWhP8ZT4ouvHIydHGnlKZRfK3MbVwsaMqjHcfZhlQoQJZGA5CdLdo7zqn3cfQ907qTg8ectrN7oAKB7Rw1BUwE+qbIxQ0gKUijlsny1H5dbJCZaztSnRb5c/e+7lHXu3J33FnxDjZqteGB0Pq/PKebJF4uY97ENS3EIe2mYya9aaNtKzb136hk91ETtmmoeHWJCoxbILQgx/2Mb02YVM21yLBPHmKmRXr2uWnKighJ7mLYtNXz8XgK7/xDDr66lMxAU+eYnF3qdwKcrSxkwMp9XZxVXcFLfc8BH+1YaEuMV+LzVt8xVhe3bt6OyGvDGZzJ+rJ6de6vXTdy93wcuI4eO+RDCSgL4KonJ30CG1JD3F5VXqCUlyAmLENI4KrwvaDdx7mLVbYSXrgTw2fT48VXK+qkENU1oRyZnOSrt4TInOSn9xkn2k5AeT5MmVWeJ/w8R3HHnvVitIhnJap57Lkj4dCsy8m8nf2s7nhih4su1fnILQkx/z0ooJNGskZqURAWrNjh45Z1iSu2QUiNEShqsWiYn1da+rArOmXSGjSviKwU8yYkKlsxL5Or1EHqDjC8XJ7FkbiIvPxPDFwuTmD8jnrHPFvLIhAJkMon3FtkAGNjXwIC7DNwzPJcXplt4530rXfplM2xMCaVFOqKJJ4N6xP2b+q4xMTGs2rACb+0zbPsmvoz4hEhWfuxIPYaaBeRlbMOXcYodv7m4cr1cyP79T0sJBHWECROXEsCc5CMjA4LGAizk4Zciz4MgCCTb2vDOe25CIYlFy+xVEi43MLCvgRETHfQZJnDk0gPcdW8vLun3EZYqBngOWTF5qkxem/H3Kx1vQKFQMHzEZD5c6qqSlCh7HyqS45Vs/snDyQM6hBNdyLqiYMaUysZzcrnArGlxZOeI6L1JpDVwVSA+b6BlUw2PDDaRnqIkEBRRqwR6dNHi9YncPTSXASPzuG9UHnf11PHy28XMXWwjNz8yN6/e4KBb/xxKXWEEAcZOzuf12VZaNFFT6hBR3aLuX1F+EV6fSE1fqyo3FXHuBvz4Y5hrJ2Np7rmdtlIvWtAJZ7GGz1dUbyq05hsnfXro+Gylk0Rf/TJy8mbEexqyaXOEdFKrBcLyQNma+mdIkoRMWf77h8MSr8xwIi9NIIgfgBKK0KDngvoIz0199pbG4T8FsbGxZOUJyGVgL62e2Nu2LURyaUtkgoxYTx2Ofp9Oqy4W3phVyuJlpfR7OJdnX7Pw45epzHgxjuQEBYPG5GMvDbNwiZ0VHySRGK8gFJKYPddDmr19pY1copBGtJhMz646zCY5dw3JY9YHJSz41EbfobnMWmijfSs1MplAMCgxZFw+A/sa2LwihelTYvlgZgLHd6bRsYOMq1cEsq7fuuFPSUkJKYnwxMgonnvDgiiW338jHtbgirpW7WeLyEFCQouBlmIXksggSUqnkbsDefvqM3J8RMu0YT0Vo8ZK5MYcxCtFCEpJkiiW8jkp30OfO5SkUrnjCSJzZzp1cLpF8gpClV4z6GT07a1n+gtRbP52ebXPz18hMTGR34/60KhlfL00mY5tIqZCMplA3zv0bN8cgy3lMJIkoS2qxxsznfyw3c2cD23MnhbHj1+m8v2qVJbMTSQ9VUVinBydTkZ6qoKzF/0VvstsklFYXP195/eLGA0yLl4pX2dcbpFlaxwsXZBYQRMzNkbO0gWJrN3kQhThufExfL4gnoMHdtzyGAD89MNPCCE5bruCPT8ZuPB9M46sasHcFxNo2cXC5p+d9Hogl1FDTBz/JZ1D29K4sL8G896OIjpO5PbuVVeKNmuk5lp2iHC44m+zfbeH5NQwx9jDRekEVzlPvqOU61cF9h328drzMez7IY0RD0aRkqTghadiWP5BIk+8UFThOLsPeOnTs+rvVqkE2jZXs2jB4n80Jv/b8fW6b4iXIhVjOWRShyZVPoe1wk14d4GbFasCNPZ3o06wDdFCPDpHOj9t9Vd6/w3s2OOhXm0VB49GYiG3RySmimKgG4gxyxGUYerTgkvCMa5G/0qOcJFrsjNcS9jBfWOK6dpJxYD73Vze3IqUnNtp5u7DhW9bce9ANw+OLaBOLSUa7a0ZHwK8MO058mMvI0oV9/clihweG2GsIHHz9DQLo4dG8cE7CXRqq6VFEzUvPBWJa594oYhQSEJU+PG5FFzNCv75q4DIHHj5WpD6dSonUXf95uH+vgZmvhLHHbfpefPFWJat9qANmqs9f7UvhsRoOT9/qeLX7XM5dOjWEsEADocDk1GNXivD6aqe58jODbNuY4Aok4xf9pbHQQ/ea2DlemeVn5Ekia82+ImmclI2LIWJixPw+iQ2b3EzcpgGqyyvyuOIUhibaOPZcdH8tCaV71al0qubtuwe+zMuXA6QmNzwlj0y7rjzDrLDmYSliAxXopBGC6EzLYUutKALAXw0cvektERJITnUoH6lNd7srMPU193kF1ZcuyRJ4uW3ixnxoKkCOZ6eqqRuUz82oZDoUCqfLvUiihJ7fgtirqZQDEBmT+LZ1yxMfbuYLTvdiKJEbIwclTKiC9uKbiQW12TRgo9uaQz+Ff6P/PxvCLdbzlebyh/Cg0d93HFb9Zmg22/TMWZSITqNAr1CS4xRxcxp5a3Mx0/76dpBy4hhahzGa9Uep0R7jTt76HntuVge6GfA7REZNDaf4U/m88J0C/eOyGX9d07WfprMuUtBunfU8vNXqRw86mfV6iCSX8vVPDdTp6r4fVcc896JYu/vPoaMy8dqE3lk1PhbHgu/38+zzzxEjNbD4ne1nFzXAu3Z7vx+QMQfqBwsCoLA7Ffj6NVVS/cBOTTvlk3T7jn8uKcNUyfHsG1dGl27S2TKTpYFm3FCEk1oR5Esm1P6rVhq7KLubdfIO5fK6o+SWfZ+Eoe3ZHDmfIC5i20IgoA5NshRdlMgZSFKYURJxCLlcYJ91KM5+sIGLF0V0c7o1VXDiWN7b/naq0JaWhqNGjXCYDRwx216Xn46mnq1lDwwJp9eD+SgUMDcxXYGPJLHM69aSEmU07KpmrQUBTt/83LxSpBia5id+zzUr6Pk8PHqF/8Dh71cvR7kl70e6tdWolYLyKtZ+zf97GL1BheHfs5g3ZIU5k6P56c1KbRqpuGRiQVIkkRWTpAZc608NTqKUEgiWPW6Wi1OHz9DyC3Ss7uSyY+bWbneQamjcjDu9Yp88IkTyR7DWwus+GQudFRP2KgENY7S8r+1GvjiKwdRyW78UjnBGlXchIfH2spI9RsotoZ58NEiCizBss38n6ERdDQTOmDQS0x+s4TXZoZo0NKD05V7a4PwH4jCgiIkUcaebWrqlfYgRkhEISjQC0aSSluTs78OUVoVzRur6T4gm7uG5NJ3WC6frSpFDEu0bq5h1w/xqAU1sbamZfNiWAoTkxSoVOFyA+1baTh6ys+6JcmVzAzSU5W8+1o8iQly6tRUodfLmP6eFadLZMBdBrasTaVNczXrN7nIuaSnUUlfWgidiBWSyFNeZvQTo/7tcfH5fHTrHFVJ4uNG+/ncGbGcOpDA8QOxrFgcz5MvFvHQ6ELa9Sjk601eHA47Yhi+WZbMc+OiEZCjFNS4BTsXOMZp6feIbImgwGvV0WNgNh7vX2/QBUHg/gceY+WXu5j49MvMXfARzbs25IzpF7KjDlJgOsHFqJ1kRx1nzvtzqV+//j+69p697katlQhGFVT7Hocyn5Q0kVde99IseBta9KSmyCpUiN2M5EQFJoOcUmUBo0dWXxk5eICRlk3VeDww9404ft3n5eEHjPywOoVNy1NY8UEiOXkh6tZSUK+2kudeL6LPkFwcLpFvvkhmyAAjSYkRh9rTv9bgkcFRDBqTT1i6NdH/c+fOEw7Ky4h8n+ShQMqmUMohKAUibUliHEF8ZZW3NiwkSBl887XIoWOVA+7PVji5elVk0Agbr73pJVGsWe33q+wp/HbIiyAI9LxNQamsqMr3WWW53NM3QlIfO+Wj9/15lF5Ixastwht9jULlJS5yghJ5Dh36NKH37b1uaRz+k1Bic3Phsp/Pvyyt8nWnS6QgX8AomMv+F+OpS/zV3nz7fm3mLXIy9404tm9Io0FdFXVqqpg3I55xj0Qx6plC7r0zUiXn8YgMfjyfcGFytRW96WJ9PvrEx4QxUdTP0PLJ4hAfTo8hZ1cT8k8msX5jmGvZATZtcXF7Nx09u1QkebRaGZtWJKNQhfF6q49DqkNaWhpnL0H/PgY6tNFy99A8lqwqZctONwcOe8gP5VAqVdYULpCyCCnc5JBJEyrLEcWFMzh9WE1WTiRAmfKMic+WQ1T3AxxVbuUYe7GQjzFGzYHDhkptkDdDj5Gw2lVWqXsDTpdIVFQkmFIqBWqkhSgqqvr5+SvEx8dz5VqAF54yV9k6GR+noF9fJTYsmIU4Du0w8OqsYlYtSqwg3RIbI2fNx0nYHSJFxSH0ukjnxN6D5fFPRpqS/MIQDmfVBOi6zS5u767FoJfxzY+R2HfjDy6GDzJWqb8pkwk8OtTE/E9sfLHWQU5eEJfjQgWDnb+LE0dPYi9Qoi2uR0uhK7FCIkbBTLy3Hsk5PRj9uIcFb8XTpX2547xCITB2eBTJifJq73GAaLMM301dP5nXAhw+7sdVZKANt5FMDcIEKcVKTJKf2dNiadJAXemY7VtrEUW4nl0e+Mpkf11dZzTIsNvstzwe/wmQJJEwkVhcJIyqCn1fiMi7CQEtKfL0CoUJ0aEUVq7xUWytfD/nF4ZY8ZWLoQMNvDbHirUkTKtmavYcqL7gYuuvHiw+KyU19lKzgZ89u/TU6nmJQU/m06FriOPnXYwe7yC1qFuF+dkomEkr6srFMwr63KbD7bj1PUHbtm158Z3nOGvaR77qIlapkCLNRVzJp7jnznLuICcviNdXNdmfmqyg/1167h2Ry8D7FDRu62XSNEuVSZmV6510baep5K8hSRJFljDjHilvH2/TQsOIIXp8Mle15x9UOUlPl6FQCMx9Xcmyz9695TGIjY2lpFSgbUs1K9c7qnyPxyNy6KgfcziR/Bw5q78Mls1nt3fXcfCYj1/3VUwMS5LE5FeLEfNTK3T03YBNfZ1nntTx5eIk5n1sY8wjOoLp5/BIFa9XlETOKQ8we4aRlk3L79WXJsbwyjvFZF6rWFiTmx9i9LN+npr4+i2Pxe7duzERzQn24ZLKx8IjuTjNQZLIIJ9rCEABWURRWZtfJaiJut6R2+628PizRXzzo4uPl9vpcFc2CXHyKrVyV34aTV7UEQpMJ/BmJzLqSSsqFWXPaVUISn5u66xlyEAjx075uWtoLifP+An5lciRo0ZDtJTAhq/WEwr9dZXsreD/yM//hkhOSeSNOSWcPBt5EE+di1QRVodSR5ihA00c2ZHO9i0GataKtC/dgEEvYLOL9L1dhyI1Bxf2SsfIl2WiMnlp01xDdm6Qb350kZctw1GkJvOCjGiTguULE1n4dgIGvcC7H9l4bHgUMpnAJ+/FE2VS0NJ/O+G8dF6YZueeEbkMHJXPj9vdhEWJpKQ0oqKq19OoDs8/N45oPeTur0tySXtMQgw6wYA6ryFnzoXx+SqPiyAINGmgpnVzNSsWJ5CUHM99A4fy+zENS1aVkpYuoamZQ3bqDi7LjpOrPoMl6QC9B7j4+VsziWkhNq9KrrBJVqkE3p4ay96DXlZtcOAuNJNCTUKEOMVBTrIfD06a0ZEoIYboYBobv705oP/nbp4346NFczEqf2LDkii6dtCSnqrk3j4Gdn6dRnKCgs7tdJzaVYPNK1M5tj2DwQOMPPR4AQ8NMLHv+3R2b0rn2I4aIMGqDQ627HJTYqu8+AcCEp+uLGXS42Zmf1BC+7uyqV9Lyf7DvkqLoShKfPi5naULEiuMmSAI3N/PQO0MBf0ezmPSqxaWzEskMV7BNz+6MEdXdqz/K8QnxhOU+0iIl6FQyKhTS073/rns3u8pO6dDx310659Lbo6AS59Dl3Za5KoQXsrbyiRJwi05cUp2wlKYsBRGqYp8fuN3TkrsEho1tGsvUZD8W9nioRMMqC+1pcudFgaNKuSt90oZNrqE2+4oJf+imXo0R4cBt1T1witKYcxJfp4abWb8KDN7f0zmjp4+vt64+pbG4T8Nq5auxu9UE2dtUeUmJcZXkx9+DNHvdj133KYnMV5O1w5aFs1OIC5OwQezYpHJBFxOAYNQPgeJhDFVYWR07mKAcc8X0u/hSBD6ykxrlUFv25Yazl8KYlArmTUtlsb1VQwbn0//R/K4e2geh4776dBaR6kzRJGUiyRJ5AmZ6NIUtGjR4t8el9zcXOrWrEgaBIMS02ZaWf9ZMp3alm/02rXU8PXSZM6cE9Fd6EpqSSeUbjMup4wtv/iYOkUi4WovUp2tqUUTmgudyKAepzlIWApht8P8GQk8/2Q0m36uPoj9fLWLn7/fS3FxMR6Ph3PnzjH11Xf4+scf6T6oGw161eDx559k98FD3HVXv3987Zs2rWPqM2aC5jwKpGyckr3CvBSUAli1Vzl0NIC++EZWWyBcfeESAJIkgCD+pWmeUikgSjDmYRPPv1HMZ/MTuauXoWwTazLKmfZsLCaDHLVKIDVZyYczExg/ykztGirmvBbP7bfpuJYVjBjoddIyYYyZuPjqTQOrQlbWVcKiSEgKcUY6xGVOIyESIshZDnNJOkmYMDLKA3YREQUKUoq68OioIINGWNnwvZMVax307Gdh4SwNedcVyI53QxU0lhm4VImwnMAf+/i3XzNRFHuMYqmg7HeQJAkLuRRFneTEBRf9H8ljxTonL08yQ8Zlpk5V8MXaEBPeyadm3SAJSXKefeGVWxqD/zQoZCFSUxUs+8rJxh9cFe75EluYfoOLEcNCpTVaJsgQTHYWvRdDw3qVif07e+gptoZJiFcQDksMe7KAFk3UaKleO1GFBos1zOgJJexcm0J9+x3UkZqTLNQg0d6aJv5utO9ZyPuf2Bk1pOqWNbVaRvcuapxVJDH/FaKjo1Hr6nLiTIBRD5n4ZlkyUSYZl68GadlUw913K5AaH+Wy/jcKpRzypWucVOwimH6O23qLNKZN9a2JRTVZs7F8E9yisZrERBnpqnTSVLWIbxTFzr37GDV2PD5F9S3rLhwoDC46ta1IzCxcYmf4oHLSNBwGeXWZ5X+BhIRouneu3izq9l5KQlobAclPvsvOsIFRVZp6CILAxDFm+j5UyD2DrTSpp+bNeVa+WOsoi7PHPhzFfaPyKxGgBw57+Xh5KQo5jHskilUbHUycWsTpc37q16m+Or9BHRV7Dnox6gXspSKlNgsL5s245SrYqOgo/FKQDCrLqCgEJTWDLdi6vequHZWKCt1JN0OSJK5mBQmFRIqtYRYttTPgkXyuXg2ji/ZhqbMDd8xlggSoSUPkCok+vaovVBnY18iYSUV8t9XFgCFWMjNFTp+vmviXJIl9h/y0bd/mb4zAfx563HEbOVwBQPoX+yu5QsLgrmgcJRNkROe0o2c/K6s3OPH7RXw+keVfObnj3hJis7vy5kwvc16NuLB/+5OL3Qe8ZUmRm+Fyi6xa76BW/SBpGSEsxSJ9huRx9pTAzp0iXyxM4s7bDCQF61RJoMkFBdGeWuh1CuTyW58LAfre05fnpk2k18M5DH7pAtPetzDsQS0OZ/ke+df9XvrdXv39Obi/kaaNNLw9NY4NnyfT93Yddw3J48ARL6FQpIDl1dnFLFvj4NBxXxkvYS0Js3i5nWkzrSQnKcrMc2/gsZF6vHGXqnyuJUnCG321rNMmKUGB11N9Urs6qNVq6tZrTjAo8dMvbnb+VpHEdLpEho7PR3DEYLDXxlsQgzmvLb3usbL7gBdBgFWLElm01E7P+3OY/4mNdxaU0GdILioleDUWQlLF394uFUONy4waaqB+HRVtW2l46LECpr6oRmixn/zYA+TLL5MpnCQraTtNOjgZMzwy7xcVh/hph5vzlwMsnh3Pc69buHtoLq/NtjLiqQIeGlfIA4Ofo0aNGrc8Fmu+WEvNYGMMmMjkNMekvRyX9nKN8ySSQT7XMRFNW3oSQwKBaop29IIRWX4dNn8XIisnSHysnDHDo/hmk59WnS206myl/xArh45HEuler0ibdgJfrA3R8wEbxSUhcos9FCiuVHl8SZIQEgoZPTSK5o3VvPR0DJ+8m8jIpwvw5yRiIiLXIwgCBk2Y5V/811V//p/m539DdLutN99s/JT+I/Lp1VWLSinw8Rd2Fs2uunR443cuCi1hnh5rJjlRwfrPkun3cC59ekSy+N07ann3IxvPPmHmpw1xDB55mPzrRuTFaUjyEHbdVUJKF+NH6hj/YiHbdvgJlJjJ8DbHYIsiLIXYcOUa326+wmeLonh/SSm3ddKWBTWCIDCgn5qfPrRTJ9yKs6UuYqJc1EhX0aaFmpTEKD7f0OyWx8Hn83Hx/O94ihXU9tes8JpdsuMtVjJluo2FMytmLURR4pWZxUwYbaZlUzVfLAjy0BNT0OtNnL1QxGfzEpCw8/ZLMbwyy8K1rACXrwaxOFQ8+ZKLF56MrraNafiDRp5/0YXZ2RwfbtKE2qRRu4qzL//8oeN+EEyEQiEUin/+yG3dso21qxdzZm9apdfkcoGPZifw6mxr2cIjCAKd22nZuDSZ95fYy7J9SqXA+FFmLNYw27eL9Opv4f3ZUXTvpEEQBI6f9vPCdAuTHjcz7xM7zz4RzZ09dAiCwKyFJXy2qpTHRpjLvnv/YR9d2muqbYd/anQ0z71hKTNCOXbKx0tvlTB/4a218/S/716WLPycnXt8dOuiZN8+idRkgSGPlmCMAkEAlwOibU1pTTI+l4evV16geWuJbfl2/CEvdqzkcgU9JuTIcWBHjpymUSHGPFPEnoNejv+SjkYjMGpiIT585MTsw+2UQViOJMlIzq9PQX48m7Z4UaMlASXFHMEkRFNTashlTtNM6lBB40SSJAqjTjF5vK7s3hIEgblvxNLjgQ8YeP+w/xO1rwYet5egX15BL/VmCIKAym/malaQ4pIws6bFkZyooKg4RH5BqKzCxWQU8Ev+MgMIBUquZ4UJh8vNKH7d5+G9xTbeez2eBnUj81t+YYhXZhZz6WqA0UMrJnBkgozfD4e586FctBoZ4TDExch47gkzJpOcOwcUk0ZDrgpnKNCdQqUL8cG8Nf8l45KcnMzm9V6gnFj4fpubAXfpq3Sn1+lkPDVWz2cziogL1iTK242NXxxjhbqQ2iV3VtLkMQnRJEk1yCcLmdFFmxaJCAK8u8jGmQv+Cq32APt+93LygAZzkYHeXe4gymBG6zfgCbiwS0XUqGOiafOmtG/fDZ2uelLl7+DooT3YraW0bCOj4UOXuHpFYv9+CWNBE8KyEFbTOfR6H3I0GMIxEZF1QU5BgYJSR7hKra+rWUFcNiVxgURWr8liwF1VV2J+v9XNbZ20eH0SvoBUaRxu4OnHzAx7ooAa6QrataxIfjw9Npp1m1wUW8PExyno30fPouUXbmkMFIoSkIc4Gd5HLRoRLZRLKaRSizzpGsUUYMCEJEmECOLETiklpAq1SLV0pWC7k7d2FYMoI1pMQkYRCRhRCWrMUhxWCoinssEDgF2Vi16njuiFfVIK8jBXtYdwmzXIJSWuQICmTWH30uRKshIN6qp4ZWYxE8dG06qZhpGDTdw1JA+Xq+q2s/9DBKIU5p2X42lQW0mrnnm8OdNF04YqLCWRKksBAYMJbPZiYqgorRHQF3N7d3O1xx7YV88ve9wYDTI6tdFw390Gvl5ugeKq4hsia+l1P1cy1TQJ1sdGEf6EK4RkPsIBBYUlfhLc9SjOu/6X2nqpqQK169269i/AK6/OY8L4QTwz2sO9fTQM7m/EUhxizkdBdu+XUIfl6HxxeHETJojZqKR9GwmvV0T2F9sfOQqWfSXn6LkgwUCAC5c9hPxRGNM1DBrWn4eGDkar1TLooUEs+2g5cYUpldZvURLJ4iL3dVPgdImYjBE9zA8+s+PyiEydFJHh8flE8grVxMZWrr75O6jXoBGFluPUyqhawigvP0xuIJ88iknSxNGyWfUmdI3qqwgWxeE+24Ilh7MJJFyhsCjEQ+MKyM0PkpyoIDc/wINj80lKUGDUyzl2PIglR0PQnswbpwqZ9aYBhyNM62Zqlq9z0LCeig6tq67KO3/Zz0MDTDxwT2RtHzPMxPS5B1i29ANGj3n6b4+B0WwgTpaAIFUdQ8WQwK7dp6p8bWBfI5+sKGXiWHOl1zb/7CItWcGICYWUOkQuXw3R/3YD896KLTNAPXrSx7BxRZiu1cISUOL2iNXqBtptEkf3qXlqn5qatCSaMJNePMjPG+MrEUYr17pxuZWMe+rxvz0O/0lo2LAhLkqxSHlo0OGWHFUazQQkP3KtH7m/8hxkEMxorvdgxpQTvPGWBZWgRl2aQqK3FgpBQYE1GoVCZMvaVO4emktstIzbBxbwynNmhgzUo1QKbNnpZu5iOyCRmSnhs2tQSzHklHgJiEF0zhQGDC0gIV6Oxh9brUa5UYzjxIk8fIF/lgQBuLf/A0z86RPmv6XC5ZYQBImPvrDTpX0kOSKTCfh8InsOeAmGJFo3U2OOKv++cBhuLkQe94iZ3t109B2aT0qSjLq1VQwfZGTGlFi27vIwY66V1CQFO/Z6GTnYSKsmag4cqTy/pCQpeGAwfLvyBAml5Z4IISnIBY4jBAJYS27S2/yHW6H7H3iE92btZfOKZN5bbGPexzaaNVRTXBImtyCErVhGvL1FRA/aUIpLdw7FxUY8/agVyWQFJDyCnzdeiGH7r14QIt4Xd/bQ0be3j0kv7qQ030C0To9fZSMmIcCgexVs2+1h/2EfXq9Izy5a3l9SitksQ2200rCek8tXAzx4rwF/IEKUT37NQqlDpEdnLS63yMw9EW+NH7a7ub+fgaQEOcMnOOjSpcs/Gge3242aeESVl6RgKolECFRJkjjGHprSoUwfNklKJ5cr1KdyQYYkSVjJJ96k5pnHo1m13sErr/ipG2xHPBGdb/tVNyNPHWfEGDvbfnOx4M14mjdWl8W8gYBEq27XcGQlVJCekySJQtMpRg5XVSg2qJWhpH8fPQvPW2kt9YgcQ/KTnCLxy/avGTP2768Lf4X/Iz//GyIqyoxMJuP1F2JYvdHJ/OlxvP5uCTt/81RqHVq6ppTaNZXc08fA2s1OHh0ShUolcN/dBn7Y7mZgXwNqtYwH+hl56S0rM1+J5Zfv4zl7wc/ufVe4nhtg/XdOBvfTY7WFWbvBg8ofQ/NwuYC7XFAQ76+L/Xw09w//ndWfxVQIZvYd8vLN9z7yOcd16SJKv4ptO4I0bBTmrp463ppfQu0Gty5We/nyZUwGCTGrYhBv01xDE59L/x46rmYFuGNQLi9ONFO7porT5/18vLyUIfcZy1wpa9dQkp5kwVYa0ax0OEX2HvTy8FOFxJpl5BaEadFUg1Evo11LDRmp1etg1kxTEgyDSIgSiqrMNAPYVDkM7afG5xOZ8Z6Vbu2CTJ40kgXvr/hHGX6n08mUp1+gTRtltSRjjXQltiq0wJo1UmOxhiuZJE0YbWbdKifmy+2ZNPoSYVMxMhmIThNuScv5ywEeuMdAn5sc/154KpqJUy08/nwhjw+PIjlRwY/b3SQn/YX5UKKcC5cDTHq1iLMXgly7pESQpdK+fftbGoPo6GgGPHgvX375IQMHQ2OpC+ezj9BK6o6n1Eke12hMmwqC5yZrRy7/dhZz7CWOFu3CLCXSkq4VKj7ypescPmrl7LkgTRvq0OlknLsY4Pd9CuIKOmIhFwEXXtzUpRkJpCIIAnqM+CQPJ2R7MZuhgCMYS+qTSi2OsZckKR0j0fhw40/MZPAQgUcfrkieqVQCibEOioqK/i1DrP/NSEpO5Orli+Qm7cJgDhEMQtBuJKq4cRkhKspCeLwCDqdIfKycZ18r4tylIPqbNiFt2sK6g5ep/YcTpyAIKEvSWfx5MRMeNxIOS7w5r4RNK1IqPCfJiQo+m5fIgJF53HOHvqwF3uMRcTolBtyj4q1XossCt6tZQYY8VsCF8wKKgJGGxCIzJpLWJocoo4J33prCt5t3/dvjUq9ePY6dClFiC5fpQZ+/FKBHl+qrgLp0UvOpwQ62yPUnlDbjuNxaZTUCQCJpHOFXHn9IXVbZuHRBImOfLaRGqpLhDxoJh2Hpci/798pJLuqEQlCS7KqNz+UhSYgQJ2EpTF7u7zQfcJgP5z1Mt14TGPbw2H903SUlJZw+fZANn8VTp2Z5VZHHI3LP8KM0qqumWRM18z/x4PeH8eNFS2QOMxQ3ZNTE42xYmlShFdPnE3n2NQsun4IMDJw5puLAYR8d/1SxlZMXZNPPLn7+KpXxUwpp9Yehkc0e5vMvHeza50EuF0iMkzN+VBRen8in7yXidIl8v9WNtUSidQslndpqUCig1CkSHxfZlKhV1Xd3VIW4OA22gjAqj6EC8XkDKUJNCrhOz3ucZF3fQU5eGFlxEirUlEpWooRY9IIRfTjyDIUIcY0LtKZ75PPU5CT7iZbiy1ysb8BKAU53iMmPmSGgwuRqSX1BR3bGT5w9kIAoSgwYmcf6JclVtuPWTFcSCEgcOuZFoRCoV1vF5wsSeHn2HOYv/L9K+Oqg1+toWFfFgSNeTKW1ictryOVMG/bkwyxfEkPtGkoGjc7n9NGjGMM9UQo3Vd2JEdM+rbbq+MEfkDh60o/HKzFvRsScJirFgtfiRitUrBaSJImrwmmeHKll85JkcmL3c3vfAM9NNJCeaubYKT+vvumj8KREyB/NqXN+mjWqOknw634Pb7wz6x+NR2xsLJ9+vpk1X37G4kd+QCkXUakT6N5zEKHS96nralfmMBuUAti91/l9Xx6lISdasjH8sRaEpTAlmqsEY7NRqkXcgTBDhj/FsGEjkMlkNGjQgAsXLrBhw0r27tnIb799Tddud/PAoOGMnjCKJe9+QbqjPmohMvf6JA8XOUE8afz4rYUmOy1EJwZo1EDJmGEm7rgtkgSVJIkX3w4w9OFJ/zj5mZFRn3cX7WLj0srzviRJfLLUQ71wRwxCFBZ/NqfPXuX27lUf62JmEJnPjEpQE+eri+96CmvX7eWee1S0a6Fm2rOxnL8U4LU5xfz2i5LYkuao0ZKKAiUqwuEQb7yxm+XLYmjaUM2u37ys/dbJqIdMlVrfRVHii6+crPm43OBIEARef07LHQ+tY/iIJ/620cepk0dQqQWoXsq4Wjx8v4Gmt2Xh8cCEsSb0Ohl+v8iab118/YOLtZ8kodXKOHvBz+PPF7Lo3bgKreqtm2vYtiGZ3v2OIlkS+Gy5m1eer7rLbdUGFzFJAskJdoKhfThL1JSeSKbrXfm89pKeTm01FBSFeXeRjW07Atw/+LF/ZAD1n4CkpCSMcR7kcadQW1Sctx6lhdSlwlolSiLnFQfpfZvAoe+z0IuV9fUVghKPF2p6O5Un2P/4eWVeEzl5Fnbs9tC8sZpuHbVMfSyO96fKmDM7l5AQwC94EASREouS5EADmlI/8ixLEMDPOe9R/HtS+FW4Rl08mKjaeyAo9/D7STfNmvf+x2NiNBrp1mMoXfsvIjpKLItPut6bzavPRnP5aoBvf3Ix6B4jGrXAws/s1EyLdC5pNDK+/sFVSYO2bi0Vjz5kZt03Hj77tnyPcmePiK55r646Ni0vl0dJSpSTkxesIKsBMOOVKJQqG/MW7EArRgESIUKkUwe9rTHDRu/jt20JFFpCaDT/bC904fwRJoyOYuTEAha8lUDtGkqu5wQJBuH9j1zkH0omXjBQZDjDJx8aadVMzaSXLnD1txrEZrcgJIW4mvoju/f7eGxEFGqVwE873Mz/xM7iOfHUayQy9m1IjPNTK8PEqfN+xk+x8OgQGcPuN+L2iHy6ohSZAF8vTUGnk1HqCPPKO1YWLClFrYS5i200a6SmaUMVd9ymJa8gzNmLAdZ87cTpFskvDJGdG8Cg9fHi848wf+FXJCdXb1RdFdp1asuvRw+jM/vJL7lCYjhCfpZiJYqYCsZYUcRynYsUStkkCuXdR5IkcYmTJJCG35NNj/uyOXJQQVt6lhWQQMTwKa2kM+/N3UlCGqSnVOQCPF4RuTrAOY6gV6iJl1IJyfx4jLmMG6vmhacrF7UMu9/EppWgsEbuoavCGd6frOXzrwKIonjLGqhV4f/Iz/+GOLB/Fy2aali3ycWXHyUTFytn+QdJTHrVwqcrS7njNh0ej8gP2z20baFm5itxOF0iT71cxKNDIotuvdpKLmaWl2iPeySKj5bZad4zi8H9DcjlAj/v8GAvFend0cTe3SJ5eSIylNQJV91eahZicUs66tYsn9QWLXGyaIGc+JKupPyhPeaQbFwOOhn7sJoFn9oIBESEasqq/woymYykRA35J/7QdZFEcvXHaXVHMSs+TC8LprJzg8z6oIT9h30Mf8DEyg+TiI2puJmvV1uFvTTE9Rx4ZEIBb70UR/8/KnskSWLLLg+vzS7m0HGJ5AQFbVpUnak+eDhAvLs+xRQhIFSaMCCSpXBEX8BoUnHP8DxeejqG27vrmPvxZb7//hsGDLg1V1OALz7/Ar8rTDjw14+sWM3+OSNVQbE1XIHUiYmWo9SEUQtaEhzN4aZu7RKpkM9XH+D07oqtIjcqTE+f9zNmUiHNGqlITlRw4kz1v+/hE346t9OwbZcHt1sioaAdGf3+mdt1nQZ1cNs0NKINeVyjidQelaDmgnSc+jSvxvijIVfcOchR0JDK5iDJQg3QWqndvgCHM9IaNeG5UpIKuqAWtMQSWYjDUphrnOc6F1GjIiTzE5sU5JuFUXTvpOXoST9T3ziI91QGSe50rnOJGBIJRedyfHtSJW3GGxDDEjab7f/Iz2qQUkPH/Yly3nvDRPQfgvNnL/gZ9cR+QhfaoJfMoHcw7gUfg/sb6XFfDqOGmpg3I4EXpls4dNxHu5YarmQKlEo2isglnkilTpyrAR+9X8L5TAsd26no01NX4Rm5AZlM4MlRZlasc/L8k5HgddYHNuKi5Sx4p2LFTq0MJds3ptK+RzFFuSI+PChCWm7rrGP9Zice7/V/uwr8BrTaaIY+kc/iOYnUrqHEbJZVEii/GXkFIQiUBxsKQYkgKsocTf8MuSBHppQYObQ8IPZ4JWplKFizUmDfJj1IAurSBqQL0WWbhnhSOME+alC/7DipJR1YtnIHx/bG0fuBOdSu0/QfudiuXvUJM1/RVyA+IVLZ+vWyZEY+Xcjl634O/JiBxRrm9t7nMQe6AmAMJnDxksjdw3J5aICR2jWUnL0Q4JsfXTz/ZDR9e4q8/uoealia8uiYU9x5l5exo3SoVQLfbXXz8y9uPn43AZdb5PAJP80bq7meHWTM5EKeedzM5HEpyOUCl64EeONdK4IgMOd9J6tXB1EV10QIavjMXIQ8vghBA2u/dfLK5Fj8fpFA6NYcPRVKA/6gmzrUqfY9aUJtune5xrhPTfj9IncPKiLzcAyZnMEsxZNMBgqUFJNPNpnEkEgpVoJSAB1G6tCEE+wjWapJDPGECJIrZOKRPLQM90Bu++MevnHrBJV4vSJarQxBEKokPgHWf+tm3x6B0fvkKFER0JbQsTNYLFdvaQz+09C8RUcuXTmK0yUh+jXIBBnuuItsXBNNkwZqHn2mgA9mJrD3gIeXXt1BklSTKKLx46PI5mfFOhfjRlZOREuSxK59Xqa/GMtLbxUT90f8tOozM/0G7cOb2whzKAWZIMMllXKB42TUDdK5vYF1K608N0XgsUfKN/VtWmj4Yb2a4Y/ncer7Wrz0eibfr42rNMecPu8nr1D5j7V/IbLhf3zcZB4fN7nsf89OfI40V4OyavYSzTWocZEXJuhp1kTLxUw5s96/RuEViHU3IDdhD88/r2TEYDNqtYwSW5iFn69kzqyzvD3zI06ePMnEJwfw1MgQz32qQZIkvvx6KQPumU/tmmZ63xtk07e7CblVyFGiREkNGhAlxCBJEqdLD4IzgROBc5y9KEOj9pGVK7H6GwW9bh9J3373/6Nr9/l8bP15GfVqwuIv7DwxMqpc0zosMWVGMSXFMlL+MIaLCaewbMU5nhpjqpRElySJ2fM8RLlalz3PGkFH7rUEwiEr016MrHMN66m4nhXG6KiFK+Uk0RkSSqXA5cww6pIMannbsfjTw7Rq4+PlZ2IoLArx6DOFzH0jriwGspaEefGtYgYPMFSoPIMIAdqjs8ixY8fo0KHD3xoHl9ODR1WE5K56HbNSQNuWVc9Fy9e68RTr+OK9WD5ffZVaNWUolQL33mlg/ZIk1GoZ+YVBhj9VgNEg4/7R+Xg8Inf00NGkvppTp8PExkJarQD5NiVLVjq56041bZpX3ENMf9eGKUpk9/epZYnSouIQj4wroOhwXaY+6cauv4IiZMBSDHoznD197m9d/38irl+/Tp3acm7vpmH1Vz5UKgWHg78QRzImKRZJ58BlyIagl9RUHadr5OK5UqOSgZ9NsiASrrKzyCHZmDG3hCH3GZn9ahyPPFGCMRDRk8VXj5PKneiSRFKTlIiFidQQGlT4vEpQ01BqxRF20Vhqz3UukkBluS9JksiRXUR/3Uiu1v6PxyQYDLJ3zzZmTImmd7fy+8/jEek2IId77tBzeGtG2TMy+Yloftzh5tFJhbz5YgzfbXXx45eVzy8lRcDpirSsZ+cGOXcpYhgUDMJbL1U0kHxxQgzjXijiy8VJFSr+Cy0h1n/ro6nYFSUqBIQKRHVBvpnjp33M/URi1Jjn/9H1q9U6UpIUfDY/iXuHFaBEhVoVMULTFTUmXkqKGBUn5NL39gRkMoF1X8TS696r+I6kYI0/zpJ58fS+SRO1TQsNV7OC3D00lzdfjKVPj0gi0OcTefktK1vXplZwKu/YRsvWXW4mv2Zh5itxDHkin6fHmqlTSxnpLJseTeN6KjKvB5kyw4rTFeaLhUmkpSgpKg6x4BM7679zkpwg4/23/cx4fQKLP914S+Mw+rFHWf3ZKqJCIMhFskKXyBDq4cKBiZgK7xUEgWZSR35nB3nSNaKIJUwIJ3aSqYHK4KdBez8nT8lIIK0C8XnzMWqKjbFm5dO1dwm1GwYoKVaQlyfi9og4PSLxcX6++EiP3ZHPzt883NZJy6B7q+7mC4clREmiRCqigCwSG5Qw4O5EPvgi+F9CfML/kZ//LZGdfYVHH9KQlRsiLlaOpTjEB5+Xkp0bQpQkPlpmp1VTNUnxMt58KUIiSRKR7ManNrbv8VBiE/F6RTZ+78RokOFyS+TlSvjtBrZsC1B0OZo0d2eiCXHqUhAtelTqU6hURRV08f4MmSuGi1fcdIzWsOE7Fws+taPR6rElHEdTVBcz8ZiEaJoFu/P+B79y7LcUpr9n5diFWxdzb9CgARabHq/aQjAQJDduD1Ep7grEJ0TMRxbNSmTBpzbSUxSViE+A/Ye8FFhCDLvfSO9uMez8zcOnq0qZNz2e+nVU3NVTT2FRmA3fOVj8hZ1HBhsrbdx8PpFFSx0kBDtgJJHMqN04NHYc0hlUlpqYpQRKZAV4TFn06iogVwgVqsgeH65m6IQv/hH5+dMPW0ijNteuX8TlrtxWEw5LfP6lA4dT5K35VmKjZZw4EyC/KIxKKZCTH8RkrPgZmz1MyF/1FGDATNggq1IbCqBpQzWNG6h44akYGtRVcd+oPK5lB6n5J/d4SZJ4d5GNofcb0GpkPPyAkQdGHeKtCbc2md/Anl17EJARRQyZnMaHl1zpCi7snOMoCklJMjWIIaFsQZYJMpSShjiSqq2uMJXWw6Auxe31cD07SFGOhhShYiWFXJBThyZkSPU4b9zO+2+beHhQOYnbpoWGD94TuOehy1jcGgQEnNhIkBux/NHe+mcEAhJnzgf+yyb0/224fPky9uK9bPisosti4wZqtn4bR+dex8gq1CI5PPTtqOWrjW70Ojk9Omt55kUbZ88LfLOpmLXL4kASqE9z8rlODpkYpCiCBPCXhNmxIp3vfrjC4vern/uaNlTx/baI++HMuQ42bXXzzYqqXduNBhl39layb0VjrnKOZL2CVk3VLF0daQO02+3Exf2zBMANbFi3keJskXbN1PR5oIAovRqVSkKmDnJ/v6qDigUfejG5WlZoK5KEMEI1fUZuyUGTFk1YvDyThwaInLsU4PttbkY8aGTPd2rii/+QM/nTx2WCrFILokyQoShN5NBxD7NejWbUhHHs+u34LVc8Hfp9O28+XXVyyhwlRyZEzKqizXKuZQcR9XYs8gvEeeojEiYjSc3GZTFs2uLm+Ck/NdKV/PhlalnrzcKl17hasB8jSjZuDrFlt4O2rVQM7GvgpzWpnDzrZ/SkQh7sb+TQMR8TpxaxZF5ihbbTerVVrFyUxJ2Dc1n5sYZ01x+dFAJQmoLf7uWScTff/OTilcmxfLHOT5+7HrmlcVAojSjV+ciC1XcSyEQFHk9k06JWy9j8VSwNO2URthgpIod8riFHQQKpxJKEhVz8ePHjI0QQCZF6NMeHh0ucJKaGg+H9FWxarS8nPm9CoDiaL75yMv7RKMSwxM69bpITlTSoqyz7nVetc/POGzIaO+4sr8C3w6lNeVxRnfwvy+z/b8SoRycz/e17eenpKKxCPnFSBuZkN00axFNiC+N0ibRooqZFEzX7D/vYvPkqAdGLiVgaBrrw3sLd9OqmoV7tcqJdkiTenl9C/zsN9LvdwHdb3Oz93Uv3jjoy0pTs2RLLR59fYdN355FEgVJPgHhlgJGPRNG6mRp5dB5jR1TWqxUEgXffjKLPoVwKj2Uw8OFs5rxpon4dFYGAxNpNTj5fXUp8rIqsrCwyMjIqHeNW4ff7WbtmHVu+30ZboScApYKFtE6ZbFiRUBY3Nm2oZmBfA488lcvunbl8Ot9In17lG96YaDlvPK/lrQVH2bRpAyu/mMe3S+XExUZigkAA1n9nY8ncaDq30xIKafjtVz+p7h6V5jNBEKgtNeG6eBG9pya6hKf45ehlomOSWfjRAIzGW3d3voHvvtvM0PvkaNQKdv3m4ePlpfS9XY8oRtqxBw8w8uhXGgaP2EtiTjdUggZ1XiPuG36BZYuiy7oYHM4wk18uxXkpjbg/GcfEhtJArGiwZTLJMPW4wvKPY7hwOcCcRTaatJSQxCucO3+Z/LMCVwuCnDwZ5sxpCPoVdOmXR1ysgMkk42pWkEUz47m9GiNXnVYiEKhao7MqNGrUjDPHf8Wiv0CCp2GF14JSgEucpORXP4eO68vaMcNhiTVfu5m9oJQGgR7oBAPBrPpc9+/hueeVjBhkRK2WseeAh6desvDZ/ETat4p8dtPPTsZNdGLwxhIdTiSk8FGsySS5Xi62MybuGZpPndpKRj0UaXX9fLUDMSxw9JfUCnNbQpyCzWviaHvbZRKv9caltBAMidShKTn+U5w7deZvj8F/GhYv+hBJlLPqEw0Zrm7IBBmSJGHDgk0oRBWfxbuvRjHzfT+zX01gwuggA4ftw1WYjKY0DQmRPHkmTqmU1mKPSscPSH6MyaXs3pSOQiHw+1Ef239zEI0VuaTApynmjjslXAEtmZcFEkIRDwgZMmwUEcSPDhM2LNSlKWYhDptkIVM6Qy0ala19oiRSYDiF3uihWQMNJ49f4cKFCzRo0KDSOf0r/Pzz99zV3VKB+AQIhiRSEuVMn1JZWqNvbz0/bHMzaEwB369KqSS/APDTz0GijAJ9BhaTf1WLwhlLUOkmpbmi0j65eWM1rz4bw0OPF5CUoKBJPQ1Hj4U5eNxDQn7HSuRzGUoSeWRCJuMnvkyHDp1v+doB7uxzHx/M/YoVC5X88m0y9zxoJZCbRLSzBgICOcrzhBOu89OXsWXV24Ig8MZUI+NHnaV+Ey+9u1eOy2tlKHlsuKlCe/a6zS6GP2CsQHyWnUcPPXMX2+hybxafz0/C6RK5mhXkmy/K5VHi4xR884WW1+dYI8bQ9ylJiFPwzitx1EhXsHK9g3HPF5GcLJKbm0tq6t/3yIiNjSWtjoxrmaWo/HHkcY086RpaDGXFPDdDJshoKLXmCmcwE4cSFXVphgcXumb7eXOqmb79PMRUU7UMYCKaQrJx58VyOM9LLRpRGz1uHFzmNGLYTa9ukTW2ZVM1b823Vkt+fr7aQa5VjoZreOQlPHa3jiMnvNSue2vdon+F/yM//xtCrZaTVxCgYV0VufkhRk4sYNqzMUyfEtFYcLlFFi21s+YbZ1nFztI1pVzPCTLkPiPfLItMYJnXAsyYW0LHNhpGDzWxar2bd98NcvGEloY0+YPBL2fxg3oLXneYsBQqc4f9M+xeL9PesmF3henaQcOv3yWTkqQgOzfI2++d4bctBpJtbSPtViWJ7D3oYdrkWJp2P1RtdVF1kMvl9B8wknWu+Zw4t51YpYDfreTgUR+d2moqHWvUQyaemFJUph90A5evBnA4Jc7trVkW/A4fZCKvIMTDT+az9tOIm/PQgUbemWdHyK/F7QPz+GRBdJme25kLfl55x8rAvlrWrt9FQgKsmR5N53YR0f8FH+ezasMFUpIE2qYbseSJXLsS0fe4QX4aDTKk8D/oywG8Hi9ich6tWsKEl4v4fH5i2bV8v83F/I/tdG6nYfyoKA4c8bH2WyczpsQxsJ8BhzPMklUOHplYwFefJJedz9xFpagtVbfte3Ejk1GtPh5AVk6In3a6aVBXxfwZcdw9JJd3X4+j7+16ZDKBK9cj7u4dW6tZvKyUZe9HHEbvv1eH01m1KdC/gsPpQIESNw78+MjhMgpUNKcTesGEX/KRLVzgmvooKdo4omwN0QlGwoRQUTVhAqBGw+9HAoiiwDPTLChD1VdhBgkiCSKz3/MxZ04QFEF0UQGKCsFfbCYt2IEUdDiwkUMm7mIdve+xUCNdQVqqjOcn6ejYRoskSUx6xYrdKrB3z45/q/rlfyvWffUJL02ouiLOHCWne0+Jdd8WUTNJTtMGKn76KUj7NkoGDAhgtDRDh5FYnNx77xli0rzI1HnUDTRDlML48CBHUdaqeLSkgHPnQ/StpuvoWnaIn3d42LbTj04tx2SSGPV0EcmJch66z8iQAcYywy9JkoiJF7FSiBY9tnAhp87q8Ds0FFqC6PXVi87/HXg8HhbO+ZC6to58u3EXqf62xEiJSEjkmY7ywvRiZk2LLZsjRFHirfcc5J+LJUko3+R7JTeG6BCOUgsmsSKRK0kS5+VHSS4NU2IT+XW/nP2HfWg1Ai0aqQioqtdn9Es+5FQxb/g12Etd3NlDhxRy8Ntvv9G1a9dbunaVQvpLh9y4GDmjh0Wq26bNtPLbz4msXlfEl2uzkHujCBV60WoFhg6sHHh5vSIZaUoWvhPNjt0eBEHOtl/DWKxhZn8QqQJp10oDEnRtr6FZQyUrN7iq1NuTyQTefCmW8SMUldYqtaAl2dOMgvwjLF7uZdtvtVj44ahbGoeAvxSNIUCxK48Mqp47LOThdIfx+0WeeamUPb+KKK0ZJBpD2KUSlAET/kAkcM3jOkpUmIklkXRkyLGSz0VOUIcmRMeF2bgqmgZ1VRw/bsGxp2I7dEgKYQkX8s6CAB8vc1JapOWpR/So9AGEKAszphnoe4eWWe+5SbX1rmQ2Yw6lEBW2svOXnfS+/Z+3/v1vRr169bh4VcGUGcWk1lVReq6YRhmRWO16TpDG9SPxSqkjTGFxmC+/iGLZagvnLuTjkMsY0ldFv4dzadVExwP9dRQViaxY7+Ch+ww8NTqS+Hn56RienmaJmAXKBcxRcqY+G8XUZ/mj5dnK1GeSef3dYh7oa6BFE1W1cV1KkgK10U9sUX0Kd8YzaOAFwqZs6tSWE2uWkXVdYN47Oj768B1mzfn4H4+LJEkcPXqU555+nlCujGAwiEQk3nQlnGfxfHOltmtBEFg0O44Od+XSp1fV6/3TY5Q07f4ijw83EhdrLvv/xh9c3NtHT+d2urKxV/nN1Y6DXjDil7wkxsXQv//Af3ydf8b+/TsZcnekel2hEPh4TgIajYBcLvDO1PL5f8kiI4+POkGcrRn+cIBz5wM89Fg+wRAEghKOIg3G4sbEhSpvsMOEMOjLr0uSJPILQ/y4I5mDR/3MWWRjydwEEuMj96EoSny6opSZ79u5cLY+afxRaWYFZ5ad68m/0+8eJX/labRrn8CcB/++T8CDDz3Il8sXEds0i5yrRagtdVBKGuyyQgrl14kKx6DJj+X+hy8SHS1gNMiwloQptoVJc7WiiBzskhUBGbGFNVn4SoDZ86+gUSqQafx89UkSjRuoCYUkHn+ukB++g8beXpE9lACEId6Vwcmzv+GVuUj2p2M/L+eNGRZU+gDxiSIz34ivMqmjUgmMGKrmq9n5qDUicqWHWEcSlsB1HMESTp48SfPmzf/2WPyn4PiRM6gFGU1c7Svo6MeQQAwJFBUrmfHuZWa/ESH80lOVHNqVwI7dLr7/6SQqJVzN9yAGlFzef4F4V8Oyfa9LcpAd9Tur5xoj1blPlHDqmJzEcDNAQabsBGqDkxeeieb1tyErU0LPda6pjxKbHGDYAybq1VGwc2eI7XtdxOZ3A6CW0Ig86RrH2YtWipCATnkxU8arKbJp6NNDywuvOvh+0w80mHLr5OcPm1ewfH7lWOTHHR7uv6ca0hF48tEoftnjKXuGb8blqwGOnPAjhmVoL7YjWYhoiOebjlFd81LHNlp+/iqVBp1yOLW+OVr0hLmMkqqlTwACgp9nJ7/Nvffe+68vtBqkp6ej0DRj3eYTDO6v5uAvCfy0o5S16w+Tkx8kThZgx8bUSgRvy6YqvMpiHhn+12Zl8z+xcc8den7c4eaDz238uLp6QnLY/Ube/chG53Za7n80j8/nJ1a5Prw0MZr7R+cz5L7yeHTsw1Fs/N7Fmo8TeGBMIb///jsDB/79dSMUCpGSoiI/R8Dv86NBi4iIGwc+PKRKtYCIAaaMSJeOWYhFp4GL/qNEK6OI1mpx6LNY+1oiRcVhlKIOJ3ZEKQwIRBNfoX3eh4dSrCSSTgOhJRBZK/SYaEEXLpUe5ecdbu7qrad2jcg9unWXmzt7VBzzU+f8bPohQBvujkjDhCU2fnKBz7/M49sfp/7tMfhX+D/y878hkpJS2HvwDCAw5U0Li2YllJlvABj0Ml6cGIPFGmbLTg9NGqhY+qWDb75IqeCsWKemii8WJjJsfAE9OusYM9xIcqKH556GfPt16lCufyJJEmGVl/HDTPy85DrxgcqtdKIUpiRs5fRJOc9O1vLixPIsQHqqko/nx/D6LDvff3yN/4+9946Sotrevz9VneP0dE+eAYY85BwkKGZUFBMYEYyYMKFizmJAMaIoEkQFAyYEBQERJEjOMMDknLp7Oueq94+GwXZmvI73u9b7W/feZy3Xku6e6qrTVefss/eznycl3BHBZePocRejh+vo2kmgqKiIzp1bb9H7M2RZ5vD+MuqOpdAj3AV9tZEgfm6/IZ9+pztYPNeaMJkkmUXKKqJEInJTS8+OvUEm3VnL8sUZzYLfrAwlj95jZc4CF88+bEOtFjCp9egiuZRWF/HyWw4crngfeYccFS89nkKPbmpychoRgNNPiydNMtOVPP9oMr/+Fqb2SArag91Qo2XVtga++iqfp5/ScM0VBnx+CYS2G314vV60hnp+/M5GZrqST5e5ueDaSi6/0IjbK7Hp9wA/LT3FXLr2cjMOZ4yrb69mQF8Nue1UTL8jmQF9NDw+086sp1NY+LmLhUs99Ihmtigu7UzK566JJmbPbWyxWrhzb5DOuSpW/+LnvluTKSyJYEkSefTFBqY/U09ykgKjQSTJLLJxW5B3X0pr0oCZcrWe9z//mpEj25b0ABgybDDb1uwknz10oicu7E0TLYBG0NKFftTFzPQ/s4ijx7biyO+JGBVx4yCTltklLhpw25WkZiioq40QSqqkJgZWZ0/Uf5jgA7KPQ2ynq2sYSa54G19UjlChPoxfctE3NuoPrb86UuRM9rOVbG8/kvIzcTUGuOPWQjK7VOF2QVGxTDgk8POqr7jp5jvaPB7/6agoL6Jnt9bbgU8bouHHdV6+/zgrnqB6JUr+VhvtAwOafgcLNpIioymv20O9shBLqB06wYCeU8FGrVxBiCALlkS5d6q5xer3zNe8uO1Kvl1i5elZDqZcncylF8QDyq+We7h4UhVzZ6VRVRNl5ltOunVSccfjDlatC5B/TOK5V9ykWdXYnSp0utZ1Of8Oln+3HIPdGtfqDOqxkIogCITkILVuH+s+yab/j+UMGqhCECW27PRjcHQm3ZvXNC4xOcoR5XbaZ4Ypie4g2duZTKkTSkEVb20V9tClZ4DVy9ITCiBFpRFufaCWgYO0HKutxhJrrkdUxOEWjXJipgZ6dFNT1xBDEVGz6de2Jz+1+hSqa6tarLjLskxBSZjsDFWcBeKS6NBOzWPT1cy4z0RJeYS5H2v59kdvi+zYOYsaufJiIynJIl9876Fzroo+PTSUVUY553Q9l48zcMfD9VgtIj+u87P6Vx9TJ7XOFh46QEtE6wJX8/essUyK3Eo88i28/e6NbZZBMBrg0/cyuOjyIjLkDs3akXyymxABfloVY9MmO417epATORGseyFHljjCLkK4KKcAAZE8BiSYRqSRg1VOZwe/cM9ELd27xO/3O2/T8fDOIrKD8QSFU1mJO3s3T99gZsgAK8cLo7w/LwDlRqz2zsQaYjw8/XcO3eYER3qrLts5Ulc+nrf4f8nPVvDLL6vJzQlS3yCx4nMb5126j+LyeBYpxaqgsiYuefHhJy769VLzzkdurrzYyNQpSvYfDrPqFx+vPpXKvY/Vs//HDmhlIyFbMT27iU2xVId2Kq6+1MSEW6p5arqN/r01hEISX6/0snCpm8XvZpCZrqS0PMonX/hpcLTuTizLMicJfGYhGV39QI5HfuGNT20s+z7Ajq/a8eyLx/FL6/7xmGzdupWnZzyDryKCOqTDhx0BgWpKySIXgyVERlrLmvNmk4LMDCXhsJzA6vnj+0YtXHReYuH0m5VeFr51KmGqUgpIQutyI7IsExFD3DP97n94lS1Dq9WxY2+QgX00LF/t5bQhLa8rI4Zo0WWXE8raiJII7QzxBGk0JnHmSC0/fmHG2kLiEyCcVsxVV5yKW7/90UvXTiqUSoEX3nDw1UeZCQZ7oihw+xQLxwpi/LZAk9BVYBIsKKtHsnf3VtZvrmd6Q4zyyiipKQquHBdvgV+1PkR61kAsFsvfHoecnBwcdoFCVZicDmEyBh4iFBRQe0M4DynoEY0nyCRHR+yOWlyESMJEjDpKOUYnetCB7kjEqKWC6nAdVBmxpUXo0V1FzxMkiKdfbeDwYYl2gQHN5tsyjmOQLfSVRyL449ecJcs4o6VURw4lsK3/jG7dNESNHnr2EjheqkAURCKShEYn8PGi13l99sd/eyz+WxAOh0iKZrZacEj2dWJPcWGCT4YgCJxzhp5zzoi/9uEnMO9TF2K7EkqdlShlNQ53hDNGK7lwgMiHn7jZv1+C8s70j5woMAqQKXfA43Bw+tjf6REZwVDBQqOmkvZnuFk6PwOlUiAUkhh7pkwgaOSCy7ejKh6NRtCSJeSSKXcgeEKg1pMkM/6iGHanhrmLG5lynZ4f1m/7h2MSaJGs4vVJpKW03iGSnKQAv5HRF1fyxgs2hg/SEg7HmdEvvubG44+R5umFgzqOy/uJiiHap0bx+SWCQalFeZtjhWGSktIQUGEQTKTLOVRRTBeaFzVkWaZWKCc3N/cfXfcfcdkVN/L4jJv4cHGYq8YbEASB0lovghJWL80mGJLZtT2AKAoM6a9BqxUpr4qCxo8st74/l2WZnXuDDBtbxvgLjHTIUSH9RQFHlmmKUaNRuUmy68/Q6UQMeiFhDVIoBGxWBbZkJXNfTWXWR9+3KfmpUCjYvMlFSqAzPeiCUlAhyRK1VHCcPRSnr8ZqVWA2ilTVyKgcOYgxNcPPiOJqVHHsUJiUXk70QYGBfTUcKwzjirmAEHqMgMxR9qKWNXSjH6IgUkI+MtCRHgBUy2VUU4oKFRISkiRx/6Mexm6PJzvnvJTGHTPq+HK5lysuMqJWC6xY46WoJAJRVUJBIyOYh1cZIhRqu3xia/g/S35WVFRQU1NDTk5Ok0CzJEmsW7eOQ4cOoVAoGDBgQJs3Ov+NmDT5Xl6deRsbt/np1E6dkPj8I2bcncz4yVU02GN066xOSHyehCAIPDLNyrxPXcx+LpULztHxuK2OxsZTC0ZMjpGv2EZ6ishT05NZs7YQzzELJvlU0kuSY+znd7rQm6jtKA/cbml672hBmNr6GB3bK3nkXjPLlhVDVUdkvYfMzPgDHwjIuFwt7AD/At9/+z3bvt9D1+CpRIYOAzrXIA6uy+edDxu4Z+qpDezm7UGqq2V6jCzFlqQhElASdpro1EdFty6nApWqmiiz3vKwYWMUEKiqD3LJ+UG6d1HjiQRIG/U7vZVKFryV0aK50I1Xm7ni5mqmTj41Bvc/2oh0vAfdpfZN52qVM7HUpfPcs5sY2C/Mmo0xLrjo9jaNAcDXyz7lkWm6pon0+ivNXDkubmj1+vtOtq9q3yxwtyYrePnxFN6e18js5+KMrrNG6XlsZgPnX1PBlReZ0OpkKqxbyXIMRYECh7qCSHIFIdGHNS3KtZence7EKswmkdsnJ2HQi0iSzE+/+HnzAyeff5DJjffW8PUKD8/PdtC9swpLkoLfdwWYfJWZrp3U5LZT0qVj4n2pVAhs3rQOj8fT5paviy+5mNdfeIMu9KGGMvIYmPC+JEuUU0BDpJqyb0SSU8Cp2k96NI8GqgjKfrR/SkBLskSReIhnHldy182nGCK/7wpw0+2/kVYxqokdeIz99GZoAuNJKajIjfQjX95DIw1YhFNtE4Ig0E3uRyGHSCET60gdxuLe7P0thhY9PchlO2vb1OL134S09GyKyqronddyxbikPMqdN1q46b5aLr/ISDAEWVKfZgl9QRDI8vUhmFLHbt8GMuVcUslCIkY1pTiop7OQRyhwjFEXV2BNFjEZRabdbGFwPw1PvOii+kAa7SNJ3PvEflYuySIj7dTyedO1SYw9y8BVt1VjTRb5ekEG7y10sW6Tj3PG6Dj/bA1fLfdiNEj4w3qOHz9O13/ocAxQVFCMIhwPKhQoiRJGgY5KCulET5L9qci+7hSUeQEw4qOUo7iRMMkWJGOYsNXHA7fex6ofF3LPXWFCwSq+W15KdZUEUQ2pNpnvP0trFkx36qDi8fut/PKbn5JeB6k/5iX5hDtqUPZTwlEkopQpDyOrXWT4exMjSq3+CJjt3PO4EqdTIlCXgd7Q9mLQtdffyyMv3Mqit1PZsiPIx1+4qbPH6NReRW57JXZHjFhMRqkUUP9h/lYoBDrnqnl+ho1rbq+hriHGDRPM6PUija4Y7y5o5JdNAZ6fYeWGabWs/SqHDidkPGRZZvV6P8++5uDjt9N56W0Hj99nJRCQKCqNtHaq1NTFiKi8OBQVWGM5zd4XRQWTJt3yj8xOGl0xcjIVaNFygN/JlDuQQiYy8SC3gWp6MZTqhs0EylNJjyQmN0RBpKc8mC38hBotWnQtuuUqBRUd5O6kp5c3vZZkVuDUlYA2gMMbpHM/D3u/ymnaBI0eDlOuMXL9baUUrtFhiWSR4xjOC7N+pKOQgzIDlDYQFCD5IVwJciBuUud217d5LP4bIMsyc+e8wF03JPH2Ry4y0pT8vjaNSyZVc+RYmB7d1NTbYzicMb5Z6aVvTw0/Lc1qYkmfN8bA7ZOTuOq2atJTFRTUVJJKNoIMcxY28tMvPq6+1IRBH29LPnQ0zDvznTQ4JAQBLjjLwLeLsjAa4u2lkQgs+MSPoIq12iGyYUsA0Z3SdP4FHETb2IFLxjlpCProRQ6O6iAe/dF/NCZ79+5lxh2P0a6+J5mCEgRoT1dCcpDdbIzPdf/CRywSkWnt8YvFZMJSjEZ34kHCETlBeqhdthLR5ESqizXpjP4RTupJyzFx9Oh2MrMz6dPn77Ma/wpjx47nlRe/5/ZJzQ2F/ghBEDCZRPyBCF+8l9EUk0WjMou+cONT2mlUVmL5UwK0XlFG175+OnVIIRiU+OxrDy+/4+D1Z1M5mB+mV3d1QuIT4omWZSu8qDUSdusBzHZbgrafTjBwIF8itZ2A3RFjzEgdZRURrp5aHWeDKvOY++FrbRqHqqoqVKhx1EBuboiCsiDWZAWSLGMMn2JciYKiqSgXlaMUcIiBnI7yBONPgZIscrHIKexlE5dfqcbeGP89Xe4Yiz4JEXBrGfyn1tGoHMFBHf0ZmTCXC4KANZiLV+tgyfcCD90OfyR/rt1sY8UvqdTUa8g7DzTqrqSF6oiUhvGG3HSSOnD82PE2jcV/C3Q6PWqXrlVncCUq9DqRwpIIeV1b3kPvPxymXw8tzzxsRacVWfSFi41bo1x2iYH5i4LUNMiUlwlopDpqqENAJIdO2IQMTLKVlFh76jTHMIQG47Xls3iuleNFEWa+5cDtlbCY4xrsw0eo2NpwlExv3FE7Qph6VTFSUgNRtYffdyWRYlVwrDDCtZcr+W3vPyuOZ2V35NDRvU0diycxsI+Gpd96GD+2Zfbnuo0BdK72SDUWrpm0F6WhgZgkEwrGDWykmJIqVzk5dKIvIxBlEX+hlwrHdh56toG3Z6Ym3PehkMRDz0e4ZtIDvF/3AdpqHRZSqKCQermKVOFUYfyksY5NSmf++wt48703/tG1AxQXF/Pum/fy23Ir0Shs2BpAlmUWv5POxTdU8fQsO4eOhhkzQk80KvPimw7OGKFl/6Egc15N5Yvvvc06R0/i02VuIlGZVZ/nkGJT8OVyD1+v8HLnjZYWP//Dzz4UCoFPvvBSUdV6gRAgHEmcFwA8Xgm1WmBgXy0NdYVtGodvv/4WW7AdHYUeBGU/FXIREULxAneegq8XpTSxL2Mxmbkf1/LWBy5KSnS4vRIhjxG7w0P/vmqqaqLc94ibDpE+2IRT5muZdKBOriSf3Rjk+JiZSUYURIrkw8jI9GNEk5lqRA5zqHw7Cz/1cOP1JnQ6kUVvZ3CsMMQ9j9eTnankzikWTEaR8y+1N7smmyeLTxZ+ypPPPtGmsWgN/yfJzw8//JB16+KVW0EQuPLKK7nyyiuZPXs2O3bsaPrcpk2b2LFjB/fff39rh/ofgDPPPId5Hwxg356djBjUerUmNUWJXifyxvPJHMxvfQPWr5eGwhMbNEEQ6NBeQUWVg1rTNiQhRkDwcPYIAYdbhVYrsua7FG68cx/HDytR+21IyiAlrno6xfpiI4NwylFUKoHfdwaZ9qCbiCMJMWQmqm3EmuNHo48hyRJ1Yhl98qx4vBIlFRH27d3PwIEDWz3PP+Oj9xaQ5mnf4uKW4uvGgsXlTcnPWExm5lsOvl2cxo49QeY8nk16tAseuZH0tO1Nf3foaIgrr3Vjru5Hihxn7hlkL5Ou20evIY0MG6Bh924ZV72RfkMbyWoXY+azxiatH4hrp/2x7dLvl/j1V4mcSHNWoSiIJNf35fb7dmJKz2POexP+9vWfxG8bV3L/h4nMA61WZPggLdmZylYrSgP7anni5cRJ5MyROq67wkzvPA0LlroYcLqfXzf8jDcY5Z5bk7j1+iQEQceyFR4m3lqL0SCQma7g2jtqTujKyowZoWPZ/EzMJpHSiihfr/Di9cW44BwLS7/xoNeJ7NgT5I4plhbP64efvVwzHh6dMZV331vSprEoKioEQSZVzqKKkoTquyzLHGIHNtIZyOlNrVY+2cMBtgIi+9lKJ7knthP6n17ZRYVhL1eMg3tuS9QzGT5IxxeLRa6duI8s+3C8shuQmznfnkSX5DwqKcYmJGrGGDGgkgVEZEBA0EC35F4UcBCNoMLgsBAI/E/jriVcOfE2Zn+whQVvNE9+BgISm7cHWPV5NnfdZGHc9RUoMDRtZP4MpaDC7VQiImHGSg3luLATwEeWNpX2w4/z4VvWpqRmTV2UqQ/WsfdAmJTG3qSHOtMgVDLuPENC4vMksjKUjB6uZWBvLa+84yTVpuCnpac0fh6+28qnX7lZ9auPl2fez/yFK9o8HoFAgFdnzmLFtz8SIUYZxxAQKeU43eiLm8YEN3vDCXarARM2OZ294kbG3XkOQ4cN5fTTT0epVDLphhtYu3YVny3+kGC1kx6BHihQImdvbLENCuLzyKw5TtYtz2LpN7XMX1RKYZmE36knl+4kC6n4o15qUjZTrYwQMtbx3BNGrhjXDpVK4FhhmPufbEBUtl0GxGg0UVUDQ84v44zT9Dxyj5XcdkoOHImbDPXKU/PlD14mTzQjKuLzs/4PJlYqlcC5Z+iZ94mLt+Y1olbFq+6iKJORquSme+r55dtssjNPXbsgCIw9y0BVbZStu4K4PRJnX1HOlGvMfLvSRzQqt8gWnr/Exaznklj7SwG/LXeQ7j7VvujGQXpWcxOYv4vU9I4s+vwAkiAyQB5FDeUcZz8gkEom/YkXmqvrIvSVc6kTy0EVQhVKwkL8ewVBIEebRV3AQTK5rX6XjQzW/1rEtNvi//7uhxA+j8gFVzg5cCTEoneau7ovXNaOu+8wceuefCzVWYiCgnZJGeQOykD/J7Ksrjf490BdiYMePdve7vffgKKiIrLTHDzzAigUamIxGb1eZNE7aUy5p5aXnkjhqQesTLq7Bo9XYvZzqc3kIYwGkZefSGHCLdVkpisI10aw5XhY8Wk2+w6FWL7aS2FJhGBQon22grmvprdYAN6+J0R6moKlc1PJLwhz0321LHk/I0EjvKomyt0PujA35mGnlgoKSSaV9kJXcIBSLqOYw+T4O1Maa9vm7iRefOolsuq7NZvzNYKWnvJgDrKdNBctug9DXPe8viHCOx85eeAOa7P3v1/l5cqLjXz2tSeBQdaxnYp9h0L06xVflwRB4JHpBp57fBfZziEJz3RYDlFp2EsHW4gBXb7lx29+5N23M5j1+iLM5pYZqX8Xo0aN5vlIEmdfWYVOLxCLyS0mQaNRmbr6KOu/zWnS+QRQKgVuuS6JisoIv206TGVZIdTlgAxOXSl5faJEhQiX3FAFwPixBl5/JpUDR0LotEKCxrssyzz7uoNvVnqwmBV06ajittvULPv6V4TyLliD8VZLr+ymY7co675p1zRnnDZYx8TxJu54uI6d+0opLi6iZ8/mztytobKyEgGB3gwhSbeDtcts2J0xLr22jnAsSn3yPmRkVI1ZWOR4oqaGMrLJbTFe0AtGzHIyHy+pJ9kaT3w+8LiTFG8PaqSqZp9voJp0clqdy7t0683WvTEE4SgnNzSffZ/Jil/SEAQIBX10aAe19RqS0zIJnBUgaZ0FQVLFK0T/QzMMGTyYnev2tCr54sLBacNUvPCGnU/fa96d4vVJHDoaoqY2wh0zotiSFeRkKti8WaZ8cwr4TdRSSD8GNsX8ETlMIYfwyV7aC13IkjoR7LiZ8vpN9MyD48URHnq2gQ9fS2sqnEqSzFfLPaz9tYyYpzcNpiOEU0oYMlDFbZOSsFr0rN3oZ/ZcJ0aDyLZdQYYM/WckscFDz+fhZ9azYklii/WgflpmPN9AcVmkmUSP3y/x2pt+UgK5KAUVya5ziTSGOZ70Kw/crePBu82kdaqmO/0T/ED0gpFOzjP5ceVaikqruOX6JNpnK9l7KMQbH7jIyUqipmQOOZ3CHA/vRhs1Y3QlUcJRiuUj2MhAQjrRkdeBTDpQVPjvGR7On/cqrz0lNBXiLr/oVLI3J1NJr+5qXnnylLzTjGlxT4oNm6Js3uwiJU1i9Xof55+ZuMc7Vhhm0eduZj2dSootfuzLLjBy4bWVjD3rVBv3SSxb4aF9torfd4R56UkNCq2NwpJwM5NOiJueaTVCQvxYUh7Blqxoek2t+guKaQv4eN5i2sldKeIwHlwYMOHFjSHTyc9fZSX4TygUAnfdZKG8XGLNh93IkTKpo4L66kbOvkvP87MdVOdbySCj2fekCdlUysUE8NGPkRxiOwHZhw8PfYREszqVoKavPIIHHllDrSPM6OF6KqqjfPa1h4vOMTLtFgsAt0xz4GrQNMv7aNCxeeOmNo3DX+HfTn5u27aNdevWkZOTQ79+/Thw4ABfffUVWq2WPXv2cN1119GvXz8cDgdLly7l999/Z8uWLYwY8c8Ebf8bsH37dioPuujqPZ1jBdtb/ZzHKyGK8MjTHk4f2bqWhsMZw6A/dSfVOkJ890Uy7bMUqFRK3vzAT1aGgoVL4pRiS5KCbz+z0WCPcazIw5pfA3z3djdShSxkWcYfkNm9P8SUm/1k1Z0R1/cE8ECgzkex8jeq2IbJm815F1fToVuI7p3UrFu9jhtvmvK3x8HvDmATmgesEE8qRnwagkGJfYfDvPy2g8lXmenfW0uqTcm7r9VDfReUqNl7MIR8QmDohltdZFTFhd9PPlx6wYjOPoKff15NrjaHTH93sgURghCqCTJ58jbeflvm3DHxalwgIDUdD+BoYRhNsHlr+EmYBAtHS01sXLYUlarl6/kryLKM4k/xj88vMenu2mbGR3/Gn//O4ZQwGURWr/fhckvUN8R48SkLgYDE96t8uDwSLz5qY+oNFi4+z8jYayrp0VXN9x83b2Fd86sPv1dk7y82cns1MO8TNz6/RMf2SnbuC7J1p5/TBicyu4rLIqzZ6OenJdmMvmQndrsdm631sfszViz/GFEQQAYZKUFHtp4qTFjIEnIT/sYgmBggj+YIu9FhoIIiijmCoAwz5gwVKm+Ad15uueWrTw8N+uxyqrTriBDGWNmcvXUSKWfrSKFni+8NY0jT/6uywJKlZDD94/9epiYWbV2P9L8ZvXv3xhvuyVOv7OGJ+61NDOfa+ih3PFzHjGlWRFGgtCIcZyYLMfiLOCEutSmS4skghQwa5GoKOIS5XSPffJKWEIBkpCn5ekEmg86qQqqJzxeSuYFLzm9dF+iS840sX+3lWGGE5x9p/sxcP8HMlp1B/MHaNpt8hEIhrrn8WmKH1U1tfBDfTB7gd6rleGB68vWoHKWGMlzYEVGQRhYmlY41qxdTXvwDH8+XSc/M465pTzN27DiWfvw1mf4s1IKGkBwkJbn1uUUQBNTq+H+TrzYxaaKR/iPr6eoc0dTSrBeM6GQTqnaVzJ+VytABp9gM3TqrWfFZOhOnfktBwRV06dLlb4/Dvr3b6dpJpk+PpIQCS79eGr5dlMU9j9XxzQoPkyeaueZSI0+8bG9iv0uSzE331TJ8kJYtK9uh0cRZbL/9HuD2h+soLpbp1EGbkPj8I669zMSEW6tJMoukWDXs2BPCH5C5emo1n87JSEgAfr/Ky6GjYZ6438r4sQITahqoXNOISbAgyTGOi3voYDBQUFDQpus/CaVSxaYdAaKCkpAcJFvoSDYdEz5TLZeh1ccI5Wzj9ilacnIUrPulklWrIyRXDcYoWNBETIi6CqKB1guoMSIYTuj+VVRFWLEySpJWy7zZNi6eVNViUL92sw2LKUJmtky0KopSUNKlbw/0SUZ8DQHKSsogJGKymcjqmoZukEidu5SXb3m8zWPx34CKigqczhg6R2dkVZglXzuYNNFETpaKT+ZkcM5l1ahFDTFZIDNL2aTt/Wf06aGhc66Kea8befz5Okor468nmUUKjwns3q0gIEXp00fBU6/amflYopuvxyvxyPP1LHw7g/RUJempcVOtcddXxY/dQc3mrTG27vIi1WRTxjY0ChU9YsMTCocZQntq5QqiRP5RXBQIBKivsNNBaL4pA0gSrGhkHSEn3Da9ju8+zkrokInFZB58tp7LLjDx+ptB3n23AaNJ5uwzlTw23URRWYT3F7n4ekEmDz/XwOffeZp02abekMSzr9tZOveUieJVlxlodHl57Y11qBraoZGMyJZ6xJR6Vn1gwWIWuXRKFVMnJzHunEoefvAm5n64rM3X/Ue43W6SkpR8t6AdCz938eVyD9dc1jyh+vpcJ107qRMSn3/E3Tcnc7SojqULDNw+vYDf1xqZOVPJlKubJ4RjMZnZc51cfJ6RZT/EOwuiUZnLb6yiYwcVPyzOJidLyZ4DIV5738nkSVp+3VhExS96LFI63tQjfDIrhV37Q1TXRtl/IIbbDcOGKnnliRQm3FrNG68/yrz5y//2OKSnpyOIAgbZzPEjChocMXbvD1HTIDHuOje3XG9CFGHJl0dYufIg6TWn4aGRTidaNP8IWZaxm45iS3Vy4XkGdHq4ZmoNR4/F6BhtjwcvbhwkcSpujRJBS+tdDBqrCqezjqkP1vHyEymEozpWrk8jzRqktHgHl10gs2ZtlCObbHTI6oeup46ePXuz6+AWHrrsf2ShlnDfw/cycfOleENOjH8yYpFlGVfqQQzeIN5amVlzHNxzi6WpOFNZHeWOGXU8+1AKz75uZ9RQHTOmWZk42U6XwFBMso09/EZ/RjUx1yCewOku92c/W0mTs+NxVaqCC8fKbNwa5alX7XwyJz3hORNFgasuNXOsMMK776+mTx+46bokrr381HPas7uGKVebGXNZBZ9/7+eXX6f8ozH56rOvse/P5opJtbz6vJkuHU+Yy33npfiYigsvc/DwA3quucKAWi2wer2fJ5/zoivrn8DOrqKY1KwwD96dTnVtFLWkb9EIWRAEMuqHoVPuoKYuyv7D8aLImNM0vPvyyc8r2bw9xJ2PBWiMREj2pyEjATKpZNGF3ickmwIkW1s31Pk7KC87RJ8ezXMhR46FaZet4oaJidcgCAIP321l1S8+0lIEykuV3Da9jtHDtdx4TRJajcC3P3rZfziEVis2yVxBvIi+4M10pj5UR/9eGs4/U4/XJ7HwczdFpRG6dVJRUS7Q3TOAgMfL5KnbWf1tSsK6HApJ3DmjjgfvPHXddkeM2x+q440TMavfLxGV2tYhFfCGCFDZNM5xA6PeZPXa3aLxLsD0u8ys/K4IsTYbs2yFxh68/PphZCSMjo6tMqzb0RkfniZ5kwqKyKFTi58VBZGMWGdemnWUr7oGuOh8Lb26KSkpj7BwqQt7A/z+ix4Fzdvb3YIdu/PfS47/Ef928nP16tUkJSXx4osvotVqCYfD3HfffSxdupSJEydyySWXANChQwe6du3KXXfdxYYNG/6X/PwLvPHyWwhOJYUcxHRcoqYu2iLTaM6CRor2JpHlGciayPpWdYvmftzYZO5QWBKmujbCbbcHCUQa0ZgiGI0C0aiMy65hz4EgA/rEEzEptri75ao1YVRREzIyjWItbn+EcRMa6OY+81Ti8wR0goEu0UFUUUwnoReRmq4cjfzC7FeNvP1R21g+svDX1Y6GxjATbq2mZzcNrz2T0rQB83glwiceHg1aan0CS77x0LWTmlhDSoKG40l4aMQspZAR6JHwkGsELdn1I5n+6Hr2bYmbLM1f4uayC09Nghq1gCy0vnGUZAlbSipqdeuaP3+FYcPOZuXapVxy/qkJcP5nLm6fbOa51x2tso5q6qLodacmWp9forwqyuFjIaY9Vs/SDzIY0v9UQmLyVUks/NzF4y/ZefmJFLIylFx+oZFJd1WzbH52QuvI9j0B7n6kAYXfQljvZNLVRq693IRKJeD2xHh/kYvbH6rjrFF6bphoRqUS+OI7D0u+8fDw3ckoFAKjhuhY8tkSpt0z7W+PRcDvQ1RIOORaTHIyTuqxEncCr6SI9BQVDZY1aLQCLqeA1t4RW7AjGkGHKMhobE7CwRB53eG9WVZSUxTc8kC4Rc2akxjcX8Oj9yQRCMqce6YXWv+piUVjxCpFArK/yflRiYoAPhBk0jqkIHkhageHXIuVdLw0kqZte/vvfwuys9vx2eebWfq1l555KmRArxOYcXcyDU6JS26oJBKB159J5YFHPQS2Npc2gLhea5++AgXlPurd1UQJx7UO1QGm3ZHc4jOkVArcf4eJmY/UQSSbUCyC29t6H6XbI1FWEeXqFsx0TmLSBBMz33JTXV3dpuTnpx9/SihfJC2WkTBHGQUz/eTTOMA2ZGTcshMZmQIOkEVHutKXGFGqKaUh2sDxr9NIS40HukcL8rnz4at55oXFpKamUEQdajSoUHO8INqqSZ3dEUN5Yk8Qi8nceo8DTV2nZlqOSn8yF5wT4NDRcELyE+KB56N3w/zP5vDk03+/1Uml1rHnQIh3Zqa1+P5T022MGFdG3shistKVOJ0y42+o5JmHbBzMD9Ozu5o7pljIPx5m9lwnFdVRFApon61ky5YYZ41sfZ7WauPaiB6vzNz30jEa4i3zYy6roM+oKoYOUdA+R8WeAyEG9tHwybsZTey7Zx43cvXufELubBoM+Vx7qcCkiSKTbxzL3I9Wttnd1WEv4bbrzdy5z0l+dDN5oZEJTqoOuZZaXT6XXqLhg9dPMUwvOgcefSDK2ZdsR1V8OrKlgSvP0fH1F2XNkqcn4TQU8chEDR9+7OHNdwJYq4fRaNh6gj361+epUEAUGUUS6FOMqBV2tm0spavUP36/1IC3WsJ8JuR0yyQvL++vD/hfCr1ez+EjMbKCyZiCFl58fjMul5tbJhnJTFdy7ulGNi/uSZJsRpOz8S+PJYpxpvrCOTYm3VnDx1+4eenlMNaaQWQKFmRZpqi2mL37D7J+k59pt1hon61i574gH33mYt7r6QmsvwvONnD+mXq+XuHloYfCZLsH4WEPKelOXnvWzJ59EX5cWoDO1S/hPJKFVErkw1x57TVtHo9gMIjyX2xhJDGMPj3ImaP1jBhXzm3Xm+mVp6GgJMJny9yEfCp2Hksjz9sdpaBCdshsWlRPj893kZQW4tN30zGbFLz7UhpPvGxnyTcezhmtQ5Jh/6EQl9xgZ+ZjJvr00OD3SyjVCmStl8feqiMYqKNnnorTBp9qCb1tUhIHj4T4dqUPUQxw5MgRevRonoD7u/jqy495cKpAik3BPbdYuPaOGtweiRsmmNHpRPx+ifc/dvHBx41MHN/6mpRiU+Dzy6SlKLGa1JgkK25PTYufLSmPYDSK3HB3DRq1wCWTKtGo4eLzjNz6B/3jwf21LJ2bwdQH67j5BiMPH8wnqTqNkK6eh54TGNJfiywJrFoTJlBr5dcvk3jBVkaHrgJ6dR3V1dVkZjZn7LWE9u3bI6oFosEolpr+nDthI6EgfLkwjcH9Tq07A/tquWVymMsmboUaCxEiaEhclxqSDnHxZDvPPJKRsPZ9vcLLU49uI6ehP/nsoa98WlNizEgSDdSQQsvnK2oh0OCnsCTE6EvK6datM2o97Nixk6oqB0W709HX9yZdsBJ0gTIFLFkmdPuSGDho+N8ag/82NDY2cvMUPatXb6e2NBOdzYvaHCASi+H2RbhorAa1WkO9I4bNquDiG6pIMikIBCWSzCLPPmRlQB8tGrXA2o1+rrvCxOEDCrJJpYFqbGQkJD5PQhAE2smdqaYEk1rHZWermHSVgY+XuRjTQdNqgeGeWy188lUFGq0yIfF5EmaTgudm2HjlveQ263+fRGVJFR18valel8Xl+48h6WuIRgT0jR3J9XdEAN55ooTXX48nxuy+AN3dZ6IVTj0DQdlPFaU8c2X8HI8XRbCIyVTIhXhwoURJOjmYhXhhxCiYqayUmwrRb81zoFKKnDmuAb9PpkN7kYfvN9Aj18fPR6A96egw4MVNEYfIoTNpZOMwV/PEHQ/9o+s+iT+TfU7i6xUebpjYOsv+7pstLPvBg1IbJTNdwbbdQTZsCSLHFKgVIhpjtEVzp3bZKlZ+lsXWnUFmvetg98EQj0xLZvE7GfgDMguWeFgw/1cya0cSONSPoWfs47LxagYNVHLgYJTPvnFhSYY3PmikV3c/5VVRqmuivPS4jR4nvA7eXhDikvFtk8sTFFBNGWasZNKBNCGbRrmB7t1av69SU5SEVG52iD9jMMmcNUYkJots2hIj6S/WWQXKEyQLB0ECBPDRjta9XfQYCEVl3C6Bn9b5sVlFwhFodMfY+nsEydUJ45/mZEmWKBOPkpsSQZKkFo3j2op/O/lZVVXFoEGD0GrjCSW1Ws2AAQNYu3YtI0eOTPis0WhkwIABHD58+N/92v9oFBeUECCMjIy+Jo+Lrixg2afWJrq6LMss+cbLvI+96LU27J4aGurh8kkNfLnQltDit2K1n48+8XJgo4XS8gjXTK1BGTGgDWcw+NwKZj+fjs2q4NlZdua/ZeC6G90s+EBm+KD4zSdJMh5/GDcOgsmljBnn5f67Uhl3qR+Np2VdkmRSKCEfiFfKksPtWftrJaPGnNGmcejRJ4/aCleLFaeg7GfwYIEfPmnO2Pt0mZuoIoRP9mAQTGjcmXz+bS2SBLKzuR4gQBUldGilfUIhKBGdaWzc6if/eIQ353lY8cmpjXdeVzVRYz2SXWrRyKFBrGHYiEFtuPJETLhqCnfd/hWnD49hSYrP7qvW+1m+OIu1GwK89r6TR6YlVuhlWeaZWXbumBIfu0BA4rIpVRSXhbn5/lpuuT4pIfF5EjdencTlN1ZhPxEwjB9rYMXPXi64ppI0m5Ke3VXUO2K0z1axaUU2T7xs54qLjZx3xilGh9mkYMY0K87GGGs2+jheHCE9VcmV44xMmmDiujtrSU5SUF8nYS8+2Kax6N1vBDt2/I43dghVTTvy2c1A+XSiREnr7OLz+Wn06h7/bYJBiVnvVPDlQjuZzsGkm03MXRjA4dTwxMt2npttR6UUKSmPtCraDVBeFcVqUaDXi2hSHESqws2S/gCVB2rI6pWO1+Shbkcjao+BIAHKOE4yqXhxkdYhhWg9VO9yUEsNDoJEiNC334A2jcN/E7Zu3kBKGqSnKrjoXD03Xp2E3Rljyj21DB2gIRyGlZ9loVAIvPi0zHXX7yCnIbFiH5Oj1KXu5K2nTNzzUIx9pfvJoTMDOZ0j+p/p06N15lGfnmp0epAaJYLKRj79KpbQAvlHvPNRI317aeIC8q3AlqygwR4jPb1lh+HW8PXn35ISzm1x/tILJkRZQQg/x8XdyJKC/oz8QzVfQyd6YpPSufmuvfzwZVyaoXsXNY/e7WPy1VdjNKZSraqhU6Q3SVgRHRksWebmugnNdaKenmVHr1Ew7ZEG1q+PoWvogjXQvNoraXx0aq/C7W45YTygj4aS1461aRyGDj2N9atUrWrcpdgUWMwKbFYFmekK7r3NyOr1fqbcU0MgKLPz5/Zs3RnghTcczH42tUlT2+GMMe3Reg4fD7b63Q5njGhUJjtT2cS6TzKLjByqo64+Sq88NePHGnnqASs6XeJ80qOrGsFWzrW3R/hpQ4ihg5IY1FfDondSuPehyXy3/Pc2jQNymBffbOTM0WpefdrKfTO2UXRMgUrW4pO8hAliM8d479UOzRLYqSlKZr1o5ObbN5KTBu+9nsam32spKc0nl8Tko0OuoypczYyH9Ggac8gKdaCKYrp3jx8zyaSgvDJCu+zmz1AkKlNRBjmCiojVBxg4squEbtLAhHOSHCKRGrDZrNjtdlJSUpod678dnTt3JhQRCSt8iJKNdg2jWPBiMe+9X4I/HMHvEwjIu+nPKI4XxRKMH/+IkvJIwvz0/KM2xk6sJrPmvCYZmShRvOZS9HoBjVrgzQ8aCYYktBq44Cw9I1ow1hFFgQmXmJj5kp2oO4Kk9ZLaHj75OoxSAZpsP77GThiEU0k4lVIgqq9j+oMPtnk8kpKSiGkirRZoInKYHn1k5s9J471FjYRCEgaDyKZtATLTldwxxcLT9xvI9PVumlNPukVrgqPQpG3jpXcaWb5Yj1Ip8PITKbg9MX7fFUSWQaW2cP+MJby9+F0qKwoRFWrq62Pce0uI669seaM94WITm7cHWflZFlPuqeHTxXN58aW32nztJ/H7lp959Jb43kujEfl0Tganjy/ntTmN6DQKIn410fpUgrLA/kO+Vo9TXRslySQSDsts2u5HyC7i069jTLsl0cF+9/4gj75o57VnUpoYVvfOcLDmNx9fftT8mgVB4KnpVh55wY7JKlIW2MrNNxh48M7kpuO++Dh8tNjDW6+6yKgYwy77ei69Iobdbv/byU+AW+66iW9nryKX7pQVpnLGODed2quZ8XQjq3+OIMdE9CaJO27Vcv4FMG9hNSDTg1OxeUQOo21XzbOPNi+sXTHOyE+rHRxcFqIDXdnLJrLkXJKwISNTRyXt5C4JDsgQ90uIxiSUChWVNRLPPWxDo7fx+Qq47TqRt2b0JS2ayKyKNcYToO3lbny1ZBn9+iUWDf6HOOs51Sag1AfpcWYFb76QSufc+D5k594gtz9cx/1Tk/jsay9XjTdx0zVJhEISSqXQFDvsOxSiS0cVF59n4Lo7a1B64sW/IIEmyaCWoMdMNeUoUiq46foUjAYRQRJblQmCuE62Xi9w+vDW9TwvPNvA/U8W/JPhAGhi35kFK+aG4eyVN9OX4XEd4pNGrKEuUBPvNPGqdlFlO4bJkYpCVuKgDjdO2tEZgz4u73C0IEJlqIb25NGRHkQIUU0pZXIBPRmMRAydLn7wyuoIL7ziJyvWmZRgZyyCiup8D9dsOYQvLDJYOqPpuTeTTIbcjoNsJ6Dw0r5fOqNHj/7H1w6g1aVRU1fTjCzm8ckkJ7WeMLMlK8gviHDFOCObtgUZMkCLVhvXQnW5I0y/w4rXK7FijS+B/QnxOW7EEB3l1TG2/dS+6bv1enh4moULzw1x1VXbyak/HXPFOayeU8cKpY9QVMKd5KZLZ5FD+SFq66JkpisJhWW++8lHskXBGx842Zefw9Iv2lYcPOO801k293vcOJqMrbXoOXiodVO+qpoo6rCZIdJowo0h9q07Rudhdbz4lI7n76vAKLVs7NlAXBLBIqQgyTF28xteGltlwtupoWs3iWXzM5ti72BQ4t0FjYTDsEM4jrvY0rSue2UXhRwiySyiVAk0NDSQltYy8aEt+LfTpx6Ph6SkxEE5+e+W2llTU1Pxer3/7tf+R8PlchElTB+Gky10Qnf8NMZfEua0c+q46MoGeowoY/N2P4e35LDyRzWpg4+SHepF/dZeDBntYOIUO3c+0MiQMXU8fr8abU13ho6t4LyrKnB7JdRJAcgpZv5bKdisCtZv9pNfEMKNg5pKJdfe4KP3yEpGXFhJrxGVrPsylVpVMeOu9vL2q8mYjAqUcuvJAkEQkBQhPEJcb1LlSWXF6ghTptzUpnGY8eRD1GeUEJYTKdBROcIBcSt5PZsHvBu2+Dl8LMyvK9MQ+2+j2rYduTGFQ/sFki0iEWXL916YIDpab2eNucxMutXJ088FeGjGbO5+wsgVN9cy9+NGnpllxxUIUKTZmdAOD/EkrTf1IOVlK/l62adtuv6TSE5O5pHH32PstQHe/KCRw0dDTWzPubNSmf+Zi2tur+bAkRAeb1wH8fyrKjl0NMyWHUEm31PDmMvK0amU1FdqMenUTP6LKtilFxhZ/Ws8UPb6ZOwOGXd9fFP//CM2vpqXyXuvxI1QSiuiCYlPONFO9kw9haXxReO2SUnodQLzPnXF3TyXZvP8bDu/74iSmpra0im0itNPP48BfdSMHy/ipZGeDOaIbgP1Ob+x7tvMBKFvrVbkyYeSOP1CL07qiWk9dGyv4sJzDGxdmYPHK/PqUynceLWZ+UvcLX7fgSMh0lMVTQWF886L64YG5UDTZ2RZpkFdjCOwl9/X/o5BMNP13Pak97CRLuQwmDHISESJLzwxYhxnPzGilHIUNSquvHJim8bhvwVer5eqchc2m8iIoTq++8mHUgm3Tq/lzedT0etEHrj9lEnVoH5a3npLQ237X6gzHqJWrqBQPsxezVreeVvDgD4aDufH6MsI2glxF8TkQAcOH2vdcOrI8TCBgMRuNmDLiBIKy3z7Y/N5ZPGXbnbvjbLkiyC/bGqd5b5qvZ/yykibnS19bl+LZhonYcJCdwYQIEA2HRPamE4iCRvF+VpKy+P05emPN3LfXSKZNX3JKOhGXmQQNZSRzx5s7p688JzEMy+7cDjjgu0l5REm327nxx+jrPklwmcfi1SWKSnzV7FP3opdrm36rqgcRZHs5HhRhD49W5ZlcTgldPrW592WkJaWRqP7rwXkbVYFPy3N5vH7rMx8y8GIIRoWv5tJqk2JySjy1Ct2Pv8gM8FM0Jqs4NP30/EEIuzc13IC9K15TmrqorzwyKnY5rffg3Em8jQrHq9Mr+6aZolPiJtzjRiqIS1dpltHNdU1US67sZpe3dWEgw34fK0nJ1pCfb2bbp1VvPZsKp1z1fzwRQo7Nifx4msSXXuHWDrfxvlnGlpkNAOce4aeJLOI2w2NLokDW9IZfUUV+7VrKRPyKaeAfcoNlCoO0SdyOtl1p2MOZVPGMepVxbxxoq3tnlstPPJiA9Fo806Nn38JorN3olIuxqmuA0AuS28xWSW5Qa3R8OXSr9o0Dv8tsFqtdO3aj1L5OLIsIwoi0ZCKhmo1yfY+dAueRlf6ckTcQaNd5ImZjmbHiMVknnjJ3qSvBZDbToUgKQgTJCj7iclRijNW89AMkZ1rctjwfTt+/jKbieNNyAgU/4XBVywmE4nIuNMOsmhuctyFfHEWC95M5/xz1dSlbUuIkYLmCsafb+DRhx5t83iIosilE8bToKts8f2GpEM8dJ+e7l3UvPVCGpOvMtPokpgxzcoNE818MC+I1d2cZRyQfVRQyJ49Mjs3qxh0eh1ffudFlmXMJgXnjTEQCkGgVs39dzzA7Xc+zoKPV/PhR99TWdqARi1S1xBl9lwndz1Sx3Ov25tM0RSKuAuwQiHw5vNpHDrUxoLHX6CqJsq4SVUEvWqsVUPJLBhH+6rz6BQZQJ/oGRTlayivbPm3e+ejRq67wsSku2sQNRGWf5HClKvMPPKCnVgs/nvJssyM5+N6hr3z4vPm6vU+Vn2rp38PQ6t6lzlZKvILwtS7fWR0d/LQXdZmn73lBhPd+nsJE6J9oB+bNgfJymouG/NXuPueu7H1N1AlFKPWylw+zsCYCxv45aPupJWcTUbFWegPj2H2E8kcL4hhtETw4cEun2K42sUqbp7SuoTYtNsNhGwlWIV0+jMSibjBZg1lyMjsZRP1ciWyLMdbr2U7u9lEuDFKiqU9OFN57Dk3Dfa4+WtljRYx0rwTTTSBHAY1Whx2Z5vG4b8F3bp1Y/GXLmzJSr5dlJUgvTK4v5Z1y7J588NGbp9s5oGn6pEkGY1GbIoVPV6J2x6sYePvPl54w0FWhgJPOB7Xa9DGu7VagR8PEUM9iz40YzTEn3d1xMT23a3HkTV1UWQJYn8RukjSiZb9NpoDn4QlNanZfvmvYkZFREW7HtnQw08dVdhIZwCjSCWLb74PU1UT5fXXIwySziJDaIdW0GESLHQT+pFGDgUcwKEv5ObJGj7/zsuA02to7xtARiivKf7UCyY6+YajCBvJZzeVcjEROXzi3ES60oeKaBEZ2RmtziF/F5Mm388Tr0Sa7cO75KpY91vrMfnKtT6GDdSyc2+Irz7KZMLFJg4eifDMgzaG9Ndyy3VJTL7KzOy5TuyO5j/gB4s8NNTHzXz/jN55Gnr1j+KT3fHimpCOWqnA1LOAqTfrSTIr2LaqPb9+146lH2Ty85fZdO+iYvzkKsorI7gaKzl2rG0EgUmTryemiKLj1LysFfQU5itaXQNefN2Nvi5OAFMLGtK9fSja3I66OhlFdiWhP+x5T8Ive/HiapIAkZFJtSmoUB9p9htAnIQiZJWz/puchNhbqxV58E4rOo2CUH0yEdHPNtawR/6NCoroRC8MJpmYpPjHrOg/499OfhoMhlaTmS3dyKFQCI2m9cXlfwCQsZLWVIU3CCYy60ZgPHQWgc2jMVT0o2uuDo1GpH2Oit7ddZiwYIlmklN9NjWrh7FvaX+Sjp5JRuMgTFIKY083s3xxNu2ylHz4RgqXX6xl4q01BIMScxY0smeXQHIsi8GMoavzbLKKLsCwZyza0v7UewIkp4V55P54wsyaLBJT+1u8uSFePe2WJyP02o0HB2EhSHa7rhiNLTvNtYYOHTrw/uI5uPIqqLYVUKspozq5kAP6LVgkGyt/kBhyTgWz33Mxd5GLi6+v4pNlHha/m0F2poqNP6Uyd75ErNNerrtOjUKEGqG0xfPWosdLywkwAB8esh3DyfOfzvtvfUBdXSl19SEWLHXz8wY/Tz6YxIAznOxS/Uy5mE8NZdRYd5Jv/JWfl1v54WM9v/z8LgUF/6yq17dvf778eguljsu4+nYXlTVRfP44/bt3nhpZgoVL3dz+cC2r1/v58PV0vvook9HDdChEKCmLUvZLb4ZGx6ILpSS0w/8Zer1A+MT8+OkyN4R0ZKbouOe2JHKyVE0be7szRoec5hPR4y/Z6dNTw1cfZXHt5WYuOd/IOzPTeP4RG5PuqiXJLNK3pwafy8iEa69s0zhYLBYkScGyr6P0ZAgWIQWbOpmhQ5StVl0ffcBEIO0oGR2CTZ/RaEQevDOZjz5zcfdNFlav97Hoc1dToA9xt/f7n6znuYdPTOyyzK+bA+TSnePsZ6+8mYPydnaynirVMZyNMdq5e+L9BYJHQNsDTGeD0iLQmd5ET0gx1FNFiABBAnSiFyJK9uzc06Zx+G/B3r17Ef16brzaTLvsOIPwzhl19OymIa+rmiPHwwzpr6WsIsKLbzi4/aFadu0PsGKZhdfmuzlt0hFkonTqoOTcMTq++M6NPpySwD4ipOet9z1IUvN5QZJkXpvTSDikoC8jUBwZwo7NKh55voHTx5fz7gInb3/kZPj5lbz6jJqe9nF0qD2bL5bF9cz+DLcnxrvz3PidBpzOtm1qnC4nMbn1ym0QP1bS0EvmJkfbliDUZ/HbtgDLlvtYsyyJbMdwjIIZQRDQC0byhAFo0bNH+A2PS8O8T2DcDRLnXCVw/uWN5H/fD4U6hkmlpyeDGSqcRX9hFD0YSD2VlMkFcZOPlM08+YieZT/4GDW0ZU3bj5ZEuOTSthXFjhw5gtMl0WBveRexfU+QPj3igVXnXDUrPsniy+U++vXSkGJTsHajn1HDdM1ciiEes7z8lJVrbm5g+Spv0z3h8Uo89YqdX7cE+PmL7IS5ZuHnLu691cKgfhp27Q/i9bXMcn3lHQcbfw+wbXeQ2ycncflFRu6fmsSDz9STnqqgurq6TeOg1aqIREkwMNDrReYsaGTp3EzMJgUaTeubCVEUUClE9FV9eO5VFzNfdxMKCtwwScmAi0totBwhyQRhhZ99wib2ypvIZw9RwowYKTTJ4/TrqUYhigw6p5wlyzwcORbmh5+9SBIcyo9QGqoAQBGI/yYauZVktwjEZGqqWm63/R/g7fffRKFXckTYgV2uxU4N/RlFmpCNQTCTKmQxUBqDMmTks6URzr2yig1b/JSUR/h+lZdx11dx4Tl6hvQ/9Tx6fRKCKkr/a/diPfN38m0/8c4ryUy9wdLUDZFsUfDkAzbGnWuktCJCINDyPb58lQ9/NMQLz2u45HwjRwrCxGISuw+E6NBORc9+UexCnFHkVJcRFn3ceJ2Z3bt+aTWe/Cvcfe9dZI+0UWUuJCjHN7c+2U1l8jbOu9LN+AtO3Wv33ZbMV8s9Td9jd9CMpeeVXRxhF1nkMkQ6lz6Bc7AcH8MLD5u4d0YjEDe/eep5L9mOgZgLsrnpuluQJAm3241RNPPBQg833ltL9y5qHpmWzFmj9Dz9qp0nX27g25+8nH16nPllsyowGyWkf2VH/xcYPuJcVq6Ja9rf9mAtD9+VDB4LllhzxmRqzTDGTqxh1x8KO36/xMw37fy2LcDr7zu47goTa77MYfK0Om6+1kyPbmrGXl3JxFuqyelRzZFdesZdHGTg6Hrmf+Jh1uwAKZ48XK0w+yEeN6WlKDjvTD333tYyewjgnjt1eM0lJJOGwy5itTbXG/0rKJVKvvj2cy59aCx+pYc33glgKhmGVT6VVFEKStL9vSjdlY4ioseAiXqq2CdvoUw+TrWigLTUv+raEIkp4nGcQlCSLXSkPV1x4UCDFgmJUgrYyXp+52dqqaAXg6FQh8qoIK/DCHT1XZj+cDGhgI99xzoTtiXOd+pcUGVCpAa8qkYGDP4f67MlmEwmEOItyy0V+JLMCs49w4Bep2BAHw2Dzy3j2juqee51OzOer6PToFLKywQqSlTs3aZm1U8xqsJV1MhlmEimniokufl9Lcsy9cZ81v9oY9ig+Pzx0ttOqhwBCgqjHC9qOQE683U3nkYFG7a2vnf+9kcvwQD/mCB2z4N3U2Mpbjq+Gi1+2dPq591iPVJoFzJHMacG0KJHEAQ0go6qAj3TH28kqb5Xi+3/aUIWXlxUiBXMfDvEkw+pkL1JpAgtx56d6EmQAAqUHGI7ZfJxIC6Vp1Go2L/7a8Zf1J8XnptOZWXLBa1/hdNOG0n33lM4d2IDv27xs21XgAuvreTL5W7mfebG1ULRvKYuyg8/+yivirDo7XQUIjw2s4HnH7ZSWhHhykvieYtki4JIQMXI8xp4fpaLnXuD/Pyrj4uvamDOLA0ptYN59a2Wx/qKy9V4hHgx0iu7sPQ/xuZV6WzeHmTRWxkJOqCCIHDt5WYuu8BASVmU3JwwC+e/1qZxaNeuHSntLERIvBeTawdx4ZUOdu5NXAOeetnJtyt9FMvH2CNvYr+8FYdcR0qgC58sCfHd0mT2a9ZTrTpOSA4SkgOUykfJZzc9GNQ0v9akbOfNt5Q88ZiGiuRthORT3+OTPexR/sKYUZom06g/44kHLJj0SoZLY0kjhyRSyBMG0EgdLn8IjS69zetCa/i3U6hpaWnU1CRO3uPGjePMM89s8fP19fUkJ/97orb/6dDoNJg9zX9gUVAgosAQTWHnrqKm19u3E/ld4QPJAtDMjTqi8tKtq5LuXdQsfjeDux6p45uFWfy0zscTL9upa4hSX61nEH2bbuKTAsQq1MhIpNgEzKb4DSuKApeNV/PTvFJs4dxm51muOkSSEOTJB5J5/NGD1NbKDLMOafa5v4NevXrx47oV5OfnU1lZSSwW45kn7uTaG2HS1UkEQxKz57hZ92sEbSSJWL8gm7b5SbEq2bQtwA8/+1jyQSb9e2uIxWQGHqigsn4bmc7BKE64PMqyjF6roDR6iD6x5i57ETmMh0a60Aev4EQQj7JsXjrdOsc3c16fxGvvOeneXck7r1q48ubj3HWjhd49NDzxstC0OX38Hpj3ybs8/eyb/2gs1Go1M2Y8zcMPP8Xbb83i/Y+/5ME7jBSXRXjrhTTOGNGcZp6RpkSnFcg/HiYQcSH4slE0prH8pyqmTmm5rWP1ej8P3ZnMDz978fok8vKUVFfGmpkrmU0idQ2Ji4nDGeNYYZiXn2jettire1wU+sd1PnrnadhzwEz//v3bNAbp6ekUletRu061TeldHena8VCrf5OTpSJqqOLDdxIX5TEjdLz9USMqlcCy+VkMOreMWbODmG0RVCqZYYO0LJmbQVqKEkmSefi5BkYO17JTuYfskh6YAtnUUU6EMJJXQwBvk0RDMB/CVWAYDKazIHhMxHQoPu8lW6A/I3FQRxGH6M0wtmzcyi1Tb2nTWPw3QBAERCGe1OnTQcXh3SFKSoJ88kE8IZ2cpOCVdx0UlUa588YkunUyc7QwzIPP2hkxWEuHHCVajKSl13MwP8QDj3lIkzsltJg1UE1OaVeuubmMuW8kk2yJz3POxhh3POCkulSNghDFHMFJPdQJqDRqGl1Bnn3VgdKXSo/oOSQJahDirIGMqtGcdfEmnphhYuIlRhQK+HFtXFzeUW4AUSYYbL29uiWo1Coq/cW0p2uz99yyEw1aFIIShawgRhQlLbPzY8RYtS5IUYFAqntIi230HeiGU1uMMaORc0YbUKrh9z1RZGc6Bswcq1UwMDI6wSlXLWjoLg9gr7gRc/cibrpczVPP+9FV5TFhcjlfLLQmSEusXh/it50ZfDD13DaNw6FDu8jOEJl4WzUrPslKkHmprY/y+MwGFr51SlIgNUVJRqqCvQeD6LUCi790c/H5rRfiRg7RIUR9PHVPEo8n16DVgscXI0SQtcuySLElhk12p9TkJP3k/TauvaOGD2alkZke/1wkIvP6XCfllRHuuSWJpd94ufeJenrmqTleFMHjlfB4BDIyWjZuaQ0WSzJut5dQSGoycigoDtOxvYokswKdVmT3gWCrbcF7DgSRPWaCUpCPF0l0ErthkCwcwUu5cIwkOZVcIY/2skQZx3BQB8Rw6yp54+U4Yz8YlDjvsgbKDljRxSy89rBMSF9PQ9DNmAugfYeuZGd2JkoEpSI+HmGLDxqax4CiASKhKHm9/uf23hqysrK45oYLwL+chYt3M1Aa0+y3FQQBUdKgVfs5VhjippvCKJMc3DxJz6dzMrBZEzce8z5x8cQDyVx7uZlly70UlAe46NyWE9TT70hm49YAtz1Yx4I3E53gi0ojPDfbwU9fp9O9c7xwHwnLnH9VFWeN0tOzu5rThmg4VryT4vAuTEaReyYYWLXOhywHCQaD6HStt4S2BIVCwYeLPmDr1q18+O5H7N29lrNGK3jnPj0D+lgSPqtUCk0xS3qqEr1eJipHEhjyxzlAb4Ym6MIrBRWZ3r6s+X4b0zV2Vq2OklQ5GLWgQY0Gd62KjRs3Mnz4cAIxH12zRb7/5JTWb7tsFaOG6Xh+tp135jWy6Yd2TcdW/wOjpz9iwsQp3HHbl+h0fnp117BzdxRNQ/dWpFGM+IoGMP2pffgCMcwmEYUChg7Q8vaLqfTvrWm6lwb30ZM3tJoVX6YgyhZefEYgzzUkPlZBkGpjvPPCIRzU0UNIoqRQxOOVWiwo/brFz9ABWvQ6gVRb61tOa7ICQRWvuqem/v129z+iuLiY3zb9gM8XoTDfQJ8WJLMAUv3dqcVFSFNPhsFEqqMLhRwmFpFY+WOEi89r+fhrNgSodLupl7eixUCQeMK9HyPQCQY8ciOH2RU33qQDFiEeB0eqIFwMmi6Ql9ENY6WeaIkeVTeB7qf3xeNwoYuYUJlFRCPIQfAfjNFgquTq667+R2Pxn46dO3diNooM6N06mWr0MB0fftKIPyAz/c5ksjKUzJ7r4PctYNIaUasFDLYYpZVhxICZbNoRJcpR9qBAyUG2kyf3b5oPYnKUAnE/CoOf7btEstKULPzcjccTY8pkkXWbJC6dXMWcl9M4Y4TuhD64xCtvuln/g5GkSAY6dSlzFri4+2ZLwrnW1kd58hU7/gYTitbEK/8F+g/oT0DtZgUuYZsAAQAASURBVI/wG+3lrqSSSSGH6C0Pa7ZONAp1nH+BwGfz4nFH/vEwV03ejFR8GnqMpDUMYdXqdQyR0lo1u0nCRkjyU1XkpoOURRR7q+emFfQIskCG0I50Oc4arZHLyBDao1BKtO8gkp4aYliv9Tz0wFaefeFjunZtHuv+K1x08VWs/XkR3/3kYcOWAD98kkVOloode4NcfmMV55yhZ1BfLQP7aNiwNcCchS6y0hWkpSgpKY9y3U1Ogo1J3HaDBmc4QE5HP2cM12HQi7jrtbSvOZ3v36ri24V25IgKk7cfmYIBWZb5ee0hXn2u+Tk5nRLIcemBxpQDzH/Vwo69IUYN07Xo0wJw6/UWtu0OEQpDbc3xNo2BIAjcM30aj0x7jJAcbCry6QUjYslobr7uMLKlGo1WxuNS4KhTkBc5syl3FJZDFHCAAD5kn4rOuSrOO1/gzNNq+Gl1OYWlEYLFafRnFGGCOORaYsTI6x9k7Nk2xp4NfXoHePHVzVRXC4BMWA4zsEOM/r1aj73b56iQlB4EQaATPdknb+aIvAsJCY9Dxe2zHmnTOPwV/u3kZ6dOndiwYUOCCKler0evb56I8fv9HDp0iNNOO+3f/dr/aLTv1B7/vuYU45MIEyQt5dQDc+N1BhYtPI61NqvZBCfLMgFbIddcYQEgM12J2SRSURXhgrMNvLugkeJiiQwpt+lv/bKX4+xHiQojZtRoOHZEwZYdgSatp6ceNrNrbwFV+7wke7qiFjQEZB9Oy2HGjvPx4lPZ3HhvLRprDHNNBwoOFRGJ/DNXT4C8vDzy8vK47upz+eGz1IT25o/fi7dxjh3fiHfzadxX9ivXXa2jb08Nq7/IbqoKKhQCNpvAtIckXpy1nnCjEQVKIhoXV16mZt1vMUqPHSbT1xkfLiIp5USFEFVOH12iAwFwZe5h87dZTdqbAEaDyDMP2Zj6YC219TEy05VceoERvV4kFDpV4RvYV0vprPx/dP1/RGlpKaFQhM9XK4lEHEQif2lwjSRDpw4q9tVXg68nyaEOvP1eARPG67EmJy6yu/cHOV4U4YmXGghFZLx+ibwuIgXFMRzOWMLnDXoRo0GkuCxCWooCZ2OMjVsDXPwXbthXjTcxfnIV1iSRCVdf1uZrFwSBUaMvYGP+vqbXYkQ48C+0TPr1VicwpAB8fhn1ic1bLCaj1yg4elygttyAShsl4I1QUVlHUVkUGVCrBEYM0fLNYit3zTjK1l+KSSGbPgxHKSjZI/+WcHzJDZ5f4gxQbR4MzOoDQDAkUcAh0sginRwaqCZT3/ZF/r8BAwYMwB3x89lScLhdpKWrCMhS03PVLkdJQVGYLz48xe7IylAyZoSOB56qZ+1GP3ZDPpHSGOMnyKicWTioQy1rSOKUi3FKsCsla42MPusoSbb4BsxlV2Go74kqWoGTBjRo6cFgyvV70FsldGod3mAYizu3mQasQTAhlI/mrgd+5fGn/OjVKtS+NBSejpipxynWtVm3xqgz4W50Ui4XkEVHFIKCsBzCSQMVFJDHQAKyD5XZT7WnhNwWnGwhrrmzfy8QVWA6sfF3yw68aflokvzIMkRcBhRuNVtWpmFNPpnEk+jUp4Za9KRI2QmJz5MQBIEOUg+KK7ex5K1sbN4uqAUNNVuMDBp1hH79RJJTZArKjXTqPIx35rzU5kBfFNVUVse47zYLl06pYugALVkZSvILwhSWRHjrhdSmZORJdGyv4pYHanl6uo1Zc5zkH2+9Pa2wJEJe7xjV5TXIQZGYFOOmSTpOG2rmyVfsLHk/cWNuMgrUNURJS1EyergOg17ggafr8fllDHqBQ/lhJlxiZMVn2YiiwO2Tk/niew+//R5g5afZ3PFwLWt/i7W5MyItozvHjpTy2Tcebromvsmva4iRmR4fT7VaYMxpehYsdXPztYlJgHBY5r4ZbmRHNxqpZwhnIcgCCKDDgFVOo4CD1MoVpAs55JKHX/aSRS6KgIqLr9/Ai4/Z2L4jiv9QHoFYGV3oiCKogGBXsmSJqD+GhBRPxiEgSAKxSABt+yCx+lgim0QJqjSorrKjVP3ftDX9p2Lf3o1cer6SVIuAxtk8WejBQWpeLcsWpSOKyYy7KISjIpnvfmzktkmJ98HqX/wsXOph55p4Qm7Wmz66ddC12n5oMoqYTCITLjFy4bWVjBiiIyNdwc69QbbvDvHjkqwm7dfDx0IEQzI/f5mdkBS7f2oyN95Xw9gzDfyw2svRwjDBkPyPO8IEQWDEiBGMGDGCydefwZL5rbOdvX4FF15by6P3JHH5pSo+OlJIVjje+u6T3ejQt2iICWBz9+Sz+XvpI49J0HY3uJNZ8+NaxowZg8nm4/1ZKU2Jzz9ixt1W1m30N+njOZwxUNj+LfMGi8XCk8/M475p1/Dm83p++TWM+BcNfRr09O1uIBgLMWNackKr8B9x8QVaNnyVzoTrK5BiCtq7zkq4ZlFQkO7pS5n4M7IsY6rvycQpB/h+SUrCZr6yOspzrzv4/INM9h4MsXl7gFHDWk5wr10fQnBnYKeW00YPa/NYHDhwgOsnTCRdzkQRMaAWWpd2UgsaBFlAo1QQFP24hTJ0sh4PjazbEKKsIkL7nD/HixKvve1BGTSjQIkRMx3oiuYPZjEmwUJ3uR9HFTtJig1M+Hv/boi54/Fg++45Ta8rFAosqaeey0gt1O12UmfcS2pmUpzh+D80w8GDB/EH4iauf/6tTqKgJEKjS2L1F9kIgsC7H7nYsVFH9/AQDIH4uAZr/KjYRxrZZAhxA8ocOlEtl1JGAbvZiCCLKAUFMtBO6oqtti+vTi9m+mPHeeYJAx++no4oCkiSzNOv2vnwExcznrcTC6kIutVo6juTGYnPsUU7/cyvqGHNBh9TrjZjtShYudbH+s0BLr/QyEcLov+YIHbXrdPIqu+GWtZSQylBAifkGDbTVe6DUUgiKkeoUxVh6l7GB2+eIqnU1MYwGASOiNtRSBoUKFDENMjITVqif4aAQJa/EwZM7GcLalovXkmyhHxipyoIAp3l3uxlE2bZioREz04Gplyn5cU3nYw/L8aLz01j0Ser2jwGW7Zs4aqLY/y4LsrXC+KJT0mS+Xm9H6VSQJLimrBPv2rHlqxg6fvpXHFzDSBw1XUeMmrPaEoWpgKefU7OHb+DZZ8mo5TVCIKATcqGxuyTg9B0TXKs5bl3ybduhI75NIjH0Gp9dO/SnhVrwk0F8paQma5AoxaoqI6S0jZ1OADGXTKO6dOms48tDJBHNe1RtIIOk6Mb+Q4vvRlCMTsYwOiE+V0taOghD2Ivm7ESQZahwSFx22QT558dZfgF5SiIUpW+iS55Uc4fomTNRj83Tzk1544ZqWPM96fuhz0Hgrw9z8mxotZlc8oqIojRU3FAJrkc5wAjOJ9KoZDoX5gNtxX/dpR59dVXc+GFF/4trYa6ujrOOuus/yU//wVmvvoCEy+4hqw/JCT/CI/1OFNvPpVgSk1RMukGBR/M3kWXWP8mRmNUjlJp3kH/IRHe/LCRvK5qLh1rpHOuipq6GDlZKgb20bBvfxQ18Yc9JAc5wi56MSTBMTkaiXDdDb/x9RciA/tqUKkEVnyRwo9r3bz25m8cKIwyfIiaV+7Tc9rg+MS9+N0Mhl9QhhkbkZgXj8fzb1GW9+3bR588b0Li8yQ6tFNx5eVqVr7fSLJJw5MP2KiujbLoCzehkMywgVp0OoGqWpkzRmq4bJyBqpq4fl9Wuo3Vv/pZ8auWa6ZPYP4HL3PZhXqmTjah1ar5dkWU+Qt3E6rswciRYkLi84+491YLcxe70GlFIlGZnXuD9Op+Krj0+SUUyn/m+A7x4sHdd16FiuNMvsrIab1lXnvPg9srsWCJmzEtMD8BFixxcdlFRo4ejLfrBPEj1acyYmwV999h5tKL9ASCMku+cbNyjY9bJyVxwVkG0lOVbNkR4N7H65CVMnMWNvLkA4k6vrdcZ2bc9ZV0bKeiXbaSbXuCTL+99YVboxbo2inevvzZJ69zy61T25wQv37STfyw6DqyI3GDFRGR/ftl6huipLbgtPjugkam3tCcAbDkGw+XXWjkWGGIMy9ykOzuzkA5HvzUhco5duwo/fopWP1FdtNvvn1PkJvvr+XpB23cdNBDh/pTJllaDHhlN8Y/Bd3BIxCqlBCHRgAtulAq/YQOQDwg2Cmu5+obnmjTGPy3QK/XY7LK/L7fy4N3WphylZmq2iSen+1g7FkGNmwJ8Omc5hqCgiDwzEM2duwNIQpRevdQU1AcoMeZtZw2SMexY4dY/XMEY20vhIhAVI5giWViqclEro4HaMYTxyyhEBVK+nEaJRlrmfW4hQnjrahU8aTXMzML2PKTnXRXfyBucHCcAwTxkx7uhuCABuowAx6KSCWL9F7JbU76pWamkFltoY4qdqlXY02RyO2gQOORkY6KFET2o0GPzyvhohSbnIlJsCQco1wuxEQyRCPIQryly6kuwzroGEvftJDbLr6uFBSHueneIOdfU8n9t8VZYSqVyE03aPjgnRoyY7mtsgGMJBENKkmP9Gr6jCWSRVJlJiWVLn5LOcKGretaLJD+HXjcdh6718rVl5m48Roz2/eEePSFBp54wMpZo1o+5vY9QV5+IoVzTjdw9mgdZ1xaycN3JTczOYtGZeYscPLKUylNbpsnUVIeobwiyrTH6nhkmpXsTCXRqEyn9ipee8/Jq0/FI9SBfbUsnZtJJCJTXRvljhm1zebNq8abWLnGR3VtlA9fT2fA2RVtlgSSpSBzXkrlqlvr6NdLw6C+Wjq2V7F5+ylG8Yxpydz5SB1r1gd48C4LGWkKtmwP8cpsH8qyXtRTTnf6t/j8dJJ7sJ+tpBPfqLenK5UUk0p8Izn7fSfORhksFUTrI4iIROQwAgJKQYX3J4D4PV4oH0WVWc2WX6xccEU9+6mmq9z3FFNe66XkqAOhTsOnC5Yw8ar/aSC3Br/XTnWtskleQZZlXNippYIoUfSZDfz+TSbWZAXRqEydr5720kDk/QpGnXmQ3C4x0lMV7D7kw+mEbz5Ja0pY+dxK6tSttzBLkkw4LHPJ+UbGnWtg2+4gjkaJ887Q88DTDQmmV48838CitzOasQHVaoG3X0jj1um1fDkvk2EXlKFQCP8nDq6dOg9g9/7fGdi3eQLT7ohRb4+hUhl57o0wRoOeRmMDCkc5aXIOAfwYaD1hZhBMyLLYzNRSQmrSIcvMNDQrvJyEWi2Q216FwymRbBF56Pkwk2+c/m9cbRw9e/Zi4jW34Q8swhMMUyeWkSy3vFsOmisZd6GK734K4Wxs/Xeuq5eQIyoa7SJJwfYtGnkCGGJWHEIttlgGjh1RBo46wtjzVHTpLPLb5gi7D3tZ/mkm6alKzj1DwWvvObnpGnOzOM3ljjF/UZCUSBpHdBs5O7lPm8dh6o1TyA30QYhq0BMgLEdbXaNicpQQQVL9Hcn2dY7Pf0I8HjtYs51zL6vnsekmrrnciFIJP6/38/hzXqrL1aSRgZ1qsoTcFo+dhI0Wct8AhAogVAT1aSWkJ2ei1WpAAG/Yg8vTSGl9CeGQn4ysGKu/SuOW6b7/M3fj/zTs37cFvV7kg8UuRg5tnnSTJJl5n7jY+H0OgiCw6Xc/TzzjZ3Ds3ITCm1bQ00cezl42YZMzmpJEmUIH6uUqssillGP0k0cmFHzb0ZXkYCqffLadu08o94iiwO+7gvy0NBuPV2L0+XasVUPjjLoT90RG40CKY1tRd3KzYIkba3LcyHPHniD33pbEyrX+f1QIKikpobaggRzizO8OnOqg2CH/QgVFBGU/UZWX117Wc/2E1Cbm/sLPvMyaKZLuGM1gQQsChOUg+9hKLRVk0r7Z98myTCMN5JKHKIj0koeyh03N2PQn0UA1Vk4V/EVBRCvrOcpeuoSGsnZxI8WlJXy+IJ0rb64mzerg2LFjdOvWshFxa5DiwqnU22N06nCi6/IlO+2zlaz+4lTR4bH7bHyz0sujM+30763h628idHOPbiaFYhKSCZf04uMlx4mqoq120kTlCIKyOQln5lsOOndUcclUHZ9/56W0XGD8DVX4gzLtspTNCpInsWt/iKQkgUNHY/Qb0Fyb+l9h6i1TyaITFlLYwyY0shYjSfiJt+b3YiiN2Ekjp8X5XRAEsuWOiOaDzJnvoqhQ4vwJldQ7Y7jsKrJzavj+ywy6dIw/LwaTxF/JcapUAjZrnKTQYI+12Po+83UP2rpT+wYNOtTEOxK0koGa6tpmf/NP8W/PqHq9noyMvydUm5uby5QpU+jePbGtye/309DQ8O+eyn8MevfuzSVXjeMoexM0R2RZplxxGCd13P5wLUWlp9grU280IBud7GMLe8RfKbNtoLrjaroOcTL6NA0H80O8O7+RkReX8+X3Hsqr4il0R6PEhEu1NBCXLijnOJ3plZD4hHjrT4fG07jnoVNCzKIoMGygBo0pxJrlVr751MZpg08tQga9SJ8eGuzpO/DJzn+7grlt6zouOa91teiJV2jxWwvp2Vtk+tP13P9UPclJIl06qvj8Ow9X31bNVeP1nHFpNWs2+MjKULJlW4ieQ+qZfouZaH46n85/ky/mpfHWzBR6dtfQqYOK6Xclsf4nK4GcA/Tu2/oj072LmrKKKLX1UZyNMW55oJbOHVVNAsmffRNm7AX/vIXljqkTuP+WGr5fnMGlFxhItSm49XoLwwdpyT8eZtP25oLOu/YFKCyJ8N6CRhxOiUrbFjLO2cEb8wPMnpnMF995GXVxOU+/amdgHy2/LW/HlKuSmjTtRgzRoVQKtM+Ot87PfNOO3x+/J8srIzw2s4Gv52ex4rNs3n81nW8XZLFyTetC4SvX+Tj3DD3ffZxFilVg7vtz2jwOnTp1IrtHJr4TWjY6jLiqjZwzoYpjhaeeiXBY5pV3HHzxnYfunRNn5QNHQny90sOlY/WcNc5OF9cZZNMFlaBGJajJpjMDYmeya7uI2XTqNx86QMvH72Qw6z0nluTEOa89XSjgADG5+T161LWfDWs28Ms3v1C3w0f4hBaKKIhoFTr69u0LQDAYbLMW5H86jOYIX83P4M4bLej1Il06qlEoYPnq+O9/Uo7jz1ApBcxmgdSUePX0h0+zWPR2BlMnJ/H6ixZ2bLRhHHAQs2ChjFNavIIgNK1nPtmNEjUa9FSlbOOLBalce6WpKWhMS1Hy3mwrQ8934iS+MB9mF1bS6CeMIFfoRgehGwOEUaiIV9ErhALe/fCdNo/D/TPupdZajM4Y4YrL1BzclM0rT1tprNPRNzKGfsJI8oQBDJbOQyGrKSafw/IuauVyKuVi9sqbCRMklzwq64I4vUHscg2BzMN8v8RGbrtTAWuXjmrWfJWF2aBg9a9+Vv0Sf6affsRMepdGfELrgvwBvAii3KI+aWPSMVIzVP848Qmwc/tarhgXZ0kKgsCwgVqeeMDKmg0tC9pXVEUoLI1wzunxxK5er2DyVSbGT66mriEezC75xs3Yqys4/+pKjhyP8PwbdnbvP5VElGWZp15pYPRpOg4dDXPhtZX0GFnCqEvKsVoEqmqifPSZK8H0p7ImypU3V+MPyHz2tZtIJJGfP3G8kR9+9iGKApMmGPn888/bNA6NjnJEUcTgy2bydTHOvKieaTPsHC+KcOG1lVxwTSV3PVLHQ3cmo1YomHR9lHEXxHh5egpJx8egC9nw4eY4+zkq78UlJxrkKAQlCpRN85kWPUG1k6Thu1j+SSYbl7fjwMb2fPOdkh6DfBSm/4R25G+IQzdSkfkLjcqqpmO5cNC1q0CyRYHHpaIb/amgiD3yJvbImyj2HEN12EKSPR1Xg7tJB/F/82Eijh8/jrtRwmoRicQkvLKbA2yLS3fQmWxyGTxI1dShsXyVnyxysQnpmKUUsmvG4P1tJEe/GUTy0XORwkr6/6FtVFTINFafMkT7M35c52PMiHiMJ4oCpw3WcdE5BsJhyDihlRgMSnz0mYvq2liCqcEfcbL1PhKReeJ+GzHp/ya5c/OtD/LwC0IzPeBgUOL2h2pJs0mcMzrMgtl6PnhV4NabFbgzizlg3EQxh3HT+r0WlP2oaH49fquTyyZeCvAvi9ten8QPPwe48PowfYfcwejRY9p8jX9GIBBgw/pVzHzTiUYNmT0c+OTm+vUB2YeYXsU5p+uxO2O8O7+x1WN+sMAPOUV07RVFL7cet7ejC2XaffhlL5ZINlnlZ/Pb/F68/1guWzbLLHgrna6d4mMiigIP3pnMuRMrWbbCQzQqE4vJ/LDax+kX1hGz29inWo8u2cv+fVvbNAZFRUUEGiPoo1ZKdDvIoRMSUosmHQCVFKNCTQ5dEvauAgI9GUR9hZY3Hk1j4PBG+gx28sidZiLHuiOoQtSqjiPR+j5EEAQ0GoFGsa7F98OxIMXVhXgPh/HviTNCwwcU1JTUE/D56ZAr06GDQHaGEpVK/N9c2ApisRAjBmvZcyDIrDmOBL3+QEBi8rRaIhEJQYDug6u57LIImbFOLepXCoJANp2ooSzh9QzaU6zeQy7dW+x0MQoWqgp19BpdxhU3VnPuhApcnrijfLJFwYplyUh9tlJj206NWEKd/jAHjT8zZWqEr+Zn8sOn2Xz8TgYTLzFz3RVmVvzsJzO7bfI3J7Fr1y6UDS3HVSaSyaET/YWRdGin5MZrzU0xrMcr8eprQXIcwxNY72pBS39GUiIcadJTPglZlinkIAAh4s+YVtCjQMUhdjSL/Xyym3IKyKZjwutRIqSRTZJgxRbsxJHtJvYdCvPQXcl4PG5KS0vbPA7Dhg1jxVoVFnN8Tamtj1JYEuGOKZZmn738IiN6nci4c/XE/Fq0QsvMVYuUwfzFfnr1kXGoylr8TL0xH31SmPMmVvDB4kZem+Og35mlfPejB60KZs914PFKLP8ki+WfZPPVvEz2HQq1uNbKssyr7zrIPx4mHJG5/oZ72zQGjY2NbP51KxZSsAppDOFM/Hjw4aEr/egjDEcr6Ajix0Dr87sBM4GgzPtvKTBV92f/5mScdSqSTAJvzrQ1JT4BxozUs+Iv9v5fLfdgMgrMfCyFa++sTtirB4MSL7zmYvNqIxZOFe4aaSCFeKdV1Byka/cubRqHv8L/E/1FK1euZNmyZXzxxRf/f5/K/zN4+bWXuKZ0Aju2ryJZTMFkFKny12MQDaS5e+PcHWX46WVce62SF58wM3GKnUxvf5KEVI5I28ntXc+ooXpGD9cx6z0Hrz2d2hSI1tRFeWymndq6GL9u9hMOKHBSR1D246GRzvRu8Zw0go6DB0VGX1zOwL4aSsqjHC0M88WHiS7bgYBEMCRjSRLJyVZiMoaJyY3/tpObQqVOaCP/M0IhGcEssH2fgmk3K3j92VMP0flnGph6QxJ3PVLHdx+nc/lNbkRBpiw/iFFKRQkoUNGnu4LThjRnDaSnKrnjFh3vzHPy0zofAjBhvJHJE81NLU4FxRG8PoloNK4PKUugEOC2B2uxWhQUVmSzYNHl/+jaDx06RIa1hHNPT+XXLX6mTq9FcbKdXwS3V+L2B+sY2FfLjdeYEQT4/icfpRURvvgwk0hUZvjYSs48D7RagW27gjQ4Yqg0Ml1yVezaF+SsUToEIZ7UfOODRg4fCxMISjgbJdxKmQZHiJLyCOu3BNBpRUrKInz2fgZ5XU9NgB3aqVAqBTZt9zNqaOJCbHfE+PhzNys+zUKlErjxGjPzP/+aaffc1+bxmLvgPc4ZdQ5ZwU6k0Q5duh29TuDJV+zU1kdxuSUcjTH69FAz+WoTE2+tRaOG8Rca+W1rgFhMZs7MVJb94EXvzW5x0dMIOmjIZPV6NxecfYppnZUR1xAsOhrjjxxXg2AmR+7MXjaRLrcjCStBfJRTRBJWTmMsNVI5+exCjRaNrKMbfVFpVKjV8TH89ddfWb16NW+88Uabx+Q/EfX19WSmiwz6E5PnkbuTuWFaDdFY8znly+UeFi51YzKKeDwyjS6Ju262kPYntolOJ/LFQhvDzyqnqjaGWlaTRUdEQWxiUxVyiF4MpYxjWLMrGTrA0uJ5PvOImfN/PY6yVoMSFaktiL63F7rQIFTSo58am83WwlH+GiNHjeTqOyaw+sfXmPdGJoIgcO+DHrLqRjeZ40E8kE+SraSRgxoNLhwoUdGLIagENdVyKSbJhspUjaXnbtLTRMZdX8X4sUbuvDGpaT7TaESuvsyEShVnT489y4AoCrz7mpVxl1fQQcprsWJcTD5Z7aLsKFhHptwRExaC+KmiBB1B0pNaHsO/C0GIJWgNApw5Usc3K73MmuPgrhNJcojLeNz3RD1nnJb4fB86Gua2SWamPVZPQVGYc07X8+3CrCYzt8rqKHc8XMudNyZhNsV1ZWvqYpx7hp6np1vRaETsjhhvzXNSUhFj0dvpvLfQxQXXVCKKEDhR1f/4nQzaZSv5+As319xezZL3M5tYdiaDSPDEetahnZJ3P17J5MmT//Y4SLJAozuGOppEqjuPquhOhgz2smhOapM+8+GjIe48kQDdsMkFdZ3JohN2qqmkmK70iet2EaSKYirkQnowqOl3jRJtIk+5sJPa3s9PX2YnjH/XTmrWLsviouuq+Paz+Nh4vBK3TDtC0YYQikASMSJkZMQ3neFQnEWXx4AWrysajjYZNvxvPkxEfn4+0XorFVUujLKFg2yjC71JEeIbBIfsbzL7Apj7UQCrf3ACA04jaNGc6PRJljPYsTfIsIFaolGZjHYRyo+qOX9CDbNfsHLhOafWvZ37Asx8y8FPS7ITzkmWZR56tp6CkjAXX19JICRjd8TIaMWA8CS0WoFoDIYN1GJsQSvynyAnJ4dHn5zHVXfeS78eAfrkhTheFGLHniCiCM/NSElgifXpAVMmRDh3YgNGbz9KOd4qc6mUY2SRm/CaS3Bg7qhv0i7PzunBoaP7WuxO8nglisv12MN38PZ7EzCbW2eZtgXPPXMf993UwDOvybzyZCo1dTEuuWob/qosDJ72gIBDXUbEVs7aJTbWbvQjSQKFpRGWfuvmmstOnYcsy7w0201NQ5hdv2RxzoRKJIMT/C1rcIbwgzpIpek3jCQh+pJpDHsI6+x8+qGlKZaWZZlnX3NQUBzhpcdT2LEnyHsLKqm3RzHoFDR6ILd3FbeM1XPkmMjeI21j+OzevRuLlEpt+u+cP1zF0e9FOtOLg2ynpzy4SctOlmUaxArKOUYveXjCdVdRQi3lKFEjIFASLKNjdQ90GKikiNTu+ZT/mEV+QZhzL3Yih1tmgEmyhNUKnugBjNXJTUzCsBziOPsJESCZNEo5RlD205EeiCiIaFyoQhqsBSOoLi9l2NnFiAZjE6v4f3NhIoYOPY0tG4/z/eIs7n6kno8+c2NLFolEZCQpbsyblaGk74g6TPbu2IhgxNLq8YyYaSSRhKVEhc2qILmmdYmipHAWkcJUygqthE01hGwl1NRFyUhTkttOxaafUzl0NMShoxVYzCJvfBDl/juaP/vnn6ln2mN1aLStm4L9FTQaDShkWsrLt6cr+eymr3wa4YASlztGkjm+Hn/2lQ+9vUuL97JKUNNO0YUy22GULi2moJUwIeqpxEIKXejDEXbRVe6LSbCgRUcWuWxnHRY5FTUafLgREOnNsIR5VZIlIoQT5lSjoytzP9rLnNctVFQ7SE1te793eno65uRe7N8bN9H7fpWPq8a3Lil0/ZUmvlruJd1i5M+SpbIsYzcdJWorZ/woFSoVHGy/D7e9jJzGYagENSE5gMOcz9DzGpn3dg59x5TyxgdOREFg6EAtPbqqKSqNEAwKqFUSZ11ewfLFWXTKVfP1gkwuuq6SWc+kcP6YeHxdXBbhkecbKCmP8vHbGXz7o4/S0kJ69GhZxqolrPhhJVIs2pSYdmEnhSx06DnCTtLkbDTocOFARExg5P4RfjxUlikYxkgEQaBaLkXdkIuqXQEXnp24v+/XS0NFVZQ9B4JNZpgnUVQaYdP2IAIyD91pZc5Lacya46S8MkqjS8Jdr0Vr70RmsGPTfRiTo1RSxDDOJSpHiCT7GTWquSfLP8X/E8nP/6E5SktLCfh3M2Q4vPa0xK3TGul6fDBm6cRkEIMMurH6k3w++7KQZCEFZcpB6gmh0QSoqlHw0F0WLry2iu8XZyW4iWWkKflodhpnXl7B9DssPP5kiN4MZje/oUH7l0lKrWTGv7Mny48Ucvq5IUYNFTEa4p/ftS/Iq3OchMMyJqNIdW2UenuMyy8ysPjzEBs2rOfss9tmbvFHnHXWRXz4zhIuOLvl9z9a4kej12IxOrhtUk6z97t2UnPZhUZ27Q/Ro4uaVT/6aSd1JZlUIoQpVhzgsWtar9xPuMTE4eNhPnwtnUBAYs7CRiZPq+Hjd+Li9s+9bqe8MsKkCWbuudXCuOurWPWrn47tVHTMVaMw9EGrbVlP6l9hzepl3Hq9kS07/Nx8Xy3nnKHn4bvimk3FZRGemWXnt9/9XHi2nl374u6fkyaYmtq/Fn/pJjND4MzROiwmBU+83MDs51IZPii+EQgEJN5Z0Mj1d9VQWxfllSdTGdQv/rduT4zX328kHJEZd66Bp1+188GsVG66r44+PTS4PTGWrfBSVR2lQzsVrz6Zwu0P1/H1Dz5um5SEQS+war2fz7/18OYLqU2JiZ7dNAhC2x1eq6urGTd2LKFgmGL5KIUc4px+Svrkadi9CyoOG9F5skjWRig+UsHwfio2/WDjl00BbphqR6OTyMgQmP5MA9t3xsiN9m61PUrrzmLdenuze65nNzVrVjZvG0sRMkiWU9jBesopIIMcejGkqZUim46kyBnsYgMdyeMA24gFwkSjrWuW/jfj2LFjnDUqUUN2/+EQ05+uZ87L6bz2vpOqmihZGfGl7JV3HDS6Jb6en9l0nzmcMe57sh5bsocJFydWOW1WBbldozS6BKRgXBtJlEUkYpiw0JthaAQtftlL316tzw1ZGUoU2lCrLUIn0Y7OOBuL/vE8oNZFefhuC4IgUFEVwVOvJ1NovtHuSLxlOUWVjCrFiaSUaAhWEGpIwqEuZcQIJZ/Oa9/UkhqLyby/yMV9T9bz9ounAqHeeWp+3RzAYlY0af6u3Shj0Bo45N9Od3lAU+I1Jsco5ShadKRZdFw8VcWnXxYScmRhwkJ/RhF1hTm0d/M/uvaTSLZmU1Ra0NTSBPGE7zszU1m41E3vM0owGRVIkozbI9ErT4WzMXFHUFUb4/KLjPTspuGVdx288lRikJ2dqeTzDzIZMrYMrQakmMBrz6Zw9uhT96LNquC5GSk8M6uBlWv93HNrMjqdgMslcd/U5AQH2rtuspBiU/DGB05mTItLv6zZ4GfsWfHj/bw+QHVZ2zb8HTv1JRD4jbChAbfPQf/Rbl59NjGp3rO7hqXvZ3LaBZWkOgcQJMJWVqPHyEBOb1rrVajpRj+q5VJKyKcTPYnIYUIEEAUFsixTqtnHK3eamiWeATQagZFDtcx8y8ntk5PITFey5CMbA8fkU1KgIkyQ3QcVQDLuQJiIHG6mkwtxqR5XwPWPDR/+06HT6YgZG1n9awBJNqNG25T4hDg7d9+BU2uJ1ytjbMX4DCDq09Lo8nHkWJhpj9Ux7jwDY1/S4vOreX+hmweftjO4t5GCoii19jDZ7QTmfermxqvNWJNFdu4L8cJsOzV1UQ5uyEWpFNi5N8i9Mxo5cjTUpIX7Z4RCEg2OGEaDwNGCKHrdP9P7/CMWLfiYObPfI+yLICpF7DVprPqlntnPaLnxahMvv9OYkPj0+SW+WeGjulpi+ECBg2URusR6cYBt9JAHNnU/SbJEuVCAlBLCi51oQwQBgVCKh7SuNuYu+KjpmDfd8hAPPnMdX30oJRhExmIy/x977xkeVdW2/f/29J5J76H3DgoooIIVBURFkCo2VBCwIAg2RMSOBUVRVFAsCCoqdkBAivReAySk1+m97PX/MJAQk/iIt+/xf72f9zwOPjAz2WXtta91rauc550POjDqW2Kr8v9j673NZsNpO4hCEWXMMDOSJJGeqmLbumR+WOvk8y92ImSJcf0UfP5NmFsnl9OsiYqlr6eiVELHfoW8/KaTIVdZCAYF3/8Uwl9tZOqDFixmJanJSvJsxUS9rWvotM5CCEGJ7ghfLE3h8689pKUGuPgCB3NeqiYxQUFRae09LlvpRpJg2cJYVdvAy408Qaw1ecK0Cvr0klAqJC7ooicYgr2Hz4/cLSMjA0/UzcBLZEaPNDB1QyGpzi4kxCkIZWyhqlpFKAjOQBCLWSJVUiJV1Nqx4+xDh56u9K1J/ASFnwNsQwDJmT62r8tAoZDo3lnHvXfp+XZhAWk0qXctJepjtO+goEtHBR9/up5IaQYWOYlTHKIt3bFItSnziAhzkO1YzIL5z6tY+L4Lz6FS0gKtcJ9IpjT1/IRO/jdh1Oi7+XXNSiZMKyctWUVyko6BAwxEovDZKjeV1RFOnYwSdRtoQ1PKKcRP45Vpfrw19G9nEY4vJjVVQaQsVO+7s4gQIY54EqQU8KRQ5rHw6LzjvPdqrehihzZaOrTRsmajl3attHVEGs/C5ZE5kRcmLaNx0aA/Q79+/XgxaT4VZcUE8ce4u0nFgxNf8nGSDF5Oy78QdBh4/jUn8x6P+SHHc6NowpZG90CWSAJd+rRhy9rfCQb8qFDXCWR2FL3YxxZMIg4Pdk4p3GhkHVk0x40TFza6cDGKP1TcnuYYaWTXiTdo0FFRJVNaHiEQVNKlS5e/NRZPPf0Gl/Zry6rvvXi9Mi2bNb4GxsfF/Juwyluvpb3Cuo/hd7qY+WByzedCxAQsl378M7ZKNS1bKHl5upErLo2J8KpUEI1K/Px5Zh0KFI9XZvTEMu4db+WWe8r48dNMmuVomDk1gTkv2Zj+VDVKJSiVMV7sMcNiAXJrnJIZz6/kmmsG/eX7ryyrQK2NUuo/TZrIwYcXC/GkSlmkiyZUUUoAHxk0oYBcMkXzeoUMQgjyOVaHFimOBFSokdQ0yGv9zkup3HZ/OS2bqrl1hAWVKmb7v/jWy9WXmLi8v4ah40uYdLuV+XOScXtkRt9dxrFiBW2w1pzHKWyc5CACQSEnEKlBXnn9pX+U/uO/Ovj5008/8c033+BwOMjKymL8+PGNRs/ffPNNNmzYUO/zrKws5s+fD8QybwsXLqz3m2XLltVUbv1TWPbhAqZNsrJxq59quyBcmka8XD8LkiO3pSJYxAPPBLhthBUhYOESB/sPhVi/xc9VlxnqBD7PQqGQmDE5niWfuUhTZxEnJXCh6M9uNja6MRFCEMBHImkk+dLZu3Y/wyZU8/wCO+OGW3jhTTvvvJRCWkpsWkWjgoVLnLz5noOQy8CePdv/dvAzNzeXN994gYP7bVw5PMoTD8bTt1ctMf+WHUE2bPEzc7KSQKjxMu5hg0xMebSS339T0SPav6aVQY+RVJFDwF/Y6N8GQ7UCOXq9gmkTE5g738aHn7soLY8JHR3c2JSvf/Iw9NZSolHBqiUZfPuzh+WrPLh927Hb7X+LzDoQDKDVSoydVM5tt1h47BwOuWY5at5+IYWulxcwbLC5zqYb4Lff/fy62cemb7NRKCRGTCjl47fS6wgA6fUKpk9K4KEnK7nuCmNN4BNibcVPTU/kvpkVqNUSzz2WxOwXbGi1EkuWu1i+ys3Ym81ceZmRI7khxk0u4+5xMV5Gj1dmz8EgD9xt5YdPM2pUiQEOHQtyyaXnVwlrt9u5tNelpEab0JoWaCQtLmHn0IEt5J+IYMy7kBac4ZUNgChpzcp3DwJ2Bl+ro0kz+GxRRg1B+uznHHz3WuMbkQiRmuD+udh3KIja0aRBh8GDCy164kikmVTf3mglPakihwJO0JQ25EePsurLVYy9dex5jcX54t9oD81mMwVFfiCWuRUiVlX96dvpJCUqefCeeKY+VsmyN1OpqIqya3+wjvgRxFRk3381lWtHFTP4SmM9nsfsTBVXX6rnk5ckuof61buGiAgTkNwUl9R/2EIIFn/k4a13/RQVKYhQhg83LUQHjA0ILihlDU2btv/b41FdWUzTXjEnstouowo33OakQEFSSpRJ9zm4Y3QcRoOC4ydDTJt9mqNHI6z8MK1OEEuplLjvDisTZ1Sw/3CQzu1jwYgTp8K8tyRAIAAffe5m7HATX/8kSFVmocHIEXYjhIwCJRHCpJNDM9rh9qxl3pPxPDzVwhVDyjHltkIlqVChwhRN4siRI+eVyT4XY8bdz4w5o/h8cUqd51xQFGs9f/DeBEYONaNSwZffeXj/UxclZUGqbdGadtv0FCUn88MsWe5i8h9UV8/CYFBw/dUm8grCHD8RrhP4PBdT74pnyLgSfH7Bwg+cbP0uu54NBrh5sIlrbilm+n3x5BdG2H0gyNOPxLipN/4WxqBrXCiuIVw3eDRPP/ktPpSIpMM88UjD615igpKLupnILTBTKZ1AEjTI8wmxNr89/EZEhDnGXlSoCYoAJxR70cX5uaBL/bXrx3Ve5i+y06G1huREFdOeqkRCYv6cJO681cCLs3UkRdtQWrGbtb950WokTnkP01p0qXMNQgjyOIxOo22UV+ufwr/RFgLs37uZZ540cnX/RHI6FZMp1eVDM0hmDuyjJujYqaOKfYfsxJ1dE/8An7aCJcs9FBZH+eL99Bq6G4DFr+r4Zb2Pe+534HQJhgxWM3dmAjv3Brl1chkn8yNE3Ub8AQ2jx2pRKuHu+21s+slAqUNDc6kT9z9ylI/fTaj3LF98086YmyxIksTzrzto2rzHfzQuwwbfTMGeUlqLHrFNeRiCx/0cVpQSCqrYsDXAdedUsb75rps33gqiq26KMmQibKimQBylNd1pSUdyOUBUhGOCmITQmFXs2LON/Px81v68FgEMuKI/LVvG2vBkWWbr1q0UFubRq884Bo37lGsuC9K5fYTcU1He+8hNtDCHpEAiP+3+jc+XrmTqzMkMG37Tf3Tf+/fv57KLori9MSqEs1AoJK670sh1V8bu2eOVeWWRgxWL0+jQtjbQPPoGK6+/4+STN6xYwukkkUBV0h6uvjzmH0mSxIvzjDzw0CaSKnpglGI2Jij8VCbsxWTw8d7HERY+l8SIu8uZMDoOnV7BgSMhAgE3y1a66NdLx1c/eNn6XTZ/hEIh8fSMRCbOqIglTL508+A98fy4vvG28obQu3dv5DgHY0fF07eXDm16BTZHBS3bh/hmeTJDR1VRsC+RjEBrNAEdbmyc4hApIgszcQgETaS6dGxaSU830ZfDljWkZ8ms2+Tnikti6+3jD1v49oejFOWFSBexVuqA8HNY8TtaNOT+2I7cX6KETHlUKk/ij8+nqb0zFlHXfqokNR3Ehez0ruXl+RoMRi3u5ENoCxIwS1bsESMFBQXk5DSeUP0n8G+0h2lpabh9BkJBDzOnxHF5v1pfaMwwC59+6WLGU3YU7pigjqQJUhLJb1BLQwhBMXm0pmvNZz7hQZ9exbQpBp6amkeKt/54CCGwUU4OtYKlaTRl4y953Dq5jKdnJJKTpcbrk/lohYvXFzvY8VPDz/LN91wMv97E6jV/jwJwzc9rcbqdKNBhwIwXF6XmffTsqeSFp6y0bpGBzyez7Es/L73pQKOr5pHJ8bRsoWCD2gWRhvelfqWHU6fcpDibEiKAHw8VFJMiMlFJaiopQYWaLJrTTupORA5TQj4nOEAneqNBwx42kSGanukC8lNKPgbMZPyhDd6rquLKbipefcfBjTdP+ts+gFqtRquGR56p4rorDDhc0Ub54H/6NSY2hUaFXVlKghzr2goKPyltqpj1UN24iyRJTLs3gd37g1x3hYHKqihXXhY7ttsjE47AopdT6nE/m4wKFr+cwsRHKpk9LYFFHzqZOTWBnt105GSp+HBBLDE0aEwJI2+o9eV0WolIuHGBzoaQkpGCNU6B3R/lBAewkoQbBxCjM0ql1hZHRIRD7KCN6FpTyBARYXKlfUREGMs5vkNE5QdzBUGvXKfo5CwSE5SsWpJGTrd8vl4dQBeOR1/djiYijd8/rmDNmoMsfD2efYdC3LWqHJ0W9u9X0J4LKCaPk+JwbKyw0I4euLCRy35mTZpJjwv+Mx/hj/ivDX5u2bKFJUuWcOedd9KmTRvWrFnDvHnzeOWVV0hKSqr3+9tuu43Ro0fX/D8ajfLwww/Tu3fvOr/T6/W89tprdT77pwOfACdy9zF+qJqDR0J88GEAk7Px6rQsWhBnLq7Z1A+52kR+oYNTp8O0b9P4tXVpr+PQsSpUZxTK1JKGZqI9pzlGS+oTjpdRQCK14iJJ7nZ89fWv3HiDkokzytnyXU6dbLdSKTH5Disn88J8/p6RkuLzN+rRaJQHpt7OkcObGDHEwKx74wmFBO8uczJ9ThVT7rKy5jcdB45Gef2ZeFzuKFHROJG7RiNRUBQh2dW1HoeLVU7hvY8PM+bmhtuRlnzm4tor6hrQqROs9LiygEcfSOCRKbHMz7BBZtq10jDirlIABl9l4tdNflqYPGzcuJHrr7/+vMehb7+BvPPhKtQqeLABQaH5bzto01LN6aJwPQXPN9538NrcZBQKibKKCCoV9ZTPz2LG5Hjuf7ySUTfWH4MH7rby/AI777ycypRHK3C6ZbZs9/Pdxxk1WaBe3XWMvtHMuPvKUCog91SIy/vqGH1T3eNFIoK3l7r56tsp5zUOo4ePomW0S522YosUT5nHhORMxfyHTZ4kSaS4O/Lp8nXsOODh66Xpdcj2Rw838OUnp6Cq4bL/EsUJ8grChEKipl3V7ZHZujNAOOk0vqosDFJtS4VXuM8EDVQk0Th3TxKplHEaM/FEpCCFp4vOaxzOF/9We5icnMza37yEw0mo1RJ7DgTp1E5TQ5Z9YVcdt4+0cN3oEixmiUm3Wxt0mFQqiRuuM/HdGi83Dap1LKJRQVFJhDfmmVjx5UkcxyxYzxGLCIsQR7Sb6NolitMraqofz+KuKXZ2/phCkucikiUlSDGn+Rh7aCE6YJHqzsdKqZiZE5/72+OR06Qt+4+soWtHyMlUEdI2zL1Zkbib9xYZ6du7ttKpdQsNX3+Yxqh7y9h3KMgFXetXMkwYa2HxMievPJ2MQgFvvB2gSdkVSEgsfvYEz71ymifnzWPhE+9jlZKwknRGxVM+R2gvjN4QewbxViWvvmhh8vjj6M4IQplDieTm5v7t4Ge3bt1QGy/mhvG/MfgqI2t+8+FyRTmRH+Gn5Zl1uEtvGxnHdVcaueLmYgaPLebLDzJIS1Fx+6g4Fix2UGWP0qp541UBndprees9LwP7N55Qi7cq0aglhBCkp6jqBdfPQqGQsMYpee1dB9/94uXd+Sn8tN7Hg49VoyvqQoebzo/PqHPnzggpDofDhUi007JZ/eDCWXTrqmTV19uwihSMWGqEhv4ISZIwCDN7+I1E0nBRzXHLOsaN0aLVmskrCNcExgF+2eBl6ecuvlmaUee+Dx4NMvreMibfGYfOEqT7Fbk8/nAm4+4rRZIN6DGyn9/JFi0wYsaHhyJOYsaKRq/8Pxr8/LfaQlmW2b7tZ55/2MTT821076HEeSTCH4uZrKU9uHro73z4rpVpU4wMWXsQS1W/euPpES5cEQ/rNgaYPT2hTuDzLK68zEDbDnZ6dNLRNEfF9DlV7NgTxO1Q0dJxOXrJSIUopln2KZZ84mXbd8lIHiOZKEgkg2PrPfQfVMBjM4x0ahfrUnlmvoOcbAUzp8bzytsOdm9TctWwFn97XN5/7wOO7zlJV9G3zj1qJT1d5D5Mfmgtj87SEpVjXSafr/Ly1nwN2Y4+NUI3+FNJEq04wO+0oRudpF41dg0kCkwHueHam3BWxrg0LUlmmrdoTsuWLdmxYyvzX3yE/heH6NgmTMSpAklJdeB63vnkKAfXn6Kp7+IY16AEuqiB+IoUFsx9i7bt29CxY8M0U38FarWa0vIIH3xqo00LDWNvbvi93vi7j/G3mOsEPgE0WjCrTDTrUU7hCSfhiqb4IyHsztgad+N1JvKLwny1wsiTz+zg6BEBSKSmyzw4XMObH8Sq6y+6rpjLL9Ez7M4SLrvYwKn8CLeOsPD9Wi/rt/hJTlTWSXyfi/RUFf6AoKIqQjAoEAKyc85vbVAoFHTu1gVZPo0kSaz6NIF+127noTFWHp3jpHx7S9JDTWsF+Eimq0jiEDuwUUFzGj6fUlKRokhn9sM+3njfgUEvcfGFerRaBatXJNJrQC7FvlzSkzRU2sO0DPYkLpIYO48Mqa4mWFR5VISPkyRnNbiHU0sazHIiphOdUKJCpT3JEdU2ukUGoHWaOHjw4P/R4Oe/1R4KIaisKGXEUFOdwOdZjLzRwgefutld4aQ4/Vfun6IjEtaz8JXtpNm711QuRkWUE9I+ZIMDR7AUayQNt6EIOS2f1R8lkJ6q4oWmhbiOJGORk+qc/wQHGhSMSbVdwKrVa8kvKMNqVaKQYu/S4KuMfLTCxT23Wuv8fs0GHz+t8/Huq4ms+MaN3+9Hr29cOf2P2LhhIwvmvEUn78U116IRWtr3LOSLjxJr7KLBoGDCGCOd26mYMC3AshXFxBlU5Mu5JIqcBoPChdGThA+GUKMljSysJOHHywF+xyIS8eGm65m2aIgF9HNohUXEk8t+2tKdeJIpo5BSTlNJGR25sE4FNMQq7F2Jx0hNU7P4kzCbt036y/f/R6xa9QVpqSrmz0liwkPleLyCCWOtZKbXF1pb8a2H+DgFr8+1cus9+/BX+UiTm+I0FPDUvY0/gzHDzKzZ4EOjkXjhDRtOl8zeQ0GMBgV9GxDggpg4tRCCvr30LHjPycypcPxUmN7d9TX2sX8fAxt/99O/T2xOr14T4sLe51c01rt3b17yCaJECBPipGIfsqygqahPVZUmZVMmTrNXsQGtWonFpMSaHGbSUDUrvg5zMPc3dBErSaRjTK/mq8/iuepmJ9OerOLjt+uKzZaWR5j1tB1HhZa29CCBlJo1NkGkYS5NYMq0DezdnMz9SokDhwP8slJglCy0pn6Vr1boKeIU7y38gDvuuOO8xuB/wn+thNzq1asZMGAAl19+eU0mKykpiZ9//rnB3xsMBqxWa82/kydP4vV66d+/f53fSZJU53dWq/X/yPULAa2aq9l9IIjPD8o/iVMrohp83tr24RZN1Rw5HiQaFeSdbrx9JK8gTK/uWkrDpTWfKQ1evMYijqu34xcxrzokgpwSh6mijBxqKw1UkpqCUyre+8hP316GOoHPczFtohVjlo1w6PyyuQAvv/QEp09t4psP03jswUQ6t9dyQVcdi15K5eXZySx4X88dE5eREG/iikv0XHSBvlHhC4DVv3ixVyuIl1PrfedV2VApYfnX7nrfHTgSZPUvHnTauouD2aRAo1JwTX9DHSPQoY2WnKyYYwowbriFoycChMPB8x4DgD59+vHjr0FSk1X1WiaEEKzf4mP6pHjeXlo/GOLzyzXVuEUlEVo3b9wBSUlS4fE23IreoqmG8qrYM0xLUWHQSbz4ZFK98ne1WuKl2clYLAp+/CyTtb/5OV1Ym7mqqo5y4+1l3HbnE+e1wPt8PvKPFTbIp+j1SMT7mjXwV7F3lupkLGZlPZXRVs01tO3mw66uX/FbIYqRZA2Hv2/FkFuqkOWYevO1o4pZ/EoKv36fiLnPNopTN1KZuIujxvUcVewg0axBGFxEaPzdixAmgVQOsg2lChKSzr8a+Hzwb7WHBw8eJBqRuOOBMsJhwcnTYTq2q7uBG9BXz5ib4jiwT2LpxwF27g00eKzmOWrKKmLzN/dUiBHjq2nRsZJj+3QMGGTjrtv0uLN2cDp5HZUJuylN3sIR81pmP6Vkw9dZzJ+TzC13l9aIaWzfE2DbWjOp3g51SPQNkomO9OIkh+qcPyB8OJRlnDhx5G+Px6DBN7H08xivVbxVSat2UTx/EOkICB9BrY2f1oT49EsPoVDt+yxJEnMfSWTRR3XthMsdZeYzVTw0u4rcvDADRxbT+5piAqdj2X2lpCIj1JaUUBu8bj9YwzVCOGedKZsop1qUUaHPZcIdtYHVvj11CEttK5dkkP/jefLiy++wex9s2R7klTnJzJyayLDBpjqBz7NISVIxbpgZhGDKo5UMuLGQF96w8cM6LxWVUY6eaPw9PXYiRJxBQ0VF4wm1SESg1UqMutFCVKaGr/IshBDkFYQ5fCzI8ZNBXl9so7gszDXDy7j/HgVJpwbgT3Zw3wMTz2sMNBoNBn0q8QYjpkgS+YWNV7DvOxREAH7cBPDXu8ZzESVKW3pgo5wXn9OzfGkCer3Exq0B3vvYWedv57/t4L35qfUCvh3bahk/wsLMudUorQ7eeTWBJtlqflqehcEcIZ0mtKELDqo5xWHsVNKSTmTRAnOi8f+ouvG/1RZ6PB6SE2ObtUBQsHZlFtG4coQQRESEalFGlShFgxbzyT5cO9TJoNGlqOId5GV9R5F+LxERRhZRSkQ+R9hFx+ClWA16hg1qnBNtxPVmPnotkVefU+O2q5k/JxGNrCdEkArTEQK6Ktb+5mPhOz6SPG1xYSPxDIdYkq81YncfHr7LzFVXhrhnjJ6T61qya5dMl77lvDg/gMsJB/b+9rfHZeErb5EjWjcYLFdISnSObFQKiU+/cCOE4Pn5XtIcPer9XiWpaUknCs+I3ykkBUpJRamUj9fuw3ggjSblHWlS3hHTwXSeeeAFXnj2BRa+/gDfLBE88aCWG68zMe1eHT9/ouJ07pcc2HWC5r6u9URWFJICU3Uij854jCNH/v560LZtWz7/upoVi2O87sdO1K8QCoUEr7/r5LZb6ie0V38fwuTJwRUI8vUqHZOez6dFNydvL3UAMOYmMxu2+tm6y8/HixPYvz2JfdsSmDnNwMdfuPnxs0y+/CCD7T9mY9ApKC6Fw/ldyUo3svtAgA9eS+PbjzIb7D47Fw5nlLKKCMOHmJg8q5JRYyaf91hkprdh0Yex4HR6qorHp1uIRmVW/xAhPli/PV2SJJrTHg9O9DQ+//GYsTlkFr2YyksLa9dau0PGHCcjqSL4cJNMBnHEOrIiIkypOM1RsYfCcAFul9QgP/ZZaNERIcY1mxFqS3q0JQXkgkb+j8QB/wr+rfYwGAwSb5W4Y1Tj3LmT7ohD6Dw89aSOu8ebmXSXmedfkfG2X89h/XqO6DZS0XQts1/2c3x3Kjc/kE9+2i/c80QZO9bHqveUSokfv0wis/9+SlI3Uqg8Sq44wE7WY8BMltS8zjkjIkwAH3JQRVGhxOgbzXz5QTpjb7bw7KNJnMgL0XtgAa8vtrP4Yyc331nCPQ9VcfMgC7Pm2bi8n5p9+/ad11jMf+5VMmwt68wxX/IxnnvK0qBd7N1Di0XnJ77wQmzH0hHqAMe0vxMWtfYjLEIc0/yOQaNCE9HSjb5kSS2wSkmkS03oSl+qKaMZbRs8h1VKwoOLPWxiH1uQidKSTlhJ5BA7qBblNb6EWzg4rN1IhDCvzzVhNbf6j3yAL1e+R9uWGnp01pGcqOLrpRkMHlvMRytcBIMxXY5vfvIw7I5SXpmTzKKXUrl9io34yi7IMuxjC+WaE6SnNh53SU1SsWm7n937g3TvrOWWG8xc09+IHOVPE7fWOCXBoEB9JmH+zkdORg+rTa43zVHV7FOqbVHe/0zFDTecn1By8+bN8fuVdKEPeoxIyigKJA6xg4io9XeFEOSLo4QVPu69W0vRiUQO7bGybLGVZZ+GkE+3onXkQrJojl2qIBQRJMYrWbIghd+2hLh+bBlHjocIBGRG3l5F74u97PmibY3/uJfNdcSy1JIGVXUW36/xIYTg8XlONHLjMQCFpECJikBVgK1bz08E73/Cf2XlZyQS4dSpUwwdOrTO5507d+bYsWN/6Rjr1q2jU6dO9Qh3A4EAEydORJZlmjZtyogRI2jWrOGgC0A4HCYcrp1skiTVBHz+7AXp1uNStu36hqbZKpBl8jRlJIcbPk80qZjeF2pwuqLotBKffe3B7RHs3BfkwJEQ99xqbZCn6+2lTp6ansi6XyuwOQqQdR4uHVbBpLuSuGlMNUcKthINx5y2KGGa0b7eAq6Q1chlGbRpWV9d8iyyMtSgiHDy2Knzqubw+Xz8tuF7brne1GCl4sU99TTNsiOEQKmIjWdGmgqTQcG6Tb56Ze7VtijvfeLC7VYgEEh/SMNGLRU8+0QCH61ws+oHDzcNMqHXKfhhrZeyighPPZzIzr3BOhyEwaBMwA/vLvHy2MN1s+59eurIPRUmPVVFfJyCwmIFF17Y629VtEiSRE5OM7z+vHrfhUKCOIuCPj31fPi5m3c+cnLHKAtK5Rni4HNizumpKvIKGt/s2x3RegHesygpixAfF3v+DmeUjHRVDWn2H5GZrsKoV6DTKZh+XwL9byoiNUlFJAoR2cKjj79Lv36X/tXbB2I8uBa54SChQsRaahtDOEzsXWoAy95N4O6pJ1j9bS4p0aZISFRRhg497eiOIqzg5HYHXfsWE/HryGqqoc8ZMafvVyZhd0Q5khvih7VRPv/aQ3amik7tNKz+PJcEd8MVpWUU0pz2hAhyUr0NvUFZV3X0H6x6+jfbQ4PBgM8LQobrRheTnKikyTkBrj0Hgoy5w4m2qilp/q7kfh3m9o0nSWpRzsoPE0mIr33muw8EMOgUbN8dYNStHtKqLqTNmdb0yJEI82YcwqFxkpzuRGH2IAdkEiwSy76I8t1aH3eMsjDv0URuf6AMpULi4H5Is/drtJpDJ4y4hB0jZsqlAkIZJ/jto0QWLl3IB+/7uf2O89/gGY1Gxt0+ixH3PM3LT6p557U4rrx+B4HT7UmMZlLMKcopIrOsHT+/aeI7g52n5+Xz8nMmBp6pWm/RVEN5Za1RcHtkbr6zjOn3xTNvVm2VwPY9AcbfVUzI17xGBTTZn8V7b31A09YGToR+RuO34KrSEcCHAQsenAT9Ph6fI5GRpqBf7xg1ydkEiSxkglYPffr0+Y/m+J49u7msr4b3XotVYnz8hZsrL218kzjwCiOni8IseDaVF96oZue+IAc3NOGJF6p56sVqvvuDiMvZcdmwxYdOMlJWqKzX5hMKCQ4fD7HuNy9XXhKbwz06a9m0LUC/3nrKKiLMeLqKPQeCGPSx7HcoDCOHxnH3rXEMGlVGwGuhNO0Ejz8zi+bNm9e7hj/DkSNHOLHThjcSwiw3Z+78I3V4xs7C6YqyeUuEnlyFUlKSJ45QTXmDlemykPHh5gQHsKhNJCeE6NdbT7/eem4fGWbI2BJmPF3FnOmJlJRHaZajbpC/DGIc2Z986aZLBy39byjm22XpWMxKXnrGwoyp+8hwXEDzc2hBhBAcYRc3XHpdvbnxT9nDf7strLKFWLrczefvxoSzxozWsOSD9VgTI9w8VItOC199E6KsWNC7R5RX5maQlaEmEhF8/aOHWc/8gKtaSfMWEqIgCZ3dgKSOEPmTvHQoFOP6Sq3qQtmmMhbJh9BYPXS+ej+jbtESDgvufMCHt8JCD0mFQiiJEOFsikon6dG5O8KZnHKJlMfpgighl5FmtOcUB1GrPY3e959BlmWCviBGGg+AmISVz1cVcjw3ytJP3YRdxgYVnwHMkhWfiF1oRIQpJo8i6SS9/VfV+Ru1pCHb3oZvVn3Ad5/GYzYpkGXBz+t9fP5FiGgULu4u8ftPynr35BYOTnAQPUYM+0xMHTENRYLg2VeeoXv37ud1/4vffYNZU+Np2UzDG8+mMO6+MsbcbGH4YBM6ncRvv/t5+Kkqpk2Mr5f4XbHKi7c0HoeiklBVmEFjSrl/gpVePbRs3x3gy+883HidiY/eSOPdZU6GjCshGIpVaF5/tYkVi9NraES0WgVzZyZx8JidgN/HB6/FsehDJ/c/VsmD91iJyjGf0RpXf9yPHA/hDwi6ddTw7scuenQxcOzYPi644ILzGotd2/ZQ7Qjw2+9++vXWM6CvgUmPVKAJpjQ6rwySCVlE8eLC3JgYjsVB02wViQlKVCoJlzuKxazk/U9cfPpuMh3aaGjerYTEQDOQoEicopJiUsgimQx0GCghn6Dwx0Q0G4AHFzpq16900YTdbMRsMHHRRRf91/uGf2efrNVq0WolDPrGg2RGg4IsRVOefbGEm4eYkCSJQVcbCISj7D0Q5OFJFizm2gDhYw8m0rKZmpWrPUy4tXY/ZzErWflRIsWlYfpcfYrqSiVmrGRKtffjFW5OcQiBiFH8SBqcpVqee9XO7BeriY9T4fUKsrIUvPZMMpXVUcJhWDAvhcFjSvhlswuHK4LFrPjT+/4jAoEAznIXcdIfOj90Plq3aFxY86IeOn7bq6YpbYm2reSx6YJnXthIWVnsHdWYArRKlXG6ZSI+DRWOnViq2tdQX0iShFpoGu0iAUgijQRSMBNPCfnsYwsCgQEzFRRTQC6SADVaUoNtSChPoUpfxNjbR/xH81yBl4LiMAqFxOibzMx8popgUPDpVy5ef9eBzy/ToY2GT99OIykxZhdT43XoilJIklRk05JqTyHrNpziwgY6pAC27vTj9sh8vTSD9NTYnqRTOy3rNvnqUCydC1kWnC4MI8ugUsB9Myu5ZoChDi/2/sMhLuqhZfEyBy+/5WDKg/P/VgLErLeijxjQCj0J4SZk0pSD7GAn69GiRSkp8CncSIBGF+XBSYnsPxxk2UoXn3waoa3nspi9OvMYWtIJd1kmN4/bTZVNpmlVf06sK2HwsaMkJCgwaNSY4kElh0kIZJIopeITHg6xg26ibw3nq8aTzOKlxcx9zkuooAkeKhq9B69wISmipBisPPP0ZD5Y+gMpKY2Lj50P/iuDny6XC1mWiYur+1LGxcXhcDj+x7+32+3s3buXKVPqtuRmZGQwceJEcnJy8Pv9fP/99zz++OO8+OKLpKc3rIb41VdfsXLlypr/N2vWjOeff/5/VDF78KEnGTHse56ZYWbsxFKcimPEi6x6KpQe4SKotfHgE1FSk1UcPxmi9wU6Nq+O8Y6tXO3mjgfKeW1uMvHW2OQLBGSef8NOy2ZqmjdR074DKOXjVNhCPPpQKpdeYyOhsB+pkrFm4stC5gi7UAplDcG+R8QypomksX13ZaP3cjQ3RCSoQmVWNTpODWHLli0kxAUYfFXjVXEjb1BzYP8uUtNakFdwmGY5al55Opnbppbz4zovo260YDZJfPOjlw9XuNBpJXp0U5G/rojUM8IkFaKYYvIQ9ggjRkdp1VrBlEnGGsGmu8fF0amdlu/WeNH/ocLlo889eKuN5OXXrwyqskVJiI/9ft1mHypNBhdddNFfvv8/4rL+/fly5UmOnQjRpmVt9aZGI+HyyEiSxNsvpvD6uw6uuaWYJtlq3J4YN8fpwjBNstVkpqtwuWOE0g1ltV59x8H11zTMPbfwAwe3jrDw+y4/rZqrqahqvBoKqJk7KUkKkhJizqMQoFL5eXfRS9xww02o1Y23nP4Rfr8fWRWFBgqc4kikmnKSqV8VCqCMd5B7quGgr0YjMW+2hY1bK9CUx7Zs7eheR0E7M9qK43l+2nMBInt9nb/PzYsJTj10bzxPTU9EluG7NV7W/WajxH+UjEjbOr8vEwUoUKKXjOgxopM0GI1G0tPTMZtjjsX5vCf/E/7N9vCyyy7DZBYUlkb4emk6J/MjTHm0kkAgxq0z6jYn6cWXopY0yETJpwCH3UfVzjg6dHfStZvg5ecsNMtW8eFyN16vjLPaR4/IFXV4jVWSilZ04WDIT9cODirtUWY/nMi1l8cUGO2OKPPftrN+s8ywQSY++dJNVTU0o3GeRiMm8i2biUYVXHOVGp0B5r5qY9GLyYx/4DMm3P3A31KzvO22u/n66+VMm72dYEiQmi2w6w9wrOwAwp5Id/kSJHG2nTOJqK85Dzz4G01WKGnfRksgICNHa6v33njPwX13xNVrHevZTceSd+GusQdJs8U2okpJhdtWxsJn4shMS+eqYaVEtG5kD4TdKtrKXTFgxl/m5dbhR+k70MbD9xuJuk1ERZTSxBPMfOoRsrMbb9H+K/hyxSLmzKidzzqthNvTuD3yeAWWM4mapEQVem0YjUbBc48l0+GSfCY9UsGzjyZiMcd+c+p0mFH3lBIIyOS0DnLqJAwa6eH75amkJCl5foGdX7f46NZRi8MZEyowGJRMnRDH6HvLeejeeJ5+xca8mYkseV1fI1A152UbDqfM9DlVfPdJKv1vKGD3/sK/VRUz5Z6pNAm1o5g8AtbTlFZEmPuynYfvi6tpoTpdGGbY+AqSynrVBG8yac4Bfscs4upsxoUQHGYHEoJWdCYQ9lJQVCu4kZ2pZsoEK7v3Bxk4sphAEC7s2rhQjUYjoVJLzHs0idcWOel5RQlbfszguqsMHJno4r3FGzFUtsYoLHhxk89RjFg4sHdnjf34p+3hv9kWxq5fRhMvairpnN4QEyermHpX7YZg6j3w7U8ePv3KXcM7plJJ3DTITPvWWsZNLqNdOw07fZWEbAEUQsHKbz1MvtPa4DmXfRIk/kwlpzWaRt7hfFKa+Xjn9ZhftvoXD5lpaqploAKSSKeEU7T6QxubEAKBwB+fz4BLlGzZ6qOyophsWpGbe5SMjIbX7j+DEAKlWoUv6EZHw4Elt+Qkd4tMfDSDJ+dWIntN/NlsCuJnt/gNJUokDaRHmqCk/kZWkiTMekGblhoqqiIMHmEjVJSO0ZWDhIJ9awpxhAvwC2+N2rhPeMhlPx3pVetf2CBcHeKBu6bx5c8rzqsNft0vX/Lcj7G5nJ4aq3D67Gs3o+4tIyqfUZjPEzz4eBVvvOcgO0vFFZcYWPdrlF2btZhsTdEkb8dsUpKW3pp3Pq6mZY6PxHgFW3f6WbLcRf+L9YQjsXb0rHQVQ642cv+Ehn3yaffquOuhfeRkZfPMrCQ2bfPz5IvV2GwRxt5XxlcfZNThQ/Z4Ze5+uJw5MxJ5YJaDO0ZZGDpYx7LVp8/7nVdKShwVOsbebaN3TxV3jTOTVxAlHGo82S+EQI2GPI7Qmfq+eViEUCZW061T7J2MhOHDz9xYLBIuT5Q4i4LH5rpQSyoUKCkXRXhw0pVaCoZEUjEKCyc4SAcurHcOm6jAgKmOoJQkSUhCQUgEawKG/82+4d+xhdFoFKdTZtWPbtq1bjjIt3xlEL0vnUB1mG27AzUCr8tWuvlwQWrNen8uRgw188yrNjZs8XLpxbX+XSgkmDLdSaqrEzr8VFFGtSgnUUo9Q3e1h/ZcgIzMSXEQvbCgRkfu0QB6SYeWFiDgQNEJxkyo4oLOeg4fBkSQsmol+rgQzXI0rPoxyMy5V2M0/jUOcK/Xi0pZfx8VjSjw+2X0jQSHyypkVKhx6E/z+H16rupv5Kr+RmRZ8MoiO6eLVDz5UGJNEO/I8RC33fs7rqPdMZ0pQpGQiIpoo8mkMCGUqFBICrJoTlD4MWAipK8mGldJWkUXrHKsdVoWMhWaQjJ6J3L/g1NRqf5+eMrlDoEc2+eWlEXp2E7Llx9k1BQEybLg9XcdvPy2g2cfjSXQ09OUVB4I13TZxkcyWfLxIe65zVyvyMfljvLld15efDKJpcvdPDKllt7qrrFxzH2lmleerh+kW7YylqR/an41JRURJoyLqxG9hFiC6KvvPazb5KVHlxgX6OFDm5g06b7zun9ZlrGY4wi6AuRzjAvpj1rSkKHMRNn8OE9M03PxhTrizAY++cLHC6+66X1NMddeqSczXU16tEmDiRozCZw6akITMhNSu8jons8nizNrgreBgMxTzxfww2dOUp1dMUgmUkU25RTXCMGGCLBng4VWcjdUkpoKHFRJxSSJugUIQgiqE/dj1rqJRhQ8dp/EyhXv8/Tc1+pd19/Bf2Xw8ywayhz8lWzC+vXrMRqN9OzZs87nrVu3pnXr2rbvNm3aMGPGDH744Qduv/32Bo91ww03MGhQrUrX2fNXVlb+qeJjIBBAoYzjqZdyee7xZE7mh3np5XVkBNuRTAZRopRRQKn6OPcM1dKlgxGtRuL9T6K8+nStMtmwQWYS45Xcdn85LpdMYrwClyemBD5mmIW1v/m46AI9zXLUyLKG1xd50Jd0qHHWzkIhKWgrurOfLSSRTkgEOc4+2tIdg2Rix66dlFVEatqrz8Xjz1dhLG9HcodkSktL633fGGw2G0LUrVz8I6JRWP3Nd0x54CEee34CHy1QYTQo+PzddLbvCfD5124OHA2ikARvv5DCBV11eH0y7S44SpwrmVJOEyFEJ3rHKgdt4N/q58HcHbzyirqmWgrg4y9cPDsrZiiFEHzzo4+5L7mICzWnTeu6wV+/X2b3/iDzn9Lg9si8sMDBpyt+OK/7/yOGXD+WX378lLH3lfHDJ5k1i5IkSbRoombn3gAXdNVx/93xTLnLSpUtVsX56Vcu7nignO8+jgkOzX0kkVsnl/Hmcym0OtMCH40Klix3smtfgB17/Vx6kb5m4xSJxJSg9xwMcPkleu6eVskLTyTxxvuOmiz4H1FaHsFkVLDqBw9Ll7v45K00WjaLnevg0SBTHz3C9OlTmT798b98/zqdjqgxTNRRf7HNoCn72EKCSK33nVuykZwVZP+hMCfzQ/U4UQFefsuOwp5CilS/Agxii3xI5aJYfYAO8XINJ10wKDNzbhVffpBes0AqFHD9NSYuukDHFTflUuAohcpMJKGgmnKMmGlzDrG6MmxCodRRWlqK2x2rOvnjPFGpVH8rUFbnHv6F9nDJBwuZ/XAiLZqpGTGhnNkPJ/DYg/GMva+cru30GCtaxwKfQuYA20inCc1oFztuEHxbfQy5aSvWVC+uKg3x7jZIwtmgoBtAM9Gevfs2s/LDZDqd014fb1Xy9CNJ3Dezgp37gnzxfga3T7RT8pMXQyMtcz6VgyGDNYy43kzbVhoy0lRs2x3g9vsruP0WK2+//Qp33nn+1Z8ej4ewL49vP6wbLLjgkgqs1d3rPVOlpCSpsjuz5+3k86Valq30cvy4YMfeABd21bF+i58ZkxvezPbspkMZX4Gojs13IQRJyYLMNBXD7yplyLUGkuOVvPCYmXTRpSbhYcBE6+gF7P/lKMP2ngI5m4oWJ3ho+hSuHnjVf2QHAcrKCuq0uHftqGXeqzYGX9Xws3jvYydbdvgZPsTM9j1+du4LEA4LKqujZKWruOISPWMmxdTWIxFBeqqKp2cksuB9J998mE4kInhkjo1Lri/CYpa47ZY4fvoss2asZVnw6LPV9B1UhE4rMeXRCjasyq5TKZqVoWbRSynccncZKUlKcvMipKfAL7/8Qt++fc97DPbu3kdTqTPNRFvydD9zSU8Lry9y8eHHfpRKcDglwmFBUqAFTaTazaFG0tJWdGcvW7CKRKwkEpC8+KyFjLhJRWqSmo8+3UbEZqVNq7rr+U3XmfjpVx8vP5XEyLsq2Lat8YDzyfwQyWe4eSfebuHtxX4mTHWw8sNEpk22MGZEhBtG7+fgQQ0mLBgxk0w61dXFNfOjIXv4v9UWAphMZqpsMcqKiqoIB46EeO6x+mMx+GoT6zb72LUvUEe8sF1rDfFxCqbcGcdsu50jx0+jCGtZ9YOHawYYavyBs/jwcxclZVGyz2HI0lY1JZxm445JduLi4MeNTnb8nMO4CXbK1jrxJB4jEPHg9KQTJ6cQEkFs8QeR4m2YLFEsoTBHT0GrZnp2VbhIJYugV/G3bUKLVk05uecE8SK53jOURZQyTnNh9ApUkoqoPco2fkFGbrAN2Sc8XHihgrI8BSKcjD5TieqwtVG+fdWZzfSwsXZUh3tileJqbaCvHRaRw2F20V3EOFdPc5zWdK2TWIVYJWlKaTMemPggHy5f+pfvPRQK1nCRQ4zT7/aRcdw+MhbMeujJCopLvbRvo+WGgUYcTpm3PnBSWa4gUmWmSL2Vq3sq8AeUVDnChMNRjp0MEQwJVi1JJC1Fya79QZQKmHyHlYUfOP9UOblZjhqNWiYcjrV19u2lp3cPHaPuLSU5QcmlQwu54VoTbVtp2HswyC8bfFzRz8jMx31kll7Kso920qRpGIMp4bznQ2JqIqpjWkQ0wJaNSjb86iLo0yMULrIaCdBUU44SFR7JwTGxlxZ0qCkw8Qgn1ak7+XhBrDIwGhUcO6LgyM9puCx5XHaJiuuHhDFUtseAkwqKqaacLlxcbx4mS+lUizIOiu20ILa/iooIJZymilI607vetUUIoQ7pOXToEAkJCf/VvuHfsYUffLCYbp21rNnoZ/yI+sUcx06E2LwRsqUE/E43eQWF9D6jmSLLNLhvOXvuZjlqbrvHSXqGm369tDGBwt0ycba2JESyUWAnTJBS8ikSJ4kSpR2xgx9hF+25AL1k5IjYTUs6kiwysJmOE0kpYHAfBV9/rSHvh66kEhODSxBBCkIHKZLKSExRUV5efl6UYAoD9YKQGlsOSz8r5p7b6lfF+/0yu3fLZGLCp/PTLKd27E4XRdixN8inb9cVDm3XWsOs6QamPbEFlVWPQgFxFVHyKvfSMlJfjEYWUTw461Tl59CK/Wzmop4ySxYmMe/lY/yy5iByVIlaFyEY1fPukpVUVjZeTPVXIIjyypxkht9Zgsmk5IdP6+7rFAqJ+++OZ/TEUgqKwuRkqTldECWO2vVPISmQS7IYNCafOTMSuezi2PPYsNXPs6/ZmfdoIq2aaXj/kzIWf+RmyUcBggGJ1DSJlAyZWyaU8tT0RNq01FBWEeHtpU4OHwuSmqwkGhH4fIIu5/CnHzwa5L6ZFaQmK1j/VTb9byxCIUFpSdHfWhv1Fh2nig+hQ49a0hARYRQ5p9j2Y1adgPhd48wcPuGnYxsjd4yOY/SdNsz+zEbXPLMnBx8evDmH2Lg8uQ6Xs06n4NknrRzLraJirQujZCGVLI6xpyb4WWU4SZw/s8bOJiTLGDIOUX7KhtXdEg06nNhwJR9i6lQFpZUGvvnezU3XpfPOqB//dCzOxxb+VwY/LRYLCoWiXubK6XTWy3D9EUIIfv31V/r16/c/Zh4UCgUtWrSgrKys0d+o1epGq9v+jHdr5owJTL29msFXZdV8ds+tUWbMzmX5ykMowwYkvReLXuLHz6z8aEvGrS/m8WfM9Rat/n0M9O9j4JcNXu59qJrNP6STmqzG7ojy/Bs2PlyQxherPTTNVjH3cy9No+kNTnylpEQttBwU2wkTojVdasRerIW9ufymrSxZkFpTJm53RHns2Wq2b1bgVJzihQee+tN7/iM6dOhAtUPPF9+5eeyczF4wKHPoWAilUmLREje5+/PRaDRcdMkkhtz6JlPvFHTvpEGnjVVE5mSqWTAvuab10mJW8uxcPTNn7yJqV9CFi+ucVyfpyarqw8Oz1nFVfz1KpcT7nzrZti3KiPF2khKUFBZHcNgUaJ0tCFpLuGOstebvPV6ZG8dU4bErWf2zl0fnOsnO6ktaWtp53f8fodPpUKgslJW66Xd9Ib276+jcXsuGrT72HgyyYaufz99Np2NbLQpFrB3khTdsfPW9hziLgvZ9T/PgvfF0aKuhf189N91eSkK8gtRkFdW2KNX2KNt/zOaN950MHldCZqqKuDgFFZVRrrrMQHqqipffcrD4lRRefcfBPbfGMfOZat54tu6mIxoVzHi6ijtGWXhxoZ3vlmXWoV3o2FbLtx+l03PgUu6/f8Zfrv4UQqBSqzjINjqJ3nU2L2FCyETZyyZyRCsSSCVCmBLpJBXK02TnJWNyNmXIzXtZ+JqZSy7SIUmxarHn37Dx069eQmoNZeYdSCY30SgoHWnEe5pjjzuOuWkZr9yhJyXJx7pNEgNHlrBgXjK79gcZfn39zCDEuAZH3miiTUs1s546gaGwGx3pWa962xvxs33zDm688cY69/pP4d9sD3/b+D1fvWtCrZZY9GIKby11cuBIEKc7yvpfZTqHY4t0BUXEk1wveK2TDGRV9WFX9a90E5eSb92ExdUMGhleA2bcLlEn8AkxZ1GS4LEHEnjwyUpkGYZer+bp349gcNWv5giLEEFdNU43rN/iY8lyFz6/zDMzk2jRVE0gEKGiLP9vPefS0lJaN69roG32KCGXoU71yLkwShaOHRPs2BPgpZeDpJRdwl2jciGuCq1Frsfbey6SEhXIJ6IohJICxWHSkoNcPqyItBQlw4eYuHmsnWR3rwbXjJRAa477nKz8YSlZWVk1AdT/FCq1DrcngNmkIBIRzH6xmuxMFZ9+5a6jlAnw7c8eyiojbFiVzaAxxQRDMn176Zg1r4o4i4KHJyVwxSUGbri2vqjR1z95OXQsSIc2Wl6ak8jJ00G0upiw1rlQKCTmzUpk+54AnduqqXaIekqYENtYPXRvPB9+7uTjL9ykJar5dc16+vTpc95joNVpCYoABeTir4hjxYstSZADFDlOkUkzWpFGhDClnOaA2EZ7LqjZHBklM11FH/aqfiWtXQlPPxTHVZcl1TiykyeYuOLmYrIz61YvKJUSR4+FmTDVzrT74nhtkZuf13u56rK6yVIhBM+8amPi+Ng4qdUSiQlKft8cq27YczDIog+deEIhkjMFTns1bX2XcEq7i97t2zXIm/pP4N9sCwFMZguRUKyKePEyJ2NvblyIa9zNFlZ846kT/AS45CI9Ux6tIidThT+uEE91mBuH6bj74QpaN1czbLAZr09mxTce4q0KFr1m4d77fiOr4lKUkhIJBcVHrKgPdiJCiKD+BGMn2Hj6MTPX7d3ClHuNfPVTFLdrG/ZArGto6RupXHxhbC7JsuCr7z08Pd9GFD1Oqslp2uRvP+PH5z7O+Jvv4JhvLy1Fx5r1NSD8HGI7mbSoEbesohQLCRRwnKbU7ciQhUwu+5hwsZLVPjftO/Qn/2Q+pxV5aGQtSpSo0dbxdVxOBb9s8OIsiCetgfZPvWTESgJVooxk0gngxSQ13KKvl4zknzhANBr9y3x3JlMqv23zc0nv+m2RoZDMqh+8fPlBOl061M6BKXdZmfOyjQ8/L2TOnXG88b6L9FQVzbKKqaiMkpSooaQ0zG1Tyxh5g4Wbh5jQqCU+/9bDRytdjLjezKBG9DcOHAmg08FX38doozZs9fP5N25aNlXzzKwkVq728NB9EmpDCKEOo1cZWPVWBum+5qgkNcaqNjz/6lE+XjnyvOfD5Icmcc+hW1i5LAmLScHAYRV4fDKWaEKDPmNA+DjJAWRkeomrsFHOPjaj0UVJTIROXRQsfdRSk7R/6z0PWlsOybQh6Mzhu9WbuPDMMbVCzx42YSWh0Sq4tlI3tot1nOIwPoUdk0WgsWfShYtqWkLPwivcRAgTr8ymtLSU+Pja5OR/o2/4d2zhVyvf5v1XklCrJK4eXsydo+O5+XoDkYjgo898fLgsTFr5xSCBZHKTnlo7xuGw+FNRPYdTxlrZFb8ryNfVJ2nfVkn3bmoOHjpOtS0IXjNK1FhIIJ8j6DHVBDvb0BW9ZCQgfEQJkyJlUm08Rr+bS5n/TDJ9rqqkhatfnco6jaSlZaQHJxxbuejaKDt37jyvhOidE2/ntRlv0SJSK1SsC8bz0lsH6dZFTa/utefy+2WGji3HXNEldv9eCzt2u+nWKWYj3v/EydS76guHfvyFizUbfWz7KbOmi9TtkbnvkQp2/bSXTG/Xmt/KQuYwu8imZZ3jqCUNRmuEr5Ylo1JJvPyMFTFX8PuuAKXlUb76AY4fP0779u3/8r03hHiriTUb7bi9MlPuarxzdPwIC59/46FXdy2+SjPxf3gPjdEELruonN9+9/PyWzG+3wu66Hj/1VQy01Vs2+1nw3rBybVpJIebYpRUuHN9nLYexqUp4+Y7S7HGKXC5ZUxGBS2bqRgx1ELfXnpefcfOzXeVkBCvIhIRqFQxarZQCL783sPgq4x885OHZs3r+0N/BXdNuoOZkx9DLbRERRS7IY9ZD5nrVQIHAjJHjoeZ/1QsaKjRSMjUrzg7ew1RogTxM+J6TaMidrOmmbhz90mMjm5IxGgGhRCcVhwhLIeoUhZTGimMacgow/z8VRIbtrpZuGgrdofMhZ1UPDQlRne4eJmTu26LdU+pVf+c/fu/Ivj5TxpziEV/mzdvzv79++tkpPbv38+FF9bfqJ6Lw4cPU1ZWxoABA/7H8wghOH369H/cwvdHnDp1Cr0ql8FX1XVo4ixK3p6fhEpbQZwlzKJ3INN2MWbiYm0SBMjKsDV63GY5anTBJIaOtHH11So2bfPzwhNJpKWo0GolJkx2E3RpafYnGT8VahJJrSc6YyWJEydMjBnjRx1fiVYDHpcSfWk7mkVT2cWG827X0Gq1DBpyC19/s4ihA020a6XhudftbPzdT6/uOnx+mbzCEN5wGXeOncCyFR/S75KrWP7ZYp6av5oWOTYeuDuBrh3rt+bpNCpat22Ob4uy0UCvqMhg8qwSdu+JUFwk4bZrcZaqOYkCDSbSyKacIhRBFdfeZKNbFxWVVTJHj4C5ojOF8lFmTTLj15h4fPET53Xvf4Tdbue+e4fRvYMDbzMDzz2WwMdfuDmSG6SkLMovK7LQ6xTMfqmasvIIXp9MlU3moXvjWb0sE7tTZsFiO9/85MHrN9AkS83v32ej1UoEgwK9XuL+xyvJPRXm+zVetv+QgxAQDAlMRglJkvD7o9x4eymhkCAaEcx/y0HHtmoGjy3h1uEWWjXXcDQ3yJLlbm4dYSGvIML4EZYG+WYNBgXjbjaydu3PXHPNdX9pDKqrqzERRyJmfudnUkQmGvS4sRMlGlMcREEp+ZzgIAZMuIWNi8IDUbpiz9lY1I+pdxxDWCvR6sDu86JSCXIyVcTHuVnwrI4uHRKJRgXfr3EwY/Y6ruqv49V5tVx6V/c3Ulwa4dbJZXTuoOX2kY3zjfXtpef7NR4MeqmGLuJc+IUXISTKSmNVZ/+0LYR/tz0MBAKc3Qc2yVYza2o8CoWEyajgyusriW6PVZ6VU9RgSxmAVtJhElZKkrbw8jMGnpnp5g8aQTXw4yU5qXZB/2K1m/c+cWE0KIhGBeGwYOeuMD0uK0UhKagKuQlJB2gqt6/Z9PiEm0PK30lKCpJ7SkFZRZSUJBXjR1i4b2YFE2+z8uV3Hjr2OD9177OIj4+nqKzuPJFl6ggbNYSSsii33FmBpbwLBkwYHd0RdkFB9o9nnK/676kQgopKmSQk8hLXc93QKPffnUpqkpKtu/zcM72cqmolzaSGNy4KSYFWMvxpl8PfwbWDxvL+p88z9S4T3/7sZdCVRibdbmXmM1Us/9rNtZcbUSrhp199nMwPMWdGEokJSkZcb+alhXbW/KhEF7ZCcikP3N24c9yru46DR0O0b63hhTfs5BWGeePZhjmHJEniztFxbNvl59KLG+aJAujeScuzr0VRKODESZm23f+e2Nnt94zn2YdfJEGk0Up0IixC7GcrPbi0ToLFjJUqUXpGebVbzedaSUdCSoQ1X2XVEys0GBR88Foq89+2s+ilWtu38hsP8umWKAPJvPjMMS4faOS5BTb2Hw5y15g44ixKDh4N8vwCO7176LjgHL4sv19glOO544EyMtJUzH8qmYw0FeGwYOU3Hp6Yu55IQDD+9gdq/ub/+YZ1ceVVI1j1+RxumVCGpIDeFzReHRRnUeL11a/MLSqJ8OZzKWze5uebbzxYwul8usxBfGaUm4fEc/BIEK1W4tlHE8nOjM2jBx+M8vaT+SSHWlBBMdnRdjXcb3GBRIo2FfD626dQG8K8+4Efe6URi1mJ0hLr+jg3AKtQxFrwPV7Bw7M8lPoKmDVqxt8ek65duzL/rZeY8dAj7LFtAhlkokSJIgFuHPiEG4NkxoebTJpTTSkHxXYyaYYWPR6cFHGKBFKwVZehUgiOfllANCLjJ8ZbpkVHiCAGYSQhToMkK3D7NDz+jB+NrUWjlTKpIpuDiq0EZB9RZEIigAJlvSQogEIozyv4ed/9s5g2+142fZNdpwJUCEGfwYXcOz6uTuATYnbqiYcSWPWDh3c+cvPT8iyaN6m9li07fDz0ZBXXDzSSma5i1rwqotFY0Py3r7O48fZSptxlrSdiJMuC+W878PoE05+uZM58G0MHGrn4Aj27DwQYOLKEDq10pITakxj+A9/w2WpZ2YKsTv9bvG6tW7fGEidomqVi3N0OAqEoWqWW1EgOIQLsYgPxIhk9Rtw4cGEnLAVoI3qglJQkk0EyGRSrd5HTsoLp9yfSLEdNXkGY5xfYWfszNPO0AQm0kp500ZQKinEJGyGCZNAEV2OOxRlo0NBBupDC1LWs/T6OKweXEihsgoHaJEZA+Dis2oKIgKyKkJgYK/z4f75hXQQCXjq0ic2Tl55KYtx4P+8tVIGQUFe3IDuajkJSEBVRykUxfXvWzqme3XSs3+Kjf5/6reWFxWFcHpnquENce42GBS+k1Lxb0ajgqedKePcjD36nFhVq1JIak0qPCAv8eGo4MKspI5lMoiKKnFrA/GeSyT0VxltuwdwI92uatwNbNm+j12Xn5y/1u7Qf7zZ5miLnJoxVrdELE9XpO/jukzReXOjghTfsdO+ko6I6wtHcEF6fAmU4RmuXEMpm4Tu53HqLEa1WQX5hhPat63YAeH0ySz938cMnmTWt4xAT/F2yIJWLry1i32EbcdEUAnIQH16yaVkvThAWIbKzJFQqiUhE8OzrNj77yo1KJaFWSVjMEo/NupM5c985L/qPP6KszEbzJmpG3mBpMAl9FmkpKj741MXbSx2EFap61bPxJPH1jz72rMuuc99ncddkOy1DF2AVqTU2TCcZyHBegFe9k4uvsvH2i/V52AHGDjOzfU+AT95KJxiUueyGItxumbE3W3C5ZTZu9VNUGuWFYbf9rTG4sNeFqBRKkqMZlFGA0lzFFZfUn3fHT4W5oEttUm/0CC0PrzuN0RULpJeLIkrIR0JCIAjgwygZ6dip4SQPxES3ZU1M6KiCIiKE2CGtJVnOonPgilglPRGOKXYjRVz8vkvFNQOMdSgAzmLzDj+PTE6guDSCwdRwZ+bfwT8a/NyxYwc9evQ4b5Wu4cOHM3z48H/yUhg0aBALFiygefPmtG7dmjVr1lBVVcWVV8ZSlp988gk2m4377qvLpbBu3TpatWpFTk5OvWOuWLGCVq1akZ6eXsNjkp+fzx133PGPXvu6tasZMSQMNNyamZGqYtlKN7176VFJu8nNlTHYWqLyx7FhYzlXXNLwcbdsD6LxppF/WOa9Ehf7t6QRb1XhdEV5eX6Q1s7+nOAAPjw1FZ3nQgiBW7LRSnSu910lJcSTQlNbRzgTf006+6UEaqFl0VvvMHvOk+c1Fvfc+zD79u3l5ju2Em+VuG1kHD9+llHzor7whOCxuU6++Vhm3A3jmf/OS0yZ+igDrx3OR4tvpWvHhsfwk6/VKFFj+BPOPk3QykcfFmEmAR9ujJgJqJ0kxCvRqiOcrtpHs2B3EgIpRI9GOHDUhwoVWVIsaK0RhTilIIOHDTxvMYs/YtHb85EjJSiUanbtC3Dng5WkJivZtS/IFZfo0WklPv7CRUVVlMrqKNEobP0+u8ZBbZIN772axqofPGze7mf6pFqOEoMhNpZ6nYI1G33ceJ2pJmCp0cSqI594vopjJ0NkZ6h57NnqGJH0MDNHjoc4diLErHlVmIwSkajEoCuMFBaH+fQrN5++3XjAu3cPLet2Hwb+WvBToVDgdDnpILWhRHsIXcCAHiMpZKCTziWLb4qDaprQmtPavShD57SCSDpSnV1wuSvxNdnD3JmJdOuk5b6ZFaz7MrMmAHToWIhASGbOLAvvf+qsdy2Z6SruHB3HwiV2hl5T/13Zud9C946x57H8E4lqt8AvcutkQr3CzQG2AhLZTWJO4cCBAxk4cOBfGo/zwb/VHiYm5bD6l32EwoL3P3ERb1Ugy7HqakkD1ZrTpIVbnSGZb7yCWI+RAZf7GDbYxLwXKonYwg3+vtpyhObNYgGDl9+yU14ZYeXi9BpRF7sjyp0PltOzm5aJt8Vz+HiQCVOK2ZlfhFLWIBRR2rWX2PRGHO1bp3DoWJA5L9sY0FfPkuUuhg8xsfxrNweOhHls7si/NyaJiQTDKZSWV5KeqkIIwbOvV+MIR8gW0XpVJBBr5+zUUcHbr6Xx0Wd5rFiRS1r5xZRRSKDazEcrPNw2sn4V2c/rfdhtUBX/E/PnWRg+pNZuDOhr5NKLDFx5cwmeMlejFU0uTzmvvnADVfZ4hg2/ixtuHPW37vtcXHvt9fS/5FFaNZdYv8XHlDutqFQSLz6ZjN0RZcNWP9GoYMG8ZLbtDlBUEttMDLnGxJrffBhVCg7s9SK54imvjNK8ScM+S0VVlI5tNYydVMap02EsJgVPvVRNi6ZqHro3vl6bcGqyEkmKicM1hsKSCCoV6DQKvD4N198w5G+NwZDrh/Dk9DlkixYAlJBPDq0anNdJUjrFIo+QCNa03PqEhybZynqBz7No01JDUWkEn0/mw+VevvshyLadYTIDLYgjEaurD2tX7sfSxsunX7l5e6mT5k3UtGmpYfp98XWqp7/4wUDYHkdE60Svk1gwr3YjqlZLjLzJTOtWakbe7aBbt9oA7f8Je/hvtYUA3Xv05qnHoowdqeeHdV7Wb/E3uGEA+GGdlxZN684Fn09m644gC59Xc89UJ23DFxEnJVBoO0XTi45xeT8jl/erf7xxI4y8vqAAT3ESPn0Z/vQqfI4E4m0d0Eo64kM5fLnqCLpwCq3lHuRIauRqGUfS2nqVp2cx6kYzc+fbCBQriP4Zt9FfwIAr+rN112ZG3DgS534/aeGmdZJRR9lDa9EFNVpCBGgpdcIvvJRSQJggBkx0ohcuRRXJSWV4q7WYIxoKOEFHetZUaQkhqFQWoM85xjNPmFn2pYJtu5SoaZxXUkZGjx43DkIEyOVALDgrojShNfFSrOJGFjIqg+K8eNA97mrkqGDQ2GIm32GlXy8dy1d5mP+2Ha1W4o5RDVfvSZJEnEXB4vmpdQKfABdfaGDaxHjmvFzNjp8SuPG6uv7NYw8mcM2IYha/klrDPV9WEeGx56oZfr2ZplkqXnnHwVcfZNQEjcYNt1BZFeGG20rxa6sgVF9sDcCHmwv/Ji/+ojffQSOpuebGakK5LYkqC+kW7UclJVRSggo1NsqRkTETT09pANvELySeI/wWFH7UydU8+XA8y1a6OJkfJiVJybjhZozaABs/O0mCL5a0TCKNI+whhQxaS10QQrCbjciiYUoFr3CjQUc03UfHjhLpqWp++CqeCVO2U3RKgzpsIqz0Uh10M32ijudf8qOJV5GaGgue/D/fsC7MlgRs9igJ8UryCiKYEgIo3OkkedrGxl+CkAhyWNpOXDiF7v2quOYKDZY4iV9+ibD8SxvffqKus4ZXVUcZemspTbOUqJQh3n4ltU7lolIpMedRK9t2h/BvuQi9ZEQWUfaENyEQNXyRAB51BQnhHBxUMuyGWHDpZH4YhSeJxmDEzJ78CF26dGn0Nw3h+PHj3D7OwA3XKHn7/SMcOBSiWaqgTUsti+enYrNHyc0LY7UoaN1Czb5DIcaMOELE1gIdBjSFHbjq5gO8+0oi6alKTp0O0+2c4NaqHzyMvMHcYABQkiRmPRDPvkNB+vVyc8d9dtqWXtJgDKGQk5iCYQIBmSHjSrikt57Nq7Oxxik5kRfi0Wfs7DtQzpOPjmf+61/QpEmT8xoHgNzcXLp00DBuuIVvfvKwc2+APj0bDjZv3u5HlgUzJsfzxntOTvm20cp/MRERploqxWE5Qd/2Gu5+uII35iWjO6P5IYTg7Q+dVJWp6SQaDm7mhDqyedOGOp/ZHVFeWmhnx94ABr2CvIIwc16uZv/hINPvi6/TfXT7yDg+W+Vm4RtP88JL7533OHz04dsY44Kk2bI5wO8kRGUcLjXJf5h+apWEP1CbWOnXW4ffXIzLmUk15USI0JneNV1lQeFnj9jEth0qbh7c8LkPHw+hDJoIiSD5HEWBkgvFAJSSElnEEoBKVLSTL+SUtJaZz9jYvNpQb36dOh3G4ZRp3ULNiLvKGDzssfMeh8bwjwY/X3rpJeLj47n00ksZMGBAjdH+/wMXX3wxbrebL774ArvdTnZ2NjNnzqzhA7Db7VRVVdX5G5/Px7Zt2xg/fnyDx/R6vbzzzjs4HA4MBgPNmjXjqaeeomXLv1fB0xgikRBaTcNp5NfesVNtj7BnbXZNyXEoJJj2eD6bvkrmi1VBHrwvWlOWfhbBoMz8BT4S/U3wECbgVDN0bCU/fp7KO0s8GCrbopG0ZIkWnOIwHcSF9cre7ZpCsrMilFfvJ9HZFq2kJyIiVOtOcTp8im7Ryxu8Zo9wokOPw+Y477GQJImJkx5h4vCppLYo464xdZ05hUJi3hNWNm6uRLH/IqZPmcGazb/QqlUrgqIjH608wNhhtZswIQQvLgzRut3VuOwSe7YcR0P9ylAAL27a0JVEKTaPK0Upheq9HNqZglot0X9QFeyKXY9SUmE6w20ihKDKfARTUinXXJGMQvETY0b+zOChtzJq1J3nPQYAa35ewQMTzHy6ysOmb7PrqGa+vtjO4LElzJ2ZyLSJ8cx9xcZFF+jqZeYBhg408d4nznpcnUIIdh8IkJZsrLNh8vtlRkwoZfp98Vx2cS2XRnFphNvvL2f+nCSmTYxn0OgSTCaJAX0N2B1RvlvjJ86soKA4TNtWDQeg8wtlEhL/usiBSqXCG3URFRFMOjXVylxae/sRxI9T2NBhwIiZw+ykGW05rThCIBKu194SEkH8zXax5adUjAYFL75p4/6741GpJI6dCDFugoNARTw4spAMHirw8txrDh6Zaq1zPTcNMjFrrp2XFjq45KK6i+vL7zUj3hKm6HQxzULpNIkIdvMbpZzGKCyECRHAi5E4NGho2qK+A/lP4t9qD3v2uoxH561j4AADX76fXtOy4fHKDLipkEhaHr6CdJSoCIlAjSr5H+FR2Ln2Ki1CwJvzzdx+1yZSKnrWcBvLIko+x0nIsqFSSRw8EmTrTj8rFqfXmTvxViWfv5vOwFHFTLkznl7d9ezbpOfu+2188oWLQVeYGXSdlpZneGU7tNHyyVtpDB1fwmtPJzNhWgUebxQhDP9jW9mfYdxt0xg05lZWLUlly84AWq2CZ2dbeGXOAdJcXepcsyxkTht28/WzZlq30PD0oxpGDw8xeNhmbBUquvn68sKzmwE3Y282oVJJyLJg1Q9eHn7UTbqjN9E2Oxg+pH5wVKmUeO2ZJG65+SAm28X1vg8IP926SSxfZCUUknn8hdd5Z1EZE+5+8G/fO4BGo0HIUX5c62XTNj+TbrPWfBdvVTJ0YK3jHYkIlGdMndsj07GtluceS2TvwQDXjSzj1XcMvP5M/UojWRb89KuXyqoICVYlC59PqbGZh48FmTyrknmzEuneuXbObdsVYODlRl5aaCcUEnWqsc5i0YcOTuSFqS7X0LRFO7Kysur95q/g4MGDJEm1mzMHVWTT+LsXTzIubCSRjls4OMR2ejawmTkXXp9M54sqMVa3JD6aTpszXOMlnKKj6EV2pD2nbUXcOd7A92t8FBRHWDw/lZys2jWkqCTM59+3onUvQbXzBA/eGwDqVyT26KwjK12Fw+Go0+b5T+PfagshJnqSkCx47rEkdh8IsP9QgPzCcB3+W4hRC7y91MG3H9Wury53lOtHV9KlnZ7N24N4TieTIp1NZsTogRqDTqdAqP1E22/j8PIUkpPO8Bff8xtJhX1RokQOamhHr5r5GCZEZnrj1SFqtYTFouC9V5OY/erK/zgwsnnzZly5fjIjdaswDZKZjqIXh9lBB3pyiB2kiEz0kpHmtKtzDH/SCSqro2gqm3CKw3SkZx1+aEmSSJGbUJ7nxeG08958M2s2Brjn/iOklNV/j4PCT3H871itYYxaHxanDn11KgmhbCKEOcpuoiJCkpROpbGQUbeeX0Ls4P6tJCWqeOv5ZFau9nD/o1UMvspIh7ZaKqqijSY2/H4ZlVKqaen+I4YONDH7xWpG3VvKm8+lkJoc2yq63FFWfe/logs03HBbMTmZatTqGMXSpNusXHKRnutvLeGTt9Lq2b7kJBUvP5XMmAn5yMXt6wUIhRC4Eo6xZesRfL7p561wvOaHtdgqlBixYDMcpbWvH6c4hISiDt2QRzg5yHZcwo4OIxHCNXsAhyWX+c+a6dldT8/udX263j30dPk5j2qvGQkJCQURQmQRSz5JkkSqyG6UUuEkB8miBYkXGzAb+/LZajv9e9v44Qs1VdVRSsrDrN8SQa8z0qaFBqXOxcOPPXReY/B38G+1h2PGPcDr785m9vREft/lZ9FrVo4ctbH4g7VEfTpkScYUH8JSZKCZpxtyvsyGxXZkopiII5UoQ2/YRUqzSnp0NHAqT+bIEUFVaRxhv4cZD9Zv/T6Lh6eYmH4gH72nAwpJiUnE4aCKKBGEENiMJ+l9qZvD24tQVmWSlBQ7TlqKEqH3QKDhewriJxwW573+mc1mqmxKmmSrefZJK2PvrajTdZEQr6RXfK0t7txeg09TTBAzXtz4hZvBLa/nmYXVnDp5mLwCBysWx/4+FBKs+s7HsSMSb74RxhwHUybqGHqtsWZ8WjbVsGlbgPRUFU6njJ2dtBFdMUtWIDb/S8jHhxtnnprHnqvmnlutdRIrLZtpWL44lTvuq+aX9U7eWjiP555fdF7jAPDtN8uYOD72rl97uZGrRxRz20hLPY5Xvz9G7bJ6WQZ6vYIhV5voO7iQPNtm4pu4mDTOSFKilrW/RfnmRw/9bwzSub0Wg17BoWNBurTXkmaIB3/D16GVdFRX1c4fuyPKiAmlzJyawNyZiTUUUG8tdQA0SLt0y1AzP60/Sl5eXo3w2V+BEIJffvqc7hfAjt9/xaiRKbHLvLooyJvP1/V127RUs/9wkEhE4PPL3Hh7KS1aqNhp30bAq6I1XVCcI/inlfRcIPrz1Q/f8+R0K2ZTfTs++1k3LoeRPDaRRDrxJAOC8rg9SIlVtGqhorIqSnmxFnVlBqfCx7hhfAlPP5JElw5awmHBNz95mP1iNTcNMnHVsFIO7BcEI6u46qpr/vI4/Bkk8Q/W0i9btoyNGzfidDqRJIkOHTpw+eWX07Nnz/9Iueu/EZWVlYTDDWeLd+/eza/f38eLT9R1TKptUW67v5yvl6bXM8pCCC67rgrfno5EWx5g/nMmLr04xpOw50CAKdNdBA61ozxcgQ8PSWf4wGyqYrT6CB3cV9VE9otFHlWU0oQ2sZY5SimUjqPUBxl4pY6+fZR88VWY6iooqvDTrAUIEavurK5QYqhqSUK4NphzSOxAI2kYOf0mJk85f4EPIQSXXNSVDxbo6NtLz4EjQTZt86NSSQwcYCArQ82yFW5enpaB0CqYMG88LVu2IDk5mY8/epMD+36lXy9BOAybtktcdvkw7rzrfgoLCxl93Xia2TrWG8+oiLCXzXTnkjrfFSmPMmt+NaNvNvH9L15mTNaT4epW529LrbsYN9HL0Ov0rPjGg8Ml07aVmtxTalTmm5g46fxavKqqqpg68WJkOcq3H2XWcWgjEcHVI4pZ+V56TcB7yLgSVi1Jb5TH74U3bPTqruPSi2udy3c+clBeGaVzey0FRZEa5de3ljowGxWMGVa/qqu0PMLUxyr5/N10vv7Rw7ZdAdq01JCUqKB3dz3+gMy0p6r4bFH96k8hBANHh1jw1s81Kpb/Ew4cOMBtN9xONBRBn25j1I0mvljt4/J+Brp10rJjT5Cf13vRlbQDocCDCwmJRFJIPocLssC8nWdfCTP02tjCO35KGfOfSiYUFgy41kZKcd86fDyykDlp3MqbbykYeGXtmMmyoOUFRYSDCh6fYWLCuNpg1rJV6fy4wUo4ogEBocoo7lMBdhdvJ0s0p5wiMmhKHAkcZhe33D2MWU/MbPTe1Wr1f0xq/38zGrOHx44d48lZg/j1y4x67+i02ZVc3d/AE3O8VBToER4LraT6Vele4eIg28hJjEOYnEyaoOfi3hpmPenm1EkJhVASFAGCFQkYEnzcNkHw8ZdOXnwymav7N1xV9e4yJxazghHXx+auwxmlR/8y4kt7IBtchBLzWPa+tYZy49fNPjZt86NRS3y4wkVKajM+Xf7r3x6ve+66kQkjC1n2hYsDR0Js/S4bk1HBE884+WIF6CtbopWNBNQO8qLHiUuMkLe/bqLhxttKOPRLNk3ljsgiSpXhBJHEIowmgc8Lki2VE55CAMaP0/Dm843Pvw59C0g5eVUdIY+ICFOcvJnPPjHUjIMQguvHh3nu5dUkJCQ0drj/EUePHuW9N2/iozeTWf2zhz0Hgzz+YMOKr2MnlfHMzERystTMeLqKG68z0a2jlutvLeGJh+J5fbGTEdeb6wRMw2HB/Y9Xkpmm4tCxIB+/Vd+G2R1Rbrm7rKYTodoW5Za7S/lpeSavL3aw9jcfn7yVXuMcCiFY+rmL195x4HRG6dXZQpnTxJuLvv9bY/HsM8/y7cKfa+b8PrGVjlzYKO9rHoeoVOejDJkxYiaHVlRlbmHv5uQGuZsKisJcMriE5mXX1BMIc4pq8pWHSMoMMG6Mhl49tJwuivD6uw4qqqJ0aGGkXWsNx3IjnM5VkZ3SC0MzBSqNBqUS2rf0MODianp2dqJS1bqg055yctX1S+ncuf57fBb/W20hQDAY5Lpr2nBwQ1O6DcgnOUmJwym4d3wcNw8xo1FLrP7Fw+yXbFRXCjISDXTuqKaqWuZErkQ4CD99b2b+Ai87l3XGIsU22UHhJ9x9HZu/azgQX1QS5pa7S/ntm+w6dvjwsSAjbo4gV6ahQkWalINDWYY3+SimhDBhAuxa03BiLxQSXHB1Aft/bUK3y8v44Zej/9G4jbl5HJEterSNJMCOiF00oQ2VlBAiQAs61gTgZCFTZjyISCnCaVcSdBhRoqKzVF+IBs6ogF/4G798EyujGTy2ksL1bUiN1rb1+oSHyibrWfJmEr2613KMz33JxQ/LzaQ5uiGQ2c1vpJjS6Ni/La+/9epfEpo5i+efnUlWwnc4nDIqlcTx3CgfL0phyLgS2rdW07eXnkFX1q/AqqiKcM/DFXz5QePJ5+5XnKbPhTp27A2SmKDE4ZQxmySy0lXk5oVJjFciCzDoJWZNTaBjWy12R5RJMyv4pAF7CTEbeOn1RZzYE0ebSM+a9SIiIlTE7eem8R6aNJE4VjqC++8/Pz/5qj7XUFZ6mquvVnH4kEBzsjvF5NFO6l7vtyER5AC/k0ULApKHJmeClSVZ69i/LaHRZzB+cjm/rkxGh54KSlCirLNHEEJwkkME8JJBM3QYcGGjgBNIZyLyXTp1IrGlGbVaiyTV2sJIsIxnX6/my/fTefUdB0+/4OJkQd7/OB/+m+3hn9nCaDRK34ua88Zzyaz+ycv0yQk0y1EjhMDjFahVoNVKdO1TSUre5Q1W4xaLPCKEsZKEBm1NMvy4tIdbpziYPaPhdflobohRNypIro4J/UREmP38jgYtVpJQNz/Jnk3JXHF9FY4d7cm85CjfLE9ECEG3vpUknerf4Dp9jN1UiGJOFZ86r3GSZZnRt1zGL59JHDwa4sab/Ay6XvD6Cw0HUfMLwwy5LkJ6Vcy+BYWfkvRcPln1EVlZWcx7Zgaplg1MvFXJkFtsuA43JzncDKWkJCxCVJuP0aFfJR8vjr0rX37npqwiytrffJw4rMF6+iLyOYYPDwoUyERJJoNMmpNvOIilWQE7f8lqcG6XVUS47Bo7SqOGtRv2nNc4AEy6dzjPP1JUk9jZtjvAky9U89gDCfTpGVsbduwNMuflah66N57+fWr3dHNerubYyRAfL6xrv5Z85uTU6RB3jrYSCguaZKmxOaJceWWQ9Ir6SX+IrSmHLD/zxTIrF12oZ/qcSgZdaapXKPPc6zYuvlBf7/Oz+GWDl62HRjLhnr9eMLBjx3Ym3zuCVs3VPP5QPE2zVSxd7mTZF24evT+R4ydD7D8SQpJgQF896zYESU6RKCmNcmS/miRXW8yRFMKEKOU0Hpx0pGedOXtE2k5Kuwo+WZRK6xaxsbbZozzwWDU//xwl6jHShT4cYRcAquRKFrxgZdDVhprnXlwaYcjISlQqmD8vjtkv2qiojiLLMdHRp6Ylctt91SQW9KOaMio0hRzOO9jofZ+PLfxHI5Jjxoxh5MiR7Nq1i7Vr17J//34OHjyIyWTikksuYcCAAf84B9J/I7p168aCV60cOe6g3TncGyu+dXPr8PqCRhDLOt4/Sc+cKS4sJ/ow8s61JJp1qBRKhNuC2daLQg6RRTMSpdo2j+aR9uS6D1DACZqdcQCsJBLSV5MrbSLoV5BEJh1EL3Q+A7lfO9nx22GGjYJu3ZQsXhZk6YI0ks6ounp9Mg8/fpLfv3Vjcbcgn6PoMSKlFrF/3xrg/IOf0WgUtSZGdnvT7SVkpMX4IQIBmRlzq4iPUzLkaiOoQyjdccyd+Syp6nSCGj8pTZJ4+oUlOJ1OlEold0zugEYTG9OcnByGjLqWL976lhbRDucQ5fs4xl6a0bbeWKdFWvDO+0WMvtnEtVcaWXOjg19W7SDe3h69ZMQl7GR3rqKkQsncV/zcdouF1GQVv+8O8PsuG5HIckaNvhur1fqX7z8vL482LdUEA4p6mfxvf/YydKCpTqWvQgGRCGgaTupTbY+ybXfgjApdlNfetXPoaBCTScFVlxpYsNjBhLEWtFoF3/3i5cv3G3aQ01NVKJWw8ls3iz92EmdRIsuCTdv9ZKareOnJZDq00fDwU5XMm5VU00rv98tMnxvi8qtu+8uBTwCTyYQxyY1CE+DhiQms+tHLjp+za8bkjtHgdCUw4MZjnDpkQIsBmSjHpb2ohIZ4KRkhBFFrOQMvr93kWS1KyiujvLvEh6mkS53AJ8R4C5t7ezF73vo6wc+ffvVhcTchxdORhc/u4633SrjmSg3RqGDD1gJaNNPgcSdiMDdBk5JEYoqRy0J9qDhdjTtPj9WVhEbSEhURUtP//6uS/78ZG9Z/z7R7G87AjxhqZulyF1vWJLN9T4ApD5dReFIiPdgWlRRzgm2Uk88xutIXrU2PXC3z1vP7qbjdxeoVSciyIBqFG8f7yStPRFudzVtvHkYZJ+q1jJ6LFk3V7D8UrPm/NU5JglVCVarG4m9FqDCHkeM3sn19EmaTgp7ddCz60MmwwSacdonmzZr+7THJz88nwVLOtVcYuWaAgatHFNe8A3MejWPiXRHeX3aCoiJBxw4KPlspUVlWv7q9by89x9eqQQaFpCTF3waK2gAQR2wjl085KWTgdVU0eC0ud5T3l3nxupScTFiHPmJF6U5E1rswpNt590UzXTrE3gmlMsYdPG5YhO+/+5IxY/9eFTxAcXExPTqfye5fYeTND2JCWH8Uqvr2Zw96nUROlppfN/s4dTpMz25aPv3KzZBrjFx0gYEenfU8+WI173zk5IIuOtyeKD+s9XHHaDOl5VFmTG54AxRvVdKpnYZd+wPYHTIvvmnnpdnJzHnZRnllhFuGmhk9sQyLSUKplNi5N4BSCbePtGBzyMyZkcTqX/ws/+w97p348HmPwaZft+CQKmsq25NJr0mqNAR1ejnz7rPw2itRsio7o5SUmKpbM+OpU7w6r27gOBoV3PNQNcqy5vUCnxDj/m7a0cO6L2spIQDGDDMzZlIZp/PDfP0tGKIWFOooLrGJR28zMfd1Ff36tOZwroVDuSZMhij9LrTR/yIb2ekBCosj57U2/m/D7t27UShgzQYvFbYol/UxMm9WIp9/6+H2+8uJRgWXXqTn2w/TufoGO3HHB3DsuA8lSrTGAvoNLqNZjppoFBTnKrhLekpK1Gzb7a8jjnEWjz9fzZ2j4/hujZfkRBU9u8XaONu30WJNd1FQ6SKDJlQbTtLyknzemh9PvFXJ5FkVjR5z2UoXKkUs8G3QR5Bl+bwps86Fw+4gUWq8YkqPkSB+EkjhhHY/uead6KImAgEfrqgNrVKQk9eTTCkJB1XYqap3DCEENk0hgaSTGIJ+Bo4spmNbDYOuUvPo1iNUBItIjeQgIWFP283GL9JqeFMhxpH3/GwrNpuNfSuqiJeSsYpEhk0ZwsSJE88r8Alw7aBRLFv8DQVFAU4Xyvy8onbTPnG8lWF3lHJ5X0M9kYvjJ0MUljROzeH1yWSkqsgvijD0WhMz7otnz4EAw+8qY8wwC++8bK5JrhcWh7nroQrmzUokI03VYMfRWUiShEoF/a/zUlK4icISJRISJmuYx6foGX5DHIGAzMWDPznv4KfBYsASDrL49WQuvryaYvLIoVWDv9VIWozCjECmUnuK+EAqFikehfTnKud6lZY0sgngjwVO8XKUPTQRsfPoMdFS6lhDqVDJPlRo0aCjNZ1jrcAHoeRwNaLdcTKap3HweBIHjplQSBnceL2dgtJqlix3YdSq+e239VxySf/zGof/LYhEIpiMEhu3Bti+J8DeA0Ga5aiRJAmzqfYZPj7DyMMP/E5Lf13BK7dwUEYBXelTLxDZXO7Isk/XMbuRKbhtVxA8tftolaSmi7iIHazHTgUzhpqQJInPlyQweMQhjubK7N4fpHtnLa88b+beezeTXtW7JvgvhKCIk1RRjk4vCAaDaLUNdyQ2BIVCwdhb7+euac/jtftId/Vg7a878Pvleu8+wAuvutFXdqypkNdKepJKc3j+6RdYsOh1uvcYwKPTfual54MohRYl5agwkkQ6aklDmqcThzccYtnndkYNM/HKIgdvv5DMjr0BdAaBGi1tpW419xYiQD7H2MsmIv4IF7bUNPqepaWoMBokSipCf/n+z6KoqIjT+YdZv0VVE/zs1V3Huy+nsOhDJ/c8XE5qiooenbUsmJdCs5y6Pv6Qq018+Z2n/oEl+PpHH09OS6ppzU5NVmFOthMuDzXoI9lURbRqLZg0s4KRN5jZtS/I84/HkmU2e5Svf/LgdsucyA9x5aWNV7mbTQoCAe95jcPLLz7NDdcaeWVu7HzBoMz6LX6mT7Ly5vt2Zt6fwOyHExBC4svvPRw96URGxfbNGrqG+8coYyRQo6EFHagW5Wc442sTSYlyJkcPVTN4qBeD1YZCE6HaFqWqQoFK1tOBLhxmJ0pUmDU67pkcYPA1dYtJMtNV/LAymSFjS5j9oo3p98VzeT8DCoXEvkNBZr9YTZuWKioKouTQipJwHpFI5B8ppvzHyzGVSiU9e/akZ8+e2Gw2fv31V9avX8/333/P999/T6tWrbjiiiu46KKLzuvl/t8ESZJ4/qUljB47kOv6e7l1pBGlUuL7n/08Nq1x565pjgpJ58cZrMDrVpDl6EKCFCtxtlGBEXOdwOfZc7USndjFejJFUwrjf8eY4qZTcxXJiQb27Y/iKQmhrFLFFhWsmO0X8+VHO/l2XSnbf8yuI2hjNCh486V4Lj91mj07C8mMtCaSXMDr8y288FYefr8fvb5xkv6G8NaCtwiXmpjyaAmLX0mts8G9aZCZlavdzHvFgcrXHC8efB4vxRShRYe+3MpdY+7mudfmsX3bOjau/5buF1xG3779kCSJh2dOIyMrnbmPP4syrAYEMjJt6VZTsn8uVJIa5zl2aP48K5uH+nnxlW0cPBxBVgXp0UxHqxZq7r21NgPRtpWG4YNNDBpTwscfL2HSpPv/8v2bzWZKK5R0blN/Edt7MMj1fzAoV11qYNWPngbbVIUQbN8doFmOmjsfLKdtSw3HT4bp2E5LdrqKyY9WotHAdWNK+ODVVPyBhls3zyLBqmDp5y6+fD+DVT96+OBTFwP6GjEaJcZPLSczTcmh4xauGS2RkxkhGhWUVeoZOfoBBl57w18eA4CmTZui1AQxGiTWbfLx5rPJdYLB5ZUR1v7mY9RNJhaXqsmxX4RL2Nkvfiefo5xQ7EWFkuYJ4PUJzpqfUTeZee8TJ+s3QJJIbkQAS4XfZqC8MkJqsgqPV+aRpxx4PBZSJYlUZ1eijo58cnIPV4+wc//dVn5c52P5IiUmYwk2ZwXrtiTwzZp41K3SyWyVjqvahfKUhmhRmKE3Xn9eY/G/BcVFJxk2oO4yZXdE+Wm9D39A5sCRICu+9jJ8qInf1+j49AsXb7y9gdOnBR6PIIUsOlHrZCokBamuLnz22Qam3BPFGqdk+x4/kkLGZjqBxdOENFcXbOZtHD4earQt8PCxEE3+0GoajMiYiVXZaCQtxoo2vPvhaR6caKG8MorVomDfwSB6dwZ7th/+22Ny5MgR+l4Y4vAxmamPVdYTNUlLUTHrwdoq5KUfV6BQ1efUa5ajwqMrBU+bBs8TI+xPx0k1O3ZGCIdFHVv/xTc+Hn3Sh76yJVnRBAL4KNUew5SZy1OzLLRqYeGx2R5O5/uRhITeHGbyRANtWinZc6JxFey/gsLCfNb84mHTdh/hCCQlKJg2u5L2rbVce4WBUBje+9jJsRMhxg43M/KeUsxGBUteTz1TqeBhyeuxtVCjkXj20SR8PpljJ0PodQrUath3KMTOcxzWhtC6hYYbbyvllqFmPnozjV37g/j8Mm+9EEtmjL4pxnXnDwjWbPTy+mInq3/xsWJxLEgxcICOt5ZtAM4/+BkNRTGo1VQqTpASbEUqWexlc0zUQ6q7JlQajjFkiJJ7b7OQlOBh3vQjpLg7khBsyvovXFx2qJhHH7DSrImK3ftDPPeyh9P5kImFsKjv3LuSjrD89eQ6gU+I0dC8+3IqF1xRyPofU/B4BdY4FempRvYdClJeXkKyxcuCp5JY/3si639P4IcNyfywIZlm2V5OlwjS0hrmA/x/iCWC44wSkx+tJCFOyYzJ8ej1Cm4dbuHW4XW7M7r1EGyz/45ercGFDYMlzK2jY0HuIYPUbPqmAJMvJmrgFS6qytSMvN3Gk49YGHmjCY1GoqQswqx5Vew9GOMo69JBy/bdQR5/roqH7o2nR2cdViscUpfhkY0YcvL5ZHFyTWDsyYcSGXlPKbPuj+eyi2MVH9GoYPkqN8+8aqNNKzXRqMDlkfH5fJhM9asU/yoscWYCwo+uETERJzaqKUeFmjumjGfK1CmUlZXh8Xi4Y8QEmpZ3qtmQ6zDipW71lRCCsvg9DBzu5rFpVsymWFJk2+4A9z9WQaK/BSlyDoXk4tJVc3EHTZ3A57l4fLqZQRtyoTIZA2ays7PPO/AJoNPp2LrDx7OPJzDvFUfNejV0oJFfNvp4/MEE+g4p5NH7E7jqMiNOl8zHX7jYsNVP31461v4W65z5IxZ96GTEUDPDh5i4bnQJM+6L50RehFE3mut1AWVnqvl4YRq33V/OqiXpnC4M1yS7/oiSsgguj4zdGaRXDwUpmWEczigJViW5+UG271HRs5uOSLiRvuA/wY23DGX7xsNU22VS0gSnT7ow0Ph8MmKhgBPIYTjFYdRCg96tYsfeABd2rV89HInIrFrtQ3CcZDJQosInufGpq8gYYEevVbJzTxhtdRPivS1QqKIkJ0URKheGYBKRytoKRrOcCIcSyT9YSqjFOlq2zUajy2btlhTWbE6hbfs0HClFfLHinf8X/GwER44cIRyG6ZPimXxHHLdNLWfINcZ6827glXrmZBVzoOQXDN50NOhwYceDkx5c2mAFpkpS47IrcXvkem29oZDg1Td8JASa1NkrKFCiRk0z2pKaHLMdHq/MkOs07NobYtQ9pdw1Jo47Rlt4/32478ENFOWrIKImQrjGVz0c2Mavv/7KNdecX3vvtdfdiEKpZPrkWXST4oiWd2TQiAOsWJpIwpmWd1kWLHzfxZoflTSlrl9jlqwc3HOQl198gWVvfkrr8IUxWyrFKt1Pcgif8JAjxQL9id7WvL5wPV9876agRDDiLhsd2kqMuEnNshdPkxyK6VwE8XOIHbSiExYpgZAIYq/c1Oh9RKOCcAgEjVOmNIZlH73BY/drefIFGyNvsNQkYrIz1cydmcT2vX4euie+0Y4ul1tGr6s7f0rKInyx2sP0++KZOKOCBfNqBbBeftbMLaM309zVp46P5BQ2CjQHGdRMweHjgv2HA5w178+8YmPnvgAjhprJzlCzc3+Ar3/0NMqN/dN6Bd0uuPQvj4EQgpKiI/y4rLZoadYzdo4elnihxEmn9hpW/+zjzfecXHGJgYfu/f/YO+swq6ruj3/O7Zhb0z3k0F1KNwqIAiJiY6CY2IWt2J0YoKgIdtGgIC3dzAAD0z035nac8/vj/hicdwYVxBf0PZ/n4Xm49/Safb9n77XXXstGnx46ug4spWm4Y72CT0eJE5Iokg7V6wu6cdKarsRVJ0F1dD+NZMfLbpSoKOEwCaSSJKRTEr+Say5tPM1XYryKuFglz0yPo0ObYzbo1E7L5++lMPCCIvx4MAs2LIKN/Px8mjdv/qftcTz+1rXosbGxjB8/nvHjx7Nt2zZmzpzJgQMHOHDgALNnz2bAgAGMGTOG+PjjDy7+V0lMTGTWRwvo36sf383ToRQUeJ1JbBzgpmeXxn8km7YGqfb76NS3ii9mJHDexVvwhfVofHEccVTQjl6NHicIAolSOoesv9A0O8i8mamkJB1rGlt2+rnsqtWklh6rIpvgbE+pqbrRSt6CIDD9Tht3P1qJzXiAN16IpXVLDe987MHr9Z6w8/ObL77H4I9j2ABng8gegAtHm3jzAxd6ycxhcuhOdObCI9WSyw7Mfj/z50xhyuU6DHoFS1Yu5u039Tzz3GwyMzO59PJLOX/s+Xzz5bd88uGnlB2uxBSxNnovXslNpT3aYTuad7NPTz3eGySm3FGBVi2wJyfI6zMahl4bDAqeeiCOR15aekLOz1atWlFRY2Hb7oYOA1OMghpHfefHZReaGHtVKb2760hPrd/5fvT5GoqPaHFsbwrqAEdySlEbBX7d6kfspCEjVcW8mSmMvqyYoROK0OsUdUnFG2PrzgALPk3lm0Vu1m/2s3jesWqA994cy9pfvdz1hJoPP16G3W5HqVTWVa88UQRBwOuTaNlMjd0p1g0sgkGJOx+tpKIqwnnDjaQkqchq76J433pqKw3YiEeBEl8EIkQoK1Lz0DPVdblPenTW8tZsB7VuJQm/MwCJhJTkHAzy3UIfr7/txVjYg1L2E5HCKAUVSkFFi0hn9u1ZxeECF4s+O1ZAKdYS5sJzK7jw3AoumQJBsSPmODPEwdCug/jhhx84//zz/9Zcd/9EKipr2LkvQNtWWkRR4rEXopWlLxgZgzlGQbNMNfc9WcUTL9k5b4QBr1ek2uNBUivIplfd5M9vEQQBbWVTXnorj4gksic3yMdvJnPxZDv+dVloBB3OiI53PnIyepixQfoIv1/k20VuFs49lkrhQF6QWoeSlN90gKyhVBYsyuWOG2HWXCdjR8Zw633VNAkMYktoJYWFhSe1EiImJoY9+xTM/bqSue8k8/iLNY1GPUJ06bKrWsWQYQ3b9dKVXtp1UlC+pqzBpFhEClPAAdrTk704MFZlc9WNB5nzTixKpcDu/QGmPxgio2pQXXEBIybigkkUVe1m1sfFFByMkFR5Nhn/X4wsUhbhpYf3Et+2gosntzvh5z5KdXU1s95/mhuuNHLdpRZMMQoO5AV59o1opd29OUEW/eTh2sssWGIUTJ5Wzq+LM+tV/QyGaLTCeZcO0XdrUoKaUUNj2LWvgkNHfidvcUEIjVrgh6UeOrTR8M1CD++9WD+KOyE+et2rLrbw/FsOZr2SVBepHwxKKJUn1w0z20yIeWrUrXMprq5AV9GcTFqyiw2YBTPxYjqiMkgo4QjDRkg89ZAVgCH9ddwqFVIk1aBAieiKkPerkrunmBC0PsrsImIkhkQSCRNiL5vRS0Za0KEuckZlcdMmu/F+m9GgICtFz/BRLlq2D9K+rZrcQ0FMMQp++DiVG+6piDqNR4QZN6KcbXtNzJybwaF8I1lNO/Pwww/To0cPBg8eLOvhf5CYmEhxeYSLLzCzJydAcuLx207PrlpGDhXp0RlaNE3C6xOZcG0pj94tsDsnQKnkwCI1RYOO/WyjI2ejKlfx6gOHef6FIjQaCY9XorLWz6416aSlHLvWnv0BzhlXjUEIE3RZUUq1lGj38+Yttnp6GR+nZP67Kbz0jp0HZ1SjVApUVkdo10pNkwwlaclqPv/ejdlkOO7y1j9DVVUV9toDBIw6MrxdGmwPSH4kJLoJAyhK3M9FEy9CEARSUlL4ZM4nGGvi6jkfdYIeUYrglY4V/3RQRa+hTp59tH4keK+uOj5/L4Xho8oxVLSlFV2o8pfRsc3xJ7gy09WgqQXAo66murr8pJ77w9lvMaS/nvGjTHzyRS0lZWFSk1VcOs7EhdeWcuNVVpbMS2XExBLmfl2Lxaxk/OgY7pxqw+uTuOi6UiqqIlw4Olrk0u0ReXOWg0++dHHphSY0GoFmTdTc9WgVS1d6WPVt4++ruFgl8bEK8ovCDOit55V3Hdw5tf5vV5IkHn2+mntvjuWdj5y0a6Vh/WY/TTLUTBhjQq2C+d/W8sCMKlCcuBO8e4/ufPCWyPBzfEjlTfFzED9e9McpalqLE1ERRIWGzkIffJKHKnspt9x9kJ+/T2oQMTdkTBWx7mzShWMD7yTSqQ3VkF+whXXLov3ax54t5eP5B5l8uZ5brk3EalFyIC/Ig49v5eD6ZBJqj7374oUUjnh28+VMLx7vPl6cqWLXgWwMBhv6TBuSJPLVV1/JWtgIOTk5tGuj4eWZdp68P56rLjZz1a3ldSluAPblBrnniUpefCKW2273YvGkEyZEEunsY2u9ND3/SSgsMnhsCe+8EF/nmNqbE2DqXXY0Re0bFBaspgwr8Zix8eOiIOvW17BtgwZtZTZKSY1CV8yTzxfw1iwX4QhEvHpSw62poZwQfjJogUJQYJUSeX/mByfs/AQ455zzea/VJ4S3hbCEk3FtVdF/yB6S08KYTAIHD0Vw1ahIc3dpdLIlHIow6+3ZdA0NqVc4Uy1oaCV1ZifrSZLS0Qp6VIKaw4cliqtiiJNSUBXr2ZPnZ9eWfPyWXFQ1OqzhFA6xh9Z0wfj/BTE1gpaCw0rsjoa1SQB+XOohYI+h7+DuJ/z8ufu3MaALjBhk4MJrSrnvFhv9z9YjirBwhYcau8jbHzqO6/x8/1MnD9xWX99nf+Zi2pRoRKJep6Dr0HwG9zNg1Ass+8VLQhYcKvkJg2hBLxioDtXQLDvM/jnJxMUqOfeSIq6YYObxF+288YEDpRK++fCYY3JwXz1DLiyiuDRc7x0L0aj6VRsNTJnW70/bwOl0kpGqrCvO9OFcN59/oqBJKwXffJxO4v/3R0VR4tOvarnq1nLmvJGETq3CJiU2GvwDYCWeWhzEkkhECmOnkqb/kTPbLNiwSPG4cVKLg2whWrhLpREbTJT/luZN1I22R7Va4M4brTxyqx186QgKEVFsmC/+ZDj5NSZ/kuLiYubMmcNbb72F3W5Ho9HQp08f4uPjWbJkCbfffjvbtp14Xod/O4FAgEceuhmzTktK1VkkVvYkI9CR92b78Psb/vEDAZF35jjo0s/LHbfosTslxl+gYc3PZt7+1Is1IYSK368iaU3y8/EbyfUcnxAtRPD0k3pqTAfqvtMIOsTg8TveLZqoSU9V4RODLFzhQZIkDub5T3hJWyAQIOwN44jb22g14qNce5mZfYpfSSGrbubCKJhIilPz/DN6PnsnlkF9DPTqquPhOzR8+JKfe+68nGAwGlpvMpm494F7WLpqMR3PaodbaljhG8Bu28v0ew1ccUs5V91axj2PVzJiYhE3T3OjLsmmtsxM53ba487in9VNh99nPyEbCIJAl859OJAXZP+B+ksBLjwvho+/cNX7zmxS8u6LiVx3ZwU33VfOwhUePv7CSe+RhXz1gZkmZUNJDLQg0d2O1KIhVB9IoFdnI4JCQV5+iDdnORg7KgazScmjd8fx+geORu9r3eZoDkOzScmH81y8+mRCg1nXPj0NXHRehGXLFpOYmHjSjs86WygUlFeG6xUEu+WBCob0MzD/3RQuu9DMJePMLJ6fxouvCogJhXioJYFUutCX7sJAmlYNYuFcG1ffVF1n3/deTEKtDeOTGl9eIEkSpc5abp2iZOYjqSTlD8EiJRBHMjUcWxKsEtSUV4Q5d4ixzvF5lOJyLR9/m4rO1g6lXkCKQFlRCUpFgO3bt/P000+zd+/JRwT+G/F6HMz+zEU4LPHkyzUkJSj55sNUrrzIzPjRJma/lsyPn6ZQWyvyxRvJrJvVGZ0jk8wULVoanyQCUEcM/LIuwMihRr6ZnYLFrCQtVUmI6O9LX9OEpHgV195RTlnFseWBhwtCTLqhjLtvstXN/rpqI1xyfTmJlT3qXUMiGv3y9QI3e3KCPDLDibWoFxHCKEUVs9/98KRsctZZZ/HNIi83TraQGK/izqk2pk2vpKKq/jJGhzPChCur8UZ8PHp//WidJT97+HVLkIw0JfvZxkFpNx6plqAUoFwqZDtraUobNIIOCRFbIJMDPzWla79KHn3GyXU3O4ir6tJoHq1Uf1vWbxBJq+yDTjgWVaQUlCS7O5CzxUCzZtkn9ewAd985mbefsXHH9ba6qIyWzTS8/1LUwZOXH6JlMw3jR8Vwdg89NouCrbvqRxK1aKJm267jRxdt2u7n0JEgNQ6Rp1+raXQft0fk28VuPno9iVeeiGfO57UUl4aJi218okihEOjYRotWe0wXPv26lrbtT6668aQrJ+GihlqXwCefqhhzew7Nhu6jaXYIU/NSrnjkALc+V8iqFSZefibqlLI7IgwdU01qbRe60I/OQh+60I8ssimtdVJVJZAUaUpnoQ+ZQksyhOZ0EnpjIY79HOunCcLvp4pXKRUkl/fhUK6Si8aYePeFJGa/mkx6qpp5M1P4dqGH865wcMU0K8+8mY7dqUaMiJQUFmG1WlmzZo2sh8fBbFby1ANxJMSrOFxwfIfhvtwgfXrqad1Sg0oVfU8/cV88dz9aSXYzDVtWJeLLXscBzQZSaYJW0KEUVCT4W5JWMoiEI4NpUjGEWJ0Zo+FYm80vDHHhpU6a2vvTxN6f7Eh3uoqDSNMl07ZVw0mCWJuSJ++P56XHEzh3sJGLL4jBoFegUimIsyn54vtaNNr4v5Tu4Lln7mHWywq6DbFTbthHRDoW6R4tcLORlnTArqogu0sLUlKOLQ8vKSpBE2roBMmmE/vYQo1UgSRJ+BMP8NA9jfdBM9LUZLeW8EteAAzEkHvw+H+byqowUkhNUApga1LDkoVzTmpQdyRvJ9dcEtX2W6618tz/TwBptQrmz0xh9QYfl95YgUYj8OUHqXzwchIjh0Sj40wxCr76IIUae4SzRhYw6pJiLr2xjMx0Ndt/yiQUgnc+cpLdTM0v67zExymPOwkOkBin4qqbKvl4ToT3Xldz1Y017MsN4vGKrNvkY8K1pXRur2XWZy5mvZLElh0BrrnEwswXkhja38CA3gZefCyBV59MQKvRcKLlKF5+9hUMxR1Iq+hLutCCeJI5zL5G9w1LIZxU89jDGrKaSIiSiF4wkiG0gJzO9BxSUbdy4Jf1Ps65sJy929X1HJ9HMRFLoDCVRSu8KBQCj91vpWMngWsuNdcFSLRspuHzD+PpMKgcO/VTyBiNCsqqdHy3IoMye1s0Wh0RMYJWVYpCQNbC41BaWsp5wwwEQxI33F3O4L4Gbr7Gyn1PVjHggkI6DjzC+GtKuHqSmVbNNWgjZsxCLLFCEjrBgAp13e/1P/FILmLEOHS7B3D1JSo6nV1J2z4FPPxsNbUuibAYqWufkiRRIRVRwEGyyEYvGFn/a5A9S5qQWtmHOFKwCvFkBDrRyT8UZ7GFFmXnkuBqRzEHaUE7ksioa6uJpFNecnKTIQCTrphIjb4UALMYT1rZAKTN/XH83JvEgkF43EpiaBiFF5EieCJVpJJZz/F5FEEQSKc5peTXPXcwLNGyphupjhYkCmmkSc1JLx1EjD8FfYc9FKSsIKDw1Dk+j2KuaM8Fl1bj9tTXvJyDQe6YXkNVyM3jTz1+ws8uCErCYWjVItof/GmNjy5DChh1aTE5B0MsmZeOKNJgzAzw3aJatu0ONJjo3ncgSPdO0ffDuFHRWiod22pYu8nPJeNMfPxmCt/Pj2Xo+bVYWhXSrruPLz6Kq+sHqpQCQwcYyUxX8sUPbu69pf4khkIh8O4LSYy/uoQ3P3BGl45XR3jtPSeX3CzwzHOzT2hVgFqtJhiKts1QSOK5l7yYbBGWfJlc5/g8et3LJ5hp2UzN8l+8WC0KxEYKUR4lQhgFCnyShx2spyltGr2vJNIRiWDm2HOG/eoG45PfcvBwiPSUxv1JZ3fXozR5ECURn9qO2dyw/sjJ8Lc4P4PBICtXruShhx7ijjvuYMGCBVitViZPnszMmTO59dZbefHFF7n33nvRarV8+umnf8dt/KN54fnpXDuxGIv5WONSCkp0xe0YNqGEvTnH8s3tPxBk0g1lPPlAHG89k8S7n7h45yMHV1wUffn26qpDHxPBLjSetw2ildzTU1X1qrT+lvNGGAnbSus+S5JEMNRwKeVR9h0IotcJ3HtTLPlFIR5+thoE9Ql38NRqNVXOSsyCGU0jUaZH0WnBrLCQKjSp+y4g+Uhu7mbsqIazyJnpaiaMDrBo0Q8Ntr30xgs4m5ZQpSxFlMS6c5VYNnPeRB/XXWbl+zmpzHggnskXW5h6pQWDOx0fHpICrah1//4zGgwnNqstSRL79/1KZrqa6+4o54elbiKRqLhpNQKHjgSZOcdR75hmWWqGDdBjd4h89pWL9z9x4dnbkrTa7vUESxAEWos9+HWjxPsvJTF8oIG3P3KQFBeNHjj/HCNVNREef7EauyP69w6HJT7/rpZrby9n6AA9G7f6GXC2vtFlTgCTJ6pZ8MOcE3rm4xGfkECNQ6TGHsHvFzlcECIYkuoVKznK8EF6BvRV04TWxAvJdc+tEbRkR7qz4kcD519ZzNyvXXww14ktMcRBxfZGO92l5JMgppNU3ZP4YLM6B7sKVb0XRlgKoVSLpKdGhTwYFFi5MZZHXmnBXTNas/DnBGzmEGUH86j8wY9e2Etl+UGuu+46NBoNP/zQsD3+L6PXabnsQjPjri5h/WY/N/6mqvdR2rbScuPVVsxqEwZiiG9RzVWXGfBpqo973lBMJXfebKZPT31du9ix340z5gjlUhFhjZdf1vnJbqbhtumVnHd5MaMuLWbqPeVs3RVgxWofn31Ty20PVNJjUDnCnh5YhfqO/QplPgeKPNz/ZBUHtlhQ7u6DVUqkkIMkkUn+kYKTsolarcZojOG84dE23zRTzatPJXDFzeVcOrWM5163c/mNFXQdUoRKI9Gjl8Bdj1Xy3WI33y5yc/7F1dx5K2j29mHn/C7RVCZYKeQgB9hFkCCd6I1NSMAj1aIlGqlv8zUl8fAQfny1Ffv3KDEKjTsCFIICsxRLmMYH/xnh1nz43kcn9exer5da5yGG9G985v7BabHsPRDktacSEASBiqoI3Tvr+Gh+LY+9UE1hcYhgUKJLRw13PVqFKDb8rW/e4eNIfpg3PqjlwPombNzq54mXqwkEjv3Oi0vDXHBlCc89FE+fngZGDIrBFKPAYlb87qA9GJIw/H9E0eGCEB986sRsOrnOXG7ORnRpFbiLrVw5xUmnDirmfxjH5p+TsVkU3Hq9mcmXmOo5Y+9+yIkmr0s9PRQEgVShCVbiCRMmSWhY9Cb6nYRXikaruWs5ruMtEBA5nCehRoNapaBze22d0yQYFNi8Ox5L/NnE2AYQiGQRqlXi2w6OHyR2bdnFfffdJ+vhccjPz+fScWYEQeDqSWZefLvxidSSsjAV1RGaZdXvz/XorMVqVTJmRAyZ6Wp+/TmRkKaWRNIaPQ9AjDedtZuOTRTc90gtsSU9G6RWUHlt7N57/Dxtu/YGSU9V0beXgdUbfVRUhWnRVE3HdjbGjp98Usu+AdxuN47qHLp00DHnnVhufKiaqmY/sU21gk2sII+9JJOFI7GUpAEmXn7zxXrHZ7dpRVDfsGSvTjDQgV4Uk8evrMCvqz5u/xigcycVPqKTpwYhhi07gnV9pv/k5bfciJWJlKWsYdbbFob0DbNx48YTfnaT2YrNGtWTQX301DgivP6+g0hEwmBQMOPBeGY+n4jTJdX1GX+LwaDgpquttG6pYc4byXz3USqTxppQKhU8OC2Wbxa62bzdj96gIDNNTXHp8QewO3fAjs1q0ksHk+XoQ843nbhgUjWX3FDKohUenn8kgU7ttHTrqCUckVAoaHTJfbtWWkYPVbB69S9/2g75+fnk7SwgkWPa1YIOOKgmX8qp68dDNKf/LjYgEWbEoBguu0RHjbqobrslnAyOWApLQrz/qZPZnznZ/auBZKnJca9vqm3CnE+Pjcmuv8LC59/VNthvxiMWfIm50Q8KiGR6aNW5e13f0GIKM/nCYsKen8g7tIvLLr9K1sLjUFNdzPbdQZ59KJ5lK33c/VgVN95bzrbdAa6YYGbFl+kM6WfgoWermTytjBpvfUdnE1qxn22EpfptOiQFyWEHTcjGIMSQbO9Gcv5QUvLO4ZdVEh07Cihb7meTaglbFMspy1qOrv0e4pMD2ON2URK7HtGvJT7YsDq3VtCTShPKKSJRSKU57TjIbhJJw0k1oiQiIpLVJOuk7TLmgjGom4s4FcdyFqsENUpU7GIDMZgb1dpKQyExMRo0Aetxz23EhP//y5tXC2WYhdh6E9wQ7U8kuzpSXSXw9WdmUm0N+2pmMZ7gjs706l/DpCnlPPSUk3PGVTF+fIDkkgFYrFYslsaXSf8evfuNxO0RWPyTl7QUFdOmWGnVQsPieencdaONuFglX81K5Zf1PvqMLuSdjxzMnONk3OQSVqz2IYkiy3+pHwATF6ugpOyYjl9zqYVXZjqY+3Yyd9wQXdXaqZ2W159O4ukH4ymvDNfVQAHo0FrL+s1+Dh0J06VD44FRLZtpWPFlGi++6mXQYB+Dh/h4c4aZAf0vJjOz8YKBx8NoNFJVo8LhjBagEmviOeushvVCjnLDlRY+/qKWLl0UVCjzG91HkiTKKeIQe9nNRuJIanRVHURziStQInHsfaOraMGMFxvqIcDOvQECAaluoug/KasIQ0hDuXkHWmPolOWEP6XL3vPy8li+fDnr1q3D5/Oh0WgYMGAAQ4cOJTu7YaRH165dGTx4sCzq/4HP5+PA/nW8/rCWl151ESwJ1IXna0MWYmO0vP6Bg4LiMIIAackqHr83jvato/sUFofp10tPqxbRGYzS8jBhMUIoMYdIeWqDnA5eqZawECIx/vizukqlgO43gVQuahA0oUYTKkuSxNsfOfF4RAb3M9Cnp57B44vo3CEVp9N5QmkOKisr0QtGNPYUvv6+gNumNt75/OSzAKnhzvVCtu1Ucsclx6n6A4wfpeKuGd9z/vnj632fkJDAN4u+4oN3Z/HB2++SliRQ7Qwy510rg/pa6/ZLTVaRmgy33+fC7M6ikj2YsbF+vYgoSo1WW/9ptY/OXYf86eeHaHuIswZwOOCHT1J5/1MX73xUglIpEGMUePTuONZt8tPznAIG9zEgKKKRS5GIxIov05EkaNqxlOxA80ZD2gVBQFWbyOYdfh66I47vFnmwuyJkZURD0V97KoFvF3m49o5yQuGo87NvTx1+v8jajUF6dNb/bkSAxazA72t8hvVEGTFiLHt3zGbHbh/PvWnHZlEyoZHcpke5+VorN/xcBc6GRZsyg+0J1G4Aonn/0hIMFKuV7AysJ0vKxoSNAD4KOUiYEG1puAyjSlFCS7Fz3ecS5UEuvlDPr9s0uHzprNtqw+dXoFGL9O9Zw9De1RQUVvHTnBgUqhJiwiKXXXET7dq146yzzuLnn0++Avi/kSHDxhMMvcHA3sdPCA5w9SUxfPJBAU5ngIeu1zNisIFXXj+ErTSzgd6FpRCh2CJGDj328t6wxYfLHWHmRx6OFDjJSFPRq0s6z75hx+6MkJmmZl9uEI1aQFvSim8/8PO51ondE6KJsiU26i919kkeQkmHWP5lMqPGO0mr7k2IILnSTkQi2EigSbOT7+DabLEoFMcSs7dvrWXxvDRyDgbJPRTkUH6QNtlKZr4QT3qqmlfetfPMK04q88yk1vYiTTDWaUGq1JR8xV46if1R/Sb/VXQQsJ1WdKr7TiEoiJUSOaSE35kkRoK66rb/iQETRQXFJ/XchYWFdO1w/KVqmelqDHpFXQfz1XftXHOJhT49dfy0xsdjL9bgcEZo31rLwYMS54yv5LknLHRur8XjFZk918XLb9diLulCIHUfSqXAO88lcMv0CJ9+WUCHNhp8fgmzScHzj8TXLZMH6N1Dz74DAX5Z72NAI+21oiqMwxlh1XovK9f62H8wyGUXmgnr/3zRt9+yc8cabBYluqJk8g7XcP0tLgyWagxGMOjh5zU+Bv/GuRAOS6xfL5IuHa8apkQaDQdsR0kmk8PCXqxJfjp3jkbcf/thaoMI9+nPVOOzRx3mksvMjj0BTCYrP62Pq6eHfbvVMHvWIWJzuiMI0ZxpGm30fd22bVtZDxvB5/PV9dN699Bz+/Rq7n64hofvsdZFQW/Z4ee+J6t44+nGU36UVURwuiJYzEoUCoFg8M87HSVJYscOkQyh4cDU6s/klTcPc/G4mAZ9n3BY4s1ZTtYuSOfTr1wkxauYfnssH38lkNlsONdfdMWJmKEeFRUVNM065sifcqWJKVeakCSJjVv9LF0RZP73hXww52uaNGnS4PhzR57DSzNeIVLSsG+sQkOIIF3pT7GwhIqqcL3omd+SeyBSt9rAJ3nwlto4Z1wVX34cW5eiJxKReP8TF3M+r0Vh8bDm+0Qy09Xs3u+mouL4wQnHY9CQC1i68iWmXhUtIDL71STenOVgyIVFxFqjhRyrCvWovOl8v9jL2FENHRFV1RH8fqlBxLpCIdC9s44tO/xkpqmZPMnMjFdrePOZhu3qcEGI/INqkkmmhnISSMUsxOKNmJn1iq7u3N8vdjOor4Glq7yMHXn8IIAJ5wm89dm39O//53LdLfxhIboKc73+rVJQ0l7qyV42U04xOklPhDASEmFCZJjjCIZgypUxzPl0P548a12Emqhz8+jd0XFKJCLR5KdiFNXHf18rUREIHBvspySpWL+54cqCtBQVpgQthjRQZ4CgNqJSi/TuFu0btmwa7SeXl2l56V0j3bpFq4nLWtiQrCZN+HKej1q3SMtmaqZNsTJ7npP1m3188UMt2c01vPZUAqGQxKy5TqZv9RCQfHUFTU2ClSZSK3ayjhjJgkGIwaOw4454aUkHDP8xuasS1KQY49BqXHj2NqOZWkXTYfsZPlDHlCus+P3RVScbt4Z47s6GE4hHSSSNPWwijaZYhDjypH2IRIjBgh8PJRzmyftmnrRdNBoNn309l5um3MzmX1ZiEeMJEcSPh0yyKaOQQ9Ie0mmOVtARkHxUm4tp2bcpbq+C8goH+BvPu+0hOhleKznI0+yhU7DvcceU/tI4Lp1aSLEjhsbOZhYTMJYMYGnJWvJoix4jaf+fY9TsiWf5suWMOGfECT37hAlXMOWa+TRNd7NwhYeWTdWkJdfXa7VaYGAfPV06aklLUSFJ8N6LSaxc56VZlpp3PnKycq2PyyeYsZgVJMSpeOFtOx+8HO3jH84PMXmSuUFKOYCzuunp0FpL7qFgXQX066+wcPXt5cTafj9y3mBQYNRoSSnpA0BYCrNm5Tpuvu3mE7IBwKVX3sblN77MhPMNhHwqWjY/vqsvKUGF0xUhFA4jpR/Em59Qr+1LksQBYQeiFCKkiCBJ4JKOv3q1ilISSaWYw3XFOG1iMiu+K+ZerYP7bzdhtUSLI/+41Ms9D3hQ64W6ff+TF9+oxaWQ6HIWbN/PKasVdEqdn/fffz8AGRkZDB06lP79+2Mw/P6gNT4+ntjYxqup/q+Sn59Pp3bRRvDQfUZuvn4b6fZeUScVKsJhoa6gwn8iihKiKPHUA9EopL05ASZeV84rT8WjEBTcMm0l5sp2xJKEiEgZ+ZRRSJNAJ3bt3XTcBuh0RfDVRn+4AcmPM3UbM6abuWRqGa88kVBX/KOqOsL0Z6ow6gV6dTEQY1QQY4TMNBU1dumEE9ofPnyYeFUysZ4M3vkgl4vGGRosy1+/ycfeXQJNhJNJlt94lI7JZGLanbdhsoBZOY/aWg9rf/XR/zcRjqIo8eQLTkr3xZEsGDBLsVQLpeirmvHAEyU880j98Ha7I8KTrwq8+uYNJ3SHSqUSfyBabMRqUXLXjTbuurH+uYf2N5J3JMS8j1QIej+Lvk7g2TfsdYOQtGQ1iprjC68Q0uD1eYkxKrBalLRoouKnNX7GjoxWLRw7MqZeZ3XBcjdhr46c/RJGg8C6TX5unNz4udf+6qdV674n9MzH4+prbuWGKasw6Pfy4TwXyYlKZjx4fGe6QS8gKBuPvjAIMWzcHKKqUiBQq0Vf0YFWJOLDQzGHyVFsoUlTCckOrWqGNPhduLATFvzoBSOiJFKjO0I49gjNmxr5YVVPitdCRqqfwb2r6d+jBoM+6hS/9iY3elcb9qnXc8uw6zhvzAQAbDbbSc12/ps5b8yFTL7ifSaM8qPTHn+QrtcLSIKIoA6QEK/EaFDw0jNG7rx7NdaKTpgFG5Ik4RKqOKTZxidPx6BUCoTDEt8scvPoczW43RJnd9MxsPexyZwn7osnHJZYtd7H1Ju8jDhXoOpwNakVfSEUXVJZmbSeEqkUdUVTlKKakK0UTVIli+fEsWFztBK4XVqLDzdmbLShO4UJ+5h83XMnbZeevQazYPnnjBlRP39yqxYaWrXQMPNjJxedb+KHpR6mXmUlPlbJLVNM7NoV4fvvNqGpbIIirCViK0OdWMWTkzU88uRqEoR0qFXhwYWdSgyY0PEbB5oUIle9ldZts3HtsGNupLqyKEXw4EJznLQDXly0anpis9lHiYmJwVn7O3m6QlJdNOfn39dy8EiIPj11CILAkH6GepFGsz4Q8W7oyZUX5yLqapAiCjQ1mTQNRh3m5ZEiKqoiHC5UMGTY+Wxc+yHvvpCIKUbZwOEHUG2PMGGMiSdeqqFJhrpeQaxat8jVt5UzuJ+B4tIIF19gontnHRdNCTH98eEnZQu9ViSoEkgglUTSKfbkUeLJp/vIEA/ebuXCqyv4dGZiXY7wWreI5D++7UTE302No0JF534u5rwTx/rNPh57wcvQC4u4/korXdpryS+Kpkzp1U1HfFMnhyuWo/HGccOd5TRp1ROAjJSoHvbrXs1dj1QgFLSo09WgFCA+6ZhjRdbDhnTo0IGXnwlx5cTo57BXy88ftWDRgoOYLCI+v4Q35GPp18k0yWg48bsnJ4C7zMRZA+3EJYggCYRCEhWUkELjv0m/uYg+PaJ/h3AYFGLjwwa1oEEqaM74ybm891JiXfRLeWWYa2+toXmWBr1O4P1PXbTL1vDxdx258/5HyMo6+UkgiNYWKClr2I8TBIGzuunp1FbL+p2GRh2fEB1M3fPwndx/40O0FrvUDfx8koeD7CKNZqgFDWGvhplznDx0R8PUPTX2CDt3SKQfPRYPZmJR7WvPqFF7MCU4MJsEiopFVPZ02tT2pbbNT3WRpLtzNPQbfuL5n8eMuZBLL36NS8dHMJuUKJUCt15n45ZrreQcDDL2olqyKgYTIcz9D62kRTNVvdzQDmeEq24r49G7Gk9HJIoSt1xr5a3ZTgacreeuh2u49xE7D95lxmxSIkkSqzf6ufG2WuLKe+PBhZ9jE90Kt5VV6+2M+//VVzqdAletCBKNBgfUHacQTmiVWCAQRNFIgRSzYKObNIB8cqiiDC164kkmhSzKY9bQsqkNg0HB4m/iuPy6XynO0xOujickBury+iuVAu+8YuXaKwtIlhr/G7m0JVw07Jh2btrup3XLhloaiUhktI6mx/F53AzqVsn1l7kx6Os/q8NZP/pP1sKGDB06mm++fJOhY8t59D4L199VQdtWat58Oom7H6/knTkOnntTRACyMtQ0aymyZ/8a2gf7oRGi70SrEE8LqR2VKb8SnxlBUaYiO3/EcaPQlUEjGpUbFWp8STm891I89z5RzeY7y7lzqo2mmWoW/eRBkoTj5k78zw0GYggSIEwIB9UorCJdujTMW3wiGI1Gzup9FmUrnRgwoUJdF6kfKyVSTTn72YIiBtp2aMv0m++hf//+rF27hlu3TCFRym6Q0kiSJPLJwZZkxdZeQ0Z+BpqDx+9PmI1qfC4NuogJNy5ihIYrXEo4QipNsAr1x3Bat5Htm3ecsPPTbDbz3Iuf8sB91/Lwswdpl62horrh+K/GLtK6pZphA45NBuUXRSMzb5tiZe2vft7+0InXJ9Ktk44DeUFmz3Ny1UQzK9f5uOOG4+ffvWBkDItWeOqcn1kZaq6YYOL7JW42NDIhcpSVa30o3cd8YSJhNJrjB2/9Htdeez1lJUU89vyniFoVm7YePwVL7qEgtW6R80bEcPHLJiZdvZHSQhOK6hQiSj9F4hFGjlTw/mupZHctx+LIpoYKXFINZqG+7y4g+aigmC70I0KYQ+yhudQuml/b3o0VHxTx4/cHUMZ4kQI6VPZUUmu7UxKzk5vvr+SVJxLq6shIksQHc12UVgWYMEHLd0s8JCc3Hm16MpxS52f//v0ZNmxYo1Gex2P48OEMH35ynf9/K3q9Htf/RwgP7mfg1rtqefW1lRirW6ANWyg9FKlXcOe3LFjmobgkwtnnFuPximjUAm8+F0//s6KDvl+Wq3npjf188PFWVErQikY6+/qiFJTkVatZ/JOHc4c0dCI+85qDgMPEHmEDxhQnH75jwWBQoFK5GXZRMVazApNJQTAYXV5z3vAY7rv1mEAEghLxyS3Q6Y6fh68xLBYLki6CwqsgrvgsBo/awFWXaxk/Ro8/IPHeh14WrgyC2HBuyUYCn352oG6g8J98vTBCvwG/X2X76mtu5ZGHDxHx/UpaopuhE4pom63B54ONGyPoqpuR5M4GASQhTKXhCG08A1k6N8i69WVMnaInNVnBT78E+eJHP6+99TmJiSf2A9ZqtUiKBBLjozmU2mQ3FMRwWGLj1gDpnt6E/T6m3r4DbUwYj1fEaFDQtbOKzXtrsNJ4JzcYU0H7VtG/e8AvEQrBuk2+RosdRSIST7xkx+9XEe/N5uqbcmnSTGT7bj+d2+sa7PvMG/DoU1NP6JmPh8Fg4O2ZX3LN5PP46GEPN91byfxva48bGfjl9x4U9sarWYekIOGQAu3B7sT9JpJFLxhJElJo0rUUQRtkxsOx3HHvL5iqWmEJpxAhhMN4hCLpEDEGFVscK7DFRbjmSh3TpiZz35PVBLxF1LryuX2yih6do0sdCopCTLvfQUmuiSr1Bi69ZiI33nSsynOfPn3o06fPKbHTvwWdTseLr8zlrtuvRK8p4OpLGh8A/LDIi8qViNJvYenyavqdpWfkcAMtW6h4+sXt7NwpAhJmW4TxrQXen+virY+chMMSqckq/HYDae6W3Hx3Hu++aqvX+Q0EJR583ElNpZ5fvrXgUJahUeUTH84iRrDgEA288ZaKXXsO4/ZI9OutoXePBLw+iadedNHC24d8cglpI2QGWlFiOcSYSaNITz9+dMAfMeGiydw89Sv69WqYNH7u1y46tdUyaayZcycVc95wI3176Xn0+Wo+fC2Ze6dF+G5REU6nRM/uanp1TWDWZ34eeOwmmjRtxQP3XkfH9DC5+8HrrWWLZzkmjR6TCWJig6Ro4nj5rZe4fOxVGCpM9aJFJUkil52IQoSIFG7UmeaIL+faqY+c1HOnpaVRWmWm1u1rUIUV4MsfalEIMPyiIg4difDmswnHHcj4QxIGTBhr/iOi+/93DwsB9Do1n36t4ImnL2Xrr5/z5Y9urrvM2uBckYjE4p887M0N0LqFmvOvLCEjTcXZ3XUUloRZs8HHO88n0afnMWf1p18FsCX2OOH3wVF8ATXjxmj5ZF8h8aEmpNOcdJqzf/0Wvm7pJsGiZfLlIsaECtJTVRSXhCizKzmei8WEjUpKsND4ZLRDU0J2gsTk28rQ6wXOGxHDz2u83Hx3FRarwNABOuwOkUvGmZl4vokLrihlxnM+DuXrWflrEWd3qWTAWQEKisIMu8BDwREF7fxN6s5fpDrAA9Pvqfss62FDmjZtSnGFjT05Adq10qJQgC2YjlCaAaVgBqoMucz5rIyH76nfTwgGJabeXYml8iysQhxiadThEsMmijhErJSIVqj//i6TCkDrw2KO9uXUagGFNnjcSXKrN4uVyw8xcGgtpthgNEqkRkVQEWLVgkRuf7gSMQJOj42nnnvxlBRxsVqtSIo08guL6004HOWTr/yMGHnN755j5KiRPBX/NEcqcghI0QGqBi1ZtMIs2BClaNXn3EMhZs9zcsUEc90keGFxiAsvr8FSekxHanHiw0OMYCWmog9iuUiQCCmoEASBAH5stujxDmeEX7drufXeE3d46PV6pj/yNudPvpnbrwswaqiecFhi3jdunnvRT3zZ2QiCQEQKEw4JPPxsNWo1NM9Sk3MoxN6cANOut9G9kermADv2BHn4jjgWLPOwa1+QYf2MfPtBPAt+qMJoDuMPgOCIJ97RGa2go1IqqVdgSOGJ5bHnDzF6mBGNRuC84UbufLSSR+6M4+WZdkYNbTx9ybeLJfr0G/Wn7dB/UD8Wzl4GjoZaqhY0qCQNzWlHghBdAeRQFzFggKKuCEdyoopl3yWwaZuPCZOK0Fdl8fYHldx/R7S/MWpoDO26V+LaVIP5P/QxJAXxxR/kyoujDhyvV2TuV9GCl//Jd4s9VBaXceDAIa66xM/t1zWcuJckiW8Wehg4/FgOcVkLG5KVlUXL7B6sXrqJ++5Q4NMo+WWDn/HnRfjh4zQ+mu/ip7U+JEkiMV7Jd3NSufCaEsorVqEKxqCKGAiqnbRuJ/LZUwnc80QVNr2GmvzjF8kK6Rys3uDHm7KX7z6JxWZVcd+tNsZeVcIDMyLkF4bp2FaDx1gM3sb9IJUUE8uxdhrAhwIFTqpxKMv56L1TkyJMo1WjEJSYsNb7XhAE4klGJ+lpfm4Sz738bN22Pn36ktkylUMH15Lp6l4XJRuWQhzR7KBN56YsXLYUj8fD9HsfYtehPCzHGVNWhCuI1ShoTjv2sInmUvu61FCiJFJKPg6qaEfPBseGFSFscSf3bsjMzOSTuUu5cOwAsjKq2ZMbZMtOP906HtO4Vi3UbNkRqOf8TElSkZcfYlAfA3176enb61hf7dpLzUy5q5yX33EQY4xOGB6PcFhi1jwXZZUR2rTUcKQwxPJVHiqqI1w0xsTHX7i4fEJ9R7DHK3LvQ24szs51/U+HsYIbL7n6pGwAMP3hJ7jmuhsZdPYA9u3WUVgcqluBUG+/Z6ro3UNf59BdtTCBvTkBtu3OZ+YcJ2/eF0v/s40884oDiyeLYo7QkbPYz1ZMko0k0lGgpJISisijFZ1RCArSaMYBaRebFT+RJjRBFdHjDNtxl6ppxcC6QoIIoDb6aNdKw6hLi2nVQoPfH121IUoSBq3A3G/cPHCblTXb2jS4/5NFkE40q7TMKaGysvK41S0lSeKKS4fy/exQ3ZLyGnuE2Z96OHAwQmFZAI9XZOG85HoVtA4eDjLq4jJmvR6HxyNx6301jBwWw4zp1rrKX05XhGkPVTJioIEP5jopOaIlrWhotEMm+ShIXc69t1q44iITer2C6poIT79Ww89rvJSUiITEMEP6Gf8/gb4ChQJW/OLH75eYfoeVxAQVg/sa6uWX2JsTYOL1dt6fveSEZ/klSWJ4/3NIymuJUlBGI+xUxYi2cpAUuGvV3PnCrezfm8OKT34hqbZp3dKlsBTiSNLPvPKcmfOG14+QKigKccVtKuZ8ugyNRlNX+bO0tLTRnG25ubl8/dUsqitL2bxpP6FiI5mBVtGIAClElbGY2A5GUjJiWPL9GlJCzTCLcTg1xQTNTtTmGL7+4ZuTzlexadN63nj5JmIMbj57J6Wu2MpRHny6mq9/0JF0uAtaQY9LUUVV3FY6dROZ924yhSVhzh3tJqOyf4MZPZeiivTBO/liThxHCkMMGlWJRq3g0ekGPpxXy+P3xtGzS9SBd7ggxG0PVpKYfg6xtqZ89c53OH124vVmQnFF3H69hcmXmDHoBX7dFuCBGW4uvuyRuujGU8WhQ4d49slL+PI9Lf3GFPPp20m0aFp/sFdcGqbvqGKalp6DWmjoMD4i5aBBSwXFGDGRQBogUabMo2lHJ99+Fse23QFefc/BI3fGsnBpgJ9WBlGrBZS6AD27ajlcEKZVcxVbd4bYmxMmyarDbpcIVJsJuDVE4oowmkXUaiVuN/jcamITzUy7835GjRr7p59XrVaTkHC85ar/fH5PD48y5drx3DWlmP5n1R+ouWoj9B1RRcLhQShRUZS2glWLbXVVtn+7X78xRSTGKzhncAxqVXQwUlCioEf30ezasgefvxJrXC23TrHQJF3J2o1+Pp0bxFTSBW/ER6F6D9YYDU5vEEVYR7LYBFES8Sbv5ZbrTVxziRmDXsHCFR4efKqG8sNG1BEDGF0oDRGSE9sw9bYbGDnq3L9ss927d/LEozcxfmSIgb0FahwRPvmyFrUKXp+RiEoVzQc88bpyxo6ysWWHizunWunTs/5EQWVVmAnXw+w5y9Dr9Tw94z5G9lnF8IEaQqFoSgiPV0QhwCvvBYjNuIfzzx/PhvUbuO/2B1CW6zEEzfjxUqI8TOuO2Vx/6/U8ee8Mkiqa1XVywlKIcnM+gy7uw4OPPHDSz71hw1o+ev8OPnlDi/E3778de/zc+mAlD98ZyyPP2Rk38TEW//g6383WNEjN8u2iIM+8Ziayy0JsIxNnAckHXdaS2cJC/yF3MPq8C5ly7ThKi7bz0etJtG11LOJBFCWm3FVOWUWE9q017N4fRBBg+rRYKqoizHg9gi02iwRbBaOGBAgEBL5ZrCU5rScPTH8elerk5qDfe/dVkmI+4fU3PMTmHysuJUkSNfo8qs37qHUoyQp0JgYrajTksI10mjWYsQeoVORzQNxLN2lg3aDnmD38lKWt4oO3zHRoo8VsUhIKSfQ9r5D1CzMoKQsz5ooS5r2TzD1PVpOWrGLXrghlpQLdu2jo3EnJilU+8o6EUdnTqPWFSCaDOCGZsBSiVJdHu2HZvPb2q3+Y+/F/XQvLy8sZd34v7rrRSl6exMoPWhErHSvgI0kS5dYdpLev5q5pBtKSVfy6zc+zr9uxWhRUl2gxVLTCGkpFRKRUu5/yQBUKlMSRhI1EwoQoo5CQ0s2A4X7UOrhrqo1O7bTc+6idpbOySBabNbw3TS755JJksCIEDNSEHJjiA/ToKWB3iAzqq+fQ4RAOX2dee+OzU2azvLw8pt9/GTOfjeZPO2qHH5YEeGduIm/P/OIPl8s9eM90dn12KFrx9j+oUB5h4p0F3HWzmdffd/DNIjd6nQpBaSEnpwZHiZ5EUhFQ1EXMOxQVdBUHNKgKDVAWs4tn3q4lM13F7Y9I3Hnv23TqdPLRXjU1Ncyf9wGbf12JhIDPq6H4UA1+ewCtwUeTFmFefMZEx7ZaCotDXHZjORdfYGT4ICM331/J17NSGmjk/O9q2bU3wJP3x7PkZze3P1zF6zMSuOWmMOmV/Rr8TkUpwjbW0IV+KAQFAcnHNtag0ARp1RZemxFPzy46bn+ognattPy01sst11g5u3t9rTl0JMh19+j5ZO4yFIo/V5ZCkiTGnHMB2t1xDXJR+yUvO9lANwYQIkCRMpcWPar4fl4cWm398z/zqoO3X9CTHe5OYcIvvPmGjiH9o/dnd0Q4d3wV9gMpJIWaoUBJtaIEb9xB5n9soXsnHZu3+7nx7mrCEZHVP6bVez/tPxBk7MUOUkoGUEMl7sxNfPhaEn17HXsfS5LE4y/WsGC5yIefrP5TqyL/zXr4R1oYCAQYd94o3DkSWeF2hAjgbPUzG5Y2HCMVFofq0kHMfScZn18iPUWFxRwdL46+rJibJlu5+2Y1ac4eDa7lkWqpbbaOlq1E0lJUHDgcotYtUlQS5tG7Y5n7tZvZryZyxc3lGDVaClZlkyjVj6YPSgF2sYFO9EYlRAsu5bITSRFCaatGr8tk9cZfTjr/8W8pLi7m8tFXk1HZutHtpZY8npg1nV69etX73u/3M+22a9m0ZhuKiAIkgYAUZuQFI3j2+VfqxslFRUVMGn0ZWRXtGhRIqlGXE3u2lsLCXIx5WRixUEAutThQoCRMCAmJbgxotGhmQeJePl8y9y+164ULv+Pgrhncfp2aS6aWcedUG8MHGlAoBGrdEQaOLWLFl+l1QWRer8gFk0tYNDetQf0KSZIYcH4RE8YYMRqVlJaFefD2xp2+l91YxtMPxlFWGeFIYYiURBWffuWkxi7S/2w9u/ZF82JfOdFMQpySn1b7eeNtH4bCzljE6LvHLTlxtyznx2Xfo1b/fqHqP2LyVRewb+s+jDHw9stW+p0VXQlVXRPh/qeqWbjMw1WXmHji3ri6didJEnM+d7Fxa4Cn7o/jxTddfDzXj6tGg0rQICpCNI90QEKkilIC+PBQSwbNKeBA3WoxweDmu/lW8osiPDLDhbq4FSlis3rtu1J1hLbn5PHWi1Y++aKW51/1YKvojAYdlRSja1LEusWJXH1nmKm3vk/79u2P+6wnooWy8/M08UeivmLFIhZ//yizXtLVhQFDtGNw3oUODGVt8SXvp1cvBVlN4NdNEfbnhhEFHa3aJpJ3qBx3gYZ4bRyRuGLSMyR84SDF5SFUKrhigonCkjCbt4YJF2aS5I42KFGKUKTdi5RYiFIbxuuV8LpU6JXxKA0Krro8SFpyhHWb/GjUAuefY6R9aw3nXxUgI03BZ2/p6hytEJ3VPmdSBXfd9wF9+57c0ufly1bwxJ0zyKhujfI3UUYOZSVCOz9ffDcftVrN/Lmf88E7s4i4JUREjLF6pk67nuXL5hOjPcglY8MYDQoW/yywcoOBZ56bXZdM+I+cn78lEonw/Xc/MOf9j/G5fRhiDFx53eWMHjM6ukTd7+fbr79l5fJf0Om0XHTZBM4+++y//EJbtmwhr7w0HbXCyc1XW+jeOTqb89oHQVq2PY/zxlzKlEunklaeXTd4rdQcJJh6gIsv1FFVLfHFPIlUbwdsJBAiiCMmD0PTIhZ/HZ2BHjahFMeOFlRKJVjjwpjjgqh1EfwBCUEBwaCGK6++l6uuis5Izf/sc958+S2qy2rQRgwY1GoUcVWgiZCYnMULL7933OVmf5UlS77nkw9ncMnYMB/NtzN8oJErLzKjVMK8b2t56wMXAY8av0tL21Cfury5kiRRQRFlFNGRs4BoDtsSxWF0qSpGjh3OutVfMnmiQL+ztKz71c+bsxyo1KDXKaisjqDVRitGG/UKNm0P0rW9gZLSMDt2iEghDQgSemMYlSHMS6/Nom/fAbhcLgRBOKlqdf/mDi78Oeen2+1m2q2X0rVtBZdfGK1W++MyLy++Xou7II42Uk8EQcAtOaht8iuPTTcy5hwjggBLV3l59LlqXn0qkQ6tNazf4mdPToB3PxFZuHhLvQmQnJwcFi38jurqUhb9uIoju0pIF5ujRUc5RYQSjxAXJxBnUXMoL4LkjiHF2xG/ugZn3H4kwggBI0ZPGui9OIVq0luk8tHH35yySoVHCYVCLFmygMULP6OibBczn7PQJvvYIP+XDQGefM3GpZffzIb1S9m4YTXD+qu4YoICg17Bop8izPtexRNPvU+rVtFOss/n49abJzF2eCmXjNWi0ymwOyK8PivE4dLOzHjm7TotC4fDrFixgn2795OUksjo80ZjMkUHnzk5OTz3xPPk5R4GUcBoM3D9zddx3vnn/eXnXrt2FTPfeoLM1BoSY4Ps3h9AEKBnFz1fLQhz7fWPMm78Raxdu4o3Xr2PGy6T6HeWimp7hNnzBQormvLIo69y8QWXYDmcSsxvIr+DUoA9mrW075XGE0+9TosW2UiSRFlZGVOnjMPpLKFzOy2D++qpcYgs/8XLuYMNzPtewO1R0renmi4dIOeQkl05Bu6+93k6depCfn4+GzeuR61W07//QOLiGu88/1mCwSA33zSJXh0P883XPkIVCagcKUQUAUpV+UhqEaM+RCAQxu9TgKgkKAZRCAraSj2w/H8UhiRJVFFCoWE7qZlhDudoyZJa/38RHIFyCvHE5bL429i6POI+n8iE68o4eAQevM3EhaONLP/Fzb1P1HDvLTYy01Ws3+LntTd9aFzJ2EjEiAkFCvLJxY+XkBDEarOSlJbI5Ouv4vwLxvypd6SshbB48SIef2QqGWlK9u5Q0c4/sF7UpiRJ7BbWo7TZ0RrDNMlU0a61mh+X+MhKV9GhlZ7tO0RCYQlfMMSRggj4Df+fDimCiEhY6+Sc0SLvvx7LitVeps+opqpGpHtnDYcPKQgcySLO2xyVoCYkBSkQcrFml/DD/FjGTi7l7htt9D9LTyAooVQKVNWEueHuSkQSefOdr0hNbZiH+6+Qn5/P668+Qk1VLrFWgZJygW49hnDjTfeh1+v/8Hi3281F509EcTCG2HASgiAgSiLVmhJcCaVkZAnExYLDKdG8ZXcmX3MHqampVFZWMvXqm6gqrEFwqtHr9ITjfAwc0Z8VP/xMWuWx/pgkSZQqj2C3HKJtx1gys9pzzXX30LTp8XPtniyhUIiioiJmvf8SRQVb6dROwOGEQ/lazup9DuvWLKBHpxBut5M1Gz3cfr2Vgb0NVNVEeO8TJ4GgxPMPx/Pp17W8+7EbBBPxNh8VZRECpUk0DXaqc+wGJD+72YgKNbEk4cGFl1pUaoFRF4/kymuu5PN5Mzl0cBeSJCAo1LhdhYRDtXTtqOXyCWY0avh+KfzyawzPvzjnhNtHeXk5V0y8CqFUi9kdj4CAU1dJgbSffn0EXA4FNouCSreXqyeZmDzJWu/43ENBRl1UTSBow+pPwOZOpiZuN+ZUF2efpaDSHuLXrT6G9DNQVa4mEJBo1gKWrKpFrTYQCkYIV5lQ2FOQlH6EpBK69oAmGUo2b4lQeFBHXGUXaqhA0TSXaydr+PhLN00z1Azqq6fWHX2XIGgZPHwqV03+c7n+/s16+Ge0UJIknnpsBt9/+QNGj5UATpLbVfLqjHh6dNZFUxstdPPAkzW4atQoVCIp6SIvPx5P/7P1iCIsWO7htgcqadFUQ5tmen7+3kq8sy0aQYskSVRTSr5uB2PHKnnn+aiDas7ntTwzI0KkOp5w8iGaZCnJTFNz3y023v7QyTffBcFlIzXSEhVqqimjmnJa0ZkYwYJP8rCT9YiqAGZrGJXKwsJlP5/SNIA3XHMjxT/VEBuqnybPJdiROrj5ZsFXx33nulwu9uzZg0qlokuXLqhUqgbj5OXLVvDYfU9grk7EFLIRIoDLVklK+3jen/MeTqeTC0deRGpJq3rjL4AdqjUkKtJJCTap53SrMBVw1vguPPrUya0O+i0vPDcdR+Vyrp0ksWK1l5/W+AgEBdxeLXEJzbFX7eaNp+M5u3vUIfj8mzWs3+zng5eT6lZUebwiDz9bzcIVXgSFgRhjhGAwwMdvJNdLIQLwzUI3S1d66qUlXL3Bxx2PimSlKwiH7TTJUDGsv4H1m/0cKQyxZr1IyG0lwZ8OYQXheC/WLBPvzHrrhOqjHI/CwkJuu2UCTZJr2bIjgFojYjQKRESJQCier79dwWefvsviRXPp3V1CigRZsTKI1wNGrYawX4WyIpOiSAEt6IAzs4SX3nqB6y6fgtfpRymqiMGKHgPF5BGDlbZ0RyEocKhK0XfYzcxXraQmq7jsuhoO7NKhqs5AEkRCCR5i02OwxYvkHz6Mt9qAuSYNAQG35QjN2vq5cJyRz75TctU1DzJ8+OjffdbT6vz0+XwsXryYXbt2YbfbGxUuQRB4/fXXT+Vl/3H8uQ7ud3w06wX69YyQnBhh4zaBTVvchFwJaEN6qrwV+EUPRmMMsQmx3DztRs4fe2wZ9+rVq3n8wUcpKyvDYFQzetxopk27F6fTyaxZ7+L3eUlLS2HuR3MIuSDO2xyNqMeuqMCpr2L8pWPp3qM7SqWSVq1akZmZyTNP30dZ4VouuSCIzSrw8zolq3/V8/hT71FYmMfMt55gSN8QzTKC7MpRs2GrjnsfeInOnbv+JXut/Gklzz35AiG7iDKiwq/10KVXZ2Y8/2S9jq0kSbhcLpRKZb38ogcOHGDZ0m8IBr107TaIfv36N6h6/medn6eTcDjM8uXLWbH8R0JBJy2z23PB2MtIS4susdm/fz+P3PcYlYXVqCMaAmofHbq2Y+jIISxf/iM5+7YS9AapqggBIgMH6TlvuJKDR3Ss3azh6useoPBICVt/3UpYCuGodhEMBejVpxdXXzu5UTEWRZFdu3Zx4MABnA4nCYkJDBw48JQ7ehqjpqaGL7/4iJz9WykoqqS8JAebRWBwv2ji6c9/cFNaFuZgjhJ12IgKDUGVG4stgs+twuhNRaXUIMYF6Nq7C0+/8BQajQa/38/qX5bz5ecfkbs/HzEYA8oIyWkKlEqRkrIalEKEmBgjLbK7smzReryuAAaMmLCBOUJC01iumnIFxcXFOJ1OIpHGc48+9NBDf/ic/+YOLvw5PYTo73v9+nUsXvgpfr+PuPgmLPp2Fb6KIK6AEwux0ZeushxrYgizRSIUFrDFphEJ+xjcJ0ysVWTFmghaQ2ueee69ulxax9OAsrIyvpz/FeVlFSSnJjJk2BCaNGnChx98yBdzvwKfAgmRmAQjd95/O2f3PptZs95l4/qfMZtNXHLZDfTs2euUzOb/HgsXfM0nc16lW4cwNqvExq0CsQntmf7wSxiNxjr7bdr0K0sWzSMUCtCtx2DOPXdMvdxCgiBgs9l4840XWbp4PgohiEpjYuz46xgxYtTf/hx/FkmSOHToEMXFxeTm7iYYqCUzqxUjRoyq9zxut5uvv/qUfXs3YTSaGT3mCjp37gxE293dt91LQU4hmqCBkCpATJKeJ557jE6dOjVoD06nk7mfvMuXX3yE1+shPVWN0WjGaG7Kzbc+RuvWbdizZw+lpaWkpqbStm3bv9VeoVCIz+fPYcniz3DXurDXRGjfsQcPPvQoCQkJLFu6jK/nfYOrtpZabwnxsW5E0c3WLSEifjV6tQGd2cDg4QNJzbSwa8c6PN4Ah3Nd2KucUTsrJLR6L8kJKnp101LjjLArR+T2O59k8JBz+PqrT1mzehFKpYLklNZs2riRmupCJFFBJGQlu01L3E43ZaXlxCfFkZiSQIwpBovV0mhOqz/SQ1kLo+Tm5vLwg3dw+PAeHJUqLJFEYqVkggofTmMVtgQrFouZrOZZHD68lrO7eenXS80rb7s5kBdCp1HgD0j47HqSyKRWWY0jUoNSoUSnV9OmSwsqy3ZhNIgY9QLFRSoqK8EaF6RjOxUGvZJ1ayRq3WC1xZLZLIu8Q1vIylAw7jwdy1Z5cDhFMtPUFBSHcdYqOLvvOUyb9vDf+vcLBoP4fD5MJtOfjhw8isfj4a3X3mbJj0uRQqDQKrjgojE8/OhDVFdX4/f70Wobr9ibk5PD/v37MZlM9OnTB61Wy65du3jq4RmUF1SilFRENGFGjx3JbXfeetIR3yeD1+slPz8fg8FAZmYmghAtMLFz505qamqIjY3lh+8+p6BgH1ZrPBqtkYIje/D6vLRo2Y0p199Gs2bN2LRpA+++M4PC/BJKC3woJT3hcBC1IUxalgZXrQa/V4lRZ6Rlq5bcfMdNx43UcbvdbNy4kQMHDmCvPoxaraTnWSMa9M1PhEgkwvJly/n2i++JRCKcc94IunXvykezX+HggS2oVSAorahUWgjn/f8kqsD8b3ysWh9k2LDLePCRB1iyeAmzZ36I2+VBrVPTZ+DZdO7SmdjYWD6a/RJlpbkIQFJKS6be9BDt27fH6XRy03W3UJZbgarSgKgQqdIV4Q7XohCVKCQlaq2K5EwT2S0jtM5OIL/YgsutQqFUohAEBIWSmBhLXa2M//W+4Z/VQohGgW7evJl9+/by1RfvolXZEQQJj1eksloiRpeFRq1Bo9WQmpaCOVbCUVOEIAh07zmEgwfKWPj9dySlROjcTsO+PQLVVQIefwSLLYwoRFMM2axq7C4liFYspgyGjxzKpMsmceTIEb7+ah67dqxCq/ETDosIygRSktqhUWsoKCyg8FAxkkfA5XfgE2tRG0LExVq56db7mThx4invKwSDQabddAf7N+eirTKBKBBMcJPUPI63Z711wnlkG+sju1wuPp0zly0bt2KxWbj86kvr+lcAe/fu5dbrp6Go0qJ26RHVYXzxTsZdcgGBYJAFXy9E5zMiAQGDh/EXj+XmaTedMlvs2bOHeZ+9RUlxPomJKUyYOJUuXbogCALFxcV8MucN9u7ZiFIBqemtiItvxoIfPiAhLhrkUl4hodbGM+OZ92jfvgNer5cFCxYw672n6NQ2xKSxBvwBiQ/nB9mXGyA5QeLaS2PQ6gS+W6ImLLXgiRlv43K5+PKL2ezduwu3qxqj0Uh2qw5MnHQ9ZrOZn3/+GZ/XT/ce3WjZsuUpefajFBcX8/qrj1BavBerWaCyRqDnWcO5Yeo9dakIQ6EQ+/btY8P6jcyd9RmRcgXakJ5aHLhxER+TiDZZycwP36Zp06aIosiqVauYN+dz/D4fHn8lHm8xFaUB3A4Rk8qKyWxG1IfJaKpFFKNjYJU6gW7dh9CseTP69+9fz9l/8OBBVv38C4GAn2DYRTjkJiurNaPPG/+nJjBPm/PT5XIxffp0ysvL0ev1+Hw+DAYD4XCYYDAa6muz2VAqlbz55pun6rL/SP6sqIuiyNatW3E4HLRs2ZKsrCzsdjtVVVXEx8f/pZxJR4WsqKgo6lBbtgKNSkPfAX0ZOmwoSmXjBXIqKipYsvg7fF4X7Tr0onfvPnVCJYoiGzZsoKKigvT0dLp163ZKBb2oqAi3201mZuYfFtM6Ef4pzs8/i8PhwOVykZCQ0EA0AoEAanW0kvvmzZspKSkhNTWV7t27o1Ao/tF2kCSJL7/8klUrF+B0eejcqRut27SnffsOaDQaRFFEFEVycnJQKpUoFNHK0J06darXETiZ9uByuVi5ciVej5c2bdvwww8/UF1djVarJRAIoNPpiEQidb97s9mMUqnk4Ycf/sNz/5s7uHBindz/5OhLOGdvLqFIkB49e9CxY0dCoRCRSASbLZrDMxwOs23bNrxeL23atGmQa/Fk/uaSJOF0OlGr1XUOxtOJJEns3bsXr9dLy5YtTyrNxr9NC/8MdrudkpISYmNjSUmJLiH+IztEIhEcDgcGg+FPdczOBDweDw6Hg9jYWHQ6HcFgsC7q+Y+O27JlC7t27aJz58707t37hN7rbrebV1555ZTooayFDZEkie3bt7N/335ssTYGDhxYL7+6JEn8+utGdu/agsFo5pxzoqtUtFotW7ZsoSC/gNS0VPr06YNSqaxr+4cOHWLp0kVUVZWQlZXNwIGDUSgULF26lAMHDtCuXTsGDx5cd51gMMj69evZtm0ryclJdO/eE71ej81mO6X9tf8mp0IPfT4ffr8fi8Vywg7ZM4XG7CCKYjRCVhTr+lL/FEpLS/lpxSKqqstp3borQ4YM+VMO6T9qD0eOHGHjho2oNWoGDhxIbGxsnZ0EQcDtdvPiiy9it9tRqVREIhF0Oh3hcJhwOAzIfcOj/JV+YW5uLuXl5aSnp//pyGq73c4br7/J+rXrMZoMXHHlFWg0GtxuJ/37DyIhIYFAIHDSFadDoRB2u52YmJj/qh6WlpayYvlPRMJh+vbvS/PmzU/qPCerhZIksW7dOnbv3ENcfCznnHtOXXBSMBgkNzcXgNatW/9XJ4V+j3379lFcXBzNLfsfzsijdli2bBkbNvyMWqVl8JBzSU9Pp6KigtWrVxKJROjVq/dfLuh3KolEIgQCAfR6/e9qtSiKbNmyhQMHDnAw9xBGvZGz+vZqtN/32zYRCoVwu90YDAYcDgdKpZLY2Nj/2nvhtDk/33//fZYtW8ZNN91Ev379uPjii5kwYQIXXnghBw8eZPbs2SgUCqZPn37KytX/U/kron6q+F8c5B4P2RZRZDtE+at2+PLLL1m7di2XXnop3bp144477mDEiBGcc845FBQU8NVXX6FQKJg6deqfquj3b+7ggqyHZxKyHaLIdjjGmaSHshb+/cht/xiyLaLIdohyJmkh/Lv18EzQQpDb/lFkO0SR7XCMM8kWJ6KFp3QKctu2bbRv357+/RsuW2jRogX3338/lZWVfPHFF6fysjIyMjJnFHv37qVly5Z07969gRZmZmZy/fXXU1NTw+LFi0/THcrIyMj8d5D1UEZGRkbWQhkZGZnTzSl1fjocjnrh5QqFom65O0BMTAydO3dm/fr1p/KyMjIyMmcULpeL9PT0us+CINSbwTYYDLRp04bt27efhruTkZGR+e8h66GMjIyMrIUyMjIyp5tT6vw8mt/zKEajkerq6gb7OJ3OU3lZGRkZmTOKo/nsjtKY7ul0Ompra//btyYjIyPzX0XWQxkZGRlZC2VkZGRON6fU+ZmYmEhlZWXd56ZNm7Jz507cbjcQTWy7ZcuWRitGy8jIyPxbiIuLo6ampu5zWloaOTk5eDweIKqFe/bs+UsFy2RkZGT+Cch6KCMjIyNroYyMjMzp5pSW1erUqRMLFiyoq4Y2dOhQXnrpJe6++25atmzJ4cOHqaioYNKkSafysjIyMjJnFK1bt2blypV11ZR79+7Nhx9+yPPPP09WVhZFRUXU1NQwatSo032rMjIyMn8rsh7KyMjIyFooIyMjc7o5pc7PYcOGkZ6eXuf87NWrF5dddhlff/01GzduRKPRMHr0aMaMGXMqLysjIyNzRtG7d2+SkpLqOridOnVizJgxLF26lJ07d6JWqxk4cCCDBw8+3bcqIyMj87ci66GMjIyMrIUyMjIyp5tT6vy02Wz07t273nfnnXceo0aNwuVyYbFYGlS3k5GRkfm3YbFY6Nq1a73vBg0axIABA/B4PMTExMhaKCMj8z+BrIcyMjIyshbKyMjInG5OqfPzeCgUCqxW63/jUjIyMjJnLAqFApPJdLpvQ0ZGRua0I+uhjIyMjKyFMjIyMv8tTmnBIxkZGRkZGRkZGRkZGRkZGRkZGRmZM4W/FPk5ceLEkzpOEATmzZv3Vy4tIyMjc8Zw++23n9RxgiDw0ksvneK7kZGRkTl9yHooIyMjI2uhjIyMzJnGX3J+tmnTpkFuErfbTUFBAQqFgri4OCwWC06nk+rqakRRJDMzk5iYmL900zIyMjJnEs2aNWughV6vl9LSUgRBwGazERMTg9vtxm63I0kSKSkpGAyG03THMjIyMn8Psh7KyMjIyFooIyMjc6bxl5yfjz76aL3P1dXVPPTQQ/Tp04dLLrmE+Pj4um1VVVXMnTuXnJwc7rvvvr9y2T/NkiVL+P7773E4HKSnp3PVVVfRpk2bRvfds2cPjz32WIPvX375ZdLS0uo+b9iwgfnz51NeXk5SUhKTJk2iZ8+ef9szyMjInPnccsst9T47HA5effVVunbtyujRo7HZbHXb7HY7P/74I3l5eUyZMuW/do+yHsrIyPw3ONP1UNZCGRmZ/wZnuhaCrIcyMjL/W5zSnJ8ff/wxNpuNW2+9tZ7jEyA+Pp5bb70Vq9XKxx9/fCov2yjr1q3jww8/ZNy4cTz77LO0adOGGTNmUFVV9bvHvfLKK7z77rt1/1JSUuq25ebm8sorr9C/f3+ef/55+vfvz8svv8yBAwf+7seRkZH5B/Hdd99hNpu5/PLL63VuAWw2G5dffjlms5nvvvvuv3I/sh7KyMicLs4kPZS1UEZG5nRxJmkhyHooIyPzv8cpdX7u2rWL9u3b/+4+7dq1Y9euXafyso3y448/MnjwYIYMGVI3kxUfH8/SpUt/9ziLxYLVaq37p1AcM9GCBQvo2LEjY8eOJS0tjbFjx9K+fXsWLFjwdz+OjIzMP4jc3Fyys7N/d5+WLVuSm5v7X7kfWQ9lZGROF2eSHspaKCMjc7o4k7QQZD2UkZH53+MvLXv/T4LBIHa7/Xf3sdvtBIPBU3nZBoTDYfLy8rjgggvqfd+xY0dycnJ+99h77rmHUChEeno648aNq+fMzc3NZdSoUfX279SpEwsXLjzu+UKhEKFQqO6zIAjo9fq6/59Ojl7/dN/HmYBsiyiyHaL8VTuEQiFcLtfvHu9yuQiFQn+7rWU9/HPIbT+KbIcosh2O8W/RQ1kL/xxy2z+GbIsosh2i/Fu0EM4cPTyTtfC393Am3MvpRLZDFNkOx/in2uKUOj+bNWvGunXrGDp0aKMzWzk5Oaxbt+4PZ73+Ki6XC1EUsVgs9b63WCw4HI5Gj7HZbEyZMoVmzZoRDof55ZdfeOKJJ3jkkUdo27YtEM3VYrVa6x1ntVqPe06Ab775hi+//LLuc9OmTXn22WdJSEg4qWf7O0hOTj7dt3DGINsiimyHKCdrh+bNm7Nt2zbOO++842rhtm3byM7Orrdc6O9A1sMTQ277UWQ7RJHtcIx/uh7KWnhiyG3/GLItosh2iPJP10I4c/Twn6CFILf9o8h2iCLb4Rj/NFucUufnpEmTePzxx3n44Yfp1q0brVu3rqv2vm/fPrZu3YpSqWTixImn8rLHpTFP9PG806mpqaSmptZ9zs7Opqqqih9++KFO0BtDkqTf9XiPHTuW0aNHN7h+ZWUl4XD4D5/h70QQBJKTkykrK0OSpNN6L6cb2RZRZDtE+at2GDZsGLm5uTz88MO0a9eOZs2aYTKZqK2tJS8vjz179qBQKBg6dCilpaV/eD6VSvWXO4KyHv4+ctuPItshimyHY5xJeihr4d+P3PaPIdsiimyHKGeSFsK/Qw/PZC0Eue0fRbZDFNkOxziTbHEiWnhKnZ+tW7fm/vvv591332Xz5s1s3ry53vbExESmTJlC69atT+VlG2A2m1EoFA1mmZxOZ4MZrt8jOzub1atX131ubObqj86pVqtRq9WNbjvdDeUokiSdMfdyupFtEUW2Q5STtUOzZs24/vrrmT9/Prt372b37t31tsfGxjJx4kSaNm36t9tZ1sMTQ277UWQ7RJHtcIx/uh7KWnhiyG3/GLItosh2iPJP10I4c/Twn6CFILf9o8h2iCLb4Rj/NFucUucnQIcOHXjttdfYv38/+fn5eL1eDAYDWVlZtG7d+r+SF0ClUtGsWTN27txJz549677fuXMnPXr0+NPnOXz4cL3Q/ezsbHbt2lVvhmrnzp1/+zJ+GRmZfx7Z2dlMnz6dvLw8SkpK8Pl86PV6UlNTadas2X8tR4qshzIyMqebM0EPZS2UkZE53ZwJWgiyHsrIyPxvcsqdnxANg23Tpg1t2rRpdHsgEECr1f4dl65j9OjRvP766zRr1ozs7GyWL19OVVUVw4YNA2Du3LnU1NRw8803A9HqdAkJCWRkZBAOh1m9ejUbN27kzjvvrDvnyJEjeeSRR/j222/p0aMHmzZtYteuXTz++ON/67PIyMj8MxEEgebNm9O8efNGtweDQTQazd9+H7IeysjInG7OBD2UtVBGRuZ0cyZoIch6KCMj87/HKXV+fv7551x00UW/u08gEODpp5/m0UcfPZWXbkDv3r2pra3lq6++wm63k5GRwf3331+XD8But1NVVVW3fzgc5uOPP6ampgaNRkNGRgb33XcfXbt2rdunVatWTJs2jXnz5jF//nySk5OZNm0aLVu2/FufRUZG5p/FokWLOPfcc393n2AwyMyZM7nlllv+9vuR9VBGRuZ0cSbpoayFMjIyp4szSQtB1kMZGZn/PQTpFC7SnzhxIldffTUjRoxodHswGGTGjBns27eP+fPnn6rL/iOprKwkFAqd1nsQBIGUlBRKS0v/Ubka/g5kW0SR7RDlr9rh9ttvZ/z48fTt27fR7Uc7t3l5ebz88st/eD61Wn3GVb48lch6eOYg2yGKbIdjnEl6KGvh34/c9o8h2yKKbIcoZ5IWwr9bD88ELQS57R9FtkMU2Q7HOJNscSJaqDiVF+7RowezZ89m/fr1DbYFg0Gefvpp9u3bx6RJk07lZWVkZGTOKDp06MDXX3/N9u3bG2wLhUK8++675OXlMWrUqP/+zcnIyMj8F5H1UEZGRkbWQhkZGZnTzSl1fk6bNo02bdrwxhtv1KtgFwwGeeaZZ9i7dy+TJk3iggsuOJWXlZGRkTmjuOKKK2jWrBmffvopubm5dd8f7dweOnSIUaNGMXTo0NN4lzIyMjJ/P7IeysjIyMhaKCMjI3O6OaXOT5VKxT333ENaWhrPP/88eXl5dY7PPXv2MHHiRNnxKSMj869HpVJx7bXXkpiYyKxZsygsLKzr3B48eJCRI0fKnVsZGZn/CWQ9lJGRkZG1UEZGRuZ0c0qdnwB6vZ4HHngAs9nM008/zVNPPcWePXu46KKLGDdu3Km+nIyMjMwZiU6n44YbbsBoNDJz5kzeeecdDh48yLnnnltXSVNGRkbmfwFZD2VkZGRkLZSRkZE5nZxy5yeA1Wpl+vTpCILA/v37mTBhAuPHj/87LiUjIyNzxmIymZg6dSoKhYK8vDzOOecchg8ffrpvS0ZGRua/jqyHMjIyMrIWysjIyJwuVH/l4Lfeeut3tyckJBCJRKioqKi3ryAITJ069a9cWkZGRuaMYe7cub+73WazEYlEqK6urrevIAhyATgZGZl/FbIeysjIyMhaKCMjI3Om8Zecn6tWrTrp/WTnp4yMzL+FTZs2nfR+cgdXRkbm34SshzIyMjKyFsrIyMicafwl5+cbb7xxqu5DRkZG5h/LQw89dLpvQUZGRuaMQNZDGRkZGVkLZWRkZM40/pLzMyEh4VTdh4yMjMw/ltjY2NN9CzIyMjJnBLIeysjIyMhaKCMjI3Om8Zecn3+E2+3G7/cTHx//d17mX01BQQHbtm1jx47NIHmJj0/FZE6kpKQEhULB2tW/UFxURkpaCgMGDsBkMnEg5yA+v5e+/frSo0cP3pv5HoX5xaRnpGGyxnA47zA6nZ60tDiSkuLI2V9IWXk5oXCISEBEo1MzeOhgCgsKWbNyDdWVNQgKsCaYaN48jZLiaty1FWj1KjIyWqHV6ikrraKyrBpPrQeTxcygYQO5Yer1JCUlnRI75Ofns2zpdwSDPjp36UuzZs0xGAyYzeZG95ckie3bt1NQUEBSUhI9e/ZEoTi5+l6SJAHRHDwnQjgcZtmyZezdtY+k5ETGXDDmuPd7ohw6dIjFi76grKyUw3l5QID4+CbcOu0+mjZtit1u55kZz7Bz21YSEuO489776dy5Mz6fD7vdjtls5vDhw6xbu5LDRw5h0Glo1bo9I84Zw/bt2/jg/VcJBMKMOGcso0ePZunSBezetR6DwUK//iNxOBwYjUY6dOiATqdj+/btbNy4ntW//Iwo1iKKEnq9idTUFvTo2YvVq1fgrq2h11l9ufjiKzEajafEDgA+n4/58+ezedNmAoEaMjNTCIWMEBawu2qIjY+lbdu2VFZWsuSHRYhiiNYdWtOjZ29KikrRqDW069iWgvxCiouKMVtNGI1GVq9cQ0lRKd17dWP6ww+iUqlYt24deXl5HDmcz/49u3G6KrHYEmnRPJvighIO5x3GaDSS3ToblBLV5ZU0b9WSqTceS2x/+PBhWrduTadOnU6ZDf4XqKmpYdasmRTm78PnjxCOaMnKyqJJkyZ4vW4OHdhJbu5BmrVoxeTJ17Nw4UKWLVlGIOjCZjMQE5OAKCkxGo0MHTqUzMxMrFYr7dvS122KAAEAAElEQVS3x+l04nA42LdvHzNnzmT/3s3Uut2kpqZz27T78Pv91NRUExsbR9euXXE4HHw4+21WrlyLWhkiJSUeizWBhMQ4Dh+poLT4AIFAAK3OSmJcJm06tGHy5KtISUk55Xbx+XzU1tZitVrRaDR13x85coR9+/ahVCpp3749SUlJKJXKk7pGKBRi+fLFHDywC5stkZGjxmE2m1m3bh12u52WLVuSmppKUVERsbGxpKSkEA6HUavV1NTUcODAAQwGA+3btz9hHf0jDh06xE8rFlBcXIhKbaGy/DB+v48YczI9enTn7LP7kJWVBcCePXvYtnUDpWVVKAUNsfGxnHfeaOLi4qioqOCzT+ZRcDifxNREJl06iXA4zM6dO0lOTiYlJYWysjJCoRApKSmoVNHuk8fj4ccff8Rut9O/f3+CwSC/bvwZlVrL0KGjSUhIYOPGjQQCATp27Mjhw4f5ZM6ruFw1NG/ZlVtuufuU9ZE8Hg/79u0jPj6emJgYfvx+AQdyD1BQfASz2cLEiRPp3bs3v/76KzU1NcTGxlJcXMz2zTswm82MGDUck8mEz+djy5bN+H0OUlKbMHDgYMLhMB6Ph0WLFvHyCy9SXWlHEBQYjQYys7LIyEynVdtW/PLzLxTmF6PTaenevTvde3UjGA6yaOECwpEQ5547mmHDhvHGa2+w/pe1aPUapt56M+PGjTslNvhfYffu3bzz+kzsNXb0JiUxJhWhkAqVSsBm0xEbl86oUWPJzMzEbrfj8/lwOBy0aNECh8PBt998zJEjBwkE1bRr1xkkH7WuaiKSnmDAR2VFPk5HBUnJGbTv2I/S0hI2bliB21VDYmJTpj/yJCqViq/mf01NdTVtO7WjttZFdVUNXbt14ciRfDZv2ERYjNChQ3tatGzBwUMHWbTgB7Q6gfMvmMCUKTeiVqv/K/aSJIlwOEwgEECv19fTwuLiYrZs2YIgCLRp04a0tDR0Oh0bNqxn/drFVFXbAbBY4hg1+kLat29PVVUV27ZtI+/QbhQKNT169qVNmzZotVqKi4uZ8cQM9uzaTXxyPA9On06XLl3q7mP9+nWsWvktkihydp+RDBgw6KT7p//5jOvXr+PXjctRKtUMGXoBbdq0YceOHRQUFBAfH08wGKSyspzMzCbY7Xa+/vJ9JCnC4KETaNGiJRUVFRgMBrKysmjatCmSJLFmzSo2bfwJs8VKq9Y9aNGiBSkpKXVanpeXx/bt29BqdfTt25ft27fz6Sdv4fe7MZtTadOmOekZ2YwceV7d37u4uJidO3cSCAQQRRGtVstZZ51FXFzcX7bDrl272PzrZsory+nfvz9qtZoNG9Zx6OAObFYjiUktSExKZ8+ePSz48VvctU6Ugo7MzCZEpDAKUY1Gq8FgMpCRmkFm00xqHNWsXb0We00lsfEmunQ9i+HDz0GSJBb8uIDqyhqMRgMKQYnZZsbtrqXWXkvzVi0YO+4CvvvuO8rLDpKYmEworEGr1SJICo7kHUGjV3PuyHMZPHhw3XtF5s9TU1PDay+/zprVa3C67CiVKjKyMsjMSsNm1SEIetas3EhxYTE6k5oLxo1jwoQJBINB/H4/RUVF2Gw2unTpwsGDBykvL8dqtfLpp3PZs2M7cfE2xl80CavVytqV6wgFQ/Qf2g+VSsW2bdvYvnk7EmHMNhuZmZl06dIFURT5/rtPyDt0EBEtAwcMol//IVRVVVFbW4vH7aE4v4SQGGLYiKEMGzbsb/3bFxcXU1xczNatW3A5a+jcpQfDhg1DEAScTicLflxIVXkl7Tq1Y+DAgcftK27bto1169ZisVjp27dvvT7nUUpKSrDb7aSnp2OxWBBFkW3btuFyuWjZsiWSJPHZJ/PYvWs3iUmJjL3wAnr37n1K+4Y5OTls3ryZH3/4iprqQ4QjAj16DOCKK6+nqqoKk8lE586d664ZDAbratQEAgFWr1qDy+miU9eO6PV6SkqKiYuLp0+fPqjValavXs1XX32FGPHTqnVbunXrSUVFBSaTiezsbARBoLq6Gr/fT2JiIr/+upGvv5yFw2Ens0lHevY8C6ezGoe9irLyKirLD4OgYOCgUYwZMxatVntK7CBJEj/++CM7d+6kSZMmKJVK1q5di8/nRQxJ1DprKS4rQpJcGI0aOnTqzf33P4JOp2P//v0UFxdTVFSMz+slITGBzZvWkJd3BI1WT0ZaLAhK0tNbUV1Rg9PlpG37tvTo2Z0WLVqQm5vLW2+8gddXgVZjJiujFc1bNWPb1s1UVJSSkprJtGm3s2bNGvbs2YPVasVqtVJRXozLWUaMKZZRoy+kd+/ep8QWv0WQjnp2ThFer5f58+ezbt06XC4XgiAwb948AA4cOMCXX37JxIkTadas2am87D+OyspKQqHQcbfv27ePCRdMwO8OokGHAoGA4EahljBrjJgCyQQjYaoVpXTuDJdcpOPbhW5+XhVGkNQIgM4gEmOJEBMDXq+At9yEKZxIwFZIkxYRbptiIS5WyYJlHn5a46VJpppdu0PYK1XE2MJ076gnLVnNxq1+CouDOJ0ikbAalRJizGFEQcLv0BAvZaCR9NgVZQTUDowGFS67EpEwOpOCD+bMoWfPnidlp2AwyMPTb0IK7WHS+SFijAq+/MHLgiUBJF8KojqIoPYQ9klIkkC/oQO4aOKlvPbyA/To5Kd9qwB5BRoWrgijVBnwut2UFgbQaow0ad6MDl3bUXAkn8LivcQYlChUarxuHXn7CwiLAWITwiQna7FYrKi1CYwafQW/btzG2p/XoUKFQq1g2MihTL3lBkwmU919b1i/gfumPYDObkbjMRBWB/DEOZhw+ThunnbTSdkCoLS0lJtunERVRQGRSJgYo4L7bomlUzstG7b6ef7NasoqRGwWJQpBwusDtRo8ngiBkIBGI2AxKTDoBXx+iWBQZFA/A1dNNFNcGuG5N2qIiDB+VAxNM9WsWO1l41Y/ztoI5hglRkO0g+4PiGg0Ah6PhEqlYHBfPUP668kvDPH1AjcOZ4T4WBVub5jqGomYGAU6rYDHK+HzSVxy2fVMu/2Bk7KB3W7n00/eYdXP31NbW0VtbYhaF4Q8GjRaCU1MkFgLeHwKzDFKIlIEh0MiUpFEptgakQj72Y4WLek0R0CgjEJ8eEilCUfIQUAgiXTiSMKJnSIOEiKEChV6jChR4caFWikRioAaLTqzj1ibEotJgdMl4nIrycxsS1JGImqtGpDwOxfTqZ2GXTl6vMEWnHV2/z+V/1itVv+rI+1/Tw9DoRB33XEdu3f9wviRen5cFCLvkIAUURAhgqjwEZcoodOqSInV4Q9GqHEFGdTXQCAosn6znx6ddXTpoGFPTojtuwOIIjhrI2jVAkqVgFIBDoeI1y/SvIkGnQ769jIQDkssWemluiaMXivQrrUWuyNCQXEIjUZBjy46bppsxWZRsugnD+985EACBvcxkBCnYvZHAQJuDSqFgqDCR4xFxXsfzvtLju+9e/eyZvUSHA4nPy3bQGVpFVJEwGDxYLaoSUhKobzcgU7tpqYiiN+px+sXQSPRd1BfXnn9FXQ6HQAul4vHH7ufpYuW4KsVEEQlEhISIga9kQ6d2zN6/Ll8+9VbnDcsQO/uSnIOBXnkGSfuGi3JiqaoglrsQgVOqYZYTRyusBNRFDHqYwhKXvQxAZJTwhgMSqpqJDp3GchTT7/5lzt3ZWVl3HzTRaTEVXLtpTEUlYaZ/ZmLsvIwwZBI+zZaWrXQcOBwmJyDEmIkgkYt4fdDoMKCJZwKQIWyEIUhgkYdwWAIgyJCOCyiUgu0bqGjS0cLK9d6yS90IwggISKKAkaDCr0OPN4wYgSUKpFAUGBYfyOTxpnw+SXe+dDJ7v1BmmZp6NJByzcLXSQnKNHpBLQaBQqFxMEjEmPHXc202x88KTvs2rWLmW/PYMmC9YgRAUGQkAQF6ogWC4k4qEIkQpgQWjVEhBCxcQJqNThqlAQ9SiRJiRoNAXxISAgIKBQiKWkSrVsp2bYrgL1CjSgpiI0Pk5mupG22nj37/eQXhaipEbDFSqQkKxnSx0htLaxc66esKkjQp0KFGp1KS6v2rYjPiEWj1YAExV+58AseahNLyWybyZ133U3nzp1/93n/l7UQopMd5587luqDTmKlRESDEy+1SMZaRo5UsGylF7VKID5ORXlFhIrKCAGPlhgsaNBSi4MgfvRaAV3EgikSj1fyYKcCjdGPyQICAmPOieHmq60cPBxk+pNOCgtFunRRYIwR2Lo1grNGBcogcYnQspkKhRIO5IXweER0OgmLSc1N15hZsyHA4hUe3HYtWgyoUBHEj1IXQmMI8uSzbzBy5OiTtlcwGGTRoh/Ys2sdrlof+UeOUHi4jIBfonW7dtx02818+81stm5ZjYIgiQlK3B4t2a170apNbxYv/ASbuZoLRihwe0Xmf+vB61PhD0Lndhr25Toxm5REwhJev4TXJ4Ek4HOrCDtMaMx+OncGpyfIvv1h3G4NUkggjmRsJBDATwl5qM0CAwcO5dcNv9CudYDH7jdj0At8vSDCyo1mnn9xDqmpqSdlg3Xr1vHs0/dTXZXP6OFGJo01EQxKvD/Xy+oNbtQqiepKCAeUGI0K1IYASiX07Krnhiss/LLBxxff13JWdx1NM9Ss3RSkvFJCoU7A6/HRNjtMZYWXnANBBAUYDAqCYYnqakhIEOjYRsNF58fgqhV57X0Hep3AZePNtG+jYdP2AB/Oc+IPRFCrFWg1CgIBEYNe4NLxJgRBYMEyL+lpamo9JpLTe/HQwy816lT5I3755RduvPpGdD4zCaQSwEcJR4goAmj0QYxaHXqDiMctUe0QUQlRR6xCUpJJS7QYKKeIGsoBiRSaEEcSAXyUqQ+S0SJAfILEwRwFvvJY7FQgEh1Ca9GRQQt0GHBSRQUlpNIUFSqKFLm07xLhyQetVDsivPJOLRFFSxISMuq0cOvXu6lQFDFizDDatm/PqFGjyMjI+MNn/jfr4R9pIcBN109lycIlqFVKzCaB5tkiBw9FcDmUaDUCGq2EwZtErK85ChSUU0Qp+QiIKFASIIhICK1CS0SUUKFBJagIE0IXEyIhUSIYkqiuEDD5U0mjBQoUFHKIaspIIAUTVsopIkgABQKiKoDWFCQuDgacbaCqOsLOfUGCIQmcNoJeDaKlHJ1OYvhAI0qlgpXrA4wcfTl33vXwX3YCSpKEIAhIksSSJUt48emXcdWUYYqt5drLTTTNVLN8lY8fl3lRqFIIukTMrjjCaheS0U9QpeSt99+ia9eu1NbW8tVXn7Bu7Qryj+ynW0ctSoUXh1PgSJGBq66exjnnjmXfvn0cPnyIBd9/SFK8i9Rkgb25Eg6HlZICN0LQg8pYi1oXprZWwlGlxBLMQI+OMoqQlCKJiQk0aZHFHfffftJ95Pz8fB6ZfgMKKZ9WzUGhgC07A7RqruKnNX6aZmoYcLaeguIwP63x4HCEMRoViCIICglXjQZNOIaUcAuUqKlSFOLRVhCfEsZqFigpixCOSMQYlcQYBfwBidraCHq9AotJiVotUFkdxuWOEGNQIkng8UYYOzKG66+wolDAXY9W4Q9I3HClBZtVydc/1rJ1Z4DRww18v8RLWDTw4EMvM2jQ8L/UDh588A5+WvY1aclKFEooLA4RCEq4a7TEianYpESqKMdBJQpUKACNzYXJDBqNAo1aoLRYwO/SYpLiEIngwo4ZG148xMR5sVoFVGqRGkcEh1NCjIAU1BEhSGo6XDHBRIwJFi73YndGcLtF3LUCQZcerWjCJ/oQ1T7ikyOIIoTCIlotmE0KOrbV4vOL7M1V8ewLH9O1a7fffd4T0cJT6vx0u91Mnz6d0tJSmjZtSigUoqioiPnz5wPRTsp1113H4MGDufLKK0/VZf+R/J6oHzx4kBEDzsWIicREAb3Nh0olUWb3o67Momn4mChIkkSpbh92/WG8LjUJkUzEhGIymvsZ1E9PVXWEnEMhrrvMzI8Lg6xfo+CGqUqmTa0fgVhSFuaKm8u48SoLb8x28sPHqXWOLp9PZMCoCqr2J5EsNaWEw7iwo0JNiAAiIsr//7+BGNQKJV6lA0soGRuJ5LGHK6ZexgPTT9zZ9fBDtzCi92bGj6o/UD5SGGLY+FK0WlCiIuw0oa1sRqniIJpEOzabQCQioVYJNGuiZsxwI7fc5UARNkbvVeNAiGhIkZpiFC24BQcV6iO06xChrFRA7UilZa9q3nvNSmJ8dDauuibClDsr2LXGSrq7G2GCgIBbcBBs6uSL7+djs9nIz8/n8rFXkVHeFpVwbCZPkiRKLAe57qGrmDjpohO2xX333sKypd9iMSu55RorvXvoKSoJ8cLbdlRKuPgCE8+8buei801MGmsiFJKY9ZmLxT95UKkERg8z0rqlhrW/+ti41c+4kTHsOxBEkkAU4dLxJhYu9/Dui0moVMdevkUlIUZcXMwbTycyqI8BgIOHg9z/VBWH80MsmJvKnpwQy1Z5kSQY3FfPB5862bzDT4xRyTvPJ3JWNx2CIFBjjzD9mSrWbfIxYuQN3H7HfSdkg9LSUm68/gIeuDXCqKFGdu0L8uRzbjZsClDrFiGkQYESSe3j3TfMbNsusvynEKEQOGpDxNibYQ+7MGPDSjxGTCiE6AynXaqkJH492c01XHCuEadL4pvvAggVGVhqm7OZn0ggjVSaYBBikCSJYv6PvfcMk6Ls2nbP6pzD5MQMOWeQbCAYQEVBxYABMSdQESPmHFBREbOIophAUUBAQDKSc4aBYXKH6Zy77v2jYXCcGZ/h28937GO/vtcfD5nqrq5VVete97XWulYxR9hNTrbE9NfTGTHMgCRJ+PwKJr3YGl9Qj9fjQadTojeY+WbaDgBiMYnbn+hE6YljDBx0CXfdfec/Xvf/5AAX/tkf3nv3WEqPr+fjqdmcc5GT7Hhr8mmJSlIRExGK2UvAeIKMLFCpJIIBCbdDQq2Lk5ev5JLzjeTlKtm+O4bLneSR++w8+KQDhVLipcfTyc9Vcsv91dR4ZfQ6iaQMEvDohDRGX5y6zx984WXaxx7uu8XCp1/7SSQEj9+fztWXmdi5N4bTnaR1czVWi4Irb6lg/HUWXnrTg+9ILsLmQFIn0aAhGdYRVfv4fPbcMw7uvF4vj04eT35WBWd1C/Pp1z7at9aQlAU+v+C5h9Pp0FaD15dk+mc+Pv4sQsxhx4eHTPKwkY4fL25NBSOvupS9O/eyb98u5ISEETvt6EaEEN7sHRjsUSRJEKrR4XLBc8/ouGu8mS+/9/HWBx58xzNoEeyLQjpdrRQRYbaxirZ0x0YG4uTmwqU6gbXbQRbPzUSphG9/9vPSO3F+mLsam832f/S87N27h7vuGMl7L6VxTj89dz5cjUGv4LrRZixmBb8sDvDFt358bhXRuIxSG6N9Gw16nYSrRkajAqWk5vAhQTQmMFqSGExJ8nPUGPQSh48luOA8AyOGGnj13Rr69tRxwWAjDmeC6Z97ad1CzcdTs1CpFLjcSV59z8X8xSF+mplH+zapTbsQgj/WhZkx08O2XVGSCYFaI9G5vQaDXonXl6RPTx2LV4RwugWTJr/GJZdeeUZ2+Pbbz1mx+D1WrnYgYlrsZGFI2vALD06pgpxsBWlWFUKW8HslagIx2nWQMet1HNihweZvgxFz7YYwnxakk4MPN+G8PYwZbeCiIQYqqxO8+5GfsqoYrVooOFGiIOTVkE4Osixw647xzsvpjLrYVPvbEgnBLRMdbP8tn9xER8yDQWEGf00AtVKNzqKl/IcAeoygAOtIQWXlCb7/8ad/vOZ/sy8EGHb2MKSjJpLZxfQfJLj6Si3hiODlaTWUlsdRqwU9uui471YbHdpoWLoyzGtTQ5hPnIVJtuOgnMPspjsDMUin71dSJNmjWoPSXsPlI4ysXpPAWZPAgAmNPwdyShhzpZbePTXs3htn1pwAkipJxKslGlFgMgvG36TlaEmUH+YHiQY1yEJgtiUxGRTYjDrCQQWyMxNzpAAXFfg1lZizQnw6axHt2rU7Y1tt3bqZRyffTPNmUSIRmUBQxulKEnDqaBEcQBAfgYKtFBQoeHxiGuefa6glFjZvD3PVrZV8OT2bQX0Ntd9Z7Uxw5yQXW7ZFcToFSkmNTqEhq3mI91/P4Oy+eiRJYv+hGBMe9nB4mwV/LILOFqagMMneHRp6MAitpAdSfuAA24kSppA2aNAS0jkIpx1lxjQz5w3Sc7g4xvhJauZ8t+KMK0DfevN5fvn5MxSSYN7MPNq0rEsaLlsd5N7HHJgMClzlWnJcfXAqS9EWlnL+MAW/Lg2gVinp1kmLyajgwJEYLYvUmIzw2/Iww4ca6dFFy449URYtCzF4oJ57xtsIhmTe/9zD2o0Rvv4gh7499bz6npt5CwPkZisJhwUlZQkiERmVSsJkVJCVoUSplLh2lJkde6KsXB8mHpexWZRo1KnkYv+zDPy8rAtvvPnZGdlh4cIFTLz9QXqIswkRoJISwoSwZ0Uw2xMoVAJXTRx3tRplQkc7emLBDoCLSo5zkPb0wChZCIkAe9lMT86pXeOEEBzSr0OX60Snk3A6IB5RIPxpqNGQpbEjbE6QVWicRRixspsNtKMHMkkOSduxN/MR9Onp2XcQerOORI1AoZRQWMDzI8hCZo9mLQMu7k+fPn258cYb/+N1/0/2h//JF950w02sW76B5lI7MkU+bqopkQ7SXLQnnRySJKjgOE4q6EwfNFIq6RsSATazgiQJ1GjJpZA0sokSoYyjqFDTlu5UaQ6iyD9Bz25qZFli+xojzdwDkZHZzho6cRYRwhSzj/b0QC+lOtqSIkmpeh+KnDIUMQNKRyGSkAhZS6gOebCpLJjVZkIKD7I6zI1jtTwzOZ3HXnRR5u7P6298fMa2Kisr4/HJU9i2YRtyQhAXMWRkTLIVWRtk2PAkX07PRqE4vbdzupIMHllF4Ggufk0Vo0epuOEaI4t/jzJ7np/B51/Ftk2/cOdNGr6Z56VNCy2hiMzVI82YTArmLQjw24oQslBz8flmdu3xUeVIkJ6m5LbrrSgliUmTIxjsUd56ycalFxpRKCRCIZnpn3uY9V2A8sN62stnYZKsAIRFkKr0Y9z7+B1cdc1VZ2QDt9vN9dcNxWL0MbCPntxMJSs3hNm1L0osKrHwm9PxGcDMOV5efa+GNi3VaNQSW7YkMbrakp1ogTNtB9pMD61bqiirjFPqDGHQQzAkaN1CzbQXMpm/OMiKtSFkGY6XxunWUcs94208+4ab2663cPH5RsIRwcw5Pr74zsfiOXl8MttHZoaSe8fb6/z2I8diDL+2jJ5dtBw5lsAXgNemfkPfvn3P+FkAmPTgXZQeW0JBhoHtWyXUUSv+pBeHP0JP+Tw8uCjjKNk0Q48RN1VUUYYeHRpzlHE36HC7ZTbMzyUz1K523RRCsJeNpLev5qv3s+nSIcXNuGuSPPO6C39Q5sDhOD6fzKr5+Tw3tQarRcGEW22kpymJxQTfzPXz8itx8qvORiWpCYsgpVkradVW8OSkNAb01lPtTPLp11527Iny3suZjLrZyQuv/EinTp0bveb/z8jPzz77jMWLFzNx4kQGDBjA999/zw8//FBLfgK8+uqrOJ1OXn/99f/Waf9/iX9y6n179MPn9NKlq8SXH9kpapbKTvoDMo8+42HdL1lk+TvV+cxmVqAVerS5DubPPv1AAgRDMjfeW8kdN1qZ8rKLjYsLGzzvl997efJVF3tWNa8lPquqE4wYU418sBPpIo+drKeQtqSRVfsyBIWf/WylNV05xj6a0Ro7mRyT9hIRUdrRna3SH/y0Yi5t2rRpso1cLhdPPTaSHz9puC3q/c89pKcpufoyM6s3hLjmVgcjhxt4/tE0MtKVJJOCn38LMuUVJ906ajhxAjylZqojbpRhG50Tg+ps3mWRZJdqNR9/quLp12rYtLgZSmXdDJwsC84aWs6x/QZMWJFJEiFMGpkE047RsUsGLneS5K58sqWCer9ZFjKVLQ+yZNVvZ5Tde/CB8ezcuhyNVuLc/npOlCfIy1Ex7moLPbvqeOxFJ3Pm+Vj2YzNaFp221x/rQrzzsYc5H+ai0Zw+X2V1guHXltGto4ad+2K0baVmw5YI635txoq1YTZujeD2ypiNEtmZKqqq4+zYGyM9TUUiIejfW8etY61ceUs5JqOCgX30jBphQpLg50VBVm0IcfR4nJU/NcMfkJn2sYdjJ+IolWCzKKmojHO0JMEfqw+dUYZ/3I0jeOdZD21baXjkaQ+//qDF5u6IETNRwhznIAFtJW3aSESTcfxuNZaqLlRTgQ93bfVmBjlIKPDhxkYGzWnPiaxVfPyhlrP7pTZCwZCMQhLcdr+LTdvinNNPR8tWEps2JzmwW429sicRghzRbeLu24xMecDOstUhnn7dhS29MxmZLTm4ZT9hfxUTH2nNqk35teQnwOsftaC0UsWPPy5l09bif3we/icHuNC4Pzxw4AAP3ncpbz5n4/pbPaTXdCZbOl0NIQuZ0oy13HhLkntvtZJICGZ96+eX38IcOh5m98pCzObTCYjjJ+KMm1BJPAHffZyLx5fkmtsreefFTM4dkNrUlpTGefApJw5XgntusTFmZKqie9yESopL4rQoVOP2yDxwh41X3qmha0cN+TkqduxNEfAXDTFSXpngi28CmMxwyQVGcjJVrNscprQ8wfESGZPZzPKVO8/IRrffOoon7q2kZaGSa++sZNZ7ORwvjfPZNz4+eiOr3vOz6PcQj07UYHd3Yjd/0pHe6CUjAeFlF3+iQUeUIEasdKU/paYtZHWqYtZ72RQWpHyIy51kwmNuVq+JkZkbp1mBmpLDatKODEEp1W+LKhGHqaIENdqTFV5RMslDoxFcOaEMk0FBIgH+cJyfftPy869ra6tQm4pIJMKwwZ05d4CaT9/KZuKUaoaebWDkhaY6xzmcCc6+tIJsu4ZRI7UEwjKrN4SQgA3rFBQlO5ElUj66mlJK1Hu4bJSClx/PIDtTybLVISY/62TJd/mEwoJ3P/Gw/3AMpVLC603St6eO155OvZO/Lg2wfXeUKQ+kWjYPHolx472VnNNfz41jLKhVEt/+7GfmHB8qteC1JzM5t7+Bm++v4tbrLDz5qgulOptfF25osh3Kysp45MGR7N3nQBkzYfA3I0wINWpiBhe9B8SYMTWdnKzU819cEmfMOCf798sYhQ09JoL4UKIiQojuDEQjaYmJCO4Wq1j+awbpaXXv8TOvO1mwJEziaBsyQ6nWrhqqGDRuP2++ZKv3G2VZ0PNsB0WWYehaSwQ3CI6WHcLcXaZ5q/asnLuKKBFy5Za0G9iKuCnApZddxmWXXdbodf9bfSHAxo0bGT/qNjJzZH6cY6JjOy2btkUYd5+DDm3VTLjNitWi4NelQb7+0QcILh9u4v7b7Qy5xIXjuJE4MYpoR6ZUv8owIeJsVizFJrLJFS1IEOM4B2nTPcDvP+ZiMJyOl+JxwcixlTjXdiNN5CILmcPswq2oIE9uhY10IoTwWA5x/Y1Knn/CSiwm+OI7L9M+9JIM6/G51OhtYcwZZhYt3nJGdjp69CjjbhhCqyIV991mZ/YPPtRqiRHDjITCMp99FaS8XHDl5Wr69DQw+uK6/uGVaTU43UneeDYlOSGE4OGnvCz6BTSOVlTJ5RgwU0RbyvNWsHppWr33IZEQ9L+gEt2+s1EgUcphanDRg7NrE9/FYh8adORLLep8NikSlOasYtlCK/m5Kh553kXb7i9z8cVNr4LdsWMHjz50BUJOMOZyM49PbLhl/No7KqioTuD2yHgcSmyuLgQy9iHpwnRoq+HrD3IIRwS79sXQ62DxihCLlodY+l0+Nuvpaw6FZK67u5Ip96fRu3vKby/4Pcg9j1Tx7ouZPPW6m1emZPDaezX07Kplw5YIE2610bu7jtLyBB9/5SU7M7UBbtNSg9uTpEMbDSvXh8nOUrLvQIysDCVVTg33PTS3yR2CQgg6tGhHs3hHnJRjxIJKCX7jCXKyVFitEnfepmPo2TomP+ti26J8sgJ191BREWEPG+nB2UiSxHFxEB2G2ji+wraZ9v1q2L1DQltTiDJsIaH3cCRylIJmEg/cbWb4MB2+gMyMj0MsX6LA5OjIMd0Whg7W0KOHgj/WBfFHOpBX0AL3hjCKMj26DqDrmCI/AWIiiukCH6i0PPXUc/+x+vN/sj/8J1/odDrp120AZzEEjaQlLmLsZD3dGYhSqts+HhBejrKXrlJ/atQnCOfsZ/hwFa1aKFm9NsG2TQrSKnvXJoOOiD14TUeZPMHM9VeZUSjg59+CfPSlF8/BXIjpUKLEoFdwPF5Mz8TQ2iriv2Kv2EwBrbBIp4muGqmKYnk/PaVzAfBJTsrtm3h0soG7brIx8JJS3pmxkvz8/Cbb6ejRo1w36nrynG0wSzbgZGzMETy4MBRUs29tYZ094Cn8sTbE7eMFss+KR6rGlhcARaq63ahXEgwnqHEpMJvhyYct3DLWWvfcx+MMv7YUi0nJ1GczOLufnnA4VXjz+nsepKieb2ZZ6d+7fpz3wptuZr5tIxSP1RLR+TTHSjrHsnfx87K52O32ep9rDJMn3UEy/AdfvJuDWp261oqqBLfcX8mNY6xcM+p0d+Yr77jxB2WenpSe6mIMyfQe5Ca/4lxKs1fx4XQD5w7U1x5fUhpn/ANVvPF0Bjv3xnjlHTf332Hj1rHWWkJ36oc1fP2jn/ULmtXxmwB7DkS5+LpSMjPUbGqEg5kx04PVouC60RZWrgtx92N+5v385xnL5YXDYc4f0p5sq4HE3i4kDB6SmaXY0wSere3RyAZKOUIHeuO27CeZXs6g/hoSCcHKjX50Gokat0TEbaa7OKfOdwshKM1dzpplduw2BaFwqshMo0lVGt9wbyV7D8R4dUoGkZhg8/Yozz6cTjQqs3lHlGQSenTRsnlbhNtujxHxGIkRoVv/AIt/yKlDzgP8tCjAp1/5+HBqJuMeNDPrq98ave7/z8jPe+65h8LCQh555BGABsnPzz77jLVr1/Lpp5/+t077/0s05tRlWaZVszYUFijZtjKnTrAZiwmOnYhx5/0e4psH1Mnal4qj+PTHGX+HTEV1gtKKJAoFVDuShMIyJpMCr1emS0cNn72dg8lYP7sciwl6X3CcL6fn8vCTXvYdCWOxQttWGtwOJWWlAkVVIc2l9vU+GxKB2uzXDtbVBhDbxRqSJMmhCJf9KNt272qyjX755RdUoee4+dqG9SGrnQkeed7JB69l0WlABecN1PHJO/WDv137okydUcPMd3L44Rc/d0700SU8FI1Uv+0yIkKUZC/nuScs3HCVtd7fAb7+wc/rk7PJiqaI3KRIcpDt+NVVnH+hhMcr4/UKfA49FkdHbMm6On/lmYf4YsEnTW5xOnLkCPffcz6RqEyXDlom32OnY1sNR48nmP65B7VK4vWn0+k7/ASbFhfWOo9YTHDB1aX8/EUeVkt9omLNnyFunliFyaggJ0uFEDLHS5PcOMbCijUhenbVcsUlZoSA2T/4OFwcZ9Z7OaTZFSxfE+alaW78fpnP38mmU7u6ttx/KMZlN5aRka5AoVDwwetZtceUlMZ59AUnm7ZFuOb6ydxzz71NskNlZSWPTTqPRd/kMH9RkCce0JPn61HvOIfuEFfdV8ljD1ioqEpwyfXlVFeASimRDBlpGeiP9mQGWAjBCQ5TznH69pd54Ukr+/bHeeOdIJF4EkmZIDdHwcJv8msTApBqHxg6uoJESQvspJPQBDiWOAyykiya0XFES+LeJMl1Bpytl/LYY1348becOuTn5z/ks26LnT/XL+De+6cxcuTIRq/9f3KAC437wzenPs2v879g6jMZXHN9iL4Mq0PyVRv3cd/TLsZfb+aZV7x8962MztkCZUJPSFtNwFjKvG/s9Ox6OvD6aJaHDVsifDYthwEXl/DjZ3nkZtcNloUQDBlVRjCcZP3CQpRKiVXrwyxaHmTuggAXDDZQXpHgy/fq+uijx+Pc+kAVh4tjDDhLz1fv59Spot6xJ8qdk6uorEoyd/6GJmuAbt++naXz72bqMxpeettN7+5aLjjPyLgJlTw7Ob02QfZ39BlcjXH/OXhx46AcIyZ81NCM1hgwc5AdNKM1HkMxitxStv5eiE5Xd20QQjBgRCnl5TB/dhY3jpXJcfSrd64a4eA4B+lAr9r3SxYyZRyljGJM1gQ2qwKNRiIUSVJRFefikcN56533m2SDU3h48n14qn/jznE2+vbQcftDVfz4WcO+dPaPPoIhwc3XWIjGBD/+6mPy4yE6hYbU8/8xEWWndhmrfsugU3str73nplM7DTlZKh5/ycVLj6fTvbOWT2b7+P4XP6GQjCTBoL56du+LUdRMhUoFFRUJ9h6K8+X0nDrPHaTI91E3lxOOyEx5II3LLjJz9e0VDB1k4OOvQ/z8y5YmB7ovPDeZX3/9FmVCh7fKQAGtEEAN1WR0LGPz0mZ1Asld+6KMHuOnwDmwtgIGqCXDe3EuGklLlWk3L73vZcQwU71zCiHodHYJ1Ues5FBIvtSCyowN/LxARfNGnsGX3vSyZc9A4t4kR46vZMyVWgy2FmzZ04wj+xaQONYCfzBJs255pBdZKS05yE+/Lm30uv+tvhBgzFUXU7bBz00T/Tz1sJWN2yJcd4uTF560cc2ouvfL6Upy4TWlKBWgVEGbFhpWrY3j90hYIs0I4kcC9JgooBVGKbUx3Ck2oEZNhDBt6UZV5p8s/sVWJ6n613OcN8xPftW5BIWfQ+ykC/3qJEaEEFRZdnDfEwFuvTF1ji+/9/HeZx5yM3Ss3xDHkh5j9brjZ2SnC4b1xGL0svS7PK4YX8lTD6XRr5e+zjEffell+mc1bP29CIWirm5750En+OnLbFq3SCVfX33bx5z308kKdCQgvJzgMB2kXtQIB2eP38vUF20N/o6fFwV4ZkIaWcEOALiFg0pK6Cj1QhZJtrO2Nh7+OzxUM3DcPt58ycaOPVEeei6dL7/5tck2uO/esRQfWkfrlhqefyS9XtVn7W/8LUCVI0kwJPPxLC9JIbj0AiPbdsf4ZkYOt0/0sGenhM+jJCHiCFWM558ycuc4KzUemU+/9rJ2UyRFMrbWcOBojJ+/OE3OnH9VKfsPx1j+Yz433lfFK09k8N5nHr75ILfO+gfw+nQ3ZpOCRctDTH0mg0eed/L9J7lcPLacHz7NZdrHNfj8Mlrbzdx190NNssPcuXN5fMIU7CIbK3acylKEgJZyFwySibiI4TYeIa1DKQu+S2fkNW5iGwegQEGNphxJlUATSj+5RppRpDuIqf1EkzEyHb0BifRBWynep6fANaC2aCIuYjhb/MHq3zLqxdhLVoSZNEFC6H2MHati9Z9hLhpsYOuB/ng8Ho78WUyWszemjqo65CdAckAZeUXZrP5jNes27vjXJsb/yRfecN2NlK50Uiil9mEl4hBa9A0WnUCKiMxQp1E4sJgfZqXXkmMAZRUJLhrlJuP42WgkHUIIjuf8zu6NmXWOKy2PM/zaci4eZuT3VSF8gSSK6kKKwj0bPGdQ+DjBEdpLdfcp+9iMWdjRmmKIuJqELJMsOMDuNc346gc/S9b3442pTY+Lrrj0KlRbbegkQ72/7RNb6HuRm+8/z2rws0IIOvWrxFrSlxhRTnAQXXoQs16FAhVafYJ2HSQ2bg+ye1UhWm3d+LCyOsGY2ypY9kNBHVtBivAbNa6Cg+ubN3juQFCm5zlV5JcPRiNpCYsgJRxCgRKbMp2LHxrMPRPubpINhBAMG9yWLUtya2PYuQsCfPyVl0hUZsm3BXUI0fser+b7T07rFi9bHeS+sTZ0aiUPverkuivrxz8lpXEee8nJ7PdzKatIcNlNZbQoVKPXKbjsIiOumiQud5LSiiTHS+NIEmSmKcnKVLJ7f4w9B2LcN97Gg3c1TOh6vElunljFvJmpePaXJQHW7R7FxPvPTBLplvG3IMXWUPZnC4Q6wpW3enlikoVBFzox7BrCbjbSnu647Hu4+d4Q999lrrWDLAumvOxizbo4oa09SJfqzm3xiRq6jNlO965qPvosTMCrJBRJYLTIPPOEiQ5t1Iy/v4ptywoZNa6CT9/KYvrHIb79PoY2kI2clKimFFmAMmIkmVQQUwZ46w09N13TcOzba3A57VtrOVYRYdY32xudGXImvvD/vcL2X3BK4PafoFariUQi/83T/o9CTU0NChSMukRfu6mOxQQ33+2iecdqLhwiOLjTwC7FWpyiIvUZbQmJvEN0Hxhm76EYB4/EGX2xiV++zGPh1/kM6qvn+iss7FhRxMgLTVw+rpxqZ6LeuZVKiMVg8EUu9h+O8sEbGexeVcTcz3P549cs/liUjrldCX7hqfdZg2QiovBTmfknajT4cANQSFuspFNNKUFf6IxsIYRAoWicm1dIEkLAnHlB1ELNs481TFZ26aAlEJBxuZMsWhZAJTQNEp8AOslAIgFtWzWuR9epgwbJEKz9f6WkpC3dEZJMp3Ya7r7ZxupfCli7zE6b4XupNuyt83kJCVmW/+nS62DmZ2/jDyYZ2EfP1x/k0qOLDq1WQYe2Gt5+PhOfP8mwq8oQQjD8mjIuGVvGuZefoNf5x0HQIPEJMLCPnpZFatRqiRceTaOiSmbtLwWs2xhm6rOZvDIlk7O66+jTQ8e0F7N48fEMbn2wCkmSGHq2gU/fykZAPeIToH0bDSMvMuHxCs7pr2fdpgheXxKAwgI1X07PwWpVsnrlgibb4dChQ/TuliKppr4TItPbqcHjMsKt+XpOhERC5tk3XPTrpeOXOdls+D2Xd9/REGq/ihptCUIIDrMLD06a0w7X+q6MHa1i4kMhZCH44YsMOndUM/fzvDrEJ0CzfDUfvZmBxZokQ8olEpPJlpvTl/MppDVanQaNz4AQAp2u4cBVrRJEYgpMRgW///57k+3wb8KJkhKUCnjmpQAmrMSJ4RNuIiLlS+L2Mm661sS7H/qZ97mNgspzyUwWkSZlURDrTCv3EC4c6eWVd12EQql3LitTSe8eOnbujdKquaYe8QmpTfKLT6Tj8Uo8+oITWRZkpCkQAqxmiY1bI3z6VnYd4hOgZZGah++zoVJJfDk9p97Gr1snLbffYEWhTAnHNxUrV8znykuSVDkSfP5ViAceCdC2RyXbdkaZvyhM73McdO3jpvsAB8+84iUQTF1r9x4SjqIVdL70AG36VRHPOUpz2mKTMtBIWqJE8FoO0nVwFbffaK1HfJ6yxVMP2TEYZXQ6CaWoT4IIIShmH13oW0t8AigkBc2k1tgUdiY/qGf3hmy2rc5mxS9ZjBxuZNmS33A4HE22A8DGDUtp2yqlPb12U5jzz60f8J/CqOEmZsz0MHp8Obc+UMUr73iwaY2oqU8SaCQtBcrmXHVrJe9/XsNPiwIcPBpj3IQqNGp48W03F4wpRZZlFs7OZ92CQtb80oyRF5o4cizGtt0RVqwJc+BonJ5ddfWIT4CiZmquG23hlSmZzF8c4o91IVoWqWnbSo1Sks+oG2DVyiVkpinwOXQ0p/3JKg8nZJcw5UF7vQz6g4/6yXMOqEN8ApgkK63pwj5SlXcxSwUXDWk4uJQkiQsGG8iliCA+ykQxsjJOZnrjg7Ty8yWUOiVRVTnrlqXz9CNWWhSqkSTYuCSffpdVYNeZicoRFEoFFRUlTbbBvw2O6nKUaTVo9UmGX1vGXZOrycwRXHmpkb/XMWSkK3ngDjsajUR1dZK9B+PceI2BifcYaNajiux0NV3oRx7N2cdW9ohNHBF7kElSSFs60otdbMBgizVIfK75M8yt93qoqomwQ6znIDtoRcd6FeGSJGHytWTKc356DnLQa5CTFX8kCAYFLk8Ua1qccFg+o5joyJEjhEJuJtxq5Y91YTq209QjPgFuv8GK2aiiTZ8SzrnsBN0GH6fnsOM885qTeEyqXdcTCcGs2REy/SkCs5xjFNAKgJjGy7nnnBxuFpL5+kc/U6f7WPpHCFkWZGWmpD1cohJZyKRJmSSIERNRAviwkNboe20VmaxZF6/9DaUnyppsA4BjxUdRayRys/55kN2pR+OBO+yYzQqCXiXDhxgZPEDPpde42LEinbDLTJtkD3qLYXSLDeXjVzIYdFEVV99RQdeOWn6amcv8WXkMH2akrCLJ6g2n4/nrrzRj0Evc/aiDay8389WPfl56PKPe+nfqN8xdEGDc1WYWLQsRT4BCIXHZRUa+mONj0p121m2K4PfVNNkOq5avQiFU+HDizdyFXqOis+hfWyCiljRkhzoQ2NmRyU/6eOwhA5VZ65F6reXRt8t55RMnva/bBbnHaXvBQb75UbB3axq//5JBtzG7cOdsosYtyHH1rtMt5jEU88RkY4Mx9gWD9WQ19xNORjHoJRZ+nc+E2+wkkhrGjJR4ZwaUZa5FUH+PE4vIyEKJWhlg/fr1TbbDvwm7tuwikxRJJITAqSwlnRRRExVhjojdbBNr2C7WskdsQoeRUOYhvv40rR5Jl5+r4s1XTdRYDgEpn2WIZrJrX7TOcQV5akaNMPHd3AjxymyixwpQhhredwIYTnak/R15oiXG9keYOtPDE+9Wkd29hEBQcPR4nNxsJceP7W+yHSoqKnAUuxokPgHyaI6+vmushSRJ6JQaLJKdDCmHHtI5mFxtiJUWkFc2GNuhIez9vYAMq46pH9R9J3fvj/LQMw6mPHDapkIIgiGZWEzQqZ2Wzu20HD1+msAOhmQOHI5R5UjNrLAY1LX7cb1kpJ3UHQmJaDLCgb0Hm2yHkpISunVU18awh4tjfPGtj1++zMNsUtb+vkhEZtLT1SgU8PhLLjZvT/FRP/4SQCFJxNPKGHN5w/FPYYGaaFTg8yfJz1Vx0RAjN1xp5on70zhRluD16W5WbYhw981Wfv0qn1++zOeR+9LYvS/Gbddbefv5TIzGxmM8jRoOHY2yaXsEnz8l7bZm1fwm2+AU1q/ZwLGjEqZQPvbWDqY8ZE1pwMrgo4YQfg6wHZ+qki3b4tz9oJdv5vp4+S0PL7zh4/IRJiqrBFrqPzgenPz2e4Qnngxz5KhM3GWjINgDW0VPHrlPzR0TvCSTglffraGsIsHLbwb46ZMM8suGkOHthCsQJi3Qhq7BC+gsD6KbNIDuyfN45UVYsLhhjmhQHwN//qFDiCSh0JnxSI3hv0p+ms1mXC7XPx5TVlZ2RmXM/zbEYjFQJOndKxVsCSHoO6yKbT+3onPwfNrG+9IpPoje8lDKFEcoNmyky8VH2LE2i1++zOf7T/L4/YcCqh1JnnndTUa6khmvZfHHuhCV1Qmuv9LC1GcyuOeR6nrnXvB7kKx0NTZlGmPHGFiwLMjIG8u56b5Klq0OkZejZMH36bgytxIUfmSRrPP5ggwjM2cpGXNzCGf6DmQho0OPTJJOnIWQlf9RvPqv6NevH3MXNf73n34LMPRsA9/+EEWjVpCf2/ikvNYtNRwvjXOiPIFS+ufHXomSA4ejjf59z744hE5nhTzqMhwtlvPEZDP9e+spq0hw8dgy1m0O8+WH6ejaHGOL+AOnqEhNHNVHz0jY/tChvahUEq9MqTsROBiSGT2+gi4dtXw9I4eCPA0jzjfy9Qc5rPypGfNm5pGbo+K199wNfq8kSamq0acyuGlCFY9NtLN9d4wWheo6sgmn0L2zllbN1Ww6uVg0b6YmK13i4rGlnHPZCS68upR7Hq1m5boQb3/o5o91YR65L43RI0yYTQquuaOSmd/6UjZWSjwxMQ2nq+nEh8Viobgk9fx4XArUUsNVDpIkIcUMPP+mmz49dUx/JYvunbVkZ6q4bLiJdUuzsHQ9yH62YcBEV6k/OVIzMqQcWkZ70UUeAEJBTpYCtVqq1+p2CucO0CNsThIiQQ3VNKc9kiThwUkyJiMZUr/F45ZIJOoHuOVVWmzmODWeJAZD4wTOvxler5NwSKK8TEKd6UB51hr637yL9CEbKM1Zgc6UQJLgo8/CZPu61NtkqiUNLeLdWLsuyRW3VOD1JbFblezdH+OhZxwMHth4VNizi5ZkQhAIykyc4mDNn2G6dNBgNilItyvrtbWcwgXnGrFZFfUC7FO45nIzZpOCLVua3uYpC5nyqgQDL3BQU2bCW2KHykJKipV89lIu9kODyS0dTFbxUH6d3oLBlzjw+ZNE40kW/pDBrI/sLJ+Xz/qlWcgdt1CpOEJpzh906Rugyzkejpcm2X8oRjLZcLKpUzstSqVEi0I1QWVNPaLFjwcz9nrtZqdQJHdgzZrT5F5ejoovP0jnrF4aJt3ftOoeSK2HkWiUls3VzPrOT2V1gl8WB7n0hjIuub6Myc86OHbi9BqTlFN+6pcv85nzUS67VhYx4QEoS99Q7xoADKFc0s1aSisSON0yeTlqti0r5Jev8vns7WwGnKVnz4E4pwZUS5LEwD565s3MR6VQMOu9HC44z8jYK8z1vvsULjnfyOoNYWZOy+b16TXkZikprUggC12doXn/CXLSj7NKRZ7cKlWlRk9MRZUMH2ao57/LKuPs2ZMkTIDk39ZtgAxyCBFIremqVMVCYzDqJWoMR2lDV6o4gTJkY82f9Td4p7B4SYJkPE6/vqZ6JIEkSbzzcjqh9MOkmzOIRCL4fI2vvf92mM0aYmo/BoPENx9k06OLFlkIxtxWwYXXlPHQMw4cf0lsX3mJiWhMcOEQExt/a8Zzj2Tw1EPprFqYzdvvC05krqGEQxgwkkdzMsnDgp19bCVOHDUatMr6xOf9j9Zw5zgV7j/60jN2IR3phZV0jrK/XlzoFtUcYictgv3IPDqMjKND2Te3O1XFRg7tVWPQqVI6y2dA/G/btgWDTsLhkpn8rIvbrm+cgLjzJguyJ53Orc1sX17Iq09msHBZEI9LycKlqed278EYylAa5RzjoNiBl9P7mHAs1a49eGQFnXq5eO3BXL5+oQ0P3KanXf8S3vvUw5OP67h80kGcrZbhNhzGQhrbWctethAn9o/Xckri86NZfuSkrck2AEjISgpyVAw718icn/yNHjd/cYBh56RijJuutpAMGXjrAz+V1TLuwxnIyHSkN0YpVXmjkbRkBTri9gi++yiX4UNTWn2SJDF4oIE/5hXw5KsuotEUYZ1IgCSBTitx0RAjldWJRqtQVSqJlkVqLGYFZZXx2tioeTM1H33lIZkEo0FB565Nn/BrNBmRUJDeLETzQg354S4NHmeL5bHijySLloe4404Vy3/N4JpRZi4cbOSC89VcNUrHj19k07GdFklK/c6PpqVx63gd1a5kvcRRzFzFZcP/Ifl2uRqNLsnE20/vec3GJK4aNYMH6RlxCUSou5mXRRKVTkcwEEFSCD5458Mm2+HfBIEgScrXOay7yCuMkyBOQPjYzUbSyKY7A+kuDaQFHfDgpE1b6hUynMKwc/TIttP7YgkFyQbyMaMvNqGPpRN2monqaxAmT6O/MYgPHfWfDwUK0tLhxVdCvPpGBCEkhp6r4+aJlSxeEcTp+Gef8VdUVlaijjYuHWTGzqbt0QbjHYB9B2Mk/KfJPlmkLrqSEraJNexgLaEQ+I/m8u28AAuWBrnhDhe9hpbw+nQ3x07EObe/HiEEn8z2cuE1ZdzyQBVX3VbB1bdX0L6diqUrg/j8SW643U2fQR6uHaVg2LAw/YZWU+OpX4hVRFuqOEFufk6T7RAOh0mzn16rPvjCy5MPpqFSSditCv7cGubPLWEuvLqMtq21PDYhjTEjTXwzz89lN5Xx57YwcVs5Sl2swaTNKeRkqfB4ZY6diLN7f4w3P/Dw6ntuFi0PolErmPVu3U7Idq01zP08j/c+9dCto4ZlqxuOleYtDDD0yjLO6qHnt+VBrr+nivufdOD3pabPNxVCCGLBBDUeQUBbyV23pp6NeFxQ401p4HamT0qb39GVhb9KfDdH8NC9an58rR2/vNWem69REfALahRlJESCuIghhMAhynFSQb67H2qhpzN9aS/1xC5lkiZl0Ym+cKA7FaUqarxJbDYFixZAZrADkiThxYUaDflSyzrrvVrSkO8cwGNPB5Dl+s9pjUfGFmjFwX0K0tLSmmyLf8J/lfzs0KEDmzdvxu1umGwpLS1lx44ddOnS8ML0v0iRn0lZYuuO1MM+c46PQHEO2aKozsOiQIlVzsRUVMUn79rrVOyoVBKP35/GoeIYJaVxJEliwq32WuKpWycdgZDgmtvLCZ6shvJ4k7z9kYfqEh3KdBfV7gQTbrUxf1Yer0zJYOW6MCOuK2PchCo6947RdvRmnK2WU23dUessQ5Kf8soEoy81MOUJDU7bbnx4MGBGI2lTUxC93ibbIhKJsHNngPmLA/X+tnxNiDemu9GqJRJxQTKuqL2WhlBaniDdrqRday1hOUJCNEzCxkQUGZj9Y6BBIkCWBW9PD2GLpDQ7vDix99rHpj8ymXyvjQvOM3LPeBsLZufzxbc+Zs7xceEQLXqDoIpSDmq3ce2N15yRqL2cTGDUK+qRLY++4OSBO2zcf7udqTM83HeLlYm32bGYU8e1bqHhmw9yOV4aZ/WG+g63rCLBsRNxCvJUCBkuvcDEi9PcjL2y8bbLyy4ysWxVKli7Z7KTjRtUnNiai+NABsXHZMorE3z6tY9Z3/u54DwD11xuplc3HddcbmbB7DzWbgzz+8nP9+iqJTPd1mQ7dOnShQ1bIgSCMuIfKoIhpV22ZmOEmxsoo1epJKa9ZkFKryRfqq8pZZBM6Byt+ObHEDZL4/dJkiQ0GnBTRSZ5dd7PoCOMJhckHejczVm/qW4wU1qhZcc+C8mEk0BQUHx033+6/H8lkok4iaSMxhRh0Q9Z/D4/gzdfsjF3djqrfreiUMeZvziIKmhvdPNsk7OoLJd44v40przi4tU3AyxaFub8c/UcPNJ4MqasMoGcUPLIvXYkUi2UvbtpsVmVZGc0XmmjUEgY9I0/N3p9arLkkSOHmmyHAQMv4v6HA9RU6ujEWXSSzkoJ9cfakRVrXTu0S5Ik0pPNkA5244HHvDjdSQoL1FQ5Evy5NUIgKHhoop6MPgdYs9zCip/y+e7jXNYvbEaPrlpum1TVYJB86GiMkF/JyBvLUWpjONXHav+WEAmqKEXXQJb4FHQYqKys658lSeKVp+wcPNB0nUtJklApJT6eGWLl2hBzFwR48fEMfvkyn1+/ymfMZWbueriatRtT/u7HX/1cNvx0okqlkrj3NivDR0XxKKrqfX+cGB3aqliwNMjn07K4+jJzbSBssyp5/tEMsjKU/PxbsM7nOrTVkJWppGWRmlYt1MQbSHbUniMhOHYiztGSOBlpSjZsSckpXH/ThCbbAUCrEbidShxU0J4e+O2H+HS6jTYtNbWVFrGY4PYJNQy7yI8pWIAXFztYyzGxv859liQJFWpqcJIM61i5vuEAXQjB2o1hlJJEOcewk4nkS+PpF4MNJniOHo+zfYtEKFjD8fI03J76RJpaLdGlqwlDjhaXw4loIPj9X6Tg9cmMvdLEbWOt3HBvFSOGGVi/oBlzP89jybcFXHGJiWvvrKTKkaDKkeCuBz0c2atl5VIVPQc5eP0db+19GnqOnivGCPQKHR2l3tilTCySnZZSRzrTh/1sRUIi5NHgdJ0mNH9ZHGT5PCv53t61Az7UkoaWUgdyKaSY01VLskhSzD660q+O7p1FstMtcS7xkI6qIxbkJGe0wdNq9YBg+54oZ/fTYdA3vlk1mRSIhMTqpVqWrw6x5I8QJpMSe1aMV6bVsHNPhFXrIpzwpLqu8mlJKzpzmD3ssf9Kdu+j6NQKyvfbaesZSna8FXYySZqdzP8yl9kzcrntBitTHrKydXUmPS85Qdzgog1d6MEAvLgaJR5qFJWcP0TDn1siLPk9Tv8B9eVE/gnDhl1KSXmCQX10zPrOx8Ej9UmTUwM5TlXv2qwKVJYA23aFWbgojjcWxGJS4kzfjlNVgizkVCWdVMbVl+sbTP6ajClduh8XpGLzr+f6SSSgS3stPr9Msn5+pQ5iccGh4jh+v8wFJyv3t+2KcsF5Rub87MdVk6Rr16YPBGzXsR0xjYeJd1jw1Sj+IruSxKEopVp/AIdUikCgipnYvCPCg3fZ6nzH53N8PD6x4Y31g3faUGjj9e6jhIJorHF/tXVnlOpyFe27O+na18kt97hpludjy24rbo+au241kDR46nymJvsoGTkZJMs1VJaqOHDgQJPt8G9CRAQoUxwmLmKYmlfzyvMmPKYjHGQHnemLXcqsjQkNkol2dMdiadxPSJKE6mTuVghBVO+gS/v6BH4wJONL+LGSTlq6QJfjJi4aJitLVHvJIh+HKGe7WMMWsYptYg272cCBjVaSmweRdmgo8uZBbFuUx6EDEguWBlCrm74/zM7OJqIKNvr3BHF8ThXTP66/j04kBBMmezE7U1J2spDZzZ8oUNKP8+khDaIHZ2PATGWwhvITSh65y8jqtRGkhI5tq804K1U43UkmPe3E65P59ct85nyYy89f5DHthUy2bI/y2rtuWnWvYNEvClwVWmp8SZLqMGaThD07TknmCvzidFWpWtIgFDI33Hx9k+1QVFTEviOnpNVi/L4qjEolMea2CjzeJFNednLdXZUkkoJjJXEeetbJvY9Vs31PBJNBgUbS4HJCJKTA5085sIb89tHjcUJhmVsfqOLVKRn88VMzPns7h9/m5PPW85nceF9VbZfZKWg0EjeOsbB8bZg0m6J2D3wK3833s2BpkJU/NePzaTk8+WA682flcekFRnx+mWlvTWuyHSRJQqOPkRRJ4uoAWVmp+SfnXlyNpqwDHaSemCQrWklHttQMA0aKaEdn+pEu5aS65vy9aOEbxHG5mJ2s5wDb2cJKjnGA7gwiSQILdiwn9WX/ijQpC13MztjRZrLS1Kirm9f+LTVUs2EdZ6WkROnJZv3mup3hsZhgy5YkdjKJxVIk938D/1Xyc/To0SSTSZ588knWrFmD35/KRJaWlrJ8+XKeffZZVCrVP2rb/duhUqlQIDF3QYBwWObVN0PkJdrWOSYmohzK/I38fkeYeIe10U3/LddZa7PBHdtq6lTEDBmkp39vHdfcUcGMLzyMvrmC4UMMJD02hgxW88mb2bRrnXL8udkqenbVYjYp+PHTXH78LJfPpqexdXUmk58PUmJfw3axhrBXw9N3ZzFxnInX34zgVpZTxlFySAl2a4T2jFoc33rtbTwVah59SOb629ys2xTm+/l+ep9fwuff+LjzJjuL/whxtCJIwK3m41kNZ75rPElcNUmKmqm5dawFkzVOtXVnPccmhKDavgOVLkooCKPGldeponC5k1xziwNR0rK26jCQtY+ZH9jrCUkvXxPC5ZbZvidKVoaKPudEUedUEZB83DCu6Q4doLBFR8LRur/V509yvDTB4IEGQiGZ/YdjDDvHwKGjMXbsidYhgh+bkMZHX54mnT3eJCvXh7j3sWqefiiNiVMcqNWpSew+n9xooJ6yUSrD/8rbXhbMsdAjfCH6UA7NOwfYuryAeTPzmPVeDluWFtKrq44b7q2szeQoFBKvTslg+mceAI6VxDmrz6Am20GhUOCoghHXldG9m4RX1E+yCCE4IQ5TUROiKE/d6LvRqZ0Ws7lx92cLFzJrdoR1GxvPmFY7E0T8amSSqDi9qbeSzqF9h0EB5sGQm9GSPbu0yDKMm+Dn9ofVPDG1FUk5yeIl+/DUyOzavrfBc/zbUeOJ0K61mndeTk0y/yvS05T8PCuPtz+q4Z+WMkmSQKS0GQ8djbFto4qz+xh58M40fl4UJB5v+P5OfSeI1wvNC1NSFqGw4I6HqrnpajN7D8YafS4qqhL4/EkWLgvy3Xw/h47WDYy3744STwgc1ceabIeMjEyCHjVt6Frb3uSgjHxaNHi8Tc7ilwUxbrzKzEWjnQw7P8TdYw1cfkmCJ191s+DrXOy205tahULijhtsZKYrWbuxbvAhhOD5N90Eowmuv8LCzjV5NBt4lArLVk4YtlJetJjsHscIaxrv+gjio1WL+pvozu01KFX/Yaf8NxhNdiqOaTCblfw0M4/unU9n2c/qruP7T3J56lUXR4/H+PJ7P1ePrK/dNHmCmUjmkXr/7jIcZuOuAGk2JQP7NFzRc98tNr783lfv31sUqqlyJLlosJG5J0mBcFjmqx98THnZydQZNZwoi/Pl9z46tdcyY6aXw8VxDhyJ4/LmMX78HU22gRCCEyWgkDUkiKGTDEg2N3176rhutJmPvvQihOCqm1xs/7kVhdWDKaI9RbSjB2ejQMlR9tR+36nNm0wSY3UHHn3eVSud8Fd8+rWPRFxBXrA7lZQQ03jwZG+nxg09B5fxx9qTchRxwewf/Yy4wkVmVR/cFcUkZYmn3m7Dms02/MHULrOsUsvy9Wlg6IksCxxVhzA3XsT3r0cyXs1Dd9v5ZLaPay43M/picx15g/699bz2VAYPP+dk6CVu9s7rylnJC8mtOAeKOzD9dR1nj6gkHk/d23tusaDPOB03BYSX3WIj+9iCEiVhgngcKu57vLrW302dFiLd17HB35dJHl5ctQnxasrJplmDFeFKSUUOBdiTucRD2jOSwxo0aBDRGMx4NYuBffT8tqLxVrivvw+RMLmgJo2nX3cz5jIzv32Tz5MPppGboWfIpU6eei5ED/lscqUijJIZSRcmv52Hl5628tYL6Yy62IitwIfbmPIZNdrjPDBRV29NkiSJGW/aUWe6sJCGVjKQTTMOsJ2kqFvhFBNRyo272HsgxpjxDgIeHXdPvKvJNgC4/vpxON1JHnjSwa3XW7j/SQcPPlXNhi1hVq5LxXifzPYy/ZXTen8//xZk9CUGLr5AR1zE6X1ekHdmhvji+zhXTCzmWMECqlstQbTbwflDG5d/GthHx869MX741U/bVmoy05VceamJ2T/66dBGw5YdDd/PcDiVJP92no99h2PcMtaKx5tk2eoQzzyUxk+LAtR4ZJL/iUH9C/x+P+kZIlWFqUjFsDXqE1S3WMYNjxfz+uduxj5WTFXz33HFa7jwvPptrbLcuESUWi2Rn6skiL/Ouq9w5/DFtz6criQvvO5lzI1uJjzsYf+hGE+96GXZj3a6RoZRVD2U3BND2Tu3O999fZBEIuULDx7L4FQDU8jkJdT5CC0HFSFJMgcO7SYjWUgg3HhF778ZVnMMr6qSUtV+bh+v48LBBqScUoyY60jvnIIeI7t2Nb6/OXYiTjyQqmAsVRzi4ouVDcoATf/ETzPfWaRJWRh0SmZMs1CetYaQ8JMUSaqMeylrthRP50VYmjuoytxAmXo/7ehBL+kcekiD6Ml5xOMKnKSk6zSSluxgZzLDbfF5FdjTG267bgh5eXlEVX6iomFSqFSZIs8/mKbmultdbNkRoaIqwbyFAQacX413Z9vaSevlFJNODvlSi1p5B0mSyJLyaUEHImEJd8RLPKzFcHAAiogJlUpi7F2VrFwfwueXiURPxw05WSrmfZ5HXq6aTE0GXelPAa1QJjVIqlRhFlEdsirGIeMa9osttVWGWqPmP8oo/hV6vZ627QZy831V9BrowetQ88RLTt55MZO3n8+k+ESC7z7OYe2vhcx8J4dlPxTw9YxcPB6Z9i11hI7n0lMegr66LdfdUcUFV5dy+bgKLri6lIefS3VUrN4Qpk1LNa+8W8OM17JqOZJTdrrgPCM3XW3hs2/qx4c9umg5UhznzWcz+fgrL48872Tn3iiHi6M8N9XF8KGGevuK8881csNVFn6Z/1WT7SCEwJYuePkZM+VBBwt/D3DVOCcHd6vJoajOsWERRACZUv3ZAybJQh4tKKINnaU+ZJJHEW1QSApcVJJF4wO5chItWbQ0Sqe2WlTy6TUkRrTBSuhTkIMmqp2n/X4iIbjhDhcmZ7tUhbyQ/mN3eVPReJ/w/wEKCwt54IEHeO+993j33Xdr/33SpEkA6HQ6HnjggSYPefg3Ijs7G7NVJhJNMmpcOTUeiULqOvLSrNV88JaV9z8LMOfbGAf2e7jjZmO9oRfN8lT8tjz1IBWfiJOTefp2VzuT3HCVhT0H43i8Mr/NyWfewgCKdCcvPV63vTqZFEz/zMPCr/PrtHJKksRVlxl4+KkKWtAXa/Rk1jQCwteJw+ot6BC1U/CC+LFam76zWbNyLUW0JdOZx7ZFhxm74QiWjDjLfigg4y8aYz5/ksGjypj+vp42LUNcfIEBry/JwaNxYjGZyc86mfZiKvg7cChOfo6Wi4cF+XTm7+i0YLJANCYTiiS47ioTi1doCG3pgVvhZ9Dww9jSZSxmiWMlCbzVWrpHWoKUcjLGtAg5WXWrC/9YF+LzOT4Wfp1Xu3jefbONktI4519Ryfz58xkzZkyT7TB8+CjWrV7IngNRQmHBMy8EOHwIQhE1F1zuZNyNWkxGiQuvKaNdKw02i4Ktu6J0aKPhhUfTKchTc7g4xu79EWbM9FJckqBPDx1tW6n56EsfGjUYDBIffumlRxctcxcEGtTPAvh8jpe7brJyxXV+OiTOBiCQtZdVs9PrCGFLksToi03sPRBl6coQFw5OLeZpdiWJpCCZFLw4zc1Lr9/SZDv4fD6iUYni4wlKTwTwaTbTOXZOnUDnMLtBkmkR60Eo0vg0bSHEP1YnSCg4XixRYCzi86/9jB9bn0B54jkf+uoOaDBSwkFySFUDqyUNsk+ibL2TvD4ZGPtKGMlBAsJiEOEwCDnBwd3bUJfmIokYSn3T21z+Tah2+tAoBcOHNhwM5marSCQEAZWLTCEaJLu9wk2PHil/kZmuQtJHuec2O0qlRP9eekbdUMWcT7Nqh8AJIfj4iwBLliS5Y1xqoW7eTEWn9hoSiZT2Y262im9/CtYbMiKE4OrxDiqP63n0ljSkhA7SKskocjD7UztZGUomP+tgyCA9y9bWb/dpDMeOHQNZwiqdrkyRUNRWfP4dkiShw8CzL4ZIK+1P3sl2Ro9wMfSSSINBPcBd42w8/ZqTQX1T738gKPPQMw7274P2LQ1cf1WqLfu2cXpu31ZFPKbCHNBizZPwZHmIlUbqtQYCeNL3Mmli/XtY5UiSkXFmwxq6dhnC+iPrmXi7usHrMBkVXDTEwEXXlLHom3z0DVThZmeqEKq671yFdJSE3sOsd3MbDF5PwW5TEm/g1pWUJchMV2K3KVEqJV59182SP0Jcd4WZMZeZqaxOMOkZB4eL42xe0gyFQsGRYzEuGFPG9BnfnZENotEo4YCaLLJr9bW1ulRbal6OigFn6bl5YiVHdqShVgcpy/6d9HSodMRxVatQxHVECKMROvJpwQkOkySOW1FOplxI5QklF11TxrhrLAzorcPhSjLzWx/RqMBVYiITDba8wMlpuHmolPDToiD3PlZNOAx6YUHlziEQ1lHDNgzVIR4eeogFK1sz/cvTAfhDL6cqTpLJBBvXb0St9qJR/7N+4b8VkUgErVbCblOy4Pcg82fVlc4RQrB0ZYgvvvOxZEmStsGzMUkWysUxKikhkzzsiXwqd2lp37uSGdPMLF4ao8ITIyh2Y8ZGOcW0p2dtRacsZErFQU6Uehl9cwV332zF6ZDIb0QzXZIkNJIKlygnQ+TjoBwAv/BgJ4Ms8uv4LAt2nFQiEqpGhxg0hJKSEs7uZ0ClkrjyEhMjritn1HBTnbgQUtWE23ZGuf1GI9/OO8ySb/Nxe5L0GVyNorI51lAhXVHgoJydbKCd6E5SipPd5xDzZufXVn336qbjmlFmxt52nKNLjUTtJ7hhTMMdMgqFxPAhRv74vIJE5nHy8sPk5gsOFf+Gr9KE0dWGAL6UZIRfyaLfw6RZVZxzUW8KCxueAtwYsrOziceguCTOVSPNPHxPGouWBbl5QhXXjjZz501WOrc/fa+27oycvB4tb3/o4eGJVu67xQakkvsrNgSYOT2DgX0MfPCFB6e78TXK4UqyZmOK8HjnxSz6jThBz64pXcDzzzEw5RUX336UU9uJBKnOqYeedRIIyFgsCr58L4d9h2I89aqLl6dkoNMpOHosTiQqn9E+0WQyoVZDKCy4ZISaH6YfoPCsUuZ/k1W7Zxl2Dtx3u5kLry6jorr+dcXjgnhc8MP8IOs2JEhLg5uuM9ZWzEbjMpZBa6koVaF055Dh64Qxnsmr7+zhnWkydk97jEk7JYRZ+utBqnxReifrDrqySHZ0R3pQmrYDTYeufPlTC9JPvsb5F1kBK0IkuPHyI2xcW0LSl49C/Fe36f9joFRKDOyrYcO2YjIzMlEoJO653ch7D9cfegsp/XGFK4eZc3zcfG3dfagQggcer6G0WkkZK5BkBT/+FCUn28f9d51OMC38PciO9XoKTla8RYIq2rRQ8/OPZh59aiM7DwZ54fE0xlyWiVKZmn69bHWIe+8Poaw4fR+1ko6OojfbWUuGyK3VvMyJt6Y8cIS+fYeckS1attVx/NAa8lx9aolMWci49EcI607QqaPEn+trCC/I56Z1IWJqN+5ghLxgN3Kl0z7HQTndaFhuwk4mBq2K+x9MsnMnrN++jHdeymDEsJyUnuTJ9eeqWyv5/pPT773BoGDIID3v7HTgZjNGrLjkamwlOcSOdyRd0mERMaAYJxXsZD1mbJw/YtgZ2QBg4NnDmXDrQnrGz+eEdimzZ+RgsyrpMfQ477yYSa9udfe1Rc3UfPtxLsNGV9DGdw4CQdh2nKsuM3H9lebae7huU4RLbijHoFcw+/1s7n7U0aisxxUXm7jspnLuPelXT+FUfGgwKJjzYQ4r1oa47o5ykuKkNNOSAIkEON1JXn4igx5dUnH0veOtfD236VrQXq+X1s3VfPNdDEtagp8WRZEdWdiFDf62PXJT9Y8kZjYFlHKEdHII4a8tZPvPkBDA2QO0fGupBH9KvsCAiQBeLDQsfemWnbz3sZ/yiiQnyuP8vCiEubIr9lgz9rEFISVJT2/4/T5T/Ne9au/evXnvvff4448/OHz4MIFAAL1eT5s2bTjvvPOaPMn03wqVSoUkyYiEhoMHJBRKGR81WEltegPCS2ZunIkPRjA4OmCU7fy+PsjPPxziopFB3nj+dCXott3R2kmWM2Z6eOTe1HdEIjI79kZ5rYOGW66zsmhZEI1GYsBZOow2b702l/WbI5zTX9+ght33PwfJiLSqsymHVBDcOt6LTdLvyEKmBgeSxBmJ2ocCIQowUJa/jBvHatl5UOKJ+3NIT1OwfnOYYycS5GUrObufnnkzcxl8eTn3TlRwS8KDIqHFkEgjKkfRZ2s4cUKmfWuZ518NImQF0WScq6+VePS+tNp28o3bIjz+opMap4oWUi6IXChri6/Ujb/TJu4Zb+DjL/0c8S8hrbo7drJQNrBPmzqjhtnv5+D2yHz6dQ079kQxmxSMGWnm7ZfsfDB73hmRn+eeO4RIVOayGypRBu3kuPvT/GT1V/TPMFN2byGrpczKX/LqEJALlwUZe3cl33yQQzQmc/lNFbzzYhYjhqU2GfG44LufAjz5QgCfT0Hx4QjnnaPA4UqyZUeEXt3qkhgbtoTZtC3CmJFmzIGClIaHcDN0sLreBMBTuO0GK5OfddaSnwAIeG6qi8NHYzRr1lRnmhL2ttkF/hoFFq2JVrGu7GEjemHChIUaHMhSkm5iICU5y6h2JYjFRL2qXIBlq8P4vY1XCzooIyvZnCxfK954eT37DtQw6V4zOVkq9h+K8fgLLoo35JMlckBKVU4FhA/TSZKpNV3YX7GV0oXHye9qwGKzo0paUEX1JFxQfcKJz+Ahaq9A4VOg1jau2fNvht/vRs5U1hve8ldkZahwVscoUx6iQK5bJZ8USTxZO3j0wRRpV14uY1IaMZ3UffrwzUzOvriCnudW0ralBqtZwa69CcIeHUVtZJ57PLXQ7t4fo2WRhkl32bjjoWq6tTfwyOMhZn3ro31bNf3P0tGupYab7nYSKsmle6T76U2PszlBh4/BF68nKy/GgD56Vq6LkG5vuu5veno60t8iF5lUFUNj1c2hRISMss61Om6Qyry2adu4LZvlqdi6M8qlN5ShUKT0oOJRBWm+jlx3dapK4dFna/jhCyPtw0NTFfBuCK0PErGt51jaanLcvWtbXOMixhHFLq68LErXjvUDnten13DvxDebbAcAo96E2hhmYJ/G2+wHnKXnu58DtGrecIBaUhonqgjiMO5DFhJVcimW9BgTbtbz7JsufP7G16lYTNSTRDl6PKUDeqqadtKdNm6bVM2Sb/Nrh2J17ajlgvOMTH3fzfuf+7j3FhutmmuY8kAab7/9Mi+//HaTbSDLMmqhoxmt2EIpSZHA71UQCMqYjAom3WXn4jFVxBQhJjwZY/zYDB6a4uH3n210indEJxlIigTlHGMjyzFg4pyzFVx0UYDHnv4TyaXHF5B5pdxPjx4B0uwq3A4lh/doyXX2pTJ3Dct+yq6TcL36cjMXnGfg7JGlJGtUKCxuMpVpyIEsqlylTHuvmHmzI2zYnsHh4wYCQSV6nUzJcRdLfvDgrfGDWoM5rem64P8mCCFqhy1oNFKdeEwIwX2PO7BZFDw7OZ0dG0KYQhaqRRle3HWmjWeRT3G1huvHVtFcdKSzsBImSDH7MGKtU5kRxEdQDlK5VYMtI8ErXi8uj0TeP/gdW0YCKXMbG/fsJ4NccilCQarKaRtraC961k6WjxAirgoiZHFGsaHL5SLNmtq+6HQKpr2YydW3VzD2SjMjhhqJRAWfzvbx7ZwkKo2Sz2aHefBeE3q9xJjLajAfHZAahnPyEvJoTobIZRcbyMlSMO8dez3dN4UiVdU5aPABkBofZAiQblPiz97J0p+zaFl0OkG2ZWeEq8ZtJViRhgkrbenKHsMKmrVS8chjzzT5+k/h0KFDdO2UWpcWLA0xfKiREcNM2G1KHnomtUEvzFcRDAk++9rL6j8jzH4/hydedmK3K7l3/GkS6LXpNTw1Kb3Wr46+2MQ9jzoYNaJhHeIPZnp58bEMzu2fel5kWbD3QJRPpmbz0LNOYjGZYVeWccn5RvqfpePIsTgff+WjxpOgY1stkgJuuLeKzu01fPh6FkXN1CxYGiAjTUEimRpq1aFDhybZQZIkenbV8uEXPqY8aOebnw8yc0Z+vT2LRiPx1fs5DLuqtN53WMwSHc+qxuxvji6URZwYc+ccpmd/Py88aaZ5MzXffJCLEII5c70888wqhDObhNtGS/mc1PsggRY9Vk8/hDhIKUdoRuu6v0HSUnU0wY2PbuW1GQaGnptLJKpCrUqy70A1Xds5uHioiYc0CtyEicX/d0BwQ4hHJW6/xcD6u0L8uiTARUOMZKYriSj8JOQ4NTgQCKykoZVSz7TRV8RbH6xh264oD9xpJz9HxZadER5/3sO+PdCVgbWdNbJD5uOXDvHDz8e481Y9s+fE2Hc4TFvn8Fq/oatuzXOvHeLtl+0MHqzkyivsXDv69PsiSRLDzjHy6QcK7r55Nzk1ver8rUC0pJISCklNrFdICpSyhnE3N70oBMBg0LB8oZ2BF67BqtehEErUhjg3jdVR6dDw+ScqesoDcVNJoAZU2EgzeihV7yMjnlPbyfifEurZNiO33aDnnU88jL02neF/GYx4qvJRFoKpMzw8+xcSukWhmoxoLoW04YB5ObnRPArjXWrtqJY0NKcdOmEgTICQ5OdE+ZnLPUx5ZALNaUeUMN06a7BZlThdCeJxwUWDG06utW6hITNDSWVsMxGtiwfvS1Vv/vW6BvbR8+Hr2Tz4dDUffelF8w+aoGq11KBm6Off+Hj3pcza71y4NIhCKdGmuYarRpqwWZWsWh/G6U7NGPjs7Wxat9CQnqb8x27Mv0OlUhGKwJHd0L2nmpJyqAomMFJfVib1rf8gBfGXv6lQEyWCFj1pZOGgHDO2Bj/nUBcz7FwNvbrrUGVXE/GF0Ul68mjBUfbSWfSpFz9ERYSwCLN1g4Yjf5rwayvQRLLQoeIoewkTRChjZyQZ+E/4r7a9n4LJZOKSSy7h/vvvZ8qUKUyaNImRI0f+L/HZRETiSRIxCWtVV5RKQaVxd+3D79QepbrYTGHVYDJFMwySCTvZFDgHsey7ND6cmRKMPXA4xnuf1HD5RQZefMtNbpaKdq01hEIyN99fxaQ7Uxp5Br1ELHa6LTkcTdZ70Vw1yQYnIgN8NitCerjh1ktJkshQZHOA7ZzgEAKZjIyMBo9tCDqDFn/hZlYtTufRB6zUeGSCIcGF15SxYGkQWRas3pASMD54NE7b1koCsQgFgZ50iQ6hVbI7HUVfiiqGMeEemSGXlxGJCGJOG2WVCV6ZkllHR7NPDx2z3suBv+lJxlVBjpfFef+DGKqknk4dlVgHbOZ4s4W4/OHaKeaQaoVOsylZtjrMbZOqUhPaZ+Ty0uMZbN8d5cNZPk6c2MOZYOvWrRTkKvFUaSl0D6wz1U8r6WkdHIinWldPe2jEUCO9uup45vXU/b/+SnMt8RkKyQy51MEbj2bSonoovaLDaeU9h5ULLbQp0vPSNDcPPOlg5brUROKJU6p59HknGelKXnzbhSqZ+g1xorRo3rgbycpQ4v0LkeCuSXK0JE6LIg29umn57bffmmyHXbt2pILZhApfKIYRC13ohxYdfryECNBcdMCDgxHD1dw1zspDzzrqCShXOxM8+KSTeCKBS6qod564iHGcg6lNm6SgwDWAlZ+25/zzI3Tu5eayK/2oVBJhvROXooyICGHEwk7WcUIcqdWTzSQfD1XUVB/Ht8xAbKWB0AaJ2CEJWySHlq7ziIc0aExxLrm06WT4vwkalRKHK4nHW7dM91RGffKzDo4ei6MzxsnsVsxB/VpqhIOg8OPUFFOau4K339TRsiile+lwJWjWLszPv6XaktVqiTULc3l8komNW6Js3RHHZITHpkgsnpuJWp3K/L71UQ23XGchK0NFLC7z6zIfvc+CRyfaGX+dheMlCa4aX8WRI1D0V+LzJIySBWV5Kw4eTnLwcIyyY0pys5pOfnbr1o2YFK3TOmnGikNqOCMcEF4kVYIMUfccCWJs3Nq4tt7OvVEkhcSDd9hw1yT57O0c/E49GnREojKjxpUz63NoGe5dZ+CYXjLSynMeGq1Mh1Hb2aZdzA7t78S6rMLcsozt+4N1/KQQglnf+fhpUZBWrdo02Q4AB4/sJSQFKKtovCqpvDKB051o9Jjn3nRhsSRxGPdTptxPQZsQSl2M3ftiPHSXHbtFSXllw5/97mc/I/5Sibx7f5TbJ1XxwqOn17bPvvHx9vOZtcTnX/HAnXbmLz6tKX3daDPr1y5o0rWfgk6nIykl0Eo68mnOYfagc7TixTdOV6xGojI3jJO4/SYzy1aHWPaThXxv79r1QympaCa1pg1dkKwevvw4jfxsDTZjilTtEB2EtbwnqxZa+GWOHseK3hQ4ziaIj6FDFfU6TSBF/t55k4Xb702y8g89z7zjRtFuFzmabEp3pzH40jKcVUcZfvYhBvbYzfLFm1nxg4eCmh6o0aKMG/B6zsgU/xro9XoC/lQXTjwuauM2gG/m+cnJUtKzq45v5vkRYUOqfZMjtKNbHX/kElVECdNdPhc7WWgkLVYpje7SQFSoqKQEgCpRSjH7KKQNfaRhtHFeSODP3ggBNVJ9vVyAmIiQVRBjzkc55GSqaSV1SmloSwYKpFZ0pi/72VrbFh/LPkJmWxdJRQyttvEW67+ja9eurFx/mhTq0kHLr1/loVRKPPmqi8dfcvLFrBjeQByNsznahJlz+uvYuC1KsCy9dgr4X6GRtGSSj84ebDTetVmV2DMTKIO2evIgf8XilUFmf5JWWzV4Cr266pgxNR2NJYQaLVpJj1WvJSNNOqO2/1OY/eV7PP9IOucNMPDLkiAud8rH9u+tZ+HX+bhrktz5cDUXXl1Gq+ZqFszOIxCU2XMwxnkD9LXPhRCCbbsiDOp7OgmblaGiY1sNb35Qd8CdEIJPZ3vJzFDWEp8eb5LMdCX3P+nA45OZ/koWrzyZiRAyC5cF+eJbH8vXhEgkZFQquOtmK798mc/Cr/N57alMipqpCYZkpn3sIZGEVs1V7N/fdB10o9FIq+Zq5i8OsPdAjFYtVGRnNnwP83NV6DUqflp4WgOx2plg659qmlWdR2a4LWbJRpqURZ5jALuXFHL+qGom351K3kmSxLVXmLnpFqhUHKWt3KvBREAhbaimrEHiIumxc9Pd5ezecYSf569l06Y1LF+xjlj4CLv3B6l2JEhEleRQiHxmqjD/Gng8Ei9PczNokJqN26OUVST45vsw5fIJdvMnEcLEiXGQHewVW0iKBF7rEdq0UrJsTYgRV1fSo6+Xu27UsnOjlo7BIXX2VgpJQaFoR/meTF6b5sPlSvmsU0OWANKSeaz4ycLFV1fw0Vderr6s4UTBwD56VOnuWr93CkYshKmr1xmXE5SUlJyRLfLy27F4RZCM7CR7Nqeza4uN7WuzeOBuCwt/k+mQ6IdG0pAjFdJa6oJFq2fYyBBLfrFRXfgHDuM+vMJFnMblnACSiigmo4K1m8KNkokXnmdk5fq6MiQbNsbJIIfqjC2kpUvkxRpOamRTgJtq2oke7N6y/4x0oJ1OJ4lYElM8ixhRWrdMvf9zFwawWv65gCInW2L6J0nadRSMv67he9i9sxZ/QLD3UJTiE40naIMhGfkvyfFYTPDUq056dtGSk5X6TUtXBvn5tyDjr7Uyb2Ye1422MGKokVemZPDh61kIAa++m9JA3bgtAkhNJkBNJhMVDiXxuMSevTKKYx3ozFkE8Nb7DjuZOE92ZzQEB+WkkeqazaGQco6d/FwWHlwERX1JDr/kIr25ly++97N1Z4RLL1VyzL4Kp6oEPcaTAxW3EBWp9U4IgVe42M4aANrRDa+ooVvkfDrRi0PsQkIiTpxoTKKiov6e/f8E/1fIz1MIBAI4nc7/m6f4HwchBEoUyMooQZWbtu4LiUgBjpk3EBZB3HEPeb4eDS62Gf6OvPRGgI69q7lgSJJj2zNo18vBBzP9gMxdD1dxxS0VjL/WUluJ9918PwuXhug9rJRBwyswm6R6grPtWzeu3xOJCJT/UECsU2pJqAMU0paEIopO1/QKt+Ztsnn0IUNtK1MsLnj6NRfff5zLC49lMPYKC1NOCgPPmOmhvCJJrtySdCm7zvcoJCUd4v2JBrXcdZsBhSnAYxMaFjbPy1HRvZOGkEgFRk5RyVFpLwX+njSvvIDsY8Oo/qMnpYeNDD5Hy1k9NTzwpKPWqYTCqf/O/NbHz1/kMWSQAY1GIjdbxWMT05hwm41g0H9GmZzjx49RWSXIl1vV6rD8FZIkYXS35otv6ote3zLWwk+/BcjNVjHumtNZ/vsme4jt6UJWuF2tLIFRMtM5OYCvP9VS5UgQCCZZsjLExq0RBg9MtZjNeDWL157MJGlPbX50GFmzrvGW7R17YrQ6uQGQZcG9j1Xz9vOZjLvawoihJn799Ycm2+H3pT/j98tYlXakpJptrGEPmzBgJodmZJLHYXYRMJQz/EI1V11qplsnLcOvLWfGTA8/LQrw2ItOrr+nkq8/zObY7lwy+u2h0r4Fn6ghJAKUKQ5xyLaC84YKKvNW48eNJEnYRQ55joHkVwzGXN2JXl30rFlmZfSDR8i7aANh6wnOYihq1OxjC7vYQBAv2WYTipANs8aC9LdCNaWkoiDeEQUSXs+xJtvh34QWLdvh88o8/Zqb4pI4z7/p4rYHK+l9fglLVwYZd42Fbz7M5dpRVgLxKNltXRy3bsB+zp/c+lQpW9akc9FQA9XOBDfdV8mXM7L57btslqwMUX1Sz1elkhh3rYWl8zPIK4oz/S0L48emBt04nAnuf9JBzy462rZKkX0VVUnuu9XKj7OyOKe/ns7ttTx0j50Ni/NpVihI0HBglCM3J+zTUlqRxO/W0aFL+ybbQZIk9NYkx6TTG0Ir6XgyduP5GxEREF5KrBtIs6nqrRNSVjkV1XEqG2j7EyLlX++7xcrNE6u4brSFrh01IMBKGjNmerEZNRTEOjS4/iglFXp/M66+Sstdd6lo1y3C8l8z+PbjHKLxJKPHV3Dp9eXccHclZ48spbgkTvN8LbHYmUk+BHylJKQIU2fUNPh3IQSz5/r5ano2F4wpZfP202uXPyDz/Jsujh1PcuywljRfRwp9fQnvb0PFcR1V1TLfzw9QWhnnivHl9cjTletDvP5+DTM+99LvohO07XeMy28qp2M7Dfq/VILtOxSjd/eG1zqFQqJLBy2Hi1PPiUYjodMk2LOn6UkxhUIBqhgB4aVIakeSOOXycebOUXLb/Q5Ky+PESTDh9lQg/8ZbYTK8Des0pks52I1ajhyL89hjcdp5h5IvtcAkWcmQcunOIIyJDHyk7B03uBh5ScMVtQAXDjZSWp7AblNy2XATfy7Jx9ThCP54hIwjw5j2eA7XXaXmobvslKxujVSTSRAf6WSRREaOq/9rovb/0xAMyXwzz092hpJv5p0mut/5pIZV68NUORO0aanGnwgQIYQeU71KnlKO0pJODb7DRbSjguPERJQyiulM39rKcUmSsJFJ6+BADkrb6m18EiJOReZ6Xn/JTJuWGvT2+jqcWklHJvlUU0aVaRcjR8Frz1rQmeJnVPmZkZFBIKjjt+WnYx69XsFNYyx88FoWVdUyl12mIkuZixQ2E4okOXA4zsLFEdQ1jbf5pZONzD//DllKYPQ255En/Q3qRS9bFcLlTtKvd8OV6RecZ8BqFyRPrhPhMJiNMb6c1fShFqdQeuIoHdpokCSJsVeYGXplKb+vCiKEwGpRMrCPnorKBGazggW/h/joKy+3PFDFxFttbNkZ4aJryhh5YzkXXl2G25PEXVP32p+ZnIZCgguvLuOBpxw8N9XFoEtPsH5zmGkvpKqYZFnw6AtOHrrbzrQXsrjlgSo6nl3M2Lsqmft5PhsWFfLV+7l893EeW38v4px+Rt6YXsM9j1axZ3+E7+f7GXW9g+7nlmE2SgRDgnattFgsTZfI2rplLQt/D9EsS8+1tzrw/0PlPoBG0jBhsofx96Q0EJ97zYvV2alOQu8UMiKtSIQ1dGhT92/3jDejQNUgkQ6p98WAiSj1fVkgGSBWlYXJ0QHPsRzuuyWb3+bkM3tGHn176hg/0UFNtQYb6fC/5GeDsNoUVDuTfPFuDlpJy9BLnfy+PEkzWtFdGkQzqRX5Ugu6SP3IpoCtrKYsVMkfKwRtC0xIspLcyoEYa1pixt7gvQcoktvTqpmBzSuz+Xl2FpV5q4mJFCknSRIKWU3L5hpaNFP/hynhyjrEKUCYINq/DIoMCC+yMsb33zdd4xHg5lse4s0PvIQCCn5fFa4l+n781Y+zSonub5uPUPoh3njBRu9uOravzeLJt92ce/sezuqfwKWsXxUNKemSrt1SQ6EMekWjlf+SJBGNSBw9norrajxJVq0UaDGQWRSEpBpVAxrQpz6rUijw4UYja8+IBF6+fDkGfaq7SY+BbTtS/lUI8AWS9YYQnYIQgmhMMLCPHoVCarSLEaBnFy3HSxJYzQrWbWo4RnnvUw/lVQnGTajkhnsq6Db4OEtWBjlUHOP2SVWMuK6Udz+pwWxWcP8d9buhipqpuf0GK1t3RZBlwWvv1dR2qjUVbdv1JZZM0sYzmDypOVpJTy5FHOF0IZ0sksSJEiSAU9QnFMMiiJMKMkjJj5glGwKZMlEMQCd6c5DtHBa78YkavMJNpW0rmu7b+PpTO1t2Rpkx00e/XnpefE5PrGgXm9W/1ZKt+9nKFrGSDSzhIDvIJA8Ldo6yjy70Qy1pUEoqLCfleLIpQIkavb7xjq8zwX+97T0UCvHtt9+ybt06fD4fkiQxZ84cINWi8cMPP3D11VfTsmXDE5/+7ZAkiUhU4vyhOhbMLyeL5nQMDOO4dT2HzauJBxS1ekx/x3EOoHbnU0jnWsckC5mjzp0cPuzk5aftdTLRpeVx1m2MEPJoaFY1FAsyVd5D3P7gERZ/l09+burxaNdaQ1lFgpLSOIUFdTPZZ/VUsWaXkzQa1m2LmarRR5Ucie9GqxP4/X7M5oYzK3+HxSq44pLT1+pyJ5nzYW49UXK9XsH7r2bRsU8l3U7qcf4dCkmB0ptJr+5hZJ2HNi0b143o1VPF90uC6IWRo4qddIufm9KVPPm9VtIwV5/Nd3OWI2kTjL5MzeU3VXDXzVZaNVezZWeEz97OaXAhHDLIQHqaggMHDtC+fdPIj7KyckRCiS5hb7RCXRu3cuBgfeeema6kZaGacFSQbk/ZLRiS2bBBUJDMqXe8JEm0SnbDYljP8GFannnNhSxArZLo0UULSAzoo0eZVsYJ/e9kZEKpI8rIG8p4dEIaA8467ZiEEDw31cW1o8zMmefjzQ88XHO5ifPPTd3TKkeCcLjp1Q6xaJC0NAXGRBJtVT5uqpGQcFFJNgW0pCMJ4uyMr8DlSp3jluusXDfKzG8rQrzwlot3XszipcfTa9+P337M5NuffTzx7Hr69NBzyzA1147OQqtVUONJcs6IP/H6LWitESQg7jMSrtHTqqWSjHQljz9oZceeKPuuVhLEi4NyEicDnIgqRFGrFmTl5KPUAgI8c1PXokwDfQcQu3OoUWvYu+9gk+3wb8Krr03j8kuGMO/XMEePx5l8j52iAhU79kb54AsvW3dGueEqCx3apnHlpak2vX3rs3noGSdfzfWy93CEA4dimEwKXn0yky4dNPy+KoQyoaHrgCrOH6ri1afT0KgVLFsdIhBKcvPEKrIzlWi1CjRquP0GKxecHJBQUZVAoZC46er6GzO7TcnzT9h4fuIRskL1M9sKlKgSeprnJjhy1MfAsxvWVmoIHo8Hg8qCsWUZB47FKEp2QI+RrgPV6HX7WPr7LiJeDWpjnI6dBK+NNTD5iQAxEa3VkwJAE2XaC1nccE8lzz6cTv/eOiRJorI6wQtvuQGJl1+OY/J0ZuqTAZ59vopwIsE2VmNzG1n4W5wOwtqoH5ICNoqPuXC6knhcSnr0d6FOmqj2mOnQJcljD5soyFORm61CpYIOc0tp0+bMKj/D0QRaHei0Ek++4uSZyekolakflEgIprySyrIP7GtkYJ8Ak55xEAwJsjOVKBSpoUh7N5noER+USiZJQDyXHNGW4/vW8uLjWqY+m8FbH3q45Poy2rRUo1JK1HhlsjOVhFwGdJEMTO2dvPCqkTYt1ezeH+W6Oyvp00PLkLMNlFUk/lGSQJZTg+MAVq0Pk5ut5IP3X+bd6U3f9OjNMXa619NDnE0aWSjb7aD0sI7V3xYwfIUbYRG1a6XLBZkNaLGegiZu5pmXfKQ7zmowwdacdmxlFQZhojxRRo2ncfLT65Mx6CWOnYizeUcEnVbixafNXHVNGEXHMM2bFaHWqhFCsOHHbVhJx5tWRX7HDAK73bg8EcrLy2nVqlWTbfFvwKFDh7BawetLsmVnhPVbIkgSmE0KWjfXpLpWgCV/hEgqguxlMwJBRITqVDQJ5Lo+4S9QSkpUQkMZxTSj4WSrUTKTocrgqH416ToL6oiNpCaINt3HZ6+a6X1SLketaTjBm0EOBw1rmDLJxL23W4nFBDqtApfLRWZm0/R/i4uLadFcwwdfeNm+O8rN11rISFOydlOYN6bXcNsNFr6ZE8Pqa81Ry1rS0xR8+V0Yt1fGn7kHvcOAQaofhyZJ4KtRUlGVaLD60+NNotQkcBRsIn4wjQEjSnnh8TTOG6DHVSMz/RMfs74L0LZF/aroU5AkCZNegYMYCREnIcUIRwR7/lzXpGv/K/Lyizh8bAvtW2vYdzBKIJjkxbfdvDTNjUKSiMYEJqOC+R/n4nAlGXtXBVOfzWDaR14uGmzkluustd0Nf6wNcfUdFXw9I4esDFXtb73/Djt33mTlvNGlvPNiFsdL42zeEeX192to0UzFF9/5GTXCxAXnGVm6MkhVtUywRsN7U200y69rB6VSYvormVx6QznzF/n5ek6c9GQ+6YkO2EiwoeIwQaWbYDjAfY80fX08eGA/mRlKDu0RaN2tKVMfwudP1tEbPQV3TZJAjZo0dwdWzfWx7Y8YJV4fveScRtc1SzyHbbsDtfFtIiG49zEnJpME/zCPKEaUv78FSZEkpPLTr/NAlM0SqLWt+fg7wdCzUxr15wzIYd5SG+mWaqKeCOI/kPH/Vmg0gpZFamxWJTqNEnVZaxQcp5nUut6x6VI2TlGBKx6le/w8XCuSSNpiNrOCNHL+cQiLTjJQ7Ujdgx5ddEx/O8mDt+0n29eNsAiS3bmKd1/N5KJrykgkRKMEaFV1EvtfKBchBGUcpR3dAYiIEBXpG2meJbNvb+PzChqCVqslFlajiRl59AUn5/QrQKuV+OALD3aLCf6yzUqIOHkF1HalqFQSoy42MerilMb74Ev24dqvJo3s2vjFLzz4Cjcx9aU0JEkiFG5cckkIQcCj4sXXAjw4wcj1d1VhqxhIEB+Xnq3mx3mxf4yNrOkJktbtRI+pmswVnIKsihFMP4zV3YdjB1U89ZqTLduj+AMyM77wMOmu+kVPC5YG6dtTh1IpIcuCaFRulAAtr0rQoa2GSXfamfSsk3vH27jkfGOqazYs8+nXPhavCBIPK1n/hxoFCipqZO543MyVl+l58OlqSkoT9OiibXSgJsBVl5p49V03195ZyagRJj76qukVsAD7duynJR1qC5sA8qUWlIhDqVjepESf6Wf4BVou0gsWLd3KwTItmTXdT3Z/nMCHm470rnOf2tCNTSynkhIspKHHRCUlSLklXD7CyJgrdPTsksGIsWV89lY27f+SMLr+Siuffx3gzRc0hGv0hPCTVEZRq5PIERUSCrIooM3fJBRVaGhNV44p9mLWKHE4HOTlNb1rrjH8V8nPQCDAlClTqKiooEWLFlgsFkpLT2cRioqK2L9/P6tXr/5f8rMRhMNh0jJkNm+CVnTiIDuwYCfL24UYUQ6zp8EFOirCBPDSVepf598VkoJWcjdWLlvB7E4+xlxmYsWaCEtWhDlWGuW7T3K4+gY/qurUo1AQ7YTjsJ1hV26mU3s1fbobOHRQsG+XigtHO5n6ooWLhhpQKCSOHo+z71CcYmkPNnFOvUDZK9xU+vxICTWd6MMRxdozsoVOq0MWp1tTbFZFnZfpr8jOVKFSKBrN3gEQ0xFPhOnUQU15ZYK8nIYf/wMHk2jR4cWFjYwGJwcqJCWFyQ4EQz6W/uzmjnuT/PCLny07oggBZ3VvvIVr2DkGDh8+fAbkZxm9e2goWemHRMOkbUwVoHlRfYe9aXuULh212K0K1vwZZvhQI8dPxNHGGhYchtRif6xY8MFML+++nMU5/VLtUbv2RXngKQcFeUouHKbhmYfTMZ5cQKudCe56uJpqZ4LLh5s5fiLO82+6OV4a58NZXk6UxenYTsODJxcfIQQ/LQrS/aymb3DTM4oYe+URfpznp5ooremMnUzixCjjKMWqnWSlaUhP6nn9PS/XnNTe0esVjBph4rv5ftq0OD0BfvP2CG++G2Ll2gjdumiYNNFAr646ZDklfL9lZ5SiFoLXn9bQoW0qu3/wSIxbHyjl2ddSw0WuuNSI053EGxDEOEpbuqGV9EhqMA4WqMwSEU8UKapF8RfVj6QHVBmgKQJbUEE0+b8BbkNo06YNCknJdaPNvPL06We2qJmai4cZuXliFW1aqunXS0+r5hoG9dGxZWeUCbfZGXNdgF93Ghl4sZevZmTj9SUZeGE17gM5ZMW70h4VO+aX0+GXAxitUaJBNU89Zmbp6jAWk4LZM3LqLPxCCG6/38Wl5zcekF12kZEnLVXQAPlZgwMbmezcVY5Jr2LevHl07969SXZwOp1YRB5e/17G3+9l1ap1OCrj/Lk9xnef5lJS5eDjqTYy01W1GrfRKDzz8DZax89CebL6SyRUZKYr+eLdHN771MMLb7lRqyX0Ook7brTywachMt3dOcZ+jLKZokRvBIJqyoj6whgwEiaAloaJNGH0kpkp8fWzcdrEe5IjUlnjbCCyOcT429fzwxwzhQUS3/3sJxhUo2xIOPkfoFSbKCpQ8fOsPHqfX8L6LRGK8tUEg4LtO5PgtaPURzlyyE3/floqqhLcc7OZHxcECYVlpr0Xpmt8aL31SikpyXL05ukX1vPr9zoevNOOxyvTp6eWub8GeXKSldvv8yJkiYEjHcx4PbP2+ShqpmbEMCM33VfJj7/6icUFG7ZE6N9A9VcyKdhzIErrFmqiUZknXnah1cK2LVvOyA4KhYKEFGOP7g8UsgJVmZLsHDCbywgEBNGIEo83ic2qRKEUyEJukMwCSCiiHD8myJUaGeIiKdAKPXvZgjqmYfqnfsY00uL36Tdelq4Is2BJBElWEvAqSKKiz+C+GM1GEjUCOQoKS8p2EUK09HbAmgH5RXlE5cr/JT8bwJ9//olOp+SZyek8/6aLj9/M5tVpHg4Vx9n5RzNiMcElVzup2pNDm2BKRsCLi/1sI1sUkCulBk2JenRMXcgkCRMg72+TYf8KaywffVEFv8zWUlEVIDNdSesWpyeK13iS+NyqBscayCQZebGO++5IPT/VzgRKpYRG8w+x29/wzez3eXqSil5dc1m8IsTDzznx+WWUytS5F/0eZNPOGPr8FUx93M41o8y17+qRYzGuumE98uF+tRrdp1BGMcqqHG6dUMXPs7PqEBmyLHjkeSdPPJBGhzYarrylArtJw8R7QK31IwkVWkd72svZlBt/a3SDH4nI+P0SKtRUW3fx3isWMjIl7n3MyeHDh2nduj550xguHz2e595YSkGekuITCX79qqBejLzmzzB3PlzF7Pdz+eHTvJQ26hVm7rzJVnuMJEkMHmTEZlXyyHNOunTUsvdgjHR7au09eDTG6BEmurTXsG5ThE2Lm/HquzU88bKLHz7NpVsnHVWOBK+8W0PAqcOiV3Dx+Q1v7rVaBbnZSvbtNtIlenaqmOOkmdLkbByilONV29i4cQPnnju4SXaIJzQU5kisq4mTi0zUYWfCYy4+fzez3ho+8VEP2uq2eIwlqLOcKAwKrHoZp+MoGbGWDRM6CP76z2+8X8P55+oxqGV2fOuuN/MAUiRnlDBVnKA57QCIiSj7NZsZOLg/arNEuEZGRBNoLCqGXeYgHIYeXTWYzS3JKhIc8RwE6X9LPxtCUoDVnFrPLrtEw8ubyskVzRs9Pp8WOKlAhZoE4I4GMGBBgYQfT6OfC4kA+fmn183BgwxE0o6z3edDb4nz5eTU3uDC8wz8uCDQYOv7hi1hwi4TcdtOsDkwmsDljZFwQ3FwP1prkIJWEX6bZmXchAiRyJnpXm/cuIG09CSzpuuocqgZeWM5l5xvoFM7Lbu2h8kTCZQnqy0lpHpSYKdgMipYNj+DDn03E9TrUMt6KmtCnHeukrdfTavdM/fpruPXJUEuvbB+1fOCpSGUNbnM+6WC1X9GqCmz0QYFKlQ4XILB56lYN8uBnax6nw2LIDXBCLM+tzP6pmpycuoX6DSGgQMH8tlHCnTmGkqDu1EYwvj8SkZdbGTcNSYee9FNLAZ332zFalESich88a2PT2b7WPRNikwbeaGJ2XP9jL+2fnHDjj1R8rJVRKKCgjw1P3ySywdfeJkx04tanbLpFZeYGH+dhWfvS8NkUoIyQetkOz5/3cPKdaUcPBZn+dwCduyJcuBw4/dYrZaIJwRPT0ojN1vFK++GGyWLG4Kzyk1rzqr374VSG7TmMJeOc/Hco6f3N88+DHN/DTLpsa0onLk4KEeLjgRxZCFTwkGcVCKRWrcMmEgjCx0G2tGdYrGE++82UpCnZt7CAJcMMzbI1dx8nYmPvjqBXNMRFRrMSTvpyRxkkpRzjAghzMJWG6cKIQjhpz09KBZ7sKTHCAQC9b73/wT/VfLzu+++o6KigokTJzJgwAC+//57fvjhdFurRqOhY8eO7N69+7952kaxePFi5s+fj8fjoaCggHHjxv0/5P13dFTV9/+PP+6d3mcy6Q1C7x1UFLCjYkFEUBBFsaHYexc7KjbsvSHYFQVRQYr03gkQQkJ6m0zvc8/vj5FgTOI7vN6+1u/r573Xci3JzC2z77n7nPPcez+fbRJor1+/nl9++YWSkhLi8Ti5ublcfPHFzTany5cv5/XXX29x7KeffnpMC7e/M5/Ph0ZSUVulIgcn6eTipp46qpCQMGHGLzxNim5HrIZystpYrEqSRE6iGz8v2cXrr3twhjuiVUzELfWMm1RN0C/zZybONCmbSm8qvy1tpHhRN/QYKMBGjCgP3FjEPfYaNGpwBUKYa3thzdhDSXwFDldv7CKNODEa9IcojRfTPz6KasooZT+yKoHZ3HqLSGs24uTz+OrHN7hiQnIRZTX/fem32SrwBhubxDb+aglzA9kZGgoLEzwzx8UrT7YMvl5fgvXrFHKwUsEhHH+TDbbhxEUtPYIn8uJLv7F6mQO7VcX5l1cSibRNiN/oFgzPzf3b39LsvhNxhgxWU7irGFHdoUUQFELgtR9g6qTmY0JRBA88Vc/bszOwmCQuu7GG00YYsVpkEnLbmSRFKNQ0xFjxcxYpjqPARN+eOl57Jo1r76zlnS8zmt1HeqqaeW9mMXT0Yd76yENFdYKbr7axfU8EXyBOQQcNwbCg0Z3AZpW5+7F6hIA9O9vf6pniTCcrU8Zdq2MoJzcFSB16OtELe9xJqW8rzhQVgQCcN7mKBZ8eDfBTLrby0jtunrjXyTU3N/L7TybSAkPojRnvKh+jR2/FklVDTo6MzSJTfDjGHdfb6dH1aPasW2ctS77KYdgptTxyh54NG91MuVSPN+ZnMKc2XUvfC9QWCc+6GOsrVzKyxxno/9x1qkCsDuSMBKEDYZS4vd1++E/t3xgPE4kENjs8dp+9xWcqlcST9zm5/6kGjh+cBJnOPdPM1z/6OFyRwF43EIUEfXskq2onT2tE7BpMR8nZ9E5niU6kKrlsc60mi3xmvbKHO28yo9fJjJ1axfQrbPTsquVAcZQnZnso25nCoP5tt+QqCsRFy5ZyRSQoZR89GUxluJZwPMRvP//GzJkz2+WHtLQ0YpoIRk8ez79UgQ4jZtlGQPFzypg6PnjTTk5WcpwuWRnkhTcbyc5Uc9aEEGs2LEapyyDLPRB1bQdefKOI0acZyc/RMmygnrNONaLXJyudd24LUs9eutK32RzjIA23aKCEvZQRwt5sxjj6G2OOcma/FiM31gOHaK7Wq5eMZNYM56Y7VnPpJVqee7WRhDed7du3079//3b5AUASMS4425wUExhlouKwYN2CNJyhLuRjTL6DXij8qZLf123jnttNPPqcC40GVCqQE6ZWFemP3GPJoaNx7ZrLrMyc7aK+Mc7Um2o4+xQLhUVhZj+W3ZJSQJJ4YWY6E6+tYtJFFmY+7+KLdzJbVB89/qKLc88w8eOvAV59zw0IbrsuhWtvPzaKIEnSYnOEOeUkLRu3RHjqwVTGn5esQhBC8NCsBp5/3c0T9zkZN1bLNy9W4Ey0FJiLigj2jDB+398vrmVkBAoDOYmGol3MecvXBGAdse9+8rN8dYjfvslp6hKpqIoz+cZUTBYTgfUQK5fQ90zGyJ7SIArFVhoTdZjq0shOz6G0ZMc/tsBty/6NsbBjx44YDTK19XHMGj3X3ODjpht0yMuSoj/X3uLCt6032bHspvjmIA27SGUn67EIO2bJhg4DAeFrEh36s0VFJFkZio4woWYtmX+2sBTA7Y7z8Rc+Hr6jeUJWCMEdj9Zhqund6rEBewlTJh19/+a85yYeF8ekCbBt23peeTh5jrNPM3H2nzh4IxGFE88t57xzdPTpoeXScc3P27mjlh+/dDLqrLX4a3qRRhYqSU2DqMGjqkajEWxcr2bQqeXcMcNGn+5aig5FeXeuF0mo+PjTCCNHKJwwRM/Cr3V09v6lQlECTWMu3y7yMW5My/Xuq+958NZrCeLjjFPh4rHJWLrkSx1Tbr6eT+ctabcf8vPz2bIzzN4DEpeMtba64TzpOAOffOml8ECUHl21+AMKUye27uuBffXs3h/l7NNMTL7IQlVNgjnvudm4NcyPn2Zx2Y3VqGTBlBtriMUFaU4Vl15fTY8uSdHLLnl63Bu6ouQU/S3HXlm5gjPUpdUutjSRS1n4AIt/+rrd4GdBXid+Xb4Jh8ingJ5sj69m/c8ORoyp4oE7bHTvomXv/ijPzA7gO5BLOHUfTz+m46Ix+ahUyaqtV98t58O3qslpGN4CMPXrahjYJznOEwnBb6uCLJ6fw6gT4py1YivG6hHNCi+EEOxnGx3pQYl6J9qUerzBKL5wlGG9RqKxqPCtS3DAv47c3pmkW7sTiwk8tXpWzs0j/SQ3tnQzPrxI2v8++PlvjIfBgKDwYBRFEVw52cxTz1eh9ra+BxZC4MeDhMxO1hEmSG+GYvlDtX2bWE1EhFstdHE79vL8rc2FfewGPRliMNX6tXQp0FBbHycSFTz1kguNGsaebW6ah1etD3HVrTUIk8Sc2WmcclISkE8kBJ997eexJxogqmfieAPdOuuwWVU4je1P/CmKwuefvczy77LRaSV27Ilgs8q8+GYjRpOKnHwVh0s3YxJ2EBKmUBaNlTI+v4KllT11XUOCXn0kJo3TcuHZBn5conCoNNasWOiay2ycdmE1QkicN9rYpPb+4y9B7ronTI5nKOVSAykV/cGxm2LPDvoqJ7FseZTF39np8+kW+iZOakYZERUR9rKZtEQu+4s82B0Qj8dRq9sHU0lS8j0u6B6nwVtErx5aBvQxYTJKLF0ZxGaR+HCeh3c/8WPR60iE1ajr8xCJXE477yCLvnYydaKViddWYTTIXHyeuUntfe2mMA/PauDT1zP5ZqGfn5cHuWSshbtnpHD3jOb3cf5lFZDfyMAT9Fx8voXfV7n49rsYG7eGef6JFDLS1AzpL/HGhx5uutre6m/58dcAJx1noGc3LVfcVEM8fmzFMYJkklFF87VnTEQx5dfy+H0tOyzGnWti0eII27/OoI5KIoTZxmpkZAroxWBGNcVFv/Cwj210ohc+GpGrO3LK2H18+X4mXy7w8fyjbXdwTJtk5fatB+nLsGZ7jHRyqBHl7Gc7PRgIQBlFpJFca+sxEksEj7kauC37R8HPzZs3M2jQIIYPb7tdIS0tjf37//stnmvWrOHDDz/k6quvpnv37ixZsoSnnnqKF198sVXRnb1799KvXz8uvfRSTCYTy5YtY9asWTz11FMUFBwV9DEYDLz8cnNunn8qmAPY7XZqq9WY9SoCEQ96jDhIw/FHW3lA+NjPdvqK45vxZkSJtLohPWK+hB/X7hT6xoY2qRLizybm68E2VpNDqBkvSLzBic7qAq2LuC95ba2kI93fG/zJRW0N6/Gm72TVj9nIMrz42l7Wb9xBQhHkpwkyw2oObtlLp+hgtrMG5NgxZS8uvPASpk55n9NHxMnJUqNWSzS6E02Kun+2SEQhLkUpoZC+4vgW1/ELD5kdQ0yc6kMly0kw48UG7r3JgVqdnACqauKMvaKKkNuJDzdxovA3VRJRwqhJ8up1iPfmsuu2sv7XbKZNtvHlDz6mXNwye5RICFauTXDvzL7t9sOAAQNYsugHbp5h49XZG8hsHNRUzh4XccqMW4mq/CxdpeGiMWbUaonCA1Eef7GBUFjBYpJIS1Vz09U2LppWyX03p6BL8RGvjTUriz9itVI5ffrSDPg8YvO/9fPArY5Wn6NWK3HFRAs5WRpOH2HkzInlXHWplbWbIlx9mZXnXmvk1gfrqKyJc9IwA2q1hHwMhEYGg4l33g+RF269NTNFyqAsZCWzYjA+VT0bG7dTMKSESy+0YtCqWLQ4Qq0rTmFhLYXLc+gY6920SYzLEXr2ifLZe9lNrVrhsMJLb7u5+7F6nnvkaDDXaiVumm5k5gNh3no3wgcfxlEUKSkOIbqiljRosiFWBaJCg1YYaJRqyfpLpjMUDGFKU+N1S+jaaBH8p+zfGg/fe+89unfVNFUz/tXycjTUuxLc9ZCbg8UKZovAH4kQCApixgYswTzWro9RUhbj4B49+VLzjXpQJLnx0skmSpgTB5u4/fpkFce4MWY+/crHwiUBsjOTrZAxWw3L18rQak0TfLUggNuToEjsIpdOaNDSSB2HOUA+3dBhwBOMEJMT6I4hu2+z2UjvkMqO9Tvpy4hkxdIf66FQOMC996+hfy8du/dH+eRLL1++m9VUlS2E4Osf/dz3+CKsBg1vvqvw9Xsp6EN5CH2Q+1NKmXqFli++91FepcGJtUVyDcAuOdELIxIyB8ROOtGzqZogIsIcMm1AFY9SsUPDEKVjq0kjnWRg124NVbUxoiEVHcLdefvVd3ntnTnt9kWj29t06nFjTFwwLkj/aP8W17PHsqmur6DB5WPaZCvBkMKNV9oZeJwX/g5bE0dPlJ2ppqwixqHDMW68ys70K2xMvLa6ybd/tVSnCkUIBvTWc9pJRi6cWsUFZ5kYMkBPVU2cD+Z58foShCOCSy+0Mv+tLO54tI7OHTVoVO2fGwFGjDqD9Wt/IC1VxZMPOJlwwdGNhCRJPHa3kzMvruCFN9xce4WFL7/Zi7/YjPlPYzcmopTaVzPvKQsvvBqg7JC7aUP4Z1OEgocGepIUuspoHMj7L+3k089rGXeBFq02KQRV35jgwVudXHGdh4AfUpww/RodKakZxKog1gqdWEd6UMROsoNpaJ1qgl4NDkfbnQn/W/u3xsITTjgBjRo+nO/BXW3GprLx+gfV9O+bFItZvUqQG2vZDiZJEp1ETw5RSHcxAJtkZ7fYwCAxstn8r4gE+7XrycjxU13tJxzxYxMntDifEIIqdTEjB+j48gcf+4uj3HqNgy4FGvYeiDLz+Qbq6gSyWoG/0Pl6pQasHWsZcVxyPv3uJx8//hIgJ1ON2+1u93Ovr2vE7bE3E6wEqKiKccfD9Uweb2bl2jBXtlLBA8n3unNnmUM1AbbwOwiRrAhLKGQnepBONrWNG6hviPP94igLf44QrcrA4u5CGA1vL63BZS5CBFp/vqme3tx931Jc7gRTxlvQ6ZJgwzufevhgvpf6iEx3BpCIH2g6JitDTY/OAfbu3dtulfNFC7/FapHJSlcz9pzW6bAgCcYsWRmkR1ctRoOEwdB2IcHQATpOGKInIy0pGvTuCxm88aGbi6ZVc8FoExqNxAsz05rAkPLKGNfdVUtJWRRXjaBjLI3GQFUT2PpXE0JQuBe6hfPbLCzIVArYv7+0XT4AyM3LJdCopzs9kSUZo7Bg9mdTuDXAHdfr0RkSEHJg8w9Ccezm9TlGTh1xtDLVYJC56yY7Eh7mzT5EavRoZ2IZRegMcXS6I5XDMVJTkgIqHfI0fPyBmatvWIHckInkdaLoA5TFD5Ed70a6lEO5sp+oiOIMFdAtkY8lWyZWJSiO/M7sFzVEFBvf/AwrFqVTXhlj7KT96Pyj0KaoMGFGGNovBPaf2L81HqJo8PnCvP2Jh+uvsPPKbCu3XlNOGs1jYFSE2c1GLDjoxwlIJIuFDrCDXmIIMipSDRYOGpZh8eeRFU3qIMRFnCr9HmLGOp58KQmCjRtjZsJ5FvxeFTbJiDGcwavv1bB9T4Qbr7Rz8XlmZr/ZyOMvuEixqwgEFboUaHDYVcx5Ko3jBh3dY6tUElMmWAiH4fVH03np5XIuGWegvDLOU89e1243rFu3jtNHJKipE1x7Rw2xsBZXhQm1ouOsc+Ns3RWjb283l16YIKHA+x+WUb4lwTW31fLZWxnNkhThsMJdM+t58l4nDz/rolc3HZPHWbj3iQZm3FfLrdfa6VKgRRECv0fFw7eYecBRg9Ui4fMJ5MZMcrxDSZDA7Axj67meT55JZdEvEd56dS3UZXLVLWVkGdM46NuVBGOxECJIjAhd6YchYuL9j1dgNqvwer2kpLSuz/FX83q9dMgzsavQz03XOLj56qNzycXnWVixJsDYCX6GJE5rwYMdPJTBpKvWseKnNOa/lcmc9zycfWkFwZDAoE9Svn32ZpIO5LLxFkaNLefcM0yYTUfjaCikMO0mF+tWq8iyprDylwiLf3Jz751Glix0cMo4P+POSQJ3KQ4V+blqFi4JMOb05nHb51d4eFYDN19jZ8T55Zw+0kBJefu7owKBAIk/Kik70K3ZZy5VFbdMbZv+6KbpJsYt20mKKwMPDaiQkVHhxYUNByaSSTOzZKOnGMwh2yqeesxEMAjvfyZzzsRqDFo1mr9BFnU6CQuWVvcYGVIuNaKMelFNreoQUkJHDwYihCBOgoRP/Y+tDf9R8LOxsfFvgU8AjUbzH6kaHqv9+OOPnHrqqZx22mkATJ06le3bt/PLL78wadKkFt+fOnVqs39PmjSJTZs2sXnz5mYBXZIk7Hb7f+2+tdpkYBl2HOzYtpuYVIOwNiTBJp8Nq6s7ORSwgSVkkY9VOEno/ET05fgDeqyJlgNDCEEt5QyNndICtNJIWrqIPpRzkC70QREK1c6NdOrjZsY1KZhNPr75ro7FPydIqz6+KVMbESE8NNAvV26q8Jh5v5VxkxuoKUqhbndHZFRIcjlb+Z0cCiiPtC5Q0ZYZDAaeee5jJt90JYN71zN8qJ6HZzXwylNpLX7H82+4kSUJM3a2S6voIvpjlqwoIoFLW0Yibz8nDtCw5QOFFKuWmu1OPt4Y4eU51fTtJ7DaJVQy1FXoaIjX0ahxo4lZSBAnR7TeClNJCTkkx4ZZcXCwKlk5OulCCxdcUcnQAYZmiz9FEUy/p5ZQSBxTq2fXrt2Y70rgTBU8+5LCk8+twFOnQZJAb41iJMySuVlcc0cNM59voCBfQ36OmrtvTEEIuOT6aj57I5NzzzDTt4eOtz/xkJDD7JBX0185qQnAgCRIHM3diy8Y47Fn3ezbp9Cxo8z1V5nIy9FQUR2na0HbmZceXXXc90Qd6akqcrM0fLnAy9mnWfh2oZ+SwzG6dFQzbICFV16NEYrJnHNR+yu+zj77bF6f/RrH0zZfqx0nfjw4lRzUAR3F0S0sfa0vAoEVB51R8csvP3McPZoW3kIIfJnbWf91arPJTK+XuffmFKbfXcPWnWEG9j06aQwdpEWY60lx5dIh1h0NWhqoZgfr6CeOR9ZriJUlv5tHV+zZPiCdCu1epIQan76SbFUeZrkjzsa+mPr94/TLzezfGg+X/PwbWvnvgeGKCoWG5b0wYaEcH5W6PUydBt8XV2II9WD3/jDf/6RC03j0vv3CiztrM336Cfr3U7N7T5y1WwOcd97R35KZrubOG47G059/C/HarDS+Wejn7U88XDvlL9X3dXGefDZA79ApeHFRxC68NJJNB/pwHFpJR71USV6+oDEgYTqGKniAtLRUutCvRaumQTLhqBzG3Q9tpjEY4odPsptxFkmSxPjzLGzcGuaLz6FveESS808CIiAqu/DyrPUYlQJSSZBJy+rApnsgBz/JpNwGlmIUyRipkMAcsJER6IdbtaGpzb7Vc5hNzP+qCkNdN8zYqapsW22yNROKj5+Xy9xyrYNde6KkRzq3uolu1B7G4HSzYk2MjHQVW3aEUaskIiJCXMRbJd2PiSgpacmETIMrwdW31xCNwSVjLRwuj3POZRWo/ocEnixJbNoW5pE7nSyen8PCJQFWrAnhsMt88HIGG7ZFKDwQ5bbrHQghqKxO4HIrCOnYEiDBQD2ySmL77ggvPtYy0y7LEos/zyar92HeeT+M2SxxQL8ewgYswkmYIF4acGoSXDEjgM8nCLOVgWJEszlBCMEBeSsmvYQzlEzgSJJEuqcfcXecL/bWI1AolneQ10HFiw85SQl0xiFpCe8Pc/eOHfQfrSPqbXGLAOglA3ERgwRIapCETG1t7TH54ljs3xoLVSoVdQ0Jrr3cyjsfBZg2XUNljYGlvwcpLIqCp/km0S88VHCIEAE06IjpGyi1LuW0k3UsXuGjWrsMjTsLyZeCMHmI2ivIdoTRGyT69lejJczOXw7gDHb5E4d8gir7FsyaKDu3ainoLjAZJC67sRq9TsLpUPHQHSmcONTANTcdZNO6UtR1+aCoqJZKCavcTO6v4baH61izMcwJg/XEFYHXlzgmIYNo0Myb7we497ZkLPxpaYBX3nWjKNDQoLB5Wxx7img2n//VOnfU4luThU1rxJu1k4svkOje1cbKleWsXnUYgkZOHynz/MsB1EUDSI0frag1RDthb8hjCyuJEW1Bt6SSVNjr+rP41218v9ifFEaRk3Fk8kVWXp1lREYmFGr+zg/uF+XgwYPtBj+LDmyh0a2QnZEU9vg7+36xn8XLAjR6lL/ltSuvSrRIfF9/hY2vf/SzbE2QxfNym9EB5GZr+O7DbMZMrqBXJx3FP0Qw1XXntvs2sfCL1BYVoJ9940t2cXnavldJgvSM9ndHTZh0Ma+/8kYTd2NnerODdWTRgQZ/DZJfwomRGsrQpldx6ojW57gbpll4+6N9qCtsxIhQzWHUaPBWKPQ7oRajQYXXLZGdf/Q3DR2gZ9tqHcvX+Nm9101mhsT9T0QQh5MPJCbi5NWdkoypEsh68FR6mHGzzPlnmfnqp6PXz83W8OMXTiZfV4NJnY8KNTr9fxf8/LfGw07d8vF5DvDSW43sKoxw5w0pmHMaCFQ0r2rfw2a60q8Z2NKJXgSFn/3m3+ncSeaxGUY6FzjZuquR2a8vprZCjRCCc8domPNMJmaTilBI4aMvvIyeWIG6PklNIXkd7NxbxoKPs5vG+euzkoK7z8xp4Ivv/bwzO4NTLipvBnz+2a64xMwrc8ow1nThgSeLCIWVYwJ4SkuL6N09xvS7PdiNBsq3dCUzmkms3wrWbY7ywmOpza59zmkmflkeYObzDYyeWMGlFyYF6jZvjfLOXDeP3JXCsEEG5r+VyT2P1/P0Kwm6Fmg4WBJl/LQqUhwqOnfUMGGcjl8/1ZLvOwMhBOY/5giBoNK2hcy8OIvm5aFSSdxyvZbsbB8Pzypmz1YzxqCJvlIvIiJMhCBa9M14qRv8gogkYTS2zYv5V8vJyaGkIoHToW4GfB6xlavjdBK9WwCfAEbJzIF9Zn5fH2TEcUZuucbOwZIovbtrmTGt+bnKK+Okp6kYe0Ul06faGH2KCbcnwann1WGu6ssAkYMU+YN6SoSY+fhKyivjRCKCcERBq01e/9mHUrnqthp++z3IlIutOGwyPy8P8MmXPrIyVDz3movZj6Zx5skmVm5otxsIh8OoUFFBMU6R2Xy/oI6Rlt72+tXpkImrg3iAHgzASpLj1SfcFLIVRSiYsJBFB4yYMWl1jDndiDNFzfVTrbz6rpeXZyt8uzDEtVe0jhN8+nmAHAa3eQ9p5FBp34BJ2OnsTSZfG0QNBkz4oj6ysrLaPPZY7B/dcVssFhoaGv72OxUVFf/VrD4kS6WLi4sZO3Zss7/369ePffv2tesciqIQCoVatGmHw2FuuOEGFEWhY8eOTJw4sVnA/6vFYjFisaMVPpIkNS3y2qqCtNoTjD1fS53Xy7OPhDhxaArfLgrwxofVeH1V1FUq5Nf3QSt01MqlYGjEblZT7ismQxS02HgG8WHA1OpLD2AnlSL1VqodfmIJhQcfFUwaf5RrY8TxBm65McboC1eSXXEq9albyOzi5+6T9BSXHv1tk6a58G7qR6aS3rRItAg7IQLsZiOS4Jiy+wCdOnXikZlvMP7MizluZAiLWeLS66u5/XoHvbppOVgS47X33disMrKs0PO0Ui672MRX32xib2GCOlccgyXGTZdZeOzJEF3ig3A2JH9bGtBBJCjfv56rHxNMGm9mxFm1ZGUZOH+MlpefURMjwn620030b3peQghqKCNBoqlKJkyQrEyZgyUx+vXSMeYMIxOvraJPDy2jhifVppevDjH2bDO/LvMfUwWsEAKdVuLhZxs4aZiR2U9bMehkVq4L8v3iKM8/mk5+roZzTjOxcl2QypoEqQ4VazaE2F8cp7g4zsjzy8nLUdO3l5b9B2N076ZGrfZR7l2E3aomHIJgAHKyNUw5Rc/rr2lYsLsbRsXKAcnPd1/t56IJQTrkqtl7INqCyP6IFR6I8uidTp59tZH0VJnCIoFKBTdfY+fGq+x8ON/LC6/5yakZxU7NCrSaQLt9UV1djaKAgtKinP+IxYg1fWYTqSgJGRspTWNfEQoa9M3eES8uTjtV0+ZG6aZpdt76xNMM/Cw5HCM13AktqexkHX0YRqqUBQJK2Y8z2pu4IcJesZug5CFbyk9WR3/USCQq+PiLIA2NdiKhCA3UMmr4ecc0Jo7F/s3x0GgwcmC/0maLzu59EXCl45D+qE5Hjz0yku/nbiWoqyMqwmQ6tbz3mRflDyGqkAgQ7LyO3751kpF2dAp0NdqZeG0VQ/vr6dmt+Wa2sjpOqlOmd3cdPbtqufeJei69vopLL7TgsKlYtirIp1+ESC9Ltr85ycRJJiViHyYsaNBSRyWH9Vt54QYzDz8bQUjxY3rmq5atph8ntfqZWbKxebPCxEt1bW5q62tl0l39WoidSJJET2UoO1iDBXu77iWVLMoppjsDKWInCgl0GCiniAQJYqIlIHDEyho9pDf0oIPUFZ9w06GgJZXH35lalSA9VcPHX3h4/jUPRlpep964n/6jy3nt+dSmKqdIROH2R+pwZkapqNxOfnBQi/bGWsd2nrvLSDCocOn1VTz9YCqD+x1978NhhePPKaO+IUGqs2UMKi2LUVsf5/PvfNx6rR2bVcXYs82MPTv5eSIheO19Nx+9ktwgLf09yIA+Op5+yUVWVnKx2F5fHDq4jURcoJJpEnxq4Su1zPDjNKxZpeApd5BNLgkS1JIswRzG6fjqPOyu20AHupGFhU3yEjpoO6ILO4mpgvjsB5l4kcyXn7RslVVLalJJzqcl6m1oynuRFu/YNP/rJD1Zgb7EonEkY+tzhiIUBALZAomQQIWGoqKi/0o8/DfHQkgKD27aEiUvT2bfwQibNyu43IL7n6wnqhwFwA+JvQTx04FumLASIcThqEwsUcXA/jI9e9q59Vo7K9b6OVjsJjdHxekj06ioinP5jEo2b4mx8/cMZr1UxfyvStCG7ShSAtniY+olOr5YIFG500lx1E+qPUrnDho+ezOzmRjlh2+mUF0bZ943h3jhhRgdfAOpMK9nV2GUw+UxTjvJyMtPppPzqovnX288JvDTbHLw9gfFHDdUTZ0rweLfApw42MxnnyXQ1xdgjxnxKltpcCVwprS+Vti7L05E4yVn+AFWf5yDRpP0+WXjk4msMy6o57FnZPbt0pITb1lRq5Y0dBQ9mlXYCCFo0B0iklqC0R6hzp3g5OFGbr7a3nQfN9/tRpAgonFz+qnNY1d5pYY+xznbPfb1BgtKQqG4NMb3PwXo06N1oOyD+ckWy/NHm3n7Ew8ffeFrkbwD2Ls/itMht6hslySJ7l20FOSrWxV00WgkLhlr4eV3G1H3XEPEbaRxawqjzqnlsQctHDdIT3VdghfecPPzMj9uv4IsHyZPdGtxLoCw/TCNDW2LovzV8vLygGRrsxUHaklDf3ECFRwiThQFhUPSLvI6xRnYr+3KJ6NRxmKSaaQOFWq60R+voZy+wxqo3pqL/XAv7MBhljQbW5IkccqJRk45EVasCWH05OPByyGxlzgJtqqWUZDoRwrpKFEJ7CGmTW4dHMhMV2NP1xMPx4gSwV/b/jXysdr/V+LhfxILAwEfo4Yb2bYzzNizzDz5kousDjE2V64iV3Qlk/w/ErWmVqvMItpGzhqt4v05qU3XGNBHx5TxFs69pJZtWwUTx5oxm5LP2GCQuf4KOwa9zIsPJiAC8YxS5jyV1irFw53TU/jxlyAud4LUVmLQ7n0RXnglwP6DCerccdJigs+/DjB+nIG5n77DozOfbfV3/9XS07NZtDDM4AE65r+vo0csHw8NdC2QMZo1rFgT4qW33VhMMhMusHDqSQbOPNnE+5956dRBxaPPN9C1g46SnTYIdOTex0rYvivK2acbOOtUEy+84UanifHaM+l06nA0Xv38W5D588sIRoPk0hm9MOLHgzd1L517h7j5+qNClBVVMe6d6UZK6AgnooSkSgpEL3SSvgV/vEe4CEfjNAYEer2+3WPfarXi8YS56Up7q5+vXRfD/ids4q9mCWcz5YbNDB2oZ8eeKPm5anx+hfPOjNEhT0M8Lvh+sZ83P/Lw6euZ6LQSn3zp45o7ali1NoLd3ZM0cpvOHxUR6tM3M6K3mp7dNNx0tZ0LLq/k3DPN3H69HZ1OZu7rWWzaFmb+dz5+/MXPjVfZ+Xl+DqMvqWDxvBw65mt540M3o8++rt1+MJvNaNGhRsNBdqEVelJIJ0aUskgx3y2SOPeM1gsvfl0RIuDVMJjmXSEWyc5AcRJbWYUVB/vZhg4jmgYjw093cdklOh6408qMq618/mUtL70qGDvG0CScd8R+WxVk/z7Ip+0uBRUqtHpBNOFlp1iPFQdVlKJFi9kuodG0LSZ4LPaPgp89e/Zk06ZNuFyuVkuVy8vL2b59OyeffPI/edkW5vV6URQFm615wLPZbLjd7nad48cffyQSiXDCCUfbfrKzs7nhhhvIz88nFAqxaNEiHnroIZ577rk20ehvv/22Ge9pQUEBs2bN+ltVS5NFw4efe1k8PxubVcW9T9Th8Srceq2dvj11fDw/yIIXzKRI6TiUNBrc1ShuhVwEO1hLZ9G7iffSK1zsZzsmWm//geTkUtBBxRtz4L7HG5k0vmXGtWOehhnXG5j10s/Mfzedk45LJxxWuGhaFQDFpTEO7TWQrbTk0TRIJtJEFuXRvRgMhmNG7hOJBGqVCpNRZv7bmXz8uY8b7qonHFFwpqi44UoLr74dYNwYK889mmzTmHBB8lghBHc8UsfajRHSEx1xSs0JlGVJRW7j8TwzeymXjDNhNEGaU2bt+hgp5JIjHU+FOMQWVmIQyaDipREbKfRkUNN5/M795KTFuefxeqprE1x1qZXNv+ZTWh5j594onTtquGdGCm984MXvVR+TD/r27UtOtolozE9NXYxfVwQJBAWD+un4aV7OUYGTqMKe/VF6ddOxdVeY7XsixGIK0y4zc89NTo47u4xuBRqeuMfJ+ZdXMWGshRlX2ZrAku27I8y4t5YP3jLQKziyiR7BgAl7bTrffbKN6+/y8/TLLs4YZWwRjEMhhUVLAiyen4PDoeKqW2r47ZtcOuYdDVZPPZDKZeMjXDBxNQ5JICHa7Yt333oPBUEVpeTSUjBNCIFLriJNyaZI7CROHJGQCRLEzB/AAhIJmnMyhgnRr2/bFSJdCrRUVB09RgjBC3NC2IId0Ul6uosBHGQ3vRiCk0xK2U9DnYuUbDsF+u5owwYi5REMVtiyNcG1U03cPTNKnwEO6koacNPA9k3b/rGM1l/t3xwPDWYdjbVqrpxRx+fvpTcDefwBhWtmuLE2nNBsQZOsSuvLVvVvpOJn9EgdV15m58RTSsgJd8bt3M3cd+zNgE9ItqK8PTuDx2Y38MHLzePEvoPRJhBMliWefTiNyuo43/3kZ19RlOHDDHwxD0x/qcpMJZMi/XoC9t3EpQhLPk7jjkfrEXGZSLi23c88Go0SC/0PYGlcQ1pq2+U/W7YqpLVRNa2SVOiEATN2aqloEwSto5JcOlElHSKMl61iJb0Z1oxnuSZRRqlUSBf6tTjeI1xohZF8Kanw7nJU8u5jLx7T2A+FFPJzVDwzp5GbrrUx+5EKUuNHj4+JKNoOpbz3avMOAZ1O5tWn07nwyip8zjp2bl1BbqwnRmHBjxe3vZDrrlNx9mlWZs1xMXGspRnwCclq8NmPpjL15mq+/TC7CTCBJDB65a013Hezgy9/8HPJddU8db+zKWlSUhbjgafqmXyRBYddxeff+3hkVgOnjTCwqzBKdlb6MalYhiMxHDaZ2voEiiJa3YAJIQiFBRuWp3HWmCDlDfsxCQfd6IdRshATUfaznVSycJKBUbJgVEayT/odjaOYXr1kTumtYvPuIIohhgi1DkhERJh4VEUqHVpsLnSSAXddHWlZaUh6EH9p/KmlghxLPppMqC6pQ4WKMWPG/Ffi4b85FkKSU3jX/ij33GTn6VlhCjrJvPNKJtfdWYMx04NySKGRWqJE6C0dFTzQY6SbGESFu4gnX9jLgQ25yPJRwOaIdcjTEI1JKB4bM2d5efIhO/fdLigtj6HVqElPTWXS9Gruv83O5Ve56OLtw8ZFtahS67n6tlo+fyez2ThMsatY+EsIazQf0WMLL9xqZ1A/LSWHYzwzp5G7ZtZxwVlmhHAf0/O+ZMoEnn74Wabd1IDZpnDr1Sm8+ISRXM/ApnWLqOnLsy/vZ9bMlsn2wgNR6sr0KGkHmPtuSrP3GJICmq++YOOSq+qxefLbvI9UstjOGjrQLanenLKOKdfEuOU6BwaDjBCCZatDTLy2ik9fzyTFrmLp8ighVZBIqospE/4Ut2KClRv0PPj02HZ3Bmm0Tux2NVkZMj8u8TNujLlF4m7l2iAHimN8+pWPQX11XDHBwtDRZTgdSSHII89r684wd86s58OXM1q9lj+o0KNL223LfXrqOHOUiQvOMqPTwvyvvfz8tZ1bp+lIGDxECDNqpMyT9zv54HMPBwsPEa7KbVbxBeBWV1LQI0p1Q027x8Tnn39OgjiH2Es/cQKSJKGS1OTTlXy6EhJ+ylJ/Ry/rOHiobbqZREIQDakpkJJipDERJew8xNcfpnHyORXE93YlTJC4FGX8tEoWzs1pUs2GJAXAjNu9OD0DSEfHWn6hF4PYn9jJfnkTBsVO97rOZOSkE4o0Eo2F2bA1jFDg6ttrGHu2ib69nGh0aQQjFUQJE0sk/p9fG/4nsTAYjFBRFefZR9IYebyR00clAZXpt7n4+etG9sVcBPHRtZV1CEAg9QCvPtsy0aBWS7z9UgrnjAlz650BNv6ub5Z4v2y8hedfqCTu74baEqBDXutAjlot0aOLhkeebcDjbc7Z+MDjbr77XIutYSBmbHQlwGH2Y9Crqa5NYHU2tPuZX3LJpTwx8zoSMQVnqBdIoELNzn1BUlJkxp5t4YYr7bgaE3z8hZfX3ncz9/VMrppk5ab7ahlzmolfloWpDXowoyJaaeXtV2Vef81PQorTUelLeeZ23novyMXjFKrr4jz/io/i/Wp6RIcTJ0YFh4gSRljcrFnoZObzwaa109sf+pn5eISs4BCspJBBiArNPnbE1tKX4xEIEsRRoUZCokSzHX0kirdOx65duzjzzDPb5QcAlSywWFrfy1ktMpVEUdM6eCbpwtwzI4WFSwMk4go5GSr2HogyaXoVobAgO1PNmaOMfP1+VhOP+01X27npajuZXStJj3ZqWvsoQqEqYxXzPrEwsO/RJMcd0x08+ZKLl992c+t1yXlpyAA9hUVRduxRM32qneLSGBazzMdf+LDZZF5+280vS6e0ezwkEolkYYXQ0V8ajl948eJCg4YhnMyaFas5XB5r6tg9YoGgwuxX/DjCHVqlw5MlFRZhw0UdQ/ijkl2AqBJ8+0YRe/eX8dm7Tq65Ss9Tt6dy8lnlTJuq54IxegJBwWvve1j8awRLfU/qqCKP1nltE2mH+e3bbOJxmHili6qiGBbsuKUauuTn/n+z8nPcuHFs3LiRhx56iEsvvRSfzwckQc/9+/czb9481Go1559//j952TattUV6e9DzVatW8eWXX3LXXXc1mxS6detGt25HM5Xdu3fnnnvu4aeffuKqq65q9VwXXngh5557bovr19XVEY+3FMYA0BtTGXO6H5tVxZsfuvn5tyCnjjBSdCjGN4v87N0fI2pooChUQwAfaeSgQo2LGgSCg+wmLmLIyCSI05uh7GNbm+qTAeGla1eJsoo4k8e33dJ8yVgLH8z3kvZHxYteL9OlQMOq9SH27ouhqi1oM6uSTi7liSS/UVVVVZvXaM2EEISUAJu2xzj53FoqC22YgwPIIB2/1MiNm3ahtwh+/aYl4C5JEg/f4aTP8dV0E11avT9ZklF50tiwJUxJRZiH7nJy/fQYOVLy5cyRCsgWHSllH24a6MOwpuopIQT1xgMMODFAg0/i+0+yuHNmPZ06alCrJTp31NK5Y3LBWFYR46V3GtEaDMfkA6vVyur1fu692cpHn3u57Tg9p57UfMItLYvx3U/+pOBKXPDoXamkOVWs3RTiywV+PphfyqB+Wt6f7yXFoWLoQB13TG++KejfW8e8tzI58xw/0l/EL44ASrPnLEXWx5lyYzUvP5HelPkuLYtx28N13HOTA7VaYtQJBtKcqmbA5xHr1V3HiFECf1BL955D2u2Luup6FOKUqwpxJFKbAU1CCCqtm9ETp8J7iFw6oUWHS9RSyBY6iZ6kSOlEiSBpI4SigSYKBwNGNm+Nc/WU1q+790CU/D8qXaNRwd0Pu/EWZZH2Bzm6WbIR/aOVVkIiTBjXXj+pOSmkn2oitAvUumQW+7OPrSz4VaZ3r5ORFIm6onqMKi179hT+rR/UavXfLgTbY//GePj7slXE4xLFKzsx8NS9TL/SSkG+hh17Irz3qQ9H+QlYWhHuUEsaVHEDCgrl1VEKOtgYf7GKpXP3o3N46NuzZZIGoCBfQ01d62BSaVnz+8vOVHPDH1lmtycBSsv7T5DAnhrn+ONV3H59Gq9/4KGyHMz+PDyist1jv6qqipiIoYhEqxX8QghcwSBrN8Kt17ZeWR8J//3zlpCasqytiep5RANRIgTxUy9qyKUbMTlIxFhNbdRNSjQXtaQhnVwaRA3F8k7ylR6oJQ1CCOqooFi1E6tBS8DvpZISGgM1SQ7BdvohHA4jS4L3P/Ny3GAD06faeezpSkK+o++zW1fG7dcb2hzvV15q5ZW3GnniaYl3PthKdq6OnBwJtS7B3O+8fLPYjdursG1p66DHaSNNzHnPzRkTyrn4PAudO2rYvCPMR/P9CJ+Zh58I8M6rDjrkapjzrpsHn2lAJUMoLAhFFD6c72XOu24uGWth8fxszptSRU6mitoa+ZjmhaoKhT691QTDMRb8HGDs2c2z+dGo4KelAfr21FKQryUzz029L073yIAm3+xgHR3oih8vceJUicNUUUJKqAOakI49q+vZuKGOVb+m884HQdbMq8ARa5kcPcQe9JjaHF+xvWpEjoLlFJnQLjhSfBw0exDOIJ37diWhKHj2hQkRwOFwtOmL/6uxEKChHsacpeOlOWGiiQSeRg3nTWzgsYccGLQq7rxlPbGYoGcbbWXZic5UeIraFGOEJPCnhEP88Gk6GzfXccctRvJzNPy+LsQnX3m57To7iTjIJDfZfhEgXiez5Cc1qR2rGTVSzY3XGtlfFOfV97zUl+sZdnwV3392NHnVpUDL6aNM3P5wHXO/9iIUqKysbHd1S9ceXUlxyFw20YjNJvHKGyEyPc2FalISWSz8qgyTyc0dM6yYjEkwcvnqEDfe5sdaOxjnyM1tdnyMOE6PViOTUJQ217UChRA+akQ5KrXCRZOj3HurvelzSZI49SQj6akq7nm8nsZ6FaEQfPGJnRXrgsy4v477b0kq+l55q4/Jl888JsqHBd++yzMPpnD2qSaOO/swE66p5IxRJi4+30wsBl/96KOmLsHK7/OorY9zxU01fP52FsMG6diwNcwzrzRi0urweiQCfnj8EVurXT3RqKDwQJRgqHXhjfLKGPc+UU+KXWbtphBllXEOFMfoMjTEmmVazOYg6ekSkYSawxUqHFYV552n4rffVuGpycbgyyZBgnBqMR17++ncSaZ+s63d8fCLeV+QYTMRinrZFVqPMwUUbQg5ocVba8Ar11Pg7ompLpX6tM3sK4rSvRUg9+sf/MiurCRdlqaSQFohn75rQ6+XufIKHU/O+o3BAzXMm5XO0NOq6DuynDNHWOjaRcW6DTF27ZBxVg9vEs5JE1kUsTvZdaKJkW6R8VfUkpmTzl1Pd6a6cg8D+umQZLjhyhw+/0HNx993RJIUbr2mga1bg7hq1f/Prw3/k1iYkZFFSdleRhzXvGL8tdkO7jR6WPxTgkRVcg34V0uIOFk5ok3u7vxcDQa7G3GoG+99Usqt04/uNRrdCg3uBHVsxJn4e9728qoEBzfbkKxetuwIM6hfUiV9wVwLud5BTXHFiJkeDKLUVcj6jfuYenXnY1oLqDVm7KYw8cNJSEeFGq0OFv+pOMZsknnwdie/rQpy12P1jD/PjMOhIi9Lh9sdRKuD1EgGWaJjk/+9SiOF6vXkmOG7BVE++95Nx1wtl443AYJ53yynrkrCUdOT1Hg/6nVbiEYFqSkqKqrjrFgT4tGHEvSJH6Xc06Cle3wY5VIR2/W/kJcnk5muoqI6Rp0rTiwg46jqjYpSHrj7Qfr2bb8+hlYjsWRFkKkTWxZ7XTtNz4yVReSFW1KtCSGIO8uZeomDpauCdC7QotfLdO6oZd/BKPEEfPhyZqvdPtGoQChSMxoll6aCadM0DOzbssvqgVtTOOm8co4foicUFrz7qYddhVFWLchlX1GU6+6s4Z0XMhg/rYpB/bTYLBLvvPU8t985s10+EEIg6+JIYYmICGOWrJiEhQghFBScVUMZfeEa7r3LwKVjLajV8POyIA8+5idYloGzDe0YRSh4cTOIkc00NyRJIi3SldU/N/Lb70EsFhm9SkdaxWl89mw5c9+uJZGQKHYJenE8xexFIUG6yEYnNX93vXI9ud2CdO6YvIefvkrljLP8+Ks1aAxxdm4v+8di4T8Kfubn53PbbbcxZ84c5sw5KmBwxx13AKDX67ntttv+a1msI2a1WpFluUXmyuPxtMhw/dXWrFnDm2++ye23306/fq1njI6YLMt07tyZ6urqNr+j0WjaLNMVbZD0hMNehg81sW5ziC9/8LPqx7xmQbroUJSBJxWTSzccshPF6EFE9HSN9SNIgJ2spSdDCOIlgA+TZMUpMimnuAXargiFhtTtvHmPmb0HovzdfKdSSeTnJqtSn34gOTgfu9vJ2Csq6VqgQ/obzjKBQBESOp2uzd/dlt0243aUhETIr8JjVLjosgiKKOLX3/Yg1WUz0HsyOwO/c7A0Ru/uLdt+7DYVoTBttmECSFE9735WS/cuGkrKE6jrmqsGSpJER3pQL6rYyTp0apk0h5aE3suEi3Rs3xfhzhsc6HQyzz+SyvR7avnxlwCXXGjBZJT5ZkGYBQtieGvN2LL8RCKRdpN/79mzh2hQRi3J5GSqeedTL98sDDBpnAW9TuKnpUEWLvVT36Bw1SQb9958FAQecbyBqyfbOHtSBempajZsiTBztotl37TOp5SbraFLdwVPTbBFRl4lqUkEdYw8Uean5T7OmVxBeqoKRYHUFBUP3+FkQJ+k/xMJsFvbrqacMsHKjPv9PPvy2HaPB7PdhIyKE0dANLCBqhITsjsDSRsmaq8kI1Og39ULp3T02WXTkQyRxw7WoBV6alI2MmqQzMol65oEHyw4WLEigduTaCGgAPDY7AZiccF5k6so3qfG6OpCWrhjs+/oMRLAwwF2okFNmjePwDowDUv+d8R6nPjHxBsH/zrI8fbAparHG/Ee83vRXvs3x0O9PoKIgzGUQWZ+KWmpKopLY/TtpSXYYKSj0vZEFyOC0m0zhcXxpHjV03am+crZuT/yt78jGBRs3x1hYF89Qgh+Xxdmxu0e4sSJRkWr4ktvvh9AX9+xxd8r5SJkJULRITXTbq2hsipOB/cI4glBg8bV7mdusViQJIVyisine4vPXZoypl9tZNk6LwdLok0JlyMmhMDljeIU/mYKm3/+3Keqx5AYRC+GsIdNmIWNdLIRCCo4hJdGBAI/VjpKXXHlrmfMqSb0BoHXp7B58wGUinxS/T3oKQazz7QMT1YVh4oFRhPozXHMfgmjMUGZcTn6xg50jvbl9Vfe4KGZD7bLD+Xl5YQiMGSgjskXWZEkiXdftXHl9SvJS3QnJdoBRRekc0HbS5tO+RpystXMfsNNTpaKt+dkYDHLuBoT7CqM0CFPzY49UfT6tuPXoH56zhhpZGdhhOl310J1Lp0To1BJKursO7CYQnTqoOHFx1uOzw1bw/yyLNCU+Z80zsLi3wKEfBFCoRB6fdttmX+2RFympj7GE/c5uO+JejRqOOd0E3UNCW6718O6dYKIT4clRUV1pQtnWgKnQ0aqSY5fn0iK+qWRjRELxexBh4GBjGjaqORQQDDm58TTf+fh+41s6L6Hin1+jFEn9VQRIUyEEDEirYrQHTGj186WtZsZeNxATMOOxtjs0TaysZGIK7jWhqgIF6GVtfz0009cccUV7fLDsdi/ORYmzyvRp4eWRT9GKZB642jMQzHvo0Oum1NONLJybT2ffZpUa2/NJElCr5gpr4y3qPwACAYVIlHBFZfpefZZF9EiLdfd5EFviXP8YC2+Bi133RWhui6OUMUpkjeTHetGNgXIyIiY4NDSCiYs20ue3BlNXI05fTevz05rlZrh6Qec9D35MDpNMrHR3rFfXV2NxRmhSyczwbBA+C0txp8kSWS7hvHdayV89u1OzGaJcERg0KgQKoG7w2q6p/3NmlCSMJkENdRRQOscnFUcRmWIcPzY/fy60s/tN7a+rurTQ8eBgzH27o7x6P0WPv7SS0IRdMzT8OhzDWzZEUGjTeOlM8Yc0zpAkmJccFZS5PKp+1O567FavvzBh9EgYTbJTJtko3/v5FiwmLXcc5ODtz72MPECCxu2RPjmgyyOP9FP78gorER46rnfOfmk5u2KiiK48b5a4jHB86+7ufh8SzNgrL4hweUzanjnhfRm847Xl2DM5ErOGx/n6QeySXOq2LQ9wiPPNnC4PMbWXRG+/SCLkjIvvy5pQG+AyRMMmE02Rp1fyV33X99uX9jsdtQawcjhEA438szDTvr0SGHTthAXXNTI4OBpqIQKJEirG8L4y1bz1aeOJgBUCMEnX3mZNacRR5cgMbmSiaO1XHelE5tVRU1dHEUIbrtFx23XOXhytgfFZ8HrVbF1fm82EMWIiTzJ0gwo16KnEz2xkkItRaQXVPDEIxIPPbMZwUCsKQMp/kME7rl3k0Kyel2CQwc3cuqJBuwOcNW3HQ/+t/b/lXj4n8RCd0MIRUnuNf4sCC7LEi88aadnDzf3P+qiOqjCSctq5v/Jp0KAKZbKug0HYXryb15fgjPG1pPvHYZNSqHau6mFHsAR8wcUDh/Q0SlwIhF/mEnTlvPBG3aeezFImmdIqwmVPNGN9e5iBgw88Zieuc2qx6qNspdqUkjHayvilUdTW12rnnqSkTnvuvniey+yDF/86CE3R028uDPZJAuY4iKOj0YkJHrFT8CeuYnUAXHGnJ7ChAuOAsE3XGnniwU+Xn1vNxXF5WgVE9FYnMkXWXjrYzfffR+nc3xEq0B6juhM1HKIdUvTmqg0fl8X5PLp9VAtcJBKaUnpscVDWUUkKlizIcTwYc2BtUH9tLjU5RhIJ5WjGJQQghrrdqZcpsFgkCnI17BxWxifX+GMUUbmvpHJkpVBZs5u4JUnW+qNvPxOI5mZMpHicFPSI5pSyrTLWm8tlySJc04zcvmMalSyRDis0K+3jlPHVxAMKWjVEjfeW/sHR3wWYyZVsHnzxmPzgyaGJPnZE1qPU2RTRyVGkvz8AbwkymM880KMdz/1YLfKeNwQqE5BkzARIdTqORupJZXMNtd5ufHuTL5qDScN12GKpSJLMqnxfKjPp0wUkYMVG050GPDhZjMryRL5pJNLjCg1hr2obT5umGAmFhNoNBJZGWo6doviqu6IL1EJcQm32/0/xqb2WNur1XbaggULKC4ubnowQ4YM4bXXXmPKlCmccMIJ9O3bl2HDhjF58mTmzJnDoEGD/ocz/u9NrVbTqVMnduzY0ezvO3bsoHv3lhvHI7Zq1Spee+01br755nbdpxCC0tLSf5zU2e8LUFYZY9acxmaqvUds7aYwOrUaObeEsbcWMftDN7fMqsDfczlRcw2Z5LGL9ZSyHzdJDtZ8uhLAyx6xOcmpIYLUigq2637j4UdU9OmhY8RxBr79qW0Z3O8W+znrFCPllUczcTarirx0I8u+tVMllbR5bJVUgkrTetb476y2tpYfFixAZ0xgN2sxaNS43Amuu8rIlt/TmHSTi1rHNjrHB/D084E2z6PTSHhF24JLdYk6Sg5H+e7jTOrqFUi0vnlOlbLowzASOh/Hne6lz4AEC5d5mD7VzqknJcFCnU7m/ZcyufMGB6vWh7j8Gje/vd2dvKrTyFI6kZWpYsuWLe32wdq1azBLZr74JkJ6mpp5b2Zx9WQbT77o4v4n63E6JNQqMJlk7rmpZdVXikPFY3c72bwjwg1X2lHJtGj5/bP17qluMwAaTbBrj8Lpw+3YLDILPs5m4dwcPpqT2QR8Any90N/s33+1SEQQi6rbvdkBqKktR0FwwhAjSxak8e0CNY+8WcWz77lZvTSFqgoVzmiHFsepJBUd6M5+00p6DIhQ50qQ3tHLZvUS9ontVHIIT6WF0y6qYF/RUXlary/BA0/V06eHltwsDSXLupFTcRopfwE+gSQA0M1LT3t/TCRBmVgVeBZBaEdS5TheC7EKOLDrAAfWbcVdlWT8z4/3+lt1vP+t/ZvjodWux2RJ0EAVA/prGH9usoWnT3cdwUiCsGh9nIZFED1m/I163J4El15fTSQieO/VFCSVIBhsPRbFYoKacg1XXCoxaHgDA45v4NKpjRiMcPUVJq66tZrQX6pffl0e4N0PQjjiOc3+7lHVENTX0aeHDo0a8nLUaCQdlkQqUcKYbfZ2+8FkMqExSNQbD3BYtScpEEOygqFWdwDrgH08fLeVzjlGzhpfx/c/+UkkknPyocMxJkxtQG+QqEvZ1uoiqkZ3AFtKnErNPmRkutEf2dGAp2A1lWlrMGNnCCfjIBUTFsKdNpOVomfFQjO/vNmddZ93IejWIjJLKdPtoDJzJXldIzjS4qRkxDBG0jBXDABPKr4qG3ZPD1yaCgyYWPbL8nb7wWg04kyRMegkotHkczj1JCM9ekhUmXZTaP+FelUJG7a0Laq4Y0+EUcONvPR4GpXVCfYfjLL4twBnTqjAYJCoqIpTXRtn/8Fom+dYtT7E+/O9LFwSZNKFVpyJ3CYeYdmTxoKFbQPsS1YEGTboaNw790wT9a4EOn34mMQgNehQqyQuvdBKKKRw64N1jBpbTp/jaileOIAurtPoHTuJ/JpTKf6xP8uWK3TpIhMQyY6cw+xHR7IyxkKSm7s7A1os7o2SmQ7xPrz0pJ7GcgOHogep5BCZ5NOVvuTSGTVatKYIIXF0DtZ1A5U9+f9u6vFU+fEvUuHZHiFQFsFV00hNRQ1lew5TuHYDXusacrr6sTjD/zWOu39zLARICIUvv4nSTRlMhtIBWZKRgzZWrkrGg1dnOTFZxN9ulBKKYNYcd6ufPf9GI2lOFT+vCPLGa3q++9bAk4+aMZng91+MaAqHYa7pQ1qazKgRKjpK3cmVOjdtiCRJIkPKpUDpS3m8jCpKMVlbB1ohuVbq1llDNC6OSQl6wTcL6N1Dze+rY6xdH0FqYysjSRKOaC6hsGD2zFR2rezAbTdaOfN0HTt/z6WqNo6itO6r0rIYvoCCnVQOi6IWn4dEgAqKSQl15quvEnQqULWaPD1ivXtosVpUvDPXw/23OJj3ZhZPP5DK3DeyWL84j3RnI2+88Uq7fXDEZDnZsv7RF16Wf5vH0AF6nrgvlXtvTmkCPo/Y6SONrNoQ4rQRRtZvDXOoLMbZ5ykUq7ejQYOpeBijznRz892NfPeTnxffamTEBeVkpat4e3Y6aakyN95bi9eXaDrny+80cu/NjhYJN6tFxTfvZ+HxKqSnqpEkiaED9Cycm03XTlo0KomLplVz7xP1nH6ampuuM7N8TYhTL6rA7Tk20ZfLp06hujGIxSLxw9ysJu7Tdz8Kkxcc2Izj3SCZcJSeyPhxcYacUcbIC8rocWIpi5cGGX2yCYsjzgknStw63cq+gzHGTq3krpn1bNkZYdGSALc/XMf8L8IYhAUjZhQSpEqZGFvpQGmkDjN2zN215Bt7UbM9l3sf9uH31DNmxCYuG1vJ8QPd9OnmY2g/D5POr+TVmXvplOfhYEkUWZKwt8FZ+0/Yvzke1lXWIdXltLpnTSQETz0XokfwZAQSLtG8mlolqamsFPgDra8DS8piRDxGYkRx2I/ORS+/6Uc+1AublCwwsTb04LqbvXi8iWbHJxKCaTNcWOqTSROdpCer/BSmXNPIzj1R6jI2Up65jOqUjfiFp+k4WZIxSCa2bdt2TL6wW9V0KdDio5GA8BE3uVpUxP7Zhg/Vs3x1CARcN8VKNCYwdDqMu8evFGctwtdrKWfdtJeTr91NoNMGCg9EEEI0Az6P2ITzLaSnqrjsyjh+XTVdCzT06aFjzcYwOpWm1fcC/kjExeyUlh+tnh1xvJE3X3ASsJZiwY7chrZDWxYMSRR00HD93bXMfL6BgyVRauvjfPqVl4uuqubLT1KoTdlCecZyas17qbXtoDJ3KVfd5ueeW5O/rbAoSr0rQY+uWq681IYkSZwxykSXjhrOvrSSNRtDeH0Jtu+OcN2dNdTWJ5j1uBmXdW/TfSgk/lZsLz1NzXOPpLF3dUdGDDfwwsw0fvw0m9wsDd9/nM17L2YQj8PqDSFmXG2jrLzkmPxA1IJsCKGYfMSlGIMYSU9pEH2kYQzhFBxkIZf2ILCzJ2Ulaj57O51uxzWSPqCUKk1Rq+uHKFH0f8PVqcdIPGBg3dpEM5GlsAhSxkFC+FnPEgJ40GNAh54KitmhWU6pYQv2eBaO6sG8eF86/YfX8dOSIADdu6o4yG6Iq4F/Lgn0v95yz507F0huSnr27Env3r3p3bt3sxL2/3/Yueeey5w5c+jUqRPdunVjyZIl1NfXc8YZZwDw2Wef4XK5mDFjBnA0mE+dOpVu3bo1ZcK0Wm2T4tiXX35J165dycrKauIxKSkpYdq0af/ovYcDghdf99Cls7qF6uLh8hjPvuaiY2ctyxakH+UiORGmTDAx8pxSinfKmIT1jxbcAOWimFypEz0YiF94qeYwMSLE9W6+nGti1PDk78tMV6PXSiz81c+YvxDiVtXEmfuVj0fuTOFwefM2hP0HFDpFhrJHbKaeqqTwy58sIHzUyKWYrM0niPbYVVdciYyarHB3Mis6oKpUs2OPi3OX7eT+B9TcOcPKL0vqiazXsmdP6+c/UBzFqDZSwj76iuNabKwCwovQ+/j1y1yEgG8W+Yg6ysDdeha/nmoc/m5s/8yBHy/B9EKOH9wSxOvWWcvUiVbmzXMlK2oFICewmmU8Hk+L77dlVVXVqGNmGkpjeMN1XHVLNQ1uhbKKODVlOooP+ZhxjYWSslibm8YzRhm5a2Y9111uY953Purq46Sltv7679kXQ0fLiTMqIpjtMarqI5x1up7h2WaefNHFA7elNLtuRVWcV991M/BvwM/XP/QQi8aorq4mMzOzze/92eLxMBo07N2bDIBHKAVWrQ9x3pRKFFfbKtUO0vDZtbz3kpPq2gQvvdVIqJ9CwFPDjl2V6CUNnnoVF1xRSVaGCotJRpCsytp3MMbS34OoaJ1zMSCSMsZd+iXJ3DNiAxH1SbAzXgeRA3AEChFC0OA4xBefWnnqhbUUb8wgzdsb+b+02T9i/9Z46EzLZ9w5h5j7aSnb9ijwB3fxnLcCZMW6sI+t9BHHNdvcJESCPWwigzzS6rKpM65g+lQzY6dWEQgksJgknn7FxeP3tmzvePlNH4bGAtJCXcGVPJfSYQkrFqZjMsos/i3AhVdWkZulxqRTs2GTgr/KRsTlZBcbSBNZSEjUSIfpMzDE8VaJmXelcPfjDaSnqhk2TFD862HK48V0Smk/vyNAh84WPnlFxbgri/BoKlDiMnqDYMZUPZdPTKOwKMqmDSpya07j1ps3cK+9BoNGQyygx1Q7AFv+dm67ReKZWcsx13fHrKQQIUS5ppCszh7efcRBZXUdz71ykIx0FXMfdDCwj52yyhjPv1LByp8b6OIaRKH9F+xRDYntw8iUbMkKhgRQU0BZYBM5g8uZ/3YmzhQ7kBQaevw5Lz/MlenjGUajqKM8cpBsXRcO67djoiVdSVum0+koyNfQo4suyat5oZVLr3YR3dUfTaySFDJQo+GdD7Zy3eVKi+rNWEzw0edevvkgG5NRQiVLfPyFh+o6heXf5TYtWDdtC/PA0w188U5ms3d+8/YwDz7mY9duCadFxfOPOPj082Az8CVFyeSrb3Yz/sIIkaggI1XVBP5UVsdZvibIvTcf3dh7fQoGvUTQH8dqbbm5aM0URSFODElOLpDT09QM6qdl9RqFgtAQrFJzn1qlFLpEh2I0bOegYxuNaglVIoDd1Y0aynGQSgrpbWb108mhOnGYcCN0og/Zf6quzyCXNJHFAXkFFc7V5DeMQivpMPzRrSZiEG8QdKzpiFwHiSIdYZFgC9vo2DXCvPdTcNg1PDxLsG2XhCNF4ayzzmqXH/4T+7fGQoBIRKK8VMVg6WhFcYqSxedf7ebW6QlsVhXnnaNl63wXtlb4faMigiElyOr1USZPr+LuGSl076xhf3GMOe+5aXDF6Zin5aM5GU3jvkdXLRPHWjj7kkq2r96BKd3PN5+kMG26l9Rox1YrmJxkUEIh/TmRBvEbcLTSqjWOvXhURpbbV4shhODg3kP4s+O4DhtAG0HWetqkdao27+LFJ5yMGm5EUQQfzPOyeH4OKpWUFP6Y5+XqybYW17jlfhcNtSr6kEEDVWwXa8ggFzUaXNQmu6qwkkEuBbEelBz+iWBQacYB+WfzBRQmT9IwtL+VXn/pULJaVHzxThYnj3ubGTNua5cfANIzu/HTUhdfLPAz+9E0Nm6LoNe1vZaQZQmNRkKWJT59LYORF5STnqqiYFg1mzdVYtdaUIXUfLswwI+/RTl3tIklX+RgMMis3hgCIbFxW5hTx5VjschEo9DoTvDYPa1zSaelqlGppGZdNZIk8cyDqTz/RiPvzM5gX1GU2x6uIxJt5JrL7Ew838TG7RE2btzIKaec0i4/ZGdn40xTePK+1ObxekscBy1BVINkwlB/AofiKyg4IcivX+Q0Ewr87ic/Y6dWIsuCj+dkNduHLf09wHcLG0gnlzoqKGEfNuFsETvdogE1GnSSvikWdo91I1rXGS9lDBkQpU+PulZ/zxmjjHz8hRdFEdhT/ouZcf698VARCbKDfZn5xApOHGogO/OonxYtCaBtzMUomekpBlHIVqpEKenkJNdn6kNkp8S5+7E6Xn06vRnFUTQquPq2Wky1x+OxHeDaq47uhb74KkJWIudou7pkJrF/ECecuoULztNy4nA1B4oSfDw3grqyKymxo2s8FWoSiuCqqVrumqEnI83M7n0RHpi5icObs0jz9QJASHFqqtpPfQEQjqq46nIDv/6osK9xK3YlTCQi2qQ3qa6NY9DLPHlfKi+81cjCeVl06qDhyluqGXO6lfHnHQUsn3lU8OizLqpqW6cfgGQF6LufupF1MU4eU4vXIxFV1JjMIP5GuMzljjPhCi9vvGTjYEkyETXyeAN2R4AabzkZaa23YLdlKinK8tWCG6+y8up7HkrLY8iyxHGD9Cz4JJuSshjOtDjjz1MYcbwbnU5iSP/UpsrTkrIYJYdj9O+lawEe33Ktg59+C/DjLwFe/8BDZrqKGdOSOixCCL4e3cjvC7aTHemJNpDGz8vcnDe6dbBw0ZIAzz+SihCC6poEHfM1qFQSj96VwhsfeXj6gVQWz89h3JWVPHaPE5Xctu9bs0QsQdyVilEn0YlezeZolaSihxjIVlbRP3wC4YNp9Dvxd/oPFDgz4IxcmS2/bSUvOKAppgkh8FCPADJpfZ/tpRGrSKXOV4GLWtSoqZXK8ZsquPR8DT8uqibb24Vc0RlZUiGEoIR9eGMu+sVOaOLqJpROorwLt9++itzPVRQWCqw4qFY8KAhqamr+kcrP/3VUvfjii9m7dy/79+9n8+bNbN68GUgqTh0BQnv37k1ubutA0n/Lhg8fjs/n4+uvv6axsZG8vDzuu+++Jj6AxsZG6uvrm76/ZMkSEokE7733Hu+9917T30eNGsWNN94IQCAQ4O2338btdmM0GikoKGDmzJl06dLlH7tvIQQyKqrqYnTr1vLxvDvXS0aammceSGlGwiyEYMq1jQSLOjBEdG0atGERZAdrKRfFdKE3TjLJIJeD8g5uukHTBHwesQ9fyWDQGWUsWhpk0jgLZpPMryuCLP4twOuz0rnj0Tqeuq/5QkejSYIE3RlAIVuoFRVkkIuMinqqaaAKvV5CrT72ys/Cnfvpx3Cswt70AtukFKx1I3nyyRWMHB5jxnQ9D+8opaIqTiikNKn7Avj8CtffXYvaU4ATAzukNXQRfTFJVhSh0KgpI563j5P7y3y90I/ZKHP2qSaWywF8Gxqx/GXhFBURqihlICNQSSpsOKmuk3n17VLuubXlC/nRF15unK6lonwf332/m6rqBBZPUsW+vXbiiSfy+dufo41a6JKn4cHbnQSCCiPPdNE/Poq4fRXdu2g5dLjtAClJyQoBu02FXicx+41GnnmoZUtmdW2cPUUhOvylbU4RCuXWTVjlMDPvtTPv2wC/3J/Fc681cs6kSi4+z0xGuprV60Ns3RXh/ZfTufeJBlZvCHLisOZj7Kff/BwojmLQS3zz9TfccOMN7fKDWq3HiIrtWyNNSpu/rQry2vtunrjXya1XA+7WjxUI7DaZjDQ1GWlqPnglk4/meymtiPHD/IymjVODK8HsN1x8/1MIs8bIA082YjYJpkww8vSsIjToySDvKCeOaGQXG4gTo363F2uaGbVTQs4CzR85ABFNgqDxWnDVugnFYkybFiEjV03BsGp2L1cQ0rEnBo7F/q3xMJFIMPIEI7IU4cclR0H7PYUJ0slDj4ltrMIpMjFiIYiPBqqx4URCRivpkMMm+vXSMeepVK68pYZ+vXT4/Aq3P1zHLdfY6ZCnoaIqzlMvu/jtByN5waPcwC5NKWeeoWHy1Y3U1ikUdFDx9ANOHnvGz6rf8gjgJUoYNWrSyCY50gRpIpezRx/m55VRBvc38OHLGdz6UB1uj4I3dQ/CHUdvaL0tpi1TEm56dc9hxffZnDmhkpNHmZh6qQUh4K6H3Py8WJBZMxytpCPD35t9sTXYhR1LNAsPLkKRIGedbuOcM/W88V4RGzbFOHwgzBfvODlhaHKwrlof4oTjNLz1fHrTGO/cUcsbL2h5/T0f7846gKRW0Dd0bMEJqggF2dHIws+ym7Vb6XQyTzxoZ09hPbVLvTikNGpEOYaIk8PqYvp3H0p7TQiBz69w2cUWrr2jhpfedrFzm4TRUUSwPkZPMRivXEdElRTje/GxNLp1TlYkHSyJcu0ddfTupm8CObMyVHyzyE/Jpk7N2nKHDNBzyokGxl5RyVMPpNKrm5bJ17jYuMxMRnAYvTBRssjDiJ93kTB46fmnjHiEECKu4faH6jlusI7q2jg19QmGDdSzYk2IN59rvtl6+Z1GOuapiSs57QaAJEkiThSQuPaOOqZNttK9i5YfFwTIEqmtAlIOUvl9VYLOPTx0yNLz+yqo5jBRIigk2hQCgGRFihCCKJFmwOfRz1Vkegfgyd1AtM9KGmrNJIo7oU/RYbJZSctKJ/WPHJcSFdTXNZBTn8qD9ybIzxE8/YKXxT8nGH2GjpXrwv+Yomdr9m+NhSUlJWjQoE80jxuSJKGv6Mnxo7eRkyshISi3bkbvHdGMUysh4lSlrmP++3Y65qs4bVwFH33upaI6Tk6mmulTrVw2vZZ5b2Y126wmEgJFgXdeTOfM81107w0D++qJRYJtguWSJKETBhQS+F0azplUwRENH41aYsa0ZKeMP6Cw70C0TU7N1iwej6NGS1GhioJQL2RkKpzrqDbuISvUu9l3FaEQS6nggrOS+4+de6MM7q9vetdvu87O9Ltr2bMvyrVTbOTlqJMJjicbOXhQkEYOZRygD8cRI0o91YQJkkEeBkxsYjladFRnrCXVoeKD+V5uvMre4p4Pl8eQJNi2K8rj97S+oU9xqMjNEjQ0NOB0tg4m/tXOPW8S98x8jPx8FR3yNNzxaB1ur9IMCE4kBDv2RAhHBOmpyfWfx5vgiRddnDBEx4HiOCkp8M5rFjxeharaBGaTkZ+Xw/hzLU3CTTPureWWa+1cMSHZ2RKJKITDgjMmVvxtpXaKXSYQFNj/NF1076Klpi7R9P8L52Zz3pRKhvTXkeZUEYoICnf/DtzdLj/MnfsJqU5VMwAM+FsaL0UoqGw+5r2V20LBfuzZZlatD3HycEOLApTTRpi45booHz0RJBaLYsGeFL0S3XCQ9ocATDG1VDCIkQDU7/agTZOxOi2os1UY6czjr4GSiBEONNK7m5dpk2J0LUh2G/iDCl/96Eevk5BU7U8O/if2b42HGg3EozHkw90Zcc5uzj7VwFmjtdS7FB572kd2vF9S/EdS05uhBIWfBmoAgS7Nzbqfs3nvMy/nXlbJ5ROSXPK7CiPM+9bH4UMyNq2fsKGembOhQ66aw+VxGhpUZP9lUFmEE3PF6Sx5s5aPP96JOZRNnujeLCEPUJq2jMcfsnDZ+KMJzt7ddXw7V8vU6dXsXZCKSViJq8Jode2vggcYetxoSsu/peegMId/70JJ4x4+/TLA1VNaVl0qiuDnZUHefTGdh55x8d1H2ZiMMtt2RbCY5WbAJyRj+cx7nIyZVEGjO4HD3rIa02KWOVAcJzdLTX2NID1dRVW9wrAhKnYersNBS479hEgQJY5p/0mMPm8V2aIzGqFhVno5tYE4cWKccNLx7fZBaWkpQwbocXkSvPqeh+FDDVTXxgmGBA6bzJQbq7FaJPr01PLdT346ddRwyVhL01psz74Ik2+o5uNXMzlcEefAoRgnn9j8GmedYqKgg4anHmg5B7/9soPhB8qodVUT8Es88FSE00camuERAOs2h/AHFKbdVsO4MWZGHG9omo+OH6zn8RdcQJKjdegAPZ997cVkPLa9Aqo4QhFkRXq0OrdKkkSGyKGeKjKkPHLNTt56TkVWhpq3PnazZEUZ1biwCkeSi5kgsT/EoqIi0qR5csSEEBzmAN0ZgJt69rEVe2qCl56xMvbsLOZ+6WfD9zlk0K3pfiRJwiOSGip/nT9UkorUusHc9eA6yg5q6Uh3qkQpSFF2797djE/4P7X/Nfg5fvx4ILkgKSoqYteuXezevZuioiLWr1/P+vXrgSS3yJ/B0GNRNf1PbfTo0YwePbrVz44E6SP26KOP/o/nmzp1KlOnTv0H7qxtkyQJSROlS4GWwgPRFtns7XsiqKTk5uzPtmp9mF2r7WSFujcb7HrJyCAxku2soUGupEjeilbSYE6JsGiZYPjxGnbvi6LXS5x3polwRBALaFi5JoxRL6HVShw/RM+0SZk88FQj1TUKdzxazy3X2jlzlIlAUCG3g8LOnSXk0PmPScZHHVUIBKlk4taUkRHsQb1m9zH5Yv/+/RiFGatkb9VP9vrezJ6zmxOHqyiPlZOIa8jtVkdWDlwxRUN1tWDF+gAXjTExd72aHFFAzF6Bs99GqqpApRZMHq/jmsvT0Gkl7n+qnsW/Bfj6/Wyuu1zFuRM2UXs4G4uvIzIqGqimilK6M6DZxJYu8nj9ncIW4Oe6zSHWbwmz4ONsZFli+rQYoy6ooKpaT+fOrSudtWYnnXQSMXWQ3P5hXnkyjbc/8fDdogBpmSrqPXspcEicPNzAfU/Wt1n9sHJdiD49tFTVxOmUr2bR0gAd8zVMm2RrUjotPBDl5gdquWuGlXsf/pX0eD5mJYWg7KVOe4iThsFbL2aTnqrmtfe97CuKcfeMFA5X1FLXkCAWh/NGm3jy/qSC4gcvZzD9nlpefd/DJWMtxOOCbxcF0Osl5r2ZySXXVRPwBdvth8xMO95DtWgqu3LquO18/UE6s+Y08u0HWWi1EjFzHaKx9d/vVldy4ZjmC4rLJ1o4eWw598xwNGX9JQlW/i6wHhpOo1RDdr9Svvk4na4DahjASdRTyVZ+RyXUJIhjxEInelBLJVV764julTAPX09ddTrZuj5o0mXUKaDJSf6Xg4OM2BmIGi2h2hiHajYTdR5GCfx3wU/4d8bD8rJa9h1Q2L0vxCknGRk1tpz8XA2uBhUqAjilTFJEBi5qCBPCgo0OdKOU/ej+APClqIFGd4IHn6lHkiRmz0xDlmHNxjCPveCiriGBwyaTm6kmFpabxo8QgnKK+flzJ05fd8wYKN3lY8raPbhFFEEjBfTAJFmJigjlFBPAQ2+GUS9XsGNvmPP+qKDPy9FgNsmkp6qorg1hVyk4U9qf1a6oqACRHCMZaRqef9TJlZNUrPwu+Ru1jZ3Ixk4NZYTTihg8WOahSSnE43He+mAvu/YkSK3pz1PPH+SVZx08co+NR59r4K7bUjhh6FGA5I2P3Dz7UEteI4DrrzTzxjvlhGvU2MItVb0bqWXCRbpWeaYA7r/TzNVbDmJyDySDXBqpQxIyt959c7v9YLfbqWtIYDHJ5GWrefVdL9OutjP6VA2TJ0lUqtYSt9Sx7JscRp5dy4Vjo+hsHiQJYh4TproT+G3PAT7u72fKRBNur0L3zjre+djP+o0xfKEYVpvAbJI5Y5SR8eeZufq2GgI+mfihTnRSejb9bisp9EuMoJRNHEpfQofaU1GjoTZnFQu+cNC1k73pvuvq45wyrpzuXbTcObOegjwNV19m5UBxlM3bIyQUweDBx7bJlYDsdC2LP89Cr08CFPcaYy3E6pq+L0nEQzr27xbEt/ehl5Ks7vMLD4VsRSFBZ3q3eqxPuFGhbrWa8IhZcXCgUsPll2q5bKKGmroS8nLUOFPUXHZDmMoqJ/YUJyaLjYzcdNJz0vn8J5i7IEq4LkZPi5bdezYQcMfZu3cvw4cPPyZ/HIv9G2PhkiVLsKUkiHnDBON+yjlIED9ow3TpFePtp9MYMkBPPC548yMPDz32G2YlBYeUil948ch1pOsk7nooTFVdlIQrla1bAnzwRiod8zS8+YGHjtn6prlw8/Ywz7/RiM+voFZJuL0JFG2MoQOtLP09SELE21xvAMSJ4tGX0XdIjLdfysSgl/jqhwB7CxM8+UIjB0uibNoW4YqJFl54vf2dMBqNhlA8ACEjJmyoJTUdGkZSpN1Irfw7uYlu6DHipoESCumgkppAsFBYwfKndkSVSuLt2Rls3Bbm9Q/d1LsSbNwS5vbrU8jNVnH/TRDzpbCPbXSiVxPw7xWN7GQ9OvTUZq9hwZc2OuRamXhtFVkZai4856j41/6DUW68t/aP4oH6VrlPj1iaU4XP52s3+Dn3o08QxT2o0RcSjQriCThxqJ6vF/oZf66FT7/y8tHnXoYNTCZ8Fi0NUFYRY/i5h7FZVLg9ChazxE/zcloo3l892cbYKyr5+fMcZs1xMaS/vpmQiE4no9NBfo66zU4iIQQHS2KkpzYHTOJxQSBwFKSVJIlH73Qy9eZqrr/ChsUkI8ntb3k9VLyLWEy0ECo89WQNSw/UkCJadhe5qeeCMYYWwOcRu/lqO4+94OLcM1sCD1dfZuOtt4rpXXkKB9lNgjglFLKfHX8kktQM4ZSmpNGW/esYtPc03DLUOQ6jS1eRmZ6JNkWD0ZrOoep0HnwBrOY4fbr7+eEniXgsQXmDm3vvb19xwP/G/o3xUNZpKAnuISEUnDXd+PaHIkprQkwaZ+Wk4wwUL2jeImuUzBhJPssSfz3f/eTnmstsTDjfzFc/+lm6MkjHfDXTJtl46HEvx11czItPZxGJCuoaEqSmqDj9vHpihdEW+hGSJJFCBvW6nRgAVaj52PULD6bUIJMvarnmkySJZ2baOGPdPiq9cSQpisV6bGDXhIlXMf7Cd3j5CScfqvdT/UsKs1/0MeIEXTNhLyEEN91XRygoEQzBycONTbR6Xy7wcfnFbXeeXHqhhQW/BLhiQsvvLFkRRKNJAtK5HRIsnJvJwl8DLF0Vwpe1A1PlSWilo5iFEIJ9bCOPzhgkE50S/fDjJVfqArUd0IpqCtnKJZdNbLcPSktLOWGonqUrQ7z7biY9uiZ/97V3VjPieAMP3pbC59/78QcU3n8pi5febuSsSyqw21R4fQoJRTBxrIWBffXs3uel0d1yT3bFRCsTrqnilBMNTYrvR+zXFUEG9dfx2jNJoHfZ6iAjx5Zz380OzjzZhNen8OlXXlasDfHVe1mEwoKRF5Tx1P1HY70kSU1JQoCOeRpefNtH5y7HBvZpjVEiAS/6uLHN7+gwECK5/5ZcmWzbXU63zlruvCEFf1Dhgzl6NDYXilDwNyiYhINcCtjMcrqJ/qSQXD+GRIBi9pBGNhFCSQolQy02g5aZj0d57c16aupiZASPa7ZnSIg4MnKryvKQfF83bhD0ig9CllRohI4YMWpqao7JF23ZP1ZPr1ar6dGjBz169GD8+PHE43EOHDjArl272LNnDwcOHGDt2rWsXbsWSZKYP3/+P3Xp/+csHFIxbKCeTz8PM/dLP5dNSGZiIhGFRncCt0fh/MsriccFJw0zcN3lNl58NYjD069VlF8tabAIO1lKB1L0VvKPL6G2QSIQUvj8ez8XnWvC41WYcmMNhw5CtCYdfU0KP3uq0dkDLPsthMcVxVjfg6jexZSrPRQeiPHh/CpKDseZMsFC4d6D+A86MWPHKFnogAUhBBWODXTNhdhOA5HQsVHMbt++nZRWiKqPmFWksvz3KN98raF7fGiyEikBgVIfzz6xFXuOj91rcrl4agMV8XLUGDCG05g4vp5J41tOLs89ksZPSwPIMjhTVKz+JY2fl3l4+731rF6tkBHtwgBOapHRkyWZQKOWoSfXMmGcDqsdVq4LolZJfPZGZtNiLD9Xw/SpNuZ9n97uCh9ILvb7Dshj0kUerr2zjgdvc/D4vcmAuXRlkFsfCqDVOjltZJLI+uZrmlerBoIK9zxWzxfvZPHCm41Mm2zn4Vn1JBIw5rIKTAaZUFjQIVfNm89lkJet5oW3XUwaV41J30CHfJnzzkxv1hb02H0pnHNJFS88nkqjO8GT9yWJ4Zs9H4uKua8nJ5mFv/qRVRID+iSDK4DDJtOzT492+yErK4fNHCBBMZ32Hc855+7hpNPVTW1mV07R8cmcXaT7+jTbkEVEiGDmXqZf1XxDIUkSPbvpGHBKGUMH6qmvlSg5qEZd3YV69hM3N3BiNzUXXlaLNmHGLFkxY6UjPVCEgkRy0S6E4LC0n1rCZIsOuBrhwfv9PPTYUtRbMxEhM/q8CNZcDX37pVFWaUbKBU2uhl7ieH5btAitvv1cf/+XLB4P89p7IYSscPH5Fp6+PxWNBt6f5+GRu/fSW0kq/Do5urlRhEID1eTTFYBKXyNGg5XdhVEuONvctPk8cZiBE/9Eih6JKHz9bQ1H6G5L2Ich5kQXy0SQ3KSZsBJxdcJDKb2loxWLWklHJ3pSI8oooZC4qQ5fMM70qUcz3t06aSk+HCUaE8Ti4Pe3f8O/ceNGbBaZjdvC9O2hZdYcN0abhXR3MjNeSQkH2Ys9Pczc920c9ycajgvOMrPgZz/331nO0h/1PORo4N5bHGzcFuaRO5sDbl6fQk5W82VBgyvB6x+6WbMxjNGuYI0qeGrqSBPN219iqhC9erUd1wryNQht0rkSEgoKQiXo1atXu/3gcrkIhQUTrqkiP0fNvLcyGDrQwMdfeMjr6efi800EQ1bmfhnEUtc7Sbje8KcTSGB2D+H5l5eSmQk+n8LhIi01G9KIOg8zZbKOSRebEELw7SI/i5YGKchXs2u7mpxE9xbzqyRJZPv7UZvioiZ/GWkpGvIsCvc/1cCt19o5cZiBREIw/Z5aOnXQcOpJBiZeYKGqNsFDsxrw+xX0uuR5ZPnYlmMZGSo+eyujqbVfkiRUurYBqSOVm4OjJyeJ+f/4ilmyMUiMZB2/UCvKSZdyWxxXzF6cZOClbd5sAJWiY+68MHfdbGlSjfYHFCqq6vjhEzXPv17K+i0RTGYHvmAKeikPY4oec7YWssEihlNcspCysrJj8sX/BfN4PFhtAm88xH7vNgrohQETvoIVLF+Q2QReqf+orBx7tokTzi5DMTUiH86me/QE3Ikt9OwG991pocGV4N0PJM68oB6rWcXB0jjHDU5uGH9bFWTOu25eeya9qZouFFKYObuBz772g5AwWmPUV1aSRk6Le/WKRnQYkToc5IsP0vh4foBnZ4fRN3REE7USN7i5Z9NBJl6i5p6bUvhgnu+YfKHT6wgRJoQfC3YMkom+sZMJiyDVHKbWsB+d082YvnpUGokzLq5gwgUWLhlr4smXXC3ON3SAnqED9GzaFub6u2v5aVmAaFShTvHRj9G4qKWQLShCQaBgxJKs8tP4uPcuFV07Jf02781Mnn+9kZmzG+jbQ0ejJ0Fmupq3ns+gUwcNJqNEdW2czPTW3/Xd+5R20wABeN0N5ImBVNTvo6IqhlYDB0tiLFwS4Osf/WSmqZpa/AHuuyWFhb/6eekdN9dOsTLvm2R14RU3V/Hpa1nNgEOTUWbYQD0jzi9DrYIXH09vii31DQmefN7L0mVxgiGZB55u4O3ZLdfqX3zvZ2BfXQtg9fvFfvR6iTGTK3l9Vjod8zQM7q9DliWefqWRIf31nHbGxe32gxBq3B6FX1cEGX3K0Sr8CeP0vPvhdswRR7NqJSEEFar9FOS3HXMz09VUVsebHbNuc5gP5nmprksQVUepp5KuUl8SIk4AHxHC7GcrBfRrqop2UYNJp0EdUuNRXNQ11NGloQ81e31oJR2mVAPqNJDS4niRWbvFjjPdjjMNli79mtKSw+32w/8li0SixA1VqHUSp48LcOEYG4uWBrj0QgsOW4D7lh/G5OvT6rFxEeOND70IkazynTbJRiKRnPPveqye33/MJTc7OX9pNFJTp0hGdpyDh/eSG2qpGO5WVXHGGSrWbywnfKhjM8FYt6WI4QP1bSaKsjLUSFY3Bp1CpFb/t3yrrdmbb75AhkPH9bd6keQETtEDR1Uq48ZvpHd/H2PO0VBTLZj/ZQRRnQu2IkoOx+jR9Sjw5AsoOP+GXzbVqWLLzpZc5pXVcX5ZESA1RSYtVUNqiorvFwdYsTLGl9/H6NdHRbG0gnBlGnaRRoQw9VSRRUfSpGQRnJNMyjhIxz/EPJ1SJnbhpLi4mJ49Wxeb+6vZbDZWbwgxuJ+OHl217CuK8tbHHg6Xx7n/qQZuvtrGF9/7WfRZDlqtxN0zUrjrRgeRSFLENBYTXHBFJTdPs/PZN160mpZrWYddxU1X2xk2upzbp9sYfbIJzx+gZml5nA9fPhoDTznRyOUXW3jzIzdf/uDHaJC56Fwzd0x3oFJJ2Kxw/VQ7733mJRiCyydY2bMvQu6f1t+790UIh2HIsLPb5YMjJqkUcnIFnhIXeloHQH24sf5BOSXpIpiMMooiuPdRD18tDHDT3SquuyIVi1lmw9YgZ53ro0TZhw4jRewiwiZUQtUk6uYgnW2sJk6MbqHB2MqSdHjR0jBeeScxipueb1zEOMx+YsRavbcjJsf1TQKtKtQoQndM3OB/Z/81MhG1Wk3Pnj3p2bMnXq+X7du38/3331NWVvZfU677f8ESiQRSQs38LyMkGlO477FGNmwLEQorbNkZoXd3HbPeTiUrQ42iCJasDDLx2ioa69SkSm2j/AbMRAiRGuzCqjVFmBwRfv0qj25/LNoiEYWSEoXX94bx4SFMCGdtBum1w1BJao4Uwsd86bz/0UqWL0oDHLz4ZiP9eun45VsLl1+7ifKDBoQrFUkfQThquPs2IyOGp3P+eQcR7d/rN/kiKofb5LiNE6O8QmFQbGQzQNIkWRggTqLQt5RFSwPs2qmQn2amOroNn0fNYy/EuOg8IzqdTDwuiEQFOi3M+8ZHbaXMjXc28vIzDkJhhfUb4vTupWLXLkF2K2rOkFTGU6HBtm8Erz+9k64nVuNxqRGKzNU3erjnDiOD+yfBiMsutvDN4raFmdo0SeGTr3ws+Di7GZHy6aNMjD07xPzvfMx6MJXr76rhwqmV3HyNnfRUFctXh3jrYw9mM0y4porq2ji9u6sJhhTsNonF83IQItkSf2RifutjN/166hh1gqEFLcIRy85Q4arW8ejNNgL2RrbvjjDyhNa/W1ef4KpJNvwBwe7Co5Onw6YiL69tns6/2imnjmHhN8vpyWCMkhnh6kFBTmHT57fPsFBeWc+ihcsxNnZEjutxyVWkdGngm/ftrbZrRAJq7IdGUHgoQT3VhPCCuZDbb9Ez9ZIsvH6F2W80UrRTahqHfwY+Iem3zAwVx52gsPaHQnQ1Nhz2BNvXprF6Q4Daeg9dO2np10vHTXdXU7u5F6ndHKhsgASGeAoRqW1V4P/L1qFDKtVVpSz7NoeOeUcXatMm2Vm92sXq73aTr/Rs2mjERJRCtpJHkvrDLeqR43rOHteI2ihh+BsFb61WSiYyhI/atA2orX4uPNNMdqaHJcuiFO8xkFY7lAqK6caAVs+RTi6bWMaA7jG+fCe7WZXPwZIo67eG6ddLy449UcrLC1s9R2umKArxmMS9T9Rz/mgTUyZYeff9MIFGL0H8eHDRiZ4cP3pPM+DziJ0/2sz7H9exY3sCm03LJddVUVHVksM2HqcZeFZeGeOKm2q45yYHD/7B7etqTPDwM/v5fUEDmZ6jftAlzGzYkGB8G3TfuwqjyOHkQqaeKgQKOflQVFTU7na4wsJCLjrHzG+rgoQigqEDDdQ3JPjsGz+LP8/m1ffc9O+j48FHA6TEcltNBsqSTMKVwh0Pl9PYINPLfxqVmStY9K29mWjHnTekcMFZZiZcUwVha5stvlpJh7tBpnBbXhMVTV19nMk3VCMElFfG6dFVy2UXJ4WJrr+7li4FWr56N4vbH6nj0OEoGpVErz7tr3RUFAVnityizfPCCzQsfLMMZyy/xTE1lKFD16RI+lefdBZ9KWIXbuEiny5o0eGmgWL2ICFRSzkJEm2Cq/VU4SANbSjIrsIIZZVx3v3US1VtnHhcMPj0Mm651s6Pn2ah08lUVvt58KmNbNlho0v+AFS2PxS2LQqpqcfG9fV/wTp06EBejoqdVTr6MRxZkqk17eXRe0wtwCWA3GwNNpMeXUl/MkUGFVnLWPitnU4djsbRyydYef5VD2994EclqSgrlfD5Ezz9sovvP8puxl9pMMg8eJuTpSuivPJqhKw0HZWanXiijXSiV9P74RWNHGAHWdoMbp4eYsmKMM8/JZPnOvUor1c4DafoxKJvVrFlcqSFqOf/ZLn5OfhChzjs2Utv5YSmv8uowOJh7LjY/4+9/w6Pqnrf/fHX3tNrZpJMekINvSNFRFBEsRfsBXvvFQv2rqhYwYKCIhbsWLELqPTeS0iv0zK97b1+fwwk5J3EE875nOv6fY/v+7r4g8zMnr3X7L3Ws57nfu6bFx4vbmH1KYrgudk+Xni9md7d9fzwa5jjJ7XVY0ulBPc+4Wb20y5GjzARi6lcP93Dz1+sol9qNFlS68Y2KPzsZhOuLIXzznC0/N1olLn/9ix2lSW45yZn2tjnoN/mygszeOYVH7Meay859PUPEXw+zSGZQDqybHjcdQSjSS67tYH6hhSDBxi4/RoHr7zdzAdz8to9qycda2XNxjjZmVo+n1fA0y97WbU+yve/hjlpcltSQF6uBkmCcBRmvubD7VUYMdjIt98qmKuGkifS8igrv93A+aF6nrgvi57ddHh9CnMXNvPjHxGUlGBfZZIeJen7bs++BHPmN7PgtVx+WRrl9Etq+XJ+PlaLhuJCLakU/LIsxFU3jenyOBSXlBIMyDz4jIeSIi2r1ybYW6ayYXuEpx838eqcpUjuPDSBHBRdlET2Ps6YpPLTHwmuudjR4TFXrItRU50O+oQQ3DyjCb1O4t5bMulerGXX3iQPPr2Nv/7cisafS4wIYdnHjdfp+fqrLUSqbZglK4nsfVhkIJo2mXO44mi6Leewflr2lqco36PFsW04NoOdvfnbKOlXhNVqBwniMcGP3/7EPffe3eWx+LdAyAlEUuK0E43MejwbVRU8PstLKiU47igzDxTUEtpR0sZ8BaBZU8+gwxJ8+HYBr77j58QLatHr0wZnF51lp3uRlrsedfP6szkthA5FEbz1fjPZ2RKZx3n4+/v1aW1HyYgiFLyGckx9ypj1VDb1jSmmXrgcTWMx5lARApWosYlQ517C6ZyIpFJcKJNIJDjhhENLdn358VcURAcwUOlGk6glShiDZKKocQK1PwaZ9WO6cyOTHGJEqBZllFWksFlb54ZhgwwsXxlteU7/E9/8FGbp31HycjSccYIVSYLPvwux8NMg/XrrWbU+xqzHcti5N8kNtwTJ8YykFBveZWF8mg3o5BiqomLGyjDGt4mnJElCEm3nqSJ6s/SXZZx00kldGgOr1cqO3Ulm3JrFe4sCfP1jmHtvdjJiiIuKqiQXXFeHqtKmM0mSpBZdVINBIhhSOeeqWhqaFJo9cM4VDcx+NpvsrLRG5R9/RbnvCQ/Rqly+/8XL4iVhrGaZ269zMmqYod1c6w+o3HtLFkcf0fHeeMpRZhoaU7y3KMDpJ1h48FkPj0xPk3R8foWlK6JcNc1OQhya5qfNKhMNaWmiDJcoaBe7pkQSL410px9CCJKZ1Uw6IpNLr/ey8i+ZOS/mMGVSKzHktTeiZItCEiSIEiafbqgoNFCNBg3l7GInG9GiZSjj2sjt6CUj/dTD2MpqQiKAHgObWUEJpfjxogilHaEMICai6EjH40Hhx4KNMKLLyfD/Ff6vJD9DoRDbtm1rYX0eqOLrdDoGDBhwSEyPfxsSiQQgaPboGcpQ4p4Y3/2ylGsvdZBIwruvtFaFZTkt2N67h54zLqkjLIJYOnFWCxMgk3Q7Y0GGjatuMHH/Ux4+mJOHogiOO8NNcGtveifSDqKqUGmihk2sYIgYi0ZK3yo6SU+jv/VB2r0vweSJZlzZWr7/3MXvf0ZY9HUFibjgjedyWzf/1ibUYCyt16Tt2m33w7c/EDPXI0JDOtxsNej2YklmtnlwDrC+EsQRYQv3PdHEww9kMn6slvpGF8+83MyatTIFA6ro39uIt0lHKgkNvhgutZheYjC+v1IcO2kPMSlMSXIQMjIB/WZ8ogmn1D5orWIPceI0UYsPDw0rS3GluqcdBXcGmbZ2CxddHuC+O+wIAcnUobP8amvruet6a4cOcg/cnsnE06uprE7x/CM5NHkUXnvHxzc/hZEliaxMmcsvyGBAHz3bdyd4ea6faBRmvupn3gdBNFo493Qb555q5a2FAeZ/FOCem5x88X2o0+Tnex+HMDvihEJRXDXjePjJNfyy2NTud/L6FNZsjPP4vVk8PsvbwrQTQlBVmyIc7noi+Mgjj0SHAbNkJSJCNFHLW/OjRKKCPqUaXnsjStJvw6BoaLLuoLhYQqkWPHq/vU3rxwGkUoJlq0NkoWLGggEDyUwv78zOZPIEM5Ik4cqGV5/K4eMP6/DI+4hml+HKSSfMQx4j1oaBWIQdu1Nl3mvZPN7dx5vvxLjs+hQzpls5/cQMDCY7y9eZeeYNCynVQu4oQNmvA9oEZmHFktmePfNfQK/eg+nbo6FN4vMA3n7VyeVSHd98W4kct6AKkJDpRh8cZFMnKqmjgsGMQalOsd36Kz/+EebhuzpuKVy9IY4/EkXt9gcTxul5Y2a3lvnrlqth+64EU89bjlJn7DCBBOlgKsNg5u3XNG0Sn/WNKcoqkpx+vJWl2XK34QABAABJREFUf8eQJUgmuh7Q9O/fn5o6GDRA4s33mln3cwkffB6gumQF9ZU6hnMknszNXH5x5w6fV11m5p2FAe68PpM7r4c7Hm5i9YYYo4YZCYZUPv86TCIq88zLPk461sKusgSvv9fM6zNzWphNkName/WZbC4Nudn+eROO/XOig2wWfxfj/ruUdi1BQggefroZa/MgwgTw0YQzN8ZR43WUlZV1OfmZfia1aLQSp01Jb9QXfBLghssz0GolXNkaKmtSKCmp02QlpIseEZ9KiX88QcnDySdr27kVA5T21DN5gpkvF/1zhTorS26jwf3W+wF699CyZ1+K917LY9RBMjWXnJvB/I8D3Pekhxm3ZvLtT2FSqorF0vHa3REURUHXQbvmlMkG3py/hURKaXEDV4VKHRVUspvu/BPTXpBBJlnkUsY2UiSxYGcQo2mkllr2UUQvdrKBvqKtK3xcRKlkN4MZS7lvKxfdUM/kCWbmv5yL05HeOPyyLMIzr4Qo7W2jweNg2x4rUclIvyGgpgSJJkFDcC8pRTB+/Pguj8W/BaWlpXibZIpig1rubdXiY3wnrr7xuEq4WUchBTTp93HLjcY2ic8DuPPGDH5ZHmRLVKB3d+esS3dz5OGmdsY9/maFyae5EXsHMTxVhFwjkyOSVGt2soofyLPbcAejoFHoHx9PxLKPAf103HJXkFzvhHaxgSxp6BY+jAcfW0EgcGiEiMPGjGT3jtUIRUM5OymiJ3vYQowwPbuHeOmptkk/jUbi7psyOe+aOp68N4u7HnWzfFWUqy/KwJWl4c9VUR593sstVzsYPSI9nkajzDsvu5ju9PL+hz/iIp9YSI9fuNGiYzBjadIub9MRU16VZPZbYWoqtFx+k4fP38tpU6A45kgzn30TZNqN9Tw6PYseJToCQYU35oWYO1chrhzaluyO6Q8w456rybXL9Oym47mHXFgtMi+87uXk4yydMs0uPdfOky95OfoIM9NvdHLs2REemenhxGNaPzPvw2Zef7eZT+cW0L9Pem4UQjB2ciOOyrFYJHtLccnW3JPKinqeeslLo0fBZJS4YKqNO65zUlOXYupldVxxkZ01G+L4m1MM6m1h8kkBdP58lEQek46tISM3zgN3W6mpVZnxmK/Lrf8AweZGHFYdx00wccQkH4WiNybFTlhq5vlt5Tx4rxmXK8S6DT5c2TJTT8kgw66hx8gKyquS7eILVRU88GiQUJMFt0fhi+9D9Oqm49ZrWruq+vbW8/HcXO540MP37+ronhhBhesn7rg2k2svEVxz80pq9+lJ6sIU5WkJNvoxFzXxxYd59O2tJxTWsG2PldUbzfy8TEZvhAwGIBSBp8lLJNJAhl1DKHRorOh/C2RZiy1DbYnnZFniqmkZ3HRfI7MedXHicXpeKfsTWzKHXFGCikoscx/dB4b54O1MzGaZ6TdmMj3t48SpF9dyxQUZrFof49qLM7johnpiMYHJJLFtZwKzSaZbsRavL0w4I8DmRj8aoSeliXDi8RJzX8rGYJDp1V3P2j9yeOjZWj77opwJh5sIboqzaRucdGENkgRZTg23Xu1g+OB0XPDz0gjBsMprT+dw8Y0Nh9QZWFlZiRy1kaN0QwiBSnq9Lxa908VEyYaF1tiiVuxDjZj57NMEWmucW65yYDTKnHeajVOm1TL1JGu7YlRNXYptO+NkZ0ps3BLn5z8iSDKMH21iyEA9S/+OsnB23n4D2hgZ/j44pHQBU4+BwcpE1vI7Ayjp1DTWQNuYWoMG6RDEoBOJBIoiKKtIsnhJiEVvpZnsH34R5MU3fYwdaWTnnsQ/HsNmlflmYbrzpawiyXlX13HKtBoMeqiuVUmEDKRUDbY8N1t3pDhxspnKmiQ9S3QdXtf2XQmGDezc+DccESSTglOPtzBsUiXPPpjNwL4GduxOcOsDjRgMEtdMy+Dyu34FbuzyWCgpCWe4FxkY2cBy+okRLQzKgPCym804nIIG22/E1DijR2rZU55k7XIjGa4wUya1znPrNsVYt8xGWITS5pZSq2Rld/pRLnaQJImKnRC+NonPA5AkiW6iDzWUoaJQyhDskhNVKJSxjd6ibbemEIJdbKCEUmIiwi42MpBRbGPtIbOiO8P/SPIzHA6zbds2tm7dytatW1vYnXq9nj59+jBu3DgGDBhA7969u5z4+rciXfWVGM6R6DGyy7IMS9TC3LcTfPFBx5pgPbvp6N9Hx7KyjQxKtd80JESMKOF0sALUexL4/YKCXA3vLmqmrkYitKUPrlSrjpssyWljFyFTwa60Yxj7RcL3GxdFIirLV8a4/zaZpX9HefIlL7176Mh2ali1Ls6p02qZOyuHXJeWWCqBxSoOaVKvqlrP7TebmD97NQX+UW0eDj9N+xlYra2n9aKKGspwUYABE3phQqea6NdHT48SHT1KdHz5nolZcwI8OyuEtGkcBRhZz3KGc3SbVkCn4qJR1OKhnr7SMGyJI9nAn5SI3uRQhCRJJEWCPbp16F0eehiNNEc3kd/Uk9xUr5ZztUg2zN6xLHxnBccdE+OXZVEU5X+Dti0SjBvVcTBoMMjMfCibx1/wsnJdjLKKJEaDxHETzXj8Ku++3NoSN3akiYvPtnPFbQ1cdJadyRPMxOMqz77mZ+iEOlIRPdMuNlNVm+TnPyJs2xlv40yqqoJ7HnezdGWUW661AUG++nYFNZV6zrnUzUvPOFuC/bUbY1w3vZE3nsvB7VFYtiLK/bel7+GvfggjEJSUtGcodYbffvsNvaSjTGwjQpAiemHy9ePn15uZK20nS3Sjm5TWRskTgsZAJVG1knseDDNymLFNq5kQguvv9BFptNHAanQY0GMg7jVzxaUqmQWNLJibdvKTZQlHbpJjTirn4bszqaxJ8elXUbxehT/+WkllVSb3XZVO/N5+o5NjjjEz4ymJr37M48cV6edZVRXibgUaBSm3hOKlhUnarPFxw7T/+7pO/19EKglnntix/pEkSTz9kBON3s1jd5sZcmQ1IphFJbupZBfZ5DOUw9FIWnToMUSzsVs9fPdzmBMnt2f93PZAI5lZghyXxJxnctpps/Xvo+fuuwzcfkdaizlJgiB+ZGQyyETeX4SRdAnMptbj79yTYNoN9RQVanhkehbVdSkmnlrL6HFHdnkc+vfvj0bOY+eeKvqV6mhoUijK1zHnaQdHTYqhiWlBFuj/wSdGr4MRQ1vnnn699Nx8t4ezTrEy9+0UBnc3NCkL76z08syz1ThENr3HBdokPg/Go/dmMHn5RkyN41FIUkcl/lo9x53RxLzZmS0b5iZ3igef9ZCVJViftxSPV2XAAAmbXaDRSIek4TNo0CBefiE9D4Wj6XVox54E556eDu5PO97K2VfW0b+/iV07/dg60IsGCGiaUINGHFIWTRmbOOfMjpPZDU0pvD4FvTOCP/cnQs0ajO4eZCW6tzE9O+yw1nXtz1VRaupTnHGijVXr4m0Snwdw6bl2zrqiFlmSKMjT0tCYYtfO7V0eB71eT5MnRSisthTENm6N8/gsL2v/yOXDz6r58OO9JOMyCgpeX4puwf4k6Tz4r6WcgYxCLxnIIpeUSFLFXraxFpn0cZIkiBJhHUvJEyXoMdCMhwA++jECHXr8qo8jBxl58bEcwhENazZZ2LrHyrbdNlwFRuZ/DnqdiiszyLFHeOjTI8SlV5cT81jRuRoJBmUMhs43DP9W9OjRg33lgpG0smIlRU+jW+mwXbG+UUGfTD8XicxqLjq3cx254ydZ2Lw5hD8RpHlNJhef375Ae8vdzWh3DydDuFriJK2ko7s6CEUSxI17WflNIQ1uhSuuXIO+uYD1m5rxNekokjqeQ0ySha1bBcGEjKqqXY4Ph40cxodvWBjAKGopZxW/0ptBYIhyy3UNnSb9LjnXxjlX12G1SJRXSjz0rJu1mxLodbDgtTz692l/3z37SCabdlZzz01h3v+sjiU/J4j49ZSltiCFVdZsiHHYMCP3POzn6881WJoGYMJKkmZGjt3GVVdrePQ+B/G4yodfBNmzL0mOU8+Jp4TQGVTUpAaDpwcmfQB77/Ztpf+EvLw8Mp0SMx/K5rijWtecyRMtxOOdG4xmZ2kIhFRq6lJ8sjiITgcen8L3v4Y58RgrCz8L8PQrXua/nMd7nwTYuDWOVithMUm4G3T0/g82XShrN/Ofy2TYoPbjV1Kko7SXDp1W4v7bMpkzN8zPH+ZSFD6oEBMsxRus59XXNzP1NANaxcoff/zO6aef0aVxqKmtJhxR+ehdPSNTE4G0pqdBmDHXjuXRhzcw9x2J6be01eUPevScNNXH4w9bOPV4MxqNxPZdCW6/r5nozl6kYl7e/TjAkt/DfPN+Ies3x/huSRyNFk4/yUS/Uj0PT3fy9U97iFjLGVmi5crbG8jO0vL2a5no9RLPvhqnIFfDG7WrmXFnKSs2ZfHOZzaq6owIkZ4LB/YN8ecflTTti+H05iMLI7ph1VgtMon4f/fMHcGgN2OyBMjP1RKJqPy1JpY2lAymyO9fQ1GyPyOU7oTw46WJOBEMRh9vvZLTLrmnKIJEQjBztpfLzrMTi6d1Pu+/1clHX6W1QW+/1tmyj6pvTHHupV7imwZiV1xsXrqRo09yc86ZerR6wc/LwsRiglNPNlDfGGfoICMzH8xu2YNUVCW5/NZGKss0aNHiCcXQmQTvfBAgFJDYvn17lxluX3/1DQWpXqiobGEldpzkUcIuNlIqhrQpAteLSuJEkSSI1eYj6ZKcfK6b99/KJC9Hy8N3ZXHGpbXceb2TyRPMKAp8+k2Itxc288ZzueTlaHnkOQ+7y5Lk5Wj4+scw555u5YVHWnXi33onRqZS2M5h3ClyqKeKfNru+dKyOtvoQdvrdcvVnD78mK7dDKR9Z/Jydbz8lp85z6ZNJddtivHlD0HsVplZj7q4/u7GdnvaA9i2M07Pbq3rVM9uOr5dWMDFNzUgyzD15LRM1satcT74PMjJky2cONlCkzvFVXc00K+3novPsZGVqSEnW8vm7TF27Enw8eIQp0zpeO1dsCjAmk0xenXXM+VoMzOe8vDkS14MeoknZ2Qz78MAsiwRCXe9AJJKpQgHNORFs7FLTqrNG9kWWUlSKMjISLoEx07W8MLjWRQV6AiGVN5bFOCSGxuQPIMZdkx5m+O9PCeCxluKDnebxOcBdJf6sUEspx8j2ST91WlnkJUMgvjQoscupZOruVIxURFhEysoEj3SMj74qaYMrS1Io8lHqNFKf0agx0iUEE6ns92x/3fwfzyr3n333VRUVCCEwGhMa1UcccQRDBgwgF69eqHRdK4h8V+0h8fjwYQVg2Rip9iAI9KdknBfagt+b9lMdoQRQw34fWFqN23EFRjQIiJ7oD2nD2mNkriIQUrHR4sinH2Wlhfm+ElFDHRLlnTYIuiigEp2tyQ/fdoazjxdj8eb4tRLanFlazjzijSd/OsFaTOcA9i2M87E02q5/jIbebky1bXaQ0p+CpHk1utcZGeFef6ln9EGXUgpAwlLIwOGKHTTatnxXVpDziPqcVNHsTmfRGYFGdmgjQhiPgvnTWvml+80LdXdW6+1Me+9KMagmToqKKAHBslISiTxmcoR5iBEzTgi3amjvMXdbLg4ko38SRV7kYUGU66PG66wccPl6Vb05oDCi3Oa+HiBnyLP4W3aojO9g3noiZXs3ptC0h3axi4UCqGoKvWNKYYM6PizjW6FTZtVYmGZvDwtjgyB26vy/COudi1xGo3ErEddXH5rA5MnpNv/H7g9k+pKWPlxKZ9/tYXCEoW5s3K542E340ebmHqSFY0Gbp7RyKQjzKz9qXUBu/umtIbT7Q94mHJ2lJwcGYNBon+pHrNJ4tq7GonGBa/PzCGRECz4tJmFnwWJRlWqq6spKir6z8vpEBqNhpAIYSOLQVJrS5QBI06Rww7W4xENZEm5+93suhEkCBXFTDp+L0dP0jB5ko7K6iTvvp8gWJlFIhHiMI5u0YNShUplbBfesgjnXuTl1++d+PwqwwbrePhuB+dd7mXfViv6pr7IyCQd1TSlapk8MYd7n+1DRa0JISCvUCFcqxKtlPA3NrPPv4sBor2rdVSEiRDoVGz+3461qzcw8bDOGZIer4LJIJOXo6Ukz4wzOK7DFgoAh5pLXUMDr7ztY/nKKNddmkF2poblK6Pc/7SHw4bq2VeVYmDf9hplB3D+VCv33N/IpsjfADhxoaKwj+1ki3zyKAFjhGPO9FGYr8UfUNFp4f7bMjn1+HQA1L1YR6ZdS1ZmewfMf8Irb7zMNVdMpaJKYW9FEiUFp5zrI7G/lVzjzWPR53t4+N6O54gFi0Jcc0krA2DRp0katxTy/E4vzixB1rB9pFIQq9fSu2kgu9UdjBre+VxVUqQDU5gdrMWAmRwK6SkGENrazKkXLaNXTxmdTsJokLnm4gwmTzCzZUecK29r4L7bnTz4jIfmQIQBIzsX2f9POBwOIjEDrzyZw71PuLnlKgfZmRpq6lMU5GmxWtK6Sr/9GcGbvQmr+8j2bHSpFqM9jtWoQ1QLhCoTj7dnnlXVJLn05gYemZ7F3Flpva5IROWF2VV8NK+RAu/otAO0ay0P3uNo+dybC5p57O4snpvj4+YrHe2OewCnHW9lye9hLGaZ/FwtWzb/0eVxAIjFVe54yM3rM9Mbj8dneZn3Ui65Li133GDnjoN8Kr78LsRDN4dwh70Ui14dBqdJEi3zYFIk2MwKiulNd/oiSRKKUKihbH8iVCAhESdGNgX0Il25rxS70VsSPHGfq818aNSr9OkZJtvRwKeLK5kwOkFJnpblf8X4bomK0Ca4/W4z8z/REIr9N2bsCDqdDkWBBAmM7Gcnunvw0pzNvD6rfWxotUgE4+n4SKCi72ROA9AbJEwGDQoS8bhg9ZoUF57Z+no0qrJmtaBItO98Aeim9mOTP21G17unnoXvS9x5bxWvzI2C+OfnOxCAmCoTCoWw27s2F0SjUayx9DqfITJx4iJHKqTJsJWSos7vn6J8HZIERx9hoaomxZ+ro1x2np1flkXp38dALKby0utBPvokQSqhQaNTOOO01uL5U/dl88uvDeQlS7HhIOHL484ZW7n0whTffZBBUWgYSOkNvRYtzvgE3n51DR8vLqe0l47tuxPMfCibGQ/EKG6c2PIc+uUGUrk1HH3MBV26/gNY8N48uhVp2yQ+AYb0N/DSWz6mnZ3R4eeWr4zQHFC585EmLj7bzsRxJpb+HeWexz1oJImX3/KR6dDw0P42zCf3m1hW1SS5+T4PVX/uISvSytZP6oIMHejo9DzHjTKRn6vFmSHz7TeibeJzPzLJo2FPPXPn11OiDmThe+90Ofm5fWsZsahEkXoY9VRSTyVOXOgw0EgNKY/MfQ8H+eO7VlbSjt1x4nEwVg/mllu2c5fDi04rIcJWnO7DcEoOKkQdz8yM0au/4LjT3fgqHOi9/RCofPB2BSX93Xw8P5Ne3bR8/1FrHLttZ5xLb27gvVfzuOemTK69vzfDxtn48S+pZS4cN8JH/94hepVE0Gjg8O8bafAYKJTSjsiV1XqmXaHhh6WHFif8WyBLWpJJlbsf8rP46xQ05SMLDR5DlLxELwpEL5Agg6wWo75QbTM33bmWD97OZPmqKNGYYPggAyvWRomEBZ9+nuCTL6I4MwU2mwaDXiLbqeHum9oSj/JytHz3aTajJ2zCXnMMuf5hpHxJFmx102DaQbcBCldf7KB3dy0PPuPlp08K2+jpdivW8d0H+Yw6qonc8qNxEWVnfBVl5REMOi1PPPoU73/4XpfGIRqOokHLPraTRwk5UrqLrF5UsoHlWEUGAkFI34hWpzAgfAzl1r/whRoYlZxMcLWXY6dsw5oZQ6+XqK/Tc9N1KklLBRpN2hj2s3fyWyQAnnvYxUXX13PeGVZOPrY1qSeE4JHnfIQrcrF0UOzqxUBW8jNB4aWI3hgw4sdDJbvIo1vas2M/4iJKvVzJkCFDung3gMlkIhSBeExhxJB0wfm1ec2ce6qNjVsTyHKa/X/NnQ28+0oe+bmtuYq6hhS3PtDEG8+11S12ZWuxmCRuv87BuFFm/M0Kr8z18/sXRS2JbK9P4cuvkyx8T/D5fBm9NYolK4ovHGbJJ0XMfM3HB58FuODMtmvbT3+E8fgVvllQyJRzq3lyRhaKKsjL0eL1qdzxYBMmk8TusgRaXddZ8FqtlkRCJUaYCrELEbYQlyLkUEKWJosBJ2/jzNNM7N6XJNelxWaVueFyB0X5WqbfWkdjY9uiWW2dSjNe8unW6XfmUYKXBkyYSRDDQHv2Z4wIGKPoYm3Xqu5SX+IiSh2VeGjATQ05ORquudLG2adZOO1cL1K5TBV7EKidFjYPFf/Hyc/y8nIkSWLMmDGcfPLJ9O7d+5ASXP9FW7jdboxYCIsACim60Q8kkBRdp46KAG6PwjMPO9myLcht9/yEEtMjqXos2OjHCBRSuEUDleyiN4OIu5vo3a2R379wcNQZtemND+03upIkIUuCpJokQpBq02Z+XK7y3uc+LjvPzgVTbRgNMt//GuL8a+p5/hFXS/V3QF8DT83I4to7vDw03cKzrx2a1mVefhGr1jdzyfkWioslnpzpxu1RGTFIy3132rj3ET8V7CZPlFDBbnIytVx4bQM3X5PdouuxuyzBuZcFueM+H58tyGm5psNH69lSHsJLI/0ZgddYDiW7uPNGC0MH69hT5uH5l6ux7jHjD7nJoRCtpKWnGIAPN6qrkgfvdXLJua0TWoZdw0N3O8iwN/PezD24YqUtr5klK3//nWKQMp66/F2HNA5Lly5FTcELr/vaBbkH8MobEfr4J2OUTDRW1dBt9FY8/lQ7TbgDcDo0qCJd8TzAcJtxp42Tf6uivkZGb4kzdqSJbxcW8MV3IZ5/3YssQSwO029qz0A+7XgrS/+Ocv4ZNg47iOn00ps+BvTVk0oJLr+lgeICLUeNM9HYpDDhcCMfLpzL2LFjuzQOBoMBGbldhRDSv2kvMZDtrCXrIJOsQnqwj+30r5vE2oVevvl4L4mUhAEnXhoYwzEtjD1IM56704+trERT15MXXq1C0qW475ZMpl3to/7PAeSn8lsLBc0ubKIXx53+N0MPNyFJMHpoM+V7yli5vIQMKQudMJMgzg7W04uB6CQ9Qgh8NLFTWodeMTF//rs88MD9XRqHfxN87mbmvZfi2ks6ria+9EaQxd/H+PUHP26/RAPr6SUGokdPihRa0gWPOirS1cS9JmorUni9UX77M0IgKGgOKpx/mo2TjrPw6ddBHPbON896vUQipdCDnmRLrRIk3URfytnBVsMffPxaBi+/7WfRW/lotXR43jqNhg3rNhzSWAwfPpzjTjyfJR9+z+vvBFj6i47seC9Sls00GTZAwMHHnyS47KIk3f6jjW/95jhL/4px7EQzR4zeP7Y+QdRax5mnGXjm4cyWNlefX+HyG3cQWJbN3vK6Ts/H36wggKHSEW3+HtP5uP0aB9dd0T6RMaifgUH9DLz8lp/jjzazYp3ocvHjABIxHwP65CEEPPmijwvOtPHSm/4WhuWVF6aT2lu3+dkc/I2i+CAcZBMnSrlhPaY8L4N7aXG7E1TWbscZKOTNdza0ax++5wl3u5Z/s1nm/jsz8AU8LP74T7yJAI/cYm7TNulrVikp0pFICMymzmMhsynNTBgx2IDNJvPmgsYuj4EQaUf6X77VcszeWu643gEIcl0dz/enTLHwYGYDueGe7GQDfcTQFkaIEIJ6KtMGVPur9mVsoycDWlrXIM3eKKEUhCBBglrKyaUYGRkP9dSIfRgw4chOUFyoo7wmPR+OGORHUvbx/U+1aLXwx2cFLSZNkG4vO/GCGi69wMLHX/vJcf1X77Mj+Hw+1JREk2EPxYnBANjJZNlPOj78LMz5Z7bGBooiePoVHxk5ConqOPpgLot/8HLWqR3HDz//EWHKMUZWLcwhKRS+/mkdj96X0SJf0ehW0Kc6l2XQSjqUuJYlv0U4ZYqFkUOMvPemhpvuS7B7bzM+x89EAlpMTaVpVtB+xEWMpEghUA9J63L16tUkpDgIqGFfy8ZMjthZ/reHcaM6lgJYsyHGjVc4WxyLwxGVi2+sp6I6QSikcNLZHkJbS8lOlrQ4dX/9ajU15s3MuDWtC2fBRoIE5ZZV5Fht1FVruP3eZoYnxpAiRS3luKlFhwGFFJKQ8DRqGDYk3Qp+/1MemiM6YvJ69KqZZrwkpTDFRgMXTbu2y2MAUFdXzYWnpRMQyWTaA6DBrVDaQ8fe8iQzHvNitWiYMtnQkhBIJgUznvRw7uk27rqhNZYbPtjIFRdmMPH0alRVoCiCxe8VtNlzFBfq+Hx+LpNOKSe2tqDF1EVW9dQ3Km0SCgdjz74Eo4cb+fbnCLqmzjfRVn9Pdke8dMNIKhnt8jh4m/zoJQMeGgjgYzitRa8iehISzWzc9BfRqIpp/5x84ZU+bDipZi+9wsOxhjNIEqeGfZSznW6iLzoMRGNJdm2L0C8xkjycrbGfJw/33w2cd9kWkNuu8QP6Gnj2wWyefsXLC4+40OrsCCEYPbSZk49upFe3CP+5TbY6UhQxsOX/ImlgzAiVddu7/lz8m1CQW8iunT6+ezeHkkTrnsAdcVNIrw7JPFYpgxV/wdCxboyhAkjqCZvqaIo044gXo8vyohiD5Lg0VOyTuepWHz9/0bHprsUsM+loLavf95FBJlpJh0lY6d43zi+fFWEwyLz6tp8br3C0SXwegMEgc9k0E+8/VUO2Uszg5ATWbviRXn1TlO0t6/I4jD/qCH5471eamz0tJCWAPKmEXFFMmABxomR2a+CZR53cdPNfGBIGLDoZKSlhJwt7w5GIeoFA0H1/XLAq8CMFJQoP3N4+8fb2rBzuedzDc7P9HHeklVhU4pvv49Q2JRkSGNyp1rosZIzdKwnKjewoM2ElA4UUSeLERRSQcFNLDeWY7So9e/bs8jj06tWLWDRd5PP6FH5aGmHV+ijlVWnJorUbY4wcauSlx3O4/u5GMp0aSnvo2F2WYNX6GIveKmjRO/1lWYQ58/3EEwKvT+X5OX4y7Bp+WRrh+sscLYnPUFjl2NPcGPaOpL/YP04RiDfEcGuXEQiqvPiYi2PPrubDL4KccVLacPWHX8PYrTJzn8/FbJYZOdTIC2/4URWYfKSFnt10jBhi4MU3/Nx0XxOTppzf5XEA0BmN7E1spZShVLMXlyjEjxc5r5xIQsvOPRoURfDUS14uPMvOJefYOfV4Cw/m1LF7p4HmgNKS7O7XR8OWldGWvVSH34eeCCFUoaKgdPieSmkXllgeftxsEH+iQUMuxWSTj0Ey0Z2+KEKhWVvPu2/aefAZD1dNs/HBPAennL2MqNuORtvxsf938H+cpTzmmGPIy8tj5cqVPPDAA1x++eU89dRTfPXVV+zZswdV7bz14r9oj7y8PKJygBrKKaRHy98NTT156fWOFZMjEZV1m+Js2xnn2dlePpzvZM4cI6ocJ0aYzayghjL8NCEhUUMZtkgx77wXx5Wt5ZkHMvFZ93R6TiZbkk2mH0n1Xcnbr9nJsGtY9FY+02/MpKhAR3aWhmlnZ/DJ3HzueKiJWKz1Nz/9RAvZGXrefDeK1XpouobXXDeDux52c/oFbm6/yoxv9QDUkIXNWxXOuqyBNZsjCBS2sw5QOfaUOHfeZG8jaFzaU8+Pn+ewbmuUs6Z5KKtIT4TxOC16Is24yR+9hxW/5HDBWVYG9jVw2glW/vgum6NOjBLRt9oFS0gkdD6y8hNcdFbHm4Hrr7CTyKokKRI0mnbRmLWOetN2NIoZI2ZsXWQ3HEBNTTWqKlHXkOL5Od42hmGqKnjwKT/+3XkY92ttWLGjJv6h//XAtUhwsPdYSZEOVRsDRYtWK7NyXYypl9fx+Xdpp7oV62JcdVHn537RWTY++7btPer2KjgyNJxwjJX5L+dSXZfkl2VRkknBH8uTxOP/rMFyMGqra9Fj7JDZ5xdudrOJKCE2ir+oExWoQsGAiSSJFqfuUCpCH4bSQBUuKb9N4vNglIi+eEQjv/6WpKYuhV4HOzcZcaTy273XItmR3UX0Lm4gLzvOqo0Z1AeHU3JaFtIRQdx992F2mgjiZx1LWSV+YQU/sYfN9BUj6CcO48uPvuryOPyboKTixKvzuPvh5nZGeV9+G+aXH8Hh70dRw1EMix9LMb3YJC/D0/tnbBP/xN3rF3Y4fkQhxWEcxcjUcQyNTiG4pQ9+t5aZD2Vxzw1Z/PRbkouvd1NWkWTVhs41eed9GMCezG+T+IR0grOH1B8ZmTseaWLnnjjBkMqCT4KccWktp15cy6U31/Pnqihen4LfJyFJhyZiDuCu9VESG8r3S1JkGzNwjd3Ge69n8s7HCS69vwpVTnHsaR4efbaZXXsTbNsZ584HfFwwLQz1xTz9Qgh/czqAkDQKffoJXn7G2Ubfz+nQ8Mn8LExFjazdkGh5/39i7sJmosH2z4/qaOTk4zvXHj1lioWcbA3dinQ0ulVGjBjR5euPRqNotQrf/xrhxisyMJsk7nzYTWVNkpfe8qGq6Xvk9BOsrPihgIlT4mSMWU986C94e//KjXclWfNzMd8uLOS7Dws45eo6mjN3sOYvLT/93rrZdnsUFIVOW/7vvcVBTqmfs8/S8NbCAKdOq+GkC2u49f4mEgmVeFzl8FEmfvit84LfD79G+OzbMMVFWsJhlVTqEO8HCZSwlYoVJdxwQ+If9bE0Ggm9EQqlHjhxsY6lbJNWskNezRrtjzSZd2HFRgAvqlCIEGyT+DwYhfSkgWoMGKmnkq2sZi9biRHGJ9WTTMj4mxUmHe4hMyPGmk0O1mwbTnb+FCZMOJIfl+exp8LMgdCwZzcdMx/K5pW5fpo8CvvK/mv+1hGcTicKKvVU4temixKSJFHgOZyn7zcxdGIVt97fxPRHmzj+vBqGDDAwebJMmf1PrOEiHnsmRCDY/ln+6Y8wuS4tD0y3E8rfgoMscuoOZ/LUenaXpddnR4ZMgs6TUapQSaoKDz7RTDSqsn1XgstvbWDGbVlsXd6NVb+7WParnTHn7aLBvglIJ913sBahiWHCQjTa9WTXulW/4NPUogqVqKke7X4ehzNVyHvvxwmFW2PQhqYUT8zycvKFNbzwuo8duxNU16bjQItZ3q+jL3H1bV5CW/uQnereUhiQJIkspZiC4FBmzQ7zxbcRUiET9j6VzH7Rxi8/G5k504CS1LCJv9nE39RRgRMXAxnFMOkI+jECNWph45YEN17uYMatmQwcoqI3J8ggiwEcxrDU0USDTnJyDo3l528OkkwKPvsmyEkX1rBjdwK9Hq691c/WFRn8MLsfn83sy2Xna5lwfBM//BbmzCtq0etl7riuffug1SLz8hPZ9O2lR5Ik7Lb2W0RJknj4PiuBjNY9g7GpJy+82nFrZjyu8sOvERqakkTCAinVeQebFh26hB2/qZIpJ53S5XEwmPRoZKhlH30Z1q7gaJUyKFT68NIbzaxYG+XK2xuoqFDRoGEo47BJDiRJQi8Z6SH1J5ciNrOCfEqIEcaeKMBK+/HKUHLZu9mM09F+nEYMMbJiTYwBoxrx7PMTj0ZZtTGDB18s5cp7B/PM6z1Y/HMOeyrMpFKCmhqBHj3KfnMTTzRAIgHl+2q6PA7/JowcNRIpYaYg0Z4MccCjokNErGTXjSUnNICceG96+I+kX+JwvLpqVKuf0SP1DOxrIM+lRaeTOjUAAug/QMJLa9EymLWD2c9ntugAl1clGfAPHZvDh2kRxtD+c9aQTw+yMmWE1HVfiDFjxpCwhTBibnffS5KEVcogS8ojHNBw7FEmFn1kwlbkI06MlEi2ee/BLfIpkcLjS/H4c35WrI22ib8NBplZj7nIthr5cGY3fni1P5l7J5EKWIjSccwTFzFUOcnzj2Xx8btO8rN19JGGMIKJGDCxl23sYQsyGhwmI3qzBput6zro0WgUV5YGk0nixAtqaGxK8efXxfzyaRFznslh9vxmnpvto38fPV/ML+DB2zOZcLiJE44xM+lIc0tn7Zz5fj79OsicZ3L4ekEhf35TzDMPZHPvEx4++SbEKce1FhBffTME+/pjE20TxAbJyODUeG6dHkCnkyjI1/LKkznYbTJGg8Sj07O483on8UR6TG0WiaI8HUs+LuSc09IEosvPz2DNjyWYjDKlpYemc9m7Ty42owHVGMBR7GPCudXoshuRFQO7V2Xy/psmFn2icNk5DtZsiLHwswCSJFFaKqNr7MUZF3pa1tDbbrSiGtM6/Z3BSxNWMogRYxcbSYhW+RYhBNXsISiaSZJgEKNb1sUoYTbxd8uc10AVVjWTJo/KnTdk8tb7zQzqZ8DqTJPvdJZ/1t4/FPwfMz+vvvpqAPx+P1u2bGHr1q1s27aNDRs2ALS0wh8wOvovM/SfYbFYkIwRAqkaShKtbSWZaj6ff7yXQQNCnHtGqyi5v1nhjEsaqNpr4Ma7fIwdo8Fuk5EkyNDaSSY0Lc6gB+AXbnawlp77NdNOnGzhrowaCA/kP+EXHo4+Ssvf6xKk/E5uuyuEJUOitEf7BSHTqeHCs2wsWhzi4v2VdY1GwqzXsnOPitOZOCRdp4kTJ3L1xRLd1J4YDDJ5E7bxynMOuhenK93rNsW47OZG9u30kJWb4u7bOq7QZWdpGD3Eyp4lAzhp6xY++8jOmnUpCrCSRS6BnK0sftHZTuNPkiReeiqTUcubYD8BqpEaTNlhigq07d5/AHq9hMWRIGL/gxm3mBnYT8+O3V6efSlMVdk6TjjmtC5d/wHYbHb69tJT0xjn9fnNfPNjhH6lOnQ6iZ9/S2Bq7IUr3Kel2mbCyvoNCv2HSDQ0pTpkAzUHFFSVFjdUSOvQJNUUGo0GkxGemOVh/st5ZDrTCY7Z8/xkduCYfgBOh4ZwpHXTkUwKVqyNtbjXjR1pwmbRMO0cG5kODbfN8NCjV/t7rjNYbFYE7YspZWIbCWL0ZAAmyYIiUtRRyUb+poRSzNhwizoq2U0pg4kQweVSsTZldFihBDBhIaEL4PNDrkvD+5+G0Tb16fzaoyVU7l7Du29k8sjzIT77xojdmkd2dg798tKfEykIuSO4m9zomixs925CjwGLZCcR63oS+N8ErSEBQQe/fmBk2I8VTJmsx2KRWPJzgnCdE+G1YcPR8n675GSQOg5rzkoWf5SFEIIlv0W59fZqaEgXkzSShmLRh6YGLZu31HD3rRmcfLyJs6+op6o2hU4ncenN9Tx+T1oT5wBUVfDYMyGKxPBO75s8tQe3X1PLGwuaGXtiJXde7+T92XlYzDKV1UlmvuZj3aYkjU0yQw/vuCXxn1BRXokGKyajxMAjPbhcWn5eGuHU4y3cdLWNK6ZZOfrkBua9ZOXtBQ2YhBW7tz/FIodGaghX6Blz3D7uuCGD4u4q11+a0SEzVauVuOISI/c/EePC6+uZ91Jui6SJEIIvvguz6KsQcV8HwamqIRwRVFQl+fzrCLGYxDFH6xk9PM1gCUdUJhxu5odfw8ia9g6Z/4SGhgaESCc0+vfR07/UwO59CTZti/PB5wHe+SDA+NFGkimoqE5xzcUZTD3JyjOveCkpcnL+Ga3nm5WpYeZD2ThsXt54WctNN8XoPTDI5dPMlFUkyHV1PtdlZ2kIhVUiUfhmQQHFhen7ZMOWOFfcVs+HXwY591QbJ11Yy2lTrO00GddtirFibYzP5+Vz6/1N1NSmMBkPLRyLhgVB1c0ojmNzcAU7dkY61VvyeBVCqTCx3KVInlwGDUrw0L168nIkevfIxeNTuOwGD6v+2khfMQIjHRvdQXpjaRIWgroGXDlwxokWenTT8/sfKbZt0hFptPDyW808cEcVx59Xy4uPF1JWZeeDL3W4fS4+/DodGxxo/xzQO0S/3iYembmDRESHSAri8fh/dT//AwaDAZ0so5NlAq6NBJM7SIXMSJYwSU2EYJXEd+87ue6eEE9/nI0sSyz4JMDHC7O4/Z4VxOqNjDmujluusXHCMWaagyqvvO3H51dY8GoeJpPMpx/YmXbVMpSmbKJbenP8edvIz9XisMs0JyBbRFrYfgejgWqsONi3z8fhUxqwO1Mseiu/jc6206Hh1ZmZnNPUyKYfd+DWVmFwRBiUZ2Dnlo7v286QSIbIdKUoC/7JhHEa9iyvwxrJQJZkrLXDOObUDbz6vB2tBu5+zM2d1zu59xYnkgRL/45y5e2NPHB7JkeMNmG1yAzpr2fJT0lGdiL/lCUK+O6HbSz+KUJOHx2/fVmAXp9uSZx+T5TB4vAWTX0hBA1UsYWVDBJjMEhGRogjWV35E0tXRDjpWAsPPuWnZ2h0m7hcmzDidrvJzu468zmVaGT2PD9DBhj57oNCtFqJcy/1YK4ZTEHqIN09Xy4hbzPnXbKcaRfp6N1d6pCNBukW9ade9nH7tQ7e+TDAdZc62r1nxBADSZMPAun/O0QOX3y5hcGDA0w729aqhxxUmHZjA/kuiRde95OdqSGRUQuBjokQXpowYaY+uY/LL7+yy+NwxJFH8N1XX5FJe3f7A8inO3Pm7iISVzl2gpmPPwwxkAEdvj+HIvaxg13SWpwil3zRvfNY0deDbgXt9Zqra5Ps3aYnJ9WDTfVbELoYV11r4sQpRWzdbWX7Hisbtu/fJ8kKJT1KCBlTlDdtIe5N0H+g4NHnPFRWdszW/rcj0+WkiI6YgaJTB2mAJMl2XY52sshN9eDmK93ceGVrXHbZLfVs25VgcP+O16I1a1QCeKkWeymSeoHdz5ABrQWMgjwteyuSHRquAuzYqUC8dT41pxw0NYHZ1HW2ryRJGK1x/P+g5y2EwB9QmD03wKNPh5GiGWhUiVX8il4YGcSolnldCME21mDARG5zL758Xs+n79RhzGti0XvOtNwR6Wd7+zaJIql7y/dYRQZbWMkIMRHtQQloRSjsYB25djMjhxrJdWkpHeqmelk1jmQRuaT/ATSKarwpL0cPcuHxeLpsfObz+SjK17BlR5JZj+Uw5ejW56ZPLz1zX0gzPv9aHWXcKBPdinUU5Gk5+SIPvbqnr6mmLsWPv0f4fF5+m3mhdw89H76ex5gTKkmbNaRf+/SLOJmpwg7nBoNkYvt2HT6/Qm62llBEZcJYEzOe8vDhF0F6luiorkshy7BlR5xV37c3g9LrJebOyuHBFz/ihBNO6NI4AFRXV2DT5tH/qErenV3I0PH1mDy96S76t3yH0qjwxAPruPpWlfkfBTj/DBs+t0SNUoGyvgdjJlYyfLhEcbFEJBmnit3kiqIWScUDiIkIQfxISBTTGzNWtrMWSUgggWpuhpQWY8LOQFq9W3SSnm70wSoy2MMWskUejVSTp89Gr/dy/NFmXn3bz/Qb0121qhwn2Pw/lzv8H1NSdjgcjB8/vsWl0+fzsXXrVrZs2cL27dvZuHEjkA7g+vbty4wZM/6nvvr/KcTjcXLyFYrzdDT+6UMvjLipI0IInbuQp+5r5unnm+g/ANy+JLVlJuyNh9FLdeGlgaqqNdz7uJsn7s3CrzQzimPbPVAOKRuHcGHNqADSDEBVG6OZJmSha6lkGTGhdt/OA3c7OeMMPbmNYxFC4HXXMmXqNn7+qr2e5JSjLDw+y9OS/KytT5EIG4AEcX+KQCCAw+Ho0likUinUlIZMCoj3XMaXH7jaJBxHDDGydHEhYyY1kSLVacsNwMD+WvYt0ZBTN46TzlpKRrjbfl3IYtzOLZ22h1vMMrkFCtW1ZYRpxkMjJcYkkeg/P4RxJcW6n/NbAsz+ffScfqKFC69toEfpoTFghwwZwsJ3FabfkMW6zTF++DXMtLNtzPuomWRSwtytjJBcScCjw+wuJTNVhMnTA0naxfRH3bzzYm6bcVNVwb1PeLjukrbJl6de9hKTw5gsVlRVYuGc/DYOxiOHGvniuxAnHNNxMPbr8ggjh6YX7URCcO30Bq67tG3LR2lPHcv+jvLWC7k8+LSXvTu63t7h93tJkWzRYAXwikaSJOgntbLHNJKWInpiEhZ2sQE9RrToGMRodBjYaV7GkUfoWP29BxIdGy6FaEZrUCnulm51SCYl9Psn844hUVWT4pyr6shyyiSjPoK7srAIHTEjaF2gc4HFZcaWl/7O/NQEUh6J8DIVqZONyL8dZptKVXgnI0PHQKg3S+f6UFGx4cCASi0r6cWgtp+RrFSV6fB400Ygx08yc/99Ci/cuxdXtLWCmpXozoeL9nLE4Toemulh1mPZHDE6zVhctjLKedfUM+MWJ1MmWVixNsYDT3twZerQNf6DYVnSQDIJH8zJ45q7Grl6mqPlpZIiHa88lcOlN9ezeUuEDPuhCXcLIairrUNB4HQlmXiEhROOsRCNCj7+KsgLr/t575VcXnrWwbRpQXq4j0F3QHtJgqgIYSeLnZVV3PtAmAxXnF49Or+Wfn01mHRaCrL13HhvIyDhzJDZV5V2t6ytU0kJNS0vcFCgq3EXcda0jUhRG/qmXshCy8dv12AuaOSz9zP54rsws592seirIAgFRVG6rA1ut9vRyPDX6iiLl4QYOtDITVc46VGiZevOBLc/1Eh2toarLsygMF+LJEkIkW4HXfJxx/Pu7dc5+ObnakRSy9otMdbdG2LC4cZOkwOQDvxTKcH8l3Nb3heNquh08MbMHM69up6+vfS8+LiLc66qY9o5dk6YZCYWE7y3KMDvf0X5/YsisjI1XDDVxvSHvXTv0XnC8T8RjUbxubVoZYnNrEBjipJwZ/DNkiinHN/+OLPe8PHcI1kMG2jgxPN3suTz4jat5/m5Wr5blMPgCVVs3ruiQwmcA1CFiiqlOHqigc/n5bUU0G68It3CftKZXha+qyeR9DBulJH+paDTusl1NPPC/R58zVq27k4bIG3bY2HTjnwgnx59elFQ5OOPH9bz7bffMnXq1C6Px78BO3bswGDQYIhmozZqUPLKOeMMhVOnWGkOGHjlrQC12xTeeDPOiZOT9OymQxXw6/Iox0yW6NFN0KdnJhu3JJg524fZJPH3ihQWk8S+yiQD+hoY0NfAVx85ueTmGiwmDV6/hhsvz2DR4hB9BqhsXbecfrHxbRKgXtFIHRUMYhTbUmsJ7nZQemJVm8TnwXjkvgxO3LAHoyeDfn0TXH6Blevv8HVZ7xPA5cohFmlm4BFh7r7VyaXbK0mEe6CXDGSoLqLbxnHFBduJ22v5+/uilgIuwMRx6Q34aRfX8t0HBenCeq4Wk05GSnT8zEuShLdRy5RTDdxylbOlu+i6WwPk1o1rMx6SJJFHCQkRT2/mKEEjaXEoedx2h4eLp6mYTFAvl2NQzZiwYpasaISGWKzrjC+AWCyBVobXns5Bq5WorE6ybb2BgmT7uc4qZZCjlrBo8W6mdmIieDDOP8POGZfVdpj8rKpJYnAGqZZ+QyPSHUNGXYxnXw3z4ps+hg8ykkgK/M0KFdVJmoMK11zs4NiJZs5d7SEigpiltoWzlEhRKW/HZEuSYUyybt26LksijRh5GN9/9xlyvPO4XEbGoJe5/Hw7x5/uR0bbYSIf9jPmRAZWYSNJ8h9Z9RISGbb269eTzwchZUCLjiEcjpSU+fL9lUSje7nvVgfZ52moqpV5dZ6WdeudOGx5ZAyGQnJQU4JU0svatctobm7u0hj827B96/YO1ykXhdRR0WFiNCzS2fr/TOAA2EUWL8zZw6ffBLBYZA4faeTS8+w8/bKXhXPad3y5PQorVwiGcDibWIEqJRH/wY6/YKqN66Y3cvzRJj75OsyCT9IGNomEoG8vHb/8opKXbE2eJQ1BlKRC/BCmgT179uBrCAAmkiLRGvMdBA/1xJUETz+YxWAxLt3xJqXX8jK2pU1/RXpe380m7FIGAw8yE8afR9QX5uSz/2Tlry4iUcHpF3iwNwxveYsQAp/UwLNPmXhtzm/IvjwIOMHaTNRWgzGiwSplUVkTJ9el5YO3M7nypt1sWF2Gxl0ESDSbKokEteg1WoYOlKmuru5y8tNisbB5ewxHhqZN4vMAJEni3pszuetRN8MHGfjj7yhPvOjlruud/LwswjOveInHBTde4eiwIGIxy5xzqo3n5vi49+b0OSVibdmy/wk5ZWD7rjjTzk5LM5VXJZn5kKuNMVxFVZLTLqmlvkmhZ7f2x+rVXU9NVdfNMAFUVUHOcrPg9QIuuMqNr9LBEGlAOxOqAv9hvP7mr5x0qoFflkVoqDLQjxFUK3sJ1+j5viaFbA3h0DixKrms4Xd6igG4KECg0kAVVexFABq0FEjdEELQjT5ECCELDeUJD/qUhZ7073Bcs6Rc9ootgMRgxlKXuZSJhzuRZQmtVkJVBY1NClphQCXRaYH/UPF/jYLpdDoZP3481157LbNmzeK2226juLiYeDzOpk2b/m997f/noaoqdrtMfR3sYwfrWEaMaNpNGA11zSGiZcV8941K7M+JFNUfjV1Ni9A7RQ511RqenpHFvU96cKg5nd4khfQgFk6/tmxFDAmJWscaKqWd2MjASgZ+fQ0ul8Q3S6LofGmXL0mSyFILCezoxkeft2/DD0dUDPrW22rGo83EGzJRUEiIQ2NzVFRUYCWDZus+Zky3dMi0zLBrOOMUI7Gwjpq6ztsGN29NYcCEUTIT9ZloNO3GI+qRkZHFP7eIp1SFED7ixBnNJOS4lZJCLVt2xBFC8MffUWbNaWbBoiCBoMKKtVEOP8zQbvMsSRJzZrr46MNXuzwGANu2bUOWITcnvcHPydby3ifNOB0afl+cz5pfCvn7p1z+/iOD4VN302TdTma0Fxs2KOwuSzDpzGo++iLt2PnJ4iDjTqqiIFfTksSMRlWefdWL0SCzY3k3BgxL4bBLbRKfACMG6/npjzAVVe2p54GgwnOv+dmwJcYdDzVx8rQaTjveytST2gbZ4ajA41OY/mgTqhB43J52x+oM5eXl6DGyldWoIs0ArWUf3em4JSBLykWHnmEcQQ+pHzIadrKBYDTJ7186adY0kBTtq6VCCALZ2zHZEsx5wcG6X0rQG0RaF7YTePVV9B0ArzzpYs6zufjcWnLVtLaViEGyCiLrILAEQn+rhJrDaLQaDLkyTdSQSP2X+dkRhNBjtKXYxN+ECZAhZeEgm2a8bGElfRjasaZmwsIni4Oce3Udp15cy6KvAzTbylBFuu0zJiJUspvaOpWLrm1k4ew8xo9Jtw1JksSEsWa+/7CQ2x5yM3hiObPe8DF3Vg7nTDUR1HfuTu6Ra3hrfpR9lem56EAb9sF4akY22TkSw0YcdUhjsWbNGpSowFbkY/nXRVx3qYPuxTr699Hz8F1Z3H9bJjfc28jYkUYsdqVNEKwKhSbqaMZDBpnkmtLryaZtnbsLr1qXIDPai3U/5LN7p8SAUj29uunRJA38+hOYzXDq6YK9lj9b2lYA3NShqehPQdM4sikkU8ol1zcCectYxk9poluRBkmSqK1PkZtjIhzuuha02WwmHBEYDDLHH23h1ady6N9Hj9GY1k368eMivvo+jNEgt9wX4YjAla3pNJlpMsnIssTIkVqGDzHww0cFfPRGAfG4oK6h4zVlzrvNnHGiBVmWiMVUpj/axFlX1rHgkyBvLghgt8lccG0dDz7jYXA/Pe8tambKeTVMf9TNYcOM/PRJYQsbdFA/A0YT9C49rMvjYDAYUFDJtOuZeEKEm2/RYAjlcdf0OC++3tzCwK+tT3HXI00kkoKTJltYszHOlRfZ2yQ+D0CWJR69O4se5kIUUoRFx22sjVRjsMZZ9FZum84BSLewP/GwFWPExcIPUhx9RDq5UFygZduudODqzEgx/jA/V59fxQszdnDrZeXkZkeRZQ0mazYgCAa77m76b4HH48FkEiSII7sa+e3zImY+5OLIsSZOPs7Kkk8KuO3eJLqYk9OnRhk+qYrsTA0TDjdx5sk2fH7BwzO9HDPBzKtP5fDMA9moQmX3VhPnnqUw5KgKTr6ohrsfd3PdJQ5kDRx9hJm8XC2fzyvg18+K+ONHJ8axf1OT+wcN2atYLf9ME7UMYSx6yUiMCEnijB3ROVutX6kOs2yhd2oUasxASaEOk+XQtLy69zyMZh9s35kimRR89K6DhqKluHXlpEQKHXpiEYnzplrbJD4PwGqROff0VpmeDVvihKKJdtIqByOpKKzdEG8p8Da5UzRU6jtNoBXQnQaqW7+TDFyh/nwyz4zHIxHAR5ggFexkg/iTkNxMXl5eh8fqDGazje4lupZY7fufo2j/QVMzV+lOltnEn6tiHa5NAH+uijFsoAG9XqKzmtSc+c289aKLDSudfP+9kR5945xykonvPyzkl0+LGDfaQEVVknBEwe1VyM/R8dEXQR56xsPLz9sI9vybBv0eUiKJKlTccjXVub8z+yUzrjwVrQ4aG7uugexp8hIIKXjoXDIjgJfu3WSmXl6Hxl2IBs0//t7oEkiFlUimCI3Udn5cazknTWnP1Pv0ixgllFIgdUeW0mteoW8MS9/px7jJbgaMq+KYM8r5+Q0L/JlDYAmEV4DSDLJWQm/KIuQxYrX8wzn+i7Ft+9Y2z9cB5NMND/XUi8o2v29A+Kh1rSDb2L7I4jXtJX/CZn76LJ/fvyzmm/cLGHuYicdf8OKwy1w/vaGN/M+mbXGmnOEmo3YEkiTRjVIa9HuIJxTWHCSblJejZeLhJo6eWsPOPQk+eiOfxe8V8MNHhVx6nh1Zo6aNYEgnIus1+/A2q2Q4HV0eh40bN6JPmehBP7axpk0sBhARIXayAaNkpp8Y2c7joLc0CBMWtskrqHb+TUjbRDHtu9xMkgW1qicjJ9cw/hgfyuYR2NU0S10IwW42cvUVBq65JIMNf7l4cV6Im58r49m3mtm2Ood+A0DnK+LZF9LxnsEgs+DNTH75ycKM2bXc+2oNFmeMIYwlI17EX2uiZGa295foDFVVVURjMGFc55JLJUU6du1NMHxyJU+/7OGKC+yceryVlx53odPBws+D/yxTMNjAe4uCBEPp+CqhpjrcQx6AxhbmwZkeMp0a9pQnuPN6Z5vEJ6TNrz6Zm8/jszrfC0cjhxYPqSocf6yBzdsTLP1VSmu1dwBJkjC4u1NTq3DbvX7sDYMxS1b6SEMZLo1nOOMx6GRI6SiWejOCCUQIsZG/WMdSGqkhh0J06Ogh9cMnmljHUjw0ABIh/CgpDQZ7pF2x62BkkksB3fBa9nLyyRqsFpna+hRWi8SCRSGCXh1FpgL0ptQhyeP8E/7HmJ8HQ1VVysrKWlrgd+zY0aaieSgV3n8bampqyM/RsGy7ghYTwxjXRr8kT5SwjTXk0wOz1DbAlCSJTJue+57ycOIkM++vM0Ene1stOuJq2r322lu8VFZJ5OSoOHu7iYkmEs1WCpuGE1mX4NGNaxiR6NamapAZ7cFb8yqZdm7bG/qDL4KcfqKFveUJ7n8swPblLrw00YP+lLMDk6nziek/YTAYUGUVYQkwYkjnSdMjxmn5/J08HnvOw+vPt3cjrW9MsW2LTJGUTsQVZNi5+wmZux5axa4GE05fkvKqZBvTigMIBBW8dUYihFtE1PVNPXDYyrjq9gaCXgNafy6a5m6ouhiPPb6PQCLMhqUFHZ5rhl2DTuM/JLbTO2++wylTzLz2jp/JR5rZsCXGjr0p7Na0+/qZJ1s562QbdpuGN2Y5ObasBu/qLCIReGR6Njv3xlm8JMx3v0aQhODsU638uizKkadU4XRqSCYF551h464bnEiSxJfv5jHu5Kp2FZZb7ncz7Ww7V9zWwLRz7JxzihWdTuKbn8I88KSPSFCLDLiyNCz5qLBdUmrX3gTODJnbrnFy032NeH0qJd273vo7YcJEvl74A3GCrGcZ2SKfODEMUuf3lBk761mGKgRJ4uTTHaOwMkgaw27TT1Rbl+FqPKzFaTAh4jQ5NtG9f5QB/SwtOjC/flZEn5G1eEUjmVJbXa5m4cVn3c3ylRJnX1GHVich1HSwqwqVSHYTxpIkpgw75gwbklYG0s+uElfZp9lCIhHp8jj8m6DXFOAJVOPCyg7d39isMq5sDRXVCfpGj8TSwYIqhCBoaKC63sCrT7pwZWuJRlXe+TDAy7OWknJnEyVMPt1xxQ4n1OTl6OP38OSjZs44uXVOtVllrp6WQUmhlnhCcNuDbuJxQYW0HYcoaKcrFREhEiKFfvORXHflRgw5AkWhnbFBfq4Wi1nisMO6nuwCeOaxZ7FKRm67xtHSgn4wRg83YjTI7NmXQD0o6E+IODWOVRjUCN5AI3ZXnGNP0WAwGHn5LT+nHGdplxiMRlUWfhQlS82nKrAHX0Dmo1lFSEhEzLUcc3KcubO6IcsSS36Nct9Dv5HwZBDwawkTop80/D9PD4tkw+AtYewIL0+/4iVck8XGxhBmc9cZjzt37sRohM3b4ix4tX2iwGCQeeXJHMafUslZp9goKdKS6ZCpqe1cK0gIgVYL997s5N4nPAwZYEzrVie1HHd2LV+8m0fv/QxZVRUs/CzIWwua+fmTQhRFcMF19Vx5UQbPPti69oQjKlMvqyUSVbDa9Jx5kpUbLu+Y6btrbwJJFpx7/jVdHgeNJu1EPfVseP7RHAJBhXfnV1BUP5F3nizjqed2oyoSOq1M374ys562I0kS5ZVJBg/ofC0dOkhHs7mCHpGhbOJvBouxWA9q5/XSQA37mHS4vsMEKsBpJ5h56JEGzO5C/PtZSw1NCrGwzIlnu5l0dDY9e+awu8LGzr0WYgmZ/bUslLhKkgQZGYcuCfH/OoqLi3HlpdgXaua2m2wtUgsH4/KLrMx9t4nmGhuP3p3F1IPms2GDDFx4po0Lr6vn6wUFrNkYR+crwECCfPcYtqiL6dVd4pUncsh0akgkBR98HmDp31E+elNPfq6WfqV6lnyRjcercP4VHnS+AWTudxeOijA69BTQnZ27Oic4VNem0ChGDJKRukaZ3/+MEI2rhySJ5HRkE2iWsTf34o2365g/J5NVv2czb2EVX32zF40GRuWmOHZi5/fRuFFGFn4WZNnKCPWNKSYcqad2aT1Zoj3LyyfcSEKL1w9LfgszfoyJBreCTumcQamVdG2SL2ECOOhBZmwYm2Mr6SeNbImpYyLCrvA6vF7vIel+Tpp8Bnu3zW35v6oK+IcOFQkZSZZIJFUeec7DI9PbttgHQyqPz/Iy94Uc4nGV8soUobCK1SK3HP/1d5tJKaLFQOnBpz3cfl1mS6ED4IoLHFw41c74U6s573Qbx060UN+UYtFXIWY84SaiKKjZW6kP7MJqlundW8KlVVi7GT59O58zr6g9pHUhOzcbA2ZMWPCKJjKltvsAVag0u7bwwYtOcl0ajjhxL46d3XBTj4v2v3dKpCjqFWXFr7l8ujjMVTeUk6cUY5ba/t7NwktdxMPb7+t56v4sTCaZeFzl7YUBYlEZF233AZIkkSUKcNTnsoIlDMoeTk7PfHQu0GbTZkeuxgWJpMCg/YdOk38xmuobSaASEaE2v4ssyfQXI9hu/Y2UcydSUo8qpxg5UmZCscyXnzZRq/sNUjqMTb0wqXbMfcv46kNXSxwkSRKTJ5gZ0EfPhFNqiNRnsOTnOjIcoMS10JxJhucITPv34DYc9OlhICWn92Q/LipqeWZGDTeyqyzBg3e0ZTAOH2xkyec5TD5+Hbr6w9lrWI3WHCXYLJHK67wo/Z8wm81Iig6HlC5mbeQvrCIDAyZCNJMiiaRNkhMf2CkZqoieVOo3cus9GmY/XExn8s65Sjc2l9WjRUeAPWTgJ0mCRqqwOBI8+2i6df3z70LM/yiARiORTAreXRQgN0+LH5mdaxw88Vwzd99qR6uVyMnWcsIkC5dd78XU1BdZ0mAWNjZurKG4uLjL4+D1eunXW4fH27nPTDIpsNtkevfQYDbKZDo0vPC6j1hM5btfIhw/yUxZRbLTLtKtOxKMHqZn9PGV9C/VIxkSVOu20SM1rN17m+VGBg8V5BXoeeJFL16fynFHdTynlfbU0+hWiMfVFr3YA9hbnuhQq/ufEIkK8vNkXnotghy3dei+fgBywsKKNUmy6w7DRttks1tfTjJkICn7QQG9ZNhPNmolHEVFmBABAsJHBbsYxhFoJC1B4YecagZmaSgrV1CF2ilLNk4Ut2stJ5+s5amH0mv2ky95sVtlHnoiSCgkk21PYDNKaLX/M2nL/5GjCCHYt28fW7duZevWrezYsaNNdtZisXDYYYcxcOBABg0aRElJx62m/0WaMburLInBYKBHbBhxooREAC1aHLiQJZl+YjhrtT/jwE6G0roBVISCoo2nqxOfBGhKacjthBUXwIvFJBg4tp5oQMdR4+H1Wa16Hrv2Jrj8pr8RW4ZhTmRR4fodi1lCjesxNvbGIXIJRNtOpH+tjvLBpwE++iSKJppBtCmHZjyUMgQ7TqrYfUgBblFRESldHBE3U1Wb6LQ1fdeeFJZkNn9+n+KRXD/Tb7K3ODpu2RFn2pV+HHVjW1sLdCEmH2nh5ivgyWci5DaN5cob1/Ptouw2E4+qCq6+xUfS7SKXVh2jrGQJXy6qIJTS0zc4Ab1kTB87BaKpO7uk9Xy+OML1V3Zc6ZD2V4G7ilAwzOZtCe66wcmdDzfRp5eeT+fm07e3nlBYZcGnAc64rJaP3ki3qd93l4ULr1xDN+/h3HXfOpZ8mcmN+zfeX34foqYuidEosWhuIWaT1O5cDAaZwf31/LU6yuGHmZBlib3lCeIJwa1XO7n6ogw++irItBvrSSmkFwFZpbhEMGGcnZmv+RjUT89Jx7Zq027dGeeWGU28PSuXwnwtjgwNep3CsBHDujwOvXr1QpGjaFUDDrKxYKOR6n+cVAUqgxhDvW4vSVc5BvMedFEDTd5duDzDiJeupWDYWnbuEEhCIjNHZeqREqvWJSkp1nP/U256dNNxzqk2Dhst4W1Yz9btWRTRAwmZGvZiLKnlo5dyOHKMEZDYuN3AK+9oqKtpxu60kKXNReKAUkwKv9tPXZWPaMRNSm7k5FP0fPXtf3WQO4I/4CZXdCNBAmtmjO7ddYwZpmX2GxJN1GLpYH6r0+7hnDMNPH5P68bOZJK54XIHmzd7+PnjdHvFAVhUO2pdCffdt5y+pXEG9G1NDo0fY+KWGY1ceKadhfu1O79eEuG6m34nNziQLPJQUWigmjoqGMhoDJKJQu8YNoZ+w+NT2rV/JpOCRIJDYrdVV1dTv6eJjEyVM0/ufMN9/CQz8z8O4A5FCdv+wGQW5BYqzHvQwjU3GElqtBT1iTB+rJWeJTqCoWbOuqKO2c/ktJzn9l1xzr2qHlWWKM/+DcldRF6Glbh5B7JG4LRJzJ1V0rJRmDLJxHFHG9m5J8n0hxso/3VAp+fnSnbn8WeraI4kKY0dzerkL4cUzMiyTHNAoVd3QzvJlQPYsy+BQCKlCOw2DRu2xPH4Be993MzF57ZPhixbGWX8aBPbdiUYO9KIqgpOPNtNcP1AHIqNqadvwZTlJ8MuU9UQZcRQHXde72DWG350eokRgw2c+B9SIBazzOL3Chh+TCXjx8C3P0faSYBAeo1Z8GmQx6ZnMfu1xxgz5psuj4XLJfHoPel53WqR8QRiBFlHLBmhe3IkmaQ7P8Jrg5x/3kbuvjdFXq6WfZWdJ4L37EtijxWTKxWTEAl2sB6N0KDHQJwodpz0ZhBZWZs7PYZGI6HRgj6WxUtvVPLdTwa278jCbh6MKcvAmh2wZkdabsdkSJGMefCWqRiqclEDMnqM/2V+doC8vDzqmxJkuDRtnN3/E2edoefdD7xMPbl9ATYvR8u0c+w8/7qPDxcq2PzD0VOFl0Z03hL27qrn8lsb0q7mZgm/X0WjlZh4ejWHH2bk6CNM7Nkj+OrrBKaGvm2c2/fKm8gtimBwruX3lVFC4YyWBMDBePbFEMbGdAtebX2Kr3+KYTZoDskLoLxyGwaMdJf6sfpPN0t+jTJlkombrrZzU9qGgJvua6ChqfNuoCaPwr7KBFfdHmL54mIMBolJJ2/Gv1eDQ7QmIP3CwzZpFa4cwaUX2tm8LcHLc/0M6a8n8Q+JqaRIIO9vrkuIOBGCLUXWpEiwXayjG30wS1aMkpniUF9ee3E2jzz5cJfH4dZbb+eYo2ajKAKNRmLyUSbmuKrA3bHEh0dfya3XWxg9wsGltzSwYm2MGy5zkJerZdW6GF98F+Lxe9Na17Pn+Tl2oonzrq4j06nBYpZYuylONKaSn6PhrkeaqGtMUVuntEl8HoDRKPP0/Vn8vSbW0mV06bl27nnczcdfBTnjBDPPP+JqMyd+81OIh2Z6yHZqDqkjICfHhZMc+jKMDfyJX7goohc69PilJgI5W3nwfgM9u6X3N0894OSGW+qp8HixCntLEgvSXRK1WSt4+cF0zH/2aVYqqlM8/sTfZIpc8ihBIGikmhABhqsTeW/eCr76pg6HXUMyqkNy52OgqV1srXGkJZC0ORqmZB2HVte69okEpGoh1QTJRgg1hwGJVOq/zM+OoCYhM0tlR3QpRUpfsuLdkJDxynWE87bz2RwnR4wxkUymi5sPz/SyZ1+K777Kold3PY3uFC+8uotPv4wyd0ZGh50hBXlaxh9mY9eXQ7HVO1DqUmxjLXkUtrlnYkQoK1e47SY7n3zj59izqznvDBsjhxi5+zE3C+d0zOjOz9XSb2iMcttv6KIxTptsZvEPUTyNdV0eh0mTJnGXcidCCDKlHJzCRYi0uYxRLyF3K6NHNzPVP3deTDBiRitpcTo0CKXzeVhCRkbDIEZTRyVlbEWPERNWJE0jPr/Ca/OaicUEH72R3zL/V9UkufjGBuKaIHm+4Xz++m7mLdrBkFIrsbigYp+Ezd2fzGR6zQriRyMsh9TiXFBQQG6OlrqGFMGQ2q5zEeCrJSHOPsXGzr0JvlkSwmiUOOc0G4oiKKtIsXV7nKf2JflmYfv5M5EQvP9ZgFhUZWA/A9NvdNKzRMvlNzax46/1FKcGoJcMqELBo69E33sP4w7XUNrTRGG+lo1b4v94LTqtRCjcNvmZSAiuvqORyopDS35aLbBsRZRIswEbGQTxY6LjmCGidxOPgEPktimahfBRyS4GJMdTlrEcX7QG53/IqQgh2CNtIk90p4Jd9GMEGklLQHIjD1rPt+84KSmy8twrAT6aWU1Wqn3uTxEKKaub77/KolcPAzv3JJjxpIeNGwXWpr4Ek5UMYii7YispypcJhUKHxAjuDP/Hyc9nn32W7du3E4m0MpeMRiPDhw9vSXZ27979f6RH/9+ARCJB31561ntkfLnrGTBEYcqxOqprBF8s3oS+oReZ0Z4UZdrQ5m8kuFmHTWQRF1Fq8v9g6uk6zjzZxqlTrFx8jY9gvR+b5GjzHUIIyqQtZG8opDnZQK++SRZ/mNOmha1PLz0/fZbLqKM3klcxhBPP28Wj9zmob0zxxMwd/PpNJf6GKDOeclNdrVJWFSfPpWHurFyuuc1DsMmEkwx6MaCFZm/CQigUOiTm76VXX8w7r7zLEy8kWfx++wqtogjeWRjCLqxk+w5j8exyPly0C7tDJRXTojRnkOFurdBFRJDiXgn2lOv5/sc4CA0V7ECslxl5VD1XX2plxDAdO/ekePXNIFVVApH00JPWxUuSJIQvm3yc6cTnQZAkiT5iOK+8/jPXXm5tt6C6PQoaneuQAv2hQ4aydXsFJkO6rfCDOXktWnY79yToWaLjorPSQeW1l2Swe18Co2zAhhNN2RgmnPAXY8dKjB9roqw8wXe/ROherMVibn8O23bGefIlH7X1KV5+q5lHnvNS2lPHkh8T6CQDA0Y2EleTlPQQGPTg9alkOWSefzQbg15m0eIgTR6Fp1728vLbfnKytHj9CiWFWua9lEtxoY7dZQmK8rXUN6Q466yzujwOWq0Wg1khGIrSSA1+3Jiw0EgNebSvECZFgiQJ3FkbufiyBLdcm67GJhKChZ818szTNWTsPoztwe24CuM4spLs2Zfk/Y8hN0+mpFDLUePMbNkR58zLawmGVVb8kktWz2qqYikiOh+uTC0/f1ZASZGOmW/2YMdeC5FY+n63Z4NOpzCob4CBpSEGloboXhTlr9VRLrzKzZUX2bnpmmKOPbsGZ+Z/58eOIFIJciikXruXnFwNTd4Ub7+TYgzHsp21VIm9FNKjJfkdED4Shdu5+6aidsdSVcGffyv0EAPaMWNkSSazaRiPP7uWD95uTX7WNqSNdW68wtHyt1OmmBn9p57Lrt/MX39twqjacFHAMMa3iOxLkkRxcgCz39rFozPaJtw+/SZEOAzr1q1j8ODBXRqHTz76FGcgj6ShosUhsiPE44Ivvwuz9OuCFlM2vV7C36wQiwcZOzHCgtmtrOyRQ438tjzCCefXkJOtIRBU8DcLrr3YwbFHmWjyKLzwegORqMoX84r49c8of/wV7VDSo1+pnlOPt/DKr/+sjxYKqRg93dFIGuRDjAs0Gg3RmKCjjs0Va6Pc/VgTyRSs+bGkNfg93caMWzM56aJasrO1bRKVu/YmuPX+Jn74qJCyiiRNHoUlv0Xw7swnVy0ACcxNh6M2qigoFKFhQ+oX3nkpg2HHVJKXo+HTuR2z/A0GmYlHmPj4yyB9euo5/9p63piZgyMjfY/4mxVue7CJs0+1Mu0cO7Pe2ntIxcHsTE3LHD5nXoCMSJrJNJQjMBy0LlkkG2bPETz97O98v9jKNdMbuew8ezsZGSEET87ykx1KG3oV0XO/TIKTHIrRkzan8olG/lobgg7cjwF27kmghs3kjrNgdR2HL6El74D8WgqS9ZBsVNnStAZ0bpyNw3FJ+S1WdhlkkUz+z7l6/r+CiooKvE0G+vRPtWOTHwyNVmXcuM5D+zNOsDD6mHryayexj+0U0J1mvGSTj66yiN2pDZx9ho7hw7T4x5p57uUQ3kozi6sTfPdtmERKISdVQq4oxCvXEc+sICz7GTlQ4vP38tFqJX77M8JpF9eycE5eS1FFUQSvzg3w23dGCnARFkFURSIzQ0tVB1I6/4TdO9fjktLPXX7TWO68ZTUv9XEz7SI9igLzPgzgb1bYuy/FmSd3XIR+8U0/sZjC7GdyyNlvCrnoXSfjp6xlT9CIDiNRQugx0FcMR7gVFi3cy5lnS3y7sJDX3vGR1EQIi2CHHQjV7CWPEoLCz2420YehLa/p0FFID3awjlIxBJvkwCGyWf77n4c0DlqtFiQLz7zi475bMyntqaeojxuf193SknoAMREhmVXJx98kCUYsXHmRg6MON3Lh9Q2MGWHkuKPM/PBRIZIECz5pZuZsHw/flclzD7twexTiCUGmQ+aC6xrw+lKs2RijriHFuafbOk1STBpv5pW3WzUrJUnivlsy+XlphBcedbX7zMnHWvlzVYxgUGX9uuWcdlrXzEE3rN1ALkVoJS16YSBFksZuv5Pp0HDkSB233WCjqECHqgpkWWLK0RYMdi85zfm485ejjdlJeTMx2KOoGU3MfNjKsUe3sqVuviqD1+dVY65x0EAVEhLZ5NOLQUiSxEAxhi2NqzA0FtFN6oMqVGo1NRyY1Czj0szOg6UmUylorg+gb7STagLF3/aa/LgRKMT+K4nUIWQJrBkKBr2WxvgWTKVlaDUSkeYoJ0w2Eo6qJBICvV7im59CBIJqG+3OnGwtTz/sYOXGEKOGd24wdPRRWtZ+6ceGA42kZaAYxQaWky1aTXGqKaNndDSfzG6k17gk6zfH+PLrGO99FMTfTIddhQcw/nAjN15l4K5HEvyyPMqFU228Oj/Q5XEwGAwMHTWUhr8qyBPpXIsNB0Hhxzm8gm8/yeWzb8I88osHBx2bqQXwoTEkmXC4k5SzDho6bpN2U4eTbHaxEYHgMI7CKJlJiBgV3l2Mm1LNqFEyC15ru1cvLtTx7cICRk3cBdUlyGEHPlVmX10PHKkCiqTWmDshYoQJkGnMJBaLdblbNCcnh/Wb47zylIvTL6nl6wUFmA/a427ZEeeNd5v5fF4Bk86sZsGcPMaPNqMogq+XhDHr9ASCCXyBFPc+4ebB2zNbSFQer8IN9zZy/CQzFpPchjH/9UcuvvkxzC13/YZeqyXDAZedZ+Cs05xcdH0D48eaeeQ5D9mZGiIRtc05HYAQaYmlS29p4LLzMuhWpGXz9jjPz/Fz8rEmNmw8xM5AAaGISnYm+MlgHzvIFvntSEIpkaSBKoaUyuzY/RNZ5BEPGoiZGgmkghiTNiySnQyTEVPPbTTs9uMM9UYvGQiJZnxZWzjh6BhffrYdjdBhlExp2biCjaz4PLslBr/mMivvf7SDUJmjpZMI0oz8mswVnHWyjvOubSAaFXjqdSSDZrTpiJNs8okRwa6z4m92H1JHwD/h/zj5uXbtWgwGA0OGDGlJdvbs2fO/ju7/m/B4POTnathii/HlB05Ke7ZWlh+cLrjs+nK2/5hmDr7xopPzzt+Gqf5wavJ/59tPsunTS48Qgp/+iDBsBPzx21/kxfqSJ9KbzYDwUcY28kR3tEkdGSY/d9ysb6fdBWm21MUXGnn7GS+a/ZvdvBwtr8x0cnm8gZ9/1vDF205M4XyScoxd2r00NgQ49SQDPyxpQnbrkJpbk1IpKXlIbe9CCBrdOzFkBti01sZjM5u59zZ7y7mGIyqX3+BFqulGPVWUSk6yEz3Q1zjYXrOOPIopohcaKa3t04yHcPF6Lj3dyCUXJ8jzHMEoyQQSpJJJ9pRv4fnHkmRZLBAzo0tYcdCIHgMBfGTSygZoxksP+nd43pIkEW1wsHlbnKGDWhfVVEpww72N9OnX9YQfwKlnncLmRxYze34zT9+fjSRJ/LIswjOvehk5xEhxgZa1m2Is/TtKKKxyzAQTF18q88WXv6A25DFogI7br7OyrzLFwL5WBvQ1MHuen6074ww8iOW2cWuc6Y+6eev5nBYGsBCC9z8N8uO3GgrdR6GRNIREgHplAz0HhXhkeiYnHNPKRJtwuImdexKcMq2G0cMNNDSpDB1g4PIL7C1tes/P8XHBmTZWrIkeksZVz549SUb0aBEIBBq0JIizly2YhRW71LoZT4kkW1mNQ2Pjkqv8TL/F0fKaXi9x2fk2crMj3HdzFa76UWyq/5vuDMKoj3P4GWW8McvZEtgMHWjgnFNtnHxRLSvXRulTKrN+cyMW1UjfgamWsVq31Y5BrzKkb5ABpSEcNj8LFlVx9zW5ba7jiNEmRo3Scu6ZRjLsGp6ckcXVd3Rd+/TfhJSqECWCuVs9X75byFvvBflsVne0+4PQ1fxKEzXIQoOCgmSMMChfJsPeXlKipi6FHLV3yhK2SnZ2bG/bMvPi6z4MBompl9Vy/CQLF55pS5ugubR89UEOQ8Y1UFIzruPjiQw2bWnLPFq7KcaDz7gJNJmoqd7d5XHwefxohR7hLmLewl08em/Hiae57zdz81UOSnvp8foU3v7Azx9/R/E3q0hGwbWXtt9wHj3ezOL3Crj1gSYE8OOigjZV84njzLy5wM/4U6u55yZnhy1BsZjKB5+FWfBBnHJpO0mRIJ9u7YwFPLpqJH0SayqHEM04swS7d++mtLTjYPs/4Xa70Wll/H6VRneqpf1/zYYY9z3pxutT+WJ+Qbuqv8kks3B2HkedXsXLb+no2U1HWUUKX7NCJCp4ea6PR+7K5oGnPaxdLXAEh7dJkMuS3MLi0gfyWbE2yPBBBoIhtZ2T+8HoXqRjrUXmpOOs+Pwpjjqjmu4l6TGpqEpy+7VOpp2dDgYL83WEw2Fsts61kQ5G/KA98WuvR3HgQkFpk/g8AElKMyveXrCLi8+yc85Vdbw9K7clERuJqNz+oJuqnRb67JcRSW/qR1FDGVtZjYxMVIQxYia3KZfPvg5z5ilt2QSqKrhzRoBkUzccE+0oKYVkQ5rNlGoExdcyouSJUgomB9lbvonQHktLUJwk3uUx+DdBp9OhR4/bHefTr4Nc0gGLGdIOtKee1LG0gaIIqmpSyDFLi16eXXLiEfVEEWgVB54qK6++nAApRUokkTEymDEYhRmUNIuxzLiGsqxvOH+qlUvOtaPRZLH4hzAnnF/D3BdyOfoIMxk2mVMurMOg0ZNh1bKnJkQ8JujmPQ4VhR3yGgaNSLF6tYLNeWhFEIMeIpIKIm1wWOA5nNBfIW76aw0mV4BvP8plyAAjD8/08NxsH3dc12piIYTgzQUBepbo2FMuOPqI1ph0xqNBuodGo0HPDtZzGEe1zmEqiIZCvnpvEwX5QW643Mn7n1RRFviT4uBhZJCFJEkoQqFG3o3PUIFfSOjjWfRnZEsBPiaiaNFjl5wMEmPYyqoWSaVI6NDlb8aMPZKPv1pCZU2Say7OYPYLGUy9aC17yrPJSfZERsanr0ZfVMOSD7PIztQw8bQqzjnNRu8eeq67NIP5HwVYvirKUy/7sFllphxlpkexlvc/CfLcbB9jhpkIhQXb9yQ4+1QLWq2RDz4LUZirZ/O2BFPOq+HCM+1cfJDTO0A0JtD/B0P/1+VRLj/f3ikh5pJz7Jx1RS39h/6vTZkOQKPVkCKdQFdIoTUmOXOqlkenZ5NMCp59KcDHn8ZR4jqEJsXIERosFnDbatn2ew4bt8V54sW9PHxnFiOHtl8j9XoJsxnypY67Fs2SFUUo6DGgCIVGTTkmR4TqwHbykqXo8rWQglQDJJvA0+hm1Kmbmf9tlGHJSe3mbEWkqKMCF4U06rpuCvpvgtlipL5GoTQ+mjB7cBMjZfaTl6Nhb3mS1+b5ue8JN316GVi3McYnb+fj8ys4HW3X6/59dNTWp9rstQ9GRXUS0WM7tYFGcj1pZptVZLCbzcREJK3BTDrhKIcz2b7eg0YWJFaPolxaS95+NmJnrdRl5UmGD9IzqJ+BS86x8eRLPrTarkmiHYA9Q9BQsp09VX6KlL4YMOJ3bebdFzLQ6SSmnmThxtv2URjvhUbStuyHg/iR0VDDXsYO1rB1ZwJhCNMkaluKSweQFAnK5a1kqYXo0NNTau3w0UtGShnCvrCPm67sOJFsNsuccpKOD99Yh7awhtGlGnbv3YSmykQWeelzktzs0qxngDKWmtTOQ/IIqa+vR5KhsibFvso4I46tZMyI9P540/Y4dqvMwjl5bNkRJ5lU+eCzEI8+56W2TiUZsEDcxC13abj+CjsffhHkjMvqkOX0vt1mlbn1aidPvuTli3ltE7uSJHHKFCvjRpm46o4GPn07n+9/CXPWFfVcdLaNW+5r4sdFhVx0Qz2vzfNz1w3tWYtffR9mytEWbrnKwceLg2zYEmPZyiijh+spzNdjMnd9XVAUBZ9XUF2TZGsgQUzaiFk42MTflIohLYW6ZuFll7yWrz9xMG6UiXOuquOI0V6eeymIM9ybjHhPIgRBApu7H93Hb2HqTX5mv7mcQEDQp1TD9NsszP8gjkkyENmvfRrEx8SJmjYxuM0qs+TLLC65ZjUVuwwIfxZxJYFfW8fbz9jwB/U0NQo2r9eRE+qBEQsBfFRThkDFTiYZ8RwqEk3//9P2/sgjj1BaWtpl/cL/4p/hdrtZ+neUB+/MbDcZy7LE269mMmzcLrRawYC+OVjzGqnR/ciFZxtbEp833deEwy4z++kc7FaZ1+fXMPvN3YTD0L+fTI+oQkPdLuJxgcNoZvg/6GmOGannjYx6TjnIHbI5oPD3X9DDdxTG/clDBOQne1C1ZTPWiT42LLPzxvwArz23mgLfaCIiRFITRaf7Z3Ohg7FmzWoi/jUcM8HE5i/78OUbcT7+pIJ+fWSicUF5mYTV04+ceA47WA+ktXp2s4lBjKKRGjaafiQ304gkKxw5Xsu9dziZcrqPYs+kNsLPWklHXzGMTcrf2AI9MUommqhFh4FCerKeZRSL3q3MLvhHNrNeo+Gcq2u48/pM+vXWs3tfgvcWBQmHFcZMaC8m/U8oLCxEINhbnqJXdz1/rooye56fr+YXtFSmIN1acOnNDRx/tIWcs7U8eKfgvKtrOfV4E0MHGhk6MP2+caNMBEIq9zzmZvGCgpbrePBZD++/lovrID1BSZKYdrad6upmPp1VS3aqGKtkR24agaIsa5P4PIC+vfVcMNWOM0Pm4bvs7NiT5JHnvPQv1WGxyNTUp3jgaQ9un3JIlb1kMomqSthxMoCRLZqLDaKGzazALGzYcRIn2rKoa1xN3HhVxxT5EyabmJHVRJl/O6UMJUPKpDr7F158MrPdb6vTSbz5XA6TzqjFV2Mhx5Xi+MnQt3frQv/wLXvo3S3cxiTg+dkdtyucd7qV5atilPY0cMyRZszm9uZh/wUYTAo+yybmP5VNQZ6WXTsFDlwkRYIKdqGi0pfhmLEiSRKpWJK6up9aGB4HI/3//0UL2f6PqKrgkee89Oim450Xc0kkBJ99G+K0i2t5e1Yu3Yp16HQSGQ4Vajo+VJQIW1dHOPPSJMVFGrbvStAcVIhHtBgyImRld13b7bAxI1j16UZyIsUs/GwtZ56afqYPxvufBujZXcfKdTGmHJ3kytsauO1aJ7df60SjkdhdluCR57zs3pfgsvPaJk6KC3Xsq0w7UXbULnTVRRl8sjjEq+/4yXVpOZj1V1WT5KSzvejqe+GIljAKiSbq2MhflIohLUWJuIhSJXbTwyyhRc9ettIzT+XHJZ9RWnpPl8YhPz8fZImqMj3nXubhu0UuTCaZJ1/yoKrpNrXenTjY5+dqcWVrOe4oM8ccaaYoX0dWpgZF+f+x955hUlRb2/+vqnPunp4cGDIMOUdBgoKRYEJFERBzwJzFjGLGnFABxYSiiAgKIhnJOQ1hcuzpnEPV/0PjjOPM+MD7P+91Pec95+YT3TXdXbuq9l77Xmvdt8xdj9fyxIsOMtMVrFgRoTctV4LIYS1urwdfQKJtvop9hyJ0L2h+Dd24NUQ0Ct0LNAzsY2HJzwFeetxONAZPveKsJz4BfH4Rrbbl7/0rwuEwHpfAkWNROrVXEw0rUJxqS28JJimFb38I0raDRK9uaq67sxqlApRKgaPHYviOZ5GINtYLFASBXNqRSzticpTt/E6IAGZXDx55ZBdbttdx9y0WMtMVbN0V5qEn3Rw/BjGhiuo1GZxwFlJAn2Z/j1mwUVQEK75NZcTYbRirR5OQE/hF1xnpHv6n4PDhw0QJYrUpmPuBhwtGGxqt1QDf/hjAXWLjx2Ve7r+94XVJknn9AzcrfguQnamkdVeJ44XHSKvtQq3yKA75GJGwgBk7BfSu72iJEaWQvdRRTQ5tgKTul94S49vPsxpJhNx9s5r+vTVccWMFLz+Rikaj4NM305l0eZyoowOdzt5DWmaC31dtxFOnQqdQMXe2nkunVZOWdmbVHDJq3OoKiHRNGuaYDyClVDG8owSiiqdedvLQnSk8cV8Kb37kZuykcvr21BIOyxw4GmHUUD2vPJXKhKmVJBKgVII/ILFvj0Audo6yhw50b5K8EQSBdG933vlwNTdNM3L3zVZ27gvjc+1n3YY4JBRo9HFmTtNx43WZ/LQqwOM3WlBFNDjlGmRkyjhWnzhXCxoMshmf7EaDlgRn5vYOEAyJ3HCNhRFDdSz8xkeNI87E8Up6dQvzy+q9RMIy+wr9bFiWW1/tff1kM/O/8rFqfZBJ40388nUuWo3AijUBXnnXRXlVnNumW3n+DSddOqrp1kXNu++HkV1ZfPq+n95DImz6qUHXMBqVeeFNJ0+/4uSJ+xq0Db9Y4mP8eY0TJF6/REZ6y1tPu00kFpMZM/aS0x6Dzl0687HwCZnkISMR1NTy4TwJR5WT3ftjRI50IDPa0IF4rNxJse4PVNower1I724aBAH69Wp+/g2FJALBf44dFCgoVu0nkXuAG6ca6NsznUOFtbz3YSnRzd3QV2aDDD6cBNvs5IkHU9l5IEBV2XqMtQXY4tkICDip4SQHaUtXAngx6E9vTfhPQ/e+PTi2qgIVapSoiOur6NtTwy1TrbTNV3HgSJR3P3Wz/3AYtVbg/YUenO4EkYjMw3em1F/ray838+p7bt59semaE4/LbPgjxO51Ofy+McRNM3/FUN0FF7Xk04l2dCFBgipK2M0GusoD0NV2oNawHcF8CDkYR1/TlRdfP8Rrzzddm13uBIUnY/y0Ksi0K82cPUTPu596ychovkKzOciyzN4925lwgYpRZwW4/pa1JAIGMs0+fH41s+bUEY5IZOdH2HtyHbmxzpRyHDM2rNiT5K0osO9ghM3bFKiVIuUUUSdXkU0blKgI6qoI2U/w2XNGXnq7hMCu7tCMoohWpaRj2+b3+LGYzI4DAS67Mc69t+SQlaFg36EoDzy9i907JSxGNa1bQ86ubOKJKK3a551REZ3b7WbUEB3PverksXtSmXyJiRPFcSqqYuj1IvsORVi7KcSsOQ7atlZz+3RL/fq18Y8gdz7q4Nbrk8mNqyaauGqiidGXlrLssxx0OpFwOKl93JLWuT1FQUVVnL7nluAttaIPd+Dtg1HaDIgRCEpYzSKHj8WY86aTm6+zYDErCIclPv/Ox6vvulCjIhxyU+uKU1wa4+6bbPToouHeWbUgSKctASAIAlJCgc8LipiBPvLZqAUNPtlNMUeJyiEihEkIUZ57Us/QAcm1964bbVx3i4P2znNRo2GXuJYu0gAAbIlsfl25l6qyEE88YqSgg5pjRTEefcpL0c40Okld2a74hUQiQZgwPbo35QMz0pSs+C6V4tIYw8cfJrVyMGZzjNycOLNudyE4ssn19k6eowBWUsmR27CXzcn9vCxjTRHYt28fvXs39RQ4U/z/Jj87d+78//tH/BcNKCsrIxSCK8Y1X/mgVAoMHiKSk5V0s9VqBdLSZa4YlyShFn3no1WOkgdubyB87r7Fwt23WJi3yMPyVX7unWylqCTGhwvd+Cq0nCiO0al98xvGo8djuIJBendvCGje/8SPoaYgSXz+DbmRbrw69xeGD1Fx8zQTq9bUUfxrLYXiTjT6yBlpeCz++n16dUug02g4sMZNqrcHcqA9jtIwHpy4KMXBSRIcI06cQnkfdVTSmgL0mFCk1TKwu8ys+/QMONXW8MMKPxpnq0bE558QBIFcuR2VFNNa7kQFRXSgO3X6QozqGLu96yiQ+qMXjOgx4ZGdWISmxJosyyhTnQwboqOyOo7bkyA7U8nyz7M576py+vYd1ORv/if4fAlEUSASkXjxbRefzs1oRHxCksB49G4bMx+tYda9qRR0VLPw7XTGX1fJNZc1zrTfNs2KKMK4KRW8NCsNg14gxSo22Uz9iVuvN7Jo4QmoSlbyepU13Dm55eqcay4z8cZHbixmBQP7KBj4TiY3359sn126IJvS8mQV1PLlP3DppVee1hiUlJQgINKNAfXnEpUjyawl55IgQZgAStToBSMuuZZi3/Zm2wwgeb1b5SooOe7BIqQQl2Pk5NHi8fl5Kox6JSFbiPdfSaVNvop357vr3+/UtrFGVY0j6VbXHCJRmRde9TG0v44ObVX1hh//RWMY9Aq02jgjz9KzbXeY9ZsjZOCniCO0pjNpZFPKsXqDHaWgQuPM58eVbsaf35iYz85UkNDWtagR65VdyIoYMx+r4Zc1QewWFXmZWr5bFmT8+XquvsTMkP46bnu4hmWfJbVvfKE4phY+r4zjdA6MoHalQDkRQrpquo6q5IrxIm984ERopkKvJZx/4fm8+vzrRIPppFk0PPOqMykUP1pPKCzz7TI/WelKPng5g77nlHLh1RUsX5RN/l/arTq0VbPgrQwuu76SkUP1TVqx4nGZUWc1n4gQBIGzB+vw+CQOH4vy+6YgI4bokWWZy6e4sJwckjQdOHW7Z5KHXc5gNxvoJPehjkpqxFJSbApqahNY263Hcrwdxw4HGXT26es7dujQgZBfICfcheBuFT2H7+DcERoqquJce7mFlb//c4ZcqxG4fboNtbrhuZRlmfKqGBu3xrFZFLRpJ1O+7zg5crtm1yrJUovNImKzKLhpioXZc10sfDujWYM3j09CqRTo2SW5vg7so+XepxwEgzIL326oej9yLIqoTDvt5KAsy7hrVVx7g4uVS1IxmGREh5IgLSdRIoTIy1FwqDBCICQxcqiee26yIioERpxfR9toX/awkZgcRUCghgriRDFgIoUMyjlBO7qhQcNuNqByqFnxYRtWfl9NXIwghdUE3Gmkd6zFrwtwsHIParQtmq8kzWBkMtOVdOwaw1nlpc6+D4siSrdu3U5rHP6T4Ha7yciWWbukFT/+GmDoBZVce6WBCecb8Pok3novxL5tWrKcfSkVN/D5t14mX5ok1297qIZe3bSs+DKnPikUCEpce+sBtu0O0yVPSfFRDZ29AxvNZSpBTYHcl91sJF3OQSWo8chOho+gEfG5ZUeIZ19zkmIVGdxPx1OvuIhGZAwGkZA6QSLbz6SzVaTZNezfH6R13dnsSqwlxaahTw81x4rPrHiiU8FADMqfKdp6BEVqLQ89JnDtFQ0Ve7WOOJddX0ksLjNpvIlvPsziREmMGfdU8+28bFq3UuH3J/B6JK6YVsvos7UM6KtCE0/GNAF8jTpJ/gpREBEDForL4tisIiqlwNuvNH+sJMm4TcdQtTnBRedriCcklq+IEq4pw+ROdpcYMBMiQJ3hGPkdm0o7/U/YtWMNHXMUdOusYc7jjZMwF49NjsXMx8LMW+Rl6Uo/oigQDkt4fAk+eyeTju0aYv+LxxgZdZaeQeeXEIvJFHRQM/lSMx997mHf5kx+XBngpXf8fPlhbiPZDLVaYNa9dq6+pZLi0hj5eSoOHY3y9Q8+li5oqCArPBHl22U+UqwKLmtBjuD3zSGCYU5bEgbA7/djTAtR5N5NJBom09sJm5zBr18UoxSUtKJNo3nILKTQKXQW+2PrOFwYpXMHNXnZKrbvDjdLgL4/30ddLbSRE/UFEH9FXI4hIdGnt4IVX2fU6/adNVDH9VebufKGvewJH0OpTtCth8xbL9uxWRWkpihADKPM28+Bw/sAgXNHqeimkNn1WxkOV4iRo8ae9jj8JyHFnE6aLKDDSNhSxrSLjcz5i+lg6zwVuVkKJk11otcp8LmUPHC7hdwsJdPuquKRmSkM7qdjUF8t0++oZd5nPqZPNtbPIaGQxO2P1HL9ZAtKpcA5Z+u5aUaYF17ZR9/w2PrEiAIlreiAXc7gMDtpT3es9gQTLg7w8zIFtuJ0fll6krmtvNx2g6m+c7GkLMYlU6vo1U1FPJ7smgOYepWZj789/fVv9+7d5GTBy08m57+flyg5/9IaghGJzxb7uPqSZLfSpm1hhkyK8eUXe+mVOLuRUWy23JqK4H5+WlFKwptCewpwt/+dPgO8BAIw4mwlV12ShkYjcu7ZevqPOERtsYBsrwZZQOXMwSqno4gaOHI8wsA+jZ+RDxa6mfuhmwdutXHdXxLvPbpo+PmLLCbfUs3azX4OnxTRaXzsDxfxxMQnzuh+SE9PZ90fIZ5/LJWJp4q1CjqqKeioZvRwA29+5OLrpT6MRgVLPsluFAMmJIHLxzXsFwpPRPl6qZ9ASGbl70EuOteAQiEQjf1zAsRqEamsTiAqBDStS0jIEtk5It//HOCqS0xcMNrAd8v9TL+rmlg8GQNNON/IG7PTuWeGnrXv5RIWAqT0OcK4sUZOFCel2KSWgqhm4PV6sabIdO1gwLe1N+pTkgImwUoX+gJJXeMd8lref13D8WMuXn/BSvcCNTrJggIFRfod9O4ZpbRwBymOHhgwk/CZCG3pxa1TjiFp/IhRPUbXADIEMw5VCWNGKSncdBidL5udOxMwtfnf5w9KSXkSNMTCOm598BixsI5W3l5NNZIFJe3l7pzgIGFtLblpAjU1Nac9Fv+E//am/y9DdnY2yEKjB/PvSEuD88/VE43KlJZKnDgp1dczfbHEx+3TrU3+RpZlOrVTsX0bvP9hGJ9HYPmiHNwRPy+/HmzkSvknJEnmrXleMvUpHC9q0GT6flm0ifDtnxAEAXsil+tu8lLjiHP37XpcOX+gtQaIJ6Qz0n511FbTtZMajQYkWzVxOY4gJDdlDqroSE96CWfRVzibAvrgoY4UkuYyJzlEel6YC0cbmTXHwWvvuXDUJTh2LIEYbFlz1ICJMAFOcBANGjytN/Pgyw6O7LazfJmOUKeNbFf8gphazRF2IclNK/tc+pNcfKGKR2baKSqNcf9tKUy+1IxeL9KlowZJOjOmq7S0lIwMFSajwIefeTDohSatG39i5FA9ZZUJ3vjIxaXTK3B7Jdq1VlFU2jRNd8t1VtweiYuvLefS6ZXYrC1PBxazAlHVcK6CQBPNuL9CoRD4+y015/FU9h2KcuVNVeh1ImNG6Nm44bf/4ewbMO/DeeTSttE9VEERreiAQlCiFjSYhRR0JIWybUIaclhHRVXLemLljiAyEg71SSqy1hEX/9llUYmK9HSBC85NOsEXnojh8TZf3fnKO24KjyYNVf6OT+ZHsZcOYcIkN18v9eF2/Zf9bA6xhAqbRWTbrgjXTAmAK51C9tGWLqQI6ViEFERETrCfxKlnMcXXkQcfDbJzb+MqmuraBJIywhFhZ5P5Li7HcWXs5t47DXz9TRRFeXuEXcMp/3kgz92dQv8RNZSUxWidp6JjWzU794b5Y2eY1nkKThg3E5MbepAlWeKEfAgtOvSCEZ1gwCKkkBkuYP9mM2cN0KJUKdi8cfNpj4NKpeK1915hn2oDegMsnpfNbdMtVFQlCAQl5j6bxuvPpqFUCogKmS4d1Y2Izz8higL33Wrjo888jV4vLY8higL/NDUlJBg+SEd6qoLX3nfzxJw6VvwWJFRpb+KCC0niJIM8jrMPAxYGSOfSvnYMKe4COubrUOaWYxJMIJy+BjSAHFdglK1YE5nklY1h0Zcx4glOudYntTSbQygkEY/LTYjPMVdUkJmm5NuPs1n9bS5ffZTJgMtPUGnd0eQ+Ccp+zFl+Zs918tAdNrp00jC4n5YZ99TUGwnF4zLf/Ojj4msrUCmTLeULF/sIhSRcbonSsjjfz8+ub4MrLo1x2fWVpNhP39lUFEUkQSJxuDvdB9VQXpGgmKNUUtzsWg7gSynkhafNvP1CKsMH6Wibr+KuWY6kbqicNL5rS1d2sI69bEEAjJjx4mYbv+GkhjSysAh2DFjoxkCyaUdW7RDyqkeS7xlKF6EviZMdycmDVDKIEERqIbPjwcmgAckx6F6goTRtPS+8KJCVKf7LWpv+X0J+fj69e2iwpyi47goTBrWat98LMfHaWmZcJ3P8525YHF2oSdlFp24x1m8Jcdn1Fbw1L6k1cNOUxqYeBr3I1x9lkZaqYOoVFtIi7ZpN4giCQA5tqKIEgIixmisvbyDZtu4K89zrTj57O5MFb2Xx+jPpfPNhFl06qamoitO2rYjSGGL+V146tFUiKhKU2zchKOIsWRYixSZSXnlmFY89evRl8CAF1dojjL8iypRJDaRFIpFsU1z2eQ5mk0hmhoKrbqmiQ9tk+/3Z4ypo3auE3M611GztSMWqPsx7Mp9rpgZwhk7fZEeW4YefIhSXNY6tvL4Ez7xax5hJZTz8bB2PPWRg25pMnnjAxjMP29mxNovp93iosu0EIIgPj/kYCUsVF487M0kkj8dDIOjn+59CSaf3ZvDRIi/lVXGUSvh2XhZLF2Tz3MN2zhqga0R8/gmDXuSRu+z1BkeiAP17ablkeiX7Dke4frKpxdhvxmQzj8x2MH1mFZddX8FHr6bXV0odLoxy20M1vPZ0GnWuBEXN6LxGIhLPv+5EoRRJJE7f5CMcDnHXbTq8SgcDGEU2bdEJydbJHLlts39jEEyo4mbuecSDLMs8/YCdh59zsHp9w34oGpV59xMvc9/z1e8rmsNJDpGeLvPJW6lN3JpFUeDD19LJ6uDl159NfPWpnbRUJZIkc+BolDumW3jpaRu7N6ZTcSSL+e+m8ulbaQy7yENUDJL4B43v/2QEggEkEoiCiNUKT97fUKAjyzIzH3QxeRLYy4ZgLzyHYz/05dorZWY952XhWxk8+5oTgBpHAjFk4YXZCXqMKOHG+6q58d5qJk6r5JILjUwa30DS33CNhXSrpklFOIBBMKNGSyVFmEwCzz9qp317gRABcpwDmf9yBj0HOzjnYgcDR9Vw4YURjhcKjDxLx6tPp9bPX6IArVvln/Y4rFzxHQ/eYQXgmlsrufG+Grr2EHh7ThqvPp1Gv15aCjqqufFaCytXR2kndG1EfP6JrFBXDh0UEFypVKVvZvYjKbz9io1P37Mx9SpT/X2t0YhcN0VNxwsOsuhbiYWL4wyffpjSjN/RuFrx5IvO+s8MhSSGjy9l3+EI2RlKpkxqGusJgsDLT6YyoLeWi8bq6DfKQ8cCiaKTR097DCC5PobCMhPOb97Y58ZrLZwoinH79dZm+RVBSMZuN99fzZy3XAwdoOW9FzMoLo1x3pXlHD4WRaVM+nY0h8ITUcor4wwfrOWxJ2W2r0tn3c/pVNXGCYYkrGYFoihw2UUmvv04m6ULsvlxYQ7XX20hza5AoZKwCHYyaEVdkY3d+yMs/MaL0x1Hr7WdNneiVCoxGgTqakUscvMVxKKgwIiFVGdPfl+SwuffBDhZEscT97BH9yudBtbSsRNkdfSSMXo7rg6/EVP6k5JHnp5k1Qwlw90bw6nYPZJSzIdz7Qy6sBaf7QjrN8ZwuZsfpyfmOJErWhMigE+s4/lHU9HGW5YjMwlWEho/ao3M4P46wuEz745odgz+JZ/yX/zL0Lp1a0JBocnG/a/YfyRKl45qnn/dQzAkoxBFFnydFEgWRaFJ5VokInHBZQ5um6olzzEM79qhLH6lLSPP93DDNC0Hj8SY+ZCLcLhhk+IPSFx1Yw2qks5oBT3BUMMCLCWSxhUtQUSBztWaN9/3k2ZXYLFJdO+iJh4/M12nnLzWtGmlYtESP6+9YKQ8bQMuuRYnNRTQp9EEbhZs9GQIbuo4zgEUgkhwZy8+eCqX4iNajh6Lc/esWr792UNE5WnxOwN48eBEgw5jnpO1P6cyaaIx6YDeWcMvS9LYvsFGx25xpt8gs1+/mjplCWE5iEd2UmnfSvsRRcyeZSE/T4XD2Xjjd7Ikhs3WcmticzAYDKSlKBjST8cr77qaNSr6E4KQJEbffTGD5x5OZcrtVajVyUXo73C6EgSDEg/clsLIoTr27G9ZWL2qJo4cbQiUDTE7n3zRsij3Dz/7GT2scSubxawgN1vJo3elMPnWKi4eY8DnO31hb2edCz2NqwX+JLwBHHIlu+WN7GI9O1nHXnkLZtnG+wuav95Hj0dxeWPYsgOMu6WUnRtTEEUZf6D5zfqJ4hhht5Y+PRrG4Yn7kudSVdOwAZIkmY8/9/Hj11p0B4dz03SZd+c1VLd98Z2fmuNmTIINY0VPZj7oxuls2ZX2PxkajR6LWcFt93iRa7NQo0VGxio0LOod6EFcEeRk2irKM36nMms9+fkCc950MnFqBfc9Wcu5l5dx7W1VqEQlcTnGQcNv1CqLccm11OgPU5W3hvfe0vLmO2Hae4eTE+1aT1ymBTtjOj6USyY7kWWZ4YN1rFgT4PaHaygtUiCpA+xW/cZOYQ2FxvVsF35Di452NM3em5wdeeeDEJlpSspOttAv3wJ69+5Nlz6ZVLtCRCISXTtpuGmKhWlXWupNReqcCWpqJc45u2Upif69tBw82vCsx2IyDzzjYMRQHSvWNF85KcsyG7eF6NRBjVYjsuidDOZ/FmXqrU5UruYNfwBSyUKPiXQhKa8hCALZcnuO7bIwfLhIXOPD6Th+RuOAmCAkJp8nn6aKUSOVxBMgycnN9zOvOpslAGfNqePiMY0D43mfexg+WMc7czJoc0qLs00rFZ+8kcHEqV4qNMnNriRL1IglFBrX44uGuHKCqb7y7bbpVm6aYuHZ15yMu7acrsOLee8TN0s+yWLV4jx2rW6FRi0wbkoFNY4EgggXXF3OfU/WcsUNlTz0nINZ96ZQVXnktIdAo9Egy3GOshejpy29IufQXxhJPh05yPb6RAAkr12d9jid+3vo00PLeaMMbNkR5trLzRj1Arv2henQQcQve/HjwU46vTmLLCGfFCGDNkJnejMMgAjhZBISmjV5AUiNtWL3Lplc2pNJK05wsJlkQwxv5h4evDtJmh84FOOlZ81cNFaP1y+dkTzOfwpEUaRrp+TaIwgCX35qQ2uIs2F5JtfMiJEzch8Fl+5i3ucJfvgijfdeyqBrRx1z3nBzWzMJcUh2El19iYmVv4UJaRxUtvoVX5dVVOT9So3xAAk5uS7pMRLmVBJPEoj+hZCZPdfJp3Mz6/Vj65wJJt1YyaQJJnb/1opfv8llz5p8Hr3Lzs331/LsYzYWL9bx4AMaFiz2sHVXGCl2Zhuazp07s3JNmKGDldx7a/LcDh6JcPEVDrr3d9FvsI+h5zqIBBV06ajmrhutPP1KHTXlarKrh+GtNtDGnI4m3U1U68KWyCanZhieSICwHEKPEZ/sbva7ZVlG0nsQkFn9q8TajSGOHk/Op15fgstnVNGji4YJ5xno0VXDjMlNtVnvuMFMVkEdAdlHQF9Bn6FBdCYVl1xyZuSny+UiFpGRqrOYfmctiUTj52z9lhCLf/Qx8wYr06+y1BMYB47GuOCc5kkCgFFn6fD4ZKZfbebd+W48XolQSGbZLwHyc1t+Ntu0UhMKyzw8M4WXnkxj8q3VfLHER0lZjLtn1fLpG5m0a63mzdnpzLi7mq9+8BGNysiyzLrNSeO9UcN09OuhYvXqX097HIxGEytXxcgLd6uXQ/oTf///X6FBy6FdGi6eXMWib33YDDoem+2i35hS+o0poceIEj79ws9XH9tZ8kUqfoWDA/I2vLKLuBzDIzvZL/+BEhV6S6xFYxuLWYEUUzD6PB9Xz6jD55d49T03oqxApVQy834fo87z0q2/g8un1HHkWJRZD5jJSlewb/f+0x6H/yQcO3aYUo5ToztMbrayUSfcosUBfl+SQo5zIEbBgiiIGAUz2c6BbFqWypJlYVrlKNl7IMLEaxw4nHHaFkSY/WgKmWkKHr8nhRVf5nDh354Rq0VEaKby90/YyaBaKObWaUmN4SceMeJI3YmMTGqwA7ryLtQVphEuzsFVo8EipzJ7ToRvlzbEXR8u9NClW9/THodoxEu71ipm3F1Nj64ali7IJiNNyXmjGhs7VlZKuGoVpMRbLlxKkTPxKKtJSYtT0LFlObw+PTQM7JesquzWWcPjD5gYPxFOaLexfUeMm+6rxueXuOrmSnKzlNx/Swqd2qtbJPCyM5VIMrz9QgY9umi4dbqFTeu/xu12n/Y4BINBcjKVLX6HRiMSjsgMaKayu19PDb9vCvHYC3WMGKrno1czGDFET69uGmbeaOPL97O4+/FabrzWwm0P1xCJNN4j+gMSN9xTzevPpFHnlDhnuIH9hyP8tCqAQgSdTuD3jS13Jf20KoBHrKZWeyypHVzXio8XBvj6Bx/EVQwees5pj4PRaMRsViAg/CNhKqJAQiLN14W57wR55xM3S79Io2R/Fuedo8flkXjnhTTq/CHGTRBRaSQcVDX7WTEhjNmk4L3XbCxaLNKxk8CYKyo4cqxhn+EPSNz9mIMtm5L/l0jQuUeMgg7/s65rbraC9KwELrdEdXX1aY/FP+G/6fX/ZdBoNNQ6Je561Mma77OaZFhXrPGTYhO5+W4X+zZYCLjDjBmj5OfVfq67wlwfSPz1pr/1XjfO7QVkxnLqWz9SErlYq7L4/rt1SHKcr79K8NPqMtq0UpJIQGWZAoujK/ZYDsWW1XRo09DeXVAgsv9QbSMDoL/CjYNu0kBW/15Kfn4QWU6aM5xp/vLKq27lmVcmEonIvPyui48+TOH623bQqrxvk4c6IHvx2Y+SqgmjkDQYHHqs8VTEWDpyVRvWL9/G03PiXHyenl5DypDKOjRpfZdlmZMcpidDCKgcTJ2hw2ZVsHNvmDlvuYjFkhUFFVVxFAoorogyYKjA2YOK2b7jOKl2kRun6+jWOZmB9AckVH95wmoccQqPSng8njMy+unXrx9PVMYY0FtDilVkx55wi/IBVTVxDPrk6507qLnsYiMvveWisjpOKAyiCBPON3LFxUbunlXLy0+lMXJokqS88qZKCk9EmxX+fu5lH5rqBomLoKkcY1zi941BRgxtTHIWlcb4aVWAn79ousjG48lWh4vONfDb+iAaTcsB+N8hKCCgrCMl0XDfiYhIJCiTj+MX3HSV+6MSkr8/Ioc4KG/j8298nD/awKC+DYTQ8aIoE6ZUkp2poHc3LU88mNygTLvSzM331bDwncZtrJGIxI13utDUdqXGsbf+9UF9dTzzoJ27HqulrCJBilHHyaIEKlc2Od4CREEk1zmIF1/6HY3ewy9rguzYIdO6bmxS10RO45BHhUb3X3fj5iAllJiNCvadVBPTlWAzqdA6NI0mE0EQaB/vSxkbePQxBVdMMKBQJAPhdZuDTL/VQ7wqix6jqgifyKcbBRSZVnPV9CICAYEe3RWMG5vG5u1hwhVpWJshdXSCAV91FqvX+amuTfDhQh/6unZkhwvIOmWo5qSWo8HtZMvtyBZaN3s+WvRUVkkEAjJ1Lmezx/wT/H4XVovInLdczLrX3ug9WZa591E3siON4tKm1cZ/orI6Tjgis2NPmN0HInzxnY9bp1k5e7COy66vYGBvLan2xnPj3A/cnDfSwI8rA5x7tp6rb6kmoYigN4ok/LEWJ/c4MRQ03SyYXR2pqNiOyR4hEjkzkw9BGaNEPIwyocSbtYsv57Viyu2VfPW9jwfvSOHgkSiTb63izhlWCjqo+fgLL/O/8mK3KdDpBNZsKueWqVYuPMfAZ9/6WNHMPAXwyEwbP/x8nB3FxaTYRM4fo2LGdXasZpEb7q3hkguNmE3JcxvQW8uA3lquuamGAb0VjVraNRqRKVeYad9Gxey5ThLxJEk7qK+O1BQFKbbk/fPCW47THgNZlhEVMtmJfPKFBg3pbKE1SlnFTtZh1mixmVRENW4mjlPz1CPJ+0UQBIwGkXhcZvrVFuZ+6CIhyhxhJyDUm6/8FSpBTRu5gHKOk0NbtPyzRqMY1yWJblpTJB9hF+vJoTVqWUfc6CBiK2PeWyZa5aqoqolz4HCUQX1S+Op7H/G4fEbGiP8pMJlM7N7fsE4Y9BAnztZdYR69twXzo+8iqAQVuVkth/p5OSrem+9h7ltGLjgn2TopSTKLf3Qza9Z6cmuGEcSPluQ1MQZz+PDjCsaONLB+SxCXO8GegxGGD9KhVAo897qTJ++3M6R/wzUURYFJE0wkJJn9hyKMHmajW+ckMThsXCmJ2Jm1vRcUFKBQmaio8pBqV7Btd5hrpwZIrx5E3iljIUmWqCo/xswHi1j1fRr3PelArm1NRcofXDBUzV23RkmzK1izoZrX3jxBuM7Msw8YePOtTaRX9eA4B+guD2rS5lxjPED37gIXXOKGqnw8qkLGXFHBuDEmQtE4Q/ppeGueG5tV5ObrrC2ew503G7h+73o0hiibtigYNeZcjMbTN/mBZJWP2axAWWlh9XI/XXeUMnaUjqwMBb+uTVZdW82K+jbQP6HXCXh8LZf5e7wSep3ATdda2bI9zOxHU5FlmdserGHLjjBjRjQft+3eH2bEEB0d2qo5eDSKUgHf/+w/VZwhk52ZvA9b56lY8mk2ny32cvkNlcTjMuWVcXp31zD+PBPvL3CzYd2PjBlz3mmNQzweZ8eOBD2ljCYyGwk53iIBGha9nD8uzprf4Pi6dFITeSiQCaiKMbWtYN1Se72pnizLtOnkJ3owm2pKiRBCi562dCFOnJDwz8ZEKkFFTtUwji93kr96GykpMj6fxGN3a0j39iPnVNxaWeZj/N7tfPKhHrU+htv/X7f35lBeXInWHOfcK/38sadxAPLGOyHSfAOblVxJ9RXw9vu/MeY8BRddU8HwAQbGjJapqRNYvS5EaUW83pz179i2OwIhHQHZhxJlkwrKGFFMSiM52cn4s0cXDc/NjnPfo7+iVEtMmqjnovO1eLwJ3njPT/F+K+llI3n80S3Y7SG02uR3PPTk6Us+tGrdmc3b13P0RIwPXsng0ecdnDs8uT77AxJXTnNSctiAqrYjCo78Y+ESkkhNzMHQ9hqOF8WarQwHOFQYJStTSSIhc/n0alb9KqOSNWiwoMfId9+V8P3yIvLzlLz7oh29TsTtaXm+kWWZ2KmW8jtnWBl/XSWP3mXhk4/f5u57Hj2tcdBqtTjd//wdkZCSsooYBR0bn5deL9KjQM3WXSFeeKxptWSqXcHNUy0cLowyfLCWoReXcuFoAz27aTlcGGXNxiDPPJSK3ZYkWG95sIb8XCWD+mrp10vDWx+5sVoUTL/aUj8H/ok6Z4JVa4Ps3ZzFl0uqeOmlEvQ1nfl2mZ9W+QIVJfDQww+f1hgAhEIhQiGJ7u0FKk5466sz/z4Wfjxo0SMKIjUVCgz6BL1OGTTfNt2KqIANW8NcMc7M48+66R46l11soFIuQo0WOxnYycQt1hCSQqzdFGTkWQZ6dNHww6I0jh6P8sq7LkrK43g8Eu4qHfq6jmRFNRxiJz5tKd/MSSUnS4msc7UoR+aXPRQUiEyZbOem+6vpPfhf4/b+38rP/4UQgap9GQw7v4bf1geIRCQOF0a58MpKptzoZN1yDceX9SLL0xctBorWtqdnZxMTplYSiSSSruBvOHn1PRc794bYsgmszbSpi4ICc003jGYBq0FL2/ILkTaPRtx6DvmVY7DGcnAqS5GUEW59qIZZc+q47PoK1m/3UqrdU18V8FdUy2UYMaMguaH7Yomf915Kp6IqTkbqmVVzdOnShQOFyfbp7RvV3HBzEI8bTFgbHefUH8MweCsLvpIo3JHDH2ttTLq/iNL0tfWt8pmuPrzwagCVSmD2U3oOqDcQkRsIgrgc4yhJjbISCklYajjvHA0bt4Z48mUnc59N47tPspn/ZiYrvszh4jFGImE4XBhjxrUGFs1L4Y0XrXTr3JDFWPiNl0svSgadFVVxLr6mEleVjhefe+mMxiEejxMMyZwsiROJwiUXGvn826Y6ebIs89zrTm68tmEjdNVEMyqVwGtPp7N0QTaL3skkHJboNbqYswdr64nPWkeci8cYuO6OKtZsCNRX6vj8Eg8/W8fvywzY5Iz674mkFPPle5nMuMvB9bc52bIjxO79ER56po7pd1Xz0asZ9do2f+JEcYysDMWp32VixZogOTmnr3FVUrIPl7aYhBxHkiWq5TJkZEo4hkOooEDuV098AmgEHT3ls/A5tdxwbzVjrijjqpsrmXBdBZddX8nFY/WEwvDgHQ3EflUlrFktMHB0NZ9942PLjhBvz/PQa2QZ7l2diRLh6BEBn79hke3dXcuMayx4j+ThWzuUrOJzSPN1rZ/IBUHA7u3Mw4/72b9TjbNWpIRC4nIMQRAQEYn9t+u9WagFE5s2xzFkeZn7soFdW2zYM5sSxaKgIKf2LJ58UEXnISUMGFNK/zGl3HCnC1NNAbqUEEcOi+RI7ZOmFVUD+XRBlNb5Ci4YrSeRkHn1LT9aT26Lv0XryeGWuzx8sNCN0dWG3Ei3+gSKIAjYhXR6JIZRzgmCcvPai37BRW6uiNMJWt3pO1kCvPfe2/TvGWbDj3nU1iWYMKWC7bvDOF0J1m0JMXpiJb+uSpAtd2DFbyHi8eYZydff9XNsYxY3XKXjpUeNlB/TM/tVD6MmVnD8qIIhY6p57FkX67eE+HaZj8tnVFDnSnDBaD2fLfZy/5MO9h9IsOjdDDq0UxBKOdnib65UHCedpmuPGi1V1Qk6dxJxt9Ae0xLMJhWmND+h9lu5eKwelUrgo1czmP+1lyPHojxwewpPP2Bn2S8Bxk2pYM+BCBt+zGP1t7ks+yyHL97L4qdfA3yw0I1O27KAvVYr0rqVggGDJVq1jXPfHWa6F2jIy1Hx5P0pTJhayUtvOdm8PcS3P/o5+8Jqtu4JMvsRe7OfN6S/DpdbwuVKsPAbL6UVcVJsDfePWnn61d+CIKBWacijfZP30oUc+jECtcXP599I7N6UyrOPW+oTqbIsc7Ikxq0PVnO8OMqadSF+WgYCSjToWmw/spKKFzcqNIRouT1YRgax4RltLXQijw6cYD8nNDtwaYvp11tBZoaSA0cinHeJA6VCwYo1QWbPdeILJM5IHuc/BaIosv9AjIqqOKXlMUZMLOeh2+28+ZGbYLDpAvLZN15qy7SYQ63YubdlOZeNf4S46yYrF55raGi9FAWuGG/kqafUOIxHKOMEmSTNINRo2bIzxNkTSnlvvge1oObmO9207VXBs685OHAk0oj4/CuuGGdqVF2eYlMw6z47KhVEo6dP8hgMBvr3H43VquDYySi33e0lu/qsekd1SGpzZsc7Uns4nTUbwnQrUBO2lvLUY3o++8BOv15a8vNUTL3KyOZVaZhaObh4rIElX5lJGbQXvS3EDnE1ZRzDJ7uplSvYJaylSqrg0K+t0Vd2RdehiCED1YR8CpZ/ms7ajUEKT8ZYviiHTu3UpLQgT/TnueusEWRB4sWnrZhMZ7YeAKxbt44h/bUErMeRQwZaFV3E+o+78tarIkdPhNGeau/8+/M0doSeH1a0/Ax/ttjHZReZMBlFYqemJUEQeGN2Ot8s9RNo5n5LJGSef8PF5EvNrN0U5KsffKz8Kpe3ZqcxbqyBgg6NCQeTUeSWqVZ+mJ/NT5/n0CpXRY0jwa59YXbvD6NSNU+8NIfdu3cgn/r3V2SQSzlFzf5NQPaS2ybGDz8kyK4eRiupAL1gxCCYyI93Q31kIJde46o/XhAEln6Vgid9H0p1glZ0II0cyjnJCQ4S85ioqGp+Dg8EJaoqRBSCEivptBY7cseNJsZdpCOicVOc+jsnc36iJHcF7sxd6BxtuelOD75whPYd2p32OPwnIZGI06a1kt2HQgQCUiO5G79H0SLhrRAUhH0qNm8Lcf5oHbXuGL26a3n4ThtXTjRx7GSMA0eazpc+f4Kb7qvGkO2k82U7MA/fTFnmGrxiQ9KyhnIyYx1Y9VvD+jdmlI78djHWLU/nmUetDOyjZcwIA8u+zODeR2M4bPvIqhvA9FvczJ7rRI4rWLt27WmPw4QJV/HcXBfnnK1n7KRyqmoSJE49nldc58SxqTtZjkGkCllYScVJy5qJLhyYEilkZSj5YKGn2Q6aeFzm40UeyqpiZBeUs+/XHPrKI+knjKQdXQmILjp0FDhvtI40u4JO7dWk2hV4/VKLEmFrNoYY1DdJvGm1IkaDwNABWg4d2Hba46BUKglHNew/3Pxat3JNEKUnjRffdjf7vkoFY85uuRhn3Bgjb3/iYd/BKIP6aPluuZ/5X3no31vDss+yKa+Mce3tVTjqErz5XBpvzk5n8qVm7r8thTmzUnG6E4y6tIxPv/IQDktEo0l5pEk3VvLaM2kYDAquv8bEB+/q8Wbs45qrtFRUJ9Aa47hcrhZ/198Ri8WIxmR694Uj7G5WdqicE6SSVR/rBcLxRuabANMmmVmy3M/UK00YzBJ72USmkEN7utOKDvgEN1uEFdSlb6dzR5EHnqlr1BHSsZ2a91/O4Kn77XjLUsirGo09locaDSmpCTKz4dKpNXQdVow/Gua4sK/J75TkBM603Tz2gIGzBuoQEJKmp/8C/Lfy838Z/vgj2UIhRAwo93Vm8g1rEOMBwiGRbKkzrdDhw8Ux9tFO7oqMTEo0n11bTzLtOiNf/RCg8ESUK8aZCIZk3vzIQ0wWSbQg1G2RUynyKHjmUXjl1XVYHF2xYE+2cZuPkdGlho1fZVPjiONwSsy8wcqhwghTbq9me8VqWkmdsZFGlAiVFBMnRgF9cShLqKoM8uEDaQzorWNAby2bt595dVuvXkPZvXM16cp0aqrcaLEQJoiRJMHnk91k9Cnix68aNFMsZgUP3Gmhf58QM2/eSZZzAApBScilw+1J0LmjCq0hyOHobiJyMGnKAOTQhjQhm2q5jLrEftweK0+/4mTxvKxGDsgKhcBt062UVsTYu0vkokl1/LDI3kiH85e1AeZ+4Gb4YC1LlicdwLt20FG4R+TovmOEw+HTdvbdunULHdqq6d1dQzQqs3NvmG+W+jl0NModM6xkpCk4cCTKy++46NZZU09oAui0AjlZyvpsk16frEZok6/ilzVBAkGJ6be6OLBHidqbQUwwc91tRbRtq8BiViDL0CZXhWh1UaPaiiArCChcmE3JSlJjLI2D33Xilt9KQZCIefKw9zxJ2t8qx/wBiSm3V/HeS8mqTaNBQJIhK7t5PabmEI2EScmMcKhyDaGAkkxa0YqOHGArneSmYsmQ3ADZI62Jx45g0AvcOSNJUI+cWMZjd9v4aVWAnFNVMbv2hZn3voKuvnNJHIrz6v0loA0iBLPQxzSUcgKQaV3dg4mT97P0i9R6iYkjhXGU/tR6cem/wyhbUQfSyQn2I1uWcVDJXjbTQe5Bgjhq5X8rnZpDwO9HpxfYsCy73oxr8GCRA985sNA4Q+tTV9Gqh5tP386tv6Z1zgS3PXAUUSFRclKJsiKZgDEIJrRlI3nj0SJefrEcGaipg9ZIJOQEDioIE0SDnjSyUQjJFpFEVTZVtX5MieaNXAyCCYNsYT9b6S4PbLQZl2UZt/0QW3eF8HolcvLPbLP71aJ32LTMTiIB69fKqE70Zcb2cmR1EDFswuTpTi4hSjhGelTJdXdUMe+1jHpyT5Zlvv4+yM8/KGkd7YUQO3UCNbC7eiNd6Y8aN05qeO+jMn5c7WXEEB1XXWJiwx8hps6spvCQgnxjBhmdXNxya5RIXQ4+sQ6RQvLo0Oj3upWV+MRaOkn9mpyLX3QSDMc4dFCBP1B0RuOgVIqIKpnZj9vYfyhJmBgMClZ+mcMFV5czbJCOSeNN9OyqYe3mEJ/MbVzFbTKKvPV8GhdeXUH0LwRxKCTx1VI/y37xE0/A4L5aqmoT5GUr6dlFxbgpFQzqq+G8UUaqahIEXSo+nKtj0ZtG5KiakN1Lp86qFqtGAHp1U+N0xxnaX8frH7gw6AUG9dURCEotym20BI3S0OIGTxAExIgBe4oClarxjbpmYxBRVvD7KiXLv4/ii2gwY6UNXSgnWb0kyRJOZRkxexmSLOGv05JIJE2TPNQhI7do+FchHicjJ0GwxI9eMFIun8SNg97yCLRRPdRB4VI3/X/ajtkgUuuVMKVEeOiJOO++ZueBp2oJBoPo9f+aDP//K4hGozhqBc65tBylSmbus2lceK6RHl00jJtSwc1TLYwaqsfjk3h3no+PF4ToIA1G7dXw5OyNjPhJ10jzE5JJz1/XBXn92VbNfudlFxt44oWT2C1KioIbSMQFbOlRjFKcgT3MfPtDBJ1OJtWuxOeT+eD9BN16t0xcK5VCk/vxkguMPPBk3RlLHdz/4GyuunIP9zxRTMSRhk1oniyz+zrx2lubiIsJUjMkpl7VtEpWrxd5+Uk7H33u5ekH7axYkorPL1FTG+e39VVs2lLK98sDpJp06BUmIspihg1T8NIzaeh1Av3PqaDwcDl5SoE3nktHpRLo3V3L+i0henVrfp7/dW2Qay41M2SAll9/D1JZcWYyKAA/Lv0avUoiGJNoRzKxl0YWadEsyhW/sXShjcEXlDX5O4tZQf+eGl5+x8l9tzZ+hn/fFGT/4QhPPZBC4YkomWkNsZxSKXDTFAvnXl7GR69m1Et/lJTFePT5OkJBiW27w7y3wMPbz6cx87EaHE6J7gUq9h9uTG7LssymbWG+WOKjti5BTW0ck1Fkyc8BonHo0evs0x4HR40HrSGOM1ZOarxBOzmDPPazFaWcjBf/3Ox7ZCdH2UMblUyuIr/ROv0njIKFqlJbIxOk9FQlE8Yr+fGnSo67q4gGVbSiA23pyuHq7cy4q5YfP89s1LEnyzJ3PeTG4GhYH23BNiz+rpj1K9MZP6Uco1Fk1j3pdGqvxuVO8NaHRXzyeYI6b5whw5vOsf8FaI1xJIXER69mcawoxi0P1rDwrcxk0YXwz2tpNJGgrCKBTivy0+fZ9YUaeTkqfv0mhwuvruC26VauOiV5tnNvmGtvr+KNZ9MYPbzhXnF7Eoy7aheevb3wJjyYsZJGNj8tP8QDM+OkpSr5/FsfN1zbIE30V0y9ysgHH9ciuARUko77blFz1fVO1q5dwzXXXHNa42C1WgmGRFb+FmDpghwEAW68r5oh/bSUHTGSJSX3XD6cKLLLqPFXYfXam8QOVXIxgqxARmDlqhjTp+i49wkHTz9ox2hIPjdOV4KbH6gmEJBYtzZOXqQHdvJASCYTjrEfpaSlZq+N8iNuJJ2PlWsCXHqRiftusTHjnhoWvpXRKOFcWh5j9utOFr3X0C0Tjsh4fQks1jO792+8eRaXX/8I38/PamTi/MfOMHffF0SpMtKhrZIX3nBy3622+usejcp8uyzADdc230EByee4S0c1773UUAT03nwPMx+rJcUqYjUriMdlLr3IWK+3//m3ya6jsSMNPHm/nZ9+9fPiWy5efNNFuzYqzhtp4NuPs7CYG+bY4UN0pGY5ePC2LFatDeF0S9TV1dG+fdNEd3MwmUyEQhIffeZBFOzsljeSK7fFQgoRQpRzEgGRTvQCICQHkJEZM97J1VdoeeXZ5LhotSJKpYBGDd46FT0YkJSdOzW1taULmXIrItbNrPw6jSU/+RgxsZSnH7Qz6iw9Hq/EB/P9fPJxnOzas0AAt7oUY8/D/PJyOp1PJcO27Q5z00wXx51FhBUOrKE8THIKcbWPoP04c54z0KWThqLSGFKCf5kZ5n/Jz/9lqKioQIESB5XoTFEUClD6Uugq9anfwNnJIEduy242kkpywlC6sli87AjffZJN2/yGIPKc4Xq+X+5n1gM7yHIOaPJ9MjKJhMxPv/vIL5DQKnZTUSkTicq8/oKZUcOSpKLLI7FlR4gdewXOH6UnM11Bu1yR/Vsq8OBEgZIs8jELNsJykFh2IV++nsb8r3xcNMbAtZebWb3hzLUa9HoNoZCM3lJLx3A/DrOLIo7QjeS5BFKPMu9ZS7PE18izdJiza4nXxZIC1bLAhwt9vPupG4VKi8kexlsXpAM9sf1FQzBDyEXnMvDMy3/QvUDdiPj8K+643sa8T6oJ7unBsFFHadUxTKeOSo4ej9K5vZrNy/MIhmRMRgGzScE5l1bQim4EIm58Pt9pk5/zP3kNjVrgvltTuGhyOTOuMTP+PCOr14e4e1Yt+w9HGXWWjvtutTWqPIUkCetsprJq7AgDr7zjYuwltcQP9CQnkVH/njJqZvIlpY0WAlmWKS6LE4vJ7D2g5ZHnAygVkCCOWbBh9jTomHr2meh/9j7GXaSmZ8+kbMBPq4Ik4hLzv/Iy8wYr2/dEiCckotGW3Yn/jkTcRCDoQFQI9OasetFxPQYMcsumKfqEFXOahiWfJjNGm7YmySeTSYksQ3VtnIw0Jc+/HCClrj+CIKBERVq0HfwZrwtwQt6PEjXRhIR3R1f6Dz9E//4K8nJFfljpISa07FodIojmVNtgcoOSjVrWcIBt6CxhLMbTl0H4T4Ks9HL15dp64hPgxactnLN7J64TvbDKyTbNhBwnkLOX9V9mNRIzt6coWPRBGuOnVNC9m5qd+2uxnpLrUAhKjKEsfCEdIiKy4iBV+oOcDApkkIeZFIL42MNGcuS2uKglhzYYExb2spkMORet0JSg0WMii3wK2UdHuQceZTUxIrioRYiG0PhEbppuYMnKlrWH/45oNIpeG8NmVbB4qR+xuhUpQjq4/yI9IoAOAxVyEWGHiayMMD2HV9C7qx6LGTbtCqCozSXX3aPRfFknV6HDgEpQk0I6KaRTq1Ax9eoqRBGKSuJcOcFM0KNE2tWNwvB2zDsHkCPb8cgOpIwq4sqj7PUcxxZqjSApiVrLSc+LkFnYVA9UlmUq9QfRxiRSK/tRpTgzTTMZC+kpQYb00/HxogbN4LwcFddcZsJkUrBtd4Sd+8LcdaO1+aSIKDD5UhNPvOyg8EQUnVZg2sxqJl9mZsGbmWg0Ar+sDfDF9zJnDdTRp7sWj09i78EIkYiPxT+EydSlYPLno0SF03SEm6brWLclqcf6d9OLP1Fdm6BDWzXlVQm8PonZc50sXZDD2x+7UZ2BBAiAyWJG9jcvfwJQ6w1y+Yw6LCYRu1XFwQMCLoeIwxVHn0ijPd3QCnokOUGxcJRS+RhBfITkILVZm7h+mobevZTcdlcQs5CJjWwSJKikiKjSx/54MulkJ0kuS3ICh/YkUetJxHiCQ+ygo9yLWiroyZDGBLRgpWdiONu9v9O/n8jJUgV2Zzcee+oIGo3AokWLmDFjxhmNx//rEEURnT5GICRjVSvrNRuHD9bx7cdZLPzGx92zatGoBX7+Odklcpz9CAiojiqYeE0tc+fYaJ2nQpZlFnztZfbrLpQqePwFJ9OvNtOudWMCUaEQaNVK4Jevszh2Msrzc538sTPM5IlGPv08wGtzUrh4rB5BEJBlmaUrAsya07KcRzwuN6oOAeqNes602letVpOX3Y3Vq46RHmn52dEIOioqJFq1Exrp4P0dZw/R8ep7DRU2JqOIyaimXRs1M66VOXShnzXf2vAHZKwWXSMS96G7LDwwE1KsDdXc48YaGDupnMmXmupf+xM1jjhf/eCjda6S6VebmTXHidF4gmPHjp32JhegtqacaCRKQXsj7NLiUJaQsFYhyCKyGEelEvF5BPYciNCza+PY8NG7U7jtoRr6nFOcdIQ2iKzZEMJmEetlO+a85eKW6xoTAueerWfX/jBvfeyhuCxGMChRWZPg0osMOJxKHni6low0BTMfq2XEUD2/rQ9yqDCGy5Pg0NEoBR3VRKMy0++qJi9Hycwbkgn8TdtCPD7HSUF7FaPP0rF9+1bGj59wWuMQj8bQGCROeg5glFPRnmpHFgWRbvIADqs349EfwaTTIBHH5YvR2T+I48XbaB/KbTaRCaB25rHi18P15OeDT7j54hMt+fG+tMJEED/FHKWU4+TRntqtGQwafZR77tDTs5uaYydjvDw3ROBYLqmxBlJWKSjZczjO8lUBsjOVvPtiQ/xtsyp4/H4r3buouO2RELFI7WmNwX8cRInJl1holauiVa6K2roEYyeVM/ECAylpEsEKf7NGjCE5gD8awagVeeWptCYdaumpSn77Lodh40p5+V0nuVlKRAHuuN7aiPgEsFoULPvKTq+zt6CobEdbuiZ9Fyr6cc64bTz/tIFVawMseKvl+P6ScWq+2O9Aq1bw+gcuokQwGE5f/qKyspLsDBV332Solytqm6/iqRc9aBw9QEh2Nvpbb2frinR27Ytyy51rMNS1xxBNJ0aEEuEoIUJkkocXF5VFarbtiHH5BB2TbqxEoxZISMkilmMnIuxenc9ZY1zkRJPPTkgOcJhddGNAgxRABCLhELfeuZ4+PbQMH6wjHJEYN6WC/r205GQpWbMxSCwGH7ySUS8vUVYRw2ISefvjAJdPuum0xwGge/ceVFfB+EsCpGZ60GglKusiiIiI6Ino63jt6Wzmf+3jgqvLad9GTSIhc7I0hj1F5Lf1Qe65uXlPju9/9jNmZEO8LwgCt0y1smZDCEGQuf16G/GEzHfL/Fx1cyUXn2tg/ZYQP3+RU58MmXypmbKKGOdeXsGnczOxpzTfGTCkv5baOok0uxKvL0pe3umbYQqCgMclIgsSKn2MDoGzKOYIJzhICunk0R6jkJzT43KMw+yic2wQ+piJ3xaeZNyxk6eKyUhKDr7jxh7PRd+MHJheMOKvzGDpCi+Hj8VJhNVMu70OhcKBUbahrWtDXjwHURCJyzHi+YdYsTi90drZv5eWZx4zcddjEfr2jNE2v5Q/dhaiEAWWvpFOTlZynz/3Azd1NQrS05uXWzxT/Jf8/F+G9u3bI4sxrBlxnn1ByaNPqkl39m5Wg6uD3J1aKgAIiG5ummhuRHz+iQkXGHnnAweRP0JNNEocilIeud/EPbc2kEe790f44jsvo4frqXXEufmBGnKylIwZoScckbnvSQdur0SdS4mgDaI1RtC72hBNRKi27EKV4eCHT61JYfOPPNQ5E4TCEuFmWmX+J1SVVyPU5BJLcxA0VtAvMILtmp8piR4mV+oIOj8FHZtvMwQYPEDF+n0+TLKFUqeXz7+WePAOK4uX+enRRYHNYmDV2j8oPmkkq3YQakFDQk4Q1lez/2iEUcNbJigz0hSkZsXwR3dj0mkoPCrj9oZY9nk2Kbbko2WzJo89URyj8FiC9mTiUdRgNp++w3FpaSX33GjgyLEoOVlKJpyfnITOGa7nnOF6+p5bzMQLjE2Iz2BQ4vUP3PTqpuHIsWijTBhATpaSLbvstPoL8QmQEsvj7Y/3M/1qc/2kLQhC/abpnieSwe2v64KYUiPEq2ON3A8tiUzMZRl8sXA9Ow95uPN6Ky88loooCmzdFea6O6rx+BJ0aqvB6z59QtxgFHHWKmnj79Ho+zRKBaGED53c/MYmrvVitiRJ/iU/BXj4CR9xScU542soPaFizhtuXn0mlaIiGVsLJh4ANiENlawlTJCSRDm28kw2lkMNFbShF7WcIJcOzbaNlnOCNhQ0es0i2FEIAgWdFMQSzbvy/afDahG5aGzj62pPUbD6x1RmPXeQlb/GcNeqiCj9PDnF2KyLoygK3DjFws69YTypBzDXppIgzhF2AQIppBMnSiyRIBaU6M+o+ip5G2lkya3Zz1ZiRDAJVgDy5A6Uc5J2dG3yfWEC5NEeZ/pOVO1/58FrTGjUIvO/DLB7f4SvPs4kPVXBslWn38qSSCTqRdaXLothCLS8YUslm7A7wJIlJ5BlBUUrehHCR/rAw5R73HgEBxY5lRgRyoTj+PHSjYH1f+8TnChbFXPL1GSQEgxKfLPUz9KfQyQoJD3WBh0m9rKZuN5JhmRFVZeBXhXGaythzLkKjpeGOXRQwheqQUc1KaQjCAIB2ctRcRei2g/uVKSEAvkM2r0BxISVVEuSZEhNUbBxa4ihA5Lr2sVjjLw5z827L2bw2AuOJmTOX9GxvZqunTTc8UgNSoXAey+lNzr+/FFGhg/Sc9E15fTrqWHWvXZcbom7Z9XQqpXAwrc13HLfLgo6aFBpEgwbZMFiFvnqBz9Trmg6v3u8CU4UxWjfVk1RaZI0qHXGue3harxeiczMzk3+5p+g0imppoxMmgbGQdlH994ya77P45IpNWzaKKNVKdEqlbQTOqLEwAG20VlOOnbmyu04xE7UaClPX8uKxankZCrpf7aDrIqzkxXtp+639nQnLZHFUfZyjH2cEPaTYhOwpkhMu0bLyTIlKz5qTy469rCRAvo0S2ypBDVpQgYP3h1g9e9RPv+wGqXDAqkhduzY8V/y828wGAwYrXDXDSn8tjHUaEwtZgW3X28FYM+BCIu/dtNV6ouZFARBIBwMsnnNTsZc5MFolPFFw/TqoeKbeVm0zVdx4EiUx+fU0beHlntvadj8SZJcf92PF8X4bW2c1HSRb5eGef35FC7+y9wsCALjzzfy2bc+Nm0LNdv6/u1PfsaOaJww+nKJH6/7zGUObrvpZvatKKRNYgjlHCevhY8IyQFKKqNYM2R+Xu0nL0fJNZeamshdJBLg9jYfo/7ye5CCDmp0OgU1jhj3Pupi504JZBGDKcEVl6nQGgSUYsNnKpUCrzyVxqQbK7n9+qTGsCzD0pV+3v3Uw9cfZqHXicy4u5pwSOKDlzW8t+ANnnr6jdMeA51ex6DeegRZYF3N79xwnYFLx+uIRGRuuT/Ott1JDfyrrney5DN7oxhw9/4Iu/dH8PkTLPrOx5iRel57OpWcLBUlZTHue8NJx3YqMtIUVFTF8QcS7DsUZevOMIP6apl2pYVjJ2OIIny22MOi73yo1UktYa9PJidLYNW6IPNezcCekvyMCddV8MLjdn5dG2TiBQYuvagh3jpvlJFzhhsYe2U5Q/or2HH49I3wsrKz+GOjiux4W3ayljQ5BxtpSIowwZQTjBwq8dxjdnKzk4Yo67aEuHNaCYqwEomW9yUSCTSnwurFSwP8sNBM90Tv+mfChJXWcieKOEKW0ArCEDuSzfP3HcdrKMEWzscaaE2q0HgfEZC9qKJm7p/l4Zdvm9/MT7jQwKyXlMQTzcvX/KfDZBQaadlOGm9i/FgDP60KMGJEgo8L/6BzcHijvUJcjnHS8Af33Knj/U999dqPsizz7U9+FnztQxCSlYBmo8jdN9v4YKGXOneiSVvwnzCbFPTuoaa8MpNa42EkgxshpkF9sif33lpEzBbln/I6giggI+OO+ElIMtkZSnJyWpZf+jtCoRCRSJQJ5zfs455/NJVhF1YinFI2dOpP8sh9BqwWBSPP0rFjg4b5X5SxaUsRNquAvCuC9sDZaE7dpwHJy4qVG6isjTBskB69XmDzthCyJPPm7HR8ARlV1Fy/BhVxhE70asIvaAQd7UMDmXD1Zjb9ksGYEQbOPVvPsl8CPPiMg7tutHDjlIb1xh+QuGx6FeWlIm06ZfJI/6YFW/+Et+bOonMBlO1V442ZGXCumwXv28nJUhIISsxbJHDZjEq+fD+LGZPNlJYn/TtyspTMft1F4cko87/2ct3f4rfq2jgfLPTy/fymyfx7b7Xx068Bhg1KnvvIoXrWbQly6wM17FyV38S3JTdbxUtP2nlvgYdH72q+srW2LoHVIlJekSDkF3G5XGRnt2ws+neoFUZE2U/7zglCuz10kHqQJjs4wUGqKEEvm/DhxouLDnSvJ0Oz5XaU74zy1RInFqvAkP5a3nwnRC4t348aTy7XzviDNCmXXNrRGQ3HOYiEDruQVz9XuvQneWCmoUnnx++bgnzypZfda1o1MnPevjvM9Ltqksah64L8+GMcjWzA7/djMrW8Tz9d/Jf8/F+GPn36YEmNseijTDLSlAgBVYsaXBbsnOQwAKLdwVUTW84uXTtZzctbq8mkdf1rITlAPPcIN0xJq3/tRHGMWS86KK2I82xM4trbq3npiVS6FzQQa5ddZOLTrzzMeVokNS3GmhVmfvi5hPKKBNk5IiOHWmmbn1xU+nTXcvRElLc/9hD/P/B0KSv20lbqTqC2jhOaXZSoi1AoJEL42c0GLInwP1ba1DoklCg5xn66FIjcdbuRX9cmszF/Zvweuwe27Q4x6fqVOCt0CIhk2qPMfdrOV0ubr0yMx2UumV7BLddZuOEaCzqdSCwm8/liH+dcVsHPXyYd92RZZv0fYW6d6UNX05EijtC1dwEazem3vFptdoyGOpb9GuCK8U0f+ow0JXM/cLNuc4hrLjNjNYus2RjkvfkeHrs7he17IlTVxJuQn+UVCaz+tk1IFKWgJORTMeOeal55Mq2+asHjTfDI7DouPMdAcWmMF95wMuE8E4ur/iC3bkij+9RFDf2GB1n8ceNJc0BvLZ+9k8nQi0qSwYSx02mPQ2ZWFoX7K7CS1uh1eyyPSt0hbKGMJptsSZao0xQROijRc5CDulqBYESBAjUHanSkoGfB/BpWr64mGE5glKONdEP/ioQskU02BsFEntyeQ+zAjQMlaoo5ioTEAbbSTu6G31iKbPBCRIPbLaBB22wWOs9moaLaT/eeac18439hT8vG5fY2eT3FpuCtl22sWhfkhjvqmHS+ht7dW36mOrdXs3ZTiCee0PDkk2txOKADPRu17ebJHSjiMGUcI5+G+1IURDrLvTjEzvrXzFgp4SjVlj3E9U6QBdTubLShZADqtO9jzlM2rpzQ8LxecqGRTVtDPP1KHXOfS0OpOv22Xp1Ohy8gs3t/BFFBE22zxpBRoMRVoyZVYeeouJ0MMZvbbzTQv5eG1985xPadMawWke6tZH5bLeHwHiQaVOOQq4grQqQ71Zw11sGggSLLfo6iUsmMGKYhNTXMhq3H2H74JKIo0DU0BGPoVPAagXRfVzb+vIOpt6koOxYngY5C9qJEhUJOakpmSq2Jqo9z/iUhvvlhI9mpLSevmoMSFYXHE8iyzMtPpnLVzVWcP8rAtZcnHdgrq+Ms+8WPQgF7DkZabDvdfyhCrSPBzBusrFgTbJYoNehFpl1pYfr0KFqVRGpuiD59NTjq4nz6VTKpsmW3nx5dNFRUxbjmUhMTp1XSsZ2qkcGax5tgyh3VvPVCOkP666iqiTNtZjXxmjhLfgyRni4z9sIRZzQONbVVyPoi1EFNsgr4FIKyD0f2Fpa/a+Om+2owmeCXpXZa56lOtVSeZNECgS6OfhxmJxkpKlLy/EwbrKKsKsKeQzGOnojx27oIWke7ZqU8LKSix4QFO/qOhWxd0zD3jpviI7XHSfbul7BKdkw0X0kBYJZSKS3zMvkKPYu+rSHd2Y8Tnhpyc09/8/efgrS0NPQ6kcmXmvhiSfNdBrIsM3m6m57xsxtdN62gp5c8lL01m9H5bFxzU229yR/AwD5aPn8nk7sfd7ByTYCxI5Ok5rJfA4wYrEeWZZ5/xU9dlRKNLoJCIXHRmObnr3deSGPwhWXMey2d4YN19QZK3//sZ+E3Xr75sEGzq6IqznOvuomEz4z83Lr1Dzau3kBqog0nhH0gi0TkcP3m/a8oUx9k3ttWxp9nJByW+PJ7HxOnVfLVB5n1hmUAP6zwc+xkjCm31NC/j4bLxhnISFOwfHWAmY86uGO6lYNHIlx6lRdbZT9yTiXC4nKcj185hDvmRCxXEQpJ9c7TaXYFrXKVPPOKk+ded+LxJjh7sJ7F8zKxWpLbr4dn2rjh3hpa5SgoLT5yRuPQtm1brr4kzNOv1PH7T1lkZTRs6T58LY0b7q2mV08dW3ckmD3XidcnkZOlpKQ8Tla6gu/nZ/Pplz7efi/A72uj/PxrJYkEhCMS48/X8+vvQQqPx3C6JPYfjIMjEzlsRcooYd7nXoYN0hGPJ+fZFJuSzT/lkUjI9BpVTHGZwI8Lc+pbZrMzlSxdkMX46yqIROH5R5vGPEqlwCtPpnHDPVUMGda8FENzyG/TikRIg5VM/ASxYCeQuxO1UoEqYODAWgsXbvZhyXTzzmtmhg3UIlsc6JQJgrqTmN3Nz1Eu/QkKChSs2xzijvs8dAn1bxIvV1PaSHtZJajJihTgDPvRkYn6b/fkn8aqrenCsco/6iV6mkOvbmp27Dl9I7z/JCgUIn+XpNRqRS69yMSlF5lQKOt4be4v5BuyEANWMHnBVsuzd2h57kU/qCWuu6MKSUpqsvbooubzdzLrO/02/BHkpvtqGHmWjootMdweqRE581e0baPgQOuNzJmVwqB+Wiqr47w0dx/r/wjhrxH5ZmmAa69onrD57vsILqGGhBjhjWezuermKgoLC097HGw2G+FI4+4+pVLgjTkpTJtUgs2XRsxczbjzG/YfBr3IrdebufX65P/f+9TL+w/XYZQthPCjRksruTOXXVhO/75qQiGJG6+xMO2uai4aY8TpSuALh1DLtQTwEcBTT6D9HUbBwolKkUumVqBSC3i8EnWuBFdfauSdT718+LkPo17A5wNHjYBcl0FbqSs1FSeIxWKo1aen/evz+RDkKkYOMfD+EQcXXmjg3ZcbikoMepE7Z9jo3F7NEy/W8fKTafXt6QBTrjBxybQKjAaR1euCXDnRSIpVwbJfA/y2PsjHr2c22wWakabA/Tct0+GD9PTsmjSN+ru5EsAFow288IarWfLTUZfAH5Aoq4hjMoi4ahQ898xDLPryx9MaB0h2RciywOhRSpZHdlNzrC32cGt6M4xaKigRjmKQzfRjRJM9c2qoPS/P/R2VMYzPpUQQk0mgv0KWZRy6Y0TtJRhMCXJCEip3DGesEOy1pOqgzh+ivDZKdrQgGQMYPAzo2zSWnPOmi28+ymrybPXrpWXSBCN9zilBDpjIrzmHWtacsTxOS/h/mvxcuXIlS5cuxe12k5uby9SpUykoKGjx+IMHDzJ//nzKysqw2WyMGzeOMWPGNDpmy5YtfPXVV1RXV5ORkcFVV13FgAFnlp34J1itVlLtCgb20XG8KIogt+xJJQgCggy1yiIkEv+cXRLgBAeJyjE06HAKlXiVtbx8u6H+ga51xLnx3mo+mZvB8tVBps2sZvQwXSPi809MnWRh/sJaKksVeHwJvvs+StExNeqIlTeUAXSptbw2x0SNI8HGrSGOFMaIS2eewTQYTIQIUCQdxxTKRYuB6lgxneR+yMhU1R1h0bcOpl3ddGGJRCS2bI/i5gAmrASPtOP+x45wfGdOk1aH/r103H2zhVff8iOKIh433Pu4B1mMU1EVb+LQ9uHnHs4fZeCWqdb611QqgalXmbFaRM46r5oUs5pwGARPKqmuXkQIsZfNLH3t6zMag3bte7B42Y/07KpBr2t6kbMylDx2t42TJXFeeddFICjRr6eWxfOSWiLzv/Zy2UWNiTdHXYJjJ2O0ofn2Cm0khWGDwsy4p5p4Inn/yDLcfJ2FC0YbOPfyMq6caESjFtGkudjhW4ktnoNeMoG1joStkmcfbp6Mz8pQMrCPludfd7Jxy6WnPQ49eg5k/S+7mryeTh41yoOUW3aQ6elZn+mNyGGqUrYjC2Gqy4xIxMkgFxtaqinBhwcrabSJDYeTEKOUnayjuzyoCVGZkBME8aE/NV6CINBZ7sMWfqU3w4gQYj9bMGpVhNqt5an7rPTrpaW0IsILr3k5vj0F2d20RVVShXn+ETuzXm56Xv9q/DvOh+ddMJm5Hz7forvsu5+4GTpUyeFjEQ4dVTfSu/0rjp6IkpOp5KpLDXj9ceY+lool0TjwEASB1nJndrOBXLldI00ktaBFkiVkOXkNHapi8jq6efVZBcMG2ojF4OsfanlizhHSynuRW3CUKyc0reYdMkBH184annvViUZ7+ps7AK9XyXW31PHIPUZe+K0Yg6957ZsayrDotKjVQQyejphJp0g6QlGJzMQLjLz8rLXR8fG4zGeLXTz2jIf2zmGYZCvUgqOmmq+O76fvQCWL59vrN/SzZitYeMiCTjJg/BuxJQgCWe6+fLJgFabUCCVVETrQg3SyG937ieocVq5YwyXj9Bw4fmYC5oJSQHCks/BrH1Mmmfj+02y+X+HnxvtqCIVlah0Stz9cQ162kl8SQSZfYmoy30ejMouW+LCnKAhFZMaNbbnNbOxIPa/MjpJZM5hwdZAfSjeSUEvYbQqWLshGoRCY/7WX1z9wM+F8I1++n8lDzzp44U0X7VurqKiK4wtIPHxnSn01XGa6koVvZXL1rZV460RkKUbr1q3PaBz0+jgd2sls37QLSRIxYiYihGjfNcryj1M4VBhFoxb44JUGYjTZUmmhQzs/LzxyHJVPyePPxblifAMREYlIzLinhhOFIuZwdosVxnYykZAIBRX113bbrhD79scIR+Lky90J4CdMADVNYwhJlvBqKjhyIoJaI5OQJNzUIQhw/vnnn9FYnCn+HedCv99Pu3wV9hQlsbjM4cJovW4WJKtmLp9RSbgqoxHxKcsyLmrx40GHEb/1BA/f3dSETJZhYG8tM27zkJMZRKWWiQlhlnyazQ0znRw5IpFAQvRZMed6W2xTT0tVYjEouX2GCoW1FoM5QSQRw2oVSbGK/LouiM2iYNnyCEuXxair1KPWN01w/RNeffkJlAktNYpi+iRGEMLPfv6go9yzvjo/IccpUx1i9Hg/48Ym5ymtVmTqlRbatVbz8HMOHrw9Ba1WIJGAx553ItZmc/D7fPZ9H+eF546jsvi5bKIadTCFhYvCfLU4SkblsEYkq1JQkhvujl/eheBQ8+BTNbzxQgq79oWZNrOa91/OYGCf5PFeX4JnX3Py3OsuXnoi+cyNHqbHblMw8pJyclt1OaNx6NChM+v/2MEV401kZSg5XhTlpbddFJfFkeVknFdW4WXYMAOfvJmBPyDhdCVITVHU65XfMtXCgnkCmn0D0AAatJSZt6NUehsVCUSjMnc+6OK3VT5mXGvigZmmeg3ZRELmgacdvPqei/tvS8FmVdCrq6ae+ARY8LWXhd946V6gwWJueV/Tq5uGUFjm3LGTTnsc1q5dh4VURJLa3Bo0lDsUdA43NsGKVIe5/OqN/PCNmYQiQt8+amrr6vDudmCWGq/XNXIFjmCAm++KojfIRAK6RlWEfyJOHBVNCY4O9GA/f5AptyKDPBSCgoDso4jDWEjBLFhRSKp/LN5w1EnUVLVsUPOvwr/jfGixZrPwGy+P3NV88vTIsShffmrl3idLMeaXJ12lZZm35oWRVAnuusHKlRPM7NgbZslyP0/e33D9V60L8vxcJ/fcYqN/Ly0XjDYw87EaunXW8MR9KU3mvp17I6xdmix4gWRByucfavhgoYdnXnTz9MtOxo7S1bd2/4mFX/spq4ijySnHYpKxpyjx+iTOpBRiz549BAPJivK/VlL376UlrK/E7/UgyAKRqExLMtrBoIzTeoD2/ZUM6K+ksFBiw6Y4Hy2Ic9uMhipIhZiMD268vwZHAGSqUGiiCDGJf8rHa1RKHK4wfXtouPxiA+/O9/Db+jBvzE5j2MBkgsztSfD4C05+/15E69Gjrjax7MefuOTSiac1Dn6/nzS7wIihOr5e6uPph6zNHjdmhIHXP3BTVhHj/QUetu6KoNEI1NTGsZhFjh6Pcs1lJg4XxnC5w2zZHmJgH02jtfav2LIjTJdmCM4pV5j5dW2gWfJTFAXcLpnN28IM7t+wltQ5E1x3ZxU3X2fhwWccfPVRBhdc5uDw/tOvggcQVX4ifhXLVwX4dUkuX/9QxScLioiEBewWmeARA619fZv9W6WgorhEwqA0oLckWPK5iSsmniAlmowjZVmmzL6Jm+6QuGWaHbU6KXmzdlOIh5518MncDJatCPPTCqgWStnpOkF6oIBIJER5pbpRd/KJ4hj5ucpG68RfcfVEE6+8HCe3dhR+vMSJnVHh2D+O0b/kU/4XYtOmTXz66adccsklzJkzh4KCAmbPno3D0XwWraamhueff56CggLmzJnDxIkT+eSTT9iyZUv9MUePHuX1119n+PDhvPTSSwwfPpzXXnvtjLI0/xNcLhcd2iYfltZ5KmJad7OOawB+2UOEMGW6fRiMMl8uaTmA/HxRlE5yX6ooxpG6A9lSR4/uCr783k+dM8nqv7/Aw4N32MjLUXHjtWZqHAmuGNdyefG0azWEnXpGXlCHa0N/cqqHkebuTqZjEPpDw5l6fZAfV/p59+0EYZ8a1f+BqUvX7l0oZC/dGEhbuiDrvNjT41RmbKBOVUJqpC1zXgqz50CEQ0ejfLDQwydfeigqjXHZtGpCAQFbRhhdmgdV1EzMr2nWqRJg+mQzBtGI0ZuPziixblkmFrPA1bdU8sfOcP1xLneCeZ97uf7q5jNd4883oFersBweTWbxOWS4e6ERtATwotZHsNvPrNJp25aV7N4fSRod/di04uP6q83M/cDDqLP0vP1COp++kcnt11uxmBWUlseoqIw3ynC53AnGTSlHp4NSffNucEZHJxYtDrB4XhZLPsni23lZLF2QzQWjDaxcE6C2LsHNU2zcd6uNC87RMWSYhENRTB01+AUngijTqX3LGZq+PbUgyOh0p39P2FPsSCRw0VgDSRAE2vgGE1DXUpn3G6UZayjN/A1/p3Wg9+JxKVEqJNrRhdZ0RkYiQpg+DKOV0B61oEEtaMgT2tOToRxgW6NnTpITHGQ7rejYKOgRBREbqUQJUcIRrKTTpl8Nf6zMYdx5RrIzkyTvkoXpXDkjQJ3haKPfHZaDZOVHufQiE1L8/252/991Pvx99UoE4IOFTfUxP/7CQ7UjwSMzU5j/ZiaLvvM163AuSRIPPe1g8XcxBo2q5bk5QdLjzRttCYJAChnsYgO75Y3skTdRJZciyRLCKRYoJkeRWx9h40/ZDB+UDNzUaoFrLjeyekkWntT9zJjWslzG1ZeYWLMpTOs2+Wc0Flq1kcCxXJ56Jko1ZfjlpmNSI1cQ1Tq58iYvy7+24005jIMqAOYt8tbr6/0VSqXA6nUhcp1D64mDqBzhBPtJSZP4bmED8QnJtvsQQbLlNs3+TkEQUPkyEJUy+eZUQvjYxQYicsMcqhCUaJ2t6dRGg99Xd0bj0KpdHl5tGU+9UsvUOyqZdGMlny324fYkCIYk6pwx+vbUIggQDMlce3sVpeUNbQfFpTGuua2KsSP0dC/QoNeJTTL3f4XLLSEkknOZVtCTXjOQiF/NrHvtaLUiKpXAtZeZCIYkHn2+DqNB5L2XMljwZgY79oR56n47Py7MadIGnGpXkJWuRFDFsJnURKMtuy83h2BIYu+BCHkdIowaLSEIMpa0CMu+SqVNKxUfL/Lw5P3NrzWTJhqQU6qxKqxNdKc0GpGPXk2npDz2P7aEiojIMSXhcIJ5izxMmuIhN11H9/YGUuUcssin7JSJUqMxVZdQ3Xo1193up39vLTv3RjHqRSo4SSQinfEaeSb4d50Li4qKqHEk79PXnk7j8hsqOXaywUTmxvuq6dNNgyHaQHb7ZQ87WYcbBwbMmLDgq9PyzEveRmtcLCZz8SQHcx620t41CsvhcxD2DKFiXzq9BjvY+0NHCvwjUaHG4uiO2yu1GJfKskwgJCFrAyhEEXetCmetgsUfZfLa0+mUVcS58e46fvuwExmVZxEmgiC2/Pw1B6ezkpjGTftEb0RBxCCY6UI/Kihip7ye3fJG/mAV0++r44O5tsaJl4TMr6ujfPWlxNhz4vQfGKRzv2piJ9rTVRiICRsW7HSNDCfV14WyYhGdbCZamkNFobHZ6lKAfDrijYZYvySNMRNqmHxrFcs+y64nPiHZIvvirDScLonN20NAcr40m0TiCbClnFlCbPQ541m+Osj5ow0cOBLhlgdqmHmDjZ+/yGHFlzls/6UVo4cbyM1JPuNGg0irXFU98QlJbVNBIaEVdGgFHRFC5BZ4mPN4aqOkkVot8O6rNlJbBbh5uqGReZZCIfDyk6ls2BrG5U7Qv7e2UcHAR5972L0/woovc7j3lhRkueVKjURCJpHgjHTuqqsqSBBHi54QfioppU24XxMjI42gJa1qIHfc7yEUELlkgobvF9kpNW9lr7yZGrmCGrmc/fJWaiknhTS0zjaUlyqRWpgKTVhx03TuUAsaejKEGsrZfSqeKOYoebQnT2iPLMsoNDF+Xh1s9nO9vgQHj8TQ6f7vGr/9u86Hd93zNB9+5uV4UbTJez/87EepSOp3/rgwi3hCpvBEFLtNASL88nUOt19vI9WuYOE3XvKylTw/18n3P/s5VBhh7oculn2WzfVXW+jRRcMF5xhZPC8bjVrg7Xlu3pvvZtyUCsZNqWDi1AokWa4nPv+KG64xk5snUF2dYODYMp6YU8eOPWF+2xDk4msqeOjZWgYOkVBo4nzwShYfLPTgdEI8evpSQHv27EWKqnnhTReOusbzaH7bBIkufxAKwYIvW44vvvjey8qlVr5ZYOf+Oyx88IaNbevsmKwJtu5qiNsSCZlbH6ph60YFnRJ90beq5LEXwuTkS83uIyGZ5Iwkosx9Np0PXsnkuklWdBoFn8zNYPggff3cbLUoePP5NPqc7cEt12ENp7Hix5WnPQ52u52jJ5I66jqt2Mgn4O+wmASuvLGK0cP1rPgym6ULsln7fS4XnGNAoxYoq4izcWuIE8UxcrOVrFgTotbR9JqEwxLzPvcw+dKmkgiiCC3Vex06GkXwpHLTNBh0XhkPPetg6p1VXDi5nLKKKG9/7OaDVzLIy1Ex/kI9ofCZrY/pmRCJQGWlzI33VXPFBAPrV6axdW0qX3xsI0bTZyYhJyiXT7Jb3oAogDcco3cfkaKyON64nzo5KVFXpyrhmukJZt5krpcZEwSBEUP13HWTjRHnu/jy5TYod40ku2wU2ZHOlAiHMWa6+GChu9F3eryJZp+bP5GMr5NdygfYioDI2rVrz2gsWsL/s5Wfy5YtY9SoUYwePRqAqVOnsmfPHn755ReuvvrqJsf/8ssvpKamMnXqVAByc3M5fvw4P/74I4MGDQLgp59+okePHkycmMxETJw4kYMHD/LTTz9x1113/Ut+t9VqpdqRvKEUCoFrrtLy9dtHSAs21gOTZImj7MGs1dG1T5TZj6Rz/1MOLrvYRKvcxqTTz6uClBUayBYySJHT2eVYT5QwRw+JGG0JBp5XxjWXmln3R4hHTpVhC4KAxSw2q6H3J7Q6gVhcJsPZHaPQ+OFXCWqya4ewS1hLe7oS0u8lEj1zzc/aGgft6EqFYS+KzEpm3WNjwnnpRKIyC74s4a33D6Ou6silUw7Qr6+Sqy81EQ7LzLi7htKyOAvmpTGkv46KqjivvXOQH5fJrFoXbJQh+xMGvUhEEcATVCAGbfQ7y0Xb9lrmPmvhlXdc3HBPlPw8JSqlgM3SdGxCIYndByKIokBamkCiKIHy1CMmyzLlnESpEigtLT2jwC4SDZCVLnLwaJSDR6LccX2MNq0arvGQ/jo+/9bLvU/WMuuelFMu7TJbdoS594lacrJUTJxaQW62Epcngc8nMfe5dHp2SWYm335tI7l1Qxu1rQsI7N0f49zLy3n2YTsD+2ipro3x3OtOlq8KctN1FhIJmRETSonFBYb202EzyvyxzUkoFkWtFiivjJOb3TwBWl4ZRxAFKioqTrvFsaq6CgGRQvbSVz67URbeKFhQ1eYTNrhQmn0ICIQq7SR0TqZOERl5lo7jx0/w+ZeHqC0WSJeym3X41Ao6bHIqR62rSZGycQaCBBJBWtGBVKFpJauIgoqUbYy7QODHX/2890p2E40XgAfvMrPoqxLkQJJADckBarI28/1LFkRRQBT/7+o6/bvOh5UVR/lhfhrnXV7D+x/7mXiRDq0Olq4MkJWh4PcluSgU8MJrPqrKFIy/pppP30qtD3ycrjiDzq1GqG2NKtoJo6ClSN5U/1w2ByUqssgnR2hDXI5RQRF72Vzfan5Sv40X77M0W63ROk9FXr6ETvsP86ZGIBoWuPzyKWc0FjlZ2RS7S+hTNRqDXMNhdmGULaSRjYxEBSdJb+vl+M8ZmE+5R5qtftJdvUjICQ5X/ca0O6vo1V3L62+GcbtlFEoZnSkKCITYg0pWIaIkRACEOGcNTWZZP1zg49OFYdyeBIF4hLgmhhhpXqwdgJiaeEJm6Hk+di/OI1XK5hA76MXQ+kM0oVSOHa8gFm1+89cSjh79jbYdBDJSdeRkq3hhupXte8MUl8Y4XhzD402wdzeQ0BITQwwdoOWR2XW4PAlkGew2BffebOWux+q44Voz543Uc+3t1UxvxgUa4O0PA2gcXesrII2CGSWa+ipggI+/8HLHKcH7C64up1N7NYIADmeCDu1abtvKzlRgt0NRWRSP68wqfAKeBP0HqHl4ZgovvxYiqvYhSnFq6xKk2hXE4rQoqC8IAh3bKzng9pCV3vQYjUakfz+B4xuKyAw1X41WSwUF9GG34wBnjfNRWSpi0mpY8rmNabd4iJ2SX4gp/ZxMHCRf7owoiDiVZWQOPsx3CxqE7yeNN/H4PQnOnlDG8WMKysvLyc8/s+TA6eLfdS6MxWJUVCUoLY8xbJCed15IY9INlYgKgXhcAgQqq+OEUo8TcaQiIHKE3XRnUKNK0MxoK35csB+7zcNdtybjoKdf9FK9rR0Z0Tb197lOMFAgDeRYaB9xRGSShmpmwUad28zyVQEuPLdpxfTPqwO0ylXw9UcmrBYFkYjEwq/9TJxaybLPc7jgHAPvvq7CjJ3dwnp0ujjuwJm1vQeDYVLMasyBhspznWCod7AFOC7s5azBwUbEpyzLTJpWx8kNbegTaYMQTb4Xl2PsYwsb5Z+xYEeBghAB0kI57NkpgtKJLtyZKB52sR4BEQkJOxnk0haFoEQnGIjKEdJ9/Sj9Q0vXCwtbjH8euyeFx553MLifjhpHnNq6OG1aqSgrPbO2d71ej9MVJxKRefi5Oha+ndloM6nRiDx1v51pM1vWVj94JELsL3thr7GIF2Y2T7gJgsBt11v4brm/yXwpCAJXTTTx3XI/MyZbeOx5B/fflqwU+3qpj5Vf5iQ7Zjqo2H84QiwmN9F/A/jp1wDhiERlZSUZGRlN3m8OWdk5lBz9AyTIoz0nOEgnejZ7rF4wsnsXpEc68dSLB3jpbTet24hUqd3UuKKYotn1ZnAxOcY2fqM3QynmKEHZ18T4I4NcdrGBDDm3iYN2nDgxIvRjZJNqQSdVxGLw0OMBunRS0/Ev60QwKHHR5EqkmizaD2o+Ufuvwr/rfPjzzz9RU65i9MQqLjrXwJWX6gmFJd7/KMze3QI1Tti6SkKR6uDBmVYuHG0kEJT45EsPdzxSy8K3MnhvvpeyyjiXXGgiK0PBtl1hZs2pY8FbmY0Svn/igdtt9BxZzIN32Pjmw0w0GpHS8hjPv+Fi9utOHrkrBVlOyhMdL46RYlGgUkFBFyXIMp986WbZKj92mwJZhi6dVNTWSWRlKNj0R5i573vwO1VEI6evEVd0tIhUqxKVMsGl11cw+iw9F5xjwOmOU+OIs21lFr+uDfHIbBcXjNHWF1f9iVffddOrm5rOHRpX1Bn0It99ksVZF5WjjhuRFXEEtcyWP6K08vUnkLeH9StSSbEp8HplPp5TSHqoqYxZKYXo9BIDeieTQCVlyWq/vxbk/BVPPmJm/KajaGp7oFD8Q4z5N6jVaozmfCJuJ5FIhHhcbtLx8ycOFcZY8FYmPbo0nLNGI3LPzSkEQ3V8/IWXNLuCYEjmkguN3HOzjatvqeK+W22ce7YeQYCtuyI89GwtD9+Z0mw7/PyvvHTt1LRKMZGQufshD2ZHfzToCKavZcrlJmxWBYmEzL1P1mKzKOorJNPSBNLTz6w7SqlQYrFGcVar2bxBYMDYUjp3UKHXCezcFyEsqHDKNXioS1ZTYqCWcrJoRXcGo4gqCMhefl+5h70HPQwcpGHr9p1URK2Y0/zccWPTrrZwWOLp50J0DY5MSscJAAqyEu2xyJmEhU3kZCmY86aT+261oVAItM1XsftApMXzOFEcwx0KUaLYRLtEd46xj+rqMzfObnaM/iWf8r8M8XicEydOMGHChEav9+jRgyNHmg8uCgsL6dGjR6PXevXqxZo1a4jH4yiVSo4ePcqFF17Y6JiePXuyfPnyFn9LLBYjFmuYyARBqK92a65tyGQyUV4V49jJKO3bqHnwLhMniyvZ+JsTfW0HNOjw4qSck2SQS0avI/z0eTaiKPDhqxnMuLeaEYP1jB2pJxSWeW++h20bVeQ5hoOQ/M72cneOsJvUcGtclQ7SDDo++6oEc4pUn839bUOQ8so4y371c8M11mbPbeGXAQIoSKV5IV61oEEjaihT7yc92o6oXEYoFELfUu19Mzi4fw+m9i5spig/f5GD1ZKcDPV6mHmzmfPP1TB20l6+mZdBv54NlTVXjDex+Ecfi5f5OXuInvw8Fa8/b6Nfbx9LlvubJT937AmjCtnoLQxOvhAA724X187YxuSrNBwqjHLOMD0zb7TR99wS1m8JkpOlIj9Xyf2zPKxcmUDjT0MWZIr9btI5Tiu5I3FiFLIXG+kkNH5++eUHZsy447THQK02YbMG0WlFSsrjjLu2HLNJxGJWoNUI5OcqOVwY5ZILjQwYW0Lb1mricRmPT+KH+dlkZSiZdmcVQ/trGTpAR15Ow6Jz+/VWgiEX817aS360Z7KyUldMJP04vfMV3DbNyt2P1+KoS6BQCgwbqOXKCSZ+XhXk/fke3nsxnXPObiARQyGJKXdUMbivlnc+8TD70aaTpD8gcfBojIL2aurq6k6bCD558iSpZBIiwC7WkyHnYcFOlDCVFKPHRPvAEI4F9mPBjtD+AOuXpjZyWr3nNpn0dhWkRVoWj04nF0V+Jc/N8vDSXD/Odf3rK+L+ClmWiZtq2fSLjVY5KvZPCDYipf8KhUKgY9cEh0ObEJUx8tsl+GiOhY7t1OzeHyEQkM7Y7fZ08e88H4KA0y3Rp5ueNSs0zD9so93ZJ9GoBb58PwtBEHhitocfPk2hre8s6modnH3ufkwZfpRKgfIyGaOjgBypff2m3koqTmpIa2HeclFbb2SkFFS0ogNqWcNJDvEHq0i1xBg5tGV95XEX6Fn0nbdFZ+Gvf/Dj9SYYOHDQGV3z8ZeN4/Wn36aCk2QLbUghHa/swkUtMaLY8r1s/z2z0YZScypBoxAUmBIpLF9Zwf/H3nuGSVFubdtnVefcPT05kHOOEgRFQQVFxQyCGREDYkIFc8CcM6AiBhSzKCoKGMiSc4bJsae7p3Os+/vRMMM4Mz7wfvs9jnfv/Sz/SE91dfXdd61a61prXdfyr9NoJwbSRTIRjUbwaPeT3qUKVZcwri05xIN6Yq23E/bqyUyHM8a6iBxoi0poKBhwgPffzOOpF/xs+MSNneY79DxSJXdeZmXCRRZG/nmAtKrhGIWZOuGu51mNy2E0WgW7I/uE12HLli20LZA5UhJnxFAjfXvquOq2VPLTvq0GX0Dg90mYqruQpaTA61de+YPLr1Dz7EPpOB0yf6yNMP1eP8mD3Xn1CTdvvlOL1pzgsRdqefjuxiNtPy0LsewnFQU09mNSUtWouPP9L0G+/SAXrVbi2iusFJYkEEJQXBqnqibRYnV7684Yl55vYfnKMAq6k9oP6VkJunewcvctGtK9/eiNlr3Rzbz4tod3X84kFhONANq/W60nid7po1vn5gGGU/rr2Le3hEBJLmbsjf5WLgoxYqYON0mhUFIkkNRxTOlJbpoRxxVIUp3+B7l58MksM+s31PDBx6XUVquwZgRZMa+gCfCR7lTx/qtZXDipErfb/X/FH/47+8J+/fqRiEuMv6mSr+fnMHywkW6dtezaF+PlJzI5fUjqvX+sCXP3rJW49mfQhs5NOFslSSLT14N3P1jGtJvMSBJ8812M3GibZikOWtOZHazDSTYxUolKgftU7pjxG9ILMGakqV7t/ecVIe58qIbOHbVcPa2KWEzQv5eOaZPtFOSreOTZWlavixOLW9hjWcb1E7R897NAqlOd1O+tUSs4zGqU8iSy1HyCnJDiqP9WiFy7McKBDQ6yI425ztWSht7iVLawku4MrP8+xRzAU63GlldHEfvIoRU5tEGWZBShUE0Z21lHLzGYOLH68eewpaw+2W/O2rbSUFiS6iR69nUPV1xo4eslAdLT4ye1Dh99OIc0u8xL77jJzlA162eyMtRYzDJbd0bo06Mp/+S9T7gQpjgH1EvQewoQRjcFuS3H6K3zNPVdq3+3nEwVG7Ym6NFFRygsKCyJs+9gjHNGNHR4SZLE9VfauPvRGl55IqNRB2lJWZyZT7mQJEhPTz/htThz5Jns2bGKouAmWof6U8yBf35vTE8i7wAL52ZgNsk8+kItOTkChy3Klu37cFe4yajtSyUltKUrJslKa9GJfWyjpxjUZPzdYI6zR/xGTrAXaWQiEHjUZQSz9lKgT+IpKsORyKvfVy4qOcROBkTOJFme4KKLN9Kmo49Bp2goKk6yem0cV5WezGQaalnzHx8bnnxcCEsWf4cGHdbKjmz4yMSa76pRkjKWYD5tJQsmUUokbStrf8rDdrQYnO5U8eiMdDZujXDpDZWcOczA79805B9DBhj4+bdQizzhKpXEsMEGTj3FWF/8LsjT8NazmdxyXzUffuHjtTciJFxpCG8Ggcx9PDDDxuABeu54qIbFH+U1ukcPHokxdUY1ky4x89SzcXzVemwZQXr26XHCv7neYCCZlFj4TjYTplYw7+M6Nm6NEY4mSCThshsrMehl0p0SN9xZRf9ees4cbqCuTuHt+X6qa5LsXdd8A0q6U0VuugFp4zBkVLhUJYTFHpLqKFMnG+pzq1snm1m5ppR9a6M4fJ3QSXqiIkKpai8BxU+Bpwe33H2Id19P40hxnG6dWy4It22lQWj9VKuKuf6yu09q7+u0sOtIgi5d1Hz/S4CLzm2a5xcWx7GY5UbA5/E2/UYHP68IMXyQjgynhulT7MRigo/fyuL9hX6eesVNLC4YNsiAokBulppvfwqwcl0YjUZi7Fkm1GpBLCZYuT5M0Ywq7r7ZQXlVgk++9LP2rzjJ4lbkYaHCtoXZM0x0OwqSVrsS6HUSgWBDM8xPy0LcMeOhk1qHujqIBNWcIkYh1cq4HL9yw5VmFi8N0LOrmiMamSLfflqJTujQs5ctdKQXVqmhmGiSrPRMDKPUt4bn3tfQub2W2++vZdVf0WbB3k+/DmKobdesZoZRMlO838lv6mrcwUhKQLCTlnhccLgwzqr1IYYNavzMEUIw47EaIhGF3LZhlINJkiQYNGjQv8Qf/keCnz6fD0VRsNkaVyZtNhter7fZ93i93maPTyaT+P1+HA4HXq8Xu93e6Bi73d7iOQG++eYbvvzyy/p/t23blmeffZaMjJZZPVyuKOdNqOC7j3Lo0lHLnFfSOHgkxsxHt/H7H0nSo+3pzVDKnOt48XFnffDQtpWGnz/NSylj/RJk6e9BHpvhZONmN9WUkyXykSUZoUpgzfDjyN9NW2sqkWyToWLPbhUDR1Qz5mwNqzYFWfJJLpfeUMkF55gxGmQCQYX0NBUajcTqv8Ls36lBhVy/EYUQ+HATs1QiFBlTMB+9rMOjuEmL51EqlZCbm3vCo85utxuj1cWtk02o1IZ64PN4KylPMn6cuRHwecwuPT9VhT6es3PiZWbmLfQ24dlRFMGMh+tIcw9pFBRbJQdKUV9+XLaBNgVqfv4tyOtvRQi67Nwy0YJkCuCKuLBHCihINCg/Z4ie9WCJARMFdCCs9mDIBLUKcnJOvJJzx12PMOeNu0ko4LCpeOHRdIYfHbetrE7w4DO1jD7ThMutoNFIdOus5bTBBmpqk+RkqQmFFFyeJOMval6t8LbrbXyxuJSgcKHVwq1X6okndKzdpHDBaDNbdkbYtivGZ3NyGnW7rtkQ5omX3Jw2xFj/usEg8+Hr2Vx0XTm52WrmfVzH9RMaVOMrqxNMuaeaB+9MY+feKNu3bz9hfje7zQ6kxF60GFCh5iA7iBJGjZYwQRSS+PFiccSZ+6q1EfAJqeDFaJRJRlseI0iS4OD+BK/Nq2PSBBMP79yOyT2sifCYS3uESVdqaXUUTNa0UGU8ZvG4wv0PJblkrK2e3DkeF0ybVY3Xe3J74mTs39kfmm0ZPP9WIU8+5GTYny7QJNmxK8aES81IkkQgqPDllwny/N1T3epKBrFQJsMHKTz9oIN+w2vJSbZvdE/n0oYdrCNNZDbp1KgTbkA06QrOooBSDtOLIVQbfqXWk+qua85MBpmSsgQ79kSb8CWXVyZ47xMfJovC0qU/M2XKTS2u1d/th29+RI2GSkooFYfRSVo0pjjGtBB2qyAjXa5XqtRoJDzeJIE6FTbAq6pA16oC+8FWtKN3/XroJD3ZgV64dh7iolvK2KAtZtdmHUs+zuGqGz18vChClrcvacl0atou5/vPUt1690w3M/qXHVhrTmtyX3ipwZgW5vbJKXBaZ0q1FaWTgxcXNlLgZyTjEAeLw8x+es4J7/1FixZht8noqiQG99Pz7kIfSz7Jq/c/Y8+CO260M/qSg/i32LFIDhw1Pdm6fSsPPuNi87YYifJc0n1Hefvq2qB4kxRlL0Mlw+jx5QwZqMeol/lhSQJviZW82lMaBVuKUFDUMe55zIXJKPPy46nx0GPXIMtSfdU+kYAX3mrg9zveNm+PcLgwzmdzsmnTSsM3y/ef8DooioJGK/j9Jz35dQNRUNjJekxY+fnXChZ962PoQD3L/gxx1ulNQfhqV4IjpWFmP2hv8TOW/RlmwngDi75YT0mpFWe8FUkSlFNIjChGzNRQQTIpsNgFi+bmpOhMSD1PP/vWz5vve+nXK52Rp5k4Z1SYK8ZH6dTW1GzwDHBKXx02m0TPnj3/r/jDf2dfGAqF0Ggkbr7GxtiJ5TjsEkWlSTYsLWgk3DPiVCO//aCjdbcqOif6NHsuSZJQB53s2hcjN0uNKmZsMaHQSFpUuhge9QGkgIxH1OCQMmhVdQazbtvNvY5KzNYkPh9EYgmuuMjCfdMc2G2pCZTVf0WYdEslc17I5N7HQ2i1ghmzFNKdFiqrk1w/ycorczwn9XtbrQ4uGh3nswMlpMfbNPm7EAKvcLF3v5FT+umJxQT7DsWY/VwQq7dHsyCvLMk4RCZeXDjIQJKk1Ci78FBVrqKANuRJbRodn00BKqGikH3EiaGQZJtYi6zxcqS45Ti3sjoBCC6/sZzO7bTccKWNj7/0o9YYTmod1qz5HatB4sdlIW67wd7icW8+ncnwC0t46M40LhlrRqeTOXgkxmMvuhl9hokfPrazZUeEGY+VkOmU2bJTVZ+Q/93Wbw7ToW3z4MXaTZH6Z97cF7M498pSstLVXHNF49hz/DgL4YjCmAnljBlpJDM9JSq0YmWY3GwVpRWC2traE+aI7N27N1a7whmjfXz88a9IQkVSJJo83yG1N2JyiK8X2lP3073VzHspizbHdaKt2xTh2sl/Ulupq59WMElW2omubGctVpGGCQsByYsur4oFL1no2knLC6/tYcGnm1DLEnfcamLq9U7Uapj52H6WLtuFu0bG5hAMHChT/qeCHFShljTk1wwnUB3m+9V+tOjwsJ0cWhHCR1pa2n98bPh/kiergCgK2bRO+S7/0WOP3tuSIcSsu2z1wOfxNqCPHotZYvxFTcGx/wlXUaukZo+57zYHoy6pIL/kbLSSDpfuEHfcbOb6K61cM62SOc9nNSlOdGibos/55fcg3brJ+NwyY0aZyMzMPOHf/Lop17Biyfds2BLBaFCxeVkef6wLs/ArP6u/z63PgcJhhSdechMIKpRXJvngUz++rZ0xdtyHStUyA6LdqsJNErWkIVNpTbE4guKs4bxzGgopsiyxaL6Tn1cEePXN1RSXJFGrBS8/aub+ByM4SgtY9eeh+jHnvQdb7mytcSVIJiQiTh/XXHP1SXV/Hik8jNUu+HRODpfeUEG71lp6d2/wYx5vkuvuqGz02t/NYpaxWmSuvNjKhKmVLFsZwmKW8XiTjD3LxPKv8rj29ipsVplH70nj8hsruOYKK1OushGNCeZ/VscPvwTp2UXLiMEmXng9wNIV5Zx5moHJE61MniTx0acuflqxhEvHWrhwTAPg+MOvQdLTVORmp3zRlh1R9hyM8P6FF56UD6iuUGib7IpKUpMQcTKc6lTua1CR5dBzcHkufegIEsREJFVEOA74PGaSJOGo7cGzL23mo7k63n4xnR6nFTUS9Ttmv/2ewBjOapEjPl3kUb1LjaGggiWfZFFVk0SlArNJYsLUKi49P86EcRaMRplDhTHufayWVauThPwaOnRKUOzYgeSRUBTlX+IP/yPBz2PWXDD3T4jx3/92jNPon97zT50VkGr3Hzt2bJPPqKmpIZFontcjHtIQ8mqYMLUCm1UmP0fNjj1xQh4dBdEeCOCI40/UlgB9e7Zp9F5Zljh7hImzR5iwWWTUaolJl1mY+4KLco7QSt0KZ7+D/Dg/v94pJpOCN97zUbFXi33fKXx54ACnTyzGYVdz+2Q7Z15cSqt8DXk5KUJ1tUqipDzOoGEmvvk2wmaxEoGCJSvA6JFGJlxqIBpTmPd+BcWbgxiCenaygZgI4fV6/zEhON7mznmZR+6x8tvqMPfe2rwa45Jfg9x0ddNxxS07Inz5fYBoROGa2yr4/N0cHHY1ldVJZFnisskV3DXVwelDDWzeHuWuh2oJ7exCmtT0YWgT6RwqFUy4xMyDj0ToHh2OXjJCGAiDU0TZyXrS8GE6Ov4vSRLt6IZPeOhKf2RUHFFtRi6LkZXdjoqKihNaA4D+/QcikGhboGbOC1mNuJSyM9XMezGTC68ux2KWGHu2iaLSBL/+EaSsIsneAzEK8tQU5LZ8qxuNMjnZKhZ/mAoe/IEkYyaUIQT8uTbI598F2LqidZNOnaEDDVww2sRXSwJMOC6IMBhkOrXXMvUaG7/+HmL0+DJys9WUlqeqWo/f56R/bz1rNoRZu30pFVef2Pjv0FOH8uWH3yBLkCZyKGI/3RmATUp1nylCoYIiaqggag5wSt+mog4AGU6JSk8JTprveCrlEDPuNHDe2SY+/dqPLTfMRu9y2ijd6jtNa8376TMswOyHGkRzNBrYuDXCgD5NOz5CIYVYQvDCW16qahRGDNVTUpbksRc8VFUpCJL/uCfUavU/BoInYv+O/vDg/nJKDyd44z0PfQYoPHavhkQik3c/SXHfLv0tiKa2VUqESFRQwiFaFdTx/KN5BEMCovom16ORtLQVXdnGGvJFO5xkkyBBmXSYOmrpwaBm18IgzNRIpYw9x8D8z+p45sGmv4cQgu9/CTLlaivjp1Rw8XlmrrnCilYjsei7APPfjxMtzyJmrOHThe9y/vkXtLhWx9v+/fsJlkcwYcErV5JNARIyYXUZg/uZmPuqHSHgg0U+JkytYOHbOTzweB2Gmk4AeDN2YJd0OBPdmg1OnOF2LPriMF8ttHPhVVV07mBn5gwzN9wYpLPIwqUu5sbrDPU+oE2Bhsce0/LIo39gremOXWSQIE6ZdBB92xLW/ZxVr/IcOzpSGSeOHy9l4jDC4MPkDLJpu6BduxP3h1arlepaBZ1OYu7HPt58JgOtVqKqJkFFVZLcbBWZ6WoWzHFw/tg9WGqGEs06xNyXneTnati2K8qVV8Qa8fbJkgpTMJ8eXbzcc4uDibdUolfLePblkxvp3mS93PpCbp5sZOZdVtZuDHPp5ArcniSLvvUx4lRjfYITDClIckpI5qFnXNwxxYEzLTXa9P0vQV6b56V1vhqbVUU8Lli76pcTXodEIoGvVkOnYOr6qijBhJVIWiFjR+tZuT7C3gMxvv0xQNtWmkZgRZ0vyflXVqKr7Mgni0qZcHHTe3bTtjDZmSq6dNRy310annvZS+1hLTac9GQQWklPnXCzk/XY0+J8/1EeXTtpSSYFXywO8vacMMGgRDCipd/IEr7+IJvHngrh9PbGaNje4veSJAm1OjUB09Ja/Lf6wtWrVxPww08rgsyc7mDmbBc3TrI1Aj6PmdWiwmGXaIaKsN78Ppj7YR39++hwB5K01MsuhCCWUDgiDhEGdrMJgzDSms5k1vVC1PWkiH1USEe46CIdTz/Y0CUtSRLDBhl4/5Us7ny4hlP66rlzip2F3/j59Y8YwwYZuPkaG+8v9J1UTDT63IlotPNJ5u8neNiJ6bi4TQjBLv4iT+nA7GeO8PvKWtavV9BFnBTXCfrSMiipx1Df3XrMWtGB3Wwgh+b5ONPJ4Qh7MGAmnRwihAj6FDZsceOtSzZbtH95jodYTNC5g5YVK8M401QY9RKnDB59UusQDXvxxgUjhurZuC3S4nHxhKBvDx2+gMKYK8uoqlYY3F/H9Mn2+nilb089332Yy7lXljH/Ux+XnW9pQu0UDCm8+5Gfv5Y27RSr8yX55Es/bzytRwjBT8uDqGSJ04caUmDi+MZx+nXjbVx5kYXn3vQw+3kfhlg61twkJeURenfXsnfvXvr06XNC61BVVYXfL7jhKhPLV1XjKTVTFD9AO5qK9pRzBKszRtdOOq6ZVsk7z2c2Aj4BBvfX8/STCW65I4AcbEjybZKTvmI4PtxECKExh/noXSsD+qT21EtPORh/mYFLrq3gw6+jLFkWoLxUhRKwEItpEXKAeEzFri1arNYwu8XvdA4NQyNp0UsGtELLYXYjWfxIwQQ+TSkZuaf/x8eG/yd5sslmIRmK13Ox/90SthrGntX89A3AZRdY2Lgt2gTI79pRy4atEQY2E8cnEoL9h2K0KWiaT7Uu0GCQDfWd9tG0Is4508yufVE83mSLU2HDB+uZ/Yqb6VPsbN/pp1M7LfsPHz5hP9CpUyc84RgzZ9fx5EwnXl+S19/1svzL/EZj3waDzOxZTi6bXEFtLVQXGvBRgdOvw1XbfDFfUQQHDyXIPk6w0IyVRDJGINgY/JIkiTEjTYwZaeLz73wEQoLzzzGz/Lc46xa4kWqzufW+Ih68K42VayPU+ZLNAtMvve2jqMbP48/cS3X1yVEBHT5Uy+P3mbFaVHzyVjb3PuGirCLBgN56qmuTVLuSPHink7c/8LZ4jnBY4VBhjKunVfHdh7m0b5PaH4mE4IPP6jjvynKKSmNkZcrcfF8Ny7/MJy+nYT+8/Hgm48dFePBpF2+8E8ZqE3wyJ4tB/RueO6f01bNrn4l7H3chhB1JkqhxJfj4Cx+SlOo+fXmOhzffq0NICWpra08KBEYopIlskECFmopKhXkf1/HGU5mMGushL9QwCRfEj/VvwqXHm1myceBgQ7PQBecYmftxHdNvbPwes1kiSctctUnimLCicRn4cnE1ky5veGZ/Mz+HRYsDDDm3hEhYRh22Y6k5hd448FDDjk1b0NmDSJj55ptvaN++fbOfcTK+8D8S/LRarciy3ARkq6ura1KxOmbNVaV8Ph8qlQqz2dziMf90TgCNRoNG07zTa4kwXqMV6KwxJk+0MeUqG8GQgsUss2tfjJ9/Pcj3ywKc2U9HYbEWnz/ZbPALUFObxGaR6d5VjUNtp3WiExVZv7Hms3z0+gbHpVJJTJ9iY/duN1sXeTAoVrq017NlR4S3F9Tx6xf59YCbEILvlwa565Ea/vpDTz9xKhIyJdnLadseymoivLcwxs3X2vh8gZMfftEz9W4XxrCdEB4U5cTHe//84yemzzWyblMEf7B5vtB4QqDTNZzvmFKt06Hiqsss2G1Wfl4RZsi5ZeRlq8jIUHHLdTZsFplPvvJz3e01eCp1JBUVHdEjjv7n1pSSdJQjAI07Dzmu46XXg3SMDkkBn8eZVtLRRfTjCHvozsBGf8umFcXsR06voWubJElFw7JfvmD06HNPaA0AlvywiJuutqW6NLKb3rKSJPH4fek88JQLh01BrYJgUDDrjjTsVpmffwuybXdTguPj1yyZFHz0hY95H9ehKCn+E483ydW3VXPeWcZmuZkAJl1i5dSxJSxY5OOcEUamXmPDYJDJcKoIBAXTpziYNtlOnU/h5TkezhxurO8O+uqHAJ266lq8D/5uPXv2JEYUrQw1yXJ6MRiz1HDvyZJMHm1JigSVNXu48JoK4nHBBeeYmDzRVv8dJl9r5P4H3VSKErKlxiP3NaIcv+SlTw873TvreHKmjidnwvZdEc4Zt4PDAZlhw2QenGpg+QoVF13ppk1rFVOu07N6leCmCg/Lv8tslPAkk4I7H65h2g12alwKT8zS8FIsQZggNiUPTFVISdUJr8PJ2r+zP0wkYoTDarbtirH8q3xUqhSgdu8TtSQSAp9fQExPEfuIECZblcPUa1NBtk5Liw9jh5SBWdjYZ12Bs9M+LEaJ+O4ovVxno2phjDJKiLhKy6D+WmbN9jK4X5Bx5zYE14oiuONBF4mEYOnvYVZ8lceWnTFee9dLIKiweXsEY3UfnDjZGV1DcXH5Cf/mhYWFuDw1OKVsOoqzGv7g68Sen0q4xL2Pvr20LF4Sx1enJadTBVpJS/dENgF8dOyiULhPi70ZtVpI+RApZiA7U41en7qmHl00pOvtEAZhCNKze2Pfc8VFJk4dpOXlN/fw5+ptlFcmeP5JC5ePy6oPun9cFkL2ZFFqX4ecUc3ksWYsphCLlwaodiWIBe2EQqETngY455xzeOShBA5bimPI51e4bWYFGg20b63lYGGMZBKefiAdvT0ENSBpo+Tnpn6n3t11jLvCy+KFm0j39kArpfyP7Hdw50MHyczI4uG7nbw130OnUys5uE6QFuiIVtIRFzHcpoPk9Stnxu3pxOOCr5cEUJKpRL4uILj9gRqcDhUvPppOZXWCDm20PP9IOj/8GuSmGVXE4qkgetRpRr5dkMOkW1P8Re9/6sNsFCe8H1QqFbGoVF9sq6IUrT7JLTeYmXWXHUgBFStWhbjkukpynHoG9NFxuDDJtq0Ca+UgWkvpVG1Wce74w7z4uINunXWEwwoffuHj6yVBPpuTjcOu4tU5PtSlnekqNeaes0lp9BZDORxfQ9dOKaqVcRNrKd2UgzN4Ck5Jg03EKVMd4NzLjpBu0ZFDGvv2J0gmRbPcyCVlcep8CuFw+P+KP/x39oVt2rQhFIC/tkSoqErQrZOOM05teTx54AA1hT83T00hhECf5eGCMSbcHoW81lGiuyPNivl4cKFKGNAl9HShMyYsRAlTJO1lH5uQhBqjRkNWdpzH7sts8n6AVvkabFaZ4rI4bVppeHJmOvc9UYMiwGZVoZJbjoebs+uuv4mx577Dq89YmHDdnxiSdqzxbCIijEfUkpCi9GAQu6s8rP/GTp5ojyRJ1Ikd+PFia4Guw4+XXNo0ek2PERWaJh3ux0ySJDSyjGyrwefWk0E2poSVyioX42+q4L2Xs+uT42RS8MFnPn5cHmTbitbIssRDdwrGTiojGLYx6aqbTmodVGoDwwfB7FlOBo0paZFi4433vNww0cbI4UYM+pTy85Sr7E2OMxllxo0xU1oe54opFTw1K71erXjrzig331kHZW04+9JS3nguVcQWQrBqfYQnX3bz0mPpzJztwmJW0b+Xjh5ddDw6I52LryvnwOFYE75BWZZY9mcISRPntLN8bNwWw6KX2b47xr0PDTrhtVi/bj2yDDOfdNGpg0yRKkxJYTGxRIS2dEUn6YmLGMUcwEUF5/Q1EA4reH1KPbjxd7tgtIn7HV6CgYamBjiqh4ATG07KLAfp1L7xPT6wj46OHdS0zzOy+vt02kd61O8dJZnkUHwXSZ+BVrSlzLSD3eblxAN6NOiPAgRmVDIksgrJtcbZvXPVf3xs+H+SJ2dmOfBUlLcIqkqKTCgscNibfTv+gNLsvXLr9XZuvb+az+flNFKhFkJw3xMurrzE2uznhcMKSjx1Po+mhIQ2wEtzEqhUEvF/0C+SJAmdTkKvk9CbEmzYLJPX0XxSv3mPHt1xuTfy+ptRKspi3H67BZUqVZAw6OVGwjQ3X2Nj2o0a2vj6cCR9Bf0GCma/UsvLTzT13e9/EkDtyW30fQvowA73Ot55V8tbLzXfQfnlD0FefyoFQrVpI7OSGHoDyCqJsZe70VV15axLDvDdx1nkZKXWTFEEH3wa4LtFGvSKlarKqpPe98l4vJ7vPyNdzfxXs7nr4Wp6d9cxZIC+Xg/l/U/rOFQYa/be//ALHyDxy6K8RqJJarXE5El2DhbGcVg1fPtdgqk32BoBn8dsUD89DpuK4adDml3XCPg8Zt076+jdXcei7wKUV8b5/LsAgUAqd7/hriqKSmJkZaooLZew2+0nuRaCBHG06IgQorZcxxp3nBtudyP7nY1+TzUaYrRcOEuIOPrjwoJrJ9gYc2kVNouKOi988lmUeFQmFI8SkQ/QRQxs9jxVlNKFvshhFe9+UNwI/NTrZUYMMXDXnTH6K2emru/oJaaRST9xOhu8yxFEKSgo+Jf4w/9ItXe1Wk27du3Yvr1xh8H27dvp3LkpIS9Ax44dmxy/bds22rVrh1qd2tydOnVix44dTc7ZqVOnf+HVg9GcQK8XXD8hNb5ot6lQqSR6ddMxcICWwQN0vPhYBldcZOGjL5qqf0NqnPavLRH69tSxcVMCbcJMjAhjzzI1Aj6Pt/vutBDJOIgBE+v/SvDoC24+fjO7EeAmSRIXjDYz9Ro7Rn8+AkFVq9958yUHv3yex+IPc3nsXidzP6rjnQVexp5tokcXHUZMqGUNfn/z19uceWrrqPMpXHSumU++bP59wwcb+PqHQMN3eKKWyy8088qTGfTvrad9Gy23Xm9j/c/5VFYr3DXVzmXnWzh7hIl5L2Wx7KsccrJU9OM0AvjYzB/sdy5l4FCRb40AAQAASURBVKX7+exLmR9+VHPZPUdQ9CECdepmW8MhxWkRI9rkptSiw6MrRufws+CNLM4/28yRQ9tOah12bF9PZrrqH1v1e3XTcmCfzE8rQlw61sz817IZ2CdFbn3LtXasZpm9B5oHQD/4zMf+QzH2HYyx9LM8Vn1fwNwXMnHYVLzxdMY/qrFZzDJtW2v44eNccnPUXD6lIiX8tDNKx7apB40sSzjsKlauj9Dr6EjUC2+50WigZ++hJ7wOVqsVSY6hFxa06BoBn8dbHm0hoeXzudl8tyAXnU5i4i2VxOOCZFLw+depgLiOWraLtZSLQsrEETaJPymnkAHiTKbf4ycabQDce3XXc8EFKiwqM4XFCe6arrDy/W74/hzCXx/1ZMSoAJmJtlQfsjJmQhlPvlTLD78GeHuBl3OvLGfYIANjzzJzzhlGrFboJYbRQxmChxpicQWR+L/niv+d/WHbtnlYMyI890hGPVgiyxK3XW/nrodrGNBHS8RRjA8PneiNrFbIzUmBlxqNRNv2CmHRvMpliADnnqNn2ffpfL/IyWXjjM2qtgJERAi9I4i1Swkvv+NDV9meR2boGDKqhodm13HHTDc9Titmx644XTtqqXElee5NLyOGGnhtdibvv5LN+p9aESrYiR4DQpFw2E58dOMYV1g+qYqnEIJaUclO8ReFsUL+WBnni7cyyCocSSfvSPpFzyE90p5trGEXG3DYZNy+f1YQTZJICYVFUyCczSqjtxz1GREju/Y0fX9+roYXZ9t58H4jt9+q58pLLfXA5/5DMe6dFSSq9XDx1UG2/96Kx2Y4uecWB39+V8CbT2eiM9XhdrtPah0yM/MIBBV8gSRTZ1TzwiPpfPJWDo/f52Th2zk8+1A6U+6uInlUnleJq3F7GirXsx+y88KbUaT+q6hutYKdll/odN4eHA6Jm++t4v4nXGzbHaNDJ8EDz3vxdfqDA85fEP1W8sCLHhZ/mhpzv+uRGvr31rPsy3xunJQqqGnUEgeOxDj7ilJkSXC4OIYkSZx/dkotdvGHufy4MI+7pjrQaVO/6ddLAtS4EqjVJ+cD4klBTDR0qemcddx9a0OSbjLKnH+2mS/ey+bwHj2/vtWNkh8HkF9xJlaR6s5zBNux5k+ZCZdC71PcDDzVy9z3Q3z1XjYrVkaY9biXV98M4Yw1Lz5klmwQ1xIOK7zytp/yv9qQFepWz4mnljS0VrqRGexMVW0CSZLQugt49Z2mzz8hBLfNdFFbrW6kHPyvtH9nX6hWq7E4Evj8CSoqFU4faqDK1TJ9yzlnqSkzbSUpmh5TqTrEqafKnH26ifHjLLz1so3KzLUkRONxxLAIcpAdGDDSXRqIWUol/nrJSGf60UbuhFltQEnK6PVSi91NkOqoAuqVxu+flsafa8MUlsRJnJyYLXq9nslTZnHnQy5eftbKhwtlrrq/mNwBhaRbNcgiJdgAEvl0qE/2cmlLEfubTZ6iIkyIQBN+bx9uFOL/mHClZyWZ92oapgw/aVIWmVIebarPZM8emDC1grGTyrhyagWDx5Tw1nwvvyzKq6er0mol5ryQRa/eXerBoxM1Z3oGky6zYrWoeGpWOudcUcbufQ0+IRpVeHWuB7c3yZnDUgn43oNxBv8tGd+8PcIzr7m5+rZKvvrBz/e/BCkqjTH9wWoGjymm9xlFXDutCoRC0FzKTddb+OQrH+dfVcb5V5Xzy+9B3ns5k7NGmLBZVTx2rwN/UOGyC1Lf5/WnMrn53mo++cpHNKoghGD95gijx5fRsZ2GIQMMuL0K40abyM9VE4+Lk+pmXLtqLQY9JJIw4WIr/fqpSCoCBxnsZxtbxWr2sAkLdjLIY8OWOL6AQkYL1DVwlCLJJDik2oJbVFMo9lEiDhIRKYG+OnUlA06h2eYTWYY1f6gpiPZqBJrLkooO9MRNFQoKBcE+OPQmbM4E3RlAX4Zjli1EwjK336bjtsl2ysr/NQIfzdm/sz+srjyC1Z7ARfMdklGXnXkf+Vp8//xPfQzq1zSnattKw0VjzAw4u5g33/eydmOYLxb7OfvyMv5YE+KS85q/R+d/5kdb2wq3vpD2o/az9bcC3nk+i9efyiCRECgtSH8HQ6n74ePPAxTkymzdIshIb76I1JJdee0EakqNaHYOwxrOZ9PWBD0H1TD89BDd+roZeEYVPy5L5ckd2mrR6aHauYU5r9tYODeH9DQ1k++qqs8RK6oS3POQh5eelXD6GndPG7Gg0Sf4YbmPX39vKlY5/9M6Wuer6/PGVasTGLEQs5bzxtMZoI5TJcoJ7OzAWaNDnD6mhgvH19JnaA1vPO4gr3YoBXRg0ceLTmoNioqKsJrVfL800Oj1sWeb2Xco1kgI+sn707lyaiW7jvOViiJY9K2fZ15zM3SgvkW1+LunOti6BSxJJ5dd2LK/vvISC0LAuHNbPubSsWbmflRHRVUSh03ikrFmVKh5+9lMzhxm4ukHMtBoZDZu3Hiiy5AyWaKEQ5SJw+xnG/nxrnT3n03Fyu74/hZ6mbERoA6lmTgBwGMo5IZrGtDPnXui1NUpTLvbx7zHc7HtO4PMojMpKDuLAH5clDc5R7E4QJIEWkmPWtIQaQZrveN+L22V7s0WFrSSHofIRkjJRh3i/3/sPxL8BBg7dizLly9nxYoVlJaW8sEHH+ByuTjrrFTXzMKFC3njjTfqjz/77LNxuVwsWLCA0tJSVqxYwYoVKzj//PPrjzn33HPZtm0b3377LWVlZXz77bfs2LGjCbHz/x+LxWKoValKTXNqc+8v9HHnTSkA7qIxZpYsC7L6r/DfziGYMLWCpCK46NpyFn0VwkEGMaJ07dRycNoqT01CFcEkWdm4QUGjokVeu6nX2IilF+PK3sDSr9IZfYapPphrU6DhvZez+G11mINHYky+2oRfU42sEi1W95ozk6k178wPMGSAngNH4qxY1dTRFhcrvDM/QEVVAo83SVFpnPPPbupsbFYVj9+Xxt0PNk6027fRctONOvyaaoz2KG26+7n9Vj2dO6mZ8biLdxakEspfv8wlFvnn20WFGoXGHaoeuZKCaG+SNZn8/GuE/r11WMzRkxpt0usNGPQShSUt86SUlidAkclM03DhmIaKytqNYc65ooz+vXXccGcV245TVhNC8NUPfuZ8VIfJKNG3p65+z70y18srT2YwsK+eleuaJ7eHVDdAu1Ya1GqJKy60cO0VVu57MtX95LA37J1f/wiCEHy1xM/gMcUs/S1ITW2SK66YeMLr8NVXi1ApBjoq/dDTcseLSlKjUrTs3p9Snb9+go1Rpxn5YJGP75cGqd6ZS7ZUQGepD13ohwo1ajR0oz9JEmjQYHC35YvvGoNmF55rIq4O4i62Eaw1cIS97GULh9iJUFRUU4Y/EcRbo2H7ziS798XIzlDz3YIcrrosBUp46pKQTD1UTZKV1nQirqT4v/5v2r+rP7zk8ivRGyQG9mkIUhMJwYSLLPTspmPGY7W4o14K6IgkSchRM0uWNuzXZ5+0UJ25nrhoDPxHRJi63E08cn+Dr7jvDgtHdJuPJs0NFhNRdmlWc/MUPfdNt5Fml4mbXTjdPTHuOp2v5jrZsSfGhqX5/PZdLq89lcmST/IYdZqRibdU1ge9Op3M5KtNHDFuICmS9OrbvBptc3bowGFyRVsgRe+wiw14qaUjvegrDacPwwmLCIfYCaS6oHOlNmRTgJNM1mwMU9BaoU7UNnv+iAgRjEf4dmmAuMfKom8D/LwiTFgKEBNR0uJ5zJsfJpFouk+FELz5vpc5C+oYP6WCWbNdjLqknLEX+0iUFWDK9fL4fc4mQc3I00xcer6J5cuXnfA6QOqZ1DpfRUlZkpefyGgU1ELq+fP8I+n4wymwVlfTjlfnNI74zjnTxIof0ln+kx1nToQtewIEQ0mmXG3j6/k56FQyX7+XxmNPRAlHE9x7t47flqRz2YVmVCqJ4tJUh+L4cRaqahKMnVSG25PktdkZLF6Qy/QbHZx/VQX79se4bYab62/18PxrqUSqvDJ1XQu/8VPnS3LvYzVIKHjrTmoZUKnVFLMfSPEgm80wZbqXHgNd9Ojv5pQR1XywMEDHdhrOuzCJW12G7ji/GRMRtrCKbArIrj2F7NIzyKwYRnFJklbdqnlgahrL3+6Br0bXoqgMABEDhwrjfPRpBGekbbOHZCbaEYtDUPhxBjoz/009V02pZceeKHW+JL+vDjFsbBlrVyspBdRQ02f9v8r+XX3h/v37sdtU9OpiZOgAE5edb+GjL5om98c6kt/50IcjL8AW/VJc2iOERACvqKXCuQ5rj0Os3uyr34v9eumY/64Rd/vf2KteR5FqFzvEevazHTUa2tOj2WvKSbYnQpAeyhCiQTU1rpYLLNt2RZk8sQGcd9hVxBPw8LO1qFUn1/l5+PBhlv/8Jht/KWDiJVZOH2Jk2g12Orc2442FSCIoo7BJF6dRMpNGJnvYVA9iCSFwi2p28BedaCzkIoQgmLGfSVfq8MjNg1B1wk1OvmDkaUYGDI3jF96jn2WhU/UYdm1VY7dI7D0Y49F70/hraStyshr7rLatNBQe3koyeXIosFqlwmhI+dWLzjXTrrWaS66rpPcZRVx4dRkXXlOB2Szz5jOZ9f7X7U1SWp6KJWvdSS6+rpwPP/cxqL+eqy+30rOrjgG99dxziwN/QCGeEAzqr8XrS+IJRcjKT3LtFVZeejyT7z/K44eP83ji/vR68bdgSOHdj314vA1TaXk5ar5dkEswJLjipkouvKaC+Z/W0ba1mvLKJJ++k8OPC/Po20tPmkONXqfiwIEDJ7wO1TVlhMKCc0eZGD/OSlaang6iD1lSPj2lQfSRTqWXNIRMKY+2dMFTm9I6KClLtLjvgiEFk1mQ1IWooRwbaegxcoAdbBK/o+66jbdetDd536r1EURcjcHVsdnzSpJENq2ppgxJkjC7O+GLhCnJ+BOPuowyUYjZDFOvt9CmQI1W17I4zL/C/l39YTyhkJOvcEizBbfUuEvQK1yUKkV8tCjI5u1NkZa35nvp2E7D1BlNx6pDIYV5H/l45fF0DHqJR5+v5bV3PXz0ZjavPJnJVbdV4vM3vk9Xrg3z7Cs+TNFM4tkH+Hius77JSJYlRg438vniQJPPglRX9ulDjPz2Z5wd62zUVZrp1Ln5vdOSff/lD/RIDkWLjrJIFTt+aEtuyShyqoaR5e5P8EArJl7vpdeIQuYs8JIM6nDk+zhrRKoI8sCdadx2vZ3X3/Ny4TXljLminO/fzSa/dmgznO4uiJiIVzu5dlo1Z1xUyrsfp5qdLrymnINH4jxzlPpkx54oGzfFqbJup3c/gdkk06+HiVzaUkkZaZX90Gwdge+PU8kuGkWGvzuyJKNBi7fWS2lp6QmvQWVlJWrUbNgabdToc8apKdqNPfsbXttzIEZerpqb7qmi+2mF9BtVxCmji9l3OErXTtp/LOJlpKvRqjSATDze8jMrFlP+R/5YIaBdKw1dO2pxeQQP3Ong4ZkWvlgcwGiQyclSM+FiC/PmvHKiywCARqOmimLc1NCLITikDFSSmgxyCAp/o3tFkiQK6MBO/mpSKPXJLrRtC7niIjORiMLKdSFmPelBG7PTQfQij/b1saFKUtNXOZ1icYDNYiWl4jDF4iBbxSrixLDgoEwcISDqyM1tujB/ropjJa3J68fMSSaKpJyUYPY/2X/k2DvA0KFD8fv9fPXVV3g8HgoKCpg5c2Z9NdHj8eByNXT5ZGZmMnPmTBYsWMDSpUtxOBxcd911DB48uP6Yzp07c8cdd/DZZ5+xaNEisrOzueOOO+jY8eQc1T9ZUVERYbeFsCVAIiEacXYA+AJKfSemRiOxaG4OMx6r4cW3PQzorae4LM6e/THuvsXBBeeYcXuSjL/BRZ27AmPczJr1MW66tvnP3rEnijqWAgMiNQ6yMzwtXqfZJCNr4/ToqmqSfELqhrrnFgfzPvYxZICepBRF0sROeLwRYOLVE3nusXsZMyrCB69lcdfDNbz5vpdRpxmJhCQWfRUlWpZFRl0fRp63nmGnwYihLZ//wjEmZs1u2mV01RUm3n5vN3fdZuamaxt4ne6c6uCTr3zc/kANbz2bicGSIOlpnkRdEQoJYsjH1RNiIkKtVEk7eoI3j9ff+INbpknUehI4HC1zbPzdBg0Zw5JlG1j+R5SH70prtnP3xbe9nDFS0KVjwxju4aI4j7/o5psPcrGYZUrL4zz9modDhalupDpfkjEjTaz+PqW8e+PdVeh0EmPPMnOoMF5PXF9ZnWDz9gj9ejUeiVMUwdOvuXlsRsMI2UXnmnnw6VoeuzeNUEih1pPk3U/q+OL7AHdNteOwqejfW8eyP0IoiopIJIJe37Iq6vH21Zef4yQbPQbCNN/NB5AUSYSsNBqrvPoyC+dNLOfAHhXtYwPqW+q1ko4s8lGEQoA6tBiow402ksbW7WVMurzhvDWuJJF4Ag0x2tO9fhQqLuJs4U/SyaGADmhLdRSWudi+cTezZtHo93pzTgh9bc/6z8+mgMLEPmRDy2MH/wr7d/WHFosV1VFho0XfBY4GBRKRqCA7U8UzDzoZe7kbUygF+NtI46dl4XqRsx5ddHz8oeC2O/8kXGMl7DaitvtJbxVk8Zv2+oQNQKsFu0Nhd+Um9FoJQ8JGUAngyAux7AMHfXroCIYUvHUKS1RBdu36BXN5H+SsMpZ+mdXEV48ZaWLLjii//B6qV37v21OHpXUNNYeSCNE8lUdzFgqEUJO61hIOkkYmuceJbxglM13oy0Gxk2pRRqaU4rvNphVbWEmaWnDZxXqe2r2VnqIxdUdcxNjDJkwJDY89EULjacMtt5VQILVDnVTYxmr6MAxNWRcuvmo/773uqK+K1/mS3P2oi5raJOPGGKmtUzh3lJGxZxvZtiPOou8OcsVFzY+JAdx8rY1r7pjL1Vdfc8JrIQRIsoTdKjcRlDpmfXumRIsAbMks5n+8ldatJK4db60v0pWWx7nx7mo+eC2bDm01XHt7FYt/DvLS2x5icUEs4adPxUhCIsCPP/3F1Gsbzv/9L0GuGJfac7fcV80rT2Q0Egi59HwL55xhYtA5paz9uCsGTGySXbxsPEC3XgkUBAcOxcjNUdGtk5YO7TR8/v3JFUBUkooayjELOzacFB0KYtzXl7yjnWvJ8gSvPLKPP1dX8+7rdpavLmZrSTmqiAWQkJFpQ2dKpINUiVLsONnOWqSQib4MS3VvSiALNUmRbJEOIkGCybf5SYR1LY4Gy5KMVtJQ49xEQe1wcr0DOfi9h6vWHEJRh/CGw2h8rSkgLaU8+i/0IX+3f1dfGI/HMRklaiplctNl8nLUtC3Q8MocD9OnpHjDduyJMv3BGs4bZeS9l7Pw+RXeW1jH+o076NbNQlamTN++Eg/OjpFZcSrDR2+ka2c1XTtq2L03QSAW5e33k9z3SAkdDg/HIJnYKlY3UYw/ZpIkkWawcFD1G5qkzIvveJrlQvb5k+w7lIpHThuS4sVNJgVlFXGqXamOvWQyWd859j/Zhx+8wmP3UD/OmUgIRl/iIryzB70TOXioYT/bKaApN1i+1B6vcLGHTcQIk18g0auXjOcvQbKmIfkLiyCHNJt58l4tF51v4Iz126k7pMJGw/fzCQ91eRu5+CwNYyaUceMkK9t/L8biswNHi1CJTow+s4x4Ish5o1ruAjLoE/zwwzdceOGlJ7QGAP5AnG9/DNT7wQ2bEmT4uxNWe+k0wsNzDzdWTK+sTrB7b4zyygRjRpq4dnolj9/rpG/Phhhs1GlG/lgTYt7HPpYuyuPUsSV8szhKMqojKLQoOaEWOQLDYQWdVuLdl7NZuzHM90uDjDot9awxm2SmXJWi8gJ4+4NUMeiMUw313cBXXGhh3cYIeTkqPJ6W84+/m6xSsFjkenB9xe9x0kTz4huSJOFQsplwbTmnnSbzy+8hzjmjKTfkG+97KSvU0DV0WqPnZQa5VMqHSSj766/7mNX5kjz5spuCHAMRxdii+IceAx5cCCHQCiNWo5pQLEatvJOkoqCSUzRIf6wJoyRbps74V9i/qz9UyXDFOAsffe6joGAHv68Q6BULcWKYsdGZPkT0G3n+LQ9Gg8xZpxsJhhQWLw3St4eOD17Lotfwcs6+uIq7p5nJyVLz59oIb8zzEfXpuW2mi04dNLRtlVJzl2WJ7Ew1kgQTb6lELUvkphvYsj2Bv8JKWm1f9rGVuy/XNaF0uWuqg0m3VqZijkkpEaZqV4JX5npZsyFMeUUCoRZYdFrKwjUMHXriE3HxeJyigyW0lnpQI8pxkEGW0o4oYaoz/6LvAIW7xmnweKy892kdX/0YIGmOMfRvk4R9euiYMM7CfQ8F8HslovYj+OrSsZFOXMSO6imUEyFEDm0ooD2yS2ar60++0gUIhhTeeCaTXt10JJMpIdfVf0WYdb+N1gWwcZvMOVeUoSTBhIWeDGIfW+ktDUUSMnW4UUQSMzZqqcJilPlwwWvMeuC5E1oHh8NBlTvKjKss3P5ANZddYGHCRRYMeolJl1q4+Ppyzh5hZNKlVh56xkW71hpeeSKT/r11VFYnmfdxHbv2xnhqVjoPP9d8kwCkREuJadHU5jN/4V6eerB5wO67pUGuv9LKNz8GGDm8ecBu/me+VIe6XcXlF5gZe1UZ1423smJVCElKFfLHj7OweOnOE1qDYxZNRNBJBjqIHo38vyRJZIp8jrC3ng9ZCFE/8baVVZiFDTVavLhIqgL0sSbpfVo5rko1tkQ2MSSS2joyEvlN/JtKUtFHDGMLq9ChR0Iil8GoJTVCCDbIv1KthuIdQabcleTcs0x46pLM+9BHPCkTJYyG5os9YYKoNRKlpaXk5zflnD5Z+48FPyHFD3bOOec0+7dbb721yWvdunXj2Wef/cdzDh48uJGT/1ebVqslIeIEggpfLQlwxYWNBXjUqhRXyTG1VItZ5p3ns/B4k+w7FOP5NyN8+EYWrQtSGyjNoeL7TzPoP3wXuSWjWLMx3CwvkBCCh54IYHGfgkAQoI7du1pOxiqrE8QiEqcNa3kL9eupY/YrbnbuieGOxTn9tBEntRbnnncuLz37Cjfe6CW7nZcLzzVQWpbk4afqiPn1dKEfmVI6CRJQ1pZPF+1jxl0td6i0VKXRaEBnSnDTtU3V0CdeYmX5yhCHCmNcd5WOhW/spb1o2gVRymGMpH4rIQQedTmH5R20jfWqdz5mVyfemrcZo9V6UiM9BQVteGxmgjbJXpw//iBfLEir55RUFMG8j/zs3h/l3tsc7NjTUN164z0vs2c66/dKfq6GN5/JRFEE3rok42+q5ME70+qv7+1nMxl3bQXnjTI1AnKGDzJw50M1TLrMysSLU2ps23dHeepVN6PPNNKlY4OzkmUJu01mwSIfr8z1EooI2rfWsHFpAUZj6pqLShKsNYWpdScoKytrogrZkgXqohglC2o0SAKCojEX0zErpxCDJU73zg3XpdfLeD0SQY8BLy4qRfHRLl0JDRqihLGRhhYdB9iOERO/rvQx7toQfXvomDzRxlvv+0gqMn0Z1Igb7TC7aE93nFKDZISDTOw1GTz91EoGDYjRuYOWJUtD/ParioLjqluypEIt1CTi//eb8P8d/eG6dWsIh+GS6ysYc6aJxR/moNOl1upwUZxb7qsiFE1SadqFyu5BVkFtqYqzL6zl0QfMjDvXSP9eOp6bLZg2w03YIyho7eLXb/LrzwOp+2jK3dXoa9uT0/oILz5tY/q9FbRPU7N6aep33bYryp0P1XDdBCvzXswiGhO8/8kBvvoxgsebrAcEA0GF9ZtTYPYV48w8/qK7Hvw8cCgGkoLZppzUiOOgU0/hx/eWIfwZ1FJJX4Y3e1xrOrGLDWSSAj9lSQYpSZsCDatWKnQUvdnHVjRCiwkrYYKECdCO7gTr6qjDQ5wQA5SRSJJEED/VlLJDv5xsi539W8ycem4F6RngsMscOBwnkVAoyNPw8+9hVi3OJ82hJpEQzHkvwp494LyhZZ9st6qIRprviGjJfEEteekqLKZ/LqvrDAq7NauIqPx0LBA8+ZKb59/00K61Gpc7STQGWRkqfloeZPIkG4vm5nDexDI6ttPisKsI++OUrDtIergDh/dq2bozSp8eqYQhEhWYjRK790XJylA3q4xsMcvcNy2NV2cFMEWyMQkLmYFWlBxYyfz39Ux/oIabrraxcl2YssokJkP8fxTJOd5MZhNet5eDpMYLBybOQCc1FP9UkpqsYHc2roiy8KsAwbCgY3wgZhyAVA9U2kUGmzW/UiyBJZZJNq3qx9YBMsmlkiLyaMz5CSnwx4CZor0qdLZ/7tZMkiCmDbLTuIwcpR3aiINkbTqlHEKPhc50I4gPrVbQunXzY/b/Kvt39IVpaWkkBdTVwaYtSRIJwexZTl6d6+XU80vo21PPuo1hflmUjzOt4Z479RQDny/2M/sFL+q9On79xkHIrcaACX1VJ45UgetPO3oMpGk9vDFnN61yNQQPp/aHQPnnfalOcONkDQ/ckcYl11fw3sI6rjuuyFBZnWDyXVW8/lQGb39Qx033VPPtgly++TFATY1C0C/jTP9nsZS/W1Hh7kbF2G+WBKnbn09WIkUl4pAysImUWIKBpsCWXUrHKtvQtXGzc1UbAApL4sx+fhsbNiQBiVatoX04xFXjU8IhyxenM+Ohnfz2WxIlosNoj9Ovn8SLTznJykgpmo+4qBRzvo/qSDWKx4HD3Q2At+b72LNLov8wFxkZcM8dRkad3pAQF5bEaZWn4vvvPjgp8LN162w+/GIfN0y0kZWhIuTT4Iy2pca8l2jMzQVXl3PJWAuZ6SrWbYywfnOEeS9lMedDL5NuraRPD10j4POYnT7UyMKv/ZRVJLn1ejsvPmaibaw/kiThLq1k+sydfDwnvclv9uQrbq6/MgXWDe6v54mX3BwpjjfppKp1J3njPS8TL7Vwzy2NGwGum2Dl9lkRiouPAGec0Dqo1CZ02lB9p+n/1EQsIaOtacfKZeWsWl/DA3cmmHSpFa1WwudP8s6COpYsDWPzdW7C8Q+QrbRjT1EhYyeWce0EK9kZalauD7P45wCvzs5ky7Y4O350Y443D1z68BAmwGb+RIWaWI0OI2a60g0NGgrdu7n+Vjfb9gfIy2sq2vSvtn9Hf2ixWjl3pIn3P/Vx9ZV69u1IkFM1ABkVkiSREHHU2Vo+fSeLg0dirN8cwWaV+fD1rHqhHZtBR3TtUO7ZfpA6XRnp/q6YEhqC1l1Mv8FGuzYaqmqS9b4MUv70+4/yePJFDwtfySQn0RHL0UJhNSW0bde0+12rlVj4djaffOWj/1nFqFSg1Ujo9TLpaTLvv5pF5/ZaJt1aRe3mOLW1tSecI0ajUVQiFXtWUkxn+qIIhcrs1Xz7ua1Rfjb5KisvvOVm1fowm3c2NAkA/LYqzM03R0l3DaKg73oWvu9gwuRNbNqVJB5V0VZ0q487XZSznbV0ojd9OI19u5fzxks2rrq1EllOcRsPHmBg068F9T7inDNM3HJtkjMvKSVqOURBYABqoeWI2IuHauyko0JNCQfx48VCkkMHThz0k2UZgzlJml3i+vE2nn05yCNPBrFYBOMu0PL7N3k897qHWbOraZWn4fN5OfXXlpOl5uG7nXzzY4Avvw9w8HCckrI4BXlNG7ueetGHvrobdpHJ11/uZsIl0SZF+C8W+7FZVIwcbmLuRz7WbgwzZEDjxqztu6McLoqz5JMGTtU7b3Iw5Z4qPHVJLj7XjEYjkUic3FygEAKzWSHulZt99uXTjkL2sonfyacdYUIIBL2kIQghCOEnQYJWdMCfdOGu2oHR1Y6+0RR9TEnmb1iFESnS/PNallSohJoMKbfR65IkUWBLY/xNfj77zMTyz9NZ8X0YETUiK3Yk1RFKkofoSr9mv1MlxahjRnbs2PEvAT//Y8fe/12toKAAnT1It85aPvjMx/KVoUYtysNOMfDWfG+T9znsKjq21ZJIUg98HjOdTua8MVqKpL3otDKjx5exblODoEBVTYLrbnFTsS0Hk2QhQB020qgpNjbixDjeHn3ejVSVz+EjLXcvVVQlkIAdu2OoVSpqXCen3KZWq1nw6XxKav3U/NWZDx/tyB/zutPHfx49GcxuNrFVrGIXf6FBywBlJF8tbjkBW/hVkPxmBIO++iHImae13H048RIrXy8JcNqpOvzmQiqsW+pHpmIiQqV5B21OLSSjSwXlrX6ltOBX/LlbcGYmSaeB18+QtFFbK3HlVXed1DqUl5djksxkJNsQ2NibU8/wcc5FLi672k2foTW8PdtOuE7L0IEGlv3Z8P33How16daEFECZ5lDTKl9DRVVDp4NeL9OhrYbDRXG0GnDVpv426440QmGFN973MPzCEnqNKOK9T+p4+K40rvubgqcQAotZ5sG7nFS7kvz+dR5fvJtTD3wCrN4QZvbMdAwG+aTGvNq270DUmKpQdaYv21hDnWjo5E2KJAflrYSy9tCpi8Kn3/iJRFL7M5EQRP1aksQJ4KMr/ekjnYoeA2Zs9GU47aUe2HGiRk2UCDXFZmrKNRj1EhOmVlBbaMVKWiPgMyHihAk2Aj6PmSRJ2Gt6cvVNbk4bXcPMu9XkuYY2Shj8wosGHcnEiSd+/022bs3veL0KrfLV3DnV0QiwLCyOc3CfGmeazJOvhti6Po1t6508N9tEbbmeJ++y02eQh14D3dx+nQHjocF4km727pbJ7lhJlwGVPPa8m/c/9TL8/FI2rdaDs4qfv8qgXSsNMb+eW25MJT6RiMJdD9fw5XspCoN0p4q8HDUP3ZPGx29lc/N91SQSggefTolcbNsVZduuKLc/UMOufVGSSZECBD/08d2CXEwmGaGcOOg3ZMgQgkZ3ChyiqYL9MdNIjX2/EAJFjuMPKCSTKb6m3tJQ2tIVC3YKaE9faTg2KQ2Q6kfp60ckqSIjS2HrmkyW/Kjhsy9l1v+Sy6rv8/n+o1y+/SCHLKeW37/J55UnMrhiSiU1rgTTZnjZ9HM2Bn8BP/zScpf2ilUh8gqa5xZryQJ1Fbz1TBbBsNLsGD6kqF9MZoUlP2p5eJaRYCRJm9ZqdDrw+gR33+zgr59b8dOneQweYOCaaVWs3xxh+GADToeKWk+Srz9KZ+TEMkpzliMHLVx6tYuX3vHgDygM7KvjpxVB/toa5czhLU8bjB6pJ2mtqf+3LKlIq+nDnHfDfD0/h7fme7n5Wjv9e+kwGSWCwZbX6u+WmWsjTgwZFRbsjYDP483h7cId9/nRlHUinHaEmsyNuDUlKEc7j1WSimx9OllGG2FCTcRgcmiDiyoqRFH9e46NCh9gO+3oRoaSjz8SxSea79byCy8aQ4L961tRtDuTGS9UE2jzF9WmPfTmVDLJZQfrCGlr0BmTxGItC/T9t1rnzp3xeJKotUlwZTPt/tSz8I6bHHRqp0GnhftuS2sEfB6zyy+wYDJosBwYTrZnAPm0pZISMsnDRQVWHOgkA/Z4LrXru7Nrd5wydYpSwYwNH83z8sZEFJUhwuD+emRZ4pwzjKz+K8zo8WVcN72Si68r586Ha3jiPieD+xuYPNFGZXWC5X8GmftRHd9+mIPTZMLjlk9KzVYRjcfk57wbIS3YuMuzAz2poKhZLrOYiOJKVqE3NPjRNgUa5r3mYOvadLaudbL4Myfpaap6IC3NoeK9N9LYuMrBwDOCbFuXxsfz0uobCbIy1Nx0lY02BRr++i2deR8nqM5fSSH7COzoTP/YOaQfHklk3VDuuknPLXd7EEIQj6eEVO68yYGSbJliqDnr128oiSScPq6E2x+oRmdQcBkOkIiq6N/DwCdvZVPtSvDux3UcPBLj4vNM5OWoOXeUiQ2bI1z8D3x0F59n5qMv6xjQW4/Z0gB+p4ls9v5WwIix1Sz7M0hFVYLVf4U598oytBqJCRelmgAkSeLtZzO58a4q3v2kjjpfkmBI4eMvfZx9eSnvvZLFrOlN6VAynCq8PoXy0r0nvg59++N2K1RUpYCnoYPV1EnN83cLIXBRQYwwzrpuWEr7MfOBCN2GFTHq0hKumVaJ06GiplLGGWvV7DkA0mIFTLjYgtujsGZDmFa5atoUqDmlr55Jl5sIOg81u/cSIk4ph7DhpB+n0Uc6lVOkkbSjO7vYgB8vnUQ//lzsQKNS0X9A84XO/3bLK+jKlp1R7rzJwatzvbTtlCRKuH4/qVBTXZX6/w5ttUy8xMqlYy31wGc8LqgJhNjOWo4Ey/C5Uzny6JsPMm2ahlb5aopK4ixYVMeHn/sI/E10966bbShZJYRIUeoEhR+TWbDsj+bvYbVawh9QMBllFr6dw44/2rBhaSvmvpDFewt9LP4lyHcLckjPgA8//PCE18FkMqFoUvQNSZJoJR1uTQlTp+gaAZ/H7J5b0iivSvLE/Y561fOtO6NMusFL0GWmRL2bQYNlRp7nxrerLUrEQD8xgiypAFmSkSWZTCmfngxmP9uQUSF8Nt5+P0DpfhOx3d2IxyTefDqzyb3tsKt4bXYGCVuKQiRJgihh+jKcdlI3Wkud6C0NpRsD8PtVJ8UFnZaWhl4veOr5MM/e68Rx8Ax61I3GUTaQ775Q88uKKH16aikpT/LiYxnNxtDjxpjYtD2KJCRGX17Jxq0NE3mhkMKjz9fyyxI1dpH6bjlVw7hsQoBJN1ex9Lcg3/3k55Lry5n1lItpk+0AzHsxk5fneJn+YDV/rAmxan2YKXdXcfcjNXz4enZj8SG1xGuzM/H7BRZjCnh9b2EdnbqcesLrIITAYZcQcgOlR0LEKREH2Su2cJjdZJKPEFCXsY0K+Qht6AKkfLZJsmKT0tBIWhzJHEqKVBAyUpm9msqCFQijn2C8eVzo2OcrNP/DqWSZM4bqeeoxE5rcSnIDvWkX74c2p5olizLxStWUisONnu1JkWQ3G4kRxeJIYLFYmj33ydp/dOfnv6OFw2EQKm6f7CAehdvurUWrBatFYt9eiWRUjdkZoW1rDZedb66/cSqqElw/vYrZs5pXsezSRSKcfgilJI+YzcPl11fjdILTqcLtVig6rCItppAw7CVgKEHjyyCtpi8XTfydl55OVdhkWcJbl+TJF30sXRYBrZeffonx1MOifvzoeHt1nhdvXRK9VkYjqdm/7+BJr8dvv/2KU+MgL96YS8yElTSRQQEd0aKjnEJ2swlVpcxzb3i59zZ7o+OLS+M885qbrxdkNXq91p3k2de8vP1CeovX4LDJBEOCd94P8sAMMz27RHjxtbXU1AjsdomnbjEwZmQ6G7dFmfFYDZeOtTDp0nTOv8INx1GWhAhgMJu48spJJ7UGiUQCVTxVwbEqGVgrRxCviFFDkuyjQEhtuBqTUWboAD3vLPAy9Ro78v9Q2tCoUxW6Y3bgcIwdu6PcfG81ySRccHUZc17IpGdXPc40FW8/m8kDz9TSOl/DmDNNzXY7LfszxOD+BnbsSfFtjp9SiU4vk0gIrrnCyil99ZRVJBgz0sxTr3pOittt+OlDqShcT/hIEItkp4vox242ohIqVKgwZ/u48WoL147PQa1OjaaeN7Gct57NZOPWGL4qE7lkUCB1AFI8hwlitJb6AlAk9hMlTC+GpKgNohDfEWN+2SbuvFfD3AUBxNFxtmMWxI+VlikMrJKDtbsl2tKZHKmg0ZiAEIL9bMOIiaj+f11xcxbxJ7AYtDx0Z2O/tmtflFtujaJVafn5G2cj6o2brrVhtQS4/Z5iMqpboU1YcVNNLWtwkk3baFf0koFEWZyFLx+gUn2YTE0GtaEwQ0dEKMizs2ZDGJWiwXS0u/DzxQGuvMRCmqNpgt6ji46sDBXXTKtk9JkmnpzZ4EvOHWnirodrGHpeCYoCdbVqJk/30Lu7jrLSwhNeB0mSyG2rZ0vVaoy0nLCmAo+GIN0ll2OwxgiFFfzaCB5tCdnxDhgkU5OqcDVlKaXZ48abBQKrM16vaNnqbwXXbp11JI92hZ09wkSaXcXUGVVs35VkyDmCvn1k3loQZv+hGJ3aNw7EQyGFJ15yc+eMEx95BzDoY2Skq7ngbDMfLPIxeWLT7pr3P63j8nEWenXXseqvMGecauSZB50MPKeERXOzG9EdjDrNyJABei68upzLLzBjNOhYuzGCLEs897idR+9X+Oy7Ot77OInFJHHelWUIBKFwqpteUVouXPgDCpLSeM9YJDs7dink52rQaWW6d9bSsa2GBYv8JwUARWOVSKiQkP6RK0kvGYnHJS65uYrrJhnRaVV8vbiYOe/tJ61sECbJSjgkYyETmhGPkCWZnmIQJRzkL5ajETripIJfPQZ28Rda9FitUOfciLp0CEapYY+GRRBP7gYyzAoajYQQqW7ALl0FoqOG9cu2YhUp9eRy9QH0OoHT2Xwc899ser2eRELw4mwbDz1Yy4rvrAzcXM7N16cAGG+dwlMzW45jLr3QwCfbPejIQY+RWioJaWtJquo4ENlKB9EbWZKxJ3KwuDP5i+Uk2Y6FNA6wg55iUCOAPSkSlDvXYXPG6sf6giHBNZdbGT7YgMerYNBLjUaD09NUGAwSb7xfx6fv5OBMU5GZ7ad8h+qkup579xnGipVLGHlayocFggLb3wo/aklDG9GZ7aylreiGTUpLjfjJVXgzd5KWTOKwqzh4OMa23VHicTj1FH19t08gqBCNCTSaxtfk9QnS0+QmrwNcMtbMnHf8nH+Fixtv0CPkJJ1FX5zJ7Ppnv04ykOPry+/fbeEOXQ2bd0a5+2YHndprkVUnTgsFcNHFV7Jg/qskkyGcDhVffmjF5Xbx6hthXn83ytrNqfHJ+29PIytdxdpNES6+rhxJEmSkq5uM5x5vKpXE9l0xDhd5CGkVAsKH+eikTXqwM5HNrbhm6goGDZLp0UWLz5/k0vMbP5taF6TEML/4PsDIS0ppla/BF0jSp5euiejSMVv1VxizScJoOvEkd/S5o1n280888ZyPt15M457bzYxaugNL5WlNaKpStDFZdJQa+F2zogVUlhaxP7wLgznO5m1u3NUacluaWwcQEmaTzMRLGr7zS3NSgLbJKPPsk0buv38Vzpq+9RNKfuFlNxvJooA8qXFOY5TM9BFD2cgfdBESrZLd2LK7gjnzL+d/ram1bt2RdxZs5sxhRkJhhezMBIdy15FWfgpmyYYkSShuJytWhjizmbHjjz4PYHZ3JIKPOHFCch2nnS6Y/ZCd1+Z6eOJFNzddY+O5hzPYtTfKmAll3HSVjUlH+ftlGXIK4hjabObAoSTtOsDCB2w89Gy82enKRELhjfd8rP0xv5EeQkFeSiPjoutS000Xn2fm6++/5e677z6hdZAkifPGncvSN/5ALTRERJhYWgnXXtm06++YXXKemfc/CrJhe4gdO+DAZiutfIPQosOdqGHOO/toL3ohUMgkt1naE62kI13k4KKCZFTDyt9UtKYTBky07Wpq1j8CDBtkQKNTUESSMAG60Ica4wEkQxBCJuzhNqRJmWSLVtR5TjwvSktLw+/R0iU+AIeUWe9vbWSgqzmFx579HZMtgV4n065185yekiTRvbOWgzsM5NYO4oaJuxH2cgyWJEZDCmepDRjIIYIeA1pJR+vqMzn8rZfblx6mVl1MRhY4bBJT7q7ii3dzyM5U8/m8HLbtivLZNz5+WBZEr5XZ8EvzhRWzSaZNgZa35oYYNEDNj8uCzLh/zAmvQzweR5IkevSQ8GytISkSlHCQPNqRTg5RwhxhNwlNEKdDg4ir0XpbprUxCjN9L9vL7AftZGVYqHXbGXVhDQFPXbOiw26qmxTQARIiQVmomslTDGh92WiwsVNah0YtcVY/hcdfdnPWWSp+X3GQikQRVuEgQZwgvpQWhzaJ0Zqkf//+J7wW/2T/m3H/P2aRSARZgh27YiyYpya3djQVFLJPVULX5CD0kpFkVZIn793OE8+V0aO7inhCUFqR4PbJ9mY7/QB27o3ROl+DqqYLuloDNaKCw9W7SBpyUKlk2kfS8ePBZz7Elx85uOpaF65YmCsuNrBpW5Q3369DrQa/X3Bov0RWpoaDrlrqquDCq8v58v0cTEeDXCEEn37jZ++BGCu+zue+x2uZ814Ih+3EOe6Oneed118lK9azWe6cHNpwgG0kSVJABwrogPApvPnmCr77qYzbbrDiTJP59ocwS/8Ikpkh8eHnfq68OOVgvv8lyFvv+YiUZfL7n1HOOLV5Xo7f14RJJmD7Vrhlso4zhhk5Y1jTYy0mmUH99EybbCcWE3hqwXQ0mBdCUMgeXn7mhZMa74KUynmQxoIdAkGEEAkSaIQW89E4cdYdaTzwdC2X31iBBOw7mBq5Pt4qqxM8/6aHtRsj3DazmmgMenXVsmt/lNefTnG2AOw9EOOW+6s4fbABo0GmbWst4bDghglWbr6vmsfvczZq5V+5LsTdj7iYeo2VDz/38dPCPFoXNJDgz37FzcwnXXz3YaodPh7npJJck8nCgP4yGxKr0ZX2wEkOgzmLKkqoy9rKL1/m1AMskYjCeaNMjDrNwPibKiktTeKN6+nMoPrzVVFKDqnxyqgI48VFL4Y0+n00kpZ892BeenUFzz5t4dbbK8Hfs/7vKlQkaVnkQREKEoJi3VZC8TrylY4pMm9qKWIfMaLEVEFat21zwuvw32Rmq4NEsqR+Hx2zh58IYKzpSo8L9tIqX0NpeZxPv/FTVZOkfVsNpw020KFbHLPhCLvXpuFTfGRTQAep4bdTSxra0A1d3IwvXosOQd/eKR/Vvo0GWRvh00Vxxo0xs25ThJm3twxynz3CxHNvuOuFrQB+Wx3imdc8DOqnQ6+T6d5FS9eOWm69txafX6GovOik1mL/ziq6MZDD7CIqws12+vlwY8F2NMmvRu64i70/5PPKHDeffevHqz+IKZZB5Chnrp10NJIWj7qcuFyHPuqk2rwbtBHkgB1rNA2t4Z+LVnYb/LwiyKtvhqmqUiitFMx73cEFo1PFud49tVxwdTl3TbUz8RIrBr3EL38EefDpWnzVer7/agljxpxYcCdEg2rq1GtsXHt7FW5PkilX2bDbVHi8SV56x8M3PwXo1klLVrqKH5cH+faDHN54r44RQ42NgM9jZjLKXDveygef+bhhog1/IFQPxhiNMms3Rvjg9Ww6ttNyxTgLwy4o5e1nM5n1lAuNOiWq1py9814Iravx2OKxbi8AZ5pMIKiQlaFGEeKkOLElKY5aAqfIrv89m7OoiNCnh5rZD9nrX5t+s4YrLjFyxrnrMZSNJK71oQgd5qQVH+4mwassybQSHVMiHUj04dT6cVBFKBSxD4/bx7Nv6Hj/g/WUHdGiiZuJqQNk5kc5uzfs3Csx7V43X30bwedXUMsa8kV7Wos0IoQop5BwRKCoFUymlhO3/1ZzuVwY9DJnDjOSeCTCzIe8VB1UmD3TiEqnJrtbLco/hFjxZDJFEQQEZDdBUzHZg6q4fIiBP1dX8+dvy7GIYx3gLtSoUaEmgIcEcTbyGzbJjlOTjmwKEDG4MNujvPlcZv1YaM+uWtZsiHD6UGOzHahrNoZRq+DlJzLq/56bo2LXDh2RSOSE93/rNj2Z/sBH/P6tjh17Y3gDcVTHgXPHzCllYxBmdrIeRSQw2hKMGKblrlutTJxahUVr5PRRfjLirRGKCiW9jPbd6/hwjoNHX6jlxklN7+u5H9UxflxjYC4aVfhjbZjDhXGkmJ7Df1lYnFNGMqJtdioEICvYjc+/XM6gITIGvcTbH/g5d+xtJ/T9j5miKGg0gj++KWikTnzBOWaGnFtC/946bpxkb1i3Ag3jRpsYPb6MXt00fPKVj17dmh+vXbw0wFMPpNOrm46KqgRjL1uHdGAIJin13fWSgTSVE3/Qhcer8PwjGbwyx8O8lxp/3+KyBH+sCZNIpmLPZBK274xRVhEnL6exL45GFZ58yU1WhkzHTiee5A4fPhyDTsVvP+q5x1TLQ/fYeewRHTdNW0Z+sgM2kUmMCMXsR0FpljYmm9a4Q4f58fsMfvg5wlPPhagOlzYRzTpmibQyTh3YsA/2H4oRjgguuLqcCRdZyMtWc/Z5SRZ+tholYkDICSRtDJGEgkSHZs+plfTYhJOD7KIfw1ESar747Aum3THthNfiv8UUJUFmusz2PVF++jSPfqe60WqhyLaWSEiFKqkj5okzeVqUV58TnDfKiCxLJBKCj78I8PyzSfJDnchEYgsryRNtWbnyMJ8v9rP09zB/LW1VD+ANHWjg+ittXDa5AqdDhUDw/JsewlHBpZdq2LJTYd6LqW7Alx7LYNItlcycnsYZpxqQJIn9h2JcO62S0WcaGwGfx0yWJaZdb+ODz3x06agl/kPLOUVzNnbceSx4/22s8UwOx3ZhVPvR61p+hlpMKrb+lEOAGg6VFZAvtanPsXNpTZbIZwsr0WMkp4X9D+AgnYO6DXTsluCaK6yo5ELe/zCMVt9yjitJEgiopYo0k55I25U8eLuJLp3U7Npbw4uvFaEUtiM/1J7DRdtPeA3cbjc6xZQCPo+ziAhRW7Caz9910q+XnvMmlpFMihYLP0UlCSy1XdFLRrI9A8ADu1mPOq+CNvlqzh4hs//QHxTv12Gv6o2FNAQCV9zFhRcYePPpDPYfTvD8W26mzqhGUQT9eunZfziGELDk4zxunfnPU7AmnZpIjZXLbixn9BlG1q35kQsvvOiE1kGn0xEMSJxzJry7dRNGrPRhWD3NkQETdtIpl/Yx7rwqvvo2hvC0XHhUm6K88LijnmrPmaZi8WdOTj1rHa09QzFKDT7Qj5t90hb6idMbnUMIwTb5D9pEe+OsapiGzRHdOZLcyfZdJWz9MxdZljlUGOPZlwMs/6OCOm+SW6eYWPKzoLpWhbcucVIx8j/Z/4Kf/4+Zw+HA64FX3gjTI3A2MjLl8iEGJEfVd+SoJBU5vr4k63qx0fMn331tQquVePCZWiZcZGmyiV21SbbtiuIuN5F/NGHOkHLwihqM4ZzUyKMEDjIIVecw65G/aNc5wbBBMe6/o2nC/8vvQW6ZFuKURIoXbv/upVx+YwXZmWpsFpld+2IMHajn6/kpLovcLDV6SxyD7sS7WgC2bNmCxRCrF/o43oQQxKUwQeHnFEYeN+4p06XubDyba7hpx3o0agl7uDX6NB8aEaSoJMFNd7uo8woqKgW94yMxYOTzL5dx640JMtMb3xKu2iTzPvKhqsvEVtuWr3/YwZnNAJ8Ay1eGOKVfCnx+fa4fvScFrCVFgiPsIU6cZx9/nhEjRpyU6r1Go8HkCBN0+dGgpSZ9E5mtw5zeX0N5eZK/toa58gw98bjg1z9DdGynYVA/HS+85WbarGqWfJJX/xAvKYtz7e2pDuEXH0sFvbGY4O0PvJRWJOjRpQEo7dJRy8+f5tP51EJGnpp6kM6cnsbdj7l496UsXp3n5dHn3WQ4VVRUJSgui3P6UB2vv1vHhl9aYTY1dHyYjDJPzUqnsDjOOwvquH+ag5pacVIE6BkZGaxak+DnL9M568LtlNQcQkImpvVw9VgDndprqapJMP3eOnZul1AnDcRVIXQmLXZXO+JUNRLkSBBHw1FRJ4rJp12zDwBJkjC42+D1VqAxxoj6GoAnE1Z8eFCE0kTswyUqKGQvGpUKu9mExVFOdbyEsjJIJmRMWFGkGEZrAin5v2PvzVluq0wKDxc14Q3bvx9kEpw1Ss3sl91s35NSEm6Vp2HbrghX31bJDVdaufR8C70HudGF9LSm+fHqbAooZE9KyfVACpTKylDTvnOSbVtkNm2PoNVIhMItM+8EggrhSMPfYzGFOx6splN7LQP66MlMV7F+U4TX5nl54n4nN8+ops5z4iPObrcbwlrSpAw0og+72URPMagRN2NEhNjNRqwGDaVpyzlzhJqnHknHYpbp01PHG29HIWhmL5vJpgCQ2MlfJKQIgwYq1JZEaZNfy323J8nLUbNmfTlvvHOQytIYsVjz3f0eb4K9eyTuu9mMw9ePDEmPRYR46M69fPeDh/fecHDmMCM/fZrL9AdqeP4NL7Ikk0gqzHsxg2m3x6msaNpt2JJJkoQ/kAqQ2rfRsuD1LL77OciNd1cTjQnUKti0Ncq23wuIxeHJl91UViUYcHYJDpvMjNta7pAcPsjAc2+4eWWuh9MGGfjh1yDnn53q6qmoStCxXco3Wi0qenTWMvsVN/k5GiqqEzz9mpuZtzc+9++rwixZDAUio1Hxrk5ygTrO7bOqKSyO43SoKKtIoCgn93wEI2qNF2vMQQVFxES02Q6NMvVe3rqvabdwdqaa66/R8tbcpbRppbBvV5QunMo+ttBLDGnSMVUk7yGhxBvEkI6aLMm0pSuRRJDbZ1Ty6jN2crJkZj5WQ6hCQ9FeI1u3+ZGFjo1r4uTTCYUqeiqDj3LSggU76SKH/co2yn2FxGIxdLrmuxH+Wy0SiZAUsO9QjAmXmFi9MciGLYLW2R62blMoKknw1ZJAowLM8fbb6jDhzH3Eq7MpFAfIT1fz1fxsvv4xgLcuhs4gCIX9RESEDvQgS2po824velDEPryaEkIOHzISSlDLlNt1DOzTWCzn+Tc93DjJ1kQQJxBU+PgLH3q9RJvjilmFxSkBMK32xFWtf1v+M56DmQw4u4TLzjfz6rM27rxtJyb3kCbP8Chh7JkR+vTQM3q0gUBA4fYHqvEHoGRtW3pEjhuXr2lD5Z/VdBqwke49FF54pDEw+MPSEN8uCfH0Aw3Fgedf8/HBhzG03lwSES3eZA0CP3v2QKKu5S59raQjzarDH4jw4NMudDoVI0YdOuE1AFj02fs8dKepEfAJqeKvxSw12xW/dlMEJHB7FdZvjnLDlU278jdujVBRlawvhOdkqfnqkzTOH7sdbfVAPJoyUMcpq/MyYagBSZZ48mU3hwvjR1WOJRYvDfDp135KKxN8+Hp2/WeEQgovvO1h9PgyZs9K57xRJmQZ1m+OcN8TLsacaeTjLwIUFZ14cTAtLY1wMkp5MMDn82188W0ZJqvgtyVZbN1Zyfq/SnE6JX76NYz1wIgWE/20aGsuv3Ena34oYO+BBAsXHiBd5DTxqzWUkp4Ta7THX3jLQ5sCDU/c52TLziivzqlj1+85FGh1ZA4p5cmHLfTpoWPg6S60R1r2bUZMGDFSTiEChU8/+ex/wc9m7KeffsKkj/HFuzlMf6gGSR9DhRG9UcFkFqgUGU0gE0tVG26a/jtp1gAWs4zfD+FaI8mQiSL2k00rnGRhFjaqolpmPVnLyu/zm3QuqlQS817MYsDZJWhVMu++mk4iAbc/UMMHr2fx6PNuNm2PIEnQuYOWn5YFefFtDyVlCVrlqzlrhJHe3VumV+vTQ88zr3np0lGN3Z7T4nHN2fz3nuePJRn88EuAj7/0c/YZRn5eEWTcuc13T3/zXZxM8vFQ00g4E8AjaihkLwZMqNBQxD6qRSkd6dnouQ8QJ86ZZ6hYNL+h4HHtBAunjytFUUQjrtRjtmNPlGCdhhLVVs4doWHh3Iz647p31nHp+SbGX1/I4V+NaDQnDlHt378fm9IY+BRCUJm1lm8/ttO1U8r/nD7EwM+/hThvVFNwOBRS2LFNovVRwVBI5e+GLB8fvp3N4OOafVy1Sc65Yg17D8jk50tcOEDCWyfoPbKYUcON1NUp3HGTnTserKF1gYZXnsioxxfS7CqKSuJNmjogNY25b5/ArNXx7HNZ3PmAi+zcAye8DgAdOg3hx2Wr0Gj1dIj1QCGJSy4FdQxtNCWQmRPrxCeLikAdp1YuJ13kNTlPVERo0zFeD3wes4I8Db/9mMZpY1bi0BvRKEaicpCoCHP/NQZefuVPsmOdsOMkSgS3fReOUBrOeON9LUkS7URP9tZUc9v9Lt56LpP2bbTMfTUVS19/RxUTLjFx7zQbp48r5dChkxMF/Sf7X/Dz/zGTJAmhCHShDFSSCpeoIJP8ZpVWVZIKh6c7Cz7Zw7OP2xnSX89tM2t4+O4GHqJN2yLc85iL8mKZjKr+jZKwbFpRSTG240bmjJKF8iNacjtHuH1K80H02SNMWGx+6ly1xEUMTdjBfdMUOrTREAortMrTNEqUf/4txJnDjPy57uT4jL784kvMtjguuQyLsNe/rgiFMucaOvYOkVzbHk2kadDskDJwxluhi+tpLXUCD8TdMf7augcjJiyYEXgwSikHmFZ+CiPP+4tZ9xq59ILUa1//EODxZ/2Yik7BKWUTxMfyP0PNOi1XbZJvfgyw4PUs7nqolkVfhwiHEpThQiFBLm0I4kddYeSH75dw0cXjTngdwuEwAwfDmpWrMBpUfLbARv9eDeNtoZDC+KkVDDu/mPHjrLQu0LBlR5Qal8KIYTrOm1TGdeNtDOyj446Hanj7ucxGwa5WKzF9ioPn33Tz9Y8BLh1rafS3bm2N7NyZaik5pa+eGbc4mHpvNR3baThzmJ6N26KUVcY541QjvoDCZReYGwGfx9s9tzi47o5KikvjKIpCLBY74aSnbdu2eMuNXHxtFfn5GtwRM5j8hNVJzj/bTLUrwajza7EUnVKveAwpUY4j8gZk0TjgNGOjjlqsOIgSIYNcWjJV1ML+A6UYhJkdrKez6INFSins5og27GET3cSA+qC6WBwghJ8+DEOtaMAN0doIVc6NXHd1jF8XOSkMlZKVF6esVMZsqmnxs/+bLRSsRZLgsRdquflaO488GaCkWKKyUqEtGn76NUSnjhoWzW14qHbuoOXi8yxMvKWSIQMMCElBhboJH+YxkyQJs7DTid7s2LIGjzc1Dvn+W3ZGnl/D+KvjDB4sMf/TOp55qPkume9+DtKulaYepJ3+UA2XXWDhwePG9Qf3N3DteCuX3VjBDVdZeerlE/eHhYWFWESqEGWR7LQTXdnBOozCgh4jQXyE9S42Lkvjs28CbN0Rp1WBlo1bI8z7IMyvyxKoY3ZyaF2vBA9QQHsqlWJKq7Yz8RIbj9/XcL3dO+u46nITI8dVMuNRF68+1fS7X3Z9DXZfJ7LjHUFK+WYfHjx1gh++k7hJU8vrz6bRtpWWxR/lMWRUNf5dHQkYDvPz8hgoatq2b9vkvP9kiaSKSbdUsfzLPIxGmYvPM3PxeWbiccHFk1yY3K14+S0Xj9xn47XZmdw0o4o+3bWsWBWmpqZlEim3N8nQgQbum5bG9Aer2bE3yo+/hpGSao4cVigtj9d3jV52gYXi0jg9uui49pZainbJfPFdMdeOTwnCfb80yJ4dMvk1ZzZKtBMiji97O78syuDHZUE2bYugVks8/mIt6RkFJ7UOeXnZaPHj2eehAz3YzJ/0Eg0j54pQKOUg2T2qGXV6ZrPnuOQCE4dLorz9XC5zPwjw6rN7aOXtxFZWky0KsJJGlDAl8n5OGRYjusaOOtl84a6N6Io/w82MB+sIeLX0VIbR+mh3qBCCGsoo5iA+PHSgZ5NikSRJdBS9cFFxUsXB/xaz2WxIwGvzPCz5NUBVTYJ1P6UEJRIJwfXTq3jiJTdnDjPW01Qcs3kf19G/l45x52h5+NE/yIjlccW4WgJBhWdeCCEf6EMvMvHjoYLiRsAnpH6bNnRha7SWVpUD0UhaCuWdSH/jApVliZcez+DSG8q5+xYH540yIUnwx9owT73iJhxReOahBuqh1X+FCVabSeA+KcoHSZJQbDXMnpnOxEtT8cqV19bx9svraC96YZBMKEKhmlJ8Odv48bPs+uQX4K6pdm68s4ZtPzSzzkomWVIuBw4U02tINaedLmG3aPj9jwTBCjtqkcUnXwSZdLmZF1738dGbVvJ8DTzJuVJ7/MLLzgOrsGlSnHEJEa9XstUe5QxXhEIkluDuWxw89Uot776Uwa2zfmDKTXefcEy05PtPeeD7pgDrq/O8dO2kbcwvHlB4+rVaVqwMMW2yg8vOt+ByJ7nhzioG9tFx0blmkkn48gc/ew/Gmf9KY4qoNgUazNk1RDP/4I7JBrIzZZauUPP7mgjjL7Jw2/V2ikrj9D+rGLtNxWXnm/EFFH5amNeo281olHn4bieV1Ul+WxXi5TkeQmGB0yFzSl8d48418+kXYaLRlnnl/m7FxcUQNdCboexIrMOKxLcLUoBr3156rrsyddz2HUkCBxrWRAhB7CiFhxYdCJn+vfQs+i7AQzOsLP6pgk2eP8gRrUgnhwQJKikmTozoYRuvz/FzxSUGnnjJTTCoUFulYuJNNXy9IIvLzrcw4IwyOvbQ8tl7DeJQOTkSocPNT25AikqpFR04xB4UKYHP7W/2uP92i8c9aMxq5n9aR61bYfYDDj5Y5GPGrY56Go5ff/dz38NrCRRJdPWegRcXVRwgl/z6uP8Qu0iSQIcBjUqF1SyTk9U8NOJMU+G0qzm0y8CtN2hIiiRxq8LM2S4emJ7GozNSufRfW6I8/mIt99zi4N1P6tixO4LVpEanbZnLurgsTlGhoKImRE7uycmxVFbsp2snLdMfrOGP71K++7LJFYw8zVQveHvMflsVpvKwCRNRbDSmSXGLako4RE+GoD6u+OkVLnawjl5iaCMsolJ7gC8eszc6h1otcelYMy/P8XL3zY2bp2IxwbQZXmprJZw5Cd5+IbsJQCrLEm+96GDYqF2MOufExd8MBgMJKVavDiSEoCRtDfntI3Tt1PA9J0+0cfmNFXTrpG3UUBGLCcZfX4u9plej89YaD/PIg8ZGwCdAulPFz5/lcPH1FZiMMiNPM9OxnZa9B6K8/m4dwXCS6Q/W8OvneXzwmZ/rpldx3igTZpNEcWmcabNSwn9///4vveMhHlahtrgYMcTJKX1M/Lii/ITXAWD/gc04bIAiEbaUoxSUcsu1enJzVPy6rJRffkmSVjGQZEzFAzP0vPzaLvyHTViOy5tjIsouzSqWPtM8DtS+jZZ2HQRed4Tc1lEOHgkxfICBB+5M47cVNZRtTHLIvIYbrjGwd7+g8tf2zU7wAjjCbdl3aA/rN4fp1VXHosUBFv8cwOdXuPPBGua9lMWkSy089FSKKs9obL4B7WTsf8HP/8esuroalUZglU0QgzAhzIqjxU1jFFYOHk4ldNOnOFixKsTEmytxe5MkkxAJS0i+NLI8fTBIjSsdajQkmyGm1cSshMJ1jbiajrc/1oSIy1GGTtxJl84q1m+MctPdQT6fl0PPbo0Bpm27Ihw8EuO+2x314k0nOva98s9VZGdA1FFCtLY9EhJhAgRshcx6WGLVGi2ucFaLa5NBDnXHBecaSUtr0YnD7CJODCcN1SqzZENfPILn7j3Ck0+Wo5DE75PpHBqFjAqXuohE/j7mv57JDXdWcfFYMxMvtqBWS3yx2M8zr3pJhLWMOTeCrroLXUUmXmqpoJje0pAUPxaF2MNZfPfFdycFfhYVHeFIYYIpN5ho00pL/79RGxiPEmhffmMFd05NPWwuPs/MXVPtXDGlgmcfTOeS6yo4Y5gBv19pUuU/ZlOusnH55IpG4CeATqvGV6ln1bowwwYbGDbIwE+f5rH3QIya2iRbticZNlDD3BczePZ1N4UlcQ4eiVFVk6RtK029miCkgKl4HErL41x1mYWVK1cycuTIE1oHs9lMmBClhWrkDlGeeyvEGadaeHVeklBI4aEn/RiL+jVy4JDi3eyk9OMgO/AJD1YptUYZ5LKFleSI1ugxEsCPkeYrpQmjl0NFMQy1XTFSSWnaWiwGLSgySSmOOhGjTLscbV0OsbAal1JBX+X0RntdJ+nJrx3Kzz+vQHbU0EbvJCiqMJlAiPgJrcF/myUSCsmkxC8rwqxYYqBtaAgZyFSxHjVaNu2I8sEbWU3ep1ZLPDXLyZMvu8nOUFMe/GfF4rgcwm08iKWiF6Mv2cyXH6ZRkKdhza+ZvPSGj/c+DqIzx7lgtImhAxs/eOd/VkfbVhr69dKxan2Yglw1m7dFefPppoCTzapi1vQ0vlkSIN154uMbWq2WKA3k6zbJSV+G4xdeYkRxkoXcyctrb4f4fbkadWUHin/RMVdTjjseQaDGgK4R8HnMsiigKL6NR+5p2hWp18u8+f+x959RUpTfFz/6qeqce3pyYsg5B0UQUBRRFHMGcxYDJlQUc85fc1YQFbMoGEFAyTnngcmxp3Pu6nrui8YZx5nxD3f9112/dXW/cQlUdfXpqqeec84+ez+XyZmX1uINpJh1u4tunXXs3pfgpbd97N4JfRLpTU1MRNjBOrIpoCt9kVKw/PMqhq8+yDefZtC9ix6rRWIvZQyOjuHT2atJSILrbrr2sOPg8XjQaZKU7dFz1PFuzj/HwPBhWnbuVPjo0zj66l4UJYp56/2fWbU5RP9eBm68PO1C+vjMLN7+yM9lFx7SXwup7NmfwGSS6NtTzwfzAlx3qYMunXTUN6jUlOmoWdEZq5KFkSgnnrSfUyaHeOEJJ5NPsjDhgiqQ4NhjtaxaHaChAXz+FJ2KdLz5bA4fzI3w+pu/kxXthi5lRrG6UTKr+fB1O8WFOq691MEXC0Lc90Qjf6yOcvuM2w47DgCJeIIbrrZwx4xqikU3QOIgu0iIGPIhOQ5FivPgtSZUFTZuixGNCvr31jdr18ZiarNczZDBWkqGNLK/tBZbVEejp5xG/T4Ki8AWVNiyAzL+tra2ulcwo5gk7IqObp4xzUUeSBercigiLmLUUNY8Ovt3yJKMRdhwu93k5LRfsP23QpZl9HqJ0vIklTVK82QNwHsfhVizLsmXH+Rx3jW1jB1p5NQTrfgCKT77Nl0oveVaJycea+Z/LyfQ1Vnp0cPL/Y8G0JYOIkNKr6H1ouMxX4BcinBTS57ohFtTxVsfJTjlBHMrV9wslwavLy1zM/NxN3p92rE2GlOZ/XIeRw81oqqC738OM2NmhFqPitKBQUJH6Nq9D3u2L+Xiv+gt3n+Xg/fn1HHAvZOEiJNCwaiXeeAWZ6vCJ6Tvx7dfyGbQ6gOI8rYTH1Z/F+q1PiyN/Vn0kRsPDcRI4kAlTpS7Hw7w9kdeKg4Y6Bk4ts3xNsmJS+PCmh2kKrwKZ36Yvr21VNWkqDygxV43iLg2SDCS5PpbfJgcKZ59JciIIQ727t1L//79DysOoZAf6W9u5L+virJ8bZS+f/nO733i56sFIc6dbOWU8Va2744z6eJqZtyUwQ+fFLBkRZTHX/Kw90CCt5/L5eih7ZvqFRTC289lNksWTDzeQm29wumX1nDBGdZDWslw7NFGtNq0fl57Y74AZ02yMOMRN8cMNzGwr56yyiS/LI0QjUgEAzIDBw5s97j28Pvvv2MSdhqoASQKi2l3n3vGZD2vr6kmO9mVWlFBLWUYMSOAOBHMliR335TBnQ+7ufBMGylFxowVMzZqqUCDhiK6YpUcCL/goccW8dobCVKeLCwpFxlqHk3s59Sza8jKBp0xxQuPZ7SK5e03m7l54246xYa0ub6YiJAihYScvh7JjN74HwO+PShJgVYrsXVXgp/nFTLp4hq+/iC/2dAIYOJ4C0cPMzJsQiUNldU0UN1qBNiMjQyy2Su2UM1BVJGiYr+RY05o4NYbzVxwtqXNcyDLEtnkU+2pI7MkgFYr8fnb+a3YcUcPNfLFO/lMvqQGs1miqkyPuqc727fuZ8ZN6ev+O556IYxaW4w3cz/jjjv8iTgAWUqxaFmMoQMNzc/bY/dmcsalNVx5sZ0Tx5oJBFXeeD/IT99rKHCPJkIA8bd1t5w9LZ4Hf4FTyiJHFFFPZfP7oVocpO/QKF06tX2X33qtk0um1XHmpbXMuNlJQZ6W1eviPPtSmPpyM/3oi+Ja2eHakJWpwZwR46bp0w47Bt27dyeoq0fE0/v8Jl0lJ5+ZIKm2XgdcGRrefymXW+9vJDtTw4A+esoqFRb+HMNROxjn39iJiquK889of2IoO0uL3Sbz/ku5zYSzo4YYufhsO2dcVkNejkx+ro57b3URCqssWREhGhO891IuJ51fzemX1HDLNU6G9DdQUa3w9kd+zCaZY8en2L1HQauVGDdaz9ffHxlxLBEPUF1hRGdQGXduPS883mLwdOqJFupuV5hw+hokNcbUc4s55QQL196ygf27tOgTThRtGFtOBFcoxNCB7RM+AKIBPTkHjqfiQBXV7GJZPM6F19UyYIAe7xYtZqkzstSAmpLQ0nFDT0oaGHO0mevvbEAVgmlXOvn49TyMRok/1kSZdk8Dx48xYTfr/it+/v8rZFnGmaEB4QE3mDATlLxkU4AQAj9N1FBGgjhadNhxMLzzX4qUIj3Ocsp4C6+/78MSLqGfNLzdAqGXxnbNWhRdGJ8/1a4uxrrNMV5828ean4qbk6abr4H6xgxOvrCah2dkMvkkC9Go4NNvg3z2bRCXS2b5mijGjhn/7cdC8vPEfVns3B1nxn2/YUzZsZGBwVXHlPMK2bbDj0LHRaMkSTTt3OIhApixttFq1Eo6cqI9IdoTj2igWrOOUtdvFBRouPQcA1ddko3ZJHHScWZ+XRpm+ZookYhgyybo2jiJiOwnmLMDQ78dqIZdROsg5YZ4PEoVB8inBBmZ0BE4+gJkZDjwB1XWbYlzzy3tL8JWi0ynQi1llcnmkTKHXcNzD2UzfaabZDSt29SrHfe/P+Gwa3B7U6zbHGs1ypaXr7J/SS5XX1fOXXcpTDnXgtEoY7fJPPdyiE2rdTz3fPq8o0cYef/TAJIk0alQy5uz/SSSgucezKK4UMee/QlSCkgGiT9WRzBnH/5oUyqVQqNL0LmHzKofOjWziy8+28b0WY0sW6xhuNS6k6mKFClS2HEhIbOPrfQVwzFJFmRJprvozxZWUkQ3qiklW+S32eyoIkXAXMaatQoaJYCKynEjjXz8Xvq3cDeluHlmA3NezeKPNQHenR1m7w/92k0eZEnG6O1E2HUAgzeHU6YG+P7HCEHfYYfhX4WcvCLq68ogbqZTZAj72AqHDF5K2Ub/XC0LF4UxmyTGHWPCaGxZC7t11lNZo1BUpMVfZsdLAy7aFkrjIsrAYSmuuMTP4496cO4czqRTd2LL9mK3SdR6otxxq41tu+K89LaPN2cHmHi8mVhcsOCXML176HliZiZzvwwQiwl27UtwzHBjuyM/kB67eejZJvIKDt/l3Ol0EpYCpFQFCRm3ZS9JVxWZmRAPC9x+DQUGhVXfllAY6dG83mcquRQSYQPLDo26t0WUMCMGWTrUQBrc34DdJrN2U5Qrp9eR4dBQWaMw5RwbK00a5ICMEIJdbKQPw1qZ3RTTg1h5EedM/YM1i7M5WBOlF2PQSjqK4wPYb9lAz549DzsOBw8epCBPJlRpI7/iaL57qZ6vDSE0CRM5akHzGHVBtp5fPstk1foodzzoJi9Hy/ufBOhUqOXBZ9wEgir7y5IMH2QkEFRZtT6KxSwzZICR0rIENfvN9AqPS7Mc/hzL9uSz9MudPJfvxh9OYjXLGA0yk0+yYNSH2V+W5LPvQixfG2P2ZzIXnGmj37AY506qpKFBMHiQlpPHZzfHWZIkBvYx8OPiCNGwRDx2ZDpfkaiOQEClqEuc7fWL0ChaIqqHlJpCb0yR5dQT9Rt57tUA730SYOQwI3abzEtve8nNTr8bPpsf4rQJZu55zE0orPLy49l076KnoirJS297CYSgMNvIwte6o00ZqeYg+R00GyOEyM3REGo0tCp8/hUFdKaKA//4vcSh2PyH1sjMzMTvU7lmipNlq6PNyVYspvLk8yEmTbQysJ+RFd8XsWxVlNUbophNMk/dn4lBLzH9gUYmT7Ci1ciYsbFkaYIVK1QK1RZziBQKun9IUnToqbNtQ1u4nb5WQdfOBq65o56cLC0lRVo2bklSttuEvm4YMVcdaGPEIiY0IRe1mu1MvaEBu1VDNAoBr5ZgECRkDBzZ5tDvCXDUYEPzfZJICFZviFFYKBPyu0jklDF8uMyuAwEuvaBtwwfSRYwJ4/Ws/KCtxq0GLREliZtazNiw4SRCAD9N6NAT89jYFoyQLdp3DQawpJwY7W5efU1i5PCWBLK+UeG081fj96nkJnKwebuzJ7KK3xYY6TsywsQzDp8BazC0jHAmk4KfloR5/EUPt13n5J25flRVsHBRmA1b4iyY28IyGjPSxBUX2rnw+joK8rSMP9bMqOFGBh5fQf/ehna/kxCCQFDF6WhNisjP1TLzVhcVVUm+er+A738OcdudUdSgmen3tYwpen0pvvg+RF2Dgssp8+WCEAvmFrZiKT94h8qpU2pICZWxY8cedhzq6+uxk0E9leQ6DfTt2f5aOuVcC0+/sI9AXRQVtVUhTBUpDkS38OmXIZSUYOSJDYiggy70wiFlkkPr+0iSJHKVLkTqQ3SlLylS1HCQGsrIb+yErbEfSvclbVjYJ4w1Mfj4Jtb/uIMS0au50BQQHvaxjT4Mo4zd9GQQFezGaP4vTW8PsgSRCLzzQhYLfg1z1iRrq8Lnn3A6NFxxoZ2nX9zOQGVMm4mDsAgQxEdPBmFXM0AFZWeSJ+/dxe8rPbz+fEuO7PUpNDamMKLDWezn1usy8PlSbcaCIU1KmXqujdvuDtAnORq7lIG3Tst5l+1jzluuZkamogieeTnA7rUO7CKToFLKiSedc0SxaHQnmfmEm1l3tJ40+u6jAj79Jsisp5uQgCU/GujiHds87bSPbc2kgIgIYcLapvD5J/IoZgPLiBHBLzxodSqvz2hf1kOWJe6a5uLic+D6tVr8+loyQt0gWkKMUvx4MP8/TDALScXl6lim6O9QVZXsPIUq3zqK/CNIZB9gxi02rrur7VRdpyId33xYwLadcU6/tIaXH89m9pwYeiVB3LAPbdyKS6Sd2HX6tqZ3f0XPrjoCQZXcv9QItVqJ917MZdyZlfj86fvDapGbZZS2745z/LFmHpmRyezPAnz+XYjsTA23XOOkXy8DZZVJJk+tZszplXTvZETD4b8TVFUllZKxJDMxF3h5/jFnm/U8L0fL4w9ZmPFoBI1GIidLy8fvutiwJYY/GGJwPz3FhdkMGBdh49ZYu14ye0sTJLw2tJKWHFGEkBQq3LtY/bMd2emhSd3FkODxLPhIwW+sxKGpJ1staf+aM2uZcJyR0vIEF55p5f1P00amkiQxdqSZY4aZOOmCKhSh4HQ6DzsW/4T/VtX/Y8jKykKnhdzCKJHGIC5yOcBOig8xFgWCLvTBJFmIiyhl7GbOpxH27U9RVaMSdVs5fpKVb34MYDPp8IabiIhQq4QU0mM4VRygEz1oENU4yMQgGYmLGI68CFFVYsGvYc44ufVxz7zq5e3ncpoLn38iN1vLO8/nctfDjbz3SQCtBs442cp3cwq49s4Glv2eJB7XHFFS43Ca6NtDy023B+mfGo1VchAVYYr7NCBJEpdPMfPj16U4m9p3OK2ngp4MavVnDVSi1wmatAcJxXy4aJ9dUkMZsiwgbKW0zMcrbyl8+lUYhTh5OTq0WgmzSea6S2zcPiNMyNeAbcgO5r/nIicrrbMUi6nMesrLZ1//SsRvoCQxHre2AhH2tPuZHaF37/7E4irhsMBg6HgcIitTw8JfwyxfGyUSTevfnX+GjXq3gt4gsXOvgvYfFvFQWKUwT8szr3r54t2W7tfu0hjRzIMUN4zjtVnlvPRSJVq9QIno0df3QtdpB5NOcLJ2Y5TbH2ykfy89VbUKWS4Nj9+bSVIRXHFrPZ++mcejL3jo20uHJEnUNiTZs2f3Ycdh+/bt2F0pXngkp7nwqSiCL7+L8OvPAp3QNidxYRHgILvShlDoiREhQYzuDGQ/20iKxKGEJkhmYQRz5nYSu1S2KivpLYZhOJS8R0WYg+Z1aHVRUkkZOzZK6MX23YuaNw1ZmRr8QZVkUjD+WDMfzIljVu0dMpI1UQeRIBgNUVatjyFpwGw9ssLHvwX79lagqhJZyU7sZiN9GU6YABX67ZgyotjtWrz+FGUVKi+86ePMUyzccLmz+fgmT4rnHzJzw7YQB/27MQhzK9ZZUiTYa17Jj0/ZGdTPQJM3wOwnfBQ0HItanyJAkEj+Km64zMGiPyLsLU1y7mlWVqyL4rCnO75/dq8/+jJIda1CIKRi/AfB9/R1qXTu2rEz89+RmZkJEmxhFVmZcPsMiSunZDUX0rbtinPBNXVkhvPb3HdGyYxVONvVTgaQkEilOt6JCiFAglNPtFLfqLBjT4LjRhv5+IsQNY1GCgE/TdhwtHnPpD/fhNxYxPV3VmHz9GxmZltxIElHpuFjt9sJhJKE1CCyJJNJPvw5HXnoeydFAtshc71jhpt4eIaLm2c2MO2KLJ56pQlFkXjgThcvPtpyrcmk4NKb6zj7ihrklJ6i8NB2pWayQ314/YMF3HObnccOOWunUoKffotw6olWbrjcgcOuIRhSef0DH6UHk1x6gbXDdVurgTeeyeHSG5r45vP5nHPu4Sc9Wm2C/70TgJSGTDmT/PggTJIFIQRNkRpKY1s56eQIZrOW917MbVXcXroywumXVJNSBcUFGswmiafub3kXdirS8cIjOTz9ioeXXgswIJVmGR4QuzrUFvW7dnHTeXqe3mzCIxqooQyFJBIyeRSTTQEaSYssNIRE+06hKZEiShiPx0N2dseMg38jZFnGZpeYdqWTJStbmCA//hYBbzZdOqebqpIkcdwoM8eNas2O8PlVlq6KEI0KkgXrWLkpjkg6Wu3JbGTgpbHZCPDv8OlreO9NCyePTz87O/bEufMhN+efbiUnW8u+PUHsdQPT0xXelmJRDeXIKT0F1cegRYeeME3sxIWVJAnCBI4oFuWVZZilNGvpjdk+vvkhxPjRZkq6pmiw72H+7HxMJpnTL43941rsdEjtTj81UkMnulEodUUIwT62kksnutIHraRDCIEn2UCptI18EWk2/2oFvcJd01xtxiVzs7V8/1k2p0+tRewoxoaLTnI3GvSlrFmtO6JmkM2RyXOvl+MPpPjg0wCnnWThvttcbNoWp7Y+xdQb6/AFVL54N79NM85olHlmVhbPvu7lnedz0w1tq8zrH/iY0Y428tcLQ4w+yoQsp/ddf2WvTT7JwjlX1XLrtRlMnmjlu4VJ1nyRw9atBwF4a46f738Jcen5doYOsLBlRxxVTZMpCvNb1mGTSear9/MZOakBrfbw09Ompib8eMgkD2NGNbUN6f2UP5Di4y/C7Nuv0rOnzJRzLVxxmY4Xnq1nqHp8q3tfljR0U4bw0ZxlGF0pjPuHY6AKAx1PaJiwUMZuPDSgQYudDLTo8dBIV9Kmnn+fOJEkiU/ezeTsS2pYsrgGgzChIrBipx9H4acJFRUnWexWIzj/I362C51eCwiOHmrk4ec8nD6xY4Ofk44389rbYayBtu+cfWyjP0c37/khTYTJCw3kjx/XsWZKjJwsDXfPCrDs9xTJmAU3+9E16ti9L875p7c/Fgzpwpg+ZWueNsuId6L2Dx0jx+2muETFaISd+2PYPD3IC/dgv3YjPp9g5MhjjigWjY1Jxh6j50B5azKQ1SJzzVQH10x1sG5zjHU/tkhhyJJMjijiILvoIvqgkEhLP3QAjaRFyEnilhoGBo4joDTx3cLdjD2mfRbet9/HMIe6kykKUEQpFcaduIpUzjrWwlHDanhrtsDdlGqjDQ1pY7RkEubMnsOVV115WDGwWCzEFAWzq4EK8yIMFoX83AxyszVs2RFnUL+2323pqgg2q8T8H6LYHBK9hu7jwrMtbN9Ry+dfbcdQ05tQIk6jW2mjq/wn9h1MUpinRQjBtl0J/AGVXt115OVocdo1PPxcEy8+2rrOUFWj0K+nHoNeYso5NvJytK0KrJ2L0xOTWS4N23dHUTl8GQSfzweKngylkFGj4h2SME6dYOaexyEUSnHbvX5WrhToYy6EJoHs8PHAPRbiMYlLr/PxwxeZdCpqyR/qGhQuvNyLo3EUbuseNIUVTLvUSEGBi4W/hPljqYluqT5sZjl5/k5k+oexl624KGxTXI+IEEGNm4eeTRGNCQQwuJ+BX5dFmHh8+pnW6SRm3OTiypsbCYVC/68UQI9MWOI//P8Ekajg6isN+EpW4dXW0EX0YQNL0KKjl9Qyvm6QTPSShpAV6cnuZYW49p2AIZHB9r1REjU5xCLpbeYuNlAtDqIIBVWo1ItK1rAIDRoSxIkTZTcb2S7Wsl23DI05Tjim8ur7PlasbdlkRyIqiaTaxhToTwwfbMRolJk/u4Cv3i/g0vPtGI0yjU0pQhGVaPDIau35+QU8/b8Auoq+zYmSBi1efzqx7dNTT88hYTz6ijbHVopSDJha6epERZga+QCTz5Ro2J9P36OCuOXKNsc2iBokJAxJF0pcT+fQSKS6TpSXgdOh4+EZmXz9QT4P3O7il6UR/PEIwbxtLPgsq1VsjEaZZx/KZMxoPdNu1OLtsYRq/U4G9VOPSMy9b9++pFRBdV2SgxUdM13/WBWlslrh5ceymT+7gA9fzqO+QSEaV8krhFl3ZGK1yB2e44NPA1x0th0hBKFwupg342E3+w+mmHSaRG32KkyxHApqjienbDyW+r5E8nbz1is2/AGVK26t5/ILHXz4Sh7zZ+czYZyZG+9pYPvuBPfcksElN9U161BddbEdCYnqyu2HHYeff16ATqNh7DHp31RRBKed7+aDJ/M5WkxEQ/oFFBQ+9rCZbvRnsDSaftIIhjKWzvRmP9swYSNOmAapEltekNNP0zHlAhO/fudi8Fgf2hHLqSn8jZrC33COXcP388288XwWsj5FOXtZyyIa/XG++SHUfG03XO7gjocaUVVBj+4yEbnjZC6u96GPuki5avnq/Xz0OhCiYy2gfzNqq2tJJTQ0xQP0YAA1UilVmj1kZAi+m5vH/DmFXHmRg9uuz+CneQVU1yq8MdsHpBNzVZF47JkQY06K43AK9rKFbWI1pWIH21nNTstvfP25pXljdM0lVpLZ5QghaKCaXWygsVZHQc96Hnw8yHtzAwTDKhefbefc02zNhc+PvwpQmKflkzdyefWdIN/9HE4XDdvBH6ujRLwGYrHD1zSLRqMklThxbYApVypcc6mtVTFrQB8DP3xagDd3c7vH59OJRtrXDTJiZtP2OIrS/vWu2xwnM0Pi12URxo0ysXBuPr/9phLf0xtTykFEhPDT1EpG5O8wBQv4aYGW7EhLYp8kgVZ7ZCY/3bt3x+dXycpL0iTq2v03TbbdTL+pRWtyy44EqZTE7v0JBvU3MuE4c3MH/k/odBJzX8vD7UmxYlWyOVn5OxSS5OdquO5SZ/OfvTPXz6gRRu65xdXMPLFZZe6+2cXdN7uY/kD7er5CCH78LYzdJjNhnJndu3cdUSxqahtJKWBKOekSPKZ5XyBJElkU0j91LNt2Jnn/pdw2rN7jRpkZOdzM/rVZPPmiH4dFy5iJjYwc38gNt3mbk6jbrsvAkdGSvHenP9tZQ0j4W2IiktRZt3LcpAgnjTNRE3Xjppbuf66/DCdGhG2sISh8CATbWM1WsYo6UYEqUs3xKGU7Jsxs3rz5iGLxb4HdJmMyyTjtMvsOpN8ZdXUpLGoGK1Z13EDbtivOjm1wznkhUpoY3XordCrSUO+Ltlqn8ihOF61F23PFRITMrp7mhATSusDz3srj5Xd9jBhs4N477URdB1sdJ4Sgnkr6M5JdbERGi1PKZDCj8dCAkyxk7ZGlIkJR2LI7wgtveqmpVfh5XiF335xBQ1OK7+akC58A/XvpWbU+1uF5Fi2NY6V1QSQh4lRzkDw6AekJKYFKT2lgs+GHJElkSrn0F0ezj23tnlt11XHOae0zo/JytFgtMlY1XWTMiHRFRsYk24lGD3/EsWfPIWg0MPeLID98Usit12Qw+SQrD9yRydqfO3GgIkkiIdqQFZqP76antj79Wx8oTzKwX3oE9OHnmnA3pZ/LcETltfd9PPB0E6VlCU6dUsP519Qy8YJqPpjnRwiBRgN/fd3ddJ0Z2dXEqpUp5n0TYNuuON9/VMD5p9sYPtjIVVMcLP6yiE+/CbJ+c+vfJ8OpoahATSfxhwmTyUSEIBas6HQSXUt03Puol5HjfLz3cCdWfziQdx/sxMCjPLzzYYTOUq8OzS3Nnm6UlWpwkoMFGwE6vg4PjeTRmaGMoS/DAdCiwYiZtSwm5XPw+6q2958kSXz4ugujI0aKFA5caNGxnTUE8NCX4ZRK29Of7/lPEqk96LVakknweFUctnSe2REaGhVSSU2bPVlEBDFgbFX4/Cuc3j7ccZ+P4yZ6qfllOIPjExghjWckJ1EQ68Pc2YK3P+xYk3XzzgR20ZpV7lDyKao9nsSqMfiWjMZX6SAr0pMEcWLmBmQ01B6BCaSiKBiNfp5/OIvZ84Koavv7uCdfCODxpokh+8V2dokNpEiiorKOJfjx4Kepw8+JiBCyLBEKp8/vFDks/EGhoqrt/Vlbr/DZFwlcappEY8VB954S6xcV886L2VxwhpVTTjBz5W11bfadiiK45o56Jp1o5ocF8w47DrIsI0syX32Yy5ZVWcSUOImE4LF7MrnjwUZ+X9XyrksmBW/N8fHymwGqS02s+6I7efWjOLCoN/fPSpCbLbN2aRbmwVs4+ww9L7zla/czl66I0LVEx5KVUSZeWM3cLwOs3hDllvsaufyWOux2maUr267nXl+KD+YFmHZvA0++7OXUqdU88nwTyWT6+krLEnQu1vHRa3l0LtbhzDz8NcBkMiEho0X3j40/WQa9TmLUSQ1snd+botrx5HgHk+s+Ctf+8dx1G0SbrATKsjnhrHqm3FjLPY+5OeMiNydMDGLaP5KopZ7RZ9WyZkk2N1xp54yTrbz9Qg6LFjoJddqAQMVn24um/2asGXE2yL/hkWoRQpASKeq1B9ht/oNnH7fw82eFfPNBPrv2Jli1Icacz1vn0ONHmzAaZBYvXnzYsfgn/Mf8/D+GaDSKTqfy/Os+fpmfz3tzDjB/QQJKk5SkWhJHRSTxmA+i2tzoUlpq3AEK6MLB2EG0W0HE4ySQsWAkm3xqqaCS/RwaKqMzvVFJ0UgNOvQIVBLEsWYonH+6FX8gxebtCWY+7gYJ+vRIj5D+P2nSyzKtXN58/hTVtQpZ2VB5ME3JluXD2+gajAXM+2InvZXCZlaPXjJQfkDGH0jhsGv49D0XN911gOW/l6IP5JNSVTyaaqwOFWvMgacp3ZH16iuxdKqnQE3w2P1pd7mFn2fTddAOqn2VZJFepN3UYcCIGQsGzBgxcYAdZJLDcWN1fPJuZvOmqVORjsdnZlFSpOPbH0OtRm7/iunXZfD1whDrluRw4bW11Nf7qKiooKSkfXbF3xGJRHBY047qMx7y8Pl7OW02br+viqDTSzw1K4tN22Lc/Zib7bvSyVF2pgaPN8WkEywcP9rMNbfX8+Kj2Qzoky74pFKCOZ8HWLYqwry38vlqQZCTzq+irAwyI93oGevFb99uRJ9dTzJzFZvKISdTw6hRWmbeaadzsY6Lrqtlzmt5rfRIx4w0MXJYAWdeXsNbz+YQjgiemJlFMKRy0fW1ZLk01DQcPgs2GQ8hhEw0KjCbJV57N0jDxs4UpLqDBC6RSz1VhxKto9pozuVTQkLE8dKAgopDY0U2+qmqg2cfyuaaO+p59ckcundpb+zPQG52ExFfnHg8gb9Jyx33+dixO8FNVzmZfJKVPaUJjj65knNOteKx78bly2tnhF6lUikn3+rk5huNdC3R06+XgdXr/2N+tgeNpEWVYsQII6EhIHkpkrtwybUVDO7fupMrSRKP3pPJxAuqmTDGzHlX1pFy59CwP5P67XHcqTK699ZSWaESM3jo20vDEw84GTGkpUFiNsvojSrbWYMdF0MZi1bSoShJKveW4qaOsy+v4+TxJk4+wdLsYCxrJPJzNVx9WyOR+gw0Wi9P/y/APdNbJ9ahsMrt9/mIu10MGHh4um4Ab7zxBjoMOLMj3HJNW/YCHOoWd/aTqG/NzBNCoEFDvVxOkdqtzUY/QQwQPPBME4/fm9nqng2GVGY95aayWmHJN0VIEow+tRqpoRPdRXcUdrOFFegw0EANGSKLTvRswwxUSWGN57Y6dwV76dbnyLStJCnNuI/GkpQa1pMSfchMdEYjaUiIGE323Rx1kpczJ6WLl6++56e2XmH6tU6+/SlMTZ1CcYGWHxeHOXm8udX1aDQSJx9vob46jgi1rw/bRB23XNK6oDH/pzDzZ7dvlnblRXZeettLkyfVrJP3J5573csZp1h59X0/JZ10pI6wARL0x8iy68moal9iI06EcydbO+z833yVg6/m+alt0PLhk0VkJkowIbNpl4dJi7fx4IN6LjrHQn6uhnhZ2qDDJjnpLYayV7sem1NBr5NBH6OkM4QSGh59XsGayKG71DJxoZV0lNATo6hkG6voRn+yKECgUks5G/idXFGEmzqyyCMgNZGff2Rut/8GJJNJIlHBynVRVv4hc8VBDz9/nUO/Pnri2gD7dmo5UJ6ka0lrhveX34WYdlsAKeJEj0SwMcH2zVG+/sTJeZc34amrb25caCQt3UQ/trKSTqIHmeQhUKmXKojk7OXX2Zlt7jWHXcOoESaWr4nRpZMWtOlETQhBAC9l0k4MWglL0nZI9qCUzvRClmQ6GfNpMm3DLI5M31VoJPr00PLpN0HW/pQ2fdq5J07/XoZW+7BrL3Vw88wGvn6/oM3o4tKVEeq9MbTag2QrJWltd2qpoQwHLnw0kUkuleynN231GSFtEJoSCnERa7WuqiKFxhhvV9vvTxRmmShHAQxo0KancmTdERk/HTNqHMuXfcWKBW2/n8Us89qTOTz4bMcFDQBJSv9W9z3pZvq1GRw1xMDCRWFuvKeBWFwgy9C/tx6rRebRe7KaZZXicZVX3vMzfVYjZ5xsYeiAln2T0y4jaRXstYN56NkVrP+1uM19o9NJPDMri1lPNzHn1daNM6dNIhwOHzbDx2jQYdHr8Cc82AIGBvUVPDRTS9/kMenPlQAlg0xfJ7YaFqNLmTuczDGoFnRYQIJ8StjGGrJEXptx6aRIEMTLUNJjxAZM9GYIblHX3PzZ6F/G9XcIFn+T30r7Ph5XmXJjPd26QsM2O3Ylk1rKySIPJ1ns0K7ApwRwyjYSh98j/VchHNagxOC194JcfpGVmU80tWrM/BUvve1DI0sEaC1xESWChY6Zm2bJyorNKsMYi/EvRBpZkimkKwk1wYL5FYyursBikjEaZSQJLjzTxgVnWPny6zhJkWj3XtNJehShICPjkeooN2yhSxeF8C6Zffv2UVjYvlzH37F48S9kuWRysnQU5emZep2b917ObG4ApVKC518Nsm99Bh7qiROjM70wYiKAl4PsIoMstOhRUfELDw6pNfNbCEGZbis2gx5N3Ma+1DZ6MZjs2pFMPGMlN15n4qJzzMgyfPZNmFfeiJFZO7L5mY9k7+Gr13Jx2GWeetnDinVRTp9oJRZXGXVaJVdPsdOvl4E9pQnmfRPk0vPtzP0ygKpGDisGkH4/Zrm09Omp55elYQrztHz8dYArLnTw6Zt5PPaih5tnNmLUyQT8Eu56GTnuYhijW60Roq4Trzy3hq5dYrz7Yi4vvuXB6dBy96Nubr/eSW62lnhc5bP5IZ582cO9t2Tw6ddBvp9T0GrCZ+PWGJdMq6NXdx0VVQk6FaXXx2UrI3z4mZ93ns9Bp5Po0VWPxSzxxfchLrmpjk/eyON/7/i48mIHsiwx46YMrpzefqO/PZhMJpAVklKcP1Z0vKdcszFGfR1YfUXk03q/pZE0dA6OZCO/oyFMfvVRRHptYX9YpXJpf4qkfASCQOYaXnqqrfRLYb6Wpx/I5MbbfCSEwo7tGhwuiYLOcQLJjZR7JPR6iZy8FAe+K8BmTb/zsrO03DXNxdCBYe58yN3qnE1eFVnVHnb96P8J/xU//49Bp9Oh0YDRBJfeVM9VU+yUdE9SUQNNkVoy1QJCWjfRTlu49w4LJ4w14vWrvPwOzF/4Cz3dIzGnrOxkAzJa4kTw4aYfwzFKZhIiTjl7qWQ/BXRppXkTExG2NazmnY98dOui56opdroU61m/Jco7cwNcdZGNd+YGW2mBKorg2x9DvPCGl4amFDqdxNATy+neRc/9t7m4+1E3F51to7ZO4a2DRybaGw0niITb6n/ZG/pz7qVb+O7T9AL/1ksZBIIpvvu5kRfe9LL8/Xw6d9Lz0jteFv6wiSEDjGTlqKxYp5BStOTlpG97vV4iO0OP0zcML2l2Th+GokXHZpbTn6PYzloGMZr63FU81452BsA1l9iZ/bm/zSjQn+jeWUdtvYJGI/H+//IYdmLFEY30bdq0CbNZxqIzsWd5Ludf7ubJh+x076InHFH5cJ6fl9728fv8Im5/oJGyqiTBoMpzD2cx5ui02cXCRWEumVbHy49n8/5LuTz9qpf9B5PYrBKBoIqiCD58OQ9Zhj37k0w9N03F/35BHbu2NpHTMAK8A9nvWMaMO3X8vCTCEw+4yMrUUFWTRJZpY8QE6Q3uXdMyeO+TQDNLznbITbG8IoksHf7o76AhI1n60wo++CzAtCucvD8nRk68S/PGohPd2cxKdOg61JwrpAs+3FiwMTA1ll2hhYT9Wkad2EhZVYpxR8fJytDwxYIQC35NjxHmZWsY0t9ITYUeY8KJXTXjxUOwXuLLF4v5fG41QpsgEk+S2TiSuTt8+EQ5O1hLLzGk2WU8LqJsZy1oEtz9QJLLp6THr4cMNLBpW/tMs387iroUEvQeJIzgIDvorg4ikL2Vqy5pn1EDoNPC5bfW88jdmeTnwdLfa/nkszj5Vd0p3VdGsehFRiSP8OokV08tpbBPI1/PzcRolAmFVQLRBBl0oUjq2nxOraSjC72JiTA3XAHjjzWzcl0UibS5mF4vMbCvgduvk5h0XiMvPOFi+j0Blv2R5NZpJvJytCxbHuedD6IYqwYRkDdhsRx+kltbW4sVJ0ZjBLut4+O6dFf5ef9S7LIDU2N3jFhoyF3NiScJZhxrZ+asZZjdPchW0/qfHn0lybz9fP9pDt/9HOaMy2qZco6NglwtazZG+fy7EC89ms2S5RE274hz5wMesh0mTLW92Ml6bDg5ihPRSGlWhY+0K2h/cVQr1n3dX4TyhRA0ylU0aSuw+Y98CxIIasjLkXDYVUYPK2Pt2oOUHkgxoJ+Wp6ebOHl82mAiGlX57ucQRqNE18465r2Zh8kk0+BWeOIlD/c87ubGyx1ceZGjuXCQnaWhaxcJb7UXB21HP4WUwmZrvfnS6aRmGY6/Q6ORcNpljjm1nFMnWDl+lIlYHD6bH2RgXwOP3p3JpItrKKtUyM/tdkRxUBICITTY2tHtBlBQKMjvOL6ZGRpiUpj+yjisUotMh4NMbI1jefiRZYwdZUDSgNu6l4JwuqBplqz0U0ZRofmNzCKFS8+3c+bJ6aRzzMluSlJ92032ciiinL1kU3hoz6GhmO5kilw2s4IRjCdOlDrd3v/MjtrB2rVrkSTBpdf46do0nrDPy1HHbeHcs7V4tR561Y/mtHPX8vRjFiadaEajkZj1uI+P3jLRPzmh2b1XEUn2ebZy1TQ3yxbmMnTMRqTYEDLUdLPOQSb5cjHujM3g0lBalsThEDgses6b4qd3b5mZd1ro26ulwdG/j56DFUkOlCdwp/x4rb8RiCg4cJFlsOOXG9nKMvomR7HD/BtujUpWqA961czRw/X8tsR7RLFwOeGEo234g2rznswfVMn+2whl52Id10x1cPqlNdx+vZOxI000eVXmfB5g5foYa38pZMKZZezd5UdCIoMsBjMaBYV9bCGTXBKaMAa149Fni2yh1rCTgmhftOjxyfXUmHdgiqt4vKlmc7G/Y88+BfshrVOf3ICsSSHkQ8nrYWLs2ON5+zVNm8bKnxg60MDBiiSxmNpuc768MonJKDPlhjr2liY4emj6ek6bYOW0Cel3rBCCiRdU88vnha00FQ0GmTtvzOCKW+o596IgOZla1q9z8/iDNlavSyD5CrAIB8ZME1ZL+wlrSbGOJm9rxp4Qgp17E1gsHY8x/x1bt24kI0uhtqaerLqBPPjoFnolx7fZr0uShCvemaDkadfvANISLgZDChLpAlWh6MJ21tBN9Mci2Zq9F3azCQ0aqiilUHRtzqOypDyqRCkxohRJXTGbDzDlxjr69tQzZICB3fsS/LEmys1XOjlmhJE3Zzfx5XcVENLhVZpQXfuYNc3O008b8AZDaNuRGPkPkJNXQOX+Gj7+SGXUUemJjDc+9DFulIm35vgpq1TQ69JNgD49dIwfbeDZZzcyVBzXzOA2YOxwIgbAL7yYsLQqfP4VRXSlUVvG9GsyOGuSFa1WIhhSeXO2jxPOrqZxXy4RwqSE0q6WZq10AHO2nwnn7GHngRS796okEho2bVzFcccdd1hxOHhgJy6nTE2dwqtPZzJ+kodhx3ro1UvCaJTYvkNB7ykmGkqRTwldpD7Nx2ZjIkvks5215GJjIMewjdXkiU7kUoxG0hAVYQ6wk7gaoyhP4fZbIjzzQpQNFUsoVntgrxnKK08d5PnXqzFhweTtTEGipJVskDbDT6/uhbzwphdJgu8/ainshiPpeN10bwO3XuPk2w8LMJtlliyP4Ewdvi5+JBJpXgdXrY+miQlfBinI1TJ8kIHfFoOz/DjMkg0n4BOr6M2QdteIXO9QHnv6d37/KZuq2hRvPpvLD4vCHH92FVaLTF6OlsknWXh6Vib3P+lh7U/FbaSNhg40cue0DD77JsgZl9XwzvNpv4ErbmnEpjNx7WVa5JSOuMnDyGPg1Wed7CtNcNX0ejJdmua1+KghRjrs1HSAQEhF6PdS1JDD+3NDXDm1db4Ui6ncfE8Tfq+W3vRo9/SyJOMUWXhowCGy2LsmE0ePauKOagjkE8LPsaP0HTbXTz/ZzB0PNpKqdpFdEGP2O47m7wRwybRabrsuu7nw+VecMMaC0+Fp1ksFeP1DH02NEv369TuiWHSE/4qf/8cQCASQZJCROOdUKw894+HcyVauvNhE6YEy3p+zi3gyyYZFBc2dnewsePWpbE49McKM6QfJ8ByFKhSyKUCVkvT4i+6lXjKQJfJQSdFJ6t7qs42SmSFiDHtqFrPpt5ZOQO8eei48087kS2pocCv8720ft9+QQZMnxcU31OK0y+TmaHlsZiZ9exooLUvywpteLri2FqMBZkzL4LnXvehlmaqqKjp16nRYsQgFQqik2nTV7Wo2/o39GD5mB2OOE/TopmPDlhjhqODrDwrIzdLw1hw/S5dHuG2ag2hM0L+3GVmWWPBriHhcbV6otDoVLTpypaLm80dF+JC7YznFdEcjaTBY4xTmt+9QK0kS3TrrqalTWuli/ImdexOUHPpzm1WmqFBLQUH7TKH28OcIhKJIZIf6UvVLkLM27UHKqANZcNeNTnKyNPywOEKWK61v8v1H6RcIgEYDp0+0MnKYkanT6vh5XiGvPZWDEAJFSSfvky+pJidLwwefBph6ro27b04n/pddkB4fPufCFRTXHUd+cBBNjbt5/uFsLr+1jtwsLSlVtFrU/o6xI008/7qXeKJlvCHbpeGXJRHOOH30Ycfhggsu5tlHnuf51314vSlqagSZpJCEjCRJyJKGrqIvjVR3eI4/9bo06KgSB4k0mWlYOhA7Lvqg8PzdZdx2714efcDK52/nYTDIfPxFkLvuUugbP7FlAyNBSPjZkVrHsLpxaCUd66XFmAq20auPYEwe/L7cy+aqpWhTZkAgo0UlRSqp5YFHI8z5NMq9d1nYW5pg1Jhxhx2HfxOGDx/M99+WkpLiJCSwCSd+SW2TTNXUKSxZEeHnJWEGDzDy+L0tRfXRR5m46doUY07bT/99Y7H8pdBj8w6jaV0N103fw+w3Xbzyro+GRpWjOnA8dkouCvKiDOpnaFdDyONNodHAmKPN3HOrxNNPpbjzWgs6vUAK5WJKGmnM2IpBjVFVVXbYcTjhhBP4/ZsVaGM0s97bQ2OTwtqlOYTCgqdf2savy8J8/0kO/Xqnr/XUEy3MmVfNh3P3s/dAkhm3Wrn1umzMZpk7btBzxYV2vv4hxKrKKA1NKaZd4WDUCBNGg8Q9j7qJBXU0VAtK8GDBRiephbkpSRIZZNNLDDmko3UUAG5RRyPV+KRGrEYtJquCxphk9Sc5nHHpQYLBIDZb+2tre7DZ8jCZajHqZQ5UJVj+Sz4vvOmjU5GWU05oSZiXroxiMEjcdKWzFSMkJ0vLS4/l8OAzbrbtSjDlxjo+fj0PnU5izcYY99xu57p9m7HUj20uGMEhJpvGzadfBzn/9JbrTSQ61i39U0IkM0NLRZXC6x8G2HcgweUXWpl1ewsDZc9OKO55+DEAUFQFkEkQa1eXzoqDH36JcsPl7TOFf18VJRU1pguff4Msydjd/Xjk6e0U5WvpWuBh7S+byQj0IoiXWsoxygk+fbOAooKWd55Rq29u9vwdkiRhFGbc1LYyDzFLNjK1Lg4YVtIYitC1UMbtdrd7jn87Sop07P09D62kw6HmoKs8ho/f24JOH6BcuxZHVRemXVsP1jqsJqiv1TFMHdEqwdNKOnqLoWw4+Bs6DZx1phY1sYs1a3egJrRIuiSxVJytS/I551I3lGrJbhqIy50ujh7c7+ec1Vu4/wGFKeeln6uyCoVe3XTc/1QT069z8sFrZnqlhqU/NwqFQCNV7GAdPbprGNivjnVfW0jZm7j8AjsbNjalDQ0Pm/WYXmf/qhfXpVjH81vbFlFPn2jlqCFGnnnVw72PNTGgr54LzrAx46YMPF6VsM/IAOnoVsdo0BKTgsTVKBpdCiWWbC6Y/B1JbZgZDygsWLiCcERwdD+Zn38SWKsH8+jzpbz4WGabYxb/HiHemIFG0qCKFF7XDuJJgaGDJkpH2Lt3LwZdx0wYSZJw2GQeft7DEzNbs3YVRXD9jHoOlCfp3kVPp0Id5ZVJSopbf88tOxJ076rv8J1z/+0ZbFyqktdwNIH6MOdfuI6kFKVrooT0vuefv9Pf+QRzPg8QCqtH9E7w+SNE1RgxJHaxGUPQ0OE6VEAXNkiLyVc7I/9N1zklUlRLB9CKVLMuca5UhEXYKGM3QeFDgxbnoSK5HiN1VLCN1QwQI5ElmTpRQZwYbmrQCQPlu01MnCRx0ZlGbrynkadnZfHMA1nNRYNnH8zmnFNtXH1lkrzASJpSZdz/yF6yzFZ0qhYh/zcV1B6iwSg6dKTcmdw2LYYlR+VHxc83P4R47qFsBvY1EAypvPuxn5ff8qPUO1BElM2sIEvkYyeDOFE8NKCI9p/vCnb/IzNUJ+kpyNNw3l/2AzarzF3TXIRC8P2GbDpjZCurGChau6gH5EYcvcvZ/EM+er3EzCcU1m6MY8ZO8gjovhmuPPr2MvDgM02880IuM2638NLzguolvTFiIg8TjdRQz3aOYWKb4yVJopvox0F20U8awSAxih2sp4pS9MKIDj1FdMWhZhLeH+CFl1ezfmkOH30RYtYTG9FpNMy6y8nyVRZ2/tQVV7Jzq2JaSATQG1ViMZVflkb48dOW3DcaVfnmhxBen0q/Xnr8AbU5b7XbZI4fc9Fhx8FqtVJVoyBE2qAoL1dLtkvDfU+6aayXyGocivkvev8pUh2SZHSSnrp6Daoq8AdULr2pnt37EkhSOp/+9M08LGaZ3fsSDB1o6HDq86Izbbzwppc5r+Qx9cY68rJ0pNxZ5MSPbll7fLD9u1omlW3n0/cymDqtnvf/12LMWtegYDAcfiNICEFmJmRnxanc4+OZJ2WW/O5h+jQzOVkalq2K8uxLYYwVQ7FS+o8Gh3oMGB0RAgWLGTNIw+rNKarDDRhEFQbMmP+hTyfLoJFl8p02Xn5F36ZG4A+KNkZKQgii0fTvd8IY8yHzWBNLV0b4fH4Q2SgoLm7fuPVI8Z/m5/8x7N27l5IiPbG4ynufBljzUzGP3ZvFpBMs3HyNnQ3Lchh1jI5ff29LBz/lRDMZRQESIo4WPU3aCrqIvm3+XQ1llNC+qLpW0pGpyWLbrtaLr1Yr8cYzOagJHe+9auS6Oxq4+o56zjzFSlamlq8/yGf8sRbycrSMPsrEV+8XcM5pNlRVQqORWLYqilDlI6IshwJhrDoD1aYWTaWkSLBfbKc0uY+Gaj1ffJFiy1aF4YMNxGIqU26o44Lr6ti8I0YkKti5N0koInjxLS+/r44Qjqh88X2LVuMF5xpo0rXW/ZTRkEIhgLfZEClxSLi8IzS4FVLtSM4IIXjudS+XnNey6Br1GlRVPew47NqxnEhURcgKXqkRu+Qiv3EksmJk4nFm+vQwYLXIfPZtkCyXhssvtDe/QP6KnCwto0eY+H1VmoErSRI6ncSmbTGyXBrue7KJZaui3HFD6454v14Gbrxej0dfhUV18u2CKF9+HyQYUtm0LcqKtVGCoY6/jz+g0tiUwmSUeOrl9Jj7inVRwh49F11y4WHHwWazUViSR10NvP5WHFkxsIdNbOIPakVap9GMlRgdj0rERSyd2BCmjnKGiuNwSOmkQCvpyIn3oHvsGH78SWkukL/yZpQ+8dFtOrdWyUEJvdjHNtxSFX0HJ1i11MnXc7N447lsdqzO5/uv7GTkxOnOQBQSdKUvxzCRPoEJqBuO5frLtPy2NIHxyMxu/zXo2bMHRlMKqyOFoqZQhIIuksniP9L3cCymcsOMeqbPauDjLwNs3p7g0bvbJpsOu4aXn8wk5DjY5u+cyQLWr5F55lUP770j0CftbUbc/oRNuPh2YbjD6138R4QGt8K1d9azZkuYM85P0HmoGymjCYr3MfqyXZxxFsTjMvkF3Ts8z99x1llnEZUjxBozeP4NX7v/prQsgcmUdm7sWqLjrRdd3HajlcV/tDwPFrPMDVfaWfNbLqNGgVavtlorXBkarp7iYMZNLnbtTfDd90lOPLOey6/3smaVhMnTFZtFpkK/nUK6tncZWCU7CeJUiQNslpaxX9pKb4ZRInpjjOYQj8kYTYLe3fU8dKedL7/86LDjAHDBxZfj9anIGhjQW8elN9UxfLCe5173MvMJN+Fwei3yB1IEgmqHo3DTr82gpk7hpOPMvPuJn30HEnh9KcYdY+adN8xsMy2iwbQHn2iinkq26pegza1Hq4FN21p03Pr31rN2U/u6glffVs9FZ9lZ/n0xX71fwE/zCtmypIRN25K8+JaHRrdC6YEUuroelO5rXzuwI5iMBiKJJD7b/nb/3oiZLTvj7NrbdvRJUQQzH/VjCnS8kXSoWcz7Ksam9RKbt6TI7tXARs1iAnjJkwqZerazVeETADn1j+9J9dCo+9+RkSyiz5AoepNCvTtJUVFRO0f/u6HVajlQlsKuphs7PkMF0uBVzJ2nYfWiAoScJKzxkJnogt3Tk4pqKFZ7dqhtWKh258N5Ybp30XHFJWa2rMri449MvP+WnXPOMDLo+HLWbUgxWB1LJvnN57FKDorcx/LoYzEa3AqJhGD+TyEeejJANCTzwewEhf5hbT43myLMWOnbV+L5x52EMvfiLAiSn6tFZwCP5/AlcPr2O4poPD1C+Ob7QYYc28CJJ4f4Y7GWYyc2sGVH6/1rbraGmroU776Ywwf/y+Pk8RYa3ClOPd+No25gm/MnRIzefQVNnZbjdKl4zKXtXkdCxIlr/QwZaGDa9SbQxVmyMozFppLIrGLB50ZuuddNoztdwIrHVd6dG+DGmyO4PAPwSLXscy4hIoVIRGR0Kf0RaX5+8vFsahsUotH291+NboWCPC0up8x5V9fyw+IQu/Ym+Gx+kFOn1DByWJqV6Q+oTL/WyZQb69i9r2W9UFXBJ18G6dW14wS5a4kORZO+ZpNkoch9LL5GIzIyGklLdY1KKNz+9VVUJdHpJIQQVNUkmfWUm+9/CSORJkocLrp2KSbglzBiZgTHoRUdX69G0mB3SFRlLycsWnTlQiLAFpbTUwymd2IU21mHX6TvSavkwICJ7vRnhHQ8PaQBGCUzsiRTIHUmm0KqKKVWlOPFzQiOp6c0iC5Sb4aJ8ZT+1JdrbvFzxw1OTjnB0oYtNXK4kW59E8SJkZPoTu/YKBr9EQpEFxKJ//Tg20MynsCeG6J4WB1N3iS7d8kU5en5+bNCBvZNN3ttVpnbrstgzus5mDOi5FKMjQys2AmS1p/uzRC2sZqYaNknqUKlkr348PxjPpEQcQry298r3nGjg0TOQVQEKVJs0CymJnM1jRmbqc5fSrdTtvPLt1nNUyP790LQo0MryWj1HRdc/45TTjmdD+aGWPhjkhkPeLnwHBPzPtPTZeJWGgtWskb6mUrzJkoy259chPQ0R5L0faYiiBPlKOmEZs8Eh5TeU1skO3J1V+Z9E+bqqXb69NZQWCw4Y5KJ915x0f+Ug1Tn/EGDVIlb1FKbsY4D9uVkumQW/RHhhDGm5mv4bXmEyZfUEE8Izj/DxpRzbfz4W5gHnm5CCMH6LQojRow47DhoNBpSh4yaHTaZRneKKy5ysP6XEjJtJjLF4ROO/sR9T7rpWqLliZmZrPulE5sWlXDjZQ5Ov6QGjzdFIKTSpbj9phikfT9MBhmzSeaMUyzs2CbTMz6yTdPFqeTj21vA+i0J6hoUPvm6RUf2xbd8XDT19sO+ZkmSyMyUuehMO/mUEPc4+O6HKFOubWTcabU8MyOTrNITcCr5WLAR/AdNY69cz4LPs1j9Wzb/e8pJdrYWi02hXLeDfWzjtxUdPxtrN8XRhFyQ4WbsMW0TXElKvw8hXSd5/b0gQ45t5OjRIQYd5eO9D+K8+JaXs6+oYd43Qa69xIEi1COajPgn/Ff8/D8Go9FILKbiD6q8+UwOZpPMwkVh3prj56ffwggBLz+ezRsf+ts9ftLJeioN27AUudHJmna7WUkS7btTHoIctbHglxDf/hiisrpFaLdzsQ6HxUDIY2D+PCOppMSi3yM8MqOtDhTA/dNdyLLEj4tD7NmfQNKkjojxmEqlsOfGGDouwA5pDQHhZRurySCbIYxhqDSWYYmJ7FjYg/nfKdxyjZMLz7Rx8dk2tBqJn+YVcueNGVx2vp03n83lhYezCYcFr3/oY/na9EN741VWdN334JPrmz/XIBmJEUFCRiG9aZX9WSxd0f6mNBBMkVTgppkN7C1t2ah4vCmuvNnNrvUWzrzAz4efpFmnByoUHI722TjtoaryIMkEnHaynnLNDlRxaNTLk0XfHgaefd3L4P4GLGaZnXsTjD6q48XhmOFGNm1PJwZCCJatjHDR9XWUVykEQylmv5Lb7uj+lVOtxDPKiRGhR3ct/XvryckwIFQtp5xg5pdlkQ6Ftt/+yI8rQ2b+nEIOlCd5a46P6loFVZugS5cuhx0HgFCwCYfIok/gRAar4+gvHc1gRhMhxEF2HdIalAiL9kXIy9iNETMCQQ8GtHvf2oWLA7v11DUo1NQpRJosHbI+cijEK9WT6LaJhfNy24wkjz7axJ13GNgjpZ3KM6UWHVCDZKR7YgRyMJOmplB7p//Xo6kxgE4n07ubARkttdJBnIHu3P9wkHhc5foZDZx2kgUhJM473cbJ480djmGMG2VCtbevf6bW5/HiW17GnaCAvuPk0yo5WLU2QWlZ24QkFEox8zEvZ05KG048MTOTcaNMJKU4Dz9oZOOKbJ54wMHqDTHy82Tq6xuOKBZP/+9JQkqIdz8K8dKb/laMw3WbY1x8Qx2P3dO68HvjFU6+/yXc7rM57Sonn80Ptkp2/8Rn84OUbrFSv/gomtb0o+6glexUCWrRfj58x0KXYl2HzBoAk2wkkr8Nl8FBsehOBXuJEcGIGTVo58BeLV9+F+DcyVaWL1twRHEYNWo0dfUK5ZUp6hoVVq4UXHR+isjWvnz5aj5FvRvoOqSC+59qaqWz9ndkODUoKbj0PDsffxnkhhkNvPx4utk1qL+eEcekuO9FNyfcsJ0zby3Fnh9g/ic5vPlsLjOfaOKZVz1UVCW54kI7t8xsaDag+ROLfg/jD6rcc4urleGQ1SLzxbv5vPNRkOvuaMRaNQRhiABHluQ6bdlk+vrQIFfi0VW2KjqmhMI2aQUoMpMvruedOUFiMRUhBGs2xhg/uZHQviIEHTetFBIYFBv55RPI3H8i0XVHYUo5seFEcvo447S2zOdjR2vw0P59HRdRNGhI+3n+DdoE559pJdelJxiUDlsP+98ErVYLkopiCBIVYQy997BkQTYD+xg4/Xwv3QJj6a0eRY5UQKHUlVyKMNMxe86MlSY3bN+dYMOWGBMvqGbetyF+XhJmw9Y4xYU6isy5reQr/oQsyVjdfXj+lSCTp9bQuDcD257jSLgzkd1FHSbZxXTH3ZA2bSrsnOCNl+x8+X0InZYjGnM+4cTJvPGBn+XLU7z+eAZZpeMprB/H4MQENFtHM/nMEIuWpptUe/YnOGuKm5Wrk1x+g5cLrnAzfnIDR0+sRt05CFs78hYe217uu9vC/M8zQE7h7NP2GYuJKDU5K9CZE0y+qJH7Hvfw3MNZ7Fjeic0r8pg/X0/nAX5+/iyDMZNrGDCunCGjm5j1cIgGX4ytxsVU2taRWRhm3S8FnHeennAieESan+vWLqe4QMcjL7QUjuNxla8WBHn5HS+X3VzHNVMd3DXNxStP5PDWbD/PvOrB51f5/J08UinBU/dncdHZVm66t5Fbr3Xy5P+aGHtGJSdfWE2f0RV89EmCjZs7Zh/uO5A8NN2ShlbS4iKHBqppsG3HaFG45zF3m6ZIMim448FGGhsVRp9WyQPPNHHCWDNjR5pIxCRee+1/hx2HVEpFShjowzAMkgkVJa212A4SIka3rhJXXwe7DStZL5ayQfxOKdsRQAAPNsnJUMawg3XsEZs5IHbSSE2Hpn55FNNIDRWH9GH/3jx1pHIRdUVo/4H8ceEFeoJSen9ixYlBtaKQJKUcPlHi3wSLRY/ZnJa3cYgsOmXaeeFRV7trz5iRZnKLFIrpjoyEmzpyKaZA6oydDFwGG/tsv1ORs4Sa3D+oK1mM316KHgMClahov+Fdrd3DzTe2z1yw2zTIlhD72EouxeSKThw3KcT7nyVYudTO3Hdc2Kzp+8HrS7Fjm0TX1EBCIoTZ0HF+/ndEIhGiYS0mXwm/fdCN0ccFuObGILt3CwyhPHqJYRx/rAlZ2/F9JIQgRoQtYiUbWUYmuR3+W2e0hI8+SeeQl1/oQIlruXa6B0mCD1538evPZq57rIyps/bRdYSb9193cs1UBx9/GcR8aFq1tCzBC296+f6jAq662MHAvgZOGW/lp3lFWC0S9z7upqTr6CPKkwEsFgO3zWrk12URzjjZyrFHH3p3qVKb+0JDWie+PSREHKM1SVVNijmv5lNcmM7/9HqJS8538PQDmUy/v4EeXXRs2dkxS3f3vgSJpODdj/1s2BzHHG2rHRwXsTTLPNiJ514KM6CPgaUro8z7NsiX3wf55ocQEya0Zez+E8wmCYNREJfD9JQG0V3Tl+J8PRn1Q8mO9kBzaOg7nxL2s63dhnVYBBGmAFkZWhRFcPaVtZiNMh+9nc2vC5xcd5NCg6+tMRGk30G33OPG6e2L1do29pCeQvuTiHbddC9vP+Ui+8AJFNSPobj+OEoaj2flYiNTzk7Xb3p11yNxZAap/4T/xt7/j8FsNlNVm8SVoaOuMcU9F1dz6okWunXRsX13gude93LvrS7ycjTUNyrkZrf+CYORJJfeFGDm9E4MHe1GVLQ1bjBgJCJCmKX2dfM8iodQWKXJm+K+J5uaC64ZzjRjMUaIPLUz50wu48sFwQ71hsxmmbwcDdfdVY9Oo8FkTx4Z8zMaYuggDZtXy+SrXdjNRnoyCOdfdCIlSSJLKaF+m8qyP8qoqo/R2KTy46eFbYog3bvouW+6i9vub2LqlQGcWR6yXRoUVVCu3QRxEwZMJIghATEiVFGKTWMhldBx1U1efv9B14rt0uhWOOeqWk46zsy4Y8w8+7qX0rIkQT9EmiyYG/tRouYjmgTPPraWr39oIMMhU15eTufOnQ8rDrX1QcaPMaMKuGeGjmeeWUI3ZTAuXz+efuYPJpyi4WBFgrqGFAP7GmhsSrUxPfgT9Y0pPvzMz/wfQySS4LBLpFKCmrokp55o7rgzaJIQkkq1bhcpb4RHXwzj8wpMkoVvv4tTXAJ3PtzIcw9mt4r76vVR3vvEz84/0t91xk0ZnHVFDV1LdEjSkblYRqNR/G6Vo8WoVtcpSxq60Y9tYjVREaaAzmxmBX3EUDJIizErIkkl+1FRcVOHFi32dpKeP6ENZrN9t5eifC3aVMeaS7IkIwst3brQoRbj2FF6DJKEifaTu67qALas33mYUfh34ftvv0eWJJIpQQk9KWMndlxIpf0ZdvwWhg+XcTk1dO+iY8QQI3tK/79zRjVaVN5+LpfvfgkzYLBKYK23XcfvgPCg1Ocx+Vw/d95hYMrZab3PZSuj3HhXE/fd5uSUE83IUlq8+/SJVk4Zb+Hcq2vJcMg88ZKXJ+7L4p5H3ezadWTu3meffTYvvvAglQeTvPR6iM+/D5CVKROPQ6/uOiaNN/PQs55W7t4ajURRgRavT22zTsuSRDwuuPr2eo4eamTSiRYiEZU3PghSuT2D4qYRyJKMBRvZooD9OT/x42fZ9Oiqx2iKdKhjBZDShzFJBpJRHVH8DGFM8zNbSBdCws8VN6ygYb8FVe3YpbU9fP/dVwwdZGDi8RYeeypCj/AorJKz+e87K32oi2zhwksCLF7RsRNrKiVIJgV6vYROB998WIDNKqfHQe9qYPq1GUwYZ+Hc0w997qIA/Q7pHC6YW8DPSyM8/pKHRFJw1iQr51xVS69uOrKzNDQ2pqisUXj1yfa1KzUaiSsudPD40xGGq3lUytsocB7ZdmzQkCHULPBj1JVSxRbKpV1YRQaxVIKQCCBpFPIDfXE1deLNByt44cUy4nIYEbVQ5D2GAsyslxfRRe3T7rpfQxnFdG/+O5vkZJAYxWZWkK/YCUfaJlN33GRlyKebMaZGYfnLiFlSJNjJerozgP3tuGMns8o4c5Kdr79NUl0NXq8Xl6vj9fnfiG7duhGOpKhLliE7o7z+sA2NRmLOZyF0td3b7OdMWAjhJ61w1hZhjY/sHFi7LUl2poaf5hU2rxuzbodb72tg2brcDuXGbKqL9z+K4HBIdPEfgyzJGGOZRHUhqvOXYHWoxKKClM+J3leEDSc6DIQPuQVnZEjUuxUOlCdRVYlUe6MzHeCjD+YSLi0kKZJ0Ef1aXaNRMtMjNIbzLllMcX4MKWbB0jicAlI0NFZTt787XqmOerENv7yF/urItBQKacaX27SfHiMbOeWEdFPfZoeSzoKcoQdY+OMetEkLKSlBYWeF4XlJ9h/Q0OSBpfMLWu0BunfR8+Nn+QyfUEXZXh2WrCiRYIjsbA1dMmWQVDIcWu691UVhvp6Z0zNYssKPXt9xU+nvSCZC3HyNnU3bYky6qJoxI038+nuEc0610qennqQiePY1L0Kk5YeiMcF7L+UiyxINboVV62M8PCOTCeMsFOZpuesRNwadREmRFkmGx2dm0KWTjvOvqcPjzWhXv/Thp4KYG4e0+g3MWNH33cYj9zk46bgC3vrIz+RLarj0PDvdD+Uyc78McP1lTs442cLJF1bz7gu5NHlS3DKzEaNOh8/beNhx2LhhA1LK0KzTbHMq1LKBYt/IVmubEIL9+vXcOknDu2/IDImf1KYYUSq2UyvKyZdKcIlsMshGgxY/ng73x7IkkxQJsino8N/kJ7vzwUfLmXJe+w2JcEiAkJvjmCnyqaMKrfxfmt4eho8ewrIlC/FWGhlML+osS+jbq+N3xuiRepZsCdFDGkiFvINt2t8w6rTIWpXcwhTP3JXBKeMtJJKCJctlZt3sIIWNKGG2sYbeYjD2Q0ZAKZGimgOEzFVMntg+oSeZFCiqyiBGE6CJWrWWb3+IMmSggYF9W57x6lqFc6Z6cNQOw4KTg/JOGpoO3+CmpqYGMxZUVDJTxVBXDH85vJ4qTplgoOxgmFR9qpUW55/4c8qxOwPwUP+PbFcZDbFDjXetFiIhmfIVnTnmxDJuu8lM/746srMl3v04SF2DQv/eeooLdazeEOXrH0JMu9LJa+/7eWRGiynTX3HHDRn0HVPOhx89cNgx+BMmcz5aTSn7DiR5/6WWRkVOHsQORls18orpzl620k+MaLNGVFk3koxEePSe9idQhg8yUVnj5vyra6lrVPhjdYQxI1sXrIUQPPhsE7NfyWNQPwM/LA4zc50FDtVKQ8KHL28LnbsplHTSsmNXkrK6KMVd9FTXKtz/pBtSMg47/P77Ui6+eOphxyEQgh8Wh9DkJVBqeiMnzKxZq2IQpVRRhkISm2xB1SQxJszsYB1dRB8skg1VqDRSkzbIDpuYODlA38Fxzp5k5aopLcXor+bHcMQKefKRBMt+9zB9moXszPRY/ZPPh2gqy6ATMgF/axPsPzHlHBuTp1ZTejDJzz9IdAoVt1qLDZKR3tEx3DZjMWedamHVuihmy5HJwvwT/ltV/4+hqakJVYCiqMz+LMCCuS0OYpNPgmlXOLj4hjq0mvTi+lcIIVi4KMyaH4vRaiVGj9KyqaK1ux2kNW/K2E1fhrf5/LiIITv8PD4zrfl51cUO1h9iFT37QBbeSIwShtBEPU0etd1R778iHBG8/79cnn3Vx77Sjsfh2kMymWDLJoGrYQgW7GjRtyp8/hXZSgnvvLcPa1ac88+0duiyed7pNh58MoguYSY7I8aF5xiIJQSfzksQrLRi8/ZkM8vpy3D8tlKsnQ4w7QonhQUafl5k5vizaunV2cjEE/XMnRfl4H4teaInX27SMG92Df2HaFnwUTYnTG4ir+7YZs04SZIo8A5n3ZpfeGiWhXXr1h128bOkc296dN3Ab8tjvPJ4Ntv31vPLolXoJC3ZdpmaOpXKmhRef4rxx5r4cJ6/Qw3Oz74NcvRQEzaLTNcSLdt2JZjzSj4pVXDLfR1vNn9dGiGZkNBnebngdBtXT7XjsGs5WJHk3seaWL46ik4LE86v5vhRJhx2mSUrouwtTfDpm/nNv0f3LnoyHBoG9DHgCxzZ/fDLz79QILp0uLksoAv7LMuJJhRKkn3w0kAZe5BF+vnJoxOd6U05e6nhICkUtHQwsqBLYLVIdCrUEtd3bMYQE2mGcH5O++fZvS/BjFkBYqrMHjZTQGdsfynUQHqUxOs+MsOHfws8Pg8iKZNpE9RSxkAxmu2sgaSKzW3k0vONfL0wxGUX2OnVTc/GrTGEaN+pe/WGGHKofZODhKOWE8ZkMOlEC8efXUWFfQ1dA8e2KihERJBdbKQ424wqJB571sejj0cx67XIISciQ+KTbwP8sTaKogga3Cmuu9TBmadYeeB2F+deVcvUc60MHWDA6ZA77Dp3hNLSUvx1EhlOePU5J6ed1LaY/sq7PuZ8kXa4/BNen4rB0DYec78McPv1GVx4po0Fi8IsWxXhvdkRSjxjKZAcrZLZBHG6d9HR49D441WXG3ll1gFyYm3lU2IiQpwoaq2NCLUczQltfg+r5KBY7cn40/cz7NjJhx0DIQQ//zyPzgUS23cqFKZ6tCp8QnqtzQsM4uNPFqO1paipU9plgC5cFOaEMWZUVRAOC35ZGmbvgQTf/RTmjhvThc+/4q96fBqNxKQTLEz6i8botl0JHrvHxZ0Pu3nk7kxefMtHcWHHW6ye3bXIGoV91t+4/jIDCxerHd677aF7n65s+PlzTBo9G5dns+9Agvk/+cnL1XL+6TmcdbEHeVsuWklHVrwbjXUmKtmCBkHPQ/e11Qq18gbyfa3HlD2iHh9NlNDacECWZIpFN7zBBl5/N8y4Ua03/F1K9PToIVG6ezuSSBfOY0RJEKMb/RGobTTUqrR7GHe8IMOpIZ4QmLHT2Nj4X/Hzb9i4cSPxoJE8tTNB035GjUgnZvO+iJERL0EgiBAiRRIzNnIpYiuryBXFbQo8qlAJ2g+wcHEMhMRzD2W1ue9OHGfmlw86lvhIEEMWWi650MD3r1ZjUbIIW6oYOyHJq0+mm+VCCFaui3HzvesQBgPVNRpO6CERCqts3ZngzTl+Tj3Rwu9/+DEegfbL8iUrUFJQQvvmWlpJh0spxFxZmHYultJGT3H2IyFTLu/h7pvt9O6p5da7/sCsN2DWa9Gbk1w21cit17dMM40dYefXr23k92vgjZcd5GRpqW0QPPNKhHWr9Lg9Etddq223+anVStw3PYMb7myid3cd3bvqee7B7GbGV6NbYfqsRhrcKc4+1UpO3pEZH6oibar0yN1ZTL2+luVro/w8r7DZwG3COAvTrnBy0fV1PPaih0fudiEEfPtjiFfe9fHyE9kkEoIlKyIkFTAZJGxWmYWftCT99z3RiMOqZfzZ1cx7O4/ePdLvgHBE5ZFnAmxfnkHe3xqFssPPC09kNDOvbrjMyQWn23j3Yz+vvOflqilOvvmwAMshyZVORTpefd/Hp98EycvVEPSqjDhq1GHHIZGIIKFr/s0ysySuuUrlpf8twdzUDX3SRkIXIJJVyhXnaXjmhSi9wmPblbfpQh82s4I80QkLdqo5SGd6Eafj97UQgiSJdrWX/4QOA6UVSodr/Oy5cVx/YdwliJEihXwETOB/E8aNO5kFX/9ED6UnSJBS0izQ9gpqAHXuBDJaKo2bSTnqKdQakWWJgiLBXdPNzP48wKr1MSaMMzNjZoS8wAhkNGziD/oyjAPsIiwC6CQtQpPCZElRUJyivEqhczujz18tDHHCGCPLG8qQQ3ZiIozitvLQw3FefCVG504avH4Vf70Re/2I9D5GAr1W+kctxb/D5XKBkAjixS88RLP2k9JHkFM6jI3d0AodpQcVZt5lYdbd6yn0HtXq/kuKBKVspw/D0lrfIoMayimifQNGn6aOU49LrwELfgkTjCbJiVux7T6OZ+4sR7IE8WmaePfVDF58NcLwcY1kZUlcd6WRLTvi/LwkzL6DiTZ6j39Co5EYPsjAR7Pn8sBDsw4/EMDAQUdxcG85spTC6Wi5D+65w8xNV2+n0N8yRp8hZRMXUTawlEI6YxEOopoA9YZ9jB0LvpC+3d/1TxQVaNm4Nc4Dd7p48mUv23cnmHquHZtVZtuuOA8928SEceZmb4C+PfWo9kZo7EFYBIj1XMviLzKbDZgBtu2Kc/sDjXz+Tj6L/ogwY5YfVVVZu+bIip+Nbjj1BCOzbrMy5YrfCAf06IUZA6ZmWb+kFEfVh+ifmECIAOXsPZSTCFzkMpjR7GYTWfV9WfLbH3z2TnrfVl2rcO8jXpYssNI3ldb13/mVl0uXHkBokySCNqoiETKxUCntJdObz2ff+LjonNbN2Y8+DbN/l57KVbnYMFPGXpIiQW8GNxepNZIWjS+X9z/xs2ZjnPxsGVVV/19xfP+v+Pl/DJs2bcJkkEmlJF55IruNg5jJJPPSo9mcOqW6VUInhODJ/3kxGKTmY2bdbWP8sg2EvYWozrSBgCFQgCVSQNRcR61mK9nBPs0jvUHhw5u/niGDVHbtTdCnZ3qBGz7YyIRxJi66vpaeJWZitVZC7GXe5wn6D9JQWpagW+e23eoGt0IgpLJ8VZze3fTs2Xdkwt0OZ4KqUolOkpOEiGOg482xLMnoUxZ09blIouMinl4vodOrvPy8jgnHtSRh066Ad2YHefHp7WR4cyi3ruWi8w28+Ghx84ti4vEW7rnNxpjJ1ax4PEZn+jAk+RfdvoZulC2u44yLtzOov5ZtO8NYaSlCyJIGfTyD3fsDSOa22oMd4fLLr2L2Oyu48QoHt97fyKtP5jBgZRnBJg3GWIJ6N0RiKi6nhoee89CtRMtHXwS45LyW76eqgvuedBMMq1xxoZ1OhTqm3dPA1x+0aHnZrDLL10RbRgUOIRZTufNhN2GNitUo8eFnAT78LMAxI0w8MyuLeW/nceWtdWh1sHx1lHc/SSDLEt076/jq/Xx6dW9hTvoDKeoaFBqaUghxZNod5QcrsPw/jPGNGqlj6QqF7GRBK5Osv8IibGSQTQ1ldKJHm78XQpC01TNicDYajcQxoyS2z6/FoeQjhMCjqUF1NkBKQ5XPT5QAW7a2/S73POTj+y912JuGMRQbEUJUUopO6Oj+l5H7hIiB/N9oU3uQZYlEQkvpwQQySbazFhe5KEIhIVdjNqXZLDaLjEYD444x8cq7Pm65pnUyFomoTLu7Eb33mDbJcqN5D2ecrmnWvpx6ro2ff4sQC65hywYN2piTOFF0jiCTjtXwyH06unex0OBWePG1EPO/0JKSFM483cgjMzKbE89oVGXGo24am1JcM9VBbraGxX9EWbKihgvOsPLVjx0XFtrDHTfdRc/ocLz5yzh1QvtjUVdPsXPu1bXNxU93U4qycqWNQdQfqyNs3BojL0fLuVfX0renngZ3CrNFkPCHQG09bhQjwoj+LRvBS863Mvezcpo2G3ElW9bIsAiwlVX0jR2FADzU/0OzojPrth/kqpuPO+wYHDx4EIsxwvTrMnnquQiuWOd2ix+SJBGtySLmKufsK2qZPye/1ZTEpm0xXn3Pxxfv5rPg1zBaLdzzmJv7b3Px+/xi4gnBNz+ECEdUhg000qenHp9fbXfaAtKmRw1NCiXFOk6faGXV+hg9uujYvD3OxOPb32YtX6kgo8PojDD+2FwWLIodduETQKTC5PfyUr7bzIefBZh+bQYjhrSsQ599mMGp567EW94VrZp2tT2GiexjK42immypEJfeybmXhvnsy0XogtlIKT1eqZ6wX8cARrZ7PQ4y2c82NqzT8O3CMGee2rpIfNopel7fk6K3GEScGHoMmCQLCRFnk7QMrTBQKUoRqDRRhyFpYtXaBBVVCaoqQEWhoaGBXr0O3+n134Da2lqSCQ1mrKTsKsGQit2mQVEgqq8jlL2LYcM0ZGXKrFmXJFhrJ7+phK2sorcY0ix1FBMRdsvr0CoqGTYd48ca2/2dJ4w1U68pp1hpXze0moM4ycbm8BHM3omzWOaWk7TE4jouuLaWKefauex8O0cNMXLFhQ5eej3MsEFalq8Pcu0dcU6dYCalwBPPRgiHRXqs/3ChQpwIZtqfXgIwYW1VsIoQIiYH2WX6jSfvMzP3kyTfzrFTGO6KGo+RzCrnjNMMTL/B1ur77tuvkB3sw/rVHqZe40HWpbDG8sjwHUsXyYbesJ1xo9qO/v2Jo4YacDoknA4N10y1M+upJtyeFD276bjyIjsfvpzHhPOrGDrQQF7ukck9mM16vvkhxDmnWdm4I87v3xY3v3/+hNGYzhlOPK+K6bMa0WokLj7bxhfv5jPn0wjnvRdA7yuCuIGATqZW9lJbr5Cfq6WuQeHt9xIURQdiEU7OP3sXuox6NMYkXq/A0TCQ3ERxqzVYEQpqRj2jj8pudR2uDA3XXepg684El19gx+tLEYulcGXIVNcq7N4fJx4XdCvSs9YfZdKk0w87DjqdhqAUJy7S7K54HK6+xMJF55iY+0UFBw6odO+mYcp56VHjN99KdDj5JksaDMJEkjhhyU9hTz8xsYqCpESj5heUoAVTfa9WRAw3tZiw4KaWog60sL00opLiuDOrOG60mRk3ZTQXf19/N0iwMpPcQ1IyQgjqqMKMDX+yfamefzu+/OxLtIoFHQZ82hqiIszHX8lcPbXtqHQ8rrJzf5SmjI0EgoKedS2TCU0VjVxXsZYhgzUIFV560w8pPXFiWCU7RaIbm1hOPp3ozVAq7as4bwrcc2smDe4U19xezzsv5LYqlC1ZHuahZzxkO4zU6fbTZ7iRwg2dKFR7sDW4mt7B0YTLkxjRYJE0zc9PVITpVCJxoLTisOOwYcNqZEsEu2SnYOQ6nrjfRe8eGdQ1KDz/ym6++lLl3Y8ibNmikt1F5aB2MZZgCXLMQgAvPtz0YCAmKf0e10tGtEKHRzTgklpPrqSEQjB7Fzddk8HSlRGMRonOnSXq2I2r8Thy4t0hDrXGRdx0jYzLfxSDJRux8iivPbkbc3GUl9/1UVOn8NTLHsqrkhTkabnkPHur+Ol0EuvWrD3sGPwJvU4iFEpRU6+wcl2UY49Ov/OOG23m7Kl+vvpkNRmeflgkGwkRJyIHkIwhcgbtpjjPwIhhOs4+zUVujoZTp1QTiajt+mcoimDLjgTLvy8mw6nhrFNsfLUwxBW31hGNCvYeSDD3tTyOHtayH+tcrCO7k49wQxB/7lZ++MTVqvAJMKCPgduvz+DN2X7uvdXFkj9ibNqWor52zxHFQRIqkydaOGaEkZTwYcFGLwY3s36FEFQq+6kJR5AlDXYy6MuwtvEURkClkK58vdBNIg6PP5HE12CiB/2b71u7lIHd03K8l1VECBEQHhJBF3fcHcbjS3HtpXZ0Oom3PwzxwuMGekdHt5oIC4sg21nLYNHisWHFyX2PVfD9p7lce0cDO3fupH///kcUj/bwX/Hz/xh69eqFTielHdTbSbIASop1GAwSt97fyLhRJrw+lfk/hRg5zEiWq+VB9QdUcooTXHOvh/NPTxfCPv+ujsde2Mmpww1MOj7IS68vI+TTgKwybJjMwzOdeHwpPpjn55kHWjYvU8+1s3BRhKOH6vlprR9UUGoK0A+p47YH3Mx7M6/VIpFICC69qY6+PQ18PttIpddPSlaIRqOHLVjryrQRbIhAE2jRkfiHzqsqVBKaEFmSiyXLO9bg2Lg1hsslM+G4ttdwzWU2Pv66mvotkJUpeOGRtmyInCwts27PYPp0hRzR1rDEoeRRt7eGVMrdLqvQpNPx/c8Rbr/r8M1OxowZwz13JejZVc/YY1TOvaqOVMxIz/jReCLbmHmrlpPHW2jypDjj0mrWbVaoqlV4Z66fUSNMRKIqm7bFicRUvptdQGG+jqde9jDtytYC2C89ms3FN9Txx+ool5xnw+nQ8NvyCE+97CESVXnyfhcXnmlHr5fYvD3OPY81ctxZlSz9ppj7bnNx8oXVnHe6jWumOnDYZJasiDDtnkbuv93FcYcYQm9/5EeWwaCTcDcdGfOtoakeP54OdZeC+HCXRjCaIBoPdFgsjxAii3wqKcUhMtPMkEMQQrBHt5Z7bzA1jwC+/LSTUZu30ljagL6ggakXGTj9VCPhSJw3Poyw9A8tDVUGVq2LccyI9Gd+9V2YhZ/aKQq2jIPZcNKXYRwUu6ilggLSiU6tbh9K6vDdHf9N0Gq0JFBIJjX0oic5UotLdJM/l8++2cHQgQZuu8/Lvj0gxcxEtX5++i3Cbdc7ycvR8seaKK++GcFQNYgydtOAmUyRj6pJkMguY8JEweOznM3n7Vqip7zaz/pfCrj0uia2f5eDkBVGnVbKa8+13Cs5WVqefNCJK9PHz78FefK+/FbXbjLJ/O+xbE6dUsN5k624MjR0LdGRkyWzdEUUVbRODv8JZWVlBGsi5JBDcaGmwyKZySQ337fRqMr5VzRRX5fWUJp8kgVFSTM+d+yJo9XKnDjOxHMPtVxHIJjizMs2c2DPPoo9o5p1PQ0YKT3YQvPX6SR+/CKLR545yPzv90DcSGMghqxN0TeUFsj3iIZmbaH2IKNBj4GvP/2W00477bDi4PP5kKQ0o+mhxyNY/uH8UnY9383JQ6eVuPq2elIq9OulZ//BJJkuDZ+8kc+WHXFefd/HT/MK+WlJhIPlCV5628vSlVFOn2jF6ZB5+d20lInHn2ZpffJGXpv4v/CmlwvPTBdNzj/dyqSLa3jliWzuedzNhHFtdWh9/hQLFyZwOtLao8++7qH/wCPTdZJkPadO0vJimYd35wpOGGNmQJ+WRlNhvpazztKye28pi34VDIlPQJZkeogBbGctQeHH4S5h89btbFmZnX5HRGOUV2p5/u5ctPH2Y5sgRgY5dHYP5IG7N/DqW26mXKhHFTDn0zDeskwKRD47WIdTcmHBTiBjL17qKfB3JifVmQAeJGQK6YJG0uI72MCJZ64n1GgjTuSIdA//LTj66KNJqSlCxRu54QIbb88JcOe0DEq6qgSzdrDs/exWrrOLlkW56eaDRBtjbDMsQVb1CCFQUemk9CU3WMz63//g/LNa7k1/IMXcL4Ns2BrDapGxO1LsadpETzG4mSWXLsxUopDEqTPy6dchZr+dw8jhLe9bVRXc/oCbhkYPcz5KomvsjD1iZrsoxZihY8cehZQqsWpdFG+DnoysI5O+sDqtNFTWE1YDrRrMf0WYAHl0av7/SvaTqckkqKnmldcSZFePJk+ypN/PKRB1Xfn2w+2YzT7unt7Ccikv1SLpyzEbE6g+FxmpImptmwjl14IqE2m0sf9gx0yUyhoFRZFQVZj7RYhrL7FTVKBl07Y4N81s5PSJFs48xcr1d9Vz/MSrjygOZksuXn8Zx0yqIMOpISuz/eempFhHdqaG8mqFg2s7o9fLvPFekPdftlDkb0lAc+PpBHTiWatYvSibK6730itybFoWQAJr09HQlL4HDmgWYTB6SSUK0B5ah6MizF7DGj591sa+A0kefDzEjh0qkpDIylUZNVoiwylx6pRqMhwatFqoqlGoa1CY93Y+i36P8PI7fgqLBevWraOwsLDd7/N36PU6tKYQeyNb6C+ORvbkMf9HH/376GloShJXU6joSaUEDW6FpPLPU0eC9HMSMdfRN1/iyfvyGNw/vbZWVie55e4tVK3qjCvaDa9o5AA70WEABGERaJZRaD6fEFQZtrN2YS5FBVq+/yXMxAuqueRcG3PnxfGXZ5LwWtjMCkCgpHc9BPAgxH+N8fawcc1msiigTlNKr2EBfv4wj/OvrWPYIANDBrSsRYmE4No7G5h1h4vPvgmz95uhzYXPmIgQ67yJJV/ltpIzq2tQOOH0lXjiOkYcJTP9OBsHytx8ueAgclxm2UqJr38IkZWhpcmX4sRzq8jP1VJcoGXbriSRRgu53rFI6LBSzpZwOdlaBU1Si0XY8NCAixxSKKhCQpZkhBA0OrZzzUV6Pv+h5rDjUFd7kJNOktFqIrz3v5bcKC9HS3GRllRKoSR4FNEVThJE0Lt2Y+u3HzUl8GzOYzDHthmF78kgNuoW0clUgD3QFS06fJo6Aq693DXdwJMve6isUbjlGgf/e8vPlRfqefqJFWQ2DSJMAGM0h+LYwObcxyiZ6Bwfgrt6P8au+zEZJYYMMDD1XBsHyhXufdxN/14G7rvNhaIIyqsUkA5f9uJPlB4op6wySZcSPY+96GXhxy153CP3OTjr9Bj3P7KGTVuT9OutJzMe5Ze3ctl7QOHBZ5vYXQaLV4Qoq0jS4E4x96sA117ibPM5X3wfYso5NjKc6bjp9RIXnWXjorPS99XjLzVR7277TvvonQwmnrkShxOKC9sn8kw83sz/3vFx761w+w0OTr4wRI+MIyOOCRWCIcGCRWFiIT3DGdpqzypJEp3oQY0oI06sQ6KQDzd2MrAms1i8pJo/lmjp1DgOLyvbbR4JIVBIIkj/tweDsGAjFPZz36x9PPZcBYU5RkpLBSNSJ7XZR1skG4WiC7VUNDeRgnjJsOsoLtASDKUoLS39r/j5/48YNmwYqZRAr/tnBkhBnpZrL3GwcVucDKfMvLfyeeFNLw1uFX8ghdUic/PMBr54t4XxEo6olJYKdCkzP8yX2LwhwgXnGLh9mq3VpjnTpaGqtvXDZrfKZDhkJk3UM+ej7aR8OjIDfVi3UCLiKGfsGVWccYqFQf0MbNsZ56MvQkSCMsJvoU/yGFLspUrsOqLiZ3ZOATZNI+6lfqySA5OwEhCeZt2Vv8Kjq2T6NCNbd1axaaOO734Kc/rJrRkpiiKY8Yibu29xdviZN15p58abwxw/smPjlFBYUKh261ALy+Ltyo4djQyW2mqAqFYvBoOWY4899p+//N8QCCicclENj9+TxRfv5NJ5QAOxbuuZNd3Eq+/7Oek4Cwt/idLohp0rOrFuc5yyyiRKUtCvt54XHs5m+doob8z2M7i/ga9/CHHp+a03aFaLzLcf5vPrsgjT7mmgyZvirElW3J4UP3xSSK/uLezewf0NLPy4kBPPq+b6u+qx2zS89Wwu48e0fOdzTrNxyngLZ15RQ7+eejZtj/PH6igD+hjo0VXHH2uibNu2jQEDBhxWDFavWEMdFZSInm20BoUQVFJKskpi8GCJA9t344hlt1lcUyKFm1qGMAYnWWzV/I4sdLjUfBJSFJ++FrM9znNvwtJVYQrytKzfHKNHb4lycwXz5xSQn9vy2SOHmfhhcZhpdzVy+TUpZtyZZMq5Fp5/JUJOYES790gnerKFleSLTnh0FTTpyynO6ni84t8MjawhSZJ8OrUqfAK4yOXHBdvZti1O3fquFKhdm39vb42H63auYfgIWLNapUfTyWgkDdkUU6HfzKDJOzh2pIEzTrG10cLcsTtO1046Pvk6wKUXm5j2cz1SVgOPzGy/WKkKlbtvad+dU5bTm6JHXmiitCyBwybj9acoLUsybOSQw45DRUUFuogRLVrcTf/gpq0KGt0pbr3by6LfFKgt5szza5l8komlK6JEoiqLfo9wyXk2zCaZk49vvYGx2zQsmFvApIurqT74O8UNx6ORNBglM7t3pZmkfybYBoPM47OcPHa/4KFnPbz5foi439HsDGrFQRXtuyRDemNlwU5dzeHrW9lsNjoVpJ+/0SN1LN3RQIZoK85fxT6OHy8xfFB6U/f93EI2bYvx5MsewlEVjR/OvLwGoxEuPtvOF9+HGNxPz5sf+hgz0sTCj1vutQvOsLF7X4Kzr6yhrCLJkBMqOHeyhasvdlJZq/DmbD/ZmRruvjnNNjYaZV5+Iotzr67lqCEGpk6r48mZWZQcYjZs2BLj+lv9qE053DozyITjjUy+pJo7Z0477DgAhCMJ3p8dxeWSCARUZj3VhKpKnHOahSZvikW/RzhhjJmZtznZvUqLnEj/brKkYYAYiYcG6qigdq3CZTfX8/zDWeRma4kM0vPgI+XkxLq3W2SvpPRQ0VJDvuco4k0x/reuEQFUUcrQQ+Nz2aKQ/c7fuOU+L4P6GbjyBg15nl5IkkQ2rXXSHGo2lX4tMa0fTcpAnz59jigW/wZ0794dkz1BYaEOk1HD8/+LMvqoKLUNCX6aV9TsGvwnThxn4tLL43wxX2Xj0sLm33L/gQQXXrGL2vIQfYbEWLVO4uKz7SxZEeGJlzxcf5mDp+/PwhdQKT3QxPalKptZjlnY0KAhiA8nWfRmKKWmn7nxDGurwiek170XHsliwLgKsspPIGpsIvvY3bz9cgaF+U4gXUS66rZ6up2k5bc/lCNiPR930jiq/j/svXV0VFfb9/85Z9zjHjy4S/HSAgXqAoXeUHcXqBu0pQI1WurUlbpSFyhQwZ0ECHGdTMZ9ztm/PwZC0yR9w/s+v7We+7mf71pdq0xmzpy5zt7X3vuS77dyJ5X+3fRX2rZHx0WMAD5spKAIhQr2YcBI98Qg9vkkNL6Ulkqnw5AkiWz/QN54+yduulpwsCLO7AubiCb0nPyveh64O4exM2oIxRs4eYyJOafbEAJeetvDi28oXH2Rvd0949InA7jdKtOPt3HlBSktr08aZ2biGBMX3dDAqGFGKqvj1NceXYXPBRdexVNP3MJ37+dzyY0N//heIeBfZ1j59JsgM0+28uyLEfL+Evg8DItkw1fZi+UrqigtNtBdaru2SZJEX2U0nsz1+AsbqamUUVEpKBRkqGH2lWq46lqV9IYR5B76fLQqwuvF65g8Q/DBityWqsdYTHD7g07ufcTF+ytyWPGWF5NRorS047Xj77A70lESLryuJv4M/ogclJm/MMCkcUauvMBBbraWzdsjzLq0DrdHwZ6iJ+DyYW3ntykiQZQIJfrf6dFLZeWL+TjsR/YIhfk6Pn4znbEzSti0sxI7afRiEKXsYghJWp5c0Y1sCtBIGnyimTKKMZjjLcIpp0234verfPlDgIraBC53A1loGcgxaNDixkkZxcQ0XmJHlxf4j4GSUOhGX/ZnfsW7LxeQ4tDw3vO5zF/oJBoTjBpqpK4hkRTlvS2dU06w0r2Ljnlry8GVrNr1pO/mzRUprQKfAFqNREZ2gneez2j1t4W3pHL+dfX06KKlIE/H2x/5uGCOhZOm2mhsijP3Yg99QseRJ9la9v496E92tJBtrKeA/nSlD1tZi4wGExYSxNAKPUIT5aqLoKYhQSDYee763Lwe/Ppzgo9fySUYUvni2wAbtkbYtD1Cfa1EijYPI2ZkZAQq0WYbO5r92ElFAraxnjSRSTf6tviCgL6B00/Sc8G8ICte20ggIOiZrRKMJvjmpzj3zE9n6/YE518UZMYMAxfOtTJsSJTFSzby85oYQ2NT2r1XTcSGrIH1Xx3pFirI03HsWBN3P9zEyk99bNkZ5bxZNl59/+j5Hb3ug6gCzjzJyruf+Jh6dg1L781g1FAjoZDK1l1R4nKU7etzyMzQMvuyOkIRePRZNysez25JHquq4J2P/Dz8dDN9i/Qc+xc+T69P4ckXm3nukY5FoaYdZ+GjL/2cNr31/jovR8tnK9NYsLCpw8/KstSylmdlaNDrJOoaOuZgbQ8q8MzLftJTIUf0/MfuqzJpN33bqfr0Chc2HDRRhwETO3cnSHUmg6iSkEiIRAutnxCCGspopBotehKHKOWMmJJVoaSSK7qy27OBsCeTNILJ7iwRpJqDBPACYCeFPLpRwnYK6EFcxPDipihXy7yr6lESKnZ7+2eto8X/Bj//m6Gurg6zCZrcCsGQ2rJB+CvcHgVnk0qXfC2D+hlocCa4Y7ELJMFTizNYsKiJs062Mv14M0aDxKZtEbRauPIGL4l9/chLFJAvSahlKh8/VcU3P+zj+08zaGhS2LQ9Qk1tAkmCT1YFyMnSMGaEkW9/CbJ5a5yLr3MxeZqBnbtCNO2pJcvfH8XXh+aqRt7Y5cKo0yDHzXiowUYKKSSrJx0ijRqhw2zuvIpdSmoh/sQmSjK3YXZOoAf92MEf9BQDST3UciKEwK2twdhvH7den4FeLzFsYgPz721i2+4IF51jJzNdw2+bIjzxghubVaZ/744J5R12GbPGiNbY8eITDNIxVySgQYs27GgT+GqQquhVJGjw2cnKal8IoyNEY2Ct6cKjt1q403gQe3qMQQPtPPt8lEhC4rizqqkutnDscTZ0Oplxo0yMG9U6yDxprInr73SS5tAwZriR4v2xNlx4siwx/XgLe0pi9Oqhw+tTGTbQ0Crw2fI7NRL33ZLGRTfUM2KwsVXg8zDMZpnrL01h0pnVjB1p4v2XctHpJE44uxq9TrB//75OBz+bnA2YsbKTPygSg1uy6xER4gC7yKMrtZq9eAJRFEOA/ZEd9BD9W2gdoiJMMdvoSp+kUBF68tOtLHlC5bIFu1l8RxqnTc+iqjZBIKBw70N+dnyfhT2ax6a0Tdx5h7VV4PMwTppiYcQwL5s2xFl6dzpLnqynuUHPiA4U4jWSBklSKLZ9T1iJ8cFr6dx8X8fCLP/JyMyy4Gn2UUjbSmlJktA3FFHa6KY3rZMRdikNc+MJ/PjD91hjuUiH/ihJErnR/uzevYYVy2ytVLgh2R7/5fdBvngzl9EzqkhL1WDoqmKzyh0KuzldSktgqz10KdDyxAthfvuqC03NCpfe1EDvXnq6dm1LudARsrKyUE0J5LCGsNNByYFYu3Pyqx9CuA5k8OfWIvJIZad+DWNGazAZJVQh+ObnIJedZ+fdj/2s+7Kw3e8ym2WGDTJy3FiZN9/5CYtehxQ1U1snmDGrkU/fzqAwX4ezKYE/qLJ+Q5i3PvQhQnb0GKlP34BkDqIoILsFrlA96VLram1VqBxgF0UMRjaFO22H3NxcahuSp8Ebr7by4cfbiSVykTUqGm8WqWoOTvseMvqUc97Zaaz8zM+qH4IkFMGxY0y88mQOBr3Ee5/6eG2lF79fgIC0FA1vfuDH61dZdEt6m+/tW6TnhstSsFpkTppi4YU3vEybU0MorHDuLDsLbz7CEaiqgrc/8jNqqIEpE82s/MzPiXNr0MhAzIjkTSMRzqFojJOrL0lHo5Ho31vPs888xLPPvd1pW+j1ekRcj8MRwX3ASPH+KDjzePLHHNyOYt59M5Xxx5hZvyGMHG8dnJIkiXSyk6qufvj0s6+oqqnD59EQjUh4Agp72UxfMbxVxV8d5agorcTADJKRbJJjKSC8BPAmD1aSRKq3L5XVJVwyz4EaD3W4CZckCbvBiNBGiKgKqalHx334n4B4PI7DLtOvSE9ZmYK1YSDnnrefGacb2gQ+D+PqS2xs3ZO0+8pPgjz+VJCwz4CiGGkQ5Tx8RQovvuPhxTc9PP+6l1eXZbdwsWVmwMevZTNkfAP5tWPRkAxw9WQAEjL1ju040pOUHu1BliVOmWrjxwN+KCzm8/eyWnGxF+brWPVOPqNPrGzDX/9/Qtm+MnQaDc3CQ4nYRk8GtKzzQeFjJ38io2EHf6CQIJcuLVWgYUL0ov09hyRJxOqzGHtyOakODefOsXDJuXaaPQrPvBQgFpW58WobV194pGvmxCkWRk2p5vyrmlix7IiIh6IIHnzcx649CoVdBZefl7TT1p0RtuyMYjbJnDjZzP23pnPRDfXodBLB0NHtA0pL93H8eDO9uuuJxQWBoNqG4gSSSSuXWyEnS8fLb3txNSvo/FkdzscspSuPLy8mNdJxG75FsnOgCTatSeX4s6r4+NUcLrzOSe/uOm6/J8jw+AktzwRAi5bsPMFrT2W3ChLr9RJP3JfFKefWcN2dTroW6tizL0L37t07bYezZs7l2y8W43dp6E4/Gqy7uOaiFG65NqXlPd0OUZJMmVlDwNWNA+xgkBjTKpEuhGCftJW03CDoo5x8gr1V4PMwZFli0a0p3HGVg+zgAFShIqPBIBkZKsZTTxU7+QNEko6piEE06Te14vvU62S+XSWRq/YmixTCBNjB7xTQiywpD4dIY5P6M460/+0Kag+yBuJKlLxsXUtCNj1NwxvLc2hwJijeH8NhN7O7JNoShMrL1pLQhKgRZdRQhtIc5ezzZBbcaOKK8+0tz2bF217uvDGtbVBUK/Hqk9kcf1Y1sXiIL9/KbzlDffNTgnxN11ZCf4dhkWxkiBwqKMZFI/n0QJvuQhiDoGhQmxy4DGWccUo6F93gITe348Da33Hiiafx2oq7+erHIO994uOsk62cfIKV/FwtX/8YYvbpfpY+vg5fkwG7SCdBAh16UskiV+pyKHB1kN1spIsowm09QHaRhycfSic1VcPxE46c6779Oci6P8PIMjzxKHRrPpadu34FYMgAAx++aWDIMc1oqrTJOfE3Tt1QVgnPLWlblAJw141pDJ9ahepx0H0B6A3tC8T+E4QaQK+T+OgLP5npWrRaWPGWlweeaEargdNmWPn89TxMJhmvTyEaEyxZ7uaFR7Po1f3IflqWJc6bbcfjU1jytJtHn3UzsK+Byuo45dVxxo0y0ezpOCtR3xhny472OxudLoXquniH3L8+v8JhSsvfNiZtbTJ1LLrbHjRa2F0cJuCT6U7HMZdsCii2rKY8sYXcSH8MkhFVqDRSTS3lDGIMGrT8yQ/QIFF0iF8/mwLqqKDwEC/sPrZjxMxQJrQ887iIUcxW4iJOlpQUgusthrBdWk+GyMMtnJRTTHf604tkJaeHJvayBQWFoPCxR/MnRsXK7oMN2Hzd8evLGTx48FHZoiP8b/DzvxlsNhteP/ToouHm+5w890jrDYoQgvl3evDu6cKE49zIOgUR0xNQFEq3ZyNJEo8/7+GnX0PU1CW4YGMDwwYa+OqbKOrewWSQ3xIkkCWZjERXmnZLDJu4B13cjuzKJ6rEcErVrPlcQ4bVhJLSiCcc4tJ5KdxziwNZlvD5FSaduAdfqRm7lEYmuWSSSyweZbu0jlStHXe8ke4kKzgOcy8djZKlySCIGSSGjo6w8Y+fMbl6kCO6cND0JyhatJIOVY4x7QQtK5ZltGw6LzrfyPbdMP4YE/c/0YzXpzK4n56XHsvm1z/C/LAmRK/u+iRR/BJfskJK0aA1JPBFw2DWsfaPjp1Taio0SbVkkNvmbwBN1OLHR7NoxEE6MSJUSfvwSi4atwjGTx/baRtAUuXcZNSQEs4iM5xPnahACln47TcFgz2CxSSzd6dMt0hfdPqOKwfKq5Jk62v+CJORKnP7g01MHG1i4c1pBEOCF97wsnFbBFmGiqqkWt6zrzYx85SOebXGH2NCliWavSrTZlczYoiRW65urQo643gLT73kwaCXuG1xE8seyGT8MSbe+9SHLHe+vdFsN6P4oTDRj0r2ExEhQEKLjkJ6ESZINAruknxMkg4XTWzgZwzChIyEFj3d6NPS5q6IBPpUPzOmZDHzVCsrP4zz6BIf+mgKiiaCIU1Ck1eDsawIm87CmSd2vIicNt1KdmaETz5oIr22LzLVHVYGAyRIQMhMOC5Y/VuYcOR/W5vagyPNgCyBXrS/+LtooEgM6kD0QotNyQRkNrOaLJGPjIYMclDLe3PGvP08/0Rqywa35ECMWx9o4uzTrJx6Xh0jhugpq0pWOkaiokN/0LO7js3bo/Tu2b5v+2NThKsucJCepiE9TcM3K/MZf0oV51zQ+daNPn36IKepJFxxUp2DOPPC1Xz5dm4rruU/Nke49fYQhf5JKCjUODaSkRaips7MwYoga/8Mcfu1qSx81I3RILd7qDuM3GwNIwYb2LzTw5dvZ7N3X4zb7o+zaWuU48+qxmzUEAlD2GMkIVRCYR099AWkjjjI0w+nM7BvGvG44OMvg9z14Ebctd0ppBc69LhxUsE+AHwaJxfOntdpO1itVpqaJfaVRrnv8WZOmCFz/uwgJqPEJ1/s490PtjN4qES/3gbuftjFvFk2nlqciV4vserHIJPPqsJm09AlX0vvHgYqa5Jq0/fOsuOwy+TlajsMCMybaefiGxuYN9POHTekMXywgdsecPLbxggnzK5h/CgT4YjKqh+CXHqug4fvSib+zp+dDHrsPxjj5H/VkVXg5cpLjfxrZnpL8H3yBDOvfbCn03YA8Pv9CE0Mp1Pi8UesfPKNyrqyAEbqiXmNnDLTx7Chfu5cYCFkaEL4BEF8qIdEhw63ugWEl1SyKS1xoXhTsJPCCHrTSA3bWIdeGDFgwo+bGFFGMblT9yeEoFm4ePXtAONGmdDolH8UdArGowRDYLYcHRf0fwqqqqowm2QuO9fBwqUu4mYnKd6+5Gbv7fAzKQ4N0Rg8sNTLB69ayfYeQ9qhYE+eiHPjgrWkFSRFO66/LIXXVvpY9FgzT96fQc9ueoxGmV+/zWTwmN/QhFNIFzl4dLV4jVXYU+PYDMmEcUfIytDg1dVxz9XmdkUodTqJy89zcM/DzUdli0g4gq6pC6l5+8hOr2HXwTrUmA4VFWQFJaowihORSFY6/xUCgUTH96yXtSy+LR2XJ8l9P+1MJxGXHZOrNyloeHlpDW+97eTjt9PIy9Gw9o8IF8y1cd8SN0MmxOlXZMBokNi1N04kLKPVqfTvbaSmLsE1dzjp1S1Z6eTxqVxwfQOjhhjw+BRUAUOHHXdUdvhm1QcsXJCcLzdclsKChU5eeLTtmeHaOxrJydRwsDJGRU2cR55uxuRvXzwUQEYmkYCI1DEvdVzEkCTBtDnVFHXXM/PiBi6d52BAHz0Hf7OjTbQOHDXrarjyElOHHVU3Xp7CwqUutBoIBgUjR7YVZO0IHo8HFA3ZwX7UUk52usSCq9sG5XU6ieeWZjJ3lo8urt5sYz1ZIh8rDsIEaTDsx2gPI7SQk6FpaXVvD8MGG8Dih2CyNVPVhlETKhpJSz7dyedI8FYRCr5IlOlzarjsXDsFeXruvVtllHJIbV4CyCZPdGc3G9ALAylSOl1Ebxql4k7b4T8JBqtKVXMpPY1t913ZmdqWjked7shcX/1bmMqGADKl5NGdTJGLUq/w6B1lPPpkLZtWZ5GaomHdhnBLJwckdQ++Wx2iqVmhby89RT10DOhjaFU88s13cUz+/A73/Vnks5sNFFjTKRpZxsOL7PTvk4bXp/DCa4288oqe6TOdrHg6nRff6zwlmMlkIho38OfmMN+8l98yv6Yea+aqC1OYdnYNVk8fiihquTdVqOxnB6pQyJe6U0BPXKKBPdrfcMRS8JdnM2FqE5MnyzzxUEoLj/BLr4UJhhT27A6S4ToGnaTHWWvlz80RRo8wsq80Rq0zSh3rkNGiiDiZ5FFAsvrQkhIlM6P9ZJnJJJOTZkIcHM3SJ1dz3a03ddoGh1Fb50ejkbn/tgze+cTPH5vDNDoVfviwoFUhWSIhuPEeJxedY+OND/ytAp9/xaXzHPzwa5h3n8+hvCrO9t1R6hsVZp1i5Z4lLqYd1zpA++OvIZ551YPHq6DVSAybUsFNV6Rw/mwH8bjggy/8vPJOsrL982+DnHFi27P1kmfchMIq6/4M8fjzHvr00tHoPrrgp88DcbOCPZqPh6Y2nTYt76OZC+aa+P6XBkr2R1GFikCQSS5DGNeSGEoTWbibnS0B7SwK2MFvWIQVPUYUEnSVWouf6iQ9A8QotrKWDJGT1GWRjBiMguZwA800MpTxrZJPqWRiEylskH6kKX8dVr8Wj9cPgQQ5sUzchjrS09sWJ/zf4H+Dn//NkJubSyQiGDXMyNc/BZlxTg133pBGUQ89e/bFeGhpAO++QrrE+8KhbsGwCNLt2D9bNjz9inR88EWAl5/MZuJoEz/9Gmb5MzE0oowG6sinGw6OVKqkJwopryllpHSofUiCrvShXC0m7JMo9E3GqV3HlEmGFsdqt2n44fMMrrxpG+vWgCHuwJYRwZvw0btLgluvM/DsC3EaD2wn0zOYOioQ4uhUurp174+9x/fJtiGfgqJxUTjYxVfPZ9O9i45EQtDsUbjrYRfvfOLn0nlJp9q3SMfO4jBTJpqZ8rdqxLNOsjJ9TjWTJ5iZc4EbfdkQ8kSyCnMf21HlGN3UATgTe3jkaTc3Xp7SSj0wElF5+bUoAaESItCG9yIuYtRrDzIwMZZGqimTd5LXReHlJTZKDuhZ9mQCryvQaRsAfPPNF2h1gqjORyhuR5USpGTHWf5wBidMSh6wh49rIq0sm42bd7V7wDxYEeei6+v55LW8FsVmgJ/XBTn13FpAcP9tGSy6JQ1Jkth/MMa9S1wU74/hbIe75DCcLoVxo0y8sTwHIQS//h5mzuV1rHwxt6VSLhxJKvk+tySLZ17x8NxrXtLTNPj9CuUHO7+x+9e/5vHy089gTtjoJ7Uu068V5XhxMYZpyMggoJcE9aKKUnbRlT5o0aEheU+qUKlJ/4Mn77YSjap8/52CrWYE+X/hYUw44zTZfyNi3ImWOKrouDpFUQUTRpv49kcXnpomDJgICn+7WeCICKMIQVSV6U5fnnhqN116dhxg/o+GGsNsU/D4XMkqtb8hQbxFGbA9mFQbPkslA3sLzj2nHn8Q3vmwBGeNlqo1dqae5MNqV4mKCOGIIKGoNDoTzDnDxjc/JasXP3w5h+Uve1j3Z4SJY9p+1wnHmpl5cR2zTrW2EZsIhlRW/RjkizePbD6sFplTp1nYsWM748Z1TtFWkiTuWXwXl865gh70JytNy3V3ONHrJcwmCadLweMBWaPHWbiW1AwVXTjIK08mucoWPeairkFhwb1uDM4eSBke9pXGOgzYbtsd5fzZdqRD/r5PLx3ZWTKXXWhjwZUp2G0a4nHBh58HuX9xFHugG+a+pfz4cV7LGqHTSZxzlpVRw/WcdEY9OxqcSEikkAEIssmjXrufs2ae2SkbQDLg17UwhTMurGPZA5mtNp8jhhhpaI5y05Up3HC3k1efym7l60xGiT69kkmww/zUQgg++ybIedfWc8FsG7Z2qqb++vnYXyrUph9v4ZGn3Xz6eh4aGXaXxFj1Y5D5V6Vyydy2G/yiHnrGjDQQjSV49zMf73/pw6CXuPKCFGrqE6hHmf/4aOVHGGU9991u5Pw5NhY/7kGHkR70xyRZUBMqjZtqOPvcveiMcaTC75kwxoDVLLH29xiJxkwyPIMoo5ju9CUQaKaKcrpJYwDIoZAskc8W1tKNPvSgPxWU4KGp3bkohMBJLTr0NIk6PDSRRQFKU1+uv66eqBRHlqvJEm0rjpuFE7cvThoF+EIuYrHYUSVK/xNQVlaGP6DSt5eenGwNf1BLKnp+XR+D+e1/ZuvOCPk5Gt57R1DgHdZqXxA0OBk8XPDBa4VHApP/SrajX3RDAytfzCUjXUN2ppb511l4e0kufmsl/7owxolT7IweZuCq2xpZ+0eYY8e2nxj87scoJouFIQM7fpbDBxuRJekfA+N/x4Ch/Skr+5Eld6Tz6ns+3nohA1WFxU824/UJFEVDTfnP4M4iwzOwFaednVSaaWx3DAO4NXU88kyYC+bY2bJFIB0cQIFScCSo4c0k5Akw+dS1GHQa5OYc8BWQY/RT21TBlkgYWdIwfLCO4tIY1sphBD27ueiGBl56PJseXY8EBS+cY+ex55qJx5Mcbaeeekanfv9hSJLasj8750w7peVxps2u4eZrUundQ8+ekigvvOnl1GlWph1nZvGTzdgtMgU5Mg00QQed8h6aGD9Gy5q1LhShtOEEBHBbDpKerfD7N11YsLCJO29MY8JoMyve9CH50toEgYQ+TK8eHSfcuhbo6NZFx849UQwGmU8++YQbb7yxU3YI+APs3QvdsaJDz8hhiQ6DrBazTFOsCZUERszEieHBRVByc+vNOm6+NotIROXC6+sp3h/ntA6omA9WxGnw+zkovgMkHDaJssBWesSHtxnHlebNdC9KYDDILH/FS0ODiqV5aJvKOFmS6S2GUsI2UkgnhUyalIOdssF/GqKxEH6q0FVLxGKi3er3JpeC/tB0UxTBVTe60WBmKOPQ/4XnsBeD8TYUcMrszaz/PgtZpmX8vPWhj7c+8nH6dCt5OVq++yXE9t0xpv7tbGkwgKD9RVwIQQNVSMj44mH275O47+EASx6Q6Vao47YbHAwbHOaqmyPk5WixO9oPEHYErUbDY4vS2ox5i1nmhceyOHe2G/6im5UcZ0PYylpyRRdkSUNXeuNKNNBTGgAewAN/fFjJrOr9fP5eBt/+HGLfNhP6mIOdag2DDp19M5uGc8Glazn//BBvvKHSNzKh5VysCpVaytjDZvqLEcT45ypmRYrhduzF3SwxaHDnaaEOI55QeP+lPI4ZZuDm+xpoatTSXGVm5HENnDPTxOhROvbuj/HNz0EuOsfOH5sj2K3/sOczyUhScs8+sK+B3j30nHJuDTddkUJ6qoaX3/FyydxkxfDbH/n4ZV2I15/KJsVxKLEcVLnhrkaefdVDKJyszO/ZXceIAUZue8BJRXWcy+Y5MJtlnE0JnnrZgz+g8sLSLB54oplgSMVuk6lv6FhQrz2oqMRCRrrSj91sJC5iLfz9hyGEoMGyh7QMLf5wHHtOAKsNdFqJgKcKr9NAmlIAkOQzVmUaqSaHLsiSzCAxhr3yBiJ6N30i49u9D1mSSRc5uGls0eowGiRCSoD8WL829HUAWklHvtSNYydWU9TdyDvPOCgPKZSyhxFDhh+VHf4J/+968f+L/1IcOHAAVUlWjxgNEooiuOleJ1ff1sDl13qJbx5LRqBvy/sVkaAxcxMP3HskeLK7JMa1l6Qw4RgTcy5yMf9yEwOjkxgqJVvHG6hmH9sRh4I5kpSsivs7ukl9cdMICPolxnDnotZBu4x0DR+9mc6yp3Qk0qoIGxoJxxT27tJw8ZV+tu+Ooc+rZZ91Dao2SowosVis07YYPeZYnnjRC1oFnazBlu/lh49z6N4luZpptRJZGVpefDSLz78N0NiU5Cn9bUOEPSXtEwTr9RKnn2jluFMaMZaNIJVktWwj1WjQ0lXtTym7cfviLF9qpHt/Fyef7WT77ghvvu9nzBQnaskgMlJ0OPPX4zTuJy5iKCJBPRXU5q7h+OO0yEj0lAYwXJ2MEtVxzHAjV1/s4Kb5OsrKOq7UaA/7S7YlqyuyqylhO3ldE7z9fBbTjrMc2WTJICGhdRXwxHNtW6cWLm3ilWWtgwEAkydYuPLCFOJxeHBZMy++6UUIQVEPPW8/l0N+rpYPvgigKO0H/l5f6WsheZYkiUnjzNx3azoPLjtSyfHep35OP8S/etWFDj7/NsAv64IYjTLlFQc6bYchQ4ZgccSpt+9oGbuQXGDrqKAvw9tsJvXmOF27q/zr1gpufaacHmdspCzva6ryf+DhJTIzppp5+8MguvpepPxNgEYr6ejuG09TvJm65hBvvd9x0HrVD0FOONaMXWsjRoQ8urGPbSREa/oERSQoZgv9GckARuGiHrPqQJKPLrP3n4JINExKikKVfhdqO8T/WnQERcetgh7RjJ1UfNWpvPBSjN7d9Wz5uYBrrzYhOZpJaxiBYf8x1B9wYMDA2i/z+f3rLtx4eSoer8p5Z9vJytBy7SUp3PeYi8rq1s/TH1C5/OZGGmtlTp7TSGn5Ef+2qzjKlLNqaTqQxsQpPs67vBmfP3lQHTPSyPp13x2VLXbu2kacCPvlLewrkSjepcXt1DFskBGHXaJPkZYLLtAycbKCZIiQiEssWe5hwqlVJBICX7OM7MlCl1sPFh93LG6fd2hPSRRJSgrm5WUnN3EffhmgV3cd992Sjt2WfE2nk5g7y8oLz5gR2VU8fG/bzTdAz256+g1KZpTNkhm3phZrepgRp9aQnp3AZmuf+L09hMNh0lK1DO5naJN1B6iojhMIqPTtqW/l61RVsPxlD68uay3MJ0kSZ55kZUAfPaFwsgq7I/ywJsSY4a3bx0ePMHLFzY2ccWEd9z/RzCerAkyb1H4gaO0fYeqdCRbfkc7X7+bz5Vv5PL8ki4+/8vPZ1wFi0aMTgIsFY6SmCubNsrF5e5hwfSqDGNPCZShLMjlSIf2UY7BZNez8LZsVT6fy5CMpbFqTxS33B9mX/h1pZGKVHGQpXVqSQy32QUKgtFSKppNNuW5HG78G4DSXYLEKrDhII4uhTKBA6oGMjLW5iG6u46hUS2kUNS3+O1kd2kg5exnOJPy4icb/t82zPciyjEajsuxFL+EwDBshcGorqTlgZldxW5sJIXjoqWb0Gi3mpraK7f6MvbzzUlqbiszCfB23XJPKy+94W15z++JUU4pX8XDyVDP9i3Q886qXiuo4V9/q5KRZTRx3kpM77/dQ35jce23aFuZAqYI2amN/acc0QiUHYggBgUDnk8JO5z5eWpbGM694WPlCDvG44Lo7G3ng9nS+eCufVe/msXV9JgsfDVKdubbV2pFFIQfYiSLaJnVdUg0ac4TvVuYz43gLVQeMpB86AP4dTbVGMsuPJ9s/mGypgLxoP4bHpkHQzqOLbUw/wYC5oQ9pUg5798c4d5atVeDzMBZclYosSxjNqeh0R8f93a9ffz77NoCqJufTXTel8/rTOSxd7uaOxU2UlMZ55clsLj/PQbdCHS8/kc3gAQYaXApDR6p4NW35llWhUqrZzi+/RslTe7CLDW3mu1tbh6lHJX17a4nFwOVWWpSV8/M1CHPbNVkO29iwsWPhjq07owhVoCiQnipTUb6/03ZQVIV4VMZDMkkajbW/X312hZ+TTglR6B/JIMbQkwEIVAJ4yRO9ePXNKEPGNzB8Uj1rfk3w2rt+Eu2IIyUSgrPPb8YSymMkxzNWmkYv9/FIqo6tml+IiqQvj4owZSm/MmJqM1++lceXb+Xz6+eF/P5NAT2n7qfZ1DawaZCSlVRCCOLEsFj/NzHeHmRVh4yEu1lm8RNHzhuNTcmWd69P4b7HXFxxvoP9B2PMubyOeERLPt1aBT4PwyGlUVViYV9pjOxMDfsPxvj82wDrN4T55t18rrk4hTNPsnL/ben89FEBb3zgp+Yv2hj/OttIOK2szXWFEOxmIxbsjGU6g2PHU1g3hervRnDi6ckkNMC0402kpcEzr7qJJzrf8u12uynqaW6XIg+SCuKyPRk8Cwgv9Wmbqcn+lca0LdgOJYIA9BhJkJznMRGlzrSbRt1BfvszRtHoCq663osmmELMXk92QYzagh9ptOxFRqagfhKPP6qS1zChVUGQLMkUSD0xYqKGMhKq2mqP/Fe4mhU0GsHsS/zY0uLcv+i6TtsAkna2mmVGDzciSRJ1dTJZse4MikymsGo6Xz7VmzsuzWD5E/DgHRm4PSparYTX13HWORBU+euyqddLjD/GyGULGlh6bzp1DUktjoVLXTz3mpeXHj8S+IRk0PTlJ7PRapMFD2WbevDjh4UseyCLnau7sX13lGFTKph0RhXX3eVk3CgTTy3OpEdXPa89lcPo4SZ+3xQhEnIflS20sooOPSDowxB28Dte0dyy7wqJAMX2H8juFuan1VFysmW+/CiFzb9m8cfPmaxfbWfk7H3stn3PNrEeJ7Vo0HOQPYREcp32mCuYMC3MiCFGjP/QWm/C3BL0jooIOlOctBSZFDqu4HSomWSm6rn5WhtyZgMZiQJkJHZs23hUdvgn/G/w878Z9u3bRzysJxqDU6dZaHSpxOOCrAwtPYtU9hrWUaXdi1PU0mjZQ13hLzy1zMCQAcngSTwu2FUS46JzHDz5nJ8DawvJ9Q9tqY4ySRb6SEPRY6CBKuCQEA/tV/elk4sbJ3rJQHODnkCwraPo1U3PmadY0MVtaINpoOgwJOzYw4VU7HHgCkRIzQlisYKidJ692+PxoNXAz5/mYU9VmTfH2EqY6TDCEcGZJ1l5+R0vgaDKJ58q+GrsbN3Z9jAZCql8+V0Ah9GE4y+Tr44KsilgL5vpQX+GSOMYJMYyJDqVpnVDOW66h8dvz8RxcAJBcx2nzkywfX0WNzzUgH7sWqRRa+gzo4RF9xgRiozmECeoJEnomrryzU/J9qFL5tnQ6b1t7uufUN/oYcwIE+efq8OY7SI3R8Oooa0r0CaM0+CTmsjw9+WNZ02cOc/Fuj/DlJbHePltHwfKEh2W9p99qhWHQ8Oqd/KJxQTX3uFECIFGI3HvgnScjSoXXNncZhP4w5ogf26JMO241o5v3CgTu0tiKIqgeH+Mtz7wMetQ67xGI1GYp2V3SZyMNC0WS+cVr7dvW0csrjLhVBfb9b9QJypxCyfFbCGVtjwyHkMlfaeWs3NdPnfflMa8mXbeej6Tnz7PIr9bgknjkxug196MkBnv1u53aiUtVsnOpRcbefdTHwcr2h7iPvrKT2GeDq9fQQmbKGIwpew+1BrwO/vFDmpFOaViN9tYTxeKsEupybYAjiFOnKa6jtvL/pMRCMQRksTIcXGqM9fhFS6c2goaU7dx0LSBAB4qaJ/qISLCCARdQ6PIbjqGtNLJ3LZA5bNVQW67wUH3Qj172Mh+tpNtdrB4kaVFkAAgFhecODk5trMztax4Ipsb73FyyU0NLHvRzdW3NXDC2dU8cFs6XQt1FP+ezomzGpl0RhUDJ1bxr1kC7fZj6eIZR37dcez/eiAnnNFEJKJSvD9Os8vV7n13hPfefAu9ZCRP6kE/31SKXNPQbD2Wd5ZlICUMPHJ3OhNGm7jhshTMBi1NpRnIQqZnNx2lZXEeXpTCbfdF6dU/xpxZRkYNN3DeNfVU1STHdCIh+GRVgOvvcvL4ogweeqqZK85PViC896mfqy9Kafe+jptgwpoWYcSgjgP4JxxvwGiJ8+yrMTasTWHvpizuWGBFrz+6w356ejrbdwc448S2hwNFEZRVJUVUTpza+u9/bI4wYbSpQ27ES+c5+PL7IHarzOrf2pLLh0IqT7zo5uK5rcnWyyrjzD7dyrcr8/n8jTwmTzDjC7RdI1VVcP/jLj59vXXlfWaGlueWZNG1UEdc6XxiEEDWSNhsMlqtxNInQ3SLD263cs4mpWCWLG04quadbWX6ZCNWUgAOtQK3bpfdy2Y06PDQhBACv72cO27TUVfwC05zMV7RjEuqpSZrHePPrOeUGXp06EmRMloSUS4acJCOQTIxjAlUsJ8/+ZFNYjUb+Il6qlqCtl0oQqD+b9VnOzAajdhtsPxlL3v2JWk2enTVkdU4illzfbz+np9oNDn29u6Lcco5jQT8gqBfxqBaaBQ17BC/s02sZ7v4jbSsBEZj+/PhhElmfv0jmQhY9WOAz78LcvXVGp55NJW3Pwpy3FnVxOIqIY8eqnoRXj8B3dbJ/PhiH46d6uWS65uYfWEzjU5BOAxPPhNqlbA8DFUVPP18kERYh0bTeQqcivIduNwqJ021YDbLLHy0mdefzqHbX7iXJUnizFMsXHOthmZ9BVERYa/YzG42oEXHRn6iTlQSFRECwsdesZmm9O188V4GRqPMD2tCaBu7tPv9leynrxjeitMSkof9ouhonng6xNvvRUiNJjkz9Rods09rP8kjSRJnzLAyfvy0Tv/+w7jltodxe1RuuMvZsj9LS5ExGCRWvpTL/CtTycpoXV3z4B0ZyMAxo6BY3kSVYScREUIRCZqlOqqyVnP+BRKFqal0lfpQSE928id7xCb2ix1s4hcsg3dR0E1h/pWp7NkXY/RfkkInHGsmnlbVJlmZpuby9nthQqG2/jGREDzxopttu6IklCQxQU1NZaftsHvnLmKKgh8PKiobtgfb8Mhu3h7h2WUyhc6JLf7JKJnpKQ0ki3xqKCValY/14Bh8Hi05uRITxhg4/7p6/H/x6YmE4MRZjaR4+tBTGtBSUaWXDPRQB5Mt51Hi+Jmawh/QHrOOwn5+3nk+p0UZGiAtVcP7r6VD4YF2E0mHOcqr5BKyO1CF/k+HJDT0ZBD+cJwP3zAzbWYdJ/6rhhvvcfLiW15OmlfLNz8HeeipZpY+6+aMEy3ohKGlAq09pMe6cuI5tRTvjzPz4joWLm3igdvS23DDZ6RruO/WNJ5/3dPy2vDBRrKLPHjk1uXUTuowYaVQ6tWqOMMqOciqG88V1x85D44Yqmfjtgh1lVWdtoOqqhgN/xzKkSVocGwjf9om3vpAYdPvNl5/X2HwlDrcmTuoyfsFZ/56tPYADcYSKjJ/wa+vJy3Sje7hkWiqe+H2Ck44v5atv6Wz9ZdCtv2ewe2PNlOVvQYvLszCgV5qfw9YQE/Kpb2ce7aN+Qub2viAw8krvV7irgV20jJU9HIN5eXlnbaDoigtVE5LnnGhRvVkh5K0e0mO81yyIr3J943kyhvcfLwqwAO3pZORrmHHnvYTrs+/7qG6NsaChY1cNr+eY2ZUsn5DhJFDjJw0t5ZQWDB0oJ6Pv/Jz8dy2GgKHv/uWa1LJyWrth/V6iVeezEank/jlkwJWvpjLSVMsrfZwi25JI8Wm/UcKtfYgVC3p5FAvVWKX0ujPSBqpZhvr2CrWsYeNJKQEibpcKiskvn4vr1UXmMOu4fnH0xk6VKaIwYyWptKXoWjQsosN7BYbkLrt571X0hk8UEtQ8nR4L368mLAkuUTTtrDimRRs9iNUiO0hLkfIzJSQJInpJxjQY0JrDRGNJjhwoPMFU/+E/5Ft74FAgNdee41NmzYBMHLkSC6++GIslvazKYlEgpUrV7J161YaGxsxm80MGjSIuXPnkpZ2RFl80aJF7NnTmpdr3LhxnW7N6AwKCwtRFZnsNA3hiOCUqRbuvy29JTvv9yucc+VB9uxVWHCNnasuzGyZcImE4OrbGzHqJWxWmTfeiZAd6tWB4nQRO/iDHLq0HE7agxYtyqHAqEZoiUQE1r+Z8fdNYX74OU6kIY8ILgYzBvNf2n0jIsTW6nXYMhUMhs5XuH3y0cu8/nQ2eTlacvNg+LDWm2NnU4K7H3FR71QoyNVQvD/Oq+8EUKu7YhNpnH1uMZdcHOKycx3YrBLf/BTi/sebuWd+Kovu+vtGW6KS/fRjeJtW9hQpg67KAMrYyaBBVTw438xpM1IAuOAcGxeck/ytb37gIxpT2bY9jsR+VKGSSibE9fh8yY2YXi+Rmnp0BztPcwOmdHjnEy8Ws9RS+fpX3HaTjTGfb8PkO5Zcz0iafvZz3eZyhC6CMxZkzPiODxZarYROl/zv+stSmX+vkw1bo4webmTkECM2m4aSH3owdOwBxo7VkJoKv24IMnqEgXeey2m32stqkbhsQQMut4LZImH4y+Jc15jgxstT+PDLAOkZnQ9+hkNhPE0Gvv0lSJ/+Bhq2hYgRRo+hTeZJCEEgYx+vPpPR5v4K83XceHkKr77nY/6VKVRVK/Rtp/z+MDJtFuacIXPDZQ4uv7mRgX31nHKChWBY8MHnfkxGiacWZzL30mbMjcMIE0RFpZYKVBLUU0UXepNONj3o32pxkyWZNJFFU6zzm52jxb+zPwyHgkSiKrJW5a57JB577jcumWtn4lgTNXVxlj0rsWurn+LYVnqSPIgIIfDiYj87GMAxLdfSSBrym8ewcPHPnH6SmQvmGbnljiCZGUbi1gpOm9G6HTc9Ncn1eRjdu+j45LU8yqvilFXGSSiC0SNMjD/GxGUXxpl/axPauIZd21WGRg6JPfxl6DnUTJylPXn9vVre+8SHpE3jaFBf46aQ3uSrPVquq5P0ZAcHUrJGy1ffNnHBvyzc/YiLvVsNaOweapwqT9yfwTHDksmSNb+H+WqVwhuvJ1ARTJ+m4fizqsnL1mK1yEw/3swjd2dw2wMujhlmZNig5KFWVcH2D+1BPbvpKD4QY8SQthUVADU1AqMJZky2tgQgX3jND+2o7f4TNBoNgUAcRW3rQ1f9GESvk7hkrr1Nki4p9tHxHM/J0rB5e4Re3XVcvqCB06ZbufqiFFLsMj+tDfHSW17uuimtVSAhHFZxNSutFD1nnWrlnY/8PHRX63Xu53VJGpb2qjMkSeL261O54mZnp+0AIMuCQFCgqoKKSoGjHYqNw9CF09h/0N8mEHLTNVbm/nIQhysNN03oOXLfdVQQJ4YJM6XGDWSma+jTF3bvlyjskWBw/xqkRAMZGRLnzrGQl6PlzQ98bPgogJ0kX1qDqMKMtSVAoJG0GIWJNLqSQS4xItRQxgF20VcMI5M8DrD7qOxwNPh39oWZmZlU1ynEAhr8fsHpMywcKA4TKYWCuuN4+q4yHnusGo1WIEIWLE2jqE79g0jPSFLEReTQjxHoJD1REaFm117Ov6KZN19MaxM0l2UJrVZi7R8hnn/Ny7afC1vW8Hkz7TS7FfqNrqObfzT5UkaLP0oVOTicWXz+4a/0ZxLdMbCFNTSXqlx4TRPPPpreIsjj8ytceUsjgdpUNNrmo1J712qgvDJO/956GpsS6PW0EW88jEvOtfLsimIOVO+nP6Pod0isKyHiHGQP5RSjRUuvAREys0WL4FM7jQYtCBPAKrXfmqqT9DTW6knLjmM51C6uEVoMho5/n9ksEaw5utZGgJ49e1JVBb/JEabMrGbkUCORqEpO1j/xOWtJS9Xw7GteTjnZQCxWze+/VWE2y8w63cQNVznIytBSeqCJil8rIauWLElFikgYvdl0EUXs2vMLK65xMG6Uia07I7i9R4yl00ksusvCvXf/Tq5rVKt2y7jbwYlza3l+SSb9+yR9TXlVnKtubeSC2XZWfuanZ1cta/+MkC4dhcKxlMBkTRAOBKjES3dXL665uY4Xl6W2jKuHHg2S3nxMu+Msi3zK2EucGAGtkwvnyixZmNwPfL86yNyr6jAZZUIhQck+haYaA6Po0e6t5MSLqAmW8fWPqXz7SwiHvX2eU1mWuO5KM8turyQz1vOIjUQyCVZPJV5cOOxHJ456NPh39oe21BS8YScarUKlx4XBBd99mNPC9QmwaXuYC65rYOYpekYNNSGkJOd1R1BIcM+CVC48x4EQgq9/DHLetQ18+HJum/3P+GNM3P/4kYrTWEyQlZegNHML3qgdo7srIChjDyM4vt3vM0om6mpM1NYnyMvR0uBUKOpuwOPrfLVvWloaZZUdt/6XVcYJBiVOn+NlyaIjPL9DBxr47O1sbl/sZMRgHTNPSeW7X0Lc/sA+NDXpdA+MTc4VCVJFJvmJ3ny4cg1XX5SgR1cdGo3EnDOsWCxwy70bMFZ2hw6YwQySET0G8rK13Hh5CqedX8v0483072PgYHmcL74LMOd0K48+4yMQVJk42kTPblqeeeZxHntseafsoNVqcXsUAkGFtz/wk6rLatMJCGCWrHj29WXgxP1IksSDd6Qz76p67p6fxqSxJiRJIhpVefEtL6vXh3HYtCBJnDLNyoC+cb75KUQ4ojJskIEvvg1gNEpkZ2ro26vj2EbvHjr+3NI22Of1qfQt0ndI0eGwazAaZSIdVLJ3BBUVMzYaRCV+vESNTZjSneSmCSIRQWlFjK7+MQgVjjsv2NLN9XcsusPGpTsPYPEMwyLZGSEmsYnVOIxGFlxrRZYlrr/SwqovinE42xYgxUUMN07sWgvVmdu5/RYjk8aZWHy3g0sv2kdGB4mIWGYpc2cdLpiCGFFS0wS1tVBfX0+vXm0FcI8W/yODn08//TQul4u77roLgBdffJHly5dz++23t/v+WCxGWVkZM2fOpFu3bgQCAd544w2WLl3KI4880uq9U6ZMYc6cOS3//q+uUBg8eDAaDUTCElW1Cd55LimqI4Rg47Yon34doKi7ntr6MOs3hPn2lxDjRxmpdyr8vDbM2JEGYhGZLTsiqBFDu5MfkocQSUCzaOQgexjOxHbf10xjsjVECBL6IGmprYNM/oDKys8C6PzZ1NFIP0agRU+l2E+UCCbM5NCFwYxht3c9Pp+PlJSUTtmivGx7C+H4nLNM7C6OtbQ6NrsV5l5Vz9J7Mxg2yIjHq3DD3U6yMzWMv9KD1+Pl48/g6efDvPaKQkJRMWj1JBQrH30eJv43DqNkgDfWKmj7V2SRT6VmJ1dfYeS0Ge1vDFb9EOSnn1Ts4QJy6YqMhibqqJPLyM5KfkZVBXpj537/YcRiQdb8FuSY4WZKy2Js3BbhtPNrAehXpOfKCxx0LdBS0CPCrn0/k6PJQ+vPIBEyoGQ20qUwTiDYceAi+Lcs3DUXO3j0WTejhxupbUjQrYuGukqVaEylrDZK3/5mJFnwxH2Z7Wa6ACqrE5w81cLi2zO46+GmlsXdH1CRZYkTp1h44U0vqamdt0VtvR8J8NRaifqiGOUovcQQgsJHJQfIo1vLe0P4GTVS24aDEZIVYqEgPPxYiMUPh0kkBCHRlr/1MGJGNz272khL1fD1u3ms3xDh5kVOph5rYtEt6YTDgrMubKRuU1dUwjipZQSTWubeVrGOAnq0y5sFYMKC8k8nrf9H/Dv7Q0SCgmwDpWVx3vrIx2+rClralocONHDyCVbOv6aerTtqCOubcAU0CEllzGgNfaKCXb9UYPYPaLmcLGmQfOls2xUlNU0i3aHnnfe0XHAtbcby5ec7eOVdL0vuaR2g71aoo1uhjhfe8PL0g8ngXXq6TEqK4KWn7Sy4TkYbbb+iMS3alfsf2Yc5RaVX784faoQQqArkie7tJrOyokXc/UAZT77UjLa+G8aMBmLxCJMnOFoCn7ct8vD1+2bSPGPpJZlQhcrGD6vQ5RSzd4cgO83IK6WCZ1Y4ef2ZdLQ6mfOvrcftVSivjJNIiHZFSwDq6yTe+SDYbvBTUQSfrQqRkSX45OsADpuMQS/xzTcKE6e3fyjoCOFwGK0myusrFebNbB04/WRVgAvn2Jk3y861dziZc/oRX963l56vvncD7QcsNu+IcvIJVpbck0E0qnL1bY2cPLeGoQMN7N0fY8Xj2YwaduS3RaMqZ19ax63XtlYlHzvSyBMvuPlpbZApE4+sE+VVcfr17nhuDOxrOCo+bAAhJ/C7zXz+TRCjUZAQ8TaVaIeh6sKkpbT1P9mZWoQmgioUDkjbkUgKezVRRyUH6EYfFHsTM2eaWXpfaos/jUZV7n7ERUEXwfWXpbRcr2RfggRRmkUDdVQhI1FILw6InUQIocdIhCC1ytJCAADQiklEQVR5dEOSJAwY6cswqsVBKtlPLl2RgIaGBrKzO69421n8O/vCnj17otPKFHQ10tAU54VXQpQcjKCyh77ScDIjRVBX1PL+AF7cbti0NUFX0YV86YgAi0Ey0iMxjJ0/7+GNlW4u/Ffrte9AWYxwWOWy+U38tiq/VfISklXxqXobKVJb0RxZkuku+lNHBT2k/gwUo9keW4PTrTJtdg05WRokKXmNK85z4GzwUr89SiLRcUv032EwZmAyJTsxuuRrKczruILcbJaxOBL0qz4Gu3RkvmolHb0ZQpOop0TahD8SR208MkcmTzTxeGYVONtWf0r/h1KcUEBi4FCBa58Pq2RHH8zi6x89nDq9/b3jr3+ECcWPXtgmGo2iBI1UVEZwWLTUVCjEYxL9BnfcYZVICPwBlZ2ru7Y8VyEE737i58dfQ2SmJ8U54nKEY88/wPxr7ORmGdiwNco9D+wgVNITvazljBOtCCFwNSt8/WOQiqo4I4YYuWC2nbPPsJCeHmLh4l8pK9cSi0pk5se46RITkyZk8vTLHiqqE8gylFfEuew8O1ddmML3q0PUNypotRKZWe1X3baHY0aPprJsK+5whP7KGBzRdDavkhm9o4JLLjTStVDDxs0J+nWwx5MkCYdIpwu98CnNVFcfaUefdpyFacdZcHsU7nnYxepfFIxC32GwXiNpQNGxcVuEmroEI4d03MLcr68OTCE4VPQvhGA/O8Dkp16zE7tWpUfPPp22w9Hi39kfdumeTbnYgdZpJi/byKr3rK0CnwAjh5h48PZ0HljWzJffBYjJSe7Nw0K8f4ffVs5JU5NjRJIkTj7BiiRLPPmim3sXtC4QkiQJl1th/kInZ8yw8txrbiaOMTOkr0R1bQyDqYTePfU8/YwGXWXHv10bs1LXEMFhl9m2M4pQYcr07h2+/++QJAmhpnLPw5UsWdh6P5JICK66xUksIbPw1vaT7XfflM45V9Rx9mk2TpxiYexII+OmNiECopWf00pa8rzDeXDpNl559si1Tp5qYcnyZrxBP7TPpEREhDFg4c23Q/zwuZ1jx5j4YU2I8qo4XQq0rHonnyef9yPqCljxZoBYXMVm1RDwd747qrGxkUhUcOeDTeTlathbH6ZBW4ocN5FOTqtYiBkr5kNdpNmZWla+mMtTK9w8/JQbg0EiFlM5WBEjxa7l25X5rQR8r780hQuua2DIAD27fu2KJEk88nQz23ZFmTC6ff2BPftidCloG24zGqRWVeV/hxCCWFwQjXW+Y/bQJ6mlDC1aylLXcNXFNm67Lg2DQWbbriinnyiwi3TqqWLkyI4TZf1661EMyTb3hIgTIYSdVFSznwF9k2O6S4GOCy+Cl575k8LQUAyHKCX8wkOVbRMnHQ8Tx9Yw7+y0lsTnxNEmZIOLysh+CunV4kuFENRbdnPSabQk6r/7IYoHJ5P66/F4I+TltS/edLT4Hxf8rK6uZtu2bTz44IMUFSU3gldccQV33303tbW17RrObDZzzz33tHrtoosu4s4776SpqYmMjCMbPIPB0Ong3f8NNBoNOlOcZp/g4n8lnW0opHLxTQ10ydcyb6Ydm1WmT5Gep1d4EKpg3Cgjc8+0sfSeDL74LsiPq2Pcs9iL+g/VbAARwlRod5NIxNvdzHlFMyAwSRYq2UcoFGfdhggTRycH99o/w9x2fxNNrgTRQAINGnw0U04x+XQnjSyC+NnBH+TRFTWmParWJlUJA8kDbJ8iPTfe7eS6S1PQaiWWv+Lh1mtTGTbIiKII5l1dz8Kb0znmLwfUO24S3H5/M+9/7ufcc+zMPNVEICh49hUfftWPV7hwSEkbm7B02PoPyQWGuJ4HHnNzyjRzm0zJ7xvDfP+9Qu/YGFKkI4tkF4rIVgu4a9FaZky28OX3AY6dNOfvl/9HCIyYjBoW3ZzOnMvruOvGVM48yYpGAxu2RrnylgbOm2VnUH8DZ52iQ4hmdBoPu0oilFfHsVk1dC/Us+b3EJPaESZY8ZaX2acd2RR276KjrjFpi8eec3P1RXZuPLiDN57JZuIhXicZiY++CrQKMBzGr3+E8FWn8vlTXfn43Qo0NkGjK0FmuoaLb2zgpitS2XcwRiik0q1b5xf52qo6JGQkSdA/MI0d/E4T9WRIOcREpFUAU0XFbm07pmMxwcmzm3DuzGdwKFmV4BS1lLKbQYxu8/6A1Eyf/omWxU+SJCaMNnHvgnSuu9nHF5/48cfCRBvTyCWFSooZzrGtFlobDgJ4OqyudtOERvr/J/j57+4PVVUiFE0QiqgsviOjFV8jJANrtY0JNv6Q34YSQwjB9LPqCP/RrYUHEUCOm/D4onz0cQyNIUGjUyXsMbJtV7SVuuusU6y8+KaXDVvDLQHEw3jvUz952UcURT/+IkxmrsJd9wWpcWmoE+vQoqULRS0+BpJJpxS7FkWOkZPT+eBONBrFKBuQ1NZtyW65noTJCzEDalRHWsVoqm2bsWsVtHEdl52bDPat/SPMqg/M5HtHtQRPZUkmI9EVf40Nr+0PYoqCrakXsqpy/R27GdBf19LSv+wlN5+sCjC7nfleXhXHU2fm4y98TJoY4PQZR3xJLCaYd2UjjQ0CfSSDh6/KISaHaaAKWej519wLOm0DSAY/TSbpkFCRnzNOtLV8T0NjgjuuT1Zndu+i4+V3vC0ieEU99DQ2KZRXxVu1xh6246PPunnozuRzMhhkXlmWw9wr62hoUnjg9nSeeMGNTicxuL+B0vIY23ZF6VqobcM7KkkSby7P4cZ7nCx+wsPZp1oJhVVeeMPDZec5OH1G+7+rtDxOfsHRHXJVAa6gnwV3aZl1ppHv9hwkJ9b2GopIIDvc9C1qW2W/7s8w/kSQcvkHbp5vIM2u44nH1xLwajiGycSJIReV8MSDGa0O+waDzNJ7Mzjt/FrOO9tOaoqGWEzw6ZdRwgSpYD/9GIEHF+WUUEgvLNgIESBKmIPsoSdHkhL5dGcrawEJWRa4XK7/8uDnv7svlCQJk0lDJKoSdptY+4OeNLoQJkip2E0Xiloq35uo5aB2B68st3DTLWHyAt3avWZGsDfPv7S6VfBTVQXX3dHEvnV59BjhanXwO4xtu6KYQh23j6aSSRnJYJ5ZsqKTdHz9XjZCCHw+Fb1eahGS7NZFx4zZoaOq/Jw0eRY/rrmPypo4c063tvDmtQdXs0LAD92k9tffdLLpXmhk25oCZl9Wx869UQb1M9ClQEeP/l5q1tS3aZWVkImKSMtB769QhYreHmLngTBYtlMUnECKvycLF69h8kRTm+rvr74PsrckQc9eR1fdA7Bnzx5kNORm6fEEohA3oCQE5ZUJ3B6lpdU6FFJZ+bmfb38O4XQp9OmpJxoTHG7EkiSJeTPtbN0ZZeO2KKt+CHLhOY5W+7tjx5r45Ssjp55zkJLfY5SWxbjl/iaGDjTw+Zt5pKXIrPk9zNyr65h/RSozJltIfUxm3lV1aOOC55flMHZUcv/4/NLk3F7xtpelzzRzygnJ8VdemaAgX0ZRBJdfuaDTdhgyZAQr3xGgalvW24xQbxLFPXjhrhrQRwmGYwg6FtUSiKQt6caODbVt1gq3V+WH72RGiRPYzYZ/vB9JaHj4KTeXn2+npDTeUk38d+zYHSUQ0mMRAUL4qWQ/GYUBJkzQEghq+WNzhBOmz+60HY4G/+7+cM+OCvoVmfDU9SG94AD5ue2fd0+dbuXepc0suCqN2EVw7qUVpCs5rRIhALWUM2mK0qY74sTJZpa91JZzcf/BGFazzMcfKKx6R8anVdn9pxa9szsaoSOWUsvPWY04UiRiFdFWLeFCCNw4iet9eEUTVquNM86rx9UooyRktJqjC8246sJ8914aO3Y0csuNFroWatm2M8pTKzz4vBIZuWqbvfNhWC0ysnxEcC7FoeG8eXo+eqyGDLV1N5RdSmXTltbnZEmSyEjTokYCRJ3hdgVIq9hPIT2pLi3hoy8DzDrVyozJR/ZOpeUxXn8jSmFsLJ9+vprmcASNVmL4iGM7bYOSkhLMJsGnXwexWGT+dZ5g7Mh69hYrvPfBboy1fUmNFxIUPmoo591PfOwqiWK3yZw7084V5zuYNC6O3SYTCChccl0zy57OaLP+ybLEisezGHNSFd276Dh9hpUbL0/h5HNrufw8R5vqW0URPLTMzfFjrSiKaFVkYTTK1NUnePjpZjYcqgydPMHMeWfbSHFo+HNLhNxsDY3Ojjmz24PBKBONhDCRzskzzNx785Fg9VsrQ2Ql+oMEBozs2qVCBy6mtDyOFDNSl7YBa66PYYN1ZDXE2LQryO7iDAb1M1BeFeedDyJo4w5K2IoiFBLEScgR3l5ub9UZdRh798fINmQSjQi28Ct2kYogmXS3yqDTmYjFBG+uDOByajBoNZQflJO6Jtr/mrDl/7jg5759+zCbzS3OHKB3796YzWZKSko6HTUOhZKbMbO5dbBo7dq1rF27FofDwdChQzn77LMxmTpWG47H48TjRwZucgNravn/v0MIgVYn0OpUuhzin5u/0Mml8xxMPfbIvVx1QQrnnG7jrItrue6S1JaS/LNPs3HsWBPjZ9QTjSYIi2Crg/9h+IUHsy1BnyJwbunFNtZTKHqRTjYJkuI9dVSSQyFlxk0YcpykyDDvsiasdhVZFljMEl0LdVgtMg1GJ559RsIEGcK4lt9mxUGWyGc3GwGBTqfr9Ca3pjZAOGwhFhdcdrWXEcNNXHRDA08tzuS3jRHuXZCc0N/8HOT48eZWgc/D9n3k3jS27g5z101HVNsnjjHx1Q8Brpi/Dk9TPwrpRXf6sJ3fO1QcVUQCHQZSK4cy9oQN3HKjlZOnmgmEBC+9HuC992NYYlmtAp+HYZBMaBu7sWhpNW9/HODnNdcc1Ua/Z6/BdMku4Ya7G/nyrbxWvISjhxv58q18Jp5WTU6mzJJ7Mjj70jpWPJHNTVelsG1XlE9WBVhwVQqzL6vH1axy+gwLGo1EKKSy4m0vW3dFee2pIwfNPftidCvQ8sIbHrbtjrJtV4QJo418/0uI11f66Vao5ZzTbcxf5ESrgTNPsrYsnj/+Gub6m4Lku49Ntjs1FlLvrOCya/eSkqGQYk8uLG984EenlSgv24s0eXKn7GDUGxEkyBO9iRLGnh1in3MLlaoVGyls5ze6iT5kU4gZG+s2tG0zuOdBL56tvcmOd2kJAmVKeQSFj11iAz0ZkFRKFgpNuirkbvtYsbxtdUuKQ8YSzqGpIUKQOLmkEsCLQKWCErqJvi3POI/uHGAng8SYNs89JiIE9Y3oDepRjYnO4t/dHwZ8BrS6ILlZWkYNbXuA+PHXEDOOt7TLBSxJEnfdYuXGi0sx+Qa3vB4zNREKy2zZ6yevi44nnwlhbxjM/Dt28P2nmS3VjbIs8frT2cyYU0O/Ij1zZ9qJRFQ++zZIQa6WRxcmx0VpeYwffopgUdMoDA5nhGQEKSl2sI8dZIkw2VJSNCMsghT11KBIJjZt2t3pZx4Oh1HlBIc7tvw04y3Ywswz9UyaqKO6RuHpl8NUNKwhFtKTWTEcNWdPy0H70SdDpLvHtFs1ahNpiIiRb7+1ser7SjZsjlPdKLH03nRcbhWPV+Gycx3MvLiOnGwNx445MgbKq+Kcfo6LxgYrCczcNV/Hg0saGT9Gj9sj2LgxTmOTSv/ocUfWIQGFog972MTGPzYxZMiQTtkAICUlBaNR5sTJFm5e1MTbH/rRapNq9/6g0iJ0ccvVKVx0YwNPveTBYZfp3VOH16cwfU4Nj9+XwYmTkz7wYEWc+x93MWWiuYUT+XCXRf8+eiprgvyyLoQvoFJ6MM5338e58jITn7+Ry433tl/mYDbLPLowg9ETvay4qxcChYS5jDc+cHPTFanttqbd/7iL1NQenR4PQgjsDgWnUwOyQjSeoDRWik6kkC4d8eUJkWCnvJ5lN5ratiTFBc+97uHJxxw89pyHuTPT6dlNzxffOAn8PgpZkvGay7n/enPLZ/fui/HIEwH27VcwGiUGDjKw8jM/82bamHNZPY01OhI0ocPAHjaRQS4DpSPUE3aSokylYhcNoopsKXm4kiQJk7DQQBUajUpubu5/uT/8d/eFAMGAgs9lJZd8VBQKpV4IIXBSxx42oQqVKCESxLCZJG6+x0csYPuHKjUt1VUS5VVx8rK1/Lk1zL0PBCjbayWbAiym9oUWTEYJdHE6ou1SSCAZg/gjbmxScswvWOhkZ3EUm0XG51c5dqyJBVemMrCvAZNZwmq1dvqZ7965nq6FGnYVR7nwWhcpqRI79kQZ3L9t6+HDTzfjd3VceSVJErGwzENPNZPqkLnpHidfvpWHySRzykk6nijdRmNtGrlKTzRocFJLEA8HNFvpr7Rd05usxWRmK3zxbiF3P+Thx6/WUhgZjKFsGGOmbOHmG8xMO96M26Pw7IoQv3ynwe4ZyBZ3MUKIo6oAlySJGBGqynV0FUPJFAUIVKrCezjl3Cq+eS+PpmaVyxc0cN5sO68uy0Yjw5ffBzjzwjqefCCzlc0umevg2dfcHChLsOiWtpVisizxxEMOps8Kc8p5tSx/MJOpk46cL06dZmXaJDPT5tTwyONBamoE2QVaFt+RzjOveXnpbR8nTrEQDKl88W2Qoh46vnwrj/Ovb+De+Wn4mrVYi2DKsWbWrP6eQYMGdcoOoVAIj9OABXOrNU4raclSu0IEgqg0UUcmbee5IhSihFrWKH1jd1Z+vJ/bb0wmz4QQ3HCbG7mhG16aUVCoEPvIo1sbFWWvaMZGCgFvmHc/9qPVScw+zdqmsySREDz7YhhiGVRxAAUFnRYeXOjgrJOtfP1TkLqGBN999w2jR7dNzP+/4r+TP/y/8YVGU4TGBg2ZZJCVWdrh/Wk0Enab3JKofOEpwbU3/4EhmkqWKEQhQa10kBknC15e3nbMS5KEySi3OhsqiuCGu51U1CTQGTQ0eyIUaAeQ5et26EOAN5OwJ0hV5hps1n3kBpNj2S+58ORt5bRTdIwbq6Vkv4aZF9XRWKulMNGfcvZisZmPav2TkMn2DSD0W4gFuw6i6kPUhLzkhgZiI4V4n38O1icSrc+9Jxxn4q0V1eAubPPe9gql9h2MkZ6q4O7zI3oMhD0mrI19sYo0qtiPgkIqmaguldvu2MU770W58jIjZpPMh59E+OEHlaz6cWjQUFufQDIKfl4b5+fFl3XaDjabjUAIuhbq+Oa9/JaYyBknws3XCs48t5i9e4oZeYzgsmlGmppT+G51iIF99Dy4zIXdpmH68WZczQoffB7E6kh28rQHo1GmV3cdjyx38+CyZj56JZcbL0/hjAtrefHRrJYzen1jggWLnESCMl+/nU5NbRMrXz0SI/h0lZ9oHLrka5l/RZJC7ovvAsy8uI7br09lyXI3J001s6s4dlTjwWLWE4hImLJ83LOg9ZjesTva8gxTyGDVNzEW3d5+cPyBRz34gTdesnPsuCPJ88rqGLMuqefs0yzMPs9NSvn4pO/8yy3G1Ri33bWaGcdbWu15hRDc/0gAu3cgZslKoehFCD8gEZK9pOplPnkpjdfeKUdo4hg0Ohw5CeobE0R8BsrKyujatWunbdER/scFPz0eDw5H29Y2h8OBx+Pp1DVisRjvvvsu48ePb+XQJ0yYQFZWFikpKVRVVfHuu+9SUVHRJhP2V3z66ad89NFHLf/u3r07S5YsITOzfa7DxsZGbFYNI4bo2bQ9mZVwe9VWgc/DSE3RcPm5Dla85WH+VUcGeHamlllnGDlQFmXdL7/TP3JsqwU6KiKU6Dbwy6dpzD0/TIHUk2xRSC3l7GETMhqyyGc4x7Jd9zP33m5iQB8H733qZ1+pQn6OnhVPZLVUP8bjgkefa+ahR6L0YmCbSSpJEkViEJtYTbdu3Tq9uYuELSx52oPVrMHk6Y7DVkdmtuCkubXwlwzux18FeOjOtgGqw9996jQrv/wW5qQpRzZpp5xgZeQwH/2Lqvn0mxK8Tj3auIIrWk8GuW2uU0MZWRRiE+mYKk7g7jvW8+gjQXSqAb2rLxY11Iov7e+whvJ56cUKonEj1dXVHH9859s9L7jgAp545H0KcnWtAp+HoddL3HZdKrfc14hOlyRRvvGeJAVA3yI9G7aGcdjT+fjVXFa85WX6nBqaPUkOvH+daeO1p7JbcY488HgzW3dGcLoUHrojjfkLm4jH4aSpFnp207FnX4w7HmriuHEm9h+MM+mM6mQrlVeDtjmfXM+IVuMtR3Rlb1U5V14GJ02xcMq5tZw81UJpeRybLYXc3Lb2bg9Tpk9m86Y16EJ6GnLWYzSqWCwQjQaxxLrg1lXhU5w0qFUoKBgbFd792M/cmcnqBUURfPV1nPxYYZsgUDepL02inmLzr3TN1xOMKPTrD289l9nuovD5N0FKA04K6M0gacyR69CHSrG/VWWTWbKSKjIpZgs9RH8MkilZAUMz3tytPDrfwoPLfJ22w9Hg390fpmVa0OnCpKdq2k1MVNUmKOrRcctj3yIdqjEIvuSie5C9uJoDXHaJGXuKg4AnxgG3nz6kENjVh/HTi1l4u5VxxxhpcCrMu6qB5Q9nUZCr5fX3faz6McBt16Yx53Qb0ajg5bd9PPFUlJjfwmDGtq6Ok0wMEKPYxjoyRA4aSUtz6m4enm/mngf8JKJqp595bW0tRkucoMeHBh2Rok2s/zKjlbLk+XOszL+3ifc/inAwtAtdIMLXP+k5d5ad+npBqtSxIqNZScXrj3Hd5Xauu7ORPcU6TpgWQadYiOl89Oqb4OkHM3juNR93LHaRl62lpk6hrhaCDQ66UoQGLQfcO+njPoY/ilU0aFCoJx9zmwScJEn0EyN4cfkL3HXvnUd14BfCTEaahtxsmQPlcZ55OJMJo82s/SPMh18k1Xlvvb+J6y5N4eSpFlQ1KUp2/2PNSHE9V18bIRgKYnEk0FtjLLo5jXNnJedIeVWca25vZGBfA5PGmehSoOOzrwOMGmrk8zdyGTCxkgG9DWRl6lBVqKiK07Ww7fhb/lIAS3NPYpogUvf9PHyTnYSSyrnX1PP8kizS05LPLRJReeipZooPxOjXt67T40EIgd+jxYqNGVNUMlM1dBHdaaKOKrEfCw7CBFBIkKN256FHSzAaIT9XSygiUBXB8le9XH1RCqdOs+D1qkw7s4lxI40cKE3Q41DHhWSI0PVQu9bTL/p54RlIaRqGXUohIeKs3VPGe9J+Pv8uQHaqAQNmBjAUo2Rmq1hHLwa2e//d6MsOfiebI4erKJGk4qzJQ8+ePTEa2z94/N/i390XCiHwugyMYBjFbGUwY4HkXMoijxSRxm42kUEeWeQh/FDvr0LpqBfx0DUjQQ2nn5xA0SS5zGyefmRjopEaQuVqu3QX40aZCFtqEb7+7R7K3OYy7rvLwnPLdyDXD8OcFuLs07J5/L7Mlu/94rsgc66o493nckgkxFG1szXUH+SlVzM5YVKQ8y6IYLXA7C31PPFAOjMmW5DlZDvho8s9fPRFgEjM0GFiWxUqvkiM48enkJYic+9SF0MnV3H1hXbWbQwjFA1ZSleaaUBFJYV0TI4omswGDrrWkObph0WkECFIvamYjEIfqZmC/Fwdry3PZO91MZY8uZXiEoVUvczaP8M8vMyLKZiDvmkQBSQ5V+uiVaxevZp58+Z12g4WiwVZkhmmTkpWlkkAGrorQ6jYIXHMjINoNRLfvJffau84+3Q7UyZamH1ZHd+uzG+hs8jN1lBZnWBAn47buvv00mM26EhxJFoFPg/DYJC575Z0rrgEuvQO8sNnBciyxHHjzZSWx1i/IUJdvYLJJLH03uR4WHJ3Bhde04TfZaa2Icjt16Wx7PXiTvvDRCJBGllECKEKtV26r3y6sVWzGpuSgvEva6EqVPaymUKO8Mhp0fHx52Fuv9HBhq0RrrrBh7M0BQsSTmpQUYkRZRcb0AsDhfTCRgoRQpSwDRD4GhWmn2CkpDTGrEvqePGxrJaqwgZngsuv96Ct6kt3qWvLfWyWv+O06cnffNIUCy+/7eXnH77k+edf7JQdjgb/nfzh0fpCAJ1Wi8+vUICR/aUdU2a4PQo2q8Tvm8LU1ifoXaSjsTSHr38Msfb3YqpqE7g3BHnrpfaTj0IIKqribNsVJT9Xy+YdEZ55xct5Z9uZc3qyO+juu+JkKd3afNYkWUj1F6HpdpCKEh3pIpdEny38/nl6izgP0+GmK1OYeXEd5atBTsj06tXrqM4DmTnpxKtiGCUzRv9A9uv/JDvWhzwpeU+1HkuHe5XS8hi52a1DQc7mBDGdv817g8JH376t59ZTL7nJz9Hy0uPZLZXSdQ0JLrtpMxt+l4lFNNhwUMUBfDQTcUPTL8dw+5/VSFoFna8nhSQ7S5qooVeRREzVYE8bQmFh2+BrR7BarRgNEisez27Dz6rTSbz1Yjpzr6pn9Cgz73zix2RMVpi//r6flS/mtPDbA9y7IJ1xp1T9Y8AxL0fLolvSWb0+xMnzaln7eT4LlyS4fXETXn+ySsFqkbn24hQGPaJn7JQG1v+sZ/nLbiZPMPPBF34+/DLAms8KWvHRzzzFxnHjzBx7ehUfv5rLY8970Ok0RzUerPZMYl4PQo7zxnshvv4uhlBh6mQdGkOcgK2C1ECSo9NWP5iTzt7Bu6+ktfBmRyIqjz/vZsuOKLcuSOHYca2TFl0K9Fw8186UmbVEG/JJbafATifpkeq68czLdcy/OgUAj1fhtoVeGnflknmoS1OWZKyH6KhyM/U8+5LgkSdq2bMplbBoJoJKSkaMiCcOwkrv3r3/S87K/zbBzw8++KCVc2wPDz/8cId/62jj83ckEgmWLVuGEIJLL7201d+mTp3a8v9dunQhNzeX22+/nYMHD9KjR/vk12eeeSannHJKy78P34PT6WyX46ixsRFJhlBI8Nizzeh1aZwwqeND62kzrAydVMPnq2KcdrKeM0600rObnpNPsLB+o8T5cwwsWrwaxZuCFLLRGHYTlv28+IwFk0lGF08OQJ2kpyu921y/W6GeGy9PtgecMMnC5h0RFj3qauVcSsvjFO9JllBrOmi1N0gmtGgoKytrkyHsCNkZXVnxxk70Gg2GhMxnnyl0lXuhiZvxF24mElExGmXCEYHd1vHh2W6XCYVV6hoSfLYqRDAomDTRwJknWzGbJB64I42Lb2zg7NMcPLhkF859MdIThciSTEIkqOEgAbz0ZySQzCYXRAbRFKmjQEoGuEKU/SORtoqKJZ6JkQTXXXkdP6z+oVM2gKQI1uZtER6/v+ONwLFjTKDKnHdNPR++nMunr+exrzRG8YEYsiyxqzjKwL4GbroylcvPd3DS3BoSimDIAENL4NPjVXjgiWb2l8XY9nNXzGaZh59ycdo0K48uOvLdWRlaJo01cd2dTk6fYWHCaBOXXt9IZuXEJGdqO9MsLdSdNev38vFXQYRIih1kZWjp03cQdXV1nbKDII7BnKAhfoD8NBWvW2LhnRYeeChMVewAmrgJO1kUkY8saVA9KosX/s5vvzdz4zVWZBmUQMcZ1Qwph7KohklTBPNmOrj+TifBUNuMWF1Dgl//CJGuSadQbUu83EUqYrv4jbiItQSBC6VeVIuDVGT8isOiQ0gq48ZoufPmFArytDz2fOgf7aDValttBP9T/GFDYyNnnmzGoJf4c0uEMSNaL8KFedoOlRoBivfHkSNJpcEd/IadNEYmpicPR06INkbw2P+k1PQ7/SLHEd2TxV3XlKKYPcSiEv1GaRk+yIDdJvPQnRncdHkKr630cdp5tRQXqzhc/dHEVAoxtGtPWZLJFoXUUIbG4eHUOWH69rJRWy2BKdHpsR+LxbClxnEaN6APp/DsUnurwOdhWz66MIPvv3Uy0DOVRCDOI4//zGnTLej0AkUoHfLOKtowdz7o4YoLHLz/rqB/dGKr9iVnnZdZ5/7J6q8zWPVTkNtvVukbHUcRWuJEkZDRSXr6iRGUsqslIbBf7GwJ0rRnG63fyOrVq+nXr30Orvag0aVS7/TgDwgeuD2DCYeoOCaMNrL02WZ+WR/my7fyWqnrzj3LznHjzEw+yU1f32QkSSLk8tMgb2TF2z7OneUgGFK55MYGXlmW3ard8fyz7Tz1kpvHn/eQnSXz0So/Z59m5cE70rnkpgaefCCTQf2Sia9EQvDy237efh3ijhJScyP8+vkRntruXfRccUsDobBAUUCS4LyzbXQr0FJ20NXp8QCgxnXo0GMyhVj6RBQD9WjQkkEedlKpppRu9MUupVJTqXDxFSWky1nohIGgwcmAITr699YxekojiZp88vzDKP9KQidXsZW19BcjkYJ2Nm6pRZLgheUSBa4jXR1aSUd2tDdGUtEq29m4zsgA5UgCQELqkINUI2lRhEqjqEFGg53UQ9l/gR6JDRs2tKpI+iv+U33hxo0b0claTMKCJKRWc1kIwW42UcSgVkI8DtLYJn7rkNPaiwsH6eQ0JauSSsVujJixk0oFJZia03n0aT93zD/CrxuJqNy/1EeDM0FE2kpvMayV/QK4kQvKufTcLL740sXe+G988nJOKz5gSZI4fYaVUFiw4L4mQiFxVGM/Hk8GZY8fbyE7z0flfjOQyqXXeLGmushMl9EcEsnVaGDAABn3rlrSlPyWayREArehkoClitzsGPcsSfLL1dWC3tmdNxZbabCUkBXpQbqUTTrJimqX8SCnzvPx4D25VNfGWf5SMcXFCv3yZOqaQ8gayEw7kvzt11vP68+3rr4ZOaGJdNfIVnulXKUnDy58kMmd7IQB+OzTzyiQerZJvAshsOotdCky0r9v+0nz9DQNZ5xoTVYanZJMdmzYGkFRBFW1cRqbEjz3mpcNWyPodBJmk8QV5zs4doyJcCLCpae2z58MMGmcCSmtgkcXtxbE7NlNT89uSdvMvqyOxqYEWRlaxh9jxKzT45LDTD/eQkOTgsFk7/SYqKupI4t8wgSppYwCerZ5j0dXi8kWoUysIRE2YIlko0oqzXIdqqrSgIxVOHBSSy3lyPu0dB9UQ8CrZ1B8EhmSvuV5xUWMXfxJb4bQTCMlbCNBHD16BjEagcpO9VcevitJ1bP2jzDnXl1Ps0tGo+oIegxYGgYhBJRqdiCnNqPTCXKMCtV1iZb154wTLaxe7/4fvzc8Wl8IMHTUcWxa/x0e2YnSlMG3PwdbtVIfxnV3NuD2qHz7c4juXXW8/3mAOx+K8tCd6SxZmMEnqwKs/j3Id6uDzDi+rY9c9UOQYFAw6+J6JowxMrCvnteeym4JZOdkacmT8jsU+3FEuuCJH8QrN+JP2ceq5TlHAp+HoNVKvP1cDsMmFaN1qdTU1ByVP7z0mkt5+IbHKfAV4RFO5DQX1rqeLePV1jCAeZdu5NtPMlp4FyF5Drv+LieP3tu6eOjtj/wYdK3P8qpQqbJs4cXbj9j4941hXn7Xx6bvClvxQudma/n8rRzGTnViLZ5InCghgii5pZx6rIEtnzeTFe6bfPOhe0yIOKWaXdxynpnXVyaQ1Xp2797dSkjrn7Bnzx7MJrlDbvXUFA3RqCAtVcM37+aj0Ui8vtJLIkGrwCckdTDsVpn9B2MU9Wh7PVUV7N0Xo1+RnoF9DeTlaJl9eT03XpHK+bPbF/E8e5aG3XujNDg1XDq/gaZmhfNn29oV4kxP03Dxv+ys/SPMbxvC5OXmHNV48DQGSIgYrkYtny3rSZqSTCx+W1JPjWknqWlN+ALN2EnDmHCwY4vMcTNcpKWD0ShR15hAUVRUSWnDB34YV16QwhPLg9g9uR2q0aepuTy0tJQVrweRdAo6HZDQIfQBgsKH5S+Cp0II4nofTpeFk6frqan3EK6D9DSJEUN11FVpiKGQm5vboS3+7gv/Cf82wc8ZM2Ywfvz4f3xPZmYmFRUVeL3eNn/z+XztZrn+ikQiwZNPPonT6eTee+/9Pwbpunfvjkajob6+vsMNrk6nQ6dr/wAgRFtvmZGRQSikUFaZrNJ4/Hl3G2GHvyIWExjjKXh3Z/FnRiV79rkRQiBEsn25tl5h+CjYV9rIjMkBtu+OsXNPlNmn5dDsVojLwQ6vrQoFnb71PY4YbGToAAPr/owwcYyJF17189STAkfTEHSUdHitpC3A7/f/YyvYX3HexfN4cMFSnKqHDEKMUKYkOe8kUJy9ee6VGuZf4+CYYUZ+Xhfi1GntT9LV60OE/BoW3S3QO7sjq1reSqshYnRz0w0mtFqJZx7OZN7V9fz8ZS7Pv1rJ8heKCbiMaNCSQyFdKGpZkCMiRA1l+HHjE24MGAngR4+OHNrPVDVQRQa5yMhUNxa3++w7gqIoeDyC6prWXCu/rA/xzCseYnFBKKSiCMHe/TFGTa/EbpOZcqyZYFClpDTGlbc0cvt1qZw4xcya38MEgyqqKnHeNXWARNcCLZIsEQyqfPZ6Xsth/cdfw6x6p21FhiRJLLo5nStuaSArQ0N+tpFEZcd8rpLQMG6UmSsusHHbA01s2xXFH9RSVFTUaVtUVJShN0ioqW6avRpmn2nl6cdluvpHY5dSUUSCOirYxm8MEqPRSXoKXOPY+E4TU7/bhE4H4VjH1blCCDSKkc/e0LFth4uqmgSTzqzm3vlph8j94cMvAyxZ3kyv7nqGzoqyafPPxJ0ZZLqHtKo2yCKfJurIpWvLtQP2MnIzZfxeAJnSMoXqOoW0VA2qKh/VmPhP8Yd6LSTicNp0M9fe2swvn7dW3Zx6rJk7H3Rx3SUp7XJ+PrSsmVrFTammgmxDNj3C/Vu9xyAZ6eGbwCbt96hCxSAZyQoMIOQPUCxvZMdmPcceF0bRhjjlJD3332nn1mvT0Gm81K/uSQb5HGAnaXS84Fqw483fxHPPOBg1xM6p5zThbJQoKDJ1+pn7fD4CAZUZkxU2bK1j4uj2/YxWKzFimI6y6iBmyYqtchTjp23imFEaNhWXk6O0PRQmRBxdip/y9d25dF01/ZXxbXibrJKDeOVgliwrwepQyYj2op4qGqnGgBkVhYSI0+VQ9UxMJDmuEsQ7FN0D0KAlEokcnT9MBPj4q0BSkGDqkY24JEmcdZIVr09tFfg8jLwcLaecpOPXVxtJJRuzZKPQOZHd4R/Zuy/KNbc0M2+2rQ0nKMD1l6UwanoVeh00OhUGHltBikPGapG55vZGAOw2mQOlCqbGIhKWSsypYR68s3Xl+ITRJiaMTvIZzbq0lteW5ZCepmHT9ghvrQx12g7xeJKn24+H114x0lcdRQoZKCjUU8kBdtKDAVRQQobIw4ebY9TpSOLQLjUM3g0uxk7ZQJ/IONIkR8sGtqvoRxZd2MtmBkfHsvyFA/TrHSfVNaLdQ7GDTLZu0pAX7t3q76KDZKAiEuxjO5IkiBJCFYKD7MaAiTBBlJgWk6nzc+M/xRdu374dSaMi4gIVtVWQwkMTNlLaVSAvYhA7+ZOhYnwrjsqQCFDKbgYe4roWQuDFRXf6IUkSA8Qo9oa28NzLfnbsjXLnfDv5OVpOOMOJsr8fo0QhJWnfU2P6Cb03DxEzoKQ0UNAzxFsrMtDrJbLyFBq88XaF0ADOPtXK4iddGI3t/+aOMG7CSXz5/Tt43Aohp4PBjEwG2v3Q5Ktnb/UuTHoZsyOGzqhS2xQhYNlM1B8lW+2G11BNvLCYa680MXywkYMVGt74wM/048xccb6DN1Z6eWyJh0STlRSOdIoIIYiklXHvIfGQgjwdSxaltNyXq9nOuKlNmOwdc7Q1uRQiwbbPXYMGbzB8VHZYv/o30tScFpoVd9pu5BQ3JotKIBBh7Ch7K6G2v2PyRBNvfehn5ik2FEVw71IXDptEeWWcf11Rzz0L0lh4c7Iytb4xweInm3nvEz9pqTLOpo6T/ZGIQECHXJcAo4cb2LozwgmTkpW6WlOM2xZY+PL7IJ9/E+T6BSd22haZmZnEiJJFPsXWX9ApcdLDPdFKumQBg34vtYkqusV6Yg7koaBQQxmKSDBCTEYjafEJN1tYSwE9GMnxlKvFOJvqGMyYNq3tOklPHzGMcorpL42kWTQymDHsYwch/KRLOZhUO/XOBJU1CXx+lacWZzJrrp+C2ilERRWl7MWGA0WNkQgqZObFuO/OFG6428m8mTZmn2ZDVSEW+Z+/NzxaXwgwYsQQNv3xJdXGnfRxT+Sa+Wu4bX6c82fbMRplmlwKty92Ul2r8PPHBa3W4Wa3wr+urOe5JZl88mWIOadbefIFL0KVmDE5WSAhhGDVj0EWLGqiV3cNXQr0vPhYWx5qVRUd7nEUoeDGycGKODbFTqpD04pX/q+wWWW6dpUIx2MEg8GjeuZTT5jC5nmb+Wbl98jaJvTGBHG9H+LJoKZNSsG7eyijJ23nhKlahgzRsHlHhA1bIixbnEH/PoYWW7/whpeMNA1REaGZBgzChE9qplLax4jBCebfGyI7U4PTpSDLcNUFjjaCeJCkG1hwg5kl88tJD/eiOXU399xm45yzLMxtPsC+rXUYm3qhQ0fY1EgkvYwPH7Vx50Mu+vXWM6CfSklJCWPGjGlz7fbQ2NjI/ylmn+KQOfNESwsFxeffBnnnudZ8znv3xbjkpnr0eomrb3Py7cq8NpQVL77p5eSpR65z5klW7lniYvTwjv3dcRNMOBxR5l+ZyuI74JNVfl5+x9dhsmHqJAuzLqnFZJTIzu1yVOMhGo4CMsPEcX/pCEgGI+2BDHaoP+IYsJn9Jan44kH6MwpLox3RIBCodJOSz3+r9ud2RYMPozBfg6um47UuQRxVCLoU6Hn+yRR6dE3O8b37Ylx+/Z94dw/CoSTtv1/3JzE3LLo6EyliJW5xEgjXMH6CzMtPZDFoQw2+QHI8H40tOsK/TfDTbrdjt3ccBDyM3r17EwqFOHDgAL16JQ9i+/fvJxQK0adPx4ICh515fX09CxcuxGZrX/X7r6iqqkJRlP9SUud4PA6SRHGJ4MoLrAgEb33o45qL2/+Ot94PomvuQmaiK7t31PD7mjTOvbqeqceamDzOwvMrIoQCGpAlPv48QlxNlr7H48kMSE6XGJGGUKs2kMNw6Su4eG5bRz3rVBsr3vYiyYKnnxQUNk1oWSw6UpwNiyAmawJF6bxq2WlnnMbrK96gZI+HXgxMKtCKAwhNDDUR58mXYoSjCueebeOyBQ1MnWhu4fU8jK07I+zcE4fSIvIjhxZdCXDnEBIBHl66Dk8zjB6lx2KWiMUFC661M26MjqvON5DtGdbqeh7RRBl76UF/7AwHwEczZYatRNQgDfEjPGaH4RMe6qigkCJC+MkryOdo8MH7b2KWTbz2boAbLncgSRKvv+9j3Z9hXnw0m0hU5cLrG3h2SSYnHmr5qqlLsOhRF80ehesucXDBbAfPvOLmpnudnDzVwrcrC8hI1xCPCz78ws9DTzXz9nM53PWwiy4FyecXiaikp2na5VMEyEjXEAoL1m+IoCRAlaroQvtzTMmsYvJEI5IkseSeDI4/sxqNPueoWhsbG53EYqDVqFgsGj5aKdOteULLwqGRtBTQE5tIZR/bGcCoJIE3mdQ3ZRPUBNHYA0RD7ZNyu3HiIJ0e4f7UlP/C8RM0xGMCt09l3tX1uD0qAsGazwrISD/iOj/6Isg9d61vmQeQbJuKEAIgILzskTaQFrdh2jsMxyHi80htmIsv3MyEKQE8rqPjt/tP8YeKCn9uifDk4gxud0YYM9nJhecZmThOT02twlMvBKisVJk+p5Z3ns+mIE9HOKzy+nt+Xn4zSF1TnLlzTLz/sUq2p2+7GUqNpCFd5LLP9guF/iQ/YTFb6KeOxOxO/m4hBD+9Xs2GzcV8/2kmwQDIQgcS6NATxNfSuvF3hGUvI0dJfPRFgEuvcxFryETRNaDTdH7sv//eBygKNHtUDMaOebAgmWQSh8oQ7CIdc/lkvqj/kViiFAN2UqUjgdqEiLNbt44Tx2vY+XEaTqmhXY5ogBQ1m2+/34WiDROkGQNGhjKhZeOfEHFK2IaKQjWluEUTcaL4hLuNuMBheKXmDiv8OkJOlhG/T5AUx2lth+IDcS6Y3fFYPfUkPT990AyB5CFGK+mwxrOYPrMes9bAvJntf1aSJGadakWrkVjze4gn7stk+GAjQgj+3BLhpnuc7NwTJaNuLJJGJbd/HJNJ22HXhl4vcdw4M1sOHf6rahKYzJ0XA9RqtSSIYcbOcPWIwJoWLQX0wCHSKKcEBxlUUMxoTmg7ZhQJi5LdbsDMJFlIFVl4aMJQNYCfanYxTOrY3xij6ci0vn89xjac48kKxY3k0/2IiIwEXelNpdhPDQdJRCA1tf3x0h7+U3yhx+OhZ0/wljhJFZmt+AtdNJDVDpchgEWyUSh6so31WIQNHXqiRJCA/oxsCYhWUJJM0B4eS5KOHqIfbvtvfP1jgLW/R4jGVLKD/cknyZlt15v47isLe/Z5CYZUhg4w0LXwyPOubYzTt6hjWhKtVqJrgY6yyqMTdJg950IuufAD6ssCdPdMaRnbjaKGBqrpSX9E4S6WPOBg8kQTigJffBfkjsU7WVe+m/EjNHyzMq/lYDdskJGzTk7Shnz5fZBLzrXh9fp45EG11UFLRSE3j3YP+5Cs2LE7BLGGPL78NsSpM9rO/0WPeDE29m3zeoNUychhw9q8/k8wW80oxImIEE2F63n9JTujhmaxuyTKS295sZiT/KodwetTMZsk9u6Lcf1djdQ1JAhHNARDKh+/2ppfPidLy/KHMjnt/FouP9/Oys+CHR7cP/gyQHqqTCCotqo0g2RV1dJn3Kz6MUiXfC1PvOClV3cdkqzyw5oQH72Sw7GnVx/VujD9xOncd8tiNJLMg4v+P/beMj6qa23//+497pPJxB13p4W2FApUqHuh7l7qLtSou1F3KlD30tLixV1DEhLimUzGfWav/4uBQE6SHjif3/P5P+c553oFmT2y1977Xmvd93VflwmtupVX36hlx04FhEIqITFcTEAf2qcJ6iCbFlHPRpZTIHqQSQ4DGImLBhqpRkJGh65LxjSk5YxiIgJAFvl4aGUAo9jAMhwiB4vi5KzLd3LWSRYy7DIvvuGjqVWiTszDiIUcimihnlxRhD5SSqDSy8VXVfH+G1ben+Nn1FA9738aQq8/uI3+f0o8XLb4R3JztDzynJmb71iCHDLyx5IQL7/jxWJOm/i0eTsnPgEcGSqefcjJw8+2sXxNnA0LC0mlBM+97uX5Nz0Y9DKRqMIRhxg4ZJiOoQN1LFsZ56EnfIwYrub4ycb2xNe4MQYUZz0070vqCiFos5STyt7N6adocDgsfPdLG662v9//mnQ6At7kAWvd7o87772DnVUVVGyvxGGX8ESrEI2l7c+nTcnCWj+Jvz5w8568CoMtyqXnm3nwmTYOH52+j5euijDpCCP5uSqmHKOlqmoDiZjEqZO0vPl+ggvOtnDBWVYCwfRz/fwbHgb1655QMnSgFp+lmlRuDQ/cbuKc09LP0twPM9m6I8a7H23m6x9DPHCnlamnOdHpZAb203H8tHry85QDJkpBWns2FBI0u5LtRqT7IxZTCISUDl2iKSWt0S6EYMGyCGvXJXjtgzZ691TTXKch0ZDPYcc0cu/tZkYP11HfmOStj33odBIvPLJvHS1JEsY9jMm+vbpmnjY2J8mw7/vu00+wsGRFtMuONgCPL4XVIqNWSXg84QMeB0gz0wvp0cFkay/UkobseA8KinZhcTSx868cTElr+3lIe9ZxOklPbqqMNz90ce2lXe9twiGJJnaTQ2GXr9dRSUFJih/nODtI5/Tvo+XXr5wcctRGUrtVVKnXok1YGZzYs06VgHA+2aI/8+ct4Mb7Wph6hoF5y4oPahz+DgcutPVvgsLCQoYNG8Ybb7xBeXk55eXlvPHGG4wYMaKDptBNN93EypVpEeBUKsVzzz1HVVUVN9xwA4qi4PV68Xq97ZT7pqYmvvjiCyorK2lpaWHt2rU8//zzlJWV0a9f54XMv4qffvoJk1aNCg3llUmOHJtO6L09u3OFrrI6zqw3Y2Qm0jeexl3EWx/7KC1Ws2SpwrP3OjBsmUDO7olk75qM2DGEsFfHxCMMfPNLEIBXnrXSnPsXEbGPASqEoE1qRN+nkssv6Dzxq1SwrTzGFTd4sbXu0/gsoiflbOiUlVeEQrlmFbI+fsCUZACtVsuLr7+AVe2gki14aWUIYxilTGZ08jiyW0cy650gR5/ZSF21zNjj6/julxDxuMDdluKpV9o4/ZJGfE0GMqOdq41GyYzR3ZO3nnRw82UmFvwJm7alW2jHjNSjz2slLIIdziPtCj4Wm5SZDhSShE3KZHBsAlJKQzXlrBdLaRZ1tIpGtom17GQjKtTUUUETu7nt7gN3sQSY/eE75KZ64arXcP3tHlrdSeZ+F+DNZ7JxZqq4ZUYrrz+dzQmTze3JgII8NW8+m41eL+HxpplQo4YZOPk4My88mn4fpLVQzj3DyhvPZHP2FQ20tO6bnFUqqd1ApDs0NCWZfKSBi6dZaNVXEhOdHRACUht5vUL06ZmeFCRJ4vDRBmKxrpMs3SHgDxMJygzqryUclMlsG9w1E0lyECNCfL/fEiSAwR7j/HN1NGYvJyE6usOGRZBdbKOIXkiShKa1GKtZpro+wTUX2ZnzVh4qFfw2p2PiE+DMk02ceGoKj9TS/rc2dT218g5W8we1jqVoNRI9I4d2mIz0koFC92F88UWKaOjgNn8Hin/3eKjWWgj4BU+84GfoMAlz/TA+e6qMa841MX16nLq1+eQoJYwcouOuR92MOrqW4v4tvHp/PtodY8jxjOC7rzQEg2Cg+/vNkLJy7Q0SuZNXsV2/lIGMTks47IEkSWQmivBuKeWDz4JU1kVwq+oAkDPaCGTs7LIaKYSgRqnkt2/MfPqejvo6if6HtlFaKuHxd6/F949oam5iYD8dX72fz4DeGtZv7rrVX1EEq9YkOpyrQCCiBkYygWbqWC+WslNsYotYzWZWkCLF2EO0xAxuNHL39VBJknC5QKRUJIhTIvXtwHhQSxr6M5IIYZqoxUkuRT3iVMjrUUTnDXizqEu3Pre0dHrt75BI6ohEBF5fivg/xCeTUcLr736z7/YokOiYjNHHMlC7C1FJ6r+tchv0ErO/9DPnzbx2RpMkSYwZaWDenEJKizTU6jbgt+7EZErrPcVi3cdPr09ha3mc6toEre4UsdjB1aJlVJTRv0vWiUWyIyGhR4+DnK51GWklu5tFK0AWedRK5aTiahJRNSnR/cYtLqIodHy9hD7sYB1Jsa9t0YcbAyYypc5O4cVSb9RoUKE+6HviQPDvHgv79OnDiBEq6s3ryaaAWirwilYUkSKob+yu6xIAPUZKeiQx5XrxqBsI4MGIhTBBGsVuVosFpFCwkUlT5krqchbQ6FzOZmk54fpMnNGeDGw7ERGwkauUtX+urqUXT78UYPKRRk45ztxBU275mgg9S9Xs3NX93BaPC1KptATEwbA5rFYrxxx3ETpXWfu9rQiFWiroxwiihZtZ8FMWk45Ms7jUaonTTzCz6LtCCosF77yQ3elZlySJR+/O5N6ZbYyd7GJHeRK1OUQztfuOQSLyN880QFzEcXoGc/sdMZ591UcwlI5HdQ0JLpnezMIfrGSKjpplQeHHK9q4+/67DngMAM4+9yy81mbastbzxcf2dlPAn+en5YVOPtbEZ9901u7bi1fe9fLJl35OuaieqaeaqV5dxhdv5zHpCGOXrfKSJPHYPU4++DxAhk3i9odaO1238so4H8/1c/n5Nj75quN3h8MKZ1/RyCEjdLz3YjZ5OWp0OontFXHavCkmHK7n90URBvXrWkamO2RkZJCU47jk3fyxIMGTz4apqFQoTPalKDWQQtG7S4JHtpQmIoTwsYFl+PESwEsL9ZTSF+mfbJEl0okTFSoUFFSSCiMm6qjCKzVxzJFmLj/Pym+/J3FvKmFIbCJa9ORSTAAvwzmCfKkUh5RNidSHUcnJ3DA9zrRTzdw9s5XduwUO5//MNv3fPR4qSjo5dOxEE+uWOhk5Lswd1zvYuKCE15/O4dG7MulRoumyrRhgUD8d6zbFMBgEJqOM1aLiwdszmfd5Id+8n8e8zwt54NZMyko0vPRKkqrf+vPji/154Ho7Qw9rYcUed+5sp5peA+K4RH37Z7dZyhl/diNrF2fxwO0ZXH+ZnXlzC8nPVVPbDVMukRBUVgiUhIYpU6Yc9HgIIVg8bzFSUksqJXHbzTrqM1a073XiIkqzeQu+gjU4chL076vhux/jPH1/FlMmmZgyycQ37+WTk61mw5Y4LzySzY+f5TDv62xuu97O6FFq3vjQC4DdpkKtlli6PM72nd3H9527ElgyY6xfmsU5p3Vcfw/oq+OZR+30HwgXTbW0F5Tyc9WYDGrmfBVh0KCuNcO7gt1uJ5kS3P+Eu8u55OFn2zjvDGuHuNKrVMOc7/wMP8LFzZea+GRmH4z1Q9i+3oC7xkZBdDDGreN58IYMJp7ayJc/Bph+hZ2XZmZ3KrxbLTJPvdy1QaAQgs++CXLalI75lCvOt/H5N8Eu3zPrfR8mg0wsLgiFXAc8DpBeG7YXl7uAPZnL73+k2LBOwpHoXlc1SxTy2NNhDp3oYuihboYd5uKBx7z4AylWro0QbLZiwESd6Gw41iLqCeobueMGeyfNcEgnnS+8QEt9xgpIatrJSvtDI2npkxzFDz8kqalPUFuz9SBG4e/xb8P8PBhMnz6dd999l5kzZwIwcuRILrvssg7HNDQ0EA6ns+lut5vVq1cDcMcdd3Q4bsaMGQwcOBC1Ws2mTZv46aefiEajZGZmMmLECM4666yDMmv4Z3C5XDQ3gU7S8Mu8BHdNl2lxJZn7XZDZXwS46kIbdpvMV9/EWbJYkN10GPIe7SeRUvPnkghHjjWy6PMscsID2quckiSRJQrRufSsWb2BX//0MXqYnn69tXz3hZUb71jO7ioVIZ+GsAiRlZti5be5XbL+vv81xB3XO3jw0XAHRk+mlJumSrOEXFGMERMxrReXrgqdOUwsykGP1erVq4kmw2jQ00fa59gsSRJOUYiuzYyubBWtNRYyaocz44ZKbjLvIjdf4ayTLZx2golf3uq+WpBLMeVsoJf/EDJEH666fgmLftXhzFTxzGNmzrxgMRmhHuQoJe1MC3UXuqYqSU2e0gMPLvoyjFaaiKNQRE/Mko2ICLGeJQgEAX/3i9Gu4HZ5KYj2pIgRfPn1Gn75o4nHH7QhyxK19QkMeqndqRjA1Zrk3U/9LF0VJRZTWL4qwvjDDLz/uZ9XHuuYfA6HFV5408uCZWGynRr8QYVbHmjhgVszsdtUaNTpNq29ydL9sbMqTrZTxflnWmlpTTFxcoxFS+aR4e+DM1WEQoqQrRpjcXMHhzsAq0VNyHtw1SwhJPQGieJCDcsWp+jRDZsMwEYmfjw4ySMo/KhVcPLJMtkONRMmJfhszu9YU9nIqPHTBgjyKEG9NyTG9VRWJ2luVqhrSFBVk2TCYcYugzjAjdeY+fW7KnDlEBZBgmoXBRka9JYI8QQ4vf26XMzLkkye0oN63ZaDGouDwb9zPMzPs6BTh/lqDuQWKbTlrEXdVIrw6zCSjSbDQ8LWxtMPFrNtZ5yzzo4yLHZ4OiZKYBUZZHkKibOWGnZSRteLb5/kpqEpxXOPZ3DCiRH0sa4Ze5nRMh59spL77jKwZYOb4A4f1twg08428OaLq8j1Dm9nvidEnEb7Gmwp6B88DEibzW1YtxiVJYKieA94HKJRD9OvSFdf77slk9seamXOm7mdGEjPvhJA3VbYISHWTB0FpIs/pfRFRkWcKGo06CUjrkQD5Tt30ChVYsyEBs2fkNSgc/XEoeS237dJkcRqS1FSoKVtV+f2eUjfz7miiDqqSGRX0afIQKIqjw0spVj0xkYmcWI0UE0IH1JCxXtvvs/Djz90wGORk9cLV0s1BgO8P8fHlefb218740Qzr77r47DRXTMGZr0ZxRYt6MAADuAjVxQRD2j48TcvJx/XdZL8u19CXDLV2qm7ANIta0MG6Ni4Po7XJ9i+wkFc38ZHc/1ceaG90/FCCJaviZBMCt6Z7UeSBAZ999q1/4hUKoWEjIPsbo+x4WAH6yncz8hjf0jInRKW+0NBwZodQbGtRS7X08RuCijrfJxIEda6iet0ENz3e8ySjRLRlw0sxSJsWMmkjkr60T27LZ8eVLCRQODg5sgDxb9zLJwwYQIP3RtDm3JQZVlKjsrBLu82ZKufay438M17Ndi8XeujxTNr+OitDPr21HDqRY1U7ZCR5FpaIrUQ15ERyiZir6H08HoeusuOTmdi3aYYc76SWL6yFa0rrVmdJNlBa9Sh5DH/m0ZuxsN9t1nJdKS7Sb7+Ocg7s/3cdKWd8oo2lq+JdMlumf2ln3hCdCpiHAia6psxiH0a42004yQPn66W6682dmIcQtoMNCtL6tL4A8BklClwGkitPJINWwIkVBuppQKnyMMomZElFd4WLa7WJFnOzuvAbeXxNGuMIEWuI/nkqVpefWcTFo2RcFDG12YgQiv1LKCAMjJw0kIdLtImnmZz1yzD7jBgwACkzARWa4D+fdKb3WhU4Zc/QsiyREGemky7indm+7jsvI7sna9+DKJRS2xZXMpFNzTRqyxtclRZnei2NRdgUD8tFrNMcaGGRcvDHH5iLacdbyYvR838RWG2lsf5+v18MjNkTrqggWGDtBwyPH3t3/jQx0VnW/D5FR6d42HGrQ4G9NWRSgl+mh/i7pmtHDZaT2mxGpfLdcCGJ42NjWiFloAIsOHn3phSdqw0kC+VskWsojfdM+lyKERGRSn9qGAzCeJYcSBLMkIo3Wplp0QSgYIkSbhFMyV7up4kZMIEKFMG8/OsMLM/qkBEDAxIDSSEHxNW6qnqZJAI6X1EcWgkX3+7mjVbYvQs0dMWOXAW/MHi3zke9uw9jA1r0lJrOp3MeWemzYfqd6toaxPk5sgEQt0XQgFKitRYzTLbd8bp13vfHmr/67JwSYIe3glphrwEhLJIBHtx8eWL+f1HNQV5aqwZSXbKG/Bp63BEy0hmV/PMI52LjtdeYuO6O1v55sPcTsmzx57zY/CUIlN5UIn/vdiyZQtWxUFCNBGLCaYcbaCgIM6jTyyitiWFIyfBzNsyGDnESW1DkmdneajZleL8aQpahx+jLY5BL3H8JBMfvpzbqdXbaEy73l9yYzNP3u9ErYIdG3XU1kS47DxLp+OFEDzzQoiQT0UqBeousk1bdsQoKewci7MyNFRXakkmk6hUB9YR07dvXyQJNm2NccQJ9Tx4p4MhA7RU1yZ55Nk2yitjbF7U0SX8zJPMnHq2j4HRju3hwldGBZtpoJp8qZSsUH+a5SRHjgkwsG/n2FhbnyAnW822HXFefMvDDZfZ269vMil48Gk3Ew4zdNLpz3TIbK+Id/q8j+b62bAlhlotyM5U4w0eeFcQpOVn43S/nowTQxu34IgVkKJ7s7AUSeJeExbvWOySGiEEP73WwOzPNyGA0taJ5KGhiq2sFYtxkI2ERAv1qFBTaspn9LDu5/YxI/WYEMiYu/WLsUkOdrhVLFoWQSVLRCKRg2IEd4f/k8lPs9nM9OnT//aYOXPmtP87Ozu7w/+7gtPp5KGHDnyD9q9i/PjxPPXg0ygkCIRg6KFechNDcO800KDdzj1rddhUNnQRJ0WSo8MmTsmsR6eT+OzzGFLIjh8PFuwdAqlVONm0UeKrz7O48T4XxQVqDhtt4Pgpaj76wkdGocwJk438tSbJ1Csb+eDlXBwZ+x68il1xFiyLcOcNGTzxTLhTm3u+VEq2KKCFBqqkzRx2ZIRBFomqGhVNLQmCweABtWRAOng+cs9M4sQp7aad2iLZqa/XYsv1I7VKZIcGIAXtnHd9JdddZuXLHwLMf1dFd3s8Gbm9RVQr6TE1DeTlN8u5+VoLM1/w8PLTVj79ahdKvJ7G8gQZDaO7/b12nESJoJeMFNKRaWqQTOiEHotZ8PiDT3LSyScd0BgAKHKCuM6HKZZNae8EoRAM7JueqCuqEwwbuC8Yr1of5d7HWrnl6gxuvy4DRYHvfg1y64xWgiGlQ/ANhxXOuqKRKy+wcdf0DGQ5LV0wf1GYsy5vZM5bedxydQbX3d3CR6/kotXuZ2oQUrj5fhcvPprVrhdz3EQTT7/axvI1u9i8YRc9yzQ8cpOJCYdndZrMf/g9QGNj93qzXWHIkCGsXrGQFWtiJJMqkiS7TEQDJIjTRgtqoaGCzag0Meb9YELXWoYkVOgpx4MLNVqc5JJFAX7crGMJvcRgFEcTm7cmaGsyMHhsM6NGqTj7tO4Dbm62mqQUpF7sopYKMm2QVEWZOMHI9i3g32Wjq5ZrSGtCCuV/LhT/O8fDvLxsmhubiIoo7q0lBK3V2Esq8bRImMwqQokEo0oNqFQSD84Mkuka3V4M2gtJkugrhrGS+ZSKvp3uxYSI00Yr8z4sZPbsepIxNc0sQYc+7eIq2duPVUlqohGJy8+3c/T4BMecvoyx/bXceLWFHqVhHn1qAa1NakCQW6jwwl1m7r5fhj3FXZ2kp1foMDYm/kRrOvAFbmamDas1vXHo3UPLNRfZOPH8Bi6ZZmX0MD2NzSmefsVDzbpscgMd2/v9eIgSxkUDGnSECWLBRg/S+qdBfMz+IsiJxxp48G47pUUaWlqTPPdKOd99UUWBeyyyJOMy7CAYj1JXr8fB3zjHY0WtguyCBLt2aSiT+hETpTRQTQM1qPdoI/dkIGtYQPWumgMeh1QqRfWuTcgyvP18Llfd1kI0IrjyAht6vUzfnlqqauJ8+rWfaad1nGdeej1Ay84McveTvEiKJG1SE33FMBJBCzMeXchRRxg6uYV+80uAxpYkE8d1fd5/Lonw09cahsfHp/XhYpCMJnn6hd+YOM7YoTglhOCBJ91IEuh0EldeYOW3hWG2xw5cEkatViMQJIh3MjvZixhRNOgI4O3ydSe5VLEVJ107ZzZSg615ILJLhSTtoFZUYBUZHZ4HRShsZiVnnKph8bJGmoJ2ckRx+zNmwY5MWvNagw4tOtR03watRYsAWlsPnBV9MPh3joVutxu/R8NQZShFU1Zx+82C7RXw6HMpHrg1g/nzWwl427DQMQHql1vJ6eVjyIAsPpjjJztLxZvPZrYz+zZujXHZDbWM6a3m5mus3PaQi9xsNUX5aoQqRX5xippgHVLEgg49KZFs36hIkkSuZwSLP2xkwi8VqKx+8vJkTphs4qv38njxLS/XXGzn/ifc3DXdwcQjDEiSRColmPNdkLnfB6mtT6Aofy/l0RV+n/8bMqb2AkCMKAZMCGsjk8Z3n7wzdiPjsxdCSEikO3qGpyawhgVsZTU24SCTXJLNWUy9chc/fZrXofjkD6S47SEXEw4z8tuGKBbJjjNRQl1jHWoyiRKkD30xSRbiIkYtFeymnDL6M5IJ+HDzxCNP8vQLTx3UOOQUGCnerwbyw+8hzjzJQqs7xaz3feyojONqS/LNz0GOm2hCkuDLH4K0tCYpzFdx2iWNWEwSDz7j5s+vjDgdKhb9Fen2+5paUuRmq3nhkWw++crPtvI4+blq7nq0lbBPhdWmoqklxebtMWJxwQNPtmE2SRwyXM+7n/ro21NLsyuF06HiiZc93HSlnRFD9Jx0jJlhA3WcfmkjJoNE/xG7GTFixAGNwbvvvo1J2FGjoUDpxXbWdXBv73bxtf8RkkQvMYjlNADpOG3HSQ072ufK/bGbneRSjF94SJHEtKdTJEKQQRzavi/KDhRRyWYaqMGMFRkVGrTdbvbNkpUtWwSqhIntVWHsmf9zDZr/zvHQaHLS2Jxk1+4ExQVq3v8oxvo/syhK9cMiGXBtCVKt2sy1t3p49Rl7p/ji8aZQqySSKXj0eTcfvZrb6Zg1G6O4q60USB0lijSSFrmpiFMvKkerBXdbCotFSygcplWzgttPN3UZz46fZOKmu7yMO87FfXeYGD5ER01dkieeDVK1LgNLKAeVdgdvvfUWV1555UGNh9vtRpES9O6lYvP2CNOuamLenHwyn5J54U0PH71S2J6Qy8tR8/mbeTzyrJtZs/yIphgar+DHz3LbzRv3hxCCv1YkEIrEdZeamHpVIxUVKbLcI5ADSaZeWsVbL2W07y9DYYWb72mjbqcelZLBfTM9PDHDQbMryYJlEYSAMSN13Pe4m8fucXb6rqpdAqeSz9q1axk7tmvDzH+ExWIhlYLGehUaVxlXX9mK2QCJmMTYyVqK8lXM/irAJVP3FYG+/ylGSWxop/bwvbFgLYvIEyVIkoTD35db71xE8Wx1hwRoS2uSy29p4bmHnbz4podAQOG4qfUM7q8jEhX8tTrCjVdmcPE5nfMei5dH0GrghPPqmTzOiCTB/CVhNGqJ3j3UtLYpuNwpHM7u57OuICNTSwXZdC2xt5udlIj+aNBRKW8kW3TdAdRANT0Y0GG+z1QKULXo2MIKNKpyHKl8MnAS0bhpZAcktQwX49FLBlpi29i129OhsLA/KnbFUQezkencMdrhfBQtZlPavLmtrY2CgoOTDuwK/yeTn//OKC4uRi1pkPQR7LFi8qND2jUQbPFM1rOUMoZ10tX0y61kl4bYuE4i2GLGThgfbirYRKnoh0PatzrSJi3odRLvPJfDrA+8/LYwhF4nEQor9Buqo82rkExCVqbMUafX8s7zOeh0Mt/9EmTR8ijvPJ+mfJ9zppbHNq5BlTSgw0AuxegkPWpJk2b/qLZyzEQDV19o56QLGlCpIBqNHnDyc+nSpUix9FZJJ3Wvj6eN2ygtdbNxcwN6YSAhRdHtedYOG21AyayHlq5NB1w0kLGfWUlGKpe3P9jAD3/4eP3pHHRaiX59NDx2bybPvOzj0yci3br6xYigp/sEmU1tI2ndRaDl76uR/wiLRUddoIr8LDdfvZbDbwvDlFfGGdhXR2aGivqmdOUmHhfc9UgrX72X1+4mKMtpbZFxhxoYd0odF01v5JNZ6ZaW1973cck0K6cct49tIEkSk8ebUKslrri1mYfuyKRPDw0jJu/m7FPMDO6fFqn/Y0mEx+/dJ5S9F7ddm8FhJ9Tyw9wczrmyibGjMjstAn5fFEKrAYs9RlNTE7m53dPz98fRxxzNyy++Qsivwohlj45qZwaaIhTaaCZBEgk5bQQRs1AQ60lEhNjKarLIp/8ecyoX9exkAwMYRS7FrGcpcjSEKehkJCNQx7U0LdvNz5btXLEfy2x/rFwXJRiLYSWt96lVJ0jJAodZy/rVKXIJYKJrbaQQfrS6A9d//E/CURNP5cXn1zF2DKxdV81jd9u4+FwTPYbXMW6czIpFJsJ7qvs7d0Ku1PUYqyQVRmFmO+voJQa1GxgEhY/trEOLDnfSR9/k2HYNxLAIUMFmckUJ2VL6mUmIODm56fu5pEjD/G+zuOEeF9GowrxFQQpLk1xwnoZkEn5fHGfxihDxfyjAGiQTqpQevf7AZR+yskv5+ruVTDgsnXw7bqKJww8x8Nk3AWa976OiKsHCJVG08QBNLAUBOvRYcRDEw1COaI+hQgjcNLGJFRSL3njVjVxwhoVnH93HMMl2qnniQTs9ygK8+ugWgkHwS7X0KQWRUAjgQddN0swnuTBlREkk1CRVYVosm7H7e1MmdWbdqiSZopIDY/cAbNy4kT49Euwol0gkBIqi8PI7Xt782LeHXSCh1wpeftvLp18HmXi4gZQCX3wfxF1rosgzpH0fHBVhtqj+wqBXUEIptJIOffUIDj1mBbdeZ2HykUa8foWP5vqpa0xSmKeivjHZrnGVSgl++C3EgqVh5n6Rop9vcocNrVpSk984gePPXMhRR8kcM8GIy53i65+CHDnWwHMPOXlmlpfVG2I0u5IkEgfHfpO1cerjVZTRv9NrQghaaaSInnho7VJ31YCJiLoNDw1kpDrqRXpEK1HC9GEokpBwiDy2s45yNqAVOqxkECeGjzbicpglC03EwzqGH7+Teb9tR5+0oyiCBAlixLDgwEcbIOGmqZ2J/I9w0YCMfFCan/8p2LRpEw4lBwMmNmxMMbCvjuICDd//GkKWZb79NJPTz1tLU00GurZiBIJ4Zg05vXzM/TC98Zz7XYDvPszvwDoaMkDH/G+ymXxmHfc/meCjV9ImXHuxfWecky5oILtmBAG81FPdbmwGezdE+QQajRQMXsvcD/Z1eXw2N8KtN6iZ81YeL7zp5alXPOh0ErGY4LijjNx3k4OzL21Bbzx4plNrYyMCPQWiBypJhQETXtzo4xKtbUl6dSYpA2nZpuraRJfGZsGQQmO9ROGe9bUkSfQWQ2ihnmwK8OImZGjimKMMHDu1nvGHGfD5FZaviRIKCYYP1rJlS6pddiQh4sSJESfKAGlU+/doJR09GYhZ2AjiI0cqxI6T5YtXHLDb9l64Wt3oVekk0JxvAyxbFWFQfy333pjJpDPrePahLA4bbcAfSKX12RXB3LfzeOLlNo4cY+DEY8zU1Ca4a2Yrz73exs1XZXDPY61EIkqXLPc3PvS1OxpPO83CsVPrue9mByaTzN0PelH7czh7WoC8HiF+/6IAnU6m2ZXkpbc9DOyn47UnssnJUtPSmmT2FwGuvbOFi86xcs3FdooKNAwfpOOn+UE8bc0HPAY7y7cTxM8Q0omSJPG0EanwkTK7aQ7VUESfLt/bShN9GQakr7dD5OBVNVGXO59xY1Rs2ppg+84AxckBGDATIUgNO9m7EWhiNwNJa4W3iRb0GDvszyRJoocYyHqWMJgxBPCi4+/Xe4GAwBHqRYu0FUWq/9tj/1PhdrcQjQquvLWZ8YdYqF5aQi+lV/v8bpTMDFDG8MeXG5g7LsjZp3ZkVT/8rJuLz7Hyzqd+xo03culNzdxxXQblVQm+/TlIXWOS7eVJSluP7pQ7bzVvZ+iRDTz9SB4FeWlG3IKlYa67zUe4pghHhr/L3yxJEtdfbuWFR0zcc60eYfQjxfWYPAPIxsRG1WKsmXG+//aDg0p++nw+7rrtNkwlLvR6LUdPMLFibZQBR+ymIF/Fh690ZpoC3H2jg4/m1hCty6HI35/r71jG71/ldZIEef8zP6XFMlvKE8z9PoDToWLQcSZWzzZgjzqp/VPP4UftwJmTRKWSaG6QULkLIR7HT4AfZlv5cX4tPctUnH5COjZecUsLZpNMaVHHNNRn3wRR3E5UipT2QDlArF27FkUR5GSp0boK2en30CswFlfGem64SqZfLw2jjt2N2SRzxglpibjf/0iQIXK6rI1IkoRF2AkRwIwVjaQlu/4Ipp61lozSVsaN0VHXmCQQVHh6hpOBfXXUN6V4+bFs7pruoLI6gUoFN90fZ8JhnfMC0ajC6x/4mPt2Hmq1xPI1aePPS8+14vEqnHtNIx+9kstlNzejVoUPal5QSCAjUSsqKKRnh/c1iGqC+LCSQWPWCgb3iNC2fjeOeMcO2TbRQpQw1j3F1JAIELRXgTaKFLKRb9IxZlw9P/5SjdUKbzyZwYKFVha82xf9HoKBLpjNTXdWs/SUJOPHaZh0pKH9PlQUwaz3/eQlxrCJ5d2eX0SEUKEhEZeIxpP/1IztQPHf5Of/MoTDYZIijiquIT81pMPNoJY09BZD0o6EogdO8kiSIGitRlNYT2ODRF7TuLTBwJ63pUSKzaxAFjJ2KV1hiRFi1gdJKnYlOPsUC4eNNvDz/BB52RruvdHRLtj7+6IwW3e08tSrHjZsjvPCTCe5WVrOvtBLcxO0+VJYkibyKCFGhO2sJUNkUUhPNkvLueZKPdddkkFdQ4IMu4zRcHDBbNWqVViwEiLYgW3wj0iqw7QFYhx2dhWlJRrmLQrw5zKZs04xkZejpv/QBLv/aGp3FduLuIhRzy6Gc0SHv/t94MhRKClQ48hIO/EqiuD8c0y8904ltHRddaiVd9JH6b6lLyYHyXWqaWk4uHbvnj37k5e5mVaPm949isjMUHHhDU2ccpyZwf21bNwWIxxW+OH3EGedbG5PfO6PLKeai8628P28EJ9+5Wfa6Wm20U+f7Nv0CiFQlLTW5/jDDNzxcCsfzfVRkKvl7Reyufl+F9/9GkQIWPlLESpV54WxJEmMGGRk7CQXGlOSKefWc+Pldo46wojHp/DBHD8fz/Vz2zV2XnjLx9KlSznjjDMOaBxisRgSMtHGTIbuEZa3igxs0j6miyIUtrCKHIppoBobGTRQQ1+GIYRgG2sYyOgO+k+F9MQp8tjKaoYzjmL6sCuymb4c1v4c5VPK9vXV7NqdoKy446ZJUQT3PhSg0Hso1ezAIlmpbwwx5Wgjn3wo0yc2mm2sxSnyOgV3RSjUS5VouzAJ+y/g8COO5JMPJRYsTnLNpVYuOc9MJKJgtSscM8HEhq8LaVTV4PH+c9acGg0ZONnK6nYdJDM2iulDFVsYwpgOMcYoWRgkDmU9S3CILNSSht3yDmK+OONPqaMwX6a+VqbBleSi6U1ceLatg/v4TVfB6x94SXShEaeTtUjy31c790dpSRlvvpDglusS7S2bFrPMFefbcLUmGTGuBWMqkz6MbDeYCYsAW1lNCf06FI8kScJJHlERpoLN5GXBA3d0XZC6/AIzz75WgzU4HFPYStC7hSsvNjFjQzmZojNTIiHi+PUNLPqikAF9dSiKYN6ffm6/dxG2mjHt7BhIxxuhi3DaWacc8DiEQiEy7RCJCm5+wMX7L+XhdKi4/JZmRg7RceIxZhIJwfuf+Vi6MkJpkYrcbA29ylQ0Nwcoz/gdg6RHrVMo6yEodAfJz9HRsKqSnEhftCkjBVlaZBU8M8uDySgz9VQLo4bp2V0X56rbXRx7lIlduxNcdVszUyaamDzeyG9zdV3OT3rJQEHDUSz563dqG3xceq6NL97Jb2eWvvdiLs+81kZ9Y5LKmoPT/TUa1bjiDWSIbOxSZtqJeo/JWhVb0aDFST7ZFLKJ5WSLQnIpRoUKPx4q2cJpp6sJeLezbGElzlgZEhIuGhAoHTSY0kmgwaxiPirUeHGjJr1OGKqMQ9OsZbPhDzZvViGpkzgS2ZjJ2NN234M8SlGhwkU9VdJmckRRpwJuWASJEEKFmqFDhx7UWPwnoKqqKl0YR8Ls7sNVN1XwytN2wtF0fHFkqFjwUxZrNkS59rbVHDnGwIXTjAwZkC7uvvlqG9ddYu9yE2y1qNBoZN55PqdD4hOgX28tL810cvONGyh2j2MjfyEBBaLHntZggQcX5erVtO6Icf61cfr10qLTyrRUm3nr3RgXnWPloTsyO33vtCub8LjVWP9GfqE7SCpBJrmskf4k36lHb42iI0rIr2HG4/DrF10XoluaJS6Z3syvnxd06GYRQnD9bR7MrR2TZFYc7GI7NikTG5m4whZmf7GaIYM0fPNTiEvPtfLoXU7MJpm1G6PcNsNN3OjCFLFQzfZ0+183civZFFBPFYpQkCUZvztIMpns1vm6K4RDESp2Jbj/iVYuO8/GCUebWLA0wqFTapEl2iVArBYVUybtm59uvzaD6+9xceIxaa3WT2blculNzazbFEOjgTMubeST13Pb2VxCCD79OkDFrgQzbkuvuSRJYugAHVU1SU462sQ7s32ce2qcBx6N8dwjWe3MWLVKYv3mON9/lI8QcPtDLqprk5x+gpm7b3Qw97sAvy0M8/rT2Rx+iJ5vfgmQ6TywojiASGlIEEMnpU3WNMY4NZrlJAxt/PxhLhdcUU20prCT7meraESDtsP8qEZN734Ki77PbE/+rlof5aHHVrLkrzjJJKhQp59DbAzjCFIkqRY78OBiMJ3dqWVJxigsJElgxEwAT/s1/0dERAh/OEmvRCGVqm14PQdHlvhPQcAf5NQpJpauivDMSyEOSfbsMolVEBvAbffOZ/AALT1LNWzZEWPmC22EQgpbdsTx+FP0KFHT5lVz5uWNTDvNwiN3OTEaJD77OsBLry3CXjcaq5SOXyERIHdoHbPfcnaYH486wsRvX+uYcKybH3+Cay/p+nf36CFRPNyFe7cJY0tvdMJEROOh1bGSi0+T+OYXiUS8+1bkrnDO6WdSUuzhm/eLOjyvH38R4OlXPV0WeiBdLB7QV0tbzWAMkon1GzWMPbqFe243MnaUgaaWJO984iceF3z7cR5rNkQ5/7omti4u5Yd5IZZ964KQE1syD1tTHkpjCgEUSirqxS7iBDFiRtKGeeC2DM46eV8C+sKzbXw/L8iFNzQx9+18fP40U33xijApS5hwJN3td6BobW3FbFIxZJCaddv8JEUCl2hsfz0QVLCaZZasCPPmh14MBpmqGolRf5NQlJAR7Hv+dJIeS2t/TH1Wc/YpFrIyVeTnptd9y1ZF6FmqaY95e/Morzyew8XTm7jsXCvnnGJFo4GFf0V46Bk3996UlpfzB1IsXx1h8YooOp2E35/C1ZaiIFfNzVdm8NCzXeuCdge1WlCS7IePNlZLf6RNThUZN00kSWDGli7ajIgx+60srpheyerl1ahaSkCRSDlraQ4GGBKdBECjfQ19Rvq47SYjhXlqVq1rY+bzMcaMMjNqmB6VSrB8eYr3P4oxRGSioFDOBpIkyKkfxm+vafjx40bIauTzDzIozFNz64Mu9BoVCWI4yaeWCorpaHInhKCCzdj1Brz+ViT54KVhuh2j/yef8l/8P4PNZiNBkowuEiWQ1j8YIcaxmoW00kRS5+XYCWo0ajWbvxnYyalXJakYIEaxhVUMw0lEhPAk/GRmWHjivn2Mx0njjDQ2J7nguia+eCcPu03F5CON7Jhq5dtfgihC4annwni2FuOM9KSXpEYRKRrZvccEaAyZ5LKNtaw3/sIj91mYvzRGJKJw6U3NPH6vk0umt2AyHTjbqapiFzE5hD3lpI4qSrqo3MZFDFNWCJUK3ngxPTndfYuV5WsiTLu6ie8+zOf9WRmceu5mqjfW44j0QI0GN000U0dfhnXYtHpxk0EWyRo1/cfWMHSoTCIBU69s5J0XcjnhZMGvn24mJziw/foIIXCZtzFmZILyJbWYlYGdfmdMREnpg0w4zMCOjSlcLtcBmz9dfe1dXHPVWWRlpiuMjgwVo4fpuXh6My8+msVdNzi44Pomyoo1XDy1e1btuDFGQOKlt72ceZIFnU5CpZLYtC3G0696aG1LodVKRKOC88+00KNUzf23ODHtcUpc9kMRhxy3m2hUdLmB2gshBPnRgfi1Vfj8QeYvDvPqez50Wombr87gjBNMzHiqjVhUHDALGMDj8aBGQ0lqILKkYpA4lHI2UC22Y8ZOkhh+PFhxEMCDHj272EEe6YpWGy3YyepS+F4vGbELJ220kEUeVWIrbpo6GHM4m0dz/BlLmPmgmVOOM6FSSeyoiHPjPW7Kt6lJsoVciqjXbqFXbCir1m4ip7U/OslApshhB+vpJQa1b/rjIsYWVqIRenS6zrov/wU89cQ93HWjk3se8nPztelJb97CMBdPtZJIACk11paBnHPJBnr2lGipCXRIsO1FSqSIESWHInKlYtpECwG8lEh9WCeWkEdJl8krWZLJF6U0UkNKJAmLML3cR+GP1LK+qYbDxqipKAeDjg6Jz724+iI7X3zpItYa7cC8RBdBlg78mpf1KCPYZOe4Uz1cf42e885K339ffh/myeeChLw6Ru7nvA7p5O1wcSTrWUKWyOskB5BHCbvZicWm7rJgAiDLEr2KjER2Z6FGQ6VvB5/PjZNNKVtZTU8xsP158gsPFZrVfDcno50RLssSx00yMWSgjsnHr8bUdFT7Z9ezC3tm8qDmhH79+vHphzqCIYVfPy/C6VAxZVoDLz+W1W6oBnDEoQYW/hXm4ulNFBdoGNBHy3sv29FoJL7/Ncim7TFefiybk84PMuvpTKbfWcfuFQJFTvLsLWYmjzdyydSO311cqMVqkXj0+VYWLovyzvM5FBdqWLAsjPw35m1aSYciFGa/VkCGvfM4T788gw/nBDAZDm6TG40IbLKFOqWCGuMq7JkKQwdpiCdT1G+JE2jUIBQFjaRnmDic3exkDQvSxhyosGJj8ngYM8rAsSf4aWY7kVScwclxHcy+9kItadALE30ZRoQQu9lJJrkkiLGddUQjEKspIamqIVeUspG/6M8ITPu5xGdTiFroWCv/SU+5PxnJfBQUPIYaWnQ7MfgzSCixf0nz7P86SkpKcItmekqDsMeK2fhrlMM3V4E6we66BMV7tNNGDtUzYIDMYWPUDBmwrzOjYleC887oer4NBBUcGTJ5OV1vCY49yoQ+azdedyv23BBnnlXHDz/vIhFRgyrFpKPUPDTZygtv+bj7RgfrNsV48Ekv9lRfwjVx7p/p5uF7bB2u6+y5IRYti6HFRMB38Bqvvfr2oHrbbgYPSvDOCzZ697DsOc84l9/k4pb7W3nukX0tlUIIHnrST7Qxk+11XkZOruXmq20M6q+jojLOS7OiJGtK2w1E9yJFsn0DnBBxogWb+f6DXGa+0MZbz+VwyPB9ibMRQ/T8/mU+x5xWwdpVtVjJRIWq284lSZIwCgtxouiEgVgyQn19PaWlpQc8Dio5zvWX2Lnpqn1s6UH9dFw81coxZ9dT35ikIK/zdc1yqonuV5iTJIk7r3dw8wMuTjzazNCBOi6+sZlYVNCjVM3OqgQTDjPy/ksdtQyDIQWDQWKvnOO0M0w8+7q73XwJ4JOvAlxxflqn/q5HWxnUX8fTM/atf085zszm7TEuvL6ZQ4ZrAYnJk4898DGQVAgEtRl/kVkcoAQJj1cQT6bXyc885uTuGUvxNeehD+STIkkztSgo9KNja71X3cji2TkdWK+jh+n5YY6ez74O8NBtRoojIwgKH+VspIladOiJEGI0E7tMaELaLEsg6M0Q1rCQSrZ00iJVhMIOaS1S3ICHViRVCuJdt4z+pyMaaaa8QcLfaEGbUnU7Z6glDUa1lktuasKolxkxRMcjdzrp30eLEIL7Hnfz5sc+PF6Fj1/NZfhgPQuWhXnudS8mo8TYwyX+WrmUaEsvskL9CTrKeel+S5ffV5CnZvioJMtWx1i93sSoYR0LMNGowsznvXz3UR6RiODN97dTVy8YMkjFZRdkYLXIfP2zn0PHHHfA41BZWUkwVMGyH4s6uNpLksQFZ1l55V0v5ZVxnnkxxLYdSZxOmenXGJhweFqCJB4XqPakgkRcT2x3Bj/Mq+eXP8I4MlRccb6NoXuk1Q4ZYWD4YD11jUlOPMbEfY5aEsGe7Z1Ue9eYKZFsXx/kU4Zz2ArOOrnzfvekY8x8PDdA3+HNCE2cO2608u0HBcxfHOb+p9TY7fYDHodhw4aBEOTkCipUGylKDqCRakRbimtu91JcpOaYCSY8vhSxOHh8SYYN0eNf1YZVcnT6PCEEHrmJPCWtE6qIFM3Sbup127h3soF+vdKJTkURzFsQ5tYZLmbP6lywKS3S0LeXlqWronzxQwhFEfTvrUWvk5h8pBF/IMVZlzdx45V27r3Z0S4L8+UPQc66opEXHnYSjXkPak2k0QliyQil9KVVvYtEIkE2hZTRj0Z2p4vcxnIuu8iCRiPx/qx0Z8g3P9bwwVw/n7yey1nnR5DLVbjNOzjvqjB33riveFmYr+GkY42ce00Tt19r59Ib3KhcxZjjVuJE05JJOMiT9tNYDTiJ+Xtx2KQFWDNSROMCk0EmotrMgNQYytnAVrGGQsrQYSSAhyq2UUAZraodZJgE8Xi67d3h6Frb/GDw3+Tn/zK43W70mJBE9wK3KtTo0DNEGoOICbb/0EQVWxildE3f1kha1EKNX3jYwiqKHSpuu7ZzW1lejpprLrbx0dwAN1xuB+Cic6zM+sBLbqYO1/pSCpTe7d8hSyoKKEMjtGldHGkAfcRQdmh/4+pLrHzytY/jz63H40vR2pai1XVwhkfVFTUoRh+BkCCiRDEKM072JYVjIkJD1l/kmWLcc1NH3ZAxIw0cO8HI9/NCnHa8mXnfZDFwXDU6SxtenyBWm8mIxJEdFiopkaKa7ZTQl5BzPU9Mz2DaGWZkCeb+EGDMlN1cfp6V8ae38MnndThUmSQSArXDy1WXGbjpmkyOOqmehg0G8sQ+F9KwCLJFWsn9NxnYsDVGFgWsW7eOY4455oDGIZlMoiiAJFiwLMxRh6dbXl3uFJfe1ExKSQfyjVtjnHRM95twtyeFzSpz0jEmBk+oxmRMV8GeeNnDq49ntzPKIhGF59/w7hHv33dDSZLEcw9lccM9LfyxOMykIzt/lxCCbRUxLEPKkbf0oUdeFeVVUR65K5PPvwkyaY9mXmV1gkTQgE534FomZrMZiXQ7C6Tv695iCBtYhgU7egz0YRiSlNYurWTLHjOjNHy4/9YBL5Nc3DSRQRY69NSxq8PxBslEbt0ErrtxIffltJHllGloVMCVS0bcgcrpRp+1HafLSGNsNwmXgR6kKfpFUi9aRSObWbmnW0qQJEkYPxpJR1nBgbf+/idhV9UmKqtVqNSi3WDC61coKlQzbKCO57LqsLaOxbtmAJWOjcQMa+gfGdch0SeEoIot5FO6L3YQRYMWr3ARwt+tpjCkdQs3sYJi+jCItGaoIdKP8O5CNhj/YuIxcP1l9m7ff9XlemZuqCMnkW4VbaYWa0aS5EEsZg499FDC6gA9G8bwziOtvP5KPUgCjS8PEcmmEG2Xmy6VpCJHFOKikZx/cPZWSWo0skwsyt+21Pj8CnrSmwsppSESViiSetEgdlFuWURWhhZJFugMSZ6/1til2VB+rpoxYwXbv/LuebaqCOEn7paora2lf//Ordtdwel0Ek8VMGqom2ynml/+CHHU4YYOic+9GD/WyIjBek473sT5Z+5rlTlstIGtO2KceVkjiaSgpEjLVx9l8sFnrTzyjIeCvO5jxDUX2XjwmTYmHmFsTzb1KNbgl93diACkmSJGI10mPgG0WoncbBWSLEgmk6i7cgboAolYCp+6lSyrmfMv1nP/bfZ204F4XHDi1Gaq/6qhjP7spoIgfgYwCjM2YkTYLZXz3MthQoEIxkAZPQ6toKZch7G5a+kISDMhdBgwSCYyRBbbWEMADwMZTQUb8dCCWtESJoAWfYfE5144pCxK5N5kj9lOJLwDtVrihnN0DOzn4MzLGqG1ez3Z/2Qce+yx3MrttIombDjYHW7C2mRGk+Xm8luamf1aLllONR/N9aNRp9uTTz7W3G7Sl5OlpqYu0c5U2R/BkILN0v3aTJYl8vPU7GjZyEXTdDxwh42H7+l83Le/hFGrJM4/00qfHhqmnRLA6RvBTx/s4Lsfazn6KC06Pfw2P06kOQO/V0chJdQp5aRSqQM2twB45LFnuPG6k/ltblEH7c1eZVrmzc1n5KR6Roxr5tjJehJxwW9/xlG3FpEKpnAIJ+GaNv5c4ubPpWF++z1Jf//RnbTfAFo0u9CZA/g8bcRMzTwyw4jVLBMIig6Jz/3H6qlHbDz6fBs7tsTx1Ml/G18TxJFR4aIBgzCxffv2A05+xmIxTEaFG6+0d3rNbJJ5/N5M3vzI1yXrNhZTUJSOXQn9emupb0xy+XlWdDqZIw41cN/jrfTvreXFR7M7GT5GowpVNUlKCtUs+ivC8EHp8bDbOp5zdW2CY48y4m5LUV4Z54n7Oq7XIZ2wPXq8gTc/9GGzaNDrD1wKqLFlN0Z7lOL+Qeq22snwDCBPMpMQcdymCi66eheb/8plzUY/X37j4rvvE/SIHNJBvxjAo64jtzDZbRHgzJPMzHysDerThm69xCBcNNBTGsh2sY4QfizYO71PCEEALwbSWpCjxVFsYgVrxEJK6YsBEwF81FFJgehBEzXsZCNqVQqVfHB6f/8pcLnaaNqpRu8rQKHx72VdZYXRw/S8/FhHg0BJkph5j5MTzq2nrFjD8MF6vvs1yGffBPjolZz2onAqJXh+losPZgVRtGGGDbJ3+TVCCGpqQOMq47yLWrj0kgSXX2jCapGZtyDEAzMDlJboyN6zlp15v73T+0Hi2uuvPeBxmDtnLkcdoe+Q+NwfatSccGIUp3coFuy0EeGmNTspGebiozcd7NyVoMeeuJdBFglrPS886sRq6ToWnzDZyMp1UUqLLLwzy8bFly3G0jwYu0gnN320UclmejMYp5RHs3EbM67ofk6/4XI7Fy8Lc8IxWi7fY8p29Hgjz75xwEMAQEFBAaGwxLsfheihDCdLKiJb5LM7909eeTKLkUP2xZNoVOHiG5s5bqKeJ2s2Ym4Z14kcUC9XUtorgTu8jJ1uQBJccqGee27OTTu3X9KISobd9UnOPtnCZ2/mcfP9Lh69O5NDR+iRJIlwWOGpVz0sWBJm+7LSDnPAg0+7efFND82tKW6/LoPJR+4bI5VK4uxTLMgqeOVdH4nEwXVGCClFnVyOUARZyTJK95OcMgkLbbRgkxyoVPsYxjlZaqZMNrJxe4zSIg1Tz9Ix+8kaEo5abr+hc+JarZZ49K5MnnrVQ1ODiuGRQejxUEsFUSL0kjqbzOkkA3mxfoSaggxiEAniVDr+oDG1jjLfQOLEaKSGMH4kix+7QdDsrkJSRRkx2MCS5TF27NhxwDqwf4f/OSXl/+JfgtfrxYIVP+49gbAz/LRhJr2pkCSJTJGHRjH8bWVAALvYhhY9J0w2d3vsycea+X3xvrZss0kmlYKQT0NeqmuH3yzy8eBCCIFaUpOK6Gl1p5Bl+P2LQowGmRtuChMMclCUZYNeT2mZRMLiolBTSBstrJbns1X1F1v0C9hpXYjGGuCJ+51dbrgvPNvKnO/SjIJ3ZvuR3fn4KvNIEEPKaqZcuwKfcBMRIRrFbtazhGJ6E8zbyLzvMrjiQitmk4zRKHPR2TYWfF3I6+9EWPx1NkWxAUS0rYw+xs1RkwQLlgc4dmoDbYEYbXIj61jMJrGCVeJPdrCO3KIYV19sZcWKFFpZe8AbXICKigryclToNBKPveCh2ZWkZ6mGWFzw9fv5fPN+Hou+KeKnTwqY9b6v28/59OsApx1vpl9vHZGogj+Q4o6HW/n09bwO7qcGg8w9NzkYOlDHxq0d2WmjhupJJODxlzz4/J0D8gtveDl1ionfvs4iWbCT7dsVbrnazuwvA5j3M3gxGWXU/iwqdlYc8DgccsghCBRiYl+7cD276EF/sqV8rFJGhzaUngwkQYJW0q0PMvI/dbaTkXHRQCa5Hdod9kKFGhEyI0fN/PRpPluXFvHa+wlmvN7Ip1/Ae7PshMMSWRRgwU6UfaZOTimPYdLhDOUwhnI4NhzoMCGrk5T1LOn0Xf8FhMJJZn8aJ55UqKxO34sD+2hZvjpKrzIt+b3CBKQ27Ml8ejYfiymSy2oWUieq8AsPLaKeDSxDi55cKZ1gFkLQwC4UZz11tjU4ySOy33X6R0QIk0sx+VJJh7hplMwkmrIRQmD9m8RBhl2FpE6RFAmadNvZpd6ESptAo+/eqfsfoVarOXLiEWyU/oKEhrzmw8lvHocukkmTVNXlhmsvzNiI0LltJiYi6AwKKZ+d5Wu6bsGvb0zia9GnmTVCEIknsNnTrGVy61izKIuNKzLZ8JeT3v0EJx/bffFl0kQNW1jNDjZgJYMBjCaZkGlra+v2PV3htDMuaXcj/n1RuINm8T/i0nNtBIKd59EBfXVMPMJIKKxQ15BApZI4/mgDckrHijXdM3LXb46Tl63mrJP2JQiLCzWEJT9h0XVrUq1uE/+s5qdWpxkYBzMvKIDeEqXn4CAP3pnRwW1Vq5X48fNsWrXVNIhdRAkzkNFYpLTxg14y0odhRLb3IVjvRCor54fZeZT2SGuhdoWEiCMhtSfZJUmiD0NRSKGXDEioyKeMuEjgx9NBS/sf4UgWoJJU/PljFr996+SScy2o1WC1SGTl/79pa/q/hsbGRizYqWcX61hCEb1xFoeYMsnIMw9mccVtLVw8vZGX3vby+tM5XHmBjWlXN7F1R1p0+LwzzLz6rrfLz86wyWzcGu92zenxptDrJHS2KFPP6F7X/KRjTfyxNH3/jB6uR5frRqDgDPYje9cklrw7iN9fG4hlx1GEvXp06MnAiYQgHj+47ofy8i3ceFVmh8TnXmi1EjdcbkPU9OSP1wew5N1BZO+ahD3Qk1bRTAE98McjrFlkYUdFgofusuOyb+h0/n6pjd2iAklW2KlbTiizglOPN7G1PM6hI7pPzo0YoqeqOsGLz5gYPjqJm671KxMiTookbTRTwSaMkvmgnGx37NjBkYequ13PHznWwKp1Xcf2ud8HO3Ur+PwpkknRYUxvvMLOe5/5aXZ1XO+lUoLp97q49hIbkYjgiZc9XHlBel8yapiO3xftiyMFeWoqqxP8sTTMSX8zR5xzioW8HPVBtf0DBEMurBaZ+s1OCryHdCiQ54YHUBAZzPlXtXHsUSbefNHB6y+b2aFeiYs6EiJOSARotq1DO2ArR03oPgGvVkvs/9NiRNDsMZwroheVbCElOq+Ld0lb0ZjDbNL9iStzDRtUi5CAHgwggJc6qogTZQhjyZWKEKRZ8rGIBqPtwDsj/pNQVeFCF8ghRhQV6m7nLb9ow2RLdmk4sxdnn2LGZpVJpdJ64e+/mNuhG0alkrjtejvDxwUJJ2LUNXS9j/j86xC+nQX0kQZT3HIUc58tZcLEMMMO8XHrdVqad2RSWUG3cXbRXxHCIfj6668OeBwikSi9yrp+XpasiNC2y0GZ94j2/ZFeMpLrH0rDil6MP7EJv2df7MinlKiIEAx1rz8eDAl0e+RCDh2hZ/7PdsZdug1Pn/lUZv3GVlZTSl+cUrocHFcFMHahHbwXJqOE1hbmhSfs7X+TZQntv0B4NtuciLgOp5Iu9Hv0Ndx9m7FD4hNAr5d574UcPvs6yFNPaqnN+xO3ejcREcIn2qizr0ApLOfCaQbmfuhg5cJMphwv8+QMBzariqsutPHTJwV8/3EBp04xk2GTGdxfx0ev5vL1TyGOm9rAlGn1jDh6N82tSfR6qVOMnnGbg2hM4cffQkwa13XMP22KmT+XRvB6D04P3myUOfoYqJN2UiR6dXjNjhMfbmyhEj76pKOxXV6OmopdCYQQXHuZGcrKGThQ7rbTs09PLbX1CUzJ9L1lJYMQwb9d++VQRIQgkiThNVXx8jNWnnolCiOXECpZjbWsmfMvS7JhWTYXnqtHFhpGDteTnaXG7ZIPuGP2n+G/yc//ZbDZbERUPiwZKRrkyk6vp0SKHazv5OKlQtUhKbQ/hBDEiTGIQ9O6OJruk6QqFewfl3ftTpDjVBGPqrtv55AktOhQ9ug2qdSC3xeF9mhBSETCaUc0myNxUMzPaRdNo80NRqMgZq+nrzSMkcpEipMDKYgMJtPfj8vPdTB2VNeBw2aVaWpOcuLZrbzwmI5cz0iyA4PQ1ffn2Mka1A4PO6S1VLIFhRRDORxZgpNPVFOY33kyyXKquWiqGVXETrZUTH/vcfz+k5alvxvZtdWIe0sBmZUTGaQcznDG0Z+RSJJCab8I877O4vKbWrG6BuLRtTBmTGddoO6Qn5+PWi0jkHhpZjYXT2/mpbc87KyMs7sugSynA2vvHlosFpm3Pu6YABVC8Np7XsqKNeTlqFmxNsLIIQZm3u1k+GB9J2fjvbjrBgfvfdbxs3bVJnBmqnj8PieTzqznudc9rFwX5Yffgky9qpHWthTTr7BjNMqcc6aOcDTF0eONLFsV4ayT0wkDd1uKTIeMOqcVq+3A2961Wi3WzCR18o72v3lpxUFOl8dLkoSDLASCFlFHFvk0U9vt5zdTiw0ndVSST0mXyc8masgin7DLwvNveNBoJI4eb+KskywM6KsjJ0uNPxohlyLyKaWWzs+wJEkIFHzaBgSCHLmAXVXlBzwO/0kI+fS0NepJRVXc/5gXgJFDdWwtj9PQlOTTdzNgwBpaLJuJECKPEvKkQhp1W/EVraBJqmEAIymR0pIZilDYbVjPhGPifP+Djp6lasroTwPV3S5I66kil+IuX9N6CwiHJOYt6D55+uX3QaKOapJDF3LVfS04s1MkUnD99bcd1Fg89fyTOAtUjDm3HF//+Xj6zGfQmes5+RRVl8nNvYgQQtuFwYLbto3bb9ETExGuvN5PbX1HzUmvL8XpF7iwNA9K/59W4qkUF5yrxW3ejtkR7cAiy8xIu/x2h+pqhV4MYrB0KE4pjzaaUKslAoGDS36azWa27DiwREl31xTg4qlWHHYVj7/sAeDn+RGMrt688GqIWKzzsx8IKnw/L0RxoZr4fuZEre4Uw0YIPEXL8EhN7d8ZE1EabGs4/vQYgWCKLTtinT4ToNmVRFEEQhx40gNAb5TIsMvcfVPX5kAajcwDdxupZgdl9O8yQZJPKUFNC7dfb0Gtlnj4fjMtzjUoouP5KyKt4dTRQZk9Eh7SHlmJMDYykVERJkiS7jVME8Qxmzv+nq9/CtK/j5Zo9H/G6f3fHU1NTVgkG30Zig49wtLGySdq6dNDy5ABOr55P59TjjVz4tEmZFnijBMtzLjNwcvveDnpgnpumdFKQ1OS+59o7WCuFQgqnHdlGxGXlS++7zqOPP+Gl4vOtpBQ9nShdINUCuT9CpBPPGxhk2opKZFElmRsUiZ2yUmb1IyHFoYzjiZqUBljB8X0A9hds52Rg7svFowcpiFpbsMuOdulcDaynD4MJUkCLXry3Idg1mm56hILt96boKHod1psG2kxbqchezHZR66jR4mapNtJz8QITKZ0IsRilnF7uo91obBCMCRx22U2XNuzqWRTp+JISiTZwDJiRIkRRYset9xAv35d64N2hZ07d5L8G1KQEFDbmKTZ1TFZs2h5mNlfBrjo7I7rrw8+92MwdHwus5xqZj2VzVW3N3Pz/S18NNfPo8+5mXh6HQP6aPH5FU66oIG7bshoXzf3LNFy631e3G3pH3fu6Rbe+thHIr4vcdIV9DoZjy+F3ZHf7TFdIRhKIqf0OH2dXdkBMpNFrF2jkEym7/vJEwzklkY59aZKfH0WUGFdhKGsDoMlzoYt3c8t1bUJkqF992kDNe0dFSbJQiY5rOKPtKmI8NEqmljPYgpG1GO3qhl5iMKnXysU947Rn5FkSFmUSv3oIw2lSOqFRkq3YiukKKMfKlSUlHa99vhPhyQkEiTQoMNJHltYRVJ0nHNiIoI3fy2Dh0g4Hd0ntbOdagJBhYV/RZg0zthBC3h/3HmzmZJeSd74sGuSySuvRyhIpLuIZEkmM1VEfssRFDaPpyQ4mjhRUq4sXnyj8/tDYYUb723F51GxfdvaAx0GTjzpBP5a3fXef+ZTIbJ9g7uc+x3REqorVaRiKjya9L5IK+mwtPbjzQ+7NmwCmP1loL2DD9JdPc8+amfFn06sNsEwDqdS3kidZhsxESXi1/HFt5FuP+/r76KIlNzhN7pak2i09n926h0ghEBJesiwaNs/K+6o49wzui4eGAwyvXto6NdHw8qFDs6/u4aiE1ZiGbOa6++M8u0nWSxbHWVwfx2btsW7JFhBOolZ35zkyFNqmbcwzKEj9JQWqanYFWdIfy0XnW1FliW27+wYVyRJ4sYrMuhVpum2eKVSSdisMqaDNAQ0mWU+eTsLR4bcSc5LkiR6M4RqtrP8L8HqDfvuHY1GYuwoPV/+EMRgkPn8fQeK3P06TghBKCzQavYVxNNmiH/3e6V2z2hhCjBskI4pk038+YOT9cszWb8si2cetZPtVDN2tB6jM4CsUrjt2gwcTkHPnl2T8A4W/01+/i9Da2sr9uwYo4arcRt3slWsbmcnNohqduf8ydNPavEVrqZS2ohPtOEWzRhsUao1G7vc7LVQTwZOqtlOHiX8Or/7yf23hWHG7FfRfvQ5N0ajjKxK/e1GMkECGRUJEUdoYrz+gY/pl9uprk3g9ij0HRQnlTo4RseJJ52AIjvx+yRyCuK4TNuRJRmzZMUuZZJBNr/O7940ZPHyCA07zfgXjyHfc0h78tYRK2XeHzGW/prNMcfJFNGTAqkMtaQmaWnlpBO6bzM5cYqelDW9OZMkiT5iGP4WAwVN48nxDWvXXJUkCZ/kprRPgtNOU3Pc2U2U/94TXzSC3WnDaDzw1r4jjjiCUEihIE+FRgM/fZLPeWdYGTlUx3HT6pm/ONR+bR6+w8Hr7/kZdfRuHn/JzWMvtHHc1Ab8AYWZd2fi9aX4bWEYowHUaplRQ7s/19490i1Q++Otj/04HWnN0dHDdZiNEvP+DLGrJslzD2Ux8559IuCjR6ox2ZNEo2kjpSEDdAghePg5N9dfakdjjHH88ccf8DgAlJZm0/cwFw1Upduq/snxMio06Kilkl1sJ0YUl2jodJxLNBDEzy620o/hRAhhoOP9GhR+athJAC/BRJQ334nz+EtthMPp3WAqJVi4LIqkqJAlGYtkR0amRpR3SCbERYyNqiUYLEl06DHGslBS/9W46womsw1jMgO7zsLu+jjX3uHC41V44ZEszrmikaUrIyz8yckTr/uxjVtBTdYCjjpvNyNGwdwPM+g13E9dziJanKtpdq6kuXQ+t84I88UH2ZhNEm3NabODXIrYwfoOrA1FKFRIG9Cia3cv/EcopBjUV8/bswNdmi7V1CZYsCzC1pU5LPwli0yHjEpSkUimW9kPBna7nRGjBvLY/XZW/JHFygVO3nrZwVMPZRDNruwyPgshqJV2pvXG9rweFzF2yusYNt7LLddkcPd9MuEQTD6xjVPOdfHgkx7OubyJQye6UG1LswX9oo1trCUjUsrDz3gwlTai1nc833NPt/D27K43BamUYM6XcRyk2a4pkaSGcgYPlpClgzc7Wbkuis+f4pgJRr75ufvE75xvgx3aifaHBOi0EvMXhnjsRTehkIIaLbraQRx7emuHZOXq9VHOubKR+29Juxq/++m+86ysSTB+rJEFPzuZdOUOWnvMx1X6B5rRS3l2VpxZzzkQAm6d4ep0j4TDClOvbGL7zjgXXXrnQY1BYXERKrVEQRdtzHsxZJAWnaT7W83BDI2VvNx00mL0MD2PPa6iLn8+Lv1OPMJFs7qSNdKfZJKDQ+rMVhYIqtlOLsVECGLHSSv1NFPb7ZohYKviikv2/ab1m2Ns2Brn3NMtwMGxHP5TUFBQQEjyEcKfZlbow4waqmNHxb7NiV4vk5W5b5M/qJ+OWU/l8P1HBfw4u4Dfvyjg488iDDisllOmujnu9FbGjPdSt6A/1lAxM55q4/k3PPgD6fu0vjHJbQ+6iMbSuo7eVhXvftK9Puc3Pwc5ZsK+5+3kKUasOWE28BebpGW0ONZSnTWfOuN6hnMkYQKEzQ0Ul+QftM5rZmY+NXXdZ2J37U7glhrYmTmPNZp5VLGVvgzDJmUiSCeYJGSUZHq8LjnfzIa/spj1cZhn3vPw2zwj337qRJFS5FKMWXEQDsPOqjjDBulYvT7aIYm8Pz6a60elVtAWNGIocHPppWoac5ewkb+oEeWUiw1s4C96MIBDpUmUSH2QkdHoVQelg240GvlzSaTb52z+4jATjzBw3V0tTJlWz3V3NXP0WXXcfL+Ld57vqGv5yx8hPpzrJxGXWL2+47q6dw8tP3xcwJFjDHw4x09utgqfP8m2nXFSiuD7j/IZf1j6usdiCrPeiiIqBjD2uAbufrSVjVtjWM0S3/0a4tc/uzf8/O7XIF6fwkUXX3/AYwCQk1NIPKLqUrYA0nHOICy0tKbv65fe8nHa8SYeuMPOmoU5zLjHzI1X2PltbhGjh+m7LGYKIbhrhh9jSx8UoVAltmLB3h5bFaHQTC06Y4KAqYYq3Wqa7eu4/pYkibiEurmUIYPS+n+33mDCZd7W5W9topZMcpAlGS0GJh8z+aDG4j8F2Vm5tNFMDoV4aKGM/qzTzqfJsZpm/XY2SX+xUV5KQkmyZYvCH0u6T8AtXpE2DWt2pSgu7H4+LSnUkJ+roq4xyTuf+Do8dz5/ip07RScjv/2hRkt9wMOsl1ScMK2BBcvCbN0RY9Y7fkZPbKJip4ROK5Gb252ITmeMHj2aLTsSVNd2TlI1NdKlxwGknwmbkkVeoUTmqB0029YTFkGylWJmf5Jg9YbO4/Xc6x4MeokP5/g7SGZEowoXT28m0Kqj3LCEe+/S89DLbVjHLyNnYCPf/xLu8vfVNyb5/KsofXp2HLMnXklwzrkHFwNisRhWi4RKuy9XoVIr6PXdp7mcDhX+gILVouKma6zMftvB8cdq6VmiYeeuBLUNSf5YEsJskrs1VZVliVuuyki7zGskvP4UsbigT08tbz2Xw833u3h6hpNbZrgIhpR/eC9U/Y3RpaIIDHoJrfbAO4KEENisqnTiNEPpVMgGsEh2BjCK+pY4p1/YzLW3u1i7McqGLTH8PsFtD7Zy78xW7FYZf1AhGu16nl2xNkpDY5Ko1tM+5naceGjp9velOyvT60gpaujyvtiL8soEp5+iQ6eVKMhTo1IfuOP9P8N/k5//y2AymRgwUE1tS4TiIg1F9KKVJirZQqOmnBEjJc47y8yWFTk8+rKPSssS6uwrsOT5iZtb2CQvIyjSVZu4iFIptlJHFUFNCz59LcX0JtaUyYefdd4wBoIKz87ycNl5Vhqaklx0fROlRRosZplRo2S8Utc3dECktWwg7QqmNcV55YlsnA4V51/bRG6uoLE5xYSjDjmosdBoNHz9w7eoNSpafFGGHN1AXd6fNKkraKYGT/YGquqirN3YOQGaTArufLiNHPfoTiZQCRK46rVMPN5Ddo5C0Lar/TUlqcbn735B7Q8okNwXiGxSJiasbGQZIZHeFCRFghZDOaL3Bq653MD7s8PEKnuyK1xHAB9TTjxwMWtIL3Azs/tgs6i4dYaLWEwwapieZx/KZsHXhfy5JMzwSbsZOr6Wo48Lo9o+GqWqD7/+HmdAXy3ffpDHXdMdbNwaZ9rVTTx6t5N1m+NkZ8qUV3UfeLZXxCnaU8kXQvDRXB9tniSBoEIiISjMTS/k7rslkxsut3fSEttWnuD0kwx89IWfy8+zsXxNhHOvaaKkUMNRhxsRqA8qCQwwYOBwHn/QwpnT6yh3zCNKBC/uLo8VQuClFT9uYkTRY8KAkZ1sYo1YRIOopkFUs04sYTc7KaMfwxmHFj3bWUcAD9ViO/Wiii1iFeVsQGdIIgFxopS5j+TNN+KMmFzLyPFNDD/MzSM325FRt08EfRiKCjXrWcJmsZINYhmr+YOjT4qSjGgYwEhiejfjJx64uP9/EkaOHEGMKBZXfzJtekYM0TBlagNnX95ES6PE9Xd4OPKUel5910vPPgq/fOVk5n0O4jGJE6Y1U5inIb8kxqx3k3z5ncSGZVlccZGZcFjh7IvbsLakzckKpZ5kkMUqaT67rEtpyv6LlrL5HH6KC0nT/TMSy6pm2pkGwj4NR05p5dMvg0SjCsGQwruf+ph0Zj0vzHS2C8s/9rwfnV4hFtVTWFjY7ed2h+LiXmyv6Fi8ys1Wc/Y0aLJt6JC8TYkkW1hFXERwaXaxmgWsEQtYp/6ThLOGeleIa+9sRlKlOOccNcFElBULdbz9gpl5P6ppadCwSylnrVhMA9XIyPjxYHL1ob41jMsb67AoOnSEnpbWFJ985e+wKYjFFM69qgUai0iSoFHsZo20gMKeMUaOsjNk6MEngXVaFWdf0UifHhoW/hXpVFUHWLAszLbyGL17dN0/9fGXAY6fbCI/W8tLrwd5+rU2WjU12BP5JNceyrlnwojDWhk61sV5F4bYthnue9xNpl2msjrBynXpzUGGTabJlUwz4mfYWbs0i7XLMvntOyfHTDASDCkM6Ktj5t1OzrmqkbsebeXDOX4eesbN0WfXU10bQ5J1TJ06tcvf2R1mPPgY8XjHyv0/YtGyKHHRfTszQEIkOjDDTjvRxPplTu54toUTb97GIWdWkafKJ1fqzECKiQgx0uOQSzF1VFJET4YznpQqSqW0udN3t9GMR1OHItIa1rc84OKhZ9y8+3wOPr9CKnngC/3/JJSUlJDQx1AQJIhDxEwiAeVVcdr2sBCHDNB1ywICWLIihi1WRFu9nj+XRCjfokGbNBPK2cqxl9ay9vciCvLUTL2yidHH7ubuma2ceIyJ6ZfbmX5vK6FQkk+/DrB5e2cW87wFIWRZoqx430a2sjqOKqkjMy/GK28ofPJVikOOSGCOZ1GhWoe3eDnDRwnuve/pgx6PE086k/c+V3Vb9Hnu1SBWtR2jykCJ3BMjVjapFrPdOp/WokWo7ekCRmuTGq9vT9eSSmLMSAOTxhnJzVZTWR3H5wMnecSIUlao49YHXUgSXH2RjWvubGlnE+7FynUR3vnEz0VnW1jxp5NP37MTjCWIxBOUiL5YsJNPKcM5or2YoIgUEUIMHDj0oNree/fuja9N4uGnOjO1PN4UT7/q4Z4bHXz8ai4+f4q1G6NceI6VmXc5ueymZs69ppErbm1m5NE1PPi0m2PHm4jV5nPJ1X527e4479XWJ3j1PR9vPZfD5efbufsmJ4uXR7CYZLTadHHtr9URjj6rHkmlMOLkXXzyppNlqyJ8OCdAdW2C1rYkf62KsHRl5wSouy3FrA98ZOcWc+KJpx7wGADcd999BELJv41zsi6BLAmeedXLx3MDPHj7PtOMc0+z8PhLHiIRhUfuzOTV93y8+Kan/b7YVh7n5POb+GuJRCO7Wc48/LjJpYiUSOGRmqnNXkhcjpCf6oXaFKOkZ5L8XBVzPtKgbBqFX1/PdVekC+rnnGZizPFuGqxr29u14yJGtdhOKw0U7zF3TRBj6rRzDmos/lMw/bYb0Gig1ViBEQteWinVljJorJen3m1j9udgtCTxNZmo22rnyZe97USF/dHQlGTtxhjjDtWzcWusk9TX/tiwJcbm7TEamhM89IybUcfs5to7m5kyrZ7RE1pIRTVdJpv2IkWSAspwe1LULRjEzZdYOP8MNW89XEikJh9zyoHJKpg67dKDGoszz7mGMy9r5LeF+4gwjc1JWtx//0wkSZJSFH76wsmL70ZJDlxGRebvnDBFwxMvebj0piY+/sLP6x94OW5qPXO+DfDzp3nE44LjptYz/d4Wrry1mcln1VPXkGD2bANvzbLw84IAy1aHmXKsipIeArdbcNypHp59xU9TS5qJ/tIbfiaf2EabS831V6X36FU1Ca6+M4psPI4JEyYd1BjodDrCYcGxR6vxyE0AiIiR8srur+e6zbFOkgE//xFiwdIIL7/t5YrzbUy/x8XLb3n58fdQJ43kvfhgjo/zz7QwZaKRmtoEK9dGmXSEgZMvaECvl5h8pIl7bnQw7uRaHniylW9/CfLky22MPaGWgjw1i5d3nZj/8fcQA/pqUckH3hUhSRIqtR0hBGedrqNNXdflcQoKeoPgsEM0/PJbnPMuCjJ1apQvZmvxtqh5+xMvR51ehz+Q4uo7Wjqdu8eb4urbXDjrj0BEDdTI6WKORtJixEyz6Py9cRHr0Eln8ffgyee6LoalUoKvfw7Su6eGU6eY2bU7gV7fvR79wUISf/dk/Bf/Y3C5XCQSnTfVQghOP2Us/Xt6sZq0LPm4F5nJIoQQrGURPbQ9CDnL6dlbQquR2LQlQULEKczT0NwooyRUeIIx4kmBoqSr2/36qvjqwxxmzAyw/bvBWIWDxsyVDDk0wvRrDWRmqPhtYZiX3/YSi4FFZyAShtZAmKcecjBloolzr26kvkZDdvOhHUTCQyLAVlaTr80jkVGP0IW57nILHq/Clz8E8AdSJOMqxo3N4KwLX+bww4846LGqra3ltBOPpF9fFQV5anKzVQSDCivXJmiu06DXSVx3tZ7LLjBjMkosWRnh9hluqmsUlICV3qnhmCUbQghaaWSXtJVB4lACeKk3biSVgl6xQ8iQsoiIENZxy/lhTmdBdoCpl7RR98vIDkYObaKZ5qxVqGWZoF/C4ZCZcqwaZIUffo6TaMjFIpw4yaU+q5y5v35KTk7XrdrdIRKJMPmoQZx+vI61m+KcdIyJ0cP1VNcmmP1lWsuzMFfDbfcEkVz5aKMZ+LT1qHKbKCpML0779tQy/Qo7Rflqeo/ZxahhOgJBwZy38rp0ez7zsgZc7hRF+WrWbUjSo0zm6/fzee8zP8GgwuknmLlrZloz9B+RTAoOP7GWd1/I4dxrmujXR0OvEi2XnmulZ6mWT74KsLPpAq66+qaDGoctW7bw+kvnMedNG0LAGx/4uefeGCPFRFT/IFhdJ6po1OxAEjIaa5hUVEsiLjN6pIrevdV8/2OMRFBPOBHDST4mbPhoJUyQ3gzBjA0vraRIYsJKs2MtYZWHNpcag0GQTMgY9JCZm8Co1hNuNaNv7UETteRT2oElJYQgSYIgPty5q5CiRkq941BIsUG3gDVb1/1t259Go/l/pnXyvxHdxcPKykpOmHAyw5TDCRmaobicW24wMffrCI3zR2LBTqt5B3FHLb17qgiGBHW14I2EScXVlIRHEjDWITKaGXuIjkNGq9myLc4vf4RxNcnkKGXYhJMIQZqoBX2Q/gMlLj3XTGmxhp/nh3nr3Sg94yPbNYz2wqNuIP+IbZQUq1j6RSHmUCH1GSvIKAyQlSWzvTzOjVdmMP0KO6vWR5l+t4tdVQKtKc7Lr3550MxPgOrqap574mzmvNm5aPD2hwFuvzeIMZmBgkIAL6Bw8skmLp6mpXxnimhcYfWmGLtqYuh1Em3eFPG4wFdnJ6EkGJg6rL1YpAiFJAnUaGijmVoqyMmSKewTZuMeM7Rpp+t55K59ZhrJpOCxF9v4/tcQA/vpCAYVNmxUiHuN+CJRJFmQlycx4x4zhwzXceVdZj78+NeDquYKIThhyiEM6x9o7yyIxQWTjzRy7ukWEgnB7C8DBEIKyZTgpisyOPyQjgmFHRVxLrqhiZZm8PqTSFELQ1PjWa/9nb7JQ7GKjm6SMRFljfwHxT3i9CjREo4I/EGF4YN0nDLFzGMvtDFvTgGmLkwHXnzLQ5snxUN3OBFCsHpDjJq6BJl2mdsfbsXtVjjj7Au57fZHDngM9mL0iB5kOgQrfynu1KrnD6QYNamRQG0mhfTEIXWOHwkRZ63qD4aPTvHHVwWdroOiCI45u56qzSZ6+MZ1iLEpkWIjyygkXTjYySYSxBnIaFSSCr/wUKFbCYA9UYAGDTFLI0ZHlHdfs7N4eZRUSjDxCCMjh6Zj3+En1jJ0xMU88OD93Z7zf2osBPjxxx+55epbUCs6BjOG5JAlvPi0lXtmunn5sSz69NRy/rVN3HqNneGDO84nyaRgwgkuEhtHYhy5lqamFImYinvv1XLe6Ra02vS9u3ZjlPOvbWLKJBN9e2lZszHKH4vDTJlk5Mn7nBx3VjPV9XEmjtNz4TlW4nHBu5/40eslZj2Z3W68EY0qHHtOA4P66Hn47gwURXD/U26WrYiiltS8+ULaMPLWR9R89c3Sf2ms3n3nJVrrP2Hmndp2FmM0qnDT3V5W/ZCHM5RuIY+JKFW2RWhQkdRGMZiTmAwqPDtzyVIKyJ+wlbnvZ3Yw9IlEFI45s4nk2jFYpQy2sorMnq3YM5NotTKP3u1kd12C1973MXSAlgy7ikV/RbDbZGpqE3h9KTRqFamURDia5JjxRuZ9aaN/6tBOz1ml2IJb28B3876ld+/eBzUGY0YOwxDRkdszyHVX68nNVrN8TZRf/gjx9AwnfXtqmXpVI/GE4OarMli1PsqfSyLUNyUJBFNIskAImHiECZ8vxbKlMr0ihxLM3kJu7wBjRumo3p0knhDMvDuzvZh04vn1XHuxjYpdCb74IYjLnaJ/Ly2P3ZtJv946dlTEmfG0m+VropiNkEhCVqaa7z7M5+LpTQwbpGPaaVZMRomf/wjx6rs+ZJWOTz5f9i+5+fbr0YPe8dE4ujC1jIsYG/XzyXAmcdjU/PltLiZTOpYJIbj3MTcr1kbweOGpGZmMH6vnqx9DvP6hl/rGFAQtWFr7kyJJwFpFTOPj2itMrF0t4fUKRo5Uc+PVZt74wM8rL0j0ZwQGzEhIJIjRYt9IwQAP2TlwyTQLhXkalq0K8/DTPgJNZlRCh4yKPIrbTV39wkNL3i6Wrl78t+f9fzke/l0sTKVSHH/0ifi95RhkPSGXBX8yiNEkMGVGOeoIPV5/kiU/W+iVGkFU5UPpvZEnHrIwcZyBVAq+/SXIrPd9vPZkNr3KNMx4ys1XPwVZ+HURzsyO+wkhBCec10DfXhquvMDGjCddbNuZ5PLzbZx5opmJx3uQmkrQYyRH6lzYjoowa6WFFIpe5FPagSGaEklW8SeyNs6Rk0fyxlufH9Q4KYrCrTdfRmvzchAJDAYZjRq2bAJz3Qgypc77zaRIsJG/yOnl56PXshg+WE8qJRg8voYl3xfhyFBRVZNg5booep3EpHFGLrmxiWBI4YFbMxk9TMf6zTE+/iLA+i1RfppdgNEos3xNlOvvcFNZrWbKScdSVbkOr7sGImZU7gI0mV5AQFsWYV0rPqmN0WP7I5Q4zqx8pp57AyNGjDio89+L86Ydzd3Xebnr/iByxVBkRUPexHV89XFmp5i7eHmYT74KMOupfWPzxEttvPupj0H9tGQ7VQSCgk1b47hbVCAJjj1ay9vPZ3fQwFyyIsyF1zdTUqQmmYQWd5JjjjQy/nAjfy4OU9uQ5LuP0jKFNbVxzrmqiUumWinM13DMeCOBoMLUqxq592YHR44xtBv2zlsQ5vk3PMio6TXgIu657+4DHofHH7uTMyb9yciheo46oRWpfCh2sW8/GhYBWvOX8+NXdjZti/PR3LSms6s1SUtrCpWioVdoHIomSjB7C4WlSQLhJOeeYaGsRMPKtRF+/iOM263gbtIgCRUpkUQvzBSLvmjQsZONaCUNhaI3ajRETI1URavpkRpCtrRPtrHFupGjp7p55G57u9a0P5Di5gda6dtLw++Lwnz3QT5X3NLCsLH3c95553V73gcTC/+b/Pz/CX8X1Bcs+J13X7+BaCxGU62WnMbDMUrpTLqbRvozijgxQKBFj49WWnKXo9EK1GhIECcWV1AparxuDRpTHFuGYEh/LUuXCvICQ8iigBB+QrZdRLRtNAf9GHUysYgGgcL1Vxu543obl97cwoTDDJxynIk3P/Lz3ocRon4dmpSJKGGEJkJhEWmnWiVFWYmG/Gw1h43W8/RrXow6FQ/ckcmsj3N5571v/2XKckVFBZdeeBIOe4zhQ3UsXRbHX5WDQymghXpiGi+WzDiyFhAGpHAmsqSiNdxCLBxFQoUKNZnkkkUejdTgwYUKFUIdJS9XRdJnxRIoJeio4I67JS4/v2P70effBrjjPj8lreMxSCZSIkkDu2iijtwsmaKeSXr1ULF8TZTGljiSJ5eBjEaSJGIiSnPGLs67YSqXX3VwVb29iMViHH/cIYiUl8xMmfrGFKOG6Hn+kWwK8tTEYgofzPHx1MtedFoV/kCSP74u7MB8UhTBxdObyXJKhEKC3xaGyc/R8N5LOfQqSx8XDCnMfKGNL74PYLVI6HUS27eB2aDmjpvNXHGBhTsedpNSBFo1GE0y997oaG8v8PpSXHV7Cx5vioamJHPezmNAn33tSKs3RLjlIT3vffATJtPBi7m/+85LrF3+Jk/evyeR+kWA624OUqT0waZkEyeadroze9HKGvp4J1NPJfoB27l4mpnnXvPTv6+Gm6620dySYs36GN9+HyPW6sAr2tBjpD8jMEtp58G4iLLbsAG/pplBfXQM7KPn7LN0jBik5qwrmqlvTGK3yVTXpIiEZYjpiCUUBor0pmkvgsLHJnkZxUo/CqQy/MLDTs1ann/rBY4++u9bm/4vL3Dh7+PhwzMe5tN35jBYjEGNBq+hhpjOQ73Py1BxBHrJ2K5rnCTOZvkvMnOjhCIKcsRGv+gRaCQtAeElQpiYFKJRu4PsDA3J1kxSSRVCSuKX3Rw1SeKWa60sWRHlz6Vh3G0p3n85mwuv9NFcoyczXoYEBG3VZORGiKZiRPxa5LgRXzyEMyeJWiuwmiWOGGtgy/Y44bCgencCt0tC1ia4fvqdXHvt9H95rF55+XG8TZ/x2D3WdkfO6toE517ZQt0WO+FUlKRIYNCbuWfmnWTnOvly7hsEA14ynbmcfuZVLFrwPZs2LqRPmYTbI1i+PIypLY+mZB2DGdOhzT8gvNRYl3PBNB35BRJvfiyY+9VCrFYrN990KarUOu683kTPUg3bK+I88LiXHeUaRh06ketuvJZ169bw4XvPcOtVKs462UgyKZjzfYz35+h46tmPKS4+eE2zP/74leefvpHDD5Gpa4gTiwk8fsFRhxlRyRK//Bnio1dzyclScfktLRTkqjnzJDMajcTHcwP89FsEtSePpMHLpx9Z+OjTMF9/bCJHKaZSs5Y8dQGOSBkyKjyaenaLCnr2SaBSgd2mxqCX0OkkNm6NE4mkSCkwcoie2bPyOmgo/7EkzF2PtJJhkzlijIGLz7GSYVfx+6IwM59vo6ExyaSjj+PxJ2cdlNP1XtTU1HDqiUfSp1dal29A33ScXbU+ylW3uKjYrtmj4S0YwfgO1zUlUlRal5DShFDFTBx9UoIXHs1sT14FggpX3NrM6nVRoh4TgSBk7zFyC+Clid2AjAY1AoEGDZLFj0jJmIwqxh6q4b7bzfQo0fDGhz6eeNGHXi9Qa+Dlx7I5bmLH2D/zeTfvzE6wYMlGtH/jdvCfHAsBTj/5dLZv2Ygh6iTX6KD3+N3cdK2Jdz/1U9uQJJUSVFYnuPGKDC47z4rRILF8TZQ77w/g215CE9XcdJOayqoU33+pJcdsJemopyBHh7stRSCc5IhDDNjtsHJ9FLcnyUev5jJ6uJ7vfw1y/R1tCCnFYYfqiEQEG7fFMBllTEaZGy6zU1asYdO2GJ9/G0AIQVOLgkEvoSiC80638MuCCDdeYWfen2EW/KXm6++WHFSr9z/ih++/5LNPX0OnaiaVjFO1O46nVUWWKEQbt5AwteERrSiqGA5Hep3iqk1Q1iPBISO0/PQDCL8NXX4Ll11koH9fDavWxpn9aQxz4xCsiRwa2EWDVM1QcTgeVQN+Qx2SzYOsUpBkMOgkDh2lx6iXWLspjtkks2UzDOyr5aWnbOTlqLn4hmaWLU+SCpgoTAzAgp0IIXazk4Ds4fNvP/2XNv2rVq3iwjMvoH/yUMK6ZkK2WrSGOBMON+Lyxmh0JXjgVgdlxRoefNrN9oo4F51t5YwTTTz+kpdvfwlSVqSmzScIhwUWM9RVaSlI9Ad1HOfwXbzxfAa9ytKxJR4XzHyxjT8Whzhhspnbrs1ArZb44bcgM55yk0iARpM2RklrJwv0ehWD+2sZM9LAj78FefAOB4oi8cX3ASp2JXC5U5QV6zl84u1MO0jW21789ttvXHfpdQxVxrUbHkE6ybOWRWDycdu1dip3J/D6FMaO0tPmVfhhXohAUCHSZiApEmgNAoNRoNYKLjjLwvjDDNz3qI/duwWSnNrDlktx2bl2Hr6zY1Llr1Vhjj3DhSZhQUaFIsdxZKd44G4D48YamfVugM++9aFL2GgK+FGrUyQiOvopozsUywPCS7lhHb8vmUdubudk7v74vxwP/1ksjMfjXHrhNERqPWedbMFqlkmmBK+9GWbbDgWzUSKuxJGiFoqTA9Gix2stJ2VrQa1LEQqnmHaKjZuusZFhU/HbwhA33+tBq1d476UcRg9LF5AampLc8bCLJUuTaLSCDIeELAtc7iSHjjTQ6k4hCRWbVxiJJQQ9GYhd2kegiYowuzOWcdwUmSU/2sn2DW5PfkZEiC2sJKkJc8wJh/Ps82/97fzXHYQQLFu2lLmfz2Lblo34PGHk5iL8eBnI6A7t74pIsZHlRFQeHrrfzI+/hfj09VyynGo+/ybAs697+P/au9f4qOp73+OfNffMTK4Twi1cTCCSgNwEUVGxKmiVYrcotuhWj23POa2ttVa7t7W12orWdu/2nF2tZ7uLL+vLunctuhGVKoIKCC0UL0EChGsIuZCQ2+Qy91nrPJgSSBNAKjCQfN+PyFork9/6zfCdNf+15r9eeXZo9xy+ppk6wfXLZ9qIxe34vW7CkSixqIm7fgwuX5REzkFMI05XuwPLmcmqNSu7c33dutU8sejb5Pli1NYYWEmDmJUgkjT5zXNLmDhx4gnvb1/27dvHV+64ihefzueZZ0O8816CWCJJSanJvz6ST2mJi84uk9/+vp1f/L9WLrsogxuu8xNsN3n59U6GFNhZurwTm2Hji9d6mfM5H9dd5cNmgy3bo3zx9jrcLhvXXOElP+Bg08cREgmLqv1xxo118Q/X+rlxbiZdIZNFv2hn2dIECWeIr/yjn/u/kYfLZfDqm508ubiNf/5WLp+7xEuw3eTp37bxwpIO7HaDopEOQmGLiWVuamtNtu7K4fU3V5/Qa6KlpYW7/vc/8C8/jDK2yMl9Pwiy7n0TK5JBY1sYy5bkmuvgiYfyKBzmZH9tnEd/2cLK1WH+4ZpMtuwI8/FGN+dEzu8+3munjVp7JZOnmVx2sZtPNif5ZHuMCee6KT7HyZJXQ8SJUTzCzd4qE5szgWFPkow5MZMGzowE06e6OFDtpKMuB2fzCJJGkjp2YXrbyc6zKD7Hgd2eGkPI9NsI5Nl5/Pv5PLm4je1VZfzHs3845n5r8PMscLxQX7lyOf/yxPex29rZt8eGJ5ZDdnIwLVYjnbSTbwzBY3jocDUSNjpwuSy6Omx4/AlMI47b7iLakokztwXDZqc9aOFyGfj8Jl2ddpIRB3bDSdyK4/RGyckxSSYNHA6DYYOdhCMmkaiFN8Og4WASh8Mgw2MjHLJoboJkwiAzJ8GUiS527I0Tj1tcONXL+HEuyrfEKK+IMveaTOoOZOHylvDwj5/8uwa6/lZlZSVP/HQR27dsJxaFeCROVmYWufm5LLz9S9xw4w24XC7a29sxDIPMzExisRhvvvkmb7y6nNrqWjo7ujAcBl5fBpddcSkFg3LZsnktza1BLDMbp8PN9u0byM0JcfP1fhwOgyWvd9Hc6iQSMbGiBomYjXjSYPZ1c9i7cz/Bmg4IOog5I1hZcRbe/iXKP9zMjq27MDAIDM7j29/7FjNnzvxM+29ZFr/5j//L87/9dzJcYTpDJnZ76rmJxizi8dQHDb/fTsPBODbDxrTJHq65wktNbYLfv9qB221nQtlgaupdDB0+gS0V2wm27iE708LtNmhrS9IVNv9690MDy7Ljz8phxIgytpRvxTBayM0xaGlN4vYYxOMmBgaFwxzEE9DSlsQ0LTq7LOy21CTKpWNdjBjupHK3g8HDpvLgD3/xd53dP6S8vJzHH/0uDQeqiEeguckiaRq4nTacLgubO05LaxKH5cBheVLzFiZbyR4coaTYTZbf4KOtYWIRg46gnWTMRtJIYFpgw4ENGzYM7DYD0xYnbsbBtBMYBDm5kJtjEGw3sdtstLQlaW9z4/FmYFgmwdYITtNNghh27HjwEiWM5Yzg9kC0y4kFTJ4+mZ//n599qsGf/nyAC8fPw6VLl/Lj7y8i0hHBbjqIkHqjdRg2MqwsMskhRAcdBMnwxxgxEuoOWMQiFlbcjd+WiRsPrYk2THsMmyvG0CF2Ss5xEwxCdX2Szq44WODxgN0B8YSJZUGGJ3XldGeHRXNzEk+GjelTnbR3wJZtEXwZdnJybXjcBljQ1JLKy+wsG7GYRThiEYkksTky+Y/f/CeTJ0/+zP1avnwZTz/5EwwrSCIOra0WjQ0WOZ48/L5MfIEMvvPP9zD7GPOFxWIxGhsb8fl8ZGZm8uOHfsLK5Stpb+nEYTlxk0HcFQFPmOEjbRg2J5+78gb+5/+6p0eWV1ZW8offP0Nt7V7sdi8XX3It8+bNw+8//AE0GAyy5A/Ps+HPK7EZNi6/8otcf/2CE/qK599au/ZdfvbTB4mGGwiFU4M+GR4buTl2TMui8WCS4tEuLpjq4cPNUSp3xQiHbCQ6srAsE5s7yiWX2ohETfZWJ8j0edldGcce95BwhLAME8MAmytCVqZBhteO22kQT8C1V3nJzraxbkOU7bsSjC70U9+YGuyZMM5Nfp6DDzZHaW4xU3MTG6mrU/Ny7Hg8Bu0dkJtXyE8WPc348eP/7h4c6u3t/3gLNfs/ISvTIJmEUMQk0mUnEXEQj1uYGNix4SebbAKEjQ7a7A14M+PY7RbjxnrYVpnAnWEycridpGlR15AgnjDJcDtobjKJmwnGFjtx2hxsrYwRjzhx4sKODdOZwONP4s9MEIkmSSQg02/D77URCkMwmHqN2rFjYJATSDBqlJ35c310hSyWvNaJ2zOKP7zy5nFvfDPQszCZTPLg977PihWvEGq34TUz8RV0kpkbxzIsOrsShCMWlglOhw2bzUYi4qAjaGPwEIux55p8+EkUwwC7Yaez1YUnmkOYMAkSZJFLmE5CdJKZbTFjmpNB+TY+3hKlqTmJ3Q6BXAeNTUmcNjuWYdLRFScUhrwcO4MCqdd4U3OSSBRGDrczodTNnn0JKnfGCEfA43Zx481f4/7v3X9S5vCyLIvW1lYqKir41S+fomrfRjASuJwGbpcNkywWPf5rLr44dfy1adMmnvjJzznYVIHLHScSthPushE1w3hcFm2tNrKtAlx2N3FPmAX/eBPJZJI/vvoW7ogXDIhlhLjm+jlcePGFbNmyiYotH3CwsZFkMkRWVj7BNovdlfvIyozj8yeJm0mCQYNQ0I4z4U3NbOu0GDGmkOf/8zny8/v+ttGnsXHjRr5y6//AHc4kxxxEl9FOk1FDRlaC88ZnkJsN23dGCIUtRgyz43TZaG5JcuH5HjpCObSHh/O/v/59/vP5/+KNN14mkJ9gdKGb+lobrR1xPN4EI0e48Puc7NqbIGn6sdu6iMUj2G0wbqybri6TfTUJkqadzKxhXHLpbM4991yysnz88l8fIhppwec1KC1x8cnWKOFI6uZHTocNbH6+c9/jzJlz3Wd6HWzYsIFb5v8jXnxkkUfI6iRICwY2HNixeUMEAgYuh522oEkwaGFZdrKyIRoyMBIubKaThD1M0VgLlydBMgk52Xb27U/Q1gqWZTJ6lEFjE2RlGdx8vZ/cHDsvv97J7r0J4u0ZWCE/XVYXJiamLUZ+fupmsh0dFokY5A+yY3cniMUsOroMYl12bEkXbrzghmkXTWXRzx/9VN8Q6895eLwsPGTTpk088qNv0tneQCJuEAo6Me0xCgZDXq6NXXtjRLucxKM2HE4Tlz+ODWhtASwHeQEwDItIyEaow47hipIXSL2HuVypY/2DB5P4PA5cHotwOMmgfDt5uXYMG4TDFpddlMH+2iQr3k6SjNqx4cCLn6gRIm4LkZWX4NyxToJBi907bbhsfpxOJy6vk6uvn8O3vvWtz/SZ6EimafLrXz3Nb369mHBXBCzwkUUOASK2EEFnEzd8+R/44g3X88hD36O+rgqX2+SiaRnMnOFl1eoQH23pYlDAQXaWjeraBD7/IL7xzR9yxx1f4eDBg1iWxUcffcTD//xjuhrDOJIuYq4wxeOLeOKXj/fal9bWVv7w0nN89MFaDJuDa65dyNy5807oJsifxq5du/in+24ny9fMhFIHlbsS7K5yk5nlpbO9kUQiSShskkyaOJ12ikc7CeQ5aWmzUV0bwelIneBJJE0K8u1MONdDXaPJgYMZXDn7ywRy8/nznzYQi0dpbq6kpCjBxecneHt1J9t3xXDabXR2GERbc8BpJ261kpUbw+5I3XQrFLZob0+StMBhT733hbosrIgXy0jgz42T4bETjbm4YMa1PPbE43/XYHhTUxO/+JcfsHvnRrJ8XVTXxGlutNHWasPhTJIVSJCVaRCLQzLqoK3VIH9InHnX+MjLtfHSq51U7TawEk4cdgPLniBpixLqsoFhYTcs8vJS97doOZi6iZEHL66sENm5JtnZNoLtJq2tFp3tBoFBFg6n9ddvKFm0txnkZNsI5EFDU5JI1KSzy6Kz0yA700Zurg2/z6Ar7ODuex5m/o1fPu6xggY/zwKfJtQty6KiooKqqioqKyvp6OhgxowZBAIBXn/9dcLhMNOmTeOCCy6gtraWrKwsxo4di9PppLa2lp07d+J2uyksLCQajVJbW0t7ezsTJkygqKiI1tZWRo8eTVdXap6QeDzOn/70J+rq6hg+fDgjRowgkUgwfPhw2tra2L59O3a7ncmTJ5OVlUU4HKapqYn6+nq2bt1KLBZjzJgxDB06lAMHDhCPx5k0adIJf8U7HQzDYOjQodTX13fPkdLe3s7GjRuxLItp06aRm5tLJBJh3759ZGRkMGLEiO7/jNXV1ezYsYPs7GymTp36d13FcyJM06S6uhqbzdajDtM0qaiooLW1lZKSEoYMGcKOHTtYu3Ytfr+fefPm0dbWht1uZ9CgQb3CpLm5Gbvdjs1mIyMjA6fT+dcP7z23syyLSCTC7t27ycjIoKCggHfeeYdkMklubi5er5eSkhKys7Npbm6mpaWFRCJBYWEh2dnZJ60PyWSSrVu30tTURCwWo6qqimQyyaWXXsrIkSO7B78P/X8wDINwOIzdbmfq1KkMHz68u2+maeJwOEgkEmzYsIHs7GwKCgpwuVz4fD6czsPzn0YiEYLBIC6Xq9ebfCwWo6amBo/HQ15eHm1tbYRCIVasWEEymeSmm26ioKD3jUOOpT8f4MKnP8iNRqOEQiGys7O7D5rWrFnD8uXLSSQSTJ48mUAgwMSJE8nKymLjxo3E43HsdjumaXYP9BmGgd1uJxRKzTczYcIEvF4vQ4cOpaamhnA4jNfr7X7dd3R00NjYiGmaOJ1O9u/fj9PpZMqUKbjdblpbW3n++efZuXMnM2fO5OqrryY3N/ekTc59NPF4nNraWpxOJwUFBTQ0NOB2u//u10o4HKaysrJ7AGrYsGGf6aqs06Guro5QKNT9ntTc3IzH46G0tJSGhgaqq6vx+XyMGjWKjIwMgsEgGRkZWJZFXV0dWVlZeDweOjo6CAQChEIhTNMkPz+flpYW1q9fj9vtxufz4ff7KS4uZtOmTbS3t1NaWsqYMWPYt28fdXV1eL1eQqEQTqeT0tJSfD4fyWSy+7W6e/duwuEwRUVFJ+Vk4LHs37+frVu3snv3btxuN9nZ2UQiEVpbWykqKuKcc87BNE1yc3PZs2cPoVCI8847j8zMTOx2O16vl2AwyLZt2/D5fFx22WV88MEHVFVVsWHDBjIyMpg5cyZDhw7tnr/24MGD7N+/n0AgwKhRo2hpaaGqqopwOExubi6DBw+mrq6ORCJBLBajvLycvLw8rrvuuk89EK4sTEkkEmzfvp1t27aRk5NDIpHA4XB0v8YdDgfjx48nMzOTdevWEY/HGTRoEFlZWWzevJkdO3YwZMgQBg8ejM1mIzc3l3HjxtHe3o7X66W4uJj333+f7du309XVRVFREbNmzcLpdLJz5062b99OZ2cn8Xic3Nxcxo8fT1FRES0tLUSjUQoKCrDb7bS2trJ//35ycnIoLCzEMIxTnosADQ0N1NXVMWjQoBOeX9myLGpqaohGo4waNYpRo0ZRX19PNBplz5492O12iouLj/vB3TRN6uvrsdlsDBkyBMMwSCQSfPDBB3R2djJu3LjuY5CT4aOPPuK1114jEokwb948ZsyYQWdnJw0NDTQ1NXHgwAF27NiB3W5nyJAhZGdnM2nSJEaMGNHjcaLRKL///e9pbGxk8uTJXHrppSQSCQKBAJHI4TllLcti69atVFdXU1RUxLnnnnvU2vbu3Ut1dTVtbW0EAgHa29uJx+NMnz6dYcNO7O7ux1NbW8uePXsYPHgw+fn5fPjhh4TDYbq6ujh48CA+n4+SkhKmTp3aY975WCxGS0sLu3btoqamhnPOOYdx48ZhWVb3+2AikaCrq4uamhoKCwspLy+nra2NoUOH8vHHH3e/p+Tn55OXl8fUqVMJhULU1dWRmZlJS0sL8Xic0tJSCgsLcTgc3Y/b2dnZ41jz0+jPefhps/BIXV1dbNq0iba2NhKJBI2NjTQ3NxMMBrn66quJxWLs3r2b6dOnU1RUxObNm6msrGTIkCFcffXV+P1+LMti27Zt/OUvf2Hw4MFcccUVVFdXs23bNqZOncqgQYPYunUrHR0dhEIhkskku3fvprKykvPOO4+5c+eSTKZuvJObm0tWVhYHDhygpqaGQYMGMXLkyNOSgZZl0dzcTFNTE8FgkGAw2P2a7Cu7tm/fTnV1NYMHD2bixInEYjGi0Sh+vx+bzdbn52SA+vp62traGD58+BlzvNjQ0EB9fT2DBg3qkbGWZdHY2IjdbicQCFBRUUFnZyfFxcW9/h+FQiHq6+vJyckhEDg8vdORfdizZw8VFRV4vV6mT59OMpmaJ7irq4tAIIDH46G2tpaamhpyc3MZO3Zsr+f+0DhKfn4+Q4d++ptdfRrRaJT29nYikQibN29O3VemrIyuri4yMjKoqKigpqaGoqIi8vPz2bdvH83NzWRmZmKz2QgGg+Tn53PJJZf0ecy6d+9egsFg9+flrq6u7s8PPp+vz7GQ8vJytm3bRnV1NaNGjWLOnDnU1tZ2f/5ubm6muLiYYcOGndDguAY/zwJ/T6ifbEcLsoFIvUhRH1LOtD705wNcUB6eSdSHFPXhsDOpF8rCU+9Mer7TTb1IUR9SzrQ+9Oc8PBOyEM685zxd1IcU9eGwM6kXJ5KFutu7iIiIiIiIiIiI9Esa/BQREREREREREZF+SYOfIiIiIiIiIiIi0i9p8FNERERERERERET6JQ1+ioiIiIiIiIiISL/kSHcBA5XDcea0/kyqJd3UixT1IeVM6cOZUsepcibt35lUSzqpDynqw2FnQi/OhBpOpTNp/86kWtJNvUhRH1LOlD6cKXWcCmfavp1p9aSL+pCiPhx2JvTiRGowrHTfm15ERERERERERETkFNDX3gewcDjMP/3TPxEOh9NdStqpFynqQ4r6MPDoOU9RH1LUh8PUi4FFz/dh6kWK+pCiPgw8es5T1IcU9eGws7UXGvwcwCzLYu/evejiX/XiEPUhRX0YePScp6gPKerDYerFwKLn+zD1IkV9SFEfBh495ynqQ4r6cNjZ2gsNfoqIiIiIiIiIiEi/pMFPERERERERERER6Zc0+DmAOZ1ObrzxRpxOZ7pLSTv1IkV9SFEfBh495ynqQ4r6cJh6MbDo+T5MvUhRH1LUh4FHz3mK+pCiPhx2tvZCd3sXERERERERERGRfklXfoqIiIiIiIiIiEi/pMFPERERERERERER6Zc0+CkiIiIiIiIiIiL9kgY/RUREREREREREpF9ypLsASZ+33nqLZcuW0dbWRmFhIXfccQelpaXpLuu02rp1K8uWLWPv3r20trZy3333ccEFF6S7rNPqv//7v9m4cSO1tbW4XC5KSkq49dZbGTZsWLpLO+1WrFjBihUrOHjwIACFhYXceOONTJkyJc2VyamkLFQWHqI8TFEWDlzKQ+UhKAuPpDwcmJSFysJDlIcp/SELdeXnALV+/Xqee+45brjhBp544glKS0t57LHHaGpqSndpp1U0GmX06NHceeed6S4lbbZu3crVV1/NokWL+MEPfoBpmjz66KNEIpF0l3ba5eXlsXDhQh5//HEef/xxJkyYwM9+9jP279+f7tLkFFEWpigLU5SHKcrCgUl5mKI8VBYeSXk48CgLU5SFKcrDlP6Qhbryc4B6/fXXueKKK7jyyisBuOOOOygvL2fFihUsXLgwzdWdPlOmTDmrzlacCg8++GCPn7/xjW/w1a9+lT179lBWVpamqtJj2rRpPX7+8pe/zIoVK9i5cycjRoxIU1VyKikLU5SFKcrDFGXhwKQ8TFEeKguPpDwceJSFKcrCFOVhSn/IQl35OQAlEgn27NnDpEmTeiyfOHEilZWVaapKzhShUAgAv9+f5krSyzRN1q1bRzQapaSkJN3lyCmgLJTjUR4qCwcK5aEci7IwRXnY/ykL5XiUh2dvFurKzwGovb0d0zTJzs7usTw7O5u2trb0FCVnBMuy+O1vf8u4ceMYOXJkustJi+rqah588EHi8Tgej4f77ruPwsLCdJclp4CyUI5loOehsnBgUR7K0Qz0LATl4UCiLJRjGeh5eLZnoa78HMAMw/hUy2TgWLx4MdXV1Xz7299OdylpM2zYMH7+85+zaNEi5syZw1NPPUVNTU26y5JTSFkofRnoeagsHJiUh/K3BnoWgvJwIFIWSl8Geh6e7Vmowc8BKCsrC5vN1uvsVTAY7HWWSwaOZ599lg8++IAf/ehHBAKBdJeTNg6HgyFDhlBcXMzChQsZPXo0y5cvT3dZcgooC+VolIfKwoFGeSh9URamKA8HDmWhHI3y8OzPQg1+DkAOh4OioiI2b97cY/nmzZs599xz01SVpItlWSxevJgNGzbw0EMPUVBQkO6SziiWZRGPx9NdhpwCykL5W8rDo1MW9m/KQzmSsvDYlIf9l7JQ/pby8OjOtizUnJ8D1Ny5c/nVr35FUVERJSUlrFy5kqamJmbPnp3u0k6rSCTCgQMHun9ubGykqqoKv99Pfn5+Gis7fRYvXsz777/P9773PTIyMrrPdHq9XlwuV3qLO81efPFFpkyZQiAQIBKJsG7dOioqKnrd5U/6D2VhirIwRXmYoiwcmJSHKcpDZeGRlIcDj7IwRVmYojxM6Q9ZaFiWZaW7CEmPt956i2XLltHa2sqIESO4/fbbKSsrS3dZp1VFRQWPPPJIr+WzZs3irrvuSkNFp9+CBQv6XP6Nb3yDyy+//PQWk2ZPP/00W7ZsobW1Fa/Xy6hRo7j++uuZOHFiukuTU0hZqCw8RHmYoiwcuJSHykNQFh5JeTgwKQuVhYcoD1P6QxZq8FNERERERERERET6Jc35KSIiIiIiIiIiIv2SBj9FRERERERERESkX9Lgp4iIiIiIiIiIiPRLGvwUERERERERERGRfkmDnyIiIiIiIiIiItIvafBTRERERERERERE+iUNfoqIiIiIiIiIiEi/pMFPERERERERERER6Zcc6S5A5JAtW7bw9ttvs2PHDoLBIG63m8LCQmbMmMGcOXNwuVyf+W889dRTrF69mieffJKCgoKTUPXZq6KigkceeYQbb7yRBQsWpLscEfkrZeHppSwUOXMpD08v5aHImUlZeHopC/snDX5K2iWTSRYvXszKlStxu91MmTKFIUOGEAqFKC8v5/nnn+ftt9/mgQceYMiQIekuV0TklFAWioikKA9FRJSFIieTBj8l7V588UVWrlxJcXEx999/P3l5ed3rTNNkyZIlLFmyhMcee4yf/vSneL3eNFYrInJqKAtFRFKUhyIiykKRk8mwLMtKdxEycNXX13PPPffg8/n4xS9+QU5OTp/b/du//Rvvv/8+8+fP5+abb+5evmDBAsrKynj44Yd7/c5dd90FpC7hP/TzwYMHe233t7/f2NjI0qVLKS8vp7W1Fa/XS2FhIZdffjmXX355j9997733ePvtt6murgZg5MiRzJ49u9d2R146P2nSJP7rv/6L3bt343Q6ueiii7jttttwuVx8/PHHvPzyy1RVVeHxeJg1axYLFy7EZus9Pe9f/vIX/vjHP7J3715isRhDhgxh1qxZzJ07t8/tj/TSSy+xZMmSPtc9+eSTvPTSS6xZs4bHHnuMMWPG9NrmhRdeYNmyZdx3331ccMEFNDY28s1vfpNZs2bxhS98gRdeeIHKykoASktLufXWWyksLOz1OOFwmNdee40///nPNDQ04HQ6GTt2LPPnz2fcuHHH3AeR/kRZqCxUFoqkKA+Vh8pDEWWhslBZeLLpyk9Jq/feew/LsrjqqquOGugA8+fP5/333+fdd9/tEeon4tprr+W9995j3759XHvttd1nxo6c02THjh089thjhMNhJk2axMyZM+ns7KSqqorly5f3COvnnnuO5cuXk5eXxxVXXIFhGGzYsIFf//rX7Nu3j9tvv71XDbt27eLVV19l0qRJXHXVVVRUVLBixQpCoRDTp0/nqaeeYtq0aYwZM4YPP/yQZcuW4fV6ueGGG3o8zosvvsjSpUsJBALMmDGDjIwMtm3bxgsvvMCuXbu49957j9mL8ePHc/DgQVavXk1ZWRllZWXd63w+H7Nnz2bNmjWsWrWqV6gnEglWr15NTk4O559/fo91jY2N/PCHP2TMmDFcffXV1NfXs3HjRiorK/nJT37SI9g7Ozv50Y9+xP79+yktLWXSpEmEQiE2bdrEI488wne+8x0uuOCCY+6HSH+hLFQWKgtFUpSHykPloYiyUFmoLDzZNPgpabVjxw4AJkyYcMzthg8fTm5uLi0tLTQ1NZGfn3/Cf+u6666jqqqqO9T/diLneDzOL3/5S8LhMA888ACTJ0/usb65ubn739u2bWP58uUMHz6cRYsWdb9BLFiwgAcffJA33niDGTNm9Dor8/HHH3P//fczffp0IBWQDzzwAOvWraO8vJyHH364O0QXLFjA3XffzRtvvMH111+P3W4HYPPmzSxdupQpU6Zw77334na7AbAsi9/85je8/fbb/PnPf+bCCy88ai/Gjx8P0B3qfzuR87nnnsuIESNYv349t99+Ox6Pp3vdhx9+SDAY7FHTkX254YYb+NKXvtS9bPXq1Tz11FM8++yzPPTQQ93Ln332Wfbv38/Xv/51Pve5z3Uvb2tr44EHHuCZZ55h8uTJJ2UCb5EznbJQWagsFElRHioPlYciykJlobLwZDv2Nb8ip1hbWxvApwrpQ9sc+p2TbdOmTTQ3N3PppZf2CnSAQCDQ/e/33nsPgJtuuqnH3Cper5cbb7yxxzZHGj9+fHegAzgcDmbMmIFlWZx//vk9zh5lZGQwdepUOjo6eryhvPnmmwB87Wtf6w50AMMwuOWWWzAMg3Xr1p3YzvfhqquuIhwOs379+h7LV61ahWEYXHnllb1+x+fz8cUvfrHHsssuu4wRI0awZcsWmpqaAGhvb2f9+vWcd955PQIdICcnh3nz5tHe3s4nn3zymfdD5GygLFQWKgtFUpSHykPloYiyUFmoLDzZdOWnnDVO9fS0u3btAmDSpEnH3baqqgo4fGboSIeWHdrmSKNHj+61LDc397jrWlpaus/A7dy5E7fbzTvvvNNnbS6Xi7q6uuPtwnFddtll/O53v+Odd97hiiuu6K6jvLycsrKyPu8oeM455/Q4+wWpN5tx48axf/9+9u3bR35+Prt378Y0TWKxGC+99FKvxzlw4AAAtbW1vb4yIDLQKQuVhSKSojxUHoqIslBZKJ+GBj8lrXJycqitraWpqYlhw4Ydc9tDZ3WONefJZ9HV1QXQ4y56RxMKhTAMg6ysrF7rsrOzMQyDUCjUa11GRkavZYcuie/r7nyHJmROJpPdyzo7O0kmk0ediBkgEokcdx+Ox+fzcdFFF7F69WpqamooLCzk3XffxTTNPs9mAX32A1I9Abp70tnZCUBlZWX3hM99iUajn2UXRM4aykJlobJQJEV5qDxUHoooC0FZqCw8uTT4KWlVUlJCRUUFW7ZsYeLEiUfdrra2ltbWVvLy8npc+m8YRo/AO1IoFOozKI/G5/MBqbM2x+P1erEsi/b29u7AOiQYDGJZVp8BfjJkZGRgGAaLFy8+JY9/pNmzZ7N69WpWrVrFbbfdxnvvvYff7z/qBMvt7e19Lg8Gg8DhN65DvZk7dy633XbbKahc5OyiLDxxykKR/kl5eOKUhyL9j7LwxCkL5Vg056ek1axZszAMg1WrVh01EABeeeUVgF7zXvh8vj5DuLGxsfsM1ZEOnSEyTbPXukPziJSXlx+37kOX3ldUVPRat3Xr1h7bnGxjx46lo6OD+vr6z/Q4x+rFISUlJYwcOZI1a9bw0Ucf0dDQwKWXXnrUyZX37t3b59m0Q2etRo0aBaR6bRgGO3fu/Ez7INJfKAtPnLJQpH9SHp445aFI/6MsPHHKQjkWDX5KWg0bNoxrr72Wjo4OnnjiCVpbW3usN02TJUuWsHbtWgYPHswXvvCFHuuLi4s5ePBgj3BNJBI8//zzff49v98P9H3Watq0aQQCAdauXcvHH3/ca/2RvzNr1iwAlixZ0uOy/VAo1H2Z/aFtTrbPf/7zADz99NN0dHT0Wt/W1kZNTc1xH+dYvTjSVVddRUdHB//+7/8OcNRL+SH1lYilS5f2WLZ69Wqqq6uZMGFC99nInJwcLrroIiorK1m2bFmf89Ts3LlTl/PLgKEsPHHKQpH+SXl44pSHIv2PsvDEKQvlWPS1d0m7W2+9lVAoxLvvvsvdd9/N1KlTGTx4MOFwmM2bN1NfX8/QoUN54IEHel2ef91111FeXs5Pf/pTZs6cicvl4pNPPsHr9XZPgnykCRMm8Nprr/HMM89w4YUX4vF4yM/P55JLLsHpdPKd73yHRYsW8fjjjzN58mRGjRpFKBRi3759RKNRfvaznwFQVlbGNddcw5tvvsl3v/tdZsyYAcCGDRtobm7m85//PGVlZaekX5MnT2b+/Pm8/PLL3H333UyaNIlBgwbR0dFBQ0MD27Zt40tf+hKFhYXHfJzhw4eTm5vLunXrcLlcBAIBDMNgzpw5Pfp8aELn1tZWxo4dy8iRI4/6mKWlpfzxj39k586dFBcXU19fz8aNG/F6vdx55509tv3qV79KXV0dL7zwAmvWrKGkpASv10tTUxN79+6lvr6eZ555psed+kT6M2XhiVEWivRfysMTozwU6Z+UhSdGWSjHosFPSTu73c7Xv/51Zs6cycqVK9m+fTsbN27E4/EwfPhwZs+ezZw5c/q8hHzy5Mncc889vPLKK6xZswa/38+FF17IwoUL+e53v9tr+ylTpnDrrbeyatUqXn31VZLJJGVlZVxyySVA6vL1J554gqVLl1JeXs7mzZvx+/0UFhYye/bsHo915513cs4557BixQpWrVoFQGFhIQsWLOj1tYOT7eabb+4O0C1bttDV1UVmZiYFBQXcdNNN3ftzLDabjfvuu4/f/e53rF27lnA4DMDFF1/cI9S9Xi/Tpk1j3bp1xzybBVBQUMBXvvIVXnjhBd566y0sy2LKlCnccsstvd5k/H4/jz76KG+++Sbr169n7dq1WJZFTk4Oo0aNYv78+WRmZv4d3RE5OykLT5yyUKR/Uh6eOOWhSP+jLDxxykI5GsPq6zpaEZEj3HvvvTQ1NfHMM8/g8Xh6rW9sbOSb3/wms2bN4q677kpDhSIip56yUEQkRXkoIqIsPJtozk8ROaYPP/yQmpoaLrvssj4DXURkIFAWioikKA9FRJSFZxt97V1E+rRixQqamppYtWoVLpeLefPmpbskEZHTTlkoIpKiPBQRURaerTT4KSJ9evXVV2lubmbYsGHccsstFBQUpLskEZHTTlkoIpKiPBQRURaerTTnp4iIiIiIiIiIiPRLmvNTRERERERERERE+iUNfoqIiIiIiIiIiEi/pMFPERERERERERER6Zc0+CkiIiIiIiIiIiL9kgY/RUREREREREREpF/S4KeIiIiIiIiIiIj0Sxr8FBERERERERERkX5Jg58iIiIiIiIiIiLSL2nwU0RERERERERERPql/w8DGhBdIhZNrgAAAABJRU5ErkJggg==", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "def jitter(arr):\n", + " return arr + np.random.uniform(low=-0.35, high=0.35, size=len(arr))\n", + "\n", + "plt.figure(figsize=(16, 36))\n", + "for i in range (1, X.shape[1]):\n", + " plt.subplot(X.shape[1]//4, 4, i)\n", + " plt.scatter(jitter(y), jitter(X.iloc[:, i]), c=X[\"IsDog\"], edgecolors=\"black\")\n", + " plt.xlabel('Outcome type', fontsize=14)\n", + " plt.ylabel(str(X.columns[i]), fontsize=14)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Разобьём выборку на тренировочную и тестовую. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "(21383, 37)\n", + "(5346, 37)\n" + ] + } + ], + "source": [ + "from sklearn.model_selection import train_test_split\n", + "\n", + "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, stratify = y, random_state = 42)\n", + "\n", + "print(X_train.shape)\n", + "print(X_test.shape)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Константный прогноз\n", + "\n", + "Построим константный прогноз, чтобы было с чем сравнивать и прогноз по какой-нибудь модели. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 14, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([0.40289015, 0.0655661 , 0.17906748, 0.35247627])" + ] + }, + "execution_count": 14, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "from sklearn.metrics import log_loss\n", + "\n", + "probas = np.array(pd.Series(y_train).value_counts(normalize=True).sort_index().tolist())\n", + "probas" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "1.2202552496487795" + ] + }, + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "log_loss(y_test, np.tile(probas, X_test.shape[0]).reshape(X_test.shape[0], 4))" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Логистическая регрессия" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 19, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stderr", + "output_type": "stream", + "text": [ + "E:\\anaconda3\\Lib\\site-packages\\sklearn\\linear_model\\_logistic.py:469: ConvergenceWarning: lbfgs failed to converge (status=1):\n", + "STOP: TOTAL NO. of ITERATIONS REACHED LIMIT.\n", + "\n", + "Increase the number of iterations (max_iter) or scale the data as shown in:\n", + " https://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html\n", + "Please also refer to the documentation for alternative solver options:\n", + " https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression\n", + " n_iter_i = _check_optimize_result(\n" + ] + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "1.069059090175452" + ] + }, + "execution_count": 19, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "from sklearn.linear_model import LogisticRegression\n", + "\n", + "logreg = LogisticRegression()\n", + "logreg.fit(X_train, y_train)\n", + "log_loss(y_test, logreg.predict_proba(X_test))" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[0.18708564, 0.06705396, 0.04653656, 0.69932384],\n", + " [0.71548491, 0.02923366, 0.10843243, 0.14684899],\n", + " [0.52376425, 0.03809907, 0.18068785, 0.25744883],\n", + " ...,\n", + " [0.77510103, 0.01024946, 0.17602131, 0.0386282 ],\n", + " [0.22847272, 0.05774225, 0.03826619, 0.67551884],\n", + " [0.66540766, 0.0301212 , 0.12082815, 0.18364299]])" + ] + }, + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "logreg.predict_proba(X_test)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Случайный лес " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 21, + "metadata": { + "scrolled": true + }, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "0.7624441876025413" + ] + }, + "execution_count": 21, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier\n", + "\n", + "rf = RandomForestClassifier(n_estimators=1000, n_jobs=3)\n", + "rf.fit(X_train, y_train)\n", + "log_loss(y_test, rf.predict_proba(X_test))" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[0.846, 0.011, 0.015, 0.128],\n", + " [0.339, 0.067, 0.27 , 0.324],\n", + " [0.499, 0.197, 0.08 , 0.224],\n", + " ...,\n", + " [0.254, 0.006, 0.247, 0.493],\n", + " [0.804, 0.028, 0.017, 0.151],\n", + " [0.842, 0.004, 0.114, 0.04 ]])" + ] + }, + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "rf.predict_proba(X_test)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Неплохой результат. Попробуем улучшить его с помошью нейросеток. " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## 2. Собираем свою нейросеть" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 24, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import keras\n", + "from keras.models import Sequential # Последовательность слоёв\n", + "import keras.layers as L # Разные слои\n", + "import keras.optimizers as opt # Оптимизаторы\n", + "from tensorflow.keras.utils import to_categorical # Для преобразования y в категориальный формат " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 26, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def get_new_model( ):\n", + " # Задаём модель и называем её ...\n", + " model = Sequential(name = 'Archibald')\n", + "\n", + " # Добавляем в нашу модель первый слой из 25 нейронов\n", + " # На вход в эти 25 нейронов будут индти все наши регрессоры\n", + " model.add(L.Dense(25, input_dim = X_train.shape[1], kernel_initializer='random_normal'))\n", + "\n", + " # Добавляем функцию активации на первый слой \n", + " model.add(L.Activation('sigmoid'))\n", + "\n", + " # Добавляем ещё один слой из 25 нейронов\n", + " model.add(L.Dense(25, kernel_initializer='random_normal'))\n", + " model.add(L.Activation('sigmoid'))\n", + "\n", + " # На выходе мы должны получить вероятности того, что объект относится к разным классам \n", + " # Сделать такое преобразование позволяет softmax как функция активации\n", + " # На выход будет идти 4 вероятности по числу классов\n", + " model.add(L.Dense(4, activation='softmax', kernel_initializer = 'random_normal'))\n", + "\n", + " # В качестве оптимизации будем использовать Adam\n", + " optimizer = opt.Adam(learning_rate=1e-3)\n", + "\n", + " # Собираем модельa\n", + " model.compile(loss = 'categorical_crossentropy', metrics=[\"accuracy\"], optimizer=optimizer)\n", + " return model\n", + "\n", + "model = get_new_model( )" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Итак, только что мы собрали свою первую нейросеть с двумя скрытыми слоями. Посмотрим сколько параметров нам предстоит оценить. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 27, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
Model: \"Archibald\"\n",
+       "
\n" + ], + "text/plain": [ + "\u001b[1mModel: \"Archibald\"\u001b[0m\n" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "text/html": [ + "
┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┓\n",
+       "┃ Layer (type)                         ┃ Output Shape                ┃         Param # ┃\n",
+       "┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━┩\n",
+       "│ dense_3 (Dense)                      │ (None, 25)                  │             950 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ activation_2 (Activation)            │ (None, 25)                  │               0 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ dense_4 (Dense)                      │ (None, 25)                  │             650 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ activation_3 (Activation)            │ (None, 25)                  │               0 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ dense_5 (Dense)                      │ (None, 4)                   │             104 │\n",
+       "└──────────────────────────────────────┴─────────────────────────────┴─────────────────┘\n",
+       "
\n" + ], + "text/plain": [ + "┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┓\n", + "┃\u001b[1m \u001b[0m\u001b[1mLayer (type) \u001b[0m\u001b[1m \u001b[0m┃\u001b[1m \u001b[0m\u001b[1mOutput Shape \u001b[0m\u001b[1m \u001b[0m┃\u001b[1m \u001b[0m\u001b[1m Param #\u001b[0m\u001b[1m \u001b[0m┃\n", + "┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━┩\n", + "│ dense_3 (\u001b[38;5;33mDense\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m25\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m950\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ activation_2 (\u001b[38;5;33mActivation\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m25\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ dense_4 (\u001b[38;5;33mDense\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m25\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m650\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ activation_3 (\u001b[38;5;33mActivation\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m25\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ dense_5 (\u001b[38;5;33mDense\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m4\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m104\u001b[0m │\n", + "└──────────────────────────────────────┴─────────────────────────────┴─────────────────┘\n" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "text/html": [ + "
 Total params: 1,704 (6.66 KB)\n",
+       "
\n" + ], + "text/plain": [ + "\u001b[1m Total params: \u001b[0m\u001b[38;5;34m1,704\u001b[0m (6.66 KB)\n" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "text/html": [ + "
 Trainable params: 1,704 (6.66 KB)\n",
+       "
\n" + ], + "text/plain": [ + "\u001b[1m Trainable params: \u001b[0m\u001b[38;5;34m1,704\u001b[0m (6.66 KB)\n" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "text/html": [ + "
 Non-trainable params: 0 (0.00 B)\n",
+       "
\n" + ], + "text/plain": [ + "\u001b[1m Non-trainable params: \u001b[0m\u001b[38;5;34m0\u001b[0m (0.00 B)\n" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "model.summary()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Видим, что нужно оценить огромное количество параметров. На оценку каждого параметра придётся совсем маленькое количество наблюдений. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 28, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "12.548708920187794" + ] + }, + "execution_count": 28, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "X_train.shape[0]/1704" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Отлично! Модель собрана. Осталось её обучить. Метод `fit` позволяет сделать это. Он принимает на вход обучаюзиую выборку `X_train, y_train`. Параметр `batch_size` это размер батча. Этот параметр ограничивает количество примеров, которое за раз подаётся в нашу нейронную сеть. Количиство эпох для обучения, `epochs`, это сичсло проходов модели по обучающей выборке. \n", + "\n", + "Обычно нейросетки обучаются довольно долго. В связи с этим обучать их на раздичных фолдах и оценивать качество работы модели на кросс-валидации не очень быстрое занятие, которое себе может позволить далеко не каждый. Для проверки качества обычно внутри обучения с помощью параметра `validation_split` часть выборки оставляют под валидацию, которая осуществляется после каждой эпохи. Как только качество на валидации начнёт падать, это будет означать, что модель переобучилаcь. \n", + "\n", + "Всё, что будет нам возвращать метод `.fit`, мы запишем в переменную `hist`. После обученя модели там окажется вся история ошибок на каждом шаге обучения. Отключить сообщения о том, на каком этапе обучения в данный момент находится модель, можно с параметром `verbose = 0`. Переменную $y$ для успешного обучения сетки нужно будет перевести в матрицу из дамми-переменных с помощью команды `to_categorical`. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 29, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[0., 0., 1., 0.],\n", + " [0., 1., 0., 0.],\n", + " [1., 0., 0., 0.],\n", + " ...,\n", + " [1., 0., 0., 0.],\n", + " [0., 0., 0., 1.],\n", + " [0., 0., 0., 1.]])" + ] + }, + "execution_count": 29, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "to_categorical(y)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 30, + "metadata": { + "scrolled": true + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m7s\u001b[0m 5ms/step - accuracy: 0.4029 - loss: 1.2188 - val_accuracy: 0.4178 - val_loss: 1.1468\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4230 - loss: 1.1437 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1438\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 5ms/step - accuracy: 0.4215 - loss: 1.1427 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1397\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4246 - loss: 1.1387 - val_accuracy: 0.4127 - val_loss: 1.1389\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4145 - loss: 1.1445 - val_accuracy: 0.4199 - val_loss: 1.1373\n", + "Epoch 6/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4284 - loss: 1.1370 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1371\n", + "Epoch 7/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4312 - loss: 1.1398 - val_accuracy: 0.4010 - val_loss: 1.1458\n", + "Epoch 8/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4158 - loss: 1.1444 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1342\n", + "Epoch 9/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4167 - loss: 1.1404 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1349\n", + "Epoch 10/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4295 - loss: 1.1383 - val_accuracy: 0.4122 - val_loss: 1.1377\n", + "Epoch 11/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4181 - loss: 1.1311 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1353\n", + "Epoch 12/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4183 - loss: 1.1401 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1360\n", + "Epoch 13/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4167 - loss: 1.1428 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1360\n", + "Epoch 14/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4159 - loss: 1.1381 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1385\n", + "Epoch 15/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4218 - loss: 1.1360 - val_accuracy: 0.4017 - val_loss: 1.1367\n", + "Epoch 16/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4227 - loss: 1.1350 - val_accuracy: 0.4129 - val_loss: 1.1367\n", + "Epoch 17/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4207 - loss: 1.1454 - val_accuracy: 0.4178 - val_loss: 1.1425\n", + "Epoch 18/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.4259 - loss: 1.1288 - val_accuracy: 0.4178 - val_loss: 1.1359\n", + "Epoch 19/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.4228 - loss: 1.1365 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1399\n", + "Epoch 20/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4219 - loss: 1.1361 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1393\n", + "Epoch 21/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4293 - loss: 1.1348 - val_accuracy: 0.4131 - val_loss: 1.1410\n", + "Epoch 22/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.4210 - loss: 1.1458 - val_accuracy: 0.4022 - val_loss: 1.1407\n", + "Epoch 23/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.4163 - loss: 1.1417 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1595\n", + "Epoch 24/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4270 - loss: 1.1592 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1533\n", + "Epoch 25/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.4253 - loss: 1.1588 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1539\n", + "Epoch 26/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.4304 - loss: 1.1565 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1531\n", + "Epoch 27/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4312 - loss: 1.1560 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1555\n", + "Epoch 28/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4245 - loss: 1.1588 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1532\n", + "Epoch 29/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4266 - loss: 1.1566 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1548\n", + "Epoch 30/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.4267 - loss: 1.1572 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1549\n", + "Epoch 31/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4183 - loss: 1.1635 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1531\n", + "Epoch 32/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4193 - loss: 1.1577 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1536\n", + "Epoch 33/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.4314 - loss: 1.1495 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1540\n", + "Epoch 34/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.4099 - loss: 1.1594 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1538\n", + "Epoch 35/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4198 - loss: 1.1651 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1537\n", + "Epoch 36/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.4289 - loss: 1.1574 - val_accuracy: 0.4122 - val_loss: 1.1546\n", + "Epoch 37/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4284 - loss: 1.1495 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1532\n", + "Epoch 38/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4209 - loss: 1.1596 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1522\n", + "Epoch 39/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.4269 - loss: 1.1481 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1534\n", + "Epoch 40/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.4149 - loss: 1.1664 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1689\n", + "Epoch 41/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4267 - loss: 1.1727 - val_accuracy: 0.4199 - val_loss: 1.1570\n", + "Epoch 42/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.4173 - loss: 1.1712 - val_accuracy: 0.4199 - val_loss: 1.1552\n", + "Epoch 43/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.4226 - loss: 1.1583 - val_accuracy: 0.4199 - val_loss: 1.1539\n", + "Epoch 44/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.4178 - loss: 1.1594 - val_accuracy: 0.4199 - val_loss: 1.1528\n", + "Epoch 45/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.4183 - loss: 1.1659 - val_accuracy: 0.4199 - val_loss: 1.1526\n", + "Epoch 46/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.4258 - loss: 1.1476 - val_accuracy: 0.4199 - val_loss: 1.1526\n", + "Epoch 47/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4211 - loss: 1.1593 - val_accuracy: 0.4159 - val_loss: 1.1423\n", + "Epoch 48/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4155 - loss: 1.1452 - val_accuracy: 0.4159 - val_loss: 1.1427\n", + "Epoch 49/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.4236 - loss: 1.1393 - val_accuracy: 0.4199 - val_loss: 1.1393\n", + "Epoch 50/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.4235 - loss: 1.1474 - val_accuracy: 0.4199 - val_loss: 1.1512\n" + ] + } + ], + "source": [ + "hist = model.fit(X_train, to_categorical(y_train), validation_split=0.2, epochs=50, verbose=1)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Посмотрим на динамику ошибок нашей модели во времени. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 31, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "execution_count": 31, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "start = 1\n", + "plt.plot(hist.history['loss'][start:])\n", + "plt.plot(hist.history['val_loss'][start:])\n", + "plt.legend(['Train loss', 'Validation loss'])" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Модель сходится довольно плохо. Функция потерь на валидации со временем начинает скакать. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 33, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "\u001b[1m168/168\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 4ms/step\n" + ] + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[0.4583996 , 0.05052387, 0.08544645, 0.4056301 ],\n", + " [0.4583996 , 0.05052387, 0.08544645, 0.4056301 ],\n", + " [0.4583996 , 0.05052387, 0.08544645, 0.4056301 ],\n", + " ...,\n", + " [0.4583996 , 0.05052386, 0.08544645, 0.4056301 ],\n", + " [0.4583996 , 0.05052386, 0.08544645, 0.4056301 ],\n", + " [0.4583996 , 0.05052386, 0.08544645, 0.4056301 ]], dtype=float32)" + ] + }, + "execution_count": 33, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "# Можно предсказать вероятности для тестовой выборки\n", + "model.predict(X_test)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 37, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "\u001b[1m168/168\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 3ms/step\n" + ] + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([0, 0, 0, ..., 0, 0, 0], dtype=int64)" + ] + }, + "execution_count": 37, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "# А можно классы \n", + "# model.predict_classes(X_test)\n", + "np.argmax(model.predict(X_test), axis=1)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 39, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "\u001b[1m168/168\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 3ms/step\n" + ] + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "1.156659624791302" + ] + }, + "execution_count": 39, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "# Можно найти logloss \n", + "log_loss(y_test,model.predict(X_test))" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 40, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stderr", + "output_type": "stream", + "text": [ + "WARNING:absl:You are saving your model as an HDF5 file via `model.save()` or `keras.saving.save_model(model)`. This file format is considered legacy. We recommend using instead the native Keras format, e.g. `model.save('my_model.keras')` or `keras.saving.save_model(model, 'my_model.keras')`. \n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Можно сохранить модель\n", + "model.save(\"weights.h5\")" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 41, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "\u001b[1m168/168\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4304 - loss: 1.1623\n" + ] + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "[1.1566599607467651, 0.42611297965049744]" + ] + }, + "execution_count": 41, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "# Можно посмотреть на качество модели по всем указанным при коммпиляции метрикам. \n", + "score = model.evaluate(X_test, to_categorical(y_test))\n", + "score " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Вспомним про такую замечательную штуку как нормальзация и посмотрим насколько она улучшит скорость обучения и качество модели. Заодно увеличим количество эпох. Ударим двойным кулаком по плохой сходимости. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 42, + "metadata": { + "scrolled": true + }, + "outputs": [ + { + "name": "stderr", + "output_type": "stream", + "text": [ + "E:\\anaconda3\\Lib\\site-packages\\keras\\src\\layers\\core\\dense.py:87: UserWarning: Do not pass an `input_shape`/`input_dim` argument to a layer. When using Sequential models, prefer using an `Input(shape)` object as the first layer in the model instead.\n", + " super().__init__(activity_regularizer=activity_regularizer, **kwargs)\n" + ] + }, + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 5ms/step - accuracy: 0.4392 - loss: 1.1990 - val_accuracy: 0.6030 - val_loss: 0.9716\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6060 - loss: 0.9585 - val_accuracy: 0.6329 - val_loss: 0.8914\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6292 - loss: 0.8995 - val_accuracy: 0.6444 - val_loss: 0.8761\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 5ms/step - accuracy: 0.6339 - loss: 0.8899 - val_accuracy: 0.6423 - val_loss: 0.8685\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6374 - loss: 0.8815 - val_accuracy: 0.6486 - val_loss: 0.8650\n", + "Epoch 6/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6478 - loss: 0.8665 - val_accuracy: 0.6481 - val_loss: 0.8594\n", + "Epoch 7/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6434 - loss: 0.8687 - val_accuracy: 0.6451 - val_loss: 0.8560\n", + "Epoch 8/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6497 - loss: 0.8529 - val_accuracy: 0.6472 - val_loss: 0.8505\n", + "Epoch 9/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6469 - loss: 0.8611 - val_accuracy: 0.6467 - val_loss: 0.8496\n", + "Epoch 10/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6474 - loss: 0.8536 - val_accuracy: 0.6502 - val_loss: 0.8431\n", + "Epoch 11/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6519 - loss: 0.8483 - val_accuracy: 0.6509 - val_loss: 0.8433\n", + "Epoch 12/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6508 - loss: 0.8401 - val_accuracy: 0.6523 - val_loss: 0.8368\n", + "Epoch 13/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6446 - loss: 0.8568 - val_accuracy: 0.6537 - val_loss: 0.8359\n", + "Epoch 14/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6544 - loss: 0.8312 - val_accuracy: 0.6533 - val_loss: 0.8326\n", + "Epoch 15/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6538 - loss: 0.8311 - val_accuracy: 0.6537 - val_loss: 0.8314\n", + "Epoch 16/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6555 - loss: 0.8342 - val_accuracy: 0.6512 - val_loss: 0.8375\n", + "Epoch 17/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6540 - loss: 0.8339 - val_accuracy: 0.6579 - val_loss: 0.8284\n", + "Epoch 18/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6583 - loss: 0.8288 - val_accuracy: 0.6547 - val_loss: 0.8271\n", + "Epoch 19/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6583 - loss: 0.8218 - val_accuracy: 0.6586 - val_loss: 0.8246\n", + "Epoch 20/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6595 - loss: 0.8294 - val_accuracy: 0.6591 - val_loss: 0.8241\n", + "Epoch 21/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6609 - loss: 0.8176 - val_accuracy: 0.6584 - val_loss: 0.8216\n", + "Epoch 22/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6604 - loss: 0.8183 - val_accuracy: 0.6600 - val_loss: 0.8234\n", + "Epoch 23/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6590 - loss: 0.8137 - val_accuracy: 0.6593 - val_loss: 0.8195\n", + "Epoch 24/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6580 - loss: 0.8161 - val_accuracy: 0.6554 - val_loss: 0.8197\n", + "Epoch 25/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6543 - loss: 0.8212 - val_accuracy: 0.6617 - val_loss: 0.8202\n", + "Epoch 26/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6606 - loss: 0.8141 - val_accuracy: 0.6568 - val_loss: 0.8215\n", + "Epoch 27/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6613 - loss: 0.8045 - val_accuracy: 0.6605 - val_loss: 0.8162\n", + "Epoch 28/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6591 - loss: 0.8157 - val_accuracy: 0.6619 - val_loss: 0.8148\n", + "Epoch 29/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6677 - loss: 0.7953 - val_accuracy: 0.6621 - val_loss: 0.8128\n", + "Epoch 30/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6692 - loss: 0.7951 - val_accuracy: 0.6624 - val_loss: 0.8140\n", + "Epoch 31/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6625 - loss: 0.8007 - val_accuracy: 0.6626 - val_loss: 0.8123\n", + "Epoch 32/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6590 - loss: 0.8105 - val_accuracy: 0.6628 - val_loss: 0.8087\n", + "Epoch 33/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6606 - loss: 0.8042 - val_accuracy: 0.6617 - val_loss: 0.8103\n", + "Epoch 34/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6647 - loss: 0.7991 - val_accuracy: 0.6652 - val_loss: 0.8081\n", + "Epoch 35/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6685 - loss: 0.7987 - val_accuracy: 0.6652 - val_loss: 0.8076\n", + "Epoch 36/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6617 - loss: 0.8024 - val_accuracy: 0.6624 - val_loss: 0.8063\n", + "Epoch 37/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6726 - loss: 0.7810 - val_accuracy: 0.6638 - val_loss: 0.8077\n", + "Epoch 38/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6697 - loss: 0.7909 - val_accuracy: 0.6624 - val_loss: 0.8062\n", + "Epoch 39/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6642 - loss: 0.7985 - val_accuracy: 0.6661 - val_loss: 0.8052\n", + "Epoch 40/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6673 - loss: 0.7857 - val_accuracy: 0.6589 - val_loss: 0.8062\n", + "Epoch 41/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6673 - loss: 0.7879 - val_accuracy: 0.6678 - val_loss: 0.8083\n", + "Epoch 42/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6652 - loss: 0.7878 - val_accuracy: 0.6654 - val_loss: 0.8049\n", + "Epoch 43/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6717 - loss: 0.7911 - val_accuracy: 0.6687 - val_loss: 0.8065\n", + "Epoch 44/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6708 - loss: 0.7774 - val_accuracy: 0.6706 - val_loss: 0.8033\n", + "Epoch 45/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6734 - loss: 0.7816 - val_accuracy: 0.6687 - val_loss: 0.8041\n", + "Epoch 46/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6734 - loss: 0.7800 - val_accuracy: 0.6661 - val_loss: 0.8059\n", + "Epoch 47/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6760 - loss: 0.7827 - val_accuracy: 0.6645 - val_loss: 0.8051\n", + "Epoch 48/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6670 - loss: 0.7842 - val_accuracy: 0.6680 - val_loss: 0.8016\n", + "Epoch 49/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6725 - loss: 0.7828 - val_accuracy: 0.6685 - val_loss: 0.8026\n", + "Epoch 50/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6750 - loss: 0.7799 - val_accuracy: 0.6654 - val_loss: 0.8036\n" + ] + } + ], + "source": [ + "from sklearn.preprocessing import StandardScaler\n", + "ss = StandardScaler()\n", + "\n", + "model = get_new_model( ) # Сбросим старые результаты обучения \n", + "hist = model.fit(ss.fit_transform(X_train), to_categorical(y_train), validation_split=0.2, epochs=50, verbose=1)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 43, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "execution_count": 43, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "start = 0\n", + "plt.plot(hist.history['loss'][start:])\n", + "plt.plot(hist.history['val_loss'][start:])\n", + "plt.legend(['Train loss', 'Validation loss'])" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 44, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "\u001b[1m168/168\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6581 - loss: 0.8298\n" + ] + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "[0.8258541822433472, 0.6677889823913574]" + ] + }, + "execution_count": 44, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "score = model.evaluate(ss.transform(X_test), to_categorical(y_test))\n", + "score " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Модель стала сходиться лучше, но мы упёрлись в новую проблему. Поначалу качество модели на валидацим возростало. Спустя несколько эпох, качество натрэйне полжило расти, а на валидации стало падоть. Как вы помните, всё это является признаками переобучения. Попробуем дать переобучению бой. \n", + "\n", + "## 3. Бои с переобучением\n", + "\n", + "Существует несколько способов по регуляризации нейронных сетей. \n", + "\n", + "* EarlyStopping\n", + "* Dropout\n", + "* $l_1$ и $l_2$ регуляризация \n", + "\n", + "\n", + "Попробуем всего по немногу. \n", + "\n", + "### 3.1 Early stopping\n", + "\n", + "Одни сети сходятся за 5 эпох, другие не сходятся и за тысячу. Тренировать сетку в течение 1000 эпох, если она сходится за 5 - это не очень хорошая идея, так как качество на валидации начнает падать и модель переобучается. Давайте попробуем останавливать обучение модели, как только оценка качества модели на валидации падает в течение нескольких эпох. Например, пяти. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 45, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stderr", + "output_type": "stream", + "text": [ + "E:\\anaconda3\\Lib\\site-packages\\keras\\src\\layers\\core\\dense.py:87: UserWarning: Do not pass an `input_shape`/`input_dim` argument to a layer. When using Sequential models, prefer using an `Input(shape)` object as the first layer in the model instead.\n", + " super().__init__(activity_regularizer=activity_regularizer, **kwargs)\n" + ] + }, + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Epoch 1/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 6ms/step - accuracy: 0.4701 - loss: 1.2032 - val_accuracy: 0.6074 - val_loss: 0.9769\n", + "Epoch 2/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6073 - loss: 0.9677 - val_accuracy: 0.6395 - val_loss: 0.8899\n", + "Epoch 3/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6360 - loss: 0.8935 - val_accuracy: 0.6416 - val_loss: 0.8744\n", + "Epoch 4/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6429 - loss: 0.8777 - val_accuracy: 0.6434 - val_loss: 0.8679\n", + "Epoch 5/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6354 - loss: 0.8824 - val_accuracy: 0.6451 - val_loss: 0.8634\n", + "Epoch 6/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6438 - loss: 0.8719 - val_accuracy: 0.6430 - val_loss: 0.8583\n", + "Epoch 7/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 5ms/step - accuracy: 0.6447 - loss: 0.8622 - val_accuracy: 0.6444 - val_loss: 0.8543\n", + "Epoch 8/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6410 - loss: 0.8676 - val_accuracy: 0.6446 - val_loss: 0.8501\n", + "Epoch 9/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6458 - loss: 0.8493 - val_accuracy: 0.6460 - val_loss: 0.8480\n", + "Epoch 10/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 5ms/step - accuracy: 0.6487 - loss: 0.8479 - val_accuracy: 0.6439 - val_loss: 0.8452\n", + "Epoch 11/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6469 - loss: 0.8465 - val_accuracy: 0.6500 - val_loss: 0.8406\n", + "Epoch 12/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6427 - loss: 0.8522 - val_accuracy: 0.6514 - val_loss: 0.8366\n", + "Epoch 13/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6508 - loss: 0.8422 - val_accuracy: 0.6533 - val_loss: 0.8361\n", + "Epoch 14/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6489 - loss: 0.8441 - val_accuracy: 0.6505 - val_loss: 0.8324\n", + "Epoch 15/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6585 - loss: 0.8293 - val_accuracy: 0.6556 - val_loss: 0.8304\n", + "Epoch 16/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6579 - loss: 0.8285 - val_accuracy: 0.6561 - val_loss: 0.8285\n", + "Epoch 17/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6619 - loss: 0.8213 - val_accuracy: 0.6544 - val_loss: 0.8261\n", + "Epoch 18/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6574 - loss: 0.8232 - val_accuracy: 0.6488 - val_loss: 0.8271\n", + "Epoch 19/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6590 - loss: 0.8261 - val_accuracy: 0.6556 - val_loss: 0.8231\n", + "Epoch 20/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6562 - loss: 0.8200 - val_accuracy: 0.6568 - val_loss: 0.8203\n", + "Epoch 21/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6628 - loss: 0.8113 - val_accuracy: 0.6565 - val_loss: 0.8195\n", + "Epoch 22/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6589 - loss: 0.8214 - val_accuracy: 0.6591 - val_loss: 0.8189\n", + "Epoch 23/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6584 - loss: 0.8158 - val_accuracy: 0.6565 - val_loss: 0.8162\n", + "Epoch 24/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6615 - loss: 0.8172 - val_accuracy: 0.6582 - val_loss: 0.8170\n", + "Epoch 25/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 5ms/step - accuracy: 0.6590 - loss: 0.8162 - val_accuracy: 0.6596 - val_loss: 0.8147\n", + "Epoch 26/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6610 - loss: 0.8066 - val_accuracy: 0.6570 - val_loss: 0.8140\n", + "Epoch 27/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6626 - loss: 0.8117 - val_accuracy: 0.6621 - val_loss: 0.8101\n", + "Epoch 28/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6674 - loss: 0.7956 - val_accuracy: 0.6586 - val_loss: 0.8091\n", + "Epoch 29/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6621 - loss: 0.8067 - val_accuracy: 0.6577 - val_loss: 0.8095\n", + "Epoch 30/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6729 - loss: 0.7902 - val_accuracy: 0.6591 - val_loss: 0.8091\n", + "Epoch 31/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6638 - loss: 0.8029 - val_accuracy: 0.6610 - val_loss: 0.8070\n", + "Epoch 32/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6647 - loss: 0.8063 - val_accuracy: 0.6631 - val_loss: 0.8083\n", + "Epoch 33/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6653 - loss: 0.7868 - val_accuracy: 0.6624 - val_loss: 0.8057\n", + "Epoch 34/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6780 - loss: 0.7811 - val_accuracy: 0.6643 - val_loss: 0.8034\n", + "Epoch 35/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.6765 - loss: 0.7826 - val_accuracy: 0.6664 - val_loss: 0.8040\n", + "Epoch 36/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6694 - loss: 0.7932 - val_accuracy: 0.6645 - val_loss: 0.8031\n", + "Epoch 37/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6732 - loss: 0.7917 - val_accuracy: 0.6621 - val_loss: 0.8072\n", + "Epoch 38/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6706 - loss: 0.7917 - val_accuracy: 0.6675 - val_loss: 0.8000\n", + "Epoch 39/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6708 - loss: 0.7970 - val_accuracy: 0.6680 - val_loss: 0.7992\n", + "Epoch 40/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6683 - loss: 0.7870 - val_accuracy: 0.6664 - val_loss: 0.7987\n", + "Epoch 41/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6730 - loss: 0.7886 - val_accuracy: 0.6701 - val_loss: 0.7989\n", + "Epoch 42/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6734 - loss: 0.7818 - val_accuracy: 0.6685 - val_loss: 0.7981\n", + "Epoch 43/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.6745 - loss: 0.7879 - val_accuracy: 0.6661 - val_loss: 0.8002\n", + "Epoch 44/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6784 - loss: 0.7873 - val_accuracy: 0.6643 - val_loss: 0.7981\n", + "Epoch 45/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.6756 - loss: 0.7793 - val_accuracy: 0.6680 - val_loss: 0.7999\n", + "Epoch 46/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6769 - loss: 0.7724 - val_accuracy: 0.6675 - val_loss: 0.8009\n", + "Epoch 47/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6808 - loss: 0.7681 - val_accuracy: 0.6675 - val_loss: 0.7979\n", + "Epoch 48/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.6751 - loss: 0.7809 - val_accuracy: 0.6668 - val_loss: 0.7965\n", + "Epoch 49/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.6814 - loss: 0.7718 - val_accuracy: 0.6671 - val_loss: 0.7957\n", + "Epoch 50/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6766 - loss: 0.7819 - val_accuracy: 0.6678 - val_loss: 0.7953\n", + "Epoch 51/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.6761 - loss: 0.7773 - val_accuracy: 0.6645 - val_loss: 0.7993\n", + "Epoch 52/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6765 - loss: 0.7782 - val_accuracy: 0.6666 - val_loss: 0.7961\n", + "Epoch 53/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.6716 - loss: 0.7799 - val_accuracy: 0.6696 - val_loss: 0.7964\n", + "Epoch 54/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6802 - loss: 0.7693 - val_accuracy: 0.6664 - val_loss: 0.7958\n", + "Epoch 55/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.6782 - loss: 0.7741 - val_accuracy: 0.6682 - val_loss: 0.7949\n", + "Epoch 56/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.6776 - loss: 0.7757 - val_accuracy: 0.6673 - val_loss: 0.7949\n", + "Epoch 57/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.6852 - loss: 0.7670 - val_accuracy: 0.6661 - val_loss: 0.7947\n", + "Epoch 58/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.6797 - loss: 0.7713 - val_accuracy: 0.6664 - val_loss: 0.7941\n", + "Epoch 59/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.6850 - loss: 0.7586 - val_accuracy: 0.6659 - val_loss: 0.7946\n", + "Epoch 60/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.6794 - loss: 0.7709 - val_accuracy: 0.6666 - val_loss: 0.7942\n", + "Epoch 61/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6775 - loss: 0.7677 - val_accuracy: 0.6638 - val_loss: 0.7935\n", + "Epoch 62/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.6756 - loss: 0.7715 - val_accuracy: 0.6647 - val_loss: 0.7957\n", + "Epoch 63/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.6815 - loss: 0.7685 - val_accuracy: 0.6635 - val_loss: 0.7961\n", + "Epoch 64/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.6805 - loss: 0.7648 - val_accuracy: 0.6657 - val_loss: 0.7951\n", + "Epoch 65/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.6802 - loss: 0.7712 - val_accuracy: 0.6645 - val_loss: 0.7961\n", + "Epoch 66/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.6836 - loss: 0.7547 - val_accuracy: 0.6673 - val_loss: 0.7959\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Подгружаем раннюю остановку\n", + "from keras.callbacks import EarlyStopping\n", + "\n", + "# Прикажем модели останавливать обучение, когда качество на валидации не будет улучшаться в течение пяти эпох\n", + "early_stopping_monitor = EarlyStopping(patience = 5)\n", + "\n", + "model = get_new_model( ) # Сбросим старые веса \n", + "hist = model.fit(ss.fit_transform(X_train), to_categorical(y_train), validation_split=0.2, epochs=200, \n", + " verbose=1, callbacks = [early_stopping_monitor])" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 46, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "execution_count": 46, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "start = 0\n", + "plt.plot(hist.history['loss'][start:])\n", + "plt.plot(hist.history['val_loss'][start:])\n", + "plt.legend(['Train loss', 'Validation loss'])" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 47, + "metadata": { + "scrolled": true + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "\u001b[1m168/168\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6536 - loss: 0.8178\n" + ] + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "[0.8122668266296387, 0.6657313704490662]" + ] + }, + "execution_count": 47, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "score = model.evaluate(ss.transform(X_test), to_categorical(y_test))\n", + "score " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 3.2 Dropout \n", + "\n", + "Попробуем новые приколы, для которых нам придётся изменять архитектуру нашей модели. Добавим в модель дропаут. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 52, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "from keras.layers import Dropout\n", + "\n", + "model_dropout = Sequential( )\n", + "\n", + "# Первый слой \n", + "model_dropout.add(L.Dense(25, input_dim = X_train.shape[1], kernel_initializer='random_normal'))\n", + "model_dropout.add(Dropout(0.5)) # слой дропаута\n", + "model_dropout.add(L.Activation('sigmoid'))\n", + "\n", + "# Второй слой \n", + "model_dropout.add(L.Dense(25, kernel_initializer='random_normal'))\n", + "model_dropout.add(Dropout(0.5))\n", + "model_dropout.add(L.Activation('sigmoid'))\n", + "\n", + "\n", + "# Выходной слой \n", + "model_dropout.add(L.Dense(4, activation='softmax', kernel_initializer = 'random_normal'))\n", + "\n", + "# Собираем модель \n", + "model_dropout.compile(loss = 'categorical_crossentropy', metrics=[\"accuracy\"], optimizer=opt.Adam(learning_rate=1e-3))" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 53, + "metadata": { + "scrolled": true + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m7s\u001b[0m 6ms/step - accuracy: 0.4465 - loss: 1.2297 - val_accuracy: 0.6095 - val_loss: 1.0069\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6085 - loss: 1.0383 - val_accuracy: 0.6142 - val_loss: 0.9733\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6055 - loss: 1.0029 - val_accuracy: 0.6180 - val_loss: 0.9496\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6126 - loss: 0.9620 - val_accuracy: 0.6355 - val_loss: 0.9165\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6206 - loss: 0.9393 - val_accuracy: 0.6411 - val_loss: 0.9214\n", + "Epoch 6/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 5ms/step - accuracy: 0.6196 - loss: 0.9325 - val_accuracy: 0.6409 - val_loss: 0.9213\n", + "Epoch 7/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6223 - loss: 0.9287 - val_accuracy: 0.6430 - val_loss: 0.9230\n", + "Epoch 8/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6216 - loss: 0.9297 - val_accuracy: 0.6376 - val_loss: 0.9148\n", + "Epoch 9/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6199 - loss: 0.9243 - val_accuracy: 0.6388 - val_loss: 0.9118\n", + "Epoch 10/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6356 - loss: 0.9092 - val_accuracy: 0.6348 - val_loss: 0.9405\n", + "Epoch 11/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6287 - loss: 0.9167 - val_accuracy: 0.6355 - val_loss: 0.9302\n", + "Epoch 12/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6305 - loss: 0.9125 - val_accuracy: 0.6399 - val_loss: 0.9243\n", + "Epoch 13/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6275 - loss: 0.9106 - val_accuracy: 0.6348 - val_loss: 0.9275\n", + "Epoch 14/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6272 - loss: 0.9046 - val_accuracy: 0.6390 - val_loss: 0.9231\n", + "Epoch 15/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6243 - loss: 0.9158 - val_accuracy: 0.6360 - val_loss: 0.9284\n", + "Epoch 16/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6280 - loss: 0.9042 - val_accuracy: 0.6364 - val_loss: 0.9331\n", + "Epoch 17/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6274 - loss: 0.9038 - val_accuracy: 0.6332 - val_loss: 0.9352\n", + "Epoch 18/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6255 - loss: 0.9065 - val_accuracy: 0.6357 - val_loss: 0.9318\n", + "Epoch 19/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6289 - loss: 0.9014 - val_accuracy: 0.6350 - val_loss: 0.9322\n", + "Epoch 20/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6328 - loss: 0.9038 - val_accuracy: 0.6332 - val_loss: 0.9440\n", + "Epoch 21/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6300 - loss: 0.9129 - val_accuracy: 0.6334 - val_loss: 0.9476\n", + "Epoch 22/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6317 - loss: 0.9042 - val_accuracy: 0.6346 - val_loss: 0.9348\n", + "Epoch 23/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6312 - loss: 0.9077 - val_accuracy: 0.6348 - val_loss: 0.9499\n", + "Epoch 24/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6300 - loss: 0.8978 - val_accuracy: 0.6369 - val_loss: 0.9491\n", + "Epoch 25/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6272 - loss: 0.9044 - val_accuracy: 0.6350 - val_loss: 0.9493\n", + "Epoch 26/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6251 - loss: 0.9184 - val_accuracy: 0.6360 - val_loss: 0.9390\n", + "Epoch 27/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6274 - loss: 0.8983 - val_accuracy: 0.6355 - val_loss: 0.9360\n", + "Epoch 28/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6257 - loss: 0.9050 - val_accuracy: 0.6353 - val_loss: 0.9394\n", + "Epoch 29/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6302 - loss: 0.9013 - val_accuracy: 0.6357 - val_loss: 0.9398\n", + "Epoch 30/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6265 - loss: 0.9027 - val_accuracy: 0.6334 - val_loss: 0.9415\n", + "Epoch 31/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6272 - loss: 0.9103 - val_accuracy: 0.6383 - val_loss: 0.9394\n", + "Epoch 32/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6340 - loss: 0.8905 - val_accuracy: 0.6381 - val_loss: 0.9488\n", + "Epoch 33/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6260 - loss: 0.9039 - val_accuracy: 0.6360 - val_loss: 0.9467\n", + "Epoch 34/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6269 - loss: 0.9079 - val_accuracy: 0.6362 - val_loss: 0.9368\n", + "Epoch 35/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6298 - loss: 0.8979 - val_accuracy: 0.6364 - val_loss: 0.9465\n", + "Epoch 36/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6307 - loss: 0.8978 - val_accuracy: 0.6388 - val_loss: 0.9422\n", + "Epoch 37/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6283 - loss: 0.8951 - val_accuracy: 0.6385 - val_loss: 0.9395\n", + "Epoch 38/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6225 - loss: 0.9078 - val_accuracy: 0.6371 - val_loss: 0.9409\n", + "Epoch 39/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6282 - loss: 0.8977 - val_accuracy: 0.6369 - val_loss: 0.9345\n", + "Epoch 40/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6286 - loss: 0.8951 - val_accuracy: 0.6388 - val_loss: 0.9417\n", + "Epoch 41/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6307 - loss: 0.8957 - val_accuracy: 0.6404 - val_loss: 0.9396\n", + "Epoch 42/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6221 - loss: 0.9073 - val_accuracy: 0.6371 - val_loss: 0.9375\n", + "Epoch 43/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6280 - loss: 0.9021 - val_accuracy: 0.6357 - val_loss: 0.9612\n", + "Epoch 44/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6309 - loss: 0.8953 - val_accuracy: 0.6395 - val_loss: 0.9433\n", + "Epoch 45/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.6364 - loss: 0.8863 - val_accuracy: 0.6411 - val_loss: 0.9461\n", + "Epoch 46/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6298 - loss: 0.8995 - val_accuracy: 0.6388 - val_loss: 0.9366\n", + "Epoch 47/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6318 - loss: 0.9006 - val_accuracy: 0.6402 - val_loss: 0.9373\n", + "Epoch 48/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6326 - loss: 0.8944 - val_accuracy: 0.6411 - val_loss: 0.9410\n", + "Epoch 49/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6209 - loss: 0.9083 - val_accuracy: 0.6395 - val_loss: 0.9522\n", + "Epoch 50/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6262 - loss: 0.9023 - val_accuracy: 0.6413 - val_loss: 0.9439\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Прикажем модели останавливать обучение, когда качество на валидации не будет улучшаться в течение двух эпох\n", + "hist = model_dropout.fit(ss.fit_transform(X_train), to_categorical(y_train), \n", + " validation_split=0.2, epochs=50, verbose=1)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 54, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "execution_count": 54, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "start = 0\n", + "plt.plot(hist.history['loss'][start:])\n", + "plt.plot(hist.history['val_loss'][start:])\n", + "plt.legend(['Train loss', 'Validation loss'])" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 55, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "\u001b[1m168/168\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6371 - loss: 0.9739\n" + ] + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "[0.9786399602890015, 0.6404788494110107]" + ] + }, + "execution_count": 55, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "score = model_dropout.evaluate(ss.transform(X_test), to_categorical(y_test))\n", + "score " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 56, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "The Zen of Python, by Tim Peters\n", + "\n", + "Beautiful is better than ugly.\n", + "Explicit is better than implicit.\n", + "Simple is better than complex.\n", + "Complex is better than complicated.\n", + "Flat is better than nested.\n", + "Sparse is better than dense.\n", + "Readability counts.\n", + "Special cases aren't special enough to break the rules.\n", + "Although practicality beats purity.\n", + "Errors should never pass silently.\n", + "Unless explicitly silenced.\n", + "In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.\n", + "There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.\n", + "Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch.\n", + "Now is better than never.\n", + "Although never is often better than *right* now.\n", + "If the implementation is hard to explain, it's a bad idea.\n", + "If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.\n", + "Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those!\n" + ] + } + ], + "source": [ + "import this" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Различные воспитательные трюки \n", + "\n", + "1. Начните с маленькой сети. Не забывайте прикидывать сколько наблдюдений $n$ тратится на оценку каждого из $k$ параметров. Если величина $\\frac{n}{k}$ очень маленькая, то не может идти речи об адекватных оценках параметров! \n", + "2. Всегда оставляйте часть выборки под валидацию на каждой эпохе.\n", + "3. Усложняйте модель, пока качество на валидации не начнёт падать.\n", + "4. Не забывайте проскалировать ваши наблюдения для лучшей сходимости. \n", + "5. Можно попробовать ещё целую серию различных **трюков**: \n", + "\n", + "\n", + "* __Архитектура нейросети__\n", + " * Больше/меньше нейронов\n", + " * Больше/меньше слоёв \n", + " * Другие функции активации (tanh, relu, leaky relu, etc) \n", + " * Регуляризация (dropout, l1,l2) \n", + "\n", + "\n", + "* __Более качественная оптимизация__ \n", + " * Можно попробовать выбрать другой метод оптимизации \n", + " * Можно попробовать менять скорость обучения, моментум и др.\n", + "\n", + "\n", + "* __Попробовать собрать больше данных__ \n", + "* __Для случая картинок объёмы данных можно увеличить искусственно с помощью подхода, который называется Data augmemntation, но об этом позже__\n", + "\n", + "И это далеко не полный список. Обратите внимание, что делать grid_search для больших сеток это довольно времязатратное занятие... " + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3 (ipykernel)", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.12.4" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 4 +} diff --git a/лр8/.ipynb_checkpoints/hw1_part1_gradient-checkpoint.ipynb b/лр8/.ipynb_checkpoints/hw1_part1_gradient-checkpoint.ipynb new file mode 100644 index 0000000..04daa05 --- /dev/null +++ b/лр8/.ipynb_checkpoints/hw1_part1_gradient-checkpoint.ipynb @@ -0,0 +1,710 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "# 50 оттенков градиентного спуска \n", + "\n", + "В этом задании вам предстоит реализовать линейный классификатор и натренировать его, используя различные модификации градинетного спуска. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import numpy as np\n", + "%matplotlib inline\n", + "import matplotlib.pyplot as plt" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Генерация выборки\n", + "\n", + "Для наших целей будем использовать искуственно сгенерированные данные." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "from sklearn import datasets, preprocessing\n", + "\n", + "# keep random_state=42 for deterministic results\n", + "(X, y) = datasets.make_circles(n_samples=1024, shuffle=True, noise=0.2, factor=0.4, random_state=42)\n", + "ind = np.logical_or(y == 1, X[:, 1] > X[:, 0] - 0.5)\n", + "X = X[ind, :]\n", + "m = np.array([[1, 1], [-2, 1]])\n", + "X = preprocessing.scale(X)\n", + "y = y[ind]\n", + "\n", + "plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.Paired, s=20)\n", + "plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Варка фичей\n", + "\n", + "Как вы можете заметить, данные не являются линейно разделимыми. Нам придётся добавить в обучающую выборку новые фичи либо использовать нелинейные модели. Предположим, что разделяющая поверхность имеет вид окружности. Добавьте в матрицу признаков дополнительные колонки $x_1^2$, $x_2^2$ и $x_1 \\cdot x_2$." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def expand(X):\n", + " \"\"\"\n", + " Добавляет квадратичные фичи. \n", + " Для каждой строки матрицы находит строку \n", + " [feature0, feature1, feature0^2, feature1^2, feature0*feature1, 1]\n", + " \n", + " :param X: матрица фичей, shape [n_samples,2]\n", + " :returns: расширенная матрица фичей, shape [n_samples,6]\n", + " \"\"\"\n", + "\n", + " # Извлекаем два исходных признака\n", + " feature0 = X[:, 0]\n", + " feature1 = X[:, 1]\n", + "\n", + " # Добавляем новые признаки: квадраты и произведение\n", + " expanded_features = np.column_stack([\n", + " feature0, # feature0 (x1)\n", + " feature1, # feature1 (x2)\n", + " feature0 ** 2, # x1^2\n", + " feature1 ** 2, # x2^2\n", + " feature0 * feature1, # x1 * x2\n", + " np.ones(X.shape[0]) # Константный член 1\n", + " ])\n", + " \n", + " return expanded_features" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Логистическая регрессия \n", + "\n", + "Для классификации будем использовать логистическую регрессию. \n", + "\n", + "$$ a(x; w) = \\langle w, x \\rangle $$\n", + "$$ P( y=1 \\; \\big| \\; x, \\, w) = \\dfrac{1}{1 + \\exp(- \\langle w, x \\rangle)} = \\sigma(\\langle w, x \\rangle)$$\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def probability(X, w):\n", + " \"\"\"\n", + " Принимает на вход матрицу фичей и вектор весов\n", + " Возвращает предсказание вероятность того, что y = 1 при фиксированных x, P(y=1|x)\n", + " \n", + " :param X: расширенная матрица фичей [n_samples,6] (expanded)\n", + " :param w: вектор весов [6]\n", + " :returns: вектор вероятностей\n", + " \"\"\"\n", + "\n", + " # Скалярное произведение X и w\n", + " z = np.dot(X, w)\n", + " \n", + " # Применяем сигмоидную функцию\n", + " probabilities = 1 / (1 + np.exp(-z))\n", + " \n", + " return probabilities" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Для логистической регрессии оптимальный параметр находится минимизацией кросс-энтропии: \n", + "\n", + "$$ L(w) = - {1 \\over \\ell} \\sum_{i=1}^\\ell \\left[ {y_i \\cdot log P(y_i = 1 \\, | \\, x_i,w) + (1-y_i) \\cdot log (1-P(y_i = 1 \\, | \\, x_i,w))}\\right] $$\n", + "\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def compute_loss(X, y, w):\n", + " \"\"\"\n", + " Принимает на вход матрицу весов, вектор ответов и вектор весов.\n", + " Выдаёт на выход значение функции потерь, расчитанное по формуле выше.\n", + " \"\"\"\n", + "\n", + " # Вычисляем вероятности P(y=1 | x, w)\n", + " p = probability(X, w)\n", + " \n", + " # Ограничим значения вероятностей, чтобы избежать log(0)\n", + " p = np.clip(p, 1e-15, 1 - 1e-15)\n", + " \n", + " # Количество примеров\n", + " l = len(y)\n", + " \n", + " # Вычисляем функцию потерь\n", + " loss = - (1 / l) * np.sum(y * np.log(p) + (1 - y) * np.log(1 - p))\n", + " \n", + " return loss" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Мы будем обучать модель методом градиентного спуска. Для этого нам придётся вычислить градиент функции потерь, представленной выше. Возьмите листочек, ручку и в бой! \n", + "\n", + "$$ \\nabla_w L = ...$$" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def compute_grad(X, y, w):\n", + " \"\"\"\n", + " Вычисляет градиент функции потерь логистической регрессии.\n", + " \n", + " :param X: расширенная матрица фичей [n_samples, 6] (expanded)\n", + " :param y: вектор истинных меток [n_samples]\n", + " :param w: вектор весов [6]\n", + " :returns: градиент функции потерь по весам [6]\n", + " \"\"\"\n", + " # Количество примеров\n", + " l = len(y)\n", + " \n", + " # Вычисляем вероятности P(y=1 | x, w)\n", + " p = probability(X, w)\n", + " \n", + " # Вычисляем разницу между предсказанными вероятностями и истинными метками\n", + " diff = p - y\n", + " \n", + " # Вычисляем градиент\n", + " grad = (1 / l) * np.dot(X.T, diff)\n", + " \n", + " return grad" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Функция ниже предназначена для визуализации процесса обучения. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "from IPython import display\n", + "\n", + "h = 0.01\n", + "x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1\n", + "y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1\n", + "xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h))\n", + "\n", + "def visualize(X, y, w, history):\n", + " \"\"\"С помощью магии matplolib выдаёт красоты результатов классификации\"\"\"\n", + " Z = probability(expand(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]), w)\n", + " Z = Z.reshape(xx.shape)\n", + " plt.subplot(1, 2, 1)\n", + " plt.contourf(xx, yy, Z, alpha=0.8)\n", + " plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.Paired)\n", + " plt.xlim(xx.min(), xx.max())\n", + " plt.ylim(yy.min(), yy.max())\n", + " \n", + " plt.subplot(1, 2, 2)\n", + " plt.plot(history)\n", + " plt.grid()\n", + " ymin, ymax = plt.ylim()\n", + " plt.ylim(0, ymax)\n", + " display.clear_output(wait=True)\n", + " plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "# убедитесь, что у вас она работает, запустив код ниже \n", + "# (он отработает если вы верно реализовали expend и probability)\n", + "dummy_weights = np.linspace(-1, 1, 6)\n", + "visualize(X, y, dummy_weights, [0.5, 0.5, 0.25])" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Обучение\n", + "\n", + "Пришло время обучить нашу модель. Для этого вам придётся дописать кусочки функций ниже. Обязательно попробуйте поменять гиперпараметры (размер батча и скорость обучения) и посмотреть как будет изменяться анимация. " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Mini-batch SGD\n", + "\n", + "Берём несколько рандомных наблюдений и ищем градиент по ним! \n", + "\n", + "$$ w_t = w_{t-1} - \\eta \\dfrac{1}{m} \\sum_{j=1}^m \\nabla_w L(w_t, x_{i_j}, y_{i_j}) $$\n", + "\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "np.random.seed(42)\n", + "w = np.array([0, 0, 0, 0, 0, 1], dtype=float)\n", + "\n", + "eta= 0.1 \n", + "\n", + "n_iter = 100\n", + "batch_size = 4\n", + "loss = np.zeros(n_iter)\n", + "plt.figure(figsize=(12, 5))\n", + "\n", + "for i in range(n_iter):\n", + " \n", + " # Шаг 1: случайно выбираем индексы для батча\n", + " batch_indices = np.random.choice(len(X), batch_size, replace=False)\n", + " \n", + " # Шаг 2: создаём батч признаков и меток\n", + " X_batch = X[batch_indices]\n", + " y_batch = y[batch_indices]\n", + " \n", + " # Расширяем матрицу признаков для батча\n", + " X_batch_expanded = expand(X_batch)\n", + " \n", + " # Шаг 3: вычисляем градиент по батчу\n", + " grad = compute_grad(X_batch_expanded, y_batch, w)\n", + " \n", + " # Шаг 4: обновляем веса с учётом градиента\n", + " w -= eta * grad\n", + " \n", + " # Шаг 5: вычисляем и сохраняем функцию потерь на полной выборке для контроля\n", + " loss[i] = compute_loss(expand(X), y, w) # Используем расширенную матрицу\n", + "\n", + "visualize(X, y, w, loss)\n", + "plt.clf()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Momentum SGD\n", + "\n", + "Momentum это метод, который помогает стохастическому градиентному спуску сохранять направление движения. Это осуществляется за счёт добавления в выражение дополнительного слагаемого: накопленного за предыдущие шаги градиента с весом $\\alpha$. \n", + "
\n", + "
\n", + "\n", + "$$ \\nu_t = \\alpha \\nu_{t-1} + \\eta\\dfrac{1}{m} \\sum_{j=1}^m \\nabla_w L(w_t, x_{i_j}, y_{i_j}) $$\n", + "$$ w_t = w_{t-1} - \\nu_t$$\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "np.random.seed(42)\n", + "w = np.array([0, 0, 0, 0, 0, 1], dtype=float)\n", + "\n", + "eta = 0.05 \n", + "alpha = 0.9 \n", + "nu = np.zeros_like(w)\n", + "\n", + "n_iter = 100\n", + "batch_size = 4\n", + "loss = np.zeros(n_iter)\n", + "plt.figure(figsize=(12, 5))\n", + "\n", + "for i in range(n_iter):\n", + " \n", + " # Шаг 1: случайно выбираем индексы для батча\n", + " batch_indices = np.random.choice(len(X), batch_size, replace=False)\n", + " \n", + " # Шаг 2: создаём батч признаков и меток\n", + " X_batch = X[batch_indices]\n", + " y_batch = y[batch_indices]\n", + " \n", + " # Расширяем матрицу признаков для батча\n", + " X_batch_expanded = expand(X_batch)\n", + " \n", + " # Шаг 3: вычисляем градиент по батчу\n", + " grad = compute_grad(X_batch_expanded, y_batch, w)\n", + " \n", + " # Шаг 4: обновляем вектор скорости\n", + " nu = alpha * nu + (eta / batch_size) * grad # Накопленный градиент\n", + " \n", + " # Шаг 5: обновляем веса с учётом скорости\n", + " w -= nu\n", + " \n", + " # Шаг 6: вычисляем и сохраняем функцию потерь на полной выборке для контроля\n", + " loss[i] = compute_loss(expand(X), y, w) # Используем расширенную матрицу\n", + "\n", + "visualize(X, y, w, loss)\n", + "plt.clf()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## RMSprop\n", + "\n", + "В этом блоке реализуем RMSprop. Эта вариация градиентного спуска позволяет изменять скорость обучения индивидуально для каждого параметра. \n", + "\n", + "$$ G_t^j = \\alpha G_{t-1}^j + (1 - \\alpha) g_{tj}^2 $$\n", + "$$ w_t^j = w_{t-1}^j - \\dfrac{\\eta}{\\sqrt{G_t^j + \\varepsilon}} g_{tj} $$" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "np.random.seed(42)\n", + "\n", + "w = np.array([0, 0, 0, 0, 0, 1.])\n", + "\n", + "eta = 0.1 \n", + "alpha = 0.9 \n", + "g2 = np.zeros_like(w)\n", + "eps = 1e-8\n", + "\n", + "n_iter = 100\n", + "batch_size = 4\n", + "loss = np.zeros(n_iter)\n", + "plt.figure(figsize=(12,5))\n", + "for i in range(n_iter):\n", + "\n", + " # Шаг 1: случайно выбираем индексы для батча\n", + " batch_indices = np.random.choice(len(X), batch_size, replace=False)\n", + " \n", + " # Шаг 2: создаём батч признаков и меток\n", + " X_batch = X[batch_indices]\n", + " y_batch = y[batch_indices]\n", + " \n", + " # Шаг 3: расширяем матрицу признаков для батча\n", + " X_batch_expanded = expand(X_batch)\n", + " \n", + " # Шаг 4: вычисляем градиент по батчу\n", + " grad = compute_grad(X_batch_expanded, y_batch, w)\n", + " \n", + " # Шаг 5: обновляем накопленные квадраты градиентов\n", + " g2 = alpha * g2 + (1 - alpha) * grad**2 # Nакопление квадратов градиента\n", + " \n", + " # Шаг 6: обновляем веса с учётом RMSprop\n", + " w -= (eta / (np.sqrt(g2) + eps)) * grad # Обновление весов\n", + " \n", + " # Шаг 7: вычисляем и сохраняем функцию потерь на полной выборке для контроля\n", + " loss[i] = compute_loss(expand(X), y, w) # Используем расширенную матрицу\n", + "\n", + "visualize(X, y, w, loss)\n", + "plt.clf()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Как траектории обучения различных вариаций градиентного спуска различаются между собой? Ожидаемо ли это? Почему? Что нужно сделать, чтобы реализовать Adam? " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Отличия между вариациями градиентного спуска\n", + "### 1. Скорость сходимости:\n", + "Обычный SGD (Stochastic Gradient Descent) может сходиться медленно, особенно если градиенты имеют высокий разброс, что может привести к колебаниям вокруг минимума.\n", + "Momentum помогает ускорить сходимость, так как он сохраняет направление градиента и сглаживает траекторию, что может уменьшить колебания.\n", + "RMSprop адаптирует скорость обучения для каждого параметра, что может привести к более быстрой сходимости, особенно в случае сильно разреженных градиентов.\n", + "Adam (Adaptive Moment Estimation) сочетает идеи из Momentum и RMSprop, что позволяет ему еще быстрее адаптировать скорости обучения и сохранять направления градиентов.\n", + "### 2. Стабильность:\n", + "Momentum может привести к overshooting (перепрыгиванию) мимо минимума, особенно если скорость обучения велика.\n", + "RMSprop и Adam обычно более стабильны благодаря адаптивной корректировке скорости обучения.\n", + "### 3. Траектория:\n", + "Траектории могут выглядеть более гладкими или резкими в зависимости от выбранного метода. Например, Momentum может демонстрировать более плавные изменения в весах, в то время как SGD может показывать более резкие изменения." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Эти различия в поведении можно ожидать, так как каждая модификация градиентного спуска имеет свои особенности в том, как они обрабатывают информацию о градиентах. Например, Momentum учитывает прошлые градиенты, что помогает предотвратить нежелательные колебания, в то время как RMSprop адаптирует скорость обучения на основе предыдущих градиентов, что помогает в случае разреженных градиентов." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "# Оптимизатор Adam\r\n", + "\r\n", + "Оптимизатор Adam (Adaptive Moment Estimation) — это метод, который объединяет преимущества двух других методов: \r\n", + "\r\n", + "- **Momentum**, который сохраняет направление градиента.\r\n", + "- **RMSprop**, который адаптирует скорость обучения для каждого параметра.\r\n", + "\r\n", + "## Основные формулы\r\n", + "\r\n", + "1. **Обновление первого момента:**\r\n", + " $$\r\n", + " m_t = \\beta_1 m_{t-1} + (1 - \\beta_1) g_t\r\n", + " $$\r\n", + "\r\n", + "2. **Обновление второго момента:**\r\n", + " $$\r\n", + " v_t = \\beta_2 v_{t-1} + (1 - \\beta_2) g_t^2\r\n", + " $$\r\n", + "\r\n", + "3. **Коррекция смещения для моментов:**\r\n", + " $$\r\n", + " \\hat{m}_t = \\frac{m_t}{1 - \\beta_1^t}\r\n", + " $$\r\n", + " $$\r\n", + " \\hat{v}_t = \\frac{v_t}{1 - \\beta_2^t}\r\n", + " $$\r\n", + "\r\n", + "4. **Обновление весов:**\r\n", + " $$\r\n", + " w_t = w_{t-1} - \\frac{\\eta}{\\sqrt{\\hat{v}_t} + \\epsilon} \\hat{m}_t\r\n", + " $$\r\n", + "\r\n", + "## Параметры\r\n", + "\r\n", + "- $\\eta$: скорость обучения.\r\n", + "- $\\beta_1$: параметр затухания для первого момента (обычно $0.9$).\r\n", + "- $\\beta_2$: параметр затухания для второго момента (обычно $0.999$).\r\n", + "- $\\epsilon$: малое значение для предотвращения деления на ноль (обычно $1e-8$).\r\n", + "\r\n", + "## Шаги алгоритма\r\n", + "\r\n", + "1. Инициализируйте:\r\n", + " - $m = 0$\r\n", + " - $v = 0$\r\n", + " - $t = 0$\r\n", + "\r\n", + "2. На каждой итерации:\r\n", + " - Увеличьте $t$ на 1.\r\n", + " - Вычислите градиент $g_t$.\r\n", + " - Обновите моменты $m_t$ и $v_t$ по формуле (1) и (2).\r\n", + " - Корректируйте моменты \n", + "\r\n", + " w -= eta * m_hat / (np.sqrt(v_hat) + epsilon) # обновление весов\r\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 18, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAA9QAAAGsCAYAAAA8Ou8BAAAAOXRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjguNCwgaHR0cHM6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy8fJSN1AAAACXBIWXMAAA9hAAAPYQGoP6dpAAEAAElEQVR4nOz9d3gk13XnjX9uVWdkYGaACZicZxhnmCVSlERKVM6SZUmWLa2tpSUHPms90npf/1Za78t917tarXdNWrKyZFmZSqZJjsQcRQ6HcXIOAAYzyKFTVd3fH7e60Q10QpppAOfDB8+gq2/de7u6AeJb55zvUVprjSAIgiAIgiAIgiAIk8K62BsQBEEQBEEQBEEQhLmICGpBEARBEARBEARBmAIiqAVBEARBEARBEARhCoigFgRBEARBEARBEIQpIIJaEARBEARBEARBEKaACGpBEARBEARBEARBmAIiqAVBEARBEARBEARhCgQu9gZK4XkeHR0d1NXVoZS62NsRBEEQBLTWDA0NsWzZMixL7ktPF/l/vSAIglBtTOb/9VUtqDs6Omhvb7/Y2xAEQRCECZw6dYoVK1Zc7G3MeeT/9YIgCEK1Usn/66taUNfV1QHw1v/8vwlGohd07f30ArB6cfMFXbfaOWl35D1e2yTXRxjjaF9v3uOV7rKLtJPq5Pi5seuzmbnzs3Oysw+ATcGmi7yTfE6f7AFgY7D2gq6bSsf57o8+m/1/lDA9Mtfx1KlT1NfXT2uuxw6d489+8AK1tsvylgaW1IdZVBtmaWOEFY0xljdFWdEYpakmJNHwHNLpNA888AC33norwWDwYm9nziDXbWrIdZs8cs2mxnSu2+DgIO3t7RX9v76qBXXmf3bBSJRgJHbB1t3LeWwirG1tuWBrVjvH7TMA2ERY3yzXRSjMpprleY8P9/bkPV7t5j+/0Niwyrz+o2d7OMQoW1l0kXdUGevWxDje0cthEgBsrRJhvXbDCk4eP89RHDaHLry4FUE2M2SuY319/bQF9YgewLUjDAADPQ57exxgZMK4mpBNe3OMlc0x2ptjLG+MsqwxyvLGKEsbI7QsMMGdTqeJxWLU19fLH+uTQK7b1JDrNnnkmk2Nmbhulfy/oKoF9cVgL+cBREwzJqIBEdHClMj93Bzu7cn7TC1kcZ35/bL3rPl9MxeE9eplJqJ+vKOXvem+qhHVK1cv4uTx8+xPDQFcFGEtVA/vunw5V69q4Bf3P8SGS3bSE3foHkxwui/O6b5RTvXGOTuUYCTlsr9riP1dQwXnCdkWrQ1hltZHaWuImK968+/ShgjLGqMsrg1jWQtHdAuCIAiFEUGdg4hpgwhpYTYQcT2Rta0tHD3bk/3dM1eEdUZUQ3VEq1euNtctI6xFVC9cQgGL5Y1RVtfBLVuXFIxIJNIuZ/rjnOwZ5WTvKKd6R+kYiNPRn6CjP073UJKU63GqN86p3njRtQKWorU+YtLI/VTyFU0xVjRFaW+OsbQhQsAW0zpBEIT5jghqHxHTIqSFC4eI6zEyv3PmkrCeC9FqEdVCMSJBm3WLa1m3uHDtfcrx6B5K0DWQoHMgQedAnK6BJGcHM98nODuUxPE0Z/rjnOmP87tjE+exLcXShggrm2OsaqlhVUuMVX6KeXtTjIaYpG0KgiDMB0RQs7DFtIho4WIj4towV4V1NUarRVQL0yEUsPxIc3HvFsf1ODecpKM/zpn+BKf7Rv208jine833KdfLHnvySM+EOeoiAVY0mUh2W0OEpX5K+bLGKEsbIixtiBIN2bP5UgVBEIQZYMEL6r2cFyEtQlqoEkRcTxTWc0FUQ3VFqzMp4PuPmxsTIqyFmSZgWyxtiLK0IcqOVROf9zxN91CSU32jnOgZ5WTPCCd6RzneM8qZvlHOD6cYSjjs6xxkX+dg0XUaY8G82u3W+sxXmCV1EZbUh2mpCWNLLbcgCMJFY0EL6oUopkVIC3OFYuJ6oQnruWJclhutrgZRDRKtFi4elqWyZmZXrZ7YIi+ecjnTP8qpvjhnBxJ0DCToGoj7KeYJOvvjjKRc+kfT9I+mi5qngUktX1wbZokvstsawrTWRWj1RbiJgEepDS/oP/kEQRBmjQX723WhiWkR0sJcJl9cL6yo9VwyLstEq/d2mH7b1SCsRVQL1Ug0ZLN+SR3rlxT+TGqtGUw4dA0k6BocE9tnB5N0DyY4O5SgayBJz0gS19NmzGACGCi6Zl0kkNcebHnTWGr5ohobx5ulFysIgjDPWZCCeqGKaRHSwnwg8zleSCnhc62+utqi1SKqhbmGUoqGaJCGaJBNbcU/s47r0TOS4uygEdvm30RWiBsjtQRDCYehhFOyVRgE+NuXH6K1PsLiOhPtXlwXHvuqDbO4LsTi2gj10cCC6tMtCIJQigUnqBeSmBYhLcxnFmJK+Fyqr642wzKpqxbmIwHbytZVl2I46dDpO5J39Cc40z/Kmb44XYOJbJp5yvHoG03TVybFHEyf7ozQXlJn0s1b6/z67gZT4724NkxjLCT13YIgzHsWlKBeKGJa0ruFhcZCi1rPlTTwajUsk2i1sNCoDQfY0FrHhtbCn/lUKsWPf/lvXHbNa+mNu5wdTNA9lOT8cJJzQ/7XcJLzQ0kGEw4p18u2DCuFpaC5Jsyi2hCLanP+rQvTUmO+b64J0VwToqkmRE3Ilsi3IAhzjgUjqBeCmBYhLSx0FlLUei6lgUsKuCBUN0opaoOwqa2OYLB0f+xE2s0K7O5B8+85P+U8k2Z+djBB32gaT8P5YSPMoXTUGyBoKxpjIZpjIRbXGQGeiYQbQW6+jLt5SMS3IAhVwYIQ1Jk/Nuczkt4tCPkUilovBGFdzaIaqsewTES1IEyNSNCmvTlGe3PxPt0AadejbyTF+eFUVlSbrxTnhpL0jKToHUnSO5zi/EiKlOORdnU2In7gbJm084BFW71xMc/07s4Yri1tNGZr9RGp9RYEYfaZ94I6I6bna3RahLQglGahOITPpTTwaolWS121IMweQdtiSX2EJWXquzPEUy59oyn6RlP0jqTy082HkllhnhHjKcfjZO8oJ3tHi84ZC9l5grutIcqyhkxf7yhtDRER3YIgTJt5LahFTAuCkMt8j1rPpWh1tYhqkGi1IFQD0ZBNNGTaepUj5XhZB/NOv6VYh2+41tEfp3MgTt9omtGUy5FzIxw5N1J0rljIZlm2nViEZb7QbvN7eLfWR6gNi+gWBKE481ZQz2cxLUJaEKbHQhHWe89Wb7RaUsAFQZgqoYBVNu08nnKzYrtzIEFnf5zOQf9fv61Yvy+6D3cPc7h7uOhcsZDtu5kbgd1WH6atIcrimgDHh+DsYIJlTQEscTQXhAXJvBTUIqYFQaiEhSCsqz0NvJqi1SKqBWH+EA3ZrF1cy9rFtUXHJNJuNrptWoqZr67BJF2+GB9KOIymXI73jHK8p1B6eYD/9cqjBG3F0oaxGu7lftS7rT5i2orVR2iOhUR0C8I8ZFYF9d13383dd9/N8ePHAdi2bRt/8zd/w2233TabywLzT0yLkBaE2aNQnfV8EdZzIQ1cRLUgCBeDSNBmzaIa1iyqKTpmNOXQPZg07uVDSboHE3T5Ee7O/jhHu/oYSCvSri5b0x2wVDbS3VZv+nUvqY+wuDbM4nrT03tpQ5SmWFBSzAVhDjGrgnrFihX8t//231i/fj0A3/72t3nnO9/Jnj172LZt26ysOR/bY4mYFoQLx1jUen4ZmFV7tLqaUsBFVAuCkCEWCrB6UYDVBUR3Op3m3nvv5dY3vZmeuMuZPhPVPuPXcXf0Z9qIJekZSeJ4mo6BBB0DiZJrRoKWMU3zXcxbGzIC3NR2t9VHWFQbImBbs/WyBUGYBLMqqN/+9rfnPf6v//W/cvfdd/P0008XFNTJZJJkMpl9PDg4OKn15lt7LOkrLQgXj/mYDi7R6soRB3BBEColYFusaAqzoql4TXfa9Tg3lMwK7Ey/7m7fxbzbj373jKRIpD2OnR/h2PniZmqWgkW14Wyf7sW1YRbVmf7cLbUhmmvM983+VyRoz8ZLFwSBC1hD7bouP/7xjxkZGeG6664rOObOO+/kC1/4wpTmn2910xKVFoTqYL4K62qPVleDqAaJVguCMDMEbSvrJl6KRNrl7GCCjv4EXYNxugaM+M6kmWdEuOtpI8KHkiXny1ATsmmuDdFSMya6W2rN94tqw7TUhrICXWq9BWFyzLqgfvnll7nuuutIJBLU1tZyzz33sHXr1oJjP//5z3PHHXdkHw8ODtLe3l52DRHTgiDMNvNNWFd7tFpSwAVBWIhEgjarWmpY1VK8rtv1ND3DyWx020S4TXS7Z3isj3fviPne8TQjKZeR3jineuNl92BbipaaEEvqTeR7cZ0xVVvaYAzXljVEWdYYoS4SnMmXLghzllkX1Js2beKFF16gv7+fn/70p/zBH/wBjzzySEFRHQ6HCYfDU1pHxLQgCBeC+SisJVpdnlxRvXZ+NsgQBGGOYFuKJfURltRHyo7VWjOYcHxxneT8sBHdPcNJI8Azx4eMCO8ZSVUc/a6PBFjeFGNFk3E3zzicL2uMsqwhyuK6MLZEuoUFwKz/VRAKhbKmZDt37uTZZ5/lf//v/81XvvKVGZl/vpiQiZAWhLnFfBLWcyFaXU2i+mC6eL9aQRCEakIpRUM0SEM0WNLNPEPa9egdSdE9mOT8sIl8nxtK+q7mxlCtcyBO/2iawYTDYOcg+zoLex4FLOVHtiMsbYyy1DdUW1wb5PgQdA4kWNZki7maMOe54LfZtdZ5xmPTYb6YkImYFoS5y3wT1tUara4mUX300OmLtr4gCMJsErQtWn1H8VKMJB3O9Mc50xfndN8oZ/oT2T7eHf1xzg4ZV/Mzfo9vTvSNm8H0786Yqy2pD9NaZ3p2L66LZA3VsrXdtWEapZ2YUKXMqqD+j//xP3LbbbfR3t7O0NAQP/jBD3j44Ye57777pj33fKmbFjE993CDBy7KunZ600VZV6iM8cJ6LotqqM5odbXUVa9YKb+vBUFY2NSEA2xsrWNja2FfCcf1ODecpKPfRLS7BoyxWudggo6+UY6f7WfIsXBy0stfoXR3n6Ct/J7dEZY1mJruZY1jrcTaGiIsqYsQCkjEW7iwzKqgPnv2LB/96Efp7OykoaGBSy+9lPvuu49bbrllRuYXMS3MJJUK5XX1F0dgHBmsbH8ivC8u4/tYz2VhXY2iGqonWi0IgiAUJmCbXtpLG6JA/u/pTP/uN7/5VgZSHl0DCboHk5wbTtI9aNLMe7P13aa2u380Tdod6+P94qniay+qDZs0c/9rSX2ExXVhluS0GGuqCRGUVHNhhphVQf31r399VuadD3XTIqYvHqWE88USy5VQyd6ODJ4v+fpEbF845oOwzvye3XtWUsAFQRCEmcWyFEvqTFS5HEnHpWc4RfdQ0o92x+n0xXXXQNy0FBtIknI9zg+b+u+XzwyUnLMpFqSlNkxrvXExH4tyh43pmy/AwwHp4S2UZs5Zlc6HumkR0xeOYuKymoXzdCj1ukqJbRHas8f65pY5X19drdFqEdWCIAgLg3DAHuvjXaSjrtaa3pEUnZn08oE4HQOJnNZi5t/ekSSehr7RNH2jaQ53lzaarIsETK9uv667MRakKRaiIRakMRqiucY8bq4xxxqiQRHhC4w5J6hhbqd6H7fPiJCeRQoJxvkqnidLsetQTGiLyJ455oNxWbVGq6ulrloQBEG4uCilaKkN01IbZvvyhqLjXE/TP2pSys8NJTk7mPAj3Obf7iGTen5uyES8hxIOQwmHY+dHKt5LNGjT6Ivr5poQTbExIZ453hgbE+MtNWHqIgEsaTM2J5lTgnqup3qLmJ55xgtBEc+Tp9A1KySyRWBPn/lgXCbRakEQBGEuY1tjwruYqRqYiPdAPO337h7r2z0YT9M/mqJ/NE3faMpEujPPJdJoDfG0S3zApXMgMal9ZVqc5X7VRwPUhmw6ziiGnjtNc20k+1xTTYimWJBo0BYH9IvInBHUcznVW1K8Zw4R0BeGwiJbBPZMMdfrq0VUC4IgCPMdpRSNsRCNsRDrl9RWdI7naYYSDv1xI7j7ffHdO2KE98Boyj9mjveNpukdSTGcdHA9k7LeO5IqMrvNL0/uLfhMKGDRGA1mo98N0UxE3ETCm2JGeDfkRMcbokFqQiLEZ4I5I6hhbqZ6i5iePiKiq4Px110E9vSZy/XV1ZwCLqJaEARBuBhYljKiNRZk1ST+9E86Ln0jaQbi5qt/NMVAPM1gwmEwnqZvJMm+w8epa2llKOn4Y8xXyvVIOV62/dik9qugPhqkLhKgLuz/GwlQGw5QEzb/xkIBasI29RETLa+LmHE14QB14QC1kcCCj5DPCUG9n142tM6dPzTHI2J68oiIrn5EYM8Mc72+uhqj1SKqBUEQhLlEOGDT1mDT1lDY8dy0GjvKW95yBcFgMHtca81oyqV3JJUjxtNjEXI/Cp5JUc9ExwfiKdKuxtNkhTnEp7x/21LU+gK8LhLwo+Bj0fBM/XgmYp5bVz4f2pfNCUE9V5Ga6ckhInpuk/t+ja/BFnFdnrlcX50rqqE6otViViYIgiDMd5RS1PjR5CLm5wXRWpNIewwm0gwl0gzEHYYSaYaTjm/ClmYk6TKSdBhJuf7xdPa5oYTDcNJhJOngaWP0lhH0kyUjwDNfRogb8Z1xU8+I78ZsXXmQSLB6nNTnhKBevbj5Ym9h0oiYrpxc4SUien4g0eupM1frqzMp4BKtFgRBEITqRilFNGQTDdm01pfvA14MrTXxtJsV2oO+I/pg3ETDB3Ii430jqTETNz+lXWuyLuqn+yYXIQ8HLOqjRmRnBbcvvj/zhg3Uhi+czJ0TgnquIWK6PBKNXlhI9HryzNX6akkBFwRBEISFgVKKWMjUWU9WmGei2pl09cF4Oi9tvW80lU1ZH19b7mlIOl62x/h4/uwNG2bqJVaECOoZJvPHr1AYiUYLIq4rZ66mgYuoFgRBEAShFLalaK4x9dSTwfM0wymHgdHCArx/NE0sdGHTwUVQzyDi6F0cEdJCIURcV8ZcjFZXowu4iGpBEARBmNtYljKO45HgpOrGZ5O5b6tWJYiYLowbPJAVSevqF4mYFoqS+XxkPiOZz8748oCFyvrmluzvl7mUCZMV1r5h2cUma1aW7rvIOxEEQRAEYT4ggnoGEDE9ERHSwnQoJq6FMWF93D4zZ4S1iGpBEARBEOYrkvI9TURM5yOp3cJMk58WLinhGeZaGni1pYBLWy1BEARBEGYCiVDPACKmJSItXBgkap3PXEwDl2i1IAiCIAjzCRHU00DaY4mQFi4OuSnhUmtNnqieC8JaRLUgCIIgCPMFEdRTZC780TrbiJAWqgGJWhvmWrRaRLUgCIIgCPMBqaGeAgu9blrqpIVqRGqtDXOptroa66qlrZYgCIIgCJNBItSTRMS0RKWF6mehR60lWj11JFItCIIgCMJkEEE9BRaimM6IEhHSwlxChPXcqa0WUS0IgiAIwlxEBPUkqPY/SGeL3Ki0IMxFFrKwnkvRahHV1cNdd93FmjVriEQi7Nixg8cee6zk+GQyyV//9V+zatUqwuEw69at4xvf+MYF2q0gCIIgXDykhrpCFmKqtwhpYb6xkOusc2urq72u+ujZHvZyXmqqLxI//OEP+Yu/+AvuuusubrjhBr7yla9w2223sXfvXlauXFnwnA984AOcPXuWr3/966xfv57u7m4cx7nAOxcEQRCEC48I6kkgYloQ5g+Zz/aRwfPZz3spYb082Mr6yEoa7XpcPM6kznI4cYIhb+SC7HcmyPwOO9xb3YZl1WRWthBF9Ze+9CU+8YlP8MlPfhKAL3/5y9x///3cfffd3HnnnRPG33fffTzyyCMcPXqU5mYT2V+9evWF3LIgCIIgXDREUFfAQuo3LQ7ewkKjEmG9I7aNtZF2PO1hKVMpsza8gjXh5Twx9DxnnZ4Lu+lpItHqyZFN/+7onfeiOpVKsXv3bj73uc/lHb/11lt58sknC57zy1/+kp07d/Lf//t/57vf/S41NTW84x3v4L/8l/9CNBqdMD6ZTJJMJrOPBwcHAUin06TT6Wm/hswcMzHXQkGu2dSQ6zY15LpNHrlmU2M6120y54igLkO11xzOJBKVXrgEdIRFrCFMLQ4pejlBXPVf7G1dUIoJ61Wh5ayNtANkxXTme60119ddwa/6H8bRcyu9da6016oWUQ1GWO/t6GU9kYu6j9nk/PnzuK5La2tr3vHW1la6uroKnnP06FEef/xxIpEI99xzD+fPn+f222+nt7e3YB31nXfeyRe+8IUJxx944AFisdjMvBBg165dMzbXQkGu2dSQ6zY15LpNHrlmU2Mq1210dLTisSKoK2AhRKdFTC9cWvVm2rkCAA0oYBnb6dHHOcZTaOVd1P1daMYL643RHWitUUpNGKuUwtY2q0PLOJw8eaG3Om3GUsCrO1pdbaL6wLH5f6N1/Oe92M8AgOd5KKX453/+ZxoaGgCTNv6+972Pf/iHf5gQpf785z/PHXfckX08ODhIe3s7t956K/X19dPeezqdZteuXdxyyy0Eg8Fpz7cQkGs2NeS6TQ25bpNHrtnUmM51y2RPVYII6hIslFRvEdMLlxa9mpXsyD7O/XO5mVV4uBzn6Qu/sSpgXf0ilLZoZHHJcRpoCTTOSUGdYS6kgFeTqF65tInnL+oOZo9FixZh2/aEaHR3d/eEqHWGpUuXsnz58qyYBtiyZQtaa06fPs2GDRvyxofDYcLh8IR5gsHgjP6hONPzLQTkmk0NuW5TQ67b5JFrNjWmct0mM17aZhVhIaR6S2/pBY6GZVyKRhd8WqFYxFpCuuYCb6yaKHxtxo/xKhpX3WTaa1Vzz+q1rS2sbW2pirZa85VQKMSOHTsmpMft2rWL66+/vuA5N9xwAx0dHQwPD2ePHTx4EMuyWLFixazuVxAEQRAuNiKoSzCfo9MSlRaiNBChDkXhNM4MjVRnxPJCoJVmkLNoiqe9W8qiOz23TMlKMRd6VmdEtQjr2eGOO+7ga1/7Gt/4xjfYt28ff/mXf8nJkyf51Kc+BZiU7Y997GPZ8R/+8IdpaWnhD//wD9m7dy+PPvoof/VXf8Uf/dEfFTQlEwRBEIT5hKR8F6Ca/5CcCURMz19q9WKWcym1LEEBCYbo4CV6Ocl43WxV9OOvsVnYqUVd7KWemws+52mPpE5xKlXYrGmuIingC5sPfvCD9PT08MUvfpHOzk62b9/Ovffey6pVqwDo7Ozk5MmxEofa2lp27drFZz7zGXbu3ElLSwsf+MAH+Nu//duL9RIEQRAE4YIhgroI8zU6PS0xrcEmhIez4Iyq5gJL9EZWsjMv4hylgXW8liZOcUQ/mieqEwyh8VAlElUUFnEGzPfaJkAIlzSemluO1tNhQHVwSj9PO1dmr1cmTT6lEzwc/xnpYE/JHtZzkbnQs1pE9exx++23c/vttxd87lvf+taEY5s3bxb3WUEQBGFBIoJ6HPPZiGyqYtrWIZaylcWsJ0AYjUevPkknry641krVSljXspKdRZ9vpp0hNtLNwewxV6Xo1SdpZmVBUa3xSJNklD5W62toYQ0WNhpNnz5FBy9P+f0P6zpTn02MNAl6OFbVn6UutY8B3cFiNlBDMx4ufZyixzrGolrFwCB5rbbagotZHDD9is85fXSlz13M7U+Lao9Wi6gWBEEQBOFiIoI6h/mc6j1VMR3QYbZwK2Fqs6JLYdHESppo56B+kCHVPeP7FSbHCi4vWQut0SxlO90cRGnLHFGaUzxPLYsJEc0T1cZmS3Oa59nKmwkQynn/FU2soJFl7Ne/ZURNoo5VQztX0saWPDO0pWylV5/kKE9UbfZDXA1wkucKPpf5uTo37HJj47XUWo142ryOzWotw+4ojw/tZsgbuWD7nUlEVAuCIAiCIBRGTMnGMR+j09NJ817B5XliOoOFhUKxlteALm1qJcw+tSwp+bxCESTCNv1WdvJ77OTDbNJvIEYTe7mPbg7jYtK4NZp+OtjHA7SwJk9Mj81nobBYy/WVGWH7tLGVNrZk95T5D6CJdi7hHUR1Q6kpqhZbh7il5v3UWKaPrqUsLGWuW8yK8Lr6qwmpuVuPnmtWVo03H9e2mv2JUZkgCIIgCBcSiVD7VOMfiDPBdMS0rYO0sKZoja3CIkSURpbTz+lp7VOYHgojhEtFqRWKKGNitY5W6mnDw6GP0xzgt6QYydZIh3QN9SwtOqfCIkIddSxhiPJZCkpbLGN7yf2FiLGFN7FP7yKu+srOebEI6RqaWUWAMClG6OG4XxIRKXi9LGURJsSa8AoOJI5dhB3PDGN11dUZrZZItSAIgiAIFxqJUOcw36LT03XzDlOHhV1yjIdHlMYpzS/MHKP0VzQuV+xlvrcI0MxKtnArdbRmDccqaaml0USoLKJcy6KyjuEKhUWA1Vxd0ZwXHK1YqXdyKe9kBZfRyiZWspPLeQ+tbCx7+srQ0guwydmnmltrSaRaEARBEIQLiQhqqvOPwukyE62xPMo7OasKxwmzyymeL/m8LpOXnclCWMt1BLXpG+vhll1XoSp+/yttv6VQ1LKoKlO/V3A5S9joJ6pbWNj+dzYhakpnCChFwJpEfnyVU+2iOtOrWhAEQRAEYTYRQe0zn6LTM9VnOsGg31qpuAhQWPRTfX9Qz1Uiup4m3U69XorSpbMDcomr/qyD9/j3q1wqeIbMmMVsAGCY86SJlzzHw2WAjor2mGCoonEZwtRNavxsE9BhWtlc9Fpq/79iaDzS1hBu8ED2Z3SuMxfqqvdyXoS1IAiCIAizxoIX1NX4R+B0mCkxDYCCDl4uISA8ejlBUk1OKAkTieh6NutbuIS3s54b2cTruZz30Ka3Vmz6dVI9x1GezBPBHg66gkhzBoVFLf7NJaXp4JWiYzWabg7iqGRFcycYxMUpGy3P4JKuaNyFopHlZWvUSz9vcY5D2Z/N+SKs1ze3VH20GiQFXBAEQRCE2WHBC2qYP9HpGRXTPj3qGKd5wY+9eWg8PEw7oAE6OcZTM7bWQiWsa9nCrdSOM1EKEKKdK1jBFRXP1aOO8SL38AI/40V+zvP8mB6OZ9+zcmg0IWqyIr6bg5zhxez77+Gi/bnOcZhT7Kl4byjoYl9FQ9MkGKa6ejdbFaasjycTuT7P0Ww0f139ojxhPR8QUS0IgiAIwkJkQbt8V+MfftNlJsV0hk71Kj36GItYS5g6HFL0cpwReqggk3heYOsgi1hLM6sJECLOIOc4ZATSNK/BMrZjEyzqpt7GFrr1QVKqwh7GirwodZfeTwtrKkr9zjiBL2UbnbzqZym8wjl9hBbWEKaGNAl6OD6lzIROXqaWRdTTVnIvHbxcdf2oEwxWZNJWaMwovebm07in1tUv4sjg+ayottObZmy/F4Nq7lctDuCCIAiCIMwGCz5CPZ+i07MhpjOk1Cgd6hWOqac4pXYzohaOmA7pGrbxVtrZQQ0tRKinkWVs5GbWcsO0+nArbdPM6qJi2qBpYc2U10ioAQ7zqB9dHvuvFMvYjq3HIrJpFadL7eWEepYO9fKU0/y10hziIU7yHGlMqnih/bSxhSbdPqU1ZotBukgxmo3Qj6eYmFYoamghRnPB8+ZbtFoi1YIgCIIgLCQWrKCuxj/2psp8+CM8l6COUKeXENPN0xKrM4KGDdxEiGhejWxGADezija2THn6AKGyrck0ECI25TUABlQHL/IzTrGbUfoqiFTbNLJiWmsWQytNtzrIC+onHOKxgmNC1LCeG2nWq2ZlD1NCaY7yZDb9PZdy0X8Pj0WsLTl9RljPh9rqTF11NZqViagWBEEQBGEmWbCCGuZHdHo26qYvFiEdY71+LZfxHjZzC9u4jct4F4v1+oqNuWaaOpYQo6loBFmhaGMzaorC3yVVtr5ZQVm37YrWUmnOqgOcZHcFozVBItNes8wSrOBSgAliVKHQaFayo+C1VdqiTrfSpFexTF/CJv0GtuhbWal3EJnFdltD6iz72cUgXTkvw6solT5ItKI1JFo9+4ioFgRBEARhpliQNdTV9sfdVJlPYjqoo2zhTQSJ5ImTIFFWcw0Bwqam9wJTR6svmIrfewoSJUwdCQYnPb+nXPr0SZpZWUK0W/RwbNJzFyNF+VpshUWygnHTIUYTUYqL34wIrWfpWGsuDW1sZSlbCRDOjs1EiGtooZXNnNS7Oav2z8q+R1QPB3mIgA4TIESaBJfyLgKEip6j0aQZrXiNzM/0kcG5X1tdrXXVUlMtCIIgCMJMMKsR6jvvvJOrrrqKuro6lixZwrve9S4OHKiOqMt8iE7D/BDTYGp2jZjO/0hmxPVyLiOoK4vwzTU6eMmvb57Y3kqjGbIepSn8G9pCT0/qqxgpNcIgZ0vWAjuk6Of0jL3GQgQrTGPPjey2cyXtXJEnpmHsc5L5/KxkB/V66QzttDCOSpJQQ7gqzXmOFL2eABYW5zk66TXmS7RaItWCIAiCIMxXZjVC/cgjj/Cnf/qnXHXVVTiOw1//9V9z6623snfvXmpqamZz6aJU2x90U2W2TcguJEpbLGJtWWOuRay94FHqIbrL7Mu0eEpS2qSrlMAFOOftpc39Q/Ba82ZWkWeoizxBnZqKOCy+5qh3mtr0XwKBvNeXifSe5LlZd9l2SExqXFjXVlyvrvFYylYG6Zzy/iZDF3tpZjVBwhM+LxpND8cZVX1Tmnu+RKslUi0IgiAIwnxkVgX1fffdl/f4m9/8JkuWLGH37t3ceOONs7l0SeZ6dHquR6vGY4y5Sn8UjTHXhb8JM8RZ4gwQoa6gsNZoznIArUyRdzHh3B5dDulNkNoKOgJWL4RfgEBG8Hmgvw5uG7iLQKUheAxUasp7b4+VEuEuON+D0VvBXZFztIf+wC8I2i/QBnSlrp3y+uUYoYcEQ4SpLViDrNG4pBjwRfEi1pVNv8+gsKij1XxwLoCvXVol2KfvZw3XUk9b9riLQzcHOM2L014jt8WWiOqZRUS1IAiCIAhT5YLWUA8MDADQ3Fy4fUwymSSZTGYfDw5OviZ1vjOf6qYzuKTLuiQrwCFZ9PlZQ8Eh/QibeWM29dgYZhlhF1cvoYPfoM2P5hYUsV4MBj8M3hLAw1RarIDUFRB6FmK7zAtUQKDLfF0IAl1Q/x1wm8FrABUnYHexSAEs5dRoZ8EbBDMmshWc1LvZwE0T3v/M41PsyUbKQ0QnpY9V9qJeGEe7lBrhAL8lrOuI0YSHyxBn8ZQzY2vMh77VmRuah3tFVAuCIAiCMPe5YIJaa80dd9zBa17zGrZv315wzJ133skXvvCFWdvDfEn3nk9iGjLGXKdoYkUZY67jF3ZjPkk1xCv6X1lrB4l5V2HpKI7qZth+nEW13cRUa+kJRt4DXiYrIvP6/FZZqavA7oVIJc7bs4Tda77GUejmQCGRPR2BPaDOcEQ/xkp25rUGc0hymj2cV2N1x+lJ3FDReIzSD+rC28Mn1VDZEoDpMJYCPh+i1eZ3crUIaxHVgiAIgiBMlgsmqD/96U/z0ksv8fjjjxcd8/nPf5477rgj+3hwcJD29vYZ3cdcTveeb6neuXTwMo0shwIpvZka1IQauOD7yhWPQ0BjbC9gfnAqairlLAVnZYkBGhLXQfh5I/68MKQugfRqwILAaQi/CNbsOm5XSuE08ukJ7D51ij59mnpaCREjTYJBuibUcPdwjKVsrWhOhcVZpu/yrbT5LM52PflUkBTw2UFEtSAIgiAIk+GCCOrPfOYz/PKXv+TRRx9lxYoVRceFw2HC4XDR56fDXI9Oz8dU71ziqp8D+res5XrC1PqOySZd9xyHK+ydPDOMj8CWrkUuQ3oNY2nehVCg68FtBWwY+iDkOlg7ayHxGqi5B0KHpr6PWWTi9ZmCwFY6r7dzIeKqn/P6KC2sKVoekEkV7+bwtFqNNel22thCLYsBGNG9nGW/mfMC1GRXynwwLBNRLQiCIAjCXGZWBbXWms985jPcc889PPzww6xZs2Y2lyvLXI5Ow/wV0xmG1Tle0r+gnjaiNOLh0M9p0qoyN+jpMG0R7dVAei0QAPss2B2+8LKoqIZ36KP+Nzb5is2vAx55D1jfyTExq15mRGAX4ThP4+GymPUTRLX2r3Mnr3KaF6YsfJfpS1jOpXltsGI0spbrqWERJ/Wz0xbVSls0s4pFrCNElBSjnOMIfZzIGtxNhrkerRZRLQiCIAjCXGVWBfWf/umf8v3vf59f/OIX1NXV0dVlIlANDQ1Eo/Ozp/BsMJ9TvSegYJCustHKmSJXSE8pEq1tGL0FUpczJp4VWN1Q8wsIdJCtly5J5kexkFJTZo6hj0NwH0QfAXtqLZguBrnXdXwN9mTFtVaaE/yOs/oAq7maWhZlSwRGOM8ZXmJQTf2zU6ObWc6lAHmlB5nvW9nIAGcYoGPKa9g6yCbeQA0tWXO7MLXU08YQGzioH5qSkdlcNywTUS0IgiAIwlxkVgX13XffDcDrXve6vOPf/OY3+fjHPz6bS+cx19O9Yf5Hpy80baGnsXUTNc5tNNgrQMXB2Tv5CPDIO0w7rKz48gWxt8hEneu+CVY/ePUUT/vOnFcuMqnMWs4aqPt2QSOxaqeQuFY6iK2b6U5vJ8VIRdHfhBpgP7uwdZAQMRxSpFV82vtbzEY8PKwi75WHxxI2TktQr+YaYjQBY0I9828ti1jJDo7zzJTmnuuGZSKqBUEQBEGYa8x6yne1MFfTvd3gARHTM0Q2MqqhXb0PkjeaB67/OU1eA4GDUPtzqCRC6CyF9JYiT1pAEJLXQs1PYOgjmNroUmqxkjxiG3QYRt8Edf9SwfgS6CAkL4PUpeDVgjVoDNBCL1f2+qdJe2Q1JG6E1GVAiKVASnUwaN/HMbcyLwVXpYkzc2Z1NbQUFdMAFlZWDE+FkI7RxMqiNeAKixbWclq/gKOm3iZuLqeAi6gWBEEQBGEuUSpkJlxkFlSq9yzSFno6K6bbY0tpD7wZEjdhBKyFScn207Kd9TDylsomTm0H3BIDbDPG7oaGr4HVw8z0RLZMlNptmPoUXgwG/xDitxhDNF0LbhuMvhmGPgbOMhi5Dfr/DPr/EoY+BKn1M9fSWYfNOskdQCh7OKTbWOT8EeutSN77dqHwcLK12MXIra2eLLUsKdlvHYxor50B0Za5EecGD8y53yWZG6DVlF20ttXsaS/nL/JOBEEQBEGoJua9oK6mP8imgkSnp84EIR1bagRh/DUUV4YWpLdVJla9GOWjykHzZQ1C6JUS61LmuULrN09ufC4jbwWviazpGWB+HShwlxixm7rUCG0dBWcVjHwA4m+cGVGduNbvzT3+V5B53OS+m/bIBoALKqz7OFXyeY1HLycvwE5mxkp8Xf2iPGE9l6hmUb2fuVduIQiCIAjC7DDvBTXMzXTvufbHb7XRFnrapHZHV9IezWnV5i4G3UBpwaIhvaH8ItYg5dVlAkibb8Mvlp8ToNII6FRTgt1GcDZQ3CzNF9Z5z/vfJ6+G9OaprZtBA8krKPvrJ3np2I0QxoT1bIrr8xzBJVUwCq3x8PDo5uCU5x/mXEUR8OEZjoKKqJ45MqJaEARBEAQBLlAfamFqSHR68hghrWi33wKJq6Dfv4b2KYg8DdZIBbNoKvrRCL8EyetKDPAg/EJOAHgEYvfD6G1M7E3tgX0GIo+bfbvrKC76NaghsKfYQsuppC612Nqe2V9o/9TWBpPurWPlBoGzwkTS3cW0qySE9kLoVU7FT2VF9XRacBXCUUkO6N+ykZsJEsXD86+EwsXhEI+QUpV8hgqTUiP069M0sjzPRTyDxqOHEzgz1CououtpYwvNrOaqugDD3gCHUy9xZDSON43U9QtJRlQf7q2emurVi5uZxk+AIAiCIAjziHktqKspqjEZ5loUqRoYMxxTtOs/htFt+QPc5TDyfog8iql7LtXKygb7XPlF7R4IPQupnUwUoC6oEYiMc2sO7wFrAOI3gNtujqkRCD8PkaeMGVjoGMRfB4nrCsyLORZ9FKbQr3j6WOAuKz8s7RJ4qRv7QA+4Gm95Hc7Opej6MKg0E28ojEeZevbse+WBsxoSN9Be+z2wB/NacM2ksB5Vfbyof0EzK6mnDVAM000Px6fUzmo8x3mGTbyRKKasQKGyUetR+jjJs9NeA6BWL2ETN6OwsuK9xqrnsshrWBHs4qHRn0F63YysdSEwZmXVI6oFQRAEQRBgngtqmJvp3iDR6cmQWydNaguMbC8wyhdviRuNk7eznsKCzgM1DIGjlS0e2wX2sKkJ1pne6hoCR6Dm/okRca8OnHZMXfV506Yr/AwEusfGaMA+DvYycFf5B/z+1miIPmSi44XQgLcYvBqwhsHOSR3WNrjN5nh2vqlQWsirsyNEvvEC1lAK7W/Z3n+e4IPHSb5vC+7lrRA8AOmNlE47J+d5/7FXD8MfgPqvjesbPvXe1oXQyqWHY/RwbNpzjcdRSfbp+2hhLYtYS4goKUY5xxF6OIZW048cK22xntfmiWkga4jWYreyPXwNL/LEnHIBF1EtCIIgCEK1Me8F9VxDotOVk1tLmxVXiZ2Ujn66YI2aKLHXMG6cC2i/bVaF0V+FiSyHf+enUttGxFpDE8emVxsxiDW2bqrJOIFHH4DIbki3w+jbfMOwjOj1wD5rTM1Cr4JVpN9yejWMvhG8JWPH7C6IPGhcwZNXYlp3ganrDlBYVJcS2y4ESojMlEvkGy+ghlNAzmXUpo1e+Md7SbRE8JY+5QvqQu9V5qRCe7DM63NWQfBE9mjm/a8kaq20TTMrqWUxoBnkLP2cQmETIoZLekZ6WpfCUy7nOMQ5Ds3K/I2sIEik6PMKiw2hS3k5+fSca60loloQBEEQhGpi3grquZruDRKdroS8qHQu7hJKpxLb4LZA3bdMSnXyciACuBDcD9EnK0v3Ho9yIVjC/dlZDMMfKrA3PwIbfxOQhvibc8aosTHuUnA7SojpdTD8/onH3SUw8nsYkZq7du6PfkbU5gj4bEux8dgT09hzZ32pGzWUKpaojlaK4GOnSH64AWp/BCPv8iP7bs6a5SLnrkn/zhHUGcoJ6xq9iA3cRJBItoZ4CRtxSaOwsPz3Y0h3c4aXGFJny+ylCBrqaGUJG4jSiIdDLyc5x2FclZranJOghmY83OzrKUSAEJvrVrJ36JiIakEQBEEQhCkybwU1zL10b4lOl6dgVDoX5RjTq6JoyAgauwciT5q07OB+sNKmFVZiJ+gaE2UO7isuYitFh2D4I5QWii7EbyIvep2HgtQOI2btgQkviZE3+w8KtaEaL6YZtxc/LztvQpuJkWoN4UdK3jiwD/RMnC53JU9j7+8xD4LHoOHvIb3JvxHigN0BIx8qOv/YVko7hBcS1r3J17OJ12dFppVzTSwCef2ha1nEJt7AEf04fap0myxL2zSwjABhkgwzyFlWsoNWNuHhYWGh0cRopo0tHNC/Ia4GSs45XTzcsv2uwZigratfxJHB8yKqBUEQBEEQpsC8FtRzEYlOF6doVDqX4AFIXUZJ0zGtYeDPyBebb4TgcT8NWeUfjz5qHMKnSvIy0BFKC2obqC0zRkNqm4mi5+Ks8luBFaPMnBOez1y78ccVJF8H7hqT5h4sUGfueOU7ibk5NcLKNe7d7PW3o4xJm64pMYENgcoyUEzv8QDdIyHWWyuxvPya4uw2xr1W5Yvg1VzDgD6Dp9yJk2toZTPLuRSbYPawQ5KAn1qfEe2Z+QOE2MDNvKx/gZ5FU7kBzrCcS4s+r9EkGCSFqfHP/N45Mmhu6s0VYS2iWhAEQRCEi82C6EM9F5DodGkqEtMAkd/hO3MVeNIDHL8llU1+WnME0lv841bO8wGIv96vP54iycsqHJgj6rQGrVFnD2PvfwRGBzCFyAXaTXn1U99b0eTsEjjtJn09sWPiVpbXlTxdK/CW1ZXYjobwcxRX5R6oQQhWUHusLRP17/9zlqT/ghpvB6qku/u4raCwCdLEyoLPt7GFlezIE9MANqGivaYVFmFqaGRFwednihHVyxBnC/bTNvtQDNE94b2ai/2q1ze3zOkSH0EQBEEQ5jbzUlDP1T+uJDpdmIrFNIDda2pzSTMmrDPRxTQQZEoiMn5jfpqxVwPx62HofTD8HlOLrYOFz9Wx8vOPF2BKgVLoJetwN99EcM8vUN3HjJnaeKzRMnPPNP51iN8Kbn5k3Llqqdl3kTOVBufqy0tPH3kKAof9B7mC0ANSUPvj8qZxGhh5JySuZ8yIbfJoPCJMvAFg6QDLikSAlf9fMTw86mid8p4q5QS7Kfa502gWs56obpzw3GREda1Vw2Wxzby+/lpurruGzZG1hFVoOtueEiKqBUEQBEG4WMxLQQ1zq356LkWDLiRtoadpCz1Ne2xpZWI6Q/A4NP4fiN3vO2O/bJyupyGs0DG/3RWQ2gwDnzYtuJwNJk189DYYuB2cJRPPtQYoHDHPpYgAU+Z4+oaPEXr4q2C9PHFM4DhQSlTPVmqxhtTl+UcaIqTes9l8r8Z+vejM69j6Bpx1/wkSJSL+yoPan0Dsl6amWiVADUD4aWj4JwhUYBTmrPYzDqbaGszfCgqX9ITjTbSXNPwqzYXpH97C6qJrZXpft1I4tbsSUb0mvII3N7yG9eGVtAQaaQk0sj26gdsab6Ql0DjN3U8eEdWCIAiCIFwM5q2gnmtIdDqfSUWlC6FSEH4ean4NNff6NcbT7O+rw0Ywj7yLMfOwHGdqHYXhDxsTslzCLzBdYYfn4G68EXvfRGdr3BaK2yHkOncXem46KONePg7nyjYSf/RB3HXXoq0AGoW3eB3J2/6K1Fs+C8oyruZuibpvpSH8CtR/Bxq/BI3/ALGHC7cjK0TyMsYyE6aDopeJpmSmRnpq18/CNunWM402/acz26qnrWC9+Ng+LOop/vNVSlS3BBrZEduGUgrLv3GilEIpRQCb19btJKSKZGzMIiKqBUEQBEG40Igp2UVGotMTyRPTbhMkr4bUVpNSbfWYfs2hl0wks1LcFqZ9/8jug/g1FHbNxhzTUUheYvaYIfSKSQl3lxY4r1TP59ypA7hLNxHc9yPcy3LShV0Lhj5E8R9lBYFXwVsKXjNGZGZuBExT5KONq3ouXg047XiL3kDy3XWmaBqykfa8c1OXQ/SRae6hCF4jJY3pxu+lwLXQaM5zlJQamfBcmnhJsVp8JY80Cfo5PelzixHUUZaylUWswyaIQ5Lz+khF+yv3Ccg1K8s1KtsQXo1GF0xtV0oR0Darw8s5mDg+mZcyI4hRmSAIgiAIF5J5F6Gei9EJiU6PkSemnRUw+Am/PjkKBMBbbNKrhz9QtnVSHipJ+Qh1CSMsu9P0p3Y2UlaopdePW9uFun+B0ItArgBNg+qrYF8YgzInmd2iOjtC6Md7Cf1QYdzBi10LDc428CIQfBUCh6hMSGvKR2AtCB30h4dg+O0w8BkYeY+fEWBla8EnUji6PWOoUUpf15zXpgYx74vG3HAw541av+MEvyt4dh+ncUgVNR8rvKKHS5pDPIyezM2gEoR1Hdt4C0vYmDVHCxCmlc2EqSlqSgamlnuQyvpsr6tfhBs8kL0B2BZalI1MF6M1cHF/r83F/xcIgiAIgjD3mJcR6rlUPy2MkSemtQ3D78V8RHP/cPe/d1ZD4jqIPlHZ5KF9pt9xUTLCyBu3nu8MHrvXH1ZOxPvO4BMOp6Dm3yD6ELht5ligA9KrYeR95fePxj70JN7qRqwT/US+/iJ4HqlbPwKuA3aJCDUAMb+mOGPWVk5Up0ENg24aN08GF6xB079b+1FydxmV36MbF93WFqQ3gNtsrlXoAFjDFc5VgPArpr691PrhJyH6tLnZokOQ2mIyIlQSQvupsftoHe0EoCt1bf7ZyuWk3s1arisaqR1bSeOS4iz76eYwjkpM/XWNYy3XESA0IRqtchp2FY0ko+im8gyZ3H7VijeWHJtJ/75YmCh1D8dtiVQLgiAIgjC7zLsI9VxC0r3HmFAznd7k9yIu9hG1ILlzLKW4HMH9YJ2jcF2tH42NPuAbfOUcDxyFum+PGWEFuigb+dQBc0Og4LYTxjQteNwIx+AhsE+WntNzITmCffi3OFvaCH//VXA9k/GurCIR4IKLAxU6MNtd0PiPUPNj8qO3/vWz+qH2+ybtPr0Z3BVM7tdJTnQ7td70BR95rzF6i99qIt2DHwGnqfQ0xQgeMIZmBa+ra3pdR37nZy7g19y/aOq0o0+Z9H7GPo8Zg7xcetRRjvJESTFt0AzQSYd6ZUbFdFQ3UsvioqndCiu7t9xItYeHRnOCZxlRvZNaM5NNc949g6dLRL+15rzTN6m5Z5rMjVWJVAuCIAiCMJvMywj1XELSvYsYkDlLMeKtRHq1rgGvDuzB8osoD+q+D8Pv9yOpGWFtG3FV+xMTMY7sNnXAXgyskYktqcLPgVO4L3EWd7kRiDW/hOCRMvvSUPdDGLkN0lvJE6Xaj5onR7A6XyXxie+hus7hrqshsPdBSI1inXkVtt1S/vWPLVjZsPBz5t/QYQj+PSS3+5F1F4KHzevKtK5KXsrEyH4pMtHtA5Bu9yP0mX3lvN9uOwx9yqSq1/wbqIlu20VRHtT+AEbe5qfpZzIQlLlZUPNzsOIVTZX5XJ4a7aQt9DSWrqU3dR1pEvRwnJVcRaDMjYpUSRf2fCwdYBFraWQFNgFG6aObQ8RVf964GJXdbDjJbqI00MBSQDFIF90cZHSSYjrDuvpFHBh5gbbYqoLPa21uUB1LnJrS/DOJRKoFQRAEQZhtRFALF5Xibt4V1pimLqk87dsagbpvmWhqeq1JMw50mihxbk2rNWK+Cs5Rzp3ZF4Y6YsR73XchUCZCptJQ+0vwHoTUOuhrQw3YWEOD0H8c94oP4q29zkxb30rqjZ8h9bpPEXrgywT2PUjqpk9CKAbWZNo4FUv71mB1QWh/zv6S+SZr4/HqKS+mMz3BbdNGrPZfTG154sbMIgXO8Y+lt8JwxPQXn0wWsZWAup+YNG5ntf9+n66s7VYGT2OdGkCNOrQ3bYGaN4OzluWYqG8vJ+jjJItYWzJSfJ4yN1Z8IrqeTbyRIBH/XEUNLSxhI6f1i3SqV8a2VqGLeZIhutXMZsPEaoZ5NfE7toWvxtNetp46E7V+evhF4jo5o2tOFRHVU+Ouu+7i7/7u7+js7GTbtm18+ctf5rWvfW3BsQ8//DA333zzhOP79u1j8+bNs71VQRAEQbiozCtBfdw+M2fqp93ggQUfnS7ZGit4FJLXlZ8kcTVEnjbiDMCrNe2trMHCEU2FL6qm6LKsGyscqAAN8deYCHTR+XzHbeWamuHIi7D0RfRSP4be/+n8NlwZ0RwIknrLZ1E/6Sfys78h8f4785/XukwqeBoIMkGh2h1Q+51JCtdB30G8hDEaQHCvqY0OHjLRba8GnMJRznELgLPeRP7L3ZwohN2XTeGe1GkvniV03xGsgSTuyitw3/fHkFLZl6mwaGYlLg5pkgQJTxDVGk03B0mo8lkUSis2crM/z9gbkJlzBZeR0AP0KRP5HaQLD7dkP2yX9Oy06AJGI4d4aOQMG4OXschegUbTkermUPIEg+406t9nARHVk+OHP/whf/EXf8Fdd93FDTfcwFe+8hVuu+029u7dy8qVxTN0Dhw4QH19ffbx4sWzaDwoCIIgCFXCvBLUwtyjaJ/pwAmw+sArl9Ya9VOwFcRv9NO5ARwIvQzRR4tHm6fCpGpgLXDWGoGvxkXrUhshcY1Jawawz0L4d2bPGS2VXgm6noIoCzyX9A0fJfrPf070G5/EueLtOJtuQgcjEC3V4zkOdV+H1GXGiEtHwD4P4Wf8VG5QAwlUfxIdDaAXx0qL8/BL5nUWXxDjlN43VjcNZt2KcSG1bWqCegoEdncSeNzD2fgOtLJwrnqfuebWePMvGxsY5RyjuDSwLCuGHVJ0sZdOXq1ozUbaCVNb9HmNRxtb6cMIalelOKcPsYRNBeu4NZqzHMAb39psBqmtGeWxwV8B5LXVqkZEVFfOl770JT7xiU/wyU9+EoAvf/nL3H///dx9993ceeedRc9bsmQJjY2NF2iXgiAIglAdiKAWLgptoaeLi2kwGiz0O0i8qfxkiWvAWUN+m6cApC41Qq/uWzMnqu0OUAO+0K0kjKtMhDlXUMdvgMRN5KW1u4th9O3gLIPY/Wbq1KWlp7ZsvGVb8WqasAbPEnrka4Qe+RrJt7wfZ9sni+xPG+FsD0L0MfOVu9uzI4TuPYR9qC97tttaQ/rN63A3Fcn+CO4HkhjDs2LXxDKCOPp4zqEhytbJj+0MvGgF42aAZAwv+u9JfGyrMYSDkun0Cps6WukM/Q0nUjuI0oCHyzDnJtUeq4GleHhZf+6J61jUsghL23h+RsYp9hAgSgurfOMxkxlh0syPcoaXKl5/quS6f4uonvukUil2797N5z73ubzjt956K08++WTJc6+44goSiQRbt27lP/2n/1QwDRwgmUySTI79ThwcNBkc6XSadHoSXglFyMwxE3MtFOSaTQ25blNDrtvkkWs2NaZz3SZzjgjqi8BCT/ce75ZclGAHVBIQdtb434wXIrYxLYvfaEytZgIFRB+G0XdWeELK74nsk271xTQUbAeW2mGixKHDFffZ1qEYOt4HHqRfvxrn+j4YOeK3jXLJpp9jQ+h5iBT+o1idHSH6j7sh7ebJYqt7hPC3XyL5e9twL1lS4EQP1BDoMp9pHR53XsoYjqW3U74GG7D7C8/p1ZjMgVwDOS8MBI3hnNITzyu6xyAMfBivtdk8rrAuXaEI6MU0h38LTGyzVfAcbRGjCYVFnAEqz7MfG6eVx1H9OGfZRwtrCBIlzSjnOcqounAu2yKq5w/nz5/HdV1aW1vzjre2ttLV1VXwnKVLl/LVr36VHTt2kEwm+e53v8sb3vAGHn74YW688cYJ4++8806+8IUvTDj+wAMPEIvFZuaFALt27ZqxuRYKcs2mhly3qSHXbfLINZsaU7luo6OVG8qKoBYuKCXrpsdjd5pWV94iSouNUs9Zxrgs9pvJuUSXIvwqEILRN1CwDjmLZ9KhM/XdThsM/36ZyV1I7jCCOnAS0ttKzA+4abyVQdymVTg7lqJbomaO2h8b87XkdtAxYwQWfgnsc0WnCv3rIUi5E/Sn0kaOh39+gNEtiyBQQPwGuiHdRPFoswd2z8TDsUdhcJ3ZY7n3MZQTbXUbIX6TadmVWTNwDIIHzbFMbbaKQ3iPuYmgUiXm90ltg8DiSbQiG2NJpBYCS7Nu4EVFtYY2ttLGlqz5mIfLCD1l+1mDcfceJud9VDBCDyMUuL4XEBHV84vxfcS11kV7i2/atIlNm8be8+uuu45Tp07xP/7H/ygoqD//+c9zxx13ZB8PDg7S3t7OrbfemleDPVXS6TS7du3illtuIRgMTnu+hYBcs6kh121qyHWbPHLNpsZ0rlsme6oS5o2gll6j1c+kxDQYfVXzrzD0B9NcOWDMynKNqbRlel2ntoKOgtUL4RdM66xKCO+B0KswciukL2Wia7ZrUpojfoqz2wRDv0/5PtC2354KI9zjt1L8x1RDcIDUB9dMfGqS5muqP0HgcPGIpgKIO9j7zheOUodf8Nt+FcOCcAGncGvQpOSP3uJH1Mf/we5f18gTY++f22Q+EzpMnoB3Vhk379zUfx2FxLXG1b3ue+VFdWo7E9/LcmhTBmCb6F17rLSoXsXVLGZ9nni2sKllUcm1Fcqvo97CYYrfGLmYzEVRLeSzaNEibNueEI3u7u6eELUuxbXXXsv3vve9gs+Fw2HC4fCE48FgcEb/UJzp+RYCcs2mhly3qSHXbfLINZsaU7lukxlfaePYOcFccPhe6OneFYvpDIEOk7Y7XXKFlBeDoT+EkXdDeoMxNUtdAkMfh5E355dil5uz9tdQ81Owzuc84UDoFaj79lgacuI6jDCuRKj5JlIqDbFfUXxDaaj9foWbLY3qL59brxVYfUV6NweOQ2gPZq/j96tNz+lgkdZN9oBpb1X3VbAPQ247KDUM0fvAPg5D74e+v4LBPzFCeUI03Br3b85xd4n/HpTBjRrzsUmhjPldzlvbHltKe2wpbaGn80ocYrqZJWwoGIk2bt4qG4kuvJJFI8sr/4xeBDK/39xi73cVsb65RW7GjiMUCrFjx44J6XG7du3i+uuvr3iePXv2sHTpJH/fC4IgCMIcZN5EqIXqpuK66UIEDkP6MiYXNczggX0m35Rs5F3GBAwYE1++OEtdYSKhkWcqXyLki0Wv0RiQ2QP5JmQaP/JZST2ul98DOrzPiPL4zTkO5q5JbY7eB3YRgTtJdLSCu3C6xDgFxP7NuIUnrhlzJ1cjEH4WIk+Vr2UO9ED9j4z5mNcMOGB3Q3InjPw+lRmYlTBFS14JkUeL78NtBl1XenqdOdf1hbcH0Ycg/ErB4eOj1YtZh8Yr2rO6EhSWH62uXlWdEdVHBqs/Ug1I6vc47rjjDj760Y+yc+dOrrvuOr761a9y8uRJPvWpTwEmZfvMmTN85zvfAYwL+OrVq9m2bRupVIrvfe97/PSnP+WnP/3pxXwZgiAIgnBBEEEtzDqTTvUeT3gfpC+fwol++myuk7WzxE8LLkHiGtPCajJmVorCplmA+TGr5EdNA+7E1OjgCQh+ywhNHTI3B2a4FZJeEsNdEsPqHi1+28JWONtK9JVVQORZCD8HXoM5YPVP7joCWHGw/Kihsxjit2Q2MLl5xqOjpla7UMaDVwODHwcmpqHmoRTE90Bj0tSlh14Fq3R0f+xz/zR1qStQJczmyglljSbBIHqy1/QiYVLAq1tUSz31RD74wQ/S09PDF7/4RTo7O9m+fTv33nsvq1YZb4LOzk5OnjyZHZ9KpfgP/+E/cObMGaLRKNu2beNf//Vfectb3nKxXoIgCIIgXDBEUF9A5kIK5GwxZTENJY20JpIrNByI/RqCx3MOrcG0qyomahToWhPBDnRPdqdFcIzTty7lXuuL6dofFRfmVhyYmYj0BJQi/aZ1hL/7csEqXg2kX7sSYhVEspUucXNhkiR3UHlrrQooZkw38haMmC6RBaE9k9q+9D7fqS0AznJwLRNJL9OarT22lJH0CFq7qDKvR6OLGpSdZW79HhFRPTe5/fbbuf322ws+961vfSvv8Wc/+1k++9nPXoBdCYIgCEL1Ma9qqOcCC61+umy/6UpQw36NcsXFzf7YoBFkOscIrMJWVBX9aGgF6XUmop280hifFdtOeA95facLDar7tolGXyTcLYtIfnArhI3Y05ZfEW0p0q9bRfqNBczPZn1Ty5kZMe0ZF/BCpmRuIzjrKV1SoMHuhbofm4fx10L/nxvX9uHfg4HPwPC7TH1+CWpiR0uKaY3HAB3Z78eOm//6Oc05Dpdco1qp9huKGQ8OqakWBEEQBGEySIRamDWmVTedi8K0PRp9R4lBmbhqRhT5gthdASNvh1q/li/QSXmxnCrc4imX9EoYeYdfK+z5694KoRch9sBYq6wM4WeMo7hXT75A9PcdfgoCZ8vsa/ZxL2tldOsi7H3nsfoS6FgQZ+siqCnnTj5rO5rk+GLxdd8pvBDJKyqYV/kRaBdG32ZM7PK7dZt2XUNtxrW8WBp44AjYJ83nctznUOPhkuYEvyNEDW1soZHlKCwSDHKWA0ZMz5F071zmivu3RKoFQRAEQZgs80JQS0Sheqk4Oq0Bp90IFa8GrGG/b/IZIGwMv0ia7yeIplJtjvz2WG6jSUMOHDctsrxGCgtrz7SAKtWz2mmF4Q8x0VVaQeoykwpc+6tx20iYCPToLZDeMnaOGjGGXeFni693oQnauJe2TlrKFkUHIXm5H8WvA5Uw7234uTEX9KJ7Oey3ESt2EyTXVVyZbAZdx5gQtwDHtF8Lniw4A84KyhveaVMP7i6F1KVFxljmc5XcCdHHCw9RQN2PzE2e9KZsFNqI5iGO8BgpNUqKUdMaS2de19wT0eOZa6JaEARBEAShEuaFoIbqb5lV7emOM82kotPaNs7b6U2M1cu6xnE7cADcRaCbyBOuGSFl7we3VP9jzLj0OrB3m97FwYOQvJp8Ie4LFrsDoo+Uni7xWn8vhUSeBelLwH3KOF7nPTUKtb8Abxe4LcZYzO6qerFkHekj+MQp7MN9oDXeygbSN6zA3bLImHSVwgvD0EfAy/SuViYFP3G9Edl13yldbx3eY1LqCTLxevufgeBLEOiF4D5jFOYuh9Qm8IIQOG8cuHNd18ejXMr3nlYQfhGSl1G6ptsyr6uQoPYifs/zUZMx4Tah0mvpS42Qsk6SUkeIp8f1rVaZ1zk/mFuiWqLUgiAIgiCUZ94I6rnAQqufrjg6PfpG0w8aGBMq/r/ORv/xeLHjP3Yr+aNcY6KHdTD0UT/tOpMenhEradNLOLx7Yrp23lQhf6+lxJdr0rujjxZ+2hotH5mtEgJPnib860NoC5Rf0msd7ydyrJ/UjStJv3ld6QnibwRvMROvl2XE5fAHjKGX0w54EDwKkefGjOisEaj7IQx9EMhNO8+YuP0MgkfGDqdcgk8/SeDpn2D1J9AhC+eyVtKvXYleVKS+OXjU9CIv+p5qUH1gnwbvesrWdOtxtfTOEojfCE7mc+NBcL/5fER20xQxw06NQlvwaYZT76CeVgCGOccgXVPrGFelzBVRDdJOSxAEQRCE8oigFmacSRmReVFIXU5J1+2iKIy4KRddtEwkePjdRlTnrZU5L2DSdUuJaTAR7krUjY6WH1PlqLMjhH59yHyf46eWCaiHHj2Ju64Jb0Nz4Qm8qN9/u9h7a4O3yO857Y9JXWrS5mt+AaF95ljgNDT8gykHSK8yYwOnTMQ498ZE0iHytRewOoay90lUyiOwu4vAC2dJfOJyvJUNE7cRehHiN1AyCl7zc/O2W6OUdR1XOfXTzlIToccmr74/vclkTdR/J3vzoD28idTQu2hnRV4qeJxBDutHSKjB4muWQkMDy1jMBqI04JKmlxOc4zBuIZO2C8BcENVSTy0IgiAIQiWIy7cwo0zaiMxZzYy1RCqIB9Y5IOkbQZVK1b3MF8wlUKNAifpqM8jU285xgs+cAav4zQNtQfCp08UncJdQ2Xub+2vIF54j7wA3R/xaCdPjuu4npgY5+tSEKH/oN8ewOoZQOv+Wh/I0OB7hf34F3AJO61Yc6n6AeV89xrIWPPNV80sIdvmLvFLmNXkmkj38Hhj8MAx9yB8//letDQRh5DbzUIdg+COEtLkRpbBQ/jlhatnMGwmU+2wWQsNqrmUjN9PIMiLUEaOJFVzOJbyNiK6f/JwzRCZjp5rLYcT5WxAEQRCEckiEWphxJtUmq+I2VqUokaqLA7X3+JHNcpHsoEnPDZ4qsZQLoZdNFLWUsAq9Um7T08OtNzXmTpupxQ4ehtCr5vtipFwCvztD8JkO1EASHQ3gXNmGc/0KdN1EsWadHDBitAjKA/tUqahpqTZhpfDT8VNXQPThyk5JuQSe7Shajq40qKEU9ourcC8bnejiHjgDDXeZCHl6LSYKfhpCe8DOeY2B4xA46t8IGv/Z9bMbnI2U7nWewTI3edxFxjXea6DQ59PCQhFhMevp5NUyc+bTyiYWsRYgK9Az/a0DhNnA63hZ/+qi1fFLpFoQBEEQhLmORKgvANUcgZlJptQmK9A18xvJxeqdaA42XaKP+5Hq8enhviiJPuS3WJolkpfB4O2QuA6cdaame/QtMPDvjdlZIeJpIv+4m9C/HUH1xFGOhzWUIvjoSSJ//yzqfIGabtsqa4el7RI3KOxepi6qLSMyK0T1xlGp0mtpy8Y648DgJyC9usCScYg8A3X/AnX/bMzp7HE3DBRQ+xMIvsLYa8tcJYcJbdsqwW2G1Layw1qYZB9wDa1sKfq0wiJCHQ1Ms0/8NJlLkWpBEARBEITxiKC+QCwUQ7JJRafBRAoDJyjebzi3LdJkUZg2W0DwBOVrn1PFBb5WkLwEBj9ihKuum7g3NQCxXxtRNlukVxrxbAp6/YOWeaxrYOjDxjV9HKF7D2OdHZmYDq1BxdOE/+VV0PnX2d3SUvKSaUvhbllcfEBqO9Nz05r4vlunBwn+5hjB+49gv9QNji9qAxX8KtMa7BBgwfB7TTuvqaAcqP01NPxfiP0KYvdB7JeYz9oUfqWqFOgIpa6VQmEzuf2GiBGmJhuRLoSHR51vgHYxmSuiWlK/BUEQBEEYj6R8Cxef2K9h6GNGEOYJEs/0adZ1U5zYA6vPfGufh8AxcFZRWPR4vsN3gfro9BpT06tryE8bD4ztseaXJh14tt2YE9eYNQumm1vmWqW2QGivb3y1BuJxAnseKZ4O7YHdOYx1ehCvfaxuOb1zGcFHTqJT7oRzs97o15VIgU1e5g/2Ra8qZPhV7IJ5EDw29nA0TeSfX8E+1o/267qVp/FqgiR/bxve6ka8pgiqL1F0RqU93LXXYN7/kBH84T3F918OaxjCL5vv4zdQWZr3+E2NQuCkubHkNVOsjEDj4qnJirm5ZQ0+F9K/wdRTL6eIEZ8gCIIgCAsOiVALM8KknL3HYw9A/Tcg8pQRp2hQwxB5Emq/P41dWeC2Qf+fm7ZLoZdAZdK/M+m6fmQ8cKRw/2lnuWntpDMtl4q0f0rsnH39ogFnLWVNsVJbYeB2GHk3pC7B6oigvDLp0AqsU0P5B2tDJD5+GYTtbCxe+2OxFcnf345eUlN0TvvwPiI//Cyx/3kbsf/xZiLf+zPsA4/kRMJLiGncMbHraSLffBHrRL85y9PZ2m41mibyrZdQ50ZJ37yqeDW9snBXXo7Xun5sDWdZiStSbKKgyVSI3wiJq/wWbGB+lU4hkyLyhLmjEd5DqfdVYePQyyXsZLO+hXZ9JWFdT1BHsHTh+6IpRkgxgi6xLwuLIbor26uGGt1Ck26nTi/xPwgzS7VHqjOp3yftjou8E0EQBEEQqgWJUAuEdV22nc4w59BqqnWv08AaMYI2+sjEwKV9BtylTO7+jy8iMkLYWWvqjYN7IfAMpC8Br8ZEsAMnwF0Mg3/kG3wdhPALxkU6fiNjPauLYZsew149WBW2NoqnCew5i316EK0U7oYm3O1LyqQuZ9qElUKNM8yyQVWQKqyBAvXQ3qoGRj97PYHnu7AP94Kn8VY3kt65FGpDE+cBcJsIPjhE6KEvopWF8iPUVtcBIr/8W9I73kvq5j8BVeia+s7atT/J1qHbh3qxzwwVGGtS1rWnCT52ktR7N6N6E4QePoFWlomM++t7rRtIvOP/KbDWJEhug9E3Y/phe4AyfbZDz5te1mXfGz12HtqI6dCz5qnAMQi+DOntmVc24bxafTUAERS1LKKVzdl07gHdSQcvM6zO5Vwc6NL7aefKIrvxSDLCAOXFYb1uYyVXEWXMFTzFKKf08/SqE2XPnwyZSHW1sr65hQOjkvotCIIgCIJBBPUCJqLrWc3VeTWUDkk69CucZX/FEdcpmZGVYvy60cdg+IMUThH2jPGYV0e2XppCEVD/+/RW82+dH/mOXw+JWxjrLaxNVDtxHdTcA06lRlAKht9i2jqVctoG7IM9hL//CqQ8X6srgnu68P7tCIk/uhzdmhP11ZZ5jQqjHu2zRvyXvLmQ2/MYvLaN6HANKlncKE0B7nqTxqp6Rgk834UaSqHrQjhXGCdw5/oVZa4BkNyOdWwToYc+bebSY6I1831w909x1+zEXbNz4vnBgxDbBdaYgLZf7kZbqqjjuPI0gZe6Sb13M+lb1+Jc3krwiSZU3wA6VIu7+XVmLStX8Nq+CK6Q9DoYfUdmRfLEc+pK85GzBgr0Oc/gmd7Zdhd4taalWOK1kLgBgkcg8jTU/BqS5yBxNehaf6lR0AHMr+qx91SNW6OeVupp44h+jD415lJ/lv3EaGIRa9F4KKxsxNohySEeLuvwXadb2cjNE44HibKO16C0RY86VuDMqWNEdfWmfq9tambvxd6EIAiCIAhVwZwX1MftM1XtwOoGD1SlIVlY17KFN2GP+wgECLOSHQQIcYaXKp5vyunelRA8asyfRm8jW7ecMeUKHjT1y2BESmozJK+h5N2A9FZI7TXzJF7nH8wIpEw0Oggj75rcPt3VJj289l+KihTVPUL4uy+Dq80ONdkUaDWcIvL1PcT/8gZQ15o0ct0AuBA8YERX+FkYfWuRDRQRRoEQ6R3vJfjkd1EFxmgF7uZF6KYIoV8fJPjkGZPNq0wkNfTQCdLXLCP19o0l+1LjtMHo2wns+RJa2Shd2GhOK4vAnl8UENQuqHiemAZQCQdKtO8CUI5nxtgKvaSG1FtXw8j7iox2zRrBgyXnzCN+E75qLrQ6pK+A2h/B8LuBYM44f9/2Gaj5oTGUS29l7OaQbcR6eoNvaPc0hJ/x66mVMaGLv4lyd7cyQnkN1zGgO/CUm93aMf0UvZxgCRuI0ohLih5OcI7DuCpV+nVrWMkOjC1a/h4UCo1mJTvo1SdmPLOl2kW1IAiCIAgCzANBLUyNZVyCTWBCpCvDUrbTrQ+RVvGS88x4dLoY4VcgdMjUB7vNxhk5tB/snBTXQIepay3bbxqIXwuWS3EjKQsT8Z6M0ZRl0q3T6yB0uOCI4JOnTYl4geeUBp1Q0PtBiK3Lecb2DcY2QeynpmVT+pJxe3MB5UdJmybMnb7uw6j+DoJ7f4O2bJTnopVZ01tRT/L9Wwg+fILAk2eye8l1/Q4804GOBUnfsrb4y09cBXhYXQeLimkzt4fVVaBGtpChu1fkYo0/rSEMds77FDoI3oMQfz1j18m/EaNGoPYHlfdedhtN1kLZcS1Q/0+QvMoYnumwKSkIP29KCFJbiqR0+5kRo2+F4HEj9jN9suM3UtHnGSNwLQI0s4rz5EffB+hgQE2+7jdKIzEmfp5y1wwQpoGl9DM7adDVblImCIIgCMLCZlYF9aOPPsrf/d3fsXv3bjo7O7nnnnt417veNZtLChVgaZtmVhUV0wZNC2voqiCxcVaj07moZHlXZlWZ+MBb4Uc9S43VoIb89Nty9bHZiSF5KVgJSG0Agkb0h14FlSLw6rmiqcsAzlUfgOjaAvvKiK53QsPfQ/qoEW5uKyaCfci060peAan6ifu1bFJv+SzOZW8h8OpPsYZeRdcGcS5vw93UAo5H8NGTxR2ygeDjp0jfuBLCRX5tZAzTAsHyEtAuUH+tbIL3PUj65lFoiUHSIfLtl7CPD5SaySx9bQG38cjTEDxsrom7BEhD6IBxQM91c/fq/Zs0abA7Jgptp0Squ9bZSD46bPpWx35rvsaTNDccika50TD0+yYlHG3EtRdjMm53Go8oDaChmVW0spkamtHAoO6ki30MqbMVzxciVnaMRhOsYNxUmCvO34IgCIIgLFxmVVCPjIxw2WWX8Yd/+Ie8973vnc2lhEkQIIJVRiBq9IQ/poM6whI20cJqbEIkGSLpAvqUcSqebbwwpC41UWodNkI1vCe/XVXgOKS2zdya9jlwg36f4Eoi1Zapux7azFhvbQtG32BS051Hi56plUX6incWaC+VQQEhGP4IxP4N6r9VYMweSF1R5HSFt+ISUpsOQihf0NrH+lGp4lFlAJX2sI/04W4t1nva7Ntdfz1W18EJfa0zaGXjbrgh/6DnQnKYwEsPEnzZYfRz1xO+5wDWifJiGiC9ZY2pNfYi5r2yBs1NDfu8qckuhNsIo7cas7rsBygNVr8xqgvvAW8RjL6NvCix/7qsk3sI//g/ogIhnM03kX5tM7pUmbnbSunPkOVnF2Tq/ddjbox4VCqqFQoXh5XspJVN2bppBTSwlEaWc0I/S7eqLN09TekMlcyalYybKiKqBUEQBEGoZmZVUN92223cdttts7mEMAUcktk/tIth/khOZB9HdQObuQWbYPY8myZizodh+ATU/hBUaUE2LdxmGPqI3wva7BCvCdJbILTHCEyFiT6O3oJxYi7RlsnqN/W6Jd3DlV+//YCZ01lfYs4M2l8b8qPEQRh5D872PQSe/13BbGMda4CaxjLzKyPMhj4ONT+ZmFoe6ILIo5C4kfxoqL9g6CVTjw2QdAjs7iLwbAdWX4WCqJTotk+Bs470JbcRfOZH6HQ8z5TM7EKBZZG+/G1jBz0XnCSRn/0NlmNqesP3HMB+5Vy5/AHclVeQfNvnIdgE/blxcQ+C+yH6kGnLNh6vHob+wL9RkrtKALzFkGqB1E7GxGzOGN+d3Ft5Oe7lbyW455cEXnmAwD5IfPxSvLXFUqQrKR8YnwoOYy25Kkn7tnBIsZxLs49znwNYyU4GdRcJVd6RfpQ+4gwQoX5CDTWYG28uqYqcwqeDiGpBEARBEKqVqupDnUwmGRwczPsSZh5POfRxCl2ybZCiB9+5V8N6bsoT02aEZf7IdlYax+JK0AHTfih+IySuBbd4febYOeT0gs4VN77gSF1uDMviN0HiGog+kHNi4ddG+FmI/I7iPwIeJkX4ZbD7oe7H0PB/IPQcpdstFWuxZY6lrvu9oqW7ykkXfmIClplv5F2gC6RORx+Hmp8ZR+nsKT3mpkPsX81WRlJE7t5N6NeHsM6OoFIVZhiUKjuOPAfYUNNE4v13QrjG71ut0JgvghbekvWo/i4Y7jV13b/7EdFvfBK7Y6y8wN5bum2SF20g/olvknz//ws1mc9Q7nW3TM350MfBbZg4Qfw1vpgen6mRmcPK+beIkNWQvvLd5iztgesR+f4r4BS5lsGDjGUtTIZK+1t7xNUrtKraMj/bmiVsqGxKBSfZ7Z+Vvw+NRqE4xZ4L0mqvGs0dBUEQBEEQqsqU7M477+QLX/jCxd7GguAML9PAcl8u5ItKjaabA6SUabNUTxsR6krMZkHiSog8VjpKndpo0md1hKyJVvz1xmSr5l+Ln+us9V2PS5C6YmxOLFBnQS8iXxD5EcLgPmMUhYbwMt8VPNM2KzPO9XshJ3Ne5jDEHjYp3V4TE8V4oXZduVgQ3UrqyhUEnz+dN1IrUMlhrMMPQM0KvCUbwC7VP9p3Ik9tK1xXHtpvItHp9X5/7AEIHssuGP75Aazzo5OozvVXLSYWwdT8hh6B1E14yzYy+if/TGDvb7FP7gGtcddo3HVxYnftJvrT/1h6HU9nPcq89ktxNt+MjtRi9XcSePk+Utd/FN3YBlapX2G2+azFXw+194wd1gFjGlZxXXwRLAvdvAJtB1Fu2twoGXWwX+nGvbyAiVnkGUhvptJo8xjl4vQepnb9GNHa+/D6by+TfWJRQ+WdEQZVJ4f0w6ziasKMtXRzSHKaPZxXk2g/Nk3E+VsQBEEQhGqjqgT15z//ee64447s48HBQdrb2y/ijuYvCTXAAb2LNVxHlMbscQ+HLvbntcyqZXHZFHGIGNGb67qdS7odRt7DhOgymDZCIwpqf2Eej9el6VXkC97xFJhTLwbrHATOGBGjA37N9XO+QZg/Lvpb0wc4uROcpaAcI0TDz5vI9ISlUlD3Xb/90YactV2TRu41ltgngEX63dvQq2sIPH4au9vctNCxIMQdovf8nXkcqSd99ftJX/2BEjXVnm+2VYCBdZB4M4RyorPOCER/i3Kfw957vmKT61x0oPBeVPco4Xv2Y514CMJfxll5Oekbfh/nstfhXLUSIs9C4Cw4dsme0tl1AIJREu/+At6qK8B1QClcIH3t74HngVVJgo3vkO5FwfLT2nWMGfvVpz2Tsp55aCnsM0OFBXWg09TRj7ydsUyGYq24JkHgBEQfMfMDltIlg9oajTfJSPmA6uAl/XPqaCVEjDQJhuhCT+VDNANI6rcgCIIgCNVCVQnqcDhMOBy+2NuYMaq1B3WGEdXLK/pfqaGFKA24OAzQgaecvHHjUz2LUyJ6mU0JLxRtsyC9DVL7TR/p9CYgANZ5CO9maoLDAq8VQg9BzX3FhylMZDV4fBJTj5rotVsP7jLAg8BpY5gWf13pc9UIWCmcnctwdi6D4SSRr72IdW4kT+CqxCDBR79O4JX7Sd76F3grLs3W7ubjTDx0fhXYH4TguPfNjkH6HXBuEKWfqvz1+mhL4W6cmClgHewh8u2XxtqBJYcJHnqcwKHHwbJJfOJ6vBWbILEC1d+F1xjB7i1es60Bb1U9qcv/Eq/9Un/v435VVSSms4P9KL2/pkowuXZoRfAcrOPPT6wTt0vMG9prBHDyMr9+3zVRdGf1FPfjmZtGvpgGTGp56lJK3dgZoXfySykYonKH8NlC6qkFQRAEQagmqqqGWrgIKBhRPZxXR+lTJyeIaYBBOsu22EINgVXkj3QvWoFg8GDk3X5KrC+evBaI3wrplUwtPdc1vX9nC3vQpFaHDhqRHXqJws2UM3jmBkGOLg7u7pogpjMowOo9TfQH/4HwPX8DvmFXzgZMu6y8JTQq/kYTOR0vwJUCrdF170CXTJWeiFbgXLUUasbVbKdcIt99uWBvbQXguYS//yoMvR91Yj3Rf/wZVhkxjQK3dhnexteANc207OxmclL34yNY53+D6jle1Im8LFqDsgk988P8ZTxt2pCVwhqB6JNQ+1Oo/XkFNf8lJzOlCLlEni05n0KxlK1s0W8iokuVclQvmRuVbrBAP3NBEARBEIQLyKxGqIeHhzl8eMyF+NixY7zwwgs0NzezcuXK2VxamEFG6GGY89TQXFxYR56Z2L83g64k62C8GVTOMa8NiANhJncPyPLrtadJttdwueVGIXa/SQefEAH1wD5rrlMOgd91VKSj7KPPEHrwblK3/nn+fIGTeeNUVxO6trX4REpBpB53zQ4CR54pPs4nU+3rbl9C6q0TjawCT58BV5fsX61GerFO7CH827sgnSg4NltVHLZJvn8L1v5Nk0jrLoUHdjfY/aiBJKF/O2zcw73HzbNNK0i95uPo5hUE9vwC+/QrYFk4a67Bufxt6MYCPdY9F9CE7v8y9umx0gitwFtWh7c6J83eq/HbeA2ZcoFCLzx5FWNO3rlP5P5b7Dq4xhMgF/s81PzU3KDCBpR/ffOvfA3NbOZWXtX3klaz1/ZqtpBItSAIgiAI1cCsCurnnnuOm2++Ofs4Ux/9B3/wB3zrW9+azaWFmUTBYf0om3gDURpy6qn9uubQCxD+XfHzrWEgDZQy2fIXKopjBHteP+hy5k66eNS83E4GkwQfP0Vgdycq7qDDNu6qBtLXrcDb2FxcYIdfMD2Q4zeA69f/q7ipyY48CSrfyVsNJCuyp1JaGzOu13wUYn6teu2PJrx81Wujl5efT9c0VWSNpYD0VW3o5hiBZ87gblmEbo5mnw/sP19RIzH7yDNYvSeLjslUE8c/vRNdE8I6FDJR9mkl0fivMPoIajBJ5O7nUMPpvPpt1XeayK/+1o+M2yhtaouDPacIPv8zku/8z7jrrhmbT8cJ7LmH4DO/Qo30TFjOuWqp+WykV0P8tWOfAVwIvmpM7XIjyumtkNqRcxXGXxE353iBaxF91PTbHk/oMAT+wbiZp3YW8Z23CBCija2c1s9TRxtBIqSJM8jZ4jfIqoiMqBYEQRAEQbhYzKqgft3rXoeeakqlUFWkVZxX9b00s4qlqpGo1WhaMYVfgMCpMro2ZCKpzhoKC6RynxEF1EHt3b4A2Wqi3irtu3+XcNUOv1j2tU1YrWeUyD8+jxpNZzWFSrrYB3sJHOzFbYmQ+r3teMuKpMsGj4J7kMAr/ahhB6/Bwt3WAqpA+nIkAKOVtctSnoPd8SvcyyMQOFpQ8CivQM/lQnMNnsNrq8HuGik7NvhsFzoTQP3Xw7iXLCb53i0Qsis2q1aj/X6TpeLvtQJUXwLdHEUNn5xYNz0enTHWUr52Vn5aeybdPQWx+yB4hOCvj6OGU4zv7qRy/9VjRl1Ke2hXE/7FF4j/u2+j6xYDiuAL/x/Bh54sqjVDvzqEs+UmcN5P/ufaNj4Bg2ug/lsmYg2QuJri9dzKnBd+zgh0L8eATo0aV/3wbvOzkG43Y+2usb7b1qh/HYob+iksFrOeFlYTZCybI8UoJ/Sz9KvThV9olSFRakEQBEEQLhZVZUomVDdaefRwjGDoadpjBVJhJ5wQgtFb/RZFxaLKGTHhUVad2cMQeAKiT5jH8RsgcWOpDRh3b68ekpeaVlcqAaF9YJ8uulz4R/tQ8fQE0ZSNE/YkiPzTHuJ/uhO9KDZuSU3wsVMEf3PM9CO2FHgafmGTum0dzjX54WPnyjYCT5yqOBio4k9BsHi5hNs+jDp/At3cXjhdWmvUcA/2iT2k3r0RnjyF1TVS9Mpn3q1cIWq/co5wwiH58ctw1zVhHRsoq6u9tk2w/6Eyo4CABUrhrehCDZ1D1zQXrqP2XBh9huh3/xfOljeiG5aaY24K5aTQtcM4rxkC24G0S2BP1wQxXQ6FRnsugRf/lfRrPg6hpwj8bnfR+z8K8FQQkm/z9ev462+DroHRm6H2l34AeillP/duizEyS8WAIFh9EHkcgodNS7DkDsayP7S52VJzrxHtXk3Z+W0CWOMEd5Ao67mRw/rRqhfVkvotCIIgCMLFRAS1MCnaQk9XNlBbMPRBcJczsS46R1Rb54wrcfK1E+fI4vlR8JxIrsaP7pVh5D1+z+gcs7DkVUZ01P5sQl2r6hzGPjVYckoF6JRL8OETpN6Xb3oWePI0ofuO5GzdXzPlEv7FQQhaOFeO3YxI37CCwO5OdNypKNgb+u0x3E0t6NaawgOaIgQe+zbpG/56Yg2yNjctQg/+A0p7eA1hVNItuW7BVGENgUN9pE8Okr5qOcHfnihp7uWuvAJ3y03wyFdKjtPRAN6KegCc65cT+sX/InXj35hzcqPVngvpc0S/9yXU8AChZ38ycS6AyEaca5abyHSp/tklUNrDPvUk6Vob3GNYg8mS472NrzVu6kWxIL0FvAd8t/EKEu+dNUBOdoe3GEbfB6oXdNO485UxABz6GNR9w7jKl5lf+7kDuZhcAs1KdtCvi998qhZEVAuCIAiCcLEQl29h0lQUnU5v9utHi6Wyaog8BPVfh+jjRlgX7Y1rQWRcmycdBaKU/ktf5aSEW5iwoR+Jc1b7/YDzsTuGSsyXM7OGwItnwc0RammX0G+OFT1HA8H7j46JbEA3RIj/8ZV4S2LZMSVxPML37C85JH2LJvyzz6N6T+XveaCL8M//f9gHH8erDeGtbURHA1PyltaWMq+/LkTyQ1smeJtnLbXCNaRu/AS6dhHOtlsobl8G6ZtWmgg1QNAm9c4ogSP/L/ahh8YczpMDkHwQ+8R/Rw2VjowHnzhlXM0j07xvaPVA8BTY5VWl17QC3HIp/LbJmlBA4DjFP/dQuH7a/wzrYuUONnh15saRlSgyJneFws8rFGFqqaF6W//lUs0tCgVBEARBmL9IhFqYHZKXUrrXrzb9pqNPme/rfghDv2daZWXTv31ZFt1l6pLzqDTiWCwCaJn13Rawx8ylSvYQHodyNaRciJpz7EO9qGRxcaQANZTCOjGAt6ZxbM3WGhJ/fjXWq+eI/GS/mbPYHBrsk4Oo7hH0kiJR6mgQ54pRIt/8JHrJenTdYtRoH1bn/uw+km9dD7aFc1kroc7hyXds0hrl1367l7SSaKol+Ovz2CePmteJP2VyhNj3Pk16w2t8x2yzUGa5zDvjbGgiffWy/DWCNs51NrjPwOnfolyFXhyGuhD2E+fGKgUKXSdAnY9D2jPXY30T9pG+SftsaQXu2qax/axrwj5afB6VHClcKz9xoPk38jQMry0yKPNzUOJnqJR/QPJysPrLjCtPbm11tWMi1RKlFgRBEAThwiGCWpgdvHpKJ0BYJoqWfTgI9f8E6Y3mSweNk3XoBdPveTy6lomyrBClnvMgvSFPULvrm9CWynOCLoYO2RAK+oZRDaihPWXPAbJCNPu4a5jAgR5wPJzLlhB8trPsHNb5UbTjobpHIGTjrmuCcKZ/tyb49BmUAqv7MHSPta7LRJJ1vWll5uxcSvDxUzAy0bBLA1g27vJLsDv3osb1wdaAdawfb2U9ajSBfSr/pkfulQ8cenyChzV5z/dh/7cnSd+8mvSNK7Mu6vaLZwn95hhWj2nrpBW42xb7E+TcdCmGv1D6jWuwj/ajdakYeT7m9SucHKGfft0q7CN9BSWqVhacO1rcAR4Ya+PlG4cFj5sbRvE3muewc15TRlAXE+hlXomOgZcuP64MaeZeSy1J/RYEQRAE4UIhglqYHawhP926RHQtt30QGOer0H7zVY7E1fiSbnr71ON+BGpDODvaCDzXWTKaqS1IvfHNMPRHoE3drxdZATxSfskmP+IXTxP+wV4Ch3rRClCVCXmA4L2HsXvH2iXpoEX6tStJX7uc0ANHsTuGC56n/L0HHzlBck0jRIPE//hKwvcmIBFCDZ3FOn8iG2XGc7HPvIyz7RYIRQnsvsd3xIbgS90EX+pGRwOQdkEXl24VtQZLeYTuPwqOR/oNawg8dZrwrw7lSWalwd57Dh2yS14rrcBb1QBBI0a9lQ0kP3oJ4R/uhYSTN6fXWoN9diTvRoq2zI6Tv7cN3TgWofXWNeHsXE9g9zF0VvAqlHbxmttJ3/ZXOU7j4z+b/uc18mj+4cizJgMjeSU4S0E5EDwEzjJTOjFVVBzsfnAaKPVzWKhHdeaZBEOM0DPxtCpG6qkFQRAEQbiQiKAWKqatUndvgNBLvplSCcIvTH0zqW2UFtOVRK8tEwUfP/XbNqCGUgT2FxYSWoGz6RqcbX9mHvh47Zfg1S9BDZ4r2B5KK/Daak27LU8T+dZLWKdN9F1psoZdFXTXxurN7z2s0h7BB48TfOi4MTcvMYfywD7Ya1zIva0QeD3JtzWOPd91gPBv/i92JkXccwm8cj/u6p0QCIOT3ztbxZ0Su508wd8exzrci33SvzYF9k/SRYcscLyC7t1KYyLduceGU0ZMq7GOY1qB1T1C6vWrUL0J7OMDYCncTc2kr1sx0cUdSN34+6R3biLw6i6sc8fQgTDuhhtw115tHMldB0Z7oW4xYzkBFuCYNl6hwxPmxO6B2K78Y8ntptXWlPBMyzj7bJmfQ+XH+fONybT/+T3Jc1VvSFYI6U8tCIIgCMKFYl4I6sO9PaxvbrnY2xByCe0zpkhuGxOFrwfWeQi9PLW5NUCogoEVKAGrd+KxoE3yo5eQPt5P6N+OYHUMj0UuAWdjC6m3fWbiGsoi+aY7iPzkr9F4qBxHa60AS5F+/WoYSmGfGSzqJj7OB73ggELRc4XR5BVFgwES2yH9LsanTesl60l86H8S+Zc7sLsOmPFaEzj2bElTsZlCAfaJMk7rGrSr0TUhGEplr4n266pTb1mHu3nMpEp1DRP62f7suXnzAMGHThD/07eQel9grEd0MUJr0PZi0td+uPDzdgAiMai/23f0DoPdZ34mxrnKl15nn2mLpWNMLhPDBTUK4WfNv4Fj4KwqMIfvnh96HhV/PeiG7DNJhjjBcwyq8uUH1YrUUwuCIAiCcCGY84J6tbuc4/aZi70NYTzKg7p/gZE3G1GR24c6eAhi95rU1inNjTFb8hooLh8riVDju4UXWkPhrWkicftOcDyskwMox8NbUoOua4fB1oKneat3kPjg/0fo4X/KilEA3RCGhEPkn18x4yKBvEhpoZeoM98oNdZuShc/JzO8HBrwGmsg/WYKSne/73Pq5k8R/Ze/zDuvUOR9NqjopoCrif/hZdinBrH3nkOlPLxltaSvWjbBsC349BmTUl+gbZe51jbBx21St3zGOG9HH4JAMTHpUTaPIAhYA8Yh3N0I6WbjKxB+0fgFVIJyofZfYPjDvqjO7LYMgdMQ+zVYI+Zx7Y8h/jpIXsFYv+q02Uv0QfNzGNoH7grOx1O4qp+T6aVzMjJdCEn9FgRBEARhNpnzglqoYlQSan8B3oPgtJtj9mljMubVQfxGSK/CiOwTEPZNvZI7ILUFdAjs8xB6HlQCvFbAheBhCO+G+M2UdDmuBGelaaGlho2osAoYMAUsvIzTM0C6iLu2j9d+GYmP/j0q/hNU/FlCDxzBOj2UHxlNlO87rYDULWtQI2m8+jDu2iZi//BcZa+rzMTpW26DUu7Nlo23Yjte4zKs/o7sfqbD9LymC8+nG8I4bctwrlo2cYDjYb96Dqt7BPvl7pI110q72Cee989bCUMfhbp/hkCBm3XBI35/9WKvxjWf58FPmp7RuGZseiMkboDoAxB5vrIXGTgH9V+B+GsgVa7vumei0rHfjntxDsR+A9FHwWkzewl0jTmN47+UwGkW1cGp0U7awifoSl1b2R6rGKmnFgRBEARhthFBLVSM0kHTZgrHRN/G6wmvBnTYmI3lprZaQxDaO/Y4tRFG3k1eSyB3BSSux4iPwNhxJ2YEr1nAnBO/Bez9YHcVSCn3ZVv4CUjuxKSGFxI+/lyJ15Jt7xV/I0Qfg/BTZUqvK+lVbaEX2djPj2KdGppYB1zm7IxYTL9u9djBlIu2lWnXNUU0+L2n68Fzs9HoouPrFoEvqKcriMumsk8CrYwjO9FgweftAz2Ef7QXFXeMwVhFZm+Znfmfp5G3GOf58RsOvwCJ6/DD0ON3ZuZx2kA3ZnaTPyT+ZuPyHTxSwZ4wvaQjeyoQ1ArsAiUM2adTEDxZdrn22FJOjc7dVO/xSD21IAiCIAiziQhqoSyWDrCcy1iSei+k/KimdR4iT0D4VRNljr8W3IwJlAOhVyH6yEQnb7fZF9MW+UrFYsy8afzxAt+7GffjNEbYZM5RoPrNvux+GH0rE2Xc+P7YGcET8KPeaYiUiATbPWB3FKkPx6ynEhA8TPDp08XnKYUC55rl+cdCNs4lSwi8VDraWmZaiDsEXj1JanX5fslqtD/v3OkIYndxzPTpHkxOS1RnHNHTbyhstmWdGiD83ZezIrrSa6UjOW3csEx02V06MfXbGoXaH8HwBxj77CmyqeDhpyD5mhIreRC/vnJBDSZ13Drn92kvln3hQfBAkecmhzEffHpeRKkzSJRaEARBEITZYJo9h4T5jqUDbOYWWtmAlZsi7LXA6Dth5O0w/HsmwpwlAKlLYOBPoe+voP8zMHqzSfNO7mBMgIyn2PFCZMbmimkfXW9SdoPHIPZLk849GRKvBV1GbMZ+g1+NPO4JX3JGfwPKRZ2PVxSNznvsu4Gnr1s+YWz6DWsgZOeai08apSFw+ElIJ4oP8jxU9xFUz8nsHkvJ0nKS1TiTx7GmIKY1+evrkE3yY5fgrWwoOD744AmYRL/pDHbnPlR3fi9tvKbCg4OnoOEuiD5saq4DJyDypDlGGJNpUQwL3HZT0lApCrNW9sbTeLRJ97ZGK5+zAtpCT8/ofBeLdfXGoM6doRsOgiAIgiAIGURQCyVZyjZiNKHGp61m5EpqO3mp21ks/ysIug6S15ia0tTGAmOnQyHZZJnU88Q1EH4FGv4v1H4Xan5i6lfLra+jpo62FIHTUPt9EzXM284g1Pwcwi9DPF3eEw0gOLYfHbRwrllO4t9dAeGJCSS6JUr8T640rbemgUqNEnri20U25YGC0CP/lBv3L3q7Q1sKb3ltSVGtYMqp6rlra0ClPePund1AzrxJB/tgT0njtmJoZRF88dfjFi9x08GKQ+RpY75X98+mRtkamtjbvOiCk0wQCh2C2C+AFOZKuJgbOh6Ef2eM1GaQTIu8+SaqBUEQBEEQZhJJ+RaKorRFG1vLjarwOV/kVtTuaiawIHkpRHeZkGzwlDmcrLCvry5h2JUheArqvw7uEuM4bsWN6ZoCRlJE//F5KCMiFZB4z2a8pbXGRbwlWlBI522ttQb3kiVYZybWZk+GwLM/Aa1J3fAxCMX8nlsKRvoI7PsmgeO7S+8D0A0h4n96FQQsIl95Hqt7ZEpitlIyojr4yAnc1Y0Enz6N6olD0MLZvoT0lW1TXl9pD+tsTo9oNWoiz5MlcBZS5W4aeeDWTj6iHH4VQgcgtclEz1UcQvvHHL1nmEw9dVtofqR/SystQRAEQRBmGhHUQlFaWINVNpo8marazFzja5hni7C/Tk5att1X2amF+lMXQgGBbqA773DoviOovtLp3lqZiLO7bTEErEk1pAo8M/1WcQoIPvdTAi/+K+6aq9DRetTAWewTz+NsbUZbqrQzNpB8wxqoNTdJEn98BaHfHifwbAcqPT4VvjKyrcJK9NNWnsZ+5Rz2K+ey+yDlEXjhLIEXutBBa0rrm2yBnBspkcdM6ypADSbB8dD1YQiU+eyGXoHR11OwHCGXkd+H+q9VaHKXg3KMsL5AzDdRDVJPLQiCIAjCzCGCWihKC6vRaFTFUehKcJngejxbqFHTDzsXu6OMuZNnnrfPTn3dhEPghbMTlp6wUkMY5zUrCTx5CmJBnK2LIVbYtRoArbFODWK/eg7Vl5ixFlQqnSBw8DGzhAIdC6KbivTnHoe3unHsQTRI6m0bcLYtIvpPL0x6HxpwrluBGkhg7y3tylywAt/TviDXJXt8l8LZcAPgGEO98G7svecIPngcu8PU4euwjXPVMlKvXw2RIr8+Vcqk/Y+8r8hOIZuxkdzh10ZXN/PJ+VtcvwVBEARBmElEUAtFCRItI6YnjxrqIbD7HtKv+5OxFOOSTNVX2jPtjSZsAKi5F4Z+3z9g5Z+Da56fxsu2euJl64U1YA2mCP/8QPZx6J4DpK9aRvodG8HyN6A19qFeAk+dxj7ab+qHp/mWaEDHAqi4kxcJ1pYCW5H8/e2owVRZd2xtKdRICr0olv9EmZT1ovM1R0jdto7gQ8ex950v6nRW6hOhAFyNFwtA3MkT1aXO04CuqcG5yoPa/w1WksBTpwn/6lD2enuLVpO+7G14i1djHUrjrT0DsQMmYjye0GFIdJTpV21BcvucENQwv5y/JfVbEARBEISZQkzJhKIkGUZPcLGeHoGX7iew5xfgebMopjWoIWPUVHATZ6Du28adOfecwDH/+PQicbpcSnCGHMGq8Eu9f9dB6Kf7ss+HfryPyLdewj7Qm01jViXSoQvuJ/f7sE36DauJ/4frSL9pHbrRpDjroIVzZRvxP92Jt7oRd+sivJpgafHuaSJf2UPguY78w601eHWhSaWwAzhbF0HAwrlqWclxFbmm6+Kr6wLf65ogiU9ug/p9YCVRg0lCvz5k1tOQuv4jxP/wn3Aueyte+2V4y66A1Dth8I/BLew2Xplr/YXyFJg55otJGYjrdynuuusu1qxZQyQSYceOHTz22GMVnffEE08QCAS4/PLLZ3eDgiAIglAlzJsI9eHeHtY3t1zsbcwrznGYRia2bipOprlRcSFhde2DYAysmazNHo+C4N7Shk+Bs1D3A/BqzJc1MmPGTnpxDK8pUjItu9TxwJ6zpN60juALZwm8cLbk+ErIGHmlb1pJ+vWrIWhS7tM3riR940oj7K1xKwQskh/eTuSbL6Jdr2D6dOaM0D0HcNsb0Itj2Id7sY714y2JERhKVbxHDZAw9cq6MULqbRuy0eHM2pktlLsWpte2O2Hc+MfaUujmKKlrlpme3zk3QgK7O7MLOptfR/qGPzAPbP9XpuWXLXh1MPxBqP/qxAXs836v8mIlDl7ltfpVwnyqp5bU7+L88Ic/5C/+4i+46667uOGGG/jKV77Cbbfdxt69e1m5sngHhIGBAT72sY/xhje8gbNnp1E2IwiCIAhziHkhqFe7yzluT9+kScinnzMM0EE9SytL/Q6+AtYwOMvBLfJHlx2C1IjpgRws5aQ9zbzm1LUQOGfaZpViBoX02JyK9OtXE/7p/imdroDQg8fL1hFPelvnRrNiGq2xTg9hnR7E6ho27twjDl5jGGfnUtxti/HWNBL/9E4i334JStVsKwg+fAL7zCDW+bhJHc+hklsjCrCGxwS4c90KdHOU4CMnsI8PmIO2qrj1ViVV//FP70S31Y4dPz9K8PFTBF7qhoST3Xtq5/tMRkXBm0A2eIvAWQvBcT2swy9A6rLSOwk/X/7FVBnzT1RL6vd4vvSlL/GJT3yCT37ykwB8+ctf5v777+fuu+/mzjvvLHren/zJn/DhD38Y27b5+c9/XnRcMpkkmUxmHw8ODgKQTqdJp9PT3n9mjpmYa6Eg12xqyHWbGnLdJo9cs6kxnes2mXPmhaAWZod6Wiuso3ZNpK3m1yacqBUM/Lnp5zzuXHft1diHniDw8v04l79tLNI3gelEqH1G3wrB40bkzwBqKAlxxzg9FzOk8nF2LEUNJgn+5ljOBKVdszNoQHUk8gTmTGCdNH+0qu4Rwj/ci905nL3K2byCnlECh/vwlsRwl9ai0h5qJFVaoHoQeLmbTEg39zVqhUntr+B1e405N1iSDmhN+roVJN+6AV0TIPKdl7G6Rmakql9bZs9pX1Bbx/uJfPNFcHV2/5kdhx/9Gon3/lewiqVnu5AuIKgDZyC0G1I7mPh59kzJQajMDZ8qZT6ZlIG4fueSSqXYvXs3n/vc5/KO33rrrTz55JNFz/vmN7/JkSNH+N73vsff/u3fllzjzjvv5Atf+MKE4w888ACxWKzAGVNj165dMzbXQkGu2dSQ6zY15LpNHrlmU2Mq1210tPLWpiKohYI06GVs4HUFntE5/2rABqvPpE9ncnOdVaAL/1HkbL6Z4GPfJPjMD3C2vgHCNUVqqXNl3lTw086Tl0H0iSnOYbCO9BL67fFspFRbCufSJaRvXZutQS5E+ubVOJe3EdjdieqLQySAtyhG+FeHyu6c0HqgSA34FFCAGk5hHe0j8r1XshFYlfM8jL2FVvcoqnsSPZI9Xdh5W4NGl30nNZB+3SrwNMFdRwk+eTqv9ZUOWOB4M2eR54Ea8e88Op65Jk5+antmLevUiwSf+QHpGz5WYsIiJQyx+8HugcQ1oP1aaxUH/QSBl+7BPnAO5Wnc9nqcq5ejmyrof15FzJ8otaR+Zzh//jyu69La2pp3vLW1la6uroLnHDp0iM997nM89thjBALl/6z4/Oc/zx133JF9PDg4SHt7O7feeiv19fXTewGYqMKuXbu45ZZbCAZLdE4Qssg1mxpy3aaGXLfJI9dsakznumWypypBBLUwEa1YzTUABaLTCqNGkhA86H8dzu9R5NVSlFCUxAf+O5EffRbVuR+9ekeJjcyAqHbbpnZmT5zg4ycJPN8F43oaK08TeKkb+3Avidt3lhTVuilC+o1rxg54mtC/HQansADNkLruI9idB1DxgSntvxjBx05Bwqnoik7mqpccq4GIjU5MrGvO4G5qgfowoZ/uI7C7a+K4mRTTPmogAWDakI0WT+tRWhPc8wvS1354rIY6D9u0Yyt4MhB5DsLPgdcEWFgdJ4h8c0/eTQ3rWD/BR0+Seu8WnCun9pm90Ejq9/xGjbvRqbWecAzAdV0+/OEP84UvfIGNGzdWNHc4HCYcDk84HgwGZ/QPxZmebyEg12xqyHWbGnLdJo9cs6kxles2mfHi8i1MoJ5WQsRKpHpbJp07/DsIHZrY8LdMirVevIb4v/sOenFDBU7f00EDBVoalcE6NUj0//yOwLMdJuWZiYJReRo16hhxXNE2lsHIm2H0faRueltJceguXotetoX0le+itOyePPahnhkXpuVQQCDkEvX/1h6f/O2ubST5ke1YncMEC4lppp38XxDr9JBpS3ZmaELd94T144OooXMFnvFMxDm0r/RiCrD7INVlxHTSyftcKT/hI/TTfVinKr8jerExrbTmD+L6DYsWLcK27QnR6O7u7glRa4ChoSGee+45Pv3pTxMIBAgEAnzxi1/kxRdfJBAI8OCDD16orQuCIAjCRUEi1LOInd7EkcEDrKtfdLG3MilC1FQ20GsECoiMwAlQw6BrKCyFNIQ9qD0HqXUUv6/jgRrx08enUmttGcE/GTxN+PuvQLqws3UuytPYr5yDkRTUFKmv1RaMvAPSWwEXsHCuWIcaihH63Q8nVtY2t5P40P8EIH3Nh7DOHiJw+Em0slDam3ojMQXe8nrs0zMs1iyIrQwxejJFqQ5r0dYw6z7VSueBkww/C24/2A3Qc+0OvHaT4hl4vjPP1Xs2Ufgp3ykXbVd4Re1xdyq1awrIgz8g8ORxAvvOg+vhragnfc3yif25MQ7uxTIEFKCVIvjEKZIf2jbZl3TRmC/9qSX12xAKhdixYwe7du3i3e9+d/b4rl27eOc73zlhfH19PS+//HLesbvuuosHH3yQn/zkJ6xZs2bCOYIgCIIwnxBBLeShtE2UxsoGF2tLpTTEdsHIuykqeHUMnI3kt9qasIAvqOtK7bjI+S5YQzDJiJN9sAdrIFl+YGZ1DVZfAq+YoI6/HtKbM7P7JwVI3/RJnO23EHzpa1jn9qGjdTjbb8ddvQOUf4PBDpB859/gHHqc4Au/RvWegogivb0GLxIgct+RivaoMVO2vXmQc1+r+KWVR0HLtbU0XBLj6Fe6S+/BM+miyzavgs1jx3tTYy7XR4cWTwxfzyIaUHEHd+1WQo+cLDFOoZvb0bV+Wz6tQTsQfRHV/zDR//tbiOekb58aJPDkaVJv34hzbX7bOftgT8k9KU9j7y89plqZD6nfIAZlAHfccQcf/ehH2blzJ9dddx1f/epXOXnyJJ/61KcAUwN95swZvvOd72BZFtu3b887f8mSJUQikQnHBUEQBGE+Mq8EtfSinh61ejEbuIkAYTS6RMq3BjUIpVqVhfaZcSNvA8aLTX9erxmsbvBaMdHbTBTaw0SXnwe3BmilfFw2NzxqGTFd+y+g3DLn5WP56b+VuHFn0MUcv70IJK+kWARet6widfPfQOPfgxeFwasKbMjG3XQT7qabAA2xf4PwC9h7C6UfF0YpWPwHsGzLSs5RXDhOGg3OoEslKnjkSIpUv0OoMf9aNQXaGdwbZ+DlUSId3VNI0J86CojcdYD4v/s2buthrO5jKD3x86LQpK790Fh5glIQ7AT7XqLfeHpCxFn5H8XwLw/iLYnhrW0ae86tIIlfX8C7CjPEfKmnzkSpF7qo/uAHP0hPTw9f/OIX6ezsZPv27dx7772sWrUKgM7OTk6enMHfJYIgCIIwh5k3NdSr3eXlBwlFCetaNvJ6bExaa0kxjYLYQ+U1bvAYpT9iFnhtUPMzP5KcAhwj1Gvugdh9oAKU9YcOvAqRR8wcob1Q83Oo/0dTszpZbKtiQaMBd0kNuiVaeICzivL3rIKQXgl2v3+DIufGwOgAavg8eL7Ic+LYex8k+MBRrOP96Ep/ejWEBppRlsKOzeyP/MCrcY5+pTJxP7Q/nvc4PeBw4O86Ofb1c/Q+N4IzhcCsVpDe2DzlwLZz6VvACpJ8z39BNy3z57Ty/k1d9xGcbbfknGXqpgMvnIXRdNEUdW1B8PFTecfclfWmlViJ1+OtmL7L8cVgvtRTz7USndni9ttv5/jx4ySTSXbv3s2NN96Yfe5b3/oWDz/8cNFz//N//s+88MILs79JQRAEQagC5lWEWpg6rWzGwkIVi6ZmI9ZJk84d2lt+UmcpFX3EdARqf17geACcleXPD5yD6FPlx1WAu7GZ0ANHy47LJJmnb1lTwlitWN13kXHRh2D4w9gHHyX49A+wz5r6by/WiLt6J4Gjj6MSiax4nIwH+tC+URa/pg47ZuGOlih2niyTULJeMqc/tac58pVuEt2+u/YUt+StbcS9rJXgwd4pne+uuRosG127iPjHv2J6pB94FJKj6JZ20pe9Fb1o9bizLAjtxT7cN/YmFEB5YB/K35ezs53gIyeNY3KhczSkb1gxpddSLcz1KHWGhR6lFgRBEAShMkRQCwA0s6qomM5idUH9d0DNZGJuCUno1QHlLOs94zg+Q3jL6vBqgqiRdMkYPRYk37UJd9vionNZJ/bjVRLsss8CoEYPErzv3xN8+Wieu7c12o/a+/9n77/j5LrqPG/8fW6o1Dm3utWtnCVLsuQgGxtjY4PJOc0Aw8AMYJh5wLszA/v8dhfYHZjd2WH9TDADw4BhSMZggsHGlo2DjLNsWTmHVqtz7q54w/n9cauqQ8UOUrek8/arUde9555z7qlbTX3ONz2afj3JvbiI7gHsiIubcLGGZvDe6Xge+bOk48FBjHKdys0hRo/EiHXmLlVVLLEPX4HvN0dn3oE2YdNDN3HW3oSz9qY8F7ig9XneEI47SUxLoUGgDOw4woolm0vP40EIkD6k/jHit1+P/8H/jURLu5inks45LWU4Sytmfj/zzKXm+q1QKBQKhUJRCCWoFQBoBaypAgHCmp6Y1rvwylble8wEGGdznEoUMYgosl3xiHjhOs0yZGJvb8p5Xt/Tjf+nB4l94Hbc5o2ThVsaB4w2sHrx//QI+r6e8TJKU8yeBedToE20w2LgxTBymnrarNBZ+8Umuh4Zpm/XKNKaeXyvTMCZ7/dxNiDw15peNMAsjOUyoOO//zD63p4ZZz/X2vfj1q/I8f6kR0r+aBA/Cf6fg3BxWyvQj/QjzRDWNR/A2vxmCJaDlGinX8J87ocIcXbcgyF6EzgNOOsXEatqwdx9P/rJ58F1cBtXY69+LeZj/0TwX18m+udXQmmORHcLnJSovthRtakVCoVCoVAUgxLUCxUJZTRQx0r8lGITp5/TDNKGFHPospskyjAlVOdx+XYQRv5MzhloMfDthcQWssdSJwWlniN4VguD3gFOY47r8Y775rh2bIHlFQDhPNbVhIP/V96c/A/9H2IfugsZqpws2lwH9AgEfkPg26+itY/MqtZyQcFtSYb3RaYnYgVUbQ9x9P92Ee+evTU5hRuTRNtnvwkSXOYQ21v4mcwnts09D2Bve8e4FTkLWsdT6CdOoJ98Eb3nuBc7v66G+G3LMXZ1E3vf15G1S8bfXyFwl1xJfMk2tIF7gC6QPohvJvUcu4vWEH/LFzPGMo49jdb+Cv7fHCu6dJYYjKEf6EXEbdzaEM76WjCLDTc4P1wqpbRAuX4rFAqFQqHIzyUnqBdipu8TI33TS3QjBcu5jhqW4uKioSFxqaSZMOs4Kn+PLYor7RSSVVTRio6POCP0cQoni0W3h6Ms57qc/Qh08L1S/D2kJ/AYOHXgtJDO3p2yvmpDUPLr/NcHd8HY+8kui1wwj4FeRFIsCdjLkuLcBvME6NnjbmXQgDwu3+DFuoqBKLI6091cP9ALccerdTzcReD7n8be/m6sTbd7FszoCMaeB3BXHcbYeRr97BzXhs6GhGinVbyY1sBXZRDrtIj3zp2YnkusDvLGMKeY2GTqe6oNtuP73ddJvPHOpKievHEjeg8S+NH/nJR4TAD6kX6CvRFiH/5/kGVLMi3cmg7Sxa39Y5D/Hzg1FAxfcB2cxtXoba+g7+uBN6+CsjxWatvF96sjGLu7koW1vez0MmAQf89anPW5wxEuFMr1W6FQKBQKxaXOJSWolzrNnM5Xymke0K01ONOshdzERqrxypNoSYtWynIcopLlXMdRHs/bhyZ1lvMaqliMxE0mFdNYzFbOyBfpE5NrGPdzmipaqGRxcjxPekhcBBrD+oNUTNdCDZ6beNkPIbEe4lvBrfAsz7694N/rnc+HeQJCD0Dkdrxg3pQi1ME4UViQA9iNXk1stwqkg+cmfivayWfRz34X+9paZGNpurm7tBLjQG6RntJWwX94jsRbVmHvmJxEShuIgia8+FlACw/ie/Lb+J78djK1W7KHp8f7m411ejoIPbkEeRtB+fogpSv8dPxq6EJMa0Y4w8W3zae7jf2PIEZ6sK58O27LZtCTwtf0IyuWgRGAVEx0qj8XZH8C4+A54Cc4zRu8aydauYUGmJDYAGMni6qpIJIZ3YUErWsMt6w6Z1vfL45g7Onynh3JeHb6mI3/h/uJfXzLpJJdF5pLxfUblJVaoVAoFApFbi4pQX0pIKRGA2tylq0SaFTQREBWEBO5FcUyrqOSpvQ1E1JcsYxrsWSMYTFh80FIjstdNLCGBtbipwSACEN0cRCf8RAVzLAsjnDBv9/7mQn+fZ4lOrEB3BoQcTAPg9Fd+FqnEkb/iLR1UIxbEt2lV4OvhMA//xWJD65PJxhL3Losr6BOr6UE/wPHkJUBnHXjHggyaOYsvTU1NnpSf+cTAcFGk9CSUrp35n5uGt5YgWYKeh4dYWR/NGe7i5HUOsuM3yX62b0YbZ4HhhQa6Caxd/8tbutm3EXr0NsyvTM06WD+4YcA+KSLW91C7B1fQtaMZ6YXg+347/sV2pnTRD79ISjJLZDRdPRTL46/1nM/GaIvgvlKV877lIDv0VPE/nz+BDVcGq7fykqtUCgUCoUiH5dMHepLhRBVGPjztpFIymnMeT4gK6imNWs8tGcfdWlmU+aFQtItDrOXX/IKP+dl7uOgeIgBcWba9zHnaDEI7IbQIxB8sjgxDRC7Fm/fKMujrum4i6/AbdmC/8cH0I72g+Mi60tIvNYTRYVScEkB5hOT1ydf5u95Q0LN9WU0vrGChtsqvPLekFaWeonG0o/V4avQ6XxgCCc693H6CwEJoAukLrAblo8ngZtgthfSBSdB4Bf/FeJhZJ6EZUK6XntADJ4j8JM7IezVPxcjPQR++Hm0M6cQ0sX3wk9z1zh3HbRTL6H1e8+SDBi4LbnrURv7e/LWsxYS9NPDMDq3CftmSqPvufmewqyZrqeRQqFQKBSKywMlqBcYuSzTk5F521XRgswTLCvQKKEGM1e5KQG2iGWNtT4vOFVgLQW7flp1jYsisYG89aAdG2fdzQhXErxnL8H/9SzGM+1Yty4j/o414C+Q/VzixUBHx13XZYUf+9rmOb+V2RBs8VG2JoDQBItur2TDlxfT+sEamt5WRfO7qqi8IsS5+wc4e+/06zmLAAQWFypvtjAQAIZG5H/chPCPeNbobO2khEQUY+9D6D3Hi+tbuojoKOarvwHAfO7HiNio1xdgvHQ/xp4HvMZOMt160sVb6z5G4DdfBbyPgHX94vyJxaJ2nvrnE+YUn8sSdzPDs1Jf3EwrB4ZCoVAoFIrLikvS5XshJiYrlghDuNhoed4agcYYuV0QdYxkzHR+dEws5tGt126EyK3JhGVJtD4I/h58xYmYvEiggLUfTUcGytIvxVgC/2+OIYZjWLevROscxXixE+Hml8fCcieVw068aaVXEezZcbd6MU2FPZex1dGzCY79Yxcr72jAKNExQjrVV5cytC/C6XuS7u0zNErLGDS/vZqe3w8zeihW+IK5ZKLvdpHIkAmuRDvbl/c9EYBv13cRTvEbS0K6GAcexbr2QxgHdqat115/Ev+j/4Sx72HsK27HrWxCRIfRjzyOcfz59ANiX9mI9bql+e+hOpiO0c/ZRhfIfEnNLjCXRoIyFUutUCgUCoViMpecoF6IicmmgytseuUJ6lmV1WVb4hJhiHAeQR1lOGf5q/Q42CQIz3q++QcJeonAsLxM3BPVod0Iox8hw0nCrYbwe4FfgO9wceNIHaw1kFgD0gCj18tIrg+DGAFZRk5p6jqI4fHESalWvl1nsbctwm0qA7cj/22WmMipNYN1jcRbVmPduAT9QC9aTwTz+fl9LmNdFm0/7mf5J+oBsIZtznyvd1a1oFO4lqTm2lLGjsYKJz2bSySULPNhjbkkegtbY6XwBGvROxVOYtobGyIehngYYWfPxK93H0XfeRSpgbO8Clnux1lViawMYG9fhLs4t6t3CntzA77fHkfabta5Sc1rg39h/IlPJSi72EW1QqFQKBQKxVQWxretSxzdWsOJkSNFuw22s4cSqinBaz8x47ZFnBPsyvsNf5A2lnA1GnpW13CJpI9TuKJ45eN9CX6uOPdNtwQiN4O1nrS7tRiC4NNeZm+AyG14Ynqq8E+W1Yq8EcyjXkKzfDgVMPZBT4jj4vmrr4DYDgjuBP8rELuBnAumG5h7H8o4LDUwdndi3bzUEy4JJ7twEWBf0+xl9c52vtzvZQEfjmO81IFwCptSJRRVDmrauDByIMreL7Sh+QS+KgM5R6HSZ77XixufByd3AXpIZ9nH69n/X9sLr5lPx7qmOVkrugLtzHBBK7UkWyKz7EghcKuawBdC6ibCyZfFXuA2lWG9cUWBSWchYJB42yr89x9BisneD1IDWeLDunX59Ps9j1wKWb9TVmpoLdhWoVAoFArF5YGKoV6AuMLmMI9yhheJMIhNghijdLCPA/yWuBjLe30h6zRAnPx9zBg3BKMfBWtK7LKsgMhbIHodONXgLCb34ydAhsAqIDSk8GpUuxXJA5p3berf6G2g94HWn1krKhXX+uJ96URQk8+DNhgDv0H8A+tBE8gJolkmh3dbK7Bem//LtbG7k9DfPwtFiGmSdyAkYGTLCT573LjEHnWJtCVmL9rFeJ/zgoTKK0IMvDBW3L3YDvi859K6obUoN3yR/J/Y+9aRuKm1QH1yib35raAb2OtunvTMZLR1JfbW3MkFC2FvbyL2xxtx60vSx6QAZ2M9sTu2ISsKhDvME5dGgrJj8z0FhUKhUCgUCwQlqBcoUrj0imMcFA/xiriPfeLXdIj92CK7G+lEaliW0zqdoo4VxYspKYpvG7sO3HIyH63kXGI3glOMiHAnCOUcWCvArSV30jEXYldB2X94lnF33FooxvrxPfrP+J74VvZLhfBibQFnbS2xT2/D2VCbFkiy0o/1hhXE/nRz3uRR2vEBfD8/DG7hmPaM27u22RtrmtddMKZjRZ/OXxoNjIriLtD8AifmMnq8uNht4UDr0acAcBeXFT19IUH6dPRjA2mL9VSkENitW7HXvQ5wsV5zI5ha1mzcErCubEQ2lGSeLBYpIeFMMpfLmiDOCs+NfCGiEpQpFAqFQqG41LhkXb4v5sRks6WEavI5pgoEAcrRMHDJEXcqBXWspIHVBKnExSWW2Ai+PWDkiAWWAuKbKaierMVF3IUGWqRAPysBh9yCWgOn1VNRJQ9B6PfQH8LY34Xx7G600XhOkStciX5sgMA/voCzqhr7mmbiH9zoJYJyJRjFCT5fsqTWTJKLOWtqcVdU4f/B/qKt2+cLX42Br8YgfMKLkdb8An+dQbQ9n0tzEh2qtpZQ99oynLjL6e/04UTy+Jq7UL42yMDzhWP83YTk3C8Gp3En4I7BOv0Jju1bWfQ1Egj+YH/OT5X0lWBtfSvWdR8G3Xse5aJjRD95Jf77DqF3jnuESF1g72gm8YYZuHpPwPzdCXy7zk4S7KIviv8XR9DOjpB455qiMoHPByqWWqFQKBQKxaXCJSmoL/bEZLNFIotKpJSztJYUrOQGKhkXvhoaQbkRRjdBya/BdzDLdQEKZtVGgjS9bN5uTZ5ZJsAslOm7SLOn1EFYIOJQG8e+yY+zcQvBf34JaTkZbr+pl9qgZ/XUusOYf2gn/oENOBvrcsZLZzCaQD85VFzbqVMOGrhLKhB9kaLirs8XekgQbPJRd3M55WuD4MLwgQhn7+svTkwDOKD5BKHF3rPR9LYqzv6kP3tbAUaJRumKQFGCeibm+4raOuJ9vYT+cIxiswiIKf9OHN5p2UL8nV8Gnw+EDthQ8lswzyAbS4n9xVVo50bRusaQpoazqhqCsyszpp0ZwrfrrDenCWuQmp/5UifOhjqcNQtvU/FSiKVeVrbw1lWhUCgUCsX8oFy+LxBeYrLcmbnnkmE60PK8tRKXUbqRORJ+1bGSShYjkv+lEOiAgPBbvVjpqYgERaWM1qIQfDw9m6wEn072lwe9i/yPsAQxDCLTHVjWhoj92da0a6yc8AOThZOQgCvx/+QAor/IMmMJh8A9rxbXNhsxm8B39hD43t6Z9zEHOBHJ2PE4p77Vy4m7uxk7E+P09/pwxqanZPufG8Ma9eRr9dUl1Lym1Dsx8e0ToAUEy/+snvJ1wfPy10kPaQQaTHr+RcMZmn1/AjDO7sF45vvoJx6B0O+g8v/L2HBym8uwty3CuaJh1mIawHyuI298thRgPLdwNxVbQosuiVhqhUKhUCgUigsiqO+++26WLVtGIBBg27Zt7Nq160IMe9kyRDtxxnJaoAUanWSxMCdpIF+dVeH9JDZnOeWAcRjy2v108B0A3zEo+SWIlEBNzdXy6lD7i/iy7d/vtc9npgy8mIz1lYieMFrbMGLEgdh2ROeNiFEHKUTqrtJ3mHFreH0UW/rKeOEcWlf+xG9S8xxEJJnJx4QE7fQw2nDhmPkLxdjxOCfv7plZULcLo4e991oIweJ3VbPiU/VUbAjiq9YJNJo03lbBui80E2r1Y5Tq1FxbOneFuJMsfnc1PY8N48TcOQ1O97/0c3yP/YuXVb7QRtAcoHWO5q2NLqTXZqGjRLVCoVAoFIqLnfPu8n3vvffyuc99jrvvvpvrr7+eb37zm9x+++0cPHiQ1tbzW3rkcoqj1qRBFS2YBEkQ4ShPspqb8BHCk2xaUmALzvIywyJ7bWUhNYIUSAYGYDdkHkusBmcReZOEmcfA6PZe+g6BecSLhXYrQEQ8oV2sIBEJKP0FjL0neSA5rvTuUwzvRVpPop8Yw/fISbReLyZbInBaR9Hb94FrT7ZG5xtOgn5soKipmc915BVsEsB1iLz/HzDOvISIDIGU6CeeR4sMFpzLfDGbGtPWiIMTd9H9GkIIytYEKVsTzNm++Z3V2KMOw/ui3tbfLEt8tf5xLRWbQrT9uG9Oam9PRAIELlwEjfTphcM68iTLWwhcCq7fCoVCoVAoFOf9G+DXv/51Pv7xj/OJT3wCgLvuuouHH36Yb3zjG3zta187b+NeNnHUEhpYy2I2J12yva/ZLjbt7MHFppIWNHSiDNHDMeIit+VK4iJxC5femlrDOr4RIm8jU0VOeG0ehJIHp/Tjgu9ogZvMgVMD0geB34O9CBKrAAPR34ax59cY+x5Ec9yps0Ag0dteSf4+TSZ25MqkwT6zFzEYzS/O8WLdjXP7sG740+T92Bi1v8L/+L9Od1YXBZ2/GaLzt0OUrwvS+IYKQq354+01Q7D0Y3VEziQYeGGMaGeCyOmZW39DzSZOxEHmyMM3lVR956l1nnNhb2n0NkWODWC80IHWE0YGTezNDdhXNs6p4HY21qGdG825aSMF2Jvq52y884lKUKZQKBQKheJi5rwK6kQiwe7du/nCF74w6fhtt93GM888k9E+Ho8Tj4+7uI6MjJzP6c0LJ0b65rTsSj2raWXbhCOejNMxWcJVnORZjosni+9QwLDspIJFeUS1NjlhmDQh8gayZxYXgAvGGSj9dfHzyIdTCZE3g71k/JhrYb70C4xd30FzJ4v9XLOaLlITOMsrMZ47h/lsO1pvxDu2pgbrta24rRMs+34DYoWVm9Z5ePyFbqD1nUYisjiBXyJIGDkcZfRIlOV/Vp/XQi1dSaLfRvMJmt9RhTAEB758DnvUmZG7tubX0INaQWu3Z23WcVZWY13bjPFyF8YrXTlFtQRkiYG1rRHffYcw93QjNW+vSBLFd3YEc1ebF7Nfnft+p4O1vQnzyTZkzM5MqicAn459TdOcjHU+UVZqhUKhUCgUFzvnNYa6r68Px3FoaJjsHtzQ0EBXV1dG+6997WtUVFSkf1paWs7n9C44upUvNnn6CKnRTJZY5iQSyWI2k7UQbh68+GqRzBU+tU8HtEHPVTtFYg3gI7dM1cBeCu4sau6mcEth9KNgTym9pZlYV72HxBv/c8Ylc+E67bloe3HYvl8fRSTdx4Ur0Y/0E/jmy+ivdqfb21saitN82hS3XCGKK3VkABoEW31egq+LKb2g63nln/lBHzJLBnMpJf3PjXLoqx0c+moHR/6+k/3/tZ1zvxyk5T1V6TD+6RBsNvFVGWg+jcorQnnXSwDRO7YTf+86xJCNW7oCZ/mVuKHKSe9p6ndZ6Sf2Z1di7OnG2OM9A6l8f6mpipE4ge++6tWOngtCJrFPbEWW+rw5aGI8SVnQJPaxzciKwNyMdQFQsdQKhUKhUCguVi5I0J+YIhCklBnHAL74xS9y5513pl+PjIzMWlRfynHU5SzCwJfzvEDgI0QZdYzSU3S/Y6KHU/JZlnHthAJcXhy2wyBG6U/HFQOAW4ln8ssXsynALQOtiFJIE5F4cdlulZfALLESZJCsikhoOBtej7P7fvTuY9MbJ8uwqSdUagKkxN7cgLGnO9Pa7Xqr5P/ZISIrqqDUh/WaFowXziHd/NrPWbp98uuWLZh7H8p9gYDAIpO1fzXZ+lj/2nJOfaeXWGeRpazmGwn2mMvwgagncCfQ9bthuh8ZnnTMTUj6nh4lfDLGik/V071zmLFjSW8WAUa5hj2c2+zc+IbK8d/fWMnIwSiuJbNaukuuhkjcxXikGXvLX8KyCq9au+ugH3kK3+N3IxIjuItKSVy3GHej51pt/vuenOMLCaI/iu/+wyTevS7fyhSNu6iU6F/tQD/Qi37Ci7t3l1Zib6pb8PHTE1FWaoVCoVAoFBcz51VQ19bWout6hjW6p6cnw2oN4Pf78fsL1TEunks9jjqfmJ7cbvpr2i9OMSI7qWUlIaqQOAxxDp/vZxB3aAktGm8sohRlMhRFlpxKYTdD+E3g1k04WCAVk2Njb7gVvfsYUjfBsWZkoRaAW2KCoeGsrsa6djGBH+/P2166EnN3J9ZrlyCrg8Tftgb/L49kbS8RECzHXn/L5Omvug4ZKIPYaPZ5S6h/XfmkQ7Fui6P/2IkbuUBu4jroQQ1nbJaZvTRv7hOJ9VgZYjqNhGiHReRMgpV3NGKNOjhhB6NcR+iCM//Rx8iB6PheiwShQfO7qqnY5Il2a9hmeG+EkmV+wmfiuLHxNRMG1N5QRv1ryxl45irsHe+Y7C2g6ThrbiC2aA2y6ntQOeHavgjaaOH4bnN3F87yKpytjUUtUUEMDWdzA87mLEkCLzJULLVCoVAoFIqLkfMqqH0+H9u2bWPnzp28853vTB/fuXMnb3/728/n0JcFCYqz9sbJX74pF5aI0ckUEWldleme6TsM0Vvz9OR6NaP1HEIpG3YjjP4RmZboAvJYaLhVzcTe8l9wm9YS/LeP5nSzTR8VOiKZvlpqGsJ1ib9lFfZ1E9zKbRetr/CGgNYxvtbO1U0kpMT3q6PpmafHDJYRe+/fgW88plYMd+F74luTxHR6+yAZ91t3UzlV28Zd56WUnP5+L270AojppP/y0o/WUb4mwJkf9TP8amTm/UnQfJPfz4HnxqYsVOY1fX8YpXRVgNGjMXAlJUv9lK4KsPwT9UTaEwztCePGXHx1JtXbSzBKPGtt/3OjnL1vIKNvLSiof105ta8pxwhqtO2qwN78ziyDA5qBLG9Aa9+AW5l7gyXPLeN7/DTRLQ3FufZfJigrtUKhUCgUiouV8+7yfeedd/LhD3+Y7du3s2PHDr71rW/R1tbGpz71qfM99IJEt9ZwYuTInCQmG6WHOGP4CGVNICZxiTJMhMFZj5UXLQz+FyB+DZmCNykJg09Mr8/o6/BU5DSDg6WL27rVEyu6gb3lbRiv/DojyZcEEIL46/8SvfMw+undgIO7PIB1/SLclimlwzRRVLZnaWgQtxFRGxkysa9pxllZjfHCOfSzI0hDw1n2eux1HwR/Wfo6MdxN4D8+i8hhmQ61+Gh6axWlKybHxUbOJIh1XBg379BSP4vfUZXOzr3sT+pIDNqMHo7iJCSDL4WJtk8jC7ckbTlOET4dK5hwzBpyOHZX1/ij4YKv1mDZn9YRWuwjtDjTc2PkcJSz92YveeZGJV0PDhPrTNDy/lp6rdeAY4Oe48+jpuNW3wgTNptkVQC3xEQL538vBCD6oojB2JwlKLuUUFZqhUKhUCgUFxvnXVC///3vp7+/n6985St0dnayceNGHnzwQZYsWVL44jniko2jFnBaPs9qXpdR6sorfyU5wwsXpqBx8HHATYpqDU8VaUACAs+Acbr4vtxSsJfNbB66Aa6TTvaVuPnToGkYL//Ks1QLgZAuBMqIv+FOnNXX41xxO/rJn2Mc/AWibxTzSQt72yKcNTWQSvSkCZxV1ejHBnKKaiFB6w0T+sour9ySLrA3N2DdshTr9pWkpZYcgOh+iGwF3RPIvie/hYiNIKZY01NvXazTIphFKIbPxDOOnS9qrirJKHXlqzKo2eFtDNTuKOXszwYYfLE4zwmhw6lv9VC9o5Saa0uJnI4TPjUNQT7B4zwxYHP8n7tZ+9eLMCsm/1mTjqT95/0Fuxt6JYo92oNzZR1oBTZygpWkU3kD6Br2dYsxd54q7uNmzXEh7EsAZaVWKBQKhUJxMXJBkpLdcccd3HHHHRdiqAwu9TjqEdHFEfkYi9lKKeNW7zH6OMvLhEVhITEnCAmhJyDwAsSuh8QGkCHAD7HXQWILBHeC73iBjvAEdSGS4njKQUBMzpyt6SRuvgPr6g+gH/sDIhGGsYNYt/wx6KVgvUjgvrvQ23rH6w53jmEc7MNeWUX8w5u8BE8xGxG2vPNkscMn3ZS1c6NpwS0cibGnC+NQH9FPb0PWJq2xwkUMP0DwG3+LW7/Cm2bHwbxCLJWUq2x1AF+VgV6i0bdrlK7fDRVeqzlCL82e6MpNuMT7vRJhU2Oi8yEdr33HLwfpe2YEnFns/LjgRFwO/u05NFOjdKWfuhvLsWMuZ77fh0wU5xI/djyOvmUUy3VBzyOq7ShTa29ZN7aiH+pDb89d5x1A+nRk1cWTgftCo6zUCoVCoVAoLiYuiKBWZDKdetQ+WUI9q6iiFQ2dCIP0cJRhOkDAqOjhEA/jl6WYBLGIEhczi5suBu/L7nOTE5OlsJsgvp0Mv123EsLvBX4GvgIZuLUpc3cs9KNPYxx8FBEeQlYuwtr0Rtyl2yaIaguME2CvzdqlLK3G3vpWAHyP/V8ovRdMHf+9B9DO9gLj7typf/UTg/gePE7ibasJ/GAfWocnlCbKvkniOotLuHBBxh18vz5K/E+3eAejFv6fHQI7jt5xMP9aTKDzN0N0Jsfx1xnEewrXuS4KgedM4ORuogUE5Wsnuyg7MZeuh4bof24Mt0jBmotET57Bp4G0wLFchvdHGd47zSR4ABqEzj1JbNntudu4NsLaPV6NzpXoxwa8klmm5mWFd2XWDRIpwN6+CHwXTxbuC4myUisUCoVCobjYUIJ6HtCtNThm9uzPUymVdazmZjS0tEu3SYBKmunhKGfki2lFFxdjM05ANidIIHpb8kW2ZGISIreBeayAG/oo2plXcFuugHiYwE//Br3nOFJoCOkie45jHHkSp2YpsY/+I5Q+Cf4DYDfAWHZBPWkm4TG0rjFkeQB9b09eF27jpU7stTXoJ4eyt0nedr7YauFKjOODJAaiyIBB8F93e3G0BWeaA8nciWnAKNNpeH055+7PHWu/6M1VaOb4jJ24y/F/6SJ6zioY8zwvzNSj2gVz4ADB4ZeJlm3OrBPuuuAmkPV7vNdxm8D396GfGkp7gEsx4blIXpZeIgluyJzh5C4flJVaoVAoFArFxcI0Mz5dnCx1mjk+cIFcn+cQTeqs4qZJYhpI/17PamqYYazx+cBZnKxJnUsqCpAVYLfm78d28T35bXAd/L/9O7Tek97V0p30r9Z/GvOZH3n9iTgY7WDnd7fFiqOfeglciXZqqGCSMeFIzBc6PKtj7rsqSlNqvRF8j5xE9M9CTM8xDbdVsPavF1F3Qzmtf1SDHko+Z6nQcb+g+Z1V1L2mbNJ1fU+PLlwxPRs08FcZrF35YwRxL7RgYly7EOAbA92LXffffwTt9JB3Kini054OE7oVE378j57CeP7SDUOZLVk9XxQKhUKhUCgWKMpCvYCpZik6JiKH/JJIGllHP6cu8Mxy4JYVblNMO1NDjJ0i8MO/RO85kbOZAMyXf4117QehxAcigbB/jzRylGSTEvPF+8CN4TaUYgzEiptvorC5sxiBLAUYL3cVFPEXkoZbytF8noiu3l5K5ZYSRg5GsYZsjDKdig3B9PmJ9P1h9NIT0wAuVF9TyumRDyM1PxnvrBDg1kL4VoT1M/T9uT0c8mE+espz/c4Xp32Zo6zUCoVCoVAoLgbUt7l55MRIX97zZdSTT7UIBCGqEPLCx2N2Ja7NjHUUxWV3RivQTgjsq5vQek4U1GwiEUHrPgmuF98rG/ZjvPojcG0v27djef9KF2P3/RjP/Af25qvA+iBObY5awxOQAtyW8py1rNPtCvXj15ElJsJeONmdA41mhljWDEHlFSHqbiynamtJVjEtXYk1ODcxzwuNqu0liObFDMavAHJ9rjSwNqCdSsx4U0ELW2hnplGX/TJDWakVCoVCoVBcLFxWFuqFVD6ruDhqmTWjdLZ2F4TUMLkmZJwFMQKyLEcjCWIMjDMFh7JuaMV4sQMxVkTWaGmBlkxApQmcjQcJfP+jOEtuQJbVIcKD6Id+jzbai7toLYnXfAHsEmTpCuylD6OfeTmjXBV4VZGc9XVY1y3GfKotp6gu5j1y60MQWFixs5XbQpz+Xi+RtjjCEFRcEaL2ujJ8Vfn/LAhNoPnE9BKRCa9MliwU+q2D7tNwohd+46HmulIWv6ua3vjKIlrrSHMJsHvG44l4clPCchBhCxkwIHBZ/UkuiLJSKxQKhUKhWOhcNt/eLsbyWSN0U8uKnOclLmEGkOI8ig8J1SyhgTWUUINEMiw76eZQZlshIfQohN9FpsxMvg49lpnBS2qQ2ATxreBWg4iB7wDx91oEv/tc/unpJm6TAyIBloPWOQYSYh9ZhrlnN+bLXYiIhVtZRWLLx0ET+P7wA2SoEnv1jeA4CCmzJpCSlXXEX/cPYFeSuO0n+H/3o3RprfT4WTJ7Z1lCZFUQWR3ArQsheiPzHkNduspP12+HPR+V5OPT89gIfU+OsvzP6yldmb+sU+XWEAMvhotL/iWgYlOQ2hvLOPHPPXnb1VxdSvO7qhk+GOHsj/px4xfOr7z+pnKEXmxEPMjawKzeR+nT8f3iCMYrXQjbRQLO6mqs1y/DXVw+i54vDVTGb4VCoVAoFBcDl42gXqjkK581wBla2IqBf1JSshQCjS6KL7uUDyE1Anhf4mOMeCJdQivbaWANEheBhgAqaaKKxQw4/ZyN/GGye6bvMPALiNwKckI9aRGB0E7wTZmv1GHsA8lEZRLQQAYgtgO3bitO85+gdQxltyALDXvjLVD+IuYjJzGfbU9b/aSpYV/VRPRzV4OuYT6yCN+uewA3aSp1MZ/69/HpTVyL5EykrwYCi0CCvekjyOBazOe+id7pbcxIn469fRH6oT7EYCyvuHKayxBd4ZzllM4Hml9QcWWQweci4xpRh/I1AUYOJuPHJwpiCa4tOfntHjb898XowdwRIfU3VzD4cgQpZab+1Dx38vqbykGD0mUBfNXen5raG8voeypL4jgBekij4dYKNENQdUUJ8S6Lroem4RY9UQsLEBqElvkJH48XvNQo0zCrPRfvct9RCvkdCCxkWQ9uuQ8xksjlj5GzdJbbUIr/pwcR4cR4MjNAPzaAfnyQ2J9cgbuyuuC8FQqFQqFQKBTzy2UnqC8mt28pXI7Kx1nDLej4AC9u2sVFQ6ODfQyKs7Oag5AaTWykntUY+AGwiNEtjxBliAbWJMfNzDJeZb+fuDia2anvEJiHwV4KbqlXV9o4nd2UG70B7BbGcyCn0ED6ib/lKwR+9J9gzAIpk5rJ+1+3YQmJNwXx3/sU+uG+Sd0Ly8V4th2tYxR7/RJ8Tz0xfrKg33FS3HQdxnzhXqyr3w/oOCt34KzcgXD/A8RRZJkPTB2jJojvgfy1taXfIPjNl8GaHHtcnEv/zHDjksFnI5MPOoyL6WxI77qBl8aouyHTSurEXAZfDhPvtai6MsTw/ihO2B3PxuBC6YoASz9ai1GSGYPc/I4qzHKdnsdGJrl1l64M0PK+6knu5vU3ldO3axR7rLAZfNXnGxk5EGXsWAwpoWyVn5odnvt6rCfBiX/twRpychqf7VGXU//Wy7I/rSPgG6A68DIDsS1kj6N2KR+7F/cHj+Jk2RuQU36f5Kch8GpVl5hoPWNMdS4R0gv08P/0ENG/2XHZJy3zNuuU27dCoVAoFIqFy2UlqC9Gt++IGGSv/DV1rKCKVjQMIvTTwzHCYpalwKRgJTdSQdOkTOImAZq5AptY2jKdowNK3dcAWdyyhQQzS/ZxCdjLILEeZBCs5eTOjacjy9cS/fS7MV9+DuPlLog4uBVl2Fctxb6qBP3EcYxD2ZO7CQn66WFEx8ys+BLwPflt3MpmnNWvSR51kb7XQtn4RoZ9dZNnWTzsvR8ZAlmA/1dH0nOacmrhIWDsRJy6GyYfHnhxjLP3DSAt6Rn5JeBCaKmP0hUBNJ+gfEOIULMvd9dC0HBLBXU3ljO0J0ysx8Jfa2RNgKb5NJreWU3bf+RP3hdoMAm1+Chp9cPtWc7X+1j9+UWc+EY3sc7cMfmjR2IcvasLXHDj/z9K6jYQ2/x+nKVXel4NOIBOmXkY7Wc/wg7nfv+c1dVYN7RiPnkG47hX31sKcNbUkHhNC8F/35O3/rkYS6AfHcBZl917RaFQKBQKhUKxMLisBPVCJZ/bN4AjEnRxiK5sccuzoJpWKmnOek4gMAnmvV6g4XNbySqosyH9MPo+cFrwxIlGYUnpgH8l1s1dWDcvzThrvOjViBZu7oRhWqKwRTobKQ9i3xPfJLrqOs+HGA3sKWuma9hbGjAOZ9/gELKwJVomB1wQJbUkhE/EGDkUpXyd9wyMHIzS9qPx+5MTDO2RMwl8VQZLP1JXsOvEoE3P4yMM7Qljj46bZ8/9YpD6m8ppuK0CMaHmd9XmEJ2/0fNal+tvLkeI/M+RWaaz4lP1HPjv+TfUJgnukVcJHHsVsfU6nNs+id8coCG0C9+ZZzjZmz9ZntY5hruskviKKhKjcRizPI+GUh9a23DhuHtNoPWElaBOopKTKRQKhUKhWKhcloL6YnL7Pp/UsTKvBVoic9bATp13ZT1nw120lDQWHnDs7eCkxGixpb4E+TJfaf3RnGI6dfVsEIAY7kLrOIzbvD55NHM+xoG+vAnKCs5DgNtQgtYbQTjzr6rtsMvJb/XQcFsFi26vpPN3Q5NjlCciYeiVCLE3WgTqc2cy73l8mI4HhrL24cYlXQ8PY406tLx3/LMpdMHi91Rz5vt9kxOUJZOp1d1UTtVVJZlTciWJfhtr2GbkcIzRIzESA9PcWEm+zfKVZ1iy+jA113r10ztPRCYlc5uKAMRoAjEYRdaEkGV+KPOPz81XxLMvZXHtLgNUcjKFQqFQKBQLmctOUF+Mbt/niwDledy5PSt1IVEdoIxq+49APpZfNTq1YBdTjmgqGuh94FSCNpyhWGWJDykiOYXsXMUoi8jQeI/66ckzPDOEdmpw1tZle9si7O2LEENx8Ov4f3wArX1kfqzWyTG7HxnG32AQPZsoeEn7z/qp3l5K+YZgRvz04CthOn49VLCP/mfGqLuhjECjDyfqcuYHfYwcjI6H2Cff0GCLSe01ZVRsKZlknZaupPeJEXqeHMUembta2T2Pj1B9TSlCCOJ9dnHZzXMg60twqwOIgQKJ7NYr6/RElJVaoVAoFArFQuSyE9QLlUJu3+cDmzgmwZyCWSZVVS5RnTpW4l4D9gkwT+cezFqBp0Kmk2TJxfM/fk9ywBEIvAD+F9Iq2d7aiO/UUO4uBLiVAcRQLKswLVZwy7LUeyPAdyJ93HzyDL6HT85JJXDninrwG8gG72OZeOMKAv++x1v/LANUbglRujZA+08GZj5ooSpRGgw8O1ZUV2PH4owdi4MGDbeU0/CGCsaOxel/bpSRA9Hi5qNB/wthqq+GE3d3j7uFT8n0FT1jcfbMAGd/NkD1VSU0vbUKPaRx5od9DL0cydr1bIj32FijDm5UMrQ3f/8SkGU+ZFWOkAlNkLhlGYH7sodwSOFtrsiK/KXLLieUlVqhUCgUCsVC5bJNIXt8YJYJveYQ3VozL+P2c7pgm16OA+PiOhsSl0h4Xf6OpEGx9X3HzX+CSY+oLIPoLRB+a7ore3M9si6EzPIkS00gy/3E3r8efHpGG5m0ekqflnNmEoFTswS3YdX4Qb0XAO3kIL6HT6ZnOhusG1s91+AJuMsqif3JFciKycc1v6DpbVUs+Ugt9qAz/U+xBoFFJis+04AWLDBzF6IdFmI6W28udO8cYf9/befkN3sY3hstJrF6+trI2ThH/r5zUox1vvYDL4Q59k/dDO0JnxcxneLgfz/H4b/rKMo6bV+/GLTca+tsbST+ppXeMyqSz2qyvXNFPYm3rZ6raSsUCoVCoVAoziOXpYVauX179HKcBtZgEshw/Za4JIhwlpepYnHeBGUCDZMCMdRGF4Xjpl3QupO/LiJTpiZfW5vAPgDmSTB1op/YSuDeA+gnhzyRjOcZ7jaVEv/gRmRVgOhntuN79BT6/l6EK9MZl63XL0MMxPD/aH9miaNkMePELZ+BtFuxnRbU5h/a8yZEKwZpalg3tmK9bmn2FVlZTfQ/70A7NUTz0B60EDRtXJzOiG1HXIQoYqsiNX2ZLGv1kVqMUp1AvY/I6fx1moUOVdtKGHgxPC1XZzcq02NOh8ip+PRcqiXEe5I1q/PENl8wTA3rNa0Fm9mvafGS2e3pQhuIIYMG9uYGZH1mTLjCQ7l9KxQKhUKhWGhcloJ6oXKh3b4dkeCw3MlKbiREFTKpRAQaEQY5zlO4wsaWCQwCeV3DXaKpF2CthPg2cBpAWF5Nav/LIIY9K3NWk6oL/lcg9DCMvh/cfO7hDsS3eoIaoMxH7BNbEV1j6Ce8EkVuSzliLIHxYgfoAmdNDfEPbICYjRhLIEMmhJIJtJrKiP/xRny/PY4YHK/R7Na0krjlM7hLto7P0bcfNK+NfmpoRmJaAs7ySuyrm3HWVIM/y8cwnEDrGANN4C4uw11RxVlexzr9iUnlpXw1BrKQgNSh8Q0VCENglurYYw5tP+kjPmCPi95caFC+PsiiN1cxejSGNeycd8EqZxL6LPFim+c/nxsyaOS1Tk+i1IddhPiePIBEPzaA8WIHWl8UWWJib2nE3lwP5qWbyEy5fV9Y7r77bv7+7/+ezs5ONmzYwF133cUNN9yQte3TTz/N3/zN33D48GEikQhLlizhk5/8JJ///Ocv8KwVCoVCobjwXNaCWmX7hrgY44B8kFLqKKMegBG6CNOftmr2c5pmrsjbT5fsRwt30cKfQmIL6XhpCcSv8QR2aCdEbsV77FKiUHo/Wi8En/AOObXk92PWk20mIxtLsWtDaB0j+H+4H200kXSjlfgeO42ztILYhzYia0MZ1zrr64iuq0VrE4jeHcjSZtz6VUnLdFKl6T0QegzROYb5/DmIz6wcV3rMtTUwNZNz1ML3m2MYr/akxbr0aVjXNGPdujzDyF+9rYTOBwZzi1DNaxOoN2n/5QD20PTVcN2N5ZhlOqs/v4iuh4boLzKmeiboJQInPENVPJPLkm9voMkk1pG/FFZRU9AE7rKqWfeTE8fFf+9BjP29SA2E64Uu+E4OYT7VRuzPtmSEDigU0+Xee+/lc5/7HHfffTfXX3893/zmN7n99ts5ePAgra2ZG0AlJSV89rOf5YorrqCkpISnn36aT37yk5SUlPDnf/7n83AHCoVCoVBcOC5bQa3cvicgYIxexujNerqXYzSwBgNfTtfwPk6yzN0B9ubkmYntNMCA6Oug7HsQ3w6JDYAPxKhnmQ68CCKZSVrEQeZLFya9NilsF+PZdsxn29GG4pN01UQLstY2TOC7rxK7YxvoWQS7ELhLgJa9EPdBvBFk0Msu7n8F/HswnjmJ/7fHPVfvWVhD9ZNDhL76NLEPX4G7IinAEg6Bf3sFrTs8qW+RcDF3nUXrjyI/IhlItFHt877UGqU6TW+t4twvBzMH0cAo0Qgu9nH6nr7pTTAZX770w7UEm3yAV8u55X01WGMOI/uKTDI2nSFNcCKzWNRpuntXbg3hrzEo3xDC32hw4L+3IwsnM8+LcCXWddlruwMQTmDu7kLrGEUaGs7aGq/WdLbnMQvmE2fQ9/cmx0qOmVqygQj+Hx0g9skrZ3EHCx/l9n3++frXv87HP/5xPvGJTwBw11138fDDD/ONb3yDr33taxntt27dytatW9Ovly5dyv3338+uXbuUoFYoFArFJc9lK6gXKvOR7bsQtohzWO5kFa8lQDkublJvaUQZ5hhP4mJT5rw+T5ktDWQInEYoecj7yVW42XcAYq8lb6ov3wHvX8shcM+raKeH0xbKXFcJF/TOMfTD/Tgb6vLc8RgEn/R+Jt7BiUH8vz2e7Gvmwi8dzpxwCdzzKtG/vBpZF8J4qROtK5x1/gIwDvZx9Ohm1qzZO+lc3WvL0Us1uh4aJtFvpy+o2Bik6a1VHP774t1k/Y0GZolOyfIANdeV4qvM/BNRc03peRHUmqnhWLPwJ3dB+ATSlrmFdVJ0N72jivrXlgPgxF2O3tU1OzGd7LfyzRBuqcjaRN/bg/++g5B6doTAfLkLtyZI7GObkdU58hSEE4iojQwamM+053++zwyjdYziNpXN4mYWLsrt+/yTSCTYvXs3X/jCFyYdv+2223jmmWeK6uOVV17hmWee4X/+z/+Z9Xw8HiceH98UHRkZAcCyLCxr9p4iqT7moq/LBbVmM0Ot28xQ6zZ91JrNjNms23SuuawF9VKnmeMD5y57t+9iiIkR9skHKKeRUuoBySjdjNIDAnRpYsqGAr04YC8G/z7vZS4Tr38PxK/2rMMZrt8OiAj4PFFpPn0W7fRw0dZiKcDY25MpqOM25jPtGM93oI3EkT4Ne3Mj1g0taRdx8w9n0262c4EApCPx//QgsU9vw3whv8eE1MB8qRPWMMlKDVC9rZSqK0uIdVq4cRdfrYlZpjP48hgyUeTiaFCyxE/rB/Jv6JSvC6IHBU6h+Osi8dcZVG0v8ZKKzRKZkGgBgRuTWS3WmiGo3BKiakuIeK9FYtDm3C8HiXfN7P+ghCHQfILSFX7qXltOoqWHc1nc77Wzw/jvPeA5V6Qn662fGIwS+M4eop+7Bozx5107M4zv0ZPoJ4a85kUkwJPC2/i5VAW14vzT19eH4zg0NEz+e97Q0EBXV1feaxcvXkxvby+2bfOlL30pbeGeyte+9jW+/OUvZxx/5JFHCIUyQ3Jmys6dO+esr8sFtWYzQ63bzFDrNn3Ums2MmaxbJFJ85ZjLWlArponw4qtHyPxSla+s1rTRolD2Axh7L7jVQEqh6KANQul9oMXBlRjPnptW7KyQQGxK7HPMJvCtl9G6w+NW7oSLsbsT49UuYh/fittSjn5icM7EdHo+gH5uFPORk4jheN7yW8IFMRDlkHMT6/QnMs8LkXbPTjFcbP3nFMWspQAnNgfvtwBfjc6aLyyib9dY4ZrYReLGJC0fqCZyNs7w/hj2sJPu201IBl4MM/DS9DKWZ5u7ZgjWfKEJf/X4n9GBbFbu0QS++49MFtMTu3JBDMTQD/Z5tcgB/Wg//u/vS4tur11xizObUISLgZbQIkC5fZ9vhJj8tEopM45NZdeuXYyNjfHcc8/xhS98gZUrV/LBD34wo90Xv/hF7rzzzvTrkZERWlpauO222ygvL5/13C3LYufOndx6662Ypjnr/i4H1JrNDLVuM0Ot2/RRazYzZrNuKe+pYlCCmoWXnOzEyJEF5/ZdCFfYhOUAISoz4qzH0cE8XVyHej+U/yvYy8Fu8Y4ZZ8A4Pa5Kohba2PT8dKUAWTvZtdb38ImMuGXwBIy0JP4f7Sf6VzuKEnv5Ir/zYe5qQ5b6EPHcKa4lwDRcouO9FmMnYoUbpnChZOkFTGglIdHn0P+HMXR/MbW/ikRA96MjJPombJxM7Fsy67E0v2D5J+oniekMpMR87DTmE2fAlXmfCynAOJQU1I6L775DBa/JhpDgLMnucq5QFENtbS26rmdYo3t6ejKs1lNZtmwZAJs2baK7u5svfelLWQW13+/H78/8W2Oa5px+UZzr/i4H1JrNDLVuM0Ot2/RRazYzZrJu02lfXCacS5ilTp4EQpchQmpUyyU0y80skhsol434ZSlCFv5qP8CZPGJaAiMwHZd2gVcaKxXPbJ6erFaN6T++QnqxrMZLHd6BuI2xuyunVU9I0Ibj6McGcJZUkG8ZZiqm0xdrIq/OE4DWH8X/04Mc3bOe/uiZnG1j3RZHvt6JPVy8ANeDgsorC9dAFkIQWuKbxc1O5tz9g4RPx+esP0+ozy4Dez6qtofY8KXFlK4IZD2f8h4wd53F9/vTiGKEsQRs773Sj/Sjha1pL4fUBE5jCW7r7C18issXn8/Htm3bMtzjdu7cyXXXXVd0P1LKSXHSCoVCoVBcqigL9QJlPpKTlckGVvAaTALJmtQinWDMIkaPPEo3R6hnFXWsxEcImwT9nKKLQ9SyPE9SMsDonLsAZAC/gbO0Au1M8THUACJs4b//CCJs4aysRtj55yQ1gXZuFPv6xRgnsmTTZpZiOjWvSBEiyna9DYE93XQ+AmV32PiyWEnP3tePW2zsNIAGoSV+uh8Zpmp7CcFFvrzN624s58z3p5k5PA8Dz4cxq3SswZkUob6wJIYcNF/2d6ra18pAog0sB/Px08V3KsBt9DYztN5IcfHSTPCSFyBLTOJ/tDFZ6u3SR2X7Pn/ceeedfPjDH2b79u3s2LGDb33rW7S1tfGpT30K8Fy2z507x/e//30A/uVf/oXW1lbWrl0LeHWp/8//+T/8xV/8xbzdg0KhUCgUFwolqJMsNLfvC52cLCirWM3r0mJ4qqXZJEATm2hkHVrysREITAI0sIY6VqCTT4QJsFeCGwBtGm7IBbBuWkLgnr1Zz+USualj5s5T2DkyMk/uSIKh4aytxV5TjXFkIGOc2SIAabkFhbmAdJZoa1Bw9F/PseFvWhH6+FXxXovwiWlahiSMHokxeiRGz+9HMMo1qraVUnt9Kf6aTJeXyi0hwqfK6Ns1Ou1yVblwZ5Ph+wISPh4nfDKe00INePH2edz3J5J6fuyrmrzXfmM8E3ge3IYStLEEMmhiX9mAdXUzhC4PNzCV7fv88v73v5/+/n6+8pWv0NnZycaNG3nwwQdZsmQJAJ2dnbS1taXbu67LF7/4RU6dOoVhGKxYsYK/+7u/45Of/OR83YJCoVAoFBcMJahRNakBmtiQtEfndqP2zhoZFmiBhoaR3zoNgA5uLWjtczRrcFbXEH/7any/PjphQp51T4YqSVz9PoRtYRzYiTY4ZVwp0duHcSv8eROCCQn2mhqMp89iHBnIKnpTlsLZ2AanHS/rSuxeGDkUpWLjeGbceJHuzkIHmdJ8U/SbPeLS+/gIvY+PsPg91dRePzlrtBCC5ndWUb42SM+Tw4RPxpGz9LJ2xiZk6F7IaDD4SjivoM5IfJeD1J0m3rkWWe7FlDrra+GBozl3aiQgq4PE/vKqy8Yarbjw3HHHHdxxxx1Zz91zzz2TXv/FX/yFskYrFAqF4rJFCeoJLDQr9YVKTqZJkypaC4hhj1xt8gnxycy9S699TTPOulqvjnN3GClacFa+A2fJlSC8eVk7PoSx5wF8j/4zQiYtoUKgDcWxXrsE/0RBPgEpwFldjSzz4Xv4hHfZlDZiyr+zwS33IcasojM6S+DU93qp2lpC3Y3lhBb70PzFzUQW+Va0/2wAf51B2erJydyEEJSu9NP1sJy1mE73qSVrkwvmxOp9XpDgRguECdQWV/rHaS3Hum057vKq8WvL/dhXNWG82JE1lEEA8VuXKTGNcvtWKBQKhUIx/yhBneRytlK3sq0oMT1rRBj07vPStSz3Y928FKKvgdgNZJO39ua3IKKj+J7+bvIigfStxL7ahxiO4XuyDakJz902GcPqtpYTf996jFd7wCkyplWMly6artU69p71+B85gd4+OqmfXAgAGwZ3hxl8KcySP66lcnMIo0zDHp07RXrmR/3Uv7Ycs0KnYmMQzedtVPQ/O0akbXqZ1vPhRLw5Bxf7iLYn5i7z9xzjq83vWr26dTen60vQejOzx4P3jLgNJcQ/tS3r9Ym3rgJHYu7u9BLhieRzqQsSb1qJs7lQzfdLH+X2rVAoFAqFYiGgBPUC53wnJzOknxqWzUlfqVrUOcV54Lm5TUqWMQETYteSU8IKgbX9XZjP/wRhRRHSxV71ERgzsG77IfbWRsyXOhEDUWTAwNncgLOiyhPXw4XjvlNu325TKfq5MQDc1nKkT0c/OZTX6iwBWeYj8OsjELFwS0zQBUQssIvIEp1c1jM/7KNkWTONb6yk/b6B/NdMA3vYoePXXkI2zS9oelsVtdeV0feH0TkbY9J4Iw6bvrqYkUOxOU1+BlB5ZYjhAxFknBnXvq65pjTnuVRissS71xD4tz1Ix50kqqUG6BqJd6/LPYCukXj3WqybWjH29iCiNm5VAHtzw2UTJ61QKBQKhUJxMaAE9RQWmtv3XCUn06WJSRCbBLYYF4dlNKDNYfW0MH2UUoeLmxTWLgIdfC+B//k5GycrdivkTYwGmAGcJVvRjz+LvfFWZHUrOC7ErkHWP03iTSuzXiZLCvQ7AW0gRuQvtiMbSkETaO0jGHfvztk+pbXEaAIxOn5sRlpPelbjRW+qxIm6dD44NN7JHFl73bik/b4BhCGI95+f8lTWsEP3oyOULPOjlwic8NyZqhtvq6T1A7WMHIh4GbsDgp7HRkgM2EW5mS96U2XWzOpTcVsqiH3qSsydp9CP9Ke9F5zVNSRuXY5clFuUp5A1IazXLS08KYVCoVAoFArFvKAE9QQWqtv3bKzUPlnCYjZTxZK0cB6RXZxjL2Oid85cvSWSQdo4wdOU00gNSzHwo2snCOvP0lhy/izTWvsI+olB3PIanKVFzNUXwt76VhKv+3SqB4hvg8DTOY3bzhX18NDxgqJUADJmE/jhfqJ3erGd7uJyrB3NmM+ey3ABl1Ounfp7SlQX7TouIXzK2zBpuKWCmmtKGdwdpmvnME54bt+Dzt8Moge0tJv2XNPz2Mh56VcPaWimoHLLeM3tivUh2n7Yx+jRKZ4IE3Y1/HUGDbdVUL09vxCWUnobAHYCt7GU+EevgHACMWYhS02YxuaMIj8toUWAiqNWKBQKhUIxfyhBnYVLxUrtl6Ws4w0Y+CYlDSujnrW8nmPyScIUdgsunL0bHBKc4jkQMEIXI3SlLqZROwcsmtE95EOMxPH/cD/62REvJrXaxvnTwmVaEjd/GoLlkw/KEpABENldu2W5H+u6xZh/aC8obIUEMRBDPz6As9p7jhJvWYVbE8J88jRi1PL6NARuawXayaHCpbKmgzZ+hVGqU31NKT1PjuCEp9tRfuxRl/KNAUYOxBZsrPNUgs0mZpmecdws11nx6QZiPRbhkzEQgtIVfowynUS/jWYKfLUGokAisMGXw3Q/NkysA0r4A26FH+v6xdg7Fk/Ly0GhUCgUCoVCcXGgBPUUFqqVeia0cGWGmAYvI7dEsowdvMr9DNNBOY1ZM3VLJA4WOkbOTN4SSTt7cEVu99+zkc6kNWmGSBOsleCGQBsGeYzAv72CGPQEsJCg97ehte/HbVoLWp5He6qYTt4Fwso7Bev2lYiEg/FiZ0GRKzWBdnIItzIAPh1Z5kMGDfAZgDeOsCVax9zHIOtLxzcF2u7tZ+C5sTkfI4UTlQhTIBMXh6KOdllE2uKEWv1ZzwfqTQL1k2OUg03FCeHOh4bofmR40g6IGI7je/AE+ulh4h/aOGmzQ6FQKBQKhUJx8aME9UXATEpoGTJAJYvzlLkSmASooJlTPMc6bsNHKHlGpBOM2cSRuBj4slqqJS4WMfo5nXMuXYlrafQ9V/TcpwwA8asheiNefHTS+dmJEXtnP0iJ1t+G8epv0E+9iP/hrxP9438Cn5YumVUYB4xTIG2v+1yiRxMk3rkWa0sDoX/bk79LV2I+3YbvqTbvNnJl7I7NbRkxCaSqgp36Tg/D+6Jz2v9UwifiAAiDOSuddV5xofO3Q6z49MyzZEtXMnYsRvhMHKEJytZ55cS6HxlONhhvm3qSjIN92K9242xtnPG4CoVCoVAoFIqFhxLUWVjqNHN84NyCcfueCQHKCrppS1wClDMk2jkgH6Ke1dSxAoMAFlEEAh/jcaYThbZEoqGRIMJRnqCCRVTIZjQ0wgzQx0kcMQfllOLXQPSWCQeS96T5kZVNIARORSPOquvQDzyKfvxZMINZOpKTr08fdjEOPobxyr+jdw54SaNWVGHf0IqzqjrrlOSSSq9e9Egi5woLmJzgKocBd4ZJpvMy9EqQjjVnGN43xx3nQTqgBUAv0bH6577W+JwhYfRoDGvEwSzPdP0uRLQjwanv9JLot0Hz+uv87RBGuea9zhFOLgWYz51Tgvo8oOKoFQqFQqFQzCdKUF9ETCc5mUMxYlawiA00y00kiNDLcfbzW1xh0yQ30cTGDFE+LqolJ3iaMP2s5mYClCGTaqKapSxmCyfk0wyJdoTUGIjfgiafp7mkrPgblj6I3pBj6hPmpXuPsbP+Fpw1N3oqNcM6PVG6JgWfFPge+b+Ye3/n1fol6Tp+YhDj+CDxN6/Evr4l69jW9WvxPbQ3+7TJjHue0xjpQn2NxBn5/Rx2WgwS3AS4c2xxP1/YY9MX1Ikhm+P/3I0TS6rmCeLZHsmfmE1I0HrmOIhdoVAoFAqFQjHvKEGdh4s5OVmUYWKM4C9gqTaSZab8lLGYrdSwnMPyUepZnTNm2utPQ8NgDbckXcWZ0l5jJTfQL89QxWJ0TEi8A5x2CD4N5snCN2GtpGAZrKno5mSxPWXmuBbwLARK0Y/+AXPv77wzE910k7/7fnscZ1U1sj5ppZdAfDvErsHeUIZ27i7MvQ8hhUBI6YlyObcCeSbIEpNwl0CncO3sOeU8lhgvmiJN/kaWxGQA0pGMHI5iDTroJRrl64Pofu+57n1qFCfuztilQJrTt4grFAqFQqFQKBY2F4WgPt07wKolzRd0zIWanKxoK7WAdvkqK8lu4Z0aD536PUgFy7gGk0De7iUuVbTiJ3sJIc+SDTUsnTSOdJoQYx+A0G/An93Cm8YtwVNpRcZCF8jADIBmEvjuPTgbNfTTQ7ljmwE0gflCB4m3rPJEVOSNkLgSTzULErd9Hnv96zFf/Q2i7zi4fej95zdmuRASsFdUYRzun9d5zBdGmZbfWqxB2ZpA1kzfQ3vCtP98AHts/HrNJ2h8UyV1N5Yx+NLYjDcNpJYsvaZQKBQKhUKhuKS4KAT1fHIxW6kHRRun5Qu0si2Z2dtNphzT8iYrq2Rxwb4FWtrNO78lO/M6iURE3gjmMdDyCFBthKLF9DQQsQjmE/2gi9xiGhCuRGtP1kJ2FntiOhHF2P8wxt4H0Ub7kSVVWJveiH3r/4Nv5z+i919oX+tMzFe7wb44sm7PNYVcr9Gg6S1VGYeH90c4/b2+jONuQtLxy0EAnNjM1lQKQNewdhT+XClmTqNPxVErFAqFQqG48My9WrmEWOpcWKt4sZwYyfzin4tecYw9/JwzvEg3RximM51YLBepOOl87QQiaZ2evoNzymWcxMb8Dc3jIKIU7WMrC7RzHbTOw2hj/d6snfztJYCZ/IjEtkJ0kMAP/xLfY/+C1nsKERtB9J/B98Q3CX77T7CXbR+/rkjytc11Lt81AsCWc+p2Xro6gL/h0th7q95eklEGS0pJx68H817X9eAQvqoCLtsCtEAqaZ5XOg2AgEHsY5uRNdmS5SnmglmV5FMoFAqFQqGYBRfFt+S1VHOsu5/lDfNjKb6YrdQAjrDo5RgArXJbwezfkN26PJdIXIRTwHVdOBB6GMLvIHuqr+kMKEFomH/4j/Hui+jVXlfn/eLW4t/5z2j9bZPap3+PDBF48H8X3W/q/HSTlRWzCnP9zlnDDmv/pom+Z0Y597P8wnOhY4+5OFGX/hfGGHwpjBNxMMp04r35a365CUloqZ94T552Epb/eT3DI91Ej8Kgswi3pQJ7Ux2o+GmFQqFQKBSKS5KLQlDPJxd9LPUUwgzM2RwmltGaPhok1oK92HP99r8M+khmM99BwIbozeBOLGOVpQxWrhhqKcFJ4HvkHzFOvZB5mkwRKgUQNLGv9MocibEu9KO7EDms4Lmyek9MVDZpxlpS409j+aQAGTIgbF/QxGfxbgtryEnXty7I+agFNhcIwIXD/7sDa9hJzzExWFxm8uAiH/GlFpEziaz3V3NdKaXLAiQSgtOrb5qzaSsUCoVCoVAoFi4XlaA+qazUwMys1CmGOJc37nm6pCzZE/ucKLJzx2prQBDcIMRrIH4VlN4H5unMxr6jYB4FpxFkEIhD5M3g5thQcB20cwcgEQGho5/di/Hqb9DiY1nmQXLOk1/IkEn8T7dAwPuIaL1P5RTTBTEETn0Jbk0IynxguRgvdUxLTENSfEcurJhOcfxfu0nks85OZC7EtAZ6SOCMzaEylxDtTGCNOJPnWOQQ/lqDFZ9qoOuhIfqfHcNNeBca5Tr1ryun7rVTSsI5LqIngnBc3LoQ+C+qP7cKhUKhUCgUiiK4aL7hraeWgxQfOzyXXEpWakck6JMnqWXFnLl1W8SJMEA5jQgEcUYZ4hwNrM3IJp6dpLgfew9U/Ev2RGUCMLrGX/tfgeitmc3G+vDf91/Q+04hNR1cN5lvPDdSEzhLKqDEBE3gLKsEAfrebvQjfdgb6sGcmauzkIAt0brCaF1h4n+0Ed/vTsxYdE4U4RMt68U6xM/Ucb5oMT1Tppjwy9cHiXbG51RQG2UaVpHW6IzpmVC2NohmCJrfUc2iN1US67URGgQaTIQ2vqpSSoynz2I+1YY25tWDl6aGvW0RiTcsV8JaoVAoFAqF4hLiovtmdylaqU1hsNzfwlJ/M37hI+rGOBk/y6n4OdwcdXpmY6Vu4yX8lFFOQ5GCNzcSlxE6OSn+gJBe9nAXBwSMyV6WsQMNI23Bzj2WBhiQuAICzxce2L8Pojfi1alOCnLXwX/ff0HrPwOAcIsXT3JRKYm3rELf14P/54ch4YAmQEp8j5zCXl+bv8RWAYTr2e39Pz4A2uzjnNMJ0yzv+ZAVfghbCDu/X/Z818jOxdI/qcUo1ZG2JLDIR/t9/Vj9c1fYWgsIqraV0PvU6IxKX0kHpC3B8FZQ82mEmrPXSB/8FfifPT5pz0RYLsbz59DOjhD7s63gUzHVc42XmExl+lYoFAqFQnFhOa9Zvv/2b/+W6667jlAoRGVl5az7W8/0Y4bnivOV8Tso/Nxafj2bgqsp00rwaz4q9DK2htZzc/k1GCL/nsd0Mn6ncIXDER7jBH8omM27EAKNHo4CIIWLK5y0ahsUZ9nD/Zzm+WSbQuMIsFqLHDgOZfcCFuCCFUM/9RJ63ylE0cG+ya5cidtUhnZ8AP9PDkDC8RKGuTItoPVDfcjKgBcTPUO8zOIuUp/9x07gibTwX+8g/P9eT/SvdmBf1YS82PL269DygRoqNoaI99l0PDDIgS+1M7xvbut5r/pcI0bJLESsC+FT8YLNOk+eYexZ7/eMuHoJWscoxgsdM5+HQqFQKBQKhWJBcV6/ficSCd773vfy6U9/ek77PdndP6f9TYfjA3M79jWlmwlqfoQQiGRSrdTvFXoZW0Jrc16rW2tmPrCQDIjTHONxJC6yCLPdROGdat/GbsZEb85rXGHTJ05wVrxc1BgFcepg7C0w+J9h9MOgjYFxDOPJuzCe+5Hn5j0NpAAZMLA31eF77DSQ3YorJGiDMdxmL052No7IssxflDAvagxDgxIfaALrhhbwGVn7lgLcoLHgcoWVtPqp2h7i9Pf6OPvjfqLnrOlbkItYy1P/1os16szIOp1CuoVXL/zChHJZWTsB8/mFFz6iUCgUCoVCoZgZ51VQf/nLX+bzn/88mzZtmrM+LyUrdbleSp1ZjSayvw2a0Fjia8InzLz9zMRKnWJEdHGQ39HPGc9VG7BJxn2m//NUSIIoCSJYRBngLId4hG5xuOixRukpIKolmGdzn7aWwcjHwNpA2tXbrQZ7Ne6KW9A7DsF03Lw1AZog9qENEHPQzwzndemWGjira4i/a+2sPjmyLoQs9WW1JssJ/xYqu+WW+yE0/mzIygDRP9+KrA15r4XXTgLOhjri7103aYyFQPhUnAP/rZ3hvRHvwAwm568z0IMCzS/I5dCR6Lfpe2rUqxM9k/dOQGhxdhfvFAOJNqx+z7MhTzeIodgMJqBQKBQKhUKhWIgsqBjqeDxOPD7uVjkykqWMUpJLIZa6xqhESpm2TGdDExpVRgXdVnbRPJtY6hRRMcQpnuGUfAaBTivbqGMFKUkn0EgQ4SS7GBMzF+9dHKaCpqznvBhrG3yvZr9YmjD2Ljw1NFEReXN0l27DabkC42yO6xnP5C0kSEPD3liHdWMrsrEU0RcpfANCIBIO1vZFOMsrCd71AtjutOKShQRnfS2J21fg/+E+9M7w5PNT/s2HvbXBi/OegGwsJfq5q9FOD6N1jIKu4ayuRlYHAUi8Zx2++w8jpUyL14yxhJfASw9o+esuzxFOZHYSv+6mcmquLUUIQbzP4tDf5napdmMSPajhxNzJdczyTUGDio0hzIrCfy7DwTp00Zt/YyawoP7sKhQKhUKhUChmwYL6Zve1r32NL3/5ywXbXSoZvwuJ6YntCjHTutSTELBUXkMNSzOSh5kEWMMtHJQPExVDM+p+RHTSLvewmC1Tymy5SGx6zW9Rny3DN0AiZZXOtV6CxM2fRv/ep/KKUesNy7Fe05o0FU7IzFzuRxpa/qRejsSt8YSprA56oviBY3lGm4wkKaZGE+jHBhCjiVklOpMlOSymQuAuq8RdVplxyr6yEXt1NebLnei7u9B7s2wkSAg2+4i0JWY2sQtM+08H6PrdMKUr/UVtAOilGo1vqGDgpTBOxMVfZ1BxRYiuR4awR9zJ4lp45bJa3luds7+J2JsbMPblDoGQmsDZ2giuRH+1G/P5c2i9EaRfx76iAXtHM7IiUNRYCoVCoVAoFIr5Z9rOj1/60pfSMb65fl566aUZTeaLX/wiw8PD6Z+zZ/O4/3Lxx1L32AMFxbItHQbsobxtZhVLPYGgrKSWZVkzcXsZujWa2DirMTrFgbSLeYxRogzTxSH28SBxLY+l3V5E3gBYIZD1K8AM5mziNpdhXdfiWXWnbmT4dOytjTmTeqWyatubG8andE0zVvL11HdRTjg28XctZuN7+AT+Xx1FjFkzFtMAwplhQHCpD3tVTXYxnWT0UAwnPHdZts839ojD0MsRou2FNwESvTa1N5Sx5j8tYv1/bWbFpxqova6MtX/VROMbKzCrdIQp8NUaNL2lktWfX4RRmj82fyDRxiHnJpw1NTjNZTnj2PHpWNc04f/BPgL3HUI7O4KI2mhDccxdbQT/vxc9zwKFQqFQKBQKxUXBtC3Un/3sZ/nABz6Qt83SpUtnNBm/34/f7y+q7aVgpY64Uc5Z3TSZ9VnjqKWUnIi1YVNcXPCsrNQSGlmXt4yWQKOKFjSpe9m8gTJZTwPrqGARIAjTSxeHGaIdEPhIuhoTSRuXw6KfUzyTdYyzkc5k+ZskbhASm8FaTjH7P1Jkzl4Cbn2I2Cev9JJ45SDx+mXox/phJI6YoCVl0iU48fY1MNFdVxMk3rcOe30t/kdOQn807T3sLC1HVgbRRuIQsdC7wuMexrlcraeBANyGkhlfbz5/Dqkx6T4vF4RO1sU3SnQab6uk8bbKmXeua8Q+thn/Tw5gHB/0nh3hrbOsDhL/0EaMfT3oR7wNuYkbKkKCjNv4/2Mf0f98LcxBNvjLkUafKp2lUCgUCoXiwjFtQV1bW0tt7fwlBpvKxR5L/VJ4PzeWbafaqMSVEk0IXOmiCY1Oq5f90aNF9TObWGpTBljJTZRSU7CElkBDw8TFoV6uZglXTXLfLqWOVTQwQhcByvHhJciKM0anPEgvx3Iqya7EtTT6nhsX1VYrjL0P7zFNKpOcuBA7g3Ci3h0ka0gLCc6aauIf3JhXTANQ5iP66e34dp7EeKUL4Xhr4TaXYd2yDGdNlvdaCNxN9UQ31YPjIiIW0m+M1xl2JcH/9UzBJGPTQQovU7izeubPnn5q6LIU0wio2BQqKtSiWFLW6TQhk/ifbiHRNea59jsuzuJy3OVVICX+77Tn9EwQEsRwHP1IP876ujmb4+VCS2gRZyOd8z0NhUKhUCgUlxHnNYa6ra2NgYEB2tracByHPXv2ALBy5UpKS0tn3f+lYKW2pM3vR56n2dfAEl8TQc1P2I1yKt5OV45EZLnQrTWcGDkyLSu1kBpruIUA5d7rArLPwcYhQUCW08r25DXjQjX1ezmNk8S5jxKWcjUhKjkjXywoqnFLJ4jpYix1GtS8ROSL12Ps6Ubr8+JSnU31uE1lRVyfpMxH4l1rSbx5JWI4Dn69+JhWXUOWTfaw0M4Mo43OXSyyFN448Q+sH09IlnAQYQsZNCZb0HMRtxH9kTkV+XNGoQRhs0VC2bq5i1EeSLTlHqqxFLtx8t85MRBDC1t5+5SaQDszrAS1QqFQKBQKxUXAeRXU/+2//Te+973vpV9v3boVgMcff5ybbrppzsa52K3UEkl7oov2RNeczGk6rt9VtBCksqi2Epd+TiKFS71cRaHiThPFeer3elYzQBth2Uc1SymhBonLMB0M05n2gR0eW0lFXjE9pcBU8DHwHQOfiX3d4qLuJy9+A1k/+4+HKCCeiiG1ylKAs6mexE1LvMzkQzHMh09g7O3x3IUBDA17ayOJNyyfVFJrIsaebnAXnpguWx9A2pKxo/HCjWeK8OLDa66exiZLASZZpwuOX+Sq56tlrVAoFAqFQqFYMJxXQX3PPfdwzz33nM8hLgkr9VwyXdfvKlonuWznQuJiEaOD/QCUUFvwmlz9NLGJEFXomGkrdgNriDLMUfk4XYlraWAD+S3TArDA/xL494A+OO25XAhk1fStoRKQZT5PfAlwWsqxti9CLq9Ku62LwSiBf34JEbUnl9qyXYwXO9AP9RH77HZkeWZOAv3o3CbzC7aaRNtmt3FQeWWI1g/WcvTr59ldV8LwgRyZ5KdJhqt3McNX+HGrAojBWO589a7EWVE16/kpFAqFQqFQKM4/l0zWm4s94/dcc2KkuE0GHbMIMS0Zop3jPMUi1rNVvidpWZ6+b65Ao4x6dAxEMiJbS44foIw13IKQGpYswoIoYhB6fMGKaQC3qRSnPpQ16zNkyQ6uC+wdzdhbGxFRC204jrm/l9A9ewnc8ypiwBODvgeOTRLTExGAGEvgu/+wdyBue67nbcNgOeDOrU+1LNKjvXxTEL1kwrOmQXCJjzV/tYilH67DCTvEOmdv0S+EdGZ///lcvfOiCawbW3OKaakJnIYSXCWoFQqFQqFQKC4KFlQd6pmirNSTmY6VOsYw5TTkFNUSSZQRzrGPtbx+kgCfiaBOXZNtPIFGgDKqaWWMPkJUIMhVrsgBEYHYleA7DtrItOdyQRCCxNvXEPj3PV4G9QlLlhLZsbeuAr8Bhoazsgrfg8cxnz2XIbq000ME/nU38Y9egX64P6/LtgD0owP47juIsb8XYXkZyKRfx100+/wFk8hfUSrNojdV4q81iXUkcG1JYJEPIzj+HETPnX8xjfBqbM+GlJiernU6hX11E1pPGPPZc0hNIFyZziQvK/zEP3JF8a7hCoVCoVAoFIp55ZIQ1Cku9ljquaaYWOpejtPA2rxtejjCCl6TYc3OlcAsX+mtfNelrq2ihXPspZ5VeWalg1sH0Td4P+Y+KPkdCDvvvcwH7rJKYp/Ygu/B4+jt4zWG3YYSEm9aibuyOn1M6xzD3J09ll64wJiF+fCJouKfBWC80j2prYg7aKeHgUIR8IWRgH8J6HUWdJK3TDjAkf/VScUVQVreV4NRkqnCRZHCfPwCqNgcpGJ9iJ4nRoh1FCHIJdTdMPP46dmKacDbZHnrauwrGjBeOIfWE4GAjn1Fg1fn3DfdhVAoFAqFQqFQzBeXjKBWVurJFGuljophOuR+mtiYIYQlLqP0EGWEIBV5+5lorc4ttF0KSTjPDdwkKoY5I19kKVcjcSZYqifKwAlWbmsjhP1Q+vO8/c8X7tJKYndsR/SEESNxZJkfWR/KsEQaL3emrZbZEIBxfKjocXO5hM8FAhhdvwJ3SQXBl14u6prhfVHiPd2s+lwjun+yl0JoqR9hgizWUC1hZH+UaLtFzdWlVH4shB7QGD4Q4ey9A8li3RMmK6FqewlV22ZWv3tOxPQE3CUVJJbk/1wpFAqFQqFQKBY2l0wMdQoVSz2OV0arj5Csok6uok6uxC8z3X3P8SoneZYY427TNnE6OMBRHqeEqqQYzk1KRE8V0zL5H4BFvGBZLoAEYQB6xTEO8QhRsQ+XGODkuUoDaw0k8lm15x9ZX4K7shrZUJLVrVeMJEAW50pfqFW+87KI6wuOL0A/O4LbXIa9qsiYXwmxbov+Z8cyTul+jboby6c3BxsSfTadDw1x/F+6cROSmmvKWPnZBio2BD2rt4Bgk0nLB2to/WANYgYZtOdaTCsUCoVCoVAoLg0uGQs1KCv1VEJakGuC76OWRRNilwWDsp1TPIsjktmkBPRzkn55Eh8hBBoJwshkwK+UhS3Lqb6zHZNIBmhjjF5a2FowCdoo3enfx0QvB+il0fddWhJfLzAPCeF3gv4d0M/TcyB94FYACdCG57z2lCxNZvcuIKoLuWsXOj8n5Z4lMJYg+L+fRRtNFO9CLqH/2VHqb8oUz4turyR8Ok74xDRLZ0mwRhxOf7+X1Z9bROnyAKXLA8jkOooZxiQrIa1QKBQKhUKhyMclZ6GG+bNSL3WaF4yV2hQmryu7mmq9AfCEbUrwVtLEGm5GTE09LSAhIsTFWFpMAwzTUdCynC9BmUBQTiM2cYqRXNUswycnu+X2Jq6ncPYr4bUJv20O1OIU3BIIvxmGPgcjfwYjn4HRj8+5Rdy+sjGnu/dEUqsop/ybxtQKLsFc7AXoZ0cQo4lp92cNT/Y2cG1J/3OjHP3HLmJdFnpITH+CLkTOJIi0j6cdF0IoMa1QKBQKhUKhOG9ccoJ6PfmTcF0IFoKoXuFvIagF0ET2bNol1FBJS1F9xcUYA7TldPsuJtu3gY9hOpF53bY9KmhkPW+cJKodLFyKqR8swGkEZ1ERbYvELYHRj0JiE5OcOpw6CL8X4pvnbqjmMuzNDdPeD5gqsJ1llXNuPZ9Ien6unNEwE5OSOXGXE3d3c/beAaJnEzhhFyciQYIeFFRfW0LllhCh5cVl5w6fnqZ1ewr98TN0Hj3D8QdbOPHrZoyXu7xyYwqFQqFQKBQKxRQuOUENnqieTyv1QmCpP/88JC61LC+6v1M8yyi9ALhJYZ0S2FGGKWQSdrCxiXGOfQXHEmgY+Ghh68SD9HCqYCz3+ID1xbUrhugN4JaT+XHRAAmRN4AbmLPh4u9Zi7Ox8MZQNhfr1Gvj6AAyaCCzfMJz1cQulvQ7bYhJZcCKRkDwKjttAe787dC4CJ7SnxOXRNst6m8pJ3qmuILXM604NZBoo3fgDN3fgO5vgLnrLMaz5/D/7BChrz2DfmxgZh0rFAqFQqFQKC5ZLklBneJyTlDmF768rq5eLu3iRaArbI7wKKd5Pum6PV5LWiRzc+dCIokzRjmNdHGQs7yMW8BSLdCoogVD+tPHOjmIRbHWxzkqnyWNpGU61/0l3cwTG4rqTgzF0I4PoJ0dgVyu3bpG/AMbcasCOcVvMTHUblMZ7iKvRJQU40LaXVaJ01Q6Y2GdvsyeQR1yDdxyPx1XvQaAvtEz9D07mns/xoVoe4JzvxgsNlcbZauLf64HEm3pn0PWa2n791LiZ71zwpXj7vdxG//396J1ZiZTUygUCoVCoVBcvlxSSckmcrknKIu4UUxh5BTVEpc40xMHIappZVuGeA5QPinp2eRxZLrNGm5hlB6O8SQ6Jo1sQMsjxAUaPkrSAt4WcQ7Kh9nMWyeU0cqGA+apad1bTtwSwCzUCNz8Wa5FfwTfr4+hHxtIr5Bb7sd6/TLs7Vnc0zVB/EMbCXz7FaTlToqrLib5lwD0k4NE/tsNaN0RtLZhEAJneSWysRTt1BCBf9/jlUqbgZV5oov5dHS5u6SC+HvXQ8jkkHMTxnNn8dvHCw4WPlnERoqA8nVB/HX536+UZTxFKkZaP9aP3pH9MyGklyfOfOoM8fcXt3miUCgUCoVCobj0uWQFdYqT3f0sb6iZl7GPD/Szsnp+xj4ZP8vW0Pqc5wUavRQQMlNYwnYEWoagTmXydrHR0Cedn1pOq5RaVnA9Q0UkOgMmu3hLwWI2I9AzamaP44JvD2iRad1bTkQxbsYCRG7BJwajBO/eDXF70ozFSBz//YchamHf0JpxndtcRvSz2zF3nsLY25O+tmgB64L/xweJf3gTbsvkjNruskpif3IF/l8cQQzGiu1xEtPR4YnrFmNf1eSVC0siusbwPVTEM1jkQHqJRuuHvM/bVNE8kVxJxvT9vflrgLsSfX8vvE/O3K9coVAoFAqFQnFJcUkL6oVgpZ4vUX0qfo6l/sVU6mUZicmklAyJs4zQVXR/AVlOKXU5zwsEOibH2UUr2zAJ5iijpVFBE10cKjimRLKMHRyWO3GFTQOrqWFperyprUGAcRhCjxZ9XwXRoqD1gJsvJlsDX+77MXeegriDmBL+nboD38Mnsbc2Qmlm0i1ZE0Ibjc+ozpUAjCP9WCcHcVdWZ5x3V1YT/U/Xop0eQhuMIYMGvt+dQPRFixbtssIPI/GsVu6U9Tpx81Ks1y/LOO/79dGirePFWMJLX+MyYp6DxMwyc4u4XbBcmXAkOBIMJagVCoVCoVAoFJe4oE4xX1bq+XT9dnF5cuQFNofWssTfjJ4U1Za0OZbYw77EsywvzxRZufBTWrCNRBKgDB+hAu1cSqilh6PUszqnpVogCFFJI+vokPtoYF2eXpN9+A+BmMOMzBI8l+98kk4CVvZTcduzLucrhSUlxqvd2NdnZl0XPWH0U8PTmvKkrjWBubuTeBZBDYAmcJdXpf0AEkDgB/uLdiuPvnsN5uEBjJc6EIlksjoB+HWcFVVYOxbjLs/iDi8l+unC95WaR6G5SAGdW6+jw/FnbxC1MF/owNjdiRizcCv82Fc1ee72Pi98wK0L5Q0kkCQ3EIxLOvWEQqFQKBQKhWIaXPLfDC/nMlo2DrsjB3hg6HGeGHmBx0ee54HBxzkQ7is+W3a6r8IxrAKBU0QyMIlEQ6eN3YzRV6CGtUY9qzEJ4qekgJu4A3ZxpcCKxqlOxkcXSAFmrcl6RoxZhetKC4E2lN3tWjs3Wtw8c3XtSsRIAsYSmI+cJPjVPxD6fx8n+LU/YO48CZHJGwHO+jri71kLPq+Oda6Zp44Hv7sXMRAl9qdbiPzlVUTuvIbI/7iJ2J9dibOyGq0/ihjILHemdY4VZQUv1g5s3bIMWZZdTIvhGMF/ehHzkZOe9T1mo3WH8f3mGIFvvgxRbw3s7U0FJ2NfuzCy+CsU55u7776bZcuWEQgE2LZtG7t27crZ9v777+fWW2+lrq6O8vJyduzYwcMPP3wBZ6tQKBQKxfxxWVio4fK0UqewpEWvnVny58RIHyvKi9twCNNPnDA+QjlFrYNFP6dZzGb0PIm8NHQiDIKQxOUopdSQTzqZBNCKflRnUscpB9YSGHtXcWPK7GJOBo3C1l4pkaEc66XPbs9LagIZMAj+84uI0UTaxVqMJjCfOIPxShexT27zLK9J7CsXYW+ow9jXg/lUG6Ivmr6HqRZjIUE/2o9+fJDYx7cg/QaBb72M3jYy6RpnfS321kaMFzrQTw0VdK2eDokbW7FetyTnef9PDyKmuKWn5q91jeF74BiJ961HVgVIvHEF/odOIAWT2ksBbnM51o7FczZvhWKhcu+99/K5z32Ou+++m+uvv55vfvOb3H777Rw8eJDW1sx8D0899RS33norX/3qV6msrOS73/0ub33rW3n++efZunVrlhEUCoVCobh0uOQt1HB5W6lzoSctqidGiowxF9DOK+kEZNnoYD+OiNPHiZwWcImLRYwh2gFPhBeSVhKXBGFijOa1ZoMOxpkibqYI7DoYez+Qw4V46rh6jvc3ZOKsrs5fokqCvbkh6ylnRSVSy2+nzbciwpWIwahnKZ/SUEgQIwl8vziceaHfwN7eRPRz1xD76BU462uRZvY/F8IFHBf/Tw8S+ObLaO2eVX1iEjX9YB+BH+5HPz6AsF0vFnmOcJdV5kwSJro9l/mp8evp8xKMvT0w5iWfs29oJfbBDbiN4yEOMmBg3dhK7BNb0u7hCsWlzNe//nU+/vGP84lPfIJ169Zx11130dLSwje+8Y2s7e+66y7++q//mquuuopVq1bx1a9+lVWrVvHAAw9c4JkrFAqFQnHhuWws1Oup5WB337xaqecz63c2dGsNjnmk6PYD4gyaNGhlGzpmUjQLJC4d7KOLgwC08yql1BOiclLGb4mLRHKCp5FJhTNIGw1kd5dOXTNEO1K4dMlDLOXqnO0cBjDME0XfT15i1+FJwUJ7ThJEDPKso/X6ZegnBpFuZokqCdhXNyGrg9kvLvFhX7kOY/chRBarrgTw6xmltSBpVV1SkTdWWbgS/egAYiCafQ6awFlTg1sbJHQw9+aLkCAGYxmW3fT5Ce3mGn13J9qZYezNDZOyiAPoZwvHaQtXop8bxVnjfTadTfU4m+oRo3GwXc+VXMVNKy4TEokEu3fv5gtf+MKk47fddhvPPPNMUX24rsvo6CjV1dlzN8TjceLx8TCikZERACzLwrJy5KOYBqk+5qKvywW1ZjNDrdvMUOs2fdSazYzZrNt0rrlsBHWKy9n1OxulooJAbAUN/moSROnnFAkRztm+T5xgQJ6mkhZ8hLCJMUg7zoTyUq6wOSx30sha6liNj2BS7rbRxUGiYijddpQeRumhlNqMclwpa3QnBwDo5RghKqlnNS4uGlq6jUWcIzxLZbSDllCWus7TQWpgrYW8Kaq8GYKE0G/yJkJzF5cT+9hm/PcdQgzHcYXAXXY11pa34DYtgxIHYgfAvzez/Fb0RhI3XI0Y/B8YJ55DCh0hHaSmI1wHZ1MdiTeuwPfLIxjHBifcgsDevginpbxg8i+BF6vt5BL1gNaXGQedbTXm0uO+qPEAIyn0fU+cwdrSQOJda8cFcLHlrbJ4AeSKyVYoLmX6+vpwHIeGhsleMw0NDXR1FVcZ4h/+4R8Ih8O8733vy3r+a1/7Gl/+8pczjj/yyCOEQvmTWk6HnTt3zllflwtqzWaGWreZodZt+qg1mxkzWbdIpPgSvJeVoJ7PMlopFpKV+vrSrTT5GpBSpoNjm7mCbnmIs7ySM/DXFQ4DnM7btytsOthPh9yPQPOs2dn6E3BKPssG3oyewxpsEky3PSNfZIA26llFkEocLAY4Qx8n06L+bKRzlqLaoLCYBkQYSn4B5tmCTd3lVUT/agfaiWGk+T5kxXbA8cZxJUQXQewaKPsB6EPeRVYrxF4DBiRu+SxO3XKM9n2AwK1ejL3xNtw1z4HZTfxjW0j0R9HOjYCm4SyvhJCJvq+nyFvOb4GVRbg6X+hCUunxJljmjVe7wa+TeLvn9eAsryoYwy5NDWdKnW6F4nJHTNmMklJmHMvGj3/8Y770pS/xq1/9ivr67OUGv/jFL3LnnXemX4+MjNDS0sJtt91GefnsP4uWZbFz505uvfVWTDN3Pg/FOGrNZoZat5mh1m36qDWbGbNZt5T3VDFcVoI6hbJSw83l11JjVAKZX5waWY9NIm0ZnhWCghnFF7EBLYuY9uK1YRnXsUf+3HMTFzBKN6N0Z+2rK3Etjb7nZimqEyAiIPNZSlzwv1yUmE6jCdzFt0NsW/JASqQm11+WwNh7oPzb3qH4NogN43/4H9GP7kquRrKpGcCtbITEdjB/6x2rCeLUTLYyO8u9GOx8mcaloeEsrcg7dbe1HLfERAvndn9JjXAhhHUukSwkGC92Yt28FFnmR1YFcDbWoR/ozV4rW3gu9wQuyz+FCkUGtbW16LqeYY3u6enJsFpP5d577+XjH/849913H69//etztvP7/fj9mR4gpmnO6RfFue7vckCt2cxQ6zYz1LpNH7VmM2Mm6zad9pddYOB8Jyhb6jTPe4KyVl9TWkznYhEbEPL8J2DSpEENyzLcvVMIBAY+qsjMLJuLrsS1gGepnhEC8L8CeTcChOeiPR2kgPjV5JacOrj1YCfvNV5H4Kf/Bf3Y05PENIB++iWCP/kriBTYGCrxYV+1KGdStLSgDBb4o6FrWDfmfw/Ot5CWgNNYUngsV6IfHv+Mxd+1FrfZs3ql1kEmHzdndQ2JN6yY+8kqFBcpPp+Pbdu2ZbjH7dy5k+uuuy7ndT/+8Y/5kz/5E370ox/x5je/+XxPU6FQKBSKBcNlJ6jBE9Unu+dX1M6nqF4fWF6wjY5JGdnd9eYSPyVoBdyrXRyC5LegTmXWojrwHGgDZIrqpLANPgFa8a4gALjVnhU6Lw7YXgko/cgf0LuPImSmsBfSRQycxdj/eI6xghDfCLErSdz2euw13kZSKmN46l9nXS2JNxYnKJ1V2RMMTSWbLTxfTetiEYB1VYFa0amGiQkx7QGD2Ce3EvvgBpzVNThNpTjraol99AriH96kEo5dQpyNdKY/+4qZc+edd/Ltb3+b73znOxw6dIjPf/7ztLW18alPfQrwXLY/8pGPpNv/+Mc/5iMf+Qj/8A//wLXXXktXVxddXV0MDxdOCqhQKBQKxcXOZe3neLm6fpfqhUSdh34BHg8Hu2AbgcBh+tn5Uu7fM0LEofQ/IPKOpMBNJbkKe2J6utbpGWDsfxAptKyCOt1m78PYr1s/fkAKiN4E8avwPt6ec3Ti7W/BuunHmC8+ixiJI8sD2Fc24i6tKD5xVyErdhK3qRStK5x2M5c+DWd1DfqhPqQrJynrqSPnchuXgL2tEXddLfI3x/JmCxcS3Popz7iupbN3KxSK/Lz//e+nv7+fr3zlK3R2drJx40YefPBBlizxNvs6Oztpa2tLt//mN7+Jbdt85jOf4TOf+Uz6+Ec/+lHuueeeCz19hUKhUCguKJetoJ7vBGWe6/e5eUlQJpGIIhx0o5x/60KCMBEGCVKZc04CDT+lBGUFUTG9OXnWquemH08tfRB+DzgtjFupXZClEN8O5lHQYtPrUxv0BHleK7UOhvdFVQv35hXTAhDhockHI7dCYhuTq0ADbgWy7M9JvN0PRvb480LICj9OSzla+0heQRv/0EakX0frGEvGjZeB34CxBObuTrSTQ4hIwsscHnfSpbakLrB2LEZELYw93ela1TJoYN3QgnXjEq+M19oa9CP9WWtLS+HN011RNaN7VCgUHnfccQd33HFH1nNTRfITTzxx/iekUCgUCsUC5bIV1Cnmy0qdYj6yfndbfTSadTkztkopGZPDxPRpujTPBAHn5F5W8drsc0naLOtYQT2r6JUnOM3z0y5oPO0kZZFbwWkGQOs+gbH/EUR4AFlSjb3xVi+5WOkvpjUHhAv+lyB2I9mjgB1PdBtnAHArTUSfyFp/GpJu1BW+CZdXTBHTE0la2KM3Qtl905v3BBKvX0bgnlezJgWTAuytjel61u5UF/FSH9Zrl8BrPSsXrkQ/NoDoj0LAwF5Xk7aCJ960Eq07DLrAXVQ2yS078ZbVBM7uhkhikqiWGqBpxN+3PmsZLIVCoVAoFAqFYq65rIMHUwnK5iueemlSsF1ojsRO5xXTAM9EH+LEyIWx4A+Jdk7zPC4OEok7IW5ZpP/zHtValtPClvHzUqNKttAg11Atl6DJzD2iacdTuyFIbARX4vvt/yL4/Tsw9jyAfnQXxp4HCH7/M/h++SuwSvP3IwVYS7xYZmuZ9zrwDJhHUgOlGno/IgKl96WVqr19UU4xncKeGFOc2ED+SGUN7JXgBvLPOw/uqmriH9gAfi/uXWrCswoD9pWLSLxjTfGdaQJnTQ32dYuxr2yc7FIeNHGXVuK2VGTEOMuqALGPb8HeVI/UcBPJzwAAMctJREFUkzHhwosHj316G+7Syhnfn0KhUCgUCoVCMR0uewv15ej63WsP8HL4IFtD64DxsllSemL22bE9jFhVYBZZw3gu5iSOMyDbqGM5zRME81QEgnrW0CEPUEkzrWzHwIfERaDhYHFOvkq3ODLpummV07KbAR3zqX/DOPiYN66bTHIlvX+Ng79HPrwV6y0TkqW5fkhsAqcJ3DKw64EJZazEGPheBuJewjO3BDBJ72tJ3RPFgWdBODjranGWVqOdGcgwyEsB7qJS7K0TytjIEEgXRL59MgEyAEzTXX0CzqZ6Imtr0Pf3ovVHkX4dZ2MdsipY+OJZorUNYz56CuP4IOCV/LK21GPdshRZk6/MmUKhUCgUCoVCMfdc9oI6xeXm+n0i3ka31c+KQAvVuicKOxLdnEy0Y0kvUZhureHEyBFWlF+YUmOOSBCRQwWzfmvoNLOJBtamXcJTFmwdk1a2I6WkRxyddN20RHU8jPnKLzPKVaUQSMwXXsV6/XVeDWNrGYy9G08gpxyip3gByBKI34hnmU6J3on9hyD2Gs+qbR6FxFXE3hHA9/i/Yuz/HcLxxLzUBPYV9STeugrM5FolHPRXj+Cs3l6gppQDWiT/vReDqeNsbcQp3HLO0I/04/+PfTDBai9sF2NvD/rJQWKf3o6syKxtq7g8mHFGf4VCoVAoFIpZoAQ1C8NKPR9Zv8fcMHsjR1jub2FVYAlXlKxlU2gNXVYvh2On6LM9K+CJkb4LJqoLiekUNSzLm1ytmc30yhNIMVnyFSWqjQ70tlcQdiLvHITtoJ+I4qy8ASJvYFxE51K0qeNalmOMn3NavR8AU5C47XMkbvgT9I7DYO7FWd4BZRNip6XE/6P9aOf2El39QXJHcjhgHgSR/74WJLaL/75D4MqMFROuhDEL3++OE3//hnmZnmJhoEpmKRQKhUKhuNBc1jHUE5nv2tSe6/eFHV8g2FG6ha2hdZRqnrusEIIGs5abyq5mqa8Z3fJiYs93PLUpg5TImqLLYxn482YqN/BRQXbBXDCmWgsDJ4uaByO3QuRNgM7cfZyyCPNgJc6Ka3Fa/xyMWya11tpGMI4OoIWHMHfd4x2cGnvtOp6QDu6aozleWPRDfYiIlXurwpXo+3ohMv3yagqFQqFQKBQKxUxRgnoK8ymqgQsqqpf5F9Nk1iOEmJSkTEvG4G4r2UBA+NOi+nwQlFWsljezhXexnjeylluxSSDJXi5KJv8rBoPc7r+FRLW75FRRY7h1K4tqN6fEboDYlemXxqvdyGRWa98L9+J7+P8iwgOTLtHO7oGS74I+dAEnOndovZH0PeZCuBJtIHqBZqRQKBQKhUKhUCiX70lcbq7fK/2tOc8JIZDSE92HYifOSzx1SFaxltvQpuzr6Jg5rvCs6sUK6gThvOdT7t/ZkA0mzpJKtLbhrJm2pdBwmzcia3Kv4Xkl+jrw7wVhIyLWJIu0ufdBjH2/w120BukLoQ20o410E/7vN3CxfuSlX8+0umdtd3Hen0KhUCgUCoXi4kRZqKdwObl+VxhlOctngedwXGmUTTo2l67fS7gKDS2dUGx83GTW8ZwJwUReS7VEkiDMCN0F59CVuDanlTr+nrXIkOHVN57Yv9CQwXLib/xPBfs/f/jBWgWAWx3MCMUW0kXvOIRxejfaSDcyaICvuPj0hYizvjZvRTAJuHUhZO35zzSuWHiohGQKhUKhUCjmi4tCULd1Dl7wMS8H129XZnerTiGRk9rMZTx1QJZTSl2GmE6Rqj6di3HRPfkeUq9P8yIZtaZykEtUy5ogsc9ehb1jsWchxbOU2le+hdhHv4Gsasq4Jj/FzEcW384tAcDe1ojI81ZKwK29uEtKyaog9tYGZI5HQgCJW5ZBng0ixaWNSkimUCgUCoViPrho/CNPdwywtKn6goy1UFy/z3cprQ6rhyazPh0zPRVNaHRYvZOO6dYaHPNI1vbTwU/prK6XSCIMInEpZdwNPcowZ3mZEdE1rf68L+PPZWT+lhV+Em9eReJNK8F2wdBg+GMgi5l/qnxWChtyurOnSmnFk20KWZMFaKPeKDUhEjctwffEmVwt0c+OYD5+BuvmpUXM+/whBqIYe7oRowlkuQ97ayOyMlDUtYl3rkU4EmNvz3g8tZSgCRJvXoVzRf15nLlCoVAoFAqFQpHJRSGo15hVHCd2wcedz9rUFyKe+kj0FM1mA1LKDNdvV7pE3BjtiUxhOhfx1DazL92UIMIwHZzjVSQSmxhRhgvUYc5NLlENeJbPVM1noyPpbl1gIK3Xi3PWRkCEIXYd2MvI7hgiwDwAJb8FezGMfYDcJbgkiBiYx9NHrNctwXymHZHIXRnafOoM1vWLYT7ijF2J78FjGM+cS96WACkxHz2FdUMr1huWF7YuGxrxD2wgcfNSjL09iKiNWx3A3toIodxx9wqFQqFQKBQKxfnionD5TnG6Y6BwozlifdLqeSm7fg84wzwXfhUXiZSee3fKxTvixnhq9MW8CcBm6vpdLhtZwlUF2+WKk07Vn66kmSVcxRpuoYG1JIjOWEynyBdTnca3l6IGKr0fAi+A7zBoUbBXkPsjJ8BeCrhgnoaSe8nu/p20egcfhQk1trW2kbxiGkAkXPRjF+4zNBHz96cxnjnnaWnpZeQW0vvd91Qb5lNtRfcl60uwXr+MxFtXYV/fosT0ZY6Kn1YoFAqFQjGfXDSCer1ZBcyPqJ4vljrNwPkV1e2JLn4z9Dj7okdpT3TTlujk2dFX+N3wLsJu7hJEM42nrpItrOZmQlQVbDuIJ7JScdFTBfbEOOtKmljDzYipGcRmQEFRbR4DRskd6+yCfhb0Cc+qtSxP+ySyBJw673ffKSj9EWhT1leMQskvwb9v8uG4nb/vdLv8ovu8ELcxd7Xl3YIwHzuN6MuflV2hyIWKn1YoFAqFQjFfXBQu3ynWm1UctOYnQdml7PqdkBZHYsXVXZ5IKp76xEhfUe7fQmos5Rrv9yzyKiWWJS4d7KeT/fgpo55VlFKHSQAfJVmvFWiUUEMVLQyQPZZ4OuR3/5ZQ+lsYex+eSJ4o4l3AhtDDU26uuDhh7HowktnJzTYo/zdwGsEtBy0C+rmsydbcmuKSjrnzkAVbPz6IsPInwBO2S/DrL2DvaPbi1fWLZq9PoVAoFAqFQnEZc1F+a73cXL8vZCmt6ZKyVBdDJc0Y+HNm704dP8hDdIr9ICAuRjkrXuaQeDgjo/dUJJJG1hU/+QLktVSbJz0Lst4xaQYYp6Dse2D0TLnApSg38ejrQE7Y5xKA0QW+o2C058xcLhtKcFrKc2bBlsIT025rReE5zDGFXNHT7QDj2XP4HjpxfiekuGRQ7t4KhUKhUCjmm4tOUF+Ort8pFrKoLsb1u4KmvDHZ4IlqHV/Wc/nEeOraENWUybnL9pxfVLdB+feh/F+g7LtQ8U9Qdi8YvZltp7pu56QUEjPbFEi8Yw2Y+ngG7CRSALpG/N1r56WslFtXfMkuT1S3I0bj529CiksK5e6tUCgUCoViPrnoBDWMi+oLOia1826lhoUrqiF/PLUufdSwrKh+cmUATxAuKMgBmthEtVzCankzG+VbWCNvoVounXF8dUpU5xTW+jAYnaCN5e7E7KC4+tIuJNbOZJq4i0qJfnobztqatKVaAs6qamKfvBJ3SeWM+p0tbnMZzqLSnNbzDCToB+avbJ1CoVAoFAqFQlEsF1UM9VQuZG3qFJd6PPVMKRRPXccKBFpeC7NEEmOEGMNZz/dwvGB2cIGgnEbKaUTiItAIUEY5jYyxhqPy9zjCmt7N4YnqRt9znI10Zo+rLoQ2CuZhsNaS3/VbA/zT7z+JbCgh/sebIGIhxhLIEhNKslv8LxhCkHj3WgLfegVpObm81sfRBCJWXJI1xeWLcvdWKBQKhUKxELgoLdQwf1bq+eZiiKfOZqkuKWLtBIJ29uTUm32cxCJWlJXa60+b9G8J1UWV68pFyrV0xl/kQw8BNvkt1Q7oWVzGpz2WiawvmX8xncRtKiN6R9J6XqCtcCVu9YVPnqa4+FDu3gqFQqFQKOabi1ZQgyeqL2QsNcy/63eKi09UFxbBEpch2nOfFw5dHJzx3AQa1SzBlDMXa7MS1VrMqx+dFx18r0y/74sAWV9C/MNX4Kypzp08DZBBA2f9/G9eKf7/7d17dNT1nf/x53cmkxuQSAgmBAJJALkULxjbLRRsUUvRunZ7YVf764Kr7tlosSKnLrc9R+053Sjrqj2ygq7Kdo+22HPU1e2uLdmqoIeiAkGUcBEkJORiDGASCCSTzOf3R5hJQiZhZjIz37m8Hp4c4Tvfme9nPsxM8sr7cxERERGRi4lYoK6urubOO++kuLiYjIwMJk+ezIMPPkhnp//5scO6VpRDNdi/6jfEV6hupXHI+xg8tPL5RRfCbuYIBk/AVeoLWTgYydiQ7us1rFCdtgdSDnM+Ova54fwK5unv+VkhPLF03nwZpKf4XzzNgo7vT4eUuP5dn0SYhnuLiIhIrIjYT60HDhzA4/HwzDPPsG/fPp544gk2btzImjVrwnodO1f9joVQHasu3E7rBNV00Tno1lcWjoCqz92Wm2N8gIU14LECHwo+/JWuQw7VloGRr0DGO2D1WcTMcQIy34D0bcNuW6wzYzI4e881dM/I7Vep9ozP4tztV9I9a3i/8JDkoOHeIiIiEgsitijZokWLWLRoke/vJSUlHDx4kA0bNvDYY4/5vU9HRwcdHb3b5bS2tgZ0rZmu0VS5Tw2vwUGaSS5V2LsScc986jqm5NizSNrF9GyndZDJWbl4rC4OmbeYxnW+bbG8odjCQQ27aLWGrmJ7NVuf4TYdjOcKRtCzKJ2Hbk5RSw6TLrrw2WnCMEeZYSxUZnkg/c+QtgPMCMCAdSagbaoThRmTQcf/mwXtbhxfnsNkuDCj0+1ulsQBVadFREQklkR1le+WlhZycgZflbu8vJyHH3445MdPtlW/vQ6fPBGzoRrwrfzdbp1kr3mDsUzmEiZg4eQMJ/iCQ5y1/K/sPZgWq44W6kg1I3CSQgdn8FhdYCCHib6FyPoyeDjFcTqt9nA9teGt/m2Z/lXqZJTpwpPpsrsVEmdUnRYREZFYEbWJikeOHOGpp56irKxs0HNWr15NS0uL76u2tjbgx0/2od/xMp+62+qk0drPAauC/dYfqLE+DDpM99VpneGs1dITpoFjfMg52jDn/wN8fz5LC9W8P8xnNFBj59cvvle1iIiIiIgknKAD9UMPPYRlWUN+7dy5s9996uvrWbRoEYsXL+auu+4a9LHT0tLIysrq9xUMO7fSUqge3FDbaYWVgQJmkUE29AnTFhanaeYAW+i2wr8ontewt9USkSHVtjeoOi0iIiIxJegh38uWLePWW28d8pyioiLfn+vr61mwYAFz5szh2WefDbqBoYj20O9YmU9d7ayztQ1Dcbqn0e066Bv+HQnj+Ap5TAcYMOR7JLkUcAW17I7Itb2GNQRcRERERETiStCBOjc3l9zcwAJRXV0dCxYsoLS0lE2bNuFwRH6EuXeBsmScTx0Pi5RFKlRbxkE+MwddkMzC4lIuo958EtEqNShUi0SCqtMiIiISiyKWcOvr6/nWt75FYWEhjz32GF988QWNjY00Nga2kvNwJOvQb69YHfoNkRv+PZKxpJxfPXwwDpxkE56Am2LSSDMjcRin39s1/FtEREREJPFFbJXvLVu2cPjwYQ4fPsyECRP63WZMYPsFD8dM12iqbBr6bWel2jv0O5ZX/o5EpdoR4EvZgf8AHKiR5lLGcwVZ5AE923WdMEep4yPc1rl+5/ZW03YAqFotEiJVp0VERCRWRaxCffvtt2OM8fsVTdFc9Rt6K9V2ivVFyiD8lepzBLZS+Fm+DPkaY81UpnMDoxjrO+bASS4lzORGXCbD7/1UrRYJnd43IiIiEsuitm2WHezYSsvL7qHf3lAdy8IZqjus07TQgMHj93aDh3ZOcobgXwujTB4zzSKK+BoW1oAFzywcuEhnAlcN+hgK1SKhU3VaREREYlVCB2pI7vnUPYuUxW6VGsIbqqt5ny46BoRqgwcDdNHFJL7GCBP4NIBsU8A0rieToe9j4SCHIpxm8HncfUO1grXIxel9IiIiIrEu4QO1l11Dv+0O1RDbQ7+hN1QHI91kMcl8lavMD5htFjPN3MAIctjHmzTxKd10Ad59qB1YQBaXMpbJzORGJpmv9WxVbWCkyWWCmc1Ecw1jzVQc5vx8bGNRxF8ADLp6eF8OHKQyYshzGju/rmq1SBBUnRYREZFYlhSB2q6h35pPHTine1rAVeosM46vcBNjmYKLDFJIZRRjmcK1jOcKatjJbn7HKY7Tk5p796X2/n8sUyjgCqZxAzP4DnlMZyxTmcRXuYofMtoUkkU+qWQGFKa9PLgDOk+hWmRoem+IiIhIPEiKQA32DP2GnlBtd5U6kUK107iYwrXnq869L9++QXkMJaQxgksYP2C+c+/5FgV8xbfAmOP8fz0zpJ1MZj5Z5GMIbBE9g6GdU3RwOqDzQUPARQbjfT+oOi0iIiKxLmkCNfSEajsWKAP7h34nSqgeQwkOnINWjQ2GfKaTFcB+0xeG8t7jFmDIIj+g6nTPsHKLOvYSRDEb0BBwkcEoTIuIiEg8SKpA7ZWs86ljNVRf4swi35VLtnMkMHSoHkkuDFE1trDIZPSw95u2cJDJaLqHGMJtfP95OMoOvrSOh3w9hWqRHnoPiIiISDxJsbsB0TbTNZoq9ymq609SVBD4as/Dvi65VNHMZ5+foCRvTNSue6Gi7vFUO+tsu35f+a6xXJU5nVHO3oW8vuxqZU/7Ab5wT+NI60EmZ/Wfhx7IEGyD4QwnL1pd9laWB2Nh0ch+xnPFoPf9gsPUsptuK7C500PprcjtAKAw8+JVdpFEoqHeIiIiEm+SskJt53zqWBAL22kVuC5l3sirGenI7Hc82zmKa0ddw9iUHL+V6lYaBp0XDT1bZLXxOadpop0vh9iX+uLB3M056vmEBvad33qr9z4GQy2VVFvvhyVM96VqtSQzhWkRERGJJ0kZqCG551OD/aH66hEzAbCs/hViy7KwsJidOQMYOPz7NM100zVoILZw0Mh+sOAI79KNu1+o9g7SPkfrgJDcl8FDE5+SxghymXz+sXvbagHj+AoZ5pKgn3sgtGCZJBu9zkVERCQeJW2g9krW+dRedoTqS1PGkOFIHxCmvSzLIjtlFJc4s4DeUH3iNMxkkW817r68wbiGXbRY9QCcs1r5hP/hcw7g5hwGD52coY6PqOIPHOMDLKwBodpg6OA0jVRRxF+QQuqAqnjPWuApFDNnqCndw6IFyyRZaKi3iIiIxKukDtR2709td6i2a5GyTEd60Oc53dOYm34TDpMy6JDvU9TwuXWg3zG3dZZaq5I91ivstH7LXut1Gqx9eKwuHLgA/M6jTmUk2Yw/v9L3YFtvORhBDplEdi6+qtWSyBSmRUREJJ4ldaAG++dTJ2Oo7jCdQZ83NiWHLOdoHNbg+0pnMx6nSQ3osR0mhQlcNehjWcB4Lg/osTLIDui84VC1WhKZwnTsefrppykuLiY9PZ3S0lLefffdQc9taGjgxz/+MdOmTcPhcLB8+fLoNVRERMRmSR+owb751LG0SBlEL1R/7m6m0zN4qDbGcKb7LCe6vvQduyQlC48Zemy1A2fA4XY0hUNurWXhCPixPHQHdF44eIO1qtWSCGrbGxSmY9DLL7/M8uXLWbt2LZWVlcyfP58bb7yRmpoav+d3dHQwduxY1q5dy5VXXhnl1oqIiNhLgboPu0K13VVqiG6o9mDYe/aQ39uMMViWxd72/kO3PcZzkU2wzt9/kFW9L+Qig0AmPw+1DzX0hOlWoh9sVa2WeKcwHbsef/xx7rzzTu666y5mzJjBk08+SWFhIRs2bPB7flFREb/61a9YsmQJ2dmRH7EjIiISS5JuH+rB2LU/tZfd+1ND7x7Vh0+eYEpOZNtytOM4FhaXZ1xGqsPlC9Kdxk3lmf0cd3/e7/xG9xfAjCEf081Z2gnslyJu2iGAiN7Ep4xjpt/bDIbPORj2bbMCpX2rJV7pF0Gxq7Ozk127drFq1ap+xxcuXMj27dvDco2Ojg46Ojp8f29tbQXA7Xbjdg//89T7GOF4rGShPguN+i006rfgqc9CM5x+C+Y+CtR92BWqZ5JLFc1JF6o/66iluqOOfFcu6Y40znrO0ehu9ruV1RnPWY53NjI+NR/HIKuDN1CFsQJbcvsUx5lEN85B3gIGD6c5wXEqsbDIZ8b5bbZ6YriFg2aOcJw9AT7byGns/Dr5qTt8IUXBWmKZFiGLbc3NzXR3d5OXl9fveF5eHo2NjWG5Rnl5OQ8//PCA41u2bCEzMzMs1wCoqKgI22MlC/VZaNRvoVG/BU99FppQ+q29vT3gc+MiUB+vOUHJ1AlRuZY3VEdbsoZqDx7q3U0BnbvzzCekOlLJc405PwS8Z8srh+XgUOceWlIPXPxBvNe1ujhuKpnEVwfc5t2r+ji7wYJadtNkDjGGElLJwM05TnCUc1ZrwNeLNG848QZrhWqJRQrT8ePCbQ29o4jCYfXq1axYscL399bWVgoLC1m4cCFZWVnDfny3201FRQXf/va3cblcw368ZKA+C436LTTqt+Cpz0IznH7zjp4KRFwEaoCa6mYmFkVnEa+ZrtFU2TD0OxZDdSzpopttbR9yaUoOE9MKSLVcnPGc5WjHcU45dkEHTM4K/DXSZB3CY7qZwFW46N2i6xytVPMBp61m37EO6zT17A3r84kEDQOXWKUwHR9yc3NxOp0DqtFNTU0DqtahSktLIy0tbcBxl8sV1h8Uw/14yUB9Fhr1W2jUb8FTn4UmlH4L5vy4WJTsMtdIoCdUR5OdK3/HykJl0d6jOhBNXSfZeeYTtp+u5KP2A7R2n8bpngbAkdbgXiPN1hE+4lUO8ieO8B5V/IFP+D2nrcCq5rFKe1dLLFGYjh+pqamUlpYOGB5XUVHB3LlzbWqViIhI7IqLQA0wPXVUVK/n3Z86mbfTgtgN1f6EGqqNZWi1GjlpHeOMdSKQtcriwoV7VytYix0UpuPPihUreO6553jhhRfYv38/999/PzU1NZSVlQE9Q7aXLFnS7z579uxhz549nD59mi+++II9e/ZQVVVlR/NFRESiKm6GfENPqD4Q7aHfNq38PZNcqj5vtn3oN3hDdV3E51OHQ2+oPggENwQ8UV04vxo0FFyiQ2E6Pv3N3/wNJ06c4Be/+AUNDQ3MmjWL//3f/2XSpEkANDQ0DNiTevbs2b4/79q1i9/85jdMmjSJ6urqaDZdREQk6uIqUHtFfT61DYuUecXCfGqIr1ANPcG623WQI63NCtXnKVhLtChIx7977rmHe+65x+9t//Ef/zHgmDGB7bAgIiKSaOJmyLeXd+h3NOdTz3SNTvr51BBfw78h9CHgie7CoeAi4aQwLSIiIskk7gI1RH8+tZdCdQ+F6sTgDdaaXy3hojAtIiIiySYuAzX0hOpoV6lBobqoezygUJ1IFKwlHBSmRUREJBnFbaD2UqiOPoXqxHRhsFa4lkD0fa0oTIuIiEiyietAbdd8alCojtdQ7XRP40hrs4L1ELTdlgSqb5BWmBYREZFkFNeBGuwN1XZQqB4+VasDo2Atg1FVWkRERKRH3AdqsGeRMrtW/obeUB0LirrHx93q36BQHQwFa+lLVWkRERGRXgkRqCH6i5R52RmqY6FK7aVQnfj8BWuF6+ShqrSIiIjIQAkTqL2SZT41KFSHg+ZVB88brFW1Th6qSouIiIj4l1CBOtkWKfNSqB4+VatDo2Cd2Lz/pgrSIiIiIv4lVKCG5AvVsbRImZc3VMdbsFaoDl3fqrWGg8c/BWkRERGRwCRcoAaF6liQCCuAK1iHRnOt45fmSYuIiIgEJyEDNdi38rddFKrDxzuvGlStHo7B5lorXMeeC4O0wrSIiIhIYBI2UHtFe+XvWNhOS6E6PBSqw0fhOvb0/Te48N9HRERERAKT0IHajqHfoFB9IYVq6Uvh2l6qRouIiIiET0IHarAvVIO922mBQnW4aGutyFG4jo4L+1VBWkRERCQ8UuxuQDRMTx3Fgc42aqqbmViUG5VrznSNpsp9iur6kxQV5ETlmv2uTy5VNPPZ5ycoyRsT9ev7U9Q9nmpnHYdPnmBKTmy0KRhO9zS6XQc50trM5KzovI6SycCAt6Pf3wozx0WvMQngwl9KKECLiIiIhF/CV6i9km3lb1ClOhK0Cnj0DFW9VgXbv8Eq0QrTIiIiIpGRFBVqL2+lOppUqR4oESrVgKrVUXRhIMxP3eE3VCdbFdtfHyg8i4iIiERPUgVqOB+qozj0GxSq/Yn3UA0aAm4nf6ExGUK2ArSIiIhIbEm6QO0VzfnUoFDtT+/w7zqAuAzWvUPADwIoWNsomJANsR20B2uzwrOIiIhIbEnKQG3HImWgUD0YVaslUoYOoDuGuK1XuIN3IPO/FZxFRERE4kNEA/Utt9zCnj17aGpqYvTo0dxwww08+uijFBQURPKyAVGoVqgON1Wr40vgoTWw4B3+64qIiIhIrItooF6wYAFr1qxh3Lhx1NXV8fOf/5wf/ehHbN++PZKXDZjdodouCtWRpWp1YlEAFhEREZHBRHTbrPvvv5+vf/3rTJo0iblz57Jq1Sp27NiB2+2O5GWDYsd2WtATqu3aTgtic0stiP9ttbyc7mk43dO0vZZIAjraFt+fTyIiIhI+UduH+uTJk7z00kvMnTsXl8vl95yOjg5aW1v7fUWDN1RHm0K1f4kSqqH/vtUiEv/0XhYREZG+Ih6oV65cyYgRIxgzZgw1NTW8/vrrg55bXl5Odna276uwsDDSzfOZnjoq6lVqUKgeTFH3eIq6x3P45Im4D9aqVoskFqd7qt1NEBERkRgRdKB+6KGHsCxryK+dO3f6zn/ggQeorKxky5YtOJ1OlixZgjHG72OvXr2alpYW31dtbW3ozywEdoVqQKF6EKpWi0isONLa7Hsfi4iIiEAIi5ItW7aMW2+9dchzioqKfH/Ozc0lNzeXyy67jBkzZlBYWMiOHTuYM2fOgPulpaWRlpYWbJPCLtlW/obYXagMEmexMtBK4CLxSr8IExEREX+CDtTegBwKb2W6o6MjqPsdP9xIyczikK4ZLLtX/lao9i+RQjX0XwkcFKxFYpn3farqtIiIiFwoYnOoP/jgA9avX8+ePXs4duwYb7/9Nj/+8Y+ZPHmy3+r0xdQeaohAK/2zc+Vv0PDvwSTS8G/onVsNqn6JxCqFaRERERlKxAJ1RkYGr776Ktdffz3Tpk3jjjvuYNasWWzdujXoYd1FmU5AoTpqbYjxUJ0oi5V5adEykdikMC0iIiIXE/SQ70BdfvnlvPXWW2F7vOJMJ0fbu8P2eIFI9uHfAFWfN8fc8G9IvCHgoGHgIrFEYVpEREQCEbV9qMOhONMZ1So1JHelGnqC9Wefn4jZajUkzhBw0DBwkVigMC0iIiKBiqtADQrVdoj1IeCQWKEaNAxcxC4K0yIiIhKMuAvUXgrV0RXroTrR5lV79a1WK1iLRJbCtIiIiAQrLgN1sQ2LlEFvqI42herAJHq1GhSsRSJFYVpERERCEZeBGuwN1dGuUoNCdaASNVSD5leLRIrCtIiIiIQqbgM1KFTbJR5CdaIOAQfNrxYJJ4VpERERGY64DtSgUG2XWA/VkNjValCwFhkuhWkREREZrrgP1GBfqIboL1IGCtXBSPRQDVq4TCRY3vdK32kUIiIiIqFIiEANvaE6muxa+RtiK1TH8l7VkPhDwEELl4kESlVpERERCaeECdSQXHtUQ+yEalC1OlYoWIsMTmFaREREwi2hArWXQrU94i1UK1iLJA+FaREREYmEhAvUdu9RbVeonukarVAdIO8QcEjsajUoWIv0fd0rTIuIiEi4JVyghuQM1YBCdZCSJVSDgrUkp75BWmE6OE8//TTFxcWkp6dTWlrKu+++O+T5W7dupbS0lPT0dEpKSti4cWOUWioiImKvhAzUoFBtd7COp1Cd6AuW9aVgLclCVenQvfzyyyxfvpy1a9dSWVnJ/PnzufHGG6mpqfF7/tGjR7npppuYP38+lZWVrFmzhp/97Ge88sorUW65iIhI9KXY3YChGGMA6OzqCOn+41Ohur2bz6qOMmFKfjibNqQSUjjkPs1nnx5nwsQxUbuu1xTSOeg+xZGjdUwcNzrq1/eaSiYAB47VAVA0Nse2tlzMeHKocdZzsL2OktGx287wmej704EznwJQPCr6r1WRcDva1vOLMad7KgAezob9Gu72nsf0fo9KNI8//jh33nknd911FwBPPvkkf/zjH9mwYQPl5eUDzt+4cSMTJ07kySefBGDGjBns3LmTxx57jB/+8IcDzu/o6KCjo/f7ektLCwAnT57E7XYPu/1ut5v29nZOnDiBy+Ua9uMlA/VZaNRvoVG/BU99Fprh9FtbWxsQ2Pf6mA7U3iey6d1Hh/9g7w//IeLRbrsb0McBuxsQoCq7GyAicaGtrY3s7Gy7mxFWnZ2d7Nq1i1WrVvU7vnDhQrZv3+73Pn/+859ZuHBhv2Pf+c53eP7553G73QN+iCkvL+fhhx8e8DjFxcXDbL2IiEh4BfK9PqYDdUFBAbW1tYwaNQrLsmxpQ2trK4WFhdTW1pKVlWVLG6JJzzexJdvzheR7znq+kWeMoa2tjYKCgqhcL5qam5vp7u4mLy+v3/G8vDwaGxv93qexsdHv+V1dXTQ3NzNu3Lh+t61evZoVK1b4/u7xeDh58iRjxowJy/f6ZHsPhIP6LDTqt9Co34KnPgvNcPotmO/1MR2oHQ4HEyZMsLsZAGRlZSXVC1jPN7El2/OF5HvOer6RlWiV6QtdGGyNMUOGXX/n+zsOkJaWRlpaWr9jl1xySYgtHVyyvQfCQX0WGvVbaNRvwVOfhSbUfgv0e33CLkomIiIiwcnNzcXpdA6oRjc1NQ2oQnvl5+f7PT8lJYUxY7Q2g4iIJDYFahEREQEgNTWV0tJSKioq+h2vqKhg7ty5fu8zZ86cAedv2bKFa665RovniIhIwlOgvoi0tDQefPDBAcPTEpWeb2JLtucLyfec9XxluFasWMFzzz3HCy+8wP79+7n//vupqamhrKwM6JkDvWTJEt/5ZWVlHDt2jBUrVrB//35eeOEFnn/+eX7+85/b0n69JoKnPguN+i006rfgqc9CE61+s0yi7vshIiIiIXn66adZt24dDQ0NzJo1iyeeeIJrr70WgNtvv53q6mreeecd3/lbt27l/vvvZ9++fRQUFLBy5UpfABcREUlkCtQiIiIiIiIiIdCQbxEREREREZEQKFCLiIiIiIiIhECBWkRERERERCQECtQiIiIiIiIiIVCgDsItt9zCxIkTSU9PZ9y4cfzt3/4t9fX1djcrIqqrq7nzzjspLi4mIyODyZMn8+CDD9LZ2Wl30yLml7/8JXPnziUzM5NLLrnE7uZExNNPP01xcTHp6emUlpby7rvv2t2kiNm2bRt/+Zd/SUFBAZZl8V//9V92NyliysvL+epXv8qoUaO49NJL+au/+isOHjxod7MiasOGDVxxxRVkZWWRlZXFnDlzePPNN+1ultgsmT7jghXI54QxhoceeoiCggIyMjL41re+xb59+2xqcWwqLy/HsiyWL1/uO6Z+86+uro6f/OQnjBkzhszMTK666ip27drlu1391l9XVxf/9E//5PvZu6SkhF/84hd4PB7fOeqzi/98F0gfdXR0cO+995Kbm8uIESO45ZZbOH78eMhtUqAOwoIFC/jd737HwYMHeeWVVzhy5Ag/+tGP7G5WRBw4cACPx8MzzzzDvn37eOKJJ9i4cSNr1qyxu2kR09nZyeLFi7n77rvtbkpEvPzyyyxfvpy1a9dSWVnJ/PnzufHGG6mpqbG7aRFx5swZrrzyStavX293UyJu69at/PSnP2XHjh1UVFTQ1dXFwoULOXPmjN1Ni5gJEybwyCOPsHPnTnbu3Ml1113H9773vaT7wUJ6JdtnXLAC+ZxYt24djz/+OOvXr+fDDz8kPz+fb3/727S1tdnY8tjx4Ycf8uyzz3LFFVf0O65+G+jUqVN84xvfwOVy8eabb1JVVcW//uu/9itYqN/6e/TRR9m4cSPr169n//79rFu3jn/5l3/hqaee8p2jPrv4z3eB9NHy5ct57bXX2Lx5M++99x6nT5/m5ptvpru7O7RGGQnZ66+/bizLMp2dnXY3JSrWrVtniouL7W5GxG3atMlkZ2fb3Yyw+9rXvmbKysr6HZs+fbpZtWqVTS2KHsC89tprdjcjapqamgxgtm7dandTomr06NHmueees7sZYpNk/owLxYWfEx6Px+Tn55tHHnnEd865c+dMdna22bhxo13NjBltbW1m6tSppqKiwnzzm9809913nzFG/TaYlStXmnnz5g16u/ptoO9+97vmjjvu6HfsBz/4gfnJT35ijFGf+XPhz3eB9NGXX35pXC6X2bx5s++curo643A4zB/+8IeQ2qEKdYhOnjzJSy+9xNy5c3G5XHY3JypaWlrIycmxuxkSgs7OTnbt2sXChQv7HV+4cCHbt2+3qVUSKS0tLQBJ837t7u5m8+bNnDlzhjlz5tjdHLGBPuOCd+HnxNGjR2lsbOzXh2lpaXzzm99UHwI//elP+e53v8sNN9zQ77j6zb833niDa665hsWLF3PppZcye/Zs/v3f/913u/ptoHnz5vGnP/2JQ4cOAfDRRx/x3nvvcdNNNwHqs0AE0ke7du3C7Xb3O6egoIBZs2aF3I8K1EFauXIlI0aMYMyYMdTU1PD666/b3aSoOHLkCE899RRlZWV2N0VC0NzcTHd3N3l5ef2O5+Xl0djYaFOrJBKMMaxYsYJ58+Yxa9Ysu5sTUR9//DEjR44kLS2NsrIyXnvtNWbOnGl3s8QG+owLjr/PCW8/qQ8H2rx5M7t376a8vHzAbeo3/z777DM2bNjA1KlT+eMf/0hZWRk/+9nP+M///E9A/ebPypUrue2225g+fToul4vZs2ezfPlybrvtNkB9FohA+qixsZHU1FRGjx496DnBSvpA/dBDD2FZ1pBfO3fu9J3/wAMPUFlZyZYtW3A6nSxZsoSeEQfxIdjnC1BfX8+iRYtYvHgxd911l00tD00ozzeRWZbV7+/GmAHHJL4tW7aMvXv38tvf/tbupkTctGnT2LNnDzt27ODuu+9m6dKlVFVV2d0ssZE+4wIz1OeE+rC/2tpa7rvvPl588UXS09MHPU/91p/H4+Hqq6/mn//5n5k9ezb/8A//wN///d+zYcOGfuep33q9/PLLvPjii/zmN79h9+7d/PrXv+axxx7j17/+db/z1GcXF0ofDacfU0K6VwJZtmwZt95665DnFBUV+f6cm5tLbm4ul112GTNmzKCwsJAdO3bEzTDDYJ9vfX09CxYsYM6cOTz77LMRbl34Bft8E1Vubi5Op3PAb96ampoG/BZP4te9997LG2+8wbZt25gwYYLdzYm41NRUpkyZAsA111zDhx9+yK9+9SueeeYZm1sm0abPuMAN9jmRn58P9FRvxo0b5zue7H24a9cumpqaKC0t9R3r7u5m27ZtrF+/3rdSuvqtv3Hjxg0YMTRjxgxeeeUVQK83fx544AFWrVrl+7n18ssv59ixY5SXl7N06VL1WQAC6aP8/Hw6Ozs5depUvyp1U1MTc+fODem6SR+ovQE5FN7KdEdHRzibFFHBPN+6ujoWLFhAaWkpmzZtwuGIvwENw/n3TSSpqamUlpZSUVHB97//fd/xiooKvve979nYMgkHYwz33nsvr732Gu+88w7FxcV2N8kWxpi4+jyW8NFn3MVd7HOiuLiY/Px8KioqmD17NtAzN33r1q08+uijdjQ5Jlx//fV8/PHH/Y793d/9HdOnT2flypWUlJSo3/z4xje+MWBbtkOHDjFp0iRArzd/2tvbB/ys7XQ6fdtmqc8uLpA+Ki0txeVyUVFRwV//9V8D0NDQwCeffMK6detCu3BIS5kloffff9889dRTprKy0lRXV5u33nrLzJs3z0yePNmcO3fO7uaFXV1dnZkyZYq57rrrzPHjx01DQ4PvK1EdO3bMVFZWmocfftiMHDnSVFZWmsrKStPW1mZ308Ji8+bNxuVymeeff95UVVWZ5cuXmxEjRpjq6mq7mxYRbW1tvn9DwDz++OOmsrLSHDt2zO6mhd3dd99tsrOzzTvvvNPvvdre3m530yJm9erVZtu2bebo0aNm7969Zs2aNcbhcJgtW7bY3TSxSbJ9xgUrkM+JRx55xGRnZ5tXX33VfPzxx+a2224z48aNM62trTa2PPb0XeXbGPWbPx988IFJSUkxv/zlL82nn35qXnrpJZOZmWlefPFF3znqt/6WLl1qxo8fb37/+9+bo0ePmldffdXk5uaaf/zHf/Sdoz67+M93gfRRWVmZmTBhgvm///s/s3v3bnPdddeZK6+80nR1dYXUJgXqAO3du9csWLDA5OTkmLS0NFNUVGTKysrM8ePH7W5aRGzatMkAfr8S1dKlS/0+37ffftvupoXNv/3bv5lJkyaZ1NRUc/XVVyf0tkpvv/2233/PpUuX2t20sBvsvbpp0ya7mxYxd9xxh++1PHbsWHP99dcrTEtSfcYFK5DPCY/HYx588EGTn59v0tLSzLXXXms+/vhj+xodoy4M1Oo3//77v//bzJo1y6SlpZnp06ebZ599tt/t6rf+WltbzX333WcmTpxo0tPTTUlJiVm7dq3p6OjwnaM+u/jPd4H00dmzZ82yZctMTk6OycjIMDfffLOpqakJuU2WMXG0opaIiIiIiIhIjIi/SbEiIiIiIiIiMUCBWkRERERERCQECtQiIiIiIiIiIVCgFhEREREREQmBArWIiIiIiIhICBSoRUREREREREKgQC0iIiIiIiISAgVqERERERERkRAoUIuIiIiIiIiEQIFaREREREREJAQK1CIiIiIiIiIh+P/RV1nK2Ven7QAAAABJRU5ErkJggg==", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "# Реализация оптимизатора Adam\n", + "np.random.seed(42)\n", + "w = np.array([0, 0, 0, 0, 0, 1.]) # Начальные веса\n", + "\n", + "eta = 0.001 # Скорость обучения\n", + "beta1 = 0.9 # Параметр затухания для первого момента\n", + "beta2 = 0.999 # Параметр затухания для второго момента\n", + "m = np.zeros_like(w) # Инициализация первого момента\n", + "v = np.zeros_like(w) # Инициализация второго момента\n", + "epsilon = 1e-8 # Малое значение для численной стабильности\n", + "\n", + "n_iter = 100 # Количество итераций\n", + "batch_size = 4 # Размер батча\n", + "loss = np.zeros(n_iter) # Массив для хранения значений потерь\n", + "\n", + "plt.figure(figsize=(12, 5)) # Установка размера фигуры\n", + "\n", + "for t in range(1, n_iter + 1):\n", + " \n", + " # Шаг 1: случайный выбор индексов для батча\n", + " batch_indices = np.random.choice(len(X), batch_size, replace=False)\n", + " \n", + " # Шаг 2: создание батча признаков и меток\n", + " X_batch = X[batch_indices]\n", + " y_batch = y[batch_indices]\n", + " \n", + " # Шаг 3: расширение матрицы признаков для батча\n", + " X_batch_expanded = expand(X_batch)\n", + " \n", + " # Шаг 4: вычисление градиента для батча\n", + " grad = compute_grad(X_batch_expanded, y_batch, w)\n", + " \n", + " # Шаг 5: обновление первых и вторых моментов\n", + " m = beta1 * m + (1 - beta1) * grad # Первый момент\n", + " v = beta2 * v + (1 - beta2) * (grad ** 2) # Второй момент\n", + " \n", + " # Шаг 6: коррекция смещения\n", + " m_hat = m / (1 - beta1 ** t) # Коррекция первого момента\n", + " v_hat = v / (1 - beta2 ** t) # Коррекция второго момента\n", + " \n", + " # Шаг 7: обновление весов\n", + " w -= eta * m_hat / (np.sqrt(v_hat) + epsilon)\n", + "\n", + " # Сохранение потерь для мониторинга\n", + " loss[t-1] = compute_loss(expand(X), y, w) # Используем расширенную матрицу\n", + "\n", + "# Визуализация\n", + "visualize(X, y, w, loss)\n", + "plt.clf()\n" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3 (ipykernel)", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.12.4" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 4 +} diff --git a/лр8/.ipynb_checkpoints/hw1_part2_keras-checkpoint.ipynb b/лр8/.ipynb_checkpoints/hw1_part2_keras-checkpoint.ipynb new file mode 100644 index 0000000..978e8b6 --- /dev/null +++ b/лр8/.ipynb_checkpoints/hw1_part2_keras-checkpoint.ipynb @@ -0,0 +1,11431 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "![](https://hsto.org/getpro/habr/post_images/68f/fc1/d69/68ffc1d69c10d1ede103288c779c8f4e.jpg) \n", + "\n", + "# Наша первая нейросеть в Keras \n", + "\n", + "Изначально Keras создавалася как удобная надстройка над Theano. Отсюда появилось такое греческой название пакета (переводится как \"рог\"), ставшее отсылкой к Одиссее Гомера. Сегодня Keras поддерживает второй знаменитый фрэймворк Tensorflow, созданный Google и использует кго в качестве базового. \n", + "\n", + "## 1. О задаче, которую мы будем решать\n", + "\n", + "Для своего первого знакомства с нейросетками, мы будем использовать встроенный датасет под названием `boston_housing`. Как это не удивительно, речь пойдёт о недвижимости и ценах на неё. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import numpy as np\n", + "import pandas as pd\n", + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "\n", + "plt.style.use('ggplot')\n", + "%matplotlib inline" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "from keras.datasets import boston_housing\n", + "\n", + "(X_train, y_train), (X_test, y_test) = boston_housing.load_data()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": { + "scrolled": true + }, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "(404, 13)" + ] + }, + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "X_train.shape" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "(102, 13)" + ] + }, + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "X_test.shape" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Проскалируем переменные." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "from sklearn.preprocessing import StandardScaler\n", + "\n", + "scl = StandardScaler()\n", + "X_train = scl.fit_transform(X_train)\n", + "X_test = scl.transform(X_test)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## 2. Регрессия - моя профессия \n", + "\n", + "Оцените уже давно и до боли нам знакомую линейную регрессию. Посмотрите на качество модели. Прикрутите к ней $l_2$-регуляризатор, подберите оптимальное значение для гиерпараметра с помощью `greadsearch`. Посмотрите на качество модели. В качестве метрики используйте $MSE$. " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Оценка линейной регрессии без регуляризации" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Mean Squared Error (MSE) без регуляризации: 23.1956\n" + ] + } + ], + "source": [ + "from sklearn.linear_model import LinearRegression\n", + "from sklearn.metrics import mean_squared_error\n", + "\n", + "# Создание модели линейной регрессии\n", + "lr_model = LinearRegression()\n", + "\n", + "# Обучение модели на тренировочных данных\n", + "lr_model.fit(X_train, y_train)\n", + "\n", + "# Предсказание на тестовых данных\n", + "y_pred = lr_model.predict(X_test)\n", + "\n", + "# Оценка качества модели с использованием метрики MSE\n", + "mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)\n", + "print(f\"Mean Squared Error (MSE) без регуляризации: {mse:.4f}\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Линейная регрессия с $l_2$-регуляризацией" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Mean Squared Error (MSE) с l_2 регуляризацией: 23.1055\n" + ] + } + ], + "source": [ + "from sklearn.linear_model import Ridge\n", + "\n", + "# Создание модели линейной регрессии с l_2 регуляризацией (Ridge)\n", + "ridge_model = Ridge()\n", + "\n", + "# Обучение модели на тренировочных данных\n", + "ridge_model.fit(X_train, y_train)\n", + "\n", + "# Предсказание на тестовых данных\n", + "y_pred_ridge = ridge_model.predict(X_test)\n", + "\n", + "# Оценка качества модели с использованием MSE\n", + "mse_ridge = mean_squared_error(y_test, y_pred_ridge)\n", + "print(f\"Mean Squared Error (MSE) с l_2 регуляризацией: {mse_ridge:.4f}\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Подбор оптимального гиперпараметра с помощью greadsearch" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 14, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Лучшее значение alpha для l_2 регуляризации: 1\n", + "Mean Squared Error (MSE) с оптимальным alpha: 23.1055\n" + ] + } + ], + "source": [ + "from sklearn.model_selection import GridSearchCV\n", + "\n", + "# Определение параметров для поиска\n", + "param_grid = {'alpha': [0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100]}\n", + "\n", + "# Создание модели Ridge\n", + "ridge_model = Ridge()\n", + "\n", + "# Определение поиска по сетке параметров\n", + "grid_search = GridSearchCV(ridge_model, param_grid, scoring='neg_mean_squared_error', cv=5)\n", + "\n", + "# Обучение модели с подбором гиперпараметра\n", + "grid_search.fit(X_train, y_train)\n", + "\n", + "# Лучший параметр alpha\n", + "best_alpha = grid_search.best_params_['alpha']\n", + "print(f\"Лучшее значение alpha для l_2 регуляризации: {best_alpha}\")\n", + "\n", + "# Оценка модели с лучшим alpha\n", + "y_pred_best_ridge = grid_search.predict(X_test)\n", + "mse_best_ridge = mean_squared_error(y_test, y_pred_best_ridge)\n", + "print(f\"Mean Squared Error (MSE) с оптимальным alpha: {mse_best_ridge:.4f}\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## 3. Нейросеть - регрессия\n", + "\n", + "Как это не удивительно, линейная регрессия это частный, самый простой случай нейросети. Постройте в keras нейросеть из одного нейрона. Обучите её. Посмотрите на качество, сравните с обычной регрессией. " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Построение простой нейросети с одним нейроном" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 17, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 15ms/step\n", + "Mean Squared Error (MSE) нейросети с одним нейроном: 23.9677\n" + ] + } + ], + "source": [ + "from tensorflow.keras.models import Sequential\n", + "from tensorflow.keras.layers import Dense, Input\n", + "from tensorflow.keras.optimizers import SGD\n", + "from sklearn.metrics import mean_squared_error\n", + "\n", + "# Построение модели нейросети с одним нейроном\n", + "model = Sequential()\n", + "\n", + "# Использование слоя Input для определения входной формы\n", + "model.add(Input(shape=(X_train.shape[1],))) # Входной слой\n", + "\n", + "# Один нейрон с линейной активацией\n", + "model.add(Dense(1, activation='linear'))\n", + "\n", + "# Компиляция модели\n", + "model.compile(optimizer=SGD(learning_rate=0.01), loss='mean_squared_error')\n", + "\n", + "# Обучение модели\n", + "history = model.fit(X_train, y_train, epochs=100, verbose=0, validation_data=(X_test, y_test))\n", + "\n", + "# Предсказание на тестовых данных\n", + "y_pred_nn = model.predict(X_test)\n", + "\n", + "# Оценка качества модели с использованием MSE\n", + "mse_nn = mean_squared_error(y_test, y_pred_nn)\n", + "print(f\"Mean Squared Error (MSE) нейросети с одним нейроном: {mse_nn:.4f}\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Визуализация процесса обучения" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 18, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "plt.plot(history.history['loss'], label='Train Loss')\n", + "plt.plot(history.history['val_loss'], label='Test Loss')\n", + "plt.title('Процесс обучения модели')\n", + "plt.xlabel('Эпоха')\n", + "plt.ylabel('Ошибка (MSE)')\n", + "plt.legend()\n", + "plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Прикрутите к сетке [регуляризатор.](https://keras.io/regularizers/) Посмотрите на качество модели." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Вариант с $l_2$-регуляризацией" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 21, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step\n", + "Mean Squared Error (MSE) нейросети с l_2 регуляризацией: 23.1516\n" + ] + } + ], + "source": [ + "from tensorflow.keras.regularizers import l2\n", + "from tensorflow.keras.models import Sequential\n", + "from tensorflow.keras.layers import Dense, Input\n", + "from tensorflow.keras.optimizers import SGD\n", + "from sklearn.metrics import mean_squared_error\n", + "\n", + "# Значение коэффициента регуляризации\n", + "l2_reg = 0.01 # Можно подобрать оптимальное значение с помощью GridSearch\n", + "\n", + "# Построение модели нейросети с одним нейроном и l_2 регуляризацией\n", + "model = Sequential()\n", + "\n", + "# Входной слой\n", + "model.add(Input(shape=(X_train.shape[1],)))\n", + "\n", + "# Один нейрон с линейной активацией и l_2 регуляризацией\n", + "model.add(Dense(1, activation='linear', kernel_regularizer=l2(l2_reg)))\n", + "\n", + "# Компиляция модели\n", + "model.compile(optimizer=SGD(learning_rate=0.01), loss='mean_squared_error')\n", + "\n", + "# Обучение модели\n", + "history = model.fit(X_train, y_train, epochs=100, verbose=0, validation_data=(X_test, y_test))\n", + "\n", + "# Предсказание на тестовых данных\n", + "y_pred_nn_l2 = model.predict(X_test)\n", + "\n", + "# Оценка качества модели с использованием MSE\n", + "mse_nn_l2 = mean_squared_error(y_test, y_pred_nn_l2)\n", + "print(f\"Mean Squared Error (MSE) нейросети с l_2 регуляризацией: {mse_nn_l2:.4f}\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Визуализация процесса обучения (с $l_2$-регуляризацией)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "plt.plot(history.history['loss'], label='Train Loss')\n", + "plt.plot(history.history['val_loss'], label='Test Loss')\n", + "plt.title('Процесс обучения модели с l_2 регуляризацией')\n", + "plt.xlabel('Эпоха')\n", + "plt.ylabel('Ошибка (MSE)')\n", + "plt.legend()\n", + "plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## 4. Один слой и оптимальное число нейронов \n", + "\n", + "**Итак, небольшое задание для самостоятельной работы.**\n", + "\n", + "Постройте нейронную сеть с одним скрытым слоем. Постройте для неё картинку с зависимостью качества модели от числа используемых в сети нейронов на обучении и тесте. По оси $x$ отложите число нейронов, используемое в слое. По оси $y$ качество модели. Для борьбы с переобучением используйте early stopping. Число нейронов перебирайте от $1$ до $20$. Запаситесь терпением и не забудьте проинтерпретировать картинки." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 23, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step \n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n" + ] + }, + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "from tensorflow.keras.models import Sequential\n", + "from tensorflow.keras.layers import Dense, Input\n", + "from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping\n", + "from sklearn.metrics import mean_squared_error\n", + "import numpy as np\n", + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "\n", + "# Списки для хранения ошибок\n", + "train_mse = []\n", + "test_mse = []\n", + "\n", + "# Настройка ранней остановки\n", + "early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, restore_best_weights=True)\n", + "\n", + "# Перебор количества нейронов от 1 до 20\n", + "for neurons in range(1, 21):\n", + " # Построение модели\n", + " model = Sequential()\n", + " model.add(Input(shape=(X_train.shape[1],))) # Входной слой\n", + " model.add(Dense(neurons, activation='relu')) # Скрытый слой с переменным количеством нейронов\n", + " model.add(Dense(1, activation='linear')) # Выходной слой\n", + " \n", + " # Компиляция модели\n", + " model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')\n", + " \n", + " # Обучение модели с ранней остановкой\n", + " history = model.fit(X_train, y_train, epochs=100, validation_data=(X_test, y_test),\n", + " callbacks=[early_stopping], verbose=0)\n", + " \n", + " # Предсказания на обучающих и тестовых данных\n", + " y_train_pred = model.predict(X_train)\n", + " y_test_pred = model.predict(X_test)\n", + " \n", + " # Оценка ошибки на обучающих и тестовых данных\n", + " train_mse.append(mean_squared_error(y_train, y_train_pred))\n", + " test_mse.append(mean_squared_error(y_test, y_test_pred))\n", + "\n", + "# Построение графика\n", + "plt.plot(range(1, 21), train_mse, label='Train MSE', marker='o')\n", + "plt.plot(range(1, 21), test_mse, label='Test MSE', marker='o')\n", + "plt.title('Зависимость MSE от числа нейронов в скрытом слое')\n", + "plt.xlabel('Число нейронов')\n", + "plt.ylabel('Mean Squared Error (MSE)')\n", + "plt.legend()\n", + "plt.grid(True)\n", + "plt.show()\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Интерпретация графика:\n", + "1. Если тестовая ошибка сначала уменьшается, а затем снова начинает увеличиваться, это указывает на переобучение модели при большом количестве нейронов.\n", + "2. Если ошибка стабильно уменьшается с увеличением количества нейронов, это может означать, что модель ещё не переобучилась.\n", + "3. График должен показать, какое количество нейронов оптимально для минимальной ошибки на тестовых данных." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## 5. Больше слоёв\n", + "\n", + "Попробуйте построит двух и трёх-слойные сетки с разным числом нейронов. Попробуйте добиться максимально возможного качества. Обратите внимание, что данных у нас очень мало, нейронка будем маленькой и быстро оцениваимой. Это позволяет делать перебор гиперпараметров. Когда данных очень много, перебор - довольно сложная штука. " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Двухслойная НС" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": { + "scrolled": true + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое и 1 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 34ms/step - loss: 594.8284 - val_loss: 615.2888\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 604.2688 - val_loss: 614.6894\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 577.7208 - val_loss: 614.0943\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 636.7625 - val_loss: 613.4912\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 612.4836 - val_loss: 612.8925\n", + "Epoch 6/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 591.4733 - val_loss: 612.2979\n", + "Epoch 7/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 578.9967 - val_loss: 611.7020\n", + "Epoch 8/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 605.4388 - val_loss: 611.1028\n", + "Epoch 9/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 624.8367 - val_loss: 610.5071\n", + "Epoch 10/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 575.3578 - val_loss: 609.9136\n", + "Epoch 11/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 569.6533 - val_loss: 609.3223\n", + "Epoch 12/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 568.2065 - val_loss: 608.7271\n", + "Epoch 13/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 559.6710 - val_loss: 608.1351\n", + "Epoch 14/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 570.3596 - val_loss: 607.5379\n", + "Epoch 15/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 604.3251 - val_loss: 606.9424\n", + "Epoch 16/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 589.9653 - val_loss: 606.3557\n", + "Epoch 17/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 598.0557 - val_loss: 605.7645\n", + "Epoch 18/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 537.0148 - val_loss: 605.1729\n", + "Epoch 19/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.5666 - val_loss: 604.5804\n", + "Epoch 20/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 599.1506 - val_loss: 603.9866\n", + "Epoch 21/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 559.8958 - val_loss: 603.4025\n", + "Epoch 22/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 551.0034 - val_loss: 602.8141\n", + "Epoch 23/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 571.8950 - val_loss: 602.2205\n", + "Epoch 24/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 551.3690 - val_loss: 601.6340\n", + "Epoch 25/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 571.0909 - val_loss: 601.0477\n", + "Epoch 26/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 554.5450 - val_loss: 600.4617\n", + "Epoch 27/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 581.4973 - val_loss: 599.8755\n", + "Epoch 28/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 556.8471 - val_loss: 599.2905\n", + "Epoch 29/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 631.0750 - val_loss: 598.6991\n", + "Epoch 30/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 566.1082 - val_loss: 598.1176\n", + "Epoch 31/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 559.6698 - val_loss: 597.5364\n", + "Epoch 32/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 576.8597 - val_loss: 596.9515\n", + "Epoch 33/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 592.3550 - val_loss: 596.3653\n", + "Epoch 34/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 538.2260 - val_loss: 595.7849\n", + "Epoch 35/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 549.9503 - val_loss: 595.2033\n", + "Epoch 36/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 540.7742 - val_loss: 594.6222\n", + "Epoch 37/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 548.4261 - val_loss: 594.0411\n", + "Epoch 38/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 16ms/step - loss: 534.3171 - val_loss: 593.4615\n", + "Epoch 39/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.9232 - val_loss: 592.8719\n", + "Epoch 40/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 546.7418 - val_loss: 592.2963\n", + "Epoch 41/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.6216 - val_loss: 591.7175\n", + "Epoch 42/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.1163 - val_loss: 591.1378\n", + "Epoch 43/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 537.9279 - val_loss: 590.5627\n", + "Epoch 44/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 508.6544 - val_loss: 589.9868\n", + "Epoch 45/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 575.6862 - val_loss: 589.4038\n", + "Epoch 46/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 555.2388 - val_loss: 588.8293\n", + "Epoch 47/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step - loss: 548.2723 - val_loss: 588.2541\n", + "Epoch 48/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 577.6461 - val_loss: 587.6709\n", + "Epoch 49/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 538.2027 - val_loss: 587.1015\n", + "Epoch 50/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 550.5826 - val_loss: 586.5303\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 50.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое и 2 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 30ms/step - loss: 516.5020 - val_loss: 590.4786\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.1259 - val_loss: 586.6960\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 535.8315 - val_loss: 582.8123\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 540.3478 - val_loss: 578.5421\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 539.7230 - val_loss: 573.8988\n", + "Epoch 6/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 529.8616 - val_loss: 569.0788\n", + "Epoch 7/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 505.0622 - val_loss: 563.8726\n", + "Epoch 8/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 536.3245 - val_loss: 558.3839\n", + "Epoch 9/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 553.2491 - val_loss: 552.6229\n", + "Epoch 10/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 515.7147 - val_loss: 546.4735\n", + "Epoch 11/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 509.8358 - val_loss: 540.1302\n", + "Epoch 12/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 511.8419 - val_loss: 533.3689\n", + "Epoch 13/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 508.3506 - val_loss: 526.3333\n", + "Epoch 14/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 477.4981 - val_loss: 518.9852\n", + "Epoch 15/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 466.5649 - val_loss: 511.2609\n", + "Epoch 16/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 478.4644 - val_loss: 503.2905\n", + "Epoch 17/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 466.1077 - val_loss: 494.9959\n", + "Epoch 18/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 459.9725 - val_loss: 486.3315\n", + "Epoch 19/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 479.4908 - val_loss: 477.6026\n", + "Epoch 20/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 456.9845 - val_loss: 468.5932\n", + "Epoch 21/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 444.0036 - val_loss: 459.2037\n", + "Epoch 22/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 445.8970 - val_loss: 449.5361\n", + "Epoch 23/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 426.7676 - val_loss: 439.9401\n", + "Epoch 24/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step - loss: 421.3244 - val_loss: 430.0559\n", + "Epoch 25/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 434.1756 - val_loss: 420.1041\n", + "Epoch 26/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 402.9838 - val_loss: 409.8616\n", + "Epoch 27/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 385.7955 - val_loss: 399.7081\n", + "Epoch 28/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 378.0702 - val_loss: 389.3509\n", + "Epoch 29/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 378.3088 - val_loss: 378.8957\n", + "Epoch 30/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 351.3718 - val_loss: 368.5758\n", + "Epoch 31/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 334.2892 - val_loss: 358.0833\n", + "Epoch 32/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 347.2042 - val_loss: 347.5211\n", + "Epoch 33/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 338.0863 - val_loss: 337.2605\n", + "Epoch 34/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 321.4725 - val_loss: 327.1056\n", + "Epoch 35/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 311.3157 - val_loss: 316.9255\n", + "Epoch 36/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 316.2242 - val_loss: 307.4906\n", + "Epoch 37/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 301.1166 - val_loss: 297.8612\n", + "Epoch 38/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 263.5883 - val_loss: 288.7132\n", + "Epoch 39/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 270.7709 - val_loss: 279.5585\n", + "Epoch 40/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 263.1872 - val_loss: 270.9271\n", + "Epoch 41/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 251.3864 - val_loss: 262.5341\n", + "Epoch 42/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 266.7841 - val_loss: 254.2849\n", + "Epoch 43/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 235.4781 - val_loss: 246.8118\n", + "Epoch 44/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 256.9828 - val_loss: 239.4125\n", + "Epoch 45/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 244.3609 - val_loss: 232.3541\n", + "Epoch 46/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 220.2235 - val_loss: 225.8443\n", + "Epoch 47/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 219.9398 - val_loss: 219.5044\n", + "Epoch 48/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 216.1632 - val_loss: 213.5446\n", + "Epoch 49/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 203.3321 - val_loss: 208.1424\n", + "Epoch 50/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 224.5592 - val_loss: 202.9180\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 50.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое и 3 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 622.9316 - val_loss: 605.6501\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 584.4902 - val_loss: 602.4712\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 571.6575 - val_loss: 599.1376\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 578.6068 - val_loss: 595.5671\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 536.1320 - val_loss: 591.8151\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое и 4 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 52ms/step - loss: 588.9169 - val_loss: 609.1955\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 536.5541 - val_loss: 607.0880\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 560.8708 - val_loss: 604.8878\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 569.4702 - val_loss: 602.5749\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 539.9302 - val_loss: 600.1527\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое и 5 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 590.7964 - val_loss: 640.6949\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 614.6205 - val_loss: 636.1685\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 632.2120 - val_loss: 632.5244\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 610.3879 - val_loss: 629.3519\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 616.7618 - val_loss: 626.4810\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое и 6 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 34ms/step - loss: 558.8661 - val_loss: 615.3028\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 601.4055 - val_loss: 614.7006\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 577.1996 - val_loss: 614.0195\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 568.0790 - val_loss: 613.1213\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 637.5649 - val_loss: 612.0903\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое и 7 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 29ms/step - loss: 570.2494 - val_loss: 625.4155\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 624.1990 - val_loss: 622.5329\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 587.8732 - val_loss: 619.9103\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 612.3240 - val_loss: 617.4973\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 591.5472 - val_loss: 615.2789\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое и 8 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 569.8043 - val_loss: 611.1119\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 608.1779 - val_loss: 608.1783\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 606.6709 - val_loss: 605.0256\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 578.8112 - val_loss: 601.6870\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 532.6357 - val_loss: 598.0399\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое и 9 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 29ms/step - loss: 595.4856 - val_loss: 608.8226\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 589.8344 - val_loss: 606.4250\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 527.2492 - val_loss: 604.0327\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 555.8152 - val_loss: 601.5436\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 572.7974 - val_loss: 598.7744\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое и 10 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 34ms/step - loss: 610.3564 - val_loss: 596.6866\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 572.2582 - val_loss: 591.2773\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 526.6937 - val_loss: 585.4630\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 526.1959 - val_loss: 579.2227\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 559.6282 - val_loss: 572.5809\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое и 1 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 30ms/step - loss: 461.7437 - val_loss: 492.8978\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 469.5692 - val_loss: 483.8582\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 448.3713 - val_loss: 474.5420\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 454.5105 - val_loss: 464.9841\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 472.7283 - val_loss: 455.1710\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое и 2 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 30ms/step - loss: 579.6558 - val_loss: 615.3041\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 567.3977 - val_loss: 614.7012\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 573.6882 - val_loss: 614.1008\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 610.9327 - val_loss: 613.5011\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 553.0199 - val_loss: 612.9066\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое и 3 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 32ms/step - loss: 583.3076 - val_loss: 603.1104\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 595.0976 - val_loss: 600.0875\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 544.3939 - val_loss: 597.0717\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 579.6782 - val_loss: 593.9748\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 608.7087 - val_loss: 590.6736\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое и 4 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 571.0908 - val_loss: 604.5087\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 556.3482 - val_loss: 600.6374\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 582.8436 - val_loss: 596.2145\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 567.0687 - val_loss: 591.4301\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 588.2186 - val_loss: 585.8268\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое и 5 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 33ms/step - loss: 564.8055 - val_loss: 610.2825\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 545.4462 - val_loss: 604.9419\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 544.5652 - val_loss: 598.7495\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 580.1686 - val_loss: 591.7764\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 575.9169 - val_loss: 583.9086\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое и 6 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 30ms/step - loss: 601.8505 - val_loss: 610.0378\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 586.0482 - val_loss: 606.0629\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 580.7374 - val_loss: 602.0466\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 581.9049 - val_loss: 598.0300\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 615.3841 - val_loss: 594.0781\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step\n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое и 7 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 33ms/step - loss: 600.1586 - val_loss: 626.6841\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 576.6051 - val_loss: 623.7359\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 608.1830 - val_loss: 621.0515\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 590.8799 - val_loss: 618.5227\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 624.0095 - val_loss: 616.0101\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое и 8 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 29ms/step - loss: 573.2130 - val_loss: 606.3643\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 549.1644 - val_loss: 602.3960\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 571.3774 - val_loss: 598.2113\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 548.5133 - val_loss: 593.7316\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 562.6141 - val_loss: 588.7179\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое и 9 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 36ms/step - loss: 640.4678 - val_loss: 662.9261\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 676.0768 - val_loss: 655.8405\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 633.6531 - val_loss: 649.4805\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 621.8044 - val_loss: 643.8004\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 590.2387 - val_loss: 638.5587\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое и 10 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 29ms/step - loss: 582.7501 - val_loss: 614.8293\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 583.1278 - val_loss: 611.2119\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step - loss: 557.0351 - val_loss: 607.3823\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 607.2175 - val_loss: 603.2238\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 565.6017 - val_loss: 598.7627\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое и 1 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 29ms/step - loss: 602.8697 - val_loss: 623.0131\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 584.0964 - val_loss: 620.8463\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 561.7491 - val_loss: 618.9205\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 599.8997 - val_loss: 617.2698\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 553.0753 - val_loss: 615.9221\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое и 2 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 30ms/step - loss: 550.0168 - val_loss: 581.0942\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 515.8499 - val_loss: 577.3038\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 514.5190 - val_loss: 573.3083\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 560.4879 - val_loss: 569.0458\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 519.0560 - val_loss: 564.4233\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое и 3 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 36ms/step - loss: 593.1120 - val_loss: 619.0476\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 567.2493 - val_loss: 614.9248\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 621.0266 - val_loss: 610.6770\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 600.6960 - val_loss: 606.6815\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 593.9957 - val_loss: 602.5683\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое и 4 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 547.2943 - val_loss: 578.7722\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 577.6993 - val_loss: 572.0513\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 523.4123 - val_loss: 564.7849\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 520.5159 - val_loss: 556.4689\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 515.0621 - val_loss: 547.4443\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое и 5 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 29ms/step - loss: 579.6855 - val_loss: 596.5962\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.1110 - val_loss: 592.5142\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 558.8397 - val_loss: 587.9092\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 592.9567 - val_loss: 582.7427\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 548.4090 - val_loss: 576.8736\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое и 6 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 35ms/step - loss: 563.6165 - val_loss: 602.8479\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 580.6298 - val_loss: 599.8882\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 540.7935 - val_loss: 596.8093\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 591.6849 - val_loss: 593.4721\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 569.7072 - val_loss: 589.6826\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое и 7 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 583.2884 - val_loss: 629.3929\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 625.0156 - val_loss: 625.5697\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 633.0823 - val_loss: 622.0161\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 603.9838 - val_loss: 618.7570\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 560.5907 - val_loss: 615.5620\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое и 8 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 29ms/step - loss: 607.9188 - val_loss: 618.0639\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 596.5691 - val_loss: 613.4299\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 563.5527 - val_loss: 608.4952\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 593.7222 - val_loss: 602.7597\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 559.8555 - val_loss: 595.9949\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое и 9 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 41ms/step - loss: 602.8984 - val_loss: 627.4432\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 609.5397 - val_loss: 621.3077\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 568.1786 - val_loss: 615.5709\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 562.8136 - val_loss: 610.1306\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 570.3145 - val_loss: 604.8502\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое и 10 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 31ms/step - loss: 579.3010 - val_loss: 606.6069\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 584.5877 - val_loss: 602.2982\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 548.0944 - val_loss: 597.7136\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 569.2656 - val_loss: 592.6628\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 588.9969 - val_loss: 587.1970\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое и 1 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 28ms/step - loss: 515.2248 - val_loss: 617.1179\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.0692 - val_loss: 616.1108\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 579.6221 - val_loss: 615.3214\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 583.2796 - val_loss: 614.6019\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 593.8797 - val_loss: 613.8773\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое и 2 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 28ms/step - loss: 589.0183 - val_loss: 623.0902\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 551.3749 - val_loss: 619.7198\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 615.5758 - val_loss: 616.3749\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 598.8871 - val_loss: 613.2136\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 579.5844 - val_loss: 610.1420\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 15ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое и 3 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 33ms/step - loss: 618.1442 - val_loss: 618.4129\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 615.8212 - val_loss: 616.8718\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 570.7634 - val_loss: 615.2680\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 573.4001 - val_loss: 613.5195\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 553.2451 - val_loss: 611.7071\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое и 4 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 38ms/step - loss: 583.9510 - val_loss: 624.0854\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 580.7219 - val_loss: 621.1865\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 575.8068 - val_loss: 618.6230\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 602.0482 - val_loss: 616.4506\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 600.8232 - val_loss: 614.5510\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое и 5 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 32ms/step - loss: 577.9945 - val_loss: 591.9802\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 569.2949 - val_loss: 586.5415\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 550.0867 - val_loss: 580.6904\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 546.4755 - val_loss: 574.4029\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 529.5096 - val_loss: 567.6707\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое и 6 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 594.5170 - val_loss: 621.9085\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 579.9010 - val_loss: 619.7268\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 626.9196 - val_loss: 617.8030\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 528.6116 - val_loss: 616.0538\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 568.1005 - val_loss: 614.3235\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое и 7 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 31ms/step - loss: 538.0184 - val_loss: 582.6064\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 575.5726 - val_loss: 576.1459\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 523.5609 - val_loss: 569.0350\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 550.1282 - val_loss: 560.9294\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 524.5358 - val_loss: 551.7509\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое и 8 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 29ms/step - loss: 537.1835 - val_loss: 575.2449\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 542.1226 - val_loss: 566.2552\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 540.1306 - val_loss: 556.3228\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 503.0593 - val_loss: 545.1590\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 522.7859 - val_loss: 532.5265\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое и 9 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 31ms/step - loss: 565.2283 - val_loss: 587.0522\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 551.3771 - val_loss: 580.8819\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 591.2954 - val_loss: 573.9431\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 529.0671 - val_loss: 566.1063\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 517.7089 - val_loss: 556.9363\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое и 10 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 30ms/step - loss: 579.7844 - val_loss: 595.8753\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 565.1208 - val_loss: 589.3515\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 560.3309 - val_loss: 581.7582\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 535.8058 - val_loss: 572.6170\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 551.2809 - val_loss: 561.4471\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 5 нейронами в первом слое и 1 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 523.5029 - val_loss: 578.1830\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 542.9452 - val_loss: 571.7814\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 532.8922 - val_loss: 564.7821\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 503.5056 - val_loss: 557.0396\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 476.7296 - val_loss: 548.4447\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 5 нейронами в первом слое и 2 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 32ms/step - loss: 586.0436 - val_loss: 596.4905\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 572.2811 - val_loss: 592.7136\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 578.3561 - val_loss: 588.6143\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 559.1141 - val_loss: 583.9240\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 545.6758 - val_loss: 578.7295\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step \n", + "Обучение модели с 5 нейронами в первом слое и 3 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 592.2541 - val_loss: 610.9879\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 592.7153 - val_loss: 609.2021\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 589.4032 - val_loss: 607.2361\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 551.9778 - val_loss: 605.1069\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 569.0997 - val_loss: 602.7543\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 5 нейронами в первом слое и 4 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 600.5032 - val_loss: 602.3480\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 607.3961 - val_loss: 598.2175\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 570.1825 - val_loss: 593.5084\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 577.2731 - val_loss: 587.8683\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 573.5128 - val_loss: 581.2930\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 5 нейронами в первом слое и 5 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 32ms/step - loss: 670.1490 - val_loss: 639.6931\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 596.5269 - val_loss: 634.7945\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 606.1815 - val_loss: 630.3156\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 595.6288 - val_loss: 626.0242\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 581.8814 - val_loss: 621.9776\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 5 нейронами в первом слое и 6 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 40ms/step - loss: 576.8806 - val_loss: 619.4368\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 594.9288 - val_loss: 615.9714\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 598.8262 - val_loss: 612.5516\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 611.5481 - val_loss: 609.1560\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 590.9758 - val_loss: 605.6180\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 5 нейронами в первом слое и 7 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 32ms/step - loss: 594.6577 - val_loss: 624.7473\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 584.8727 - val_loss: 619.3491\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 599.6240 - val_loss: 613.9471\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 587.0777 - val_loss: 608.4868\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 574.8427 - val_loss: 602.6593\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 5 нейронами в первом слое и 8 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 575.8439 - val_loss: 621.9813\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 578.1897 - val_loss: 618.7745\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 595.6269 - val_loss: 615.8053\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 582.1109 - val_loss: 613.1457\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 582.2114 - val_loss: 610.6591\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 5 нейронами в первом слое и 9 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 32ms/step - loss: 554.1996 - val_loss: 602.5991\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 553.2186 - val_loss: 596.9709\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 566.7166 - val_loss: 590.9038\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 582.9615 - val_loss: 584.3839\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 535.2946 - val_loss: 577.1244\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 5 нейронами в первом слое и 10 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 41ms/step - loss: 578.3274 - val_loss: 612.2495\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 615.7601 - val_loss: 601.6235\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 591.8595 - val_loss: 589.8837\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 563.0259 - val_loss: 577.6724\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 520.0425 - val_loss: 564.2719\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 6 нейронами в первом слое и 1 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 599.9031 - val_loss: 591.4293\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 555.5981 - val_loss: 585.6165\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 595.0529 - val_loss: 578.6463\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 572.5590 - val_loss: 569.9149\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 544.4881 - val_loss: 559.7628\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 6 нейронами в первом слое и 2 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 36ms/step - loss: 476.5405 - val_loss: 517.6108\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 475.5098 - val_loss: 502.0083\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 459.9688 - val_loss: 485.5467\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 436.0992 - val_loss: 467.5345\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 426.5684 - val_loss: 448.3988\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 6 нейронами в первом слое и 3 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 33ms/step - loss: 583.0551 - val_loss: 609.7869\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 603.3840 - val_loss: 605.4054\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 565.0321 - val_loss: 600.9732\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 589.8351 - val_loss: 596.6928\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 549.8065 - val_loss: 592.3680\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 6 нейронами в первом слое и 4 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 34ms/step - loss: 587.6076 - val_loss: 652.7358\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 608.7031 - val_loss: 643.2781\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 543.5533 - val_loss: 634.4347\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 611.7944 - val_loss: 625.8322\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step - loss: 617.5204 - val_loss: 617.6797\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 6 нейронами в первом слое и 5 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 40ms/step - loss: 582.9586 - val_loss: 607.3437\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 546.3414 - val_loss: 601.3097\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 561.8426 - val_loss: 594.3276\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 566.2864 - val_loss: 586.4460\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 572.1177 - val_loss: 576.7857\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 6 нейронами в первом слое и 6 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 38ms/step - loss: 618.1810 - val_loss: 655.5748\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 588.2676 - val_loss: 647.9053\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 611.9107 - val_loss: 641.2399\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 654.8555 - val_loss: 635.5479\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 604.2861 - val_loss: 630.6497\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 6 нейронами в первом слое и 7 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 38ms/step - loss: 590.9914 - val_loss: 630.6291\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 598.7480 - val_loss: 626.0728\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 575.0412 - val_loss: 622.0376\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 584.3652 - val_loss: 618.2249\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 594.5880 - val_loss: 614.4958\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 6 нейронами в первом слое и 8 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 32ms/step - loss: 601.5216 - val_loss: 573.9191\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 537.9266 - val_loss: 555.8904\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 526.8831 - val_loss: 536.3960\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 525.7700 - val_loss: 515.3815\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 468.0092 - val_loss: 493.4290\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 6 нейронами в первом слое и 9 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 34ms/step - loss: 580.9728 - val_loss: 615.3369\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 604.0200 - val_loss: 609.2521\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 530.8115 - val_loss: 603.2906\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 568.0211 - val_loss: 596.9435\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 548.7961 - val_loss: 590.3160\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 6 нейронами в первом слое и 10 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 576.6275 - val_loss: 593.6656\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 575.8011 - val_loss: 585.9172\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 547.8196 - val_loss: 577.1187\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 506.1410 - val_loss: 567.0144\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 524.1725 - val_loss: 554.9957\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое и 1 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 32ms/step - loss: 606.2400 - val_loss: 621.4700\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 586.3364 - val_loss: 618.9544\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 598.0969 - val_loss: 616.8886\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 591.6638 - val_loss: 615.3147\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 563.9920 - val_loss: 614.0874\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое и 2 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 39ms/step - loss: 619.8559 - val_loss: 623.8292\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 620.2093 - val_loss: 619.7659\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 583.8223 - val_loss: 615.4783\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 588.4185 - val_loss: 610.6566\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 561.6117 - val_loss: 606.0087\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое и 3 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 41ms/step - loss: 562.6211 - val_loss: 631.9494\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 583.7672 - val_loss: 625.0329\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 588.0090 - val_loss: 618.2775\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 585.6385 - val_loss: 611.2769\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 556.4862 - val_loss: 603.5895\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое и 4 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 32ms/step - loss: 628.8040 - val_loss: 633.8001\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 626.3612 - val_loss: 623.5421\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 640.8199 - val_loss: 613.3748\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 563.5296 - val_loss: 602.9077\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 531.3638 - val_loss: 591.6773\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое и 5 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 34ms/step - loss: 612.5370 - val_loss: 628.5933\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 605.2007 - val_loss: 625.0869\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 561.5132 - val_loss: 622.4149\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 581.3582 - val_loss: 619.9600\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 607.4998 - val_loss: 617.4389\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое и 6 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 34ms/step - loss: 536.7173 - val_loss: 582.3060\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 540.2845 - val_loss: 575.0890\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 558.0162 - val_loss: 567.0690\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 531.1176 - val_loss: 558.1725\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 543.9506 - val_loss: 548.1323\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое и 7 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 39ms/step - loss: 576.7033 - val_loss: 595.5291\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 597.3861 - val_loss: 587.5444\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 537.4175 - val_loss: 578.7978\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 517.3777 - val_loss: 569.2094\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 559.5309 - val_loss: 558.2859\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое и 8 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 579.7369 - val_loss: 606.9619\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 596.2546 - val_loss: 602.6902\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 588.3660 - val_loss: 598.0778\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 576.7991 - val_loss: 592.8308\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 544.1433 - val_loss: 586.5603\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое и 9 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 32ms/step - loss: 563.9193 - val_loss: 614.6376\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.9163 - val_loss: 607.9890\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 598.5141 - val_loss: 601.1089\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 569.6595 - val_loss: 593.7574\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 571.6951 - val_loss: 585.5472\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое и 10 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 30ms/step - loss: 578.1979 - val_loss: 603.8231\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 552.0350 - val_loss: 597.7154\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 596.0023 - val_loss: 591.4907\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 574.7096 - val_loss: 584.8165\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 532.7372 - val_loss: 577.0710\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 16ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое и 1 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 30ms/step - loss: 627.3988 - val_loss: 620.8288\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 604.3365 - val_loss: 618.3309\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 565.2815 - val_loss: 616.6204\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 619.1318 - val_loss: 615.2545\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 587.9426 - val_loss: 614.1232\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое и 2 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 30ms/step - loss: 602.5925 - val_loss: 640.1545\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 621.1412 - val_loss: 632.4945\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 595.7298 - val_loss: 626.4301\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 604.1709 - val_loss: 621.8842\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 611.9595 - val_loss: 618.3884\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое и 3 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 627.2207 - val_loss: 605.7962\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 574.3882 - val_loss: 597.9981\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step - loss: 529.8683 - val_loss: 588.2076\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 548.4468 - val_loss: 576.9651\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 536.0665 - val_loss: 564.1818\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое и 4 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 601.1530 - val_loss: 601.6575\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 571.1697 - val_loss: 594.2524\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 561.1201 - val_loss: 585.8596\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 537.7252 - val_loss: 577.0192\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 546.3015 - val_loss: 567.4952\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое и 5 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 42ms/step - loss: 600.5435 - val_loss: 610.7006\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 570.0378 - val_loss: 606.2488\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 555.0510 - val_loss: 601.4216\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 567.4771 - val_loss: 596.0004\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 557.1727 - val_loss: 589.6874\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое и 6 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 30ms/step - loss: 561.3968 - val_loss: 608.6110\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 609.2964 - val_loss: 599.9182\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 543.6436 - val_loss: 589.5515\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 555.9184 - val_loss: 576.5413\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 554.6714 - val_loss: 560.8173\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое и 7 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 29ms/step - loss: 644.6721 - val_loss: 618.8069\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.0417 - val_loss: 610.8050\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 599.1434 - val_loss: 602.5811\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 572.9831 - val_loss: 594.0753\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 577.3750 - val_loss: 584.8399\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое и 8 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 599.0184 - val_loss: 616.2642\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.7219 - val_loss: 606.8623\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 606.8887 - val_loss: 597.5866\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 604.8052 - val_loss: 588.0581\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 552.8924 - val_loss: 577.8442\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое и 9 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 101ms/step - loss: 637.7616 - val_loss: 633.7675\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 618.7040 - val_loss: 623.5850\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 576.0236 - val_loss: 614.5034\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 559.4905 - val_loss: 605.4080\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 573.7714 - val_loss: 595.9836\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое и 10 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 37ms/step - loss: 594.6495 - val_loss: 623.5696\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 588.0269 - val_loss: 614.7348\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.6603 - val_loss: 606.0600\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 570.9219 - val_loss: 597.0265\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 557.1666 - val_loss: 587.0880\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое и 1 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 30ms/step - loss: 618.6196 - val_loss: 630.0117\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 607.8523 - val_loss: 625.1371\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 575.4236 - val_loss: 621.7505\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 609.9738 - val_loss: 619.0193\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 617.5685 - val_loss: 616.8636\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое и 2 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 540.8084 - val_loss: 579.8937\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 557.0388 - val_loss: 567.7028\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 532.8351 - val_loss: 555.2817\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 529.5488 - val_loss: 542.2021\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 513.5518 - val_loss: 528.2042\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое и 3 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 32ms/step - loss: 591.7531 - val_loss: 611.9855\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.2982 - val_loss: 605.4995\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 554.0182 - val_loss: 597.9090\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 562.9473 - val_loss: 588.9754\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 550.3683 - val_loss: 579.3312\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое и 4 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 37ms/step - loss: 594.2656 - val_loss: 636.9950\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 591.0172 - val_loss: 626.6792\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 600.3558 - val_loss: 616.6078\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 548.0532 - val_loss: 606.8375\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 560.7267 - val_loss: 596.8590\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое и 5 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 39ms/step - loss: 598.8795 - val_loss: 654.5004\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 614.8216 - val_loss: 645.6858\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 597.3883 - val_loss: 638.1981\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 578.2708 - val_loss: 632.0938\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 600.1381 - val_loss: 626.8204\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое и 6 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 34ms/step - loss: 582.1005 - val_loss: 596.5296\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 623.9262 - val_loss: 589.9080\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 547.3190 - val_loss: 583.2610\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 542.1284 - val_loss: 575.3672\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 523.0326 - val_loss: 565.8736\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое и 7 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 30ms/step - loss: 585.7817 - val_loss: 601.9611\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 579.3141 - val_loss: 594.1973\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 544.1824 - val_loss: 585.9538\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 530.6426 - val_loss: 576.5349\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 567.5436 - val_loss: 565.1689\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое и 8 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 592.5486 - val_loss: 613.7354\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 598.1199 - val_loss: 603.8524\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 583.7953 - val_loss: 593.8862\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 550.5972 - val_loss: 583.3717\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 571.2720 - val_loss: 571.3840\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое и 9 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 37ms/step - loss: 573.3637 - val_loss: 610.9028\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.7871 - val_loss: 605.0874\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 551.3226 - val_loss: 598.8310\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 551.4410 - val_loss: 591.4763\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 539.1579 - val_loss: 582.8036\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое и 10 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 571.2488 - val_loss: 602.9021\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 590.2686 - val_loss: 589.3830\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 540.3865 - val_loss: 574.9564\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 528.7855 - val_loss: 559.0171\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 557.2150 - val_loss: 541.3020\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое и 1 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 37ms/step - loss: 584.9585 - val_loss: 622.6669\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 570.3096 - val_loss: 619.0210\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 595.3079 - val_loss: 616.1829\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 593.8012 - val_loss: 614.5269\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 588.6907 - val_loss: 613.5912\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое и 2 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 37ms/step - loss: 589.8712 - val_loss: 600.3366\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 603.7735 - val_loss: 594.8025\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 554.1919 - val_loss: 588.9673\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 598.8467 - val_loss: 582.5753\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 538.6935 - val_loss: 574.6631\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое и 3 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 103ms/step - loss: 565.3586 - val_loss: 618.4410\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 599.9274 - val_loss: 615.0411\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 571.1531 - val_loss: 612.1383\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 577.4829 - val_loss: 609.1865\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 602.1315 - val_loss: 605.9353\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 15ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое и 4 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 598.2665 - val_loss: 615.3145\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 608.1592 - val_loss: 609.3199\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 572.4841 - val_loss: 602.3611\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 565.7931 - val_loss: 594.0617\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 560.6693 - val_loss: 584.6934\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое и 5 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 641.4966 - val_loss: 657.1346\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 593.7307 - val_loss: 642.9397\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 611.3333 - val_loss: 631.9179\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 15ms/step - loss: 633.9370 - val_loss: 623.5574\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.6965 - val_loss: 616.7145\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое и 6 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 32ms/step - loss: 589.3862 - val_loss: 607.4757\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 547.6435 - val_loss: 592.4826\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 555.6951 - val_loss: 576.3925\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 568.0493 - val_loss: 558.8112\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 483.9928 - val_loss: 540.3891\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое и 7 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 40ms/step - loss: 577.9514 - val_loss: 636.2212\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 604.3817 - val_loss: 629.1431\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 583.5259 - val_loss: 622.9924\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 603.2629 - val_loss: 617.2119\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 584.3523 - val_loss: 611.9683\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое и 8 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 40ms/step - loss: 540.3940 - val_loss: 577.1672\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 549.9081 - val_loss: 562.3110\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 560.3314 - val_loss: 546.4541\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 558.1786 - val_loss: 529.2504\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 478.4283 - val_loss: 510.8456\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое и 9 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 545.2528 - val_loss: 582.8340\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 567.7673 - val_loss: 569.2607\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 521.5126 - val_loss: 554.6281\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 528.2424 - val_loss: 538.5261\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 498.1688 - val_loss: 520.8127\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое и 10 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 564.4071 - val_loss: 601.0599\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 561.3045 - val_loss: 591.6016\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 536.7447 - val_loss: 582.8748\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 550.7823 - val_loss: 573.8533\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 533.1219 - val_loss: 563.7555\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Лучшая конфигурация двухслойной сети: 1 нейронов в первом слое, 2 нейронов во втором слое с MSE = 202.8143\n" + ] + } + ], + "source": [ + "from tensorflow.keras.models import Sequential\n", + "from tensorflow.keras.layers import Dense, Input\n", + "from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping\n", + "from sklearn.metrics import mean_squared_error\n", + "import numpy as np\n", + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "\n", + "# Списки для хранения ошибок\n", + "train_mse_2layers = []\n", + "test_mse_2layers = []\n", + "\n", + "# Настройка ранней остановки\n", + "early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5, restore_best_weights=True, verbose=1)\n", + "\n", + "# Количество нейронов до 1-10 для двухслойной модели\n", + "for neurons_layer1 in range(1, 11):\n", + " for neurons_layer2 in range(1, 11):\n", + " print(f\"Обучение модели с {neurons_layer1} нейронами в первом слое и {neurons_layer2} во втором слое\")\n", + " \n", + " # Построение модели с двумя скрытыми слоями\n", + " model = Sequential()\n", + " model.add(Input(shape=(X_train.shape[1],))) # Входной слой\n", + " model.add(Dense(neurons_layer1, activation='relu', kernel_regularizer='l2')) # Первый скрытый слой\n", + " model.add(Dense(neurons_layer2, activation='relu', kernel_regularizer='l2')) # Второй скрытый слой\n", + " model.add(Dense(1, activation='linear')) # Выходной слой\n", + " \n", + " # Компиляция модели\n", + " model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')\n", + " \n", + " # Обучение модели с ранней остановкой\n", + " history = model.fit(X_train, y_train, epochs=50, validation_data=(X_test, y_test),\n", + " callbacks=[early_stopping], verbose=1)\n", + " \n", + " # Предсказания на обучающих и тестовых данных\n", + " y_train_pred = model.predict(X_train)\n", + " y_test_pred = model.predict(X_test)\n", + " \n", + " # Оценка ошибки на обучающих и тестовых данных\n", + " train_mse_2layers.append((neurons_layer1, neurons_layer2, mean_squared_error(y_train, y_train_pred)))\n", + " test_mse_2layers.append((neurons_layer1, neurons_layer2, mean_squared_error(y_test, y_test_pred)))\n", + "\n", + "# Нахождение модели с минимальной ошибкой на тестовой выборке\n", + "best_config_2layers = min(test_mse_2layers, key=lambda x: x[2])\n", + "print(f\"Лучшая конфигурация двухслойной сети: {best_config_2layers[0]} нейронов в первом слое, \"\n", + " f\"{best_config_2layers[1]} нейронов во втором слое с MSE = {best_config_2layers[2]:.4f}\")\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Трехслойная НС" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "scrolled": true + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 36ms/step - loss: 599.4312 - val_loss: 615.2802\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 548.2065 - val_loss: 614.6820\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.0402 - val_loss: 614.0811\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.7325 - val_loss: 613.4836\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 584.0207 - val_loss: 612.8834\n", + "Epoch 6/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 575.1229 - val_loss: 612.2878\n", + "Epoch 7/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 553.6812 - val_loss: 611.6909\n", + "Epoch 8/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 586.2609 - val_loss: 611.0930\n", + "Epoch 9/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 609.0889 - val_loss: 610.4947\n", + "Epoch 10/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 588.1570 - val_loss: 609.9022\n", + "Epoch 11/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 594.0185 - val_loss: 609.3097\n", + "Epoch 12/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 603.9521 - val_loss: 608.7126\n", + "Epoch 13/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 576.9867 - val_loss: 608.1219\n", + "Epoch 14/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 558.0770 - val_loss: 607.5297\n", + "Epoch 15/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 587.8099 - val_loss: 606.9343\n", + "Epoch 16/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 581.4517 - val_loss: 606.3422\n", + "Epoch 17/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 533.6692 - val_loss: 605.7529\n", + "Epoch 18/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 529.2860 - val_loss: 605.1653\n", + "Epoch 19/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 569.2709 - val_loss: 604.5733\n", + "Epoch 20/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 560.7807 - val_loss: 603.9849\n", + "Epoch 21/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 563.2032 - val_loss: 603.3969\n", + "Epoch 22/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 553.2599 - val_loss: 602.8081\n", + "Epoch 23/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 598.3669 - val_loss: 602.2177\n", + "Epoch 24/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 555.2273 - val_loss: 601.6299\n", + "Epoch 25/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 538.1574 - val_loss: 601.0477\n", + "Epoch 26/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 560.2997 - val_loss: 600.4585\n", + "Epoch 27/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 552.1185 - val_loss: 599.8739\n", + "Epoch 28/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 607.0613 - val_loss: 599.2853\n", + "Epoch 29/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 540.8392 - val_loss: 598.7029\n", + "Epoch 30/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 564.3107 - val_loss: 598.1174\n", + "Epoch 31/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 591.5322 - val_loss: 597.5323\n", + "Epoch 32/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 548.9748 - val_loss: 596.9498\n", + "Epoch 33/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 551.4630 - val_loss: 596.3682\n", + "Epoch 34/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 529.1895 - val_loss: 595.7872\n", + "Epoch 35/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.1337 - val_loss: 595.2020\n", + "Epoch 36/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 597.5756 - val_loss: 594.6173\n", + "Epoch 37/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 579.5350 - val_loss: 594.0400\n", + "Epoch 38/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 591.8081 - val_loss: 593.4568\n", + "Epoch 39/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.6222 - val_loss: 592.8802\n", + "Epoch 40/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 558.5436 - val_loss: 592.3052\n", + "Epoch 41/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 552.5886 - val_loss: 591.7277\n", + "Epoch 42/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 608.6938 - val_loss: 591.1454\n", + "Epoch 43/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 532.7960 - val_loss: 590.5750\n", + "Epoch 44/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 560.4653 - val_loss: 589.9958\n", + "Epoch 45/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 539.4291 - val_loss: 589.4194\n", + "Epoch 46/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 576.7198 - val_loss: 588.8370\n", + "Epoch 47/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 531.9226 - val_loss: 588.2625\n", + "Epoch 48/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 560.7547 - val_loss: 587.6885\n", + "Epoch 49/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 497.9337 - val_loss: 587.1169\n", + "Epoch 50/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 532.7061 - val_loss: 586.5414\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 50.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 637.7856 - val_loss: 657.1496\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 635.5981 - val_loss: 651.7541\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 605.5698 - val_loss: 646.9044\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 630.3705 - val_loss: 642.5358\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 588.4480 - val_loss: 638.8839\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 585.8986 - val_loss: 615.2974\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 596.2974 - val_loss: 614.6991\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 575.1195 - val_loss: 614.1013\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 592.2595 - val_loss: 613.5004\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 585.5679 - val_loss: 612.9026\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 33ms/step - loss: 616.4219 - val_loss: 615.3176\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 614.6700 - val_loss: 614.6872\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 570.4517 - val_loss: 614.0897\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 551.7113 - val_loss: 613.4946\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 582.1078 - val_loss: 612.8940\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 40ms/step - loss: 592.1609 - val_loss: 615.2876\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 578.9695 - val_loss: 614.6893\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 562.4158 - val_loss: 614.0926\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 590.9880 - val_loss: 613.4912\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 571.1354 - val_loss: 612.8918\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step\n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 36ms/step - loss: 574.8428 - val_loss: 606.8074\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 610.9281 - val_loss: 604.2184\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 554.3966 - val_loss: 601.2699\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 570.2092 - val_loss: 597.8051\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 600.1136 - val_loss: 593.9375\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 592.2248 - val_loss: 615.3035\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 615.6896 - val_loss: 614.7014\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 567.2931 - val_loss: 614.1038\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 605.1085 - val_loss: 613.5039\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 558.6070 - val_loss: 612.9083\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 37ms/step - loss: 603.7304 - val_loss: 615.2980\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 603.6087 - val_loss: 614.6987\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 19ms/step - loss: 566.3033 - val_loss: 614.0981\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 577.7813 - val_loss: 613.4998\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 584.9149 - val_loss: 612.9001\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step\n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 32ms/step - loss: 587.0059 - val_loss: 615.3184\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 566.1827 - val_loss: 614.7198\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 577.6082 - val_loss: 614.1200\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 573.1660 - val_loss: 613.5229\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 597.1829 - val_loss: 612.9211\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 60ms/step - loss: 559.3159 - val_loss: 615.3004\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 576.1331 - val_loss: 614.6984\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 610.5123 - val_loss: 614.0978\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 587.8647 - val_loss: 613.4978\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 597.0306 - val_loss: 612.9006\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 33ms/step - loss: 599.1074 - val_loss: 615.3336\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 563.5886 - val_loss: 614.7343\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 593.3015 - val_loss: 614.1300\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 602.2321 - val_loss: 613.5333\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 572.5640 - val_loss: 612.9354\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 34ms/step - loss: 588.6113 - val_loss: 615.3256\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 596.4879 - val_loss: 614.7065\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 579.3198 - val_loss: 614.1077\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 569.3735 - val_loss: 613.5096\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 561.4835 - val_loss: 612.9062\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 651.4684 - val_loss: 615.2982\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 604.3629 - val_loss: 614.7040\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 564.7697 - val_loss: 614.1081\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 603.8245 - val_loss: 613.5085\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 552.0588 - val_loss: 612.9130\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 39ms/step - loss: 590.0646 - val_loss: 626.4420\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 622.7743 - val_loss: 624.1435\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 589.9031 - val_loss: 621.4572\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 606.4978 - val_loss: 618.5082\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 582.4598 - val_loss: 615.8041\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 33ms/step - loss: 577.5243 - val_loss: 615.3229\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 575.2702 - val_loss: 614.7226\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 575.8795 - val_loss: 614.1237\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 531.6945 - val_loss: 613.5280\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 590.1955 - val_loss: 612.9252\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 582.8409 - val_loss: 615.6973\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 599.8480 - val_loss: 614.0806\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 596.6347 - val_loss: 611.8275\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 580.2905 - val_loss: 608.9907\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 586.3234 - val_loss: 606.0411\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 580.9186 - val_loss: 625.5623\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 579.5588 - val_loss: 620.6044\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 597.0767 - val_loss: 616.7037\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 564.9260 - val_loss: 613.4955\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 596.5385 - val_loss: 610.6212\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 37ms/step - loss: 599.6620 - val_loss: 615.3286\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 575.7575 - val_loss: 614.7286\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 588.3603 - val_loss: 614.1252\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 581.9452 - val_loss: 613.5285\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 594.8474 - val_loss: 612.9288\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 565.2772 - val_loss: 603.0632\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 565.9039 - val_loss: 597.2855\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 605.4560 - val_loss: 591.1426\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 561.0786 - val_loss: 584.8314\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step - loss: 566.7753 - val_loss: 577.7901\n", + "Epoch 6/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 567.2346 - val_loss: 570.2762\n", + "Epoch 7/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 525.8469 - val_loss: 562.2595\n", + "Epoch 8/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 540.6042 - val_loss: 553.3916\n", + "Epoch 9/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 541.4808 - val_loss: 543.7894\n", + "Epoch 10/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 524.2122 - val_loss: 533.5605\n", + "Epoch 11/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 529.6752 - val_loss: 522.9118\n", + "Epoch 12/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 494.5334 - val_loss: 511.4578\n", + "Epoch 13/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 521.5722 - val_loss: 500.0273\n", + "Epoch 14/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 447.8814 - val_loss: 488.3380\n", + "Epoch 15/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 485.9253 - val_loss: 476.6330\n", + "Epoch 16/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 437.1959 - val_loss: 465.3489\n", + "Epoch 17/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 453.7814 - val_loss: 453.6621\n", + "Epoch 18/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 422.5827 - val_loss: 442.7603\n", + "Epoch 19/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 445.3117 - val_loss: 430.7304\n", + "Epoch 20/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 407.3616 - val_loss: 419.3137\n", + "Epoch 21/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 405.7384 - val_loss: 407.5056\n", + "Epoch 22/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 400.9281 - val_loss: 396.0481\n", + "Epoch 23/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 399.4594 - val_loss: 384.3988\n", + "Epoch 24/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 380.9244 - val_loss: 372.9174\n", + "Epoch 25/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 340.4900 - val_loss: 361.5088\n", + "Epoch 26/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 333.0316 - val_loss: 350.0278\n", + "Epoch 27/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 361.4619 - val_loss: 337.6804\n", + "Epoch 28/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 303.5032 - val_loss: 326.0356\n", + "Epoch 29/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 308.5326 - val_loss: 313.4218\n", + "Epoch 30/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 286.2262 - val_loss: 299.9160\n", + "Epoch 31/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 274.2978 - val_loss: 286.9541\n", + "Epoch 32/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 258.5680 - val_loss: 272.7871\n", + "Epoch 33/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 249.7020 - val_loss: 258.5763\n", + "Epoch 34/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 244.0664 - val_loss: 245.0251\n", + "Epoch 35/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 224.4356 - val_loss: 232.5784\n", + "Epoch 36/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 203.3394 - val_loss: 221.1853\n", + "Epoch 37/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 181.3371 - val_loss: 210.7947\n", + "Epoch 38/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 183.7854 - val_loss: 200.5314\n", + "Epoch 39/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 167.3571 - val_loss: 191.2195\n", + "Epoch 40/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 162.5559 - val_loss: 182.5596\n", + "Epoch 41/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 152.4063 - val_loss: 174.9716\n", + "Epoch 42/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 158.0497 - val_loss: 168.0014\n", + "Epoch 43/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 149.6694 - val_loss: 160.9094\n", + "Epoch 44/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 146.0132 - val_loss: 155.0076\n", + "Epoch 45/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 142.2314 - val_loss: 149.2919\n", + "Epoch 46/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 134.3176 - val_loss: 143.7338\n", + "Epoch 47/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 107.4883 - val_loss: 137.9270\n", + "Epoch 48/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step - loss: 106.0392 - val_loss: 132.7408\n", + "Epoch 49/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 114.7289 - val_loss: 127.5627\n", + "Epoch 50/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 110.4265 - val_loss: 122.7566\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 50.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 0s/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 34ms/step - loss: 538.8064 - val_loss: 610.2289\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 595.1107 - val_loss: 606.7910\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 579.6578 - val_loss: 602.9631\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 554.9249 - val_loss: 598.6328\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.7551 - val_loss: 593.6536\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 607.7983 - val_loss: 627.7037\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 615.6426 - val_loss: 625.2411\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 595.5639 - val_loss: 623.0246\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 601.7086 - val_loss: 621.0676\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 614.5473 - val_loss: 619.3096\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 0s/stepe\n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 610.5664 - val_loss: 613.4162\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 602.6295 - val_loss: 611.8408\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 593.2455 - val_loss: 610.1844\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 592.3473 - val_loss: 608.3942\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step - loss: 623.9874 - val_loss: 606.4531\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 513us/step\n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 32ms/step - loss: 590.6041 - val_loss: 613.3274\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 592.2814 - val_loss: 612.1014\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 559.0024 - val_loss: 610.7291\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 560.3470 - val_loss: 609.1682\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 574.0643 - val_loss: 607.4062\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 34ms/step - loss: 577.5670 - val_loss: 615.3491\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 547.0424 - val_loss: 614.7126\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 571.2236 - val_loss: 614.0248\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 613.3670 - val_loss: 613.1729\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 540.0938 - val_loss: 612.2579\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 0s/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 32ms/step - loss: 577.5636 - val_loss: 621.0101\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 565.8600 - val_loss: 619.2568\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 600.4103 - val_loss: 617.6051\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 618.8960 - val_loss: 616.0234\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.9482 - val_loss: 614.5261\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 32ms/step - loss: 574.2111 - val_loss: 611.6863\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 562.6009 - val_loss: 610.1296\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 541.4276 - val_loss: 608.4721\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 563.0398 - val_loss: 606.6811\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 545.0397 - val_loss: 604.7661\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 32ms/step - loss: 570.4504 - val_loss: 618.6668\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 604.5253 - val_loss: 616.5524\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 549.3647 - val_loss: 614.6327\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 578.6406 - val_loss: 612.8913\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 617.8416 - val_loss: 611.2988\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 68ms/step - loss: 596.3947 - val_loss: 619.1022\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 561.6879 - val_loss: 617.3380\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step - loss: 577.2103 - val_loss: 616.0056\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 587.1279 - val_loss: 614.9177\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 590.0640 - val_loss: 614.0031\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 571.0095 - val_loss: 613.7745\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 589.8491 - val_loss: 611.7409\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 566.8519 - val_loss: 609.6942\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 607.8316 - val_loss: 607.5006\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 579.0125 - val_loss: 604.6565\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 34ms/step - loss: 525.3612 - val_loss: 584.8022\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 525.1701 - val_loss: 577.3402\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 519.8818 - val_loss: 568.7420\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 539.9597 - val_loss: 559.0280\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 547.8045 - val_loss: 547.9973\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 555.8586 - val_loss: 615.3264\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 603.2872 - val_loss: 614.7227\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 563.3223 - val_loss: 614.1259\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 568.6428 - val_loss: 613.5236\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 607.7445 - val_loss: 612.9225\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 32ms/step - loss: 572.4462 - val_loss: 615.3004\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 577.6561 - val_loss: 614.6995\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 604.3127 - val_loss: 614.0972\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 593.2516 - val_loss: 613.5009\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 570.6713 - val_loss: 612.9047\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 572.3638 - val_loss: 614.7881\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 581.8839 - val_loss: 613.5787\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 633.7269 - val_loss: 612.2310\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 575.3335 - val_loss: 610.5048\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 588.8382 - val_loss: 607.7709\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 32ms/step - loss: 579.1301 - val_loss: 612.4802\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 587.0059 - val_loss: 609.5280\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 573.0948 - val_loss: 606.3515\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 578.7026 - val_loss: 602.9141\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 581.4711 - val_loss: 599.1569\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 33ms/step - loss: 593.2070 - val_loss: 606.6633\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 618.3942 - val_loss: 603.3630\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 561.1608 - val_loss: 599.7818\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 563.9130 - val_loss: 595.7698\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 558.3792 - val_loss: 591.3843\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 56ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 38ms/step - loss: 574.3688 - val_loss: 615.7686\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 564.3815 - val_loss: 614.5071\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 600.2755 - val_loss: 613.2137\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 614.4237 - val_loss: 611.8452\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 593.5664 - val_loss: 610.3424\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 34ms/step - loss: 546.7065 - val_loss: 601.5787\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 587.9118 - val_loss: 597.3091\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 560.6741 - val_loss: 592.6060\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 559.5923 - val_loss: 587.3159\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 529.3022 - val_loss: 581.4183\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 32ms/step - loss: 569.7762 - val_loss: 584.5544\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 583.2378 - val_loss: 576.3055\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 526.5328 - val_loss: 567.0344\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 539.5130 - val_loss: 556.5752\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 503.6530 - val_loss: 544.7397\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 569.9245 - val_loss: 615.8762\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 573.8098 - val_loss: 613.3071\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 618.1188 - val_loss: 610.6863\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 612.6232 - val_loss: 607.9503\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 623.3323 - val_loss: 604.9163\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 30ms/step - loss: 587.6301 - val_loss: 611.1255\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 584.6855 - val_loss: 606.9353\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 604.4113 - val_loss: 602.0596\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 571.1045 - val_loss: 596.4680\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 576.4695 - val_loss: 590.0611\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 564.6749 - val_loss: 608.5728\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 572.1625 - val_loss: 606.4725\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 602.7052 - val_loss: 604.2078\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 603.8969 - val_loss: 601.8174\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 596.3693 - val_loss: 599.3695\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 579.3655 - val_loss: 609.1395\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 584.4879 - val_loss: 604.5427\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.6082 - val_loss: 599.5439\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 584.5709 - val_loss: 593.9714\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 534.9517 - val_loss: 587.8527\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 32ms/step - loss: 613.2046 - val_loss: 609.9980\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 576.1072 - val_loss: 608.1868\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 553.6133 - val_loss: 606.2458\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 598.6213 - val_loss: 604.1292\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 557.4871 - val_loss: 601.8250\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 40ms/step - loss: 593.5131 - val_loss: 620.3250\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 565.6859 - val_loss: 618.5703\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 617.0222 - val_loss: 616.8745\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 599.5117 - val_loss: 615.1284\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 606.3336 - val_loss: 613.2131\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 33ms/step - loss: 569.9484 - val_loss: 607.2361\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 602.9519 - val_loss: 605.1683\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 632.1003 - val_loss: 602.9806\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 588.7103 - val_loss: 600.6362\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 578.9829 - val_loss: 598.1189\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 37ms/step - loss: 612.2549 - val_loss: 615.1725\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 593.7244 - val_loss: 614.3321\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 576.0907 - val_loss: 613.3140\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 598.6660 - val_loss: 611.9986\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 614.4006 - val_loss: 610.0783\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 33ms/step - loss: 557.2050 - val_loss: 604.0654\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 567.3791 - val_loss: 596.8834\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 583.2648 - val_loss: 588.6289\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 577.5058 - val_loss: 578.6933\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 560.7485 - val_loss: 566.7773\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 34ms/step - loss: 573.9967 - val_loss: 615.3644\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 627.0775 - val_loss: 614.7622\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 558.0550 - val_loss: 614.1627\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 547.7598 - val_loss: 613.5586\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 583.2274 - val_loss: 612.9536\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 36ms/step - loss: 588.5575 - val_loss: 610.6813\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 564.4225 - val_loss: 608.7023\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 550.2604 - val_loss: 606.5734\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 585.0799 - val_loss: 604.2150\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 542.2628 - val_loss: 601.6714\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 621.0466 - val_loss: 626.1774\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 585.9089 - val_loss: 622.3433\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 600.2403 - val_loss: 618.9163\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 562.5385 - val_loss: 615.9114\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 568.9840 - val_loss: 613.2117\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 15ms/step\n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 39ms/step - loss: 558.3312 - val_loss: 612.2573\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 564.3823 - val_loss: 610.4080\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 573.9564 - val_loss: 608.4031\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 537.0060 - val_loss: 606.2584\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 569.0247 - val_loss: 603.8308\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 32ms/step - loss: 614.3536 - val_loss: 613.8649\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.3538 - val_loss: 612.0334\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 576.1293 - val_loss: 610.0122\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 607.6017 - val_loss: 607.8026\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 552.8878 - val_loss: 605.3177\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 33ms/step - loss: 603.1254 - val_loss: 624.7242\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 603.2772 - val_loss: 622.4930\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 599.1089 - val_loss: 620.3647\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 576.0212 - val_loss: 618.3958\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 608.4993 - val_loss: 616.6162\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 32ms/step - loss: 570.8555 - val_loss: 618.9716\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 602.4755 - val_loss: 617.4521\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 571.6385 - val_loss: 616.1667\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 600.6297 - val_loss: 615.0538\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 559.3133 - val_loss: 614.0573\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 32ms/step - loss: 611.4872 - val_loss: 631.8602\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 600.5910 - val_loss: 628.2045\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 584.3683 - val_loss: 625.1019\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 570.2889 - val_loss: 622.3489\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 581.6100 - val_loss: 619.9950\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 39ms/step - loss: 594.3929 - val_loss: 607.3098\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 558.5295 - val_loss: 602.2650\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 558.1313 - val_loss: 595.6329\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 574.9265 - val_loss: 587.5284\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 549.0402 - val_loss: 578.4810\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 586.1777 - val_loss: 617.5582\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 596.9564 - val_loss: 613.8432\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.7198 - val_loss: 610.2770\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 617.1955 - val_loss: 606.6528\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 603.7544 - val_loss: 602.8614\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 36ms/step - loss: 595.1990 - val_loss: 600.6641\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 565.5915 - val_loss: 596.4670\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 611.1948 - val_loss: 591.4755\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 534.0938 - val_loss: 585.5818\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 537.5454 - val_loss: 578.9310\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 34ms/step - loss: 601.7268 - val_loss: 615.4450\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 573.6008 - val_loss: 612.1901\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 590.8713 - val_loss: 608.6153\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 551.9606 - val_loss: 604.5321\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 597.0724 - val_loss: 600.0168\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 36ms/step - loss: 578.1824 - val_loss: 613.3208\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 595.8596 - val_loss: 609.2180\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 588.9969 - val_loss: 604.4935\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 549.2053 - val_loss: 598.8151\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 566.8086 - val_loss: 592.1329\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 32ms/step - loss: 586.7553 - val_loss: 625.3914\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 587.3198 - val_loss: 621.8411\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 580.5944 - val_loss: 618.7117\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 636.7191 - val_loss: 615.9928\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 607.9388 - val_loss: 613.8467\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 33ms/step - loss: 580.7894 - val_loss: 615.6093\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 558.1612 - val_loss: 614.8705\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 550.2687 - val_loss: 614.1742\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 580.3486 - val_loss: 613.5287\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 611.8623 - val_loss: 612.9150\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 569.9092 - val_loss: 615.3727\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.5331 - val_loss: 613.8521\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 577.2259 - val_loss: 612.2732\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 599.4024 - val_loss: 610.5810\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 614.0658 - val_loss: 608.6942\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 595.4167 - val_loss: 615.3610\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 588.1100 - val_loss: 614.7599\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 577.7488 - val_loss: 614.1645\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 598.3663 - val_loss: 613.5639\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 567.7438 - val_loss: 612.9657\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 34ms/step - loss: 595.4822 - val_loss: 613.8896\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 615.0517 - val_loss: 611.4330\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 569.2980 - val_loss: 609.0161\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 576.9765 - val_loss: 606.4804\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 604.0372 - val_loss: 603.4196\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 587.0757 - val_loss: 618.7067\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 607.4346 - val_loss: 616.9457\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 584.5986 - val_loss: 615.5128\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 616.4516 - val_loss: 614.3146\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 613.9615 - val_loss: 613.2529\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 591.8509 - val_loss: 610.8469\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 588.0020 - val_loss: 608.1709\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 571.7070 - val_loss: 605.0764\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 584.7617 - val_loss: 601.3011\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 569.7576 - val_loss: 596.2092\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step\n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 46ms/step - loss: 581.3447 - val_loss: 609.7651\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.2088 - val_loss: 605.9648\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.8271 - val_loss: 601.7836\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 599.6798 - val_loss: 596.9474\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 561.6266 - val_loss: 591.3068\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 34ms/step - loss: 525.8964 - val_loss: 586.6132\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 570.3576 - val_loss: 577.2776\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 538.5143 - val_loss: 567.2624\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 509.4680 - val_loss: 556.2917\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 511.3942 - val_loss: 544.2842\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 33ms/step - loss: 603.0969 - val_loss: 611.3757\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 602.7335 - val_loss: 607.6844\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 601.1190 - val_loss: 603.2993\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 588.0833 - val_loss: 598.0877\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 570.1859 - val_loss: 591.5002\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 42ms/step - loss: 534.9858 - val_loss: 615.3041\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 584.6479 - val_loss: 614.7003\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 584.5744 - val_loss: 614.0974\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 569.3089 - val_loss: 613.4998\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 586.4707 - val_loss: 612.8984\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 102ms/step - loss: 588.1149 - val_loss: 613.1695\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 591.8245 - val_loss: 610.6826\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 611.5898 - val_loss: 607.2645\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 573.3290 - val_loss: 602.6239\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 577.8134 - val_loss: 597.5483\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 588.9258 - val_loss: 604.9238\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 583.6113 - val_loss: 601.5062\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 585.7529 - val_loss: 597.5659\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 591.2629 - val_loss: 592.9738\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 567.6241 - val_loss: 587.7682\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 565.2377 - val_loss: 594.9526\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 549.3633 - val_loss: 588.7299\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 550.8486 - val_loss: 581.7194\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 556.3844 - val_loss: 573.5577\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 528.2617 - val_loss: 564.2383\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 581.7507 - val_loss: 614.8833\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 554.4428 - val_loss: 613.7830\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 577.5980 - val_loss: 612.5134\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 554.3231 - val_loss: 610.9550\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 554.9146 - val_loss: 608.9627\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 40ms/step - loss: 569.4452 - val_loss: 602.1398\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 603.0309 - val_loss: 598.2238\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 544.9234 - val_loss: 594.1864\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 570.0693 - val_loss: 589.6279\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 572.0333 - val_loss: 584.6334\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 581.2264 - val_loss: 612.8682\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 573.8531 - val_loss: 611.1070\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 597.5838 - val_loss: 609.2148\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 581.2224 - val_loss: 607.1373\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 594.1619 - val_loss: 604.8315\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 16ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 31ms/step - loss: 573.7249 - val_loss: 623.6496\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 603.0558 - val_loss: 619.4313\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 576.9384 - val_loss: 615.9666\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 586.8960 - val_loss: 612.7545\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 560.3649 - val_loss: 609.6611\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 0s/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 32ms/step - loss: 598.7777 - val_loss: 618.4054\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 626.9877 - val_loss: 616.8143\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 578.8027 - val_loss: 615.5305\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 604.0405 - val_loss: 614.4684\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 573.8964 - val_loss: 613.5746\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 34ms/step - loss: 604.8859 - val_loss: 638.5045\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 634.8127 - val_loss: 632.2039\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 589.2893 - val_loss: 626.7926\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 590.0969 - val_loss: 622.1525\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.1986 - val_loss: 618.0580\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 33ms/step - loss: 581.9110 - val_loss: 602.6177\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 557.8821 - val_loss: 597.6243\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 600.6352 - val_loss: 591.9685\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 560.6846 - val_loss: 585.7682\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 563.0642 - val_loss: 578.9827\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 552.1190 - val_loss: 614.3790\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.4842 - val_loss: 613.3484\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 559.4136 - val_loss: 612.2451\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 561.3465 - val_loss: 611.0387\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 581.4360 - val_loss: 609.7031\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 36ms/step - loss: 605.3347 - val_loss: 619.5457\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 565.5645 - val_loss: 617.0363\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 579.5836 - val_loss: 614.6138\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 569.1011 - val_loss: 612.1582\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 585.5732 - val_loss: 609.6605\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 16ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 38ms/step - loss: 598.6490 - val_loss: 616.8169\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 610.0230 - val_loss: 615.7768\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 571.5494 - val_loss: 614.8577\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 597.4617 - val_loss: 614.0278\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 601.6479 - val_loss: 613.2603\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step\n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 548.9863 - val_loss: 593.4352\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 583.0473 - val_loss: 586.6590\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 525.9391 - val_loss: 578.8276\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 551.6431 - val_loss: 569.5300\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 513.6041 - val_loss: 559.0103\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 33ms/step - loss: 561.4778 - val_loss: 611.4490\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 615.9729 - val_loss: 607.9340\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 602.6977 - val_loss: 604.1215\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 565.7021 - val_loss: 600.0382\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 570.4281 - val_loss: 595.5741\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step\n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 578.5371 - val_loss: 620.8654\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 557.8444 - val_loss: 618.3506\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 564.7453 - val_loss: 616.0727\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 597.6843 - val_loss: 613.9571\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 589.1842 - val_loss: 611.8649\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step\n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 36ms/step - loss: 593.9227 - val_loss: 611.6988\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 587.4828 - val_loss: 609.3154\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 593.0856 - val_loss: 606.6141\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 620.0717 - val_loss: 603.4987\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 549.8922 - val_loss: 599.9398\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step\n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 637.6115 - val_loss: 620.6395\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 536.4326 - val_loss: 617.4416\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 592.3948 - val_loss: 614.3837\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 593.4152 - val_loss: 611.1743\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 607.7770 - val_loss: 607.8710\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 33ms/step - loss: 578.8576 - val_loss: 615.0306\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 560.1316 - val_loss: 613.1714\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 580.4927 - val_loss: 611.2235\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 571.1354 - val_loss: 608.9545\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.7652 - val_loss: 606.0467\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 35ms/step - loss: 552.5616 - val_loss: 615.3164\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 548.1840 - val_loss: 614.7135\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 571.0978 - val_loss: 614.1102\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 589.6815 - val_loss: 613.5067\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 574.3170 - val_loss: 612.9074\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 34ms/step - loss: 546.3224 - val_loss: 612.7534\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 567.9211 - val_loss: 611.0970\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 555.7443 - val_loss: 609.2758\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 584.0233 - val_loss: 607.2795\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 581.8012 - val_loss: 605.1213\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step\n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 597.3478 - val_loss: 615.8537\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 570.1092 - val_loss: 615.0795\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.4739 - val_loss: 614.3689\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 547.1780 - val_loss: 613.7050\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 610.9669 - val_loss: 613.0574\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 631.1007 - val_loss: 606.2503\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 570.2347 - val_loss: 603.4025\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 563.7170 - val_loss: 600.2607\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 596.1182 - val_loss: 596.7361\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 595.9681 - val_loss: 592.9161\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 589.2197 - val_loss: 605.2678\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 562.5629 - val_loss: 600.5302\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 518.7348 - val_loss: 595.2241\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 562.9111 - val_loss: 589.1985\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 535.5115 - val_loss: 582.4730\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 586.5822 - val_loss: 615.5363\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 621.7043 - val_loss: 614.3242\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 599.4050 - val_loss: 613.1205\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 608.8453 - val_loss: 611.7121\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 587.1053 - val_loss: 609.9561\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 39ms/step - loss: 600.5549 - val_loss: 595.0894\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.9692 - val_loss: 588.7370\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 563.8923 - val_loss: 581.4777\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 543.9911 - val_loss: 573.2354\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 602.3289 - val_loss: 563.6835\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 45ms/step - loss: 581.9595 - val_loss: 616.4393\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 619.5957 - val_loss: 614.4447\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 564.2773 - val_loss: 612.3018\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 601.5613 - val_loss: 609.9171\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 583.0844 - val_loss: 607.1151\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 590.9326 - val_loss: 612.1727\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 570.7017 - val_loss: 608.0118\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 576.2090 - val_loss: 603.1125\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 554.8195 - val_loss: 596.9471\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 535.3254 - val_loss: 589.3306\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 559.7034 - val_loss: 614.2526\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 608.0688 - val_loss: 610.9624\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 578.5759 - val_loss: 607.1929\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 565.7433 - val_loss: 602.7489\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 567.9714 - val_loss: 597.4565\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 589.7354 - val_loss: 615.3192\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 577.7305 - val_loss: 614.7175\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 594.1133 - val_loss: 614.1163\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 595.0735 - val_loss: 613.5145\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 583.5908 - val_loss: 612.9173\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 52ms/step - loss: 563.2015 - val_loss: 611.6802\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 580.8204 - val_loss: 610.2484\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 580.8039 - val_loss: 608.6606\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 596.2269 - val_loss: 606.9773\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 567.1710 - val_loss: 605.0629\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 585.4365 - val_loss: 615.3241\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 611.9353 - val_loss: 614.7220\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 589.9124 - val_loss: 614.1221\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 596.9641 - val_loss: 613.5228\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 554.2148 - val_loss: 612.9266\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 596.3715 - val_loss: 614.5392\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 524.3414 - val_loss: 613.1100\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 547.6064 - val_loss: 611.5854\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 613.5726 - val_loss: 609.9370\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 614.4135 - val_loss: 608.1180\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 581.0197 - val_loss: 616.1147\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 576.7925 - val_loss: 615.0158\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 602.9893 - val_loss: 614.2397\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 588.0993 - val_loss: 613.5749\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 567.2886 - val_loss: 612.9554\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 43ms/step - loss: 586.9193 - val_loss: 615.3354\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 588.4556 - val_loss: 614.7355\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 546.6098 - val_loss: 614.1337\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 573.1412 - val_loss: 613.5303\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 552.6937 - val_loss: 612.9341\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 34ms/step - loss: 591.7986 - val_loss: 615.3265\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 601.2065 - val_loss: 614.7260\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 558.4352 - val_loss: 614.1281\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 556.8353 - val_loss: 613.5280\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 593.4020 - val_loss: 612.9266\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step\n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 58ms/step - loss: 580.6741 - val_loss: 615.3405\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 564.2889 - val_loss: 614.7399\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 567.2557 - val_loss: 614.1374\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 565.3521 - val_loss: 613.5343\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 547.1741 - val_loss: 612.9339\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 558.1837 - val_loss: 617.3206\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 590.8146 - val_loss: 615.9479\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 588.3965 - val_loss: 614.7140\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 594.4034 - val_loss: 613.5414\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 585.5994 - val_loss: 612.2902\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 581.8449 - val_loss: 622.0423\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 557.7646 - val_loss: 618.3611\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 607.2590 - val_loss: 615.0601\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 602.9932 - val_loss: 612.1605\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 569.3450 - val_loss: 609.4816\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 69ms/step - loss: 604.2549 - val_loss: 615.3147\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 8ms/step - loss: 605.8018 - val_loss: 614.7150\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 589.6895 - val_loss: 614.1138\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 580.9188 - val_loss: 613.5151\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 591.0113 - val_loss: 612.9153\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 574.9792 - val_loss: 612.9482\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 579.9359 - val_loss: 611.1190\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 589.4819 - val_loss: 609.1478\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 549.9006 - val_loss: 607.0841\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 598.6206 - val_loss: 604.7923\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 548.0956 - val_loss: 611.4490\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 579.7177 - val_loss: 609.6678\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 577.9783 - val_loss: 607.7741\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 596.1431 - val_loss: 605.5522\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 598.8419 - val_loss: 603.1929\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 571.5034 - val_loss: 596.3860\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 598.1450 - val_loss: 591.6305\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 592.8229 - val_loss: 586.2907\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 573.4760 - val_loss: 580.5367\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 553.6479 - val_loss: 574.4095\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 542.6825 - val_loss: 626.6516\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 593.2383 - val_loss: 624.1187\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 562.1620 - val_loss: 621.9117\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 589.5983 - val_loss: 619.9033\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 592.5540 - val_loss: 618.1243\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 18ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 541.3336 - val_loss: 612.5837\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 581.6423 - val_loss: 610.2846\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 570.7338 - val_loss: 607.7666\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 567.2518 - val_loss: 604.8622\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 559.8314 - val_loss: 601.5233\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 571.6575 - val_loss: 597.7495\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 556.8539 - val_loss: 591.2419\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 554.9882 - val_loss: 584.0773\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 581.9731 - val_loss: 576.0646\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 538.2130 - val_loss: 567.1942\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 601.5761 - val_loss: 615.3506\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 563.0302 - val_loss: 614.7522\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 589.5970 - val_loss: 614.1472\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 564.6450 - val_loss: 613.5477\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 580.1090 - val_loss: 612.9463\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 143ms/step - loss: 548.1212 - val_loss: 613.4366\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 541.9286 - val_loss: 611.8745\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 554.9821 - val_loss: 610.1153\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 585.6714 - val_loss: 608.0486\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 584.2114 - val_loss: 605.4984\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 620.3945 - val_loss: 615.7964\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 552.4215 - val_loss: 611.9706\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 551.3071 - val_loss: 608.1845\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 549.0906 - val_loss: 604.1667\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 573.5970 - val_loss: 599.7165\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 45ms/step - loss: 620.3792 - val_loss: 619.3513\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 595.2696 - val_loss: 617.8594\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 573.9429 - val_loss: 616.5580\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 568.2255 - val_loss: 615.4122\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 594.0432 - val_loss: 614.3910\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 594.6320 - val_loss: 615.3538\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 583.8453 - val_loss: 614.7525\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 594.6768 - val_loss: 614.1503\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.7875 - val_loss: 613.5535\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 565.6936 - val_loss: 612.9554\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 36ms/step - loss: 553.5650 - val_loss: 612.1933\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 563.8298 - val_loss: 610.4584\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 558.1495 - val_loss: 608.5842\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 583.9386 - val_loss: 606.5002\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 574.7164 - val_loss: 604.1969\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 622.7848 - val_loss: 615.3616\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 590.7549 - val_loss: 612.8399\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 573.8275 - val_loss: 610.3929\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 566.9214 - val_loss: 608.0760\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 588.2532 - val_loss: 605.6320\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 554.3909 - val_loss: 606.1769\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 551.0710 - val_loss: 602.6818\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 560.1410 - val_loss: 598.7175\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 535.9535 - val_loss: 594.1604\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 547.9069 - val_loss: 588.9516\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 603.2928 - val_loss: 614.0172\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 552.3887 - val_loss: 611.9705\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 607.0897 - val_loss: 609.0838\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 564.9092 - val_loss: 605.4931\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 572.1569 - val_loss: 601.3011\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 39ms/step - loss: 621.1767 - val_loss: 608.6685\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 587.8085 - val_loss: 604.7941\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 557.5849 - val_loss: 600.4045\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.4336 - val_loss: 595.4897\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 568.8219 - val_loss: 589.7963\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 595.1384 - val_loss: 611.7260\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.0645 - val_loss: 607.9074\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 578.3568 - val_loss: 603.0316\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 572.8828 - val_loss: 596.9816\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 515.3592 - val_loss: 589.5950\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step\n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 554.0532 - val_loss: 609.4827\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.6214 - val_loss: 605.6738\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 579.7535 - val_loss: 601.4255\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 556.5220 - val_loss: 596.5381\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 593.5160 - val_loss: 590.7455\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 531.1662 - val_loss: 620.5120\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 606.5299 - val_loss: 617.1661\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 584.6691 - val_loss: 614.1740\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 557.0381 - val_loss: 611.2560\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 613.4205 - val_loss: 608.0358\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 556.3030 - val_loss: 601.1074\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 545.8751 - val_loss: 597.1698\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 573.9969 - val_loss: 592.7552\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 566.5534 - val_loss: 587.7989\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 574.8223 - val_loss: 582.0616\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 576.7092 - val_loss: 609.4739\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 587.5565 - val_loss: 607.4637\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 560.7421 - val_loss: 605.2676\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 589.9666 - val_loss: 602.9414\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 602.5930 - val_loss: 600.4050\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 544.9487 - val_loss: 609.5028\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 591.4653 - val_loss: 604.8702\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.6583 - val_loss: 600.6100\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 546.9099 - val_loss: 596.2525\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 556.9156 - val_loss: 591.5590\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 593.5645 - val_loss: 613.4603\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 592.9883 - val_loss: 611.6470\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 579.8963 - val_loss: 609.5626\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 552.8455 - val_loss: 607.0620\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.5081 - val_loss: 603.9866\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 558.3041 - val_loss: 593.7162\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 571.1393 - val_loss: 588.0696\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 543.7287 - val_loss: 581.7815\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 535.7413 - val_loss: 574.3720\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 543.9025 - val_loss: 565.2662\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 42ms/step - loss: 584.8543 - val_loss: 606.4965\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.1635 - val_loss: 602.1609\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.1630 - val_loss: 597.4627\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 535.9441 - val_loss: 592.5755\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 543.6490 - val_loss: 587.1506\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 548.3576 - val_loss: 613.6135\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 598.0140 - val_loss: 610.1888\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.2128 - val_loss: 606.4283\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 596.8918 - val_loss: 602.1722\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 562.1682 - val_loss: 597.3219\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 2ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 600.4705 - val_loss: 611.2265\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 590.8527 - val_loss: 607.0683\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 605.8035 - val_loss: 602.5971\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 556.2055 - val_loss: 597.5905\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 540.4453 - val_loss: 591.5931\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 594.4250 - val_loss: 622.6631\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 578.5049 - val_loss: 620.2504\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 593.0848 - val_loss: 618.0881\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 572.4761 - val_loss: 616.0869\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 594.3058 - val_loss: 614.0702\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 592.8143 - val_loss: 613.9497\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 588.5351 - val_loss: 612.4036\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 552.2800 - val_loss: 610.5808\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 579.4351 - val_loss: 608.4507\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 565.1987 - val_loss: 606.0662\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 46ms/step - loss: 573.3543 - val_loss: 615.8309\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 558.6969 - val_loss: 615.0217\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 583.2391 - val_loss: 614.3124\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 589.9979 - val_loss: 613.6624\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 580.4960 - val_loss: 613.0270\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 572.1999 - val_loss: 610.8960\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 568.6794 - val_loss: 608.7868\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 588.0742 - val_loss: 606.2706\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 534.5037 - val_loss: 603.2551\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 622.8450 - val_loss: 599.5827\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 569.1586 - val_loss: 609.9455\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 607.9469 - val_loss: 606.0926\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 534.4378 - val_loss: 601.8605\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 549.5058 - val_loss: 597.0139\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 551.1223 - val_loss: 591.5472\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 623.4047 - val_loss: 633.8093\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 573.3286 - val_loss: 630.0466\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 607.8419 - val_loss: 626.3265\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 577.9747 - val_loss: 622.8453\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 567.1147 - val_loss: 619.6274\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 40ms/step - loss: 583.4700 - val_loss: 602.0941\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 551.0062 - val_loss: 597.6838\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 562.1511 - val_loss: 592.7033\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 548.2394 - val_loss: 587.1169\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 549.6139 - val_loss: 580.9148\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 601.1992 - val_loss: 587.5189\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 573.2982 - val_loss: 581.4636\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 524.4763 - val_loss: 574.7283\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 543.0521 - val_loss: 567.0236\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 548.6606 - val_loss: 558.1318\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 575.7217 - val_loss: 616.1005\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 563.7483 - val_loss: 608.2917\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 567.5809 - val_loss: 599.2582\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 569.6552 - val_loss: 588.4896\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 502.7990 - val_loss: 576.0807\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 571.9819 - val_loss: 609.8586\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 560.8360 - val_loss: 606.8318\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 585.6149 - val_loss: 603.2280\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 586.4727 - val_loss: 599.1492\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 583.7183 - val_loss: 594.4384\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 557.8644 - val_loss: 612.2972\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 598.3561 - val_loss: 609.7356\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 575.8191 - val_loss: 606.8872\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 549.2408 - val_loss: 603.6832\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 558.6814 - val_loss: 599.9442\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 563.6530 - val_loss: 592.1291\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 560.8939 - val_loss: 586.0008\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 569.8262 - val_loss: 579.4879\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 520.3815 - val_loss: 572.2953\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 530.3594 - val_loss: 564.2437\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 564.7426 - val_loss: 615.3542\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 607.8940 - val_loss: 614.7504\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 547.7658 - val_loss: 614.1505\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 603.6891 - val_loss: 613.5448\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 554.9576 - val_loss: 612.9461\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 609.2686 - val_loss: 606.6447\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 590.5461 - val_loss: 602.6572\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 568.2142 - val_loss: 598.3782\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 564.4746 - val_loss: 593.5667\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 561.1998 - val_loss: 588.3615\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 568.6454 - val_loss: 611.7374\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 613.3915 - val_loss: 608.3294\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 588.7137 - val_loss: 604.2114\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 547.0214 - val_loss: 599.1962\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 545.9631 - val_loss: 593.7290\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 185ms/step - loss: 635.0696 - val_loss: 619.4272\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 606.0308 - val_loss: 614.9650\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 614.0049 - val_loss: 610.7350\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 609.0016 - val_loss: 606.5845\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 561.1581 - val_loss: 601.7563\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 16ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 615.8982 - val_loss: 615.5666\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 609.6320 - val_loss: 613.3632\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 598.0454 - val_loss: 611.0899\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 588.6656 - val_loss: 608.4015\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 580.2712 - val_loss: 605.2338\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 588.6150 - val_loss: 606.6408\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 562.5709 - val_loss: 601.4521\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 557.3063 - val_loss: 595.7715\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 523.9774 - val_loss: 589.4790\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 528.0440 - val_loss: 582.5005\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 625.9227 - val_loss: 639.8613\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 594.7535 - val_loss: 631.4213\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 636.7288 - val_loss: 624.0259\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 568.0189 - val_loss: 617.7849\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 563.9308 - val_loss: 612.4626\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 568.1303 - val_loss: 605.5339\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 575.5594 - val_loss: 600.1797\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 562.5869 - val_loss: 594.0275\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 553.5734 - val_loss: 586.8657\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 585.4786 - val_loss: 578.8149\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 568.7794 - val_loss: 613.1018\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 598.9505 - val_loss: 607.3351\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.4192 - val_loss: 601.0749\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 543.8870 - val_loss: 593.9341\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 563.7718 - val_loss: 585.1920\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 570.7277 - val_loss: 592.0120\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 558.9589 - val_loss: 583.6472\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.2888 - val_loss: 572.0666\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 539.7687 - val_loss: 557.7687\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 551.8550 - val_loss: 540.6106\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 641.8640 - val_loss: 625.5600\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 604.9824 - val_loss: 622.3749\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 611.0334 - val_loss: 619.6163\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 643.9670 - val_loss: 617.3752\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.5214 - val_loss: 615.5707\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 563.0444 - val_loss: 595.6257\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 555.1445 - val_loss: 589.9523\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 557.8097 - val_loss: 583.5375\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 558.7336 - val_loss: 576.2269\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 517.8667 - val_loss: 567.8337\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step\n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 36ms/step - loss: 576.9696 - val_loss: 614.5543\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 590.3334 - val_loss: 613.1273\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.6890 - val_loss: 611.6130\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 549.4014 - val_loss: 609.6680\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 549.6898 - val_loss: 607.2966\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 37ms/step - loss: 552.7030 - val_loss: 587.3351\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 585.9016 - val_loss: 580.1832\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 556.9509 - val_loss: 572.1553\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 547.1695 - val_loss: 562.6174\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 526.9354 - val_loss: 550.9296\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 34ms/step - loss: 595.8890 - val_loss: 611.1276\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 591.7258 - val_loss: 608.7333\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 599.8795 - val_loss: 606.2178\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 571.8024 - val_loss: 603.3266\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 570.2602 - val_loss: 599.8466\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 540.4354 - val_loss: 617.2603\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.3204 - val_loss: 611.1242\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 578.0692 - val_loss: 605.1831\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 543.0798 - val_loss: 599.1803\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 563.0967 - val_loss: 592.1158\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 589.7891 - val_loss: 623.3375\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 609.5318 - val_loss: 619.9290\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 616.8492 - val_loss: 616.9152\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 650.3108 - val_loss: 614.1373\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 629.1477 - val_loss: 611.3753\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 565.2256 - val_loss: 606.8657\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.5455 - val_loss: 600.6439\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 562.6273 - val_loss: 593.8327\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 584.0215 - val_loss: 586.4080\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 592.4778 - val_loss: 577.9835\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 549.2388 - val_loss: 609.8875\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 556.6823 - val_loss: 605.7089\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 569.6734 - val_loss: 600.7913\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.8515 - val_loss: 594.7472\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 547.9120 - val_loss: 587.0955\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 583.5330 - val_loss: 602.4524\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 558.7158 - val_loss: 595.0878\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 569.2982 - val_loss: 587.2556\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 563.7745 - val_loss: 578.6366\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 550.5027 - val_loss: 569.1031\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 48ms/step - loss: 584.4896 - val_loss: 614.7419\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 602.4608 - val_loss: 613.5623\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.3033 - val_loss: 612.0579\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 602.7537 - val_loss: 610.0740\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 607.6539 - val_loss: 607.4492\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 604.1646 - val_loss: 619.6240\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 575.1136 - val_loss: 618.1153\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 580.9644 - val_loss: 616.8293\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 557.1520 - val_loss: 615.6592\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 567.6388 - val_loss: 614.5527\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 33ms/step - loss: 603.6083 - val_loss: 617.6268\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 594.4135 - val_loss: 614.0695\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 582.0634 - val_loss: 610.3704\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 617.4625 - val_loss: 606.2875\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 608.9670 - val_loss: 601.8650\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step\n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 34ms/step - loss: 568.5225 - val_loss: 615.7903\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 554.0084 - val_loss: 613.5223\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 569.8237 - val_loss: 611.1745\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 596.0083 - val_loss: 608.6003\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 590.3853 - val_loss: 605.7442\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 599.0166 - val_loss: 605.7124\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 627.8475 - val_loss: 601.9089\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 581.7419 - val_loss: 597.3674\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 572.4418 - val_loss: 592.1381\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 545.3441 - val_loss: 586.2515\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 614.2464 - val_loss: 610.4758\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 618.8645 - val_loss: 608.4089\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 551.8884 - val_loss: 606.0757\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 575.9595 - val_loss: 603.3345\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 547.0587 - val_loss: 600.0588\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 595.5477 - val_loss: 611.7678\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 578.5278 - val_loss: 608.1501\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 594.5479 - val_loss: 603.5903\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 581.1297 - val_loss: 597.9854\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 540.5912 - val_loss: 590.9109\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 563.5513 - val_loss: 598.2925\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 573.9361 - val_loss: 591.5938\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 554.1636 - val_loss: 584.1604\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 547.3614 - val_loss: 575.3314\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 556.8329 - val_loss: 564.5822\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 34ms/step - loss: 601.4703 - val_loss: 613.7682\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 556.1782 - val_loss: 608.9113\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 567.5948 - val_loss: 604.2277\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 565.2003 - val_loss: 599.3093\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 542.7544 - val_loss: 593.7433\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 564.5471 - val_loss: 606.3845\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 577.2411 - val_loss: 599.0309\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 567.7620 - val_loss: 591.1783\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 553.6196 - val_loss: 582.2300\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 535.9476 - val_loss: 571.4421\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 608.3661 - val_loss: 614.6479\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 561.5846 - val_loss: 612.7881\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 566.8115 - val_loss: 610.2095\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 595.8243 - val_loss: 607.0499\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 599.7175 - val_loss: 603.2847\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 581.2749 - val_loss: 615.3625\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 601.9742 - val_loss: 614.7587\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 615.0758 - val_loss: 614.1543\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 578.9182 - val_loss: 613.5568\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 582.2601 - val_loss: 612.9562\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 610.0820 - val_loss: 616.4317\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 580.9116 - val_loss: 614.1223\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 570.1589 - val_loss: 611.9091\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 593.5159 - val_loss: 609.7039\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 568.4451 - val_loss: 607.3760\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 36ms/step - loss: 557.0909 - val_loss: 615.2772\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 590.7441 - val_loss: 613.9808\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 554.5314 - val_loss: 612.3828\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 591.4420 - val_loss: 610.3726\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 579.6501 - val_loss: 607.8683\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 34ms/step - loss: 628.0702 - val_loss: 617.0403\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 601.1060 - val_loss: 614.3297\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 599.0797 - val_loss: 611.3316\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 556.7725 - val_loss: 607.8427\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 601.5537 - val_loss: 603.8256\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step\n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 563.4668 - val_loss: 599.8699\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 594.3347 - val_loss: 593.7519\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 580.3282 - val_loss: 586.2945\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 559.4120 - val_loss: 576.9992\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 549.6993 - val_loss: 565.2656\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 648.6255 - val_loss: 616.4704\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 598.1986 - val_loss: 614.2608\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 595.2717 - val_loss: 612.1966\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 593.9398 - val_loss: 610.2640\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 612.4108 - val_loss: 608.3589\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 646.0096 - val_loss: 630.0827\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 599.8043 - val_loss: 623.6820\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 588.3359 - val_loss: 617.1619\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 575.0542 - val_loss: 611.0555\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 596.0426 - val_loss: 605.2576\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 36ms/step - loss: 590.1461 - val_loss: 595.5871\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 603.7929 - val_loss: 587.4113\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 515.6588 - val_loss: 577.8562\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 529.9178 - val_loss: 566.4418\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 495.7629 - val_loss: 552.7347\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 581.3125 - val_loss: 598.9222\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 560.5390 - val_loss: 589.7459\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 548.4788 - val_loss: 579.5746\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 522.3553 - val_loss: 568.4086\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 529.6439 - val_loss: 555.1989\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 36ms/step - loss: 613.1125 - val_loss: 615.3566\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 602.3198 - val_loss: 614.7560\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step - loss: 576.7585 - val_loss: 614.1540\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 573.7330 - val_loss: 613.5514\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 592.8214 - val_loss: 612.9500\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 15ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 34ms/step - loss: 602.8577 - val_loss: 618.9978\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 609.2358 - val_loss: 616.9242\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 567.4509 - val_loss: 615.3344\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 623.1249 - val_loss: 614.1852\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 530.0406 - val_loss: 613.2956\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 34ms/step - loss: 586.8544 - val_loss: 614.9316\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 582.6161 - val_loss: 608.5535\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 574.5303 - val_loss: 602.4194\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 618.8498 - val_loss: 596.4328\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 523.4271 - val_loss: 589.8478\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step\n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 605.2540 - val_loss: 628.7255\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 577.8647 - val_loss: 622.8169\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 602.8574 - val_loss: 617.9512\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 584.5414 - val_loss: 613.9309\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 584.3478 - val_loss: 610.6338\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 607.5060 - val_loss: 606.4279\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 581.5441 - val_loss: 601.9963\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 580.1586 - val_loss: 596.9821\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 559.2469 - val_loss: 591.1805\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 564.4561 - val_loss: 584.4055\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 592.4254 - val_loss: 613.5729\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.0548 - val_loss: 609.0659\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 602.4569 - val_loss: 603.5332\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 564.2686 - val_loss: 596.4274\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 589.3649 - val_loss: 588.1419\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 45ms/step - loss: 585.3282 - val_loss: 611.6075\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.5768 - val_loss: 606.2938\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 555.2052 - val_loss: 600.3623\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 583.7058 - val_loss: 593.7026\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.8246 - val_loss: 586.2469\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step\n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 615.4045 - val_loss: 610.5275\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 605.5471 - val_loss: 605.9019\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 556.0458 - val_loss: 601.0100\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 585.9064 - val_loss: 595.3901\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 588.5275 - val_loss: 589.5056\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 556.3005 - val_loss: 605.5916\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 571.3495 - val_loss: 601.3231\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 533.2841 - val_loss: 596.4249\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 544.9885 - val_loss: 590.2839\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 541.6516 - val_loss: 582.4516\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 586.9500 - val_loss: 614.8626\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 568.7515 - val_loss: 612.8280\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 592.0345 - val_loss: 610.5140\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 553.7361 - val_loss: 607.6910\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 581.5071 - val_loss: 604.3077\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 596.1105 - val_loss: 624.5440\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 609.2031 - val_loss: 620.8639\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 601.9583 - val_loss: 618.4959\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 579.8707 - val_loss: 616.8983\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 564.6543 - val_loss: 615.5844\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 36ms/step - loss: 596.5901 - val_loss: 615.3373\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 560.5503 - val_loss: 614.7365\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 578.6785 - val_loss: 614.1354\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 579.9384 - val_loss: 613.5348\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 546.9398 - val_loss: 612.9371\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 36ms/step - loss: 573.7222 - val_loss: 612.6031\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 547.0676 - val_loss: 610.1771\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 577.8312 - val_loss: 607.4061\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 608.4651 - val_loss: 604.3130\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 562.0609 - val_loss: 600.7212\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 36ms/step - loss: 634.8726 - val_loss: 638.8863\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 618.0400 - val_loss: 633.0373\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 560.9293 - val_loss: 628.4361\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 578.7623 - val_loss: 624.8194\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 612.9127 - val_loss: 621.9023\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 39ms/step - loss: 607.3425 - val_loss: 640.9982\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 594.4166 - val_loss: 636.3092\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 629.3014 - val_loss: 632.1359\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 627.0451 - val_loss: 628.6055\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 595.8425 - val_loss: 625.5274\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 582.0948 - val_loss: 615.5680\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 569.4029 - val_loss: 614.8492\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 559.8311 - val_loss: 614.0706\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 618.2375 - val_loss: 612.7645\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 601.3119 - val_loss: 611.4026\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 581.9018 - val_loss: 615.3463\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 610.2684 - val_loss: 614.7419\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 593.3518 - val_loss: 614.1437\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 551.6294 - val_loss: 613.5452\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 624.4633 - val_loss: 612.9418\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 213ms/step - loss: 576.5830 - val_loss: 614.9095\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 552.4724 - val_loss: 613.3950\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 584.0035 - val_loss: 611.8644\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 556.1331 - val_loss: 610.2983\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 597.2055 - val_loss: 608.6517\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 33ms/step - loss: 597.8350 - val_loss: 608.8359\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 576.8342 - val_loss: 603.4176\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 574.8015 - val_loss: 597.2189\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 560.0774 - val_loss: 590.3425\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 558.4703 - val_loss: 582.9243\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 595.7195 - val_loss: 613.4245\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 571.4124 - val_loss: 608.5194\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 572.8124 - val_loss: 602.7817\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 537.8423 - val_loss: 595.8805\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step - loss: 577.2247 - val_loss: 587.3156\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 38ms/step - loss: 601.8433 - val_loss: 615.3528\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 598.9604 - val_loss: 614.7492\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 613.2584 - val_loss: 614.1484\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 598.6044 - val_loss: 613.5479\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 525.7344 - val_loss: 612.9535\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 596.8973 - val_loss: 615.3428\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 595.4860 - val_loss: 614.7414\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 573.7633 - val_loss: 614.1412\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 549.6028 - val_loss: 613.5418\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 580.5887 - val_loss: 612.9396\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 585.3544 - val_loss: 614.8564\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 569.4896 - val_loss: 613.9088\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 575.3471 - val_loss: 612.8528\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 570.7604 - val_loss: 611.6219\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 537.1440 - val_loss: 610.1498\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 616.9412 - val_loss: 615.1572\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.6867 - val_loss: 613.5660\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 580.5573 - val_loss: 611.8643\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 556.8615 - val_loss: 609.9377\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 595.0212 - val_loss: 607.7867\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 36ms/step - loss: 550.5490 - val_loss: 607.0316\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 566.8550 - val_loss: 603.2404\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 582.4449 - val_loss: 598.8091\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 562.0190 - val_loss: 593.4390\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 570.0012 - val_loss: 587.1807\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 538.4438 - val_loss: 592.0809\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 577.3608 - val_loss: 586.3333\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 537.6308 - val_loss: 580.0089\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 542.6819 - val_loss: 572.7823\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 547.4972 - val_loss: 564.5372\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 550.4438 - val_loss: 596.8987\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 568.3224 - val_loss: 590.3016\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 549.6987 - val_loss: 583.1066\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.5937 - val_loss: 574.9178\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 523.9001 - val_loss: 565.8885\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 15ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 43ms/step - loss: 594.1305 - val_loss: 616.5066\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 556.0768 - val_loss: 614.8904\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 596.3565 - val_loss: 613.4575\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 593.3693 - val_loss: 612.0623\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 598.8292 - val_loss: 610.5982\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 596.9756 - val_loss: 612.1110\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 608.2517 - val_loss: 609.3564\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 584.6237 - val_loss: 605.9657\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 605.5974 - val_loss: 601.7720\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 638.7518 - val_loss: 596.8047\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 616.0138 - val_loss: 614.4379\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 601.8499 - val_loss: 612.7461\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 590.8544 - val_loss: 610.7505\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 583.6375 - val_loss: 608.2078\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 581.2526 - val_loss: 604.8405\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m8s\u001b[0m 49ms/step - loss: 648.0153 - val_loss: 646.4174\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 614.5683 - val_loss: 640.9409\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 687.5693 - val_loss: 636.2650\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 626.1529 - val_loss: 632.3456\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 642.5803 - val_loss: 628.8605\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 2ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 582.4437 - val_loss: 618.0800\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 591.6149 - val_loss: 616.3824\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 597.5590 - val_loss: 615.2062\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 593.5367 - val_loss: 614.2218\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 593.2190 - val_loss: 613.3468\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step\n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 581.6520 - val_loss: 620.6486\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.6484 - val_loss: 618.4337\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 592.9436 - val_loss: 616.6375\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 593.8771 - val_loss: 615.2717\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 594.4604 - val_loss: 614.1878\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 595.8583 - val_loss: 622.6042\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 625.6334 - val_loss: 618.7877\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 549.6061 - val_loss: 615.6581\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 575.6732 - val_loss: 612.9148\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 570.3773 - val_loss: 610.3010\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 36ms/step - loss: 559.4149 - val_loss: 604.5480\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 592.8428 - val_loss: 597.8705\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.8481 - val_loss: 590.1443\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.7861 - val_loss: 581.5732\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 529.5788 - val_loss: 571.7959\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 554.4314 - val_loss: 606.6730\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 575.3085 - val_loss: 603.1815\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 581.1244 - val_loss: 599.1793\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 553.0233 - val_loss: 594.5839\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 553.7734 - val_loss: 589.1271\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 37ms/step - loss: 582.7208 - val_loss: 616.0789\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 637.9463 - val_loss: 613.6137\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 583.9688 - val_loss: 611.3484\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 542.2452 - val_loss: 609.0577\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 566.6997 - val_loss: 606.6196\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 15ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 34ms/step - loss: 603.5540 - val_loss: 601.0276\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 546.8260 - val_loss: 596.0856\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 561.0203 - val_loss: 590.3229\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 552.2933 - val_loss: 583.5536\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 504.1148 - val_loss: 575.4716\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 582.3714 - val_loss: 616.1685\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 614.7271 - val_loss: 613.9063\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.4916 - val_loss: 612.1218\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 600.3642 - val_loss: 610.4315\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 579.4700 - val_loss: 608.6874\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 46ms/step - loss: 588.6204 - val_loss: 595.7469\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 579.3651 - val_loss: 589.8795\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 530.3625 - val_loss: 583.2857\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 541.5517 - val_loss: 575.5643\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 527.2064 - val_loss: 566.6636\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 529.2794 - val_loss: 573.8874\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 510.2825 - val_loss: 565.3140\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 562.8807 - val_loss: 555.9203\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 514.3448 - val_loss: 545.6818\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 515.7296 - val_loss: 534.4632\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 537.1280 - val_loss: 582.2515\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 572.7659 - val_loss: 575.4384\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 564.1660 - val_loss: 567.3830\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 545.0820 - val_loss: 557.5473\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 531.4980 - val_loss: 545.6976\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 37ms/step - loss: 595.2903 - val_loss: 633.2244\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 593.0563 - val_loss: 629.4084\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 606.1816 - val_loss: 625.9802\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 589.0243 - val_loss: 622.9792\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 574.2598 - val_loss: 620.5161\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 36ms/step - loss: 543.1483 - val_loss: 594.8502\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 579.8751 - val_loss: 587.3694\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 539.1186 - val_loss: 579.0737\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 556.3715 - val_loss: 569.6865\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 561.8356 - val_loss: 558.4738\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 589.6159 - val_loss: 601.3578\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 550.0972 - val_loss: 596.5625\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 572.8561 - val_loss: 591.0538\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 556.2680 - val_loss: 584.6880\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.7394 - val_loss: 577.2453\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 596.3278 - val_loss: 612.5562\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 564.0253 - val_loss: 608.7288\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 564.9626 - val_loss: 605.2938\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 580.1884 - val_loss: 602.0037\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 554.1020 - val_loss: 598.4381\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 586.4695 - val_loss: 615.0103\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 618.2515 - val_loss: 612.5648\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 596.8539 - val_loss: 610.1030\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.6561 - val_loss: 607.4756\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 591.0896 - val_loss: 604.5120\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 573.4873 - val_loss: 618.3372\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 576.4335 - val_loss: 611.1785\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 585.1516 - val_loss: 604.3759\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 593.4689 - val_loss: 597.0701\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 557.6754 - val_loss: 588.9488\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 36ms/step - loss: 558.3953 - val_loss: 607.0612\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 575.4258 - val_loss: 603.1483\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 613.8456 - val_loss: 598.7859\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 542.4094 - val_loss: 593.4694\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 588.7252 - val_loss: 586.9149\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 602.2378 - val_loss: 631.2338\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 621.1491 - val_loss: 625.1754\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 570.9510 - val_loss: 620.1706\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 587.6461 - val_loss: 616.3779\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 595.6967 - val_loss: 613.3607\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 561.7431 - val_loss: 621.3605\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 613.9092 - val_loss: 617.5457\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 573.6045 - val_loss: 614.9886\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 584.4285 - val_loss: 613.7802\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 619.0803 - val_loss: 613.0532\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 600.5294 - val_loss: 615.3890\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.7490 - val_loss: 614.7861\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 596.3881 - val_loss: 614.1849\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 578.4855 - val_loss: 613.5817\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 564.2354 - val_loss: 612.9810\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 38ms/step - loss: 624.2912 - val_loss: 634.4009\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 597.1528 - val_loss: 629.5621\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 637.5223 - val_loss: 624.8435\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.1331 - val_loss: 620.4273\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 568.2814 - val_loss: 616.0038\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 598.7827 - val_loss: 611.7344\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 561.9601 - val_loss: 609.7444\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 587.6912 - val_loss: 607.4534\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 568.2221 - val_loss: 604.7678\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 557.1043 - val_loss: 601.6149\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 36ms/step - loss: 589.4260 - val_loss: 600.2053\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 549.6494 - val_loss: 594.2631\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 558.0891 - val_loss: 587.7227\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 564.0455 - val_loss: 580.2137\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 541.9084 - val_loss: 571.4225\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 19ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 597.5966 - val_loss: 616.0101\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 531.2861 - val_loss: 613.7612\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 595.0327 - val_loss: 611.4299\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 524.4659 - val_loss: 608.7039\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 581.3684 - val_loss: 605.6292\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 37ms/step - loss: 604.8421 - val_loss: 609.5384\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 585.9368 - val_loss: 604.0308\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.9562 - val_loss: 597.4717\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 553.9938 - val_loss: 589.5039\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 553.3921 - val_loss: 579.6873\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 39ms/step - loss: 610.1569 - val_loss: 608.0823\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 546.5934 - val_loss: 602.4493\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 590.4683 - val_loss: 596.0554\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 601.4139 - val_loss: 588.8543\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 558.3145 - val_loss: 580.3075\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 36ms/step - loss: 575.3647 - val_loss: 625.3715\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 594.5126 - val_loss: 621.2693\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 611.3731 - val_loss: 617.5348\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 591.1619 - val_loss: 614.0814\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 595.7808 - val_loss: 610.9609\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 637.5522 - val_loss: 609.1144\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 603.8008 - val_loss: 604.9047\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 614.4999 - val_loss: 600.2328\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 592.6790 - val_loss: 594.9350\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 575.0145 - val_loss: 588.7917\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 591.7385 - val_loss: 623.3078\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 572.8487 - val_loss: 618.6136\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 575.0134 - val_loss: 615.9634\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 619.8920 - val_loss: 614.4548\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 600.6219 - val_loss: 613.4387\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 36ms/step - loss: 586.1699 - val_loss: 617.9949\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 601.2912 - val_loss: 616.2974\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 578.2191 - val_loss: 614.4586\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 598.3646 - val_loss: 611.9676\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 584.9258 - val_loss: 608.4975\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 592.0503 - val_loss: 615.3355\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 605.7289 - val_loss: 613.0923\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 591.6644 - val_loss: 610.9294\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 575.2814 - val_loss: 608.5722\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 590.9277 - val_loss: 605.7582\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 45ms/step - loss: 575.9122 - val_loss: 619.7741\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 602.1541 - val_loss: 617.4806\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.8685 - val_loss: 615.2972\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 597.1088 - val_loss: 613.0900\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 558.9921 - val_loss: 610.8107\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 37ms/step - loss: 576.7153 - val_loss: 617.6780\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 612.4412 - val_loss: 616.0087\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 603.2213 - val_loss: 614.5245\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.2696 - val_loss: 613.1440\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 540.5109 - val_loss: 611.6895\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 611.4230 - val_loss: 612.9673\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 607.5204 - val_loss: 610.4369\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 648.0889 - val_loss: 607.5657\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 558.0373 - val_loss: 604.2291\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 589.2020 - val_loss: 600.2929\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 45ms/step - loss: 584.2346 - val_loss: 588.8638\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 592.3766 - val_loss: 572.9156\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 584.5803 - val_loss: 555.4334\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 533.6129 - val_loss: 536.5914\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 567.7268 - val_loss: 514.7864\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 39ms/step - loss: 611.2199 - val_loss: 620.4205\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 566.4915 - val_loss: 616.2617\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 561.3594 - val_loss: 612.4877\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 545.5309 - val_loss: 608.9062\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 559.7340 - val_loss: 605.1384\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 36ms/step - loss: 624.4880 - val_loss: 620.7063\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 596.2686 - val_loss: 615.1097\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 602.9454 - val_loss: 608.4155\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 571.2538 - val_loss: 599.3112\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 563.2260 - val_loss: 587.1814\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 48ms/step - loss: 539.8256 - val_loss: 603.5133\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 558.9635 - val_loss: 599.1598\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 589.7307 - val_loss: 593.9327\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 538.3275 - val_loss: 587.4750\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 542.9151 - val_loss: 579.8725\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 16ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 34ms/step - loss: 590.0943 - val_loss: 615.3871\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 538.3959 - val_loss: 614.7840\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 612.3774 - val_loss: 614.1762\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.8586 - val_loss: 613.5756\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 579.3175 - val_loss: 612.9744\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 591.3207 - val_loss: 614.9105\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 577.2224 - val_loss: 613.6810\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 590.7045 - val_loss: 612.1095\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 563.3890 - val_loss: 610.2094\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 585.7119 - val_loss: 607.4868\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step\n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m7s\u001b[0m 36ms/step - loss: 562.1001 - val_loss: 580.0726\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 561.0297 - val_loss: 570.8228\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 562.5889 - val_loss: 560.5151\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 523.4398 - val_loss: 548.9733\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 510.2746 - val_loss: 534.6152\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 38ms/step - loss: 616.4574 - val_loss: 619.9547\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 594.4426 - val_loss: 608.8364\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 588.4893 - val_loss: 597.5668\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.6019 - val_loss: 585.8569\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 558.0189 - val_loss: 573.1927\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 515.7319 - val_loss: 556.5612\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 526.8585 - val_loss: 539.2236\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 482.5093 - val_loss: 519.4403\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 483.8867 - val_loss: 497.4121\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 483.6313 - val_loss: 472.6109\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 47ms/step - loss: 616.9087 - val_loss: 619.4557\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 572.4166 - val_loss: 617.5187\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 588.3639 - val_loss: 615.7604\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 589.8634 - val_loss: 614.1277\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 594.7849 - val_loss: 612.4719\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 36ms/step - loss: 583.6177 - val_loss: 611.7591\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 591.7090 - val_loss: 606.0919\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 557.7117 - val_loss: 599.8987\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 598.0742 - val_loss: 592.3570\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 571.6880 - val_loss: 583.6147\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 600.0677 - val_loss: 634.3314\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 569.1475 - val_loss: 628.5839\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 592.5760 - val_loss: 623.8178\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 605.4774 - val_loss: 619.9580\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 558.4621 - val_loss: 616.7791\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 567.1065 - val_loss: 609.9720\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 583.2560 - val_loss: 601.1912\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 569.9252 - val_loss: 592.1130\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 570.0173 - val_loss: 581.3503\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 598.0988 - val_loss: 567.7257\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 36ms/step - loss: 567.3124 - val_loss: 608.9068\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 577.8801 - val_loss: 605.2978\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 571.6416 - val_loss: 601.3934\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 583.1175 - val_loss: 597.0508\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 559.6869 - val_loss: 592.0624\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 37ms/step - loss: 597.7984 - val_loss: 581.3207\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 541.2707 - val_loss: 573.2878\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 526.0326 - val_loss: 564.2426\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 534.7079 - val_loss: 553.9286\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 528.9258 - val_loss: 542.4926\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 37ms/step - loss: 576.7898 - val_loss: 609.2615\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 583.9963 - val_loss: 605.5313\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 567.0601 - val_loss: 601.3589\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 535.4326 - val_loss: 596.5235\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 551.2623 - val_loss: 590.8475\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 39ms/step - loss: 574.8870 - val_loss: 620.1428\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 562.0463 - val_loss: 615.4108\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 593.1089 - val_loss: 611.3450\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 600.8601 - val_loss: 607.6805\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 559.3599 - val_loss: 603.8478\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 51ms/step - loss: 593.6179 - val_loss: 617.9893\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 9ms/step - loss: 590.2955 - val_loss: 615.8813\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 582.3186 - val_loss: 614.1598\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 576.4612 - val_loss: 612.5195\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 563.5322 - val_loss: 610.8776\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 15ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 34ms/step - loss: 625.5516 - val_loss: 614.4674\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 600.8573 - val_loss: 610.7238\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 614.9819 - val_loss: 606.3104\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 565.9814 - val_loss: 601.2899\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 576.5117 - val_loss: 595.5262\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 572.2947 - val_loss: 600.8965\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 552.5522 - val_loss: 593.2200\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 551.3049 - val_loss: 583.4022\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 536.2319 - val_loss: 571.2313\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 569.5081 - val_loss: 556.6802\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 36ms/step - loss: 544.2606 - val_loss: 608.1952\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 596.9839 - val_loss: 602.6727\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 625.1096 - val_loss: 595.2632\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 563.8709 - val_loss: 586.1055\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 522.6324 - val_loss: 574.8816\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m7s\u001b[0m 38ms/step - loss: 625.7890 - val_loss: 631.9308\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 567.1326 - val_loss: 624.1710\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 555.4254 - val_loss: 617.0872\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 559.8953 - val_loss: 610.4612\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 569.5087 - val_loss: 604.0971\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 579.4009 - val_loss: 598.1919\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 553.9882 - val_loss: 590.9684\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 578.7360 - val_loss: 581.9700\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 546.6066 - val_loss: 570.7480\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 528.5728 - val_loss: 556.6746\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 45ms/step - loss: 549.4199 - val_loss: 606.4541\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 567.3156 - val_loss: 597.3583\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 548.0158 - val_loss: 586.9421\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 548.0802 - val_loss: 574.8264\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 538.8494 - val_loss: 560.3710\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 607.6259 - val_loss: 615.3654\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 581.9478 - val_loss: 614.7640\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 526.1063 - val_loss: 614.1634\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 569.9637 - val_loss: 613.5562\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 575.6183 - val_loss: 612.9537\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 609.6615 - val_loss: 615.3767\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 624.4267 - val_loss: 614.7740\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 590.7328 - val_loss: 614.1729\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 579.5273 - val_loss: 613.5726\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 585.3966 - val_loss: 612.9729\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 43ms/step - loss: 565.8999 - val_loss: 611.9363\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 556.0635 - val_loss: 609.5603\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 567.7884 - val_loss: 606.5588\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 596.6093 - val_loss: 602.6210\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 635.6899 - val_loss: 597.4250\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step\n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 34ms/step - loss: 534.4733 - val_loss: 587.6722\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 512.2592 - val_loss: 580.4575\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 553.7457 - val_loss: 572.7595\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 577.9451 - val_loss: 564.4494\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 528.3492 - val_loss: 555.0688\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 552.8494 - val_loss: 574.4385\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 563.0085 - val_loss: 563.4542\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 529.4274 - val_loss: 551.6269\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 522.2893 - val_loss: 538.2563\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 501.9125 - val_loss: 523.7244\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 583.8533 - val_loss: 609.5331\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.2481 - val_loss: 605.4612\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 604.3881 - val_loss: 600.9648\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 606.0059 - val_loss: 595.8396\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 537.3613 - val_loss: 589.9322\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 600.4920 - val_loss: 604.2106\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 564.2261 - val_loss: 598.1017\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 570.3275 - val_loss: 590.7250\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 527.0725 - val_loss: 582.1547\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 549.2427 - val_loss: 571.8556\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 604.9245 - val_loss: 618.5950\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 596.3441 - val_loss: 615.1685\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 585.6454 - val_loss: 611.8719\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 603.1827 - val_loss: 608.6208\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 635.8423 - val_loss: 605.1307\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 572.5732 - val_loss: 596.2328\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 562.5314 - val_loss: 589.5727\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 563.6993 - val_loss: 581.9799\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 534.7181 - val_loss: 573.3925\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 513.3815 - val_loss: 562.5468\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 583.9297 - val_loss: 616.2905\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 565.6693 - val_loss: 611.5336\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 594.4114 - val_loss: 606.7337\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.6602 - val_loss: 601.4978\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 589.7269 - val_loss: 595.2439\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 579.6995 - val_loss: 621.9835\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 588.5363 - val_loss: 618.2205\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 597.6852 - val_loss: 615.7053\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 596.8165 - val_loss: 614.3002\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 597.2737 - val_loss: 613.3690\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 56ms/step - loss: 567.7943 - val_loss: 615.3652\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 571.0649 - val_loss: 614.7563\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 580.6383 - val_loss: 614.1536\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 599.0416 - val_loss: 613.5502\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 585.7225 - val_loss: 612.9485\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 594.1580 - val_loss: 587.5003\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.4310 - val_loss: 574.3665\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 578.2573 - val_loss: 558.7774\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 563.3544 - val_loss: 540.4789\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 528.8757 - val_loss: 518.8548\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m7s\u001b[0m 47ms/step - loss: 644.5256 - val_loss: 645.9523\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 594.1940 - val_loss: 635.1253\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 617.6151 - val_loss: 626.8994\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 601.1703 - val_loss: 620.7783\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.1160 - val_loss: 616.9568\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 586.8005 - val_loss: 615.7373\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 593.1490 - val_loss: 612.8456\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 571.1257 - val_loss: 609.3276\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 577.0266 - val_loss: 604.7954\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 579.7778 - val_loss: 599.0638\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 37ms/step - loss: 583.7131 - val_loss: 623.3127\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 566.5646 - val_loss: 618.3707\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 604.4688 - val_loss: 613.7512\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 573.5213 - val_loss: 609.1829\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 583.0416 - val_loss: 604.0463\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 54ms/step - loss: 623.3729 - val_loss: 605.0111\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 542.6508 - val_loss: 597.3924\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 577.7820 - val_loss: 588.1830\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 535.4059 - val_loss: 576.9658\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 537.4214 - val_loss: 563.0053\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 609.6293 - val_loss: 616.7089\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 567.5018 - val_loss: 609.7113\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 597.2283 - val_loss: 601.1679\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 563.8132 - val_loss: 591.4417\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 538.4902 - val_loss: 580.3145\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 36ms/step - loss: 629.1315 - val_loss: 608.7869\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 585.9207 - val_loss: 605.2494\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 604.0345 - val_loss: 600.9298\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 615.6947 - val_loss: 595.6349\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.2335 - val_loss: 588.8177\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 579.8952 - val_loss: 608.2170\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 588.9404 - val_loss: 603.1338\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 571.9681 - val_loss: 597.7073\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 586.3201 - val_loss: 591.5085\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 552.6716 - val_loss: 584.3059\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 40ms/step - loss: 564.4651 - val_loss: 615.3290\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 570.8729 - val_loss: 614.7262\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 625.2231 - val_loss: 614.1215\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 558.4226 - val_loss: 613.5259\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.9813 - val_loss: 612.9247\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 36ms/step - loss: 602.3939 - val_loss: 614.7183\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 556.5714 - val_loss: 613.7572\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 605.9124 - val_loss: 612.6545\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.2871 - val_loss: 611.3879\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 539.6663 - val_loss: 609.9059\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 43ms/step - loss: 568.1993 - val_loss: 601.9024\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 568.3081 - val_loss: 597.7324\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 564.0104 - val_loss: 593.1515\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 550.8301 - val_loss: 587.6490\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 562.9312 - val_loss: 581.1857\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 621.9140 - val_loss: 629.1126\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 594.3198 - val_loss: 625.0171\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 553.1517 - val_loss: 621.3775\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 574.1010 - val_loss: 618.0849\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 548.2371 - val_loss: 615.1464\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 606.5737 - val_loss: 615.3571\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 594.1501 - val_loss: 614.7551\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 568.0592 - val_loss: 614.1546\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.1901 - val_loss: 613.5501\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 597.5328 - val_loss: 612.9512\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 49ms/step - loss: 577.6097 - val_loss: 608.0632\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 585.6260 - val_loss: 603.5563\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 547.1097 - val_loss: 598.0997\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 552.7389 - val_loss: 591.5555\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 540.6877 - val_loss: 583.9174\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 37ms/step - loss: 569.1853 - val_loss: 615.6906\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 612.0552 - val_loss: 614.5439\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 580.4534 - val_loss: 613.4525\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 563.2649 - val_loss: 612.3743\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.0889 - val_loss: 611.2377\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 559.0615 - val_loss: 610.8702\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 564.1741 - val_loss: 608.1011\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 563.8780 - val_loss: 604.7689\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 565.1765 - val_loss: 600.4171\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 556.4861 - val_loss: 594.9172\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 48ms/step - loss: 552.7249 - val_loss: 616.8368\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 553.6758 - val_loss: 614.6964\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 556.1638 - val_loss: 612.7157\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 573.3099 - val_loss: 610.8256\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 563.3422 - val_loss: 608.8745\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 554.5257 - val_loss: 601.8534\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 602.2397 - val_loss: 597.7100\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 595.3085 - val_loss: 593.1896\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 550.1204 - val_loss: 588.0079\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 538.8441 - val_loss: 582.1389\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m7s\u001b[0m 36ms/step - loss: 579.0070 - val_loss: 615.3769\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 570.8079 - val_loss: 614.7752\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 571.0725 - val_loss: 614.1727\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 533.4036 - val_loss: 613.5709\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 612.0543 - val_loss: 612.9637\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 517.8501 - val_loss: 557.0673\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 543.5315 - val_loss: 549.4534\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 553.0859 - val_loss: 541.2518\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 478.7101 - val_loss: 532.1841\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 494.8995 - val_loss: 522.4973\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 39ms/step - loss: 552.6987 - val_loss: 614.5091\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 590.0131 - val_loss: 613.4407\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 568.0570 - val_loss: 612.1699\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 556.9770 - val_loss: 610.4990\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 564.4861 - val_loss: 607.8453\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 576.2107 - val_loss: 628.4733\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 615.3100 - val_loss: 623.7589\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 653.0424 - val_loss: 619.8852\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 601.8715 - val_loss: 616.7271\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 590.8219 - val_loss: 614.1728\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 589.1094 - val_loss: 586.6239\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 561.7993 - val_loss: 577.1992\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 548.3682 - val_loss: 566.2569\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 528.1731 - val_loss: 553.9086\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 531.7689 - val_loss: 539.9180\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 594.5818 - val_loss: 614.9543\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 585.8087 - val_loss: 613.0276\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 597.0981 - val_loss: 610.6713\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 557.3225 - val_loss: 607.9846\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 548.7324 - val_loss: 604.5679\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 579.3635 - val_loss: 598.8390\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 601.8162 - val_loss: 591.9501\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 578.0062 - val_loss: 584.3278\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 589.9407 - val_loss: 575.7813\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 525.1593 - val_loss: 566.7219\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 634.7996 - val_loss: 635.5511\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 601.6027 - val_loss: 630.7550\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 619.6003 - val_loss: 626.7343\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 574.7342 - val_loss: 623.2147\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 626.2296 - val_loss: 620.0908\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 45ms/step - loss: 558.7309 - val_loss: 604.3416\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 558.5430 - val_loss: 599.4323\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 547.9139 - val_loss: 593.3032\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 580.3331 - val_loss: 585.7020\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 574.0671 - val_loss: 575.9523\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 583.3453 - val_loss: 613.1036\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 577.2751 - val_loss: 610.2453\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 570.0485 - val_loss: 606.6977\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 561.1801 - val_loss: 602.3093\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 583.1470 - val_loss: 597.0908\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 641.5862 - val_loss: 615.3672\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 594.3361 - val_loss: 614.7661\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 572.6855 - val_loss: 614.1678\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.1625 - val_loss: 613.5663\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 552.2725 - val_loss: 612.9654\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 596.9341 - val_loss: 615.5888\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 593.1108 - val_loss: 614.8389\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 599.3062 - val_loss: 614.1927\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 553.2860 - val_loss: 613.5862\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 604.1805 - val_loss: 612.9789\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 36ms/step - loss: 584.0595 - val_loss: 615.3627\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 539.5492 - val_loss: 614.7594\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 588.2004 - val_loss: 614.1526\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.0262 - val_loss: 613.5483\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 570.1818 - val_loss: 612.9481\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 547.2921 - val_loss: 619.6498\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 585.8953 - val_loss: 616.9977\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 604.5463 - val_loss: 615.0883\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 581.5234 - val_loss: 613.6000\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 581.3029 - val_loss: 612.3318\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 595.6823 - val_loss: 630.6137\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.6422 - val_loss: 624.9304\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 584.1038 - val_loss: 620.0328\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 551.6953 - val_loss: 616.0361\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 619.5288 - val_loss: 612.6425\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 589.6255 - val_loss: 601.4205\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 582.6691 - val_loss: 596.0887\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 573.6926 - val_loss: 589.6443\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 535.8912 - val_loss: 581.9416\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 584.4529 - val_loss: 572.5812\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 36ms/step - loss: 603.7803 - val_loss: 628.5692\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 609.3162 - val_loss: 622.5255\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 603.9289 - val_loss: 617.4469\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 587.6342 - val_loss: 612.7420\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 600.8558 - val_loss: 607.8492\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 36ms/step - loss: 593.4733 - val_loss: 602.5857\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 561.6904 - val_loss: 597.3500\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 600.9009 - val_loss: 591.3360\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 562.1443 - val_loss: 584.4117\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 553.0569 - val_loss: 576.4008\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m7s\u001b[0m 37ms/step - loss: 564.4465 - val_loss: 609.2910\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 590.6362 - val_loss: 603.8679\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 528.9770 - val_loss: 597.0742\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 547.3020 - val_loss: 588.8181\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 533.9397 - val_loss: 578.9857\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 638.0627 - val_loss: 619.0126\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 615.5134 - val_loss: 615.8039\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 576.6440 - val_loss: 612.6612\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 616.1906 - val_loss: 609.3779\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 617.1113 - val_loss: 605.9255\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 573.5585 - val_loss: 613.1536\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 606.5011 - val_loss: 611.6024\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 575.1921 - val_loss: 609.8192\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 551.3583 - val_loss: 607.2528\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 565.6545 - val_loss: 603.9585\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 578.9521 - val_loss: 615.3667\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 623.2802 - val_loss: 614.7646\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 576.0330 - val_loss: 614.1655\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 598.4750 - val_loss: 613.5614\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 610.0021 - val_loss: 612.9572\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 535.8705 - val_loss: 557.7194\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 530.6344 - val_loss: 546.2220\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 521.1501 - val_loss: 533.2142\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 541.2950 - val_loss: 518.4080\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 481.8031 - val_loss: 501.6917\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 37ms/step - loss: 611.4611 - val_loss: 634.9283\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 587.8644 - val_loss: 630.2302\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 597.9882 - val_loss: 625.9648\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 597.2074 - val_loss: 622.1296\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 598.1151 - val_loss: 618.5099\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 613.2205 - val_loss: 624.5327\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 589.0570 - val_loss: 619.2969\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 552.1281 - val_loss: 614.2214\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 627.2468 - val_loss: 609.2310\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 603.5601 - val_loss: 604.3744\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 565.1764 - val_loss: 598.8923\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 561.1935 - val_loss: 593.3712\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 575.4390 - val_loss: 587.1892\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 556.1571 - val_loss: 579.9933\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 558.5793 - val_loss: 571.6412\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 597.3367 - val_loss: 639.2484\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 591.5431 - val_loss: 633.7213\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 613.1509 - val_loss: 628.9608\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 574.5150 - val_loss: 624.9714\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 579.6205 - val_loss: 621.3320\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 36ms/step - loss: 572.3726 - val_loss: 606.6604\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 567.9320 - val_loss: 602.5127\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 560.0705 - val_loss: 597.8086\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 568.0963 - val_loss: 592.2545\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 585.4106 - val_loss: 585.7299\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 554.9803 - val_loss: 608.4278\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 568.2793 - val_loss: 604.2654\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 553.5225 - val_loss: 599.0461\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 561.1441 - val_loss: 592.1159\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 522.5424 - val_loss: 582.9927\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 585.6804 - val_loss: 614.8694\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 618.5751 - val_loss: 611.8187\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 600.1210 - val_loss: 607.9120\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 621.2402 - val_loss: 602.7731\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 609.1983 - val_loss: 596.5415\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 596.9474 - val_loss: 610.0466\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 596.0833 - val_loss: 606.2469\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 559.5897 - val_loss: 601.3677\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.9702 - val_loss: 595.3797\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 570.6473 - val_loss: 588.4459\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 590.8694 - val_loss: 615.7645\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 603.0107 - val_loss: 613.6794\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 583.2117 - val_loss: 611.9788\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.7026 - val_loss: 610.3809\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.0776 - val_loss: 608.6775\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 53ms/step - loss: 566.3148 - val_loss: 603.9608\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 583.9716 - val_loss: 599.2953\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 583.5847 - val_loss: 593.6814\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 557.5854 - val_loss: 587.1545\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 544.3121 - val_loss: 579.4622\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 36ms/step - loss: 600.1282 - val_loss: 616.9155\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 601.2795 - val_loss: 613.7653\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 605.4685 - val_loss: 610.4695\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 554.8090 - val_loss: 606.7399\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.0607 - val_loss: 602.4106\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 39ms/step - loss: 593.4799 - val_loss: 627.0647\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 612.4179 - val_loss: 623.8695\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 551.4013 - val_loss: 621.2029\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 620.3746 - val_loss: 618.5594\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 584.5075 - val_loss: 615.9523\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 528.4935 - val_loss: 594.1304\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 558.1116 - val_loss: 587.1459\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 559.2000 - val_loss: 579.0854\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 563.6385 - val_loss: 569.6216\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 553.2297 - val_loss: 558.3900\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m8s\u001b[0m 415ms/step - loss: 567.9349 - val_loss: 611.8828\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 579.3818 - val_loss: 608.4337\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 571.7415 - val_loss: 604.9928\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 575.6711 - val_loss: 601.3419\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 549.2462 - val_loss: 597.2441\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 600.1758 - val_loss: 612.4308\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 606.9484 - val_loss: 607.0645\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 575.1463 - val_loss: 601.3125\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 561.5768 - val_loss: 594.4871\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 552.8677 - val_loss: 586.4096\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 574.6588 - val_loss: 585.0426\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 544.8026 - val_loss: 575.0246\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 555.9749 - val_loss: 564.0140\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 519.7692 - val_loss: 551.6743\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 505.1598 - val_loss: 537.9764\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 575.2311 - val_loss: 616.0853\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 575.6508 - val_loss: 609.5977\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 555.5295 - val_loss: 602.6528\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 590.3766 - val_loss: 594.9826\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 540.2772 - val_loss: 586.1041\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 575.7532 - val_loss: 615.3877\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 591.8653 - val_loss: 614.7827\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 590.2935 - val_loss: 614.1790\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 576.2551 - val_loss: 613.5801\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 605.6788 - val_loss: 612.9765\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 575.0014 - val_loss: 604.0804\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.1771 - val_loss: 600.6964\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 585.2771 - val_loss: 596.9517\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 576.3898 - val_loss: 592.7004\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 560.0438 - val_loss: 587.7908\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 587.7421 - val_loss: 611.2015\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 572.7630 - val_loss: 603.9563\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 611.8669 - val_loss: 596.6475\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 589.4993 - val_loss: 589.2073\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 580.4987 - val_loss: 581.6493\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 595.3208 - val_loss: 631.5584\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 612.1807 - val_loss: 626.4420\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 622.6662 - val_loss: 621.8556\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 600.0891 - val_loss: 617.5721\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 595.6735 - val_loss: 613.4724\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 16ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 43ms/step - loss: 586.5641 - val_loss: 621.2786\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 595.6893 - val_loss: 618.3033\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.9240 - val_loss: 616.0107\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 573.7456 - val_loss: 614.1047\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 583.3596 - val_loss: 612.4375\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 576.1227 - val_loss: 580.9888\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 554.0581 - val_loss: 566.8970\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 513.2196 - val_loss: 552.2583\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 520.8271 - val_loss: 536.7910\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 488.3886 - val_loss: 520.0650\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 550.6259 - val_loss: 593.5175\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.1075 - val_loss: 583.9466\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 533.0625 - val_loss: 573.3350\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 556.6165 - val_loss: 561.4353\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 519.1438 - val_loss: 547.5443\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 34ms/step - loss: 600.0696 - val_loss: 620.3765\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 572.3287 - val_loss: 618.0975\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 581.5381 - val_loss: 616.4121\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 625.4896 - val_loss: 615.0701\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 576.0955 - val_loss: 613.9970\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 16ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 42ms/step - loss: 582.8755 - val_loss: 616.4282\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 559.6349 - val_loss: 612.1315\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 576.4064 - val_loss: 608.0025\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 613.8885 - val_loss: 603.4895\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 554.6630 - val_loss: 598.5764\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 47ms/step - loss: 569.4247 - val_loss: 610.0422\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 582.3602 - val_loss: 603.9917\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 601.5789 - val_loss: 596.8344\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 554.7487 - val_loss: 588.3826\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 537.5374 - val_loss: 578.0715\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 554.4824 - val_loss: 613.2926\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 574.8907 - val_loss: 610.5780\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 563.7858 - val_loss: 607.1232\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 567.7944 - val_loss: 602.5421\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 583.2776 - val_loss: 596.8621\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 602.9573 - val_loss: 615.5170\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 605.7890 - val_loss: 614.7924\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 567.9322 - val_loss: 613.8364\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 555.5655 - val_loss: 612.0635\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 570.5594 - val_loss: 608.6909\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 606.3577 - val_loss: 613.9852\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 567.5362 - val_loss: 609.1849\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 548.8388 - val_loss: 603.8015\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 581.3730 - val_loss: 597.6882\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 585.7629 - val_loss: 590.4969\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 591.1777 - val_loss: 600.7480\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.4359 - val_loss: 595.0212\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 553.3027 - val_loss: 588.2223\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 583.1266 - val_loss: 580.1310\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 552.7569 - val_loss: 570.5607\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 43ms/step - loss: 616.5025 - val_loss: 630.1808\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 601.7515 - val_loss: 625.2386\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 595.3197 - val_loss: 620.0466\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 546.2297 - val_loss: 613.7390\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 571.5416 - val_loss: 606.3775\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 548.4457 - val_loss: 601.6500\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 557.5625 - val_loss: 595.6363\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 574.5303 - val_loss: 588.4987\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 574.0443 - val_loss: 580.0773\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 582.3912 - val_loss: 570.1429\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m18s\u001b[0m 40ms/step - loss: 555.6176 - val_loss: 581.5909\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 590.4429 - val_loss: 573.0851\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 523.4789 - val_loss: 563.7444\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 538.3705 - val_loss: 553.0943\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 524.7291 - val_loss: 541.0953\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 624.8087 - val_loss: 638.4260\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 596.5673 - val_loss: 631.7274\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.8115 - val_loss: 625.9722\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 561.1878 - val_loss: 621.0466\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 574.3505 - val_loss: 616.6713\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 43ms/step - loss: 596.4510 - val_loss: 621.5436\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 561.2673 - val_loss: 618.2548\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 569.9281 - val_loss: 616.3384\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 613.1426 - val_loss: 614.7633\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 581.6943 - val_loss: 613.4513\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 43ms/step - loss: 600.1129 - val_loss: 613.9268\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 608.5285 - val_loss: 607.5841\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 565.3448 - val_loss: 600.7566\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 576.9280 - val_loss: 592.3781\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 564.4082 - val_loss: 580.7554\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 583.1463 - val_loss: 619.9553\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 599.2440 - val_loss: 617.4239\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 597.8394 - val_loss: 615.5959\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 578.2630 - val_loss: 614.2945\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 580.8322 - val_loss: 613.4572\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 562.9882 - val_loss: 605.9849\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 572.2379 - val_loss: 602.0680\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 580.0343 - val_loss: 597.6362\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 592.2832 - val_loss: 592.3323\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 530.1703 - val_loss: 586.2322\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 569.3349 - val_loss: 618.1254\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 557.7446 - val_loss: 613.9548\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 579.5079 - val_loss: 610.2311\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 565.3365 - val_loss: 606.3496\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 560.3441 - val_loss: 602.1328\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 46ms/step - loss: 546.2412 - val_loss: 608.0234\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 584.0759 - val_loss: 604.5342\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.8295 - val_loss: 600.3177\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 574.9371 - val_loss: 595.1906\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 524.9286 - val_loss: 589.1091\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 580.8728 - val_loss: 602.7999\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 650.8024 - val_loss: 596.7800\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 580.1933 - val_loss: 589.6160\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.5983 - val_loss: 580.4055\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 550.8264 - val_loss: 569.0062\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 1ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 607.6055 - val_loss: 608.4283\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.1105 - val_loss: 601.2827\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 564.7000 - val_loss: 592.4340\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.4800 - val_loss: 581.1378\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 538.4087 - val_loss: 567.3357\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 545.6650 - val_loss: 601.5211\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 558.9515 - val_loss: 595.1388\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 527.0066 - val_loss: 587.9511\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 547.5620 - val_loss: 579.3771\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 574.7241 - val_loss: 569.3887\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 601.8695 - val_loss: 617.3146\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 571.0638 - val_loss: 610.1118\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 565.2122 - val_loss: 602.8719\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 541.1330 - val_loss: 594.5241\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 569.4930 - val_loss: 584.3807\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 572.4277 - val_loss: 617.3583\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 581.3661 - val_loss: 614.0927\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 581.5656 - val_loss: 610.7095\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 565.2277 - val_loss: 606.9241\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 557.5320 - val_loss: 602.4756\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 36ms/step - loss: 577.0100 - val_loss: 616.5787\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 579.3473 - val_loss: 610.9371\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 590.2412 - val_loss: 605.6999\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 592.6883 - val_loss: 600.0797\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 591.2661 - val_loss: 593.2957\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 36ms/step - loss: 554.3740 - val_loss: 602.8387\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 567.1177 - val_loss: 597.1975\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 564.3367 - val_loss: 589.4650\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 531.5952 - val_loss: 580.8206\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 551.8959 - val_loss: 571.1060\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 617.0297 - val_loss: 632.9064\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 591.4948 - val_loss: 625.6478\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 580.6179 - val_loss: 620.0900\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 584.0639 - val_loss: 616.6064\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 602.9521 - val_loss: 614.8732\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 595.9733 - val_loss: 607.9163\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 576.3283 - val_loss: 601.9413\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 568.9147 - val_loss: 594.2950\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.7991 - val_loss: 584.6434\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 528.6410 - val_loss: 573.3223\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 567.4282 - val_loss: 592.2026\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 541.4160 - val_loss: 583.7242\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 534.8074 - val_loss: 574.6100\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 529.4369 - val_loss: 564.1166\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 559.5212 - val_loss: 551.5129\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 36ms/step - loss: 597.1119 - val_loss: 615.0612\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 568.0019 - val_loss: 611.7405\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 603.6477 - val_loss: 608.4126\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 580.4025 - val_loss: 604.7787\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 539.6465 - val_loss: 600.4311\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 37ms/step - loss: 596.1691 - val_loss: 612.5967\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 611.4229 - val_loss: 609.4214\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 583.5192 - val_loss: 605.9615\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 598.4033 - val_loss: 601.6875\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 580.0815 - val_loss: 596.7711\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 67ms/step - loss: 576.6946 - val_loss: 603.5472\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 551.6305 - val_loss: 595.5836\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 531.8687 - val_loss: 587.1875\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 539.8287 - val_loss: 577.8774\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 522.0319 - val_loss: 567.4939\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 55ms/step - loss: 593.2957 - val_loss: 595.8859\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 7ms/step - loss: 596.4379 - val_loss: 590.1481\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 558.4659 - val_loss: 583.6083\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 562.8588 - val_loss: 575.9707\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 533.8090 - val_loss: 567.0606\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m58s\u001b[0m 127ms/step - loss: 614.0750 - val_loss: 613.8688\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 593.2664 - val_loss: 608.5186\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 562.6469 - val_loss: 603.6132\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 571.8753 - val_loss: 598.5270\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 571.5702 - val_loss: 592.0762\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 15ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m7s\u001b[0m 64ms/step - loss: 589.4821 - val_loss: 598.3503\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 534.0452 - val_loss: 592.0930\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 528.9742 - val_loss: 584.1315\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 537.1346 - val_loss: 574.0823\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 554.8876 - val_loss: 561.8139\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 58ms/step - loss: 577.0184 - val_loss: 602.7333\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 591.1616 - val_loss: 596.1420\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 567.7167 - val_loss: 587.9594\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 566.3266 - val_loss: 577.9047\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 549.0204 - val_loss: 565.3776\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 48ms/step - loss: 581.3886 - val_loss: 591.0929\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 570.7881 - val_loss: 584.2738\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 551.6797 - val_loss: 576.1771\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 547.9814 - val_loss: 566.7624\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 528.5432 - val_loss: 555.6689\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 43ms/step - loss: 600.3503 - val_loss: 617.5727\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 550.8029 - val_loss: 613.0522\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 573.7513 - val_loss: 609.1525\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 567.7562 - val_loss: 605.3641\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.3751 - val_loss: 600.9380\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 54ms/step - loss: 595.5669 - val_loss: 621.4929\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 542.7947 - val_loss: 614.8625\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 580.1696 - val_loss: 609.0839\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 562.7655 - val_loss: 603.8622\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 556.1420 - val_loss: 598.4907\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 41ms/step - loss: 570.2943 - val_loss: 616.3669\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 552.4639 - val_loss: 615.1574\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 600.2980 - val_loss: 614.3368\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 536.9030 - val_loss: 613.6738\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 558.4593 - val_loss: 613.0544\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 589.3281 - val_loss: 611.7921\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 595.0160 - val_loss: 606.0967\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 600.9698 - val_loss: 599.4603\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 589.3025 - val_loss: 591.3040\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 579.7316 - val_loss: 582.0252\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step\n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 577.1989 - val_loss: 614.2137\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 531.5895 - val_loss: 608.9191\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 567.0363 - val_loss: 603.0654\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.7351 - val_loss: 596.6177\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 589.3939 - val_loss: 589.2708\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 570.5903 - val_loss: 604.6026\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 550.9299 - val_loss: 600.5034\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 557.0369 - val_loss: 595.6838\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 587.8149 - val_loss: 589.9575\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 560.7301 - val_loss: 583.4926\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 591.1511 - val_loss: 637.7001\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 569.9907 - val_loss: 630.3248\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 603.5782 - val_loss: 624.5807\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 600.4774 - val_loss: 620.0908\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 565.3546 - val_loss: 616.4883\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 47ms/step - loss: 553.4386 - val_loss: 595.2028\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 550.7620 - val_loss: 587.2186\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 531.2789 - val_loss: 578.7379\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 569.9855 - val_loss: 569.3254\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 544.0319 - val_loss: 558.7719\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 593.7923 - val_loss: 607.0656\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 568.9161 - val_loss: 601.0662\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 569.4044 - val_loss: 594.7828\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 536.8749 - val_loss: 588.0824\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 569.2358 - val_loss: 580.5308\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 575.8136 - val_loss: 598.6220\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 596.1732 - val_loss: 590.2819\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 571.0621 - val_loss: 580.1239\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 553.1989 - val_loss: 567.6035\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.7801 - val_loss: 551.8751\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 65ms/step - loss: 584.7678 - val_loss: 605.6364\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 6ms/step - loss: 551.8297 - val_loss: 590.4045\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 555.0952 - val_loss: 572.9991\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 515.5753 - val_loss: 553.0842\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 522.2345 - val_loss: 529.6155\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 536.3441 - val_loss: 588.7745\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 548.0111 - val_loss: 581.3977\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 532.8460 - val_loss: 572.8892\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 532.1871 - val_loss: 563.0321\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 526.4382 - val_loss: 550.9909\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 607.3186 - val_loss: 626.6782\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 607.9925 - val_loss: 619.5336\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 560.6229 - val_loss: 613.4608\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 587.3893 - val_loss: 607.8087\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 606.4897 - val_loss: 601.6830\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m66s\u001b[0m 89ms/step - loss: 601.9569 - val_loss: 619.7871\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 601.4853 - val_loss: 612.3615\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 591.1422 - val_loss: 605.4666\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 550.2604 - val_loss: 597.9626\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 590.9355 - val_loss: 588.9301\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 15ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m7s\u001b[0m 51ms/step - loss: 583.9097 - val_loss: 612.8184\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 576.9272 - val_loss: 608.4898\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 569.8398 - val_loss: 603.2050\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 578.6508 - val_loss: 596.0663\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 558.9449 - val_loss: 586.6553\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 78ms/step - loss: 682.9529 - val_loss: 684.4500\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 598.4101 - val_loss: 669.9399\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 633.5281 - val_loss: 657.2653\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 589.4343 - val_loss: 646.9860\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 641.9538 - val_loss: 638.3497\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 45ms/step - loss: 554.0937 - val_loss: 604.0084\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 575.3718 - val_loss: 599.4064\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 552.0785 - val_loss: 593.0931\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 564.1531 - val_loss: 584.2567\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 576.0508 - val_loss: 572.3775\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 584.3272 - val_loss: 623.3212\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 614.0076 - val_loss: 615.8028\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.4011 - val_loss: 608.5233\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 602.2184 - val_loss: 600.8315\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 599.4862 - val_loss: 592.1819\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 68ms/step - loss: 584.2435 - val_loss: 624.2371\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 598.9189 - val_loss: 619.9628\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 588.8420 - val_loss: 616.4939\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 540.7812 - val_loss: 613.6182\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 615.4330 - val_loss: 611.6350\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 585.3123 - val_loss: 612.7400\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 561.1118 - val_loss: 608.6359\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 548.1056 - val_loss: 604.4569\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 575.4965 - val_loss: 599.8101\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 586.6858 - val_loss: 594.2057\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 607.9954 - val_loss: 634.3937\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 609.3887 - val_loss: 628.7917\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.3486 - val_loss: 624.3218\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 605.9152 - val_loss: 620.4414\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 573.3682 - val_loss: 617.4581\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 41ms/step - loss: 540.2188 - val_loss: 583.1343\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 570.7288 - val_loss: 570.3170\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 514.2877 - val_loss: 553.9526\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 512.7129 - val_loss: 533.6614\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 476.4032 - val_loss: 509.2600\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 554.3757 - val_loss: 598.1276\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 578.8255 - val_loss: 590.8859\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 552.3746 - val_loss: 582.0064\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 532.6655 - val_loss: 570.6368\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 539.3738 - val_loss: 555.9247\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 46ms/step - loss: 599.3203 - val_loss: 616.4481\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 575.8719 - val_loss: 608.1284\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 568.5617 - val_loss: 598.8002\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 582.8112 - val_loss: 587.2736\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 557.4383 - val_loss: 573.5302\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 596.6922 - val_loss: 615.6158\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 602.3942 - val_loss: 610.1403\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 592.5522 - val_loss: 604.0655\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 551.3334 - val_loss: 596.5167\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 578.8568 - val_loss: 586.3674\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 43ms/step - loss: 608.6127 - val_loss: 627.0688\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 628.7432 - val_loss: 623.3696\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 578.2917 - val_loss: 620.3335\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 565.1227 - val_loss: 617.9268\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 588.6346 - val_loss: 616.0469\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 616.1115 - val_loss: 649.0124\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 584.8393 - val_loss: 640.0288\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 623.1580 - val_loss: 632.7040\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 559.8129 - val_loss: 627.1909\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.4888 - val_loss: 622.9218\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 586.3382 - val_loss: 586.5051\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 533.9826 - val_loss: 578.2744\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 516.8787 - val_loss: 569.8785\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 547.9246 - val_loss: 561.0897\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 516.1589 - val_loss: 551.3456\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 52ms/step - loss: 574.2825 - val_loss: 604.4384\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 9ms/step - loss: 579.9310 - val_loss: 598.5541\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 571.1044 - val_loss: 591.7547\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 570.2614 - val_loss: 583.7786\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 542.3851 - val_loss: 574.5256\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 630.2159 - val_loss: 631.4525\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 600.1782 - val_loss: 625.6135\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.8016 - val_loss: 621.2352\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 572.0643 - val_loss: 617.9588\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 586.7719 - val_loss: 615.3755\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 557.0103 - val_loss: 600.1933\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 562.0134 - val_loss: 589.4425\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 590.6286 - val_loss: 577.2032\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 539.6230 - val_loss: 562.9153\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 506.0464 - val_loss: 545.4738\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 563.3328 - val_loss: 581.6815\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 574.2814 - val_loss: 568.4789\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 522.8185 - val_loss: 552.9257\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m69s\u001b[0m 87ms/step - loss: 597.9473 - val_loss: 638.2727\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 632.0684 - val_loss: 630.0554\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 568.6810 - val_loss: 624.3201\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 605.1948 - val_loss: 620.2946\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 594.0323 - val_loss: 617.3459\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 57ms/step - loss: 591.4943 - val_loss: 571.6177\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 548.9744 - val_loss: 557.1314\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 541.3235 - val_loss: 538.6676\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 495.0211 - val_loss: 515.9792\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 502.0854 - val_loss: 487.7271\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 22ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 51ms/step - loss: 608.1395 - val_loss: 621.2615\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.5773 - val_loss: 617.7543\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 558.2491 - val_loss: 614.9623\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 614.6101 - val_loss: 612.6162\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 625.4420 - val_loss: 610.4114\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 49ms/step - loss: 582.0848 - val_loss: 598.0070\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 565.1224 - val_loss: 586.8260\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 550.8884 - val_loss: 572.4842\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 524.7823 - val_loss: 554.5336\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 543.4659 - val_loss: 532.5734\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 49ms/step - loss: 596.7543 - val_loss: 613.4620\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 587.0316 - val_loss: 609.1102\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 595.3857 - val_loss: 603.9905\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 615.7781 - val_loss: 597.7021\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 565.7328 - val_loss: 589.9875\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 50ms/step - loss: 642.5421 - val_loss: 622.1821\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 589.7750 - val_loss: 617.7454\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 582.8613 - val_loss: 614.4525\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 558.1337 - val_loss: 611.6933\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 596.3534 - val_loss: 609.0505\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 50ms/step - loss: 607.8049 - val_loss: 639.8495\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 607.5671 - val_loss: 631.6399\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 654.7657 - val_loss: 625.4783\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 583.2362 - val_loss: 620.9357\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 606.4731 - val_loss: 617.4537\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 46ms/step - loss: 553.6382 - val_loss: 615.3754\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 615.3035 - val_loss: 614.7684\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 567.0718 - val_loss: 614.1652\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 600.0450 - val_loss: 613.5609\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 566.7026 - val_loss: 612.9565\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 54ms/step - loss: 607.9416 - val_loss: 621.9361\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 564.8807 - val_loss: 619.4988\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 600.1462 - val_loss: 617.5491\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 576.6304 - val_loss: 616.0148\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 588.5242 - val_loss: 614.8832\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 15ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 43ms/step - loss: 604.6536 - val_loss: 612.5388\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 599.6902 - val_loss: 610.6426\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 586.2263 - val_loss: 608.4539\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 560.6669 - val_loss: 605.9619\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 564.2922 - val_loss: 602.8068\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 42ms/step - loss: 617.8077 - val_loss: 616.7820\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 553.7733 - val_loss: 615.2945\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 573.9390 - val_loss: 614.3833\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 598.0424 - val_loss: 613.6508\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 555.9803 - val_loss: 613.0101\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 44ms/step - loss: 545.1505 - val_loss: 610.8772\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 566.7784 - val_loss: 606.9567\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 572.0395 - val_loss: 601.8712\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 591.0183 - val_loss: 595.3871\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 588.8446 - val_loss: 586.9610\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 577.8979 - val_loss: 611.3228\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 602.5472 - val_loss: 608.5945\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 595.1288 - val_loss: 605.2994\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 587.8209 - val_loss: 601.2541\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 558.1336 - val_loss: 596.3288\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 583.3870 - val_loss: 616.0514\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 595.7501 - val_loss: 614.7307\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 540.4177 - val_loss: 613.6598\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 598.2975 - val_loss: 612.7576\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 608.9086 - val_loss: 611.8891\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 544.8025 - val_loss: 574.6697\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 538.7465 - val_loss: 561.3064\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 547.5618 - val_loss: 545.4678\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 527.6629 - val_loss: 527.0237\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 483.1440 - val_loss: 506.3715\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 596.9289 - val_loss: 612.6575\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 587.8966 - val_loss: 609.8700\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 596.4249 - val_loss: 606.2399\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 549.2664 - val_loss: 601.6625\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 553.7043 - val_loss: 595.8201\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 42ms/step - loss: 614.0049 - val_loss: 615.8420\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 595.9683 - val_loss: 613.8305\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 607.2962 - val_loss: 612.1027\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.9392 - val_loss: 610.4678\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 604.7554 - val_loss: 608.8276\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step\n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 571.3237 - val_loss: 619.7255\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 554.0870 - val_loss: 617.8766\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 585.0772 - val_loss: 616.4786\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m115s\u001b[0m 109ms/step - loss: 565.5318 - val_loss: 602.3282\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 620.3588 - val_loss: 597.7111\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 578.2780 - val_loss: 592.5125\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 556.2996 - val_loss: 586.3754\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 600.4295 - val_loss: 579.2304\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 19ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m8s\u001b[0m 66ms/step - loss: 572.3240 - val_loss: 614.9280\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 9ms/step - loss: 603.5054 - val_loss: 613.6037\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 573.7949 - val_loss: 611.8249\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 613.9921 - val_loss: 609.6066\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 611.7141 - val_loss: 606.2892\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 15ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m7s\u001b[0m 59ms/step - loss: 568.7288 - val_loss: 622.2951\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 576.7958 - val_loss: 619.1028\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 611.0689 - val_loss: 616.8295\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 610.7489 - val_loss: 615.2329\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 601.9799 - val_loss: 613.8096\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 17ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 53ms/step - loss: 588.2146 - val_loss: 618.8886\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 582.5411 - val_loss: 616.5967\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 612.0239 - val_loss: 614.6472\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 575.5269 - val_loss: 612.9546\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 622.2051 - val_loss: 611.3028\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 50ms/step - loss: 575.2284 - val_loss: 610.5618\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 7ms/step - loss: 587.4974 - val_loss: 605.7908\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 581.8640 - val_loss: 600.6074\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step - loss: 556.3754 - val_loss: 594.7123\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step - loss: 564.9568 - val_loss: 587.8892\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 45ms/step - loss: 544.7870 - val_loss: 600.0055\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 584.6445 - val_loss: 594.6470\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 570.2700 - val_loss: 588.3793\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 568.5061 - val_loss: 580.7568\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 529.1400 - val_loss: 571.8693\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 45ms/step - loss: 593.0672 - val_loss: 612.7731\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 566.6876 - val_loss: 609.5414\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 610.8165 - val_loss: 605.3008\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 607.8616 - val_loss: 599.8521\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 549.2209 - val_loss: 592.8553\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 20ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 46ms/step - loss: 588.2009 - val_loss: 603.8483\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 584.7094 - val_loss: 595.1299\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 554.0216 - val_loss: 585.0035\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 563.3868 - val_loss: 572.8038\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 570.3339 - val_loss: 558.5716\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 587.2526 - val_loss: 616.8361\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 626.7792 - val_loss: 614.6894\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 547.4177 - val_loss: 612.5798\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 569.4482 - val_loss: 610.0874\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 579.4869 - val_loss: 606.8992\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 67ms/step - loss: 616.8353 - val_loss: 600.3507\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 578.6425 - val_loss: 594.0549\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 555.8911 - val_loss: 586.6581\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 552.3608 - val_loss: 577.4734\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 553.1828 - val_loss: 565.8233\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m13s\u001b[0m 42ms/step - loss: 551.8945 - val_loss: 577.1461\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 564.7496 - val_loss: 568.4442\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 523.9716 - val_loss: 558.6763\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 511.8854 - val_loss: 548.0012\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 486.4839 - val_loss: 535.5768\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 694.8887 - val_loss: 646.7208\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 634.9199 - val_loss: 638.9412\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 616.5648 - val_loss: 632.5775\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 580.0562 - val_loss: 627.3632\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 555.1658 - val_loss: 623.3431\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 43ms/step - loss: 563.7675 - val_loss: 575.3242\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 554.3483 - val_loss: 567.2267\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 539.4186 - val_loss: 557.8575\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 542.8606 - val_loss: 546.9545\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 534.7184 - val_loss: 534.1260\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 569.7621 - val_loss: 609.1004\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 581.7213 - val_loss: 605.1409\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 577.9955 - val_loss: 600.3429\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 574.2175 - val_loss: 594.0950\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 571.0649 - val_loss: 584.2651\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 43ms/step - loss: 604.5027 - val_loss: 622.0065\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 583.1144 - val_loss: 618.6495\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 574.8715 - val_loss: 616.3278\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 569.8417 - val_loss: 614.5737\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 579.6877 - val_loss: 613.2252\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 520.3795 - val_loss: 573.4938\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 552.9630 - val_loss: 562.8348\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 548.9023 - val_loss: 550.1382\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 522.9861 - val_loss: 534.0407\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 516.3886 - val_loss: 510.6824\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 630.0383 - val_loss: 638.9836\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 622.0895 - val_loss: 630.9852\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 609.5878 - val_loss: 624.8017\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 606.0517 - val_loss: 619.9960\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 547.8758 - val_loss: 616.2567\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 615.8676 - val_loss: 613.5370\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 575.3018 - val_loss: 608.6517\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 597.4740 - val_loss: 602.8984\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 578.7963 - val_loss: 595.6263\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 550.4627 - val_loss: 586.1635\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m133s\u001b[0m 173ms/step - loss: 595.9853 - val_loss: 620.1576\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 629.0024 - val_loss: 608.8491\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 554.7825 - val_loss: 597.7117\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 567.7162 - val_loss: 585.6858\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 501.9368 - val_loss: 572.4857\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 25ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 59ms/step - loss: 607.3539 - val_loss: 634.1476\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 586.8986 - val_loss: 625.1512\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 601.4051 - val_loss: 617.5591\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 566.6728 - val_loss: 610.8094\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 548.9219 - val_loss: 603.8304\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 60ms/step - loss: 568.5481 - val_loss: 617.0651\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 571.3225 - val_loss: 615.9987\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 618.5713 - val_loss: 615.0903\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 586.7700 - val_loss: 614.2509\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 567.8616 - val_loss: 613.5075\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 51ms/step - loss: 538.3058 - val_loss: 576.1633\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 547.5137 - val_loss: 564.9530\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 495.4619 - val_loss: 552.7424\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 534.3157 - val_loss: 539.3154\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 535.1236 - val_loss: 524.5388\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 49ms/step - loss: 566.4578 - val_loss: 603.7348\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 573.5870 - val_loss: 598.9806\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 540.0468 - val_loss: 593.5327\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 570.3890 - val_loss: 587.1464\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 561.3781 - val_loss: 579.4387\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 49ms/step - loss: 593.9284 - val_loss: 632.1790\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 596.3859 - val_loss: 623.9909\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 620.8655 - val_loss: 618.5519\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 602.2837 - val_loss: 615.7825\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 556.6223 - val_loss: 614.2433\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 76ms/step - loss: 585.4478 - val_loss: 616.1060\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 601.9326 - val_loss: 611.4313\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 597.0504 - val_loss: 605.8557\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 596.5287 - val_loss: 599.1102\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 563.1931 - val_loss: 590.5156\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 18ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 45ms/step - loss: 609.0925 - val_loss: 660.5022\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 604.4770 - val_loss: 647.3646\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 599.6420 - val_loss: 636.2617\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 595.8341 - val_loss: 626.3931\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 599.2368 - val_loss: 617.1230\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 45ms/step - loss: 583.8019 - val_loss: 616.2780\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 570.6670 - val_loss: 613.2111\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 615.5720 - val_loss: 608.8460\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 560.7093 - val_loss: 602.9111\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 583.5342 - val_loss: 594.8046\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 16ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 46ms/step - loss: 576.6111 - val_loss: 622.5837\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 592.1643 - val_loss: 616.1674\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 597.4404 - val_loss: 611.2982\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 572.7471 - val_loss: 606.9699\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 591.9001 - val_loss: 602.3946\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 47ms/step - loss: 598.0391 - val_loss: 621.6064\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 592.5846 - val_loss: 613.2479\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 565.5711 - val_loss: 605.3784\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step - loss: 551.5959 - val_loss: 597.0971\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 550.1633 - val_loss: 586.9172\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 637.4027 - val_loss: 617.6178\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 595.4486 - val_loss: 610.0365\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 564.5092 - val_loss: 602.9080\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 618.2401 - val_loss: 595.3715\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 558.0901 - val_loss: 586.9018\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 583.8793 - val_loss: 615.1911\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 618.0261 - val_loss: 614.1514\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 559.3990 - val_loss: 612.6981\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 587.4930 - val_loss: 610.6110\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 588.1973 - val_loss: 607.6924\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 44ms/step - loss: 635.8842 - val_loss: 644.2142\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 604.2639 - val_loss: 633.8762\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 589.4907 - val_loss: 627.0873\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 626.6346 - val_loss: 622.5989\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 581.2159 - val_loss: 619.5609\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 584.6912 - val_loss: 594.0615\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 608.1562 - val_loss: 585.9459\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 559.9963 - val_loss: 575.4382\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 493.6625 - val_loss: 562.1919\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 570.7574 - val_loss: 545.4515\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m9s\u001b[0m 41ms/step - loss: 608.0405 - val_loss: 626.8607\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 571.3682 - val_loss: 622.6411\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 614.8603 - val_loss: 619.6829\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 526.5177 - val_loss: 617.6904\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 586.9424 - val_loss: 616.1526\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 606.5828 - val_loss: 611.0027\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 573.3860 - val_loss: 604.5707\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 580.5422 - val_loss: 598.3725\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 588.5269 - val_loss: 591.4533\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 545.4554 - val_loss: 583.4404\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 530.3353 - val_loss: 574.4113\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 528.6716 - val_loss: 557.0696\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 530.5069 - val_loss: 535.1830\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 501.1587 - val_loss: 507.8463\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 442.1259 - val_loss: 472.4626\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 620.1805 - val_loss: 622.0546\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 578.8287 - val_loss: 615.1417\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 599.6165 - val_loss: 609.5871\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m168s\u001b[0m 94ms/step - loss: 600.3480 - val_loss: 613.9152\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 578.3750 - val_loss: 610.5892\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 577.5359 - val_loss: 606.4177\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 587.5632 - val_loss: 601.0308\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 593.4045 - val_loss: 594.0226\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 18ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m9s\u001b[0m 60ms/step - loss: 538.3336 - val_loss: 552.9465\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 8ms/step - loss: 498.5683 - val_loss: 537.5297\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 523.4846 - val_loss: 520.3965\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 488.6495 - val_loss: 501.0008\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 454.0887 - val_loss: 479.7940\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 67ms/step - loss: 555.4232 - val_loss: 615.7983\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 550.9705 - val_loss: 614.8767\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 576.7457 - val_loss: 614.2080\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 586.6820 - val_loss: 613.6063\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 580.8768 - val_loss: 613.0084\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 18ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m8s\u001b[0m 55ms/step - loss: 551.0869 - val_loss: 595.9045\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 537.6609 - val_loss: 589.9338\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 570.8981 - val_loss: 582.7374\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 559.1210 - val_loss: 573.8939\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 535.5885 - val_loss: 563.3570\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 49ms/step - loss: 619.1014 - val_loss: 614.2712\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 562.8139 - val_loss: 612.2508\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 583.3335 - val_loss: 609.9912\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 614.2905 - val_loss: 607.4484\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 541.4780 - val_loss: 604.4334\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 59ms/step - loss: 621.1356 - val_loss: 618.2780\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 599.2698 - val_loss: 615.8420\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 569.8906 - val_loss: 613.9533\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 611.1141 - val_loss: 612.2561\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 562.0417 - val_loss: 610.6010\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 49ms/step - loss: 605.1956 - val_loss: 633.5751\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 593.7930 - val_loss: 628.6404\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 586.6973 - val_loss: 624.4440\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 606.5775 - val_loss: 620.7308\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 561.5830 - val_loss: 617.6251\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 56ms/step - loss: 610.6007 - val_loss: 619.3505\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 577.7938 - val_loss: 616.4846\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 601.3193 - val_loss: 614.0391\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.5188 - val_loss: 612.0815\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 595.0906 - val_loss: 610.4153\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 47ms/step - loss: 568.1738 - val_loss: 618.0627\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 578.5044 - val_loss: 616.6042\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 584.1474 - val_loss: 615.4315\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 550.4841 - val_loss: 614.3894\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 589.8928 - val_loss: 613.4478\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 46ms/step - loss: 576.8873 - val_loss: 613.8839\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 540.7064 - val_loss: 609.9266\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 604.8718 - val_loss: 605.0347\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 597.0815 - val_loss: 598.5868\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 518.0311 - val_loss: 590.3255\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 51ms/step - loss: 587.9967 - val_loss: 615.7957\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 615.6848 - val_loss: 613.7176\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 581.3787 - val_loss: 611.2975\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 576.3231 - val_loss: 608.0925\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 623.1678 - val_loss: 603.8463\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 45ms/step - loss: 599.7114 - val_loss: 609.5698\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 569.2302 - val_loss: 604.1826\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 604.2635 - val_loss: 597.0795\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 561.9347 - val_loss: 587.2872\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 565.4352 - val_loss: 575.4760\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 57ms/step - loss: 562.6625 - val_loss: 603.9363\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 582.8300 - val_loss: 598.5172\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 520.5667 - val_loss: 592.0411\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 550.8822 - val_loss: 584.0154\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 547.9621 - val_loss: 574.1405\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 46ms/step - loss: 568.5707 - val_loss: 615.8002\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 618.4549 - val_loss: 611.3040\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 583.6077 - val_loss: 606.6973\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 554.8461 - val_loss: 601.8967\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 588.9014 - val_loss: 596.2263\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 48ms/step - loss: 593.2717 - val_loss: 608.6530\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 558.3196 - val_loss: 604.3762\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 569.5698 - val_loss: 598.6169\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 565.3044 - val_loss: 590.8975\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 571.2752 - val_loss: 580.8235\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 45ms/step - loss: 626.0878 - val_loss: 618.9280\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 561.6918 - val_loss: 616.1312\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 589.9729 - val_loss: 614.0569\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 581.0569 - val_loss: 612.4060\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.1110 - val_loss: 610.8480\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 566.7141 - val_loss: 624.3651\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 590.2020 - val_loss: 619.6525\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 628.9454 - val_loss: 616.3215\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 603.7504 - val_loss: 613.8926\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 576.9587 - val_loss: 611.8494\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 46ms/step - loss: 620.1124 - val_loss: 613.7665\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.4448 - val_loss: 607.5564\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 567.2911 - val_loss: 601.7499\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 569.1741 - val_loss: 596.0488\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 552.0405 - val_loss: 589.9277\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 608.0938 - val_loss: 619.9305\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 581.5751 - val_loss: 615.0252\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 605.7702 - val_loss: 609.7519\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 568.6978 - val_loss: 603.8799\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 578.6197 - val_loss: 596.9574\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 45ms/step - loss: 585.8641 - val_loss: 609.9654\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 554.6754 - val_loss: 606.6788\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 553.7015 - val_loss: 601.9441\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 575.9609 - val_loss: 594.3710\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 545.9402 - val_loss: 583.3926\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 584.3323 - val_loss: 618.2276\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 601.7584 - val_loss: 614.7115\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 590.8873 - val_loss: 611.0466\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 594.0460 - val_loss: 607.1500\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.5366 - val_loss: 602.8742\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 49ms/step - loss: 596.9317 - val_loss: 618.2910\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 621.2275 - val_loss: 616.7078\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 611.5232 - val_loss: 615.3765\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 546.0509 - val_loss: 614.2599\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 557.2013 - val_loss: 613.4214\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 591.7559 - val_loss: 597.5133\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 594.4169 - val_loss: 591.5593\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 565.8892 - val_loss: 583.5352\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 534.7764 - val_loss: 573.1512\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 542.8770 - val_loss: 560.7584\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 47ms/step - loss: 590.8929 - val_loss: 626.5095\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 579.5677 - val_loss: 619.2546\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.4357 - val_loss: 613.6238\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 561.4421 - val_loss: 609.3063\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 591.3416 - val_loss: 605.5052\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 42ms/step - loss: 577.4763 - val_loss: 598.5851\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 581.0563 - val_loss: 589.3987\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 547.6857 - val_loss: 579.2987\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 544.2031 - val_loss: 568.2524\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 544.8348 - val_loss: 555.7681\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 596.9692 - val_loss: 614.2443\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 589.2206 - val_loss: 608.6340\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 586.9073 - val_loss: 602.8608\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 602.8012 - val_loss: 596.5204\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 561.6192 - val_loss: 589.3101\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 45ms/step - loss: 578.7082 - val_loss: 604.5535\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 587.6305 - val_loss: 599.0908\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m157s\u001b[0m 225ms/step - loss: 540.1394 - val_loss: 571.1385\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 526.3996 - val_loss: 556.5192\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 553.7454 - val_loss: 539.5095\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 495.6083 - val_loss: 519.4907\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 521.4485 - val_loss: 495.8064\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 54ms/step - loss: 609.8320 - val_loss: 623.4389\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 603.7404 - val_loss: 619.3452\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 558.6277 - val_loss: 615.8184\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 570.1028 - val_loss: 612.2346\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 606.6160 - val_loss: 607.9360\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 49ms/step - loss: 584.9000 - val_loss: 605.2477\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 557.6364 - val_loss: 599.9202\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 573.8587 - val_loss: 591.4573\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.0200 - val_loss: 577.7695\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 496.7111 - val_loss: 558.0425\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 48ms/step - loss: 586.1882 - val_loss: 613.1577\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 596.3764 - val_loss: 608.7386\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 562.3983 - val_loss: 603.6099\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 542.4784 - val_loss: 597.5200\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 563.8059 - val_loss: 589.9766\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m7s\u001b[0m 126ms/step - loss: 605.0548 - val_loss: 599.7557\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 9ms/step - loss: 590.7278 - val_loss: 591.0421\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 564.0419 - val_loss: 580.0231\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 534.8871 - val_loss: 566.1208\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 522.0161 - val_loss: 548.1844\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 16ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 50ms/step - loss: 527.9802 - val_loss: 577.3853\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 551.7814 - val_loss: 564.8755\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 502.6378 - val_loss: 549.7415\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 544.6517 - val_loss: 531.2582\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 467.3008 - val_loss: 507.7986\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 49ms/step - loss: 574.3591 - val_loss: 621.5646\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 597.4391 - val_loss: 617.5233\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 579.3281 - val_loss: 614.5333\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 627.2474 - val_loss: 612.4025\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 626.9125 - val_loss: 610.6682\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 49ms/step - loss: 542.5411 - val_loss: 548.1108\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 519.8772 - val_loss: 526.7020\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 476.7104 - val_loss: 500.8036\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 494.2970 - val_loss: 469.1220\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 413.9377 - val_loss: 431.0153\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 50ms/step - loss: 607.5258 - val_loss: 607.9107\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 580.0129 - val_loss: 601.6561\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 545.0922 - val_loss: 592.9806\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 548.0131 - val_loss: 581.8607\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 556.2074 - val_loss: 568.2406\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 48ms/step - loss: 535.8814 - val_loss: 584.5532\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 579.2166 - val_loss: 573.8013\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 556.0631 - val_loss: 560.6812\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 515.6107 - val_loss: 544.8664\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 479.1105 - val_loss: 526.3058\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 62ms/step - loss: 585.5193 - val_loss: 616.8553\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 581.3079 - val_loss: 615.2606\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 590.2545 - val_loss: 614.3917\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 574.1694 - val_loss: 613.7170\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 588.0883 - val_loss: 613.0818\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 46ms/step - loss: 555.5255 - val_loss: 617.3829\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 572.4541 - val_loss: 614.5117\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.6532 - val_loss: 612.6298\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 604.5732 - val_loss: 611.0041\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 544.7855 - val_loss: 609.2337\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 46ms/step - loss: 555.0804 - val_loss: 575.0692\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 561.4854 - val_loss: 563.5242\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 503.2046 - val_loss: 549.6683\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 497.3761 - val_loss: 533.0295\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 519.9210 - val_loss: 513.0419\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 44ms/step - loss: 636.7830 - val_loss: 610.1039\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 591.6611 - val_loss: 606.6082\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 573.5453 - val_loss: 601.9981\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 595.0308 - val_loss: 595.8417\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 561.9500 - val_loss: 586.6356\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 43ms/step - loss: 615.9232 - val_loss: 629.8302\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 614.7463 - val_loss: 625.3132\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 599.5413 - val_loss: 621.8495\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 563.2911 - val_loss: 619.0445\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 579.5833 - val_loss: 616.7769\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 45ms/step - loss: 581.6986 - val_loss: 608.4760\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.4934 - val_loss: 601.4603\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 589.4883 - val_loss: 591.6496\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 533.6469 - val_loss: 579.4332\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 561.5948 - val_loss: 564.6593\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 46ms/step - loss: 583.8972 - val_loss: 613.0626\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 603.8810 - val_loss: 607.8724\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 568.5754 - val_loss: 602.3587\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 559.9207 - val_loss: 595.9537\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 522.0438 - val_loss: 587.5381\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 63ms/step - loss: 572.3481 - val_loss: 609.3615\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 8ms/step - loss: 593.9794 - val_loss: 603.1929\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 604.9774 - val_loss: 596.0926\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 543.3276 - val_loss: 587.2411\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 555.8508 - val_loss: 575.7213\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 54ms/step - loss: 620.5253 - val_loss: 615.7256\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 579.9537 - val_loss: 614.9946\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 592.0007 - val_loss: 614.3342\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 531.6656 - val_loss: 613.7064\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 610.6405 - val_loss: 613.0868\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 43ms/step - loss: 610.7629 - val_loss: 622.1969\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 580.3354 - val_loss: 619.1252\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 612.5386 - val_loss: 616.7555\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 575.6522 - val_loss: 614.7556\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 581.0975 - val_loss: 613.0063\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 593.3187 - val_loss: 620.9000\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.4264 - val_loss: 613.2603\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 551.0693 - val_loss: 606.1598\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 572.9720 - val_loss: 599.3742\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.8470 - val_loss: 592.5641\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 587.6717 - val_loss: 620.6282\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.3574 - val_loss: 618.1898\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 564.8207 - val_loss: 616.1894\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 592.2249 - val_loss: 614.8264\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 586.1285 - val_loss: 613.7372\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 63ms/step - loss: 581.9141 - val_loss: 594.0733\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 557.2505 - val_loss: 585.4850\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 530.6807 - val_loss: 576.0630\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 547.8077 - val_loss: 565.2299\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 549.0105 - val_loss: 552.5912\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 542.3885 - val_loss: 599.2841\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 560.8972 - val_loss: 593.0805\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 569.6587 - val_loss: 584.8195\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 541.6210 - val_loss: 573.7847\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 528.6252 - val_loss: 559.0510\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 58ms/step - loss: 615.7083 - val_loss: 614.5706\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 8ms/step - loss: 633.0629 - val_loss: 611.6428\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 568.4351 - val_loss: 608.1331\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.0085 - val_loss: 603.5179\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 606.9446 - val_loss: 597.2902\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 42ms/step - loss: 559.1197 - val_loss: 586.6930\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 560.4664 - val_loss: 573.4405\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 532.4759 - val_loss: 557.2869\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 536.3912 - val_loss: 536.4798\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 484.9583 - val_loss: 510.9530\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 562.8428 - val_loss: 608.8370\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 554.8467 - val_loss: 595.5947\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 539.0953 - val_loss: 581.5732\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 533.5249 - val_loss: 566.3134\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 548.0852 - val_loss: 547.5435\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 556.5795 - val_loss: 576.7574\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 517.6967 - val_loss: 564.1599\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 530.6653 - val_loss: 549.4617\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 526.1104 - val_loss: 531.9816\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 526.9307 - val_loss: 510.9707\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 594.2582 - val_loss: 623.3329\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m219s\u001b[0m 210ms/step - loss: 601.9975 - val_loss: 582.0651\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 9ms/step - loss: 541.9167 - val_loss: 567.5743\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 568.8614 - val_loss: 550.1330\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 532.5084 - val_loss: 528.8264\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 493.7609 - val_loss: 502.9917\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 56ms/step - loss: 610.3607 - val_loss: 603.4529\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 10ms/step - loss: 568.2833 - val_loss: 594.4146\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 558.9599 - val_loss: 583.2377\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 544.9586 - val_loss: 568.2372\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 544.1309 - val_loss: 548.0348\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 55ms/step - loss: 569.2278 - val_loss: 611.6777\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 575.8446 - val_loss: 608.6506\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 591.1617 - val_loss: 604.8722\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 594.0020 - val_loss: 600.2473\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 559.5377 - val_loss: 594.8557\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step\n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 53ms/step - loss: 564.2162 - val_loss: 615.3723\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 570.3484 - val_loss: 614.7661\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 589.4365 - val_loss: 614.1569\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 590.0004 - val_loss: 613.5528\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 604.2523 - val_loss: 612.9507\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 51ms/step - loss: 638.2367 - val_loss: 645.9429\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 600.9233 - val_loss: 638.3427\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 598.3043 - val_loss: 632.2808\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 610.2206 - val_loss: 627.9264\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 617.9487 - val_loss: 624.6978\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 48ms/step - loss: 602.2764 - val_loss: 624.7228\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 581.8558 - val_loss: 619.9517\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 590.9724 - val_loss: 616.7672\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 562.4141 - val_loss: 614.6374\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 594.3513 - val_loss: 612.9543\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 47ms/step - loss: 629.0245 - val_loss: 637.2925\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 589.2368 - val_loss: 628.7019\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.5605 - val_loss: 622.5222\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 571.3409 - val_loss: 618.3593\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 583.2625 - val_loss: 615.8286\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 47ms/step - loss: 593.9841 - val_loss: 618.4468\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 593.6722 - val_loss: 615.6993\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 606.9044 - val_loss: 613.4890\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 577.7236 - val_loss: 611.6652\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 565.9578 - val_loss: 610.0539\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 47ms/step - loss: 554.9215 - val_loss: 616.3203\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 590.9244 - val_loss: 615.2657\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 559.5695 - val_loss: 614.4258\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 576.7863 - val_loss: 613.7207\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 624.8112 - val_loss: 613.0809\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 48ms/step - loss: 572.9906 - val_loss: 613.5584\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.2574 - val_loss: 611.1523\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 600.8792 - val_loss: 608.2714\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 595.4774 - val_loss: 604.5471\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 547.7579 - val_loss: 599.5109\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 47ms/step - loss: 592.0422 - val_loss: 607.5330\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.7690 - val_loss: 603.5537\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 550.4872 - val_loss: 598.6563\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 555.9360 - val_loss: 592.7199\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 546.6873 - val_loss: 585.6437\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 51ms/step - loss: 552.4565 - val_loss: 603.9963\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 8ms/step - loss: 594.8225 - val_loss: 596.6465\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 560.7496 - val_loss: 586.8323\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 559.2936 - val_loss: 574.0569\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 562.1908 - val_loss: 557.8743\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 47ms/step - loss: 580.1622 - val_loss: 616.1942\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 631.2480 - val_loss: 615.2383\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 598.9712 - val_loss: 614.4429\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 591.7122 - val_loss: 613.7411\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 587.6500 - val_loss: 613.0734\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 48ms/step - loss: 540.4877 - val_loss: 576.2765\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 579.8721 - val_loss: 566.1829\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 548.2440 - val_loss: 554.4568\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 514.6876 - val_loss: 540.2207\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 503.3422 - val_loss: 523.1263\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 44ms/step - loss: 520.7094 - val_loss: 548.0403\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 525.6781 - val_loss: 531.6514\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 492.9155 - val_loss: 512.5854\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 487.6229 - val_loss: 490.7375\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 464.5585 - val_loss: 465.6639\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 47ms/step - loss: 541.9500 - val_loss: 619.8885\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 604.0154 - val_loss: 616.4031\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 572.8011 - val_loss: 613.9585\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 560.7999 - val_loss: 612.1439\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 566.0677 - val_loss: 610.4980\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 50ms/step - loss: 556.4252 - val_loss: 608.1793\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 545.8453 - val_loss: 602.8263\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 547.2748 - val_loss: 596.2382\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 554.2907 - val_loss: 588.1523\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 541.4193 - val_loss: 578.7010\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 547.5511 - val_loss: 571.9656\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.4399 - val_loss: 560.6226\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 504.6616 - val_loss: 547.8925\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 529.8970 - val_loss: 532.6126\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 498.9600 - val_loss: 514.9919\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 47ms/step - loss: 543.2523 - val_loss: 599.5012\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 571.3825 - val_loss: 587.6177\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 515.1202 - val_loss: 573.7930\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 515.7352 - val_loss: 556.6105\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 494.6793 - val_loss: 536.3552\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 45ms/step - loss: 630.3671 - val_loss: 615.5292\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 598.6343 - val_loss: 614.8217\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 547.0599 - val_loss: 614.1418\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 570.8134 - val_loss: 613.4222\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 597.5302 - val_loss: 612.6514\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 43ms/step - loss: 629.2423 - val_loss: 614.7234\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 566.1277 - val_loss: 612.4301\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 570.6060 - val_loss: 609.7548\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.8675 - val_loss: 606.3232\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 602.1690 - val_loss: 601.7203\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 45ms/step - loss: 583.9588 - val_loss: 614.4217\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 582.7952 - val_loss: 610.0579\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 587.4488 - val_loss: 605.6566\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 571.4858 - val_loss: 600.5510\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 554.8690 - val_loss: 593.9215\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 45ms/step - loss: 587.6642 - val_loss: 612.7697\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.5833 - val_loss: 610.3243\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 558.4722 - val_loss: 607.0993\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 553.1913 - val_loss: 602.3752\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 623.1895 - val_loss: 597.0378\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 570.0952 - val_loss: 577.8788\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 548.0232 - val_loss: 568.0591\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 544.4015 - val_loss: 557.2131\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 518.7430 - val_loss: 545.1841\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 500.5933 - val_loss: 531.6719\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 585.4387 - val_loss: 618.5679\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 622.0263 - val_loss: 616.5303\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 568.1393 - val_loss: 614.8595\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 573.8029 - val_loss: 613.3939\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 587.4173 - val_loss: 611.6766\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 65ms/step - loss: 556.5392 - val_loss: 612.9275\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 548.4797 - val_loss: 611.0863\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 556.3570 - val_loss: 608.5721\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 609.2059 - val_loss: 604.8781\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 557.3229 - val_loss: 599.7202\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 574.0501 - val_loss: 598.8999\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 573.4469 - val_loss: 588.6804\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 563.9785 - val_loss: 575.4523\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 545.2623 - val_loss: 558.0367\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 503.5368 - val_loss: 535.4073\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 562.3522 - val_loss: 597.8420\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 534.9513 - val_loss: 590.6607\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 506.2541 - val_loss: 582.1131\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 519.9619 - val_loss: 571.5207\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 541.0408 - val_loss: 559.0747\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 542.8841 - val_loss: 609.7429\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 53ms/step - loss: 526.9054 - val_loss: 599.9484\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 550.2501 - val_loss: 589.0623\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 544.0369 - val_loss: 574.9429\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 533.9728 - val_loss: 556.4735\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 521.8607 - val_loss: 532.9998\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m7s\u001b[0m 74ms/step - loss: 561.3949 - val_loss: 610.8839\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 58ms/step - loss: 573.5720 - val_loss: 605.0499\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 127ms/step - loss: 585.9442 - val_loss: 599.5127\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 109ms/step - loss: 586.6895 - val_loss: 593.2741\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 51ms/step - loss: 526.3260 - val_loss: 586.2930\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 19ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 210ms/step\n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 47ms/step - loss: 601.3587 - val_loss: 593.5108\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 551.5456 - val_loss: 584.6125\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 563.3281 - val_loss: 573.1920\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 566.2795 - val_loss: 559.0468\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 438.6276 - val_loss: 541.9208\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 586.3369 - val_loss: 627.0991\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 568.4474 - val_loss: 620.7369\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 606.7675 - val_loss: 615.2332\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.1511 - val_loss: 609.9362\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 567.5249 - val_loss: 604.1691\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 46ms/step - loss: 541.1266 - val_loss: 606.5419\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 536.7733 - val_loss: 600.9736\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 569.8938 - val_loss: 592.7383\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 583.0751 - val_loss: 580.0422\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 527.8055 - val_loss: 565.5621\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 16ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 45ms/step - loss: 585.6851 - val_loss: 597.4675\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.0068 - val_loss: 591.8885\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 573.9694 - val_loss: 585.2964\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 563.4943 - val_loss: 577.3838\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 562.4500 - val_loss: 567.8790\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 46ms/step - loss: 579.3303 - val_loss: 600.0277\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 555.8713 - val_loss: 593.8044\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 558.3784 - val_loss: 585.7953\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 590.9572 - val_loss: 575.3597\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 546.9554 - val_loss: 562.2997\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 45ms/step - loss: 633.9147 - val_loss: 660.8832\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 628.5635 - val_loss: 645.8491\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 563.0427 - val_loss: 635.1329\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 603.6896 - val_loss: 628.3460\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.8209 - val_loss: 624.1385\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 43ms/step - loss: 558.1095 - val_loss: 616.1245\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 561.9268 - val_loss: 614.9084\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 588.5429 - val_loss: 613.7492\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 571.6689 - val_loss: 612.4379\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 598.6802 - val_loss: 610.8672\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 52ms/step - loss: 553.5255 - val_loss: 573.7211\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 534.3998 - val_loss: 561.7080\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 537.8250 - val_loss: 548.0556\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 526.2017 - val_loss: 532.5710\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 491.8398 - val_loss: 514.4373\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 47ms/step - loss: 574.2016 - val_loss: 602.0043\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 571.4362 - val_loss: 592.1240\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 543.8156 - val_loss: 579.3336\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 568.2399 - val_loss: 563.2989\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 540.5292 - val_loss: 544.7719\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 56ms/step - loss: 560.4799 - val_loss: 613.2604\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 9ms/step - loss: 565.5671 - val_loss: 607.7604\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 569.5967 - val_loss: 601.0427\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 541.0434 - val_loss: 591.7910\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 547.8569 - val_loss: 579.4562\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 46ms/step - loss: 595.0397 - val_loss: 623.1247\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 609.0417 - val_loss: 618.3843\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 629.3424 - val_loss: 613.8254\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 598.3447 - val_loss: 609.0151\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 581.6705 - val_loss: 603.1431\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 47ms/step - loss: 633.5527 - val_loss: 612.1630\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 547.2532 - val_loss: 604.9915\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 566.9116 - val_loss: 596.8962\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 596.1977 - val_loss: 587.2405\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 559.0214 - val_loss: 575.3659\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 16ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 44ms/step - loss: 597.5429 - val_loss: 615.4014\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 565.9164 - val_loss: 614.3820\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 593.2687 - val_loss: 612.4446\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 587.2915 - val_loss: 609.1129\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 578.1528 - val_loss: 604.7136\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 45ms/step - loss: 611.7517 - val_loss: 628.6502\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 606.8482 - val_loss: 622.6349\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 584.5647 - val_loss: 617.8098\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 621.1434 - val_loss: 614.0330\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 561.2109 - val_loss: 611.5011\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 45ms/step - loss: 590.8047 - val_loss: 610.6744\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 598.9133 - val_loss: 605.0761\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 551.1465 - val_loss: 597.7068\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 584.8429 - val_loss: 588.7451\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 565.9162 - val_loss: 578.0307\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 48ms/step - loss: 584.4236 - val_loss: 623.5779\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 595.1346 - val_loss: 619.6039\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 538.6551 - val_loss: 616.9612\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 626.9835 - val_loss: 615.0468\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 577.3366 - val_loss: 613.8394\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 47ms/step - loss: 583.4027 - val_loss: 590.9370\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 581.1501 - val_loss: 572.9406\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 550.8452 - val_loss: 551.1519\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 493.2307 - val_loss: 526.2761\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 486.8211 - val_loss: 497.6823\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 43ms/step - loss: 635.8013 - val_loss: 594.2400\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 612.5912 - val_loss: 582.5603\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 517.9933 - val_loss: 568.8417\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 517.4490 - val_loss: 552.4291\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 493.8420 - val_loss: 532.4716\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 58ms/step - loss: 572.0648 - val_loss: 591.3498\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 572.6078 - val_loss: 580.8655\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 515.2766 - val_loss: 568.5303\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 527.7025 - val_loss: 553.6922\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 554.8275 - val_loss: 536.6482\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 48ms/step - loss: 600.5304 - val_loss: 630.4674\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 612.7968 - val_loss: 623.3669\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 592.7863 - val_loss: 618.1339\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 568.1839 - val_loss: 613.8411\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 564.6390 - val_loss: 609.9502\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 49ms/step - loss: 563.7340 - val_loss: 614.9425\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 578.8722 - val_loss: 609.5099\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 574.1723 - val_loss: 603.7741\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 539.5153 - val_loss: 596.5688\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 572.9349 - val_loss: 585.9036\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 43ms/step - loss: 634.5063 - val_loss: 618.0957\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 578.9622 - val_loss: 613.7985\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 602.3012 - val_loss: 609.3740\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 595.4795 - val_loss: 604.0467\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 564.3668 - val_loss: 597.2245\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 611.2300 - val_loss: 606.9801\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 555.3319 - val_loss: 599.6547\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 542.8948 - val_loss: 589.2236\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 545.5011 - val_loss: 576.6499\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 540.2739 - val_loss: 561.7223\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 43ms/step - loss: 586.8746 - val_loss: 618.6143\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 575.5472 - val_loss: 616.9866\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 557.1453 - val_loss: 615.6853\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 618.6382 - val_loss: 614.6147\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 611.7836 - val_loss: 613.7295\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step\n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 43ms/step - loss: 605.1722 - val_loss: 612.6568\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 608.1279 - val_loss: 609.6458\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 583.2621 - val_loss: 605.8234\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 569.6353 - val_loss: 600.4926\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 576.5450 - val_loss: 593.3180\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 539.5215 - val_loss: 588.4831\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 548.0881 - val_loss: 573.0848\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 539.6017 - val_loss: 554.4219\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 499.9349 - val_loss: 532.4686\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 483.8774 - val_loss: 506.6277\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 615.5460 - val_loss: 608.1291\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 596.2010 - val_loss: 598.9401\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 548.2751 - val_loss: 588.8687\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 581.1364 - val_loss: 577.3313\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 524.4141 - val_loss: 561.7872\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 591.5432 - val_loss: 590.6041\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 550.0154 - val_loss: 579.6906\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 532.2417 - val_loss: 567.6364\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 539.0940 - val_loss: 552.5871\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 516.8676 - val_loss: 533.5253\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m 1/13\u001b[0m \u001b[32m━\u001b[0m\u001b[37m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[1m49s\u001b[0m 4s/step - loss: 525.2076" + ] + } + ], + "source": [ + "from tensorflow.keras.models import Sequential\n", + "from tensorflow.keras.layers import Dense, Input\n", + "from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping\n", + "from sklearn.metrics import mean_squared_error\n", + "import numpy as np\n", + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "\n", + "# Списки для хранения ошибок\n", + "train_mse_3layers = []\n", + "test_mse_3layers = []\n", + "\n", + "# Настройка ранней остановки\n", + "early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5, restore_best_weights=True, verbose=1)\n", + "\n", + "# Количество нейронов до 1-10 для трехслойной модели\n", + "for neurons_layer1 in range(1, 11):\n", + " for neurons_layer2 in range(1, 11):\n", + " for neurons_layer3 in range(1, 11):\n", + " print(f\"Обучение модели с {neurons_layer1} нейронами в первом слое, {neurons_layer2} во втором, и {neurons_layer3} в третьем слое\")\n", + " \n", + " # Построение модели с тремя скрытыми слоями\n", + " model = Sequential()\n", + " model.add(Input(shape=(X_train.shape[1],))) # Входной слой\n", + " model.add(Dense(neurons_layer1, activation='relu', kernel_regularizer='l2')) # Первый скрытый слой\n", + " model.add(Dense(neurons_layer2, activation='relu', kernel_regularizer='l2')) # Второй скрытый слой\n", + " model.add(Dense(neurons_layer3, activation='relu', kernel_regularizer='l2')) # Третий скрытый слой\n", + " model.add(Dense(1, activation='linear')) # Выходной слой\n", + " \n", + " # Компиляция модели\n", + " model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')\n", + " \n", + " # Обучение модели с ранней остановкой\n", + " history = model.fit(X_train, y_train, epochs=50, validation_data=(X_test, y_test),\n", + " callbacks=[early_stopping], verbose=1)\n", + " \n", + " # Предсказания на обучающих и тестовых данных\n", + " y_train_pred = model.predict(X_train)\n", + " y_test_pred = model.predict(X_test)\n", + " \n", + " # Оценка ошибки на обучающих и тестовых данных\n", + " train_mse_3layers.append((neurons_layer1, neurons_layer2, neurons_layer3, mean_squared_error(y_train, y_train_pred)))\n", + " test_mse_3layers.append((neurons_layer1, neurons_layer2, neurons_layer3, mean_squared_error(y_test, y_test_pred)))\n", + "\n", + "# Нахождение модели с минимальной ошибкой на тестовой выборке\n", + "best_config_3layers = min(test_mse_3layers, key=lambda x: x[3])\n", + "print(f\"Лучшая конфигурация трехслойной сети: {best_config_3layers[0]} нейронов в первом слое, \"\n", + " f\"{best_config_3layers[1]} нейронов во втором слое, {best_config_3layers[2]} нейронов в третьем слое с MSE = {best_config_3layers[3]:.4f}\")\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Объяснение:\n", + "1. Модель с двумя скрытыми слоями: Мы перебираем количество нейронов в первом и втором слое в диапазоне от 1 до 10, обучаем модели с ранней остановкой и сохраняем MSE для каждой конфигурации.\n", + "2. Модель с тремя скрытыми слоями: Аналогично, но с дополнительным третьим слоем. Мы варьируем количество нейронов во всех трёх слоях и оцениваем качество модели.\n", + "3. Ранняя остановка: EarlyStopping прекратит обучение, если в течение 10 эпох качество на валидационных данных не будет улучшаться.\n", + "4. Поиск лучшей модели: После завершения перебора мы находим конфигурацию с минимальной ошибкой на тестовой выборке." + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3 (ipykernel)", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.12.4" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 4 +} diff --git a/лр8/Keras_classification_intro.ipynb b/лр8/Keras_classification_intro.ipynb new file mode 100644 index 0000000..ac06a49 --- /dev/null +++ b/лр8/Keras_classification_intro.ipynb @@ -0,0 +1,1927 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "# Простейшие нейронные сети с Keras\n", + "\n", + "**ВНИМАНИЕ:** Чтобы работать с Keras, у вас уже должен быть установлен хотя бы один из фреймворков — Theano или Tensorflow.\n", + "\n", + "## 1. О данных и бэйзлайнах\n", + "\n", + "В этом задании нам доведётся построить несколько своих первых нейронных сетей для решения задачи классификации. Вам придётся так подобрать число нейронов, чтобы с одной стороны модель была не очень сложной и не переобучалась, а с другой стороны давала бы достаточно хороший прогноз. \n", + "\n", + "Делать всё это мы будем на животных. Ежегодно около 7.6 миллионов бедных животных в США оказываются в приютах. Часть из них находит себе новую семью, часть возвращается к старому (бывает, что питомец потерялся и его нашли на улице), а часть погибает. Ужегодно усыпляется около 2.7 млн. собак и кошек. \n", + "\n", + "Используя датасет с входной информацией (цвет, пол, возраст и т.п.) из одного из приютов, мы попытаемся спрогнозировать что произойдёт с новыми животными, которые попадут в этот приют. Данные, используемые в тетрадке уже были предварительно обработаны и приведены в удобную для построения моделей форму. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import numpy as np\n", + "import pandas as pd\n", + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "\n", + "plt.style.use('ggplot')\n", + "%matplotlib inline" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "(26729, 37)\n", + "(26729,)\n" + ] + }, + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
IsDogAgeHasNameNameLengthNameFreqMixColorColorFreqAsIsColorFreqBaseTabbyColorMixBreed...SexStatus_FlawedSexStatus_IntactSexStatus_UnknownWeekday_0Weekday_1Weekday_2Weekday_3Weekday_4Weekday_5Weekday_6
01365.0170.00015710.0329190.46362401...1000010000
10365.0150.00065500.0080920.01500511...1000000001
21730.0160.00005210.0262930.35752101...1000000010
3021.0070.28587100.0004710.05841801...0100000100
41730.0070.28587100.0238310.07535300...1000000100
\n", + "

5 rows × 37 columns

\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " IsDog Age HasName NameLength NameFreq MixColor ColorFreqAsIs \\\n", + "0 1 365.0 1 7 0.000157 1 0.032919 \n", + "1 0 365.0 1 5 0.000655 0 0.008092 \n", + "2 1 730.0 1 6 0.000052 1 0.026293 \n", + "3 0 21.0 0 7 0.285871 0 0.000471 \n", + "4 1 730.0 0 7 0.285871 0 0.023831 \n", + "\n", + " ColorFreqBase TabbyColor MixBreed ... SexStatus_Flawed \\\n", + "0 0.463624 0 1 ... 1 \n", + "1 0.015005 1 1 ... 1 \n", + "2 0.357521 0 1 ... 1 \n", + "3 0.058418 0 1 ... 0 \n", + "4 0.075353 0 0 ... 1 \n", + "\n", + " SexStatus_Intact SexStatus_Unknown Weekday_0 Weekday_1 Weekday_2 \\\n", + "0 0 0 0 0 1 \n", + "1 0 0 0 0 0 \n", + "2 0 0 0 0 0 \n", + "3 1 0 0 0 0 \n", + "4 0 0 0 0 0 \n", + "\n", + " Weekday_3 Weekday_4 Weekday_5 Weekday_6 \n", + "0 0 0 0 0 \n", + "1 0 0 0 1 \n", + "2 0 0 1 0 \n", + "3 0 1 0 0 \n", + "4 0 1 0 0 \n", + "\n", + "[5 rows x 37 columns]" + ] + }, + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "X = pd.read_csv('X_cat.csv', sep = '\\t', index_col=0)\n", + "outcome = pd.read_csv('y_cat.csv', sep = '\\t', index_col=0, header=None)[1].values\n", + "print(X.shape)\n", + "print(outcome.shape)\n", + "X.head()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "В датасете находится около 27 тысяч наблюдений и 39 регрессоров. Посмотрим на то как выглядит распределение того, что произошло со зверятами по особям." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "Text(0.5, 0, 'Outcome Type')" + ] + }, + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "plt.figure(figsize=(8,6))\n", + "plt.hist(outcome)\n", + "plt.xticks(rotation=0)\n", + "plt.ylabel('Count', fontsize=14)\n", + "plt.xlabel('Outcome Type', fontsize=14)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Видим, что классы несбалансированы. Попробуем оставит четыре класса и объединить класс умерших животных с классом животных, которых усыпили. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "outcome[outcome == 'Died'] = 'Euthanasia'" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Закодируем классы." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([2, 1, 0, ..., 0, 3, 3])" + ] + }, + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "from sklearn.preprocessing import LabelEncoder\n", + "le = LabelEncoder()\n", + "y = le.fit_transform(outcome)\n", + "y" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "26729" + ] + }, + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "len(y)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "(26729, 37)" + ] + }, + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "X.shape" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Построим ещё несколько красивых картинок, описывающих как класс животного зависит от его параметров. Раскрасим котов и собак в разные цвета. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABT8AAAsYCAYAAAA+pt3pAAAAOXRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjguNCwgaHR0cHM6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy8fJSN1AAAACXBIWXMAAA9hAAAPYQGoP6dpAAEAAElEQVR4nOyddYAVVd/HP3O7tztYukNClFBJURQFJSQEEUUQTLALRQWURhQUJVVEAZVQuqSkO5ddlu263ffO+8fVxXV3fcAH4+Gdzz+wd+bOPfObmTPnfM8vBFEURSQkJCQkJCQkJCQkJCQkJCQkJCQkrjNk/3QDJCQkJCQkJCQkJCQkJCQkJCQkJCT+CiTxU0JCQkJCQkJCQkJCQkJCQkJCQuK6RBI/JSQkJCQkJCQkJCQkJCQkJCQkJK5LJPFTQkJCQkJCQkJCQkJCQkJCQkJC4rpEEj8lJCQkJCQkJCQkJCQkJCQkJCQkrksk8VNCQkJCQkJCQkJCQkJCQkJCQkLiukQSPyUkJCQkJCQkJCQkJCQkJCQkJCSuSyTxU0JCQkJCQkJCQkJCQkJCQkJCQuK6RBI/JSQkJCQkJCQkJCQkJCQkJCQkJK5LJPFTQkJCQkJCQkJCQkJCQkJCQkJC4rpE8U834P8rpaWl+P3+f7oZxMTEUFhY+E8341+BZIsQkh1C/JvsoFAoiIiI+Keb8Zch9Yf/LiQ7hJDscJl/iy2kvvDv4d9yvf8NSLYIIdkhxL/JDtdzf/hv6Qvh33XN/0kkO4SQ7HCZf4strqYvlMTPfwi/34/P5/tH2yAIQllbRFH8R9vyTyPZIoRkhxCSHf5epP7w34NkhxCSHS4j2eLvQ+oL/11Itggh2SGEZIe/j39DXwjSNf8VyQ4hJDtc5n/VFlLYu4SEhISEhISEhISEhISEhISEhMR1iSR+SkhISEhISEhISEhISEhISEhISFyXSOKnhISEhISEhISEhISEhISEhISExHWJJH5KSEhISEhISEhISEhISEhISEhIXJdIBY8kJCTKcerUKV545iXOnjwLCFSvXY1nXniaevXq/dNN+8vx+/18vvgLli76iqBPBLnIff16MmjIINRq9T/dvP+3BAIBNm7YyMwpsyi1nEOh9OP1K5HLtThtPmRyO4GAF38wiOhXolbraNCkJQ8//DDNmjVj8vtvc+TwTny+IMkp1QkElZw9cxqfx4NKY6BZs4bUq9+EgQMH8emn81izagFOhxV/IEAwKCCKAdQqAVEUsVjBaIrEqJORc9GNUq5Fq9cRkxBNqfkihUUlEBTxegT8PgGjScaNN93ICy+Po1atWv+1LXJyclj21adczDyNw+HBajWjUcuoUbMhAx8cjUqlIj09HZvNxumTZ8jPy6NO/Tq4ncWYzXlUq96QHj16o9PpCAaD/LD2B5Yt+ZrMzIu4ffloNH7UGg3tb72TNm274PP5qFmzZrm2nzt3jtOnT2MymbjppptQKpV/2GZRFFm//kd+3rsZrdbIvT37U6NGjf/KDsFgkB07tvPl5x9x+vQJlAo/Op0am82F1xtEEOX4vOHc1rkjdscFLl28gD8ATZrdRo0aNTl39hTZl04jE0L7I6hRqWQkJibTu+8ImjVrBoDZbKaoqIioqChcLhdKpZLo6Giys7PZt28fMpkMg8FAYWEhe/esZ9/PP+F0OtHr5ISHm4iNTaVRkw6YwiLwej0YDEZKS3NxuyzUqt2Ubt3uQqVS/Ve2SE9P58CBA+zY8hNnTp+lIC8fvy+IKcxI1zu7ckuHdthsNhQKBadO7sPhcNKx091ER0fz5utvcuH8GTw+DwajjPCISOrVa4nVUkR4uIZadZrSrFlL/H4/q1evZsP6NRzct5/iPAcIAnGJ8bTv2JYD+7fg8xZTVOhHEI0kJCbSsEkDjh88SX5uHh6vA214ELngRSSAQg5qtZG0tGp07/Eg3bvf+x/vI4mKlJSU4Pf7iY6ORiar2p/h3LlzfDZvMjnZJxEEiIquzkMPj6VBgwZX9XsFBQXMmjGLrRu3oZSrCI8MJ7WmCa/HSnR0HPf3GU6jRo04evQoq1ctxumw0ajxzdzd4360Wu1/e7oSEn8b+fn5LP9mIXm5F0hMqkmv+x4kNjb2vz5uMBhky5YtzPvwM6xmC0kpSYx8agRNmjS5Bq3+/43X6+XHH1fz0/a1XMzMQRSNtLqpFb169SItLQ0IjSdXrljK6u8XIhPceP0KOnTqRb9+D1XZRwUCAVas+JoVyxfgcLho0aINj496FpPJVGHfgwcP8sPqH9Hrddx+5+3UrVsXAJfLxZYtW9i1awceVwnJKanc2b0PNWvWvOZ2uHjxIqu+/xKbtZigqOPQ/p3YrBaiY2rw0muvUa9ePdatW8+cGXOxltgQ5NCh6208Nmo4JpOJnTt3kpebR0pqCjfeeOMfvlsk/hir1co33yzmyMEdqDU67ug+gPbtb/3LbSqKIocPH+bY0eOER4TRqVMntFotTqeTGdMns2nDUtwuNzK5ngEPjmLYsGGUlJQwb86n7Ny+C5VKSfvO7Tl/8jynT57BbrdjDDcSHhlGcVEubrcNpx3CDBFYrVY0eg0pKSm063Azx49toaQ4B4vVR/Wazbjzznvo3LkzKpWK48ePM2XCNDLPZ+Jw2Qn4gxgNRjQ6DT3uuwtTmImVy77D4/HQus2NDHvsYWJiYq6pbQTxf6k803VEYWHhP17FThAEEhISyM3N/Z+q0vVXINkixJZNWxg3djyReSkYhNBL3SHaKIjO4KV3n6Pbnd3+4Rb+dfh8Ph7sN5jSQy6i3UnIBTlBMUCRKhdNA5EvvvkcjUbzj7RNqVRe887/38Qf9Ydms5n77u6NM68EbWwpJaUQFQX33KHHaBJYtc7OhYwg7mITarQ4sSFDjkIu4pE50Jq81KulQakQ8HiDnDnvpXZ1FW1aadi130PPOwzUq6Ni514XS76x0b2LnmdHRBAbLWfXzy5emVDMrW20vDA6khJzgJmfWPjmewdeD6g1IvYSLQqfBo/cgT7cR+uWCpwuyLjox2QUsNhEbPYASiXc2f1+Xn9jSlmFxKtl4fzZ7Ny+kCceFmlYV0l6po/Zn1moUU3JTS3UPDLaiToQjcKuxWPIQRftoHN7PSIiW3Y6aNtaTVGxyJkLfiIjjBw77CHWVx2dX0+g5jHeHWeg6206RBG+/cHB65NKSKumJDsnQDAop0btGygqKqJ2NTs+l40jR4PkFfmJTjDwwAOP4nWDucRCk+aNub3b7SgUCr7/fiWTJ42lx+1q7r1Dj80eZOYnForMCSz5cg16vf6q7eB0Onl8RF9spacxW72880o03TvpkcsFzqZ7GDw6n5w8P0qlQFSknIgwOR5PEK9PpLA4gMMpIjgMqNUymreASePD2LHbydzFVt55MYrPlrrZe0hEJggEg14Q/dgdPjRaAZdLBFHk10uo1crw+US8ngAmkxyfT2DMyAgS4uRMm+mmIB+KLX5QeHn1OSN+v8CKtXbq11ZRq7qGr1erGfP8ZFq3bnPVdjh27BjvTXiWC+eycDm9uLxePHY1UWIiYUTgjk4HvZ02N6qJCJOzfY+T/IIgNgsIKFAqBCKjgngDfqwWgaBfhsKnJ9qfhl1eDFG5CALYzSq8HhlxQhIKlJQIuXiCXuRqP25vEKWoBgR8eNCgow5NOMtRIoRoUsU6KAQlPtFLpnAauy6LDreoSasucuqcl5x8P/feEcnOgynMmv3lf+xj/z/3hb9lw4a1fDxnEj5PAS6XF68XGjZpy/i3ZyCXy/ny86Xs27Ufp8vBpZxMTMYcPpkaScO6oUW8s+lenn87yL29X6Zr17vLHbuy8ZDf72fsU8+xedU2In1xeFQWvJpiPEEP8z6I5LY2Oi5m+/hgvsju/T7a3ahiSB+RiHA5W3YGmP+VjOdenEaLFjdee6P9AaIolutv/X4/69evZfPG5QQCfm68qQs9evSuUvS4nsaGPp+PL7+Yz/p1S1HKvXh9ctrf0oOBDw5Hp9OV7ef3+9mw4QfW/bAUn89D85a3cf/9g6hbt+51YYcr4dN5M9i78wseezBI3ZoKTp718eECGbd0HMLzL7z5p+3g9/sZOvBh8g6VEGlLRC1ocIg2SiKyua1nO15769WrOt713B9e7Tz52LGjjHv9Me7t6uSOjhrM1iDTP7Kxf48cR6mWGs2qMeezD3lz3FO0aXaWRwao0etC7+9l37lZsDyKaTOWsGHdBlZ9u4pTpw6gM3pxOnyIYgC/W0EkcSicEXiUFgoDxbw47iW63XEnJ0+e5MKFC7w/fgo4ZaiDWhzYkatk1GtSm1Y3teKrRcswWCNRiWr84Xmooi3UbWhEY2jG+Hdmo1D89/5owWCQt8Y9g928l4f6+omJkrN1p4svV9oYMSSMnByRjxfbQUxEZdETY01FJagRRZFSWSEFURmolWq01jAEuxzR5Mcf6eLt99/i5jY3V9oXiqLIsWPHKC0txWQycXD/QZwOFze1bU3z5s3L9b8ZGRnM/2Qhudm51KlXmweHDvrL799AIMDu3bspLi6mZs2aNGzY8L863tW8E/bu3cXU959h5INBOrVXYbUHWfR1kJ0Hopkx63OMRuN/1ZaqSE9PZ9Sw0fjyQWHW4hVc5KsuoQ1XIwgFPPVoGEP7m/hihY0vVthwuQIUl4iAgDygQe9IwmNTU0QetWiESYggKAbJJ4tLqhO88aqWhnXV/Ljey/erfRhymmKmECslBPGjMDpRKmQYAzEorLG4BDul6ly0Jhm+UhU1fY3I5gIyZKRSB5WgJigGySOTS6TThJtRo8UsK8Qck8vrk16jU+eOf3jOV9MXSuLnP4Qkfv67kGwBHo+Hru27kZLdELkgL7ctKAbJTDjKD9vWlBskX0/Mnvkhq6ZuIMabXGFbsSKXtg8358VXX/gHWnZ9D3Dhj/vD++7ujfmAmxzdIZQKBQ/1NzLhtYhyA6p1WxwMf7YQuVygejU5Oq1AVo4fjxvkCpEPJ8XRppWGrGw/0+aaOX7Kg04nY/EH8Xh9IiajwLNvFHHLTVp6dS8/GAkERPo+msv4F6KpVzvkoffDJgefLLHw+NBwJkyxsXdvAPwq5HJQmGzUq62g2BygYT01ndrrKCzy8+VKO8Wlfu7tOYBXX5tw1Tbavn0LG1Y/z0cTNRXE03HvF7P4Sxdx2e3RCybywg/w4OMOnhlpLNtXFEXenVHK2fNePp0eR6e7i/Dsb4UOAzkpG9m1MRqTsfxzX1jkp3PvbB4dEEaH9loCQRj1QiEXziiJcdbB4I3Fh5dLsrPYFAVEy6MJc1XDr/fijrTQb/B9LFs6mR+/TCA5sbxX3+KvbUyYAT9u3ItcXv53/xPPjx1G+tnN5Ob7WTw7np0/u9m03YlMLnAm3YPHHSQtVc1n0+OIipDz6Jh8IsLk9O5hQC4T+O5HO1t2OrFYIFyvQmMIoFSKdGqvY/6XFhrUUWOzBxFFaHeTlt373LS/ScP23W4e6meiWSM1GVk+ZnxixmiQcfCIB4UCqqUoGTMygg2bfKxeaiDa0hC1oEEURYpluZRGHWX7j9EkJSiY/GEJXi888Ug49z7k4p1Jy0lJSbliG5w7d45xrw5E9BWTkeWhMF+J6FNiIgp5TD7NmsmIiZbx4cQ4lMrL98uaDQ4eeaKEmNKmGAjHrSzFHnWGNu2DbN+oIqWkDdmx23lwiIyRD4Ux5zM7i2aFkeRsUu6+s1DMBf1uRg7XsvhLFwqZnJppSqxOL1l5HpSCAjVaFCVJRDprIUNGKQVkk4HfUED/3loys/2UmgPkFwaQCwLNWnVh8pS5f3je/5/7wl/55uvFLPrsbfKy/dSpoWJAPzW9uhtYtcHOKxMcBF0xhJfGYfJH4sGNudouDmxKRKcr72ni9YrcdGcOAx58iX4PPFj2HFY2Hnr68Wc4+X0Gco0LVbVMRg7XUrO6gj37vMz7wszUt6LpcmtoIWPa3FLkMoEB9xnZfcCNTIAmDdTcM8SKWpWG1wudu3Zm6LChGAyGa25Dp9PJ9MkzWLd6A6JPRFCGvJoGDhnAKy89yt2dHfTtIUelFPh+vY8FyxSMG/8JdetWjG65XsaGPp+PUSP70b3DRYb00aFSCQQCIsvXuPj4i0g+nPMNer2ekpISRj/el+4d7QzoJUenlfHjZg+z5suYNPlzqlWr8T9thyth/fo17N32JjPGq8v1eaIoMuIFD/f1/4gmTW74U3aY9M57bP1kD9HepArbsk1neX7aM3Tp2vmKj3c994dXOk92u90snL+IpV9MZPt3CURGlB9PfLXCwduvqNGV1CA//hxPPe7niWHl5zEOZ5ABwwvYuDGIWtQRSSxCeDGpDWw8PcJEfKyCTdvdfLbAjSmnBaZgNB7RxQG2olVqCA/E4Q36sFCE1ugnOt6HNxBA9MtwuAP4i6JpHGxT7n5yijas1Xfx1BMmDp/vwAsvXv248LeYzWaeHD2I29tn8cxj4eW22R1B7huayxtjI1m4xMUX3zhQCmrCtCrUrmjivXVwYOMCJ2jMzeXmgH7RR0bUMR564kFatmxJ3bp1yxaLNm36kU/mvEvLpl6iwt1s+8nF2RMy3AWRuBV2BDU8+MhAzOYLrFq5maBFQ5pYDw167IKFi4qTGGN8mMLVtGnXhcdHvUBUVNR/ZYff8sMP37Lgs/fo3M5PSoKf/UdVnDxv5LU3PqgQieX1etm9ezd2u5369etTvXr1So95pe+EkpISRo3ozvcLlOh/9+79aa+HDxbXYcq0BUBItD5y5AhWq5VatWqRmJj4p8/ZbDZz7+29iLtUCyUqznKUQrIBiI4R+XZJDE0bquk3PJe8S3IK8mSUlgjojH6GDtby3BNGNm538eJbJWjTWxIWiC93fKdoQ958Dz98E8WMT8z8sNmJwx7kwjk5ClcE8WIamZymMa1RC5cXFUVR5Bh78OLBh49wIqknNK9oN7GQS5wnijiUqAgnhktxJ/l2w3IiIyOrPG9J/PwfQBI//11ItoAVy1cy97mFxLorn4AXKi/Rf1xPBj448G9u2d9Dl/a3E59eB5lQMRRBFEWyUo6zadeGP+21999wPQ9woer+MDMzkzvb3o2gt+F1KKlZN8iBTUmVXoOX3y3ix80OvpyTwNGTHuYstJCapMAfgJy8ACs+S0CrDV3bRrdmIA8qsdlArvIhCgFMRgUHNlQrd0xRFNm6y8VHCyykZ/ro0VXP0P5hJMYr6NrnEukXAqh8YWiLqhMZSMaJjdOy/STVsbNifiI1ql0W/AIBkX7Dczl11sPYF2fTtWv3q7LRY4/05OOJhWg0MpZ8Y+XgUQ9Gg4zePYw0qa+k6W3Z6G2pKEoT0DQ7SJfOSrxekTY3arn9Nh1yechmXfpkcVtbHZ9M01LHczNFykyGvJzF6EcrX4F+8c0SvvkoBm2UE0OCmcJ8GakFtyEXynsplCqyMd1wguJiEU92AoKpFLu8hNfHRDK0f1ilx27TLYcHhrxN7z69r9gORUVF9L2/DX6fG7VajtEg44bGal4YHcF3P9oZ934R0ZFK9q1LRauV0X9ELiMGh9P+psuDsN37Xbw+qZiPJ8eRmhy6Rl6vyNQ5pXz2hZUwE9Svo2bCK9EMHl3A+BcimfSBmc8/jC8nJAKMeaOQLT85MOjlaDQCbz4fzdABAknmih5uDtGG/qa9/LgiGoA7Hsjm63kJHDvlZfGq9rz8yntXbIdnnhpEoxoHmTXXhceiISoYmky7o9P5dFYEE2eV8sOXSWXXHWDzT04mzSolPkZOVJiaffv9FGcZiCxqQn78Lpq3gIN7lHz8iZJ2rXUcP+XmrgcKMam1gAC2MMJK6qFCQykFFCgyia1fyIBeBp4YFoFCEfqtktIAfR/NRaWELrcamDzNjdOsIZp4dBgwm87QtpOXd16KIjVZicMZ5LMvrEycWcrUGUto165dlef9/7Uv/JVDhw7Rp0dvIsV4koI1kaPAocvFHXWB6e8ZeGyUA6OlBoLegejWEvTJGfR8FmNGV/4MLvzKwsSZZsIiqrH489Di5u/HQ/n5+fS7YyBGs4HGd53nk5nlF59criDdHsimbSsNzzwWSWGxn/Z35qMW1Bi98WgVavKETNRGN9VTNKQlKzl1zkNuochjo15myEODr5n9nE4nfe7pC2d0RPrjEAThF6+mAjK1x1i9zECrG8p7FxcW+bn/UYFFn2+skILiehkbfvjBZBLDFjP8wYr3wQ+bXKzf04Wxz49nxKP38cbTuTRtWN4OVluAng+LfPzpuv9qAdzr9bJ27Xcc2LcJq81NbGwtGjdpwm233faXCOF/hqGD7+TL2bZyi4Fer4jFGiAYhBEvx/Lh3BVXfT8EAgE6telC6qVGlY5hvKIH7w3FfLNq2RUf83ruD69knmy1Wrnv7vspLjnLtHcj6dOj8nFMu66FqI7eQrbsPONmFtOv1+X9jp70cN8AM+q82sSISYiIXDLuY8gILy8/XV5ssdoCtL87B8XplmSTTjI1iSAGL24UKJGjINd4mIEjbTzzuJEVa+3MWWAhXK8ic2d1opzlBbci1QWGvXaJ7zZpmfXhuj8VCQOwefM6pk1+AYfNzNFtKZXeX5t3OHj4cQt41ehj7DzyYBgtmqg5n+lj5lwLFy/Iqe/ogFqoGH3hFG2cYD9GlQm/3sP9fe+jbqMarFr+Oss/jUatvjxvOpvu5Y4++Sh8OtRaEZc3QE6Bh7hAGrWExuWOK4oiGcZdPDTSze6DHtIzlXy28EeSkys6oVwt27Zt4NtlLzN/mqbcuC0330//x4NMn7WyLI3F/HkLmD9nAWqLCcEt4I9wE55qZNbcGcTHlxf//tM7IRAIsGH9Bt4d9w6yYAGNGih47mk9LZuVt2vf4V5efH05+/buY8qE6SitWmQeOV6ji5i0SGZ8NO1PpdmY9v50Nsz4ifBALKfCNhAVE6TjbSpEn5zNe2zc3VWH0SAw8wMfyZZWGDCRy0UKySEo+NCYPHz+WRitmmlo27WQ8HO3oRTKvw9yo3YTU7eY4Q+GcV93A6+/Y2Xt/ESiXbVIF08SRiRRQlyFtgXFALuFH1GrobG7Eyqh8nRyP4ubSaEmPrwUkoNJCKfXE3fz7HPPVHneV9MXSjk/JSQkADh57CRqlw6q0PY0XgMnj536exv1N+J3ByoVPiH0shN8Mrxer5T7829k586diBo7cZ6a2E05DBukrFJ8HvqAiU3bnUycWcrFbD9qlcCu/W6cTpE2rTTcM/gSyfEavlnuQxuIIZXaGFBhU+bjiMig2U3lBzEeT5AHR+dTt6aKd1+OJi5azq79bh55Np/BfU10ukXHIwOV3NxSw5KvMvlswRli89oQrdPzytOqcsIngFwusGR2Ag3aZ/DhrFdp377jVeXA83qLOH7Gy/gpJTwyKIzXx0RRagmw8Csb0z/20bC+nEcftPH8uEwa11HT9TbdL147DqZ+VMqHk2KJi1Hg9cCOXW7C3HVAANFUTKdbq8452a2zhh8Xy4kpvpGTRfuJIbGC8AkQ4U8iO+ss69cauP/hTEYPC2PWJ3J6da96Qtu/j46PPph7VeLn999/TzDoJRCEju207DngYvWPTj7/wodWrsIrqnigpwGtVsaJ0x7CjLJywqcoirzxXgnLPkkoN7lVqQSeHx3JhYs+SkoDHD7uo9dDubzydCRzFll59+WoCsInwDsvRdPqdie1qiux2kVGPV+ETIihWJaDKRCDDKHMXnrBSM4FNbn5fhLiFHS+RceWnS7u7KTjxQm7r9gGwWCQkqLzTP/BRayjPoliTRDAI7pQ18pBpZLRoW1I8A4GRX7a62bDNgeHjnn4el5COS+EPfvdDH54F/qCOuj1Z4irbqdd6ySWr7bx7oxSvvoslla/DNp/PuRm1NhtFFnhoQF6bC4/mZdUPPNY+QliZIScVYsT6do3m+VrrODX0Yw2mIVCbIp8OnQJ8umsyxMKvU7GqIfDqVtLybAnh7Jn/5krtsX/Jy5evEi/e/pTN9CKSCGm7F2tddXCm5XCgGEbiImWMezJbG5sqeJChpWpc8zkFFb9fLdsquHOzjqqVzNz373teXvCxzRvftkbw+1288HMD1DlG3AknmXWe5EV+mCtVsZHk+J4YXwhLW7Lw2c2kuJvjgwZReRR7C0goUaQ1V8lkpJ0uV/cf8RNn6FvUb1GGrfeeus1sdGsqR8gntESHYgvs48gCESKcYhOkUVfnKogfsZEK+hzt5u1a7/nnnvuuybt+Ddw/vx5Pp49j/Rz6eQV/szx7ZULCrd30DBp9ibOnj1LVFhF4RPAZJQzrL+b5cs/Z+DAYVf0+6IokpeXB0B8fDxnzpzmtZcfodttLg7tcmLPDUNptrBR2Ml7cVO46747GPPimH9kgflXgsEgcsGMyRiyQW6+n6dfsHD0MCiCGvxyF66ghdWrV7Nq+WrcLjdtb21DvwH9/qNwVVJSgtJXMXLjV1SCmpy84gqpGiSqZuAD93ExI524JJGed1Q91rjnLhVfHi0hIVidz7/KpV+v0Oc+n8gDQ8wk5d4aEmKEUKSbLtrJS09VFFJMRjlT34pk0LDDOK0yisglk9NoMeDDA0CarT5zPt7HE8MN9OlhpHqqkk8WW8iveQHPkeRy4mKEJ5UP5pzlwcEqDh48+IcLf1Vx6dIlFn76GgGXg05tjVXeO7e11SFTF5CYFuDHL1PKnAHa3qhl0P1GBo8q4NSqQtS+ig4wOsFIUPDy6jt2HHZYsHQe337v4ejW1HLCJ0DtGiomjQvn1FkvLz0VzYnTbtp1K0QV0GITzRiF8LJ9BUEgwXYDW7bu5McViUydU8qoEfez8vsrHw9VxbyP3+ObueoK47aEOAWvPe1i0cIPeHbMOD5f9AWLpnxJqvk3ixJF4Ci0MfD+B/lu3corXvDxer0M6f8QxUdtJNjroxKakXvJxpCfT9C9t5mJ4y6fe6f2fuZ/uoAfvthASkm9y/NPFzjyrfTvNZBvf1xx1YL4+rUbiApUJyNyGy+P0fHYkN9GgIXz5vulzPzAg9uixYOL8xwjgWo05WZkyHFZHDw88Bj9HrLx0lgDbz+TTqyzfFSEWBJNRFgpXyz1MmVaEefS/dTwhCMiYqGY6pTf3yd6ceNEiYpoVSS6GCuqSxXn0kExiICAiQhMRKATjCSLNTkpHmDt9z/8ofh5NUjip4SEBAAJSQn4FAcgUPl2r8xNfGJ85RuvB+QV84P9loAs8F8XJpG4On76aQdafzhEFPPQABkx0VW/siLC5NjsQYb2N3FTCw0fL3AwdaYLTVEiPy9XksVZ9GhJpQ6JwmUPT4M/DH9Bddas2kzhq/6y33htUgkD7jPS4/bLA+pO7XXc1kZL30dzUasEjp308P06B3VqKJk3R8+QkVvQGPwcPq5n+Ro7sdFyBt1vKlvxVakEbrxBi91uY+3a7+jVq+8V28Lp9PPu9FK+W3g5fDUxXsHEV9Ws3uDgtQlFLPvWwdTxMXRqf3mg1qSBmv69TDw4Ko+UJAVvvRhFVnaA937yQQBEr4riUm+Vv1tYHMDnDYU+2RQF1PNXDFP5FZUtnhNnSnnt2Ui+WGFDrZbxRzndZQK4XO4rtgHAdysXEm6SIZfLadpQzaq1PvQlacR6YrElH+Tmxuoye6/f6qTnneUnRIePe2lcX1UhxP9Xnh8dSbd+lwgPF7iQEeC1t23k5AaIMjrp3i1AarKCxDgFKlWon1CpBGpVV7L/iIcWTTTMnBCBTgvLV53myxX7CNersZYo0RfWI8KfiNIVwfkMGwlxCsKMMs6le6CTDp+36mvwe3w+H16vF8FhCgmfv2ChhMfuUWGxBYiJlrNxm5Onn7cjK4nDZTBzYHt54dPvF6mZpuSpp1TMecPDz/sC9O6t5csVVt6aUsLeH1PL7d+qmYZN38Zz18Bsnhhu5Lm3inh+VESlbVSrZXS9VU+DukpeeMVJQdQWHuitZvs+O2+/WtEjAKDLrXqiIos5f/78X1IE4n+d5595Aa3fGBI+f4cXN3Vqy1m/PA6NJnTNWjWD3vfoeerVQpZ+a6PvPRW9oi5mh4T4kUPCiY6wMe29QfiD0Tz+xOucOnmELZuWYdJYEalJ9ZqUTZh/T/06KnJyA8RZmhMRSCoTHqNJ4GL0VlYsiSonfAK0aKJhxrsRvDTuJW7d9NN/Z5xf+HH1OpL89StdxI0U49i4+Vil3+vWQcb7n2y+bsTP9959n9Vf/EhEcTx6ogivr6p08QZCAoRO62Tv3t10ucUDVD7O6dJeyZNvbr0i8fObrxez/OtPqJHqB+BchpxSs5nv5uvp0deBJr0FYMGFHb1oIj4vjQ0LtqNSq3ny2Sf+7GlfMRaLBb/fT2RkeTFfEAQCwdD/8wr8dOlRguliK5J/I9iUikU8O/w56gWbo0HLVztW8dEH7xOXqCYmWoc/oObWDj3pP2AY+/fvJz8/l+TkVBo0aICfqj0ZRVHE4chjQL/bGDz0WW6/vcdfdfrXBZs3b+Tc6XPI5Qrk8gCBgFjlPe7ziwgIyFGE8nb/wrJv7YjZ1cp5oDmw0r5NxYX2QEBk5idmVm9w0LCxgNnix1JYTEx+I8KIRi7I8YguTrAPXUk0S5ZbqFFNxYatTg4c8dC9i46V59OJc14uMidDRs4lOUu+sPLK+D/nWb5k0Qc8NjDAM8+oCQaqFs1FEfQGGR9PjqvQjwuCwEfvxdBq9xkiciuP/lME1Sxc4mHjdzE8MTyMVycWMWehlWdHVBwD3NPNwLS5lzh3RmDPTwpS3E1RoCCHDFyig/q0KBOBNYKWvJxQu596NJxFy7LJzs4mKaliaogrpaCggLgoOwZ95UUUb2ujYcIH2wkEAnz8wSekmBtWuN56wYgzx8RXX3zFkIeHXNHvTnx7Etb9fuJ91cveQTrBiM7cmjVL99PhFgfdOoXETLsDvv9mFdVLmlZwvNELJlyX7CxeuIThIx69qnMXgyIFXKLeDU5GPFQ+fF4QBF4fG8mWLYX4D7TkCDupT3PChMupBrSCnhqu1iz/fC+3tPcTMBaB8zfHF0VyxUv4t8YS46hHmKCngejgImcp4BJweR7tFd2c5SgB/Ogx4saNy29D7vMTFINl512sysQVdY6YOBGPV0RW5MNdEIeOkHBbV2zGgUubr9nCkFS+S0JCAoCe992LI7qkUjd+URSxxxTTt3+ff6Blfw/tbmuDWSiqdJtVLKVpy8bSavzfzOH9Bwn3JdK2o5c+9xjZtstV5b4btju5r7uBm1tqWfyVgxmTVKTkdCLJW588LhJPKiLBcsLnrygEJYnORkz7yA6E8j8dO+UpJ3z+ilwu8OozUZzL8PH86EhmvB1D29ZaJs0qRa3zERUho1tHPR9PjuOxB8NZ/LWNEc/lEwyGnquoMBU793i5mHnyqmzh8ysY+3g4Mhks+97GjI9L+fYHOz6fSPfOemRyAbszSE6en0eezWfk8wWs3uAgEBBJSlBw310G0i96ueUmHTfeoCZPeYYD4jYuWouZ/IGlyt/9ZIkFmymdQv1pkpLkiASr3FeUBVAqBLrcquPcBR8iIivXOqrc/4tvHFSvVnleparIy8tCrRbY9E0yPj8IRQnEemrhSjvAjnVR9L/PQHpmaIIpiiCTlX9mc/L9Fbxyf0taioLUJCWCKMNeqsV2Ko00S1u2zG3I4Aegy72F3DHgEq9OKMLjCdnifKaPia9G88nUOFo319C4vprXx0ay4ZskdCY/W9eFU/v2UxTrzhFUOYmODAmvazY6WLHazt6DHhKS6l6xDdRqNWfOuEgM1i73uQwZDodIw7ohQfzxUR5iMzpgtNbghibqMiHT7gjy+LOlNL2pmE6d3cyY7ieLc3i8Ac5e8DJrnpnRw8Ir5KmCkJdm33uMrPzBQX5hgLSUqm2ZmqwgM8tPvUYBZk8zMGa0CaVSICGu6kWMpg1V7N+//4pt8f8Fr9fLmRNniSGh0u22mFN8PD2qTPj8FUEQmPRqNJ99Yan03f7pF1b63RsSRe+/2wCihx+WiHy9eDTr137Iynky3njegMeUU+FZ+j0+n4ygT8FhcSeHxB0cFLdzTNyLOsxFzbSQoBYMirjdwbK23NFJh9dXcNX2qIqgt+rJkSAICH4lPl9FOzicIkrVP1PQ8Fqzft16fli0kdTi+piESOSCArdTVvYOqozcPDcGgwm7veppod0ZRKP5z9EKH86eRE76LH5YIvLx+wo+fl/Bui+gyy1+nnm1mOJMIxmc/iWfWzQuHBxiBxq7kRVLV+LxeP7UeV8JG9ZvpHvnu+nVoQ99uwykc7uuzJs7r+x+FAQBtSaegiI/Y1+xYrzYspynGkCEEE3NYEOKyEWGHE/UOaa/q2fv2jDWLlGxZlGAWN0Cbu/chJP7xxKrmcihnU8zfNjdqMMUeMXKF/wsQhH391TywxLYuPZtfvzxu7/MDtcDU6eMw+tSoNdBh3Zavlltr3Lfb1Y5CCeKInJISr78HMz9zEVEoJL8imL5PkQURYY+lY/RKOOHL5NY93USe9cns3FNGIobfqa4znpyYnbgx0dDbsRKKW+9X8pPe13062nkk6lx+HxgCz/PxZgt5CVv4mzYJk7oNqFSiVjORXHuzLk/ZYfTpw6SlCgDWzjbdnirTMewYZsTg15G3VqVL27odDKqVQ956f0en+hFjhLLmWRWrgmN6d58Lor1W524XBXHhHK5gNUm8vPKVGILbkSLDiVqatGY2jTmOHsJipe/J3L5+bu9g5Zt27ZdtR1+i8fjwaCvui8TBAGFHI4fP47KoavynRHpiWflsit7Dv1+PxvXbibSW/nibrSlIe9NuzyHWbEWdD5ThRobZb/ti+f7b1Zd0W//lrTaaeSYDjK2ioVpgJGParCoLqFFX074/C1RpQ15f5oLIVh+vJZDBhHEkupsgVYICblaQU9doRlqNIiIOEQrftHHUfaQSm2aCDdTU2hEQ6ElTQK3UJyn4iKhSNJ80xFuHXiBfTsi2bImhl0bYtm5Lo6wVscwK3IBkAty1AENOTk5V22PypDETwkJCQDCw8O5/8Fe5EWcJyBedv8MikHyTOncef/tfyr/yP8KTz/3FI60QqxiabnP7aKV0pRLvPT6i/9Qy/7/Yim1IIYXM2yQkYZ11WTn+jmbXnFg5nIFeWtyCT/97OKr76y8N81JQmkLBEHAQjECoESFiaqTZUeTwPxFLoJBkdPnvLRsWvVEuGlDNTqtwLj3S7hncA5j3yjE4RSJjpKzYVkibrfI2+9b+eY7F6OHhdG0oZoZH5sB2LPXjyyoQqG4uiqPGrWKktIAPQbnUFIapEFdNRcv+bnjgWx+3OwgJkpOZpYfj1fkzeeieG5UBCdOe+g+IIfCIj93ddHjdIjM/szMnfcXk+Jqxg20p6VwK+cOhDN3gbXc74miyPS5pdzQWENKmogvKpMHeqs5Jz9EjpiBU7SFrpFYTE7sDkpqb0BIusA704vpdHchJ48oOLhPxtuTzVzIrHjNvlltJyvbz8CH+1+xDXw+HzLBz5z34lCpBKbMcJLkrU+pPp3XXjQQGSGne2cdK9aEROGO7XUs/MrC6JcKuLN/NncPymbKh6Xs3l+1t+nZdB81qimxl6hpId5GmlAPoxBOuBBNHe9NRBY1Jc6ko0VTDQNG5nHqrIf4GAVdb6sYmpSUoKB3DwPrtzlZNCcSITkdIayUerVV7N7vQq+TkVcU5LEx+Tz9zLgrtgOA6Neg+o2HliiKBAgwYYqTgcPMbNssYixsiFxQ4MdHQnxouOd0Bunco4h9S+uRlN2R+Pw2pOR3oJ6nLTnZAjv3umjeRPOH93+rZhpOnfVSs5qSo6eq9lg9dMzD9+vsqNXQ90ELjdpd4lKOj7sHZnPvkBzWbKwojBeXBv91uRVPnDjBhAkTGD58OH369GHv3r1l2/x+P4sXL+bZZ59l0KBBDB8+nFmzZlFSUnJN2+BwOJCjIFjF4oPCaC8ryPZ71GoZeq2MrOzLXmder8gb7xXTtIGaxPjQ5EYmE4iMkOP3w6IPorHavLS9O4ueAwrJtpo5e85fJvj/nnMXvORnKSkkm/q0oJnQjhuE9tSgAXkX1Xy10s7AR0po1KqYVjfbaNS6kBfeMOP1img1125RUVBS5f0jiiKi3EdlRZU/XyHQtVu/a9aOf5LZ0z4izpJWbkIvK41nzQZnpfsfPOomEDDRoUMHln5f9bP3+XK4/Y4/7q+Lioo4vH8l458vH26qVIZE+E2bA6gDJpoKbYgTkgkXokkVatOUNqRzEplZ/Zctfny99GvGPz2B8JMpJBfUI6mgDokZ9Vg2+TteHPtS2X5DH3me0S/72L8viEmoXECIJA4zRRSHH2f6FA297gotlH7wqZnuA3LYvttBzWqwfnMh1VOVvDFGzXfzRbTGfDIjTuIX/eWO5xad2JIO8cIzRlQqgU/e17Dg0yn/ur7w30TG2TyiI2UkpgZ487koPv3cSnauv8J+cxaaKc1TIwIXOMVPO0R2/hwSoc6nBwhQ/jt6TGzfWV5EXL/VSfVUJQ/3DyuXRzs5UcnaLxJJTA6yapUGV+3deHGjRMWbL0Tx6jNRNGmgpmlDNW+/FM3KRXEk1bYjM9rodIePBfN1fDJXS5NO+cz5aBz5+flXbQdBkKFWCThEO4riFN56z1phn1JzgPdnlxJm/GPZJyjzY6WUAjEbqxhyhhFFkXROkER1Ih01mT7bycbtTvYe9ND1Vi3b91R0Sti+20nWBRk5XOSEfDeZhn3IGu+juOZGHGGZGIngCLs4IG7noLidghIfcxfYfvHs47+ugp6QkMCpc2KVz09mlg9RMLF+/XoC7qqfMRky/P6K91Rl5ObmIjhlf5DWQkNJUWjbpA881G/YHrlY9UKwTJAR8FcRivkHWCxm1CoZMVFVFxKNjZETUDkwUHkucAgJmqdOB1AXpZV9FhSDZMvOkkbli/Up1CZIkPOc4BLnSaV2hcUjlaCmKe3IIYs88SKpzQqZPD6inDdyfKyCVUujcSQcK7uGWpWCw4cPX4EF/jNS2LuEhEQZo58aRf0G9Zn41iSCdgFBBAxBHnp0CP0HPfBPN+8vJTIykqUrv+DV51/n1JHjqMVQPpQa9aszc+LiCkmvJf56gkEBt9qMQh56Qc96N5YhT+TR/z4jfXsY0WgENmxzMu79Ejq219KsoZpvVtkxZ0WR8Gs4BfnIkJPLRcKIoFjMx0BYhaTuIiIem5rm7QppfysE/mDO4feLWG1BTIYgN96goXcPIyqlwLc/2KnbJgsxN4kYfx0C+Fny6XkatwpQbHeSnKDEkx+FSllAy1Ztr8oWbq+f79c5WbMkqaywTOdbdDwy0ETf4blkXPSxZWUysb9JDTD28Ui6dfTQ+5Fc5DKBe+80YDAI1KopcCZ4AEdxGvH+miSW3MiHE44w+9NsunUJCbs79rroequed16K4rGx+Xx72s/ni8AQiEKOggxO41dZuaFVgK+nR5CcaOSdyVYWfaIg2tyYloKBoBggLyuTlred4onH1fS43YDNLjJ3kZlLuX7Cw+H4sV1069btimxw5swZoiLkZZ4LDoeAWtDgNeZx753hQEjoeWxwGA89mc/QB0ycPufj4ymRNGkQCmt7YXwhP+11U1QcILqSweGEGSUkxatQF1QrV6nyV8J9iRw5cJ6pEzScOe9l4Mg8nqkk7OtX7ulm4NWJxTzQ08jI4Vr2H3HzzvRidv7sZsnseLr0zqawWKiysmhVKJQqSiggjCgCYoAj7EZAQHTqOX9MQIWeDE7iFK3Ek8rP+0PC16yPbfjO1iE6GF8uNFgvGGkituVU4TYOn/CQk1f1gD8n309kuJw7O+t4+d1ivvgovsKAv6jYz7ZdTlKSlJy74MMUIzK4j5Gnh4dsNX+pldcnFvPW5GJ63G5gaH8TKqVA5iUfDRs2vCpb/NV4PB7S0tLo0KEDkydPLrfN6/Vy4cIF7rvvPtLS0rDb7SxYsIBJkyYxYcJ/V733t5hMJtQ6NUWWXJKoeK/8x6AEAYY8UYDBIBAbJedijp8B95kY3MdUbjeLNYjFFuDp14qolqykVg0lX32moSUtOFG8nbGvlzL93fKhwj6fyPAx+fidJhpzQ7ltOsFAI297Hh21gXqBG0kRQgtQoiiy4dNL7Nh1Cpfn2k1FutzRiZ8+OURUsOL7ulQoILmaUOFe3bbbw4nz8Tz5Qotr1o5/EmuxFZNQPr9nlLUuY57fhtEg49Y2l/u1w8c9PDCshJFPjSczM4OSEgczP/Exelj5Pm3Xzy427QrnoVGV52Y9c+YMCz6byqmTe1HILLwzTccdnXTs2OPC4RRp3kRNp/ZaRL+cGjSo8H2FoKS6WI8M16m/pBisx+Nh5uTZpJY2LBdiKhNkxDnS+Hn9Ac6dO0etWrVo1ao1OTlj2PbDO1QeAPyLF7EoQ4wopGuHGERR5PEXCmhcX82azy+/owuK/AwfU8ATj4TToa2OBdM1jH4tiryL6Vgv2glX6gjqzYQl2Pn+o3DiY0PPgkol0LyRjxMnTvzr+sN/A6IoEgj4GP1kOPuPOVEoBOa8H8tDT+XRpqWW29pqsViDfLnSRklpgEBpAgfYhkamIqWgDY89dBhNTAEuF+RxEROX73eZIENRnMK7Uwp46dnQ2HPhVzbefyO60raEh8mpnqrE5RZZtSyKLt0Ooc030bRh+ft48w4Xr75pJ+OcHq1Kwc8uNzc0CDDiYQN3dTGwfI2N+3u2Y/vOs1dli3a33sXq9R/jCXrQ21JY8ZmHLdsLGfWYhrgYBbv3u1mzwcH7b0Qzc56Z8xneMk/83+LxBDmT7sZLFmFEYqGY0xxGhowo4gkjioKYfcQbfBw76aHEHOTHzQ4KigPlFn/Ppnu4v7+V+u726AUTBEG0i5SeziKiyWl6Pmhm4nQrtUraYRBC9g3YA8x+8wzbduRyIsPNN092uiob/B6FQkGbdt1Z8NV3DOl7OaWB3y8yf6mF19+1Ifd6yVi/kUIhlyQqT7NjpZSGTf7z87fg04XM+/BTLGY7qVXsI4oiZrufOwb6aNHyLsY+9wR3r723ymM6RBspaVX1QFVz4vBJfG4VG7e5q1wQXbfRi9wRj5fSSrcDBMQAFlsAV/AspZTix0epkItKpkQmVi6sygU5ClFJDIlkcIqb6FLpfmpBg0E0URp2irnPVS7AajQy7rtXxeoZBUSKsXiVlisWov8TkvgpISFRjkGDB9KpS0eKiooQRZHo6Oj/N+He0dHRfDjvA9xuN2q1GrfbfVVFaSSuLUajiVJbNou/FmjRVENSgoLvFiay9Ds7g0bl4Q+EPNleeTqS9jdp6XhvLoWXNCgD2vI53zQOEmLh9k6lJMY62LjFR3a6ltjClmVVDAvJJkKMJ+ZCXbZeuIS3+kF8vspzSH271o5eJ+OFJyK5ueXl+6NZIzWDepvo3tNCWG5IIIgyx3Fu40Xs8cd58QUfEaV1IDKHuLjKQ2OqQgx4mD4+pmxSVXZqGhmd2uvo0IZywuevNK6vplqSkmdGhCOXCzzzWiHtb9by7GgtOXlFzPnkEqWZicSYm+A212KjfAcz3wvj+VERZYnsd+0KEm2rT5KtRpldo8R4SlI38N0X8SgUAgeOuFn8qYIU801l/YVMkJNIDQzucGbP3cX365woFPDowDAG3GekzyO5HDuy68ptIIr4/JdV6YgwAW+p55dtl/fr1d1AcYmfUS8W8NOqFCLC5WXf33/Yw6x3Y+g/Mpepb8bQsG5oYGx3BHnvgxIOHvVQkKvE5E6qNG8ggLwwmW27sxk2IIxpc0sJ/LI4fynHx9pNTvx+kXattTSuryYQEJH/MteuU1PJO9OLmfhKNC+Mjgx5OBhkuNwBsrKySEm58oFudEwU6QWZJIrVSec4PtykUY9oEpAJMpyinXROkEcWJiKw5xr5aY+LpV97ifSlVHpuOsGISafE4/HwwWdmenSrvIDEwq9szHwnhvhYBTe30DDqxUJeezaSuJjQ/bf/sIvBT+TTp4eRJ4aFEx4mx+MJsvRbO/c8mIPXLzLwfhNbViajUQus3+Zg4Mg8Ssx+zBaROnXqXLEd/g5uuOEGbrjhhkq36XQ6Xn311XKfPfTQQ7z00ksUFRURHV35hPlqkcvldOx6G6sW/kC2mE6SUKPcdrdVzelz3kpDGj2eIEdP+PlpVQLvziilXWstPe80VHivHz/tITFezoOj8pk+PoYGddXcP6iYVHcz1IKWZu4urFu+l1uP5TJmtIka1ZT8fNDDkm+sqGQqqlG30rGCXFAQG6iGn8tewoIgEOVPIfe4l9Rbwq+JjQCeePYJtm/tS8nZfCICsb+p9l6Iu3opqXU6cO/QA9zTxYNKBWs2qRHldZg6ffZ1M84RKzkNhaAkMa89o4cdRYzOono1Odm5AWxFalSGauj0asa9NoIVn0Uwf6mNuwZm072zHp1OxoatTjzeINFRtZDJZBW8qdasXs6qlZN4c6xAo3pGgkED67c6efjpfEYMCaPVDRo2/+TkmdcLMVBxoeRXwonGL3dcs2fmt2zatAltianKopbGohgWfLKQtya8CUCPHvcz5e0PEbMrT6MQFIMECRITHfL02rXPhU4rY+RD4eX2i41WsGR2PPc+lMNtbbTUqalCDBbyw5bt9L2/A68/U0qNakqqp1bM4xsdKeJwVJ025u/ixx9/5LvvvsNsNpOcnMyQIUOoX79+lfv7fD6+/vprtm/fjtlsJioqip49e9KxY8dr1qajR48SESUycqiR19/z0uuhHMJMctq20tKgror9hz3odAKT34jh3sE5WChFrxHRGoIoi1UklLQiUBxAZDs2LGSKp4kjBY0QypceZavL/E8KWbftEs8+Hk5eob9MmK6MGtWU5BX6qVdbR0oNP6dcZlKTLos6X3/r4NWXgyQU30JDQQVuCFqCzJ10kuOnCvng/Qh63Wnk40VWli9fTq9eva7YFvffP4hbb/4ABWpOsI865qYE9tVm7GsbGTZYT5MGGp56NDT+G/1wOC++XcyS2fHlxraiKPLs68VEFDckWrhckd4v+jjCbiKJJSduBws/1XNj88u5OF97NpKhT+Yz73MLD/cP48gJD7f3KkThiuEMRxBEUKImhVpE+lIpOOZB3y+fls00FG+6LKDJBTlxrvr8vMFN9XZx12TeNWLkczw35gzHTp3isQcFMi76eHViCXd00rHooyjSLwSYMy8De5aKYmd+herkQTFIaUw2I58cX/aZw+HA4/GUG7/Pn7eAxZOXkmZpwhF24cVTaRXzEqGAhje0Y9qsqRgMobFVs9ZNuLA6n3B/+edfFEWKoi7yxphpV33eHrcHfEpmzbUzuJ+hQvh/UXGAFSt9JItp5HEJn+jFjoUcMvDhRY6CBFJx4SDSn0x16uHAilNuRhutoqDkjwVIH15UqJAj/8N3qgoNOqWXWmlVp05q3FjOSrmLXNlZ1AZfleOwq+W6ED8ff/xxCgsLK3zetWtXhg0bhiiKLFu2jI0bN2K326lduzYPP/xwuYmGz+dj0aJF/PTTT3i9Xho1asSwYcOIirqcC8Fut/PZZ5+xb98+AFq2bMnQoUOvuhKXhMS/HUEQ/pIB6P8KWq2WhIQEcnNzpbCjf5DGNzRi/dpsVqx28tjg0MReq5UxpK+JIX1NHD3p4aEn8khOVOB2i2ScVdHI045j7Ck7hkYj0qWrnCWz48vClZ5/Cn4+6GbQQ9tJyb8NPz7SOYEKLWYKiSeV0iIFQ5/KZ8HMuHK57jKyfEyaXUKTBppywuev1KimpG9vJatm5RIlhnJJxQRTuZR/Dplfidt4CGRB3n13PHPnzrsiO3i9XiIjQiGplXHugo9nHqva+/D+HgbWb3Xx42YHn38YX65w1KDeRp57M48li7KROSIIc8BNLS6fV06ej4JLGppSXmwpVWfy5AhDmRg7YbKDyJJWlQ52TEIkBrmBNZ8bygTaxV9b6d5Fz4ofr8gEANSpUweLNcDRkx6MetBHeMh0r8fvF5g+F8Y8HsHajQ6mziklMV7BnZ31WG1BPlpgoagkQEqSgqgIOU0bavhoUhyTPywlPdOHShWqiv5gHxMHj3moIiXbZYRQaFZkhJzoSDmffWFh9343FmuQXt0NaDQCHy+2kJ3rp3ljNd06hsYIh465eegBE58ttdKzu4FNO5y0a62lXWsNn306g9def++KbVFcXIJIkCPsxIuHG2iHTrgcKqYTDDQUW3GU3VzgNA2LWvLwo9vx+gWiqxAArGIpyWl+1n6ZRNu7LvHW5GJeeiqy7LkJBETenlZCkwaqsongk49G8MMmOx16XaJ6qpJgEFRKGNDLxItPXk4zoVbLeLCPiZhoOd+usfNw/8sTw24dDNzSWke7HlnY7fL/+cJyTqczVETmDyrE+ny+ch5ugiCUTfiqmjC88OrzHDxwiPQT53AZsjDZaiALKnCZLmEXzTz6jJx1y+LLVd8VRZGxr1pQFCUzb5Gdl56Mos8jOdSqrirzhgY4n+HlyZcL6dReS+db9NSrrWL/YTfHTnqJR17Wrmr21nj2u3n98QwEjQt70M34CSamzXRjwFShzb9iIAwXFcOu4wJp5F48d82ER4PBwLLvljJl4lQ2rduM6BNAEaR9h3aMfWkMYWFhlJSUsGPHdjyBAM+8cCPJyZVXQf/1nH/7778dt9uNIVyLPcuCAiWW8DOIphIEAURbGNqSNHQ1Spg/Iwq1SuDtaWa+XXcJZ8E7qJXFpCQl8+ozUdjsQTbtcOL1ibz9YhSpyUq6P5gFlLdFcXExSz+fxOpF6rJ3wYEjHpavtpMQp2DmJxbeej6S50dFcsvNWgbdL1BV2mhBEEiMl/PNso9p1Gj6NbVLQV4BMpeyygUtDXouXMjg5MmTJCUlERYWRoeut7J/0UkiAxUXKvO4iFrvodAWelksWGpl7OOVv4N1Ohk3NtOw96CH1s01KBQgk8mo36AxMVH7qJ5a+eT/58MCPR6o9Y/eezt37mT+/PkMGzaMunXrsmHDBt555x2mTp1a5Rxh6tSpWCwWHnvsMeLj47FarQQCVx+++0dcunSJyAgZvR/JpWM7LV99nEhEuIzte1y890EpjwwM4947DEybW0pMpIIiYijyXiLollEs5hElxGOmiAB+wogiSJBTHMAv+okmHgslqMx6nDYHb02yYC6VceGir8prdeKMt6y4YrUUGYUlnrLx2skzHkaPtaCzpVBKEdFiPDJBFvI6tjdk64+7ODXcS73aKgb3MTLlkxlXJX76/X4MilhsOEilDtlcwIkNuUOgTpqG7p1D44/T57wsX23H4QjQ+o6LPPVoBM2bqMm46OPdGaVYzySR6KlV7tgKQUl9sTmnlXt56TElNzYvHzEllwt8Oj2ORu2zmPK+H5sN3HYtDaiLQQgjIPoppZDzHCdJrE6Uuzrz5mfyzjg9T+3LQGdrVO54Ce56BFzXJuevXC7ntTemMebZR7l70EHCjAE2fpNUlsu8YzsYOsDAQ4+X8OOaY1i8JSSShgoVZlkxlpg8nnn1KZKTk5k+bToLP1mEzxVAp9ahD9dx57138PgTI5k/dwGpllCl+DSxLifYRyOxNQrh8jjbKdpxpBQycfIHZcInwLvvv0P/jAHknc0gypGIAiU2zJREZzNo5AAaNWpU4bz+iGAwSFDuJeCT4boUyy135jPpLROd2usIBmH1eievvukgIic0Vo8XU/mZzUQTT00aohF0eEUPWZwjl0wU8iCaoAadSk7Ndhl8OiuCoSPNFG22oxMqLo47RCty5OSShR8fXrFyIVgURZzYCfeZOHnWQ7vWlYvd+/b7yQlkERCcRKmUV+Ug8EdcF+Lnu+++SzB4+W168eJFxo8fz8033wzAt99+y+rVqxk5ciQJCQksX76c8ePHM23atLLB5vz589m/fz9PPvkkRqORhQsXMmHCBCZOnIjsl3K1M2bMoLi4mJdffhmAOXPmMHPmTF544YW/+Ywl/kqqqiZ2raqM/S/x2yTwEhJ/N82aN2PnD7vB56Zbn1z69NQx8H4ToghfrrCxY6+LAfcbmTa3lEOH/MR56uPDix4TmeIZRERksRdZMjuxXJ4mgFY3aHjsMQ9T3tmLw+fBQDiNhdbki1lkk4HPpmbrOhmN2+bQ5mYFcTFyTp/1cvC4hyH9TDRrVPGF/isP9Nay8vMcKL6cSD8mUA0RkUL7JWT+AJcyj1yxHYLBIEpF1c+gUiGUq2D6e1xukYNH3TzzWEQ54RNCz/bEV6P4YW0hYY56nM3Zz6ofndx1e0i4Gf1iEbG+ehUPqrfTtNHliUBmpki48Ad5mixR9Bx4ia2r4jl8wsMHn5p55ZkomjS78vB/l8uFTICBI3Lx+uDu2/X0uN2Axyvy4Xwzt/d1YDLK+H5RIvM+t7Btl4uX3i1i2IAwUhIVHDjq5lxGSHCqUU3JBxPK5zAWRZFPFlsZ0EvF9H1ZRLtrVdYMAtFZ3HazkbPpXgIByC8KMGKIlt49Lp//nZ30HD7upu+jeRzZHIHHE2TFGgerlyQycVYpHy+y8NV3dpbOTSAyQsZLEzZcsR0AbEVWgvhRh3nRWKPRUdH2ocF4PU7wMwpBSXLBrRwUthIQ/ciFisM/e+wJVn0Qy9Zdbvr1NBARrqBbv+wy79gjJz3YHUG6d9KRk+cnzCRj3RYnb0wq5sZmGubPDIUa3zM4h1EPh1fa7m4ddEybY67gVa3TyXh+VCRjXvvrip38HXi9Xj7//HPatm37h+LnihUr+Prrr8v+rl69OhMnTiQmpqIH2G/ZsXcbjz4ynFNHvubhARm4XHBLWzUbt4Yxb2IkN3bIZuSjOm5soeTCRT/TZrlwpCcS7ajGDxt2YrYEyc5Q0qefk7CkfOrVUlJYHECjljF3cixPv1ZE9RQNzdoWIrfEgKVamQdPHZqhEtSoBQ2xznqUOArI5xAvPhWGxRWkJg7UVD6JcWJHR8XJkkyQYy21kJBQeSGnP8uHn8wGIBAIIJeXXzRKSEi46lDi/4W0NyUlJQweeAe3tc1mUeZJYqJkzJoSTvUUE58ssfLT3jyycy9RPUmNTAZ6vYx3Xo7kUm4ed3SUsWHbZdHcaJBxz+88v+Uykfj48p6bixZ+yJPDKBM+35lWQkaWj7GPR1C7RihP9dzFFhY/msuCGfEEjYWIJZWPpS1iCW1uVnAh/fA1vx9a39yaL8JWQMV0iNgooSThAI1MKjZ8P5yT5yAiugFvjJtJ34P9KDyeQ5QvJFgFxQA5ZFBsOM3ODTG8NbmE3ftd5BcGqhTGAKqlKMkv9FNqDqDRxJKQkMDTz77FGy/fyRezK9rj50MewqObXrX4ca1ZtWoVHTt2pFOnUBjykCFDOHz4MOvWraN//4r5Xw8dOsSJEyeYNWtWmcjzV9QKiI+Px2oLMm18DG1aXe5zbmujo20rLXf0z+btqSXc2VmH1yPgJ0CLYCdkdjlH2EWJWIATBy3pUK7gjFO0cYy91KYJ5zhGk8YqpowP55bu+YybVMr8WRXPJTvXT1HJ5et/9JwDhUbEag0w/CkzB3ZqSba1QIGSUgo5yHbqis3KQr4NRXWZNecIs95XoVAKBAJXF9p76NAhdPYwYqnOKQ5Qj+boBSMHLTt4+RUfmVkWLuV7MVsDDH8wnJEPhfPTXievTijB75EjWKMptulpKVTuVacV9OiiHDw8qPLq63K5QNf2JnYvbEguR2lBewBOi4dwYsdIGGo0nOMYAjIE1y/5KJUV84WrBS1FxblXdf5V4XK5eHxEb8Y9Y+PLlQoeGRhVoYijTCbw4eQIWu0tQZsTwQnlXqrVTuXmdjcx7LFp7NixgRsaNkJmN5Ai1kaBghJ3IfmWPNZ8tJEdW3egNl+OoggToqgm1uEIu9CLRtRosSvN1GhSjcUfLiznUAchR5tl337Fuh/WsXDeIkodTurUq817T7xGrVqVjz//CLPZTHysAvnFGpQEC8k8o+GpR9T4jHkExABaazLR9hYoUVEo5pDBGeJIpqZw+X2oEtTUpCFqUU2DzheoWyeL79fZWTY/FYVCYMKbRu65fy+J+e3KIucAvKKHo+whnChq04QcMkjnBPWoeF8Vk4+RMMIsNXlrwk5+WK6p0AfaHUG+Xm2l/g1K8i5qiY2+dhFB14X4aTKVX21euXIlcXFxNGjQAFEUWbNmDT179qR169ZAyFP0kUceYceOHXTp0gWn08mmTZsYPXo0TZo0AWD06NGMGDGCI0eO0KxZMy5dusShQ4d4++23qV07VGF1+PDhvPLKK+Tk5JCYWEm1OIn/GZxOJy+MeZGVy74NVQtVCnToeiv9BvZl8aKZXDh/EI0qiMujpmu3fgwYOKzCgPp64vjxY8z98G0s5kwUcvAFDPR5YCR33nnPP900if9HWCwWZKICt8+PUaVg6Uo767c6qVNDxflML53a6/D74eTpAOfOCegpoJgCrJRiIpIwoujaQVtB+PyVYYOMfDSnBDEvnORfPBvjhBSKxDzq0oxj9j1Y7Eo2ZsQjIGCmCBl6vvzaWuY1JYoi2/e4mTbTSX5hkBppcnrdq0Kg/Ap5qOiShmbiLezzbsDnv/J6gxqNBodbj8PpqbQCd/ubNMxdZGbqW5VPMpavtmO2BLi9Q+VijEwmcEtbFQczAzT2t2f4Ext4e5yXVeud5OUHkIuVeMy4dJw9b+eGxqE/VWqxSlENwCO6KDqaQvMOGZjCgrg9QSbPkTN1xmNXbIcNGzbQoJ6S9Aw/3y5MpE7N0MBr/2E3rZtrOJ/hI7fAz9kLPmZ+YqbPPUbGPXfZO6VWdRUbt7s4csJTzuvtV9ZvdVJU4ufQSRfFunPoXQll1Sx/pVR1kRvbBImOkjNiTBE2R4A2rXTlhM9fadpQw6DeRr5YYWfR11ZaNdMglwv0u9fIgJG5rF6SRNQvld/dLtsV2wFC+Zi0+gCdO6g48G3VXvpGwgkSwCd6cWInIAbI4hxpVBS01RF2qqUYmLvIQt97jTRpoGbYABPnfxGMa6YpEUV4f3Yp7XtkER+noOcden78Kon+j+URDIrIZAKiGBJPKkMQBKolKygqCVSo+t7lVh3Jqf+7Fbf9fj/Tpk1DFEWGDRv2h/v27NmTu+66q+zvXwf+hYWF/zGvVWq1FH5aZaSoCF542oggCJw640UtUxN1oSNzXs9ijsGK6NYS7qxGtKDGTBEXToiYLW5MRjklVifnzgbJyRAJeNQYoz30GpKH0x3kpVcdpJXchlL4RcwRwC5aOMYemoptkAsKSsVCsjhHKzoidytw4eAcxwin4r0YFIMUkcsNv0yKf0tA9OP22snNvTYT3muNIAjEx8eTl5f3r48CGTTwbiwlp8gvUjFogIqLl/xMmF6CyxNk3Nho3hgbSSAAK9ba6flQLnPfj6V2DRUjhoSxaJmdYFDkQqYPpztIYpyiLF0IgNUWACGc/Pz8cnY4fHAnQ+4K3ScbtzspKAowd/JlT8nICDkvjI5k5Vo7E2aW8GB/Ncs+PEm1YPm8nwExgDn2MC8+a2T0K4Frfj/UrVsXX4QDv8WHQrgsUtopJdhgHzuWRpfLAb3/8GEGD7ydOfOXsnTJUr5fvoqAV0ShlmO3p3NmaxxvTiklEBR57s1Qftxjp7yVvlcAjp/y0rq5kTcm++jdbwS5ublERERwU7th9B0+l5efFGjaUI3DGWTxN16WrTYx+6NJ/9EOCoXiPy6Y/Fn8fj/p6ence++95T5v0qQJp0+frvQ7+/bto2bNmnz77bds27YNjUZDixYt6NevX5Ue/X/GC75atWrExSrKCZ+/olQKvP5sJC++XcwDPU0sWlJM/d8Ie03FNuxnK81pX6HStk4wkibW4zg/E0Mi27YWcj7Dx8GtCfQYmMOYN0IpXkzG0Pf2HnTz0ttFfDgpNPY6etJDjWpK2t+koWGbXOLsjUjzVisbP5mIIEGsxlF201Rsg0JQokVP1qWQA9dX39rp2vWBq3I4USgUIActOrToOSbfgSyowEeApMLOfDx9P30f8TPlzcv3yf13m+jV3UjPAUXkb6mN5ZfK21Uhk4t/WD09OgYyDXuIcdRAEGUcYRcp1CoXSu4X/RxlFwlBL5u2eZDZKo5XPaKb8Mjwa+Jw8803Sxh8n4W2N2p5Z7qvymdTp5NRvSY4ciJINlTj3SnjadKkCd+u/JIPp71Dgr0u8fz2GkaSIFbjmGcP/tMxBPzlXdkjhBjCxWgcWPHgIphgpX6TKD6e8y4dOvXills6lDnVASiVSrrf3Z3OXTuzc+dObLbQWPDP2ECr1VJSKCKnCC9uWnArgk0AG5jFYi5xniy2I0dBDAmo0VCtiuJFSdRk/boLbN8EL78aVrbAVbeWis8X6nnsia14isMRbUZKvTY8eGhASzy42M0GVKhRouKkeIAa1EctaAmIfnLJpIg8GtMauaDgzHElDz+Vz5Q3YwgPCz1X5zO8DB5uJjK7NUX2dO7o4WLt5jPXzBHruhA/f4vf72f79u10794dQRDIz8/HbDbTtGnTsn2USiUNGjTg9OnTdOnShfT0dAKBQJnwCaHiJ6mpqZw5c4ZmzZpx5swZdDpdmfAJoRA8nU7H6dOnqxQ//0yn/nfxvxbO81fhdDrp3aMvwhktyf4GZTmifv7sOF993oMVn5tof1NINPB6g8z74jPGPLuTKVPnl+vArgcEQWDz5g1Mfe9hPnhbTmpyaJBos7sYP+1dzp09xpNPvfIPt/KvR3o2/h2sXfs9Aa2Z29poWPRhNE+/VohOK3DwmJd3X46mQ1sdsz+xkX00ihv9LREIDbrq04KA1oJZc5HomKqvoV4nEJR5UaIsV9U1jhROsp9Ykkn7XR67HDGDvPSLLFhq464uevoNLeb0nkjCzU3QoyX9qI1n1h/H7xaJ/c1PF8iyaBi4GZkgIzlYi+LinKuyRb8HRvL6exN57zV1ufYEgyLLvrNx8KiXn/a6aHtj+cnA/C8txMfIcTiDf1gURaUKFX2SC3KiXNV5/4NTON0BYqNlFCkzifWXX/UPd1Vj2gcZ9L5HjyAIPPSghpmvZBDrqbhaHRD9WCgmOhjPpUsyGjeSkZKkQhf94FXlPpXL5Zw64+ORQWHUqani2EkPQ57MQ0AgLExG0wZqNGqBvo/kkBiv5NVnoioc49WnIxkwMo+578eVy4+477CLSbNKWbc0ifOZfnbsySdLth29Mx69Ixk/fnyx6TRo4eapx/Xcdm8WJeYgcplAj25Vp77pe4+R/iPymPpmDPsOuRn4eB7vvhSFXC6UpQA4ecaL3X51RT5MUW60Wnh0UCQPfeeAKnQZH15MYfCz40c06JDLAhR4s5GJcpKogVyQI4oiheQgyEKim1Ip4PaEDiiTCdSuUX7S2rShGrVaYNgAE/3uMaLVynjoARMjny9g5juxeL1iKNdpFYsOhcUBTJVUnS21BKhVu/KB+L8dv9/P1KlTKSws5LXXXvtDr08IjUOVyso9xf5IZFuzag3zZn+G3yxj2Zxwln6TQ7cuakDkYiCdGGoS46tOWR2DXy7BRcVJ5n9s4M7OeopLArw83syPS+PQatw8+ESA0Y+GvGK8XpFFX9l5772fSC5oV7aYYRDCSBCrkctFkqlBBqdozE1l27WCHr1o4px4jOrUK/vcK3o4xp6yXLS/p0iTTmK18H+9sPhr1eN/K++++zrWkmP8+GVS2QQSQqGuI57Pp1E9FYIgoFBA77uNtG2lZehT+az9IpG0FCWnz3twu0VGv1RAo/pqzl3wotfJePflaBLi5Lw5xcfDjz5fZgefz8eyrz7nwMG93NbLjUopoFIJrJxf+Vzonm56Zs83880n8Xy8KB2FugRtYS1Uoha3pghHZDoz3jcSbpIhyK/9/SAIApOmT+DpR8cQnZ9aVoHYHHeIzV9GVSh+16KpmlFDHKxcsYRRTz3FqKdGAbBhw3qKMl5j6XcO4mMVvP9GDIVFfp55rYjXJxWzopLzLyzyc+i4m/HTjDRsdj8dOnQpO79+DwylRcv2zF40g6zMsyiUarrd0Y95n/VCrVb/o/ec1WolGAwSFla+IElYWBhms7nS7+Tn53Pq1CmUSiVjx47FarUyb9487HY7I0eOrPQ7f8YL/vjx43S5teo+tkEdFaXmAHcNyEVjrY5fvCx6+/Gix1hOBP8tMSSSTTo6DJjzPTzydCGNGig5f8HP0WOwanU+RqOAyxsgEBSZNz2ammlKftzs4P3ZpSyeHY9WIzBlcpAob7UKx1cJapLFmuSSSQq1cAhmbqwnZ/tuJwePelm87B00mitfBLz77rt5LXwcB+0/IUOGMqBHjgI/dgrJQR5u45WnKy5KyWQCMyaF0/muA7gKRPyiv1yo9q8ExABKhcDPh9y0alZ5u3YfdDCwr46t86IoJIdIYivk0FQICpqIbbhg38Dsjx0keivmHr8oO8OHr0y7Jp7f2zavZNlHIcHzP03llAoBERGvwUW7du2Qy+UsXDAdr1VOdSpeQ7WgIVGsjsflwqwqqLBdEARkohxb4mGGD9bTq/th/H6Rb1YfZMGnESz6/Mdy9/fMabOYPfVDVMUGgi4g2kdYqoEvli+5qlBvj8eDGFDixVVh7hIuRBFOFH7RxwG2ETQVI1rFSq/5r+egE43EKE00qGcpt615Ew17t2g4ecbL3oMFTBinoIG53S9bI/CJXi5wCgEBJzaOYiUoBlChIY5kmhCaCxWL+QSULnp1NzHkiXxc7iCFxQFKSkUic1oRI8QRVhrDpi0b0WqdhIWF/cex1ZVw3Ymfe/fuxeFwcNtttwGUddCVdd5FRUVl+ygUinJ5GH7d59fvm83mCsf4/T6V8WdDm/5O/hfCef5KXnr+ZTijJTJwufqtIAhEinEInqZ8veJUmfipUgmMGKzBbDnD3r076dmz9z/Y8mtPMBhkQL9RfPupCp2ufAjUxFc0DBq9Bofj6T/ljv+/yPXwbJw4cYLvvvuOCxcuUFpaypgxY7jxxhur3H/Pnj2sW7eOjIwM/H4/ycnJ9O7dm2bNmpXts2XLFmbPnl3hu4sXL76m+fpslkvExMn54uMYzmf4+OYbPxpvFOFiLGMfceA15ZKb76elvxuCIGARi1Egx13tEGOf1nFzKyMvv1NU5fF/PuQBl4FaNC73uQIFfnxUFyp6xyUKaZSKhRw4ZGH408Wc255KvKt2Wd9hwEQdz82c4TBFYi7RQgIl8mwEQUQVDA3ETGIU+e7Mq7LFnd17kpV1nvuGfcNjg/zUqq7i+GkPcxZa6NXdwOyJcTz8dD4TZ5QysI8Rl1NkwWIv2ZdEnhujRa+TsfNndwVxFEIT+63bvUT+krNP44vgrrvDadxYzrOvF5Jaz4H1aGk5gVgpqCi9kMygkRf58L1YBtyvZ86n6VhPh2MKXh5oB0Q/x/mZWBIJb3mc0gyR7LwgDz2gY8/pKpK/VUGXLl2YMVWgV3cDG7c7ePHtYia9FhLBvV6R5Wsc7N7vpkVTDRq1rEJxKIDkRCWLZsVze79s6tVSodEIWK1BUpMVfPFRPFGRCqIiFez4LpXuAy8xeqiD7TuOceiEm/RLHg6dgkeedfDiExE0b6xhzkILGlXVi2AqpYBMgEkflPLyU5FEhMt5dWIxvzr3BQIiT79WUJV2WSUKVRARgfY3aZFFFRAsDFYqLmUJZ3njJT3TpwhE5bfgDEdoTGtyyeQIuxBEARcO4khBUaLjg3lmtux0kpPn58YbKp/oLPvOxrKPE9h7yE2PB3NYOCuevvcYeHtqMS27ZBERIfD9Ogf33lExzDkjy4deJ6vUg3nWPCs97/tjj8l/I78Kn3l5ebz++usYjX+Q/uG/4NixY7z1wjsYNXZy5QE01oborfXYPKcUEZF4bJxkP3XFZmXiY1AMckE4QY/7/BBU0LpjIfYiDaXFGnzKQkaN0PLs4+Flv6FSCTw80Eh0lIPXnz5OnPWy40AcyexjC2axCBmyCuJBDaE+eWIWh9lJUAyiQBmajCMnEH+BkrwwIggVIQqKQYrVFxCTMhg89MW/xF7/X/hh7Up2bFnC2i8SywmfEPLSeW5UBB8tsPDSU5dz8CbGK2jeWM3u/W5On/dy6qyP1UsSSU68fE1PnPbQe1gu0dGRNG1+Hz179iE3Nxe73c7QwXdxd+dSdq2KwWSUs/+wm8eeK6iyKIwgCNSrpWLxcjudOihoWM+Lz32GggKRFs3lPNArGq1Wxphxbvo+8PhfYqcWLVuwcPlnTJ00neOHThDw+0mp6a+0UCBAj9s1zBm8ikcefarss5zsdBrV8DFtro3VS0ILgjHRChbNjuftqcU8+3ohLz8VWZbv8eBRNw89mU9KWmuefXEi1apVFFJq167NuDdnXvsTvkZU5gRQlWPAr2LtE088USZS+Hw+pkyZwrBhwyodH/4ZL/h9+37GbKk8j+jcRRa+/cHOG89FUa+WiqMnLEya9QPFuUriLM3QoENJ5eNUv+jD+ktl60SqU0ohRcWwdYeLQHEsdb03lXvPukUnd963mZQafox6OZHhMl4YX0SrG9RobVULeDEkcpTdJIs1KTCepMjs4aEnS4mNS6O0tOoK3FWhC9cSuOSjDi3KhH2v6GEfm+hYU1npWAhC6RgMpiDagnpkcpqaVEwHkqM+yaA+Bt6eVsI38xIqLGruOeAiLkZOwwZKNikd5PvyaEDLSn9PLsjxlUSQHywkEif6X9L1BMUgl0jHabDQtGnTa+L5HfC7y/Jfx8Uoqqxy7/OJnDkbRKe00PymZrz80ih2bF9HYqwVq7VGhf1/JZZEjvMzMqWA3WdBK+opUWfiC88FETwKG5u+jynXp774BNx1spghD3bnk0+/BWDJwiXMm7CIJHP9y89VITgL7HS95Xa+W/dtBX2qKkRRJIiICg0GTOSKmVgpRY6cWJIxCREoBCVpYj3uH36GuZ/4wVz18fz4kbuNHDxURKeKgRvUr6Pi1FkfGk95R4N4UsknixuE9pwQ9xNFHH585JOFCwdZnMMsFuFX2di2IooGddTc1TV0juczvPR9JJ9zOSeIFGORCwoU1lhqNsxl586dVaasuRov+OtO/Ny8eTPNmjUjMjKy3Oe/76ivZDXtSvf5I++w/ya06a/mfymc569kxdKVJPnrV5oIPTwYx4ZNxyp8PnyQgoefe5+bbmpX8Uv/w+zatYvbbnKj01U+MBj1UICZM97ihRcn/M0t+3v5tz0b/01ok8fjIS0tjQ4dOjB58uT/uP/Jkydp0qQJDzzwAHq9ns2bNzNx4kTeeecdqlevXrafVqtl+vTyRQmudaGSYFCk/31GikoC9Ohtpr6jA2rhF/HOBkFrA4rZTQkFRBFHATmYUkvZ9kMMKpUMtUrAYJBVumIdCIg894qVuNKbK/ThJcpLmHxVFxBKJI1zuTaWfePhxkCtSvuO6tTnCLtxR1wk31lCQ/ctZfu5sGMKv/rVy+GPjSEvbyD392xDt44aaqUp+WxaXFkez6/nJfLZFxZeeAZMzlQixHhSUTJ5wm6atfUz7v1ivl2QiFZbXniaM9+OWBRfFgLmV9moliqj5x0GVq6xs3W7kyL2kCimEU8KMmQUkoNZdpGHmqvpPSwHrzfkzXZauQ/cOsKIwocHFw6qURcfXpo2KqRRQ5HCEi8XLkJ09NWt7uv1eoJBcDhFxr1fwtYVyWXnolYLPNDTyM0tNQwYkVsWEl8ZqclKqqcqGTMynAVLbXw6NQ6tVkZ+oZ93p5dw9JQHk0FGhzY6zl3w8t740Hhi4swSduxxsWJ+YtlkYkg/E5M+KKVX98oHp9+vc3BXFz29exgZM66QF0dHMvGYh5hIGeu2OJg6x8z5C35io68ujYrTIcegkXPmvI9JbxsY+8xOqttvLhfGVyBmE90ghwd6RTN9qp08skgiLVRYhDQSSQPgkPgTKdQiS8xCJlez9vMkBj+Rz7qtdurVVBMVKS8TK9dsdIAg0LCemob11LRpqWXoU3mcO6VAVVoLnSeJIsw8m3WMhDg5rZtfFtsv5fjoMSiHNq00FcZO67c4WPatnbv7Vv3c/VO43W7y8vLK/i4oKCAjIwODwUBERARTpkzhwoULPP/88wSDwbIFcYPBEApJvEZMfOs91NpiNq6KYvYndmZ/+DOJYk3iSUGOApEg2aSzV7aJpMhkAr4g+dZcWreGW9rqGPO0SELJrYQLSpKB7OhNPP5w5UWKenTT8dpbBYiWy9dJJsgRRBnRxGPDUun34oUU4knhoLijzLtjn7iZlvVFnGmHyc2RIfrlqLQBbu8qZ+ehOO65t881s9H/N0RRZP6nU6mZJq9SxOt6q57pcyter7attRw+7mHWPDMr5pcXPgEa1FXz1vORjB0Pc0dfFqjHvf4Ebz3n5NabLz+rLZpqiImSl6W+qIyi4gBfLLfx7YIEXhhfTJgpyNinwqmWrOD4aS+TPxKJT+lO5863/xlTXBFpaWlMnz0VCNWHWPhxxbyVv6JQCChk5QW2+IRqHD0lIzZaUS5nMcDLT0exZqODYc/kk53nJzJcTkyUnPDI2sz9+Iv/uUgik8mETCar4OBjsVgqdQYCCA8PJzIyspx3VlJSEqIoUlxcXKlH35/xgj9/9md27nAy6bXy99vajQ4OHfOwanFimb0b11fT914D9w0p4Kef9mNUGLDbyo+BgmKQ8xzDgZVwookklsPsRI2G2GiR8+fkxHvjKSGfSDGuTAD1yB3UrSPn4xkxZWHVFy76GPNGIS6lGVyVNh8QCRLkJPux2N18+4ODpo2UyJXyPzXnyDibQWNuQivoEUWRElkuQWMpKZ5k7N6sP/5yQE48qZznOCfE/aRSCz0mnNhI5yR+0cbe/UH2HfLR4Z5c3n8rklbN1NgdInMWWvj6ezs/fBnKq//e+xcI5qqr9KoFUAX06PBxjL2oRBUy5ATwo1FpGDfhjZB1rsG8S6uPJK8gh/hYBaOGhvHSO6Eq978Xgl99x4zPacTQQk5hyQn63FXEXe3hi+UyLvyHRzZAgNY338i5c+cQg5cYM8pI73t0rNnoIDNLU6FPhdD9WCO5kKNHj9KgQQM+nj2PFHPDCv2DTjDgzI5g8cIlDB/x6BWft1qrRvSKHGUPiVQnhVr48ZFLJhfFM6HQdJmdRvVV3N5Z4MiyEsKEyArHcYkOlKiICiaxYMlJHh9mQKGQlev3gkGRCVOtBJ0p5arcywQZohgq9FSbRpzkAEpU1KEpHlxYKEEX5WDKRCMN6pRPR1AzTUWNNAWlOTLySrJIojp41VhtwWvmDX9diZ+FhYUcOXKEMWPGlH0WHh4OhDw3IyIuv6itVmtZ5x0eHo7f78dut5dT161WK3Xr1i3bx2KpOHj47XEq48+GNv2d/NvDef5qgt6qBWxBEBD8ygrFGSIj5HjctuvObtnZF6lT0wNVrIrWqaEkLyfzujvvqrgeno0bbriBG26oPJF5ZQwZMqTc3/3792ffvn3s37+/nPgpCEJZ//pXEQiIpCbL6dazCENus8vC5y/IBBmNxBs5wm6iiMOnMtO2pUDfR/OIjJBjdwTRa2U8/2Yh999tZOD9RowGGXsOuBk7rhjHiTrE/K5ioUt0QFQeqrzKk7sDKFEhEkAVMFbZdygFFaLMi0fw08B9C5pfckeKokiO8gwtGjSp9Hv/CZlMRv3aSma9WzFfktkSIC8PLD4bNjETxy/VP4WgnGAQ1Gq4uXsWTz4STvubtBQWB5g608nJfQYSLI1ACLXPHXWB+3uEBkMD7jOybi1o0WIinEzOECQAEQUMfVDNqvUO0lKU7DvowXUyjeZCHfz4cGJHgbKsIuQp9U6+WQZvvKZh/tdulq1SMGfenVd9/nYHvD2thMeHhlcQcQHSUpQ0aaDm8HEvLlew0n0OHfOgVgucy/DTtYMOrVbGijV2Pl5s4alHwxk9LJzC4gCffh4qSjTyoXA0Ghmnz3mZNj6m3OC5dg0VDmeQPQdc5YQ+gNx8Px/ON9O9s57nxxditQYZ8Xw+arVAQbGPA0c8xISrOO1Q4lQ7r6qongwTBF28/G4RX89LQKVy8fr4TbiKjcgCKpyKErQmL7tWJ7B6vQulLQYnHjRUFN3DiCQnYg8fzjDS+VYd+YV+/C4lgx9yoxFlyLQ2YhJ9JCSHvKQ+ePfyQkyNakoO7pNR194ejaADIZTXzJedxJAhu4lMKaJRAxXn0n1czPbj88LPBzx07XOJm1roCNMrWP2Dl6JMI65iI5PeeZ/5iz+9Ihv8XZw/f55x48aV/b1w4UIAbr31Vnr37s2+ffsAeO6558p97/XXX7/qwjp/xLmzJ3n8YS1JCQrGvxJGcUkpa1anU2C7hAgoBQWmCANTZk+hQcP6DOo7GKU9lUeHFvLaOBdJJR3LeS3pjUE0mqpzsyYmyPBe8KMgNIa1i1YMhBFNInlcrLKdLtGBCjUyQUaOmEE4MWzfnkXtWgKjRqqJjhLYvNPAkfNRTJs596pCPCXKk5WVRWqiB30l/dyvyGRCBaEOoKjYz4KlFmKi5RVSW/xKh3Y6CGZz9uxZEhISMJvNFOQe4tabK4rm7Vtr+XGLgzs6VlwIKjUHOHzcwxdzEogIV/DhpBhGv1TInf2LqF69NkkpaQwaNpIGDRpU+O5fRWxsLOczqt5eVBxApS4fLtyxY2cGfTKeCGPlUQt3dtJzZ6dQWpQInYbdP/v5bu1X/3PCJ4QW3WvUqMGRI0fKRQsdOXKEVq1aVfqdevXqsXv3btxud9lznZubiyAIFYq9/Df4fB6iImU8NraAj96LLRNAP1poYeHMuAr2lssF5kyJomNXOza3G4VCQ6E/hxghlKbgJAeIJp7awuVxmSiKZAqnOXmigFghERVqHFjJ5AxJYg3iSMaWeIg938aVy4dZPVXJ0rkJtL79Ej6Lt1xRmF/J5xI+vFSjDrXERmTrtuBwekFeuTfrH1FSUoLcp0SGnFPiARRJ2Qy4X8/tHXXk5Qd4ZYIfuyNYac7Og0fdBC2hHJu1aIRNNJPNBUopxEAYCuQYwmS4vT5eHRvBufN+Bj1WiBBUoPDrUBWn4Qg/j9cnEhsmZ/ijKt5+243Db0NfRQFMM4W4cZNIGqnUxo+XIkM2DTvVpsc9d1/1+VdFn34jeW/280x+Q8ENjTX06WHgzgHZPDIwjGYN1WRm+Xlvtp0ScwwT504gJycT0TaVu7tqKSjyk1dgxqq5RLy38kI7BWSj1MkZ9czjvDN+NF99FEtcTEhWO3DEw9AHqtaGunfysmf3ZgBUdl2V/UOkL57VK9ZclfjZqFkDft56gObcUk6ENhFBkZjLGY5glxfSrWMMLZsF6bJzP+rstqHx2y94RQ8nOUAdmuLDQ/FFAyn1iogOU6PUeul5j4phg/U8+VIRhelhaPBwigMoRCVhRJL7y/jgImdxYkeDlhIKceEABNRhTg5viynLef976tdWcmCnQDF5JFEdv6GIjEtBatSo2hP3ariuxM/NmzcTFhZG8+bNyz6LjY0lPDycI0eOlE3c/X4/J06cYMCAAQDUqFEDuVzOkSNHaNOmDQClpaVcvHixbJ86dergdDo5d+5cWcjv2bNncTqdZQKpxP8mgvKPK7yLcl+FgWOpOYBKFf43tfDvIyEhmZP7qq5iffaCj/iEimE7EtcvwWAQl8tVIezC7XYzcuRIgsEgaWlp9O3bt5w4ei3weJW8O9lOUbaGFlRezEcuKFCJatyiC1WUlbY3Ghg24HJy7swsH4+OycdqC9JzSC52RxCNRuDh/iben3qBwgIZ4e4UREQs2ov44y7Q6w4Fiz9yVNmuUoqQ61wEPTL4o8htWQC1UoFbbkMb1BMUA5yTHUETaad27SvP4/NbXC4XYaaKfdWun90MHW5DX1iXG/yJBAlVpd0j/Ej95ACfzUhBq5XhcAb5cqWNEWMLST+lIra4BYlCBAihkK+8iAM8+YSmzNNPr5OhNwZxO3RoMVBPuAG7aMUem0uThmrefD4KQRDYsNXJ4EfT8VqroRLUmLi82GgTSqhWz0FeoZ8pMwIYo6HHgBFl+a+vhqiYWhw4cpYZb1ftCd3lVj3pmV6efKWw3MQIQhUkn3uzEKcriEEnUFAc4Gy6lwVfWflu4WWPToNexlsvRNOiqYb+I/L4/MN4CooDlYZNzZ4Qy+An8qlZzcbQ/mFo1ALLV9tZu8nB8s8SOXHGy4GjHnp0M1CjmpJd+1z8uNnJirU2Si9EopIJOF3Oq5ogh4cbkPm9nEl30mdYLhNejWb/9lhOn/Owcq2FdVvdfDU3kUAQxk+0E+FoiZdL2DCjp7xwEUcqtrjzdL41haLiAF16FGPIuJEmv4TP4QF7qZV92bvYszmqnGD29XcOYr01yg2cIST+pxbdwqHiraQkuXjv9Sg83lCI2a79Lr5a4eCrD6Ix+mMxEkGioEZPMUcPHL1iG/xdNGzYkK+++qrK7X+07Vqi1ji5757QhEoQBD6aGsnFZ33M/9xJQaGIXOkiKmUE7dq3BcBj86AOhLF2/UVUpSkV0iK4XH8cvVRcEiSM0OREFEUucJI06qIQFGhEPaViIRFCxefwAicxEcEJcR8yZNTlBsz+ImyFscyeL2PA4H7cN+Am6tevfy3N8/8Sr9dLZLick2f8VV7L4pIAqt/5YIiiyOz5Nu7qrOf0+aqj0ARBICoSfvzha2655RbOnj3Ljc0qXxAe/mAYfR7JpVaaqpyY6nAG6flQDtFRMjbvcPLDJgcbt7sw6FW88PJUunbt9udO/r9Eo9FQvWYrNmzbTedbKo573//Iy/19R5T7TKlUMvaFybw4dgDFJYFKJ+9HT3rIvaDDuacJsS18f/ki8V/JXXfdxcyZM6lRowZ16tRhw4YNFBUV0aVLFwA+//xzSkpKGDUqlBO1Xbt2fPPNN8yePZs+ffpgtVpZvHgxHTp0uKaRQY0at+HIoY00baiiW79sOrXXYTLKMFsChJkqF1TiYhQYwn1oMmqRbzjFGfMh3IpSjL445MiIE5LL7S8IAmnUwxIsIZUGZV5tKWJtTrIft2Cl/33qSkVFhULgpafCef7p/dR03lxum0d0k0MGzWlfJk6JLh3FxW463X710YQFBQXIgnKOspvEGi62rkoqS7sAoNcLPPJsPos/iC8Xsm6xBhj+hBVTyc1lUUlGIZy6NCNPzCJIAE/sOT5faKBl08vC9XtvRvDoUyWsXi7g918iWKig011FLPw4nCcfM+L2Bpg+8QiNgm0qVvAWLQQI/hI9YGaPsJ6adWoy9rkn6Xp712uySODz+di6dSsFBdlk5NXnmddP8PwoFffdZeSmFhqGPlVI5iUzkVHx3NNzDP37D0KpVDJs6Nt8+UHoGq9c66DYHKR2/QBF+zOI9qeV+w2P6OKicJZ+ffqQn59Djy5e4mI0BIMi67c6OXjUg+e+qh1n3B5QKFS43W6EwB8sXAkyAoGrE8SjY2KoRt1KvW+jhQQyxFNolXJOnfPRtKGa778O5+HHd5J7SYenxITT78aLm1o0QoGCY+ylttgkFA1XFHp3fDvrIjM+Ok5tX3NqC6GUgUYxnJMcoJQiatKAaBIAoSwCrIQCqlGX8xwjTqfmj4Jizpz3oXbHYceFHTMWn5Wbm3eSCh79nmAwyJYtW7j11lvLVeEWBIE777yTFStWkJCQQHx8PCtWrECtVtOuXaiT0el0dOzYkUWLFmE0GjEYDCxatIjU1NSyIkjJyck0a9aMOXPm8MgjjwAwd+5cmjdvLlV6/x+n8x0d2fXJYSKDFfM7mmUFdOxQ8TGZs8hLj54P/x3N+1u5+eab+XCWhqed/nI5P39lxjyBkU898g+0TOKfYtWqVXg8Hm6++fIALjExkZEjR5KamorL5WLNmjW8+uqrvPfee3+YqPxqC8BFRskpydUiF5V/+NKTo8BMPnffoeGxweHltlVLUfLlnAQGjMxj4P1G8gsD3NZWy/LVdvZtjWHJ17ms+DYTQYCHeqm4v0cMbe/OQhXjoaSggAhiQsIoxaHQHPRkC+fQKeVERgfwXHSjFip6LlnFEjrepuCjaSYef+EwB/cexRcM4vC6SYkViIpO+FMv8uLiYg4c8ZSb6DqcQYY+ZiUx97bQgEcAOXKqUYdoMYGjx3+idbcs1i1LIj5WwcP9w3i4fxhLltkZ9exuTCodRqOAKcrLxLF67rr9stC9bouTOrXl5OYlcIoDNBJbY5Hn07eHnt53X17ZN9sCjBih5svPt6IuqoHBlUiAAI6wDHSpeXy1IILBo/K5cFaG02Ogd58Hr/rcAXIyszCGiZSUBomrQv8sLPLTrJGGUnOAm+/M4tEHw6ieqmTvQTdfLLfxwYRYfj7kRpDBdz84OJvu5dWnIyvNi3XvHQamzzXTrV82Lnflg9nwMDkr5ydw5wPZDB4dCo9+8pFw1i1N5qefXSz73saaz5PKFtF63mnglacDdLo/G5kljgLleSJNpqu6H+o1bsien9bRqr6SwX1NPPBofsi7wyDjvrv0LJoVz/otTt6ebMOQ2RKloCJeTOEIu4gVk38nhAVpWj90D4+bYEWT2awsb9ivGAQTyeYbefGNQyz46HKI1MrvvP/H3nkGRlG1b/8321uSTe+hht6kg1IEFXsDQUABERBFQUXAAgqIKCKChSJSFUFUREUFFAWk914ChPSebJLN9jLn/bCaGJP4F/Uprw/Xt+xsZs6cnTnnPte57+siyBODjXLUaGu8C7FyQ0pLTzH9jVK6ttdhs8sBGYr2Wg5kqQi3Vc27wYThcFwZCfy/BJ1Bj9db/RlMSlDz4uQAIbr+ywry7FXEtlBAGNF8v/04YQ5TDXkORWk0W36o4JYbahp2nbvgwVlsIlRSYBWlXOQkMVQZxTSmNafYj11YiaEeKkmFQ9i4zFk8uNFhpB5NMUpB+IWf4EgTKzYu/ds3yP7XkZSUxOkLEt3aa/lqq527bq6ZdTlzXgkP/SoLSQjBy/M9KFVRPP6wgkFj8uskTh0OGdkPLmdgM9BoNFJShyRhWKiSJa9HceewXJo1CaVrBx2p6R4OHitjwcxw2rTQcuSkG7UK2rcx8MbSCPr2vfHv6Yg/iYmTZvHY2PtIyyzhgf5a9HoF+YU+3ljswy31ok+fmu27/fZ7OHd2KoPHvsKmD2MrdQUhUH0x8rEyogq7k69MZ9q4Kf/O2/nb0b17dyoqKtiwYQOlpaUkJiby3HPPVcowlZaWVvpnQIBQnjp1KitWrODZZ58lKCiIbt26cf/99/+t7ZJlmdEPBPPIMDNjHjSz+6CT8go/QabfN6EVQhDkiqfYeIGxo5XsO5LG8aMZtKZLnf8TQxJF5AbKbwkQUk3FNZzW/UD3rnXrO7dvq8Nvyue0/SAxJKJGg4Ui8sigLd2qkVNOq4awGIl77x10hT0R6HMndhKDI3h9poZQs4Ifdzs4cNBLaKhE/zsMlJYZuaZPFsMHhpDcWMnu/W42bfIRmtehsjrn1/DhxaOqYNRIDR3b6vlxl4O58x0UFkK5w4VfyEQmaZFkJaIiBHVGM4YOvsgDDzs5cspJTDJcSN9PkrsNesmILGQKyeEyZ4inQWCux4ZXuMlIzcButyPLcjX+5s9g69avWLViDnfc4KNRPT/O5mq+/l4weJwB2e+koKCQxx4K4b47dAgBG75ZyoNDPmDego+Q/W5MRgVff2/j5Fk3ezYl4PPB8LGXOXEgF31JQ1SoKSKXEnU+L8x8ngeHPcCcV5/loXskcvJ8jHyygN7d9Yy4P5h1G620a1V7kPrZNxo6dg/inQVTyXPlEP2zBNFvUS4stGh9Zdnwh/Ydpj51V5aFEkWBI5s+t5VwXXc1L08NYsc3kVxMdfP8K9l8t1mBBh2XOYsTG23ohlGqiiskSSKGevi8fpw/6zrYRDkpHEeBgmgScOHgGLvw4yeEcNw4MRLMBU6iRElWsY233oMXJ9WUOcov9HHslAelIxiV5OWsah/h9igqSv8+qch/DPl56tQpiouLuf7662scu+uuu/B4PCxbtgy73U7jxo154YUXqmWdDB8+HKVSyfz58/F4PLRq1YopU6ZUc/MeP348K1as4JVXXgGgQ4cOPPzwP48A+1/D+KfHs3vnICwXCwn1R1a6vZcqikjTHmf+wKqg0esVrFrv5uj5ZBY8ett/sNX/GigUCl548R3uf3QkC2erSIz/udzNLvPKWx4SG9z2t6WdX8V/P3bv3s2nn37KpEmTqsl7NGnShCZNqkpBmjZtypQpU9i8eTMjR46s83xXagDncQri/I3IJg2nsKOXai7ShRCUUoghuowp4821nifUrKRhPTXvvmfHXhBCaYmLAoufjZvtjBxq4uEHAos+t1tm+BMFhAQpGHKvgQupJ/h2sxdnmY5wYlGhJotLGEx+gtQGXpupYdIz+0kornJFhsDO/mX9Icw+Hxcue1i7JIpbh+RyIdWD32IiM8NOjx43XbGjpc1m45lxk1GXJ7L2MxtD7wsE3qvX2TAUN651p1eHAZNah9Pl4bYhObRuoWXU0BCu66Jn6H0mVq6zkZ7qZuNnZpIbVS/TScv0cuCoixeeDmXCiVKSrW04yyFMkRU8PrK6k2ejemr2HXJxZFck6z7PZ8t3WWi18OBgHX17RnLouJv2bXUEGwVOWv8pN0+/349a66R3dwMffGrl1RdqOpgKIfh6m511S2IxGRXY7DJjJhZw5KSL7p30HNySiFYb0Pc8l+Lhzn5GVn5s5c0ZtWcWA/TtoadXNz2PTinkyImAodJv4XIJiktlJo418+kmO8N+njdmzbfQpKGa/g/nIYSgd3cDIwcHE2pWsurtaO7on0ZyrMz9I567oj4xGhXExyv4fGUcCoXErTcYmfxiGRu+dLFyhZ/lK0rx+r2UFqnpTARIoJLUJIhGnOYAjUUrDD+XpblxkVfkAWDHTh+xIrJWHdtgKZRDh+RKoqSw2MfFLDumdgdp2VRDZraPjFQVIfltMf1MkgkELZtreXNmBCUWP+99UI5aLXHyrBtb6EVUtjDCCBCgfvzIwvO3OL3+EzFo6KOsWLuA16bV1OcC+PgLeHHWDZV/d+zagZSMLIzl9bCpioj2V89sCrM25enJPxG2TEmX9lXP9KU0DyOfzCckVos1ahupGR4koSfOUb/yOypJRVvRnQKyOcNBHFgxEEx9mtXQDyvW5TDm8VFXic9/ATQaDZ279KN+zDesXm8hPdPLiPuDCQlWkpXjZfobFn78wc+ePTZ27/HidAp2HvIxeOg42rZLITvvIL26GdjwjY0Bt9ckchauLCMyQs81HXoC0Lx5c06l6GtIQf2C3YdchIQEM+6pNVRUVNC1bxgtju5h+vzl9OgUyMrbfVAiOLQFCxe/9ZfJjr8Ko9HI0mUb+fKLT7hv7MfIshujKYr7Bo2jZ89edf7fAw8+hMfrocNNr3H3zUZaNdewf7+P77f5CM7pgFVZhLGxmhtuvKHOc/z/gn79+tGvX+06rOPG1TSnio+PZ9q0af/SNu3dvZl3Xw6Qdmq1xPXXBioPVn9cQWmZn1BzzecqN9+Hs0yPHhkQTHsmgtsfyOW6rhrs++vOSlWjxv0b8U6VpMLvUXHpso8b63hMMrO96J3RJNKCInLx40OPCQOmamQSgFM4sFaIyoSrK8H8ufOpTzOcQaeonxhBh55FiKJoVOXR+JUe3n07jRv6yVzXwcT7s6LRaZQ4PT78yARJtUsRFJNLZLhg9DATz0wtY+sGE+Fl7VBpSohre5Kl82Jolhzos+On3Tz65Ek055P5+ItTbFkfR1yMin2Hnbz6xgHS0wRZeW5kr4qOXF+ZQRtKJLGiHqd9B5j+1Mssfus9Vq1bQXx83ZJTv4f9+/ew+ctX+G6trlJu8K6bYcIoNQPHlFNiV/Hd+qjKdS3A4yNV3HaDlzGTHyIkxEx+YR6LV5WzfmkgOUGthrXLw7mc4WXtpxfIzvFz6nIUqfssFBQUIIRAqzNgrfAzeWYx78yOpEkjDUII7n3Ixv4jTrp2qF7h9NVWNzkFJvRH3+aTJWqeek7izNe5mL3VE+lkIVMamcO4J1++on4oLy1H1GGhWSCysVBIY1oR4g6jcLuLW3aex2/MIcykoTBfQyINiKUeMjKnOVDjWf0FsdTjFPuIFgmc4gAxJFKfZpWbaPVpRoHIppg82knXUiHKOMV+WtGN896jLP3QQnycgocGB1dWZ6WmexjwcD7K7MZkKy5ilqO4xtsXFWpOHNl3Rf3we5DE/++Cdv+foqioqFoG1H8CkiQRGxtLXl7e//e6hn8Vdrudxe8s4ZuN34JPQqhkelx/HUNHDGHNB2+RkX4SvVZgd2roe9N9DB8+9j8etP0r8Msz8f3337F0ySuUl2agVoHXH8R99z/Kbbfd/Z9u4r8F/23vhlqt/tOGR7/GwIED/0+391+wd+9eFi1axNNPP11NSqQuLFmyBIvFwvPPP1/nd+rK/KzLAK5tq6bEWVqTSwZKlLSkU43slBJtGt0HZrD3aAWHv0+q89pz3rbw/jtaGtm7kxt8lNkLnBw742bPQRdtWmjIzfdx+ISbx0eG8MSowG7ksg9sLHhVQ1xZx2rXtYoyzisPsGNLKJYymaefrUCURoA9iFK5GKW5jHmvBpGUoOKzr22cu+hh0F0mprxoJba4CxcUR7htYC/mvbn0/+zXX+P9JctYN3sjJb5CNOEWBvbXMfExM+MnWSn6vmsNTVSf8JITtYunnlIzbJAJvV5BVo6X1xeWEh2hZOrT4bTvm0Xp2SR0cQU8MlrL/fcaEQLWfFrB0g+tDLozmFtu1PL4MBNR1tYA5CRs4/TBms/jLYNzWP1OdA3jDSEEg8fmM+vZcNIyvUyY5mbVB1/X6nz7e8jLy+PBwd3Y/nk8T7xQxAMDgrntV1lrQghmzbeg1yl45rHqO8o335/NxpVVZk/TXivmzAUPbrcgLcPLie31al3MA0x5uZih/YPIK/TxwuwSfvgsvlppnSwLHn+uiMsZHtIuKenaSc3qxRGs/dzK8o+szJsRSbtWWvx+wTfb7LyzrIz33oimYT01rXulU2H3s3tvWp364LXh+l7NeXO6kZv7VN8QsDtk9h5ysvoTK4WFfg4dUKDzhtKMa/Djw48PJ3ZSOY2kEMTHKrG63Gj0Xg5uTaLXjeXE59XcRP4FOdE7OXogBIdTZsCoPOZNj6Rty6qS0fxCH7cPLEGb0gWTFEKK4Sf27jbi9wsemlDApHGh3NjLgEIRIE+fn1nOke8iibK2JlNcoCzsLMdP160n+VfM3/5/wO/FhrIsc89d17HkNcE1rauX6X72tYNvf2rP7NeWVH6Wl5fH/XcOISa3MafYT1uurVx4/gK3cJEa/gPxSTId2+jILfARZFIwfVI4DZLULFpewfz3/PTseTsn1l8ixBeGHx/qnzU9AQrUqSganedyKjT0tiNCxP3s6O6nSJtDWHsDH3y8+m81f/p34b8tFqgNXq+Xx8beT3TYJVo3hZ37nJRbZfLyZUR2fRI9raigDBvl2IJKWbL+Hdq2bcvp06fZsHY0C2aoGfJoPn2u0zN8UAgmowJLqZ95i0vJyPaSXRDD2vXbSUhIIC8vj82bv2DzFy+wZmF4tTHz+GkXDz9VRNv2t9Cj5218+tFnFBUUERkVychHH0Kn0+F2u2nevHkNU9p/FaxWK3v27MHr9dKxY8e/XKknSRJKpZKDBw8SGhrKhQtnmD3rWVw2F8KlQSvpKXM7aduxNSvXrKkxpufm5vLZpyvJz0snLr4h/QeM+EubPX9XbPjfiN8bCx8adgdvzSipYWz4wy4Haz6zsuzN6Gol3l6v4O6hxZTsbodTX4gt7ALzZ0Xy5pJSSkvBf7EZ8aJxrddKFWcII4pQKRKXcFBGMSCRTyYJyXYO7Yiq1eTr1gFF7N0jaEhLNGgJIpTzHCOGBMKkaBzChh0rDmyUY4FQC0dPXbjiyoc2ye1o4ehCVtz36BQ6IrN71KjAKDKcR98wC/lUB4KlMIQQnGAv9WhKqFR9EzlDBHTdFVF5dOvh58cvQmgmd8YnvJQ0/oGDP8Sg0fymnN0u0/GGbL5aE1Or2eT23XbGj9ISZ+0QSFiQCvCFZwMgLBGkyim041oqmuSx+cdv/lT1x+iH72T1m6XVSv5/QcolD49OKeHHDbW/a9PmuFEGPUBZ/mry8gPkZ124eajMdz9cqpwTzp07x1tzh9C+tY8XJ1aRyeVWP49OKcRoUHD7jUY8HsGq9U5CwjtRUpTC5o+0KBQSLpfMHYNKKEqJIri8ERq0lCsslEfkM/HFp7jrnjuvqB+6deiOMT+ceKl6opJNlHOZs7SiSw0JnCwuUiwKiCKeeCmwSekUdjK4QDOpbs+Io2IXPryoUNNeqsUOHjgvjpFAQ0xSCBZRRD6ZGDCRw2VCghSYwt0kxCkpt8pYLUpEcTSyuRi1I5R69qq16hnTPg6fP1hnW65kLPz/LxK5iqv4F8BkMvHm2/OY9Nwz+Hy+asTmrNmLgcDC49eZwP9ktGrVmrfeWVcZ7F8tQ/zfwu7du1m8eDETJkz4Q8SnEIKMjAwSE39fx/JKDeCatWjJ5f2ZBPlC8OPnJPupJ5IJIhQ3TqzmizRsb+HNV8J5ZJKH9Cwv9RNrP/+BI15ibR1Bgojylsx7exc7vo3E7ZaZOL0YpRJemGBm2CAzEDBbWvCug7iymrpFwZKZOH9jJr94ia2fx3B0l47DJ1yMnZTNe8+Fc3OfqsCpQ1sdh4+7mDGvhFApAi16FLKG8+fPX/FiesP6DeT7cmhBB/QlJj5Yuodvf8jBbVcRixct1cnPovBjvL/EQI9uVZ8nxqt5Z3YUTzxfyMdfVGApkvBIdkoL3cya42HZYgmlpEJlaUiSN45vV6TxycZLSOWhldmACreBzGwvSQnV+3ruSxHcNjSXha9F0amdFkmSyC/0MXOehe4ddTRuoCE7z0f/W2UmTxzCove+uqJFcEFBAVoNRISrWPVWNM/OKmHph+X06KKnqMTH0ZNu7rnVxKMjagrN39jLyN7DLvr2MFBa5ufAURdb18cjSRLvLi/js00VDL635g633y84etLFqy8EyjZffqOEGwZk06+Pkes668nI9rJ6vZWmjTRkpkuYczpwxnCcgiIfH3xiZev6+MpyeqVS4s5+Jq5ppeXRKYV8vSZAojpdgm3btnDzzbf/4b7w+Txc07pm3xkNCm7sZcTuEDw63kp77w2c4wiH2f6zgYGGCkoxEESi3IiSskvogryQV5/bh+SgUGuQhVwjOIbAO5pncTLnbcGuAw7GjzJXIz4BYqJUbPwojFtvO4WzsD5tO3mJi1ExaEweS+ZG0bhB1cIoKkLFsrfDuX9kEWc2Z5AvZRAZDA6H40/pwf7ToVAoWLn6ayZNHIHsuYxwC1xugcOnAqUZj3sXt/ZLxueTMJpi6HfzIIwhRk4W7kXt03KcPTQV7SozM13CQUFoOkOHP8GZsz9x+OQJZkwy06OLgew8HyMnFPLjLj/tO97AgX0HyFVmYA6DFk01ZGXLSCXRuK1aLNpLdImHxo1COHk6iyx/KQqhQK1Xc9+Q/gwfOfz/S+Lz/wcUFxfz8AOjcGb7SCtNYm9ELl6thNOmoX55V9yGQnKit9GpkwK1RmbvITfjRg2jZatuPPviFHyKjsxasBenVc2bC1y8854dtVbG45Vp0khLuT2SV19fUS0mvvnmu/B5vXS5dQY9Ogvi45Ts2u/i4mUfCoWGg7t2sOPj4yR4mhEmNcB+1sH0Y6/SrEcj3lny1r8lnpRlmekvzGDX93vQlASBH7zh75LUIoF333u7hoY5wLFjx1j81nvk5eYRGRXJI0+MpnPnzpXtLSwsZNbMJ1GSTYtkPzn5cPaikltuG4zf50WpdGE2xzLgvqFERNSsSli6ZB4njn7GY8NlmjZSce7iSWZM/ZJrOg2kR8+bMRqNJCUlXY23/wCi41qwfO3XzJlWnezo28PAnoNO2vfNZMKYUJo3UXPilI/3ljtQZzdDLVRoErMxSRJvLCpl3oxIWjfT0P66NHw59WpUz7iFk3JKqEcTzorDyPgJJxaBHx8+ci/rGTq6hOXvhFVKhXm9gulzyrhw2UOfm1T07HaJS5f9bNlRgbdIj8rVkOyon2jayseg3irSs718s9mNrJA5evQoHTp0+MP94PV6cTpdAQftYhUhcrNaZZgi7E05fC6DRgS0gT24ATjHYYwimHBi8OOjgCxAwkwEliIf32zQ05yAGWapPoOnHjfVID4hoJE+7H4T5y95aiU/e19rQBFajKfcTV70Xu66W8GIIQZUKli3IY0V69yczTuMKTOInTt30rt37z/cBxDwIFBSTFho7Rm8TRtrUCrq1s68pY/Mt3vLsXu7UGHb+rvX+u3r2bx5c/KLtdx+Y/VYKCRYydrFsVxI9bDso3Iys73c0DOYXUd9jBkqKglznU7Bd19E8OMuO0uWHeTiZR8xSR1Z/uZ6oqLqrkiqCzGxsaTkXyBMRFerlssilUa0rDW2SxCNyeYy0VRVh2jQ4sJR53X8wodbYSPELBNWWvvGAQQyRAvIwkQIoUSQIh3FJELozs1INglRIfCkuynSHKFRGwejnnPx2RcqCn9oXrnm8AoPOtPfZ4x4NRq5iqv4DerK6PxfIT5/jatB2P//cLlc5OfnV/5dWFhIeno6JpOJiIiIGoL1u3fvZuHChYwYMYImTZpQVlYGBMrrDIZAadGnn35KcnIysbGxlZqf6enpf7sMSHR0AqdUJ4jwJZFPFk1oQw5pXFIfoVcPNa9NMNC9U8Bw5+EhwSx4r4wFs2ru/OXm+0g5qSHh5zJfjaSloESJwyHzxqJy9h50ER+r5P57qkizIyfdaGxRdb4DsdTj0KFL7NzjpNe1esrKZfrfZqqRiQfQsZ2OuGgVp9wO/BThUVuJjf3jAS4ESr7T01KpTxs8uCiNPIlRUY7PoaX/3So+XZpKE1G1Q+sTXkyxVnp0q30ndMrjodzQPxdXUQTJtOaE/BOtXX3RuH8VwEkQ6Uym1GnHSh5FUjYhyhAcpW6mvVbB6ncD5cp2h8yFVA8GvYLB9xiZMrMIvV6BSiWh10k8OiKE3t0Dz87nX9sYNjCY67p4WPPhYsZPeOEP94HJZMJqE5VGE/NfjqTc6uf4aTcvvm5jy7r4Wt3dAXRaCY9HcOSEixdeLeHVFyIqf9sH7wui+21ZdO2op0FS1eJHlgVjnilAr5fIyPIw4QULaWnQuLGCTzdZ+eizCjq01fLSM2F4fZBfaCW7Ig2pKIypr5YwYYy5Vh3RxHg1yQ00/LDLjt8vuKm3gQ2frb4i8tNhl8nM8VW6i/4W6ZleKuwyR9mFFh1duKGaNEOxyCOTSzSzt+eM/SDtpXaUnYyjIOgAQpFGnGhU45yF5KDxBjN/SRER4Upuv7Hms/7L/QXHF3LJcZzvF8WSk+dDp5WqEZ+/xstTg7jp8DmSizqQaTmAVlu36d7/OpRKJSUFKmyp9TDbohAILDH7mDrFxpB7I9BoJIqKfbz5noUtX7+JPyuJzv4bcFBBKcWkKk+hNqgJDwsjMjaSDvWSOXFsDY3q2akolRn/QhGyDDqtgvwcBV67jpObUkigEbE0o7y4iEucZeYMPR5fOW8uLmP7oigUCgVGg8SUWcUcPVlMvQYReLwq0jOOUlh4y1Vt/H8BhBCMGDwS7dkwYqWQwEKxJJDtkykucjlsD/fcruatVyIrxyEhBIuW2Xh3wRGG93+IZ2dNZtrEfTS0dqXxz9p/QgiKpFwu+Iv4YvMXpKSkkJKSQufOnSsza26/YwC33nYvhw4d4vDhw2TnryYkqASf10NFSn2S5VaVC1edZCDe2phL2zNYtXw1D40agRCCs2fPYrPZaNy48d/mBO7xeNi2bSvLFi/DfkYiydMSu7CSSzrOQjtlhVa6d+xCh87xuDxKLPngtnuwlJWg95hI8jUlTKqP7Yydp3dPxhdaTveerbjtjuEsX/oKi2Z7aN5EAwTmGWuFnwEPr6RJoyBOXDIyYuTkWonPrVu/prTgUz57X1s57yTEqbmhp2Dkk8s4fWw1Bp2Cc6lKRo6awt133/e39Mc/FbfccitzZn3CHTc5uK6LgdR0D+99UM75S14uXvbwyLAQPlxvIydLQi6JxOSphysij4rIszwz2sAbi5xs+jCusoJj+eJgRj6yE2NBC8LkWASCEmUWl8V5WsndOMcR4mlAmFQl9xNHfQr9OezYnEanHqXUbyhQqWXOX/Qiy4IfvoyiXmLVnOdymbltaA5pmT+xdX1cNVOw16YKBo3O4+uvN1wR+bn5m81IQiKPTNweBeHE1ypZI0kSof5YyuIOc7FAQu03oURJN/rhxoUVCwr0dKAXmaSSRzpdRF9OcaDSzFAYy+nSvvrcLMuCzT84+OprD0UlfnLyHNxxk7FG3CxJEjodZEfsodf1Pk5d8DFllgOjQeLR4WaG3x9Ev7vKkPMMvPTsDHbs63VF60+/34+2FlK2ehvqPmZ3yGjUembOepv+93TD4ZBr9b3IyPISYq5f4/Nrr+2Lz/9Dredu0kjDTb2NnDzrZvwoIx/efByvV8uI8eUUW/yVbZPdGooKJYQskGVX5XrrSmG32mlFF85z9GdiOxovHsopxijVnswiSRJmKRS37EJFIAb+xUy2QpTV0IAHyJZSufsuFS2baPl0jrbW5w5AjQYfvsrrqNGQJFWRpZIkoUVHE0830jJ+IDvXy8WjwcRJVTIsaZxlwsSaEht/FlfJz38oysrK8Pl8hIeH/08TWA6Hg9LSUsLCwv5wJonf76eoqAitVktoaChOp5OKigrMZvPf6lb4d8Pn81FYWIjL5SIoKIiIiMDivry8HLfbTURERDUC1+VyUVpaitlsrtE3QgiKi4tRKBTVMrN++VypVP7bypau4q8hNTWVGTNmVP79wQcfANCrVy/GjRtXQ7B+27Zt+P1+li9fzvLlyys//+X7EJCJWLp0KWVlZRgMBho0aMCMGTNo3Lju3b8/g/T0S5jDfXg0x9A7JKwVWTRytKQovpDPP6q+WOrWUcfGb228/GYJT44JrRS+P3rSxUNjywnNr3K0FEKQW+ThruG5pJ01YPeokYWn2o623eHHZa+7DFmBEoVPz+NjBQlNijGEeJg+qe4F3IA7TGTnlnHh0knUpV46dKxbYL827N79ExoVeEyZdOvnYtKTJpLi4zl51s0zLxVTqs6hxB1H+M/BuQsH7VrX3f6EODUSSurTDAjoOf62JPYX1BPNOMcRWstdqZBLAYlj2zJ5fJIFSe0jLdPLNa21FFv8/PCTA5NBwdJ50dWCewiURW77ycErz0dgNEjMe/9H4I+TnwqFApvNz9vLypgxOdDXIcFKenU3cMdNbrbtcnDHTTUzegDWbbRSWubnui4GlsyNqpYhHBKsRKdXMOzxfOolqLi5j5HiEj/f/mhn0F1B7PzJS6drrSTSggS/AeuZYop9aSx5K4j77qoK0G6/0cSqdTbefFnJzt0e3phecxH8C7q01/LS6yXcfYuJzu11PPdq7h/uBwCbRcUrb1r44oMqUikrx8uKNQ7y8mS+/rGcaNGQYvJpTdcau/0RUiwVopxMLhBDEjZRji3uFHf3MLJt5wWyCvzEiYYoJRV+4SefTIrIJSIC1KEqBNRa6vcLoiIl2rRQc+iYG4NeQevmdROayQ016PQyAD7//06FxZ/BuNFPIJ0yEi8SQYK8sIOsWmzmuq5Vc3hkhIpXX4jg+dnFfF2RRXaqCRPBxFGfeLkBGZqztO6cQGrqMRzldjwePzf1NvPWrEgUCtix18HEaaWoXCHUpwlhUlX2SaiIJqQwkpde+onNX5tIueTlhn4OTKEeFHoXTz5iZvXbIZXl0MdOHWH84/cw/eUVtGzZ8t/eX/9k7NmzB28OhEs1M93jqI8h+gLvvhZTbQ0gSRLjRgexc08JGVub8PRjz9DWe20lwfHLd6KIJy/fy7139mFwfx1JcT4WvqnmyCklYx99jptvvhmFQkHLli2ZN3cKr0yRuaVvAp17F5Hkb17rQjjSnsC6D9YRGRXB7OmvQakStazBqighql4Eq9at/ksl4Nu2bWbF+7O4qaebojQvDT29uSROUY6FGJJoQAtcOMi0nSczNQ1roZ4oR3PAQwgKGkotKtutl4w09rWj0JZC86TTrFk5gQmjDDRvUn1+CQ5Ssm5JLCOfKuDBe2Dpomc5e/Ycjz/+dLUql48/WsgnSzS1kkLzZ4YzYkIBq9+Pw+mUGfzoVL7fupF3Fq65OhbWgfbt2+P1qZgyswS/XExYqJIZk8Pp1C5gqrf28wo0OsGX68PZe8CBy51Or2u1JMZFMeDhPPrfYaomXeNwyUTXc+GPOUla3ikq7DIavZex95pYv/4g6tKwasTnL4iS4ikUOYTnXoMjV4UbJ46gQyxfaqpGfEIgw+/mPkYS49Q1YiOVSmLde7H0uveHOs3HasP+3QeIJI4CslGgQKqLgQI0agXvvRvGU5Ps5KVqaETLACmJHh1VOptKEYgLSyjAjZNL4gwxJIBbT1ZOeaXWZ1aOl7sHW5Dz4zFUJCAQnDOk0+NYEV99HF6t/NzukCmz+jDHenlkeBSd2gWy+PIKfEyfW0LblloG9tfw7aIQKvKtbP52C7fedssf6gMIGFeXlGlxu31cTPPyxlt2Ll7yERWlZMI4Pc2T1VjKqvpGCMFXW+wseNdFeRkUlMjc94AHl8vFmEee4/nXXmX+DG2138HrFUye5ePhRyfXuP4NNw3gk6+207mOCvENX1cwflQoSqVEdKTEqk+sLJ4TTYMkNUtX25g3RyaitA2hUgiykCnKzOWum+/ho88+JCamphnz78FisRBFY0JDBT5TGiIoG41CoE1VIZx1P1uy5MdKKeniPF48qFATQSwXOEEj0ZIQwn+Ws5HJJY3ykEsMu9/M8dMeytV5hPtqvh8ApRQRRECGShYyPrwIarZDISlQFCUy47VLKIUbB2cwYIKgEuxyLo2Ta27I/1lcJT//Ydj2/Q/Mn7MAp8WNEiWyzsfAB+5jzKOj/6dI0JycHKZOfpH08xmohQ6v0kXzts14ec6MOneY/X4/8+cu4MvPvkLl0eLxeyhzFqPTGAjWmPEq3XS6tgMvvjyNoKC6Hf7+3fB6vSx891W+/eoLivOdKD1GEEokk0RohIKmTcBkUpCWJXF9n3u4t/8w5s+bRm72CRLjFOTmC8zhyTz9zGzi4+P5YPVSVi6fR0KsB78fCop1DHngccrKS9n0xWqS4v34fIKCEgPDhk/gxpv+eLbSVfz70bJlSz755JM6j/9WsH769On/5zlHjBjBiBEj/mLL/m/Y7E50WiWNGkl8vjKWuW8XsWZdFl6ft4aovSRJvP5iBJ9usnHdHVloNQo8Ni2iLAyz5bpqi7tyLNx3j5aZL0TSvm82MZYOOIovcCnNU5mddvq8F4e2ELy1Oy1aseDGjtcZSdbehjjDU/HXXVWD3w85+T5WL4xk2OMF7NzxE2PHjv3DfZGRfhGtwc9j432MG12lZ+lwCpQqWLkwhKkzj3M8y0CEiMONi6x8J2Cu9Xxut4zsURIihVEiCjCIqpJvr/CQQxqlFCEBWvS4VGWU+YoIIxDgmMqD+WrrFt55Payaw7DHIxgyNp/Bj+TR//Yg7rzZiN8Pn39j4/NvbQzpH8RHG6yMHW5Gpbyysn+tVotWB4ePO3nr/VIeG2GuJFk6t9fy+LNFXH+tAZOx+oLxux12TEYFCoVEQZGP+olq/H6BQhF4bvx+QUWFD41KxZQnwjh7wUOzZA2Pjgjhg48dHPwuiPb+doE5VAIcEYSJxrz40i46XuOtli06YrCJZauKELkRFBT5qy2wfo3MHB+X0rw8MMDE4RMevL4rC8ckSaLcKjPzjWKaNtYwY04F5blGYj1N0aInhGLSuUAUcbWWOQHE04BT7EOPCVuDA2z/KpyoCBU+n2DFR4WsWJ1JRobA4ZBJIJmGUlNCm5zAp5BIuxzQtKrt/oQQZGR7Sbkkcz7Vy1svR5GdW7dTp6XUT1iETHrJCRo0UpKZmUlSUt36vf+ryMjIIO9CIQmiKQAOYaNMlDB1phqTyc6YkTpuu9FYqXX31Bgzn20sQIVMCQWkcoYkkUxISRSOkv3ERrixWmHtkphqGcTXX2tk19d62vfNJiS95ianQlIQUtSSeW+fYcbzZj7ZkM/tt2iJjQlh7HBzte9e01rHB297uan/AOLj2vHy6zNJTk7+13XS/xC+/vwbjL+SI/k1LMocxo0MrjPunzjeyOgDmWjKtdXmxl8jypuITXuRiWODmDyznPx8H3ffpOXQrkmsWj6Lzl1v5/z5E1zftYQbeoYhSRKOChVhUh3VU5KSihI7M558hWbujlXjkh+slyzc2LMvP+7Z8adKPU+cOM7GT6azeY2WjzcKtOWJHBO7AIgkDjdOTrCHKBKQBRSlB2MmHAuFFJNHF/rWet4IRzJr1qWjD3Fzx421V1GEhylxuwUer+DV54PYf3QdDw75ivFPvUb37j2QZRmVopwgU+3JE+YQJX6/QAiBXq/gk6UxXHfnARa+M5snJky94r74X0BQUBCt2vagKO8nJCQ2fRhXOe6ZjArGPBhCx7ZaXnu7lNXvVCePLGV+rutctVm056CTRSvL2Ly2euXIT/sdjJtShF+pIK4ON26AGBIpIpckKRmPcGEI9XBjr9qTbX7a7+TzFTUdrgE0GokWyR5SU1P/cCJBUEgQoURQSA5KlJSQTwS1byB4gwp4e5FEVq4HJ6UI5Fq/Z6EAH16iiKclnfDhJZvLeCpcvD7fzo29Dciy4O7BFgwXuwfc4n8eZoKc7ag4ZeG+YUf5YVPV+/LOsjIcfhd71iUREV41PsRGq1gyN4qBo/N5eGgwX6/LJ76kFSuWrLgi8lOSJO7pP5JbBs4hP1WHueQaTIRgwcmEIxdwGAtJaNiILdvL6ddbw8OPl3JkWzhh1o5ESlrChcxPSw/y0w/38exLk7G6u3DrA/t4ZCg0qKfk1DmZleslhg6bQtu27Wpcv127dix6N4r9Rwro2qH6Ru+OvQ6sNvnnjHEosbjY8XkcBoOCtEwv8+f5qFfas3KsVkgKouQE7GkVPPHIBD79cv0f7gcAu93GZfNOhj0Ez0+oX5nUMW6ihUNriwil5vgqCz92RRkKv4aGtEAvGXELJ9mkokZLLumk648SGqSmwOJG8qtIsDXl8QcdWDW5aEPycRc7a/UdyCODawjogQb0PoPI5AL1aFqjHQZMJIqmFJCFjXLUSgmvvoiOzdSsW7OOjh07XlFf1IWr5Oc/CBs+/Zx3Zi4m3pJMxM+6JbKQ2fjWt1y6eIm581//D7fw34Pc3FyG3PsAkdkNSJKqMg3y88oYdH4wn25aT2ho9clHCMHg/kO48H0miY6WlYOQT3g5Zz+CGiNxUjIXNuQw6NRgNnz96X+FJpksy0x44gFCtOeQC020sHZH+XPgKZfI5DpP06BnKXNmmpFlwVvvr+f+gctYMT+EztdUDdBnU1J4dPxA2l7Tk1DdDjavUaPRBJ4hp9PLzUOe5/ruBrauNaFWB4YNh8PN0zNmYSktYtCgh/79N38V/3j4PB48bh8TxkShVCp49qlgJo0P4v015SxaWc4LT1VfmEuSRPeOOjweCcmjoiRfTVNH2984sTu5rDtMI7tgxTrB4P4Gvtt6FvKDeXqqhS/XRCNJEt98b6dDZy25O4oJlqtn8MlC5pLiJG3kayk27+GRKQ7yChVs+LqCdq1qz3BbtqacOdMimLe4jAcGBLPkw9NX1Bdh4THojH4efbiKaHQ4ZF6cU8KXH8RhMiq4+9YgZrxezso1KShdQZxL8ddJUH30uQ23JRi/8OHSWBDacrAFRM7PcpgkkqlHEyRJwi6sXPDbKYw6iDdUQqOWyM7zMGyAuRrxCYEA/uOlMVzTN5N2rTV88EkFfr+gW0cdjRuY8fngiy12bu5jJCSk/hX1QWxsLC6noH0bLWs3VLBpqx2bXUatloiLUdGymZq7huUy4v5g+lxnoNzq58PPKkhN97JxZRw6ncS4ZwvpcGMGSfFqXG5BSLCC/AIfTpdMj656WjfXVmYpyrLMW4scJDq71SARVJIKc0FbXn3jJEvfrj6f3H+flrenmVmwKJ9F82oueGVZ8N0OB5vXxXPrkDzCzRIa9ZWVOAWHKXlmXBAvvFpCYrQPbVF9WnmrMpdMhKARepxU1HkONRr8ShcVxlSWvxrED7ucHDrmQq+TuPc2E2OGB+F0yrS9Lh9NmRu53lFWLQ7n2ttzMBa0Ys6CTGa/WHMh99VWO21baunYRsfL88oYM7EQnS5givBbYhpg+dpynhkXyjMvldCwnp7S0tKr5Gct2L9/P6oiA0hQJHLJ4hL1Le1RWyKx4eGlY5d5vWEOmzdEEGRSEBmhwqTREvlziZlLODnBXhQouLxdhUflYtRDulqlE4wGBRMfNfPei5lEeBrWOB4sIjh81EdYqBK9yU96tocXn6k986NBkprEBD/5Rwt4aNDDrFy//B9PgLpcLnbt2kV5eSnJyU1p06bNvyQBoc5ML42HhLjq477bLbPuczsbvvDgcgnKfKATIXWWKyolJR63giGP5vPUI+ZK6ZIDR128MLsQlXcdD9+nJSNbwW1Dcxg7PAQUtRMqv6DMWkYHuXeNDZlgwkjwNWDc2If49PNv/tjN/wrL33+Nt2aq0GoVVFTIZMmXaU6HSn1bAJ/wcYgfaUkngqVfbSAKa7UY4ddQSAoseTpi9L5qBjq/RXysih5d9bRsqqVnNz2PPyRz3yOTiIpaQ6NGjfD/frcgy1UyUxqNRL/eer7b9gWjxkz8r1hr/DfitTmLuaFPcz5aFFXrb9O+jQ6PV5Bf6CMmKvD7ZmZ7sVplsnOrjJReX1jK6reja0jm9Oxq4M2ZEUyeZkVZXLfBrQJlJZGYqTxLhFGu811XKKQ6jRUBjHofFRV1z9m/xX2DB/DDZztpVNySfDJIJwWziKihXZpHOrYKiYJtnWmLARvlpHEOkzBTX6oioXzChws77elVrRLITARFIpeTx1J4fmYZ3bqoAhmfUs1KmyDCyL0cwqlzbmKjVCxcWcbZCx5u7qOvRnz+AkmSeOoRMx98YkUIA2pJQ0m5/Q/3wS8ID08g40QYjT3tqiQ3MBBjbUe+I4N2d3fn428uMOvNI5ScDiPJ3aZKx15SEOlLwHK+kDnTH2PUQwb22hXMelvQoWMnmjVvz9IV92E01i71I0kSb7y5muemjMKoSWHovVpkAV98a8PlFrw3NzA3pqZ7CAlSVJbUv/mOjeCiVrU+L0YpiOyM3CveDPb7BK06uZk+qbrUzNTJwfTZfhJjXo9qv60QglTNEXQeM82lKskFraSnEa3IEpcoD7nAzk0R3PdgOa19PQJaojIgg+xpRbpiDxnhuwi3NiPUm4CERAn5ZHCRxrQGBFkilVKKaElnTrCHRJFcYx6ooIwIYtChJ53zxPk7Igobcah8Jzfe9fcZDl7Np/+HwOPx8M7cd0m0NKs26CkkBdH2ehz94SQXL178D7bw34dZL84mPDsJo1Q9OzMIM/qMcN55890a/3Ps2DHO7r5IpDOh2iCkktS0pDOZXEQIgVlEIKXqWbFs5b/8Pv4Itm/fRqvGaezfLYgr61hJfELgt09wtuGbLxVk53pRKCTKyh3Mn26sRnwCtGiqZcEMH3t++pwZkzTVyn8Liv0kxspMnxRUbdI2GBQselXLN1++j8NRtyjyVVzFn0V5mQVzsIIObaqErpVKiTEPhpCS6uH9NeX4fFUT4pkUNzcNyCfsci8iL9+E0RXFIcX3pGoOk6VIIdWwD2fz3ezZFsas5yI4dtpNepaXg9sjeG+1jM8vc+uQXI6cdBFkUrBycShS86MUGs7jFR6EEJRRRFbkT4RFuzEShM+uY/9RB2cvuPj2BzvHTrlq3Me2n+wcPublvZU2MrK8dGynRafyXFFftGvXnuZN1NVKjdd/VcGwQcGVhJIkSUyfYuby8Tg2fa2leQuJgaPzsFZUT0k9cMTF63M8BLniOMZuVImZRNe34xZOUjhOSzoRKcVVjoVGKZh2ogf+iiC++CCGQ98nEhut4clHapZbQqCE69a+Ji6mesnO83I5w8t3Oxy894GVb7fZ8XhknppazF33jrqiPgDweAUff2Hj5WfDKSn1k9xARWiIgpt6Gxh4ZzBffRjHV1tsTJhayIp1Vu7sZ2T90hj0egWSJPH2K1GEmpVsWBHL5nXxzH4+AiHAHKKqVgq/4esKrr83B3uBqc7MyWApjMNHfbhccjXzKpUqsIO9Y6uadRuqB/E+n+CpF4sYfG8Q17TWcUMvA+cuevF6fydtuBa0ad+B1xeWsmRuJGmpCiLtzWt8J4gQKiir8xwVlNGunRKhszP7rRKsFTKPPRRC/9tNrP28gsFj8wBo3UbisZeK2fNdFOs2OLCWqIjyNWDTx0aeer6UouJAVqfDIfPu+1aeesHCO69EMujuIIRPif1EK/LPh3LL4BwspVX3KYTgky8r2PyDg9tvNNCioYEff/T+n8Zp/6tQq9WgFDiEjUwu0o7rCJOiUUgKtJKOKHsL/Gfa8fC4UiCQhe11B95hj3BxhoM0ox2dpOtpT28aqhtzS9/aF3MAfXrokIMttR6T8aNWQ1qml/pJSrw+6sxyBujUXs2gx4vR6wt5ctyEv9AL//34ZP1qRo3oiyXzBaL1c/j+q0cZ/mA/Ll269Lde55a7bsaiy6v1mMppZttOZ+XfaZleOvUu4p0XYrD9dC2+g9dhstWjlGIcwlbrObzCgx8/13bScV1nPYXFPk6edTN9bgkbVsTy2tRw7rnVxJNjQvl2bTxfbrETk+DDLqy1ns8hbEiCanHqrxHhqc+ls2nY7VdOfFjLskiIC4zfB466iJfqVSM+AQrJJonkasQngOD3F9V+fAi7kYKi2rPXhRAcPeKn/9AyTp4NGMkYDArmvCCxasW8QGmxIY78wtr/PzvXS2hI9T6JiVLRqqmPo0eP/m7b/peh1WrR6/R0ale3pEq3DjrOpFTFWq+9U0rva/V88GkFsiwoLvETZFRgDqn9mezbw4DD68aqy6nzGiUUEEI4eSIDY1IRzZqoycmr/beOj1FyNsVd57n2HvBgtdb+/tSGxo0bU69NPJnSBfSYUKLiGLvJEWnYRQVlooRT7CNfkU5rT28MUiCeCZZCaUlnnNg5KH7kuNjDMbGLk+wliaa1SiBFSnH4vQqWr3Lx0GNlGCoSamlRAFpLInc9UMCwJ/Lx+QVnz8pc21nP1u12ho6ycN8wC8vXVOByBUjjti21HD3hQWNJxC98aHR1SzbVhYXzF5PkblbrsWhvEls2beWVV9/D40wi1lUzXgIIk6JwVUiMGKjjw3d1bHhfxfmzR+nX7846ic9fEBISwqIln3LP/UuY9LKLI8ddPPNYKB+8G4PJqKCgyMcDj5Uz6oEqwvjYCR8h1C2Xpa7Qk5KS8gfuvgqh4YJpT4dx8bKHhx+30KlXMZ16FfHuUhtL3jFyOXw7lxTHKBK5ZIqLnAveRrG3mJZ0qvV88TTEHKxmw1dOdDnNq5koQYBrqG/tTlAwDJ6cTlHDbexXbCGXdCQE6ZznFAdQoqQVnVFKSoIJw/ab2NQj3FixEEI4kcQhocBGORpJS6K7JUZd7ZJWfwZXMz//Idi5cydaS3Ddi7SSSFYuXcXsua/8m1v274Usy5w9cZZ6Uutaj4fKkezc9hO8XP3z5YtXEFISVesOuEJSECqiKKOYUCIJ88aw6bNNjHvisX/BHVwZvvh8Ode186AvaVDnTqO+KJllH1xg+rMh7D/iYvqk2rU6r2mtw2QMCHX/mmD56LMKRj9QO8mhUEgMvMPH999v5q67+v/1G7qKq/gVDAYvXTvoyMnzVVtYKxQSK9+KZvGqcrremoVOocFhV1BRpkBZnPyzYLegnmhBrGjEIe/3jB9XxohBITRpFCj5OH3eTUykip37HLS9PpOIMCUhIQr0GgUDHsolMkJNcJCSnzZH8dUWC0uX52BzCLq3V/H04ybuut9LVsRu7r1X5qlHI4mOVPL9TjtDxubTqZ2OEYOD8fsF7620c/aIjnrFN3CxoIA8zXlenleCVMuO+e8hJCQEmz2wSMsr8LFkdTlfbbXx+cqaRiJKpUTLplrGPWRm2092rr09m+QkA4lxao6d8FKaYyKuuAdqSYNSqPB4TrJsZSi39v8JTVFErWWQkiQR52zFbQOOcOZADA6HICqibrIjOlLJvCUWmidr0WgkrDaZaU+HIQQ8NqUQyRJGu04X6N37+j/cBxcvXiQmWkl4qIqnXyqiz3UG3n4lituH5nDomIsWTTQYDQocLsHXa+JqHRNVKok2zbVcvOylaWMNDeup+fKDOG4ZksORk4FFycIVZaSme1nyehSDBwDFNU5TiexcPw8+XkB5hZ+WTbQ8NyGUjz6rIEdKJdSlY/JLRbz5Xgk39zHgcApOnXMzckgI998d2Jy77w4TW3+04/ZcGRkeEZ6IyyYREaZC5Qqt9V71khG/8OMQthoZGkIIyiPOsOyNEPo/7GDD8rhqGl3t2+jYut3OMzOK0esl3l5sZ+arDpw2CZ9Pix0r5aUKPlol8c23JRj1SnweJeriJLRhXuxOmbuH52E0KFBXaIkp70ZW3lZuGJBDWIiaSLOG8yl+/CXhCJ+Zuwbn43KBz6W+qiddB3r37s1s4xzSrGdpRoca8Z4sZPT+EM6cUFJc4ueb7x2oLYEFahrnaUzr6oSQT0N+Qd2ke0mpDJ7aHVZLdZk8MljHtNkWbrvRyJYfHew/4mTJMicXLvkJCZYY94ieW28woFBIHD/jRvZD/cYSF1PPsmrlUkY8NOavd8p/Gb7e9BnnTyzmu4+1KBSBBfx9d0BegYPB44azcPFXf5u5T48ePXAFW7EXWjFKwdWOKSWJb7fZeXZ8KGGhCvoPLSU0/Wf5l5+HikQaEyniOMUBOoreNcaQYuMFXH4HJaUmbh2SQ1KCmqMnXax+J6YG0a1WS7wzO5KBo/PIiTmEOv+6agSKR7hJ0e4n2BtKXVyjUlKhUUvk5uZecWbwL6+CLAu+3eKjnWhYI54vIpdW1NTa1mPEJsox1aKd6hR2/PgxFLXkxVfO8d6CmmPTl1vsiOIYYktb0OOmH4lN8NG8iZp350SQnXUOWZYZNeZZHn12LOuXGKslF7hcMk9OK+K58dXPe/iEi4R4E/7f09L5H4ff78flcmCzC4JMta9/ii1+TEYFxSV+5i0pJTREwQtPRnD9vdk8NKGAFyaEYg6pOw9MoZAwGsEbnY07o0GNsl6HsFGmKEAXVURMPQ8PPxhKvQQ1L79ZwuLXaxpmJsSqeXJaMVs+jquhmb1pq53yQh0q1ZVRM7369iJzZyFxcgMqRBlZXCKby2RzGQMmrKKU7v5batWbbSRaco4jtJW6A3BM7CbqV/qfv0UU8VichQRj+t1NA4EAWcGFI8GcS/FRkqdk+it2Qj2JmKz1UaJk4a5c3nz7MutWhaBWSZRaFDQgjCwu0Si+bmK1LpQWlxEv1a6PKUkSKo8Wi8WC2+EhVKrbv0PjDSK/yE+DJAX1EtVMGedg3dr3Gff4lD/Uju7du7Ni1be8Ouspzs3Lo2kjL5czoaQ8jB597kD2f1753ZBgCTtutNQ+zwqtTEhI7evvuqAzKjh7zsurr/oILWpHmBSKEILvLhXw+Ren6NFTsOdgBsGxhSQGS1zOdCEr1Ehltb8HCkmBwqtj41cuQn1xdfAkShS2UO68FY6fc6KQVESkdq2Tl/Djw4WLYAKxqBULqZwhjvrkR+1DE+wkxu+govwCWoueCOLYvWPPFfXD7+Eq+fkPQX5eAQqnqs7yFR0G8vMK/r2N+g/A7XajlOt+rCVJQtQSSxTkF6Kldj0fCPSfh8DCWCEp8Hv/vvTrvwKH3Up5uYTSa6zzt9cKI9nZgd01nU763dKryPCAdpFeX/WdwhIfSQl178LVSxAcvFB79sFVXMVfgZD9jLg/jLmLSln5VvWgRqmUGDs8hPeXewhJux4vZeRzBAPFOLDjwoFBmGhICxJoTJumxTRppOFyhpcnXyhCr5d4/skw5kyLIDXdy8KVZQgBg+4yMfVVP4UZBvIKfMREKTGbJXr31BAaBgPuMFJU4sdul5k9W0n/O6pK4m/uY+Km3kauuz2H+x+yECknEOpoRaIUDBLE0YAIdxzHzvxIQsMrC2iCgoKwWA1s3+NgxhsWpj8ThtcnsJT6q2lO/hoFxX6+2mrDVmLAfKEr+fjQYSBO0lSOF1HEsy/rNCOfLOSuOzVsW1E38WQmjMs5Kjb/6ECrVrD/iItrO9csySsr9/P+R2W88mwEA+8KQqMJaG3OW1yKSikxeVwYb78URNql9CvqA4vFgkqlRK2SkCSYMSmcnXsdJMSpMBokln1k5bGHzJVannVBo5Hw/ipj2ByipHtHPecueDh0zMmW7Xa++iAOIcCvL6rTgKBClNHvBjUfLg2QGQePubhzWC6l6aEojVamTJc4ckLDPbeZiAhTotVING9S3fTC74eoSCW5BX882wPg2JEjjBhk/NnBtO75qD7NOK/fRX1va8y+gP6nQ9goCTvF6EehZTMt8TGqasTnL+h3vZFlH5Vz4oQgPvsG4iQNFaKMnPB9+BJ2MaibjuJiwa59HjJyJdQeM7FoiIzxcsvgXDq109F9uI7MzAt8tvE0tiIlKks8fkdTcvETga6SwCs4bCRXdRFzyFXisy7s3P4TkkOBSiMwe6rGHY9wYwk/iTq8jNhoJZoCFw8+bufSGQ31nA0RCOxU1MiEC/Uk8N6yyzxwX+0a5m+8U05RuUTkb8wJbMKKN/YSh48r2L7DT1yMjE6tZvBAH3GO9gRJIbiEmxdOXuClhGwaJ0ukpfto3UzHgtnhmIOVTH1tIW8vKGD8k9P+NZ31H4AQgnUfvcvmNdoaxEZstIpnxzlZ+9FSnhj/3N9yPYVCwcLlCxn1wFCipGh0ZYkIBK6wdMIbljL/xShuHpzLgNuNyIUxtW5q6SQDZhFOBueoJ5oHNJCFjyxFCk5dOgYFdGmv47WpAQPN24bm1GleFhKsxByi5KWlRp5+9ifys4NROENQhVjRRZSTbPRw8YQV6uDzbKIcrUG64sU+gFoTQYnFUlm1oXTVokWMqDXrNIkmnOcorUSXaoStV3g4z1FUqAkTMRzYUsiwscXMfCGY+olqrBV+lqy08e77VpqUdkUpKWmgbsSYMfnERiu5e3geFTbBmJHXUljkID3VSYeeNh4YrKd1KxXHT7n5YbeDSY+F0qFtFflx8bIHm11w/LSWB0a3veK++F/B9u3baN9Gy5rPrDw6wlzjuN8v+OxrG4eOuzAaFIwcEsKtfY1cSvNQXKDku0uCbzaVoDX6eG68l/jYmnFUXoGPegkaMjP8HJN2kSAaEUk8IMgjg1JDGksXBHFTbwPPvVJCjy76yk2CB8cV8MxjobRtqSG/0M/CFWWsW+cn1N6UvndeZvb0ILq011FY7GfB0jK+WK+mtEy+YmO4jZ98QbQ/YIAXJJlpQZUuold4OMOhOuMhjaStXrXyc+JAXRAIYqmHGg2FZBNUh6a8NzKdxfNCmTRBSbnLjiz5iCnuFpiDfm5KpLsRnqwE7h++k3YdBCE5HShRZVPgy0I+5cTtdqPV1p3VWwOS+F2zKL/kQ6fTIakCpj11JYv5lC7MwVXZjTdfr2fOwq8YMnRMDcm8upCYmMii9z6joKCAvLw8bo+MJD4+HqvVyoRxXzLo7kCS0aNj9Ew9mUq0reZvLgsZT7CdDh061HKF37l2UjLTX75E49I+lfcoSRJhIgZvRRGR4QWkHoytNketWmfljVcOEG/pVus5C0rcRCgF4XX0GYBCVuNweiiz+rmxr47taYWEippSOIEKuhIKySVDpKBAQTChJOhiiO14gYXzzDRICvT/8dNuHpmwD++5dhTk/30c1lXy8x+CxsmN8Ae7qUvey6aw0q55HTZk/yDodDr8Kl+dA6AsZNS6msFP0+ZNOH0krc70cxtlxFIPCGii6E1XMCD/CxEVnUBERD4+Qyk4axeJd6pLad0qcM9ut8DrFbVqzgghyM33o9NVP5bcQMOJM+46CZZjp5XUb1JTuPgqruKvwuf3U2zxc+iYi2Vryhg5JKRywnY4ZB4cWwK59UjjDMXk045rq2W4lYliTrGfRnJLduzKZ+OmEo4chH63aVk4t+pdb5as4Z3ZUcx4o4Shwx3oPDHkewq5fagNn0OLVBKD2hqNX+nmrflp2DwOgoOh/x01y2AUComVb0dx6+A8dIXB6Kj+HY2kJVE0xukqvOL+6NTlVh6dvI593yQSag4sNFd+XF5t4fRrvLfChrfCgN+trlWbCQJBkRYtCoWXdZ87MFF7CSSAGxdqvZeFy8vx+X08O7OUnV/paiz0n3i+kOVvRtP9V8RodKSK11+M5JnpRSTGK5EjcmnQuP4V3X9SUhIut0SLphrsRwWhZiVLPijnzRmRxEarePqlQgaNyaPez4uP9m1q9osQgqOnXMycXH2sb9xQTbtWWkZPLOTZ8YFMSpdLpt01Ekfyz5DobVXt+7LwY4k8zsrJVcRR52t0LHotisGP5HNdCy0P3hdMh7Y6Vq+3Mv/l2jfXNnxtw6BXoJS8tR6vC4UlaRRbNDRIUuM3FNUZzMv4iEuQufuuy3y56TyyXyIpSWL+JCMd2xlwOmX0urqJ4uu7G9jyrYNyDuEXfkyRNpa/E8oNvaqIFI9HMGR0CZd2RlHqLsBtdbPl4zjq/UpG4IWJgsQW+UTbmtfQIwMId9cnzZ1GYoO6NyH/lyGEYMHrbxGuNREaVYac5keJCo9wUxC3i9XLg+jUrioG2HPQwcixNmRkBAI1NTNd1JKG0vRoXpxtYcZzIdViphVrbOw76CWIMI6xizARhRoNFmUeXnUFBpuXo590wCafYf2nbvQ+M8mOLtXO4TYUMeBWPaOGBWE0SHz7vYNb7s/l9RfDeWtWKEPHfUNq6hAaNfr7XFz/k0hPT6dZY2+lXvpvcVMvHfOX/Qj8PeQnBFyvb7ztOhonHKasuAyVCgbeq6ND20h+2OUmKrY1m76T0VmD69wgjyYBqdURjqdmEhOhwWCSCVW7uL6NiuSGRu69rWqMq0v30u2WOZPiwemUaZCoYuoUI49Nzuft+V6aJWuplxDB3SNyqdfYgzWlhODfxNpCCErCThFbL+ZPGR49MOwpJs+aRJvmHtq2VlGw3VIjntdjpEKUESSZq31ukEw0EW05zA6ChJkgyYxDKsct3DSkJRmk4BEuoq1tSPmymDv3XUDSWpF9SqSiODw+VSWpGuSK4+DBXFYtCeH2m4zcODCHuVMlmiWbadTGQ0zGDXzyeh7rNA4clNO0s59G9QPPi88n+HKLjcWryhl8TyhHUjr/KSL4fwX79mzmhSdDmTyzmA5tdXS+pmq+9/sFIycU0KJJYMO7VVMl/Xob+Garg4mT3EQVdSP454y4UncR3fuc4PP1wdUkloQQzJpvIVivxH4xgc6iKQXkcInTSEA4MWgV8bicFQQHKQkyKSgp9ZOUoGb86FDOXQhIM6VmeDEHK/B6QKVUoEhMw2oVjHikHJ/bhkappKxIR6KqHp6IU8jy/yEQ+xt43B6C69KsRYH8q90Gj3BTSDYe3BgwEUl8NeOjcKIpJKdOgycLBbSkMyrUZJCCVZTWkJEoV+XToKWDfn0ieEZnobzAT4gcWWPzDQLxsDq/IT9uP094wikcLh+ti3tSXlHIgQMH6Nmz5x/uhy7XduZ0ehpmImoc8woPIdFBBAUFcUf/2/l23nYifDWrptzCSVSCm1BzVSa9QiEh+wp5btLtmMNaMu2l+ZXHSktLycrKIjQ0tFa5nujoaKKjqwjA4OBgbrz5IcY9v4y507Tc0tfAvCa5lJ0Iw+yvMqqShUx2aArjnn4UpbLuCqvakJZaQkhZ0xrxoE940SXm8+bMyBr8yIjBwfyws5jUL2uOj05hR+k1UVRYQZioWWXwC9xaC8kNQvH74cnHjHy16TRBeWE14r0sRQo+2UMksahQU0EZXryoG+Sz6ePq+r3tWmn5/otwOvc5gi/v79PMvqr5+Q9B165d8Ye58IqapXNCCMrD8xkxavh/oGX/XkiSRN+b+2BR1b5DUKzLof/gmuXZY8aNxhpdWG0H7Be4hQs71soBodiQzbBRD/6t7f6zGDz0CQ6f0uAOy8QvamrMyELGHn6Rh4YGCJg7bjKwYl3tGUZfbXVhd2rx/eY0Q/sHsXhVWTVtxV9gs8t884OK3r37/PWbuYqr+A38spKnXyrC7xecOu+h193ZDBqdy93Dc7hxYDZWmw9943QKpSza0r0GwWeWIkigEXlksv+Im7Ttyeh0CmZPM9d6vefGhxHbwEHDa8qINwdx6YyW0LSeRFe0IUyKJlJOIrGwF5rSJExBdU/ETRtraN5ExeiXcsiJ+xGnqK5hFuqPw+24soncarWy/YeNDLjDVOly366VlrJymY3fVicshRC8PLccR3o8ySU34fT4ah3bALzCi0d4uamngRv7aLGocpBF7cF3qekiH39g5pu1cRzfkURenp+b7yvkzM8aVl6vYOVaKxdSvdWIz19j4qOhrNlQgcrgZ+DggVfUB3FxcQgZXnk2HGtFYJff4RTERgcC/zdnRBFmVrDtJwdPvViEx1Pznt9fU079BDUbvrFx4Kirsl9SLnrIyvEBggZJGjZ9Z+POYbn07qmm3Y0FXAr6iRKRj02Uk0MqWTE/Mm+ulqaNq5NK7dvoaNRAzf33mHjoyXzattSQk+9j7yFnjbbsPeQgPcuLzyvw+q5swaNWuPn8WxuSBI+N1lMYfKrGb+wTXlKlM/gsYfTtreXgjkgO74rg84/C6dgusMhbvLqM226sW8vK4YTGog3tpGupr2rA6OHGasQn/GxytTwcX1QGoQY9s54Nr0Z8QmABER6kqZX4hMDcrUaDUNWuMfm/jtTUVNwFPnxBRTz+iB6LLgOA0tAzvLfIRKd21Yn+azsbWLjASFHIKZSo8OKudQyItLbi65VRtLg2k/HPFzH5xTI69irk7VdMRFnak0c6SSRjJBiPsYiQOCv1GvkJNmjwBRUDghKLINpa3dCnMPIQH31oZNqkUGKjVQQHKbn/3iD2fZvIc69YsFb4mTAKPlm/9F/ab/9O7N+3H4+rvM7jCoWEUvH3Vw29/MpCMouuJaPQSKtWSlIu+RjymJdVnzfj3YVrufa63vipXYMQwI+fG3pr6dzdz9NPqwiN9qDRwbFTXo6ddleO7wAmo0RuftW5ZFkw5x0LdwzLZeNmG4nxKvr0z2H0E6U4yrS8u8TF/sMuJk4v4pFhZr76OJxUwwEKNBfx/RyzVogyMsP2oAr1MnXavD/VBz179qZp64dZsLSc7l2VlEeervG8x1KPi5ys9T3w4cVIEDJ+KvQZ2DVFtCGQqZZEMimcQBYyZimC2KLuxGT3ISbvOooVuTRrbyM77gfK1NmB8/w8nP4iBbBoVVmg7FYduG6EiCfanUwDd0eKf+pA/7v9tOtWQqtrc9i6w0GD+hF8v685zz4/50/1xf8KFAoFSgVMmxjG1FeLuf6eLGYvKGHiS4X0G5TDrTca+Wx5HEe+T6JHNwNdb87iwVEVJBb1qCTsJEkiTIqiUVkv7hpUSn5hYBPyTIqbwWPzOXPBzZbv/ST6m6GQlMRKSbSUOtJC6ki0lECkrQVvLw54Hgy808QHn1RlIDVvouHNmZF8uTqOPj0MON0yO7eGcXBHJEd+imbLxnCS6guCLE1xS07CO52ncRMJheLKqJnkZo2pEGW1HlNKKpw48Ag3GeICZzmMBh3hxODHx1F+QvmrPLhoEskjA5eo6eNQrElDaJ0oUSJJEi3pTDrnOS+OUSLyKRZ55EXsQ9XiJN27K1i4ohS3x4fKZyCSmkTjLwj1xdO5nZ4BAxSEeGMDGepeBS5XTf3838MTTz9OWXwublE91vILP9kRKTz3UqBsfcTI4fgb2CmXqscabuEiP3ov8+dUJ/fSs7w0qq/kixVqHh5winGPDqSgoICJT43g+cm3s/u7R1n6zv2MeLAfhw8f+D/bOWToaLpf/xIDxui5/1EfYdEh5IddIMV8iAJzOnnhqeQ1SOHJlx9nwMArl5MrzC3CLGoSwBZlHqNG6OrMjH3qMRO20OreMF7h4RxHaUgLkr2duKg4Xuv4WabOoWfPgJFTk4Zq0rN8rFxqIj9hB0X6C1hFKSXkkR2xmyJtKt3oRzPpGhpLrbhGug69wc+Upw21bq4FBynpf48Gv3Rl0lC/h6uZn/8QSJLEG+++zoRRTxOen1g5sLuEg8KwDEY+MaLa7sM/Gc88O5HBh4ZQeC6bCE8sCkmJX/go1ucQfo2JkaNrOpPXq1ePkROGs3zuaqJK66OT9AHSmBJSOUNTrsEvfBQZsknoFsW9A+79D9xZTbRp04btCbfTos3nnHTtIrK4faVukUPYyAk6yitTdQQHKckr8HH8rJbT59XIwsmIgVr0egUej+DjL12s/TKSceOfYejjb/LqcxKN6gcW9bkFPqw2AwMfqWDeS/rKDNCTZ91MeUXwzJT5V7wzdRVX8UcQbIrA5y1iwwcxjJ1UQKlVxmhQUD9RhUDCHAxDHjcxdpwLQ3ntpZuRxHGZM6gtahp5E1GYU+o05tBoJOonqVn1VhhPPl/KwY9boJVqZg82pAXHU7PrzKL2+wVIMHZkELfcqOPmu/aTmNenMujw48dovDLNzxdfeIzoCA99rqsemL0/L5oXXi1mxbpyruuip7RUZusWGUVxPFHWQBmjSqixUEg4VXOALPwUhp5AG1PEIz3UWO0yOXkyYdE+zmQfpKXohOLnbBYhBBZNFglti+nVLRBUHTzmpklTCZWAex4oRKNW4PPLWMr83HFr7ZmoECj/LLfKaPXBf7iE6Bc4nU7iolUIwOtUs2OPE4+neqnT+2/GcPGyh+dfKaLbbZk881gY3TvqyC/y88IrRZSUyQy4w4QsC77cbOPFOSU8Oz6UXQdc3HOLkYljQ9m01UZKqpdvPopHo5F4eEjAlGLqrNN8t92NWusjKEgw+x035lCpRul/dKSS67sbOHDExaHjbpa9GcUjkwpZ85mVu28xIUmw5rMKXK7A8xMeqiSvyI/T6fzDzr5lZeDx+nlqWhHzX44kv6Cczz7dia64ISqfgXJFEcRmIVtcZJd4uX+Ui0Vzw7mlrxFJkvB4BO9/VM7ytVYeG1H7Tj7Aho1ewghkYrkj0nns4drfM5VK4qa+ar78Jpu7bonC4ZArNVQ7tg3MNSjl3y1L8yncNEhUcPnyZRo2rOkw/r+MoqIiJJ8SSSi58xYdS5alUnEpHEJL6NGl9ky5vj0MyBFZUN4eA0E1xgAIxI6SW8+D/UNYvMJOnKUdZswoJRUCQTrnKKMEb2Q6r0wLYci9sSiVEkIItm63MXaim7IiDTq5ihB3CBtNWnvo0KbmsxJkUjB5nJnFq8t5dHgIaann/96OAmw2G198/gWZ6Vk0Sm7InXff+S93zL58+TKLXl+CKdhf5zN++ryb2LjajTb+CjQaDS/PepeioiL27NmFLMs883x34uIChMNd/e/im7XfEVZc+xqgWH+JIQP17JpsJa/QzxerYtFqAwRMepaXcc8W8uLEcLq01/HYCDPT5pSw7M2AnuGkGcUkN1Sz9eN4JEmiwiZzx8BiRF4E4e6GeA6peP1wDrnKVEosFeh1Eif3RvHgY5c4feoiGpUSSSVTv0k9Xpj6Bq1b/7kyb6/Xy769P/LIsHA++cpCw9YqLlz4BrU9gvDSVmjQks55DARxiv3UF80IlkLxCS95ZFBAgLhsQUesHgvFwee5qP6JMDkWoz2eaBI4xi4iRCwGTHjUFciRmSx+2chdt5pxOmVGPp7C0QMqhg3Vsf4LG4uWOLFVSOQU+mjVpIKe1yk5siGHKBHIEHMLFyXkU17khyItbrWDUymRzJq9+IpLn/8X0bptLx6a8BWdrtHwyLAQ0rN9rFpXTvdOerauj0OprCr5Hf1ACEtX2EnwNa2Ma34NtaQh1JPA0Ecz8HgFPr/g3ttM3No3jEH3O3HabRSJPAQyZiIwE5CBUEkqHNYAldK+jY633i/js00VDLijauwrLvGxfE05O75IqFYl0yBJzebPIujU+wxRLolPPwijx91WzGbzFfXDQ2NGMOzrEbT19agx7lwUJzERzHH2EEoEbele+Z0QwogR9TjJPuw/Z/QpJSXNRQdOKnaTYIhGb4vDhxdPZBrtu7mZdqeR56f/iKY0AYU9hGiDmVRXGn7Zhy6miOh4P7feYKJzex15BT7CYm04rGr8rrq1a/34OXDYy9ljJnQVgQx1j9lOmzZtrqgfYmJiWLFuGU8++jQlBV6UNi2y3odsdjPz5Rfp3KUzAEajkfVfrOP5SVM5c/Q0Wp+BMkcx5uhyPnk/hDYtqjuhz5xXUimr0KOrll4Hi7jzts68+wp0aFv13XKrg6HjxvPo+Hfo0KFzrW08f/48KSkpBAcHs3T5Jrxeb2WbbDYbqamp6PV6kpOTf1e66XchAlVaWn4z56k8xMbWvVaPDFdiVRdQLA4QTChO7Dix05hWmH7O9tTLwRyRttNItCaEcDy4yJIu4tBl09Nk5N6hJZw+rWD7jnK2fRHB8b2RbPi6iAMH8wgNldixrwLTkfY1slINJuhYRwUbQI+uOt59/8qkoX4PV8nPfxCuueYa1mxczYK5b3HyyCkkJKLjo5g7ZTYdO3b8v0/wD4Fer+fjz9exZvUaNny8EZ/bj8ag5sHhgxk0eGCdYtKTn5tE46aNeHvuu+TmZyILP8YgA5EV4ZSLXNxGLSNHPcB9Awdc8c7cvxITnprGTz9dR7ljLhfPHsVRIdBq9TRIbkjXBh1Z+dlF1nwBWn0MDwx7ipc6d2HDhrXcO/ojFJIbn6yhT9/BLFk6Ar1eT9euvXjptcmUFKchhERcfBvmzp+Ew+Fg6rx5lFoykGVIrNeBaTOevrpIvYp/GWLjG9KmiZ2YKBVWm8z9dwWh1Uo0bqDhjpuMXLjs4b6H83BX1G0gIUkSaqWErrQBQK3ZgL9GWbkftVri5Cn5Z22n2s9pckWz/7CTHt1q6qh9s81O3+sCn9dLVNPvJiV7VwcM0wBypEv0u/GPZ0vn5OSgktLo0EZXw0VUo5GY+1Ik1go/q9ZbWfipnYjStnjDc8jT70FdHkOiqzEXOEEzcQ2hUiRCCHIi9vHybAX976jSUpVlwfgXitj0bRHHCndjFEEoUWFVFzBkkJo3ZgUC/kBAaOGz5XEEmRQ4nTJ7DjmZPtfCiKFB1dxVfwu3W6a4xI9K5ePcuXM0b/7HyQCFIkCwBpkUKISCJ5620fcmNbv2u7imtZYVa8tYs6ECm12gUEDPLjqmzy3GoFfgdsvExqjZ/21i5cIeoLTMT98B2ZhDFEx9OhyXS6ZTv0w2rYmvZkyxfK2V8Eg49lMM0ZEq/H7Btz/YGf10Aa9Ni+DOflVkdl6Bn+AgBQ/dH8zytVbmzYhk3ZJYTp51cdfwXJIbqmneWMPJHB/hZolGjbTkFYorKncLMUOFFYqKZW68L4euHXQMeVDBuk/PkFOgRCsbsJd6iXU3J55G+PN9PD8uhSmheagMbqwVflxWHaYgHR9+aufLLQHt1EmPhdG8SWDja9GyCly5kQT/nK0pFP7fNYeIjZMQyMyab+HgMRc9u+oRAl5ZYOG6zjp6XqfiUEZJrWVpLuFAb3bj9/u4ePHi1XnlNzCZTFilUsIsDfh4QyZbN4Yz+OFDKHx1yyVIkkRIiMRRfkKDjsucQRZ+IohFkgK6ZxZ1FqZWF5n4eATWCtj2ng/lzyWUkiQRJRLwGkp4+XkzD/5KG1SSJG7uY+TpxzzMfMWJcFcRflYsjLm7bp3w2240cu/IXG7oYeDMqVSysrJqLRn8M1iz+iPef3sZxpJwNF4du7WHWThvCRNfeIq77rnzb7lGbXjrjXeILKqP06Ng5UcVjHyg+uaWzyd46Q3B+IlPIoTA5XIF9Of+7AK3FkRGRnL33TU35hs1akSDNokU7iog1FudAC2WsrEpSsjIDqNFM20N4536iWrWLo6h6y3ZzJ8Zyc19DZy76OHuEXkMuN1IYbGPeTOqpCoeGG3BfbId9eTIXxkrNSHaV48t325H+Ct4y+Hnw0XRBJkUZOf6GDdVw5q13/+le1+1ciF39Eln1347PbroeWKUmYRYFUdPuZky8yfOn9XgtitpTVcc2MjhMpfFWRQoiCKB9vTkCDvRoMMTmcqt12m4sbcahaKEjV/msn8PiAolReSgVEJ4lIcZU03cdWsgzVOvV7BmaTgdbshkzptGUg/EEG7rRISkIVT4WfRiGrrky2SoT2Fym3HjIo1z1KMJ9WmGjEyhP4PL5y8y7fkxDBoymoEDh/+tz8c/CW63m3VrFvDBu1HVqi8mjg1lwXulzF1YxrO/eZZjozSUnqs7VtQ6IunQqojXXgrlpoE5PPNoKA6HTJ7FiZWLRJOIAgUl5JPOeZqLDugkA0KqmrffnxdNm57ZvDHfyY19tbicgi+22Hh9RmgNeSAAnU7BsKFaVq61MXZSIWMeebnGd/4vhIWFIbQ2Tvj20lC0qCT1s0mlhEI604cj7KQRrWo8T0pJSbJoTRaXaEZ7ADRoqV8f5s6289BjB9FoBe+/FUZugRoUgn0/hLNrfynpGcU0qK9k5mw15pROHCvfwuYNkRQU+THoJXp1C2LIvcGMf7aEjz/IJO5n6bjfIoc0wh3JxFGPU+wnSGGmXvNEYmJqNy/6PTRq1IhN333JpUuXSE9PJyIigrZt29a475CQEBYufQeHw0F+fj4Gg4GXZzzJhm/SiQjzERut5OhJN3MXldKrm54u7auIOaXCxRMj1XRoW31zLyRYyYfvaHhg/AyWr/qm2rHMzEymTxtLg4Qyunf0kHtRycj3VNx5zxgGDgpU5ZpMJtq2/esav5JSkOtPI5jqyQUat5mt32Vz2w21V/rs2OukzOrFhEQxuUgoCCEMDVUEbwINOSZyKSKPTC6iQgNCEFJRn13LYlCjJQw3pYWFdL4+jVatVfTpqcEU4mPZRzZcxSFEyx5MeKtVAUluHVm5jhoVQ7/gUqofv1d1RQkCv4er5Oc/DElJSbz5zp8rG/knQafTMeqRUYx6ZNQV/V+3bt3ouqHrv6hV/zr07Hk9PXv+cdfkQYOGMWjQsFqPtWvXjnnzV9ea2j5v/uo/3caruIorRbm1iJ7ddIx8Kp+YKBWNG2pIjFNx/LSLbrdm0rypho7ttGzJdkAdfJtf+IiIkpFyAQnc5QbOpLhp2bSmbm9uvo/cfB9KZUBTtPYctwAUQs202QVs26hHpaoKrNIyvbz9fhmfLa/S77n7Ti07NxSDPZIyqZBSZd4VZXYcO3aMvtc5uaFnKANH5/HAgKAawVxwkJI9B52oNTDomQxGDDGi1Uh8ubmAufPtSJkS2aSSJs4hENzXz0v/O6rrKyoUgTK9lEs5pOHCVNgIJWra9Sjm7derAqkTZzy0bakhyBQgwrRaidcXlrJ2cQxJCWruGp5LicVPeFjNXea1n1cQEqxg0RwDLy147YrGFK1WS16Bj3KrzM03afh+TQxffXWZr7/Px+0SmEwKhvYP4sZeBgqL/bz1fhktmmhZvzSGwWPzWfpGdDXiEyDUrGTlWzHMeTdQAqXTKYiMUFH/V0HYvsNOCov9LHytKsNOqZS44yYTjetruG9UHnfcFMio3HvISbPGmkBGZ5gSq61qYZSe5UOtkrCUyhw64aFBkopRQ0Poco2Otn0zMRrrLj//LVQqHV63lwspoNGo+eLthmjREYGZeElPgchGh41EKRkkUKAhuqI1LmsjTnOQWLORwQ86eGFicCArE0hN9zB6YiE39Taw5QcHpRdiiS5tU0liqJzBHD7hrlFi/Qt27PQiENRLUDF9UtXGwXMTYOmH5eTku7ikOUxLTw/0UtW9eoWH9JB9NG8pyMjyXtW5qwX16tVDoQa/W8mSpR769dWx7csorr8nG1kWtS6s/f6Axnd9mhIuxeATXs7rd+MMPYMSFSqdn0H9NTw9LgKVSqLv9WpWfXQMg61n5e+TRDIZ4RcZOqDmRpDXK/hyi53RD5nY9n4+YXJgzFOgxPo7SRoVNpmcHMH0OeWE5LRi9vRXWbx80V/uo+0/bGf53NXUK20dGB8lwAPheXG8+dJbJCTFX7F5xB/F2ZPniJOaYiwPZt5rB9h3wMJTjxuJiVKx/7CLl14v57Z7xrFs0TIO7j2CUlbhV/ro3rMrz734LMHBdWdf/x1Y+P67PDNhMmcOnUNdZECWZeTILNp19vP+E5GMGF/AhhWxtf5vSLCS6zoE8cgYD4+N9zJlQghNG6l5+OkylrxurvxeZraXy2d1xMk1dXs1kpZEuSm7f0plwTwjoycW8NUHcWg0EtHRSX/5/nb8uJE+3Z1cf62BYQOr+rJbRz07v4xjwLAStm8LkPZGgmhCTZJBL4zkRuzh9tskzqR4OHhUwuaQSc/zoJSCaEf3wIJdBl+Ol5nPHScn18pTjwWup1RKtGqq48SWOOI8zSvHTaWkJMbXmMLzWsJjTnCudCdel4ZOok/lRoMSJbGiIWZbNF7HXspy32PB/Ayeevqlv9w3/0R8++2XDLrTSdPGNeeiJx8J5ZbBOYwfJWMwVM338XEKCnBhoPaqG5/SyYFjTh583I1GExinHh5XRgNvG8KlqrJtMxE4hI2zHCZZtCE8yo/XG9hw/eQrK+U5IcT7urL1XBkKFBgjLtO6Rd330uEaNXPe9lLh7s49916ZFBDAu28tQnaraUYbsknlsjiLhAIQxJGEFzdGguo0+DFJITh/LnN3CQcFkQcYP0rLS6/YCbc2w5V4hg3f2OnRVU9eoY/BY/O5qZeBCWPMSJLE9FkOXMKFOcLLs7OK6dJeR7lV5tlZxYwcEsKC2WGs/yyPXHs6cVL9ate2ilKsWHBiQ0LCL/nwNS/j7SUfXXE//BqNGzemcePG/+f3DAZD5UbrOwvXsnv3LkY+8zrW0hSu7axl5uRwmjSqLm30034nG1fWXrUUalYSFlJGQUFBZbVteXk5kycO5YO3ZJISNPCz/vZTYwSPP7+ITXo9d9x55b97XWjSvAlZp/PJFenEUq9yrRBEKN9sc/BcQVClVNQvcLlkXn7divDqiCS+UqaglGLOcIh40YAYKQkHNkDCiIkmUiAz95R6BxGeJsjInOcoWnTYsWEqjiJlu5HD28uowEE4idQjARcuTnGAcBFNkpQMgLG8Aa++uY9v1tckNmVZsOIDF5Jf9bclnl0lP6/iKq7iKq7ivxIOh4VNWx1ER6hYOi9QZmcp9TPnXQu332TkvjuDUKskLl4ooeR0PuHU3CnOVlwkqaFMqj0TrA0QXjXjny/i02Wx1Ryu7Q6ZR6cUcm0nPfePyaOkzI+6ljLRX2ChEPOpJrS89gx33mKgfqKS7XudOBwyy+dHcfCYi1XrrdjsArtdpsjvwhtZjI0KmscKTp48ycCBfyzgUSgUWK0yiXFqdFqJ52cXM+vZiEp9HCEES1aXc+KMh6/XxlVm7gEMv9/EHf30dLs5l+JcGfxqIqJknnq0doJJkiTuvc1EaksfH6w6i9+twZ/rgF+ZR+QV+IiOVLJ9jwOFBHa7TM+fXU4Bpj0VxrAn8ln9dgwR4VV9vGu/g6Vryvnh03gMBiWZ6Sf+0P3/Ap/PR3G+kmHjiujQTkVMl1QmPx5KaIiCp18qZtOHcdV+0zv7mVi4ooy5C0sBaiVjAdq2DJCqv8Cgr04kLfvIyrSna3chb95EQ71EFVu321EqJeYuLOXj9wIkwu4DTtr+XEJVWuZn+twSGjfQMH1SeKU5gxCC0U8VUWG7Ms3Pzt36sP3TA1zOKiNcjqOB1KDa8XwyaUmnGv+XTSrRJNC2ZxqzplYvl25UX8PnK2K5+f4cdJKWsNIW1Uj2oNImPPvifr7/oqab9ZkUN6cvOGnZQslDg2s+W2MeDKH/Q3aatvCiVOwjJ0uPqzgEh7BTQSnL5xg5kyKx/gs7nTrVbPf/OoKDg2naqgkXjlzGmB/BPfeVEBHvwmL1sfFbG/1vr7lVs36jnYJ8+OVXVklqIoL0bP5GTVxMVfi/ar2VtRusdL5GxyOjNXy7bTsFBXqCC1vhV3gxBYlqGzy/4Nsf7NzZz8iD9wWx6dvTODKDMEgmwohizdqzjHu4dkLv/TVWLDkG9pfYaU0k506e/105hD+K+a+/RWxpoxrnUUgKYkoaMm/2fNZuWPOXrlEXfrmiQlKQYOnGqc8sDNlxGaF0onSYsalNfLz6S8xZcdSnNRB498+sT2fgkUF8+tUnBAX93nbbX4NWq+WdJW9RXFzMU0+O4YZulxlxfzDRkYHnICFOReMGdWfrtmmt4sinjXj99bN89Ek+TtlHg0Qlkb8a3/ccdKEoqjuDN5I4Suz5rPzAQdtrtOw/4uL9jwJmRX8Fsiyj13rYudfJ1vU1x2lJknhzdgi9ThYgF9bt8uzETlKCi3atQ6qZggTMFS1k78rD7A4QtSpJTVxZR5Yu3cGIIf5KHe7DhyHBnVyruVSknECF9zwonCSJJpXE56+hl4yU54dxx40+Xnt3K7m5oyvlC66iCtu++5QVc6s/rw6HzCebbJy74MGol9jwTQUP3lc1FzVsKPEVl2qtPBBC4IlK46s1MZy/5GXYuDwWrizl/AkdcbXoVRokE+Eimozg/YzpE9gAPZfiRVWUhMrnRyWpKyt93K4CLqWV0bhBTdM5gHMpXqKdzXBY637/6oLFYmHPtn3o5GCMUhBNaVd5LFekV9Pz/D24cXFI/IBQe9C7BNNf1IFPT3BcCpvXxJLcsKrtY4eFMHOehcWryrm5jxFXqZ6SyB2sXBBBr+5VlVB+f6CSyOcT3H27jm/WF5EnMoijPkpUFJOPHy9t6IYKNac5iD5MxxffbvyPSKkpFAp69uxFcnIT5r7Sn7kvVf+9Tp93k5vvq6wOqwtR4RIVFRWV5Of6j1fw1CgPSQnViT2FQuKtl3X0G7KQ2++472/L8n5h+gsMHfAgKlRkcYlwEY2MjI1yQvMactOdWcx80cidNxtQKGD3QReTni8nP1eivdy7mtRXGJGEiGs5of0BZ+g5iktA4YUsZQqR/ng0khaFSmDzlJJLFg1oTjoptKdHtcxOt3BymoOo0ODGgoREPpkBiRzakEsa2SeVvPRqGdMmhVTGGw6HzMgJRVTkhKJQlqDV/j1m0/89tbtXcRW/A1mWOXv2LCdPnsTprGkc8Vt4vV5Onz7N6dOnKzU1fg8Oh4PDhw+TkpJSI+NRlmXOnTvHyZMncThqikDXBiEEZ8+e5ciRI5SX1y2A/3fi8uXLHDlyhJKSklqPO51Otm7dyty5c9m0aRNnzpzh8OHDnDhxguPHj3P58mU+/fRTPv744z98n7+Gz+fj5MmTLF68mLVr11JQULvp1H8KhYWFHDp0iEuXLv2nm3IVfxCh5hD2HnbxzuyqhcgjkwqZMSmc6ZMiaNlUS5NGGr77PBq50Unyyag06/ELHwX68zTrlcuTjwSji7RSSDYqvYcZk8MZ8mg+k2YUsWJdOVNfLeaeEblMHBuKXwZZQESomnRSajUSyxMZ+PFicEdRkKnnm/eSWDa1MVnfduTyeTWz5lvYscfJmzMi+eqDODauimXCRGjYtoKP3g9Dd4VVGzqdjjXrA+Pe5yvi+H6ngx53ZvHUi4VMebmYGwbk8MEnVjq00VYjPn9BWKiScaODMEpBhJl0KEx2IuogAiFAEm78ykUDd3sSG3pJbqhk3+HA9b1ewcbNNr7cbOfYKTcHjrqYOqeEfn2qMvk6ttMxY1I4oycWMOzxfJ54voBm16Yx5plCvB7BzDct2Ox+fF4bmZmZf7gfcnNzMfjCOH/RQ2mZzA8b4rm5j5Gd+5xMezqsGvH5Cx57KIQd+5xoNb8fWNodVeN+mFlJZnbVvFFs8VfLBP0tOrTVMv6FIvYecvHJ+wFS3e2WWbC0jNbNNcx/r5T+I/No3EDDc+NDeXZWMWdS3Hy5xcZtQ3PZvtOH13FlQV3DBs3x4CHYXg+zs2bmlEDUai5kpQxHxEVemmyu9bzmECXdO+m5r78WS9CFascMkgnrmYbcMqCIU+cCep5ut8zyj6zceX8xJnsCE8fVPG9xiZ93l5eh10vUS9KwcW0YW7ZoITKXIMxExvoos4pAn0uGqxrSdWDBovm4FQ50GKjwOLmtn56DWxJZtd7Kuo0VlaaEXq9g5boKZs704isOpyj8KMXqdPzCh1QWztdbq+b3JavLOHPezZaP45n1XAQzJkdw6LtE3nxDh9TmEMOnXUan/1nH+DdITffSpqWWsFAl324IRdVhP3mR+7AYLmMpVjB7QU3zqkPHXezY68ColzDaEjjJXiRZccUOx7+F1+vFWlyBWqqdYNBJBvKy8v/SNX4Pyc0bYxNVsV6IFEZ0SUdiCq8lvKI55e4yQrJiqzmQS5JEqIhEdSmEBW+89S9r268RERGBUiplyhNhlcQnBPQHL6TWHSsfP+5Dh4F4ORnP5fp4rGr6365n3+EqUxK1BlDWre0nkFGhJjtT4ta+RibNqKBxi6Fcc801f+meFAoFpeV+mjbW1Ekg1EtUYwqSyCO91uMWUYhPbaNLRy3DBwZXO4/BoGD9inCcMSnVzAAlScJQ0pgP11cZGtqtilpJzcrvKwxEhWnq3FQFUFhiOXjEw6ghfr784q9lwP1T4fV60OuqKIzvd9q5c1gukgTDBwYxdkQIX22x89wrxQghcLtl1n7sQYmGbJFabZ0nC5n84BMMGawkJFhJl/Y6brvRxI8/uVAW1p2VHEUCbVureXFiGPHRaqzFWoocNsopqXb+EFsD5i5w1FpN5/cLlq9yE+tvTM6lPCyWKzP8+3rT1xhLzPjkmu+diRDKKEaDDheOOo0s7cKKjB8JJRpvMKaKBjT3dSVOE83k8UHViE8IPMcvTgxj47c2ho+1YC1RM3yYphrxKcuC7Fwfk8eFsnp9OZLKixo1EhIg4cNLPZrQWuqKWgq8tw1pjtls/o/P/7GxsXhFPU6eDZST7TvkokPPQh4YoGDKw+GkH4+gU+9Czl2ovdzs7CVRbcNi354t3H5T7dUyarVEm+b+v3VduvidJZiJpJRiIoghmkTiacA19KCB1IzIzF68/GQobTuXktw5k0EjSjhzVhAmx9bqcaCUVCTRhHGP6OncTUZn9PPlejOH+JFMcRGjL4xs1UWSaU02l2lO+xqxp1bSE0U85zmKkWCiSCCSOPz4OMxOXDhpUtaHb5bH065bMQMeKOH2gcV07GHhx+8UFDutxDeovTLhz+Bq5udV/Nfjw1UfsvK91ahteiRZwmWwc12f7rw060XU6uovmBCC99+bx87tG+kSkC/h1Zeh1/X3MPqRiTUCI7fbzdQpL3J4zxH07iD8+PAFuRn7xBjuu38An2/4iE/Xv0eH1n6MBpg/F5KbXcszk2ah0dQeZH/+2UYWzl+EqkKHwq/EpbfTon0z5i6Yg8FQUx/wr2Lvnr3MnDoLvwVUPg1unYPE5DjmvfsGERER+P1+nnvmebb/+DkR4dC3p47je/3Me92J0y7o0E7H5Qw3BoOC66/Tc/aIYMaLbpq36MKCt1fXqZH6C4QQfLB6ER+ufheV0kXXDjrsRgVjPpqGSh3LitXf/EfLGAsLC3lq3ETyUgvQugz41F6UoYIXX5lK92u7/8fadRX/N1q1aktuZg66n4Pc0+fdREcqad+m+gRt0EvMmWVi1PgTYLiAQijRGWUmPKxj+P3hKBQShcV+Jr90FKNXg0EfyuZ1cRw75SYj28cd/bS8/Gw4kiTxyKQCvvkonjvvtdGIFhxjN3GiPmbC8eAhj3QEoJbUhPTcx7PdVGRmZLNzlw9NQUuUJQlER+Ux69mqRW5wkJJJ48Kon1TB9zvtlFj8RJT88U0Rn8+HNT+I19+yMnlCMDs2JrL8o3I+/9aGzycot/ppmqzh/nvqzhy6q5+Rjz/PZ86L4by5RM1P+5zcfWvt5V8/7XOisIdQEX+M3V8H7uP+R/J48pFQPttUwa03GFn6RtXizS8LHI7qgXXHdjo2ropj/xEn458vYvigYO65JQi3R/Dhp1Y63phJqFnBx2uXMPnZ2X+oH1QqVSA7JxzmTIuoHM93H3TxzGO1lyFJkkT3jnq2/Giv06CqqNhHaVmVUcn4UWYmv1zMh+/GoFZLqFVgrfATHFR7UJ6W4eWOG008PyEMlQp+2ufghVdLCDUrePXtEnpfa+S7T+LZfdDJ/iMu1CqY846FbTvcbF4fwytz7Xz/o7vWc9eFjLRMEmiMBxeCmosqCQmf8NYIQn14UKskkhvWTeY2aaQmPlZFctcizvyQQoKcXJktpXVEcODQecZMLMDrFVhKBf7iCJLdN2EJO0OYufqe+qKVZWzZ7uDhIcH0vjaM0+c93P9IPv166zGIYCoUDhbMDmH5RxVczvDhcv/9c+Q/BQkJCQwb9SDrl3/KdV2UPDchkOX2ydJYln5Yzu0P5KJRw8VUH9qCJiQ4kikil3GTfbhdWXyx6RKhMixb62Tg3UZ0WokvNtvZvC6uRmx0240mDhx1066NGq9s5NOvbDXGl6gIJemZXrgWkhLUbP86krRM7/9j77yjpKi2t/1U5+nuyTmTc44iOUcJouQMCoIoIiKKKCqKKEFEQDKCIILkIKAIkpGcYYAZJufQOXd9f7QMjtODcK/3/u53r+9arMV0V1eds6vqnH322ft9uZOYT1CAhmXrdbTuncqAPr5ofCQcOmbG5YIdayNp2C4TtaEcRRTglDr+kgWv4C3d7t+ESVNfZfTZsfjk1kD6B0GVLG0SCqkCfzHYa0ZgkDuMwwePMOP9d/4tbZV6SXsZNdCPhSuKWDKntHhWYZGL06fdxAgBuEQnViyEF9bj+vUbXL9rZNCzvvhqJbRrrmZmSCpke+frzSSFECJxCXpsdjf1G/dh1OhX/pI+la9Yl8Kio2V+L4oiboeEVO4giiJRlEciSBBFkXxJBvrwq1QKFnlpeIDX38tkAn17K9n9eW6JwKXCqeV+smfuKyh0YbY5/kTUzU7tGgrSUu2lBUketFVmw89PIC5ayu5fMh/TAv9baNS4DXt/2kCfblruJtn5YmURe76JKvYVa1RV0qGVhvlfFTBtVh7HjoooUmpTjQiSSeAcPxOhDUCpFHFpChn/og/jRj1cp4wZ7Ee3gRkE/Ek77iU5qN8qi+wsqGnqiFSQkiwmkCIkEE9VwBP4yb0dxYQp2cz9MKC4FL9I52L0y4VI0yojFaQ4Clykp6cTFOS9ysQbdIV65G4VEqRYRBM+gqY4yOonBHJPvI4NC5HEk8gNKoo1SzybbtHFTS4gRYIVMzVoRJDgGQPygjIY2s979r4gCNSvrWTZMieBYdm8PMpDiyKKIvMXG1i73orU6o+Im0KHjFt3nNi0RWiNgUQK3gPKGsEPA/+6DaonwcwPvmTi+H60blrAhnUuYnPbFPtSYYDttpVnBxznwK6A4oongMMnrMTGNy6x1hcE0auK+QP4asQnVrZ/FC6dvUwE5QAREwZ8hYAS38sFBUHGylwy5hJIZapRkUxS0JRBBwGgtoWyZMUdND4KnHY7ny8xEkAIchRkulJwut1o8MOFE5VQ2oezizZyySCK8qSRSASx+BOMFDlmjFgxIwgCweZKiKaK5KXZEBCIFZQYxQuoAJPhr7PR38HPv/EfjaWLlrJ16W5idL8rv9PB5e8TeCFtLGs3rC5x/JxP3qJc2C/8tPnhDrAoiixcuZVPZufy1ttzio8VRZHhA0dgvgBxzof8e+58N0s/XMmxYz8RFXqJn75TIpU+HNy27TvG5EnDWbR4YykHZ8um71kyawUxhdUeltboIP1APoOeG8LW3Vv+0l2tM6fPMG38dGLzaiB7sNusA2O2noF9BrH9h2289vLr3Lxwkg+n+zNi4MPBTRRF3piZy54fzSybG1Zi185uFxk16Twjhj3DNxt/eGQbFi2cRdLtb2neGL6cHVciuLD/ZxN9ez/N/h8v/2kQ9V8BvV7PwGcHE5gUQ6zwUFjFmedk2vjpzF0+p1gB8G/85yE0PJ7CnIfP09FTFrr9gaz762+NfLbAgkQXQvkqSo7s9q58PLCPL7MXFlJUaGfOokK+WxFJgzoqGvxOUDIl3YFKKVAhXo4gdREghFBfbEk2qaSRiBQZsVRGK/iRFHqInRtDist/rVY3PQdeJz/RzZsvl+Y8A3iuh5bFq3UYTW6MOpPXY7yhevXqyKTBfLvUzvY92YwYqiQgQILTJiHxnoSIEDWXr5gwdC87e8poduMWRT5fXkRwoJSPPi+gWwdNCVEfgORUB4eOmjFYJYwZKi/OptyyMpJ35+RjsYg894cSW095ua7EGAKeDLR3ZuezbU0kMVEPx9C6NUN5truGMa/lkJBw7bHt4HK5cMlNxEYpixc5jwObzY3B5OaLlUW8/lLJIKkoejJRtWqBnoMzWbkwjEb1VPTuoqFJlxRefymQpg1UrNygY/K40osSvcHFmXN2NLnlqbUnGRRWmjRUMHlcALfuONi+z8g3W/ScOmf1iC6FyQgOknLhnICyKIYXXk+ncxsN+34qnWH8KFy/fIMIKmLGQBr3ihXZHyCcGDK4TxyVS3zuxo3MqeZOoqMUl9UD3Lpjp1kjH1Yv9qFa09vkWpLw91GSV+hAoYDv1wcQESZDJhUYPrYI3/SmnmwnvT8HDhdQv7Znc2L3QSO37trZ+XVk8VxZq5qS55/R8vyYTJLz7MiUTuYtcZOa4aKoACKjinC73f9RooL/SXhrxjTOnjvA9NceZgr7+Eh49cVAXn3R82zPXaRj48e+niCczEZIsJRnu2uZ+KLn+AtXrPQdlUndWkq6tleXGagZMcCPuUsKiYqQ8dZH+Wg0Aj06aoqPDw+V8tZH+Qzv71c8DpaPk1M+zvOuf7akiGWfhZGQ6MBqE3l/ajDlYuUU6VyIIljlhYQ4IomNLzsL7nEhl8vRBKlxZpUO+IOn7C4syvu4/FegcuXKzPj0bT58exbagmBUNi02iRVTSD7tnmnN4b1HEfTe7SwIAuKfFyj9ZQgMjufe/QQqlnv4/jesq2LLbiPvzM7jrVeD0PwWoLl9187QFwrxz/SIppowoEJNgBjK0WNOliwM5rnRmbz1aiCtm/nQoo2bX7clEuooGQA1inryySaMKALKiXy3S86IsSP/sj5NeeNDBvVvgdHkRqspPXYcPm5BoYviKWqRTiLnZQeJjlAilbvo2UPOG6+E8/yYDKIjy/ZTK1YUcPyBXNymKKJaVQmnz1t479N8numu4vqObIK8UPCYRQNVqomMe8GHEQfvFQvM/BGO0Pt07+jP/p8dxJd7fEHA/yU8328EI4etoWNrN4tX63j/jWCvPsGkFwOp0SKZ3BQ1kaF3MEtvobJpCS0KYeL0Ito1V1O5QmgpGheVSoLolJPOfcLxTuWQQzqGjCDSKaA6DYo3PeKozGX1fuQqHdL8KNy4cRuU/HDQxsUb6URHScnKdpGX7oN/bo1irmSbRFdm5V5ZaNikAXv8D1JBV4OrnEEtarFjRYIUt+hChZrzHKUStZAi4wqniBTjUaFGTwFZpFKOavgSwDXOFAc+ARDcqFRlB+0CtAoquWth5jqBv216vjK1iOM7w4g0VC+eJ8JEF3dkl5GoTF43ah/ALbqQyf/59bEoipw6dYrrV28QHBJM5y6dnohPHSA4OJhVa/fQs3NPInPLeclkVBGQ2ZCpMy6waU0IZrObb7bZ2fpDEEu++qTEsdGxVbhy43wJFfnf4+xlaNzawrSpY8jNSUflo6VXn1G0b9/pH4oXiE7IJJk6NOMWF9GLhfgJJf3eu1wjjsqECp5nzyHasD0iJOjAjiUjhHJCA0JEkfSf8zBymRgq0sDdnjPiT7hxlUmzkEky/gRhoJD6tCh+NoIII1osz0WOkSdmEiJ4fEUlDxNcNPhhwfiXVpP+7V3+jf9YmM1mvlu3hShdpVLOeZAtgvTL2Vy+/JAzLjMzk8yUo0x6QVnieEEQmPSCkqzUY2RmPtxFPXHiBIW3jAQ6Sy4aJYKEmKIq/PzDMeZMV5TasXm2m5KKMfc5d+5cic9dLhdLPv+K2MKqpTiF/F3BWO+5OXjg4D9mjDIwa8ZHxOZVfxj4/A1a/FCmBjDv0/lcOn6ZZk8LJQKf4LFLs8Y+DO/vVypooVAIrP0inPzcBK5evVrm9QsKCrhycS95BXaWzAkrlVXVpZ2G53pIWLli2T/Z038Mq5avxic1CI1QcvdSJsiIyavGR+/O/j9p1994PBz5eTvXb9txODwOk0RC8f8BNm4x8emHMqJS2+Ovr0R8tHfnwu0WUSgEVCqoXEmgSkU5732aXyJbMS3DwbMjM7BYROx2kcaNJejFQqSClCihHFWEulQUaqIV/DCLRmrWFEo4zCqVhK3rg5GqLcVCQH+EIAgE+ElITxcIDAl4bDvExsYSWj4Ita4cxtRgUtLtfPCxGcu1mtQydIKk6uRlyVi21lDmOb5aq2PK+EC2ro5i5YIIZk4N5plh6Zw+b0EUPcIom7YbGDohi2Vzw5gyVcrPp4zcuuNZ7Kl9JOTmuwgPlbJmkw6d/mGZVc2qSgxGNz8cMpa45o79Rp7ppCkR+HyApxurqV1dgd7wZKv+0FARnd5drLY+fGIWmdlOfjrqnapDFEWOnbHy3bIIvv5Oz9gp2Vy7ZcNocnP6vIWB47KoGC+nYV0VN08F076TmSZtcpk1x0zFcnIcTs/1Vm7Qs+uAsUTpWkGhi24DM/BJr0WYtSrxmR2ROTWsmBdOn26+vPVqEDvXRREYIGXDkgg2LIkkOFDKqbNW8vLcuKQW3p8azKFjFgSJ84lKf/Nz8xEQ0Ar+OLBTKOaW+D6MGPLIIl1MLG6zKIq4caHLk/PBp0Vez1ukc3Hhqo06NRR8uaoImcuHo/uDuHMtkNhoGdGKaKw2kVrVlERHysjOdZFDOiZRj90vi90HTRQWeZ6NZet0fPRWSKn5WyoVWPxJGLFhasrZ65KfpUQqFfAPEOjYRsXZs2cf2w7/a5BIJFSuUo7Y6EcFaaS4ZJ5MYmdoCp3alJzfG9RRsXNdFIeOmR9JfxESJOH4KSvrlyvAIefXC1Y69Uun76gMOvVL48dfzAx73peJb+eWGEvtdpHX38ulVjUF1Sor6dlZS7+evsXUEUvX6vDJr0i+mEMwEVSv/tcEeCZOfpnMgMRS5aWiKJIVlMTktyb9JdcpCx07deDAsR8Y8sFzVB8cS+fJLfhu/wZmvP8Ooszttez1Qfskf0LL8VdixKgpvPWxq5gm4QFmTw/m7n2Buq3TadYhl0atcnj+WReKW83wJQi36CabVMKI9rzTbglPN/ZhzcJwfjlpoceQDE5e1JPnd5PEgF/IIYVcMYMbwhnucJmaNCIv5BKdOysx2io+liDJ4yIiIoKJr37M4PF5JXwE8AgZvvqGgQBdFSSChFihEjEhvhz7yZ9LJ0P54O0AfLUSmtRXce5S2dlFR444S4jluEU3qcIdFn9dyLylhaycH878jwIxRV/BIBaV+K1VNJMXeYZ5H/ui07kwCYXkiiWzOkVRJEd7g569JKh9JKzYKNCr94B/3jj/hQgMDGTKm4to0iWV81espaqBHkAiEWhSX8XwkRKOH9Fy9VwQG78XqdQyg807DFStpPAqFrdttxm73Y3c30ChUDob0SKayCeLmjSiCe24zy1soocaSBAEIsIlhFXLpX6/G4z5MJE2wxOJregkNkaKzS7yVCMVLZpLMUZep1Ceil20ERJjYv++b5/IDs2aNUMMsWPHgoibclSlgdCKekJz6tECLf74EkABOWRyHxM67kiucIuLSJFRn5aECBEY0ZWiYpCbQjh0rGyauf0H7fgThNIawomzFpJSHBw5KCfMWJIrXCJIqeKsj8vmxkAhbtE7NUaWkEpsxQiMRqPX7x8HN27coFOrLrw/5hN2fHCQ5VPW0711TxZ/sfSJzyWTyXCY3F4zGcGTWXvkqJRuQ+X0G+9HkWM0DRt0Zdrkt/no/Y9JTk4GYPiIScycJ5YabwG27bPhcGnY/f0rTB9/g73rLCyfnUXGnfeZ8NIA7PYylFwfAYVKjhMnMkFOVepxl6ukiYm4frO7TiygiPziwKcoihSSSw5pZZ4znSRiqQh4nu8gIZQGtOI6v2IWjchQ4MKFAxsW0cRd8RqXxBNcFk+SJt6jiHx0FFKZuqX9QUFKdRqSyj2v17ZgxIYFgb8ucezv4Off+I/F4cOHUeb5lZmV4FcYytcr1xf/vXfPFoY+V3b2zLDnnezds6X473Urv8Ff5z3jQBAEwsUofjnlfeAfPVBg1441JT67cOECSr2mzPYGGiNYv+qv4+/Jzs7Gkmf3muUAEOgIZ/fWPfipRF4d733w3rzLyEsjvJeky2QCXdqpWLVyQZlt2L9/Fw3rmGnztLrMtP7xI/3Zu2fVn/TmX4MDew4S5PR+j+WCAmOumby8vH9zq/7G4yIzM4PeXTV89Bt3XJd2Grbt9ThGoijyyXwTUYWNi3cK794r+f5v2makadtcajcsokaDAjJSZGi1Ej6cFkKNqgqeG5NJ7xEZdHguja6DMgjWqrBnh7Bpu5EPpvuiiz6PVSwZVLOLVnIjzvDprNIl5r5aCZUrKMjIKjugl5ntQo0Wjd+TlffGVyzHdeFXbD75XL0sEJ7TlFBXPPe5hY48Gjo7UnQ3giWrSgdAj5wwcy/ZQd8eDxdu3Tto+OrTcD5fXkSVZsl0GZhOfqGLPRuiaNVMzZQJgWxfG8mEaTn89IuJrgPTaVBHSd8evigVAoPHZ7FkTVHx+ZbPDWPFBj0dn83im+/1rN+i58N5+fTuWnYpzYA+figUj0+AGh0djcUmcDfJTu/hGVy9YePTd0PYsTaSWQsKSgRki9u1XkeVCnKmf1LAgN5abt2xM/ilLEa+msWegyY+fjuESWMDycx2oQg0EZ3dksCEDoQlt6UoT87IAf7MeiuE8wfj2LjVQKNOKQx7OYuuA9Jp1j2FtCQ5EW5PlpMgCFhz/Wn3XBofLSjAZHYTGS7jpeH+bNhqIDhIytz3Q2ndVIu/PQpthJG1m/S8NjYAHx/JE5U+We0W9Hjei+o0JI1EbornyRezyBezuc6vqIOM9BqfQmb8T1yW/8wVzQEiiCEg2kiR0cmsBflYLA+DVvfu22n3bAa+GoGXpmaz/Gsj/r5SalT1CBwpfW3YAlL5dFEBMz4q4qlWhajzKyEgIZk75FgLmflGEP1eyOT7PQYUcqHMjYDIcBmaQBshYgxBqU+jlauIjpJgMLopLCx8bDv8L6Jc+epcuFr2GHP8hBOF05dE4SrNW+A1E06rkaBWCRwtw8cB+OWUBYNei1QSjM7gpmolBT9uiWHTskgOfBfNp++G8soLgXRuq6ZJlxQ690unx4Bs6jydxbYtIilprlIBv18vWFi52kauNJkgQrH6Gni6dbN/3Bi/Q+eunRg48TmSw6+RJ83EIBaRJ8vgfvgVxr01hqZNm/4l13kUfHx8GDRkIB99OotXXptIeHg4giDQpkMrCqU5Xn+TL8+iW6+u//K2PUCtWrXo1P0Nug2xsWOfhfupDo6dtjB0op3w2O6Mn/AhKQlqtHdaEpn3FBrBF6to4Tq/EkNFpIIUu2gjIMgzdkRFyHhvSjB7N0QzZ0YIoBlk7gABAABJREFUPbrJqVDTRJrmEuncI8AdTqQ8kuTAE4RXFDl9tQ6z5yz/y/vV59l+9On/CR0HOJn2YQGrvtEzfFwBHbrp8U9uVoLPzoWnyuP3CAlWMutzC2536SBFVo6TEyddxRlUVtHMdflxIuI1PN3iOZo1DiQ22lMpcXhfMJlhJ7kfcoTckPNkhB9D2fQUO7f4ExMpY85iO2HKWPLJ4qJ4jGThJlnqa6RH/0zfF/IYOcSHgeNtDBnx1r9UBOv/d7Ro0Zqo2Mbk5pUeZ34PtVpg/Cg/Avw9wZOaVZXs2RBJSLCUjdv0pY7PznXy1bpCPpoRyJ0LkYQ0u05m0FmKxDz0YgGJ4g1ucoEaNEIiSJALCspRlXSSAE9gFLmdTV9FsGZhOK+MCWTBB6Fo1RLGjwhg9/po5s4MZeWXgVw8EUJs69skhx7m4/e1JCXeeCIbCILAwmULuClcoC5PoxUeruckgoQ4oTJqfLFipjHteFroSoA7hDo8RaQQX5ytKkGCk5JzSoC+Em+/Z8BqLb0pe+BnC4VpfsgFBdqiikz7IJ9lq0345FQps50RzjhQ2bnB+VL8o0aKEOIT6N3hMi+M6sivv556IjsA5Obm8tLwCYQklidCX54QIZJwRyxxmTXZ/tVuNqzb+ETns9vtSP8k4BYUGMbqr3+ka9dRrFy4gYOfHyN7j4kzy68xstcLvPPmDCpWrEjXnq/T4fkCDhw2YTC6uZNoo/PzmYyeUEB8RDor5qqKuVWDg6RMm6hiaJ80Fn3x0RPbwT/44ZghFxTUpTkSJFzlNBfEYyRxA7/fETroKCCAEPwJIVG8WepdyhSTMaEv8Ww9OHcEcVzhFPFU4TaXEAQ31zlLCBHU5Wlq0xQZckzokSItlaj1ABrBQzv4RzhFB0Z0uHGjxOeR7/mT4O+y97/xH4uiwiIkdplXjiQABUqKCouK/zYYCogILTueHx4iQX/xYUmBrkiHgrK5VaQOH3QG7+TTYSFSDPqiEp8ZDAawlX19OQp0pscvdf0zGAwGZG7vZYvgmfhcDjcStUBosPfjLFax2CHwhvAQGRdvlk3AbdQXoFKKBAeWPZSEBEmx256Mz+6vguh8tIKszCXHaDQSElJa/fFv/N9DKsB7rwcxb6mOfi9kMnKAL3a7yK6DRsrHypEagj3Puegkl0zy7kn4fFkhvr4S5n5hxJYeQXlnUwJ+m3DDRDOXTp3h4GEL/Xv50r+XL06nmy4D0tm0LIIB/e1UMDfl40+OULuGgp2b/Xnh5ZNkpKuR2/zIteiwSHUc3hhSigQe4NI1G3duCbR/Jp/qVeVMellNy6aq4mcwJc1BTp6TSOLYs2sPs2bNeiw7WK1WzvzyK0EaFYIqj4TrgcQTiFHUYcFMTcFTkhheWJ8V8y6zYVMugwYoUKth90ETCffsnP4hrtS7UD5OzoYlETRon8qh72NKXTc8VEab5j7MXlTIrnVRxaWQ4MPAPr68/l4eW3YbeP4ZX3x8JJSPVHPohwrMPmXFGpqEKgAcXna7H8BudxMVVbY68B8hkUiIiIwmLyedV18MoEOrh6VM894Ppc+ITLq0V9OptYa8Ahfrt+gJCpCy6vNwBAFem5GH0eRmx9eRlI97eP+OnbZQuYKCtN9tPMsFBekpCrJynESEyfDxkbBpeSQ2m5v0LBe/nDSzfa+Z9KMls9Z8/d2sXRjOrbsOnh+TyZaVkfTtoWXA2CzGDvM4jx+8FUCP4yYk+XH4qtNIy3TiF+ARtnpcyJRykhyXqGNvi0yQU5ummH4rLTVhQBacz/lfPAu8j2bAoaMm+g+zIYvK5Kc9QUSGS9m4zUDf0ZnI5QJms5vE+06CtArefyOQ+cuKsDtdWJwiJrObS9dsxJeDb78Kp0rjdLZcCibeWcvTGAEiiMVk1jP1ndPs3RLBM0PT0KgfvXBw/+bIqgUtOr0fBWIOF65YGflSxce2w/8inu83imlTdtCptVgqa6mg0MWuAyYMPhdo30HGzSQrJpMLjcZzL0RRRBTh+71GalRRkJHtJDHZQYX4kpuoDofIotUyNu/cjkTiCcwPHdyFnFwX1aso6NhazQMmG4UC3G5YvTCME79ayMsTiYuTkZ7poFWvNJ5urCI0WMa+n0wk3XdhskJ4lJSApCroQ9Np27btX2abF8aN4bn+fdm8aQupSalUqFKB5/s/938eRJry1uv0OzOA/DsiQU5PQFQURfLlmciqORj/ykv/1vb0eOY5WrTswNat37Dv+A2CgiOY+Ppw4uPjATjw4xYSrvyCIU+JBBky5MRRGX/BwwF9X3aN+eNLblzdu29n3tIiVi8MZ/JMJ58tnEF2ZgE3rt3A7jRTt35v2rfvQmzs44/5T4ouXXrSsWN3Rg4dxbYlWYQSSazgX2IdYRMtRMe7SpRJZ2Q52brPh2d6jWXoxFV8OFVGhXg5oihy+ISZ9z4tICxCQYb0ZwDyDE4mvTmNYcOGIYoiU6eM4eMvrjN+uILwUBlH9oTy7KgsurRzM3aoHzFRvvx01MrL091MmrKAPdsPcuHwFULzojC6dRTJMtCqrBw4oeJ2RjVeemUKNWvW/GP3/sYfMHDgcFYsPcfp81aaNSq9kep0il7HN0EQmDMjlE790rh+y86YIf4o5ALf7zaweLUOBAgMgpw8J6sWB3D8VwuTJl7HxxZCICGUp3oJfyqQMJK5A4Au+AbrFocTGvJwXbTzgJEubdW0aV66ym7TqhDaP5dGkc6FSyx7TVcWVi9fg1b0LzNDMY5K3OJisRicA3upY/0J5jaXqCjWKu6XUvDBeq8OT3e8wttvaGjfyodCnZvFy03s3SUQk/80CGCgkNxEkewMM5Fl8NgCqEQ1EVFuMtL0nLcfwY8A/JQ+iP75xFayseOrYEJDZDzf003P4ZP5YskegoODyzzfH7Fs8XL8syJRCCUrwARBIFJXkdXL1jBo6MDHVlVXq9WgEnGL7lLVnOAJzGn81Vy7do0vPlxMfH5tz3EC+KAhMC+UszuusKrCatIzrtG2hQ9nL1n4erOe69dEnOnRRAcU8ckM7yX5z3ZTsHTdIRyOd0rpmzwKmVlZSFFiEy0oBR9P9RrliKIcoiiSTiKFkmweMBBYMKHFj3BiSeMeFziKvxiMBAk68tHij6qM++pPEHoKKQy6RvXKDu7dllOlqF2xvQSkRBCHWvTlDlce2W6Rkra2imaucxYnDmrQiKuSU4997/4Mfwc//8Z/LGrWqokz8Fso8v69QVbE041aFv9dtVoDTpzdT6N63o8/ec5zzAPUqV+b0+evEiR65wg0qnKoVdV7Ge3Jc3aqVi+pUFm1alUcfmbI9foTdBRQs85f58xER0djVZQdTLWKFoLCArFkGTl83MaIgaUHz6oV5Zy7ZKVRPe+L7qOnLTRs1LzMa1StXp8zR77hbpKFF4d6zyA9cdZCRGT8n/TmX4OgsCBsSZ4JwBtsCgsREaW5mf7Gfwb8A0LIzXcz/bUgMrKcfPplAWcv2SgociGRCDgtsaSLSWSTRjgxhFqqsHDJVUYOVSIY/ansalBi0aMS1NSyt+TVN37m2AE5IcEyTp610fIpNTv2WFHmVEYqyIjMasnQweeJKGehxdMK7tyzcOpcIZFxItWqyAn0L+0IvTGjiB+2KwnNfxo1vuSlmZl4/jbVmxWwcWUQ+QUueg7JxmyQIQ1KRfcEnJ+3bt3CqXNTvYmBfr2CmP2m511LJ4n433E6CoJAWFE9HIV2Vr6TS6HmLmEVnTRv4uM1+ws8JcihIWVv2iSnOljwQejvAp8Pr/Xx28H0Gp7Jcz20ZGa72PeDkzBCyIs5zp4NgdxP1bJ1j5E3J3rfZFq5Qc/bM8c9th1EUcTptBEZLi0R+ARoXE/Fge+iqdbiPlnZTqIi5MUcgw/w0dvBPNXVhOu3BFGHQ2TrXk/25TuvBXF4R8lgnV9WHXoMOsG+TRGE/baQUSol5BXYWLRShyUzhFhHbPEz5hbd4KujcoVQqlRU4nLBl6uKeG1sIMlpDlwukT0/mjh6yoJdZUedE0/CrXSuJxiQSnkix65h4/oYCo5y69bPhJlqEOAORUCCTWLC6jYRH6wkJPhhfyqVV+Cv8mHQAAlREZ6+DO7rx+C+fsUCHeOm5JCUamfuV0W0b6mmWSMVa78zMOQlBxKpm+VzI0hMdmA3KajqqFlqY1Ij+GFOL8+uHzKxmaVkJEtp2jaHTu2VTBynKbYhQGq6A0ORpHj7UWoMRhaWS36Bi8qVS/KU/o2SCAsLo2uP8fQd/Rnz3/fD6RT5dIGRX887SM1wgtyJ2t/FuWtOwkKgU/8McvKcuN0i8TEKjGY3Wdku3E4JWo1At4HpTJ8cRP+evsjlcOaCldfeyScvN5iff/yZqNgQVq/8mAmjAqlS0RMI/2RRAQN6+XL2kpWTZ61076hm/Js5zJgcTL9eKs+zftBEXraEvUsq4saNWVqAGJhDz65yjv6oIT82mZVrlv/l/K6BgYGMfenFv/Sc/yy0Wi1bdn7H4i+WcGDPj4gOEYlcoHufboybMBYfn8fPgH9SmEwmVq38nNMn96P2cWOxymjWvCvNW3Tmzu3L5GQnkpx8G5fLxdBhEwgLC+PDjxYy9fX+SMvryL8VQqChMgpBiVk0kCi9RmytCL5cZ+DoWRuhQRZOnjVxJ9GOj1JCl4F5DB76Ol269PiX9elRkEqlzJn3Cf17DsSQm4Mx6Lrn88JI/OyRXJedorLDyo79RoL8pez9ycbO/VZyM+Hm1c+Qqxx0vSglwF+DwWigfi0F334VQUyUnLOXrMxaKOGN/m/TqZOnf4Ig8Onclezfv4dhr63E6TCSmelCb1Bw/IydU+eysVjAbFUyfOQUWrfuQOvWHbh79y5rV3xNTlYu1Wt1YtioYU8U7Pkb0LFjRz6fK2farDx2r48qIUooiiLTZuUxqK+f19L2CvFyQoOkrFwi4dttGcRESRnynC+XD8fx/hw9E18zIbdJ8fUXscuN+EnDiRP+fA0nCdBRt2ZJfuEtu4wsn+t9rSmXC7Rs6sNnS4qIivUuFlYW7HY7xw4fR0PZorIKQYlR1JEgXqYc1RCQlBJDlAgSVKKaBK5QRaxT7Iv4OyPQ3ZUzfsoJtGopvu4QFLnViSMUQRAwiXrSSSTWWIuAyrcpyM4vQQ3xezi1+Ux5WcN7n+gozJPjXyWTBR8GUa2SD1ERDzenNGoJk8e6+W7TKsZPmPrYtjhx5CSh7opeE6YkggSZUcm9e/ceSbeRnp6OzWYjNjYWuVzOcwOeZdfCHwmzlt6wyfFN4eUJL7Lgk88Jyy/nNUAaZoxjzcq1tGnt5L0P1YCac5esjBgkEGOtQ370oRJ+0e8hCAKVy3tEe6Ojox/bDi67mxBCuMF56ojNEBAQcWPFTE7YWdp1FNm3z4mr0IlUkKFEhY58BEEglkpEixUwokNEJJ4qmDGSSbLXa1mxIA8u4O23/MlIV6A/V8mrHdRosWLBJbpKCQICv1XYiZzmIApRhRsXLlwEE055qmPGSIWq5R/bBn+Gv4Off+M/FnXr1kUeDtZCC6o/BK/cohtdcDZDRwwp/qxjx64MGTiHkQNKq/LqDS627pPyzbfdij8bM240+3cMICAnpNTLahaNmGRGNOrSE4rDIbJwpcD8L0aV+Dw6OprQ8sEYc/Ro/8AxKYoihaEZjHv58VSNHwc+Pj40fKo+d3dlEOAqTeSfG5DCjA/fZurEaSxYZKJ/bzU+PiX72aebljfez+XQ1phSzsGVG1Zu3ROZ83nZwYmWLVuz9EtfgvyM3L5rp2qlkruWbrfIO7MLmT5z5T/R038cEya/xHtjZxGjq1rquyJZDk+1avJE2VZ/49+L2vXa8Pmyfcz7IJioCBkLPgzlxyOp7N8UzbVbdjp0z0RFaDGBdlbABb5aEMje/Tb88qt5dYKkggx3diQDxyWjUEioVllBs0YqTp50IRdVIHicxei8p7HnWvnxrBEZciJxUr3lJaKjYeSr2WxZGUGAv2cK3bHPxIHNfkQb6hdf0wcNProGXP0xgbrN72GwOojIepooqYmikGtPVL4hlUpxadKZOzOEgkIXRqenFN+MEQ2l1TjlgoIwohEdVhSKG6Skl00HYjS5sdnLbktqprNMonaVSkJ0pJTX381jzwErSls4OYEXWPOVL9WrKKhaSc4XK4vo3tFGrWolz7Fzv5H7qc4n4vu7efMmcomJDq29ZzjI5QLBgVLmf+B9kaFRSwgNljH5vRxAgtst0q29hi0rI+gzuADf/CYlnhlfIYC7uXLGvJaNVCoQFCjh9l0HmdkulJlViHVWKyGslxF4jncmP6Q+6dVFQ9eBOiqUk4MALXum0qC2ii7t1Ywc6Mvab+6y80cL/n5gMrueKPg584OZDBnQgko1XbRodJdz528S6idh0nNyPltgwWQrec9VKgG51krvHqUD0Q+uO+BZLVt2Glg85yFVyMQxgXy2uICN2wyEBEvZud9IoDOmbHoXSzmmz7xHnLMOtdwxCLcE9idksWXbddYs86VZYxV2u8iYydnYnNLiwKtdaqZVAxU//GQhLy/v72z8P8HPB89w63A0LY4n47AoqOiqR4QQSIjoJNN2nwIhgZ/2hBEb7Vng6vQuxr6RQ26ei7hoGU81VHHpqp2MFCkum4wZHxew7js9KpVA+Vg5/v6QeEvP3A/m0/BpBwc2hKJQeM7VoyNMejGAzgMyqFhOycuj/Tl4xExGtpP+L2ag1UhxuUXUPhKMVjcOv9v4+7nx0zipXUOJRCohKN5B85ZPU65cuf9DK/57odFomPrWG0x9641/2zUzMzMZMbQzM6comPWqBolESkGhk/4vrmTX9mXERMpwuaF7BzWx0ft4ttf3SERf1L5SKlaqQkbGXaRx90kvSMNgEBGkIs2bSVH4OClf9XmqVG3Ip5+8wbNdFbz6gj/1airRG91MmjGP06cOExjgQ35eJr6+QfTtN5YWLVr+Zdk7j4LL5SIsxkHfFzIZ1FeDRIBNO1L5fNlVZr7kR++uEew6YGTLTgMHDrhxWRQIUjdVaspY+GkQkeFy1m8xsONABNEVn+HFN48BbipUbESHLk1Z+PknvPvOZCx6CRLU+AcEEBoRQuWqtbl85Wca1NLTuZ2G7BwXuw8aGdBHw4tD/Hnhja+IiY0j4eZ9vvtmM06zC1Fw43K70Ol0fwc/nxBSqRQkSoIC3PQalkHX9hqaNfIhJd3BkmUW3IKTuTO9C505HCKBgVJ8g+2MGxHIlJc9vtSg0fncPhJHDXNFz7OaAw7Rznl+IRbv1WSF5OKHhxJB6SVJz2IV8fcruxJCq5XQtZ2apKwn2wTJyMhA7fJFR+ny/QewizZ80GBExwWOeRVDzBUzkCGniFzOcZgwIQqloEIMyiI03siVVdGs+87Ix3MKCUaDCT16sRAXLmrRBIfTzuVLgJhIGLGl1tRO0YEjKJ1h/UJZvNROeE4dsnMuULuaokSG7AN0aati6TfHgMcPfor8yQayKMHp9O4LHzr0A2tXzSU+2oZGA9dvQeOmnXlpwptcvHCZpDP3CNJFoRJ8MItGUuS3iKoUTOs2rfjysyVECaXXmOAJukox8NKwh+vMeV+YCShsBALY7Z51srfgPEBBkVhCOf5xIJVL0bsKCCSEUxz4TYRIRIEKtVlCwi0XDerDyZ9PUUd8mkBCSeImcWIVpIIUiSApfpYB7ou3KE9pP10URTJld2hUU8KYwf5065uHnyvE67orjywCCSGJGyWyi8ETz0ngMj5oETFSkZrkh15EKhNRuU3kZaeTLLnJobWHn8gOj8J/DednQUEBX3zxBaNGjWLIkCG88cYbJCYmFn8viiKbN29m7NixDB48mJkzZ5KamlriHA6Hg9WrVzN69GiGDh3KnDlzSimvGY1GFi1axPDhwxk+fDiLFi3C9BeWMv+NhxAEgS9XfEF27F3ypVnFwQKdWEBy6DXenjWNgICA4uPlcjlvvr2QZ0c7OXTM8lt5l8ihYxaeHe3kzbcXlkgdDw8PZ9LbE0kJvV5MTu4W3eTLMsmPT2bFutUMe1XCjn2WYqLi85et9B1jY+DQt7w6KYuWLURfMYNceXoxubBBLCI55DovTXmBuLi4v9RGH875AGpYyFal4PxNLtQsGkkNuEXHAW1o27Yt85fMJStHRuse2Rw95bGLyyWyba+RMZOzqVNdQdeB6Vy96SlNt1rdrP1OR/8Xc3nt9TmPLBeTSCTMmLmEjBxfRrySxbfb9Nh/C6Rcvm6jU78MatfrQ506dco8x78SLVq0oH3/1qQE3MIserginaKDbJ9kpLXsvDfr3f+Tdv2Nx4Ofr5JN2/Xs3O+5dx6RLgW/XrRRq5oCidRNZTy71C7RhTwkn87tfEhMcqGm7OfWxxnI4L7+bF4RSW6ei217jDRtIsOmLsnJJkGKCyd6iiiI+hUfrYtGdVUM6O1LjyGZTH43x8M9Os9EiN57RkCUsxIp92UUZanxF0IIdcXhsMrw0Tx+0L169epIlU6qV1Hw9WY9gTEG7KIdt9KEhbLnH727CKsValRRcOSkd0GgeUsLMRSV7QoYjY8W4SkodKPXw3erQlm3yY02poCnGnoceIlE4OtF4cz4JJ/XZuRy8IiJnfuNDJ/oEcZ5klIeAL1ej9liRW8ou00a9aMX1k6XSIPaPiz7LIwda6OoWU1B535Z6K5UKiWMViTLoGM7BbvWR7Nsbhi+GgnvvR7Ewc1R+FdNIzv4PJliMjnqm6THHGLyW3YG9n2YkSqRCCjksOCrQkxGN/GxcsrFyTl83MLr7+XTrYuCTSvCKXpEf8rC1q0bsVpFtBoJH07354dtIWxaG0TfHr6c+imMunUkJcQ7wkNlSOROzJayA91Go5vqVUoHut+YEIRWIyG/wEVwoATBWfa+uQQpUruWMDEOiSDxkOOLkURntmbIaB2LVxfS4plUalVT0KalChN6j5CKM5Ph/fzQqCVcuHDhie3xv4QbN26Q8GsiJpsJm1FJPVfrYi5CmSAjVqhERdNTvDxFB8CpcxZGvpLF6bM27iUIZKZL6Ntdy9FdMWzdEIRS7UZuCsbhFBnUK4C9e10k3hXo2UtGzQZGvl4UhOIPgjw+PhLWfxnOsZMWjh538fWiCNZ+4cmOe/vVIC7+FM+J3bEsmBVMQIiNatUlnDsYx4YlESyfF8qpvQHUr3KIN9944d9uv/8VGI1GRgztwsdvKejTTYtEIpBf4OK50Vm8/lIglw/Hse/baPZ8E4WPj8Crb+WhTqlIUGplnDcD+WX/GXKyMvhidjD+AQJBsmCidY24v78+146p+HrF18x8ZyKIOiw2kXOXbQyZkEX/FzLJzrWTnXEGt/UEn04vYsG7yVw+/SZTJo/iypUrHDt2jPT09H9Jv0VRZNrUkXzzJbw2zp/wUBmhITImjvHn6K5odvxgIjJcSkGewOUjwdS2tKOJ0IHG7k64rjRmyEgTufku3pwYyPpFAtu3rKUgW8XTzftx4cIp1q9+E8GZicSgpqLhKXwMARSlGtGfdXLlm7tYEmVcuyLQtL6KiWMCWDk/nJ0/mKjV5j4BWj3vz3iV7z/bQ0RiFfyzIlG6TCTfOcnwwV1YsmQhDseTiQD+L2PRF7OYOEqJn1ZKZo6D1d/qGDQuk6mvu1BebYM+T4nJ7H1+3b7vNwFDlQWjxc4zQ9PpMiCNqwkWnCodNh7yIcsFBeHEkkxCqfM4RSepqisIYZlck5wgW2cuxT9epYKc85fL5vS+fN1GjaoqKlR8supAHx8fJDIBF65S/PQPkEwCsVSkLk8jQ0YemRSQQ66YUbxOTuUuNWhEQ1rjH2li1ld5vLM0jW07pRzaHUpEmIypEwNY+oUWmdKBGi0VqUkd4SmUgg93uEptRytiqMhV+VFM4sNgrE4sICPiGMsX+SKVCrhdAkFCGNEFTZg0zXvQ1mYTkUmfLD+veq1q6EXvfOGiKGJTGalQoXRm7Z7d3/PjnpnsWuNg5TwZCz+Q8eN3UmrE7+PNN17gq1VLaDmgDilhx8mt+CORnX7lu21O3nolm3Ev9MThfDStmyB1EBstw+kUOX7GwuUblmJVdElROAePeL9vBYUuzLZgAgMDvX5fFuIrxGJARz45BBJKNBVoSkcaCq2pbmqL+3wLThxWEUgolznBXa7ig5bLnMAuPuyLW3RzX3oNhzofnSyrRMKGW3STpLhIj2ck9O7myfT185PgwLtAkx0r4cQgRc5VTpMvZmESDWSLaVziBAGEoqeACH8NlbpfZf+OQBIuRLB/v5I2I+8SGO6iqKjoiezwKAjiX8Ue+n8Io9HIm2++Sc2aNenUqRN+fn5kZ2cTGhpaXNK6Y8cOtm/fzvjx44mMjGTbtm3cvHmTzz//vLjcZMWKFZw/f57x48fj6+vLunXrMBqNzJkzp7gs5+OPPyY/P5+xY8cCsGzZMkJDQ5k2bdoTtTk3N/f/fIITBIHIyEgyMzP/MhLZfwWKiopYu+prftz3E6JbpGbdmkyY9FKZGQPZ2dls3PAVly+eAKBu/eYMHDS2zPLmu3fvsnjBEhLvJOFyO+naqytDhw/Bz88PnU7Hls1fc/L4PsBNufI1GTJsotcB9AHMZjPfbfyOHVt24nS4qFy9Ei+/NuEvVbb8PRwOB7t27GLDmm+xWqxERkcyYfJLNGjwsMQ/PT2dt6dO58b1k6h8nCCAw65GKqjR+tmQK5VYLAYkghNBkBIdW53p73z22G3Oy8tj+bL5/HhwO26XFalUgq9vKK9O/ph27dr9S/r9JLh48SKLFywlMy0TH40PQ0YNpnuPbmUGX/7T3g25XE5oqPfd6/8GlDUeDh/Wm6OHLhMYKBAXqaJVcwUpmRbupzmYNzOEESPsRBc1RSmosIgmYrv/yoaVQbwytZBf19cu5if7I3J8rzFvlYF2LdS43SINO6Zw8Lto2nQrICK1DVJk5AZeRhWZS49uCrb9oOe7FRFUKl8ys/mDefms36ynIF1LI3cHbKKFLFKwY0OJDwICVszkkY0DG8GEU5V63FYfQxHs4OTpW49to+ZNK3N6fzijJmUzeWwQI14w0K27hOP7/IkqalTqeJfoJCnsEFVqOJn5RjAzPytgeH8/+nbXIpcL6A0ulq7VsWyNCa01nDfeszO0f8lypas3bQwZn8WWlZFUqViai8rhEOnwfBpHtscUc9j1Gp7JrnVRpY69eNXK8TNW1n+vZ9OyCHYdMHHoVBVWrNpS6tiykJOTQ98+TZBJ4NrReK8iax2eT2Pl/PAS5e4PYDC6eaprCvM/COXb7Qb0Bje1qyvR6wQO7vAhsKAmGsEXh2inUJOIX5VU9m8NKc6Yn/9VIfVrK2n7G2/XuUsW+o7OZNncMNo115QKELndItWb30cEdq2LplrlhzY0m90Mm5jFK2MCWbq2iHNXHPx46MZjZ6J36ViLGpVt3E1y8euB0ptqPx83M+ntAn7a5inZz81zMnBsNlERMtYt9i4CN3BsJrPfCfFqu6836blwxUq92kqmT3NT29HG6zlyxQxM6CknVCv1XbrkLoWB1/APgE3Loti1z8r2eZXJlN1l0lQ3d5Js6Awivfotpn379l7P/786Fv4e015/i2ObfiWbVGrzVHHg84/ICDvGsBecHD1l5fZ1Kb5FlVBbQ3FgJ0OeQK0mJnZ+G8IvJy1MHqukUJqNzOFDcKSdA9tDCAyQ0HNYBnu+KbvkrnHrHNwJtbgnu0j5yi4Obo4qlcmTm+dkwNgsDm6OLvXOTnrXRpfeS6lXr97jGejfjP80X+BRuHbtGtevX0aj8aNNm7Z8vXYxh39czrFdDzO1R0/KYvRgf55uXDrDbPFKPas+jiTU6vH7jKKOlMCT+PjZkeXFEG6qieI30SCn6ORe+A9066xi8SehJTJ5jp4yM2tBAT98G83dJAfTZuUxbrg/NrvIJ18U4nZ7BDVtdin+gRX5bN4qIiMj/+n+Z2Zmsm7tIk6ePESLRmbmve99/v/kiwJS0hzs2KSilqN0JqpdtJEVc4R331ZTIV7Bmg16dmzUog010vtZUCklbPkO4rLbcp9bKFASI5TkKbaIJgriT9C4qYjdIdK1nQa7Q2THPiPXb9uJSe2M3u8e1VvmMGuGHxXi5RiMbpZ+refw6ViWfLX5sagQ/pvHwz8bCy0WCy+O7kC18oWIgsjhYxZqVVfg5yvhwPe+VHc8jU6WRWDja2zfEFyC4/XGbRvDXs5m+bxQvlytIzpCxpsTg4rpgc5esjL6JR3+95uhFjwb6aIocpHjSJERTXmUqLCqc7EE3mfFl76YbW7Wb9YjlwpotBIWffywAiXhnp3ps/P5bnmE1yq7OYsKKTQE8sncXYSFea9cKQvd2vdAeSuIO1yhCnXxFQIAT4AqjXtkk0Yj2iAIAiniHUzoCSAUI0Xkk4USFSpBTXUakaG+SrlmaexeX9qHAw+Hav1mBUSlP1zXmUQ9SdyiltAEgHshB6lfT8a9eyIi0LiRlLenaCkXK+faLRv9nnMQkF8TNb5kRv7ChVOBKJUlN+BXf2vFJLzM8/2G8LhITExk5LNjiMutWSrzNE+VTqsRTXjznZKZpE6nk6GD2/Djt1JkMgGjyc3X3+n54WcTEolAbj60ajeOe7c2s2W5stRYce++nWdHWtDcqlNs99/DJbpIjTtFr+42Ll610rqZDyqlhAMHnWQmqgnMq0NBzCl2bQmgYrmH/qHR5GbQeBvjJn5JgwaNH9sGAGvXrmXW9I+pTkPyyKSKUNdLu5xc5iT1aIEJPQ7sOHGSRTJ2rPioJIRE2XlhpA/P9VTx6UIj+w86UdoCMZid5FgL+PRDXyIiBbJzXbw41J8jJ81MGqUmXF/6erliJnoKqCjUxCZayCTFcx20RBBLATmkCbcZNFTKF3NK+zNfrtSx+1AFvt6wtcx+P8lY+F8R/NywYQO3b9/mgw8+8Pq9KIqMHTuWbt260bt3b8ATMHrhhRcYPHgwHTt2xGw2M3r0aCZOnMjTTz8NeLJJX3rpJd566y3q1atHWloakydP5qOPPirmpEpISOCdd97h888/JyrK+2DhDX8HP/+z8LctPPjbDh78p9nhv9nBhbLHw86dniLzug2XxEE9dytMGMhTJGJU5CK1+qJ0+WIVrYBIOaqhaXKeH3eGcDfJTs+edmLzS/PVukQn2fGHuXwytNgJ/errIlas0/PJjGBemWwBu4LXpgi8OMKXtd/pEUWRkQNKU2CIokirXmncuCgn2BmHgSKiKY8FExkkE00F/AnCiplkElCgxIkDu8RIxZoq9u6//Ng26t6pM890zOTqbSvVKinY8YORn76PZtp7eq78FEWIqUqxw2cTLSRqTzNspMjZyxby8l1sWxPJ7oNmfvjZhEwm4HaL3EuyYy70oUJBW/KCLxNWJY9xIz3iRft/NpGR5eTVMQEsXFnEt19Flgruvf1xHpUryEvYplP/NPZtiEYmKx2YdLlEug5M57Wxgbw4OZcde048EZcRwNNPVSM20k7lCgqWzwsvsZC4mWBn2MtZ+PtJ2LcxukR73W6Rl9/K4fwVKxuXRrJ5p5FjZyxIpRAWIqN9Cx+27XBw9KSNOjUUjB2jok93TXE/Dh4xMWVmLnExckQR1D4SdHoXQQFSxg7zo22L0qT12/YaWLVBx6jB/vTtXjoTWW9wMXh8FuNHBDD1gwK2bD9foprhUejdowphwSJ6g5tvlngy7n6PzGwnzVsbUKnd1KkH99JNLJwVyoxP8pn6ciCd25Zs77fbDez/2cTXi7xvEu46YGTiW7lMGR/A1u12LJfqEfAHvmyX6OQCx6jL06VEBwBMooEqz57HaLdy/aaNoEApaclS5s/2Jzndzldr9Rj0IkdOXC2z4uB/dSz8PQY8O4jLZ64iR059oWWZx6X5XCaucTpJt5VEZ7UupbSaJdyn5cD7LPosgHpP55GT40bjI2frdxrq1lTidIo8NyaTHWvL9m2fap+L/80O3BEuMmJSEe++4Z3fd9b8AmrXUNCrS8kNluu3bXz5TRPee3/hI/v8uLh79y7Lv/qYrMwEZDIR8OO5/uPo1q3XP3S+/zRfwBvS0tKY8faLVK1QRKumdvILBbb9ICcv30R0uIUdX3vun9nspnXvNM4e9F6BZLW6adSikKj0tmQHXqRC/SLenKwmLlrOhSs2PvrMiCuxMoGW8iT5H0cTVcCFn0oL6QG8PzefRvVUdO+gwWp181S3VDq2VvPOa0HF5b+379p5ZXoO+bogvtl48LHHPm+4efMGs2aO4f0pbo6fMdPyKR+aN/EePLx41UrvgQVE5jfFX/D+vN7iAkpRhTrQjtUnG2OBAk2wGYXGCS4pssQ6BItRXOE09YUWXs+RIdyl0+gU5n1QMgj73U4Db88w06qFjDVLSgdoDxy2svuX5rzz7rw/7fd/83j4Z2PhxYsX+f6b0fx6rgi1RmTimECOnrLgcIocPwpxWe2RCTKKZJkYw67T/GkZsTESjp+xYrDY2f51JAn3HGzfZ2T+Bw9teD/VwdWbNmw2kXdnOInNaVP8XZaYig0LIiJ6bRJzP/bl+V4art220ntwLlFhSpo/pcCJg7R0F7PeCqZaZTnJaU7GvZ6H2y0y78NgaldXYrW6Wf+9gTXf6vBRSek7YCbP9h38xHb65fAvTH/5PSKLKpDCXcwYi9XbHdhpQCsUKD3CNORgwYQUGapgA75RRdy8KieAYKKpQE7UCdq1UrJygfcNUoCGzfMJSXoY/EwV7wIQK3g2TYrkGZRrd5ONK4NLbHYZjG7a9k4n9XogWvwwUIRbZuPi6YBiehaAu0l2XnhDweqvf3hiLuQf9u3n43c+wa8gDK3DHxtWDMF5VG9WmS+Wfl6KX/rYsWPcu/IG0yaqyMt30WdEBuNG+NOvpy9yuUBquoNpHxUQGiTw+SzvQen+LxbwyyEnNc1tSvCoiqLIbcUFWveth1L4mWWfhZbwV0+fszJitInQnCYUhF+gQhUHjRvJuZdiJz0vgpdf+YCnnipbc6MsHD58mHeGfIgDB/FUQS1452C9K14jlKhSY2CymIDB/y4nfwwlPvZhQNbpFDl/2Ur/MTnUr6Ng+9eR5OY5eenNHL5fFYUoinTqnYf+Yg0CnA99BlEUyfS9RLIxm8Zih1J+iCiKnOcXwsLdnPolwKsIs8sl0rBTAT8cvFImtcGTjIX/FZyf586do27dusyfP58bN24QFBREp06d6NChA+DJFikqKqJu3YfRaLlcTo0aNbh9+zYdO3YkMTERl8tVojw3KCiIuLg4EhISqFevHgkJCajV6hJk/FWqVEGtVnP79m2vwU+Hw1Fi8BYEofhl/nfw3jwKD67/f92O/wT8bQsP/raDB3/b4T8Dqan5RFGdLOkdXG4nMmTo7GZq2dsWZ6AgeKgebnKekEQJWTlOKpVX0KefmV0bLhKmq1XskFhFMzmhZ1k0R1vCCakQLyctWcq414rw9XMTHm7jxRHRXLpm44PZRkIC5Kxbn8cLI1U830uDXP7w+Ximk4bsTBOuNCd1hGYYRR1pJNKINsXBSC1+hBDBXfEaRvS4JQ4UyicTAZs24x2mTh5Ky2Yq+nTTcvOOHa1GytqlQXy5Io9Va1NxWVS4cBIT72Z0C4GK5WTsPugkNFTGS2/mUiFeTtd2Gu7dt3P8VysOh8jXy/0ZPeEw5lwtGRfhw2wTTZ+S8NJIP+rX8ti4yOCm++B0hjzvS5N6Hj6tL1YWERslY0T/kou3Zzpq+WargRH9S3ORrt9iIDPLyaRXXAjmKA9f1xNAFEV8VCIfvR3KyElZdOyXTsdWaoKDpJw6Z8FoEtn9TRTf7TDwdI9Uxg33p1Y1BYnJDr753kDvrhqOnbbw3OhMPp4ezJsTA5FIBO4m2flgXgGFZgfB4U52fReB+ncCT0vWFHHxmo0j22MJCvS0OTXdwejJ2dxOtDL5PTvjhjkYOdAPhUKCKIrsPmhi5QY9mdkuenfx7nz6+UoJDZaSme2gUOfEz6+0zcqC2SziEyPhxaH+DBibxQ/fRuOr/U0l0+rmwGETOqcev8z6XLYns+k7LXVrKtm9PopXpueyfL2OXl20uJywfqOd9BQpkyaVzS21bY+RrasjaVRPxfM9nfQedIms1Aj89BWQo6BAyCJdeYsgW7TXwCd4VGYDAgTmvBbKM8MySMt0UqOqimmz8ujczofalTUcOGRBr9f/n6tz/ycjNzuHWjThLldLCVf8Hk7fXCKCVeTl1Ci14ACIEMtx8OA9TO+LyHzsmMxSQiKs1K3pWQzJZAIOh4jR5PYqmFZQ6MJYKEMrOpH5G+nWseznp3NbHya/W8AznTQlxt7IMBlFRfll/u5JcPHieT6fO4FFsyTFmeoGo4mPv5jN/JsXmfz6zL/kOn/ErVu3WLt6LtlZ9xBFiCtXi5GjJlO+fGmBBpfLRWpqKhKJhNjY2H/axzAajUx5bRAzX7dy4oyVo6edGAxupIILi8XJ7UQ3U9/PoVAvUljoIjys7DFXpZKg1ojka+7y7HAD7735cGyPipDRtb2a3oPvkfGLCqe6gAG9fcts/7jh/kyYlkP3DhqS05xUKi/ns/dKLkyrVlKweUUk3QZlsHHD8icSN/k9RFHkow8msmmphNAQBecuWcosdQYwmUVcDinaR4jE+InBSJESXhSDo9DOJeEYVeNh3ZcxTJmuJ+NeCEXkEUzZQaJwdzkuXrhf6vP+vXz5epOecWO8j/ed26pYsOI0FovlXyqE9f87UlJS2LndjJ+fjPBwN7l5Lt59PYicPCcWSxE/7TtCXVdrApyR+KdHcG2LjpMUoAu8xa1z0WjUEqbNyuP9NzzPeXauk1em56L2EWjWyIe8fBeKQCPZ+luEWz2VDAYKCSMGfyGIzMAMnu+loXnXDFLvqIlxNEaR68uR63rucwuXwsaNs1YkchMSpxIhrzpylAx+PgVBnY/RbcTPX8RsEdHrRBa37/4P2cHuNBFavojc7FOoCkJRWyMwoENAoCaN0ZFPGvfwIwg5CuxYMUt0tK0jIynDTfU6TmpVKyAjO4fCFBeXrpVdnp+R5aTQZMUppiBFRgE56CggSBJcrB4e4Iji0pFM6rfO4IXhvlSuKOXUr3a+3WokMKMJ9YSHQcRMZzIN29xk8AA5dWvKuXBNzb2UIOZ9vvwfeva7dutC8xZP8+0333Lp/BWCQyMYOvIdqlb1zslZUFBAdIQDUDFkQiYLPwqlQZ2H1Tex0XI2LAln1KQszlyw0rRB6cqc5k0kNK4rY+26I8gLopEag3ApTNiC71MxXkJS4q/8si20VMbvU41UjBxpY8u8QmJyWpGTncfyq3eYPutdevfu/Q/PDXm5efgSQBap+OBdSR48ugR2St9rGxZMOgXt+mTx+gR/hj7vi1QCW/eYmDPPTFGWGqGuh9YhNESGXCawbY+RZ3to2f1dMC9Nvs3Z0wnIDKHoLXZUkXkM6q9k8Uon53W/UFNshFbwjL0W0cRdrhJDRVSBCV4Dn+ARZi0XK0Gv1+PvX/a4/bj4rwh+5uTk8OOPP9K9e3f69OnD3bt3WbNmDXK5nNatWxfzBPzRYP7+/uTl5QGe0mqZTIZWqy11zIPfFxUVeTX674/5I7Zv3873339f/Hf58uWZM2fOE+3UuVwujh8/TnZ2NpUqVaJ+/frFL0VmZiYnTpxAKpXSpk2bR3JDiKLI6dOnycjIoHz58tSv71Er91YO7nQ6WbVqFbdu3aJWrVpUr16djIwMYmJiaNq06b89KJSWlsavv/6KQqGgbdu2aDQlX+jCwkJ++eUXXC4XzZs3L9Enp9PJL7/8Ql5eHlWrVi1RXnX16lVOnz5NQoKHx6VevXq0aNGCS5cukZubi0wmIyQkhDZt2pR6NkRR5OzZsyQnJxMZGYkgCKSnpxMXF/cvs1FycjIXL15ErVZTvnx5Ll26hCAI6PV6zp8/T1paGqIootVqadKkCd27d6dy5crcu3eP/fv3k5qaiq+vL+XKlUOlUnHx4kVEUWTQoEHUrOnhmikoKODMmTNYrVZcLhcKhYL69euTlZVFcnIyt2/fRq/XU65cObp168bGjRsxm8306tWrOGv6vwV/K8H/38JmduMWnAS7o0j2uYjdIqM6DR8GPn+DWtBSUaxJRl4yvQbks2dzMB/NCKBeHRPzvjhCWrIEuQJq1oTP3/Wlfu2SwZmTZ62ofO1o/aUguMkpcBNfJwVHYSAVnC3Q5PjiFB18diuRJStSOLA9pFj9XCJAXj40xPP+pHKXStTyqnhYgRpc4ChatRSb6cn4Lo/8vJ1PZ4bx/DOeAEPb5mp+/MXMs921THzRl5df0GKxiMjlAnK5wJDxmRw/Y8bfX8r+b6MQBIE7iQ5S0h20ae7Dgg/D6DUsg8PHLEjdCmLclQmwhuJMdHAuO5Hxl1PZv02Ov5+Unp21tG2upv1zadxobufgETNd26vp0lZbapwbN9yfoS9nodO7GDPYH41agtnsZs0mPft/NjH9tSA+mRSJRZrFqVNH6dOn32Pb4NatWzRtIGHukgLio+X88G00x3+1YDC6mTE5mNgoGbsPmriRYMfhELl6w0pGppOYaBmblkVw6JgFjVrClpWRJTINKpVXsPaLcNo+m0bjBirqtUum1dM+1KqqJC5Gxta9Rn7aEl2irzFRMnp00LBsvY7mTVRcvGZjUYcUj/8vinRtr2Xdl+F0fD69OPvh3n07S9fquH3PjihCo7oqFHKBb743ICB9ItVrp1tBbq6dfYfMpCQL1GmZhloDLtGNKIoM7+/Huq9C+OVEAodPWKhb06NWqlZLWLkgnPRMJx36ZCNLrkEIEcQiY/Gynxn0nKaUMEPCPTspGU6iImSMmpRFYZGbpk1lHHEmccWYjsytwk8MJtRWgVwhrcw2W0LuMnqYD6EhMkKCpLw6JpCZb0uIquxm4axQ6rbKwO3mbx71P4HD6kItaAkTY8jkPrG/E654ALfoRlRauHnTh0B3uFcRAgClKZxfL+gx6gVUqFFISy6GRg/y58P5BXzyTnCJ518URSa/XYQrJ5JLnCDQoaRQ5/rj6bHbRRauKGTHDyZkUoGuA9MpFyvnrVeDKBcr59Q5C1Wq/vOc4KIoMnfOG2xbKS/x/PpqJcx+W8WIV/dz+/bAMhfB/yh+/HEfWze9zydvS4tpLS5dO8fb7w3kxfHzijN3RFFk/ddfsW/vBirGmbFYrVy54SAisgLT3p5HrVq1/qHrf79lAwHabNZtFhjR35/wUCnHf7Ww4XsDz3RSc/m6nfatNdSrqSQ5zclHC/Kp1z6Z6AgpAf5SXhkTWLygdzhETCYRV8htpr8eU+paUqnAl58F0K73eRQqkZCgsgOpgf5SCoo8Acg1m/RMm+g9w9LfT0qLJip27dzyDwc/L1y4QOO6FkJDPPbv3lHNzM8K6NTG+8J/6QoLbr0fVkxeBQMBrJgIxLNOkwsKqouNiAw6T3SkjLwCZ3H2n1DWiwUISHCVfiUAGD/Sn7MXbTRt4D3AU6OKQEZGBhUrVvT6/f863G43X3z6JVVsT6H3/4WFH0Xgp5Xw2rt5+GoFnm6sIiLMwe4D+7DlBaC0B2KgEJfSwMFNocX+W0aWk7gYOWazm6ETsvj8w1BqVH3oH057JZBhL6WR8KMPGks4BnRUojYu0UlatoUKDXVozLHUcTQoHh990BAsRnDTfoGU/Gwq+EcgD82nUbskdDqRq1fdFOVI6NHHh2XzQ7mRYOfF13M4fuxnejzz7BPZwWQysWblh/yywx+5HHYfNDFhYj7lDU+hFrTkiZnkkE49WhT7pPFUweTWc+ToCXZuDqXN0w83rXLznHR4Po2fjpro0Kr0+zNjlp6A7Do4cOLEQiTxaP0dmOXZuPPcxdcoslqpfq89a97PwS03c9+aQmO6lfKLI4V4dMYCdq2RsV1jo0LNcqxct+KJRX5+Dz8/P8aOH/tYx1auXJkdm5Q81dCOw0GJwOfv8c5rwXy0IJ+mDUqvCbNynPToqOG1cSoOHini+o08IiMl9O4WxHc7DSQmO5BIvPfnxRFaVm68gcFRSLnK8cyZuY5q1UpTBj0JQsNC0VGACjUm9GVu8hjREU3JDTq36KaIPBrSBiFdYNnMROYvTETEjZ++IuGW8qTxC5ev23A4RGQyuH5VwuWTItt2FjD+RR9ef0XD93EW1m5IwSUq2L7Wj03fW4k1NKKIQm5xCakoRcSNBTM1aUyAEEy27fYj+5WbZ0Wp9L6x/qT4rwh+ut1uKlasyKBBgwBPgDE1NZWDBw/SunXr4uP+uEh7nBKWxz2mrEBXnz596NGjR6k25Obmlqk69nscOrSfFctm0baZk3IxDtb/rGDqbQ2T3/iUbzcsxmq8SZc2dhxOgWHL5JSr2Jyp02Yjk5W8tSdO/MKXC9+leSM7FeMdbDik4I0bPnw2/xuioqJK9HPp4q9YOGcRwa4IfEQt30t24PLNY9xYJeePa3lrqpLXpnxC48ZP/Wn7/1no9XomvvgKqbczkOerQS5iDXyDzj078taMabhcLqZPfYczv5xDka8FNziCTVSpV5EFi+dz+PB+vvl6Pp1aOYiJdLDmZyU37voyfOSbrF09h/CgDHJyLcjlAr27aMlPWkv/+UbCQqR0bO3D3h/NuEWBL+aHUL9RV1559R0kEgmXL1/k09mTaVjbSo3KNrb+ZOfISTOd26g5L/jy1lQlr0/9jIYNn4yroywUFBQwY/pLqBWpNKlrZctuA1q1wHPPaNAbXXy73YBO70KlkNC7my+xUTL2/bCPLz6bgd4gIzLaTpUKAl3ba8gvdLFkoQmZFAwmN706a5kxdRHp2YFUqV4PQ+F1OrYwgehi10EzOp2bxAQ5SocfPmGFdOuspHZNGVt3Glmy6A0G9PalepyMFYuWMX6sgoVfbqFKlSp/Sb//ryAIAhEREWRlZf1HlLrJZLL/2tKmR0GllJNtTaa+qw1XZPtwCpoydzL9CeYe19HdiuOpLneoVkVKTJQcmUzEV6FEE2Fk56aIUpxzRpObbXuNDOuv5dxlO1abhOqV5Bza6UdV58NNDJkgJ8xSFd0Nf16ecpM1SzyLuWNnLERoA5BYf8u6w1JKOOcBJIIEtaglONSK3qh7bDsYDAaSE8/w/PsPHaihz/vy3OhMOrVRo9V4hGXUv4n9nD5v4cIVK9WrKigodNNzWCZKhYDFKjLwWV86/qaWPmqQH6NGW2ngblvslMpREGquhv5WCKPGX2b2+36s/lbP3SQ7LpfIwD5+3Lrr4LkevqzbbKBVs5KLN7lc4JvFEXTun8aSVXpCQiQE+kuoVU3BiAF+bN1pQ273J6xKEju2rXqi4KfFYiE4UML5Kw5qVlUilwvF/JvpmU66DUqnewcNMyYHIZUK7DpgZPNOI8vmhuHnK2XnfgP1ailLBD6L741E4OO3gxn2chZtnlbTp5sveoOLRSt1RIRLcbvh94mqH39eiCDA1SPxxTv6oiiyaGURy9frmDszlPupDqRSSMtwcCPBzqJVRcycEkzDuipEUeToKQuTZuSSX+BEKn0yp87lknH1tJyEG1batVUx+70AoiM9pPrbfzCwfJ2e0YM86ss6Y+kVeHSkjNcn+LHkXRcKm8fh90trSMsu53l7ioZeXdVYbSLf7TSweZcRi8XN4JcyWfxJGDWqKknLcHBgn4RG7lYlMg9topX73CaeKiX8okJFMlXrm6hZNfg3W8GAPlo+XphCeKScpWt1FBS6CQ7xLPr/k+aQGzdusGvXLpKSkigsLGTKlCk0adKk+HtRFNmyZQuHDh3CaDRSuXJlRo8eTWxs7F/eFlEUEV2eOcmEnhzS8BWDCPgdv7FbdJOgOEPlWAlFueKjgzSCm537LGjyKxNAAIkp5z3CVr8Ftp7truVukp0BY7MYN9yPKhWU3Eiw89GnRgoTIsl35VGP5thNNhYsPUbH1g/HZ6dTZMiELE/G9a6Y4vfkZoKdMa9l8+XsUD6cX8Abbz95ad8fcfnyZRrVseLvV5qbGOC1FwWWfbuUd2d+/k9f68aNGyxbtJw7CXexOhP4ZnEQcdEPfe56tZRsWe6m+9CprN94BLlczmdz3iHU9ycObVYhlfoBfjgcIjPmpPPe9H70G/QG/fuPfOK2bNm8nLFDfHhxaEDxZ1UrKSgXI2Pp1zr2fBNVbPfwUBk710Xz6ZcFBAVK6dpOw9QPc+ndVcvzz/jy7VYjRpObp1rIvNKWAMTHyomNg8JCWL5ex479RkQRmjZQ8eJQj7gQwOGTZiqX94wL91MdVK/i/b4A1Kqu5MipQsaM6sn0GQu9Zsw+CnfvJtCwjg1QeILgS4rIyHKyY5+B3t1KZpDvPmDk0hkF8VQhjUSqUq/U+Vyii0JySygcawV/rlzxZEEn3hOxkURlapNOErF458bPk6QxoLP3fmu1EsyWsrNT8wrEv7PfH4Fjx44hK/DBgoFG9ZVEhsno94KHf/v33Imzp7vpPjiDCxeL0LgD8dMq8dVIuJtkZ+5CIwl3XWTnOtl90ET3DhqOnbbx81Eb7VopqVFV6RFtXBJC7Wa3SEy9T1XqIQgCeeoEtD5u7FYlMeY6pWIAgiBQSazF3eAs3pxpYnDfh7y4VqubQS9lceqCnfZ90/h+VRSHvo+m6+DPaN+h6xNlPO7atYWR/d3FFD89O2s5McDJ9rX3iHPUIoU71KN5qaCjRvDzbMZfSqHN73JWQkNkbF8TxTPDMnh5tIOhz/mh1Ui4n+pg1vwCfjpqx09woBUDsMuM6IIvMXqMjPhYLTPePkV0QVOkgkddXCkoCXXHkmfNJJJyXhMCAGKpRLLrFjUMjdGdzWdo/2F8v2vLvyXJqkaNGsxJ8mXBVym0aFq23SvEy0lKKR2zcThEfjlpZta0YCQSzxq76+/oymVSCPG+7wOAv5+EylUrsmrtHm7evMnt27fJycmhWbNmTywI+gA3r90kl0xq0phkEqhJ6TiEXbRhoACtUK/4M5fo4iqnAbjLVWKpRISjMuRU5r54CzcqnDhQ4oM1X+C1GXkMeV6LpCiM2KJ6JO3RMeFYMshcSHWRVHZGY0LP2zPPk3hbRqw7nADCKSSXeCpzi0sEEUYSN/ATg7AVOfn1opUm9UsHoDOznWRnlR1re1L8VwQ/AwMDiYkpuUsZExPDmTNnAIp5ZIqKikpkRv4+fTYgIACn04nRaCyR4afX64t3igMCAtDpSi9YH5WGK5fLy3yA/yyocvr0CXZsfpf93yh/i3Z7Fke5eRZa9e7HFx+F0LG1EvCc/8WhsG7LMT58fzIzP3jIn3T58kXWrniDPV8rUasVgGdiKCi0MXBCXz74aCPx8Z4SzO+3bGXp7OU0erAYFiBKjMeus7Fh/TF+3CMw7WUX/ce9whtvraF69RqP7MM/A7fbzZDnhyK54UeM+7edEBeQCUe/OYPonk1uTi539qcSZ/tdO3Ig8+dc+j7Tl1q18jn4rQqZTAWoGPIcZGab6NT/BdZ/GcKsBTbeejWoxM7Xy2MCWf2tjlt37Oz7NprdB41s3VNAhO8+Fsx30qv3MObNGcf3y+UE+D+0p9kcyKDxWcx4TcNbE530G/sy099bX4Im4R+B3W7n5fH9mPuOkbo1FfQarmfOjKBiRWWAV18IZP5XhRTpXLw3xTPSjhrkx/XbNnoOyWTdlxHUrflwQJkyPpD35xagUgocOmZm7RcRGE1unh+zn1P7YtGoPU5X86Y+9HrWRJypJpqGl9m72VMOeuCwieBgKdu/jiouAR7W77cdsCG9Wb3u8BOTdv8n4oES4v/P+LOFe1m/+frrr0lLSyMwMJCePXvSqVOnEsecPn2a7777juzsbMLDwxk4cOCfnvdJER0TQHJSNsnum0gMocgk9uLSmj9CEARkSgfNn0nnx8MCd3+Jp8AdjYgLMeoC0TEiA8Zm8tl7ocWCLldv2nj9vVwqlpNx/IwVQRDYsCSClybpCNfX9jrR+rsiOHvmJiazmxO/WggNlpEkefwJ2YWTylUEcnSPzxF95coV2jxdcqEU4C9lwkh/mvdIZdrEQLq002A0uVm5Qc+OH4z4+0opKHCz5ouI4v5arW4Wrihiysw85r0fyp59diq663h1Sv3cIVy54WDm3Hwmjw2kRhUFiSkOZi8s5PxFB3PmmzDY7Zw8ayklnnH2ohU/Xym3T8eyZE0RO/ebCAuVUahzU2S0Uxh1lvcn+rHrRyMGg+GxF3mVKlXig9NW3C7IznGRme1g1TozN245uZ1sYtPyCCpXeLjwGTssgGc6aXl2VAatnlJx6JiF96d6F8EAaFzPh+qVlaz6/OHu/sA+fqzdpOOdT/KZPT0EgLx8F+cuW9n+By5EQRB45YVAjpy0sHWPgd0HTLjdMPOzfJJSnezbEFVM7C8IAq2fVnPo+xgadUrB6XiyhW5msgUpSto3l7HuqxBy8py8+GohJ044wSXDKSjo3Debw7vCycz2nn405HkNS1feQ58QiJ8QhK8YjCqpDZ+8kciMj+5RvoLAyEF+/LAxinVb9KSmO4uzYuZ+YcQ/u06pkuuK1OQ+tzkrPUi8OhoJAjbfbNq0kfD5J565KT3Tib+fJ2DfroUPXdqpWbhCh0wqolXL/uMyP202G+XKlaNt27bMm1eah2/nzp3s3bu3hKDmrFmzSghq/lUQBIECfT4aMQ03LhrRlmucQePrIlAMxy2zUijkoAlwUKhzo1I7KJSlE+wqHYgVRZFCSTYHdvkQZ62IIAhIbBpemVbAN8tCise/qS8HcfGqleGvZGOzglQi4LBKcCkziDLWQCrI8EHG9asCK9cZGDPM8yxv3mWgZVMfBj1bcjOoehUFqz8P55mhGYwa5MeeXV/TvPk/FwBNS0ujWkUbRTqPcMUfy/SrVZKTkZ78T10D4JNZczjw3SEURhnWsLu0aC5l214jF6/ZqFlVwYdvBqNUStCoJfTuYufQoYPUrl2PjJTDzP+q9EbR7OnB9B6ewcF9S2nWrD1xcd75OL3Bbrfjdup5YUjpuWT1Jj1ffBRWqtQS4LWxgXQfnM7oQX58/UUE3Qal43SKfPixDZW/BZu97EDlA2g0Er74KIxG9TwbOT8ftzB0QhZzZ4ZSvbKCGbPz2bbGI2IUFS7l3n0HdWp43+BJTHYw971gysflM+SVISxctI3w8LLLyf+IoKAQ0lI8y9lte43Ex8hZ9HEYU97PZeN2I906aJAIsOMHI1du2Agw1sVPCOI257ktOUtAkAiCiLQwAl9HOLe5SDxVS8//ooTFq3So8yvhQk82qShRkSdmEiKUFGxyiHay1DcZO9L7pvW2vUYiQr1nzhbpXOQXBfxX+ND/Klw8exGFXoNNUUjfHlqWr9fx+kuBJQKfAD4+EravjaRZmyJis1pRkJ/Fq1Ovcj9BiX9eXYIFG3M+v8WOvRbUoi/yvHIIbikrQtIIKZ/L5rVBBAdJadlSyvmNVVGgIllxmYByWUgypWjkqjJpR0zo6N1DyZDnSo5/KpWEzSsi6TownbdfC+TZkRlsXxvF0Ofc7Nu7nb7PDXpsO9xPuk6n50uOdZ+870/5cgZmzj6IwhiMRPD+nIW4Ytn8/R0a1rewabMNp1Pkme5yunfUULOqAplUYPjELOwOkZQ0J4s+CuXUuRxyTAlk4mDyeF/GjfIvpgLSqM289/FhUhN8sIjm4sQwJw4UlC3kqESFjiIA/F3BZN1L5OTJk//0nPC4eHfmEkaP7ErbZmUfYzS50RlK+uAWi5uRr5mIjPDzOs4CZGTByXNuJr3o/bxHT1mIiatPp1adsWY78TH7Ifq4cASZGD/pJfoNfP6J+7Nn+z4kSEngMgEEkyBepjzVkQu/UcGIRdwSzuGS2DjnOoIWf+xYcWAnnirIUZLGPa5wCqXogxsnbkQc2PAlgHJURW5RsufAz/z4ixllUW3As0Gk1f+uikMAtejL6dNu6jubF4+nvmIA1ziHGk/cxYKJAEKIL2zOCxNO88M2GVERD8OTBqOb3sMy0eeXTbPypHj8Gqv/YFStWpWMjIwSn2VkZBRnSoWFhREQEMCVK1eKv3c6ndy4caM4sFmhQgWkUmmJYwoLC0lJSSnOQKhSpQpms5m7d+8WH3Pnzh3MZvNfXkoDsGLZbJZ9qiilgnY/zUnH1vLfAp8lMex5JYV558jKyir+bNmSWSz/TF6CwwwgKFDK3BluViz7pPizj9+dTS1301KLYYWgxD+zPh/PNeKrlbBktozlSz/6K7pZJo4cOYI12Y2fu3Qpf5gpjn07fuDSiasE20o7fgHOUAru6nlxMKV2sCPDZSycFcSXq3VUKq8oEfh8gFED/bmf6iQnz8kznbT4qAQ6toKbV39iyZcfsvADSSluCrVawtI5YcxdWoifr5QvP5Kw/KuP/0krwP79e+jdyUD92kp+Pm6haX1VicDnA0weF8iVm3aKfld6dvWmnUljA0oEPsGzgHpvShCHT1iY/loQi1cXUbWSgkkvBvDN9/ri46bPNBCra4Il4jbfrg4qfoYWrihiyZyw4sDnA0SEyfjsXTUrlv85Ufvf+PfgwcJ91KhRj3V8Tk4Os2fPpnr16syZM4c+ffqwZs0aTp8+XXxMQkICn3/+Oa1ateKzzz6jVatWLFiwgDt37vylbVf6CASHuajdIQuXqgir21pmMNolOnFLHIwaouHqiShGvZFPkvYUheVO8Mv+IHaui2Lqy0G892k+zwxN56muKQyfmEVegYtG9VSUi5MxYoAfUREy0tNFfISyuXIkZn/GTslmxTd6Fn0citzPjEv0vHdqtBjEIq+/c4su9BSSneeg+zM9vB7jDVKpFLuj5Ltms7lZvEbH+sURFOrcvPpOLh/OL+CpRkpef8mfQr2bHV9HlVDuVqkkvDkxCJtd5NwlK6fO2AkgxOs1C6UZtG4pY8OSCBrVU6FWS6hVTcmGpRG8OCSAG0fDSbwUwIQ3cxn6chY/HTVz6JiZCdNyGP1aNsnpDia/m0NGtpP9m6KYPC6QMYP92fdtFFvWBrNuix5BIuIqqy7QC/z8/MjKdSEIEKCV07SFnp0LK3FzXxWa1NGUCHw+QFSEjB4dNRQUuREEkcTksgUUMrOdJZyuBxgxwJ+bd+wUFrn49aKV7kPSGdin7GDlxDEBTJuVx2vjAqlSUUF+oYthz/uWmsvBMw8P6O2LRPbnlSC/h+iSEBEm4aN3/cjOddK+Rz6XN9cmJqMDMdltiM/sAPdq0e35fMKCJVy5YSt1DpVKwpCBCqyVzpIRfpQs9XWSFVco8klm9ruBHNwSzcA+nnb36epLWubDNp445cRfLP3sCIJAeaEaob4awuslM3eVnjNHA1k8LxC53MMh+frMXF59wTOvJyY7efuDIrauCqdqVSmFets/JXzyr0D9+vUZMGAATZs2LfWdKIrs27ePPn360LRpU+Li4pgwYQI2m43jx4//5W25efMmWrkf97lNOarhxIEECRKlHYtvGkZVJqNGyrh8JIZzB+OIj5eQ63sDm1ia2+u+cBOJyZ+4gocLk0BCOXDISvf+uZy9ZMVqdXPqrIX+L2QRGiylczsf3nw1gDEj1MRVsmOMvFJ8bnVBRebMFmnSNodZn+lYtELHyIHes+DjYuSEBst4roeW7Kykf8omoihy+9ZlvlxdxMtv5TJqUjY9h2Xw01Fz8TF37zsIjyxdyv0k+OnHQ/y48Qi+Jg2VWqVw+VgEqz4PZ9ZbIezdEE2rZj4MHp+F2+2ZoxrWFklKvM6unRsZPdD7+y0IAoP6+lG/hplvNyx9ovYkJCTQunlp6hEAg1H0OpaBJ+gaFSGjoNCNTCYw6FlfFiwtwoKROe+FYHeIZXJmXrxqpaDQzeFtMTSqpyruQ/uWajYujWT8mzm07p1KYb7ApDf1zPw0j32HTMz+osDr+cxmN8fPWGjeREVMlJyP33SyZvWCJ7JD69at2fOjHJdLZOM2AxNG+aNQCHzxURhfzg5F7SOgVAosmRNGjSoKtDXukCtmEBBtYsSrBrbuEti9T8qgt5JIiT6IBCkunLjFh3OTXbQREORi4WILPqIvVaiLGzcmDNzjOjfEc+jFQsyikXThDld9DhFT3o7FWtpfuZtk59pNG9t/MPDy1HxadMqlVZdcFi7Tk5XjZPirdsZNmPFENvhfQ0BQIC6pA9xSjEY3R09b6NzWe2mxv5+U8hVFbKIVmVvJxdMqYvNa4i8EESRGsP4bJ765NYnObUmYGEuoEEVEfhMs5xrSo18+brdIcJBAgvIUKeE/MeSVAp7tLUft78LuLDt71xaayJQJAV6/k8kE2rVQgygwY3IQ878qpEFtCUmJ157IDsFBkaSkl/ShBEFg3Chf9n4fiL9P2RsZEkHC3Xsuxg5ScXlTXW5+34CpLwRQ66lsNGoJHVur2bo6it3ro4mKkDF9dgEGnYQgMQS1VuTYORMu18Pnu2tHNR+8q8amKELjIyFfko5R1GH3KSRPmYhZNHpth4585MiL/WY/XRgb1377RHb4Z1CxYkV6PDOI6wl2jCbv93PtJj2ZyTIadsjkzVlOxr/lpudIBc/0/Qi9OZzk1JJ+ZcI9O8+PyeCnYyYysiycu2wpdU6nU2Tm3AI2r/+BoMRyVDDXJpJ4oiwViEurxZJZy9m3e98T98ftdCP9TfDKiYMicjnHYX4VD3FOPEIG96klNsPHFUQ5qlFANhWpRQNakU06WaQQT1Ua0YY4KiNBRiRxVKQWJgwUkY8bN21aqJn2ij9GoajMtlgw4usM/S0b+CGiiEeFmjwyiaYC5YXqaARffJOeomNXA/1G5DNnYRHDJmRTt00qV665UfuqUSj+fGPucfBfEfzs3r07d+7cYdu2bWRlZXH8+HEOHTpE586dAc9A0K1bN7Zv386vv/5KSkoKixcvRqlU0qKFR6VPrVbTrl071q9fz9WrV0lKSmLRokXExcUViyDFxMRQr149li1bRkJCAgkJCSxbtowGDRo8kdL740Cv16NRFhIYUHrHZsc+o1cxiQcY0NPOoZ88L4zdbsduzSQizLsTVLu6kpRkz2BbVFSEyySWuYvlRxAnT3kG2XKxcgryk/6lWXHfrduMv77snU9bngufvLKJbyMd5dm8tfSCDzx8eReu2Bj0bNkL2Oee0bL3J08GyuC+fmzfZ6JPFxsp968WczuVuma4DKPJjdMpUqm8guyshDLP/7jYv28jQ5/z3JPt+4wM6lv2ve/ZWcPBXx46/Dt+MDK8v/c+CoJAh1Y+uN0iF6957DToWV++3+2ZoERRJPGegBIf/EJtxc9QZraTiDBpMWfOH9GmuZoL535+8o7+jX8JHrVw94aDBw8SEhLCiBEjiImJoX379rRt25bdu3cXH7N3717q1KlDnz59iI6Opk+fPtSqVYu9e/f+pW3PyMji+Z6+jB6mRuryIYI4skj1emye5jaz3tUy87N83G54c5I//qF25n0QXFyK17ieiq8XRbB7fTQn98YSHCilcxs1eoObrBw3fbp5sv6lMhG3WLZTq7NYsdlFNq+IwMdHwtTXNGQFePhzY6nEXa7hEksudkVRJEFyEQkCicl2bt28+th2qFevHj8edZUYb7/fY6RfL19qV1fg5yshN99FTr6nTHvzThMtm/qU4m58gFfGBLD6Wx35RS5ceA8+mkPv8OnMIK8L62mT/HAFZaByq9EXSUhKdrB5l4GLV63Y7SKz3gqhXg0Fx85Y+fDNYESxZKVD/doqenZWc/uu/YnJyx0OFzm5Li4e96WasS1B7igErYF+fcvOsOvdVYuPUiAmSsbW3UYcDu/z1rJ1ulJZGg/Qo4OaJWuK+OjzArq11xAZXnbhTHiIlBZNfKhbU8l7rwdzP9VZpvIwQPtWaiSSJ892lCpcVCynYNKbOrTJjYtLn0XRs0sf7I7EersyMRFKXpuRy+nzDx1wl0tk3WY9ny8vRKGxYRR1+FZLYu5SG0lXw3muV8ngv80ulqCM+LOpXyNV06mtmk++LGDzLgNHT1lYvr6IboPSGdDbl6YNVJjMbhJvKnGmlqNZlyw+mRGMKAj/knLxfxX+TFCzLDgcDsxmc/E/i+XhvREEocx/N27cQGYDQXBjRMctLlKO6lTK60RcZkdCMp9i0zcSjp22IAgC676MoO9zUq75/Eyi7BL5YjZZYgoXxWO4RZFq7sYl3nEbVqLMtdEfe4oXBslp1MzAkNFFhIZI6dfDl3NnBOZ+6uSb9W6iQ9TUriOQGfQroihSQA55RQ5Ut55m5/yqmHUKr0JJD1AhRsXcL/WISB/Z5z/7t2DeTDSS3ZzcE803SyLYvCKS9V+G8833er7baQBg4Uro13/cP3T+B/dk6cKvCNXFYQ6/zXdrglGpSvatR0ct9WupioOuSalOku9nk5+XQXRE2fyYUeEyfLUS7ty5/kTtkkqlyKTex5XfByW8wWoTeVCUVremkqAgCWFhEnp31fLy6ABefSe31Dl0ehdjJufwTGeN142ckGApzRqqyL4cRYWMHtw5FUZahpvrR8sRHyPn488LsFofzqsZWU4Gj8/irVeDijOnmjVScePaqSeyg1KppG//CYyd6uGh+/28FxYio19PX/r38iUiTEaFeAVTJmkpjDzHtjWRzHwjmIrlFMRGy3n9pUBO7I1GG12AFQsXOU6OmIEoiiTJLtOggYDKHIYRHYIgEC9UoQGtqM1ThBJFNmnc4QqWiNvcPBtO1UpyWvZM5f25+Rw4bOL6LRvzlhbSdWA6CrlA6l0fTq6vivpqe5SX27H6w1hqNi2ga8+pNGnS7LGfzf9FPNOrB6bgAsz+KWzcZkAmE8rMvgMIDHGSo75FKveo5K5XbDs7VmR2XyLE0gKUvgRiSY3g0FELJ3610L2LDz5+TpJS7UweF8TFw9G4BBt2LxtLAA6JlYhHCIxFhEspKHTRrqWaMxetpGY4UKmezB/q2XsQq771fo3KFRTkOvLK/K1J1INDSay1Nr5CABrBj3hXTULTWrB9u4vQIM87brO5SUpy4zz3NP4+KjoNKqBrezWzpgUzbmoOg17K5NV3cug6MJ2fj1n45ANfZEoH+ugLlH/mHAtWmvhquYzgtmfICD5VnCgAHoqWZBLwJ5hsPJoVMuQYjX9t9Ud2djbLvprHrA9eY93Xy0pV8Q4a/CJyhT/DXs5CbyjpEx8+YWLRqiK0ain6nEg6917Om+/+yPqNP9G+fRdmfbyC4ZOkbNhqxWZzk3DPxuhJ2cx/P5SftkTRuY2CV9/JY+naIgxGDyf7sdMWeo/IICPDTWVXPVRCyXFcEARiiqqycO6iJ46zRMVG4pLYECRu4qlKE6EDzYTONBHa00hoQ1WhHgqUWDCQ7neOeKqgEXxJ4haBhFJVqIdW8EMuKAgRIqhPC4rIQ4MvTWhPDmlYMZGfJzJigD86eTZO0fvm3n1uE0W54r9FUURPIQYKCSYCLX7E8JDXWCP4EpPdhswDTdj8SVV2bIOg9MbIBSm16td8Ijs8Cv8VZe+VKlViypQpbNy4ka1btxIWFsbw4cNp2bJl8TG9evXCbrezcuVKTCYTlSpVYvr06SVKkoYPH45UKmXBggXY7XZq1arFm2++WUKE4JVXXmH16tV89JEn67Fhw4aMHj36L++T3W4v5m/7I6w28ZEOpVYD1jTPwOF0OlH7PHqClP/2FNhsNqRi2RwTgiCU4I1SyB/Nd/rPwmq1IqPsBaPoBgmyMon8pcgxmbwPGh7HgWJ1XG/QaiTkF3gGQV+tBIvVja+viFT26IFIpZTgdIrIZEKxbf8Z2GzWhyq+NhGtpmx7+2olmC0P22eziWUGKcHTR6uN4gxOpVIo6fCKAiJufJQPr/lnz58gCEgk/3+Xiv8v486dO8UbPg9Qr149Dh8+jNPpRCaTkZCQQPfuJZUp69aty759T75L+Sgo5SKD+/oxbGwhFR3NUKPlKqexSYxEuyohFxTYRCsFfreo17aAF4YFER4uYe0mPU818kF0Q9d23jM4JRKBJvVVBAdJuXbDhuV3i7Ln+ijYNDeNEGfpEkSn6CQk1oTD+ZDDuX8fDZlZer766jDy3PIEi+GcF44QTgz+Ygg2qYl8n7tY7HbUdj8qxDm5fv3849tBqUSnszPnS0uxcMT+n828/0YQz4/JxEclYeX8MKIjPeP3qg06rPay38FK5eWc+NVKzx5qjm9KIkYsTc2h8XMUlzP9EQqFQFQ5B2+MN9OxTTT3U5zMmJPHkjVFtHpKTe+uamYtyKdmZRXNOuRhKJAhCiIxcW4+fFdL0wYqhjznx5a90ieePxQyKTGRaqSXPcJ/oihid7m9Ztg8gNki8uNRM74aKRark76jM/huWSQ+Pp5xTBRFNmw1cPe+nZZPeS+Ll8lh948mftoSw9HTFk6ft9DyKe/z09HTFtq19EEURY6cMuNwimTluKhUBpVdZrYT5yMySLxBIhdxOSE338nFi26CkWATreT63sAZmEHlijL0Bje6NJE1G0S+XxfCy9Ny8feToDOIFBa6sVukhPhrqFcTjhksmAzy4g2AP2LNJh3lYmR07pNHZrpAToETKXkEULqsUxRFHOoCXn0hhJeGBzDnywJWfKNj0ouB7F4fhUolwW4X6T8yH9/cmvg5IrielU5ugQuVkicq/f2/xuMIanrDPyKGabFY2PLdUl6dYearZQKJ6TeoR/MSWRX+QhDa7JZMeO0wl06oUColzP8glDkz3LR+JpPLlzMIIISaNEEhlKweEkWRPDIJIASN4IumqAEASdF7iQhSsXi2H6H6mvgKD7gcdeSFn8OmLKCIfDRoqURNrnMWOQrUVhtFOleZCq5377q5n+Ji8juDiIyM9HrMnyExMZGM1J/4ZlHJ6hZ/Pykr54fTZWA6CffkBIR1omPHjv/QNcAjfmgsMqFCQddOijI5MUcN8mParDw6tlaz5Cszlvt3KVJnExVoKyGk8ntcuGIlLERKWGj4E9khLCyMjz9U4HaLpQI/FeLlXL1po3b10tfUG1yYLSJ+vp77kpjswGB0U6Wi5752a6+hsMhF10Hp9OmqJTZaxuVrdtZt0RMTKeHgYRMTRwd4Taro0FrNT+t8cVlcyKIyWbHAw3U4e3ow67cY6D0iE61GICfPhZ9WwvtTPRzIDyAIAj4+kid+HiZMeJ3dceWY9sZw7HaxmAPxj8jMcRLoL6FZEwX1apUuxY0MlzF6mJrvPlMR62zJVc6QxE00Uil7f3AS56zJNc4QJZZHKnjmLzVa1GgJFiNICj7MxhWhjHs9n3NXLYSFyEhKcWC2uPn1ohWD0c2BTVF061tETXPb4mQTAYEIdzkCrOGs/HItL7308v90cPPPEBwcjH+UlNEDZNy+p+DKDRvpmU6iI0s/k6IokpPv5L35Rl6aYEbjfpgQkk82YUSXeR2tvhzzF52hVnUliz8JQxRF1m7S0++FTL5fFfn/2Hvv8Kiqtvv/c6a3zKT3hBJ670gV6dJRkF6kSpFiQVFsWFFABREURZoIioCCdFGqSO81gZDek8n0ds7vj5FgTIKgPu/3+b2v67q4LjJnTtl79tll7ftei48Xmpgy+Rh13G1LZUz6JB/FThfHzrhoV4GW5MmzLiaPNvnbkFbGx1+YeWTw/UnJRUZGUr1WD2bN3cibswNL1nIul8izL5kRJDn5UhYhQmmjHkmSyAs6z9hBIlu37iM4vWWJVr1W0BPmqcTajflMHGVi5XoL2uyaGIUgnEVRqFXZNGuoomlDDd+uiCa/wEexVSQ6Qo5aLcNq8/HmwiK+Wh5Bs4Z3yt67q4Hvd9p44dljxOS3wiIVcZ3z2LFiIBAJkdMcJEAWxMi2964F/2dY8tE8zp/exMQRElW6KDh/+QhTn/iCgYOfok9f/32io6Np1LQnqUkbGPpEFpERflPGC5dd5Bf6eGZyIAX5Aks/9fNHlStXJjMzE0mSiI+P5/OVO9i8aR2PTvye1JQbfPt5RIm2/LnLLn78JobvdtkYOzMbl1uiYR01U8cEMm5yMZUrMCSUC3LcBT7S09PLSDveDU8+M5UDh/Yi96m5yhkaSq2R/076QJIkErlAFeqQ5buAiZDfjI5yaUy7MtcTBIGqUl1SuEZtoSnVpPrc4BL5Z0XeWmhGwscpDtBAegCN4I++9kk+bnEVO1ac2AkgEIA0kpAhI45qhApRZEtppZ7tNnSCv09NkxIxEYpRCOLKpSv3XAd/hv8V5Cf4ScimTZtWeFwQBB577DEee6ziF0qlUjFmzJi7pocaDAamTZv2t571XhAcHMytND8R9UeDjpZNNezeb6NGQvnRh7v3K+nY0x/RqtVqyS9SVjgZKCzyIcj8k/bQ0FCcChuSu3xC0yk5iIj0LzDtdhGXV39f7rT3i9YPtub7o3sJ9ZY/CVIHynGKxWApXxsoX5ZBl07lN/GbKR4CjTL2HrAzfnj5O21799sZMdA/SO49YKdlUw3f71ahUOgwF7vKjapyuUSKLSIajQyLVUSUKo7SvFc0aNiKHw9+T9cOWlo20bBnv51hFUR/7t1v56kn7sgENG+k4ceD9gpdL/f/4uC5ppoSQvXY6TuTZUEQMJh8SJkSWZlSSRuKi1Zw5bq7QuI7OdVDUPD/fyJ3/kVpFBUVlbuQ9/l8WCwWgoKCKCoqKpOaGhgYWEIEVASPx4PHcyc9xL/Q0Zb8/49wuvypIbnZEE4AhbJs1AY7D/a0kXgtk0ILBIfAu1O1dHvIH6XYrYOO3iMyWLKiGIUC7tZFqVQCrZtp+GyVBZfPx5YdFkYMNPHEmADWfX0Fa5IJg3CnLnySj/SQX1g8N4DNOy0c+tVRIpI+Y5KRMcN9zFt0kxVrrUQFSUSEJxIVlkZQECSnu7l+QUleYTH9e+lZu+XeN47Onz9Pm+Yqvvk+h2OnnPTroefCZRdTZ+fS7SEdKrXAky/kUjlOyTtzQmnaUMOab4orvN7VRA91a6oYOyyAbdsTMRb5Jxe3IUkSTrH8qPnb0OugQxstC5YWcuCog0d7BTD0USO79tl4oEcat5IlrEkhxDkbYPptgefKdDB61HHemy/ycGctesP9afjY7XYkEZKuQ31BQ5EqFUvINeIriyxf46VHp/L7ufWbLahVAh+9E071Kgqmv5RLo04pPNhKizFAxrnLLkwBMnp01lf4PKs2WKhZ1R/J1q2DjgUfFzJumKlMdobNLvLxF2aO7Yzjo8/N5Ob72LQiincWF5YrqC9JEiu+KkYQFPdVF4GhHrJzBNp3z6MgR4ObW1hlhYQHO9m2LqJEAiAv30e/UVl0659H7+46zp734LpZmTixGgpBgTvHxdGsa9RrnUN6np1O/TLJz1UgeeWoND6GD1GhUEksWGxBL5mo5mxJlKAlSLJzkeM0lNqg+ENKU4b6Cr16Kki86eGrzRaOnXaRny/y7SY3OTkSyckiu/Z40GfXJtAbBQKEEsWi5SlIkkB2djaRkWVdVf+b8cff7s+iNf6KGea7817k6QlWenc18fW3WZBeuUw6GeDX4CyozMatOQwb4CezlUoZD3fUc/OsimIKKKYIuSRDhRq9YPSnjnOGAIJI5DwKSUGw4J9b+QQvV0+GEmNpVGqRZhBMqLLbcjlgH1mkEE1lnAGZhATaiI5wkpsnY8HSIl5/vuyGwrUkNzmpWqzFbrp3f4TMzMy71ldFWPrxu0wc5uW29v3voVAI9Ohk4Erag8ydO/cv3UMQ7pgf+kQvHtzEx1c8qESEySky+3hiZiGelHgEuwKn3cO8eU6+2+Jm3OMaRg02lMzHLVaR73fZaNcqjId7jbjvZ+zafRBvfriKl2aWJvJGPWZk3Mxs9nwTU0Jygn88nfZiLtPGBQL+drpyQzFL3gln4rM5Jd8b9qiRR3sa2LHPTkaWj5ZN1Wz/UcaHb0ZwM8XDpFk5tGqmYdZU/2ZcSpqHVV8Xc+SYE7taxO1QMG6IulTk7MjHjIx8zIjLJZJ408PytcWliE/wr0kkKeAv/VbNmrVm5Ohn+GrzckYNKjsWpKZ7kMn88/lhFUT4AzzaR8tXn2Uhy4ujltSYE/xEnKsFl7JOEIeMytTiPEepITVAJ/jXCE7JzlXhJHKvm/GjBMxWPTH1XOxYF12q/s9ccNJjaCYGo4os6RC6vBoEe++QbxpBS2GmX0f4XrJ1/q+aYYqiiN2WzOjBUcjlAoMmZDLr9VzWLoks0xdv2WGjZRMNg/oG8PpbdsSUO67kEiKycvqO25Ah48p1Dy89H8SwcQUkp/iIiZSjNwrs2W+jX08DM4JvcbpwD6HuyuglE3Ys5JJBuLkas+de48BWTZnNiZQ0D6kZfg1tUZRIz/QSEab9S+NedFQtPnhLyaatqdSrpULyyrl+XULMDyUwJB+n9izpWQWEu6qhQImFIopCLzBlqsCTE0N4arKXhx7+FW16p5J6iSCeD5ekkZTsZtVXNsJdsWREHkBSOzjwi5tbqW6GPhKAXC4QEiwvMcgD+HablUd6GkoRn7fRp7ueZSszObb/Z/SYqElDBGRc4TSN8fMWlziBSvnPpDe/8foLyNzfs3lFSEm7qFUd+veQGPHkAuIrVadRo8YA1KjZDGfhRhKLveQXeknL8CDI4JVnQujeUU9mtpcvNhSW6ziu1+sZPmI8Ax8byeQJD1GtSunnV6kEBvX1R6DfxtsfFmA0yBGKK573+ZxenM7yI4srQpUqVcCnpJJYj5tc5jQHiZTiCcCEAztp3ECJgny8uBwyrBQjIMOAqcI5qF4IKJG3kSPHhYPAwjg2zQ8lEivp3OQix5FJMmTIEfERSSWa8iCnOIAoiWSThgYtEhIh+Nu5iO+uQXQePMiQE+lNIDH/XLnf+Sv4X0N+/m+DTCajc9cBLFv9FVMeLz056NtNT/NuaQzuayQ0pPTCKynZzfmrJp56sRHgn3D07D2cRZ9/xjOTyu5yvrXIy+BhTwJ+XbkuPTpx7rvrxP/BvdC/S3SWpc/5JxTvfuzmkQFT/qnilouhw4fw5efrCMwMK7O4slJMTPVobFYb9stWdELpaBW35MJszMXqLDuoiaLE06/k8dpzIbz8TgGP9jSUiXC6luQmMdlD4/oasnO97PjRRuf2oeQURjDy8XG8/v5c5r9StmP/cHkRQ35LpX9rkZuBg5/+u9XAkKHjeWbGVh5sJTL0kQD6jsygd1d9qQkVwLlLTgqKRGpWu9PpjnwsgP6jM2n/gLZMitYvJxzotQLLVpmZNCoQr1fiuddzWfE7s4/pU7S8PfsSmoLKvP1+Bq88ZyrRqln1taWM/IIkSTz1cgGTpn70t8v9L/7foaKF/N3ImXuJAr/faCeNNobPvixArpBIDTlMn0d9NGyoJi/fx6cLy2oBA9jsEmaLyIk9Mbz3cRE/7LFy7YaXc5dcGA0yoiIU/HpUxOWGlCwH8VFKxIIwTM5w3ll0gS4P6okMV7BrSwijnzhBaqIKioMwO51YlXl8+YGJLg9peaC5mkETMundVc/wAUYCDDIuXXXz4yEbxkCRpQsieLBVaQ2q3T/bGDMthwtXBJo1bXHP0S379u1Dp7UxepCJoY8EMHJqFk9NDmLE7xZwk0YFsukHK1Nm5/Dp/HCef8OvUVmedMqizwqZOiaQuQvz6dNLweEjv2K1BuDLC0OmdiOFZBEXJXDxqou65UQrZed6UatlrPiqGKdL4vvV0SW/fc/Oeo6dctK7j4PKvial2oRa0BKT14bn5uxDroDWbfrfV4RPYmIiTrsCuQwKtEnU7HSLzxYFo9HImPhMNpu3W+j/B3ffnw7bSc/yEhmuZNMPVi5fd/Pas8EMeSITo1Fg/DATleMUeH3Qe3gGvbvoSUz2kJnto2olJQ3rqvn5kIPLV7x0bu//PeVygfdeCWXQhEyeezKYjm39Y8GhYw6efz0frRbsDpFte6zsXB+DIAiYAuQsXVXEEyPvTDB9PolZr+Vy85YblVJxn9FOPjw+iZC0NsQLAX5SSgLHLRt9Bv7Cji2BVI5TEhoiZ/fXUTRvn8+prZXI8mXSRKhVQmKpBDWR1vpcO3SJQVNyWfmFSKXcDgiCQIqUyKuvpRBONHFUxkw+lzlFLakxGkFHglSXMxwiTIoiiHBcOEmXX8UYauP4OYlfz1h59dkQXpgeRON2OWTsbsYXu6148SJDwoOADx9yQY4MBanpXooKZWg0mr8cCfg/jXsx1CwP92uG6fV6OXvqJ+Y/538f7TYwUbGNrNoRyqlTGQwbcOezsxe82HGjx0gq1zESiBMnVqkIEIilKjFCFRySjTMc5gGpC4IgYClUEGmtXW50ikpQo3OHkEceJqNEWI18HKkGLKcTCPDpWP/laYwBhUwbZ0KtliFJEr+ccDJ+soWQnNZ4425iMBj+soRSbk4qleMqXsrUqq7Eq/an1f0dmSZJkmj6QFPO3rrG/gMenhxf/veOnXZy6ZJERl4Vsl256BGoR0sUKPFd8bHkpRt8uSGZHRtDOHfZw6vv5dO9o5FDp2KYMKPtfT/j8BFP8NHiQjr0/5InRqqJCFfw40E7P+y2Ua2KguZdUxg2wEjDumquJbnZ9ZOdiaNMdG6vw2IVeeGtPHp01tOonga3W8LpFEvmihqNrCQS/PudVh7tFUC9Wmrq1VLTq4ueF9/OZ9Jz2Zw47STQJOfFGcFMGGHi+g0PU569Qmxs+QSjWu0fh4uKy0quzFviYcCgyX/5txowcARPTNhMZHge3R66Q4DeSvUwaloWbZpr+WpzMfVqVUyuOF0SSP5xUy1o0Ep6krmGAiW5ZBAtVEYtaUjmKi7JiQAoUOGUXDQ2d0SJiuLorWxbE1tmnt6onoY3XgghM8vHyMcCePbla5zcYSbUcifiT1Wk59gvx/9xA8n/TTh58iTGAH/E8zOv5qFQCKiUAkMnZfHSzGDq1PTPEz/70szJcy7WLvFv5IwYouGrd9OJwB+gEUgYKVyrMPrTrE6ndg0FE0YLBBY0RU8AmedtFJqucvhwNlGhdtx5Qei8ejJJxoMHOUq06MkjE8dVAw8PyWDxW2HUSFDh80ns/MnGS+/kk1BZyesL8wkNllO9ipKs/CAaNWp0X/Xg8XhY8v5Squa3woObA2lHCCAIER8+QzbHdoQSFaGgXutkEi0pxMYoqFdbwbPT9SUBVBFhCsY9ruHLeamEev3p/xIiqanww2dxBIsShfqb9Gwv4+MFEVisIh8sL2LElCxWfxRZJgr+k5UWPllYMSE/aUwAGb+GE+G6k3FkkoIpJJdgIZw6YjPWrPiSkWNGolD8dZrqq68+59CBDRz9IabM2kShEJj3ooJn336PDxev85dZEnmgmY6P3jFQbBGRy0sb5ynkEBtXcZQw+DfogwNLr7VbN9OyZ7+9VH8E/vlfdIyALd2CXigrTydJEja5+b4zYXbv3oUCJRHEcJOL1KEZN7lCNql48Pw2jEuo0KIS9SRxgQjiKpTAuv0sEhIOyUYSF2lJ51ISibFSAlc5QxBhhFO6vgMkE1c5TQs6IUfBNc6WHA8klAKyS8jQ38MqFaNFh0yQIUgCAYbyNX3/Cv4lP/+L8fiYJ5nzwhWmzTnD5FEClWIVnLvsZv4y6NB5KAMm/MTYIW76dFXh8cDXW718s03Dgg8+L9Xwhgwdy6uvnGfy88d4coxAQmUlF6+6WPgp1G4wmC5dupdMNN5fvJCu57pz6eYJKkk10KDDQhEFQZcYOx6CTBrGPe0iILgjE/v+c2Hp5SEgIID3PprHM1Oew5QfTqAnDB9eCvU5EONi3Yq1OBwORg16HGuWgUBHODJkFKpysIXns/aLNaz4bD6Xr11m4giBmCgFJ8+5WLBMICCwLe8uOcuoQQEMGJvJuOFGenXR43bDl5uK+X6njY/nhbH6azMr1hXTukUgT80N4MPFywkNDeXK5TOMeHIrM8dDnRoqEpM9fPhpEXqdX0dz5DQnkXHd6dGj79+uh/DwcMZMeJ1eI1/iqYkSr80Kps+IDCaMNNGrix67Q2LFOjMrNxTTtYOe1HQPYSFyDv7q5KU3zCQnC3Ton87sGUF0bqfDXCyy+utidv1sxxQg8FBbHS6XSNs+mTjdRn467CM4UIYggNvrw6pPRbAEsn6lkmuJ+bzwjIEnx5oYNS2bX447eHpS0G916+TleUV07DKJxo0b/wMt4F/8v0B5EZzFxcXI5XIMBkOF3zGbzX+q33i/0U6ff/EZYx/vTmSsgunjBYYNDMRuFxkwLpNp48snP9dtLmbW1CACTQqqV1Hy2vxCXno6mNGDjOTm+/hgaTFXziuJzG+BSp7NU89fobq3KUFCKL/cuEK7XhkMfkRP3+56npmhY/6iYq6cFYlxNMQa5KJxA/+EMcAgY8vKaDZtt9J7eDput4TNITFljJHL1z1liE+Arh30dGirYdP3Lvb89OQ9R7fIZDKyc2VUrwJmi0h4mLwU8Xkbj/Q0sHOfjes3PLzxfAh9R2Xw+ft3ogBtdpF3lxSQmu5l5iu5qFUClVsqee9Vk990ZssNnntWy6RRodxK8zB1di5fLYssRaA6HCKTn8vh6UlBvPpePrs2lJ1YfrvFSSWxTrlkuFyQI2XF8OLb2axcO/S+InxSUlLQ6kRiIyWs1kRWL4soiahY/FY4T7+ay/otVnp21qNUwPYf7SiVsOjNMMY9lc28l0K5dNXFwHGZbFsbzeqvrbzyXj6jHvMbXUVHyGnTK40+3fTUrK7ip8N2DvzipDhLT2BhbY4cTyp5liYNNKz+KJLla828/0khbrfEjVtetBoJhVzGgLFZyOXQb3QmUx43seC1UBYuK6LboHQa19fgdIn8dMiB3S4ycqCRNd/a7qsuivIU1KF5mUmzVtATnNGc5146yYaV/og7nU7Gg+0VnP4qBD1WzFIBJqE0cRZqq8GWrRkYjCDkCWRIyTix0ZyHSn7HKCphl6y/RXy2JlAIpYnUnsucxEIReoyYDEqmTTBy4rSb/ccsvPJePg6HhEIrkWU4j0rvoVFTiZ49FORkS3y5/iJSZjxmZSauPJGwMBkul6vCuvhvi3T6vaFmlSp+XYPbhprDhg37x+5TWFhIfOwdnb+cPIkwHFQUv+bCjsV+ZzGTme3l9Fk3AgqqUb9Uu/FKHi5wDAN30h7DpRjyySKUKDxOGXoq1kfXuIPQ4cUZkE3e9WhizQ39zymAMa8j695L5JOVVwgOUGFzepEKQwkvaoeZPNp3/OuOvqIokpaWzrlLrpIUwz/i3CU5letWK/fY/WLGs9MYfHAoF88LJCW7yzhLi6LEC69aiExvTyF5BBBEvHDn3nJBToSnOtmn1dRofp7qNVV4fUGkFnRg0Uev/6VMKkEQeHLaC7Rp251X54xkYG8vbVtoeLSnAadLQiZIPD49h0vX3STddBMeKmf9ZgsbtlhwuiQmjjTRu6sBr1dCJoOJz+bw2cKIUmaWN255WPRZERs/jyp131eeDqZJ51t0flDPB6+HlbTNiDAFK5eEsHSlmYG9y283h445yC+UkZXjJTJcQeJNN/OXiRiCOtO168P3XQ+3odVq+XjZRmZMH8Gcd87QpL6a3HwfRWYfapVAy6YaenXVs2BpIY/2Kv/ZPvvCjjKvTgnZL8m8CKKSAILJ5BbBUgQGwUQdmpWckyNlcIOLKFBygaM0qqYpd+MRoG83A/1GZ/DkuEA+eT+IbskZOH6tVGKy6JN5MJoqft/+BeTl5WF3+Hjq5VzaPqAtiag7d8nF0lVmriS6yc718vaLocyaGlQyT5g01sCCRRcJcASiEwLQCwF4JU+5Y6JLclBkSEQ6F0OMtWFJe9BhQFfclOTiy+Rnyakv1Cg5ZpWKucQJoqhENqnIAoqIjJDx7NxcbiR7kMkEjAEC774cSqO6Gi5cdTF3QT4atZoevUZUuCFWEY4cOYK6MAABATsWBGRYKCSIcAyuBN79IJ1F7wYhk0ksXhhA3+7ly9o82kfL6k+zIddPfmaSQi0aE+z7zXfDVouT3ycxwZPC50uCefWZEJZ+UcSCpYU895sUk9crMf/jIvJzFCgrkAUBUCoELEIBoZK3JHMhlCjyySKYcARBQGU2cPLkyXv2KvgjHA4HWzcvp24NRZnAn9uIj1ViKU4r+btFi5bMf0vDiIFCuZmdG7c56PfI5LveV6vVkpTsQJLuGNGNHWZk2KQsWjQu3Sc82FrH9ZtFHEs6iy6/TZn5co78Fg+0b3XfJj/bf/gBhRwESUAj6bnMKeKpRjGF5JFJAnUJ4U6EtFtycZbD+PAhSj5k5aShF5KDiWBSSSSBemW8YQRBoLrUgLMcKbORoEaLTi/hsFsxSaG4uZNVFkc1zvELSklNAIG4cCAhISJyjiOo0FIsFZKvTmbIyKH3VQ93w7/k538xZDIZb72zlDNnzrBgxafk52UTX7k6Tz//BJUrV8Zut7Nl83rGP78buUxOh06PsGpt7zIviiAIvDb3Q86dO8fCL5aRk5NBbGwVJj45hfbt25daZMhkMvYe3M3WrVuZ/8ZCigqL0Afoqdu4GkcveLlVEM+wMU9Qu3bt/5E6aPlAS7bt+441K9dy8KdDqNVqpg4fS/eHu5fsCG3ft42t321lyzff4/P5GPhwTwYNHYROp+O9BZ9z+vRp3l3+KYWFeVRNqMPLr08kJiaGlJQU1qxejN11iFfnF/LOYhehYVFUqdKJgMBkxj6Tg8+nJzamJgn1hzDp6R4lA9O06S+SmDiIL75aSnpaMmqNAZ8P8i1WVmyqxLjJT1CjRo1/rB46dOhCvXqN2bD+M86f/ZXQiCrsPRbFpt3pFBdbyMxy4PHK2bLDyo4f7SDJUSmDaNd+MO8uHsbW79fz5ofbmfN2PgqFDLUmEDCSfbOQW+kSdes3Zuny1wgKCuLggR8Z/9wqCosK8bhVNGhahbj4WuRm2Ll49RqPPp6GIHhRq4IwR1ZmyKSriKKPhGoNeOu916lateo/Vu5/8T+P6tWrc/JkaT3Ks2fPUrVq1ZJ3rkaNGpw/f74UkXnu3Lk/bfP3G+1ksVjo+qCWw8ecDB3gXxjodDIebOVPt356UmkC9PxlJ1t32/hhbQyJN92s/sbCZwsjqFNThVIpEBwkZ+mCUL5pZ+ONFy4RWdSEYCmasxyhkqwKAVolVVIfZsfiTLatygWfEoOlHtV/i6xz4pcQuQ2VSmBwvwBWbSjmgWYqOrTWceKMs8IFH8CYoSYO/pKD0Wi85+iW1q1bM2e2g7R0v4vvbadxu13ky00Wtu2xIUkQGiyjeSMNm7dbee7JYGomKHl4cCYBGhUalZyCIh9eqwbRGYhHXYwh2MWmzR7WrCxCnVeVaI+a3KzrKJUC1aqoeHN2CIMmZtK0gYY6NVRcue5m41Yb788NQaUUaNVMWy7BmXRTRCcFVKjHrPEG4vH4iaP7ifDJyclBoxOpWk2kSX1tqVQylUpg8VvhZOd6+XSNmZNnnSx+K5y4GH90xYiBfmJHEASaNdJQrYqauc+pSc/08vV3Fj5eWYS5CE7/GI/udzrJefk+uvbPQ1EYwuVrl0lO9VA5zt+GI8MVvPSUn2AcPCafm/k66ncuYtl74SURP0VmH8/OzSMj28czk4OYPj6QazfcOBwiZy84GTcskPOXXWjUyvuqC8mrrDDyzyCYOH9OKhWNXaOGjF9xEktVUkkqc65cUOC0ylFq/GlImdyiCe3L/L46wUCMVJUsUoglAZkgI0qqhBUz8UJ1JLPEy3N3YwqCmdMCmTjSVKID1mVgOqs/iiwh4wFmTJKYPjudb7dZceSZiKxrv693438CTqeTrKyskr9zcnJITk7GYDAQGhpaYqgZFRVFZGQkmzdvLmWo+U9Ar9eTX3BHFzZAoySTlAojljK4xb49Aod/dWAwyBg1oYiiHC1VfzM3+D0UgpI6UjMuc5KGtAYgkjhSSSKUKNReEw5s6Ch/4WzDQoDMgM9tIcLcoFSbEQSBcHd1dGkRJCpPEuqpjho1FooojriA013+Jta94KNFb9KxVR7LVpt5uJO+TGqp1Say82clXz7x4F++x+8RFRXF518tZ8q4J3l4UCJvvmCif089CoXA1UQ3M18spPhyAiFCAFelMzT4rS7/iHApDpuygDmvLaVKlSqlvAf+Kpo0acITU+by9VfvUr+OREJlJTl5Pj7/SqJ6zeY0faArp86+xc+bo5H/1r39nhT4bqcVt0eifm0VPYel07allogwBXsP2BBF+OLDiDLarWq1DJVKxmvPhpTpJxrX15CakU9quqcMMe3xSLzxfhFDR77O9Ne+x1JcRHhENQYPnXrfkW/lQaPR4PN66dROzy8n7FSKVaBUKvhqWWRJG4mKsLBxq4UBfxirfznuZOcOiPtNy9greYir6qXYbMWWL1JbasoljhMkhRFMBD68ZJGKiA8QOMoewogiMqysu/NtKJVCiZyZIAjMec7A9MeT0Bb7tdazVan07N2zwvP/hV8X2uUWSE7zsLjvHWPcBnXULH7L//fcBfloNTJkMgGvV0IuB2OAnNgqHi4mHkTjCcIkhaCWK7kq+5UoRTTBjirIkFOsTSNLfoPoIAVBiXXKncvESzU5yX5ipKoUqlLxhN5CrhSJdEJq9nUCTRJewcmFSwpiohQolQIPd9Tz5guhJdfo0FrHg620DH0iC5u94si7ilBQUIBkE7jAMbToqUtzVGgwU8BNzyU2fOPhYlI6oaHCXXXRnS4JQfT3B8VSIVbMVKNeqe+EOBM4djiTtAwPUREK2rTQ0HdkFrt2+TAYBC4n2REKwslzelm/2cqrs8qfn6z+yoHMEcUZDhMnVSNciEHEh/A7D27BLcNqLd8d/l6wZ88uenXxsGtf+XUqihI/HrSTmWljzgtP0LJVN7p374VcXYMfD16hU7vSGU9ZOV7Wf69j1dpHKrzn8k+W89myj5HcTpZ+4WPymEDAb7r27suhDByXSZcHdXRooyM3X2T1N3KuJWkYNtrH2tX7MebVwSgF48JJofEahQozW5dsrPB+FeHm9eM0aSoj62gKKlTUoTkAiVwkhsqECqWzalSCmsZSO46yh4ucoJ7UolR/7pIc3OQK9WnJBY5RQ2hIeZALcjSSFhdONL/zaymUZfPlJyHMeOoCppwHUaHBJvmjXZWCivrSAyRqj6IOLqZhPTWCTOLcBQ9xBTEU2Bxc5Qwer42nnnrqvuuiIvxLfv7/AI0aNaJRo4/LfK7T6Rg6bAxDh1WsUfp7NGjQgAYN7lznbimqvXv3pnfv3vf/sP8BmEwmpk6fwtTp5afZq1QqHh34KI8OfLTMMUEQaNKkCU2aLCtzLD4+nhfnvFfyvaioqBIB43tBtWrVePGlBfdRkr+H0NBQpkx9/i+d+/QzL/P0My//6fcEQWDU6PF07dbrv2rx+S/+Ov5s4b5u3ToKCgqYOnUqAF27dmXXrl2sWrWKTp06ce3aNfbt28f06dNLrtGjRw9eeeUVtmzZQvPmzTl+/Djnz59n7ty5/+izm81mIsOVNG9cur+aNTWItz8spPeIdHp3NRBgENj8gxWrXWLtkkjWbbbw4aeFtGmh5astFk6dd9K5nY5nJvsjAAb20/Pehzl4C70oBCXRUhWydVdo2ECO9bCdECkazNH+m92O/pAkbLIiYqLCSz3jl98Wo9cKnDrv4u0XQ/n1lBOVsuK+VaUUUMgFrly5cs9pbWazmZw0OUqbnpPhVlo111BY5GPwxCyGPRrA159GolbLuJni4fWF+eTl+zAX+zh93oUrM4wEXyuA0lFibjhvO4Sg0RFvb1JSxm+3XGT6JB+hIXKaNtSwa30Mx8+4uHLdzZffWpDbjdxK8xEUJEddgalEQoKMlB8tqCswrLNjwZ5joaCggODgilN3/wiDwYBPlAjQy0ioUv70JSJMwZghJjKyvHh9MH1ODmqVwMDefuLm7CUXXTvcicqNiVIwerCRjdssbF4ZXYr4BL+D8edLTDz2+FE+eS+c3sMz+OD1MDq28xO/uXle5rxRzMXDwYRWzmXtx5GlSJhAk5xP3gun57AMHunhlyupW1PN97usFJolJj8eSJ+RGURGlm5XfwaZdHezKJmkwO2WUP9mVvfrMR9aDKjR4MFd5vuSJOERfYhmHXlkoqdiPdZwYjjHLyUunQ6sqPDL6njxYAjyMGOagSfHBXLwVyfvzLdx/pqdV58zlSI+wf9ef/h2MHsP2LHme8nJ9Uf0/TchKSmJ1157reTv1atXA/Dggw8yZcqUezLU/LvQ6XSotPGkpKUSH6tEaxDxYCRRukACdUt+K0mSSOYKAQQSV1CNPoP2EWsIQZ/fAq/wK6FS+ZpyKkGNTJLjllyoBDUSEmbyOSMdxoeXZOFyySLq9/BKHorIJ1Ydic8TUMr04/cwCEa8Ph9WijBTgFrv4er+CAZOvPyX6sPhcHDqxE52rtPxxXoPY2dm8+bsUKIj/f3C5WtuJs+2MvOZZcjlFTsu3y+qVavGrp93cObMGTas/4KP15xBp1NiNMVz5cJNqtv974SArFwjB/C3eZWkIT4+/h9tIz16PkLzFu3YsP4zPv/6DEZjIH37j2Hac/7F7KlTR+k/ej/fr44uRXxeTXTz/Bv5tG/l15QPNMrIzPZLxVy+5ubiwcoV3lOnFSo0tFryTjjdBmUw97lg+j1sQKEQOHHGyRsfFFCnpoFq1aozePBX/1j5b+PHH/fQoWUOs6aE4PEE06TLLXatjy3VLy98LYynX81l+RozowYbUasE1q13c+W8iqic1iVmesnqMyx80cCly17e/cCMwqOkMe0oIJt8spAhpxI1yCMTAyaCCOU8v3LmYsXz54wsLwGGO89Sq7oSSWODYkgVrhKVEEFISPnGe/8vsGvXLr7//nuKioqIjY1l9OjR9xQAc+XKFV599VXi4uJ47733/tFnqlu3Li63imGPVpwKO6hvAE+9nMs7iwow6P1msKHBMqonKDmxJ5Lla8y88t4FwkPlHF4fzZXrdtauP4XbLdGjm4oN30tcO6cgTCh/w14myAjQyciM2E7TBhpeez6IS9fcWK0iu39y8NNhB7OmBjN+WCBKJXQblM7LT5ed7wiCwIdvhtGu73t07fpwSQbBvaBatWrkqtKIcFciQrhjihNMGEFSe845fyE3p4B2bVR8srKYwf3K35j/dKUVR14kFzmOCwf1aFnu+K/MrsyE6Ze4eFFC4wpBcsZyLsOKFzcN6IRW0BEtOVm5fjejhwSUbBTfxomzTs4eU1JVqIMoiVzkGBpJSzappVy/PUY7tWrVuud6+CMKC7K5cd2O3SFhtYml0td37rMy6/V8enbWseGTQFSq82zbc4bhQ97n5deW8tGiV9m2N52h/UX0WoGdP8N3u5S8+c4KNJqy8oEWi4XJTzyGQZXM4nf1iKKe5WuK2bjNytfLIwkNUVA5Tkm71iHsPhyO2dMCgzGYF159FEEQeHrmCHoNKKQw5wJXrvlwuAS0uiC+XLHnviOBPR4PgYE+5r1uol2XSzSjAy4c5AZcRLBQynn991AISoxSEIXkcZQ9RErxaNFTQDZWzERSiSQu4eLu+qP+1Pk7fV+RlA86G7v3GoivLHLBvocge1XOiIfQqeT4JBFBkEhI8PHj5hgMBv9Y4vVKvDbPzPdrTKSbPQg+FYmJiVSr9s9kcfxLfv6Lf/Ev/sX/YvzZwr2wsLCUK3F4eDizZ89m1apV7Nq1i6CgIB5//HEeeOCBku/UrFmTGTNmsH79ejZs2EBkZCQzZsygevWyruF/BwkJCaz7wolWW3oSJggCL8wIxmIV2f2zjelzcgkPkxMeIuftDwtQKASO7Ywv0SKSJInla4uZPie3JCqgQzsVB66YMRFCCBHkiJd4bY6JUcPOElvQqszEL50bWIth1JQchg404HCIbNxmJTnFS+vmaq7f9CIIAu0e0LL9RxvNGpWdJAGs/bYYs1ksRUj/GdauXUuoL5rIvJp8t3U38VEucoqKeXN2SKn7VIlX8vn7EYyYksVD/dPwueVEeauVELguyUlR4BWkwDzUKgGjRSK7qIBwqRYaQYcgCASlN6Njr2O8/rKeXl31CAIUmUUWflzMzImBtGmpYfqLuTRtGMrh4+VHt0wZp+fbDVcILAorU48+yUceWcQWV2XXjl0MGTbknuuhYcOGeDwSErD/iINeXcqPRDt+2snhYw7e+rCAsUONPND0DsFgDJBxNdFP/rndEs+/kce1JBcul8Szr+XhcEq0aKxh9KA7mtqN62uIjoEuHfTIPTaeHq9HDMxFrQanRYkmpzZKtYUZU61los8AZDKBEQMD2LjNypghJlwukdfm57N0XhgKhUBwoByz/f4Wux7cFaYoSZKEoHKjVvsn/BlZXs6eFogTAiiQcspNYS4ScnGLXsJyanOV0+VqMN2GcFtg9Ld7pcsTqebzS51kh/9KjeoC44YaGTAynwuHgohw1scUdZxhj5a/8BIEgR5dNXzxiQJ7gYLi4mJ0un9O3+nvom7dunz99dcVHr8XQ81/AtNmvM6Yp0aw9iOBUcM0fPGOimTXLczkY5D8kiNWzEQQRwxVEAQBwaUlxV2ExnAUhUuG4L1LOiIqfHgBNVmkUoOGBAlhiJLIafVO0nyXifbULCE4nZKDW8ZfUBQryHcWo6340n6IMiyYCQ+Ws2iRnkCTHK1avCe96D/i5MmTdGrrJ8kfH2yiRlUVz7yW6zeaFCEmUgGyOFq2LD/68u/CH5TwYanPZk55ius70ghxR/2pkYNX5il3If13ERYWxtQnZ5d7rGevITw/82eats2nXVsF8XEyjhz1kHxNRWBOK447kpAFFpKdJWG222jVTINSKXDlupta1cumXtrtIm5POTf6DVUrKdFpBS5fd7H6GwsANaoqmf9KKB+vEkpkdP5pfL9lBcve9JMGSqVAeIiihBS/DaVSYNGb4Rz61cHoaVk0qKXh7GklQUUJeHBTLOSTqrjMxAly+j4cSKvmXtZuKiK16DCx+a0IESIJIRJJksglgyLyqM8DyAQZWrWSYquT3T/Z6PpQWeOldz/ym+XdxrUkD3avk5theymyu9m9+uB/pF7+Co4cOcLKlSsZN24cNWvWZO/evbz11lu8//77hIaGVnie3W5nyZIl1K9f/0+NMP8qevcZglaztcLjGrWAIIPt62JK5oIXr7qY+nwOSckeJo4KJCpSwdTZOYydkcuWVVF0bHdn3KlfV8mDXQu5m+Ki3ihy+IcYeo3IZMacXHp01uNwSGTkeKmeoMDjkbia5CY+RkFoiLxkTP4jwkMVVI1XsOC95/no4w33XAfVq1fHLbrKzQAQBIEIKRazLY/kVC9ZuR5WbShm1B+8Go6dcvDNVis65AhADRqiEspqvQPkkU3xkUhqivXvbLghkcJ1UrlOglSXa4b9BOZW4+G+GQwepGLQI1rcHomVax3s+EEiKqc1CH7yuLrUgMucQomyxFzURjERVUOJibm7vubdULlKDTZucPPK00E882ouH88LRxBg1tw8fjpsZ9WiCBrXv9P/Th2j5JEeXoZOmcyadXu5dOkSG3Z+jdvtpEmzh/hyffcK9UefeWo0L00voP0Dd8yX+z1sYMdeG626Z6JXqpHUSmY88wZrp/cqMyasXruTQ4f2c+Dn72kcCu079KFt2wf/kgyK1+vFaFRy5LgDjVKOy2vHVe0Ec2fpmPgEKMSKyVSdTI8vIBuHWU46SYiIhBNLAIGYycOrzadlAzW2X++iUYoZF04UkooMbpIqXCPQZWL3yhjkKAhVOElXXyVYDCTWVQ8DJlw4yE68Rp1W6Vz6JQqDQY5CIfD6i4EcO5GH+2g8Fsy88Owcvt68/r7rpDz8S37+l8PpdLJnz04yM27i9Sk4ffI8TpuL7r26MmToENxuN3v27CI76xbRMVXo3LlbhfoQoijy5ZdfsuP7XegDdDw5Y2qJqYDD4WD37h2/XacqDz7YkZ9++pmkq4lEx8XQq3dP9PrynXRvn7/9hx2kJKdQWFRIUGAQterWpEuXLn9LsPhuSEpKYv/+XeTkZONwuDAX5eF2SaSnp1JUaMbnU2E0BhAcHEKtWrVo0741Kbeu4XRakdCxbesW7NYsAozhtGrdmdDgUCKiwunWveI6vI0LFy5w8OeDqDVqunTrwrVrl0m8fh5TYBjdu/chMDAQSZI4fvw4x4+ewBBgoEevh/8RrbKLFy/y4gvPkpZ2E6VCQBAUBBgNhIZEE2DUEGgKpGfvx2jbth2CIHDt2jU+WfYBWVlpFBf5EAQRi8WJw2bF4TFjMMioUqUOb7/zIfHx8Vy6dImpU8aSkZ6EUmUgJrYykmgnOzsPS7EFl1MiLj6clq3aY9AbUGsUaDRBrPvyC4rN+cTFxxMTW5Wzp4/g8Xho0KgVb7317l3bz19BUVERu3dvx2IpICQkhqNH91NUkEmNmk2YMnVGuY585cHf9reTmZFMbq6VnKw8JMFJly5d6fBQV0wmE6Iosn37D+zcvgmPR6BGzbrIJBle0YvHayE9PZmYmMrUb9CcnJxbFBdbsFslCgsK0RlAJpOTk5OD1yXQtkMHBg4c8I9GfNwNf7ZwnzKlbER1nTp1mDdv3l2v+8ADD5QiRP8TMBqNXLvhRiGTUWzxlTEPCDDIMOhlPDHKxJyZIVy47GL0tGwOfBfDh8uL2P2zHbVawO2W6NZBh9UmlizkrFaQ4b+eDy92h4TLJTH0cQ8fLf6JWHddjAThwkEqiYiIqO0R/LAti8MncvwmB14dmoIa/FB0hbgYOT6fxENttLy3pJDEm+4yjo+Xr7k5cMSByy3e18Tu4plLhBGDFTPhvsps3JRBnYa+MgSr3S6SV+BjcH8DC5cV4XHI8aJAkiSsmLFUOsaSD4y0axmKIAgUFPp4aZ7Enn37MOTVxOiIQ4kGV3I8E5+8SYjJiSDIUFhC0RfX5eOlx6hfR2Tzymimz8klJ9fHV5stJWn4txEWIkceUMw1ywkSfI1K9IGckp2rnKEyNZFECavVds91AH5TPrVaz4UrLvLyRV6YHlxGV83rlVj0eRGV4pQsXxBR5hod22h5fUE+MyYE8sSsbDq21XHpqov+PQ2MH27CaJDx4yEHQyf5zYw6/bYYMhn9E1G1RsBYXA+Z5c7EVJIkbgWeo2a1wAqfPaGyij37bew7ZGPWa/nMmRlM6xY6JEniSqKbaU9Nuq+6UKg9pLluEE/ZDYc8VTIDH1WXmMtMmm4hOOsBJCSSuEhNSqct2aRiritPEp0fj4CAgUCKKajw3sUUoMeIV/KQFXSSto1FigpPkXkthrqNPThFGQs+spJ0oBKVPb+R77I7UajlIcAgQx/gweqUlzIO+hd3UL16dea8+gUTZ89Gp8rBHpqMLF1BE9rjwP8uadGXWlzpMBAtVSHTloRNlotLcqIWypJukiRhxx+t7U97LCKBugAUKjIIjfAxdGAO33ybhtehQcRLfBWRVqEeErc2xYWDW+6LiJJYbvSnVSrGg5s6dQQ+fj+QJg38Bjt2p+q+iU/wz2eVyjsRJm1aaGnT4s6Y6vVK9B37zzgG3yve/WAezzKLc79cRJmtooAcQijbB9mkYmrUqfYfmxtXBKVSiUapIjq9I+c2FHMSNzoMxAg6/zuaG86N3AsoJQ2teiWzbmkYl666eO6NPNYvi0SrLd3nvfBWHiFBcm6leqgUV3ZRnZntpXqCkpeeKk2Sud0SZy8JPFuz5n+knHablZDgO8+qqiBDAaBtSy3BgTLOXXZRvZ4Pt/MsaWkS+gCJHYuCadLA36b0OhlyhcD7C9Q8Pu4wCq8OJSqc2DERQn1aIhP8hl4ymcDZ/bE82DeNS9fcjB9hQq+TcSvVw7tLCokKl/NQG/+4IkkSC5YW0Hegii1b3XTp1ucvOX7/p7Bt2zY6duxIp06dABg9ejRnz55l9+7dDB1asQbfp59+Sps2bZDJZBw/fvw/8mwDBg7ls4+20Ld7+ce/22ll+ABjKUOeujXVrP4okqdfzePr5VH06qLnncVKBvQx0GlAOl076KhXS835yy4O/eqgVm0l1vPmEmLu93BKdipVEXl8Rg5vvxhC+wfuEKczn/Brom/fayMzW+TkWScO559nNOTlXMThcNzz+iAlJYUoQxyCuWwbL9AkE98ikaULo4mNVuLxSIyZmcUXX5kZP9yEVitj9XobZy860eZUp5JQg2wpjQJyMVC2vG7JhQMrtaUHS8kACIJAJWpwQTpGpvYicXEytJerosqszXeL0vlizQWCCEeZX5s4Sm+IawQdHslFAx7AJ/nIEm4hS/Cw7pO191T+itC8eUsMejm9uhrILfDRY2gG1aso8YkSLZtoSxGftxEdqaB/dye7d2+nZ8++NGxYfnr373HmzBkqRaWW+u1v4+HOehqvcZKxuzmFcWk8/HD52bQymYz27R+iffuH7r+gf4BGoyEjW87Js07CwxQUCif4ZWsoJqOMSUorTqcdjVD+xrJbXUiQQU2CuSVqNAjIuMVVZKiIozoFkfvp3VPBm7+epYHUusw4f4urCMi4KBxFo5EwBUkEZYfi9LqxYcGJjWJfHhGyCKq5m5e0Aw06Krkake4KoFLda9StrWTyRC2D+ul5apqW6eeLkNlkJF5N/Nv1cxv/kp//xdi54ztWr5zHwF4+2jWQOHvBzc2rdsT0eJYeWsE7c+dSs24Awx6R06qOxOXrMkaPeIcx4+fQuXNpwfCTJ08yYuAojO4QQqUoCslnxJ4xBMebmPHsBL7+6kMe6+O/z8atbp6bNptoqRoatx6vys3H85cxbuoYRoweXuY516xcy2cffY4614jKq8VCIblkEKwOZ17Ye8x99zXaP9juH6sXu93OC8+NR6++wYCeXmQJ8NVmCxfOOqlTQ8WrT5lwukRmziokM9WBIBk4euA8277YhjG2kLkv6dl3yIHocdC2mY7dOzPYe/ogWikAj8bJgjfe58XXZ9OlW5cy987NzWX8qInYUl2oCwz4BB8fvbGE6AQn77yqI69A4NkZy6hWsyM/7zmNL1uGqkiPT+Zl1eI1PNCpBW/M+2vC9qIo8nCXttjt6RgDZIwYoKNzez1ZOV5WbcghNy+T4AAFw/sEsnPfzyycH4BMpsblSEVyKSnONlBo9qFBSwRx6AijQHuTiGgrYwbeZPbTD5GcKhAe6mPyaBNbd9u5cKWImJB8BvY24PXBp2tsZOd4eXGaApttM8vXmrme5Eank1EpVsmzTwQQFpLJvoNJ3NQ7aNlEzb5D2+nYYSv9HhnL7Nmv/O3fX5Ikln78LqePf8egPh62/1iI3SExdWwgEaFy9h26RPcunzJm/IuMGHF3SYgtW9azcf0iBvRy066BjBOn3fy804EnO5wT+w/zSdSbtG7XlYMHdtKjI0weriE9w8eiTw+Sk++hSQM1E0YacThF3nj/IDlpGxg9yIgkwYo1ds6dkiM4AsCUR1CoSOGtQJL2ZPLBm+/z3CvPMWjooL9dH/+b8eSTk2jRWM3e3QIDRxXw3bqQUul6t1I9vLekkPdeCWXMlAK27rLy2gsmHpuQxahBRravi0Yu9+s9ffuDla27raz5ppi5z4Vw4LCb6N8meFmkUEWsx7BhiaAQiXPXo4h8MrmFHDlOwYZDsFBJrEuBL5viPBUKtRu7zUM1QYk8szJpwg02/WBlYJ8Ali8IZ8zMbDq309G3uwFJgtVfF/PVJgtvzwniudcL78sULDYulhyuYqGIYMLwZAeSUOkK4Bf4f/8jG0eOufDJ3BgMUK+WiqYNNBw86iA35hAevRqHz8WO9VHEx95ZpAYHyVnyTjiTZmUTHpLKmdOpnLvoQZNXlfq2bsjsv+unBJBntWLa7H1ER8kIDpSTngpzXnKxY6+dpyYFEhIk4/BxJ5+tNbN0YQjmIjeTZu5FLVOBIOH0eAkilGB7BJnBSTRv2eyPRf1TVKnWkuz0n2nTQsPgiVm8NiuYlk00CILA9RtupjyfQ1qGB7dH4s0P8nhhemk9uswcHwVFPh6flo1OJ7D7Zzuvzw6heaM7i42enfV0bKOl7+gMGtRWIZMJJQuowQPVrH37jisqQJ7xMi1awuXrbhrVK3/T5dwlJ9/vtOLzQUS4jKJi/0Loh7028gt8xMZWKve8imA0SuQUX8fn8hFLVZSCCq/kIY0ksqUkvtnm45vNDqTCUAzmJoj4SDYdYXAvib0/HeNWrg6VqMentiDTOjC41KTYUohERjDhFJFHnpRZRh9KlESucdavIRaxn/ee01NsM+DzSaxel077dhp+2Cvy9bcuot0JJYskhS2Yg0cdtG9V/qJu9892BIOXSrF17nnj6v8iatWqzSfLt5Cbm0tubi6TxkzBnepCJ5SNopMkCbMsj8r185n7uIalq7zcOHOB2pR973LJQIWGK5z2k5T4FydWCklRneOtqUbGDQ/kxaf9pmdKpYDVJtJ9cAZ5IaeQF8Sg8wVxXXaGGmLjUu+cT/JxTX6Cz5YYeKzvnY2ST9a4eLjnuL9UDw0bNmTtF3JmVOC6vn2vk5Yt+/2la/9VKJVKPljyPtnZ2WzZtIXlS1agLtSUIk4cko3c6GQWvrHqP/osbrcbq9WK0WgsIVlr1aqFUqvAIuRjovyN+ELyMMmCGPSo/z2tU1PNk2MDeejRNIY9GkzTBnKSU0U++LSAlk3UvDMnlBkv5bJuaWly1OUSGTEli1GDSm+MeTwS4591MmrMnL9Eet8LqtWox7HTB2jZxE9wxEUruJbkLnG3/j2KLT4KCkGT2hBn5GXefzOI2CgFYaGll8e7fnKhVIfyQFMVUdF2wlKaI+JDiaoUCWAmn7DIIDKzvRz5IY61G4vpPjgdq1VClCTmPhdSYjpjsYrMmpvH+Ys+zp5X0LffKGa98Ox/pE7+CrxeLzdu3KBfv36lPm/QoAFXr16t8LyffvqJ7OxsnnzySb799ts/vY/H48HjuRNCLAhCCfl3tzZSo0YNUrNDOHnOStMGpcms7Fwvm7Zb2b0htsx5cTFKVEqB7FwvBYUiSND+AQ2jHjOy75Cdj78o4tdTTgS3GrmowMIxGkvtS0VDeiUP2WG/MrOvkpw8oVzy69VnQ+g9wsmcmcHotALTXsxh9hu5iJLAhSsuBMFPxk4abcJuF6kcpyA714vVar3nzAetVkt5WfluyYVY6TJbvowq0ZdVKgXWfBRFcoqbDv3TsOUEEBHnY/n7IYwfbgUfhBHNaQ4SKcWVif7MIJlo/Cn5oiSSRyZWzL85i8cSTWXSFaeoE6si57KIIAgEi1Fk5KcSLjSpUANeQuIMhwCBtt1b8cFH7//t4BCdTock+CNcHx9sYmDvALoPTmdgHwMJlSuOfuzdVc6k2Z/SsWPXCn+D221SEAS++fozJg6qeD0/foyGWYfTSp33n4QgCBiNOt6eE0C7h7N4tK+WQJMcl0skoZaH5AsXqOUrK7dllYqpUc9DXpFILhk4sOHDSzXqkUIiFzlGNDIMejl6jJzhEDFSFYwE48JBOjdRoqIFnciXsknynqQwV06oLxAZDpzYCCIcp6KQeHeDcusiWqpKtjsdxdkHeGfWdbZszWbOLD02TQ5uWxAep+Mfq8N/yc//Upw4cYwd37/FrnUalEr/gP1QGx1TxpjoMyST9KOVqdlUwZa1+hJXxk7tYPwwkaFTXiU0NJJGjfyLa7PZzLBHRlDf28o/Qf6t7YRLsWQkJ/PSrJfJuBKJQqHi/GUX+7ZDY1dHv16RAHhAyoxhxfzVREZFlCIFd+3YxYr5a6hUWL/E3TOECOKkapx3HaVqWl3mTH+ZFRuX/2NaDc/PGsekYTd4qI0G8HfOKzcU8/G8cNr/5rDcf1g+EcWNCCSqpLwh3gisyUXMW3CcI3vC+PIbK88/LVDH27rk2XGBL93HG7PeJiominr17gg++3w+Rjw2Cv21CKIF45169MZQcDOFtV8lsXJZMIP6Scx86Tuk1CiiHLUpyRDMieHMliu8pX+bOa++eN/lHtD/YWIic3F7lGz4NIqQ4DsRT0MfCWDuggJS0jwc+tXJ/FdDWf11MTv3FVBcoCXvl7pYvDepRi1Mwp30ylBnFOZLOaxdd569G2NZtqqIi1ddJN3ykJbpY9XiyFLRZT066fnxoJ3VXxezanEkA/sEMHhCBg3qaHhhxh0tm07tdGTleBk+OYvv10Qz/qkcfvh+BXXqNKRv3373XfbfY+2aT5C5tvD9KhUzXy6iVXMtrzx9p0wPttYxdYyJLo+9SbVqtWnVqlW51zlwYB+/7H+fXV9pkMtVJc89bbyRhwfk4TrVDLNwmcxb3zF+mJapYwNLzt31s5V5Q8Lo2M4fzTpgbAZL3gmnVbM7A/bDnfT8fMjBlMlOgtPbYlEf4fEnvGxY6qKeuS3vv7yYsPBwOnb++7t9/1tx9MgxFr8dxLHDXm79GkV0zVtoVQoUSgmN3kvVBImnJwUxdJQVY2YjZNoTnLrgYPxwUylXS4VCYFDfABRy+PiLIp6cVYg2ryqCIGCWCigin0rUJN12g4a0RSEoCf5dxI4kSZySDpBOEpWoicKlJN+bhqDNQ17lAj4L5Of7FzIut9+QaMe6GHbuszHnnTzOXnAxYaQRjUbg5yMuPC7ZfW2ADBj8KNtXTyTAG4wHDwGYyEiXMWRsPud/MRBQ2AiD3IaxyUW2rQ9Hr5ORkubh9HkXny4IQ68TePODglLE5+/xzOQgJj+Xw8yJQahUWsYPsSLzlX0+Nw6cbhGZTEax1YdcIWHIr8rly9fY8J2FYotIgzpqNq+MJsDgP79WDRVDJ2Xw5LggBvUJ5o35FnasvYA60vCXzC1uJp3A5ZTw+QQ+WxjOki/MzH4zj8IikaqVlUwabcLngyvXXWz83sr6LVaWL4hAq5GxcFkBJ8+6SKis4nKiG6NBICRYUYr4vA2tVsaTYwPpMTQdnwhtWvgj1SaMMrBm3VWsSUYMBCFKIt6gdBa/E8qgCVk81sdQsti4DY9HYvXXFvQ6GXNmBrPzJxtfbrQgE+DleQU8PtjAwYP7qVOnzj3Xg8enZcI4OWvW3OJCcS6CJENAIIgwIgxGfG4zVruHqMqZVI7PIyXdQ5ggYQrU0r2bnEvXLKRlFlJk9qLXKAiN9VFdBydOX0btDEWJmhtcokDKIZYEVKgpIo9bXKN+Yy/bN4ah/00f9e0PC2jZVMO814J4bX4ebZprWX1aU2qiaiqqznMvHebnH9RlUv927LPhcIpMHmPi+x//nZbeC4KDgzl37jQ160VwIecK1d2NynwnU0hGZ3ThAJavcbL5iximzSrk8O6jJFAPnWDAI7lJ5waZpCDXuEACtSeQFPlF7LIidEFOBnZTsGe/g/0HfGRk+ahSWUbfXhreX1ZEWIiajDQ3dqkYLTrssgJO8hNxYnW06DELBaRynZq1fGRky8jL9yFKEgs/sZOcVZ+F79+bZv0fYTKZiIlvzubtv9K/h5rcPC/7DjsQRWhUT8UHn8tZsmx0mfNycnJYu+Zjzp45iFwmEBmVwMjRM+9ZX66oqIjN324hMz2TWnVq0rN3zzJkfUREBBMnTaT/o/15/qnZ3LxyCZVXg0fuIrJyGKsWfEF8/N2Saf86srOz+WDhS6SlnMWgs5Oa7sTj09Cp8yOMGPkEgaEh5BafJ6CgQ5nInTwyUEs6vEGZ9Orijz6UJAmLVSAwqDahlWew85eTBIdG8dJrdZj+5DBkMjPVqyrpNjidXl301Kym4twlN9v3qQgNb8kb759k4bJiIsPlKJUazFYTj497ga5d/3OeAkOHTebF53+kXo1ibqR4kUSJkVMz2bU+FtPv9El9PonHp+dQJaEFrUd04MQJcLlzyhCfVpvIRytlvDBnHkMmTadnDwXfrT1LrLVJqTr0Sh6uy84RUBhA606FjBymYvwoHf17GFAqBT5dXcQr7xayYJkbk9FAUbEMtbYq0bFeBCkIm9VGUlLSP7ZW+rsoLi5GFEVMptJRgCaTqcJU9szMTNatW8drr712z1q7mzdvZuPGO8YuVapUYd68efeUKSeXyZj5Ui6tmuoYNzwAjVpg01YHH68sZNOqSDKyvQDExyhKSdJo1DDkiSzq1VT5gxieycFqk3j+ySBefSaELr2KSXA3JZHzBBHCeY6il4zoCcAuKyIgvoDPPjSybpOFZ6dUnKnQu6uBPfvtPNLTwOB+ATz9Sh6L3w7nnTn+Ncux0y4mzcrGYhX5bGEEwybnkpCQcM+SEJGRkSiDZfhyffjwksJ18shCkrvoV1NNkVkstVYEqByv4olRQSz9xMXOjWHERCkQgrLw5npQCEpqSA05z1FipaqEEY2ERJaQQq46iWqu5hRLBVznPKFEEUIkbpxc4ywKVAhIjBiq5pWjyWisdbBRjAMLp6VDyJARTiwRxJaSTtGiRwJCKwfy5Ya1BARUbBh6P6hTty3nL/9K/dpqDHoZwUFy9DoZLtddjJ+cIikXM+nTtR/b9n5/V/3VyMhITh47gWp4xYScWiVDlHmIjosrybT9TyMkWI3d4cHpkNGxvX9uO+OlXF6YEcxPP9vZu/kUoeY6qAQNkiSRRwbWyAtsejeQIUPUJAj+jA+X5OACx6hCbcwUYDMrUKvBGOQlrrAZZzmCiWCUqKlCbTToKCAbDy60nmCsWHBgJ5hwQojkHEeQoyw38wR+2/SQ9Ij4iLDV5cpBWGzKJMRanSRuoFZ6/rE6/HeW+V+KFcvn8fGbyhJi8zaUSoEvPg6ifa8rrPo4usxxtVrGh3MVPPXGPBZ95NdGmPvK60R5K5cbGRAtVCbTcYOMLA/xsSpeecNKaG6LMkLtgiAQXViND+cvLkV+fjh/MdGF1cqw8XJBQTWpAakkEpdbjYXvvM/Hny35W3UCcP36dYIMyb8Rn36cu+QiLEReQnwmJbtJuqAlylv2JTEQSHZaBD8dsrF0uZOa3gfLeXY5EXlVmf/mAlZ+9UXJ53v37IVMFQbB+MfLEuyO58TRZLJzvUSEKVjwWjANd6cjpdYqdf0wRyx7f9jHU7Nm3pemmc1mIzPjGp0f09OupbbMYCYIAi89FUz3welk5Xqx2kQ2fGfhjedDGDUUdF4VWnSliM/bMInhpF0N4OJVF0+MCqRdn1TcbpHO7fXl6hZ2aqdj/RYL15LcVI5TUmAWmT297OAfGa5g6thAvt1q5Z05obw8L4/3F8z+W+Snz+dj+w9r+XGDCq8Xfj7s4PSPZRcRYaEK3pgdxFvznmXTlkPlXmvVigWs+0hVhqjQamV8viSQ/n2uEJnbjJzMA3y308rkx03IZAKXrroIMMhKiM8TZ5xUjlOWIj5vo0NbLU0eKODGVh+yrEpUis1FCM9ENNemqqM+7897/1/y8y7weSXWfeMkJ18kBDcN3R1RefzpvObCAm5Jp3l2TjGRmQ/hxoncYeTM+Tw+nV++xEL/HgbmvJ3PrbMatHY5FzgGQD1aUEwBgYSWpGj/HoIgUEWqTSG5RAn+CL0wMRq71YrFdoQdG4IZMDYDn0/i4K8OPvy0EIVCwOaQqByrYOf6GKpWVrH7JycHjtpxFxo5deoUTZo0uad6qF69OhZZEYGEk0UqEUIsP+93Ey1WJ8bpj65LizjNz+vCSwipV+fn8/LTwXy6xsyxU076Plyx7ERCZRVuj8TFq242b7fgNkGRJZxAz53U/CJlOoYm59i0NBZJgsWfF5GSZiXVfJXJHXW88WLZNCmA2jVUxEUrkcsF+o3O5IsPI/huzy0++WzfPZX995AkCZfTwgszgtj0g42gQDkvzgim26A0Nnwaybipxbz6vBKhMAxB68BhyMArdzJuZhZV4lVUilNyeFscJqO///zsSzNeb8UT4W4d9KzaUMzKRZEsX2tm4PhM1i+LZPeWUMZOPcWNKyrcZj2N6kkEmuSMHmzk8enZvPtyKJHh/ulVRpaX8U9nM31CIOcvufl2m5WIMDknzjrJyfWiUgo0bqDhSsb9TcfadejEdz/s4odNYSxcbOPsWREQiI9PpefDMj74VGLPpkhqVrsT7XT2ooshT2Ty7sshfPhmGC6XxJffWlizsZgVH0QwYZqZOHkswVRDhZpCcrnFNa5yxq/JRSARJj3vzFWXtLPrSS6+2mzhwFEHKpXA5WtuenUxYHWUNlXSCDpc1+vSuusFXnrOwENtNeQXiqzaYGbN11amjDUyfriJFesu3Vc9/F9ERkYGT88cTrX4Qux5btxaD+c9NqqI9TAIJlySk1SuYxbyCVEaCNZ7Sc60021wGpFhSoxVsjh7qwBEBQICXtw0bSyne3cd+w44uH4jD0meT/tGairFqdi2y47XLcNm9yI6VSRfl7FxkwWHz0dgoBKlQo/eoEVvDUQWlsqAvloMuiQuXvJhd7sRUt3062VApYQOj6Ti8Uj06WYkK+MqZ86cpEmTskZK94LZL77LM0+NYcHSkwQHeunfw2+qM+2FfFzueI4dO0bjxo3Z8u13bFq/CavFisaYxeK3gpj3jN+w7NLVc7z03mh69HmWnr3Kmmb+Hks+/JhvVm1Elx+MyqvhgOYY77/zIa++/QqdunQs8/3w8HBWrP0ci8VCTk4OwcHB/1FJh6ysLJ6c/AgfvSnRsK4WfjOcO3DUzuw31rJ965eI6VVwaT1cDthHlKM2Ad4wPLhJl1+nSMwnINhI9Qa1qNriAlqNDyQQZAZGjx1Lq1btyM8zk5GRwbdfz2TYo0F0aC2Rk+fl6EknS1eacbkhwCBHEOVkpZ6gdi2B56aHEBmu4OhJL5995WTPrm0cObSLqJhqqJRqjv26B59P5IFWnRkwcCSBgYF/qx4OH9qNQefl8SEmGtZVU2T2sXSlmcadUxj6iJH2rTRcue5h+VozndtpMQTc4PNPLqGSBdK7vw2toYAnxmmZONrAngNu5i+106b9EI4dO0R6ho2QIIGmnd0cP/0D5EdgslahiDxyySBGrIq+0EgOaXz+WS4rPrMgKHxIchdjRmmZ+UQg2/b4OHk2gx6ddIwa5MXlkvj0i3T2b7/IgR+O0Oyhxrz3wbz/kUixe0F5z1HeZ6IosmjRIgYOHEh0dPQ9X79///706tWrzLVzc3Pxer0VnpednU10hI1LZ5XsWpbAro05IPiQFcbhC7Yx7YVcatdQIYoSJ8+5kMsgNERBTKScC1fcrFsaybNz86gSr2TuLL80w8oNZg4ddVHd/SDXOEMdmqEV/HMnq2TGiR21qEWhKaBNCw2frzNjNFS8kW0yyrA7RNxuiVffK2DfpthS5jstm2jY+Hk03Qalc/2GB49HSXFxMRaL5Z7rb+pTk5n7zFsUWgpQoqIqtdH7Ajj/fTHND1zjqRlKpk4ovW5t2VTNapOF2Gj/fPfLzwN55LH9VHe2IkAIpKHUmnSSOSn8jCh3Uau2RK/qCk7tzCTbXkQDWqEU7swtwogmWbpCjlukawcdb8SkkXjFiwsX9WmFXgjAK3nJ4hZnOUJ9qSUy5FzmJFWpzTXlGZav3YDVav1bLu+/x7gJs5g2YyCfzXeTUFmFxyPR/SEdz72Rx6O9yidYP1/tICCnNtocA/0efoQd+34o09YFQSAyMpJr165RlC3w9SZHhRk/q7+2YEbJyzMmkpmZ+Y+U68/gdvuY/6EVjTmOlNQiUtM9WG0SfboZ6NMNdna2Mf+Dw+TmCwhykaBgL69NCeD9j22os2uTL2XhwIYDO0pUJHIeER/mAjkfLXXgDrBxpdCBgAwJiRAisWLmMicJIRINOrQYsOJ/XyKEWFKkRGKoQop06e5a2HhK5MhCrDXYuCmVxu6quBDIl126ax0qFIp7lhb8l/z8L4QkSTgcmUSGl69XFB4qJziYEjOGPyI2WonFnFry975dP1GrHJfO24gQK/Hp2mTeeD6UxESIKockBb8bmD3fgd1uR6fTYTabcRa6UQjlNyODYMQp2TEIRq5d+muOnn/ET/u2MbCXF7hTNzt+tPFozzvPvG2XA0VOtQpD7PXmSqxdfwpznhJDBS5+WkFPyo3Si7At33yH0RJa4XUVuZXY9VMKIx8zIpcLNGuiIDHVWsZcQmMO4MSJE7Rv3/7PC3z73lu2EBul4PQFF68+W74xhkwm0Li+BpkgsXOfjSCTnJ17XKjyapJPFhGUTf+4DXVeZTZuuULd59T07W7g+11WHu1V8c7joz0N7Nxno0UTDW1baCvsyHp10fPo2ExmTAzC4wVBKt8g5V5x5coVWjT0ayodPWGnY1tdhfd+uKOe2W9mlHvM6XSiUhRiMpb/jiVUVqE0mVHmqcjOVtCxsURSsofqVVXs/MnOgN53ftOd+2x3rauxozU89XMaRksC6zem07O7mp3XCwgSwijIMt+Xvs//NchlcOa4AiMB1BQalXwuCAKBhKBNb8N5+SFiBDVeyYMMBUqlUK7pDPjfkcBAGW51PvkF+RhcJiKLmiHiw4K5jM6RV/JgoxgZcgyYyORWqeM6wYA9syoHjmSxe0MsnQemUTlOQV6+kpAgOfNfDS2lUyohUaOqiqxbrvuaCP3yyy/EKiqT787ChZ2b0mXcNjUhVAXBrz1VqzYl0ZY2u0h6ppe5Cwp49+VQJo828ema4gqvn5PnJTpCwdOTgpjyuIk+IzMwqC9x/sxVFJYQVHovnqB0Dm6IJynZw7QXc3j9+RDefjGEF98oJC3LVeG1bXZ/iuyox4y0aa5h6gu5DOofTk5ODpUq3V+qd2JiIsYAGaMHmaiZoOaRxzOIjpATEiSjY68CEsztiPxtoYIVJEsdrmuOkqPOIjpSYvFbpfWm4mMUXLxa1vn8NootIlqNX1d25sQgqldR8vSruXw8L4LVnwSxZEUR3+1Ox+Hyj4FD+gcQH6Ngxku52OwikgRGg4wis48BvQJ4qLWPR8dmUL+2mj7dDMx/NYyFywqY/7GZ2S83va+66NixM0e/O87I8UW88KyepQt13ErzMnN2Ia8vdLBtXVQp4hOgYV01H88LZ+9+O726BKDRCIwdZqJtSy1d++cSkteYWO+dbIkwogmRIjnLEapRH5u8gJDaqTzQ1L9QPHTMzpOzc1m5KIImv6UdFlt8vPlBAWqjF0+eu9QCyeSJxn0thBemX0BXOQO5QqJqrBpZcTAN6sgxBsiRyf67nN7/2yBJEjNnDCc/PZ3UoxHEeGtSB79b7lmOoJX0qNAQRSUSpHoIeQIZlsu07ZVJYqodmUzi8w8isDskJj+bR36OHJNWQeINHz/stvNwRz3b1wXj80n0G51B40A5h3+I4e1FhaSkeRn5mJ7wUAW7foLlq9wIgpWwcJDLJfIKbjFuSABtmut44/0CHmylpUa1AK4muvlyowVngQ6TtT7gYcO6VB4b6GDeW9NYsWrvX9IEV6lU2O02nhilZfgAI5Ik8cpbxWTcUCErFHhn/IcUyLIQfDJqi81xRR/kp00RpSL76tRUs2GZRI/h79Gq9UMEB5d1Ywb49ptNbPpkG/HmeoiI5Bsv4QvKIi5U4N23JrJ1ayuef+HdcvUaAwIC/rFopvKQnp7OK3NmcfbMUb5bE0bDuqU3rds/oOOFGRKHjznYvDGDmpmdyFXeIll5DlHtRZJEtJoQBvUbxLWko6SlnGNofz2D+wcgihLfbrPy3cZ5LFk0D1ehmsAoO/u/iyUy/M68ZUh/I+8tKeCHPTaGDzTy+GAj33xv4ctNFlo01qDVyqhZTcWgviJ9Rv5EryFG3l+2k5ZNNPR+SEWDOmrSs75k0oT1vPDSUurX/3O9vfJw8eJFTv26gs1fBJb09YEmObOnB9O8kZapU9xsWx6CxeWgSJTYUuBEpbATn9+MACEQAF+hj1XzrzFvUSKCKAOPmhvnv/LLygR5sFjlSJLAtAlGsrKtfLb6KO4iIwqUOLGTwnV0BKAjgEjiUXiVFHpz+ezzWyxfCt8sD+TUOQ3PvJqH6JOoEq9k9bIQ9u53MGNqERd3XmfZkk+YNPWJv9Yg/iEYjUZkMlmZKE+z2VwmGhT8+vlJSUncvHmTFStWAP7+SpIkBg8ezJw5c0pl092GUqms0NVakirenHQ4HOj1cOsWNKYS5PnnEzkB53m0n5o35wSVyNV4vRJzF+Sj1Qr8ctzJhk+jmPlyLi/OCKZpwzvvS7sHtBw75WDAkF8JKI4sIT4BDIKpZI6YmZnHgaMOmjXU8NMROwMqINN+OmRnxoQgvttlZUBvQyni8zb0OhmD+wXwxNP51Krb+E/L/Uc81OkhnvfNxkgQtWla0u71GAkrjOHdN46SUNXGw53vlOXqdQ8FmRq69stl7WdBtGquZe9OGY9POsy1ZIEQkxKHx0FsiJcpY400a6hm4jPZpHtTSaBpqXH9NipRk0zXLVZ9XczrLxsYO9JKHe8d81CFoCCWBHSSkfMcxYsXkNARgFwpp0qVKvdV7j9DdHQ08+Z/xex3n8PrSsFik1NoFgk0ytn0g5VHepZetx075eCHbRLxv+mSFmYLHD9+nObNy+dPLBYLAfIgNm+2MG6Uh6qVSrfhS1dd7PnJydjpo2jTps0/Wra7ITyiGvsPHSXGW4NPPt+PT/LRv8edsnbvpKd7pztt4dJVF6OfzCH9lgKzdBY5MkQkoqlCBDEoUJHJLfLI5PpFJUqZkgTqYsCEAxuJXEDES2PalUT0RhJHZakmZzmCQ7KRTxYNaU2OcJMiIY+gcmRXPJIbEbGkbSkEJTK3FrmgIFSKJMd97R+rw3/Jz/9SyO+y4ydJ8GfZBL/PZpFE6Td31gq+i+xO9MuftisBUfQvTkRRRMbdUzdL7ir9MzuYoujjjxrxokipCFjRx5+UV8DnK/V09wSf14dwt/KKMny/26RUKKHcChUpqcN7hdfrRSH358/fbTNYqQAJAa/X30Y8Xn95JaS7Prvw2zkAt72efi8SXuY+Sn8diiIo7/I9mczfXm//H/hLzq634Tc58P/fJ/rLe7d7V3QbSZLuWj74/TsmIJPzW5vxp0opfvf+idLd60oh90sq3G53SqWfBAMQJOG+28L/JWhUKjROPZUpPyVRLWhR+Qyc5GfkKLFRTFCRssI2JkkSxWZQF8UQKEqYNZlkV9lDvQQDllQ3lmvxuCUnReSTTSpevJgIxoeXIvJRUXbCF+ioxJfrbzFqcABNG2oY2t/I7Gl+t8XBE7PYsjIalUrg/GUXCZWVfPB6GHXaptxXirPFYkFwKakrNMcmWbig2I/RG1lSRi8eIsLvNMrCIh/mYpHlCyOoX9u/I301yV2uaRTA+8uKSE7xMGBsBk89EcTn70cw+818Th4JodeIVMKDZVSJ15Ka4eGZ13JYsySyJLLxzTlBtOuThtMpltJjvY0vv7XwSE8DLpeITisjPESOxeIupfF1P/UQZJKhVArodJCS7qVXFz03kyUyf65eaqECfpK8mrMlx307eWFGYJk20f4BLQuXFTFjQtljAOs2FZeaIPfsomfuggJ6Dk9Hp5HxWF8Dh74LpmGHFOx2EZ1OVsZ45eBRB7t/9pvRhATLKS4WOX7aSatm/gXXtHFBfLract8SAI0bN8YuN1Pt5kO880wyM565hc0uoUJDbHVfhZEID7bS8vaHhaU+iwiT4yjSEFhOtoRMkFFJqskZDqNHiyXFx0P9M5DLJVIzvBz4LrakLQAYA+TMeymMM+fTOX/sCHVc7UplkkiISMZCAgxQmKfk6v4YlAEZtH8glDMXXDgr5tH/BbBixQrOHU8j0l2dAKWcjKBjyFUiljwVlX21iBHKpulFu2qzbVsqkZV9PNrTxLin/LrFSksMatGNxwUGTNw8nU9ygotFnxWxbbeFoY8amTAikHmLC6gSr+Tdl+8sWBKTPbRvq+b9uWElmSjmYh8jpmSx75CT71ZFo9f5DWA2/WClZoKKFI0TlzkJVUE8NYo78OP6ROJapLNl81cMG37/2p9Ll76PTLzE8AH+djvrZTM/ro8g1nZnvIgXq5MvZXGeXxjWWV4mpRn84/eTYyQ2fr2SCU88Vea4JEksW/QJUeZqSIikhR3kjTdUPNr7zmbK6fPXmPHkQBZ+uIGIiAiKiorQarX3leHzV3Dy5HFmzRyLJ0tHeLS6ZBPij3i4o45Fy4to/5CKHevOYQy081BjNSOH+zXKv/jKwa/HNiPDzHerSm+cNK6v4cwFF8++lktegZ0XZ4SUeudv45nJQezZb2frLivdH9IxuL8RhVLgoxVFPDvFTyprNDLefCGU4ZMziY9RUruGisBAORu+s3Il0c3CV0KY8cpkVn+57y9p/65d/SEvz5SV2593flBLcKQV7cWqRAhK0rhBWl4SjWmDWrjTZ8uQESbFkOlKoRZNMRGCgIDoE8koSOLc2Ws82k+BxSZy7aab2rVkZB2NJU5IIFO6hQ4DYUQRLVQuuWYgoUT7qjBxys/UrqbkuZcsJF8OYOwgLTK9jcDoQpZ9YCShrp2C/cF88+VGJk6e8Jf8Af4pKBQKqlatyrlz52jR4o5O4Llz58olhLRaLfPnzy/12e7du7lw4QJPPfUU4eHh/+jzRUdH88sxBwqlhOT0z/lckhNtpQzUKg3TZplp2liGwShQbBF5qK2WRcsL8foEsvN8VKuiLEV83kaLJlokWeFdA0a0xbHs2HWBiY/rGTwxk4c76kuyIW7j8jU3eQU+alVX8c1WC907VrzB06qZhhCfgQunr9x3PXyzYSMeu4/6NCw3SjHB04Spz/xE0hn//X0+iU9X2Knn7IztVxvd+v/Kkd1h1K2p5tUXDVy/4eL8ZReZWRJjhgaRk+ej92OFaKyVkIlFpSSh/nivICmct97OJyLKRZXbknJ/QLAQxk3pEiI+4kgglSS0goELFy6US47/HcTHx7Poo68wm82cP3+eaS89w5rFQbyzqJBvtlro38OAWiWw5hsLF05oiM6588yqIj3HjlZMfoaFheFRuQhPf4Ce/X9h8CAVQwdq8flg9Vd2vt3kJTiwFhMmlRamdjqdbNu2mVMn9iNX6Bj42GgaNGjwj5XZJwWRluUhAhne1Hg2fHuDGZPLZqzehkolYM8Kop6lDRkkc5PL6DBgpQgnNuxYCCSUSCphw0wdqVkJfaLDgCj5qEuLMjIqSkFFTakRKVxHQEAmyKjiacRF+S809LVH87s+1yf5uMQJKlGj5DNREkt4Cw8e3O5/ri/8f9er/osKIQgCkiyIIrOv3OPFFpHcPAmLtXzSJL/Ah1xxJzqweevm5FJ+BBxAjiyFEQP8L0ZMnIRTspf7PZ/kQ2mUl2iRBAYGIuglRKn853BINhSocEg2YirfewrE3dCqdRe+31160vVgay3bdt9xDe7WSYM3NKXCa9gC0hjQX43W5MInlZ9S4ZIchEeX3pno3KMzxdq8Cq/rC0+lQ1v/yyyKEsdOeNBSNiLQZbLe90K3d+/e3Er3UDNBxbHT5a8OJUni2BknF6+46NxeS1aOj84PKXEHpxJE2F3bgCsolV4P+yeaW3bYcLokfthTsRPz1l02OrTR0rCumkPHKo7m3HfIQfNGapKS3UgSeEXl30rlqVGjBkdP+cvarKGGvQftFe4E/XTYjlodWO4xrVZLkUWHw1F+283M9mIvUuOTvOhNbi5ddVOtip917dBGx7bf1c2DrUq3vz/iyw1OVMWRFGvS6NtbxfadLowE4ZN8aIPVfyni5f8K1EoDDmxloqd/jyDCqUQt6tKcIMIoKPSx/0j5bXLvAQeKvDhC8xvhkbmYPd3EpUPxbFwTwo/fhVOgusVlTnGLq0QQR2OhLVWFOlQXGtCUB1GjJV26WeqaAjKsv/XFlWIV5Ob7++3mjTQ0qK1i/tICTp1zMmNOLnNmBqPRyGjdXENSUtI910OdOnXwBTsBcMjM1KgtYgy60+416Dl97g6ZGKCXIQiUEJ8ALz8dzNBJWWTl3OnzRFFizTdmUjO8HNwax9J54Xy4vIhzl90Umn1YbSJ5+T4Sk724vfDuR4VkZPk4ctxZco20DC8+n8SgiVk4/+BmeuS4na+/t/DrKSf9Rmcyd0E+t9I8bNmRz/bt39w3AZqQkEBRsUhhkY+nX87j6PY4po0P4sgRH8G+mHLPkQkyDGIwKuWd6Y7FKrJ0VRETnsnB5RaZ83Z+mX7k1Dkn23+007vrnfdTEASqV1Uy99lgvvksioG9A1AqBbo9pGPk5Fx8vtLXyM3z8vrCfCaNDgTgaqIbq13k6UlBhAb7xzGFQqBSnKJCDbWKULlyZTQBbm4qz+Cza/HaNURThca0JbiCiPbbZfij6/q5S26CpPIXNABBhCLiw+ZzkJbh5fwZifTTUTSpFVAuCQKwZF4YQoCZk8pdJMpPkSFL5FbAMVLC9oPWhlwm4HYJ5LkLGTdag0ol8MwreZiL/t2Trwhms5nF8xaDW4U74hrK2heY8YzAF5/pCKtkI5K4Cs+NVsQx+fEgFi41k58jw2HWYhCDqUMz6tIcJSpU4UUoVRLNG6l5floIv55yMXZGFnsP2Hli1J1IL7tdZMVXZlZ8EFFKgsdklBNokrPi/YgS4nPyczlcTfSwanEEp/bGc+ZIGM/MyyMt4gDBtgSuXxL49eiP910XVquV7zatYNww/9hQWORj+zaJMFvZjbIQIRKVQuChDhUbXbRorCQx8Vy5x/Ly8hCtAnJBTr7uBs/OUjCgj77UXKZxfQ0fv+VlyhOD6dS6C4O7DKdnuz4M6jeEixcv3nf57gUej4d33pyOz+Yj1ta4lMP5HyGTCRRbfEiICOHpfPyJgq9XhdCri4HeXQ1s+iKMof19dGijLRMxDtConpqqlZQUWyT6PVx+posgCLR7QEv3jnpWfOXPNOj/sIE9B0qvKS5fc9OhtY7dX8cw+fFABvQKYMFrYXzyXjjPvpZHny4eduz4/i/VSXZWcrnPfxsPtFBix59WG0w4GrQlxKckSaRJNzjNQX9qLq0wEkw2aZyVjnCOXygSC1BbwgkNVHDwqIP4GDlNGqqQG/xpytmkIuIrRXzehlrQEOlJoFvfIlzHWlHd2p4Ye0OiclsjO9OGdl2KEDROCpVpyJ1qsrKy/lId/JPo1asXP/74I/v27SMtLY2VK1eSl5dHly5++bN169bx0UcfAX7X6vj4+FL/jEYjSqWS+Ph4NJryifm/CqVSSUxsDVRqv0mLJElckR8j95aeHYtrcfarRix8PpJnnrORm+fj0K9OMrN9+HwSe362V9iOAdweECl/DQ7+Y5t3WJgzL4++Dxt4eEg6W3Za8XgkzMU+lq4sYvqcHJa84yd8g0xyMrMrTuFPz/Iid+tRyLx3NZMqDz/t+QmgXMkmAJWgxlqkwOkUsVhFBo3PQUyrjFxQYBBMyNISWPmVlRVfWpjzqpUFS4rp1cXAD+ti6NpBz0cfu6lR3IHqUiMUfxIzJyAQVlSPpCuKcqX2biOQEEKIpIgCcklHazNw7Oix+yr3/cBkMtG2bVtefX0VE2aZ8IpBJFTSsPgTC9OfNZO4vS6VcjuUimj1yXwEGCsug1KppO1DrXEorcRldmLr4mo81ldg8CMCez6pidIWz4xZ00udc+TIQYY+1ga5/V1mPn6Wx7odZNH8gfTu2YK8vIr5hfvBnh+207O7kgLNLUJtNck6XZk1X1cso7BxixN1oV8+LlqojAYtNWlMPaEFtYTGNKYdOgLIJJnqlCZp/Rl38nIjgQEChEDsWJAjxyU5MQhGavqacl5+gMvyX0jlGtelc5zlMLEkECiElpybS0YJ0Z5KIhq5juLiijPY7gf/zjL/SzFi1Axmv/0iH79d2jRAkiSmPVeEIrsKM57P5bPFQWWOz37bzYhRd3av33r3Ddr9+CChvqgy7m35UhaSxk6dmv6J7cuz9YwddYbYglZlrptlvMnkqRNKPhMEgVHjR7L6rfVEWauWuq4kSSRxgVgSyAlJ5sPnF/wj9dKwYUMWfRDK2Yt5NKzrf9laNdPw9qICLl11Uaemmjo11UQk5GIpyCdAKp0i7pBsCBHp9OgcRla2yFsvnqG6t2nZsgbfZN7zb5Q6t2+/Piz9YBmulNBSu8QAZlkulWs5qBLvXyi/t8SMLC+qzE5IoTKHRq0a3remUXBwMHpdJNk5hbz2Xj7frogq5awJ8Pm6YirFKtGoBUJDFAzorWfjNhumOBveggSKKcAmWdALpYkkq2QmIC6fFo3D+G6nlagIOeEhKrbutvJYXwMJlUt3amcuuEhJ99C4vn8iYwqQsWqDmVGDSqfBWG0i7y0p5LOF4Tzzah5JyW5Gjn7hvsr9R6jVapq36M4X67czZoiaOjVULF9rZsKIwDL3nv1mIZOf/LDCaw0a/ASvzH+PeXPUpX5/UZSY+kwR+uz6ZJvOUb+mRJMGupLozuaNNLz5QQHnL7uoX1tN+1Za5n1UyJXrbmpVL11XF664+HkfhKPDGnYShVyPIzOEABTcVF9k+tRJf6s+/rcjLCKCW5ZbuHCioXxpALtgxheYgegOI8FWj4tFx3n8yVzWLA2nbcs75xw4amfaTBtR5qYUkUunHi4mjPbrr0mSRL+h+SR4myAiUEgu4UJpMk0myKgpNeY0B4mSKpW823lkkpcsY/j4AjyCiwkjjLw538y69W6UtjCKi0UWLcrl0X46oiL8Q250pByX695D3KpWrYop1oAt14I98gpVQuSkWYoQC0VkggyFoMCWaWLfQTsd2+lweSRiokoP762aaZk7K4Tpc3LxeiXcHgmXS6Jzex0rF0UgkwmEhSpYvTiCnsMyUKthwLhMnpkUxONDjCXviMsllqR1D+4XwJgZ2Xy5NIr9R+y06J5KTJScxvXVnLngJifPS5BJzoBeAaVcvpOS3Qyf/D3jx97g8y823bMxgslkwlws8vaiAmY+EUjgb+YVoijcdVNFJSi5lmSjdXMtx884ef71PMaPMPHhG2HY7CLT5+TSsGMKQ/uaCAoWOHLcgdcnsW5pZJmobrdH4vWFhWxZpcXp9LFqg4WfjtjxeCTqtb9FmxYaunTQceKMi/OX3SycG0Z0pP+3ePndfObOCuWrzVZ8LgUfLivm8WF6LFbffUeAp6WlIfpkVGmcx4njeWgkI5WEGkiSRG6eiChK5co/uN0SbndpklatFvBRMREtIpJQVUZuro9ii4LarlY4sdOkccXaXNWqqAhUGgkyqXhkeCFbdqQxsLueVs2NdH3Q3586HCI9hmZQuYqJboMy0ekFDPrA+6qHipCYmEhiYiJ2u73Cuh0wYMA/cq//Kaxd/SVBthhc0ZeoWVPBN5/Fotf5TYQ8eMistBeNzofVJiHmhxJja3THXMAnJz5GwbihgbzzQTFNaFESKS1KIlJUMnu/jaRalTtjWPeOejbvsLBoeVGp92vzDitD+geUeTckSSKvwFdirLbpBytx0cpSZohKpcCwAQZio+Q8OeEsqvx48vLvX+Ntx47vaVTXV5JGum23DVVe5Qq/b/JGcvNWxVIjGVleAgNDyz32+40RT3AqIx4rPzW+Tk01kiuLmLSOJUSEK8vBE8On8OHnC+9Z4/lesXfvTmpUtmI5WwkFSrJyfBVmPbjdElqNjGpVlHg6SKX649swF4sMe7TijcbB/QM4ctzJ3YIRFXKBqpWU/HLCv0EmlwtoVAILlxWy75AdmQA3Uzys+iiyzHPGRit5clwgx07ZuZF1mH79Bt5jTdyBIChwu12oVGXb5vEzLo6etmENvYrbHI3MoykldXONs2jQUYmav0U/6TnPUYIIoy7NUQhKXJKDFM91PlmRx5UTkfQZkYkgSLgC05GsDXHjvmvEoAM7cZZmZbIU1IKWOp5W5GcfxRd1A589rsJU8P9JtG7dGovFwrfffkthYSFxcXHMnj27RFuvsLDwHyNt7hdZWVncupWExe6jULjADekyUWIclSw1SyLTDJIJr7kKq1ceYO92I1MeN9G6VxqiePcsOq1aRrYtrdz0XIB04QbRRpGBvQPo1UXP4L56+o7KZPWGYmx2EXOxyMK5YUSEKfD5JIwG/zvQp1v5ZNqiJQ4Eu4HmHZUc/eVnatasec/1cP7sBRTlZCX9HnI5PNQ7F3O+nPw8BY28dzaJgpyVeOHVK8jxa793eEhbQgwvX21Fm1WzZM1rJJhCcgmmbBSvJEkUkENlaqOQ1Ij4kAnlz+3cuAkmjBtcph4tuMEldP8DgSA1a9ZkxartJCUlcfjwYbKTVlGzuF65iaDOMDM9eva46/XmvPYiQy8OI+dKCiGOaBT50TglB/mmNJo93JCu3bqWfDc1NZWPPpjO3q8N6H6LEq5fW02XB/UsXFbI8CGd2Lj58D2bXVUEvcHNe69F0fNSEtbEEGLctTl/LIcTZx0kVFJhtYlEhvslwtIzvaxa6yLWG1NSB1FUwUwBut+CtwRBIJI40qTEMiSnCycVpQxLkkQhOTixo0LNGQ5TVapNKFE0F7tRJOWTSyZ5ZNGINqX6xEIpj3Ru0IDW5EjpmCkgSArEYrFgNFYcxXqv+Jf8/C9Fhw6dSb11nd4jVzFxhEitagouXXMz730rlqQYZC492/ak0H2IjBkT1NSoKufydS/LVst4qMtY2rfvUHKtsLAw5n/8Lk9PnkW0rxIhROHDS4ZwE2+gkycmjaPv6M1MHOGjehUFXfs6WPflPmK8tdCLRpwyO9awXHoP7skjA/qXes5hI4ZyM+km+77bjyE3FA06rBSRyg1MsiAKwzKY9vxUGjb8a/o95eG9BSt5avpwmjUo4LHeAnI51K2pov/jmfTrrmfEY0Zem2Ng2JjjZOSFEyVVQYaMPEUKssgMPnozgAVLC/nmeytte+o4euAAxsIaaDHgUFixhOQyceZ4WrZsWeq+arWa5Ws+YcLIJ1DlGTDYghHxkaW4iS4mh49mB/LzETuff6XAKzTGbrxJji8VgyMQDx5sIQVE1w3jnQVv/aVyb9v1Mw+1a0KgyUWHR9KYONJE+we0ZOf6+HSNmSvX3YSFynhrdhgffV7E6o3gcCoID7aTH/8rIflhXLadJFgKJxw/sVOgSUYTm83bzxsY+WQWh466aFhXSb/hJq7dcNN/dAaP9Q2gfw8DPh+sWGfm6CknH74exq+nnCxZUcThYw4uX3dz8FcnY4caCQ2Wc+AXB6u+Lqb7QzqGTsoiI8tLw8btGD9+4t/+/adOe4GXXszgl5NnmTjSxItv57PrJ7+uTliInANHHSz+rJjO3Ybz8MM9K7xOr96P8nFKIgPGb2HicB9VKyk4f8nNvIU2ipPDcQdexhgp4pY1Yc3GkwQFFtO+lYbsXB8uu4zewzPp10PPmCFGZk0NYtjkLDq11TLiMX8a2ap1NrZu86EsjiQj8gDVq8C8tyT0hVFc1PzCgNGPMuCx/38tvv+n0erBlqQnZnKLq9SkUZnjPsmLJjqP3d8FcfJsPu8sSCH8RhTmIpHRU3IJMPq1kbNzvDhyjcQVtkcpqHCGJfHMtDsTjH0HHRQlRRAhRnCZkxWm2QuCQIgUSSE5hBCJV/KQRhINbe25sicdW+QlZr1czOldkcQ4aiMIAhGAZJf4dcsNxthSWLUsmMPHHYye0uq+6mLJZ4sZ2KcfSo2NoCA18dECO1NPUcPn37wJK2jM5KkHmTzZy4hBeqy2soTP/8feeUdJUW5r/1ed03T35DzknLPkKCAgCpIFBBQBUVFEVMQcMSBBRAQEQQlKlGAEQYIEiZLj5Dw90zlXfX+0zDDODMI5597v3nPPsxZr0dNV1VW7q99632fv/Twtm2pY/1k8luIAA8dm8+vW5AoEmVoto093HZ+tttKlvZYJo0wV3l/0bgx9R2ahUoYM0KY8ZSX7qg55YXOyrwa4+kca3XtpKbE6mPyQqcJCu1Z1FasXxTLhqfPs3v0zd9/d57bjoA+LZtsPhbw9q4yoqFNbRtolW6VmdACCqZidu/wMuTeM598oZNOK+FLTo3CznI2fJ/Db7y6GjM8Hh4lXXtPw6FhzheMUFAaQpJCJwaBxWVxJ9dO2hZZvVyWQkqQkNz/AwmUlLPnCSrE1yFefxNGwnpqcvACvfVBEfkGA62kBzh82El3cjFX7i/j4k0u4pCDbtm1j/Pjxtx2HD99/Cb0evAERs16HwRHSGhQEAUVxPF9vtjLigYqT6FXf2BjYp/wio2UTFbmBXJKrIE4sqnRGDVOzdImEinD0Qkhf8cLFqitjMrP9BIISMYXNWL9lN4e+SyLcXH4hpNXK+Hx+LL0H5ZGbCwP7K2nSpMltx6AyOBwO3n//fS5c+Pv2wf9t5OdPO35CofFRt5GC12ZGodfJyMjyM/aJXOa/E0HPziEN7OKSIHM+trBl+0+Ys1tjCsTjN+XQupmBFk3UfLHeijKzbBFTrMhi3Fh1OeLzBgbdE8bS1TZy8wOlVb5ZOQE6tKk8GeV0icyZZ0Wlgp8POFizuKIGJkDXjlo0Mfm4LdE0aHhnercAhQWZ3NVKxY97QtrfdjsIAVWVakaRJPD5V5eZ9qip0qTA/GUeRo4bU+m+0dHRCHoRURLRaKUKxNrNSElQkX8mgIIQcaUWtCTnN+Clma+w4+dtd3ydt8KVS6eIihARPKHv3W5R8N0uF/16VSQRVqy147AJeH0Sk8ZWbk4nkwml8j6VIRiE5EQ5u/a5uLtr5UTFvsNuenbWEv2nJ4EkSaRmBIiMkNG+tYZDxzzExyqYMjOPoQONzJhS3gCqfy89C5eV0LzNP6aR2rxld9ZuXstDw8ueBU6XyPhpeVRLUrDovUgMehnf7kxj6UoXJVmhghCbVIyISDWhLn9IhzBg4iKnCMNMDImlZLZa0FKHplyxSuz8OaSN/9mXJVRLUZGbmYGXW+va2ymhJg0rJal1QhiZeXJ2bjbTZ3j2bZt3/FejT58+9OlT+TN66tSpt9x32LBhDBs27L/itJj57ARcFhs1XG0wE80pDpAi1a0wBigEBab8xny48BwfvRPO/ffosViDbP3eWalRKYA/ICHixSLlESGU74ooknKxU8zONYms2WSn++BMbHYRmQxG3G9g2H1Grqb6+PQLK+8ssBAMQlaOH4dNxuw3S3jtBVOp0aooSsxZWMy1TA/KqCv07a3gcu7tk8lXrlwJEbxY8UneCgVOEOpkVKgDeM40Jp+r1KdFuRgJhGQizP44wrQqJj9cVPre5m+9hPuTSrdPpAZnOYpRCq9QaZouXASZj/Pq3ThdkEM6iVSUYQlKATw48WNCRESNFr/Sw929e932df+zqFWrFsnJyaxZuY4CWzbRlO9OLdBmclfPtkRFVZ4QuwGNRsP6zev4dsu3fLliDV63l8joSF6b9iIdO3Yst+3qVQt5Z5aqlPi8GU89ambj9kzWrVvJI488/s9dnAAGvZwfN0cx5tFjXDytwpkvp+eAIkwqA0aNBr+yhJiEINl5XmKzu5Qr1JIjJ0jFKmWBm+SLJInLnMaNEy8eREksdwxJkrjISeTIaUkX1IIWn+Qlgytkk0YTqR1hmHFiQ4mKy5wOmeshI4AfFw7iSOEMh9FhQIMWu1T8t9/HbYdI+u9SYP0PyqGgoOC2Wv4KCwvZvOlLcrKvYSl288ex6wT8Ih26tmPWS7Nwu91s2riKvJw04hNrMviBMVXeHC6Xi7fffIcDvxxArdEw5alJTJkyhZycHPLz89m86UvyclOJT6hFz1738uP3P3H5/GUSkxMYNXYUsbFVt8VlZWWxeuWXXLt8HZvdSmREJE1bNGHEgyMqFcb+ZyFJEocO/cae3ZvJycnB7nTj81ixlPjwOq243R5KLHJUajWmMBP16telQ7f2WIqu43bZKSz0c/TIryiVLgSZhpSkViQnViOpWgIjHhxxy8rMQCDAdzu/45cf9qDWqBgweAAZGVe4evkURlM0993/ICkpKXi9XrZs3sqhfYcwGMMY/uDQf4meyTfffMOCj97C6ytBoQhVPAkokCsNREVqMZnM9Lp7KA8MGYlKpeLHH39k9aq55ObkY7NAUJTw+4IEA35kaidmk5ywsChmvvAB3bt3Z//+/bz5+jTcrhK8XgGjOQK1SsRuc2C3exGDEBkZRu26DdEbwjAZdeQV+Dh+dC8ywYNWb0CnC8dakkUgIBIZlcL7Hy6hbt26f39xd4ArV66wdcsqHLZiFOoILl88jstVTEJCfZ574Q3i4yvq11WGnJwctmxeTWbGVXKyrRTkOVAqRbrd3YXBg0eTlJSEy+Vi+bJF/PrLd/j9AlHRNTHoDHh8bpAVYyvJx2iKpW79VriduZSUlGAplLDbHOjDRORKiezMEkS/jBat2vDE04/fkRumUqn8HzMR/q9AVePh22+9yKpPtqBQSMQGapBIrdIFg0/ycs3wG8n1nISHCzSqp+bhUWEMfiiPMcPCeHqyGZkMXG6JvIIAIyYUobzQDqMQTmbsHs4cL9N5HDnBQuZ3bdAJBv6QDtGQ1sirMHLLllIJEkSOnBzSqE0TTEKoEuiQ9BNKVLQSula6b07Ub8x+I8j0lwv5bPnmO6oE+ubrVZz+fRG/n8hn0hgTX260c18vEytW+VEVpiDz6ciXpWGV52MwBdFpZHzxcSyd2lXUnPt4eQk+v8j0yZVXMG3a4WD2u4Vs+jyhQjXzDcxbUswPe5zkZylRX2lNGOWPVai9gi/pHCd3p5RO9P+KgWOyEFRNWLJ0023HoWvnutSpLrFheXypxugf570MG+ojuahjhQWlRZFBmyFXSakuceCom5H3hzHqgcpJ0oefzkOOjF9+c7J5ZTyN65ctJIpLgox5PJfXno3kj/NeDhxxExOt4K0XKj5vl35pJSvbz7qtDswmGVariEoFXpcCfXEtIu31Ss9TlIKckO0BrciZS7fvdN6zW0Pq1w6w9MMYWnYoRl9SkyQh1IERlIJkRe/niadkTBhlQKOR4XSJLF5h5ad9TnZ8mVhatSeKElNmFvDrPj9CYQJJrvK6YS7JQUn1g7w+W8vYiXbqS62JEGJCLaIJuzm0J7xSHdknZhbzxWofekFHzaYODnxf9XjcoksOOZeNuOTFfLVxbZUaW/D3Y+GiRYv49ddfadiwIV27diUyMrLKyuI70d3978Kt5oYdW7dHK7lJaeBk55pEzl708ugz+XyxMLZS4vKp2fl8/6MffU5javW8Qq+eCr7b5eTydR8lBSrC5WZkOg9eXDw6TseUceYKHSUAq762IZfDg3/+btZutuN0iTzyoAm7QySvILRQeniqlbQzRqL81ZAQCdY7zsk9VVfBPfiwhV3fK/hm93rq1KlzR3Havn0L3qJ32PmzhflvRmO1iTw8SkFsceVEao6UhlufR8feDj6bF1FKYEqSxNLVVpZ9ZSMoGWncpCWdutxL374DUCpDMj3x8fHM/eAjlr+xCsLSObIvvNI4AbTrkY/6fHtUaMo9Q7KjLvPZ5kXUqFGRDPhH8cXKJUiORaz9JII4WzOOSXuJig3y6itqhg7UI5cLeL0in69xsGAuBPERX9ONQiGg14dkCcYOMzJkgAFBEPjtdzcbtzv44NXKf1/DHsll1AN6PllhZdOKhArmLWs32zl7wUuJLXRvNG+s5rtdDtZudpCVE+DZqeH07qZDEOC33z08OauANi3UjB9pok3zsg6c1r0zeW/ut//Q73P0yKGUWI6xcmFs6fj9yPQ8Rg020KNTecK2oDBA+36ZxGf0IoPLJFIDg2DisLQLkQBhmDH8uUAPEKAuTUurkwKSH2+Tvbzzhp4xj+USF6NArZThsIcqsVMKupVr+/VIbq5zDhvF6DHiw4OR8FCV3M33Sew+Dh8wMOV5F48+sZ5atWrd8nr/neeGtxoLL1++zMQxgwjPaIFRiMAulZBHJrWFytdYkiRRXHcXR/dGEwyKNOuehlYjZ+ncGJo3Lt+Of+y0h/5DijDba+PAhoRIFKHnV778On6lE1HwMWm8kY53qdj6vZMl78cQCECX+zJoWFfFpIfMmI0yfjngYt1mO0JQScHJFES1G1lkIa1aKlCoA2Rk+xnU34DFEiQnV+TadZFeA19i1KhRtxWj7du3s/Cx5aiDWrK4TkNalyOhREnkjGI/MnMRUmEisSRiwFTu3rws/UEJBbSmOwX6i3ywopienXXkFwa4q0cBwYJYNGiJIwWNoMMqFXGFM8SQiIlIfHjIVV/GFOfAZpUwRYiMfEDPylU+ovNCc+4bCEpBznCEeFK4xk3zHY2Hrzdt/pcWSlUFr9fL1atXmTRuCqr8MOz+Erx4CCcGUQgQiHTRb9A9zHr5hXKau8XFxXi9XmJiYkhKSiInJ+dvDXgyMjLYsnk1lqJcDhzYw+szlMTGKGjXUlMhCTfz9QJ2HTTy9PQ3aNSo0W2vYf+K5k3q8daLOiLD5az62saxk16Kc7Vo0CNDRgyJxJBIITmkys5iMgrULinrVjgrHSWB6ljIw44VOXJiSMJCPonUwCiEc1k6jR4jCUJ1MqWrBAlSTShb4+dK6bhxUkNoUOH8MqWrZHINDTpiSCSWZOSCHKdk4zKnaUJ7rnIGGTKqUx8ZMk6wn4DCzYW0qiUh7mQs/A/5+f8Jt0t+/lfixqTudn7A/+74TyxC+E8cQvifFod/5wkuVD0ejn5wEL8fOE1CuIEChxMxICdKa6DI48AU7SU6SkaDOiom/alH98yrhdzVUsOHr1WMlaU4SKeeJSTn9iA34hir1gdp1ii0OBo4vAjHr51QCiquS+cxEkGkUHmy54x0GAmIJLb0oX0Df0iHQw9zofIFf7FUwFX9bxicSYx5YTiPP357GV63283ECT35ca2Sqc/nk5bh58mJ4fTtocf5p/7ego+9qFyRKG1x+AQ3OVIGkXFe5r9nol+vUGWQzyexYo2Dd+famDldx5Rx4ZV+3stzCjlxxsuXi+JKKyT/inVb7Ly7wAIZtYh1Nqp0m7y62zm5p2odwkkz8riSHs9X63bfVhwA7mpTg3t6qmnbQsv4kWWJtWWrHHzwgR9TYUPUko5CcnBp86jR0MX3G6NRq2UMGJ3FyvlxREVWfk3rt9rx+yW2/eAAQUCSQl0FWTkBcvIDvDQ9krYtNMz7rJgtOx1s/yqxUvfWQECi36gsSqxB1GooKpZQK2X4bFrURTWI8tQsRzDapGL+4BBXsi7dVgxEUaRX91p8tyaBaslKmnXMJf+akaZCWTWxKIkUqa/jj0pHofWhNvh5+MEw5n9WTJhBQd+uYVit8P1eG8Pu1/Hqs1G88HoxX33lx+hKQR7UUiRk4xYcfLpYw9Sn7IS5kjETRZQQquazCYUIDY/zzarIUpmFQEDi42U2Pl5uZeJoI0nJMlautfHTN1WTYK16pZN21kgMiYx/eyRjHhpd5bZ/NxY+/PDDxMXF8eabb/5T+tL/v3CruWGfnm1wFzuoUddP3J8SGk6nyIbPK0+kpWf6mfJcPqmpItHRMHGMicH9DHy22srB3z28PjOSerVVuN0i67bYWbfFwbolcRUqdNdssrFui50vF8VhDJPjdov0HJqJ3y0nI11ApRSwOYLU8bcuVyWVnbib4wcjyhlS3oxuA/I5eVrkQuqdm3x4vV4eGtOD5e9LTHkun4F9DHyx2ofmYvtyC3uv5KaIfNK4SAs6kRNzkMRaHhrWVaPVCBw94cHhCrV7P9A/DLkctnwfZNWGIEOHP0n//v1p3LgxOTk5vPf2+2xct5anHxeZNqliUv/oSTejJxfQpLae/EKR4hwNpvxmKFCQHXWMhLo6tFotDRu15cExj91RArQyFBYW8vIL93Lq92JS8rtxliM0pT0Ww2X8EdnotBJOp4CqKIVIdy3OqfazcZOKu1qFqt0cTpEPFxfj8Uq882IUkiTRomc6S+fG0KZ5+Yq4X/a7eXhqCc9O19K0gZoZrxYwbriRHp11FFqCrPraRiAATRuquHjVz8K3o9m9z8Xjs/KJj1Hy9dL4CuOu2y3S/YFMOrTRcPaCnzdfCMlUPfZ8kG07j95xPM6c+YPJj9zH7k1xPDqjADEIzRupOXvZy46vKteEXvJFCS++7EbuC6MJ7XBi5yInaEHncpVtbsnJOX6nMe1KpSRyk3cTleRm2H0GHnmwrJrv8jUfQx4qxHClIwbBiEdycZaj1KVZqaN8qEU4j3Qu05T2yAUFkiSRk/Izpw9F8+kqD2Hxb9Gr162r4f6d54a3GgvXr1/L/Nffpo61Bw7JyiVOoSOM+kKLSreXJImSers4sicUq+bd0yCgxCf56N5Jy9hhplJzth0/OQlYw7AVaFChQzLl0/ceGW1aqOnbU0t8rII1m2y8+LYFATixO6VU+1gURR6dkc/BIx6MYTI8XpGCAhG1Wk67Vmpq11Bw9KSHcxd9JCfKeWpSBPf3NZBXEOCx5/I5f1bDwmWrb9sXYu/evbwzcS6xrurkSRlkcZ1YktFhwImdHNJQGp0kJAYxhilo28RAemaQ06clhOIYZOYirhfYqBZsRLJQC5tUTOMhp2jSWMHiTwLoCuqil0y4cJDJNcxEUE2ohyiFdFZTuUA40UjRWTRpKOfIUYg16gkKflJqBsjIFMlLV4dIUpkLm8xCTGyQyEgBS56KiIIWqII6UvVHUUfZ6H/vSJ597o1/yuhLFEW++GIlX34xH4/XhdEYyZSpz9GyZRvee3cmly8dJ+1qgIaezuj/7BbySz6sWAgS4KpwiqgkJe3u6ka3bn0IC9OyZvV8dOoikFycu+hFDJqp17ARgUARubmZSKKEXCEjMjKJSVNeICoqiq9WL6a44AD9enhZvcFOXLSCru01ZGQHOXjUzYzHwmnRRM3KdTZ+OeDmWpqfuGgZd7XWcfwPPzaHmYWffENKSsodXX+DmnWJiPLz4FA9GoWShR8J1Aw2wyAYCUoBckknjyya0I4sriHGX0PvTCbW3oQSqZCrnEWOnGrUw0wUAfxkk0o6l1GjoRFtucIfNBM6AKHf1iVOIRIkiVpo0HGKg7SgU6VFJJIk8Tt7qE1jDJhQCipESeQsR0mmNmYhkkzpGplcpTFtKSIPBQoyVZe5cL3qucKdjIX/aXv/D/6D/+A/+A/+R+LylQwCfrB47EREwdefRzH95UKm9NEzcXTIVONamp93F1ioWU1JrWpKnplSOaEXES6nRUtI22HHUFSH2W8c4du1USGTho4K1v+WR2QgmQSqc47fCZeiK2j2uiQHAQI0ph0WTSq55v0gSChtsYQ7ayEhoqJqh1olaqSggBzlHTnZ7tr1I0MHBJHJVLw9K5K2fTPo0SlU0RkMSiz5zE9Cbmc0gq60PSmJ2lzKPcVTjzt5IbwQnQ4cdgGVJRmjK4VFy0/SvrWW9Rs9+P3Qr4+K7p20OF0SB496UMplHDrmoU/3ytsbf/rFTcZ1GY081atsNXXblThdYgUX1Bu4nu4nJrbyRWlVcNiD7Nrn5vQ5P3d31ZGUEFqgPjLWQJeOXgaPO0xYrJznh4URDErs3BXk+TeLeO/lKFISlThcYpXkp9MlEmaQERMtJyZKwZSHzKRl+omMkFM9OfQ5kiTx/W4XxjBZpcQnhEyMIiPkuFwis5+OoHe3kDmKxyOy6PMMln+SS1JRmauoUQhHJt0+USeTyVDIodqf5/TijDCmPOGkKJhXStrLBBnRvloEslJIjdrD79tC7tuLV1opuhbOjhN1ceGg87BUXnwqnMnP5uH1SXy8wMD5S9kcOeHBfdaHOj+OhUuKiHLVIZJ4UrlAFCHy0yhFYT/Thr73nMUY7UZjCJKW5SM2Ss75g0ko/zSZ+mqDHZdLpNAS5Ic9LoJBia7tdTSoqyK/MEBMtIzCcC8JxTX4+qtvbkl+/h18Ph8NGjT4X0l8/h0UKgGHz0tmjsi0R82Em+X88EvlBpUAKUlKRBGQB1m7JIn4WAWnznr5/ZSXdUvKNBe1WhnjR5poVE/F9FfyWTG/fMXJ2k12YmPk3DMym4RYOd07aTl/SkktqQlNgyECr5gCUrmAIMkIF0ILEKUlkW+2FjJqSEX5hYwsP7lFbiJiQ900CsWdLUfUajWTH3uV6a/NZv5b0Zy96KNWvSC7M/cR46pLtJRIYdRJYmvZePIBDV6fmjUb9qJyBfhxfRKZOUG8XpHzl30snRtL3VpllbOPT1ByXx8/D0x4lUP7PiUhpT0znn2LZ1+YwehxDzJp4hA0WjsTRhpQKgUkSWL3PhcvzSli//aEUkf5tAw/fYfsR60SWPyWkR6dZYCXfYd/Yub0n5j2zDzatLkz+ZObERUVRd2G95Cbt5pMaR/eglCiNtrZAJyhihvzn9tKSBijvbRtUVb1btDLeGVGJI89l8/vJz3otAJ2R5BRk3Np20JNjRQVvx5y4/VJuFwSSq3AB594ePIRMz+sT+SdBcWMmJSDWiUQHSXn8jU/ew66qFtTSY/BWZiMMrp31BEZrqh0zNVqZTw2zkwgKPHy9EhGTs4lryDAm+9uvONYZGRkMOetRwk3CThdkHpOT0xBKzbtT2X23OIq9xs6MIz5H4nk5PlwYCONizSlQ4WWXq2gp4bUgEyuUotGoXb+XBcDB+mY9BeJlDo1VfywMYb2vfcRldeGTK5Sj+YYhDLCXBCEUumcLK6TQh3yldfp0V2BIAhcTfXRvWHlc5n/IDTvUQT12KUSrvAHDWnFGY5UqXlbLOTR80/Ds6upPsSiaKIKWpElu8w263XOXSjg6hU5fr/EXe3UpGW5SKrhp0ljNwUWkTxLkDYtjSQnho4xdpgJtUrGjJlu+g4uYvbzOq6l+Vi80kqYQUZsjBydRuDQEZHq1RSs+iSW+rVVpQT51VQfg8fn8OnKEj5daeWFJyM4f0FCpYm7o+rH9u3b4zHbCTqDgIAaLblkoJALmGLcNIoPotEJ+P1yxg4PY/wII8UlIsMfzeH+eyw8NNxI/VYelNbQ+GcUwvnxZz/7ftSQYvuzk0YALXoipBiu8Af5UlZIE18KmYbVEZpyuTjAub0qopRK3FI6oihy+nAYqkgLfQdJDL3XRp2aKmpVj+PbH518tsrKioVmpj5zAufJJtRxdiI7fDcxhm1MfyqDeQtW/UP3RVFREUMGd6RO9SCvPWtErTaxZWcJH8x5CqtNpFY1JXZ7EJ1eictjRyeFhSRDKCGTKwQJokJHUbaLIwd3kn71e4xhCr5eGocxTAtoEUWJj5eX8MmK3YwZZmDvQS9qtUDrZhrSMi/ywswR1K6uxuMNkpUT4PxFgR/WJ5Yzh/R4RO4eloVMBs89Hs7UCWaKS0Ia8kdPediyMo70zAAPjOnF1xsP3lG7tyAXuKeHgSH3Ghj6gJ8mwbK5plxQkEhNDJKZy5ymDk05WZiKKj6bi7YA+WRhwERTOpSuf5SoqEZdTFIkqVzgDw6RQu3Sz/PiJp4UAgTIIQ0PrlB3XBXdc4IgoFFLmFodJTMngN8nozhPSaK/AWYhlAArJp96tOAMRwgnmniqoVL96zSQ/0N+/i+By+Xi/TnvcmDvr6iUKsY88jDDhg0LOcNLEgcPHmT75h1IokTD5g3ZsXUn2WnZxCXFMfu1WRUGU7fbzbZvN5CWdhalQkvbu+5m/94D5GTmUK9h3Vu2fqempvLKrFdJu5pGVGwUbdq3Jjs9l2KbhWJLJnK5j7oNmvL09Nn/cNl2VSgsLGTTxtXkZF3DaI7F7ZRz4ugJ7A4HEdFm4hPVaNQaPD4IBly4XS5iY6Np0Kgt9903DI1Gw549e/hu6/cgCPS//x66dOlSri3uwoULvPXGTDIzLuDzS/i9OnRqAxFR4Twx/Rm6d+9eIZarVy1n57Z1FORbCUhy4mI1aLR6PF4I+lxotGFMmPgU/frdWjz5dpCfn8+WTV+Sm5tGQkJNCoqc/LJrDT6vG19Ag1qtJuBzEQz4cbrkCMgw6EVkCoFqNRowdNh4vl7/ObnZF/F4gvgDMuQyD6Ik4fFAfHw4JlMssXGJJCcn0veeEeTk5PDGa8/g9dpQq2RotGaSk2uQmpZG0F8SindQjkIeRAwG0WrleP1ygn4vKpWE2wMajZa2bTsy/uFpNG3a9O8vtApIksTRo0fZvH4zXp+fHr27cXfvu/ll9y+sX/M1Dkc6ydUS6Hn3A2i1eg7/FvquO3cZSMeOnW5rUZyWlsa8D+Zz/ep1mjRvzLCRw3A6nXy58iuuXb6G3enAoNeTXD2Z6rWqsX3TdtIzLxMeAfqwcIqLvDitHmQyDU2bN2Xsw2NwuVx8/+0PCDKBAYP606FDh3/LBfq/EkV5VmQoMJkCaHQSiz63MuupcHp2LiPkalZT8tmHsYx7Mperab5Sc5nKUL8B/L4jmzCMXDytpvt92SydF82j4wwsX3kRc048akFLolSTPzhEDakBRiEcURIpVmWSrz+P2ZZAbsIvPPeMluH3G5HLBbZ+V8xr7+zBdV2ihKIqRfLtynyiYiSyM1Np0KBiO0hVsBTl0SQlpOEZblbQqJ6KEluQmCgFS1Y40OTUDxGfN0EQBOpKzThu+5Xqth7YKUYZkY6ks+GUSijOlhjcH6J9jRCQsWtDJmJkLiqDF1OYjNRj0bz2djG9uugqtK1n5wb4bZ8chScc+S2mEcGCKOZ/VsyspyIrvLd7n4tCi8gTzzx523Hwer3I5QIpSUq0GoF7RmbRr5eerh20nLvoY9lXNua/GV2OsB0/0sT6rXZGTs7h9JkApjAr78yufCL57Q9Oxg03cj3dz9mLPrrcpaVrh7K4SpLEzNcL6d9Lz85dzlueq90uIpdDn+5lxI9GI+OZx8JxOIvYsiCNmGD10uMiu7MKc5+f0oVeRq6PJi39nDp5nCJ/IolUR4GSQnIp0l9i43IT4WY5X39rp31rDQcuxxIuRBMw5TDhIR0zXy+kV1cdQwaEdPYG/invlpbhp8fgLM4eN9Cc6igEJZIEhVIOUULo2R4mhBOW34mivFzOCCcRNAG2rIrl+B8+AgGJ5o3VjBkSRs8hmdSpqWJQPwNKJSxYVoylWMQfkBjYx0B6mgNZsQy3q2oy73ZQo0YN8vPz/6lj/E9FbFwN7unm4sBRN/16GbiW5ufiFV+V2xeXBMnJDRJukpearS1ZZWXWtIhyz56tO53MmevCWqSgqFhJx/P5vPVyGN06adm1z0lsjIJlc0Ok+o+/OBk6poSWwR6oBE1p4iOCGExSBCc5QHOpE3JBToSrFq+/mUVCvJxuHcsqCTOy/Ax4MJtHx5rY8r2D1NRUatcuW0zdLrp1u5vY2CTe/uQ9CguuAnq69IwnIbEZP3y/hgVv6ejTvawS9fGHzaxYa2Pm60V89EY0v/3upmlDdTni8waSE5U8MEBP04Y+ROkgzz37CPMWrCY+Pp6Nm/fw5Zef0W/MRlRKH0UWBykJHrZ/mUi4WcaaDQ4+/tSNwyZDlPvZuyOpXAV9l7u0bFkh0nvENNZ9sx+V6tZmJbfCtKde4vzZU0wdd51Zb1nIt15EEdThi05FqxfxuEFhSSDgUjNooKpSvdOnHjUz/NEcHK6QgUtEuIxlX9moUU3F92sTSzXqTvzhYcZrheQXBrhnZBaL34tl6L0GVqyzcj09wMhBBlQqgccnhKPVCBw44mHup8U8MKBq/c72rTUsXmllwkg5H70ezdBHsv+hrrhlS9/nvdkSU5+H196xE1nQCq1gwCCZ8fmqJj99fgmf5KMRHbjCGUAqMwn7C8KJJpVQ22UReURFCEyfbK5027gYBY3radibdxIFynLE582IJpGT7AeFD1VKBj5RxsAxWVy4EmTy07dvevN/Db179+bt59/Bylka0RYlKtRhPvKlcxU6UfySj1T1aYY/YCIYlHhyphV9QSuUgop4sRanC/PILIojTorGocvkzPkM3podQWy0nKYN1YSb5RQWBRk9NZcPX4uiUb1Q4nroQAMvz7GQUwjPvOgjKlyByaDA4wui08ow6uUEvZB7XUen7lZERJQqiaEPqHljlokPX4vm9Q+KeO4JMy+8XYjF6uetd6be0bpApVIxaMT9LP7oU+LF6tSiMXZVDrHtLrPms+jSKn6fT+L9RRZmvV1Edm6AOS9F0bJp6D5XKQUK1VcJRlxFJpew54rUDLSocB6CIFBTasgJ9mOR8ggi0oCQdJM+EIUr8TSTJhkZMSgSUYSvvnHw+XqJt16IKjXBAxgyIIy6NVW8s8DC9vUxtO5yBmNmT9SWZBrWK+L7X37jl19+pnv3O9cAHT2qF2/M1DPk3rIx597eBo6d9jB8Yg59e+oYdp+R3096mP/Zca7mn0KeVwOHUEJDqU2pZqo/6ONSzjHSPAVcP55QTudZJhN4cmI4x057WbHWwY6vEqlXu2wMd7lE7h+Xjc8voVYLLHo3phzxCVBQFCRML2PLF2XH1utkvPh0BL8ccDHj1QIWvxfLu7ONvP7aMyxY+MVtxyApRc1Lzxp5+nkbUSWtKr2fTEIEqdKfLeSSQHiMj9dfcvLoNIkkV22ucw6rZEGGHBGRaBJIpAZy5CRQAwE5DsmGNe4ENesGqVtbztkLAdxXVcTmNeI8x6s8P6sqm8TaLl54KoJuHXQ4nCJLv7SxdMllfHmxiARxYidIAD1GEqlBofkMEZH/eDXwX/Gftvf/T7iTtveffvqRpyZPI15KxuxNRESkQH0dl87GVxvWMePJmfgzJfTWCKwUkcX1UOkwUfjwkCG7Qq2W1Vm/eS0ymYzfftvH/LkzeWioSKe2cvILg3z4iY2zR7VEW5qVmv48/uxUho0s77Y4bepT/PDtT6SIdTASgQ8PqVxE1BdTs4acWU+baFQ/1Pby7gIbnbqN4amnZ/9LYvbl6iXs+XkFk8eKnDzt47MlASLt9VGipiT+GEMfUDJqSMiYZ9XXNn7c4+KtWZHUq6Xit2N+lqyGwlwdWpsZgy0CkHAai5ElBFm1fiVNmjRh8P3duXr5N2ZMMaNUyHjhZRe64pqYgzH48ZGnvoImTsmPe3ajUqn4/fcjvPj8OCaNVnN3Ny2WEpGlX1rJyPJjcwSZNMZM57u0oRgvsnPhmo6t2/ei/wdd7ZYvm8+Rg+t4dHSQqAiBGa8W0qppSDNJoYD1W+ys22znkQeNLFvlQaWSeGaqia4dNeQVBHh/UTFnLnh59+UoosPlPPdGIXd31TPi/jBESWLtJjuHjnmYMTWc1V/bsJQEsVolcgsCREbIeXqSmVZNNWTm+Hnv42LcHgmVEvR6GWkZfvQ6Gc9ODee7XS5sdpHHxptJjFdw+LiH9z62IIkgSjLqNWjH+x9+jkZT+SSzKtjtdsaNmoDjugd9cQQy5Nh1RaR6LxEVJdGzm4rJE3TotDI273TwzTYnrz8XTrUkJZt2Chw8buLDj1ZXmUWTJInnZ7zA0V3HMRREoUaLS2kjU3UFnVxPpD0RrWTAiY0MrhKGCSd2RK2Nhx/SEBcr5+NFPgyWOoSJEXhwky67iFN0ECtLIk5MQULCaSpGmQgr135+Wxm9f+fWJqh6PKxXsyY6QQeCRFi0g/BwOYe/r7wFJDPbT+9h2Xy/LqHcROtmjJmaw/7DHobfF0bPLloysgIsWWUFQJIEMq+qSfQ0whyMw4GVVPkZfDInNWvIGT5Ew4gHtHS7P5u9WxMruKmXWIO07ZVNUaaBprSvIDwfkAIck/1MYnUv+Vlavt6x6bYJ0F9/3cOV0y/wwhMqNmxz8MRMC5MfNvDqs5G071WA4WyPClWqN3BF+gPJnE+fvnImPazDoBfY8p2TZSs8RGa2L7coc0kOiqsdYORwJd8siULlM2Fudpn5c0w0qKtCFCV++MXF9JcKCaTXJDeYTnUakSBUq/SzM8IP0LiDjfattDw61oReJyMQkPjmWyevvu4mp9DDmSvnb3vx7/P5aN+uDrHRMj6fF0f92koefTaf1HQ/1ZIUaNQyls6tXK7gngHzetsAAQAASURBVJFZXP8tAUwWvvhcT7tW5ceeDz+x8OkqK9USFej1oYriMIMMrVZG/156ioqDHPrdg9sjcnBHCtNfLuDBB8Jo1aziGJaW4eehJ3MZfl8YU8aZK7xvswdpfXcm5vymhHuqUyTlkao/wplL124rDgAd2jZg+bww6tVW8eSL+XyzLJ4Sa5A35paw55cgarXAsMFqtu+2sX11IsVWkTFTc3lmipkXp5qIsTemwHyaOYsdLFllZcPyyltw5y8p5q23AjTzh+6xoBTkEicJECCGBEAgnwxSGtmxFoPVESQu2U+PTjrCzTIOHvVgtQYZPTQMk1GBRi3Qs7MWY5icIyfcPDmrgJQkBWfPB8hP01C/RSO+2fJNldf9d2PhH3/8wbvvvssrr7zyL9eZ/u/AreaG27Zt44M5jzNrWgQPDQ/9buu0S+Poj0mYTRUr695438qizxw8/pia2U+HnjMDx2bz7aqy7/r9BTa+WKwltqRZabWbT/KSZfydWs3tmMNh+dzYUgJs168uHh+rJ8VXeQIzW0oFIEGoDoS0ETMjDhFXx0qjemqupvq4ej1AREZHPGHZWJQZfPPtT/9SLcyTJ0/y47ePMffVyseVUVNy+OCVaNZsstOmubpcguNmnD7nZf0WO2/NimLqCz6GjF5e6Zg9bkxvtn7uQaUSGDvZwundsUQ56mKV5zN4+lVmTa+c+Jq3pARN9Gzuv/+fM946f/48L8wYwIzHjLz5oY3hgww8ObFsvN243cGst4o49F1SaVXqzZAkiW73Z6JUCix+L4bvdjk5fNzD5/NiUavLP1eycwNMfT6fQf0MrNlko1VTDff3M6DXCgydmMPJXdVKZQ6CQYmWvdKYMSWCMcMq11k+cMTNky/mEx+rICFWwaHjHt59f+Md6WEDPDS6Kz+sEZiz0MIHH/pp6Qu5LPskL2Lzfez9rvIx472Pi3l3jgdNwIwXDwqUNBc6VrotwEnpAHVowml+o0aKglOHq56/zXixhJWfC2jQ0EhoW+V2J5Q/88lCLYP6h3RaM7P9DBidzSOT3/9bU7Z/57nhrcbCYDBIw1p10AUjaCp1xCoV0Xr0aTRqGTu2gaagJipJi02ZR6EinboNgsTGyMnOUCBeq0O4pzoAp6SD1KAB9sgL1G/hJqfIS26mHKM/DkFU4NPn06K1xJJ5ZiwlQWa+UciaxWVFPV3uy6BODQVnzkgU24NMm2RkcH89X29xMvddOXpPLDaKqUlDtIIeSZIoIpeC8NN88I6ORSusVEtS0Ke7ng8WWcgrUHL81OXbjpEkSfTrOQDDxTh0ggFREsmrtovff42u1Jht7OMhA9oObbQcPelBJoPLV/0M6K3n7VmRaDQy6jUronpBjyo/8xi/UFNqXFrhL0kSqQk/sGdHdIXig+vpfh57Lp+daxIqkHDDJubwybsxvPm+jQNfNERE5MHZl4mOkViwQs+27ftvOw4Ap06d4qM5Q/h+XeXdRK99WERxSZCzF3ysXhSH2Shj4EPZHNmvoK3Yu8L5SZLEWd1uTh8NL5U1uBmz3i6kdTM1g/tXTO7Y7EHu6peBJMIzU8yMGmwsZ3T08pwienXRVTADvYEHJmTz2QexmE0yWvTK5cddVWtd/hUD+zXnyPdm2nUrwHypagL5unQeHWHkGc5Qs16AoQOMvPuhg4BDTw0aEE40giAgSiI5pGEhDyMRKFFRQDYJtR3s2BBZmlgFSM3wc8+QAorSDdSkISahfOGDV/LgrL+XAz/EVrg/T/zh5b4H83AUaZDJJVS6ICq1SIlV5O5uOnIssObr41WuF/7T9v5vBIvFwlOTptHY2xmNoC3Nsof5WmD1F3J/n/tpGGhHpGDGhYNCcmlDd2R/6tDpMGCWokg/dpkXn5vN409N5dOPn2Xn6jLHsTo1oWNbLYs/t/PZe2nE2JoQmRfPJ+8soU792rRoEdJQWb50Obu27qGNVHZ8PWEgiFTrfIr1y2NKs8p1aqro30vHhKfW8sMPzenTZ8A/FYe9e3dx+eznbFulYd9hD2uWq6hv7wJARtxuvtsUQa3qZT+ID16N5tRZL699UMSmFQnUqank48UFxGQ2QS+ElcbRYDfhuGBj/IMP02dARywFRzjyfQrF1iDdepdQo7B7aEHw5/ZmXxT52amMHDKUJZ8v541XH2H/t1GEGcoGtXYtNXy10caJP7yMGxGa9NaqDhtWaPnkcxsPDr+XLdtvX+PuBn78cQf5GWvZsiIkDP/AhGwWvBVNiyZli+/Xn1Pz0HAjvYZkE2vW8Mu2mFJh/prVlGxaoWXxyhLOnPNy8KiXVR/HlTNKePMFNX+c9/LSnCK2rExg7SYbs98tolE9FRs/L8tQ1automdnPS+/W8jFqz4CQYlmDTWsXBjLos+tNKij4qlJZS07NaspGTLAQN8RWSQlyHE4j/Hm69N58+1P7igGUx6einhKQ5yYUPqd6N1hBCIzWbBQTs/OZYuYF6ZFMH6kkQen5LLjqwReeUbGmQslPDdjHMtWbKs0G/bJgsWc3n6RZGeD0uM7/FZ0fhN1aFraAqLDQJQUz3mOkUIdvLJ8FPJClnwCNQr/JKIE0BFGhBTDNeEsKlFTSjSF2cw4rFYeHv0IW77b/J8K0Cogk2SofCZECRCctGpakWhyukREEZISlMgEgbmfWpj3ZkUCLK8gwNETXo79lEJEeNlEZvxII7PfKaJubRX9euhY+Nlllqw4SeP6Kt4ZpWHk4LIF4N6DLkYO1lcgPgHMJjlTJphY+k4Uf/gPESslocWAFh1uXKRxkUgpnuLiNIzeBHZu33nb5GenTl34eL6CPbsLuHIsktqBZqxdfZReXdxIIghV9Z0DggDTpit4cqK59G8zHlPx0LAA3fodRpvRo7Q9RScYcFiSadqwhO1J+ejONsB5yMzwBy4gNxQRCIDCFoPM6KRElU4zdyfOc5xoKR6lUH5CYpMs+NU2vvokjq+/dTByci4A11MDkFWdZFc7XNoDzJs3j5kzZ95WHFQqFYKgYvh9Wpo2VDFiUi5jhoZxb28Dr7xXRP+7q04qPTbOxONnMpHLZMx8w0VKkpI+3UJZ5y/W22jaUM20iWa2fu/kkzkx9BmeRYc2GmY8Fs7hY14+XGAnOV5NXFKQP857eXqSmfFP5bFqYVy5CX9xSZBRU3JxOINVuiobw+TUr6MguvV1jn/vId2XhlwVuKP234DbyJPP2hh0v5xHx5gQBIFws4K5r5dfjOsMEqOn5uJwSnz6fgw1UpQ8a8xBsjVCURzP/E+PM3hg1XF7cIiRjxcXUZCXTSxJyAU5DWiFR3JhIR8JibAoD9+ui2TEuBJcVwSO/RRfOqadPONh3JN5HDnhpWdnOfmFIg8+lkvbFppSSYBuHbQ8MasAFRquX0+9reu/gb1791b4W8uWLXn11Vfp1KkTNWrUQKernNzq2rVyY7L/qejQoQN2h4RMBkdPevhpt4eCLCX3PFDI5jWRpdUlkiSxbpOLtasEJLeO2tXK5icKOaVSFPmFAT5fHiT5L9UhfrwYbDU5e/oUF4/HljP3OXosgMEbW6XUhZlIMikj8RWCErdDjiBAWoaPpo3UFObLkCEQ72iKTfCTkZHxLyU/f/huHWMGi1W+P/ReA9t/cqJUgNtTdf2H21Pm7D5mSJBNO9fRoMFrFbaTywKo1TK2/+jk9C9RxDkbgQCiwUKPrlUndrp30vLO4m3/PPl57gKFhSKHj3sZPUzPjMfK5l4KhcDw+8OIiZLzzoJi5r4eWhyGWixt/HrITSAgIZdD9RQFDz2RS+9ueurXVnHv2Gz6dNMzfXKZOWBCnILICDkd22r4ZEUJzRqr+WyVlT2/uXj12chy+q5yuUCvriGCpyryc9lXVtYsjqdebRUXr/iYNCOPwsKcO46B4s9HephewOcVSu9PlaAmNy2Cz7+0M2F0eZLi8jUfq9bb0IgRJFELJWrOcbTK1mmf5MWDi9P8RjXqIfoyQrIdlRDKAGfOB4ilBjmkVnneQSlIteowZGBZh0BSgpL3X45i6dfb/5b8/L+K77//Hl8wSLRCC35wC3a6dFbSt7uO389m02rgZXQaBW1bK+jXK57M7AD9H8zGcLkd4X8aVNqlEtRocUZe4dW3JdLSVSyaY6J2oGXZ929vyOXvcxkw/A92fRuN2y3hconodCHDMI1GQKmUEZR5OLAjkegoBX6/xGfLfCR72nGFMzTlrtLjCYJAFPEYik1MfuwAWqWBKxddvPm8hoXLZSiVXk6fPn3b3XG//fYb7vQAMX/qHFvIY/hQdaXEJ8CgfgZemlNIry46XpsZ6gDIKwjw6vtFLFhWwszHI1D+TXexXCmi8CkJSH5ERIpl+Qwfoqq066pGipLWzdTsP+yh813lib5mDdVcS/fTqJGMHYm/I/NpiI1TYtDLkYJWPB7PHRXIbPhmLeNHVj7OAIy4L4wlq6wsfDuGyc/m8eLTkSTFqsiWalX6excEgVhPXVZ8lcqMJyoe9+QZL288V7GrCf6c49VWYSkJsm6Lg4+WlDDtUTMTR5vweiW2/+zk51+dOJwSYQaBR8eYePABY6kRZae2Wk6d89Kjkw6V8s5qFK1WN06XEZUaglKgyvZzH16sFNHvHhl7flaxcKEfv1+gLk3LmVTJBBmJ1ECUglgooBp10UZbWf9FVDniE6B6spIvPo3goZFwxXqGhlLrUpM4AIvxIu+9FFbp/dmiiZqm9XXY97VHI+lwWu0UxBylX+8gRw4HCY8N4nK5/qlOiRv4D/n5PxxvvfEqiVK1EPH5V4gyjGJUqYB2BleoScNSYvJmJEu12bFpJ+YIiRenSeUyEDcwebyBpZ/nErQ2RC7IiSmqzkdz5rNq3UoAPv7wE+pKzSoc3xVzgcUfRFVopxEEgflvRtB/zLv/NPm5+ot5rPpIhSAIvPGOk5jiUMuwRchl0CBFOeLzBpo1UpOSqOTEHx6sdhF/bgwRQsUMjUEwkpNVwMZvlvP10lC2bP5iB4b8RhV0fwBiAtU5/scuVq5YyMtPq8sRnzfw4ANG1m7Owu4Qy70/ZXwYi1dmkJubS1xc3B3FYM3qhXyzJBSDk2e8JCcoyxGfN1Cruopa1RS88YKpUkfSyQ+Z6NA/g77d9ZU6xDZpoKZ2dSVHT3oYOdjImx9ZmPNSVKWD1cszImnSNY2a1ZUsmxuNKMLW7x2VZt6USoEFb0fz2gdFnLvko654HIvFQkRE5Y7Tf8X169fJuZRPkli+Fcgjuahe30vPzhUz8HExCkYMCuObbQ7GDDXSuL6ahrUtnDhxokJlQTAYZMPaTSQ7GpZb2GVxvdzk5QYEQaC21JgLnKCxsx1LV/xIbVf7SivwakgNOcZeEqUyoxODYCI7s7DSc/kPQlBrNch9KgK6AqY9auL73e7S93b84OLN9xzYLWoEBFQGDyXF8PspL2/MLeKZyeGl49zpc14efjqPF6aFlyM+IfQ9vjYzkntGZjFmSBivzzKj1Ys0aahiwN3lteqOnfbSo3PlRArAPb00LP+kBKFQwIoFH14yuYIHN3VphiAJXHJlEIkeu9N+23GQyWRERjTm2nc51KEaCKAs6Mjo8XuQFH7AgonKJ2E2ZR4TRlV8LzpKwVOP61j8chrRvjJHWYM9mQ2b8xn7oIrPZuUTIyRiKGoHRWX7ZplyUAZ16AUjtaUmHJftpqaiHiZfAkEC2MNSUSdn8+QoLa+8Z+HtF6NKnaJ/2uNi5qMy5IICg0LH1au3Z/JzA7GxYUwYqWPXPheN6qm4t3foO0rP8qPXVU0CGwwywsIDbF2VSK3qKlIz/Bw65iEmSsH6z+IZ92QeC96KJiFOybzPSmjeWM2psz5iohTcd4+SN993oDrXkcuZ5xk8LpuP343ig1ciGf1YLtFRchrWVXH+ko8zF7yMG2Hk8HFPpS2mEGqLunzdj1gdrOEXqGkWsDoVeL3e2yY/gz4RU2p71m/8lbFVEAsQSkQuX2MjPlbOmo120jL9OHwermgOU9PThpMnJAYPrPpzZDIQCZLKeSKl2NJnokbQkUB1CqVcLD4PDqcBu0MkMorSMS4YlJg0I5/lH8XQqlnZHGbSWBMLlhbz9rxihg408OUGOxNGGVn0rhKb03Jb138Dn3xSdQJt7969lZKjN/C/jfxMTU2lS3s9M2c7iFUYkFtSkHEezjbn7j5niUrwEm6Wc/VaAFlxHAnWhuSpfmLjTokRg0NE/KB+Br7aaOfRMSaWrXKiL6xb+n3ZpRKs8Sdo0QqaN5Vz+ryCnkMyWfBWDK2bh+Ya4REQlHuhCm7Rh6+cFIZNKKJhSycN6hn46UfI3JcCAQV5XCNdukINqQGfLVxGly5d/qGYSJLEgQP7+eP0b6g1Bvr0uQ+v112lHi+EtC73H3YzZZyZdxYU07dH5eT/us12xgwNzRnDDDK8nsqlLmQKPSXWEuZ97CbC3qp0/iD51OTk2qo8j9z8AMVFt5bPuB2sXLYMlUpg/xEPu6owFuveSce7H1vw+SROnfPywpuFPP6wmQcfCGPdZicfL7XRsrGcfd8ml8qcSJLER0tKeP1DC6/MKHuG1KulJDs3iEol8OHiIlRKOY+MMqHThPZzukSWrrby414XDqeIzR5k0EM5fLM8FoVCVnrsFWtt6HWy0pbRerVV/LA+kXtGv0nnzj3QaiuviqoMKnUkh45l8sLLLkTkXJXOYqcEAEWxkjfmFvPzfgdD7g3DoBf4aa+LX/a7CaTXIEVMQIkanWAgWkoghzQSqF7hM1K5QDXq4VPYUASUKPJrM2feRT58s6I25/V0P2lX5ShNxQQcHoqDBaWVcjejSHOdiWMr6n/36qrjnUW33wnwfw0fvT+PWJMOf8AGflBIGi5e9pOWYWX65HAG9ik/d6uWrOTb1Qn0v+8UYXldySWdTK4iIpFS3ceA3vG06mShdqBjhbm+KRBH3uV8du9zEhEux/kn+bnnoJu2zTVMHG3ikel5pVXVu/e7kBclkkMq1ahbKbGmEXToJCMR3ngMXiMDhh6hem05dofIujVLaNp00W3FYd/u/ZjcUSCETLmKjOepX69qcmjZV1a+X5tYqpUOEBut4JM5Mdw3Nof6tR3UrAUlWc5ypNUN+CQvfsFLSfxx9Mkiak2QzDQPD9xbtcRd7256Xni9mKXz5DSoW3ZuV9N8FG0O8OshD7Vqy5HJPHy83Em9Wioiwg0Eg8HbisEN2OxWtH+OQR6PyPylJRw46karkdG3h452LTX4/CI/7XWRmR1g6/cOUtNE9JKxymSeVjRy7XrlD7tQ0qjqOWdKooJ3Z0dRt5YKp0vkjbkWpr1YwO+nPIwfbmT8SCNajcBPvzp548Nilqy28t2aRExGOXaniFYjkF8YwB+4M61Lu1XF52usPDRawycvlZ/f34AoBSmmgOo1A1xNCzJtmoH1W+24L2jLEZ83I4HqZHIVI+GIEXKCQZg2O5/r6QEEAe7poWP0ECNtW2jQRBbQwHoXlzmNTJKjETTIDA4UkUX07Fy1CWq/e5Qs3VeMBh16IQxVficunNtL3ToyDhz2YzBU1A//R/BvQX5+/fXXbNiwodzfTCYTS5cuBUIP2W+++YZdu3bhcDioU6cODz/8MMnJZV+A3+9n9erVHDhwAJ/PR+PGjXnkkUeIjCx74DscDlasWMHvv/8OQOvWrZkwYcI/3MJ8O/jt14Mk+1pU+sMspoA4ylpA3TiqvGkFQUDrD+PUqd+YO6vyTIogCHTtouLQVStGItAKerLSQs5aPp8Pr8tbSrTeDEO4v0oDCWOYHBmF/5Cg/Q1IkkQwUEREeGjQzM0WSPiTDA6YcxgxpOoJ0r199Ow54CYrU0BTUq/qAa7YBDEBmjQITUJ+2esnXKy6uiGKWH7d+x3vPVs1EdK1vZbjpz3lWqoEQaDrXRq2b9/OI488cqvLLge/349aaSPMEIrBngMuBvSu+r6TyeGuVlV/z22ba6lXp+oH5IDeen79zU2b5hrMJhkN61VuzqJQCDRuoMRSLBFulnM93U/9OqoqHwiN6qnJyglQp4aSlk18HDt2jLvvvrvK87gZBw8cRFmgr/CdlAgFTBxe9bUM7KNn1ttFjBkaIggG9g7y48EfKxCOmZmZqDyachMVUQoiQ1Zl5kwlaAhKQWSCDIU3DCWVn4cgCGglPV7caCi7H3TFJn767uf/kJ9VoEnzlhzfexp9mJMii4HzF/3Y7EHWbXQz/z05ccXdMP5JxgRzgxQKpyjQZVMjRcnQiTnI5QK5eQFy80SSk2SVkkSBgMR3u52IosT7i4p5bLyZgX31jJyUS3SknJopSlass3HqnJeMrAApiVWPY8XWIMX+EprQs1wlpFdyc4YjRBGH3htNrjyVnj2fve04eDwezp64QHWpCRIShcZziJHZDOgiJyjChnUnae7vXoF4z5MyaNJcrJIIeOBeHQvn5kJ+2eRIIvQTM5tliEKgwj4OyYpSE0AjhZ41foWDmdO1mI2Z/PDTddRqgedHq+nbMxqZTOC+h7Kx2oKlmnc1qikQNG5wQLHPRtOmlbuzVoZgMIjDXoLVpmH2O6Gqfgi5Bp884+WHX1ylelx/xaYdDurWUpUmyqonK0tNjABGDApjw3YHowaH8eZHRXRup6HYKvL+omKemWLG7fcRIehJsrfGZ/PyyLijuIJOosVaZEgS+7U51GkoY9+3yYSb5Tz4WA7X0/3USKk4cV29wcZzj4dTr7aKaS8WkJHjw6BXVlmhWBkcHhsatOiKavPHucJKE1kA5y76mDUtgm4dtFy65sfrFfn9lIeHHvXxxpwfMDiNrFxrZcLIyqtU121x4LboCUPHEXZRTapHFHF/OoCm4cJOhK0WLTpdJkwv44kpZc+lnbuc3H+PoRzxeQNPTgzn3jFZ3NNTRzAo0ayRGmVsIcH8O6uCnzJlyh1t/78ZOTk5HDogUtvWJeRoLoBbcmHHSmJeZwK5ASwEiEGFTJBRJOTQt7eSiGiR1d/YGDPUyLCBBu4fl0OTBiquXhXRiKFOGJfkwFvnCHs3R5Wbz5VYgwwcm83i92JoVE/NkHv1fPj+NaItVciPcIVYkrFLJbjCUzFVL6B6dQW/fpNIortOaCMB4kjBJhVzmdMk5FcuVfF3SE1N5cUXHqZzGze9OgWx2kXmvvsVhdZoftwrUrfimg+A735RsGWHnO9+ykWSYPMOB4P6l19U7TnoIjsvUKqL9/Ov0KxF5QTtoAcm8vGKt7GWQMRNcicmdwoff5pe4dg38NEiB03bdLjzC78JJ08eJyzsGvu+TWLoxNxKCxtuwKCTceS4m1fet7BpRTwLlzh4cZYdVUENTEEdu9YW0uz7DD772EiHtloEQWD65HAGj8+myBIsbf28luZnUL/QNc14LJLLV/2MGhzGky8W0KOTjmETc5k4xsi3qxJQKAQcTpF5S4qp1z6Dnp20qLVw/LSX/r30LHirPCGoVssYO0Rk+7aNDB12+8ZnYaYa3DvoAnWCrUnlPGo0VOcu5IIct+QktSBIfKSHQkuQ7FyJru21LF/uR+13EiQPLx48kotq1OUiJ/FKbhKpiUpQ45IcpHMJJSrihRSuqg4RELVEizX5YXM6EeFWpj8WVlpscPi4hwlP5lGvsY7nnvbj9pgZOOwodaVmRJFQ1koqv0ZSi1Qefahi4l4QBLSaytdV/wHk5WQSrdOginDhsFsxEs6aDU6qV5MxfXLl6+Ca1ZREJTs5VrCbOLE6rehGIdmMG5nK7gNulJakKruwjNZafLrsMFaPn4hwOQeOuHjx7UJGDArjwhUfN5uTFxQFEdwGnGRQk6pNq0xSFAVkkUMqxtQ4Aik5xERJFBXdfgJQrVETJIhTsuGoeYiXH9dw7pKPByrZ9vK1kBnhzcTnDQiCwNsvRjJ4bD7LF0Qy8dwxkgo7Ir+p2EmURPIijhFjCnDoBzPGsNB7r75fhMtddaW90yVSfDGBwUOsvPGGnyH36Tl91svREx4+eiOaD18LtVdnZPl58Z1CfvnVg1KpvaP5EIBMCPLlN3YKLUHe+7iYqeNNLJ8bi1wusHGHnTFTc0mMV5CSqOTojykIgsAXa+3MP2UFXxRBKYgfLwpUKP5c8zmwEV+JIpAkSeTkBcjM9lcaT4CLV/2l6wW9TsYjDxrp1DePuEgNa9b68XkcPDrOQN/uBrrepaPvyCwmz8znq0/i+HGPi1nTIpj6fD797514R3Hw+71s3BHk8Qlm5NWvYr9sJkwq47JEKcgpDqKPdCKoZQzub2TaRDP399PTtXPFOf8NyAUFSkmNhIQkBHlpThGzn46gWSM1Xq/Ixh0OBo3LZvWiONTqUCdZU9pjk4q5oNlP66Yy4mJVlFiDlcqvABQWimRylWgpNE4qBRWiJYoHptg5c1YkPT2dmjVr3lE8KsO/BfkJkJyczEsvvVT6WnbTSLR161Z27NjBY489Rnx8PJs2beLNN99k3rx5pZnFlStXcuzYMaZNm0ZYWBirVq3i3XffZc6cOaXHWrBgAUVFRbz44osALFmyhIULF/L888//l12XIJMhVpFiFwg5ON6ABFW2a4TeFxFQ/LlN5Z/n991Y+t7YJ3R8QRCqPP7fqcaKIlWe023jZidcofzfA4GqT8DvD7XzKBSh66/yHBERRan0+gQhdO1VtZNKSAiCjGCQcg+9mxEIUCkJ6PNzx0SwIAjcnASTybjldUtS6F9VYff6RcRbfHF+v4T8z+sSqw4bAMEgpXehXBbat+rzkhBFCARBDArljKb+Dgq5AoSKxxYQCNxCPvfmawEIBCXk8orxl8vliMJfL1Yo9xu7FcRb3C9w4/4r/76IeEcx+L+GiPBwfIIDnSSy/4ibhrU19B9WQEGugpTiHuXGFbkgp57UggyPnZ6dQxnIwqIg7ftlUjOvDwWGnyqMQ/sOuXntgyIG3K1n9vRIrqb66TUkE61W4J0XI3lrnoXc/CAvT49gyjgz5y97eWWOpZyY+s2Yu9hKvLVFhRZwtaCljtSUM8JvhEf5UQXkd9S6kZaWhmgJjU055mOMfczJM1OjS6+nbzcnU6ftIsbVAJMYjR8vmVzFRgkT76vaVd7nLz/eAzjD0hn6gIrPvrATJkWUezsoBSmKPkHTevDLNRsByY8j7g8mjoknOkrBYw9X/Iz+vfT8csDN/feEFssn//AjOSOxShYCcjfDhw+/7TicPHmSmCgY+0QuZpOM2OjQb+ebbQ4eG29i5Vo7owaHVRCXv3Ldx/7Dbt6eVXl1LECvLjoWLC3hwQeMJMQp6HyXjtFDlfyy30W3QVmhLLzhHNH2BmRxHZ0vioZC/dDOAuBpgO24hZ4Df2ft52bMppBxxfrP4kuTR6IosXmng+93u1j/WTwqlcAvm5No2ycdu6PqZ3dlkClE0gKXSHLV4r2P0rnvHn2FSlOPR2TLdw6+W5uIUinQtkUoXo3qqdj+s43zR+OY/6mdzRt0fPudk4H3lE+obf3OwaxXHCj9YcgBNVoKyaGYArx4kCOnKaFq9/BgDGfdBxj5QNmCZev3Tl6fWXXM+/fS8/HnJdzX18Dlaz4G9NWw+us7q4Tr1q3bHW3/vxknj50krKR2iPj8E4nU4AyHQZKIpxoKQYMoiRTK0ykKP8uHE8x0bKPl5TlF3Dsmi95d9XTtoGHCtDwCPhlhMit6KQxr1FnWLTVXSGSbTXJWfRzHqCm5HNyeTES4DFHp5ipnqCk1KnfP5iuu45Qs5AdkKCKLWPGpieaNI+jUw07SDeLzJhiFcMxSJMW2qg1pqoLb7ea5GWP46mORpISysXTA3fD52lwWLLMz4j5lheu5murj1Hk9CrcGR5aJejTn5ed+Z/HSQh4ao0KpgB0/u5DJYPlHIVK2sCjIpu8VfLW2csPKe+65lxee20Gx7VdMN7UZqgUNeZejeW2OlZdnGktjJUkS7y+wc/magg8+GXvH134zli55hy8XRaJWh/Q9AwGptHXyr/B4JcY+kctzT0SwfpObr5cbSbQ2K5XzwRlNwFGbCZP28eM2Ral29rD7wvj2RwfjR5gosgTJzAlQVCzStoWG6slKzl/ykZyoxGYPMuGpPGY/HVGuxdWglzF7eiQyucCiz0sYcLeed1+KonO7ygsXWjSWsXrbuduOQSAQYNfOvTT1d+Myp6lF41LXYAg5tTcItuf7zYcZulqiQR0V7XoU0MDfoZzmdUDyc4YjxJOCAxsXOUFQCqJCTSI1MAmR+CUfxgQ7LpsLKb8GCZa2bFqYytq11wkzibg9EvlWN327GmjcUMl78xycPhOkmdSRHNK4zkVAJDw6iMbgY9v6pEq/r7QMPx7vnWni/1+Cx+fG6w9nxJgAc+cdIjlYF3uOEYvJdstqPIdNTopYj1jhz+KnP6f3doeI5Kk63krUXL0eQGOU6DkkE0uxyKB+eqolKTl9zkt6ZoCu96cz47EIqqcosGszwQ0enOiofL7oVzpRGxzUKe7INc5x9GiQWvVEGjS9faOrewcNYNX8NYTHePh5UySx0XL6jsjCZg+WkpM3cPm6r7TApzI0qqdCCKo4dMTPhx8omTFrN0JeMrqgmaDGjjcijZnPaNi4U1Hu2IP7G1j2lZUObSr/PX+6zEOEqykal47Zr/xCm5ZKHnwsh51rEklOLCMOkxOVfLEwjr7Dszl9UobH47mj6u+szGvk5rg5f9nLd2sTyyWeJ442M7CPgR6DM9n0eZn+6ND79Lw15yr+QCH6GBs1qinIzAmSn63DXNCULK6xdpONnl3VtG8dKo7Z9oOD1z60IJMJzHy9kK8Wx1WYu+3c5aRpQzUaTWjx+fUWJy++6KO6rQMmewSiJLL2ciYrv7zAzo0RJCcqmTYxnDfnFtGiZzqBgMSYx3M5cjzA/t+evu0YADjdPkYNNjNjdglGnYqCiKN4rGoMwUjkWi/a2BI+m6Xn/v41kCSJV9+3MP+zEiaOMaE3O+EvfpE+yUsx+YiI+PHxB4eoYwiybklS6W9NrZYxarCRlk00PDErH7tNjYlQUvU8x/C5ZVy6LDKon4bVG+yVJigkSWLzVj9G4rCQRyR/dsfaTQiCHZVawu12V9jvH8G/zjrp/zNkMhlms7n0n9EYqvCRJImdO3cyaNAg2rVrR0pKClOnTsXr9bJ/f0hM1+VysXv3bsaOHUvTpk2pUaMGTzzxBOnp6Zw+fRoIVYWdPHmSyZMnU7duXerWrcukSZM4fvw42dnZ/2XX1bt/HyyatErfiySOLK6XvjYSTjEFlW4rSiI+jZv2Hfvw/S+eyrcRJX7d78dAaDLglGzUaRBKnSuVSgwmPSU39z7+CVexhszsytmnwqIgKk3cP0XwCIKAzpBAdm4oI1G7dugHBaAqTuLzVVX/GDbucNC3h55hgzV4IiqPI4An0oooqTl0LBSbAf1UlCgq/14lSaKQPPr1H87G7Y4qt9lz0E2b5uUfNKIose+wm8GDB1d9wZVAoVAgU0ZTZAkxoH2669m0o/LPBggG4PvdlbvmiqLEqbNeTv7hrXL/jdsd3NMzJM5dbBX5/WTl94zXK3L+kh+jIaQbk5yo4Fq6H5+vcsLw8HEPjeqFWk6PnFLTrl27Ks/hr+javSv+mIoL43AphlVfVe14u2Gbg369yhb132xT0r3HvRW2S0xMRNIHEKUyAlQmyBAQ8EmVx8otOVGiIigFEXQOPFR+L4pSEC8e1JSfXHmirPS/r/IF1X8AxdZiohL89O+jo18vPfPejeDUmQDyvOpVavQYiuqy9AsHh465GfVYDu1b6HHjIGg1cfx02X18+ZqPdxda2PJFAk9NCqd7Rx2PPGji0HfJNG2o5mqqn0AA9n+bzIDeBsIMMtq20NK0kZpPVpRU+Ox1m+0cOhwgUqhczsIohCOXVPi8MsJMfg4e+O224+D1evHjIV+WSmLTfGY8bip3/ff103P6SCRi7dN4G//KJd1+wginKe1Z/3X534bdIfLlBhvzPyvmxbcsKAvL2iSdkp0STTonzrhJz/ZiifudXNIokQop0F4mO3E38+dp6NBSTwAfOZFHqFtXhkwGx097OHzcg9NVPoGgUgkEgqHxIBiUeG+eg4BbzVnZb9RvKPHtt+tvOw5paWmIIqz6OI42zTUcPh76Pg8fd+O0C+ReDaN7/yIWL7dRUBggNz/A+x8Xc/9DOdSqpsDurDqRYbOLaLU3dLlgYB8DbZprmPl4BFu/SECnB1OD62TU+JYiRTrVbxCfN8FIBO7UJGa8WkRKggK7I8ig8Tl0HJDOvaOz6DM8i/OXfKz9NK6cw+fUCWZESSQQqDrr/leEGbTkkk46l/BcS2boQ0Xk5pftfz3dz6gpuTw7NbycDh+A1S7y+nORxMcq2bU7SGJhJ16YCQ8+YmH/YTenznoZN7WQRx7x0dLfi5ZCZxoKrWhJFxKoTpAALeiEmUjyyQLAgJlorYn2fXMZMLSQC5d9eL3SLaUI9DqB30966N1Vx6YdDh5+0MgdFntUwN69e0lLq/pZD5CRkXHLdvj/qfj5u93EBKuX+5tMkNGYdkjAcWEP16N2UVRrN0OeTqVOfZE2zTQoFAJvvxjFV5/EUaemkqYN1MhlAjvXx1Kgu4gkSSjMtio7PKonK5FEiZ/2OOg3Io8wU5BuQ/K4FPETVxUnuCY/xRHZj1wPXqJloBeNhDbE2pox7Vk7M14pQpFfeZUohCpAPa47X9Bs2bKeCSN8lVbdTBipwWTUMfiRIKu+cVNiDVJQGGDRCg+PzFAz/uHnUQQ0gIBMkJNgaYfvcAfeejKGGS/aqFtNzbw3QhWJazZ6GD5F4PU3l1aZtBYEgXfmfErHngPIll0v916MtSnfLo+haft8Hp1ewOMzimneoYDlS5X0vHvwbRkeVgVJknA5skp113p31bH1+8rnhVeu+4iOlNO8sYbe3XR8vMRFrLVpheeoQlBiym3GnI/KjhNhluF0SlxLC40p44YbefHtQp6dGs6On5ylph1vvRDF9XR/BW2/G3jykZABZqtmIQPOqpCWGSQ8snIDtsrw888/E+4OPXd9eMsRnzcjsrgx737oYsESB/qcRhUc2BWCkoa0poQiJEQihVia0YGGQmtMQiReyU12zAEWzTUy+0UN5zX7cGEnyleDhKzuBM83xesRqJEi49imOnz1Zh3O7ErAnNcUg2CijtCU6sZoli3Rce10HCOH6NmwveKcVpIkXvuwiILCYv7jSVw5BBQUei2s2eSgYweBfP05XAEPtkJVhTnIDQQCIhlpAjGUzXnMRLN2vY9mDdUQlVvl5xWTT4nDxxvPR2A2yjj8XTKvzYzivr4Gnp0awYldKYSb5EyfVcL9Q21IXjUatPzBYTKlqxW+R1ESUcXlsX2jify436hHczwegYLCAHfddfvV4LVq1UIeIVGvsZ/4WAUyWUjGacSkXM5dLFu35BUEWPCpk0tXqv7d5eQFUQX0bN3uo38fHZMeVTJgUiYjZl1i1rw8ThyMxO0PVqhkb9pQTVFxkB9+qXgvr99q5+ppHTrBgEyQoc2vQ6se2dSvrS5HfN7AjQpUo1Ys7bK9XRQU5OPzw319DZV23MRGKxg3wsj2n8rO0+eXCI/zsmyVxKHdMaxdEcG+76PZtEVJQbU9qEwOFrwbyfYfnfR/MJsO/dNZ+qWVrV8kcOqXarRqpmHck3lcuByaZxeXBHl3oYWlq6289mxI0i03P8DLr3iobumC6U+9WZkgIzKQgjmtA6MeLgGgRyctZpOMwf31vP1iFEeOe6hVu/4dJcXdbjeyoIpPv7AS8CqITu1BtcKuxPpr0qpvLpt2SJzYH839/fWl8X712Qh+2OPk0O9u9OFenFJIqkWURC5KJ7nAcYIEkZDQoEVUeHjl2fBKkwz166gQEMjPD3JC2s91ztOYthgwkpzfjbkLXXy91c6XG2ysWGNj43Z7KPEgSTz5XAnyvGokU4ccbprDGew4XSIOd/BfUvUJ/0bkZ25uLpMmTWLq1KnMmzePvLw8APLz8ykpKaFZs2al2yqVSho2bMjFiyH3rGvXrhEMBssJDEdERJCSksKlSyE9skuXLqHT6ahTpyx7XbduXXQ6Xelx/isw49nnyROycEgVdYM8ChtejQOrLERIJlGTVC7gl8ovdiVJ4rJwmglTxjNy1EQ++FRBYVFFLY2X37aiKkr509E1QH50Ks+8ML30/Vmvv8Bl4XSF4+vzGjD2sYIKhFcgIDHhqUIen1ZRIP5O8fDE55n2cohUe/0lAwVRxwhKQUxEsusnOHK8Ijn3869OvF6JurVUtGyqIby6hWKpIjlslRUSXTeCiZNn8uSLBZRYg0yZYMAZdx6vVPG4WcoL3NWlLSNHPcwHn4rk5FV8mLyzoJj2rdXlnDIlSWLmq8WkpDQvJefvBOMmzGDayz4CAYl6tVV4fRK79lUkOH8/5SYjJ8BzL4cIgJshSRLPv1nEuBFGrlz3l5IHN2PXPhdOV+gz3ltUTCAgMvONQuwOscKxnpxdQKvmKuwOicnP5hMIwMOjTDz/ZmGFh73VFmTaiwVYSoI0qKOlcbNedyQZERcXR8M29bAo88r9XSVoyL2u48tvKmooXrrqY+cuJwP+NELZ+5uX/JJk6tWrmFkVBIGJUx8hx1R+opJMbS5xshwpCvzpenyKFOqQaTjOC8/qKY49QUAqnwiQJImLwgmSqFnuIWaVFRFdO/y2TW/+LyI3N50JD4axe6+bcJMs1LYULaGTKs+kA6hFA8tXO9nynZPlc2Pp11eNR3ASWdiMJ2cV4PWGvseFy0t458WoCi3hgiDw3ktRfLLSykvTwyto3b7zYiRFxUHa9E7ng08szF9aTO9hmcx4qZhA0a31a9VoUQfMFNsloiKrroj7KwKBAD6VhUCNszw9ufL25IhwOa8+b0Sh8zL8AR06DKgFDbb0SD7/MrSQXfxFCcMfzSEoQqP6ahIT5Djjz5HNVS7LjpEWsY8WLSV273cjCaCNsuNMPIU15QgPTs/i5MFomjZS8skKKwMHyghLLCYmWs69Y7LZtMPBT3ucDJuYw6y3CksrwH/c46RDay2Z2X7uHZ1DboGfjiOu0etuGXkFQa5f/eO245CamopCIVC7hopHRpv44JNirqf7+OFnLws/8VLT2pnEzJ4sfT2JXr289OntY92cmjhzjTRuoGbDtqoTRl9ttDGon56DR13otEI50f/zl33IZQJyBdSroyIqLkiR+nqlC9NYfw2uX5Fx9qKfdZ8lsOnzOCzFQaZPCefHrxOZPT2ytBrgBtq31qDV3FklfINm9VDrAsiVInluKz/u8tK+dy4te6bTomcaL75dyCszIunTveIYm1cQpNOfVVcBnwyloCSpqAOpO1ryxFgDDw1V8u0mgaZi53JVzIIgEC0kYCaSQnJIohbZpGKR8nFKNgzeGBQI2Pbfxf1DbVRLUvDTr5Un4QC++dbB689FMm5aHlMnmMnND+Dx3Jm+1V/xySefcPTo0Vtuc+zYsVtqhf5Phc/nQ1bJtF0myEgSapKsTuGjuVqO748mOUWgXQtNuTZoY5icvj309Omup0Y1BbVrqNCYXWSYD6NQ35p4j4yQ89g0Jzm/NqKoUMbYUXpOHYzivcVOGnTNIc5oQBCVnOIAF6WTFPoLyU7VsGWDDClYdaeLHEWlOvV/h19/+ZYhA6quYhoyQMa4h2dT6J3Moy8k8uSr1VCGz+SLL3+gcePGCBoRN47S57pa0JIs1aNuUV82LaxG+y42Ot7rIMc1kW07T1K//q2f04Ig8Obbb2NsoiGfzNKxQRAEDPYUMtPhxy0atq7X4/HH8sC40bz29qt3fN03Q5KkUqMfgEdGm1j6pY29B8v/5q5c9zFlZj6vzIikVnUl5y76kTlNleqTA5iI4LfDZffDzl1OFq0oYdSUHAJBiZ27XKz6OA6bXeTwcQ9d/yQ/BSHUWlwVDHoZeq3AkAEGVn1tr3T8lCSJZWtkDBx4+x0BZ0+fQ+c14sJRWrxRGbSCnqwsia3bfESKlTtCqwQ1ChREEU+u7gxpcT+TG3OQzNi9KNseZM1qPe3baBj5gI7kBjaS+v5OYc1dFNXeRadx59m9M5yOd2lwhKURSSx6jLgFZ+m1BcJzGTwglOF5/okIdv7s5KV3C0nP9BMMShw96WHEpFzaNNdQt3YUu3fv5siRI1X+O3z4cKm28c3//t1hMIehjXAjFkZx8ZqXWc/pGTtahadQz9zFlVeSb/7OiSKgKzcPVwsa8q6FceGSH3OSHZdUcR0hSiIZXMFaLGfxCisL3oqp4Keg0chQSGrUOfVo6etNXakl9YQWtKUnXjykcqF026AU4IzsN4odPma8bKFR0wAWeSYmKZJiW7Acz3A7eOGV52ncuGwgaN9ay/w3o3nqpUKadcqlbbdCevZ2YjnQjF/2BHFX0aL+4UIHmvxaiBL8+puL7T85eev5KGY8YWLIQAPf/uBi/RY7ox+ouH5d9mEsazbZ6Tcqi9Xf2Fi53so9I7NYuNSKtqhMf8QoRRFuUtL5rqqrbFs0USMpPHes+Rnwu0lJVNKra9UZ1H699OXWvQuXl/D6c5G0a1k+YVOnpopNX8TQo4ecXl30pclDk1HO5pUJpaanz0wJ5+lJ4Xy0pJj67dPo0L2Evft8fLMsvnSet3CJg7DChpWOtzrBgC3LyLmLXoqtIjKZwC8H3ESGy9m5JpHc3PQ7isENeL0ST0zRUaTIQCNocUdf463Z4TSqp65App4+56OoWOSnX91MnKAl1fQbdqmEi5zATBRNhfYkCNVJEKrTQuhMSqAhc+dXnbDs1E5Lgr8ezehAI6ENesFILMkUkYs7N5IzJxU894SK+c/U4JVJcTRobiGpQQ4HNyUQ6ayLWtAQIPT8CUgBCM9n3SYnbrfijiqBb4V/i7b3OnXqMHXqVBISEigpKWHTpk3Mnj2buXPnUlJSAoQ0QG+GyWSisLAQgJKSEhQKRQUhVZPJVLp/SUlJhWP8dZvK4Pf78fvLyBBBEEq/vNth8w0GA2s2rWfMsFGE+U2YPUmIQpACVSr6OC17v93D049NJ+vSJdQFRqJJ4Hf2EC3FE04MXtxky68zYGg/pk1/EoBXXl/O0MmT6d7eS8c2QfIKRBYutWFJMxHmMJOnT8cdXsJb771O3bp1S89l8OBBXLt8laUfLyc6mISZSLy4yeAK4vEgzbpmMnGMkeZNlZy74GfZGhcPPzqbDh06/e11/h1atWpN4eCX6fvg2zzQT2T8RIkFi35Gb0tBl1+bUePP0apNCRMeDCMowudrrFy44uPpSeHs3u/i4O8QUEYga+omK/sS6sIQeeKNtpFQL5YlKz+lVq1aXLxwjrvu2cCw+/U8O13NG+/sQWaJJzwYj1/mJU95jdpNa7DsixUIgsCCRRvpP3oIXdr5GNBbR0FRgFVf29HrBVLT/LjcEnd31ZGdG2TxCgcqTS3Wbfj6H5IB6NixC0WFM+gz8iNG3BdkxCADb8wtYuGyEh4da0Ihh9Xf2PntdzejBhv4doef9vdkM+geA717qsnODbLo8xKKSgJMe8TMhFFGZr5WQHysgoeGGwmKEqvW23B7JYbca6D74AyiIuSEm1VcS/XRoX86Y4aFxIzTMgJ8sqIEQZCIjVGi1wmcueilbd90Hh5lQi6X6DYok9FDwqierGTfIQ8bttkJBEVcnlDl5fRnXrvjOMz9+EOmPfY0F3+/gLrAiEyS4Qm3ke9y8+pbIl+uczP5ER0GvYx1Wxz8ftLHzKlGftrrYtN3Kmzumrz3wdIqP3fEqOEUFRTy9aqNaAvNyP1KAmFuZCqJK8JxwmxRqHxaHFjJJxMjEVzgOBopwL6Dch6dpODjxbtRFydjCEThEZxkya4RkPwIKgGFT4kEeKNsxNWNYsnKJf9xer8F/L4cftwV5L57wtj7m5uHhptoUF9GZnExeGMq3ccpFDNlgoHnnw6N16eWOVFJWrToOX1R5K5+Gcx8PIILl300bVj54lmjkVGvlqrShZxMJvDS9EjcbpF3FxajVkJMlBylQo4TF6IkVjrJCUgBJCTiXA24JivBFF71Iu2vMBqNRCeIdO+oqtDSfTNioxX07a5jQG8dv+68DpYoooubM/+d43zyRTrtWqnZ8VVZy0+vLjpmPBak26CzxCjBH4CoSA3z3owgMyfA6x8WoVAE+ej1CN6YayE7P8Du/S46ddAw+SETb35URFK8gmVzY8u1XH+zzc7EZ/IYPSSMY6e8jJqSQ3ysghemhVNoCbJweQlKBcTHKlCpqyayK8ZeRnJC6PqrJysZ1M9A5z4FKEqSUQkKBARkgoxofw3IL3OPFuwqHNYL1EiBT1aW8Ng4c7nj/rTXydETHo6d9mI2yjCbZPQZkcVDw4yEGWSs3Wznm2XxpZp3Xq/Iq++m891aK7G25uWOpUCJzy+x6uMyA4AmDdVYbWKVv/Wc/AD+gHBHY0GbNi0pyPmdFg0sHN6vxJ2vpHpeFwJ5AfzNfiEmWk6zRhXv76ycANJNUjRavUhACqAQFBgEEwa7Cadkw8i1Ut2rvyKBGpznODFCIgHJh50S8nFi9xURZgiRDPF5Hfl51z72HCyhTzd9BWPAI8fdXLzi44UX/OjMcP89BvoMycVj/6+floqiWE4a6X8L7urcjvMbUstVLt0Mb1g2Oq2K8VMs7D/m4Oz+yrf7YY+L9q01TJluISJC4K0PJKY85yt1gf8rfD4Jp1PEIEaixcDVIjkjxxejN/mRAgKWrDBa0R4zJWRxnSRqISFSk4Z4RDepXCCeyqs/C8mhaavbcza+GZIkUYWfGAByeajQYdSo8YwaNb7ce3FxcYQnmwjkC6RygZo0LNtPkBPuS6HIXcSXn35BnTp1MBgM2O1/b1CnVCpZt2kNzzz5DHt//plIrQ6Fxk9S9SBPdtCy42clT894gy5duqD8O0vl24BMJsMfDMPhDBk8GfQy1n8Wx+sfWnh3YTFJ8QouXPFRq7qSzz6MDWlhDwzjs1UlCFSdqAuNDaHgZucGOHrCg0Iu0rmtjlEPGNHrZCxZZWXbjw4+ej2aq6l+tv3g5NsfHRhuoTkaCEg4XBIR4XJ6ddYy8/VC3nw+srRIwOeTePb1Qpq3Hkt0dEVzoKoQGxdDQOlD49fho+qOpqAUJDvXR5heSeQtxloFKjK4Sq0kJdVrBfj4HTVGg7ZcImH+0hJGDzEydYK5wv6pGX7GPark009+IcZTh1xSSZJqISISHSUrHXuVSoFVH8ey9zc3r8+1UGgJkp7lZ/2SeOrUVLHnWAO2b99+23G4Gf/bzNzuFApJhSEcghkGFEEXI+4PI0wvsGNPOldStbz3sYXJD5kwhsnx+SS+2WbntfeL8EkV9Xdji1ox+/nDJNYROSQ7QDWxATEkIUNGCYWkcpEU6hD0BThy7GSpHMTNuHjFx8UTehKl2uWkggRBoBaNOCLtxiVYESUJLx6iYgK0a6vj3gFK8vKDpGaeQZmpRyaDGjVqVDj+rdCyZUs+O1g+yVmnpooFb0UzbLBIeFG7UuVRKbcxfYefYvMXcaXmn5IksfxLB99tVaIWAhTl+xk/0YkfgY69CzBG+MnJhqAlgkEjK3fq1mpljBwUxoEjbpRKgd27XQwbaMDvE1h8rKxgyouHFk1U5BcG2faDkw/mubAWy0AQ6dZVwQvPhOH3S/ilYLmitdtBMBjAZFTgdFVdLW13iGjUZed/4IiH2U9XPhY2rKem2CqWSoms2WRn4mhThYrH5o3VLPkglvcWWFk3pwZpsks4XWKpzv3RYwFMYlSVHiIUxfDHhUwuXPZhtYtsX53AlOfy2bQigfhozx0ZJGu1WiRBpG1LLU9NDuPDhecocVmQq+0sXBbg3j4GenQKcVAr1tn48hsbVrvIT18nlc5v+/fS89gzR7m6R0NsJXONKCGezPOZnDzjpXnjyuaYQdRoy62DZMjI4hoKlLSgc5l0jwQJzlpc5zwuQvIrHsmFEhUeyUV25BGqxfs5dVpEb/jX+ev8W5CfLVqUGSakpKRQt25dnnjiCfbu3VuaQamoU/n3rQS3u82tFiybN28uZ8ZUo0YN5syZc0cP9vj4ePKtRaxatYqNX69Hq9Wx9Ln5tGnTBoBd+3/m4sWLbN20FVGU6NazK5s2bOLs6bPUbdiKl1/5kfDw8HLH67r3Art37+L0qcOYzFFs+LY/v+z+hYy0TBo1aUj/Af0rnZx9OO9DXnvzNV555VX+OP4HNWrX557+s7h47hJur4sTly5y6I8S2nfqzuFjT/zLWHqAceMmMnLkWLZt20JG+hU+XJyCXK5i3y/7KChIISEpgaOX1BgMRjr2UNC6o4MLWcVYg1G07daG2W/3RSaTceHCBbZ/uwOZIDDgvgHlCN7Pln5FYeF8Xn7pebYu/wFNuBJzDTPmMCUxccm88tpX1KpVlsWKj4/nxOkcdu7cyWfLP+bqlQw02mrojGE0bm6mwKlh8ZcFmCOi+fLrl8t91j+CSZOnMfahR9m6dRMXMq/y5DP10Gj0vPP2LCxFeURG16N+IxM/7MvEL9jRGXT8sF/NjwfcKFUq7un/EGMfmsCCBXNZu20XbreOYIGRR565iCT6EWQ6mjSux4FT9ejRO57o6DgG3jeUQCDA2DHDWbTiPMvXSNSq1Yi772nD6dOnSE29QFBUEBVjxukoYf4yFwaDEa3ezKsfpCGJVhBUVKtej+HDRvPg6HHExv5jBgcAW3ZsIj09nc0bt+DzeunVpxctWrTg+PHjrF+7nvU7L9CgYV2mPD0MvV7Pzz9vo9giMPOl+yqt+Pwr3nz3TWbOmsnGDRvJycqlWcum9O3bF7/fz+bNm7l2JRWH04ZOoyelejL1G9Rn7VfrOXPmBPtOyOn3QApFRSUU5FqI08YxpusQRj44EofDwbYt25HJBAYOGkj9+hXbZv+D8nC7fahiFbz/aiQjJuVw6qyHd2ZH0bP/daKl2uXE2CE0HufpLjFpfMSf+4t8u8NHItEUaa4z6xkzm7+3YXeI2Oy3FrNVKMBTudoDADaHSO3qStYuiadGihK/X6Jpx1wyM66SQsXMfTqXiKcaWgwIkpyNGzYxcOAtbLZvQq1atVCrBdq30XLwqLtK0nbfITdNGqpp2lBNYv1CLEdyMAXiibW0Il37A3Nfi67wvDKGyfn0/Vg2bLMz56Uofv3NzSPT81i3JJ7v1iYy7JEcZrxawGPjzCxaWULj+ipemh5BkSWIpVjktZmRFY459N4wftjt5KEn8vhiYSy9upSftHTvqKXnA5kMuS8Mn6L2bcUAoHPnzrz584LS1zZ7EJ1RpGGrAmSCwMXzOWgtNYn0lHc60RFGbp7EysURtO6dwXe7nPTupkMuE9i4w0F+QYC7u+qY81J0aYu4zyfx0ruF7D7g5sC25HITfrVaxjuvmDl/sZDCX+zohTICt0jI4cGhWrJzA6z62kZaZsj06L2PLaW6p3/FZ6us1Kh5+8ZPAH3vGcqGr5cw7x0TIyfl41R4yOBn9MU1kGxyioqDvD2viOmTw0srEE6d9TJ+Wi5Wm8gzrxYQCEg0aCzx2+ULJPsblx7bhxc1VT+7lYIKUQoiSRJKVFQTQs81v+jjlOVXnJINvWDk/Hkt4dUddL0/g+ceD6d3Nz0Op8jazXa+/cGJOUyJy66jJA8efiqXKxcFhP8GUjI1NfVf5hr634nZr7xIx82diQjGohDKz88KpRxybXYmPRpGpKU5YcZs5n9q4dkny1fpWIqDvPBmEc5iBdYSGQnVQs7SDwzQM2dhMa8/V7EiffHKEmpXV3PspJlsrhFPNdSSg6WLAsRGK2jXvQCXK2S4mS2lUkQeSdREJsjQYcAv+bFKltKWvxvwSz7SZZdZMefHO45Fh059+faHFQy/v/IKoh/2Knj3g9ZV7v/+/DmMHToeX47IaekQCVRDjRYbxeSq0/ho3gfUrn37Y9MNaDQaFn22iIKCAr5c9Rl//PEbapWK6JQH+GbT4H/pnBhg+KipvPbh27z3Uqiix2SU8+Fr0Xi9IhOfyePpSWYG9y8bn9q20PDhpyI2iomuYv1il0po3EjGN9vsLF5pRaORsf6zZB6dkc/wR3NRKQUUcpFaNVSs32pHpZTRvZOWn75OYvy0PK6l+StNHG7a4cDnk7DZgzw5MZz1W+0MHJtDYrwcQRA4ctxDv3sf5bGpz91RDO69716WzV9BVG4CHpylyZy/wqJKY+qjWlav8+KVPKiFyu+dEgqJ1obx+mwNXl9IJ/XR0SZaNdOQlRNgzjw7bp+fnzZUbM1Py/Dj9Um4vQGGjBSJibjO2g1+LmQepk6gNcUl5ecdgiDQrYOObh10SJJE3xHZ1KmpwusVKSy4Qtdu93H+/Hnq1KlDzZo1CQsLw263c+3aNS5fvkzjxo3p3LnzHcXr3wGi6Cc2WsGl3HzCVB5EEfYf8TDi/jBemxnJhu0OHnoiD1EKke4D7tbzyrORPDnDhtNjR4eh9N6XC3ISizpwofAECRgQETnDYSQkDJhoQEs0gi5EntvPVno+y75woStsVCXBlSLUJFNxnmhfbUi4xo6NEaXmiwBTJ5iY+VoRW75XsG7dOkaMGHHbsahevTqpmToKCn3ljGTq11GRUKeAkqJCTITkNSLERM4fy6R9zyKqpcgwGWVcvBxAbkkg1labUxykUX4ndEIYp6XfkBXV4YRwCrVkIJYktm4/y6wZYoVkpihKLFpRwrK5sSjkAktXWxkz1MiUp0vQUjb/c0Zd5pXnjNw3qoCtKyOIsrUiVlAjSRK/pRXQY9cp2t4lUVLiv6PKT6fTiU4r4fdLrN9ip3+vyomyj5eXMGFU2TNRrb510jnCLMflFjGGybmW5ufuW1SVtmmlZJ3OgSm3OX0HH2PtigiqJysxm2Tk4kVbBeUmaD2kZfrZ9qOTCSPDiI1RoFQK2OxB2rVU89133zF+/PhK9/0r3G43SqUCtQq2fu9AHyYxbKyVscND5OmWnU4+XFyM2SSjQ2stbVpoGNTPUEp8AiTGK+h0l5rMX2pXej9LkoSqOInPVlxg0QeqcvELBiV2/Owgh7MoJAUy5MRTjVQuEk81VGjLaZZDaAysITXgBPtIkmpxjXM4sXOWI8SH28jKlCGK4r/UXPzfgvz8KzQaDSkpKeTk5JQShCUlJeUIQJvNVlrJaTabCQQCOByOchNim81WSpaYzWasVmuFz7r5OJVh0KBBDBgwoPT1jZukoKDgjvS9AHr37k3v3r1LX+fk5JT+32g0MmbcmNLXTz9TJpDr8XjKbXsDjRs3oVevu8nNzUWSJO7uXea6faMqtirMmPFMudeVaTeWlJTcsir2H0XHjl2gY5nrZpculTtw/hU3pBBMJhMPjhlV+vecnBwEQSAuLq40Fi+9/AbwRqXHqSyWLVu2pGXLz//2HCrb9x9B1649gB6lrzds/OGO9p89+1Xg1Qp//2scbkAul7P+6y3/0Ln+FaIo/tNxUCqVDBsxtPR1Tk4O8fHxPDX9qQrbDh06ttx2twNBEBg/YXxpHPLzQwrQ3bp1ozJ/jedeuLVzd2ZmJseOHcMX9OJz+zCZTOTk5GCxWEhLS6Nu3bq3HNgVCsUdJUz+XRAUBZ6aZCYQkIg2qxn0UC6TxxkZ/aCCtat+pY6/TemD1CO5uao6xqsvqQk3y8nJC/DgIxYMOU3w4MIXe4VJD0Xz0z4HI+43cOSEhyvXfZW6ZPv9EhnZAQ7+7qZashKfT2Lzdw6OnvCg1Qjc38/AnoNuDu9MRq8PTRqUSoE/DsbStudVLl1yU406qAUtbslJOpcREIgliRIhH0EWxGmrugX7rxAEAaPRxKB7dPQblc3oIcYK7fol1iDbf3LyzJTQc27DqgjGTj7PxdNXCebFUr+hUE6G4wZy8gLkFQTYc9CN2y3RtUOoLezt+RasFgVnf9chy0/h/RMyLCrISrMT/Z6cw8fcjB0WVuXE8fGHw9l70M3M1wtYt0RJ3VplcTab5P+Pvf8MkKLauv/xT3XOYaYnz5BzzllAUIIoICKgIEFQFMxZFDOYMUdMIEERVFQQRcmC5BwHBibn6Zy7qv4vWgfHmVHwPt//7z73uesVTHdXV52uOmeftfdei1umWvl5S4DkBn+91vwRoVCI8kqRIyfCrN8UoLA4xs4f0nn9AxfbdgZp1UFBfuExzpWcI72sH5rfnJcDCg8tmiuJROIbgoUvp7B5RwBRhHkPJzL/1apqx9HfodEIDOirx2xW1FnpADDnfhMzD5zB6OoExNvZCrTHMVnUzH6ojFnTrEwaa+bMuSgHj4a5alIhqxenV1fJSpLMgnednDwTZfBlF5cMqaiowOeP0XlwPjMm2vjo9SSMBgVr1lfx5EtRcvPh+KkIiz73oNUKxEQIh2TCYejRWc+1V5lITVaxc2+QPQfPkn0mRJNoZ5SCEj1G8siu97sDshctOiooxs75Cmy1oKGt1JtsDpNi1ZJg86DXq9Dq4puOb3/0o1RAcblI905arr/GgsmgYPX3ChYuCdGgmRL/qYsaBgCefLKmtM6mTZs4erT2JlWSJKqqqigrK6N3794X/0X/HyMhIYF5rzzNw3c9SqbUlERSiBGlkHM4FcV06iiTne1GlXwITTCBj9/WsX5DBbfdqiPZoWTdz0E+XeHFVfibrjse8vIk3v6oiiED9My8vxynS+SumTaaNtKQmx/lzY9c+HwSO3fKaEMmXMrTJNoFQoYgz72upKhUJL0h5JdvIamiGy3oSCE57GMLGoWSRAc0tAfxBnYTdmZh8TZCgZIKoYg8xWkefPx+MjPrrlD9K4y5ZiIzpi1mUL9YLefYr9aGsSW0/8sChsaNG/PZ6qU8//QL7Nu9n0LfGQQB+gzozdKnFuLz+XA6nSQk/LWUSX1ISkri7nsf+UefvRgMHz6SsznHGT/za267UaJ5YzUnTod5ZoGT4tIY775QM9EsyzKLXkulVa9i8pTHaSi1qfG6JIvkaPahrwySnWMgJUlJWoqSL9f6qXDZmffcS6SmpvH2qzew7O2aLZQ+v0SThiqumlTIt0syahCgm34JMGdeJXabwPDrCln8ZirjR5kZN9LEufwoL78b4LKhV3P3PQ9f9BhYrVbGTBzNtx+so4G7BUfZRVu5Rw0C1CtUomh8mrtnJdGta4g7ZhylYaBrrWNVyMXolGoGXBFk+GD7b4Syghm3VWGWVCgiBgzuNhSlbuHdRW5mTLRSVBLjw0/9HDsh8ut+L61bK+nbU8+Iy+K6+YezNWz2VHJG8z2qsMyeAyG6dapNvP68NUjvbjpkWebORysZOHA8J0+d4pZbbqkzcX/ixAk++OADhg8fTrdu9RP9/4lo2qoRxUX7GHyZgu17Jb5a60MUoX9vPQqFwLiRZsaNrNlV8uq7bpAFjrILFWo0so6GtMAs2PDKLpyUoxf0ZNCcDGpXX0qISKJQp5lQZaWMhvplODSynrZtFbRsmUOfHvoaxCf8Jrf0eCLrt/j5/LNPLor8BDCbHYyfuY/3X0qujmmjUZm+fZW8vHs3VimJNKkJChSo0VFU7MJZrCedRpiI+3kcYgct6YhBMMfNaZHIJZvGcjvUaHBRQWmhir5DS1n2YQLtWsWvt7A4xiPPVjBqqImtO4O887GbV55Owu2R+GW7RJZgQ5ZlKg2n6dTHTyBkRHYlkh7qXE2uCYKAjWS0BX348utNfLowgWVL3uWOux69oOv/9ddfGTXcRGWViNMt8vlqL+NH1fz91/zkY+e+ECdOR3n0bomrhpiIRmXCYanO2FiWZUrLY5iMCgqLYxw9FeFMbqRGLPtHnMoWIWzAIifiPdqdy6/ZStMmSvx+mSLlKZpJtRPcsixTKOay8NMAN020MWtaPH43GRWEwjI5eVFOb1t6weRnJBIBWcnm7X42bgvx/Yo0WjU/f75tW2o5firC5NtKeHN+EldcV8Tzc2vrTgeCoKC2HI1Tk4vfcZpGTWQKyqIMm1DEjddbGD8qXrF728NlZKZosGR3xixYichhznAUDTrcVNGOun0+BEHALidxnL2oUNONgbipZMSI43z+rYtEh0xG1r8oCP8H/EeSn9FolMLCQlq3bk1ycjI2m41Dhw5Vl5LHYjGOHTvGxIkTAWjSpAlKpZJDhw7Rp09caNjpdJKXl1f9nhYtWhAIBDh9+nR1Njg7O5tAIPCX1WRqtbre9pZ/FyFrWZb/bc7l/2v8dyzi+O84xPE/MQ7ffPMNGzdurHVciG/GFy9ezKhRo/7j25T+CZRKNckOBeOnVXJ6axaJjSI0yFBz6FiEBm0CHD2+BSGmAQRkwGqK8ukXMu8vceOt1KEsaYjaVoycephvFyeg1yu48yYbN95VxsN32pkzv5Klb6fWMoR54U0nU8db+HCpB6tZycvvOBl7lYmbJlkpq4zxwJPlxGIwYWYJOp2ALEMkGm9/XzDfwnXT8jnlDSLKMdRoyaARNsERD3S0xxHUMeqIK/4SBlM6/oCTpx9KZOz0Yh6+w15tNPHz1gD3zK3gpsmW6pYcg0HBysWJFBRFmfVQNlZrzS/0+iSm3OIk+4gGpTOVsJhA9/7FjB2j4vGHzNw1txzF6XZkRRpXB6ipkYY4q8oYOuYgUyZpqo026oLZJJCZoSIQkBk9tYjH70vk6uGmaiJx8CVGXl/opueARhc+BgYDUVFmws3FZKarWPVhGtfeVMLsG208dm9C9UZ8684AN83aQlpRf9RocNtPMHOaBYUiTmqbjAJXXh4nzZ9/o4pp11nqJHFLykTatKh/Q9M4S0VM40OURaoUxZSZjmO1BTiTa+TLj9Oqj5mZrqZ/bz13PlJO817nGD7IiFIJW3cGqXKKNErXcfr0wQseB4C7br8Vo17F5wtT6dTu/EZ63CgzV1xm5KpJhdx3q5XXP3QxcqiJLu21vLfIw4A+eq650sShY2Gi0RjXXGlm9HATA0YVsv/gVlSyGgmJGFH8cs2q1t9xjlPYSCSf03SgN0HZj8d2mpjOgxRRYjZX8OZryfTtEZdYcLpEHn+hkm27gsRiMs/PTWL44PPJntYtNNw40cRl1xRhtYjEYrF6zWXqwrFjNZ2hy8vLKS+vre8tCAImk4nevXszderUCz7+vxPGXDOGxk0aM2HsWPLCJxCUMjpjBJ1CIu+cFrNWi0IVQ7AUoyDE7kMSU2f5MJnjhh9ywEyMMKk0pAmt8IU8PPzIWQw2PwaTgh82+SkujRGJyiQ5VPTrqWPhJz7KC3X4Vbu56zYdpSUCq78X2H8kht0qEA2oCQWUnFHtJypFUarAqFOQmg755xQkKTWYLRI9BxVz7FgRR09EQK1i7Vff1eikuRiYTCaeePoDxt58M6OGBrm8vwK3R+LtT3zsPxylb88jPHTPUHILBZKTrKjVEsFgDJutCZ0692Lk6JFkZGTw+ruvAfE1+dy5c8ydcyt33z6Eti11lJariJHG8y9+XKdOuyRJ/LDuBz5+9xO8Hh8owJIgotNLiKJAZmYnBl56KZddftlF3c8Xi1mzH2TTpp7c/fi9KHBhMYmEwhKRqMyAq/O562Yb3/8c4GxeDEeCgqISEVkhU6bNxyt6SA83RoseFxUUKE5hSwxTWSXw4TIX4bCMQa0lKoYwWAwUFRXz47rPOH4qSP9RFZgMccPsktIYogR33mTniQcSGTu9CL0uLlNy5lwUZ6UCRXFzyosCOBWlXHWDE5NRxqDXIspmJk1+hFGjr/3ba60Pd9xzO0qVgrdeeRdFRMVuNmCUzegw4BWqUBuDjOmmY85THlLTRUrFctyEUckavLiQkJCREImS6Ihy9IyKa2eEyTkbI1yWQMPKy9AIWiJymGwOEy43snK1n5de8xGqMpMWaYUOPYnKCvKyc0AUOHUmwpz5Xo6dEujaScEjdyei1cDsh8p476WUGh0cv+4L8sSLlUwdb6HnsEK69rwary9Mp06d6t1jtmrVis6dO7Nq1ar/c+RnkiOTwrx9DOiv4NeDEqu+83HlEAO5BXWb7977qIt1n1npHO6D8jdSPCQHOMKueDwuiKRkhjCYTlMeKSDmsmKtbF2jSq2EPGyxVO6bW8V7r9hrxAw9eyjZ+005BqluGR+vppT5D1h4+xMX111d93sEQWDopQZ+qMPL4e9QVZnDhy8nM//VKvYfjmDWaakqV6Cpakj3WFM8OMlVHySraRS5UEcP72D2qdaTIx1GIYBGJ5Oo1yP85mmcwzEcpJEpnDeYsWAnTW7IwZztjBsjIiTko1focAfCKNQxqpwiQwbGY5/cghgDRxcS9dkpS9xLROdk7BgNjz+YQP9h5aQHe9dZVagXjOhiVtq01PD2p5uBCyM/1Wo1GrWCZx+xM/DqfD75zM1nX3m5cogRhQDLvvQiSXEPkJeecDBqchEvv+MiHJF5/1M3t8+o7T7+zTo/LZuqyc6JctvDZdxxk40Pl3oYdqmxVrwoijLvfxQgIZqBSIxixVlGDzWw4CkHsZhM867FOF0p2GPnq8VlWSZHu4eRI5W0aG6jU3tt9bHyCqLodQJ7D4YJhmqa6P0VzGYzsViUslKBieP0NYjP39G6hYZBl+jpMagMs0lTZ+w7aKCaLz8uAs/55HaF6QTdRxTz6rMJ1d1EoZDE/U9VsOgzDzFR5ubJVt7/IFxt7qsRtKTJDaikBC/uOjXL/wgdeprQFkEQiGrdKNQiLqdA504qzAkX1vp/IRDk/wCGY/HixXTr1g2Hw4Hb7WbVqlUcP36cl156iaSkJL7++mu+/vprZs2aRWpqKl999RXHjh3j1VdfrW5BWbhwIfv27WPWrFmYTCY+/fRTvF4vzz//fLU21Pz583E6ndx0000AvP/++zgcDh566KGLPufy8vIaWqB1obS0lLlzHmPH5l8JhyOIxNAoNVhtFi4dcilDhl/OyhXvkXPmKKBAq3XgdQt4XT5MZhOOZAeRcCReoqxVI0YlUIrYE2JotBrad+hJ48ZtefH5xwmHnCgUKjp2Hsi99z/E8k+Xs2HDGjzecgRFlIBbIBpRgqCmY7cOSGEZnU6Hzqhh7879+AN+bI4IGrWMQqlEISSTYEunU5eOTJ95I+npF+7c+FeQZZmdO3/l08Wvk519HFdFlHBQQKVS0ax1KiOuHMeZ7Dx2bN2O3+8iraGFjPSGnDi+m0DAQzQqIaOiY8eO3DjjAXr27IXL5WLxR4vZtWMPCJCSaeX0qZ2Ew36CIS0VxQFkSUSllTCYJaIRGUEArUaBQikDMh6vTCwsIEh62nRoxf0Pz2Hn9l1s2bAVtVrNNROu5qpRV6HR1J0xulAcPnyY1159hsN7solEYsTkEAZTCLdHRKsVMBkVhCMyarUCgXjrplIpoFIJCAoDVqsBl6uKSCSGSiWgUioRFGoCwRiCHEWrFVAq1Wi1ekRRSVWFiCQFMRhFEASCARGtDmRZIhITMBvjk6bPJ6HVgiQLCIKMJIJSEf+/RqMkGpVxVwkoBTU9+vXk5Vde+8cVFX/EgQMHWPjWh+Tn5RMIunF68zHoYwiCgKDQoVJrMRlUNGrcgvHXzcZoNLHwrQ8pKihEb9ZhtUeRpRjpmc1wV8nk5uRhtVtp1CyJivKzlBSX4KpSYrcmMXjYYCLRKg4f3EFMlJBlFYIQJTU1g7HjZlbr0xQWFvLBux9y5OBRHCkJaI1a2rVrx/Dhw/nqq6/Izs6m6GwJ3Xt2Y9rNU1m6dClqtZrZs2fXe51qtfo/uvKzvvmwTfMmXHu1lh1rHShjWua/7Wb4b+0sn33t5dlZWaTSEAC/7CFMEA06fI12cuvNerxemX59NPTqqquxwPcaWkggKNGvt5ZjJ8PcMiXe0pabH+Wj5R6aN9HwxP1xXdDxN5ew8cu4Ho7TJTJhZgnXX2Nm/EgTOp2CM+ciPL2girYt1IwbZeGtj13sOxTm4HYjreRu1cHz7xlQl1BG46YiMWU6P2/YcsFjtHnzBjb/8DBvPaujqETk/U/d7DscQpbB55M5dkhBt54ya5al17jWKqfIjXeV4A/IrPssA6VSiMujjCgnergTFqnmfVVmOsbwSeVs3+tHtWsoQXz48KBCRQLJKAQlp1V7adS9lOaN1bz7Um3t1VNnItxwWwk3XmdlzBVGJBmWrPTy7icetOgYMUzLsMvVzH64gk8+3UyDBvW7Qf8RwWCQS/q2QKOGZx9JJr8oRuMGKq65svZmYvvuIDOnKvB4JRq2d2JLjBty+AMSj9xp59J+8fuoz4g83nw2mS4dalfibPwlwObtQZ64v25zqo2/+Jl1XxWCqGbQQDWXXarhseerqu8XiH/f5h1BIhGZdq00XD21iBmTrPgDMtlnwuzaCWWl0LFXU5YsW3tB4yDLMl07N6JnFy1ffVL32vrcG1Vs2RHky4/iwvuRiMzQCQUYlXpys7WoPMkImggRcwm336qnW1cVk6+XyXT2AuKV1EfZRQOa4yBO5IblEDnCEVxyBTaSaEo7fMZ8TK3O8uSjZrp10DJ2RjHvvpBcpy7aDbOLOX0uyo41df/eHyxx89VaL7fe9Vm9m/m/mwvHjx/Ptddey9ixY/9uGP8t8Xexocvl4oqh3ejdTYnPLzHpWgsCcPf9flLdnbETr2COyGHOGndizXTzyN0J9OqqpbhM5NlXnZzZk0ias1v1PCHJEgX2HTz6lMTP2wLs2BNCAGRZIOTWEa204cH1GzkUQ61QolDKJGkcRAIqfLIXGw4a0xofLnL1+wiIQdIjrUmnMUpBGa+KFs7gs53hh68SOZEd4+ufO/Hiyx/8S+P16eJ3Wfn52zRvEubM2SjDBhlIS1Gx4htftT5wbkGMCaPNTL7WxLJVfua/GEQhppHWLJFGTcyEwmGOHirF7z/Dqo9TaswFBUVRptwpc99Db9GpU6fqMRNFkek3zKB4byWJvgzUgoaIHKbCdIrWfct48WkLz73q5af1ChSaBJ587nGsdiufvL+Yqsoq2nVsy403T/sfWddPnz7NE4/ewNK3lKQknSdZT5+NMPy6QsymeNJv4jUWVKr4+e8+EOKGm5x4Cq14qMJmB7NFpkVzBWUVIkXFMaSwHkcsC7U3GVERxp+Qg0f0cOsMPWvWB7hrpo2ftwY4fCxClw5agiGZiioRgXgSZvRwI1VOiY+Wudm2K0TDTDVet5LDh2PEhCiNGwu4PSJeP8REIzNvuZuJk6b/ozGoqqpizPCx+AsDhOUIKSYLMRE0QTvlFKFERTKZyMi4hHJC5nzkmJqMQEcSfqted1JODkexp4S4abqWD5d5SExQEgkJVFUJeEv1qGQdmTQlUUhhv7wFq5BIE9rWOBdJFjmo2kT3AUH27ZO4ZYqF9AwFq77zodEIBAISgaBEKCyTla6iokpClqGiHBQeBxZ3U8LNq+jQvT0DBw5kxIgR9V732rVr2bx5M59++uk/Grd/Z/zVXNi9Qw80mkoyG8RT34P6GeMSDCoV+zZk1IiBTmRHGHt1jIyq2tX+ohxjl2I9V44UePmJpOqE7uHjYabPcqM61QWznIhP9nCKA3SiH1WWEyS2LuKRB0y0ah4nx556uZKjB1S09g6uJld/R0QOU5C6iZN7Uxg9tZjVi9Lq7Zh5ekElx/MuY8GCVy5qrIYObsrBjVms+tbP03fZSAq0qqU9L8syu5U/kik2I091kgZCU5KjTVCiwi1U4Ew8gtoQRlHYnELpLN25rNb3VMqlnOEIUSIICGTRjEya4lIVE0jKxmiN4vGLeJ1KJHWAwQM1XH+NBZdbxG5TcklPPZmtS+kRG1bvteTIx3j5EyfvfGrn48XrL+j6fT4fE8d3YVA/Dc0aqzEZFSxd5aW4NEayQ8n1V5tYtMJLOCwzbrSZD5a4WbssnWSHiim3l9Kjs5bpE60YDfFYaekqDwuXuHG5RVJT1Cx9O5W0FBUvvFmF0y3x2D0J1aZXHq/I9LvKOHxEQgxqcAeiDB2i5Mqhhurq07HTizBptPy6HVQ+B7IyhmCr5K7bDMyYbGLRCg8GvcC1V5l5d5ELlztuJjfhajNzn61ky/ZzFzQOTqeTfu0GorZ6WL0shZ5d6pb22LEnyM0TNaANcv+jEnv2SKhUMOFaHYcOR3jzvSC5uTLtxL4YBBMROUy0w1a2rnPUKSM5YmIRi15PIRiSGXFliPSy814vAdnHOU6gw4iVBBKFumXvDsrbaUO332SVJE5Yf8JoD6E915kq+2EGDb+c51+s36jyYvbJ/xHk56uvvsrx48fxeDxYLBaaN2/OhAkTqltpZFnmiy++4KeffsLv99OsWTOmT59eY8MViURYsmQJ27ZtIxKJ0K5dO2bMmIHDcb4c2Ofz8dFHH7F3714AunbtyvTp0/+RDsHfBbhff72aOXc8QkOxFQmkIBKlkLMUk0sajfHbznBJPyWP35dA8yYaTp6J8NRLVezariTT2QsdhngQyimsJMarX5IOM+16M7dMM6NWweCxBQQCAvfPtjNulBFJgqUrfSx414kYFTDbZFSyikCFmURXW0zYCBEgj+zfxOzbUkgOQfs5+l+iYu49dpo11nA8O8Lzb1axe3cMbWEbIkk+br3vZq6bdN1Fj9MfEYvFuPfuaYR8+ykrC1GaqyPR0warmESMKMXq04iJBciSQHpZPyKEqUjfwa3TjUybYMWgF/hho5/n33QSjcp07mDiXFEDzh73YatMRRczUpy2hZatBO6fZWfaLCfKygwypeao0eJRVFBhPYLW5qNdaw1PPJBIiyYasnMivPCWk537QkT9ajQlzSkiF4eQRiO5FRIiTkMpYnqAT1cs+kd6l7Is8/RT97PumzUY/cnYvc1/06eq5LRwEGu6j1umWdi0LcSl/fRMHmfBblWy8ZcAz7/pxO0WuWumnauvMBGLyaz8zsfyL73ccZONJSs96HQCh45GeH1eEj0669h/JMyzr1VxLi/G0w8nMnSggWVfelj6pY+BfbR89pWfR+9J4KohJsJhmWVfeXjrIzcTx5jY+EuQ5k3U7DkY5skHErm8vwGvT2LhYj+LFkVRVWZSqDjLu5+8x8C6esgvcDzumn03R7ecxOZMQ0SkLH0LQy/TcedNdhpkqDhwNMwjz1bSr7uW6RNtvLbQw+pvYySVdMXtOMqI0SJ3zDST7FCybVeIuc948GVnQGohD91rZOQwI6GQxCfLA7z/UQC1TuSZR60MH2TAH5BZssrD2p/8PHl/Iku/UhCWu9KmdT/eeek9bBXpWGU75sECkkbEWVlFOBzBKJhxNLNRuVLErajE5Shm5HUj8Af8PPHEE/Ve7/8E+fnDDz/wzTff4HK5yMzMZOrUqfU6zb/11lt1OoZmZmayYMECIN5aWpdj8pIlSy6a5K9vPmzesDFatYJWwf64Ug+ye7upOuD4/mc/D9+cgD6QgidtP527CLRrq+Lg4Rh7j/h568UE0lJUqFUCLZqqkeW4a+3iFV6OHA+Dz0LMaUOnUhMiiNLqQWPxc/tNNmZMjLeFvrPIhd2qZMLoeAAz455SZk620v1PLWuyLDPupmJKykQevN3OmbNRXnlZJuYxESGEELfiIZMmhAQ/lo4n8ISS+enn7Rc1Tp98/CZrv3mDx+6x0LqFltNnI8x70Uf5sXSilhIm3aCg0iny5P2J1eYM7y12odcr8PslAkGZe2+1s35TgPtnmkjxtq/zewpSNyBqggghA127w9AhKgoKZFasDKMsbYzG7+CEagcpSRp+WmOrdr6EeNZ6yLhClvwWLP4RZ/OiDBlTiq6wNeXGUyRlRLnvoTcYOrT+zd2fx3no4CZUVsVY9XE6T7xYxZql6bUE6H9H20tyCYVFTu9sjCAIrP3Zz3uL3Xi9InffYud0ToQPlsY3uGOvNDF5nAXbHypkJUmm5/B8NqzKrKVxJcsyl15dQGmFyIuPORhxuRFZhkFjCtj0dRayLPPsa05+2R1k2KVG9HqBDdsCHDkRYeOqTOw2Bf1HFeAs1iIG9VgbG1n9zYWR4bIs07ljFgueSub6MbUr0gCum1nM83Md1STkgSMhrhpfRZazF2bsNY5VbNvHbQ+EWPB+JcaCTiTGMlEIClxyBSc5gIyMSinQpi3cdKOG194OYT81CB9u0gcfYNWncd3X3PwoTy2o4sNX6l7jzpyLcNvD5Xy/vG6nZadLZOTkIibc8ALXXHNNne/5u7nw2LFjJCUl/a9NFv1VbBgOh7n80ku4pFd8zW7VTMPx7Cg//CCSUXoJeuF8LOqT3ei672LdqqRale0vv+Vh2WsOHL7z839EDnPKuoGvP0ugeycd/oDEouU+Xn8jQlppP9RoKBTOkC/nYBVstJK7VW+uZVmmlHwqKaWt0J2YHGMfm+nGpbU24AXyGXyJJ9m1MYVh44t5/+NNZGVl/aOx2rZtM+tWP8DCl3Rs3x3imx/8WEwKJFlmzp0J1fOCKMo897oTWZZ59J5ENv8S5MY7KujcQU1ZZZQjhxTYtSbeeFPFFZfXjudzcqMMG+tEo8rghuk3MHnaDbz9xjusef1nkkK1W/bL9CeZ8XAZs2dYePpFN6veTCNPziNRlUxKsCEadHgVTtyOUu54aDZjx/9rRP3dd0xk/gPnaNygdsLh0ecqcNiV3DWzdmXTiewI114TJaG8E4UpWzm0PQmDQUlFZYweAytpWDGgWjrkd+QpjlNhyGb10iSeXuDkodvtDOhzvh1x9TofW34N8vITSciyzPS7SxnUz8DEa85LpITDEjfMKqNvTw133pxAQVGU+x6vZNt2kfad+vDhoo8v2pDs0YceZcMPnyMrYwzua2bSdTpiMZh5hwtdaXMUyWXY0wJkpCnJyY1x8qREF+lS1ELNWCUmx9jPVqxJQQ7vSKuWlyktjzHlFifOPa2wRTORZZm9bKEr/evVTc02bsOWINKvt45uHXXMmGipbq/dfSDEtDtLUAiw6qN0mjfRIEkydz7kYsdXaUhhE22uaUSDhg2444476r3u119/ncrKShYuXHhR4/W/AX81F3Zq1xxZkrjzVj1frvHjSFCyd7dAptCIrlcW8vYLSdVdJjPvdHJoRUcsQu1nAOCM4iAfrQzQv1fNtlq3R6THoDI8RRYCsh8NWtRoSaMBBsx4rKfxmnJp1VxFRrqKBKuKb75UYClrh1WOcwdORQnn1IdY/52NTu10PL2gkr499AzqV3cLb58ReUy96dUL1oMH8Hq9XDm8Pd8tSeeO+zyEdvSr9dxWXytHCFryaODpheVPpmeSLJGXtJmo1o1Q0JRmwvn4MCbHOMgvKFGRRkNkZMopIkQAJUo60pcoESpSdtGuc4wrhqmpqJJY9LmHZIeCKeOtVFaJfPW9j5NHlLT2X4qmHs3dI/JOXngzwo4jg3h07ksXPA6XX9aBNEeAH1fUnpMLi2OMnVFEs4Zqxlxppsol8s06H1076phzp53Pvvax4pu4FJUoyiRYlSQnKVCpBUpKRRa9cb7q8PPVXj5e7iHBriAUksktiNKmhYbsnCgTRpu58XoLu/aH2XcoxAO3xcd4zrxy9h0Jk5SgpGkjNbEY7D8Som93Aw/faefWB8q4+goTX67xsftAiHBY4r2XUujX00CXy/JY+2POBY2B1+ulc6tuOCxqliw20q9n3RrTW3YEmT1FR5HXSYIqEUcsCxmZSt1ZKqNOOor9kJA4ym6SSEelizL3lSrGja67avnLNV4OHYvw1VcxLGd7Y/hTx9BeeTMt6cQpDtKRvrX8GirkYioooZXQGb/s4ZxpF0HBi93bjCa0Y5dqHTfMuJpH5j5f77X/nyM//zfiryb1yspK+ne5lM6x/rVuEJdcyTF2cetMLS88Ubsa5Z5HnGxd0oSEaJzYlWWZE+zD4PDy0Yc6+vSIPwizHixh/aYQ277LrJEphrhg94BRhbRvoyRnbxIZrh61FvcCOQeRGCa9iitm5PHUnNqLykPPlPP5yghNS4eSn3icdz9/s16y5ULw6itPopO+5ni2n4M7dWSVDagVWLuEMhJ6HyL3tBpkWLlCT5uWNRcBn1/iiusLsZgVTBht4cVHjaS4O5GdsJ7+g2Q+eT2Fy0aX49rdFgc1q2rKVWcZdOMZXnqi9gP21MuVrPrOS8SrJ73wUg7zK23ohlaIj7lf9iB18vLlmpW1Pvt3WLVyKZ998iyhY81JiNSsmslP3sRXK428+LaTaRMs9O1Rc7KLRGRGTSnigwUpNUiK3PwotzxQxpqladx8XzlXDDawcImHtb9VjsmyzLQ7S7llipUEm5KH51XwyWvJ9BhWwPY1WdhtNe/Nk6cjXD21iNWL0xh/Uwm/fJdVTVT9jt37Q0ybEiOxvAuHtVs4ePLwP3I9/eC9D1n58rekBBoiyzJn0tZy/50mbpliq/E+WZaZcHMJs6db6d/LwMpv/Mx5zM8L84yMHlFzkxOLyVw2tpCXnkikW6eaY3j8VISH51Xw9aKa98OhY2Hmv1bFZ++l8dA8L8s/1tLSf76ixjYawmfh14PbaSA0J61VEro24FoV/7wkS0R6VpDZOJ2XX3653uv9V8nP7du388YbbzBjxgxatmzJTz/9xM8//8wrr7xSI8HzOwKBQFw75jeIosj999/PsGHDGDduHBAnPz/++GNee+21Gp+12WwXfX71zYctmzbBolfSwnk55cl7+H6dpvoeDocl2vYow54g8MOXjmrnSlGMG9V8tz7AsEEGIhE4ejKMoIBLeuq5dYoNR6KSKqfIgnfdLF4awGpSM2OKnhgxFi7xcM8tNqaMszD59lI+ejUFo0FBlVPkpntLWfVR3ZV2p89GmP9qFQaDgjbNNbz1ToSMgstqzZ0VcglndXu4cswoXnhxwUWP1YCel6JU55GQAJVnEkhydUQvGHG3+olfNyTxxodO3v7ITZuW8U1dXmGMJx9IZPggA3PmV1JYHKMoT0lkd+8aZMkfUaw8TbnlCNu/z6yxoZYkmZvvdLJnTRplQSdNaYezwa888YiB0VfEW7lfesdJKCgz9966qyUfeqacteuiqHLboG99itTGbXnrnS8u6NqDwSCTr+vA6ZwgD9yeyKbtQVYvqr+rYOj4ArIylJiNSp571MGIiUXMvMHGw497QRPhnlut3HCtBY0a1vzk5+2P3Tz3qKNajy0YlOg0KJdGWWpen59My2bxMS2viPH4i1Xs3h9kxcI0Fi7x4PGJnMuP4vbIbP0mi6cXVGIxKbjz5ppr4+btAea/VkXLZmpKykQOHZKJBpRYUnV8/8OBCxoHgNYts3j20cTqOc/pEtn4S5BoTKZPNx033VvKus/ObwKef93Jpy+mkyHWNt2TZZnCzJ9QGAIYjUo8TtAqtDRprODAkQhlpQLWpAhbv0uncQM1iz7z8cpcK5LRw7ffamiYFb9HNv4SYP/hEPfcUn9Vf7+r8tn2bd1kV3lFjIFXF/DkvCX069evzvf8X62CB1j08WLee+txBLVE04ZqbpliIy1FwY2TZRq4+tR4b0niLpavpFb8A/HnuGOfclJzB9eIofJTNnJ4j71GMmHfoTCTJ0XJqOiLKIvsYQM9qDmvBWU/heRQSSkq1CSSgoyMEQvJQk2iW5Il9rGVZq0j9OolcOhUe5av+OwfjdXMm0bz4QuVOBKV3HJ/KTdeZ+WFt6pY+WHdc8K1M4p5Y34Sqckq+l6Zx9XDTRw8CMe/bU2kwREO7HBU6/H+GT0uL+DsEQuCCgaOuIRjB4+Tdq5lrRg0fo0iVc02sHdrMqGQRFabElJDrUj/k46gLMvkJh7hvRVv/2MDxEgkwq03DWTNp3UnHEdNLmT5u2kYDAokKd619Mffrv+wctQHB+DU5TH76WKmTzLz9Ituvnm9KQli7SSFLMuccfyEOSnA7Bvt3DSppufB1DtKmD/HQXqqil37Q3z+tZeXn6z9vIqiTOfBeez5sQEaTTzeHHF9MUe2JXDJqH68/PqFkx6SJNG/T0vSUiXemJ9ULQNSVhHjkkEeNMYoXy6107xJfIy+WuNjzi0JNBDr3o8UyGfwmfP4ca2Jls00uNwi817ysu7HKMWFIIlKJGSMmGgn9Kj3vPZpfqBF2xhXXGZgzl121m0IsPgLD/6AjFYjMKifnm9/8CIoFNwxw8bQS+Maod0HlmM5NQDt4DC2RCu9e/dm+PDhmM3nCQWv18v333/Pjh07uOyyy6o7Ev+T8Fdz4aD+7fEH3FjMCuxWBQgC7hI9qfmDqdKew5t4gvYdBLQ6+P57kU6hIXWaYAGUkMtDb+Zz3ZjaxM4DT1Xw8UKZlrGeGAUzETlMITn4cGPBypQHS/j0syAWgxpfOExiIuhUGs7lgtstIaiibP0+tVqHs7g0xrQ7S/n6k7Tq1uHf8d16P3c9Usa7H6yhXbt2tc6lPjidTsaM6kKLJioqSjQYDw+ut7K0QHUcl6KMdpG6ZbZclBNtsZfyk0m0Ec5r4u6Xt9GQ5iT8qWqvQi4hn9OECZKUHmHdyuQaOvqyLHPfExV0aKtlyjgLsiwz484KNnxnoEWo5poFEJOj7BJ+ov/gBB576nMaNmx4QWMgiiJXDu/CzZMEhgw08NZHbk7lxPcwjTLVHDoeYv4cB+1ba6td2AFefc9JOCLz4O01Y5aRNxRy9GQEUZS551Y7d9TRFu/1SQiCzMRZpbwxL4lpd8YNPjPT1YiizLAJhXy3JJ6cHzahkOcfc9D1Tx1GC951UlYeY+3PAfp21zHkUiN9umtZvMJL21Zarhhs5JJR5az48shfGjP9EU0zmtOarrS95hCL3qzdmQUwcWYZa79R0o4etQyI3HIleWTTXuiFJEuUU4TTdpxVyy11ahUD7DsU4ppppWQVDUaNhhLy8eFGhQobSZzhCCo0ZNCIQs6SSVPsJBElQj6n8emKSbJqcXpjEFOTIjVAFpWUyYWo0SJZKhg04kpeeqn+PdPFxIb/kZqf/9vx/LwXaBhrWYv4BLAJiRhkC4n2uheEp+ZY6bnuNAnFcYJMEAQy5Sbomv1Knx7xh9flFtm8Pcjka221iE+AhllqRg01s/bHABmuDnU+cBk0Zh9bUCbEeOTeujc6c+5MYPMvRTirCkmqbMDrL73BOx/WX7L8V4hEIuzZuZ705CA2gxZLeds6g06bnEz+aTVZTcNYLNCmpa3We0xGBbdOtbHocw9tWqhROCpwuitIzozwzEOpeH0Sh/YLdKF2AB1MOs2TD9QmiwDuu9XO2p/9dGgFx0tLaBhrSSFnaUJcUN4oWCgqKOXEiRMXHeh+tepDKkshM5xVQyfFK7vo0VvGbou3d/6Z+IS4cceDt9tZuMRdo32zYZaarh20/LIrzGP3JPDIs5V0aa9l++4QfXvoEQSBJ+9P5LEXKkmwKZl7TyLPvOLkrptttYhPgJbNNPTrqWfO/EqeeCCxFvEJ0L2zjkYtK/CWy6SQzmuvvcZ99913UWMhyzLLF39Gur8VCFCpKCLBIXHzDbWNxwRB4JWnk5h+dyn9exkYNlgfd10eUXtBUKkEXnnaweIV3lrkZ+sWGjLTVRw5Ea4W+Qbo0EaLyajg9NkIeTlRMv3taz4vMkiCCDLYqT0pKwQFJsmKJP618/i/iu+++45BgwYxePBgAKZOncrBgwf58ccfuf7662u932AwYDCcz0zv2rULv9/PpZdeWuN9giD8I7LzQpGW0QilmIfbWYWqPIu3Psxm/qPx+UarVdCouch7LyVVE58Atz5QRr+eeubNOd+eEY3K3PloGckOFY7E+HsT7EqeeTiB1GQF+4+E2H04wMC+evb80IDlX3sZO6OYnNwosVg8P3gmN0rndvXrPzZrrKHSJfHhqylcdUMRSUlqpAIR5Z+WWQ9VyCENU6ZefHvfli0bEDTFtGquZvdOmdau3tXXGAjEn43xo8xs2BrXknznhWROnI7w9scujp+KcMVgIxlpSq4aV0XyXy3/MQ1XDjHUqiRSKATee9VO25052PNbYRDMqPMG8NC9u3nm1TyyMlREIjIvPl5/AHLFYBNWc4Dln53EXWJEY3Ve8PXrdDpOZAdp1ljN4hUekh1KYjG5upXzzwhHZPIKYpzNC7FpR5DenfXMnSOh0WhYs9JR4/rGjDAz+BIDV08tZu2ydE6fi/LwvAoaNVQzZoSJq24oxG5TolEJON0indtpGXOlidzCGPMfcfDwvAr69lBxIjvK4eNhdh8I883i2mvIgD4G1vzkZ9MvQX75LotQOF4pKysujtAzmuwsWenlpklWHnu+kqOnIlx5uRGtRuCRZyvJK4zVMGZY92OMlFiTOnW2BEFAcKbQq38x77+Uwo49IR57vpJXn0/h23VB5jztxFOl4t0P/Tz/pI3J441s3V7O7gNBGmadJ0hSk1QcP1V/R0tZRQyXu34H18+/8eH1S/+YCAJYufLvk4uCIKDX60lPT6dNmzb/shzN/7/wxdKVRCWR5hkavluSgUYTrybWR2vHYAqTjzYt605AKBQCXTupOZPrx8D5Db9AXL/4j+jSQUtmMy/B8iBenKTRqMYaVymXkkc2jWlNU+Ib9kpKOMsJIoRJpiaBphAUqGQVpdkG9hpKOXr0AHI9ruN/h2ikAkdifB4rrxT5dW+QyePqroQGmDzOzBff+Lh9ho12rbRcPtDAe+/6aSKk4tIfrZf4BEhL1GOkB9FYmA2rN2MwG8ioIwaNX6MSd5USUZTx+CTEqII0uVGtZ08QBByVDXn9pTd4+4O3Lvr6IV4NbDHXf96BoMyPmwN8sNSNUikQi8mYTQruucVOj846GjdSkXMwjD3UgBWrzjF9kpnv1kbi2nS/HVaUY1RSSpQIJqxYoikYTblMuqY2WeR0S6SlxOecpas83DLZVud5KZUC40eZ+PQLD9MnWhEEgWcfTWTa7WVs37iJwsJCMjLqrhD/M7Zs2UTPLkoaN9TW0D9et8FPhBBfL3JUE58Au/eKWGLJ9TpzW0mkylvGjj1BBEFm/FQXqpz2pEmppAsCEhL5nMFDVb3nJMsysVhcEuqWKRZufaCMlCQVrz+TRJJDhcst8sFSD4UlEqs+SmbcjBL27o/SvJmS667VsGReOYqCMK3atmTHjh3s3r0bh8OByWTC5/NRUVFBLBYjLS2tzhjuPx1NW3bm1PHNZKTGq7VLy0V+XCcjyRIJ4UbYCxtSWhhARsZCDgG8WKhNYAFgdpOZXnc81Lubjh8XplVrX2sELY1pTYmcT57mEIs+1mMu74pFTsaMREneGXLEk6TJjUjFTiT9OFnp8bhozU9+8gqi9OqqZcSkImZNtTKgt4Eql8hr77lZt8lHNCbRtm3bOs+lPthsNgRBT3lFiPyiEGlCeQ0jwj8iYCjG4q0/YWyVHZzzCnj/cG97ZCdadLWITwCHkEqZXIik8zL3fmstA1FBEHjxcQfDJhQy6RozSqXA+684aPNrAUX5uaTRoHruj8ghjrAbWRHl2useuWDiE+Lkp0YjkF8Y5Y5Hynn6wUS6dNARjcqMmVZENBqXXnK63cRiMg/dEe9wuGumneHXFXLHDKl6z/r19172HgzTvGmcxPxhY4DZ02y1OozMJgX5hVEcCUrMJgU6ncD9T1XQoomGJIeC3PwY19xYzHVXmxk+2FCL+ATi8/DQPL74IJWWzc7vL66+wsQbH7q4pKcevSH9otZHFWr8jpMUFEfYtjNYq/pz47YAW3eESKZ5LeITwCokopLP4Zc9GAULKWSiDMTYtS+vXvJz974w/nIDHpzkcxozNvQY0KDjLMdpRWeUqDnHCQQU5JFNDsfQoEVr8/LTiiRefcvP0R+bkRg9rwOeLjSmSi6jRFlBceHJCx6Dvx+j/+LfDju2/UojOtT7uoNUvv/pNA/eWfs1k1GB1S7BH0ytw4S4duh5IuPIiQgqhYpRV9TvnDV2lIEvvw1UVy3+GYIgoJONOJKddbqkAVjMSuw2BSXWcoyVDTh3+nS93/d3KCwspE1LgbPnRE6XKLHJSfUGLipvCibrWa6tpzwb4LJL9Cz70sOu/SG6d1WztbCIDLNAVoaaX/cGa+ngQTyYsSbEMBrqvl6DQUGiXYlKIyFay0mq7FzLMVdVYWDv7r0XtbkTRREx5kUXsdeaAAOaCsaM1nDgSJhL6ilvBxjQW88r77lq/f2yAQZ27Q9xSS87bq/E4P4Gdu0LVZOoDbPUON0STrdEp3Za7nw0xKxptnq/Z+QwI/c9Uc7l/eu/t0ZeqeGdbU6s4Qy2bdxw0eSn3++HoKKa/I5YSujWWlPvxiU9VYXHGycXj2dHuLRf/ePUub2Ox1+sO6C9rL+BnftCNchPgEH99Ow+ECb7tESCUJOAFd2gSgYbdRPmKMGYosXv89d7Tv8qYrEYOTk5jB49usbfO3TowMmTF7aYbNiwgfbt29fKqoVCIWbNmoUkSTRq1Ijx48dXG8v9T+ChOQ9w790ziHGItBTYtjvMpu06BvYxEAqJRKNSDdfMA0fC6HRCrQ2wWi3w1nPJDL+uiBvGmqtbwgFumWKly2Vurh1pqm53v2GsmQ8+CVBeomTJF15mT7dhNSsoraifuAkEJBS/VdVMnWDhsXluMv4k7h2Rw5RThBErFRUX7nIOsHHjj3y9Yi571ydjNCjo2rcSwX3+nlc4U/hho5euHbQUFkcxm5SMmVaMTicwaqiRY6fC/LDRT5VT5KoRZn5cWEqSWLf2YoWikLtm2up8TakU6NdHxZ7P48Sh03qCYVdFOHlOyWfvpbHgXSf+QP1kvj8gYTIqmXWThpfmC9gTLlwPWhAEjAYFC55KxuuVuPuxclZ8462z9XvLjiDdO+l4/L4Ebn2gHLsVNm+WMVW1oNv443W2iFotSq4daaL/6Hx6dNbTtqUGpQJ+3RPi0MaG1ZUasizz1Vo/C951VksgPHS7nWumF/PCXAcz7i6tMxnzO2ZOtnLidIQHn65gwVNJfPhKMjMfurhwTBbV5ObKjLiumGtHG5k35/wcc8O1FjbvCDDx1hK++TQeOIfDYPoLly0xqOby/nEh/z7d9bz7YjIPzavglaeSeOmdKlRFjVj9VRlXDAkyoK+eha/ZGXRNoAZx1bqFhi07QnW64QIseNOHywXLv/Rw3Z9+s5zcKK++40avSa2zGv1C8cUXF1ZF/DuMRiNTpkz5X2E45/P6MBgEFjx1vqUz2aFE0vrhT0uIJMl/SSqGwjLCH+anmBzFnBCtM5Ew+FIVn+9wEyWKFv0fPhPjHCfoRL/qZL1PduPHSwLJFHGWhnILdML5eCDuIiziiDXgdE4xerXMiRMn/lFXkPSHaSYu/xSlT/f61/f0FBX7DoUByC2I8swrVWjMMoXajcT8UfwBqc74TpZlcvNFFPo8wom5tE+WOfTbcepDKBbj0qsLyMpUkqpLRvDX/TuYBAvZJ05cwNXWDZPJRElZXMf5zzFQ/LyjbNsZZPm7adXSHcWlMe54pJwbr7Nw9lzsN5dqAfG35S2/KMrvs1eBfIYyikgmHQ06yiigylOKKTfKyjU+LrvEUEPepGGGik8+95BoV5KbHyM9tf45p2ljDcu/8DP9t3W3QxsNGRkKYmEvny1bwb33331BY7Bvz0Z0urjOaDgssftAmMqqGI8/4ycxUaB1i5qETGKiQEQI1nu8CGEkRB6d5yLk0dA40pUE4fyeQyEoaCA3Yyc/IclSnYUYHqpIS4/rAc5+qIy8whipySLXzypBq4nr6TbKUjNhtInLx5RicjVj1YsJSDofTsNZRAppaMzk7rvv5ueff2bPnj2UlJRUHz8hIYFu3boxbNiwfyS99r8dSkU8rtNqFYgiDL7EgM0Y5bOX8nHEGsYTXMTHJUNuxFmO1+k0HZNjhIwl9OtZN1l44qSIMqavtd9MIZPc2DHSyy5BLajjr8sKqmIutBgRUOLFRVmRRNNOJej0IuPG6hl8iYEz56JIcpD5rzp5dG6YsBjFW65H0iuR4B8lgmzm5pw+mEuylMUZjtEFR/V9KckSJeRRTC5SMIwg1z93icQIhyUsJFEonyVDaEwFxbWq1v88FlX2YiZcXfd9qFAI9Ois4+DRMF066FAqBQZfYmLNsipKyEUnG4gRT5pKiKgVKgpySy/q+jUaDZKs5bv1bn5dm1Vd6X7DbSWMH22uIbtRUSky/Z5S7p9lp19PPQP76PniWy9tW2p540MXW3YEmXadhfGjzWjUAl9846X9wFzSU1VkpKq4aZK1mlB85xM3U8ZZ+HFzgCsvN3LrVBtXTioAScHRrQ35cZOfex6vYMvq2q34v2PKeDOncqKkpahwuSVSkpQIAsgyPDyvgvHXz7+osZAUEa4Zr+HBu9IZf3Mxep1QPcd+vdaHPyjhcylpUEeB1+9IIp0qyjASj9PskSze+eAE0yeaa3E+4bDEG+/7sUUbc4aj6DBgxIIGLS4qEIlhIW5I2o4eSLKEhEiQAJ7UA2S1ULJohYf169S0j9Q2QEwQkqlwJ+MP1D9nXyz+S37+G0Kr1SASQ0Hd1QgxYhgN9U+OkUjN1L2Aoka1hV4nADI+f/0bVI9XQvyb4FkkRij016oJ4YiMLKribnoXJ+FTAzqdLn5OImg18QnyzxVV1VBGEQCn8y+uzxcnKvR6BW53DIWkip+rLKPXKRCpXb0iCALhSB0H+wPCYRmFAIiq337DP+nEqUT0xvqD87qgUCgQRQFRUUdFjajG5ZJp3FBZTfDVBX9ARqOu/Tt6vBJ6XbzlKBqV8XgldPrz74tnr2XUaoFIREajBu/f3DcqpYDXL9VZ+QngdMkoiI+xUV93FumvoFarEYU/kFCi6i/vZVmWkaT4farXCbg89RNY0Wj997PXJ6HT1j2GqckqFAq5ViAcPgeGrkoyuiTBgT99UAXGriDowF/yPzep1zo/jwdJkrBaa5IxVqsVl8v1t593Op0cOHCglu5Ueno6s2bNokGDBgSDQdauXcvcuXN58cUXSUtLq/NY0Wi0RhvT7xVYv//7z/D7/cQCOuwOkU8/tlFQpOP2OWXEohJKlUBGak0Ca/lXXqZfXzfpJAgCo4cbWbcxwJgR57OdKpVAgl3BrKnW385RptvAUtQFbWgvpvPG2xsZMSRK8yZxYftAQKpBnv6ORSs8DPjNfb1JAzXhWAw/HszYkGWZKsrI5hACCoL4Wbt27QVr3sqyzMJ35/P9Em114JGUIhPKCVYnqBI8Lbn1zo1kNaniyQcTGTrQiCDApl8CPDy/khkTrdx3q56ftvh540MXAf0JErzptcT5fbKbsNpN21Zptc7h998oNUWJz5SPwWemea9y3nzRwebtOibNKuHeW2189rWX3t3qnudWfOPlsXsT8XglJL2bsddOvahgX6dT0Ktr3PSpZTM1L7wZrxwdPypeVSDLMus3B3jixUqclQq+Xl1GLKTE7Y+i1kpYM/Yw6qp6KkCAYYOMnDgd4foxFp54sYJoFNZ9llGDFBIEgTEjTPyyK1i9JlgtSirKZYaMdGJPkbFY6l/wzCYFSYkqtu0McfxUmDYttfi9BRc1DmpVBGeZkkCQOu/5Ab0NrF7nZ+vOIP17GejeRcXOoxVY66hAB5Ds5Qzoc37z0qyxBlGE8gqRrEwlVUV6rOVduOGWrTRvouLqK/XotbB5e5CBfePklijKOEu1DL+mklVLEkhNjt9bkiTz0VIf36xUYVXa2PJrkDU/BRg3yoTJqGDFN15+Xg+pJZfib1n6jzZ/v+Pxxx/nu+++49ChQwwYMICWLVtitVpxu92cOHGCLVu20KFDBwYMGMDZs2f5/vvveeedd7Db7XToUH/S+d8BQdFPkl1Bpz9UoLdtqUFhLydWGavR1il4Etm6M0T/XrWfw0hE5vBhkQziv5ssy5RaD/HkXXVvXkvKRIIEsWCliHOkEN/IlZBHxm+GRjE5ynH2okZbXe0ZJsReNtNdHlStQeeiAgt2JET6dtdy4GgEr9f7j8bDZmtIXsE5GmSqmX69hel3l7DnoKbe6pQ9B8O0bKbhlfeqUCgEnn7QQavmGiIRmXsfq+Dlt108dl/tKtrV6wL4/TLTby/hntkONBqBcVMqKfoxXhnzZ3hkJ2pdjNYtNBw+Hka0lRLweTEIZgKyj3xOE8CHAKjRovDWH5P8HaLRKD5/lGVfBZh0Tc1z2bIjSKMGal58vKZJRVqKiiVvpTBkfCFVhXYyBDUV6nNMvVJDTm6UlDQZl6+UkBQmgI/OxCUoXEI5NpMaYzQdZySfJV94ePMDJ61baHjtmWS++cHPoeNhbFYFYkwmEJS45Kp8MjPUCAI0aajmjhm26irM9RtDKBXnydHSchG7VcnQaXrWbj5wwWMgCCqOngyzcJGfDT9LaL0pFPgraCh2JbnFkVrvn3itgXffOkOyq25CophzWFMC/PhtOrc9WEHpTi8Ea86bgiBg1xkoUhwkw9+pxvjG5Cju1IMMH65g+y4lt0yx0a+nnooqkY+Wudl1IMyyt1M5mx/lwacqUKIkLdQ6fowwJIWacogdnDkTLxgZPnw4w4cPJxwOEwwG42azuvg9/k9ko/4TUJCfQyQi07aVhiqXSGlZjFkzzKz46iTubAPWPxSwKFHjU1RxWrGfRrH21fNkUPZzUvMrrbKida450ajMZyvCJFO74lEQBExSAiJR1MR/g1McxEoibelOED8n2EcaDUl0pSC5RNYsz+HIIS+ff5zAjddZGDOtmMJYBL0yhskMBTkGJGUEURRRKutPGvwZb732Fu6jUTrLA0AAtaxlH1tpKrfBQgJH2ImdJDrRDyEisJ+tyNS9t6/SnyUmRGhJO3I4xhF5JyDgoO6YPj6+SgSFXJ2Qqwsmo4LgH/gCk1XCgp2WdCJKmChRcjiGBTuuaIwDew7CzAseAgA87hAzJ1uq4/PvNwTo2EbLpLE150VHopIlb6Uy7qZivl+egVotMHduDGOCF4NJ4rP3U+nR+fy6+eg9iUwZb2HanaU8cV8CL7/rYuMvAdJTVZSUx+jUTsOTUyv56pM0RFEi+7TIgY3piKLMax+4aNlUXW/RFIDRoOD5N50s+txDSpKKs3lRJFEmFJYpLIlx/2PDL2ocElNE7rjFhNmkoLhIolMHFa8vdKLVCMycbOWKy0yMdlVQvjH+e4TlIFEi6DCgEuL3sozMHxl/paDEV5DI5deU8MFrDlo0jc/hp85EuPnuKiqLtEimMzh8WTTnfAdkMhnsl7fWuNcUgoKQ7CfUbCfrVyaSlmJj4WIPKdFG9V5TutSMczm15/J/iv+Sn/+GmDJjMh8+spSGtKz1mizLlFHA09fXvbHMzokQcdUsY1ag4MtvQzzxQHyy69ROi0Il8eZCT71Z8jc/8NC8iRrP3iqs1G6dislRJEQCVQYKiqJkptdegE9kR/B6Qe9siFNZxmXDBl/I5deJtLQ0CksNdGunRRYV/Hgsl6Rw7QyBLMtEraUUFSj5+NMgM6fUTYQs+9KL2ysxqK+eF15w44g0xuU+x7adIfr20BHQlCAFa2d0o04zZ85FalSb/Y6zeVECQYniIg16VwNKyK/V8hV2eKtbjy8UgiCQlt4UV+kBRFmsIYdgF1P58JNsfvrGwdMLKplzV+3q0N+vd/Tw2hubFat9PPdoIpt3BOnZRceKb7y89IeW1c07gvTorCPZoeSr731Mv97Ke4vdvDG/7izpR8s83HCthY+WeXjojtqbCFmW+WJVGDvJnNLu5PnZL1zUWABotVqSMhIJl4TQCjqs3saczM6rt9po574QXTrEN17NG6vZ9Euo3lbZVd/5GDqw7qrVr9b6WPhy7SDou/V+PnsvjV17onx/srjGbx45B6okGUcTOzQA+TfezzwIlGZABZ58P1dcfXGL2z9BXffFhZAMmzZtwmg00qNHTW2rFi1a0KLFef3Ali1b8uCDD/L9999z44031nmsr776qkZbauPGjXn++efr1Wk5cuQgCWobepOTybeV0jBTTe9ueg4dC5ORqiQnL8o1NxYRjYHNosDpEklJqr/iLjVZRaWz9kbT55erW+eXr/Ih5jciQ24AAiQX9WH4yJ0MHqxg8CV6xt1UzIqFaTUI0F/3Bln2pZeBfeLz6cGjYQJ+BTmKo9XEuwU7aTSikhJiBMnPP1MvSfxn7N+/nx6dRbTa8/f3g/cYuP2mo2S4467YKtTotAJffZxe7TQOcGk/Iz99oWfkDUVMusbM7TPsXHe1hQ4D8tjNRprKbUkkFZEYJeRTTiGphgT2HgzRtaOOr7/38eEyN4IQb5l0JCg5lx8logvh1B/kg4fjFfYD+hhQqwWef9NJXkGU73/2M3xwzTln1XdedFqBxg3UrFnvR1QqmThx4kWRXb/LlPv88arfZe+k8dwbVXQbkkeDTDXBkAQSeD1w72wLbVqpOXw0xrsfyATKLaSmOXH/RaLI7ZH4dW8Ij1fijhk29h2K1NtWf+dNNp5aUMWIy4xIkowU1NElPJiivHOs+Pok115Vd/fBz1uDdO+kpVUzNcPGF3N2b0MUConk5OQL3vSolBpEhZebJtevr3nTRCtjp5fw3NwErh2j45vVRzC7a2tle4VKWneI1pLBad5YzcfL3VRWxRCtJWS7imhW0Y+yYC6vlZzDYlYw+6Fyhg3SM2uqjede8SKG1EiHO3H50KMkpIaxWhSczRVRV6WT4W1NYfom3nw2maKSGN/95GfzLwHcPhlREUVGJuAPXPBzUReKi4s5duwYL7zwAunpNSsb+vfvz4gRI5gzZw7dunVjwoQJ9OvXjwcffJDvvvvuH5OfoijyxRdfsHXrVlwuF3a7nYEDBzJmzJiLNm75KzRolIzbWVYjESEIAq8+b+bmmdtIq+hdTTJaXC24/f7NbPxGU0MWRJZlZt5XhuxMJoifkOClwnyS9l0iXHNV7fVNFGV++DGGm0pSyMCjKiUciyddfLhpSHwNOM5esmiGTThftZtAMm65ikPsoKs8AD8ecjhGe3pxVNjFDX20HDwRpGnT2rHchWDGzIe487EZLH9bSfMmGsaMMPPuIjc3XGshFJJxukXSUlQYDQoCAYkVq708fl8CHy318MOK862EGo3Aa/MdTLy1hDnzKnngNhs2q5JQSOLD5R4WvBLhkn4qHrr7/Cb6+actXHF4F6rivjU6pIKyn1LHbrZ+n1wdF5/Ni3L1dTvw5LSimFya0R6zYAPiTrg5niOs/HzlPzI+Wvj+Am6fFq/oycuPMvtGG1aLkrKKGA/Pq2D+HAdHT0ZY9LmH4lKRRlkqpl1noWkjDZf3N/L5znQihAkmZzNtooNvf/Rz81QDr756mIpSDV24hCB+KtJ2csVwFSNHaHB7JN5aqCAWlZg01kJ2TpQul+XSt4eBDasyUSgEVnzjJTFByXsvpVRX2R86FuauueU8fEcCDTJUrNvopVGDeLdVr656Fi5xc8O18STW7uP1d279Gd17DmbxR4vwHkshI9IakRhFeLCTREFRrFYRR2qyiitHyaxdfIyGUuvq12RZJp/TxNR+br/VQKMsNas/TaXvkDNEj2XWMkdK0JnofUUlG3/ejK6iMaqYgZipgrC9gMfn6FiyMsQv32VVt8umJquYc1ciP28N8NC8Cl6fl8znC9PoMTQfkRiq30g0QRBoK3fngGcb333zHWPGjgHisa9WW7/0zv8lOKsqiIQEbBYFn3zmZp1BwYZtQWxJUc44d3PWrSZRZwVNCHfEx46vHezZ7+fN9zbid6spr4ySlikxsI1EZrqWF9+q4q6b7dXmcG6PyMRbS9EU1S2xBiD+oQgnIPuIESVLaIooixxnL23pge6P3ZOVDop/KWLslGOsWZHEojdSmH53KaDi6uEGHnzMj8KTwLlz5y54TozFYiz+8FNaRXpWc1VJpJPLKSop4RQHyaAxmcL546XJDTnFQVrIHWs8F16hinNiNt2baykOH6GlrwshOUAOxykT8uuVDSinmFBAYNf+cP3u4ntD3Dr1fGy+ZXOMUgrJIxs1GtRoSCIDP26iRLDa64/j6x0L0UO/nufXsKWrPLz+TN17VbNJQatmGo6dDLP11yAqlZrLB+gpdUZqEJ8Qr5TPPhulY1st+4+EefPZZCbfVkJBUZQhAwz0G1nAC48mYjErWbLSQ+e2evR6BYtXeBg30kwgIPHjpppFF3/Eyu98vPiYo0bBwIatAR58poI2LTUcPnyYbt26XdAYSJKEViuTlKiMJ+djIpf0stCvp55Kp8iizz2sXufn1hkmbvv1BC5rkMbNRRpkqjhyLEpZkRFHeRfKKKIx5ztURVnEFfVQvlfg8tHlmKwSCgRiHjMJ5b1oi4md4fV0pH2teF6FhpAcrPEsuJIP8/Wn9uqugUBARiGp6u3oVaLC4/xnSdK68F/y898QE66fwILnXsXjScHyW4AE8YU5h2PIyLzylo/hg001HGjdHpFJM5xYyntV30AROcRZjpNR2oD7HivnpafiYvb33JLAEy84+fp7fy1SbPHnXo5nR3A4BLwp+9GX9qvhyibJEsfZSwOaoypVMe7Gnfy4KrXaFRHiuqKzHiyjqsBEBhqq0vO58eZp/9K4TL/pAVYuf5jKSifR1DP4ziVh+kPWXZZlCgwHaNNa4PSeJARJybxXKnnk7pqbw192Bfn+Zz99uuu489EqFBUN0QkGIqUOHniqnK8+SePeOwy8+eIeWkvdazzI2vJmTLh5Nz+tzKghmuzxitx8bymSBLnHDViBMgroRN/q95QZ8hgwvH+tCrwLwS2z53L/3ddTaN9FprNn9WKsEbQUnbPxxgcurh1p5uF5lTz7SGKNcz54NMQnn3vYuKomEbtkpYfEBAUKhcAzC6oYNcxAikNFemp8WigujTH3uUq++CANo0HB1VOLeOeFJJ5eUMXGbX4u7VfzvnlvkYtAUKJHFx2zHizjsgF6unU8P9nJsswjT7uRSzNwqgpR2qmlIXmhePiJB7lr2n00qGiNUbBQUm5m2p2lLH83rUb2sawixqwHy/hmcTwLN+22KlSVmUy/rYqP306o0SaWkxvlseecvPJ0bbL/5XecJNgUNUglgJfedtKvhx6lAg6d0uBJLsFcaqthJOPfBXnuHDIbZaAzxwNXpR0kD3hOhygijzFjr/5H43AhsFgsKBSKWlWebrf7b+9FWZbZuHEjl1xyCSrVXy8XCoWCpk2b1mjN+jOuvvpqrrzyyur//36flpeXE4vFar3/6JFdhEISSVaZtUuzqvU6QyGJKycVMWG0hVlTbZhNCgqLYzz7WhV3PlLOZ++n1Umo7d4f4sohNe/bYyfDSFK86tlqUfL+RyHSpWbVc6heMJJVcik/LT1FqZCHUWmlU/8SOnVUkpGu4My5CGkpKpa9k8qc+ZXEYjIfLvOQaFMjOpNRoMRBGjpBT0D2Uko+Cn2E1BQbxcXFtc6xLmRnZ5PiiMFvbcser4gjUcmgq7z8/N2vJDjbElL4uHaMttY9CvGs+3VjzKxa42PiNRYciUpum27h7ReNBGQvReSiQEEy6XSiHyGXn3vn/Mrll/nx+GSWvXO+ZTI3P8rUO0vp2BEKiz20bnH+HurTXc/qRXpyCyI8Mr+Ktz9xMfZKEzICa9b7yUhV8dpvwehLb3mY++TLf3m//Blnz54FYMO2IH276zhyIoJOp+DumXYOHotw7y12jp0Ms+anAAc2ZVRvOvt0h+mTTIy+voKj+40s/9LDhHpkUd5b7OKxexIYcbmJr9b6SElWsv9wiHc+cVNSLiJJMv166ph8rYXU5LhxFsAPGwMoXKkIgkC63Ig9O7P5Zp2XywcYa1TBe30SHyxxs3pxOh8tc3P5QD33PVGO2yuSl5dXXdHzd5BiegRkrH9RYWoyCig9Dh6bbSOmd+IOBTjALzSWW2HDQYwoTkMOmkZ5LHq3dqv56XNR8vKjfPpWGkOuLkNHGpVJ+5k7V82EMQ1QKgU+WuLl+QV+ln4URBJViHKECkpoUnoJYkkMLyJpaBAEAS8umreQUSoFBAFyzkWxWpQsezeZk6ejjBi3DaWc9pfPhUql+ktR+7Vr19KnT59axOfvyMjIoE+fPqxZs4ZBgwaRmZlJ165dOXLkn1cVrF69mvXr1zN79mwyMzPJycnh7bffxmAwcMUVV/zj4/4ZbncJbpfMT1sCXD7g/DzWv4+eRZ8IPDh3K/sOKlHJGoJKLwl+kWtvKmZgHz1dO+ooKonx/mI3o68w0ny2h+zsPTRurGDaRBO3PFDG9t0B+nQ/n/wTRZkpt1ZhKG9BCecoSt3KO4+ZePypbRhL2qJCTYQwohxDjbYG8fk7rEICRtnMdtahQRc3SaOMoBzgmWdl7MkyweA/63xo16494yY+zbBJT3L10AhtW2pITlTS7fI82rbS0DBTTfbZKEa9wLm8GApZxYzbnXz2UWKt9UGhEFj2bio9Ly/my1WVaM1hIqKIIClRamFg/5rVQ40bqFn4jpHpszbjLTdiVpgJq7xYkgOsX5ZQoyCgcQM1Xy6106XvcbpKg6qrawAMgok2kR689vybDB4yGLu9/qr0P0OWZX7ZuobM4TGO7Fdy8KiHfYfDuD0S4YhMNCbx1VofgZDMrKlWmjZSc+xUhEefq6RbRx0d22l4X1NEvnScuTfqMegFNGpQqwQen6vnoTu0yJJEZeYO1q+217imkcNMvLfIxYGjYfYcDGExKfno1RQUCgGnS+SjZR6+W5JeI3HUoY2Wz99P45KR+USjErdOs2IxK3j8hUrcXomMVBWP3JXAq++76Ny1thlKfThw4ABC2EhmtA0IEJIDGIm3uYbdetas93PlkJrEw4L5Nk7nFrB5Yx42OQklStyKCnSmKE8/bObmqfH1QakUuP8uI/PuOktSsGZBitKZhkJVzi8bbaz4Op+SEolOHZWMuDyJB5+u4KkHEmvpBEK8RfuReVW06lxOg4YCfXvo2HumDMcfEucqQY1a1rJh/UZ69OrBvn37KC0tJRqNMmvWLACqqqooKCigX79+mEx1Eyv/qVCpYsiChs++8vH8XAfzX3PxwG3nTa0KiqLMmVeJPyhz8EiM9FQVkydomTzBzOp1Xk5ky2zYFmT5e+kIAny4zMOIiYWkp6oIhmSOZ0eorIqRlHmCwlAO2opGJEQaVO+9onKEsMpFUPKglh2UUUAacY3KMgpIJasm8fkbEsR0Du3N5rKxBbw2L4lKp4jbI9K3RyKOVBdF7lANs9G/w5kzZ1B61TUI/AghtOhpJrTHIztrtaynC40oks+xjy1YZDtahZYqoQRJEaFFpCcnd59GNpdSqf+J1EAb0mnIWf1ugoGmtUwy/bKXSkURFp+du+ZUsuXb9GoC+Xf8uMlPoyxV9Z75mx98OIsNyIg0oQ0atFg5PyebsVFWWnbBYwBxAzBZkigoitKjczyG8vnl6j1DXcjKULFuY4CUJCX6RD+7Dyl4+K7zfEFFpchdc8uRZJkenXSoVPD0gipUKoFnHkrk6mlFtG+tZdxIE6+872LTjhCFRTFs1vg8uXqdj8VvphKNyoydXsyQgYYaPAnAzr1BDDqhVqfUoEsM3HWTjRffduJ2uy94HGKxGNGYzI8bAyx4z8muHxrU+M7e3eKSf6vWeLE3i7JmWRpJjvN7u72HQlw3dRPRYhMGwURYDlFuOIlPV4zWr6J5uCv2yiSo/MOXCvFuhwSS69x3ZdGUHI7SWu6KIAhIsoTR4adpo/PEdP++Wj5KKAJn3YnvSkqrCx/+J/Bf8vPfEGq1mh+3rGPkkNGcLY+QJKcTJUIJecjI6DFw/LhIl8sKGXqpjs7t4q01P2wKUHhORRJ56GUjbirxCx4S5GQK/U6Wfx7h583FjL9GT3KSiox0A3fOqWDB2y4mjjUhSnHis6hEgQotXk+YiNrHKetGzLEkNAEHPtlDBcUkCql4BSfFUh7aIzo6X1rAsME6OrXTcuhYmB83BQhUGjAp0wi0LWPRwo8vKqirCwMHXk4o6Oedt59Foa+gKOkXlCELBl86ESGE25CP3hxj734tJqcNURPg/Y/9rFrj5bqrzVgtCtb+5Of02SjJDiXb9xoYf90d+P0bKDh1Ak1lKsU5AQaMLmBQPz3t+wXY/ssPJMtZ6GQDQVMJMZ0LqTJKryvyGdhHT7eOOo6ejPDDRj/BkIwQsBD0SBSqd+KwpFLmLURQyoTsXoZcdRkPz33oH11769ZtePzpd5nzwO0ci/2MLZqKImLEJZQSDFfx2gcRUhwqmjdV0++qfIYPNpKUqGTNej9Ot4RBF3ebu3akmZgo89UaH1aLkkS7gjE3FhEISrz9sYfRVxj5eLmbnftC7DkYpqJSYsrsMsZcZaBHFy0jJxfTqqma2Q+Vk5nuZMJoM8GQzNJVXsLhuND9/FeryExVMvWOUhplqblqiJHKKokVX4YIlFpwBYqxp1v48ccN//he6NKlC8+8/gRPznkaRZUWrTOTXTtP0nlwLmNHmmnaUMWWHUG2/Bpk4jVmPljmZd1GJZVlevRKGzt/lujQv5ixo/Q0zFLz/c9B9u8XURS14O4HC3nlfQ8Trjbg98ssXRHEWWRE0sOIiZVcfYUWpyvGV2t9NGmopkkjGyMmC9wy+3maNGnBbTfdgbOoCIVLCzqJsM3LLdNvxuP2snzx5xj8VkS/TMwSIKGhjWUfLK1u/f5/AZVKRZMmTTh06FCN6s1Dhw7RvXv3v/zssWPHKCkpYdCgQX/7PbIsk5ubS1ZW3U7OEJ/b6mvTqmthUyhAm1bFuuVZNaqX5r/m5PYZNkYNOx/wZ6SpePO5ZO6ZW85Xa32MGVGT3Cotj7Fjb4hnHj5PbhcWx5h+dylTxlt4b7Gb+2fb8XrB+If20aDsp5wiKimlmzwIhaiEIigu9JGNm3PqQxzakYDLI2EyCIy7qRiNBnQ6CbAgEiObQ2hkLcmkIypD6A0ROnfpdcGLeePGjfl6hQK3R+TheZUUlcZo20JDICaS1iaA3/ML+XkRLh9Ud5YboE93HZ9+cT5zevMUKy++XEkbsQcN/xSwGDCTdziVbZZ83n8pmU8+8+DzS3Rur2XIQAPfLUnnsmsL6NJRQ25BjEZZNX/ThpkalrydyvS7S1j0uZubJll5+7m40YMoyjw8r5KElO5cedWVFxXQHDp0iKREFc+/UcVn76XRtoWGJSvdbNkRwuWS2LozyJdrfKxbnlFr06lSCXzwpp1Lh3goL5d5Z5GLW39zSv8d6zb6OHw8wqFjEZ56uYpKZ7xybNMvah6/LwGVSmD+a1X8sDHAj5uCBEMSiTYlB4+GuPdBP6mebri0hfgcJ+jZXsW3PwZ4/k0XPbvoePzeBH7eFuTtj10883AiJqOC9VsCfPpmKv2uKiAUFNFqtRc8HoKkQI6pWbEqzMihdW98v1sXROXKJCnaGPwgy2eJEaWYcxxnL4JCYvRQFR++llxrw1JYHGPXvhBVBUYGD3cTQ0Ct8zByrEzL5joEAR552sV3S2w08PRG8VtHgkiM4+zjtHyEZkK76soYv+zhCDvJOGSkfbcq5KiasCrKyd2pKBRxXb6OnQTO5hr+pSC3pKSErl27/uV7zGYzpaXnNcVSUlLYs2fPP/7OU6dO0a1bN7p06QJAcnIy27Zt48yZM//4mHVBowwSKrdyzxwPG1Zra2xaenTR0qplAO+JLCqEQrr2Enn3xVTSU1Vs2h7k5OkINquCJIeSOXfWTvAtfzeVe5+o4OFnqrisr5mKSpkNmyLoy1tgDKaSkHaSjd87SEtRodXA7FnZBGQfoZgXs5xYq8vlj0inMQpUpJFFnvIEQaULTcRI43Ar8qr2sHPnTjIz69dEqw/Hjx/nh3Wr8LhDLFziQxAElAqRDV9m1tCh/HVPkBtucpNS0hdN+m661GE8AfFkXIvmSrx+kY9fS69ec+LzbgWRKNVavh8uc7N6nZ83XrbiSIgTj8u/8tK9s44mDWuvcadyoiQLGTWIz9+hEBRYK5NZ9ulyZt8x64KvPxAIEA76eeMlLUZPQ/SdDrLyw3QqKkVueaAUj0/AkRg3q/wdvbrq6dlFxz2PVXDwSAi/LkBWqoJFKyK8/6kHvR6MeiVvPZdMolVNVSCXe+7Q19ndNXOKjf4j8xnU18C+w2Fm3l/Gy084WLrKy8zJ1jor5k1GBddcaaJzey0jLovPW3fMsLNjd5A5z1YQDEqs+MbLmHF/ran6R6z84nMcofOVbWq0hIgT6lpBz6vvl+J0S4wfZUajEfD5JT5c6ib7bJi2XEKl7gxX31jBNSNMdOukq6Wd2rGdGtnohT9x9BHCrF0XY+bUGDOn1ow3Dh8P06VD/UmaQX3M/PxOWyIlBn4+vgdZXYQjWvMZElCg1ql4+eWX6zyGLMt88sknSJL0P5pk+d8ArU6PQvaz/L0Upt5RyvovMmuQPJnpaha9mcKg0SVYCzsz6vrjfPd5EmaTgo3bQrRoqmb0Fcbq33rGRCvTr7fgdEmo1QInTkdY+Y2X5x9LwueXePejPD56P5+Mir7ISBQ5drD4JTPvfHCA8l0tiUWiv2nnQhVlNP8L346EcEPGjcrl7rnl6HUCUyfYmXZnGSlJCioq3IRCoQseh7Nnz6JSyUhRiQrzcWL2IjIzFWS4QxSV/4JQJtRZuZouNCJVbsCZhA08+6KOBx6JYC3pyBmOkhLLwuJsSYQg+cpT+CUvT91n4uNFvxDLzyRZaoiMTKmQR5k6l6cfNfLqe1VUVMr0H1XA3HvsDOhjoKJS5M0PXew9HGbFwlRy86N8/JmbrTtDqBJjtG+mZfSIHPLyJdatj2AsbYUtkkUKWRzeu4dAIFDDePWv4PP5sNsULFzi4eorTPGOyWQl2TmRGmZnf8T23UECQYmVH6QzdEJhtWEnxDX8r7+1mJeeSKJDm/PV1k8/KHPTvaUIAiQmKFnzU4A+3XW8/GQSshyXv1q91ktpuZVojOp29ycfSGT0lCJmTrEyZIABr0/i4+UePl3pYft3WZzIjjD3aS8nTsggCyQ4JO6/y0AsJl+ULIxGo8HjFXh4fgUvPOaoRbYCXD/GwrOvVbH+i8waMQRA1w46nn3KyB13BTisWEej5iLzb7fRtFECew+Gee2tfTjzWmOP1PQLkJFR1EMp2gQHXtnFXjbTTG6HHiNWa805tnN7HebMMvxV3mpzsd8RkcPxopF/RTvxT/gv+flviqSkJHbs/4Vjx47xxRdfUFxcTG97JwAaNWpE//79adWqFXv37mXr1q1Y03Q8Na8dHo+Hc+fOkZaWRlZWFh6Ph1gshsVioby8HIPBgCRJRKNRXn69A507d+aNN95g9fr1JCYm8spbs2jcuDE5OTls27aNs2fPUlVVRXZ2NpIUZmjvgUyaNImTJ0+i1+tp3bo1S5cuxev14guH+fKnMho2bMjd98fPtUWLFv+Sc+ufMWz4aC4fchW7du3i0KFDOJ1OQqEQGo2G9u3bM2DAAAoLCzl8+DCFhYU0bdqU9u3bs2PHDhZ/+SXRaJR+Aztz+eWX07NnT1QqFeMnTKawsJD8/HwCgQDt2rXjm2++QWEsZvR1HdmxYwfbtm3DaEygQ4eBhMNh/H4/VUEjP+yQOXbsGIIa0hxW2rVrx5AhQ+jbty+lpaUcOHAAtVpNr169LngSrw/du/fixw27qn9zlUqF2+3mwIEDhMNhAsEgP2wqwWZLYtfRNpw6dQq1OgmbzYbaaOLSfv1Q2ZPYunEjgVgOhAwkm5rTs68eq9XKnj172LzbhaS7hIxmJrJaKNBqtRw8eJBvNzlp2LAh7TqWcfz4cRJT7JgTk3nlw1NEIhEUCjsqlYrjOQF8Ph8ajYbExEScfiM7jjSnvLwchaGYDoObcM8999CkSZN/+V7oP6A/P237kb1791JeXo4gCBw9epSfd+zgwKlEOnfuzMQWApIUd0+cfntvVCoV+/bto6ysjNTUVDweD16vlzvub0UkEuHMmTPY7XYaN25Mbm4u4eJipt4iYDAY6NmzJ8FgkEOHDpGerObhbhbKyspITk7m1nu7VWe8vv7+S7Kzszl16hQWi4VevXpVE35Tpk9mx44d+P1+2rRp8z9qDvRXuPLKK3njjTdo0qQJLVq04KeffqKiooLLL78cgGXLllFVVcVtt91W43MbNmygefPmNGhQ2xjniy++oHnz5qSlpVVrfp47d47p0y/exbw+tG3bE6P6TA3iMxqV2bkvxJMP1N3uO/feBPpdVUjTRho6ttUiSfEs6F2PVhLzGBl+TSWtW6o4nh3m9GkZv1vPGxVOYhJ8ucaHx68mQQ4TIYwrbR+t20r0bw0njsPxo1uxFXfBJFgwCCYMmBCiAleMPUTrdrBxYwy7RUm5U0KQBVqjxyRYSCaDYjmXbA6TlCLj92tp2fLCW2wzMjLwBpK5etph5j2cWCNL7PaIjJpcjCGcTElZ7erZ31FeKWI1nw8eVEoBtT5Cma+wWsPvd8iyjN+UjyNBwcPzKrn+GjN2q4ItO4K8/I6T155JYsgAI44EBW995KrT3X3dBj8794ZIcih59X03z7/homGWCp9fZtggA64D2Zw8eYKWLS98fcjMzIw7o86L6zU1yFQw9zkfn76VQr+eBiRJZseeUJ3VrxBvO7TYYxjUWioqRYaNL2BgXwMWs4KftwZITVaxfkUGer2CnNwIo6cUo1DA4jdTOH02ys33lvL6vORqAw1RlPn4Mw+jJ5VjKGlNieYkLfuVsfyDhGpzJIAvvvHSfVgeiXYFjgQVn37hZdP2AB1aa7FZlXRqp+GX3fW34teFQMSPWiOxZ1e8erlNy5rtkFVOkbfeC5EaaVBdxZxKA/apfiI1TSZUosKS6mfP4ShLv/Qw+VpL9Ubw1JkI10wpJyV/IM0EG1ExwlnHRowJXnwBPW9/7Gb7nlKCpTZaBTrWaFVSCirayt3ZzQb2yVVoibdHK1AQJYpclUS6EK+gKrUeYOe+UPX9PGaEiTVb/rV4wWKxcPDgwXodkGVZ5uDBg5jN5wNsv9//L63PrVq1Yv369RQVFZGens65c+c4efIkU6ZMqfczF6t/DFBSGKOJ2JncnFNcMqSKK4ZpGHSpioICiQ8XhZAKG+AINUNCR2HJvmrCalA/A4P6xZ+Ppavq3khZzEoWvpxC50tK+PaV1ihRkoiBMEFKjcdY8Jy5mlB84wMvCdpUrFEbZcoC5JCAGVu91yoQdw+OEsIsOkhQJxBIyaG8Khej0sD+fbsYO/biWr7feH0ep49/RWFRFY/eZWPUsFQmzS7hpcczahCfAL266Zn3hMiz9xYgSCqqnGKNNeV3+PwSZ3IjbPs2s0byxGqJk4FX3VDE2CtNHD0ZYfvuEF9/klb9zHTpoGPadVaeWVDJ4i+8TPmT6d6vu6MIogoXlVh/M3/4IwwxC8ePnLgoCRCtVsupY0E6BftQmvIrbRqqqmWZbFYl+YUxHphdu+hAEAQeuzeBHsPysZgF8s6qMYp2rJIDj9JHVUIBb37kxCUoMdo9XFeHq/vvGDfKTNNGap5/LImd+4L0HpGPTgOrPq6fDO/VVc/xUzWr23p31zNkoIH+owoYNdxEUWHuBY+FIEmoZW31PKQVdIhyjIgcQhHV8cBtds7kRrl6WlF11Xnf7jo03mQsgo1wzEGjzAA9utSdhD5zLko4eH5+lWWZCoopJpdWpZdw7YRdXDYkwA3X6ZEkmQ+X+DibGzeO+V2je8uvQV58JUBZmYzZBCqtiAIFWkFPE09f9rIp3kb9WxJJkkUSGluQBZl2bdsxYsQI9u3bx08//VQ9Lg6Hg4YNG7Jnz57/c+RnVlZLSov3UVgiMrBP7Yo6iN/njz9g5e7pLiIHO9NjwEHadRKpqBRJSlTQoa221vt/nxcyUlXV8jgmo4L7brdit3t46umNhKUI7zxr4cqhJoYOMtJtwHGMZ1viogLTb1Zhcc3E+iBjsyp57lEHN95VyrQJVsZeaabX8Dy0WqlGYu7vkJycTEBVRUHidh6cIzB5QlL1nHQuP0qXPpXIsbr1PRVC3KF81HATr78T4nDJCTrR9w868HYcUjqn5SNs217EgW3JfL3WyZLPivH5JW4equbOm1IpLBHZ8IsPv1tF7u50ZswqJNEooRDVVIphpt2g5fY55VhMCq64zIjdpuT4qQg79oQYOjiRls00PPu4zLippyj+RYk1ko42YCA7O5uOHTte0Dg4HA6CQSiviHH/UxU894iDGZOsvPi2k/dfqi3ncjYvSmm5yJbVmew7FKZzOy1n86J8ucbHNVeaWfqllxuutdChjZZIRKagOIZBL5CarOL9l5IZMbGQolKRVR+m1zBUe+nxJG6cYGHIuEK6d9Ky+0CI7p109O2hZ9VHaSxZ6WX2Q+Xo9QK79gbJSlcxcnIxOcf0NAv1IP034i9SEObBuw7h1you2tCsW9eBnD27icGX1B3TuNwiWRnqak32P2P0cBNzn/Yx6BItb7x4XkqvXSst148xc9WEU7i3m7EI59cWExayhfpNXM3YyOM0x9iLjEx6UaSWSd/yj+z0G7oVb5UWlaxBQkKDDi8umtGObA5d1Dj8Ff5Lfv6bo02bNjz++OP1vt6tW7cL1oL4MwRBQKPRcP3113PdddfVeK1JkyZ/SVD9UY/k3nvv/Uff/0+hVCrp3bs3vXv3rvN1i8VSyzm0cePG9W6GIL6p7t69O8XFxciyzIwZM6pfGzly5D86z5SUFIYOHfqPPlsfBEH4l35z+OvrEQSBtLS06nEAmDRp0j/+rv/X+H08fsewYcP+9jN/VRXUpk2b6uP+8X74HXa7vd52yj+iefPmNG/evMbfJEkiFArVWMydTmeNY/+/Qp8+ffB6vaxatQqn00lWVhYPP/xwdfuo0+ms5T4eCATYuXMnU6dOrfOYfr+f999/H5fLhcFgoHHjxjz55JM0a9bsf+y8GzdpjuiPb+B37Q/x2kLnb6YIino3RnabEr2gY/J4AcFUiSiCypNMxGMiiXRCO0z8uiNIjCge025uuknFL7vV9Oqq4+kHHazbEOD+2YfRp1Wx4cvEGjqIpeUxho35FcXpPhiEeNWKgzR25h7m7LkYBqx4/ErSSAFkjrMHQRUlxWjF4mqBQgEKZQxCRrZv31BLR/Wv0KXbpaRbztVqj7FalHzzaRrdL6ni9YVhrh1Z90Z10eceHv2DBMinX3iJiRKFhoNIqkpsnmbxQEOowp10DJ0xwoA+CcyYeL6tvXc3PdOus3D9LSXccK0ZQQDvSYm3P3Zx8w3nK33e+sjFhq0BNn55PrNcXhFj5v1l3Hi9mYnXWJh4TYzb5j7C2++tuuAxaN++PV6vxNGTEX5ckcENs0u4daqVfj1/N26Bv9svy0i0aqFl7j12Hn++ElmWaZil5r0XU2q0SDVpqMFuUzB/jgOFQuDR5yr5+LWUGhVQSqXAjIlWyspF8gvPsOdgmC8+yapV8XTtSDMHj4W5pKeeoZcaOXoyzD2PlXPd1fHfyuuTEAT1XxoM/hkmS5gH7zbz/BMqrplezJRxFqaMt6DTCqxeG+Sl1/xYC7rX0IhWoCArS8ATCXHnnVrat4mbt3y4zMWzrzoxmQRCIZmgR01CWVdCBAjKftypB3jobjM335BSfX5PPOviuzda1HlugiCQKTejgmIihGlIS3QY8FBFEecQZYkmQmskl50de85W39MVlSIpqbU3KheDvn378u233/LSSy8xfvz4GpXoeXl5fP7555w7d46rrrqq+u+nT58mI6N+subvMGrUKAKBAHfffTcKhQJJkqr1ROvDxeofA8SiGoxYUaPFUdyWbR+H2LDMjRDVkCj9wbxMFtCohVr3k0IhoNfFiX27VYntT/NoYXGMiFePFTPZHEJCxICJSCTAvBcC2CwCX3znI8khMH95hKPHY7z5norsnAoUkpIE6q48LyGfTJriIA0n5eSFsjEaFOjSS1B5UkC+OJ3XdevWEnB+SzDg4rVnkujSQce5vCgVFRIZaXVva8aMMPL0vEK0xS15+4McHr2/tuTLitVebrrBWmersiAI3Hidlc++9rJ1Z5AFTybVqhAEuH+2nasmFzH52njbtccrMvVWFwf3xGugyyniFAdwyOk0plX1+IcI0LR5u4sah3PnzmGUE1EISqJCiHtusXPP4xUsfyeVeQ8nMGFmSS1n3t9htymxGbScOiXSSbwUnWBARuaseBxfuZ1tnyUTlCtRp/pRKuonP5VK+E3Wmp5d9Nxzi52ft/rJLYjUWQELkFcYxW5TsH5zvDOpTQsN7VppuXmSjRWrfRw9EWbkuEsueCz6DRzIT+e24JBTq//WiJYcUm6jmacTb71XyurljhqV/os+96CoTAcBEmIZLPzoFDdPNtf67WVZZv4rbip9Fgr5ERUaYkIYs2ynA71QCiqySgey69MKfvm2GFmGIrESMaZh+Zd+pkwwMeteF798b8bu6oVNMBCVI5wRsvFxknZyDxSCgnS5EWUUkkY80XxGOEKr5k3IzMzkkUceQalUkpOTA1BjXBo2bMjhw4cvaJz+k+DzqdDrBM7mRuneuX6pmLYtNUg6HxZPEpbiy9gZ+AGDWeLkmSiiBFcNqbtrYv+RcLWpy++Yep2ZT1cV8NozSdw1t5xwVEaSYeRIJcsXFlEZ9JEqNyCRVMopJJO6dTvFpHwG9jGS7FBVJ6TNJgWP3p3AvU+UX1SlX6tWrVDoRcZfH2Xq9TULAhplqWnQWMKVXY69jrnZIzvp0T2+BvhDURrTqZYBJkBT2rJlaz7vfOKkrEJi5FVqxo00VxPO7y6qonUzNR8sFOgit+O4N4zV25yQwseM2yM88VB8rv18tZd3F7m5ZYqV0cNM5BfFeOyFSpo2VDNvTiLLPkig2yXHsRSmEZECeDyeCx4HtVpNOKLEoI9RXBqj25A8WjRVc/BohLvnlvHIXYk4EpVxKa9fgjzzShWyFDcUmvt8JS8/4WDu85WYjAq+/t7Hd+v9LHkzhadermTbriBtmmtxe0XKK0XuucWO2ahg+CBdDeLzd7RpqeXyAQY++9pLXmGM73/rRLJalMy+0cbsG+GXXQFkCd5/OZlOfctpG+pPAB+lCXuRVGGUASsOVzvKFL6LlrSYNGUSTz+xMb73qWM59Hglkv5CDkCpFNDoY7z0TEqteFStFnjnFRsjrzqOpfy8NImEhNIQ5ERwNxrJiBELSaSjEBTE5ChH2YODNBrRAq2gp6jqIEtXerlhXHxticVkZtzmIsHXghZyYxSC8jePm0ICeMkVjqPS/7ft/b/4L/6L/+J/Bfbu3cuGDRsoKSlBkuqu7hIEgQULFvw/PY+hQ4fWS8bPnj271t8MBgNLliyp93hTp06tlxj9n4Ioiuw/HGb1Oh/Lv/Ly8hNJWMwKbryrdmZcFGW27QxSWi7i9ko0qeoOVedfj5BDlAg2QYcWHWVyASOGaLl7pp2tO4M8+0jcEffKIQaebFzAp2+l1DKASUlSsexDO+OvOYqhsicQ/+2UsgY1OjJpSpJwnhzPohnFsXOktc7GkbKb0l9jVFSJaCQlZSXnLmosdv26jlXv170JtZiVtO4YRZYFXnyrivtmnc/WynJcg9RsUlQbtZ3Ni/L2O1FSNMnMnR9BofDwxcqd5OSFsNqhYzMVO/YITL++tpNxskPFLVOtfPKZB5UCIjGZfYfDvP2Ji+aNNfgDEhVVIrt/aFBjI5nkUPHFB2lcfm0Bo4aZSE9VoRJKcDqdF0z8KxQKwn4Fj893UVYeI78ohsWs4Jobi2iQoWb6xPj5utwiNmvt4K68IobLF+Pu2+KbhJNnInz0akoN86oakKFHZx2l5TE0aqHO1k+A2TdaGTm5iFHDjPWaI906xcbc5ysYeqmRti21fL88gyuuL6RXVx2ncqKkpWVeVNWXySjSraMeyVrBgicdvPOJm90HQhw5KmEsa0lqqFGtjUwFReQVBendzcDypbDK7SAckXCpA1wxQs97r9oJhSQmzS6lyrmHa68ys3WXH7VayczJNcmiwiIZnWysV6Bej4EYUTrTr/q6bCSSITdmH5tRJlQgKsI8vyDEyKFGmjZSs2Slh74D/7UAd9y4cZw5c4bdu3eze/dudDodFosFj8dT3U7YunVrxo0bB4DL5SIpKaneZOqFYPv27f8/9v47PIp6/f/HHzOzvWeTTU9I6L33LmADxd67otgVxF6wK3axd0AsKBYEKwgC0jvSO6Rnk+19d2Z+f6wGc5J4wHM+3995v9/neV3nug5md3bn3pnX3K/nfd/PJ8uXL+fWW2+lqKiIQ4cOMWPGjAbjo+ZwvPrHALn5hUR3h8nARa1QRimdIfE7Wfqn3yFgOUTnLInVG2KNiiULl4bx+FJcN6UWi0nkSEWS0cNMPP1AJqkU3HxvLVobbK77hS7yICzC7795CpLbE5xx7jImT5YadHsH9oErL7Jw7hV1LPq5Hr/qwS403oCH1ABh/A0OsC7ycao5bPIu5cwzJb74wsOhw4ePWf8Y4PVXH+HGS1M8uUWhd3cDPr/MuPPr6Na5ZTMYjUZAr4eMVD6zP9xH3z5hThl1tKMmFlN4/9M4zz7UMtHXrnXanCcUVpp0l/4BvV4kO1ODP6BgMYucfFY97OpFa9lJnX0bYnYNZwzREUlUsHzFIUx1bXCG2xFy1XHOBWcfVxzKy8uxGG0oMYWkGKWmzsDt1zkYf3klJ44wIbc8CACAktSgkQ0YhHTx6AA70KGnlzAMgCIUtvt/4YsFIS45t+mzAGDh0gjvvnC0YHHx2VbmfR/i3Y8CnDCkaceSoqjM+DSAVgOnjDKnO6k+9HPwSJIXHnFhMYusWBfjhddHHnMsTj11HHNmzSGWijScS0Lv56brJVat3ML23XGef8PH5OvtCIKAPyAz63M/SSE9Wi8JGsTytlx49QHefSWjQZswGlW4/6l6ampkdJY4ckiPARMZUj5+y0FSvhQSGgRBwIEL1ZdFjW0LWr2KPVTKtOfK8QdlVi5wkhfq3nCPagUdrelCFUc4zG5K6YQZG26q8FJLOGsP4bgXi6U7bdq0obY2rX/4Byn257jodLrjIon+t6C8rAKHTWHdphj5uZoWzWQOHEkhJo6ugVaDni0rsznx/AoOlye55RoHGY7GuYIsq7z2vo9Zr+Q2+u+SJJBhl3jngwgHt5t48pZ8REUiai9HdPi45jIts2ctoTDWjQr1AJlqbhONTK+2jD4DZLJ/Lwrb/5SnjDvRzH1P1TU7adUSDAYDWm2K2yY2Lebs2pvA6ZLZUraeDrHBDSZrkF6XA0XreeoRJ9W1KWrqUnRoRrMZ0s8mq+IEopxzmpXtu+OcfXUlEy+z47BLLPk1Qq07RbbakXq1BgdZ7GYzBRYHJ49J55wbtsTSpOLs/Ia8sFWRlqEDjDw93cO7HwW49lI73bqJlFeEkDI8rF+3mGHDhh1zLBwZGVRWVdO7u4ArU+SEIUYUJb3O3HB3LYmkSiKhMqivgTlv5fLzr1FOOq+Cd17I4bedCUYONnHVhTYGnHoEUYTr765l/MkWHpx8tFM/GFK4bkoNFdUp7m7G1PcPnHOahVhc5eCRBOdcU8XdN2cwsI8Bf0Dhndl+flkZ5ZM3c1m+OopQn0ONcyN9h0eYcpuZvGwD6zb5eeTp5bj25fHME9P4asHXxxyHzz+bQSiQJnHPbcZ0MztLYuv2lmVFPN60tv2fp5f+jNJiLTqbF9zp/YUfDweN68jQW7GEC9BhwEc961iCpEqkSGLCTAgfVRyhWG1HbrAbTz62gvJKLzddY2PGx2FqNpWQkzjqtyAIAjkUolW17FQ3YBL+fWZv/yU//0ORSqX44YcFzP3sHcrKDuPxBNBqwWgQ091DmkwK811IkorNlsm5F9xAu3bteeapZ1m/7idEMYqsyHjrFeIx0EgSclJCUUBRVQQEEFQMehNWhxmnSyaZCJJIKCSSOlwuI/F4iEg0hkYSkRWJZDJJNJrCbEqPnmo0AgICigKJhILRKKLTZyLImeh1ekaMGs41119NZmZTfanjQUVFBZNuuZ3DhzcgaRRiMRWtJn0eBr2AIEIopBAJ6BERUQUFVZMWYNfrJVIpqK8DJaHFYFZx5UiIkkIoIOOr12G1WQiFgiQTKQQEZGQ0WoXMLNBqIBpTCUfTY1ICAuGwQOeuXSkv204qKRMOicQiAjpjEp8fzAYtzqx0sh2Pgc+jo0ev7jz57BN/29X0D6RdZT/hmacfwWhIoNOlO3ViMQWdXkCvExBFgWhcIegTkONaVEHGYpexmIX0d0qCig6jXiASiaHRpLulUqmjnVMaCaIxmWAYMjMkdDoBWVaJRFUEQUGnFYhEBHRaEVVVCPm1yEkRQVQRDTHkhBY1qUGUQNAmMJsFDIb0MfSmLN5+5+NGTuHHi8rKSma8/zJr1/xMOBwgHFHw1AigCIiSgtYUJ5WUUJM6VEVA0MpkZStotVpCYZVoSMZsUdBoIB4XiYUtGC0x9Po4ggiJpIq/TkKSNFjsSXS6tHlANAZmk4BGEghHVFIpGZvNgiSlEAWVaFTB41FxOkW0GhFXTkfyi9qACggKAb8bVU0hCCLZOcV07tytRQ3M/wIWzPuWijKV59/w8vPcwgZdQlFMG3L9sQFdsDDEy2/7GDnYREGexNAhEmtWLiajqm+DKVoQL87fnYlVVaVc2sPCR518Pj/IrRMcjdyTXVlisxVdgE7tdegyahsEv6NqGJUUetGCS23aFZxHCXt/K+etlw2sWBvlvsfrqa8NU11T3+S1fwVVTbSYjAB0bq/j/DMsLFoaoeuwMkYNtiJpFBYtDyMIKlPvzGDxrxG+nBfnp59kwrU24lKQ5x7MJE6M2miQC8/Tctv1DuIJlQyHyPjLK5n1Sm6TzcEZJ1u4+9E67rzJwVUX2tHrRcJhmenv+XjnQz9P3JvVbPeUJAlcdr6NMeeW8f0nheRkC/j9/mMmP8vLy+nUWYPvt1a8/OZ+hg7Sc+uEDNqWatm1L8FLb/vIsIvc+0Qdrz2d3agzS1FUJk6pY8QQPW1KdESjCofLk9TWy5S0QH6KUvo68/oVSotbTpfsNolYTCU3u+Vqem62hM9/tPghigL33e7k2jtqGTfGRHWg9zHF4A/oDTJTn/bjcqlYLRJTp2Ty+gwfudkC7vIUf2bDgqoPf+5m8ttECR/WUbGqHYVqScPfi+RObP72IFcnD5EU4ky83N5ADH3ytZ+Xfie7du9L8P6sCPUelWgiRUzrw5xqnhTxU08BJU0IXUnQ0FHtQ1G/jTz1sIO3PghxxmXVjBlhoF9vAzu3rzyuOPwjdDodDz74IL/88gvLly/n8OHD1NXVYTQa6dy5M8OGDWPkyJENLuwOh4M777zzX/rM2bNnc8YZZzBkSNrgsLi4GLfbzddff90i+Xm8+scA9z18D7dfdBd5tMJjPEAkEkaDlixycZLu0vCLtbTvHmXDBoWJt3v5+WstriwNn34d5PtFYb76IB+bNX2dJhIqj71YT/tBh9DrRXKzJfQmyNEUYpKtyKpMLeW4qURBwSHn8t2PVdw/+eh3kiSBd152MuCkSvZ5VmOXc3AlSxEQqOIwEUJ0prFxpCRIlKpdKC/7DUGfoKrywHHpvCbjHt77KED/numOr8eeDWI80p39+u0tvsfnlwmFZVKmPQiaFC+9FeWV97zYLCK79qVAEIlGFV57X6ZbJ32zY7TbdsWZ82WEjIy/LlLUeWTiCZVFS8PEDhWRrWRR6VzDrXclmXC5qyEWiqJy98OVfPFZFaNOPo3i4uLjikNRURFhKUC9towrL7Tw4ps+vpmVz9cz8rjpXjfV7hQ17lSTIh6k7+WE34z29/HcpJoghJ8ewtFuHlEQ6RQdxuPP/cTJJ5ibmIfM+yFEq0JtIwkBs0lE0gi0LdHxxIse7rr5qIN2JKIw4Y4aEgmFxV8UodGkY3zZeTbKKpJcODHdOWkymZEk6ZhjodfrseocbFaXUqJ0JlstQrHXct3lVh69R4vXl+KFN32cfEEFvbvp+eGXCM89lMWtB8qgOj2pkhkv5cgSA4NH7iInX0HQJkkpKW682sHzj2Qx6V4f8+YKxMMyOak2RHQH8JQsQ/RlI/qyUbQxklmH6NZLYdkKAQMmnJVDeOSxZfRKdWq2SJRLERtYSonakTBBQpZDnHeJh44dBebO06KoCqlUqkkc/vxvv99/zCZ5/5ugqDKKLPDr2igmk8g9tzobmZ3+gSefDWHxpo2wZFXGYEmyZXucwwcE5JTEKRdWMv1JF/176REEgX0HEzw4rZ7zx1vwBWQ0GhoVUnfvTbD+p0wcajZ2stITQP5WBPx1zJq9hp++yeSTz/fw0+I4mw8sJZM8spUiZFIksg/SsVeUd6anSTOvT0b60zITjqhIooDT2TKp9o9YsngJBo22UY5W407x3kcBZn/hZ0g/E7NfczLpno1s/01AkzIRUSJE5CjLPndht4qcfXUVevGvJ08cDpGTTzDTvo2Onl31nD/eyhlXVGI2CditItW1kNHlMKedXEcorDL/+yi13gDVtQ4AXn3fx5P3NZ8XTrkxg56jjnDOODMZDpFl0lamTjLx/fLNxxwHAJvVTJ5Lzy8roxTmabHbJM4ZZ+HkE8ycfELTQszJI018uzBE5/Y6brirlkWf5/PoCx4G9DTz08IkpSdrueCMxuSh1SIy4+Uceo460qAP2hySSSjM03CkIsUT92by0dwgj73gYe+BBA9OdvL1jLQx1P5DKWJCmNsmy9x4zdHf/ZTRZk4caWLsedWs21x2XHGoKN+Lv17L1CfCDBtobLL+Pz3di79Oy/c/hzl1dNO4PPFcAJ301/RgggTrxIXk5ILbGydXbkOBt1OD4VyUCCoKneiH+fc9mKqq1FDGNtbQlQEU1g3h8+fLeHvWVnx1GvomS5tdJ51CDhpBgyQ1vyf7O/gv+fkfiHg8zi03X0zr/P3Uu31EwgpF+Rquu8zG+eOt3HBPLV06JJh4WZhMp0RF1RGef3MSU27306ZI4vP3Muje2Um9R2bw2AqidRYKwj2xCRkoqkId1RxhD1Y1g5TGTbfOHp571En7NtlEowqzvwjyxYJ6Pn4jl517086QoVASj0/l6QecbN0RBwQmTXRQmK/F65N596N018nNV0tMmXoAYWdvlu/ZwIKvvuP1Ga/QtWvXvxWL5ct+ZfJtV3HO6TrefT6HW++v4+xxJtZtSpCbLXHDlXbuuD/A9uWZOBMd0AsGEmqMcnk3bXrU8u1nLqIxlZfe9PHeJ37uvimTKy60YDSK7Nmf4O6HAhxYa4GEhihhrGSgZpcx6XoHEy5Pt/XvP5Tgvifq6dxBy5mnWrj5XjeTJlQydnQhggA/L49y1wMBAtUZuEoCGM1JFs4tIMOh4VBZkoefCrBs8U5OH30Gjz37KOecd/bfikUymeSaq87k4IHfGNLPwFMPFHCkIsVjL9STSKjcOsHBWWPTgu5bd8S5/V4Phw8IFLWBwf3N3HatgxyXBq9P5s2ZPmZ9FmT6k1mMG2NBEOCXlRGmveLlzFMtfPp1gLIKlbNHmnh4SibFhVoCQZkZnwb49OsgvoDMeeOtyHGJ77400CrWBZNgpUYupyy5j050w4YTj/4Q9q57eOHJDHp0SWunfPJViCsuOYkHH3mVsWNP++cn/g9Ys2Yl01+4jamTBV5+0IyqmvlhcYR7HwphPtgPNQU7E+spoQMutRBREAkkvVTWbaHX8ASrN8R44A4H11xqxWxKV8ceftbDU/dncvIJJgQBlq2KMunBOkYP1fPoPblEoirnXF3JJedaufQcG0ajyPbdcaY8XIcrS+W1p/KxWkTKK5M8/YoXs0ngqfszmXh/EV5fjC3rf6Vd2wRP3Z9Fz656UimVr77bz9OvLeStd779W2YP/xewZ8ceMqJtOH+8u5Ehy/23O7lmUg2zX8tly444H38Z5NuPChqS3ysvTCeAJ5+5Bs2BoagoJIhjEqzIaoo9bKV95xRZmRJ1Hpk+PY5uHlRVbZSQNgeDQWjYgBxgJxpDksJYuxa74DJCbZjzxV7uvt3O9Hf91FarbN6067hioahayiqiFBU0T5js3JugKF9DaSstNQcsfLZfg50sDJioo4qrJ3ooMRahj7TBx25KaY1DyYLflRdy1RQLv1vJ+FNlThxpZNqDLtZvjnHD3bV8+lbj8UNBALtNxB9QUVX44NO0+YeipDcKHdu1nKR07ZjWubzguiqCYYnbsprvNmgOkiSRnSVy0Lqfyy+w8MR9R9/brZOed1/I4YGn6vD6ZU6/rJIrL7TRsa2O7bsSPPu6F49XpksHLWMvrkBVIT9Xw0tv+nnpiabfQVFUQmGFdz7yc9uEDPYeTDZ5zR+o96SLY0tWxJjQgkrIus0xOrZtHJfBfY2IYlovcPmWY9/wQHpEvNMAHVPvzubL70IcOSCyZoUBRzIfmSSbhF9wqrk4ySXVcR2LP3MRCJo5+8wUuX8iPv9AZqyUNcsrGXJislFHXDQOLqfIJRPq2brGhKmuC1r0BPVVlMm7yfh9jf0zZDVFFUcYwJhmv7tVcLBnt0rrVlqmPZzB+LEGLr2+lkfutrNu08HjikNzEEWRUaNGHZNR278D8Xi8gUz983f4d7qTAiQSCSIE2cMWipNtcFKUNp6gjAPsJNdhpLhjiJNO1HFkdTFWXw4jTlrPoMEiOw6GWD6vsSSDTifw2N1ZbN+V4KE7nPTsaiAUVnhrRpB33lxGXZ1ALsV0ph8iIh5q2Lmtivnfhzn91KPXSFamRPv2Ijddaeem23zU+MvwUY8VBz0Z0uyG2kk2O3bKJBMKBv0/aVH8ByRTArv3xVF+j+/ChUly1Tyq3VUsWhphzIimWmfPvubl9DNEThjqYfTQTHQ6gZvucZOZIfL6tBwyHBLJpMrn84OcfVUln72T14j0kGWV51/306pmND55Gzv3JJotkPn8Mof2ahh9SpBab4yu0X6E8NN1QIRrr2h8j4uiwDOPOFixoYIzzj3juGIAaQI9p8CCXzzE2JMNLFoRZORZ5ej1AnfckMENV9q44Npqfvg0v1HhLBCUuWKij4g7l+zfNQrrqcbVjGmVhIZEVMP511Zx1lgLo4YZ8QcUPvoiSDii8Nazjcdpf9sZp7hAw8N3Ovng0wDDzywjO1OD2STgCyicM85CQa6GW+5zNypQFRVouedWJ7fcW8sll01o8j3+Ct26dcPisBKpjBEkQJn0M2aiBEPp51aGQ8Nj92SRTKq8+JaXCZfYGTPCzLnnpPhm5jayg13S3ZupPBzVeXhqKzF228bS745247/4lIMly9wcORxFUiXya4fizl1N3+F15OTUo9fDli0q67ZEefkZB4/eU4PeV4w2ZW7W5Ap+lx4TNMSVGBHnfgb31VBWE2XtlhQjBplYvzP2u9+C0mR9gfR6sGvXrn+Lhv7/NNhtdo4crKJXbw23XOPg9Msq+ej13AaCPhZTmPpUgMObssj5XUdxv7CVuoMJTjjFj4gBhRTV9QrnX1WLyQyiIBCJqORk6nlurcJ0WSAhhihqneTlZ2zcM9WP+5CNPDUHEYmD7EJRZTrSC5uQRZ5YTF19iGmPOLjrNpnTL6ugtu4QjkI3PbpqScgpautl7nzUzWXn2pi7IMTVf5qu+fSrIMX5Wp568iHe/+CTY4rDT98uhJiB6toUudkafl0T5dEX6pk00cFn80XefDYbSRKYMyOTaDQ9lePMcDBjjshdj9ZxqCzFtAez+PzLOJs/9WKnaR6iqiqy0Ufb0qOSLFqtwJvPZDPpoVoOlSd545kcxo45+kx47H4b9z/m59FnfJw11kq9V6G0uPn7QKMRaFNsoOewagyWFGKGwKjhufy6pWk3618hMyuP+toyThphIiWnm8Vq6+QWXx8IKtR5FAacegSHTWTk2RWYjAJlh8Fq1HHDlY5m36fXi5w4wsQzr3kZPqh5Xc25C4Jcc7GdGreM0SDy5P3pHLP7yMNcfv7R88rNFtFlebnh6qaNE5IkMP0ZByefX0UqlULT3Ax7M6j3hLGTScbhjow8ZS2nj9Ny8ok6at0Kb70T5cgBLZZAFyZN2s/B22SuujjNidS4Uzz2rJ9vF6RQDXHCEaXBsOnP2LM/Af5MnKKeSy7x8tFsPfmVHUGAPeoWAnhRUenJkIZOfEivd7kUk1Dj1FJBrlCES27FkapDKCQaTDObg0VjJJIKH9P5Hwv+fdZJ/8W/Da+9+hSXjC9n6/YgwSD06m7ghUddTLjUwduzA5w80sx9t2U2mDoU5Gl44RELl5yrZ8KVpgZnsjsfcZMMmOgQHtEgTCsKItlCPl3pTxAPvfspzJud06BtYjSKXHupncfuyeKux+oZ0t/E9x8X4AuofDUjD7tNwmKWeP4RV8MIYIZD4s6bnJx7upXlq2Ms+yafSPEmbEomhVUdueXa25DllheglhCNRrnj1pu5eYKJlx538ezrPh65KxOdTqJzex2P3ZPFN9/F2PlLPnmhHuiFNIGhEwy0lntQu7mEl98MYjGLHKpI8unbuVx/VZq4AmjfRseXszNp3b+WItpixYHsrOD9VzK5/QZ7Q+W/TYmOOe/kceBwigmTavh6Rj6nnWhBFAUEQWDMcBNLv8vGkBFGqMsl16Vl3g/pm7SkSMuM1zM59TQVh+zk0fsfPy4x6z/jrTefJ+zfSc+uBj57N4/cbA1PvuTB6ZD44OVcLjjT1kD+dO+sZ+GXuThy45x8gokn78tqqP5kOCTuvS2T+yc52bU32XAeJwwxM/e9fD6bF6JfTwOnjrbw/ku5FBemf2ebVeLWazO4+1YnpcVaxp9s5vsvTBR4BmASrCTVBBUcoDfDsAuZxIhg7riPn77MocfvwuI6ncAVF1j5YU4+j029hUQi0fzJ/sU18eJzU/hmppHhg0wIQrrTdewYM4sXZOErWM9+ttNdHUwOxQ2bcpuQQfvQcBZ+LzL9qUxuvc6O2SSiKOnxlp/nFnDqaHNDLEYMNrF8fiEbt6XtPSdPdfPiYy6uvdTRcP106aDnu4/zSSahrCJNjBTma3n1qWwkUeD7xVHiCS0jB/rJdEX55sN8enZNx0GjEThvvJUv3rVw15Qr/9b18H8ByUQMo1FpiNsf6N5Zz2N3Z3LlbTVMetDNm89kN6n657g0vPqClZqMDWzTLicpRdhrXcpG7SIs2BpIxPZtdKzddNRdUxAEqmrTZgXNIR5X8HoghJ9trEXQxejYQdvgat0cNGgJhdL/f+xoE06bjog/2uLrm0N2TilPvuxp9m+r10f5bZvC8NFBrr0pQInaiZ7CUEqFjuQJxXQTBtBO7Ullshq3ZQdZ5OP4hxEnjaChsG4w9049qjfVt6cBu1VsYk6xYGGYK863sWNPgjHnpYnET97I5ZtZ+ZwzzsKOPS3f13v2J6iplSkt1lDrjrFixbJjjkFBQQEbf0tgMsODk5snC+++xcmRihQ3XWXnnsfrmPKwm93747z/Uja3X+fA41M4XJbg+08KmDk9m3k/Bpn/U6jRMVIpleum1HDjVQ72HUyydFUEUYB9B5s/rzdn+rn6IhtrNyQ4VNaUJFUUlWdf8zLh0sbJfI1bpk2Jlo+/DLJxw7HHAcBo1PPS41kM6Wfgo0/ilC/pSufYCPLldpSonemjjkIRZA6YVzL/Exc5Lg0ffhrB4G55+sDsaY1J3/g6lpNw690+di8uIb9+IA4hC7NgJTfRngKlPZuFX4mqR5PSsBpgE8sxYGrWZbY5DOlvpHMbE+/NiqPVHN8z4T8Bffr04csvv2ww01u7di0LFiygX79+/9bP+fLTrxAQ6MVQClOdMAkWzIKV1kJnOtEbc3aAH7508e77MfKUNlgEO4VVo1j5ZT7nnWZtUZJh8vUZDTmLxSxyx0027ntAItdqo0AoRSNoEAWRLCGP3soJTL4nTCDYOKfTSHDX/WHa+UfSXuhBCR3QoG2xk0ghrZ9mMxrR64/P0KGgqAuZTg3xuJoe0UulR49d3u7cfGuM9z8KNqzfHq/MHVPdlFUmeeahLMaONqPXiyxYGMaVKfHYPVkNXVNarcDFZ9uYOsXJ5Knuhs+rrUtx3oQqAh4NRsGMra4z19zkJRRu/IxIpVSuuMGDo7Y7BVUjEaJWNGiJZBxi0i3Nb5IFQWDi5VZ+XvTDccXgD/Ts2w5TZojn3/Bx722ZXHK2lfPHWzn9JAvFBToCQZmeI8u571Efn3wVZPJ9Pgae4CGyuzVhaxlafjdvQ0bTzDMsQoghA3X8OKeA/FyJ2XOD3P14HcMHGZkxPbeRpqiqqjw13cP1V9gbNFLPOMXMeWdYmP5ENt99XMA1l9h5dqqLrh31vPWhv9FnjR1txqAXufKqW44rBjqdjh79u5Mp5NJO6EY/5URyavvz+vuNtRO1WoF1m+MNZlSP3GfjvOu8VBQsptayg1rDHnaafiGz/w5++MLV6NoVBIHxY/UgqkTVMCbBQnH1aPbM78aSz3L4/oN8dqw38vHb2Zw33oatwEdUDZMi+ZdFEMmQ5KBlNfffY+Drmfmcdarl99H/KMGgG7fbzeeff95ECiMWi/Hxxx8TCAQYPXr0ccXrfwOCAQ+2DBVJgjNOtXD3zQ5OvaiSPmOO0HX4YXqPKWPhLxFSRh9VHGCv6VfcajXt5d4M5CQGCKPpzXByKMRbq6fsoJa6WoFYWIu4vT8F1SNxuftSUDOc0MoBDB3tYcfPhfRWTyBPaEWOUEgXoS/FtGU761BVFVuwlJmzY/y2M86F11eS6zQRqXKyd6/C5p1Rzj3dwjvP53DDFQ7emuVj1foo434nDDdvi/PT0ggXn2Nl3ZpNxxwHjUaDUFvIk8+nJ+CmPlPPF+/lsXNPguEDjY06LY1GkaICLWaTyBXn29h/KMm0BzMZPczEPZMt+HO2kFKbFqJqrdu55kpDE43j4kItO/YkOe0kSyPiE9L3yxMP2tFoRB57xoss/3UhMJkQcNR3JVjmpKTAwLV31DP+zKuPOQ4A3XuegNMhcd/tTmrcMmOGm1iwMNTi69/9yE8yqTCkn5E57+SzY3kJv3xVxN2TbKi6GPm5LZNxbUq17NqbYNnqSJO//SG/1aOLnsqaFBn2o2ukINDImLS0lZbevTQtPic7tNVhtdJs8aMlhP1RcinCLNgoqhzNL+92ZMpVGUyblIuweRj5gd4E8FDkHs47j+bRrqebzOIqOvWqZ+aHCaq9CXR1Jdx4h7fJ2hWLKVxzaz0pdyYWC2zbGUf2OAkKXg7l/kj/sbXcfIvIwOFx6nLWN8oN/0A+JdRwtJs1TgwV9S/XSY0pgdESJxJpGu+/g/+Sn/9hSKVSbFy3CFFI0b61FrtdRJZh6AAjqqry45Iwl57bvCbRvbc5+fjL9MM+EJRZsy6F09+52Q2IQTBhz0ry7KMZzd50/XqmdZTqPTIen0K3Tnq6dzYwc06Aydc7mv388063sHRVBK1WYPLNVryGQ2gFHXqPhcU/Lz7uWHw59yuM+jCTJjrweGU8XpkBvQ3M+TrIDVemN5HvzIiSFWnX7PszI22Y9VEMj1fG65MZ0IyToyAIPP2IjYhrD8W0w5WjMnp480nq4/dkYjKJzToJWy0iE68xoYnb8Li1vP5BYw2eR+61Y8oOkAyneP/tD443FCiKws8/fU6dV+bpB9LahJ98FWTsGBMZDqmJMDekq0Y2q8it1zqaPebFZ1v56ZdIowXHYha5+Bwr3y6M8PCU5uUKxp9kJpWCJ58J4/R2abh+qjhMIW0aqjcBxz4ee6ipgDykF/QuHbXMnPneccXhu2+/4pKzU81WozKdEmefqUMUhCY6O5Am/kvVLqxdf/TB89MvEcYMNzX7m5pNIpeca+W9j/3EEyq9ujUdLRIEgXtvdTZJ4u+4IYMPPvGTnxNj+26Vx+7ObHbjWVKkpSC7hj179hzT+f9fg6SHUCzFrj1NCaU+PQzMeDmH1q20DWOc/4gh/Q1YC73MeMdK+x4RsHkQVJF8Stm8PUo0qnDmKWa+/DZEJHJ0IytJ8OYsf7PHfP4NHzX1KQ5IWzG5/Nxwq8rkW0zELC3rk4XNlYwcniZbE0kVvSQhHEcyA5CRkUksrnLLfbWUV6bjEY8rvPeRnysnhCmuOBF7dU+siTwyhdwm788S8sixWLG5EuTTqtnPkAQNKa+dvQeOElDjTjSzbPVRotbjlXn1PR+Xn29jyo0ZtG6l5eqL7A1FgZuvcTD9HR+K0jSRkWWVDz8P0ruHnlNHm9FpBeZ+9vZxxUGn15GdpWlRAsBqEYlEVG65t46Z03P4cU4hU6dk0aOLgduuy2DezHxUVSAWU1AR6dxRx7JVUU67tIJHn6/nzkfcjDizHFGAqy60M3N6Lpu3xamoThMgazYeJcpjMYVX3vVx4EiSHJeEzlvE2LO9fP1duCHZ37M/weU3VzPuRHMTA5DXP/DRub2OfQeSRMPHLoOgKAp5uSbsNomffomSqxZjVxp3YAmCQBu1GyQM2G3pWAUCaSK+JWjRkUwcXadWrosSrHCw4lcVZ7S0yevzhVa41Hx2m5exTlzIGn5iFxvJp5QYERS1+QJCSPXTqXPj3+/8c/WUVcjUe5PHXRRrDrIsU1ZWxq5du9ixY0ez//t34eqrr2bgwIG8++67TJo0iQ8//JATTzyRCy+88N/2GQDuejeZNNWRA7AIdhLuTNZsiFLnpsHoKm1sCR1bkPEAKCnSUONuTGZeep4VIaOuyYZEEjTYvR14Z+bRTY3HKxOOqOh8RQ2fm0Uefupb3NDUSIdAlujfV0vX7kOO6fwbztVs4YFJGTx0RyaX3VwNmjTBpBG0FNYO59UHcuk7xEufofWMGB3k3Q9i3HS1o1GuO+uztNxJcxjS38TufQlOvrCc0y6t4OZ73WTYReRkmuAzC1aUnb0YMLKOBx/3s2BhiOde8dN9eDkVK9tgl9PrrxUHPupAk/hLg4ncbA1G49+Tvxk8dCxDh1g5UpHi5BPMLPo1ypUXpMm9eT+EmHpnJtMeyuTzeRHuvSvFt58bEGQNncYcZtbbDmrtv6GqKnaceKhtcnwFGatFRKsVOOc0K0/dn8X8Wfl88EmAd2b7Cf/+3PxtZ5xLbqzmhCEmunRIFytlWWXR0ijnn25tMjJ/3WV2vvo21Oj6kCQBk0mL1dqy7mpL6NCxAw71aM7qJIdF32n4eVnjImM8oWK1pNceQRC4f4qNjSucvPCBn6ffq2PCDTL3TDE3qwNttwvY7Cr1RSvxCekmhgxysPvb4YtFOPOCJAN6p/PEj97PwFO8Eo0+hU9wNzkWQFyNUliSYuwZSa65LH3O5423kkyB0Sjg8+ymZ8+erF69mvvvv5/Vq1cD8MILLzB16lS2bNnCgAEDGDhw4HHH6386NNoAOdkSJUVaduyOM2qYmU/fzsFkEnj9GRfblxfz4xfZdOsl4zbuxx0O0othZAl5DeuAXjDSSeiNjQy0aNDqVIpCvRppYwKYBAvt44MI05TIsQuZDfe5hMRPv0R4e5afPKeJw7+WUpTsTJ9eWn6ck8/QASbMJpGO7XS880IuF5xhZcLkGq6ZVMPTr3iY/VouBw6nSKWOfWJg/LmnIxtTLJyv59Ibq7n0PAsT76xl194krQpbLshbzCKJpMoJQ9L73ZIiLW+8aqSqYAm1hj34VQ9uyvlNt4STL6zntuubvycNeoGJlzXfoSkIAlddYmH6e34OHE6yeVtjncmNW2M8Pd3Do8/Vs2unSi7FdFeHkdzRlZ3bVPr0OT5j327dulFarCU/Ny3mEY+rDO5r5PEXmuZWq9ZH+XVNlE7tdXwwPbehK9ViFpl8fQYDehvZ9FvLupirN8QYPczEQ9PqueKWan5YHOaHxWEmTqnhjZk+3n0hh7KKJIJAQ3FNUdKSfa+862s4jsmQlouDo74F3y4KNxTR0+uj5rjIT4UUCul1WRAEMsghO9KRnGQbdIIeFSUtWYhCRaIKZ6ADvZMn0U85iX6MooDWxJMK234qZOAoNzM/CbJibZQX3vDSb6SbwNZ2xIiQstRz9y1O4koCpdM61ixxMee9bB65z86CT3K5936BPZbl7FG3ElCPNm5oBC3q73IrQdWHhEQuxbipbPZ8QqofRYyjkSAUapnMPh78d+z9Pwwej4dWRfDbzgTxZHpBat86fVMGQwo5Lk2zDpOQvmn/WNQPHE6hJDXYlawWRzENxjQJ1RJ6dTWw92CCSFRl6IA0caioNIiB/yMEQaCoQIvHKzNisJGXrV6Igz5kYeO6TZx40onHGgYANq7diDNDRKcT2Lc9Se/fySedTmjY+MZCmkZutn+GKIikojp27Us0vLc5dGirQzXUI5OiT/eW41FUoEWnbSGYwKgROj6YHiAcEtH+w3MiK1PCaE2hrzaxcd2xV/X+QCgUIsOeJBgUGkxLtu2K07WjngG9W06qrWaxWaIQ0iNX2S6JUFjFajl6XoP7GnhNLzRJVv+AIAi0a61j2RKZvD9twkL4yeGos27S4GVof0eL3+2kkSa+X/4L1157Q4uv+Ufs3rWBGy5sedk6cZSOOTMFmslRAHCQxfqNRze923cnGNin5WtjUB8jj75QT7+eLb+me2c9B480rpZmOiUSSTjtBDevzsqnfdt6oPnRvjHDtOzcufNf0kD93wpB1VGbqmb6OymuurgpkR6NKWiaIdcb3i+ktWafetnDbddm8MxrXjKMUOFdwZmn65l4Zy3vvZjDg5OdXDCxisfvyaJHFz2uTIkduxPc/2QdN1/jIC9HQ1VNipfe8bJ0RZTXXnJgMUuMGuLCaBSRZZWpWWXEQ6UNHeh/IKZG0OdXM2pYdtpp8tcoajQDV/6x6Vz+gc5d+vL9159x9UVW7nuyHo9PZu8+GVNNJwp/N7cpV/eT+6d78B9h8pbiFjaT14yj5x8QU0a8/qPV1Xhc5cDhBFu2x1m6MsK8H8I8/4gr7RZsF/EHGxNc6eeDynVTannmwawGPbh6T3rc65JzrCxZEUGrEejVXc+mbcc+5rx//3769RDZtfevJwnq3QJd21gaXOD/DFeWhluvdfDZNyHOO91CNKry7FQXobDCrr0JjEaBO290cNO9dcDvo8H3ZBGLKazZGGPmp37ufCS9mfX6ZG6ZkME7z2ezcl0Mnaglo3wEj9y2nwcdVWg0EIsKFLURuPScxtqYX38fZP7CMFazwL23ZvDoC8duWiEIAn8MU7w/M44j1LPZ57wgCLjkVvy83M34ky0MH6bhl7k12CLNX3shQxVaw9F16vFpYRyhTgh4WuxMKKQN1cm9bFzpoLhQy7sfhnjr3b3I+5Ls4zfa06PR6xVVpt61mXfvamxQEQgqhCIp9CrU1NQ0cmk/Hqiqypw5c/jhhx+IRv+6u3rOnDl/6zP+EUaj8f8TAzi71Y5C88VZAJ2nkIuuXYusalBU5WjhO25g9foYY5vR9wLYurOpM7coCuTmiChH5CZd7dZkDst+3ccdN6c3dPc+UUendnpWr3I0XIeiIJKjFnKAHbRWOze6fsJqkMPqHkipbNuv8Na9dxxXHHy+Gjp30JPj0vDY3ZlccVMdNeJhctUSJEHCFW8LlWktxzqhAo1+C08/H+arj44WwBNJtdmi5x8Y0NvIjVfZaVuazrcefb6eSCqEn3ocZGFXXNjKx/D9azUseDdEKi7hoYoi4WiRoIBSdrKR/EAOy1bWtjj2uWhZnMFjhh9XDP7A6NEn8fKLj3DS8PRzR1FoIO4iURWHTWTEYBPjTzWxe1+SYFihbYmNDIfE9t1xRH2M7ayjFe2JEyWsBho02gBMWFm9rnExwmGXmDczL72GTqjiwOEkpUVann04k64d098jGlW44pYarrrI1qwWo1YrkOmUiERVzKb033fuSZBMtfyb/BWys13I2mRDmiUIAgXuwdx+03ry2tRxzplaIjGFsookG7fG6N396HNarxcbSKA3Z/qZeLmj2c/49qcoo4brmfaonWkv7eLnxb+BIiLqUgzurPLiU39ymy/SsmJhJhdcW82+XZvR1w5O60P+jqSaoDp7NZMu1xGJNia7zjzVjNkk8sJbQU477TTat2/P8uXLG4yOysrKyMnJadAv/r8IrSaF0QA3XmXnvAnVzJ+dz7nXVDH/w3wK87VUVCUZclItqbpsDGiRCTaK/59RQke2iMvQCjocanazz1KzYCOuRhqvq78jlyLKOYBFsHLd1Sam3GRnyMgABfHWVOb8yotP2Zt9fl5/hZ0hpweY8XIOHdrqSSZVvv4hRO9+g5u8tiX0798fr1hLpreAzVvddGqnZexoMyeNNHHLfc2T7pCW4WnfWtuITxg51MjmlQbmfuPm6wVlJOQUmbEUD96d3+z3P1SWRBQgw9EyMZfjEmnTWuDt53KYMLmGRXMLUBSYMLmG4gItZ49Ly66VVQRZvmQJeTVDcKTyMWoPsWrVquPqam7dujXv7Enno1PvcHLapRU47CI+v8K8H8KcN96C3Sby87IIBoNAdpaGe29tvsln6hQnt97v5odPm577kfIk0ZhK2xIJX1Bi9foYdqtAu9ZpA9WO7XRs3xXnuik1THvwqFTAx18GOW+8hcPlMk+/4uHWaxwUF6b3Fh9/EWDGnADDBhpxZUp8sSBIKKxy7mlmStv2OeYYAIgChGwHyQ42lTEBqKGcLPI4wA5a0QGncLRwrhV0tKEzB9SdyBETjl0jeemeMgRDlLqIQGaqHRIa/OJ+ThwsUpCrQZNdwZezCxpkYsoqkpx1sQe5Oo/SUFdUFKopY6+6lXyHDUHWoAQVEmqc7ayliHbkUMRWVqFRtWRwtOs+pPrZxhqSHoXMXPWY/QH+Gf5Lfv6HwWw24/WpdG4rUlMH1bUyNe70wmLQi/iDLW/6VFVtEOC1WdPVhDixFjs9UimVSERp0enWXS9jt0poNQo17nRGkUiofymK7PXJmE0i+w/HEZLpRDMlJsnIPP4L1pnlZNtv6YXMZhFx16fPPR7/U6IgNt9Z8gcUIUWG3UhtfcuaUpGIgpISkdBQ7W45vsmkSiLZckWurl5GTZpAUJpU7hRFJR6HFEkcjuPTMYG0o18oIpBKpU11jEYRu1VCVlS83pZjEI399e/lDygY9I3/5q5Pi/Uritoi0V7vldHqxEaJgAYtSeLoSSeVkqrDXS83K7YPUF6ZIivL1ezfWoLF6sRdL9Ophb/X1MokEi0nzwniuP70oLZZRdyeln9zd71MVobUcO01h2BIQf8Pyb2iqCSTKkP7eXn34yhPvNaeU0fUU1wQxWRofKzdBxTy27SsJ/h/GaoigilERZmRc6+q4f3proYqaiAoc/9TdRw4kmzxWq2oSuGuT/Hjp4V88GmAFx518fV3YRxWmYfvzmLeDyHGXVLBoL5G+vbQM3FKDeGIQjyhcsMVdgwGibsercMfVLBbRS45x8qGzTHOH29tbOAhCcyZmcG4c5ZirmtPNkWASq14BKVwP9/MSq9/T7zkwVsvUB8LcdO5lx1XLPr168d7b4ns3p9g1qu5vPFBgHeXFZOVatWQrKuoCH8x0CEiYbZAxBNqcSOQ0HtoW3K0ejPj0wA9uuj4YkGIXt30/DinoKGL+Uh5iuyspvfbsIEm2rTSMmFyDcnf10KdVuDmaxwM6GXg4y+DLF8T49RRZnbuO3aH81gshs0qYjELlFUkm9U/3b0vQdRn4OI7Wi5knTXWwrnXVDFikBF3XYp6j0ymU6Lvn4ocTofI4l/DjBqaJowMhjSJ0K+ngXGXVDDuJAtzvgrw2bwgJUUa+nTXEzVWkx3sQna4E4SPrlI+Xxndh2xn6FCR/FwNK9dF2X8oQTKl8tOcYgJBFZ3Wd8xxEASBRNJEjTtFKKz8ZTenRtETiaR/g/Enm5mkP0RGuBTdPzhnxtUYYm4l23Yl8HjTGqZVFQJ6DGmDxL9Am1INJcXpeF93hZXrrrDy8NNennu5irAapJDWGDARluqJZx/kuafMTfQSP/o0joCApGrYvXv33yY/v/jiC7766itMJhMjRozA6XQiSX+PUPlPQ05uLvUcbvHvCgpjx5ho3UrL7GcO40qmibgsCvhs3hbuujmjiZGPoqi8/oGP91/KaXI8n18hg6axS5Fecz+bF2TGnADnnGYhM0Ni5dwARI/qAxfShjL2sZlfyVRz0aKjTqwgJHhp3Vqgolrhxluep1Wr5jvRW45DEfsO7iTHpaF3dwPrF+UzevweaneqZCVbIQrp3KRWKMdtO8hTT7zA888+yNRpHh6YnDbgkeV0vtwcMQdQ7U6R8SfNz+9/jrDwyxzOv3QThoq0lpkgCGSSSyqeZDMrmhD9BsFEgVrK4fgenpse5/wzTA0d8n+gti7Fmi0OJj8w6Lhi8AckSeKOO59k2Y+3pj9TLzSsZ727p80/RgxOf9d/1GL+eXkEEYlSOlLOAWRSbGUVBWpr8miFiEgdlYTCCT79KsiFZx19Luj1IhefbWXGJ0Heed7Fu7ODnHd1DX27WgiHYfcuFVlS+Ozd5g3RAEJhpaGhQFFUHpxWR9dux+7u/GecOu5UXn32DdSqozqdkqAhv34g8booT2xfyYNTNbz7QjZTHq5j0dyCJjnD+s1Rdu5N4LA1fYYuWxmlrCrOx+9mkp2l4fnHHQ1/+2VFmB+WNB3HtNsknn80i6ene6guX03lYSPamANZF8LoCjDrORtvzfJz322N90eSlM4rVVXCYrEwaNAgBg0aRCKRIBqNYjAY0Ov/fc7H/xOh0Rpo3SrJz8uiyAfaMvLMvQwbpOPXtTG+/s7NmnVJ8ORRTDu8uNHQcj5gFqxIGhUJqcW9EoAGHQoy4j/kWCISMini2fu573YXi5ZH0HjSxJPeGqcwv/muSVEU6NFZj8UsEY4o3Hh3LaIAL7300jHHQRAETEYjVaHD5Mdy+HVtHY/fm4UoCphNAms3xejfq3FBXpZV7nrUTVYzxR+dTuDicy3M+ylIrkOkvAJuureWD17KaXS/JBIqN9xVy6FDsHBplEvOaf4cf1gS4c6bnFx4lZ9gpYsBo2qxZSaZ/qSr0TTmkP5GNm6NccFlyyitHYMzUsL6tRuOi/zMycmhsibttbFlR4IuHXW8/Hg2FrPI+5/4mf6uj+zM9Oh/eWUKj08hP7f5/WmHtjqScZELrq7j+ccdFBVoURSVRcsiPPaCh4mX2wmFFPxBhQ2LcnnsBQ/fLgqzfkuMnxeniAcNuAx5XHpJhLjowZWXxGgSaVuixR+UWbkuytffh8jO0lBRlWL+T2G++/hobn39Felc9vTLKjj3gmMnw1VVJRxRSeDHolaQLTQmQAOqlyBeSujAYXbTXujR7HH+kHPIJAdLIhtdQo/ud71xDRry1Tas+Fym42dHaNtNpCAvHUdZVjnjQi/mfb8Xe36/ZOxk4seNrmQzjzxg4YXXw2ze/DMZnnxMWNAIGrqrAznITg6xC51qIEkCDVrsZJJDEYfD6/9tBsH/JT//w2A2m0HMZfjAclavj3KkIoWqCgRDClaLSIZd4lBZkpKiphfAqvUxenVLPxBbt9JicyYJBvZh9vdq8lpVVfHWw4xPQtx4TdPkJBpV2Lk3Qcd2WlQVrr69hsfvUenfy8DSVVFGDm7afVBZnUKvFzCZRJ5/zY/Zl3bYi7i8nHn28Yu5X3jpBXz3zYfs2B2nU3sdO/cmiEYVOrTVsnlbnJ5d9fTuLbK/wtdkTAHS2mNduqYTvl17kw2k4T9i5qchdPXFhAhQsUsmEJSbHaP97Jsgyb8gP198NYoSzKPjEAGLvfGD9sfFERRvBmhCXH7t8ZEekNY0cuV0oL5+DR99EWTCpXYuONOSHrk8nOSumzOaHS8XxfR1Mbhf05H/g0eSZGZIjYxkAGZ+FiA3W8O3i8KcflJTgsRdl8LnV7joPDOfPFtOVqoYSFc/KznUsAHQuUt49a19PPZAU7JXllXm/RBm5kdTjisOp4+/mLdeWcDwFvYJr78dI5TQpEmgZpKYcmEvD15xNGk861QLE++s4dzTmn9wz5jj595bM7jpHneLG6UPPw9w7umN4/TjkggjBqVj3qWDmY07RD77rukoMqQ7NQ5Wr+Dcc89t/qT+DyPTlcGBQx5ycbFicZhhowI4spIgqrg9KWJBHW07Kbz/SYAJlzS+zlRV5Y6pbi4+x0qrIi1rN8WYOsXJGx/4eeiOtF7kGadYOP0kM2s3xfD6FC4/385zr3vZukXhvqkRfp6fyYev5TY65vS3/Uyd5uHRexpXjHNcEhYL+Oq8HJF2ImlUBgwUmXiFjZXrotx0Ty3lZSq+Cgs6fYzu3bsfVyzy8/MpKOrCtl07OPWiCuIRCW3S2qhLwUEW9VQ3K1oPEHeUc+tNBqY/vQ2Tr+moXBAP7TrLDd2an80LsXuvzOfvZjZbJHvuDW+DftqfcfM1DiZOqWHO23kNI9eCIKAoKjfdU8vY0SYWLY/Ss4uOPn1HHnMM2rRpw8p1Md6Y5uK8CdUsmlvQiMzx+WUuv86L4G5FNNJ0hLMhDnGVOk+Kx1/yEE+kv9OsV3Mb3d9TpzgZfW4F48ZEuP4KOxl2iZ+WRnj5bS9dOuooyNWw/JsifAGFG+6qwetTCCSgjL0U0ViKxRTPJqDs4rrLrEgageWrI9w6wcGChREyMzT8tjPC8Vrj5OZ34Ya7fmboIDNfr63BKTdvmhY0VhCOpgsuGo3AZZdp+Wj2UpyBTjiTBYCKWyqnXLOTU/tAXb3AsPFl3He7E0VVsOJgP9taLKLVCZWccWrTjfjUux18+2MNvl1OIoSop4aoqZxv3nExsE/j59GLrweIl+egl6oJ1IvHNeL1j1iyZAlZWVk8/fTTf2t89j8ZZ51/BmvmP4Qt2HwxOZl9iMk32cnPkZjz1R4ObI/iIp+4ECEW0HPyBRW883w2nX8fS66oSnH3Y3Wce7qV7KzG24Edu+PEvbaG31xVVfzUEyaIV1OB7oCPW+7WUFyg5XBZkoqqFLXSIbLUdg0FUUEQKKYd+WoJG1hKiAAaVeDGqy3M/zFB1+4DGT/++HPD886fwEvPLGJI//S/K6plLr7AwNJf97Fjxz6qKgU0ei2DRw7hk6few+Fw4HDa+WbeZ4w8ZwNtSiQ8PgMffxVsGBH/M6pqUqRSNHSGzl0QIxDSc/hIijsm63ntzaVU1ZkxJDIRjVHqUnVoMZHyJRsKwmE1QJwoIiI6a5Qaj8rgcWVcfYmNHl309Oyi55dVMZ57Q+Lxp2b9JenyzzBy5EjefctJKqVy2XlWXn3fx9QpmbQu1nDH1BBdO+oYf7KlUa7n8aYNLAf3M7P32wQ5FCGTxIiFIF52s5kEcdp3j/LjhzkMP7OC5Wsi3H5dBrnZGlatj/Lsa1527RCZ80Wcma/m8uPiEPc84qeuVsSm15NEZuuOON076wmFFZasiBCLqwzoZUCSBLQaAY9XZt5PIT6aG8QftDDro6f+VgwsFgsXXnEeH788l1bRTkQIoqBgwkK1YRfdesv062nh069C7NqpMObcCl541EXPrnrCEYUPPw8wc04grZE66giTb3Bwydk2fAGF19/3M3NOkHatNeS4ju4N/hjZ/3FpmO8WhTl/vJU2JRpSKQGNJk1+dumgZ+/BBEP6aRg3NklRoZeeXfS0Kcnm3dl+Dh5JsGJtlAy71PDc/f7nCFlOkQ6dT+azzz7jssvSewadTodO9+9zPP6fjI6dB9GudBUffBpEq5Rg1mvYvS/FkH4yzz+STSqlMntOhA8/Wo+1uht1tCxLlFDjJBIQS6ZQVLlZ4xVVVUkSb1bbvY4q/FINN19t4osFIR6cVo8mbgcBUin+sgGlvCrFXY+58foUbrjCnr4WjqO7TVVVfF4/vRmB31uP0+FtIClffNTFhROrOf0kM5eea8VqEVm7Kc69v2v2rtkQ46dfwpw0svFEwJdOY7fBAAEAAElEQVQLwmxcpUVjSDH3Qxfvf+pn4Kll3Hqtg3atdWzYEuO19wO4jxjpkhjBMy+s4Oyx5ib76/2HElTVpHhgapScyuEUCQZqyytp1++3ZmXoenc3MPrEIBs+ciMiYrUc3/NbVVXCUYWTLyinIE/Los/TBY43Z/rYeyDJ+h+LG8hFVVUZeno5qZTaoha2Ra9j3w8dOHn3Rtq10+Dzy/gDCiMHG6n3yLz7cYDl8wqxmEWmPZhFvUdm1Gl1FHkHYiMTfp/QTqgxKo0rueRcgQULw3zwcg4ffOLH6dQweaKDky+sYOYruU2+R4e2Oh66w8nPa/cfcwzi8TgaUcQYz2A/26lRy9L+FwjUUoGPOgppR5JEQ6NSc9AIWpJCBLnHUloXazhwMIW3UoOpzkwX4fcHrwrZait09qOyhgt+CqPWFDbbXGHHRVWFlcI8ifkf5fHBxyGefixE2BckAxcaQUs7uqOqKimSSGioo4oYUTJwsTei+ct76XjwX/LzPxA33foIDz41gbbF6Xboem+Ky2+u5sPXcrn3VicTp9Q2crWDdPv51bfVMvWOo5veJ+7L5KobKtFps3Amj3ZRKKrCXraSkShm2vR99OquZdCfyLFoVOHqSTVMvt7xu7ZkgFhc4cKJVbz8uIsrb62hKF/TMH4N6UTqmkk1PP1AJm/O9LF9jZVCrNSajzD0pEFkZzfWIzsWtGnThg5dBnP+NUtZ+EUud9zg4OpJNTx6ZyY33F3LjOk5PPGQlZM3rEdbOQSDcPQc4mqMutx1zHw0nbzfeJWds66q4qsP8hot0KvXx3h5ehJnwskuNqLUaDjj4jrmf+pqtKne9FuM1z/wM3ygiRfe9DBpYkajTcEb74XYs9mIkreHTTuj/Dr/6EZ0z/4Ek+8JUR2M0q57G4YOHXrcsQCYdMeTTLx2LE++7KFbZx0DehtRVejQVstN99TyypPZjZLbbxeG2bM/xf1P1vHeS7mNxtpq61JccmM177949HdRVZX3PwlgNoqMGWbkjqlu2rTSNmyU4Hdy4eZqDpUnGT/WwEef7SK034YFBzbByRF1H9VqGblCEU4lj7mf7WXwwAinjjlKlieTKhdfX0OmqzUlJSXHFYPS0lK0pr68MXMV119ubvQbTH3Kj+9ANnlY2c1m2qs9Go2nuIVy/LpKnntFYtgAI0ajSFamRM+uep54ycO9t2Y0JA2qqvLa+35MRpF2rfXcMsHBhMk1vPN8diOB/+VrIsz7IcT8D49W13buSfD8G14+fzePz77NZcOOHBKJOJ1a19G9C0i/67soCsz7MUx+wWC6de99XHH4v4Ip997BzRNvQkYlKidwVY1EU5W+jkuEtJvykb3L+HZhmJ17Eky83E5xgYbN2+M88aKHvQeS/GGQqNGkzayicbVhkwHp6vufyZjiAg2xsMzqL0oYcfIhxo3VMmaUlqoqhbffjxE7Uszbmw6ybLnCzRON5GRLLFoS5/MvEjgq+mNBYNRpfp5/0sbDz3q461E3kbCAkDTg8aVoRSFBy4G/1Y32yGOvc9vN53PtRWE2bony8yY/pI6u+Rm4OMRuImrTzs6IGkSfV8t1l7moqgjw+YdryPR2xSiYUVSZao7gtuzi1vOsfLEgxJsfBCnbbcLp68NpF2znsxmZDc8cWVZ57yM/3/8cZtoDTceGSoq09OyqZ+jpZYwdY2bEYBOHy5N8Pi+IwyFRUR3lvReyOf2yaj6Y/cAxn7/RaCSRNHKkIsWNV9noecIRThxpok83Axs2yixdJmOv6kMeFmbOLuPKi5o/zidfB0nEVUYONtKnu55DR5KMu6SCk0aaKCnWsn1XekP61rMupjxSj88vs2JtjGhM4bLzbUy5IQO7TaKuXub1D3yEIyqiCB+8lsG1t+xhb7yajFBbtOgJG6pRs8v55D0HGg08+lw9obDCxMsd/Lw8iijCOx/60WhaHmduDu3ad2Lz6p+Z/aWXoHEn9mBeEwmYkOonq1WIJ16MEI+JXHWRhfPHW6lx++hYeoh53+5GAK4cr+fS810EwyqffxMkK1PC51fwBGMY8ZFFHofZQwkdGh0/ocZx27dz87WNzbMgTXytXpRNVpsDGOLpyr0cTHHN1VG69Ipw3jk6/D6VGbPjhI64yPZ355BUjayk6Nv3+LS+/gyfz8eJJ574v474hLSxkpij4AvUYcaGn7SOloNM6qmmIlLLieeppJICYb+EojtEyLSfiy8wEAjCkhVJLrmxGo1GQKuBOo9MIqly/+2NiyWHy5Kcf101UY1IrXEX+kg2+9mGDSd2nKgpDVUVWgyYOOI38urOCHZXAnt2ii2Jn+kcH4YWLTVU4KaSKEG0pjg5qh1ntDWL39MS5AgBawCPx4PT2XyxpiW0atWKkrZjueOR+fy2Ocyh3To03nx0go46zUFiyRAoMX75cRG9F3yLgIQVGyISYoaXA/tk6rwyZeUirQo0nDD06L1XWZ1i7EWVHD4o0KZ7DbFEinAshRo3cPsVGUhI1FGFQhJRrCYejaEq4JB0lLGPg+Y1GIwq8ahEIqxJa68FQUZlr1/HYw+KyGIEVeNBY0wQjelZsWzlvyR7E4lEKGrVjeFnLqJ3N5EjFSmGnH6E0mId11xsZ8PWOI+94OHkkUYeuyeLr38I88iz9fgDCjptGH/JSsaNtlCQL/Lz0jh1u/Tk13Ym1mozb7/s4Jb73dx2rY3vF0c45cIKBAFicZXsLJHWrXV8/mWUH5Yeolc3HVddaqLGLfP94iCBOpmb761h+EATm7bFGTfGjNkkcM/jdazdFENRVE6/vJJBfQ2UFBk4VGFjy+a1nHjSaX8rDjfccgPbd6xj86b5dGirY/8BmV0VGuyxHDYuszP8RB8KMqqosmtvkouvryKZFEglweuWsGSotC3R07enni/mh3jyJS+CAIGAgDeQorY+haXV/rRmaEoiGdMTS/0xtaPllPOqyHAKlBZriCVUDpUlqavSoldshDeVICIRth7B5KqnqjqFGLORqXbksVVxbhcqKG2jMuFqA9t3xYlEBUadaMDhcPzt6+J/M3R6G+9/GuDaS208/fgBis0y82YWNHSgAdw/xc65ZyY489ztBGtEZDWF9CfJn5SaopojVHEYAZFoIkWtYT+58ab3Yi3lmLA2IV4SapygfR/7fs1l7EVV1G7Lw0IeXurYrK7A5bOxekOMQX2bkn3BkEI8rvLcVBd5ORrue8xDNKqkCaxjdPbesGEDmUIOMSIc1GxG+6fpRbtN4ptZ+Xz1fYgJk2uJxxUOHk7y9awCWrfSEokoTJhcw3Ov+bnqYiuyrDJrdoLqfVZK6kcSEYJMuX8D33+Rjc+fYvzllbjrFHxuDaGgjgGMRBI0JI70YNgpW3hiqoUTR5pIJFQ+nBvkhTd8oAjoKrs2yEFVW7bw4qWOFs/n6kusLPl2D0G/lpGjRxxTDP7AmjWrsZjiWM0SF5yRNiUORxS+/j7M9580Hl8XBIELzrDw5bchzj+jaa7g88vs2Ssj5ezHZBbwB2TicZUv3s+jTYkORVH5+Mtgw6g3wNszQmjLOqWJzz9BJxjIqx3Mjz/+ykdv5nLapZWMGGTg17UhTj3BRNcO+hYnEM4fb+Ptj49dKk+v16MktSRJkkkOYQLUU42EhIQGHQYq2Y9btwetYIAW5NUVVSG/WOWX745yBNt2xTnj0mp2V2ymhA7oBSMSGg4dlhum777+JoklWNii3KLGXcwPP++nXWsdV11s4Y13atnvO0K+WtKoaKpFh6qqVHCQLvRLa5djJB6PYzC0TNoeKwT1r+yV/ov/Z3C73SSTLY+6btmyiZeev5dw6AhlFSFQwWpJEzUqKus3x+nS0UyPLnZ27xcIRrPJcHRk+dJvyHImGTZYS71HZvGyKJGgBlHWY0q4SKkpAngREUmSxIoDfZaPvEKZwf2M1Lhl1m6O0LmDjrYlWpauimIypm98n09Fpxfo1U3HobIUDptIjy569h1McvBwknZttOzYnSTqtWNJFRM3hznjvNO5fcptf5upl2WZKZPuZNXKr+nSUYPdKrB1Z4I2JRoqq2VycyRysyW+XaCgRizYBTtBNUBY8NOmvcKoIRaOVCRZuylGqN6APTNBv75a8nIkVq9LUF2uxVenIUkcEQkJLbIUIzMnSb+eBgoLJNZsjFJRneSEwSYsZpHvF4fQ6QRGDzOhlUQWLY3j9wjEEgqiLokkCQzorad1qY6NmxPs26/grdcw7IShvPrWK//Sjbtjx3ZumHgByUSQglwNA/saWLE2Sr1HxmQS6d/LgMUssmxVlMpKFcXnQJ8ZwJ6hUFykoWPbdAftvgMJMp0S0ajKkP5GNBpYsTaGzSrg8clkOCT2HUgiaQRKirT07aGnvDLFtt0JwmGZju30HClPkZejoeygiN9twJR0EiOMHw+SqsUpZKMISZKOKvJy0yOjHq/MstVRiko78/HH8/9Wh4+iKLz2ypMsWTyX/j1TqKrKT0siBOv06EM5yPoQAdWPkhLIlFwIshYfbgpLUphsSfbuUbHZBQb3M5CXJ7FyTZyycgWjSWHkUAMGvcDi5VHq6wSMBoHBA/Tk5ogsWh4mHFEZ1NdAjkti2aooNe4UNqtIh7Z6CvM0bNwap6wixaDeJrKyRI7UDSGVVNixbgeKoYpsl8jwgQY8XpW1mxWumXAP5194xT89Z61Wi8t1fBIB/5PQ0nqoqipti9shKCI2nMSJ0oV+DYYfqqpSIe5DLt5Jfr6IySgSDCnUexUKciU+ezuXS26spX9vPXsPJHnyvkwefs7Dg5OdzXbPA1x+czW3X2fnpNNC9EqOwkcdKaMPUjqcyQIUZDaxAiMWcvRORF0CMezEqeQik6IyZzkLvrY2FIdGjK3lwBYbAaGeDnJ/BFSqstbx09J1f2tjEwwG+WzODBZ8M5s9WwP0To5pRPLH1AjbWYdTyCZXLUZFJWQpQ8wr45s5mQ2bg9Ubolw50Y+7Qo8GLVnkYcVBzFAPioCUsFBl20QWeWhCTmKu/bgKE5gsCkcqUowcYqBPdx3f/BThkzdyGxWVVq2Lctm1fkw1nfAY95NVEqRtqZZO7XSMHWOmc3stN99bT0mHq7np5juP6/xnfPAGs2dOY8wIE4mEwo6dMns2mylOdsPG0aJUmWMVdz6Y5KqLGncEb9sV5+yrKtHroE2JjtJWWjZujTP9CRe1dTLVtTKlxVr699Jz5W01KCmRTdtivPFMFoGQzC331dGjix5FSY9tFuVrOO0kM2ePtTDzsyALfgrRs6ue7TtkftuRok9viUAohSSJuJwi1e4UV19kZ0h/I7feV0vrEi0r1sYYc+oUJk48dv3jLVu2cPN153PqaD1ffWgirIYpUTuRSQ4KMtXSQWr1+zjzTIlkVMPq77LQZNaj6CMkk/DVh9l07di4Y7O2LsVFE6v5/pMCdDqBI+VJTjrdT271EMrZTwg/uRSjRYdHqEF2VjB0OMx+Pa/Z77h7X4Izz4pirGtLuXELsizSJ3ESEYIEpXoERcKp5qIVdITUAL+Jv6I3ivy2Z3eL5/3P1sJJkybRvn17brjh2GP5n4S/yg1XrFjBnZMvxF2pR6eacKmFgEoFh8guSncTd++s44clEfbsT7JxcxJLTWdqjXu5/x49X3yVZOdvIhp7mAyHwLCBBm6+2sHzb/rw+mRcWRLVNTImk8BT92dRUqTliwUh7nrYQ1HNCWjQstO6CI1OwWKWEGQNiYAJbzCGFSfWVm769lP59sc40aCeYtqSTwkCIm4qOcROBEFBUvUYsZBBNv6sSlZvWn3cuUAkEmFAj4EQkbDhJEmCCCGcDhGNw0/fXjo6ddSwdXuM3fuSqMCgvkauvNCGKMCMOQHm/xAGRcKRAd3aWaiqkTlYESVaa6dtqjcmwcI+dRsaNJQIHRt9fp1azUF20Jbu7Gc7hTYHzg5V3H27jZIiLRs2J3j+lTDJg8UcSO2nhE4UUNqwPsXUKBWZq3AVxdi3V6bfoKG8P3PWcV8v69at5oVnJ3PtxTKjh2mpdctccmMVs17NpWfXo7mmoqhcf2cti5dH6NhWRzCiUJgnIcsCs19v3HW0fXec0y+pxGhQSSQFgmEBu1UlO0tDcZEGjSSwcWuMWFylRxc948aY8fgUfvolwtnjLEy83J4uct9Qxar1Ua6/wsEDk44SArKscsqFFUy+PoNT/6RDG48rTLwrzvAxdzN23NnHFQdFURg1fAAOq49D+wVI6YjFZXQYiRImAxdOcnCQiRc3h8SdJJUkWnRkkIMmv5xvPnbRuYOep6d72LIjzvVX2GlXquPr70M8+GgES9yFTc0kpglQq1aQlGUsZGDGSkjwYcuOcPvNRvJzNYwaauLGO3zs+KE1uWrJ0e+pKqxnCR3ohV04SvqrqspetlJLOSnSBNYJY0YycNAArr/++hbP+39zbvhXa+GEay5kxS+rMFsF4jGYfJONe29rvogy8XYvy+cU4qGWzvRFK+gIqj52s4UCWuGiAAWFSg5SLuynRFtKbqIdGkGLrMpUCgepUg+jSukO6Ry5FBERt1BBjX4vD95r5JYJDhb+EuGeG2xkB7sC6VzsN1ZT3DrFT/MyG3XXJ5Mq51xdSSSooVtnLUfK06PQFnuS2ya/eMyTYPPmzeOFG98kmb+bO250sGRliJcfz25EAv+BZasj/Lg4whP3HS1W3nSHl5Uft0MRUwgqONRs9H9qJKrM/pXvvzNQmK+lujbF7Q+66dZJz9tvpujgH0OEICppk536zC1gDqGqaQk8khriMS0DORFREAmoHsotm5k908iIZqZHIa1Fet5FAeqDCfYe2XdMMfgD9959LevXLkQQ4OUnsjlhiIm5C4LUexQmXt50AjEYUhh7cQWvPOlqtFYGQwrjLqxBqxGY9UYWBXnpjsM1G2M8NK2eFx51UVWT4qFp9az6rrjhfX2Hu8nYO6pZk2mAypzlLFti5oGn6xk20Mh7H/kZOsCIIMBDdzSvPQowcFyQr+dvOOY4dCjsgFY1kUUurYTGRH5CjbOVVeS1C5BjN5FaPxiD0PS3qJPKOGfSQe6b3Dhuy1ZFmXg11PkStKcHFsHOVssPPPaghQmXWbn6Ri97vuqDWWi++FyrVjLh8f3c9PvE8aPP+PnwRRchfLSnZ0MTW0KNs4/fsJNJgVCKqqps0P3CtgNbWuSTjmct/C/5+f8n/DPy8w+UlZVRVVWF3+9nw4YNeDwe+vTpw0knnUQoFKK2tpaCggJyc9OjmYlEgvXr11NeXo7T6SQWi7F27VogPVJvtVopKCggGAySm5tLQUG6Yy07O5tNmzYRDofp1q0b4XCYUChEIBAgHA7Ts2dPPB4PO3bsYP/+/UiShN1up6KiglAo1KCvNWLECA4cOIAgCHTu3Pnfps8Qj8f5/vvv+eWXX7BYLHTs2BFZlqmoqMDv95OXl4fNZvt9tFKhpqaG7OxsDAYDiUSC0tJSamtrMZvNlJSUEAgEqKioQJIkhgwZQigUYtGiRcTjcUpKSti7dy/79+/H4/HQuXNn2rdvz9y5c7FarUybNo2MjAx+/fVXli1bxu7du9FqtfTp0weDwYDNZqO0tBSv10t1dTV5eXkMGTIEi6V5jb2/g8OHDzNnzhxWrFhBLBZDFEV8Ph86nY4hQ4YwcuRIotEo+/btIxKJUFtbSyQSoVu3bnTo0IH8/HwADhw4wOLFi0kkEnTu3JmioiJisRhfffUVkiTRuXNnNm3ahMfjoVevXthsNnbu3EkkEsHlcmG324nH48RiMWpra8nOzqZfv34kEgkqKipIJBJkZWVRWVmJz+djwIAB3HDDDf+Wyk08HmfHjh0cPnyY/Px8PB4PGzduxOPxkJ+fT9euXQkGg0SjUcxmMxaLBb1ej8PhwO/3s3jxYgwGA7179yYvLw9RFNm6dStHjhxBFEVGjx6NLMts2rSJqqoqXC4XnTp14rvvvmPr1q0UFRVx4YUX4nQ68fl8hEIhDAYDwWCQyspKunbtyoIFC2jXrh2nnnoqRUVFbNu2jV27dtG6dWt69+59zEWB/80JLvz1elhbW8uAXgOxYCWFjJY0YSMiEpeCWOwytowUp51kpKhQy0dzg7jr0sWAcEgg5rah6CJoLQkG99NzywQ7n34d4pUnm3aj7z+U4I6pdcgyeNxwaLeZ0nhPzIItLRUi1LJX2IxOB8Z4JkE1SA4FmLAiW+uRnVW8Nd3K4P7pB/i6zVHOu8yHva4zORQRIcQh+wr6Du3Nm29/8i/H7aaJ17D6p820S/RpSFjjaowDhq2ceN5ofPV+tv+2kbPHh3nsXnsjaYx1mxNMecxA5W6VVvVdGnUNymqK37TLyC2NEImbaNe6PxqNln6D+jL2tFMRBIFv5n2Mu7aMeFJk/55NdG6fJDsTNm6D7TvcmCs6kqukNQerpH3E83bjcgECuD0w5a5nOH388W1wIf2Mu27COZi0u9OjuQkw6bREAlp0gTyklB7VWUtxuyht2qnU+xTOGZd27/3kyyCrN8TIzBAxGgW+/7iAzdsTXHu7m3hcoG2plhGDjVRWKSxaGkENOEglRJ5+KcUZp1gYdU45fXvoWbg0wuzX8+jZNX0tKorK3AUhZs8NsO9ggjHDTQSCKnX1KQ6Xy2nXVSGtMXzrBAc9u+gZf3klew8kyHVJaI0lzPl88XEVCVVVZdTQMajJCpJJyKrtjY96fNST0oQpbCUz+RYTgiAy67MAG9ZIdE8NJ0KIA+zAmRPnsouNXHmxCZ1OYO78ENPf8XHdZXYmXe9AktK6iE9P9/DM83Ey5QJMWKijGsEa4MrL9DxxfwanXVrJh6/mNmsec9HEapYtVUGUWfiVi2++izP7JRcFycZEkqIqbBKWEpP8TH/jdcaOHdfief+ztfDHH39k7ty5PPfcc9jtx6+v/f9v/NVaOKh/KXJMwuntSo6a1smMqGEOuBbyyF0ZvPZekK6dddwywY7VLPLjL2Fee9+PfLgUOfcQGXYRFZVIUANVRej1AjVqGeefr6VfHy1btsV5YFJmk99y+eooE68S8ArVFBSIvPS4iyH9DahqekT3vqkh6g46iBAkIz9MXbVED2U4pn/YAKXUJOtYTC7FOMmmjP0kSXDVHRcyafKxF0FSqRQnDBmFvTyPTCEXVVXxUMsRw2YMOglnrBQxYURxuFEzajA6Yrz6VDZ9ezTuvtq2K87pF7rJqxmKgkJV5ipMyUyKgwOAtCnNdtbRU2jqRh9Vw2xnHXGiSBKcdZbAWWOtfDkvQUVViuIShVAQflycICtRQlu6NTlGUk0Q6rgUkwk2b1Z4avoTnHXWOcccB6/Xy00Tx/LNTG3DpNLzb3gw6EVuutrR5PWKonLC2eXYbSIfvJTDsDPK2bK4VRPpI0jLH73+vhevX0GSBIYNNPLioy7MJpFIRGH85ZW89nR2I9NUVVW58W43VTVJXns6h3hc4bwJ1WxYVEwgKPPh50F+/CVCMCSj1Qi8/Hh2E+3fVErlpItUZn/yy3ER4kP7D8PrqSQ/3hGzki6UHmY3CRLo0JNJeo9URyV6THSiN+tZgg4dijbKFZcZmPaQk/kLw2zYEuep+9ME0cEjScae4Se3emgjnWRZldnGGlrRATtO6qmmnANECKFBQmNKoEuZ6Zps3L1Wo5YTJUyJ0KHRsUL4ERDYxSaMmAnixew0c8KYEVx00UX079+/2fP+35wb/tVaeOONE1j0zVKuvkrPgp8izJudQ5cOzeugLv41wpSrHGhDLvawFQmJBDH6MLKJ9nVYDbCVlelJIVUEVUBRBNrTEysONlvnk59loKhAyzln6jl1jIGZc4LsOZDghUeyGD4ySl7N0em+OrWKKo5gywswdJjIiKE6du5J8MU3UbTVrclMlBDAyyF2IaHljAuiyNrTeXras8cUo7Vr1zLppotZMi+H4kItW3fEuefxOj56PbdBHx/S06GX3ljN3PfyyM0+SowOOdGNedvoFnOPWuMenn63jpNPSBcpTr+sgm9m5dO6ZyXBWjNWHKioBLQ1nHWGhrdfchKLwwefBHjlXR+1hyz0YxSCIHBY3YOIxKCzj/Dea80T1Tfe6eaD2RFy8mR+XrozLQV4jLj5xvPZvm0t55xmwW4VufMmJ+9+5MeVKXHGKc3vv7ftjHPG5ZXk5+gY3MdMWZnCpi0yFkeStYvymsTFXZfi8ltqGNLPwJ4DSW671kGfHun9bK/B9WQfGtXi96t1rePL+QIbtsbw+2U+nRekfamOzTsSrJjfvMb5bzvjXHyDn4WLdzT79+bQtrANWtVEP05o9netVstwDf6NV55ycdYFAXKqBzeanPWp9aTabeCX71zpLvc/QVVVeg2pI+PgMLaxhl4Mo5wDxDIPcNEFOrp3lXj6ngyyg12a/W5VrpXMm69rMP97eJqPb1/qxAF2opBCRIMGCRGJQto0mDHVq9XU5R5i9YY1LZ73f8nP/wE4VvLz/yUEQSAvL4+qqir+r18G/41FGv+NQxr/rji8+OKLZGVlNWg2/V38b05w4Z+vh+FwmBGDRuD3+NCoBhQURARSyJjMCm07yFgtEgcOpvD7BNqWarjkQj1PPBdC8TrJUYup1x0kafDTuYtImxINmU6Ju25y4syQUNW0kPkt97oJhlQSdXZcajEKMm6hgqSang1JkkBjjFNarGNQHwM6ncjufXE2b0vSo6uWd1/IplWRjkRC5ZOvAzw8zUuk1oZTbyOkBkmIYYrb5jL3y5//bYYF8+cvYNqjTxLyRpAkDYWlRdz3yD0MGJDewMfjcR5+6Fbi4W2cMzaOTgfzF+px+/J5ato7rFu7niceehK914oQ0hDThfBINXTv05W77r/rmLRJVVVl//79BINBSktLCYVCnDrqRIrinchKpQ0oVFXFLVRQYd7N0tXL/yXXxkQiwZuvP8/3383GoItz8FCSeFRAI2hRkhKWzBiubBGXU6KmLoXFLGI0COw7mOT1Z7LZvTfBwmURZBmeuDcTh11i3NlejBVdERDRosWMnXrjfkoGlTH5FiNTn/Wy70CCZx7Kwl0vM+uzIDabSIZdxBdQ6Nxex+ZtMR6cnMmzr3kZ1NfA5efb2LwtztOveBk11Ei/Xgb27E/w2bwQ9Z4UJpOJ08+8lMmT7/9bXfA7d+7k2ksmIgSSeBUPUsqIRUl34EsZXi48X8P6zUl+2yYTDqmIaLDgwIqdOmpIiGGcmSqCAD4vSEkzeeYMJKcHgyWFL5wgHE0R8AgoigSoSIKGNm1h+tNOhg00snlbnEkPuXn96aNakqGwwiPP1bNoWYRnHsyiojrF6zP8XHCGhRUrZTavNOKKdECHgQAeDos7EU1R7r7vIa644pq/POd/thbW1dUxa9YsDh48yLnnnktpaSkmU/NdJllZTcf1//+NltbC2tpaxp3Sl5TbRXd1KAk1xh62kBBiGEUDqqOO157LYPwpjTeL7roUI88q54v38+jY7qjW54Tb3Rxek09BvCu7dKtwtKrnsXud1HvT3cyjh5kaFUtcbcrILVRY+0NRE203d12KESd7qahU0UsSetlGZ6F56YJy9QARgoTwU0IHqjhCxFDHjv17jjlGcz+by/RJb1MqdCKgetjBBmRSZEnZtJV7EiFIjAg69BgwsU2/jI7dklxxvo2yMpUfFyZBFejbR+JITYRdmw3orHFUKYlU1ZrsSAc0gpZq9QgKCvlCSaPPP6TuxqstJ9OlYjRCNAr19Qpi0khbpQcqKkdMG7DlRdCqOjIOjGhCsvyBmqy13Dk1zpMPGKhXA2zese2Y4/D2my/SvfQjzjw1vbFXFJXuIw+z5odizC0YmT78bD17DiRQVRWTUeK9F9NGV390NtW4ZdqUaGlboqX7CYfRalVEQWTTz8VoNOljvvexH61G4PJm9J4VRWXkWeWEwwpVZRruu9PCmWNNXHlrDROvsHPmKWnt0a070qP4Z401c/HZjY/z4LQ4A0545ZjlL8rKyhgycBg5Qh4xNYYVBwBuKimmPYVC60avr1APcpBdmLFiwEiMKIKokFkYpagkxVcf5DdoXF9xvYe983o16yuQUOPsZAMqKhZsFNMenaAnocYpE/fgV7z0YlgjAmKruopO9EEr6FBUhYPsJIAHO5koKNRTTYIYpXRG10kmtzAHR4aDwsJCiouLm8h5SJKE2Wz+f6oZ/+OPP/LNN9/g8/koLCzkyiuvpFOn5m1H16xZw08//cShQ4dIpVIUFhZy3nnn0bNnz+P+3L/KC08eczK++n3cfr2Nt1+HDz/UNzIs/DO+XRTmgeuyyI61Z736C3HCtBLbU6i2a/b1e9Qt5FKMTUjnKB7VzX5+A0HF4QBXjspNE41cdoG5Ibe57o5atu2Kk4hJJMJ6JE8emaG0M/ZqFlJYLJOfL7BltQkdBjrS63dJkDA6DGRTwE42MugkH3FlMO/PnHFMMVqxYgXLf7yOlx4/+kxcvznGw8/VU1ygJTtLYs26JHv3J3nu8YyGteIPnHhGHfLaYWgFHUk1QZggEhIW0g71tbatvD470jC2P+6SCnp1tPDF+w6KYt0aSY/VmXczYHw1b7yQjtvOPQmGn1pDYaQX2UIBZeo+DJiIZe9jxgd6+vdu/Htt3RHntIuq8dZBm7YarrzucS686IJjigPA9JefYMG8d/h5biGjziln7Q/FbN4eZ8FP4Ubdrn/G19+HmPd9iG8WJElEJSR0WOwJPp7hYPjA5vOGux+rI55QGNDbwPsfB3jpMReyAjfeHkD323C0QvO6vEdyfmbTKiczPwuSnSWxfVecokItK9ZEOec0SwPB/AcUReWk8ytQBQfvz1pxzHuGtq1a4UqVtmhmFFdjmEYu4btP8tmxO86tdwapKdOhkY3EpSBxoqxf0pg8/zMGjXZj2zmGfeo2ssjFTiZrWYxRNJCRlaTKE6NzajAWofG67tdUkzdsB199dLTLtd9JR4j4dPgqbHRS+rGV1RRQiov8hnurjmr2SZvILhT4dWXLecJ/yc//Afgv+fmfhf/GIo3/xiGNf1cctm3bxqxZs7jlllv+tnsx/Jf8/AN1dXXcdOMEtm3eihKXUAGZJHJKahi9sVhSCBoRjQY0YrqTJBrUIyAgSAqJVIoMpwCoGAwCRoNISlaJxiDL1Zrioo5s3ryZgNdDMq6ACE5HJn0GdeHEk8bxy+JlfDf/O2Q5gcEgojc4ePTJR/n66y/YvWMJeh0kkiqhiIpGVDAZRUJhFa3WxrTn3mDYsL/nZvuvorKykl9+WYQiJxkwcDjt2h1N/GVZZsWKFVSUV1DcqphzzjmHmpqaf+nar6ys5NYbrmfXtn1IqgZFkOnWpyuvvvnGcWv8/RVkWSYSiaCqKps3b2btml+prtrHjh07qHXXoMgptBoBRRHRm3Ix6SNopCjBkExKUdFKoNVAPKFSX6NFSWiRBA2yEMfsSOLMFNFoTHTtPpJ692F2792NRoyTSILZbCIvN4NkMoWs6AmHY8RjPlRVQcaOxaSSSkXQaU3oDJnY7JnkZLsYd9o59OrVG4vF8i+Lt1dWVvLKi6+xfuV6ZFlG1aiY7UkMugSyIlHapi+qGsNqlmjdphspWcvM92bh9/tJRlMYdUbsGXaK2mSzc8cWIoEUoCLoVGz6PLR6DYOHDeKp554kEongdrt5/dU3WPHrt4hCGFQIBESsVi35BRaMRgmPV0ZRJVLJIOFwBJ1Oh6SxkEypmAxxolEQlAxUVY/BrOX0M09nwoTrjmlS5J+thRdccGybJUEQ+PTTT481zP+foaW1cM6cOTw+9W5KgoOwkcFWVtGeHpiwsoGl9Ogjs2RB83GZ9VmAN2b4cGVp6NlFz7WX2sjL0dD3pCOIso54wMCRugBTbjPTvrWOfYcSzJ0fYvRwExedacVgEDjxnCqeuN/JNZc0301798M+Zr+tJ6hx0zbZB5eQ3+zrYmqEQ+yiHT3Ywgra0JXtwmq27t2K0dhUF685DOgxiLZ1vUiSYBO/okNPlBAWHChiEr1WRGuJ0baNQEWliuAuYNxldUSTSRZ+ZSEr0BkvbiLGGkp7+Jn+ZBbdOulJJlXmzg/xwBNewpWZmLBix9nIMdetVuDJ2srNE83ccLW1oRPyrZlBXn49jKqqOB0SWlOSZd8UMHJsPfZdY1o8F7dlO8+95+fWW5KU1cbZeWT7MRdCLrloDN9/mGzQi/v+5zCPPF/Pqm+LWlxXXnzTC4LKZ/PS8k0FeRqMeoG9BxKMHGKmuFDDxt9irFwbw2gQGD7ISDyhsn1XgqsusnHx2TbOurKSD17OZtO2BMmkSp/uhkbdwlOfqad/bwMTbqnnmUcdfP19iGkPZtG2tDEpIMsq4y6p5KEpTgb/SRPxxbcD5LR+jlGjWu6i+jNOPvEU9u3YRxb5dKAngiAQUUPsYUuzXbsAW9RVWHHQWkiTeH7Vw162UtghwAkD7cRiKiefqOWhR6Lkl7f8+61Tl5BFLqVCUzKwTN0PqBQJbYE0QbSOJeRShIiEjzoyySVPODo6+8f4uwc3p5yb/txjuR7mzJnzT1/zd7By5UpeeeUVJkyYQIcOHVi0aBE///xzQ2H/HzFjxgwyMjLo0qULZrOZJUuWMH/+fJ588klKS0uP67P/Ki/s0aUTFmuUwT1t/Da/Pf3P38PbLzefV4y/oB7fsgHUUUUd1Rgw0Yr2zZqyQFrSIkqIIqEtETXETjbQjm7YfpcpSKkp6iy76Huym3emO7jlvjrycyVuucaBzSqhKCrzfwxzz/1RcquGsZVV9BwYwe+H/bu0lKidKWMfebTCgo0oEao4hA0nQcthBg8/idffefWYYvT6a9M4sd+XDBvYdO3cdzDBynUx7pnqB18WZ10e4rVpjZ8Rn88L8fjkDFRjCHtBgGFDdNTXK/y6Mom5rj3R7D1sXulCkgR27klw4bXVxDxWWtWN+L0JQWy01lS4VvD8SwJz5gWpccvU1ctUV6tk1fbBrDrYwxaypCziWYcYMVzD1ZeZEASY8XGYH3+OUlsrMGw4lO+2YMtpzVfff3lMcYC02eH991zBN7MKGHdRFcmojhyXBn8oyacfOOnfq3GMkkmVcZdWcNfNGVx/Rx2Wst4EpFqU7DK2LS9u5PvxZ3z8ZQB3ncyKdTEqDkkc3KPDIloJCPUYYy7a07PJe3xCDbWu9dx7h4Xp7/ho3UrL0AFGduyOo9WJHC5LcsIQE9dcYiPLKbFmY4y7Hq2jrDJJj66FvPLmL8dsdtamVQmuVCs6CI2/R0QNEXDuRrD5SGpDnDDExG2/m1h5vDIen0xutsTpl1by8xeFDR4Yf0YiodJ7SD0FFaOpVStIkcROJnvZSivas58dyNowRoOAIerClWqFgkIs8yClXcLM+cDZUFh67X0vtXUyRXk6XrurNdlCAbKaoox9eKhFREJBxoKDoK6S3OIki5YeaPG8j2ef/F/Do/9g7Nu3jxenvcTWjb/h9/rTwumSgs0Rx2pLO175/Sr1NRp0oh5BA1qdFkVRiCdCZGTJWC0QSyh46kWSEQOCIiCTAFFOu9apAklFRlVBEiRUVLSiFq1ehyqkqQWTPYDNKhCPQ9Avkkoa6dt/AHt37sPr9pGQY4gaMFs1iPoERn0Sk0lEVQSyc9vz4NSX/yUx9z+gKApff/05334zE0UOUuv2oygiOdk2jKYs+vQ/lS/nfEz5oVoERUSVFHTmBA6HQk2FQCquQRRBo5dxZGs599yraNO2E19/+TZy0o+iaunabQhXXHXLP+0IOXDgAO++/Qy7d64hHg+TTIkoqgVnhgmzWcDtjiIICs4MA4qqoXPXgVx51e0N8gR/B8FgkIcevJNVK3/AoAe9TkBV05v2SExFpwWLSUSWIZYAraSiAsmkgqqmDV8MBoFYTCUcUbGYBIxGkWQKIlEVk1EgHFWJBbUkoxIoIrKQxJKRwOkQCYbA71dxZKhYrSLVtSmsZhGrRSSVSh8zkQSTEYwGEUVR09dnrQa9pEOQUpgdScwWHdff9Ngxb1KbQyQS4aPZ7/DL4q/w+bwkElEyM61oNHZiUQvemhgCAqIelJRKNBZGo/eSnW3AaLLSvmM/ho8Yz9tvPsXhQ3sRRRmjQUSUzIwafSY9ew/nh29nsnvPTjz19ZhNoKgQiynodSIKGnQ6G0YDoIQJRxR0eitjThrPFVfe0kDuRCIR2rdvz4svvkgyEcTvKycWiwIaMjKyOWH0abRunU6MWxpr+i+OIisrizmfff3/5NjHSnifccZZvPjyi03++7hxLY/q/icgPz+fiy++vNm/SZLE8OHDgXQc/hW37T9/3tx53/zLx/lnkCSpoRtm+PDhDefxr+J/SiEoPz+fp5594rjeM2HChON6/Z9jYTKZmPbs08DTx3WM/68wfPjwf4sb6H8abDYbAiIatFRyiHxKsQh2atUKzFi54Nxok/fIskqNW2bkYCMLFoaZ83Yuy1fHuP6uWq6/ws7dtzgJhWU8dQIvvKJlxptaNLYwTleKm6/OwJUl8c5HAZb8GsFsERgxuGVy8sRROuZ8mEQviKT+opCVIomAiCRIFKvt05uc3+WKjhXeei8pUmzmV0yiAZ1qQFAFutAXnZo2cVDqFdzxXQw9tYaymjI++lxm1cJsZn/spoo1GDHTuoOPRXMLGjpctVqBi8620r+3ntFn1uCuSTu2Z5MmP5NqgnLrJh6f4uC6K4524JlMIpNusOOwi0x72c+IE0QuPceFwSCSmyPi2Rlu0KluEg+jH4NRRFL0oCZIJpPH3OFTX1dDLO5Ap0sTj6vWR9FIMP+nEKef1HxhZcW6KLV16ZzfoBdQFGjfRkedV6ZVkYarLrTx7cIwz07N4sQRR7+zLKtMeshNIqlSXp3kwonVjB5mwmgQeftDPzkuDc9NzcJoTOeEFpPAoIEaZnwSpE2ppgnxCSBJAvfelsFdj9bhckpMezCL9m10LFoa5JFTjn3PsHfXLjQYGohPgFoqKKJts69XVAUnLo6wjxK1A6IgYsGGgIBnTx4rdreinho++7yWlCLjZhUltMcuNNXlk9CQT0mzn1NAKZv5lSLaElaD7GIjNjIwYiZOlAjBhi7VPyAIAu3U7mxmBWt/2UCCGHO+aLlIo9Fo/p+aIi1YsIBRo0YxevRoAK688kq2bNnCTz/9xMUXX9zk9VdeeWWjf1988cWsX7+eDRs2HDf5+VfQ6mN066QjGlMwYuLXJRJLfo1ywtDGa9Tn3wTZuV0gwGaihLFgx089MqkWjy2TQiR9T+1hC13o10gXUSNoyA13Zd2ijTz9ipfsLIn7bz96bYiiwBmnWijI13DFpesR/EleeiKLM6+oQq8xUZ08Qi+GNWhD2nCSrRawhy2EQ9C5a/Ndtc1BbzATCDW/drYt1VHjlnEoLg7jZsGPCjdcFW+k9T3+FBP3PrGXt57LZvTwo8RRMqly6Q27yHFJSJJAMKRwzU0+vHsKMNhiVLVahCtLpN6noPgyyKhPmxoZ3W2ZfP96vvk4u0H3vsad4prbtrJzp8rg7hKXnq8SDht5/g0fv0xIYYnnYvC3oz1OSkmwcdVy8pOtiNtbcONpAS8+fzeqAiecVkdOtAu5agliQEKPh3Gnb+HqayM89aATURTYvC3OI8/V8/9j77zDpKjStv+r6px7cmYCM+QMIgbMWRQRE2ZRMSfMYs4BwYSKCRRzwoQomAWRnPMEJufpnCt8f7T00M6MC/u6u+/3Lvdec7l0V1Wfeqrq1Dn3eZ77vnayk8YmmTEjjGxrVCmTR9AYi1FbL3WR5NiN2nqJglwtv/wg0Dd4CIP/uDc8agfeghU0etaR5u2PXjAgqzId+mqUwp04tTJ6vcCqRb3Q6eLO7+/N92ExCeTnaVn0U4A3P/RQWqwnN1tLe4eEJKlEJedeE58Aeo0Fl9Sa5IzuEVsQ+q1nzgw7I4akA+ms3xzh5vvbuP4yJ8ccZiY1JU7cB3wi788PcO7ErosDr7zpQ98eX6wJEySAlyZq6M9I2mlCj4FcXS5Dj61lxAg/895fxaGjDCxfH+CQQ6ys3xLB5VF45S0Pa9ZHqVpdyFsfeYkSRlXjlUVF9KOITmmkoOpnh9BCMBTZ6xj8I/zbyU+3283y5csTeoC7hZy9Xi8tLS306tVrny7ynzF//nzee+89TjrppEQnrKoqH330Ed9//z1+v5+ysjIuvfTSpEysWCzGvHnzWLp0KdFolEGDBnHZZZeRltbZofn9fubMmcOqVasAGDVqFJMnT94nTYq9xZJfl3LX9XeT0VJIyR/sfSu1qH038Pqz6YwYEk8X31Ub47pb3TStKMQZKqQpVEu7cyOXXWhl2s12HHaRi6/qYNWiDLKlfmgFXbz8UGmgjgoGcSASUTazCr1qoIwhmBUrhKDOupoRx7Qz/YF8sjLigr8/LQ1xxc1tVP/QSjFDKREEJDVGbawcf4eXsM7DMy/amTguPjDcusPD1XecxlXXP89hhx39T8dDlmVumTqZUQO38eHLBixmDbFYCp985ePNDxs58kA3Dz76JEXRoQxT4qn4khqjOrSNBlcD/WNjsAoOkMEf9dKkXcOH783i+KOszH065Y/S1xg/Lv2Ga6/6gaefeT+hh/pnrFy5jBeeuZGn7hEZMsABONhVG+OGaS2ceLREIKhSVR3jnptTE3FbtupHpt7wKw8+8ialpd0PyP4KHR0dnH3mkTitfkYN1fPkvRkJ9/ZZb7j5/Bs/sx7PpKwk/uxs2BLhrkfbmHqFk8eec3Hq8RYuP9+B0Sjy+jseFv0cZPp96RTkxY+xZkOYy25qxtWip9A7CoeajiAIcTffyCZOPSbArTdYmf6iiw63DCo0t8nMfDAjcYxV68JMuaWZSafbuPXqOPm3fnOEKde7EbePwBxx0u4tx5lXw5xXb2frlrXc/8C+T6B9Ph9XX3kGF53ewTKNm9uusTPx5By0WoFgUOKF12qZ+4qGjnYRJ+mYrDGGH+Vl+sOd1+OZ2Yt58dnP6F+qY8xQIzdflUKKM97xf/vjQm576G3GHWuiuSHCBy/nJmK9cWuEm+9vxe+Xuf06gVOOsyCKNvwBhZfmulm64h2umrKYGc9+QF5eHu+9916cOFFVtFozaRmdA3pFgWXLlvP77ysQBGE/+bkf+7Ef+/E/xDXXXPOfbsK/BNnZ2WRlq0TUJtr97QzlYCRVwocHEZHX54Z4+eUoKgKpGTGiapRAUEUUwWQU8PoVfv09zGEHmThoVC7jL2rg5qtSmD3Xi3tLIUOCh9Jm3caJp7Xw6L2dkhSnnWilujbGURPraG2XKe2Bv2hokgmqfixWlZZoJTlSYbfb1VFBNvHJUyqZ1FGBrKr7NI6OqRLrWcIQDsasWFnLrwzj0CTdYlEQyQoM4PcffLw+z8QFl7kZPKaVPKUPBZRSm/obj9+TmlTavxu9i/SMGmKmefEBbGMdQdWPETMNWUtJMSpMPq/7jLELz7by5Asutu2MJkpwb7nRzFXrtmLydC3hDqkB0gqCfPCRFqG1FJmN+0QCI+iZ+76P6y5z8Pq7Xr7+PkhRvpZ5H/l44XUPl0xyMGlCJ0n728oQOyuj9O9j4N6pqQzoa6C1TeLVt70Y9SI//RbE51cYPdyYRHxCnKh85qEMRh5bw4QTrdxzc2piYn3tpU6++yXIBdc28dFrOSxdEeLSc+0ceYiJGbPdTOpmEr0bB48ykZmm4YXHMrnw2ibuvimV7eXRfUoUiCoyeSRnu8aIoiM5k1xVVWrYSTtN2HCSRhbrWEKqmokfH0X0w6ra2cQKCiiltzIQURAJqQEq2YpHddFL6By/K6pChCB6ui+3FgURQRWJqGG2sIohjEkyk8lTS6hgM/VqFXlC/MHSpoMcEMgK5lPVtg2J6F/OGf6VVUGSJFFZWclpp52W9PmQIUPYvr1nU7o9oSgKoVDob/U8gDhx/9i0NK6+vYVgaiU5rQdz7dXLKRzYwMXnWJFl+PybAKGwisYew+zOY6h8cDxpSG2nkZouxPNutFBHGUOpta1CGwSj3H35c4qnH7Nf+5m1v2QlfR6JKCxZESYUVtCnu8h3ahg8wMBBBxj46rMIQzigiymOIAiUqoNoo5Fzztv7xJDjjz+Ne+94gZOP6b7/fPGVECneEYhk4mluZ9x5dUw4ycoFZ9pQVXjihQ4uPMvG0Ycln6NOJ/Du7CwOG1/HnQ+4+OKrGJaGIWgz1/LYwzZOH5eReN5Wrgtz8eW/klF3KHqMDB9lSRCfABlpGlRB5YO5qUm6yxecZef1eT6eeyyWWFjQY2BA7BC2s5Zh2V11knuC1+vF72tDjRroEzwYq+BMOI47SGOYfATvzvuJVRvrMJtEehfqeeKedEoKdZx0Xj33Tk3l8iXVKGoHEb+ex59p580Xuz5XsZjKop+DpFmM9A6OSSLFo7ZGXpxpJxAMMvP5JbR3gFavMnmSnq++l3hlei698jv7pPEnWDnyEBOnXNBARqqGNRsifPhqDsMGGbn1/ta4KXFYpazvyL2OA4AggBUH9VSRTwmKquDLXcsnL6eQukcp+9CBBj58JZtjzqynuJeW7TtjPPxkALmyDw890EBbu4fLL7BhMon4AwovvOrjrdc05IV6o6LSKFbiSJExS3rW+34lWylmEKMRQyIbv9bxy4oN5Gfr2F4V4uRjLMx7L8xrbwYJBBSkoJGYrHLC6W3U7tLQRh0t1JOp5icZAwI0UYMoAuI/zw3+Gf9W8vPbb7/lrbfeQpI6V1x2k58ej4dp06Zx+eWXc8wxPZcY/BXKy8v57rvvKCxMHnR9/vnnLFiwgKuvvpqcnBw+/fRTHn74YZ555plEmc3cuXNZvXo1N9xwAzabjbfeeovHH3+cJ554IpEF89xzz9He3s60adMAmD17Ns8//zx33HHHP9XenhCLxbj7lnvo1TIAjRC/RKqqEs7bxrLPc3DYO2/eogIdn72TzqHHlyNtzsEoGDjtZDNPPRgfvH7xTYB1P6STHx6c6AgEQSCTPIyqmXI2UspgNGgZwkGJG86veuhzgJt5L3Z26oIgcOShZr7/NIcTxtUgNP/xshZ0FNOfCnUTllguDz26jdNPjq869++jZ+G76Rx15u0ceODea1b8GfM/fZ/Rg7dx05TOjlOnEzhngp30NA2XXt9G38hYrKQkzlMr6OitDkaNCYQJYiVermUV7KS6BtDviLW88FhnhqcgCBx1qImighhT77+Ol1/tmm4vyzJPP3kbX75pSBICLirQ8emcXI6YUEevfC1vz8pOxFIQBA4+wMQ7L0hMvvk65ry1cJ/P/4H7rifF7sNoEHl/dk7CmdPrk/n8Gz8L3slLEq0fMsDAB6/kcMSEOq682MGlfzgeN7VIfPaNn8/fzE1KaR8xxMgPn+Zz0FFtODzpibbrBQN53pHMf38ZZ54u8dAd6Uy5uYlt5TF+mp+cFj9qmJHvPsrnkFNquWmKE61WZOhAA999nsGYI9diqzuGrHA/WrYJXDC1iVfffZ/Wa2/e54HbszPv546r3Sz+OcRNVzqTBulms8ht1zvQaNzMetJMWjQb+9DlvPVy5zkFQyoLfwhw940pLPwhyMN3dt4Doihw4tEWinvpGH9hA5t/LUxyQR3c30Bhno7Lzrdz4IjOe9FqiYtrS1IHDrufhx+4npde+YSTTjqJTz58lhsv1/HnJIxAUOHFOR6MJisnn/p/c8K+H/uxH/uxH/9zaDQaRg3TszpWS8yvYT2/oUGLjESIAKbtxRQKfWi37MDRu4anHsqmrCSuP/zJAj+vve3h6Zc7CIacnHCUhalXpvDmBx52VakU+XuzhdU4Mpp55J78Lr9dWKDjigsdzHzZxUGvdc3+VFWVl14LYLIoDBwoUpIn8NunO0kPJWvqtatNuGijL8MBUJCRiKGo8j5GQ6WEAVgEGy61FScZScTnnrC192X262sZ2E+Pr8GMgzS8dKBJ6+DgA3qWojn2KB0vL/YygFFsZgVWrYWrLhH5dKGYNCbYExqNQIpTxOuTE1k3hx5oYuyJLpZ8tYEMX/9EAoKHdraLazgpV2DxAi0dVCMj7XXpP0BObi7PvLKBqpooKU4Nv39dkGhbNKpyxyNtNLdKXHCGnbc+9PLB516GDDAwb1ZO4hgZ6VruujGVj7/y8duKEG9/7OXLeZ0L/yvXhVm1LozJJHLYGCMOu8i9t3TNgDzmMDPf/BjgoJNqUZR46fuvvwcZPcxAVXXPmcAtbTJOh0hutpYn703n4uubsdtEtmzZsld60wACAkaSyRsbKbTShJ3OUuhKNqNFn6TDqaoqdVQQwEuakMUG9Xf6MSLJrdgkWBigjmQzK/CrGfFECuJEvoDmLzPNI4TZwkoK6ZNEfEJ8btBbHcgafiFXLUIQBKyHQ3gL6LcYEBFQkFmzZg3r1q1j8uTJexWPvwterxdFUboYxzkcDtxu914d46uvviISiXDQQQf1uE0sFksqbxcEIfEc9BRbAehXpufiSQ7ufagZo7YFQVC54iI7bq+CRoRnHs4gO1OLP6BwyHGtSJUxdOixk0o1O2hXm0kTOue4UTVCtWkdRlOAemU5J5wi89tn2eDvvt1GwUwkLJCaEu97VFXlpbkePvvGz7GHmbFZRXJzRHQ6FbdHJidLiyiqmJTuiUqNoMWEiXfeeYcbb7zxL6LaiezsbNZuCPPmBz4uOjtZD3b+VwHWLzeQJzgwqzZq2EFKQyFfvqZn4VeNKGIMBYWXnnB23x6NwMEjLHz2ci4FlNFm3sG9d1iYeEoykX3AMCPvvSlw3tkbEN3pHDg6mVpa/HOQQ0ebuhjOAVx6gY23328juiaS0EU2CiYkNcYlV16011Uc27dvJ80J7mpbnPj8E0RBJCcwmNL8Tcx+Jt4nNDZLXHx9M5ef78DnVxh6UIA7btDT0CRx2/1hZrzs4sYpzsQ81+dXOO/qRip3RVnTpGW0kPxcqAgIgsDJx5o5+djOa7xsVYiGFmMS8bkbdpuGC8+yo9MKtLTHzeXWbQqztTxKr1wtHS6ZyvI1+1TNIgoaCuhNE7VsUlegc/jISo3y/Gse/AGFdpfMjVNSOOYwM0ajyKQJNo4f58UWycHhH4FNMKKESpjx6O+88EYtJq0eOWRE31pMfqwXCgo1tpU8eZeVKRfH74VjT2+kfZktQeqnRoqoaN5KRt0YtrOd7T+bKabz/eeilW2swbdiBIVCKoVCfDGpjgq2s5a+6vA/Fio6cNOORhMhNyfrb6vq+beRn6tWreKNN96gpKSEM844g7Vr17J48eLE9wUFBRQWFrJy5cp/ivwMh8M8//zzXHHFFXz6aSdppaoqX3/9NRMmTEgYQFxzzTVcfvnlLFmyhGOPPZZgMMgPP/zAddddl3jZXnfddVx11VVs2LCBYcOGUVdXx7p163jkkUcSWmlXXHEFd999Nw0NDQn37L8D3333HUaXPUF8Arho4dRx+iTiczc0GoG7brVw77WVSJYO7r2t84F85oUQqb6RCUJwT9iFFGJqlHqqKKB30k3lT9vBK/fauu4EFOTpGDBYpqnJn6SZUkAZ21hLVkcWS5YHExokRqPI2afKfPvtAk79J9x9ARZ8OY9PXumeOD16rBmHQ8Tc7Oj2PHv90a50Ogd8kcwKHrqz6wAOoKRQh83c3O11/fXXnznxSAmbtWtbNBqBnCwNt16d2u0DmpOlpaTAw44dO/ZJBsDn87Fz+2rGjDJw+EHmpIH3+5/5mXyuo1u3TotZZOLJVlLsnSTtmx94uf4yZ7daHk6HhlNONvDTq22kkExIOjsGMv3Z1cx7xUBjs8x9t6R2e4zUFA0nH2Phudc8TL0yTsDbrCITJ+j5+oUm0sghLdibDz6u5ZjDzDxw/+28MOuNvY5FLBZj29bfOfxuI0++0MFj07q/htdcamfOHBf+4E5m3m1Luh4ffO7jwrPsvPWRj0fv6n7/fmV6+vfR0eGWyUzvfA4DQYXmNjmJ+NwTV13sYPKNzVitTTQ0NLB92yquvqCFI3oQzl6+sp2cLDcb1//KiSeeuLdh2I/92I/92I+/wJ5VRpFIhKuuugr4+6qM/t3Izc2lslpi4gQrL8/UM4AD0ArxyZSsylSxle3qOgYOb2P+23ssYOoFJk2wMaifnsee7WDGyy6OO8LMEQebuOmeFnRaPRtZTi6FnHRssMfJxQ2XOznwxFpee8fDpefaE9spisodD3VQXa1icyo8eV8W/cv03KKr5/Mvq9D6MjEqFuS0RtoCPvr4RiX2bWAXMaJo2LfroEVLOvGxWYQQZnrOGjVhpa5OIT9PQza9aKIGW5afIQN0tLTJ5OV0Pw2qrVPQosMomBimHkp12vdccXE673/u/cu2BYIKNouW734JJhZmZz3t5OPDfTwz62d8bpG6piiyKjNUOpJvv/odRQ0TJYoWHbIso9F0T+T+GYMGH85vP29m/eYoP3yaTFrr9QJP35/OQSfV8tWiAIeMNuL1qTx5b/eLzRNPtvLKPA+KAumpGmrrY1x1ewv9y/QceagZr0/hurtaSf2jQqa78d/l5zkIhVQevSuNdz/1sWlblIfvTOeq21qQZbXbLNs573kS2akjhhjJydRQ1yTR3Ny8VzGAOIneQUtS+bkGkWaqKVB7oxcMRNQwAfwMEcYk7SsIAgWU0qG24FbbERGTiM89tytS+1FLBQVqKbvYhhYdDlLxqe5uDZECqhc7KXhoJ4POuYRXddFBCwDpZGPFQQWb6aWWAfG5hYtWokQAkZaWFjZu3LjX8fi70V2fsDckxJIlS/joo4+49dZbuxCoe2L+/Pl8/PHHiX8XFxfzxBNP/GViRCwGv68Oc9FZdnoXajntghUcOFDP+BO6VuxZLSJ33WLh8VuqyAz1RRAEBqoHsJ111Kg7ySSPiLWJ1JIOnrzWQWmxjfWbw7z5YYCAoYUMf/fO1VE1jFanEg4rGI0iL87x0Nwq8+37eYn4XHmRk+VrQpx7VROqqpLiNEBHzzETBIGff/6JJ554oueN9sC8efPwtxt49AGVl95o4PwzrWi18MFHEdqr7eS0x+f/oiBiUONap9tYw5CmI9AIWuqyfiI1pWeZo9xsLWbic6hYWh3nndH9nGnIAAPmjBaaZDfnTsxM+u6rxQFunOLs8TcmX6Tn6XVNZKmdiWtWk40jjjiCnJycHvfbE/n5+dQ1SqQq8YxxVVXp0NYTyahEa5CQIlr0LcV8uTBEfVs9AHabyHWXOjlolIlJVzYy/YF0LGaRn38LMmqEjrc/9vLcay5GDzeg04msXhehpEjDg7en89CTPpqjvyP60kkJFaEVtJh8ucyZ18zhByfP91avj/ylZMyRh5h57lU3d9+UylW3teByyyx8L481G8K0tMuIYmyv4wAgyRIeOujDUHal/sINN2u56uKCJBL3qtta8AcUTjvRyiGjTTyutmH2m+kwVhJLaUDWhHFYVN5/NYsPPonw4ccRYrYWGsUGwlovBx8sMuXizut89eVWLl25gTqpAgERBRlVUGnSb8MYNVMmdC5kCYJAKpkMUw+lnE0MId4ni4JIL8rYqq6hiq2E1AAyMhpjhJuuN9PkPXKf4vBX+LeRn19++SXp6encd999GI1GKiu7ipb26tWLrVu3/lPHf+211xg+fDhDhgxJIj9bWlpwu90MHdrpeqXT6RgwYADbt2/n2GOPpbKyElmWk1YZU1NT6dWrFzt27GDYsGHs2LEDs9mcZBLRp08fzGYz27dv75H8/GdWtHZs3YkuYEoi8mJ6H4cc3PPlGjnUgGr2ojFGyc7sfHF73ZDWg8skgBkrfjzk0Cvpc0nvZ2Dfnk0pDjxAx/uL/ZjpJD/1ggFFlRE8aWzf6UkSYB49XM+Cpdv+adZeFEIJkdw/QxAEigt0eHdEuy0/2d2uPaHqwxQVdE9IAQzqq1JXV9el9H1X1Q6GD5TYPUD5M/x+lSEDeh7IDx0oUV1dTd++fXvc5s9obm7GapFRZA1DByT/bnlVlMmTeh5UHDTKyKr1nToZO6tiXDKpq0Pnbhx8kJZFc30gJQ86LNioqIzHsK1DZvig7st8AA4caWTB4kDyccfo+PI1H4Rz0AhaIgGRA4Zpeea1rft0T3i9XvJzBNwehdzsnlfcjUYRs1UlIPkYOiA5PhVVMSadbuPDL/zk5/ZssDFskJHqOimJ/Gxqkehd2PM+TocGWYEh/VVqa2uprtrK8PP+6n4w0NouUb1rx/9Jnbr92I/92I9/N7qrMtpNfv4dVUb/CWzbto12l8zbb0sM5vCk94VG0NBbHch64VemXmfu9l0yuL8BhPh/f18dpqxYR0aaFpci4qAfAgJmU8/vIJ1OoCBPS1OzxNhT6xg+yEAkCj8vDeNtMzAwcCyNqYvoX6bnvke9fLtIwiZlEtOrePVVnHe6nmDYxG9vxN+fPtVNLeUM5RA28BuRSGSvK4OEPUw2TFhopbHHbQN4GFWq4bflMWw4aaEekzPMxefYmfOeh7undp3My7LKRws8mIkl4qsX9NhtIiOHGfh9dYgxI7tOZlevD+PpEOlwR7n1gVa++8hIelp8nHLmeCtnnGrh3ifaKe5l5psfQqxbsIteal8aqSb2x2+1t7eTmZnZ5djdwdVegdEkc+s13Y/VBUHgxilOvv4+QFuHjE4rkJPV/TxCEAT69dbzS2uIH5cGeWqWi9nTsxKSPwDnnGbj+ddcPPJMB/d0E7cUp0g0puKwa7jqYicnH2Ph7CmNXHmRgytuaeGlJzOTFuoXfh9g7aYId93Y2X5FBZ9PoaioaK9iAGAxgifcTlCNJ2RUqztw045Br7JG+pEiZSBRwmTTc6ZvHiU0Uo2dlB63sQoO3GobAgJBfIziSKKE2cxKBqrJupARNcQ21tKfeMYodLrDm7CQQS4qKnVU4qWDNLLZyhoyOQhJjeHFHfdlEP4+nbt9hd1uRxTFLlmeHo/nL8lMiBslvfzyy0ydOvUfZvBOmDCBcePGJf69+9lubW1N6sOT2uDWcvN9bbz5fBbX3dXK+JNMf0kwnXSsmXvTyvHVZWIjBY2gZQCjqFS34tM3ctTxId54vpO0HDbIwHkT7Yw7v4G2n5tIE7rKMNTrdqA3Ssx538sl59j54tsA37yf26X/PXBEvG3LV4cZOEjE/XP3GsCyKhEWggiCSGNjz33anlj22zKsOLC4CqlwVfD6hhIAnKSTIxgSPEJUjaCKMVRFpYh+rGMpqWoW0bDEslVhDj6g+9h9/1MEERFFVdCbpG4TbXYjM0dm4CARkyl5rh6NqpiMPROsZrMAogx/TNNVVUXn0BCLxfY6DllZWbg9KkZtGDWiUp+2jImTYtx0jY0UpwaXW+aZlyt5+2OJz+YWsHl7jC++9bPguwBz3/dSkKtl8/YoT7/k4upLnJw30U67S+bZV90s/D6A3QZWq0htvczajWE+ezsdp0PD4p+aefrZSiy1w7ErGaz4TcOylWEOOqBzjmyxCLjcPVc3uNwyFrPAoH56TEaBrDI9mekaNFqBow8zs2SVbq/jENfNFKgXKrCqTsYeE+OaycnzeZtVZM6zWZx0bj2nHGehvilGYbFKvXED99ycwnkT0zAYRFavDzPt0Q7OmWBjw+8Z1NRL6HU6sjMzOfm8zvYoisqzLwTJkIrpRSmioIlXN0Tb2SqsZDjdu86bBSuiKhBRQ0lZ8YX0YbO4LJ5ZLUdwGkWefTFIbv6Gv4yDVqv932d4tGvXLsaOHYvR2DNpkpqaisfj2edjL126lKqqKh577LEu3+3utLtL229ra0tso9Vqu2iS7Jna73a7u+3s/1H6/z+zotVvQF++1f8Ce1SKiJKR8oqeH56a+hhCzERME8EfUBIuZVq9iqzKPZYERQhhwEiYYFLZiKjoaWyWehwoVVTK6P5EAMrqHy8ps4+cnOTfq6yWKC7u90+z9oqqR5aj3a4cAzS1StjonpSSuyupkrS0d8hJDpV7orZRw8QBA7q0t7SsPzW1Pa/Km0wCtfUShQXdt6WuUc8pY/ctDqIoEomKaESorovRryxZS6W2IfmzPVFZEyM9tfOlk5mmoeZPhN6e2LlTRowZumTQRgmTlhr/0GoRqamXEqUef0ZVdYzc7OTjl1fICNF456aqKoJWoapGIjsnf59ikZKSQrtLwGYVaG3v+XlQFJVwCLSKkeq6WEILFXZnNUjodXHZALuth/OoiZGRlvxdqlNDfVPPQumRiIIsq9Q1ajh1Uj/y8oupbdhBRroWRQGvX4skdQa3YpeITm8gO7fX37aitR/7sR/78d+Kf3WV0X8Kqqri96lY2op6zMTKV/vwy5LtHD22+2MM6W9gR0WU1naZX36Py8ZMuTrAYDKRkVj0fZT7elBx+mFJiNHDjdw9NY2brnAy9KB2MlsPoBd26qliI7+TEtVy2XUu1n+TT16wNKm0eMG8rcgZNYRpolrYQtTooTBDpLZmR9zMcx8gESOihjEIRuykUsFmYmoUnZA8DlJVFW/6VvqUiSxZkIEPNxbsgIdjDjPzyjwPC78PcOLRcSJi07YIn34RZv4CP2JjMU3UIqoi6UIO2pCTJctDPHJnGqdf0sCrT2cxoG/nGHh7eZRzpjTh77CSZcsg2Oan/5gGpkw2cvhBZppbZT760s+RB5uYfK6D444wM3ZVFY7moyhnI0cdLbB+o8ymTZv22uW8sbGe1HSh23LK3cjP1eH3w9dfKfQZKPSYtQlxHfcDRxq4+7E2rrzImUR87sZ1l6Vw8nn1BIIKlj8lJPy4NMSIwZ0x6ZWvY8xIIw/P7CDFpmPksTWMGmagV56WVesj9CnR886L2Yn2BIIKNfUxZFlJSjT5R4jGBAQxxFrlV3IpIESEIYxhTfRX+g724fdsorpGZjA9l14bMAIqEboahyV+R41gxU4/YTj1aiW72EaJMID+6kh2sB5R1WDEQgfNSEiU0A8TFiSieGhnF9spYQB2oZNgTSUTl9pGLTsZKsTb10QN/RjGZlYh63uWDPhXQ6vVUlJSwoYNG5I06Tds2MABBxzQ435LlizhpZde4oYbbmDEiBH/8Hd0Oh06Xff3cE9mgxnp2VTuquSkSfU8dEcaCxYH8fh6Nib0+RUOGKWhyrkK7+YR2NU4eR8hiCU9yAtPpnXpV7VagVemZ3L0hFWY645MEJaKqlAvVNIUa2J449HMmPEb7S4Xxx1h6jGJ4ZJz7GzcEuHmqRbO3byG/LZDknQ/VVVlh7AWWZEZO3bsXpsslvUpw4KdRmowY0GPEWc3xlxNpi1cfzWsW7uCnRvMZLbl0UoDOe4y7rxvBz9+ZezSL2zZHmHrdgmZRnaK60kPhYlEFAyG7onMhnqBqioZSVKTKhQPPdDEwu8DXHpe94T5+x9GsUoZiXlnh7aBzDwHWq12r+MgiiIWq5nmjnpMZgNTrpW54Upn4vsUp4YH7nDidKr0O6Saww82cdl5DswmkS+/9fPdr0GWrwmz6IO8xPmlp2l48YlMPv/Gx8dfBnDYRI470kxpkQ6rJS7VcdE5ViaeYuawE9YSLT+c7JYxXHj5Txw81s2l5zoQRfhlWZDyKolzJnSfeDTvIx8Xn2Onpk6ipU3G5ZYxGkU+/NxPbpaGw46YsE+mm3pLGL1FplW7gtuvT15IkySVTxcE+PDjCC0NWu5+tIMdVWHS0gRem5mTxCWMHGrko9dyOO3iBkqLdQzsoycUVnngcR9rV4kMHdOO1aYwchQ0rMulWOhM6hIEASfpGFQLRsGMqqq4aaOJWiSiWLCTRzEW7IQJYqCT/DRhobBYJSsrRPi3QzB4TNSyk+3u7X+b+ei/jfxUFAWt9q9/zuv19tgB9oS2tjbmzp3LtGnT/rKE6c8d0t4EcG+3+auMrX9mRWvsYWN5NO0J0hs7V5BSlRzeemcr10/pvnTkiRkBLK6BBHUdvDynmluujXcyF51v4NUHq8mIlnTZJ6KGkZHJpzdVbMVJp/ahqbU3M2ZtS2iH7olQSOGXXyXy/iQW3UgNGeQSTanguMM7j6WqKq+/p/Lya8fs9erFnzF6zPF8tegjxp/YdXVqZ2WUljYZEzE0dCWyGqlOuHXuhr6lmGdm7+i29N3jldlRZcJms3Vp76hRB3LZCyKTz+n+OvgDCi/OcfNEN6VF4bDCkhVarr65YJ/jYLUXUttQyevvejn+yM4Vw0kTbNzyQFsXcXr4I+7veLnzhs5reMGZdmbMdiXE+PeEJKm8/X6YTLqScC77Du65Nk6O9++j58lZHbz7UtftJEnl7U98LPm8swRLllXeeCtMqpwLAnRoGjnpBB2fLvDw3IsP7XMs7M4Sqmp2kpWhZdvOaLfE7xffBIh22HH6S3jymQ28+lxnZsE5E2xcP62Vs8bbmPOelxumdL3HXW6ZVevCFP2JxE5xahAFqK2PJYye9sQHn/s57nAzX/1gxOl0cuLJ5/LCq0soLS1ka4U1ifiEuOmRIIAgqH/bitZ+7Md+7Md/K/7VVUb/KfTr1w+XSyBDtXUr7wPxSp6Kiq5E4satEeZ/7WfxTyF2bNTz21IfOb0kbr7SSTQSL3XXosPf4GT+VwEmjEseTwSDCk/NcjH3ubg+ntksYjZqEqW+BfQmU82lvG0FvyzW0DtUltRGQRDI9A9gXbiZh59qZcgAA3c+DGeNN/PojAacsrpPevCCLkyVsoF+yug/dBMHsYnl9FGHYhHiE8yYGqXZvpGMgiAvvWAi1z2I1fzEMA6l3d1KQ5PE27OymfZYO8+86mJXuQap3UlKuC9aIEQjKgq72E6amo3qt3Lfk/Us/iiPD1/NZdpjbbS0yeTnaKmui1FeGSOjbiwlQhp44uNrie28Mbcel1tlzEgD817ISkhX5efqsFgVXM2tGDAzcpBKW3twnwyPCgqK2bZtHavWhRnYt/v4rVoXZvVSIwX6dIYOamDRz0FOOLLreNHtkVm3Kcx3H+Uz6comzjy1e9krgGMPM/Pr7yFOOKrzOIGgwqvzPHw6J3lceNqJVlasDdPQJLF6cT4zXnYTi8H7s3MSSRq78dizHVx1kZMX53r+4dxqT6gIpKeDqwWCjlp6u+OZ0cVqXyrKV2AQDejQ4qENJ92X7cbL0AV8uFFUGbGbhJEGdiXMunIpZjmLCatBCihlAKOoYiut1JNNAWas+HBTRwV6jGxhNRnkJhGfu5EipNOs1uJXPThxIBInUVUU5P8c9wnAuHHjeP755ykpKaFPnz589913tLW1ceyxxwLw7rvv0tHRwbXXXgvEic9Zs2Zx8cUX06dPn0RykF6vx2zuudpuX3HmOWfx7HNPkJMtsqMyxiXn2njsWRfXXersdvv35vs4Z4KNsQeaOPjI9dgbjyKihggTpE+e0IXI341e+TpKSgQMJcup2Ckgqlp80SBGs4y5LiUu29FawIxZW3jk7p6rJR02kXBEZfhgIw89LHP3Az9gbi/BEE0hIvpp0O9AZwsjtmno3bv3XsfhlFNO4ZE7H8cYsWDFQSWbyVWLySQPURCJqhGq2EJYbGLYQAenHK/hmltcVLTJCe1b1zaVYyfsZPrDdoYPNhIOK7z9sZ/pT0coaDkCg2CkXqnC1bqL19/2c/WlXUm8ZavChFpttAX8jL+gkbdfyiLlD3OdcceaOWpiPacebyHjT4k3K9eG2LxeS4FgQ1IlGsVKLKVVDByy7wbJgwePYO3K3/HbdnDV5K7a1U0tEivWhnn+0czEghfEK/AumeTgrMu7n4ONP8HGy2962LxdprImxuD+BtwemdoGialXxrUz759m5Z7rdhAKCXiDUS48M5W3P/YSDCkcPdZMXk6M515zcf1lyc//l4v8tLtkhg0ycPtDrTx5TzozZrt47jUX9U0Sy1aGeeOtw/YpDlqdzAVnWPnoiwD5e8i61DdKjDurHRp7YQ8UkgJ88XIdHZZyDj2MbufSGo3ALVelMOkiNyga3D6JgvAQhik5CDVxY+kFm7bF3drp2mdr0RNRw+xgPSbisgsGjHhoZwurAZWsP2XkB/AyeKCObdslHH9I4hRQRj27CIVC+6SL3RN6zkP+m5Gbm8u2bdt6/F6WZbZs2UKvXr163KY7VFZW4vF4uOOOOzjnnHM455xz2LJlCwsXLuScc85JZGv+OTvT6/UmvnM6nUiShN/v77KN0+lMbNNdVuqex+kOOp0Os9mc+Nvzoqmq2u2f2WzmoisuoM65I5FNqRE0aOp7c/ZlLQSCnYMjSVJ56CkPFWtSsAg2TLEUnp3t4eMvAqiqyuTzrJj6VOASkx/qsBpiMyvozUCMmIkQolLdgqLGj+1UsljwqZY573qTSGCXW+aEsxsxNJUlreq3qg200oDXUM+tU42J1PhQSOHym9s49oRLsNvtPZ7zP/q74MIreXaOjaUrkktAKnZFueq2Fo490sB286+E1WBSfNtooF4oTyI/FVUmYmnh/c98zPso+fyaWyUmXR3lxqmPdtsOo9HIaROvYsqtwaTrEIupPDC9nZFDDLR2yLzxngdF6Txuh0vm3GsiXHnNPX957Xv6u/vemVRWxych9zzRRiQS/+38XB1lxTrueqSNWKzz90IhhZvuaWPCSVaemuVizYYwECcuHTaR6S92IEmd2/v8Cmdc2ojXqyLtkXKsqirthiqKRrRx5KFGFn7vp6omRn2jxPQXO5Dl5GOcdXkjRxxkxP7HAD8QVLjgig40Db3RCBo8tBEr3MS6rX7szhL69eu3z7G46eZHuPJOgfMm2rj2zhZ2VEST7okly0PcPi1Eq98PCCz73sxzL3sTbc3J0tK/TMeylSF+Xhbis4X+pHugqUViwiWNlBbruOPh1qS4BoMKGi2cPaWRqprkOC36KcC7n3j55icD197wIOofDrZBaRCbdpgZ3DeuFVaYG2JgmRdVjSIIIAoKBxxwwF+e837sx37sx378Y+zatYvhw4f/S6qM/pOora0lHIGwwdXjNj7cuP2d76VwWOGi65qY/ZaHYw8389JTGUy90QCIVFdouePhNmRiieqYzI7hTLtT4YobXWzaFqGxWeKDz32cemEDd96QkqgEWr4mjOpLngAbBBOmaAYpvp4z9vLkMoJ+gQNHmFjwTi4ff+nHmaKi0e39O05RFHQaLUFjC3XO5QRVHw4hlRIGso01/K4uZoWwmLW67wngIbR+CM62QWxmBTZnjNaUdeiaS5hygxutVuDpBzKI+Q2kNo6iNDKGNCGLVCGLvsIwiuiHRIw2GhELK7n8fDsTLmmgsjrKnGezeG1GFnk5Wip3SWTVHYFDSENVVXaqG9jOOhykk+8dxQ8fZvDsC2Fa2qQ9zkNFViHUawMCKl8tjJGXK+4T8XHu+dfgcsu8OMeTGBPuRmV1jJvva+XFuR4sFoFALILdJHLtHS18/2swaVwRDCpceF0TwQCcMM5Pa5OI/i/yUAQBvvo2SDAYr3RZ+L2fCZc0cO/NadhtGqJRlffm+7j85mZmznaRnqYhJ0sgNUXLA7el0dAsMf1FF82t8XjU1se44pZmdtXGuGGKE4dNxOv9a23VPWExi9j0ZsxYCPk1ifJzBQUx5KRf4HAMmGijiZga7bK/pMaopxIvLkRdjI0s76xk+wNtaiMe2hPeASEC2EihF2U0Us1yvieIjwM5hmKhP1lCAaXCYIZwMCrxhYksuupR7kYmebQT1zk1YqGRaiRiSMp/dvx38MEHc/HFF/PJJ59w2223sXXrVu68887EYrzL5UpUUULcs0KWZV5//XWmTJmS+JszZ87f2q5J559DZobIWy9kk5Gm4cPP/YgiPPlCOz/9FuTq21s4/+omnprVwXc/B/julyAnHmXBYdcwZLhKs1rHRlZQwsDuqwP3gFYr8MUHaaxfkcLCBSZK+sZ45kknaRYjjeyihQbKAofx5YKu99ZuLP4lyG+/x0jr1cg1U70cdTRcdl8dYy7eAH03MHh0CItVIobESSedtNdxMJvNnHPRmWgEDT48xDQB6rXbWcH3LFe/Yx1LSCWL/oGjueQKH+dOFKncYKcvwxJz+JRwEZEVY7h4koYhB7TT/+A6Zt2dQ35TnPhUVIUGdtE/fBjPP6Py+tu+xPwxPvcJcu6UFhpcfgZEDqN9yQjGHuXl8BNbOfKUJkYeU0dDhYlDT2zm+Vfd1DXEKK+K8vDMdm6+v42cXhE6Sr8nNvQnzAN2cM6ZRgqL+u11DHbjlFMn4kiRSUlV0es7SbilK0KcckE9193Vgj+oJBGfu5GXo+XCs2x8sqCru5Usq3S4FO67JY2v383jiXvSmT09i49ey+GN9zx8/X2Ak481E8vaxV1PuehdprJlR5QjDzXj8SnMXxjg+1+CzH7Lw8hjqrn/qXZmznYx/qIGfvg1xOynMnlxjpuvFgUYMlDP52/mMusND8eMNWI1a/fZU8ZsFjh7ghVRMrJuc5wzUVWVied3YC0/mMxgP4yCCYNgIl8to6/vCFYtF5Lm83vi0ANNiKqWQLOT3sExpKmdiXlaQUepMPiP/rUreZxNAZtZQRb5lAqDMQtWNIKWVCGLYRyC8sf/9kS1djO1LQE6Go0Ie9CUGeSwZs2afYpFT/i3ZX6OHTuWefPm8cknnzBx4sSk7xRFYd68eTQ3NzN+/Ph9Ou7gwYOZPn160mcvvfQSubm5jB8/nqysLJxOJxs2bKC4OO5OLkkSW7Zs4bzzzgOgpKQEjUbDhg0bOPjgg4F4h15TU5PYpk+fPgSDQcrLyyktLQVg586dBIPBfdJv3FtMvvwSMrMymDXzJVwNXiKhCKGon10/Kgw5vJZ+ZTo0GoEt26P4OnSIQR31/IiiU1DdJq6/3c19T3RQWqJF1khU6Fcjh42YVAtRIURUCGPWmqhSNuKVffG4INFELRbVBqJKyBVi2kMST87qYEAfA263SnWNQnOrgtPRQGu0iVhAJkwAUaOi0cvETBGeeFHgs299RGMqdY06rrn+fsaPP+t/FA+r1cpLsz/h6el38/Cza8jJlCivdOMLQFnvNMqr9Qw/JIu1y39HiGrQY8AredGbo5QWCKzd+R0G2YZWAxGtD6NJpk9xf1ZuHcrcs5dQmA8+v4ikZnLTrfcxeHD3GhUAZ5x5Ac6UdE656ElM+mb0ungJdyQqYtCLDBucwqtv+3hmdiNDB6cQjmgJRVO54qq7OOCAnstu/gr9+w/g+Zc+Z+qN57Pt03bmL/BTWKBDklTqG2OoKnzylZ8BffVEYyo7K2NkZ2jYsEWgqUXiwuuaMBpECvO11NTHcHsU5r7vpXexjlBIpaomRqpTRDCqbLZ8j04yg6QjgA+nQyJXo2HI4fX4/QqpqQKF+SIvv+nhtXe8DOqnJxBUKK+KASrbykXGX1hPLAbbdsbwtukxSE3UGCow2mJoY1EMtkP56O23/6lY5OfnM33GB8x8ehoqWznv6nb0OoVe+SbqmzQ0N8sIcg6Z6QIVwQ0YYyaef0nkxTcb6N/XgKCxEpWLKek9hB2Vn/HwDBcPTG+nqEBHh0vAbO9N/0EHsXPHCn5c2sLAw6rpXxaPa3VtjOwsDb4AHH92I1mZejJSobZBAkFHRmY/rrvhAYYPHwnAokWL0On0lBRn89mX71NQdDA7yuuprNiOzpDCqNEnEIupHH/88f9ULPZjP/ZjP/ajE/+qKqP/NCwWCxq0tOuqyYqUdZEyUlWVarbj2iTz3c9BjjnczC0PtHHWeBsnH9M52RvUz8Dk8y0cdlILc+aFyJMGUUcFhfRBFDTktx3C+g86OP2XlZT1Vxh3nIX5c3OxWeOTkEhE4d4n2gkrji7ZeTJyt7rru6FTjOzmSUwmkWEDDXyxOIbSw6SrO0iSRDCsYtYL9DvEg6iupLZOwWoRyHdHsZUfilbR06BU4Yq1UU0FRsw4zQYenW4nMx0eeWIrlbskhh1Zy8RTzDSXO8hX07v8lkNIxaGmIpWu5ZbrbbR1yJx4tIUZL7u58Npm0tNErrrIiSHiTGTBVrEVE9aEwYNPddMR9tO0U+TAsR6KSuD6q8ykp0N2upaLz7Vy2x0hKipVFF2M7Oyu2oI9oa6umn5legIBlbOvaOLRO9MY0NfAu596ee9TH3dPTWP6/em0tctceG0Li36NMeEkK29/7GXqva0cONKA065h3eYIt1+byiNPBlBXjcFt3sUX37Rz5nhrt787/3OJjo0FHLCoiZjBQ36uyPuv5JCZrqViV5QrbmnhjFOsPHBrGoqi8vGXfmbP81DfKJGXo+WNZ7JY9FOQm+9rw+tXSHWKLF8dYfOvBQiCgCSr+2RGZjKKWMwiBkqokrck7stGaujPCFQU9BgooJSN/E6h2pdU4uWgLlrZxTZ06NGiY8iIMCXFIeZ/sRhN0IkWHWGC2HAyiAMRBIGIGmYLqxjASMyCjT4Mxau6GMiBSaXMEPccKFMHU85mekzZTuCPBfoB6WT1S2MARaioCdmOW2+9tdu9RFFk3rx5ex2vfcXxxx/f4xj1mmuuSfr3/fff/y9rx55YtuxXjj/CzNR7W7n8Agf33pxGfVOMC69pprFZ5tZrUkhP1fDTb0HufrydG6c4E9V6vXsLbOuznsFWPZK0Bk8wWS5uT+yqjeF0iASCCl8tDvDKWx5mPJhJU4uEqOhpp55cinAKadTsMLF6Q5iRQ5L7wEhEYdojLjI7RpJJLkpM5qe3d/GZfSfnnK0lHI3h94sEwjIadLjdbtLSus9Q7g59B/VmUVENOZlaLr/QhkEvMO+9MDs2GshpHYNW0FGubiQ/NoBsqYAOlnbRHLUINiwdowBwq6uxkZMwXfbiIkVIRYOG/LZDeeG+ncx8thabHQIBFcGdQatHZASHYBCMGGQjjqYsfI1udrCBIRyJTtAj18nMebiGV19oIqzv4PYbbfw0Pz+p3H7oYXU8Nj3E90v3nTM48cSTmfHUVMKRzvfJz78FefZVN2/PymbBdwH+Kpdk/AlWpj3WzrmnJy/sLfwhwMnHWhh/QnJ/aDGLzHkmi1MubODwMUYG9NVy8SQ7G7aFeXGOm4vOdjDr8UxuuqeVMSONnHK8lWBI4emXXNTUxuhbqsflkRl/UQPjjrXw0Ws5XHdXKx+/nsuxh5voW2pAoask4z+CXieQlaFFiBq56yE3P35u5PfVYcIN6TiErscyCCbMvgI++KyDmhpY8E0EUYSJpxmYfL6VQFAhKIWJou/W2A2ggFK2sSbJ2A0glSwq2UKm0HXhRxAE+qrDqKOCfgxHUmNUsoUhYwK8+lwODz7h5fdv15Lljju/Cwj//5W9n3DCCaxevZoPP/yQX375JTHwnDFjBpWVlbS2tjJkyJC91rrZDZPJ1CVb1GAwYLPZEp+fdNJJzJ8/n5ycHLKzs5k/fz4Gg4FDDz0UiK+cHHXUUcybNw+bzYbVamXevHn06tUrIdScn5/PsGHDmD17NpdffjkAr7zyCiNGjPhbnd73xLhTxzHu1HF0dHQgSRKq2jkgaGxsxOFwYLfbaWtri5cVZWaiqiqBQACj0YjH46G9vR2Hw0FBQQHNzc0Eg0GcTieBQICamhqKiorQ6XQYDAaam5sxGAyJP6PRSCgUQqvVsn37dtra2igqKqJfv35otVqCwSA+n49wOEwkEiEvLw+z2cyuXbtoa2ujsLBwr4Xb9wYOh4MHH3qecDiMy+XC4XAgSRLhcJi0tDQ0mrjIbl1dHYFAgJKSEhRFoba2FqPRiCiKNDU1YTQaKS4uTpRgyLKMy+WiuLgYv9+/Vw/XMcecyDHHnEhHRweBQABRFElNTUWv19PW1obRaMRqtdLe3o7RaMRu79lkaG/Rv/8AFn67Bo/Hw8aNG9FoNJSVleHz+ZAkCa1WS3V1NaWlpWRkZFBRUYFOp2Pbtm3U1NRQXFyM1+vFarUmYqfX6ykrK8NisVBVVUV2djZFRUWsWbOGUChEbm4uer2e9evX4/F4SElJQRRFYrEYN+XkJO4Bs9lMfn4+qqoSDAbZsGEDLS0tnH1hIcOGDSMcDlNZWYnVamXkyJGI4v8s6Tw/P5+nZ75JKBTC5/NhMBgIh8M4nU4MBgPt7e3IskxGRgbhcJiOjg4cDgfhcBi9Xp+4Hnfe9TD19fW0t7djs9nIyMjAZrMlnqd169ah1+tpb2+nra2N4uJiOjo6SEtLIysrK3EvyrKM3W7vkgVeWVnJoEGDuOiii7jiypuYOnUqY484n/sePCqxcj59+nQWLFjAhRde+D+KyX7sx37sx387/lVVRv9plJaWoiIjGiW2yj9THDog4UodVoPsZAMFlJHZnsvUq9eiy2gkNUPmhce6jsEy0rXcdqONW+91kUsRW1lNlbqVAkrRCjqsqhNPY2+267ZQUhhlZ2WUzHQNv60K8+o8D7dcncKnX4ZYuOB7MkJ9MMTsRLQ+ouYGXD4jVrqvhopYWhh9QOe0Y+ggA6++6cfqUFEUZa/GBfExsIw92ouqZSZspXXcfYeF0mIdi38OcO8DS+knjaZI6EcR8UqfNlMFRWNqOe3ENERRYOGnJmIxlaEHtvHM8yH6SkN65KVyKKKysRG3W2FAXwNVNVEqdsVIS9Fw1w2pDBtk4Pkn4mNGWZXw0M5wIS66ukvdTgO7SCOLFNLxKi6ayzU8dY+eFrGWn76MGwrd/7iX9iYdNfXKPpX0fbvwfRw2LQIyoZDCjJddVFTHEAWBxR/lIYrxyeJ101q58mJ70uQ9FlO56rYWUh2ahDv1spUhZm9eDpLI/U+5OO5IU6JMfze+XhSko9pOjtQXmvvSmPkb6WkeVqwNc+JRFq68tYW5z2UlmUneeEUK446zcMkNTXz7Qfy3jj/SkpBwamqRuPr2FkRRpK4hhtv715l4f4bXpxDyhylEwKRaaaORdDWHEHFjGVWNa3nacDKQ0dRTRS07AbCRQl+Gs5MNRIkweICeGY86eXmGSk7/WuSoGTWkJUyIXWzFp3rw42UIYzD/8fxF1QhGzGiF7qfUdlKRidFCfY+GSq00kEsRShAiRBISXhKxv5xHCYLwPx5P//+Izz97i1gwxpfzcjH+Yabz1CwXMx7MSMrsO+U4K8cfYWHipQ2MGWWiqEDH2rUyDquWbz5Jx2gUmTnbxZW3NvPWC9lJRFw0qnLdXS1IssqlNzVz+EEmPnszvhB0xgV+lFAmdpyJarmMlgM478KlTL40wpQLrdisIot+CnLnwx0YKkeQIsS5Ag1aCijF6U3niy9/Z+eaItZsiHDR9U14mkQ+/vgTrrhiyl7H4t23n+PBO1I5aw+pionjbHzwmY+bbv0Bh78EN22UCoMBUFH/UlZCRkbcI+NORkKL7o8MWZXMUF+o7wv1YCe+8FZFUxdCtZZy+jM8ocWsETRkxIqhtZig6ufLBSu49LzONvy4JIi3XU92rDdLflnCxDOTE+X+EZYs+YmiXnr6lOhYuzHMsEEGHnvOxSdv5GAxx03yespuhLgMWXeP0nuf+njuke6fQYNBZNQQI0++6GLccfH+tX+ZgQWLA9x+XQrjL2rkgVtTGT64kxAfd6yVX5aFeHGumxkPZOB0iIn7LtWpYUdFlNIiPTfc3cKd02bsUwwAojENobCCYnUjCDrOvKyJohwjenfvHt9zzkg+N91aS6/YIJxSLqDy5pZaZr++kyMP12BpL0Oh52z8uLF0V8kWN62kiGm713W6wCo4cKmtrFOXAmDAxJmnG8jL0TL7mVRunubi57fqSZPzaRMaGTZs2D5Go3v828hPrVbLtGnT+Oijj1i8eDGBQNwNevny5ZhMJsaPH89ZZ531L3E8Hj9+PNFolNdee41AIEBpaSnTpk1LGmRcdNFFaDQaZs6cSTQaZdCgQdx+++1JL5Xrr7+eN954g0ceeQSAkSNHcumll/7t7f0zUlO76oikpHS+QG22ZG0eiyXeAdntdgoKOrUU9nQuz8jIoLi4mJycHBobG1FVtdvf2b3iMGbMmC7f7S7l/zOKi4sTWbb/ChiNxiRzmD2JRUEQks4ZSBJO/7N7O4BGo0mQXn+WPvhHSE1N7RK3rKysxP//O8nf3XA4HAniHiA9vTNjYc+4DxgwAGCvheMHDRqEIAjY7Xb69u2bRAIfdti+aY6UlHTVmC0sLNynY+wNTCZT4jnek3jcc9XUZDIlrvufV9AEQSA/P5/8/K76MBqNhtzcXFRVJS0tjT59+gAk3Xt7/n532E3MQ3x1XqPRYDabk+6R0tLSvy2Vfz/2Yz/2478Z/6oqo/80AoEAeqOCoFXIKg6QnbeS7VtVGptl1JiOMobg+MPoIsd1ANUd27nkgqYej3fGqRYenuHCFW5kgDyKFurZyO/E1CgyEiIa9G4BvQ4+/tKP26sweICeT97IIRBUeWqWi6U/ZDL/q2p2liv0LhE5a0IqA0ZVkCMXdyGCYmqUWqmaMSM7x0Sr14fRGePjjL0lPwEcNgNZvnxS/ZlE1hZzz9VVYAoiBHIpkWxsYx2yKqEVRfJ7qVw+2cQ1l6UlERsffO6jyRUhP1+EXT3/loCATtRy/eW7x9xmJk9ycPw59eyoiHLCkWai2rgUgZt2Uom/21vVBty0MoZjkvQjvWoH5cFNOG3pxKS4u7mqKhTSh0r3lr06/90oL99OQbZAXraBS8+zM+NlN26PwuszsxLn+vOyEH1K9F2ylnQ6gdnTMzlxUj03X52CTgfegMIFlylIMSgrcXDwybVcPTnu2u7xKrz4apBfv9eS2z46MYkWVZHHpqXzzCtuHn+ugxOPsiQRn7tRWqynb6men38LccQhnfOGaFTlhrtbue3aFKJRleuntWI2inz33SJOOWXvntFQWMKaoqMytIVhHMpGfieIn90zbkEQcKrptNJAppBHCf2T9t+lbsNBKm26aq67Mj2xT0EvgXdesjHrlSBvf9COLqKnmAFsZTUe2hNEpoLSrd/AbgiCgFbV48ONX/ViFZKTIbyqizAhbIKTrV9XQuEOlOpSIoRooJqq+ooej63T6f4r9eCrKrfz4uOpCeLT443rMXZX0qzXC9x1Qyqz3/Iw5QIHu3boaWyRGHmwG0WM4Q6GiUTgwGMauelaK72L9GzaGuGFN9ycN9HGLVcnz/G+Xhxk2zojLTRSSB92sgGv6iImhEn12Hh1uoGXXq/HhJn2YJAc39AE8bknbIKTmnYr1XUSI4caWfhuHoeNr6e+tn6v41BfX09Gip+zTu3kBPwBhXMu6aBmm5ls/2BUQI+RzepK+jEcK3ZctCayn/eErEqECCTctz3aRpot6/B4BDy4ERCR1Rg5FJEtxOfaXqEtiSzdjQihxALBn2EWrCz5ReHkM1u59UYLrW0Kd90XgI5Mmqhj3py395n8nP7Erfz2VS4ut8zF1zdzx/Up9C3VJfRcjzzExA13t3LBmd0nI739sZfhg5K1k1VVZWdVrEdzZICsDA1vfehlyZfx+yROXur4bWWYwf30ScTnbhx2kIl3P/XS3ConmQePHWNi3eYIm7ZHeev5bB6d9SoTJ565T3Hw+VXOvLSJ+W9mM7CvgWWrQlwxtR0dPZv1ykhYQrmkCvmJvj09VkSkNou33/uZoWo+bfQ8T5VVCUmIJpHqftVLvWUdNjWNnnzkVFXFiJlhwiEArBZ+pK0djj21DY8HbHaVNttWIi6JqBDd5yzYnvBvIz8hToBOmjSJc845h4aGBvx+PyaTifz8/L915erPafeCIHDWWWdx1lk9p1Hr9XomT57M5MmTe9zGarVy/fXX/13N3GsoioIsy8iyjCAI6PV6gsFgorxrd0aoIAhoNBokSSIajWuPmEwmotFoYmC5W0x997bhcBiv14vFYkFRFCKRCGazmWg0iiRJGI1GZFkmEomg1WoT5WSxWAxBiK8qazQaNBoNsVgMrVaLRqNBlmVisRgmU8/ud/8MVFVFlmW0Wm0iG1an0+H1ejGb445ioigiSVLintq9MhqLxdDpdIksyd1t3x3XWCyGJEmJc90NvV6PLMtIkoSiKGg0mkQso9EosiyjKApmsxmNJt6J7Y6HTqf7lxD6gUCAaDSKXq9PtFuj0RCNRhPastFoFI1Gg1arTcTC7XYjSRI2mw2dTpfI1DSbzYTDcV1Qs9lMMBhMfB+LxRLnLAhC4t6SZRm9Xk80Gk1afdbpdImMSKfTmYhBJBLBZrP9bc+6qqqEw2FkWcZkMqHRaAgGg8RiscQCgCiKRKOdHbIoiuh0OmRZThDdFoslcd9Eo1FEUUSr1aIoSuI+2v3c7P5+9zXX6XRotVoEQSAQCKDRaBLnGw6HsVgs+P1+YrH4yrDNZqOlpSVpoidJUuL7/diP/diP/fjn8a+qMvpPQ6/Xk5Ia19h67rEMDhltoq4hxsHHtlLWcVQXstGIBfkvEuhkWcVqhXDuFiK1KWQJ+WQRXwRUVZWt4gqiXguLf2ynX18tZ4+3kpqi4dFnO/hxSYh5s7IpyNNz/RWd5clffxfAlhqlXvwZe8tgnGqclHGLzfiyN3HfVSbmvO/ltmtT8Xhllq8J07e3ls07otTX1+/1AqlOJ6AI8YmcQTCSGewPu+XeBdCpenayCUdGgJRshVNPTEkiPn9aEuKRh2OoYSNnTBB4f3YNKaHuCaRmoRqzMXnMotEIvPtiNkeeXs/NV6VwwGiBbV+2gqwmSvN2sZ2RHNbFOMcupJKlFhD1hZn5QhOHHKJBo1WwkYK4j2PF+vpGhvTVY7eJHDTKxEevmTjlgnpG7FF2+96nPu68oXsjFo1G4NjDzfy8LMSRh5j4+rsgKxbmc+M9bbg8Ctdf5mTuu0FenqlHqxgwtA+hQEhNTI4VVaEj5qGhyc7YMSZ++DXIKcf3PDk9Y5yVG+5u4ezxNoYOMrJxa4RPF/iZcJKFZavCXH5zCw/emsoHX/gpL98C7B35qdcbMBlVwohsYSV5FLOLrTjJSJCNRfRlI8uJqCFyKEIraImqEWopJ0qEkOhh0lk6invF+4uGJokUh0Cf3gaefcJAvz5aZk2XsbkdGDDgx8NOdQMFlGLARABfj9l0ITWAogtSEhvGDtZhUe3k0AsVlUZqCOKjF2VsUVcT0Xjp7VCox0OECFHCexWD/zqoMoeN6Uw82LQtysGjepbcGDPSyN2PtfPlFwopzWPwpSwlNVehvkaD7EpBJYar1simrSF21UgU9dKy8L1czr+6maXLI1x6vg1ZhtfnRNi5RYerTUMexbhoIUOTiZRWzyknGjj5OIkt28K89raCUJtNRGog4y+0Xh1SDhu2NFFUoKMgT0f/Mh2lffZe9/fHH77h4rPiffDX3wV4fHqQzVslSqIjyBEyE89qJrm0q81sZhUxIrhpx6LaMQidMVNUhSrLCuRQiKgSJahvJVa0EWurkzJ1ZCKDU1ZlqthClRqgkD640jcheCXUaOf9r6pqkl5jd9DKZnxLhnLBb5tRNDL9YvH3WEgNsGnr7/tkblNRUUH/UgmLOS6B8crTWVx4bQNHHNxJhmdnaslM1/DZQj+nnZjcT1VWx/j0az/pqRq2V0Q59EAT7R0yX3wbIC1FZMOWCEMGdG8q9+PSEC88nonJJOL1ySz8PsCcZ7P44tsAE8f13B9OHGdl0U8B+vfpfIe63DI2m0iHS+aosRZenFvPrl27KCoq2qs4AAR9MP4ia8IE76BRJj5/O4vxp1RBa1ejYoibueXRNWnJIJhIlwsI4kdGIqKGEsT4nmjS7MLqDLEp9g0OoxlBI9GvP9RtDdPW7KZIVbpIggC00UgqmQnZnpgQ4u1nepEaKCNFMBBRw4jiNqrY9reaFP1byc/dEASh2wy8/eiEqqp8Nv9DXp39OOGQC1kGu01ElqG9Q6G9WYNO0GHPjJCWKgACHR0qLS0qGkWPDj2yEENrjGKySgS9BkRZj6qCqouSmycRU1QiEYXMDC3hkEooouL1KvhdBvQYAIEIQQREDBhRUYkRwWAL47BrSEvRICtxl0gVhawMHW6PQiSqkJYqosjg9avk5Pbl5Vfe3ScNkz+jurqal2Y9xK7KjWzf4sLrkYn7k+qQkUBQQVCQVQWNoEEnaIkqMUQ0iKqGKHHCTosOEQ0xIuhNEumZCjariMcro6oCAbeWaEiHoGpQtVEcqRIxRcLdqkejxveVhChooqRlqqAKeNp1aFU9oCIJUSRZRZU1CIho0GC0GXh57ovdZs/uC8rLyxl/4ilEwzFSM2NotSpanUhaikhMipf+RCIKGlFAEOMO4lqNiFYbNyOKSSopDg12u0hVdRSDXoPFLJDi1OByy3h9Mnq9QIpDg04n0NYhoyiQnqLF7ZUJRxUEVUWnE7HbRUxGkbYOGa9PwqAXsVrjL536RgmDXsBuEzGbRFraZKJRBYMBtKJIOCow9danmDjxjH8qDitXruSm6yaD4MVqEbGYBXbuVIgE9ejRowoyqjYK2ghhnwE9RhRUZGRUMUZ2rkyKU4PRKNDSJsVNjDQiVrMGhwNcHiVe+qCqRKJx06aQxwAxQ/xzbRRbagyDEZx2kVBIJRBSsFsFwlFQVUhLFQkEVHILxtBQX867b95Fu0umtM8oOjraOPH4EUQiMmecdSH19R3/kgzhP+Pbb7/liy++wO12k5+fz8UXX0z//v273Xbz5s088MADXT6fOXNmUt/9+++/88EHH9Dc3ExWVhaTJk1i9OjR/7Jz2I/92I/9+Cv8J6uM/pUwGo2kOEW8HpUDR8QnrJnpWkJhus06SyWT9z7eyA1TnN0e7+2PfZw53sK5p9s579KluJtSoCMTwRQkYK1DlcOUth+GLWcpzz+aweffBKipkzjmMDMVu2L8vCxEYb4Wg0FEklQ++sLPHQ+1c/AYA0/f72DGC1tZ8tsGAI4+UseNV6eQkabhlAsaGH9ClMtvbmbyJDvzFwawWTSJBcu9gcEkENFUQVv3klMN7KKMwYQjNZx5qodx5zWSYjWQl6WjvFIi2pZCbsdYGvmFcEAks6wD/wYX1j+VJPtVDx5NK4XdJAplZmjRi1rOnNzM80+kMWHrWmIVvemQWkglEyuObh3DIW4CsZHl7KyQWLY2wM3XOHjhwWqE6L7pmWk1Mhu3RnHYOqeFOq1AMKhg/iPbye1VyErvOWspM0NLu0vmspuaOfIQI5EoNLZItLtk3p6VzegRRs6dFCOnfXiXZ6ZGs5U+/VRmv+VhW3kUSVIJhnp2qw+FVU45zsoPS0M4nRo2bIpw9FgTBp3IK/PcWM0ip51kZUdlDI+89+X/w4YPo3zbGoroi4N0trIao2igUOnDTjYyWD0QjaBlsDqGFurYxHIiahgtOtLJJqBvYcSoCLOmx4mBSETh8pubeWRaZ1XVVZfa0On8THtgEZGglgEcQBAfFWwmRhQBgVrK6UVypZWqqrSlbmDWwxa+/mYLzUuCaDvSaKURFRUdeqw48OKikDIEWWDbjqWo+InsQXxGIhFaWlqIRqP7ZIr1fxWCqEWSYLd0s9Eg4A/0fO/FYlBfK5JdOxa/rpmp11m48So723ZGOW1SO956J+5gEKtV5K4bUmlpk3jqWT8djQbW1Sr8sNiPIMpoZQtmLPSmNyGCyNm7GDNaz2FjLNTUS8yY7eauG1JZf3kBJ0yspX6liES0Ry3kqBCitr4zI2/wAH2iam9vEJOiGI3w2Awv77xqxOQeio16UoWuc4o0IYsmoRKTkkIORWxhJRbVjp0UwoRop4lQwIfdbGBzaBnWDA96n5lerjFJz75G0NBbHcR6fqMy7QeKy2IMsemp+qmOtFg8GzSeHKUgq1JCO3RPyKqMjIxJsDBAHc222Fp8uEghA5NgIV/pzScff8r5F5y3V3GorKwkN6ezn9OI0NSisH5Lskny9PvSue6uVr741s9Zp9qwmEW+/THAirVhbBaBO69PxWoRWb85QlaGlo9ey6G6NsZdj7Yzf25Olz5wZ2UUvT5OMNbUxThrSiNev8ID0ztoaJaYOK77zFeILz7Je9yyqqry6QI/DU0Siz+KL0QeeaiO7du37xP56XAoXDLJhiyr/LAkSF2DTEmhlr5DQ1T+WEu6nFwd2642ESaEXUh+/8XUKB00o6DQRhNmbGxkOYPU0QlTOVVVaaWRJrme/u2HEdJ48Rm2MWG8yDc/+dGiQ28Ns9m7kkHq6KT4hdUglWwhg1zWsgQBgTy1jOxgWYK0NwhGytRhaNhKq66Sjo6ObquU9xX/EfJzP/4xHn/sTozqQi6dJLBhi4nHpqUnUqObWyXGn99MTha8OjOf9LT4561tEpff2E7d0jLSIvHyZ0+ona3hVQxWD8LyR6lFLByluWMt19wQxe5Q+fanIG/PyubJZ70897TIaA5ALxioVncQJkhvBqIV4m+YZstmBh9TzwuPpye0gJpbJW68u5WzT7Mx/gQL3/0S5KkXXXz0ag7tLoXzrtrJ+FMOZf7nv/xT5Rnl5eXcO+0C7rlBZvJVHvwekRIGkEOvxIPkVtupUDeRT29q1XJUVAYyAoeQhhcX5WyiH8Mx/yH2q6gyTcoOBvZvoN0fYsoFKcycKVPmH925TVSmxbuDBqror44khcxEtmurUktbeCMaXzrDY52aJhE1RLlhJXqdHjVsQo+RbF8Bl55xBdNfeZwTTzrxn7ofdu7cyclHnUwBvZF6bWP0CCO98nTcfVMqJlN8kFtbH+OKW1toapHQauPaIaceb+WTr/y88Uw6D81s58qLHKxYE2beRzLPPpzBycdaEue0+Ocgjz/v4tM3cnA6NPj8Cvc/1U5utpYbLncy930vT73YwcJ38ygpip/vkuVBLruphbnPZzFmpImPv/TxxAsu3p+dTe8/tolEFJ55xc2HX/hIdYpMvTKFB5++HZerlcsuu2qf4vDd4u+5847LKMgVeP7RHIYPNnD0+FYyAkXkyr0TK0uBmI9Ky++k2awU++MmU7tMK8kY0Mw7L+ZTWBC/nyuqopx1eSOzp2cxalh8cKIoKh9/5ee9T32UFBh47w0Dw5VR6AUDqBCLRqn2rOaaKyRuuDL+TG3aFubsKU1cd6mTKRc40Oni9+Vbn4RZ8FMBzz6aT/9SlRvvrSFKLgMGHY4sR9m5sxYQOProo/+p+2Jv8dtvvzF37lwuu+wy+vbty3fffcejjz7KzJkzk2QT/oxnnnkmSdpiT4mJHTt28Mwzz3D22WczevRoVqxYwcyZM3nwwQf3WmphP/ZjP/bj78a/q8ro3w1BENCIcRPD/Fwder1AZoaKt9qFg+QJgU7QE6rL4vV3PVx6brIGZ01djJfmejhngpWSQh3Lvstk/eYIm7dVYzYJvPRmhKqdWizYqKmKL3RPuaDzGIcfZGbO+15OvbABr09BEMFqFnjzhQze+shHfq6OGY86uz2H+kaJGS+7kBWVi8528OmCADpd97JLPSErqx8R7046PDWkxpK1W9vVZiRiOIRUzG4rM2Z9w9WXWvnsc4l1y8xYPUWY0NHu3IzGJ7NgocK3n6dw5kWraK7NwOSOZ5+GnDW0Ko2kBrK54Fxft+1IdWqp+2kAx4zbQl6hRKu8jWCFQItaj+EvjJ80ghZFldlZLpNmdmK1qLiFVhzpPZcldge93siT9zq4fGozW3dE6d9Hz/gTrbz/uY/Jk+LXa1A/Pb+vCXPkIV0lqgB++DXI76vCjD/RwtQrUzjv6iYevC2Nh5/pQK8XGD7YyJ13Szz6+I/Y2vtgllIJE6TNsp2Q3sUZ46047Fqee8TMrtoYb37gZczI7onLDz730dYh88Td6RTm6/j0Kz/zXszG5VZ49R0PpxwXH4/urIpx5gVH7nUc7rrrLiZNPAMNOgyCkcHqGNbyExbBTi+1jHUsJUPNxYoDGYmYJojJHEOni9ER24HNKXH0kQ6+Wuxnw+YIi38Jcts1qRwwLPkaXnahlcW/evnlKxs7WMcgDiRFiM9pVFVlG2vZpK6giL4YMOHFRa1uM2eNg8ICM3m5MpIkkIazWwMQiGeJhiMqEj6yKcBtgddee40tWzqNnGbMiOsAVlZW8uGHH3LFFVcwcODAvY7X/wUEvFo++crHORPiY9Jhgwzc+UgbiqImZXnvxgef+TG3laIgE8ndzqUXxK9bvzI9L8ywc93lImbvAN77dAXjjrEw6WIPloYhpCuZZAhCXFdZ3ogBE9kUUEM51uIGfvs0l3aXzGPTA+wsB9Bz3W0dzHw0lQ/mpFM0pIEGpZoiuhojq6qKNqeJLxdFGDvGxJABBrZsj3HGhVldtu0JBxwwlnfemMPyH1Ty3aOoYlsig7875Ci9cdOOVbAznLF4VRdBfNhw0osytrGGomA/JKLYC1fSsrqo24VCQRAoUEtpE1fR1Kxy9KFm6hu30lIeIjVUglbQkkEuu4Rt9GZQl/1r2Uk2nX13EX0pZxMpxK9LhpTHl598tdfkZ15eHrPXdC4WXHRdE6/PzOKVtz2JvhHiGp2vPJ1Fxa4ol93UzLDBBk4/ycZDd6ThD6iccE4dBww3kp+j5axTnRiNIv376KltiDH5xmbuvTmN4l5xs+EvFvm574l2YjGVQ8bV0O5S6FuiZdEHhdhtGr7/NchnC/0MG9R9xujn3/i55Jx4P62qKtfd1UpDuZWQFCY7M86vNDapjOyzb54hKio/LgnzxPQQWlce+O2EzY2E7H6Chg3UBnaRTS8EBFppJEyQEjr7D1VVqWQLPtxkkocdJ83U4cdLf0ZQzkZkVUZAIEyQVDIZxiFoBC1mxUpqaw5vvf4rs15OYcJJNppaJM6b0srKVd+SKRehx4SbVsKEyKc3Rsykk81WzQry5IO71SUtpA8dwq6/rUry30Z+Xnvttf9wG0EQMJvN5OTkMHr06ITz+n8bNm/ejLtlMTPut3PR9U188VZuUmduNAg4U1Q+mZuV9HlGupZP3szkwKN2Iu3IRyvocAhpDFBHU0M5/RkBxAfFea7RvPTSjyz72Ynbo/DOJz7eejvGYOWoeMmuGsJNG0M4KNHxRdQQjrIG3pqVmdQZZmVoefP5bE4+r54TjzJz7OHxFfzpL7p46I50vnk/jyMm1PHwQ1N59rl9dyR88vGbeft5DVfd6CPSlkIBaeQKyeVRTiGNPupQaqmglMHUUZHQv6pgE4M5MEFQAoiChtxof1b9GGDqfVpenxMlt/nwLttkh/rjUSOIaBLnLAgCNiWdOo+J4XLySoZBMNE/cihr9Yvpx0Aq2Ew2BQxXx3Lb9Xdw3PHHJUrj9wXnnXEuQ5RDacr7mVuvcrBsVZhH7komrQrydHz4ag6nXtCAyQROu4b5X/t5/tEMnnghTkafcE491fUSzzyYkRBn3n1Oxx1hQasVeGqWi0fuSsdmFZl+fzpnT2misVnisvMdhMIKv60KJ8jPG+9p5eM3chjUL9653z+9nV8+K0jSMDEYRG6/LpXq+hg5mVpeeMPD4o/yGHHMk0yefMVeT0ZVVeW+aTcxZICW6fdl0L+Pni++8VO3NosSpSypw7QINvoExlLu+Amv6sKIGSGrkYXvFSRcawEefc7FvFnZDOjb+XISRYGzTrXh9co88mSAQcqRSddYJ+jpHRrDy7N/5KJJMk6HhvpGmdNPsnLNZGdSm889zcXBI13cfF8zn7+Zw5xnzJx2yXJGjhiAy2ukvKKV/Kxmamoq/zYh5+7w1VdfcdRRRyVI1osvvpj169ezaNEizj333B73czgcPWbkLFiwgCFDhjBhwgQAJkyYwJYtW1iwYAE33njj334O+7Ef+7Ef+4Keqoxee+01fvvtN954443/QKv+eUSjZpy2GDNf8vP0Q/EsjfdeT+Oo49cxQj6yyyTV4Crgvkd/55Mv/Vx1sQO7TeTzbwJ8/k0AvUagsVni7CmNXHy2ndxsLV6/wsxXvJx0tJmNa+M188aOIp56rok7p3aSnzqdwOXn21m2MoTbE2H4QCNFBVquuK2FNKemx/Lfil1RRg41UtxLx8C+eiqrY8iqSiDIPpHS9z/0EJdfeDq9B21nw6YK0qNFCIi00YgGLQMYRVgN0pK+mifuSUNSVbLyImhMrbja2mltV3jtuRRmzdbQtLyES64u58v3U9myI8zH8zcgyyqSKrH4az3ZA1u49rKuWVShkEJtU5RiKZ/UxnxiDVFSUchExxZWEiFMCd1ncPlVDxIx+oYPIJy7hi8Xqqj6GMNGDNvrGACcetpkVq59hwXv5HLW5U3cfXMqZ46zcNoljYwYbGDYICOTJzm48rZmDhtjSrhd78au2hjLVoY44hATm7dHOe6sOq640ElejpaifC1ffx/glOOsXHiOlZOPM/Hqm1Vs2LiT3FyR9dv9uD0KV17UmS2UmqLhyVkuvv81wNFjk8cNn37tY9W6MPfdkobLo3DHw41Mvz8DURR49lUXAiq3XpNKKKSwZpOBh/4wm90bjBo1ChmJVrGGNDULjaBBULREiZAqZOJU02mjCR9u9BgokYewI7wcg6Bw2jgjzz+axw9L4xl4azZEeOSudA4e1ZXAlSSVtg6FtF5uojW9WMWPFKhlWLETwEeYIHZSaGAXLlpRUFBiMu9+LLPkswx0/iJKFDPV7CSzh1LoZuowqGZUQogmOOa4Y9myZQuDBw/G6/Wya9euxLaFhYX4/X6WLl36X0d+RiM6HprZxqEHmsjP1aHRCEw63cbtD7Xx5L3pSf1Pxa4oDz3hR2/UI/XexVdvpCbNA44ea0bMqMFY3I4ShSPHtTEofEQ8u+2PwxgFM4PU0aznNzayjMxUHW88l8HXi8I8/ZRCattIUgU7qqrSoann3Is3svLnDHr1UqneVYFDTU0Q5RCfzzQ61nLVFCMTT03htodamflgBlt2xrr4VvwVBg0axLLlAva2folsy78qNxcRk7glu5CSZMJlVM3EiCIRQ6sV0ERsPZrkmLDgaTWS2TqEj5+SiGZUYi2tIkINnpBAtlNFo1PZssJPoTwQM1ZC+KmhHBGRwj0IYaNgRlI7iS0BEVnZe+Oz7Oxs3F6F31aGKMzXYTKKHH6wmb6les6/uonrLnMy7lgLGo1AfaPE48+7OP5IC3dc37noZrMKFPfSodcJVO6K0X9sNQPKdAwbbGTSBDt2q8AJ59RTmK9FpxM4ZqyZX78oQKcTuOi6JsYdZ0CrEbDb4vPfow418dQsF9vLo/Qt1Se1d9X6EIt/DpKdqeH9z7ws+imIu1VHSftRdJgqmf91C2eeauGn341cefMBex0HSZJoa5O4Z5pMmf8oREFDAC/kbWTxe3msWh/h7ivSESQBFZUyBiMRYxfbSftDA7aSLegxJHQ4AbIowKu6KWcjwzgEBZm1LGEkR6D5U4WDIAgUx4bx/Mu/07tIz8C+er7/LIdbH2jlnVfbSJd7oUWPSoAGdsV1ta1BsgwWxI7u712NoEGN/X36xv828nO3VqPLFRcGF0URu92O1+tN6OmlpKTQ1NTErl27WLZsGT/88AN33HFHkv7ifwM+/OBlbr1az3vzfVx+vqPLKtaHX/i5+Jyun0M8jfqaK808f0ctGbG4foNdSKFC3YyiyokyHEEQMLeX8ub71Uw+184p5zdgah+QeGE0UU0+vZNeIB5bFY/ebOl2UKvXC5x+spWvFgeYOM7GMYeZeWpW/Fo77BrGjDSyZMXKhE7l3qKxsRGntQ2bVcPmjSJ+PAxgVLfb2gQnUTWMDSdRIiiqQhAfZmxJpOaeyI3059PPfyPa7uxxm0L6UMEWnHSSjVVsoVDp320sREEklyIajJsoCJfSwC5KhAHYQ+ksXbp0n82D3G43wfYwUcI4U1W2lUe5+aruHSOtFpFDDzSxcl0Yj0/h0NFG6hol/AGFcEQlN0dDa4fMuOO6J7SOPMTE4891JP4tCAJXX+LgrQ99TLsplcnnOjjv6ibOP8NOfWMMo0FMEJ+Lfw5wwDBjEvG5J26/JpWJlzZy4Agj9Y0SJx1j4p133uGCCy7YqzisXr0ardaPXqdNrOI9/nSQfHlUty9ng2DErrXjTt2KGrBw0jHmpAFPIKjQ7pKTiM89cf4Zdp5+Ntzjqqe5vZS33q/m+ivsvPWRlxkPdO2UtRooLYLMdJGqmhjFvXRcdq5CRdVa7r07hZkvd/D9r0Hqmudw6qmn71Uc9hWSJFFZWclpp52W9PmQIUPYvn37X+572223EYvFyM/P5/TTT2fQoM4V3B07dnDyyScnbT906FC+/vrrHo8Xi8WSVu4EQUho+vyny1D3XNz4b8b+OMSxPw6d+L8Wi2g0miiH//8J5154Pb8sfor5XwU4cKSOnGwN3yyOMHhEjNWrf6RUGYKDNGQk6qminWYGtx/PyiVLWL+5FbNgRnCnUxg9jDAhvon+TEaGwL1PtCGKAocfbOLqix08NLMDVaeyPesrnFYNz70i88KrAQrztVx8voHS3loenO6ivEJGVcDtCXPC0SaOPczC59/4eX++j0mnJ2erqKrKjXe3smSJjNkU44yJOm64J8D28iiXXnbDPsVh2LBhGE0F7Cp3YUoJkN9vC7+vipKbbkKN6tkR+JlANMLtU0yceVp8cjtpQrz8MBBUGH5kLXc+1MFt1zt5ZFsdnhVDOOzoLaTlRbBYVMqrJNwdAhqtgjNDy5+nIKqq8tCMDsqKdTR2bCPd3zcxflRVlUybhYDVjbuxHaeQ1mXfcjZhwUHAWcWZ43V88IWXPv103HLb4/sUh6uuvoHjjn6Vww82sejDPF6Z5+HluR4UCU6/pIG+pQaOONiMRtBy3FkNPPNwOoP7G5Aklc8XBrj94TZEUeWn30LEYgpOm8iTL7Tz5AsdOOwi3/4URABOPtZCaorImAO1eINRauojtLRJuD0yV97azIwH0jGb4+O+Gy5zctnNzfTKc3HBmXZkGea856GyOopGAy/NdXPkIWbeeiGb9FQNs+a4+WpxgJXf9iImqZx5WRt33DVrn/uac887lw/f/pSA4sMi2OjNQDYJvzNMPRRR0JBJXCJBUiXWa34mI1tBCZj47scYl93QzvhxRiJRhS07o1x6YxPHHWGhpU2mV56OyZPs9Omt45b72zjuCDMXnGnnsmsbYLtIZftGLKqTFDIYxGhkJMrZRIwoegz0YwRN6haCPh1FZIMAshrDo3bgEJKznSNqiDYaiRKhgFJSBxnRG/Rce+21FBcX88033ySRnxqNhtLS0n84jvu/iLRMHXqtwFGn13PEISbGHWdBkuDbHwN8+2OQ88+wkZej5cuFYVavUtCbZN5+E4YN6rqQIQgCvYu1BIIKs6ZnMf5kJVHW++ftStQBbGYlRnuU3CwNl0wO06vtcGQkWixbkFIaMZog3a/npLOb8fsESujPLvMqgnYLel8mqjZK1NbM1VNMXHN5vF/q6JA5akIdXndXs7B/hIL8fsR2GUGAFDJop6lLJcButGlrsEk9y2z58ZBPbxRkWttUZLMLQt1novrxAEInqduWg8tbQ7+TKpjzYvz3H3+ug1ZPC2mZAX5dImGUnIiIhImykd/JVPP/WAhIlvxoE+o4/rAj9joGPp+PEUOc3P1YO72LdAmtzexMLZ+8kcPr78YrFbRaAZNBoN0t8+rTXc+rfx89G7dE0GpFZjyQjtEg8v5nPrbuiGI2wbQbU7nwrK6ZmHOfy2bi5AZysztfFoIgMOfZLCbf2MzQgQbOOS1eiv7mB14W/RzkjHEWyor12Kzx6suvFgepFb9DaMtj61aJc79u4vyL7t8nDkyj0YBsoNh/YILvcWev59sPMsnLiZO2QloL2S1jAQioPiKE8eKiWa0jjSx8uJOIz92wC07S1CzaaMROClbsXYhPVVVpdWyC9CaGDxR491Mfq9eHOfNUG3fflMJ3P9cT6ZApah5DC/WIiORQiNffwY7gWor+4twkRf7bxqD/NlbxySef5OGHHyY/P5+zzz6b0tLSRLntzp07+eCDDwgGgzz99NP4fD7mzp3L2rVr+fLLLxOZRf8taGyooW9vPfM+8nH02K4dcF2DxGkn9qyPNKi/DswB8HR+ZsCIhIR+D20og2SnslLBbtPEtVOi9gSJFCZEFn9afTIF6FfWM3FZVqJn6464tmY8i1dEllU0GoGhAw2sXh/E7/fvU3lTc3MzvQuhrUNGG7Mg4u3ysO0JA6a4LinGuDgvIcz0LDhsEizUNkkYgz2nlRsFMzE1WTckJoYwK/YeV8T0UScxSz1mrDRRA4CdFGpr6v7ibLtHW1sbZmyECJCbIlLfKFNW3PMLsrRYx/aKKAY9pKVpqW+SKMzX0douI4oCKXZNt8Q5xK+b3SYSi6mJ0u2yYj0ffBYv+7KYRf5Yq2BnZYySws52bNoWZXD/7olEgMICHZGIQp8SHXWNEqOGGvl1fflex6GxsRGzGQryOrstl0ull9DzbxplG26xCUEnM6Bv8r3b3iGTn9NzF2g0ipiMPXe0hpidisp4MHx+layMno9VWqSjoUmiuJeOvr3jjqcAA/oa+PALPylpPVjh/Q3YvcDkcCSXPjocDtxud7f7pKSkMGXKFEpKSpAkiV9++YWHHnqI++67L6FH5Ha7cTqdSfs5nc4ejwkwf/58Pv7448S/i4uLeeKJJ/5XuZVmZ2f/p5vwvwL74xDH/jh0Yn8s/rOYPHkKc994Bq0+yOXXuklVc8lUSlFQ0Arb2MTvaDUatBqwWAVSZCtrvD+RmhFm1FArq1ep6AQNVcJm2tVm1AYdPo9MSrqC1Srw9XdBrBaRN5/PYtqj7Rw00sSHH6jk+wbgVLJR3DIz76yiTtiJrKjoMCBoZVQkPl3gQyMKDBmg58W5HtZviXDdpSnkZGlYtT7C7Q+007Ypn5GRgYQifhZ+sI02uYVBw4Zy/Q0373Msvlr0BccefjwdzTEi0Rj9Sg3U18t43RF6yf0pU3OZ+8pKysvbufYKK2kpGhb9HOSxmW5CARGdXuGVeR6COpkmYR25zaWEmqy04qOFKmQhSp8+GsqrIhxwXB1335TC0EEGKndFeeIFFwP66Hn3lXSmPdzIBx/twhRJB0EhauqgtFTF1Rhiq3YZ+XIfctUSNIIWv+phBxsQUDCkhUgrllj4cwxJhnPOf4i+fbuWxv4VDAYDjz35JqdddDaZ6TrMZgGfT6bDozByiJFTj7fw3qd+li6BXLk3557pRrC0EZGjuP0xpl5j5f3PAvTprSctVeS7n4MMG2Skb2k8K1enFfjwcx+z5rhRZDhghJFjDjfxxbcKDocGq0VgYF8dQ4+qYVB/PS63QodLxh9QWL0uxJoN8fJNk86IQTGgjZrZsibChnVh5n/tJxhSQVAZe6CJs6Y0sW1njLPOuYbDDtt3M7KjjjqB+Z+8w/rQL6SThSmng6OHiKxY8T0mXz76iAOf2E6b0EianI+1tg+NVOMglV+/CPP5l01kqAVonVoGjvYzeZKD0mIdW3dEueeJNrZuVRBa8glbmmlscjH1ejOKAu98GuG7H1tpcHtoVCqRFAUZCRkVsz1GypCVPHt7Ck8/W8/WZWEyAn3pxwg2shyraieXIkQ0tNJAk7ALvTmGUy9S49rB8JJTGDJkCMXFxT2ed0pKCjt37tzneP3/Dq+vnduvsTN7noczTok7ptusIm8+n83U+1p56/0AwV255MhDKcZGc9F3DB3Y/fzVH1BwexXOPd1GbYOETe6ZHLThxIARrT7Csy8FcbQNQCJGQ/avPPqwkfEnpKHRxPVHn37Rzatv+cimEEthJV9+aGH9Fhdmk8Do4RlotZ3zi1hMoK7CSFgN73OSUCDYgYwdA0ZSyKCa7QRVf0LCLbGd6sNS0ErMFQNP19J4v+pBQIxLfAGtrSZithrSgmXdklx1VKDHQEyNJhZ/UqK9WLmsivpGiflf+1i7KUJ2pobP30unbHgjviaZXpThEFKR1BiNVLOepaSTQzpxzd2oGqHeuI1DD5+21zHIzMyktcPMdZdpuOneFgb264yfw65h6pUpTL0ynjTU2iZxywNt3R7ns4V+7rg+lYknd2p1nni0hY1bI5xxaSOvPt0992K1iPTKi5sE74mcLC1fv5vLXY+2c+r5jVhMGppbFN56OY1xx9pobpW48NomjjjEzJfz8tBq4MPP2nl5ngtB0PLs7El7HQMAl8uFSTSiV+OSHTE1Sk6vKHk5cY4jO1PLwGExtn5XQZPciBEzFmyIiLhpYxfbyaVn48FselHORhykIdG1BL0xdSVX3xzlyksyEkSloqg8+HQHr77tw2QUufdRLbfc9RMdzVocpBElgg4dRiWeQW8RuuqkelUXIho2bNjA0KFD9ykm3eHfRn6+8847xGIx7rrrrqTyFkEQ6NOnD9OmTeO2227jnXfeYcqUKUydOpWpU6fy22+//deRnzm5vdhe0UJBrpYdldEkJzCA/Fwt2ytiDB/cvabQpq0xCCY/oBFCaEkmzCI6D33K4mY/Oh2EDB6IxrMbjZgJ4MPEHscJWtmy3ZVwQ/wzdlREyc+N31JxF3ElUWazblOEUETEZutZ/Lc7ZGdns7MKMtI0SDpfvIxkjwzWPyNCCB16ooTRoMWImVYaezx+UPVTkKelKeCBHvinkBr4wwCqE3rFRFDwJsdnD8T0bnSyiSB+DMQz27y4KOjVsxZLT0hPTyeIj2yKaOtQGNTfwPaKGEMHdk/6bS+P4vUpaDXQ1ibRb4yZrxYFyEjTgKri8sg96uKoqorXpySIT4AdlVHyc+LX3B/4wwwIKCvRUVnd2fkNHaDnzQ+718YCqKqJZ4pur4hx4tEWvlzk3ydtyLy8PIJBqKnr1MVKSxWJ1IeTHAv3RFjjxahaUGIWNm5pSfouPVVDbUPPGlvBoEIo3LMBQVjnoaw0HgyHTaShSSI3W4vH17Vb3VYO44414vFpWbc5QnamCY9Py/rNChnpJtD1TND/Xegpg7U75ObmkpvbaSbRp08f2tra+PLLL/9SjL2ncsfdmDBhAuPGjevy+62trUjSvumd/d0QBIHs7Gyampq6DGD+m7A/DnHsj0Mn/jfFQqvV/q9aLPl34rnnnmX4IIltm4wMlg+OTxL+6G61goZI2UpmPubgsIPiY45fl4eY9miUnTtVvv0phNOkI2CoRe+Uyftj6OK0a2lphmhUZc13vdhWHmXSFY2MGmbknbdl+vmOihtWCPGSyV70IVXJjpe/CYegSAod3jqqdZv4+pNURg83oaoq3/8S5O7H21i+Okyww0S+ayy5f7TXigNr4EAMhi1Isb0vbdwTv/y8iAGDFERVYthAI+OOs3DWxR0MlA7GKjhAgIL2Q1j9YSMnfL6NoBRBUVXScxTefT2TsQd2GjbMX+Bnys0bCXo1qMSrdyxOiYPGmLn1mixWrw9zw50utIIWOWQgoChU1QT46bcgoijQqxRqa2vJTtdR0xSmutbAuWc6ufJiOz/80sys2dXU1ElEojIaxYDZEi/ja9zhwBzOxBl18sUni5hw+tn7FINYLMY9d12KzarlpGPMSBK884mXEYMNHHu4ic8WBhg9wshjd1v47KsmFnwToaZewpEis3xRDmdNaeLSc+2EwnHDqh8/LSBvjwXhzdsj3DCtlbZ2idefzeKBpzpY9GOQC8+2M2aEkc8WBnj+dQ+3XeNgxbooZcV66hpjbNkeZdggA9NuSOX/sXfeYVJUW9f/VXWO05MzOWcEBBEkCihIUgQTKigK5oxgDijmhIpiQDABigETCErOOWeYHHq6p3Oq8P3RMsM4M16413vf770v63l8ZLqrK+w6deqcdfZea9qTPlzbm9Mw1hBBEMghbnSx+8BaGjQP0aihjs07IlR6ZD57J4NbHpxN8+bNueTSkWccB0mSuPv229EbNDRpLCPJxaz8JvuPxA6VX1dVklfg5PPFXsq2qpQp+VSgIUaUmN5DMBoDVcRtPM6kq8zMfKzaEblrJyML3s9i8gNlLFuRT3oGHDgqUP6FxKEjMRLsArtX5WCzaiivkPn2Zx9PPBtAEzMzbFiM9/7ILlv4iZFfV4Z49a117NknEXbLhDRuGncuRVEEejYVuOEqG717mFi+JsjN95QhSVKtBeb62sH/NQjE2LJLZO6bmVVzoVBIYdi1Rcx7K4MhIytpJlebdIXLE+jap4xIMN6+M7NVHptmoXd3E299UElWhoYuHY18uiBAQA7Wm9gSIYQBM2FvmE1bY9jVFEqTt/DR+1YuOM1t3moRefyBJCRZ5ce3C4h4NBgMAgMvqp3QJMsqhfkiqiBjM2lZtWoVAwcOPKM4hEIhRG0JJ3UFOKSLEASB1moX9rGFJDWtymneb8tDm1nILwtSeG2Wnx8WbiG5sjUVlFFGAQoKEUKkk4OkSmgFLWnl3TiUtIwj9tXkertWkakRNcQhYSd21YGQXkyZbjVizIihrBmJahqU5tJt4B6EiAmzWYvGHGP/4QhKyFRDSk8r6MilGTY1kX1sph3dKTcdIpR0AhuhszL5MZlM2BKa8OrsdWz+uQFX3VrC3ZPqrpCcu8BL25a1yeU1G4IkJ2pqEJ+n0L61gTGXWflxeRBXpUJpmUTjhjpGX2qt8t2wWgTO71xbLkMQBGQJUkq7kipkk6C6eOC+3XgfDTDnczdvPZdaowLx/tsdjBttod/oQmRZPiupPFEUEU+TPYgRJTez5u8ffchKvxXHaCdfVEV0C6qIDj02HH+5fw0aVP5I+qESWZWriPGA6qXt+X4mT6hZ7SCKAo/fn8SI8UVUOnVMe0glI0vFXSqgIGPFjoxMjDC72UhntVeNOX1YDbKPLSSQxNq1a/93kZ+bN2+mb9++9er6iKJI586dWblyJZMmTUKv19OuXTvWrl37nzrF/28wdtxkXnx7PK88YeOGu0q4bJClBlF15XArYycVc+Vway0CS5ZVZr0bJDGaW9V5e9QKTFirzGAgPuALJB/lurEO3p/v5ebrEngm7zhKcWNEIZ6GvJ+tJKvpVR1Vgr8xM18p5NKB5loERzSqsvhHPz98Gu9of14RpGe3eCdQ6ZHZuC1Mh4590enOLqU/IyMDfygNd2UZ7ToqbPotgSJOkENtt0O/6kGPAR8edBjiA1jshNQAUTVS9ZCfjiLDPh4aqeeDDz1EnXVvc5KDZP0pGbsRbdgvbiRJzqgVC0VVKOAErcMXcpTdtKAjsirjM1dw4YW1U8n/ERwOB+ZkI3qnkWKXQLNGWl6c5WL+25m1tvX6ZNZvCWMxg82qYe3mMFeOsGG1iBgNAoXFMsGwwne/+Bl5Se0OfsWaEOd3ru50VFXl7Y88vPpUnBT/4DMPYy6LvwCzM3WEIwp7DkRo18pA/94W7nqkHGeFXGXCdTqef8PFyEssrN8aJitDy4+/hvj98fr1Jv+Mzp07I8s2ZDnI7v0R2rc2MO1BE3fecICmSqda24fVID7ZR05ld4yY+WXFSSo9cY1OALNZJD1Fw869kTqJ5LkLvIQiCoqq1Hh2TsUl+MfzA3DDODtvzHHz/COp3PpIbe0lRWnLM++c+jeIImx9JP5vs+PfW05qt9sRRbFWRqbH46mVDfpXaNGiBatXr676u64sz3+0T51OV28f8D9NqpyCqqr/35zL/yTOxSGOc3GoxrlY/M9i4RevMu3OJA79llIjO0JRFbw521i/JK1Kbwzgoh5mfvrcyPmD80hLAUWVmDQ+gSsvs6HXC1R6ZJ5/081PywNMus5OflGMux8pZ+U3uXwwz8/uQOM6nXqtgh2tqqVCLSFZyCBFboBOsjD9yW106xZgy84wJpNIIKgQ9hlo4u5bp6xQRrgVW3b+TFlZGWlp9Wdb/RlHjx7lh29fYvEHRkbcoPLs9GSKS2US9XasQgJutZx8jiAhIRFFE9HRnPOIJuXz9tsxLjy/eoIqCAKjh9lQgNvuc6FIGhx2DV6PhpUrZdzuCtat1NHMMwidoKfctodOF0TIzDBw3+REmjfRU+6UePcTD5995ePC801MvsFRpak+8VodE6+1I8sqA0cXs21rDFuCiMmkQoWR5GgjNIKGEwf21VlN8VdY/PUCUpMi3DkpiRmvuYjF4mRddoaWBd8GKCqVuPX6BDq1M9KpnZEnpsZ1K0dcX8ilY5xEvFZefsKKmOxk6TcZNYhPgLYtDUy9M5Hn33Ax9ekKenYz8cQDSVXjlXGj4m7ZI64vokGOlpuucbDvYISmDXU8PTWV+Qt9FO/IIkdqVINMMgpmOsl9CIkr+ebjNFRV5YtvfDz+oouLL9Lz1lvPcPGgYWdc7vnrr78SU3wkJ4i4XSKLPq5+DrRagcH9zCxfHaJBjo7i0jCNG6gU5ytQkYNLLWfoMA0bN8XQqSaefDC5zmM8/2gyqzbk8/GbWTRvUt2W124K0v/yQpITNTRrrON4Xgx7coyUJD8vPl6t6ykIAhf3NXNxXzPBoEL7iwp4YEoSt06oPQ4f2NvCeR0MRKNh9u7Zy4gRI+q99uLi4r80rfxvhVYLh/6UBLLgez/Xjok7eGtipqp2WqYW4g0oZBzuTYoQf/YjhWFuvnEbLToX06CBht7dTZzMj7FocQQvpfUm2eRzhEwa4C+zUMpJ0glgTvNwQde6+6/7pzhYvOAYxvKmPDnzKC8/U5uQe/sjD7IrEZO9DL1BZuOGjWdMfu7cuZOhA7R86qzkSN52GkvtMQpmOqu9KSWP/dr1pKQpvDrTzpD+aYiiwMynHAzoF+C6SStJ9DejAz3jmoqqSjlF7GI9HdQeGAQTkisJu9HMAeMaFEkDiohGNWC1Klw6IszUe1PIytDww7IAz72+heOloIT1iKJCZpMIGalaTuYL3H5fJWmebnXOdRxCMglGI00HbufSQQbGjEijy8V59foN1IcjRw9z6zU2UlO0+IMKsz+p5JbxjhrbHDgc5YdlAQIhhRvG2UlL0aIoKj//FmDq006m3VV/ZarJJPDKu5XcebODDm0s7Nkf4bLrirj7FgfDLrayYWukzv4jGFT47pcAOcQrZxKEJGzlvXl4+u/0GqCpU3otJ0vHNZfbWL58GYMGDTnjGDgcDiJCCFmJk5IGjBw6XHNx5Knn/bSMda/Bd2TSgJ2soyntKOBoLc7jFMopIkyYrazErrNywPAbacGWJCvZBBzHufv2uo31BEHgiuE2Hpsmo/jN5Dt9dKQrVqG66tagE1Ca7SSorMblsqCN2ghrvDjDHgyaKAGvjpycs08gqwv/MdvLUChEKPTXpZ3BYJBgMFj199lmCf63oE2bNiSmX8zMtzwM6WdhykNluCurV8fDEZVKt8AVN5bhrKj+3Fkhc/kNZQj5zdEK8fRrl1rGfnFLDbIwqoYpSNrAPXfq+fJbH9t3Rxg30sb143XsEtcQUUMYBCMpZHCAbcTUeCm7QTDiOZzBNbfWPJ+iEonrbi/hzpsdaLWwZJmf19+v5L7JiRw5HmXQ2EJ8ASPTH335n4rH1OmvMv4ulSmTTBhTXORxmGL1ZI1JmEet4AA7SCadI+wmRACPWgFAM9qxh40EVG/V9rIqUWDYzYWD/Sz8zs/ECXqK09f8aRuZEtNeQuZSFJSq46mqik90YkwIcki3uSo+ABE1zH7DGhIEBwUcqdJd2S6s5sU3Z/5TZkcAn3/9BbvENRiLW/Lqu15EEe59rAyfX6na5uiJKGMmFuP2yJSWyzjdMpcPs3LHtHLumOhg7KQS7p2cyKTrErjvcSff/exHUaqv6ecVAZ59tYIHbou/nD1emXsfc9Kzq5GMNC3vfVLJrA8rOa99dYf50hMpXD6hmA1b48/2sw+nMHhsAQcOV8ckFFJ48qUKtu0K89u6ALdPcDDwigJunPjwWZkcCILA8y/NYuceiZvvK2XNxhBD+ptp2r2ck+I+ZLW6TfrUSg5bV2OSHdiFRPSCAaUkmyHjCjl0tPrcHrojkevvKGHV+mDV/ZUklbkLvPy2NsiYkQZ2i2uJqNUuglE1whHzeu6+Q0+CPX4/M1JFliwL8OIsFy0a+2ndNP5fbqaPaLiCxjk+mjX0g+Ii0e6haQMfsYgLWQ4RP+y/j/zUarU0adKEXbt21fh8165dZ1Vmd/z48RoTsxYtWrB79+5a+2zRosW/dL7ncA7ncA7nUBsmI/y8NIbVX1OSyK0tYvw1xhrE5ylYLSKTrkvAbBZo2UzPJ196GT2hiPOH5DFkXCF5BTHattJTVBrjwaecvPVcKinJGpYuj+FQ6ncdTiYDXYftFGSuwCdUkCAks22jlm+/j/Hha+l8OzeLpV9mI0i6evXURUHEJJq59trLzyoO8z95k8fvFdixN0L3TkYEQWD/4Sh4EzhoWE++cIhWdOY8oTfnCwNoz/kUchw1sYwLzzcRjaps3Rlm264wsVj8vT/6Uis5uQIWrQn8CSSmSjRuAps3qTTy9EQn6JFVmYA9j+ZNtbz7YnoVCZaaouXRe5OZemciJ/KlGmaSp6DRCLw2I5lGjlTMJW1weySmPhugMHUNiqpgiJkoKio6qzh89+1cvP545qrJKPLLl9ksnJPFy0+msuiDTOa8ksad08s5eqJ6zKPVCkT8OqSAiWatFJ58OUTj5jJNG9V9jwb0NhMKg9uj1CA+T6FVcz13THQwcoiZI8ejvPyOm5174+ZJjzznwhatWypDJ+jxl9o4djKGIAhcNcrOgN5mkhwiOWlB1q1bd8ZxWPbLr5jNArKkwaTX1HBXjkZVxt1SwrrNIWZMS2Hv6oY8/kAiuU1kOg4sxaIxc/K4wMezUkjKDGM01j0mTbBraJSrq0F8VrhkVqyM4XXpOHFCYfe+KCVlEgvezyQlWVM1PvwzzGaRtDSBlNT6F5NGXmpFlZ2UlJZQXFx39drRo0c5ePAgnTt3PtNQ/ddARVdr1Lzs9yAjh1gxGYWqklxZlSjgKO04H6NQvehhEIw0cF/AmpUann4oiTHDbbz8jpuwx0Qz2rOXzTUMeFRVpUg9TjnFxIhSoTgJenQUaA7QrGn9JH2CXYPBLGGKJfLtIpFrbymvqpgrLpW499FyXnizEjflfPhmEnoD6PRnniSkKApaLcx9Oxk5NQ9Pi98oSF9JQcbvpHQ9zLeLbPTtJ7L/cIRw+PT5XpjkQDMaCi2qMvcEQSBNyKYhLTjGPhRVwYQZJWrgvMgQusoX01UdQK4xk5tugTdfTCQrQ8Od08tZvjrEJ7PSOLQ5myVfOxgy0MTAPibuuy2Bhg1FduyWsAt1Z2ICpGnTufkGE1dfYUWSVBLsIt8s/uKM4+ByudAKHrp1NqKqKmajwMl8icsnFPHpV16++8XPndPLePhZJ5/PzsRm1TB4bCHDri2kXZ+TLFkaYNJ1CTWqHk/Hd7/4KSyRWfN9DmNH2Oh+npGJ1yTw42dxreU58yspK1MZMLqQ624rZtnKQLzNlEiMubkYpTKxhnSAKIik+dohhaurZfcfirJ9d5hgMD6vv3K4la8XzTnjGJyCoolSoN8LEJdbKU1g3aZq/m3vHhWLUFPqTyvoaE0XjrOPAF4q1dqyAJIao4BjGEwSTVtKPDFD4dO5FsZNPUpBw58J6p2kpdT/LGSkagjKYSzYyKFpDeJTViUiOXtZ+1MWm35L44cf9bz7WZBffzWStyeTjEyRID769et31vGoC/+xzM+cnBzWrVvHiBEj6ixZKisrY926dTVYXafTid1evxbjfzMemjqD777tzPuzZxLwh+hxST52m4gkqbgqFSpKtBzYo9BlYAHJSQIg4HKplJUpiMoBtBxDEWLozTHs1hgHPKtB0qOqIOiiZCRKvDxbJRKF5ESRDn1PEomqCAkqm92/oVX1CECUMBWUolP1gIoUjFG0MkyXgUEcCRoURcDjk1FVhSPHYtz/eAXhiEJqsshFI/Lx+RUaNurM3E8/IjGx/o7vr9CoUSNeenUh782eSU6zzQRjFRzx7OYY+9GpOmQkEFQQFA6rO9GiQStq2atsRESDiJYYEbazBq2qRUBEIoYeifU7FCwWgZlvukEvcMS2mmhQh6CKqLoodruETpbZH9yMBi2iqkUSoiBESTYqYChie4UTjfJHfIQoUlRFVTWIiGjQ4E1w8tHH73P++ef/0+2hadOm/PT7T4y8dDihkyIrIxE0WoUlywI47BokWSUQVIhGVAQNiIKAq1Lh9fcr0WrgiolFxCSVI8ej2G0ioZDMndPLmPqsiMMu4vEqeLwyBoNA/8sL0GoEKtwyigLJiVreneshHFUQBZXLrivCahExGAQqPQo+n8RVtxZjs4hYzCLlFTJDrynEZo1nm7oqZSIRFaMB/EGR2x+uYOr0N2qUP58pevXuxfsffcMdU27ghjtLMBlFjEZwWQ5RHDyBDj2IMuhiqGIUjzdGOctRUJDDEoU7Yci4QhLsInqdgLsyrk917ZRSLCYRq1XAF1AQBRAElW27IghJCju8yyGmRxDiz4/VHuOV9wU+/NJNMKQSDMXb0ZxPPcDyeIzDCuGwitkkknc8HgeDQcCgFwmFteQ06EBqWjIgnFX5/z+DYcOG8eabb9KkSRNatGjBr7/+itPp5OKLLwbgs88+w+VycfvttwNxJ/fU1FRyc3ORJInVq1ezceNG7ruvWpvt0ksv5fHHH+ebb76hW7dubN68md27d/PUU0/9W6/lHM7hHM7h/xokSSIaU1mzPkrTP037FYubvr3r14jr0tHAWx9WcsfEJIb0j1fuKIrKdz/7eWeuhwG9zcz+xEOCTazKQnG6JBKIxd+pdUDRRBk93MjN1yZw6RVb8e/thp0kTCfTuezKXWxckYY/oBAM/3VZe0yWOXns2FnF4uSJ/XRub2TNxhB/rN+y70AEbYMKhDIj7cMDapB0esFIK/U8lKSlzHzTxfI1QS7oYkJRVKY+42RIfwv33OIgO0tLdmaE8zrAZYNSOVkQ48W3PPj8JzAEWuHDTWKKwtQ76s4OGn+lnTfmeJAktYae3yl0bGsAcwVprm7EAl4+WZjH9ROsLHylEEkTPSs9fIDy8gq6dTSwZmOYFV/lYLWITHvWyabtYRwJImVOGZtFYOT1RXTtZKR1cz2NcrUcLwoz4xkzY0cm4nLLLF8drPcYgiAgySqjh1rrrVC5YZydzgNOMn6MnU0/N8BsjhOIR45HuXrCVrwHu2Kvw4Al6DYzYvxxenSJG9bcMj6B3iPyadlUh9NZfsZxCIS8XDLAzDffx8jMUGp898SLFVw1ysbIS6oJ6R5dTHw7N4uh1xRTGnTjPCwz5aFSTKa/Tk44nabcezDCFVdXokQM9O5l5P67LGRnaNmyM8xDTzspKP5rGR+LWWD3/ijvzS/krRlptGha8zmTJZWK8oNk5GTy+uuvM2DAAJzOOCGxb98+Tpw4we+//47FYmH48OFnEKX/LqSkZOJ0ncRdKZPoiGctOitk5nzqISVZQ0ZujHBJEDflZNCgVvUWxNt2jtyCqyYe5Oev0okEtTRW25AkpKFRNexhI1pVjxYdAbwo+gAZqRJBZS/WsBaPP4ZHLeXwifrbTTSq4okEKWEfaZ6mbP7Ox4D1JxB1EpKsoPEnEwpo6HZRmEsHWnn2NTd9+/Y94zh06NCBObNFHpiio01LHQ/fbaXHeSZEkSrZuaaNdIy+zskzM0rRa0U0eglZUWivNq0z7yJZSOeQuhO3tpAWLVWy0gyc3KglOdgMjaAhknyC+26PP89zPvXStKGOu2+pnt+3bqFnzisZPPq8E5db4ZuPs8htW4wcluqsJACQxDBWS/wezf/Kx7iRNlZtWMbV10w4oziUlJSQkiRysiBG4wZagkGYMT0FZ4XMTysClJTJ3HRNAh3axN9vRoNATpaW7+dlM+ujSr5Y7OPOmxy89E4llw+rnXg3+xMPC97PrNUH6vUCrz+TxsVjCvh0dgbdzzNSWi7z8juVTHmwnMwMkcLjOhq4u9WKtYMUDhxSWPCdjzmfemjfyoDFLLJ1VwXtWxsYdYmFI4d3cPToUZo2rV3tWhdUVSUnW6Wi/CSS3keKvzWOijZcf8tannlcYvRQC6h1L/CYBSud1F5s4Tf2s4VMbRZpsSZo0VFBKUUcJ1ObSacBRcybnV1Vedynp5k7bkqgy6A8Vm/QYbda2bwjjF4v0LOrsUoW4OcVQSxGLVH7Ycy+XGLBuFZsXEZhG02s8OGnPq690kputo7c7OpFgNsmJPDQYx7Ky8v/lsTI/xj5OWrUKF555RUeeOABBgwYQIsWLarc3g8ePMiKFSsIhUJV+p6SJLFr1y46dOjwnzrF/68gCAIjRl7JiJFXVunoybKMoijodDoikQg6nQ7lD/eZUxl0oiiiKErV9qc+P2Uuder/pz7LysqiqKioanuIu4UpSjzTURTFqv/Lslz1e1mWq0pSTneCPfWdIAj/dJZjXcjOzubJp96o8ZmiKEiShF6vR5IktFptjXOsFttVqq7pVDxOle9pNJqqbTMzM2usvJ+KgVarrdo+vsqmrZEFeur/p3eKp9+Hv6ukuWnTpuw+GF/NOXWvTj+OqqpIkhTX/Pjjfmk0mhrncGrbU7E4/b7GYjE0Gg1ZWVm1tN1OtYHT43KqfPnU30DV/VAUhVgsVvXvU/fm72gTHTt2ZNXa7TWOLYpiVQxOPROnrvuUluSp8z/VFk5vF6e34VPxyc7OpqCgoOoZOP3ZOXXsU785Pd6n71eSpKrvRVEkEomwYsUKVq5cSTQaJTs7m2HDhtGqVat/OS5/hZ49e+Lz+fjqq69wu93k5uby8MMPVy1Eud3uqoE1xO/jvHnzcLlc6PV6cnNzmTp1Kuedd17VNi1btuTuu+/miy++4MsvvyQjI4O77777307knsM5nMM5nI5rr732rLY/9f7834SdO3fi9yuIITtlFNKQ6gx7NWqguKS6asXnV/j5twD+QNz45r15HmbNTGNw3+oyQlEUGHmpDRWBg0eifPVhJuNuKan6PiVDoqL8GCZ/+1rnoqoqAXseSQ4djgQNX81PZtCQPURL4pphnuLGfLqolC++9dKpsx7vWk9ch/NPiKhhJDGMqpxdEZogaIhGVTq1M3DXdCe3T5T4cUWQiVcn8OEzDeLjWVWilAKC+NBhII0ciktkbFaRX77Irnrnq6rKG+9XMn1GBdGoynPTk/nsax9dOhrp0tHIqEutTL63mG2LTRAxo9cKdcr6xM9LoFkjHU6XTEZa7elVNKoiy1CoHicQUlizRkZVfbjs+0hNb3XWhmIqdo6dqKRRrhaHXeSKm4q5Y2ICz05Lrrq+fQcj3PpgGXfd7GDNxhBPv+ymR1c9Y0fGJ5COBJHiUqleve5gUKHSo2Cz1D+O3XcwQrfORh69r2bJZ7PGepZ+k8KF/bdjK+pfPQ5VFVz6fITUPDLTtcQkldUbQsz6qJJgALbtijFhcv0mP39GVkYCSkBDLCCg+EwcOxnD51fYsDXE8tUhZkyvXRYuigJvPJvC6JExFHcSNkMeySlSlXb7n3H4WBSXS2XyPZWMHqnj/of96H0ZTHrAy203O6q2G9TXwoDeZkZcX8T3v/i5bHDtLOCiEom0VA1PPphCUUnc8GTxx1nYrNXPwZJlAcLhGHt3babfwGH8+OOPVd+9//77QLzE9eabb/6nE0v+N6Ntu27kHS3koaedPHxXElMeipvcdGhjwO1RMCfE2JnyG1pn7h9u4nXDSgI798R44kUnJr0WM/G2kiSkkUQaUTWMjIzHcYCkZhEqDuaQ6mtdVV3pxcXBA5v5fW2QvhfWLvn99GsfOncOObShiON4cSOWJ2LGSiVF9BAuZAdr2bIxSiik0LSR7qxkDKxWK81b9uLpl3+m0qnlxtudfPF+Gl07xeXLjp6IMmi4m6Ty8+hGKoIsEAmHOSruIp8jNKLu6i+rYOXxZ2MsWuLn6/kpzJlXzvsf5eMqh+SkMAZDvK0u+t7P9/Oy6tzHA7clcu1tpYweauW2SSY+fek4udSeHyiqQr6vnDff1TJyeIwffg3w1nOprNh45j4AKSkphMIqL71dSX6+SmW5Dp9fISVZw3VjaibRVXpkjp6I8d5L6aiqytLfg6QlC4y+sQhZhkFXFtC2hZ4hA8yc196I0ShiNglYzHW/pxo30JHo0NCiiR5BEHDYRe68KYEmDTW8+HqAhuV90dfhSxEjSqU/wqr1Aj/Mz66RdfrNT34mP1TGo/ck8t67M5j54gdnFIdoNIpOL2LQaDBnOMkvXYfZpEWSFG5/wM3jM/yUOVUyT9PqPB0qChp0dKIXOzRL8cVCiGhIIImOXEhJ2ireez2xluSiySQy5+U0brirlO9+CfxRMaDy4iw3A3qbuP5KG6s3hNi+PgujQeT7X7w8M/N3ik7oiSGRqzZH2mXjrd0enn3uKM8+ZWL8uOq+87wORqxWL8XFxTRp0uSMYvFX+I+Rn927d+eWW25h7ty5LFmypNb3RqORSZMm0b17dwAikQi33norubm5tbb9v4ZTAwaNRlNFHhkM8dWLusqGT332Z72c0wmeU/8/RcycIgL/vI8/H/8U6iOxBEE4Y52efxWiKFY54p06Zl3ndTrpdQqnD/JOxeH0WNS1/anvT//9XxGbZ1PSfbao7178o3t06rPTz+30NnXq/p0ihevCn6+rrn2d3lbriv/fhT+fS12ke10ak6fIyPrO6xRpfIrorut+//nYf26Dp7dPWZZZtWoVy5YtIxAIkJSUxKWXXkqXLl3O6nr/FQwePJjBgwfX+d1tt91W4+8RI0b8pc7UKfTo0YMePXr8Led3DudwDufwz+BstIv/XXC5XMyfP58dO3YQjUbJzMxk8uTJf8tAHaCwsBCjaCIx1oxD4jZSlawqAwprKIvHnz/MO3MrcXkUNALceLWdlEQNcz6tZNvuCJ+8VbcW14ghFi65ysPUO5No3VzPrn0ROrQx0KmdnpUVRXiPZGBXqqu1VFWlzLaXlm1kcrPjZaSZ6VoSM8KUlQjoBSP2YA7PvX6Ant31dG6nYdbhLRjKetcof5dVmb3ienRRK4oxWuu8/goX9R3O4h8/YuxIE55KgXsfc3L/lESW/BhFH7NxQtxLJPU4elGPMeRA47FxgG10bqxjyo2OGvsSBIG7JiUyfHwRF3SJZ0eePM1UURAEXnvOwXmrjpBZdBGlHuUvjf1Ky2V0dWR9Aiz4zke5O0YGGjLIxS4ncmz/ETp0iuEKVOL1es+q2i0ntzF7dh6hf28LH3zm5drLbVwyoCbZ1qalgfdeSueFWS5Ky2VuvMpOsybVYyJRFOjV3cTiHwOMHlqbqJv1USVur8RPK4LccVPdJNvMt9w8VwfBCOBI0HBBTw37Fnmw4UBSYxSmrWHyZC0Tr8vGahE5cDjKc2+46H6ekWPHgpQVamjXrt0Zx8FssTHnoxid6YuzrIS+I3aSlanh2CENIy+ru90DNG+iR2vxkeZshfOAgdwOx5kytYzP3s6oyl6FuJb+1ZPKkfZ2YudOC6u/z6Mw6Ce3YQlTbqqt9ajRCLz6VCojbyiiXy9zVUYbxMnk26aW8cg9SVR6ZFauD9GiqY6Zb7p45uF4DOd+6eHESZlQRMViT2P69Ons3buXkydPEgwGMRqNNGzYkHbt2mEy1TZY+b+AcVddz60TF1JYEuOy60L8+Gk2DXKq2/W4kTZmvl7Ja2/nE/DaSaCamJdVCZfpOLGkAkRDlGbJKhu3RTh0VKEtkSqTWlVViRGLGwanl+M8mkyWv0NVBp8gCCSQTAepD5df/TubV+lo0lBX9dtfVwV55kUP9kAT9rKZhrSgIS2RkSjmJAoKLrWUEAFSI1l8+0slJ/MlkpPr1p2tD4OHjOXGK36hQaQTupytPPBUOZGISmaallWrVNoE+2IUqp8Dg2CktdKNvWzGr9a9MBUVwvTsauWdjz2IosCk62107qjjpbfdeLwCPr/Ch595kGQVvb7u/u50GZb7b0vgpdeOYI8lkyBUZ4ErqsJBttNQacOm74KcLDjOjwsyeP9TD1rdmfeFaWlpFJVEGT3UxNzPgujLmnDfIwXMfjWRkjKZeQu9nCyQyEzXsHOXTIMMAxddYGL9lhCNc7UcOBKlT08TB45IyDKcKJCY9mwFGi3odQLCP5Ams1lEPl7gIS9f5tCxKI1ydZSUSWgMMSJE0FOb/CwQDpOYrPLGs6m1yMSRl1j5dVWQzAwthfn7zjgOgiBQXi6h04k8MCWJ6660s313mKuvjtDMfyFiQEOx+it5HCJTbUgRJwgRN3XOpCEVlJJODjpBjxTW017oXrXvmBolp4FaJwmsqiqvvufhjWfTGNK/epH1vsmJPP+mi4FjCvns3UwcCfF58pgRVgb3N9FtYBE5eYPRCvHnJoEkMn0NeWzaeho3CtG7R/xZPHYihiSrZ71AWB/+Y+QnQP/+/enRowebN2+u6sTNZjMNGzakW7dumM3mquwpi8VCt27d/pOn9/8l/H4/W7ZsQZZlwuEwXq8Xn89HRkYGGRkZZGdns27dOsrKyjCZTFitVpo0aVIlI5CcnEybNm0oKioiNTWViy++GIPBQDQaZffu3VVZXU6nk02bNgHxlYOcnBwaN26Mqqps376dQ4cO0blzZyKRCG63m0AggN/vp3379ni9XkpLS3E4HCQkJNCsWTP279+PRqPh4osv/lsnJsFgsMpk5cCBAzgcDpKTkzGbzUQiEaxWKxqNhtWrV6OqKv369cNsjnf6kUiEgwcPotFoyMnJYcGCBciyzMCBA7Farfh8Po4cOYJGo6GoqAhVVenQoQMZGRlUVFTg8XgwGAwoikJxcTFlZWV4vV7atGlDeno6RqORcDiMyWRCr9dTUlKC0+kkMzOThg0b/m0xCIfD5OXlsXPnTvLz88nKysJqjZckRaNRBEFg06ZNWK1WunXrhiRJbNy4EaPRSOvWrSksLESr1ZKRkUFaWhonT57k6NGjmM1mmjVrRiAQoKSkBIvFQosWLdBqtZSUlOD3+6syju12O1arFZ1OhyiK7Ny5E41Gg06n49ixY0SjUSKRCAkJCbRs2ZKKigoEQWDw4MF/6RZ+tjh+/DgHDx7E7/eTkZFB165diUQifPfdd2g0Gjp16oTb7SYYDNKgQQMKCwuJRCJV97W0tBS/34/f7yctLe0PR/kgmzdvRlVV0tPTycjIQK/Xc/jwYU6cOIHNZqNr1654vV4sFgtWq5VVq1axa9cusrOzSUxMxGazVbWJ3bt3s2bNGgKBAAaDgY4dO9K/f/9zCzvncA7ncA5/A2bNmvU/eny/38+jjz5K27ZtmTZtGna7ndLS0qqxx9+BlJQUIlGFQO4O5j9j48ln1+EvzUTnycCdtoNn7k2guFQiGFKZdnf15PKyQVaunFSMIAgUl0o884KP1WslBEVEZ5Jp2hTyTsBva4KMHmrhiRcr+PqjLMZfmYDHV4k7ZxcH9+jQejIRtBLRhCLGjtGxekuU/r2qr8/mkGlACzyaUrxZ27n2Sgs9uhg5cDiG0eHjKMtIjGWhehIRbF6KY0XEYjJJajbhmK9GZc4/wuVXXMtNN35Ol45R2rcwsmVbiPlvm9i1O8a3qZu4+io9d92cSXKShjWbwjzy5GFix63cN7n+sejEq+0cOxHjyIkYWek1p0ZGo0iTphAoUoh6zPy+Lki/C2ubcZQ7JUry9dzxYCXzZidVlZ1CvAT8sefctA0NqSKB7SSiluVwZNtmbrytkqeeuIuXXvnojGIA0LVrVw7uX8aufRHKnDLffVJ3Blar5npO5Eu0aa5Hrxcw/ImseOj2RK66tYTSconxV9qxmEUqXDJvf1xJQZHEFUOtLFsZYvnqIAN612zToZDCnv0xmjepX6ewQweRzYt82HBQlryN2e+Y6NOzmrRr1VzPx2+kM/GeUtq01BErSOfnH39m+MgzK+c2mpLQSzYqHPuwNirmzqsTMRpE5s4LUemr3wldllX+KAwiOdKIVauP8PpLDkb8IRPQtqWeDVsiLP9VwVF8PklCnJy0BR0Y1FRatN9dLwnevImelEQNo24oold3E62a69mxJ8xPy4O89EQKP/waYNvuCKMutTKor4XFP/rpMzKf5MQ4YeQ6acMZ9nHnA0PQaDR06NDh/2wlZF1o3rw5UQmuHGKlbUtDDeLzFB66y8GCr6Kc8J4gU20YrwRTYxSmr2bqQ3quvjwRvV6gzCnxyrtujp304y4/gtGfyQlhH5Imgt6gYrJKJKoaHO7WdZaJGwUTpmgKlwwNkJodIzVN5WheiEgUzEUdKeAYnehZZaAkoqcBzUlQk9nLZtIzFASxgI8+A5fXfNZz5qemP0PrSHeKMlbSsJFC/14WLh1o5sCRKDtWaWsQn6cgCAKN1JYUcpyWdKrxnV/1ojFFaNE0EUWNZz03b6Ln9fcqefmJFB540smlVxdy24QEzMa/JgVPaSprtQKZqToOFe1ArxpxkIJEFA8usmlMupCDqqgUluRxLC/G10v8tGx35sT+yZMn6dDGzHPTkzh6tIyjB21s+TGDLjuPk5EBd01ycNUoG0eOR/ltlYe0tPh5//JbkKMnYgy72MLy1SG++iCTpD+eQUlSmf2Jh3WbQ2zcFqa0TCK9joz+k/kxrBaB+Qt8vP5sWhVhB3A8L8bwa1YjHrmohs5mhVpCmVDIzaNstYjPU7jnFgcvv1MJ6pnHIZ6EI3LJIAPXXRk/3uPPBEh1dq9qfwaMuCnHRSmNaE0OTQkT5DgHCBOgC33rrWrVauo+17WbwrRooqtBfJ7C1DuSWLMhRG5WzdjZbRruv83Bu4/nkRKpLusXBZFGoS48/swaViwxoarxjF5VkM64/P8f4T9KfgKYzWb69OlT6/OCggIWLVrE6tWrq1L6/y+jqKiIcZePJhQuRYnoUMIGRMlIRAyQkBRDNEaJRFQ02rigvd2qITtDw4kCiQqXTHaGFlEQ+K0oRqvmeswmkYNHo7wwQyUm6fB7FARJj1Y2oE1yY7UKJCVqaJSr5WSBRGGxRIJNoCBPRI4YMGPlC/VzjIlBbA6F1s31SLLKzz/EyErXYDKJ5BdKoILHEz+n5CSBl557kFDIxk+//kRWVt0DszNBXl4er7z4MC7nIfLynZQXa7BaBRxJCs2aaCmvkAmGBZzlMUQttGluQKsReO7pCAZ9KtlZrdm6fjsmxUpE48aSEqZlUx1Wq8hnn8zE69Ig+ByQENd0at9aTyCk8NLMGKEgpKZqMZtUTuZLBD1aFEUgIVGlbWstq5ap7D0QxVOhwxhLQRFjhAUPWbkSHdrqySuScHt0TLr1EcaOPbvyvNPh8Xh48on72LxxOQ67QIJNoKhMJilBxOtXycrQYrcK7DkQRRCgU3sDTz32LoIgkJykIRBUKTiqIxCMizDHy+RBr4dQSEUFGuVqSUrUcvBIFK9PJhxWsFi0tGulR5JUjp2MkZiowVkhk5woUlgcQ1UFzOa4vqcsQ2qyhuQkDUcOR/H5ZbZvFtFqRJo10fHM2rfIK5S5694XGDPmyn86Fp/MncOc916gaQMwGkR2H4hQ6RIIhWRE1YBZtaFBgw8PGr1E6zYqbo9C8yY6zGaRV16IUumRMRji5922lZ5QGPYfilJeLGKIOhAFET8eBG0MkxnUqB6DZEOw+rAlR+nY1ki5S+Ho8TBmk0B2ppafvpdISdKQlqIlv9hBclprLNYEQMbjOsaJ4wepLNWwYdUM8gqNTLj5Qa644p9vE+dwDudwDufwP4tvv/2W5ORkpkyZUvXZ2biXnwmcTieCPsaieam0aWlg2MUWfl3p57nXt/DoZDuD+pgZPr6Yn7+oOc7S6eLZZkeORxk+phJbYWcyiJdFx9Qomw4dQCLKvTfp8RqLiBLmqknFHD0CBw+paFQRkylKWs5xJt5g4MoRCdz3eAVTbkys0rVUVZWTxwXsGBDbbWDLV+lVmXOD+sb1usZMKMXjLeaWGwNkpmn56nst6z/syhFhFzG5/kzKumC1Wnn1jS+499HJSEIISQ7i8yscOBbm3dftDOpXPQG7qIeJ35YY6dK/gLSU+u9JeqqGPfujzHzThV4vsGZjiAvPN1aXaiMhEcNW1oZb79/MLwv0NMqtJlx8foWR15WRVNKdIyu8dL7wMMOH6cnJFvl1RYxduxWU0ga1zJ8EQSDD3ZnF36zEkb4Lp9N5xmWv7dq1Q68VqfTIJNjFOnVGT8FsEmjaWEev7ibmfull8GkxMhhEvnwvky+/9THoykIMekhJ1nLtFTYeuSeJNRvDuNwyE26rYOzIKJNvsuCwi/y6MsSMFwNogg6OHI/VMAOS5fg4U68XOHw8gi9zF2W+vTTIkejTs/bCryAITLsrifufLEdnCbFlw9YzJj9VVcXsiDDhLpl7bq3e93VjbPQZWUA4rNRpZLRkaRBtZUbV8eWwnot6mOjzZTZffOPj9vsrMYZSaEePWu3TSgLB+qVSUVUVi0Vkyfws1mwMk1cY4/zORn5YFmDzjjB2q8g3H1c/qyMvsXL4WJRJ95exZF4mvS4rhHwHlZWeM4rB/zX4/X5yszUcPBLj8fvqz5QcPtTA3Ncc7GcrzdUOOJN3MOddM71OI6jSUrQ8/0gqPr/Com+PIeKjldoVo2KGEHiCLg44N9FdqJ0ZfQpWErBVNMRYkYSLGIX637lmrJGvTpRhwcYx9mNSzaSTW53lJiRhVI0s/cZCarKGEeOLyD/h+8vM8j+jtLQUX0mAmChiT4ky6/mMKv3YohIZu1p/bCzY8VNZ4zO/6mWvuJ63X7Dx2WIf48fYmPxgGXfe7KDSI5OcqGHbrihLF2TRMFfH90sDFBTFyMmqTT7vORCpyoRdsjSAwZuFhgpa0pkgPjRoaULbGpV1kjOJKQ8VMX5MIqWh1mcUA4gnQ/XvFSf37rzFyuXLDtAw0JpmTYv49P1qGZDcbB19LzTz0NNOFi3xUeGWSbALfPtzgCXzs6rK+SFO2N42wcHBo1EmXpPAVZOLWb4op8a9icVU7n28HFelzNQ7k2oQnxAvif/u0wwGj1mJxZ+DKOsJm8sp94RoGGxNZnp+vdeUnqqlwi3j8Z35u1EURex2kXtO02A9fhyyhOr+PkoYKwm0oWvVtegx0J7unFQPUsRx9BjQosONkyTilR9adJw4oRKJKDXiBPDVEj+3jK+ftL/8Mis//xZk7Iiaep2XDDQy62UnlNckNQ2CkUNHBcJhhbsfriT/uIgi1q9rfrb4j5OfpyMcDrN27VpWrFjBkSNH4if0HyqZ/v8ZZWVlDOk3gJYtFMqKTKR5Lqgqb0KBytJy3JlbSU+LYjWLvPJUKp3bV6dU7z0Y4ca7SsnN0vDTFw2rxGZlWeX19yvZsiPM+nWQUd4NV8NVZGZoeemJ1CqNEIADhyNccHE5zaJdSCI+OChN2Mnwqyp57MGEqkFWJKIw9ZkKWjTTce3ldiY/WEbvHkbeeCdARrKeL+ckctm4cvpc0If1W9eflZbJKeTn5/Pg/Vfx6uMyN99TQdRlJ8Uu89brZi7uW72idd2UEvStdbz9QkrVgxkMKjTrXIzhaJCuQj/c+jwye3r59P3cqlIURVF5830Pr71Tyd23JnDHpOqVmEBQ4Y6Hy8gvlrCYNMQCGhJJZuR1IZ6aVjMOt0+tYNuSBFICLZHUGEXujVx5mcjIoRYOH4sy5qbHCAR8TJgw+axjEAgEuGniSMpLjzP/7XQKiiS++yXArTc4WPyTn3dfSK/SC1JVlbkLfLz6rothgy14PCq9upu4YZy96rq8PplbHyzjvPYGvl8aIMEOo4da2b0/yvsvxycIw64ton1rPU8/lFKlRRKJKDz8bAWNG2gpd8nMX+ilQY6OW65L4NOvfXz0enqV25uqqnz3c4DX3nOzdEFO1T7KnRLDrp2KVqth1Kizc3kFeHvWyxzcNYedKzJqtO0Zr3iY9aGXVpX9MQhxWQhFVTgRPci+PcfZvT6zanVYllWGXlPIBV1NTL87qeo+hkIKN99Xxv5f0kgJtUBRFXbF1mEPWGkotacwZS3PzLAzepgZSYIxNxfzxoxUGuZouf+JCn75ModIzMZn32WhsVgRUKmoOMEFnQqQsyN8/3F1HKJRlQeffoF3y4u5dfIDZx2HcziHcziHc6gf4XCYoqIiIpEIrVuf+UTqbLFlyxY6duzIK6+8wr59+0hKSmLQoEEMHDjwbztGWVkZGanaKkMiQRC4uK+ZF992MexiC6s3hOl3oanWpFkQBM7rYGTMeDephb1qZAHpBD0t6MABdTsGTzZZniYctq7m5+812EimC+3iZF0QIkdCPPPEJuZ+WcLMx5JrZH3OWxBA587Gn7qfr2Yl1SgZhngZ8EdvpnL+wGJaN9fTvrWBB55wYcFOI7UNRw2bzlobPTMzk/fmfMMXX3yBoD7KG+9XUlIu1yA+Tz/+1WMsLF8VrHICDwQVSsvji7gJdg3rNofYdziCxShy+00OFn7n46V33Hz8ejoGvYDbH+WwYTVyxIDtRDb9LyulXWsd53fRc+SowqZNCiUlOs5TEtCEk1BONuCXWU4kJCzYcLKFDtSt7a0VdFQ6tQwaEuPAgQP06tXrjGLw0w+fcf04Gy++5iNPkAmFlKox0SkcPRHlvXlejp6IUVLmpUlDHcfzouw5EKFFEz3vz/fw/dIAer1AMKjgDygsmZ9DoqO6ZLXSIxOJgL28Lb/NMbP02xMoQgSNL4XEYDeC+Hn6hR188m4yihLXUP1xeYDmTfT4AwrrNofR+zIw+1Pped7Jeq+nWWM9Xq9C1FyBzXHmJa82m42MhmHuuTWnxueCIPDQHUlcd3spn72TUUNT70R+jGmPBUj3d63K5lNFqSpbt0MbA4KqoQEtarXNgOojgIfjOyR8PhmbrbZ00uoNYbp1MiKKAhddYII/SqlXrgvx66oQyxfl1PpN8yZ6rh5tY/FPAXKyNSTbwmxeu4Xdu3dTWFiIx+OppVcsiiImk4nJk89+XvG/GUeOHKFPTxP7D8fqdegG0BsVNGhJJI3dbCA33UuvHnVXXT1+fzI79xbjPiZicFWTWAlCEiYlgQhhDHVoNwKECZJMBhpBiwYtViUZl8dLEC8NaYkZKwF87GIDWWojMoT4OaQIWdz72GE+ej2DHz/Lom3vfI4cOXLG2vmVlZXoZAM+cz5X9jfXMM5KTdagGgMQrvu3UcI40iMcjC4jVGlEEqLEhAiz37DTvq2eq24pYcNPudx0TQIffu6l3CUz5YEKenWz0PCPhZ8Hb0ti8kNlfPZOZg3N2gqXzH2PO3l7Zip5BTGmPx7E7G9BhHwMGDEKdWczyorKsw8n8/RrIq+9dfUZxQDAYrFwtFTikwVxZ/dLh+tZt3Ebb8xMr/Od+Pj9yYy6oYie3YxYLTpaNBVrEXqnMPl6B7M+qqSwWGL4+CImXJVA4wY6duwN8/p7lXRsq6ewhDplQyBOgLZro+XeW8MIQoS2Le30GxbBfCSRZb8eZ3w9eUAbtoZxu2Vatjk7aTFVjS/mnYIsKwRULzoMBPGhoNCUdnW+c3NpzlZWAiCi4Qi76KT2Qi/EZfHMrqY89PgJXn3OUeP3gaCCI6H+yg2HXYPbU1tr3etTEJS6JfG8foXOF5ajq2iALuJHMrnOOAb/CP8jTOOBAwdYsWIFGzZsIBKJAHFH7379+p3xS/+/GQ/e8xApiSo2kw5KulcTn3/AIaQSKW5DYtM9PHJvUg3iE6BtSwNvP5/GvEXeGgMhjUbg3lsTmXB3CTeON/LB3HVcMdjCgIvMNYhPgGW/RWiktK4iPkNqgKy2Tp6aVpO8NBhEXnkqhaHXFHHt5XY+fC2dodcU8sUHKVx+nQunS+bHhan0GeTmjsl38vnCz846Hq+/+iizn1f5akkAT4UeeySTOx4pr0F8OiskDh6JsfGXmqsyC7/zk+BrSqqQhaIqhDIOsmhuao2XpSgK3HWLg537w/S6QF8jBd1iFnnv5XTOuziPCzubcLiaktH9MDMeq9bAOhWH915JoefuPKS9TdAKOnIqevLo08sZfomZ5k30zH87natufZ1rrplQpdl6pvh03mzMugJefiKFLh2MPPJcIUvmZzHs2iJ++DS7huaKIAjcMNbOxq0hWjUzcOykxISra67I2G0aPn49g2HXFjLlxgTWbwlT7pRJsIls3hEhM01DLKby/CO1r/PlJ1MYdm0Rn7+bwc/LgzzxQBKvvFvJ/FkZNQbMgiAw4hIrBcUSi5b4uWpUfMUnNUXLL19m0/2SB8+a/AyFQiz59n22LE2vcZ80GoFHH3CwZUeUPSsO04y4XpQoiDShNX6pkkef9TD3nXj7zSuUSEvR8vj9NVdFTSaRT95Kp2v/o8gHmyAjISDSWOqIS1vI1ePh8svik6uF33sZ1MfMsIutXDGxiLlvppORpuWqu+JGFOkpEa4YUsqGLW4W/6Tw8Ru5nCyq+bK5baKZex7/id29htC+fW1jiXM4h3M4h3M4O5SVlfHxxx+zffv2KkO7L774AoiPP2fPns1NN91E27Zt/7bjLVu2jKFDhzJq1CiOHDnCRx99hE6nq7PSCSAWixGLVZfkCoJQpd9X56QkN7dGpiHEF9DstrjZX0xSMRrqJgGuGmVl/nsx0uoofwRoQHNOcIA2Qlfs/kaUU0QrOtc4D4Ngor3Umy37l8ZnV4DLLfPabA+fzVewehtAszyaN6nbXCTBriEzTccLrwaYNEHGVWAmQdCTpKZxHA2SJNWpz/2PsGnTCvR6+PhLDzeMqz/z5O5JiXTom8fISy288JabknKZxrk6CkskNBrYsiPMtLuTuHGcHUEQ6NDGwKbtYSY/WEZ6qgZnmUCynEsCGRxiJ5mCkUAkzK59UFioIkpmcpQG7GYDLdVOmATLH4YpEQ4K2wip/nqJk1NwlisEAoEzJoIPHdrBof1BkuwGKl0ysz70cP9t1Rk/cxd4+e5nPw/dkcTzjyTjcit8+IWHWAzuml5GMKRyy/gEvp+XhU4noCgqS5YFGHdLCQvezyDBHh/PzV/k48CRKBpdhCSpMZSnV5+EENdp27rKyrQZTtxumQ7tDPz8RbUbcDCocP1kFwd+T6CsrP7riUQUXJUKjkQYe/WYM45DJBLm5uvqdgAeOtBCXkGMjn0KuOxiGw0biKxYHWbbjhjh0mRy/sjE9apuunatni99+EkINWxEPc3j3aO6OMwuTFhwkIK+oiFNOxbw4jNWrr+6ep5W5pR45tUK5r5ZW58uKVHDkL71y2GMG2nj6luLadRAx6B+KXywIJUPP/zwH8bg/xr5qdVqKSuXUOR4mx0xpG7iackPMRQU8jmMRIyOresvIU5L0ZKcpOGibmGWvldEshLvy2RVxqrTkycdoPmfSsQBJDVGAC8eKnCqxViwEVGDrF9qpxvdqtqxDQfpag572YxRNeEQUjBaYnQ/z8gVNxXz6dsZ9O1pYufOnWdMfmZlZRHRBxHFMCMuqRmDLh0NqI5yZHfd5jZu+yEGDRb44acI5iQFg2DEF5G575FKzBojyWnGKn3Huyc5+GxhgK+/D/HxO9WyKh3bGnj4ziSumFhM+9Z6giGFfQejHM+LMWGcnSdm+Fm7OYippDXH2EcqWbgoI5n0WuejqiquqIdRV4cYMGTAWRl5de/enelTg3Rsq/nDlR36jy6s15zOYhYJhlQ+/sJLn55mBl5Uf1Zho9x4dWl6qhaBeEbrp195icZg1bc52Kwaho8v+svMe0eCSFKiBlWFp1+pIBiJIZjL2LI5Xjbf8E/vdklSefyFCmIxsPiVM46Dqqr4PbBmU4gObQxMvtuD26nFy0G8uEgiHT2GeslnURDRqwaa0g4TFtbzEzsNy0mUsnDI6YRDMl8uDrJ9X4Cpdzlo0lDP1l0RflsdYun5IcaPrbsf/n1dkAlX1X4/v/1+EL2zXS05iYgaRpIEtEUtyBcPkpQsIqj/usv7KfzHyM/KykpWrlzJb7/9RnFxMRB3qotEIlx00UW1DDf+L2PLhs1cNcbAimWQU0+afRq5FJXupHePugdTXTsZmfacs870+ZuvTeCHZQEMVom9BwVefLx2Nub8zyOkxBpWNUif/ThP3FX3C1sQBK4aZeObn/xcN8ZO355mXJUKdpvIG28HmPNWEo2bCKzbuO0sohBHJBLBXXGIls30LFkWxBLNQk4u5NoxNTvFF2a5ueMmR61rff3tMFlqUxDATTmjR+rrXSW8f3Ii783z0qVjzZhqtQLXjLbx+ptR0i0B7vuLOEyeZOTVB/JIizVFFES0lRms2xygV3cT7VoZcNglfvttBUOGXHJWcVizegll5RKXDLCwYk2Ii/uY2bgtQp8LTPWKTT9wWxLXTilm3qy6BYL1eoGLephIT9Fy+FgMSYI3nk3lzQ8qMZsE7p9S94tHEASuHm3j6x8DGI0CjRvoyEzT1iA+T8f4K+3ccGdJFfkJcRH81i00FBQUkJNTewW8PixZ8h03jDXWq5Ey9R4bY7YVgKemWH4uzVj269aqvz/7ysdN19Q9URJFgUk3Wpg9vZCwHCOLRgiCQDjlOLffXP08LvrezydvZVDulDAYhFrurqVOA7PmNwAakNMQHnu17muyJsAHH3zAa6+99o8DcA7ncA7ncA71wul0Mn36dPx+P127dqWyspJDhw5Vfd+8eXN8Ph9r167928hPRVFo2rQpV18dz1Rp3Lgx+fn5LF26tF7yc/HixSxatKjq78aNGzNz5kxSU1Pr3H706NG8+cqUGp/pdPHsCIDO7QzM+rCSu2+p/d52VSokaZKhDvNcSY3hogwvlZxUD5FEGl7cdRJPoiDSQNOYiXfvJydbQ3GJghTS0rOXlvSUQ6zaWDuzo8bvdTK/r4txoiSAhvj7V/7jpE5pa58NiouL2bX9Nwb2jmfMLV0ZqndbVVWJeA1cMq6YL99Pr5E0cOxkjBvuKKF/L3ON627bUs+Bw1G27VZJStGgTT+BopykSVRm6YKcGhPrw8eiDLtqF7aoBjVtHYUVGmIxqHApNJLaESHCJnUFWnSkkEEOTao02GJqFEeqxPKVMSbf343MzMwzun5VUSl3yrRqrWXP79m8+145er2bSdclcPRkjJ9+DbBwTmbVeCk5ScMDU5I4r32AmW+6uflaew3CWBQFhg+2YrOKzHjdzcxHU5i7wEt6moZbujqY+UIeWbGWdbYNTczIvC8LuOhCM5Ovd9T4zmwW+eLDZDr3ymPHdg3BoFIrOxjgi2/8pKVo8HgVunbtesaVgGazkYS/yDoadamVd17V8dt7zYkRJY9DdKY/h9mFV3WjRYc3ZwvPPREndbbsDPPTDypWEigUjmFVEyhO2kRZwEfbSG9Mp5WQqqE2TH9wPSvWljFsiInlq4Ps2hvh/VfSyfyTdmyZU2LLjjCNGmjrLB0FMBoEThZIzHw0hUW/NMVgNHHxxRfTq1cvHA7Hv8U49H8jflzyEyvWhBg70sZbH1TS70JTDYMdgK+XBPAXJtKUtmzhd5rRgT37t3DDnSXEpHhF3LWX26syFqNRFUVRuf8OO99/cxRKspFUicK01Ux7SMvi7yIUbjpKcqhJ1TMQVkPsYSMqKhq0mLHixY1fDtFWvrDOrMPmansOshNJiODUHyMxwcYLj6Rw3+PltGquJxo9cwM4m81Gyw7N2bq+kFis5txVEAReeMbGXXetJcvZo0pyQ1VVSsQTVGgK+PFHkYyK7jj+KG1WVRU35RxlL3rFwtpNIdq21DFwpJPAoaY0UsyUltXM3u7ZzcSt19t5bXYlw4dYuGSAhU3bI8xb5EcpyqGhfAG7Db+RaDNgCMsc9+/HribWkgA5xn4yaIApaOa3XzYSjUbP+J2g0+mw2hKZdpeuqr8zm/968URRVGKSwrZdYdJS6n+udu2PkpGmobBIYt8ekUO7QO+Q2Pl77mkl+3Hpk9OzX0/H4WMxbr63FICXnkjlrpsTWbOhjGdeCnPxGC/PP5rM8MFWtFqBnXsjPPBkOYXFMd59MY37n1h/RjGIn4dAZaXItGcrUIImkgsvoBU6drOB8+iDQTCyXV39l/sQETFiIqBx0bSJwDPT7JhNQbbuPMTRE2F27ZeZfm8Su/bF+PoHPwu/jkLMwHOvuxg9zFLD4A3ietebt4d5/ZmasjNLfwuwZGmQ5iTV+FxVVfazFRGRcttu2rWCm65N4KW36zZh/mfwbyU/FUVh27ZtrFixomoFXqfTccEFF9CnTx86duzIVVddda7U/TTIsowiK2RkatCp9a8SC4KAxST85cqozSIiSfEB8unIydTi9igY9QJ6vVAnkSRFhaqBGQD6MDlZ9d+nnCwtO/fEs3izs7Q4XTKpyVoKiuKD4dwcDcI/GBjXhWAwSErSH+XcqIhhC5rEylqDhrJymcaDa59fKAipQvzzGBFaNK9/gJSbraPcVcfsAGjUQIcSk8ESriXaezoaN9AhGMLwR0KHGrRQXuGt+j4lSaSkpLDe39cHnVbGaIjfK6dLJjszHuPsv7onmVoCQZXcOrRYqrbJ1uGqVNBoBLRayP3j3hn00CC7/t/lZunYtD2MzSJS4VL+sm3YrCJSHbe+Ua4Wl8t1VuRnSUk+F7b7q/PSotPX7iANmJCk6ntfXiGTm13/OTdtpAVDmFhQwvGHS6SglWoQvJIc17YtLJZqGCRcdH7t1PwlSwMMG1S7HA/A6ZI5WXTmMTiHcziHcziHurFgwQICgQBPPPEELVu2ZOHChTXIT41GQ6tWrTh48ODfdszExMRa77GcnBw2btxY729GjRrFsGHDqv4+NZYrLy9HkmqPQxRFoaREZvf+CO1bV5e+d2xjYN3mED27mcjO1LL09wCD+tZ81yTYRLyylz9TaqVqAYUcI4tGtOd8QgQ5wQGi1D/51kUSuKi7lfXb/bRtaWDBnIyq8djVk4spKpHIyqj9bg2HFUrydAQrVR663cwHn4QpX+7FZypCo49SUVFR7zHrw803jWHqHVZaNNWz6Dsvq9YFkSS1zgycz78OolfNvPGcrVa1VJOGOt57OZ1nX3Px/svxjKRKj8zlE4p58I4kxlwWn5R6fTJDryliwZysWhlFzZvoeeflJFatD/HEA/GEgnWbQ9x2nYVkbwZWNYFD7KIt3SilgF1soIPaAwGR0sTtZFlkSsptWCyWqgSRfwS7I5eiomKO5UfRqyYMkWS++7mUH34NUOaUmTcro87x/YDeFu6YVs51Y+ouLe/b08Qjz1XQ67I8mjXW0b61kXBExWAPU6TZQZavU425h0dTStBaSK/uZh68LanOfWo0AlddaWTeqylcfl0Riz9NrqHDuX13mJlvufjx0ywGjS3kt99+O2PH96SkVD5bFOCKYXVnBi35JYTWk4mDFE5wgFSy0QgactQm7GETgibGzDss7Ngb4Z5HKtixRSSjrCdFrEGvmshLXUn/ASLbFrWrQXxC/BlsLXdn/bpf6X+RwuhLrWzYEib1tPbhDyjc81g5Hq9M7wtM+PwKl40vYvggK7dNSKgRyyVLA3TrZKBNSwOHZ1uBGEOHDgX4Q6e/Zt+g1WrrXTD5b8aSr3/AYBN4+qEUtu2OMPL6YsYMtzK4nwV3pcxbs4NsXKUn29UZDxXYceDL2MWNI03ceJUNo0HgpxVBRl5fxAuPpdClo5FFS3xcOtBCUqIGrSEeZ2fiLl5/1cjg/mbGj1V57tVCvlx4DCFqptIfweuXseKooZ+YoCbhphwQKDccQXKUgCqgc+WQFMvBIJiIin4uv+8wPbolc+R4lKnPOqlwyRSXyFwz4ewMj56Y8Th9zl/Jh3Pj74HTMbi/ifdmw7gbfyUS1GK3C0TVKONGmYlEzGz6vE0V8Qnx9pxEGqqqcMi9k8uulNCKItZQNs2FVkjE+HDuAW653lZ1vavWh1i0xM+vi6plvS4bZGXqHYkMGF1EobOE5+620ucCEyVlYR57NsK27b+TpjTAQTIRwpRwEhmZ87gIgGPB/axbt46+ffuecRxiUT+d2lUn+6QmaziRH6tVMQHgrJBJS9Hg9WtRVZUVa4I4K+Ra/bqqqrw6200kCM6tzWlCC9yUc+m4/TWe23Ejbbw7t5IH6uj/fl8XpHM7A2/MSGPREh/vfuLh3ZlpXH2FlcsvM9PrsnxWrAnw0ttuJBlaNdPx+jNplFVITHvWiSyfnXGi0Wgi71iEdnI3zIKV4+oBGtKyqvLAjA2v6sYu1F4oldQYMvEJe7DBdtb9lFVFZg78Yx330NEoDz3t5In7k5n5YoSWkZ4kkIQvz0nvIdt4crqVSwdaiERVvvzWx2df+eh1volLry5kUB8zogYWfRui4LiG8gqBSn5Do2rQocdOImUUYieJEAEa+LtRdGQ/X30TJCnRSCAQwGKpey59Nvi3so6TJ0+ucuZu1aoVF110ERdccMHf6oD53waNRoNWr2XXLoWYJlDvdrIq4Qso9Q70FEXF51fqzHLcsTdCVrqGYFhBUdQ6V2HtDoiqEfR/aCfid7Ble2kNPZHTsX13hJbN9H/8O8zEq+0UFPsZOij+sO3dLyHUk633V7Db7RQWq6iqisko4Le4IajF5ZarHNkA2rXSs25TmF7da3b8WZkC4cIgRsGMGSurVstcU0+l9bbdYVo0qfv61m0KYTDL4LezaVtple7Wn7F2QwQheNokKKGiygVTVVUKimXGtzz7bBMVM+GISiik0KKJjs++9nH9WDtzPq1fcX37ngipyRq274nQ/by6ifQduyOMHWFFFCAUVtm2O64DZbMKbN4RplXzuuOxY0+YZo11LP5RITNdy96D9U+WCopiJNhqk87bd0WYdNfZkX5t2nRi1bq5XDqg7s5vy44I4UDtFTwflRjN1aUDzZvo2L47QuMGdROpazaE0YTtmInhoxI7iYgRE0eOR2nWOB6TBNsfxGeGlkPHqssXJ19TU8C6wiUz5+NCJl/ToM5jzfrIR9r5o//6ws/hHM7hHM7hH2Lnzp2cf/75tGzZst5tUlJS2Lt37992zJYtW1JUVFTjs6Kior8kJXQ6Xb1l3qecVk9HOBymslJlxHXFzHs7nZ7d4mY8901O5LLrinjj2VReeDSF8XeUsnJdiOvG2ElKFPl9bZD35nkxpeuQCmJVZhte1U0pBXSiF6IQfz9bsJOspnOYXZSoeWQItd9ZMYOHoYONbNgeYNGHmTXGmLfd6GDqM04+fiO9Fuk27dkK5JCBRnIzXnxzFwazRGnaRhIcCmavUOc1/xX8fj8H92/m3TKBQFDl/imJdGpv4oY7S5j7ZkYNp/UDh6PMfDGEwaYyqG/d96RVcz35hRL3P1HO/sNRCoslXn82lT4XVM9XtJq4eWRuPQvD/S408+Ksyqq/Z80OYfbEHaINgglJjSEgkCk0AFVlP1tQzD60xMjflcaAMQMwGAxnHIseFwzk8MHNWK0i5UmFDB2p4ZVn46W6I64vol2r+uWVUpI09VZBCYJAVoaG/EIJWY6Pry1mEZ9fYeF3eRwzlWGLZiJIOqLWMhzpETplxwnunMz6p5XNm4voFDOuzW3p0msvXburtGimYee+KPsPRVgyL5NHnq/AaBCIRCJnHocePXjikTA79oTp1K7mWLfSI/PyLC9yJIl81pBMOg2IlxQbMGHEgl7W886jDgRRJRBOopJyylmPGSsZQi5Dxhxm+QoFh5RVp9u3KGgwy0n07BYnwSVJ5Y6pTr54Px1nhcyQcUW8+ERKDZ1cVVV5+hUXr82u5J5b4ySEP6Dw+IsV3HFTAoqiEo1K2OzJZ/1s/F9AMBTkvC4GdDqB7ucZ+eHTLDr2Lua9V8wgGTC6W5CDgwpdHv7UA+i1Eb7+JKPG3G3sCBuD+5q5fEIxj9yTyCcLfHz9YSY+v4IU1aCoCpqkCgb1i/cZGo3AI/cnMP0+Fa9PIRYz0rRjGa3lLn9KRBKQkShtsIIH7rEwaqiZWAw+XZDHO+8dJq24JxnpItPuid/3/r3M3HRNAjfeVcrPvwZwu91nFQu/30+mKZt1q5ys2RCqYeYEsO9QGHNCjJsnGunT00RRicTC7/3s26vQWEmrs00nkY4WPfqIDRGRBsTlvLSCDqkwh/seL+LlJ1MQBIHX3nMz55X0Wv2JxSzyyaw0Zr7l4uZr44Rui6bw+xITd00r46tvD6Pqj2OziziCClGvCdWrIgoiGkHA4zlzs6+4Hm60Bp9xzy2J3PNoOZ+9k1FDAjAWU7l9WhmiBp58MJklS/0cPh5j0NgC5rySznkd4n1ImVPiiRdcFBRKBA83oqEQH1PIqkRKSs057dgRVibdV8rzb7i4bYIjnvQjqSz8zseLs9ykpmi4/MZCAqH4s3zVrSUoKtwxMYHRw6ws+j7AFcOspKVq2Lg1zCPPO3n9mVTSU7WUu86OM0uwJ+Aqc2MTHPHY4KQR1eOhXJpxgG20V3vUyL5VVIUDbKcBzXCbTnDfXeYq4lOSVEJhFatFoEVTPTlZWoaPc9Eu3Bf9H6SqXUnFeKQvj91+hLvtx0hNh9tuTGDJ/CyMRpFAUGH1hhC33FOByylgV5I5nw5Vvw+qfvaxJa6zDGjQkEg6Dnca29et5fz+fvLy8v4W/fb60+D+BlRWViIIApdddhkPPvggAwYMOEd8ngFGXjGS7TskOnYWqBTqFsjJFw/RpoWeT7/21fn9gm999OxWm/CSZZW3P/KQVyATdVtp1UzHe/NqdzB3TjFSaqzOjEgKN+TlNwLEYrVfwj6/wg/LAgzpZ6a4VOLoiRgn82SCIYU7brGxeUeY0mIYfdWoMw1BFTQaDe069mbp7xFuHJdAVFeJUJrD8696a2x3x00OPvrCSyBYUxvjsWlWTmjikxwbiaxeJVPurJ1Voaoqjz1fwQ116FWUOyWWrQwy8Xoj4ajE67MCRKO14xAIKsz7LEKSHHdwjKghjGmVVQPQxT/6icTM9OhxduLFAMNG3EBGqp53PvZwXgcjew9GSUvRcOR4jOLSuq9n2rNOHpji4JV33XUOnkrKJI6ciPL7uhA5WRouG2Tm1dluJlxt59brHbz2nrve6/z25wAXX2TG45VZssyPQS+w72CkznN/5d1KJlxdM8Ngz4EI5W4jSUl1ZwnUh379+vPDrwoeb+1UUllWeeYlD8mBmlo5ihrX+7llQvWA4OrRNt6bV4kk1d2eF3wVJUnJII1sSshDVmXM5S145Onq523C1XZene3GZhXJSNWweUfdquLPvupCkhXC4dq6LaGQwpff6Rgy5LIzjsE5nMM5nMM51A2/339GmVCn623+qxg6dCiHDx/m66+/pqSkhDVr1rB8+XIGDx78tx1j6dKlGFQrWncW100uo2O/PHoMKmLgMDfhw40Zc30FvQY7qayUWboywK0PlPLAk06cLoWvP8rkg1l2DlpWE1Hj76l8jtCc9lXE5ykIgkAz2lHEiVrjBkVViKXkM2KIBUeCWGuye+H5JtJTRLoPyee7n/0cz4uxYk2QcbcUk5ykYcItoNgrkMIaln6ZwxuvWEjOkFCVs18Yv/22a7l+rJXEBA2LP87imsvtXD3aTn6RRPs+eUx90s2b73sZMa6Cy68Ik17cC9M/qJYSBLhkgIVFczLIytDWID4BgiGVJEf90yZBEKpi8tX3AXZsMGIVqrO4hNNYhnRy8QpuxGACUZ8Jn9HLo08+clYx8HkKMRkF3pmZhs4e4NEHao6zIpH6teICAQVZrp9UKyyWuG+yg3mzMhncz0Kv7iaenZbC0oXZ6O1hUtrlYW97FEUfxGyV+fzdTErKZLbtrsddBVi1SsIo23BImWQV9mftWoXePUyMGGxGlmHyQ3HiORZTz0r/NRAIECpzMOraCp56yU1RiYS7Umbul156XFJA8GQ6Vhx0pCcNhWoDIy8uZOLSRumxZqRFmqNBQy7N6EZ/7CTjSz3AlAl2FFmo9aycDlHREvyD2BjS38Ku3QrtepTS+vwSLu5tq0F8QrytPHpvEj8uD3D0eJT5i7yMGF/EoL4mVm8Ic+GwfMrKSxDFf+s0/X8tklIdKKf1TyaTiN2sJ7W8K2mV0LhaJQABAABJREFUnbCSQEHKWsbce5J5cxIY1N9UZ9KKI0HD2JFWnn/TzZfvZWA2i7z9oRddeSNiRGnUUFtn6XqCXYMvoMYTI+poF44cLyt/SuH6cVbsNg3JSRruvNXOkq8TKMtYT4NGNZ89URR4e2YaZovIN4sXnlUsdDod/mglmeUXcMskiSuvr+DH5QF++DXAgOGlzPrIy+aluTz5YNyo7tor7HzzcSZDBxuosByuc5/xa1ZpQUckpBp6xSm+1vyyyEq3Qfk8+rwTf0CpkYx0Olo01VNcWnO+tnpDiBMFMXasyubw9iy2rczgwKZMHn1MS2HyehRVQdFEz0qW5sCBA7RqruOLb6vnaB3bGrhtgoPLrivilXdd/Lg8wBvvuxlweQGlpRJer8rxkxIXXWBmzXcN+PSdDJ5/w0X3S/LofkkeF43I54dffRQe15Pqq85Ct+Hg56U1xw8/Lg9wsiDGpu1hBl1ZQLdBeXQdlMfxvBirv89lQG8zjRvqWfxRFj9/kcM3c7OY91Y6z7zqYu+BKJt+zuXhu5KYeHUC772czsxHU7jhzlKuHGElGjk7ox+tTkLL6f1n9XtPUWVMWGhGe3azgaPqXkrVAk6oB9nOatLIJklIR7Y7GdQvnvAz4qoKmratoHlrH0m5peS2Lub4CQm1MqmKuDwFvWAgPdiWtOKeWLQGdu2LVmX4W8wi/XuZ0RpkTKKJtnSr8XuzYKUzvSniOEWcpNEfBoGCINAo0oktmxXC4frfL2eDf2uv2rt3b3Q6Hd9//z2TJk3ilVdeYcuWLbXc6s6hJqY/Pp2Y4GDrrhC+7G04tXkoanwQI6kSBbp9pHcoYMfeEPMWenl3biWhUPz7SERhzqce5nzmZdnKIFt3VjeUoyeiXDulBJNR4JefZRr6evD1t2F+XB7ghbdceH1y1T7KKmKUiic5Ju4ipkbRCjo0J1sz+IpSDhyuzvLbtivM2EnFPPVQEms2hrjuthIu7GbmrmkubrvJxoYtEcbdWEEgpuepZ576p+Jxx52P8vL7iYCGDp1UKqyH+PYrDVOfqKTyD/cwjUZgQG8jfUcUsmtfNQmXkapBTihjv7qNGFESi7tw8YgK1m4KVQ3s8wpijBhfQvEhO3c86OF4XrxTU1WVNRuDjJ1UgsMh8t2vXjQNT+ArcDB4dDn7D1XHYceeCP1HlGAr6oSAgFstozRrDXNnOwiHFWZ/Usm0GR5mPP/BWbuaAowcOYak9J588LmX596o4OmHkrl2SglXjbZy3e0lrFwXrLqe/MIYN91TSla6hqdecdOyqY5J95VRUFR9Xas3hLhmcgnNGun4fV2Q/EKJdVtCDOprplGujmBIITVZw+CxBRw6Wn2dO/dGGDupmBvH2blqcjH+gMzni300b6Lj9ofL+OHXAIoSP48Kl8zdj5SxY2+Yti3iq0uyrPL1D35GjC/ik/m/nHUcRFHk8affod+oklpte+i4Uo4dV7BSPdkIqj52sQ5MAQb0rR74OF0yLrfMiOuLOHK8ZnvuN7KIhIL4Sm6UMDISB8yrENFwaF0aE293UVIm0e9CM6IIDz5VzoO3JTJ9hpPFP/qqJhSVHpn7n3By8FiUFx5NYewtJew5EG+bh46beePjVK6c4mDipMfO2gDrHM7hHM7hHGojISGBkpKSv9wmPz+flJTaWuf/LJo1a8b999/P2rVrue+++/jqq6+4/vrr6d279992jEAggE42kRhsxKX9beQf02LbPYjsgoFYQ9kYXA1IPjyQsi3NuPXaRH7/Jpe5b2Yw5UYHdpuGxg11tOoURHf+WgrSVhLAU6uE9xREQYOIhjDVlSURNcxR61qefszM5p1h0lLrnuxqtALXXWHneF6M195zs3FrmBcfS2H6PUk8eKcNMb0IURN/R14ywMIFXU04XfJZZbcVFRWhRg8wdKCVZo31NcoaH7sviZICDR+/q+ejx5riXtmdnPLeGAQjAZ9YNVb+M1RVJRpV6XehifIKhSYNa5NviQ6RgiKp3nP1+mQqXDI9Lynk8akasirOr/pOUmOoVGvwi4KIXtDRVuiGzgCT77r1rA2fKioKsdtEzutgxGKhhizPJf3NfPWDv87fRaPxzLXFP9b9/bZdYSJRGDO8dll8o1wdt09wUOkScG9viT2vO42zTeh0AmazyBtzKqvGgKfDWSHz63KJhD/03Zzmw1wyWM8PvwZZ8muQV59JoX1rA7OeT0NWBA4e3H/GcViyZAmZNKBZ6RDefkPlwkuK6DawkAcfc1Ny3EwT2pEqZNUwfVFVlRLzPkRjmIQ/pI1UVcVJMUnEHaIbCS1RhBh2m0iL5iIB1VvfKRAxuGneOH7/BAF0qoGKPBsZtgSmTKzbu0EQBC4daOG2h8sIhVW+m5dFz25m+vUycfkwGyeO7Qbg22+/PSsdyP8LuGzUZew9EK1B8F8ySI9bjPf9FebD3HkvTL07gd37owzoXX/i1bCLrTRuoMNmFfnkSx9vvx/kcOwAB9lOYXn9OsLxZKB41rpbLaeYE7jUMly6fKbcmEByUu0+smkjPb37KVw5pvazbjGLNGusIxw684xHgJ07tyGY46RfjrMXB5c2Z9JNMabdlMzxgihvzEip5ckgCAIvP5VCKP0ARY7NSGpNMk9VVRRNFJNgQYOmatHs1G9zKnsgnWzEDz9F/9LoB+B0mVpVVXnmVRefvpNZo8RcEAQmXGNj2OUSJ4V9mO0yzZo1O+MYGAwG0pJFvljsY9uu6nPt38tEv14m3v7Yw+uz3SxbFUSng7wiiVFDLfzyW4Drr4z3c62bG1gwJ4uNPzVg408NWPlNLg1z9RjMChG1uh0YBTMnDxrY+sdxfloe4IvFfpbMz+brj7L46fNsrhtjIydTy+eLfcyZ72Hz9jAvPp5SIwPVbhPR6wQ+er1mpQJAs8Z6brk+gVXrQwji2S3UaoxhYoRRVIUKoQhVH+CIuoet6u9s5nc2sJR9bEFGRoueI+ymgiLa0JU0IRtVVYkpMjv2RBg22oPr92608g2go3wR3eRBJFW2ZfVvWmxy/WMoKw5ENJRXyJzIrz7/r3/0EwqI5Cqt69aOFjQkk44OXXXlMXFi1FepweerO+HvbPFvLXu//fbbmThxImvWrGHFihVs3LiRjRs3YrVa6dmz5986MPxvgsFgYOW6lTw6/VGW/fIVLvNOjgX3IigaFEHCao8RLFcIBRUOHI7w/JtRXnuvEqNBwB9QCIUVzEYRQRAZdUMRFnN8hT4cVglFBDp36YfWupF9wdWoTh1b/WEOHKnkw8+9GPQC/oBKwKdgc4AncAxnqABB1qCqCvqDUYZeG19tVpQ4UarVCtx0TxmSBNEY7NjpwZag8s5cN5WVAhf2HsRb77z1Twt1WywWZr//NV988RGVwUXYU4twlrqZ/bHIgu89WK0isipiNJjx+mHYVSVYrQKCAIGgwGVXjKd9+w68+PRLeF0+IsdkrrihFHuCgFYr4PcpVDg16Inw+9owAy73Y7GISDEVWRHQG2wIggJqmKAUIWgqYutOLYOvKMFqj3fmHg+EfGYslqMImiPEVD82XYixk8JEogINGrblw7mv0aRJk38qBqIo8tIrH/DNNwt547Vn+fCzYvQ6gSdecCEAN91bilYroNVAIKQiSypJiRrKnTHmLYwhirByfRCjQUCS4insigqHj0fRaOKDNSkG23dFefsjD+GwQiCkEImoDBpbgN2qQVVVwhEVAXjipQq02vhL7cChMEdPxDDoBe55tIz7HhfQ6+Jl9IGggsko0mt4AQa9QCisYDSl8s33W/5pnaJevS7itVk/cM/Dt1NeegRRBK9XpbwcdIYY+3XrUGM6hD9KT/TWKMlJAlffWoLBIKDXCYTCoChGXB6VS68uxmIWAC2IiRzZLyKq2+MH08ZQ9TKKWeSQsAY5oOXItzFWrPeRnmFHlvXkFzj5aokfo1HgvsfLefiZCgx6AY8P0tLb0qhJYx54YimBQJTLrikiMyub3EYdAAGLTWDNmvV0794Th8PxT8XjHP7nIcsyoVAIs9l8LlPjHP7X4ZQjuiAIKIpCNBrFaPxrZ+qzhSzLiKL4Ty3+nQ06dOjAqlWryMvLo0GD2mXb+/fvZ8+ePVx66aV/63G7dOlCly5d/tZ9no5LLrmEJx94hgRSWLZUwaCaq3TZFWQ0xDOUUiNNeemVArp0jtCpXfXk4fPFPu6+JZFhF1sJBhW693HBX8iPK0jsEtbGy+RFmQaNFOa/YqdLBwMjbyjCWIdZC8DBIzGeuL+mnuMpCILAsEv1BELVCRBTbkzgg/k+otHoGS8CLvl+AXfdbGPH3gg9z6/ZTls21ZOiTyIU0RMlgpFq0kPnbMCbcwp48I7aWmff/BSgdw8ToijgSBApKatdUaPRxE0iF33vZ8zw2lVCM17xUL6zAQbJjkys6v6oqsox9pFN46ptVVVFEuJxSAo2ReTsn7fUtBzyjgu4K2Visbjc1Sm5gevG2Bl5fRGd2xlp3aK6tFGSVMZOKiY9VcNDT1Vgs4gM6ldt9LR1Z5jbppYx/sr6nXWvuMzKrDdUcmLNUVFZu15CkuLSVFdcZuP6O0p56qFkGjfQoaoqG7aGmXyvG31RO9yUU2E9hCXFh1avZfRQO+d3jt/3V97xMPNRI1JMwGCo35X7z/B6vchiDFEV6Sj1w1NSQUX2BjYvT+eN97x8+NFKmkmdcRAv0w2qfoqsO+l/scL29SaEUgFFVTjETjJoUCOTT+dLY9nvIR6+38KVG3dhrqhtYuPSFnBRH7Gq3Hb1xjCK144GBVGM4vgLM6a0FA03jEtg3Mh4vLftCnPpQAtdRhn46HMPffv25ddff2X9+vWkpqbW6pcFQUCv1/PYY4+dcbz+G9CyZUsCAYUpU8uY9VwaPy4PYk+UcaZsx1BmIZqUz03XxcmZU3Pj+uDzK6zfFKPdhUUoisKkG20kJ4p8+0OAwydkjp2M1bkYsnNfBB9+CnN+Zdilerp00bB9u8zXP/q4bEhtN/NTuGK4hYNH6ia09HqBVq07nFUsSkvySHCo7KncRHu1OwoyKeGmaLWQlgZ9e9ZN/Go0AkMGmOnUNsyMGavJKetTtUDg1haSnaMQOhEgk0bkiQdornaq8ft0f3sqDqVyJLqBcFips88vc0q43EqV+fLu/VHat9bXMsU5hftut7LgmxPotGen69i6dWvuXR/my9npjB7vpGlTgSH9zXzzk5/RQ60cXt+o6rmNxVRue7iMtz/y0LGtAVWFJcv8LPzOj8+vcF57AxOvSSAzXUuCXaRtS5HFX66nXfQiNH94iKSVd+Pq8auZeFOQpb8HWTI/C4NBZMPWEHdNL2dwPwsP3ZHImo1h5i3y0rqFnr0HozWkSPYfitK+taFe+ZGRQ6zMeM2F9iypE2eJn8QUOCos45orjWzYInB8I6gINKIlqWQhCiIhNcBhdqHDQC4t2K3/nWS7gWBYxqiNctu9OnJK+9RwhhcEgQxyiahhXJSSQ92cRpggDdNFrh9r54vFPqbemcTu/RHem+dBULRYlIQ65RYgnlkrUlt7VVaVv616/N/uNGQyxZ3qLr74YvLy8lixYgWrV69m6dKlLF26FIiv4jqdzn96Jf7UvsrLy4G40PwVV1xB586dgXjQFi5cyPLly/H7/TRv3pyJEyeSm5tbtY9YLMa8efNYu3Yt0WiUdu3acdNNN5GcnFy1jd/v56OPPmLLli0AdO3alQkTJvwt4qt/hl6vZ+aLM5n54sy/fd+nIAgCmZmZFBcX/3+vKWMymbjxxinceOOUf7xxPRg9uv6y+/8NsRBFkdGjxzJ69Nh/2zH+N8QBoEWLFiz4aum/bf9/VxxeeuklrFYrb7zxZtVnM2bMwO/3M3r0aLxeL0uWLOG3335j1Kizl4X4v4SKigpmPP0cu7btxp5gZ+ioS+jYsSNt27aloKCArxZ9yNEj+7Fa0xg2fCx2u50fl8wjGPTRpm0PRl9+NR6Ph1WrVvL78gWUlOQjKyIdOg3kkUcerdWPq6rK559/wicfvU4s5kWrEUhMzuXBqS/RuXNnZFlm4ZcLWfjlbFTVRXaWGXelhg6d+nDbHdOwWCz89ONPvPri6/i8Xmw2G5Om3Myoy0f9yyZ/gUCA48ePYzabady48R8Oj5Xs2bMHURRxOks4dHAbVquDocPG1njX1YdIJMLn8z9n4WdfgQxao5brb7qOkaNH1kno7tq1i88/+ZKAP8CFfS5gxKgRVROzQ4cO8c7b73LiyAlycxpwQZ/uZGZm0qhRIxo1avQvXXtdyM/P59P5szh0YBdGo4khQ6/hkksuO+tMqr8bJSUlzHn3Azat34xOp+OKq0Yz6vJRfyuxGIlEmDd3Ph+++xFejxeNVsGSKKLIEoIootMkEfCEiMTCBAMBFBRUIDHJiIBCsBK0ogZZEwEERFmPVtASUcLIYgxV0mPQ6cjIziA9LZ3OPTqxdd12iguLqXAXoTPGiAa1qCrYk6w0aJSL3ytRXlyOGhXwBiuJqVEEThF1Chazit0BogABv8jFl47mhRde+FsWDkaPHs2GDRt47LHHGD58eFUW6Pbt2zl48CA//PADNpuN4cOH/8vH+k8iMTERSYjiUV04yjpQIe6q+s5KAieIyxRpBC0ZJb249uot5DT10etCHUUlMivWe/n83bgZhNks0rqNQFGBF4tQO7tPViWimgCJ6VH69jRw7+RE0lJ0rN0UotvgMl54LJm5C3zsPRih7Z9KSVWVeidzAHqjSueO1b9JSdIgisJZOb17vU4y0zWEIyrlFTUryYwGEaNZoZHvPE4SL+WzqHZkJMKRIO/PVglHXNxza1yXLRxWmLfQx2dfe/nxs7hept2mQa8XyCuI0SCnZh/y4O1JDBpbwJETUabc4CDBrqG4VOLZF72s+tFGI6k9EUIcZCfpag4BfBRwFDtJpAnZVftxUoRZsYMAOlVPMFB/hll9uPyKCaxdtYivf/Rjswr88nuAS/rHswwtZpH5b2dw96Pl6LTQvrWR4iL46Xcv0ajM0c1NWLspxPW3VmAx+chI01DqDiPLkJws1qnTfgqiIKBV4/dLEATMzubccNthzEaBIf3MtGmh56mXK3C6ZGQZ2rbUc/llRmbN2cWk8TYmjDfTKLc2uWo0CpSUySBp6dDhzAmgvn37Mv+deeTKcV3CBCGZcCgTpyvGS08lc89kiRde28uqNRKoAg0bCZzXWObC842sXRdgv7qNEH6yaUy6UPNdaQ824MkXNrNpWRb3PhDjlZdXYXe2wa4mEyVMkfYQjc9z8tpz8bliMKhw/zQfqqcpFiGMxiewfJWbUUPrnieuXBfi/ilxMr7cKbF5R4SnpyYjCALJyYksXbqUSCReMVRQUHDGMflvx7NPPo3VouH3tUHOH5LPxGvstG9tYNJE+PDTFSTYNJQ540axQ/pZmHR/ab0GX+987CGQn8xVE8M8Pb16YeTWG+MScsOvLWbJZ5k1MszXbw7xwMN+2rRTWfpVShWZd+VwkInh89dPtvoDCkZj7T4yGlUpd8r0H3zeWcUiO6cJsiSSS1O2sBINGlLJwpDkIsXx11IfOp1Al04G7r9f4O1HT5ASaYJLW4C+1X56d9Sz8YQHEZEKTSFW0UR6pHnV4oBf9VCZvYUbx9p5/k03TzyQXGPfqqpy59QKyg4k8+TzHi4ZbOTV2W6cFTKvzXYz/kp7rXL59FQtJq2BylCMUCiEyXRmiyAGg4GYpOf5N92YokmcPOrFPlKgSSMdd95cc7FLpxOY/WIafUbms2d/hK6D8jAZBbp1MvLovUmcLJCYeE8pt45PQJLgnRfS6XuBjwem/4rBn4Ex5iBmclHuDrPsd4W0FB1Go8iylQHuml7OpQMtJCeKzPrQQ0mZxGtPp2E0CMz6sBKNRuCNZ1MRRYFQWMX+F/3sqffo2RZLWywqTRqJPHqfHUGA7+YnEMRPCzqgRUuMKAaMmAQL7dUe7GQ9USI0EJpxz7Qyrh9n49dVAa6/TqpBfJ6ObBpTyDEUValT9sGbeIi7bjNjNQus2hBi575itBqB1s116ADXOj8m6u4TQwQwUPO4bspRZKr6wn8Vgvo/wHBIksSmTZv47bff2L17d9WKQNu2benXrx+9evU6q/1t2bIFURTJyIgP7FauXMl3333HCy+8QG5uLt988w2LFy9mypQpZGZm8vXXX7N//35ee+21qgfr/fffZ+vWrUyZMgWbzcYnn3yC3+9n5syZVQPyGTNmUFFRwS233ALA7NmzSU1NZerUqWcdg/Ly8r9Vc+qfwf8Wous/gXOxiONcHOL4u+Iwffp0zjvvPC6/PO6yVV5ezowZMxg8eDBDhgwBYM6cOZSVlTFt2rR696PT6f6rHT3/UX/4zqx3eHPm2+TKzRFMfmLJhYj6KP5wFAWVLh2MPHRHElnpGjZtD/Psay4y07W88FgKSQ4Nv6+L8vybbqJRhUsHGHngtkQy0rQcz4sx43UXqzeEGTDwcma9M5/S0lK8Xi9DBw2gvNiNQadBZ5BRkNAZwGBSSUk24HLH8LhVbHojaWkio0bq2HcoxO4DUQIBlUqPjBTRkWjVk5IikpQM+w5I2BObs3jJ4rOa7J9CKBRi+oOPsG39DtSAALZSFE0Ek9lAVoaBAb1FKitD/LY2SG6WhoBPYOt2AREzSckp2JK06A0+XBVuXG6IRbWYDGaSk5JwV1ZirUgmLZqLRtAgqTGc5kKyu6dw5/13cPToUZKSkujatSuTJ95G6f4KrK5ktOgImCoJJLmY9tRUZr31GMl2N93PM3HsmMLmzTLBCguWDD/nd3dQXpnCo4+/+beRoN9/t5DvF7/Mw3eo9OhixOdXmLsgxvfLE3lz1hckJNR2TpVlGY/Hg8ViqTfb7F/tA75Z/C3PTX+eNE8DLCQgIFJpLEPKDvDponmkpaWd9T7/DI/Hw6A+Q7CUJ5FGNj7BTb55B1atBZu/IahQaTyJO+pBkjRo0KDXiTRrJfHIfXYcCVq++yHCtz+EKSmRyBWao7dFcEc9eENRzFhRUQkSIEYEBQURDSoKAgIqKhnkkkIWVuy4KeMEh0gmAx9uQvixk4gVBwG8uHGS0SDMc48kM/ISKxoN/LYmxH2Pujh8ROXrJYv/IelxJn3h4cOHee2113A6nbW+S0lJ4d5776Vp06b/Uuz/XfirvnDGM8/x4bsf0ELtxDHtTs6TBlYZFhxUd5BMOilCtad7RA3hw0OFYw/33KvFYha56Zr487DvYITRY4LklPeuVQ58QLOJB5+I8NqbIeSwAYMjgCpKNGqgpdQp8cKjqXRsa+DaKSXcMM7OFcOsGAwiew9GuO62Ep54IJnhg+su9e05LI8f5meR6IgvAK3fEmL0+HK27zl2xjH69tuviLlncuM4I2NuKuaHT7NqTPB7DCjHsq8PWkGHoiqECSKiwSiYqFTLSO2zHZ1RQVHj2ZKZ6RrO72zkpmscVfs4eCTK7Q+X8cGr6TUI0FUbgkx5sBR3mYEksxmNXkEO6zCWNSNRjZdLe9QK5JZbsVpEtu6M0lTuWEV8qqqKWyjlsHYbnWL9MQhGSuzHeHzOw/Ts2fOMY3AKM559mGW/fEZKohZJVvno9YwaRpUut0z/UYWUloh0bKfjiak2Xn63koVz4tr0X//g48kZPkIBLZ5KFUuCzPhrDOw/HOXL9zPrPOabcyp5YaZEqr81iqAQTTqBNdOLNxilQ2sDn8/OrFHGqaoqt00tZ/P2EBt/blCnA70kqQy9poiOLS3MmRtj2/6tZ7xIpKoq7Vo2JznQhMZC3AzDr3rIGrSFhXNrJ9VEoypDrylk4EVmnn3JQ0q0Mc3oUCdJdFI9hFOTT26TGE9Os9OmpY5X3vSzfGWU8gqZpi1kXn4yhfRULSvXB3n5bQ9lhToaNxIIlyaT4e1IZfPfWbc0tVZm3L6DER57oYKFczJZtT7Es6+5ePnJVNq3jpteDb+pATZbKkOHDqVLly7Y7fZaC0T/zWPDv+oLm+Y2IzMnSuf2xj/0ZiVmf+Jh++4I5RUyJ09CsjYJUaNiTQ7RvLXCheebuGV8zfHAmo0hbr2/HI2qZcJ4EyvXhxDFuG7rVaNsWMwitz9Qwf9j77/Doyq7/X/8tfee3jKT3um9ht6VqiIKiIqKCnaxYUNFLNiwYRdRVFSwNyygoigo0nuvgZCeTCaZ3vfevz9GAzGJD/ic8/uez3POm4vrgpld19xl3e97rfda+RNkZivkZEkcLAoRDMeJ+Q38+G1yo8Kpm3eE+ehLH88/2vTvMmZyKW8/n9GocNqDT9Wg0wl44xO46+7HTtlO0WiU4UN6k1zRCYeSyV624KOOVulWBp/t46pLk+jbs3FfUlWVsyaXsfyDHGRZpceZpRhEIxeM1zHzViujJzo5sEuHBg0d6c1hy6+YzAJ6QQ+iTOcuUOIMsv67PB59rpZDR6NMn2qndQst+w5FefVtN/v3y6SVnEF59q9MOs/AVZfaSEuRWLclzPx33Nx+vaNBAduDR6KcP9FP/6EqvYfOZPLkK0/ZDs899wQfffA6IbeRPH0u7YeWcffNDvoVNHz38so4K38N8O6nPp59KJXePQyoqsqm7RHmPOviwTuT6dvTwLgrymjXUsurTyWieA8cDjP+yor6eaNtKx3BkEzfAiOXTbQx64kalr6b3SCqtbwyzpW3JIrw5WRpWLjEg9encPdNDvwBhUtuqGDZ+zk0hV37IlxyQwU1LpVde46fsh2GDMgnM13H78tyGXdxDVVrelDt2Epamkj3Llqqa2SKjkhYqrpgVuyECLKHjfRjBEdSf8JqlojV2Qh79XQQCpq9zzbtjwhxPd2UQfWFFFVVxWUqpN2wYj5alMw7H3k5Whxj0rkWFn/qw2IWuP6KJPoN9NMtdkajMVdRFXbwOz0ZXJ85EVHD7BLWYlfTmPrQJfUc3F9xOmPh/yfk58lwuVysWrWK1atX10dufvLJJ//2da+66iquuOIKhg8fzg033MDYsWOZMGECkIjyvO6665gyZQqjR48mGAxyzTXXcOutt9Y7H7W1tUyfPp1Zs2bRs2dPSktLufPOO3niiSdo1y5RUOXQoUM88MADvPjii2RnZ5/W850q+RmLxXj//ff5/PPPqaurIxqN4nA46NSpE263G1mW8Xq9xONxotEoTqcTi8VCp06d0Gg07Ny5E7fbTVpaGmazmaqqqvpzBEEgPz+faDRKNBrFbDbTrl07TCYTW7Zsoba2FlVNCI+LooherycQCBCLxbBarYiiiE6nw+v1Eo1GSUlJIT8/v/76aWlp3HjjjQwbNuz0frx/gQ0bNvDFF19gtVq5+uqryc3NRZZldu/ezYcffojL5WLUqFG0aNGCoqIi7HY7kUgEnU5Hfn4+n3zyCXv37iU3N5chQ4bgdrs5fPgwJpMJjUbD4cOHCQQCjB8/nnHjxlFUVMTmzZupqqoiNTWVmpoaSkpKcLvdiKLIuHHjuOKKKxAEgUAgwHvvvVcfyRyNRmnXrh29evUiK6tpR/J0EAqFePDBB/n555+JRqOJ1Kl4HFEUSUpKQq/X4/f70Wg0pKenk5aWhsfjYe/evcRiMWw2Gzqdrv48WZaJx+MIgoDVaiUSiSDLMoqS2LXU6XRYrVZcLhfhcJi8vDwGDhzIzp07OXToEMFgEI1GQ5s2bYjFYkSjUQKBAJIkkZycTEVFRX3VTq1WS/fu3Vm4cGGDiOp/aod33nmHpUuXotFo6NSpE+Xl5YTDYaLRKLW1tWi1WoxGI3q9njPPPBOHw8FXX31FIBDgzDPPZODAgaSnp7Nx40Y+//xzysoSOYDp6emYzWbC4TBarZZQKITb7Uan05GZmUmLFi3Iy8v7I4rwNwKBAJ07d65v+38SK5FIBIfDgcfjYffu3aSnp5OZmYnVaiU7O5s777yzXhN5zZo1PPPMM82+73+ygwt/Px5u2rSJqyZdSzdlIJUZa3ngfj2TJ1rQagUef96F2Sxyxw0Nd3ZjMZVLbqjgsXtT6kXug0GFMZPL+PztLDLTT0ReyrLK7Q9Uc6w4RuuOF3Ld9Xcx5owxZPhakqbkoqJSIRbiTzvAkw8mc8lEC6Io/KGdG+aGW/yklg+gzLAbXWY1/fsYMBkF1m2KEKy2YfBnICS5iYgB7KkxghGVvgMvYu7TT5yWjWRZZvLES4ju0hA1VdBpsItH7rfw0DO1XHGRlXNHnSAbVFXl7Iuq2LnOTFu1B2bBiqIq1GrKKDfsxWrSYvBkE44q1Ko12EjGgo1yimhLN5KEhC5bQPWyT9hCiiEdU9hGWBfEbynEZJJRFZGgW0dyoD3ZtMBJBYGWm3n5iTQ2b42jqjD+XAOtW2g550In3n0t6HF2OXMftnLFDHj51aX/NgF4/PhxnpgzmaWL9I00kzZui/Dyex147oV36z8LhUI8+ehT/PbzGjRxHXExRusOLXl47kO0aNGiwfn/lPyMRqM89MBtLPvsNyzRNAL40GMkRhgdBjLJx9Bb4bNv/n0/59zR5xE5HEVNKyc7V0GWopQXi9hqOuGItkBVVQrZQ5QILeiACQthgrjtB+k22M3kC3UcLVKw2eDJl+q4bKKdsWMMVFbHeWGBl+OH9MjuJEIEEBAICX5sggOdoserrcKeFqNPNzM2q8jW7TFUVzoOdyd2sBYBga70wyAk0pRUVaUk62dW/ZDYeHDVytR5ZLIzNKhA/5FVHCtS2HlwOxZL08QZnPpYKMsyW7du5fDhw/j9foxGI+3ataNv377/duT1fyf+biwMh8P0KygANYJOrxJzOeiuDkYURGRVZi+bMGElh1Zo0eHGyXHtXqZdJTHuLCMz59Tw29e5GI0idW6ZL74NMO+FMEZ3C7QhB3FtgGIOk9sywrQpFn78JcKmTQqxsISCwqRJIk8+mMyEqRX88mUuAB984WP5ygCBgELxcYHKSoWWbVTWLsvFamlI1Hz9g5+XFtbxy5eJ6DpFUTnzvCr01r4s+XDJKdsoEolw5ZThLF+i4e0PPNTUyjxyT0o9qbbilxA33RCntX9Qg6iUqBrmiO03NqxOIeekquRbdoS5caaTzT/mNliMHTwS5dHnXZRXxMnO1HCwMIbHK3PvrQ7mPRsjv2pk/fGyGqdWKkfVhyiJlGHP9ZKaLGG3iRzYB946DQbRQFQIIuni6MIOWsd6IwB1bYv5YfX3/0gSQlVVnn76Mb787C3GjjJz+GiUeBzOHGyivCpOVXWcmbckM6iPAUkSuPm+Ki67wMbgfkYqq+OMmlROZrKB7GyB7fsCuD0K116eRFFxjIvHWznnD2LC7ZEJRxK6qBdfV8G4MWaOHZNZtjLAuWOMBIIKRcUxTEaRUFjltuvsdO2o58ixKG994OGsM83s2BcmP1vL8CEm+vQwIAoQjqjYk0SWfO7j9w0hfv1JR4uOPVjyyeLTssPHH33AgzPnYFCtpAjp6AUd7uR9TLvCwAN3pNRHUdW5ZW6eVc3gvgaee82LGtJR51XpHR9Vv4D/065uXOxiHToMxIlhssSxmTVIaImEBTp1hEcetLLy1yAen8K+A3Eq13TGICfhbbGBSBTyK0bi19Ygt9nFYw9YGDPcRDCksugDHy8srCU3S8Jmk+jTw8CNUxOptgDrNod4eckAevfuwxVXXNHse/8n+4Z/NxZ2aNuSTh1Evvswh/2Hozz2fC2zb09mSP8E0fXLmhAzH/BhKOyDUbFy1LyBHoP8yKrK2JFm9DqBz771k5WR6KO/bwpz/4xkzh1lJh5X+XyZn/c+8fLm8xloNXDuOXFSq3sTI4qAiLfNGlRthB2rEtIqv60P8dhTAaoqEpuCgiHIM3NSOHtEw+i2hYvdrFgVJBBSue5yGz266DleGufN9z1s3Rnh0XsdHK6cyvU33H5atlq69FMevutRekTOREVlq/ZHBFWi/2CZcFTl+w+zG5HvC951Ewiq9ZHH519ZzjeLE1zG2o0hbrxGoNIVpS1diBIhRgzZVIeQ4sRkEgj4wJYeYv33ifH84JEoc55xceSYjFYSuH6ahXc+8uL1Ctw744S0w5+IRlUmXVPOy0+k1xPIk6+q4fsfYnzwroUvV/biyaffPGUbuFwuLhjfi3BQRKrOQ5tTycqv0upJ5l/XBZm3oA67TWTfwSi/f5uHXi+w8rcgm7dHMBoFRg01ccdDTn74OIf1W0PMnuti4lgL6zaHOHA4yqRxViaPtxCX4fNv/WzdFUZRwGoRefXJNNJTG/sW67eE+GZFgCdnpzYgnLVagRkPVDNqqInz/rJZKMuJ4/YcCNO+Q0c+/WzlKduhe9c8br7KwcMzk+k/opraGoEX55k4d8yJtljnlhk3pYJDO00gawjiQ0BARENfEm1oP1vpLgxs8h4xNYrQew0z7zBy+XVuMq02NIKGuM7HJRfpuf8uG5GISsHIEhRFJjNDy93T7Zx/dqIN3HZfLd8ssdFW6VEvJRBTo+wTNyKaA6TGWyCEzNThJGSsIlVKJxow8OBbM+sDh/6K/6fIz5Oxa9cuVq1axYwZM/7xNRRFYf369cyfP59nnnkGrVbLrbfeytNPP02rVif0dp555hlMJhO33HILe/bs4dFHH2XRokUNnO6ZM2fSt29fLr74Yn755RcWL17Mu+++2+B+06ZNY+rUqQwfPvy0nvNfkZ+qqjLrnlmsXv1BYldeTOhpaKSETkfPrnqy0jVs3B7maFGM/r30BMMqhcfinDnYiE4jsPQ7HwaDSEE3PceKY9iTJHr30FNSFmf95jAZ6SJD+pn4dX0IjQY6tDKw8tcggqSgFXQE3DpM4XSichy3WEW37jB4kIYlH0YIeXWkSRkgKtQoVTjS4vTvK7FtdxS7TeSsM02UVsr8tj6Eu07gsbkvMP4P8vmfYu3atdx79xUk2+GsESaCQZUffgkQjevR62DYAIlkh8ia9SEOHhCI+Q3YlTTixHFTQ5woIhpSyERCg4sqREOILt1Uhg0wUVkts2FbiEBApktHA5GIyt59MUxmgdYtNQzsa+B4SZyfVoXxufTYSUOPHjdOopoAScnJ1FV7sBhEIrJCsiYFnWykVq1BMEQo6NeOx+a+Tm5u7mm/u6qqXDRpJOWlR9AbREYNM5Fsl/h1fRCnSyYcVkhL1jJsgIk9ByIcKYrSrrWWSqdMx7ZaWuRp2b47QlFxjGSHxLCBRrbuCFFcJjN8iBGbVWT12hBmk0AsIrJnl0iKkI4iC4SsZaRnKnRsr+Pw0Sj9CgykpUj8tiGE16eQn6Nh/+EoZpPIsAFGTEaRX9cHMRlFAkGFmlqZPj0MdGirY9uuCLv3RQmHTGzctuO0o98URWH6DVPYs2sdGq1AdoZERakGX40BUzQFWROiTnVh0EoEIlFSM1QG9jHQqmWiGntJWYxRw0zICqxeG8TrAYdD5KzhRrx+lU8+iyBHtRgxkUQKYQLEzC46dVWodMaQJBVBAI8HUpIlRg014w+orFwToNalYrWq9OxmoHsXLUuXBWnVfhQRT5jjm0qpiJfTs39P0jLT2PL1DurEKs4YeSZjzh3Dtm3bmDt3brPv/Z/s4MLfj4cjBo/EUpRBOOUYry9SGNQvEa0fj6uMvayMj9/I5IX5AZZ9H0WRRcxWhVtuMJKeDo89X1e/AO/WSU/n9lqKSuI8eGcKqqry6ttuPv7KT7tWOgJBhd0HItS5JNp5hmHCSpluP+QU0a2rxNkjjUyb3DiKcNP2MFOnhejeS2bx68no9SLLfwzy1HMBykoF3N44fftITLtSz9JvIhw8FsLnM7J2057TWuz+8P0PvHD7AnRhLQMuPcwrzzhYvyXE1z8EeOqBhtEthwqjjJ8QJq9mSKN7BFQf+3VryUmyY3K2J0lIpkQtJISfZNI5qtlBipyD3hGg3O2nh5IoFuLRliN12MsLT9vo21OPosDyn4Lc82gNHo+M2QIOk5mo04HOlSASoynFpLRy88aLNiZcGERA4Nefrew9FOWb1aO5+57HT/n9m8LcJ+5hyrm/0b9X0xFCF14X48FHv2Tnzm18vXQRe3fvQXBbSavrXl/sJaD6qM46xnufLWrgI/xT8nPmXVcT9mzm5++hLd1wCCf6rV/1cpDtpCSnsOirhf9W9GFtbS3DBwxk9Agdr7/gqI82CIUU7nrAzcZlGcheG348tBEaV00t4gBhbR2p0ZYoJi+1+uOcP17klScTz+v1yUy9ycnvq7SIsp4QQVrTiXKKkBDR6QTM6X4uuVDPVZebOFYSY8PmKO++oaHOJZFDK1KEE7pnLrWSIVft5erLrdx+jw9nqQ6NYiSm9dGrD/TtLfH43Bi9h/Vn0btvN/ve/5vHQoCKigqGD+tH61YaqiplPHU6Mm0WNIqeaFjEK1YjiAKSKODzKxgwYzSIoIvgCYVo00qDWa/D69Sjlc34ZC+uYMJX9HoghSzMghWPWE1Q8mB1RDAZJRAgFFIZfYaR8Webeez5Om6+OomRQ0288U6ARW+p5IW7YSOZOrECX+52Zky3cPYIM3VumQXvuvlxdRA1pMeRpjKwv4aDR+Ls2yexdvPWvyW8m8KmTeuZ/9KdPHi7wt6DET771k//AgOiJPDjqjBFxVEiPj1ZUg7RiIBqcYPJT1wM0zJPy9WX2XDYJT792s+GLWFiERg7ysIrT6eclG6oMvelWt77xIMoCsSjIukOHf37adi2M8qxHcl0VPriMZYg5xzm2qsMtG+rYdP2MD/8EuCWq+34AwrPvlZHarJAZSW0bqEjzaFl974oTqdKOKLni+Wf0alTp3/cZq6aegFFRVsREdDpEjXlvQGFCWebePbhdARBwFUrM+dZF3sPRpk8wcLvG8Js3CAQr3GgplQiaBIbVlmZGrp21HOsOMrRojhtWmpQVIEkq4hWI7BzX4TcLIlYTOXo8TihiEzPLkbefD6D/BwNO/ZE2L47zHML6jCZRPQ6AVEUMBkFSsrjtMjVkJ+jYd3mMJkZGrIzNOw/FMVZI2PwZ1CnxPhu1fLTDihRFIVRI/tRdSSEQ8miSizCKtgw6/SIaVW0bi0hChAMK4gClFUoSLIOjwf80RCauIU28Z4kqan48VCTsQGjI4pGA+PPtmDQC3z2TYC6UjPhWJyLJks8eJedZIfE8ZIYDzzl4vdfNOS5B6BFRxWllBl3I0UsdFeGoKDgsR0haqohpsZw+oKcP1aPoggUFkW5+rIkrrnMhiAIHDwS5YKrnQwYfDF9+vT5W0mk/+Tx8O/GwgF9O9G5fZyl72ZxzqXlfLMku5GOpMcrM2iki+zSkQDssfxIt4I4ZRUyt13n4NNvvHz3QQ7Dxpfy3COpPPtCiKOFiSJGGZkq11+j551PvHz8RgZDhoXIrj6RlXrQvpLcNmF+/zaPBW/7ePV5ibTanuj/SBP2qm7K0n6nc2eRi8+3EAypvP+5jw5tNSx6MROfX+HDL30UFsVIT5W47AIrH3zp4433PJx3/g3c/0DzmWDN4c2Fb/LqvOdJTo4RiMYZPsTItEutbNkR5qOlPm65xs6QfkYqq2Xe+diDI0li3pxURFGgsjrOnQ87efv5DN752MfTL3moqZIQEDFiJvWPdXMdTkClAwVoBR1FecvYvz6XwqIYF1xWh9bZCmswBxUVv/U4xfFj9O0n8P3HTUc3btgaYvo91WRnaqiukSk/LmE0K6QmSxQMOIeHH3nplN//999/Z9ln1xKLq+RlGPn4iyBPP2Zl8gQrK38L8sZiD2+/kM7XPwSIxVWG9jdy833VDB9sYsRQEz6/wqKPPOw7GCXJlpD+2HcoyiUTLPzwS5DP3s5uFOW7bVeYa++sIidTw7d/ieAsr4zz1gcetu2KUFgU48G7kpl4joX7Hq/hhiuTkCS440EnwZDK0AFGrp2SRHqqxLrNIe573EWSTWTHnjDjxo3l8blvnLIdunZqy5RJel6am8ags8qZMM7EPbfaGxxTWBTl8Wf8fL08DIqIOZ6CHy/JpBPAS1f6s5dNtKFLk9I4R8VdPP6Kl8kTE+1r+j3V3HurgwnnmJEkgc07Itx+j5fg/rbEkirpPzxISVWYV+am07GdjsJjUQadU45Ro8csmUBUMVgjBCMydTUiNqtISppM2XEtGlOI1q20bN0qsevwjmblrE5nLPwftf3dvXv309J5ORnFxcXMnj2bWCyGwWDg7rvvJjc3l4MHEzpIf019S0pKqk+JcrvdaDSaRs5XUlISbre7/pim0udOPqYpxGKxBoO3IAj1qfZ/t/CdNXMWa9Z8RG6mHlGjYjZpGdDHwM49EZbMz8RsOjHI7zsYYfzUciacY2HpO9moKoy4sJRunfW89nQ6026r4r1XMmnf5gTR5PMrnHdFGRnpEuuW5/HzmiBPvlxL+/YSQsyIa2sHWsZOFAtQZZXKwl18UVlOqrczmUpr+EPSpIWqUlG3ly1bj7PppzyuubOKEUPNDBtoJBhUuODqCh6+/w7MFgujR49u9p3/Dnv37uWeu6bw+KxkLp14oiPOm5PKQ0+7MBgEZt+egiyrjDjPSb6/Gw41s15Qt0g9SJQI7ehWb/e2dMWlFJNiOcwT9yfIg0BQYcr0CvYfjjJyqJHyqjjvz8+kV/fE4nrZiiAbfzHTmYENUsU88Vr2udaTbLSAINA1PBgpnvg+H/D569ixaT13zLiYBW98c9rOyqSJZ2DQlnLuaAsv/aEXkkAKX//gZ8G7br7/KIfV60IcK43yzkvpPPVqHau+zMFmPfGch49GmX5PNRlpEl07Gfj+49QGEVPf/ODnjvt89ImPQRREqpJ2cP31SbRrJ/Ddz0E2fp/fQM9r/ZYQV91WxYXnWXj8vtQG6UyvvePm3U+8rFuWR9pJu2HllXHGTKqgT4/u7D5w8LTscM1Vk+ja7hCHDggsfjWD62/zklLWjxbYEwfEQFZlDohradEyyvoVuQ0coiPHotxwdzWfvpnFnGehcwcd06fZ8fpk+g13IkbNdKYAq2CvP0cJyBzdt57H5wq8+WEdxWVxnn88lQvHndjFVJQUbrnHxfY9Eb5anMVN9zhxlzgQ7Qbs+UZc+V4K5Fwysh3EKqADvVBlld0/7URvNpCXn/uPoj7+N6CyrIqedEDMdDOo3wky5VhxjFb5WkaMc6Ep6kqakoUgCMTVGHPvOYjPfJzFbyQzsI+RYEjh82V+nnixDle1yKJ3I7Rpp3DGICNrvsmtb7exmMqt9zv57asj7AvU0bt3lO8+yWb81HKmXNC0XlS/AgPG1GrefS0XvV7k8Wc9fPy2iXTPMNr9kZIa2ODjkaNbeOsNCweO6HjqFTd+vx+rtfmiEn/F4rffJ9mfRXXWWmZMtzL3eTevvxXCatLy22on111t4MrJFiRJYN5LAew1TafxmQUr2XYbryxQmb9wO4Xrs8jzdWa78CtnTqjBWCwzcmgN5WWw8/Pu6AUDcTVGNH8P679NQ/9HoRNJgvPPNtO3QM85l5VRckwkJVxAJmknhMxr0/HUujhv8maSMxVqdrbg0efLeeHRVB5/6fdTfvfmcOTQbvo90HyRlN7d4tw8fTLjx4RZ+KQWhz2d3zeFmT1nHXUH2+OItMAsWMmsaMPsmQ+y5JP32LZtG16vlw4dOpx2tP6RI0fQiwfYtCtKC7o2ID4BLIKNDmoBh2t3smfPnn+L/Fy2bBnZuQqLX09uMO4ajSLz5zkYfqCcvdtq6E7TqbT5ant2RH9PpEmHskgNtuWLD39n0nkh3lkS5PvlCtZ4NmZVwUcdRkyUU0Q3+icipGKglqp88nIhryw4Sq4uh7DGgytahx/oRv/6e6mqSplpF5066rnoMh9ZVYPJFk4Q1oeWO9m5ZxsOq5HVP/36j23yn46qqiomnD+AgX111LlVTBaBC87TcdmkRNGGT7/xcKxYpKCzkZfmh9GgQxZjRBSVeCSCKsY5dkRPD2UQ2X+Q/2lAuupld3g9vUlk6RSqewgrcaS4BTkM61dlYjFLfP6tj4efdbFiVRCbVeShp13MesKF7EqhhzKsfrxJVrNJKs7g5Ud38f5n5ZwxyECv7gZ2748yaZyJfgV6DhXG2L7bg94knzbxCeBwpBIM63nwmSrkeBR/QGXRRx4URSU7U0NqCsTtEbS6Y0w+14rRILDsJ5nKaoFgWOHzb3yEoyrO2jh9CgxoJPhlnY/OQ/307KrDapE4cDiCQS+iKiLh8gwsqUGSbAo1LhVPII6UUcm2uuWcMVTH54tOVOwdNczE7dfZuejaCp55OJV5D6fyzPw6Nv+UjV4n8MSLtVS7Fbr31HD0WJg7bp3CKws+qc8qOx3ceusNFB7ZSnqqhvtvT+bs4SZEUWDfwQgzHnDStv8xcrO1VDtlRFFFqxV57LkaRDTIsoguuRpBFZFEgc8XZdOlg44nXnSxZz84kgQUReCzt7Lqq0Urispr77h5caGbUWcYKauIs+dAhLMml2IyisgK6HXQsa2WwuMyH72eSbvWiXlQVVUefa6WVWuD/PxFbn2UlCyrvPq2h0UfuDD4Y6c1L/6JO2ZM5dzhIZaHoxQXH6erMjCRwRAGtVglUBykWLeTFt08OD0xtKqe/HwtE87TcdmkdG68t4oVP24gEhRIy45jsYiMHGoiOzNBZptNAj99ls3X3weZ97iJn95JYfkPh9CbZBBUIiEBQR+nKP1nfB7QmxQyHAJajZ/SyA9EA1os2EGKc/YILUfLNPQrMJCepqF9aztLPvMxYmI5iqpiMQvMvt3K0p+rOXz4MIqi/F8hxb8gNTUDRS1l6fcBJk+wNllAJ8kmMeVSPV8+X0GKkkOGkMf5Z1Uz7zU3r71Th6rClbdU0rm9nuuui5Lq7Ee2kBiLIqVhHincQYtuEq+85UXjO0HGq6pKcjIkOyQKi6K8/EqcvNqGhbBsgh2z82w2b1zBhLNV8nI0tG6h4cnZaUiSgD1J4qar7A2et2tHHXFZYcuGLf/IJgMHDWTrUDPFJbUseS6DPj0SXMPwwSZuusrO6ItK+W19kHat9My+PZm2rU5wAg8/62LjOpW+QzzoXfm0iwxGywEUFNrStf7dcmiFV61jDxvpoQ7GX6fj/c98zHsxRMrxoQny9w8zGP2dkVUrXTseavaZ+/cykJut4dslORSXxrh/rov+vcy8+IaHc8697LTe3+fzUVQa46PXs/j0ax+duijMf8fNhHPMPDO/lq/fzcZoFNl/KMqEsWZunFnNkvmZZGcmxqFtu8JUO+PccnUSo88wkZej5cfVQW65r5pLL7A2Ij4BenU30LWjjqKShgXylv3k57V3PMy82cEDdyTj8yu8/7mP864ox2QSuGFmFa3ytTw+K5WMVJGzLinjgy+8tMjTkp+tQVIldu2SkTQK3XucnhSkEtXx0y8xFEXFaleZflXDtcvSZQFm3R/F7uxBXyEZRVWooRw/XiKEyKYlB9mBLaeO3RXraK/0wkEagiAgq3FKOYpP8fL18iiTJ0KfngbeezWDURMrePixIBpBg+CzY6sbRIZgRq1tycZfNvLMywZum13FsIFGXn/Hx8RxFl59KpVYTOXLZUEef1QkpaYH+YINNajiraoloNlGl3YaWrUW8IRS/8t0/P9HkZ//DrKzs3n22WcJBAJs3LiR+fPn88gjj9R//9dF4KlEcpzqMX9HWixdupTPP/+8/v+tWrXi6aef/lvyy+Vy8cN3n3HP7Xbe/8xP+zwNKQ6JrTsjLHk1owHxCdC5g54nH0ilpCyOKAp893OAcEhl2ZIsXn3bzV3THQ2IT0iEaH/xdjZnTChhxnV2Rg418eg8FzffYGfO3UYyTyI+IWE/s7cFLn+Q1mrrRt9lh7pywONk6Q9+3nkpk8umVzBsYA4mk8hnb2XRd0wJs+++jyurT12/42ScP24Io4YZGxCff977sftSGT+1HLdH5veNYbxHsklXM+uPiasx3DjpQeMqjSmxfI7trGbbrjC9uhswm0SWzM/i7EtK+W5lkCfuT60nPlVV5aHH/OTWjmhAfAIkCcnkK52oEPdQEBjb6HsrDtIDnWmTfYRPPn6TJ+a+wqmiuLgYOVaCJ6Ty8ty0Ru8w/mwLm7eHWbspzLzX6vhkYRZTb63knRczGxCfAO1a65h5s4N7H69h+8r8Rtc6/2wLq36NsfbdGkyqjZS2NdwzI5WzJpfx3Yc5jQoZDOxj5IapSWSlS410nLbsDPPhgswGxCdAdqaG999IZ8JlNWzevPmUC08cPXoUJbqXrTtknpydwpr1McTjHRIO5UmQBImOkUHUCqsaOURtWyXe/8mXa/H6FaZPS5w7/00/obJUckltQHwCiIJEK99A5r30C59/kMGVt1QlImlOPkYUmP9sCr1GlLFuc5BPP4tREBlO5ICANkelTcEfKbUyhPYl/ikIAu21PRAE/hHR8r8FqqpyyPg7o/4SGKPVCqz+VSalbABWHPUOl0bQkhPuSpmgMOuRClyVQRRtmDOG6nj92XSiUZUX5weQxRgP3pWQX5BllR9WBTlwOErPrjq++a4MNaijpNBIz4E1RElsGP1VnP1PtGmpJRBUqXTG+HCJQK6nd4O+ZRas6KuHMP321exan8arizynbQef14cGkbjeyxljQzh87Wgvt0FyS8hlcV5+sJBPvyzh249T2bM/nrBJM9D4UwmFa/j03VQuvaaCY99lkCu0Yce+HSx+LZ1unfT0HuokRUkHAepMx7jnDnM98XkysjI09O6uJ1qWjD3ceF5LIoWKsgyOVNeCWE04rPDAk7VoNf+swOHJkDRa3v7Ay/KVAWQFLGaBqy6xMWpYonrxsh9reGJWCmcOPlEhctgAI6uXGxh5/iGC21IwCRaMgpm9e/cwYuAoDH4rQkQiZguR3S6d5+c/R1paGnv37mXxu8/jrDqGrEDXboO4Yuot9VrjHo+Hx+Y8iEH14qyGPjQd6WARbMgo/7YT9/GHS7jtBmuT+nmCIHDXbSauv8mPJtS0mycKIhpVi6zKSIKEKEi0i/bjkqmryQl2p0D94/mFxIbSZn6hHyMbpBELgkCu2hZ/xIfHWsrgATpyciys2xrgYNH3pNQUkCZkUarfjcYc5tUFKllVZ6AXGkbqJilpRIo74tEcBhIFvf6dQpKqqrJlyxaOHz9ObW0t8Xjjyt2CIDB9+vR/fI//L3DxpDO47nIrXy7zYzKJfPpmFgXdTthyUF8jm3eEuGRaHXn2ZJBiRIICUrKH8eea+WVVHM2+AfVRz3/iT1J+F7+jItCKTthwECbIcfchuvSvonhvFpf+kS596Y2V+N0apKCRGH7aKT0b+RKSIJEfLqC0so6JY0088VIdq75MpNwDnDEIrpliY8pNldx807XMf+2tU7ZDVVUVDz8wjcUvqvz4m57Pv4lR7YyRnaEBIVH0KNkOZw03c88tyfXn3XtrMq+/5+aNxR4iMah1K7jdKuGIQoc2Og4dFencXsecmSmoqkCLXA2SJLD8pwCPPV/DsvezSU05MQf8sCrAbbOcvPdqeiPZDZNJ5IXH0rjh7mq0WvhmcTZGg8hF11Vw3eW2+qI2ACVlMabdPoUH5rxLp06dT9kOqqqyZcP35OVq+XBBJrnZJ8aUzh30/PBxDoPHlZDiELGYReo8Mq3ytKzfonLhuTYuuzCR4jtzTi133JhGikOkYORxbpxq5+fPszn/ygq+XdIwXVYUBW65xsHBwhgbt4WwWUXmzUnl4Wdquf4KG+WVcV5710NtncLqpbmNdA3Xbg6x/IOcBusYSRKYcb2dQ0ejRKNaLpg4mp9WbjhlO/h8PnZsW8N2v5myGoEs8uqlWwBUVAJaF8lJOo4eVzB4c8mMdqCuKMb8zU5emn+MpR+lsmdfOTW1CoP6mnj7xYwG/u7mHWEuuaGSr9/L4stvaigpreOjN1Lp1imx+Xb4aJT759bQqoWeb74P0KOrgSdmpdC2VUJmauWvQWY+6uSD1zLYsVvmp59jvPxbKkbVDI4ajBkqUVlEf2AAhak7aTtTR8y/DlluzZIlSxg/fjx2u/2UbfKfjgGDhvLzj0vYsSfcaF14MoYP0/H5wjpCHjslPicvLfTxxKxULjrfilYLazaGuPshFxZ3F0zCiU0YvWAgp64/B3at4uBhPy2Crep9zDqpgvPO1VLQ08i0m12YnU1vNEuChhyhFWs2FvPBgixWrApw8Eiknmz7K3buiiPHJMKxutO2h6qqPDn3PnzVPvr1NtQTn3/CbBJZ/kEOQ88v4azhZlr8oWNcXRNnzrO1/LrcRFv3CZJNRsaDiwKGNno3m+AgWc3ASTk+H8x+MIw9klcf9XoyTFjw+5vnUk4u5pOfq2XJ/AwuvKaC4YMNFBeX0K9f/2bP/Svat29PKKSydnOIkvI4332Uw6ff+Oh3djEmk8jtDzqZONZCskPk46U+unTU8c33QTp31NK7u46rZlSRkSZxsDDGpu11lFbEmXGdnXFjEvqvzWHKJBt3z3ESDit8vSLAZ1/7KK+Ks3ppHjpdwnZJNombr7YzoLeeS2+sIiNNJBZTeerlWqpdCUmRR+9NYdK5VrTahKzW9Jk1fPtTnEGDTy+zWImDxpnH9Dud6HU0kJ9x1crMeiBEnnN4vS8nCiLp5GJTk9nGGjrThyJpLxeMMrJ6cWtqqaaIA4iqhIpKBrl0Vweza+tvuGplUpIl8rK1RD0WsmuH48GFjIxI4vqCIJBS143Hn1pHFAW9TuLNF9LZdyjC2ZeUcfH5Fp5+Jk5r14lnEgSBJFLoET+DopJVaA1R4nH/adnh7/AfQ35qNJr6RUibNm0oLCzku+++Y/z48UAictPhOLEY9Hq99ZGcdrudeDyO3+9vsAP9Z/THn8d4PI0XrCdfpylMnDiRcePG1f//z0HE6XQ26ZADLHlvCTZ7nG07I7Rvo8FqFhk32szHX/lIsjW9+J5wtoUJ08q54wYHiz700Km9DqtFZM3GEPfe2vQiOCVZomWelg1bQvTvbcRgEFj+XRxLXdsTkTsnoYxC8pT2TX4HkBxozWuLdjNtchLpqRrKKuLkZGmwWkQKuun4/jsPhYWFmEympi/wN6irK+XayzOa/f7i8y18+2OATz6LkuTr1eAZa6gkneYj68y1bVm4aAevv5hYRFgtIp3b63HWyFw47kR7OFQYQ/HaGxGbfyJTbUFZ9EC9fsVfka7ks+b3g7SpXUFFRcW/euV63D/rbnp109O+ja7Zd5g62cYTL9aSk6khHlfRaoUGTvrJGH2GiTnzmq8AeOuNFn5ZfoyoL5mHbjCyfXeEfgWGZiu4XjsliatmVHLJSQ6IoqhUVMkNdhZPRs+uemw2gVl330Hfvn3/7vXr8czTD3PnjUncPaeG886yMGh0DcmxvCbboyRokD22+ujAkzHmTBP3z63huUdOEDVffhMlhEh7mpYkkASJaG2i8p/FLPLRUi/njmq4gBQEgWmXWJk+s4ZkMRNRkFACsHPFPlrltEYvGIlVgBI86boWgdqjbspKy/62TWg0mv/Y1KZ/BVuqguyD6oqG7dmRJFJXpaNlMyRfWrADe3Z5MCeHeHWeg3NHmevb/LZdEfr3TvTtjdvCzJ5bw9hRZrp21HH7vV4y6nqSpuYiOIU/tL+cDD93B78sSyUluXG/qq6JY7OKzJ3nw+rs0mTf0ghawmXp/PRrgJHDjBw6dIjevXufsh3yWuZyMLiCs4clsfbD1qQoLerbviRoSA91oGqLhhcXlJNkFQgTRUczUZH6UH0kz5Nzkjh/y0H01W3RGzT1i7lI5MR8pVjrGDao+eITQZ+ExdOy2bkhk3yKY1H06ImGaikORonJpz8PnIxQKERNTS3hqMr7ryWyISqr47y4MKGpdc/NdjQaGhCff0KSBJ59wsZ1Uw5hqutFtVqG6hNo4T2RGYATAtVeLr1gCtffcgW/r3qVx+6R6NA2sZhds/En7prxCw/MeYs9O/fyyrOvYa5OxqT0Bbb+7aaoTtDSo0ePf+v9XdUVtGvdPEHYpqUGrTEOf1NEOioGqW25mlhYQutshRgzYApkk/oX4taDi3Rym6zqCZBHW3L71LHkzT8JBzs79oS54IptOAM6LpwscN3lGYw+K9wg4vNkpMbzOBI/gCgqHD58mJ49e/7d6zeLyspKnn76acrLy//lsf8vkZ9Op5PUlCiLPgxy3phEGu7JxOef6NvTyKhRXs4dHcfrU/l5TYC3ns9GEKDrly7yhKb9VQdpyKj0P4ngNmDCTirHvPsZPbGUVd+mk5+rpX8vPRedb2XG/TUUH9U0mRb3J/ThZJ59rYJnH0qtJz7/hCgKLJyXQY/hP52WLZa89yrjRvoZP9VDkk1KaGvaNQSDCueONnP79Q5unFndgPgE+PQbHz/9GuTtFzLo1d1ANKryxXIfc56tJT1Fwm6TePO5zPoF659Y8J6bHz7Oxp7UcOwf0s9I29baRpvMf6J9Gx01NSBpZa6aUUVxWYyrL01i3OiGka55OVo+mC9w/X2zWPjW16dshwULFiBIAgVd9Q2Izz8hSQJz7knm1llO8rI1TB5vJRJRqXUrlFREiMWM9OlpwGBUGXOmiYKRx7n5ajs3X21n3eYQg/sZG+kE/ok7bnBw32MyBoPA/U+4QFV5/AUX9iSRXt10VFQp3DzLSZcOOq6/IolW+Vq27ozQ+48gg6Zwz80ORl1QQUyp+JeBJSfjo48+IhqUCMl+tKKRHOVEgEaZdJho9n6uu9LGxLFmSsuTmfV4ORG5gja5JkrKZOoqTIy90IUvBMmpYiPiE6BvTwMTzjHz5XcBbr3RwqZtofq5EhKBBR8uyKLDoCK6dNTx0euZ9RtTgiBw5mATl01IYsgYF4KsRaMYycBCGvmIrlaEa4JUJK/Bpqsks6Yfs+eso0WnobhcLqqrq9mxYwdGo7HJ6tcajYZXXjn1gIr/BLRp25kfvlPZvD3CiCFxaMbXqaySiUZgH1tIy5RZ8Xk2LU6q2j5sgIk13xoYOHovscNp9QXkIPG7ObwdKPMV1n/uVz3EWuzhjptSsSdJ3POAl0wlqVnfRxtKZvO2Qq65vZJ1W0PsOxjjzMGmRm07ElH4+LMIEZ+O9J6nF/msqiozbrqdwt/dWG0pXDul6UrzDrvEUw+msuQzH48/50ZAwJqk4iyXaF03ihABAnjRoCNKmGTSm+2DWeSzW1pLkklC8qWSRG6TNrBi59c1cRRFbXKj9psVAUYPO+GjCYLAnTc6eHWRmx07tnHhhReesh22b99IOKLy1vteHr0nmbvn1LB2U4hZM1IYc4YJfyAhNbDkUz8Vx3Xka1qxJmxBTaqhNFLGzDut3HOLo/6dg0GFG2ZWE40rxP+m4npcTsiZDJtQylWX2mjfRsf0q5IazSMAvXsY6dhOi8stk5EusWyFn4JuRubOSmHzjgQZOG9OKgXdDMx7JIW1m4Ms/WIJt86Ydcp2iMajELeyeZmGQNrBBuvg19/xY3V1aNKXMwgmHGoqHlzYJTvrNrjJUPPJbKYNaL2ZbNnp4qzhZtZuCiHKOnbwOw7S0KClguOIqkgHemIUzBw5rnB834ns0XNGmrlpmp2zLylHV9u2yWfSCjps4Rw8vqOEQv91Kp3/MeTnX6GqKrFYjPT0dOx2O7t27arX84rH4+zbt48pU6YA0Lp1ayRJYteuXfUFj+rq6iguLq4/pn379gSDQY4cOULbtm2BREXRYDBYT5A2Ba1W22yER3ORpXWuOrRa8PlUTOZEVJJeJ5DaxKL7T2g0Qv3Os8er0LqF9o/7C00OOH8iNUWiqkYmGlVJsorU1qlom5lE4sSa/Q5Akg2Egol7pThEfP4TA3BGmoQkqfh8viYn738FrQbSmiHzEveTOHo8htenYvjLM8aJoaf5hbsWPW53w98iLUVCEGkQ6eT1K4jx5hfskpDQR2kOoiAixwV0WvW0NOQ8HieWFOqF0JtCikOiziPTpb0en18hpZkINUgsOP4auXgy0lIkFDGMVhclPU3C61eaJHz+hNUiEv2LLE88DmbT3zuuBr1ATV3wlG3h9bhIS0loSEmSgBIXml2MA0iKDp+/sV6QKCb6xMn9SYkLCbHnZohtAFHW4/OHsVlFvN6mnYvsbBGPV8HCiTYeCoeJFApNOgZyHbhqAwTPPHU7/G+C0+lErxFIDvaguHAf1TXx+lS5NRtCmGl+0a0T9ETVMMnBNB64M87d+mryWsqYzFBZFWfiWAvHS2I8/IyLL9/JwmaVeHyeB1NlZ1I5QaoLgoCDdNxFvZj54G4WzW+4oN6yI0wgkNBaO3REbvRMcTX2h04S6OM2Fn1YQUa6Bklqvq01CbGGL95L56LL3WTF8uufL1E9uBrZUYkqC7z5XoBnHrPy0K4jZAYbaz0qqkLcVk3fngkyvWWeFtHoxasr55qxemIxhTnzaqlxR3GofkyCBSGupbom3mzEgs+nIjTn/ZN4VBEwYuarr6q54gotguH0tY9PxksvPsIDM+KcO8pe/1lmuoanHkjloadrGHdFOeePaT6dtm9PA7KxFrVWpZRCeqqN9VHNgo1giY835j/Drl+T6+dYQRAYNsDIJ6/LDJ80CXe5jQ6+vomNMYEGEZVNQTQLZGQ0v5l3KoiFNGzeEWZI/6bn0+27YvgDCn7Vg6UJwiusBunTH1YsTcUfUJj/1nHmPRemc2xIo7EqRhQDzc99BkzU1DQcv3p2NfDYA0nMebaGSy/IQqsVMGuMEG36GqIgIqiJTTm9vnk/41/h7bffpry8nNGjRzNkyBDsdvvp97X/gdi4cSOOJJHaOhGrRWxUIOFkXH6hjbWbgvyyNsSyJTlIkkAwqCCpzWtsC4KAQTU2Oae2pCObth/H7YlTUi7TIlfLDXdXMmKIiWOFMoqqNDsX+yIR6txKferzX2G1iOTnahoFH/wdNm1cRXW1h1fmpjH6jMQGwMw5TnbuizD3/sTi/qLzG16rtDzGks+8fPVudn0/1ukELp1oo29PAxdcVcHAPomqvwuXePlmhR9RFIhGlUT6oKXx+zX3+cnQizryMiW+fCeF868oY9rkpueszHQNVmMN1dXVp1wI7uOPFqOqKv2a0TwG+HZFkJk3O7j+Cnv9Z/fcAp985WPGA04sFhFUuPbOKhx2iWsuS4wV1TUyeTnN+5z5OYnq8otfTUS03fGgE52iEovCuNFWrpmShNkksHFbmNsfdHL5hVZMRpH8v7tmrgZN3EStJ8TevXvp2rXrKdmhsLCQGDG0ihkUCzJxDqu7cVJCWkaM9ctyyUhLFFm7cWY1C55Np2fXE2PMwSNRxk/xoImrjBhibnaj//ILbUy7rZILz7PwzfIYmza66NpFw83XmcnK0FBcFiMzQ8Nd0x0N1l3RqMo5F9VQu6slvWOtkAQJGZkKitjDRrqq/TEIJlLd3SmTDpAldKTwiEB+R4jHYyQnnygQ+lc/URCE+gKl/5uw9IuvcLtEAnXw4htuxpzZ9EbgK6+HqAmL5NOOnoMONiA+/4ReLzLrLjNz7zxGeqjhet6kJBEWwhzRbMOY6qNtxzhLX06p3wjpXaClsDyAkabvH9f7sNogGlcJB+FgtcANd9Qx77Gk+k2T8so4U2+sw1TeFa24H53+9DaGX315PtuX7cFh0xB1lCKKzWfVmE0ifXsaOLBHJOp04JcqkPRxjuV8T162hsvPMVBaqvLux16ygs33Pwkt9tQ4jmSFwkNVKHKLJo8TBAHVlcZdc2p4/pHUBj5WSVmM195x8/nbDbPeCrrqKSqOM7Lz6en+fvXFO8RiSr3W5rrNYc4eYebgkSid2uno0UVP+1Z64tUm+sT7Ich/rMu82SSrHXl30RounRgn/4+oWJNJZNGLGZw5sYT3P/fwzENNj8tfLvcTCCkseTWTDm11TJxWzmP3NV/Ud/QwE6nJGsaOMnHseJyP3shCVVW6dtRzyQQLk6+v5NM3s0h2JDb21q796bTIT1GAEuEgOSYTd02388QLLt56IREcuHlLHEs8rfkgNjII4EPQRdHpQEFGao4qlOR6gnf2o16MpNOBgvrfOI+2eNRadrOBbupAcrLFRmOr0SjyzssZnHdeNdQ0zaVJvlQqKo7SufOpzQengv8I8vPDDz+koKCAlJQUwuEwa9euZe/evcyePRtBEBg7dixLly4lKyuLzMxMli5dil6vZ8iQRIi3yWRixIgRLFmyBKvVisViYcmSJeTn59drkObm5tKzZ0/eeOMNrrvuOgAWLlxIr169TluY+1+hZ5+efPIJdOqgYe/BOBYLFJXE2HeomVUDUFYRx/pHim+/AgMbt4WBBMF0MmFwMlRVZff+CE/NTsVgECmvkjlvpMRna5zo43mNjreRjFuoxkTTDmrEUknnToln2Hsw2sDJ2bQ9QkwWSU39Z6mO4bDAmg1BWuY1HbWwbnOYMWeaKOwNa3Y6cXBikLKSRDXlpNH07xTQOunXr6F9tu+OIJAQBW7TMuG0t2ulJWqobfYZA6oPxOa3h4Kqn7R0QDy9Xb1Bg0exZ+sWlv0YYPL4ps9duznEwN5G1m4OkZmu4fCxaLM75zUuuQEx/Vf8viGEJuhACiSz4icXt9xg5o3Fzafpbt0Zpl2rhg6FTifg9SvEYmqTjmQwqOD2KHTp0a3Z6/4VvfucwY+rNxGJqlRUxcnJFXAd9jdIVTkZUb2bVvn2Rp9XOeOYjPDruhM795lZApWFGgKqD7PQtI3jxjpa5tkor4gzYmjThMPyHyKcMcjAz98562OnrCThpoaMZqJKXWI5Q4cN/fuX/1+KX3/9BVFVsampSFXdGTNxI888bqNXVwNPvuLCkOQAV9PnyqqMARMtIwUQAUWVKfZv4tEnVapqomzYFmb/oShzZibXO6GfL42S3kw0sZ1UflkVJxZT0GpFFEVhyWd+Hn4sgIieopIY+fki2/GjJaGjU8heAnhJIRMBAadQyqrVcVLSI9z9YGNisjnEYjHKS3fTpmUaavREBHhYDVKVsY4xYyQmnK/HaBBYuFjkuQW1FEc9aNTkhKbjSTYpT97Io7PMeLwKtW4ZR1Ii/aZSKePlVzW8/FIdklZmxDAd29bvIL92MEZXa16cv513F+ipqIrzzkde9h2K4rCLXDrRQmFxGNV0HHuo6fG9mjIs2FFRyFHa8sWSSlr3KT3l9/8rotEoe3f/zgv3N02S3XGDgy+W+al0Nj8eh0IKqiISwIsZa7PkTUosi4rY3kZprZDYPBw3WqS42Me2jb+RWTUInaAnnRzKOUYebRudU0s1I88Z8W9XHNdoDby5uIrpU5MaRWfF4yrzXvWgD6dwkB10UwegE07YKq7GqErfyKdPJMY6i1nk3hlJLPkojPZ4Y5uasFBOEeWqShUlCIgoyFixk097Qvjp36kxwXjx+Rbe+sDNF8v87NoXRrQYIdjoMACiagRViCPIWtq3b/+P7XLgwAF69+7Ntdde+4+v8T8R4XCYI8fiGPVCkxElJ0NV4eOvfAwbaKo/1mgUULXhZv0CRW26r8TUKHWmIpLN0H1YGdZoJnLcQq0c5oP3VXSRZJyUNzm/KaqMKxDA4vp7ckarEfB6vadMflZWOZk9w1FPfAKsXBPgzhsTUTvBkFK/gP0Tiz7yctd0R5P9uG0rHV066HB7ZC6+vpIJ55j54u0s9PpE0cYF77q58tZKFr+S2eB8q0WkyhknHFaajJAsq4gT8RgpVSOJDwQBUzNRjwDZmSq1tbWnTH76/X60ElRWN51FVlIWo9YtNyA+/8TkCVZ++T3IjVOTuOzGynqy88/o3LattKxa20xnBXbti9CmpZbNO8Is/c6PVisQD6l8+EZmg5TbAb2NfLnIwMSrKphxrZ21m0L1ckN/xb5DUaSYCSIqhw4dOmXyU1EUUESSAi0o1xVyQN1IktGAQ9BCXOWBJ128+mQaz71ex+w7HA2IT4AObXV8siiNSVeVk57a/EaJ2SSwbZvC9tVa0oP98GDix9/q+PyzA9xxu5YOHUQkEfr0aEhGP/2SF/eOtqTHWp6UrSGRSxskVUMJR2hBe5KVTAqlHZTYNuL3C1SVriSsdOPFF5sv+vKfXPDo73Ds0DHEUBLdlGEU79jC0y/Xcc+t9hPZKorKY896qTmcgkIAWYow9pzmpWbOHGzgcWtto0yJIH7OPkdg+/5iPnknmy4dTppH4yoXTjBw84r9OOTGfVZRFaqkY9w53syrb3nx1+lQowa2f9GOQWsOY0uOE49DqM6IpbqAJDWZiGYXJlPzkkV/RTweZ+GrC8hKSuK6OyN07pzMtz8G6uXa/opvfgjQvo2WiBJl7gtRzj87H40moRH86PO1pKUJ3DE9ie9/ilAXdJJDK6JqhGpKiRLFhIV0snFRScAPgjMXmyZAuXqUDmqvJu+ptYRJcYgMHFvCpRNt5GZLrPwtSHFZnIXPZTSKqC+rjFNTq3D11Vefsh0ARCFEMKzy/CPJzH2pjqmTbZwz0ow/oPD2hx5cdTL7d0vk+UY0mgO1go6kyp489fxuXns+Yf+yijhPvVKLrMC6zRHOGF/CeWdZuO1ae/28+uPqAB5vorDw6nUh7nzYSa1b5pxLyzhvjIVrp9gaZTwEQypZmRJJNolwWOXuOU527Y+QbJeorZNJSxF5Y7GbWTNSABWN5vQ2bzV6GatNpnU3heuvzKK6xsWM2dXcd1syyQ4RJ5Fms8KihNGgxRXxoDoVrJrjZMqNtelVVSVqq6BDmyRumVnLsUMa+pxEfP6JJCGZZDWDQvZw+yVNt8nWLbTo7S6oafp9YpoAoZBMdt6p94t/hf8IBWWPx8Orr77K7bffzqOPPsqRI0eYPXt2PXE5fvx4xo4dy1tvvcWsWbOora1l9uzZDSIQp06dSt++fXnhhRd48MEH0el03HvvvQ1Epm+77Tby8vJ44okneOKJJ8jPz+fWW2/9L3+fIUOG4PM5OFYcZd/BCAcOR1nyuY8ObbSsWBVo8pxZT9Qw/uyEIzh9WhKuOpkfVwe4doqNp15uWj/k6x/8mIwimRmJVOlwREFnlPGnHEJuwhFOJYsS8RCy2tjRiqhhqtQyHrs3hR9XB+jUTlfv5K1YFaCqUqXvgF7/WLR7+KhJvLjQTTDY2ImuqIqzcVuYwf0M3HGTGW/avga7ozaS8eMmrDbO/5NVGX/qIa694oQTvXpdkJraOOGIyiPzXPXXsidJdO0p4xUb91BVVSkUdyZ0UsTqJr8v0uyiSzcDF15842m9+xVXTGX95gh7D0Y4erxxJGMkovDKW26uvyKJNi10rNmYIEK/+r7ptvLM/Fr0ukTBmL8iFlN5eK6fJF8bHEomXyyNIIkCBr3Atl3hRscrisp9j9dw3pjGu57njjQz/x1308/wah01tTJPP/v8v3j7E7jwokt45+MQZw4yMOdZF/fPNFPr2NNkxGStUEVadqzJqIynXq5j1owUvljuw+NNtPNZd5sQ9FGOsb/J69VRTUGfRIpcrUdmahNVv4+XxPh9c4AFz6QjmUN4hQQrl0ULfMlOdB0VTAVg6n3ir753nBZ9czl69Ogp2+F/E+LxKFoteAQn7swdtG2l5fuVQSZdU05trUpt2EukiX4NUEkx6Sel74qCRI6nN/c/VseWnWGeX1DHL78H6dPjhBOgRKW/TbUTYnrGXFxGr5FFdBxczM9rglwxRUeLdlFGTiojN0/Fl5oo4nWYXViw0VMYTJ7QhlyhNQUMI8dfQGWZ5rQ0H8vKyrCZFDQaUMTE+KuqKoW2NUh6ma++UrjoUj/jJnk5fEBg2iVJZCZZqaWa7ervHBS2Upmyibq2v3DrXTJvLAoydHiAC8+HXgM9FFeGaBHvQmfvGLoER9DBPZoj33cjIvk4nvorcTHCpt/03DqrmmvvrKJvgZ7Xnk7j1mvsfPiln0BQpTRYiU9tPNdUqsU4qQBUbCQjoSWuKGzfdISlX3x1yjY4GS6Xi1Z5zadFOuwSbVpp2bEngiw3HVG9+JMAOlcuLqqQxOaJSFEQ0Wmbn7f6FRgZeaaej943U5WR0KnLogVuXJSohfVzqaqqVFNKqW0fvfp3JRptfjPzVNClZ2fqXAJjLi7nyLET1youjXHepU6qj5vpLgykPT3Yy2YOqjsoVQs5qO5gp2Eli9400r1zQwd47Bgd7iY8UAtJuKgiRpTuDKKnMJgChpJGNnvYiMuxmztuaUxcabUCVovE0w+m8uqT6QTlEB7R2eT7FHGAtAwVQTz1dNemYDAY6iWQ/pMQDodxJInoDQLdO+lY9KG32WO/+t7P1Zcmqsn+CUEQmHC+nlptSZPnlFBI2l/kDup0xXjbr+a+eU5WfpvKB2+k06a7D1kTQgwlEY2IBAlwnIMEVV+DcxVVYT/baElHorV2SsqartocCikcL42dlsarKMQa6fz5AyqZ6Yl+3Ku7gV/XhQgEFb7/OcA3K/xs3RlmUJ/ms45GDDXx+6YQV19i5apLkuqzfswmkbtvSmZofyNvfdDQ5oIgMKiPgXsebbwDJ8sqN9/lxljVHlVQqHPLmIwCzpqmiUqAHbuDp6X9bTHHsdtFPv3G3+Q499X3AaZc8Pdadd//HKR3Dz2pKRKynPABAbp21HPkWKxJYlVVVZ5bUIfHp/DuxwlS+fuPcijo1lhrEBLp9/fe4uDjr3wcOBxtlqx97PlaXGEPWkHP9q2nXhCvtrYGo15LqVJEh+hAesdH09Y3lE7e0aQ5+/LraoVeI0v4+rsgZw5qOqquRxc9JpPIyl+b1wm5fVYthpo2tA0NwCY40Al6HGom+dVn8NI8gRpXIouuourE+1VUxXnvowCmaNMbgxnkUUUJlSmbKM9eTVJKnIzOTlSjh72HopSWFJ2yHf43IRgM0VZJSMdIio6Pvggw5LxSZj7i5OZ7q+g0uJhFH7rxG0swajUIspbKyuazq2pqFQS5oU+mqiplHGXXbhk5Dk+9dMK/eWOxh7GXlbHnQJQOPcIcEXc0WDfH1CiFpvX07C3z7YoArfP05Me74iAVIa4np2I4lj2jsB8YRXb1EGyk4MGFyRonL69hzY2/w8qVP6AXIauDl5uutXLGQCMbt4U5cDhKUUmMex+rYdzlZZw7pYxr76xk+Uo/815z88NnmVwwzoJGk5hrO3fQ8+GCTD771k9JWQxR1gIqh9Sd7GMLWvSkkE6cKNtYQyF76Rg4k9ZqN9pH+xNWwtSpjef2Wm0xLTqG2Lk7RlmhkTkPy9xzo5Uff5L56t3s+izVk/Hs/Do6dRpx2hJ5JWV+LhhrYf4iD8s/yGbmzcl07ahnQG8jLz+RzrkjzbjKjM1m5NhIZv3GxG9YXBpj6q2VXH2pjQ3f5fP7t3l8vTib/YcjFIw6zvCJJQwYW8zri90MHWBk36EYGg18uSiL9cvzWf5BDinJIhdfX9GAt1BVlZ9/DzKoj5EDh6OUlCey0H78JJeP38hixSc5XHt5Eos/81FYFCUQVDl33JTTsoOoShj1EpdNSsypD9yZwoSxFi68tpydh72Ua5ouQKWqKk7KCScf58O3HEy9xEqRcpig2lhrs0jchz8UZ8zYAD99mEGamvc3EgktcAnlXHulpf4+G7aGeGuJl6+/9xMOK4japucEVVUpUQoRFYntW39sVi7ydPEfQX5Onz6d+fPn8+GHH/LWW2/x4IMPNqgaLwgCF198MQsXLuSDDz7gkUceIT+/4eCi0+m4+uqrWbRoEe+//z733XdfoyhFi8XCbbfdxnvvvcd7773Hbbfd9m+J8jcHQRD49MuPWbtRJi1VpKxcxuONs2NPhKdfrePlN+vw+hId9MixKJdcX0GVM84biz18/q2PjLRE2sWMB5zsPRjFZBS4cWYVhUWJBVKdW+bJl2uZ9biLLxZlsXlHmIuureCuG+18tzJIlx5xitN+w4MTVVVRVAWnWEJd3gaeetzIDu0qaqlGVRPp2y6xlH3G1dx0g56vvg/w3II6Hr0nBbdHZt5rtdw404k/YGbR4sX/2CaPPvo0cSWFkReWsmptAFVVicdVvljmY/gFpZwxyEAkopKTpeHSKbBLtxqvmojSVFCwk8ZWfqVKLUFRFVRVpVZ1slu/ipl36bFZJfwBhdfecXPzvdXEYioLn8tgw5YIl1xfycEjCds9PzeJ6tTNFHOI+B8ksF/1slP4nZCuFnskj4PSFiq1h+u/D6g+9mnWkdomgDV1NGedde5pvbsoisx57E3qPDJjLy1j8WceotGE7X/fGOKsyWV4fTLlVXGeuD+F5xfUYTELLP7Uw7zX6qhzJ9rK0eOJwTwUVvhwQRbX3F7JJ1/56p3dzTvCTLyqnNq6OL4/CF57eR+Gn1fNyKEmZj1Rw5vvuwn8MZDv2BPhwmsSbe/ex2r45OvEtVRV5bcNQX5YFeD7nwPc86iTKmfCFmUVcabfU82b7/m5+vrrSU5ObuKNm4ZWq+XxJ9/il9/DbNsVZv4iN+dMClOavCERdUsioqlCe5Ajmq0cO6Yw5xkXtXUn+so1t1eS4hAZPsjI4L5GhpxXyncr/Qzqa+Ca6xXCgp89bMSveuqvVywcRGm/g5w8medfd9O3h44pN1WwfkvoD3kNlY+/9DHygnJa5Wmo8ygs+zSVQ7oNVOqOYBugoc+IAkxdRHStQdfyxF9jSw05+dls2rTptNrE/xb07TsIVRNB7LaVtauS+HxxKi88lsavX+Xx2dtZdOisUpz8O2H1RISKqqo41QqclJHJiQh2H7U4W6zmgbttPP9IOt8uyeacESbOv7Kivo1IOvlv5QcEfZR4XMFm1bDj53wWv5rJY7NSWLU0h2+XZPHO+0HcqpPi/OUYW5YhpFTXt80/kUYO5lgq+/btO2U77Ny5k/LyRL/r3VvEp7o5wDb04WSqi43YfK0oiI+gT+ws2N2fxx6Q0NuC5NKa7gyglmos2bW8tcDKS69GcG3qlKjwa/fiSFHIdSRRQiEyiX4qCAIONYN0Vy8GDJZpc85uKmr97DkQ45vF2Yw+w4zNKtG+jY5Xn0xn7uwUWiVlcoDt7Fe34VVr8ap1HFC3c5xD9GU4LYWOOIQ0MoU8ejCYNLJ5+L5HqKlpZrv3b+B2uzlc2DSJBolNmVgMbr4qiam3VqIoDX/TvQcjPPlyLUflQ2jbRYmYfM1cCXyqm5ymaxcBicVtikOiZ1c9AwcreNU6REGkC30REdnEz2zVrORg8k8k9d5Dh05+vvliDmPHdObppx4kHG68qXQqUGIK2Z5+7NkhMn58hJ5Dyyk4o5wx5/rY/ruZVpFEFIZVsFMgDCGHVhgwkU1LsmxW8nMbE7533GzluGYPitpwk7GGCjLIpYXQvn7hIAgCdiGVTvTGYDuhKbV2U4gxE2ro1tdFp4Iadm2HTdvDtGmp4/ZbTNSmb6VGc7z+HlE1wkF1B1Ei1FRDnEiT+uqnih49enDoUPPVZf9fhdfrxWoRmT41iceed/Hj6kCTG5KbdyQWvgoJbeOT8eBMK7aeB6nWH67fxI6rMY6xjxIOAyoxNeHr+FQ3ST0PseHndCZPtNC6hZahA4x880kql18lk2W2J/q11AZJH2OHtJrd6gZK1UKOqvvYzhpSySJNyMZa1Znr76xpRNCpqsrMR2uIxdTTkkMymzT1kTfhsMKYySVEYyorf0vMA72761j5W4BJV1f8QeDJlFbEcbqajwSvrI6jkQTOP7vp6NOrLrHx1feNF4Fr1kdZviLM6AlOVv4a5OjxGF8uCzB4jJOyja2ICCG0xhg3z6rmeGmM599wN3n93fsj+EO2v60h8FfIskyvrnqSrCJX315FNHrCvqqqsmn7CW3npmBPEgmGFDLTNfQvMNAqX8MnX58YC5+bk8YVN1eybnOofl6srI5zyywnJpNATqaG+U+l0661jt37Iwwd0PxvOKivgT0HItw4LYkrbq5k0/YTbddVK3P3HCe5WRrMKWGCip/q6uJTtoPdbqeuTqWj0heb0DA6yK6mk1TVA0HRYdA3r3UPYLdJVB+1sWlb434Vjyt88HGU3Hjj1ExBEEit7cGrr4coq4zz8ltuikpijB7v5KyzwqhVORRxgB3qWnyqu8G5NbZ9DB8T55MvBfZsTWbDimwG9zNiswsY9QKxSNObBv/bIagCVsFOreUQE6a52fFrLquX5nL5hTYy0jXk54k8MsvO26+kIpgCpJLJ4vfDzfp3L77uQao5Eb0uq3GOsJskkolVZFFdpmHDRoVr76zi4WdqKC2PseKTHB6+O4Vfl2Uy++kAxzNXskNczS7tKrbrViLYa0FQCIUVjhaKpCt55NOew+zGq9YhCCfao1etw5m2FUWK0LbdqRc9277tVyRjhOnXJ6LqBEFg0YsZXDWjgstvquSCcy18uySbZe9nc81lSaQ4NPjcEpdOc3Pvw+4GRL0oCtx1o4O3P/QiaGTspKKg0INBZAi5JAkp5AptKGAoegzE/tCwEQSBLvSljGPsEtZSpZZSSTG7tKs5Ku3i2B4zu75vgdaXTl+G01bpQUptVyZdWYM/0JAYfO2dhGb7yNGnV+EcQKuNkZai4crJNjLSGvs3Q/obEZTmx0NBEBD+aB4PPOXitafT63W1yyvjXHRtBWPONLN9ZQtWLc1j4bwMJFFk2Y9+pl5s5ZrLTmyaabUCl11g47rLk3ju9br697vvcRcXjksU23romRpuv97O4H7GBs8wcqiZZx9OZdLVFZRXxZl4wSWnbANZlhFlAyGfhlD4RFsfPtjEqi/yaNtKiyXPSa224fiqqioH2Y4+KcDLL2sZO8bEw/famXKpjn1sZp+wiWq1jArxKJv5GY/ipkPtGHIqz8Cs2NHQfDCHFh0aSUAUYN/BCN0GVHPFJB3z72nNrGtTadejBmeNjNN0oEH/VFSZIuMWMvNi2G16+vXktNZNfwdB/T+huf9P4HQ6icX+flKrra3luquvp7hkI9GwgFYPWi0oioBOC6IgEI2p1LnjpKZoEgu+uIpWkhAE8LhVJA1YbRCLq2gkAUlKnO9yydiTBCSNQCyugiIgiiIetwKigtUqEPRqiEYSUaGCJkZKmoLRKBIMyXjrJJC1CIDWGEdvimPQJ3Q+TUYBjUZAUaCuVmDCpMuY88gj/3Z1W1VVef75eXz15euIgoyqgiqYuefeJ3FWl7D4vVdQ4mHiskowCEGfAVHVoKoKgqQiSgqxmIwaTwx+KiqKECEtE0xGEUWBYEhBlhUsFglFhnAwGUWRMVm8aLUQj0FFhYIS1yChQQAEjUK/wf2Z/eADzLh5BkcPHkPSxxEVDSCgM0p0LWjNjNsfOq3KdX9FUVERV0w5j4C/DqNRQpIE4rKKHFOJxBV0koReJxKLq/j8Ckn2xC6+QS8iCKAo4A8qmAwiGk0iZSMYUrBaJCRRIBJTURU10XbqBJSYLmFjKYY9WUGnTbQ3jUZAEhJtSkVAr4NAUEYSBfQ6MVEdWFYRRAE5rhAIqThsiYi6SAQ8XpGFb7/H0KH/LNW7tLSUW6ZP5VjRIawWEVkGT60GOSYmooakOPGIiKSXUeICyakCkqQSkxVkOfFbq4pKXBYJhzQochyLTQUVal0qkbCEiJTQABUVzI4oJlMiVUGSVAREfH4Zg06L2SQgK+DzqKiaGIIqYjFLaLQgywrJKe1p16ELZcdLKT5+lIHDhnHsyDEqyypo26k9LVrm06FDB8477zxSUprXiPlPT236u/Fw6OBWrF+W22QBr69/8LNha5hNG1T27RbJsBspqfWRFMuiNZ3qi4/JapzK/F9YsyK10WJw264wz75WxzsvZnDlTTUc/KE9mTTWL3KrTuiylTpflK0/5zUZVfzp1z427wjz7MNpxOMKdz1UwwcfxZDDOswkkUMr7EIqHtVFj6lteWTunFOyzzfffMO8WY/y1DMC/fvoGTGuBlelDqNiJZtW2IWGbUdVVQot64hHROIxiTqctJLaUSEWYtXY6NzXx+vzUuv1r/YciHDdHdWUlwpk1/XHpqTWX6c052d++c7OsLHVLP0gtUHa18n36zPMif5IXw6ziwhhBIT61BoRCRWFJFLIpQ06QY+qqmzmF666eSr33D/zlOzw572mXnE2Ju0xFjyT3qQW8vKVAfbsj3Dvrcn0GVWKLyAz8WwrOTkCm7ZHiMsqLz2eht0m8fCzbt56N0CbSG+S4pmN7nXQtIZew+Isfadx/1QUlbMvLePbxdno9SK//B7k7qvspAU6AQliabf5N3740sKsJ1zMuN7OOSMSxQ5kWeWTr/ws+SqLBW98jsHQvG5fU+jXtT8d6vqxkZ+wYieLFmjQUoeTCo4zUDir2XOrLft58V03ZzQRBZXfo4RgtZV2dMcmOFBUhe3Cmkap8yfjqP031q+x8Nb7Xl56MY4hnEYKGSSTQYQQ1SnbeOwJkeFDDdx6fzW9u5r56NMIR4/JiHEDIhISGoyYqNYe4atl3zeb8vqvxkK3283s2bMZMGAAkydPRqdrXufyfyKaGws3bNjAzDsn8+mbmVxzRzVP3p/C64u9pKVKTL3YhqrCF8t8/PRbkMH9jJw3xsy7H3m54mIb408i9GIxlfc+9vPQ436sJg0V1TEUVSFFzUKLDh8ejJixpob44isN7ds0tp8sq/QY6CS7ZBSCIBBTo+w2/EJ+uAcqKlp0JJHSgGgq0e0iuWsxt99op2uHhEzIG4s97D0YIRpTWbeh6JQzgy4YP4DvP9CSZJOYMr0Cp0vmy0VZ9D2rlLXLcnlxoZu0FJFbrz1BhP30a4B1m8I8PLPpflwwsphku8iqpY0ln/7E6ItK+eHjhIZqdU2cOXO9/LohyPOPJ3PzzVEscjKCIQxBK/ZAK6JCiGDrTaxZkYbFLOL1yZwxoZRzRpq571YHNquEoqj8uDrIrfdXc9c9LzFhwoRTsgFAQc923HmDkbumO5j1eA3frAjQu4cevV5k++4wdW6Zay5L4oE7m/Ytnny5lq9/8KOqf/qDMmaTRN8CAyOHmDhvjJmaWoXHnnexZkOIZLtETraGG65M4vnX6/jo9Swsf8htrd0U4uc1QR66q+l7ebwyfc8q5skHUulfYODlt9zs3h9FqxXQahKFMzPSJG6YWcXhwyq9+xXwwYdLT8kOx44d45xh59BfbXrMU1WVooyVCPoIe37PbVKKSVFUOg0qIev4aEozfuXW6QauudyGxSyybVeY2+5zcXyPnc7xQc0+xwZ+ZOcGB/c9XsP630Va1A3BKJwIkImqEfawkQ70xCzYqBUqKbhoPwtfbBwE8PaHHl55qw6318xHnyzj0KFDeDyeRpFPoihiNBr/nyredqr4O7+wf8+BtHH2pKbFr+xYl4YoJubUb38M8P3PfhY8k1Gvu3rp1S6O/9CTiKWaoZMqGDNSx/zXw9S5Vdq3k+hZIPDyyzECLhPCH39k4mTTigwhF7dawwHNRlpKbTnrqjJ+2xBg/XeNI91UVeWuOTWIqHzxdQRflQ0bdrS5ZUiynpSKfhxgOxashAj+UUdDR4Qwkj7K5t+SGTO5jGnXPMTVV19zSjZ6/rmHWbXiA+Y9mlw/n0ciCkPOL2X10txGxcX8AYUBI5xkFo/EK9bgTdvD66+aOXNIgoCLRlUum15BTqqBJYuhN2c0KQnkVz2UcpSOQkGDz0uk/Qy5qJRBfQ2kp0vcenMUn0eLQpyeDG5QENijqcCXtp/WbVWM1jj7DkUYM9zInv0Rkuyp3HrnktOSwBk9oiMd2ii8+VxGk5s+sqzSunsVHWrHNLkJElT9pI3YxDsL7Fx9exVfLDohlXfRtRU8MSul0Xwoyyo9RxazfWV+fRTtyVBVlQFjSzh7uJH1WyJcdL6VMWeYuPfxGg4VRtn6U36Tz6KqKp0GFVPn0rF85c/k5p6aRn4sFqOgdW9aCG2w9tnN6q8anqcoKh8t9XHHLA9qRIeDdLR6mYjRxahREoeLQiyZn1Wv7++qlTlzlB+lIocy3X4cpNEy2pMDbCOdXDLIJUKII+yhq9CvyWeqVauolIo4a2KAH1fGae0ehv6kwpeqqnJA2kTv4V6OHAIhkIQ3EMeRE2DIYBG9SWXZ8ihduwpcNf2jZgvFns46+T9C8/M/FcnJyXzx1ef/bdcXBIGsrCwqKir+nyi2IggCd901k7vuanqhfPU1N/9b1/6vsMWPv/z4j8/9V2jZsiVr1u7+b7s+/L/RJnJzc/nq25//W+/xX2WHp59+GoCXXkpoNt1xxx3cdOtNnH322QBUVFTwwgsv0K5dOwYPHvzvP/h/GGpra2mVZ2iS+AQYN9rMwiUefv42h2kzKrlpmok339Gy+7OcBk5WreE4d95qatIh6tXdgF4rcOaEEvr3MbI7dz/OcpFUOTch1q6q1FJNbdp2BrfT4PNqmi1yccG5FhZ/5uXXdUGmXFeLOZhNl3BHDIKRkBqgiANUq2Vk0ZLCwsJTtsOAAQMQ9Xbun+3k9jsULpyo45v5LXFS0Yj4hD/ar787e4UNJJFGPm0pkYtQZIH0dj6WfdhQu65rRz0/fZ7DuMvL0LOdyq1t0MZMaNEhxLU4kiQsSXKTxOef9+vfV8eGI0HM2GhHd3ayDhsO2tIVnWCot+NuNtBZ7YNRMGNTHWxYt/GU7QCwZcsWenf1cdnEFK6+vYolr2Y2aB+790d48Y06Pnvrj/TRmI54QOaL7728+Fgq48+2NNADfHK2g937griqdlF9vBa7vw1adHioxZu2l/tmiLz+ocgbSyJcN0VXv6AKhxXufLiGKZNs9bv90aiKqiT+raoqhzTbGTxE5LNv/dxzi4ORQ0+QjZIkcNkkKwhVLH5vAdffcMdp2SESDnOUvbSkA1lCy/rPk0jBo9YSU6MNKteeDK9cy5y5Ibx1IRQUhg3RcO8dVsor44hxHVp0HGYXkqpBRgZtGF2s+SJEMbeZQWdVEKhIJk/pgoQGF1Uc5xAd6UWuaxAPPvoLq3/QIYgw7mwDny3zYEtWkaQ4tuquOOVqLNipihlxOP65tpPdbmf27NnMnj2blStXkpWV1WRUoSAIPPTQQ//4Pv//RkFBAT5/os21zNfSr5eRohKVZ152Ewl7adtKYv3WMJ8uzKLzH/101FATV9xSxZYdYW6caic9VWL9lhBffOdl3pNWHnjUS7omi9bRhlpdTrWCiG0r7ds0TQRWVsuY7TEqhJ+RBBHVb8NRl4uTMhyaZFRZRlbjDaJBDHE7k8bV4ayRWbTNQ0aahlfmpnHW5DIgoeN7qhsAU664necWPMGt1yRx4EiM917JQKMRGDfazJBzK2jZUuC7DxuGa48cauL19zx8t9LP2FEnyOB4XOXqGZUM7KNn/+HmpShUVaW8TKDnwFp0OpVoQIehuiPmtvs4a4SJl1+C2Y9WorodqILMEeMGevSJ89VrKfUEoc0qsfH7PPqMKeaHXwLo9QJJVpFe3fS0yteyacOPp0V+mkxG9h6MIooCTz+UxtRLrFx4TSWtW2gZNczE3oNRFn/mZWAfIyOHNdzoqHHJrPglwO/f5CGK8OhzLr5YHuCySTZ6dtGze3+EAWNLEpvmAQVJjFPpVHn3lQzatNTxwhvu+vcCGNA7IUfUXFXnJZ/5uGu6gzeXeJl0rpVnHmq8SL3h7ip0GoFOHQVE8dQ3gzIyMtDw98W8ZOIkWVTe+8TLtZc3jq79/JsAgTo9e9mMoyqft54QWfh6ObIUJRCSMZlVDCYFmlebQEQgEgWHxUhmXdcGxCckijB2UntTyF660o9Q+iHmPth0pO9Vl9h4+wMvKemdefnll/+lDf4Tyc+/g96k4TgHGT1Ay/7DUZ56uY46j0z4j2i319/zcOPUJERR4JVn7Yw6uAXxWBfeX1zOt4ut5Cm9saDn8F4vPy7fhWII0lJqi01ORYUGqdExouiNUO2r5cOPItx/r61JwkoQBG68MolX3naz5I1Ubrhapaq2jpYVXSjR76WKrXSlLwYh0RdlVSZOjEqKcWuO0iJPi9EgotOdeqDQmLMuYve2r/hmRaCe/Fz6fYArLrI2Ij4hoe991RVGPny6nFQ5D1tVCjfOWMW2NQnZhypnHIdd4oarzXz+QQxRadrXtQhJhNTG0mr6eBK9utUw7VIb8+bXYQ7kEqAaGbXeJ1dUhWrKcMdqEMqTKSlPpZjDpEs5HM6upFM7PddeLvLy4pd47PH5p2yLcFTA6ZKRmwnwlySBvn1F9v18iDy5YQS3qqoc1W7nniv1OF1yg5olR4/HSLKJTW4ESpJAdobUJPEJiTZhNCSeS6OBpcv9vP6eG39Apk0LfbOR6IIgkGTR4Cu1snXr1lMmP7VaLWEljINsCgv38crbbm69xl7/vSgKrNsc4t0FDgQB1m5ykZkmce2UNAyGxKbZky/X8srchIZtSrKERh8njdbURCtoL/QHAbqq/dnDRko4jAkLXurwqnWNIu8VVeE4h+gs9+HbrzaSH+/RgPj88107yH1Zt34FZQcSm7vnjzFzwbg0pt1WhbdKoXeBjlXr/TzTqdMp2eFf4f/Iz//D/+H/8H/4b0JNTQ0DBgxo8NnJlTmzsrLo0qULa9eu/T/yswn4fD5S7M1/L0lCPYnXsa2OzdsjlFQFKTftxhYcdkL8PqmacWc3n5J3zigzW3eHyc/RMvVyDS+9vh2vdj96SYegiXPmMA15LXS8stDHuSOaT0vUaATicbj5HhdpofakR9rXFzgwCmY60ZtCdS9l0gEGZzW9e9kU0tPT6VTQgZKfUlj4aIAi5QA5CFhp2jiqqhIhRESNUU0ZAxiNi2rSTTbuvzPQZNEPi1lkSH8jy5fLVMvl2MkgQpi6mhA//KwlLVVsdmELiQWyEQteDuCmhiRS6Cz0qf9eEARSyMCkWjjANgoYioKC1XZ6BeB27drIiMExunUyM/f+FMZdXkarFlrattRy4EgMs0ng/dcysSdJ7NgTIepKwucJMOcOM+eObjql9c7pdtZvDtOtUx0L3vwdn0+lb3cNd91mIS9bw7LfrJR7zmDYxM/o0NqPRlI5XhrnhiuTmDj2xDXfeCeAHMyhjGN4bYX07C0z4zorc1+uY+79TUdEXXy+ibOnfH365KccREGirdC4aFwWLSmlkFaccBT/LHRToh7BH1SRtw4kVTAn9JeO1XDGDzuQxRjG2vbUcAQjJjLJI4M8NkRXECeGRmh6URZQA1jKOtNKaFXf3m04yFLz2ctmejIEU20r7nv0KKt/jfLDj5WkBNoTNBVy/VVmar2H+PZbmQp3CBHh39pwOnbsGI8//jjBYLD+//8JKC4uRq8TOHgkSkEnC0OGe9HXtCIl3oFdK5ysMZYwYbyhnvgEMBhEPlmYyc9rgoy5uJT0NIm6OpnJE6z066nHW6elV7RxkYI0IYuSZha9W3eGmTW3hmcfTehgCoLAjj0Rbr73ODarwHVXRKiuVnhnyQGcpTq8PgEJibjoJzPNzKWTTvT3wqIo4TDo9ZxWAbCJF1zMjFu/5bbZW9BqYf4iN6UVcTLTJMor4txzW2PyXBQF3p+fyU33VfPky3WcdaYJr19h264IFdVxcrM0yLLAOZeWcu8tDs4c3JC4WvlbkIjbSFZdH0wnFUUs8x3E45UZO8bEOaMTZOTcF0u4ZkoSI4faGz2HTicy7ZIkOrfXEY2p/LImhM+vMvuOZGbM/glZlpGk5lMzT0ZBwQB+37gCf0ChoirO5TdVsWR+Jr1PKnZS5YxzzqVlTBpn5a4b7YiiwJfL/bz5vodXnkxHo0lUZN9/OMbWH/Pr5QRGDDFx0zQ74y4vo7hUYeK5djq00TJxWjkjh5rw+xsyDJIkMHWyjRkPOHnxsbQGc8yGLSFefMNDdooRpzfGB194mTKpoWbryt8CbNkZRhQFHDYBX+DU5UAOHDhATIj8kbnUeH5yqzV06yHw2Vu5XHlrFZGoylWX2DCZRCIRhXc/8fLCPBW3V6EH3bEISRAHqhIESUQNUSz9Rkj2I6vxBhurf8Kj1mLAys+/hlm7Nk4mTY/3RsFMXE1EW+utEVJTmvYnRFGgVev2xMmmf//+DB48mOeff55hw4ZRUFDA0aNHWblyJR07djztwjD/CQh6/fiJ4nKrzHykhgVPp9dnssRiKm994OGGmdUsnJdOaorEquWpjL1oL9l7OpAltKifpywk0TU2hDLzJiKtthE4MgDrXwicCu0RdFETKeRyxFvT7GY8QIojIaE2pL8Rc3o1mbVtCclxYnHIpUU98QkJglVCogXt8arFlFfG8fkVzjxzxCnboWvXrpiTOvPDL+u580YHOVkaDhyOcv5ZzUvyDR2s4wOLGzx5SIIGs6stiz8p48arrLz9oZfLLrBiT5KwmGVoXhGoSajJlfQu0CWKDC0Jkh7PxkUtKok5PaB6OcD2hIwO7VGQqaKUGBGy5fbsXhNm4AAv3TrpKSs5clr3zsnOpPBIIZ8v83HjVHuTx1Q4w5QoR3CrblrQDj0mfNRRQiFJsVRmzXQRszQsfLb3YIR+Bc1vxqjqCf+qKei0AvOfykAQBL5c7uP7X4IUFUeoqpHrzyuvjPPTb0FkWeWMgUZa5mnxeSXS4y05drTotOygMUQojOzGX2Nm4TwjH39ewdWXm7DZRL5c5mf77jAHC2OcOdBInx4GjpfEOP/Kcm64MolJ46wcevzEJpbPrxCLSCgonOyViYJIJ7U3W1iNgkJHCjjCblLVbLJpgYSGWqop5hB5tEUvGIkpsQbFqPnL9YxxB5OurqB/LyOTzrOycVsYWQZZAa1OQY3bTlsHtlkb/Zdc5f/w34alS5dyzz33EAoGQRDQ6XQYjUZ0Oh2RSASL2UzHTp0IBAJ4vV569uzJ4cOH2bJlS/0Cwmg0EovF6tMl9Ho9FosFg8GAx+MhGAw2IGQEQUCj0WAymdDpdAQCAWKxGDqdDqvVSiwWpa7OjaqqaLVaBEEgHo8ntCZEkczMTLRaLSkpKUybNo0LLrjg3ypgAIlQ7nXr1rFz5050Oh0Oh4NgMEhVVRUajYZwOExNTQ3FxcU4HA5uuukmysvLWbx4MU6nk+7duzNkyBCOHz/OwYMHcTgcSJLE0aOFiKJIXl4+ffv2Zd26ddTU1KDRaEhPT8dqtVJUVERlZSWCIJCeno7JZMLhsNOxYycOHz7MoUOHaN26NUlJSezevRv5j22n9PR0hg4dysSJE//t9z8ZFRUVPPHEE6xYsYJQKKHFJIriH6mUMqIokJSUhMFgxOl0npJAsCAISJJUf6woivWark0d+2dEnKqqSJKEJEkoiowsK80uXM1mMz179mTOnDl07nzqmjZNwev1cu+997J69WrC4TB6vR6tVosoioiigEbSImkkotEYwWCAaDSKqqr1CywBkBUFQRAwm81/aHfGUBQZmy2J8ePHU1R0jN9+W0M0GkWr1ZCenkFOTg7Hjx+npqYGURTRarWoqkp2djbDhg3j6NGjbNmyGa/XhyRKnDvuXD7//HMWLlyI0+lk4MCBvPvuu6xdu5aZM2dit9txOBzs3bv337LHqWDFihV88803uN1ucnNzmTZtGp2a2UXbuHEjP/74I0VFRcTjcXJzc7nooovo2bNn/TGrV6/mtddea3Tu+++//1+WalpRUcHeg81H41TXxDEaEn1r45YINS6Zxa9lsPyHMK+9vI5kVzfMgg1VFQmGmidUfH6FfgUG0lMlfvotyA+fZdKji76RQ+Pzw/c/hoCmI9OKS2O46uLEwwayQm2brBrfkg5sVn9i6BnDT80If+CWO2/iol8mYwxbiQoqYUL1mksnw6VWcYidiIiYsRInykZ+RkUhZA5S0L3pRZnbI/PRR3GyqwfTXbDUP7sid+b2GeuI6OMs/ynIeU041dGoytZtMtlYUFAwY6UVTfdxo2BGUEXcag0eXNx46/WnZQejwYznj+ibgm4Gfvw0h+5nlDBqqIk7bnCQ7Eg4rbv2RZhylYc01xBqbdtp17r5a7bI1fLtiiDnn21poPmnKCpffR+ktKQWUV2KRqNl03Ydj9+n5fyzTA3axvcrg+zdISEQRoceq01h5Bl63B6FFEfzhbQ0GgG97vRF3HXmMI5o4qXiapwwgUTquGAmjSzKOUa5WkQQP15qEZGIqREEBHpzZv3zCIKAnTSM1UPZKf5GP6Et6Wo22/mdGiqpS9uJ5NZQFjtGCxqnoIXVEBHC5AitGn1nEExkqnlUU4oxbOfzL+Lkqp3IwIyXWoJBka8WZBFLK6FXL/h5tQ9VSRSxPNVIh7/i3XffJRAIcNlllzFkyBAcDsc/LrT4Pwk7duzAZhEpOgaHN6TTMtoj8RsKQCANh78ty75Zw53TY+RmnyCpRVFg9Blmbr8hzoJ33UyeaOOn1UEOHImSRatm26XoSWHLjjB9ep5Y9CmKyr2P1fDZW1kNouh7dtXzy5fZjLu8nDFnmrCYRW6YZuWeObWs/CCT9GBnorEIc2fvY+t2N/MetwPw0ptuAi4TbslPMBjEZrP99TGafjZRZOa9T3LeucNIssH1VyTVa7PZk6qb1bk0GkUevy+VB55yYtCLHD4Wo3MHHQN664lGVUorZdwehQeeqkUUa7l/RjJnjzCzfXeYB59y8fAjdr7+ZhP7d+nJrO6PRtCicebx2PNFzJuTiiAIdO2oR6sVKOjafKR0Xo6G6hqZKy+28fKbbvJzJM4YaCIrow6v13vKkc/XXX8zV1y+nEHjipEkmHN3agPiEyAjTcO3S3K4/KYKtu0K4/EqiYKon+SQlprwh15cWMeLj6XVE59/QqsVWPxqJlfNqCIShedf9xCXVT77xofJJLJ7f4RunU685+UXJn6/UReW0ruHgbxsDavXhdi1J05+2VkIJQKq9gAvLijh82/9nDvajFYr8P3PAXbujXD1ZTbe+chLTY1M2w6nvjw9cGAPGq1MjVxBGtmNvvdk7OLjx1LRakWWvJrJh1/6uHR6ZT1pceCgjN3ZHwclCeLzL9ALRqz+Ftiyi9jn30oXtW+DVOCYGqWQPaQL2eh0FaD8feFEFYUtrCLzD7+0uWMj8SyCQS+XXHJC889oNNKyZUtatmxJp06deOGFF9i5cyejR48+ZXudLk7Hd4SELt97771HaWkpDoeD888/nzFjxvyXPpNGo6E7vdlxYCWbV+Q1qBiu1QpMn2bn/idqWL0uxPDBJswmEW+dRA6NiwkJgkCquxtSm3U40/dhdZ4IRCjnKP2HRNm2O0x6JIfj6iGWfxfj4vObfq41G0P07JLoE21baSg+kMoRdiMoGtJpXlIjnRxmPnqcgA927959WvPfs88t4vyxBVx5SyVXXWrDYhYor4rTdO11KK+Io0ZO9FtzJJ1164+TmeVn36EIN02z8cpCHxX+EPmq0kzauxcREWfSbtSYBksgDxERfYYLRbFxxoRSTMUFlFOEhSQ8uAirQQ6wna70bxD915rOpKiZHGAb7ZTuvPHWarp18iOIp1dTpXOXXpSVFjLvtTrOHmGmZV7Dzdr3PvHiKrbRQ+mFBxcH2AFAOtl0oQ86wUBpcAfPPiPyxTIf+w5G6NxBT5JVYve+5tchPbroWflrkNFnNn7ezTvCdOmQ8APfWOzh/S+82G0STpdCXraGb3/088MvIdxemfFnW9BIAnNfqqO4NIamJh8F5bQlz1LTwO9yEgkK6N3tqd2RxIwdh0m16Xn0MTPHSmJ8uSgLm/VEn7npqkSqv8Mu4bCLhMMqJpPAgrd96GtaUkERYYLUqtU4SEMQBCopxk4qnYRES7OrqTgpYx9biRAkJobooQzFLPwxr4sqgtr8uKiXNKQki0waZ+GReS627oow5+5kFi7xsOb3OCKnrgv+r/B/5Of/UFRUVDBi6ECQJXKzRCacm8LugyEiEZULz9MiKyoffipTfTzOsbVHcKlORp8FNeXHUKMKE8428f9j76/jrKz2/n/8eV27e083zAzdJSEoCiiKioiIIogYKCh2oXJU7O5OMI8YqGDRgijdXQPTvbvjWr8/NswwzoyC59zfz7nv33k9HvPH7H3VWntda73XO16v7XvCJNlVZKZJjB6ZTCQq+HKhD71Woqw0SG29j7bZgvFj7BS21bDy9yDLVwfo293AhaOM7NgV49uf3bTLk6mp0lJdqRCRnEhRA53lHkhxDfWiFJXFQ0E7NYGQmknjLCTZYvy03ENNXQ3fzLuX5566m+df/oTBg1vnyvkzfPPNZ8x5/0VE3EH3zmp+Xy0RcyRhDKXhoAY3DlKtelKzw0y81IDNKvHKcxOorY9xw1U2amsFn331Eyt++glzIAcryexgP2SUMrC/lgvPMVFeuYf33viG+goN3mCMZJ2N8mAOMSmCz1xCvwGCYCjG/t27OH2ggWH99Bw8vIDVS4NEKzMpWrcfLy7atxcc3K8mgzzqon7Wf7eOh2Y+wAtvvMjZZ/9ri38sFuPyS8/h4KH9WMwqrrncyMA+FvYciDD/Rx9Wk0TRQR02UjC4MgnLfnx4yWgTpWMHmYOH40y62EJBvpoly8OsXBNAp1Fx9y1mvvvZf7TkS43dqmLIAD0btobp0UXLkAEGDh6OsmSln97ddew7GKWkPFEGcMapBn5bH2JAX31CiV7AuNFmFAXmf++juCyKLEtMuthKZobMwkXbuO6aUWh1FhZ8vwaL5eSyvoQQTLv+cjatX0dBWxVPzbIgy3q+/clHTW0Ep0vBV2HHYI+Qkxtm8gQDYOCz+TEqKhQc5XpSowXISPgsJURkPyoRpLY+Rk6OzNlnGhhyapylKz/h1yUxkkQ6NiWNuMpLXU05+11lRNxm8umS2HOqS8kpiCBrSljy1VcoUpxuHcNMGpeCELBsXZAkWwx3/X6ISES9MVLMqSz+ZDHf/HMeZ503hPYd+/3bolmt4ffff2fu3LlMnTqVTp06sXTpUp544glefPHFZsJuAHv27KFnz55cfvnlmEwmVqxYwdNPP80TTzxBQUGjk8NgMDSU9B/Dv5Nj74eFH1Fbq/DDEl+LWXvPveHkmsutVNfG2Lknyi/fZZOTpeam6zWcPiTMk89t4lCRQjQU4b1PtTx2b8uKq/+c72X6FBvhiKDoSJQfl/rp2VXbbFMy8+YkPvu6lB+X+Dnv7KaGjhCCe2Y78XoVNHF9iwYjgEpSo1VpOffckxM+e3DmbAoi3djHZgqkzlSIMiRk4iLeUKLlFg72sZW2dCSLtg3P4BNudrCOuDcR5f2jUQjwyts+bHXdMEpN+1mWVLTzncpm36/c86CbPj20TZwriiK49mYHprqOeHBgJ40gPkxS6++2ndSEg1aS6dWr10n1w9kjL+CRB97jktGJ/60WFSMGW3jucTVvvF1PTpaKqpo4oToraXWnESZEuy7t2Lb7CGef0fI1t+4IEwolAoDRqOC19138tNyPQS9xpDTG4P56HrxTJjNdxRcLNNz3hJfP5geYcpmReFzw/twwB3foaVM3tCErqMbvpk2ejwWLfdQ7WhdaURRBOHJimV7Hw2pRoTjj7BVbCBHAjJUoEUIiSD6d6ERvNrGKzvShHd2QJIlDYleD4fpH6CQ9VpHSULokhECf7uTVF1K47w6ZmhoHlaKETBq5zvzCy3bWkPEnm7o0ctjPNpIRtBWdG5ykaWSTJzqwXVlDt+pB7FHWk5UiUVEbaXFOOlEUFRUxePBgxowZ87ev8Z8IIQThkECK62kb69nsN9RIWpJqe/LcK7t46anmzjOjQeLOG5Iwm2S+XuhlzYYo+mjr2SxWZ2em3r6KVQtyGjZJS1YGOGtoy/QhOp3M1Zdb+ec3Xq67woYkSTwzO5nuyw8SONgGo2Qm29OHn+evZ/zYIOu3hvh5aYjc4AD2yhtPeg186ok7ycmQefGxVPr00KMogpvuq8XpjvPDEn8TntPj8cV3Xnbti9Kzi56H7kpBUQRf/+Dj3Y/dTLzYQk6WhuGnGUhNVnHbg7XMerKOU3rpWfBxNumpaiaPh9/XB5kyfRmqoAW/2sm8+YKgz8E/7raSlaEmL1vN1l0hhp/W8uZ9x+4I5w5PtPfCcxs36XWOOH6//4Sdn+vXryc7U43JIBONJmhgWkJOlpqUZBUfvJSB1aLijTlOfljqZ/J4K7IMHq/SIncyJJynsgzPPZTK3gNRbnugBpEliCtw5U1VTZyoAKNHmvhsvoc+PXRkpKlY+muA8ReaWfzpQdK83Wgb60n5fh2dh1YgSbB2U5CyihjnnGnEbJBRyyBJMlmZJz4HyLIGjaxiv7yZuBIj4+gcpQiFGtURJKOPgjaJoJ9aLXHlpVYmj7cwb76fl94IEqiXqGMnOnQEhLdJZu8xWII5BLQHyelaT3H9MozePKSAhZC+lspoFR3j/ajQ7ea8s828N8dJTMRQt5AhKoQgKTOI2xtD48ri17Uhhp7afFNfVx9Hko14PGVNPv9j5VCPHj1YvHjx/5jz82Rtx5qaGp588klGjBjBzTffzL59+3jvvfewWq3NqqD+FQwbOYLVn27ilN76Jo7P4zHjGjuznqxj2BAjZZUxVCFLq45mvWSkzimjTnZypGYfMjIOapBUcV6YZuS+x4Ic8W8gI5jLxnWVFBVHmymVh8MJ0dx57yQodyoq42jRIRIKE0gtRcOPIhqRCAUFw4aYeOKRpxg1atQJ94XBYMCeZGPBxzo+m+9l+eoAPy0LcEErlS6vvBnEFmzTEOCOEGbpKj+/r1ejlrScdraLqvoQ552rY+2P2+lE7ybnKyLOPnkjl1ymcPUVKjzeOK+8VcaWnUFMAcH4a/xEqtOJU4SBxJwUJsQWVpFL+wYu+ONhk5IbaHbiURWPveRk/OUnR+WQmdWO7Ew1Oq3EpBsq6dNdz/gLzXh9glffdVO+O5k8RyJwYcJCNvmUioMoxBHAPragMlUz+pxMjEa4+Ooq5rySzqmn6HjsxXpm3pzUYtUUkuC2B2r54GUVA/s2rqnbdoW597E6nn0whTFTKrhrRhLblrdFpZIoKYty18O13DW7jqceSOXi8xrnnHEXWPh1bYDrpzmoDzk4c1grhmsr0Btk4jqZQEDBjQMzVrLIp8pTyqyHQ7zyXFITxyckAgavPpHGlJurCAQFOh18PM/HnPckkqN2Dsnr6HNKhLyMHaxZG8dVpyKGQj8an02WZDKOVgsJIdib9DNOTzmmWML5qVaBL+ZuMcAkhMAt1bN6XRC3u46br7Pz4J3JTLm5GrNRRlPfBq+/9E+DRSeD/zo//wMhhGDE0EGoY2ZOHQxff5zK1DuqueEqO+ef1Wjc3HiVnc++8vPkbIWe9cNZs3YJ991uRauReO0DFz276Lj+Shsjj4tG3Hi1nY+/9PD9Eh/BoJqv3s9qiPZOGmelrj7OxBsrGTrIwBWXaHh4pp3zJlZy43V6nnjeR1a8PVmRxohfViyf8uhGRpzu4cG7GjOKplxmY8uOEPc/Uc+899K4bOok5n29kjZtmkfd/gw///Qtvyx+nmSrm1efyGDMZS4yK05DLxlwUU8dVbS35nDpNDf339FIGn7tJBtrNwV57EUHCz7K5t5b7Vx1o4N9i5Iwh7KIZu9l4ddZtMtvdNTcc1MS199Rw9oFeWQHezRmbfk6cnDtNvQFJaz+PofM9MbXZtZtgsuvraf4l87khE3s2LWW/uKsRqMn0pawCHLbtNv4YuGXdOvW7aTafzyumDiKivID5GZrWPR5TkOGE8ADd6RwwRUVZAe7k64c7WMF2ogu7KlbibFniJ2rchom7knjEsrrZ42t5sv5IX7+OodX3nWy9NcArz2RzrW3VzN/TlYTxbwH7kjm2turueemJPYXRdh3IMLeg1GWfJnLDffUcPO1ds4Z1tT43rk3wgsPpzZMVlMus3GgKMKFV1Yw5oJBLPtl50lNZDPvvoGtG9fywiOpXDa2cWG/7gobCxb5+OxrLxsUD0/NTuHiCxo3ENdMtPHNDz4euFcmp/6o886bj1tdSTBvO8npEsvnJ7JZSsuj3H1vkL6xsxoFPsKQLbpRrP2dkN1PtjMfWVKBtx3OPWW0OWM/hu5Bpl9pY+z5jWn9WmOYX9enckovPZ3G6vl+gYP0jtkMGDQYX2WI2honsvoQgwadesJ98Hfw/fffM3z4cEaMGAHAVVddxbZt21i8eDETJ05sdvxVV13V5P+JEyeyceNGNm3a1MT5KUkSdrv9f+y5d+08QMBp4KFn6ikui3HlpQkBgtLyKM+/6cJilmiTo2Hi9CoiMYXM9MZ3olc3HZ/PSfx+iiIYfH4pF44MMqBv043GOx+7OPUUPeMvTBgfV1xi5cmXHbz2vpubpzZtm8Uso9dK3HFnhO3XxLjhGjM2q4p9ByPc/7CHonU5qDMPEpdad3YByGrNSakbV1dXU15UQYgIarVEaiwPLSYOs5ddrKebGIBKUnGA7WST3ywLzyzZ6CNOY0toNc+8GG1R6GbB9xFSlZwWs1VVkhqN0OCsgOHn13PqqSpGjtBxpFjhi6/CaKvbkxTKY4+8gUwln1IOERHhVgVywgSJEUvwIZ1EPwCkpaWRlTeEtz76lelXJq7/1GwbwzfWoz1wCt4DJmxoSJJk/Hhw5ZXzyasfcedtl3HDFKUZD1YsJnj3U3eC5+quKorLYky82MJP/2ycLzduDTF5RhVzXs7gsjEmLGaZGfeE2LckBZCxhLLIOS5bFkCKaUmxyxw4qFBWJvhtfbCJqucxLFwUZNDgsSfVBwCBQAwPxXSlP0lSY2ZATMTYxQaihOlCX1KkjMZz8LWYvXkMNpFKAC9OUYuExDlnqxk6yEBc9tCd0ynhAGtZgllYiRFFhwE1anT8OT9fmCBVlNKTpptfraSjQHShgiOk1HWn1LwJFfK/FAwyGo0npZj9vwVVVVWUl6lIkZNa5WGziVR+/S3KvG99vPt+CH9A0L6dipl3mPh5eYDH70uhTW5CqO/a26sJqSvIijUXdwOIqvzU1kDf4eVcfrGZ00/V8dEXHq6Z2Hrf9u+t58257ob/JUniktFmPpm7nvauRClnkrMLF16+iowMsFf2RoUWtUY5KTugtrYWtVROMCwaHEevvOuiR1ctndtrue0ftew/FGnG0eb2xHj7Izc//jOnieNi5k3JjB1l5trbq7nrRh3PvO4kGBS88XQak2dU8/A9KaQf5+Ab2E9PXkGM2ro6hvfUEwmo+X5RkN82eWmTp8HrjbNqbSLj7I/tcjjjrN0c5OF7EvaqEImS8V37wnh94qTG/k8//oTbrZCZpiEao+WN+VGkpahwuRXe/8jPnI+j1FWpefYZJ20L4ih/QTEoyxJCQJeOWoYOMtKhnYavFvoYeYaOUZdX0Km9ht7ddRwuiVJUHOPhe1KxmmUefbGeseeZuXqClZ8XVaB4OiNLKjKj7fnos8Ocf36CamX2XclMuqGaDVtDzL47mYefd3L6GeeecD+cc865PPfUfbz9bBIPPr6NI1W7UKNByApm7FgiJmIx0YSX7/b7XCyfn0yadyDdJTVIiZLcXWxEI7ToMZBGDsmkI0kSHpx0aafm83cyiUZh8cp6qqpq6dxRg4SNa67biUETZO9BLTOm6XnuH3vJ9DcXbauUjiAkhUvGaVnxmZEZt9fz49dq8nIafwR/QGHMlZXkFPRErWqsCtDpdHi9TeuQk5OT2blz5wn31cniZG3HxYsXk5qa2mBD5ubmcujQIRYuXPhvdX7eO+s+en/amykdWw+y5mSpcbgSzmKdFpz+MFmtHCuEQEgKBo0agQkVKrLJpy5eQZ2jlMwMFVq1A//WbOxVA7hg3O/MvEvHhLFmtFqJX9eGeOpVB3fekESSXcWR0ij1lXr0ODFhJWb14PJUkBxvOaOzTi7n1xfT2V8UZfzVVSfdHxIWDhT5ue4KG1eOtzBwVAmPPF/PP25PbqAqiscFDz3pxnEgnYzjMi/LpINotCDUUTxugdHXhkKDxEXnO1i6qoRNfhdtRAf0mHDjoFx1gFdfMDH50sa+P/sME3M/9/DEIwKH008H2pIuNfIu14sa9rGZWiqppxqEIIdC0qTGTO1UsqijglBApnc3HZmZLa9NrWHDht9wOBVuutbO9ZNt3HBXHVde4yce0ZAe7EWOlN3Mvs2lHRvVi/Eai7B7OiHhp6wihkqWKMxXM/l6B2a9hrgsM3F6NZ+8kdFEMG3JSj+LVwQJhuLc/3gtIFHQRk1ZZYzishgqGa68uZrvPsxu4m9ok6vh6QdSuXVWbRPH5zGcPsjIGSOCzP8hhNncshO7NQSDKnwemQGc2RCMTyeHfNGJHY513H5bEJ9bYvKEpte121QIARXVMXoMqSLqsOP3qqlhMxeNUTHn9Vx27Ysw/sp6uokh7GNrq7zyEULIMR11hoPIHj1Z5JMWa0upcSudAqc3Sw5x6A8jVBE2L2nD1DtrCQQUbr7HyYalNip8TnrFC5HkMpxOJ8nJzQXiThb/+2uB/g/ihReeJxrUkZYm8dn7KewvimAyyk0cn8cw8RITBd39hAhQmKdj+hQbr33gYsplVvJyNE0cn8cwebwVr0/w1AMpzcpcUlNUPH5fKq994AISnFFfvJvJS2+70AkDWaGmpQ4xEcOY7Wzi+DyGPj30jDzDSGV1nKsnWHjogZPjNBNC8PGHL5NsDfDc7DTe/yiAuaIHeilh7Bazn/b0wJBbzf13NC+XGtTPwJD+BpasDCDLEu+/mowvdT8OfRH33mNoMhFBwlB/+/l0SK1qVrqtVsk89UBKE8cnJIzNj95Kxpe6N6HmLNpTT2WTY3SSgcJoT2bdc9dJtf94lJWV4XIcxGiUeee59CaOTwCtVmLeO5lE04uanWtNivHx65nNDOOcLDXPP2pn+644LneMxSsDfPpGFu996uGBO1KaOD4hETF/4+l0XnnPxc3XJrFzX4RH7kmmqDhKcpLcxPEZiwnmfevl+dmpzYz/DoVa7roxiVjMx4oVy0+4DwKBAMuW/EzfHsYmjs9juPAcc0JZb4CGiy9oPu7Hnm+mW78gftHIWG+LZeGrSOL+2+wN2SyPPO2lja9fM8eNLMnkuQai14FD2xiNT4rmsn2jhvQ0FWPPb7qIDRvkYMgpXsJRHWMvMBJjD5FKBXUm2PvoSc/Kwu9z/Y/yfcZiMYqKippl2PXs2ZN9+/ad0DUURSEYDDZbhEOhEDfeeCPTp0/nqaee+kt+vWg0SiAQaPgLBoMN3x2jUzj+z+1Q6EAPUpNVJNlVTLm5iqEXlnLexHKWrgqwYWuIl9918u4LGYw9z8j6LS3zhMmyRKf2Wm57oJaLplTw+Tce3vvEzTmXlVFSFuORmU3nr9un2fl0vocNW0JEo41zQSikEIlI5NUO5avnCzjtDB89+ju49GKFiqV9Sfd1xeeRyciKtUgGD+AVLkLRQKttbumvuroat9dNO7pjNkOcGKlSFl3oS5wY61nKTrGeCCFyabm+Wy8Z0aHnyFYb9z7sJBJpbJfPr1BeEf9TB0SqVc9Dj8r06aXh1xUys+5S8f5nLnTmCJHc3RTn/UBhHyeKFCONLEo40OJ1YiKGHy9qNA1UFSfaD8f+7rv/aY7UnMuoSVFefCfEvAVRcgqs1OcdojLzADXphynJ3IX1TJnPvvmE3Nxcbr/rGcZfH2Hn3nDDsxwpjTLlliquusxKlw5a1m4Kc86ZJq681NZkvuzXS8eUy6xcel0lM+6tweGMYrPF0IdSyQh3aJYtCxAx1VBVreAoSqZt9VlMvcHH6nWN410Iwc/Lg7z2URLXXHvrSfdBNCKTS/smjk8AtaSmO/0JEySJpt9p0REmSGsIE8SHmwhh2iWlc80VJswmmTbtYoQJki91woCJTvSmN6fRVTqFfDpTTWmr16ymDAWBGWuLnKHJpOPBiU2kEgpKaGQN4XC41Xb/FU455RR27tzZJEPq/wIikQharYTJ2HqWsEKcwyUxnrozFbFxKNY9Z1G0sC9jx0TYf0BpEPpa+XuQVx5Lw692EBC+5tcRCt7UPQw9XYOn0sz77yhMu7sGvU6ivLJ1iobK6jjJ9qbbCrNJIjU7Qlgkxp1RshD1a7EdPIOkWB5e6xF0xpOjfaioqKCsrA6zUX2U7kfww1I/0ybbeOVdF/98K5MZ99bw1ocuXO44oZDC/B98nDG2jIvOMzXL2ALo2E7L0EEGUpPVvPt8BtOn2Lj29hpuuMrGJ181dTjdfH8tEy6ysP2Xtnz4aib/fD+Vg5uz6ddLT98eOgwGmXHnm5l6Rw1lFY1q1Zu2hbhsWiVPzWq0iz7/xkd6iooJ11dhsWSf1MaurHQPGo3MucNM2CwyLnfLQTchBIdLotz9gJuPX0gno3gEPSLDyK0ahv/3wRwqiuN0tXyu25P4/JgD5aLzTGzcGiIeF8y4xo7BIKGS4YsFXpLtKnQ6icdfcvDq+y7uuyWZay5PZAEPP0OLl4RjXCWpSDLpeOf5DLp21DJhWhV1jjguj0JWhgYhoGvX5o7D1uDz+ejeVcOki22cc5aOHn1jXDBaRVaGmtRkmXAsxnc/N47zbbvCLF1oIMvXs0l2pkmy0pshxInRlk64cbCN34iJKIH0PTx+fwqSJKHVSlxwtpmpk62cNtDAkIFGsgoDLJ6fxidfeVi8ykdKlwqK9Zsbxn1URDgs9lIvqsmqPINV89Op0RShL+7FuRf4GH9lPc++6ub6W5z0O6OaaEgGEUKra3RSpaenc+jQoSb7k8OHD5+0c+RE8XdsxwMHDtCzZ88mn/Xu3ZuioqJWKbhO1i6UJIlfflmOySTYvD3c4jUBDpdEMeglPv7SwzW31WBODRATLavHO+Vqzhquxl2nJUPKJVXKQi1pqJFLeOwpP5vXaKkuU1PKARQU5PJC7nnAQ9fTixk+roylqwK881w65wwzUVQc5aIJDizVPTjCPoS9li7dFY6odhEVzcunnZpSMvIilFfFSbar0BtUJ20PnDrkAm6400EwqFBWGePMwUZSk1UMHVPG1DuqmXJTFd0Gl/Pj3AxiQQ2HMn/kSN5CDuUshLRyevaEc8/ScdcdevRtypGCVj6ZF+Cyiw2YzYIAPmoow6+p59knmjo+j+GqCVYy2nlII7OJ47NGlFPBYU7hTPpKp9NbGkJ3BiY4IUWjnagQx0ktmbF2HDoALlf9SfXBzu1ruXysBYdT4YmXnLh8Mdp1juKPhJo4WY+HJEkkyynY4hnkSoVo3Jm88LaT1z5w4vMrPP2wjVBQQlvSjX1LCuk5uJqrb67h7tm1DBtbyg9LAnzwcjqD+hl5YlYa/Xpq2bA1THFZlPb5Gh68M4X+vfXN/A0APy8PtCi+dgzTrjZhTxaYzeaT6gd3vZrO8QHNuIllSUUX+uL2wOzHglTXNn8ffT5Bba0g7jWjhDWAwJrl5YJROs6dUMGczz2MG6tD3W8tulRXs/EcFkF2iLUcYDtqdzopUiZu+z4OpC1CJNUQUrk5aF+BQ64gIkJ4hYsK+wZqzXuxa6xU1ii88VQ6t93vZN0/O9HGM4ge8SHsZyuSrFBcXPy3bcPj8d/Mz/9AfPLxW6iFnsJ2CRGKb3/0M/Hi1qNbN16v5+ZN+3jkGiN79kdQqyTqHfGEkmwrmHaljZVrgnTt2Dwzp39vPQ89U9/wf2qKCgVIiTaPwjipYfKlrXMbXX6xhfser+OJ+1P57OJtrR7XEo4cOUKndhEOH4nRvbOOpcs8JCsZICVU8kDgxcX1k1q//8SLLTz5ioNzhiW4hU7pp2LD+lImjG2Z906WJc4cqmXjJy6sx/H6KfYaRpze8jl6vUzXrjI15UGyaMNeNjcrA0xS0tm6/+8rtc+d+y4GvUQkSgO31R+RZFeRkRMjVtkoTBHET69eqmZO7mM4d4QRm8XDax+4sVtVWMwym7aHGrIS/giTUSY9VUVVTYzJ460cPBJj/6EIEy5qOtY27wgzuL+hVXGUSRdbeO19F+++8zzDh484oT5YunQpKlnmputbN/RSU9SMu6D172+43sDtv5dh8jXyEaaF2rF23U7GH+XwWflrjHxabr9a0qBVjATsR6C28X1QxXVcf0XzDVVBXpCpl5WRl65hwc8+rrlKy8t3lZFtb4Nsgpg/zn71WtauXU1e3uV/0QN/Dx6PB0VRmmVD2Ww2XC7XCV3j+++/JxwOc+qpjRmq2dnZ3HjjjbRp04ZgMMiPP/7IAw88wLPPPktWVsvx9W+++Yavvvqq4f+CggKefvrpVjlt2rbJJ1ik5sAhhcGn6Ll8bGKcPf6ig+27g/jcWtavkRi/xk3bfJmHnqnn589zmo27wyVRXJ44v3yTx7CLS/lsvpdfV8fIyzDwY7kgGnJz181mUpJVPPWKk5Vrgpw+0MBX33uZ9WQdo0eauelaG+9/5sHpELSTZFLieVB93HsuJZwGjmotOl2IejbQUwxuEhkNixD72YaNZMrLy+nfv/8J9f+6detIFhnEiTHgFBU7VxymQOmeyOjkdIQQ+PCwi/WtitIAGLFg9eXz84fVfLlgPylJWqoqFYIBmWhITQBfi448AGF2c9VlyUyfInHp1Er69pS4Y3qbBqXzXfvC3HxfLd6k/WQ7BnGYFZiFjQxyGwyTiAizm41kk88hdtI2vW2rY+Wv8Mxzb+P3+/ntt9+Ix+P8c9oAUlJS8Pv91NXVkZKS0mRTOHbsJXTt2oOXXniAtWt+JsUeIytDze3XJ7H4lwB2q0x+Gw3XX9n0PXF74lx5czV9uuuY83ImRoPE4pUBorEQ7uQiLI6kZlFsj6qGHn3ivPJGlAznUDSSlsyK05lx9U7kpBqSkmRq6+OoDHZ+W/f736L/UCI6clpxdKskNXYpiXLVXnKinQGopQIvLrazBrtIJZd2WCR7wzmKUBIZGUAfTqOOHRzTXXn5GSujL1lDeuWpaNFTRRltpPZAIlujiN1UiVIypabrXkgEqKYUKzYc1LBV/IaERDb5pJLVaLiKBA+eFNcQlUIYjca/PS4mTZrEY489xiuvvMLkyZNJSWl53f7fhqysLExmQVzjRHhbLv3aw2YKI31IiWY2CnpINkyeIZSWrW3g8Ny2O8IjM1Mo7ODE5f6dQGVHkiN5SMh4pDpc6Tt56nEDX/0Q5ecfjTz9moMrLklLVATNqGLy+JbLR+d87uYftzddO1etDXLaICOrdwXQYSAiQuiFFaNkxiMcBPXVBJ0qAoHACb8HDocDSYrh80nEYoLq2jjt8jXEYiCArp10fP9JNvN/9HPjvTVEIoLTBxoYNczEJaNbv8d5Z5lYtSaRoX3aQAPf/uQjEhWUHufA3LEn4Wy5frK9ybkajcR7L6Yz4JxSvng3k4K2Wn5bH2TmY3V4vAqxGNhtEr266uh7lJfz/Y+9lJbAlFsqSU4yc8sdj55Q+49Br4siSXD15Vba5ml45T0XD97ZfLwv/iVAepqarUuSyQp2apL9pJeM2Cr6MOPeXXz6ZkaT31UIwT+eqmf6lMY58di3dpuKYFAhPVXFtZNsPPemk0dmprRq8x0/XIQQ1DginD+pnKLiKEaDxBXjLPzzWy/bdocIhxVMphPn+/v991+5ZmIiAeLFR9Lod3YJZ05U8eYLFsqrYshSMtPvqaFHFx0d22l5/hU/NkffFqscNJIWi7ATI0qh1AW3qGcn67Abw7QvaJ3SZ/jpBuqcCh+8lElxaZQVvwf49odqli+tRiv0aDCQSR75dEKSJLL8PRE6DQe162kbbMP+JUlsW+JFJNXS/1QNH72dwqRb6jGZMxpKPfv06cOCBQt499136dKlC0VFRRw6dIhhw06OP/xE8XdsR5fL1eLx8Xgcr9fbIqXDydqFAO+89SLZsQ5s2r6fqppYs8QUgIefdrF1pY21v7vYsSaTDVsiXDd1DYXeIU3U3IPCTzBvBx6fCmN9Yl2LiBC72IhRmMksGUSupIEgeHGxQ/odrQYKfYMw+izU+3awsLaW39fXUFUdJxqRifvMFLGG7BzBe68lcdqgFL7+3su105eRE+9IMulEiVIuH6T7KR7uv9vO19/7SLKrSM0oOOn17x8PzqLPp/PoO7yCKRNMVNfGeekxO9OutHGgKIoQgg8/8/P5gr3kt9Uw67YkTh9ooN6ZKNX/dV2QKZdZeOEtF1Ov0fPSa9s5si7Oho1qLIFssshHK+koT17FFeNbn0MvGmXmw42Na4Ai4pRykD40zfZTSxo6il4J2hyRh07SU0kxKjRkkEdp2SF69ep7wv2gKAoGvcLZZxq54Z4azh1u4vO3sxg/tZKCfBXiUOvl0pGIRGYkwdEfULmprIpzz03JPPOakydfqadLLzXV1TsJ+FT066Ji6GANb8718OV7WbTN0xCJCCJRwcC+egb21XP9lZFEubZZoqg4Qt9W9uzRqGjQLGgJep2M1WYnL691WqGWIMW0rdrxWkmPWmhw1SvcOcvJJ+80vmPPvOYgHBW89VwqhW21rN8S4OW3PEQiEt/+5GfBR1kN9j7Ahi0hJl79C22rR6CSVERFhJ2spzN9G2mvPImEh/LU33jhJRWn9M7h1FHl1Kq34dWpQIoTl8MYa9qgs8TQaCSSk1TkpOlRlaaDlAhKxUQUSRfCZDL9bdvwePzX+fkfCEVRkJGxHF37Q2EFs6n1JF2LWUbWRLFaVYTCArUaIlEwG1s/x2qRKTrSugDI8eUhQMKijDXfVCso2Gytv7xmk0woLLCY5ZNWcA2Hw1hMEsdEQIVo9O4LFFSoEVIcu/3P+yYYaryv1SIjyXE0f1LmY7VKKDSNgqtVfx5ZMJskqlDQokahecaJJEl/yvfyVwiHAsgq0P7FNYwGGd9x91eIY7W0fo4sJ9SyXW4FoyFxnOov2moxJ35Tq0UmGBSEw6JZKWkw+OdjVqeTkCQIhVrPQvoj/H4/KlnCbPqz9tDsWY6HySgjqf6gUoqa4PGPofx5+1WSmpho+twqlfjT5zo2DtvmyQg5RtwJcScIIUNa4vf9n0ZLbTqRaNnq1av58ssvufvuu5sYtR07dqRjx8YS2k6dOjFz5kx++umnVtVHx44dywUXXNDs/q0Jc10w9nzeWvMhGm8a519RzptPpycUyZf4qS8zklzbmzQpYWhVH3JTat7M8LEVvP18Gp3aa6mti3HX7Fo2bguT30bDxddUUFqqULU3mR6h3hhKEmJXKw7X8P2P2xk4ROHUUwz8/Hl241wjBM+85uTKGdWs/1WLIZTGXrGVzlLvZs9bTSk2rRG1JMinCztZj0GYMGAigJcwITrTB3/My8pfVp4wqX1JSQlmYUOHgY2b4rgpJUXkYD2qSipJEhZsKEIhKiKtlqIE8KLHSCRooyqogYpc2pIPQJVUwlbxG33EaRikphtPp6acM89QYTDILF0VoFN7Lffd2tTJ0a2Tjs/eyuTMMeXsdKzFTgpVlFLBYQzCTIwICgr5dKaUA6hQ06l7Ryorm2bKnyx69EionUcikYZrabVavF5vsxJBi8XCtBvu5/JJN/Hi87PQaMsoKgmydFWA5fNzWbY62Gz+uPn+Wu69OYlTT2ksWZ86ycbYUWbOnejnsGo7yfU52JQUokRwmg5hbV/Bmy+mMORMD7mSlpAI4LEeAm0YxZFCqKiQLGyU5uzG5/Ph8zXPvvszKIqChNwip9wx6DFSL1VQI9UQFEHUqLGRjIwdLy72soU0kU2+1Im4iLGbjWSQh5t6ZEmFxpXFZ1/spU8PPR0KtSz40sZlU1bjPKQQIoBV2LFLiQy2vmIoG1iBQ1STSR4q1NRTjYMaFBTSyaUjvRMZqyJCMftxU097euATbvQYqaIUvbAQJsD69etbdX6o1eo/3RTfc889xGIxDh06xJo1azCZTC2WEkuSxKuvvnpS/f7/GrGYYPBQme2L95EW6Nzku7AIE5K9pIjMZudJkkSqswdPPLee+Z/oUasgFBJMu9JGOKKgREv54uuDxGIwoJ+aO2+2oNNJfDJf0Lenntq6OOeNMKFSSYw4zcisJ+p5ZGZKg52oKII35rhItquaZLh8v8RHx0It5SWigeetlEOYsVKZvJ7qSB1WSYUc154U/cWC7z7go9cyOe/Saj7+wsfoc4wEggJFEaiOvr46nczlYy0NATNIBM3Ckdbt0HBENClpHH+hhbc/ctGlQ2ObPpvvZeqkloWZJEliymUWNu8IU9A2wZd+PNWFogiGjyvjh6V+XnvPRdn2NKIBHSkdMrj6mrsYOvTEVZ4BzGYzkbALm1XFRaNM/PJ7gH88Wcet19lJS1UTDCp8Ot/Ldz/7EBEdSe5OLTr8UpRcVi/bx2mjy7jvliS6dNSy/1CUtz92c/ZQI+eNaHwXv/3Jz1lDjTz3hrNJBdKp/QwsXRVosdpMCMGyXyKkkbAfPDgYO0bH2y8l8eTLDjZtD/HzLwHcnjhz/uklFFaYM+dt7rvvoRPqh0AgQFSb+F11OpnMTBWLfgnw67ogM662k56qYtxoM2OvqqBHVx1bNkJbWhfXMmEhRAALdmxSCpKUGFvBoILB0LJ9WVMXx25NfNc2T8NVl9kYfIqegctc9BVntmhrZYQ6oOSV8vxzflasdGG2wIRxjRywF57t4oMv1LhcLpKSkhg6dCgHDx5k9+7d7NmzJ3Gvtm2ZNGnSCfXT38XJ2o5//O7Y3q+1c07WLgQoPlBDZrgjIqrh7Esq+OTNDHodFRry+RUee9bD5uXJ5Hv7ssuyOMENPtTAq68Kpt+2BF0gDZNkQbHUo0v2kpES47cfUsiK5HGIXTipTVQ5SH2a3Nci2ekjzmBXZD02KRFoyHT1ozq+A21mFe+9nEzn9lr2F0V59Hk/NfVxfl7h591P3RQdiZJBW1RoKKMICRlztoMfv8pk38FEgP7Tr71cPH7K37KLxl1+KW+89CZvP2dEznTjdMXYsSfK3Hlu6hwKRcURunbW8t2H2Q3zXE6WzOP3p7JohZ+35rr5+LUMOg+oBE8KXSKd0KLHRS2b+RWzsCL5Q7g8xlbfAyRQ07jBrqWSDHJb5MCXJIlcUUglxejQkdbGj8qTjt/lxe2H9u3bn3A/JMaJYMeeMBqNzD9uS9inJqOENSmGi9oWlcaFEHhUtRjifRJB5eQKJEnDF9/5eOL+VLIz1WzeEeL5N5ycMkJNcXmMF97yM2aklQcf85GWJnHG6Wra5GgoKYuyeGWAeBxO6a1DiQtWrg3Su1vLzs/TBhr4+EsPZ5/Rsq3z5UIvpw299KTHwl8JPKrQ0INTWLRoBR5vHKtFxeffeqmoirF6YWOyQu/uOqZcaqHPWSW890J6E8cnQP8+eu64LcSbDx0kK9qJcopoQ4dmfP9qSU123ak8+tQqflti4pmHUnnoFhumumx2sZ4k2lKLA40U5rW3TVxwnha9DsIoHFthTFgIqB0YDIZW++OvbMMmx57QUf/F/6fo2q0fG1dtY+ceNYoiGNhPz9JVAXq3oh45/7swGmcuX80v5vXnkgiGBFnpKpauCtClY8ub4K+/9zHhopYjAxVVsSaOnGhUoCgQMJeDN7/JsVaS+Oa7fVzTnPoFSEScB/XV88MSPybzyWVg5Ofns3mnwGKQcDjjtM2XqD2UyExSoSZCCLNIYv43h5h4ccvXWLIqwKB+jRPPmnUR1IFk1m0OMahfy8b2ipURzDSNXMZ8Bg4ejrQY+RVCsHlblHSM1FOFrYWswYDwYbT8OS/an2HkOReybdNXBIKC6tpYs5J0SGyMig7HyaHxGY2YWb8x2ipJ8O59YfyBOJPG2Zj5aD3xuCDZLnOkFVEUIQR7D0TIzVJzzyNe7pmRRHJSwiFyzPAA6NlVx0vvuLjrxpaJ+1evDxKNCkYNP3HRl9NOO43nnlT49vvWf7tgMCGOczzp9PGY/10IlbtpBnO9uoxBAxon9ZxcCNcE0UnN7yGEwKd4sYSaRp7CUYUFi4L06aHnrU+bR+m27AyTma5i3vdx8nqnNJgGEcK0N3fH62tdSfBfhdVqRZblZpF6t9v9l9x4v//+O2+99RZ33HFHs1KmP0KWZdq1a0dVVet8RRpNotS5JbQUHLngwgt44+W3UNdreOzeFF77wMVN99dQfEBLv9jQJs4fs2Sjk28oGzcvYdYTtXj9UFYR5cVH05j7aoJ7LRBQePFtF5+9p0LvTzhEJEkiSWRAWR/qHRu47g9lKJIkMfPmZIaeX0FG3UD0GNjCr1SII2TR9iiVvUIdlQnnZ6oPRQh06OkjnYZfeAgTIo3shmisgxrsSfYTDgjl5eXhk13UK1XYnZ3xU8I+tmJAT5rII06USvkwMRGkhAO0ozm3cED4EAgihNjHVvpwWhMjpZCuZNKGbfKvdFUGYpWSiIgwTvNBUrpW8sITifn7w3kenn2oZTGKzHQ1ndrrSDtyCgZM7GMLAsggBwNmAvg4yHaiRFGIEVbqTjoo9ncx/6tveOuVtxE+CYSEYoxxzgVjWLymnvPOXgIkspP8gUZe0COlUSRJNFlDjiElWcWNV2kodV5CdYWbLRu3otFo0EajdOxi57NvQnh8UGfcj7VzCc/PNNGji44jZdGEENemZISi+VvtlyQJRcQT60orEX6/4qdr5HQqKSZCiHZ0b9iACCEoZh81lBG1VFAfCGKJpVNHJUH8bBWriRHlwIdBevWUuGK8Da1WoqJSYMRCDwZykB0cEfswYyNCGDUa8ulELRUoKNhJwYuLjvRq4kzXSFra0519YitOUcth9tCGjhxiBxp0IFR4vd6/PS6EEKhUqiZiHC1d6/+rcffvglarRa2NUVQaYsDoSn5ZVI/F2QEdeoLaehzW/WSH06EVP7pRMlNakmjz8NMMfPyVhyvHW7lkaiW3Xmfn10WNm4byyhhTbq7iudlpR+8tc2w/ddu0JD76wsN5E8vp0lGLRi2xbFWAUETwyMxkqmtj1DvifPiFl9KKKC8+ksbwc9zkYKJOcwR9VikTLzMw+lwD9z0mUbW8FzXqzajVJ74dcdUX0y5fy2Ozkpg524U/GKfOEScag2BINHmHj8egU3S8+4mbwf1bth+++M7Lbdc32iw6rcT2XWEev69xLDld8VbFgSDh+KqqabmE/Bh35tqNQY7ssJHu7IauaxWffT6/1XXxz9C33xDWrfmxwV576dE0fl4e4OZZtXi9CsXlUc441cA/38xi5EX1WKTW+URTlVyuv6KarTvDPPK8g4H9dLz1THqTjLq9ByKsWhskL0fF8NOMqFQS1bVxvvnRx323JjN5RhUD+jQXoHnxDS9yXTaypCIgfHjzNjP7voSdrNNKOFxxrplgY/Zz9SAlsmg3b1x7wv3Qrl1H5r7jZdK4hEPTZFDx+dtZbN8d5o4Ha0lNUXHGqQbW/JiHy61w9Y1OAhU+TLScwRbAh+W4yq90kUed18XHX/i5fkrzcwIBhYOHo3QobLo/2H8wilY05309BpWkJhZWM2KokRFDm39fkBtErxMN2ZIqlYrrrruOkpIS6urqSE5Opl27diddOXCi+Du2o91ub3a8x+NBpVK1Wp5/snYhQDwmUU0pnXO0GIww8dI4uqRadDrwulTo69qRGcnDjQOVLsrOvWG6d9Zx/jlGSnYb+OZHH+99Ws2RkihnjzTToUDPrJ1VFEuLSBe5mLGSR4cW762VdBiEGZ/wYJasODSlDBldx+vPNTrXBvRRsfCTHO57vI7kJBUzrrFT54gzZXyMNEcbMkQupdYN3DwtsTYuWRlg4SIfndtryM7OOOn1qbi4mE8+eR21RsInvFCtZ/D5ZYw+18TDd6egKHDZ9ZU8eGdykwDPMZwzzMTTrzq4d7YLq6sT6dF2IEGtqKCMIvIoxIydoM/HqWcc5Jabtdwxo/m4++KbACoa3/8wQcx/EmgwYOYgOyhsJ9i4LINTR9Rx2OUnOTVhG51oP3i9XqJRwYfzvOTnqdHrZfwBBZc7TjAWp8KyDbP3jCaJAUIIqq076FGgwrfNQ43mECp1nJHDbFx6YaI6cfnqIDqdRDgiWLIqyJP/SOWcYSYevF8hrb4vewnxxSf7SC4IUueIc9EoMxoNbNwq2LorTIcCNavWBAiFFPT6pmtS3556bphZ06AqfzzKK2N88pWHwsLfTnosaI0y0VDLSRBxEUMhhkbSkBPtxItvHuHcs3Q88VI9Gxa1aTZXFRXHGHG6sdmzH8NVl1l57pUD7Kn048VJfzq1eJxG0lJba6CmLsYpvbXIZh/6gAEjVoL40aEnP9iL1e/LLPi4hOq4k17E0Bz1Z4RlHzqNjEql+rfYbv91fv4H4r335tK7aw98DiNvvu9j+jVmXnq7nEnjLM2MrpKyKD/+FCOXAlat20NphYUBffQsXeUnEITLLjI3IWoHKCqOsmFLiA6FGk4b2NQYEkIw+9l6bphib/js6VdcnDnEyM+LXKRJDiyi0blnkEwU7dGxblOQgX9wSPn8Cm/OdTH31QzOvqSCBx5+76T6Qa/X07PXMHTiex59wcGsu81M3rINg2MwkiSRLnKppwrXdg1bdoTp06Pp5OH1KbzzkZtvP0xwfXz2lZ9YbRo2VwfumvU7Kxbqmy0CCxb58FbasPyhdFSqy+K2f+xhwcdZzcp63vvIh1yfhUBwhL30oil/oxCCw7qt3HPvPSfV/uNx+umn8w+vHlkOcu+jdXzwckazSerZ15zonE0nL1lSEag38uE8D1dNaGqsxOOC2+51owhBnx4Gzj7DyMvvOLnxajuzn63ng5cymrV17jwPZw01snNvGKdLYd53Pp76RyovvV3OxIsbx2eSXUVOlpolK/3NolqRiGDmo3X4AhJTr5txwn2Ql5dHRk4aXyyo5abrzE0UpyGxWBwuifLr2jBTJ9ka+M2OobQ8yrffxcgTGQ3ZD2ERJJJUyuJVMPmyRCnf7FlmJk/YSufooGZ9XG88SEyJY/d2aLhGSAQxpXlZ/EuY6yfbWLn+D85vAYoATwCECkz5jV9p0QO57N+//4T74WShVqspLCxk+/btDBgwoOHz7du3/2nZ9erVq3nzzTe59dZb6du371/eRwhBcXHxSZdo/Bm0Wi0fzZvL5eMm8fXCOu6YnsyEqZXIMS07WYcQCiastKEDesmILKnIjXdk87YdFBao+fydLHp0aZwXjEaZWbcnEwq4+OmtskTp+lFErVXcMd3e6rPcfL2FJ26twBBpTzvRnV2sx5e5k4x0Ca1OIlABGj+kZcW5Y3oSj8w8iNnZD5NkxXSc8SeEoEpVdFKlamazmVqlHJNsxq94KKQLNlIoEQeo5AgSMmlKLhGOUEs5aqElj3YNzi6PcLCHzeTRgV1sIJ3cFtXYjZKZtqYsLN03sHFzHEWB9m0kais1DDzTSadO4A61XGJ2DD0761m8NIRRMtOZvniFi0qKCREgRICenEqUCLvZyP4dOzh48CDt27c/4b44HkVFRXw3fwFBf5AhZw5m6NChLW4033rtLb584zuy3e0TQmUkyryXzV1NzoA0BnRLtOeSC8zM+aeHm66189MyP3fd5yXg1dL9FAfZuYKH/2Fq4ji54CwN19y9hHffX9DsuQ4ePIjWNpsOPUv55/uNHH9pqWrmf6LngcddLFxq/1vtBoghOChtp4c4tVmbvcKFjAoJCSc19GJIk2MkSSKfzniFC0ewni6xUznCXuyk0oNBqKSEgemJOrjxlk3c+6CP1DQJbSCNODHUkobO9CUmogTxo0aT4HhCS1spYfyGRAAV6mZZxMfQhg5s4VdUqNnHFnJpR5ggHpz/0mb+9ddf/9vn/icjMXdL1DvjqHVxvv1OwyVXbSQ3X8c5Z+k47dQkrrg00qrzUxEKslpQVx/nu599FB2Jc+ZgI/PeyeLh5+p54S0XBW3UHDocJRIVvPZUOt066aisjlFdG+WX3wIMO6pefkwt+9CRKLGYYPEvfiJRhSW/BFi8IojFLHPZRRba5qoYM7kKn8fEbutiplyhZ/a9mQ12l8+pxkU9Kl3LPHyt4uhYHj/GTCAIsx6vJylJcOVNCf7eh5+r5+kHmvKNK4rgn/O9VFbHWPl7oJno25KVfgJBQefjsjy/XOjF51eY808P4y80o1ZL1NTFWbsxxNjzW3bkLF0Z5JLRLY95pyueoLL6Nk6KoyeVqYd4/YWX/5bjE+Da6+5i2bKFzH62nrmvZCJJEqNGmBh1NFNzy44QM+6tYeB5JVSXq+nyJ8GS+qiDH5b6cXsV8vPUFJfFeOCpeq681IpWK/H9Yh/rt4To3U3HzysCzH05k7nzPJw2QM+3P/mZdImFJ+5PZdw1lYw5NzFP1jpiPP+GmyOHJKSwEYdpJV16xvj05aQGW3HBIh+zbk8mP09Du7Yazh9h5s2PnWRm5bT4nC2he/fulJbHWbDIx4XnmAmFBPG4oGdXHXNfyeCa26sZP9qC1aLCalHx1CNWrpm4F5Oruf0TE1G8uGhPj4bPJHWMYABeeDFMr+4aBh4XDAsEFK66tYq7ZzQP9L/8ZhBFaFvMtoWELeAPtc53+9VCHxMnTW/2eZs2bRrEY/8qy+tfwd+xHTt06MCmTZuafLZt2zYKCwtPKsDxVzCYTAS9XtQqNa8/Z2P0OA/WQ6ehk/QN1lYQP/s067H7bZx7WSX52XocdRIirsIXjBFRYlx1uZUhA7S88JaL556w8OTTEbLLurGN3zHSOoVWIjvYjxkrgdSDPDXb3uJxs25L5rLrK7nxKhvLfvXj9QsClnWQXMOAvlo27oSRl3k4WBTh2dmptM3VMn9Zy3zpf4YJl1xMxKWnZ2wweslArXE/Ey+v5K6bEs/1w1I/kiTYsy/KV9+EycuTmXypqUn29mmDDHz8cZgOoUKQEnZEBcVNStZtJJPhzuP9VzbSJtfPJWMa57pPv/TjK0vBQRFJIiEUpseIHy/JZNAS/HhIIZuwtw6XR6FTZyir8nD5uDR+/XUlZ5xxYnZyaWkp7fI1JFllamrjCCG44sYqbplqZ/jpJjZuC3H1tF9QO3JQe9MISwFCqYe5/HIVMaHm9d2/kZQSx6iVGHe+mUuurWTalTbunpGELCfoVb5Y4OXGe2pY/3MeL71Sj7Zeh1EyEzAf5KG7kpusCaNHmlm7KciTLztISZK56KoKvnwvG4u5MQC9YJGftBQVdzxUy7AhRi4ZbUajlpj/o48P53mIxwUuVzFVVVVkZjav6GgNw0eNYOmnq+km+jezDY+wl6yj1V52kc6cj3fz4Zf1pKdq2LorQr+euiaVvx6fQmYLyVbHYDDIqNUyGbRL8HL+SUa4Wmjx+RMJXLGwmiPsI5cC7KSxjd+wkeBUtkWTyRDt2K5aSbf4YDRoEUY/kieF4uJisrNb5m89GfzX+fkfCJPJxK1338GLT73A0y+p2bw9wp03JDFxeiVXXGJl3AVmFCXhzHv9rRCaqo7sNv5CuhWuu7OaUSOM7D8UxhcQXDSlgulTbFx4jpl4HD752sP8H3x0b2/gpTe9bNwa5t5bkmiTo2HrrhCzn3EwoI+OPj107Nwb5rHnXew/FMFuVqOV1OxWryFPLiAlVIAKNU65ikqXj5vui3D+SDPXTbJhMUssWRng9Q9cnDnYyFnjKhh8+hiGDTsxbsfjcdsdD3HH7Yfxu7by7BsuLrxUz7dfrcJW34VM8tjHNuI1ai6b7ObqK3VcM9mEySjz/RI/r73vYvbdyVTVxLhntocffg6T5eqIBi21e/IYOPIQj9xv54xTjdQ54rz8jovvvotR75BQS6Uki0xixHCbijC0LadDOzWnjy7j4ZnJDOijp6IqznOv+vh9mQ6t18YOwzL0ugilwR1khjuhw4BXclCs3cUZowZz6aWX/UvjYu7HPzJpwnB+XRfk3AnlPHhnCj276jhSGuWFN52sXhciQByVZMOqpBIhRJm8H7XRzQtvRfltfZi7Z9jJTFexbnOYBx53caQkxq8/ZvLlAi9zP3ej0UgcOBylfYGGi6+u5Pbpdvr11FNeGePtj1zU1MXp0UXL+KmVXDTKhFYjceVNVUyfYmPi9Eouv9jC2FFmFAGFbTXMuLeGMeeauekaOynJKn75LcCDT9dT64jz/IsfnrTS86efLWLEGf0ZemEFd9xgY+LFFiQJvvnRxzufuPF5FWIVOZwzxskN1+uZMM6IBMxb4OPlt10oVYVECCMJCbeujFrDQVSSwpIlCiPHVfHI/Xb69dIx5nIX8z5ZSaHSAzM2QgSoM++jnmqs7ixkZKIigktfSij1EJeP0/Dhx3HOGF3F1Ks2c9bpRgSw4rcAi1YEaNumAG8oh8rlHgyY8EoOKuUizKkyzzz7eos8SP9OXHDBBbz66qsUFhbSsWNHli5dSl1dHWeffTYAn332GQ6Hg5tuuglIOD5ff/11rrrqKjp27NgQyddqtQ0lpF9++SUdOnQgKyurgfPzyJEjXHvttf/WZ09KSsKaFOLXdQFW/RZD62pDb7o3RDXdwsEuNtBZ9MEkWbGKFAo7maj3hmifr2Hn3jAGvURhW03DwnznTRa+/boIqhqdn5I20ixQdDwy0tVI2ghEwIINs1mwYWk2qSkJ4zEUUjh3QjmvPZVB9846PvlnHWW/FZMUbgxIKELhANsRqshJjf2Vy1eh10tkhgoop4hM8tjCr2TRlk70IU6MUg6iQ5+Ys6ilgsPIQoVCHBkZDToOsoN0sklrVfMUjN48enRxcfM0Ddfe5MC4ezjJRzOGKoq91OSubJVjC2D3njg6GttmkexYsAOwRaxGLxnRY6SD6MkRx2a++/Zj7rzr4RPuC0iUuN90/c0UbS3BUGtDhZpV89byeNqTvD33TfLz85EkiaKiIl556SGWL9xK78iwPwSGZDL9BRzatpOFKonrr4AJF1mYdGMVazdE2bLKSoZzWGKcuSFcEeTaqzfx6OONBn8oLCgp3kdRURGFhY38m4WFhRQWFjL3/ad5+WmZwyUxtuwIYTTInDnYgMEg88DdNpavC7ealf9XsJiScYbr2cla2oueGCQTilCopoxKjtCdgdRQTibNo/nHkEMB+6M+ooQxYyNfaozaS5KEjRR6icEccG3nkMtDP7qxm03ERIJXWi1pGn7bNqIDe9lCdzEAWZIJHt0YtgaDZEIr9ORQQJw4SaSyhdUYMf1bjNv/a2jbti1uj0RKCoTCca6+tYa8NjL7S30Y1kXp0N5GWOslLmLNhA4AauVS1FKY6++q5olZaQQCChdMrKR7Fx1jRhmwWiR+XBLAbJYwGmXe/shNdW0cIeDc4SbuesDNqh8MDRmVkiTRvkDLWx+6CIUFd92YzIbNITbtSDjInnnNQSCgkJoCwbCbjYvboNE0Ompq6mKUVyrUaou4f9bJvf+paYUcPLyP9gVapkwwM3GckTPHllFcFuWld5xkpqsYfUUFt1xnp32Blh27wzz5ohu9XuLtF9J44mUnc+d5GD3SjKIIvvnRh14v89YzjZlbRcVRvl/i54OXM/hxWYCLr65ErYasdBWPvlDPBSNNzYLntXUxfljqZ/CAlqu0Hnm+np1bVGj9OXjT9vLIU7MbaDv+DgoKCjjnnAmsWD6PGffWMPuuZNJSExVji1b4uf+JerxehYH9dEx9wsaUy3fRJT6w2XUiIoRXdqLRyORla9h3KMLokSZiccFdD9fidMeJRgW5WWqyM9UMPVXPJddWUlqmEHLpsVT358op+xl8ZozZdyezZmOIux6upbg0iskkI7SC2x70MmGMtWG9BPhpmZ+e3XScfYaJ6+6o5uF7UrjujlpCIcE9M0+s5B0SiudtC3oy79s9fPOjj7a5aj792kOXjjpiMcGjM1OYdGMVfXro6N1dx579EepEAKHbTVaoU0NALCQCCd5cujaZM8vjJYRjAl11J6ZeVUZybi0D+mmorFbYuDVE23yZU49ziEYiggefcFO7Nx0dEQLCi7GFYKObeoKxSJP19P0vElQ4Pr/CjoMpFHRz8eWXX7badlmWMRgMTJ069YT762RwsrbjyJEjWbRoER9++CEjRoxg//79LF++nFtvvfXf+lwDTuvO4d3rqK6SyM5U8/XnFqbfuprKSiPqiIWozoM9M4CpIoyrVo0qYMdbU0DO0RLsuIhRRhFvvF2E2xfh87czOVISRe1PJEFohY4QAQy0HMgIqV2oEIiYwJYUb3Bq/RH7D0UoLo0y4pKyBEVdlpNunbR8/k5uw3wYDCpce0c1azaGsZpVGIytr5st4fDhw9RXe+gfH4laUiOEIJxUzG3TG7P5t++MsG+njldnZaMLJRFR+3nnrUNMvlLFvbcn7uf2KOii1oaxX8IBOtCjWcm6JElkefpw56yl5LdV4fYqvPSWm8Nb7WQ7+wNH2MUGCkVXUslkIyvJEYXNriOEoJRDqNHiqhZcNMGB0ESYeZuV04cIvlp64s5Pq9WKzaoiJUVm+54ICxf76dNDx/DTE7/fKb30bP1Nx6IVbjZtqWPeAg/pdnhwZh5nXlTOP+4x8s6nbnp30/PcGy5uvc7OucMbf3u1WmLixVYUBV6f4+b8UVq+3eXAIMwUdAsw9vzmla2D+hno0UXHqBEmKqtjDBpVQrdOWixmmW27E+KaX7+fhUYjsWhFgJfecRGPCzZuC5GXowah5lBxkKKiopNyfpaVlSEjs4VfyRedEw56fJRxCCOWBm72KBFq6wQGUtBWpjF9UoyIpZqbpxmYfm1ivupYqOGZ11oWkgXYsz9CJKhiF+vRYyQsWq+ajGg85GQmM/vZepySgoE2pEiJdpmFDT+ehqpbo2Shrb4NlZbV1FSpSFaDKtgyhdHfgST+t9X+/B9BbW0t0eifR7vLyso4/7yz8TrCJKcIJJVCPB5Hq5ORJXA5ZERMhawWqA1RLCaZaESm3hEnNfUof5EaIKFOGIsn+BlVqKivk9AYIhgMCfVQoUiEwwKvP4bZqEank1DiEIrGUaEi4JOQdTEMBgWfT0Ij9CgCUEWx2uOARDgMRoOEEIkoiYSKpJRMXnjpPbp1a16GeaIQQrBx4wbmznmJkiP7icUVYiEzAX+caDRIJB4lFoKYEsKeHEetlsnK7UAw6MHtLCcakXA51CSlpBCLhPB7IyAkJE0Eiz2KViOhxDUE/GaiUQ8afQQlqiEe1aEoMlp9AK1OIRiQ8PtU2JMkrDYteoOJ8lI/IhZHZxJ4vRJWa5hoPE48pEOSNOQXtmX244+fUObciSAcDvPkkw8z/+tPMRsFKpVENCpweRIqgaGQQjSkIRpWEVcEKm0ItTZBTu/xxjHoEuqo4TA4PVGyM2VkWSYQVFDJAiEkFJHgDo3FBALQqBO/ZzQGBn2CKywWVxJRPZ1MOAwqNWg1EI6ASk6ULYUjAoSCwyGRmpwYp9GYoEu3Qbz22rt/WXLdGuLxOE899QSffvQ+ZjNotQleXFkWxGMCv08FcTWSSsFii6NWQyCoYDRKBPwSQa8mwXWqjREJgVojUOviRAIaTGbQ6gRCknG5wkQDOrQaGZVaoDFEEhynATVatRpJAp05isEo8HkkokEDQoqg0Yex2tTIEkSiCQ6ytIxOFLbrypLvf0AI0Ohkpt90M9ddP/2Esj40Gs0Jc5m0hkWLFrFgwQKcTid5eXlMmTKFrl0Twk+vv/46tbW1zJ49G4DZs2eze/fuZtc444wzmDEjka07d+5c1q9fj8vlwmg0UlBQwPjx45vwgJ4o/mw+vP/e6fRsv5b5P3ip3J1Cof/UZseERYg9bKK3NAQHVfSfuIs9h4IYDDK9u+nw+BQOFEW5eaqNC85ORGf7Dqkj7XBjQKZWc5hrHyxlxrUtj8sHH3fz0xsdSBZZ+IWXvFEb+ez9JNZtDvHFdz5cnjgHD0dZ9d1RwyIquOcBF4uXxNGFUhFSjCPuWvJiXShXHWDd7nUnrNL61utv887rz5Hu7kEdVQ0ZlH8sa6kTVVRTSjcpkZVRIg5QwgEkJJLJwIKdGsrIpzPJUnP+IwCXqGPEDbuYfa+N7gNqKag5u+k9qOD0a3bz0mPNx2N1bYzhI73kVp/Z4rW3iNX0kU4DEvP6BnkJl1w5nEcfP7lsvVtvvJ2inypJjjbNJgiJALsNq+k70I4iJREJVnPu0BhfvphPWiy/xWs5qCHauZJXnggzdJCOiqoYg05309k3rJnTUBEK5dnL2fJ7CjqdzPNvOtHrYfPeU3n8ybeaXXvy5UOQwi6qDpuQHZlI2giRpDKumKjl3tstXHFTjIce/wmr9eQ2OwAXX3QWBzfUIRBkto2g06g4UholPdyeTNpSTyXF7KcjvZopwh+DX3jYwXpMmOlEH7RSy06bHWIdqWQSIogFO9WU0ZV+TfonJqKsZxlqtGTRFhUqnNQ2jMU/IiLC7GIDaWRRa9lFwKtFbwkSi5jZW9R87jmGf8dc+J+MP5sLN2zYwMTx40nPhKx0mRGnG1FrJD792kN9rUw8KqMJ2enJqQ0OHQCfcFOTuZalC1Joe5TOZseeMGeNK0evk0lJTmxK3d44t02zM3WijaraOBZTYqM393Mv0aAajUHhrhvsjBhqoLY+zkvvOPEHFF57Mp3Lp1Vx7y3JDBui571PPRwpiaHRwvc/B5Hiaq6ebOCc4Ub69dLhDwjOuqSc7TvDFLbPZ+my1SfVR3v27OHl565m3lvaJjxky1b5ufHeatyeBPd9yK8iyapGkgW5GTocLoVAUEGrkQkqISKROOlpKmrq4uSmGYmEZIwGiey8ODsPqLFaMwgE6rEnZdKhQx/WrfmKtrmwfXciUPbmM2n0721I8Eb/FuTR5x2UlEXQalVMHm9hxjU2bFYVZRVRHnzGwYrfouRlGRnQVyE9zcTilRouHHsdl1425WSHSRNceeVlbNvyG3abGotZIhgSWExQ0Cbh+O3QTkdOlpqiQ7D/93Taxrs2CON5hQtH1kbGjoNtuyIM6KOjTa4GlyvOG3PddO+s5f7bUjDo4Pm3nKxaE8Kkl6mp0GAKZ2CNp2PBRrl8kEhSGf36qaiojFFeGaMwX4PZJLPvUAS9VubW6+2MGm7C6Vb4+EsPlTUx3n4mndfmuDlQFKGuXmHT1jAdOnXh8y9+Pqk+KC8vZ9p153Fa/whLfgkgyRLnn2XCYpb5fUOInl21aDUSc+d5sJolvF6BrGhRYmqkqA6XN4oOI+3o1kQIrljsp5xD6Ox+wh4jvZWhaNASwIcaDRq07LMup7BjnPw2ajwewb49YHF0JDlYSBA/e9lMN/o3cQoEhI+t/EYBnQnl7uSum81cdpGF6Q/0RQgQolHp/EQwb968k+qvk8HJ2I4Au3fv5sMPP6S0tJSkpCTGjBnDyJEjT/q+fzYXTr1mNFePq2DmnRIjzovw1otJxOMw/0cvJWUxBvbR89wbHnYvzaGWKjrQs0Wbp1jsx9a1iHYdobI6RtmmbAqjfXGJOmoop6PUq9k5MRGlvnAFkaCK3MrhODsuZcPK5tf+dW2QZ99w8vaz6Q2ZzrGY4J2P3WzfHebNZ9IbA+OKoP/IEqwWiUsmPsu4ceNOuJ+mTbuOHT/voUO8H5AobY73X8aCz9L56nsvm7eFWfi1lg7e05qsC0IIKm2bue+xMBMuNjL4/FKCZelk1icCJMfbay1hs1hFls1COB6l3hekgC4NfewRTko4kKAdQI0REx3pjf7oOxAVEfazDQ8u+jAkkSyEi8OqHdx8m8SQwWqWbbyYGTfde0J9IIRg1Dm9SEsKMHiAnoWL/Myfk90ifRvA6x+42LQ9RPdOWj54Q0dI6+TdV5KY808PVTVxFs3LafHdi8cF502sYGBPMz+/1oWI3sWjb9cwemTLtvy2XWFeftdJ/956flzqZ8RQAxu3hUlLUVGQp+Gma+0EgoJPvvKwZGWAwyVRwhGFm6cmkZ2h5uHn6hk4+HIefOiJE+oHgA75HcmPdsWKPSFwSSo69GSR3yTzf4+0AbOSTJ7Urkk/Vtm2MPX2ALdMSzhAJ95QyYyr7U34q48dO+byOmpW9uUAO4gSJok0Ov+BJxcSugH9xx+gfXuoqI7xw+IAlsOnEsjYi8EWIRyPEHGZSKnrjUlK2MN+4SVjxAY2bw8TdyQRM8XYsHM9KpWq2fXh5GzD/zo//x/hRJyf/9OQJImsrCwqKyv/1/Ff/bvx375I4L/9kMC/ux9+/vlnFi1axIsvvvi3zv//1w2/w+HgHzNHM+OqKFdNd9LWcVrDwvhH7BWJsm5n2lbye3i5ZqKNcceVoYRCCjfMrOGCs02MGm5iwFAXORWNUeWoiFLe9mc2LcttJtZV74hz+kgHueUjEhmF+g3M/TzGG3Pd5GZpmHKpBYNB4s6H6pg/p2nWWjCosPdgBK1W4prpbuz7zmY3G/hsxYd06NAyp9QfUVRUxNQpZ6N2ZFHicpFPJzKklsWStou1dKI31ZTiwUGMGD0Y2JAN5hNuSjlIF6lfi+dXJW/g4y8EOZlqzhweILsmYfyGRACv9TCKzk+9XMF1ky3ce3MKWm3CQNyzP8L4aysxHxzSIARwPMIiyH620UMa1PDZBmkZDz5zNxMuP/HNf319PeNHTiCvumuL39fqD3LL41XMW+Dho1czeGuOnwUvtO7s9QsvuWNseINF9OtWi9/jY+WcTqSIlrMPa3QHufeFarp10XDnQ3X8+Fk2500WfPjJqqbH1dQwbPBQOocGYj6aHQmNPFOTbnSzdrue519ZdtIZ8ADDTxuC43CYdnTH2WYNG1dkcN0tLo780Jdi9mPGig4jYYK0lVoOSFSIIxxmLxq0DJBaF1s5JHaRRjaH2EUf6TSqRAkVHCGNHAwY8eKmgsMoxBnMKGoo4wA7UKOmP8Nb5J46KHbixwNyHFOaH0etzLDhEvuO6Fi2ckurz3Kic+H+/fvZvn07TqezxblFkiRuuOGGv7zO/9f4M9uwurqaC8+5CE+tj6jsJy1VhVbSofNkEQtqqLXuRpYFIqwjWU5HjhhwKHXEFQVLUpTkzCj52XrKK+KUlEcYOEjFuy+kk5Kc2ExU18aYens1u/aF6dpRR1FxlMsusnDOMCNOV5w35yY27ZIAf0BGiaowmBRklYKjTsZoBHsy5GfrcTrB5Y4jVDF0Wom6apmIX4uiDqM3RzDq1dx1s4WnX/Xw4Sc/0blz5xbb3BqWL1/E66/MYsKFMQb01fPbugDvfeIlHlURcVpwxtykpMMHL6Y2KXH/bX2AK26oQZJiGI1q+nY3snqFmlRXd+ykEiNKtaaIGs0hrClRBvYxYbXIbNsjg2zD7Sxj+OkGdFpYuipIJCqwmiXCEaitVfB4JGxJKrp2lIjFQYkLLBaZ8aPNbNgSYvvuCCo1eH2CWExgseiZcMUDXHxxK8T5f4F5n8/lww8e5/KxBm682s6OPWGef9NJTV2cYFBQ71DQaATjLrBQVRtl9doI1eVqjBot4WiclDSF0aPVFJfGKC2PkpulYcfehKK9x6scFXNUoVJJqFSCPl3VLP894fxNTlLh8ynUOeIMH6Ln7eczGxwGB4oijJ5cQSQcIyVZw7QpdlQyLPolwP6DYULhRJDcoE8EymvrY2Smy1jNGqZc9xLnnHPBnzW7GYQQXHThUNRSOaNGmJh1W3IT58XHX3qY8083P3yag8Egs3ZjkPHXVlFbIyMAi1EhFtWgjyaRSR4xYtRSgQUbGeSxjy2ECGLEghoNJiwE9bXoUt3076vFaJD4fUMQr1fBUavBjI082qNBSwVHcFKDUTJjEAkxpbgqSFJmCLUujt+rQvZb0VuimFKM2GwSoWiMAaeO4ZJLWh4XTqeTRYsWUV9fnxgH/4POz/9X+LO58Pprx/D56/V0PKUagzCjtfoJBlSYQ9kQNOCQqgkqQTKVAio5Qv9W1re4iLFZu5j+gwTt8rUsWaRQUD0Sj1zHQe0mMmIFZMc6NGQthkSQA4Y1tO0UwKLXEV47BEfGFr5fqGsILEFiPJ4zoZz5H2S3KP5698O1jD3P3IRG560PXTz4dB2TJ1/J3TNP3Nk1aGBHzJUdyVESTixFKJQXfk/bNmquuMTC+3PDRDcOapHyIi7iONsvp29/hSEDDDz5TIiUygGUUYSbenQYMGEhj/bNKGx2iHV0oS8q1GxkBW3o2MQu3SZ+R0KmHV2JEaOEA8SIIgESMjkUUsIBejO4wSkrhKDcvoHCUyLMfGDeSVEiPf7YQxj5it0HInh9Ct99mI3N2rKj7LP5Hg6XxPj4Sw+iqDNZ/YvQ6hUqq2N07qDly/darz65cHI55Uc0JB0cTr3xIE+9V885w1rOEN57IMJN91Vz5w2JKtQ5n3sY1FfPUw+k8Nr7buZ958UfFNx1Q1LDfuXrH3zM+aeH88828uNSP25/Cgt/WH9CfaAoCl3adMcozPSUTmWHYQlpqgwyvD2azIf1qlIOxfYzQGpekSuEoDxnGVt+T0VRBGddVEtJZZi7brRz7WQzJqPMrn1h7n3QS+XmPFL8HdkvtqFBhxcXKlQU0AWjZCYqIlSqDxKwH6FdR4Xxoy1Mn2Kjy5ASurU38tqzSZiMEhVVcRyuOPc84CW2sxc2JR2/8NL+ok1s2xOgrDpEpw7d+erbn1pt+8nsk/9b9v5f/Bf/xX/xX/xHYtu2bQwbHKNHFy2BAK06PgFMWKky7KZXnyC9e+mbOD4B9HqZd5/P4LyJ5ZSVx9HWNgpfxUWMfWzBWtaOYeeX8ezjFs4YbEAIWLQ8wH0P+bGXn4JAUMI+crs6+fYnmUsvtDDm3MR9hBD4/EqzMmaDQaZPDz3hsILfJ2MHYqrQSfEaFhYWIqk0GLMdKC5B6p+UraeQ3qC0LaNKGKd/EIaKixj1opoUqWnmpFOqJrODm55d03j6ZTe6+gIAaiy7SO1cyTN3mCjM17BzTxovvuNk4eIScrI0hEKC/Dw1vbrpWFN2AGuo6cbzWLn/8QICilCIy1HGXHTpCfcDwJo1a9DUtZ4xawvm8cCj++naQ8FqkenRTcV8kwMCLTs/fSoXgbDgzrufxOVy8sDM+0hWrK3ytKlDVl5++wBZ2fDx6xmoVBJqVWOAZMeObbz2ykPUVB4hM1LQxPEJCadbhqcHcz5aRn63rL/l+ARQqfVgrkHyScT9Ri64ooJbr7dz04rNmAM5tJU6ogiFLfxKjihoyPQ6BkXEKWE/fTiNPWxuKGVvCQE86ChEOtopmVIb0kQO9UezkDVo0GNCRiaIjygRUsggg1x2sp6uol9D1pMQgkpKqFUVo4kbyVYKsVcn45DXsn6VFnOO92/1xzHE43Fefvll1q1b95fH/ic6P/8M9905i4zaAjQZm7n4IhNanWDPgTBlFYcoLROo4xLLF2TTub2G7bsjOFwuHE6Z2c848YcE8ZiWgyUhKmtDZGer+eqDnCa83hlpar6Zm82Ac0sorYix4pvcJuKKo0aYef9TNw8+6SYn2A1dxE4g4KWSEtqQg95jxO1xUH8kGUfmZswGNX63jvKKKAbFQnvRgVg0QqlnH95wkIee8PLkw3Zuv3UKPy3669/reOTnd+DAXj+PblFhTKukZzct77yQTm62mo1bQ8x6Ms4rj6c34/YcMsDIh6+lc9Ut1UydZOOt16Gda2iDc0ODltxYZyyxNDLbbeWztxNiR0++XI/T7eCpf7Rp6DMhBO994uHpp2LkOAaRjgGnVMP+2i0kDxSUV8bxeBPiS3M+9+J0xfH6FJJsMG1KEkaDzHc/+Xjh2VkMHTqyiUjXiSAYDDLn/eeZdoWJG662s3Cxj0++8vLqE41CRW5PnFv/UcvHX7oxmWTiCpw6WCCkCAadRL9eCZqr/YciHChSU1Qc5uapdn5dG8ThUnj9yXSS7TIzH/KwfEWMnw9q0FsiDOiu4ZlHbVjMMr/8HuDWWXVNuOU7FGp5YlYKz73u5MpLrWRlqHlzrguNGiIxeOPpdM4YbECSJCIRwXufunn6VQdZGQpvvf4QZ501qtUMn5bw/fff4KgvoXMHLf+4vXnwbfJ4K+s3hzhwOErPrjoGnWLgqQfSePxuM7I+gl9bh9qXQnXURZQoajR0o39D4KaPGMoWfqUHg4gTpda0j9PPjfP2i20a6A/Wbwlyz8P1eFJBxketcwMOh5Ios46A0PtJDrbHn7mDiy9WsXG7RJ/uJjRqiRW/eair0JK8eyAO00HOvKyCH3/6iFtvvbvJGhEIBFiyZAmrV68mFotRUFDAVVdddVLj5v8C8gt78uQr36AJW5BSXARCKoxqLZI2jMXXliypHUHhZyu/NRG28gsv3uR9CJMHRZHQuDLJTtKxaF4qO/aE2bO/lgPutWR38HHoq3Q++LiGOZ+UIEJ6okoMdyjIe6/bOaWXjfMur6BC2oyqTmLC9VUs/TqngRZk8/YwfbrrWnR8Atx4tZ0nX3Y0cX7m52lQSTLhSOs8sC3BYowTMzjBn/jfq66hcwcNX32Q0Kh45pl6Mlvh+lVJKsoPa0nJ8rFvdwRXvUw92+hEH7pIiYpFj3Cwl80UiK7Yjwa24yJGjAhqKSFMpBBv0s9uUY8WPV5cREmICPeQmlNuOEUNAXwN5c6SJJHm6sH2rZtOmgvebjfQJkmLICG++cvvwQb7/BgOl0R58W0nazeFMBkljHqJ6qQDXHCumduut7P4Fz8PPl3f6j0URVBVoyBqslFJKgyBDD6bV9Gq83PhYh+3XJfUwMN81QQrj7/k4PYH6qhxxHC6FVbMb7rOXnGJlbOGGhl+cRk9u2o4VNz68/wR0WgUnUqHLmagSpSSpk1m+Nh6Fi9ZhtaXjqSoCJtqCClhelSf3uI1JElC5cjm9gfK+XWVwFDeg1D0IB8+kcc7bxcjqxSkkAlz3SmkSInfTYUaOyn4cAOw2/AL7dvqsZgl7rpMy4ihabTJ1RCLwYNPOamuUJFiUhgzsRafQ4c+ZiOqCmPPkKhN3Yy1+hz8lhIuHafl4Et+7EEIR+tOuB/+Cv91fv4Ho7i4mMcem8W+vdvxeryEQnFkKU4wAmaDCr9fQUgCq0VCURJllvF4YuAajdLRzTaohBa1PoqsTqTcmwwSbq9Ar5XRaCESVYiEZbSyTFRRUKtUqLUK0VgctSwRj6mIRUGlFsSIk2yXiUYFoZAACeIxGQTodIkNoCIkJAEmi4nzR4/ngQce+peJrrdu3cqTj8/C662hpjaEVhNDrdbTvl1v2rYtYMOmFVSVl+HzCSw2NVqdkaysdOrr6gBBekYeI0YM5+yRozlwYB8Lv/uMvfsOoFVryMpui9VmofjIXnz+KHqDntrqWhBRNHojHdq3R5a1xGM+6upc1NU58LhDGIwx1Go1OoMdJRYFAihCS1JyGj5XGJVaxaDB/bhg9CUMGDDwb/G6/RHvvvsuH899hXqHg5gCZqOMxyNQSaA3SiiKwOkWpCZLBIOCWAyMpsSWNRxOjA+1BlSyhCxLKEIhGgG1RiJhzwvCYQmNViIWU1DLoNXJeH0KahUggSyDRiMTi4LPp2Czy8TjCrGoRDgkYbEqRGOJcnm1Grx+gVAgJVmLVmflppvv47LLLvuX+iMWi/HYo4/z2ccfEY5EsFgEkkrC7xOIqPqo4yKOrFEwGVVEIhCLx4nH1Oi1MkKKoAgwmWT8QUEsBDpjgrbB61NAJDQVdDqIRMBgUBGLCzwuBRktskpBb4wTVyAeh3hIDUgIVQQVamSNgt6gw2pRU1sTIL+gM527dqF9uxy0ag12u5kLx05i5sx7/y3j4v8q1Go1obBEeqoagwFCoQD6VhRr/bKL8Vf4cbgF105suXRdrZYY1E/PU686CEcUHHhImHBB2tCBFCWT4L58Jl23jE5dEtFISVEh/GZiabs56PdiTY7Rf4COvQejPPtQY5RRkiSGDDCwcLGfC89pbmi+86EPbV1bIiKMyhI86b64dMI0DMoc9h8MUqcUI5v8iLABeyivSbmygkIADxnkUU1pi/w7XejHXrZQKg6SfZT8vEo+Qs8BQb7+JIVN20O8PsdFNFZGle4wY8fGePWpxrYWttVwwUgT19xWzdRJ1gbhvFBIof/ZFRyoW47F1R4TFnx4qKKEHAobDGeAMg5x0WVj/qbz78+zsbt11nHhuWpGT65gzssZRJJKifnbo/4DF6IiFFyWvTw03sDXn06lvCaTkedewK9vbcYoWt4shDVuLh1taBC4qKuPo9Ym2rVt2xZeeu4GPnpZzcRrYxjjBS06USVJQtRkMfj60X+j7QmkZhiYcLGer94swaDScvUEK3fOcuEOyXQiwT8qSzLtRHd2sJZC0Q0rSUiShFe42MdW2tIZo2QmVxRSxiHyaZ59FxZBsLhxB6uJxxo3ZSpJRTo5KEJhK6vpRC8kJA6xGwnoTmLN0wkD+9iGEApq1LhxYMLKwPgoBApVlLKPrXRS+lES2Y+zNoCiKH9byGPhwoWsW7eOYcOGMXLkSO677z7OO+88Bg8ezJ49e/j222/p0aMHkyZN+lvX/38Fv9/P9g07sKVHufVmHT8sCXD+2UbWbBSMGmGiTw8dB4oiXD6tkl7dtDxwewoPPuOmfYGGua9msmxliFfeCGHy5WDRBrjnpkgzQUNIzJG9u+kYcbqxyYbsGK6dZOPt98JY6tugltTYSCZTtGEfW6imlK70Z7d+JbmeAlKrOqA6ykHnoo4idtON/vSJD6NCtQV9XiWvveckcJLToRCCe++5lnAgTmqKwnVX2bj3lkahwfw8De9+4mbkmS2vFacPMpCVoebxZ70U+E9txkUHYCOFQ3u1VNcmMleX/RpkyZdNSyElSeK6yTZW/FJP8Y9R9JKRZDLoo5zJrm2r+H1JBlNuqcZuk5lxtZ0ku4plq/y8+I6LHl10DOpnYNI4K2s3BZkyeRQLf1h3UuN+2bLFgI9rJ7UhEhG8/I6LHz/LacjGB7BZVcx5OYPzJ1Vw9ww7brfC63PcuNxxbrrWhiRJ3D27jrZ5alxuhbLKKBq1H5cnzpIv8vD6FIZfUI+puB+djs7fwiXY/GUNw7dsY/n3qQwbYuLj19VMmFbJ5WMtDVQEY84x8+BTdRwpifLlAi+XjrHw2/ogn72ZRc+ujWuWVitx49V2fH6FV99zcfZQH+vWrWPw4MEn3BevvvQUmelqxl3QemDsqglW5n3rpWdXHYoiWLspQNczvdxzSxLZGWms3xLmsediqI+oSQo3FW6UJZkskU8lR8gmH312LS8+kcLDT3tY+EMEv0/CF4pw0zQz995mQ62WqHfEueGeGjZvC+OoMJIV7EAsrZiLx6lQqyQWfZ6DStXoSH/nYzePPvMD+vpCfvgpxqDT1Hz00RymTbuRaDTKypUrWb58OcFgkPT0dM4//3z69ev3f7oqqDWUHKlj9S9Bkg0yY0cbuWO6nfRUFVt2hLlv9lqObLej92eQTQFVlADg0pVi6LqXOU9a6dszhVhM8N1PTv7xpJ/DJTZ6dNHxw6fZ9B5Rwhcf5mKzqrh9hpXbbrQQCAq0Gond+028/5kLl1MQ9ukIE4K4xMGtFrqfVsyEcWb69tSzcJGPfj31rT5/fp6a6tqmTs6N20LIarAntTmpvlCrZWK2eqK+hMK3L20v7x8nWPtXWwyVSuLIr/lkUoDCRvpwWpM50Sol00MMYhu/00ecjoTEAXkrRkuYen8ZUkxLnDjmo44wj3ByyLiWtFQV552uItm6i19WRfFXJpHm6I3quNL7OHFkmgY5dJIBWZy8XajXm9m6M8TY8y306a5j9OQKzh1mbJiPtu4Mc8+jtTz7YBqvPJ4Ihtc74sx8tA4hBGq1xHlnmXn3Ezer1wWaCUJDQjjKWWGgwNMVpASn/YY1Mlt2hOjTo+nvXVoeZfEvAe6Y3qjpIEkSs25LZuC5pdwy1Ua/HoYW19nMdDWXjLbw+4YAWu2JVx/qdDrUJhXt3N05xE78Lj97D0TZ8lsaW3YGiUYFvbrZufCyetTVrY9PJahn7qdB+saHYZQsGKlGG7GRWnUGkKB+qKSYg2InIAgRIIk0AvjQY0DSROnf38gLjyUx/4cA185w43DGOVyskBkrpBdtYSc4KaOGcrrQEaNkJlwdImBYzT7LMgwpAT6br6WsVOB2q/F4/+v8/D8NIQTXX3cJB/ZtontnLa8+ZkOWdTz7upPyyjjTp9jo2VXLjj0R3vvUzTlnGjn/bDNLVvqZ952Xs4YauWyMhcrqOI+/6MSgV3HT1CTa5Kr5fX2QT7/2MqCvhluvT7yQ733iYd3aOMm1ffDipjpWisEcQK3oiQe0WISddHIREUGtpog2mX6umqxjzuceKqqixKNqOhRoiUtRenXTMeZcM5GI4I05Hn5a8Ak/LJjLrAdfZuzYi0+6L6LRKBddOBiL0cGtU+2kp6pZvhoWrQhz/tlqPv1qBVJ8NY/eZcdoSOLrH3wsWRlgxtU6undx8Pv6CAsX+4iHXMx5fwtz3n+ec840UlUeYfQIA2efacTh2M27n7px1EfRqtXIMYnHZtrIzdaxYnWIT79eS0qyRGVVnJBHQ0pWnFvvstK7m5WDhyO880k1TnecaVfaePe9EHXbA6RE26AQZ3HxCn5bvpCMvByeemYObdu2/etGt4C9e/cy9epRdChQoVFFyczQcP1kG7276dhfFOHTr7wMOkVPdW2cXfsi1NZFMRhkunXUcd0VNsxmmZ+W+flxqR+rReaW6+zkZmn45fcA3/7k49qJVpatCuL1K9xwlY2UJDU/LfOzbHWAm66xUe9UePtDF5Ik0aOrllNP0fPlAh+jRpg4c7CRiqoYr7zrJhYVaHSC0wYYGDnMhMud4I2KRgX/uD0Zh0vhjTmzePWl+/nqm9/Iymo9g601LFmyhBnX3og9nklaNuQX6Jg22UZGmoolqwJ8MT+AVNoBh1RFYfsQTz9i5fFnfWzbqCFHaU8k7kbOK+a6KWZ6ddOyfXeEdz9xc+5wI6NHmlm9Lsiczz3YrRJqtcSYc830761n1iNeSrwmMmOFyDGZKm8JTlGDDiN5dECLjvpYNbVyGR3axpl5m43MdDUr12hYsjphfZzSw8RN11lJTpL59odPGTzgHZ58dg5nnnnm3xoX/9dxyimn8O5bKu6+EaZN1fHec3voTPNy7ZiIkVzo5NmH0xg9uYKMtNYzRjLS1AR9KtRI5FCIBk0TB2E9leicbdm1rYxNqzLJzdZQXBpl8k1VzH8hnfYFWgaNKuGiUc03WffMSOLS6ytxuuJcPjahkusPKLzxnpc576hID+WwQ/qdDgVatNrmpcB/hquvmcHQIW+RlBHBZD+IySjTpg3s3n0YV3EOFl9ibqmlEivJ6NCjouV+UElqutGfTWIlYYLUSRW07+7nkotNTLjawa69EeK1GbShHZ6ULTw7u3lGkixLPHF/Knc9XNtgJOr1MoWFMnMX2ul56h78rlzqqSKTvIZs1YTQwCGCaS4ef/LES7uOYdCgQbyQ8jLUtPy9W1/GTeN0XDPJwrAhRm79Ry2vv5jE9Bm/klzTp4HPzS+8HNZv4sGZesaeZ2HsebBxWyUzn1yONy1KcnV6s8CEIhRiacXcfO1RJ4AQPPRclEmTE2IOL78wi09f05CcpCIUFhj+xMTSSEYKC0+M9qAl1NUeYeZNyXz3XSWBQ7m4XPX072Xg5wrRJNPXLqXQWfSljEMUsZuICKKWVXRR+mM6KsKRTg6bNEswSTpSI/kN7Q4IL7VZ6/jmPTsTp+5CqTSyXayhLZ1QoaLWugspqZ4Coxa3dyMaRy7+gIeunNJwDYtkpyeDEjxkxCliF2bs7Gbj0RK4hLBSOUXEiBIN/WsKxqtXryYvL4/p0xtVkk0mEx06dKBDhw706dOH+++/n+7duzeIdvxvQF1dHRFfjNyefn5ervDq42ncPKuWrz/Iwm5rfM9vn5bExOlVnDm2nG8/yuSUXgZ+XhZg7tsaurgTqr21xi1079L6vcoqY4y/sPXM9DEX6Phmbz0pRxV8JUmivejBepZRRhEp8Wwywl0aHP+SJCW4wERfDrKD7tJAMr29cEbqSUoV+PzRkxL+2rp1K0F3LW3incG2g7tnNBeD0Dj2hpwAAQAASURBVOnkVq8nSRJ2q4xKAjvNswQb4EzjiRfLyMhQccUlllavd9tNJqatOYzZ1Ttxb0mPypPG9HuqmXKZldEjTWzcFuZIaZQLzzUzYayVMVdW8MW7WaSmqBjUz8DZQx2sXr2KoUPPPKE+AKirrUSvTXD6f/uTj7HnmZs4Po9v723X29mwJcw9NyUzZpSZqbdX88TLDnIy1ej0Ca7+GdfYiccFH33hpbJa4c6Hajl0UMJU3K8JlYkkSSSJDGoPdGPA2VsZNlTDDVfZSUlS0W1ANc8+YWbT9jCbtifK27ftDnPb9UnUO+McOhJr4vg8HjOusbP4lwAbtoXoM6T8hPsBoOSIg749VX+qTJyarKKsMuFwevFtJx3aaXj1ycaKgNxsDReeY2LUJfvxrbM1OHOOwUYSO1iHWlJx9pky/UdUIGqzyQp3IlMyoYg4X79+mN/WHGHhvFRSklXMezeTgeeUUVUWRUFgyfCxc2+UhR9nN3OkT7vSzpJfQuz9yUB5tcBsktizZzdr1qxh0aJFuN1urFYro0ePZuDAgf+jSu//6ThyZANJKfDkAzrGjW7MuuvbU8/PX+uYOL2KTu29rF8nqFgbwhWvg8I9LP0uvUHNWq2WGDfaRP8+WmbcV8PCj3OIRgV2q0xOVuM4kiQJkzFxTq9uOr77PsLKrzLJ9AwkR0okWwSFnz2Vm5j7qYsvv/OSZFcRi7f+/Lv3RwiGGp1abk+cj+f5mHixGa/HdVJ9YU8p5EDZEar5jc6iD/bUGEn2xjWhsB3UFvtaLXuPqQNkRvpRTxXZFLQYDFJLGlJEJkXsRJ3q4IZrVEy7OplX3i7i3U/cqFywT/Mb9mBbqkw7uegCHW89n9rg3Af47kc/9838ndy605AkCUXECeBrJiolhMDlcuJ0Ok9KDHb4iPOZ8cULnH2mkSS7TG19jDPGlvH4vSkMO83AzEdr+eebWQ00LwApyQnql8kzqtl/KELHdlokSWLmo/U8/7DEoH6NFSsrfgtw98N1aI16aiy7UHtTiaqC+KIBrrvDzchhJq4cb0WjgW9/9PHhl15yMlU4XUoToTdJkhg1wsSaTWGuntB6NdsFI02s+C2AUE7uPR8zbjSr5q6lk+hNtShj687NTLurhmcfSmt4jnbtZLZuriWFloWUnNRhjqceFbEcSC7tOMB2eopTiRBiFxvIpfAov7iMWzg4yA606PDhxCjJ/PyNns+/rCRLKSQtUkgZa+lJvyb0CXm0J01ks5uN9BGno5P0dAwOIfL/Y++9o6Qot7bvX1XnPDnPkHPOIKCAKIiKICAgiAEDohgQUVAEMygqiogoIgKCIoqKCQVUEJCcc2byTM90zl1V3x8NM4wz44Fzzvt+z3vOc601a0FXdXXVXXfY97X3vnaLP9jySw6lZRJvL3Cz5DMfDqdEIBD4p7OlLsX/kp//AzHt2UexF+3hvVkp9OkR21Ru2RHAYhbZuyGzIsXimquMPDDGxl2PFqFWw4tPJ/H4A/GMeKCQpo20nMvzM7C/kZemJFYssr2uMvLQPXEMv7+IJg00ZGdq6Hu1ka07gtxx70HqlVxLOOUUatlExKenMS2wCpWTT1I0DefBYr7+9iB/rMliwtRSfv7Vi1avYvbzKbRoUmnU9O9jYs1aL49NdfD6zMdp27Yd9erVu6K2uH3E9Qy5IcjUxyq9sD26GBh/Vxz9R+Qz+eEE7hxeOXlcc5WRU2fDPDi5hAfGxNHrKiPj7rQx4oFCxt1lY9kXbo6dDvPZgvQqi9uQmy1cfXMeHdsaeOOFypTNq7sZeOwBK9fcks+YEWY2bwvx44qcCgPz6m4G7hxu5Z7HinnvIxeJeT1j0U0X5vukUDr2/FwSGh7nqUl38PGStVc8cCVJ4t67b+ClKfHMWeAkNVXDj8szKrxZ11xl5J6RNsZNLmHkYAtarcCk6aU8cl88Y26rbJsz5yPo9QIvTK7sDz27Gnjk3jh6Dc7j/jtsPHhXXMX5V3czUFQSZfT4Ir5clE5ufozcvu4aE3c9WsQPyzOrbLqGD7Iw5eVS4qwqnppQGYVx640WFn/uZuPWAC8+ncTwWyzMnFvO0Ft7sPGP41eU2pSXl8cjYx+hndSLgsxfufsOI1MfrTTKr7nKyOP3S/QaeIqWp66l7FgBk6edxH+iDu3kJrgFOxldjvH1p1XH0bg7bdz5SBEqFUx5NIFbbzQxclwRP6+MPePQO8qQj7WkpZRR8W4TSMWLi2PsI4XMig1ejtyIYs8m+vQwkpSo4upuBvJLtTh98Nu3lToyfXoYmTzBRq9Bd/PjL/uvKA36vwUGg4HOXW+ifvtFWCwSmS2jFBw5QXq0YUUfDilBTpm2sGSmmRK7xLFjMtv3BOnWseZxtn5TgHRjIuGQmUNspx7NsCrxhAiQzxlUqGlMG/JCGv7cWc7QgRqWfOFm2sQEGjeIzW/3j4nj0LFQDfcr8sWH6Sxa4ab1Nblo1AL+AARLrIQiEUrYjkmnRq21kZCQUO37f4dPl3yK3yWRrsmB3AaE0LBnTwklhuMYEk/SrFcBUQkKD4QQy4z4Ah4ihJEVuUZjNqKECRNEW/8MaYqEfX895kzW4sWNlTgyhLpElQi2bBG9vmbjKyNNHYuUvgBFiWUExMepSUvRkOBqSX2lOXmcZrfmF0RFhRg1EEciffpe+09lBCQlJdGiUzPO/lxCQqRqKntQCRBJOcXtQ2KRMM0aa0mMV5GepuK7r8289Noe9u2LadQ1bCjQM1Oi/7WVxG7HNjq6tHFTN6c3m7/ZToa7YUXaY1gJclK3gwljNIQjCrsPBJgx20nP3uO4+ure5Ofnk5rkIiE+ljre8yoN6w4UE6/UbFxKCcF/qdJzwB9AFAXWrEzglhG5vPtRmA1fp7HxjzIUz1+kFwQTjWgNwE7lV0yyjWPspaHSAqsQW+9ysgUG3ZLLF1+ehLAeSYjQtBl8/JKNhvW0ZGWoEQvTUKHiNIdRjC5uH6LnhaczsVlVRCIKi1eUMumZCJZoXLX7VQlqVKgxK3HYKaQZ7dEJBqJKhALO4SQXA2Zk5GrfvRIUFRXRp09VfbfoJRGr2dnZdOjQgZ9//vn/KfIzISEBPy7iE0XG353A+0tcvDI1scoaDLEonkVvp3LVjXl0bBObA2e87CO9/JqKeUDxmzh8rJRWzWomoYKhv480qSFgFLWgQa8YKacISyQOCalKhA+ASbAgKwphJYRW0BHxGnn6RRMPTCq+ogyII0f2k3c+ShwRurTVVdlgVz6DjCwrNUa3KorCufwoTRsZkfZIqGvZCvlDEX76OJtoQj7vvVv7XJWcqEJR/0Wb0JHMkeN5hMIK/Ufk07WDgYQ4kQ+WuCgtjxIIKgy7twCtVqTXVQZGDjYxd8lnV0R+CqIBlycmtZJXEKVxg9qLJzZuoOW7X2J5sYIg8Mbzydw5oQiDQeTZx60VVZEB7hxu48vvPCxa7mbbNhWda9BwBkhSMijiCI/ca+PZmXbKHRJqPbz0VjkJ8SrG3Wmj79UGPlzmZvZ8B++8nEzHtjX3OQCTUYwVW1UESktLL7sd8vPz0QTNHD3u5oefg1WqNF+K3zYHKS6GDRv9fLTMw8FN1SPs1GqBd16zcduQw5jLqhZXDBLASjzulEMUFmt485V4QqEAixb/yfmjZtLKOpISakjRboWFS4sZd3eMMH92YgLPPmyl1FdEsinCbQNrJ9InPWTjwa0eGjhbs31XHnUaKaxcuRK9Xs+NN97INddcc1lFMv/TEQw6iI+jCvF5EYIgMHaUjWdesZOUqKJdR4VzuX/w7tPJFcTnpcjJ0tCgjpb9h0PMfd+HVV97Hz18LES0PI40qXWVrA6DYKK1chU7XL9w350mXngqicbdzlJqj5KcVH3ueG5mOU63RDSqsPdgiPGPu9Gfb82Rw6fIaFB8RW2RntwSrzsBAZFD7KAJ4SrHp081M2L/brLsVSM6FUXhjHYvUSIE8ePHQ+aFrJGaYCWelJ77WPJ+YgWBOP0pG40aCRw5HuauEVqu7r+XtCQ1H7yVVK2P3zLAxG+bHGxeXEqcksxR9pBF/WrnOSjFKFtZsewzxk+4fGmaM2fOIArw/idujhwPk5SoYuUH6dz3RAn3Tyrh2quNVYjPi7joHPpouZtRQyxkpqv5YHYqr7xdzvTXykmIFylzSLRvpad7Jz0P3mXD6fLw5PRz3H+HBY9fx96DsXXxw2UuJAmuucrA7l9yOHQszJgJRXy3LLb3W7fRz7qNfvYfDmM2Cbg8tds7LrdEq2ZaikqvTAbBYFbIVx8jJLpwBH0kWgX69zHS5YY8EoyGWJamw0QxR4lXUqrtD7yKGzfltOdqwoQ4oP2VjDgbZq/ITv8GRGLBE5eSmDYhgXZKT/bwBzlJVj5erOH6m500VjqSIKRQTglxJFXTjQXQC0bilWTKKSaRNPSCgbIyHW6PTEqSmpefSaBjGy0PTS4jPz//iuUQasJ/r9vofyii0Si///Y9zRprK4hPgLc/dPLerJQKwuYiNBqBN2Yk8/aHTgAS4lVMfjiBD5e6WLbKzfOXEF0XYbOqeO6JBOYvdlV81q2Tnh49IVd1lKw0NTp7fSzYqhCfFxGnpHL+iInjpyK8/lwSKpVI1476KsTnRdzcz0zTBjrSEvQ8M+WhK2qL4uJinOVnmfJodZIgKVHF9CcTqqUNADSoq2VgPzPfrvVWtMlTExIIhxWMBpFRQ6xViE+ASESmtEzi9RkJNbbXO68k89V3fj6Zm1rNs65SCcx5MaZnETZXX7SSpGyOH9IyuL+fr79eeUVtADBnzhs0qKOifh0tHp/MR2+lVqlwevEeZk9PYt7HLlo20WGzqqoQn7Ks8NlqDzMmVe8PGrVAfJyqCvF5EWkpah6408YHS12cOR/lzuGxf099NKHapgvg5SlJrNvoR5Kqbp7uGm5l76EQbk/MFfrUw/EY9RLffffNFbXFs089QwOpDW5dPkkpCk9PqN43EhNUzJwRR7nlBClSDiePCWRKTQDwpBxh0bz4GsfRm89XjqPPvvYye0YScbZYBeVj+/XERasLYJsFGzbiKb8kDC2hh44G9Xvy1My6zHy/Pi/Pq0e5OxVBgJnv16/yt+zbJvTr15Nnnrm8iob/jdi25Qj1slXs+CULi1nELTvYzUYOKtvZp2zhKLtRNEGem1XGtbeUYMprx9QZHmS5+gb+YiXFH37S0WVgCalkEcTPWY5ip5A6NKaJ0BZBEEiJ1mPp8hjBuWVHkL5XV87Hdw23sudAuMbf0OtF4qwqyos1eE9m48634pF8JGcH0CaV4xLtTHh02hW3w5uvzaJuqB1prvaYBRt6wUhSpC6NXX0QQybmvBrPykXJHN6SyXW3OSi3HCOJDHI5WeP1zmkOMngIdOgoc+YM+HDhwYGDEkIEkBUZAYHoP7C75Etst9+2+OncTke5Q6KkRGK/8if72UoQHykmG89N05BpSkTUCdw46IYrboOLmPXWTIqsRzln/ZNypQS34qDEfAh3g02s/iy+Clnb6yoDuw+EaFhPy/tvxTH6DhUDBwn88nUSZeUS2ZlV14Lbblaw2iSmzpnMIfMmclN/JS/tV1QdN/Pya1DqjPDQ06W8/4mbpi2Hct/9jwOxAhSZl/CcY0YaKIs/hKRUD/9wi+XUa5FDSkrNOqSXA79XxU8bfKQmq9m6LoXnp9i4aXQhbdpAmVhQ83cULwbMNBXa04ounOIQPsUNxDb9z022sf/PZLZtNnNgRwJffZpIw3ox8teoVVNCHnYKSRbSqO/vyqZlDel6jZN5H3rQaASaN1WjEkSC+Gu97wBe6tKkItpaLWjIERrSgBb4cSMpEqFQdcfC5UKtVqPTVdoier0et9td5ZykpCSKior+6d/4/wMWiwVJFeJ8fpSeXfUcPRmmfS1plSajSNNGGuxlEvYyCV+ZoYqea3ygLm/N9dc4f0mSQnFplK++99Z6L99+H8JG9bVXjYaO9CKVbA6yrcZigUbMhIjluSuKQrsWOlSigCxfPumtKCrksAoRFcGgzObtAcY9WczQsQVMednOqbNh+vY08tUPNT/Dt2t9pCSJ3DNGj8NwppbfUHDjIJsGJJS3YO0v4RrPA9i4JYToqWorS1ofqckiGzb5+XFFJi88lchjD8Tz2QfpvPpMElaLyNrPs/hxRQatW+h4fFopXu+V6d3Wq1cPt1ti49YA2Zlqjp+qvYjqsZNhsjMuiQi3qXC4ZDLSVFWIz4sYcpOFhHgRk752ok0QBOSIiuREFS63zCvPJHFoSxa71tVh1UfpHD4e5rnXynniwXheey6Jux8pJq+g9gUlGIw5piwmEZutZumamrBlyxaShDSkgI61P0coLK7+G4GAzBvv+BAVFfc+6KdDC0uNxDjEnGYk2HGLVbX28jmNMcXFqk+SWL4gjZuuMzPkJjPfr0pixqsSRYk7AUgM1mfRJ8GK77VoqiGSfJYUq5GSssg/zEzRJ2mp0zuVek06IAgivXr1Ytq0afTt2/d/ic8L8Ack2repOXtm8/YAby1w8MncNL7/NJPfv86mSwc9PbvUHnjStaOePQdCbN4sUVgQk3arCa/P8ZETbVHjMbWgJkFOp1kjLbKsUFqg5vrBZew5UNkXnC6JCZMdHNpmhqiaVl1LGHu7Gv3Rq0ijLkcOAcKVOYWPHjpOPMnEC0lYiMNt1+FyV9odbVroeOVVNXnpGyjVnI7ZS0o+e9hI0FLA27Ns+JKPoUFXMTfXhKjGz+Cb9dUIxJGDLWzdFYxVVhcERt1mrJXcnzDOjDP5ADv5DS/uapGHQSXASQ6SpTTg+JETV9QOhw8fQKsFt1dixVduunc2kJ2p4afPYvPvVR31+Pwyy1a5mf2eg1XfeQiFYutOy6ZazpyP8NMGH0NuMpOUqOLNF5L5cUUGC99M5acVmcx8Nomxo2zc90QJv272ozPIPDTWhskg4vMrvDQliTeeT2bOS8kMHmBGrRZo00LH1V0NfLbaw4DbC9i5N8Rdw628+XwSOZlq5i1y1vo8K1Z76NPTiHiF0mhff/0lkahESbCMpASRFs3UDB9k5YnxVopPm0k505c4RzNsyQFO2X7HRSmKoiApEvmcZD+baUZH9IIRM1YaNVSz5jsNn30p8tFCPTr0NZKYoiBSh4aUO6MUlUqYdJqKQqMuykggtdp3LiKRNJxUzrdqOUZ+XsTgm8wkJQv/tkLM/0t+/g/Dvn37yMkQGDWkkrhSFAWPV65RFwJiBJXPL1d0ij49DGzY7KdpI22NXi6Abh317DtcdYNx/50WpJRzuF2q2GaVmqsJA2jtdfn6uwAGg4jNJjL8ltqj1sbeaaS4RKKg4Fit59SEVatW0fcaQ62T6IBrTfyxPVjjsVtvNPPTr5UbsD49DGzfE+SGviZyMqu3408b/HRuZ6gxggCgZ1c9Wq1AVkbNhkd8nAqrRSRsqXlDpSrOwWyU+H3D1zUe/zt8/90Kbh9i4acNPgw6gXo5Nd+DzapCo4aff/dx+5Cq7+PE6Qgtm9YcIbFjb5B+tWhjAQzqb+b7db4Kwead+4Jc061mI0IUBdq10nH0ZPWNQv/eJjZfeF+CIHDTdSYWffRerb9bE3bv2E0CKXjM5+jTw1Cr8XpDHxMRaxEuykmUY/1YURTM8cHLGkc79gbp3T3WJt//HEBdUrtcQTp1KKPyvavTwJiqwxtMYN8RCweOWRFVsbbbd8RS7a/cHY9whcbOfwvKy8s5cXQr82Yn8PNvAYoPptNU6Ux7rqYJbWlJF9oIV9HUeT3uMg0hn4ZUIRPv0frcPMLOsQv9UJIUVn/vo//wAubPSqFejobBNxnQizpyhEY0FdrTQGhZpaCSChWhcGxO1WqFKvOQWi0wcrCFGa+XV1uMz+dFmDG7jHBERitoaU03uik3kJbbhwR/Q0RZjc32N6mWNeDs2bMoQTXxUnUCXi2oMZc0Z+6C2EZfoxGY+2oS9RpK2NVn8ODkqLIHn+JBVmQ8ipNTpi0MvdvDkBst/Pi1gc5cS0uhC82EDnTlOvQYOcxORFQUF4hVDOlLceJ0mKQEFZKkcPBoiEemlnLXCCsdrinG4KxLczrQVuhOGtmUOyOcOCkRshWgyxHp3r37FbXBpdiyZRPj79Px9RoVQotdtBq2l5ffc7FrY0oFWXcRRaUSr88r55Y7C7j1nkISE1S8+2oyby1wMuQmc7U5RK0GWY7SrHlTel3fGU2cl/rN/bRqq9C1g57Xpyfz6jOJnC9KZNyDT1R8LzMzkyMnYhWz75xQxLRZ5XTtLnHAsAE7+UhKlJAS4KzqMPkJR3liysR/+vkBIiE1k6aX43BKCILAiEFWtv2YzW1DDZzX7cOpVNVH8itejrCLesTynTWClia04yyxdTno1lFYHL2gGS5WWStCIZmDJ/3oMNCOnmTRkDghkeRoHbKLevPeW1rmL3Ix9r4A9SOxFPuaICsSbhzYakg1TiETERFR0v5L6ZyJiYkVFZDhwns5cqTKOD1x4gRmc+3agP8qVq9ezW233cbixYv/bddUFAWLBcodCkUlUUrsUUY8UEjvW3PpesN5br4jn4enlHDkeGzO0+sEIlGFfYcCOMr/4uwTtETP1WPUfWU4nJVj214mMXRsIfeOsvLhMhf2surjfvEKL4HCpGrFsaIXZA1UgppEIRULcThq0KYI4keLHkmJoo8L4A/Gqp77/bUT5n+F01GANV4mkTS27Q7xzU9eJj+cwPL56Qy6wcyUl8vQaQXmf+xi6RduotHYu5ckhc+/9vD0i2Xc0t/M8MEmVDln8OCocn1ZkTms/42ETD9yh9/RtNjPmnUefv7NV+1eAgGZN+f6iA/WrfhMURR8lnOUlsu8+2pKNburczsDgwaY+fJ7L6IocGNfE9OfSMDtvjLyMzExEVEl8MSMUrIz1CxZ6a7YzF8KRVF4/xMXdwyrmmLpD8iMHFz1s9z8CBOmltB/RD4ldglDkocS3fEaN52yIqPWRXn6ZTuvT09i0A3mime1WVVMm5iIzaLih/V+urQ3kJWpJq8wyonTYRRFqXbNT1a6cTolSuxRysvLL7sdysvL8eHGlBzAX2zjuoHlrPrWRzQa+43fNvu55kY7kcJ0ikskkspb8Xf+FUVR0GrAkbaDqBJBVmROK0dQIXLzzeqKiOpLMeRmEzlNvQQVPypBRThQSRCdOB1h7B0mHpjswVEOW3fVvG8BeGtRfXLaNkOdAIVnizm0bxe33HILRmPtNvp/IyJRI8Wl1ecnWVaY8XoZny1Ip2mjSlsgOVFV4/kXUWqXAAVt1ILOkcOc92seixu3hKoU9vkrLMQjqgT2HQqRoKRhOdmdu0aqaNe9lC69S+ne282fKxqS7ehG7nkBKSqg9SdWkEkhr4br+w25zFaI4dItchPaUlYq8sAT9irOrcE3mdi+MQGh4WFOqHbjw02dpgGaN4sFBN00SEJl9pFP7c6gUNIZbhtUc6RtSqIKe7mERiuQkVk7WZeUIKISBTpwDfEWNXmZ6zmj3UOx5iTnbds4avqVLBogC1Eysq5MFu3PLT+w/P10MlLUdOlgwO+vnAvrZGn4aYOfIfcUEpWgczs99jKJm0YX8ON6H2dzo6Qmq5CkWEDQRYiigMkoVtiJarVA4wZahg+ykJSgwuWW0OuEv+VAhg0089o8B3NeTGbqYwk0b6KjeRMdb76QgkEvsPQLd7XvrPjKjU4rsHVHEKtFWyV75R+hrMQLspa0ZC1vvqVGp4vd+/i74rn2pgBn1ftwZu5g+6+p/PqLhc6jD+Fpvp5wm1958IVC6tYRsV4o1FmmPc/tw3XUydbQqa2e7btDf1twNY5kopoApWVR0gyVWVUCIjK1P4NEtIr2a0TjJSWpKsneqZ2OgoKaHftXiv/dcf8PgyTFNjLqvzgGa+F4Ko9fcsLFiVD1N18SBKGaCLJKFfvs4sdCTZUaLjl2Uc9EAP4uc1mtjt2UcIWMvSzLqGshIyFWeKc2qFRVI5Iq7kVVs/hz9C8T3l8hCMLf/t7F+6ndQSOAEjMWrxSKEptwZRmEf9ARVCqBqKRU6z+yXPs7ki9cvzaIYuweLjc7XaUSamx7lQqkSxZjjUYgKl1ZOP/FOicKf38/ggCKoABKlX78jxxoF49fep4k/eOxoFxSgMX94wWHRYPNfP1ZAhu3Bjh9LsJdtWi7RCMK191Wi4Dhfzk2b96MxSTStJGWx55yE+/pAEJsPGqoNGxVghpcCYTDsQ10gr8Bjk2JDLv1GKKpDCkKakc6KmuAnKzYpr1rez1yUgGU1izFYRcKGNgx1sk06pgw+qUe7wfG2Hj7Awc3jS5gwLUm0lPVrN/k52xuhAG9rWxaXo8kqW7FhKoVdGQGWhEV1Dw+YRwbNm697HY4cOAAiUp14vMiEuQ0Nvx2iBefif1fEAQmPhjP0RNhDh3w8eeOEPvKitBqQVRBvEnN2l9g+cogLcJ9ES9JTxUEgXTq4FPcOLFjsTflnocOs3JxYpVNfCAgM/bxYnQagQ7XncdiFhl5q4U+N5eSau9IvFAZ1WgVEmir9GTVZxtRJzh4d9aMf6nQ15pvFvPu82qSk9S88lwcf+4MMKBvdaNcURS++dFLnFVkxCAL7VvpyCuMcMudBbRupmPS+OqZDV//KLNt2w727b6WRvVVZGeoqJuj4Zb+Jh55phSDwUwwks7M196rIl0QHx+PoK7D0LHbmP9aCi2bxqIP7WUSs985yaJP95GRpmL2NDMJ8SKvv3EPffuPZ+iwMf9UG2TVTeH8udO0ujqX+nVVuDwyapVIMBArTpjHaY4r+9BjREFBhZpmdKii+2UUzISVIIqioCqqw4NPHuarxWnVCOFpM8vxlxlpQbtqKVKCIJDmaMcLM9fTwHMVRiwUk0eecppM6lW854gSZj9/UofGNb57QRCwKok4sf9L0U3Nmzdn586dFRqSV111FUuXLmXmzJm0a9eOo0ePcvToUXr37v1P/8bf4eTJk6xbt+6f1veuDYWFhYT9OvySjsF3FTJxXAI39DHi9cksW+Vh07YAI2+18OxMO6OGWNi5N8Tj00pxOCR8kq6apmaivyGnfzbTo88R4tJ9mM0i5/IiTH8igZG3WunfJ8Tw+wu56ToTvbobcLhk5i92snuXQl1Hlyopn4qicJIDZF2SMplOHc5cSKsrF4sIJZ9CUYfQhsMESr34487y3GMmXp/nQJKlKyJ3yux5DBqo4auvN/PUhHjG3RlXcaxLez2ff5DGvY8Xk58r8NoUG6+9XorZrOD1gVSWQIc+QY6djKDTiaxdncSYB3Zz9rgOjTsFNCFcpnOMGWJk+qTKLJvC4ijD7yti++4gUx5NQBRh07YAk551YjjftqKYmqxInDXtZNhQDcGoUKttNXqIlbsfLWLk4Nim+ZqrjLz0tp1oNHrZciAFBQUkJ6r48qN0rr8tn6xMNXc8XMxbLyRXZDc5nBLPvVZG36uNFRXgITYviaKA0VB5fyfPhBn3ZAlvPJ9Mmxax+SscVnh3YREfvVdGZlnXKn2oTJPLzTdpOHg8UK3Yx0U8cm8cD00p4ca+Jvr2NPL2QgeD7iwgO1ODWh0j6SeMjaO0XOKDpS5G3GrhyzVezpy+/GAJnU6HKq2QDV9mcMOQcmznu/HyxAJmPF+IIIDKm4DZ1Qq7bjPyaehAMocOSYRCcrUsKoBN24L485MJSxH2qDegihpIJRtTop977qg9enDs3Xpe2FGANlwflTa2QVIUhQVLXMx/LYW0FDWbtwVY9oWbh+6yVUuHDgZlistia4rsB41eRZsOXVmwYEGtvykIAjqdjilTplx2e/0noHuPq9m36yf8fhmjsfId/rYlQO/uRizmqu915GALH3/m5tVnquuXy7LCd7/4WPhmClM9HloEOvPJ+w5OnS7n6YkW6mSpOXYywoxXPbi9Ej48WKlZi9KnKictWRVzJMqxCDlDeUe4wOXHXTxRAFkW2Lc1iWdfPsv6VW5SXK3wRgN069atxmvXhh69urP1+D7ilRTUgoZ20d7s37CPztcVMOlhK80aazlwKMzzb5Sh0UBmQz+KdIYGjUTcnlgfmvVCHE2bennmeTenPYeopzSvGOuyInNSvZsH71RjtdS88covlPj1Dz9ej8L3P4YZVQt/u3FrEL0/DY+6lKatI3z/RQo3jSpg5K0ePvncg3JGTZovm1OWvYy+683LboPy8nJsZhc5mTpCEQWbVWTH3lDFGPf5ZSRF4ftPMyrs2Ku7Gbh7hJXbHywiFFZIS1bRqrmWr3/00r1zzeN8zc9eTp8L06SBhrtGWln4qZuEeBGDvnZ7dt+hML27G6qQ8Rex+J00+g7L48NlLobebCYaha9/9OJ0SSx6O5UR9xdhNumuSCJKiYiICAwapOLG6018uNyFwykRH6di0bwEnk4rQxBEkhJVJCWqeOe1qn3ZaBSY+8w5tME4xLonGDs6JiO1/3CIT5dJmKjdcxQmRLPGGs7lRpFUlUFQyWRwjmO1Rn8WkUsOsXR2p6qQnj1V1ebmcqeM11t7RsqV4H8jP/+HoU2bNpzPl/hiTeULFoSYAXWph/5SOJzSBeItNvi27AjStb2eQ8dDNaY1QazqWYO6VTcYn6zwQHEGBouMHhOlFNZ6n+HE89zYT084rOBwSX+bIvXJsgAJNoH4pOxaz6kJt9xyC7/8Hqg1zHn9Rj+datEP+uYnH9f2rJy8/twVpEUTHT9u8FFqr0649etlZOuu2n9rx94gfr9MSQ3fBfB4ZcqdEmpvzVUXpeRcIlGRLt2uXGOsV++BrPzGS+/uMU9WQVHN9+D3y3i8Mn17mlj5bdX30ai+hn2Hau4PHdvoa4xouIgf1vvo08PIz7/FiKWWTXVs212z51pRFHbtC9K0YfVJ/pff/XTrUPlOvv/Fx+23313r79aEpi2b4qIciz+TXzfX/r42bg2g8SRhJYEyMSacLwgCbofmb8eRWhWL8GvdTMeWHbH0j+t764km5dZ6T8XkkUAl0SP7wREspWtnieSECH26C2zZ7iA5IVLj3x9/OsnMbnxF7fDfgkOHDiHLsX7lcilVqpr/FULAjMtf2ScsQhzp9i6knutDRn4fknxN0OorWfnsTA31mwdxCdUrCEaUMOc4yherA2zdGeDukVZmz3dUO+/R++MZdrOZWS8rjJtUyr7DIWRFZvEyP3mhPPYqm9mnbKVEya+4ryy5MQXny6pd6++QmJiITO1RCzIyqr/YRhmparQagc8+TuDw9lRS0wSyIs1pG+hHvZLr0J5pi8aZXoX4vBRZNKCQc9ii6Zzf3IBOvUp5d6GLdRv9zHynnBtG5jN9UiK/rMpiz/ocHrs/ji07gvgc+irE50UIgkC9SBs6t7LwzORRTH1q6hWlul4Kr8ddIdzep4eBnftDbNxaNV1LURSefsFBboGEWi0wb5GD514rY9vuIC63zOAbzdVIuNPnIixbZWf5vAi/rc7gwzdS+e7TTG6/1cIr75SzfH4aTreKN+Yso27dutXuq07dRjx+fzxHT4Z550MH3/zkxWYVmfl8HPs2p9KkucLN/cx072zkq490bFz/HseOXVlGxEUUFuXTprWWellais7rEc42RT7UjlBuBn6/ivSWJSxZrEM0e2lBJ1oKnWsseCCjcNKwFX/6EQ7sVtGzfynf/+IlvzDKH9sCDL+/kJ83BBBlbY2pThBLXZd8evTE0t2a0R6JKLvZyGFlJweUP9nJb0QJ1yqwDxAmgIx0RVFff0Xv3r1p3759RfRn//79ad++PXv37uXjjz9m69atNGzY8P9ItfdgMMjcuXN54IEHMJlqbqt/FrIsEw4rxCfJrFuVxcjBFuJsKrIyNDz9SAIznkzk/cUuPluQzpvznXi9Co+PiyPs15OkZNYY0WOLpuIo0jPlsTi6dtBis4qMvDXmpGvVTMfazzOpX1fDNz/52Lk3SEmpxEvPxpGf9hvFqjO4FQfFSh772IwJK8lCpYNGi44oYfITt3Dd/cfZsM7AwZ1JbPgumcaDd1GnXSken8TX3/sJBoUrivZNTs6hSRMRY3yQB8ZUT48WBIEZTyYiho1k+FuTkXct1qN9ycjti0Yv88QEC/lFUfIKIiTEq/huZRJrfzTw6kI7jz7voGN7Na88k1hl85WequanzzJYuspDm95naXfteT761EXndjrcqYcoSdxFcfI2Tiat44ZhHvr11ZOeUvuG1WwSCP8lSz0tRcDjufzoz7i4OKwWkawMDQaDyMI305g0Pp4nXyhlwO359BuexzWD8ujXK6b1fxHRqMKk50sZdIOJnzZU2n5TXynj47dTK4hPiGU9TBxv4+bbghVyGrIiU6o+RyjjCEdO+UlPq90TnZSoqijsUlwq0aiejk3fZvPTZ5l8tyyT+bNSeGuBg89We9DrBH74xcfDY+MIhWtPv/0rjh3ZQb26KurmaFn8vo2jui3gN5NR0Iv0/F7o3BmUJm+nd18Fo14VK2BT1pj7Hy+rZhOXOyQee9JDirM1DT09sEhJZNGATKEegqjUWFDqInQ6AUSFck0etw3R4vZIPD7NTu/uhgriefKjNrIy1PQfkc9PG3zIciw6dfueINcMrNxziSZISktCUZQKh01Nf0eOHGHv3r2X3Vb/KRgwYCD2EoFhd9sJhyvf4ZnzERo1iNn5l77bqzrpOZcXYfUPVcdXNKrwwKQS3B6J629xEA6KhAmSXt6JzZ/Vofd1Hhq2sjP8VoX9azPp0F7grOpQjfcUVaJ4dUVMm2Xn6ZfshCyFtQa8uJRyOrRXYTCIvPFSPFltSinkLCmZSVdUBwHg3nFjcaUWEVFiZJMgCGQH2mI93JenJwoMuy3Ai9MFurTX8/vXWez7LYf9mzJ5ekI8xaUSew/G9nN3324m/2g6ox6xs8ewluLk7RQl/0lp/fW061NGp441z2eFxVHO5UZ5cqJMw0A3tuzyc/pcdQmOSERh+qtuQtpyUrof5IslCfj8sdCR3ftDFBZLmB0NOCnsp9/Q68jIqN3h/1eUlpaSlhxGUUAUBJo20tGpnZ77J5UQiSi8t9jFwjdSq0Xh63Qis2ckcz4vQlGJxOQXSvnyey+Ha9D0P3YyzK59Ie4YauXn3/0k2ESWfuFm8Wdu3pjvYPj9hWzeXn3eWv6Vm+GDao4M1WgEZk1LwqATmPuhk7QUFQlxInNeSua2e4sIBiWUv9n31ARJgsRkhXFjYzbIpAfjGTe5hFBIRhAEMtNF+l5Tu7OxZzcddvNRipK38cJzpgrnwnMveclxd6WMolr33p64U0x61MBPv/ooi5RVyD6ZBAsKUKpUj9wsVQqRiKLHRJHqFKqmB3jj5arrut8vs+9giMzMzCtqi9rwHxH5uXr1arZv305+fj5arZbGjRszevToKgNHURS++OIL1q9fj9frpVGjRowdO5bs7EpCLhKJsHTpUjZv3kw4HKZly5bce++9JCZWpmh5vV4+/vhjdu6Mabt07NiRe+65599m6Op0Ojp26sXOvb+x92CQti1j3tTxd9uYOL2URXNSq2zYFEVh6it2xt8V6yg+v8xLb5XzwewUvv7Rx9yFzoqq7hcRCslMf72M15+r9IAdPhZi7S9R6kotOG3PRZ1wDke5Cr+SXW3D5FYcJNRx0bZlMtNmxkLrf/7Nz/BBlpjmxyX4Y5ufvYeCCBqJ999+94raIicnB7U2mfmLXYy/O67KMY9X5plXy5j4YHXvW0FRlM+/9vDD8tj7919okxv6GHG6ZBZ+6mFAX3MVzUqjUcRmVTHrbRdPP1b1twIBmYefLmXQABP3P1HCVx+nV4mMURSFZ2faKSqSiHNn8dcgQYdQTE7jAJ9/Z2PBwiuP8pk69Vl6X72EqCSj0QiMf6qELxelV5nEFUVh+utljL3dSoldIr8gpl1yUfhdrY6lmb+z0Mljf+kPahWUlkmsWO2ulgLldEm886GTzxakM22WnTVrvYy708b4p0pYtTC9iscV4I35Dnp2MVTT1PzuFy+Z6eqKyLmlX7hxumHYsJFX1BavvP4qA3sPpFWgO4WFp1j4qYv7RsdVOcfnl5k4rZx4V2+cYgmpmVGK88+RqtTBXNqEh588wrIPEqqNo2deLePBC+PoruFWRj9UxIavsmjaSEtGo1Jc5WVYlarpmgHFRxnF1KVpxWdRJYor9SATH4pdKz5ORXaGmi++9VSroOtwSkybVcYXq3+8onb4b0FKShJen8Qf24PUq6vi/GF3ldT0S1EcKkODFjsFJFN9gSzTnmPkbVWNiKUfxHP1DbsoPZ1BhlIXFRrsFJDLKQRFhTcvntvuLMOWGEGSFfKLorw4OZE62THj+tlXy/jpVx+2LIEmKRp6dzfwzZoImdEGpFMPlaAiooTJ5RRlFNFUaY9KUKGS1bhcrsvWNWvfvj1eowvFW3NFZIf2PGOHVn223ftDNG4Qc0K8+LqbOHtLEqmcnyKEMVB76q8OA5ELwvkJwboETqbw9IwNJKdFeOGpJNatyqqIahIEgSE3Wdi8PcjRX6tHVlyERYgjL0/hm6UpDBi8honeAHPmvXVZbXApGjZuyfY9v9OlvR5RFFg2L42Jz5Xy7iIn13QzUGKXWL0mQEK8wLpVGdTL0VLukJi3yMmSlR7UKrh9XBk3XW/iztsMqFXw+Td+Vn4b4KO3kqhfp6rzplvHWJG9jz9z89h9Op584h5atmpL127X07Vrt4p3svH379m/K5ZO36yxlqMnItwwMp9J4+Pp38eELIPbI2G1qBBFgecmCsxZPIeXXpl/xW2gVofJTDWy57c46jo7xe5BgJRoJtlKkDMFG+nUzoBG50Pw1kwsSYpEmADpjWU2/5TBhMnlLFuqMG58AMFYDhENZsFKSOUl+jfefqBKvxQEgTo0JkdpRJgQKlQcYTdRwpRRVGPaVEgJ4MeLqImQl5d3xQXBLqJ+/frUr18ZgahWq3nqqac4deoUxcXFJCUl0bBhw/8jlZIXLlxIu3btaN26NV999dXfnhuJRIhEKjeIgiBUFEOsaYxnZmaiM0pMnWzCbKp+753a6hGE2EZ04oPxvPexgy7tDXjcPurRlKPs4Ziyl0zqo8eIBwfnOYFOLxFnVbN+U7CKJiTE7IZb+pu5pX9snti8I8jIISZu7m/gzffOMf+9MyQE69CCzhWFwS7CQSkBTTmPTrZw/5i4is/r5WhY+l4ajzxTwgsvhpB8cZiSHLU+d02QFDUz3ynn6m61a8tlZ2owmCUuzbx3qgvJbOqkXatk3piRxF2PFPPsxASu6WYgM12NKMLUl+0snlszQW80iowaYqF3dyPNG2uZ/KKdTp00vPWKhdPnImi1KobdG+L79RLegHQhlbZm7NgbomnDqvZybn4Ai6X2Yjh/RcOGDXG6ZBQllq1SL0dDvRwNy+en43ZLjBpfiM0iMnOug4ISieaNtBw+FuKLNV7uud3GsJvN9B+Rz+23WhEE0GkFsjNrjrp+8mEbq3/YTV7RERKTZaJCmEfut9Czi4FZc2t3VgQCMoIQi65b87OPXb9ko9FU9t/kJDWrPsqgw3XnsVpikajlDgmrWXXZ7XDs2CEaZMdsyy4dDPTq48CoPcLvmw4SCinYEhTq11O4c0Q8f251EfaGiA/lsG1tKVffkseIQRbq5qjZuCnKmu8jxBXE9O4AcpQmHGQbKkVNtDyez785zzOP1Tw3fboiSCQokm86wKZdAn/s8nLvKCu5uQrte5YQ8qljTky1ihWLkvnuFx8vzymnqFgGj40ERxeKT/koIR+nJh9rUojV3/z5t8+uUqmq7FH/W6DRaLCG07H/mUHra3Yz7BYjggCrf/CREC+yZq2PopIo3TsbeOrhmA744rfTeHByCW/Md9L3aiMOl8Tm7UGG3Ghi4zo1dUp7k4CbfaqNpKWq6NldTetWavbshc1bnYRTisnO1tK8cZR1q/aR7G5REfEdUHwc0/7JtCkGHh4bh9ensGiFi3ff+4Wsol5VHPeyIlNk3c+yWXEVnz3zpInB+w/QNOvKoj4BkpOTmbvobUYOvp2kcBpxcipRMYjTeooIfkRJR8PWPpa+l1FlTLVrpeeXlVkMuquAjd9kEY3CkRNhhg4ycLYgwO23RmneWEtmejL2MomR44rIyVTToG7lXO90SQweXUqXtgbU6igH/jhD1Kej37ACnnsygeG3mNFoYPueEBOfK6VTBx1PPqyjQV0LkYjCrfcU4PHK1MnS4HL6Oe8/SaeerZj+4nNX1AYpKSkcPxVGFOH0+TDX9kxi3iInUx9N4LphuQiCgM1aM6lcL0dDQryKT+amoSgw+O4CHp9WSo+uBgYPMCMI8PUPPjZtC/Dx26ls3hFg2Uo3eoPIui+yKhzxxaVRnphuJ78oym0X9nrFpVH2HgwRqV2OmUgkVsg5HIHe3Q18sMRFnx4m7hphZdkqN1Zr7Q7jmmC0mEH0YL0Q/dyjiwGPV+am0QV0aqentCxKQlztBHtxqYRKEPhuZRIPTSmhoEjijqEWTp2EDMFKqpLNcfbRWGlTpT+VKvkkNy6lSUMrHVrrcdVR+HXNNlopXREFkWa04zj7yVfOkkI6IFBMLj48iKjYzxa0Ji8r3k3EdAm3EA4rDL2nBJdTqGLb/Sv4jyA/Dx8+TL9+/WjQoAGSJPHZZ5/x0ksv8eabb6LXx8jDb775hu+//57x48eTnp7OV199xUsvvcScOXMqDM7Fixeza9cuHn30USwWC0uWLGHmzJnMmjWrwlB+5513KCsr45lnYvmFCxYsYO7cuTz99L+vYMnsNxcyYvh1jHjgFP16Gbl7pI20FDUOp0SX/rlMeSSB5k20HD4e5s33HXTrqCcrXc28j53MW+Rk4PUmvD6F1s21PP5sGWs3BJn8iI30FDXb9wR5Y76DZo00+Pwyew+GWLzCw9ffB0gu7kQR5ykr0mFJ9KA2ajnk30aikk4KmSgoFKvPEFe/lMcfMDDg9nyOnggTCgmkJGgZ83AR/XoZGdjfTCgU0xj65dcgkajM/WMn0bJlyytui89WrmfgTV1Y+2s+j4+LJylBxe9bA3y22sPtt5p5+a0y1qz18tA9cZiMIqt/8LLyWw9TH0ngzPkoW3cG+Gi5G7NJ4M33nSiKQvvWOm6+o4CRgy306WHE6ZZ472MnZc4Qy1ZJbPwzwKSHbaQlq/jjzxBzPnSQkiiyfJWXiF9L5365PP1IPC2b6jhxJszchU7yC6M8cJeV9xdsx1maRWI0CwmJEt0p9KllqIPxvPDyAqzWmombv4NGo2H2Wyu479ER9OiqY/vuIF1uyOWph+Np1UzHqXNhFnziomkjLTv3BZk514HDJTH+qRL69DDywJ02TIZYOvzCZW5+2uBn0oNxZKSp+WN7gI9XuHnobhtffONl9Q9eJoyNJyFeZO2vPr741svkh+LZ8IefLTsC/L4lwNXdDNx8vZF+I/K5Y5iF7p0NFJdKzJ7npNwhIaoUbDaR668x4fLIvLvQQW5BlLmvpLBlR4B3PnSybXeIxUvXotXWLFheGxo2bMi0WdOY8dQMEvOymTnnPOs3BnjonjiSE1X8vtXP2wvcCOeaUsQBkus5+PidOCY+fYyDhwvIijbmwK/JXNU/j8mPWCvG0ez3yunWKTaOPlru4s35DlJTVPQfkc+YYRamTzXz0MSdnDiTRGq0PiIixUIuhZzHhBUndrSKjnJKyBdP0jItlkLmckts2hZg3UY/X60J8NWaAI+OsxBnVfHDOj/vfezikYmvkpxcc8Twfztat26L2azl4UkO3pkVx/g/D6Mv70S57izhhFxUahkCJtT2HAJqF0s/tPHCzEPYT0kkRLIQBTFmaIpnSG59msfHV21nq0VFo4YCm+3nMDYrRhQEzm4NkU0jsrlQUd4BUnmUwoQdmPQ+rhtaiAYt4TA0aiTw44pMcjLVrPjaw9KVHtxBCVVCKYGyZMzY0Aha6tOMs8oxisklVclG1CicPn2adu3aXVY76PV6Rt9zO2vmraWOHCPaFUXBQQk+TRl+2xluH1pJKHl9Ml//6OWnz2Ik8Hc/hEmPZoIADqWU85wgQhgteuKURERUGDBVMWQ8OFFQKFOKKKMEpyafl5418ctvgWracRcxbKCZLz+qnSSTFAmNNlaULjlFZt+mg5w6dYoGDRpcVjtcxO2jxvPqC7/z1Uexas5mk8gHb6RSYo+yYImTd+YFaNlCxcfvJldoJCfEq5j2RCLNGsfG/MRxcdwwsoCS0gDpqWqaNdKSliLXmu508/UmbhpdwB3DLHzy+WGGXFvEmp/XMn+elddmf8KZMydJT/by1aLMClL4umvgvtFWRo0vIjVZRVKCiMerYL3gA2nZVEdhwekrevaL0OvhwD6BdGeHaiSBVtCTXN6GN989Sr9+KtYtP0JDqq+/uZwkiwaUFsc0Op9+3MqXq0uJem009/bChZ0CziFhJIqPoOKvIAUuhaREkTUBJElCdYlZKQgCOvTIikSEEDIK5ziOQTFVcWKElRCH2YkeI5IYJT6+5pTCfwUNGjS44n52Jdi8eTNnzpzh1VdfvazzV69ezapVqyr+X69ePWbNmlXrWhDT/FQY0Lf2iI0+PY1s3xukR2cDK7+JvQezRSFKhGZCe9xKOfmcJkwII2Ya04Yi/W4mPW/HYoZTZyPV0uMvwueXKyKpzCaR556M55vvijEeT6lGfMqKzDlOkJoZ5d7RNc8VL0xO5Odfcwm448nOVKPVaklKqt1xcil27VhH3SwNfn/tUkqKohBQ/ORzChCQk/Jo1T7K4vkxoqhhPS3L3kvjvY+dPPpMKTlZaswmEa9fqZYVdSnq19FQUBylZ1cDH76Rwo2jChjU30SThlpen1eOz6dQkqvn0LEwCXEiP27w0rOLsQphLUkKM98p5/Xplc+771AIvSGdnJzqFchrwxdffEE4onDwaBhJUvD7Y0Tj+5+4mLfIycxpSQy92UIgIDN7voNPV7m55ioDBr3AzdebUKsF3puVwk2j8+ndw0j9OrVvCRMTVDRprOa2J3W8NtfBhpWZFdGMoXBMhzathkjX5as9DOxn4sGnSuh7taEK8XkRarXA4w/EsW6jnx17g3z/i5cmLbWkp1+e5p9Wq+Pw8ZiO6POz3BzcYUBWh3hlupnhg81oNAL5hVGmzbLTp4+KHev3kenoRLq/BQVFBUx/MUAODVGHrGSTjCAISEqUwsTtJNf18txNWnz+w6xa42H5lwp33mappv+/c1+AHft9tOt3hj4ZGua8mIIowm13lXHyjyyS/A0rsizcioPb79rJyqU2Pv1UIjv/mtgYEoAAZNMYWzCRo8GttGhRc3Gd/3YcO3ycZDmbuEga3uBxWjRV886HTr5clF7h9FUUhW/X+hgxroiVH6Sj1QpIssJ7s5KJRuHZmXYev9/GzNdDpJTGnJghJUCTVhHWfp5chSwrKY3SZ0geC2anIooCy9t5eXveb/hcahRBRtRF6Nowyq+bRTbvCDKwn4lxY2xc3TXM8DG/kV7UEw06XIIdT8phXn1OV0WfvGFdDQadimOHd+J2u694r/jLz9/S9/oItw9ysmNnGYlJMGiAgWFjPbjdPl6aklLjvJ6YoKJpAy2tr84jPgG6d9Yjy7DnYJgffiojNVFHvE3k9uF63nw+kTsfLsFkEOnY2sSp0xIH9iv4wwJrViSSnKTmpdddLHrPQnxckK9/9PLmfAeyrBCMyJiNIhot/LEttu/85Xc/Tz+SwOABZh6e5EAozSYxPcKyFV9ccX+Ij4/H4dKz8lsvLRpreXxaKfE2MZbqr4b4Ggr0XgqLWawIzrn5ehOtmmvQalQs/SIWKdz3agNTHo1HFAV++jnEyTMyO36pGgiVmqxm8TupXH9bPi2aaFm7LsSCTzzICnz5nZeeXWu2LRetcHHiTAQpqtBrcN4FfVIfw242c+pshHLv5Rd/A3juxWeZMWUKa3/1M2pozNi84VoT/Xob2bw9yKdfunlnoZNRQ2t2tM1b5MSaGGHC1FLirSJvf+jgq++9lJRqyAAyhXoUKufYzUasSjwq1LgoB72f9YuTeON9B6OHWunYRkfjTSVsc64jUUm9EFARIkSAc5xARCSJNEIX7JGWdCLsCjFs+E4aNfdydXcN585L/LIhTEFJhHBE+Kc4lJogKP+u0kn/g+B2u7n33nuZMWMGzZs3R1EUHnjgAQYMGMCgQYOAmNf9vvvuY9SoUVx33XX4/X7Gjh3LhAkTuOqqq4CYhsSDDz7IlClTaNu2LXl5eUycOJGXX36ZRo0aAXD8+HGeffZZ5syZc8Uh2pG/cwUAe/bs4YXnJ1FafJ5QOETADwIygihg0Knw+hRkJYrNpgIB/H7pgliviNEoEAgqOMsEREWD2RZFrVWIRmV0OgGXC4x6EbUGAsEoQb8KjUpNRJZRCyIavUREjqIWVISDIoqkQlTLCOowCYkxUWDPhcrd4YAKRRGJS5CRFRAUkGSQJBUdu3Rhzpz3iYuLu/IXeQm++eYbPnj/FUJBF2XlYQx6AVFUEWetT1p6FidPb8Pn9uHzy+j1AnqDFrPVRMAXS9XW6xPp0/ca+vUfyqFDe1n74wrOnctHq1ZhsSah1mpwOwvxB6MIqAkFQoiCDKKa1PRkQIOiBPF6/LjKg4QiIeLiFGRZJBLVoFZLaNQyUUkEwUjYB6JKpEXregy6dRQ33DDwiom+v0KSJKZNe4bff12JxxtCJQgYTSJud2yzYjIJhMIyLpdMSrKAPwChkEK8TYUggD8Qe/8ajYCoEtCoBKJRGUkClUpEEBUiEQVZEir0OXVaAY1WwOeTQVEu6IOKsWIKYXB7ZGw2AVkBv0ckEhGIT4z1Q5U6pqPqckvIMiTEqxEEDddefzvPPTf9ilM7LoXX6+XBB8axddNmFEEmMREElYKzHKIhTUxMX4hiNMsYDSrCIQGfP4oiqzHoVKAOo1IrGI0iXo+C1yuTkCii14n4AzKRiAyCgNkkEArGUr+iUZmyMhG1rEWlVtBbwoBMIADRoB6VKKCoIqgQQSVhsoDRoMLplPC7VajVIIkR4qxqtFo1rdv15K058y5L60yj0fxHE6S1zYeKojBqxLUc2HMWg0XGbBLQaQUMBoFRQyzcf4eNk2ciTHzOzvEDWua+bSQhXmDIKAcBtxaVokFCAjFCt+4Caz5LrmKs/LTBx7SZdjZ/l4NWK7BwmZMZTxppIXSqdi+SIrFT9TNtpV7IyKg7bmHdN8m43DIjHijitlvMjBxkwWgUOXg0xKSpLs7tScYczMBCHAIiB9lGXZrirbuT9xevqVhHLgeKovDyjFf4btUPqN1a1BkF3HqLli4ddZw8E4v0Hn93HNkZap57rYypjybQo4sBWVZo3tZJHXsvipRc7BTSkFa4444TScylewczHq/Cvn0SZnsT4sLZKIrCHv4AYvsxPz4SU4PMnJ7Ilu1B5r5ac5VyRVGIzymgU7R/NW1IALv2NPdNL2Dc3RaGjSnn5C+N6XpPG6a/OO2y2+Eivli5hE0b5jH9CZEWTXSU2qP0vcWO/ayNNLkOCgrhpLOYUjzcdYeBPj0MNGmoRVEU+g3P54flmUSjCrfcWchPn2VQVCIx4/UyFsyuvSLlwDEFvDwlMZbm9HxsPB4/FebBqSaMBgOL33RUq4QKcC43wnOvlVFUIvHdsoyKyPhwWOGqm50s+fTXK4p0DAaDDL+1GcGCVNLsXWo8R1EUSuqt56sVVtp1dRFHEjk0woCJAD5yOQlAY9pQmP0rB7YnEgrJpDYooZN0HcfYiwYt2TREJ+gpU4rJ5SSt6Vbl3SqKwnHVLoKmYlSeJFoonasZ1GeUI+gwUEI+zWjPCQ4gI2PCQpAAEULUpzl5nMalzufPPbtqbY+a5sKFCxdedttdinvvvfef+t5fYbfbmTJlCs8880yFHMKMGTOoW7cud911V43fqS3ys7S0tMbiBrm5uQy5pQfb1mbVSDIBzFng4FxehDPnoxQURXl8XDxIArOejifV37za+UHFzyHVVrQ6mVYdw7RvreOabsaKjJFL8dKbDhZ/6mP4IDPxcSLf/+Lj5EkFt1uhvtiMxEgOIiIuyii27ieoBLj6apGVC2u3iztdf578AoXUFPjsy72XbScOHdyBEQMjLFnpYd2qrGr6fgC/b/Xz0FMlaDQCWg10bKtn3szqY/vbtV627w7y0pQYEdm+7zk+mJ1Kx7Y1a1g++6qdm6430fWChM+K1W7WbvBRVCqTXxTBXWQk3dURfectiOoYURwOy5iMIs88loAkw/Ovl3H7rRZuv1DYdO/BmL7qoxPfYMiQoZfVBgDXdO9CmxblHD4Rpmt7HR6vQplDpm1LLafORvnq48rspxtH5dO8iZbsjFh06Ccr3dTJUuNwyeh10KSBlk3bgvywvOa0wrJyiQefKmHYQDP5hdEqGUQHj4Z4Yrqdj95KqSAFFUWJra+zyrFZBOJsIs9PTqrQQv4rtuwIsHFrgLO5EbbsCNCl+x289NJLl9UOU6c8xsbfvmJgXys/r4on3dUWCQmH8TSR+HzUGgVPKMgtN2t44/kUZs9188GCKIo6zPhxOj54XyanpE/F9SJKmFPJ61gwJ67aWJjyUilffu/j3tFWbh1gJhxWWPmth227QyyZm0pSooobRhaw5N1Utu0K8ewEC2neVtXuOaD4KMv5A31RY5IiNeuO7xU2sWbz13+rH6xWq/9jbcO/2yc//eRk9i4/RaqQRYnpCMntTvPhG6nUya7uuPhwmQsUhRK7TCAoM21iAlNetvPpygBhjx6NbESNmjiSiWQf5pcv06tlMW76M8BvW/xMm1g1yvais8jpkrjtvkK+W5ZJICjz2ddevvzOwydz07hzQjG7dymYDCJmq0zTpiKzpiVVIT9/3xLg0buNnPMX8Pq8N7jpppsuu50URaFv7yZs+iaVhPhK+6PPwGIKDqagtrnYscWKwVBztsMnn7tYvzHIJ+/GCNIff/Hz+JMBLCUtiFdSkJEpEs6RqzpKgsFAsqclUaKE1V6iyeeYN8fMtVfH5sNwWKFFz3NsX5tN/CXRhS63xOffePnkcxdWi4pxY2zcdL0JlSpW1Oeee4PEl7Sh8YgMZr5xeQ7Ev2LwLVfh9xYy/7UUHnyyhKcmxDNsoAWNRqD/iDy+XJRRJaLwIgqKokx6vpTl82POluLSKPc8Vsy3SzKqpcmX2qN0uDaPWdOTGHlrzZlTHyxx8dosCZunAbZIGoct6+h2lcCj98XRq3vV/d6mPwPM+ziWXbn3YIj7JxWzaE4Kq3/wsXNfLBvj2Jkkli7fdNnt8NHCd5j5/Ntk1VHYuS6ryjPvPxxi4DAXKkRGjIYXn0qs2BMpisKiFW72Hgwx95UUvv3Jy6x3HTz9SBw3X2/hulvsRLZ3RyfoK8734kJGQo8Rb+M/eHmGiYWfuln5YRqCIPDsSy5WLDDhjQbJpiFmrOiEShK4XCkhnzPEkUgJ+TSgBXFCEgHFhw83GrSYsLFd/JmsegY2/L6v1oyAK9kn/0dEfv4VF6tGXqzmWVJSgtPppE2bNhXnaDQamjdvzrFjx7juuus4ffo0kiTRunXrinMSEhLIycnh+PHjtG3bluPHj2M0GqtsWBs3bozRaOTYsWM1kp9Xmtp0Kdq3b8/X32z4J1rg8iAIAmlpaRQV1a7f8D8FgwYNqiCu/1V06NCBMWPGVvns/4W2UKvVvPrqLGDW/7Hf+H+hHQAsFgvLln/6f+z6/6+0w386BEFg0lOvM+7eobwwOYFRQ2OGTCgks+QLD7c/WMTcl5Pp0VVHXqGXR5/14nWJJFkNaBIh6lVjLGmJTUng3NbjtO91imcnW1AU+PYnHxpNTJbgoo7X4mVBcmhT472UU0yKVA+dYKA4bi/zp1sQRYGJ00t5ZWoiHdpUGgS/bQ4gqcIMGluGSe/m53VhnHlWpDKJE9rtJCrRK07fEASBfjf1Ye0vn2DLkvh1dWaVTf8j98Zxy50FFJdGGXGLFYtZYPS9Zaz7NUIwIOBRthPET3uuJj9xK1OmwejbsirWoVBI5q7xxzn6awB7wEMiqWRRn32GdaQmBtFIJqY+66du49qLlJWWSTRroXD+zDZy3F2qkGRenCjZJ7lzRMw4OXMuihELRw8dvqJ2uIhht42hVevOvPHRHHbt/I3cM1EaB7vSUkislB4py8BuL+S5KSeZnySTUq+UzxcnUC9HQ2mZRHqqmlbNtBw8GqZJAy3n8mp/Nq8vpt318Qo3o4ZUylc0bqDl6s4e/theTmJCzbpOdbI15BZE6dZBX0USZPUPHvpcJfHQuFt5d/6Xl52+qNFoCIQUVErtDiRBEMjNk9HrRCxGNYpfZh9biJWLE7CRQOMLfV2ljj3b8q88pMl1KCYXAybqCk0qrpcopBJVIuzidzKV+liwEcBHAWeJl5LIcDdkH1vYxe/UV5pjvnD8PCcwYCSdOjgoRUampdCZsBK6UPlbVxFN6lGcRKICTqfzisjgX3755bLPvRT/LvLz9OnTuFyuKhlAsixz5MgRfvrpJ5YvX14tzV6j0dRa2KmmNefs2bNEIgqLlruY+lj1fnLoWIiFn7p4akI80yclIknwxRoPX3zrIamFn9L9OhKD9SrGpFdxcVjYSVOpHfa4P3nx6SRaNtFy2/2FFJVKjBxkRqcTcbkl3pzn4ctleuqW9+SX98qRkWLFjOJEVn2q5tjxXD765AQ+v0KD+iIfvWhl2241H39WvYrtpc+oKGA0KpzLlbHZbJe11iqKgtWiQSVIlJbAA5OKWfxOWhUtxsLiKA9OLiEpQWTlhxmkpaiZNtPOI8+U8MS4eOpka3C5YwV2tuwIsnx+KouXe3ntbTcRFN7+0MnSedVTDV1uie17g7z4dGX7N2uk44f1Pr5YmI5OK9CxdyEO9QGmjLRw53BrxfxaVBJlyD0FWC0iGWlqFn/u5vv1Po6eCNOpbSzrxOd1XJG94XLb2XMgSkqyyL5DYW663sxzTyTywVIXV3WKjan1m/y8Mqeckbda6NnFSFFplI9XuGnRRMsDY6zc/WgJv34VkzDZfW8heQWRalGNAB8sdTFqiIVf/wgw4d6qkUgtm+p484UkJr9ox+2R0esEjp+MoFLBwP4mzGaRD5a4OHwsXCv5eexUmKwMNbffauHaoXnUrVv3stvi9lH38t13q1j4SZBO0VaxOgmoSQ40hkBMT92mBNmzK+bQmzTByo79BUyekECH1np+WmsnVBxAJxhQFIW9bGb0DYYanQCvPpvMH9sDHDoaYuuOIIIIE8bGMX1SrE/s2hfi1htNDL+vEK9DS8KFIo1/hUEw4SwyUjecUONxgFS5Dpv/2HxF0cD/LSgrP0W+eIpUJQuzN5tw+HSNxCfA6CEW2vQ5T3KiSN1sDf2GF3D+tJpsb0cS5PQLEZ9BTrIffEI14hNi639ifPX19uL4tllFDAYRrVZAq1XxwBgb13Qz8NDTJQy+0cQj96m56boYJ3E2N8J9E4uZ/1oKDevFHLIvzvJic7fGqgpx7ty5K2qL48ePkxCnVCE+d+4NcnKPlWZSW4pNOzibG6VZ45oDcI6ciHDv6NhcVe6QeHyyn6ziXqiEWGCVChWZ1Cc+msyR6EYicTto10rP1T3U3H9XQpUI2XN5ETq101UhPmPto+L+O2wMvsFEvxExDfwfN/hYvMLLkZ1G0ku74cONyfzPSwiqVVHqZKn55HM3b76YxLU9K691/x1xTH+tjNenJ1XhXiRJ4emX7Dx8iSZyarKa0UOt3HZfIa8+k0TjBrF39PuWAI9N9mKMJtCyWe3ZAa2aa7FKZkyRRFyU4/fLWExqnnrRTvMmWobeHLMTv/nRiz+g8OEbMadc25Y63puZwofL3Lz9Ugqfrfbw/TovKrF2+ZSasGH9GizxUez5Brpcn88LU+K5sa8Rn1/m5tvKqV/em+LULWSli1x3Wz6N6mlISlCxfW+Q3lcZeWNGEl9972XXbgkREdWF9po2xcS4sXvIKu96oWi2gIU4FEXhrH4PNm2Y79fB0ncr5RlffMZKUbGDVV9GyFfO0IAW6ICoEqGQ89gppBVdUQtq0pW6HGArzZQOsUJhxN5fqVKAGSuNG8icOHGCxo3/9RoZ/3Hkp6IofPLJJzRt2rRiwXA6nQDV9NVsNht2u73iHLVaXUGYXnrOxe87nc4aNdouPeevuNLUpv8/kJZ2ZXoS/8n437aI4X/bIYb/bYf//7Hx9++Z83Iit95YOTfrdCL3jbahUUP/kfm89lwSQ28yM3p8MfNmJnHdNQYEQeDM+QiPP72HvO11yPA14qz7PPYyCa1W4OUpieRkabh2aB4PT3Jw9LjE/gNRWlDzhstFGWnE1pSozkXndjZK7VE8Xpntu8JMeMJDOCQQCEfp0Elh7ecZFYTHs5Pgh5/9PPCkkztuM/D9egG/34/FUjNZVhNCoRAP3fsAgirKp8vSqkU7aTQCn76XRrfeZSx7pS6zXj2NUY6jNe0QBIFzHCOOJNyU0bt/hDuGV00t1ulEln2QSMsex0k72wkdRvaKv2MwSPS7xsqD95g4eDTC9NfKOXoiXGPlyrkLnUyfHI+jXOGV19cTtSejiuoR4u1kNwzxzYIkDAaR3/4IELEnoGjLCfldl90Gf0WdOnUoKSmieRMI5iajp3oUdZKQTrGSj83elEBZhAFDd5BdT8JkjBlnMUkZGa1WoFUzLRv+8NOnR+w6iqKwbXeQ/YfDbNzqJytNRblTqiC6L2JQv1gVU6j9ffr9Ms8+XknoHTsZ5t2PXfy4PJPDx0PMeWs6L750ebrYKpWKQAD8oXKSa0tTVtyoo0YWf+onpATJohFNaY8gCCiKQhlF7OdPsoW6DOgfM+QXL/egV+pTwFla07XaNVOFLBKUFHbyG2aLjEojk1reggLOUkweGdQlkXQKOM0x9iIRRYuOlsSiQbOU+pzhCM2UDmgFHVoqiZBiJY8IQQRUVzzvTp8+/bLOs9vtrFq1iuLi4iu6/j9Cq1atmD17dpXP5s+fT0ZGBrfccsu/RV80NTUVBIXPv/Fyw7WmKtW1IxGFMQ/HNKpTLqkgPe7OOK7vZWL8U8WMeCyfBR+dxOtSYzDJNG8h8Px1Wj79bBeSJ0KntjoEQWDVwnSWfOGh/4gCyssEJK8Jnb0eGZFsBEEgnmR8ihsdBmxJbupkGXhjvpMBA3R066SntExiyitlXN3VQHGJTGFxlPTU6luNP7YHSEtV4fHKRCOVEVT/CIIgYC+LsGu3jLW4Nfv3H+LaobGiPpnpMWmnjVsD6PVgMqooc0ikpah58ekkNm8PMGN2GWdzI+QXRgkEZV6emsiIsWUcPhqldw89Dj+kJIk8+XwpzzyWUKENf+xkmMefK+XFp6puno+dCtOzS2V16ev6atBpJO4aUZW8T0tR88PyTDr3LSL3mJ76TSI4XCEcTol5M1PoMySP79csYdToey67v2i04PcpJDVRISsCzz0RI+AkSUGnEzh9LsJbCxx8tyyjIuqrWWMtvbsbmbvQyccrPHRqq6+Q6XhlaiJ3P1rMWy8mV5CUkYjCgqVOft3s56kJ8fyxLVBRwOhStGiiY/n8dJasdPHhUheP3m/l1Xcc5BdG6d/bxG+rM7lzQglDbzZXyb6AWNGZFas9fP1xBkajiFYjXFFWRIsWLZCiClrZgEqoeVurE/Scy4+1QWFxFJVaoEPr2Bh68TkzY8bsIMveHRd2EpNkxt9be3rlncNtzF3o4LfV2dzzWDG9uxv5cb2PtxY46NhGT0aampQkFXt3SnT+m2IlmrCFIH7M1JzWKhNl567tjLz9yrTx/xtQUlqG1uqhwHkWG4nUy6g5pRjAYBCpl6MmHFaYMNbGg4+7ySjtFpNeudAVdYKeFnTmsOtPtu8J0rld1TW+TQsdy750V6s/cRGb/gzSpnnVd920kZb0VDUnToWrFIGtm61hwexUnp9dxlsvJDPxGQflR7JIFoyoFT316tUcCVwbgsEgf50yXp/jo060MwhgsDdk1pt7Wfx+dYdiMCiz5mcvoqDQpKGGRUt9WOxNYsTnX2AULGSYktGkFbFmZc2O2sJiiYb1aicGk5PUJCWo+PJ7L0dPRkBRiIoiEcLkc4aks7W/x38EpyuCXiNz6Fi4CvEJcOuNZs7nRRh8VyH3jrLSsJ6WA0dCvP+Ji3tut3JVp6q/O3KwBYdT4uahLkxGASkKgiuJOFdbXIZcDh8roVWzmsf24aNRHOp86vYpYWBXNadz9fyx3Y/NIrD7QJA9B4LcN9rGEw/G0+QvxYE7ttUz9ZVYLZXhg8x8sMyFqLkyQvjE0bMoURUNmkY5sF/FuEed6Ex2vH4JnTcNNRoEQeDeUTZsVpHT5yLcdJ2ZaRMT2HMgTLsedrTl2Wh9yUREPw+MO8Xto5yMGKanTTcPv63fQHqoCSYlDj9eznKUpk2DfLcivRrpLQgC0yZbOHCikIP7izmo+JCUCCaspJJNG66qcMiqBTX1lGbkcYqGxKLlZUXmFIdI0tpIiPNXFLL8V/EfR35+9NFHnD9/nhdeeKHasb8aVpfrZb6cc2oz2gYPHlwlfP3iebWlNl2KP/74g4fG34Wg+AmHRSIhEb1BIRrSEIxESUyS0WoE3F6ZaECLLIPWGCEqyVjMKjQaEY9bJhyRkCQBmy2WehsISgSCCmpZRzQiIOrCGAwxMfdAUCYUklGiasxmAUkCt0fAZIoiqBT8PgWVqMKgF0GUEUViRRxcAio0qNUyoi6MRi3icirodCaWLP+Ujh07/sN2rA0FBQW8MONZ9u06QFmZE0tcCJ0u5oXXqDTo9WpCkSgoEI2CWqMQ8EqEAhpEVIhqCEWDqASRhEQRWVFwOhXMJiPWeBlFCREKSYCCzyNiMYsoQiydSwrpkWUJS1wUjVZBqxVBMVBUGEYUFAxGGZNZJlag08ittw3k6KGtlJSWEg7LWCx66tVrRN/rBnPzwKEVUb//DMrLy+l/fS+kiAtZBq8vQmKiCtWFgkVxVhGtVsTnl4lGZYwGEX9AwWwSURQoK1MgoiEsKcQlRjGbBDw+GZ1WRBTB55Mxm0QiURm3C5KTVIQjCtGogsEg4HLLmM0CGrVIuTOK2QjBMCiKQJxVRVSCogIZo16F1hglFIqllWsuGNbhqAKygsGczfr1v1Xo8V4pJEnivvvuZf+edfg9akIBEVmR0OgUbHESURlUooDHJRAJqkFQEERQiSAJUfR6Ga02Jg0RiSh4vBKyBCgaVIoKlVZCQSIYEBBFASkioMgq1FoZk1VCo1EIhsCgF4iEBdxOkVBUIT4hitkkEgwpiKJCNCqg08XGUCQioxJFXA4VgiKg0UmkZWWy6svvLiva6z85tenvoCgK27au5dWJNS/+o4daWbrKw/W9TNx8Rz5ff5JBZnrlslYvR8PqTxPpc/MZgrvSMQfTaNXMW6HrOOlZB0e32/Btbo4RM83xcJajWJV46gpNq/yWgIhEbM4WZS2FxVEOHQuzZxecXp9JQqgOFkFFWAmy13mUcY87WDAnvmLOH3C9kds2G+nUVs/Kb8qvuP/fO+Y+Eh31kesdqmYwXUR8nIq0dAF1URZp1OUsRznPCerQGAUFM1aCyad5/KGa21OlEhgxxMScd3YhSjrqyM2wlSey43M7G9Yd5ZUXjaxdmc51wwp4//UUru0ZI5k9Xpl5i5w4XDL9eseKkAy/1ciOvUHunHCO1R+n06yxhWhU4bPVHqY/HyS9vAdF6X9QJym7xnu5HLz4/ESSbcc4eCRM175eXM6tnDgOltLm2KKVBFoqmdgpIoeGFOdmUmQ8i9USM9J2Hwgy+oIu0nNPJDJ0bAF5BVE6tdUxcbqdVs209OxqoGdXA8tWxfTrLoWiKGzYHCC/MID3whz6V5Tao3h9Mq+/5yA5ScX23UFOnI7w+Lg4zCaRzu10THttD9FoFLX68syyQCAevydMPqfJoqqWZcxgPEx9pQXvL9pGTrgVSUJWxXFBEGJFhxTIN+3lofuSeX6Wi0PHwlgoR0ColUTQCFoMigmDwY3bI1JMHvVpjhY9Lso4yX7q05ymtOcYe5GROcpuGimtsQmJuBVHTP5BaYoZ24VNz2nyOUNiAvjCocuSArkUzZtXT+m+FF6vl9WrV7N27VoikQiNGzf+t1Z7NxgM1aKzdDodFovl3xa1dZEMmvFkAk++YCclUcUN15pwuWTmf+JkzG3WKsTnRdSvo6F1cx3+UIS2HWVWvJ+ARiNUzEsP36sw4v4ivvrOy5CbLej1IvffYeO+0VYenOhky/fx2CJpVUjzcxynKe3QJ2xj/FMlLJ2XVoXgvGu4lRmvl6NIAkNGl/Pjl4lVooPO50W491E7j40zMz8vgiJIhMNhdLrLq2qrVhvIK/Khk01Yz1zDee9vLFrqQ0KmcUM1qxdnMOVlO7NnJPHYNDsN62q46XoToZBCIKCQmqSmTTMdX37nZ9qrZajQ8tMXqTRuoOX4qTATp5dy1wgrdz1ajBRVKCiW6NBax1svJFeZe2VZYfFnbj5bUDnXnD4X4cM3ao5atllVdG5r4MyadpQURnBn72TUUD2z33PQtKEWszkW2dKkSZMav/9XJKfWpzDvCMV2iftGVxJoPbsaeP8TF7/+4WfGpMQa010fHmuj9615XNWxch1qVF/Lh2+m8tq7Dk6fi6DXCxw7GaZ+jpqCoggjHyiiUzsdy1a5mflszfbI1z/6SEpQMXu+i58+y6qS2jtqqIWxjxcze3pyhTxIiT1WJOTeUTaMRpGTZ8JYzOJl679CLDClUX09x/bItUZRQqzYHMCBIyG6dai0xTu30zNnjsyTUzdQUqAhRdRhs9ZOQCfGqxAF2LY7SPvWOsZPLsbhklmzNAOdLva9h8fGcdV1JUQOhqtp4l5EiADllNZYAA6gUDxDRvH/Zh7VBJ/HTas2sG3LEYoiRqST4VrPdbokzCYRc6KOQcN8EDTTppbCmXWllrz6+jZWL69qn2WkqVHkmLZrxzZV93HRqMJr88qZP6u6HFDvHgZefKOMWdOqjpf6dTScPBOhQ+9CgqU2Wisxe9NJWYX03uWiYcOGlDvAXiZVFN85nydjvVCs2CrEs2ujmVlvu3niIUuFs6PcIfHAkyXMnpGE2ahi1INFENZhiabUOo4EezoJTUo5eDRU4SAJBmNyaipVTH5tz8Hadd/P50UoLJa47w4bi/rH9Hh37A3y+JQ/UA4bOL7rFAUFBVckIwixTAtRCPPhG6k8McNe4zmPPRDPiMEWbh5dQKMGGk6dCdOqmY5RQ2ruCz/+EiSlqHvVos8CxAfq8tbcswwbWN2RI0kKcz9ysGZVapUo91BIZvT4IooPh0iMV/HQPbXrmtusIqGQgsEgkpmmomXHK3N+OEtVSIpC7sF42tOa874ThHwBkogjQpjdbMRk1/HlGh/+gEKrZjrattSRXxjl7vu8ZBT1Qi1oYn1ASSQ5kM2XHx1gydISktKjvPSSmcKC0xw+EuX4uQCclTmfK+BwydXIT4APl3jJSddht4dIze9AgXCaJrSv+dlJ5DRHUBSFcko4LRykZUsFc1wZJ8+q/2321H8U+blo0SJ27drF888/X4VQuKgj5HQ6qwjpu93uikjOuLg4otEoXq+3SvSn2+2uMETi4uJwuapHqVx6nb/iSlObLuKmAT0oLT2PQSfgKjVhtYKkhrhgFn5bHu3aq7l/jJXnXvKic6QQH6qHiIpSdx7lhjO8Pt1M5/YGlq1y8+mXHsbfHceAa42U2KPccb8TgzuJjGgj1GgoDxbiM5zirefN6A0CL89xkJas4tVnk/B4Zd770Mf6XyNEJJmEzBCZ6WoMepGH7rHRpIGWoyfDvDzbjet4FkZvJnbhBB6plOYtJOz2AKMGjSKnURZr1/9y2dUbL+KN11/h4/lLSQ7loE7xc88oA2PHJLBohZuTpyM8el8cdXM07N4X5pV3ynE6o5QVaRFkIxlkkEo2YlSgWMjFbzvP4nlWUpPVfLDEzYY/fLz/eiqpySq++9nLB8vc3D3CxB3DbLg9MnMWONi8I0jjujoCYbh/jI2ruxqwl0u8+Z6HXX/oMZTXwaM9wVWdIpw8F+LbL1cydrSJvYclsjLUjL/LRJytiLW/vsEdo+Yx9dl3adeuwxW1AcBrs2ay+sv3GTvSyqAb0rjr0WIa1jMx9CYLM16307q5nkkPxtGmpZ7zeVFefaecE6dDzH4+KZbqVBJl9lwP+/bKNGokcPcdRt5b7OKGPkZuvdGMJMGK1R42/OEnFFKY9KCF3MII585HGXenjbo5GvYcDLFgiYsB1xopKpFYutKNzSJy90grQ260EJUUlq50s/IbH9GQhkZNRbIz1Yy7M47MdDU79gaZ/7GTOJuda3o0Ysqzc7nllluuqB1OnTrFqBG90Yt61M4MGoUaoUWHg1LyQqfx2iM0aqpQnKujfrAxJmz4FQ+50kmsUgJigp2WnQI89Ug8qckqtu4M8O5HLkpKJTRFDUkM18EfdlFqOorG4sPjVJNICuacMh4aZ+D6XgYcLpn3F7tweSSen5zApBl2VCqBpyekkp2hZtf+IK++7aB1Cy1PPZxAKKzw6ZcxHZW2zYx8+XWIsiIT9nMOevfowP3jH+Whhx+74j7x34BQKIRGdCMINRPEanWs2M3BoyHq5WiqEJ8XIQgCL0yzMOGuk4iyiovT7tKVXn5YEU/LaJsKQ89GIq3pxhFlF9uUdRgwkUUDEoQU4kgij9NYlHgCLjWD7iykrFQksbgDiUJaxTW0gp50T1v+/Gkf3/7k5ZYbKteTcXfamDnXQTgUI/FrWxv+iuLiYk4dOEOm1BiPSv7bc3U6geiF6NU6NGEPm8hWGqLHiA8PgipEWkrtVd7r1VGTIKfTUGlX8UwJUiZxxelMfWYj33+rJjXOwMT79BBvR2MOkpmh4vZbLTw1oZLsFUWBLu0N9OluYMIzpZiMIpGIQruWOiRFojBlK488pOXg2cvb6P8VTqeTbX+uZ8YkC4vmVIr5e30yw+86iH27RFwkpl8nIMKFNrF666LXFAIxrTpRECo0FC1mkZuuj2fNb614bd4m1n6WWqVP3X+HjRmvl/PBUhf33xFL031iuh2TUeS5J+KY8Xr1tCpZVnjm1TLefikZvV7E5ZG5oY+JaTPL6Nq+chOVkhQj6S5X99BVGqAZ7TnJAbyKm0zqocOAm3JyOUkGdbEK8RxxCTSVMmvczCSSxpmgQK+bS7Dam+EPeYhSghrN3zp1QwQwlKSTipVMoVK+wYSFVCWL/WylGR2oT3OOsps0ctglric9WYcoKtRPiZIQt4ude8J43CIiAip1hM8XpzL6oaLLev7LQTgc5ocffuCbb77B7/eTkZHByJEj6dy587/tN/5vQpJi5PqcF5N5fV45k59zYXM2JpDoY2C/2sd0/z4m7nmklG1rM2MO3EsgigILZqdww+35DLm5MnJZEATmvxnHql4eHnhkHTnpes7lh7FGU2lNN9RoOFcY5vUX46pFdgqCwPRJCXzxjQ/lUDuu6r2f9h0EGjVUsXtPlBNHVEieFJatKmHcGBuvz3dcNvEJkJmZhcdZRJnpJFm+NiCpySy9Ch1GSkP7uf1uO9Z4gR/W+fnmkwx27A2y6c8AGrXAS1MSqV9HQ6vuhdw3Ko5Fn3p44B5rRZGUxg20TH4ogednlzGwn4k2LXV8/rWHgmKJhLjKtisrl5j8op0Rgy1ViF2PV64gIGpCowYqjhEiXkgmUtQEo/Ycn3zuZMNXWby3WCEcrp3E+SsaNqiP13WUcoeEzVJ5by2b6igulXC6JF6fXjNJKQgCndrq2fhnoMpYr5ut4b0LJM6ufQGefN7OS1OSaNtSx7m8KB8udbJqjZeB15u56i/F4VZ+4yYzXU2fHga+XeurQnwC3D3CRp0sDT0H5lKvjgZBAJNRZMLYOHp0iV3rrQVOwhHliqK/T5w4QZ+eVvbv8RBRaiYb/YqXcAjmfuCmfVs15c6qqaT9rzVy3RYDvW8qxXk0lZ9/LefOETWPqR/W+XC74YU3yunTQ8/2vUF+/zq7gvi8iEmPmpg24ThZoerF5oJKAAUFHy7cigOrUJUMyVNOEdH48Hmdl90O/00I+AIUl8o0aS5QUuICtcC+QyHatKg+jyxY4gJZxYGfM6kTTMRBzeQYgFEws2d/zYFJdbLUTJhayphhVkYPtWI2CWzaFmDmOw7uG20jO7O6PVfukLmqs6GK3M1FpMbpKdyVQhRXRTFKRe+/4hoZJpOJxk27MOGZHSybl4ZKJZCcKOJSAugv6CumOzqycu4JFn96mibNFDQaAUlSeOLB+IpggA/eSOX6QaWkE0ZDzYS9oAsydKCZCVNK6NPNwherw8hBHbIQpV4DhTKvH39A4XxehJys6u3xwptlPPdEAsMuWWs6tdXz67dp9OhXgv+IlWenPM3CjxdfUcbE0aNH6d5ZQ0qSmlCodm4lOVFFUqKK5fPT6T88j982B1nzs5ebr6861lesdnNwv0BjofocoBG0RM/WZ/h9J/ngjZQKws9eJjH2sVL69TFUIT4jEYVAUGHhW6l0vzkPkylmC9fUJxRFITc/il5/IVCuTKJfvwGX3Q4AIiq0opbmclcO8CdZNEAwBPAnnKJZQwFFgWOnHEx8VmLJ/ER++tXPLf3NzH7Hg7W4dYz4/Avqyy3ZEV3Lxh9SiI9Tc+J0mNvucIK9Do386UT9Ea7re4rOPd0sWZBQ8Ww79gRZtVLBYBJItGk4mX8Ao2L5WydViAD72EJI9GFLDvHQA3HccK2JrgMKyMysWZP6SvEfQX4qisKiRYvYvn07M2bMICWlqvclJSWFuLg49u/fXxFOHo1GOXz4cIX3v379+qhUKvbv31/hdXE4HJw/f77inMaNG+P3+zl58iQNGzYEYouu3++/bE/t5WDK049RUnKe9BQVuScNpMap0ZojWE53w560i4fGGZg4Lp4bh9kRjrYnW06q6Eh1aEqavy4vvrqR9d8Z+X1LgD9/yK5I3Zn+ipeksrbESekV38lUGhItq8NTz/zO1l8T+G11Jk9Mt3PwaIiB/cwsmKNj7YYATzyi4Pc4yO6gYuFblZoOdbI1XN/LyD0PlXBoTQL1/Z0p156npOAA11+nZ/1GP45jfqZNncZLr16egDnAr7/+ypIFy2gT6k1R8jY+/shM1456lqx0Y7Oo+HZp5XtuUFfLrTeZGDCygJ0FBprQDosQV3G8Hs0JOuvyxJQ/2PV7CnNfTWbbLjOvzXPw5aIMJj6YwO1DrIx6sIhnH1ej04lkZ2mY1FnPmrV+flqSifGCaHBOloZl7+v59Asvr0+3U6+sN6f3buPJZ8MsWOJm6Rc+3p+dxI3XVU6aD4yxMXKwxKB7JjDv/e+vqJptYWEhX3/1Pn+sySIzXc2A2/O5d7SN+0fb6Hj9edq00LPsvbQKYea62Rqu7pbJ1Jft/LkzyJhhNurlaPjyEwPzFjnxeGUWLnfx8dupFZWQAZ6fnMiwgWaeftFOYoIKp1tm1aLKNm5YT8utA8yMmVDEnv0BLBYVaz/PrHKNmdOSGXmrhdvuK2JgfzOTxlc+Z/06Gm4dYOb2cYW8+FQiz738CP3797+iTc+YUdfSvrmFs783ok60TkUfNmAiVclin7SFc4dUZNOIBCF270bMJCppHBV20f+6KB/MqfSy183WMPgGM8PuLaTEkodyKJskJZNETwYHxS3UkdPRNDjJxp9SqqQZd5qjZ/UPXp56oYy+V5t44sHK56yTrWFgPzOjHyrCH1Bo21LHzGeT+XNXgLkfOfn5myQGDHLhLLRiUJn5+MO36N3n+n8YvfTfCJ1OR1FJsNbjiqIQDCocPRmmfevaIyk7tdER1btQxAgdWseicl5700eGv0uNi3AjWnOQ7TShLaeFQ+QqJ5GIEiXKqeRfmPionjuGZnDVta4Y8VkDEt1NmfPuH1XIz3ibilNnIgTKzJw7d+6y1411P6/D6krmCLtIcZopsUdrjPIKhWTychUyLyztgiAQpyTjppxkMtjHFjL9cWzb5ePaq2uOrvt5gx9RSqrWLqIgElfamllv7WPgAD2fzUokxdOOwuz1fPNJYq1EmT+o8MLkxCppRVkZTgJBmU07dDw8ccJltcFfMeett+jfW8OwgVVTzc0mkdWfJtG+xxFsuRmxNFkKyaAuACrU6DQin37p5u0PHTRpoOXGUfmIIoRC4PKm039AC0bffLgamX6R1Ok/Ip+xt1v5Y1sAoEIDsKjEwdCxhTwwxkbDeloOHg3x4TIXA/uZufbqyojRYyfDRKJKleuX2Kkmu/N3UCtqrMSjRksm9SjkHBEimLDQgk5oBT1BJYAgqWt9N4IgoI1aceVLpJOCiVxCBAgj46YcG9WdDn7FixELPtwVmqGXQiWoqas0JY/TNBRaIikSFuJIkXOwJeaCImLUq7jrDj25xX7qu3tRTC7F8hnyi6Jo1ALhcPhfKhCoKAobNmxg1apVlJeXEx8fz+jRo+ndu/e/JQX9cjBjxox/+zUNBhULlrhZ9VE6DpfC/WNMfPSOE62sx+uv3Sni8UhotQqpyTWb/PFxKhQZfljvZcC1lX0wHFZY/rWb225TM+5OM6PvL8N6pl4FuSQIcGPfmqPIRVGg11VG9pxWkVXYhzNr3BwjhB4jWYKJo4ZNqNUCndvrUdVQHO3vcHWvm9CGT7O43E3ugRPExwuoyjWoBBWpznZIDokAXt45v51e3UN0aqunU9tKTebxk0uRS9MoKHBhMsMdw6s+w9XdDKz9PJMf1vtYuMzNz7/5yMlSM/7pUsocEj6/TFa6mofHxtH7LwUs7HaFM+cjVeyiS7FrT7RCyywhks03a05SN0dDWoqa7Xsj3P1Qw8tuB7s9n/p1dDSqr+b7dT6G3FQ5F77/Wgq9h+T9rRPD5ZEpKJJY/pWnWvRTNKow8VkH4+62VUgs1M3W8PLUZCaNj+f2B4swGUWGD7IQDit885OPjFQ1bz6fzLgnixlQS7/o08PIgtmpTJhazCdz02jTInZtj1fmjfkxzdNwWEGSLl/nzmQysf+whBEzh9lJK6VrFb1pSZE4wX4aRTvy8ewiFsTlIhqCPPt4QpWCJiqVwLDBej54Xssbb/sYcrOxWiT/idNhzudH0GhE1n6ewc+/+TlxJlpjIZVBA4wsXlbMqU06MuQGl+jtujnGHprSHg1aDrMLURFJJQsJiVLyCarc1GsgkZJyZRFw/y1we9SYzAq9emtZ/YOfjFQ1ox8qYvb0JK7vFcs+8ftlPlzm4vDxMEf2q8n2N8GHhxCBWq8bVSI4XRKjHyxi+pMJNKyn4djJCM/PLmf33ghDbjSj1QiMfayIwyfCSBGB7p1MDB5Q89r9+dceVi+uObL35Pkg6dTFxwHOKEcx1D9HfCTEvn37qtQouRy88dZCru/bhu435zJujI3rrhOZt+ModYLtgAvZHv7GFJhKeHmKlro5mmp9tn4dDfUayhT7T2H0VP99RVGIJOYyekgcnywLsmJOOplKw4p+7Sn0UWDdyu2j4YaReSx8K42uHfQIgoDbIzH7PQfHTkZY+GZ1eSCNRuC5KWYmjS+D8GmeevI+Xpu98LIDpgKBAHFWGaMxVrX91NkwDepWtyG+XevjumuMfPOTlxMnoU7BACZN3MKb9YoYNdyAosDn33gQRajbEPJPbya5tCPav8hXaP1JbPnzCCMeKMTrU4hKCg6HTDAk06CemX2HQiTGi0yc6ubgflArOqKqAGjUCMisWO1hzG3VI06/+8WH2SSw8FM3tw2MVXvfv38PaWk3XFY7AMiqCPWjbXBix4wN2VpGj1tKeP3FhAoHTTAo8/DTdh543EF8oszZ3AibNkdJUKrb/hDrP6n6JAqLJXRakcEjHSSd7xkrXnTh/ERfGgd/PE37Xke4uqeWI4cVSs4ZySjpTnmdTTgcUeJIooCzNFJa11gU1YmdFDLJoj7q9lv4dFEG904spl4dDekpYrUAxX8W/3eswP/D+Oijj9i0aROPPvooBoMBp9OJ0+ms8KAKgsCAAQNYvXo127dv5/z588ybNw+dTkePHj0AMBqN9OnTh6VLl3LgwAHOnDnD3LlzycnJqSiClJWVRdu2bVmwYAHHjx/n+PHjLFiwgPbt219xiPbfYd0vX1EnU01psUiivz51G0cQylPRYUC0uXns/jhOn4uQe9yIVa6eGqIT9GhL6/Hkc2U8eJetgvi0l0ns2ykSF60+EasFDSZ7ExZ87EUQBJ6fnBirkHcB/foYSKvvR6MSefOF5GoTkiAIvPVqHL7k4wAkhHMgpKNpQw05mWp0ljCrVnxxRWLuM196juxwM0IEadYmTNeOehRFYdmXbqY8Uj2tSKUSmPhgHEbRVIX4vAi9YEQsyebbtT4AunQwYNCLHDke6ydpKWpuu8XCqu+8eH0yB46EKLXLPP1IfAXxeSlGDTOjTbEjI5HsaMvyzyJ066gjMVGoQnxehNWiYsLdEl+sXHzZbQBw153DGHenjcx0NQ6nREFRlAfvtLHmZx82i8jMZ5OqVaSDGJn56+YAsly5KRp/t40f1vu4uquhRuO8ZVMdjRtoWLjMxdRHa27jV6Yk4fIo3DHMUuM12rTQ062jnk5tq5OaGo3AS1OS2LQtSOvmOh5//JHLboc1a9ZQJ0vFscMiydHq1S9Vgpq6NMWAhTxOVTkmCAKNlDYcOFh9g6jXi0x7IpGWrQQ8iccqzm8st8dpPskL08w1VpO9pb+Jc3lRHrs/rtoxtVrgpacTeXeRs+Kzrh0M6HUi0ajCsCEaUsRUgn4VepWBZ6Y+fNnt8N8ERVHwe7Xs2lczAbrudz9dO+hJSlBRUFi7jEhBsUREjuINhbn7oXLa9zlPYa6m1tTei55PnWCgkdIGlShiJR6dQebpSXoeHhuHw62gjdSu8agVdLgcVcfl71v9nDsDatlwRQt4OBzBg4sk0jGVNOWhyfYa59IZM90YyutXm589OGNV7xHIdTuY/ooHSar+/byCCLv/1BLAR7lSUu24TUhg7z6J+8aYOKc6gqRIiK4kft9S82YiFJI5eiLMgiVORo4rpNQee0djbrOy5Asf7TuPqXAkXgl27dzFLz9+VsXpcCm0WoHrr9XgphyP4iSIv2JNsIv5nC028s36tuh1WmY8mcj3n2ayZmkmy95LpWXTID//9Dk3XlezU0YUBdq11PHJSjdTX3EycVxcxbGJ4+KZ+0oKew+GeOdDJy++FSvg069XjCCJRhW+/tHLQ0+X8NYLlRFZW3cGqdugw2WnvAMogoJKUGPETIQwjYU2tBA6UldoglbQU6YUsY/NyMjsUTZxVjlKRKkaVaYoCkECNKU9h9mJChWp5GDEzBF2E1B8Vc4PKUEOsZ0UMrFRO+EdRxIeHJxUDhIiwGkO46CMU4cNcKQD0W09mT4hntMnRVyUU19oTkO5HY9MdhIMXhnx8Vds376diRMn8sEHHxAMBhk5ciTvvPMO11577f814vP/FPR6DTv3Blm/yc9bLySxcbuPkKmUkMPMouW1a+d+/q0Xva72aEQAReH/Y++/w6Qot/V/+FPVOffkTM4556AEFVERA8kAiiLmHDArJkyYUJEkKqigqIAoiAKSc855cu6cu+t5/2gYGGfG4+zv+b3XOWfve19zuemuqq5aVfU867nXWvfiwadL6TUsl8dfKmPC/cW0vyQehO/eWc8TU8uYcJOecnVu1T4aRV9Da+5iGPUy4lzGtUmykiClYJBMhEQQW5ofrUbiTF4EnaF+ki5XXX09C37QsnBWIu0uLSY5TcGju5AxrJJUmCUbmcX9GTUqxNXjipiz0MW7nzq4fHQBK373oQR0rN8QRaMBTS2vnVotcc3lZi6/1EiCXaZnFwMvPp7I799lcc3lRjLS1PS9KKATiwmmvuWkosDAM6/Wrkt2Ji/CiSPqqgZfsqTC7483WFmyIkTLNv3qJY1kttixWSSuu9LMgSNhjl5U+puUqOKay02s31r72ByLCfYfCvHha8l8ONvJHQ+XcPhYmEpHjOWrfPS6vJDcggglZTXfxQS7ml++zqZXVx2/rfMjBHz4WgrvvZJCLCbYtD1ApaPudzg9VYXHK3j8pXKuGFPANbcWMu7uInQ6iW27gjRvqq9qXPtP0Lp1a07lqTBKZqJE2MWf5IrjVIgScsVx9rCBbJpglRJI8bYmM28ozjwbt95XUmMebN1KRR7H0ed2oP/lZfy4wkckIvD6FGbMdnPZDUV4vfF9LGYVbVvqaJhd+7gtyxI/LEgilnOUndIf7BWb2CXWk8dx2tANk2RBK+noJPUhTIgYUSQk0lTpXDdCRzQic8PoSf/YDv9OyMrS4vFAfmGMfWsa8P28LNZ8n8XDz5Ux5IYCrr65gFGTirDbVdx4jRmtMy77YpIsBPASFbV3kS/kDI2iHTjyYycuG1FJ4y553HhdlDNLe9Awdzi/fdaS6R8EMRhkHrzDjuS3sHGNmt//9BOJCDbvCLBukx+XO8bLb1dg0EtVEjsXY+UaP5XlMkbMBPDi1hbwxktWUpLULF+2uN728Hq9pKelYzHJLFrqYd5CJ/mhAvLECZyiguLkreSnrSWscxIIilrJeoCBffTos4pxytUrMIQQlFr3M26smg3bgjiOp5NDi2oElkEy0dTdnwVfR0hL0TDx4WLaD8gjuXEBzdpVMme2gghpOXmm9uz2/r30KJZy7rtTT3bKQTZv3vSPr79Zs2as3Rgf655/NJGb7i7mdG71e7xhq5/X3q9k0U9uHnm+HFtRRzSShkaVA3Htb8bnC33YrDLfzMxg1aJs1vyYzZcLNBSlbyAmLoxnQgjyDfsYfX1cL/m64UYyUlXMejeV/esacttYG+9+6qDbgHIKVnYlp3gQGSV9yS4YjOFsJ3Zsl3j1vQrGTCrkTF78HKNRwcIlbj6e5+LH+ZksWuph9KQiohHBTz/M/cd2ADCZdFiwU0I+yWRgaVLI+9Ps1TLT9XqZWdNTSElS4z/QkstuKMLl/i+qyjQyApj/jRddSfNqXdsByk1H0TU/ye23mLmkr4EGWWoUOUqp5jQByceYUTpe/qSC8TfrOJO5EreorLZ/VEQ4zWFSyeSIfiOPPWwgLUXNgo/TmfpuJSajVK/KiL/D/25P8BxWrVqF3+/nxRdfZNKkSVV/mzZdeHFGjBjBlVdeyezZs5kyZQqVlZU888wz1RyN8ePH0717d6ZPn85zzz2HVqvlySefrOYwP/DAA+Tk5PDqq6/y6quv0qBBA+6//1/LXKkNfr8fkyGuFRj0q1AZItisMnpnNhUU07ubHlmWWLcxgFxat1aaNZDN+o0xrhp6Ifq6ZVcAtbNukjYhkskvq+IPlsUsx/UOL3IMrh+pwZ5ItRKfi2G3qbAmRqoW5XaRzu/r/VjMMorJgUExUVlZWeu+taGkoJKEWCZeTRk3jY0vRCsdCplp6mqdPS/GwUMxUpW67WLyZrP85wsD4piRZtZtvuBkXXO5iXWbAuw5EKJfDwO79ocY2LtuZ3TIIC0enOgkPSVFEtdcYab534g9XzVUz7atf9T5fW3wuPIZNSJOlKz43cfA3nGdvfVbAhgMcp0dDjUaieZNNJw6e4EUkiSJTm11tKmj6x/AgN5GkpNUddq4YY4Gk0nm2mF1kze33Gjlh1+8tX7XspmWotIot46ysGnD6jqP8VfMmvUpvbsZ0PrqXiglkIIfDwo1HW+1pMFdoamV9OneSUdJWRTZ4qn6TCcZ0FrCXDmk9gy5wuIondppayWeIZ4pW1JWnZAbPiS+GBl9gx5VgoMYEdSKjoqyM3Ve078zZFlGEsnceoebfYeq6wht2Rlg0qNldGitpX9PA2s2xp3P2vDWh06cpTq8FXpO/dIB3eF+xJS/n+hjRChM2kyk4zouuyZAZtdcrGk+bhsblzixWWSict1ZqYpQkC4qUQ8GFV56y0FGaV9kq6hXwKxv/z641RUkk4Ff+Nn9p5VLh5fx2zo/xaVRNu8IcM2Ycn752k5ioLpYfiWlBPCxnTU0oQ3NaMepY2ouu7GwKvCjKIKff/NxxUgHScXdaU578v4SQDh/TbIMm3eEMBhgn3YNwmXn/sedlJZXf9YVRfDQc2U8eX8i8z/M4OkHE7np3mJCIQWDXsLtjtGl24B/bIOL8cKUl9DFdGSk1ZyLFEWwdpOfUmeQ4+zjOPtpTVxqJCLChDO8LFm6mvy8A/z6dVq17IDUZDWz3zHg81ag+huuSEgq3vk0ittLjc7ImelqnrgvkfdeSeGKSwy0a6HmxomltOh1ltb9zvDTr14WzYprJAoh+GNDgKffMPDgQy/WywaKKkZQ+GlKO85yjHxxkpiI34OjYg+lFNKZ/vSShtKJfpixsY/NhMQFMqSSUiLE36uO9MGEDQelpNMAFWp2s4FdYj0nxUEOiu3sZSPZNMWACUHd74+CQgA/VhLoyRDaSt3pIvWnHT05zWF8uMkMtqFptDPFxDvbpkiZhLw6ysqj/5I29pEjR3juued45513KC0tZfjw4Xz44Ydce+21/09ZpP+T0LBRW7RqiTseLOOplyvjuoJ9IEKYjVtDrFrrq7HPwiVu/H5B0KumuLT2AJHDGSPBLnNpfyOnTyks/NTKml90yGEdq9eEeft9L8V5KmZ/5UFOK8Iv4nO7ypvIxm11j4G/b/QSVnmrBWqCws9R43oGDpS5dpiJl99x8OrrH9bLDnq9nmlvf8ntj2rp0tWGLxjBn3S8BqGhlfQklHbk2DFBol1FmxZamjRK4uFHX4CsKJrSxgSD8N3ymnY7jy++9fD+K6k8fJed2x4sweVWeOahZPr2MHDVzQVMfryEm+8ppk2ffGbNFMhhPZu3h7j3qZIqAlAIwdqNfq66vpKkkguyR0Hhx+MP43RJLFzaiEcfm1ovO9xzz2Ocyo0x7xsPP34ez5B5/zMnbk+MSETQpKGGh54tw+mq7g8JEe9wHAgIQmGJ9UuzueVGM/c8WUq3ofnc9Ug5rZur6dPVxMz5bny1ZBWHQgrzv/Vy0/UWbrreQlqKmj0HQlx1cyGtmmlZutJXZ7LDR3Od3DrKwnXDzcTjJwKnS+GLb90snpOBw2WtV9m7JEncd9/jOCmjHXFJiyLO4qAMPSY6079ahYYkSYSiChWVUdr1LeShp5y88raLS68q4857PaCoOarsJ3yyKS88YKVjDwed+5bxwst+vEV2HLta4/UJ9hwI0ShHzf7DdS/I8wqjdOqgJivFSHt60Zl+tJbi3YzPwyOcGDBixIxXX0DTgae5cpiGcETDoEGD/7Ed/p0QjkQxmSS++CgdnU7m59+8DByZT5NGGlKSVeQWRCkqiSIR71tA7MKEnkkj9rCxWjBQCEG5KMJBGSlkkiSl0bz8MkLFySSUd8AqxSV9EpVMEnL7sH2rYMQwMxr0pJb15KY7K8hqUcLEUQbuGWelRXsHS38Oc+REiBffqqjSmw2HBfO/cXPnQ2U0cvSngNNk04w24f689pYPvV4iN/d4vWzh8Xi4/54bufsWDwGXjrMHbDhPZaJFizvlEC2u28H3P8kc2GVn2ddpzPnaxZNTaw+g79wbpszt57RhBzvl3ynSH6bUup+C7N+55T4XTz9q5d0PAqQFa69a0ko67FIiM95IQS/rCJ1uRKfgZXSODKGdbyhiXy+Gj3Sz92BNXdDySoWQCJFbEOG+29Qs/vaTf2wDm82GwwV/bPDRMFtNRWWM0ZOKuGRkHuMmF9H98lwmPVqK1xslHBF4HDI6EX8HhRCEU0+zdmkGo0ZYqsmWdG6v48EHNJRrTwPgFS72a9aT08rHngNhHrzDzsGjEX74PJOBfYzYrCrat9bhqdTQzNcHs3RBEjGutZ5J41g7br42gTtutjH2riI6DTpD7yvzePNDB0P6GzEZZfp007PnQBCrFTzu+jUFtViMBPARI0LAWMzD9xtqDVRLksSDd5tw2I4jYhJhJYyb2jkaIQRBXQUtm2pZ8lMYeyi72vcVxpP0HlHI9nUpPDzZzo1XW/j8kyR+WWpGNDzCxuXZTH0qiTHXWpjxVhJbV6fha7GJAk7iEhWc4Qg75N/RpzhwNFlPp55hNm2P+6pWi4qmDTXsPxKqV9Xs3+H/RNn7okWL/sttJEli1KhRjBo1qs5ttFott99+O7fffnud25jNZh544J9nq9UXsiyjCIie81WEIiFJ8cWEjEwoHB+sVGpAjlFHY+L49jJEonC+qlitkpDkv1+wnBdChnhk+OL3JRgQxP6+RxPVEjakGGp1PNMNpHPnVA++XSKeNSAkguc0POLXVHf2qEYTv466IFC4WGYvHBbVyKv4v0GluvA7sRjUlZATDJ7Xk7uw/98lrUQiApWqvq+dVEXqaDQS4XP/X6WCaC1E3sUIhwXav+iKhP6Lc4xGRa0E4cUQCnUSTRD/Tv035EEsBsGQQPk74Y+/QK3WEIkJkP7u/opq/63t+9qSlYSI/8UUUePzWIxaiRC1WiL0XwSh/sqvRaLx5y0cFiDiWTECUWO7/+AChg4bwuov/uCam8+QbNfQIENHXkGMULmd7IpB3HfPboLveLl7gp07Hinhk2mpVZnaQgjmfe1hza86OtIHH27yOUUrqTMxESUkAjWilwBOUYEty8PXXxlp1+o82Z7IleMKqrRsEuwqUrLChIqD6KSaJfcVcgHXXhXXTlz9p58np5YTKcimWD7LQ088UC/94xYtWqC36BAOhWLVKTr7LiW6O8wTk04S1btwhN00cPYmTbJXK1kpFQXYSMCAmcbYsJ/TTrUFLmXn5rWMvl5BZa6IN4pzpZHi6VpV3hMV4Rolk051IUMvVfPgEy4SPK0I4OMUh0k6ncmAy0oZPEjNoEs0nMmL8usaHzffYK0qB2vfWsf1wy18/7OX1GQ1apXEo/c/zso1v/xjOwDk5+cTLIugjVnZvT9UTe5gx54gU14tZ0BvA6OuNdO5fYQvFvhxFp1FEkZ8SZV8NOcDnn/2EYYPDtbaWEeSJDq2VbNpe4C+PWoPfOza62frigwmPlRKRWWsqnnHxcgriDBvfogEkYrWlYlBChNNPcOpE0HG3FWMWi1RUKTQtfvlfDzz1fo7dUJwkB10oi8d6UMJ+RxgGyERxIiZdtIFXcvzDY4MwsQx9tFO9MBBGWc5igY1J21/olX0eLzxEtFTHMKElRABGtEKNSq06KmkFJAwY+M4++osqT3NYTJoQKpUXZ9JK+loJ3qwny10pj8pUiZnxFFiIopKUmMXyRRE/UQikX+shwswbdo0du3ahSzLDBw4kNGjR/+jRnL/2zDlmWncfNPlGDUSW7cq7NjpIj1dwp7hIegwMe8bN3MWurlikJFoFH5e7aNxAzUnjwuKigS3PVjKsi8zqvl5iiKY9Fgpx0+GySuMYjAryCJEM89AJH/1e1si8gk13s0R45/YAg1IcGby2DN7WLtch15f3bf79icPl/bX82PlAU6WHMEgLMQII/R+OnaKEQhpmPWVi2A0gV69etXbFo0aNWLO5yt4993XcXsX06RVhJNiHabyliREMogRw6E/w+nYSe68JpHNO9Vs36ti0NAbsSdk8vizj/Lp+zMJ5abyzsdFXDfcVEMWYPU6H5GYwmWXGHn29QpERE3jDiVYjBoaNBS0bW9i3WYPVw/VM7CnCSFg5AiJ9NRUrhpbwvot+Rj1Ml6nBrUrnWRn52pzRa7mAGjhxltm06tXr3pr4nfs2BG9sQHljnwWL/Ww6tssLh9VzMefRBCqCMFwlEhMovvQAm6+3sol/bUUFEWZMc+FSiWIKYKnppbxwpsSGo2E2yVhKWtNajiJgz8F0WEgYN3DiFsLefvFFDq1i88NB4+GePb1Ch6ZbGfWly6efa2CYEjgcEVp3VxH86Za9h0K8dLblbzwWGK161rxu4+8gijvTc1AkiRGXGHmjw1+pr5TwY/zM9i9P0LnrkPrJYcEMPK6scx4bw4lJ/PpRF9OcpAAXppJNfU2PcJB914xohIYtDKrv8rAELNjxkoLSU+UMEe0m/BYjuByqJB9GlTEz6cRrUiUUjlS5uaR54r4fUkmndrpatUNFELw9GvlTLzJyrRiP4FSHybJUmObk6q9GNIchK3FvPqAnR6drQwbW8jM2Svq/Uz8u6CsNMgTD1iQZYlvf/Kw5Gcv239tUOX7KYrgsy9dzP3aTZf2OnymQnA2wy+85HOKLJpwiB0gJNRoCBPAjJ129KzKZpQkiRzRjCLO0oQLslRGycypEiPLV3mJqCKcUu0hIZxDTrBD1f3Kpi3OU4U0aH+Qn1e7Wb7Ki9cfX3t5KtVkeXpSJJ0hJIK0oRuSJFFYpCGnZZAGOTUr2/4O334zj6H9Hbz0okJGWX+yz/lw5bpTXDUul5eeuuBbtGiq5ZNpabzybgXf/Ohl7MgLz2NFZYyikig7VjXEapF5++NKFiw5hkYr8dIDiYy4wsTaTQH27A/TqRaf9zyibjP3P32GSFkaTZT2IEFYBCmlkCgR9MUtmHTfYbauSau23/RPnDz9iI2Va/xcMciEy1m/zt7Z2Zm8+2khT06t4MohJu6/w47RILNmo58vF7u57BIDW3eG6NfTQF5+jM2Ly7CSgAcnA/trqs2LF2P8aAtvfnSIMu8JhByjfz+Zjm31HDoa4ovFHt54tnoVTCCgcPSwRHYdTbWSojn8tPw4zz1hZ1A/IyMnFOJ0K9gsKlav91NWEaVpYw0tmuowmyWC0frlKWY2zOJs2REsoUTCunIa1SHBAtCkkYb0zBjtW2sJRQQb/9iD2TewRlVcLsdJTRdxGwm4eKEhhCCUdIoP3qxZFdwwR8OLjyfx7U8e7r3dXvV5YoKK+R+l8OgLR7AatOTt9zLzpWRuuDodtVpi594gj71Yzg8rvIy80kxKigq/v24Jl/ri/wT5+X8Jer2eQFAiGhVY7DGUAhXFpQqhpDOkVHRh++4dhMOCyy818mZqLpTUPkh6LGe55moNi5d5uG1MPPLQv5eBsL0AArVHbBz6XO4dFR80S8qiGA1ytU5mi5ZE8LgkikqiNQTuIZ4JF3AYSDjXFbSSEu4ZauTbH7zIrhQiake9FnhNWuRQuS8XezidefNPMXakhQS7CqdLwedXak3bb9VCRbF8hlRRuyiuz36GcWMuDNoLvvMwfeqFTMLFy7wMH2qiawc9L7xVwfAhJpat8tWq5yKE4Pc1YVKxExA+mjQTLF7m5ciJ2sspAL5dGmLQkJH/2AYAWTkdmPf1SV57JpkRl5t4+e0KYjHBlUNMbN0VZP/hEO1b13QUfX6FvIJoNdHpWExw+HgYu02uoZV3Hr+u8ePzizptfPhYGJ9PYcH3njp1Fj+d7+LFx2rveLp9T5A2LbTM/srFmDF1Bxr+iqeffpZXXryRsLkM4ax9ECynCDO2WjV9wiJIelasRnc+gNV/+mmQpaFg14UFs194CbuMfPujl1tG1bRVWoqKg0dCBAJKrd1Ud+4N0uovXbl//MXLuy+l8No7HqKVaeiIoqjKadai9s53/wHc99C9rFz1OaI0GXtRTyoPR7CjQZZUIEG7aD/ue+Q3evdWEVMkOg/Oo3VTPXaLlm37vKjLs8hxd0SS4qRN4FzWUqommUPKFjrEBqCSLpBXFZpcKlJ2M/e9lGqi5RAnwi8mfO6cqOWBfetpFxlQTRPIJSoptR3gl7VR5i70EItKLJ6fyq9rnKxal8wtE26ptx1eeedlnrt9KpKsoFJUqDBgdTfB6SlDLzwcYTfZogl2kokQPqcBGaYN3djHZjpQnWCQUZNR0RMu9i8vejWEKoISU1ARt01Q+DmrPsCMTwVJShYuHDgoxYiJCCGSizqwY4GKjd96CAgfnYbEGP8XTaObrrcw/v5ifH7BDVdZ+GjmqXrrOzocDtQxLebKFjz50gZWfRdfRJ/Ji/DM6xUsnp1RJfUC8NBdgtGTTmNKGMaLL33Fvn17KS3aSJdra9ekA7j3djuPvVTO6kX6GqTO4qUeenbRYzapuPlGC5996WLKXyRCAgGFYddV0tjZP94p9LxdSxtS7j1K75tLeP0FK2UVMW57NPdfimarUNGIFuxgDWlSFhaRQALJ5HGKprStdR+TZCUiQuxkHXaSaEdPDrINrStOdLajIzrJgBACF5UcZidadJjPOfGpIov9bCWdHIwaDYWqg2T9pZlHWIQoIY8e1J6xpJY0aIUen/BgkixYsFFMLhmiESERQoeRHTt20Lt3739si127dgGQnJyMy+Xis88++0f7TZky5R//xv8EtGrViueee5Pnn5mCyRihWUMdhcUKYSVCeUWU6FaZm0cZkQCbReL64WamfeAkN1fChJ3czTa6DMrlwclWOrTRcuhomPc+c9Cnu56D6xtyx/1OdmyRcEZ9HNRsoFGkA2bJFm9QJp0hX32EFhYYc72OysoiFnydR/SooNvQAqY8aGNgHwNlFTE+mO1k594QkahCuUNCQkMIP3p9DEUbZf+hKAf2QSiqYue+Df+SLXw+H/dMHsV1V5Tzxi8pfL/cy2yPC3XOAQqKDuPzS2iMEu0zkti4XUGvt1JZCt/OWIHaqUfoFYJWLwOvvYTN6zfT+8qz3HlzPBvR51f4eJ6LHXuDDL3ESL+r8zh7XEempwvdSUWKSPj2uvntzEmGXn8VOw5soHvHKEkJMd6b5SAYVLjzFisnTkU4eDxIeWWMVJ8ZNXFfLCj8nFYdpHXflsxf8Pn/0zOx8JvfuOP2Ecz66hALf/DQprmW0yfDqFxpNFCao0ZLeWUR73x0kPnfR8hIUxOJCK4cYuaeCXbsNpkde0M8+nwZRQUClQgAPsIqD2flfaQnR1CpZEZPKkSrkdFpJVyeGKOvtdC1o56MNBUfznZhNgssFjWn8yKEwoJwROHbn9x8v9zDlUNM2Kwyq9cFOH4yikrRctWoctCEUKng6sstPDgpgXufKsfhsfHdkmf/JVusXLOSnp27ccRVSna0JWUUckjsoAlt0EtGFKFQSj4nOUDWWYWZ05P4cpGbdd4TOD1aDOEkAtEQHrmSlNQoslrBHQpgNqnISNVg1msoLtqLvzyNcDDI7v1hhlxfyJsvJPH6B5UcOBzizpvtJCep2HcoxPNvVpBok/l0vouQiHFAvZ4G0bZIyIQJIiHj1RZxz93wwlONOXU2wotvVfDs6w4+m/Pzf3Tg/wZGk5nGDeMJHrO/cvHL11nVyCtZlpg83s7Bo2F2HwhR6gtgF6UUcJo2dMMgmcigAWfFMWRUZNE57lP+BSYsFJ2rTrgY5lgSL7x5lLBfTQRB62DPGmsSeySTohNFhBJ8DOyj58FJdhLtcYLrjfe3YtfKFB23kBc5QZrIxukUWD0xBg+t3xpxw5/LcBaHySwbWK3ZVzDpNFMeqn0d9sjkBG68s6iK/MwriHDLfcV88mYqHp/C6ElFXDvMzIoFWSgCvlrs5rlpFVw52ESn9lqCW/xV8h1/hTbRQ1mxCrujFQLBKQ7hxUU6DTBhwUUFZ48JfvjZy8jh8bX1D8t9/LrGzwevN6BNCx3TP3WQktqqXnbIyGyKRVvKrTdaGTXiwprtpuutZKWrefMjBz8vyESnkwmFFDptOEussAkxoiQl1k2qGY0ykqzgD8ZItGo5eUQiPUnQtKGGPYfCNap/nG4FjVI3OSxLMpFw3K+U5bgU3IPPlBKJxkn7ZavilQiz303l9odL6Nrtn2fBA8RCasrCFWRgxeHzsH23vipw9Vds2Rlk7HUWrr/KzANPl2FJ81EQXIPB0Rh9IJmIFCRXOo5BWCnL1/LHhgDXXqNl7r48ksPxKjMPTi4ZqK11bQ1w7TAzN9xRVI383L0/yKvvVYIEGkOU1i207D8c5tphcYK1a0c9vy3OYvD1+fTtoWfrzuB/a5LQf8jP/4G46Zb7WfjV+yQlyBTqThA7ZcGY7MDrrEDlSOOBZ0r55M1UuveKcvCXsySEqxOgXuFCnZXP1CeTuXZCEZf2NdIoJy5uPHy4it8XHCc50LzaPn7hJZpxkptuSCEcjpcrXqxlOGO2B0+BDUxljL+/mOVfZVUriw6FFCbc7cBcGhdXLjYdxGiPsOqPKMdORIkEItz7VP0yZl9+9W3GXHsDbUil+ISVb5b4GHOdibsn2Hj0hTI+npZa7WXz+RWefb2SiGKhjEJSpOplpR6pEnODUgb0ipOdP/zsxW6Tq8jBQ0dD/LbOz8N3ZaJSSVw5yERZeZRlK3307KInM7366/LMVBeaigYIBGUpOxl7uZo5CwI4nYKP5jq47/bqC9ozeRHmL9Yz74sb62WHufO+Yuil7Rh3vYV2rXR066TnqVfKmfZcUrxb3wtlLJmXWU2YXVEEEx8qYex1FyYAIQSPvVjO+FEWVvzuZ8vOAL26Vs96+3m1F7c7xoOT7LXa2O9XePKVchpmq/npVy+jRpjp2aX6MX753cexk2HmfuPmvba6avu7PTGen1bB5QONLF4W4atFT/1jO3Tr1o3yCpnO7QRHKg+SGai+6A6JALmcAGK0oHO17xShcETaRb9kamQrlZVHeeNDB+VFKhKcLUCKZz8dVW8nOdCIN946yaD+hhrNTz6c7aRnFz2PvVTOh6+lVLtOlzvGs29UVHVNBVjys5ekBBV5BVF+WwkV5GEyK/hjAV559b1/bId/NyxZsoisZC2RvNaoJFUVGXcesiSTHMvh0IYQ2TQjByO5Z0rYwDFy6BzPPrtoTj6fqa3RCdLSvezJX0Uq2WiDdpzaAtr1dZIYVXNJ35qOXZ/uelb/6WfoQBOl5VHmLnTz3TeJPPfyeoqKDahjRsIaF0Z7CIMviMOh5sohZmyJMd740EFOlppmjSvZt29flZb0P8Vll13GPdI9JFvVhCoCVCTvIauFlzvH6olF4cuFMc6ePM2ZysOYsJOQGkZrjFIUWQcVEUTwQlazJEkIKUxYCdUQcod4oCA1I8bBwi2kKQ0ppwgvTuSgji705Si7MGGjB4PQSFqCIkAex1FQaBGNE82H9lbWaMxkMkocORHm/VdSOXo8ilCCRCKRepGf2dnZhLV+dGRxaJ+aURMqeOdVGx/NcfLqlKRqxCfEdYrnf5hKjyt+Rqt9m1mfvsa4kdoaelAXIxBUaNlEw9W3FHLnLTb6do+TOjO/iOtlzXonnrEwfIiJb3708MUiNzffYKkaAz6c5UbkNYkTn39Bsr8ly5YV8NwTgtRkNakJDvLz88nOzq6xbV0QQqBSCZKUdBJEKsfFXpycJJNGGDBVK6n8K+wqO7GEYuxuC/6wBx0GggRoz4XFmyRJ2EmiixjAIbbTmf5AnLhMEZkcZQ/WND9XDovw87J16Moao4rpCRpL8RrzMfokNMG67+n53zRhQTYEGTzqDGvWnsRfGkQfSCIQqLshxd+htLSU0tKaWrX/lzDi2tGYzIk89tD9rN8cwm6XMFsFVw5Tc+xklDkLXegNEol2CbNJJr9AoVWsHwlSEoQherw1M6bkohjd5EdLWfV9GpnpavoOL4SYmiYtNRQXq/A7JI65dhIlRkRESRDJ2JJieH0KC7/3YjBAo2YSzRppcDm0TH3bxfOxeBZ5NCro2E5LUYGG1uFu2KUUCsUZioO52IJZqFBTRiEygoVffc2dd91Rbzu8OW0KT95dwaV99fz+Z4DFPwaoqBSkpynoLVEUjcxnbyUysI8elztGr0FnSC7og1EyExJBghE/IU+YFQtW0ky0x0R7Fr+dx+ezzxBUBbjrvicJSTv4Y8NWTh+L0iE0oFrWpkmy0tTVkT+Wb+SH376nqKgIt9vNJcNz2L5tA2vX/ESMGGNvGUpWdlO2bNzClvXbiEVjJKcm88Ej7/5LGa9/hVqt5o5JT/Daqw9TUFRGn2463n7VzOadFSxeUozfL9AaoiSbFYSQKCmN8elbqQy5qAFb90561v6YzeWjCzh64gRZjXVEY4JGBolH7k5i6EATQsSD+4uXeujRycSsr9z8/JuPvLwo4aAKmx0UEaOiQsLrjaDRSPHKJBFl3tcuDBoNEaeFBuGOWLDh3uCn3HyUjv3dTBxnRZYl7p5gZ943Qd5+8xmef3F6vW0xd84Mrhke4aFJemZ9fpCyMoE9McbuPRvZskdBRkMqWXRnMO68Cq4fcwB7eoAoYMvOID+vgOzsGO8+kciQASYGDC+mbXMt1w43sPtACI0auneXWL3uND2ztNjtFtZv9jD2rmI0atiyI8jM+V60agmhqAhUGNEn+rAnKricEsnRRpzhKJk0wowND078kpelv0Wp9IZ59qFEvvgonQefcVBYmEfbtrUHsf4DaNmmLX9u3oHRIHP5IFOdWXt33hzXXywrD3Hm+FFAVJsfzVjx4KqV+ATw40VH9TWORziplIpR+4yEQwqGmBWFGKpaKJWYKsy051OqyYTdcoOV668002d4PmmRZkhIHGUPQeHH6RL07Fm/cSEcDuEvN2O7iPgUQpCYLGoEb8/DaJRxuGKMv78YhyvGqbMRvpmZTpsWOq4YW8Cc6WnVJNWefSSJ0ddauOPhEl56Mol7Jhwmx9u1xnFDIoA13UsspsYomckVx1GhpqPUp2qbBFLIVBoz6d61rF4bYuvOEM5KiXdfT0aSJLq01/Hw85W89Oq99bLD6LH38uIza5nxRlqN76Z/5mTBJ+lVupc6ncyM98zce/96TCVtWLeh7jK+nXuD4DfRKTwAbYUOpVzhz1N5FJsO0qlLzSrDRLtMRFW3DxMTMfSGOJMXiQheeruCMSMt3DbGhkYjoSiCpSt93PVYGQa9RFZ2k3rZASGhEXo06AiLMHO/DjN+tK2GlF0wqDB7boigT+LmG2R++DyTAdfm0bWfoHunInbsKiA1RaJpE5lnXyhFU9GMSQ8dpGN7FWXGY1hCGegkPQoKZlPd5LFaHa+iPI/te4K8+FYF895Pq1ofCCFY8bufMZOLWTwrA41GQq2WePy+BKbPdBAOCzSy+m8b+NUH/yE//wfioYce5cTxA2zetBq93U9ReYwESU3YvBODYuW3FSq678njjput5Bcd48iBsyT4mqBCRanqLAFdBS/ebGbTjiAtmmoYfH0+QwYYuf4qM106y/yw4hj5kTzSIk3RoKVclY8qqYIXHzLy4Rwn87720CBTjcut8PUSDzPn+snPBUXrQZbDyLKGS6/L47rhZtq10rF7f4j5X/uhoCE62cNZ7R40pgAWbZQtO8FZqmHIsG7ce/899bJDu3bteH36G0x5ZAoWZyIvPB9l7lcl3DnBiMUs02tYHrePs9G8iYbN20PM/9aFPxgjqvZyMnqAQnGWdHKQkSmWz6C2u3jnPgvLVvmYMddFbkGEFx5LZOUaHz+s8LJ2U4D+PfWs2RjA4Yzx4y9ezuRFSbRouf72Igb00nNJXyPFpVE+nevDnZuEKqRwMul3GjSK8N7MKBVl8PhDZv7cFOC7pV7uvNlGYoKKpauCnMrL5O3pc+qtZ2axWHjxlZkMH3cX/XoauOVGM69/4KDPVfnceqOVz75w0nt4HuOuM9O1g54TpyN89qULry9GowZqVq31kV8Y5ZO5XioLDPyR5OemMXpefKuSpASZMSMtxGLwxSI3/oCCy62wZLmXpEQVl16Xz7jrLDRrrGX77iBLV3q5+nITO/bAmTw/4ybHdWjHXW8lFhPM+srFgQMK0ajMpu1BBl2fzy03WmmQpWbD1iC//BGPaE2f5eCLr35D9XfCerXg19/2MnRwW1T2sxyglER/E3TnyjErKUVowrRvL8g9tR2HqyFmYceLixLySRJp7Noco9vQPO653UZ2hpqN2wIsW+WjrFxBV5aFFg8ObS6l6jNojEHyK4+gz7dy6fByLhuqZsSVBsorYnz2lYvMNDXjrrfw1ocOOg/OZdKtNpo21LBlZ5BFP3lo2VzD0RNh9hwIsnCJJy6fgIaxtzkpL5WQtVGCmjDvvDOnXsTHvxOEEHy/eCZSEOzUTeiYsJKvOcgxbRGRoIw9lkkbutcggc5rPMVElNJIKdMmW7l6qIl3Z5by5bfHMBo1LPm8ATfcUVTrBPvgnXZG3VmEySjz5+YAj96dwMA+Rv78NT4uVDgi5GRasZhleg7LY833WZhMF57xPzb4mfZRJYu++YQOHf65nhHECSmDSUWjJjHOymv49D07lw+6QK6PHwPf/ODliZed9O7k442XbDRuoCEcFsz60sUrb67C6m5KIilYpUTsFjVF0k4aOHtXu1ZFKJQk7uK28VpmzHIQK83ChxsjFprTgQJOkUIm6VKDqn30koHmdOCUOEQpBaSRjaoii03bi6s5/es2BejbXc+QAUbeeKcUIUStped/h4SEBBq2akBZcQVqbzJ5q3IYvucY2AK8/WLtesAmo0yrZhJLlnzH2TNHuPmG9DixebOtSsbgYnw8z8XbL6SQYJdZ8L2Hl96pYOvOAO9NTeXSfhfOV5Yl5n+QzvSZDvpdnUdqqo2iIh8nDqnoJBrV2jUTQOvMZOO2Si67xESThnHSrj5jgCRJyNoYvrAbk2TFL3x0oBcRwoQJEhWRqqZdf4UxMcCCb+0s+uEsc7/yITvSaUjzWp93naRHL4x4hLOqYVS21IRSUUDMUMCbL6fw5EMxFv90lvJyQY/uaoYMSCezRXG8K3wt5C+AFxd2komJKNoED++/kU4kIhgzqYg1ayto165mqerf4aOPPqrX9v+b8f13X/H2a69iczYkzRri6pucjL3RwM13lzCwj5Ebrr6QuajRgE1JjBOf56CW1KREmoALhGRjxaqzrFrvZfZ7KVWVHOelOu5+MIxUmYLILESRCgh5NJQ61Nx/n46N24IsmpVBgl1FaXncJzpwMMauA37efs1Kn25GrhgWIFVKoUCcxouLzvSves4a0ZJKUcobL7/JbRMn1KvZVyAQIPfMTrLSZbr2L8VzNhV7tAk6VZgS3ymGXi644TodL7xZSctmWuYv9GEqbY2MTEHqelJzguikCOF8hYxoCtGyMBISKbGGpFQ0xCOcvD31XXpd0oLsjBgVB1LQSXoiIhz3M1CwkYRBMmErT2f+3C949IlHqs6vQYNxXDl8JO++8wK///YFzRrJlFcoZDdO5f6HXqdt27acOHGCDRs2kJWVRePGjf/mav8eZ8+e5e1p9xP0u2nTQsfZ/Bgud4DDx8M0ayFx3+02rhtu4c5HS9h7MERGmroa8Xkesizx7ssp3HR3ESOuiJeMerwKDz9fRllFjHHXWRncz8i0Dx3kZGhY8nkmGrXEkp+9fP5tvDPx8t98XHW5nkfvTqDSGeOdjx3sORjCYhJEilNpF70QYDFioYGvG8fXHeeN6UU8/Wi8Qu22MXp+mbSNkpIS0tJqkhh1QQjBwi9nsHdNOlqtxFtTLwT1Bl5ZRnvRp1rJeTKZKBHBqcJ9ZOpTiBUbMYokigoctGmpZdztFfj9kJIuaJCtYfJ4O6GQ4IvFbhLsaj55M/WcbnMSsxe4mf+NB21hM1L/qoVYBIW+nXQfUMHq/Ep6MqSqrDqJNBqEmpFfupHGDRSuu72I7+ek8+LjVq6/802GDr3iH1//vxs8rhJ+/d1P88aaOhtOAWRnxDOdYzFBssGMLxSpJheXQCpnOEqOaFatAug88jhZrZIiX5zCSRkto90x+awoIkYJeexlE+1Ez2rB5IgIk5Dt5dphqTWOazTKTHs+ifsfPErj8kGkkEkuB/H5Tteb3FFrrMjhmvuEgn8vX6ZRSxQURfAHFHp01tOulZ6Va3wM6mustZdE8yZa2rbScehoiObdfBxct59GSuuqEmm3cODM3MmPM2w89YKH8oNeyimqCp5eDK2ko0GoA198tZfUFJnnnjJzzbD4uJRXGEVvSKdLl/pVxOl0Onp0rZlx6fbEMOglEuwX7m9BUZQ/twRo0CpIWdI2ThXGWPqrnmuuqF7lpyiCR5+vJLOyX9W9lSWZNNEQncdEaekWtu8J0r3Thd/V6WS695A4urQcq6jZlLrCcJLJ4+Pbz17gYvgQU1UvAYiPxdcOM2MxS9zxcCnpGc1rHOPv0LptK/bt3I8aDamJWu693cDlowuY+XYqLZrGCfIjx8Pc9aATY0F7jFE1b753kPfeSOCuW2xs2x3ki8VuOrfXISQVM79wc+kQDc0b5vLVEoWuHY2UO/wUFK4CRzI2b1N+XxcAbLWez5adQdq2vEDMv/xOBV/NSK92PyRJYvgQEydOhVmywsvoc5m7/XoYeOLlclYszOTy68o5fPjwf0tGvCTq0377P/hvQ1lZGZFI3ZknAE6nk1tuGcuRI/sQCoiYKq7zqciEIwo6A2jVEqGQQIlJCEVCb1TwB+Pal0aDjMctkM61JtBrJWRZIqoohMKgU8tEwiCpFVSShFYXj0LEFBCxeMfcSBSUGBiNgmgsrmEYioBRJxGJCdSqeFOkWDQ+IMhqgSwLhJAIBqFDhw4s/OZrbLbaX4p/gmg0yty5c9i0YQMnjp/C6SpBkiKoNDrUsoGEBCOhcIxoJIQkadEbdBQVFxLwKPEuzXYrXp+PUDCIQS8jJAmrxUZWdgOQwhQXncUfCIMQBPwCrVZBAGqVGb3BgqvSSRQ/ep2MyWwlO7sxhQWllBQVo9ZG0WgEoZCazl27M2HCrfy+ehnHjp9ErQaj0U7f3r3p238InTp1+n+KWAghuOeee1j7x3IikbiIt94AWo1EhUNgMIBBJ+ELCJQYaLUQiYBeLyEEBAICGRXhWAy1DDa7FNfQkCXUssDvB5MprikaDsWbXkVjCjEBep2EPyDQqOO6oz6vQKuLR3PCEbBaJEIhCPgEWq2MrFaIROJ6s5IUH9gi0fh5TbhtMs8999y/bAeId35/6qkHiQTDBIISMgIhCUxmCIXAoAOvF4RQIcsCSYprbCrE0GnjmroGg0RMEXi8oFPH/SEZFbJaIRo9pw0qgRKVUBSQJQmNIS4OqtXEr1sREpGgihhRVHLcDv6gwKAHfwCM+vg7FB9mJSIhCVkClQbGjBvPSy+9/I90cDUaDSkp9euI+78JdY2He/fu5Z3Xx1FSFEZ7ohuJUk0nEuAE+4iknMFmh5BfxuRoRqq/FUII4sqyMpIkcVzsw0ICoeTTvPuOhgU/urh7vJ1+PQ38/qeP75Z7+eTNNIaNLeDHzzOqdUesOtfyKINuyEcI2LemYZ2lHlPfrWDIACO9u1UPdrz+QQXLViey5Md19bKR0+mkd+fu6IxBLhtk5osZNReGO/cGeePDShbNipeCK4rgkaedrF4poS5rhCqmpZJS/HhINlm4YkwFK1YIDBVN0IathLUuAkmnmfKEnnJnhJ9/CRHa1hsnFRRyhm5cwi7+pAsDah3LoiLCAbbRSepLifY4Uz8rrdJBC4cFI8YX4vUpPDY5gYee9BD1JDL3p89o3759vWxRUVHBqBFjKD5dSjfpEgDKm/zOzg01Hc3zuOPhYrbvMxHyeNm3IZ1lq7z8+IuP919JITEh7oQFAgpTXqugqDjKt7MygLjzO/7+EpzuGG89n0Kr5rVnNH78uY/lf7SneLWXQnGa9vSq1gn1YpTqjvPKrDKGDzFx070RHn/m+3o1+AAYMrgHhUcCdGEA+9lKa7pygK2kkIEAGkotauwTFRE8rdaybU38Pbrz4VIWfhOhD5fXmflSIE4TJkhjqXXVZzER43TmL+xem1lrJ9u2vYrwnE2htVQzM8QnPBxkG63owlmOok9xcmJPOrIs4fMrdLw0lwXfrKNhw9olff5dx0KAyspKbr3pUhwH7OQoLdH02Mji+Yn0uCKfVYszafSXBes3P7h54VmFRo6BtR4vLEI4W/3GnPdTapWw+WGFlwXfu3l1SjJOt8LML5ys2xTAapH44qMM2rfW8ckcDx98EMVU3hKTYiOAjwLtYTKa+HBXalDFdBRXhOnOoFrHjBPiACMeuJwnnnziH9voxIkTfPv5rfyx2klKXr8aus1lpiNcc3sp143Q89EcJ3t3y+gP96EiZyMPP6Rl0U8+7r3dxsDeBtZvCfDae068XoEUNiC5E7E5WnKc/RjTK/FFQqRWdMWLEx8ekslARkUF8W7ITWjDId1m0lOy0Bg0jLllFKPGjuKeyaN4aGI5V1x6wa4lZVFG3u5Do7XStkWUZo0UjpyQyS+2MeXZ92nevH6LXICHH5xIWfE6XC6F7+ZkVJEWQghWrvEz5dV4Y5OhA41s3RWkXw8jrz0THyd37QuyYrWPmAID+xgY2NvAiFsLGT7UzI69QT57OxVFgWHjCvjp80xuua+YZx5KpHP76s/K2bwI19xayDMPJTJqhIW3ZlSy52CIJ+5NpEMbLQOGlaHa279WbWwhBEUNVrN384Xqme+X+zjrvJdx4yb8Yzts27aN2R+OZ+mC6vPioaMhxt4gSK/oWfVZVEQ4yA7CBOlMf9QX6duFRJDDhj/RqiSScwL8sSS72iId4OiJME++Us6Pn1+oLrv9wRIOLuqCCjV+bQVE1SQqGWgkLWERYof0O93E4ForLYLCT37aOvr2kzlwJMTj9yYyfWaApSsO/ZfX/X95PPy7sbB7x85o/CpC5lKuHWZmxhu1+4ar//TxzKsOjh2SsVpUhHxqOkYGVdumXBRTwGla0alqLImJKMfZR5QobemOJEn4hJuTHKpWJXEeXuHiDEdoJ114zipFKSMePcyzj9lrPTdFEbTpm0vOmauQJRkhBFtVv3Lo9OF6JYb89ttKnrr7cdoFL632eWHKJpYu09K4Fs3HYyfDjJxQSN+eBnLzozhcMVZ+k8VbMxzccLW5xjt+Huu3BJj8eAkZaTJHjilkJhoJeNUISaFbN5mXn7HQIFvD+i0BbhqtoAlba9Xdhfi7v0P3C7M+tHL91RdIxzseKaFTr6nccMMN/9gGEJ8XZr5/FV/OqO5LlZVHeerVCuZMj48NG7cFeH5aBc89msjA3gaEiFcsPvFyJUP7m3jxSTs2q8y23SEee74C36HmpARrH5u3q1bRrG2IG64yI0S8QdKQAUbKKmJ07FtClq8TSco5f1zEKNefJr3LGZZ9m4xaLXHluAJ+/DyzzgbDbfufRa3LYOWqTbV+Xxv27t3LdVfeiA4dydkBFnyWxM03R9CpNGhsPhAQcZmxlLfGLFnjzb6a/sGuDcns3BvkpnuKkbxW5NIGqNFSZjnA5DtMXDZYy/1Pl/HEvQlcOcREICBY8L2buQs92G0yj95t55orqge8w2HB5WMKmPd+Go1yNJzJi/DSWxXM+6B2f9fjVRh0XT7bV8WTK46dDPP8mxUs+Didtr1KeHvGV3Tr1q3WfeszFv4n8/N/MOx2O8uW1a8ZRH0gSRIZGRkUFRXV2ZXxfwLUajWTJt3FpEl3/X/2G/+dtrjqqmv+m86qOiRJ4pNPPgHqlzFW39/43/BMXH311Vx99dX/nx3/f4sd/q/j8OF9ZKXHOHk2jE9zkIRITUHtqIigyy7mxy/SmPWlhx9XeFAlneKU5SwmU7wxUVl5DKcDYmGZtCYlvP+ShUv6GejeRcvdT5bSr6cBWSVVkQctmmqYMc/FI5NrajGu2xJgzAgrm3fUXdaiKIL8wihbdwXJTFNXi6LfNsbGkhWeetti0TdzadpYTX6Jmnsn1h5M+uxLF689nVxlo6dfdvPndxlk+c9lo0ic6xjv5aBvO5u2hdj2Zxrf/lDAyVN5NGsqM+a6RCTgmlsL6dvTzK/bQthIpIDTcbF6jHUGcdSSpiqrolKbR+vmFiKRePf1dz91cu/tNiTgnscqkcobkENDvpq3kGnvvl4vWyQlJfHTrz8w6toxVB4uJVFKJewxcDo3UqujH4sJtu0OoShBfCFY9KOXm0dZSE5UcccjJVUlOZXOGAVFKrKzU6u0rZet8tG2pZYBvQ18/q2bN56tSbAKIfhppZayohISRWPK5XzKlUJSqT2bs0jks3ZjjNQkGV8wq97EJ0BSYmOKOcIeNhIlyhmO0IAWhJPPUOipJBwOYhfJJJKKSlITFiGKUjYzZ9qFRcYLjyfwxx/lBEv9GKldA9oveXCKctzCgYUEwgRxyaU0MAne+sjF1Ck1NcW6d1Gz+myMY2IvjWiJVtIjhKCCYs5yjCjxhWVDWhANmFi/xcvAPvEupy2aavjpp5/+P20s+b8V33/3BZ7yIDlKK1ymM7xyn5F7nixn8nh7DeITYMxIK5/MKSZcWV3eQghBuf4UoaTTmLSCp1+roGcXPQ/cYa/WvGvEFSZmfuGi5Tnt6p5d0vl+uYcpr5bTvrWOP7cE+OhdFTmVfeNjggR6jCREUsg9s5fJj7lISBS8+WQ6UrT2MSOHZnw5+8t6kZ8Wi4Ut230YilvV2rAu2duSxd8XMOURC8VlMWIRGZf9GM8/Y+DL79ws+zK+2Fy01MP3y73M/yiV5k20cfJhV5DJj6yFUxbc/hDpmTLFlWdIEdk0ky4EaTJogFNUcJhdWMxR7PlZGDDzzes/8e03X3HD1Q5aNNGjKKKK1Kt0KFgMHr6eaSYx4cL9Ki51M+7eW5n29iJycnL+sR0ADh3cQsMsifkfZOJ0x1i4xI3FLDOkv5ErBpkoLosRDims2RigtDxGaXkUtyfGxIdLyclUc+M1ZjRqiZ9X+3jjg0qEgLtutXFqaoRN24P07WGI6zPPdZKZrq4iRRRFsGqtn32HQui08YZJo0ZYWP2nn/zCKF/NSK+aJzxOFWl1NEiRJAlVyExZRayq4ZTFDMFiX73scPbsWRDVG3n9usbPu584COs0FCVvwVjWAgt29rMVgaADvREolIlCBAI7SWjRkR5oyUn1bh643laD+ARo2UxLw2w1ew+G6Ng2/l49eX8CV2/aSp9uRkaO0FJZKZg7/ziOs6kku9qhQVcr8Qmgl4wY1Dq++CiJcFjw3LRyHI5gva7/3w0qyYA1mIKtnYPjp8KUV8SqdemG+DPw/BuVBPd1ojtZSE6J/WILXlzVunAnS+lohJZ9bEEWMpIk0CcEiITB5MthNxswCQtOKmhD11r9H7NkQwiqNdEUCLyBursEh8MCnVYiQhgdeiRJwiaSOX78OK1a/XO9yzZt2hHTBnEHHFilCz6rtbQdY2/bysofkrBZL9jG4Yxx71Ol/PB5ZlUm4NpNPi4ZmQ/AVZfVXWUVDCnccZONtBQVL75TwXNTjFx9ec0Kj749dHjVedjDtVd/nEeTBhq27w1x6HiYZx5KZN43bnw+he1bf6k3+elyOdixJ0QkIqpV9CQlqsgriBCLCcJhhQeeLmXdTzlVUnGSBMOHmunV1UCfy0r57WcvqGJognbyHSa6SrUTn0IIbDaBxSTTspmWpAQVv6+PB5yUmKBjZzVd2x5nxS+H8HokApEITzxs4t47kqtkGmSZOolPgOx0DcfOVhCLxf4xIb5/734MGJENARo3lPl6iRejykZqeXcov2jDcz8rSVKV337iTIRoSIXdphCSilBKstF6MlgyS8vXP51g66/ZVQFvkxEenJRA00Zann6tjKdeLWfVOj8P3GEnOVHFn5uDvPSmE1ml8OZHDiaPt+FwxkisZUw9D4tZxuOW+PV3H1cMNvHup07uHm9j6UofTo+gWbNm/8gG/xX+Q37+B//Bf/Af/Btg5cqVLF26FKfTSXZ2NhMmTKB169Z1bn/o0CHmz59Pfn4+CQkJXHPNNVx22WXVttmyZQvffvttVYna2LFj6dGjRx1HrD8slgTKHYL0VBUNOsT4c/k2WoiOaM8tpLzCRUXaLuZ9bKN9az0fvKbnskuMPPx8GQvmJtGj84UyzqUrfXz8uZMf52ViMMSj7GaTTDAUz6Ju1UzLzPkuzuRFOHkmjMOp8M4nDu682YrVosLvV/jyOw8r1/j4+tN03p8V71x71dDqzt3SlV4+nO2kbUstahW8+HYFPr/gvakpZKarSUpQEQiE6m2LTRtX8varZm6ZFMFoqN1ZKiqN0bxJ3Jn1+RWWLYuS7W9ZYzujZCZdNODYycM8/FwZrz+TTMo57Z1TZyM88kIZUx5M5J2PPJzlGKpz/xNQ1UzML7w4iOsrJpKGQYrrwikoFKlO0qmrwsvvVOLzK3TtoGfe+2mkp6pRFIFe46EhHQgRwOV01dsWAGazma+/X8DgvkMJOQIYS1vywOO7+XFhMipVdft8NMfJ5PE2Jo+3sfB7N8+/WUHrVhoG9Daw71CYn3710LGtjqx0NW6PoEOn/tx031b6dgvy+5+VLP8qiwS7zEdznSxd6eWai5x9RRFMeS3AJYNv4cu5P1KY/Tt3jtIx/8vDJJal1Sg/d6qLGDxEMHyoiYmPVPDsC2/9S9fv8/qRUCEhARFcVKLPLCUjQ0LKs0O5CT9uznAYvUGhWXP44jUrPbpcICGyMzXotSryOUULOtb4DUXEqFAV0q+vRH5+hHDYQ4NMmddesPHEMx6WfGVAiTp5/AELdpuKcFiw4HsPG7b70KcqmEpbcYQ9KCKGQMFOCnoMRImQQzOSSKfUG+VMnpPzuYkWk6recij/Ljh75gjlFYJGkh5JFyQ7U83ufSGmv1J3Z/tbxxr4cGcpacRJNSEEBUmbuX1yjHvvSEKvj4+FazYGGD2piK8+Tic9NT4WyLKETlf9Xbr+KgtvzqjkTG6Yqa97STlPfP4FmcE2vD59JaNv1CJT9/3UoCUS/vsqqL8iLS2NvLMK7SNZtUpLSJKE1pPGjr1esjPUqGJwMlrKrv0yTz+YiFYrUV4RY97XcSL0/EJUkiR6dTXwx4/pXDGmgGBIYswIM9PfipJFzdJ0u5SERdho19nLqV2HMFX2Qi2H8QZOUlRs4L3PAhw5HmbUCAsTx1mZ9lElM99Jq8o0P4/0VDXvvRTjw5nTmPpK/SQcFCUMEtw7pZTsDDV9exg4kxvh0uvj1QkpiSqKy6KsWJDFJSPz+HNLkLseL+WhSXb69rhAHHfrpOfYyTBjJxfx/XIPHdpombPQRY/Oeioqoyxb5eOGq80IITh4NMzDz5UxZICRvj0MVFRGSU1WMeXVck6eDvPRG6nVnwlJ/K1WW4wo+ou6u3+3PMB14/rWyw6JiYkcOhYiFFKQZYkJDxbTprmOrz9NJyVZzckzYV54dQ/b1uuwuhKoVBWSa9pKQlqQ2242otYI5nyxH28gyiW9zAxPsbBxW5Bjp0p458XkGhnuQwYY2bIzWEV+ZqaradNGokc3NTNnxZtzpGXGCHEWRyQf+ZgO/q5hxzniVquVeOPZZNZtysfhqF+T2H8nJKSa8KoP8/u8TAqKo1w/sZDXn0mmd7c4iXg6N8IDT5cRONqcdOlCELIFnTjAVhqL1iSQUpWR51WXI2sC6FVqbhuvw2TVMfdTNY397VBEjCAB/Hir5F9qgxkbXlxohR4HpRSb9/PHxkCdz/6ipV58PrBf9GBotXDgwIF6kZ+nTp3ivrvsLFi4jUBBa1JENrIko0FLSa6JS64toE8PHS2a6Nh9IEheYZS3nk+uIj4Bvl7i5b7b7XTtqOOLRZ4aFUsXn/MT9ybQvImWN9938/TLHvr1NNQIEnwwy43NqCasKkF4ar9+l1zGwAFa3njWHs9CvSqX66+y8tXH6Vw9oWaTqf8KH3/0Ejq1hon3V/D5x0lVQSdZlujf08D0mQ5OnY1w5y22aj0yziMpUcWNI/Usm5FD+rnxvpANKEKptYqnzL6fhx6IN7I6j349DUweb2Pc5GLGXmdh7kI3/S7RkZ4q8+MvYWYtDOEJRGjSUMPqP/3k5keJxUQNn/U8SspiqGWJSCTyj/2i40dPECaE3RrizBE7Z45HQOWs8zn0Cw9NmsQbVX/+jZutqzKrCOMHnjzB5i0x5GgzHr87scY4uP9wiA/nOFn2ZRYNstVs3hHkwzlOjp+McOhwFLcH8vZnc+pslPH3F5OVrsLnrZvszS+MEApKvDk9gMstWLshwMtPJDD4mko8LgW73V7nvvXBf8jP/6FQFIUHH3yQ7Vt+IhCAoEdLVIkhIaMoYLZFMVviEYuYIoieK60VioLPrUVChUolkLQhQgEZldAiyaDShdFqFSQJhJAwGGQCQXBXqDGZFfRGAQgqK2RkZBQpTDQsoTUKEuznSps9WoQAIUdITBbnIgYCf0BgNqmQZIhFBELES4+HXHEt7733/v9Tybfb7ebNaS+zeuUS1JoYigJOR3xQCwYkklIUzktGVTqiWK0ysSgEvBqiYZmYArI+gNUkE41J6M+t/+IDjkRyWmvsVpkjR4+iUUUBgcMhkBQJlVag0wn8nvji32KLyweEzznsWq2MLEMwKIiEQUFgs8YHymBYTZNGOTRv0ZIbR99Np06d/mUbLFmyhClP3Y9GLaHXS8jISLKEEgOXJ4rdBlqtilBYIBGPKMkyeLyCaEBLLAoqTQxFiUsVmG0KJlO8pDscFmg0oFJBRWWMpKT4ovq8BmhKsopoNN6FLRaLl9orApSYIBIRGAzx4/j8CoGgICVJhSRJhILxNPaUlLg9QiGFYMTIihWr653hcB6lpaXcevNYjh4+QUqqQKWOl5JHovFnMRRWkATEhIQSUWG2gCIE4XC8fD8WU4jGBCaTjBDxSKZWLePzyoSDEhpjGCWsIxqRkFUKOlMYg06FrIJYLIajUkZW4u+AzhxFpxUEQ/EIrkoFHn8MNWoiQXVcFkAJYTTIREMaFAUMljAmMyQkNeStt2f+/6Wj56ZNm/j888+54447aNmyJatXr+a1115j+vTpJCfXzGQrLS3l9ddfZ/Dgwdx///0cPXqU2bNnY7Vaq5o0HDt2jPfee4/Ro0fTo0cPtm3bxvTp03n55Zf/pfK92nDppYP48D01ibYog/rr2LHcwmF2ERZBdMYojZvCwzfpSE+Ld2/U6WRW/O5j8eyMat0NJUlixBVmnC6FboMLuXyIjoNHw9isMk6XwrjJxfFsl7NRXnuvkmceSqJnFz2Ll3kZf38JeYVRMtPVXDfczDczM9BqJW4fa2PE+EL6dDNULWZ/+d3Hd8u8rFiYVS3yfOxkmFvvK2bJvAx27g0S/BfIT0lS6NvDgN/r5odlQdq3rplFolaB16dgNsls2h5A68ys5UhxZNCQMn8heXl+7nmqjGBIIRaD9FQVLz+RhNUic/Koika0wkkZLirJ5ShB/OwTm1GhIYV4afgpDoGANHJQND50TY/zw1fptTp0khSfOwQCr8bJ0J6X19sW5/HOG++SFMogQoTTHObk9iC9r8zj+ccS6dpBT35RlJlfuLBZZN5+MZ4Re/ONNorLYoy91YveUsaNI438tji7an4SQvDx52uprGjLN4uOo9Vqqu7v5++n88zr5Xz2pYs+3Qz4Awq/rgkwaMgEbrhxAou+mcnqRckkJaoYemmQ2yevxVDRFFMwjSgRfAmnSG9VyewPkzAYZH5bpOXmB6YyYMBv9b52l8NNED85NCWJdE4lrEFv0BLa3ZVMcYEMa0grSuSDXNK/ohrxCfEyXDliIEqUAnGKTBpX2SFeGrqd7FgL8tZLBFJOMv1NE1ddHtc8rajwkFXZk5Wf5bP0h1NojVHCIQlNRQ5JgbYc126hRDpIkkgngTRC+CkmD4UYbehGaeIuwvbdGPUq5n4dQwC33mhmz4EQ9z1WPcjyH8QhyUbMJgiHQuCxsWFrLkKJz391QZYlyimqIj8rNHmMGR/l0fsuZD5JksSgfkaSE1U8+0YFs9+NlwdGIoJw+ELlQ0FRlJffqUCnkXnylQpKnRFIOEyyo301kr/CdIxo6lkmDTeSmCBxoMtJ8k9WkF7eo0YwwEEZRut/Lf3yVyQnpyN56r5wScR9lYLiKM8+nsBdj5SzaRu8fq7k+8vFbu693VZro5TEBBVXXWaibw89z79RSYaoW4M2iyacPl5EabCSMvUahg5WmD8jB7U6fk2xmOD19yuZ+m4FpeWxWjN0ATq00XHm1J56WCAORdGQmx/g+7kZNG10gcy4b6KdKa+U4/MrpKeqGDqqgF7dDGzaHgBBNeLzPFo01TJ8iIlNOwKkp6jZtC3AgGvzGHGFmUfuTmDLjiC9huURiwl++TqrKmAGMGKYhRlznWzaHqjW5A6gVy8Ve85UYqMmSR8RYXS2ADarFYATp8Os2xTg5Tc71csOJ0+eoKI83tQzI13FlYNN3HS9ter7po20fP5JIgNG5KNTeXl5vBGDQebXPyQ27PBx5WATHTvJfPpmdrW5e/OOAGPuKuan+ZnVPvd4FAx6iWhUsHFbgI3bAuzeE+XsmkxiERlFHSEk+TFml7B8cRLX3+wgeqR2LeawCJGcFqv6tyRJPHyXnUWLvuCuux6slx3+XaDXBzFnx0hKVJGUqGLBx+m8Or2S+58uQ0IQCAoqTybRgerBX52kp53oyUH9WhxWGYNGg9YQ5e7xeu6akMFjL5WTnCa44lIz773vQAiBLKkwYkYlVH+rpy0b/cQyz+DRqhnQW8Mj9ybw6AtRXnq7ghcfr+5nn86N8N5nDm660cyaNZsoyrORUtmZmMlBMOitly0SEhJwezVsW5PKx7PPMGf+YVwuMFsEnboIHC6Jn1aESC5rg2i5k71rG1Xbf+/BEGq1xB03x+eEN2c4+GODj0H9qmeArvjdRywmaNxAw2dfugjFYlj1GvpdVUCjHDUP32MjEoYPPw6Qf9iOxdWAZoNOcHbTSZID1TP2oiKKO+1A1Tz0wmNJ3PNUCY9MtiMExJT68QVlZWWIaB7OfDOH8zPp0u8Uo2/U0aCBxG/r/GzdFUCWQFEk7p9Yd0DhskF6vv95P2fCR9E7czD7rBRzlsy/BL9iIooqtZgHJ9WUn0pLUTN5go1DR8PotHDl4HhVy1232LDbVMz80skr0yvp3klHZrqKpSu9jLyyZuXNngMhKp0KKg3o9bVnztcGl8eJTtIRCUTIcndAh4Gjxj8pVJ0gS6m+NhNCUJG0l7cfMnLvU6Vc0sdQVf2Rk6Xh+y+S6TM8H1dhHsOG1jzH56ZV8OWMC42L+nQ30Kd7fG5544NKPpnvZPlvfsaOtDDySjPZGWreeNvPoaMh2rSsuYZ58XUPrhID+yqjTH23kmZNZPoOLyI1bwAaaes/tsF/hf+Qn/8DEQqFGNC3JdmZMgbZiNnbCF80iAcnyTY11hwn3boYeeCOBJo20nDoWJjX3q/k8OEYZaettI21x4SVAF7OBA+jElHa0ROBQmn0DAXB46RkRpg4zsqxo/DnGomGbcO88qyVAb3jXW0/+MzND4tB7W5MofYMgwbI5J9VEc7Nxh5ugsN6jMY9Snj5aRsNstTceEcRvbroufs2O4l2mXWbA7w1w4EAdm9fSvvWP7PnwNF6idqfx549O3ng3tHodDGeetDG2JEWDHqZn1d7efylcnoN1vH8Y0k0a6zh2MkIr75XyR/rQugiVrL87bCSSJgguYGjOGMFTL5Tz/bdIR64085lA414fYJZCwqY9ZWLR++yM2FM3GH6bpmXaR85IKYi4NSTkhjjqUfMjBph4vCxMJOfLOXu8TZGjbCgKLDkZw8zv3ChVktMHGfl8ktNzF3oYv6iM0y6ycXP3+/j+++68fLUD+pNBF955VDKSg6TnqqhRVMNSlTitWeTaN9aS25BlDfec/Hbnz6evM/KNz/6ePL+BC7ta6TSGeOTeR4WfqWQVdYXV6yCkqQdpKfL3HC1lfGjrSTaZdZuCvDqexVo1BLXX2Xh/ol2MtLUbN8T5KlXypGArEw1WWlqistiPDI5gfattZzJi/DRXBc+n8LY68w890YlajV8Mi2Npo00HD4e5rX3KmmQrebVKcls3hngmVcrGDmiD48+/jpjx95cLzv88ssvPHT33dgSJG4caeC5RxKrfmf6TCehkMKZvCj790fJSNPwzKN2UpMl3pzh4IE77cRi8Ol8J4/encCAXgYcLoX537rZuC3AqKstPPaMB40rh0a0xoAJf9RDrnKAnj0C3HW7iVG3uGkaaU2SkoVCDEcwl1jCKZ55ycBnX7ooLRfE/EbS/W2wRzOopJTTHCLb25JkMogRpch9CrUtl67typg0cRg3jJrMQw9PqZcd6ovly5czaNAgBg8eDMCECRPYu3cvq1atYty4cTW2X7VqFcnJyUyYMAGId9g+efIky5YtqyI/f/75Zzp06MDIkSMBGDlyJIcOHeLnn3/moYce+m85b6PRSFJyU0qK9qHRCqTEcmwGH3pzhFtHW2neRMP6zUHe/biEaEDD4Eu15JdFqhGfF2PcdRbemO7GZFCx9IsLmp7FpVFG3VGM42AOa125zHw7nj0weoSF0SMsXHNrId/Pyai2+ElOUjHjjVT6XZNHgyw1Wq3EmdwI235tUKOJToumWu65zc6chW5++d2Hywlerxez+e9Lgi5GTsNWPPrsOmIxwdffhrjj1jghezH699Iz60sXD09OIBIFlLojxTIyKlSUHEynxdUOXppiJTFBhRCCtRv9jL7NRUmJBh+nyaABiaRxmF2oUJNNExKlC05fKllUiBKOspvLLlHjC4epS8p2y84gPo8qTmKr/Iy5ad4/tsHFqKysZP2qTTQItAEJTAYZW7sATz9mZtf+ED+s8OJ0KZSUxVj2ZWa1Mff+iXY+m11CQqLEc49UX5BLksS9t+lYNmYDyYU98KZ7KCuPkpIcv8dvvZCCx6tw4EgIrUbieK6VtIwGjBs7lMfu1lY5jr266dm5XsuXiwpZ9+dZtu8N8tHbNi675IImUVqKmvYtfezfv7/euqexUAwZmWyaEiWCWhdDKs3BImoSDGm+tny/5A+efFjBZLxwY978wIW+rDWtSSeX42xlNUZhRiEGSDSkBQlS/HyV0gZMvHMtl49wUVaugErGj5ekWA4UXwhkCSE4yDYahNuTSjZuKqmgFCdlKOcyXI5qN/Piw0buvyO+XyCg8Ml8F8PGFFFZ8d/TzfP/IgqLXHTrLnNi0zHkgIX5i9xEozKLf/Jzz0Rrrfss/CaEBhu7xQZSyCCWcpIHJ9eujduhjY6Kyhger4LFLLNgiYerz5VAFhTFMzfefTmFDm3i46sQgt//DHDfg+vJKhmAWlJTYTpK/xuKePe1CxIlj96dyPotfiZO+pNGZRe0PxWhcJID9OpS/1K2IcOGsOHT3SSJ2pvihCwl6PVGUpNVdOuox+uPotGpiETi2VVHT4YZfW3tUg8Q1247eSbKyGFmFuzS1Nm8TIWa8jwjrZWuxIhy8M/TDB1RzrJFSZhNMiqVxLOPJDFyQgEG/d8/19raOZW/RVpGY24dWViN+ATYtD3Itj0hhg4w0LeHkcH9I7w3ywkCbhlV+7MCMHaklTkLXXRur6dHlzBzpqdVzWc3XGXB4YwxdFQBL7xVwYevpVYLcN1zm41ZX7lqZBg9+7iZoet2YyjqV1W1AfHM8lzbVhqnRJjySjnpaSoWfO9Bluq/Tlj/x3pSQs34+bejmM0ye/5oUGObx18q576JNsZdd+H6R15pZufeADfdU8L+tTXn7t7dDAwfYuKHX7yMuubC8zJ/sYfrrjRx5bgCLulrwGZTkZGuIpR4mEnjrGRlqVi1OsKatSquHl3Os49beOrBvTQJVS+bFkJQmrCX956oTjQ1aqBh0S/b622Hfxeo1CosF81l2ZkaPnnrwljwzY8eXr07p9b31ic5mTjewBsv2mt8N/3lFIbcUMCkm22kpMdwnCkhUcRladLIoZAzNKBmcF8RCrq0Cnb9mV4tkHrkeITte4Js3Rli1LVmEu0qfv3DR35RlB/mZdIwR8NLT8LPK/3c99hqGjUR+P11dx6vDW3btuX1VzRo1ApPPmTjyYdsCCE4dTZCLAbfLg1xbKcKL27MqKokfc7j6x88TBxnrTrnvj30TH68lGaNtUwYbSWmCL741k16qpqPXk9hwgMl9OupZ88fOeh08rkGeQHueaQSXWVDEv2dyJCMlBiOMPFWI4tMeezeVIaurCladHjUZUTSTjPzA0uVD9umhRYJifdnOWneRE/vPvWTNXO73RQVu9FHG5MYaYpyujHfvVlKmCA++2kGDFLTp6eKN2c4KauIUVfNW0lZlEsH6HlgYgInzzh57X0H5aXgKjRjUy74buUUc+3wusepa68w8+r0XH6cX1OL+77bE2jcQMu+g0EaZMUDNkaDzGWXXJCU2r0/yKiJpQzso2Pnvvo9D4f2HaGV6MKBwIYqGYT2/qEcYBtOtpNDM/QYcFFJge4wzRqEeeEthR5ddKz+08/tY61VgS1ZlnjhsUTueaIMj9dExkXTbX5hhES7XCPYdR53T7CxdVeQdz5xcMWlRu6ZYOfGOwqJhPTcMM7NG68aueoyI7IsUVEZ46VpbrastqAnhjXFTU62ivGjrSxfEeZYngL1j5HWif/GQ/0H/1247tpBtGulQS8ZSMzvhTGSSBA/DfXZtOvtZfR1Jj6elkar5lo0GomObXWMG2nFn5tOB6U/FsmOLMmYJCtt6UkCKZSQi0bSkqW0oG14ABaNkfRkHRt/tZHVKMr6FWkMHmBEo5HITFfzxvOJvP+eHpXFT+toL1avVpCPdSbV3wavuoK+V1fww5eptG+t48mp5Tz9UCIvP5VMRpoanU7msktMrFiYhUEvcWk/Awl2wQ0j66/RGAgEePKxCSQnKiyelcHk8XZsVhVarYTXJ7h9rJWvPsmgRVMtsizRqrmWR+9OQO1PoJl7IHYpGVmS0UtGWtCZRpEOfPtdiKVfZHLN5Wb0epnkJBVTHkhkydwMNu8MYrWosFpU3D7Oxmdvp1KZZ8Zsllj7cwrjx1jQaiWemFrO8q8yuW2sDZNRxmKWGT/axuLZmeh1Est/8+FwKjz9UBJz30vl9Q8cvPmshtYNd7Bwwex62eDo0aP43Mcw6NW8+FgiiTY1yxdm0LGtDlmO6xR++k4yD9+ZwIvT3Pz6TRaXXWJCo5FIS1Hz4hMJzP7USHnybqIJhXTromH61BSmPJhIZroavV7mikEm+vUwctetNt58PoWcLA1qtUTvbgbWLMkmMUFFn256ojH44qN0OrXToVJJNG2kZfrLKXRur+PQ0Qh//pRNRpqaSFSg1cafzW9nZaBWS6z43cfA3kbW/ZRN25Y6pr0+Bbfb/Y/toCgKTzxyNxa9gUnjzXzxUTrNm8Tve9uWOma/m0bDbA2TbrWSli6xYUUGw4caeOtjB0u/yKRTWx1zFrpY/lXcPnq9TEaamqceSOSxexKYvcBLBo1oK/XAJFmQJRmzZKNNtC8HNyYy6lYXHUODSBUNUEkqNJKW1FAzbKd788GMIEmJKvwOHS3dl5IUy0YhRi7H6MpA0qRsVJIKraSjoWiN9WwPzp5U88xDiSz5biYHDx6s76vxjxGNRjl16hQdO1Yva+3QoQNHjx6tdZ/jx4/ToUOHap916tSJU6dOEY3GNYyOHTtWY5uOHTty7NixOs8lEong9/ur/gKBC7qZkiTV+ldcdAwhBJ/MdzFxcpT+/WV2/d6AR+9O4JrLzbz1YjJbV2WSmCjx2yLruTLg2qHRSNgTBVOnJFZrZpSeqmblt5noMsqQwtpq2U4AQwcY+Wll9Wi8EIIfVnjp0VnPK08lM/XJJHp1NaDX1z6tXnO5ic+/cePxKRh0Ert3767zmmv702syWbEwkQaxtvgLkxh8VSUfzHRTXBqloCjKtPdcfPCJj3c/cfP7ej89OumJ2AvrtEU5RdhJJs3Vkc0LWzBgsIceA8vp1LucW+5wo85tjQo1baV4oykTVhJIwUpCNeLzPJKkNGwks2lrmOwMFV8sqvluB4MKj07x0MQ5ABkJRYqhVqvrZYfzf7+t/A1dWXwx6hMe7O1OseqHFAb1N/LYPQnMmZ7O93Mzef+VFB5+vqzaeeh0MuiCPHxX3Y34Hp1sJWguQlfalLc/qn7vLWaZ7p30mI0SR466ibo+oUF6JSOHVSezDQaZSeMtLJiTyKMPmAiGauoHd2sf4uTJk/W+fqfLgY1EFGLs5E8ifh02T/XshIgIUyLyKBJniZWl8McGPwDRqOCxF0uZ90WAk9J+dqp+B0CPCT9e2tCdTlLfKuITQJZUNI10ZfMGwfdz0vnyswQcSQdqaCK7caBBR5qUU+XIuyinBZ3oKQ2mpzSEDuFBzHzHyOvvuqvs9MjkBFo11+L3qikuLq7zuv+dsW/PekpKFZr1LMWXfIyGWSqEKsJ7sxwUFtfUllu+ykvRSRMtpA60pydaDOj0otYmVefRuIGG/MIIcxa6WLbSyx03xd+Rqe9WMH3qBeIT4mP2kIFGpr6ko8J8lJiIIdJzefc1e4171b+XkdHjJMrlAoQQOEU5O6U1GBN8dOhUsxvwf4U77pqIO7WYqKhZMu/QnqVte8HoO0vYfQCa9jxLp/Y6hvTXs3hZXG85OVFFQS02O4+CoihJCTLDhhqp1OTWuV0FRaQoDTFIJsySjTRXJ4J7O3LznZXVtrttrI38wiiRSO0a4j6/QlQx/pNLrwatOsbYkdVJ3NO58SSApV9kMuXBJAb0NjD2OitbVuTQqIEGRalbx1wIwcmzYaZ/6uCj11NqkIEJdhUz30olvyjK89Mqqn0nSRLpqSq27KyuV5mdqeG7r60UZKzjhHY7JfJpSi37KW74B+9OV/Hbd9lEIoLpnziI+FUEQyFisRj1QTSskEVjRGUyjRuoazQiLC6NUlgSrUZ8nkfXjgauH25m3ebadTZvudHC4qUX5oAZc5243VH2HAjxy9dZPP1gEhaTzIC+Onb9kc19d9oYeaWZT95N4I8VCYRjMSxWGHStm93Sn5SLIvzCS7lUSF7qOiY9EGboJdXv/bbdAXLz8utlg38nmE1ZnDoT13GsDWoVBOXatdXDyWe4e2LtupaSJDFskIm2vYoREQ3H5F2Uko8QghQyKZHP4pRLqu0TEzFOWzbz4tOmasTnk1PLcXmiUNCYs/vtTHvXw1OvlHPnzTaWfZlVTQt++OVGrrpaxf7DwXo/+5IkcefkZ7j1gRBen1L1WdNGWtZvDfPBR0E0ESMJJMPRTgy93M/khx1V44DDGasiQ5+aWs5Xiz0890giH76Wgj8Yz/6/bayVIyfCzF/koUdnHZPH26t8aEmSGDrQyLdzk8HoQy8ZEUIQsRcwuL+R+Z8msuQnNZfdcxhdt230HXOG3RuSGdDnQvb5idNhOrfX8fk3bt76RMPoMRPrZYPi4mICAQWfiN9zWZJJltJJJA2jRkNunsL3y/1cf5WZ+bX4pufx7U8eXnosiVbNtQwfambDsmwGX6rF3Wgzh1OWcjpzBUXNlhNptouN2wOczq1dskWSIBajzkz/YYOMLF3pY+e+EKnJMrfdX0b7/vlcdl0JnQYWcMOEUrRawbsvJ4NUv74TRbkFxIihxCRiInbufCTaSz1pQHNKyOM4B8iTjtKwlQ+zReG64RaeeTCJt15I4enXq4/rXTrosFolZi+oLlFVUhajYXbdETubVUVMgZlvpdD/mjx+/MXD688mgyaMrrA1Lzxgo1PvCrr1L+eSIV42fdUCr1ONFTtCFaZLex03XmPh7juNuGzHSMmoO2hXX/wn8/N/GILBIG5XPi88nMKzT6jIkGzsEutpQ1fKEjfh8kW5f2LNhedb0/00CHerNcqVQzP2sIFMES9pM0kWPJUJvPV+JVqtjndes9Za+nPFYCNTM8qQK3RohAkr8YWQP+U4rz4Xd4grKmOUV8a4pE9Np02jkXjyvkR++tVLTrbMgYNH6iXaC/DTT4sQipfO7fU1uuwuXOLhh3kZNfZ57S0vDQLda10opSg5VAaP1pqV1KmdHoNe4tTZuB4HwOzPg6RJOdw4qrBKjP3n1T6GDzHVGu3IylDTr6eBzHQ1n8x38sGrqfTtYaRJQw2zFri4/3Y7l49bwLib7vjHC7nRo66kXw8tPbsY+GS+i+/mZNS6790TLcyY5+Lg0RCd2lVPkR/Qx0BCdhk+fwyNBgb0rl7yFAwq7DkY4rVnamYNybLEtOeSGT2piN8W1d7A486bbQwbW8A9t9l44dEk3vvMwacXRWGfuj+BW+4r4dphZlQqiXdfTmHErYW8MvUZ3nzrw39kh2nTpiHCWkxpQZ64r2ZUH+CJ+xK4bHQB99xuIylRxfufObj3djtGo8xn71cy5YHEGs48wMA+Ro4cctLB17LWd0jx2EjDVmu5i1GyUJCfgDtYjN3VumqbIs6SQzNUtWQxWKQE8o8b6ddTTXKiizdee4IvF/z8j+xQX7jdbhRFwWarTvTYbDacTmet+zidzlq3j8VieDweEhIScDqdNfRX7HZ7nccE+OGHH/juu++q/t24cWOmTZtWZ4c+h8OB2RShqFBi0ew0Hn+pnMWzM2qUU9ttKrp10bDsaIySgrrHl1BIqVMv02CQuXyYzI+/evluubdaydz40RZGTiiiQ2tdlU7Stz95AcHn57oW7jsUIjW57t9WqyU0amiYraG8LEpycjIZGTXHr9oQiUT4/Zc/aBLtgCRJ+IUHV4GVT141M+tjJwoxyiqjyNF4lvv4yZVkpasRGqiQCkkS1cvfoyJCHidoTy+EECQpmVCcCcVQJgox4cGLmzAhQiLIKQ4SJECIIK3oVOd5ZtCA024/W38xsWVrKZt3BLh9nJ3UZBV/bgry7gd+9HkdsEhmWorO7Aj9QSQSoUmTJv/IDhdDpVIjx1QggSfxGB9MtdRY8AJ07agnEBSUlEWrxnC/X8FmkUlNqdsFSktVIWnDJHoz+Pm7XBITXDx4l4UjJyK8OaOSSodCMKigVgkSbBq0GonY32i61aXrVFiqpVPfZv/4WTiPYCiIgRhnOY4KFeFQBNU5l04IwUkO4sNNMhmoUOOO+Lntbif9+rnZv19BdqbSPtwWvWQkJqIUyqfwCSdWkVhnYw6LZOdAsUSvKwqYNN5K1/5R1v+6hexge8KEiBAmn+M0P6cfev48OtC72tiplXRkOrvx5ecbGHtjpGqB8PRDCfz4cyGVlZX1tse/A7zOCPlRDc8+puf+p8u4fFAiX31sIbcgyuhJRQzub2TklWZ8foWP5rjweGNEtBoqVPkkRrNIJp380AECAQWDofYgzd6DISY+XEJJWYzfv89Gq5UIhwV5hdFapTYArrvKxDOvneaQ18Pka7R1+jb33GZjyfLdeHRH0KgVwocDWGQdbkf99d2Sk5O56+E7eePlF0jSW1H57OiDyZRrzxI1lkOxoGdXPZNusaDTWvl+uYelK/2sXh+kT3cDN11vZfpMB9071SwnVBTBj7/4+GFeBgaDTMRYgNdVvUkKxIMLReTSmerkrVVJ4eRBPXkFEXKy4s92Zpoagx4+mO3g0btrNgmb/lmYa6+7t952UKmkag0zQiGFR18oY+qTSTV07SRJ4t2XUnj2jYoaWtXnsWSFl30HQzRvoquTJO/aUU8kAgePhXE4Y1V6fyfPhBGKYPLjpfz6TVa17LImDTTorSE+mhGltKKA1CQ1/Xpe6PD+8pNJ/PRLAPWJrkQTdpKbm0vjxjV1VutCyzat2LH1EMLkrfX5W7XWz8gr6660mDDGykdznQwZUHMtY7XEs+U+ne/k59U+jp8K4/crrF8az3xVFMGXi90s/SITRYnLR51HZrqa15+38+k8L0vmp7F9ZwmVJ8ooUB1HZXOxZUU6OVnV1zaBgMJnX7hJS//vW+z/X0NWRmOOHN7IJ5+7uG+ivdp3cQ1jP5VqL43CbWroNQpVlAR7dZtfjLRUFbGAHtSQbFc4Wr6bY+xFhwFbWoDmXQ+yacNBcCYTI4YPD2YheO/TICfOhgkGFVav95OarMJskvEnFWGt7Ex+6ADPP6+hS4faS5jvmWDnl9/9/1KT1UsuGYpareH6Sa+RleojKUFix94we3b46BDuh14yXljblGazfekJHjcW8M6rdtq00LJtd5CWTbVs3RPkjptt3HJjfKy7OKO8UQMNkx4tZePy2iXLOrfXY0krI1oeodRykAnjtVXJAM0aa3nqYTXX3FrIe69kVks+AHj9Awft22hJTJB58tmP6q11e/LkSbp1MrDe5apq8BcWIUoy13P7bRqiUTUrfg/xwqNJPDG1nNkLXEwcZ61GVr81w0H71rpqch6SJPH2Cylcel0+7VprmPZcclVTzV37gtz9RCkvP3mhv8B5LP/Ni8lU9xpfliVMRrlKTsPjjfH0q+Vs2hbCF47SuKmG96emcfx0hEDw78SCayIaC1PAaZKVbIqls2Rxwb+2SHYs2FGEwm7dSn79OguTUebrH73ccEcR387MoKziQvUHwNn8KDqNxLFTETZsDdCvZ5w/yMlSc+RE3VmpJWVRLGaJrh0NjBlp4dP5LhxlWkyhFE5xiGxPEzI8l6CSVASFn7PEE2dUOblMecLC/G897N4fxGSU8RuKef2NOfWyw9/hP+Tn/zAcPXoUi1nG5xdI5XHnP0YELTpS0iDBpqq1M5jLoSJTqn0wlyUZjdCiEKtaHKkqsigPV5Jk89C1Y01H7DwG9tfww4EiEkVa1cBpsUWx2+Kz+77DIXp3q1uLom8PPW/OcGAySZhMEiUlJWRm1q1D91fs2LYGi1ni0n7VHRJFEeh0Uq1ZVqdOCZKk2suZJEnCFEvk5NkIbWvRm7i0r5Hte4JV5OfRowpam4+rrriw7fbdQW64uu5yqcH9jazfEuBM3oWsgssGGvltnZ8H7kggJTFCIBDAaPxnUX6TIUpZuZqrhpr5bpmvzhRzlUqiRSM9v60N1iA/ATq0lyktV+hTi9bT6dwoHdro6ly0NG+iRauRqnWCvRhqdTxj2OlSaNVcS2FJ9cjlxZ0GAdq21GE2yeza9Wetx6sNv6/8FZWiISNdqbM7ntUS1ya9bGA8qrt9T4jbxsYdyH2Hw0x9qvbGEOGwwCAbkKXar8+Hm0Z/0Q66GFpnJg5tKQ3D6VXviZtKMmlU5z7qykx27c+jfRsdG7acrHO7/y7Udm//joD/63fnHbK/2+fvmhpAvDT+qquuqvEbZWVlVRmlF+Pw4cMU58s0ytYhFDAZpWplu+dx6GiIdau0tKE7xeU72bQ9UKU7czHmfe3h2mF1d7Ls0FZNwxw7875207OLnmaN42Oq1aJi4k1Wbrm3mLattHTvrGfuQjfrfrgQDGjaSMPuA3VreR4/FSYzXU1ZRYxYDBo2bEhRUVGd21+Mbdu2oXZdKIlpKrXljDhKaaQQfakJPTZa0gijZKZMFOGsLMNc2RoJN6c5QiXlpNMANRoqKCaXE0hIHGIHAoFGaGhISwyYOcMRmtOBUxzCRiJ72EAbumGR7JwUB5H/pmBERsaEhSRXK8pDWhyOQibcVwIBC3pnDkmBRqjPBQNkScaMjWPHjmG11n+R17J1C6KJAXBAzOCmS4e657GeXfQcPh6uIj8/+9JF/95Gtu4M1vqcAKxdH0LypCFJEpkVPfn2vVPMmneCtKwIi2ZnkJURP1Y4LPh4nhOXR2HxUg+3j6s9m/TXNX6+mlE9cBmNCn75Q8WYia3+8bMA8Sx4DTpcVBImiAYNWqHGqSohWcnmJAcxYKSZdEGrMJ0cPMFKjh3ZhsGXTlawa9VYpZLU5IgWGLFwgkN1/u7591unUfHy25U8dq8dg8nN5u1rGDLAQHqamlVr/RQe24u2rCd+PNhIqjVoJEkSlrLWfPDJQd59zQ7EZQC0WkF6enqd9lCr1XUGS/4vw+/3I0UMeMo13PVoBSu+yazyYZo30bL2h2x+/cPHzfcUU1EGSAqdOmpZ/p2dRT+c4peVR0ACcyzCnIXuGoQBxDMGC4qi9OiiZ/rLNu56rJReXfV0bq+NL+L9Cl9862PxknhDlysv1zJpghmbVUWCQY+Fhiz8di9PPmBFq5VYuynAgq9DhMMw7AoNVw010Kypip/mp3A2L8Jlw91UuENotLWTqn+HtWt/Y8GXr/LqC2a6tNdyNt/FjLm5DO2io6xCS7eOOv74I8YTU/xIsmD4MB1z3rPw5NRyHny2lIbZGkrLo0yf6eDBO+1VJFwwqPDoi+WMvtaMwSBTURmjcxcoLdxK/ulsksONkZGpkAooIJeWdEJVi98gl2ezYWseY6+LP/sbtwdomK3hwJEwz7xWzr2328lMV3M2L8L0WTFCojcT7x9VbztYbels2HaQ/j2N7D8c4sFnyohEBV07xn3A46fCvPW+j/0HohiNcMcEAyfPhPl9vY/B/avPhYeOhlj+m48hAwwUlylMerSEwpIoQkCThhrun2ivCv6p1XD1ZSZWr/dz+SVG7n2qDJ1OYvKEBM7mRxh6Yz4d2ujo013Pmbwo67cEMOglBvSu3e81GmXSkzXo8pIp8plxOBz1Ij/H3DyKL+ddTa/moNHIlJZHq/nKkaioWszXBr1OIlJH362de4NkpKnITFfz1Yx0el2Zx9CBZtTqeJOQl9+poKwixtjJRfiDggSbzOP3JNLtHLF+1WUm3vjQgSRJfPdlIl0G5JEea4zJk8PNk47z6fQEWreI2/XAkRD3Tyll2BAj+4/+p/FbXWjasimFuTo+muvg+Okw991up1GOhn2HQrz7qYNjp8I8/rCNOR9vpoGnZ5XfIYTA55X4Y0OAa4fVTob/9IuXpu1iDBts5Nc/ogwcrEWtkti2LUQkquarWUk8M9XBjx+bSCAVI2bcgTL02j20banBaJR54r4EdDqZYFBh7ORiDh/dxqCuOpKT6l4vJybIqFRgMNTuk/xX6NfvEvr1u4SCggJOnz7NlwsfICfcMk58/gXJgWb88ksuLz+jMHK4mbF3FdO/lwFZkrjlhtrXtz06G9BqJNR/81g2aiLYXPIHBnOUNq3txGKC8soojz/vYvUfIRTgjw0Bhg2Ojz2hkMKHc1zYrPGO48UlMSJ1vYh/g5ycHHZuhBHXqvl12UYyynpRkrCL9AZhMtIMtGiqZeUaL69Mr+T4qTAHjoT4eJ6TS/oY0OkkVqz2M3GclcfvrUm6+gMCWQVffpTGyrV+vlzsxmySuX64mW8/S+eGiUWs/Darag5xOGM8+3oFklz3msjrUzCZ5KpkHItZxYevp/HWjEpOng3zybQ0vD7BFY8W4PHWLxNYZ4zidjtoSlsKLbuwuZMxSxd8bCEEhQk7uGmEloVLvNw30c6E0VaSEmSmfeSgaUMNxaVRLOb4mPTG+5UcO6ClUaaaWV+5mDHPyZD+Rlxuwa69YY6fClc1Wr0Yr71fyfhzEispSSpKi2Ws5S0pIQ8biZRRSC7HkJHQmxTM9igGvczcD5Pp0dnA8CFmbphYRN8eetRaiT596tcE7+/wH/LzfxgsFguRSNyxkLRhCINAAP8/9v4zTIqq3f7HP1XVuWd6cg7AkHMWRHKUIIIJUBRBFETFgIgoJkQRE4gZEUQUMJFBEAEFVHLOQ5qcZ7qnc6iq/4uGwXF6POB5zv97fud51nXNi+mwu+quXbv2vve61xLwepTadwCEv98ZkAmaJV2BKvkQRBVFFqqMQkLBagUt2iqHX4A/G3MaDQJ2R+2/7XaraCRwuoJmNNea8LsCkykMn0/FVln9NwSBGqWpVe+J/4WzpODHZAzd9e0OhdTkP+36SCqKX0Pln87RaBCptNd+zpV2Bf1fknM2u4LpctLG5VbRaq9d3CnIGIJKh0Ig8PfnVumUibCEbtvlVnG7VezOmsduNApU2msfYGVZxVtLvK/A4QyetyyrIUtR/lzuFQio+PwqRtO1L3r0BgMKMm733x+HolB1vYLnpWAJl9BqgqZUxhDMP0miqjwgFEREAtT+QFZEP5KkIuMHDJe/IxEggIbQ10PReDEaBCorFUTpf24otlgsiKJYg5Fps9lqsDuvIBSDs7KyEkmSqnQqQ33m79oE0Gq1tfb9ULvdOp0Ou1WDP9XHjDdKa2WivDPfSWRZWwRBIKa8JeMm7GT+uyr9ehgRhKApwdJvHbz9noOlC6onyQqLA8xbYOXwcS9Ol4JGI3DrzWamvlJCYryGLh2NlFfILPm2kgVvJxATLXHsVJDlafpTItZsEmnaUMembU5u7l19UamqKq++W84rz8Tw3GtleNwmTCbTNe/we71e+FNuWFVVyiikHT1qsBrKKCSdhmgELRHEUF9tRkHMPqymguDGWqmP6JIkGtKqipXsUV2cZD9SmJOJ9+nYunMPiVmJmCrrUEBWlcNpFHGUkI+F0InGQrLx4OY8J3B7XFzaGCA9VUtCQZcgm/Avt54gSERERPwjpkPLli3RJ0m4yh0gi1VGT6FQUhYg3GzE51P54ttKvllTyQtTYnjpzXLGjrJUbeZdgcOp8MliByn+VBCCibpYTwbemIts/ja+2u/odAJPTIji3MVgUqlPN1O1cjaABV/a0Wmlaotvl0th0nQvI++Zikajue4YiKJIopJOCfkICET76nJePEGYGo2TymqJzysIV6MpzUvFKFtCMtxjSCKT4/hVP9oQCUsbZYSpkQzq66Fvr2jun1xIn24mDm1Lq2K1PvNoFIePexl57y40hRmYqT2xbcbCmbNXx92ychl/QKFDhw7/qE/8X0Z+fj7hRCGio3FDd1Xi8+AxD5kX/DSsp2VQXzPRURLvfmxl+aeJvPVhOQPuLCA9wUR4uEB2toquvAEfvldIfIyDO2+9WqZ56qyPEfdXYNLq+WJ+AqIosGlFMjv+cLP/sIdzF3106l2CrrAhUd40NAh8cyyfxUtOs3hBOE6ngA8bJXlaGrcux+HxY8RMqrcNfjz8vPEcj4hF6EwyQ+/L484hYegx4va6adai63XF4syZMyxbMoPf18VWbYB3aGPgtsFhPPxMMUePB/hji5mYsnbECOGoqsqG8wV8v+oEtww10LWTiTqpGu6eWEBCvI9uQ3OpX1eLXieQnRdg4phg2bKiqEx6toR6dTS4KgVytXkU+PMRtTKiRqaZqxumWjbaEWW0l9eDLpfCyvUOvl2YxOKvHCz73sWqDflERAioSNx936vceedd/0jWobKynNfnVbD8Ez1PzCjh28+SGPtEIQALvnAw912ZiJJWRAjRBFQ/b568QJnexrwFVn5Y7+DOoeFoNQLrfnJw8qwPvU6gZxczny618eYLUTRuEDyJY6e8PPVSCVMnBb0GLOEiJqMYLIl9vIinJkZVM1F64qEoPlxUwWvzymnSQEf7VnqOnvp77Tq/6ic35mfCy+pz4fwF2rVrd81xmPXSK+jQ07mthtuGGnjgySKWfZxUNebe1NHI2x+X18r+XP2jg/SUmvMwRVGZPb+c158LumP/vMNJIBCUBjh+2stLb5QRHi4SG2Yi86gGDVqyRRf3P1LGO7MiGdDLjCQJRF429dq6w02CmIjObyJLuYj2nI87xxcQFRk0s7U7ZO66NZy7hobz2kf1r/n8/93Qo2d3flw7i/atDBw+7uXeRwqRpCARo7RcZkAPE88+Ecmeg4UcO/ozzjIz2oAJN04iHDG8+kYeA3ubaqx9T2f6sDkU7rglnIVf24iJErltUFBHvP5dWn7e4WbfYQ+NG2nQ6cDsD97/jvhTbFgYW4MgYjCIzHs1jsGj83hyQgRLvrFz2+DQfXD7Lhcej0JRwcV/HJczZ85w+PABFi1YgmxTiSd0tR6AXJhI615nMegF6tXR8tMvzirputqQnKihsDhAnbTQZKtKp58DOxKRZZXFK2w8/VIFRVk6YpU0RBwE8DL6Xg+a8DKaNRfw+eCBeyxMeTj+srQNvD/vbRZ/uey6qkRvuukmXp+poKgK8941MfHJbbRpI7Lqi1QkKVi9UFyq0LWzgdeeiwka8noVtu50M2tuObExIpMfDM02XfpdJSNuDWfwPfkM7mtmUB8z5VaZF98sIypComNbPfM+raBfTzO//u7mkyVW5r8Wx8873Gza7mRg75rX+8NF1hpyJQCPjotk8D35fLTYxg/rHdw9PIwPFl8f8zM8SsZZ6cWqy+GNWWa++nov+RdNaCrjQOfBF1HI05NNDOgbyStvXy1xH9LPzPufW4m0iMREBYlE8xZYKSiWqa+25dxPMtEdT7Lkkyh+3+fh5dcrsYTrmDC1mJemRNP9xuB6y+5Q+OBzK8dOetGIAvM+cHPitA+HXUTAShu6Vq1bVFWlzHCBRj2yWP55DPsOe5g+q5TP5yZQJ03LgF4mPlhUwd23RXD48GE6dep0XbGoDf/R/PxfhoyMDCrtSrBcKToHAAvRWCnFWW5CpxVCaju1aiXiUG01Xgfwqh4kpGqLZH9cFi2baxAq4lixyhXye7KssmOXj3jSKBMKqhYjAWsER08GGU4dWhv4fZ+nVg2hFWvstG+tR1EErJXUKJP9r3DLrfehqBKrN1bXXBMEgfhYKaTexuCBOsrF0Fp3sirj0VipmxY62bThZyd9ul1N0N42VIfXqeXDT64mf4cPCuPrH2rXDFmx2o7eIDDgsoaPqqqs2eTkkbERFBYH0BqSryv5GRPfkogIkQ8+r6B5Ux17DobWJSorl8nJ93Hn0JoDqqKo7Nsncz5T4Nff3TWuV51UDRezA7jdoQfZH7c5SYiVOHAk9G+XlAYQRQGTSeTHbU563VQ9yX3qrI86qVdjvmazA6dLZszYKX977n/Gs8/PAE2AinKBvILQWl0nz3hpWE/Hp18G74XbBoXx9Q9BDZhbBoSxYk1oDSBBAFny4lHdId+3EEWucK7WY/PFXcISJWOPuDppiSeFQmov55Njc+nYRs+5S3669RxW6+f+u9BoNGRkZHD06NFqrx89epTGjUOzWRs2bFjj80eOHCEjI6PKtKxRo0YcO3asRpuNGjX6lx27KIpYIlQmjAln5eJkCosDIRPrZzJlwggmXXWCnuSC7jwz0UybLqV06VtCiy4FzH5BT3zhTbz+trPqe9m5fkZPKuTWm838uDyZnWvT2Ph1MqgQF6Nh8vhI9HqBRvV1DB8UhtsTdLoc0i80e/TVaTEsWGrjzQ/KKS2TUVWVA0c8jJxQSNdORtq2NFBYpBAuxJOTk3PNcWjevDlW6apupQcXWnQ1Ep8O1UYl5VUMf7fqxNNgP3t/ieHk3kSWfBqJWYmmidCumhyDQTDRmi7ERmuY9XwMe35K5faxTlzhOWgJTnKdqh0PLsooxqXWdCN1qnbcOGlNF5oJHWjLTUSqCWTUFzlt+oWj6h9kq+eqNPpUVcWlqaBu3brXHIe/4tMvPqa8Xja+SgsLvwx9b/v9Kms3OXl2Vgnt+mXx6y4ndofK4WM+7rszOKH9eYcTVQ1uLO3Y7aLPHcW43FEE/pRxtlNBj+6aWhOsT0yIpF66honPFPP866Vs2+Vi5UY7Iyb6OXi2K41ajKbrUCdjn7Ax4iEbQ8ZI9BvyCrcMveO6z1sQBPRhEgmk4seHBh0FZFFPacUBthNL7SXjiXI9Kiit9f1wwcJZDtdIPgZUPxc4STqNOXJU5qYbDERFSHw0J75GOX+bFnqemKzHq7HhwUltcOMkLfVqPN/5uILycjWY7P8PqiE8PBwvLkrIZ0BvI199X0njmy7xwBNFvPlBOeOeLKJp1ywOHHVz9KQPSYLpj8dQJ8mI71BHvL93IyW3D/HuxqSUdGX2NAutuxTTa3gebXpmc9cdAeTCBF55zlLFYBEEgR5dTDz1cBTFeVqis7oS66uHJGgQBYmYQBqJ+T24Y7SNohI/YVjoSG8aV/ahrbc/Ed5UTrGfArJJl5vRxt+HOrYbOXsgnM++dOGRvWg0sPL76ytnW/z5W7w5Q6pR+aMowXGlNNtEalmXqsSkIAhEK8lEZ3dh688KP/3ipGE9LY3q6/j0rQR2rEmlWWMdF7N9TLjPQqP6WlZucHDjoBxOZgp8/RXIB7rQytWPjvSlvX8A0a76lAh5tR6jHJtNn64mDhzxMHh0Pno9tLyhhG/eziDhwgBSLgwmcKwNuRc0+Hz+f6xnqypOunc20HFANqPvCMfjVcjJC7D+Jwdz31FIK+lGhBDcrNIIWuLdjUmu6IhRMvDIuEj2H/bw/ucVaDQC81+Lo3F9He9/buWnb1KrEp8ALZvq+WZBEq+8U87jzxfzwCgLq3+0U1IW1H27kvjMKwjwxvxyHp1ejMOpkJqkQZIE+vc0ERcjcSEr9CZyUUmApEQNTVrK+BPOI0rXvjz1eDwc2nsYCS0XsgK0b21g+uRo7nqwgCdmlPD6vHKeedHGLzv87A8xhy0uDfDdOgc/bLDzyRIrLldwHnzkhJeREwq5ZUAYjerr8HgU3v7Iyq+r0/hgdjxTXiqhtEJh9w4d/n03kVrUk8Sim0jP74s+ryn3P1xBIKCw4WcHfllh8D15vPF+Od2HWoltd57EWB3hZi2vTIvGVqrl0mkD1gIza9cGGD/Fxf3jnr7mGPy7QVEUXB6FpR8m8uvqNL5ZkMRrz8Xy8Zx4jv9ahws5gaCxUJGXBk0Umt5QiZSUR5omjQyaIV5sRtdBhVXPfpdLYdEyG489V8yX7ycyaWwkX3+USF6hzN5DHgb1MdOpvYH0VIkxjxYyoLcRT8wlVFVFURUiY/21VsbVSdMiCLBrj4dde938tq/mOsPlUpjzQQVmk0AgEHou83coLi7mwQeGsWLJOLylb6B4svDgCqmBr6oq5RRCQh6pyRr8AZj5TAw9uxhxOpVaiUUAuQUB1v0U+pmeecGHKMFTL5UwZnIRv/7uQQ6oaCUNMgEyaEZrutBAbYVaGYlG0dOgnobiUplpr5by1Isl1E3TknXuMA/cOx5Fufakn06no3uvYRSXymi1AuYImUXzEqvmJstX23lsfCSD+oRVjbV6vcigvmZWL0mivELh/KXQmzOHT3hZ/aODbxYk8eTEKDq0MdC/p5kl7yfSqrmOgiKZP/Z7WLHKTmKCRJeOBpo01DPjyWg+Wmxj0XIbnsvEtQqrzPOzS7mY7WfErTWTokajSEBWSYyX2PxNCgnxGkTp2p3eAdzuYJWcJyIfr1flp9VxrF+v47WFJbz/pZOjf8QxdnQYxaVytY1/QRCIi5Y4nelj6sxSBt2dR3iYSGqShCf9MGFqJJn7oxk1rpwfNwUIyArjxhhY8WkiW3e6GTgqn6H35XPPpELq1dGy+L0ENqwV8PzWjbplPcBnpDFtqq1bgsSC+hzfE8bRk146tjHwyVvxPDc7OEft18OEXicSZhY4cOBf5/b+n+Tn/0LcMWIib31kpWdvgULTCerRlLMcwVBUn0sXBCZOLcLpqj4oTJls4qxuD361+s0rqwFOcYA6XE1IZAtniEry8PbrFrzhRbzxlouz56t/T1FUHnisDGNpQ/LNx4iI8ZMfcRBVVYksa8bYiVZKy2Q0GoFRt4Uz5eWSGoulk2e8fPW9nc3bnZw87WfKtGnXHYsOHToSZqlHQXGAdz6uLiD/zCNRPDSlCFtldcbemFFGLmqP4larD9CKqnBWv4e4ZJl9h2surmbNLaPHjcZqZbVJyVCoPcfJQ3q+/i7YXtNGOnx+ldU/1kwALF8VfGitXO/gvrssqKrKs7NK0esE2rbU8+DTfiZOmnFdMVi7di0HjnjZd9hD9xv1THi6hMLi6sk/t1vhjrHF+HwquX9JDKqqyqQpFRhKMwgra4zsF5j+Wmm16yUIAsMHmblnUiGBQPXrmJXj55lXSnnx6Wimv1ZKcWn19l0uhQlTi5n6SBRZOX7e/biCcaOusn0qrDJPvljClIeDu2oXs/08/3oZAb/InXdee5lXt27dMIZrKSoQufOBgiph7ysor5B58sVShg02s32nm9UbnAzoZWLnHje7D7gZMTSM5SvtnDxT/dpfESZ/6AE9OZG7CajVz8+v+vDEZxJep4RyobDGcZUaM+nTT6VvDyOVhjwqxWCSKoZEKijFppbX+E6O9gTDbpV47Ll2W5TnAAEAAElEQVQSSspgypTnrjkO/wRDhgxh69atbNu2jdzcXL744gtKS0vp168fAMuWLeODDz6o+nz//v0pLS1lyZIl5Obmsm3bNrZt28Ytt1w1LRs0aBBHjhxh9erV5OXlsXr1ao4dO8bgwYP/pceenqFy/8gIRFFg2MAw3l9orfGZuFixGjtdK+hIqGxFYlZfwk/2xZuTjOoyk8cF9v0uMeTuAsorAjz7WimfvBXPjR2MVRMio1HkiQlRpCZrOJ/l566h4QzsY6ZfDxMfLQ7+tigKRFjEGhtRRqPIdwuTiImW6HZrDh36Z7NspZ1Xp8Xw0L0RnM70ESiNxlBu4Y8//rjmGERFRWGJ12MVC1FVlbMcuVwRcBXlahHnOE4syZQRFOS3xZzki08jqjSM5n3kxFLWJORvSIIGjTWRXXuCi8OXpllQ4wowEsZRdTfZnEVCIp4UDrOLC+pJXKoDl2rnvHqCMxyiGR2q4igKEs1oz6F9Ek1byUQmupAFD0f4nUq1nGJDJrFJ2qpk+j9BcnIyG35ex4QXJ/DRlx7+2Fd9Yev3q0y8rMm05bs0VnySxOnzAXatS+O5J6J5bHwUPyxK4o/9Hjr2z6HnsFyenWXniac/5vOvFlGQdpZs6RSVagWlFNK8Re0Jiow6WhwulY3Lkhncz8yWX528tyiG515ayej7HmPd979iP5PEoW/qcWpdOoVntWxc8/N1mxtcQeuOdTnGH6goeHHTjA7EC0kkUq8q+R0KEprLbu6h4Rc9eEU7R/iNQjWbcrWYS+oZjvA79WmBACQmiBw54aVPd2NIvXCA+0aYkWJLKKMIpRZWvSPmDJMfNhEIqHy4yMqXy92Ish6drnY9tn9XlJWVgdlFZJyX7btcfL7MRp0UDQveSeDAljoc3lqHTStS2Lzdjcetkp0bHJvefzuCc9JBRKSqe1MSJOIqW+AsDuP8QQsXzxiQStLQhvlo0bRm7Hft8RCtJIUsn9QKOsJsdbF4U4kTkv90/4uISESTQAvhBiKEaLSCjkghlvTyrpSfi6N9Fx9aQ4DsS6euKxZFhedqaMB//UMlN4/M49cdMvGVLUImE42CGWdRBOXW4Nz1igGZJAk8+1g0336WTGGxzFff2y+X/YnUS5BoHrgRo1B9wyuNhhSr+TjVmhvhhdJ53IKL0Y8UsmylncQ4kVPHNDT39CJeTQvGRhCJllNpaOvOgvkL//E4UFxcwe4DbgQB+vc0MfbxIua8EMvj02xElbYMGYcoIY6TRySS4jVMfSSaL95L5OhJL4oSTGBMuC8ipLSQ2SQyqLeJsgqFM+d9lFcorNnk4J7bg0nmuZ9U8PiMYjq0MfDMI1FcygkwfHA4W75LZdigcF59NoaxkwtrrF+8XoVHp5fw7GNBE86bugqEhdUuT/NXbNmyBaNGC6jsOeTC7lDo0tHIj8tTeOheC8UlCud/rUN6Xn/uHeNi2stWMi/4yMnz896nNroOycVWKXP3sHBEEe6eVEjr3lk89lwxD9xtYUhfMys32Bl6Xz5PT4oiOVFDiyZ6WjfXU1GiJbn4JgzCVdarIAjE+uoR6a7DHeMKmTO/gmmPRrNkfiLfLUxC1Mq066CycJGE1ell0kMKURe708LVl6b2vphOdyPzgMTOX3Zdcwz+3fDIw+OYPP6qXEWdNC09u5ho1jgo39Wnm5HnZ5fy+dxENq1IYdsPqRzbmUbfB89zPmUdZbGHuWu4gZ9+cdGsWxajJhYgaQTWfplMUoIGjyfYJ7d8m8rMabF0aGOgZxcTn89N5LXnYuk2NIc+fQVyInfjJ7iJEwqnM710GZzNDW0NNG6gZcYTUcx6t5who/Ow22UURWXzdiddh+Zw6wAzer1Iep3Qc7Ta4PP5eOKxkbw5vZg7B/tZtEAg5lJ3UqlPCdWJQIqqkBvzOz0eOM0vm6L5ZVUaKxcnMX+hFYM+OCauWB2a3HP0pJcKm8zCrytZtdFebQ15/LSX0ZMK8Pvhpadj2LgshQ3LUjj8Syr3jRUIi5QxCmZEQSRSiKUNXTm2z8D5LD8lpTL33WVh4piIILFF4+PSvjx+3vLzdcXhxIkjXMr2Mf7JQuJiJGJjrib2Vm10cP+I0FUo8bEaYqIknnyhpCpJWRUvReXgUQ9PTogKmdweNyqCcxf9DB8UxmvPxTKot4m9h7zcP7mQYffnk5sflFa5cXAOzbtdotdtuazcYOfjN+OrxuZAQMXpUlDVYNVkpV1h/xEvl3L8LPzaRpOmrWv87t8hIGvwygEefcDCqo3B5H6dNC2D+pjp2slYlRBetNxWg3167pKfT96MZ/bzMfywKIkTJ2R2/CLgd2s5KuzCr62ksMzHoaN+NKqe+FiJ+FgNM6fFsG5pMgvfjee7zxIZOSycqMigya9W0FFJBUnUqfY8ChofllAQ9weyoZIHnyxm2y4X9etqCQSChK6yCgVVhY1bXPy2Y+11xeHv8J+y9/+FmDp1Ojk5F9m0YxPGBDeZxflEOWI5zVFM54yUV9i5aUgOfbubaNwgKFR84IiHhHSFQ9k/EyHHYVFj8els5PsKEFUJh1iOXSyhSMhG0bgJlMmMneyj7wA96zYEGHh7CS1baLm5r57cggAr17rxl0ViVc6A5CPSrFCnbinHj2zB6EjGn5nIDf2z6Hajjk4dDJzO9NGqZxZ33BJOcqKGrTtcnDkfFAWvrITe/YYzfvyE646FIAgsXrKGhyeM5JMvjvD9ege3DQrDaBT4fq2T05k+OvTLoU93E21a6Dh60suWX11EJahkWn8lTI7C4InHrTopJo+4OD8ajcCzr5YQYZEY2MdEuVVhxSo7TpdCYlxQoFoQgoZKBUUBohIUnC54cZbIB59VcscwIw0zdDz/eilvf1TBnUPDEIC1m51U2GS8XoX7R0bw0WIrK1bbEUXofmMMt46VeGTy27Rq1ea6YiBJEgsWrmX8uCG89m4FkREiPW7No31rAzd1NHD6bIAftzkIN4lMfjicex8pJCVJw+B+ZoqKZb5f58BbHI3eBWVCDoFjkFvg5tffcxg+KIyYaIl1m52UlgdITtDQsmcWQweYyaijZetONweOeGjRRMOEp4tp2kjHrffl07yJjnatDJw66+O3vW76dDPxwedWftvrRpZVXn67jJZN9Ow95OHXP9z07mpkxx9unp9dxoEjHhxO2P7roetmO/z620F6dO3A0WN+2vTKom8PE62b6zl2ysvBo14MBoE33qvA5VJ44vky3v6wkqEDTTw7qxStRqB3NxMPPFVEfKyGIf3MFBQF2Pizk8YNdORkgVdV2CtsIU5KwChH4JTKcWhKaNdI5Zb+ZuZ9eJCsUiNxahoKAeymXJq1UDiX46fCptCylcTu3XsxqmFY3KlEKlGcUPcQJpmJVVPwK34q9Dk0bCKz5mcPvoCe5d9sxWy+9on+P0GXLl2w2+388MMPVFRUkJaWxvTp06u08yoqKigtvcoGi4+PZ/r06SxZsoTNmzcTFRXF2LFj6dy5c9VnGjduzBNPPMGKFSv45ptvSExM5IknnqBhw4b/suM+dOgAD9xzNTYP3x/B2MlF3HBzNpawoF6OIMCZ0zIKmTSi5iTBplZQSj6pNCCJOigBmZPbL1GvVR4db1CrdD3/ikn3R/LI9GKG9AtDVVW+XWOnwhZkDfXvaeah0RE8PK2IFZ8kVTMPcXtUFi+vxKCHR8ZFMnZkUFQ9N9/PuCeKUFypIFyf8RvA2IfGsOijORQVmDF5LZSSj6IqiIKIoipc5DRt6AqoHGIXcWoSUqSNVs2u6iNeuiRjonbTB7Uygtx8KxBMBg+5Wc/HH52n+WXNzyuoozbiFAc5xE70GIkhgbZ0q3E/C4JAgq8B99yew60DzQwelUXF8TCOqXsY3FOH1Rtag/d6YDAYuOfee7jl1lt46IHbCXgv0fsmI0UlKr/+7sJslHh1WnBh+tUPdj58I67abndivIYXnorhmUeiuOHmPG6/azy9evVCEAROXjjOoJt7gPsQ7TJUzl6onYlwKjPIbheEoP7x7kMRvPPuIkwmEyOGjiIxtwF6wYiKio0y3MUi+9Yd4ZWwmcx8/ZXrPu/u3fuSFHWGVd8Hk5l6IcgOSCKd88IxEgltSlBCHtpatI19qpeGzXz4BS8cbY0LO3ashGGhDo0QBIGC6L08MsGE1aYQFVF7HzaZRFQpgIzEYX6jhdqpykhJURVytCdxi6VMfEagoEDBXW6iwimh03Hd98a/A+x2O63biPTtFs6i5ZWkJmv5ZkFSldkMBJ1l1yxJ5sZBOeQXBaiTpqVFEz3N25dz6tTPxMt1kVyRKHoH9oiLuL1ePC4TLenMWQ4T7daTeSFQZehwBTt/96Gz1QsplQAQoyaTx4UarxeQRWu61HhdEATibS3JvrQDSwQEAtdX1vdXrFht57e9HjatSOGmfiWE1yLLASBVxpKe4kCSghtYufl+UpOD5xsdJTFpbCQQrFY5cMTN2pUq7UKUtouCSEv1Rg4K20kxx2J2pKGIAQLxl7ixm8zHc5ORJAGPR6HzwFxi5QYhjcR0gh6TLZKfNv/EwEEDr+u8MzMzqZsqU1ah0rq5nrWbndw2OIwBvczoNY5qY3aN33XFcirTzk03GDEaRZwuhUenF5NXGAhpAnUFnTsY2bnHzdsfWTmwJZ3Bd+eh1wfL5nPyA3y3MKmqpPR8lp+P5sRXfbdFEz0qMGxMPr27mmjSUMf5S342b3fy1MQoOrUzsH2Xi+gokTOn9tG//4BrikN5eSlOtw8/KlGFdRh0RxGrl8UQEy3RrLGelGQnVmM2Ka4GpBX1ZNuCIjavzAk+h6110ETCo4/Aqh8dGPRB6aZGGVpSk4LzXkuYwPjREXz7WVK1Z8eZc35UezCpHwqJvob8/ls2hZmpVUm62BiJBe8YePeTCvYd8YDXQCulazU2lF4w0iLQhflvvsdtdw4nNjb2muLw74SKikIaZtR+n6/d5OTH5SnVdF+1mmBZcVm5jMOlsHqTk+mTI/ltr5s1X6ZU+/63ax3cc0d4lbb3nzF8UBhzP7Hx6w9x+HRlHNPsIrIoKJv0Z/LMmk12pr1axpolydVY1MMGhfP1D5X0vC2XlCQtKYkS4WaJVs0NLF/l4NZhI68rFj/+uJY7Brtp0lDHyPutpJb2QhI0JKl1OCT+SrQSX9VHSy0nmfKsygOjr5Z4N2+sZ/F7iTwxo4RO7fW887GVMLPIsIFhVf127yEPYx4tZN7MOPp2N/HWRxV8tDiPuFiJklL5srmNyLefJVWT9zGZRN56JZrsrDJyN181jRMEgQZKG/D+wTuvXJ2jNqqv445bwuhzSzaff7yY/gP6X1MM8vLyCHjzCDOLjBlhYdO26uxaVaWaTNVf0aaFnv2H3XQelMPYkRbatNBzKTfA8pV2wsxirdVeAL26moiLlfB4FPrdlcczj0Yx4tZwJCmoCfzjNievza1Ar1OZNDaC9VucnD3vR1Fg6vOVXDgvIqka0Hto21bgtsFmbu4dxtRXSjl7QWbRFy9fUwyuICnJTEmhjf69jISFCTz5QgnvvBJXlfRUVZXlq+w4XSptWlx9Jp3O9JFRR0uXG0zYHQo39S+i4mIsChKVLg1aAshekYgwLTs2xLLnoIePFtu4pb+Zme+Ucyoz6GtQVBIgKUFDx9ZGJHvw2vrxoePqc0VVVQqjDtC5n50ZU8NJT40jryDAh4usrFhlJyNdQ0FxgK++r6Rr+zA2bFBpd2MFZWVlxMT899cN/0l+/i/F/PkLkGWZhx56iEsFv+IRLgSp+bIdioFiOBZSPydAJVlAFlwmwUiSxGn1KIr/8gTTB9ZsIFvmwNGrLLhLRbBu65/bujx4eKHcwZ/KVS7vCuVD1g9elq92Ve1az3znKstNEAR69+7N4sWL/1uLGZPJxJKlayksLGTx4sUsWLYRnU5Hly5Dqd9U4cKFC+zcX8zqzWWAnsaNW2GxWCgrK8PpdGI0aogxJGCu0GGz2XD6wvGj41J+BYdPqdx44418vmQKpaWl/PLLL6z6eT+lpaWYzQ0Ij3Si1WopKyvD4XAQpiZyPKsdRqOROvUvkZ2dzQdfeJEkCb8/jEAggFarZe5nblJSUhgybAAZGRkkJCTwzEtt/3FpU5s2bdh/MJd33nmHd999F4Bzl3x8s6b6Dt3RmcGLfvKszKZtf5YzKAz+qYAbKnLgQg4hGLDB/9/+yFrt1SvmTSfPBvvA3kNeFi+/Wppx5ET1vvjhouoSDOcv+fnsq0qio6NZtux7WrZseY1nXh1Go5G9B06QmZnJtGnT+PK7w3i/qrlLqdVqqbAHyCny8sehqwzd7b95Lu9Weln/p9KNfYe9CIKAJEkE1ABZgcsLuUDwb+su2LrrysPURRmXdVIcULC75nHqdDK5ylV2rVf1UCwXAxBtiiYs7gaeeWkSN9xwwz+Kwz/BgAEDGDAg9GLikUdqusw2a9aMOXPm/G2bnTt3rpYQ/VfDZrMRE3v1ntm2y01FpcLSDxKrJpNZOX4enFLC/vJc8rwWkqlbdZ95VDcn2EsHeldbeDakFeZAOI3q1240FRsj4XAo/LbXzXufWWnfSs9r02MZOaGAqa+UklFHi8ul0LZPNrcONNO2pYEz54KbAW/MiKVTOwOvvF1G91vziLAImIwin8+L567RpZQW2ejRo8d1xWL4bSNYt+YTCvLLaUorKinnAieor7aglALiSKky3miktuYof1BPV52ZmpEhcXC3nYhakgNChLXKnRjAZBIIJ6LGIloQBJrRnt3qFvx4iSe11rFN8pvIL1CJjZHY9G0SN/WuIL9AS3aBm5btW11XDP4O69dsoOSkhjhrbzYdsCOhIZ1IXDgYeNsf/P5zHEdPepn9fOiJk14v0rZVLIOHXF14aDQaFi/5lvnzZrF/3yasFUWUlcshGQCvvF2BVmdkwMgSikpEunQdjE6nY9lXyzEXxaAXjNjUMs5zgghiglqYPoFvv/qeTl06MXjIoOs639vvuJehi+YiYkYAimL3ogoKUmUcqgdslFeVu16BXw26gIp6D3aPtdp1Dah+CuL+YMlsC2azwJA79tGgrB8CAqUUksUZvBob7dra8fvD0ethy68unp0cui8dOOLB4I7nBqE9FWoJx/TbEWUdakCDBycP3adj9IhYBEHgjvuLcTslVGQSktOvKw7/Lqhfvz5lVpWEeA1dOxlJSdJWS3xegSgKvPxMDBt/dnJjh2DSXxVkEur6iTCfQytqKCr14bUqRNqak0I9REGipdqZTMdRXp9XUqWVfAWWcAFZ9EMt1ZAB/DXYxooqIyGFNAOCIGO0uFwiwiJRWHR9+q4JiQ04nXmSJg11KIrK51/b2LQiBUkSSE6SKDvlwUBofXm34KTvZWmjx8dHMuKhQjatSKm2YC+vkHnihRIa19Oj8ZtqTfoaBCPJ8XqWLVUZP/kAXTsbeP7JSBLjg2Oo3aEw4qECGtUxkX06odZ2jA4Le3/fd93JzxXLPmLGk0YemlLJkw9ZmLuggm8XBCUvYqJF5Fy51virWm+VhIfHo+D1wvcLE+l4czZZuX6ahTAEBcjK9XPslJdWzfQ8O6uU5EQNP251smO3m2UfJ1X1m8MnfHS9wVjjuZCeouWtl2I4edZPdp6flk11PPFQZBWD/NwlP/3SjWhs187+LiwsxqcGiCKeDLUV9mNl9OhznOQ6ASzhkFXkYuKECL5bdIQEWyuiSYTSRBRVIUtznD59ZB68N5oH743A71cRxSAbeO0mB6uXRHDbCEdIPcAIi4jorn0zUSfoiYnSVCWQ/ozJ4yPpMjiHBG9NN3IIJtdT5Qxef3Um7743/5pj8e8Cj1vk4FFvSMPCM+eC5oZXEp8ul8LMd8s5fNyLJVzgl20Q5knEosQx7UEb4c0qarTx8w4X816t3Vhv9J1hPLOvCIPLRCLpGErhqecv8cm70QiCwOlMH3Per+Dh+yOqJT6v4J7bLaza6GDmMzHcNa4En0fk2VklGPUq27ZtY/jw4dcci59/+o4FszXsOehBrIirkjTSCjriE2XOe7YTXlmPiEA8/ug8xt2TELKd556I4rHnSpjzQiwvvVXGy2+VExUpUmGVMegFWjbTccuAYH9/cUpMMCfhVjHoBe59tJCoCKlWU7EZ08K4Y/8R/GVNiST43DcL4RTaan4+NVnLvffoWbLi2qWhsrOzAR8IAk0b6vlmjYOy8gDnLgUTaNm5fqa+UsKj4yJraLJDsCJx9ZIUTEaRdT85eOXtMuqkaln+SSL3P17E30mQ67RBluLgu/OYOCaSu2+7yjAVBIFBfcIwGkQ2/uxk1UYnjz8Uye1j8/FUhJFc1pm0y1UFqqpyMOc85TddYsaTelZ9kcSDU8ooKMilSZNrZwPHxtXD4z5EfmGARx+I5PEZxdw4OIeeXYzodAIbf3bSub2BT9+6ujF1IcvPiAkFKAoMG5PHgQMynrIIEokjifSqcdyh2jh5aj9TX6rggzdjePOjcoaNyefVZ2N5t/PVe/HEGS93jCsk2tkKBDATTimFxBM0vC7TX2LYaCczn7s6f0xJ0vD687F8uMjK0u8rSU4Kakt7HRoyfC05efTgv0wS6T/Jz//FkCSJzz+/Pi2k64EgCCQlJVFQUFCjZP1/IxITE5k+fTrTp0//l7ctCAIdO3akTZs2/6tjMWXKFKZMuXadzOvF/1f6RMOGDVm5cuX/WPv/X4nD/3XkXMrj95/d3DU0HL9f5fV55az/Krka07JOmpaNy5Lo3KcY61kXh9iJUTUTwI8LB+mEZtzEkMi5i6dr/W1bpUx2np8JTxdyz22R6CSJ+QsrsISL7FybWmW+5PMpPPxMMV9+a+PZx2J44anoqsXOrOmxDBqVx829jDwyLio44bMEsLqE62ZzGI1Gbh48nkO/vYuJMAQENGg5yh9o0ZFEnarPWoQoWqs3kWPdSqVdrjrWJyaZGf7TaSLKarKxAmoAJaqIrp2uTvg3/uykDh1qPaZUsS51up4nd2c5ZkIbf/hMpTjdfuZ+bKNRAw0NmsiYClpx/OhB5n70rxnLFEXh0/cXUMcaLPPU/2mH2Uw47rxGLPoqB0nibzegzGZtjfJTURR5/MkXcLufZt26tQx/4E0+mq2jRZNgn7JVyrzxgZ+LuRG0aKwwc6qOJg117D6wnWlTfuHSeSOp/hY4sXOBk7Tixmru5+lyI2ZNnU1CQjwdOtYe67/CaDRSkKsSERc0rpk0ViA8TMuPWwp4c56TzNyjxKiJJJKGhIYS8sniDC3oxNnAXnKifydSF4bWG4mscWGMdbDojTA6tQ/GzhQRYH/ZdhRkEklHQMDh9/Lz1gBHjpXTrZtI5oUAO353071L9QWooqg880Il4eWdQQiW2cqygKRoSKQeRWSzZJGf7av1+DVORFFHvJBIvprDw5MnXnMM/p0QGxuLohgoLJbR6QVaN6/dLLB9Kz1ffR/cFMzO9VNYHOC+uyIYNshMhVUhPUXDzcOspFC/6n7QCFqa0p4L2Rt5ZmYpL0+NqWIx9e6u5w3deeK8oc0zcjhXTVopCAGVv2d0qoKC26OSkHB9ZZ5jxk5hwtRb+OmbZI6f9tGpnaGK1fLIBCNP7T9Hor3mxoqiKpSJ+Wz7zcIPG32cOm+mVbs+dB60mu6dJVo21XDwmJe8Aj+zn4/hgYcrCeCv1WRSVmVMYQrtWhr4Y1MKr7xdzv2Ti2nRREe5VebCJT/16mhpmK7lwk+1L9r8+LBE1GKc9DfIyjpPy6Y6oqNEBvczM+ONsir34NGjDCw4m0WsNyNkHOTwsqqqgKXf2xk7ykJ0lAYBmLfAysA+NZN6qqqyfKUdnU7glgFhLPzaxs41qQwclYdeL1ZLfCiKihQi6XfvneF8sqSSV56puQlVWBygtFxm9SYPEx+/9ZrjUJhbhA4jaTQAIFyNIbyoB/5CH2d0F3jmrVLuvSuc5CQ78z/eCs5wBERko42+XUUa1L963FfiB/DRokqi/W3JKzxa4zcBHhxt4e715STWclwe1UXDBqGTzxpNsEIg92jtjDKjHMnhA/v/i7P/90RMRAqffnmRB0dbahj0nD3vo2XT4Pjo86mMnFjIoN4mtJLIgs/d1HF1JFqIC25G+FO5VJxbbZ50LVBViCGeujSllAKyfBfxb4il5/lcnn8qkhWr7NRJ1XLHkNrv68F9zfS+PY+6SQbO5Mmk1RUwGiV27vz5upKffp8Po0GgoEgGZ/XS7jCThvQML/fcVsSWrTkoUu2GufGxGtwelZt7m7m5t5n8wgB9hxfgtutRon08OLq6makgCJhNwbbatzIQFVE7s7JRhpbE+sV0vuMkGzb6MBU1I9KXjK6Wx9jI4Wa+X3/tia7Y2FjKywNERYosWl7Jc49HcfOofLp1NvDouEjemBHLgaMennyxhEF9zYy/5+q5HD3pJcIiVrG6bx8SzvBBYbz7SQVdhuSg0cC6zU6G12JUtXazk1ZNdVgrlZAmRgA9uxiZ/V45s56N4bt1DsSAkbSyrtXWJoIgkKI2IOewm01b7QzqZ2bOjCjGPv0+vXr1veZYDL/tPrZtPMH7n1sZ0j+Mt16M4+aRudx5SxgajcDE+yJ49d1ybhtXQN1UDYePexAlgfvutNDzJiN2u8zgOypII5FkoU61tsOECFqqnVny1Q4+eBOaN9Jx0w0munWuPgds3ljPtwsTueeu04SVdSKCGC5wEp/qQScY8MZe5NknQhtMPTg6Iqg7vd3JD4uSaNe1lGSiyXOE/WN5mL/iP5qf/8F/8B/8B//B/0rs++MAmcd1/LbXzfotToYPCquW+LwCjUZgymQzFpOOtnQjg2Y0oR1hRBJHSoiWg6Vll85pQhrIAby3sILcbJHiixa+ebMeX73agE/esnD2lITVdnVRr9OJfD4vkdQkLTHRYg2Wx4ynotm41cXAUflk5/qwuXx0vPHak1x/hskUgYQGLx6iiUePkaa0R0XFxVWGs0d1USrkoZTEMWWGter1RvV13HK7n4Lww1XGQxA0RsqL28X7b4dXTYzXb3FQaVfRUXuSRSNoGXG7CV/CORS1ZqIjX80i25vLpsVpfDWzITMmRbFvn4KDSkRVi15fe9vXiosXLzL67kHIJXKtk/poXxpfrfCgKMFy1lBQFJWTmQIpKaH7i9Fo5K67RvDmOz8w74s29B8lM/hemVGPhJOZ3ZCnHhJZPM9Mp/ZGIiwSA3oZWf+lHps1qBOczVka0bpa4hOC+ot1K5vzxsw3r+u8Z78+i7goPcs+jWPuq7E0zNARGy1x6yATU580EJNqJ6Ct5Ci7OUaQnh5NAqCSEmhC2zYaftkaxmfL3azZoGH3tji6/Mmt2e9XkERoR08qqUAFWnADndUBxBR14OcNOlo2NjDmkVJen1eO1RY0+Np9wE3vW0qwH2+I+XK5sFO1YwpE4VSc5HOBhrSiPT2JK29LcnFXkgq6UUQuTWjL2u/WX1cc/p1w252TOHrSR25egNz80OMWQE5egNREDZdy/AwdVYbs1vHs5CiaNdJz0w1G0lK0DBmspUKfXeO7Ybb6IMBdDxZw+7h8bh2Tzwtzymh/o59SY03Tv2JysYulNTSIg5qfGrxqaJNEl2onPkHB7lB576O51xWHpk2bUlquMviefL5bb69mQta7m5HkFsWUa7OrbVzKqswp7X6mzphO596fMPL+L/lq2VZeevl1ft5+gmGjviIsaQ5HT4excVky7VoZCPg0WIimjJpa3wA5ZNKm3VXzjNefj2X1F0k8dG8Er06L5caOFjq2MXD3XSa8cbU7OLvjK7h9xO3XFQOAuLgELuX4MRpEHE6FB+62sHJD8Dlw3wgzpJ3DQXVWm6Iq5EftZfrTZhQlKBnw41Yn990ZTJrc2MFIQFaZ+U4Zfv/V+Hm9Ck+/XMrAPmbSkoOabF6vikYj8unbCZSUVl+UtmmuZ9femsYu/XuayC8KMG9BRTVjlVNnfdz3aCFD+pnILYyr1YwxFKKjopGQqm16QZD5pjXI1KsT5Pk8cG84h3+LY90GDWvWixz5PY5HHgyvVgF3BUu/q+TiGS0xJLBjlz+kCUy3ziYUo72Gv8AVXJSOM/WJ2pObXp+KTwxtOAvglewYzP/hKIVCeno6Pq/KPZMKq5loZef6ef5VKydOBcfHhV/bOHsK3p3rZ9VaL7266wnvvI+Dpg3sV7dzWN2Fo9jMo9Or+1b062Fi1V+Mdv+MNZscjJhUTlH6Lxi1OprSniK7nbP7ohj9UBl7DnowmUT+zttWqxUwldehuDSAOTxATJREfKyE1xvaFKw2dLihF+u3OElNlrDp8rioniJHPYdX9eCx6YmLkbh/lIUP34mqjbwPBDc38goCzJ5fzvD78+kyMA8hpyFaQU/XToa/ZT/Gx0ocOFz7cZ+94Kd9awNzXo7kwM5YYjqeIkdzisEDQzO8fT6VBo2uXUKrYcOGl7Uzg7qZ5y8FeHB0BO++Ek/jBjrMJpHunU38sCiJnbvd7DkYNGpev8XByAkFNKinrTbencr0sXm7i1WLk0iICxIfysprJt4WLbcxuK+ZhXMTSU7S1KqBLggCsTFBGY6DRz24S8NDkjIAou0Nmf9RcOyMiZbweUpCfq42dO7cGYdb4tyFAC/PqUCjgRenRPP4CyV8t9bO1l1uXn8ulmmPRrJlu5fcCwasRxry5cz6jLlLYuhdViQ0pFCvWrtBjc4y7OYc9DqBr3+o5OhJP0MHhB7jWjbVo4+pRFEVBEGgEa05xh7K1CLCI5RaZQh0OoEmDXXERovc+2gRxvKMYKJdG4Hdfv1mYKHwn1H1fymKiorodEM7khMl9DoRWVEJBIKdr6RIBFkiKlbBaFYJ+MFWIaCiEh6hoNEES58CMmg1Qa+3SjvIskJUpIhKUGBXUVQUNbg/7/EIeOw6VFlEUVUEUcZglpF0CmFmEUkCq1XAZdMiqAIqMkgqGkGDIvowW2QMOhFRAo0k4PNBpVXA71eJjIvlpy1biYiI+K9OOyRmzpzJpg2L0GhVPB4Zp10k4NEjCiKSVkZn8uByiKgBHQIiiDKqCqIqoQgKoj64q6PViLhd4HQpxMYJICq4nComo4hGCgo9u1wqOp2ArUxCDWiQNCp6s4zeIFNarBIdC2HhIoqi4vWqSBK4PQJumxZUEVmVCYv0YbGIKIpApU1BQSHCIhEb15B58xf+Y3fjDRs28MzTEzAaBBQVwswiGk1QW8ntVi8LbkvodQKyDE6ngsGo4PWp6HUiogiiGNyx1GpEELhsbqQSkFXsVgnVrwUEBE0As8WHyx2Mj8ko4fEpeFwiPpcWVAFVlLFE+zAZJHx+FQEVt1dGFIOfl6Tg5NjpUvG4FWJiBGRZwO9XGDX6caZOnfqP4rB161YeGjeGqBixipnidqtYKwNEWiRs5RoCPgGNJCEICqqoEAhATJyKwRBkiXn96mVXxSBzy2XTotNqELUBtMYAUREiNquKrVwCVQJUBEQ0kogq+omMDaDXi8iyis+vYjIKKIqA2y0DAqIIlVYRQdYiIKBKAbxeGUnVAwJIAfyqhxdenskDDzzwj+Lw74CAP4CrJJz7x1dQr6GP56ZE1vrZdq11eEyFFMsCGm8Y0SQQwPf37KPCVG6+4xI/fBlMHgHIssqX31ay5CsP9aTGxHkvM5oEiA0k4T7lZPCdv7F3W1y1ROzEMREs/c7OGzOqT2jqpmmpk6pl6iPR3DOpEE15MqeO5NTKJqoNmZmZvP7CG2jQksVZGtKSE+zDQSUBAuRyngQ1leLY/aQ3djHhbj2yrLL4ax/t+mSz+L0EWjXXMWGcmf1Hijm4rxhBFYmKFnAHvDw63kD9ehqOnvTy5beV5Ob7cdgF/Jynjtqomjt81fWJzqNXFxNhr/h49tmdJFS0xSwEF9G56gXKxHw6yH0RleB4gzOJGLUhB9mJgsJnHy/kxZkvXHMM/ors7Gyef/YeHr3fy6wjUVDL3FsUghPB4cOMPPNqCSsXJVdj+ADM/9xHv/6jqiRabDYbSxYtYfOGLRgMBkbceyd9+vahbt26zHr946rveTweHhzXh5HDak7iJUlgxG1aflmSj0dxVcXmr9AJegryy/D5fNds9vPdsh/o2Eai+40mTp31MfX5Sk6dkdGHe5l4v4Vln8WTnefjnQ995JyHFHs9PKqLY+whnEhOnPVgCRdp37qmvt/pTB/WcpFGSnsucYpUMogRrvKboogj0t2TfTt2cOd9QfZHl8E5SGLQ5CZgtRDhjgQhOGe5wAnq0oRMjpJBs6qk6BUYBBPN1E5kcQbdGQm3243RWLOc8d8dY8aMpe8XcwgPU1i9ycGksRFVjMc/Y/b8crIuiGxc6SGiqAsacyHPzcznjZcjqz7z6nMR7DtwlgsH7aQqDdEJetyqk4pABas3uPh1TQoxUcHNHK02qIPYfeAFDhzPIVZNQQDKNLkMHiKw+vl4htyxH7I6YBGCbA5VVYkkhuPsoY3atVr5dUANUBC9n0CBi9Q69a4r0XUFDRu15dUpufy218PKjY4q+QVBEFizPJanZ1xg69ZMRFckNqeMOcnEqy+8xMBBN9doSxAEWrcO6kUfPbKLn37ZzIBeRiStTF0ac5w9+FQviaQhChIB1U8eFyjR5XEpLwyvV6linxkMIo3q6ygtk9mxx0ib5iqTxmppf5Od45vOE+OpX+23S/V5NO/chPT065d7uP3OCbz5wVjGjLDw1kcVPDc5miGj87mlv5m4WA2bV8Vy/8SDZJ3TI1hjcAY8lAuFRJv8fPiFyMJlFdzc28TyTxLR6QTcboXiMhmnUyEtRcPge/Kom6ZFViA3P8D40RbattBz+LiXzdudhIeLZOf6yaijo06alqKSAAlxweeE0ShyYwcDi1fYGDvy6txfEATeejGGjgNy+HSJjbhYCUEIlpBrNAIfLFb57ofr2wAZMKQ/33+xCqtcRgLV2cmCy8LuveV07WSs+v301KsZqUPHvOz8w0OvwSXccYcWSYRN212kJEro1eBmoKWoBbePO8n3nydWYxn+vtdNVKyfQ7YdNFU7VJXzBlQ/ubqTmBNLCQ8LXeFRednspkBzgURfvRpzAVVVKTOfY+LImpJE//+Cw+Fg8eLF7N8fZJ926NCBcePG1apRHwgEWLFiBYcOHaK4uBiTyUTLli25++67iY6uXZ/zn2DMQ/fy4vRfGTPCwvAxhaAIaAUdXpsJf1EDdrsvUl4R4OXXHETrLTw1RWDC2DCOnfIx4l6Veu6WRBI0nbEHrGzZtIdGnbJp1cREsyYaMjJE3vywggG9TFWawFewaqOd/MIAG76O5IWnVQbecQzfwY7o0GGlHKM9Cn9UOT1uNLB+i5Nxo0Kvfb9e4SVVbUe5tgxJ78TrU1DtEKm/Pl7aHXfex5Cb30GnmtC504gkHh9eznAYqURPaVmwCiAyQsLrVSmvkImOqsly/fV3NxXWAPmFfopKRUSNwqin8rmU62dIPzOrfwzq3YfC/kM+tm4L1MqgfX+hlcfGRwLBjaIVi6Jp2/sckyeErib4fJmDkXc/fF1x0BvMhIe5sLsUft7hYvM3NTeyBUFg5jMxDB2TT3KChp5djHTpaCAQgMGj8zAZRdxulYw6QTPBeulB9q7bozLs/nz69TAzqI+J0ooAH3xuQ6cV+GZBcG7k8wXzKqFkLgDKyhUkUeVCth+zXDsjWCcYqLBeTcQ6nNdX6h0fH8/Zc36cVolPFnpY9m0hRouf7p0NdOtsoqxC5tYxBVy4ECAykEyDystGpQJQmUa06uQwv1XbqPeoLkoS99Crt8Btw/TYHWEsWFpJUUkARQnmFv6K0jIZu9tPIQfRq0YSSSeRdM5xjFRv6E3RK/D5VKY9FsPAEYU0cgWfmWKESlpaaC3768V/kp//C3H27FlGj+pL3+4m3nwxlmaN9fh8Kis3OvhkiZW0ZBGjXmTurGiaNdbj96v8sN7Bq3PLSE/R8/CYCOYvtDJ5fCSD+5mRJIEjJ7y8OKeU0XdauG1QGD9uczLn/Qp0Wjh+TCDWXZ/EQH00ghYvHrKUMziUHLp2Epk6KYbHnrZhdjYgWqmDJEi4VScXA6cRBZW4ZoUMHRTGsZM+XngqhlbNrh7TS6/ZKSyy0qFNa3bt3kNCQmitkdowcEAn0pMqeP/1WOa8X86JY1qSfU1JuHwcNn85J937qKM2IpF0REHCGajkAieJJoE4ksmWT9PyhlJWLo3h5FkfM2aX0eUGPUtW2HltZgzDB4Wh1QocPu5l6islZGaqNA/chEWIQgkoWJ35lOqP0LadyrxZcXRsYyAQUFm50c7kqZXE+zOI8zcIxk51U+I5TaceVj6dF8nazU6mv1ZGlFnHUw+Wc+/dvXh9zpd069btuuLw0ksz2PrTUh66z8LazS6G9DPz5IQoEuM1WG0yd08swOcTmPdaLC2a6PF6FVascjLznXK0JoX4OIm7bg1j/U8unnk0ir7dTQgC7Dno4eW3yjh7WqSepxUxStCttdJfwcXAYRo2dRIdI3BDWwOffOYjxdOEGP/lOKt2LpYe5u5HFW66UcvEqUU0qm+gbzcTD98fSUy0RElpgDkfVLB9l5vCQoXx95rZtc/L1s0fsnv3Tn744frc29599x3en/seTZtqmftqHN0vU+237nQx5aVSLlxQ0PrMNKIFetnIKQ4QE6mh5wA/L02zkJKkodIus2CpjT/2e/j83QS+WWtnzvsVGIrTCHPHcUk5glfy4y43kKamUUYRcSSTTF2sxgskdcjirZmRNGmow+1W+GaNnWWr7Hz8RjzfrLGzdrOD08e11FdaE6MkVcXzHMdJJYM4kqmUyznDYWbPnMm2bev4+uvV1xWHfxfEJISTdSab9iW9ybYeJ/NcBT1rVmwDcCHLR9MODsbeXcTu3Xl8t/YQzgI/efJF6tM85HcqsRJ9vhODhx0mpb6L2GiJA0e93NTJgE41Euf6ayln0DG4LKs+I8ZdYPXXcVfdRlO1FJfWZGMdPeklo46WjDpa+vUwsfJAHKrs4/Dhw7Rt2/aaYzFp3KM0trfnBPvx4OQCJ6lPC46zm2Z0wEY55+N+ZsF7UfTvdXXBde+dFr5ZbWf4/YUIggp+HaVFGhrQEtlczpMzyrh9SDTLV9mZPb8CkxGs5RJ7ftOiq0hDQeEIfxChRpFB86pFWqVQhkO1MWuuhndnxnF4jJsdv+5h37HgJoOkUWhm7V1Dz0wSNDRXO3KS/WzesPm/lfz8YP7LfPQ6JCWYmGEsgVo2hW1qOYlJKnfdGk7jBjoGj87jodERdGhjIK8gwLufOCgojWbc+AyKioo4f+480yZPx1gaRUQghgAC7+z7kPfrfMBX3y2ttpGXlZVFuxZCrYnsF5+JYOmy04jev2e5ikjXVdLjdnm5Y7iFQ8e8jLrXQXhRSxJbHuHnNalVSfkObQwMHxTGky+U8vOyo4juSDRoSSAVpczCtJdzePe16qVHPp/Kg0+V4HVqMRGGG2e1xOcVCIJAA7U1FzL3k5Xr4pvPkqpKDTMv+Hj4qb1kH0qizGcjiXTChUgUVSGC0JqrZiEcr+rGW85/kp+1QKvVctfICWxY+yn5hUEDtY/mxFdtAsqyypwPKti9x4+5rBF1hSYggMkZxublPn77o4CJDxpITpLYtt1PQb6KoEgcELYFGUqiSoQnjbjsHvS49VduG2KiZxcTxSUyCxZ5qMyKxaJqKCKHdBoRb4qkVSsHdVK1bFkbzdQZhzl4QEHx6ii0udBoZSSviX3KNuJIJEyNwq0rp1TIw6TxEWYO44MPv/xHsZg6bQ6PTbuTlZ+Hc/Col9/2ummUoeX4GR8mo8jc2ZF4PApD73fx8uT5dOnS5Zo2mx6a8DQTH/odSbIz7BYt6z8qpGXgRgrI4gh/IKgCAgLhRNH35r4Mu3Mgt49/iZlToV0rA6qqsnWnh9nvS7z6+md8+vFs1v10ns/fj2LqC7ls3pyFzp6I3wflmnKG3DGEl1598R/FoH379iz4pDGXcjLx+1Wefa2UZydHMXJCIcMGmRnQ08wrM8KY+2kFR06WMbynmV//8NO8kQ6DQeBidoD8wqC7/bFTXv7Y7yElWUO9NC310rRs/iaFgiIZUYSEuGBCY9wTRTTK0BEeJjLnhVgeeLKID2bH89TESB6fUcKX7ydWOcU//0Q0jz1XzLrNTiY/GElstMTPO1x8ttTGjR0M/PqHi/MXA1gsRmz2CIbdfh/jx09CU5t1di3o2LEjSQ0SyD6TSZyaXO2ZEx1I4YuvTjLpgbAaTCOfT+XVd8oRi+qSVSTx2uFKet1i54v3EoiMkOhyoBhfiYdofx3O7y2hQ/8cunU2EBstse+wl7gYkdYt9NzcW+LM6SMcOaqgFSUSklRmPmJk4TKFqa+U8N3C6kZJfr/Kw88UY3coYHByUbuXdGe7qmRDQPVTEHEIQ6TEyJFj/lHf+Fdg/vz5lJWV8fzzzwPw6aef8v777/Pss8+G/LzP5+PixYvcfvvt1K1bF4fDwZIlS3jzzTd54403/qXH1qBBAyIj4bOvbATsJvT5TXBgp47QmFzLARw2HV0GFGN0x9N9sIOJ46JRVZX7HrSRmN89yLq7PBx4cOF3GtA5G5CfE8W5LQ5yhEyatNAz7skienQ20a9n0ARmxWo7qgoDepr4Y7+HLh2NLP44iiG3HMVR7Kc+zYgjhWLbUZIT3cx+r5xmjXTsPRDcmR3Y10DDDB1bd7rIOWMmRTAjKBpuHxrOT78EjWdVwXpdsfB6vZQXmGkb6BnsQ5fPK45kstQzHDtSisMZJDI982gU458q4qsPE6vdDzl5fl58s4ykBA2d2hl595VwVm20s3OPhzbN9QRksFbK/LbXzU03VH82Hzvl5cdtDmSPif63FbP889gq0zyXS+GtjyqIi5Gq5gcAERaJenU0rPvJyZi/uLAfOOrh4Il4nn6x63XFISIyHg1ZXMr2c3Mvc63jfZ3LhIS1XyYH+8SjhTwyNpIXp8Qgy0HN3z9/NzoqmDT+ZVUqTTrms3phDDalAsHiIzJKpF3fbMwmkUqHwqqNDm7/i9SBqqqs/tGOikr/EXnEx2jIL7bWUpMWTDQmxAevzfHTXvz+0PrVteGnzVtQi1JxkUW8vy6aiALWfxVbTc//ntvDSW9WSEpl+xpxMgpmBDWoEa8VdCiqQlHS72xcFUlGnattDBsYzqLlNqa9WsI7r8RXa2PJcgez53gxFrUmgSg8uDnHMbx46EBPSmwHOXoyqB39V5y/5CMxXqJJQz06PXhVNx6cNG7diPDw65eHCQVB/Y+g3f8TlJSU4PeHpqk0a5JKx7YGflyeUmMHYcuvTt6YX8GW76q/V14hc8f4AjYtT+H2B/L5cHZ8td1NCLL8ht6Xz6J5CSTGa8grCNBraCHm/JbEqzV3nS9IR5j1np2Va31kb2mFRa25g3lC2M27HwVY+n0lq79IrsFCOH/Jx5BhDgrL3RjMWg6dOHnNMVq48DN273iTtV8mcfOofLIviETm3VBt8XRM3UM9mlQ5yF2BqqocYw/1aY5ZCCdbOsmU18sZf284sqzStOslNq1IrXYjQ3Dx0HN4HvZ9LUkQgjHxqV4qm21h96bUamyh52Za2bywLrGB6poYAIXm40ybbePuO8LIzvXTe3g+Tz4UxaABRvrdWcSuP2qWj9UGp9NJ397NWLMkmXsfKWDk8HCmT74ag9OZPiZOLWbbypr95dRZH7eMzmfLd8lMmFrMso+TiI2pvivndit06lNM/MU+1dhdiqpw0ryNrr397NqpUtd2I2FUXyirqsoJ3U56DHQRFyPSvImBh+6tucs55/1y9h70sv+An0/mxrBlh4uNPztZ/+NxwsJqF4z/M2RZpkndBqTUUdm/Jb1aqRtAhVWm08Acwi51Ik5I5JC6iyQpmd73ZTP39ZraIqs22jlywsfLU2P4fa+bMZMLSc7qj4jEfrbTmDaUUEA8qUQLcThUG1Hd97NuRUyNh8XBox7mL7Sy+L0EGrYtJLWoB3rhLzp4qsJhdtGSzpcfKDJ72UoAN1+sWEK3brUb4Gi12ipn9v+LqG08fHHGo3yzeCudhf4E1AC2RtvZuz2uRj9XVZXew/PJu6SjfTuJt1+zEB4mMGxMAZcuCCQV3VRjjChQs7FTQSOhNTmcpfNdF8m84Kd3VyN5BQF++y6ddKVpyOMNqAGOiDsZOERl6afBe3HrTifPv15GfJyGlk10PHhvBOkpGm4dk8/CdxNIiNNw/pKPO4aCvyyaaYsep1+/ftcUn8LCQgbecAvN5I6cYB8yAby4ERBpQAtihSQq1Qqa3HaIxR+GTi6NnlTAA3dbOH9R4b2PXBTlaKkvt6E07gBTn9Zy/8gIdDqBSVMq2PlDIknextX6eb56kQpKyaAZdstFTHUL2PhdDIePe5m7wMqAnkbCzCKLvnZQUKRQnmuirdy71nM6pO5ENAjsOvLrNY8Bf4YsyzwwphublumQZZV2PfNxX6hDglIHk3C1PUVVyI3byQsvi1zKDvDcE9GUVwQYNbEQm12hfSs994+IwO6QmT3fisOl49IFP9HhGpo30eDyKFw8LxBW2gQxYCT8JpEvV3xR1f7Fixf56vN7+fD10At2RVHpeqvCqSMVtPV3C+kMrKgyhRmZ/LRj0zWzgeulZPDGyxZWfOvDcLI75TFHWbKiunvnFfj9Kk27ZGPNjaAd3REEAb/qI9PyK3UbBnhmcgR10zTsPuBh7sc2/Dlp2PwO6tOMUgrJEJrVehyHjZu4eCyhRmLB71dp3y8b8VxLEpRg+dQBdQfthe61tnVU/QMHNv448lutmrj/rmPhFaiqyttvvsDB/RsoLa3A54eMOloMeoGTZ31IoopeK5J5RkOa2oAU6iMJUtBdlSxytCdJ06Wjc8WgqgIXOImic9CipcDxIxIZgVbEkowTK4WJf9CzuwanQ+WXX1X8bg1+RaYOTUgiDRXIjvyDqHQrD95rISJC5OvvK9l30Ien1EK8JgG36KBCLgOth7BwkQiLiMEgUadeG6ZNf/sfV8IAHDt2lLfemEJcTBkHDpZTN11L/54mbJUy23a6CSgmxo5/gaG33nVd7dpsNj75aA4HD/zCmeMVpDhaEqMmVt2bNrUMe91CvlmzgtjYWC5evMiXX7zHpYvHUVRo2647d98zkfj4eLxeL7NenUJxwUEG9Ajgcqt8v14mrU5rXp89/7+9mJNlmZF39cXnySYmSqSgKIDPp+BwqWg1Aoqi4vFqaNgwHZvNjsnow+lw43IHWPxePJZwiYvZfkxGgUXLbJw666dFUx3FpTK33hzGfXdZCA8TOXXWx8x3y8gv9FNWHqwi69fDzOlzXg4c8RIbLeHzqbg9cP9ICy2a6DiV6WPDFicjh4dz8ZKPn3e6sdpkOrTR43CByxPFhEfm0KxZK8xm839LBqWkpIRhg27Hll9JY9oQJkSgqirlFHNBOkKTFgqfvRdN88tGTsdPeel/WymCNYZk6lbpIpdI2YwcoWH283HkFwW4Y6Sd+OIbMAnhlEt5VESeIDzGT1i4Sn6hTGWxEUucl9kvRHHb4KCm3skzXl6dW86AXiZOnPSz6kcHg/uZ6X6jgTPn/Hz9g53KchGbXcvqjSt59eVnOHfyPAZBhyCArPERFhXOh58uo0GDBn973v9T42Fubi5PPfUUr732Gg0bBsuPz549y4wZM5g3bx7JycnX1M65c+d47rnn+Oijj65b5/zvxsJHHxnD/cOPM3+hlf2/6WiqdOIUB8mgKeHtjhFmFtm7U098rMQPqzU0qq/jl99dPDHOTELlVT3gSrWCS5ymBZ2qJc1VVSUn/ACvzPESFS2w54AHg0Hk1pvNNMzQ8evvLvYd9vL0pODaolX3HKIye2MQgokqj+rGmrGTyAiB88dNxPuDz0B3VBZ+gxVF9FIvbwgSEkV1t/LOHDPrf7LzwzoX7Tv24ZMFi645Tq++NIu9n58gmvga76mqyj5pM/0Hqiz/NAlRFNi2y8Ub75fTprme+DgNR455OHbaR910Ld06GSktkzlw1MMdt4Tz6x8upj8WzbRZpXz9USITnykmPlbi9sFhQVOwzQ7OnPez8J14RFFg+L0lFJR6aJChxe5QiLCI3HunhRG3htWY29xxbznHD+ip39zN+LF69HqRL79xUlyRwgcff3PdbOGHxg/jzOlDJMSJRFg0rFsaOr2oqio3DcmhV1cT+w55qLQrTHk4ijuHXh2LC4oCzP2kgt0HPVRYZdq1MvDilGhuv68Uv91Ei9Yyn38YhdUmc9u4ArZ+H1x/3/FAAY89EMHAPsHk68oNDuYtqCAhViIyQuRidoABvUysWycjHOlS1V/+jALLQeYv8tK6mZ4+t+ej1TdmzfqN1xyHV1+axf6FpzjGHuoa0pg2u5IxI6s/Z05n+hh1m0B8WWgJrnz1Im5c1BeaU6rJ4r7p2Tz+cOjKpf535fLNgqQqA8ZDxzzcM8pPatlNNa75JeEkTmMhyc6WeOsf4KdVcVXVAhA0jrpnUiHzXo0jPlZizORCzhw2YvOq7Nz7GxZL6GOA6xsL/8P8/F+G7OxsoiIlXpseG5I6vX2Xm1nTY2q8t/S7Sh57IIIz531k1NHWSHxCUBfvyQmRLF5eyfTHo0mMl3BYNdRV0kK6UKYHmjH3w19xVGhICZH4BMhQWjLzjV188E5UyPKr+nV1tGyt4tkZSbmrDKvVSmRk5DXF4ovP57D+q3h27fHSsrGOI7sl6vwp8elV3QhQI6kBwV2bumpjcjlPY9qQEmjMh59uY/y94Rw96aV9K0ONxCcEyxRfnhrFxMdPQmEw+VlmPsusZ6KqJT4VRWXtej/J/vSQsYt1NOaDT37l7jvCSE/V0u1GA7PnVvLIgxbatpDYuHEjgwZdm7vvww8/SOd2BnbtcWMJl5g8vnoi74U5pbz5Uuj+4g+odO1s4GJOgO6djTUSnxAsT3ryUTPvP59FnPdqSZYoiCS4mhGmPwlubY3EJ1yOs681O3buolkLucbuzxU88VAk/e7KQ6uDhvW0zF/oY+KYCG6+uTe7du29pjjMmPE8kkbg0fGWGolPgKhIibGjLLw77wB6dxfMhCPH5/DiM6EHy2EDw/j4izwCAZUuNxiJj9OQV3aIuo7OaNETQSw5nA8KowOO2DMsmBkeMjnRrpUBt0dl83YnZl9CjcQnXHbvVBtQQBbpNEQUJOqqTbioPcJLLzzJtl8OXlMc/p2QnNIAQdyCQ6lEh57CfIG7JxSxcF58NafaZ1+2YT1Vh3r25mT9aKX/sX1sWh3FvFlxfPi5ld927SYrO4p4UpGRKSYPPQYaEpwEO2IyadHEzOdzExAEgQ0/OzmwWgO1VJuIiGgUPYd/lzh11kfjBlremF/BF/MTaNxAx+4DHh6bXozNLlO/rq7q4a6qQcNku1RGvXr1QjceAqdPn0YvmzjOXurSmEghFqtayikOEnPZbsETmcPEB2rXF7vndgvHT/t5bHwkd99upsfgYrJOnyGlpDXTX97LO++7MOkl8i7paas0qTGuJQv1sGoKsNz4B89PNNGvRzAJ3aOLiR273ThdCguWVjL31Tg6ttbToq0dapfMQha9xAbq8ttvvzFgwIBrjsUVeDweIsIFvlzh4M133SjFaWhUPeeFY8iqTCPa4BUd2OJO8fKLetq10nLomA2A5ascDO5rruHg26uriaY3ZTN5QgTPPHa1pNjpUhg76RQXd9Qn74yHvLy8Km3QunXrcvqcBp9PrWI8/Rmbtnvo0+82Hnq4Da899ib1XM1rjCHFYTnc98Do65JBEJFY8JUNjS0Bi6BHtFTSpkVtCUOB1i30XMpthEyACrWUi5yiYWVbpANhvDjpEoLBjd9uocwn0UZowykO4sFNoDYtAYKJZYtFCKndpNUKPPd4FG+8d4rScxq8cgAvLmQ1tAO1qqp4cCMICqdPn6Zr1+tjffy7QBAEpk6bRWHho6xb+w0rf/iCti38PHRfcLNFVYMu4w9PK2LTpgvk+7PQaXSYwg0kpUfTUG1M5okLyOSCpBIRrWPo7fcwfPhIEhMTWfblMjat/wlVUUm2tAVDCrmXDhAZV4qjUoNONuCNsJInOJAVhQ439ODRJx7ll1+2sff0JbSmAhKSDlFprsTmuoDdHkAj6dBJsdRJzWDcxLF07dr1mueBf4eWLVuxaMmP3DNqAAvn6uja6aqEw0tPqzz2vBvvf1FeFwoRERFMm/46qqpis9lY8OFnbFz7I2JAgywGaN+5Lc+//B4xMcH5aL169XjplXkh29Lr9bw66wPKy8vZv38/EZLE0mU3/MsYLJIkseLbn1m4YB5btvxAs6bg8Qi4vRHc1G0Ybdt14PixfWRnLubNGWZMpuDvFhX7ufOhUgRBT/PGOi5cqqSwWKFh/Uj2HvYTFhbGF9+KfPRFEbIcQJZlZFlFVYMsd0WVWPq9H4NeoUE9A2XlCoImmoFDbmPb7j2s3FyB3+vHZNTy2Vd2bJUBvH4NRoOO89mxdO7SHafDzicfPk9KokhpuUx0bGMef/JVUlNDl8L+HeLi4ti191e+/fZb3p09F2tZUKcYQUUUVE6fExn1sBuDvhIBkeyLComVrYgXrv5WBDGkyvX59rtf+X1fDlqtgMaiYjX9xpkCCdmrQbYK2P06Iv1u7FYNYYF4kvIymD0lnxdfzUY0eBAEgbS0KD7+UqBJky78sOZFtm3bxitvL6QwrxSTMYm77h3Ok089iUajYfm368nMzGTD+hV4PU7adehF7959qyRY/l/g7NmzmEymqsQnQKNGjTCZTJw5c+aak58ulwtBEDCZamev+f3+aklOQRCqmP+1PRMvXjjK/iMBmjcy8MdOH+c1hxA1Hs75jhB2Wkt4lIxTsBEQzaQmBceFo8cCSLa4anObHM7RkFY1KlQEQSDF3oa3529n7/Z4+vWoPrdye1R0f1pCajVitUSWQTBScMGIjkY0FxKu/qY1mQqKOac5iEbQUCrlMPxWHUUlASRJRKcVqVe/wXXNBf7YuZtYNSPkWlQQBOpGJNC8cTmdBubw8JgI6tXRMqSvma9/sDNskJmSCpn3ZsXRo8vV41dVledeLyPSIvHbPg933BLG06+U8v5rcRw46uXZ10q5dUAYtw8J54a2+qrj3bo6gS5DclizJJm7H85n/msJJCfWTDUpisqJcy4ExUhBkczCpU5cngBOTwzjxo+rGluvByp6Ii0CCCK5+QGcLqWqKuLP2LnHTUGhTIfWBmY9G4PVpnDXgwXc0t+MwSCyYKmNBUttZKRrefPFWBrX13H6nJenXizBE/CRWl+haXMjr7xdxsatTrreYGT0I0VIIgzsbWLHbg/PzCxFpxNo2kjHlm9TquQyVFVl4deVpNXzcqjkNyz57YkQgknegBogWzpJasNS1m4SGP9kMd5yEw3a+K+rP+Tk5lJOMVr0yBFF1EkL4457yygolKmTruHpx01BbVKldkHaJOpyyPgjuT4tUnQJ99xV+9pi+KAwnnk12DcMBpFXZjuIKesU8pjrKE3JjsilxPI7xee1dBqQi0HS4bJrkP0iAcHHoxNNNG6g5Z2PrTw4OoJZxeUkm8yIonhdcfg7/J9Ifp48eZK1a9dy8eJFKioqePrpp7nhhhuq3ldVle+++46tW7ficDho2LAhDzzwQDXtAL/fz9KlS/ntt9/w+Xy0aNGC8ePHV7sBr1f/5J/gp59+QqOB9q1D74CezPQxa3rNQeH4GR8jh4ezbZebTu1qanhdQef2Rr74Jqj/UV4hEy6FTuZA0MzCVi5g9IV25ILLJaClKl061F6i1re3ln0/hWEIL+fgwYP07l07G+jPEMUATRrq2LbLitksEilU3wVyUomF2neGLEIUF9Qg01QSJJyVwYnEzt1uBvSu/UHcpYMRSVdW9X8grIxunaon0Kw2Bclv/NvYOSuvDroDeptYuTYoPN+/p4kdv+645uTn2dNHmPmMmT/2u7GEiTUG8wtZATq2Cd1fjp3ycnMvEydO++j8N9eoexc988MraiR7ItVYjp4IEC4n1frdMCECVRYJM1Gr2LNeH9RzCj5I3TSqr6VJAx0eV1Gt7f4Vu3ZuIzJGpceNtV+77p2NLIiqxOG2EUEM2vDSqt2ov0IQBOqmaSkpk0lK0NCupZ712Ta8DjdhWPDgrOZgrRicNG9ce39r30rPtp0exIq6ISchABFEU0p+1f+RxIIsYa+sCP2Ff3N0vKEbqvIJF8P/IDJKJaw0ngubE+jU/QyJaX40kkBuloSprD7x3roAhAuRiLmdmDx1P6uWxZBbGODJx8OYObuEylITRsJoTBv0QnCcLDCepFFjeGri1XGuU1sD/sh8KAotuF5KAVHEYS6N4e35RwgIPkYMC6dJw+B9eGMHI6uXJDP03nwKigLk5vtJTdby1Qo3lKXjNp79Lxkdf0ZERAQ2yokhgUghmOCKFGLRqYaqMUiQZIyG2icGJqOA77Kgu8kk8tYsC/eMs5JdeZZkd3OS8+qSq54nBUOt/TfJ35BWzU8yoFf1Z97oOyzcNjaf9V+lUFQSoNvNpZTZVWRCJ7q8qof0DAVHSQk+X2gDov8KJpOJk6fdHN+pI6WiT1Uc0miAEzsn9TsZc4+BqZMtJCVoWPpdJU0b6VAUldU/Oti0oiYr4NRZHy2b6pj+RGS1180mkeWfx9C+eyZiVkMOHz5clfwUBIF77p3M4y/O4cPXDdU2ofIKArz1iZYPP36Q6OhoTj10ijVfrSeiNJEwLLhxYosppGP/doweM/q6zl8SJQoKfCTJ1zb/EIAi4ymcCU66djLSURDYvfsQclkacfbGCC6BbDWTVOpXxfEcx5AJoKhKjcUhQImYw839a59At2lhoFc3D+vsRwnLb00sSeSQSV1qunsXkIUfL+Fh6v/TRf//V5CYmEhKagajb9Mw5eHqG8CRERJff5RE8655zHjlY/r0Cc65VFXl7TnvUlnkRl9mQfCJyKqbA3+cZPz4GGJjY5n81GQen/I4SUlJFBQUcK3FYRkZGaz84WvWr/mZ2dO1tGuZSG5BgDfm2Tn8hwGDM52ywnI8Lu+/JPF5BVu2/Mit/Z3VEp8Q1L1//zUjfUcsYPhtd193KbWqqqxfu55Fn36Bz+XDaDIyZPggxo4f+7eJnNoQHR1N//79r/t71wJJkpjw8BQenPAkVqsVvV5ftS6x2+3Mf/cRfvxaX22+mhCvZet3CQwf52Xg8A+oW7cuJSUlCIJA/fr1a2gPC4JAYmIihYWFuN1uJj50B4/dX8qgPlfbPXvex8Rn1/D6nGXVGL1erxe3243FYkEURdxuNw+NH8a0h2306Xbl+xKnM88w8akRvP3uN/8oASoIAiNGjGDEiBEA7Ny5k+envIC+Mgyd3Yx8zk9ljI1+t/bBXrCd+Mqav2EQTCTLDXjwngImjbOwfZeHyU+6qONtTgSxCAGBMmcuxZwi3p9OitoUBDC7LOAKjms5YWe4dfIEht02rCo2o0aNYtSoUbUee8OGDXniyX8uAfOvhtVqDenTEBERgdVqvaY2fD4fy5Yt46abbvrbe2bVqlV8//33Vf/Xq1ePOXPm/C2LSxD0/LDOSklWGIkJEl6fl7oVNxAhxIAbVJeKjhyyyk7y+wE9fbuZiIsVUHSuatrgfrwYhdDPUEnQ4K4wYHcohIdVf/59t87Bc48H54ylZTKOCi1Xth7tqpXimIMYbGai5ZpSb1HEY/bHctayDXO8i1YtInnnkwrSUjQIAjRq1JSkpNrXXH+FRvqvxjaBoTeH07GtgedmlxIXrWHS2Eh2rUtj2y4XqiJUS3xC8F56/bkYet2WS4O6WibcF0W9dC3jnyoi84KfD9+Io1fXmnHTagXuGBJG91tzMBoEpr1aypcfJNRYKy9aZuPmfjoOHCnl/dfjad08OHcOBFSmvDIfg0HPuAceveYYALhdFVzM8TOgp564aIn7Hi1kxadJ1YhLRSUBJj1TwuSHohg+KFghFBUpMe2xaIaPLaBvdyM/73DRt7uRZx+L5p2PK3jxzTKMBhG3VyUpQUPr5joyL/iwVcrotEKVxIjfr/L9egcrNzqokybh8wks/SCx2pxQEAQeHB3B4eNe5r9r5psfjrJmnZf4GB2y4EPSeJnwQBQZdXT8tN1NQoZMUmLCdfWHcFMYBWRRl6bk204webyeSGsrzJjIPF7M8B2naNvJi89Qe79xYOPmfgbatyniky+taDS1FemDQS+gkWDofflYKxWyzupoI4Su5hIEgYAtnMgklRhac7HgFCm0o85lEpusBvjh09P8trsAsyXAkxMi+X6dI2jAKUnXFYe/w/+J5KfX66Vu3br06tWLd955p8b7a9asYcOGDUyaNImkpCRWrlzJrFmzmDdvXtXu0hdffMGBAwd4/PHHCQ8P58svv+SNN95gzpw5iJeVXK9X/+SfICMjA0WBCqsSUpDYEiZSUiZXowkDRFpEikpkIi0iZ87VvpgsKgmawkBwQedVaxfSVVUVUaMgy7XvnMuqjKQJtvtnPYk/IzdPQdAEkBX1uiY0shxk3FjCRQqKwUt150gNWnzUfmx+1YeIVO1cABITNJw9X3uMiktlVPXqYCXKwRKgPyfRTEbhbxkxqqqCeNVoJb8wwJXxLysvQELitWufGo3h5OQ7ibBIuNy+GkYpJoNIeYVCTHTN/hJhETl73k9MtERRSe3usMWlMoTQFfHhITpSpEyo6dp5BQHVj6KquGr/CBAsg3R7FJITNWz51Y3TKROQr32RGxUVS/aFkuCx1noeAXy+YN/w4kHxqH9rLFNulasYhAVFAURFgwYNPryX+9ef7g9ZrNLNCYWSMpmkeA2qzl2r8YoPDxq0f/rfC4KKIP5nsR8Kp04dQTT4GH6rmQMHZMzZrdAIGqIKUjiQv4MW3EAK+hrX1yxYOHtaxOVSEEXweFTenGVh4aJCii6GYS2RUCU/clw26Q08PHBf9Ul+bIxE244KpzfkE61WZzgEVD85nKMVNyITYM1GF336SHRsU33xLUkCL0yJ5uMvbCz5xs6dQ8NY9q2HYuEU3bq34nrQvHlzZMFP4p/kSRRVwYeHgOpHI2gRrQn8sCYTW6VCuVWmSQMdjRtcXcBu2u7ilv5XJ6s9uhgxhpdSVGkniaB0R4AAZmpx31S92ChnzwEPF7P9VZpOAFk5fhplaLFWytx9n5Okoh7Uo5iLnKIBLaq1o6oqmeIhFr4SxpQXrNele/pXVBSLNLV2DHH9w6mnNCclKYukBA0ej8KSbypZ82UyJWUyddK0ISsVvvrezrOTQ2/2SZLA6FF6PnzLWqM8c9Dg23A6HfQf+SmD+gRIig+w55CeU+fDeW32x1XlW09OfYLhdw5j4Sefc/H8JRqkJPPAw8/9I8MXSSeiOMMoFypJBZRKC0dOeKsWEX+G369y5KSHBx7S89IzaVWTcVVVmT23hG8+c5Noa4tMAO3l8SlMsJCqZnCOE5xkP83V6nF2qnayNCd4rHXtydfsPD8pSVpaN5UozY8mnhROcYDz6gnSaYhW0BFQ/ZSZzpMrnyfSm4Bbzq/GNvoPasfG9Uv57I3Qm92iKHDrgDDeeePdquTn+3M/5OcvfiXd3vyqwUEZuErt3HvnGNZtWfOPtVaPHj3Kru3vs/5LfVX/iovV8M3nBt7+oJLl812kF7Tgg1c/ISExgW7d/zXM3g3rlrJgdui5pygK9L5JYf/+/XTu3Pma21RVlUcfeozMHVnEOlKxXNY92/Dudjau/ZFvVq/4R1Id/9MQRbFqrHE4HPz000Z2/LKJ1k2cKIqOK3sKv+11M/fTCvwBCPgVJj4wBkm1EKazIIt+2t7QhhmvPF+jTPnK/f/9d0sZeUsJg/tW7yuN6uv4/B0/z86ZznvvL+fcuXO8/96LOCsvERUpklsIN3YZiE5n4sGRFfTtXn3O2aShjgVzfLzyzvO8M3fJfysWpaWlzHjqRVLym1zVdwyAWpjK2i83EOGtPbGWoKTz89Ycxt6tMHmKg9SiXtU28eLkdMJtsZziACkhppaJ9np8+flXDL99eLXXs7KyWLVyCWWlBdSt14zbbh9NVFTt5JL/CXz77bfVEo2hMHv27Frfu1ajxkAgwLx581BVlfHjx//tZ4cPH86QIUOq/r/SfklJCYFA6HVL6zadWbViPfHRCo0aayj9tT3hQmS1NhJJJyAHeOSpM5zea+SWm828+loWakHGNTPIPL6amz9rNzsQxWBlo6qqPDK9mIpiE0mqB5/gQmm2n1s66fhtcWg2JkASdWg94BhPPZrAyg12XG6Vi9l+REEgPDycgoKCazo+gLYd23D4VGaQTPEXqKqKz1hK88axNGukwzK/HKtNYWBvE1qtwHfrHLz8dGhShyAIDOpjRnN5eO3ZxYQAvPJOOQ3q1W7M2LKZHotFZPzdEdz9cAH97szjtediadNcR3ZegE+/tGGtVFjwdjwVVoW7Hy5k04qg34RGIzD3FR39RrxDn763XLMBJEBFRSkN6+rIL5IZ0j+MjLoyvW/LpU93E/Xratmx281ve9y4nAKPjqs+5+/b3USzRjpufyCfiHCRR8ZFcteDBUx7LJqZ04JSZ4qism6zgykvl/LVRwlMfaWMnWvTqtaEer3APbdb6HqDkR7Dcpn6SGSt5kcPjo5g+So7n82PxRBWzNMPhzP5+WJiY/SMHBYkW/XpbmTvYS99B9x1Xf0hNiEWECgkm1hPBknepvjwcpw9iEhEONI5sc1NuS4biayq+f8VKKpCRdxRnn86nCYNdYRZVNb95OTeO0NXUW7a7uK9WXEkxmuY+U4ZXxfLUFj78TndMlK5kQrO0You1VzvJUFDgrMFJ/5wsXhZAEkSKCmTsdlkZFn+2zhoNJprLnu/Pkux/6Vo27YtI0eOpFOnTjXeU1WVjRs3Mnz4cDp16kR6ejqPPPIIXq+XXbt2AUFa/rZt27jvvvto1aoV9erV47HHHiM7O5ujR48CQf2Tw4cPM3HiRBo1akSjRo2YMGECBw8eJD8/v8bv/lP07t27ypAlFO4aGsb7C601Xh81PJzPv7bRu6uRjducKEro3fpFyyq5+7Ygm81oFPAJbjyqK+Rny4UiBg/UoYuuJKCGzuYUiVncPlzH4hWVId+XZZXV63zYxRJ8vmDZxLWiXkY7Pv/axi39zRw65sUlWZHVqw/CcKKopAJFDe3mXEAWiQTZvTbK6dUzOHkZdnMY365x1BqjT7+0oRZfNXgwlTZk7qfWap8xGETS68m1xs4qlNC715VSV5UlK+z0625EllVWrnfw4IMPXlsQgFmvv8PylXbuGhqG36/y+77qCd9xd4fz4aLQ/aXnjUa+WFHJ0P4mvl3rqJXF8e58F2ZrzTLcfO1ZWrcRcOlKUNTQScd88QIJSTLJCcES4FA4dMxDcqIGm12mbQs9LrfCZ19XMuu1+X936tXw/gcf47CKzP20dpbkB4ts6EvrEUMiJeQjWhP46ZfQ16igKIBGIxAeJmJ3KJzK9GEpbY4WPU7siEj48Vb1fV1ZXT5fGrqO1+tVOHLSy4T7LLgis2qNcz6XSORqAiubs/hkP7fdfn2sr38XVJQXEB2r8PbMSIoK4QInOK0e5JJ6BgEBvWCodRKrVYycOOMl0iLRrpWew8d9bFkTx3crJZ6cd4nnP8hn13YL/XobQm40LXgvEk2z45xWD2BXrbhVJ3nqRQ7zGw1oiVbQ4dCU8eSk8MtJTitTXympdu07tQsa6mzY4qD/7YUoBEhv4OfJp2ZeVxx0Oh3xSfEIiBSpuRxTd7Of7UhoySGoHyxKAb5ZZ2PbLhclZTLzFlQw7P58LuX4ybzg4+hJLzd2uJooURSQFQUjV4Xhw7BQRnU2tqIqnFWPcIqD6NBTuq8pQ2/xMeSuUr5d7aBzn2LuHmOnyw0mnnneTkJRZ3SCnkQhDRGJY+puKtQSPKqLUrWAI/yO1uAnLUWDJUL6RwwfgMzMTKKlhJCMRIAofyrfr/Jy4IiHW8fkM+2xKMwmEZ1WwOUO/cy4lBM8rtrQoL5EwGLnpptuqvHenXfdx6Ivt5OQ8ToV8nMMuWMBS5ZuJiMjo9rn6taty6w3XuXr75by5rw5/yjxCRDwy2TQDFUNCuRbyprwyFM23H85t2D5Wilmk8grz0bVYCE895SFpKblwTaIopySqvdjhSQ60BMJDXvYSqZ6jBz1HMfUPZznOMm6JD7/2l7rePf5skpGDQ8nNkbER7ActCntsRDFUfE3LsZvwd/6V6bOKWP6lDAcUil+j+5fygz8vwybtYIIS83+r6oqh497cbr9FOYHVyEej4eVK1aSYK9bY8w0CeHoCsL57tu/T4pcgdVq5f15HzC0/zBu6TeU2TNns+CT13jtWSnkYu+pSeG4LFmUUoC+PJy3Z9ckKfxTuF0uIiNqX8pER8o4nc7ranPN6rVk7sgmyZlRpdErCiJxgRQ0ZyN4afrL/51D/h/HV0sX8MiE/pgCbzP+ruNERsKAEXnsPuBm7WYHHyyy8vGceJZ/nIi1REeytQVNym8gragpdQtacWl1KXcNHUlJSUnI9n/+6TtGDQtdbVQvXYvHdYmtW3/mlRdG8+azWaxfqmPp+xq2fiPRsu46vlnxCUMHhE7aN6qvo7IiE7f7v9hN/y/w2ScLsRQmVltYQ3DMi3QnoCihnwF/xsIvnYSVNQpZvWAQTJixUKmW13hPK+iwl19131NVlTffeI75b49kUJcNPD/pKM1Tv+KJRweyds23/+Ds/jluvvlm5s6d+7d/aWlpREZGYrPVXFdUVlaGZIT+GYFAgLlz51JSUsKMGTP+S6a0VqvFZDJV/f15A0ZV1ZB/PXsNRvAbuGWIhvOZQrXE55+RTF0K8mH4mALKymW69lA4IG3lkLqLQ+pOvHhxq6HHB1kNUFrpZsTYElasquSr7yvpf1cuS7+r5IkHI5n2aikN2udSWCAz8zUVOm6jKGUnG7+PxaAXEf4mxSIiEhkh0bSRjuefjGH1F8mEmSUUQaZr1661nneovwmPPkRFfF7IdXqOeAa7U6brgFJmz7NSN13Hi09H88CTxXg8Cg6nUmt1HEB8rERi/NU50dYdHux2mRNnaidOHTziIT1Zw5jJhQwbGEabFjo+XFTB6EeKmLfAyp1Dw/nsskZoTLREu5Y6Rj9SyKRpxSz82obbozKwt8zvv/9+XXGQJCMmk8TmFSmMuDWcRx+IZPuqVLp1NrLmRwfpKRKdOxiItuiqsUGr+kqihthoCb1e5P2FVmY8GUOfbqaq56UoCtw6MJxZz8Yy/L4ixtwVWoKtTpqWjLoakhODWeMDRzyMuL+Mzr1L6HdrKSs3OEiIEymrCK6pz1/yce9DZfy2Q2LNDyIdexaz/icnXp9KWbmWfv0GXlcc7r53FAH8eHFTh8bIqsxx9lCPpjQXOpIqZJBBc9p6+5OlnuWiYT/5Uia5idspa7SZvIwNtO7kJjoqeG6jhoezeHklJSEMXbf86iTSIlb1kUF9zOiMgZDjIgQJc17Fh8MORsw1xucrqKs0Y/SDFazaWElSvERJmYawsLC/Pe/rwf+J5Offobi4GKvVSuvWrate02q1NGvWjDNnzgBw4cIFZFmmVaurbJzo6GjS09M5e/Ys8F/rn9QGv9+Py+Wq+vvzA10QhJB/rdp055MvbWz5tfqA7PUqfL/eztadLtZtrp6EadFEz669blassXP38HAen1GC31+9M6zc4OBSrp8uHYNu5VNeKqV3b5GTut/w/YUB6lTtnNccpHMniTdnhZMX+0eNgdWqlpFDJilJAkdPetm4tfrx+v0q904sw16mRZF8PDhpQq3nHOrvg48WMfdTK8dOeend1USHjnBcs6sqASoIAqk04AR7ayTmKtT/H3vnGSZFtYXrt7o6p+nJmZxzRhAwgFkwoGAiiCgiiogBDEgwIopZUFAUE6KIIgZERXLOOQ2Tc8/0dE5VdX+0DLTTw2E8nnvPPed8z9M/uivu3VV7r/2ttb5VgZ0ykkjHq7ipSN7J9KkRr8VPv3nQaeHOB8sIh6P7aOXPbj7/2k2W/8zzYiWBVauDLP02muB96VkLx42b6vSdV3Hhzd7L4w9HiiuNe7ScikqF2c/YuH18Ka1aX4TFYjnvfujXrx8en8hr71WTma5m8vQKcvLO/Bcjh1lZttLNz2uiSb5gUGHkhEoCAZg1t4o+PfTMeqUqivRVFIV3F9ewe18IA9ERPGVCHvHNKtm+x092U4lT1s1If+5nylFln+Ltl5I4cDjA/Y+XU1waPUAWFIUYO7mM7TuD3HaTiTGTyshKEzl4JMDgwYPPux+aNGmCLdnAvoNBXl9QHTXYKYrC86/ZOZ4TRIMGFSpSyKDKGeKhRz11oqGrqiXueqiMxycm4PbIDB5RhNshkkwGBYY9KIQ4wFayaMF+thJWQiQEs5k3L8z6LdFGud8vM+ahMibdE4/TrSAafBwTd0aR8oqiUKLkEyaEVYhHURSKlFPUCBVY4wQmPvjYOdv+34qExCzatdFw5Y12cCSTQVMa0xoVKny46zyPZyOk8jBrbhVajUD3Tjr2HAiQXxiidQsto4ZbGXadBVucSKvmGn5YXdf4NRhUbPo5hWBcKcXkks9xBFR0pT9xQgKyIuNOPMZ9Y810aKNj/pxUkhJEFn8ZWfQoSsRRceREkONHBVqUXY1BsaAo0K5d/QVk6sOIMbdzgC0E8NGGbvTkUlrQnhLyOazZRMaFx9i/thHTH0lk7O1xzHspldefSeamu0q45+Ey3ns5OvXou589mJxNUDjzHklI2CklqJxxsBxnHxbi6Sz0IUNoQhqNyKjoS+XGzoy734Px0EU08nTn+FGF3Jxo3atmQlta0JFqKjnFEU5wgLZ0x2YyoBLA6Q432Gg5Db/fj0qun6hUCSpO5sL9TzhQFFi32cfhY0E27/CxYb3EHWOr+PgLF8E/Ijv8fpltO8Ls3FO/Ub9uU5C+/fvXGx2n1WoZOHAgN944lA4doiNe/X4/hw8fJicn5y+3+WwokoIBEy3pxF42ESKEdLgjvS6p4K0FTnbu9bP8BzcDbypi4zYfs6bUL9nx4AQDTlMeCaRSRRmBs/5/taCmrdCNrvSjnCIKOYUVG52EPqR5OlB0zMToiWVRpGswqDDrFTsd2mjJTFezfZ+HUxxhl7KeMgpIFjLoKPelVSsV635K5vabzPTpqUNjCqCV9Xi9sR1W/8MZfPXl5+TmHmfDtuj56IdfPVwxvIjPl7tISVHRtl0NAy9uzZ139EFQF1JhPhxlL0lKmBzlEPn+k8yZ9gqdWnek3wUt6dIxmdtuGcTChQuw28/IAB0/fpzrr7iRVa+uI+5gNvGHmrB5wT6OH94VFQ1+Gm6PzB0TSvEFJapsh6i2HOf4kYOMvfMOJKn+8ft80bZ9V9ZvrT8DaON2NW3bxi5cVx8Wvfshye7YThmbnMTOLbsJBGKPE+vWreX++4YxZtQg7hp9NZ9//iF+f8N1R/8qvl+5jPzjH/DTZxpG32Jk0AAjj09M4OtF6cycU8VLb1Xx0RtpJCepmfu2i9CxNiTI6VFzQ5yQQFxeBrOmPRvzGmoxXKthFwvx5hqemzmOT99W0zj7zDOhUgnceoOeO4bq+P6X+gnp1BQVLper3u3ng/W/biBejh0FFE8yFaqieo+t1hVw4/VaNm0JYw7WH0lkIxkXdQlCRVFQhDNj/OefLSTZvIZP39YxoI+BJtkarr/awA+f6Pht1dzaIJv/G7BarWRmZp7zo9VqadWqFV6vlxMnzhRnPX78OF6v95wOu9PEZ2lpKdOmTfvbtG3/jB07dmC2yFx6sRaNVH+0ukpQEWfSEJYVrr2jmDXrA2RqMunEBXQV+tOEVhxmZ50gGkVROC7uwpYUoqDMz6xXqnjy+UqO7DSyaQNcOKiK799tRGJJb1z72vL6G2GuGmim3wURZ/rVV2gJ2ArqvS+/rZBrrjoT1dg4W8PVA42kpqgpLy9vUF9kZGQw4+Wn2a5aQ55yFJfioFIpZZeyjgq5jFaOQVgPX8Ky1xuzbYtC/94Gbhtq4bpRJVRUSqzdVP98++NvXqSwwsqfPVxxQwVvvx0i/6CNZ+fEDqbxemV++NVDKKzQqa2O24dasVfLzJ2ZwpcL03n7xRR6d4sOWujRRU+7lloenxiPXicwZEQxNTVenM7YQVX1QZb8vPtyapT8mlotMLC/kc/mp7PkGzcbtvpwe5Q6TuLTkCSFYFBmz8EA/S8446BxuiS+/M7FR0udtG2lwWZVc/nF9ZP6Vw808/smL0/McjDyNihe1ZO4I4OQtvVn1oPxXDvMTosmGlat8bBlvZrQnl50D15B9/BlWI5exOR7taz4PsDNt4xDo6lfWigWcnJyEFGjF/SoBBXlFJJKdp36KKIg0ouBhOKKuXxMHhvXxLHj9zQObshm/J1Wbru3lLyCECajiicejOfSoUW8Mq+KI8eDbN/j56FpFXzwuZPXnjkzRgaCChUOP8fYR0iJXncrisIx9pJIOkHBh5H6xwajYCYzTcvUZ+1s2CDjdYvn5bA6X/xHpL2fC6e1Sf7sqYqLi6OysrJ2H7VaXSeN5Wxtk7+qf/JXtEx+/fV3LujdnXse3ktKkpq+PfU4nDJ7DkSMrYpyhfsf8jA9zUHfXlqqHDLbd4YIhGTmfVBDSFLISFXT84p8OrfXYTYJbNwawOOTGDTAyLhHytmx1084rCDLkN5EYW/er+jCFvSyGbfiIiwE0RrDPDqzkvRUNV0uULNu3S8I7jjUsh4n1ahUEK9K4NW3S4lPknjh9Sqee7WKnl11VDtkNm0J4qgWkGSZUWPH8eprr9fb5lhIT0/nlzWHuGxgR9KSITlRRJtYzY6qnzEr8ejR49dVI6k8bPWuIo4ENIoeh2JHUUkkiInsk9cREN0M6Cwyc041m7f7cbklevfQkVcYpP2APC7qYyDepmLNBh8ut4xOrWaPuAarnISglvDr7Vh1Mo/OtPPCG9VcdpGRGqfM+i0+WnYQOXH8NySXGSMWnLIDxeDh5ou1TH/Jzm8bfDgd0KuHmiuGF9G37w0s/fSLBvUDwKk8D82axCHgJ84qcuUtRbRqrqF9ay2Hjgbx+sNMfKICi0VF/95G7FUSG7f70IgCwZDE9z97MRggNVlNj8vz6dlFj1oNm7b7SYxXYbLCdvtPJIhJqGQN1VSgNQXQuUIEZJGsDDWBQDW7A6uwqRIRJR1VUiWWxABX9Ndw/9QKtFo4lRfkyluKaNlMQ7PGGvYfDpKTF8TjFkiwCaxe58Hpkti5109RaahWUuJ8UVRmJysjmTlvVbPg4xouu8iIJMOv67y4XDKCLFAq5FEmFBBPEiHBQ35RiCuHVtK0qUCXTmpy8kIcywnSpYOOZ+ba2XMggM8toHOnsUP7EwZDiGsv07LmNyfH3HvQomM7azCrTOjtVkaMKyEtA/r21FNhD7NrX4D2bbQs/KSGk7lBEMHUqJTtBatIUCWiUakpD1USksIkkMoxZS9VlCGLQYxmhUPHCklJiV0o6r8dF188iNdefI6smq60Iqk2hagRLUGBQk7SmLrR5DXY8YT93HStGaNRxZ2Tynhioo3LhxXxxKQEhg0xo9EI/PCLh6nPVOL1wcP3xUd5uCFSOMRgCqHRV2It60Q8yQiCgFupoSp5L8/NNER5zSfdY2PIyBK6tNcx9dlKmjVWM+3hBA4eCfLzb9/jdxhwl0j8svpXBl02sEF9sXn9VlrRuVbzEyCBFJpak9E2KuTz97PreLMbZ2uY8WgCBw4HyUw/07byyjBTZ1aT7umBi0M4lWqsQjwVFNOKLuxnK9lKSyzYCOAnXWjEnxGnJJEgZ+CmBhtJ/LImhEauuwgxCCaaESEf9igb0aBFMTlYv1VDaqLC8uVfc+ONQxvUFxCRiAkYPOCIvd2t1JCSnsTbLwTo2lHHr+t8DLm1EtmeRGagL3nfq3n1t1JefPkUH79vY8/+IIaKFjwzu4ArLjXWiWCrdkj8skHhp9WvNug+Q6EQr82dyb69a+jWUcDtgSMn1Nw+YiJXX3Njg9tdCyGiLRZPMgoKR9mNOqRFyDMy4xkvxoQqbr/JxJJ301jwsZPUlPrNvbQUEUEXRPAKZCnN2clamiltSSYzohVKEUXk0Ik+HGArHtzsUTYioCLkFti8IoXe+wrp1lmLWi2QXxTithutjBpm4affvEjlaWSSQSE5FHKSfOUEalEgscDDUy/AiJutHMsJohZEfHrXf7XD53xw/Phxvvx8Bj9+lsFD0yvo28OAWi2wao2HT75y8t3HGbXk1LTJsO+Qn4enV7J1dTrf/VTNs89sIKuiPwoy+9hCFs1oTGuKbZu56VZ4cHwqiQkiBUVeXnjjVUbeNpe27S/g6Rmvc9+YCaQVtkQn6Angp5oKvIoDrRyukxKrKAo3jC7m5BEN6ZW9sQqRFF9JkTj1+zGuGng5q9b88k/937fedi9PP7GaC3sqdTTH9x4MEpQbn3dxltPwunzYhPoXnNqwnsrKylrdX/hDQuL5qWjltbw1S01aihqfL8jn38xj3N1f8M78r/7W+gCxoCgKn3/6Nt8v1tbpU6tF5JmpiUx/qbK2MNtX3wRJCWfFTM21CvHs37mfcDhcVy9VZcDldtXRQTyNCnuITu1EUpKij1MUhZ9/97LngJ9lK118/JWLG642c+v1lqhicQVFyj8d/a1Qf3q2TtCDqFCllNXRZPQrXvKU4wgqExYLlBBER2xyLUQAMcYyuoYqel3YM3IfisLKFZ/w8+d103dFUeD5x0WmzX3ln07z/7uRlZVFly5dePfdd2sz1d577z26desW9T5NmjSJ2267jV69eiFJEnPnzuXUqVNMmTIFWZZr18dms7nBurvnwo6tO/FJQVSiiZBYf5SwrEgoqjBvv5BC42wNwaDCkuV2nn+xmPTSfqQK2ciKzE7xF5qILdAF4/EJbgKpJ9Fp3EydbGXUMGutTM7ipU4emWSkp9I/knUiAKFklJKmvP/OFi68POLo6Ndbjz6jAo/DhUmIJnk8igvJVsrq30W+X+3hgu56hlxhZsgVZr79yYPdbqdRo7o217mwbfM2VLKIjEw5hajR0pbuOKjkINvoQG/SlaY4Ci206bWFzl0ENKLIoT0KTz1fzaABpjoFGw8fC7JjV5Ajv2eihNUUhp00ljqQQhZ5BWsZMaGM155Jri2km5MXYtT9pQy/zsyS5W7efjGyrklOFCksCccsuAtQXCrRuYOO7EwNd9yk4fqrzFxyYzHTL22gvqPioVnj2ISaVivQq6ue8aPiuGZYBe8tdvLgOFud/YwGFaGQgk4XKa6jKAovvlHNph0+rr/KjM2qYuGnTmQkjp0MxiwuDZCUoOKVeS4Sgo3IcvWoHWM1gpZUbzvKT1jYv/8YL7/qoHN4YFQEpEbQ0tTfg/2h9Rw9sr9hfQDMe20+8STiF50gQTlFdKBXzH1rsHNJPyOvzDzDSQlCRAM2O1PDo7Mq+WxeGou+cPLuyyks/dbJqAdKueISEyNuttCtU3QE/7xFTrxegXhs7GUjCUoqVuLx46OcQtJohNrswy2G8Abrd3D5FS/ZWSJJqSa+/RqG365hw4a1DBhwSYP7Ixb+48nP0/jzJHg+kRfnu8+5DLe/omUCsPyblQCMGjWKNxaujrFHiMJq2Hs4etAvKoucc8+BCOO+/3A08/7ex/V5UsKAF06nPCpADVTWQG7B2fd5lrdWBodcDTVQXgOcjOy3ZWdk8DeZTDzyyCOMGzcOoEGaFadhNpvZvPUUBw8e5NVXXyUtq4z0bAFJkkhMTCQYzMRgMGAwGPB4PCQnJ5OYmIjL5cLtduP1egmFQlQ6nRSU+/CGPYh62Hs0MmAlpsRxJE+N/6gfjVGDuzIfv99P885NUKlUFBfu5cWpNrLSLVQ5FJITBXbvD7J7fxC1vjEOrx5TUoC0DmmYTCaqq6spLy9nybdVGI0mLr74GlJTU2nSpAnzhg5FFMW/1A8Am7cew+VyMXLkSPYe3MrJ3BA//nq2xy4SRbFrvx+VSvUnL0lk24EjkYjRvQdjp6e7wvlnvjj++CBz+HjorJ/PXLO6HBZ88mfDQ+Lg0brnL62MENqrV68mISGBsrLzL3Z0Nnbs2k8gEGD8+PHM++jXqCqREbhBARdnnvX88shn7dbId5VKxdETf05hL0AURbwuFctWeiPee/x4/yhZ7ZH/OF85FJTD9j3+2snxyIk/30Pku4vo6IYiTiEIAj169GD+/Pmkp6f/Qx0TaJiWyX8SQqEQIYcZq1JXyyiL5uxiHSpFRSbNUAkqFEWhSiijPH4Pq5Yl0faPAkRbdvp54MlKln+YzoZtfm4bX8rJ3BBV5Woyq/oTj5pBg7cybaqRG681IYrww69eps1yY6psjaZxPm7NLk4VGkAT4MrLNSx81EzbVtELGp1OhSjCozMr+Hx+epQOr9crc/PYEnbvhznPvdwg8rOyspLj+07QQqirj+k3VtC6kQaDIfZC9OqBJqbMspOVriEtVeTHX3x8/b2bcHEmWkFHE6UNB9lGW6UbEmHiSKATfSgml1McojH1R3mk0YhiThEvJGMtb0+OuJ/0eubEsBJCQaEkbhe9ewrMmuNk4jgzixbO+Uvkp9lspkvvzuSsLMEWjn43FEWhPD6PBJtITl6I9q21fPCxj4SKLtjC6bWGqNFvIVTYmCHD1mC2KKQHe+DO0XLdbTm8OcdGkz+ilrbt9jNuUhVXXze+QQ4bRVF4ePKd3HTFSV6eGiEkvF6Z3IIAs99+Ab/fx41Db29w2wHUWjUFgeNUUkoHenOM3ViJJ51G+HBw2z05PHxfhGxq11rLtl3+eosh/r4hQNiVQK5ylDIKaEpbwoQ5QGTA1KLDSjwWIY5kJZ1kMmsrlFYqpXiDLjwl8ZSnuXlichwX9tLjdMnMedPJBwtl5CobQcpoT8/aNGKv5KbMtZ2sDJGX3qpi3RYfGckGKlx+1q5dG2U3/btj+fLlbNu2jaKiotqoqTvuuKPBpNv54p23nuGd2Qm0aKZl9HArN44pYcr9Nl59t5rlizLqROV1aqdn1HArH3zmZNK4eDxeF/NnnsTrk8mgCclCBhXmgzz6uMCdt9tqj8vO1PDO7BRmvmxHo9nFnaOuRaiMQ4OGI8ouQgRJJA29Ysbv0bBtdyDqGft9k4/ckyLZlf2iIsJFQSQr1JYTp/byw/c/cM211/zlvsjMzGTosMe4YcxLPDFR4YLuerw+hU+/DrJkhZk3336rwedUqYV6i3wBhFVBrNZo/bPff/8Vg7CW2dPPtN9gUDHmVgNNsquZM/sJZsxqWABAQ3HixAnCwQqG3RNAUaBfLz1jbo0jKVHE55NJTRZxus/KSAmJ51y/qCUtHo+nTuDH4OvuZP7iOTx6X11ScPseH3kFEgP7R29TFIXJT1diNAi8/WIKKUlqvF6ZT5a5uGlsCUvmp2E0qli/xU+T5r0apPUXCx27dOTYsaLacerP9xKXHEdiSwOFB49hqLShRo3XXIwqtZi17yWy9FsXOw56cJv30sLdr86zoCgKJaocOsh9on73Kz4cGUXcM+EZ3l/wAcs+X0ajxhWo1bEd3M0aa6iuyvun2vqvwsSJE/nggw947rnnAOjevTt33XVX1D7FxcW1kfp2u722IPBjjz0Wtd/06dNp377933ZvAX+AkNvAgkVeunQTyVlZhTXGf10qnuKxh0y1EcharcDI4Rbat9Uw6vadZNr7ki40BnMVlww7xc+/HqV3dw1du2pAsTDyZivvfVzDilUeNBqBndsV2ioXx6wOn+Xszo+rfqn9vvyzBIYM34ynOBOTKxsQqBBzcRgKuLG/mqHXWjAZVaxe6+XKW4qYdI+N6mqFXbt2NVgL/cvPltGBXnWIVgMmgkqAExwkQUnCQjyK38CTkwzk5MocOlRDu1ZaBlxXwIvTkriojwGfT2HJty4+/9rFi9PjmfZ8LqGwQoIrjhRnFlViEYOukrlhiJV7HysjEIwEUqUkiVzcz8Cq333kF4Zq7d87brIy/6Ma3pld9x2QJIXvVrtZ+fEZR5LZpOLph+PZtvU3evTocd59EA7XX4cDItr/wZDCwEs1LP7KidksMOJmK1ptZB23eq2XnfsCZKSK+PwRZ97c+Q5EEb476/6GXmvh2MkgQ8eUsH2VAb2+7jwx/yMnAbuVZKVDTOdSspzFz6sPkaZPRhuoJ/U73JG1v2yM7YA6B8qKytEaZCRNEL/Ti4JSW/+kTp+kHGfGFFvMbc0aa1AUhUtvLOSma80sW+nmtw1+BCES/PNn4vOXdR4KS4K0biGSmFBCdoqejdvyKK8sxeZtTmcuREHmpO43hIAKh1hCSGpfaxOejeq4o8x6wIjPJ/PzmgoaZ4gc2L/tf+Tn+eK099DhcEQJS5+tW2Kz2QiHw7jd7qjoT6fTWRve/1f1TzQaTb0hy+dDrn744Yf/cJ+/CkEQGlzR86/g7zh3u3btWLBgwd9wN7ERqy9eeXkGV19YxiUXRr/gF18Ik8YpXDY8zPsfrahT/OJc+Gf7wmw28/XXX/9T5zgX/n95JrRaLe+///7fdDd18f9LP/ynY/Hij0mRG8c0HlSCig5KLw6wjWJysZgF4hMUrrxcw+OTU6IiMh+4y0ZJaZjdBwIs/dZFjUvG6YRkRyesxCMIAtr8i5j9yClmPVOCDzdIIkadBpLKCOU2xqUqwZYSQGMMcGE/HVkZsafPgqIQn/2J+IRIhfUPXk9l9INlnDhSRGVlZZ2CEvXhyJEjqGvqiT4R/GSm159+o1IJaMImXnkkE9RBND4b2YqZvWwirITQCwbaKz05wQH8+KiijCQhnca0QlTUiPUYTQAikUgDgHgpA7NUSrFwikya1dk3l6MERSck1aDVa1AjcuBgGLcrtl7x+eD5Oc8yIn8kpcdOEe9KR4sOp1DFKc1htGEN3r3JzHxQxWPGYhwOhZ5y3UgCjaAlydWGgsBB0lBI8DWjYq2NwdceQWepISwBNfEEalrQrFnzBt3fjh3baZp+kmFDdDhdEg88WsP2rQqy24JPDvPdimfIyGzeoGIsp9G0eWMqS4/hd8s407Zy11VamjatYs36Ynbs8zPoojMRTddeZuLKW4oYNdyC1RL9f7rcMvM/dOINGUkhEycmEkhBJ+jJ+uN/VBSF3axHViQkZA6yHZWiwkYSyaTjx0upy0HVOiO3H7aj1kmIYR0We1uSQvHkcJAO9I4u1CeYybb34535v7NnYyrPzK1i974A9n0qjh8/3uD++H+JQ4cOccUVV9C8eXMkSWLJkiU8++yzzJ07F70+NuH8z6Ck+BjtW0fOO/RaC90765n9RhVJCWJMJ4gkKcRZVMx82Y6swM2DTbz5VgH2Qg1diejLhRKKGXVrbAfbQ+NsjLi/jMED4cNdWg6zixQySRbOkLv+klTGTVrHr9+k1I59H33hRBO0RBGfZyM73Jo3Xn7znyI/IVJwrGOnnnz6yds8+8Y+RLUGizUNlCNMfXgIvoBA85bdGH/fE6Slpf3D811z3VWsen09SVJd8tqveEltklInnffLJe/w7gux54RL++mZM28HPp/vLxeU+kc4duwYUx65g8GD4JIL45EkhRferGbJNy4EIaLx3KGNDlkWGDOplJmPJiLqwucmecVQzMJOLVq0ZfIbMlK4molj4zAaVciywk9rPEycaieusBeHEw9GHfPNjx5scSqmP5JY+5vbK9OssYZLLjQw4+VKLuxp4fVFFua9+8w/3R8TJo1nxO+jsZTHofqTZqfdUMyV117OE9Mf56uvlvLJwme4sJfIwEs0tGkRz0PTK8lMU/PweBu5BWGWLf8ZfWlrEvwRXXxFUSi3HOC6ywX27N2IoyqegMOMJlGFMU3PK8/O4Z6R49AUWrEEMwinnJvc/BuzOf9WmM1mJk6ceM59li49o1makpIS9f1fiVbtWlGxv4bNu/J55vF4DhzcQfhUl9rsHFmRKRPyMbfN4d4765Ju3TvpSWlcSbAygFbQIdQksWZzIa/PTuLSfkaGjCzmk7dSGX5PCZddZGTF4gw0GoGOPezoa2KPZxpBS8hlpOclpXz7eRIZaWq2/pbCqjU1fPl1BTv3+nE6fHz6TiqDBpyJAm/dQsuw68xcMbyImjIj635dX4dkPhdcLheyT6lDfCqKgt1yBGNqIcOvFYmz2ln5sxdzUZjHZnnY9H0jPl5Ww4W9tTRuJLJmg4+58x1o1DDkSjMrFmdgMKhY/r2HotIQNTsi0ai+5OM882Qc8TaRgf2j+0KSFK68pYgObbTkF4ZolKWhUzsdogjzPnQwbmRcbVaN1ysz+sFS3G6ZwSOKGTTAwIQ7bRiNKq4eaGT+p+uAaBL9XAiFNRw+FqwTlHD6WidOhVj+g5tDx4Ls+Dmb9z9zcvVtRbjcMsGQwmUXGXlsQuSdX7HKw89rvKxe6+XHz+vOA62aaxk3Mo4nnrMz96y0b0VReP71Kjq21VJdArry2PO/IAgk6W3InvqzAczEoUgS27dvp0+fPvXu92fUuKpI1lhIbylTlr8VY0UCNVRhI7HOvoIuQKOs+u+hVTMtm7Y72brHz9jb43h5RhI+n8LdD5fx9iIHd94ShyBEioBt2+UnKUFk1dLMqDoKazf6GHffSZzlBk6Ie7E6baQ3qeG5GWYmPbSBlPLeGITIPciKTIXhGB37VzPgggSWLHdx9WUG3v3YyZVX/3NSKGfjP578TElJwWazsW/fPpo2jUxc4XCYQ4cOcfvtkYiLZs2aIYoi+/bto2/fvgBUV1eTn59fu8/Z+ictWrQAzk//5H/4/xcH9m3mpUdjE5uCINC3R4SUOFtP9n/4H/6Hvw8bfl+LwrlTBU1YiCeFB54+xchhVqocEnpdNFuaniKyfY8fq1ngq/fTiLOqqagM8+JrJ1i1vIiMql5oBC3Jvtbga41DqaTr8P3Mfy2BkrIQ1486zpABJsaNTMBsUrHqdw/Xjyrm+SeToiKdikvDEQO5bexxIzVZjVYjoDV6G1TQwev11tEWDih+7HGHMJlg/RZfvVkIJ3ODyB4j6aGmpwOSQYAmShuKyKExrdELRjrQC6/i4jC7SFBSCBNCIkwBJ7EqCZFUwT/BTmmUQdVS6cJBtuPHRzYt0Ao6/IqXXNUhnLpSsrNk7h1jZfwoG++0dPLp1x70+r9e7dZgMLD0my9Y89saPlr4MTWOcgoLCsmsaUay+w+DVQLF144T7KeAE2QLLeqcJ0nOREo/jL0on4xQ64jmXUVfzqr9Q0HqoahCR7Is43a7MRqN9Xrlv13+AVPHRaI9Bw2pRDjWlWzljKEcVPzcedPd3PfIPTww6YEGtf3a669lyacv0bmTmuWL02olD8aNiqOwOMSoiWUsmR/R9tNoBJ5/Mombx5byxIPxDOgTIWDWb/Hz8ONO4ot600RIxqU4UCHW+a8FQcCkWDnFYWqopDGt0KGnSijjqLALSVbIohlqNFRVlBMkQDPakiSkc4IDZNMy5rOpFjSoqtLYsNXDk5MSaNcvH2+1/m+NEPq/gSeffDLq+3333cfYsWPJycn5S/q+/whqMfp5a5Kt4Z6RcXzzY10dxT0HAjwyo4IrLjGy6PU0yirCTJ5uJySGgTgEQSCkBImzKdwyupqCIonERIFJE4wMHGBAEIRawnz8aCvz3ytEZU+KIj4hUgAmdLw3vS7fwJCrDAzoY+DA4QDaUP3RrzpBj9vVsGJE9SE7O5upj7+IJElMenAkF/XYy51zdLXBBzv3bmPSxJuY88rnZGdnn/Ncd427i+9X/EjNySrilDPRZH7FS3HacRbNXljnmGDAQXJS/Uuqls1UlJWV0aRJk7/WwHMgGAxy/303kpHiR1GMvPaeA69P5p0XU2oj3nbt8/PE83ZeezYZi0nF6IllXHOViR/ezSMpVLfYpUOopGffbojimUVsIBDgjblvsGzRtyTY2/Hl3Co+XpyL3hLEGwwih1RkFA7EIJgozDnOS29VsX6rD5VKIDc/xG03WvB6ZUJhhYeersDjVejbQ4+jRmLlah+nSrvz3sJ5MQnXhqJx48ZMm/0ksx5/Bqs9BVMojiB+3El2WvVqzpSnIqTK+rXLWfZRHJnpahw1EjfdVcLCV1Nro/4Bpk1WuH38MfauL0GPmaC5nNEjdDzyQOTZOHAkyNiHK3n9rWU0adKEW4fejjUnE7NgBQFOnYyQL0ZjXZJ578EAjZv2/Kfb+9+GBx64nxVfXE7LZIE5b1ej1Qgc12xHCWnRKwZCKj9JmX62r8ysk859Gj26qVm3040WHYLZycvTI8QnREisOe9U06eHgXtH2c77vjRo0RzpysVXb2HvxmQMBpE+PfT8ss5LcqpEcqo2ivg8jZQkNeNGxvHK0xYc1fUXdY2FyspK4vWJBAN+qlRlIMhYpWQ81jyuHlHJM08m186/k8fHs3azl4enVzJhajlGPbyxwMWqpen1pnBff5WZpStcOP6IQjBapXqLJImiQEaamuHXWXjxzSremZ0aSR1/MpH3Pq7hyluKaNpIQ1FpmGqHxNSJCQy+3IwkKXz7k4eb7y5h6YJ0RBVRY8/5oHXbC3ngibWsWJwR9a7JssKUZyt58qEEUpNFrJZIYb78ojAmk4qbBpsRRYGff/fidMns2Ovnk7dSufaOEh68J67e6PjRt1jpdlEJ27ZWcPWVWnw+hZW/Obl9qIX3Xkmhe/9KlLL6s4NlMUhIqF9v1YeHnt30fPD+y/Tps+y8+8GaAE67kxSdwPsLDIybWMrJ/Gq6KgPqOLpCYYWqailm0VeAYyckHpsQz4P3nLHTjUaBT+els2m7l0dnVnLnrXFMm5zIreNK+OajjDrPxkUXGpg0OcC06XvQCSq0qaWkZml49V0H/S5VU5C3hfxTAiIiYVWARk1kPnkvDUEQWPKtm6x0EbNJhT8QO2P1r+A/gvz0+/2UlpbWfi8vLyc3Nxez2UxSUhJXX301y5cvJz09nbS0NJYvX45Op6Nfv34AGI1GLr30Uj7++GMsFgtms5mPP/6YRo0a1RZBOl/9k78L69evZ8SIW7CaBeJtaqSwQmWpBkFWg6CgMYRJSpUIBBXCQQWNVoVBLwAKHq9MMAhGg4hBL+CokQkEFKxWAYNehdOl4KgUUWQwWENodTJ6vYjRIODzK/j9MmFJRq0W0OtUBAIR/QujXsDjU/D6JBRFwWRUYzIKeH2Ra2q1Mq4aNSGvFhE1YcKIugASYea+uoCrr766wf3gdrsZeuM1uGpyMRlVyDJ4/XIkYk5W4bRrUCQ1MmHMtjBqjYSzSguSBhkJrSFMSpqMRiNgt4cJhQUS4lXo9QJuj4zTJWMyqmp1PqodYDZHoiR8AYUWvRWMRoFAICKQ7A/KJMZrMOgjFYM/X3YdLrdEOKxC9mtRKRrCShjEIIGAglrQIQoiYVmiWZtmfLty+V/2/Ddu3AiTWkMoJGCOD6LXgVYjoNOr8HhkFEXAZFAhKwpuj4TRIOD1K6iESPqVzyuDCkQRgn4VHkek7xQktKYQGl0YtUYgGFAQRdBoBIxGFTqtgMsdqQqoFhV0OhGTUaCkNIzFLGK1qAgEFZxOBa9fIS1ZjahW8PllVCpAEQgEZURRIRAUUBSJFq368cUXDdc+BRgzZgx7d69Gp1UhK+B1aAgH1EhyhJAQ1DIqdRizRcBqjbTX45Wxl6tRy1rCioSoDREMSygh3R+aTQoKMipRRq2TkUICgqxFkmVCSghrfAglpCUcUKPIKoJyCFkJYLGKSEE1oaBAWJZJSFSwxkWu6fZE3iO/T4XPqUGFiICALEioVAqCSsEV8pGfn9/gSf6/BbLko5RKMmgSc3spBSSRjgYdL73q5tXXwmjCBsKqAK3ayrw220qjLA3bdvu54mIjVovInQ+Ws/itCCn0yrPxxFlr+PbtPJJCZ65hxEJxSSQq99GZdt56MYWeXSKEULVDIi8XPNVaBg+r4s47DDxyvwWjUcWwu8pQ5HPr15mMAnFWJSoT4R/B7XZHtIz/0DHzKi4cjTfz5isWLurbmKdn21m20s1Ng+t6/h98wo5S0QaEiFe1iBw8cXmIaokgPqrs8SQIkcgIA2Zs6ji2hH/GiIVkMkkhkyPsQqfoaUnn2sq3QSVAKQV0Y0Dt9VSCivZKT7aymmpdPhmpaorLg8SL8TTz9EDJCTPnhZO8824xm1al8vaHDsZNeOi8+yEWVCoVAwcNZOCggXy/8nvenLyAZKLnZEEQaKF0ZDfryVSa1okEUoiMW5WqPLwnMzEK0YvvUiGfpu0bk5iYiMfj4YVZL7JhzUZESUNYCNGucxumP/d0naiympoq0lLULFjsJnSiJSlKdGSdVtDTRenLO3PfpU+/Pg1K8QoGg8iywBfvp9bRes3K0DDl/ngWfOLkiUmRBXrvbnoWvZ7Ku4truP/xCvw+Aa0zlaSafmjQUcjJP7Shese8ngsHVuLpyaUIghApiqREtF/z1QcwaVWk+lrSiJbkKUepoYok0vHhwXQOYXucNk7lOxjQx0C75gZW5QW46KKLzrsf/h1xOg30XCROKBSKkmwRBKHWNvhHGpiNmrbn4NF9tG99xsnSoqmWPQejK6yWV4Z5dGYFSxekRy1uhl5rYebLdt5610GRfiN2vwv1ARuC1AGrYMat+Hh471Fa9LKz9MNEVKpIESurRYUnEKIJsclDixBPsKgX1VX7Wb/VR0WVhJb6pJYiY0hiUuLfqvH6008r6dn+JPfcEU3gd++s5/2Xg0x98VHeeufctofZbGbpt0t4aso0Duw8iF42EcBHSqNEFs1ZGFX49DRCkkg4LNXRHT2NikoZq9X6L9GzHT9uGI/cq2XksCTKK8OMmVTGisUZUbrF3Trp+eK9NG66q4RVX2TyysxkFnxSg7XjCSr2Q2Kwca10TLWqnGDzGp6a9Q6CIJCbm8uMJ2Zx/NBx3JVeOsl9EQQBS9AGxZHo8BIlD5emDINgQlZkJFlBFAWWvpeO4Q/7etn3bm4aW0I4rPDM1GjH4dMPJ/LAU0dZteobbrppxN/SL5dfcRl9L+zD558sYc+OPSQkZTJizHRatTqjE+52ltfqYS/63MkDY21RxCdECJ2P307l0hsLeWm6QI/OSVFjbse2OuLi1DRt2pSioiLKcyrJEtrUbjdXtuHuB4/y8bsJUf+Jyy3z2LMKs55/+H86xw1E06ZNMcTD2Nut7D7g56svoat0CTXYKeAEJjkOk9lHWIL6cvOKimXUaJEViTIKOHJcT5f2OsoqJI6fDJGTG2L7qmjtzdQMhUCRP6YzOKyEkJGxCHHUlDWjx2VHaN5MjVoEg15g7254+YX658KbB1t45a1ibEn/ODr9bMTFxRE0F6FqWcgjI3Xo9QKfLcmh/KSXRydm1nm2LupjZMgVJg4dDbD/UAiDXmT8lHLCYbjyEiPjR8dFpXJLsoLPrxBOzIeKJrVFIqPaHo6sGwVBwOmSubivnm9/ctF/cAEGg0C8TcReLdGskYbf1nt4dEIC94y01R4vigI3XmNGo4FX5lXTONvEJQNvaFA/dOzYjiWfrebCwQXcPMQMCJzICbD/SIgxt1q5/qpIESKzScUjMyrp3lnHC0+eyb66+444fvjVzZqNPobdXYYUjnAg9cGgF9BIRrT7+/L1/mpKtEf5bEkSF/WJEOhXX6lh1bxSEpS6GUchJYgfN6LNi1QRRhTq0nG5qkN89YSZR2bl19l2LmRkGakxlVJQrNCxnZb9W1K59IZi9u7+jcahjsQrKYQI4jDn4JW8vL4QZj5aNyrUUSOx91CAz9+LLdnRt6eR9FQ1w4aYqXHKZGWq6yXFRw+38srbBYy53cKgAano9SrattSwfU+AaS/a+WlFCumpGjQauPKWYgRB4O0PqmmSJeLyKJiMAlWVOQ3qh3PhP4L8PHnyJDNnzqz9vnjxYgAuuugiJkyYwHXXXUcwGGThwoV4PB5atGjBk08+GUVCjRo1ClEUefXVVwkGg3To0IEpU6ZE6Xudj/7J34EffviBJx8fR0aammemJFJcBO++rqFLqDM6IXLPNa4qasy7GTdGxU9rvMybnULrFpFQ7xOngkyeXsFdt8XRu5ue2+4tYerEBC67yIggRIisOW84+eoTLQFtFS8/a2PIFSZEMUIIzvvQweq1Xrx+GZ9X4bnHE7j+KnPt9rnzq9m8w8e3H2Wg1arw+2XeXVzD08+5aaq0JzkUMaJkRaZMzqVIc4jpT40jEHiDG244/8HM6XQyoF9H2rfRsPz9LJo1jhgkR44HuOz6CmzuFrQINkcU1MiKTHlVAfnCUTrKF2IQTCiKQo2nArd/L6++aOKhaZW8/lwyAy6IRDNUVIZ5aradpHiRZx9P5N5Hy2naSMMDY21/EK0Kq373MHeeg3kvpbBoiZM1G7y0bqFh0evpyLLCdz97mDytEl1lUzKC7RAFNZIisSe8gQwyyFCa1aaGlhzJp0vbruw+tAujsf401Vho2yqLOMFGmiqVuG65SJIaW5zIy9OTOHQ8yLKVbl54MqnWaDt6IsjYh8qwWODh8Yk88VwFifEaVIKCGj32A1m0CrREFNQoikKFq4gSeR+pKSE8HgWjUcV7L6fS4w/Cp7wyzLTZdtZu8rL0vXTufricKweamT0tibSUyDm27PRz9+Ryxo+yMOGueIpKwkybXUmvrnp8foUFH9dw82AT3//iwVW9hf79erN+w9YG9cPll/UnzljExX2NCKjYsd5AI0+32pB5D06OKttp2TrI+28k1aY/nMoPcd9kB/adrbD5sznm20sAH63pUvtOOZUqTkgHSPKmU04xHemN9g9SoMSZQ2upR61+VFDxc1y1l3DAjSmQREDloVF7NwvfstGhTcTUKiwOMfzuUnIPG2lND0xCRCPMr3g5IR0gTkrEKzpo07w5R06e/B8BGgPp2Ynkn7BTouRFdJnOglupoYoyMmnKHjbSorgn8cIZcqm8xMWVN2zh+2U25s538PqzyTTK0rB+i48JU8u44SoL3/8QQhCh2nKURHvjWiPRh5uOjUVyC0Ko1dQSn4eOBrjhNgeasiYkS43pgpZf3ith8ccHUJt8+O0W4lPDOGokbHF1/89QSKGiUsJeLTXICaJWq7EK8RxV9tBa6YI9bSerlyfWLtqmTU5k1MRS9h8OcPcdcaSnqtmxN8ATM1xUHWpCBcWYMWPP3sJVl+np1knLyVyBdZtFVK22c/KUCpNswyW7cLhDtFI6kSSfITiyaEa5UsRBttNa6UIlJRSRgwoRP57aqo1+xcsJDtCUtiQEUjlevZbUcFOyA+2QkHDJ1aS62uP127l1bB6iWsXw4cPPux/OhqIobNu2lV0716HVGbnssiF8/tEX6Dxmyk2HEUQZjTOFOJIQBAFBEEhU0qimkkSii1w4DPncP1zPZRfrufLGjZSXJ2P1ZSELYUIpubTo4COkkfD5fAy7/hbEo2YaSR1qn5eyEge3Hrydz5Z/Qnr6GUO3RctObNmZx6dfBEgKx5Zv0Ap6DJKJF2e9xFcrzj9lMC4ujrYttJhiRBMBDBpg5NV3HVG/ZaSpuepSIx994kNf0ZJKKilkEwKgx0gWzaKE90/Dp3gI4qclnZAIc0zZi0QYG0lIhBHCOirMOWi9icQLyTSiFZtYhUtxEMCHDzca6qk2b6mplZAIBlSoUDVISubfDYqi8NFHH9GmTZtzFq34K8UwT2PK1Jd46P6BfP2+pnaRajGraJSh5pd1ntrIovc/dfLIffExozqefjiB5d+7GXNrmIWvpJMud659PnWCgTRXF3I3nuClN0ro31dDt446tu7yY9ALiO76lw5qNCQnaJgz08aku2106VdGphKbLCgQjzN31gtR78w/ix9Xfsz7c2JHMDVvokWkGK1WS2Ji3cXe2UhPT2fZiq/wer2UlZURHx9/ziI81wy+g29+eoebrq07rldUhgnJ6XTo0KFBbTkfHDx4kKS4PEYOi8hvLV7qYsKdtjoF2wDirCIX9TGwdrOPSy40sn6Ln9ICPZLqBKVxRcRbEhC1aq4acgU9+3Tj+5VLkWSRBW8sJrW4OSGgOR1qnR811uNIcZHw+IBTj1gTBwLYDTmMf0DgwXFnHHwajcAt11uIswjM/6imjv6wKAq89ZyBK29fyH33Pfy32kNPz5xW7zZRrScUcqPRCPy20csDY2MHs2g0Al076Uiwqes4m/YfDtC6bV/S09PZt28fOnd0ZJ8tlMmx3/z0vDiHu0brad5UZN+hAEtXeBh261MNSmn9HyKorq4mMV7Lrxt8nDiu0ErugVbQkUwGSUo6LqrJLy3j/U9rmHh3XUezxyuzZ7dMClqOmzby2MMGkhJErr61mKoSPW6PgdadgnWidZ9+3MS9Y3eTVXVBneJuJzlYKxWTJjdFseWxYnFkPN+4zcf6n8IEQ/VrHITCCoJawhZva1BfvPbqdKZP0TPi5jPOtpsHW9i03ceoiWUsX5RehwC9/iozX65w8dqzyQy+woRKJRAOK3y10s3wcaV88W5a7dzy5Qo3l19k5L18B/bqAnAksHWXnx6ddbz8lovPlviR/FpkIUzLViCrFaprFI7nhHjj+WS6dtTX9tHyH9z8ut7LHTfFJoGvvczE3PkOFCGBRYsbZhs2bdaG9FQNTbLVfPOjh6HXmLlpiJX2bQJ8uszFD794kGUoLAmRma7mtWfrzrVXDzTz9fcetmyWEHVaNm73MWlc7ECFH37xonFHiEGntphm7X1c1OeMDOLkCRa+XXkAb54lyqEuKWHybZuxJIZ4dVYKDzywkfTK3mj/mCNlRaZcfxyPUEavrtnotA2LeNRok7nhGjfHc4KMf6ycT95Jo2N7DZ07Kmg4wtbt+zGbBSbeqeeayzK5fnQJi7+sYcRNZ5xzJWVhrr+9ArWsrdehB5GI5RqnTF5hiPRzFNXUagW0eoU1m7x4vDJhCXbu9XPjNWbefjGZp16s4uO3I6R/ICjT47KIVIheLxAOQ6d2Wtyhv09C6D+C/Gzfvv05dUYEQWDYsGEMGzas3n20Wi1jxoxhzJgx9e5zPvonfwfuG383zZqomTszhTYttVxxlZdm3mi9rDghAV1JHz764hd2rs6O8tK0aKrlq4UZXHtHEUtXiLz5QkpUhIDFrGLWEzbcvkqyMk3ccPWZl9JsUvHohAQkCX74xcMbzydxYS9j1PanH05k9ptVfLvKw82DLej1KuyVAs2kTqTIjWoNaJWgIl1uhiooUhHeyzOzHmgQ+Tnx/lEkJ6n46fPMKGNjzfoASd6WpIRaRV0rjcZoZD2F5NCSjgiCgI0U9IUXMu7h1fy6LJPszDNGcXKSmnfnpHLXQ2W8scBBo0wNUyeeWaCpVAJXXWomPUXDi29Ws3BuKo/OrGD7Hj/bd/vp2VXPdVeaSU1Wc88oP2Ig8joVcYp0GpMhNDlzLkFFJk1Qh9Q8cO9E3l9cN22qPowfPx4lYKR1+AKCbdaiVoNareKrhemEwgqTnq7gh08zowao1i20/Lw0k0uHFvLCG3aMBhUmk4qrLjaz4MUkUn1ta/tOEARSlCx0Hj1l5dvQmkKsWpIZlcKVkqRm/ksp3DKulNvuK6VJloYP30itfSYFQaBPDwO/Lsuk37WFjL/TRma6moVzU7l+dAnvvZyCSoBf13u5eqCJgpIwO/aUUlNTc07N3LNRVVVFOFjA/Q8kcvBogKVLINt+YVQYvwEzqZkSv3ydFmW0NG2k4bslSVww8AjuY1YC+OhItPFiFRLooPTmAFtpRSdOcID2Qg8qlRK6SANqJyaIEBbt5F7sDqwngJ/4DA+rv0mOqn6alqLGUaGjrW9AlFdPLxhpr/RkDxvoIPUmpARp1aolJ0/+fV6t/xSISjytiJBtxUoumUScCXbKCOCjA73I4xiNaRlFfAKYBAtKYW8GXbeRaVPNtSk9TpfMihUyW5fbSJKykZGRVTnsZRMdlF6oBQ2upCM8cK+Rrbv8tZpGp/KDDLjSjtofhwEflexERE0LpQPtvJewM/gLDz4gUlIuMfXZSubPSa3Tntffq6ZTOy0HD0QWraczC/4R+vXrhzH1TTSlJnawhsu6SVHV27Vagc/mpbFmo4+HplWwd5+C0ZOOpfoCUgQzJWwm0Gor21dkEGc9s6j0eOO5bXwpXbsKbNpZQp+eeravsUURn6eRImRSphT8ofeXQXcuxoOT3WzAqJgREFCjIZsWxAkRYiHV1Yka7JTH7UdMKeWKy7QICPy0OsC+Q0Gatcr6SxEvhYWFPD5lDL27uLl8gITHK/P6nE85VVBOt8uMjBtrQK8T+GJZBb+sVkgpvQCJMHJyIZItB5dWTU21CoO9GYZAEqG0k9x6YzJ6vYpP37fx6rsVtGzkRm8QuGmIgcbZJm67z85rL78Gx/XEyylRRKZFsCEUCMx4YibvLppf+/vwW8byxGPfEQ4I9erqAegwUFLQsEJ4cXFxMQn201CpBMoqwvyyzsMlFxpx1Mi8+6Gbdz9yEqxIxEkRCaSQRVMC+CijkBwOY1ZstYa6rMgcZz9VlJHwB2F8gG00oTU24UzERGOlNSed+ygy7SXeO4gqyjFiph09CBEklyO0j0F+SoqEz1xMy6YJuD0yuTkCAgJ2u/0fklP/rnj//ffJz89n1qxZ59zvrxbDhIgG/aixLzJo2FRuu0GmdzctuYUhdu0P8cOvFTx4d5BRw61s2uFjygOxF26CIHDtFSbeX+wj2dk3JjGf6GvO4k9z+GVDDYvfSuP+xyt4dpqFmQ8VRqWDn42AtYjLB0acjo2yNFx+uYqff1hLO6lvrSadrMgUCzlkdEuiZ6+ef7kIZCz4vI6oMe7PaJwps3///vOWqxIEgaZNm1JaWnrO+7z22pu5e8zHNMn20KPzGXvbXiUxYmKYR6ZO/1vbeRofLHyV8aPOaNwdzwly+9C6GQBrN/s4nhPC51c4fCzIJRcaSTLrSfFeCijYKUHTSOaJGY/y3KzJ7Nj8PvFWhezGCgk2CY9Lh9/lxSzE4aIKX/MdzHnewsD+kedgwzY/D07NxXk8hWBiHveOjv18XHlphNyQJKW2gvZpqFQCF/YIsnLlSnr1il2d+O/GBX2v4psfP+bmIZGgiHMt9AVBRZVDivrNXiUxeQY8N/tBSkpKCAaDSNow/EnVJsHXHOl4Y+ZPK0BscYh77jRzy/UmPD7XP/Vc/LcWw/zyi0XcO1LLdz8HKCkS6aokR61pFJVE+9ZaflrjpXMHXW00HkQibgffXkK5XSSx83o+nm6m/x9SMDcPMXPng+Vs3OZFr9MSCMhRBeQG9DEweYqLZ1/4DZujFSbi8OGmiFMkkForB6JChf+sYbzKISEZq/l0mYq774i95vnqOzeyrJCZmRlzeyyUlpZSU7kzivg8jb49DXRq62XDVj/9L4h2yny4xMkrM5O5/OIzRL1aHXFQAMz/qIZJ4+L55gcPoZDCg/fE076Nlsdm7CVYGs9dE5xkpKmp3NOMFH/TWvvGXuKkOGkrw+8p5t2XU6O4B0EQuPEaC9UOmY+Wuhg/2lbnngVBIBhUmPHcWw3OkuzcuRtOl4w/ABtWZNfKHVw90MSEO20MH1fKzMcSMBpUvPhmFdNfsjPzsbp2xt13xFFWbmfvXh+hkIrfNnhr5RBOw+OVeeI5O2Gzl1CzYqaM0PH6Qj+V9jBJiRHbPCFe5Mev4xl97xZyjunBGY8xwYc6vpqJI7V4fRYuu9jAh4sEnpy5gcJCTSQTUe9l5G063v0kzK79PhKT60o1nQvxiU1Ri7nMn5NKsy5FXHBVAUaDwNeL6qakA3z7UQadLslj9hvVdGirwx9QAIW27UQ2bQtQ45TqnVNP5YcIBBVmvlKFVlP/2Dn+sXLuuSOOiXfbam0dWVZ44fVqlq30EAhG0u/1OgF7lcym77OwmMXaQlQPT69kzD2XN6gfzoXzL1v6P/xfwbFjx0hNVqFWq7jiEiNvzPNgs7eNuUB0aSoYNyIuZqUxrVZgxM0WTuWFogafs/HEpHi27vLH3Db6FgshSYkiPs/G+NFxfLbsjPjs8m+DJEuxU6FS5EYEPVqMepHy8vKY+8TCrt07mXyvrY6X9YOPAiT6YxeeSCAFF9VRhWRkZDq01UYRn2fjkfHxfPKVi/vujD0hdemgw14l4XRJPDQunsR4kedes9duv6C7HlNqDZISmekqKSGN2BEfKWSy/rcNDSp0s+aX78gWmuG25HHVZTqaNdJw07VmjEYVny93cddtcTENNoNBxdBrLfi9Cn176mmUqeGzL4IkeuqmbEEkfTHsV9P/AkNM7SpBEHj0vnj8foUZj8ZOVUtNVtOvt57X3oto1qhUAhPujGPxUif3jIgjJy/Eg/fY2H8owK03mLniikHn3Q/Dbr6O+8fY+OJbFya9BpO9RR1CoUosZsRt+pjaSmq1wMMTTRTq99GoHg06rRCpaqygECaIQ6nEiCWK+Dy7PzRoSSCFG67TRhGfAD/86kFblRUznUEQBDJpRgl5NJU7oDp3kcL/WuTnFmHBRmuhC23oXqvbmEQ6HehFDdVUigUkE9tYNAtWVGEdt14fMQzXbPAy+t4aOgUvprHcHpNgxSLYaK10owltOMROSix7ueaGMC2badFqBCqrJD74rIY+g8pp7u9FZ6EvrYTOdBb60pQ2HGQ7EhLNtC1o2UzkvbkpNMrUcNu9Jew9GCAUUjh2MsiEqeV8vtzFsm/82Byt+XX1r+fdDwkJCXTp0wlRFGlMa/r3qTumC4LApf2MfLEgHU3YSKqjay2JpVapeOW5hDoGjMmo4u0XklGpwajTsP+ATLK/fkMri+bEkUCG0ASJMLkcJZ5kugr96SL0o4PQu5b4BEgklSpVMWMfrmHHuhSem2bj2Wlx7FiXwpRJVohR5fEfIRgM8ujkO3hvtodnp2gZ0MfAVQNNmPQO3nw+ni8XJzJogJF+vQ28+VI8K5aZKU1bj7/1Jr772sLudels+iWZbevjGTQmh8omv7NyaQKBoMKr86u5b2oFufkhThX7ubiftlYzLztD4MfvV5EQip2SZhbiOHbgBIHAGW3WtLQ0rhs6mfJquY5m69nw4kItxp6f6sPi9z9h975gvXPJqfwQbVpo2bLDz413ltDnymK+frUZmvKmeHDSmb40F9qTJKSTKTSjK/2xkcRBtrNP2UyucpQd/I6FONrTEzUa7JQSR2IU8QmRZ6+53Al/QCGshMnjKJ3og1bQYRIs6DBwUjmIpJwhDgKKn32qDchuE9deE6Rl1zJc5ZHFTkPshH8nfPDBB+zcuZPp06f/Q/JWo9FgNBprP2cv9BRFOeensLCQbVt+x2yJ55PlWh6fnciWgzcwb+FG7hh5P3mFYe5+uJy8gjDn8i2oRQGvS0QtxH72BEHAZddx94g4HniiguHXW7jjJitKYjF+pa5WmV/xIqSUMnDAmbZMHp9Agt7McfN69uhWs1ezhp3an+l0Yws+X/ZZhKj4B+1tyEelNuB0SXXu7TRyCxSSkpIadM7z+U+MRiNvzfuSNxe357rRIaY8F2bkxBAjH4pj8mPz6dCh49/aztMft6ua5MQz43pKkkhB8RnWZedeP5cPK2LdZh+pySIpySKfL3exeGkNlZURkkYU1KQEslEO6hl9y534C1S4t3aieHV31n6Rgdcn0OHSIiQhSFgJ4cjcyW8rkxg0wFgbVd+/t4H132fgytqFyaxEEUZ/fqbSU9W43LEj4BJsMh6P51/SV7E+w4aP5q0PDcyYXU3uCYHR4+0cPBp7rN57WM/U53U8NTvMB595mDwjyPD7dEx5cgGNGjVCURS6dOlC0OpBVuq2TxTUuDTlOKs1vPeyhfdfSmLRm0uZdN9DeL3ev3T//63YuvU3RFGmvFgk5Bfr2PPu5EN8/n4Sn89PY+LjdnpfVsKEhx3cNMLOBRdV49zZgTiDjqemnCE+IfJ8vv1iMmEJqipU9BlUweQnHJzKP2Okjx1p4d13DJziMCXk4sNDO3rQ6Cw9cYdYysCLz9g3n33tYvXXKZSVh/n867pSIMdzIhl8oNCkaas62+vDmjU/c/O19S8ghl9vZsUqd9RviqKwdZefyy6Kvb6/6VozX//gZugddh592lEbITlogAmVWmbGizLpGQKntqWTHGgetQ4zCVayK/tx/IhYL/cw4mYrK1fH1npWFAWvT6Bx48Yxt58La9aswmYVeeO55Do6r3q9ijeeTeb1BQ7atNTy4RtphEIK3/zornMeq1mFSiXwzDQrTpfMmwsdPD3bzrGTQcorw3zxrYsrhhfRsoWan1bYyG4WZvV6D/16G5kwtYJb7y2pfV6yMjT8siKZ9NYO0nuc4rNlMjvWJdOzq45wOPL+XtBDz6/fJbNzs5X1aw3s3ZTMpPFW4m0iQ0aUMHrMIw3qhy3rt7BilYdT+SEUSaSqVEt1jVxvSrpGI9C9s44PXkvl7RdS+HxeGt9+lMmHb6Qx5nYzs9+MrOe37vJz3S12evSvpOdFFYx5oJKikhAz5lTx6qxkbFYVW3fWrWVwMjdIhV3iwXvio95TlUrgyYcS2L7HT0aqSEl5mDlvuvCXJHLPg3Y+XeZk847IczrzsQQqywsb1A/nwn9E5Od/EtauXYsgCGRnqBEEgYOHw5ipRxvO6KRX9/rTwzq102Mx1V8dKylRxOePPXn6A9Cicf0LU6tFRPpjbpdlBTmoqTeCRxAEVLIGW1yQzZs3c91119V73rOh10Uq8v0ZAZ9YqzsX61o6xUCYEBoi9+/DzQXd6/cgtW2lRVaUegcGgBZNNZSUSbRuoSUUhvLKaOO6RTMNeYcCGFCjQlVvlI8gCGgULX6//7y9WqKgxhBKIBB/ErUooNOp6NQu8r/n5IW4s0/9KfS9uupZ8ZMbs1kkK0PF5nUS5noWOgCioqVP9/p9Ip3a6RAE6Ny+/ueuby8DP/7iYfK9Z475+ns3BoMKq0WFVqNCqxXo3lnPWx+c/yK3urqIXl1T+GmNl5wcGUMovk60imxw0btn/e3r1lmLaK7C7K8/2tT8hyfXiBkn1Zipf1+JMGqdxAW96w6lhw9LiJ6EmBE1p69TTQUmwYLwPz9UTEhhCT9etOgwCWYuVK6igmKOsgeByMLNatAgeOpf4fucWo7nhMjOVHP35HJsUmbt2HA2bEIi+RzB2LSQl2ZlEQ4rrNviZceeAMOuszDjCStLv9pDSa6FFHt3REHEJFhprnQgn2OkexuzcXMxdwyDJyYlcOhogPGPVVKWp0XS+Lj0Ih3BEGiDNizYCHgblsoybdaTXL5uAJqQwPET9be3sDiMKJ15PxVFwaNy0LldMl9/7yKvMEzPLjou7BWJdMnK0OD2yJiNAjknROLPYRaIiJSQS41SiQqRBFLxU3/BEkEQ0OhkJtxdN8XpgbvjWLu1msLCQrKyss6zF+CHH75l2GA/TRudmRsKiiIRTVcPqhv90LKZlttu19CqmbpWGgYixO+LTyfi8oY5cDTI3HnV3D8mjrXLs1CrBU6cCvLM3Cr69jQwbmQcR3MURFl9zghOtaTB7XZHpW1fd91wHNV+5j31Pq3pWucYh2JHg4707IbpfOUcy0GjFfnoCxejb7FGbVMUhcdmVtKprY5HJ9jQ6VQMHFwBBWkUkEdrutZJbxcEgVZKZ3azAT9eEklDjxEtOry4qaaCAH6aE7sYkSAIJEvZFHISG0lRc3Rz2lNGAfvYhKCoCOBDg47mckfi3AnghmQlxG42EEairKyMtm3bNqg//l9CURQ++OADtm3bxowZM0hJia2R9Xdgw4bfWTBvKk89CC9P1SHLOr5fXcnchT9y3fW30K17fx66/z3eeCGO7Xt8rN3s4+K+dW0ERVHYtMP3DyUGwkqYrbtkXno6iRZNI+/PtdeKfLxoM+lkk6pEHL01xgLCKaf45pNoXcNKu4RFScQpBenWN502bbsxYtT9DYpuaggGX3cnCz6ZzcPj69pXp/JDhMkkIaEeCYZ/EvHx8cyesxCn00lxcTE2m+28qsv/M2jTvifrNm+jeZPI9ztusvLS29X06qonryDEE8/bWbogPcq+vX+MjbseKiPoiNYgLZOLaCZ3Jrk6o9ZusbhtBFxN2SWtR28NkOPaz50362LayyajinFjDcxbGIlgi5V6D5GUyvrkOjZsF3n8qjYxt/0rcPDAQYpOySzb2gibnMyRU0Fu3XCCNt0q+ez9xNrAgq9/8NGpy6U88eRLFBQUcPDgQa6+MYvH/iRlIIoiDzx8P2/OmEdWdeuo+eIk+5DDAi0qBp35PQA535cysnA0Xyz/PEpq7X+oH7IMr7zuJ6vyQmo4hkdx1kpLORUHljQ3iQk2Vq3xIJQ0xuxsw+4DHtRoyPpDJivBkcFjT63hsg36qPdg+vNOAqWJCIXtsWFm4wknP313hGG3eZnxeBx7DwaYNK0CI6kkklarmX4akhLGlXyI+++OjDNvLnRw8lSICVMradlM5IPPnaz8JZI5aTIKrF7r5dDRIClJKsorVdhs0c7FcyEU9HOupaRBryIYil7n26skDHqh3jW7Wi3g94ic3NmMThefpHmTM3ZTl/Z65s5zcPSwmq5yq5jrG71gQCdZKC4Nk5FW157UaoWYuqEAazf7kDFitVpjbj8X3C4HanUkUzEWGmdrqKw6s3af8kA8w+4u5cdVIXJOSTRtLPLgBCNrNvgoLg2x5Bs3Lo9MhV2iU1str8yrxumS8fpkkhJFXnoqibseKuPdl1Oi+uhUfoi7J5fx4RupZGVoWLvJS1KCiuZNtLWEcLeOOqbPsaMoZwoi6fUq9H+Ytd/+6GJAXyMbtvioqmpYASyHoxqDXmHy0xU8/KCJF2b70WgMBINKvcW/KitlvvjaR9PGIW4dauK0Mt+U+xPocmk+W7dKFB+3kOzoTeIfsoLbj+XhSTtAcqKKDVt9HNgnMPIuF089Hmb4DWa0WoGSsjBjHqhg1uN1eaxwWGHlag9Gg8DqdV7KymDzGi01Hj8bf4jnwA9JiLYaSChn/usW5n38M/BEg/qiPvxvlP03Q5cuXQCo+INcy0gT8VNPNTC/gZO59adH5RWG8Prq1xfxeP8oSBMDZqOKotL6zx0MKkhSZPBSqQQUMVyvF1JRFGQhjNujNEjzKBBQyMmv69FSqaVzejxDBP4oYhOBFj3HT9ZPNJSUhZFl8J2jrwpLwiQliH9EFChYTNEdV1gs1RIqMue+vzChBmmaSYpEUHQjBA0oQCgkk18U6ZfUZDV5hfV7/U6cCiIrCv6ATG5BGLVWjumRrr2WEOboOfoqtyByrdPXj4VjJ4O0aH6GgMwtCJGarEaSFNzeSL8Eggp5BWFE8fy1T3U6KyfzQsiyQlqaQEBVl3QRAgZO5NT/3J7KDyH5tfW/U1BLtvnxYcB8zn0FROSgyLFjdfs0K0uFpKvrVfzzdQKKH4X/Xg/+udClZ2dOcaT2uyAIKIRJSVVo3UqkeZsgIUJREWVnQ1EUvMEQN4ws46axJYy+xcLt93pwtFpDuXV/nfc0TWlKXkGIHXt9TJ5eQY/OetavyOaBu2zcO9rKbyuTeHaOREnSltpj4kjAhYMQQc6WhGvXWscHryejky3oVFp275EIeXRo9QpusYaWbRqWyrJixRfMfc7EmtUW1m5zEQjEfo9fftONvuJMZLxDU4xaH6Jt93LuuTvEGzPiufVGkbTmpXz0eeT51Gkjxe5sUirlFNd7D2UU0YKOdBH60UnoQwZNcP4p0v5s1ChVdD+HM2Xs7Sp+WPnl+TS/Fut+X8HQa6KN2183+BhyZd0KqqcxcpiFjdtjZzk8eHc8T79Yyfw5KVx/taV2sduiqZYP30jltw1eVv7sxmhugd6kq/dZAwiJwZhG+8hRI2nepxHHlL21EaCyIlOqFHCSg+htOh6a+uA/bPvZUGQFZw08/6zEg1OqySsIEQopbNnpY+D1ZRxem87yeVl0ubCSX9b60OtUKMgEVG7iiZ0mqRJUaNGSSXMqKCZEAC+eiJMHDU7saKjfuaRRdATxoyd6XBcEgTShEV2F/nSgFwIqugn9azWUIVL5vSv9EFH9pYXP/0u8//77rF+/ngcffBCDwYDD4cDhcBAM/n3VSQE8Hg9vv/E433ygpf8FkQW7KAoMudLAkncEpk8bx8J3PiCluCf3TKxh6ZchHpleidtTd6xY8HENF/cxckFvEadSFeNq4Fd8dO4Kr85KqSU+FUVhze9hZEHGFX8cTe+N5Kf+zkPPl7H99+RabfbTeHOeD6u3EYkJKXz48SqmPvHCv4z4BLjmmuvYvLcZ73/mq42sgUhV7Tsnw2NT5/zLrn0aVquVNm3a/MuJT4AhQ25m0VIBjzfyH7duoSUxXsXc+dW8sdDBs48n1iEqRVHgnRdTUJnO2DYBxUeYYG3a7tnQCQa05c3JylLhN5Vx6UX1B0Zc0k+PrNKycnVsu+nAkQDFJXLMiORd+wIgNvm/0m8QkZh4dMIUGpd2JENphlGwECckkm7vzcnfmzPxsWpyC0JMe7GSp15w8sijzyIIAr179+aqq66qdz1z4003MOmZ+ylucoRTxgPkafaTl7wGl76U1lLPOg40WzgZ5zEf69ev/7/R7P8IKHI8VnsbTIKFbFpwggORQltKmGPsxvLHGuvNd3zYnC1RCxosgq22PgBEAktwJLLnQCDiDNruY+idJXz/Y5A0VSZm4tAIWmxCElmVF7J4npFuAwuYO78anxfa04MCTnBSOYBHcRFU/JSQxx7dr/QdIPPKvCp6Xp7Pbxu8pKeqSE8VSUvRUFwaxuuT2bnPz869AZo20qDWCFx2sYkpDySwY/um8+6Hnr3688Ov9c/JX6904fbIuNwykqTww69ubr23JOaccBqyHClinNjtBLOfsTLrFTuDRxQxeEQR+w8H+PjtVARFQHOOzB1t2ExJ2Zm1WI1TYvabVVx1axFDRhSRVxji6ZcqkaQz97Fhq5cHnqjknnsfP+/2n4127bvzDxRjojiPOKtIVZXCvi86o2y7iANfduHmGyRmv+YiNVnFio8y2PJDI6Y9nMDXP7hZv8WHXi/w6IQEli9K560Papg9LSmK+ISIzNrLM5KZ+mwl900p4+0PHLz3Sir7D5/J1NHpVFxxsYnX/qTLDlBaHmbaCw42bpC4pK+e1199qkH9EBcfRgoLlJRK9OiqJVFIQ1/VhM+WxV6PFpWEOXVCZOMHHVk0qwkXDXIx7dkaIGK7jbjJzP7tBrIdF9S+P9XGHEztjvP80zbuvDWOxHgRrSGM2dmUV59IpXvfarr1tXP5FT4qc+PqENJ7Dwa4YngReQUhHh4fz+vPpuDySKhsDgYPUTH4Ng/aFscRgPic/owe6yUcim3D/xX8j/z8N0PPnj2ptEc0zI4cD/LAeAOOuKMx97UGsnj9PUfMhaeiKHy4xEmcVYwagM7Gu4udXNI3tsvox988+PwyeQWxSa6vVrq4ZtCZSeSi/mpqhMqY+zqoRGcK4fFING8eO109Fpo0acyct+ourAdfo6FKjL1A9yhOtBiijAs9RtZu9tUah3/Gu4truOwiI59+HTtKtrA4hCxDYoLIoiVORAHuv+tMNGBeQYjKIl1t6lgciVQRO6LRqVTTvF3zBnl30zKbUqg6gcnRlC3bguTkh/l0mQtFUbj1BgsLP62J+QzIssKHXzhRqWDLDh+79vkZer0WuyZ25Tif4kHUBvnuZw9+f+y+mvehg2BI4dX5jpjbAwGZFas8zDqrcty7i2sYcbOFlT+7SYhT8enXThpnqlnwaQ1fL//uvPvhw4+W8sq8agZfbiI+ScGbdLzOPvGhTN5d6EeWY5MxL7/mJdndhkJi62vKivyHXp0FBZkk0nBQWS/hIQAupYbFn/mjFloAN1xtwp+QWy8xVEQO6TSmQHUUr/T3Der/SbjrnjF4qCFXORLRidMeJm3AIdb/mMKOtSnsWpPNxHsNFKtOxDy+inLiEkPMnJLA6qVZPDU5kRlTbexYm8KIBxyUx++J2l9BJj5O5IGpFZw8FeL2oXVJmCFXGeneN4hLcQB/RLYj4k8+yZ13RJM+cRaRkNqN1hTCVRhPOKBGCakJpbi5ZvA1DeqLdWu+o3kTgXsn1ZB/Us3Vt5ZS4zzzXCqKwsJPavj5exEbyYSVEOWGI5g6HSI5RSHT14nuXEIroTPtlF508l3Ok4+qWPCRE3u1hN6ZRWu64qK6npRWHxUUR1VSVwkq4kmmmNw6+8uKRKFpD3ffWb+DIylehcdb06B+UGQZ8U8RRRHvef3HqASozx/VspmGQJBacudsCILAlPvjefx5HyNHP8QFA3pRojsV8zwOwU7X3l3QaOouRARB4JOlH9P/lt7s1Wxgp7KW3azHoarAlmLhgafG07t37Crr9cGWFIcaDU3sF/Hb4mwuuaGI9n1KuPcOHaFtF5Lp7UyyryWZRZdw/0Qfx06EqNEWYzLVH/EBoEGHGwc2kuguXEQjoQWZQlO6Cv2IJwU7ZfUeW0UFAiIOYtsCEEnxj6un+JFa0GAV4v5lkXn/Kvz88894vV5mzJjBPffcU/vZtOn8F7Hng2+Wf849t8kYDHXth7QUNRd09XL8+FF8eImvaU124RWoDvXkgksrePM9JweOBFiz0cvg28qY/5GLqRPjmfG4BUfGLgJKdLpaWAlRYNvC7GfORG3LssK4RyoxxTflu9++oVWH9kycYGDIYDVBKVobT1EidkLx4XhE1FgT669y/HdCFEVee+NjSt23c8VtAkNGBRk0PMRbn3TllVeX/qV0yn9nGAwGHn5sLoNutvPr+ki6+HOPJ3IyN8iqNZ7aYn1/htGoomXLSOEiiNjpidRPOsb5sygvF7AFM+tdU0AkK2rw9cN57X0rG7dFp48fOR7k1lE1aAvbcOngCjbv8EVS9z0yr73n4NHnzMyY9dZf6IW/hoXzFmIrT0cdQ5ooKdSEr5eHmTnHzsABRtq2thEKnb8+0XU3DOGXDT/z3oq3GTntViyZNmzB+jWubc5UFi/45C+35b8N+3YeIFWJSK2ZhTgSSWOv9jdOsJ90mlBUGAnSqXIoMYutnYbgN5NfFGLY3aV897OHmVMS+OmbeO6ZXkxJ9q+4iDiGBEGgSagTBpWej95MIyVei4CKTvQhgVQKOMEx9lGTeJDff4pn7WYPew8Fue1GCz266AgGBdq01DJ/TioH1zfh5sEWvlvl5uDRAPYqibdfSGHs7XE0zlIjSXVTh+tD27ZtKShL4cCRulINZRVhvlzppv8FBu56qIwhI4p5/tUqTuZAdYmBjdtiX2fFKg+XXqxlxhMmJkytoP8FBlYszmD5ogymTkxg/GMVJCZyTimfoNpFpT1in9qrJG4eW0L7Nlq+/zSDFR9nsuuXxqhFgfb98xk6poj+QwqYMLUCgymdoUNvPe/2n43i4lwKi0P1rvWrqiU0f5KIk3w6rEI8oqDGItjIdvRBV53FDVdGJPdEUWDYECsbvssmHIb8wjCd2mkRBIHDx4N07xz72erSQceJUyHUagGtVsDlVujRWcfyH84E7Uy+14bDKTN0TDFLljv5bYOXKc9UMvDGIoJuHdXH0sjJUeGort/mioXEBDWCACrUPPKkkzSpGQneZrz4YpBf10Xb9oXFIQYPt5NU3AebkESynE1m6QBWLLbxzsIIJ/Ld92Fa/FFHBcChKqPZgFw2rU7mlhssdGqn4+YhFrb+nEnzAXmo/VYyii8hOfdSMsr7oXOms27TmWelqlri4ekVfLkwnQfviadbJz2DBhhZ+Vk6Mx6Lp0kzhbdfsbFjXTIPPu2mPHE3iWU9OHns/N+Lf4T/kZ//hrhm8E1U10jccGcxZpOKbgNcFKmPRpEoYSVEWcJOunXSMWFKeVTUot8vM/WZSi7sZWD200mMeqA0isRUFIWvVniY/47Ewg+9UVomiqKweq2HRUuchCWZG8cUR20H+Pl3Dws/dXLnWal211yt5oi4HacSHZ7tVKo5rt2OWh+kfaeBDeqH19/8hNyCEPf9qX0TxpopMe/DQUXU/h7FxSG205QzKTNBxU9x8ibuHxPHtbcX1Q7G8Ac5uKSGE6eCzHoskRWrPHz3szuqn0/lhxgzqYwZjySwbKWLr75zU10jMfjySHrlydwg19xejFCZVntcI1pyisM4lDO6oBCpTr2fLSz48N0G9cOvv65B1nko1h4mb28S8XEqQmGZB5+qID5ORa+uep56wR5FWHq8MnfcV0ZGqsgj4xPw+cFkFNiw043Y7BjVqtKodnoVNyctG0lMC2MywLV3FFNVfaavJEnh7Q8crPrdy2fzUlj1u5f5HzmiSEZHjcTgEcVc0E2PXq8iGFR48Y0qMlLVlJaHeewZOzdcbeKdRTWAQkUltGhx/tFvrVq1oqhEYNN2P6t+89Kld5ASy17ks4hJAYHSAg0jxldETYCBgMzDT1VjP5pGkpCOjMSpPwi10wgpQQ6ynVSyOMh2mtEeQRDIoAn7hA2ElDNRPIqikM8xQiovAfy4i+IZfqc9SmtMrRZo1irMUe0WwsqZd0hWJE4qBzFipVoso1yVz7Zt2867H/6bEBcXh4V4NOjYzm8IjU+w8tP0qGI/jz1oo0mfAnKVo7UktazIlCkF5HCIC3qrue2muunQkydYSWpRVbv4A7Drc6isFMjPh3Ej65c7uO8eAz5bfu21wkKADj29tGoeTaCt/t2HV/LhqtKSUdMDe02ASqWUEXffjl7fsMqFFeU13H6HH8/mC+gZuhrv9u70udjBoKElDBtbwhXDi9hzMECrDkFqWv+G3G0dU16289XiBMJ+TZ2IHpWgop10AdOe8VCYp2Cubo6CQlu6c5DtFCgnCSoBgkqAAuUkB9iKnojGm6zIOJVqahQ72bTARTWHlB3UKHZ8ige7Oo+CtDWMGUu9DjSAdVsF2rVvWGGLvv2u4ttV0ee85EIjK3+uP/1+yTcuBg2ITcLm5IVIT60/cqJrRx2yHOaLxffhtH+NvuURjqV8j12JGKSKomAXSvE3r2T6s/VXFRYEgZdemc3G3et5cNoEbhgxhPEzx/LT+h8Yfmv9xRjrQ9+L+6AionUmpxQhBPU0LrqC1JquUZVFRUFNfHkXKiplWg86SY/uIm4lNuGsKAo12PHipolQtyBMM9qRy5GYziC3UkMNlVSIObhwxFwYKcrpirj1O0F1GP+/0/xcunRpzM/FF1/8t17nyOEd9O1ZvyxFv55h1BoJJw7iSEAQBOKVNNLzB/Lhc40YcZOGyXdaKVjTDr8/ja9/CJCZrmb5kjhCHTdSnLiFAtUR8swHqW6dR5seLZn1qoq57waYPifAxUMDtOjwAN98t4pWrVrxzvzFvPKumduHRlIcr7yliOdfq+KZV+x0ubSARa9ZSKnuQpktlwkPjf9b++JcUKvV3DV2Ip8u+Z15C9fzyecbeea5d/6lEaf/L9G7d19ef/tHHnsW+l5TxPWjS2jZVBs1T8aCXiegcNoGEv5BBoqC06WQGmjF2/PrX4Qu+kLNsOF38s78ZXz0bQ+uvC3E6Af99L68hJuHhknIv5CUYEvY05fxI3V07FHNBf2czP/QzAcfriQ+vh6Zr38BNq3fjE2uv1hQhjaDu26P4+K+RsS/kI4uCAJt2rRhzJi7uXf8FPRCXTvkNDToqHE2zBH43wy/z4fqLGmVLKEZtniFanUJqWRhqGrKM3NqaN5UxK3U1dg8DclUxZcr3IwfHccLTybRoY2Oxtka7h1jYePqJNyNd9Ta7xpBS2G+QJ9BFeSdUnGUPXhx4xTsuNTlhNRu/E49Vw4r4cWnkvnhs0weujeeJycl8uOSTFKT1Tz+XGRdeNuNVp6anEjPLnqempxY+66u3+rD5a4/uyQWXpj9PpNmWHjxzQCn8kMUl4Z5fYGDm+4q4cPX0xg9PI6lC9L5/rNM1n+XTbf2Bsxl7Rk9oZKN286QYYqisPp3D1OfreTKSwzMmFPFsg/SueRCY20xsBuuNvPpvDQEbYB81ZGY9+NTPDRtHeTledX8ut7Lky9U8vwTSVx7mblWCuN08eSbh5g5dkxm8BVG1n6TicXcsCJHZ2PF8kV4/TKPzKioE3SiKArTZtu5d9QZu37PgQCSo66d30TqwPyF0WNcnFXk/rFxeLwy/YcU8vTsCuR/oLmr0wqUV4bJSlfz/GtV7D4Q4N2PHUx9tqI2qOqqgUbKKiQWfOKMRENeYuTA+kbs3ZJE676VbN0eJhD8B+Gsf0IorGA2iJTbJULB07rOIpnl/XnoXi09Lyrn1jur6H9NCZdd7cJ4/ALMwhk+RxAEUlyRPpBlhcNHJSyCjYDip8Syl3zrVk6clOl+YRW9L61g/iIXoVBE5uSdV+LxpkQ/FwnBxrz1rgfvH2vyj75w8sBYGwnxdaVTRg6LY8dePx6vjCAIjL7VTN9L/EiEQfr7qr0Lyn+zYvL/Q1RUVJzTi3j33XezddMPmM1qkhJV+N0i+Xkq9LIZRSWh6Ly0bC1jd0iIqkhUy+mCPifzgsiSQlKChuQENUeOR1Kfk5NEEuNFcvPDuKo0eNygtwQxWiRSktSkJqspLA7h9UXSpAUgOVGkxq1gs6rIylBzMjeE0ymjoJAQryY7Q01BcZiqagmtVqGiVIMQ0mEQDHgkL2iC6M0BWrS+kC+++KLB/XTy5EmG33wZBr1E4ywNihJJuZYlBSWkxVWtRSMZCeBDbw1iMEpUlmowYCJMCEnto3V7meREkT0HAmjUAo0yNSTGqzhyIojXJyOKAi2baXG5FAqKQ5iMAk0aaaiqlnC6ZNJSRSrtMh6vjCTJ2OJEstI1VNglvD6ZaoeM36OGsBa9bMIn+Qmp/MgSiHKkL3yKH7QyP69dRaNGsYshnQsej4ceXdogB3UY9SJaqw+tJuJRapKtodIuUe2QaZKtISxFCIeMDBVVVTKhMCQnqiivkJAVBZ1OwFOjwevUoAkbCQkBZI0fsy2IRgOyBJKioNeJpKeKxFlVkSqhPhlRBK1WReNMFYePSRgMAu1ba6lxyZzKC+OokenQRofeELmHxAQVXp+Mx6sg/zGfB4IygZCGvfv+WnXzLp1bodP4ibOKuJzgqdGgDpqRZBmf7EctAtoA8QkKTRtr0GjhRE4Il0NE5Y0jqASRRB+hsAyyFiNmJCRC/HGsKBGWBMxYCSoB/IofozWAENahChlBUuORXYQJYjYLkWi+sAZJFSQ5WaFRtgqtDk7mhtBooLoKPA4dOvQIqAjgRStqCAshZFWAJcu+plu3budss0aj+Y+u6FnfeOhyuejTrj/dlYvYrV3F3JdM3DGsbgRROCyT3rIcld9EZBEnk0gaujgv8z7x0adHbINq2Xdunn0glZRgCyqEQvJUh2gbvgCPuZBXP6qJqZUHcPBogDuGqkmp6ka+cgJruxNsXJUWVXjM45XpdXkBjhqFNpXXUKU/xcW3FfDDGiet2lzAgoXnPx4Gg0F6tOtBJ9+AOnrHAcXPsfhfWPZxEn1iaBtPe8HOt+80Il2K7Wg4oexHTs2nXQsDVdUS7koT1vL2uKmhkBwC+AkTQo0mYkQhIiGRQAoatNRgx0I8ghimWc9yUpM09Oyh5s7bzRj0AgOuK2DWY4l0bq+LKqRWVS1xw13w6ZI1qNXnLz/u8/kYPeJylsxTSE89c9ydD5Yy8mYLl/SLTn/PKwgxaGgxW37KJDGh7nVGTywHQc+oYWo+/9pFjUumfWstY261kpWhoaIyzO3jS6mokhlxk4WBA4xUOSRene/gwCE1Bk0ml10ziAkT78Ni+b8T3QYwevRoNq3eSk8uoabNr5Qej6O93CfmvoqisFX9IypBQCebkCSFLvSvzZCoUaoo4Dh+Is6cxrQiS4hNUBYruRRwnOZ0IJE0JMLYdbmIjU7x3dIEPl7q4e23wvhcGlrSCYtgA8ClOMjhAKY0F1mlF6EXYr9b25Xf+Hnrj/XqwP63joUAL734OLdfs6beaJPFSz1s2HcZPyz+jdRQI5KE9Jj7VQolXDvlEtyeIvbuWUOntgI1ToWjOWouvvRGLr/8Ki6++GJKSkqorKzk0KFDGAwGunTpUuddtdvtzH7hMRz2IyTHe9hzwE1lsZrk6i6oBBFnUhnX3zGYSY80TNbh3wWCIJCenk5JScm/fYEZSZJYvfpHVixfhN/vpryigqXvGupIEUT2Vejct4KM/EEIgoBXcXNE2EU3BsQ8d7H6GFWWQmymdCTRzm03w1OTzpAZiqIw76Mg+09ewPSZr9YeFwgEcDgc3Hr9bWTmt4upmVyhKWbo41dy1z13/U09cX4YcsX1xB3IrlfHudy6n3c+8dCpnY4bxupY/Mnqv/w8nDx5knFD7yezMnYxm2qhgl53teepGU82qA3/yePhucbCjq2a08JzIVYhQpYHlQClYg6+hFyaVQxEjYYy2x6SW5dTcNhCE1ffOufwK152Cmu45FKB7z6J7Rj5fJmblx5LJsUX+d92KL/TjQGoBBVOpZrD7MIkGsiW2hCwFuPHQ9eLXHz2Xuz/5JZxJbz2TDJpKWrCYYXrRhXz/aeRa7vcMhdclc/IMTMZNWpUg/pKkiR+//1Xvl3+IRUV5bhqctj4XVbMwmNHTwS59pYKnnrYwt7DAQ4cCWA2qaiwS4TDCloNFBSHmfJAAuNG2mJe79GZ5WzfplBzpDFJ3ha1RLRTqaYsaTurv4snPk7k5XnV/L7Rx6bvYxdErnFKXHBxFYokcvc9It/+amXpV2sb1HaI2MiTJlzCkWNF3HqDha07/Tw0zkar5loOHg0y+61qvD6ZlCSRKy42cc0gIzfeUY3lxIVRUggQ0WzNT17Ljo3xWC1n7O3Dx4J8tNTJ7UPNvLGghg1bfez7vXGdoswQ0bO87OZC1iw/025HjcQdE0rJKwzRvpUOj1emaSMNv2/ysu/3JnXOEQopdOxXjNMXYNee2BmbsdCnd0uqSyE13sC941V8/HI6yb4z446sSAQJcJAddKN/vdHo5UnbGT7WxexX/LQM9sDXdDcaNQRPNiNNboYoiEiKhF1/iqROuXz/ZRJarUCfgeVYDg2KOu8h1WbSWzuZ+3wcc96uYtkHGTELNQPMebuKnl31teuvQ0cD3HaTCp9ax9qdv9Xb7oaMhf8rePRvigULFgCwYsUKHnzwQYLBiBfChQdkIAz2XdHHHD0ZPUnkFUZ7j/KLz94eicpwOgAH5BZICELdyrG5Z51j2+7oSI7cAimi0RMFCfADNajVal567iWGDx9+7saeA82bN2fHrhxcLhcrV64kLy+PHn11FBUV4XQ6sVgsBAIB2rRpQ2FhISaTiUaNGrFv3z5MJhPFxcVUVlZSWiWTlCxRklvCgRKZYDiIxhCiYwc1shDA5ZZpkqUmJVlNSqLCN6sCtGrdh1bZCRQVFZGenYDZbCYUCqFWq5EkiVZpVlQqFaFQCL1ej9frxWg0IooigUCA7OxsPB4PWVlZXHfddZjN9Xt9/xFMJhOHjxfgcrm4+eabOXz4MJIkoVarOXbSjyxHPCon8878x0VlEYNXEARO5kb+J1EUkaQwEAZ8QMQjKkgC7orIIG+xWKiurgZkTpwKodFoatunUqmQJIljJ89ovJ7Mk5GkM8/Jhu2+2m3CKQG1Wo0oqtFqtdxxxx08+WTDjLs/Y8/eY/zw/Y9MfWQqdmclEISzi65IkabVFEFulDZpiMiz+cc+AATx4Y4+9o9tnrPOGazRYcZIkABWDCTTGBd2/K4AHhyRnWTwlEBuyZnTWUnAjI2mJBImjBcvIlrCUoBR993B409O/af64j8dFosFjUWgoqYEgwk6dYitMaRWq0iMF8gu6Ru1kCnX7CQ+rv5CZomJKnyaKo6KG3CG3HQLXYYoiATdyXyzorxe8nPljwFwpJCnOoy+SR6WhDCLlji55XoLBr3Aqt89PPGcHVQyZp0Ou/4kmT0LmDMziYLSADv37WhQP/z040+khBrHLPSmE/QkVLdnxN1HePVFmWsGGVGpIhpwc+fVsOgTL23CTestvGUQjDzzfBw3XB0h7k7mBrlpxFYsJy4gnUbkqQ8SLyXQUumCGg0l5OHAThXltKUbzYR2lCh55HGIDx6LZ8AflVM3bfPx0BQXrrJk7r1DD+YaWncIs+DNOLbtCjBzrps5c79qEPEJkTTP515cxK33jeWagQGuuDhCNOt1Ag89XUmfHh5G3GxBrxP4crmfb74JYyntztU3H2TJogSaNoqMi36/zItvOfDLvdizexONMrQ8OSmB1GSRzTv9jJ9Szu1DrRw5FuREbohdvzTCdtazdMmFRhZ86uZYUR8efmRKg9rwd2DPjr1YiSdftw/BF0CvF6hPnvgUh0mWs2kqt0clqCiniD1sIFNpRpgQlZTQmi7oBSPFSh4i9b8zSaST0uM4vXseY/3GgwgCGIQAj94fR0aahikTbew/VM6ebxtxlD0EFT8KYMRMnGhFDAjsFzfSTroAkxBNFtcoVQTwN6gA1n8Trh0ygvc/WUv3znW3KYrCF99pePm1R9mz/RD5+06RRGzy05tcxc233ExSUhKBQIDCwkIMBgMZGZHo8LMXLYmJifTv37/ee0pMTOSll9/H7XZTVlaG1+tl+dJvyM8toGmLJowe+9J/bMTlvxtEUeTKK6/lyiuvBWDfvn08+eI9fPKWGlGMngDmvO3EF9RTbssjrAmiTRTpktSRyq3FJIWjswR8ige7sZS84mKqqqqQZZmPPnybgcOX0KuzgijCtt0CFw64gWnToysT63Q6UlNTmTRlEnOfeoPs6jZRc7RbcRLKquHWO/5aqus/g8uuGsSqI+tIlOq+J4qiEDSX0bVDIlOfD3Lb7Q//U9dq3rw51iwT3goXxj+Ne7Ii40guYey9c/+pa/w3wWyTqNLvJ2RvTQHHUaNFkFR4amTsYgFpcnPSarri2erEo9/NIbbTXOmITtBTo1RRRA41VGFSrFw5sP5Iy+uuMvLcs2Xga4VXcWPAhIJChaoQSesCn0x8nIqs7nt44F4DX37nZsTN9WtWDxtiYcUqD/eMiEOtFmrfy517/YybbKe0TKZ9+9hFBc+FoqIiPl38Gs2yawh6K7i8nzkm8QkRXWCrTWLUrVaWrnCx/7Cf1i009O6mY91mP3q9QLvWOgb2r1+y6IpLzGSm+dHdWM7CD/MJeDWgkmjXHhzHfVjNiSTEi4y51YrPV7+TIM4qYjQKJJy8iFdeXkuX/udf7OlsqFQqXK4wBr3AtMmJFBSFuGlsCZIERj08/0QSO3aH+fSLAK+/EWTaLDcpweYkn6VPHlD8VCXtwZzqpltTiZH3l5EQr2LWY4lkZWiockiYjQId2+qZPU3DpUMLeXdxDfffZatzP4uWOLnxmuj33BYn8sFrqVx4bQFllWHi40TsDglBEOh+WR6J8SI9u+i5/y4b6alqNBqBwVfp+Wx5w/oi5LEiKG5Qh5hwVwoffJhLIL9RrfyDShAjuuxnFVuKheoamXkfuLAEs6jO2MENg4z89mFTMpXGtesJURBJCbSgco/IK28V8PjkOEJKiF2sQ1TUKCgYMCFJKgyH+jNh9DG81nNHsv7Zp5SarEYSvVQ6HA3riHPgf+TnvzmGDBnCkCFD/iXn/v/Jo22xWLj11r/HOPL5fKxfv459W5/m5el1I6XyCkIUV6Xw7oKGR6r+q2GxWPjpp5/+Zef//+GZWLTwQz5+9XM6OftFBMuJFIU6ot6OtYmb1i2tWC0iBcUqBl42lDvHPNDgCppr167mw/dfplm2m19WO8gsGlCvuPcp9R7E7HJuGHoH90+MCHU/M+sJfv5gCy3kGKvUP+73848+ot+A3vTvf0mD7q2hcLvdLFq0iB07IoRbjx49GDNmDCZT7AIx4XCYJUuWsHv3bsrLyzEajXTs2JHbbrstSotvxowZHDp0KOrYvn37MmnSpL/1/q8bdgVLPvoSq8/K8ZwQndrFLhbWuYvAwdJcMmlW+5uqJomff8unTcvY/92Knzw49R5CfoFuoatryUUbSaz6WSZvQojG2dFRMxWVYRZ8Vk2l4KRRU5mda7IJhxW+Wulm7OQygkGFPj303HqDhZ9/93BRXx3l5QW88UISoihw3ZUmtuyMXWCkPhw/cgJj2FIvgWkjkT0lcM/9NZjj7RgNAi6XjL8iDl/IiItqbMQ2KgOm8toKlADNm2hZuTSRK67eQ2WpGlM4kY70oZQCSskjk2Y0Jw0fbk5ykEQllSZCG+xSKV/8H/bOOzCqau36v3OmtyST3gi9VymCgCJFxS6CioJIVURsqNgAu6iIgAUriqhgARsiNhBE6dI7hEB6m8lkMn3mnP39MTIxJvHC+/ree797Xf8omTltzz67rOd51vq8hp5dDew7FGL8xACZFQNIOPXeVIPr52o69NyEwaww44nZZ2SA93u0atWKDz5cw5o13zP37RXs2fUL028z8epzafy6J8B14yuw+bLRVjeliZqGJEl4Dti48vJ9aOzlmG0QCFkYcc2tJKccZ/YMO8Murp0LBvYzc14fE8PGFbNjZ5iFz6fUIT5PYdIoK0NvWENp6RRWffUJmzZ+hyRJnHveZVw9/Ib/VcDrHyEUchGnS6Bt/2JWvJ1DzwGVqCfUellMQeGnBhddRd9Y/0mVsrCLFA6xAy81nM3g2HHx2MnnGGk0TEC69SWMuczInbfUbvBCIcFZgwqY+WiAs3tqGHK+gVUrj9JUjeord+RsjJIpGrh1Qbrws1v6mTaiOwlSEqpQcWgLyBUHiCgRAoHAGctC/DegQ4cO1ATbs/TTA9xwde07q6qCx18I0rP31djtdj75/COuGHoVeUcP0Ey0j21whBCU2U4w+PKBJCdHxwODwXBGWuyNwWq1xvp7586d/9fn+xv/e3Tp0oXzhtzBpTe+yNRxgh5ddBQUR3htiYTBej5ffjeDwsJC7HY7OTk5hEIh7ph8J0d+PYSpMgENGqqNFWgzYOVHX8WMOiVJYuy4qYy+cTJHjhxBVVUm390Gvb5xA5QrrrqcSCTCS3NfRl9tQQppCMf5SWmWyNLXP8BsPn3zy78KY8bdyIpln2IttNfThSwzH6RrN5kRk8L0GzCKoRdf+b++3itvvsToEWPwFSWQGE6PZQ86kgu56+E7/mlGT/8J0OqMJCV5yHUeoZPoE/NciIQi7JDWkSAyMUomLFIcHYMD2C+2sYdNhEWIBJLIpBlZNKdUPsH8Fyu45vJIgy7hwZBAEtJvRkq7SdUlUtlkLWNvNNC+rZZ5r4W5YXiYMddGfQ5W/eAlIa7h/YarWiGiCGp+k8eqcimcyA8zeHhh1JzTK+Ov0ZxxQNjlcjH9nlEsWaCSk63j2klwNK9xs70ql0JmhoblX9Xw7Vovq5dlx7Lw7r89Wg4+7s4SKp1xtGoePSYUEnzypZf3lgYIBgVp6YK+5+i4dUIct06oS/YOuSbALfeVY7PKJCXI7D3Y+L0EgyqhgIwsyeQEulBT9T/TddRqtVTXaEhL1nCiIEyzJjoeuSeRdz50s2heGkOuqETJbUNiOIdESSZbBDkhHeSo2ENr0YUwIcozN7BsSTxdO9ZmDx48EmLM1DIGnGPk09VeEhNkPlnpIRQWDDnXxFsfVBMICiaNjiM+LmqK/NIiF/sPhVjycv33ucKhkBAn8+6L6eRkR/usEILVa328ttjFoHPNjJlayivPpNKmpZ5WzTV07vLnlYF/hEFnplq4USJaCksifPK+nRGjf0Jf0RybPwsVFY/tJJGAF3e4KpY9/XsIIXCF3KQqNvpc5SQxSc/qb8NkhHMa3Ickhpry0fJcJoyJ4AtFSE/Wk1rZAxkNhRyLGj1jIr26G4dC1Xy2yss1Vza8Pv7xFz9TxyfE/r1xWwBfOIje/Ndpfv5d9v4vwj8qez+FYDDIvHnz2L9/PxaLBZ1Oh1arJRgMxha0VVVVVFVV0bp1axRFIRKJ4Pf7SUxMxOPx4PV6MZvNpKenU1VVhUajIRAIUFZWRmJiIoqiUFVVRXJyMlqtlkAggMViwe/34/P5iIuLIyUlhZKSEvR6fWwBVFJSgqqq6HQ6LBYLiqLg9XrJycnB5XLRp08fJkyY0KABxP8EgUCAqqoqVFWN3aMQApfLhc1mIyEhgZqaGiwWC1qtFp/PRzgcRlEUDAYD1dXV2O12FEVBVVWenf0gaYnbuXG4jnYtTaiqYNvuIDPnaHn08bfIysrC7/cTDAYJhULodDoSEhJQVZVIJIIsywSDQYLBIFqtFlmWUVU19l+DwYAsy2g0GpKTk/80wnImOHLkCMeOHcPlclFdXU1aWhoVFRXY7XbsdjtCiKiIvMdDfn4+iYmJyLKMyWSipKSENm3aYDAYcDqdmEwmEhISOHnyJDabjZqaGmw2G3q9npqamlj/0ev1WCyW2AJVlmVKSkqQJAmTyUQ4HEaj0aDX67Farfj9foxGI0VFRaiqSosWLUhLS6NTp05nPLH/Hh6Ph0sHXE7T0s44cPw2qKr4cZGY6OOJGRriTBo8IUiyyLz3aYDNu+Pp3mMAbdq0weVyUVVVRSAQICUlhVAohNPpJBwOk/CbVXdBfh6lxTuYOg6aZul56LEQ1tJzMWEiRJgANegxABIRFEo5xk2TK3BUwQ8b4vD5g9itQYIF2TSjGwB+fEgIZLRIRPWdAu02kJIdxwMz3/+H2qf/m9Kmp59+GofDwS233ALA66+/TkpKCg880HDWqc/nY+7cuQwePJhmzZrh8Xh49913URSFZ555Jva9Rx99lIyMjDqZ3Xq9/n+0ifmz8fDxR59g+XvvIwdstOriY8M3KfXeJVUV9B5aQCSgJ5jbnEy1BRpJS1iEKMn5gU3fpdcjr4pLIwy6xIm5pBMFHKO7VJvdpAiFUsMhgmm53HVzPKNG2NBoJJavrOGN99y8NS+VPQcChEJw03UNa4PmF4YZcHkxetmIt1pDvF1wTh8N7TvA8wur2bn75Gm3z4dLP+SdBz8iXWlYMqNClFBELp3ojUCwh010ojcGycgO8RMSMt3oV6/dfMKD6LKJn79NrXfOi64uZ9Mm6EAPBIJCculIrzrnEEJwhN0IczVJ2QFymqoICXZsg1ZVg9BL9YnqclFErmYnaSlNWLL8HZo3b37a7dAYCgsLWfz2PI4d3YFGFriqdJQfidCspmMdXTCXtgJt5zAffroUnU6Hz+fjtlsuYPUHDc9Rew4EGT6mnMNbs2PlnX/EzGeqeWuJn8njDDx4ZzxCwOerQ7z6npYnZy8+I13jM0HvHjnIkpZ9P2djMcu88mYNbz4fT1pNXeLphDiMhThS/lACrYgIm/mBprSuV+K+W2yiJR2wSnX7dkSEKcpcx/afkrFa6m7wFrzmZslTTdFHbBzUbqZbZCDHOUATWtY7D0Q1QgsTN5GSqEOjFfQ5R+aTFUHCbitz33mGCy+8sMHn/k8u84R/vDaMRCLMm/so+/f+yDk9BKGwxKZfZS6+5AZGj5lch+h8ef7LfPzBcozBaHlyyOzn+htHMunWiX+6Hvn/IQj6z8J/Qls4HA6Wf7KYvOP7SUxMY9jw8bRu3brR7+fn5/PlZ1/i9wXof34/+vTpgyzLf0k7qKrKjh07qKmpoU2bNv9nWcFCCNxuN3q9HpOpcR3BY8eOMWX8VKRKPfpqM2EpRJn+JLZUI6PHX8uIETfWCfr+b/uD1+tl2fvL+HLFVyiKQruObbntrim0aNHiHx/cAP6Tx8M/Gwsn3zKen779mR7hi+oF/HzCwz55I+m6dOKDWUSIcJQ9mLDQjHbES3UN9TyiGtFpK798V39tOf/VaubMlvGGg2TJTWg9oIDlS5LQaiXcNQqjppSy8r3aPrzssxrcNWodzfgtOwI8+5ITvV5ClqCwJMLQgRb8AZUuHQzMXlCFzSpxXh8Tr78V4q0P3ufss09fC/21V5+ne6tPuOIiE2+8V83WnX7yCyN8vjgTs7k+Efv4806yMmReXlTNtu9y6pQfRyICIeCZl5wcPxHmnRfTKa+McMlwB2phMxJ8zdCgxSGV4Ek5yOuvWBnYv+77dfmNRax8L4vS8giOKoVH5ziY+2hKjOz7Pd56r4aFs9JJCbZCCEFl2+N8vfar03723+PWyaMpLfyFpEQtXy7JZPJ95UyfaueJZz0c/qoT8X/Q960RLkqTtqPXygghePwxA9ddVV+6aMeeAI/NcbDinWiptqoKvl7jZeYzDmbPSMLjFSz7tIaIAlpNVFZg949N62XbA4yYUMxLT6fWkWw6hTffr0ank7hwgJmb7y3jq/ezGHVrCbLpIuY8/+Jpt8P55wxCk2/GRgIdh+9h0cuJBIMqH37mZdXqMHodXHWFjrmvOakqspFdXl9OK1fsp8qcx+cfJHHoWJjkJJkZD0XILju/0esWpq2jfXcfd05KxKCXGDPeQ3bZ+WgkDSfEYUxYSCWLzXxHZvMgP6/MJjmp7nUXLa2msDjCI/dGgwmRiKDP0EJ6dDGxblOAdT8fbXTt8nfZ+38AJk6cyNo1q0lL0WBPkKlyaKiq1KBVDShSBIMlhDUhgtEoEW+TCfpUtm85gF4vkCUZk0mivBg8PhWrWSZkkck7phAOi99N2BLlReByq5iNWvzVEjabRLkjgl4nkWiXqa5RKSpQOWGQkeVoirrDqVLj0uD3Skj6ELY4sMdr0OskyiojOMt3kJaq4dNP1vPe4tlU1yiMHXcX9957758+c0NQVZXHH3+IVV98iCoUTCYZe0L0WiVlESIRiLPJxNlkKipVPFVaAgGIT1QIqxEkJMJ+PSG/FkVRAQmdrEXR+khIVklP1bBpq6Da7aSiTBDyGdAJA9dccg16cxh7cgSNViIxQYPbo+KoUKlx6dAJI0ISaAwhUtLDIIHXJ4izSagCEGAwSPj8ApNRwuNV8daYeHPxB/To0eOM2yESidClUwvibTKpyVpCYUF5ZYRIRCU+XkNaigZFibr7hcMKWRl6CksiGPQSSXYNOp1EabmC16fQJFNHIKhSWRVBCWkI+fTohAFVqChyiEgoWj6lMQZJTBbE2WTMJpmKSgV/QEWrBY0GAgGwmGUsFhmDAUpKFQx6ieQkDa5qBX9AICMR8MvU1EBqhoKqgrtG4dk5bzF06NAzbocvv1jJsdIj+NJzsZo1tE6UqaqOnreyzMAd92hAyMjIaNERQovRGqDw+Lcc2vc1hSe1oGjRYyBMCEkbxhQXxlejIRxRSEuXsSfIpCWbeOVthYoKSEjQYWq3lYAWTuRKhP06tOgJE0L9rUZ+4WsWTNYITZsFCQTA69dialFOJGENZeUKVVUSik+P0CggqaBKGIojOHw1vLrwSea+sPiM2+J0UFhYyK5du3jqqadim51bbrmFGTNmUFxcHCtz/D3MZjMzZ9Y1bhk3bhwPPfQQlZWVsYwhiGYNnSKN/6/w4/frMAWTCROhOjeNCVMrefE5e4x8cdco3DytkgvPN/PofUm8uaSMhx8/RtNMAwaT4KqBJkZMKOGOSQlcOsSCokQNcJ56vobkkn5YpXgKRa1bfESEKUrbwH336hlxeRYrv/dx8z3lHM8PUVGpoNdJXHVjCT4/PDOrYVdqRRFMvL0KU1l7skTL6OLcB/uWO/nMsAX9GWYEXn7l5bzw5HzSqpvUm/ij5ltH6cTZaCUd+eIoTWgVy2TpyNns4md28wutRGesUjyqUKmgCG/6Qda+3fAzNG0G2zZpicPOPrbSmi71ri1JEq1EZ7YGviPLoiCQCYWif3dQhiyibvC/J0FTyOSYshdTqZ0Z02fxwSfvnVFbNITs7GxmzJpb52+rVq5i/nMvIlwyIW8Yp1KB3qxjzPk3UlxcTFVVFeXl5fTo0jgJ1KWDAb2hcad4gHBQJbmqLZ8vcrP6mzK++DCR664yMqBvhBtum8T7y9ZQU1PDsqVv8suGr/H7q3E4AqCmcvGllzDh5vEkJSWd8TNrNNC6hQbLb5ubKROtfL++lF1bHCT72qBTTQSNTlxyHkm+PnWOLRMFFJGHlXis1Ccm23MW+9hKssggnRw0aKikBE/KIZa8aqtHfAJ07aJFGL3InnjiI+kYJCN+4W2Q+ISoQ6/VqGP7huh4cvXYYgyKBdDj9TZuXvXfDq1Wy333P4nf7+fgwYPodDpunda+XlBRkiRuv/t2ptwxhby8PABatGhxxlUQf+OvRTAYZNWqz/nm66UokSCZ2S0ZfeMdtG1b32Dsr0JSUhK3TD79su2cnBym3jn1/+ReZFmmZ8+e/yfnhuh8uOiNt1m25EOkgAZFRLBnJHD/zPvo3ad3ve+3atWKb9ev5olHn2TFh59h9FvICLYgUhZi8cJPyM5szSWXXfKX3Z/FYmHiLROZeMvEv+yc/43YtWMn9khWg3qtZslKR7UPlWk/cbSsiKRgczRoMWKuR3xCdC46diiJQcOLuGSwmXEj40lO0nD0eIgFi5wYUgWRomTKtSfoZtayfXeA3t2NbN0ZZHD/2mC/EIKrL7Fw8fXFXHuFFXuChvUbfcx7w8WiF9JIStTEvvfeJ26ee9nNuo1earwK2ZkGNu/0Y7JIf5pB3RC2bPqOmZONuKoVPl/tYdUHmazb6OfGqaW8PT+N+Lja637+tZe33q+hc0cN5/c3xYjPH37y8fLbLoQASYqSTrknwnywws3bi4MYjvSOzuW/LZdSyCKxPI1bb1/HlvX62DUczlpH9fRULempWp56MJkJd5fxxty0mOyQEILVa7w8M89NWqAzSKCiojec2bP/Hu6aEJGIxCWDzFwxpphqt0pmmpbt2wTZvyM+hRCU2n+lc183r02Lo1kTLXsPhpj/RhWVToXbfpd1CNC9i5FAKLrmApBlicsusLJ6jReDXmboQDMjLouSpsGgSufzCqlyqfWIvfLKCEaD1CDxCTB6uI2Rk0sZe10czXN0rP3ZS15+mHLHj6fdBkIIImGFnN8q4LautfHoHAcP3G7nppE2bhoZNfm85d4yhJC4b7qWOS+sxeJsgTGQTAAf+RzFgo0enY2c28dMeWUN5RUqQtN4uboQgjJnkN42Def2iZLh0+4O8/qjJ0gOtiSbFuxlC3kcIMloQzmRRd+h+YwcYeTSCyw4qiK89FY1VovE0lejGbO79we586EKRl9jodoNstbwlyWR/U1+/htizJgx7Ni2hh5djLy/MJ2b73AhHW1J60gzJEkiqAYota7nnVeSY0Yeqir4fLWHGc84WPleJoGg4O6ZFXz0dAZtW0UHk3BY8PYyN9+t83L4WIipExN48LEqkux63n8tma4dDFwzqYSH7k7h8gstSJIUdfAeXcwj9yUy+Nyo45sQgu9+9HH7PR7i7LDi3VSSkzSMmFDCI9NTuHiQJdZBf9nqY8Ld5Sz7YAGyLDNt2rTTbgchBBPGX8OJ3B1ccoGBYycUPliYTnpq1JhpzNQy5jySHBP/V1XB0hVennw8ggjJdD/by/4dRpI9Z3GE3bSiHXZSqLQcpsfQEl54OgGbNTpxVlRGuOk2B5Wb22MPNwEB1R4HFebtrP0miawMHY88Xc37r1lop3RFK2lBQNAXoMy9jXvvh69+8GAxSbRvq6ff2Saenu/kldkpPPK8k+GXWikpizBp3Ajmzn+bgYPOrNS5V/eWjLkmjqcfTsRslql0KJx7RT7n9bUyZ1ZyTJS5yqUw4e4yTuSH6NDGwLsvpZGeGn3NvT6Vh56uZNf+IGkpOirLZeL8WeSEukSfBwhG/BzSbsEgjKS1rOSTt9JjZb+BgMoLr7tY/GE1cVaZ9FSZt15IIydLyzWTSrjvVjtXDK0VwN+03c/4u8pY+EQiDz3qobBI8MSjJr5Y7eHhBycRDL7IlVcOO6N2uP+Be2meo+W1Oal1+uOPP/sYP6Ua1WOiHWfFNtxCCBzBkxg1RziYF6a16EYKmbVZ05EKDlZto11HFa1W5sWnk/nsay+79gex2TQYzRGeejCZXt0MDLncSRt/r1iJgBCCMgopJJcQQZp6eqD49/HTymSKSiNMm1XBq8+l0jRbx6tv1zDnRTdpzl645FJqNBVkBHIochzm+29/iOnF/tU4cuQIZrO5TpZHmzZtMJvNHD58uEHysyH4fD4kSap3jxs2bGDDhg3Ex8fTrVs3rrnmmj/NsgiHw3Ui+acyh0/9f0NQQyphodCaruz3bmXTylR6by4nLUOgqirF5WE6tNPy1ENREqVLJx23TzHw+P21JK3DGc/ij9xcPb6EcFiwb69ArUyjlC1ohZ4QAXwiqsVVkbSTNxaaOa9v9L5Gj4hj9IhoWc99j1XQsa2ej77wcH5fI0s+rmlQ3+nDz7wU7ciiCa3rlIjES4l0CPanNDn3jCZxq9VKs/bJ7N+6mXZqz1iJlyIUjrCLBJJiZKeTcrpQa3xjkIz0EoMo4Cj72YYqVGQkDHF+tnyRGTPK+yMOHA6jJWompxCOli03AI2kwW608NGbZlKTNYy7rQqtokElggocZAdGYaI1XZAlOfqbCyslnCBwNJqtHxfXuEbW6SKmM/xbu152xWWYzWYevHsGtmAyXWiDUh3h7XlLWLRgMRmWbAIaL+cMdkEjkgCRiEANa1j5rY+rLqkvEyGE4NvvQ6TRBI1bg6fazVXXb2Hj91FDg4F9A6xc+QXLPpjPtEl+Zk42odHYKCkz8fDjlax+fwUrl69i3uvP06tXrzN6Xo8PbJba306SJCRthB++S2DFF8dY8HoNT8+KIxCw8ObjTmzBBACqRAUVlNCN/pSSjx9vPUkEvWSkm+jPMfayg58wY0OrU5nzmIm+ZzfcD/YfiCAFLPjwYCMBIQQy/4BoUzUoiso7y9xkZmhpP1bljcWV9OtXP0v5b9SFyWT6h0Z5EA1k/k+zj8PhMKtWrmLZkg/xen10696VW6bejMlk4vlnXmDzhi0QAa1Rw9UjhzHxlr+u0uc/EW63m9tuvYYRl7hY9rIBi1lm78EdPDl/DL37T+SGUZP+1bcYQ3FxMTt27ECn09G3b9+/ZIz+Z+CeO+7lwLe5ZHprtUVDZUHuu/lBZs55kAsuuqDeMet/XM+PKzbQ1dM/Ou5IQBjUiiY8cOsMDh48xD33nf7eBaIajK+//Aa/bt2Bqqr0O78vt0y5uV5m0tatW5n79DzKiyoASEpPZNqDd9G3b32Dnr9Ri4ryapqLJnXWV0Hhx4sbLTrMxFFWpCcuMUSc20RZMEIKja93UyPN6dTSTfvWOq4eX0y8TUbWSDx2bxKPPB4gnWYkhlI5uSrI5I3HyOpUye23mqmqVrhrRgUHj4YwGCSCQcE5PQ2MmFDM1PHxvLbEzafvZMaClBCdq8dcG8/Bo2EyUjUUlSo8dKedqQ9WcOy4/4w1PyVJoNFIfLLSw03XxSFJEgP7mdFpJW6cWoY9XibJruHX3QEKS1TMFh2HjwUZcE50Pb/kYzfrN/l5Z34a9oToXrLarTDl/jJeedtFwd5EOjQQxNRIWiyOtryxOI/rR5hZ/pWHT1Z6uOh8E5GIiBGrbVrqWfhsKleMKsZslWmWrcXpUujZzcCiV+w8PnsbzgPNCYf03HDdme0Jf4+CEzv46YtM0lO1XH2ZjSHXFHI0L4w+XDeb02E5xsiJPh6aVht07ne2ib69jEy5v5wff/ExsF/dvY7NKhEOw+956XHXx/Ha4uo6391/OIRUncSjz1Tz8py6RHulQyElqXE9dZOpto90aqdn2sxKzutr4usfTr/cu6amBqMwxdZPupoUDh91cNXYEkxGiUBQkJGm4cWnUrFaJO59rJKdP6ex7NMSNm3O58NPvXRU+xIiwBWXRf0w+p9tYsTEErp1M3G8yNlgAKEaB01bqEy4obaEfsx1Fl58sQBKWqKVdASEj1Z0JmLNR5NRhhLRs/hNiQ8/KyUpUebGa2wcz48w8OoiajwqyUkyTZvouPJiG0OvK6L/gMtPux3+Ef4ue/8X4c/S+ZvnZJOdrWH32qZ8+pWXuQ8mk+pvF/u8JHEr73wgYqTf8ZNhFrxZFXPkBlAFfPxmBmkp9fntx+c6yErXsvAdF+VlMp+9l0LPbkbmvVZFVqaWa6+oHShmzK5kYH9zg8LHX33vYeM2P08/lMJzLztp3ULPsEvqZzRt2u7n5nvKqK5R2br99B3LNm78hQfvG8WX72UwbFwJO3/IiQk4j7uzlOm3JdK+Tf0o0ctvuln0vhs1rCc573zyOEgyGdilFILCj9TjF9aurF+GHg4Leg4oJzVvcKxUska4yLpwB3OfimPIRT6aOes7o6lCpTh7LZvWJDJ8QglJSTKzH0rhREGY79b5eOy+JC4dVcSqD7KY9ZyDt9+X2LVv92lnYFx33XVYtDv5elntxD3uzhJKyhRWL8uqdz+KIuhxQT5rljfsbnzRdYUcOhZCcSTRMVTf2TMiIuRlrWLXj03qON2dOvfFNxRxIj9M6xZ6FAXibTIXDTQx/oaEeuf6dXeAex6tYMlL6Qy9zIPT5yN3Zzp9Li2ktDTM3gOFp9UGAIcPH+am0Rfw6nNpXDy4PhHRe1AZhoP1nfsA8jmMT/hoJ51V7zOXcJBr3sTXy5OZMdvBo/clcU5PI5IkcbIgzKznHBw7qiLt7odFqr8BKBJ5VONEg0yanEWP6w6w8AU7JwvCTH+iko/eiJab3jerirfeCtNLDOGAdhOJkSwwe/AmHqWwBE7mN14G/T8tbfr0009Zv349CxYsqPP3O++8k/PPP59hw/7xQiMUCjFr1iwyMzO54447Yn//4YcfSE1NJSEhgYKCApYuXUp6enq9rNHf4+OPP2b58uWxfzdv3pxnn332T6/foWUn8o8X0JvBRIhQyHGclGGJC9O0Gdx7l5krL64dd1Z8FS07Gnd9wxlnoZCgS28HjlIdZmyoKFisCiGdhyZV5+Dr8BPb1jRsFFJWEeHuWRUseiGN7kMKyM7QcPetdi75Q3/sM6gCy8EBMZLyj8hP3c/mg79gt9fX2mkM4266lBTLZl5/I4xBiUNGIkwYPx76SRfHvrdL/EJX+jZKHuWJQ9hJpsp0nGFja3h2Vn3i7+CREFeP8OGqMGDBihsXZ0n963zHJzwUcRwvNYS1Hp563Mzqb4OUbWpPQrhuKWO5KKKSUjpIPQiJAAfZSRbNKLOc5Je9P/2PS999Ph8LF77EF5+9i8UcQJIk4uKacNc9T9OxYyd6duhNdlF7NJKGiIiwh411HMiFEBRm/8DujSkNOnZ+8qWHWXeb0KVWsvar5HqR/DmvOHnxxTBZ7h7ES9GFdFn8bl58x895fUz8stXP/U/reGuO2qDu7MjxDnJXd8KbU8GuwzvOSOcywWQkI1XP3k1psYDTFWOK+XJJdJ6YNK2MK4daGNTfTI/+DrJKBqKRNOwRm2hHd/SSgYgIs4fNnEX/BjOKt7GWDvTEKsUTFAHUbj+z/uv6c2ckIuh1fjlJuYOpoQoHZbSUOrJD/EQ3+jeYnaMKlX2270hMC3PVxSaeeCAZIaB9v0KOHPf+12Yonq4k0v8lTgW6BvYdhHJCi92XjhYdbslJeeJJFCKkO1sQL5KQJCmq2WooJqG7kSUfvvu/krb5d8NfWfY+/d4JTBl1gD496sqBCCG4/tYgk+9YTLt27Ro5+p8Dj8fDrBm3QeQoFw0I4QvIrPpBR4fOQ3ju+dcpKyv7ty3/37dvH3defx/ZVfUd1RWhUJRzkDW/fF9vbLnyomFY9qXHdN1/P7fJyHglN7Oemsnom0Y12h/27t3LV5+vQlEUktOS+eCNZdgrMkkQyQgE5RRyQnOYCy8dwvPz52AwGFjxyae8+PhCMpwtY8HLkAhQYj/OzfeP54Yb/7HPwX9r2Xublm2JCyTRUepFSASpSNlORnM/yWkqFZUKx44pqC47ZqvAkuol97BEa7qRKNWX+AFwCyd9xu5l3uwE/H6V/pcX8ta8VG640Ud22Xl15HMAqnSFNB90mAN5XhYvSIvtx0MhwTsfulm/0YfHq5CcpOPt+WkNXrOsIsJlo4t57blUenQ1EokIeg/N55EnPzqjsveHH5zMtPG7+XSVh4sGWjj7rOi9CCFYv8nPsk9rKKuIkJsXwmbTMm1yAms2+KhwKLyzIJ1rJpbw9dLMetI+Qghan12AubALGVLTBq8dFiEK0tfStbtg3Mg4UlO0/LDey3frfMx9LIXuXYyEQoJHZlez4rMwTz9h4rxzjCQmaGLkqKoKLr2ugv2HbazftO5PEygag8vlYvL4nqz7vFarvNeFJxl2iZVli3Vklp8be6bi7DXs2pTcoNt4WUWEOx6uiO3bTt3fRdcV8f0n9XXQu5x/kiUvp9GtU7TNd+0LMu46Haoq0XNwFY8+aKNJlg53jcK816r4dl3jzveVDoUpD5Tz8ZsZTH+8goH9TDw+10mFQ+LnTbmn1Q6hUIghvS+ieUUXAIrS17NxvY04mwZFEcgy7Nwb5N6Ha9i3TyUQVDEaBTk5MvdPszB5SoCe6hAcooyLphzk8FGVQ/tkIjVWvIoXn+KjaagLKVLtGt8jqnFmbSGjaZg1y+tyEl17O0gvGIQiFH6VfqRbd8Erc+Pp0NaAEIJH5jgI+AXPPVJ3DAsGVYZeX0SrZjrW/uwnElGZ9+JHfxoU+rvs/f9jLF++HJ1ecPWlVsxmmTfeDpDoaxmLbqlCxZBcTY+u0QF8684AjzznYPbDyXTrFF1QFRSFuXtWBavX+hh7XX2y5tab4rlzZgVGo0xivIae3aIv7bfrfKz6oG5kbOvOAE880HBJ3qVDLLz4pguANRv83HNrwxv5c3qaMJtkFFXl+PHjp61ts2TxfLIytHz0hYcx18TFiE+PV6WqWm2Q+ASYMNrK0s9d+PJS0KClBhetiOqgVVvzmD3N3CAxoNNJjB1t4r2nS0hRo4OcTUrg4D6JBa95iHd2aPA4WZLRO7NZv8nBkPPMIMGkOytxlGsoKoLvv62gRSsdK7/zcO+tdj5cUcTmzZtPO7Kbe2Qzny6uHYgVRbB1R5CnH25YR1SjkbhzUgJf/eDjpmvr//6z7kli9K1lpAc7NChc7KOGwf0tDRKfN91exuUXWJg4Kh6TSUZRBCu+8vD2smpGXG6rd0yPrka8PkF6qpacFgo1u8z8tDnAxYPMvPeJm927d9O1a8OmQH/EkMFD6NRey9BB9Yl4Z5WCr8pIQgPEJ0CWaMletjT4WYKUhA49M59x8MHCdFJ+J3retImOdxakcd4VRWhomMhKJ4dyigjip43ajXU/RRBC0LSJDo0mWuqQmqzlvjtsfP5lBTVlLnIiHThu2E4H33k49fkk2QOn1Qan8EcSsSHMnj270c/EP3D5O4VIJML8+fMRQjBxYt0yrSFDhsT+Pycnh4yMDB544IE/fceHDRvGZZddFvv3qXuoqKggEmm4pKJD1/bkHy/kAL/SkV60kNqTJFLpO3wfLzydUO/7rVvoeXtpdaPPtPtAEGMwkbPoxh42YcJCmqcjpVnrOKKu4+IOjZfdpKVo8foEJpPM2GsTeGO+gSn3ljJkoIfx18dhMct89rWHY7kKPRohPgGkgJa9e/f+qe5avedqcxat0/Zy2XLBfQ/XkHdUS4rVRFE1RNRILHs7DjtVlJNIwwtuF5Xk0ArV35xly7dgM1czbYoNs1n+LYvaz9RpHtIq+lPGZiQkBAKf8GCWoiRzmSighHya05447KgRhdcfO8HJSC7dlOR640qqlEWlKMEnPORzFCtxJJLG8eB+VFWlpKTktNsBQFEUiRU8WQABAABJREFU5s19lE2/fM755wgG94Wft/q54Dwzo4ar3DnrOvTGfljKk2JaRsVEzbBOEZ8Q7X/WyraMm3KMJa8n1ln85+WHeWRONRFzgLgT3Tnvwp2MGG5g6AV6KhwKC15zU3Iknhbu3hxlD2kiQKqUhdHVhC++3Mt5fUzkngiTGBekXesEGsKTM20M334cY3k2C19eyPWjTs/UTwhBMKxBcSay4I1q7p4cPb8sR+dHq0XmhceT6TO0kMemw5zZZu6bvoGE8q6oKDEZAq2kI13kcJBfaS26xDb/ERHmEDvRoKOMAqzEY5CMVB5rwvjbiljwbEJsrK90KIyf6kRX1A6NpCFeJJHLflShkEo2RRynCfUzD4s4jlyThKtGxVfjj7X9Ob1sbN26laZNG95sabXa/9jN/r8Txt4wHt1hO0mqPfY+x5NEkSOPJrSJvke//V2WZFJC2ZTtOsnHH37CDf8C5+5/dzidTjzVh+oRnxAdh2bcJbHg3Rd54qmF/4K7i0IIwR1Tb+Ch28rp39sIRMeDW2+ChYu/Y8bDt3P7HTP+Zff3j/DWq2+T4ExrcF2rkTToqyx88cUXpKSkkJaWRuvWrQmFQlRX1JAgRfW0i0QeDkppSlvisBMiQL44ylOPPs2wEVfVM7Grqalhwo0TceV60DhNeHFTSj69GBydkyWQkEgnhwQlmbUr1zOm9CYWvfcWC555kabOznWCQ3rJSE5Ve16b/waXXXnp/zcZt/9sDBo4iB9Wr8EnvFSmb+bGmyTWbwpx4SArzXN07D8U5PUlDiInmuFwVxIESuQ8EkXD5GfAns/wq6Lvpskk8+j0RO56wEV8efd6xCeAPZzN+nWH+P7rdDq3r32n9XqJW8bE46yKkl3Tbm28oistRUtVlYrRGO2wWq3E9VfbePnlBSxZ8sFpt8WYsXfzyPM30b+nxMuLXLRoqiMnS8uKVR56dTNy1812zCaJ1Wu9vL6kmi4dDPyyNYA9IRrAHTXc1qCmuSRJDLvUzKrX/0SDmjDxcTLLF9WuN3t1MzL5pgQGXl1IUoKWknwdBkdT7M1PMuLy+glSsizxwlMJPP5Sy/8R8QnRoM3vk73KKyP4AyrfrvOhs+kJlgUwSEYihGnWTG6Q+ITob1JSWncvsuIrD4P6N/w7JiVqmDHbQY+uBoZfZkOSBBWRcjq4L2TnihIGbdlBejqkJGsYOczG7gMhdu4NcFZnI1UuhcUfuvlxoz9arh6B66+2Egio7NwbRJbh8gstrFh9+tUUer2e1OxkAuU+jJIZnUEhzqZh/+Egjz3tYes2hWqXhEnYaE07zNio8BeTd/gYt98RRBFRKTcLcSx800/7SB+yqOV2AsLPHnkDRfr9GBQbwuAjPTtCSlyYxQvS6+wrjx4PgT/absXkEZ8U4rvPMuskGmzeHuDrpfV1nw0GmVdmp3LFmGJqPBE6tzMw59mH+OyLdafdFn+Gv8nPfzOsXr0avT6qMQHg9Ugk/24THSFMRlp0IFZVwcNPV7J8UUZMbwOgSZaOj9/M4Mqbihk60Bwrez6FlGQtHq+gRY6O3+fdGQxSHYFeRRGYzXKjJIkkSRiN0Q3zH4/9I9JTtcgVgu3bt582+VlcVETPLnqOHQ8y8upoFlcwqPLsS04spsavZTLJ6HUSvpo4VFS06GqfweSNyQA0hE4dNQiDF36XZa5VTBw95sNMfSHkU5B98ZzIr6BVcx3TH3FhK+1KqppNqiShHlU5fCKPRw4eZedPVnS6aEnR6UKnlWjdvLYPeH0qJpNEy2aND4htW+n5aVPDqfKtW+iQZQkzDesOBvHTtXP9Nnr3Yzfn9DTW0UPRaCSuvdJGaoqGJ15wMueR+pvSrHQNLrdCm5Zaju40cvCon64dDXz8pcSqVatOm/xUhUq8reH+WF6poIs0THxCtDyDP0lW0EhaunWS6xCfpyDLEo9Nt3PvpGMYa+q72GokDZKQkInem6zoiERAp4MWOTpKyxVSk7WkJmvR6qLtm0gqYVVBJ+nRSDINrK3+FEOHDqVfv35/+p2UlBROnjxJdXV9ItDtdhMf33Bm5ClEIhHmzZtHRUUFs2bN+odl+c2bN0ej0VBaWtroO67T6Roti2wsm6Rj5w58/9laNFqFLcp3pIkcDJhYvdbD82p8vUVblw4GtuwIUlYRqZf5LoRg5uM12Kp6I0kSLUVHTnIEo2Qisag3JfJmykobH1tCIYGqRu/z7J46PtLGoS9vyYYNW2ia7cPrU0mI05CZJRHJqyUk/4iwJkBSUtIZZdBcPXw0kye9x6olejatMZFfFOaR5xz8uitC0ZFcmhLVjMuiOfvZRpxIqnf9UlGAjXg0kpYIAcJVVj59qQkfLjuBNU7FHxBIVSmkVUczA4UQZNKUcoo4wDbOEucRIkAJ+XWySzVoSQu1wiSSOMIuOlFfWy2NJhzkV0xYkNGgEMFis2Aymc44k2jGQ7dxXo+dzLm/tvxGCMFLb7l45e1qPng5iRbdvqNVuNbh3EEpXakfcLIHcziyVqHTufu59ioLzZro2bxTT0FpEjk5Cdz/dAV3Tt+JtjKNZa9IfPCui5qwlzR/e3KkZiBBR3E2O9lAkkgHBBpN9H7e/UQwqH/ji/lWzfUIgxNLRQJbftnKyBtGntbz+/1+jJgp9FQy56UIO3ZFuP8uG5cNsfDW+9XcdYsdm1XDptXZjJ5cztETIbTxEofdvyACde8nU2qKQRjZzzYQECYESDSjDclksI0faSYiaCQtyd627P/Kyjmbj2BPVgioAfwOK9aKLtjV6KZSkiSyRUt28Qud6M0x9pIr9tOEluglIyERpIBjOChFg5YIEZYsC9O/r5fhl1sI/xYE+XfNLvtvgMPh4Mjuo2SqtTqUHuEmnyN4cdcJIPweyf4sli5e9jf52QByc3Pp2bXxPt2pnYHiouP/xDuqj40bf6Fnp4rfiM+6mDLWwLAJ3+ByTf2Ha4d/FUqLSzH9bqP+R4gamU+WPcalQ0ys/1bm0HEzt9/5RIwrdYsqqqigM31ic5uBqGRLeaiQO6bcxdtL3qpzzptvugXfdgmHcCIQxGEnmUx28wuZojkZUq1JoVEyEyfsFO+t4JnZz2JxJjWYFS9JEjZHMss/XsH4ieP+9w3zH4iHZj3IN6u/44BhA2Mv15FXEGH1strsxfP7mplwQzw9Bp8g7NKQlSUI+By4qx3EiboJPR5cmLMr6Hd27f7lwgFmbp7qprOoH8w9hXglDXdNw/rUk2+K59VFHvYcCDb6DIeOhlBVWPhONXn5YWY/nEyblnoWf3LkjNqiTZs2oG3Jp19vYdqtCeRkatm0PUC1W+W8c0yxRKGbb4xn9RovrZrr2HcoyEdvZHDBtYW8PLvxvdPwyy2882Y+TUTD0inFmlxefqT+XtKeoOGpB5OZNkWDwxOgBXb69Go8yN2+jR63q/SMnvv3SElJ4eCRWlf5BW+4mDAqgfzCMJ+u8lCg20DH8Llo0OILqH96Lp9fcLIgTFqKhiWf1DDv9Sp2/hB9j3fvD7LvUJD4OJn4OA3dOhp44fFkvvrOy5ippQzoY6JzVyjYvh+sbpa+mUKvbrXj6cC+Jq6fXMrVl1pYscrLnZMSuH1iAhoNrPnJx3OvVPHGkmoqHAojLrcx5DwTB0+eWTXAzCdnMOrKUXQJn0vAJzPx7jJ++klBX9mUVqE2aCQtXmo4xl6yaE6alI1VxHM4uBONPog3VEM5hTQPd8H2Byd4o2Sis9qPXeF1GBOcaA0RLrvUygO3p8YS1CC6fnvgETemirMop4h8+TALH46vQ3wWlURo0VTXKBHdoa2Btq30yJKegpIwwUDBGbXDn+Fv8vPfDAMGDODnDd+wdWeA6660YYuLppWfysjQoqO4NMrMr9/k57xzTHWIz1OQZYmp4xNY8rGb6VPr6jOUlkeIt8kcPxnGXVXbWYNBQTgsYp1To5Hw+dRGs8RUVRAIqEiSRCgk6mh8/B5CCIrLIni96hnpmsXFJ3HoSDkGI+zcG2BQPxPX3VLKVRdb/nRC8flUQmEBtmrkKpkI4dpn8Fs5cLgqJrr8R+zeE0EO1J0Iwho/HdrKrPnJjZGGN7KqxUWLZho27wigK2lJGk3qZEWkR1pSViTx9Av5hEOckcNlKKRy6Fgopu9qMcv4/CoHj4bo1K5+FgHA3oNBcrIbfr0PHg2hKAKf5EZP/UWuETO/7gzV+/unqzx88mbD5cDn9zXzzItVdfrPKRSWKNjjNRw+FiEo+enSQc/6jX7GXhfHV2u/Bx76s8ePQSPLVFWrqKqoR3ilp2oIaWsaPTYi/ryM0Kf46d6l8QV9j65GFJMbGriEIiIIBCrRd0Vow7E2yD0Z1fSBqLu4LxwmHiNeatDLWkIiSERV0Z5hhWdcXNxpZQS0adMGn8/HsWPHYrpvR48exefz/anBwinis7S0lEceeQSbrXHi/xQKCgpQFOUvN0D65ceN2EnBmJWP2R2PtSqRMCF0lU258/5KXnwuoV60saxQx4VXOXhtQRx9ekQlDErKItw7o5qKfdkkS9HnsUrx1EgOtqk/oqKSTCYncl04nEpMnP73+PDzGi4ZEh0fjh5TEEET8SKZE+Vmbr0pPlYWnZlawwsP55Lsa0UZBTgoRSBIJJV4kmjSJuuMSt4h+ptPuX02V457gOlTBIPPNfLqs6m8/q6Lh584ikGJujvW2I+QZg1yUqxGVNtJqekACIo5iUClHVGdwBLNMbSWIEnVTZFLmkMJtdY3UnTeUYhwmF0YjRLt2ils3fU9Rqw0o12Dc0KcZEeIaHT4jxqhGrRYsGEnlTAhSqST3Dn9jnrn+EfIzc2F8G7GXld37JIkiTsm2blmYglV1QotmkGoKojhtzFbQmpwowlg9zcnXO0gJcnDnFfDvDB/Ed26deOzT5dSVjmfXb+kcPsDFXz9vp1Ed2takFrnXLIkky6aUEERgfgCftrupvOAamRZ4r2Pq/D7rTxyT1K9sdFVraBGNIQJERd/+hk+Wq0WVY0u4K3O1uz4Qs/on50oGhm/5MNqrmHcDVbibBq+/CCDHXsCjBrvol2gN3vYTESE60gyJElpJJFGQPg5xA66SbWBlXTRhJMcoQUdom0VycJemkVeyUGKyaMJ2cRRu0EMCB/F5GEjkT3a9WhVA37VTRkFIKJBtwBe2tGDhN+kAsLBEI/de4B1G6rYuTdAkyYNl4X9jX8ODh48iM5dG+wqF0WUcJIsWlBJ4xtYjaQl5K+/dvgbYLPZcDgbD6z5fCqy5l+rl/rt6qXcN7Hxexx2UYAff1zDVVdd/U+8q9NHy9Yt2L/1BPE0XK3mlitZeJ+e/r2j6+Zqd4DrJt+JbLKhiAiF5NKC9g3ObalSNvt3bMPvr00qOHz4MOVHnZSLclrRkTipbjDuMLtAiDolwwkk4/f7WPftepJDOY0Sa4awmeNH8/4HrfDfAa/XS1KSgtEAh3NVlr6WXm9fsO9wEL1B4sulqRQURygoDvP5FzspzU3A4GyKhETAnk9cjoPPPkiq87u7a1RkGQQCqbEfSRNBr2/4M3uChuQUwZYdAfILww06nT/zkhONLPPKM6k4nArXTy6heY4Om+30tPhPYdmyRbTLOcjyV7OJRATf/OglGBKMvc7Gsy87ycnSRgOtIuo0/8rbLjq01fPECw7umJDAvkO1+8s/IjdPwSibOBE5RDOpLglXLVWgJhdx4fl194X7DwdZuqIGR5VCxKKQ5elMGYU4qqP7sCqXwutLqvlpsx+tVoo6g19jw1H1P9f5NhgMuGu0fLvWx0WDzGzfHWT1sgz6XVbAsEstfPujl/0la9GFLRiL/FS5lJi+6e+xa1+Q1i10DJ9QQlqKTJ8eJppkanjhzSo2bQ3QqpmePj2NHMsL884yBzddG8fHX3h4/b1q3n0pna4do0kDt91TzqZdHj78zMyKrzxccZGFc3oaSUnW8slb6Qy8uohvP8qqk6AxZICFPj1NDLy6kJxsLbeMiWfWsw4uHHrdGbVFp06diE9XOeD+hpbZGi6/KIHbJ+rY+quTV15fi6GwEwnhTDqL3uzkZ+wiBYtkQyt0BEIG9ml+QVb0NKNh0tUkWdCpJtB5sNs1fPy5D3u8lgmjotVvh4+FuPdRB7u2agmwj3iSSLRDvz51+QpZllD/nIdGkmD5ogy6DsoH/sGXzwD/naJK/8a49tprMRslvlnjxeNVmXKLEaflaOxzWZIJOxLYtD3AsbwwXTo0TH4BdO1o4FhefdLn5UUuBvQ14qyKUOEMsWFLdDK/ZLCZDz+vQVFqo9N9e5n4Zq2vwfN/sdob0xYZOtDMJys9DX5v3UYfgaCKokTLY08XN950G4Ul0dT195fX8NIiF9ddaWXcyHhSkrXsPdgwAfrq4mqqqySkxEoUIui1MlVSGQDxnuY8M9fbYFZJMKjy7tIAiWp04hFCUC2cdO4iuH2yjWr7oQaPU4RCOLGQc3sb+eRzD01Ew6RSSrgZb74ToMqlpXfv+plRjcGakM2sZ5yxa2s0Ev16mXltcXWd3+oUwmHBS4uquej8+pl6Qggee96BJKsU6g82+DwmLKzb5KXKpdT5u0Yj1RFk/iOyMrS4quses/lXP/E2icKSCPnHtSg6H726GdiyM8D1w2wEA5Wn1QYAb771Fq5qhS9W14+0xtlkrIlBvMLd4LH5HMVIw5mLVaIiuvAtapwgLSyJoEQafvZiTmDARCKpVMmlXDgkOpkdPxk936ls0mdeqEEua4KLSk5q95MabEOl+Qjm+GCUrP8/QHZ2Nt26deP111/nyJEjHDlyhNdff53u3bvXMTu666672Lp1KxAtKX7hhRc4fvw4t99+O6qq4nK5cLlcsdL00tJSli9fTm5uLuXl5ezYsYN58+bRvHnzv1yz7OSJfKwaC716aNBX5ZAkpZEuNSHD14lNn2fQ87wKnn+pmvc+cXPt+DKuutpHk4rzSDjen1vHGOjUt4SzzivlwqE+jq7qRLKn9v5UoWK3SzQ3NaEprTFIeuLLunDFSAcOZ92+vGlbgMfmOFm+PEy/Cyp49JlqAsKLIhRs4RQWLXOx4qsa3vvETbfOOuLbnuBXfkQgaE8POtILDTr2spmxt9z0P2qL/v3PZ868L/hh26V0G1xD87NKmPl0DWbVykndHsJdfuKtpRH2bU3lyJYmvLRQwtXsF4o4QRNa0kHqiYTECQ5wzgCFu2+3UCgdbfBaxzlAM9rRVxpK28A5VOTakTQKXtwkNLK5BEggCS/1s42dlJFCFqXkY8GGtoXCdSOvPeM2+GrlMsZeqzT6+fXDbHz2tYfrr9VSYa6NFGvREhSNC8eHDG7GjYxn5l1Gdu3cBMCNY27mtfd1lJQpKCENmaIlyVJ6gySqhTjK5ZOYsxz06mbk24+y2LMuh+3f5ZBs1zBgWEFMk/sUXn3bg7GyOd5kByNvPP0Frk6nI6wJYiMBiWgJeb7DzYlyD6Vlgrune0hqWkJWuxLa9Crguhv8pBad+5uzu+Aoe+qN/UIIjnOAnD+UqBsw4qCUX8V6CkUuJ8URtot11ODGTBwCle2sY4fYwBaxhsPsIt1ip9OAUrb8ZOfQfhs7t8exZJGNjCYRFCKcxbkx4hNAJ+nJqOnGVx+biCgNy9L8jbo4dOgQ904by9gbz2X8Tedy681Xs2nTL3/JuS0WC0IX7athEaKQXDrThwSSCdL4O6QIBa1By/79+zl48GCjUib/jWjbti27DugIhRqe65d+FuLCi85sk/tXYvv2bWzf/jN3PFTBZaOLGDGhmHUb6679rRZBIHD65hv/bEyYPJ48TcPr9LAIUS2qOHy0tk/Gx2lYNFdHfDIc1+8nRACz1Hig1ybs5OfX+hZ8t/p7As4QKWTUIT4hGoxrSzeKOVHnfsKSH3/yUcJqJQFtw3smgKDWR9PmfweBGsOGDeto3UqDrI1gNsv1JLeEENw9s5K1n2bRo6sRe7yM2y1Y82UKiz9UGHTLAVxNtvDG+yF+Wp1ST8976ac1XHSBjip9UYPXF0LgEGWc1anhPbirWiE9VUvn9gbG3VXGuo2+WD8or4xw+4Pl7D0Y5Ozu0cSmpEQN859IYc0GH+PG33na7aCqKis/X8Kj99nYuM3PRdcVcSQ3zFmdDdHKTBVuf6icnzZFPxt+qZXWLfS0b61ny44gcxY6eWdZNeEG9iCKIpj/spc2kR5ISOwQP3FSOkiRfIzi1A2YztrFDSP1MdJZVQVTHyznpbdcDLvEysxpSTz7hA1tmwP49BVs2+3jREGIayaW0KWjga/ez+TLJZm89lwq6zb6cTpdp/3cDaFj13OZOK2cV99xE1FUxt9VTiAoKCtX2fpNUypys9i9w8q5/XRMnFZWbyx2Vinc/0Qlk8fGkWSXCYeh2q3SqrmeJR/WMKifiXlPpHDdlTbuutnOzjU57D0UZPr9fvxuLWkp0XXhsbwwuw57uWG4jVvGxHP9MBurvvdy9bgS3DUKO/eFGH6ZtUFPFqtFZuzIOPYdCLP2Zy8ffOwnJ6fZGbXD119/SVZGmJEjTPz8VRZXDrXStaOBSWNsbFmbgrnzfjyiGlnSkE4Ox9jPMbEPgSCL5rQSXRGayJ+uw3SSjvdeSeHXH5qwY002Ly700ru/my5nO7n2apWKNWfTpmYAZ3EuLaWORMIyRSV11+0ZaRpOFIYbnRN37QvSspkOg0Hm8gstKOrpa+L/I/yd+flvBkVRcLnggvMMDBlRyPsL02l2diknN+tI9rdEQibe0ZGbbt7AmNE6An+Svp1fFEHzu/E8EFBZuNjF4dwQn66qISdLh8GgMGpyKfOfSMbtUXnzfTdLV9SgCkGndgZuHRvHNRNLCYUEl19k+Y2pF3z+tZf7H/Zhjg8xaniIyTfFc90tpciSYMTlNjSaqAv36jVe7p5ViRAqCAmN5vTrey+88CKefsKE3x/kxhE2Fn/kZvfaaAT1ifuTuPG2Uh6bnkTfXtHMrkhE8P5yN6vXevH6BGktwuS51pOVpqCE9+DMFdhFOs5jTRl9cyEvPpsQy+4qLA5z0xQHpqJOOCmjUOSiIlDkIMGjEUbc6MQTVNnPNtqKbrFM3IDwUZ6ynQemmbhhSinucnOj2UWyJOOt0XD9+KvPyMxh3ryXuXXSMG6eVsHzjyURH6fh2ZnJ9Ls8nzFTS3nh8ZTYIFpYHGb8XWVYLTBiYinvLEij2W9u7a5qhfseq0AjS7RvY2CXz00uv9Is2DWWBeQXXg5pt2IqzmDQ1UV8+EZ6TCYgSmCLRuUNThaEMf8mRyCEYO0GH1PuL+f5x5K57NpKip0qzz5h5vrJZTw+PYn8wgg63enru3To0AGHU2HaIxWEI4IRl1tZ94ufx572kn9CxlUtEWETHUQP4jllxKBQRB5VUhl+4aVUJJFGk5hLvJMyDkk7SIgP886HNdx5s73B7OXn5nsodKiYqcBOcszkoYSTlFFImBCt5PZIbfbx+MPJbN8V4IEnK1n4XCqHjwW548FKikpUsrtGKK/2ofVBpMpOGSdplSTj8f3flXjecccdvP322zz11FMA9OjRgwkTJtT5TnFxMT5fdKPjcDjYvn07ANOnT6/zvUceeYSOHTui1UY1K7/++msCgWgJd/fu3bnmmmv+cqOSpOREKh0lCCSQ6k6eSd62KMdasfTpMgL4cFJOe3qgQYNG0qKt6sT26jJ6qoMaNB9y6oq4ZYKJJR8chxobVQE/OeEO1OzvzoAhe2nRWiUrQ8Oe/WEqS/R4XXZEYR8s6MjGQbF5L4dt+aBo+ejzABNHaUhO0jD/jSr27FfowrkYpVrSPYMckkQaM++bxcCBA/9HzsgGg4FPln6D7DTRJBAlckulEyiyj8+XpJKRFj2nLEtcMsRKj65G+lxUREEJSEJCjatAZwlx6LCeX37x4RO5VOGgNV0wYcGLmxMcwowtVrJnkeJo7jkHj9iCBxcRwuhoWD4kRJSU+z0CwoeLShQphKqLYOqq8s6ipej1jUuQNAaf10VSYv0+dvhYiJlP1LBzp0ooKGG0KpAUxlleSmIonUyac4LDtKVbvWNdchln95Ywm2UuHqxn0gM/MuamW/jxxx8wW+K5ZNRR1IhCSHsSS6Rzg4tCD26UeAfn9rHw4lO1umJWi8xdt9hp0UzHw7MreeHx6GdffOPlnXcixMlacrpk0b59+zNqh7hEG4HyABHCdOc8NGjZw2ai0XEJjaLFVp2Aq7qC+EwPFRlbUBWBucKCTSSwkw1ki5ZYsOHFTREnSCWLRKmuVqyDMsKESSaJk7/ptWbRnDAhijlB8W/Euo1EFMLkcxR7+wK+WJYRayd7goYmWTq6dzYw6IpyDGUNj/vZwY4cKN16Ru3w34iff17Pu2/dz/zHZVo2i75D5ZXlPPj0NPKO/+9dw7t06UI4zodwCko4STYtkSUZGRmt0OEV7nrmf0IIDml2QKnCtJEPgARBk5frRl/D5KmT/+sJbUmSGDthOuOnPcbbLxjrZIxt2xVi2Zc2Fr0z4l9yb1+v+pTvVj3LqvfiyEiLkngVlRHuf7KSk4WRmHb8Dz8buX7s6Rux/LPh8/nQ6bQcVnbRQnSIaRvXCBdH2UMb0Y0lH+xiwujaY7IytFgtLobeeCXvL/rgz/XQtaKeJmE1zgblVCD6myeIZNw4iScqcyMy8tn3UzorvvIwa/YeUsqb1NszCCHwJFVyzchr/ueN8R+OY0d3UloeoVN7PWoDZPfPWwL0722KZff1723iyXlO7r/dzlmdjZzV2Uh6huD7db5YEs8pbN/t55sffXywMJ3+mw9iKUyqs44TQpDLfow6LUUlEZo2qb+Oe+sDN4oqmPNICnE2mVcXV/PsS1Xo9dFMx4mj4vhla4CZ99RWAHVoayA+TsbpcJ52OxQWFtK+lUpBseCJF5x8/m4mNmttfxo13MbIW0p44gUHXyyp6zo/aXQ8I28pQZIE10wq4ZXZqWRlRPeSpeURbr3bBflt0El6mtIWi2zC22Q3E8fZuPYKG4kJVq68qST2zjy/sIouHQzcfGNtFd2Iy21cOdTKoGHFOB0aho8v4b2X0+nQtpY0TkrUMPexFFzuMr75ZjVDh9YaeJ4JCk5s46qhJl58ywGSxNxHU7j/CQcfvFqbFZySrOXaK+P44psaLh1VxOBzzTRtomPvgSDb9wR45uFknn3JyYXnm7n7FnvsuEgkmjg099WqmL+JPyDIydJiSfFiMOm58JoSImGJiKKw7otsMtNrKbauHQ1s3OZnyv0V9OhioH/vxve+Q8418/I8iWEjXSRqsnG5XGfUDiu/eIfyyjDPzcqsN5YZDDKvzkvg8iv24Asno4ogHl81beiKQoQiToAqkPQRIkrD0l1CCEKEeHJOgK8+MmEwyAw618zeTzrXBoFOyU1pC/AlHyHDrnD3rAp6dzdyz60JtGymR5Ikxo2M5+HZlTw3q66HidenMuOZSuY/EZWiaNtKT9/+F5xRO/wZ/nZ7/xehMRe7kydPcn7f88jOgcEDzPyw3ofFLOF2SVSWa0DVYpD0SPoQlsQAcfESO77PaZCwueHWEn7a5MMer8FskvH6VIIhwXnnGJn9cAqpyVoiEcFr77qYs9DF7IeSGDmsVvh4y44AN04pJVScTrzRhEgsx2QR1LgFTlcEvUHCEwhii4M4qwatFpwuBYNeIt6moaZG4KoWpKfD7BlJTL6vnC1n4PYOsHv3LqbdeRV7fszhgmuKWPtpbSS0ojLC3Ndc7NwbxGiUOJEf5sZrbNw5yc7XP3iZfqeEX+/klRfsDDjHxOPP1vDt92HUsIaQCJCYpmA0RssbfF5wlukIBjTEYact3dBKOqpEBSc5TDt6YJRMVIpSCsklIgVBE0FnipCUFkajkXBVR/BUWOmlXtjgswgh2CJ/y9Z9W89IM8nn83H9tV0oLQuhkTTY42UiEUGlUyEQUki0a0iI16Aqgiq3SigAmelaikrDmIwScTYNOp2Ew6ng9ihkpWsJhQVuj0IoACGfEa3QowoVIYcxGWV8fsiMtEKT7ECXUINeJ1HmDPDMowlce2X9yPihoyGuuqmYRLtMcqKGQEhQ6VCIj5M5cjRC0K+hRUtBt05Gpk220661nsHDC2nXZTQzZz56Wu3w6aefMvvxe3BVGMixpuLRlxGuttJW6RVb5HpFDfvZioKCDj0yMqlkUaI5RlKWl5IiHULRokWLgoKMhNagkpSsoNFFaNvawNLX0mMLBFUVLHjDxaKXTKQ4u5HHQVw4kAAFBQmQ0BAhiNmqkJUNwRD43Fr05jB2u4zVIhEIRsnaOyYmIMuw6nsvd86owGgQtG2pZ+8hhQ0bGy9x+k929IQ/d/VcuXIls5+4g66dtOzdaqGla0C976hCJTduA4ZEL22aGqlyqZSXypQ6gphsAbSeNNqF+9TZZPhEDdXNNvHzd8mMurWM6VPtjJ7kJN3VnQQlHYCg8BMmhB4De9lCR3rVWwQfMK3jihFhFj5XSxqt3+Rn6k0mMj0N69kWaI5w94tTuPzKy8+4ra646Co0+2z1Mk3cODF028G6r+v3k6kPVPD5uwmYsVJILtlSc7JFK3SSHp/wkCvtJWysonVLHcdyFVr6+xDXgK5fQPjZb/yRTFqQEayf4SuEYBPfkiO3JE1tikBQJhVQIh0nNV2QmKRw8KCWtNR0LrzsAu594B4MhsarFxrC559/Ap65TB5Tu2HZuNXP+El+kst7YvktcycsQpTGncCUpcXr8mH0WSmqOYleGGgpOmOSLCgigtN4AlPrPL77PBmLWaakLMK0J5sjy1o6ND/E5DFakhI1OJwKc15xsfIjI1mOc+os1IQQ7LX8QkK6g5+/bNKgZIIQgrMG59O5g56CogiZaVq8XomC0jjeX/YNiYmJ9Y75M7Rp2ZbEQDptpW4AHBS/UoOLprQlmQxUFMoopIwCDJIOQ2INVqtEZYVMWqgVoZy99O5uIhLU8N3aIO2852GQ6mbHV4hijrCbZNIxY8OHFy9uWtKBeCm6mT/AdlLJIkWKZpKXJezitfcC9OnR8OL+2nHlFH/TJ/Y7/RGbNd9x+OTBRp/7v3kshKgkyegbzufrJTJmc13SRFUFV9wUZPbzK/9XbSRJEqu/+obnps+jxuWhBR1iMhYB4WM/22hNF+J+0wMTQrBP2kK8lEgTtXXs3RBCUGY7wXkj+/Dwo6cnb/Pvhr/S7R3g++++4p1Fz9O9U5jkRMH2PRIGc2tmPjL/L5eMOR34/X4mjh3Et8v09fYRqiq4bHQxS19Np6g0wiMvNOGV1z75t9Xj3bBhA4+OfQZTwEYhxxGoCFTM2GhCK8ySFXe7H9i0tu67MXRkOS+9voWpt9xO2foa0qT6rs6KUNht3sDuwzvJzs6mpKSEQ4cOccWQq+itXtAoYZovjmIhjkRSKYvbwzUTq5lxX3T9P2N2Je+9I9Gypn8soSIsQpQkHOfGu0YyftI/1vv8Tx4P/2wsvPTifhh1JYwebuPlt91s/64J5ZUKZZUKOVlavl7jJSFOw9WX1upRrviqhq++9/Lqs6kxv4r5b7j4fLWHiwdZsCfIrPreS3mlgssl6NTKwq7DHkyyEdmTjORIA32Acu0JPIEQZjWB5GZuli5KjFVhRiKCdz928+PPfqprFFa+17jE2eT7ypkyLr5OBec5l+TTs/cEHp758Gm1UX5+PotfuwGzsYrrh9lirvMA7hqFTdsDLHjDxeP3J8XMjX8Pd43C6NvKePiuRF58q4ojRyMQ0RNwmbCUtyNeRPuWKhR+1a6haZsAP3ySHVvjPD3fSVKihvHXx3HpqGgpd0Pvwt6DQYaPLaN9Ow1fvNtwmxQWhxl6fSWLFn/XqOFhYygsLOTu2wbSr7eBDZv9vD0/jV/3BAgEBeOvr7vfjkQEQ0cW8ek7GWzbFfUHaNlMz9lnRatl73mkgi8b+N2EEFx5UwlLXkrDoJcYMbGEW8fGc+kQS+yZt+8KMHl6OSvfyyQjrT5xOP6uUtq00NGiqb7BvTTAL1v9TB1jxlbdkh38xIbt68nIaFhyriFcO+JcEm1lfP5uffmESofCpHvKiLdpuPFaG+Gw4I3FXg7vtJBReTYaSUu5KCTfvJNsqQXpvo71zyFKcFFJoiGe80blMfepBAqLw1x4uYvU4n4YflsrlMXtZsBVTp54OD6Wmb3/cJBpsyp4dmYK3ToZCIUEF11XhD+octekBJpk6di1L8inqzzMuieRAX2ja9Ibbyul76DZDBs2rNHn/tvt/f9j5ObmIqFDr4/QoY2el55KpUvfEpwVguZqB9LIoVjkURosIFBiw+dyc+2kUt59KS0W7YlEBAvedFFVpXDnJDtHc0MYDBLF5QrPzkimZbNoGd+PP3t57xM3ew6GmHG3nRuG10byvV4Vgx5eeDyRaXeGMLpa49K4EVINiUkSQpJx+0PExamk2c1Y4wX5RWH8bh1hbxJVBNFioBltKfMfYfxtFQitwOPx1HNL/DO8NO8VPB5B30sL8QdEHb3HlGQtz8xIjn33wusKmTbZzuerfDwz10eVT4/kjWPGoz4evk/i+ScTeP7J6HfDYUG1W2XrTj8zn3HQJMMIQYnKUg3NaBs15BAKueynK+eg+41cS5bSSSZKjBTHbeH9jyVaNdfh8apcfn05eS4Vd6Aqtin4PSopRmsKEwgEzoj8VBSF/IIg996WyD2T7Sx8x8W+QyEevstOZroWSZL4Zq2HCePDtAn2QYseUSEIxe9HWMvITo5u3HXaAI9NT6CkLMJj06OZkb/uDjDpnjKSEwWz7kmkf28zTz5fzWcvNiOZHKhsDb9VpptFhIcfWUtKkoaBv3O+O3Q0xNQHy/n2o6xYBFQIwdCRxax8L5Nug/KZeo+VKWMTY20/Y3Ylx06EmL/wttNuh+PHj6DVKegkHRmezuymhrPoV2eitUg2eolBv5ltnI2MzCF2ElJUstPMeFwqXrcGA0ZCBJGQaRfsgbfYxQnNfixFHTj73FyatxRYLTL7D0RwOFXae/qjlbQNZo3tEBtQNUGaeHphPRTHHjbSpoPKJ++mxHR+FEXwzoduJtxdxjsL0rjsQiuhsGDOK07atzHw656/ywMbw/59G3l7QTJ3zawgu0UQ576TJIZqF0ZCCPKTfuKRmTJjrq2NdBaXRrhyTBHJSXoKC50cc69GE7Sh89nR2T0k53hZscDOx196OFkYZsyUclRJkG/+lSA5xLlboEOPV1PFQbGN5mpHjJL5t4zhcvx40WMk09+ZSHBvnXtevyGEsaZFo3pe9kgaP6/75YzJz127dlF13E0Lqf7CMI5E8o8m0P/iUkREpn1bLffeaaVdaz0XDzHz0bIqREihLV1JJTt2b2bJSmfO4aRmG5Mn+Zn/lJm4QEKD1zdKJuITFSz2fNyHkolTa8dfIQTFCdsY2F2ic4cCdu0qACEYc66Wyy9KoH0bPVMfqMAeLyjfaWbTO7sY9etolq1YekYZsBdffAVjRs3nhmFRF0shBFPuqiGr/Pw62b06SU+2uzUF+oMsXPYSPp+PZ56aysN3KNxy53rSkwwYjILbbzJyw/BkHFUqby91s2ZDEH8kjcsGFXD7hNpxLilRwzMzk0hLcfHunMOk+aPkb0gEKU08TrPmKeg1rgaJT4iSKB3a6rl5dDy9uhkxGqPz9c9bAjx4/yRef3PFabcBgBJQaU40WzQswlRRSS8GxjbRGjRk04JEkcJBsROfQ4fisFNDKXFN97JrTXbsHlZ+4+PmKZtoEuhCgkhGoFKsPUapKOBsZXDsnBDVT97LZlqLLlileNqJ7uxmI8kimukZNlTTs2vj89v55+l58xs3lgYMBIPCj8F0ZmT4fxvWr1/HZYMjmM31N7KyLDFlrMqK5e8y+dZ7/1fXGT9pHFVOJ7OfeI6Q1x/TOzdKZjqJs8njEMfEXiQkdAkadCE9Of42dcY8SZJI9zTnhy/XMvn2W0hKalwu478FF1x4GUMuuJSDBw/i8Xi4fGTLf1m7lJWV8ewzj3DdFSG02vrvnSxLjL8+jikPVFHmzODDj1fEtIb/3VBdXc0TM56kIlDBWVIrkkir9x23qKJ9u7rjs6IITuaHsVqtLFg4n/N6nY/Nl4BZqt2nqELlIL9iCyey9P2lTH8gWhHTtm1bkKLZn41JwTgoRRvvpsi2h0njTNw1pXZsvPsWOx99XkCB5UeqKnTYE5OwpyXw8L3TGXLB4L+iWf5jodFGZbi8HpnqYgt9LyugZ1cjTbO1HDwWoqAowrBL6u41h19mw2iUufKmEppkaTEaJI7lhend3UindnrmvlpFZrqWs7sbWfGOjUNbZV56xcTFQyzs2BPg/Y+P8NHyAGmejrRXMwkT4uSJI1xybSHJKdC8qRavX+XyC6wsfjGNYeOKG/RBOIUql4LFXPuZx6tS4VCRNadfPZWdnc3BYzJmfShGfEYigpnPOth3KMgF55kZ0M/E4y846dBGz5MPJNUJcsTZNJiNEh3a6PlgYQZFJREuGe5A78zGqiYiEFQRTQJKsOi5YIDM7gPBmPv5A3fYue+xSoaPL6ZtK32jQYDO7Q3o9CrtWzWe8ZidqSPBFubxR29j0TtfnXYbAJSXl+MLKJx/jomNW/20baXn6x+8dG1AlkCrlZg5LZGRN5cy97EUBp8bfZaCojBj7yjl6YeS6x0D0fls5JVWXnyzioIShVEjbFx2Qd0+1rObkUXz0njseQevzak/Bl06xMKm7X5W/eBqlPxcsNCHpboDJslCPEk4HI4zIj8rK91kpzbsvzL2zlKeejCZrh1r22XoIAvfrPVx751byXL0JVXKxqU9gi6zgONHFZoo7dBJehShUEo+FRTTmd7IQQ3ffHuE2Y8IsjN1fPZRPOOn/MKxgxb0EQvdepey4Jn0OvfQsa2Bpa9mcP6wIlo10/PrriDeGomsJoIXXq/i6ktstGmp55sPs2LvTWl5hENHQ1T7PvxT8vNM8Df5+W+GKPkpcW4fE5cMtnDtzSXEJSu0aWOg4ORRDjoPUlOlxUp8NKrpt3FgTTzdB56gcycN9gQNBUVhrrrYyvG8CD+vDwICmyYOIYe5bLeTSoeCJmhDFSpBScVgkmIDWWl5hAuvqiT/pIRBtRAijCKF8KduoHVLLVoNFJUp6C2gj0BluY6AS4s9Tkt2lo4enVS++9aNXrEhAfvYgj5oQARNyEYJh8Nx2uRnXl4eO3f9wOwZiYweEcfsBU6++s7LFUPrH79xm594m4YXX6/hrReNpLrOoz0qOnSQB088uJvjJ9yMv9HMPQ+52fGrQKsYqQr4yczW0yRbJa8wSOez9ZiMGzlyPITbqUPni2cf2zAKEy3oEItoAEjODC4evg+rzoQUNuAKyVxysZbt27chFZxdxxHVKSo4yl6apmpZMG8WTz/z+mn3iRUrlqGRoX1rPV+v8fL1Gi96ncTN95aTXxjGapVxOBUy22iJT/6FwmKFKneYZx+1M/zylNhklJcf5sobS6lx6CgtrmLuUwmkpWiwWWU+fjODR+c4eWp+Fbt/lekUblKPuNFKWnLKBnLj5G/IzI6aDAWDkJ2pZdG8tDqlH9+s9XFu72hp1803xjF3YRVbfg2h1UrkF4YpLgujkdUzKoU7ebKIsgqFRKyUU0Q6OfWOD4oAAkEGOeziZzRoSSKdAF62bfPTjh4kkho7zi2q2CdtpJPoS3qkJUc4SEpxJhXFWTiQsaNHpYwyCsiieb178gg3XqqxKPGc5DBhQiRm+Fn1cRZmkxwrB9FoJCaOiqewOMKq772c38/MFRdZmPWcg/c/9hJQ/h6KG8O2LT8w7yEzj01P5ukFDtoPPc7OzQXoKpohqVqq448waozKTdfVDThkpmtZ9UEW/S4voHULPeOvj8NgkPjimxLKyiNMGRfP5PvKGXd9HKuXZeFyK7z4RjWrfqihgqNUagqQJQmTRSGxKJtkKQOXqCSX/SSRhoU4Avgo5BiuDXX1h21WUKQ/yd4igsV2+kGgU1i98hsSfRmNkqpxnmYU7zLQik7s3+fi6nX7GTspQHwCpIVacpKjdKRu2WKlKKGYEygehWn3+VGVIPEiGMum/j1OZfysXpHMxNv3cGivFr03BaENEbGVc8/tZo4XabnsAgtPPVyXnAmHBcdOhlj9YSYDLs1Du/tcXPvLWfHJitN2OYdo2f/9Dy1g2PjbuW9KCItZgDO1QVkDSZKIr0zjg8VLeeq5J7Fa4xnYz8/4mwKkpWi4dWwCQghmPevgaF6YUcNtPHy3kbU/5/LZKg+d20OcVcZklGnXWockSdw2Pp6F7xzhaI0PvUGPPS2Bx+6fybvvPEfIL/2pNIjDqdCpnSFGOgL0723k09Ul7N69m65dG84UbggatLHfqJg8cmhVh6Q8BbNkwyhM6NBjwoofL5XFfoaNcvDR4kTibBpat9Qy8MIwqQn72bw1glYLxqBK+yPn1DunVtLRTnTnOAeiOraSBqMwESTqQK9R9ZSWR8jOrPt7CCHYdyjE+o1+IjT8bpzgMHFx/9hc7b8ZBQXH6Nqmcc3bTm11fPp9wzq+Z4obxtxA1x5duXXEHcS5azOTDZKJdpyFKlTyM/Zx0RUXsun1PY2OS6ZKO198+gXjJ43/S+7r/3dIkkSHDh3+ZdcXQjDn2RkUnPiROEsVndo1brbWrrWekGjNkvc/IC0tjZKSxg2v/pWYNvUeLMfTUCjFJRx1NIUh+syu5H3cPdXCex/VsObHCBYLWGwqSiQeSZKwWq3YbDaO+vagEwbisBMigItKsmlJUjidpYs/ZPoD0wkEAny9ajUmk5kTnkN0FX3rrUerhRNbmoe3F+s5q1NKvczapEQNkqojrrQbFsJ4w06aNG3CgPPP+z9vr//f0ax5F4pOFFNVEyYlx8/3H2fX0e08eDTINRNKuH1CQp12v3SIhUsGm7lhcilXXmTj+UfMsfk4M13LuDvL2Hc4iKLRokkMMXRwcuyzr78StK++CI2kASlqQNyOs3A6sjjh2cnaT5NJtGsRQrBzb9R09vPVHq65ov6c5verHDsRxuurDSY8OsdJeXmE1m1an3Y7yLLMFcPG8vEHT8f+dueMCvqdbWT2w3VJvGWf1XDHwxUsfDa1zt+FEDH/iKwMLZt+SOHdDwt5571jHD2mkBRpQnt64Ktx46s5wII3XZzf14QsS8iyxNzHUtiw2cfbyxr2XDh1jSS7huP5ja+LazwqvoAgSSrl+PHjtGjR4rTbISUlhTirzHsr3LRoFl17NG+qY/+hUIzfOHUfO/cGcVSptGut584ZZeh0MooCx0+EaJqjIz218f1YRrqWJZ+4qfEKXv1DO55C144GCoojBINqHQd0gGBIsH13kOoahWdfcjJ9qr3OuLHofTe7t+lo+ltwOFVksfGXjXTq1Om02yIpKZXck7n1rr9uo59e3Yx1iM9TGDrIzOtdHFSu9WCWrMQHc9CbD+CzFHHQ7UUV0X6aQiZd6IMsRd81XSieotIIzXN0tG2lZ92qZDqeXU4g7OTxBxvOwkxK1NC+lYGdv0oM6G1jxNV6qt0qb75fzarvvYweYUOni0rT/bLVz6RpFfirdQjpEIFAAKPxf6/9+feO+98MZ511FvaUMNddaefW6eW8/nwaLZrWZtN9s9bH3dOCZJf3QCNpiIgwh8I7SS7swkFxiDVfJaLTSoyZWkpJgYGmtCWTZkiqBCqEi0K4DBtIyPTRppUOjWxk/1E/515SynfL0xhwSSXNgmdxNumxF9IvvJRJm3jlmXjat9ETCKg8+rwTs1FizYYAxTtScJZ50JQ15YBUSDfRO7ZhUoXKCQ5TwklEQGA2N2w60xAenTWTyWOtZGVo6TG4iFBEQRU16PUSFw2sNUXYuM3PhMk1VBabWPedH3PYSjlbMWImSAAtOlpUd+Dtd7by3ocO4vJ7kf1bZmY6UHj0ICVJeexY04T4uOgLHYkInp7n4sO3NTSp7otHVLOPrXQSZ6NBxx42EiJIfHUabkLISLSkDwe+qsHWdh+WzG0cPSpjko2Uub34QmGsJFCU7ybv+C5CodBp6919s3olOlnH+59UY7NqeOD2RFb9EDXEGtTfxJKPa1j2WkYs6vfeJ27cHgMjrqjrWt88R8c3H2Vw4cVedi1vy5C9u1n7VQrVbpX4OJn5T6YQCgnan+VolJTUSjoSdXa+/sBEeaXCzfeWcetNSXWIz/Ubfcx7o4rlb0UjVR3b6UlP1TL30RSqqiM890oVTpdCZpqWV16awyOPPXta7VBeXoYsZHzCgwFzLAMXoFwUU0guBozIyHhwEyaE8lvpZyKpNMFO0h/07OIkO53EORzSbaJpuAsyGgL4OcB2DJgwY8FBGQKBVmhJJRtJklBEhBL7r8jJFVzSSoerMkhpgZ5waRMC4TwGXOBGFlowBLjhWiPT77SxcWuA779XeGNhkKQEFY05gD8o43OYCOhcp9UG/20Ih8P4fC4kycKVQ608MaeKoBLimef1HM87TjAgsW6LhzsnpTd4/FMLnDxybxKjR9Ru7i6/0MqufQGum1TK1m9r3/msDC2vz01l9RoLry52Mf/JVIpLIzz0pJOCIhWvqCGPQ3SlXx0dnCzRgv3lG/nuRz8XDowGR665ysyi1/OgouHyniLpODf3vv6M2+PAvgP/8DsaotngcdixOfrxzmubCFkrMTX10TlBodz9A8KVRGJVRwo4hopCO7qjlwyIkMBBGTvZgFbo0aDBiJlsWmCV4qmkhKDbxC9b/SxfkkSlQ2HfYRcWs0yPLilIEnQ538Ft4xLq3JMQgoeermTsdXFoNDIP32fhoVtzSa5py9J3Pzwj8hOge/eezH/5Sz5c9harvvoCUW1vlHixEMeJ4ycAuPDikSxZ/hqz7knkseedXHlTMQlxEh3aGPjw9drIeud2egqLQ9z/RCUXDDDj9Qr2Hw5y69gEhl1ipX0bLS6vwpL3V8UWYt9/twy76Tir13rrZQNA1OTA5xcNOoxed4XKih8+PSPyU6CiCjWqJY075sbeEFLJIoifbKklTWhJebiQjRsPMXR4BVMmWZj/qpv5sxPr6FB17FlJciOl6SbJgle4CYoABsmIBi3qb06cxooWzF94iOefTIh9f+0GH/c+6EFx2fE7c3BRQJkopD3dY9nUReRRSQlpgfQzmh//25CWlk3uycYzg3JPRkhJ/euMUjp06EDncztwfG0hyb7akkZVqBQnHGP0xFHkHslFT+MZuzpFj6Py9HXs/sb/DbZt28r7S+ZxPPcgVw0VvPCGnSUfmziaF6Zvr4Yzso4eV+h59gC02n/f7aLT6STvwEmaiA6YsJDLPtJENunkoJV0uEUVudJeshI8DB/tx1rdHIsvgwhhiqXjaNMl/H4/fr8fE1ZaSd3xCQ9e3FiJo/nvHOBD/jBffPYF906djtlpJxJQyaApu9lIM9GWeJJ+087Lo5xCejXX0quBcmOAEwVhjKHfrUurs8n/oZR775zOgoXz/lnN9/8lrr/+Ru6+4yu++t7LV+9n1jMsat/awLVXWhkxvoz3X03FaomOmYoieHmRi/RULZdfVHeebpKppUdXAwnxGt5ZXEPbVjo2/xpg+UoP6zeEsVWcFSU+/4BEKZUTIQOPPFPNtcPMPDHPwVmdjLRsquPJeU46tzfQrnXtfBYKCa4eV4rnWCY3XiuQ4svIylE4eDREMKCjc+fOZ9QWI0eO4/MV73LwSLTK0+dXueHq+gGN64fZ+G6dl+MnwzFeIRhU2XsoxMnCMAnx0Wczm2UuH2pi2RfVtGoH6kkNRo8Zg2rih28PcfV1eibcHfVusFllPv3Ky649IX7ZGmg003XdRj9Go4SzSm3Uaf3N96sZ2M/Ern3V5OXlnRH5mZ6eTiAUreg8pZRw6RALF19fxMRRcZhMMjv3BnjoaQed20cNn4QAVZW47zY75/c1k5sXYuDwQjZu88e8Lv6IrTsC3DnJzqvvVjcoNxi7n1Qt7hqVlD+Qn59/7eGN51OZNquC5V/V8N5yNxecZ0GnlfhubQh/eRxhl42dbKCV6ExE4+fggb2NXKVh9Oo9kB+/Oc7tD1by+tzaBKhv1voYPaLx4PLEcUZmbCzBHGxNOKxy61g7Mx710ZY+jXICFdUBvv1RZfJNCQC88Z4bdzWY7Qod2jTchuGwIK8gyJcfp9P+d98Zc20cL73l4pqJJaSmaKl2K+Tmqug1WnRVWSiJFZw4ceIvMdX9953N/o3x7bff8uWXX+JyucjOzmbs2LFnbFbQGNq2bYtOL3jz/WreeqFuNp0kSVw82ELpAyovzThOir81WklHB9GTnWzAXpzJRVcXEArBgAFaEkkhS6qbrVZtzePSoTKvzEmNRbvCYcH0xx0MGV5KRrATyVLd9GqTZCG9rB+337uRH75MxmiUmf1wEsPHl/DuSylcOLyQxMI2FHCUs8WQOrp6siTTgvb4hQcHpYRCodNui7zj2zirjZGb73SycG4iFw208OvuACPHujCbvKQmyzicKkpVIunO8xCcpDRcQDpNSJBqI14+UcNBfkVToaUZneuUpKtCRZNRyMr3M+sM2FqtxKz77OzaX8qv3+6gndSd1qILxzmAGxct6UiyVEu4BISPA2wnJZxFyX4tGaZkbBEzEWslGRmCUkcEr8+JUGTcrmo8Hs9pa7y5XG6k6kT2Ha6kawcjK77ycOM1NhLtGu55pIKXZqfU0XlZscrD0oUNk0GZ6Vqym4cJlsbjPtaOl988Qf+zjaxe6+WSwVY+/LwGXzgc21Q3hIgcxJ5gJTlJy6fvZHLFjcUYjRLZGToqHApdO+r5+I2MmMbHkdwwpeVRnRFVwK03xTPv8VQuuq6I0tITp9UGAFVVThRVJUCASkoxYiKBZIrFiZjo/KmFiRCCExyilAK6cy572ExL6muXANikBPRaDRXhaCq/hEwlJRSSSzLphAmjx0glpRSRh07o0aZU8upcO5deULvJLKuIcMnIY1gPnEWylBW7j+UvH+eL1ceoLjGT7jiPzpIByqJ9zyPvR6f68Cm+Bu/tvx0///wzBr1g/6Egi5a6kWRonq3n6+99bNzup2UzHfmFERLt9RdSpeURyiqUOsTnKXTrZOSG4Ta27Ahw4fl1gwQXD7awaGk1cVaZFr1NrPsik5wOZZysFrShSz0BcFmSaaeczWNP/xQjP7MzdfTqV8PuVcdJCdddwDnkQnyyk+KC4jNqi0gkwtEjx5DQk0DDZTkVFEdL2n+DioKq9zPn0SSGXWKJGX1t2BxgzM0/olam0l7qHvu+JElRfUdh4Rj76CKdg0dUk8dBbMKOg1JaeLrx0FObOKenieQkDef3rQ1ovbyoChSZ/kNLGTPKxDk9jRSXKXz8RQ2XDLbEFuTdOhkQ5ho0Hi1B/+nPCb9HSkoKt9/xID16DuCx8c9AI8a5Pjy0zIpqH11zzWhuu3UlcZYiZt2TiLNK4aqxxSx+sXa8VFXB6NtKmXBDPC89XRvZD4UEtz1YTigsCIZg+MUq69ev5aKLLgFg8AUj2LVxMwvecNGsiY5O7WrJoCqXwlVjS5h5d305FAC9DlSl8YyIhqAz6yj1nSST5mjRNZpNCaAQQab2HUmVsqkUpezd62DmPTri41NI+uOtqX9eeqfDwF4201X0xYsbI9F+kCBSWfX5UXr0qGHkVVY2bQswZUqI7MqBaE69OxL4hIcdbMAq4gjiJ0gQMyYkJBSl8czG/3YMGnQB48fM5pYbG95kvvquzP0z/7FW4JngxVfnM/e5eaz6bBWGgAUhqajWMJOn3sw1I0fw0bKP2PPFEazBhuUOgjYvXbqf2Yb+b/y1WPTWAk4cWcYz02Vuuc/DQ3dG1yjDL7Ny9bioduIfM9aFELy5VMPcBWcWnPpn49ixYxi80XnciJkMmhIiyAG2R9f4aFGEyoljRs7iN33N3x41jh64Kiq4+7Z7WPDqPCJydD4yS1bM1CXHhBCEIkGmT36InPKOyJIGFUGIIG3pRhHHyZX2ouqCICn0CF5MYd7P5OWHaZ5TvzJh1mwXpvJudQJ3iaF09mzeR2VlJcnJDc/zfwN+XPsZFw82s3NfiCZZDcvmzJyWRLteJXQ5r4BePfTotHDgSIiJo+J54fH6bbtjb5A2LfTcf7udX7bmU14Z5vPVMuNviOPnDdXEq2mNBlkzDRl89MUB9h3xs/L9zBjZev2wOG57sBy/X3BubzP5RWHWrgsRX96FZuEmEISQI8COsp94eX4SU+91kZubG5VUOE1IksTjT73BHTOuZsi5Gm64unGCa9TwOD772hMz7XlyvpPbxsfz0NMO/H5Bj64GCksiKAq88XwabVvpGDu1gP1fWElSs8mq6McXH25FsVXQY0A5ImAgQ2mJHhMhYy633FPOogWpdciySofC7AVOLBaJu262M/q2qBlvanJ0PSCEYNUPXj772sPNY+LZ/Gv4jKVA8vPz8fklWuTIxMfJrP3Zx6D+Zh64I5Hrby3l9vHxPPeKi2WvpdfZL/h8KjdMKcVqlunZzchzs5J55sWofurvK3Qgahr8/Xof906x8/LbLkIhUce47vc4WRiOJVacwqerPKQka3lsrhMBCAEWk8TyZTIZ3s4kY4+ukaSo9u9eNiPr/SQmnX5QHODWW2/nzVdfp6gIDuyrYOqtZpo31bL/UAhtI1VJABoZkKJB7GK1gNlPatHrVarkMhJFfU4hIsI0aRVgyw6VJpkejuWFmfOymzb+weTHryX3RJjWLeoToF9862HkVbY6xOcp3D4xge/Xe3nv5TRWfudl+mNObhqt5723nZSViL8sKP43+XmG2LhxI4sXL2bixIm0bduWH374gaeffpp58+b9JRPV448/Dgh8ftGggxzAqOFW5s4tAH80NV6WZFJEJkHhR+S1J51Uvv1mA81EuzoDdUSE0efk89aLKXUGJp1OYt4Tybz/QYh0GhYZNkomivP1OJxKtFRDkpgwKp7PV3u5aLCBze/GI6NplDDLoTVVVFJVVUVWVuMC0L9HKBjik080zHg4nosGRhc2734QIKm0J3EkouapJCNHn0UCpyinOe3qEJ8QLfs7pUuWINVNw3ZSznXXGBrVZJkxLYFrtrooqTpJhtSUA8JJNi3rEJ/R9jHTUfRiBxvoLQYj+38b9KraEHD6KND8RMtWEY4dgcP7lXqOkX+GsF+HMZRITlY1Iy63cuXvyv5rvCrn/sE1TlWpZ4TwezTP0bJnU5DEcDZLPzpMZrMw9z9eid+v8sEKN7dPtrJ8fgEpkfp9wUUFffvKsUVyarKWl2enMu2Rcl55JgWrRa6zgA4GVZavrKFHFz3vL8yoM1F0bq/HHTp9ofZQsAZJNdGKjvjwUsRx0kQTSsnnLM6t06clSaI57XGLKkIEkU/1k0aQaDGhMUewOKPkTA6tSRPZbGcdvRnCHjZxFucCUK7PZcLUMJf+IbsrLUXLd59kct7go1CWFbuPJH8Ltu0/Tk/RN1YqANH3tqXozG42IUTDOoH/7aiqcqIoCtdPLuHJB5J54fHa/qKqgumPV+KsUsgvDMf0VU/hu3U+rrq48dLyUcNtvPiWqx75CTCov5ltuwJcPNiCLEs8OdPCXfdW1XM4PgWdpKe8Qo/Xp8bMsl58Np4uGw/i5yRSRRYyEqQW06O3iq0IgqFgg+dqDL/++ivx/mRKKaZGuOrIakDU0dZLDXHUslgOy1EemWmsI/ovSRLnnWOieY4HpbLhBbZZsiELDUHhxyrF00n05lfW0ZJOhM0Oxt9g49pJJVw82ELfXkYcVQofrKihabaOGfck8PA0PQVFLhITwtgTZD58PaOOA+mJgjAETYRFCKvt9KsBGkKfPn0I230oNUqDWRnupDImTYmaB+h0Ol56ZRlvL3qRC0auRCgBunQw1Rkbvl/v46xORi4eXLdf6PUSrz2XyuDhhXRoq6dLB5UNew4DUfLzvPPOZ9GbKcycpmXOK1X4A4KObfUUlkQ4khvC51O5eHDD/XHl9xJn92nYKK8xtG7bkr0792MUFlLJppgTtKHhRXIZhbSnR52/ZdIMHQYc4VLs1a1Ys76wzmLUEh9BKYnUEpa/gyIUQJBDGw6xk0TSYnO/JEmojiRmPljOnBcqqKxUaeUaWO88ZslKG9GVw+xEQsaAEdXgI0DkjObH/zYYDAZuuHEaY+96jpee1Mc2cn6/yhPzQ7Rqf/lpr7FOF7Isc98D93DXPXdw8uRJdDodOTm1sjNXDruSV154lcTi9Hq/c1iECNlrGDJkyF96T3/j9HH06FH271rGB68Y2LUvSO/uxthvZzHL3HSdjQl3lzH30ZSYZrGrWuH+p0IMvnACdnvDQZt/F1itVlRdNGCSQVNy2U9nqTfp1AanD4td2EhoUBokQUnhyO6DuN1uWrZvTnVJTYOGbE5NKZIMKeVNY2u5NJqwn63IaEiwGBh4MSycm85FVztQf1VJKuvB5dds5KW5Vs7vF51rqlwKs56pYtOPBlpI9feN+gor69ev/3/s3XWAFOUfx/H3zHZcd3F0d0hJKCWhIAgiICgiig3qz25BsQMLxUAsLMSgJSSkQ7oOuO7bve2Y+f2xcnjegWAdwvP6C3b39p757t5nZp555nkYNmzY31Wic07WsUNs2uClS6eTd4ZIkkSEVYfNruGXnV6QVVQURg4Jq3I+oCgqM94t4+3nE0LH7dFaHpocwaC+oX22xSyhEERzkm4TWRegbl0tn85MrOj4BEhK0PLVu8n8sNTBuEklpDraUZukSr9fLxlJd7Zn8ZLt6I0KK39cxYABA86oHikpKZSUyXzwmZ2Lu1U/+AUgMjy0qOOKNS6mv+Bkb4aLBvVlcvKCLJqbQnm5Smy0ptJI2pemxtB+/RacvsPIGoWElCAavRFfRgr1aV6xLTHeBLb+sIfW2w8xcWw46bU0bNrmZe1GN889GsdHX5YTZpF54p4YbrqnAI1GIjZaw8EMP+1bGbioq4laKVrKHZzRXTAQmjKwTzcT2/e4SEww8uxrpeQXBBh+WRhJCRrG357PrJcSqgyUMJtl3nwmnjseKuTTt5Lw+0PnyIOuzmH6g7G0a2X8dcCAm6kvlfL0g7FoNBKX9bMy50t7lcWUANZudJFfEOTWBwoYOsCKx6Pw5mw7Xq9CQVEQn19Fq5VISdRgKzLQ0NmtyrRNOklPfbUFB6W12GzOM6rFW2/NwBgIx+ALR/9LS6ZPOYZkdON0GvnkizIev7/6v5nZH3kxuxPJ4xgKCmmFPbCrpezRrKel0g2TdOKYOKgGyYn9mRmPhNGulZ5ul2Vx8/gItJKEBye2Yi1TXyzl/Verznv6zQIHLzx28nP/Ab0tLF/t4tN55VzQRo9Glgka7fgdVurUqTr93J9x+rPqCgB89913XHzxxfTq1ati1GdsbCyLFy/+W97/p59+IhCk0oni7+n1EkZj5dUWjVhwYseCFQMmXC4FA5VPIEr1mdx0g+mknUDREbpqTx6P0ylmiktPjMionaYlvyhI08Z6AvgqjSz5PRMWZCQOHz580tf8nq1ExmiUGD3sxEFIVk4QI6ERTBpJU2lbAviIo+rqZhBaCEeL7teTthMCGg+NGp281rXTdFj1htBt+6qKikrySTqIDZIJC+EEqLx4jVEyUz/Yhqb1jcTEB7ESxaeffvqH239cmCUMSe8nEKBSx6eiqJiMVTv1TMbQyu4ns2efHwMmZEkmJ0fl0btiWfNdGp9942D4ZVam3BSOtdl+irTHKub4U1WVUikPX92tPPN45bBv39pIfmGQe58swl5+Yv6a7NwAV9+ST0yUjCzLVa6Qpafp6NN34GnX4cDBLCyEkSSlU0oBqdRnG2uJp/rVBQHSaRj67H69RbQ6qqqi6j0o2sqdUQbJRAp1KCYfmdB3TZIkgrFZXDem+k6MmGgN9RspeFR3xWMlFBCnplXq+PytOvz1IfznqgYNGuLxSvTuYaky168sSzz7SCxOl8pjz1W9pdIfUNGf5KIGgEEv4fdXv2qtx1t5VNU1o8PQ6U69wq3DCfsP+SgqDvL5t+UMGJ1Dz+4ali0Kwxazm/4Tj7JyWRgfvBnN+LFmLGFn1sHjdDqRAhqa0p5D7OKAugObWoxNLWavuoVD7KIp7StnYnQOV15etXMXwOWi0sHM71kJx03ooEuSJOrTkkJykIweunc2seizFBrV17FijZsjxwI8/2gcTz8YS53aOryGEn7+WeHGcRGMHhZeZX/29PNOwsrqka09xDU3jDujOvyeLMs8+MQDHIvdjVf1VDweVIPkWTLo2K99pVEUBoOBSTfdzcefreK+h9/l94dBn3xdzvhR1XdyazQSXTqYuKiLmaNZEjGxJ/Y3sizz4ssf8fQbCYSHh3PV5VaiI2VstiC107SYTDK791Xt8D581M/K9RYuvPDM5nmzWK1ISBwybqQwaivF5FOk5lV5XZZ6CAthVeZw1aBFAqKIReO38uY7buzlJ/Ybt95opsBa/arrmRwggTTiSMJOCSoKpWoh+WoWm9QVBAhS19adsINd8ZeFV9vhABBDAjKhRQb9eOndR4M13HfWriZ9thg4aBjDrnqOsZMjGXyNj+ET/Vx6rZ70xlO47fbTWyX4z9DpdNSvX5/09PRKOWM0GnnqxWkcS9iNjeLQPlVVKZUKyUraywtvPI9GIy7w1ZSP58zgnpulX0f+U7Fo6HGjhoZzzchwJt6Vz6VXZ9N1UA6jbw2nZ78nGT1mYg21+vQ1adKEQLgHRVUwS1YshHFI3VXpeN+Dm3hOflFAX2xh06ZNPDrtEQqTM3Cp5ZWet0nF+OuWIylypf2mJEk04wIUggRS9vP2K1Ho9RLjrzZQasrAJFmIO9aNKdebad25iA49iuh2sZ3353ioXda12rZIqhj9/kdkrRkJKCwKoijV7y/s5UHs5QpXjTCye20tNi1O45Un4xl5Qy4btnoq9jNHMv2MuzWP4ZeGkRivpaQ0CAoVHZ8AY64yUmo6Wu3vUVUVb1guCbEaEuKq7xwd0NtKXBzES8nVnq+EE8XqtUEUFcLDTz4H78msWbOGKwbpSU3Wsnj5yTvL5i9y8s1cHZPHW3Gu7YzWXouuF1ipX1dPSqKOxg30VaYQiIrUUK+uhv5DvGzbEMmSb2I4cliu1PF5XLyrCfL+Njz+kMS4SSWsWOln6n0xpCRqadJAx+PPl9C2pZEvZiXz1rPx3HtrFN9+mMz9d0Tz82YPqqLSvOWFZ7QeBEBUVBRanZaJV0ewcJmTxvV1vPuJjcvG5nDf1GICQbXS3Ti/lRivxeVW8flUvvzewYDeFtKStHz0ZTmXXp3NpVfnMPmhQma9GE/7X6ewGH9VOD8sdTJ7rp1A4MR58sLlTh59toSLu5no2sHIgcN+8goV0tO0NGusp//FFjq2NTLgYgtfzErGXWasdr56CE3LFh2uZ9fOFWdUizmz5lBfaYMfHzpJT7y3PnG2FqT7W/L55wEOHal6t9X6zR42bQpNU1hCQcWdPOFSFPWDrdllXEle3M8UGPdTELmVwjo/8vwLWnp1NxEZoaFhPR1jh4eh1WjYK2/ikn4S/oDCs6+V4POd+PvMzg2wZbsfg+Hkn6/RIPHh5+Vc1NVMvdo6vl/iZNilFozhxjP+XpyMGPl5BgKBAIcPH2bIkCGVHm/ZsiX79u2r9mf8fj9+/4nb0SRJqhjVUN2HOGTIEL78/HX27D/5rYD28iAeV+VwclCGFw8RxODARmysjCPLRhiRJ15kdFMn/eQfeWSkij/Pd9ITFZ+2nOTEEx1fO3b7qJuuY+UaDzoMKJx8Z22nDBWFHj16nPaX1+fVYDRKlTrNmjfRsuDHMgxUvbKl5eQrzQHo0BPAj+Y3nbTGoJW1a4NcMaj6n9m+y4vsCUePCz+hz+RknVgARkz48VWZ/yqaePbugahICUeBlc2bNzN+/OlN/t+idQsW/bKU7p0rd5bIsoTbraAoaqWD2TFXhDHj3TIeuavqbQM793opzjaTLOkJqAG0+iAd24bCvENrI43qhRbjWPx1LE+/dISv5u0j6NNSWOZl+FADTz4YW+1cLQaDxMatHkbekIteLxEMQniYTFyMBr1Oy65qTvq3/qJy12XNTvv7ICGRQugWYhmZFKkOLrW8IqSrY8SMHx+xJJPL0WoXLbLJBTRtJnFoU9UDjgTSOMr+0O3Dv04FoNErpxxZm56moRBvxeq4XjyYOXknkwkLEtXnwfmuRYsW+HwKN1xd/e2UkiRxzchwnn7Jzp0PlvLQ3eFERoRWADfqJeZ8UV5p1ONvzVvgoHvn6r87S1a6mDSu8u80WoJ4y0JzHP6eogYxhLl55yMPLrdK+1ZG5s9O4trbC5j2UilaSeaRu2IqRgRIEkREnHxF7Oo0btwYf7gLvcdAK7ULdkooJh+AEjmXDkpfdL87iLJYTr74jtUq4VdPnvce3Oh+k2MRRHOEvUQ5ktmwuZw2LYwM6mNlUJ/KP7d2vY94V1M0Xrhi7AE+eDOq4vYfn0/l8WdsZGyNxkc25dYSBg46/QsgJ3Nx74uIeDecZ554jqPHDiChQWeVGTdhHKOuPvncqo0aNWLVWk/FwmQANrtCfOzJM752LS16g8Q7n2p4fWblHUdsbCzvvv8t27dvZ/mP37F79w7stmKsARP9BvTi1oe/56LODq4YKKHRwNcLVBauMPHsCx8gy2d2LbrvJX3Y+NNm0j3NCSbv4NLLdXw6dzMuUxj60mSCUpDcQDZRJFCPqpPll1BAOKHVXD04CctqS48Bm5n2aBj9LjIzcqiZdz/MZedmF3Vogpkw3Dg4xkEkJNJpFLoIqWoJJwobJWjREUU84USG6qmCnpNPTi9JEpIqkUAqR6Q9TH84lvunlZOVlUVa2t83b+W5qEuXbnTp0g2v14uiKDU+WrbrhV345Ns5vPHKm2zZsAUV6NytEzfc/CIJCVVHfwj/nmNHD9KyaSjnmzXSc+/UokqZB9Czi5meXcwsXeVm4bp+3HX34zXV3DMmSRJT7r2DZ+97ibTSxtSVmpKnHmM7a5FVGT9eggRQOflFFVVW0Wg0pKWl8eGXH/DIvY9yZN8udIoBn9ZDqw4teWzaDIb1G17t7zfKBm64JqKipldebuXVNzMo3x9DGNHE21qBLTTdUTYbMJ3iTjl/nJMuXbr8PcU5R8XF10fybqNh3SBzvrAzdkTV46lpL9jxqwFuvzF0DGg2y/TpaaFOuo5+I3KIjZGJjdEQG63h1glRXNAmtK/avMPDRRdWztNRwyy88sYhnIfiKt0BpKoq+WE7uXK4jkNZp+6wNhpOvo+XJAm7Dcq8CiOuqvod+yM+n4/khNCx5bLVLq6/OqLitvLjCooCfPqlizqlAyvumNSEafn4Kwd1ap36/CO0AI3Ec6+X0qu7CWsg9qTnLHEkc0TaQ4wpjcDmulw/+hCqwY3sjiKgWpn8QAlPPhBJZISGyIjQIs233F/ITddG8MB0ldffevqMt79du3Y8/ojKE/eEM6i3hX4js3npiXjatgx9ppeNPfU0UxaTxLOvlRBulZjzhZ3SMpU136VVXLi/cmJupQEROp3Ex28k8dZsG4PGZFNmVzAZJQIBeGVqHA8+XcxLT5y4y3bOF6G+jBGXhREIqFwxIRefTw2tDXEKRp2GgN9zytf8nt8bJFyKQlY1eFQXRil0niNJEvF5nRl0+ToGXy4x6gorgYDK2x84WbzUh6Ygnfqkk00GsZyY/jBGSkSpq/DFu1oOHC4iJkpDu1ZV7yDesM2LKgdYtyyRS0cVYPXHsmllgPfeKyQxUcbtVigsVlDtccxf6GbM8OrPzT6dV07fnmam3BhF10HHuOaqcAqLFIZe+feNhBedn2fAbrejKEqVk9aIiAjKysqq/Zmvv/6aL774ouL/derUYfr06cTFVT/kd/r06Xz4/muUyLBuk5vO7ase0D4/oxxD0Yl55AKqnzwyaUZ7AMpidnPLJANPPriLFr9ZgVByhfPzhpJKixr81gWdJH7Yt4/6VJ2bqZwSmrZQKk7eAwGV9z618eYz8Ux/wYlKPgpKtSfTqqpylH1Iet8ZzY2q1WrwujTY7MGKk+ebrrfw8cd7iCpJqBK8KipBtfpbH1VVxYOLMgpJ+M2tMBHEsGixn7J7ghWTPf/2Zx57ykG4rRV5bKeYfCQkfCdZCRlC88v9fsQthEJHlmS0Ogk7JbRr146kpKRq3qGqR554mM8//ByHo+p29epm5svvHQy/9MTo2EF9LPyw1MnUl4q5/foorJbQquOLV7iYfJeT+MJuIEGx6QDpdU+MhqxdS8e2XR66dTJhNMo8em8Ej94beu6Tr8s5muWvtuNz7QY3wQB8PSeZF98qY9c+L0ajjMOpMPgSKyOHWBlyTW6lg+3MbD9ufx06dep0WjWAUOfn8VtOpF/nc4gmATsllYL6t2yUoENHCnXYyXokVSKRWshSqCbFcjZyg90UlwUJK21QZT4fhSAyMjEkkk8WSdQi6A6tZnyyFQF37PRX6pA1Y6GIvErfu99yYCNI8LS/D+cba1gUcTEn74yKidZAUGLlB/VY9MMhzGFBPF4V2RaHT6eyfrOHju0qd8DkFQR4/X0bX71XteYvzyylZxcTJtOJA1WfT0XVeskL30ote9XJvwvDdnPX7RauH3fi7zC/MEDGMT979vkZeXlYpVuhPp3n44np1Y/6OJnk5GSS6ifgKLBhlSKIIIYIQhc4gkqQnfI6WildK12cKXeoBAJqtROzT7reyP1bDlJHrbpQTkD148ZR6dY/P1606Ij21eL1mQcYN9JSZU4kl0th1vtuEv0pyAENeav1dO25l8TUIAY97DniwGXX4in3E4uei3tfdMadfifTrl07Ppv3CYFAgEAgcForQur1ejwuC9NfKufeyaETmuaN9fy82UPXC6rfT27Y4sXp0dD/0uuxWKq/qNGqVatqb9uaeMNt/PTTSl6e/TWqqtK12yA+nNj7T42KGz16NI8/+Di56lEaHO7GctsuwqKcLPrKxJZf8tFq4cHH/EQcqlPl++pTPRSRSxu6kcUhTFgIV2MxHOzB/ybt4ZawrNA+s8yInVIyOYQHFwZMJFObCCn61/fxokgBotR4Yn6dCsav+tjBOsLUKPQYcVFepaPlOK/q+bVDQiI2RqJ2mg6z2SRGfp4Bg+HkCw3921JSUnhy+hM13Qzhd8LDI8kvtJEYr8VgkOndzcybH9iYdE1kpdeVOxSmvybz7Is31UxD/4KBl4Yuor04/WU0dgOyX0OcOQZTtAHPXhWtoiefLFKpfhEVX7Sj4ni0Vq1avPfxu7hcLux2O1FRURV/Z/Ep8Xiz3Bik3+0fdF5q1TqR43q9xOJ5sVwzaSsH9+jRlsdic3sokQvp3KMTGfuP4M2qejHVLheT1iSF1NRUhJNr1qwZ820L2bvHxsbtZWTlBrnpmggiIzTk5AV47LkSVq7xsOLbxCrnLStWe7EWNcJnPMZX38RVWZG7zBbE4fzd3ZVGmYVfxTBq/AZyjlqRi5KQjD780ZlcNVLL/XeGc8lIB8Fg9RecS8uClNqCxJ5kX+hTPdjdXlLS4mjQ4PRXez+uTZs2vPysgUnXRPLZvHJG3pDHxKsjuLx/6Bjl6x8cPPZcKRGZHSt+f6m2kDadWpFT4Cc7N/Ok5zXHsvzERGl44fFYPp3n4K5Hi7CVJVP9WuchlnALWp0WixSOpaxNped+mnOUdov2EhnnQ6uVMBklrCYtT8/Q8ewLH/6pi2WyLHPd9fcxdPzDfPZWAi2aGCudN8hy6HP9/Xk+hI7vt/7i5UCGl7HDI7hlfCQvzSzjkpHZzJ6RQL3aem4YG8Gjzxbz+vQT85nq9RK3TohEqw2tnbJ5h5ekBA3/e7yI916u3EdxMMNPnx6h88Ljhzcx0RpUo+MUx0duwqOClAfObJ5LVQ31X9SlCbvZRDO1Q0VeGSUzEXlt+PTLtSz80YWn1IKloCn1SMCLm6PsR0auchetozx0V+nxKQh/y+1WKLMFefa1UpZ8mUzddB3PPBbJxBsd1FNaElUah5KtoMGFHLUNt7GMp5+HQX1NVT6PVetcJCVomXJjNAuWOUlN0jLx6kg6XZLFex/dcEZ1OBXR+fknVPclPdkVkMsvv5xBgwZVeV1hYSGBQKDan/EHFcodfkbdkM/zj8cw+BIrGo2Ew6nwwhtlzJ2jJ82fBhI4VBt72Ew9mmHCQk7kZtpd6GbG60HMaiz72EpdtSl6yUhUIJn3PtrFTddZq4xc8/lUVqxxUqBmIyGTTkO0kg5VVSkkB2+tnXz7YqjD9kimn3ufLKJ3dzOXjsrHl5uMhI8U6rCZlTRTO1TMR+dVPRzkF1ySDVVSyc3NPe06j50whnnvzOfZV+08+cCvq7PHa7lzio4nHllLg2Cbiisa5WoZPjxkcZh0qu44jo+QyuYIiqqQQFqoAwwVX3YSPQYf5oMZCbRuHjrAyckLMPm+Mhz7ahOBDi8eMthDHZpwhL3Vzq1mU4vRY6yyIAqEFkSKjVM5fEzGjZORI0eedi10Oh1DRg7hmwWfMfX+yiF5+/WRjLwxD6cztLqfXi/h90Pb5kYefaaM9z62E2bV4Hfp0JamkGhvj4xMvmkv2lrHmDgudOXF6VLIOOrjk68dTBwTUeVg4IpBFtr0OoZOKzFpXARms0wwqDJ/sZMX3yzFYpZIStBWmpPxOL9fxelSTiy2st7NLffZeOe9T87o+xATF0N+YSaxJKLDgFt1Ek08R9hLmlq/yq0DiqqQxWEUgkRRRDMuIIcMtrEalSD6MB8jhxs4mqOyb3USKVLVq1DZHCGCGOJI4hfWE1QDmPLr8fj0vbz+fNUFq7bv8lKUZSblNxcAIohhD1uorTaq0kZVVTnELvz4TlkLrVZ70gsm57o+fa9gxdqvTzqCc+0GD/37mNj4BaTk9YTf3PnrV32MHr+SQZeWc8PYCIxGiQXLnHz5nYM3psdxzxPF1EvX0bOriZLSIG/PsdOzi5Gp95+Yh0tVVSbdVUyTBgYGXxLg0cd/JD3YlDAicePEGbePPgP9TBgbWaldM2aVUVQcZPTlkUx/9MR3ZeGPTmR9oz/V2f3Kmy9x1bDRuI7ZifYkoUGDjWLcRhtej4/NrCSCaIyYsVNKsETl4y8cjB1Zdf6y2FiZfOkIFiWCOE7ciuVTvexmI3V+t3p4NkdIJA2NpMGY1YI+l+/gzZeiaNYolJk7dnu5YXIxpVmRJP16K3lEIJGIvET8uX4Oh23l2ecMfLvAz/55bSiLyWXizdefcQ3+iFarPe2ViSVJIq1WUz6aeZQVq4q47WYTndoZeezZYhZ+llLl9tCDGT7Wbla59/7H6XsGU3YcJ8syPXpcRI8eF53xz/6eTqdj7DXjmPPexxxhH/WLW6N1ZjLniyzuvyO0v2za0EDfwT9hyK9PIrUAiUJyyCGDRrRBQqKIXFoT6og3SEaSHW3YVy4jh9no0MlHQaGMb2dilYUQAQ6zC6saxjZWU0dtQiSxyGiIkePYygrSrPHo7Qbyyao0/95vfz6OZAqlLG6dZCEQUDl01CBO/AXhb3T5FRN4c/b9PHpXKBfvuimK/z1exNU353H18DDiY7Ws2agy91sNd9/7MomJJ58z8Gw28NKBDBg0gD179uB0OqlXrx4Aw/pcSXxeHbaymmg1HvPvjvXydcfo2rtzlduNzWYzZnPlu0PuvH8y/5vwAKmFjSodi2s84axYncWA38wVHRmhYd7HsRQUBXjzg3wOZHfn6ekvodFoOHjwIBPH3Yih0IrFGU2QAM6oEiLqWZgx882/uzTnnMGDB/PA5Iew7U0npcNR5i0oZ+1GN8ey/IBEo3paDMbQSLO0X2c7UBSVL7918tyzAVI9DSg/GkGPQdt5YVokndsbCQZDi9K8/l4ZGq1cpVMqMV7Lj9/FMe2lYo5m7WNgHwu9u0VVnE83bajn1XfKuOOGqnPk3j+tCHdBBFkcJo16lZ5TVZUD0g78SoBvvl/2p+qRmpqKT6lDUsJhLullYfZndn5Y6mDm7DIcLpW8/CCmgkZYicCp2rFHFRHbOJynX3iKF55/mObpdm66p4BP3kysdP7ndivc/mAhD98ZjSRJDBtoZeNWLwd2OVCd1Xfa2SihT//elJaUUZgbulj/WzH+dNRsA4XZRUQRSzHl+JPL+XHNsr+0oM2Qy69k585tdB40l5hIWLHOzdVXhM65JowOZ9rLJTzzcNXzqJffLuX2iZEVF4MemFbEmGHh3Hx/PgNH5RBmlTGZJJwuhSHjcnhgcgwtm+g5mhXgjfdtFBQHsNmCHMkM8MjdMTz+v9hKd6w6XQprN7p55K7QecA3Cx306W5GliXGjjby8cv7iHNVnv5MVVUKo3ZQL95P51bXnFEd6jWuS/EvucSS/Ou86tuQVBkjJlyU45RtrJ8bR6P6Br5Z6OT1t3axedt2jP4oUqhD1O/WRlFVlaBfw/3Tipj1YkKl42JVVXnk2WIcToVbrouibnqo3nsP+DFjIZOD7GMbGg10v1DDqw9YSYw3M2pCEZ37Z3P7xAgG9TXjcKq8/5mdfQd9vPxkHM+9XsLqDR4+fj2RbxY4kbSpf+vc05IqLrGftkAgwJgxY5gyZQoXXHBBxePvvfceR44c4bHHHjvt9yosLKx0O/zvn7uwS2uUIJhNWiIiJUwGGXu5QmEhqH4dWnQooVlmkJHQa7RIugCmMC9er4TLrkeLrmKxFw1aVFRUjZcmTSXeeyWhYv6L/Yd8XD+lgJyjMmFhMkU2LyWFWmS0KCioKETGBIiMAq0WPJ7Q3Bget4ytVEaDjCRLqCioCqi/jtCT0RDEDzovOr2fLTsOndZonOP8fj/N67ckPtzAVWMU7r41kjBrqNNtyiOFzJoVwIj51+3TASoyGsIJ/QFrJC2KqpBPJofYRTM6cIhdmLDgwUWAADIyCaQiIWOP2UtchAGtVsJjM2AuaES4GsMO1uHFTT2aEUMiW1lNGJHUphE6SY+qqhSQxQF2kk4D0qT6lbZDVVWyozbQpHMpS5YGuOjiPrw568wPbgZc0onL+jh59O7Kt7MfzPAxeFwOwSDotTIut4qtTEVnCBBm1TJxbBguh5avv/ER9MuYLAqXD9Yy8+NSTAYJo1GDvTyI1wtmvYbEJIn3Xkmk9q8LbuXkBbhvahG9u5sAic+/dVBaFqSwOPjrPKjg9ag8MDmaiVdHVmn3G++X8fLbZTSqp6PMplBiN/Liy5/RvHnVWzH/SN2UBrTlQoIEyWAPzemIgzIOsZv6NCdcCoWjS3VwiJ3EkYwKHGInBkyheV81HiKi/cRE6im3SxzNd9KQViRKtSr9LptawkF+QUGhAS0II4p9bMVOGWGRfi4fouPRu6OJidaEOoIXOpn8UBGxuR0rRkEF1QBH2Y8DOwH8NKQV1l9vmfGpXvaznWLy+OSLj+ncufNJt1un053TnZ+nysOSkhKuv7Yny7+MqjJv7NFMPxOm5DN7RgKXDC1GzWhEghoa2auoCgVkcUzaR/uOCqomQHiYzMjLw7i8v7XiFpYtOzzccFcBxaUBvF4Vg17DVZeH0aOrkaOZQd5830a4VcOSL5N4+e0yduzy8N03MuZANKrGT9tuDr6cHVfplpiFP7q485FCEuKhT/fQbcQut8qHn9tZs0nD/O82VDmpOl1er5d5X3/D3Dmf4/N6adGmJWPHj+HKwVeR4miAHj1+fJgJw4CJzLhVPPqojhGDQxfRVFVl6SoXEycXU5ArESXF4lV9mLDixYUbN01oS6R0ImcK1Vwy2E1TOqAQJIvDlFJAQowOY7iPoBrAWa7FWWzEgJkgAWrRAAvhuCQ7zth9jLoaxl5lpt+ldnTO2nQe2o7Hpj36p2rwd9q6dSu3X3Mn8UV1cFqykPQ+PH4/ac1LeP6pCJo3NuD3q8xb6OHVd/W8PGPuWTNKW1VVel/YB/cRhTIKUVAwR7m5bKCRBydHkZqs48AhLz0GFeIps2DASAzxFR2he9hMDAkkSSfmsS5S8zhi2MJNNxjIz9Ww4icvuQUBUpQGpFIXjaTFq7o5xC5KKECDFg0a/JIHi1mmfh0do0caSEmReOXtMrZuDRB0m0kgjRTqopcMONVyjrCXckppTTcKU1bz8/IYXnrbhyX2ulPOM3g+Z+G/RZIkkpKSyM3NPe9H4Z4LtVAUhVtvHsWVA48y/NIT00Pt2uflusk26tRrz0W9hnDJJYNO2vnwX67DXbffzd7vjmLxRLCHLVgII4YE/PjJ1Rylz+CLeOal6ac1Al+SJBb+sJCpDz5NWHEsRr8Vr+yiPLYQS3wJS+eGVVlUxe9X6T/ay4w3FxIZGVnxeCAQYOGChSxfvBKj0cCwq4bSpk2bM5oC6VzOwz/Kwrsn/4+1czcRK8dTHPMLxgg3N40Pp04tHdt3efj8WweKAtG/jvzMyQZtaQoJ9haoqORrD5OrPUBUpAatJrQGhF4HYVYtfXqERqXddVPlDpfDR/0MGJXNbRMiuX5MBDqdhKKofLvIyW33FRIfp6XLBQbunBRFWoqWPft9PPJsMfsPBPEdrUW514sOPanUw4gZBzYOsxuXVM6XP3xOy5Yt/3S9bDYbt90yih4dS7hiAKzf6mXNBi/rtxq478EX2LVjL5t+3kxYuJUx40fTrl07JEkiOzub++4exsTRft78wMbAPhYa1NWxdYePj7+y4/NDnVo6DBothw+B3ppA9x59WfvhFmI9lefRDapBjiXs4qNvZqPRaBh1+Rhis9IrTRVQphazn+3UoQnBSDdSfJB3Ppz5t130XL16Ja+9OpWSokP8/ENKxV1c014qYf9hH3dMjKJZIz2Hj/p57b0yJImKW9SXr3Hx0lul5BcGCAShdqqW7bt9xERpCQ+TCARUNLLE4aN+VCQCfgm9DiRkFIIMHWTh8f/FVPzOzGw/N99XyF2Touje2UR+YYC+I7JZ+nkKcbFaVFVl/M2lrF9uJrKsESYsOKRSbDF7ad7Wy76jWhYs3nLaF/QBsrKy6N21F60C3SsGiPlULz485Jp34dAV0KSxltmvJlYsrP3ym3bemZZAcqBhlfcr1GUw5OZjBKUAi350cc+t0bRqZuBQho9nXitF1sDrT8dTr3Zo31FSGqRT3zxKS8z4FRcX94QjmQE+ej2p0qKaeQV+Xn/Pxtc/OGje2MDOvV7cHpW0ZB1jR4TRpqWB19928uO6IPO+XfWHi4qfSRaKzs8zdP/991O3bl0mTJhQ8djkyZPp0KEDo0aNOu33+aNQLysr4+KendBr3UhyaD4FvU6lzKZiNod2jKoKJoOMx6vicivYSrTIskJcoopOK2ErVzAbJUwmGZ9PxR9Q0GkliopVTEYNEeGh93E4g0galagIDQ6ngtOpEBUp4XJLv/5eCZdbobRIwueV0Wo0SKpEWLSf8HBQVHCUS5QVg18BvaxFJ2tQ5AAagw+XR2HXnv1/ak4ql8tF3579KCrIJSZOxWxRcXtUSkpUvE4dMjKhm6AlAvgxYSKSeMopRUXFiwc/PjRo0KInmngUAtgoxYeHIEG06NCgwYcPDTKJ1CKCaFw4yCcTkPDiRfdrB3KQIAH8FT+nEKyYS0hFJY4k0mmEARPllFEcuQt9tJ2CYj/dLhzEjLde/VPzO6qqyvUTRlCYu4Wbro0gPlbD/EVOlqx04fXKJCYmUKcWjLg0gNGo8sMyPT9v8RH0F5OequXKIWFEhMssXu5iwY8uQEGvkyktlrFoTBjN0LO7lrAoP59/4yQ6SkMgqFLuUGjeSM/40RHkFwR5c7aNwiw9USXNcVGON3E/kVGhHcKIwWHcdG2ok9peHuTVWWXM+shOdJSGoGKkX/9RjLvm5j99BWfy5MnMn/sdKdTBiJlsMoghAQMm8jiGFzcScsVFAaTQCNDQXLh2DBh/nTdUIpcMHNjx40eDFjMWUqiLBg05HKWcMjTI+PEjARp0SECAAPGkEClHEUw4gt4SwOnxUWwLYLUGcTm0+FxaUDT4VT86nUSaKQGfxkWxpxzFr0ENavCpPnz46NylI599/tkpt/tcPsCFP87DZcsW8N7M+3niHj2d2hkJBGDufAePPF2KyyERabCidUVhL4dSCpAIXYyR9QGuHWNi6oMRrN3o4aZ7CrnsknBuvz6M5EQtm7Z7uX9qMXmFEn17GCizqSxYEMTtUzBZfMTFarlpvBmjUcesjxy4PAaSk2sRF9+URfN/xOyKAI0HOT6fC7sYSE22snmHhuTUNmh0OrKPradBejk5+T6OZWkJj27IqzM+xGo9+Sr0f6WGl/UbglIok6LURYuOUrmAfONRYpL8gIcwi4zTKeFxGQmqYaAWo/hVZJ8JsyMFDTqyOYSfAJHEokFDGcX48KLRSugkPQbJhNUUBpYAvfr3YugVl5Obk8v0J58hLys/tLCYRkWWArRsqqNLRz0Tr7WwYYuXh54uQyvV5qbbJzFs+Nmzku2SRUuY+vBTGErDkJ16FKuPcmsxbTum4XIWo6oy3XpeyvDhYwkLqzqKtia53W5GXn4VZXtdJPlro0VHJgdwxx9Aq4OAH8oLrEQQjY1iTFhDo4ywowJ69CSRjoyGAukYHslJpDYCnS8CCN35oTU7CQ/X4CrXIakykkYBrQ9bqQ4zFnToKaUIg0ElNg7atjAQH61nw2YvOXlByspkdOjQogfUivnB47XxqLE53HazgaVrDDRsOoDJUx459dzd53kW/hv+yx1df7dzpRZ+v59XX3mSLRuX0qShhM2uUlgSxvU33k+XLn+82Np/uQ6BQIApt9zJrg17MRSE41Fd2I3FaCNlZr735hl1OB2vw759+/js4884uO8QKbVSuGrMSPLycnn6yYk8PEWhW8fQ4hw793p56BmVIcPvp1+/y/72bTuX8/CPslBVVW6ddBs/freCVLU+OnQU6A8hRZQiaQME3QYUrQ+jUUECfG4N5TYdwUBowEw4UcSQSInuGOWaIurUVcjNkQhIfqwWGZ1WIipKZsKocOJitSxZ6WLFGheFxQEsFg0GrYzZJFPuVLCVKSQmqrg9Ev17WcjND1BQFMTpVtDrJOJjZX5a6yfg0aFFi9evVpw3xsRF8OHcj2jYsGrH05lSFIWVK5ezaMEneL1u2rTtwdBho/7wmHPTpvU8N/1OLusTQFFcLFzmYdsGPQ0CrTETQQA/ZdpC1HQ3H37+AbGxsdx+02T2/Lwfa1Esegw49TYcMUU8/syj9Ly4JwDZ2dk8dM/DZOw9ii5owKfxUK9pXRo1bYCkylzYsyudOlWdSurvsHr1ct558z7uv02lW8fQyN433i9nxrtlBBUFULGaZUYNDcNslJi/2ElufgC/X6VjOwtIRjZuLad2LSM7t7tRVTDoNSiqQpgVVK2PsSMiqJuuIzVJy679Ki+97UdRvIRbfHi8oZXdrxsVQYfWRr5d7GThj06G9Lewcq2Hdq0MJMRpWLMxyIbNDjzlOkwGmfAIFa/qp0GjVsx8e+6fmtpm48aNXHPVWMKCEUT4EwnqneSpmaDz4XVqCIv2ExEJEeEyVqtMZnaA8lItYY7apAZCd/4GVD95ukPYwg5Tt36QwiIFlysIskRinIa0ZC2HjwV45K4YBvUJjXj/bomb6a8FGTZiMkOGXI7ZbOadt19iwfef4nYVMWyQhauvCEOrDQ2keuN9O1HRKTRu3JBLBoxh0XdLWLF8IXqdFxWJFq168NSzT53WImCi8/MftHbtWl599VWuv/56GjZsyNKlS1m2bBkvvPDCGe2AxAHumXG5XBw4cIBXX57B2uXr8Pm8BAig02uwWAMEPDoCfvAHFEAKzXsngaRRUYMqSjC0GrxWoycmOoYWbZuzYe0G/MEyFK+WoKKCJCNrtfh9PmRkVAjN02mQ8XsCSGhCU0LKChqtitbgw2CUCPolbDaJ8AgVn0uHJMtIqgyo6AwSMQkW+g8YyYTrJ/wtw7ZLS0uZM+d9Nm34GUWRuajXxQwZMozo6Gjy8vJYvnwxfp+XCzp2o3HjxuzevZvpT/2Po0cO4g8EkGQtkREmoqOTGXTZOKKjo1m5/GuyMvdgtztJTKpH67Y9WbdmMfv3/0K5w4PRoEWrNVK3fjMGDx6Ow+Fk/bq1REbFMOmmScTFxbFixQq++eZTso7+gl6noGCgfoMOtGvfkR49epGcnPzHG3ca1q1bx4grRqDHiIpKAC8qoNOpmE0SGi24PQpKQCYiUsLnAadDwqsoaFDQarRIigZFVQGFAEpoNXdCndcKobk+j3egaQldGVMBHVokSSUo+ZEUPTKaX0/lfx2BrQdLeACfX8Jukyuei4oMHUgpfhm7TYtKED8+lixZQtOmVedc/L1z+QAXTi8PMzMzmTN7Br/s+JlgUKVh4wu4pP/lxMbGMnvWHDat34jeaMAaraUgdx9BVSUurg4BXwl+v4/mLTtwy60PcORIBl9/+TZlZSXUrdeEUaNvwmKxsGHDBmJjY2ncuHHF6IwdO3aw85fNmMxhXHxxn0rzPSuKwubNmykpKSE9PTRyzu12U79+/YoOstLSUlavXk0g4KNDh47/+O28qqqydetWPn7/E9xuD527d2LYFUMrLjw5HA5sNhvR0dGYTCaOHDnCW6/NZNfuXegNOvr260vvPr05fOgwr77wKh6Ph4t6XcTEmyYSHR2N2+3mwIED6HQ6GjVqdMr5Oo8cOcKc2a9y6OAvgMyF3QYwbPjYSiNfziaBQIBVq1aRdSyLtPQ0evToQWpq6n9i/xg64VnJh+/MwW4vp3W7VjRu3oj538xj07pteD0eUEOrPeuMOmrXScfv8VNWZiM8IhxzuBG/L4DR5CI83IS93I/LqSEyysLFF19EQkIay5cto7A4h8ZNWjB27DWUlJTw+cdf4vV4ubhvT/oP7E8wGOTll15m9co1ON1OmjdpTvuO7enQsT1vzpjJz2t/xuEsJ+APoJW1hEWa6NilCc2at2XwkKtOa64vkYX/vP/SseE/7Vyrhc8XmmLHbDaf0d/RuVCHnJwcfvhuAW6Xm67du5zxKEv44zrk5uYyZ/Zr7Ny5Do0ESSkNGHftlL+lY6s653Ienm4WlpSU8Oknn7Fk0VICqhuCGmIj42nToTUNm9TnSMZOFEVLnbqNSUtLo27dujz68KMs+WEhiuonPDKSCTfcyAUdL+CDD95jz+4teD1ebMUBjAYzbp8Dk1UiIiyMBo1b0rhxU37ZsZ0N69YBEum166PRBPD7i4iIjCbjSBFuVz6BQBCTyUBKSgpXjJjAwIGD2bNnD19/9QEF+Xmk1mrGhAnXnzWfn9/vZ+nShRw6sIOIyHjqN2jOnHc/IuPgEWSNzKVDB3HXPXficDgqvvsHDhzgow8+pqSolLYdWjN85PBq50J3u93YbDYiIyPP6A7Qvyo7O5uP57zBnt0bkSQNnbr0Y8SV1xAREUFOTg7vzXqRdetWEQwESUyuxdBh19KhQwfy8vKIjIykVq1a7N69m/Lycg4e3MuyJV+B6qNx09Zc3GsYG9YvY+vm1Wi0Wnr1GcZllw3HZDLhcDjYv38/38z7jJ9WfY+q+FEJR1FVTAY3BqORJk170rvPJTRu3Jjk5GS2bdtGZmYm9evXp0mTJn9qLvjfW7JkCQsWfE9ERCS9e/fhy0+/Yt/u/aiqQrvObRkwaADNmjUDYOHC71i3Zg2/bNmPEgCNTqZugwTiEszExKaRlFyPfft+obT4KPZyNyhe/AEnpaXlaGSJyMhoulzYl+EjriU6uvK0cIFAgJ07d7J+/VoOH9xMIOCnY+d+DBkyvNq7DU42D+qpiM7Pf9iiRYuYP38+paWlpKWlMW7cuNPqwPgtcYB7dhG1CBF1CDnb6nAuH+CCyMOziahDiKjDCWdTLUQW/vPOps+7polahIg6hJxtdTiX8/BsyEI4+z7zmiLqECLqcMLZVIszyUKx4NGf0K9fP/r161fTzRAEQRAEQRAEQRAEQRAE4RROfs+aIAiCIAiCIAiCIAiCIAjCf5jo/BQEQRAEQRAEQRAEQRAE4ZwkOj8FQRAEQRAEQRAEQRAEQTgnic5PQRAEQRAEQRAEQRAEQRDOSWLBoxqi1Z49pT+b2lLTRC1CRB1CzpY6nC3t+KecTdt3NrWlJok6hIg6nHA21OJsaMM/6WzavrOpLTVN1CJE1CHkbKnD2dKOf8LZtm1nW3tqiqhDiKjDCWdDLc6kDZJa02vTC4IgCIIgCIIgCIIgCIIg/APEbe/nMbfbzT333IPb7a7pptQ4UYsQUYcQUYfzj/jMQ0QdQkQdThC1OL+Iz/sEUYsQUYcQUYfzj/jMQ0QdQkQdTviv1kJ0fp7HVFUlIyMDMfhX1OI4UYcQUYfzj/jMQ0QdQkQdThC1OL+Iz/sEUYsQUYcQUYfzj/jMQ0QdQkQdTviv1kJ0fgqCIAiCIAiCIAiCIAiCcE4SnZ+CIAiCIAiCIAiCIAiCIJyTROfneUyn03HFFVeg0+lquik1TtQiRNQhRNTh/CM+8xBRhxBRhxNELc4v4vM+QdQiRNQhRNTh/CM+8xBRhxBRhxP+q7UQq70LgiAIgiAIgiAIgiAIgnBOEiM/BUEQBEEQBEEQBEEQBEE4J4nOT0EQBEEQBEEQBEEQBEEQzkmi81MQBEEQBEEQBEEQBEEQhHOS6PwUBEEQBEEQBEEQBEEQBOGcpK3pBgg1Z9GiRcyfP5+ysjJSU1O55ppraNKkSU0361+1e/du5s+fT0ZGBqWlpdx1111ccMEFNd2sf9XXX3/Nhg0byM7ORq/X07BhQ8aMGUNycnJNN+1ft3jxYhYvXkxhYSEAqampXHHFFbRp06aGWyb8k0QWiiw8TuRhiMjC85fIQ5GHILLwt0Qenp9EFoosPE7kYci5kIVi5Od5au3atbz//vsMHTqU6dOn06RJE6ZNm0ZRUVFNN+1f5fV6qV27NuPHj6/pptSY3bt3069fP6ZOncqDDz6Ioig8+eSTeDyemm7avy46OppRo0bx1FNP8dRTT9G8eXOeeeYZMjMza7ppwj9EZGGIyMIQkYchIgvPTyIPQ0Qeiiz8LZGH5x+RhSEiC0NEHoacC1koRn6ep7777jsuvvhievXqBcA111zD9u3bWbx4MaNGjarh1v172rRp85+6WvFPeOCBByr9/6abbmLChAkcPnyYpk2b1lCrakb79u0r/f+qq65i8eLFHDhwgLS0tBpqlfBPElkYIrIwRORhiMjC85PIwxCRhyILf0vk4flHZGGIyMIQkYch50IWipGf56FAIMDhw4dp1apVpcdbtmzJvn37aqhVwtnC5XIBYLVaa7glNUtRFNasWYPX66Vhw4Y13RzhHyCyUPgjIg9FFp4vRB4KpyKyMETk4blPZKHwR0Qe/nezUIz8PA/Z7XYURSEiIqLS4xEREZSVldVMo4SzgqqqfPDBBzRu3JhatWrVdHNqxLFjx3jggQfw+/0YjUbuuusuUlNTa7pZwj9AZKFwKud7HoosPL+IPBRO5nzPQhB5eD4RWSicyvmeh//1LBQjP89jkiSd1mPC+WPWrFkcO3aM22+/vaabUmOSk5N59tlnmTp1Kn379uW1114jKyurppsl/INEFgrVOd/zUGTh+UnkofB753sWgsjD85HIQqE653se/tezUHR+nofCw8ORZbnK1SubzVblKpdw/nj33XfZvHkzjzzyCDExMTXdnBqj1WpJTEykXr16jBo1itq1a/PDDz/UdLOEf4DIQuFkRB6KLDzfiDwUqiOyMETk4flDZKFwMiIP//tZKDo/z0NarZa6deuyY8eOSo/v2LGDRo0a1VCrhJqiqiqzZs1i/fr1PPzww8THx9d0k84qqqri9/truhnCP0BkofB7Ig9PTmThuU3kofBbIgtPTeThuUtkofB7Ig9P7r+WhWLOz/PUoEGDePXVV6lbty4NGzZk6dKlFBUV0adPn5pu2r/K4/GQl5dX8f+CggKOHDmC1WolNja2Blv275k1axarV6/mf//7HyaTqeJKp9lsRq/X12zj/mUff/wxbdq0ISYmBo/Hw5o1a9i1a1eVVf6Ec4fIwhCRhSEiD0NEFp6fRB6GiDwUWfhbIg/PPyILQ0QWhog8DDkXslBSVVWt6UYINWPRokXMnz+f0tJS0tLSGDduHE2bNq3pZv2rdu3axWOPPVbl8R49enDzzTfXQIv+fSNGjKj28ZtuuomePXv+u42pYW+88QY7d+6ktLQUs9lMeno6gwcPpmXLljXdNOEfJLJQZOFxIg9DRBaev0QeijwEkYW/JfLw/CSyUGThcSIPQ86FLBSdn4IgCIIgCIIgCIIgCIIgnJPEnJ+CIAiCIAiCIAiCIAiCIJyTROenIAiCIAiCIAiCIAiCIAjnJNH5KQiCIAiCIAiCIAiCIAjCOUl0fgqCIAiCIAiCIAiCIAiCcE4SnZ+CIAiCIAiCIAiCIAiCIJyTROenIAiCIAiCIAiCIAiCIAjnJNH5KQiCIAiCIAiCIAiCIAjCOUl0fgqCIAiCIAiCIAiCIAiCcE4SnZ+CIAiCIAiCIAiCIAiCIJyTtDXdAEE4bufOnSxZsoT9+/djs9kwGAykpqbSsWNH+vbti16v/8u/47XXXmPlypXMmDGD+Pj4v6HV/127du3iscce44orrmDEiBE13RxBEH4lsvDfJbJQEM5eIg//XSIPBeHsJLLw3yWy8NwkOj+FGhcMBpk1axZLly7FYDDQpk0bEhMTcblcbN++ndmzZ7NkyRLuu+8+EhMTa7q5giAI/wiRhYIgCCEiDwVBEEQWCsLfSXR+CjXu448/ZunSpdSrV4+7776b6OjoiucUReGLL77giy++YNq0aTz99NOYzeYabK0gCMI/Q2ShIAhCiMhDQRAEkYWC8HeSVFVVa7oRwvkrNzeXO+64A4vFwgsvvEBkZGS1r3vllVdYvXo1w4YN48orr6x4fMSIETRt2pRHH320ys/cfPPNQGgI//H/FxYWVnnd73++oKCAefPmsX37dkpLSzGbzaSmptKzZ0969uxZ6WdXrFjBkiVLOHbsGAC1atWiT58+VV7326HzrVq14tNPP+XQoUPodDo6d+7M2LFj0ev1bNu2jS+//JIjR45gNBrp0aMHo0aNQparTs+7ceNGFixYQEZGBj6fj8TERHr06MGgQYOqff1vzZ07ly+++KLa52bMmMHcuXNZtWoV06ZNo379+lVeM2fOHObPn89dd93FBRdcQEFBAbfccgs9evTg0ksvZc6cOezbtw+AJk2aMGbMGFJTU6u8j9vt5ttvv+Xnn38mPz8fnU5HgwYNGDZsGI0bNz7lNgjCuURkochCkYWCECLyUOShyENBEFkoslBk4d9NjPwUatSKFStQVZXevXufNNABhg0bxurVq1m+fHmlUD8TAwYMYMWKFRw9epQBAwZUXBn77Zwm+/fvZ9q0abjdblq1akXXrl1xOBwcOXKEH374oVJYv//++/zwww9ER0dz8cUXI0kS69ev5/XXX+fo0aOMGzeuShsOHjzIN998Q6tWrejduze7du1i8eLFuFwuOnTowGuvvUb79u2pX78+W7ZsYf78+ZjNZoYOHVrpfT7++GPmzZtHTEwMHTt2xGQysWfPHubMmcPBgweZMmXKKWvRrFkzCgsLWblyJU2bNqVp06YVz1ksFvr06cOqVatYtmxZlVAPBAKsXLmSyMhI2rVrV+m5goICHnroIerXr0+/fv3Izc1lw4YN7Nu3jyeeeKJSsDscDh555BEyMzNp0qQJrVq1wuVysWnTJh577DEmT57MBRdccMrtEIRzhchCkYUiCwUhROShyEORh4IgslBkocjCv5vo/BRq1P79+wFo3rz5KV+XkpJCVFQUJSUlFBUVERsbe8a/a+DAgRw5cqQi1H8/kbPf7+fFF1/E7XZz33330bp160rPFxcXV/x7z549/PDDD6SkpDB16tSKHcSIESN44IEH+P777+nYsWOVqzLbtm3j7rvvpkOHDkAoIO+77z7WrFnD9u3befTRRytCdMSIEdx22218//33DB48GI1GA8COHTuYN28ebdq0YcqUKRgMBgBUVeWdd95hyZIl/Pzzz3Tq1OmktWjWrBlARaj/fiLnRo0akZaWxtq1axk3bhxGo7HiuS1btmCz2Sq16bd1GTp0KCNHjqx4bOXKlbz22mu8++67PPzwwxWPv/vuu2RmZjJp0iQuuuiiisfLysq47777mDlzJq1bt/5bJvAWhLOdyEKRhSILBSFE5KHIQ5GHgiCyUGShyMK/26nH/ArCP6ysrAzgtEL6+GuO/8zfbdOmTRQXF9OtW7cqgQ4QExNT8e8VK1YAMHz48Epzq5jNZq644opKr/mtZs2aVQQ6gFarpWPHjqiqSrt27SpdPTKZTLRt25by8vJKO5SFCxcCcP3111cEOoAkSYwePRpJklizZs2ZbXw1evfujdvtZu3atZUeX7ZsGZIk0atXryo/Y7FYGDJkSKXHunfvTlpaGjt37qSoqAgAu93O2rVradGiRaVAB4iMjOSyyy7Dbrfzyy+//OXtEIT/ApGFIgtFFgpCiMhDkYciDwVBZKHIQpGFfzcx8lP4z/inp6c9ePAgAK1atfrD1x45cgQ4cWXot44/dvw1v1W7du0qj0VFRf3hcyUlJRVX4A4cOIDBYODHH3+stm16vZ6cnJw/2oQ/1L17dz766CN+/PFHLr744op2bN++naZNm1a7omCdOnUqXf2C0M6mcePGZGZmcvToUWJjYzl06BCKouDz+Zg7d26V98nLywMgOzu7yi0DgnC+E1koslAQhBCRhyIPBUEQWSiyUDgdovNTqFGRkZFkZ2dTVFREcnLyKV97/KrOqeY8+SucTidApVX0TsblciFJEuHh4VWei4iIQJIkXC5XledMJlOVx44Pia9udb7jEzIHg8GKxxwOB8Fg8KQTMQN4PJ4/3IY/YrFY6Ny5MytXriQrK4vU1FSWL1+OoijVXs0Cqq0HhGoCVNTE4XAAsG/fvooJn6vj9Xr/yiYIwn+GyEKRhSILBSFE5KHIQ5GHgiCyEEQWiiz8e4nOT6FGNWzYkF27drFz505atmx50tdlZ2dTWlpKdHR0paH/kiRVCrzfcrlc1QblyVgsFiB01eaPmM1mVFXFbrdXBNZxNpsNVVWrDfC/g8lkQpIkZs2a9Y+8/2/16dOHlStXsmzZMsaOHcuKFSuwWq0nnWDZbrdX+7jNZgNO7LiO12bQoEGMHTv2H2i5IPy3iCw8cyILBeHcJPLwzIk8FIRzj8jCMyeyUDgVMeenUKN69OiBJEksW7bspIEA8NVXXwFUmffCYrFUG8IFBQUVV6h+6/gVIkVRqjx3fB6R7du3/2G7jw+937VrV5Xndu/eXek1f7cGDRpQXl5Obm7uX3qfU9XiuIYNG1KrVi1WrVrF1q1byc/Pp1u3biedXDkjI6Paq2nHr1qlp6cDoVpLksSBAwf+0jYIwrlCZOGZE1koCOcmkYdnTuShIJx7RBaeOZGFwqmIzk+hRiUnJzNgwADKy8uZPn06paWllZ5XFIUvvviCn376iYSEBC699NJKz9erV4/CwsJK4RoIBJg9e3a1v89qtQLVX7Vq3749MTEx/PTTT2zbtq3K87/9mR49egDwxRdfVBq273K5KobZH3/N361///4AvPHGG5SXl1d5vqysjKysrD98n1PV4rd69+5NeXk5b731FsBJh/JD6JaIefPmVXps5cqVHDt2jObNm1dcjYyMjKRz587s27eP+fPnVztPzYEDB8RwfuG8IbLwzIksFIRzk8jDMyfyUBDOPSILz5zIQuFUxG3vQo0bM2YMLpeL5cuXc9ttt9G2bVsSEhJwu93s2LGD3NxckpKSuO+++6oMzx84cCDbt2/n6aefpmvXruj1en755RfMZnPFJMi/1bx5c7799ltmzpxJp06dMBqNxMbGcuGFF6LT6Zg8eTJTp07lqaeeonXr1qSnp+NyuTh69Cher5dnnnkGgKZNm3LJJZewcOFC7rzzTjp27AjA+vXrKS4upn///jRt2vQfqVfr1q0ZNmwYX375JbfddhutWrUiLi6O8vJy8vPz2bNnDyNHjiQ1NfWU75OSkkJUVBRr1qxBr9cTExODJEn07du3Up2PT+hcWlpKgwYNqFWr1knfs0mTJixYsIADBw5Qr149cnNz2bBhA2azmfHjx1d67YQJE8jJyWHOnDmsWrWKhg0bYjabKSoqIiMjg9zcXGbOnFlppT5BOJeJLDwzIgsF4dwl8vDMiDwUhHOTyMIzI7JQOBXR+SnUOI1Gw6RJk+jatStLly5l7969bNiwAaPRSEpKCn369KFv377VDiFv3bo1d9xxB1999RWrVq3CarXSqVMnRo0axZ133lnl9W3atGHMmDEsW7aMb775hmAwSNOmTbnwwguB0PD16dOnM2/ePLZv386OHTuwWq2kpqbSp0+fSu81fvx46tSpw+LFi1m2bBkAqampjBgxosptB3+3K6+8siJAd+7cidPpJCwsjPj4eIYPH16xPaciyzJ33XUXH330ET/99BNutxuALl26VAp1s9lM+/btWbNmzSmvZgHEx8dz3XXXMWfOHBYtWoSqqrRp04bRo0dX2clYrVaefPJJFi5cyNq1a/npp59QVZXIyEjS09MZNmwYYWFhf6I6gvDfJLLwzIksFIRzk8jDMyfyUBDOPSILz5zIQuFkJLW6cbSCIAi/MWXKFIqKipg5cyZGo7HK8wUFBdxyyy306NGDm2++uQZaKAiC8M8TWSgIghAi8lAQBEFk4X+JmPNTEIRT2rJlC1lZWXTv3r3aQBcEQTgfiCwUBEEIEXkoCIIgsvC/Rtz2LghCtRYvXkxRURHLli1Dr9dz2WWX1XSTBEEQ/nUiCwVBEEJEHgqCIIgs/K8SnZ+CIFTrm2++obi4mOTkZEaPHk18fHxNN0kQBOFfJ7JQEAQhROShIAiCyML/KjHnpyAIgiAIgiAIgiAIgiAI5yQx56cgCIIgCIIgCIIgCIIgCOck0fkpCIIgCIIgCIIgCIIgCMI5SXR+CoIgCIIgCIIgCIIgCIJwThKdn4IgCIIgCIIgCIIgCIIgnJPEau81pLS0lEAgUNPNIC4ujsLCwppuxllB1CJE1CHkbKqDVqslKiqqppvxjxF5eHYRdQgRdTjhbKmFyMJ/x9nyeZ8NRC1CRB1CzqY6nMt5eLZkIZxdn3lNEnUIEXU44WypxZlkoej8rCGBQAC/31+jbZAkqaItqqrWaFtqmqhFiKhDiKjDv0vk4dlD1CFE1OEEUYt/j8jCs4uoRYioQ4iow7/nbMhCEJ/5caIOIaIOJ/xXayFuexcEQRAEQRAEQRAEQRAE4ZwkOj8FQRAEQRAEQRAEQRAEQTgnic5PQRAEQRAEQRAEQRAEQRDOSaLz8z8oEAjgcDhOOb9CMBj8w/cJBoOUl5ejKMoZtyEYDFJWVnZWzMdyOlRV/VPb+V/g8/koKSn51yYGV1UVt9t9yu+f2+2mpKTktL6H/2XBYPAPayEINU1VVcrKyrDb7TXdFEEQhLNOIBA4Z/flx4/HztVj4Jogann28vv9f3iOLJzf/H4/drv9X/87VlUVh8NxVvad+P3+P6yHqqqUlJRgs9n+pVb9M8SCR2epYDDIm6+9ydtvzMLrtiPp/YRHylgtGoJBhWBQpszuw6jXoChGYqPqUL9hXQ7u20dpWT6p6VoMeiORMfUpyPZQVlpGRGQEsk6iqKCIUtsRrBY/iqri9kgY9BLlNg0+lxZZoyJrJaKsiWhNGpJSEtEa/GjkALu2HcNl9xBQ/MiyhEYLYdEGWrboQuaRLMrtpcQmG2natDFDhl5Dx44d/9a6lJaW8vln77P+5yWoqkrrtt3o2KkXu3dvQQmq9OjZl/r161e8fuvWzbwz82lczhy0sorLY0GSjRTkHsBgUHG5Zbp0G8Qjjz71p9pTUFDAmjVrOHL4KDEx0fQf2J+4uLi/a3Or8Pv9HDt2DL1ez5IlS3j1uWfwuBQkVIxWDf0v68P9DzyNqqrs2LGDTZs2sG/PRiRJoVv3QVw2eCgLFszn+29n4/XYKC62odXpiY6yEB1TmxEjJ/H1lx+wedOPWEwqdkcQnU7G51MoKPIhaySiwiUMehlZlvD5wWCKo2+/oVx4YU8yMjKYO+dzyvLsaFQdAZ2PvgN7c9e9d6LX6//WWiiKwr59+/B4PDRo0ACbzcaCBT/g8zrJzMxg25bVuN3l2MsDGIzRmHURhIWZaNe5HR5XCatXL8Pvc2K3qzidMnrJgE4Hccl6GjZph8ngIy/3EEVFdvJy/JhMCmHhofAvLFLRaBRMJpBkCb9fJRBQsJVq0GJAklX0pgCRUSrhEdFcd/19GA1mNv28mfDIcIaNGEqtWrX+1noIIZs2beKj2S9is+URVCQu6NiHUaMnEhUVxdatW/jg3ecoLc3EZrPhcgWJio4mObkOQ6+4Hke5k/feeo/isjysYV4iI8Oold6A0VffRuPGjav8LofDQSAQICIiomLi77PNvHmf8eXcmcTHeAgEoazcypixt9Onz4CabprwH6CqKqtXr2b54pW43S4GDhlAly5dKn3fs7Ozmf3BK+zbsxlJgtRaTTAYrBzYv5WCPAdGYwx+j4ISVAmPCGfc9VfTt19fNBpNDW7ZuS8YDLJ27Vrmff0Ve/duxGyCMGsYffuP5PLLR2IwGKr8TElJCatWrSQz8xhK0Ies0aPTGcjNzUCrkSnIz8ThKMZkNNOt5xCKCrLYtnU1JaWlFOUH0PitSDqZ9p3acdd9U0hISKiBLT99+/btY+ojT3H0wDE0aAlovDRslkKz5g1p3rIzvXr1AaC4uJjS0lKSk5MxmUwUFxfz4jMvsXblOghK6Mxarrx6BOOuHVvj32un08nSpYs5sH83mzauIsxix6jzsGufDb9fxWgw0rnbZdx//2MYjcYzem9VVdm2bRuHDh0iJiaGrl27otPpqn2toii4XC5MJtO/UhNVVdm8eTNLFs/F7/PQtv3FJCfX4uM5r1BSnElQkWjX/mLGXH0jUVFRuN1ujEYjsnx644DcbjdvvfkcP638FqPejcMl0bxFN26f/AgLF37LkoWfoNUGkGUznbsOxGA0IUsSnbv0oG7duhXvU1BQwFuvzWTNyrWoikKHzh2YdNuNpKSk/FOlOS9s2rSJ++66n6K8Yix6KxqThnoNa2MrK8fn9dG8ZTN6XXIxdevWpU6dOpX2YU6nk88//ZyVy1dRWFSE2WJClmWKcovRyFqSUhKYcPN1pKWlMe2Jp9i+cQcarUzXHl3p0as7C79bxN5d+1BVleKiIhS/ilaro2nLxjzw+P2Vjh+Li4t58bkX+enH1YBEUlIi1900nl69e532d/HPCAQCzPlgDnM/+gKf249GJzFo6CDGjBvNj0t/5GjGMWrXq82Agf3/MBdycnJYt3YdABd2u/Csz/njsrKyeOyBxzmw6xAaRUtQ66dH7+7c+9A9mEym036fvXv38sj9j7F/z370eh1DRw7lihHDTvoegUCAGS/N4Jsvv0X2aQkSILVeCg898QCNGjX6uzavClVV2b17N0ePHmXhD4s4tP8QxaXFWC1hxCfG0a5te1Q1yPfzFuAodhFQ/MQkRfP0i9Ow2WzM/+JbXG43dRqkc/jAYVb+uBpNUEZBJYAfk8XAg48+xPARV6DVnuhSLCsr452Zs9i6cSuJSYnccMtEGjZsWKldK1eu5P2336ewqJALOl/AteOv/dfOiyVVXBqpEYWFhSft+VcUhf69BlJadBBLpA+DQaZ7JxOTb4xkxiwbi5a7qJOqp7hEpbAAHE4VWe8jPExGRou/LAxbqYoDO1r0GLGgEESPCVXy41DtBFEw6mQSUoJcd7WVTu0NHMrw8/pMD76jaZQ4XRSSRzwpRBFLoZSNQpAUtT6H2U0ytYkntKMu0mSRwW5izWHgMqHE5pJaS0argczsIE1bdOL1Nz6s9IfxZ+zbt49HHhrPlAkBBvYxIkmwZKWL+6YWo6oqaclaSm1Q7jLx+JMzsdtLmfn6vSTGevD4VEwGifVbPLw+PY7+vSxIkoTHo/D6e3ZmfSyxZccRPvvsY95/9wXKy23ExycxYeI9BINBtm5eicFgoWnzDrhcLoqLi/n2m/fYuz0TqzeOcG8SAcmPJ85Op4s7MO3ZqX/rTiwQCPD6jKdYv24htVK8rPm5mOJcA/FReqLjAlgsMkezvbj9PgxGiZhoPb276wkEVBavcFFmCyLLKsGgzI3jIrh5fCRWi0y5Q+HlmaXM+sTGpb1NLFrpYdTQMPR6iQ8/L8egC32/unUycUkvC0eO+fnqewdxsTJGvUxmToCkBA3HsgM0a2SgXm0dmzYF2b9PRVUloqIknJ4AdrdCm3YtGXTZGC65ZNBJD5ZPR35+PpNvuZOtG7YSFoxCg5ZStRCNycOlA3Wk19Kybr2ftesCaBUDQYJIyBgwEZQ9SAYfaL0kJcjkHNMTrSShqKCJz8MaGUBRVRxOBUmChDgtpTaFYEDlkbujCQYUnnixlNQkLccyZDylViK9aSgEyeUYPryYMCMhocOASy6jwwUqeXkS2TkKVl8CkUQRiPPSoksTXnj1+dM6KdDpdP9op3pNO1Ue/pbf72f58uVkHc0ivW46PXr0qJQr7856hUN7PuaRKRpqpepQFJUFP3p49Hk/kRGpmPQHmTEtilqpoe/fjt1erp9SQP4xPT6XAZfPi8mscvcUIxPHhWO1yOzc62XqyyptO17D1WNvBGDZ0h95cfpLuIo9SMjIFpWxE65mzNjRZ1Un6OuvTcdn/5pH79RjNIbyyOFUuOtxH41aTuSqq8ZX+RlJkkhKSiI3N/e8HjnxZ+rg8XjIycnBarUSHx//D7ewMpfLxWcff8Z3835AVRV6X9KbMeNGEx4e/oc/GwwG2bBhA8XFxdSrV4/iomJefvZVCnILyC/MJ05NJi4Q2t87I0rQpUi8/8m7xMbGsnHjz7z8/G088T+JTu1CJ0wbtnq59b4CjmVIaJ0xKIpEHZpilcLxqV5KrLmENTIwZ+7sM+58EVl4Qn5+Plu2bEGr1dK5c2esVit79uzhp5ULOHBgL1u3riPgL6d3dzPNG+vZe8DPvoNeLmhnZeEKE916DCMhIYbk5DQ6d+7CU9Pu4cDetbhdpfTqbqZzeyOHMvzMnluO1QoaWWL6w3Fc0MbIkpVOHp5ewoOTo+nfy0wgAHO/cTLtGRcxWZ3x46UsNYcPv/iAtLS0f7hqJwQCARZ8v4AlC5b9elJ6OZ07d67IZVVVyc3N5YcfvmbporkU5eeiOsyYCxrijcqmVlMbt0wyER2lYeU6ia8XqPjccbiKfOgUPV6ti4Yt6rN/zwEispKIUGOQJAlFDVJoyiapYxSzPnznH+3EOJVZ77zM6pWfMbS/n8R4lTUbPGze7mHa/TG0a2Xk06/L+fIHB62aGfj06wBfzltLVFQU+fn5fP3Vh+TlZpCcUp+hw64mNja24n0lSaKkpISrLh+NUiQjlerBEsQTaWfCzeMZffXoim12OBzMeHUqv2xbRVwslJSqRMc2IDExBaezlLRaDbli+Diio6P/tu12OBxMueNqmtbL56ohKmaTxBffenhtVhltm5no0lHPNaPMbN8V4N6pTmzFkZiwEJT9tGjXgocef+CUme12u7lm7EBuvdbG0AFWZFlCVVVWrHFx3eQCbhwXyU3XRmC1yDhdCm/NtvHdEic3XRPBDz8aKffUonuPoSxdtIw1K1YTEwFx8Qp+NUip3Ud4uIw1PIrklCZcf8P9NGnS5LS2+1zOw9PNwv379zNh7PXkZuahRY8BIz68eHBjxISEhBc3ABISQYIYtAYaNG7A/x66i08++pSF3y5CVkPfXxkZCZl0GhJPKrIk41XdHJZ2UqwWkkAqtWiADgNlFLGbTRgwkkwdYkjEQRmZHCKRNCKIYbe8kZvuuZHczBy+n7cAj8OLikocKdSmEQH8FJozqdUxkbc/mPmPXCjw+/2MHTmO0m1uTJ4wcjmKGwc+vATlAHW1TdD7TPiNHuwRhVx17ZX0u6QfKSkpZGZmMuuNd8nOyqFxs0bs37ufnAP5aAssgIo/3kndFrVp1qIp2zfvQNJAxwsvoFu3bjRt2vSkx8Q5OTm88cqbbPp5M0hwQecO3HjrDSQlJf1t260oCqtXr2b/3gNotDLvvv4+Cbl1sUih4yJVVSkih7yIDD75+uPT6oic88FHzHrpfaIKkgmTIgmqQUqMuQTTXHzy1UdVck1RFK4ZfS3FG5zEeJIr6uFWneQmHOT1D16lRYsWf9s2H7dk0RKmP/Es+VkFePweEknDSiR2SsjjGFp0BPARSRxNaYcshb53HtXFVtYQwIcOPTIyfnxo0JFOA8KJwoubbDJw4SBAEI1WIjU5DY1WJjYpmo0/b0YKSshoAIkgPuKS42jVuiWbN22luKAYGZko4tGipZQifHhITk1iwqTraNioIdHR0TRs2PC0z6nOJAtF52cNOVWov/j8i3w852Xq1tFw8YUmfH545M4Yhl2Xw7UjI7h8gKXiy3A008+lVxZRVKIQEeNn5OVW8ov8fDgnQO1gc5JIr3itXS3lADuwEEYJBZh0OuISVC7qoeXKKwy8/JqbfftUiosVHB4/MTES9WvrKXcFyS8KkJDfiUPspBkdMEihqxte1YMt/CBeSyEu1Y7eqBAfq0WnlRnS38L4q8L53+MlLF4BK9ds/1MdoAUFBcz9bBbffD2bZV/EEB9b+T3s5UEGj83hqqFhvPSaE5sNAkEF2RBk1FAzyYlaft7sxe9XUVWV6EgNs15KQJYlioqDfPmtk3nfu9m6J0CtlAD16uhJjNOye78Xu0MhGJDp0s7AV9/40Bsk+vfTYTDCe+/5qOftgAMbCgoRRBNBDPmGY3Qe1YZHn3zkjLf1ZO6cfC06dQOZOR48HoVdOzQ0a6Llpolmvl3sxO1RURWVMItEqV3h+49SKh3sP/58Ce9+ZOehu6KZMDqiyvu//l4Zr75ThtsTxGrRMPgSKxNGh3P9nQXMnpFIcuKJmiuKyg13F3D4qI8n743lqVdK+ej1RMKsJw72j2T6GX9HPp+8mYDNrvDTzx5mvFvKsEtj+XFNBC/P+PRPHbAdPHiQof2HYXCF0Zg2yNKJ31mo5nDMtI2Le0gsWCihRUeQII1oQ7R04neVqUXsYwsgU9uSjDMyg1499Tz9UAyREaHw37Pfx5RHChk11EpsjIajWX7ufdhOdCx8+FocI64pIamsPTFSAn7VRwHZ+PFVHGA1pBVlFIX+3mKc6I0QcBopK1NRCN1WoMdAnyG9ePm1l/5wu8/lA1w4vYPcr7/8mmeefBajPRyjx4pi8eONLufRaQ/T8+Ke7N+/nzdeHsvHrxuq7CwPH/UzaEw2v6xIR6Op/Jy9PEjni4tJyeqNikqB8QDNe2czZ2Z0pb+hMbd4GX/jLHbu2MWb094huaQ+WinUiaqoChma3SS1jeX9j97FYrEAsGvXLpb/OB8lGKBz1360b9/hX+sczc/P57EHh/DlO/oqv1NRVPqP9vP6zCUVbT3uv9T5qaoqP/20iq+/mInNVkqt9PqMGnNLpSvMEOoQ2bx5Mw6Hg8aNG5/WCJszqYPb7eaF5x/mwN61NGkgUVyqUlQawaRbHqJDh85/aRtPR0ZGBtdeNQFzfhTRvkQkoERXgD02n0tH9GLH1uUY9T48PonGTToy8cZ7iI+Px26389gjj7Nw/iKi/HGYFCsOnY2yQBENlFYcYR8NaVlxonCcQ7URaFHGx19+xJBB7Vn3QxxWS+XOHqdLoVnnbHwFsTSnY5XvYKm2gGbD6/LUs1PPaFtFFoZGKT32yG14XXvp2y30uX7+rY9DB50EXDr0Fi9GS4D4WC0/fJxSad9cVBxk1E25jBkWxuvv2cg6GrqLw+X3EG4yUFwC0VESl/Y30PsiI9GRGsKtElMeKWLx3BRkWcLtVhg0Jod5HyRXem+ArBw/F19aSGpOLxzYKKl1hGbNk9FqJdq2684Vw8cSEVH1GOTvcPjwYa6/eiL6wnCszigUFBwRxRhrafjg0/f4adVSPvloBmZDPmaTQpktyHWjI+jR2cTICflcOcTKpPGV21ZUHOSigUXEHe2JTgrdvbJNXUN9WmCVql5YyDNnMGn6dQy5fPA/so2n8umn75KXMZOn7q+8D8zND3DJyGwS4jXcNSmK1evdLF7pon5tHQePxTPo0mFs+vkzbhyr0KCOhj0Hgrw5W6JFm8G4XGUU5GcRHZ3Mkm83kZLbEL104oKFoirs1f1MTD2Vy4dfxajRE7npxiu4a6KNvj1D7XjihWK27/Jy87UR1E3Xs2NPgNc/kBhw6U0MHzH2b9n2O267mpvGHKR7p9Bo5o8+d/LEVDfmkvqY/JG4cVBk2c/V42QmXWeh78By0vIvAkLnRqVpWTz53ONIkkTt2rVJSUmhrKyMI0eOEB4eznfffkazWp8zeljoM8/ODbBxm4dFy520bGJg0rWRVdr04ed2CouDjB4Wxhvv23jjndCdRi1aaJg3O5HP55dz6Kifx+6OISoydOx5+Kif2x4MMP6G5+jSpdsfbve5nId/lIWBQICbrr+FTUu3kqzUIY9juHFiJYIgAdw4iCERF+W4cNKU9mjRkk8WWRyq6CRNpBZmwiinDDslKCjEkoQXNwH8RBJLErU4yE4iiSNeSgagXLXxC+uQ0aDHgA8vAfzoMWAhHB8e6tAEBzYOs5cU6lCbhmgkLYqqkEcmReTQnI7Ikkyu7ghDplzCTbdO+su183g8zPtqHpt+3kxkVCSyVuan9zbi9Xopo5jaNCJMisSneskhAxslpNOAI+xHiw4ZDS6pHL/kI0yOoFagIWas/MJ60qhHrFS5g7JAzeYYB/DjBST0GAjgR9UoxMXHERERQe/+vbjmunFERUXx47IfeejOR4ktqkWEGuostEnFlCbk8OJbz9Gufbu/XIPNmzZz9233oCuxoC034JZdFChZJFGbZCm90mtz1CMUWTN556O3T/m7MzIyGDt4PHWKW1Q5pnFgw9RF4d0575Cfn4/FYiE6OppFixbx/K0zSHLVrfJ+PtWLo2kO3y6Z/5e397eWL1vBo5OfIFgsYaOYVnRFI2mwqSXsZhNGQsf9QUJ/Xz68aNGhx4gBAy4cNKYNOgyUUkg2h2nNhZXOuQEy1D3kcIQ06uPCQQSxHGA7FsIwYiGe0N/KMQ7g+fXvSYsGC5G0pBOyJFOmFnOInUQQgx49dsoop5RIUzThiVam3HMHAy794zvVROfnf8CpQr1Fk7p0ukDDm8/EM+L6PObPTua7JQ4OHfFz5ZAw6tfWYTCEvoCvvVvG4hVOJl0TSZMGevYe9HH7fUXImY1JUxtWeW+XWs5+8xoiYwOYy2oTaW9AHkcp1GTRONgBixQGhHr+C6K38b/7VXr1MHD/43Z+WOCHgA4zYaRRD5/GiVpvJ1MfjqDfRWY8HpX3PrXz4ps22jez0LadxNadPj6ckcDFQ/JIqTuAF1966Yzq9Mkns1i28G26dnCjKAoP3BFT7esuHZnPlnUGUn3NsRKOCwd5pj24dcU8NzWCfj0tfPJ1OV9866DUFiQ6UkNqgpHtG3XoC+siB/WUanKx1Cpg7gdRNG4QOshdvMLJhDsKMOc3JoFaKCgUWvbhjcgkzCpjNsuUFktQlIjfrcOBjca05VD4dl548zmaNWtW6er5n7Ft2zaeePhKmjWW2HfQx559fiLCNfTvZSbMKnPHxEjiYrW43QqfzCvnlXfKeOGxWC6+0ILTpeB0KaBC50GZrJqXSkpS1VGXfr/KwNHZFBQFGdjbwtT7Y3nihWLatTIwoJe12tcPGJ1NuFXijWcSqnRIA0x7uZgvv3PQ9QITYRaZ9Vs9HM30M3liJIvW1OWtt78+41p0adeV0rxyYojHTgkSMlp0pFKXSCmWPdq16BOLGHKJlUYNtKxe62fjeono3PaVTuBL1EL2SBvp3FkiIUFizutVrzSW2YJ07JOLJr8WWf5sUvXJ3D3NzrrNLn78IoZ6/nYcUw9QQj6J1MKACTulZJNBLRqQKtXFo7pQWq5h9sxIel9WjKmwIYlqOjJyRefoI88+xMhRV55yu8/lA1w4dR663W5uHD+JTau3EKHEEsCPGyfpNCCSOHbqf6J2cz0arZ7Xpym0alb1Vk6A0ZNyefK+WOrUqvr9f+hJGwtea0iMlAhAbsRm3vrQT+f2J25h2XvAx1NvNuHnFRmk5zSvthNzu7oOa7KBt2fP5JWXHiY1Ppvhg4LodPDtEg2bd0bw7PMf/KOjArOysrj/nvs5fGgtqSkqzRsbmDA6gtbNK9dl9lwXNnUyV1wxkg0bNvDum+9RVFhMw8YNeOjxB7FYLGd156ff72fKHeNoWvcwN47Vkhiv4Zc9Pp6eodKk5QiunzgFgC+/mMOXn7/JRV2CxEQprN2kxRusxcOPvkJ0dPRJR1mcbudnIBDgxolXMGlMHgN7n+gUKLMFueYOH+MmPE/nzhcCodvdNm/ejCzLdOrUCau1araeKVVV6dezP1EHa2GUTJUez4xZww23Bbnpmgj0+tD3df0WD/dM1WI0NmDtinXoFSMmLHhwEUkctWmEHy87+Jkwomgsta7y+wL4KYg8iqGWyshBudx9a2S1bWvZJZ+ojAsxSuZqnz+atJOFP31/RqM/z+cshFD9r7t2MDrlAPsP+VDV0GimgX0N2OwKK78Lh9h8mjXWM+OpeFKSqu6bd+z28s5HNn5a40e/rxOgUBi7hfR6AUYOCcPtVfh0XjlRERKd2huZv8hJ354Wpt0fGuX4wVw7qgrXXFn9qOK7Hyvk6+8dxERr6NnVTMZRP7byIP17hTN/iYHJd73wt18U8Pv99OvZn/gjdSsuzh9nl0pxNTxMn54BnrznxCh4j0fh4WeKiYnSsOpnN99/VP1Fkc+/cTBtSizx7kYEVD+72EgrqUu1rw2oflyt8vn6hy//1u37I8FgkKtHXcSST6UqF/gAvl/qZNtOD/sP+TDqJbb84qNebR07dntQVYkGdXWEh2mYeHUE3TubUBSFq27MI+OYn/RUHbnZMr5tbYmSqv7tBdUA2SnL+N9dkbz9kZbbxnsZebmFwqIAL80sBSSm3l/5OFhRVK65w8Pw0a/SocMFf2nbs7KyePbJy/lsZuiEfsNWD+Ou9pNa3KXSybqqquyTtjD+9nIOHlLZ820T3DhxUk4pRUTpYojQR1Gi5GHzl2KWzYSpMWjMMgWeTD56J5yuHQ3c/mAhPr/KxReaKS1TWL7GxYUXmLj3tqhKxwXBoEqzC4/hzI8gylcLVYF8+QjtOgeoX1vDslUenno0gkF9LZU+M6dLYeDVKh99uuIPRwGey3n4R1l46423sffboySRznbWkkw6cZwY+KGoCnvYjAc3oBIkiAkzqdTDg5t8MmlJ50rfEZ/qZTMriSGBJNIJEiCLw9goQUbDBVyMGwdunOxnB01oRxSxSJL06yjCXA7yC2nUJ49M/PhIpjZWInDhoIAs0mhQ0YGapR5GQiJFqoOiKhxK2MraLav/Ut3WrfuZe267F2tJDGZPBH687Ndsp2GwFdlk0JT2VY5fC9UcDrGLdvSouMgDUKoWcZjdpFAbFw68uGkiVe0c9Ks+1rMUA0b0GIkmniTSceHgwK91cmsdlERnExkTyeF9h2mnXIRWqrx/Cqh+slP3smT1or90h+DRo0e5+vJxpOU3rRikAKEM2MsWYkki7tfPAEBRg2xjLfG1Y1jy06KTjtwf3P9ypB1WIqTqR63vNm5ANoPH4cXv9yNJEl7FSwf1IvRS9ecm2bH7mfXNm6Snp1f7/J9xSc8BxByozc8sJZpYvHgIEsSLhyjicFBGI9pUbIeqquRylEJy8OKhKe3IYC8q6q8XCTwoKNSjeaWLfoqqsJEfUQkdIysEqUNTYkggSIA8MimjiCa0ZScb8OKhAS0opxQPblQU7JSi+7WzPIYErETgxkkB2SSQhiZK5c6pt3Pp4EGn3GbR+fkfcLJQV1WVrp1qM+maCH5a78HlUrhhXASPPlPMxReasVhktv7ipesFRtq2NLBouYtXpsZVCrLOvQux7OqJRqp+lGV2wkp+Wm5l7UYvd/7PSWGejjZ0QyNV3smqqsqhmB/RaBWi89tV/JG41HL2spmEBnY2LkrDZKocEvsP+bh0mB0Uma49fVzS24LFJDPh9jK27jxw2jVav34dX396B+++aOSFN8vo0NpAjy6hkyh7eZBnXynn2+/92O1BAqXRNFaqBnqueSfXTi5hwcpyrr0qgmEDrej1EoeO+Pjfo6UcWVuLmPJGvw7d9qFBS1naBtYsieGXPT4eedLBoQMSTrsWDVrCiUJf/yCfvJVIy6ahIPP7VV5/r4w3XtEQW9yanZrVDB6so2EDC9t369Do6/DQryfaf8YtN4+hpGAdHVobWbfRQ8N6OsrKFZo1NPDY/6p2Bi9Z6eTGuwtIjNdgMsqEh8kcPuonMlwmOVGL16fyxD0xNKqvx+tVMZkkJEli8Lgc/H6V5x+L5dnXStm83cvWZbWQ5epHqk28M5+FS/xc1NnM8GEG+vcyVxzAffJ1OctXu5jxVHzFSTfA3G/sPPFCCem1IrjnwS9o0KDBaddh27ZtjBl0NQFVoQEtiCI+NHWB6uIwu9FJWup3zufbj+MrLg4A5BcG6Du4mMiMbhglEy7VQRaHKCaf8Gg/8z6KpX3r6k++b7q7iNlzfOgxYox00qqVxLZtKnVsF+LAjoMy6lP5CmBA9bOZlRgw0YwOFMVvIizBifRLxyojqBRVYYt2JSs2LTtlaJ/LB7hw8jwMBoMMHzwC7zYtsSSeeFwNsouNmLHiwIZkdhKZ4GHPmlpVR5iVBXn3EztffFeO2SjTsJ6Om66NpEWTEwciPyxzcv+EOBK8oe+jS3WQ1Gcjc2dX/ptteuFR1MONqUVD7GopLsmOVtWHRnyTRSYHUVGIjPMz583Yirw6bs9+H7c9EsYHHy74R26L3LNnD9ddPZT+vXTce0cYqcla9h7w88JbpdRK0fLQlBN5sWqdm6WbhrFp3T6ObM4mwh6PlQjslFIeX8Dw8UOZdOuNf7ote/fu5bt536MoQXr160Xbtm3/1lGvL734OK3qLuCqyysfUKqqyo33eBlw+Yvk5GSwc9MrvDrVUCnHtu30ctWNBdRJjwc5kqvG3FplDtTT7fz87rt52HOfYsoNJsodCpnZfg5k+NBqZVo313PNHUZmzvqOJx6bjK3kF/p09+H3yyxYoaVps4uYfOdjf+k2t9WrV/PExGdItNep9HiRJpPBt2bw8P+qjrL7+Es7t97mp6XSpWIUl6qq5JNFIdk0pyOlFJJHJk1/PdFRVIVj7KeYfIyY8eHBIzt481Uro4ZW3wnWrEMhqdm9T9r2Y2F7eOLth7nwwgtPe3vP1yw8bvHiRTx0340M7mfl9hvDiInSsHKth0eeLiMrQ8ZoVnn7tXDe+MDO/NnJJ32f/ldlExGm4cghKHN5eeWpWPr2rDwK/J2PbBzM8PPUAzE89XIpWi3875Zo7niwkNuuj6RuevUnp4tXONl7wMeqn908clcMLZoYKCgKcPk1ubz2dBzjbiuiddteXD/x7kpztP8VX381j5n3fEC8u+qcYT7Vi6f1ctb+kFglg1RV5cLLshjcz8L/bqn+GC0QUGl1QRmpeT1xquVkc5iGUquTtmVX2Gr6D72AC7sPolevfn95yqfTsXz5clYuvIM3n42q9vlgUKX38CwkJIYNsjJskBW/X2X2XDvvfWpHI8nERxswmP0UlyrodBLRETLZeQFuvjaSp5/10LCk70kzfLv0E40vsOFyKURGasjNC5CcqKXMprDqm9RKx2THZecGuP2xZGa8Pvcvbfvnn39GjG56RQ4NvKIIx5rO1V50CaoBNmmX0KihzNHd4cSTjNdcRDC8kGBQJbywCdkcJZna6NBjwISVCAL42W9ZiTHSw1XDLNx7exT7D/nYsNmH1SqRkell5RofZYU6UCVat5K5904rV99QgnVH31+nRlDYxUaQg6Qo9dGiwxOWRzAmk0/fj6RpoxP7smmveKnfcjrdu3c/5bafy3l4qiy02Wx0adGNBsFWHGQnKgp6jATwEU404URhIRwTFrawinb0CHVEqR4O8gvllNKei6t0vgHY1OJfjy/D0KEn7dfO0kPsQoOGKOIpIpcmtCVSqjq4JV/N4gC/EE5kxajO40LfgQ3UogERUgxBNcgvrKO1FNoHbpVXsfHAz9XOx3w68vLyGDFgJGn5zSpt2zZ1DTr01KUpJslS7c9uUX+iFZ2r9B1kqxkcYR8atKTTAB169BgJIxJJknCqdnaxkTTqE08qElBILlkcohGtkdFwiF20kDriVd1s4SdSqUeaVK/aduSbj3HL89cx6NJTd3adypRb7yTjq0LCpap5GFQD7GAdbaTKI6u3qWtIDEvm4Vn30LVr14rHbTYbiqKwZfNWbhl/GxcovU76e4+o+8jjGM3oQJgUCcBWdTVtpJMf4xSEHeXx2Q/QoUOHM9zK6mVmZjL+0oloCy0cZg/NaF/RFp/qZRuraUqHau9cyFQPUkgOKiqNaVsxIA7Aq7rZwToa07bi/QB2qxsxYcWDi3CiSZEqH4va1BIyOUgcSRxlPzIyrbmQ9SwlgTTiSA59P+hYqeM9qAbYymrq0xxH7QKWrl58ynOIM8lCseDRWcbr9aLVwr5Dfua9n0TnAZmsXONm24/p6HQnbsH88PNy7nuyiJ/mp1X5MnhdMuEn6fgE0AUtlJQpDOxjYfd1PmZNS0RD1ZMvSZIIK25IAdnUJgqbXIAjbg+RcX4SXV4enBJdpeMToGE9PW0u8JNxSGLNRi+rN7r55M0kdJrQbeenewI8+/0XmPG4DlmWsFokSspCtwuXlgXpdWkRckZz4oNJ5LGOprSq9n3jnU2Y/tJi3n8rigs7mio64urV1vPFe/H0vPQImbnHaNtGi6xR2LkngLdUy4Tbitm12Uxi8YU0lowgha5sHUlYysJPk0lLOXHQr9NJ3D4xivzCIha9biNJm4LPn0N0pI/3XzKw//Bhbpk0nHfe+xazufoRMKdy6OAukuNlenULja7t09PMM6+W8vZzkdW+vk8PCxHhGj54NZH6dUJBoqoq3yx08sFndl5+Mo5h1+ViMkokJ2opLgnSu7sZl0tBliVuubeQV6fFce/U4pN2fAJoJA2xhS04PN/KQ8szeTQpi2/nxhAXo+G9T2ws+CSlygiEEYPD2bbLx7wFNjZv3nBGnZ9z536GXw3Smq6VDmqNkpkmaju2SauY/mhklYPshDgtr70Yzi3X7KWwLIwy62GipBgSyztQrt9J04YnX4ipY3s9y+akoks7xr13RVBQpLJlk4N9bMOPl470qfK900o6Gqtt2ctWfmE9sY4wir0S6dXsaGRJpnagMTNfe5sHHr3/tGtxvli0cDHOAwESSa30eGhOplDdm9EBnVtPlusnCouDlUYhH8n0M2FyPrdPjGT1/DQ0Gok9+308/kIxA3pZuHp46DM5cCCA7DsxWsiEhZy8IPDrxNzr3Cxa7MPjktCoATKTfqRLF4nevXVkZCjM/nwTxXl6Utz1iCSGtLZbq3R8AjRpqKdbBzurV/9E9+49/lJtjnfI/fb7N2nCWG6/wcjtN5zo8GrSUM/bzyfwv8cL+X6pk4G9Qwe+23dLLPh2FYd2HsOkmimRivBqyklMBKNew0fvvUbdhnXo16/fGbUrLy+P2ybdTunhcoxFEcjILP14FaZULbPmvPOXR8JDaJTXpvWLeWpK1b9dSZJ4eLKWa6c8hs1WwNpvw6rkWOvmBu66KRyd1suQ/g4eePpxsjIPce34W8+4Ld/P/4C7J6qMmJBLcalCuFXmwAEFd4kFm8ONKaKYG66/gjuvL6HfRQYgtO+49Tp4e84ynprm4cGHnvtTdQBYv2YDBpsVFZUgAWQ0yJKML+4wt98YVu3PvPCKh9ZKz0ojIiRJIpE03KqDYvKIIZHD7AZC37WdrMeEFT1G/PiQ0ZKmNOS++zJoWM9D+1ZVLyAFFeWU+3w/pXw2504+mp3KY0++8a/Pk/pf9NhDt/PKtFgG9z9xAju4v4X+vcx0G5hLaalK904mPphbfsr30ekkAkGFxk20GE2mKh2fABNGRzB8Qi4FRQHuuimSnpdnkZSgwWyWKCkNnrTzs7A4SFFJkCfvjeWlmaW8+Wzo7pDZMxK4+7EiHpoSwdZf1vDstG0MG/kgffte+teKAixbsIwwVwxU81WzmY5x341h1X4PJUnikp5mAoFTjwM5/pN6DL+OJKteUA2QmOjm/kk7+HrBNq4e9RzPvTjnH13M5sVnX2LOrDlcMTxw8nYFVfIKgqz4OpWEuBP7yAcmxzB0YBjXTcmjoNiDwSVx5RArYRaZVT+76dzeRGFJEJ9XOuWxe0yEnoz9Ggb0s5BX4ublqXG0a2nk5nsLq+34BEhJ0uJ25v35Df/Vvn37aN/oxOeXeUwiERM2tQS3xo4mqCeGBGRJg0bSogtYcO1Jo47Wgjt9G4/faaFPz3hs5QozZh1k7tduygqLCSOCEgoopQgZiXhnLcKcUXz1RgkzXj9CvCEGs7Meqs6LP/Yo5T4Vs1bCYpVYszZIr+XFaDQqYb/WbS9biZUSSVLTK75Q4Y4ovOV1GD7mJ35eHlsxjUTTBn4yso8Ap+78PF/NemcWxqCVI+ylORdg+PUinqIGyWAvORzBgAkvbsKIpIwioogD1Irbe6vr+AQIJ5rQ0qUm0mnIYXYTwE8S6aQTuqOymLxqOz4B4knhIDtDHX+/u01YlmQaqq3ZyxZa0SU06Ej9zWhhJci+ffto2bLln6rLay+/ji9fZSurUdQgUcRShyYoBPHjPWnHJ0AYEbhxYaXyuUoStcjlKEEClFBAGBEUkhMaLa3G4sBOK7pWfAYACaQSpcbxCz/Tlu6oqNjVUoIE0KAlgpMPBjI6LWzbvP0vdX7+smUnyVLVRUqBUAaoBnyqt2I0ZkANZaem3MDtN95BpCUKn+pDCSoYFBMgkVeWjRzUhG7dlqrf93lxU5/mlToHdejxqO5Kd+b8ls/o+Vv3Dw6HAzmo5RC7aE/PSh2KGjToMVbb8QmQTB2OcYBwoikiF62qq/hcDZLp/+y9Z3xUVdv2/d/TWzKTTHoPJaF3pCqgYu8dFbCgKHYve6/YsDfsKCAqVsQCdkF675CEkN6n97LX+2FgYMzES9Tnfe7nvq6DHx+S7Nmz15o9a5/rOM/zOOgrjmAzv9FTDIhLH0SIokFHMWVs4jfyREnCs8IspVMjZFppIkQQJUrW8hPZFNJD6sdOsYEyBiRcJ8Q+p/5iJDtZR44zj61bt/7l78Xv8V/y838YDmR7HrnDSigkCIYEL8zMTNi8SZJEY3OYFJMirlF4KPRGmYiIdLmwh1VeMq2xTVE4pCBFpCcNGAFMmKmRdlOZ/TWpFpne3VVcNsnMB59HOPaorom8s04xEQwKLjwrmzfmOZl8bTMej+KwKn/8vhZys2NjOOFoA1fd2sbQAVrufsiNpmoIZjJAAiFkBAKvcKFFn7AoKSUlEY+e226UkJVO8kui9Okns6syTCQqsHujjBxlZM1qGY0rBymqQtI2s2Spn+EMT/gyysj06q5NID4PxYVnm5j9xiaUqNiwVsmGdUHue8TDuLEaJp8V4IknHuL++2cedsVXKBTmyotTefcjF08/kEm7LUpUJq4RlAwjh+rQqBPvmTNONNHQFOG3tQEWvpnLfU+089azOSiVsUpNuzNKJCJ4bVYOfcq1FBeo2LozmFAhdwBCCNaslkknC6WkxODpg3dPIWddtIqH7zNy7FEHq0ADAZmPFnn47hcfAEMGaNGooba2/rDmobZmLybMSbP5kiTRTe7Pa29vYfaznTfhA/po8JjqGDJGy/SpqSiVIea9v4lfVvmpqtEmHSPA5u1BXNZdvPlIJv+6w0N7s4YsUU46WdRS0SmwOQCzlI5SKJGJYpdbyfZ0TfKmkcWK5Sv/5Cz8Z2HuW3OxevI6rU91VGEmjXSycWEnYq0lKoW4cLqbV57MpKx77Ht7471tvPVsNsWFB7+zvcs0zH8lh7Mua2LcKD35uSrenR8kTc4hQjimdYSb7qVKauvDnHOxnVBLFlpHT9KJ0qisZEgPmZeftsY3dbddn8pF09vY+72WgKKNSyZ33cZ71knw2oeL/jL5uXTJd7z8zCs4O9yAILcom1vu/heyLCOLdq6dltwt8c7r07n8phZOPtaI3y/z/Gw/4QYXQ8RR8ar/aCRCi2cTF1/jZ+xoDZfdcAP9+/9IXl7XFWQH8O03XzB/3ksoRSN6laBDqwBtTyyhIiyODDx2J1MvuJTF3y362xWgLS0tlHXvejOen6uitWUPx08wJG0BBZh0RgqTr21m8rkpXHOJxPTb5jDh6FMpKSk5rGtpa2/nkefsvPVsdvx5JYRg4Rde7r9XItSeQ256FbV1RkYe7SLgV6DWyFx0gZarLjWx5LoVtLW1/eXqHWOKEaepBq9lE/n5CjxeGXebnogUxJxq6XT8zj0hIjZLl8F7Pt3YzSYypFxkEUsAtNFImBAGYnrGWkkXa0+jmqDLwIwbnaz5SYcQArdHxqBXoFJJCKK00Rg3RzwUERFGZ/Hwykwr7bYmZlx7Pm+/+/VhOa7+p6GtrY00cziB+DwAjUZi1iNpXH5DKwaDApsjSjgs4knzQ+F0RWm3Rdi9QyLDaODjj2Jz3tYewecX5OeqUKkkKqtD+Hwy501rJsOqRJbhjXkuTAYJr1fusmPi48Ue3B6ZKeel0tB8kJDrXqKhsSnK0WP0fPGNl4/f0HHSxY9yxBFHYrFY/tbcqNSquJ42xLoDOky7iaQ1ojeHefb1CD/+5uWySakMG6RLWDsmjNVz56Md3NWFrNLnX/tQu2KdB2pJgyQk/MKblEhoVe/lxiv1lBapuXk6nHFCiCtumcq897/7P6L3vHTJUha/swSLPsrOimCXxz34dAeXXJCaQHweQO8yDTqtxOknGnni3oz4dV5/RRo/Lvfx0lsOtAaB35t8zEIIJJObwjQVP3yRwogTQhw91ojHKxMK/zGp3NzcxNKlX/4tAjw1Vceniz1ccn4s6RcMR6nP+4nx4xRMmKBi3z6Z+R9sR93cnXR/NwRgEVn4Sn9jxbeZGAyx53h6mpKnH8zk1Il+rrs6RF5Hd7zChRc3AxiJUlIRFVGqwzvpx1gMUVMsNokAzaXUa3bQY0wD817LQKWEN+d6eOIlO3bRhgYdPslJHzq3DGslHbqWMt6eV8sNV+1PyFarKCj//88o7P81bF6/BQ8OhnN0QteiQlLSnb7sEOsppDsq1GxmJamk4RYOKthCPt2I0nWiQJIktCJW8dtOE30Zznp+IZsCvLiIEEHNH1dmqlB1kt84AK2kIyj8dIgW0siItwz7hBulQoXD4Tj8CQEqKir4cP6HKFFjJWd/Z5SLtfyIkVTChJCF3OW+JUwYVRJaKKZlGmIwRyEBAoEGHVGibGEFIYJA5++5RtKSIXJppwk1GqrZiRnr/nMGuhxHSBHCmvF3zdD+eK1VoEQc8rxoYC85FOLDS6atmLAtRAAfZQyMV8LmiR5sYw0N7KWYzsZIspCx00oZiV0BeZRQRwU96UzcBYQPS34K27dt57mnXkClUnHGuacxfPhf9wcoLi7GJlpJI7MToRgiiI6uuRulpEQjtPjxYsHKLjZgEVaKpdh4DZIJnTBQz150woCBFHy4iRLBjQPNfh1dLYm60GGCpJJGGRPQSnq8wkUV29kmVuPDQx2VBEUAEKSTTR4lqKQY8RoSQeSghMvl+kvzkQz/JT//h0GSJAx6BTlZKu58uIOLz05NID6bWyN8/KWbyupwUuIT4IrLdDx/TxVZ/vK4PpcSFQpJgVe46NErQmpK7LWFBQr8CjeIzhUXQgha0zdy2dkKbr8+h6wMFW3tEV5918nOijA2RwRrevJraG2LsmptkNNPMHLVVAtNLVFmveQiGAz+6XJ+WY65sd94p5Nlv8qE7VmMGxfEHYoylFjGzSfc6LOdqIqW06NYyZ7KCK0NBqxtQ+LZCiVqsttirQe+Zg9fVK7gx68zKSnUcP9jDhbMNlMSOlg5munrhYXWmK6TGB3/fRA/g8uSf2V8vihHn9ZKhlXNNdOMXHSeEZUKPvnSx5MvOHE4otQ3fs5lFS28+d4bh9UGZTAYKCpQ4HDI5GSpyMlS4fbIRKOiy419hz1KakrnB9zU81OZNL2JFWv9bN8d4vwrm/B4ZY450sAFp6ew4HM3I4bE5m3GJRbuebydD1/PRaVKfJ+5H3qR27MSgg6jlEJLYwZrN9rJzYltrCurQ0y/pZWLzknhhUczEQI++9qDzy/45edvuO222//0POTkFtKEp8u/p5LG9p3JA5qrb2/ljWczmTD24KI/frSBBZ+5efhpOx+9mdPpNX6/zFffhjhuvJZb7vQiNZWSjZICqRt+4Y1XHnYFFSrUaHFHXUi6APiSHxcmSDTadSD2nwyP25NgVgWxYMGXuYvuRTp6ltdS1xhCoYSZd1oJhU3c9Wg7I4bqOGWiibxsVQLxeQAKhcTN09N49V0nVZXgs+mIlv5EbraCDpuMwx3h7vNSOe18G6l7x5AmGeOxlFXOpm11PdOuq2Du67EATamUePflDIaM2Y26o/AP74zYcvLX1GZefv4VPnl9ETmOUixSjOQMNvm5+dLb8Kta6VOm7nJNSLMoicoxWZLr7gkRdhspF4MSAiylpCLXMZS33vqZyycb+fitdG6//1penb3wD1uz35vzCnVV7/HFWxoMhtjn5ffL3HRXFWu/8pHh6YVJMuNptLF8+XKOPPLfGzn8EfR6PTV1Aa661UNDcwRZhkF9tVx9iZmCPDVCCHRayMro+pr1eomW9ijHX9BAtyI1epXMpLNOoLhHOS+/+naXFaqbN2/mk4/fwG5rpaS0N05HB4veySE97eB7SZLEeWeY2LvPyZw3bFRVSmz5Ogurvxvm/WYHcx7bx/sLK7lhhpHvv/+GSZMO3/hDCMHq1V8z/V9erp+WGV+n6xvDnH2pgx+X+Tj6yMRAt6U9giJo6fKcGklLVETwCy8yMk7RQQ17sJJNN6kPAeGjQexFIMggBy16qiv3cPN9rWzbFSIzQ4nTJeNyCYQzg33SDowiNaF9KiqibGEVhvo0xh/rpXf/COefFuHzzz9k0qRLDnse/lMw5505HDeh643LsAEaQmGZEyc1EA4Jjjq9jksnmbn0gtQEEvT+Jztw2AWFcm8khZ3tuwPcNbOdNLOS1BQFe6pC9O6pYceeEC8/nhVPJkUigtfnOfnkSw+btgf46AsX551+sIJECMELbzgY0FvLOaeaeP4NB7KceI06nYLWtgh6nYRaLTFjquCTT+Zx+eXX/q25OeO803n8p2cxulOIigj1Wct44H4NR422cOtD7SDUFBeoeX2uk7sf6+DWa9KYOC5G5O3ZGyYvR8Wb85xMuzhRJqLDFuWhxzxkeIfFnwHd6csWVtBXjIhX0AghsKnrsKVUUt7z4Ma9W7GaI4d7Wb58GUce+c9X8b3y7GwynUVE+tfSu6eGOR84ueSCxDEEgzILF7m58cp03pjrol9vNSOHHiSAPV4ZkBKIzwM4eqyBpT952b7LQ5V9I30jYzod02Go4ryzNfj9sGRLPvsqHQCYjAoCQYHLHY3vOQ7FrooQBp1gyaL7cTkdnHPu5L80ByUlPdmyTsGHn7sYP8aA3hJgyUd5CUTvv64RTJ6+j91LFQRCPipNy3j97tQ48Xkoxo/Vk1PaTrA9QC2V9GRAnABpoY5cijFInfWa84O9WbminstubMbrE0yfYubJ+9O59e61uF0K9CIVGRkXNhqo3u+grCKXIizhfD7/soIbrop9Xp99E+WjaX/vOfm/GQqVAivZneTaDqCQ7jSyjzJpIN1FH3azGQ1aBjIaNRrqqeqyKyEgfHEvgQ38SgHdScHCFlaSTmyvHMJPjdhDET07G0oi/+H+QBYyMoLdbEKLjigR9ogtOOkgw2I97AQsxCSiLpl0GbqoKU7UH0Cp6M0GfiWAnzYayT6kkyosQjRRgxMbHpx4caMV+oQx7WMXORSznbVo0SEhEcBHNgX0YTi7WM8ettCfEZ2uK41M2mgkRJDeDEUjackRhVSwhQySu7r7M+2cfd7Zhz0HhyK/OA/fvuTJGlnI+PHECFwRpZFq3DgoYCib+Y1+jGQ7qxnEWAQCu2hDIJNCGn05gtV8T6pIT9A/loXMDtZh2i8FkGwO9oqdFNETlaRCCIELG+05tahsKp6+7mWMHgsCwb1fP4yhRMOc99/+S+aABoOBFKsRlT0Vm2ghSAAdBixk7O9c6GIzSiw2k5FRoaGRfQzhKPaxixZRR7YUS8bEpCB6UkslKlSUUE6OVESHaGEPm+Nk/gFUsQMjZtLJQkUsljBKqQxgFDvEOgRQRBlGKQVZyLTRyGZW0E8cgVbSo0RFK/WH1Sn67/Bf8vN/GKLRKNFo7MZZsNDHrJkWAKr2hbjm9lbUGokeJWqCIWhsjtC4X1fnUJx2gp5nXqmgJlKByQSBoCAaVCJ8RmSNnw+fPviFPesUIzfdWkVeqBuSJBERYey0ISMT1buYdpXgtusOZsMzM1Tc9y8raWYFtz/cwafvHKwICgZlPvjCw+dfe6jcGyHsNDJ8QjPLv83mxistvP+pm2g0+qfnIie3nPEnL0Ou6EdBJPY+B/QdkWK6fK5uK/n1w2yKCg4SHNt3Bzn3omVkN8RK7RUoYm5/5hokVQSDo4ib72hg/pvpLPw4kkB8HkC6lIVDtGOjFSvZAGjRs6PSD1g6Xesjz9lITVHw7acZCa1gl1+cwqkn6Bl1YgNaWUfbajfPP/0C/7r95j89D5KkZe0mN60dUZyuKOZUJceN1/P5Nx7OPqVzW2NTS4xIs5iVyLJgx54QgYCgd5kGk1FBXWOEB2+z8uLM2ENclgULv/Qw/xMX6kNIzt5lGi48K4VTJzdywxUWjhiso6UtytOvOvjtOz0Fjv6dkmsaewHbt3ewY4+XKeemMOP2mFv8oaYLl18UM8gaf+Y+IpHInyaCzz77bH774I4u/x7ET6a1cyC7Y3cQk0GRQHwewKQzU3jlLSf3zbRz97/M8Uq+5tYIF89oxtuSgkYdQt/agxpqGEJMt0WHAR/uLoMnj3DGne4UqW2EdY0Ib6+kx9ZRybgRf9/Z8H8jepT3oGZHxyF6NQHaC35j6YJsynsczGjWN4a59IYWXpuVzcK3crnsxhbe/7iZa6Z1HTiMGKLl8hubCXu1vDBLz6knHNRO3rIjyGkXN2Fs65U0eLKEC9i4tpqWtkh8g6XVKhg4QMmebyzMmdvAicckby+a/4mfI8cdvhNwS0sLH835mGJHotmSVtJT1NGbVdTjS2JmdiiqayI8+kpvuvcooX3Z1i7bQPUd3Zm/sIZrpqXS0bidCaOO4eJLLuKKq6d1eo3D4eDnH+fy1dxEh2G9XsGrz6Rx1I46QltK0UhaTM50Fn/61d8mP1ev+oVQ0MWNV1rp1VODEIIVawNcdmML996cjscnGD9Gz8p1fiC5Bt5Tr9jJy1YyYqCJN9+MYOjoTk7EhNPmZPzw8Tz01MNcc92M+PGyLHPXHVdj1m/hpqkShfkqvv6hir27IgnE56GYcbmJ52c3otvZi+xwj/h6qZAUZEe60bpbw30zN3P2hQ1/aR4eeeRuyooqufmqxARBQZ6a7z7O49hzGlizJLESuFuRmqDG3uU5fcKDBi172UFPBlBDBSGCFNCNnWIDUcL7db0kaqkkTJBQJEqKScG3H+THk7V7qkKcPbWVjJBgS/1ydCIFM+kE8e83LCvHKrKhFep/bGdO4wbS8z/+L/n5B2iobyTTJCf9m98vc+60Zu6/JZ2Lz4mRncGgzDsLXJx5aSOfvJXL3poIDzzVzso1QXxOHYpgMwqXjwWfRpn/Sk6coBJCMO6Meha+mZtAIKlUEjMusdDeEeXN+Q4eedbGvE88jB+tJxQS/LzCzzFH6nng1nQkSWLDliBHDD6Y7I5GBY1NEc6e1sSQ/jpkWXDEYDWLftr0t+fmqKOOYlbBMzh2tGNP28GAoUF27xW8/I6N12ZlJ+gp+v0yU69vQamUGDNcx/ufuJlxeSrX3WZj0RIP102zkG5R8vMKH6+/50ZZ3xPl/u1SSARpVFUyoL9Mh20F+zqUGDVaNMYgZ5ym5dKLM7n/SRtjjjhY9XXKsYKPvvv+/wj56exwYSQXnVFCq4Uvl3rZsDXIpRekkpWhYuV6P/c+6qCjwcBrD+SiCBkRljYUGW2894aZfr20fP+rj3NOMXVa2yMRwVvvu1i3OUhmhor0NAdVjd9ibhlAGlkE8ONO30OfES7uuTWdK663o8eA23XwPNddbubGe9t44+nseGLO75dZ+KWHJ19w4a3JpqXWwdYdT3HKqecelvnZAUyceAIfzH+S599oYebzdp59KKNThatCIfH2S2n0G7MN0QC61CgnHN11IuHUkzW8u9ZOAF9Ci2gbTfQjuTafJEnkqHLp3bOVTKuSBZ+6GTtCR7pFTR/nMTRTxxp+JI0MutMXnWQgJII0sJdGauhFTKN+8pU29myLsnz5csaPH3/Y8/GfAGOKARNdx3d6TAT3VxdayUHNzphnw/4250yRRz1VFJKoOSyEoIrtFNIdSZJQCQ172IwWHUdwTPw70kP0p5ZKKtnaqaKvlQYiRAiLUKfKO1nIbGEFhXQnl2IUkgIhBB004aAdS76ZoqLk3Tt/hB9/+BFXi5s+DO+k2amSVPQXI9jGauqpwiTMGKUUbKKVanZSSHfyGEKEMI3UUEcl/cSIePeojTbSkQ626e8fRw17qKcKCQUCmaDwd6p2jRBGJooCKT73OsmAThg7kcdCCFpTahl34ti/LYFz8x03ct22mynu6NNpXatmJ0ECbGYFAkEW+ZQziB2sI49SOmgiiwLqqaKNRtLIRIGSOqrQoqMbvaliB2qhxkw6YUK004wFK1E6cxySJFEmBtLAXtbxIzphJEyIvsN7o2pVkVXTLbbP2H+ZKU4Lri12pl96NR98+v5hj93v99Pc0EyUZrIpxIARG7HPuht90aDFI5yYpM7fn6b9zu2Z5LGZFdRQQbf9yb5sChFCENpfxbmL9eRSQs7+QgyrlE2GyMGDEx16oiLCbjbhx0sWBXhwUUsFaSKTYsqRJIke9GMDy2hkH7miCJNkJpsCTMLMbjbRT4yIGTUF/P+oLNI/77jwX/wtuFwuvD7BHQ+34bPr+OGHCPvqwpx9WROvzcrmy7n5PPtwFnNfzuHROzOYcm0z6zb5+eJbD2s2Bti+O8DRZzfwyD1p7PitgHXfFbJ2SQFXTzPQf4SPvMIw/sDB4LmtI4olM8Re4yqaUzfh7fMzUx+o5Nonq5HzK7lxuiXpdU6fYqFib5gfl8cyCC53lDMvbSIckpn/Sg5bfy3imy9TGTxQw8mTWkizKNGoFYeleVlWPhLbrjzSInmxLImw48aJh1jpsyNzKwvfS0sgPgH6lmt56VkTNvNOdrIBszVM8UnreWWuj/mfRLn8zja27/Uy+10nGntBl6XluRTTysHW7CgRmlrD1NZ3FuB+7/0Ax08wJNXAyspQccXFZtocYayBPBZ/9hXy78sh/gBKRcx4QI7KvPaekzkfuti4NcQ9j3ewbnOi9lRre4QzLmnknpvSWfCZm+PPb+C9j1x8/YOX865o4rq7WikuUDFkwMEAU6GQOP/0FE6ZaMLhlBO0r84+JYV3X8xmy44g19/TyqlTGkhJgQCepG0jMjIV1SG27Qox/2M3R481JHWbLchTc/4ZJt56640/PQ8jRoygTTQhi+Rz16LbQ/eyzn9b+ouPc07t2lX5uUetfDBfwYCxzZw+pZHTpjRywz1tlHXTEFL4WbEygi+jCr0xgmL/g1+SJLLIp5qdnc4niyiVbKOQ7ihRoVQK1MYgtYaNnYxTbKKVNhrp3iO5Ns1/Oo47eSJ1um3xebNbdvLqiykJxCfE7qeXH8/isRdsSJLErPszsTkj7Kvt2jikuTVWHX3/3UZOO9EYXwfCYcGGLQFCPjWZka6DUGVrAU/PdrBpWzB+fUaThA492zdo+HVFZ124XRUhPvsmwNixh0/+vff2XFLbs5KuVwpJST7daGmObZ6SYe2mAH36HckTT71FKBBGG+26vVgdNlJXFxtTj2IdWQ3d+PiFL3ly5lOdjv36q0+Zek60SyL1pusNOPQ18d/9XY9Fu93OgnlP8s2CHHr11BCNCr750cfajQHOOtnElbe28tCsdlasDVBTH+bZ2XZkOfE9QyGZuR+5Of9UM++8rKWwZTwZ0SJSpXSyIqUMCo7nqbufZs2aNUCs3fjSqaexe+f37N3XzmMv2Ni6M0hJoZqBfbvuZEhNUeL3qMgMdUv690w5H5XQsOznT7HZbIc1D7W1tfz2y0JuuzY5uZuaoqR3Tw0PzbLFE6oATrdMo9uOX3iTvm4fu/Ao7Dhop4Y9BPGjJKYfZSWHftIIsqR8MqU8ektDKKEXMjLnnpqorVrWXcPXH2YjyzJlZQrOuMCPXVdNPt0YzJFYpez4sWaRQWBfES3NhzcH/2no26cPS3/2d7qfAWa9amfiOD2NDfD4cy42bQui1Sq46hILZ55kYuDRNZw2pYFN28IU5OgoLFCSk6ZDYwxRVmzg0VluVq7zI4Sgtj5CWTd10hZpgKunmtFrlRTla5j7UjaD+mkZNUzH53NyufWa9PhaoFbD5u0hPv0q1rHx2rtuSorUbP25hGGDdEy7uYXm1ghmS/J288OBQqHgokvPJNp/HY88puDxe62MOUKHNV3Fx4s9CeuOXq/g7eeyue7OVo44sY7K6hDX3NqG0ZPP7tVWXnzDxZdLPfTspmHNkgIuu62NCusP7LSsxNO3iUhmLaedouH9N9O56WYVZYPcmKx+brjKSPcSDQ5X4gY4EBSoVV1ri/8tSLHEb1WDjx+X+wmHBbsrQzz+gp2Hn+ng66UBREcWQ8PHkRMuI0vKJ9s5CHPlkZx7kYvm1gger9ypiysaFUy9PqbH+dX8PJZ/WciKrwqY/bwZudcGQgN/otL0KyndmjGkhtlVEWLV6ih6jATDB8c/cZyRieOMjDypjudft3P/k+2MP7Mep0vmxSfSueEuP3qjTHuTn08//eQvTYFer+e4E6ZSWx8hHBZJE92wP0HZX0s/RqKOGPl4kZtzJndw6nkdvPymC6/vYPzocgmkJFtkgYwiiUeCEIL2lB3oiuspKVRTWqymuFDFq+860RgDeHGhQoWVLMqlQXH5Jo2kpYReWMhky04/xxznxb1mML0DY7n5muv+9vPyfyvC/jBOun5eeHGh39/eK0kSChTxqk2AQnrgxc1WsQq3cBAWIWyihc2swEIGZim2JkUJ48FJqdQ7IcaRJIliqSc+vPFnqRCCZlEbJ5mq2N7p86tnLxnkkS+VxtvPJUkiQ8qjB/3Jz//3EkPJsHLZKoRMUlkwAL1kRIWafhxBFdvYLFZSxTYGMZYsqQCVpEYnGegm9aaIMvawiaAIsEtsRIGScgb9Tl5AQanUiwBeBGAkFT+JMYUQgmp27XftLkiYix70A2AV37FbbGKHWM+u9DWcevVE7n/kvr80B4diwIABzLjzSvZlbaVD0UxA+HCIdraIldhpJ4eiuHt9PXtZz8/48NBINTVUUE8VDjoYzJGUSr0plsoYKI0mk3yaqCEFM30YhoUMsijAkpqGR+EgiJ+wCHW6HkmS9rfRD2IAI0m1mph6+WT0ttSkBRapIo32Kjt79uw57LHff/f9SH4NwzmaUqkX2VIh3aW+DGAU1ewkl2K2shqn6Ii/RhYyTaIGG63kUIRa0tCbIbTTiFJSokJDWIRooZ40YoUiGnQUST0TPtdCetJCHX7hZQsryaGIodI4CqXuFEtlDJaOREIR3ztrJB1qtEjENJFXiaWsEz9TwRa8uNnEb1jJxqAx0dHR8fuh/mX8t/LzfxhMJhMeb5Rtu0PkpJv55ZcgO/c18/Zz2WRaldQ3hrGmKdHrFRQVqGjriPLy205GDtOxbLWfz7/2MO+VHEYOPcS8Q6/g+ivSiERjweh9T3bw/qu5VOwNcc5kO9lWDVl9HYwaHuS2a2MPByEEX37vSXDqPhQajUSaRcmHn7u493Ebeh3cd0s6R408uPCWFqn54K1MJk1vZsFnLiRl10LLyfDRvIXkyT1oM+4ikFnFmFFqlErwLQ/S2L4Jg9VDWffkmYAJY/UELXWkKdJ54CEVF5yVaAByyYVGTpzUQMRf2KU0iBoNkUMIPo+xjn/NMHPZjS08cV8GA/toUakkQiGBLGTOPqPrjPXpJxp47Y0gkl9CGdLgcDj+tPu7UrLi8NSgUip47yMXo4br+W5hPnUNEU6+qIHupWr6lGnZsSdIfWOEUEiweKmX5rYI3yzIT2hZ/+RLNw8946emLkRxYWIwPvmcFGY+38HbC5xcOdkS/31WhoreZRo++9rDBaen0L1Ujc/n5/sfviOzeRRmKTYOWUSxWXYwaYKW3BwjT71i4+3nOreTx+fkBBPPvrMWuPpPzYNCoQBVkArNb3T3jYpnJYUQ2HU19Bjejs0R5dYH27hqqpnCPDWbdwT58HM3j9zZtcmKSqXASAqBaIi3nk3DnKpErZY47pwGTj5VzbLVPn78MoPTzncg9h6s9MynG9tZyybxG0X0QIseF3Ya2UcxZRilVPaIzbw0y8K8BQG+2+OijV9IE5koUdFOE2GFnxK5N15P120I/8nYsO57zr84wjefrSK9oz/C0sGRI5J/lmXdNTQ0RYhGBdZ0JX3LNazZGIjLQzQ0RXhhtodNmyNkZCiQlUH8QZlTJhr5ZYUPjUaify8tU65rZvwYPcMGanH92nXrkhASHR0R5n/i4vaHQzx4WzorNnjQ4ye7bQRXX7WKYaP9XHGpHrVaYu5CFz8t91FcPOAvOb3v21uDXjb9gT5zKvaWTM6d0srXH2dgMh58j+bWCFOvbeWhmbMQQlDep4wNmh2khC1JzxXS2+nbJ/b66poIWnTkuEv45tMlTL/mygR9vrbWesb07Xo83YrVSHo/BMCbaufE06ce9tgPxaefzOXaSwQqlcTKdX7ueayDE48xMri/loamCBlpSkYO1XL9tDQuvaGF7buD9B9fQ88SNUcM0VHeU8Ozs+2MHq7jkSc9ZDsmdCJuFZKCQncv7r/jQe5+6E5uvuEcZt6hZMLYWLKstj7MbQ+106dcw5adXevsNTRFUAlNlxpbBwLIO66BeXNf5fob7v7T8/DB+7MJhSJJk0sH0Ldcy0vPKPnoozYyMiRcbpl2e5hgSLBZ+Svl8lAsIhbIhkSQfcrt5PSwMWo0fP2JCYUri2ZqUKIgSoQsqfPGLFVKI0Pk0NDso1/vxL8V5qvp10fFW89m8v0yL79+mp3UfRUg3deNmvaNf3r8/6exZMkSFi1ahMPhoKCggEsuuYTevXt3efyyZctYtGgRTU1NGAwGBg0axOTJk0lJSW469Vdw1rln8eYrL3LN7W288uTBSnWnK8rLr/nJ0mSibS8GJD5+txZraRufzE1n6nmpPPmSnXtuTufis1NQKiXsjijHnt6OoiqbX98sRUJiycJaTIVt3H2rkfw/qCLPzFChiGqo3qPCoFdwdBKyqaklQm62ivdezGHKdc188bWfZav8/LIoF4VC4oYr0rjwqiZuf8jGlCu6ds/9s9i8eROrl89m9Tc58QrDHqUajj3KyIOzOpi70M2U8w5W8K1Y60ehkOjVXUOaRcHKdQGCqfWEQxIVq/OprrBTuy/Mwi+8VNWlcN3tMzj//Eu5eNKxLJuTx8r1AW59uI2zTjJx3bQ0tu4Mcsw5DTz3SCYOp8xjz3fgdAuqKgRrNwp69NzN6LHrGTJkyD+q/WnNNRNIWcEXsw9Wt9odUR59zoZCIZi3KEJf99BO76mRdKQ29+fpF3eRnSezflOQ808/eK++/6mbkUP0TJ9yMHaWJImJ44y8+ZyCN+e5sOYoefmxLHx+mUnTm1E2l9OhrsMv+5k0vQlfQBCNCEJhQbpZwQ/LYnHOb4sL43HphDEw4/IUTr6wkZdeeIELL7zoL82D3+/iyFF6KveG/3B+zQY1dUi0t0o88i8rGcESFCh5e3UTL82uYN7bqQzpr+WzL4OkkUEztQn6rhasdNDcqWXXZqrgmAvaeOKB3Pj7nzLRxPXT0jjm7Hr2sgEVagYwMv4aIQR1VNFOI2q0yH4DzX6ZVFQYJBPKCPz66y+MGzf+L83J/2YUl5SwjBVERGfzGSEEtVTQnT4A+IUXBcp4JSjE7uVeDGabWEMNFUjEqkV7MQSdpI9LxoUJU5JE3/EACihlPb+gEbH2dQ1ajuAYVJKKsAiwkWXohIEAPmRkAvgYTPLkd7qUyaplyw+rI+4ATKmmpGT9oZBQoEHHAGkUFWIr+ZQklQ1IlzKpFjvYyQZMpFBAty6/U3mUsptNRAjhxoFSVJJGFmo01LCbdLLJpwQX9phjvFCjQ08uxRTREzttRPYTzE8//iQnn3zyYY37j3D+pPM4ZuLRvPDsi+zds5dMq5XdizdhFlZstKBCHTdeaqeZHvQhi/z98VCAfeymiu1xohZi1Y020YJb4aBFbsCFHafUhkE2EJKD9GUgW1lFbzE0vmbIQqaRakIE0aBlPb9SmlPEfbc9QMQtEwWyKOj0WWjbU/jph58pKys7rHF/+elXDGRsp/OpJDVlYiA7WY+ZdGqpwCPWo8eITDSW3GZEPF41SqlI+824BIJ69uLGTj9G4BFOwoRZL35BIIiIMHpM9KAfDtrZyfpYq7vUmaMplsrYJH4jImKSjCECpJJOOtnYaKWDZnozFD1GmqihkX3olbq/tG/qCv8lP/+HIRKJYE1T8dLMTM6c5MCwdxgt+l95ZY6T1vYo+TlK6psipJoUNLdG+eHjAjKssRvc75fZuSeUQHweiisnm7n4mma8XpkTLqinrl7GsnccDWmrkDTRhAoSSZIIBv844+hyypx6nIkvv3RSVKhMID4PxeP3WDnr0iba2rvWX0uG9rYWRGqAk6e088idB9vphBA8OMvGb6v+WLDabNChSvVzwVmdjSTSLEpuuzaN2+6shvbuSc9hoxUDBysGZWUIj09Gq5X4131tROVY5WzEqyEakXB7uq7m9PhktNHYuaJS+LBMHfIKCyjM20FxoYp1m0O88ngWCoVEcaGauS/ncMPdbWzZEUQIePLeDMJRwa0PtLP5p+JOLsdnn5rC2k0BzrmiidefymZw/4OErV6voLhAxTsLXLg9gqunmjEYFHz9nYd3Frj45fNCJAmeeNFGdV2EY45Rs3ffKvZWKfDbjaTmurl2qoFB/QxUVofR6xR8/YOnS1MEt0fGav3zZexCCPIK4KSjg8ydv5Q8swUVakIaJ6ecrObRezJQKmHV+gDTbmqhaZ8eZAXnXGBg0RIPxxyZ/P6c/6EfVzDM9Cu1ZFhjS+LOPSGqaiKkpCi484ZYdfHZZ2j44oV6rNGY7okkSfQVw1nHT9iIacIYSGEQY1BKKvzCi03RSG2tiV3Lchkq9UEWMm7sRImSTyl1yu3Y5XZamv6+4+n/RtjtbTxzTwqTzolw14Mr8LkDf7yxSY1pjBkNEjZHrJrlwqubmTDKxPPPRUht741JtlKLn0b1HjqkZsZNdKH15oAiglNfy4N3pzL5nFTMJjfPr60jM5BcZ0Zk1fPwHRnk5ahwuqKcMbWJSEsW9VShQEFB+5Fs+aKBqWs3Iskq3A4lQ0cqKSg+/JYmgJJuxdQq1qEXyZNIbpy0i1Z8W/UMPKqeCUfq6VOmZtWGAGvXh5Db8nnomsfAHOWmO27AY23H2pTbiZiTRZR27V7mfRpmwRcuHF4ZKX0LFltvtC2pfLX4ay66+ML48UUlvdiy42tGDEl+3Rs2hcCTgVe4kXLDjBv391zuKyu2MvUUFdW1YR562sZnc3IT9OQmn5vCNXe2snJ9zNjtvCubeOg2K48+a+OCM1Xcfr8Tt11Ny04zTn+ArC6Mf3SSgdq9u7n7jsv59C1DgrxMUYGaBa/lcOzZDdQ0htldGepUjQzwwONOInIUQdeO51EpxMkT03l57o/Anyc/d+7agt+rpLI6RI/S5FVlm3cEGX+8irUrtEgbR5KBGjUdyFTTa2QrA3vt5Lvvt+BygjcYIT0dRo/QMXWSnqXf2clzleLGRpQomUlMiw4gj1JuvG01aRYvWZlKbrhGz/jRMd2w3mVannvVxXtzwxhDOftNCgU2RTPBzCpQhVGE9OjaemI0Wv70+P9PYsWKFcyZM4dp06ZRXl7O999/z8yZM3n22WeTasHu2rWLl156ialTpzJs2DBsNhtvvPEGs2fP5tZbb/3Hris1NRWUgoWfB1i9upWLL9CRl6fgtrs8FLmOiGmQHbjNbFm47TbOuHA9P3+VSX6OiqmHkH9nXWRDWzGMcg4aXpodVjwOB/c+spr8oq4lippbI8gCjLZSHnmqgQfvsiT8XQjBvU90MOMSC2q1xHMPZzLihHo+m5OdYBh5y4w0zr38n3n2zXl7Fk/crUqqeXzn9emcMrmByefGHN8/Wexm0RIvq74pxLhf81GWBS+/4+DDz92Q00Jo8yD2fJpCo7QXchr45MNXeH/+G5xzUoTKfSq++cHL1/MPJpePn2BkxiUWzr68CSEE73/qwdOUSrZ7AD0xE2jzcfuUe+kxophX3nz5H9nICSGQlC1891lmggFmmkXJrAcyOXVyAwYpNd6x8nuY5SzmLthIem4QREyq4oC+68IvPSyYnTx5PWygngdn2SgtUtHcGqG8h4ZJZ5l4fc4evD6Z0UM1PPtwJplWJadc3MiDt1kZNUzPOZc3MvvJ7E4a8hqNxJwXszlxUgNvvvEc06648bDnoqpyG1denML1d3ewqyJEr56d10QhBOs2hmlhD+UMITWUFr/3M8IlhBvymHzZL5x+qhpa8lFKSgpFdyrZRl8xHIWkII9StrE6lsTen4CXhUwoo4YnHsjstM7n56p46HYr99yspdXnjBN1Qgh2sp5U0hjE2PhzOCD87GQ9paI3Bo2KjRuW/Zf8TIJzLjibhe99ykb/cvqIoRj3SxOERYi97CAFCwYpBSEEe9lBCeXsYzf5ojThM+pBP3awjn6MQEKihj24hA0JBQF8qNEmmLd4hZt6quJVjkZSY4SndDQuYaeFunhhRhqZtFBPFgVYyUaSJJzCRgWbKRQ9sEqdv19Rr6CtrY3c3OR6mF3h5NNOYvbzrxEVkU5t73DAzfxgHOLFlUDq/R5ZFKDHgA8Pev64cEkgk00huRQBEq3UU8V2+nMEKYckO8MixGZWkkEurTRQxTZAIkSQImP32PPtH8S8OfN4+/U5qLw6FLKC3XIFCAmBwEQqZQxCQmIrqxnAyASHdo2ko4yB7BabsIu2uL6nT3jw4kEgcNBGED9GkUqJpxcOOqhkG0X0ZAfriYpIXGNTQkKJis2sRIMW9fY0+kvdiRKhmbqY1qgYEZcGiM2rOGwSPBwOI0UUcc+T38MopRARYXrtlznYykoGMrrL+FSFioiI4MVJNvkUU4YgtnaVUE6WFIsLZSFTz162sBI9JgyYKCR5xxNAJnl00IwaLZnkxc+jEVpkBFtZSRFl5FJMlCgubeufLhj7M/hv2/v/MLS2tpKSoqC4UE1qeoQ6diNJcOOVFha9l8erT8Za35VKePrBzDjxCdDaHqW0qOtsvcmoQJahXy8NzzyYSYpWh9tSwcAhgmkXdV50uhWr2bYreVXL9t1B/C4Ndz1qIy1N0SXBBVBcqMbnlzEZggSDXVfJ/B46g4rUHg3MvNvaye3+vn+l09IR7rIlxO+XsbnCnHZS161Gp0w0ojb58IrODmKyiOJM30l2/wbW8D1rxA/URfbx829+5r6Uw8+fF7JsUSFrvi1k7GgdlnAuL77p7PK9XnzTgS1io0O0kFmQcVjkp99Xi8crOO+0FPqWaxKMCwb313HFZDN9yjR8/X4+W3eGuP9JG1POS+1EfB7AFZPNDOyt5faH2xPmz+eTsTlk8nNVbNsVZMixtZw2pZHbHu7gvZdyUKlgynXN9OimYckH+bw+K5vvP87ntRfM9BrmYuPPudx8VRpHjzVw5WQzvy0uZOPWEL+sSF7V+OKbdk49bdKfnof58+ei1UosW+Nj0FCZb7/VMO8jwQ03qBGKMM/MtlPXEGHUMD3HjDWS0tyP3NbRLFkSZXdliDUbk7chf7TYwZQrwtx2QyrhsGD+J25Ou6Ade5uSbZuVXHRWrBriphkpSN130MQ+fMIT1/sspTet1KPDSCZ5RIlQKyrYzArUkpr7Z3qweGIPAYWkwCxZSZeyUEsaisL98CjbENJ/W5uSoUfPAazZECQjXcneRh9qlYTfnzzJIMuC9o4oBr3Elh1B3G7BXTekkZet5MH7ZApbx2ER2agkFQYphR6RoRSG+hFuzibL05tMZz+MGk38877gTCPhrGoCovP961A10WdQKE6ImVOVzHkhG40hTF+Gs4uNbNX+SOFRu1jwRgZG2UJJcBCVlRrOPOvyvzQXky+9GFdGW9I1TxYyHTQzgFEEo2EKGo9h64eDePDhEHu+6ktZy6n0koeQ29GDrKoePH7HLE4+60QqUjbiEwdNxHzCzQ7dMiYeL/H5nDy+fj+fLb8W8tb8CLbi5Qghs3PbjoT3PvHE03j/85i+4O8RDguen+0hrJPx927lnfff/tub/vT0LBpborz8toOHb7d2MtKQJIlnH8zkjblO7n2inWgUahoinHmyicdfdKD0pzDAdxzF3mEo5D9uRQ2GAuRntXbS1T7wPjPvyUCBgmvuaGXpz96D8gyOKDfd28bW3X7GTQC71Jr0/G7hYNBgCZVKgVr556VQABBqoi3ZPPiYO+mfm1sjrN8U5L3ZGbz6iob2jPWxpCBWPLgY0s/A1ZcbiMqCDE85g/zHUdxwPKvm9uXCyT6CAbFfM1uJBStKlDFiXFlLm3En7cpaovvd4BUocdenYdp2LPafRnLD5XrOuKiDX1b4WLHWx0fzFZS4RuPCHguSrSs4/qo9/Pi9nq3r0vnsSxU9T92Ix1+fdCz/f2Px4sUcffTRHHPMMfGqz4yMDJYuXZr0+D179pCVlcVJJ51EVlYWvXr14thjj2Xv3r3/6HV99tlC5HCIqE9DWsXRzHu4B/dfbQV7ZoL5wgGkiHSc+6ys3hDg0D3U+s0BbDVppNB5M2HCQrApi311ERqakieYX3rLQTSiIN3Xnc/npnLWRe2s2RigtT3CD8t8nHlpE0cM1nHkyFick52poqRIyY49ie2A+bkqynuq2bRxxd+YlRgc9rqk5nYQI9fyslV02GKyPrPfdfLWs9kYDTG9vcB+KajrLk+jrJsGuzNCa8Z6XKl7GX+WjRXf5rBisZmjhns4+2Qdz7/h4LmHMzuReAaDghcezSQ3W8UHr+dg1KkxS+koJCUGKYV8Z09qf23lhWdf/NvjhZj52uhhcgLxeSgeuMWK0tB1V4kkSaSalPTvpWHpR/lcc0crby9w4vPJIEScGE6G4gI1W3aE2Fsb5oypjeRmq1jycQ6fvpeNSilx831tfPmdh2OPMjBqmD7+fD50z3Io8nNVFBWoqN79AevXrz+8iSD2XLCYVfh8grsea0+Q+jiA1+Z4CLWmo0GTtAJdLWlQNnbnjTk+dK5Ym64KDVEirOUHmqmmgb1EiLCK79giVuISdlppYPw4RZcEwlknm1Bb3IQIUiP20CoasNOKBi0FUveEBKRO0tOfEexlOyHJT0pK8kr5/3SUlZWh0iuIEmUjy9kglrFG/MhGlpGChWLKcIh21vIjfrwIBOlksYN1CdJZWvSkYmU137OOn0kjk8EcyWBpLCOZiJl0bLQB0CLqqWQruRQzSBrDAEaRShpRoviFlxQsuIm10AsRMzQawEgypJz4vWGW0hnAKPaxm4joLMsUJsznn39+WHPh9/u59frbsIps9rE76TFVbCWP0vjPiv3dHF0hSgQFyv2O8Y6kxwghqGQrQziKQqk7KkmNSlKRJ5UwjHHsYUvCXKslDeUMxE4bvaTB9GYYQfyUMZCQxcPIkSOTvs9fwcvPv8KcJxaQX9Ob3I7uZNtL6e4YgBoNfjz0ZCA17GE9vxAmmEB8HopiymigGohVEO9kPeUMZKgYRz/pCIZK4+hGHyrYQg6FDGAUtVQwiDGUMwgVanQY0KAlRBADJoYxPt4xqZRU5Eul9GQAe9iU8N7BLBcTjz/2sMYdjUaTynIcCiUq7LShkbREiHQyKDqAiAijQMlO1mMlDy0G6qhiNd9TQPc4YQmxvW2R1INsClCixI8HJV3zUSrUBPDv15ztgSxktou11FNFFrn0YwRhwmxkGWbS8Tg82O1da9UfLv5Lfv4Pg9lsxuuLcs7lTRw7QUPx4Bjx1K9Xoq5YW4fMoH6Jv0tPU8bNbpIhFBLIsmDTthBNLRGcHSoGj3Ny5qkGUkydb4Xbrk3jpnvbaGxOPGdjc4SLLnNgb9YRaE/ltJM1NLZ21rg4gGBQJhyOtU8fjn5F30HlXH9V8pYxhUJi5FAdH36e3P37hdfd2NuUhCKdN5Rf/+Dl9KmNnH1ZE6lmieaCn6mSNhMVEYQQOKQWNmt/4rZbtLjdkEkuPRlIcb6WD17LTTC3SE1R8s7LaaT3aqFij+CdBZ0J0K+/9+J0y5QWaKmQtnDj7df/6TmAWPWbpJBQqxUY9Qr8fpn7nmxn2HG1DD+ulkefszFqqI45Hzhp64hy05WWpJv1A8jKUOELCMYcoWfZqoNtINfc2UqqScmQ/lpGDtHRu0yDJAkG948ZJS392Ue/ci0XnJGSEOS9vcDFO89nx82CDkClknjj6WwemNVZp+OjRW42bQvS2Nj4p+dh2a9LCQYFZ51kokc3DW/Mc3LjPW0YdAouvcDMkAE67pzZzj2PtfP5Nx7U6NBIWtytBkwGBQ881cEdj7SzdlOADVsC3HhPK8ed24inycKH8xUMHNlG/1Et3HirB19TOgWhvqhRo1JJyLLgxjvsVFeDjRYq2cIqaQnr1N+wl+0MYgwenGxiORVsRbNfHH2ofCwlvmFs/13AFZ8jSY1CqNi4dvOfnof/JJx73qU89qKHq25toTBPzfQpZt6YlzzJ8NGi2EbL7pCZem0L/fqoeWa2g59/kekeGZx0Y5JLEQ7akfc7HGZmKuJJA61WwecfpOHqvpxW03Zcwo5DtNNsXUPmyB3MeTVxU1JcqEaf7kOJCpPSSEZemKPGavj8qwDq9iJSRBpej45Bgwb9pbnIycnhnCln0mDZkxA0B4WfbayhiJ40Uk1P+qOTDHhxUUQZ2VJBwnmUkpLCjl58u3gpQimzlx2sF7+yUnzLJmkZKqOfo8caEiqohg3S8dXH6fiyd1NTW5dwPp1Ox7Tp93PB1UEqqw8+B/bWhDltio2i7qN44M27WPzdl+TkdC2D8WdxxlmX8NpciZ0VoS6TblqtAotZwaihen78pICbp6dx781WNv5QxLkXh6nJ/oEQAWSiSTcgEDPXS7GaOHJk1wTpkP5a5KjE/FdzWLMhwF9q8jMAAQAASURBVAmTGjjq9DpGnFhH314aVn6Tz5xXrIRKNuMSifpkXuHCWbiWpx4x09AUwWA6PDH3I8edikIo2bosnZvvtuNyH6zU27AlwPFndmDUaAmHBQ5XlIjeSZ2oJEqEKBF27pSZdKmDjLqxWKOFKKTY5t1CJgUtR+GwqZCQCBHASg6N2l20lv7AlHtqeOZdB5feV0N7tx+xa2tpp4lM8pAkCS16tM48fvtJxXlTHNha1ch6Dz5TAwKZxpSN3HonPHqvhcyM2HOqW7Gaea9ncsLRgk8/XXhY8/BPIxKJsHfvXgYOHJjw+wEDBrB7d/KNZXl5OR0dHWzYsCEWQzgcrFq1isGDB3f5PuFwGJ/PF//v9x9MzkmSlPT/grlzSXf0QqGN4MdDppQHKMimsMv30dmLeeYlL6OGHUy4frE4iLaj6wp0o6sYOazikuub2bTtYMI6EJB5dradDnsUg0YVM3hxDqbqpx5ccl0zd83sYM2GAK88nsWVkxPNFIwGBV99n6gJt3ZjgKNG6tm+7bcux/xn//87acRwRKBUwk+/+ThuvAEhYNYrdo47r4Ep17Vw8kWNXPmvFi44M4X+fbT07KFEkV/D2y9ZycmK3acqlYTbG0WljBlKJkPPbhr8AUHfci25JQFCIjHhn+HP54uFi+LJ07/zv76+nr5lXcfefco0CHWwyyIBr3ARFmFmP5VNQZ6aRe/lUd8Y4eiz69lXF5NQ6gq19WHa2qO8s8DFl3PzuPCsVEoK1RwxWMf7s3M5eqyBWS/buficWAwfCgnCXW9PAJAkuPcmJfPnPnfYc3HWOdN4bZ6CN5/LZOfuEEedXs+3P3mw2aNs2xXk0hk2XpylQuW1kk52l9dgFXlYLBJZR69lrfpbqthOFgWk53toNe1Gp9QwlHGM5gQKpO7sktZTZ9iINaPrjhSlEoKSjxLKScFCAD972IKR5JVuKkmNHhNCGWbc+BP+cNz/qRBCEAwFkYmQTQFDpCMZzgR60B877azjZ3aziSwKYkQo7TSxDzvtbGQZO8UGdotNbGQZKlQYSKE3Q7BK2fF5lSSJ7vSljUZ8wk0j1fRnZJw4V0gKsqUCBjGG3Wzaf3w/trF6vy6kBU2SCrwDGu3N1Cb83iXsKFCwctmqw5qL5595AXmXlp4MBATbxBpcwk5ABKgS21ktvqeDlgSX70zyaaYu6fmEEDRTSw17qKWCRmrwJykCsNGKGWtSnVGNpCODXNpJrOxPkSz4ie3bTVIqZqzsYC0Ou5NxQ4/mlGNPZck3Sw5r/L+H1+vlo7kfk+vqhnSITpSdNlKxYCGTnaxHi56eDMBC17JoOslAhFiMWM0uyhncSaPTJJkppTe1VMTc7CmijgoUKOjFYAYyGj0m1PsTKZtZwQaxjD1iMwHhj88LEP/ZoWqjtH/xYZtf6XQ6FAbiienfIyxChAmxm1jhQwHd/oAw30GQACrUOGmPG2bpMJArFSd9TcxATCJIEBstXV5nG400UE1vhqKVdFSylUzy6CUNwSJlYJLMFEs9GcAoKtmKkCVuuf6f66L5X9v2vmPHDhYtWkR1dTV2u51bbrmFI444osvjV69ezdKlS9m3L+ZAXVBQwLnnnpuwUf3555955ZVXOr123rx5aDT/jJh5JBKhrV3mpGPU3HVDOl98U8fjL9oIR0AIOPMkIxedlZpQ/XcAKSYFBr2CvTXhpMY7C790M6S/lgXzJKZcHCUkhbn3dguhELz0trOTc3hJoZqXHsti0vQmcrJVDOyjpbI6xA/L/BhDmRiybCijZuwOwc4qP26PnJREXfCZm6xMCZ9fHJb+Vd++vcjN6posvWqqmfMusdHcInPllBQMBgUOZ5RnXnbzyfsaBoRG8vlXP3LvLQdf8+KbDiqqQ7z3Yjbm1Fjw2tgcYfotDTTUNaJTqykuhLFF8OKrATLrjkIr6WhT7+Pqy01JW6okSeLOGyzMWeDm4Sc8vPaum6kXmNCoJT78wk1RvooPZufw2DNu7BWZbN6wmdGjR//peQiGwni9Mt2LY86dY06t4/ppaaxYbEWjkeiwRXnudTuLv/OydkkRuypDvPaek4vOTh5YrVznp38vLX3KNezZG2LUMB3X3NGCQiGxbFFBnPyZPtXCdz97mfNhrDJ23sdunnmo80PC7owmtLIdigyrkkBQ0G9cNb26azliiJbvfvVTWx/GaITq6uo/PQ+gQK9XMPX8VKbd3MquPSGWfpQfJ117l2k49igDjz7XgUoN1qPWsWOTmmNOCPL6MzHTrNUbAnz1nRdZjhHXOn8GvaUx0H7wXfJFhHX8RA/RH4fLy5dLHcx8yotndylDRI9YYCTFqoN3hNYR1LfSrt6G1xVkOEd3CkjTpExcwk47zWTRWTNPCHA5O1cf/xdgtVrp2esEKnctYvxoPVPPT+XKW1p59FkbV19iJj1Nidsj8/pcB19866Ws2MCIY5vRpwiuuzyNsSP0DDuyHaOUfN2RJAmTMOPHi4EU7C6Z1vYI78zzsq9G0LuXgp++svLbGifffd/Op1+7+eqjLPr3Th4sGfSxlhptNAXj3j68/6SbvWIHA+U0AvgZOXrs39qwXHfTtZT16snLz73K3h3VKGQlKtQU0xOzZKVeVNF9fytTG030J3kmXSmp8DeHsAbzUaJiH7voyUDSRTbRjghP376PZ17YxzefWsnaT1AVFajp1lNGkSRneswxJ5CbW8SDLzxFW2sVkgTp1h78685b6dev69aqv4KePXuiMhyBw/nVHx6n1ykY1F/Lex+5aOuI0q1YzSkTjTxyZwa/rqqjUfUjqQ2lVLKNcjEo4XORhUyzdS+3XHsjuzfc2eV7NDRHIKpEo5a45+aYQcKLb9rJzFBywRmx9TfNouT7RVYmnrmG5g41ZrWJsNJPWS+ZBU+lkZej5Oo7glw0+YbDmoesrCwcdNDTcTS/zm1g9LdVmFIjBEMgOyxE3UWMv6iRQaPb0NgLMXl74MPLJn5DgYLt2wTGqJV0qXMXglJSUiT3ooU69JjYxUaGDAnwzQd5cR3w8aNh+iUpnHnxbiqXSwyVj0YIwQ7Wo0VLX4aj8xnw7nNjs+xAWVRNZl0egfR9TJ2UnKx75M50Jp7/OGedde5hzcU/CZfLhSzLmM2J5J3ZbMbhcCR9TXl5Oddffz3PPfcc4XCYaDTKsGHDuOyyy7p8n88++4yPP/44/nNpaSlPPPEEmZmdKzgPoGFfO+lGM7dcq+fFp7fQL3wkIBI2eL+HhMRPy/08OzPn0F/+Gwg6OmS+mJ/N82842F0ZRqORCIcF55+RwuRzU1j5ZWxTHxA+giVbKO+m5qn7MpJWITqcURQKkOWDbxyNCp6e7eDD13NYsZHDbvP8Pbp1H8yO3asTXN0PwOuTaWmNkmZRUlsfISdTyeRrmzllopFvP8iPx3U794S49s5WDAaJpR/lc+FVzfywzENTi8yCz9xEIoLlq/2EI4KaunCXlaYHituHDFbzy1oPGg5ekyRJaCN6lErl304G9enTh+++6NpwbW9tmII8JY0NVeTLia7WspDpyNhMcbeDlaN6vYKrp5rZvjvEhDF6FnzuTpBKOIA9VSF2V4Xp10vDv65OQ6/v/Ey4/KJUXpnjQLN/ihpbogSCMi53tFO1PkB7RxSNWqKkUI3Pc/htv7m5uXy8cDS7KlfQvVRFQ2OUa+9oI82soLZWEHGaURElSGUnh+9DESWCrUNB9XYj2ekKbC4bDq2NLIORvIZRsVhi/22cThbDxATWBX7g86893H9LcuOuZav8GD0F5Eg94q/LF6VsZRUKocSEGQOmhGeQUTLijCoZM2YMSuXhSYb9Wfy/uk8GWLlyJbJHICNQ7a8wkySJdLIIiQBhggxgVLyqNpM8SkQ5m/iNXIpIIwuBjG5/S7eNFixS57hOISkoFwPZyHLKGZRUv1svGdEJPR7hxCylUyYGspXV9KB/l9dvJp2aQ0gnp7Cxg3VISKRbDq+9d+ni7yiIxFzNc0Qx21lDBVsJE6SInvTjCAL4qWE3daKSAnpgJZvtrMUiMjBJB7/jB9zucymmWCrb70TfwkZ+pZcYEtdw9AkPlWyj7HdO94cinSxaqOu075GIVdxXsAUfHgYyBqM/BfwQ7ghx//RHWX/FBu66t+vY64/w6EMzaWtqw8kqZGRUQkUx5cgIBDIRwugwkCcV4xfeBC3Y3yMqIkhIMbIdX8JcHYo0MtnHbjpECy3UoUFLmBAu7AQJoEWHlWyKKY9rcTqFje2sobcYikEykUo6jVSjzVBS3L+AF197/i+Nf8Lx41n36dZOsgYHJCAK6U491exkAyAAwRbhxEQqsR2Fhlbq8eIhBQt5FOPHF9c6bqCaCrEFE+ZOWqVqSYMQMiqU1FJBpsiPy0AcgFe48eMlh0IMkomwCOHHS5mUmHA+cL580Y1KtrBr825sNts/0v7+v5b8DAaDlJSUMGHCBJ5++ul/e/zOnTsZMGAAkyZNwmg08tNPP/HEE08wc+ZMSksPlorr9Xqefz7xhvwnF/Ta2lpMRgW3XG3h/CubOelYIzdflYbFrMTvl5n7sZvzrmwCIbA7op0CzQdvs3LFzS28+mRWXLtHCMGSn7289p6TlpYoWe0TMEmpVLGNb79zcO2VKbS0Rdi+O0jf3wWOOVlKVCqJh26zYndGqW8KM+YIPffcpKZnt0J2V4W4/wkffcpVnHpxI4vn5yUYbazd5OfR5+zccZ2FJ15yUlJS8qfnok/fYfz020eMHZG8RXzluiCatiJemynz8pu1qLVRFP5UdG3dyY/EjCnkpjxefM3FddNTaGyO8NNvPj55OzchyMjLUfHxW7mcdGEDj92dxk33tdO/rxFdS8lB3Qy9l97lXX9depZqKOuhpn+5is9fLmTW/Q4yylr4fF42udmxB3MwJLBErXz/7Q9cfe2fM/mBWDu6kijX3dVGXUOEN5/JZvyYg5k2a7qSi89Jpbk1ikol0a+Xlpr6CPvqwpT8LjiPRATPve7g7eeyWfCZm9fnOnhngZNwBFZ9XdipVX7CWAP3PdmBEAK3V44TIYfi33E5OZkqfvmsgFXrA9z5aAeRqCA1RUG3YjUbN/z59qaRoybQULuMgjw1Hm+UV5/sXG0KcMd16fy03M8XC6yMP7OeR+/K3X+dEiOH6uOauEIIvlzUhuySEwIalaSih+hHEzXgVXLjXTYirZn0o2fCplEhKekrjmC1/zusve3YN6ayQ6xDJdRkkktE5yCc1gSSQO2x0ORq6xQEeIWLCFHyC/6aw+N/BmQG99cgRKzi+/VZWSxa4mX6ra0EQwKlQuD1wPq1sHdNCpgDzLgy9eC6IYl4lU0yRIm1iUiSREuDijHj3ZjtZWhlI2vUTl6dXcGdt+s4+0wtX/3s6FJaJBiUaWuVKJAU2EUrOnRoUzwUSmlst60mKzWXu2c89rdn4/gTj+e4E47jyEHj6dY+MGFcEomtd8nE7A9AEVahREU1O+M6tQAKNGT6y/BWZnHR5ev47ouDZMzAPjq8IrmOT58+fXjq6Xf+7vD+FO5/4FmOO3Zpl9pu0ahg554QtzzQxqQzUxk2UMuWHSFOnNTA3TelM+W8VBoaw2zfU8+6lQo2dCwjX5SiQYvdVAmWDnLyMvnlp89YvdLDzLutSc3/Zj3voa0VTMbY37741sNr7znZ8H1iVjwzQ8WaH3K4aEYTuVlubppupqRIzbZdIe58LEBZn3MZOfLPJ8QA7B129BjZzUZ6hYcgNRVib2sglLEHS4GNqNTM198LLI1DSRd5IEE6kC9imnVBmwILOV0SYRYy2KL5keFHKIjKMvNeyek0B2q1xNsvpzN+ogtFi4JaUYGZdAqkg/eIUUrB6BxBhWcDUkYtZcXKLiVZ0tOURMJOotHo/7EN/59FsvWiqzWkvr6ed955h3POOYeBAwdit9uZN28eb7zxBldfnfxZf+aZZ3LKKad0OndbWxuRSPISOb3WRNTUhF6nYvzxITb/thq1PYsWRQ1pIjlp2izVMGCAxOLvfHHzmjNO0fLF/FqwJ39Nk7QPtT+N51/18txjiTqGTleUY09rx+wYiECwL/1Xbro0hT5lGu6a2c4rT2QlHC+E4Lq7WunfW0P+/o6UPVUhbrqvjemTU1FIEg5HkKampqTX8keQZZlffv6Ft2e/Q3NzE1s3Ofn2g4yEdm1ZFlx+QxtVu9T0H2bDH5Dp1ivESRP1XHxO4ka2d5mGOS9kc94VTTH5jIczmHBWA1PPS2XhG7kY9p9307Ygl97QwmN3WzliiC5hvE0tkfj719ZFUdOZnAzJIRwOx9928i4tLeXnVSpu9cnxazsUL7/t5KkHrdx6914qtnWQEyhHix6PsgO3dRd33anlvY8T7+nMDBVqlcTIITrue8pGmlnBqccZ42PctivIuZc3ccZJBnbsDjNqWPLqe0mSOGqUnhMuaCTDqiQ/R4XJIHHXzA5enJl4T8my4K6Z7cy41EIkIgiE5L90P9x9z1O8+cZztNkW4As0U5SvZMN6BbnhMvLpFtdi38l68ihJeo4maugWHoS1NVYdahUutoWXYVakk5EkiaqQlJTIfandu5n3P3Fz4dkHjwmHBTv3BLn+Nidm54D4WiuEoIY9RAhjoxUH7XhxkSdKyJFilV4u7AwZMo7W1uSSKQegUqn+MGHyR/h/dZ8M8O4b7+HfbyJkp51SYkTVTtbjxc1gjuxEVColFb3FULawklxK4vdgWITQ0LV0m0XKAMEfVgiasdJKA0aRul8jM9Y10RVCBHHQzkaxnAhh9BhRoCRCiNPPPe1Pz4MQAjl0ML7dw2Z6MoAa9jCYo+N6v0ZSsZJNtYi5r3fsr8jcxhpMIgUrOYQJ0kIDWeRRREzrXpIkMshBJYaznbUYRGxsGnSkk/mnWucTxi0CKFCwiw24sDOUcQmGVWpJQ1l0EB++8THnX3ge3bsn9+ToCo/c/yjLP17LEI6Kx7RB4WcXG8kkDx9eAvgZSCze0ktGQiLm0K6WOt+jDVSTQR6RJGM5FJIkEdmvNzuAkWgPSSrvE7sJ4qOb1CfhNWYpnb5iOHvYzABGIXRRjjr3CK646orD4kp+j/4D+/Htp98RFH4K6YEeI15c1FKBHy8yMoV0w4MbB+1ECMclDtRoY2a8hBjMGCQUVLEdLy5SSaOdJkrphQYtDjrYxHK6i75YpIw4UR7rqpIBiXX8RDfRhwxykYnSTB0t1JFJPq3U040+OLGRRtedT1nkU8V2/I4Q+/bt+y/5+UcYPHjwH7Yc/R6XXHJJws8XXngh69atY/369QmLuiRJCU63/zRSUlIwGiQ++crL0AFa7rzhYCZRr1dw5WQzWVYF9z9h546HO3jt6cQbpluxmlHDdMy4vRUhwGSSqGuIIMtw1Eg93+3VxjMXpaIPr7zxPddcYeLVJ7O4+JpmTp1o4vwzTBj0Cr750csrbzu47xYrZd3VzPs4QEGeileeOHhN/Xpp+eSdXG66t41Vq30MPaaeQf015Gdr2LAhSnudEWd7Ol986yI3v+ssWDJMmHAsTz0e4brLo51ajLw+mXc/dKIp8XLceAOTzsvglrvceNcNwJ9RSXtqrGI06jLy4jNKPv2mkW4lCq6aak66gZnzvo+KHWrOPU1JiiGfF7a2kRJyI9GCgw4CXidrN0TiGla/x86KEEX5Ki46O4UPvtjOlDPM3HNrbryiQAjB0u9DWLAQVdqSnqMrmM0mauvaGDVMjzVNmUB8HkA0KjCnHnzQv/BoJlOuaea6aRbOPMmESiWxYUuAR561cfmFqWRalbz/qZtZ92eSmaFi8VJv0g2pSiVx0jFG3pjnIj9HlZRs0Gkl2toj8RbGQ+H2yIQjAo1GwVGjDHw+R8Mx5zTQ3hHhtOONfPXTvj89D6effjpvvvYAHq+MWiXRv3fyigelUqKsu5orb7AR8JP0umC/22OZisa9AXQkzqmVHOqJ6bWFWoz0ojwpSSBJEmaRwdaN7ZSKYtLIIkSQesUeMos7WLY4C6NR4sdlfm65346rqpnUSKzaIyxC7GAdESLcdvc/V87/vw27d61lSF9YuS6AEAKFQuKME02ccWLMQOyG2+389Gs2Y0QvJElin3EJl006uKmdeIya76taSBdJxOVFFD8edBhoEfWofGmU+gbGq3tNETNycwGPPLiCgLqVE4/T8/Sr9qQVHk+96MLjhLXqb9DKelxyOwGPmwkTlBxbCIu/r/7b1U0H8NrLr9Fua+8kJ65ESVAE0Eo6NGjxCQ8GyZT0HG6FHaWsppAeSQXyjVhoqjZRsTdEz26x7/yuqjC33zeJaDTKD9//wPw5C/C43QwZPoRpV11OdnY2W7Zs4a1X36a5qYWyXj25Ysa0w27d+XcIhUKkWYzc/Vg7H7yW26kT4pFnbaRZFHw1/6BR3rjRBi6/MJULrmrm2CP1uDyCploVyApQRNgrb6egW4in7k7ntOMLUSolduzeybQKBadPbmbh29nxxJ4QgrfneVj6rYRGB7c+1MFpxxn4aJGb0mI16iT8uEYj8eHruUz7l4sZ96QjIVNQ1J9pM66lV69ehz0HadY0QlIQi8hgI8tINagYfayPl5+KBYY/Lvdjs0dZ+Ok22jeESA+UALE1q7cYynp+JkTXm+YwQYYN1rB0YRanXNxAbnbydTQrQ4U5PYLcLNNOU5dOtiWRfmxob6Epres2XSEEAb/M5s2bGTKkCwet/8NITU1FoVB0qvJ0Op2dqkEP4LPPPqO8vJzTTottWouLi9HpdNx3331ccMEFpKUl0RdUq1Enu1GgS1LMYjVDtJm35rvZ8EMhazcFuPLmbeRodHh22jGR+D4e4cKjb+abBXlceHUzRoPEpDNTGDJAh7VbG64NHaSKxLXMJexIGa1kZShZtBhWb2ji2itMFBWo+fk3H3MXetA1lZMuGbBJzfTpJxgxRMeoYXqqayOcNqWRKyebKe8e6yx55W0n1XUh1m6MfQ9nv+uiME/JzLszGNRPx433ttLaqjlsIjAUCnHpRZfRttVJujsPPVk0WusZOrGOyeemMHKojpp6eOfDCB1taThtbnqK8QDU1C3msguTV/AU5qspLlTT2h5hd2WY8aP13HF94mZrUD8t81/N4cRJDWRalZx1somrppoRAu55vINrLrXgckfZsllQ8Lv1NyxCNNsbqaur+9sGH5Ikcc11DzFpxm289qQ63p4fCglmPt+BVgNDB+j48UsdV93azE8/r6AwV8PxR6g570wj8z5xU9cY7lRIMeuBDC6e0cyMy8xs2BLgpbccpKcpqakL09YR5dTjjTzwrwzOvaIJWY61dSeDViPx2qxsBvXTsnl7kCv/1YJWA0edXs8d16fRs1TD7qpYp9LpJ5g45kgDHy3yMGTICX+ZGFYqlYQjMcf3cEBDD/pgpSgev+klI6kijTpRSaGUWAHqEB20KmoQMlj3t8abpFSyI91R2gxdJorSyaIlaOXO+20s/SHE9VcZ+WSxm59+C1DeXU2vnmq2+ldi6ijDEixiFxswY2Uo4+L7EVnIVLCFiAiTST5upZOnnn3ybxPkf4T/V/fJAHabA5koKjRo0WEXbTRQTS4l1FGZYBxzKAySCaVQsYsNdBN90Ep6lKgI0tkT4ABkIaNASYhgvMr09wgRxIOTDSwjiB81apqpI1cUJ91zNrKPvozAjR0JiVypmE1iOcBhaV9KkgSq2DPDiwsDJlqopwf9khqdlVB+SDuyII8iHNjYzWYUSIzkuKRzZ5Gs6IWRgYyOn9cjXFSyFZMwJ219b6I2ocr6QOVhGpnYaCWD3ATi89AxlUZ788j9j/LOvLf/9FxUVVXx4+e/UBrsjUDgFB00U0eYECmkUcMeDKQQJZJgYlVKH7axhr5ieMLY20UzzfurOFupJ0Sgy0KKqIjdi3mUsI019BMj4sVTHhz7JQk6QycZUAglfuFDyozw0KMP/e3Eb25uLkoUZJFPC3UECaBGSwA/gxibYIa0V+xAQkGpdDAGtZJNUPjZwDIGMJIiytjNRsxYyZNK4scZSSVbFLKFFfQU/aliO3pM9GQAApkGqvHjo5Lt1LAbFVpSiRkV11MFCBrFPjToEHSteS8QKFEQigYPyy/lj/C/lvz8u5BlGb/fj8mUGLgEAgFmzJiBLMuUlJRw/vnnJyz6v0c4HCYcPqgpJklS/MNL9gXq0aMHwRC8Oc/J8i+Tt4adfqKJex9xs/rLHM5sbuXBu2NGONW1YR55xs7Pv/m44Uoz0y6yEArHSLHN24NcMt1FZvvQ+ANcISnwdej5ZYWfNIuSz97O49ufvJw3rQlfQEajVpBpVfLGPCePvWDD45H58ZOCpNf08B1WduwJsuTDArbvCjJvoZeGeihqH4aVML/+8iMTTiw4rJbPUCiERqPl6LPrmXV/BhPGxhbXlesC3PNYB5JC8OOi7LjWaW5BlOrIGhY8l06f8liGbldFiOk32di+QUt9TZj7b+mc2XnyeRfzXjXRy7nf8cwDeULQyD52sQETZtRRDY/M9LB9R5QXnrR0qix4c76T+a/kYE5V0qObkvvvSNwkPfq0C0V7PnZNC5PPOeew5qGoqIC21hquvsRCh92GEII1G4Ms+NSNwxWlXy8tF55p2u/4LpDlWCv/TVdZePEtB8+95sCarqBHqYbH78mgME/FZTe24PPJnHSskV9X+klN6Vr+947r0xhybC3DB+t44iUb7zyfSCJdc5mF2x/p4M1nshIIVCEE9z3RkaD9lZmhYswIHdXVIT7/2ku38rw/PRdWqxVJgkuua8bt+eOAsK1DZuNyJTqzBlkWXVYaddhllEmWQYEgQhgVasKEsNGKV7iwkpPwcPQLLz7cHCGOiQcEGrT0EsOwV9dx671VvPpsGsccZWDF1zqGHbsex95ygvhw46CcwVSylebm5v8R+k1Llixh0aJFOByOuNFH7969/+3rdu3axQMPPEBhYSFPPfXUP3pNaWYlVfvCDBukYebzNu6+8eBmvbE5wnffKikM9I6va0qhjktaANx8jYkvFm/FWG9OyMbGBOk3UkBMyqBRVDOAUZ0+B4WkINcxhK3an3j1yUzueczGjNtbueEKC2Xd1VTXRnj0KRff/uRGo0xhYGhCXOdJhAWVS+vZVbKdz95JZ8a1F/Dhwp/+1me9YsUKPpz9KRlyXrwN5QDy6cZedtBLDCafblSzkx6iHw1U48SGhIQGLRas6MwqbPYGiuSuWwAV7bms31JHz24aWtoiuPw55Obmcvap5+Cvkknz5GAgl1Wbt/LNZ+eRVZCJrcqJ1VWAnnS2rK1i8jeXct7l53DN9X++2v3fz8FvZKZ7mXJeKidf1MC0i80M6a+loSnCm/NdrN8cYO2SzpXsBoOCx++2ctlNLbRVmil2j6Tn/mx/XfZPfP1BRkK1fJ9yLcu/LGTYxFqGHtVCWQ8N5hSJrTsihDvM2MIdLPxyEU/PeoDpt65i3dIinnrZzoq1AcYc0TlIUygkduzycNElF3LOOZP+3n3w60q6i36kSRlkiXzC3ZYx5+Us7njAxddfyag7ChFRFbK1kSaxA73IQL+fiFFJatQi1tqUJ0oO2YBH4xu8BqpR18R0//7dZSoUECGMBl2XY1JLGlQRA05HmJa2CNmZndfdX1f68Tm01NbW/l8jP1UqFd26dWPLli0JLaBbtmxh+PDhSV8TDAY7bVgOGHv9k+TF1Cun8sj9t5CRpkatljAaFBwzTs99N1s5fdI6Wmoz0TtiVcd+Sy1+QxMnjpTQaBS8+XQ2j79oY+L7LlJMEhGFTG3qanT+TKzBEiQknIYaTAUdjCiTOPkYIw/fD4GtxTx2ixOtVoHCW0SqFKElZTtC10pUjnLaEVqaWmL6YtOnmDnrJCPvf+rmlxV+CnJVTD7XxPV3OFC7syih1/6Wut/Iy1Zy98x2fvnN3yUJ/EeY+dDjONeFyQ13w2asIm/4Pj58Mo2C3Ey+/sHL4qUefvxNzROz3mXQoEHMeuJp5r/0IeXyIHQKXdLW6wPoXqympS3KOx+4eOSO5K3Mudkqhg3Scfu1aXy5xMOpkxsIh+GCM2Px+IkXNKJvTiSWZBFlFxsoDvVmxtRr+XDxgr/d+j527DhSUmYz4+5HaKjfiDlFQSAo6FuuweuT43JUwwbp2b7LhTfiZ83WIF/+4KR7iZp7b07n1gfbef3pg/FbTpaKD17L4bQpjbjcMqVFKgIBmVuusfDOAjeFuWomnldPS1uUr3/wcupxnRNssizYuDXIzLti6+vAvlq+W5jPmFPquPvGNB55xsbIoTpKi9TMeT6HDKuSXRUhXnzTjiV99V+ai7vuvJbd25cQCkToW65h9zYVeaFCkGItpnVUEiFEFBlZX0PUWIfeWQwRJXJmA0Vlfo7qreeTD9tocdXH9bJNpOKXkvsLAIQJoUJNQcdolny2k99WOrjxWj2/Lc6Ir4ehkODKGypZ860TKaBIIBEgFmeUiYGs4QdqqcJg0NLQ0JA0cfI/Bf+39skAYRFGiQotOsoZxFp+woSZNDL3EytdQ7n/3wZ+RSGUyDH1bxyiA4vU+fveSgNpZNJIddJW9gMamSo06NDTm8E0U4cfLxVspafoHx+HECLWVYYgRTJTK/bQjVhFYDZFtJj2odVqDys2OOrosWyct4eIHMaEmVYaMEnJE3WSJGEUqaSSzj520kErAplCutNBS5ekMYAWXexeFxqq2IYXFzqMVLCViAhRTBnpUixp0CLqcWKjAJmICOPBSS2VWLDixR3TCqVrIstIKhvWrjqseXjn9TmktmchI7ODdTFDMbqhQYeTDjpoxo0DgcCDkxQsQKwCs7vow07WoxBKJCR8eLBgZeghFaTVYict1JOTRGO7kWqyKSBHKiRFmNnDprjsVIRIl+7rAAZMMQ1Sj5Jdu3b9bamosWPHIiNTwVZK6UV3+lHFNsoZmHAdURHFQQeDGdvpHFpJT6noxRZW0YN+CESnNQtinZLFopxtrGUAIzEeIguQTjYdopndbCZEGPP+yukIYUrpRTO1NLKP0H5yNl1kUUclIYIIBCmYKaA7NtqQkQngIyUl5R/ZK/+X/OwCixcvJhgMMmrUqPjv8vLymDFjBkVFRfj9fr7++mvuvfdennrqqS4rev6KrpPTFSXFpEraxgKxxasoT4u/upzWH4uYvLmSiNqBKqrH1ZZDKmbmPOnjtbdqSLFEiPi0yM400jvGopMOtvx2GCvQZTj49CsdKSYFazcHOGasgfPPMPH5N15mXGJhweduPF6BhECplNDpkl+TyaiItyD37aXlsXu1nDzRz9XTNpBnG4Fa0rB21crDqnyaN+8drp6q4ZixuRx5agNGgxKFKlb1d/wEA3fdkM6+ugiX39SC0SCxqzLE8i8L49cYCgnKuqtZ+kkWY0+tp0eJml2VIYoKDgbaHq/MnHfDFDgTNd8kSSKfUtzCTj7dYmLEMmz+tJnx27ew/NtMtFoFre0RrruzjfPPSCHNosTnk6naF+amuzs4+Xg9rW0yr7/px1mdhclVxB7TWq69/prDyl4MHHwsyuh6Mq1K6hvDXHJ9C1kZSqZPMZOdqWTVhgCX3dRKUZ6KS29oobE5wtgRetLMSrIzlTQ0RajcF0avk7j38Q7qGsOYTBLZmbFW3/69tTz/hgNIHmSt2xzEZJRo64hSURXi0huaefyeDLIzVQghEAI2bwtw8kWNXH2Jmd49NVRUh3jqJQdnnGjktOMTA6MJYwws/cmLQa/ghuvvO6x7IiVFxdadIU45zsjaTQGGJzE8CYcFTleUhQt1XHqdh6U/+zjhaGOn49o7ojTWqMhP0urQItViSPPismlIJQ0DKUQIsV29nNT0CHqMqB252IMeuneRYU0LF/LrrxV4vDImY0yv9M4bLTx0u4Nsf3d6EAuISkQvnn3qOaZPn/6n5+H/BFasWMGcOXOYNm0a5eXlfP/998ycOZNnn32WjIyu2318Ph8vv/wy/fv371IT7+8gEtVw13XpPPBUO26PYPP2EBednUJWhpLHnnWia+2fUJGhDlhYszHAEYP3Z119guNOgE8++Rld0IrBl01Q6aUl2kSUKDlS0f5AWp20AhJi2VmNpEGhUDDz7gzWbw7wwpsOdleF6GgX2Bwy1lQ9GfvGJrTOSJJENoVU7/Pw6NMNDO2rZNWqlYwadXgtzofixVkvY7Hn0EI9e9iMLOS42UwambRQF2tFoR8atGxkOT3pTym9kSQJn3Czkw3IXjcmi4o6WyUFonvSlh80IQx6iYq9IS65wU+qpYijx4wmq70POWQd1D4TWdjaWrG1eyimT/z3FjIwt1v5+PXPGTR0AGPGjPnL4z6AhoYG3n79bjTKCKefYGLCGD3vf+rmlXec6PUSvXqq8fpkjMbk5Eafci1er6C7+8j4mu8VLgYOoZNMCMQIy+ceyeS2BzuoqJSIhlSoNTDuZB+NHWbuv2c6Z57ox2VT8cJrHow6JQ/M6mDx3LxOshzvf+rCYJCZ+/a9fDDvcTKzunH+hdcyYcLhOXoCbFq7mYz9tb8uQx333mDi9vtd/PhBDgW+8v3jcrOvtR0wso01RESELPLpRh8kFIQUXirkrZSKXlSzEy8u9Bjx4yOAD0ObkbMnt+MNCzpsUazpnefU6Ypi61CSj+oPW+AgJsugQce0m1uY/0pOAgFVUxdmxm1tqJzFf7si7u/ilFNO4cUXX6Rbt26UlZXx/fff097ezsSJEwF4//33sdlsXHvttQAMGzaM1157jaVLl8bb3t9991169Ojxj7RoHUBObjYepxKrOoV9dWF+W+Nj3CgD1nQly77N5Lc1AT7+bEtMH/50Db16ZHDZjS1cfm0Hq1aCNmhFVoRwpDp58J4U+vRSce/jHXTL9yMQnHGqjuGDsjnr0gYen+Wj1HVs7DsSLoAD3ISAaNTFbffY+exrP8eNT+OJl+ycdXLsOZ+ZoeKGK2OxhCwLjpjYgE6twpympMK+lRTMhCpSGXp0A5denEJqioRCkzyp3hVCoRA/L/2ZolA/AvjQlVXy2fzsOHl32vEmTjveRGt7hIuuu5WXX/2ELz9ZTK5cwh42owsGsNmjCeaVh6KqJkxetoqmlggFeV0Ts+Xd1bww280vy6I4my1Ehcwd67089qyLKRcY+Mi2narmRnSBDAL4cNBOMWUYSKG9qZELzpjEaWedypTLpvzhM/bfYeDAwQw94gTk8Bbmv5yDwaDA7ZE55ux6zrm8EZ1Ooqo6zILXcuMdM0IIvvjWyzsfuDh5ooHjL2jgkvNT6d1Tw7ZdQV54w0nvMjWzn8pOSPbn56j54HM3HXaZ6ZNTeWiWjRFDdKhVEj8u9xGOwOhhWuZ86ObsU1ISdPJTU5ScPNHIrQ+2M26MgRXrAgSCglffdbBjdwgkWPhmLnfObGPfvn2H1fq5bNkyNq3/lvmvZPHOBy7OPMnE9CtjFaAtop5WGuhOH9w4sKkauOYmE9OnpPL9skaCQcHo4XpKi4wIIfjx51ZqXTEyA2KVnevEdgrpmXTj3bCf+DBJZkIiwIhhGq65PJF80mhiEiEFvRooDowAYu24YUJo0aOWNEiSRJ4opZod9HCP4Marbua7ZUv+RyTGk+H/5j65tbEFLXoUKGIGUcJILkUoJAWyiBIV0aSyPyERJIgfLToK6UmUCEZS0KBjK6vpLYaSRoy0FkLQRiPN1NCPkexkHa2iIcHlWhYye9hMBrk0U48KFRVsRYUaFza0GFjBEtJEJipUMYNNZPIpxSlsCOS4gU6UCOFoiIKCw1sPn3ruSSasPprQHomg6LrV/gAEAiOpqNFiJZsiqSf1ogoJKVblmkTXFMCLiyhRdrGafEoTNBojIsI2VtMiGvHjRiDoTj+2shoFCiKEMZNOCpa4QaKTrrsgfXhQKKXD2h82N7VgIIVqdpJBLjnSQZIyg1zSRTabWE6Y/e3p4mCxQ6qUzkBG4xZOdrMRmShp6gwU4YP3UA6FbGA5YREkjxKUkoqICFPPXjw46UssOWqUUpGEgoDwoZMMKFESEsEuiWU3DjLIwWLP4JyTzmPiiccyf+E8tNquieg/QkZGBiqNikgoQhXbqaWCKNFOxL0LG+lkdrm+ZFFAPXtppwkz6dhFGwJBKmkJFbvpZKFAmUB8HoBVysEk9hEhhAYNjexDi446KhnIaLaxhmGMZxcbqWI7PRmAUUpBCIGTDrazlhABzGTgkjro2bPnP5IQ+i/5mQTLly9n4cKF3HrrrQltTmVlZZSVlcV/Li8v5/bbb+ebb77pUtj+r+g6KZRafL7oH+rUddijpKDCJJkx2YbGf59OgAq20jcwHLm+nI2tSygLDY+Rd4ecqj11O8dd2MHMew9WxwgheOFNB8/MdnDlZDNLf/Hx/COZZGeqkGWZ4877Y2fucDixwmHsSD2puW1EOsKEozKqaPSwdHx2bF/PSaMFxYUaNLKRon0TacpYzYKPFfQuiwVotz/cznsvZfPTb36OGiWj1Uq88Jqbt9/zE/ZpEJJMtx4yp51oJNWkYPa7TiaOM8TndfF3XjQdydsSAPIopZnaeIbISg71uz30GVFBRpoar0NDwJPKxefEjn99npM7rrfw2ZchrrreBfYMTKFisLQR7LWSfhkmmpub0em6zgL9Ho2NTajVEmkWJY0tEaZPMXP+GQcXmZOOMTLxKANjT62le4maxfPy0GhiD6/rpllYt8nPpKuaeOBWK2kWJTlZKmRZcMzZ9UBMZy0rQ8kvK3yMG53YuhCJxKo3X5yZRV6OmrkLXXy0yM3U65ppaomSm61k9HA9336QjyRJzPvYxcdfumPmWwaYdFZnjaTGpggKhYTTraBHz56HdU80NYc5/XgT102zcNWtrSx8MzfBZEsIwX1PdjDlvFQG99fx3cc5jDujgR6lanqUHiR33B6Z869sIuruXHURED5s5p1YLWqKbCMwSan4hZe2vJXcO13HheekoVLBJ4ua+NddHnqGuxb81noz2bbLG9cZPfpIHbNSwqQGDi7eWvQ0dDj/cB7+jq7Tn8XixYs5+uijOeaYY4BYi9PmzZtZunQpF154YZeve/311xkzZgwKhYK1a9f+49c14diz2Vv7Fk/cl8kl17Vw4dkmGpoi/LzCx8bNYfJ/p9WUai/jjvtW8t3nGh551k7F3jDTp5j511UqFi3x8MKbm/B0aOnlGsEWVrBPu55Mq4Jw4x9rUkWiB9e3oQN1DB24n1z1ypwxtYG2PebkBCIxB8QlS2qZ+7aeX1Z8+7fIz9p9tbjwUEpvSuhFHRXUsgdZxOTc08gihyJ2sZEQQYYzPqHi1UYbCpQUBAZiDKTiwck2VpMjihIcHIUQNIoaXngrBX8AuhUrOHViPdf9Ikj/nT5PWISwKesZHj2+U2ugJElk24t5cdZL/wj5Oeed55l5J8xdqGbNxgDdi9W4PTKr1gcIRwRHjdSh+jeRjVJWJ6z5XtwcM0FFW3uES2bYWL1ahqgKlGGOPVbF7KfTiQrB6WeoePTOdFQqBeGwoM+Rdcx6IJ277vMSaS5h0ZososoArtQq+o9p5ImHzBw5wkC7LcrjL3SwbkuQpx/IZOI4AwqFRHtHB0+8fDfr1/3CLbc+fHgTccg8S3oveTlKvv06TP5+4tMtHFSwhV4MiUsfyEKmlj1sZDl+vETlCBHCrOFHejGYMmkgfuGljkoEMv5okJW/atBrtMy4vZUPXs/ppOd456PtRKQgVam/EnLLcdmF38MpbJhIxWQIMXa4mjGnNDCkv5bePdXs3hvC5ZaJ+rVEtEHKy8sPby7+YYwePRq3280nn3yC3W6nsLCQO++8M74G2+122tsPuuSNHz8ev9/Pt99+y3vvvYfRaKRv375cfPHF/+h1Pf7QTDSyEWNrOVfcsIGdu8Lce3vsGStJEmNH6BM00ndVhNhbE6Z6XxSDRYmaKG6bGn11P27/1z6OPMHBqcebmHRmbLOxfXeIH5f7aLdFCTV33aljcfdgwUcrOPUUA0t/8TF8kI6Hnu7g7hvT42TXvroQZ13axAkTTJx3hpHN2/28Nc9DY4sdq06B16tizlwf5jSJ/kN7HtY8NDU1oQ3F4rjmjDXMvislaXdHVoaKgb28PPPUs6S0ZmKVcskkl4rAD7zyjiNuUnYoKvaGUCpBrYbm1ijNrZF4O/nv8d77ARTNJWT7ysndTxhEghFqlTv5eVUawVAV2mAaKtSkk0UpvdnLdpqpo4Bu6OqM/PjiGj5f8CXTrr+MKZdOPqx5OBTfLXmfN5/KJByBL771svg7L9OnmLl0kpmTL2rg03fy4j4AELtfzjjRhM0RJRqF6ZNTmfWKnSEDdLS0Rfnps4KkBqYjhui45PoWLp2Uwo+/BbhicgoTz23Amq5g0hkpaLUSV9/ehscrs+i9g1rmtfVhXp/rZNX6AEajkuJ8Facdb0SjVmBOVXDZJDP5ubF5HjfSy/bt2w+L/Jz15M18/X4uudkq6psi9OulISr5iIgwDeylkJ7sZAPZFGC0+rniYjMWs5Jzfmf0KkkS55yh48mnwvE9mAcXCpTsZTvdRN+E70WHaKGVerrTl4gIY0oP8K/rk2/OFQqJ3BwFYXeQTeI31Ptbtr24UQk1PRmAFj05FNFCHUabkRUrVvwjz81/Gv+398ker5s8SnDSgVe4Yl0H+x+KuZTEul72G74ERSy5o0HHXnbQgwFUsY00sjBgwYWNDvZQxgD2sBEB6IURmSgWMunPSJSSir7iCKrYRo3YQxoZyMh4cJJHKQZMOOignMEJRUbN1NFINQX7E5U96IeEgj1sppEahhwiE9PEPszKdJYsWcKAAV3vK5JhwWfv8+gDM1n0yZf8f+y9ZXxbV9r1/T9ilsxsJ07iJA4zNVBImZmbMqSYThlTZmZuqJQyQ6ANM8cBM7OYpbPfD3LkqLY7cd+5n2eee2b11w+RRWfrnH2uvfa61rJF02gW9bhpx40TiLUyZ1GAAiV+PIQJAoJ8KTb3xjwfzTRS3a0frqdjjMvYhY0UUqVEUlIlqRgmJrKJ3xEI+jIYgUwuheRLA9gvttOqbqAkHMt5UKHGTjNRUdQtSV3BHiZMHtur9WF2ThZb2IeL9ria9mAoJAUDxHB2sYEwIfawpcP6QIcQAgetlLObYsbixYltnJaa6l2owhoCUT+tjlaUERUKFKxnKXphREIikzwKKEqYFywk4cWNDgOZ5FNLWbffKSgCiIN+h7RILlu+3cXZp57DG++9fsjH/mfIRBDIqNFiwIgPb5f7uUAgdRNgegASEkpU2GlF1aGylpCoZh9GYekQ/sRer+7BDgJipHE9lRgwU8QodrEeAya2s4Z+DAEkIkQYRWcgrCRJ2EhluJjEOn6jiOGUKnawffv2hPnlYPRmnfxf8vNPWL16NW+88QZz5sz5p5OPQqGgX79+NDY29vicv+PrJCIqom1WflnuQ6WSWL85gE4rcfKxRvr10bC/PISv1YS1290ZCT8+togVKFAiwlp2sJaBYhQpHXL0kAhi7NvIEw8kniSSJHHTlUmsWOtnxTo/X3/Y2ZKsUCjIzlRRXRtOUE4ewP7yULxwORgjR0qs3NmIpIiSl9+nVy1gGZl92F8B/ftGsHdsENlahnL+Zav4fnEKDz/XznsvZJCeqqK0PMxR0/VcfHU7O5dmk+Ytil+UrgYvH+xaR/FoH0lWJdfd0cIT96ZgtShpbxMoQvoevXy06IgQTngsS/RlR1MT/ZunYOsYz2deWIHPK3j1HRe7VuYz61yJppYIn3/jw+0uZ9phGiaOSePEC5tpbW0lJyen28/rDnW1e6iuCOJyR8lKVyUQnxBTV7z0povSPWq8TUZGTLDTr7/gyUfMDBmoZexIPbdem8zWXSHOOy1W6CkUEv37aph9ZxPVHZ6wcx5o4ZgZBm68MomUJCW/r/Hx7OsOZl9mw2BQ8NGXblKSFLz8WDpXzmlCr5P46ePOHcpFX7j4YYmXKeP1JFkVVNVGuPb2Zt55LiPuJxWNCr76yUNaigKvX9+r5La9e/fi9yjJzdDQJ0/N8EFaxh3RyMXnGjlskob6pgiLvnBzxJTOIIO0VBXPPZTK8We1MqCPhlFjJJzuKGWVYR68LZlvf/Dw/bfL0bT2QRHR4tY2IJKaGTlYUL8+H5Nkie3+Zq7jhy9tCWE3l11o5vV3/Ii9PaftCmUswfQA2uxRiCZeP06pFaNF/T/q7fTPEIlEKC8v59RTT014fPjw4ezdu7f7FwHLli2jqamJG264gc8///yffs7faW8qKBjIM084ufJCE8WFRm66q41rLzOzoyTE9VeZ+PCpZqxy5zlkkEy07+7H+KP2cMKxWha81klwz74siWtn2Tjj0kZ+/WUd4zgCVUBNs2c7IamRiBzu1oPIJzwEI92HiDW3RrFaFLSHu3oeHYBKUiNFtHzyRYDs/sq/reSIRCK0tbUxhhnx71lIMYUUExERNrGcKBE8uFCiJInUBOKzVcTafkYyJf4dTFjJEHnsZiM6YSBJSkMIQSV70BiNXHrlw2xadR8Xn6nh5LPs2MJ9usyXLfpS0jRmJFf3x6WV9NQ1Vv1LFCx7dq1j3H1a+hWkcNx5tRgMCm6+KokfFllpbY+1qu4oCeF2y5i7sfMorwoTciUqwVWo2bU7wl0PNFPgH81oYqEtclRm9w81DPx9N2nZEXbvC7JslZ+Z043ccGcbIwZruPNuP1kNM2LEtwTIkObIpyG8gwUfN/Dtz17cXpktO4L8+FFO3D8VIDVFydP367nuzl/ZtOlUxo4de8jjMGb8aDbv3UsqmeAz8clX1ahaO11gS9nJUCYkqA0UkoI+DCIgfBgxYSYJB230ZRApUkacMO3PUCwdqo6A8FMW2sXaX1RMPK6Wu25KorhIw56yEK+/76S5NcI5Zxrpk6/k19+DLPl+FSPkaQnXUVD4KWUH/RhCWV09n7zch2RPAXv2+VijrkckN3DjdQb2rjKTMzC118qX/wkcc8wxHHPMMd3+bfbs2V0eO+644zjuuOP+R79Ta0sLCiQMWNi4VsEQMY3nX1/Oxu0BHE6ZIQM1XH6+hbyc2Ng//FwbA/tpePWJ9LiCsd0e5Ybb97BnWS6ff+7khUcMrFzn55Hn2xk8QEN+jgqbVUljWiP+xn5xVdLB0KClsSnCY49H0Orgxy+TWLrSz3Hn1VFcpAUEPy718eNHOWSlK7nslibyslW88mQqVrOCn5d7+fhLDwadkm3bomRn925jz2AwEFFEaBK1tHm83HiLjKTwM3CgxIP3mBKCO8cMC/Lw0yvIDg/qVKrbh/Lmh+tQqyVuutKGThdLH167KcCc+1uYPE7HGZc1cPn5Fl5738lDd3QlSVev9+OosVAcGZwwH6okFX1dQ9myfhnJ6SFUqW3oW4rQoaeSvShRMVTqtFPQCT3Jzem8/9w8iocN7tUccDAiYQ/vLvKze1+I4480MmG0jm9/8fDcmw5yMlUJxOfBOP80M+OPrQZJQsiCU441snx1oFviE0CWwWZVsHCxm42/5HPvE23cfJWNS8/rJMAuPtvKirU+Jh1fQ78+KppaoqjVCh6/N4WH70zB5xcs/NzFOwtdLHw1s4sve7tTQVZaz/fTP6Ouro68zABZGUacrigOp8zplzZgSBHscS0n2ZtHPRWM5DCUkpI6qRajoed7kcUqIYjG/11BCYMZi4MWtrACm0hF2aHi06IjiXQ8OGmXGtGoJbIze15aZ+UI1uzfw3AmJczNbuFgB2sxYyONHCrYjdWZwp7de//tyM9/h3VybkE+0R2xFO89bI4TLClkkinlsUPUsUEsQ0JCjwEJBU7aMWIhlcyYfyOxlmMDJrKJBQFaSCFEgCJGAIIaytjOWhBgxkYWfbDThgcnOowMYyJqScNWsYphf7rfSpJEFvmERAA/3riNAkCRGMFm/ojbblWJfQggw9OHLz75kmHDepeRYbVaeer5Jzl85gzmXPUPnKKN/gynkCEIBC3UsZXV6DGSTi5V7CWdzu+TSiaNVFPFPtRCQyqdwcBu4WAf2yhmLFtZxSC694lVSkqSRCppZFPGbkAwnJgqOIk0/AYXUZcgLEJUs48+DGIn6xgkRsc3TKMiSjm78UgOHnn8kV6tiy6/5jLO++YCTA5bj7WmWbIhCQUGTJiJtadHRRSBjIUkhhLz6nQp2jntrFM5/YzTcTgc3HbT7WQsKySAlxrK0GFgCON6FDyECGAjdt9IIZMydqEVerIPCtryCQ+72ZgwnpnkUcVeNizfTF1dHdnZvQ/D9Xq9hMJhihlLshQTKmwXawmJQNySC2IEbTX7KaB7MrGNRgQy2fShj9S5IV3AQJpELXvYTDFjaaEecw+dozFIBPAhkClhI3oMqFATIEQKmVSzn/wO+7E/Qy1pSBPZtNKISqgIBoP/krXyf8nPg7By5Upef/11brrppkPymxJCUFVVRV5e996cfxc+l0xBdDCz71jFhWeZOOZwAx6vzKMvtBMJw+btIZKaD++WsNvDFizY6MeQzqQzAuxkPU2imnRyaVVX8fhVPcupb7jcxuffubuciLfNTmL2Xc0sej1RbedwRrn+7mZefLhrWlebM0yzZTtmfQSH096rcTj++FO45oqXWfBpI3kFagLlfrTokcsmcuQxm8gqjMaLjNQUJb8u97FthY0s36CEsdFLRgraD2P9miW8/aqJeZ86GXdMNck2JU6XwK9oJE10P8HEbpaJ7StKSQkHXXsaScvGnYKb7nJgNCgJhgQajURGmoprL+v0p5BlgcMV4ukn7+CFlxYc8jiYjWrsjijX3t7MlAmJ7fJCCM67vJ09y3MYHRyAoqmD8G30csY565j/gWDcSB0Xnmnh0pua4uTnpm0B9peHuOeWZI6aFisy/1jr54Gn2vhjXT0NjVGGF2t54NZkbri7Ba1WYnCRhtr6CK++70Snk1CqiLdCLvrCxar1AX78KCeu/LjxyiQ2bvNz3jWNfDMvm0hEcMM9Lbg9Mm53lFOPh59+/IrzL+h+N/jPaGpqQinUrFgV2wnev08is2Y6856tYs2MKk470cC8lzO6hGMde4QRLUE8qyby4pplnHGGksICNSvWBrj+KjN33qLgm59qcThl3l5k576bk7jxdg/F3j4xryhamTlT2W3K95mnafnkqTrSRNc5QAhB2NjCiCGdC7vnX3dS3iZTxx+kkhUzZ1fuZcz/j2S/fwVcLheyLHcJ9LBarT22sjc0NLBo0SLmzp17yAbdf6e96ftv3uetZ1M5/vQ2hM9EPsW8++Yenn7ayktvO4imVxNp6JdAtiT5+lLjLuWem7sS6wqFxGtPpXHUNg+lTTuw04pwRtFoYG9oG8ViTGISrYiyn+0oJRUnnNPEhefo2bknzM6dMlqVirQ0iXZPlLC2+3GCmJoYYM26CJ/cc+XfDj5a/NlisunbhaAVIuZhlGIwQEQmL9SfJmpRk1iY1VLGUMZ3mdslSWKAGMY21pAucmilAY0xSH6BzFuv3YhOE2bWtRJpjlHdtipFLI1oUIOr5+8eiYb/JYFPPp8LSbLi8cqkpaj48oPseAq5zark0btSmTBGx6mz6lnyJ4/qSERwy30tiPbENHYbqby/0M+g8ASsB3l+KSQFWRQQ9UaxGveRkiRx1S3NBD06fF6J9EwZa9OIbgvgTM9Q9uxpZNoMQSgiMWaELoH4PBi3z1by8CtvctJJJx3yOOgMeioowSKSsPn78O33+zFFYvdDr3Cjx9hjm1UfBrOTdfRhEFXsYxCjEEKwn+3xxVz8cyQ9xWIM20NrcG3rzwuvl1HXFCEQlBlcpOGPr/PibbFXXGDlu5+9XHTlb1jDWRgw4cFFEB8DGUk5JWQHikmTCkACHQZskVTCTYO4d+4SZDnAooee+5cFg/1vQ0paCjT62cc2skU/alNWc9pMA3OusZKRpmLtpgDX393C2SebSLIp2LU3xLof8xLsF5KTlCx4K5lpx1WRVprOx197+OpHLwtfy+TX3/3s3Bnl2BlmHrlDw/mXrSatemrCggnAQSv7KoLkphjRmCIceXo9555i5cn7UimvDvPym27OO9VMYYGa2Xc2M+scC8cc3kmiXnWRjXNPNXP6ZQ2Yk2VGjZrQq3FIS0sjoPDSLrUyxH84urpYDdNQ7eaMrZt46UWZow+P1UpVdYoOYiVWtPmFl0r2MKB5Kp881878eZWYLQJPIIwvGGb2FbFAqKcf0CNJcMWcZl5738GVF1rjwWpllSEuurqNnPCkHoMQc8jlobkt9C+UuPYfq6iqi+J1aBnuO7rb56e39+H5J15g4eJDrw0PRlubk0H9jTx+T6x9XgjBF997ePWJdD772t3j63Q6BX3yNbzxVDqPvdjODXe3YLMokO9K6VZN+9MyH2eeaCYSEcxf7Ka8KsxT93e9f0+daOCMk0zIUcGSlX6Wf5kbHz+jQeKqi2xMGqvnxntb+OiNzutdCMGPy9S8fdGkLu/ZExoaGigeqKG+McIlNzRy3aVWTjo6FvR5wRVtLP3eQX+GxRVmak8aPy21c8px3YcBfv1tEB1GBIIGKvHhwogZk2QhW/TFRTtyBymgljTUinLaFQ0kFdeQlx8j0U85tvv33rFDZhgTu8zNZslGnuhPObsZwHCiRIlqI6Sk/etsM/4V+HdZJ992563cfMFtGDAhiKVM+/El+HbqMTKYMfHfPSqi7GULG1mOAiUBfDhpQ0LCjwcLSbhxEiLAVlaiQUcRI7BISQghKGUHu9lAPgMwYMaNg40sxySsaND2eL/NoS+72Bi3UYADYakpbGElERHCRhpKlEhAMBD8W2Py5edf8sbLbyIQjOXw+HFLxOyXLCKZrazqUH6GE9LLNZIOnTCgw0A7zVSwB43Qxm0BhjAenaRHFtEeCT+IdbLJRDFgQoMu/lw7LRQ4B1NDGVZSaKKWJmrJpV8HARkBJHy4iRDlngfu7HW3W0FBAdNPmMavC5f3+BwhBDJRMsmnhXqGSV3DpYQQBNNcHHPsMSiVSlJSUqitrCdLKsKIGb0wspft1FBGIV0zEWQh46SdfgzFJzxUUEI2fYgSYQsrUAk1USJIKLCSkuDPqkCBjExqIIdPP/mMm2+5qVdjAPDUY0/RXwwlWUpHCIEPN6lkUM5uBopR8fpfJakxCjONoibBIgAgIsJUsQ8FigTi8wAypFzaRTMO0UoZu2Kb8D2gkSpAYj87GMSoOLG+RaxEkiS8wt2tj+oBJJFOA5UEhY9+/fr1ejy6w/9a8jMQCCTsNDU3N1NZWYnJZCI1NbWLZ9PKlSt59dVXmTVrFkVFRfEFv0ajwWCIFVafffYZAwYMICsrK+5lUllZyeWXX/4v+97hcBhJSLhzNrPsy+z4Dj7AzOlGPv7SxfZdIUJqN4ZI4s3VKdqJEKboTxezVtIxSkxhE79TSxkKUxvZmV2JygPISFPF26YPRlGhGqNewcTjqjl6hpHigRo2bg2y7I8gR8/QdUkBd7mjOF0ymblR2tpl3K7qXo2F0Whk8tSz+en7V1AZA/iGLMUVVBJ2mzA2DSJ1ZEn8uWeeaGLUtCb6OLpP5QZQRXXMucOD3y9xxqlW7ppjJiNNyeipLQTLu7bqyUKmhlKyLCZqDctRCg3alkIMsjUhJEcIgRxRkukaQdTn44EnasjKUvDrHz70OgX+gMyY4TrysmNtlX3yy6itrT1kdUvRwJGsXr0ElTIW8HIwlq30s2dNMpnBgV0I3+ymw5h9y++sX6bDaIglsgNEIjJXzGli6ee5CQmf0ycZ+G6BjnHHVDN1oo5rLrFy+c1NzH81k9HDO8emrDLEhdc1EgoJXnnPwb23JPP+Ry5++jgnwd8JYOwIPSccZeCEC+pQKSWuu9RKvwIVPy3z8uMSL8efVHdIYwCQn5+PhERpRYTN24NotRIygiQ5k7yMZi47z9rt6zxeGRFV4DRUMmSAzNknWxk6SEt5dZjbH2qlIE/FZedZ+XGph2Sbgg/mh4lGJBQd7QBhUyunndL9zf6aS02892EJ5oaUhLRDIQSN1m1cc4U+Piaff+tl7VI9WmSGM5lmatnAb1iSAuj1Xe0B/m+gu5237h6TZZmXXnqJs846q1c7k3+nvclub+ShJ9zgszCSyUQI4zX7+GlphJcfT8ftFlx61R9YmoZhlWPFUhsNZOVFunguHoDXJ+NX2zEUOJhYrOOU48ys3xzg519b2FS3jBzRDz1GPLhoooYCimg0bcNmVTCgUMMRU42sXhvivXkBalf3w5exG6PJh7fJjVHq+ltWKHcSjAaxOyPcfes9vPrOK11CAg4Fy3/7HUskKeFaDwgfzZlrOfJIBaeerMXpCvLmO6sJ7tIQ9nQSeQd2S7tTtgIdBIcMyggjRodY9E5KPJTG65O5fW4bq5pacbjbu1iyKJUS1pQg4aZQt4WxU7TTt6hPr1qYeoLbE6JkX4j5n7m4d05ynPg8GCcfbeK51+2cNqueay6x0idPzebtAZ5+zY7DGSWkr0O4Byee22F1AvF5MLLpw6Zd+/j183RGTmuk0H1ULDCh/g/6kNEjAeKtT6Kypol7bk5m5bqevbj65KlpbKju1fhs27QNGZn1LCWDXBTt6bSra8kI5xPEj56uir0D0El6IqJz8aOQFDhEGxaSu/39JEkiXwygnWZ27ZIwa41oTB4+fDkzwQ8Q4MRjjPzxs5ITTmtG60wjuSM1uYISgvgTrBUOQC1pyJWLsKtrWfzZvISgoT/j/4QFyL8rBg/ryy8lK/BFA9hsgqcfN3HWSZ3zyLRJeqaM13HCBfX4/TKXn2/pdg6UJIk7bzVy0/V+3lng5JYrkzns6DZ07QVo/MmEVT6eNZeSmilTpttAYWBcvD4SQlBr3sTpx2p5/mEbNquS/eVBps908vMnVoTQEVYqOO85Na1tsbbxg4nPA7CYldxwuY2Fn7sJBHpOWu4OdrudqD/KMDE54Ro2SmZ0LVO57NrfmHOTn5OOMfHVT1HOueBsFj/2PWnhHErZSTFjY4rWYBLU9YM6sACVlNDa2siMg+x/7roxiRMvrOfV932kpYBWI5OTpaJ/Hx3Bxp7ViVLAxCdfVLNtix+1oxCtV4VHNPfop6eTDNTV9a5GPoB169aRkym45JzOGuj3NX7Gj9KiUMDGbaEeX+v1yUgSZGeqeOXxdJ54qZ2flnq45f4WXng40Q+usTnC82/Y+eStLNRqmHlWbdzftTucf5qF6+9u5tG7UuLE58EYNliLyyW49tY2HrrLSmqKkjkPODnq6Ct7ZQ2VlZVFZa2WOQ+08Mrj6Qzs3zmHFQ9W8fP3gYT7ss3Tj7mP/c7M6YYu2Qqr1vnZUxYgqAqzWfkzGlmHSSfhd3sxYEIhKbCR6M/qop3MQS0cfriGYFDixbccnHCUEZUq8Zj3lwfx2fU9hp+kkd1hORIL3KyR9veoPv9X4P/VdTLErEY0aUpKWjYzkiloJC1hEWI3G2kSenx4Gc8RB/l6u9nDZtLIpg8DkZFppBoPLoYyHgXKuO+1jVT8eBjN1LiffysNRIkw7qD3tJBElihgKyuBns9XlaRGiK5p1lp0aNDgxwPIWEmh3dDIjJm9t7948J65rPpiA2FXLL28u1ZyvWQkWaSTRQFO2mihjjw6yaQBxAK3LCTF2riRsNOCHy8SMW90AI9w9hio5MJOOjkYMVNPJakiEy06PDjpzzCKSWI9S9FhJICPvWxBQSx0CmLkX3ZOGldceUWvxwDgsScf5cevxyB7uvcubaUBJUqSpXTqRSWNoppMKT/+dyEE5dIuRo4tTvQel0S87jVIZkaISWxjNa2ikVSpk/iLiig7WU8AX8dx6unLICxSbBMjT/RHRkaBgiZqu3SWttKIjVQUKNiw9u/ZiC3+6AtGM4NaURYLv+oQcDloYztr6CsGY8ZGAB8RIuxnO+2iiRwKUaPGTisNVGEhGSs9b75kkU8JmxnMaHaxgRxRGLdYOgC7aOlYSwsGMybegQxgxIxTtKNBQ5AA2h4CsAJ4CRJAUkn/TXv/ZygrK2Pu3Lnxf8+bNw+A6dOnM3v27C6eTb/99hvRaJR3332Xd999N/74gedDTEr81ltv4XA4MBgM9O3bl7lz59K/f89pub2FEAKlNsT11yYlEJ8HcO5pFj79xoPLupPGsjr0bX1j7ReaeqpDVRTTfcuMQlKSJnKwm/bz5nMprNsUSCjwDsYfa3xkpnedOK++rZnzzzBz0tGZbNgapK4hwlUXWRg+MMQ7i5wJz3V7ZC65oYm7b05mzgMtpKUqsTv+Ogyhu7FYvuxHQl41YZcOTTAZofajNDnwF2xlb5kUn4xSkpVoVFK3LVoe4WIvW8gLFJEWiBE1axc0cfgvu3jndSMff5DE6eetQF8/hBQR25FwiXb2s4PsQj9vvKBlwmgbza1RXnpjL4sWe0lt7Uxjs9OCTDS28xGBr78v5eH7zPy4KEYGCiH4fY2f6+9s5vgjDeyvaGX9+nWHTH7m5g9ErZJ45/l0hs+oIRIR8aLq+Vf82Jwju118qyUNwVYbe/aHcLii+AKCVev9LPzcxdknmxOIzwMwGRVcO8vK76v9PP+Gg+cfTksgPgH69dHw7vMZXHBdIz8t8VFbH2HSWF0X4vMAZp1r5Y0PnRT10/DmfCcSMKCPmtLKCG1th64G7tOnD6jD+FtSOf8SN0cfC3vNlaS5i/ljRZhwWFBWGWbT9gBGg4KZ0w0YDQreW+Ah1GZl0FHVfPZup49Zfq6aGZMN3HRvMzff20xzWxR7u4SjNYRWraAtUk+m3Ac5osLt7lq4AFgtSh5/2Mj1ty4nTZmB1J4BmgDNqgpQBKiqsXD/Y05+XRLE15BMjn0UYfbixk621AehiNAQ2El6ZvdtB/+nYLFYUCgUXVSeTqezixoUwO/3U1ZWRkVFBe+99x5AR/iV4Nxzz+Xee+/tNrHw77Q3ybKCtWsjZNOHcnbTRiP5SgWVNRGGDNQSDgtuvCHIex9uZU+LjM0iMX2qhm17u/5m0ajglvtbsDuifPhyJmkpStZs8vPBxy4e+EcKD92h4ehTW3HtDRDEjw4jozgMu6GCs89W8fzDnaTLhNE6rppl4qiTS9HsGktb7hrC+WsI1g4jSY55I4ZEkDZLCVOneVi+JoA2bMWxMsQl513KZ19/0us28OTUJBxSK770vagMAcJh8Eb8fLUwjeHFnaqDM0408do7Lu64r5pCMfiQP0chlGhy6vjh09QE0sRoUPDqk2kcV9pEYHUe+9nOADG8cwfZk8Jpl9l5t349uW2TE4rOkAiyX72R165841/SrmKxpHDfk40EQ4JH7+6erAQ49nBjTJm41s9Dz7bhDwiWLM5Br1Nw+CkNlOxZRb/QWLSSjhb9fnT+nokMhaRAktVotRKFfVSE6mQkSYVC/LXi2WZRMqi/hmdft/9lK6TDGUWrNfRqfLw+L2o0qFAhEKiCVtqoxoUdHXqaqO3xtQHhQyZCQ8GvpPlVhJtD+PFgpvsFDcTsEarZTzAAWXkeJEniw09dTBilY9qkzk2eUEhQXKQlKTNIi9hJqUtgI62j3S6HkAhiV9chqSJo/SlYSEaSJFLJpllRRkXZpv+rFiD/zmhvq6H/sABtLaAxtlNUmMxVtzbR0BwhGo3NSVdfbOXZuancdE9Llw3pg1E8UAOGZnx+mXvvD5PbfHisW0gCopBqz2OffRtKYh1FRmEmg1z2sY3hQ2TeezG24Pv0azf3P+TD7Yvi9jWRRg6WFA1bdvj54BM3gYDMiRfWYTEruPEKW9z/GmJ+5S++5cDp7Dn4ojt8tOBjUjzde5IqJSUpwQJc7npuf7gVSZHB6Wedxvz3FuCuNgGi2zoRIFf059U3Kvnh1zr6Fqiobw7hcMFRR5/N3fc8zrZtW3n2ydnceIXEl9/6+WG9HZUc23RA74GAnqRQPipJRVDfyuqlWgZ4Yz5mzaKWhJah7iD9vfP+1Zcf5ZpLEu2Q/ljj54SZRq663k3EmcKWHQFGDetK0Ly70JlAoN9ytY33P3aR3hhh6sm1XH6BhfRUFWs3+lm7OcAZJ5r48FMXqclKwtFYzdgTjAYJhzPK9Ek9z60nHGni+XuT+ea7WmzpIU4+9XIumdXVVuKvkJOTQ32LhcyktgTiE+Dyi4w8+5y9S7eWtnIEk4/ext23GTnmcD0ut8zr77v56Es3Lz6RymknGKmtD3PtLQ527g/jUO3B4Oi6voqIMB51MyOHqznteBNqlURVbTtHnVnHa0+mUTxQixCCJSt8XH+bHZ2c2aNAQ5IklEJFLWXkUEhjsJJwOPwvW/D/Gf+vrpMPwGa1UtBSHFdcqiUNw8UkqthHJsbOrjshs4fNDGV8gg1Qf4bhFG2xv0kT6McQHKKVdHIpZTtbWIlSqJCJEibEGKZ3mXMUkoJiMZYtrOjxewaFH1U3nogO2hjACLazmmbqSSMHZTIcedSRvRqHvXv38se3q8hzD2Y3G8mi6wbjASSRhgcneVJ/6kQFbaKRlA7yroLdFDI4YYMynRy8ws0uNiCIeYOWsoMRYkqXsfAKNzIyOsmAU7TTh4HsYQtKlAxhHJIkISGRJwqpYj/JpJNODsmkIyFRQQkmrHganezatYshQ4b0ahwgdg0NHz2MXX9sZIgYl/AdA8JPKTsZzBhkIWMmiRrKaBBVmElCQsJJG8kinerKmoT3HTpyKOXljVg7WtkVkoLBYjTbWE2tKMWMjTBhfLjJZwBa9JSxCzWaOPF54PspOzadm0Qtgw9qeQ+JIA1UMYqp7GYjhuDfU0tHgzKV7EFCwSg6gz1j6uXt7GAtWgxo0eHHQyb5OGihnN3oMWIlmYGMYBcb/1LRqUZDChm000wqWWxnLekim1SykJFpooYgAQYTG6c/ZwUcUP0WMoQ6yrEwpstnxHxzq+MhZf8q/K8lP4cMGcKnn37a49//7Nn04IMP/tP3nDVrFrNmzfr/+c3+GpIkYUuROff0nlUbxx9lJCVJSd98mfkf7aSpKcrKzS607Tr0wZ7VRAbMXHmTmROPNvHSO3VceaG1S9qlzyfzwtsOJo1NPMm27w5iMiriyd3jR+k4cM2OGaHjy59dHH9eLeNG6WlqiVBTH+HOG5KZOjHWOmQ1ati/v3eF3e+/L6d0dxUFzgmkH+QnEWmJUJuyGrvUxnc/+zjp2NhYjR6hoeEXT8LOgxCCfWzt8GLpPKYkkYm5MYUrZy9ny6pUnn7cwC13b6ayRYmQY/5Pg4dHWPltbrz1JytDxeMP2JgwVsVNt+0hy5GPX3jZxzbSyUEpqWjR7+PuWy2cf1DQjyRJzJhs4N0XMnhnoZPyqjAqVc/mwH/Gnl17iUTh1z8COOww+85mXn8qPRaY0SpjkXoujJR+M7UN7bzynpPXnkjniZfbKasMc+ETPafpzphs4JOv3DhdMjOnd1+0Fg/UYrMq2L8vSlmll5uu/otFs1Gib4GaLz+IEc/1jREuvamRQEAmGvmLPtluEIkoKGIQxkYLKxZVUiHvQ0sW6ua+9Bm2jxR1MlJbAZImyD0pNUyZKvHbcj+qLDuvPZXT7WLp8btTOePyBjb+ks878z288KSCpvYQ9bo9pASysQZyePOdak7uoY1p6Qofp5+qZuP2eoKZ9bS1R0n19CXFPpgV78SKATM2LJIaJFALTTwVOTPal2r/PpoadvdqHP7VUKlUFBYWsn379gTV1fbt2xk3blyX5+v1ep555pmEx3755Rd27tzJnDlzSE/vWVneW0yacjwrl75GG43k0Jcc+lLeugKDOcw9j7Wy+PMIRkdfdL50MggRUJbhcARobpFxOKMJNgh3PNzCoP4arrvUFn9s0AANZ59s5szLG3j72XTeedXGxee4yGyPHbcQAk9yKU8/0LUIMBoUvPKshVnnVdMv18gn76Xw7Cv7+OGnXSArsCULHr1Rz0nHpFB8mIf+fQLULw3iKw+yadOmXvu7BUKtDD+uimfmJpOfa8Tvl3nxbYnLbmpk/muZDB7QSYBed4WFp15xsL1pDUPFBJSSEklIhEX36syg8BNVRDj7bDXhCLw9z8V3P4ZQKiXOPVPDOaeZuOsfJm68NIjKaWELK7CKlBjR5nKyYLGLBx5K5pEnl6CyZyE8ZqSkNryaFqaNiPLWa3eSlfVhj2blh4pJUw7HpvmS+Z+5CIdB0wO/4/XJ5GSqSEtR4vHK/LAolyRbrORZ9WM2Iw+vRjKtZMP2CNk5IYLVSuyhFmwdSa8HQxYyMhGUSgmVLkKr1EoK2WjR46StixIIOgKjAs202gW19VHKKsI4nBFs1q5l16vvuTnp1Nt7NQ7BQCy11oiFPGLejEZhZifryKYvfrxdPJ4OoJwSNAolD99rRoHEvTfvxuONoqVnkiKAj+R8F8agRGOplSQ5i3cei/CU1IjB7ODkU9SUVYUwmyQCQQGS4B9zdLz0up+QvxXJlYPbWoZI3U6fAjU2m0QgVMm2jUrSGiciI6PWRUmyQjQaPWQrjf8k6PUG/nGPjbnPtmHQKXn8pXbm3pbCwP6a+CbrRbMbefGRNNxemdKKMDOnd/9e+8pCaE1hWhpUFNhHxW2SDuCAFcZWVjGKqVRLe9ipWE1qkoK5d8QWc1OPa6Z6exJ9xCgKJCNBEaCafZQ5Gln4hYJ3n8+Ie8HXNUS4/eEWauojnHVSrD4KhQUOZ5TCwt4FXO0r2YchYu6RRNIEktCpW/jy/RQWfxfkhece4L1F73DysSdh9PasVFRJarRRE6F9mSzZV0mf/v356dev6NevHw0NDYwePYYnnvmMN95+hpJd66nUbCUnW8nVl+sZMUzNnn12XnurDLm6D/XhesZFjo7PJY3UIoiRZd2p7z3CyYDi3gU/HUBNdTlmU2IdqFRIbNoWRGrLIM1ZxPmzVvLK8zJHTNUjSRLBoMwHn7hZtyXAvJc7721arYJB/TU43VFMJgmdVkFNXZjsTBWyDMGgYNQwLXUNEVxumc++8cTXBX/GL7/7SLYpaXdESU/tfrnZ1CxjI41sV19KlZu46ZZ7/tYYnHTypbgbH+nyeGa6iuzcKL7qxLWBJZqBvmwGj80p4zbzfoSQ0eklhg1R8fXPbkYP11CQp+bLhamMO7qGwlwn+1fuIt0/KK6q8wsvOxVrSc+M8vbznT7+i9/NYtrxTZx9RhS1uY1ANETEaSbLNYMSNvd4DCERJEyIWsrQoCVb9GXe+/O4/qbr/9aY/DP8v7pOhpj/eW1FPVnSoITHJUlCLTQJlj/N1JFBbgLxeQBWKYVaUYFPxM6PHAqpZA99GERmR3p8RETYwdoeu2Z0kgGlUOEV3Xf+VLGvS4iQS7QjIaGT9OSJ/lRQQjO1LP34t17f+95+9R1sbVkggRIVYUJoeiCKgvippxK3cJBFAaXspE00k042frwJCe4HYJTMJIk0woQokqZRLkrYzlqKxHD0khFZyLTSQA2lDGU8QeEnTIgGqrCRgoUk9JIRIQRN1FDFPiQk2miihQbqqUSHngKKsEoptEYbWDhvIY89+VivxgGgpKSE7et2IgOb+YM0kY0GHQ5aaaMRBQpqKCVMkHRyGMsMmqnvWF/0oS+DUUgKqlt24ff74xsPoyeM5KcvnmKkmBKvn7XoUaGmmHEE8aNEiR5TpzJYJNNELQ2iqkuYaAV7CBMkTBhZyLTRSCM1DGIUHpzIRHG0Obsc3z+DLMtECOHGyQgpZh0SEWEctBIhQhQZJSoMmPDjQY2WLAoopJgGqmijgUY8eHETJUo7TV1IywNoowkn7VhIwowNKymo0dBCHRIxyyiLlEREhGOBZH+qqw2SiTzRn/1sR4GSGlFKLv3iz4uKKLvZSIggeswoNf+6TfGet+z+i/8rOKCKUvzFLyNHYcNWP+2OKE5fiFWbfGRnqujTV+CVeiaTogY7w4aoUSgknnkwjXOvbuDX5d64Ymv1Bj9nXdnAq0+kUVMX4aV37Mhy7GT74nsPF57Zc2vu9ZdZmTnDyCnHGrnjhmS+X5jD1Il69peHMBokamoEcvDQCT+AZ554iEzvoC5GuipJRW7bJJRRPfc+2cIl1zdx36MOho+QaLUkkkh2mrGR2u0CUCWpMdgLmX1nC1/95GX5t1m0VWbTXp3JMcfDO8+ld+t5dOoJJpIzQmwWf7CFlWSQS6EUS3ELJ9dw8TndF4ITRuupa4iCEEyYcOgeV/6gj6BLzZMvt2EUNioqZY47r54X3rKDQuAX3p5fq3bwxMt2zj/dzNiROtrao1gsChqbe1bhNjVHqCiT0Gr+OpglNVmJxSa4e46NpSt6bltbtzmAQoKV6/wIIcjOVPHVB9k4PQKjsWcS9s+IRCKIsIQOA0pJSXq4H9qIlQpKKAuV0dc5hay2CWSST0ZoADn1h7Ps8xQOm6hhUJGqx+LbYFBgNikIBARXXmxm4uFB+jEMWRlip2EpDlU9lSUGPvioq2/W9796sLuiPHhbCuedamb6JD19s/XovdloJA1WKYUkKS2haHLSGm9DUEpKtEoVDQ1VhzwO/1M48cQTWbJkCUuXLqW2tpYPPviA1tZWZs6cCcCiRYt45ZVXgJiJfX5+fsL/FosFtVpNfn5+r1rW/hkqSmOkZ7E0FjVaWrLWcvYZWp64L5UxI7Tk5SnwaluQUJAspZPdOomSXwtobYaLZjcRicTmsI1bAyxZ4efaWV2JeqNBwZ03JvHWfBcjhmiRrA4gVjSUs4vhwxUJLWw7SoL8uMTL7r1BxozQobA40amVJCcpefQ+G1tWpbFlTQrLvk/lpGNimzO52UqOn6nHnrUFg93G4kX/PCDqYJSUlFBb8R2fvJNOXo6KV951cMol9USjcM6pZq7+RzM33dtMIBBTvMqyINmqBiS2spISEUvZ3M3GLso6WchUGHZhyTDy8hsecgc289YDeYTXTMO3cgrP353B+MObMRolgqZGkkhjKBM6Ct4yhDKEWqHirQV27rxNy11P27ng7nIGTGwiLAU45WgzC19V8uTjc3p1zN3hgguvZfkaI5lpCj79pnsvO1kWrNscICdLyaIv3IwcqmXep533xkBAMKxYgy/qJ7tvkCsusvDe6zamXLqL2uwluESiIr2RGgzmCMGgTCAg40rZS03674w+3E6TdVuHX1Ui2vRlXHWpnvmvZLHmhzzOP8PCjNPq4vYjECuCP/3KwzsL/Bx11LG9GgeVQoXU8V8suRXqqGAsM9Cix4uLzazAIzoLaL/wsl4sJYifFDmfe240cPMdLhp8LSSTRjtNyN205wG4k/ehVgvSW8cxSj6cPgyinzSUseJIVAo1qSkKvpmXxeJ3s/luQQ7fL8xmyUovF56nZthIgSK/nLDKh9SSR8PSUez8Yii715kZMEhQl7WMGkqRVCHsTvFf4rMHHH/iBfyxNkBldQinO8rC1zLjSrcDm6wLXsvk5vtaSE6S+PIHD+Fw1wWDEII35zn5+ZMcIkFVjy2MCkmJDgMhguSLQRBVYksPMXiAhrlP2WnYnsVgxsWVlFpJxwBpOPnyICaNNCWEYOZkqfjwpUzeXuDE442dYx9/6aalLfqXoXrdITs3tlBv0ZZRm70E56DfaCz4jSbrFkIiQFTrIScnNl+feaKWpoaNWK1Whgw3obH17H8ZEWEC+AgTph/FTJwyMd7OewB5eXk8+NCL3HLbs4wcAxuWp3PtZRYmj9Nz2QVm1i1No2B6GYII21nDVrGKOlGBTIQCBrCXrV3m34gIs1exhQtmndercYDYbxmJhPhxaWIdeMJMI4u+cCOcyWgkHVn107j1KgMjJ7cy/pgaTp0Vs9j48KXMLl07wZDgzhuTcThlJo3VMXO6gW9/8fL1h9ncfHUSh08xMGqYlrHDdXh9Mrv3dvUobLdHWfS5m2svsTL/s+7HXAjB19+GsJGKTjKgD1rYt29fr8cAoLCwkKraaLd/m/+OjRrj5i5zmwo1Ll8EW9MoippPQmcvYPgAM3fdmMzltzRRXRtGpZK47boktu/x0KqqZiur2CZWs0WsoJzdDJLHEm1P5YxLGzjpojpOvLCOx19sx2yUsLUNIb3qCFprDPRxTUKFGgmJFtG9vUkFJVhJRo0WFRrqKKe8tOJvjcf/dmzduhWl3H1Nb+zw4zwAOy2k0rOPdCqZ2GkBwI2TbArIlvrEO1gkpAR/zO6gQsMeNtMumuLXd1iE2Cu20EQt9VRSKfbgFg6qxX7K2MVARgKxALls+qBBi8fjOdQhiKO6qgYDsfX5geCn7iCEoJUGxjCDLApopxktOry42MWGvxyjLPrEW7QLpcHk0IctrGCdWMJWVuLHy3Am4cfLTtYzkJEMZQIenPjwIIRgB+tw0MYYpjNJOoaxzCCLfCKECROmkr34hReZKFWVf88C5OnHnkERVDNKOoxRHIYeYzy0ZzxHokHPIEYziqnkSv0QCOoppx9DsEopnb+5pIj/jkII9u/bDwg28TvrxRL2iW3UUkaYEPVUYpZsGCRzgspSZYXb586hxVLDOvEbpWIn+9nBNv0KRp48CIHMdtawi42ECdOfYTRSQwUlFDM2rhDtDRQKBUISZJGPSzjYKJaxkeWUsZvyDm/OidJMiqUxjJGmM5jR7GYjm/gdD06UqJGIWXtkkkczdQRF1/V9RITjbftFjECHHj9eUqQM+klDKZSKsUgx7kaJihDd2z6lSJkMZxI+PNRRwXqWUCI2sVtsYhuriRDp8MoVhKPdz+9/B/9rlZ//L8PuEHzytZurL7Z1+/eflnkZP1rHr8u9/LzEz/WXWznhaB0vv+Pg67LdJIXTupBWUREhmlzPUdNibZsjh2p585l0zrisgZx3Y6fB0EFaXnsinYI8NdMmGjhtVj3zP3NTWKCmrDLEOaf0TH5arUpCZeGEFmmXO8pN97ag0yhQeVJR0rvAo8rSRkaFh3a7u6+S1Cj9ZtobJDaXFlISseKRHNRRjkOsYQjjUEoq3Di7VeUcgMJvoqY+ws+fZCeMmT8gKB7YcyjUlPEG5u8JMYmYef2BQBOdQXTrbXQAKUlKSiuVvVLG6fQKvB4VFVVBUiQrdVVhVv+WxJc/emn3ePErdjFYdPVIC4oAfpWDd57LiCdUR6KCdofM/M/cnH5C97/n86956OeYQatpFYGAjE7XlYkXQlBeFebicyysWhcASbBuk58JYxJ3VqNRwYNPt3HuqWZ+We7j4efaeeXxNAYUajj9eBOmjK6t0T2htbUVtS6Kx+8kmXQiIoKERDo5RIlilBKJVEmS6BsZxupVv5Gc3TPZ63JHqW+MsHKdnynj9dx6g5Fzlu8nqb2QaWfVsWffHvbvh9c/kPj0WxenHW9EqYwtLCXgxKNNXHJjI1dfbOXEo42s3eTn1lu3Ywke3sVz5gCpcsAfVBYyRrPA4eidAvZ/ApMnT8btdvP5559jt9vJy8vjrrvuivvr/bkF6v8EotEoP3z9AyOZQUREaM9dw2/fJCcsqk8/wcxLbzp59vn1BJw6+jIYUyALmUqqqwIMn1HDFefZWPiVnRNnGnsk9KdN1PPMa7HfR6iCbBWrkJBIIg11B3m9dmOA6291EWlLRvLZkA1OdGnN+MJBSss1hDrCzv6M6towDU2x1tS7brHw/AO1BIO98y1ctOBl7rpBQpIknnnNTiAg8/MnnWrm22Yn88MSD5fc2MRdNyZx1yNt+P0SqVlB1K15GMJpSMRC3DaynGxRgBErHhzUK0sZPRwuOEvPvQ+qGBWdEWsl6ziUNP8AfOVZXHLVKmYcAfU16yjZZCTZnYGVZFyZm/n921xkAYu+cLNtYywt+K6bkln8VYAXXvMw63wLmSl2qquryc/P7/lA/wkyMzO5+R8vct3V5/LAk+1MGa9PCCMTQnDXo63k5ag4/5pGLjk7VpD+vMzHj0s85OWouemeFkYN06DTSrz1bEZ88X/a8dB+W5SZp2wgsP8wtOhppo5q5S7GFMvc83gbxx5p4PVqJ/n5anwR0CVF2BFeQkawP5ZoOiEC+FL3M3ZqkIfuiRV/KpXEnTcmU1ET5rxrG0hNVmE2KVizIYiqJR+NNmY70RsoVBJRovhwUyPtZ4AYiRIlGkmHU7TFuh3QUc0+fCLm2XVggXKA7HL62/D4w4xjPD5iKvUdrGWIGBffsBFCUKPYi2RuQ9lYgEVOvJ+6cTB1mqJLInZutpqP3shi9BG1tDUpiESVjIxMRyfpO+/prRk0rKkmt3gPW9vqyNJp0OhsvRqH/yTMnHkcxz87F5C455bkbq1mMtJU9M3TsGtfgBuvsHLJjY288HBafPPP7ZF54Kk2pk3Uk56qwqBXwF9abkpAzF4oXcqitb2M0soQr78VZKgY3G19liP68fFnFdw1J9EbWKWSuPgsC59962b6JAPPvWHnjhuSeXvBq1xyySWHPA7nX3weX33xHrMv03P9lclotbGF6oq1Aa65cQXhMJxxYud5euIRIdasWYPRoKR/cQT3Kk8XbzKAOsoppJh0ctlnWU5W7mG43W5++eUHKiv2UthvCDNmHIEQgpdeeIB5L6V1qfeUSon3XkjnsCOc5DZOISqiNFKNHx/JZBAmzBZWkCay0WPEjZN2mjBbLRQXFx/yGBxAa2sr/frq+XmZk9KKEP37xsjwkUO1tNmjqHRuCMZagjNcI8AFDSnrePYlqdsad8/+EAW5KmZMNmCz2LniliYK8lQ8dndqQov7Gx86uXdOMmkpSi6+voljDjdw7qlmdFqJ73/z8v5HLp57KI1hgzWcckk940dpmTqxk0iWZcFVt7SiaMqP10k6v5kdO3b8re6AN19/FEdbsNuaddQwHVNnOlny22+k+4swRpPw46WeSqykxMM+Ml0j+HLxSq69QsFLj6bxyPPtvPVsBiOHaWhpkUgL55CuMmOJpBEiQGvyDvb7VyGiCkr3Kph1oYHLLzKxaoOfRV+4CBr30NcX85N00U4Zu8ihL7WUEhQ+sihAKaniimkJCRM21GgpoIgNLI13Cf0XiQiFQkQII4to3JfzAKykUMZuQiKIRtIiIcU9JbuDQCB1TGR2munHjIS/KyUlsoj2qNoOCB8atBQxglrKqGAvYRFEAEoUFDCQJFIJEqCUnShRMpzJcQVxG00YsWAjhReeeZF3P3ynV2ORV5BLxcaWWIcZyVRTSouoJ03q9OMXQlDObpLJQCWpsJDECDGZjSxDIpZ+rvgLPZwCCXGQd0SqlEWjqMGPBwVK7LTE5jFsCfYCOmFARqaBKkxY4kIhiG2W9WcoWqGjjgqKGM5uNqJEyZQhp/dqDA5g2+bt9CH2GQpJSRqJmQRGYcaLEyspOEQbFZSQS78EH96oiKI2KTEYYlZE1115Pfv/qGIkh6GWNERFlHoqaaSaUUylkj3sFhvJZwA6jHhwUkEJIbefpT8vY82WVciyzI4dO1AoFAwfPpyPFn7Eym/WMoYJtNKIgxaaqCGdHPoxBIFMOJroB3qoUEhKPMJFHRUMZixGyUytKEdCIlVKJLh1koERYhJ72MogKdbOGxFhdrAOPUb0mNjJenJFIWnkICHFVb5FjGAPW4gQJol0KthDvhjQxW9WkiSiIpoQRnYw2mlGgYIxTO9Igfchoehoy/eyjdXoMKI39k5A91f4L/n5bwiDQeLFt5ycfIyJrIzEn+jbXzzkZKm484ZY29GWnXV4/BEun9PMnKuT0KrC/LR4I7m+zgRav/BSbljPrZdrWLMxQCQqGDVUy9adIa66yMo1l9i6fAelUuL5h9N49vV2fl8TQKkQ/LjUy+Ci7nsMv/rBw6oNftwemYH9NWzZEWDZKj9KJbS2yfR1DaNR07MnSreQpR7N4QFEQE9uoGN3QYp5meSIfmxjJTtNP5NqMeLxBtC5Yr4hXuHCk1xKRONFFdFjaO2P11rJc7cmdW1zlEWCt+af0e6I7UA0Uk0DVegwokDCVRbhmZec3HqDpVuSZV95iP79h/+lovLPMOjV2FJDBCICn9KBuWkAh520jSGD1RQP1LDB3UyVewe5ocHx1jW3cNCetZEfPkqOE59+v4xKKZGXrWJ4sZZnXrNz67W2hJ2q5153UrszhSzJhK6lH6+9X8uca7u2iX3zs5c2exQhwOWWmTnNwOy7WjjvNDNXXmjBbFKwdlOAJ1+xc9n5Vs4+OUa01jdGuPj6Rj5/L4uRw7Ss2HbogUdlZWVYkyI4tCUk2dOIEkGNhgaqGU73yaCSJEFrNtXyPsqrwhQWdE6e4bDgvifb2FES5NgjDGzbHeK5Nx2MHqZFkeJDws+vv3u54gIb996q5fijTLTbo/yx1k80KjjteBO794VYs9HPt/Oz4yrhfn00SMLDbXcsJ9c3AivJyERpoIoayhhDZx9is7KKi87T8vlPf+8m96/GMccc06PB/p9boP6Ms88+m7PPPvtf+n0qKyvRhw1IkoRdV8ltcwwJxOcB3Hi1lXkfN1LtlCllJzpiBVdVTRS9RsGbj6TSd6oXuef6lwNinMbmCG6XxEhpSsfjgm3bK9m+K8Csy31kN0/vbBsPQKgtSIXud7L7Brj/qVaeuDeR1IxGBfc+0cbbz2Xw8ZduJozWIafWc/jMW3o1FnW1FQwZqMXtkVm+2se382MbNkII1mwM8NNSH7IskGXBHQ+38sLD6Qwu0uDzybz/US0vvLULg1qD2ylIdqdQFtyNCRvGNBdbv0+jIE/DosUeMqOF3aaWGiQTtXUpWCwOXv8olRvububzeVEs0SQOn6KPB0dcdVGiiiw3W8XnP7h47yMn+8u8PHDftZx0ysWccMKpaLU9bzD9FRQKNXJUMLCfgVk3NjJogIYjDjNQ3xBh3icePHY1/nCY/AKBEBL9+qiZOkHHP+a2olHB4nezueC6RpZ+ntuFQEpOUvLaC1bOuHA5bocCU1KIEf0VOF2CDVv9+P2CN5+JWZjodRJnnGCivCrMwsU70aXqMJlg0YvJ9O/b1brmxitsvLPAxfWXWTnp4nqcbQpyndmIfvZeqx3NyWYUCKKE8eOlkRpUaPAIJx5FOzYRK2QHEUvkrRFlqNEkqPxqKKU/wwjgYw9bGMEkvLjYyTqUQo0CBR5FO5dcpCYjU8uiN31dvocvdT/3/KP7jTSTUcHRU80sW5hHA9WUsJF0kUsm+fECOTmUT019OTZrCI9ThfQXi9T/dASDQSwWDUMG6Jkwqmd1/VEz9Cz81Me9D7tQqGDqSbXkZKkwmxXIsuDKC62MKNZywgV1pGWo8ba5umweQmxzLoA33kJp1CvJzFEx+84WQn49Kqn7JYQkSficsbnKYk48r4uLNNz5SCuff+fhygutBIIy0UjvNsa3bt3IrPO13Hp953eWJIlpk/S8/qLghntaeHeRi4ljdYwbqUMQ5deffiEU1vHKEzKnn7eGcO0YrB1ebLKQqaOcJmopYCC1yWu44DyJtWt+Yf2aTzn/1AhThsKq9TKPPxLC6zCRnNxGbnb3SqkkmxJbaoRGz3ZkaysKCfRNEo2hajLJJ5VMaimjvaMzKZs+tKdUkZz895K9G5q8FBWqmXVjExecYeask8yo1XDpuWYefbyKDDEwoZa2tg7hwitW8+MXnaF2AM2tEW68t5nXnkgnGo21wD91XzIXzm5i5NDEubq6LsLQQbHHvl+YzXe/ejnnqgbUaonzTjPx7YLseBjaGSeauOneFkwGJUdPN+Gww8+/hQi3JNHqa0RPFibJgtB6KS8v6/3xNzTgc+/mvjnJzLqpiXefz0gIYvvhNw/L1/iIeJLZxy7M2EgmnUGMjpMeIREkRBBtSx/e+qCcuXfZqGuMYHdEue2hFqZMUnPZ+S6iURfvzS+lYk8AfSSZgf4xGCULcoXMgidqmLdoLz9/lcKSz3OZdnIdjpoGIpEwZexiBFNQSSrSRQ6N1LCDdcgiih8v/RmGHw+VHcnQEhK59KNs33+Vn91h4MCByCJKDWUUkEiWS5KEUZjZxO8MFmNIIZNmaunDoG7fq4U6ihhBVESRiXa77sylkFJ2JKRlQ2zu2M92culHhDB59Kcvg1nFjxgwM5xJ8XnSTExlWiNKqaWUAgYSFH4ctGLGhgkrO3fs6vVYXHndFcxefhPm9th6bogYSyk7qRPlWEgmTBgPDjLIJVfqDDhSSAoKxRDc2NFhoJGaHv1CW2ggicTaVouOEIF4rdwdtOhRSirqRAWjmdbtc3IopIFqnLRRwEBKFdu58OILej0OEGv7NtJzR6ERM7tU60myJBP0hBgYGt1lI6zJUslV110GwOLPPqf8jxpyfP3iG31KSUke/dAJPbWU0o8hbNX/wR7/FrTo0WNkEKPQCyOtqxuYMekI1mxeldDxuWPLLiJECBMiiB8PThQoKWc3RizoMNC3X+9FArIsIwmJNhoZy4z4udpKPcN6WCdrJT0KoYhvFqgkNcPFJDaxHA16RjCBBqrYzhoAbKQylAloJC1CyGzmj47NBYntrGawGBMX+EREhEpKSCaNMnbSTwzBJsU2Jg8okcvYyagOYhnomBNdhNCix4QRC0H8fxmE2Vv8l/z8N4RKoSDUksThx7dxzjkqTjnWiMcr+OhLF4Gg4I2nYqpBIQRlFUHaHVEyUpV89KWL/Fw12cObcXt+weMVBHwKBvTRMM4a5olnBQZtEKVKYLJFyEiHyy7o2asxyarE5RZkpauQJMEX33uYdY6li09oTV2YVRv8SB1qwOIiDWedbObZuWkIAY883877b69Gq+zdokZv0hFo8yWkaB8MPz4MJE5aMfPpcfjzV7JuSRLNrRGOOKqcZr+T/NFNvHSXicEDTJRVhXnkqc00bfcwckjX4KGZ0wx887OX00/oqg4IhQTrNwWwkYudVkYyJb7zKKKC95/fTVVNCy8/nUgabtwawOGUeO6lZ3s1DkOGjmPkKD1LlodQGbyI5H0sejmDRZ+7GTpYwxfvW1jwqYtX3lhOe6sCjz/CzCPVPHSvLU58Atz9WBvDi7Wkpyq5/fokrv5HE8NnVMUWRFFoa4+isxeQ5R4JEqQF+/Hmq/UEgu3ceKUNk1FBMCgzf7Gbp1+1o9dKZGeouOQcM3v2h2lphJcf1/P+mx7CegennWDg+YfSElRZ2ZkqrpllZcFiNzX1YTIyem6z+DO2b9mOSqVg1KQwO9esJ8U+lIC+GaUSlJ7Oc/KAQfKBwI8QQRTtFi67qZEfP8pBr48VNtfd2czMaXqeuDc2ETtdUY4/MtbelZWlYPrp8MobWj742MN9t8YWJclJSk49LnZO+HwyE46r4dfPcrrYI5x/polRw9VMP249ks+ChAITFtLJ7rhhiA5FWQmzLkhj8Q9dSYX/IoaIiG00BK11nHtaz0XNKSdq+HxPIRlS7HoWQlAfrECRsw9ntJkZU/QsWelBlkW3dhY/LfUyeZyOW+9x0tQEGcKOCjUGyYSuvS/nzCojvfmwLn6ZGknLgMBE0rM2sK8sxCkX1/GP65IpyFXxwxIv7yx0cdLRRiaM1jFqqJbDT6/DaJU4/sTjezUOOr2RdruHJSt9nHpczFeo3R7l0pubGFKk4fQTTCiV8PVPXr760YPVEjvPDQYFs86z8NsKX0wlIZRs3tyKGQ0qo51PPkinIC92TL8tC2PwZcWLPL/w4qQtZilAOimRPNZvaOGFN+08/1AaH39cR9ifRWHfnkuJ9FQVkWhs4+WbeRlEoy4+//55LrnwNZ5+bgF5eb0zdXe73Vx/zZnMezWdww+LqQt2lATZvjuI1y/jtqtQRrUUF8t8tzArrsQ99ggjR003cOF1jYw7tpoJo3Vdkn4PYPwoLbbUMH37K7lvTiozpxsIh+Hjr128u8DFg0+38vazmQmbgY/fk8p5VzeQm62Kq6/+jIJcNT8t8/LbH14mjNYBgs1bNnLqWb23A2iorUOJhhFMRi20lLKDdmU95oJ6kjxqahXLkYQSbXsByeFc2mjsskkUkHy0ZWzC4fcwwDkBraRHLbQYscYTSYUss7tkDS8+kcrKla14VnkTAmMiSj/9+/ZcRwwZquBDSslOMmJI9qE17KXKsRN1Wy45vhEoJAVqey4Rwz6UPitOV/ftUf8FfPXlR8w6M8ji76LUN0W61GIHUFEuYyMdpbaZ0080smYD/LY4ByGIhzAef349bz2bgc8vc+ZZW9G3HNZl0V9BCZnkxxdQAWMjwiPzxfvZjJ9mh7/oQgtFw9xyfwtvP5uRMN/urwgzfpSOR+5KJRIRnHhhPbLcO3XbN1+9x/wXEgn3SERw29xWGlsi3H9rMhaTgs++cTP3mTbaWiS8uypxJdlZ9KXEr98mc/8j2/h9RZT2VglZQAqZDGQU9YpSMjLc9Oun5/tl+9jyWw51DRJzn22nvjFMa4OCIvd4gslr/vpLakI8+YYHs8nAvXM9eD0q6kIVtJhKSEkVnHiEAYNB4telzZQ1RLD+RUjJX8Hv95ObqcRskvjsnWy+/NHDnAdaiMqC6ZMMXD5L8NEHqxgcnRhXrekwUFOWyuTjazhymp6ifhr2l4doaI7y3Nw0+vfV8MX3bo48TI8/CGZT1/ulJEEwKKPVxixhTj3OxMnHGHnyZTuff+elriGKSgXf/uLFaJBorFHT1zWFRRuaCdvq0RiUaMxB8vx92SM2M0pMxW9qICurdx0RAB99tIgTZ+o55nAjarXE2Vc2kJ2pIiVJyfbdQYqLNJiwUixNo0rsw4yV5I7U4UZlKYGsPSSlgCxD2Aef/yBz+UVGDHqJw45vQCWpSUlS4HLBeacbGV6s5YQTA/RxTY5fGwpJQWqkAE9ZEhdftYGfvkjl7FOMrF6zneimKAWRYXESTCEpyaZP3Adyq1hFhWoHFpOCwmg2PrdgP9vJIBevr/nvnBb/67Ft2zYEAgethESAPPqjkwwEhI9q9tNOMzoM7GI9StRECZMqsrpYfDSJWtRoCRFkJ+tRoEAWXZPC06RsgiLABpaSLwZgwIQHNw1UokBFJXsxYCJEgAhhJCT6MqjbDaJc+rGZP9AJA1XsQ4MWNRpc2GlraSMQCPTKOmrQoEFMPn4Cyxatok90EEpJRREj8AgXW1lJFgWMYmq3pK6NFBqooq80mDpRQbtoJllK7EwMigCNVDOSwxIe9+JGg5aA6HmdHtT5GD1tBCt/re+xjVshKdAILR5c5FBIjU4XC7j9GygeOhj/ak8XAtQr3JSzmxABcs19QCeTl2+jobYUW3smetmIGwfeFDvHnXk0Z51zFgDz3p5Hqjev2w6HVLKoZC8iI4TCrmIU07oIm1KlLOwtLbz55ptcc8018ceNJgMZ5LGJ38mjPyPpvP+6RDs72cDxQw7v9fFLUqw7rK8Y+KfvInVRZB4MLboOr9jYhpZSUmIVybg67CPypP7kkRha5hVuLCRRLI0lJIKUsztut6QUClRoiBBCgaojnFNNFfvYK7bGW+F1GGKBmJIJr3Czn+3oMGDCgoNW7LRgxEIuQ1CK/yo//1fD7VQyyD8Mo8vCvAU/E40KTEYFN16RlLDYeuqVdpKTVDzzYCqHTdBz1yOtRGX46oMsbFZlXBF05a3NOLckURQahcFrIiqi2O3VbK4pwWR2d9vOLsuCWx9sobouwnFHGNDrFXz3q4ejzqzl7puTOeloI9EoLP7Ow7xPXZx3mpnHnnVx5BQdA/qpGTtC13ERwv23prB6Qx3rN4V6NQ4XX3kx85/9mMGRrv6Y7aIZPcZuWxC0kp665lgbVHqqigHDA2RlNPHa051tUEMHafn4PS13PyZ49T0Hd96YKMW+5BwLZ1zWwIghGvr16RzzSERw7lWNqFv64MLBSA5LmGAkSSI3OIQfv1nJ3muCVNdGaLfHktYfftbOU88uoF+/fvQGkydPYfa1XizBbISlgauvMJKZpqSxJcJzD8UKxYvOMXFRh9foq+85+PIHD2WVWnRaibLKMK++7yDJGlNjThqj44Lrmpg6Qc9Lj2VgMipwuqI894aDz+Z19r9JkkRB21QWP1fJ/AX70ZhCyEQ5cqqBLb/lc+SZtbzwlgOlEs45xYzHrmVsdAKOplZmXLWLJ+61dXs8pxxj4vTL6tlXGuaHXw7d40pvMBCJSLTYgzz0lI6rb/ydPn3h6OlGfn2ziWSRiSxkdrEBK8kMYwJKSUVUxFSXmzaWMOHYas46yUpGhkQwKDj7FAvNrRGuudnJvt1KNCEzYZWaVr/Ens1Q6J5Gu24T0WhXH16DQUFKsoLM9O6n0cFFWoYNURPaMBw9JnZIq/EIFw7RRoggKlTIQuapV9tRqHpO1PtPRmZmJl4cyCKKEDI/LfXx41Iv4Yhgyng9551qjhNYWrUS1UG3NEmSyKGQ0go35sJadpSoOfU4E0+9YufOGxMVNm3tUe5+vA2jVkVLnYahw2DCmC00N0ls2ypjbBpMc52a/B5Sgk2ShbVro5xznppf//By16MtNLfKTB6n44oLLNTWRzjmnDpum51EdqaSnXtkVKre3X5POe1S3ln0MGkpMknWDpXlP5q4f04yY0Z0Fsqjhuk4/3Qz00+pw4gRg1mAJsCo4WpWr49w9DQDwwYp+GVJCE9AwfhRnYoegx6iRGJ+PmnrKRwc5Moz1fi8sOCjPXhq9Fx8vIGffvdSUR0mt28UvbaEVesVQFeFOMDuvUEGFam5+OzOYvSqi5QcPSPMFbddxvyFv/RKCf/ii09x2AR1nPgEGDZYy7DBseOorm2irNLLgtcz48RnbX2YG+5uIStDxV03JVNTH+Hz7zy8Oc/J1Rd3Je68vhhB/vPHOfHzS6OBi8+yMmOSgfOuaezSBaFUSix8PYsJx1UjhOj2mHaUBDn9BBMP3Z7Cz8t93PFQKzdfbeWbpUuAa7o8/6/Q1tpKHgPRSnoiIkyQACnpEXJyVNxyjYmZ0w14vDLvzq/irbf3IzdpEhY/dmU9mfkejp5h5suvVBixUiZ24aQNHUbCBFGgoC+Daa1WEgjIzLnBwG3bq9B7OlvXVBEjJftD8fH/M7ZsjsZ8vZS1vPiUhWmT9UQigrcXuHjxmZXkt00lGgF8RoSsoH+/4b0ah/8k/PD9p+hVLo6cauCFNx2883xGl+dEo4JFnwbJjgxm7MRY90IgILNrT5BhxbF5YsXaAONH6eIbk48/HuHO+5ZiaOuHPpSMHy8NVGHGRrbUB4AWVQUqQ5Bv5+fQ0hZFawzhcrYnJNkeQED4GDYcBvbT8Nm3nniNKcuCeZ+6WPBq7H6nUklICPx+ucdrpjv4PO1YLYnz571PtDF6uJaLzuokz46eYaS0IsTRZ9eTEjUwoHUK8xcuo7VdwU2zjaxe42S4PDVB6W4V42ndW8ddD2zhlJPU1DVEmHVjEy8+mkZ5RZi71ljRS0baHVoamyPd3v9d7igKhSAalrj88hBZrVPpL2lptexm5nktPP6ANX6sD98Di7/xMue+8kM69j+jqakJjUYwfbIBjUbinFPMCTX9R1+6Wbbazp763xABPZKsJKz28I8bTBjMViprIowfpeO0443xWre+McLdj7Vx6rEG6htVCAF7S0MJSerHH2nks289XHhm57yuUEjcdVMy110a5aizannq/lRmX2pj/qdu3t2ahtdayYgprTx0j5kBhRqaWiI883I5i78Is9O9jEGFEdraem+t09bWiC4aE1cccZiBIw4zUFMXxuMVFOSqiMrw09cx31EZGRd2ksmg3rKJw8+w88id2XGF8tadQW65v4Vjzq6nuUZH3+hIkkUmUaK8vLuSl14vZ1CRkgzXmG7PV5Nkoa48Fgg1aayerIwwkVAYxZau1+oBZEi53PZcNReeaebX373c/YCb2jId9qiOCeNH9no8/hOw9OdlCAQeXChRsZ/tce/tIAHUaCigiJQOkjskguxmIyqhJpM8okSppRw/HpSoAMEgRtNKAy3UkUHXTVkLSThpo4ZSQgTjKsm+DIyr2SAWHrmFld0mvEOsNjUIE3vZhhYNXty4aKeFenLlQr764ivOPf/cXo3HQ4/P5T7pfhbP+xKFUKBCFbdPkOlK5h5AbC0S+55DGc8WVpIqMskgDyUqWjrCgAYxKoE8axWNBPETRcMO1jFYjO5CLPuEh8Kh+bz1/huMGzIR/iK/J0IYNRokSSIjvedr5Z/hjvtu58qTZzMoMjr+mFe42MtWBjMmtnHrABzgaGrB2M+AOi/M3j2bMUlWNJKatavWsWrlaqYcNhm/O0DyX3Q42Iw2Lr9+FvPvX9zj/StHFPLuK+9z7rnnsnDeIrZu3IZQyLTp6skM5JEnJXICFimZkWIK61dt7PXxS5KEWqPGEkjkNBR0Kju7gw9PlzR1PSY8uNjDForF2IRzKCoi7Gc7/RkGxEQgA8VIdrGBZNLx46OdJvozlHRyUUixz6+ghCABUslCjZocqZCtYhUO0UYZOxMsEw58znbWoEBJbVVtr8ejJ/yX/Pw3hBwBPUYUkoJ09xDqakp595WkhN3z3XuDLP7Wy6rv8tBoJNZtDuDxCV55vHPHRpIkJo/T89NH2RxzggdDc4wcU0pKUsN90YStbFy/lv3lIQYUJi7k7n2ijcEDNLz/Yicpc/NVSSz+1s29T7Qx/zMXoTC0NEn4nToeeyJIKKThnTclPnw7gqxr5B83GfhHR/v37bNtXHBNM7IsH7K32bXXXs8nC+ZT2r6WbN9QDJKJqIjQpKqgRpQyJnpUj6/1HSSkk4nyxP3d7ybfPyeZSSfUdCE/rRYlbz2bwdFn1TF0kJaZ0w1U1Ub45mcPJpNEWI6ScZAi4s/QBq2celEF55xmom++imV/BEHAH7//yGGHHdbta/4KKqXAGs3Aq2rkyosszP/MzXmndd9qOPsyG5lpSq67vZnxo3X066PhkTtTKSxQs6MkwKmzGnjo9hQuOKOzaLValMy9PQWrycmCZ8pIC8R2eCRJIi3SF+r7Um5Yy51zg1x+gQ2IqSC//jCbex5v5bOv3aTKsdcIBFptz4sYpRJKK8LIAtrb2zEauyeU/oyx48fw1KMKvElw7U1OzJIVq83Jtr1evH02EGrLw+/UkUwaOVJh5+dJSnIpRBVVk5m6m/cXeCGkZd77VuyOKDNPbsNYMZ4cyRZ/TYrws501sWNxZrP4mxbOO6OrCtjYg3LsAAKRMFWUxAo0oWYisZZyhaTAJeyUsIadJSFmHHH0IY3BfxoWLfyA1IwIFY7VyEo3e0rN3HtLMjqtxI9LfZx0UT3PPZTGiCFavv4uiIWuC/E8MZCdla3o9D5eeiyF1z9wcvql9Zx7mpn0VCVrNwZY9IWbYEjGbg+x4M1kpk7snC98PpmTzt8O63Q9pgsDpNg0vPBIEvWNNk6/rIHlX+aSndl5i/X7ZS66vhGnW8bv731r71FHHcvVV75NurWUaESmf18NOVmqBOLzAIr6aTjtGCvL3hmEXiRTq9jHKncNm5bnolTGztmH7obDT69NmMNmXajnjx/KcKg9vPu2jsnjO+fFq2fBy+84ePVdFwql4LbrbLzwSMxf+qQL66ioDtM3X43fL7NwsZc1ayOkpEhs3u3h6Qe6+i73yVMzcZSX9evXMWHCxEMeh5W/f8srj/WsNLzgDDO3PtgS9zj0eGVm3djEm8+kU1igJhKB5tYo11xs4ZHn7Xz4qYtLzk5UCbzyroN/XJfUrTI0P1fNpLE6NmwNMG5k4tir1RJjhutYvSHAlPGJ/sdCCF54y8Hj96SiVEocf6SR0cO0XHJDI3WNm3G5XFgshx4AFw3LZJCLEIKdrMeIgZQ0Bd/Mz0arjX1vq0XJnNkWjpge5LQL2vA1uzFIZtpEE6ViO4UNA1n1XjIudrCTdWTRh0KKO5V+ws9uNmILxUJQsjKVCHWiMtPUNoC5T2xg8Ydd77F2R5SVq2T6MIho6wCuun45a5ZqSLIpuXaWFbvdzufPV9MkV6MKawhLXrJzs7u8z38RQ1VlOY/fY+Wsk81MO6mW1951ce1lnSELgYDMZdfbUdX3w520n/3Vfq652IpaI3HvE21YLUpeeTyNdZv9HDWtU6lz6glGZh6uZ8Gndfy2tII/VgexevuQTg4O0Uqdcj/jp/lQaKGlLcoDT7fxyxfpnH3RZjT1U2I+rh0IixBN6Wt59REzBblqLrq+kXNOMeNyR7nzkTZOOdZEkq2jU0YIahuimE1KPB4PZnPPvvIHIxiW8Prk+P3X7oiypzQU7+I4GP37aph9SRKPPrmFUZEjyG2ayLc/7OTTz1vIdg/rdjGYKnJoEftobvNz1qUt+N0aLrnSRWVNiIGBmA+9qXkQ196yncXzUhKsM4QQXHd7K7u3K7j4mnaUAQt2NoIQWExuHr0vs0vdeObJRn5Y4mH16tVMnjz5kMbgALZsWRezavF0vafs3BPkyx88bPg1D6VSwumKcuYVDXz1fhZGY0wg8eTLdp553c6ZJ5rYWxbm+1+9rN/s57TjjLTao3z0hZumlghzHmjhqw+yUaslmloilFeG+PonL8OLNQwv7pwHIxHBLfe3cO8tKRw+JVbbVVVCJKBi+qlNvPZs5z0lI03F0w8lUdTfzWPPt+MLSPz43XxuuOHWXnkgjxw5hjdfXczc25MRAjZtD+J0yQweoMFgUPDyW25UbTnUinIctBAlik2kMXhKKy89mrjxPHKoljefTmPSEXZGRY6MET4SqFCRFuiPtzSd3+pWMfqgevHPUHtSKdlvp7ktitUS2yRv7bBp6g4KdRizSYEkSRw9w8CUH3VMOLKJqsoK7rr3o0Meh/8keP1eJBQMZRwlbEKPERmBlWRSOtRrB4hPiJEzI5mCQ7RRwiZAkEt/7LQwkBEHeVTq2c5alEJFCp3Xqku0s5etFDOug0gbyh620JfBCcQnxAQ4o8Rh7GVrj5ZcajSMYBJunLRQjxYjEhJmklizYl2vyU9Jknjw4Qf4fckfhOoENlLIlPKRRZStrCJfDOh2vVpLGZkdRK9OMqATBtLJoZlamqjFgBlLRwgXxNr8S9lBOy0UMhgrKQTxU8leJKGgmDFALGTKndvEglfnATB24miafnJg7ua68Qk3AfwoUOITHtL/hvr7AIYPH87kE8ex7fs95IT6oZAUlLObYsZ2Uafa5DQa9vuoUzQzItqhjPVDpDXM3dfdx73P3AVK/nJjzhfx8fvSP2KqxB7WB2o0eD1eTjriVKxt6egjJvazAx8eBjO229cYJBM19TW0t7f32g6l/8D+BLf54ypOgCwKqOlo0f8zXKIdLbouYrIDCfEB2tjAMrJEPgZMuLBjp4VCijFJidYzBaKIEjYTIcwwJsatZaCDIGUk+8Q2mqlhLEcAMJCRbGEFxYxLID4BlJKKIWI8u1hPZujQs1L+Gf5Lfv6bQZZlUMp4wy6spGAL5rPjlxBjp1cw6yIdfQoULF/lZ+lKL4/fkxpXtryz0MldN3Z/geTlqCkqjtLelNiuZiEZh2TkyjlNzDrPyjknm9DpJL783sPKdX7++Do2ITY2R2izR8nLVnHmSWZWbwjw01IvwVYbuc5xCJxoqWIEo2MtoQJkn8wHT+9j954G3n8tmZwsNUqFhMfjOeQFnkql4svvfuLqK8+ivnoFLqdEfp6SOdfoeetdFWJ31xRTiO3weUMh9uwPM7hIg0Dq4jt1ADqdgpRkJS+9bWf2ZbZ4EetyR7nxdgfJTWNoqjHyyq+tqNGiSKtk/oc6Tj6nAV1D94s0h7qO4ulNfPxefvz9LjkH6hoiHHvux1x40dW9CvyIRCIYTQoich0qZSyZ3OuTSbJ2LiB27wvhcMoUFapJS1VR1F9Dbraa+a8mtpUPHaQlO0PFuaf2QJxebubd96qgPlHeHhA+ZKODYcUxddeOkiB989WoVBJP3JvKiMOr4i0NZpL4ZUmIh+7u/nh+/d2HSgmTx+mpra095LbXjRtXkpwk2LNTi9kic9Txfh67J5O0VBVCCH5f7ee0cxsZG+meSMwgly1bdrF5ZQbHnN1Aks3C0y+50VQN63JD1kp6hooJlLGLQf5RPPJkFdOn6BLILACfX+7iJXoADmcUR6OeIdJ4ZCFTxV7K2U1/KRbyZJGSKIyMYMSgvezfu/aQxuA/De++/TpnnWzg+1/b+ejNTEYM6VxkXXy2hRNnGjnrigZmnWuhtlYmwAYKRBFJUmfxpJV0KKNaHC1hTr6kgXkvZ3DNJTa++slDRVWYipoQh03QUZCrwmhUMnVi4s3XYFDw3UcZZBU1IUe630GPiggGS8y39bX3nTzzQFqXc0WvV/D2sxlMPL4aufup6y+hVCp56JHXOHLK4WQla1mc7+ako7sS8gdwwTl6fv28HpU9gz5iCI31Ep98aef8Mztfk52ppL4xEv+uY0fq0GbVc8wUHZP/RN4B3HCFjY+/dHP95TYOP6zzXvLK4+lccmMjJxxl4t33whjb+6EPpBEmSLN+H8++5OPm2YLvfvURCgkmj9dx3BFGjp4WZcmmP3pFfvr9HtTqnlvCNBop7t8K8N5HTrIzlVxzWzORaCyF2GKWSE5SoVHBqg2xhf6+sjAajURxkZovfvDwxXs9W3JMn6xny45gF/ITIDVFyZz7W3jzmYy4T15za4S5z7QzZZwuYa7ITFdRXKSlocnLd999wfnnzzrkcVAqJQhLtNNMhAh+cxMP3JoSJz4PxsihWoYOVrO+eRv9xTCq2MfY6EyUgdjCXhaCJNJIlxLvaTpJz1Axnm3uZVjMNtZ8G8Ah+VDTTJKI+S47aKV0nZ8b7mrh0buT4/fakn0hLrnajq1hLJIkoUKFqWUgb75fyZ23xGqAG660Mn/hPpSuMIIAfl8Ue1vNIY/BfxpUqkjciufNZ9M45Wwnb74bYPQINV6fYNcuGVNrEWFDMzfdHuGaWZ2WPhedaeGPNT6OOaee0cPVXZS6RoOCq2eZuXoWLF/t48ILmyiLNKEy+Vn4jo3cbAvPvGbnkRfamfdyJinJSt5+zcQFly/HqrChDNiQtW50aS7mP2eO+0HWNUQ46cI6JIXENZdYOf7Iznnjp6Ve2lohI1OBWn3oLW2Tp5zIGx98xK3X2QBYvtqf8L5/xsXnGnnrnTB7XSsZ5J+Gt9WHWk4ijZweX2MKpbN8aRV9I0NJEzkoJAXNYjNyR6+/VaRRu6Yfk47azy3XGxharGZfaZgnX7ZTWaYgGJToQzFZxAJ9IiJMY+s+zrm0kU8/SOlivXLLNTaef39er8nPVSu+Jj9Hxfe/ernlalvCIv31D5w8+I/OYCyrRYlep8BojF2jkhQLYnO6onz7i5eq2jBbdgbok6/msIkGrGYFy1f52FMaIhIVHH9+HScdY+Tz7zw8dEcKt1xjY84DMaXmqKFaausjbNkR5Karkjjl2JhHenlVmIiQkdOrefiezjXKkhU+3l3kxOMVyFEBksBdb8GaGeSlFx7h5jn3H/IYnHDCyTz/9B2cf1Uzu3ZIKF1pENIRMbViTvfR0BYgo8jH6GKJ5kYF+/cLavyrmXdX9x03X3wTpCBS3G2bqFGyoAvbqBXluHEQJoQRMzn0jZMrQhvAapF48W03C1/LxGIKcN/6CnSersQDQDi1miOndnZOGA0Kbr7OxMPPyiQldd9R8Z+Oo445km8//w4XdqKxfhXCBGmiFgmJcSS2DIdFiAaqaCdmI2CNp1nXJhAuSknFcDGRSvZSzf6OxG8JmQj5FHXYEeSgRY8KdUcSdVdoJT1CyIRFqItVUszrsBEPLnQYSCcbDw4GMpIq9lHI31c+Dh81nF/rf6NdNGETqegkAxkij71spUiMiNevAeGjmXraaUGNliTS8AoXSpTUU4UbO1EiDGAYfryUsImA8CEQaNAxniPi76VFx1DGUy32s54lsVZ4/IwrGENubmx8Lrj0fK74+WpGiikJ4x0SwbjfuINWdirX8cYNr/7t4wd47uVn+WDEByz88COC7jDh9hA6kUh8RkWEKvZhpwURldnKSszCRgED0UhakttymDP7VjRqDVoaSaVrPegTHghINP7upIb96IU+bqdxMOy0EI1E6dM0DIWkYDtryaM/1ezvcm4cDE1YR3Nzc6/Jz7TMFDZvi6koIWZf5SdmYVUmdlFAESpJHbdfq6WMYSTW4AHhI0iAXApx48BBG9WUkkwaCpSM7qbFH8CEFQUSRszIRNklNhAmhBIlGeSTRhYFFNFGU/z80UtGFEKBtRvxCsRIU1nI9Bnw94NS/4z/kp//ZpBlmWAwSgV7GCFifjIpvv5ES/vy/oMNuEzl3HS7isEDtEyb1HkxN7VEuyVgDmDcOAVvb1lDgWNywu6HPpzM3Ns1lFeHueC6RiJRiERlLr/AypYdAR56th2LWUFWhoq9paFYsuPZZtodUTYtMaBBRwXrGMO0hMQ9haQgNzqIDctdbN0ZZNvuAFFZ9MrHBCAtLY1HH3+dC88/lrQcMNhUfPRVmKKBav4o28KA4PiEC1AIQRk7yY8M4bizt3P6SXp8/0RlpdNK1DaEGXdMNblZGnweiYYqDeaWYSRFM0CKtTsA2Fu1LPh4D2mZMs0NzSSTuBMhhMCdVsIrT9uoqA6TkRZL9QXIyVLx9IPJPPv0/bz48geHPAZqtRqNRgdWJ0MGqnnw6TZWbwjgcEVxOgT3PuxBOJJQhI2EDe0UDgoxegwccVhX8iIYFGSmq7pNiYWYwb0xKYC/LkaUCyGwKxrx5ewkOyvM2BGxEIM7H2nlhYdjBJMkSVx5oZWH59aSFx2ISlLhb0hh0WIv55+ZuCDx+mJJs28/l8EVtzRx9sXd+8R0B6/HwejhelY32Jg4yc7bzyeqnGdMMZCZEkDR3L1iQJIktJKO737xotbILPnDzw8/hUmXM7vdsdNLRiIi5t2TXDORI49fz3HHqjj+WA0trRFee9dLWBbc+kALi17PjHuJQkz9cPn1dswtQ+IeRB5NM5ImxC6fhzy5CBNWUslm7doSdEmNhzwO/0nwe738sQamTdInEJ8HkJyk5MwTTTzwQJAi+0xkopSwibAIgslFJKkeg0nG6gsQcGlQSII7H2mlvjHa4WMmcdbJJo44TMdRpzWSm27g089aOG6mhmsu61Qo6fUKBg2Eqt176cvgLt+jxVzCbdfGzuXNO4I8fGdM3SLLAn9AYNDHfHiSbEqKCjXs2Bv8W+Nxx22XoRVa0honsPCjpUyd0PUaP4BoVIDoPLFTfQN47a3fE8jPay+xcc/jrbz3QkZ8Hp0wTsWVl/RMql55kYVIVLB6g5/m1ij9+6oZOkjLy4+mc+wpLgZ7Do8Fr0kAZsx+G+s3LOOtBS4uP9+KQR9LXn/xrTrOPtWMVtfzZ/0ZgUAAtVrBNz95Ojwzu+KrHzw0t0bxeGUiYcGLbzl47O4UzjzJHPc7XLE2wMPPtfH4I2lcfVszh51Uw+knmHG6ZH77w0eyTUG7Q6YnEWJrWxSTsfs5dPnvYbQqDbPvbMJlV6LVQW6uxA1X2Dhyatf57shpehZ/7aOtpXctPUXF/WneXEc5u8mjHwpjPUdN6/l8OPkEDb/93s4O1jGciSglJVERpY5yIoTi/nN/hkbSopNNlJaHeP51J1q1jjp1CVWhvShRYcaG16lmzcIixv28B4tNRg4rCTssWFsnYZA6N9pskSx+W7qPOzuyvswmBQZbgKAQ2Js0mIwya9f0PvDhPwUmoyJ+7x5cpGXkSCUVywoprYjNNzrceNUulKmNXHlRV2Jv2iQDY4d7mbcwSGW1k2OP6J4wfHu+i9z+MvffbuG4I234/YLXP3SwYVuAIUVaUpJj8+LIoVrGjINn56qprnWQma5iYP/OjadIRJBkjW3WPvNgGqOHd16zf6zxcfM/fPjbDbSq5V7VhrOvv4XDp75Peqqb44/S8/k3PrZulfn8izAXnafl7FNNcWEAxBTZajTk9wtQ17gaqVVJrOFehh586BpCjQxnekww0PFW2RTQSG28wyA50IfInhye+kcVktFNvc+JzT8QIz7yyCBV6iTXVJKa3PAQSlcpmPdJG7POS9yATk1WIkd7Zw0FoJRCvPBIOiecX8f9T7Xx0O0p8bm8pj7SJdE9FBJdlExWizLevv7Z1x4WvZ4VT7GfMl7H0pV+vpufgz8gc8IF9Sx4NZOCDj/5ha9lUVsfpmR/iFXrA/gDMoMGqLns5kacLpnhxVo8gQiyzk/JfhOHTdBz/5NteH0yz81NIzNdRTgs+OxbN3MfDuIvK+DTRZ9x7ew7DjkQz+PxYNIrWLvESH//pPiiOuqNUM0y5r+Zhkaj4J0FThS6EMPHwM4SGbszAt2oMVesCmOTM3pUciVFcmigkiJGokOPGwclbMYibJiw4dM2Mu9TBQpJgSzDcUcamJtTh3NvJlYSu8xajCWcfLIyvk44gCOn63j8paZDOv7/RIwbNw6BjAcHBkzx4LAA3lh7+0EqNo9wspet5NE/rsRspeGgoJZEKCUV/RiCS9jZyXp0GFCgpJSdgIQJH25KkYn8ZSivEjV+vF0UvxWUkEIm/RiCHw/VlOKklb4UE2QH1pRD7wA5GLffcgdVvzUxiaPZxO/sZiNmYcNKCjIy6/gVvTARxI8eI2q0aNDQRA0mYaWUHTE7LqLk0BeQ2Ms2lChJJgMlSlzYyad/t8edR39aaaCIkVSyh+bddrZu3crIkSPZsnEruaKQPWxBIZQYMRPAT4gARYzAJFkxY0Mj6/hj6QqmT5/e9QAPEZIkcemVlzLrilns3buXG8/9BxzkphFrpV5LLoX0ZXA8ONRBK1tYgRACNRoG+kahRc921qAV+rhIJiLClLGbdprQY6ReriSJNMopQS9MCSIzWUSpoIQBHcSzS7SjQ0+ylE6NKCUiwt3a9wGE1AHS03uvdly3YgNKtFSJfXhxIRCkk0M+RVSzj3X8hlpoiRJBhyEeEAsxDsNOMxXsIZs+OGhFj5FcClGjRoeBFhp6VMIG8KFCQ5gQzdTRjyHoJANhEaKOcnZSzRDGx1LjRSNeXB334pjllkIouz23FCjJyj30jJB/hv+Sn/9m8Pv9qCQVemFiH9voKwajkbQoJSUGYcFj8TB9Uio7S0K026Pxth+LSUFzayTe6vdnNLdFePN1I7fctorM2s60YlntJzNdxfTJBi49N9ZK+OTL7ThdUe5+rI15L2eQdtB7btwa4B9zWxhQqEGT2s769iWkkpVAfB4Mq30gz7+8mX01HtLSVR27aL3D3Xdew+FTdGzaHsTlltlfFmFNu4JUtGxhJbmiECMWvLioo4Ik0mihDmNTX77+qo7svjL7ykIU9eta5NQ3RtDrJHaUhLn/1mSuuy5EWqCIXKn73Ty9MFNZKYMkaJKqyBQFuJNKkWxtaLXQ3BLFagky+64wedlqKmvCJCcpefSuFDLTVRw93cCDz+zs9RhMmnwsS39bTGVt7Lf6+M1Mjjqzgc8X6MizH9G5Q+2GliY7L65ZzZsvdW0N1WgkPN6eyWAhBCqNTPLh66ipFgQjEZJSI8jBKJGIFFN4KgSvPZWZYJUwsL8GWdOOPVxHUiSHdPsIHntwHT/+0s6N1xlISVKyZIWX9z92M3aklolj9CBBdvahtzgOGTqexQs+QJvexqP3dr9DpNJG/7JFwWSN8tOyAKcca+TVd11oosa/9BlToiRKBINkJq/hCFa+38J33+xGn+yhar+G1HyZOdeaOemiek4+xkjxQC0le8O892EQVd0AwpEINeaVFPQRXH+1idxsM8tXBvjw05XsqdOTIrIxRSTC4f8mHHeHqBCMG6XnyKk9q3pOPtbES6+2ItklVJKaQWIUpem/8OT9yZx9aqzFWJYFn3/n5fb7nVTsU2IwR1n+ZRZqtZJflnsZNbmdXHkI6voCggR4fVsJL7zawuxrNNxxow2tVsHUqUqWR6toaPRhcwxCLxnxCQ/V6l2MHu/mgrNirU9qtURjc5Tb73OxaZOMUtYgq4IcM1PNw/daUKsUREICn8+HwXDo5P/27dtRyLUYDAp0LgMZTVN458ONHD2j+7H5YEEAjb0wvoBTSWrqWhLP9cMm6Pl9tY+jzqz7/9g7q/C2rq5bv1vMlmWZMQ4zNNQ0WEr5KzMzY0pJmVJmpjRQhrQpptwmacPMYEbJYoatdS6U2FFt94//cy6+57TjKk8s2JraWmvNOcccgwduz2HEEC1ev/y3cg4Ws5KbZ3rJjpUiwiaExYUuz8HAAQqKQ8PShc/90Jq7ipeeNXPE1EyNzrNOMnPkGU28OefoA46By+VixJAsPvvayQVnWDqt6dt3xfnh9zDnnWripnsc1NQluPOGbM44sbMr9COz7Lwy18eieUWcckkz992aTkplWXD+tS28Ps/Hi492ffB8Y4Gfr9/tfBD7/tcQvkYL6oQZimrQVI1EtrVwzzPxjMLP/mhskpEDJhSqAxv53YdnXniRKYdMRY+RUqkPDakmvP4UBbquvztHWxI9FgQpjJIFWchsYjn5lGLA1O0BHMCsMnHseTXEvAbyvcMp38v6bKSKZurpw2BykqWIZjXB5hBl0t7Jgb8srTIyBl3HfwaCKXQ6CVNbfyrkCtb5f6ch9m8jqDuEQiLDsO3dN2xcdVM1v/6+E40hyRknGxg5XM2W7XqOOrOR267N5ogpmevDVRdZ+OF7P9s2wHuf+lAoFXzweYBUKn3v96lQk0ylOHicikdf8PDqPD8KBUwapyMRF+2FT0gXYw16BZIEUyZ0XssWLQ5x9KFGzjrZzINPu5k124XNqmDLVhnRVkCxewou/qS4uGdMJ41Gw+zHX+eayy/h+ptDlKcGUSCKSNTKPL2xlqdeqOabT3IozE+vRZ99GQavjYqDHIw5KMl7c9UojEGcsVqMyRxkkhixtI/AB4UPo8KEXmTGzoKNGnbgEW1k7x11VUlq8mJ9cEabUJKglN6sZyl96Vq71h7uy2tvNnYqfv6yLMrAwT13sxXosFoi/PBxMZfPcDD6yDpOOdZEXq6K+sYEsizamz6/LIuQTArOurKFU44zceJRpvYiJ8Du6jgVZar2/wuGUjz3hodUSvDoC24mjUubI+0rfAoh+PrHEPM+ChCLCwLBFPFEipMvambBy/mMHt6x5vsDMudf28qGrelz/O3XZfPmAh9rN8UwGhSceryJd940cfmFXhJB+PPPP5k6deoBxeClF1+koV7NQbHxGYmzW1/Nnbfr+fH3dKPu9uuy6V2hweWWeWOBj4tvdDDvhQI2bo2TZZGYPs2IyajAaJQI7NUg7BRvIXDRTJIkVWxBRkYCzLkhjpweZfAAF8vXSnz9fRR/i4lR05owaNQkw1qcYhNadNjIJ0mCgLGOoUMF/frqcHvkDAMzl1tGo5Xxer1YrdYe3BH/DNTU1KSn8UjLWtmlQlpFAw4aMGIhLIIYJBNCCHawnqGMz5C4yKOYbJHLKn4hJiKdxm19wkUVWxnF5HZZj5RI0UQNPtwMZBSr+LlLZuc+xImykw3kikKysBMnSgN7yMJGH4bs9fkOkU8JajQ0sAc1Ggrye+4B0NbWxvo/NlEaSzfnS6gkSoQscthDOuc0k00KmdFMbT+nCSFw0sgO1mHATBEVFEgd03jF9MIpmtnFBsZzRDq3lrouzkqShFFY2MNmyumH0qPmndfn8ezLI5CTMnpMDJcmsFr8RhEVFJJZKATIE8X89N3PzLp3Zo+kL7q7nvLycuKqSMb/17OHIirI3W/SRZIkssmlvxjBNtYygonIJBEIhjCW3WwhIWIoURHASz+G0o9h7fmjV7Thx8121qaJayjw0kY12xDKFDmp9B7npJl8SomIEAoUrGUJemEkn1LsFLSvXxERIr/c3mPWJ0AinqCIPlSzlV4MbDeBBbBTsLcZsIEEcewUYCKLnawnuVcz10oOQxlHNdsJ4Wcgo6hiK1bKMGJhN5uRhdwlM76GHUhIWMimnzS8/f/VkoYKBtAi6qhmOzJJPDjJJpcW6hAINrMCAaiFhl4MxLi3cS6EIEKIxV8u5v777+9xPLrC/92d9S/+nyMSiSApU+glPXYK2MpqVil+YHv2d3gqf0VrTHDNHQ5ybAreerdDPfjcU828Nq9rNWGfX2bnngTTpxp5/GEjHvMuIN39UGb56Nc7M+lxe2Vem+ujpEjJJTc7OOvKZr78PogsC0aP0HHNRVbicUF+oaCQ8k6uavtDh5Hvf41w7OEG+vc24vf7exSP+vp62py1HDHFyPqfytjwSzm/LCxm2HAJr9SGERMOGtjEcnaxkSRxAnixU4hTWYvRIvPm0wXccJcTnz/TmjQUTnHBdS3UNyW5/zYbr74RxRotJ0b3ztthhY+ysrSR0/SjFTjKf+GVuTHWLbPzyQIrBWVxPnmrkE/eKuKZB3NZ+E4RN11h5dyrW2hzySgUEpL0Nxap3eDY484AJD58vYBzTzWj00okQxpKPeM7LUBmsimTB/H0y51jrVBIlJeo2NIN8+zP1VFanTKyMsqYg2XMOXHefDaPNT+U8+c3ZfzxdRkTx5m4aoYzQ2Nq9foY2Xlx9qjWUaVbSRAf2a6hrPzWzknnOTjqzAYcbUkK85TccZ0NIQQiBb/++usBx2Dy5Kl4QzGy7JnC+/tj2hQVXpxd/i0gvLiDUXbsTrJls4SudhiNrTGSItHl44UQhAig2nsAliSJLOzozAnOP9OEBTupul7c9YibS8+1UFqs5uW3/bxwfzY5ew5FF7XjMGznjFM1LFucz9mnmJh8sJ57bs1m7U8llPWNo0ZDoyOGyfSvzl1XsFjU9Out+duCfSicIq8oiUfVBIDHvJsnHrBx1immdpaUQpFmeD73qBW7KEDVWsmtd/tJpVKceb6PYfIkikQlVWyliq3kiTJ6h8fx/jMljJjQxpI/I2zaFufbT3J5dV6CvMNXEBj8I0XTV/L6XJl6R5j7n3Tzyjte4vEUhxzexu4vR1DafBhFrZMobjiMpfP7cvgJTnZslfC3aXt07wMs//Mn4vEIhaUyCRHHImWzZY2en5d0Xq/WbIzyw/eCLDq0qFIiRTjW+V4vLlLj8sh893OIS29uxe2VWfxLqNvrePeTIIWOCeT5h5GfrKTAPQb9tkks+lJGJzJZnFERpqxfOKPw2f6+hSouP8/Khg0HLuputVrZsSfCnTdmc/0sJ48+72b7rjjbdsaZ/ZybG+92Ys9RMuNqG78uDdPUKnP+aV3rg44ZoWNPTQKjQUHvCjXVdenYKJUSc1/I56clYT7/JpjxHCEE9zzipbVF5qIbHfy5OpIeYXPJPPGSm+fe8JLShsgO9KG+VoGbVmJuC48/E8TjTY+A7q/3KoTg9fk+iqNDaKzpmavv8uXLUanSch4too66tgCvzQl2+VghBO9/FiJOpH1st46d6QREKkOJmpjo3mVdMvsZP1LH0h9sTLxwG6EhP1GV+xNOKT2ibt17n2WTi4vmbl/HZ6zmgnM7EtBX3vFSUyXRHG+mmm1kk4+c/LcR1B1icYnPv+34jtVqiSsvNTDsIJm1vxZy723ZnDDdxJ035LBoXhGvvONj7cbM79VoUDBidBK9NcLMh93sqooz/8UCFs0rYuGcIkYN1eF2p1i3KcbsWXYmjNYxbqSOIQO0RKPwx8rMRPLeGTYuu7mV2vrMtWXpijB3P9pGVV0Cl0fmpUfzWDSviEfvtpP0mSnwHIQKNQli/Ofk03sci6amKpRCySj50LQ5h6RELWnIjfTFuHs8Z1zoAdIs7aeeD6PUJrjkAh3XXm7ClBNm7ESZaPFWRpy1gaOv3wajltCUs5ykSNCs2YlNdC5ASJLEYMZQz242iD9xiCYcopEN4g+aqGYgB5Ekjg5Dt01VpaQiHMxMvSKRFLOf83HyKef0OA5HHXsOdz/u4dYH2kgkoTBfxcatcd5+38f0aQa++yWMxytzwvlNLF0R4cXZecyeZaelNclRZzayc0+abdrQlOCcq1ooLVJz5a2tnH1lM8ec3UhFqZo3n8ln2iEGnn/Tyx+rItz2gJPd1XFuubeNFWuivPJYHl/MLeK794s5aLieWTdmZxQ+Id00m/tCPm/M9zF0kIazr2xh/GgdH71RyDMP5LJjd5yHnnZjLghgiuSzZcuBM8A3bVyHKWnrRMJI2BrIyU6fEV5+LK/d0CnHpuTsk82IqI4zT5Z4/pZePHB1AWMneXjoCR9nn6mmSbm70/sIIdjOWoxkMZqpDJMOZqQ0kf6MRIWG888wc80lVua/VMCK74op6RWjoHkSjlojrU4ZKzkoUVHLDmrYhiqShfPPITx/eymTD/Vz693edoLIc294OfdUM4sXf9Wj++Gfgm+++oZiehHCj10qJCkSNFLFYMZSRj9q2QGAixZyKOhS21ctaSimgi2s7kTM2cMWhjI+Q89YISkokSrRoGE9SzFhoY5dXV6fRzgxYGYUkzFgZgurqGIrAxhJOf3Zyhp2sJ4IIfy48eHGQQMJ4owd3/MmyM8//YzG0XH+yqWYNprZyXqyyaU3gwkTZMheI9h9kCSJPKmEPIoRiIzCZ/trSYVYsBEigIC/JTHFie7Nm9QE8bJi1XIee/hxtEYNflMbPuFCJkEQX5esW0mSUCU0BAKBHsegK+j1egaPGoRfcrf/n5tW8rqRPLFKdpQoWc8ydrKBXWxkC6uxk88QxhIlRB8GY5eKMtZ4q2SnL8OISEHWqH5ljfIXag3bGTF5GL0qe7XHLEUKD052sJ4SejOGafRnBGECbOQPkiJJQHhpLdrDo8/M/l995pRIEcCNHkNG4XMfTFJW+/h6I7XUshMFSsxkoUBBlAgRwoQJ7PWfUSIQhAkgSRIVDGA9y4iLjjqCEIJGUU0KmTABKhnU6X0B8inFRTPFVNKbwTRRTS6FHMyRjJAmMlKaSG8Gs4N1BEW6ptVEdZop6nT9r+LRFf5lfv6XIScnh9wCQXNjFaPF4VjJZXvOlxSXKHl4pp2pEwyEI4J3P/Xz7GtehgzScupxZo6cauDdTwO884GP80+3tDMDmluTXHZLK/fOSHcPjjncwJ3WFuRAf2qy/uCl+80ZP+A2l8yXi0P0qVRz4+XZDO6vxeWWees9H3M/9PPuywWcdIyJOe/7cbQosWCj7W+SnSBehgxSYc9RUVN/4IL2+zDrziv4+M00y7CqNkmWRcHAfhqWfpvPxKOb2bq9kcLYAPIoxU4+USI0Uo2DRjQpI+GElyyzxP235XDaZc2MGqpjYF81W3fE+fWPCGedbOaE6UZuvqcN58ZKTJhx5K2iWduASCrRtPXClkg7lQkhCObuoKktyqybbMx538/3HxdRsbcL/vCzbt54Op8+vTILc0MGaLnnlhyefd3D+adbSCZ73nOY/cid9K5Qc+WtDvJzVTjakgRacrAQIqxrQQgF5mghBim9+eUmy9hRv4MPP/dnsJ4Axh2k49yrW1j4Tse1Q9rN88rbHBwxxcBjd+dw3LnNfPteMdasjgOl2aTgxUdzOfG8FgYfUs+an4pRKiV+WhpGpVTw0dwcbFbBnPkb8QcEl0xW85+jijn01Aa+XBxm8sF6SorU/PR7iHBUEAx2nax3Ba/XS5/eGipKodWZJD+38/J1z+0Whixcgyp4cIaOZ0gEqDWvQKVMEQrDjp0yRVI5ciJFHbu6XKj33df7vvs2WqhTbSYvKXjrnRhJ0sXL4trpzJ6xi6itlkg8gV4oUEpKGsQesmwyjz9g75QIZVmUvPi4jasv9KP35aIz/O81fv5/hkajwutLr0nnndZ1k+WDzwPcfLWVWTN3Q0sxyexmTju+s/EFwPHTDdxta6W09gh+/K6NJ0q8WJIF6CUjtWIHOgz0lToYO2asJJt6ceFlvzFyrIQ9J72WTZifPhC/+6mPOx5qY8oEPUdM0eNoS+H1CgzRfCxSh1aXJElky0U4tiUJqOooTuWz9PelHHPMMQccC6VSTSIJd99p5Jbr1lDsHk+BczzXX7OcIQe5ufQiHUolzHs3woo/lBS0Hpxx37lU9VRmSvkSDKWY/5Gf3hVqbrkqG2uWkkgkPdp40jEdY//7sGFLlG1rdZTu99kgravaNzmKBvbQd6/7I4BXcnLF2d2PLp5+goHbH/uaE0887YBiYDQaiccF55xs4dxTLPzwW5jn3/SwuzpBUhYM6KNBrZL44fcwCqWETitljL/+FYX5Knx+mfJiFU6XTHGBisdedLNkeYRhgzTc9WgbT77i4fjpRnz+FF99nSThtnDbHdlMP9TAG/N9PPaiB5NBwZknmbj5ymzuetjLD694USsVXHa7Bwkfn3wVYdSUGFkpOwmNn9FjJJ6ZbeGxFz20OQVlGAgGui84d4X7Zj2APmUmQogwQXQpC++/l+SIaZEMvVYhBDff7cLboqM/Q6hlJ2ERxIOTCgYAUEQFdezskq0WEn5Ke8fR6RSUFqt5+hErkB6fHTmhDU+jmShhtOhRSiqsIpdasZNyqV/G6wTxoiiu46Rj8kgkUrw+z8frrycZ6DkKpaSkRdTRQj2Kf3vy3SLbZuO51z1oNBLHHp6eWnj6VQ8vzs5D9xfGr16v4PmHc7nzYRfzX+oo5C3+Nczx041MnZDC7U0x88b9DAk0EhecacFggJmPuHjnA//e8yR8tChANCpRX6tg6YowE8elmZ59KzW89GgeM2e30epIs9fqGxP06aXhp0+LaXGkeOoVD+Ulau6dkYPLnSKu8ePV1hGNSiRIcN55F/Q4Fm++9jLFif5dMpaNkoWGGgu33uPm62+SqJr7YB2+h0Mn5bJkeQR0IfQ6PVuWlGUwH5etjHD+1d/Rv1JD8xoTRDq9NCpJTV8xlK26X3HLoEvYiBNnNFPS661IOyh3ByEEoUiSeFygVsMvSyPccW+QqKOAmpoahg4d2u1zu4KrrZmGJplH78qholRNLJbi4y+DPPWyh8++DvLTkgglhSrum5GTYY533aXZnHq8maPPamRAHzVVdUkSiRTDB2spzDfwwJNuvv+wuP2+6tMrPSnwyjtedu6Jc/0sJxazxAevdTRuNRqJVqfMmSd2vVdnWZTIsuCt9/z8trCkPfb2HCW3XWtj4tgIN9/TRkxOUF5efsAxyMsrwiF1bvartYL5nwR55bFMBr8/IHPsqW5yGyZ2yBokQTT35qPXNzE/uxaXyos9WUhWquO5HtqQUNBLGpDxenrJSIlzItfe8iurf0vHONeuYs7LNo4/cwn57iEUUt4+XuuilSq2EkgFUNFGYbICY2sFP36wjQeMTvr2UbB8dZTzTzezcofngOPwT8LypStRoMZEurnZSj1FVKCQ0tqBLtHKFrESDbpuC10A2eThw816llEiKjFgxk0rmi4MYPahjL5sYgVJkjhpQhYyvRiAWtKQEilaqU/rajMVhaQglyJaRD1xougxsYFlVDAgwyipXPRnFxvx4OTnn35hzJgxPYpHPJ5ASinapy3SrEUYwUQ0khavaCOH/G4062VMZOGmFb9wY5E6sw1L6U0rDVjIxksb2XQ2JUoJmShhjJjZyHJs5JFqUvLWy2+jVmiJpSLESNCP4aRI+yDIQmYQozNIPElFAr2+ewmfnuLhxx9k2pLDyPeXp53HUf7txJ8aLYMYjVZK/5ZlIbOHzThoQkbuVivaKtnRKLUsXvYtfr+fkpISLBYLTz76FL9VrcKWykePAQeNjGRS+zVo0FJBf9wim5X8yNgJY3jv2QUUF3d/3/4dUlKKFurbndi7Qj6ltNGMQDCI0e3NgX3j/5tYzjAmUM1WhBD48BDCT64oxkwWkGIba5CEhBI1UULYKWQQo1nHkm5/O5IkoRbavXq7jVixk/+XgrteMjJYjGUrqzGJLNpoQoeRYKprgt//Bv8WP//LoFQqKSrMIs8aZd2WX7FlqenTS8X3H5W0J3FGg8Tl51k5ZKyeC65t4d1PAowdqcNqUfDA436eec3LyKFafP4UWq3EQ3fY240XFAoJtFFWKRfTqzDF+i0m+vdVoVbBq/N8fPRFgINH65nzXIcGXI4tfTD58vsg9z/p5pFZduSUIN6WTQE5VLO1W1HngH0bx0xQEYsLfP5kj8beW1paSMZ3M+cDFVW1CQb31+JoS+J0ydx5vY2+/SS8NfmUxNMZfZOoxUE9vRiIhSEkRJyGhl1MmF7P5j8KWPxBMSvXxdi6I0YgmMKghznv+1nwSYDiXC1hlYdxJzby8cx8ykvV+AMyr82p4e03q8l1jqHZuAmtKcTEcWaGD9Ki10ntxcNUSlBTn2wX+f8rJo3X8chzLnZXJ7Bk9e7ZTQG0NO3h1Eus3HCZFbVa4pelYS7f5aVi1FrOO1tLUha8Oaee3Zt0FLSNQykpKbCrWb0hxsvv1HP6CWm26OJfw+TZlcy83soJ5zUysK+WXuVq9tQk0Osk7rnZRm1Dkl1VSUYN1WYUPvfH/Xdkc9L5rRx6SgOSAlIpUCklnnvDi9EgcdGZloxx3Edm2vnu5yCrN0TZtC3GfU+6EUJQUVFxwDFYtOgjbrjMhNmkSAv535rT6TF6vcSAITK7dy4jS2MkGdLjCgdR6qNk5STQqBVEYwKfXyZfyBRRwXbWsUdsoZQ+aCQtskjSRA0OGoEUDut6GoJOLHIeQ5KT0DbqCIsAHrYgIaGRtBSEh0B4CEmRYA2/UUI/AniZNFKLStX1JjtxrB5hcVDmHY/X6T3gOPyTYDTn8v5ntfQqV/PaPC9XnG/N+PuKtVFWb4hx9802Hnok3RU0m+lkJrEPkiSRlSWREik0zkqefn49pWIgKVK4aGUkkzo9RyWpsLmGkmftYKJEIikuubmVVofM5edlEY8LHnnOw/iDdCz9qpirb/Gw7os6smOZAt32VAmN8VoqKKK1sWdMv2mHHsN7C56hX281t9wZ44mnf0bv6oXB2Z+Nv7RwydpacvNTtDVrKGublMF08EoOPNlbmToyra+mVKaNx5561cMDt+fQ6pR55wM/N16RjV6v4OkHcjnl4mbOPdXMf44yEY0J3l4Q4K13A/RyHAlSen2P7XXo1EhasshhF5sy481e7dFuIMuix6NNOr0ZWU4n2o42mcYWmZk32hg9XEeLI8lzb3i58yEXM6628vI7PhIJkVHg2B/NrUmyLEq27IxzyTkWzrs2PQ5610229v1vx+44517dTE2NQBmxUmhVM22iiopSNQ/P7FxkP+JQLR98toaRfbTthaU7b7Ty9oIgzzwKJc2Hsn2Rkz7frWTQIImgw4xP4eK4cT3TuBKpKMWpEVSxhXEcwSaWU+iYwOWXrKGwso1jj1bj8Qg++SpIypHPoOBBSJKEX3jTulv7JQA28mijuZMYvkfRSqx8I+ec1Hlf02gk+vZV0NzYmwaq0Ao9Xts2jFkeJE2CXb5d4CjElLLjUtYTUnrJDiUYNrUWnVaBVq1Eo9bg1dVhi1ZQIJXhEI0k/he6h/8UGE1FxMNu7n/CxW33u7CYFMhCdDJX24eSIjVub8ekicst88HCAN++X8TJFzfxnyMsHHyYk3BQQSIlM2WygodmWfn4yyDzXixg3Cgd8z4M8tqbUSIhJSaVHlcgxblXOnholo3Tjjeh1SqwmBWY9Er+3KJmwPESc5/Pb9fALsiDt58tYNYjbXz2dZBvfgrxyZxcHnxyBz/9HsGihG+//ZLjjz+pR7Hwu8NUxrvW6wbQeIt57a312C1aykbt4oFZFuoaksx8pI3Kcg3zXizotDcfMlbPTVebyc5S8khVIyI8oMsk2W/dzUev22hzp5i3oIGmZXFkIaNChVJSohLq9rHbv8JBIwGPhlHjvSAJVKEcsnwjSOBm/dr1PSp+rl+/noaqz3j7mRw+WhTk56VhquuSqNUSleUqlq2KMGqYBlkmo/C5D4X5Ks47zczzb3gpK1GzdFE5Go3EjPucPHRnDjqdop2xnmVR0KeXhisvyGL6GY0smlfEGZe3UF2XoFdZR6KrUEjdrrcAoUiKF2bndfmYCWP1GAwSbsnBIYcccsBxmHnXLI7+trN8SjSkIBxOYc9R4vbIPPmyh9Ubo4gUpFDgt1Sh8Q9sZ8JJkkRBcCjLQ0388p2Vsy5cS1WzCTsFyMg0U9PlGQHSRfGkK5tN22LtZmIjh+rIskoUeSqAdHFoM6swYWEY49Ggax+VTYoEhcFynnsxQqE5m7hSxZIVMGz8iAOOwz8JkgRBfMikR3UjhCig47ylRUeSOF7asHZRqNuHJHEs2CiglD1sIUqYIAEq6Nftc7SSHpVQM1yaQJtoZRurcdOKWmgQCBLEUaHOKAApUJAgjosWsrB3coiXJIm+Yhir+YV1a9b1OB4HTxjPO7kLSDlTOEhrgafHqn9HL4zYyEdL54Jio6imlXrsFNKLQbRQzx6xhX6MaB87hrR+aRAfAxnFFlZhFJaMM6YQgp1sRAA55DOU8e1rpxCCnakNZGHLIBfkkI9TNLOKnxkqxmGU0nIFlf0r0Gi6NwLqKXQ6HWaDmWr/dpqoIUqElOjavFQIgSCV4ZSulJT0FcPSRT3Uf1s4NWrM/PjDTygkCY1Gg8Vi4eLLL+KrhV9jbLAQJkgfhnb5GjYpD73SyAuvPf+/GnffBzmZSutn/k0jWUIiRowxTGs3FKpjJy5aUaNBh54drEe5d3zfghU9RnayARt52CmiXOpHUiRIIaNG2/GZBH8rPyeR1uBupZ7BdF3k10o6EGmWrgCSJDAZD9wf4H/Cv8XP/0IYzUXMfsjDiec40WWHuOP63C7ZK4P7aykpVtPmSvLCWx4kdx4D5Km4Db/w1H056HUKDH/RbmtqSRKOJagoM7D2pzwW/xLmqttaaXbIHDnFQEGeigdvz+nypj3uCCMvve2jsTlBVW2SYlda76KPGMomltNHDG1nO8VElGrVes49LcXPy8IgBBq1gnA4fMAdnYULP8PvS3DSMVam7qcn5fPLXHB9K0oFKFPpBTIofDilBoaLQ9qvPSFimEQ24VYVE6ZX8+Pn+YwbpWPU0HThcuuuOF/MLaCiTMMniwIszvfzxtMdDDyLWcmt12fRt2+Qa279kVNOMPDA7YVYs5T8sSrCwL4di3M0Ksiy/M1CI0n4Ayl0Wgm/v2fdi40bNzJhrI4ZV6djK4TgqVc9vPe2jTEjOmJ53BEmvv0xzK03rSC7bSjl5RJP3GunuTXB9DMaCYUFZcUq9tTE2bojzsRxBuobE2zfFeORWXZKClU8+7o3naD8GCIlBD/+HubwyZ21vAb21aCWVBgNSSJRwe3XWjnzRAtqtYSjLcmTL3v4ZVmE2bPs/PpHmNfn+3C4ZCwmBade0szEcelC9tLfv2TatGmdXr8r7Nm9lcNHqRk1TMtDz7jpXaHm3FM7mMttLplLb2nl/ltz2FmVYO6HXiQpgOSSueeWHE473oxaLXHsOY2EgwLn2hoK5N4MECNpo5ntrCUlUoAgQph+jKA1ZyXjj3Sz4rNKcpO92xMtg2RmGOPZKTawQ6zHiBkLNtRoyC+N0hBdQsopofybFVaSpPQGiY6Q/G93vytMnXYEX3z2BsGgzEtv+/ju5zAnHGVEp1Xw/a8hkkmY/2I+QkB0L9kmGEx1u/EKIfD7BfmSAlVKSyygI0GcEH4sZHe7WWeTyx8rku2vcdGNrZx/uiXDYfiGy7N5eY6Xex938+xsG6OX7kLZaCKYtw2dNYIkQcSnJdkSRyaJRtO9jmlXqKysJBxVctt9bXz8dgFnnGzgk0VN1Nal6N9XiTU7m5kPu3j2cRNvvLWcmj1K1CkdCVWI4SNA40hSUaLntMuaaWpJMm6UlvkvFpCfqyKZFJxySTMD+2tIJuH9zwKEIyluv9fHg48HQEg421JYUwWo0VAjduwVezelfVZFnDL6IZMkLmLth2KryGfegt2c1w2x88NFSaZM61nRw+Fw8OnXVgb21fLtzyEWzilsL3b36aXhmQdyqW9K8MNvES443cIHnwe6ZA2v2RClV5maqtoEza1Jlq+JMmaEjtNPyJxO6N9Hww8flzD2sFYOPizJsmUeWp1m+nXTw3K0yVx7hZG5Hwb49MsAI4elHd4vPtfEF1+58PwWwirlUhYfwq49G8kyqqmPbee0M07tURyQ0prEJrJQSkpyRAEuWih2TSDWFmH+Si8JEnhpYYg0un3tMpNFhBABOtYcSZLoJ4bjpIktrEKIFHFViCsv1XHNZTYuvL6Vhe90Lc2hxwRIuCt/5e2XchgzIp1otrlkbr2/jV1VTfTJVTJqqJFPv/LzyduF7eOnkUiKh5+uZdECN4W+gyimkgBumpubKSz8fydu//8LGmpqUKskJo8zserTSoypYkLDF/+Pz3O2Jfn25zBzP/Tz7EO5bNkRZ/0Gme0rFBSFxlEgmUmJFMs/aKTfZxs57lgV40bpOPV8F1V/FpET7otFUpESKdSKBqrjm6hvTHDqpc1Eo4K6GgVZTSPRF27hyQeyO7FQAe643sbhpzZw2CQDwwbreO91LZP/U09Ta5KFn77R4+InkkSSBFq61tJNEMei15FbFuXQKXoWfRfi6x9DnHiUgWCIbpuS559m4ZKbHNxwjYmH7llJ/+SYjCTZIdUTMTWxZqOOdZtjbKuNkpIkmkQ1ZfQFoJJBbGMNg8ToDE07n3BRJ+1gZHIyqpb9mDESeJUyZkvPJqPeW/Acx0xJcNx5Ls480cTdN+fQ5paZ+6GfcERw0jFmdlcnuPaSrqU/AE45zsxnXwd55oGOPGPHnji9K9RcfksrbW6Z4YO1ONrSRdDbrs1m5FAde2oT3H5dNm/M9/HIrI5CjsWkoLE5SXFh58NPKiVQKSWmHNx9DjB9moGtW5M9cjkvKytDY1Hj9rZmuC27HCr0dhmXO8lZV7Yw80YbD8/MaWdgfvFtgDvuXEKJY1JGATSHQpxtIRRJPYMZjR8vChR4cGYYxv4VUsRCU0tbe/ETwKDu+J73sJUCysjbT2vQip1RYjKbWZlmDMsaFN5cVAVtfLzIw6XXjzvgOPyTMGXaFN7aPgcdemSRRIOOCKF2JqiDRoZxMAli7GYzuV24dQM0U0cO+WxhFfmUUkZf/Lhx0X1zOiyC7euOXcqnWPTCgJkgXmRkKujPGn5vP4dGRZgg+0Z4a+nH8C5fV5IkckURelPPjIH3wR130kgDKlRo0JJLIaX0JYiPrazCRBYlVLY/vkXUE8SXwULMp4SYiLCZlQwVaZ3UuIhSw3aCKh9tcjN9xTA2swKLsGHBRoQQbTSRRQ56DBRLlRnXte98sYFlnQx+cqVCWkQdW1lDpRiEv7CFxx+a87/6/F2hvr6euXPmEnUm0aFnhDSRWrETBw0ZxfJ98ODERFanXECSJEpEb6rY+reF00DUx/t3f4FCKJhnf5+cSiuvvPUSb777Opeeexmu+pYMLcy/olBXyu7duxk7tufSB/tDi5Zm6rplPTtpQoMWraQjJVJsZgV5FGe4uAeFj82sZCcbKKaSEqkSp2iimu1Y9xq3pb/LTJanGSsenJ0MoQGiIoISJUop7QHzd1rzRsyU0Y8oYdy0cvTJh/0vo9EZ/xY//wtRVeXm6JO8WEN9yanc9bcHheOPNGK1KHB5ZO6amV5UhCufn5eEOO0/mcm1EIIZ97fR1qhDURQnlYLGliSD+mn5+l07CoXEfy5oorS4e7rykAEa7n7MhUZSIe3NpixSNgPFQdSykx3SGrJyY6CU6V+pYO5ncSrL1Rw1zcQbC/xkZXV/CPsr1qxeykVnZWUUPiE9OjP/xQKmnViPO9VGIVDNdnqLIUiSRFgEcRWsZuRBgimTVNTUpvj0mwTjjq7FmqUkmQQ5Jbj/1hxybCpq6xM89ZqHL+Z2ndz95ygjDz7t4ol7c9Bq0wteYb6Kmv00rvR6CbdHzjAj2B/xeFp0vrpOJi8vecAxAHjlpYd4eEZHF2jJigiD+2kyCp/7cPThBt4Y5mLTmvU8e0v6+zeblPTrraZ3LzWLf4nwxTtF7YL1AFt3xLhyhgOlCm64LJtZN9pQKiVanUkef9HD0hWRTizL3dVxpJSaSDTBa0/mpQ2M9iLPruLxe3K59X4n9zzeRm19kjefzm83SvD5Za6b6cBqUeD3H3jRz5JVyB+ro4weoWPsSC0btsSY/7GfXmVqvP4UyaRg5g02xo7UIQgzaqiOX5ZFeOf5gozrUyolPn47l5GTd2Jw27BI2eRSRC5FpESK7azFRj67lGvoU5Dkk8/ijIxVdskw6cVANvAHOeTTTC0+hYOX7shizAgtp57vZMVaRbf3xNqNUaRANj5c6LT/jnp2hcsvv56vF73FlAlGduxJcP9tNjZti5NICO65JaedcfLNDyGUnnw8wkmbR2bxL+EunYx/+yMC3nSi5sZJHiXUs4cBjPwfr6XNlWZQrVwXo7xEnVH43IerL7Jy5OkNrFwXxWKLYy5dw4cvZFNWku5YNrUkueymIJtXrce1q2eOnrt27eKIyVY2bHTzn/ObefweOxecaSYQTPHqXC/3PBJCJPTMmBXgxON03H+Xjlhc8OMSiffeS5BCwS+/ymRb9Ew9SWLd5ki7dIRKJfH2M3kccXojxx9h4rpLsrjw8gC9gweRFbLhFq2ocOOmla2sxoo948CcFAm2sgYQbGI5FmElSZIgPgy7I3z4eYAzTsxM7HdVxXnngyDffn/ghkcejwetWubNBX6KC5XcNyMn47fV2Jzk/GubiUQFv39RSiKR4vDTm/j+1xCV5WqOnGrk4NFa/lwd457HXFx2roVr7nBw6CF6Zj/vYfEH3YwzZSkZMUzJ8cdqOXxaimde8zJpfNf78tMv+wh6NOAq564r9PikNtTZbXz5oY1rr9Jx2+o69OGB5IpSlHk7mTgpysJvoz0yvwKw2vS4Hc1o5HSiVEgZq/gZq7Cjl4xo0dMgqsgjU/PJRj717MaKHa9oa2egSJJEHsXkUYyHVsaftY0pk9RccF0r99xi6+RGHIul2LkzRQlaLIV+fvw8P0OKxJ6j5O3n8jjxgib8Xnjy6ShFOVkcf4qfkSMVPHq/mdJiNQ/Nyqa23sGuL9yo9qZt0Wj3+qP/VMTjcYScZMpEPb//KigX5SBBwKknEEx1+n4gPd5bVZtgxv1paY43n8nj+plOCvNVvPmcnWAoxVvvrKRph4V890HkiVI0MS0u50bmfhCk6s9i8iMD2vc+haQgX5ShSWqZM38NI0cp8LuVFDQcgoxMWBfhjCtaMBsVnHWymaOmGdp1l80mBSajgqEDNXzyVYBDDzEwcZyexpYkm7Y39jgeZpsKX7QKY6jrRLJFUcOLj+soLDDw1KtesswKRgzW8vm3EfpWqEkmRZcFUItZSSwuGDxYxcipXqp3/4QimI0ipSaqczFhgoQ9X82i74PU1CaJ+rWUmnNo9tdgElkkTS5kkwt7XMF291oghVmnIyQCxOQ4IxOHd0r4hBDEcv0cdnjPkruGhhrmvB/gy/lF7SZ1fSvh4NF6FnziZ+eeBG1umWi0ex3dWEzg8qQYPUKHLAveWxhg+644446u553n8zl4dMc6t08nX6kEpULi4NE6Hn0h8wx32bkWHnvRzfMP59HcmmRXVQJbtoLB/TUs/iWMViMRDAnMpq6Lz26vzIgxA7r829/h2puv4qmHnyCh7I0tXNk+ghxwGLh+lpN7bslh4riOzyJJEiceYyQWFzx6607yQh3SRypUrFgbRdPWC42kw05aNqJV1HfL6AUQRi/lJR3frccrE/arsZEenQ3ipa/UmdkrSRKVYhB17CSbXJqlKizKGEMHmvn++2847rgTexyP/99xyRUX8+brbxOVI2xhFf0Yzg7WYxeFSJKEhIRSUqLEgFpoaBTVFEu9Ml6jQVQhk6SZWkZwSHsB3IwVp2ju0ggJoI5dFNHxWoWUU8N2BkoHUSW24cWFjTz8eIiLODtZiwb9XrMcD35caEVxl812NVoOPfTQHsVi27ZtXH7OVfT2DW+/N4UQNFPHFlYxhLGMZhrL+YGICKGXjAghaKKaEUzsdB1aSU+56EcDe4iJCHHiZGPHnMqiUVRTzx406HDRgo82YsQYwlhq2UlZN4xZSZLIE6U4aaKQTEmLfEoIE6TOuIOFH35Cr169unyNniAajXL5hVewa10VxqCVBAlkZOIiRgm92cRyJCGRR0mGHEU12xhB16xzHQY06GiimhI6d7/dOMhO5aV1UyXABQGXl/PPvJAHHr0POSbQYejWLAgATarHZ8HOEChQEcJPi6gjhUCJkhzyUUlqoiJMI9Vkka4rtFJPFjaMWIgQwkD6HjJJWQwXE1jDb/j3NstzpSLsopCV/NQtySRGlO2sZYSYmLFWJkSczXtNNiHdvN+fLNH5dSKYySJBDD9ubrvztv/LuHTg3+LnfyGaatwMF4cQIoBGI+HxpdpHiP4Kp0vGnq3kw8+DDD9IS3hFkFzvEO65axmbt3q5/gozOTYl23fFueMBN3UrShgvBtPi2cKHn7v5aFGAxR90LMLxeIpEIoVa3fX7VdcnUCngqYeszLh2I0Xe0UiShAYt+lwfF5yp5prLsrHblCxZEWHmw22IFLz7qR85JaNUdvOD7wI+bx0XntlRINhTE+eFV0NU16To3VtJaYmK6j0xvIpWovgxpbKIixiesj9Z/Fl2RhH3/juzOO3SZrZtkVCm1HhDMd77zM+nXweIRUEhSeTZu/45SJLEoH5afvsz0j7K3atMTVNrEpdbJseWHh88dKKB+Z/4iUbT15qfq+Ksk8wUFah4bZ6XxuYkUyboaW7rvtPRFfbs3kJFabr4mEwK7niwjZcf614j8tKLdVy8zsHZV6VH0dUaiT4VavZUJ3n/lcKMwifAoP5asrIUzJ5lzxjbz89V8dT9uVw308GylREO2U9H7uEngyQSKVSyyCgs7o+rL8zi1EubWfFtWUaSkWVRMveFAiYeX09F5YgDjsOAAUN46tE3uPxcC73KNJQUqXjsbjtOl4xBL2Exd9xbG7fEWLk2SlmJutP1nXSMkatmeNCrVeyS1qMUaqzYiRLBJzlRKmHEBB/njdex4LMYhVkWJGfXB3W1pEEl1KhQp3XvUiZmXJ8iu8iX9gkUMrOf8THrFmvG86LRFNfc6sHsPoTd2pVke7ofo/inQyHBA7fnsHFr2mBh/osFGY7DW3fEuO4OF+5ABLPejTVexA0zHLz8LBw6qcN44vflEa66LkSh5yDixPDgoLAsjuRI4ok68ePpdjP3SA70xhQX39CK0Shx+XndN3EuOMPCI8+6CMRS/PZVYQZrv6hAxaIFhRx0eD1ef88E3evq6igpiLJ1h+Dy8y08/6aXhuYkGjUkokpSzWVUyEPwqBr5+qsd/LLUTSSawutPEnFZyKEER1MpbUgs+6Iel7aG2/OdPHyHHZVK4qFnPMyeZWf6NCOTjnKS1zSxXew/SbprbsICSJ2SCJWkZogYy0rF9wxJjWWd4lf6iOEMEKMQbsGDd61k3getXHOZCYNe4vNvQ+yqipObW4RKdeDHkHXr1qFSK3hxdi7nXN2S4fYuhOCyW1o5/kgTFosCt1fm4htbmTZBz4lHmxDAvI/86eRdAVqtxFvv+Tl8soHLzs1i0eJQJ43T/dG7QsPiH2O88aydVRtivDrXyxXndzAEUinB+Vc7cOy20jsyDq+6kVh+LTalDOFsJk53Mvf1LCR1uvmlkBT4vBLPPmxn6aoI4XC4R4feoiIzW50tqDG1d9CNwsJ21qIXJrLIwY2Dor8kGkpJSb4oxYuL3WyhnxiWoU/rFS52Ktfh+imBLOkIBAXjRmUyUYQQ3HinF5O7LyH8jBkrdanBLEkS999m5/QzIoyVJ7evo9VNXqZvWMU3n2VTUarmntusnLRsG/E2G3GiPdL7+6dArVaj1ILLHyfhLMZh3EYyq5lEKs6t97XxyhO5GWuXEIKZD7uYcrAOX0BQkKfkmLOb+OStQgb379jnTzvBzPwPgzz5wFoKPKOxkse2LfCqM4I93KfLpl82+YSEloMPUvLaFh+GAb8RTyWZcrCWB2/PISmnJYXeXODjvVcK2s+vbrfg0evKQCFzX249llyZ6680smZDz6ZhYrEYuTkqNtU3oKOwE8Oklm2Y7GHqmmDhdzHmv5hPlkXZHpc5H/i5+MZW5r6Q32m9X70+St9KNV99H+KCM02cdIyR7bsSRKJRYnEDd812ceg0C4dNNHDNtXF6R8bhTzVhz/ETz1nBg3fYmHqIAbc3xQtv+vj48wDqeB4F5NAQamMrqxkixrUnv0IIWs01HHPy9B5r4nu9Pp68x9pe+Nwf555qYdzRdWSZJeZ9HOik/b4Pb7/nQ62C738NcfdjbWg1Ci48w0JxkTqj8Alps6y5LxQwdnod/Xqr26eZNm2L8ea7PqrrkthtCny+JCMPq6V/bw2jR+hobE7w5+ooCoVAp1Xw7qd+rrzA2ulaUinB1z+EKO/V8/PQYYdN583XHmbSEfXMnVeNQgFCVlDknMLGrd+3Fz537onzw29hhIBDJ+o59XgjDz3SBPsVP4Palr3/yoxrEb2oY1eXzdK4iKGz+xjQt+NevP0BD3FHmgkfIYiZzp95H4ySmZiI0pshrKaOhXOLePhZD9u3rf63+NkF7HY7Oo0WKaLGj5t1LEGDjh2sp68YhiDVztDrx3Cq2Mo6sYTsvWtFK/Xto7/D/mICBNCXYWxmJX3F0HYNzKRIUMsOVKjI2k8XU40Gea+RYBl92MxK8illK6sAqGQI+aS9I+IiRg3b8eGmj+g8/uykibKyzozEv8MdN82kpLU/Gqljn5YkiSLKiYsITprJpRAVKraymjLRFz0mDJi7ZDAC5FDALjbRj+Hk7GNTCyiX+lMrdpIkSQX9cdFKlBA72YASZca4+F+hQUuEzj4PElJ6nDyqwOP5v5+Ci8fjTB1/KDZnMf2kUThoJIQfKznsYiODGM1QxlPPbtaxBIVQEiVMghjl9O8k4bcPftwIUjhpolnU0YuB2KWCvZ4QzdSzm2EcnPEcM1Za6j3cdNUtlDoGoqWxXZ/2r0iJFG7h4KuFX1NXW8+R04/o0fl4H0orSmiuaUFCopVGCighQZxNLAchkSBOBf2op2rvPb0TLXqSJIgTJypClNMPm5SPXjKiFybctLJTbNhrepVCRmYdS+kvhmOgYwJzt9iMAgXDOYTdbEIhlBgxE8JPaK8RUjXbKRTlFFJOPbvpzeBOnyEkArBXVq5F1CEppR7Vj/4n/Fv8/C9DNBpFJdSYpCw0QoujRWL+x35uv66z/oMQgq+/D5FtVXDBGRYmH6znmJP/xNowhtK2SXz9UjOffbiHhCpMRI5hdFdSmhhMRISImJqZNTvINRdnIQS88HqAt+dF8DqN9BvuZvBgmP2AOWN8IxBMsXVHnNwciVsfbMOrUtCm+p3y5BDCtt288LyWI6Z2JG9TJxhYsqiUI89oxGyEeEIQCoUwmQ5Mt8Fo0GE0pBPFO+7z8uVnKkzOoRgwsey3AE36rWiiararVyMJBSmRwmvZxeMPGTuxV9VqifdfLWD0RDclLYeRJyKs+O0Pivqkx7obWsLIsmhnKfwVbq/MYy96OHyyoZ1p9ODtds65uoXXnsijvFRNZYWKx1/0cNMV2Vx0Zha1DXGuvt2R1nVSSlx5gYWF34Qo79WzxC4WT7BlZ5wxI3Q885qHogIV6r+pn6pVkJ+v4Il77e3Xu3VHjBvvdrJxW4yB/TIX9jaXjEGv6FavdMZV2dz3pItDxuqJRlPMftrPqmUqCkoTZOWkl5C6hgQLvwkSCKYYMVTL0Yca+WN1lMvOzeqSXSFJEjOutrF864EbHjkcDpwNOo44ycmj95t5+FkPJ0w3UpCXuYzFYik+/SrI608VMP+TziL4Pg/88YMBi5xHIWos2IgTwYAZr6KJrxfaGD86fR83tib4/ssODTpZJHHpakjm1KNUCVJhPRFnkFp2MYjR6U0zBaJe0KzaTeWkWj78IsCSFWFmXGOluFDFkuURnn81hLK+Hw71Gm68UcWcD/9lOnWFhx68l2mHpI09hg9OJ9YX3dhKnl1JaZGK1RuirFobx6RXcsQxSS4+R48khXh1ToprZzqx25QoJQXuNgWSJ5cCz0TaaKZK2kyuJptnHtey4P0Iv30RJEGMarZTycCMa0iIOFXqDZS4+rDuIz2t2evJyVITiwlGj+g8nmTNUlJepuGk47RdypUolRK3XWdl1uyeJfx5eXk8832QF2fnMv4gPccdkV5HQ+EUYyd5qJCH0Gpdx1GnBZg1w0aWRYkQgu9/DXPDrQEKGivbWQzFopJ4NM6rr7TwxqsOtPoUFlucpx+wU1OfwNdspHA/xoMRM3XsBgTl3XT2FZKCPEUh66RfyJaL8OMlBdgpoNg9nsBvIa5dvY7RU4LcdJWVMSO0TD2lZ/qOkUiEkiIVK9dHKcxXZbCql66IctAwLUkZKstUXHJTK4/eldnQGTNCx9qNUc67toXnHs6jolTN5u0xLri+BZ1Ooq4hQVlJ14vrhg0yu6rSDa9nH8zlohtbWfBJgGmH6EnKsHp9hN3b1ZRHRtGY9ztXXKHm0vPNmE0KVq2PcuvdKm64w0OePz0SlhBx4qkEkiRx8VkWfv75J4477vgDikMqlUKnjXD3nXrufShAjdiOwRpBkj0k/TrCBAjgJUGcJmqw/2Xkr1jqhVKoqGYbO6Q1SJICDRoiIoKFHEbK0wi2uIlHt+N3y4yd5uTSC3UYzbBuY4xffkugdfYiN1aOgybGjen+KDl0oAa1JpyR5JklK8qGg7nm5hV8/bGdPr3UxHUOWgmTgh7rwP4TIEkSAwcPYsnyP8kuqefue7I54SgbKlVao/GoMxuZdZONfpUadu5J8NIcL5FoivGj9DQ0J3j0OTeXnG3JKHzuw3lnmJgzv424O4pG0iEiBpytYaxS999ryKPH44uy+ocyjIb0hMPiX8KccXkL771SwO3X2fj+1xAzH3HxzIO57KqKI7vsFIpykIGWSpoce/jiyxpUf6cP0wV8Ph9GY4qjj1ISDWxix2YNSnchkkomntWIxhDlnptNPPWKj2VflmaM4ad/b1nsqorz25+RjMmiVEpw24NthCMyTU0CmyWt7zawn4ZoNG0E9/GbhdiylUya7sTqGkZb6VLOP0/Dz8vifDG3pH06yGJW8tT9do6YbOC2G5Tku0eST3ocd6VyMcXFoNMpCEVhzLijufXOW3sUAwC9TsO0Qzq+T1kWfPdLmC++DRJPCIoLVVxzURYLvwnx6VcBTjkus7i6blOUz74JMnWCnuff8GA0KPhibjHnXdvCzVd2PXZuNCgYd5COqtr0mS8aTfH0qx5mXJ3NoH4atu+Kc8YVLXz4WmHGWTMcTnH+dS1Eoik+WJj2Fhg+OFMz8OZ7nAjAYmjpsfTFheefgbvJwLtzJYaJiShSCjawjBB+CrMNBEMprrrNgUEvceLRJiQJXpqTlvEKJQQtoo5scvHhBl2Er39IETLVQ7DjvJ4l2XCIBqrEVsroh2rv7yMofOzWr2DOTCOplGDLjjh3P+Jl9UqIyG4qSKFASZLup77SWoMCjaRFq5EwmxSEIyks5s7a9v8iLQemjmuxkINtr6anFh0uWlnBDyhQ0EI9RXuNpnozGFkk8eEmQggjFoZIY1kvlmKhc35tlMwMFmPYzErY+92o0VJEBblkTgm6cWAh/XtRSWoQECOMATPl9McqdXyHGklLP4azXazDRUvG3hwUPoL4CIfDBxyHxsZGQq0RrFLXo/LFVLKNteRSiBY9QxhHI9XsYlOXpkX7IEkSCqHsKHzuh3KpHyvFTzhooJheaNFjwIyLZjw40dO1pJNvLyP2r3DSRAX9Cco+rr/iBn5a+uP/leHRZRddQdyZIlcqwiOctNLAOA5HISloEFVs4A+K6UUexZiwUM12UsgoUOGgkRJRieIvzMyUkGmlgRFMRCkpSYoEW1jFTrEenV6POqJjGAcjoaBe7KaNlvbpWIPfTCqWRC1pKBBlbGAZFpGNSeogUQgh2CatQeM18OerG/nV+CeP257gyRceZ/SY0T36/M+++AynHHcaI5mY8R4lVFIjdpBCplCqwCc8rGcp/RiOTer4XmSRZAurEQJypHwMGIkRJpdi+pKzVzvew042sIP1aYkZYSNBjCgRxjANSZIYxsFERYQoIfIpZTtr2clGJGA1v1JIORGCVIttlNG3fRTeg5NqtjGYMXhEG2EClMi9mT/3Xa665or/xR3RGf8WP//LsHv3brR7KcAJ4oSiSb76PsQhY/UZIxtCCK6f6aSlSWLBh0Heey2f0mI133+RzZ33rWPNmhRSSoVSG2fsSCXjx1h4c04zid19cRb9wY9fZHPr/UmyrQrOvdzNph8LKYj1J39vF8i/NMRpZ67knbcF4w/SEY2mOPPyZvJylERigpJCFSu+KWTtxijX37ESo17miKmlnT6PUinx2F12rp/lRKEArbb7rtBfkWMvpqZ+N3+ujPPZAj06gyDZZx1BBUR9OopaB9Is1WC2JkjEJVzhepKWVo46rOvDgl6vYNBgBY6mMFFdGxOnwILXS5EkcN0u8+UPIU48qnNh1uWW0WokBvdTc8Tpjdw7w8aE0Xpyc5T06aXmyNMbUaskigqULP+mwz10YD8NRx1q4uZ7nAwdqGFQfy1vvx/igctvP+AYAKSEnnsfd/Hl/EJ++C3MTVdY+er7UJdJDMCCTwI8fb+dwyZ3bECD+mv59v1iTji/iakT9OTnqvAHZBZ+G2LN+gj9KruvppaXqlm1LsaUYxw4HIJkRENRRRR/NEqFVcMt9zppaklSmK9k49Y43/0S5s6H2ujXR80Nl3av2zSgj4bv/2w94DgYjUY0SRNi/WDOv3glCr3MKRc38+oTee2so7qGBFfc6uDWa7IpyFfS3CpnvMaWHTHueySEXS7DiJkEcXaziSxsVDAASZL5Y2Ut4/fuNTOutvH1105iIoqERHPBUu64TcdZJ1vRahXsro4x4TDBkMjYjDEGSZIokvtSvS7Aa/PjCAFPvOhh6844wYCE3aynWbeNd17JJhiCWLRnbOB/CrZuXc+UMR1Fk4OG61g0r4i6hgS7quMsWR6hT6WK2bNymDS+I4mdPs3IH6si3PGQk5JiibHDdfz0m4uWrB8oLVVw3HAdO6t8PPNaijP+Y2b10ii9XVPZwTrWi2UUUYEGHT7aaFJUka+yEYzECeEizzOcL59V8/m8JgxFDj58J5Nl/svSMFq1xNBumgkAwwZpyc3t/uDZFQYPHkw0msm0bnEkmfeRH1VbKV7JycRj/Dz+QMdBXpIkpk8z8vn7ak49ZS3FbYcQESG2sppKBtEvNRxJkkgE4zTEtnLtrV5OO1mLKmLNeG+jZCEuoqRIoetCNH8ftEkzoMZOWhvUi4t1LKHvXnZhZWg8DbW/cvBoPV8uDqFSFXT7Wl1h1KhRvPsOPP6ihyOnGvjx93A7G3/ZyghHHWqksSXJ1z+GGT5I22VDZ9QwHcccZsRkVNCrTE2vMjXHHm7knKtauHamg0XzOo++76mJs7shjDVLy4RjGjjzZCOPzsrh2jsdnHysCaUybfJ2+kkCd+563nnLyPjRHcnImBE6fv4in6knNpJ0pt2F65TbKCxNr0+F+SrqfAdeDFcoFLS1hZlxdTG/L4vQ1FrF9ClGFn6QTR4j2ovcYRFkCyvZI7bQW8rsrmdhQ4mKU09PceXFRhZ8GObX9yvIjaZ1C22ikDWLXSQN9agb+vHSG9s5/FA1UybqybOr+GDhLurlahCwdZca6JpZVtuQRCV3TswMkona3Wq8PhlHmwzKBAI1yn+Ppd2iT5+R7N65mu/ez8+Y4HjyvlyqauOcdmkzg/trKchVkm9XUl2f4oPPA6SE4KDhWk47vntm4QXnaXhmbSv5lBOWIyTDiW61zQBSqii3X5vdriuvUEgcfZiRgjwls2a7eP2pfI6cakwz1JsSnH1FC9FENo6Kn5AkSAZMWJwDWPlHA/qCnplbWCwW6ur8LPiigGyrkhZHkhVrW9GoJSYfnE0gmOK8a1o49nBTl/qjAFdfaOXiG1oZO0KHwaBg3aYot9zrYtQwDeUlGsqLVcx62MfN11jSUjlfBjn7FDO2bCUut4y7RYso2cDv3+bw/JteZt7QIYu0P446zMBDxQ6a4utQ2NxotVAYUnD2GRruvjkHZ1uS2S8u57lnH+TGm+7pURzMFiupVASlEtwemXOubuGwSQbuvtmGQa/g6x9D3Pu4myfvs/PupwE+/TrIyceY0GolvvkxhMuToqhAhaNN5oIzs9i1J4HZpCCVottpM4DyEjXLVkb5eFGAEUN1vP5kR4Fk8S9h7puR06nJbjAomPNcAadc3ATA/U+6MBkVTBqvx+uT+frHEPVNSfRqFR6XixUrlnPiiQemAxuPx2mscdFPHISDBoySGVkk0aKnmu0knCmumNHK5edlMWVvsTsaTTHvvSjbVmsxustIkWKbtJqkNoAlacXTGsaX9OEWmTqifRhKE9Ws4AfUQkOKFJIkGNQ/zkeLBK8v8FNeomLIIBXLf1ZTTm828ie9GEiYACkhdyqsADhpRI+RqAhTkK/g5Iua0WkNHHv86QcUg38aXC4XUTlCPkYaqUKNljh6wgSwkksuhexkI2qhxk56FF4pqVALzd7Cyv+sqaiTDFhENsX0Yjeb6MNQjFLmPicLOYPxJ0SaF9dGMyrUGYXP/VHJQNayhBxRgEySJmppoRYJCYvlwCWRHA4Hqnj3GqFp+QcZSZKIizhKVOgxkkNemsXXzbRTQHj3Tvp0jSJ6oURFoZRmqeZTQp3YTS07yRelnca64yKKByeVDMr4f69oI4WMQTITEB5szlw+/vATzr/wvAOOwf5oampi06rNFOxlVtbtJabs28dKpEryRDHN1OKgCTetqFDTmyEE8BLCzyZW0EcMbTd8CokAu9lEOf3aP5dKUjNUjGcFP5CMyBSQj4TEJv4kn1KGMwGFpEAWSXaxCXU8fRZVSkqGiLHsYAOSkLCSQ5wYrdTTSwykQCpLT1uE7SRDCW6+8lbeX9Qz5/fffv2dEnpnFD73oULqzxrxG0mRRI2GXIozCp/pa1QxWIxhA8uwiTyC+BnJZPT76R1bpGxGikmsZymjmNzO/C2ld8b9pJP07TlDuUgzhftJw0iKBKv5DRNZBPCygT+QhESMaLoJhI49bMWPGz0m8ijhowUf/Vv8/P8VSqWSuDICMngK1/DTwiLueczFTXc7KcxXcuhEA21umYVfh1G3VNIrNIiGxBL8wbSmT0mRmvmv2xBCIMtpLbcFe9lvl12s5On7t3DtZTrKStSMGanlg4UBqlYU0FcemDHepJeMFDkO4cwLfua001Rs2Brj1quzOWKKkc3bY1x+SytX3e5g7gsFvPiExOJfQt1+ptEjdDjbUiRlgfrvKIt/wVnnXMejL17Lkt995PVR8taL2fTvky4YNDYnufrmjSSWl6PL8yGrw8T8O1AKqVunZwCzRdBIglDuDha8nks0Jjjn6hZGDtHw3Gse+vVSM2i/oqI/IHPRja3ccpWV4gIVZ1zexIXXtSBJEmqVREmRktuvs/Lp1yFeeKRrB8tH77Iz4bh67r8tm159DmLo0GGdHvN3sFjy2FO9k6tuc1CYr2L6NCPPvO7l9P+YM1w2Ia0juXVHPKPwuQ9KpcT1l1qZ874fW7aSz78NcvbJZg4Za+CbH7v//gLBFBazghyrkn59FFxxsR5rlpHn3vCyfE2UcSN1bNsV56jDjDwy045Op6DVmeS+J108+bKHSeP1XW6um7bH0BkO3NHukEMOIcwDGCULvV2Hsdv2E/0qJa6f5SQUTqW7VNlKRg3V8vPSCMcdaSISTeFoS5JnV+H2yPzndC8jktPSTnJ7UUAZ1WIbDeyhOFnJJwt3cuOVgh9+C/PNTyEsOXG2RX9Cq4XP59oZNazjuU5XiiJtIcpo13T8LG8/Hn1qOaEQOGqy0bcVotfEiSjrUKkFE8fpGT+9kazsno25/FNgtRr5aWktQmSasJWVqJk128Wl51j4c000o/C5DxPG6OlToeGaS6wM6KNh/Y4mXp+Zl+F6GwimOP/aFkZNUrP+l830840gRQoHDXhw4lM3MXywksb1enTo6CMN6XgDTyFhd5DjTvuDFT/notMp2FMTZ8eeOKceb6aqNpEhFbE/du1JMHXaiT2KhSRJGAzpGDS3Jrn4ai8Ne7QE/TpMcQ3R/F3cfVvXh9UBfTUUVPiJO2PtYz/7G3GoJQ29kiP4/evVTJwQIaUL8NfppP6MYB1LCeAli64P9D7cDGYMZskKgAUbhaKcjfzZLp4fDqUNMW6/x8/YiYf3KAaFhYW4/dkce3iI3TUJZtzXxrfvaykuVKFWS0RjghOONDL7OTevPdm9NMgJ0038vCTMmL3MXYUibQ539FmNzJrdxoyrssm2ppmzPy0Jc/+Tbn76rJDSYjUut8zt97uZfIwToUiyc0+cM060sGlbjFRSQW5lgPGjO7vAKxQSTz9g58KztxNKGkjqGzDoBQBf/xjhrItG9CgWPp/g56UhdtUk+eHjYo44JkCpe3zG78QgmRglprCSH3GIJvoyBB0GWmmglXoMGhUjhqu59zE3tWvzKYhkjjkbfRVs9VXRp88m/viiOENu4s4bsrn05lbOOcXE7Oc8RCJdy/M8/mwAnXNol+PTGjl9nnn+TS8gYVPaaJOdPYrDPwk///wZUw/Wd5KuAags1/D43Xbmfexn0/Y4N15uZdmfCer3JAgHJBZ9ESPH4ufx+2xdTmPodBIoBGE5SFFpkvIKJXW/NmKXOze1wyLI4KGik6EmpB2uHS53uw7pwL4ajj+vCUmCTz7VMGxQOqHctjPONbesRLUxj3isZyx4tVqN2SS1y1QU5Kn4z36Na6NBgdef6tJ0Zx+KC1XUVqkYe4gfSZmCiBGlTcnl51l5fb6PM080EQ9EOevSNt55KYfla6LccV26mRsMpYgnk1x7pQ57jpL1W2Lcf1v3Z5kjDldiNPq45ar0PtbmSvLAU27ufrSNB++w8/R9Ki6b8Q0bNvyH4cO7N8P4Kw6ecARf//gRJ0zXc82dDh6ZmcPIoR372/mnWzhhupFTLm5m0fwivL4Ui38NsWCOn5k32Dh8ipELrm2msVXG7UkxdFC6YJlnV1JVm6CyvOvz+ve/hXG5kmg0Eg/fkbkX/PB7uFv9fLNJQa5diUYtsWp9lJJCFd/+FKKxOYlOC71K1Mx7qYDJxzcSjye6fI2u8PLLL5MnipFJYiW99iolFZJQ0Iu+1LWtZIxB0174BDj7EjcNSwdQkShuX5uKqMCbbGKXWMfA1kmorJvZHltNdqqAEnqjREkbLTSwh+EcghEze9jCiOmNfDon83cy90M/BaKcXKkIo7DQwB5kkmxmJUPEuIymQkSEqFJuRi/p2ST/iS0u8+oTdm57MNmjosc/CZWVlSSI46SR4RySUWxzCwd17GQAI9nJRvawFZ3QESVCFjkMYWx7g9CEFR+u9vtmf6THmVvw4CJJjA38QanoQyEVKFHippVadtKLge2j0m4cxImRRxEJur+HNXvdrNexFBUqcshHiZoEccaPH3/AcSgqKiKhjXT795iIoiRtVpeeBKnGQRPDmUAN22mlvpPxT0qk2MGGLseR268fLQk6JnfiIoqLZvoyLF3sFwPbNSXbaGYXGxEI9rCFfFFCijSTMkqYQYzGLzzoMRGVI8x9c+7/uvj54/c/ogxpUaBAFunm8l/H2DWStn2CaYX4AYVCSb4oIU8Us4tNRAmxiRUohIRAoMdIbwZ3KiYqJAXFopIUKWrZSRAfxVSSu5+hmVJSUSH6s1NsaF9nNJKOoYxrN8JSo8FMdrrwuR9UkhpbazGvvvAaDz76wAHHYO7r8xjQjYs6gJ3CtPkUCQ5iapePUUpKjMJCG80AGYXP/R9TKCpw0sQgRrOCHyjsYpx/H3QYgPSZt40WiulFqZTWTnULB9Vso5x+WLETJ0oNO1GgQCBIEMPV5iKRSPSojtQd/i1+/pfBYrFgtCRoclczbASUFat59C47197Ryq+/J9n6hw51OIdiKtOLvQRm52BeeH09rz7VUbSTJIl9UhGffhXk7WfzWbc5BtY2zjwlfVi58gIrs58IMzg5sMvERC1pUAVtjB0V5/F77O1J1ZABWu6+OYf7n3TR4kii10lE46LbzxSNpiChwes78MMMwOjRo/n91+nE5blcc7mNb34MsWFrjBOONFJcqOKzBTkccmQ17jYFE6ZqIKnix6VB9tTE291k94cQgjVbggTzlzFptAaVSuKWOxzccmU2kw/W0+JIcuv9bSRlweD+GjZti1NVGyfLrOC+x93YcxQoFQpMJsi2KGlqEtQ3yWzdmaDFkez2oKjRpFmhT77k5/Fnn+5RDAAGDx7AxnW7Oe5II0+/4kWhkHjzqXwuvbmVwyYZOGG6iaQs+HhRgPc+C3DnDd0fwseO1PHkKx4G9NHw9btF7d/pvI/9+Pxyuy7W/pj/sZ/rLrVy1kkdrJFX3vHSp0LFyrVQVStz+7XZGQfL/FwVrzyWz3V3OvjmxxDHHpHJqE2lBE+85GHWvUcdcBxsNhtJEniFCw1aRoxQ8Ng9XRdhzr6ymYamBPfcksP517byzvP5vDk3RJZrcEbhcx8qGMA6llBEL2Kx9HjbpHF6rrnIyg2XZfPBwiDzP/ZjzcqMT6tThnD3Mg4adCz9M8GA2AQK922ccRCOPlQpNtF7VC2ELZxxRc8Ezv8p0OvyUUhb01qNZ3QcPBqbk6RSgtqGJKcc2z2b6ZJzslj8c5iV66JceIYlo/AJ6WRs7gv5nHN1Cw89E+HJZ3/H51aiVKSIeCKUl8iEQkp8uOkrdW5aGCQToebevLmgCZ1e8MHCAHOey8eapeS0S5s55xRzp2aMEILHn/dx+vnd2IV3AyEEgWCK5tYE0090Y6kZT5FkISyC1LCdHF2cwvzuYzFsiIrfVrlRoMwofO4Pm3cQH368HE1OlIQznnFo1EkGhoix7GIjI8WkTg2NmIimBcr3Fj73QS1pKBf9aKKGMtEXhyvOxGOa8LVpOfeCc3oUA4BbZjzE159dx2dvF/HqO17+c34TQwZoGNhfw5z3/Rw2ycCIIVpSqe73pFRK8Nd+TEmRmuJCFeu3RDn6rEbyctOmdsccauCztwvJ3asJnWNT8sazdo49uxmR1PLRoiAffhHkwjPNuOUgp07qXrdz9AgdUVMN9hwl/YoULF8lGHeoA0cgwi2zui4YdIdAIMkZlzh45O4c3v0ogsnVt8smk1JSUiwqUaBkJ+uxYKOAMnoxEHe8lTvv2kBCiqKSnbhYiUposJG/l41STZ/sAua8IDIKn5CWknlxdh5nX9XMlRdYOfacJj56oxB7Tvpxsix48S0vv3+vo6SbYnlMEWLuh0lSssBkVFCjcHTJivoXaQQDXiaM7Z6Nc/BoPVff7uSXhcWccIYb9gwmTy4iX5KoEDLfvr2H7dvr+PJDeyeJn3ffi6OWDbQVLefIyRKTxxuYXb8V724t1lQHMyQsgmzXLmPF092P4/YuV9PiSGI2aYhEBVoN/PxpaUaxdGA/Dd99msvoaU24gv+bVOTvpRGMBokNW2Ld/n395hiGmJ18z0EAtJg2cufNJnbsjqGQ4Mffw2gTWfz+i4+Dj61Hp00b9UCaqa0whTju6HSDRamArTviPP5siI0bU4BE795w9x0mhg/WkhIwYYyWdz7089EXQdRqiXhc4PPLDBsU4LQTzNx2tYKHX36B4cPfPOAInH7GxVx1xWfk5kQwGRUZhc99sGYpuegsC+99FuCyc7O4+KwsqmoS5O2dltm+K47BoCA/V0ldQ3os+/Lzspj9vJvXn8zrtKb8uSqCLUvBx2+UctENLe3r4j4olVJ7cX3H7jgG7gMqAAEAAElEQVSvzfOxuyaBSgknHGVCp5U4ZIyOt5/Nx+NNsWlbjHsfd/HZnCLOvqoZJMHEsUaqq6sPOA7rVqwnL1VOgjhROhr5pfSmmTryU+WcdVJHN2/H7jh7NpkoSHQuLFrlIozU4ixcRkHzFJqlJdgpYjebiBEjRZJ8SjFJFnaLTShyW3nsns5nboUChCRApM8J+xy+W0UD61hCtshFI2nxKRxE5TjD5A5zkECLlxtmrKKsN9TU1FBRUXHAsfinYJ8u9CDGdGKn26Q8gsJHkgQHS0cQEF4ihKhmOwOlURmPLaGSraxhmBjfyYishu1kk4uXNsZwKEpUOGhgE8uJECSPYgYztj2nCAk/21kLQJjg38ocpITcXljryzBUkop6sYfDjzm8R9qG+fn55JRmE2kNdXmuq2MXKtSs4Ef0GKhlF0bMKCUlvcRAtrEGv/BQRC80aPHjpoqtmMkmRvfj924cGc7xTdRQSh/sUgFGYaaBKmrYhoC0WRLZeEhr6/vxYMZKAaWYyW7XyxzCONRoWNf4O4FAoMcayADxeAITFtpoIQs7iv9hnxCATaT3N0mS6McwNouVlOx1N98iVtGXYd2a8ugwkCRBf0ayg7X0pXOeoJMMCJEiKsLo9isi6iQDOgxsYy0lorLT8wAswsaq5asP8NOn84RoOIqS7u8hJSpMWIgQbpfu6ApqNOxkA33obNK2D1lk00QNkiRhFlbaaCYgvAgE2eRmaOP68WAg/Z06aGAQ6RHLqAhTy452SQEAPUaGczANYg81bKeWHWRps3E4HP9PGkL/Civ9l8FoNGK2JokUbmPUKAU//R7mqDMbKS5UUawqo3dkPGVS34wulxo1338v8+3P6U0/kRB8/m2Qp1/1cM6VzRQXKmloTvL6fB+BRJhZj7SxqyqOQS8hSVK3iTCAJpGFxaTodACaPs2AUgl/rIoyfLCW1etjyHLXyeb7CwNIASvIPa/WC7RYs9Nd/OFDtHh9KU44v4mPvwygVErcfrORYDxKU72SlV+UUNQ6kZvu9CJE52v5+MsgJx1j4tMFdrZXR3n7PR9VNUkmH5zuABbkqZj/UgHPPZTLEVOM/OcoI7k5SqxZSn78pJiP3yxi5eIynr4/zfAsLpEoL1Hy/kdREv9DXVcCquoFJSUlf//ALjB5ynTiccHEsQYsFgW33OvkqtsdaDSwbFWEZ17z8O6nAfJzVQzoo253pd4fbS6ZeR/5eeFNL1W1CR67y57xnd51k41TLmnG7cl87uJfQnz3S5hTju0o8LncMs++6ue5p2HKWBO7quMZhc/9ce+MHO561EVTS8chwNmW5KIbWgmFUowefeBaJkajEaVSsIN1OM1buO7q7sdvzz7ZzJMvexg2SMNDd9g48/IWnn81RI7cdYFBkiSysNFCLUId44l77cy80Ua/3hoqy9XMvDGb7z8q4spbWzPu8z691Aizu9vrqGcXBYnO4weSJFGZGoqIaYkr/dx4480HHId/EtI6vLBibYwzL2/mj1URdu6J88RLbkYM1e5lt3f/fJVKQk4Jvv0pzPSpRp59xc+ko5wccqSTO+7zcN+jHs66yMuOrQr8AZnfvrWzcZWN22/VcPnFOvJzVYQSUQo13Y9nZ0fLeezpIFqNxFcLiigtVmM2pd2Oz7qyBa+v4zcVCKZ1x5qbBbLc+Xf6d1AoFMTjSi65zoWmfnD7+JVBMpEkSSwm+PbnENfc4uWKGzx8/UMoowBYXSMjI//tKJNOMtDUnOKlZyw05S0lKjoOv0IIYnoXRZURGrNXtP9NCIFHONu1g7pCDgV4aaOVOnSBYnq3HIMypSUe75nmJ0Dfvv3YtjNJIJjihKNM5OcpUaLijUfsrFyi5cvFIa660MrHi7rXE174Tah9XH5/ONpkIhHBR28Wct8MG0dMNvDo3bmdEnxJknh4po1QPMHk8XqEEPyxKopCk6S1LcnPS8PcfI+T62Y6+ODzAPG9zcFgKMXwIRp++ayYI6cZ0agVKLYdhM+hZs7bLx5wDIQQJONgMqiZPF7Lb0tj6JLWbh9vxEIKmb4M32v25cRNKzkUMDI1FUVKSz4lVDKYMvoQwEMN2zGp9GBztDNk/wqzSUGWWcmaDVFO/4+JK29r5eizGjn27CaGTKrnyedDyJ6sLouyQeHHnwjRv4+G1rYkY0fqiCUEpeX/Mp26g0KSqWvsft1obZPp3UvN3Q8FUO0eSU6qw8xSKSkpox/1q8p4c37mb2PJ8jDb9oSxT9jIwGFxfloS4d3PAuQWJGHwSrZlfc9uwx80FvyKddIKhoxKUJjXffrQ0JwkJ1tJPC5YuzHKOaeYu2SJajQS119tRFL0bC1UKpX4A+qMtXV/tDiSGA0K1m6M0tDU+XAmhOCuB/2Y3H0JiyCN1pVMOsFNKJpk5iNuBLBqXQzJ7kCrE/gbTVjMCm57wImzLc14LCxQEAqnf9d9KzUc858gu74YSV7NYeTVHErTj6P4z+lepp5Yz8eL/NzzmBuXW2bhnEIWzSviuw+KmfNcAU+87GHj1hh9KzU4Wht6FIfs7GyuuOohTr20mcMnd990mT7VwPI1Hbrim7bHqShV8dQrHpoaldQ1yBx6iJ4vvguSTArGjtQxsK+Gy2c4qKpNxy8SSfHaPC/3P+Vi/ksFFBWoUCikTmdtq0VBXUOC+R/7uetRF+efbmHRvCLefTltDLJ0RZSX53h5f2GAh55x8/hLHt56Nh9rlgJfIMXXP4QYN1qNs/XAGeDpZDidbLtobb+mHKkAG7k4pUZU+xX7P/g0gsbZvaN0YbIP48eoaTFuwqjVElG5GcxYxkuHM5CDUKAkLIJEiaDXKunTqzPZ4ogpBuTcuk7/ny+VMIrJyOowidKtWOQcDpKmZLgimyUrWfVj8LYJNm3adMBx+Cdhy5YtZJPXrSxHIeU0UEWraECNhhwKkEmQEJlnDp1koDeDWM2v1Iqd+IQLh2hko/gTgWAAI6lkEE3UpJluUjkjpYkMZTxttLCTDewWm9kg/mAPWxjJJFRo0GMkRIC46LoB00I9hZSTRQ4bWIZbOJBJcta5Z/Y4Fk+9+ASOkip8wtV+78siyR6xBQf1aNEzjsM5SJqS1mPcy3ZSSAoGS2PIp5RGqtjFRoL4UaKmL8NopJqk6FzADYkAUcIZeU0Qfzt7Vi8Z6SsNZYQ0kZHSRCqkAdgpRIOOkUxEjxEvbexhK+tZSogAwzgYjaRFkiSK5Uo++fCTHscBYNKUiShz0sXnNAs3Tkp0vU/ERDRt0CQ61oaUSBEnSjHp9cGAiSDebt8vgBc9RrKx0yWLbC/6Mpx1LMW733eUFAka9LuIayJYpc7M4w70zABuH2O5OzhooJS+aNHvNRbqGl5cFFCOINXtY2JEUaFBFkkiRNL3BVlkYcNBA+vFsrRklkjRTA0Fe53eU8jtEkcNVNGLgZ2kEiCtWatBhxcXGo3m/0oLdn/8y/z8L0M0GkWtVvD0g1ncPdvN0pVKrrk4C6dLJpXTjDtpwhAqwq+vJ6mM0hL0ocOApa0vN9xYzczcNtRqiTP+YyLLosAbSLF6Y4zf/ghzxFQjt15r4ZsfI5xzVROXnWclK0siHAlmbLz7I6zyUFbcuWipUEio1RJKZfrflWUqrrzNwWtP5GUwnbbvivPupwEUFhVKb7JbfZGusGHDerZs+IBlX5ai0UjIssBoUFBZruK1eT7y7SqGD9GgMsRZt0ZDfo6TsORg51ozU491MPt+C2NG6GhqSfLGAh/V9Qneea4AtVriuw+KGDq5nqu6cJzMs6vIs6sYO1LLB58HOWyygRfe8jJqqA6tVmLqBD3NrRb2VMeZMy9Ovmc4AfNKtu2Md9I5grTQe019kvIiFTt27GDAgAEH9Pn3YfDgwSRlwS33OfAHUpww3ciT96WLl5u3x7jnMRfjD9Lx+gIfAyuMvPdBjFuvSRuBpFKCWbNd7KqKc/KxJkYO01Jdr+ecq1t4+bE8CvPTS8DBo/VkmRWcf20L2VYldpuSrTtjNDuSXHJ2FoFgCrUaPvkqyNPPRsmpm0SSBKHIJvr37l6vy56jJDdHyYz7nfgD6QVUrZLw+GSE6Jmxxbp168iyyUScaqIqH9lZ1m4fm2NT8vk3Ib76NoZWmNB6+yEi3W8GABIK6pTbuXC8rkutwNJiNUdONfLtz6F2s5khA7To8hzEXNFOjFIhBK3UMzo1rcu9S5IkilQl+Kw7qampYciQIZ0f9A/HgIH9qK76mRsuszD1xGZMRj9ZFgVGo4JoRHDYZANffR9iwpiuN8QPFvo55Tgzv/0ZYcrRLnTN/chOlCIh8f2mZmrYQSWDKMTCE3dW8fzLTUyaosDllunfW81R04z066Nh1mXdd1EVKCguUHHeaZlFxTy7gnA4xWmXNhNPCGxWJQ1NSWzZCizZco9Gm/bh3POv5aWnXmGUXJRxT/VmEOtblnLTJTnYohVISKz8toG7Cxr54n0bep2CndsU2MjCjaPb14+LGPVNcb75McQpZwree/83Qj41KtQYs2OcfYYGpUbFBwtb2Rr7lVRMDSklOmHGRl4nPaz9kSRBE7UMYwJKScng1FieeOhJ3v/svR7FoK6ujkMnWjj5oiaeus9Oc2uSe26xsex3J4ZACXfN3sHAfiqaW2VWrY8wZkTmvfHn6ghNrUlGDMn8jS9fE0GnlfD6Usx82EVdQwKrVYHbI2PL7vz9DxmgJRoVfPxlEEkSOJZHWfypnWPPaSEvP82e0ukkvv05xNFnNfLi7Dx++zPMycea0OsVXHaulTEj9Jx79lZ6OUfw/ryPuGXGgWv+afUgRfRcfI2Xmh1aCglhoOt9PEoIDTrsFFLHLgqpoI1m6tjFQA4iV5SQQwEGyURcxDBZExiyQWd2EI7KPPOqh6svyupS09BokNi4LcZj99hZty7Fzt9ysYV6U0p6PdzIcurZTTGVKCQFQgh8uPAVreW+m008/3IEIUkkEzI5FJJtP3AplH8Smpqa0KjT7PI7rsvu0pzxmVd8nH2SidmPJigRXWsK58d788Qz1Rw+VUs4Inhtno8ly8OUVyipaQnxzDW5TJ9maD+nbdwa48a7nNisXoJhQTgJWo3E4ac1cfBoHbdfm53RHKhrSCBJYDEruPI2BwP6ahg1rPuEZfxBOrTq7mV3usPRx53L5be8wwevZ545ZVlwxa2tKBUSZoOaI05r4sXZdg6dlP5Mjc1JZtzjYsuOGPn9V1BRruSpG40sWQ4bNsdZ/3NZe2yFELzzgZ/5HweYPctObUOCi25oZfLBOgpy1bz8to8XH83ly0UyffyHtrNooiKMp2g1s24wcM6puaxcF2Xht0FmXJ15bw/oq+HrBUVcdGMrc57Nx2A8cK2/fVj42Rx0GggGu09QQxGBau8S9vvyMClZcOzZTWzdrKBvdDxJnZ/HnqvjknOyuOSmFo6YYmDluihtLplzr24mGhUEwykuPDOLhXOK2uUtRgzR8ufqaMb+e8X5Wdz+UBvxuODjNwvbvxu9XsFFZ2YxYoiW62c6+fbHIMMH68iz6/niuxDxuOD4I4x8+1OYwlwtw0ce+Pj/SWecyC8f3Uy/1CjyRSk72UA/kdazLpTK0QUMzP9wQzvRIRrlf2BGKVm2KsZh/xEcPFrLj7/Xs3lrNWGHmSLvuHaDlBIqCctb8QdkLObM1yvIU3HQ+CQbv6wjT2SOs4YJkl3hRk7qyaNvl9dglqxsrf2Xn9QdfD7f3+qPq6V0QSZJgl1sIkwAO4VUsZX+jMh4rAVbeiIGI24cqNAwgJHt7ul5oph1LKGC/u3PUaDERBYh/MSJYsVOKX3SI9WiHwniGDCxkT8ZJsZnOLGnTXjq289CeaKItaR1Gh+Y+SA/Lv3+gPNkgNLSUj5c9D5333EPS374GY3QISPvZd/lUyl1mHjuc6aXhdxebMqSbO0j6mERJEwAlaSitxjMBpZRJvqSQwEpZFqoo5ZdHMTkjGtQod5bCOua5BQnggYNTVTjw40RM2Kvb7iF7AzWrV42sWnD5gP+/PvDZDLhircC6fwrQZQ9bOnEyBRCsIfNlNOfGra31yaihDFiaY9/ERVsYy3ZojMLPiHi+HBRyaC0FJ7QIBDtxeX9oceIGjVOGtmpXE9hQQEmq4kTjz2a159/s9vaiB8Pw0cduFSeJEkgQT27yRH5ndjMXtFGhBAGyUSx6EUN2xkkRnd674DwokFLGX3YyHLyRWmX19dEDb0ZnI4RdsIEqWc3eowUUwkINrECgcCACZWk3svEDuOhDRu5BPF2K7EgSRJZIocgPvwpDzbb/5vz4b/Fz/8yeDwegqEUT73i5Z0X8jOKMHdeL7j8pmo2bdnFvTdZuOPeIP2C49u7L0FnDlLRcr7/LJdnX/eyfE2MR2fZ+fjzKB9/GmPhu3picpycAhVJRYLFv4QwZyfxxrZh8HbWh4iLGGG1m4H9OjMxVq6LUFOXRKVMHzar65Kce6qZo85s5NCJBmzZSpaviRAKCxa8XMCdD3hY/FuI5uZmiooObLzvrTce5fUnzGg0EvM+8jP/Yz8TxujJsiiQZbjhLgfXXGxBp1EwY5aWs0/Vo1DAJ4vCPPW84JwLg/Qe6KKyXM05p5iZfHCH9qQ1S8mU8UbaXCkeedrHR5/ESUSVSCqZqZNV3HenBYNeQiEJ/vhD5vvFgmKNGaGUSZgdXHy+ljWbYthtaoQ7RVmJhhvvdrBwTlEGw0EIwe0PtZFIpJBkJW+++hZPPvtEj+6JTz+ZQ0GegjUb4vzyWUnG+OGQAVo+fL2Q8cfU4fXJ+B0yBndfzr+ylrdftPHQM24qy9XMntXRVTr+SBPbd8W54LoWvn63uF2ntFeZmgvPtJBvV+IPpije29n/7JsgN97tpLE5yfbtKQZ6jkYlqZBFkj/+TDBoWPfjpYmEQKOReO+VTNfOEy9oYk91okfFz/nz36B3mZYmZz5efwuLf4p2KmDsw89Lwhx8kJE9X40gW8olJPyocOGiFVkk0uwAwEYe+RSjkJS4FI3kFMQ5/khrt9dwzGEG3vnQ3178BJjzShZHnvA7Jf6DsGDbKywepYptKFCh+JtDtkKoyc9Vsnv37v+K4ufixYtZtGgRXq+XkpISLrzwQgYOHNjlY7dv3867775LY2MjsViM3NxcDj/8cI477rj/Z9dz3PEn8ObLb3DoKY1cdFYWj+y9j5NJwTFnNzLzxmxmP+9m645YhlYvpDXlvvslzJUXWNiyQUG/wCHpkZO9+3cuRWSLXNazjJFMojAyBN/OAlZo1vLNJ3bOurKVb94rxtmWJGltgtaukxSPqpFwJMasR9o4+jAj0Zjg5be9NLXILFpQQJ5dza0PODn2cCNTJxh4bZ6Pdz/1k/if6OJd4MqrbuTlJ99uX8eSIolHX0NNcjdDEuPJitnaP58pmEV4VzmHHLkEvSWGHLMSknwEhY+EiHfSQQJo1ewiL1/wztw4UlKLWqVj8JAkV1+h4IEnYiz4LMqT9+Vw1+85KBQSiYTgnfeDPP1kGKcz0u0BzkkTMSJYyWUTf5IlbPRiIHV1LT1qiAHY7XbcXpk9NXHOurKFwycbmPmwi5NP1fHLnztZ9lUpjc1JvvwhxDlXtXDkVCPHHmFgw5Y43/0UorVNZtmXmQz8huYEF1zXylvP5DFxXAeDasmKMMed28hXC4qwZWcel2rqEwjg07cLmf28m5Xropx6SSsfvF7A2JEdSdlVF1g5+RgTJ1/UjD8o8/k7HfvfiCFaSvr4CTuzCPoOnAUrSRLJpMAZiZO1eTB9UjnsZAO2Lg7o6SZMA8M5JG36IFSYJAsmLOSLEraxhiJ64cdLyFRPMreOshIlCoXE8UeaufAMC599E+SsK1v44LVCNJrMQlNVbQK9TmLj1jjLfjBQHB6SUZgfKsbRwB6W8wMGYURGRq0Ge9zMi/dmYwmVIQ9bxsbNcSIEaW35+ybVPxWBQACtVsLZInHBVS7mvJSToTH+8echvvkuwfRDtajl7lmASkmJnFBy1pXNpGQIhQWD+qupqklyzy05HHVoJiN62CAtL8zO5ewrW7jvVttep+z0+/6xKsKZV7bw/qsF5NlV7KmJc+7VLYwYquWI0xs55jAD3/8Wpqa+e/3jusYEQnRfuOsON940g2kTP2Xs9HpuvcZKv94aNm+P89a7Pi4/P4uzT04XEqtq45x0fityLICkThCOykiNvSiQ8gkpt9PYFOfG2/xEU1HW/JiZ4EmSxEVnZbFucwyVSuKU48wM6qfhtIsd+GvyMGRHeLTIg85bljE+6CxYwTcLre2a7PM+9nP/rV3LBOTaVeTmKLn3SS8nnnx3j2Lgdrup2bOCkUO1vLnAzyXndDa4AHhjbhC1QuLFt7w89bIXs06HUgkl0SFErQ2k1GE+/lhm47YYTk+CAX1lXn08jyyLglXrY9z9aBuJFsHMv0gqXXeJlXOvbmHBy2kmKMAhY/U8+LSbB+/I6VJ/f+QQHYX5Kn5fEcWgU3P2qUYSSXhjvg+VKr0Wb9ku+OWRA5dEGT16NBGTH5/PTbHUi2ZRyzqWYBHZKFDipBnHb2E2b48xZICWw6ep+e79JvB3/Z04FQ3cc5uZLTvj/PpHhMvPy6IwX8XytVGeeOF7RKOEJxmiON6LZFsFr86p4bbrO8f+2Uez6Lt4M83RBoqoQImKhK0BQ5GLL+fncNQJ/r/d+5JhTY8c7/9JMBqNeGjr9u8B4SULG8VSL4rphVekmYY69GwTa6lkIFpJjyySNFKFChV5UjHQOd/d53y+Dw7RSDO1VDIIs2RFCIGLFjaxnIFiFFnY2MAytOiJEmIra1AKJQqUxIlhwMRQxmeY55SL/kQIofLqWLNmTY+m4iA9/n7pVZew/acqeqXSpkJbxCoqGUhQ+GhgD1HS2qAGTOxiI/3FiIz7LyVkdrGJStJnfqtkZ6gYTzM1VLEVCQWl9CGfor2swI59poBSmv4Pe+8ZH1XZrn3/1/Re0isJoYTeu6AgKhZUUFEQBMSGvfdeERUrKgoqKGIBbGBFbCC9ht4hvU7N9Jl1vR8GEsYk3sTn3s9z7/3uww/+yKyZWeucta7rrMfBkWbHvoUQVFNOmCARwgzgzIaO3aiIsJetREXkuP3Bj5fff9tNMBhEp2tZzOmvKC8vZ+IlV9HO27NBrEgIwV62skWsooDO6I93cpZwiBQySJbSCYh6DrOLAtE1zhV6El2BVtKTJrLZzSbaia4NY+se4WwQwZKkeAd8lAh+vJhouhY4qCKJdAqkLpRZ9/Pup2/ywbvz+XLecqzBFIrZT95JyXWId+860ku5+Y5nT9kGAGqtCmVUzTbWkCPaNtAYVXCMKkrRHy+SWyQ7ZmFjD5vJF50wSCZkIVNJMZUU042BqFATJshBdtJOdG343YQQlHAQLTpiRPHiwoSVQnqhkbTUCzdH2YOVZCwkocNIBUcJiQD72U43BnKQHdhEMi1nEOIQyNhIpdZd1io7/B3+N/n5H4b09HTqfTLjLjQ16T6TJIl3Xk5l1BVlOF0yhrqChLZzZ8p2vpxtZ9X6ALWOGO++lMZFE+qo3FBAbjC/YZELHQ1QYl9HZlqUmjoZQ7KL8u07SPF2bnDg6oWbcvsGBvZJvC2PlkS4/ZEarGYFD9+RxPZdYV56y0VpZYSp461MuszC6g0BvPUyj96V3OD82ZNAqaTZcfSW4PWUkpOlZv5nHrbtCPHjZ9kNztRd0+38sdbHtDuqWbkkJ0EA4NqrzIwepef00eV8ODuTrIzmK1H9+yp54jk/bUUXUsN5DV0pGxfVcOaf25g6Rc3hgwr0JZ3pFc3kBLezcAkWzN6OSPWQYlVQq/Yz7UoTr73r4vwry7jsQjM9umg5Vhrhky+9RCIyJqOC2nItDmfRKV//CRRtW8+5I0w43XIT3jWIc689cGsSv/7p5+svBbnBduxfoabHoP2kZAVZvbypYEGnDhouPtfEVz/UNyjAXn6xmQ8+cTPryTRST+rAHz/GzPgxZoaPKSHZqkPhjC9+SkkFtZkcKy6mpjbaZDQU4Ksf6jl3RNPxUoUEep0Cv9+PwdByoHYyAn4flVXgpJoesaEsWPgr101O7MpaucrPWx+4OFIcQSFJeM2HOOLdiwEjBszsYxu5tD9eZZKooZytrCZVkcbl41Ss264g9Df8taGwaFLTq3XGKOwWZsfWjRAwIgkFChTkUIAOPQ6qSaH5semwpYLcVCUlxSWnZIP/SqxZs4b58+dz7bXXUlhYyM8//8xzzz3HK6+8QkpK05EMrVbLqFGjyMvLQ6vVsnfvXubOnYtOp+Oss1onZNMSZj7/DOl2He07KbjtOlvD31UqiavGWbjzsVreeTGNa++qZlBf3fHAHBYu8bBuU5CAQ885YxyYwxkJXDsNnyOpyRR5VFFKFnlYSWHXAR2nX1zGxEvjz0VKspKkjBB11eUki8TCTVREOKLYRY8MWP59kM+XRNB407DVn0ZM4eOCy3awclkKE8aY+eLbeoYPMTBtgoU35jlZv351i4nllnD48GFU2hihUJAYURw5a5kwQc3n7ydjdTStiBokE9ZgLl2HlLLvsJchF+1liAxffbGK9r4hDaT/QggqKKZSUUzeoe50OKnKG6oNcOMtf2KwKnh/dhJnndFoR7Va4rrJZoTw8uyTUBY4ksADBfHq+FHFLvrLZ6KRtAghqKGcnWzAKpuRZblVHFedO3fmj3VuvvggiySrkiderGPRnAyuvq2SJ+9LQqGQyM1Wc9NUG3k5Sm59sJbN24NcdqGJ8WPM/Pibn9PHlHLdJCudO8QTJvM/9fDWzNSExCfAsIEGnnkgmbFXV/DblzkJgcKb77u5a7qNq26pZOYjKVRURunaUZmQ+DyB9FQVl19sotYR44Z7qnn7hTQ6FMSTz8OHK1m81v0vuan+ChkZJSrSRG6c+1vYOcRO2oouDUFVVETYx/a4QIOkJCj8CZ0ZeslIssigjkq06XW8PMPMhaPaNCS2P/7Cy+RbK/lkTiahkGDmbAf79kjsOM5rGIgG6dZdgdEo8cRzXqyOfg2Jz7gTXUI18VFeFWosxJPeUlSCuvhxlRRTsj9AUrAdQUrweGsJBAL/tvGm/ylo27YtDpfAYhds/ENPryG19O+rwmKWWLshTKQmhVRnZ+YtXEdE0XLAKAuZcCyK1yuguD01yhImPGDivUUexl3YfOdw10ItKUlKzh9pTHgGhvTXM/ORFC6YWIbdqqS6NkZuloofVvrQaCTe/cjNWzPTeH2eiysvMTeb6Hn/Y0+r1I1PQKlU8uXy77lg1Onc/3Qd3TqrMRkULFuYjdnU+CwV5GlY90M2/YY5sBwbSLFyDSptCTWhSpKqU1BFYtSKKh66x9JiImraBCvvfOiirDJGbpaS6VebOXTAz08rI7z5Zowcf2PRySOcnDZUShCjrHXI5DYzQXUC7duqmbvQx0139W2VDZZ8Pp+HbzdTXRvl2RkhXn3bwx03Jtpyw5YgSxYLqutiSAo/vSLnISNTbF1HpzN28+g9Ntq20VC0W3DrQ9W882I6w09rXAcH9Nbx/SfZjBpfxp79ITp3jMclm7YFefZVB2aTgtGTyuhQoGFIfx0VVVFKyyMtUmUA9O2hZdRwQ0Ky9qzTDaz43ccN91Rz251PtKowLkkSKanJHHQXoRUGssijDR3iY7tEsSZFePmZJO5/upYBvXWMPd9IxFZOwF3QhPYrKPzIqeU4XFpyMlW88FhjB3XHdhquuMjEeVeWU5CtYvsXLpIiObw/7zDdOvs5/+xGu7k9McZcVUVqpC1lFFNj3MPESUouuVjPgN5xjkGNLtai+jtAQA4263v9L+LFoCA+6oW7Ca2UEIKj7KMtjf6VTUrBKuIdjhEibGEVKqFCg47UZhKef/08mfjodFgEKeMwPTmtIREkSRIpZGISNvawiQK6ICNjwEyUCFEiaNGjQUcnesdjp78glSx2sA5dfQ7V1S1P5/wdCgsL8agcDbFqhDB1VOKghrZ0xiRZiIkYVZRQwkE28SttpI7oZQNeyUU5x2hLpwTedo2kpY3oSAUlx5OXIQrodpwr1EEW+WjQESZEDeWYhZ0MqTHmjIsnbSNGFDVa8qXEyUeVpKaL6Mc2VpMiMpGQqOAYGb4cvvriK8Zfeeo0AM8+MYOk0tyGxCfEf5vO9KFSFBPs4OBY+R4svhQ606fB/82mgGIOsI3VpJKFDy8xEW34nbKkfIzCzA7WIwkJJUqMWOhM34b1o45KkkhjH9voJPoknINbODjKPnowGIBqVxVLlyxl3VdbyK3vhA8PRaynVBxBgQIjZqyKJOTMIM/Oepo2bVoniGsxWan0VaJFjxsHNZQjIxMkcPz/PmQho5AUtJE6HD+/vYRFiCgRNGjpyRBixNjNZtrQAQmJbaxGJ4wIZAL4SCObArqyhd9pT7cEoSeTZKWrGMBuNpNEGvW4yKUdW1hFHh0xS1ayRQHbWYMOA7VUkErTxjghxHGOWDvEQJblVu0NLeF/e+r/w5CUlITJqOCqy5p3BhUKiSH9dcx41U3IUk5p+m9UG3fjFg40KS4K22uY93FcyfH7lX5KtqaRHGqb4NRpJT35zqGs/Fnw9P0p5OTKKLKP4u7wK2WZv1KWvRL7sI1ktg1y6FiUl+fEu1EdzhhTb6vk9WdS+XB2BtddZeWhO5JYsTibXl21zH7PhUolMXyIgQvPMSU4f/sOhUmyK0+56xNAQhCJCBYt9fDyUynNVJEVXHKBqVnl04w0FZMuN/HpV01536pro5x1UQ3PPSuTGSokNdI2YROzkYbxaH9mvlyPVJeJLZpYeZUkiXR3T0oOq9m2I4wz7GX1mggP35mMQgErV/n44FM3K37zEQzK9O2ljY+LBWX8vpYJpFtCIBThSHGEEUNbThIO6qvD5xcMGqDCL+qxh9qgr+jMFRe1HFRcfpGJ5T81jpv17qZlxR8Bvvkh0WZCCJ59pY5IVDDxch1VUiOPUZK7M0eLY1x6TUUTrtENWwPMXehm6vjEc5BlwcGjEUaP0vP114tPyQYAg4eMpMYRIZUsVJIKQ2l3Th9dwZJlXqJRwVOz6liyzMtbM9PY8nMeG37MZdabMVKyA+TRCS8O+jCMNlJ7tJIeraQjRyqgKwOo0x7lwvPVFOSp+ayZe+YE5i3wsXhxjCunObj9fieDzyvh86/rWfhWJhlWE72lYfSSTqOHNJgkKZ0s2lLM/gbVwZPhFDWU1NazfWcYi7n1wd+/G8uXL+fMM89k5MiRDV2fKSkp/PTTT80e37ZtW4YOHUpubi5paWmcfvrp9OzZkz179vzbzmnrxs2Y7FGOlMQ55E7GVeMsDOitY8qtVXTvrKasIsq1d1Vx471VnDZAj6dOjcVZiLdOS13IzR4RJ3b/K+yk4qXx7ymxHC4cZcRkihdDbn+khrPPUmHvt5tK25b4yIbwUcpBDiX9Qma2TNE6IyUHDQTdOoipUCCRJDIRB7rz9AveOG3H8eYmtVrCbFJyYN/mVtvjrdlP8fyTWmqtO6nNXM9P3yShVijQ1DUtcJyAxZ+L1aDjl6XZ/LHOz8of1JgjKexjG9vFGnaJjWxlFXVUkBpqSxptmuwX3SPDsNhjjDy9+YTU1AkmLMkhfHjYKdZTKyrwCAdV+r1sVa8kT+7UQBgvSRJpUjZm7ERVkVYlPgF27tzJ6YP09O6mIy9XjcsjI8uQnqaib4/EgPvDz7zcdLWVtd+14e4bk5g+1caX87N4e2YaS5fXs+9gmML2GjLSlJzZwvo6YqiBYEg07CXRaFzIJxIVTBhrYdyFZjYXhdhzIMx5I1vmz77kfBO1dTEWvJHBfU81dqw4XDGqdPtRqFvX/Wa1GrDTGJi3lTphwsZ21rBDrKNIrGUjv5BBLplSG4QQHGFPk+R0KpnI9krmvmHl4vNMDfusWi0x9QoL559lZN7Hbtrlq3n91RhHlvfBUNyHimI1ofIMdv9UwJrv7az8LdTQMSGLGDtYR4wo3RlIL+k0ejMUGZkN/EK98ADxxHgpRyBoxEkNvRhKLKDll19+aZUt/v8AtVqNViPx6xfZpOX7MFd04+DXfdm0sCfW/WeS5uyFw3gQX0BgsIbxHbfxX+FQl3LLDQY2rWhDTt8K7KTx3KsunK5YsyrwJ5DfRtVAXXMy+vXSEQ5KrF8DOpUalzfG3Jcz2LM6n6cfSGZLUYhzzjBy31O1hEKN749EBPc/XUNutoqOnbr8I5skJyfz5LMvceWlFgx6Je+8lJ6Q+DwBvV5B3wExjrAHm03JupVpvPGKAW1uOSXhctKzYuRmt9wLkpaiZM3GIG/PTOPN59O55RobrzxvZ8vqFLr1lHApG7uVA5o6Lhyd6JMm2xXNco+ewJ79ES46R8+aNWtadf3btq3hjCF61m8NonSnMf91C6edXcOc+R4+XuphzIRapl0dIbv6NDQxM+mR9riopV5fzvgrJb77NJO8HDUz33Dy/OtOMtJUCYnPE1AoJF58LJWnX4nzm2/YGuSJl+qY93I6X3+YxZaf83jqvmR8fpnV6wN07qjB7WmZx7XWEaN7l6ZTO2efYaRrJw0FBc1PWbQEIQR1FS6UqMgiHy9u/NTTnm50oBvnnKnjkgvMLF+YxemD9bwxz4XWHKI8YzU1uv2ERICQCFKjP8Au3W98tcjOdyv93HKNrcl3abUKXn4yFbVWxpO0DwmJnJqhPHi7hgHDa7j2FicXj6+jz8hSzjxDw5DLSkhvE0RnifDAnXGf5QQmT9RSpz3a7DU5RDUxKcKWzVtbZYv/v8But6OUVGzjTypEMfLx7nGf8LKLjdhJwfQXGp4cCijnCFlSHgM5CwkFXelPlpSHGRtO0TzPbBWlJBEXNyvnGLm0b5ZrVCfpMWLhELtRoqIjPVGjpTdDURz/r7nEJ8Q5ECUkhCXyj7QhAKxWK/md2lAr4grdChTUUUU3BjTYQikpyZLy6UxfokTxZFTS4fIs+kzogoSi4Tr/ev0pZDCYs/FTzyZ+w0YKMjF2sJ6drCdAPT0YzEF2slH8wiGxi/1ie1zcixQGchZGTE1sLAuZWiqIEWMzv7OJX7GTRmooh6+XLDvlaxdCsGvrriaCmyeQTi6RYIQevXuQRX5D4hPiPmme1JHuDKbe7OCsi4dzzLKn4Z4CsErJdKU/MXWEHFUB7emOXjIihKBSlHCAogaqgR2sZbP4nT1iC1vFaio4SncGoZY0BIUfhaxi/pwPSfO2oVgcZDtryaeQwZzDIM4mmwIq5GIeevIBhp0+7JRtcAJOj5McCggd7/RVo8VKEr0YQge6IyM4wPaGZjSrlEQXqR+d6UOUMBEibOVPilhDJrlkS23JkvLpzTDyKSSNbKJEqKWS7awhRiwh8XmyXQvoTA1lDWPvSpQNzUBpUhad6YsSJQfZSVgEE94vhOAgO1CjJUyImBxr1ZTY3+F/bOfn7t27+eabbzhy5AhOp5N77rmHAQMG/Mv3LFiwgNLSUux2OxdddBHnnHNOwjHr1q3js88+o6qqivT0dCZMmPAvP7c1iEajKBQSen3LP7BaLTF6lJanH7Sg1Uh897OLR547TLLteKdOWJCSrGT2nABJ3r7N8g2qJDWaoJ3UZJj7cgZbdwS5cnolQ4ZpKSmP4fTHOSPvudGOUgkjLy2lzhnj5adSmyQbVSqJj2Zn0PfsYqZPsaBSJW4K3/xYj88nEwoLIpEIGk3LHJEnw+tT8v1KH2cONTQ7PrN+S4ALz2lZaXvsBUauurGa6yZZ0eskduwJ4Q/I3HKXB8OhQQh2kEXzpOcWyY4c1mAJtWuRrzFDLkCEZaIZhzhcKvhllYxKJVFcFiW/jYpoVEHXTlqWrfDx1H12fvotyIrfK4hGo6j+TqXlL+jWtRc//nCwSWB/MsqrYvFu2/uNXLF5G/mu0+JKgn9zH+l0CqprouzZH2brziBvzHPx8O1J/LYmwLxFHk4fpCcYlPljXYCBfXT07anlzptMvPzWLlRhQXI4j9qk7cx9JZX0VCXX3V2FxawgM13Ftl0hnM4YP3yajcmYeD988KmH0wbo2LA5hNO/jgkTppySHcaMGcMzjz+KHhO1pr1YOpby4HQbO/cEef4NJwV5Kj6f27gAKxQSo882UdhOw1nn/4nZndGsuJdO0mMP5TLp6lLyzdn4DOV89V09Y85PvLfWbAjwywol7WtHcOh7B8vZxEszTVw/2Y4sCwJy07FfjaQlX3RiG6vJEQUkk0GUCBUcw40Di5yCs7qWws6Ffz2t/6uIRqMcPnyYMWPGJPy9R48e7Nu375Q+48iRI+zbt4/x41uu1EYikYRxb0mSGjq8mtvU/MEoqAQXn2Vk9YYAI/4SmE26zMKEsWbOuqyUo6Vx8ZkrL7Gw91CIw4cksgjHCeglNT7h5Sj7MAoz+VKjvaOEG4i3AVBF6NpRw9c/+ihsp8FoUPDo3cmIuwQbt4V4b/426usF53VXMG9hCOWRXqSnHWHAEJlJE7REIvXMnb+OXdtVaGUD3/zkpc4T7zw8gfp6GZVK06qNXJZlaqsPMGW8lR9/qSY9TUF2pgqVWkL8zeCIQKBSSdhtSmbPSOW2aQbSIz1pI8XHamLEUKOhiLXkiPbIxKijijCheAWaZCQkstNbPl+NRsJohiypF9WilGP6zaSmKvDUx+jkH4JFajpemE1b6vRHW+3MrF3zM1OuaAxq7ppu59zx8XGYkvJoQ3e8yx2jrCLGZ3ObdsQOG2Rg5LAA3TprGT5Ez9yF7hbPQ5IkMlJVPPdqHd/97KOqJsrY80288Vw88XjlJWam3FqJRiMlJHf+ilBYxIXyMlXodBJrN/np30vPxm1B9Gn1tMvt1ipbpKa0o6bSnfC3DCmXDHKJiigCmR2sJ1lKPz6CtA8ztibE+jIy9iQ4swWV+kmXWrh4Shlvv6OhR2Q4IQIcZCfdGdhInRCENiJEEWvpIvpRSQkZtCFdagzi1JKG9nRDLTTsYgNWkYIPNx3pwTH2NfCnqcMW9u/f/2+lz/ifgOLiYroWakhLVfHDFylcd9tuijYr0PhSCagihIw12OxhRp9tZOESL3u0a+gUGtIQ9AohcCurULXfy23TUzEaFHy9KJm+p9fQq9DAxl1egkEZna75nojyyhg2a/OFijbpRpL2n4ZnVw0HtduxmBQoFBKXX2Rm6m1V9O+lpUOBmguvKqdNtopoDDZuDXL9VVZ+WxMgvU37f2ST8vJy5r/3Am8+a+LB5+qwWloupLTN1ZFKFhWOEG9/4CY9TcmDd1pY8Ek9uzcZ+GFly/7k6g0BRg7Tk52Z6LdptQqWzE+l9/BiREV8/JGYmrq6xPX46vFW3njPzcxHm3bx1dbF2HswzEWjTMhyy+rQzaGyooJah+DAkTBeZR3t3SOJuMLMebAaIcWwiGSyJRP1xLUBDJjxU48y+RhPPJBMcWmEaXdU8fwjKVx2oYlV6wItflevblp27A5R54jxzCsOPpqdgd3WaO/C9hoeuj2ZJJuSHXtCfLTY22zyMBoVbNgabNYWANdNsvLxwvdaFVf5fD4ioTB6rKCQkezV+KIBQqE69Bo1101r9DFGnGZgxGkG5ixw8euffnp3K2f9ulIiEUFOcgxfUZh6vyA/V91s3HHCFr/9GcTllfBIa+koepHh6kvMGWPzvkqOKXeRVSA4dDTCLdfYeebBZIacX8ryFT4mndTYcuM0M8u/P0LNNkgOtW2YPquhjDJDEYqggrV/rOWSS8eesi1ag/+ucTLEtRBQyqiiGlzUcpQ9ICS06GlPN0xYqRUV+KlHg5ZUslCiahj9VkgKOogeFLGWNqIjeRSyg3Xki04kkdYwylxNGQfZSWd6I4TAh6dBDKc5WEmmmgraUtjAAxkmRHu6UcRaoHnNh3KOESVKxBSge/eW1bX/FcKhCHsoQi+MRAjRnUHN+hUWyY5aaHGUu1mzag2Pz3iMLxd9zTZWkyvaYyOFMEHKOEKYEF3oh0JS0IneFIm1hAiQRg4d6YVCUhATMbayCjVqenIaQfzHuxgbO+rbix7sY1tD0TYqInEfhXR6cRoq1LiJdyFq0GKNnFquACAUCqGQW17/JUlCxODam6fx9I6ZZHma7jkyMdJyU3j9rdf5YsmXvPHSbDROE8KnQCSF0aYp+OL1Jaz4fgXfL/uR8mMVyGFIJo1enIaABqqDHaxHQqIL/Rr0IPyinj1sphN9OBzZhYs6yjgUF4E6KTZNJh2bOJP7b3uQ04ad1mrVezkcn7rJo5AA9RRKvRpfEzI69ChQspFfyBLxzl0H1Xhx0Z3BGDCxkw10oncCPZYkSRgwYcBERIRRosSAmWIOtngueslISATIIp963KhQE6OxMKaT9LQX3TFgZht/YhepJJFGmDCVFBMhTIQQSpRIUlPx7X+K/7HJz1AoRH5+PiNGjGDWrFn/8vjq6mpmzJjByJEjufXWW9m3bx/z5s3DYrE0CFPs37+fV199lSuuuIIBAwawYcMGXnnlFZ566ik6dGhdpbIl7N+/H5UK/twQaDKCdwIbt4V47+V0jMe5JS8618iZw/QMOr+YYyURIhERV+B1CqxS85yIAIqQiapaF507aujdXceY802sWufnzutt7D0U4dc//Vx5iRmdTsGUK6yMnlTGBWc139mi0ynoWqhh1BWlPHZ3CoP76amujfL6PBfLfvRjNILXJ3C73aSmNk/E/1dkpnfnxdkrmDiueTvotArqfS0Hm956mZQU6DeyDI9DTYY6jUBAojoYJIlSJGhWXewEYhEFav5u8ZVRtdvPysWZCU7xoaNhRk8qZ+oVZgb00VHriPH+J/VEY4JrJhpZufJHRo264F9dfgMmTJzOp58s5pMvvdwwpXnl3HcWuNi0PYhCIZGa72XPwV9I8rVj8Rchrr2q+c9dvqIer1/mqZfrGD5Yj04rMfZ8E1eMMeP2xNi2M4RaLXHfLUnc+1QNUy6PC150LIyRmXaAol07MVvgvJHxlvwv52dRWR2lzhnjodvtPPuqg+vvqebJe5PoUqiloirKnAUuPv2qnmUfZXHZNRWYLKc+0rNu3Z/YkmScrqMMP9vPe7Pjok+XjjZRXlXFvTfbm7xn284Qz7xSh9YsY3O3rNidHMshCqS5uxFzdeXR+zby9gflXD/FjEolMX+Rjy3bIkRrUiliHRIShfTmhZe3cs1EgT8giEphXMpK7HJip3CSlIZPclKi28Yhvxo7qaSRTT6dcFNHqRDMmf3WPxLA+XfB4/EgyzJWa+L4kNVqxeVy/e17p0+fjsfjIRaLMW7cOEaOHNnisV9++SVLljSqOLZt25aZM2e2uCakpSVxzZVRLrnAxA33VjFsoL5Jd9Ke/WEqqqPYLEo6tdewpSjAy68HaU9vUk6qRholM13pxx6xBaeowS7Fv7OcYwnObMRexsXn2vn1zwCvvONk7qx4JVyWobwiSjQKRqPEwL4aflul41DwAJ9/ZKZPj8a19ryRRn74xccHnzh45sF0Fi7x8NpcF7266XC5YzidEmedM65VfF7BYBCrJb7ODOirpkfX+PddfL6OBe8chdrmP8tvO8b4cfFjhw3SIyx1cDxnppRUDYlfWcjUUE4Fx0ghCx166qjkMLtpTzdctS2vtbGYwO0LU2n4g669I8y6LYl7nqxF7+jYbOIT4oWBSDjSak4zs9lCNBpPLhwpjvDkS3W8/lwqVrOiYcwW4Kff/QlJ0r9i4qVmXpvrYsRpBvx+GVkWzQa7siwIhGTy26iZPSMViznRATPoJSLReEA8d6GHCZc0/52ff13PhefE98+eXbVce2c1wZDMhLFmfqj3c8edj7TKFqGAD6+qFjkqN+lCUUkqaqQS1FYnJebvqa1S0SE0oMl4oFe42C9toU9my/ugRiPh8QqkugxUkpp9YlsTpxjiv2dn0Ycj7CWIj7YtBHk5tMNBFR4c9OY01JKWiAhjIxUn1ZjkJLp06fL/nOuuNfzHEC/sLFmyhFWrVuFyuUhOTmbs2LGceeaZ/5bzqampaaBKMBoULJqXjMMZY9c+Lwa9RO/uqfQaWYxOp2Dd97nsOxhm5EWrCNVryE42ElMHOON0JTOfSm3wHQ0GBf36Ktm6tx6DQeKDzzzNikD+sc5PYTt1AsfoySivjGFFQihipCrTuPiqCo5uycVbL7BbFXz+TX2c+scRo7wyilYrMXW8heLyKA5XjH0HV8ITT7TKHkVF23jhuRvJy3IiCztZ6Ur2HgjTqUPzPtv6DRGU6ihZuWEK8rX06qbl0NEwMjIqq5tfV5iouCvaIAJ5AqGQzPOvO1i5pPnRWKtFSYcCDbsrtlAoepEUy+S9+Qe4+srGgHXYIB2ffe1tIhy2/1CY6++pot4Xo2iPgQcvH9gqG9TXh3h5jo+aWpk2BRFc+2uxSSmkc7zoIHG843svbemEg2o0aMnMiT/XDz1Xx5wX02jfVsP2XSGc7pbX+GBQRqmUuGBiKcl2FS6PjM3aNBidPM5C/1HH+GNtkF7dNAlxTCQimHRzJZddYGoxsahQwO5d61tlh9LSUmLKAEprGHWbKvrkKRk1wkC9L8SCz2p4YbaKz+dmJnzn9Ck2Th+k5+lXHOzcHyUSkwmsM2PQpHDzA9UM7NNys4EQAlXMQK/QWbiFg4PsJCh5UGpj9Oql4OFpBg4cVvPTb36efcXBZReamPVkMg/PcHDxuaaG7mS1WuLbxSk8+NQx3vvgEJqYERkZMzaS7EpiEQVGU8vTBP+n+O8aJwP4/X70WiPeqBeZGAM5mzIO46KOGFG2sooUMjFjJUiA7aw9znXYeA9YpSTai+4UsQ49cdvvZQsSCjRC29DJZyOZaso4QBEgESbYYmwYwIcVO9rjgn85tOMwu+lCP2ykUiwO0EZKtINPeCnhIDIxerTp+o8TPLt372b/3gMYMNGFfuxla4udkBCfelKixFfh4alHnkGDBgUKDrMbGRkJBcrj/5VwkGzRFpWkph1d2c5awgQJUI9f+KilHIFAhwGNpI2rqP8FWkmHfJJ6/H6KaEunhIKsjWR6iiFsZTUdc4ac8rVrtVqEWrTIIS8LGbVexbBhw2g3+FOO/lFMqj+nwXfyCy+V6YeZ8+qbAFxy2VguGnMha9euxel00q5dOwwGA9999x3WZCurN/3Bgg8WMO/Bj0kLxievwiLEbjahQEEbOhAhxDZWoxAKlKgJ4qcngzFKZgyYOco+7KQ125SjlJSkB/L5aP5H3HTrTadsBwBJqcAUs5ArtaNIrMUhqkmS0nCLOoo5gBkrBsyYsaFASYTwcTqIcMO4vkIokP9G5V0gI6GmgmPItFy0k4VMlAh20tjIL0SIUMYR2hPXuKgUJZRzhCTSyaE9lRRTRxXp5MQ7pVESBtLIgaxQq+zwd/gfm/zs3bs3vXv3PuXjf/rpJ1JSUpg6dSoAOTk5HDp0iGXLljUs6t9++y09evRg7Nh4FW7s2LHs3r2bb7/9ljvuuOPfct7xBxdmznYysI++ibO54DM3lVVRptxWiUIRd4Jvmmrj9MF6rrjYzJ2P1dC7m5bV64PkZCuo2tOykntU76RtbuMCfsXFZlb+4eOdj+LE6V9862XI6BIuGmWiW2cNtXWxZhVGTyA9VcXGrUGefrmOaAyy0lUM6a8jHILrrrLwxnuuVlUw+g8cxJwVm1j+k5PpzTjkF44y8uAztS2OGi76wkvHfAM1RSnk1XdvWBDzJCgTR6im7G/5dtRaGVeohlTRvNMbSj3M9/PTm3QDtMvX8MFr6dx0fzX335rMiNMMHCmOMHpSGdMmmLn9yY9alfyUJAkpqiYlRcl1d1Xz1sy0BtEJIeJqrQqlhEGh54JzI9jkjlh0HmpMe3EfDfPLan+TkU6nK8a8hR7OG2FkUD89I4cZyMxQcfUdlbw9Mw2rRckZQwzEYoK5C92Ew4K+PXV8+3M9DrdgUD8F0yYm88dfOgUy0lRkpMXtMfPRVEZcUsrbC9wUl0WxWRR076zBbIKde8OEQjLTpp36ov7rL99iNCiIaap5ZUYi/15FdYz2bROdkU3bgjz2Qh3zX0/nvY98LH2h5TGsGNEGzj2lpCTLMQj/6npu3fkral8yuZHBdMRI5HiX4AluXE9tNm/Mq0Wrk3jiQTNvvbOD2gMRkqLxTVUWMeq0R/EYDvHHl+mMmeCgoLKR10sjtKjRsnPbjlO2w38lmnMa/pUj9tRTTxEMBtm/fz+LFi0iIyODoUOHNnvs2LFjEzq6Tnx2TU0N0WjTDTS/rZUrxoRIS1ExbYKVy66t4KHbk+jfS0soJHjuNQdLl9dzw2QbfbprKa2I8uq7TqJ+Y0Li82S0pRMH2YmdVKpFGVEiDQ5itWkPl4xVYTAoePmpFE67sJTMdBVHSyKMneCA6lyM3hwEMnf/dAyHykWfvnJC4vMEzj3TyOJl9SgU8OR9Kew7GObq2yqpLFXhdSjJzs6moqLib217MoQQ1DjinTMGgwLX8UC1fVsNbbt6qPqzAutfKDq8ODC1qWbowNQGewupeYcmjB8HNfRmWMPvkkY2YRFiJ+uxegRbdwTp3b1pUPjV9/X06ycx81Fjg/BFst1JZY0DWhBy9gkP9fXeVtkA4PDhI6z93cM5w43c+2QN772S3jCNUFnt4KW3Hdx1g51AUGC3JyYFo1HBsp98LF/hw+eXqa6JUu+TOWOIni+/q+fS0U33p29+9DF8iJ4/1gYJhgRvvu9k3Zb4eM6Zp+np2E5DQZ6KvQcidO6o5sPPPUy+PDEBum1niNUbAjxwW7xAs3tfiHOGGymtiLD0Wx+BoIzP52uVLXy+Kvr3h33rN9NJTlTrDAo/4dy9rF2SyfX31NA2T6J2nQ+i8eSnEIL9bCdGlPaiF86alikYYjGB2y1Qe5MRCMIEW/QpjJIFn3Chx9TiuqGUlEhCQQ7tqKGCZJGBrA4Qi0RQocYjHHEO2hZsoVKpTrmA+k/RWv5jgFdeeQW328306dPJyMhoKAj9u5CTk8OOPYlrZJJdybBB8a62sooovbtpuf4qK9Go4O6HPVgsSgr6hFn4ZjIWs6HZsfbMLAhE1dQ6ovy62o8EXD3eglarQJYF36308eSLDqaOb953W70+gM+lQbT/neum6ehcqGLzNgsjLiklGhO8/mwarz2b1nD8mo0BHptZxwefenjp8RSeui+ZXiPKW2ULWZaZ8cztfDFPxZYdFr78rp7rr7Iyc7aD919Nb3Lv7doX4ughJfn9j7Ds07QGv3roQD2TLrNwxfUVbFgb5qyLa5jxhIULzjagUMQbDZ6eVYdBL2G3tRwuJZnVmLGxnT9RKRSYa2SenlXHI3fFBRAlSWL2jFTufryGniOKKeygIRwW5GapmDsrncm3VKLSdSQ7+++5B/8Ks8XMz3/U8P0n2aQmKxkxegvFB/LJOp6k8AoXR9hLMukYMLGPbfRgMKHwfpyuGKGwaPCbenTRcO+TQSIR0WyS++OlHgIBmVhMomdXFS++6eTg0TA3TrEx9qQpGYNBQbt8DRePMnLT/dUk2ZQMHainzhlj1boAHdqpCYRanlRYuNiLQtm6hF9lZSXJ6VFys2DGIykM6ts40jp9ipU7Hqmmw6Cj3HS1jduutTVcX5dCLVqFhtoyDT0YjE7SU67ewvOPSMx620U0Kpp9ZlZvCBDy6IiJGFYpiaBNxR2P6pk6IXFdnDrewqSbKvn4Cw8fvJqOxxtj8DmVPHiXmdHnGPD5BXMX+Fj+DfSODU8oKNU4dNSa93H5xHGtskVr8N81Tgaoq6vD5/MhIdGZvigkBckinRIOcoQ99OS0BBGyTJHHTjYQI4JDVKNERRUlOKhCh54gcUqyTPIauEJPrCO1ooIKjtGBnhygiGIO0pk+Tc7pBJ95iCAadKSQiVVKol644h2mdMBBFVvFatLIRo2GKkrx4yGTNtRSwbFDx/6RPYQQXDP5OjRo6M1QjrCHMEGiItJE8fsEooSR0OLFRbTUQCf64KSWYvaTRg75FKKWNA2j6UWspbsYhAEzSpR4cVNLJWbsmLGjx/C3IlRAw5RSWISIEG4yiQJxu7cXXXHVuk75+iVJYtSFZ7Nq7mZSok0Lp7XaMi6dcAmSJPHW3Nl8MG8+n370GVF/DKGQ6dC5PTOfeJ+CgkZaIJUqniytra3lonMuxlPjI1XOREiCFx97md6DehLL9lN/yI1BmNnJBtrTDYvU2IiTRyFHxF44ft1BAhix4Fd5CYS9tKHlqYckUvnjl9WtTn7qDTqyw/GGjq70Zxt/UiwOEiZIV/pzgCIkJEIEyZM6NrzvqNiHWziwSkmkkEkVpS2eXzVlKFHjxYkeUwJH6smooZwk0tjGaiQkOtGLEg7hEU5CBHBQlRBzZJFHSATYzB8oUFJITw6zmzqqeHfWW62yw9/hf2zys7U4cOAAPXokqpT16tWLX3/9tWFMef/+/VxwQWLSqmfPnnz33Xctfm5rxzzz8/OJhCWmTbBw8ZRy7r7RzhmD447Dg8/Usv9whI/ezKBju/gmWVkd5eEZdRw8GuaaK62ceUkJJeVRfv3Tz4O3J/Hw5uaV3IPCjz3bT15uo5OhUMCgfjrycjQ89nwtgnhXi0EPz79eRyAABw6HG7oPToYQ8dEbi0VBjy5aah0yarXEmo1BUMhMn2zlvY+9rRIxGHPJGGa/8DaHdxrZvitEz66JCYacTBU794b47CsPV4xJDDa/W+nD4YyxbYOKHG9j4jMgfDjTtpGUGUAbilGx7yjZtGvy3fXCzYD+Sg7s24tcldEkQeoTXsxJEQrbN1/9G9hHh0IhNdirbZu4AMdva/z4/b5WVfYqKirQKQxs2e6hTw8doyeV0bGdBq0mPso/fIie9WsEqWVDyTsRlAYgWwgOyWu545EaLhplZMJYE/sORfj8Gy979kd44DYbH3zq5d6bk/D7ZboWahh3oZmJN1Wi1UjIMuw9GMZslBg6UMf5E0pxuGReezqVs4cbOVIc4ZsfW+bHjEQEJqPEG8/FA5/q2iijrigjJ1PFG/OcRGMCv99/yraQFFrMJgV2m7LJeJteJ+F0xRLGsJ5+xcHCNzNIsiu5fKyeTz44ArXNd39WUtJklMUgmdD7sjBH0hqqYSequSdgi2XwyZJS/JEw67/L5bILzbw25yhLvthPLKxArZOZOlGLWmvk0NEIg/ppObzM0zCK6KIOA2Z8ylO3w38FLBYLCoWiSZen2+1u0g36V6SlxX/fNm3a4Ha7Wbx4cYvJT7VajVrdvCPWnBia0WhEluPVvksuMNGrm5ZnXqnjlgfC2KwKIlHB+h/aJFArzJsfwELTLuAT0EkGAqKeLcqVKBSC1HA7yhUHCdiKufxyJU8+ZOHtBS6+/LYepQJqaqOMneDAfOi0eIX2hJq6pwdqkckfq9fzxXdeLjm/aXJg7PlGfvrNz41TNRS219C+QMPhVdkkpR9l7do1CY7Wv4Isy0SiSt75yMmlF5i45cFqLrkg/rx/8l4Sp5+3gx2HDpMZK0BCIpJcQnK+myUfJTfcW1t3BHEG/DjERnToSSUbE1Yc2qMoRYxO4d5N7kONpKWt6MJR7zrueryGWU+k0uc4BYcQgpWrAsxd6GHJe5kJv4NSKZHWxo+/umkB7oQggVqtapUIHsDOot+prgrx2lwHNbVRPlrsoXcPHR5vDLtNQTgs6H7GMawWBblZai47ntCsro1y1c1VnD/SwLMPJqPVSCxf4WP0xDKsVgXLfvIRk+HSC0wolRKxmGDpt/V8+LmHu6bbWLsxyFW3VHLPjXYeuM2OLMPyn+q576kafH6ZWU+mcuE5JgacW8yX39UzfowJvV7B9yt91DpkPpqdgUIRX6dqHTIfzo4n8Moqopx/ZRmrVq1qlVBYRI6h1UlkdK5m496fyNPkQ1CPSKrGmOFk2ft28nLVPHJnEt/9XM9+zR4O7DiGujqfWqrQSzryjndnVtRZ2bYzRK9uTZP4X/9QT3qagrJDHhCZKPh7jla7TcLrq6elZgAhBBHCVFFChBDF0j5MxigVrmO0pSvFHMBgMLT6vvh34mT+Y4CpU6eyfft2fvrpJ6688somx2/bto3du3cze/ZsTKb4vX5iXfx3ISMjA5c3iSPFkQQ+9RN49R0nV0+I7yuz3vRQtakt+oxj5GZFqXUkCgOejPVbA9x9o427H6tDpYzx25oACz6P84UGg4Ix55n4blEW51xRhtmoYuJl8edDCMHPfwS45S4PHTsr+GpRakNxfPgQA7dcY2XcdRVo/pJIG9Jfz0N3JPH8aw7SU1UYDQoy0mmVsu/q1X9w1rAwdpuW3t003PdkDavXB3C6ZSbfUskzD6SQl6smEhEsXebjyWcDSELNe7PtTRJ7SqUUT0DeWkllqcQDt2q5N+UYHdursZgUOI5zoZZXRhsKOydDCMHOvWG0OpnkpCAznjIyoE8SV99aQ+8zyhl7gQmDAZZ9G8ZVakPnKKRSv4e1K9IbOhG7dTZy+eR7T+naT0anzr3pXlhJu3wNQgguHK3ky+X7qI0cjY8A6wVGp4y2KpedYgN5dEQtaSirULH/cBiTUeLTr7zYrQpGnGZg+hQbNz1Qzdsz0xKSfjv2hHj5HRf33JzEtRMbx1hDIZk7Hq2h3idz1bj4vVdWEaWsMsrcRR66dtIycpiBqpoYlfvCdO+i4c0ZaYyfXsmlo020y0/0n9ds9LNlR4j+A89olR0OHTqEQS8xcpghIfH51ff1vPm+i4F9dXHu500BFnzm5tN3MzEbFdQ5Y/zwY4R29EQn6eOCH/ZyzhmeQ1WNzKMz63juoeSEPdHljnH7fW5w5TcoyhssVVwxpqlvmZmu4uoJFrYUBRk7tZxB/XQMHaDn82+8PPmSAxFWY63qSRs5s8m+awvkcUwcoEuXf8aH+1+B/5Q4+cS5xIjGO8SOd+8ZJDMKoaAjPRMSnyc+p4voy1p+4gA7iBFDg4ZCemMjhSgRSjnU0Dl6csIwRcrEKWpQoaIfI1jHCirEMTJO4keXhcwBijBiJZu2VHCMkAiilXRkSwUkiXTKOIIPDwF8BKjHQwQ3dZiwkkw6tVQghPyPYoE///wTf0WILPIp5XBcXIhOVFBMbjMxrizkOPUWdszY6CrF8wQl4hCpZNNBahy9V0gK0shGK/QcZAd5FKLHSDu6s4dNgKAeNwHqkVAQEeEmkyEQj5vDhAmJAH7qsdKUkugELFISNXWHWmWLu+69k43rJlK1q4SUUBZKSUlMRKnRl5Hax8y111+DJEkolUomX30Vvfr2JBQK0aNHjxYbs8LhMGcOOYtsX3s6SNkN/n+eXEjJmkPYepnQDoywb/cmkjxpaNFxQBThpVHEMpM8yjhMLu3x4cEgTPiFl0zyiNIyF3SEMMnWloX4WkJKajKS6/gaTfD4Z4XicQFhQoQo5xgCmUyRRw3lRAiTRBp72YJdpKJBTzlHSBbpCeJNAKXiMDIyhXRlL1vJoyO72URX0T8hV+ITXg6xEx1GggQYxNkoJSU2kcIeNuPDywBGNrk+raSno+iJByd6jIQJkpaVyrBhrec/bQn/m/w8DpfL1ezIZywWw+v1Yrfbcblc2Gy2hGNsNtvfjoW2dsxz69atBJw6ZAHPPZTM4y84uP/pWowGcHsEa5bnYjA0BpgZaSrmzkrj4inldGir5vyzjQwbqOfhGbU88WIdsk3F0cBWsoNdUUtxB8kt1eLN2cbytxsTBNGo4JpbHJQf1WIPtkFHPnJaKRlZQYpLo/Tvpcfnl7nzsRq++TCrycjKl9/56NdTx469YR65M4kb76/h2QeTqaqNMv76SjQaiMmiVaNsmZmZXHfrNN587i0unVLFnTdZmDregkEvsXZTkEdm1HLRKAMbt4X47Otyzh0R5wb96Xc/qclKRg41svu7nMTEZ/6ffLnITvu2JkIhmXPGHqZ2h4bkaONxbuHAmbmJxa8ls2lrmPse+ANLdTdspCCQqaKMMg7T3fb3/CIWs4KjJZGGZPEVF5uZdkclffsPaZUd+vbti8EeJCLHOxXuuN7GkeIokYigXb6aWW960JR3aJJgkCSJAt8gth77AbNZ4qpbqjhjsJ7br7MTicD8z9wEAoLbH6mmpDxK+3wNVbVRlArYdyDMkAFaZFmNQKK6VlBWGSPJruDs4fGEeds2ao6WRPH75YR78gSWLK/HZFCweJmXLUUh1m8J4nTFyMlQ4g8KojFwOp2nbIvp029n6qSl2JrJxU0Ya+b9TzzcfWP8ni4pi5CSpGwI+Nrlayjs7eXYb6XYI4lk4nWikijhhu4/IQR12qOEUo5gM4cIBKqpcjmxuwsbRFtOIKoIMmaUnq9+DFNeFUEIiTtvNHP52CjzPvaw92CE7XtldFr44FM3IOE27Mfg74NApoJjJJPByPPO/n865qlSqSgoKKCoqCiBm6moqIj+/ZsWT1qCEKLZDs5/ivPOv5IPP5/BfbfEf9eCPDV2q5IPXk9n3kIPU66wNOGUrayOImv8tORTyEJGoQtz7bUqNm8PUdj+AKnJKsJhwYat9Yye6KP0mBIR0eMPh7nt4Vqozk0YTQmLEAfZER8T8Wcy/dp6bjaVM/8dK6NGNB6nUkp46xs7LSdeambZt4fIzBDs37cRmHTKtrj1lklcco6DtZuCvDc/gNcj8eocN3dMt/LsLA/hynTaxvIp1eyk+yA/zz1upUeXxn0mFJK58b5aVNX5ZJNPjChlioP4NbVMm6Ljxy9tKGuaX9NsJJNk0iLLIe58tAa3V5CeqqCmLoYQ8MBt9oTfYeO2IKGQYN7rVsZMWEuwpBt2OQNJkgiJAEfYiwETtpSWRdyaQygUwmIKU1om+OGXAA/cnkSSTcWqdX7eX+Th47fTefH1euqrTaiO5bG17Ai794XoUqjlxvuqefmpFLoWNj7DV42zMPpsI6MnlfPdx1nM/8zLBRPL0aihuCzK5MstvPhYCpdOKwck1v/QpmFkUaGAMeebGTJAz5gp5fz4q493PnRj0CuYPSOFK2+soiBfzV032OneOf6dJWURrr+nmqfvb6QCyM5U8eHsDMbf8Bk8+eQp20KlUrHq1yjW9AijL1bidh5j5+4oOq2Snj20nNiihw7UMXO2g3kvp3PfU7XU1myjukhBG9c5DY58Um13rpy6mo8/sDR09goh+PFXP/c+UUcoKNClliCqOxIj2uLERExESU6TscRkfIe8TZxmACfxILIbA1BLmrjokfsAVYoS9rIeWRbIcuvEn/6d+Cf8x5s2baJdu3Z8/fXX/PHHH+h0Ovr27cv48eNb5Dj/JwF/+8JhnD/hM96ZlcawgXokKb6+PPOyk6+/C3DmUD2yLFj0WYi0YFuqAlV07xzmkefr+OzdjCafu3VHEI9XZsmyei4dbWLGI4mJntXrA7z4lhObVYHPJ3j54SRenFWO1hIk4tMhuVJRaAM8/aiR39cGyEhV0uX486XVKnjj2TQee6GOBW8kJoZGnKbnwWdkfP54gluIuHr7qQZ5Bw/son/PKLv3wW0P1/DY3UlccLYJhQLemOfivAllKGIapIgWlTObLH8B3sLfm0zpnIDdpkShkFj+WSrDRpeTm6XisbuT6d9LRzAo0/20cu5+xMmiuSlNznHexx6SUmJMu72K8WNT0WoV1Dmi7NqipXPgDJa/WodAxkISmccTAnv2VNNrWCW/LU8jya4kHLWQnt60Y/Vfwe/3cu24+DP2zoduNGoF239PVAb2eGMMu3ALtn2dSJEycUnVBKJhJt/sZnB/HbIs2L0vzKw5TiaPs3DOcAPnTShjcD8dJqOCot1hap1RzjrdwHWTEp0vrVbB7BlpnDehjCsuNqPRSDz3Wh1pKUqum2RrKM6dwNpNAYaPLWPoAC3njKvgsgusjL9URzgCHy32UFIeIRSASDjYKlsUFRWRnqriyksbmyC+/dnH4m+8fLcouyHhHQ4L5ixwcfHkcgz6eKFMoZUw+a0IIdjNRgpMcW7ryZdbeO1dJxdNLmf8GDNZGSo2bQvy/iIv1sNDaCulkCc6csD4J2eOUDL26gpGDTdwxw22hHMfe56Rdz+Kc0q3yVaTm6NiyXuZKJUw5aZa9v0UQQo2M3GDhKT493Hc/TvwnxInA3y1+GtAQkeiD6FB14Te5QSUkgqLsJNHR46wlx4MbkicqtHQls64RB372U4X+gGNgjxRohxkV5zyBTX1uNnEb1iEHZkYfurJpoAaykgmHQtJ7GQ9bUQHLCThoBqBTIggbelMAB9hvChQEsBHkABhQpxz/jn/KBZY/PFSjJjRY+Yoe+jNMASC7fyJWVgTOixlEVfxVqEhQD1dafTx63HTk+bHza1SEkfEHg6zGxUaDrOTIH5ixOhEb6opI4VM9rGNLqJfAh1PTEQbKAW2sAoAOy3TnsVEFJPZ1Gpb/L72V+a9+x7z311AOBBGZ9Rxxy3TmTJ1MipVvNj+3NPP8/H7H6PxGEGW8BldmG1GkpNTSM9I49a7b2HAgAFIksRzzz6H1mckTWralZ9LO7YVrWJ78RYmjZtM/RrR0P3ZnnjTVVREOMZ+JBQ4qUGJkh2swxA104YO7GA9WeQ3ey2lisO8+vTHrbZBx04d2XhgO17hwkH1cQ5cGyECFHOAGGH6cTZ72cJ21pBDO6wk4cZBjCi1VJBOLl3px362oxN6UskiSpRqytChpw+nIxAE8FNJMRr0rOdnkkUmOvR4cREjSl/OoIJijJgbaAbVkoYOogdH2NMs9WC88C2oppQayggTQq1Vk5qa2iq9lL/D/yY/T8JfN5kTnQd/t/m0xC9xAq0d86ypqUGjj/L4zDry26i5ZZoNg0HiyZfquOR8Y7NJJoVC4sapNma87uDRu5IZ3E9P+7Yann7ZQSgkqDSX4gnUEgmpqKoNM/wMFa8+n9Qwngwwbkodob2FdDu5+606H1ddFfuiO7j4IhWHj0XYtC3EZddUcM9Ndvr30lFRFeW9RR72HQrz4RsZXHpNORqNghsmW/losZeH7khi0jgLL77pJBhseZStJQw/aziffT6DhbPTKdoT4tJp5ZRWRBkxxMAzDyTz9gIPH72ZQZ0jxqw5TpyuGLNnpJKWouKVt90oI7qGAM+VuoPFH9obxny0WgU/fpHCI88e4v0FO9GrtGgNMTp1ho7pMvc9VcucF9NY8Z2aR57ZwbJlUSKxGG3oSE+GUF71I7GYaJYKIBiUcXtipKc22liphH0Hw+S0rWuVHdRqNQpVDKNawbrNcaewIK+xKvnF12GSIo0VqZOhkBRkGVL58PNylszLonPHxkDs9MF6fv3Tz6y3nSxf2LiwV1ZHuXhKOT+vCnL9JCv33WJHkiR+W+Nnw5ZENba7b7RzzV1VfPBqeoJQwu59IeZ97OaGyRb8gXj3yHMPJXPnYzUs+aaePj21pCYr+fHHb045uZaXl0ddnUChiFJRFefmEkKwfkuQrTuCfP+Ln4I8FWPOM1HnlMn+S5fGx3OTuOaWA2zdeBhlTRvkGFRwDDUauhJP+AkhKEtaz8Rrwtwx3Y7BoDje4eLjtrv+IL18WAN5NUCpdIj35oVx1Ks499wQFq2eunAdWlOYuW/YefbBZCqqorzyjov8XDULXs/gs698PPvcrzhr48qkxeynTf6Yv70n/m+Meo4ePZo33niDgoICOnbsyM8//0xtbS1nn302AIsWLcLhcHDLLbcA8MMPP5CSktIwqrd3716WLVvGeeed9287J4s1iVkvuhl3kamh28lTL5OSpOTAkXCznWo6o4y+TYDowebHfWopp3sPSElS8dPniTZ9+30PTz4mUxjrj06Kd5+t/OFnOoZzGp6vOEn7OjrQI2G8JeQNMmHSaqZNC/HS0/GK9qdfeSkpi3KkOMKLj6cSCguU2ijjLrKxYWcL8+DNoKqqCnftZu66MZM7HnDC0Ta0Dbdlwas7+eDDcpxVWgr8hXEu2vAQinds4bFnXNx9m0xmupI1G0LMfMOJrrgHHaW8RvuKJFyxcvYf2I0cbV7oBI4TnesU3HOTnWdfcfDrF1kolRImowJ/QPDQc7U4nDI3TrVxrCTCtOlu/JUpnD2unJwMLaXBrRysVaKK6VCjI4cCosowF4w5+5RtAPG18Gixhzuvt3HT1Y22H9hHx9QrrAw9vwJRkUthJO54hqpyuGT8n4y+sJ70VFVC4vME7DYl10y0sGyFn7um27lruh2nK8YFE8tY8bufdz50c+Ul8eC3OSXptBQV5480Mri/njbZKs4dX8ax0hi/LM1h9nsurriugt7dtRwpjlCQp+HFx1Po1inxPHp21aJRt9wB0Bx8boHRrOCKMUY+XijRxt+T9iIeTGwtdjDqlyLuv1/J6jURVv8hKOxbSc+eCua9lszllyaqZmolPWllQ5kyYQeapGpsKVGqK5XUOMP46hXsWpfJGefXsIsNpJJFCYfIo2OTcypT7yXojBL0KziiWEMveRg6qTE4rRceDlBEb4Y1dIaoJQ1t6YpW0lFl2IXKqyE9vani7P8t/BP+46qqKvbu3Ytarebee+/F4/Hw3nvvUV9fz003NT+y9k8C/q0b/qBXNw13P15DSpIKjSbegVlSDPqKzjx4U5B7zdVUVinJkBToqzqyaOkGBvVTc/091Tx0exJt26gJhWSWflvP/M883H2jjVfmuFjwRtPk6NCBen5b4+eCCVW4q/WkBXLxSjJHq0rJjXTCICyE2hbz5gfRuEhcSYQDhyM8fk8yA/voyMtVU+toOvovSRIKBRw8FKF7Zw0uj5q8vLwmx7WE/LYdKS6N8eKbTj5+OyPBz7r9ejvTrrTSZ2QJeWVnx0fxJPhXOSSFFKcR6NdHzS3X2Jj5hoPP52ZyrDSKPpLC/j+sXDCulGceM9Orm5ayiigvvV7P8uUxYuoIRiMcK41y6FiYOx+uIynQHaWkJImmHcDZoh2lh2HCNCefzbfjrk+hV69ep3z9J1BZcZT6+li8S315PT9+lk0wKCNEXOEewGJW8sbzKVx96x72eI/QraeMIRzlozezyclq3B9vu87GzQ9Uc85wIz9+ls3dj9cQjcHMR1N49tU6rr8q8XmQZcFPv/n59uf4Pnb3E9VIEmjUEsl2VZPEJ8DgfnpGn2PEbJJQq4K89b6TL75VkJQC1TUxurTXEfJpsRqO4PV66dix6RrTHNq3b8vq4vikEcT9uBdmO/jx08bEZ21djIk3VXLRKCMbf4xPi6xc5eeF2U6OHPwNW3VPTFip9wQb+J9vv97O1PEWvvrBx/adIbp11qCK6rAeTyQpJAX5vn4c2LuGt1+zc+uDNXz7s4/TB+uZcrkFu03BpJsq6dVNy3WTrFRWR3noSS/X3ViPkCWsdpmwZgeWQE6TJECVVII9Vfn/nPv4r/hPiJMBnC4XevR4cCaeHy37MQBKVFRQTFs6N6vYbpOSKRb7CYsQIQLsZzupZJFNW6KEOcwuQgTx4CKbtkhIBIl3Mp4QdNFKerTo6SYGsosNxIiRQwF2UokQ5jC7yacjbRlMKYdw4+QARUSJMeWaya2OkwGqq6rRYcBNHRbiMZuERHcxiAMUcUzsx4KdMCEcVJFLeyooRkJCc1JMo0DZpMnjZGjREyVCZ/ocL2YH2cIflHOUXNpjlmxERJitrCJNZKPHSD1uyjiKBTsd6I72eHJsJxuoEMW4qAEkkskglXgXtENXyaRxl/0jW4y9dAxjLx3T8O/Nmzdz7ojzqCipwul0EPXLdIj2xCCZ4t/vdmMuTyOKnsNUM+3n6bTpncm789/h7dfeaXY69AQyY2155slnCIfDHOEgXemf4POc4EjdIzZTSSnpZJFCJi5RywZ+RYWKg2In7Ujkeq0WpdjaG8jNzW21Dc4aNZJvl31LlHS6MwgZmTBBNGjpJPWmVBxmD5vQoqcLjZRJdlLJEQVsZw3ZtEUnGejNUDzCiYMqyjlGO7ripIbdbAIk0siiDR2po5I6KjFjRYOONLIb7OARDnL/Mj4vI6OiaXwW51DeQTLpdKAHIQJUUkLJkRLmvDWHS8dd2uJ1tyZO/t/k53E0V5nyeDwolcqGMabmjvlXY6GtHfPMz8/HYI0wdKCet19I45MvvbzzoZe+PbT0793ySFC3Qg01dTKD+saP6d45LjBTXBbh+UdSmDD2+JitO8a0O6p45R0Xl442oVTAwiUe1q/S0L0ZBTtrLJ3Kg6X06xlhzoceVCq4/ior36/0MettJ0l2JRMvNfPEvUm43DJKRTwgbpen5svv4iPRV19h4fwry5Ck5q/57/DC83fz46eZZGWo6NlNy1XjLOzeF+KFN53c+1QdTqfgnQUubphi49qJVp57zUFaSvy27ttbwwJbNbgzkYWMIdVLpw6JjqhWK3GgOMCKZXZ6dtWhVDZuvL+v8TP93moWvpXBQ3ebWbu5kssvsrD4wxqqrEfQaAQffOrh2olNf/+3P3Qf/x0ak43f/FiPSgW7d/5JOBxu8b74K3766UcEcR4mWRas2xxoGO0RQuDzx5CpQS9MzRIn13nCTBpvTEh8nsCI0wx88oWXfQfDDSP8GWkqvl6QxS0Pxp3ZR2bU8exDKWg1EqFw4u931ukGIhHBRZPL6dk1Ppa+a18YpRIW/SUoAbj0AjMrV/lxuQQXnGNg7bYDrbon9HqJGQ+ncPsjNbz2TApTb6vCYlYy8nQ9Lz2WwuMvOXhspoPCPCN1nsRErUYj8dG7SVTVRPni22PMmBGmracnJRxsGE+oU5VyyZUhHrrL1vA+SZI4+wwDny9UcuUVW8mqHRwf25X2EIpFibhV9OMM1F4NeCEVcPkqeejxHfy6XE9OlppZT6ayeJmXmbOdPHFvMuFIjKdnOSmvhhw6UFpc+v90zBNgyJAheL1eli5ditPpJDc3lwcffLBhM3E6ndTWNvL5CCH45JNPqK6uRqFQkJGRwcSJE1s1uvuvsHTxu9x+vZnhF5cxZpSFy8bo0Wnhl9V+/P7m7WXQw7NPmZl+41pyaock8ND4hIdy4w5McpS7pid2I3nrZV57I0z32IgGp1iSJIzh9ATi71IO0YYOCYlPiJO5d5eH8MEHfzJqpB+7LZ4YXLk0hz/WBpgwvQK9TiIaiyt/t+946oqe8z94h+lTTfj8MitWyORECkCCVHc3DkTcGJPrSRq0lkBQpviohKmmM3W/FnLbliM4pSrc9VGM0UzSSG9SJLFFs9i0dh+BmJPMFoIUv6gnv63EBWcZmf2eK4H/zmSUeO2ZVIaPLeOLryJUHNWgqO5ApdhDblln6stMqPGipJI8CkmWMggKPzXZVUycPPGUbQDx0Vi9joTE5wlYLQrCPg3tI400J1pJR27lCL76cAsvvd0yWfo5Zxh49lUHU45zdX72tZfzzzJy7UQr9T6Zy66p4JM5LQehQwfp2bwtyMhhSUwaZ+am+6v5blE2t19vZ8HnbiZcYuLdjzwsfKtl0TWDXvEvg8STEQkK7Nkhvv1WT2ff8Hii//hbDcLMoSoVt98VoB1d6U/83Ks3l3LhuL3I0aZ7j1bSk+kYgKgTbD3wB705HTWV7GYz542rxlLdgyTUFHOAEAH8wktbOh+nkfBxlH1EIxE615zNJn4jhbS4QIQAHQb8+PDjpSdD8OCgTlQBcWXTZDLIiLWlxL+fKFE6dWpeLOn/JlrDf3xi7b7tttswGOIOfyQS4eWXX+baa69ttvvznwT8AX8Il0cmFoPF8zIRAmrqYljNErNml/H1sjCOKg0xEb/XbVIKxeV6Jl9uJBQWPP1yHbWO+Fp2wVlGvvwgizfmuZh8RcujdVddZmHhh27CkQjW4at58iYbJWV6brtvG7nZSn5empXQUen2xLjyxkqeeyiFnl21zSYdZVng9srMfK2eb1Z4mTDpnlYFeP36DeTi0S4mXmps4mMAmE0KbrvWxoxnV9E1dDoKSYnPpaG6NtrgH54MjzfWwHXZJic+XTD6HBNX3lhJ904aFDUdSJFy8fyZzbQJ+4loXChjWnQ1XcjFwiZ+4fZHqmmTrSYtVUFFVZT2tOyvq9GgQEn5QSNnX15O734DKCkpaXVXi9ls4dOvi+nYTovNquCSaRUoJFCp4h3BZ52ux+cXhCOCaCxGZn6QYUPM9OpmSUh8Qnz8//Vn0xg9qQy3J0plTYx3Xkzm/qdrWbspyLMPNp5bbV2MybdWcsZgPXfeYEerkfjiWy/vfOhm3EVmTh/ctKN/974QHy3xsml7kJLSCKcN0pOSpGTtpiAqJVx/lYkffvVjtMa44sIgC+a/wS23PnRKdhg69Aw+W/QKK373M/psI8++6sDtkbn8+kqEEFxxsZnvfvbxwmMpCfRZo0YYOWOwnjPGlFLq30Wb+r4EHAoWf+3kirHxjlqrRdmwL3z5rQ+lK3Ef0Ep6du8WPPBMHffeYqdTew17D4a558kajhZHuP/WJC4dbWLFb0FuvT2EuqYjBegwYSVaF2UfW1nLj3QV/TFiIUYUCQXV+v2oA5F/+Vz83yiMn8B/SpwMcMaI09m8agsCQb1wN3R7atASEL5mYyFZyIQIoEDxt9RIVpJxUUsJB+nB4IQR7vj5SA2CNnqMZEp55ImObGcNmeRTJg4jE1eGTyWLXKkx8ZNCJgHhYzebyKANZmzEiGLFTiXFvDbrDV5541+LT/0Vvfv1YuW6NVRSgu2kjkqVpKYzfYmIMH68KFDhoo5jHCCZDBxUJfgdSpR/q4URItCQ+IS4j9VDDGIrq8k83sGYLuWQKjKppZIgfnx4yKOQHKkxx6ASapSoCB/vhBUIqiljK6vIF4XEcv1cctnY/6O4SAjBYw8/zncf/0i7aHeypEKyAI9wspetZIo8aimnJ6c1XI8KNUaXhao15Tz/9EwioSiqvxE+VqOmrq4Or9+LElVC4vNk5NOJejx0oCdr+RETVrrRHw06jrKX9awgVWQhocBBNXq7lj9/XNVwHa1Beno6KtTk04n9bMePFz0mwgSRhEQ+nShmP4Po32TfV0lq2olulHCIDsRjFItkxygs1FCOm3giU40GB1WUchgfHrKkfFJFFkWsbcK3q0BJlAiSkAjiR4ECHQYcVLNVrEJGIAEWknBTSw+GJDxzmSKP/Wzn6cef4ZLLLmmVLVrC/yY/j6NDhw5s3pxI+r99+3YKCgoaHJKOHTuyY8eOBIe1qKjolKuTp4IT414zHk7h2xU+XpjtJCtDRdHuML+vDbJ+S4D9hyJ4jo9SJtmU3H6dDW+9zOizjAk38qC+OkorIsx43cmI0wxkpKmwWZUsfT+TjdtC3HRfFRqNRFW1THqkc7OdgwAGRwELP91On+5axpxv5NGZdaz4PBubtXFxDIcFN95XzZ032ADYvT9M/nERCqMhTpxvt7VcTWoOlZWV2Ey1ZGUkbopdCrXMfz2DOkeUQWfW8PbzNt5fUMNFF6jZtTfE/kNhOrbTMGygDkVKNSFXEAUKUpKaLuZrNgbpVqihb8+mXKRnDDHwyZde9uwP8/FiH1azkgvP17Jxh4Pbr7WycGmEFb/5cXtkrp1owWpRUlsX46W3HCxb4eOdF9Mafo+qmigffu5lyhVWfl0TpLq6+pTJ7bdu2ciwwVp27w0D8NQsB6OGGyjIVzP7PReDhqgpuHwvGzbFOLBbSXJVv4SN35TpYvLlLTtHY8438fMffnKyVFRURbFblWSkxbtKpk2wcsej1Tz0bC0btgWorZN55M6khPvsvJFGzj3TwLOv1DHvYxdvPJfOhaOaF8Tw+WXsVgUVFTGqqqMkJ586L1o4HCY1VcGFo0zU+wXDLiqlfy8dZwzR43LJPPOqg8mXm+nTTculE7xoJCtFu0P06JJ436Wnqti2TSbD2wO7lIZf1FPEWtqLboRSD3P3Lc1zv3TvrMWSXc5B5yYcoo6kWDZKlPTitCYdhrZYBtUHvCxaWsXUCfHPu2y0iXkLywmHBVPHW1m8rJ5ybRi5zonLXXnKdvivxKhRoxg1alSzr918880J/z7vvPP+rV2ezcHjcTFquImXntaw+CsPqzd56dFVy9OzHKSmNK/u660XnD5Ex+uvw4OP/UrMZUcR0hMxOMkuCNE+IHP6EEOTTX/h5/UY69o36QZIPU78bcYGxMd28yhs9nx1kgFVzMANt7no3hvmvxbvYDt9sJ71W/R88Kkbs1HB23P9zP9k5Cnbwet1kmRTsqUohLa+sSuuwr6Z62+Icd8tGQ0d6PU+matu2M3R1XmUuz3oSKKATKJE2MtWdMJAB3okXL89nMvwC46y48cDZIQT9zMhBHXJ23ntfiMKhdSgVHwyJEni5qut3HZngGAwhFp1iIGRsxAInNa96Ow1tNdDrWcjpbV6MvPzmT//g4aA6VSxbds2Ljq3+edz47Yg1mjT7jWFpMAUTcXrLW7xc31+gVYTv65jJRFen+tixeLshumIIf111DlbFq+prYuxekOAu2+CW6fZ+eQLLzfeV0VWhopgUPDI8w6Q4e35Lq4a15SqIRSSEZK9VSOOkViUaFRgcuUlrD8xEaOItcjE6EeiiEYGbQhXpLNd8wu5LfByeXBixMJethIlQkd6IB1RUEslApnuDEQgcFHLIXbFefI0XoQsoYoaKeUQApl2x8e+4sIGITToKGIde9lCEmnkHO+mqKGMYg7Qlf6oZB1BpfO/Hf+xzWYjKSmpIfEJkJ2dHX926uqa7d76JwG/HDNwrMRBv55ahl1UQn6umjY5Ko6VRkm2K5nzupmrrncSCch4fM540FLTiaVf7+fph20M7NM0+b5ha5DLRrf8HNqsCiKEmTpFzSvPpLLvYJgXZjuZNEHDlCusTUbJrRYlc2elc8+TNbz8ZKOy/MlYsqye3t20bN8R5Y8/4I13p7UqwBNCoFLFhXRawlln6Hn1dQeHLD9jlqyEw3D93dUsfT8zYVpHCMEt99dRVCS45o4qduwJMaivjsnjzAzopeWWB2uIEve9jJIZo7NRsBApTqdk1Cs5srGAz7/x8sY8F688k8wT98RHQJuDk1rM2FDWqqlWVnFgzzfcfGMpb835BIXi7zvXTsaw089l9S87ef6NOiC+35zwy/1+mfufqUWpgKnjrQgBK1f5+W2Nn/tvbT7xo9FIpCQpeWG2izOH6Tjn8jKeeyiFvBw1G7YGGyhdbry/mhkPJyYSb73WzuUXmxlxSSkrfvfxwacewmHB2PON7DsYpt4nuGGylbun29m2K8gb77kZ0l/PzEdTWb8lyOMv1PHTZ9l8/aOPNz9wUVDoOeV7olevXkSjMi/MdvD+Ig933mDj+UdSUCgkfH6ZGa85CIZEE90AAJ1OwcN3JHPDbW5KOIRJFeG515zICMZdaEalivM/f/61jyefDJPjGdAkVpJl+PSd+N4jy4K35kYo2qwi4kjmmYfhqeeqcXoj2EwaRk8vJiNdYsUvEY7u09K1uj87WEdlxho6FxhITpLYeSDAJf21/Py7TCwWa9U98V+J/5Q4GSAjM50wYTpTyD62kSXySSOHXNpzgCK6iYFNfLmj7CWDNtRQjkwMZQspkChhnATIpUOTPfIwe1CgoJoy9BiopYKg8NOBnnShL1tZTQFdUKDARS0OakgXuQndlHrJSKbIo4pSIN5NmUYOtVTw4/KfkF+TW/2bT7lmMgve+Yj0SC7lHKG96Jawj6olDVaScYjqOHUNMWooI40cXNRiJzUujoSaco6RQ1M++pAIIiGhlRLXXaNkQScMHGMfdaKSdnRFISlJIxuHqKaUw3Q5abReCMEeNtOTwQnJwjw6kiIy2W/Ywq9LV54yB3RziMViTLlyKtv+3EEfcXqCLSySne5iIJv4je4MatbfSApmsuK7nynomIdjUxVGmvc7a6VKfFtriBxTYKDlfVQvGVELDbvZTDYF5EuNMUQX+hEVUbayiqzjlFQvvP4KWm3rciYn8OKzL6HFwAG2k0chSVJjnB0UfnawHjP2ZjufAawkcYQ9CX87wHba0oUUqdGHyKANqSKb7fyJUVji/LaiLZUUk0MBMRHFhxcLdvawGZlYQ4HHjQMjFrrQF5WkRoh48ttBVYMo1glIkkQH0YN1rp9a1SDwd/jPWFH/CxAMBjl69ChHjx4FoLq6mqNHjzZ0Li1atIjZs2c3HH/OOedQW1vLggULKC0t5ZdffuGXX37hwgsvbDjm/PPPZ/v27Xz11VeUlZXx1VdfsWPHjibkzv8nECKu5LtrX5iX3nay7KMsvluUzQ+f5nDLNBtFu8O8+Hgqyxdms3xhNs88kMzM2U6emlXHyNMNlFU0dgzs3BtGoYAXH0uJk8C/XMeqdQGW/eTjpbcchCKCGQ+ncMMke4ubAMTHBAIBOFoS4aPFHgb20THsohLueKSaxcu8zHjdwfkTy7jyUjNnDDHEN//5Lq46zkW07Ccf1dVgtxlaxeVVVVVFQZuWX09OUqExhbG42qPeM4CPl/i4eZqNy68t59Jp5VxydQVdusc4ZP+FOqooLY81caZ++MXX7HjOCVw62sTrc50sWRIjUK/ipbdcLHwznTfnu3l3VgaL5mSQl6vimjuruHhKOTc/WI3ZpECnVqBWK9i9L8TMNxxcOb2S2TPSyM1Scfior1XCT6lpmWSlqxk8wEDRrhDdO2vw1sd45R0XX3yQxbyX03noLhtfLUrm22VGHLlrCB/v/HCpy7G1XOBswNLlXiZMr+Tt+W5ueaiacddWoFJKON0xrr/KRkl5hB8/zeHGqTYeeb6uiR0PHonw+TIfZw4z8NNv/ha/Z86CuHK8u1bF8hV+zrvg1JUsA4EAZqOCUEhmzgIXi+dl8sk7mUyfYuOB25L44dNsinaF2borzIUXqNDW5HPFJA9ffusjFoufb21djNvvd7LuJxt24kmkHKmADNqwm83IBk9CUv+v6NJZyYQbXeRaUsmmLUbMLSopJgXb8v6Cxu5TSZLo1knDsdIIGo2E2ytz7jkKPLpS3K7/jOTnfxo0ai0l5VF0aR7mvGJj8895XH+VlTOG6Hnz+TQenlFL+C/dyJGwxIrf/ZwzQs+mP1JZtETmtQ+9/PSjni8/TqKkVNCcCPPuPTLaSNPkho0U6nHjFg4gPlb1d5uvFh3IKr6an5kgwHXNlVZ0WgXXTrQSliN07dr1lO0wcNAIvv3ZjyTFuxdqtIc4lPwznYfU8eDttoRg3mRUsHh+MsHMPbSjG52kPqRImWRIbeghDcaIhUPsSvh8pUowbqyOrH7H2KVci0c4CYsgDqmC4rTfuOcB6NNDRyQimtj7BArba8jQJyMJBT0iZyAjU5m1ilnv+tm2JoV1v6Sy688c7r1fTceuSa1WNj6BSKT5rrhwRECsBU6/WAbvzW+583PB5x4K8tU8NrOOG+6t5q4bbSz+plHM7bZrbbzyjrPF93/2dT3+YLyDTKOJF/yWvJdFrSPG4P56Png1nW8+ysJkVHDx5HJ+W5O4Rr76rot2HZqqx/4dJAmCfhVafyJvVhWlGDCTTm6zyU2NpCUpksNWViGLxP04IsIcYidhwiSTQXdpIBlSG9KlHLpK/cihgF1sRIWaVCmLrlJ/ektDyUnXkpmqJZd2VFOGARMenJSLo7ipQ4cRFWpC+CmkN/lSp3giSTKTL3WikN7sZjNCSKhlLeFwmMrKSrZv387GjRtbZZf/U5zMf3wyioqKKCxsvujRqVMnnE4nwWDjel9RUYEkSSQnJzf7nn+Cgo65xGQoq4rx6TuZfDk/i9eeSeOr+VnceYONa+6oRRdM5eXnLLhzNuEX9STJGSxZGqG0vCmtwuFjEWodMX5fG2jxO1f87idKmBHD9Mx628lN91cx89FkDh+LMqB388FZVoaKsooYU26toHMHDdFofM2IRgUffu7hiZfqOGOIgftvt2FSm1v9GxsMBlQqHTW1LRck6pwxLClRNKYgN94dYsUPBnRaQbczjnH6xSVccX05z77i4LSzq1j/p5IenXVcdqGR159LZe+BMOeOL0OplHjvlTQqFS0XTio4RjAS5b2FXi4538SbM1N5epYDJ9UERVNfKCqiVHCUDHKJESVWb2T6ZAvFRzexYsUPrbLD2EsmUFFjYM/+CJ++k5nguxgMCl5/NpWyyhhpKUqefTCFz97JpLwq2oSz/2RYLQp6dVPzxbc+zjrdwJnDDEwdb2HW205iMcGufSHSUpTNJhLTU1XcfLWNW66x882HWXy9IJM/NwRISVby7qx0+vbUkZKs5KzTjXz5QSar1wdYszHAwD46LrvQxGdf13P5RWZsVhVWe+4p22Hv3r3odfFJi+ceTmb0OaaGazQaFPTpoeOCs1tWkD/7DD3JRhNGLBR087Pu+xwqq2KMnlTORZPL6TG8mOfvs5JTPayJonFYhCho19i5PWW6g+XvZZFXeRYdIgNIrx1AqCqZ4UM1bF+TyozHbdw+3cryz1P4eJGGqoy1ZJDLvdPt/Lg0jUVzU9n+ay7njTRiNErs2rWruVP+t+C/a5wM8PnHS4gSYQ9b6MYAZGLsYB0H2YEHJxv5hUpRgl/UUyeq2CHWIRDYSCGAjwqONXyWEIJKUcJ2sYZtYjVVlOKihmQS6VecohYJiV6cRgepOzlSOzpJfehMX/ayBcHxRKaUTYqUSXdpIAV0Zhcbm8RM6eRQQzmVFJNGNkpJiYQCU9jK7t27W22PX1f+ikrWUMFRJBQcZW+TY2pFBXvZggoVSpQYMJFN27iatqhiO2uwk0YNZQ2TGScQEgF2sZECmhfgUqGmJ0NQoqKMwwCUikOUcRgriQ0ztVSQTEazXZJGyUyaJotjx441ea01mDN7DvvWHSJfFDbrr6slDclkEKF5v1CSJAJVEcZdOY5SDhER4SbHBIUfl7oGVbmJ9FguIVreR8MiSJAAXhzNUgapJBWd6E09bvRKQxNhsVOFLMuUHCojQogM2iQkPiHeoNGev586+6u94hQQwYTE5wkoJSV5dKScIwAkk4GTGg6IIopYRzVlVFBMCln0ZhiFUi+6SP0YwJkoUVJHVcN3pks5FNKb/Wxv8j0KSYEJGyUlJa2yR0v4H5v8PHToEPfddx/33XcfAB9++CH33Xcfn332GdB0hDMtLY0HH3yQ3bt3c99997F06VKuvvpqBg0a1HBMYWEhd9xxB7/99hv33HMPv//+O3fccQcdOnT4t523wWAgGpF56uU6li/MJjf7OM+dN8bCJV4+n5uZUGlvk6Nm4ZsZ1NTJLPrCw+Mv1nHu+DI+/MzDoaNh0pKVjBph5IdPs2mbp+at+S4+/9pLm2wVD96WxBlDDIw4Q0skqazFc/Ibyhk0SEF5eYxbp9mY8XAKRb/lkZ2p4okX6sjKUPHDJ9lcNMpEdW2UiTdWsu9gmFsfqubnP3y8+IYbiy+fqhplq6pZmZmZHDjS8us1tVFsNol9lpVU5vxOZpZg8TdeOrbT8NDtSSyel8lT96dwwWgVdcnbqHIEWL4ikWdPlmmWs/MElEqJoj1hpJiSYEgQiwliMqQmKzEZFSiVEpeNNrPkvSy+XpDFZ+9m8tAdSYTqdUyfqGfCpRLLvw/x42fZdO6oYdX6ACqV3Krk5+DBQ/jpNz8vP5nCTdOsfPKFlwWfe1kyL7NJV0V+rppXXjRRa9lNlWknysKdRGJRvvi2ZVX2Dz5xc8NkK998mMWsJ1P5ZE4mrz+byp4DYdwemdxsFUl2JUqlxA2TrWSkqjhvQjmvzXXy8VIPN95XxQ33VjN8sJ73X83E6ZaZu9DFF9/W8/saf0PicekyL9W1UT6cnYneHMNmkdi/v6jF8/orDAYDpeVRFi+r5/KLTA3CHCegUEjMejKFRUs9TLhch2SvI7ViCLffBBkdKsjqVM5pI1ys+bgjGa7eCe+1kYwJC3I03jHREo6WRvhjdRSNM7uBQ6UlqCQVwUDiveX2yhj0CiIRgd2qYOueIDpTFPX/9uA3C4/XzzMv19G5k8RF58WDl3kfe7j/1iS6ddIy5QoLoyeV8cmXXr5f6aPbwCqqjum48wE3ZRXRuMJnoZZhg/SkJiuZdIODsE/Nj7825dvMa6MgpGz6nEiSRFf6c5AidrCWGFGionl+RiEEAXwY9VITB8JuUxCLwagRemw2ieLilgPqv2L06Av5/pcIapWg3naE8XeVkts+yIO325o9XqWSuOpyMyGaBt/ZUlvqcSdcQ8RexvAhBr75JBVdVhXe/PUctP1OsE0Rjz+hYuqVcdt/tMTD6BaCyG07wuAzo5bi40yHTWtQa2RuvzNIt/51XD6ljuKyKHffaGNAt/0sX/7lKV//CfTq1YuvvnM1/1pXLR5180UEjaSl6qiBtz5o+t4/N/j5dbWfYDDGWacb+P6TLEYNN3LgSKN9OnXQUrQ7xMIlnoT3CiF47V0nhe3UXHqBiZ//CPDl9/WAzCPP1zF+jJn3Xsmgd3cdbXLUXDXOwrKPsnjuVQfllVGqa6Pc+2QNu/eH2Lt7XatsodWqiIkYISnR4a6hDBUq7LTc7Z8sslChZSurOCx2UyVKOCh2soN1tKEDEhJpUlaT99mklOOJTUfD32Qh4/VHqayO4MOLlWR8eKmmFCUqgvjZzp8cZCcpZDYrgmSUzJiwokKNzZbEyy+/zMyZM5k/fz6LFi1qOO7QoUPccccdbNq0qVW2ai1Gjx7NypUr+eWXXygtLWX+/PlN+I9PTgoMHToUs9nMW2+9RWlpKbt372bhwoWMGDGiRcGjf4ItG7eQmqzkxcdSGmhqTqBbJy0fvJFKyFzBpMssfPy+hbqcPylS/059jZHhF5fzyhwnldVRyiujzH7PxQ33VPHxWxk4XDK79jUNAgMBmWderiMlWeLw0Qh9e2q5apyVh2fU4XLH/rYIZFBp2bVNQyAgNySRRk8q5+OlbhQSDB2gY/gQHXpDFL+/5YJpc1Cr1XTs1Ic5C9wtHvPh5x4+nZvG1pVt2LMvzM0PVhGKSCyel8nvX+XwwqOplJbJVNcK7r5TzfLPUzhvpIlBffU8cFsSH87O4OYHqklNUWGyhygWB5t8h1vUUUcVqdF85j2VzZCza1ApJerdKlIzo5SmrqJCHEMW8cJ7raikiDW0oytKSUUVJWT7erPkizBXTzAx950XW2UHk8lERlY3Jl9uadaPlSSJ66+y8PHS+LqVl6smI1XFnv1NA3mIr2fbdoYIBKFroZabp9mAOBXS1ePj9FWffOFBILh0Wjnjrq3g3Y/c1PsafaYLzjby54b4mqRWS1RWx7jv5qaqzgqFxNP3J/PWB/Hf8MqxZr76Pr7/3jjVistResp2+PmnnxECCttpGNinqW+t10l4fS37dW6vjELEg/ijhyUkCe6cbueHT7P55sMsZjyUQkQVQEFiYVwIwQHVZizJES6aXM45l5ey/lcDKYH2Dc+GEAIppYr5b6Y2STr37Krljtu0SJowBw41JsckSeLic01cfrGZjz5675Tt0Fr8d42TAaprqjFhJUyQnWzERR1JpBEhTD+G04fTCeDjCHso5TAW7BTQhb1soTsDqaYMr3AhC5mdrCdEgK70p5c0lAGMJI1sdrExoUBYzH56MLhJAlwr6WlHN0o4iCDxPjNLNqzHBY9OhoSCAD6yyEcpxfULZGTUaAgEWk6itYSF7y9CE9NiJ4UCuhAjSpFYR40oxyMcFIl1VFBMH85ggDSSwYwij47sYytt6cQ+ttGdQWRL+XRnMHVUslWsYo/YwmbxO5v5nfZ0axCGPRmykJGJ7wf5FFLBMXzCSx1VFNKLGIlFKhd1pNAyBZDeZeXbr79rtQ1OQAjBF599hYiCiabnewI2UvDjbfF1OSrz/FMvYFJa2cRvVIlSZCETEzHKxBE28wdGs4HUYDZGyUyIYLNJUoBjHCCdbCwkt7hvmiUbfuqxWK3/uLtRlmVikbi902m+gGQjGS+uFjvrvcKV0MXqxfW3/mQS6biITx9EiR7nnU2itzSUFDJIIpUcqW3CNSklFZ3pSymHEp4xq5REEH+zMZZSoSTWXOfKP8D/2JC7a9eufP755y2+/tcRToAuXbowc+bMv/3cQYMGJSz0/26o1WrcXjXnn6VtGI2TZcGnX9Uz7UoLKlXTB0Kjkbj9OitGo5IJY80EAjKTb61EoxFUVsfoM/IYbq9MeorE0EEGvPWCr3/wcfeNcYekfy8dxqxqfI6m6qxhESSUfIwPPw8zqJ+ePzcEee51B7IsoVHHnZvX5zp59yM3STYFep2Cm6624g9YWPyNl5fecuH3KGkrOlPqa10FMy0tDX8onWMlVfgDgpff8LH3QJTMNCW336Lnky/c1NTFeObRJK66zMyaTQE++bKed19qHDcvyFMz54V0ZnfwMu8FK3feV05NTYxJ4yxoNBKD++tY/I23WeEUgG9+8PHm82mEQoLx17sx6LUEgqLJ2OLJkCQJjUoi1d0DJ1UMu9yPSiVx8EiYiqoYV0+ws27dOkaMGHFKdli54kt6d9cy50M354808ceaIAIalMz/irNO1yNlFHPpxSa+/iHI0veyuPH+mmZHhP9Y58flkblijCXh75npcd7Pu5+o4fKLTHRo2/i+W6+1ce1ECyv+8PPgs7U8flcSm7aHeOzuZA4dDeP2xFi1LhgXWtkYxOWOEYnGA6ltK/Ow25WYrTKP3JXEtsMtd2P9FWq1mkhE8O5Hbr5b1HzXmEIhMXSgnp37wrhCMUrYRHa4AAt2ggE/ZRwhQi3246TaJ+CiFhM2ZLmKj5Z4uWFy0w7AkrIIBw/GCFcmo6IcD06ULXFFEB+Hy8xsfN3nl6moipKdqWLRFx4uPMdEfhsV0++pwR/8f6du/J+MSNiDPyxz903x+3P/oTA794QaKDUuGmVixGkG5ixwcfd9YTrWn04qCrYVr+as8930HyAx4gwVh4/IfL0sjFydidZUTPu2ahZ87mbK5Y2/89Qrjcybd5Dk6uymPDiokZEJah3oDTGOOvc2Wz2towodRrr3aLpBr98SxFtl5PKpTswmiR++W8oNN951SnaQJImzzp7KxBvn8PyjKby70E2STUmb7JZ5gws7qIgqg9DMrZVCJg5qSCOLMnEET8RHcZmBqmqZoNOAqb4zHUQ6MVeUFx44zOw5FUy8Qs2sOS62/9KGX1f7mTMviNstM6C/iunTjLz6Vj3GUA9QlrEvtg2NP4W0o10aAoXyMg8XFm3ikw9NXH+VlvE3f8DFF192Std/ArFYjGBQ5p0PXdww2faX1yAk+XGpyrFFExN3MRFDVgc4cFhmzNRyzjvTgF4n8dPvfuocMS4dbcTlFrzyjpNZc8DrjWE2KfD5ZYwGBcGgjF4nUbQ7xNALSzDqJer9Mn6/4NyRRp57KJl3P3Lz8ZK4+F+STclvf/qZ+WhTNVODQcH9t9g54+IS2uSoufdmO6NGGOgx4tSDfQC1ToUkhajRHyAtkNPwd4FAjYYIzTvhABFCpJBODu3Yx1YC+MimgHZ0pZRDpJPT4nvTyaWaMqzEOxprlMWEvTr6xYYRIcwO1tGX0xNG43JEO/awGT0td1+lkYXHoqHLGe1xOp0MHz6cqqoq9uxpHL8qKCjAZDKxdu1a+vXrd0p2+idoLf+xTqfjkUce4f333+eBBx7AbDYzePBgxo8f/287p5KSEqJBQSQi6NOj+XHAIf116HQS7y7w8OrrYcy1XUmLJhPAj7fGyLsfHeHTr7x06qjhwnOMDUrYs2ekctXNlVw62syEsSaMBgUrfvfzzKt12GxKli/MbvR5hsCUK8zccE81Cz5zM+WKpntlLCYoKRG09wzjt99Ws/6X+H4thGDAuSV076zh82+8XHyuiUA0REpKy6q/LeHBh2Zy4Xmn8fQsB4/clUgZ8fFSDwoFDQnic0caWLpcMO/lxk6uvFw1b7+UwmtznQTCTdfrjDQV10y08vFSL088bOC2uw5RJypJJRMFKhxUHednJF4wCElUuKq49o5qxo42seuAj+8/TaX3sN1sqzqGAiVWkujGADSSjjLpICqhwSYls3NXjHdeszJ3YesnQOw2S7N87ifQto2a71c2Jpfvu9nO3Y/XsGxhVpOE6aIvvLg88SLQl9/V88JsB1dPsNKji5YJl1g4dCzCwiVenrovmYvPNSLL8MV39Vw8uZx3XkqjfVsNwaBAc0JkyBEjN1vdbNwCkJOlbqDwMhgUxI7vVXargmCw5YL9X7Fv9z46d9DSJjcxpHV7YmzYGveXf1jp5/Zrbc0mFd75wIemNp6w1PrS2Fzk47QBjevXRecZOXDIwwsv/kJurBO6mJmgyk2Vbj8ZeUFefSZ+7dff7sS7qmPCWLwXJyOH61pssph8hZFX3ygnK6tpDHLTVCvnXrn6lO3QWvx3jZMBMrLSkfdpOMhO7KTiw41AoMPQ0FHYljh3dEzE2M6fSChIJh2jZKGbGMg+thHERyb55EiNY94qSU1bOlMqDjdwvEdF9Lg4UPOxopUkDrMrIdEXFRGC+LGTRjWl/x97bxkc15V1f/9uM6tbUovRzMyQOI4Thzl24qBDDk+YmZnZAcfhTBjtJE4cMzPJkmUxNjPe835oW7IiyY+ded6q5z8zq2qqJlbDvbvPPbD23mt1qCRtpQErGeRIqfZGJ03YsNNKw98iiqOhKAqUqNAikOklDSYiwrRQh5PUvDKIlIN5UPioZy9B/MjIbGMtRfRquzeVpKIPQ0mKJDEi1FDRptHYlVZqHZVk7dszBEglMzayNCUbgJYE8VRL/b4uOQVSJ0L0QMgkWfTLIu598J7DjgOkKppFVEKLjiihVDdWFwgTIEnXnURJkSRMiKgnzDim4cfLHrZRyXZAwkoGoziSLb6VbffVkwFsYzX9xci2MSiEoI5KIgTpwUD2spOICNFMHUkSmFOjAIWkaHM5V6cpSE/vnDA6FKhUKpQGBUSkDm3tcRGjjko8tCKhQCCoYhel9O/wflkkKWcLfWkvEFKgIEFHMlIIgZMmWmkgSZIQfhIiwTbWYCefbCk1HpqooaiLSldIVXNmiGw8tJJ+wLOhx0iUSAdDJCEEPlwUFR2kHfgw8G9Lfv6/jPGTTqak6HceedrL519GSUbVJNRBvni/e+Z9YD8tf65IZYv0egWfvpnL8KNrOO14PUajgu8XBvD4ASTOOtnEpLF6rr69hVFDddx1g40vPkjnxLNX4q8rwhYpTgluS3U0qndjV8R44DY7R082snl7lKWrwzxyV8rNU5IkKqvj3Pukg+OnGjn/rHYSbf7nPuY+m8UJM5tROlV43d1nWLrDHXc/z9Gnn4IioCbDOxQzVhoJMntpGQ5irPw1j769UhP2Wx/4eOFhe5ebm6svNfHm200U1xzNK/ft5fkXatHpBaGAgqAIctFMC316dtxAbtgSobYh3kaMHnuUnqWrw+TYlaxaF+lWe6K6No47FMEg/PjtZVx6gYEPv/Dx/mc+3nsxmwV/xDq0x/1P2LlzEw/fnMYN97Ty8Zc+jp5sYGd5987AkiShVKVI85JCNaXFGua9lM3RZ9Zx+gkmTp5uIh4XfPF9gF+XBFn2XdfZobwcFXIy1ZI5YrCWUy9qwKCXmHmqmZOOMXLKdBNvzveyfmuUdGtq4p5zSwvzXspm7oc+3N4kH72WQ1GBmkBQ5u0PvZxzZSNfv5eHSiVx20NuXnxl6iHHIRAIkJujwueXMRq6Jx2tFgVvzffgD1sYxhFtC4AeIzbsVIvd1FFJ4T7NuaRIUkclQ5lAo1zJT78FybYrOfW4dg3dir0xTr+wmbzGIzBJVthn3rWBxfiEB0sX2dC9iu3cdUVq0Y3FBOfMacTvTzL5lFrCEZkFn+RjsyrRKrw01rd0ev9/AZFIkvQ0BQi47KZm4nGBy5Wq+rbvM64wmxRU75UoDIxsI1z6iKHsbt7Imh/y2fCdDgUKFBYvtn6NrPgshytuaean30L8vCjE9ZdZyUxXsmx1GKENUmtaT35gWBtplxBxKthKHiXkRIqp1CwlaK5mt0+mhH5oJC1JkaSJGlqow5Qe44G7OiYTZFlw+30+CtwTCbg9uLM309JyeG09O3dsZeggDW/O9/L53Fwee9HFxq0Rph3ZNaG0bHkCXdLcpZazhISHVhpFFUpUeJ0KTp/hxe0RDE9MbXNIVqNB5x+Ee0sWD1au5R/Xmuk/tglbPB+rfwhqtPy8ppU33tyOUjYQk9YRkYNoMNJPDO/w3UbJgrppIldcu4S1f2Yh5MOr9gIoKytj6mQ9b33gZeW6COedaSbDpmTB70EW/BGid1+BWuygeVczJk9P1GhwK1qo1+zk+IkSd1yfgVYjseD3ILc86KC0UMU5p5v5bUmYIQO0zHspmzSLknhc8OUPfs68pJHP3srhg3/6GTFEy+49cYYM0HD1bCslhWq27ozywlsennrFzfuf+3jxETvTjjCwfE2Epau7v7+pkw0YDAo+eyuXzAwljc0JksnDS4DEwoJEVIvBGKZKuZXiRErjS48RA2Yaqe7SaRpSh5X+jEAhKegnRrCT9bTSgA49MnKnCqcDoUSJQEYIgVvVQLW0kxGxY5AkiXpRSQl9O2mCSZJEPzGC9fxJiejX5bopI5M3MHW9t9xyC3a7nQULFnQgPyVJorS0lD179hxWrP4ODkf/GFIan/fee+//b9fjcrkwpyXQabtf+yRJwmRQcus9AcbIxxAjSpwYZqxYYxnUO+IU929h3EgdZ53UnujOtqv4/oM8vvopyLjj6giFYfggDYP6arnyImunZK8kSbz8mJ0JJ9Vy4QwLza1J/AGZwjwVOp2Ct94PoHEVoJX0uFus7CiLMqCvlu9/CTKor4YN26LEYoIffgkSS0h8/dX8w3Y7ryivQB0sYO68ej7/NsBxUw3oDbBuU5RRQ3W88nj72H/nIx9vPp3d5edce4mV486p57rLrJ0q804/3sjwaTUEQ0pUGAgRoIlaNOj2aQYqGcw4FCipzVrMG68aOWpS6nB27MwQZpOCtX9kc85sF3t2qgj7QuyVtmOw+/Eng0hJ2OBZQqQhyXFntSKLwz+SrV69miG94hw9uWujjZT+fvvn9u6pobo+zlFn1HHvTemMG6mnqSXBa+95+GlRiL49NRx/tJFbr7FRVZvg9Xke9DoFT9yTwR/Lwiz/vpCMA/TzzzvTwpQJBmbf0MTCT/P57Fs/J09PrUlqlUQkevB5bX9n0K7yGHnZqc/9dUmMQUMmHnIMDGYj+elqKqpSREY8LrjrMQe7K+NMnagnkQSHK8HN9zt49sHMDvPPyrURPvk4SVEyN7VeCQVdqXPddI2Zdz+rRtJuptkNvlCcY6Zo+fD19kSR2y3Q0nHuS5LEnp6KfyAo88E/fSz4I4QQUFKoSiXaNVEuntWZ7EjJ5vw3Md4Vzjj7dJ5Z/AoDxWh2sA4Ltn3PprbNsCcgvHhxokBJX4axjbUMYgyQ6gYZzFjWicXk7TPq+SvyKGEjSymi977nvftksyRJxEUcLXpiIkoFW4kTw4CZCEGC+PELD2bJSkLEqWIXIzgCAI9wUEM5RfSmnkqsVuthx0OpUWLDjg83zdTtc9vWU0RvdomN9KA/kiSxV+wkiJ8iemMijTABqigjiK/TmVYpKdFjxC5y8eGmkSriIkYRvdFKOqIiQh0VRInQm6FsFavQoEtpyqOglQY2sYw8StnBOgaKMSglJXbyaKKWNLom+JqpQxfS4HK5/hYJqFarkaUkuRRTzW4GdPE9QggcNCIQ5IvSDnsWIQS72ECCGFr0KKRU4mr/73UgJFKSAFpJj0VKp7cYQjlbSYoEKtT4cKPHyFAmAOAj5WaeSzEqNHhwUMNS+oihxIkhI3PZ1Zf+S7qW19x4FY/c+xjxfbruMRFhK6sppg8l9N03VlOJaq9wUkhvdOjx4KSBKrTo2MM27CIPBUpaacCPm1LRv+2921iNFTul9N/3mkbWs5g4cYoO0HeNEsWPm2ZRhxo1WRR0SCBo0HdK1EcJo/6LyVQVZQhklMru96aHg/+Sn/8HUVOzm8d+D5Lu7U9OtARJkmjVl1Fe6WBw//ZBI4RgV3mcQEhm+64oOdntP6dSKXHRTDNuj8yeqjgZNhWfvpXTwenyvDMtPPmyi1fe8XLdZVbeeNHCmeftpSmS0jXRaSUy1VZiQQ8ZtlRZ/q0PtfLJG7kdNj89itXMfzmH0y5uYNoRhjaTiOOPNrJiXYQ5F1t488E9hCKHf9jdu3cvSl8Wxf7+bZOBXhgxR/LwEuKiOV4euNvIsVMMhMKi7bv/CoVCok9vFc6aBPZwb6hPZdbSgfXiT04828mZp6s49wwLyaTgyx8CbCuL8d4L7RvmS89L488VYV56x4PXreDdjwJcen7HSlkhBDfd7SURVREe+AdBB9zyYJATjzHyzft5GA0KflkS5/Z7Dl3PIxAI8+2CAP5AErdH5vuFARJJqVvytbk1QTwhmHWGhdfnpbJwOVkqepaqmX6UkV8XB1EqJS4+x0JlTbyDLuFfoVJBKCw453QLY4Zr8Xhl5n3q47SLG/j0zVwikZRu7BmXNPLqe15uu9bGzvIYwZDMS4+2Hz5MRgU3zLHRv4+Ga+5sYehADes3Rw8ri+P3+wkEBCcfZ2TZmjCTx3a92f91SYjKCiV9xcguBZ2L6M0GlpAvSvHgoJoyiuhNs30tJmuCk44xsGVHlNfe85CTpcLlSbJrV5Kc+ikdKqMlSWKwmMB6/qSHGICdPBSSgqgIU0UZSSHz5ntBflkcYtnqMLdfZ+PMk8wkk4LvFwY4/5pm3nsxC60w4HJ0roCNRCJUV1enWvz+l8Xi/1+BLOKo0PDwc27uucnGqtUJlA0FPP+ag8fus+LxJnn+NT8ffxZFTRmS2E0uxVixk5kbo/+gGurqZQqyNFx/tZEpE1PJkQdvzeS5N9z066Xh+rtbyMpU4vLIHDNVx/iRUW6+8zcIWpD2ZagL6IF9XxtwkW8cVRmLCRrqWBdqQiXUKFCgRIk5K0hGTpyV6zUU5aeIgI1bI9x0n4OGejXpygB2OZ8m/07CkcPb3AQCrQzpo0arUXD+5W4qd+hYscrP1MmGTod2lzvJT7+GKaZrvcEmavZVLUlo0KNCTaMjTl+GdmrpArBJWYSNFrZuiZHrG4YtmddGbKaLXKyxbLawgoGMZScb2iou/gqNpCXmtLF+c5hQ6PDF3LVaLT6/YOQQHXf+I50vfwjQ6kiwYVuE378s4PV5XnaWR+jZu4Xff2+iZ7GGE6douOzCTDZui3HeVU28+UwWeTlqhg/S8tV7eXz/S5BRQwV339i+QVarJc453UJ+roozLmmkuEDFsEE6QiGZu25oj+n4UXrGjdRx8fXNXHKOhWP2EdFqtUSs+8JLEgnItis5/5omfvgwj2dfdx/2eIjHEvRkIFXB3YSJsYElmEXavkqNcoxYaBTV5ErFHd5XSzlxjQ9NLJWYkSSJ/mJkm4FRiAABvJ30zvajWaojaWmh3ryIwmKZ1pX2tlY/D05KuvntFZICvTASJoChC/OAJmrItw8mGo0e1L3YZrN1IET/U5Cbm0tOvkQoIpBl0aVuYzwuCHs1WGQLezJ+Y9I4HRaLgjXrYiRa7eR4hrFsyUI2bvNwxDg9yWSqJbhXqRqtVkE8BmpPPn1cI6gIbqa5V123XTFarYIexWoGHlHNiCFacuwqtu6IEotJNJWnURjoBxIoAja27Gjix9+CrFof4ePXc7jhvlYummHhkedcZFgl1q1bc9jxeOSBe8np0cJF55lZ8Gucb76N4wsmKS6Gm6+ydqg2jMXpsGc9EEqlRH6uCrdH7vQaSYJkUEei2YJEFI1GRqsLY0uLoVYqkQMm4o4Y1Zot3HqDmqMmtR+gx4/U89uSEFmZKlpaBUaRjhU7CWUIf8JD715KYskk/s35GBLp7N6xGaO9e3KlK7hcLoLBZuZ9quKa2WnodB33O7IseHO+l/kvt7eYfvm9nyfuyWTkEB3vfuLl2dfdtDqTTBitY/QwDR+82t4VM2SAktefyua5N9zcdH8rJx1r7DKO+bkqJo7W88b7XtZviXLfzam51GZV4vPL+AMyZlPnvdiGLRH69tSkXJmfcjLnAgteX5JX3/Xx08LTDjkOp5x2Mu+9/g1p1pQ3wSPPuzh+qoGn72+fR2660soF1zQxYloNpx2bhs2q4IefYzTs0ZPvmNR2zxFjEyOHdCZLVq6LcMpxRmafY2HGZc2okmk8fk9Hv4ARw5R8+YcTbbKdEDViYfGfMRpnJ7jw2iYuPS+Nf87NRaNJdRLc84QTo6nrs0t5ZYz8gl6d/v2/gBNPPJFH734cyW1HjQYjZvIoIYifdfxJQqSIx1xKkEmwkw0kiXdoSxdCoELdrfGLQlKQFAkqxDYyySHUBUG4HzERRYGCED62sJI+DMUi2Q74e4qAsgo7LpqJEWM3m4mJCDoMWMmkhgqkg3STHQxnzDyNr55YgC+ekqQ5cO2PEMIkpeEQjcSJMUga0/Y+IxYGMpoqUUYDe8nvwugoSQIlKvoxku2swUkTaqFBi45cikknm+2spYCe2KT2Zy6NdILCTxkbKaI3m1mORaSjQ4+TZpyimQyp4z6jVTSktE+FhZaWlr9FfqpUKop6FRJpVKJCTbXYTSHtZqYJkWA7a0juS2BtYjlWkUka6USJ0EI9EcIYMRElTJnYRAE9MEqWTt9lNBtwJOrI96c4BZOUxmDGIoskfjzsYAN5lKCQFFSKHRTRmwKpZ4cY5YkSNrOSOBFOPvskzpk187Dv+UDMOn8Wj977BLVU0IMBlLONPgztIFmgljSM4Ah2iY00U4uMTIIYChQMZhxxojhJmWPlUIgfD3vZSanoz0420JNBHcZ3PiVkiTzW8gfKfclzr3ARJkCYEDYyiRFlJ+sxCyul+8h4P+4OyYeoCBMmiJNm0kQ6UcL7qpR9KBT/O8Qn/Jf8/D+J7Vt2kRXsRSalbQfMtFAJz79Uw+knpKrRvlsY4NV3vQzsqyHNouCXP0MM6a/h7JNNbTqQOVkqvvjBw2nHmxjYV9OB+NyP2661MX1mPZedZ+HSq3yUeibjyFrP5CMFF56XOhzN+1DHWbObeOmxDMYO13W5+VEqJa671Mr7n6X0+ACESG0ehw1W49XXkvB3X63YHV548iXy/D3aNyYizA7Wkk4WvRkKO+Cuq2q4L68Rc7p8UCcwf0BG8ReZ27AIIkmAOsrXP0docSTJz1VxwjQjj9zZUZtDqQClJ5v5r0kEQkmee0LBxs1ubrneRH6Oig1bo9zzoB/39iIs5kZ++yKLiSfVotHABWeZ0WoVrNkYxhfMOiyzj4KCPD7+qowpE3Rs2h7jyXsyuf0RB5994+ec0ztPxo+/6MZiUpCTpWJvTXvME4lUW9zkce0bdJUS3J5ktwRo2Z4YS74pwGBI/d1mVXLjlTZGDtVx6Q1NuL1JFAqJM0808fo8D/fdnM6sq5p46dGuD6/TjzJy12MO5r+cw2ff+nnzzTe54447DikOaWlpeP0Jpk40cPuDTpZ8p+/UTrViTZgdZTHyMswYg12780mShFpoWcFC0rHTn5G02Nfx1psaxozIYeacJs4/y8xd/7Dh88ucel4Lmvp+XWrVaSQtfcUwKthKDeWohBoVavIpwYqdPxYtovQSiVU/F7YdVpVKidNOMJOWpmTOLS3YzaMoHqwjFAq1uQXX19fz5ptv4venqqV79OjBgw8++L+qH/f/AsKRJPW7LWT1dnPqcSbuf6iVgmQ/vv58JZmZXt7/KIK6ehCjkrltGck9bMVfsJHLLzRy9GQDTneSj770893CIEdO0CNJqXbIptYkF87QEY0J7rg+NWf9+FuQD7/wYbepyQqOQYIu9J10BJ2pTK6EhJsWokTRoMWjWsOQAVq27ogy/zMfTneCSFRwzJFGzjpZw2+LtlK3Kogumola07VzdHfo3ac/uyv3UrtXhb5qJEVyJs7oHs68sIqXnkxr04detynCXY85iMeVJIh3yqC6RDMCmXSy8eMmg2xyKWIba8g4iA6T0pPLipV76JfsrAWpkBSUiv7s3eeEqj+I66UimMa7H1dRVHL4bXEDBw5k/ZYE+TlQlK/ilqtteH1JrrytBZVK4rrLrIw5rpqsTBW71uZ1mL+Pmqiid6maa+5sRaWEeS/lIMuCeZ96mf9K10Tf5HEGhHDx0iOZnHFJU5dyG5Ik8fT9mVxzR3v19ojBWu59wtHtevTlDwHMRgVDB2s4/5pGmluTWG3WQ46DEAKFUFJFGaOY0uaWGcJPkiTVlOGmFT8eGkQVGeQgI+NW1XHuuSrGjzXxxL0byfWMbLsHG3Zs2GkWtVRTTkD4MP1lsx8RYVqleszqEFFJ4A+rOep0L7XVS6mv0SJaDu7EqVUr8CUdGETHudQlWnDQjFo1gnDg4F0RiUTisIwT/11QXV3N1Ml6tBrBh1/4Of8sM78tCbF9V4y0NAWnHWfi829CaFyF9KEYipfx4dvtB8dPvgzy8P0rCTk1pKmsXHB1M0eM1xGJCrbuiiFiSurqoMg1FACrrxee4MF1iRWSxD/fzqGxWea9T71odQpicbmtnVCFGp/s5b3PvFx7iZWbrrSltMMvsPL5t34euzuTU89vIq/w8BIhO3bswJ7RwEnTjLzwtIIM5zB6SBZkkaR1Vy2Dx+9k3Z9ZbXveePzgruFVtXEuuaGJ88+2cMYJprYW5S+/D2HyllJKH1y04M9fxStPZHL0ZAOSJLGjLMp1t62Cmjizz+k4N9w4x8qpFzVQt0dLkeOIVLWLBCQh29WDhl0bGX2MC7l4D6uX1jGwdQxbXCtwOByHLAPw7LPPkJWporHcxHFnOnj3NRs9ilPrQFNLgrsec3D2Kea2PfvuPTEW/hnihjmp3+GeG1OJnBffcjP/nz4WfNJZ8gXgukutjDympks5oP04aqKBWx9sYeFnBR0+4/rLrFx2YzMfvZ7TYb/m9iS56zEnt1xl5ezLGsnOVPLKu1627WohkVQfltNx79692bYzzvzXMjl3TiNDBmg586SOc4wkSXz4Wi6nXlTPW/OCZHoGYyOTfEnfds5qEFXERbzTvrK5NcH9TzmZ91IO+bkq7r7RykPPeCjM79gCPGe2iffnl2FrzmsjWjSSloZaM7OvT5meHqjVO2SAli/fyeXkCxqoqo23yfnsxx2POOgz6IxDjsN/ElQqFUNGDWb5ryvb1kAAO1AkerOdtShRUUcFJfRjlDSF3WIzjVTTm1TxiSRJyOLgGoJJknhxoUSJBh117KGQzoT0XnbSg/4E8RMm1IEYAtBIOgaJMWxgKZnk7DMAjAASCeJtey9l2sHnqu5wwcUX8MM3P5K/o5SK5Ha8OGkVDWSSR5IkMRGlhnIG077vEkKQJIECJUX0TlVpinZtRiEELlrYyy4yyaWS7QxgFE6acNHCEMbjwcFmVhAlTC0VxESULNrnEaNkJl1kARLDmYwPN1HCKFHSSDWNoppMchEImqlBi55+DKNetftvyaHsx70P383FMy4lr6UnblrYyFL0wphq0Vb5MOpM2AO5eHCiRUWYIGrUGElDiYpCelBAT1SSGr/wUMkObCKrgzxCQHgZNnIYHq+HjeuXoEnqySAHO3l4FQ78+S2kJ6wEG/0kRRIPTkZIkztdq1rSUCR6UXhsOs++8Mzfvuf9WPDTApQoiRCiTGwkTrRLrVaAHgygjI0MYiybWU4a6fhwkyalk0uqOGmnWI+RNJqpw0ETOvSdxvf++ygWfShnGz3FQPawrcOzCZBFPnvFTuqpxC7yCBFou7aICLGFlSSRqaUCBwaMWFDt+13i+sMvoOsO/7aGR/8vIx5SUCB6dvg3jaQlVFnEZde5+fgrH9/8HOD7D/J47iE799+SwfLvC5lxqplzr2xqayP55ueUc+Ky1WGOn9p1a6QkSYwZoeOluR7UjkKcWev5YL6Ot16yMWmsnklj9Tx6n4XZ55m54tbmTiYzB2L4IC27K9vJth9/DTJlgp4dZXG8cT9a3eFP6tV79qKRUt8phGAn6+jHiH1usRaMkgW7fxCaXWPZs1vBynVdC0V7vEnqaiQaqWGDWMomsZz14k82spQTzoiwYVERH7+ei82m5OE7Mpk4Rt9pE/jx52EM7h4UeMYSiyrJc45jzYcDOfXEBMPGeJlzvobImnGkB3sjqVMVlRecbWbn7hhX397CQ8+4uOg6J/c/+PJhxSA9o4hrL0ljxdoI99xo48XXQlRtN3DPQwHufMRJqyPV6lNWEeOym5oxGiWKCtSYTQoyM5Rs3p6qKjx6sqGT4dMFZ1t4+R1Pl9/7+9IQg/pp24jPA3HEeD31TUn6lKqprI4z81Qzrc4kZ17awObtUaadVcdRp9fy46/BTqLKA/po+WNFiJwsFfH4oRPiBoMBr1PJDXd4qKtSM+n4Jn5fGkSWBS53ksdfdDLrymaOm2JGUhx8rOkNMrbsGKXDXew2L+bI6VEmj9ej1Sr49I0cKirjnDCrgcknNrNnow3dQbTqDJgZOETm0UdVlPYLk2sxY9vXbiqUMepqJYaMcTJopIvRR7bwzod+hBBMmaBnb00Cc74ZvVHfRnwCfPPNNwQCAcaOHcuAAQOorKzkl19+OeRY/bsg5FUiPClNX6crSVNzgs0sx+NU8cBjfoyVY8iQ20kugcBa6mTNL3ncfl06o4bpmH6Ukfmv5DCwn4ZHX0hlxZPJlHnZuk2RDnppJ04zkm1X4nILVJKqyypIANWBeUNVHCm7nlhOOVJCx2knGPllcRCVCoxGJXffkM4FZ1uwmBWEElGC9p1EkhH8vsOTASkq6MvqdTEijZlY5NSmMCPUk4ZFQznhhCijj3AwaFIt58xp5On7MunTW8EGxe/UigrCIkhAeClXrqdCvQFdWoQwQYrpS4HUA6WkQoEC+WA6TFIMTcyKRzhotK+kMf8PGrKX4lTUI4TAQjoeydEm5N8dIioP3/4Uoq627LDuH0ChUHDU0WcTjwtefdcDQJpFSTAk8PmTOJxJQOKROzK7PMQX5KnJzVKypyrG1Xe0MHNOE5GYYMYVTcz90NulAPygfhoqqhLkZqu61a7LylQRPaDSU62WOGW6icdecLFibZjr7mrhgmuaePJlF5u2RZn7kZfzzjLz+9IwK9dGcDgSHHnkKYcch3A4jIzctjmH1FqeJMluNpNONiOYzEBGYVKYaNGVc8ZVDezZnsHLT6Uz68w0VDlNxETHivOg8FFHJYMYzS42UCl2EBIBIiJEtdjNehaTLQrR69R890Eey38s4L1XMvnt+0y+/16HwhAgILo2oRFCoLN7yJ+wh53q5bSKBlpFA9vF2raWJhGSUKCgtbW123uvqakhJ6d7kv7fFXq9Ho83ye7dgtsecDFmei3rNkUYNliLQSdx9mWNPPNikPRQLzSSDrez4/b+3DONTDsxji4twmNPwYZFRbzwSBZvPJ3N71/kk5utxhjMp8G2htYevxHo+ye9StSUVXRdwpxICCpr4tz2YCvf/Bzg2QfsfDc/j58+zuOO23RUZ/1BTESwFLlY8Ek+Jx/bTioa9BLRmGBwfw0CwbnnXX5YsZg/73luvNLCG69CoXNCW0WOQlKSnSyh0DWBC69wt71+YF8NazZ2Taq3OhLYM1TMfyWHmroEF13XTCIhaHUkePRpP7ZwKUIIgrlb+fPbfKYd0S6HM6CvloVfZpORSQfTHwBrmpIhfYykO4d00gmUJIlc3zAWL05y4nQ9Tz2pxmcrw5JM54cffjjkODQ1NVG7V0nv6DhiG0Zz2ilxRh3RyugpLUw4sY6KvXHyspUsWRnm+rtauPG+Vua9mNNJf/Lic1Lxs3dRIAGp+SwnS0l9Y/frg8ebJBgW1De1a+glEoI9VXHWbY5w1Bl1PP+mm69+DHD7Q62MO742RYA+7mTzjihqtYKPX8/hxjk2FNLhFUoYjUbcLRouu6kFm1XJRTM7FwXsx0UzLFx4npZEwS68+joCwotbtLJDrMOHi3TnIEZMauX2+z2886GPi65t5pIbmnnp0Szyc1U0tSR49T0vdruiE6meblPywH166uzL2uZBIQTCaUetlujdQ00s1vE9CoXEndfbuPdxB7Kc+ltTS4JLr3WybEWc9WsWHVYs/pOwatlqBjCqA7kCqWRsf0YQI8IwJlHFLraIlXhw0EwdPtE+NxixdPjvA+ETbgQCmSTF9GUI42milt1iMxERQghBQHjZLtaiQUuGlEMG2V1Wb/qFhxbqAUE9VeTTk37ScIZLkxgspaQzGqnGntl918PBoNPp+OSrjxk9axBahY5+0gj6MRwFEmbS2MtO4sRRSxqSIkml2MFGlrKTDWxmObvYiEC0aXH6hJsNLMGDk54MQIsWkAjio7c0hCJ6s5rf8OJiAKMYK02jPyMJE2QbazqY2NjJx0UzkiRhxEwzdZTQn0HSGHoykCA+mqjBRhYJEiln8ULb3yY/KyoqeOieR5ATMruVm6iXKlEr1ejTNeQNzOK5158hGApiwcYwJjJMmkg/hhMhTD0p6Z4SqV/buDJLVgYxFg+t+IUHSBF1jdkVlJeV498eo39yFL0YREyKsE71OwNmlPDVT1+weNnvRNP9eHBgo/v7sZPH2pXrD+tM3B3mzZ2PETNeXDhoatM8FUJ0+F0gxS0liOOgkSgRooTxk7rH1DjZiQoNGtSU0A8bmW36rt3dhwcHdeyhlP6dnk2AEvrRSA3rWUKcGDvFBjaJ5WxmBRp0TOYExkhTGSyNw4wNJ834cNG3f99/OTb78d/Kz/+DUAhFl4fuzGBftnxnYNn6jWxfWtTpIHbURAMbt0b54dcg40fpKK+Mc+6+ysCDmayHw4L5HwdQRSPYSv08/FyIWEzQt6caj08mEhWcOM3IjFMsVFZ338tX35Qkc1+G+dsFAXKylGTYlLw+z83sWQY+/+7wHOw8Hg+yiLVVz7hpJY0MDFLnqiKjZMESz+HGe+v47oM8su3t8YtGZWbMdlLbEqMIBcOY2CYu7JQa2bZlG4mEYORQHY8872Lz9ihDB3bcrJZVxPjyRz9KWkgTGViw0Uxtqq3AccBiJYFLWcdJJ6Qe+JFDdWzbFWPV+ig//yQ46vgjKC0tPaw41FRv46qZRuZ+6OWeB0IY945hmGRFNAl+e72J774oJ6HzMnaUhhuusPLS2x6uuiiVoX/0zgxmXt7I8MFaduyO8fZHCTLTFUwckyLaTjveyPe/BLj1wVbuvD6ddJuSWEzw+Xd+Hn7Oxbpfum9LP/5oAy2tSWrq43z7c+r3jsfg1SeyGDVUS0NTkmdfd/P+Z14+eTO3bcMtC8Hy1WGq6xPc++BJhxyH1tZWNEkLUpMdf6yWmF3mtyVhXnrHi9EgcfbJZu69WYnJpCQeTbBlr4s0qXPLhCySxDU+Zp9jZNX6KCNHS1x5UXtFg06n4I7r07n5KhuDx7ViVhvxGMsQ0QDWcHGng0xI5eS0Y7VcdYmFK2ebufPBVn77SIk/IJBkNfW/jCJ/3+EsKZK8/GAZy1c2884rNgpy1agsChLx9mcjEAhQUVHB+PHjmTFjBgAvvPACS5cu5aSTDj1e/w5IJlRo0BEIykw72UlRaBQ2KZOYiLI1ubJTNtNj2sND9xq7NAO7dJaF489tIByW+XVJiJ4lar5bGGThZx0rdi47L41577cSFzFUqDuRaEmRJEGcJAkas5cx+2INs883YNAr+PFXiXsedyELSLcq+enj9oPmmOE6Zp1hZtZVTSxoaibN2PHaDwYhBF9//g3407Ale3TQ0rRKmVhbM6EVHKKRXtO2cPJMJ3neUYyWM2imngppM5i8XDVHy4UzMml2yDzxoofytdUIV0oKwE4+TdRQQM8uvz9sbkBSQP9jtvLAXWZKCg243EleerOCzz6qJM8xnuIiBXmFXnYt30n/A3R/9iMuYrQmHPTJ1RDw7WHp0sVMnjzlkOMA4PW0sKcqyqvvJqioinPlhWlcfr6Fq25v4Y7r0pGTgqEDu6+Q1mrBalHy8mP2DpVhL7/j4ab7HDz/cPt8LsuCVevD2NMVlFfG8PmTWMztY0sIwar1EeoaEzhciQ6VnldcYGHqmfXUNyW44Qob2XYlK9aFufK2Zi4828wZJ5oZOlDL9Jn1nHq8CV/80LPaKd0j0cExNSESlLOFoUxALbXff18xEl+8ld1lW0mztF/7SdN1vLBzMXaRjwYdPlzIyAxiLFpJRz8xnHK20kxdW8eEAMLWaj56OZ0BfTvOg6VFaua+ZuGy2ZsYKiZ3aiV066s58QQ1Tz9sZdRRTQR2BVGioJT+1Epl+IWbeBOYe5pYtmwZp59+eqf73rhxI1VVVZx55pmHHKt/F/Tq1Ys/locIetXYM9T88nlOh3lu5mlmbn/Iybdf/UlGy8hOrsMAN15jZtm6AF8v8PPOpx4A0iwKrrvUymfvZjL4iCrmPpHJ0UcYOe6ceq682MLVt7ew4NOUMdKBePg5J1Mm6Bk1TMcX3wd4+W0PD9+RgV6v4MqLrJQUBrnsukVM7KPm8puaiSegV6ma2edYWPhHiAmjdTS1JBGyhBCH1+rZ0lTJl19HsTqGdZnkMElpVO/W0dCUqrxfs0bml19d/PJ1Vof24lBI5opbWrjzH+mkWZTcfJWNtz/0ct5VjVRWJ2iqMVMgqfEKJ1OnKtv2lUII/lwZZsv2KCaTghuuSOP5N908dndH4mLlqmSq6qmL21NICghYyc8RTBit48HHWjG4S/B6u3ew/yv69evP5hUr0UkGdBiQWgbiZD09+iSYPMnMhk0J5tzgIpmEIyer+eHDvC7jlWZRdqlzeSASSfjyBz/HdVNI8fr7XuY+m805VzSRl6PCZJRwuJLU1MVZ/XMRNquSX/4M0eJIcNKxJu69OZ1TLmjEoIdRQ7Ucf7SB865u4ot3cnn/Mx+tra0Hlb84EDqdDoNZ4Gs2sD0Yw2rp/sCTYVOiVMLG5Xbe+6SJu+6uIiNZQAn9UmeLBFhr8/njLQcLidKato36Xe17hAeedvLiI1ksWRnm24UBpow38N2CIH6/YOI4LeecYaRnaYSzL1pOZpoWEKQZo9TsVTFolBuFUKAyxLjkQj3XXWFCkiQmjNZz6TVeho5zotFALKhB3zIQk2imvLzhkGLwnwYhBLFwDJPUdTWySlKjEEpq2E2cOAqUZFNAlAhbWUWaSCeXYixY2cFahojxGA7o7gqJADtZjxY9WeSxk/UMYBQ5FBEnxh52ECeKHiPF9Gm7jjixDsnxmEi1+uowkEE2PRhIA1WsYREWYUWLAT/ufe9TE492bcBzKDAYDDz8xEMsXbQcGlPVpjkUkS0KWc1vKeNOIbOVVeRR0tZ6DKnE5xZWsZkVWEUmTpoYzqQOe4k8UcouNrBG/A4I8ulBqdQuc6OWNJTQlwZRRS0VFLcZ3QjcONgqVpMkQRG9SZdSBSJ6yUi+KCVGlGKpD1ViF3usm/nn85/9rRjs2rWLS8+9glhLkigRLKQTJ0Yg6cViMvH1j19y9ikzGSKPRy+1z2U6yUBvMYRNLG+7tgMhSRKloj87WI9OGIhoAuQZcrHtLUrNG/um1SJ6k5XIZ8PajVitVhQKBRddfj4vP/k6WXTumjoQ8UCCu2+7h6eeP7ih2P+EgDeAjEwhPQkRJIyfnWIDYYIoUZIUCTLIppDe+PG0SR31YzgxotRQQZ3YgwYtuZSQQyGbWE4fCqih/KCdXalKYolWGujJwC5fI0kSBmHGRTNq1ATxpeSWgQRxythEQsQJ4CVJAhNp+HBz+VWX/ktxORD/JT//D0JGJikSXRKgyriB6VMM3VagXDzTwnlXN/L8G4Kbr7KyeXuUkUN0LFkZ5sgJXWsk/rE0TP9+KnqVOnn0rjysaakN9bpNEW64t5W5z2bTv4+GGafInHxhAzfua5n5K557w83kcXouu6kZgIduy2DGZY2EI4J7bsrkx0WH52bb1NREQZEC3y4XaWTgphU7ud2+Xu8tZORAD2df1khxvobJY/XsLpf5eWGMaHMGxUkb+VI78ShJEpnk4S5XM2H6Ol5/3srcZ7OZfUMTwwfpOP0EIwqFxMefhfnu+yTFzUfjw8NmVlDYK4he30rTDpmsZDEKSYEsZJzqWvT9dnPfbakMT019gmOnGKmuS9BQDw889OJhxQBSbX5CyPjcSuyOwW2EjyRJpItc0ltyCYsgFeYV3P+0k0BQbvutjQYFWq3E4P5anrjHTjAkc9djDu581ElhnorG5gRZmUrGjdQx59YWYvGUntiJ04z06alGfZAZwucXNLUm+WlRkD+Xh+lVquaDV3Pa2rstZiVzn8tm7odennzZzV03pON0JQmFBF+8k8vAI6oPS89l3bp1GJNW7IMaCDbG+WhuTieX00VLQ6zZEOauWywct2QTxqbJHTJPQggqtevRmWM0Nkss+DSf2x92oNd1Hs/zPvOh0ke55gEPY0YaqKpp5YVXa/BW5mPwF1BPJSECJBR+BvQztxEfj9+fxk+/VNMQkBklH9WBLFVKSrKDA1j3e5jlayL4A0nMmWqSifYKrP1mHkOGtOvC9uzZk1WrVh1yrP5dYLWloQyqePHVMNmuEaSRQYuop4pdpCmsqdXyAMQtzZx0bOd2DEg9L5PH6fjxtyD3PRyipUnikYdNnebSNLMCoyVBnf5X7DYt4bAg4U7D5hyETjJQxU5yKKYlaw2ffWTukCiZeZqZE6YZGXd8DS8/ltVpnlQqU0Yh4zbWkl948I3QgaitrUUR1KBC00m640AoUNDcImMOFJMmpw7dFmElfXgZv36T20ZgFBfCV/NyeOkNP/Oe34HdP5As8tnEMqwis8OBQghBi3k74yYKLBZ49cn2ZzbdpuSBO6z07OnjvnuXcP1Fem640szp5znYvng7JaIfCim1noRFkDLtKo6cAjq9RKZNyUfzXzxs8nP71uWk21TMPieNSeN0PPOam1ZXEo1G4vKbmonFob4xQUFe54yzLAuWrIyw4odC9Pr2OKrVEjddaePq21vYtC3KsEFaNm+P8o97WjhqooGxI/Xk56o5Z04Txx5p4IY5NpasDPPIC07Gj9TTs0TFqKE6jjungYduT5kBPvSsixvmWDsYyxw/1cQxRxiZeUUjUycZ6ddbw8C+GvbWxvGHdx9yDLRabdtGcT+aqCGf0g6Hlf2wyHYqtmuoa4i3xSUSFWSZDWT680gQI4u8NodSACfNqNGQIE5/RqLHQIwoLdbfmTS26w6QU6absGQ3sqFpCcWiD2lkECOCN62cvqO9PH5/BhV7Y0RdZoqllEZWVISxljrRC/DsCJJRqGPp0qXEYjF8Ph8Ay5Yto6qqig0bNpCenv4flwSClAZ0OAyFRfDo3bZOCR5Jknji3gxWb6xD13M1ZqXMzt0xPvwsRMXeOIMGKcjOVGDPVPDIHRkUFaTGQX1jgqtvb6bZkSQ9XeKltz2YTQq8/iR3POzkqovTOPG8ei6ZlcbwQVpq6+O8/bGPPj00PHVfShpo5qlmXnvPwxMvpdZ5gOOmGsnM8LL754FEbDX0HBTk3NO1XHNHC7UNCVb/XMQdDzvwBWQ++fAVzj770HXOkkJi+64kaV203u2H7MrgqBOr0CasmFrGEMfB+Ok7GT9ay7gxGhqbE6zfHOWuG9IZM7x9PF98joX3PvVx01VWrr4mVS0aVnmZelQqXrvKY1x/TwsTR+uZOEaP053kk6/8bN0Z5bLz0+hRfMDzJ6SDykCoJCW2NDmlu9tPxe8VTiZMmHDIcRg7dixffvAOcRGnxboJRVYjowZpcHtk/GHB/DfSkSSYfrqD5kZlt9dSVRtHu0+DcsiAzu3mTlcSnz9JUlbx9U8BTj+h4+F33mc+GpsTjB+lp7gwZZ4Vjwumn1PPxTPTyNpHGp84rSNxeu4ZJl58y8M1l9iYfpSRNRsj/L4szMxTzSxevJizzz77kOIgSRIKdZLc0ECqPWUsXBTtlJzZj+9+DpOfr0SjkZh2pI57tX4KQ71RHXDe2i8D4hNusg9QRIlEZOqbEgwdqKWkUMWIIxtRJZIY3KUokmreS29Am92C3hIhO19w4dkGvl0YZMMKLQMS7WSLLGTee3o3azc0MP+NdByuJJqEmbyWjiZPklDSLLrvovhPxvr165H+h+bVJAkaqaEvwzpoS/YWQ9jGGrazFi16+jKcSnYgCxk9RsIESfUgKNhP8qmpYxW/kkEOQXwMlyZ1+Z0p46IU6SeEYDtr6M2QDnuqbApoEjXUsgc7efhwokXHIMZSG/vX9ayLexYSbgiil4xERYRKtu/r7JGpYhd28siSOib9jZKFoWICFWyliSoGMKbTXkKSJPqK4WxiGQJBEV270udSzEaWtpGfjdSgQ08/hne5P/HhwbhPB7yAnnhyNfTo0Vl79FBw50134W8JUkgvMqX25HBSJNles4abbriZQGOYfKlzEidEoK1rrysYJQtKocSuyGXI6b3YvHBXl8VYOsmAolXL4sWLOfLII/nik6/oSX/2sKOTu/p+OGgkU+Sydsl6PB7P3zK92g+Pz0OYIBbS8eMlRJCeDGobg0IImqhlCyuJEmY0UzucU+3kUSsqSJAgV0oVQCVFAgeNyCT3FUl0/fuk/ASSHZzau4IaNf0YjhcXzdRhwYYgTJwoXpwAWLChQImLZvQmLdOOmfa3Y/JX/Jf8/D8GWZaRJEG9qKKoC12RAF4K8rv/2WxWBXuq4uTYVZx7upkTZjXwwsN2brrfwahhujY90P145wM/TicMH6rg1Sc7ZllHDdPxxTu5XH5zM99/kI9Wq+DimRauvK2FFx+2Y9j3WbIseOP9lPvu5h0RVEqJ3CwVU06vw+uBKeMMWMwKkoep05WRkUFRiYFdvo3oGiYhISH/le04ADIyP/8exBSz419TwIavoxgxk08mm1hGKcO6jplkxxfT8M1PAX5ZHOLGOVaWrIxw9a0O/LUZGNz9KBRZSJKEDgMRgpxxej23XpPGA09W8+78XZjNEmpdgpJiJffeZMNgUCDLKUf1r97N5a0PPBw9/SjM5q51KA+G0aOnsGz1fLwuJTmylhbbJiRVEsmTSXq8AIWkRC8Z2bBLwXmzDGzbGWvboD7yvIsb56Q2lgAaTUrAPhKReexFFy53gvtuzmBAXy1XXGDt8L0qlcRHX/m5dFbnzGo8nmoZbmqJ4/aoKcxX8eBtGV2aMFx2noUpp9dxxQUWZt/QzH03Z6BUSpx0jJGqqiqKi4s7vacrqFQqsDk4d4aGF9+MdiI+AaZM0PP4i6l7njfXyOXXLkblykPpzyCpCdGo3MOsWUp+W0YbOTVxjJ4Fvwfp2yslvL9yXYSffguyZlOE9YtS4x5g5FA44yQjk46rpWKLm1L6Y8ZKNBbmgZvLefcDB19/mIFKJTF6jMBRlYaGrjfgVk8/Hnh0Jbk5SuLxGJmZ7Yt0eXk5CoWiQ4WwEIJk8uDaRP+OGDJyMH82LCXukkiz1RCxbcBokjHVCaRICA5TAsbvF9x4a5Ac73CstPLgI7UoUHD+2aa2Z/bSG5u56eo0rrvMikaTGs9bdkSZdekSmqr0xJR+rMlcxg2LM3Rg5/Y6k1EiJ0tFZkbXOrpZmSqsaQpOP6tzZVt3kGUZBRLapAmXug5Toutqh1h6HWOGqVhSE4Z9BUT+jDLmP5XWqXIL4Lo5Jt5+vwHZ1x+FpGCQGMMuNqISaqxk4lM4UeQ0oNXKrNooWP1z15Xg559l5rHn6kgmLUiSxNcfZXLCjHrWLGtBLbTIJNGgI1PKZtWqGuIeE0pTgIEjmg45BvuhkJIYTQrqGuPc9WiQQf20lBSpWbc5yrBBGn78Lchr87w8dlfnFqPFy0McPdnQgfg8ENdcksbcD3zccb2NG+9r5ct38jpoXM8+18KdjzqZPrOWWAx++Ci/bU29cAZ4fUnOvbKJx+7KYP2WKI/c2fkaVCqJe2/K4PX3Pbz4SBYTRuv5bUkQh6f6sOIgKQQNcjV99umXeWilHyO6j5ujgBXr6phxSkof9PuFIZpDYbJQkCF1bCOPijDN1O4T/TdTxS6SpCpS8vXdkygAhSVJGpsC1LGHBqpQoMCoiKJRS+wsj3HubBe2lkkIUm7xwZwdfP2+jVhcMOvsrdSsUTLjwhkdkj1ffvklAEVFRVx66aUdJEL+U2CxWFArFaSlwbQj9F2+RqGQGDdSz1knGzjrAjfHH5vAHu2PAgVrf27Arallw9LsNuITUmY1X76bxwnn1fPlO3k43Umuu6uF7EwlarWCKy6wcu7pFj752s9tD7eSZlby9H2ZbRrD+3H1bCvHn1tPOCy3PV+D+uioKbeS5cmndVUjb2t38s38PGb/o5kHnnbw3YIQUyZp2Ljl8OaBESOP4pdvP2pzs+0KUSmMoiEPG4WUswUtBuxNI1i5ehO7q6K88VQWj93VWR5DpZKwZyr5+psYCqFOmTYltFTXJPF4k1x7ZwsfvpbToYJ05qlmHn7OyQmzGlj0RT75uan2ZrNVbnN4/iuEEKgzPPTukZojWh1Jwho/o0aNOuQ49OzZE61Rokb5By89a+T4o4va7mdHWZRLbmjmneez+egdGzNnu9hVHqNf787xevBpJ1MnpQoXFn6a30EDPhqVmXNrMyolvPZEFnc/7uT9z30cc4SBZFLw65IQJYUqRg7Vsm1XlOICNU0tSW57qBVbmoKp3bjQA0wYreeluV6mH5V6zexzLNz/tIuhAzXodN1LbP0V27dvJ8umQus0g6Rg7rwQF88ydtKyb2hK8P2CEF/Ms/PJl37ufdxDbr6CRuda8l1jO1Srx0WMMsU6zhuvZNuuKBk2JZGojNmYes2jz/hJ8/XGHt5X3SYB7lxCrgAbVUs4/SQdC/8Isnu7kqGJIzsk4RWSgqxQPzYvCbJibYQFv0bRtnYmkmJEKSouOeQ4/CehsbERSOlQ66TO86EsUtrDWRR2MtWRJIlBYgyr+BUjFpw0MYBRKW1MIkgo2MN20shoM0TKoYgGUU0mOThooEqUUUyfDvNHk6jBh5sW6rGSgZNmbNi7rE7NkYqoF3upYBt6jIyQjiAmIm3r7L+C2+69lStnXYPRkUk1ZfRnBGbJSkgE2MxyxtA1iWSQTKk5FS3WbswyU8aFJkL4UUpd73ElSUIp1MgiSZgQPlyIbs7uspCpo6JNi1QlqUnG/95Zp7m5mYaqRmxkdiA+IVV4MkiM5efvF1Cq6NqUUYWKJN23nSdFEoFA2SdGXm4+uz0NXVb1Axh8Vhb/ugRZlkm2SihRYyObGlFBLkUdusriIkY1uxnCeFzuJtasWcOxxx77t2IAEE/E0KBFiQoXzYzgiA5VrpIkkUsRMREmQqRTNyOkSOh1LMYoLNSwGz1G4kSxYcdBE7ViD4VSxy4xn3DjoAkVajLIxkeqcO2vEEIQwEsvBmOX8sgTJWxiGT0Z1KYXKwuZRqpw0swojmJzaAWVlZX06vW/YwD3X/Lz/xii0Sg6lRpPrBUlErmitG1B9gontert/LFcyW3Xdp3xXr85itWiYtdOGH98PRfMNPGPe1uZcbKJUy5o4MKZFiaM0uFwJXn+VT8711jQaXTcdo21y8/LyVJRmJfSferbS8OsM1LadSfMqicrU0WWXUlZRYwTpxl54NZ0fl4UxOOT+fb9PMYd7cDo6cvatWU89oKLUOjwJjS73U5SyuGNlxu57e6lSI16Gr2RbiflQNpeEAoaXBFMtCCQaaGOfEpTWbxuHP0AtOi472Y9dzziYM5FCozhnviVDryJAH3Qdljg8kUpCxZUc89NCk44VscvS3xcf5mNoybpcXlk5n/u45V3U9UTM08z0diSwOuTyYgc/kEf4OyZF3Paya9gtMr0m7SZa+ekyOSff6nhzXfLsNWPxoSNvAw9//zOxdfv5XHvk05ee9+N0ylz9w025n7o5edFQWQBk8bomX2OhduvS2f6zHpefsfD6091Nvw45zQTI6bVMHaEjkH92ifHREJw1W0ttDgSTBpnYN2mCFqNRK/Srg8hkiRRWqRm6ll1vPVMNqOHpTa1edlKPB7PIcdh5MiRCF2IN9/WIeIq7n7YQyAAU6eoOOlYI0qlhFIpces1Nk6+oJGPXs9m8wo7v/7pZcMmB6vWRxB1ca67IpuaxmjbAa1/bzUPP+ckI13JB//0MWqojh27Y7z8aFYb8bkfy1ZHcNekMYQxbWNCh4Ec31AaV1Vx9yPVPPmAlWRSwoy123vRS0Y2bY/z5Cwjn/7oJRKx0NjYiFqtZsOGDZSUlHQQ/He5XNhs3Ve5/LuiprKCoBwkv0Bm7ltJxgxPVX5//JWPx54MEQtG2jSBAdS+bH74xc2Jxxjx+lIOs/sJTCEE67dEiERS2kp5lJATKOT1+xw899IeXn7WjNefYPhgHTdf3THWQwZo+fmLTKac6KC1VUJk1nPKyTa+/yVAqzNJ71INk8bq2sdEF5XEB6KryvmDobCwkJgujElhpE4qJ0uUdqjSg5T4elqhm1efzOLESgf+ZanMv2TyM3Rg13OmJEmMGaVmV1UAIxY0ko4hjGev2IUzfQsXzjBzy7X5ZGYoOfn8+i7lBPZ/zoCeBua+HeXay2R0OgUvPmFj5ukSma0jkEhVQImIoCHaxCgm4gw0sX7VlsOKA4DfDwlZprouwQ8f5qPRSPj8SWQZ1m2OsHRNmA+/8NG3p5oLZ1jafhOvL8k9TzqZc0H3ph09itQsXR1i5YVhHrsrowv3Z4lH78xg8JRqfvksv1MyMc2i5MVH7Jx2UQNTJnZ/6B82SEtldWqTXbYnRtmeOPmHXggMgFanwxlqwiVySJeykNo0W7vJuCsSqPdVOd//hBdVaxEZSdjKanJFMTkUIiHRTB117EEAxfRpc0lNiDh1VOLxO4hG5U5zI6QSoU0tSUZxTMcDqQd2LKxi2rJtTJuip1y7ipgCTjpOw3VXZLSNK2GrwSCZmTNnDk6nk+rqakKhEDqdjuLiYoqKilCrD88R+98FQgjkhJKD8M5AysTw7geC2F3DyRC5bYczK5mEYqWcef5K1v7RsSpdpZKYfU4an37j5/Lz0/hmXh5TTq9j4pjUmm42KbjigjQW/B5k7rOd18X9OHqygVUbIhy1b+w3tbRXgFgTuZRt2UtVbYJH7shg+sx6Vi8sZOvOKBdc4zysWJx/wZV8/90XuPSVZEc6H2RlISOltxJMRNjhb2CY3H74E/oyMmwRRg3rnlzz+ZLU74H0fVVAGeQw/6MdoJC57jJrl87c99yYzvcLg1x0XRNGoxJZFhx5hJZPqjZhdBzRaf/pNOzhzNM1qNUSDmeS3dVh7n7ooYMmFv6K/Px8JLWG+25RcsK0jhVIA/pqefWJLB581sm7L+SgUglOPsfBs49aOPGY1H6pxZHg3ke8/PqLQCWUTD1Wz8w5jYweqmNQfy1VNXF+WRwiEExy6vEmPvjCz7MP2nF7kqxaH0GhgAtnpCRHrr/MypW3prq+jplRRzQqc8vVGTQ7uidzWhxJevdQs2JthIljdNgzlHh9Sf75XZA3353Y7fv+ipqaGjLtMjWuTZwxXWbxd1aOPMHBfXeYOO2EFEn72TdBnngmRFMjnHWhC49bwhIuwZ+7lz6DPFSVL0LvLYSQmYTJQUO8nlg8ycfzjXz7fso8JCT5SbfHCIZkfvghSeF+4vMAGCQTeYk+fPVNJek5SdJETpe6d5BKgt953wpaGzQUyrmdiJQaKphg7SxD819AQUEBmQY7u0IbGComdHpuqilDICiga5kxSZLIEUWoUOHHy2p+w7Cv+lAmiRI1MaL0YnDbezRo0aLHRBpxomxkGTZh32d82YqJNIYyni2sQiEkYkQpoWuiDSCfHvuSjEHqxB7cOBg9fOi/HJtFv/yO2+/ChZvetHcLGiQTWqHvlrQEMJAiNg82D+2vIj0YUtIA23HQiBI1meSwiWX0EoOxkko6BYWPPWxPVdbuS2LFRQyj6e8lNx0OB8FgiB50HUOFpMCUtBJI+rokLQ2Y8eNBFsm2jqUD0STVMGBUX9776F0+/eizNn3UriCTpLGhgTtvuBtFWEsz9XhoQYkaJ03EiWEVGWjQ0kI9CpS0UIf6f6iYPBRYjGk0epvYwTpMpHUgPg9EPj3Zxuou/yZJEjZhp5zNnSpDa0UFTdTiFE3YyUOJEifNJEgQJ0Z/RqDDwC42MESM79TFXEM5GeS0rYkGyUSWyEeNpm3cKSQF+fQAIdFCHQPkUTx0zyPM/3Tevxwf+C/5+X8OOp2OhBQnW5vGwGl72bmjEp9bSTASp88AmSkZShLJVFb3r20dsiy47yknVbt09Oglc+9tRrbujGE2Kpj7oQ9/IMnDT7tTB1G/jSzvWPIkC7U5v3dwIPwrBvXTsLcmjsmoYMGiEIkE3Hy1jd+XhrjhChsFeSqUSomdu2M88pwLjQbcHplkHLKkQjKcebz88u8ozIdveHTzrU9x202n8fn8dPxBmQsub8Vb2Uqa6Fil6pKaiWrcmL2l9KZf2wMkiyTlbCVG5KBO8HEpitlk5OE7Mpj2e4jscDHZyWJiRNnGavqLkW0TiFJSEQlLNLcmePh5J0u+K2w7BBcVwLBBdr743s/n3/mZfU4aF1zThMWkJBz5e05lNpuNSDTJK09lctrx7RvcPldpuOAcI0cevxZt9RQS6hAXzzTz3S9BRg3TUV0bpyBPwWkXNXLxORY+fj0HtVri59+DnDOnkUfuzESWBY3NST79xs/MU03tmai44O7HnZxwtJE5tzSTbVcxYbSO5tYkP/0WJMOm4LO3chnQV8u1d7ZQVhE7aHyDIZlYDAb3ax9nvy0Jc8/Dg7t8fVf47pvvkZOCsvIEZtL59bWeKFGx5OtG7s2o4/P5Nvr11nDURANX3eBl7DGNZNuVGLRKKqsTKCUFEVnmp99CpJkVlFXEuO1hB7lZSi4428JvS0Ikk3DSsUY274h2+Uw8/kwQu2d8l/eZHi3mhx8qeORuwYbNUUIi2G1WMCJCDBui4edFIZoay7Hacnjqqafa/n7kkUe2/f9EIkF5eTlDh/7rm6L/19DY1EyOXcnX87MY3L99vhvUT8vQESHWRZaT0zKhjWgxBQq54voqbOYwWtlAQhlh4GB47jELP/8eQqNSkJUopUBqF842xi0kG4q44qolaNICrPipazHvwnw1/XppcDojZOekDHdmnWGhIE/FoqUhHn7OyRP3ZDJiiA4JcLmTXZKFDmcStQq++uorLr/80Iw+lEolZ593Fu+/8D6zzlUxf96flGhKsUULEQgC5mrU+Q189UGq5fSm6wzcsqUKvX8gssxBn81IRHRoH/MJN27DXu68No2brrK2/XsiefDPcXsEGk8hC353ctoJJjQaCa/koJFVmLGSL0rRSnpMwkaUMHYpj8Z4Ndu2bWPQoEGHFAcAjSaXZKKGT97I5YeFIR57JkjYrUOSFKiMITQaJTdeYeKbnwN89KWf3j00eH0yvoDMxTPS2FnefWZ/e1mM8SN17KlOdFuxJEkpPdeu2uoBevfQkJerIhDsfr1LJgVCpObF2voEep1EmuXQK50A+vbrQ9WGeirYhk7oUaGhkWqK6VoUPmCqobFJxcRjWwnX5JDrH0ieJNEkammimjABJBQYMaMjpSFYLKUO937hoYzN5FOC3tGXV99t6jA29uPTr/0IZ2aXlTg5ooTm2B5efdrWJq3zVxj1SgYMgLKyMoYNG0ZBQffC+v9pUCgUOB3gDwhWb4gwbmTnGAshWLIqhGtvOgWis0SQQTITaCzk+4UuTvtL6/LAvho+/zZlwqZUpnSwP/inr8NrZEG3kksAahXsb1Bobk1QWRvFQD35+wgIdUsJ3y/Yw/VXWOhZqiHdpkSvV6BWdl3J2h0yMjK48+5nuOayOWiwYaM9eSuLJDtUK0kkwsS8aZTSs8PhTwRNpNtibNgSYcSQzs/cpm1RKquTOFvi2AjhEE24aMZTJfPmfC/b/uy6U0WSJKYdaSAQSPLSY6nreWtegJjkY73idwrlPljJJEqEBs0ucop9/ONKO15fktMubqCkSEL+iwHZocBsUjLr9K47ivr20tDqSFJbH8dgTlK1zcJ911m529aERgPRoAZDywD6yhk0lCzgnZcKAVi9IUJldZyxI3Xcdq2Nb34OUFEVY/3mCJu3R7n8/DRGD9OxbnOYGZc3Upiv4pIbmkm3Skwaa6TVmSCZhG27otQ1JDpIfxyI1+d5mH6UgV8Wh3joOSczTzFj1EtoDL0OSxKprraSZmeM8UcpePPZbEp/bUSxtweP3ii4//6m1JnHY6chEgGlYORoiQ3rkzQ21JIWUbN7hwKlLkwkpwylQqKkSEVsl4L0hvEpV+N9Qz4mImxqWc5Rpzai9Xbd9hkVYdSoiROluEiJb2v33V46DKzeFqdQ7tFhXRVCUCuVE1f7SSYChxyH/yQMGzYMTaaSYI2PdfxJieiLGWuKSKQSDToEAjUH0f9GSwsNyMjoMRElQpwoKjQkCJJDITEiKIQSJ00E8VHGRiQkektDSIpkW1VjAT3aSG6lUKHHjIOmDjJFCZGgiRoCeFGiJEoEBUoSJKhkFwaMHHfycf9SXJ558jm+ePlbRogpbGQp1n0mOxERooFqYkRJiHi3hHyUCDpMBIS3y4rV/VV7Fmx4Rde+Cn7hIUkCCzZ6MJBNLEeDDhNpVLKTGGG0Qo8eIz0Y0OF7nMZ6rrn8sr9177m5uSRJHvQ3t2DDQUOXBKckSVh0VipVW+nhH9IhYRXAi6JnjPc/+QyDwcDMWTP4+LXPwdG5cAigXqpkxyI3+aIUCzaq2c1wjkB7gIFzLXtw0sRIpqBAQRkbEfrEYVX/d4WefXpQ21BL7j592u6gklTQhcnnfghkSujXqTK0UOqV0u+nAT9uFKhQosKLCwUKbFKKnykR/djEcnJEIRbSiRGllgrUaBhAx3vMooBWGtoSjvuRSzGbWU6B1JMdW7omav8O/kt+/h+DJElo9EpCumpefDyLaFRwzZ0tPP+QnVsedPDlO3k4XEnOv7qJ2edaOPNEE1qtgu1lUe553MnGjUly8pP88UMWer2CE49p/2ynK8mY6XWo6vqhQ9fmkKlK6qmtj7FlZ5wP/ukjHBGolDDjVDNnnmiifG+MH36MU1sho2opAaHAZ6wms1hw380KPF4Zk1GifG+Mfr3UFBWqOfvyBnxBFRlCRikpKU0MYW/08Adu3759mTTlEqae/jrZdiU5OUrW1q9BHbWSK6c21NGMappDTtQuC73l/h0IJ4WkpI8Yymp+pZk6cijs9B1+4WHY8JTuW7ZdhcbYfjjWSFp6icHUUkGffdmkmIhiMgve+cjHrVfbOlX/AJx1spn3PvUx84pG1q2VuexiA+98XEM0Gu1Q0XcoWL16NSUFyg7E536k25TceYuRh+7czAnHqBnUT8d7n3pZtS5Ctl3BnsoEt16TzuoNEVZviHDMkQZOnGbkiHF6Tr2ogUBQ5qn7rPz6Z5jjzmlg1FAtobBge1mUS2alkZ+jIidLxXlnmtm+O8re6iD335LOjFPb230vONvCXY85+GN5mKmTOhMGkYiMPyAz5wIL9z/l5JkHs9heFqVsT/ywdF32lO0h0GKilD7kSIVtv7MlYCPgL+DEmUuZPk3Nnr1JfB6J/rEp0AQNuau48BwT55ypI56Atz/08sfyEHtrEnz4Wg55Oe3ToD8gc+6VjURjXS8ITQ0Sdqk7UkRCE7fw/mc+Es4MfLiJiWiXLQXutDKOGyGIRpXkZIepqGtm0uRUm8OwYcM66H1WVlZis9kYO3bsIcfq3wUmkxmT0deB+IRUJabHl0Cll9nJOhRChQoVHpz0C4wkI9i+Ialv8DJi6UpOOUVib7mKgmSfTqS0UlKR7RmK17K6U7XfgejTT7Bus4w9Q80PH+W1VU+dfoIJtyfJOXOaeOuZlKnGTfe18u6L2R2kIGRZcMUtzYwZoWXFsl8OmfwEuOraK/n6y6/ZudNFXkGSM89upHxXIyqVxMyzNRw31d72Xfm5KtCk9OoUvkwWLw9yVBfPZjwuWLUpQJQydEKPHy8qVKSlJ7juso4b37EjdCxaGmLaEZ2zyM2tCVrq1aijZlr2OXX/85sgZldvelKKBwc7WEeB6AnaMF5lFfrwQApETz6e/wmPPfXoIcfh3AsuorXmOea+H+DlZ9Ske8ZhIGWMFSdKfMQfXDgjjWVrIvz0cR6NzQkMegUZ6UqEEBx3TgNuT7JTS6QQgmdfd/PgbRnc/EBrtyRvMgk67cGrs/RaiTUbIsTjoku5gZ8WBRk3Qsf5Vzdxz43pvPKuB0+w+4rUrlBYkkZD/SYKMhXs2B5GgRoPDjJFbtvavh81ooKAV8lb9xWRnszDJGnanoFMcmnS76CgR4hAs4VMRxF17Glrp0+KlIP8UMajljSIiOD112uJxp1cM9uKxawkGEp1PLz4ppc873HdJn1ssQKWrHRwynGd17JIRMbpktm6Jcb5f6nudDqd7N69G7VazYgR3bf2/zsjFouhNwpq9yq56zEnP36Y10m+Ye6HPrIy1PjXdW9UaA4U8fmXTZx2Qsd/r6yOk5vdvhZ6vEmaWpJU1cYpKUz9HpPG6Pn59yAnHdO14cHvy8NcNNOC05Xk1HNd5DSNp4Y9GIUFq5SBhEQymVpb3Z4ksixShGs3a+rB8OH8F0jPitEaW09rTIcpkYFCF0eR5ual2w188rWORYtiZMU6EugmR1+2bF3KdXe18MGrufQobh9rVbVxLr2hGZFQMJjxyCSpYTcyMlnJEuKRcpTdLw8IAT/9FmRgPy81VYIfPrLSyzcep66SSNYOLMVqepQquXy2gcpqM9POrsdmVfD0/Zn8vCjIPz97i/PPn43iYA6lf4HRqDgoIW00KLjh3hbq6wXF9CUzmAPBjkYUXlwcN7XdxX7cSH0Hcv2U6SZGT6/BnqGkb081j7+YcmgXMpjNCppbE0gIFn5WyKffBPjhlwAnHWtk6AAtz6/3cM8TDh46QBZJCMFbH3jJz1Ez50IrkEoKTju7jhZHgh9/fu+Q7x9Aq1Pj90vcfWM6TS1JjAoTcWR2h/aiCqkRCCTqyaUYbVLH+rU7GDlUx4aGXArdffCoGonYK9EoYoQSEcIh0DUMSBGfB0Aj6RgqJrBu2x+UqjoOhIRIGXXIyKRjJ5cSNJpaZIMXIl1fd5gACklB32Mq2bm1GuHIQqmCpLUZjzeJUSmh03VvLvKfDEmSsGXacNS4AYGDBhw0okFLDwbscw+348FBBjldfkYrjcSJMZxJqKSUHIwPF03U0kQNesxUshOBjJUMRjGFPexo0yRUSkpsdDblUqGmht2YsNBCPUX0xiVa2MtO8iilmD7EiVLLHhLEKaI3dezBip0Nqzd2afZ3KAiHw3ww90OGikkpHVyRkqipEeW4cVBIT9RoqNvnaA7gFq3UUkGSJDIycaJECLGbzQwTkzpVrNdSgZ08silgG2voL0a26V4KIdjDdlppwIYdF63UsxczViSgHyNYz2ImHDWBqvIqbHUFbcSnLGQcunpyR2dy0il/T9M7PT2dNJsFf6sHC113yvnxkE8PtrOW/mJkGwkshMCtbabH8EJmXXguzz3xAiqfDkVcSdQQIr93LnNf/xi9PjUv9unTh5LBhbQubcGW6EjYOUUzMoLxHEstFZSxiVEc1UlXuIheREUYHy5skp1eYjC7xJrDSvx0hetvvY6li5eRSzG72NTt6xIiftDqVSfN9OjGtKiHNACnaCRChARxooRQoiFGmB1iPTFSEg5KlDRQTRO1pJGBmpQp1l/31zIyUhcbR4WkQBKpMRgOHp5p9sHwX/Lz/yASCQUJEcXrk/nwCz+3X5vOux/7uP3alNFQtl3FN+/n8eEXfmZc0YQQKS2b+2+2sXxJgBuuNnapaZaRruTsU4z887UwThqxiHR81nKCeDj7siTHH23glceyyMxQ4vMnee+TFHm3ZrVMXmAoefF9m0gJskL5eHa20n/MGo45VkFFZYKGpgQJr5m9ciEYA0gqB5WWZfTyH0E6WZTHD7Jr7AYVFRV898mPFDUfC/US9eoq8q1umpQtDDsuxJCBWr74ycuRvUys+6R/l4cuSZLIFz2oYBsqoSSD3LYHzyfcBIrX8exj6ftiL4j9JflukWzsEdva/ruG3fS3yKzeGOeO67ueYHeURVEoYPViLWpTmIWLgyS9RqZPOZ6vfvzisCa3p564l1mndp89PuMkA488X8ej9xbw9c8BfloU5Jn77ahUcO8TLvx+mRvnpK7zm58DHH9uPe++kM2MU8x8u9DPdwuCPHW/nUhEZndlHI1aom+vlB7Jzfe3MusMM4X5agrz1bz8tpcXT+x4LWOGa8nLUnLXYw6+mZfXoSUsmRTMubWFay6xcsLRRo48rY55n3p4+Dk34yedeMgxAMjISkeJJkV8HgC3thpRvIsrzzaSnangiAkSKmWI2s27ielc/PyNldKi9gPOy49nEQjJXD3b2oH4hFR739xnsznp/Po2qYcOkOSDVr85/VEefsqHRmEg26plq2dVh82BLGQa1btpletZvgKW/FDAjt0xbnzQzezZs7v8zD59+nDnnXcesvPpvxMmTTkSV8M/u/zb1Akm3lmcw3CpLwkRp4oyejOok76TSUqjd2g89bVr0UUyuv3tLKTTEhM4XcluCVCHO8FLT6fxwRd+PvvWz6wz2kkmm1XJI3dmcN9TTlyeJGecYOLE8xqYfa6FPj00bC+LMvdDL7t2x2loUpFfdHjzoSRJ5ORLVFUmGDsyNS4/eqfreWTFujC1gSA64cLq7c2Nty9l0ffaDvclhODq21vQuArJoSdJ4qSRQZ1mG/Z0dSfS7prZaRx3TgOfv62mZ0n7c+H1JTnjPBeW5lGErNX076ti07YIc9+LUpxIybakk4VVZLKJ5eTlhcjJjhBaVYSSVHvo4aCouAgppOCZV/zoTWpyRq1DlqGsTEbpKGB0iZ6MdCWZ6Qoeec5F2S4JWYZTTtJw9ilG7rnRxtFn1TH/lZw2OQ+XO8mtD7biD8jIMkSjKU3jrlpjW50JahviRCKp9v6/Yn8Lfiyk4PJ/uHj3lfQOBHhtfZy7H3dSkKvi3pvSGT9Kz2ff+hl35KzDisPOnesZNkjF4j8khjMRg2QiKiLsYgMaoSOTHOLEaaKaGBHGyqlMaCopE0GJikZqSBBDE0nH2RxAVnlYL/2OTpjYw3ZUQo2RNLIpbGtLkySJvNaJfP7lH6zd2EwiCQoFnHmiiZx0PYqq7okbpRK+Wxjskvx8+lUPZmsP8opLKCpqJ+/Ky8uZO3cu8XgqKfnrr7/y+OOPYzL9Z5ECq1atYuxYiV274rjcgpHH1HDjHCtHjDfQ3Jpk3mdezCYFx04x8PoCqVsCuisIIXj3Ex/vvZCN15fk7oe8LF4d4Ov3c7nsxmaee8jOkAFaZp9jYeYVjUweqyfN0nH++vw7P06HzKw5LVSVabE2j8QspdNT6KhgG1YyiGfWcNzRetZtiqBRw8wrGtm4NUJ2XvcmE13B6XTSWF+GWqVg7e85CAHllRHCEcFPiyTmfuRFpQRrZgJXSx0ZicK2ed8kpeGMqfng1XTuecKBLEOGVcmu3QnqK7XoWkag1zooYwODGMtgaRz1Yi+17KEkUMSipUGmHdE1Wbtxa4T8XDV1DXE+/zpOqe8IooQx9t3L2h9zOkgNDOqnZdhALdfe1cr4UXoefs7F1IkmNm3adFgEfyiUcq03dJGEB/AHZb56N5cLrvDQ/EtnjWpIVfjoupEyAFCpoDBfxXfz8/jsWz8PP+ti6beFZGak9k+RiMwDz7gYelQNpx5n5MgJOnbujrFxa5RQKMmPvwZYuS7CmOFagiHBzvIY0yYbePbBdk3kzAwlLz5q5x93t/DAfQ/y5tw3DjkGep0NlVBTUqjmu18CKJzZeA2VZFtAL2vRu0oxJ+w0Uk0zdWQ29GGJs4aBcn8a09dw4tlhLrnAQHGBBYVC4vNv/Ty8t5xEc26nCjmtpMcgzNQn6sjbZ9omhGAbayihL1Yps+3f6quaMWZ6iDm7ToJXKbcze7YSkAhEwpz+DyfvfOzljuvTuftmJXU+N6eecckhx+E/CbFYjK0bt9OXYcSJkSTRwdDWIxwMZDTbWYdNZHUi8YLCjx8P4zkWpaQiKPyUsQkzVtLJwoiZanZhwISdPMxYqWY3DhoRyN22RidEgiQJxnEMApGqvhQZVFPGMCa1tZzrMTKQdJpEDUF8jOUYtrGaivKKvx2ThQsXYg3bUxJDQpAghkM0EiLAEMa1tTJvZy21ogIFSjw46MfwNvmoqAizi00YMLGJZeSLUszYiBGhnr2o0dCbISmpIzGKMjaRFAkspOOkmTxKGMcxHbovd7EJB83kSz1QqBS89tYreL1enn7sGTau2QRJCbVexVmzzuTSKy45rOTPX/HCG88x5+xrGCpP7LTXDwo/IMiTStAJA1tZjUaknsuQyseZM87gvofvRa1Wc8JJJ7B9+3a8Xi+9evUiO7tzhedrb7/CjdfezK51O1C1GAEJJ40oUDKAkUiShFVkEsTXgfg8EIX0ZA/bsWFHJakx6Swpjf9/IQZDhw5FqVKiSehQoiQo/BilzhxCDeUE8XepnV0v9iIjH1QiQYcJPUYihNBjxIuTQnqRIIYCBT0YgEbSIoTAi4s9bEMm2SYvcSBaqCOHzklbIUSKlBcxZOl/z/fiv+Tn/zEIIVBqwoR8Gl6bG6CqKcoDt6bz1KtuHr2rXbfNaFAw58I05lyYypo89YqLL34IYDTJTJ7QfWXhMVMMvP/JXsJuJc6ef/DGs5nsrTZS25Dg7hvaP99iVvKPK2xY0xSsXRXGGu/cfmbFToBcyirqOeskE316ati0Lco/v6jC1DiEjPgQtqqX4BBN2LCjkA7eNtkVHrzrIXKaexKTQngK1nL1FXpOmq7n5AtktHrBwj8DyElYuSlAQuUmLZHRpbanATMqlHhwsUexlfxMA0IVY+RIBU8/kt5G2H3xXRCVK7/T+yVSmmf7M3V1G3OQc6pJJEBzwJwRDMlccUszaWYlN1xhQ321xMdfxdlZLmOyxjFVF3D9lTfw4efzDzkGLncrsXj3BEE8AQP7q1i6Osy9TzqZNEbPGSeaGHt8LV/Py+1AVFxyroWKvTFOOr+B4kI1NXVJyir8nHSskSPGGzo4fa7dFGb95gjPPthOuimVUqcqA0mSmPdyDnc/7mDyKbUUF6qJRsW+a09y1CQDx09NaUzZM5TsrU6kJjT58No8C4oLsNOxlc8n3Ch778CUJuPyqDAaJDavjaDWyfQY3cKQ/roOxOd+NLUk27RH/4rcbBXWNCV3POLg0zdzOuibHT1VzeK9LaTTeSFMiDjucJASZQEYA6Tlhek3QrBi6UqkuBYFSoL4kOMyA+Kj8Dbvwh+Q0WkllIr/TsVdYePazSi6Ice+/zFOrtwTpJRIuk+46dlNltIkpbFntwK9OLhOkdMBz7zm5vF7OhvV1DXEiUQFM0+zcNbJZs67uolB/bQdnpnRw3Ss3xxh9rkWTjrGyNGT9TzygovHXnBx6vEmTjvOxGPbApTtgOknjjyMSKSgVkUZOdDIuiUa1m92Mf0oPd8uCOJwJeldquaimRZsaQpeeCVEKCJTQwUJ4iQrtYw7ppnTTjRw1JFqGpsSfPljgKmT9ORf7uPnhauRZRgxVIV2T5Swv/OGx56p4u3ns5h+VhN9Sw2MHKamojLJ5k0CS9MINEJH0FTHLQ8IcrLU5OcpaRTLSGsZhEmko5AUFIs+FPfcxh03m7j8vAr8HhU3nXLFYcWgsLCQRx70c8YpFq65zMw7H3nZsDVKaT9wOStYvl6mqcXM2jUSgT3Z5MglSEg8/WcdN91RgdEW48IZFl57z8vemjhqtUQsJlO+J4akkHjgaSe9StXcdH8rv36e3+H5f/ltDz/8GuC04408+7qbu2/srKX6xEtusuwKtpHgh4UhBk8Ocf5MIyWFKlasibB7T4x3n8tm1AEO0zt3xzj6pMPTdovH/KxcqaaXPKwtuaKVdAxlAk7RjNu6E6XFTxYa3P4Yje5qmqjBgg0VGpqoZhDjMO2vEnWmdGM9bGIgo9FKOiIixCaWM5SODtQ6SY+nNZcjzw3wjyvbCRWPG97dUkdWsqTLa45YGohEZG66r5Xbr7ORbVfR0JTgkefcfP1DmCHDRhAORToYA3733XcIITj++OPx+XwsX76cn376iRkzZhxWvP5fh8/no28PLXUNQaSElkg4ysNP+snK8XPydAN3/SOdXqUaqmrjPGOpBn/XkgGtymquOK59TQwEZe553Mn0KQZUKph6kgN/RT6X36Gkdw8NLz1q58lX3NQ3JjCbFARDMuNPqOXqi2wcN02P2yvz8ush1i5Xk+YcTw0eksQw72uH1EkGEiKOX3KS09NPtj2dmVe08O4LOfzwa5CKqjh+n6/La+0OO3fupDAPWhxKLObUXJWZIXPZjc08cGsGj92V0l/2+pI8/Mwefv2ngxxvO6GokjUUF6j5+PVcTjmnlR0/lZCRKKRY0qZI41g+WQTZzlqGi8nkUUIjVaT5enLbvUtZ8pMOk7HjPvOTr/2MGqrDZlVSWqTit0UJEk1xfGkVPHePqUud56ICNcUFKl5+x83g/lqKCwRut/uwYpGZ2Y9X39nGrddZO/1t5bowvUrVaLUK+vZWsvc3PzrRmbg1ksa3CwIcM1XLwL4asu0d9yOLV4QZOSQV03NOs+D2yPy0KMSFM1LPvk6n4Il7Mtm8PUJjcwKXV0YhSdQ3JjhluontZTE+fj2HZasjvP2Rlx/3aTX/FUeM06NWKdi04ZfDisGW9VvRRm1s3RmlojKOKC7n5dvSOGGakWBI5p0P9jJ/fjm5zRMxYMaDA380xnrlInrkh/j0KxXvfxhDTijQGBLcfauBN14xcP2czeS6U+2ZIeEnRhQ9RnQYcdFMq2jALuXhphULtjbiE1L7YqOzF8UDy9nqXUZG06i2KjfrmeCqdXNUTojnHkoR/25PkllXNTF9ioHHX3Aha4zIAqZM+d9zOP53wm+//YZGaMiQskmIBFtZSZ4oaSP+FCjRSnoKRU+2sIIS0Y80MpCRaaaOvewkjXSUkoq4iLGLDQxiDFpJT1Ik2MVGzFjJ3HfmKGcrILCTR4JUsr0HAzpdVyU72oyQJCT6iRFsYSV9Gd4lkZQjFbFRLEUg048R1Nfu+lvxEELwzBPPoicDt2hlLztRomIvuxhGOxEoSRIDxWhqqaCOSsYwtcOZXCvpGSzGspGlDGIMrTRQTRkeHPRmCJlS+xlMQkJtUTDhiAls+nk7acl0iqSOhjQKSUl/MYJ1/EFCJMjKs2MwGDAYDDz38rN/614PhnHjxnHJDRfx0aufUhzth0EyIwuZVhqoYw+DGANAupRFOllERZi97CJbzsecZm7TFJck6X+UY9JqtRx/0nR2bN1OLXuQABtZlNC3TecyRgQjXSedALToO7SmHw4/0h3ee2ce8UQcJ830YhCbWUFfMZw00tvMhBrYSwg/dvJYwyIKRW9sZBIjShM1RAkDgiZRg508FCjx4yFKGC16jFiIEyWdbJQoaaKGEUwmQZxqdjNQGt3hnqxkMEiMYRMrOt2jWzgI4MMi2YiLGK59ni1pZODHiw07lezAnPa/l/D+74n7/yA0apmEx8h3v3jp10+B2yOj10n4/HKnbPt+BIIyS1eGicSV+0TEu/7shsYEuXmQZk3y57eFZGYoefJlF5+/1VkfClItzU8+F0K4uyYtLf5Shvf3tRkwnXa8iTuukzlxxjbC60bSPz6eHYrVyKoQprQEsiyjPFjf0AFIJBJsXLOBoRxJc+EKli7IJN2Wal0ECZNRwfyXs7FnqvD6krzydiMfvtdMgWNiJwLUixM1WtJIRy/r0dp38svnuWSktz8C67dEeODhCPmhHh2qJqIiQgg/m1hOFvn0ZTiSX6IqluDTb31ceHZ7u+JVt7Vw2XlpbYL/AEeM17O9LMpZs5vQYaChvJLGxkZyc7uO+V+Rk53Np9/sbqve/Cs+/87Pnr1xFq8IceyRBi47L43FK8JMO8LQgfh0e5LMnNPInden8+oTWW2bhIV/hLjkhmaOm2pg1hkWhICvfwqwpypOr1I1I4+pRquRUKslWvbpR/3V6VWplHjw1gy++D7AmSeZmD3Tgk6nIBSSmfeZj/OubuLDV3OIxUVKh0cl8ecfXwPPHVIMAMxmcyfHQGf6Zgbkwsev53WofKhriHPKhQ3cdFXXraRdtaIeiPwcFaceZ+TE8xo49wwzwwZqqamPs367nwrVBobEj2wznAkKH/6MMgLaZvKTBjTODNIDQ4g2h6nIX8HNN2r4/LV0MgL9Wcvv5OotZOlzcBPlx0Vedu6WCfjVVFd37/asUqnaMpD/SaiqqCLXZGXTtijDBnVM6rjcgtwDsqkKFAfdOGglLfWhFrK7ScC4aeHMU3RUVsd54U0311xibRsn23ZFueGeVl5/KnVQUSol7r85gxfnunnj6Y5EeJpFSWG+mlsedJBICo4YZ+C5B7MwGRWMmV7D4EFqVq8STJp8+NpOiQTccbuRWTNkkh4rz7/p4Y7rbBTmqdi4Lcrs65upb0hSUy+wU0A/qf3ALxoEi+e2Mv/TNcyaqePzubltB/gH7ki9xulKMupoP8aEjW27oh2MzgCGD9Zx6XkWnnlKpnZZMRbSyceEixbq7L/yyC3WDiZDLY4EZ5y/Ht+24VjkTNLJorlZMGKwlqjGhUuVYPLkyYcVA4vFQo5dxblnGrjilmbuuymDh25PVfRu2RHl2jtaGD21kWLnEdglS9tcrov2QVaoOO3MKh64tSNpuXpDhIefc/Lx6zltZMrCP4JMn1nPJbMsTBpr4Ouf/Owsj7Pg01Ry7M5Hncy5pZlrL7XSu1TNzvIYz7/pob4xQUmRisr1RQw7ogHlnmG89Xgz/Y9q5B+XW1nwu8Q9TzrRaKSUKcp4PRnpCr74/A0mTjx0k49YVCYe1nTSSPJJDqQ+m3n/SQsTx1iRJIm1myJcdct2SneNwCbnsltspj+j2onPfTBJafQSg6imjD4MRScZsIrMLh1os93DmPfCNuZ/Ws9pJ2tRq+HL74NUigBpIqdN22o/nOpqLBlRPngthzsednLkdBcapQoR1+BrTidBAL1JR1NdM9u3b2fgwIG43W7q6uqYMmVKm/upw+Fg9erV/3Hk54gRI3juqQCuFi3FgeF41BsZHp9GwN/E595d1NcFyc0Js2xFDGcsSppo7lQFHxZBmpKN3P9UgHc/8RBPgNcnuOdGGzNONXPDHW6Ue4agV4YwmgXnX91EOCKTm61Cp5PIy1Hx1jNZTJzm4t1HCnn3ZScioUPv7ksGSmJESCebnaxvM/oQQhCTwviK1jK8r4LjZ9XzxlNZFBeqmXNhGm+87yGRDB5WLEKhED2KVTQ1tyezbn3QwdvPZ7e16ENqLn7moXQu97jY/M/WNi0ytS+bH3/1MHywhr27dOQle3WqlNVLRuwiDweNZEn5pIlMEsQJ12cyfWY9l1+QxsTROpzuJPM/9xNPCF5/Movde2Lc+qCTKy818cJt9ST0XsaN7P7QNnKolrkf+vjjywKuvjPBpZMPXQoIYPPWNezarECl9HHVJSZ0OgWyLPjxtyBPvOQmL0fJqRc1EI3K1Ch2YEtkdVj/PNoagvYyph6hZd2mCHM/9KLVSDz3oJ10m5JQSObJl92883z7WLpohoVzr2pqIz/347ZrbLw2z8sPH+SjUsHyNWH++Z2fXeUx5n3u47ijjBTmq7skPiF1SE4KQVra4XUD+Hw+NO5C7nhwO9FEjFW/5LetbSajgrtuSuP4Y6JccP5a8lomUsseNGgx2d24Gk3kO0a3EZOJaIJn7t3Bkac50GcF8bib8dq3Ys+Lo1XLeP2CWFMS2aOkjM04RTNxYl0mXm2REiqXR1FnV8Dg1expUhANS4yJH0mfQX5eebi942zNxggTRxn4/lc/40bp+PX3MBaDipqaGnr37uwE/5+OBT8tbNP6VUkq7CKP3Wymt0hpNcoiiRACu5SHWVipYw9VlCEhkUkuSpQk95n2NLCXInojoaBS7KCFetRo9v1PTYaUQw6FOEQju9lCb4ZQyXbiIkYhvdBjJESAKnYRJUzvA0ySjJIZnTBgo3NCfT/SyCCAjzQpnWgg9rcq/9avX4/Sq6ORKpSoGMoEJBSsY3Gnqr5US7yiy/ZjSLUa54giXLRSIPUkLIJsZw0NVFMvqjDsq/YTCOLhGPV19bgVrQxIju70Wfu/L1sUUa3YxaknH39Y9/V3MHzUMH4uXcDOqvXICRmZJOaEjaFM6LKSOywC9JIHseC7hdx2562H9B1CCP5x9Y3sXFRBfqA/xftkE1ppZAsrGSTGopFSjus+XN1+Tgg/OlKt9DERJSM3/V+q+gR4/eU3KKAnNexmKBOQEVSyAxAohDIl40IeA/cRwav5DSUKWqhHQkGcKDGiWMjARSvVlJMghg7DPhd5NX7cqFBjwsx2ysihCJ1koExsopjORnCwv2reyGaxgjxKAGiidp9uqJIdYj1xomSSiwIFFWzFjwcNGpSoOebIo/+luByI/5Kf/8cgSRJmE9S2+OhfIgGCN973cNbJJuZ+6OWWqzu3OSaTgpXrIgweoGHb9gRPv+xl4gddi+G/+m7qM3aVx8nMSB3ylEqp25YZhUIiP09JsibR5tp5IJSkDJgOhE6nYP6b6Rx3/A7yWiYhC0GNtJM0bfKQiU+An3/+EYUAl66KW280tpmHfPiFnxmnmrjngKqbNIuSu2+yUpAb4IX7d5Lu74PLuIeEtQGlShAJBRk5QMEJU8vZtlVmwZIEo6c1MqCfiuJCJdt2RWmo0lHQMrnD5CiEoM6wmQxzlFNPUNPaXMfmzTWYWwYiCQWvvevlqAkGCvPVlFfG0GikDsTnfgzsq+Xk6UZ+f8OFxm+krKzskMnPvPweRPyVvPqum2su6UiAVtfGeeIlF1+8k8vQgTr+cU8LNquSnxYFO2mEPv2qmzuvT+9wfZIkcdxUI889bOeGu1v46bcgvUo1PHpXJjV1ceZ95uO5h+xMHqvH5Za59ykHtz3k4OM3cjotmtff3cIDt2Zw/lntG2KDQcHVs63o9RIvvOVmb3UcWRbo9RLhSAKPx4PVaj2kOIwZM4YWqZYi2jeCksXPuy/kdxq/BXlqnnvIzmff+jlifOffQ6lItet2lUxIJgWNzQnOONHECUcbuftxBy/OdROLCvr21rB0YQZX/mMFTU1mIjGZ4kFeXn0wnaEDC3F7krzx7l7en7cHvasEZCVf/uQnlOHFF0qiUMawRAownwhmivl+cUonrKAEXnjhhf8xBp999tkhxerfBUII0h2DmXXxKt542cTkcanqk4q9Mf4/9t46Pqpr7/5/nzNumUky8YSEENwpVqQCbam7QY16qbu7U2+pOxXqCm1vW6q4O4QgcZ3MZNzn7N8fAxOmSXrh+d7n9Xp+9971XzKTk3P2OXufvdden7WcnigZwpvyN/y7UiQhBI0uP0ceqWLtT5soV4alfR4TUfwFm3jk3kxy7SruerSdirE1WG0SKllixBAdbz2bR+k+C+uB/bQ0tqSTQjX1MQJBhbwcFXPnpPtMPfi0k4Bf4rrLTCxb7sXl6nlC1BOGDpuE1/8z5SM8TD5Yz23XdI4hRx2m5ohDjJx5aTPNjQlySVd+SZJEFrm4fb1Z8F09558ZY+TQTnLT7Ulw7NkttLeqaRdezrg4wvcfFbJibZgvFviJRAWlRSoWLlSwqXOplTch4ioUBQymOJecaeKCs9I3G3Ltar7/LJuD2jcm8gABAABJREFUD9tARvNUEsSRVcnS70DCDxyY/zHAgvmfcPOVVm57qJ1P3yhI8+4cNkjHws+LGX1EIzqnAa/oIGJpAkDnK0TkNnDDFbYux3zsBRfvv9hJfAJMO9zEhDEG7njEwUdf+dhVE2PVj71S497jd9vZuDXC2/O81DbE2LQtQu9eGgb209KvXI2iQF6hoD6wDWvLAJzOBu5+3MmrT+Ry0PAkMRgIKjz6vIucbDXbdvW8+dEdQkFSnl57oQgFb/E6ls23p13LmBF6/vy2kHFTN5FRk4sHJ/2k7gPUrFI2u8SW1M/59KKB3QxgZNr3JEki1zuU1R4nb2y3YKcQG9kMJcxGlpEl5WBXkiqZaM5uygYHKC5NblBcdn4GP30ukduSVFUVSrBFrEKr0RGLxdi0aRODBw9m9+7dAGkKjJKSEhYvXnxAbfXvgKKiItpaZHqHhxMmQn68D2pJjS1WjLWhiM2felhPDBMWSkw72KFeQ3M8m2L6kCBBM3X4cCFr4hx1mIHyMg1ffe8n4jRz290+HnzcR329YJhiJqJEefsjL5+9WZBWObF8TYjpV7SgREzkxHpDe2+8khNP4VpGjpKo6KNi3fo45sogodYABsmEFxdaSwhjhsKAflZefLyTfFOrJYoL1OyqO0Dri169eL8qhrtdjdOVIBRWMBqkNOJzX9xzq4Vpf27C1DqBGFHagz7ume3k0nMyULV1nwYNkEsR1VSSSxEKieTCMCG4/jIbwbDg1blJq4GrL7KmAkh9AUHVdoHZLBFR+UioA7Q4DPTu1f0cu7klwf03Z9HUGqfVZad3757P569YtGgR+TkxXC1a3n0il9ffrsWYGSYrU0UsJpg01sBNV9rItau59QEHRXaFlQvXkusZhlrS4NbV0fvwHXzwek5aRc/qDSHOuKSZ88+08P5nPu6+MSvpI70HRqPcbU5GeamW/Fw11XUxrr3LwUHDdBx1uJkRQ/S88q6HtvYEmyt7Dh+t3BFFr5WId6OS/TvklWSzSruc5q0Rnnsss4sqF2DkUB39hvhx/BrAhIVEdiNWg5Gs6slpJelqSU0fZRi/f7cCU0kbgeJlmIwyF19g45ipJvwBhfc/8zH3Ex/ORg0FlFLFBtQ9LKftgf407dJRqanCrrWisTUyuH8QCStCuPhhYZBb7vKjdRVBwEZAdrGgoRGVIUFpH5lQ6F/nc/fvBL3BkLYpVyz1oUXUs57FGIQZBQUnrdjJRy8Z01Lb20XLnlRzPw1iFy3U0ZtBbGQZvRlAbwYiSRJREaGGSjzCRRkD0GPEgJE6qhjFIQTxUct2IoRTKfBWulordedluC/29TsMBcN7BD4HhgVffUemN59G6hjNoSnloUZ0PyaGCabCkLqDCQsu2oBkeXR/RmKRbMRElAhhtOjQSjqisQib1i9HhQYdPVfz6THQIO9kweff8/2XP1BQWsAtd93EyJEje/yb/wlee+k15r30OZJHgwoNe2dBHlx4cJH9l6q9NtGIGStqSYMS3f/q1PnfzmfrrzsoDPRJbZxJkkQuheiFgZ1spliUU802FBQiItxlQxiglh0UU44iFLaympHWofz8089MmTrlgPiSvYjFYvjdAfozBitZrGcJAoUhjO3WegMgRxQQIoCdQrawGg0acinCiAUHjSSIUUwfMskhRpQW6rBgw4+XVhoQKKmqzBCBv1W62rDTwG52sRWAAnphxEwzdZixpimHCyjFLZJ5AXrUTJ6y/+KAf4b/kp//BxEMgSU7xrmnZ3H+mRmccF4TB4/Wc+9sL5PHGxk3qrMDJRKCa+9yMPPsDNZujGC1yPy5LMRVt7Vx782Z5OUkBz5FEdz+YAf+6gKef7WN26/PYOW6MHPeTBJSf9fh3f4YNrrvhEFzI8ce3XVwLSpQY8wKIVqTKs3TT1Pz9T9CxGKxlKz8n+Hjea9gyYyTkFs46ZhOAuuTb3w9K1XPMvHIU3WELU3cd7eBDIue198Ko2s10FQfJxhWeGNOFh6vlaPPamLLOhXVv/WhSbcFTUJFlC0Uiz4YMOHDQ41qM8YMH9uW9kr5qAaDCqecu4nWbTI3X5XJZTe3MWyQjmBI4eRjuoaB7MUFZ1v4+bMmRDwLk6nn7/0VQvFz1Uwrs25r47fFIc4+xYLNquLL7/z8sijIoQcbGD44+UyMHKrnz+UhNGopVXoOyQF99YZwmnXCvjj+CBMPP63mkIMNfL8wgCzB+5/7+PzNAn5fGuKteV6KCtTMeSSXG+91cOqFzTx+t53+FVrcngSvvefhz2VhXnmi++S7c0/LYPjhtQzoq8EfEBh0EjqdzIL5n3PuefuX7JeZmYnQB2mN1pKnlCZ3XQtV3SZqAxx6sIFb7m/v9rMLpyfDl557uKvX2BsfeJgwRs+aDRHmvOVm+ZowLz+ew+NzOvjirULUaonFP+Xw1fd+Pvnax0evdRLBmTYVd9xoZdTIAE++uJUv3snHmpFNuzPBEy85+OirKD5nG9HaIjyaJiR1ggyLjFqbx7hxPQ/ssiyj1x+YTcC/AwpKMvHsdJHXOJlrL95KzNxKQh2mXx8NUw5Xs+SnTVT4JyBJEjkU0UQtxXRVzrhoI9MeJ5yQOO5cFz//+Ds6RznRRBwHzahtbua9lEVBnpo1G8KsWh/hqkusTBproNWRYN6XPt7+yMv9t2R1ehkpAmWfKnpFEdzzuJPnH87hg899PP+6mzEjdQgBi1eE2b4jxkVn2QiHwUQGO3fu5NBDDz2g9jjvgqu59KLvQIlx85VdTfxlWeLJ+3I4bE0jBLs/Ri/6saa5hekzwuSXeBk5TENtQ5z1W4PoW/pxsEiWbK3c/QtHnNrM1ZdaePu5PMwmiZXrIqzb7GB3oBFr2IZOrScgudFlxLhpVvfK9AyLitGjZXZ966Vdaia8W8XBRzgJhiWMkpFgMHhA42FLcy0tlgRTJhm7hBYBaLUSV19i4alnf2XSBC0XnJPsN3M/bGPRKj+QvinU1h4nwyx3eyyLWea5h3I58fxGcu3qLpslwwbpePahpJps/LF1/PBRIeEIjJpax8JFYdocCW68QcNjL6zGFpdY8EFRGolgMso8coedm+5zEIke2IJfUiVQpHiaX1OHqpnzpuvTiM+9MBplZl1i4KkH1iLF/l5ZIKNKzQmsZLGddTi7URI2iF2oUDFQ6rRw0KBltDiMRqWajsJVzDjTwLlnGfj5D02q/ZpbExBN35QqojexcAyz0ZIKFdi+fTtqtZrS0s6E7Vgs9i8pDfv/GxKJBPGIhiylgB1swmhUaMxaSEYGBIIC3HayOpIeW7pAPhlqHxp7B1H7cowmuHiyAbdXZst2mDjOwLmnZ3D5+VamndJOXWUGme29KQeq2YYmp52fX8vvYhkz/iAD11xs5Yob3QghCEhupEFrWPqFPa1v1NZncPzpS0nUjaWSdRw8TM+Cj3O6Lf32+BRk+cDebYFAgO1VCVReGxdf3cENVxsZ1K/nhN9exRpshUFsg5Zis8o0rfBBQsWzr7kxJ6eofwshBE5aiRPHF3bz5lzBj190P9d56bUgmtZynpyzG02Jh7uuzeCtDz08fEdXoiGREHz8tY+CfBU3PxDizXc+PpBm4MMPXuHIQ40kEvDV/CqK8rVk2TX076MhL0fNDVd0jskbtkb5x8eFfP1dkCee/Z2OdhXC6OeD13t1sTIaPdzAyceYWbIyzNdzC7uQiW5PAs0+q0efX+GDL7x8+rWPYFhwxiXNvP9SfpolzMyzM7jlgXYCQcGr73mYdYEt7ZjxeDLc9aHbs7nilrYDUr9VVFTgSfjIy5A5ekrP4VmnnarhoV+bCBEk0yzAl9kjIVAYHkxE7SanV5yv3ilIjal5OXD/LdkceaiB8y93YW3NokCU4qSNgm486yBZedY7NowaaT12nURd7TbCyliOPAt2ro/S1z8lWRItAaKQhHMgu62LmHZ6gm3bNqcFYP4XSVx8yYXM/3g+Qulcu+ZLJeSJYsIEaaSaStYwUIwmi85KNxdt1LKdKBF06FGhoQ9DcNCMhIwRS+p4WklHXzGMNfyOizasZKHHSAftOGklXyrBSueaKiQC7GJLlzloJnbaaSaHwi7XsTdkqZxByQAaOfY/Ir0UJVlVZ8SMTupUEqrQEBLJjah9ocNAAB9muq+OC+CjjUaKRR+C+LBINgA0kjYtTV0r6VALTTL9HVe31wjJyqqK+FByW5OVM+GmINddcBN3Pn4rRx/7/5ZwvxfNzc188PpHeDxecilmKONRSSoiIkwdVWxjDX3FMLLIJUqEJqoJE2IwY5LzHc3+2/I9N/t57L7ibt8dGVImURGmivUMZyJRwmxmBX3FUDL22MHERDSlxvTiYhtryKEQ7+8KT69+idk5T/LG+68d0GYYgEqlQkkkUmFcw8VEVrIw7Z79FRp0eOigmq3o0DKCyaj32EHUUMloDk8bJ7PJo1nUIqOinRYAlD3BSRp0RAihp/txOEKIwYxOtYMQguX8jBFTF8sEAJtkJ0cUYsbGGy++xcknn3xA7dET/kt+/h9DU1MTSIJjphoJRwRqtcRnbxZw8/0OVDK88q6bp18RHHyQng6PwvI1IS6cbmX6KRZenVtPOCI45wwLZqPM2Ze1EAoLRgzW8cfSMKa2gRQGKtje8BPf/ugnHoeHbrfz+nseFq8IMXl814d1V02UYDCBFj/mv7D5YREkkVvPCdO6N6tXqyUUFCzZEUYNN/Dj70G2b9/+T300UscPuTlnuo5PPwsRiXYqWWX575WqGlOUT17L5obbvTgq87B5R5KBDkly8sIzm1Fibu66ycZHr+dz5yPtrFy1lcymUvpKw/DSQSPVRAljwExuopTeA3amiM9EQvDNjwF0BgWnP8Sbc+PMez2PHdVxXnyzIy3Yosu5SRIROYDI0B2QoX2vXhVU122kKF9NQ3OM2XNcDOyn45JzMsjJljnhqM7F/JknmDn+3CYeuTObeV/4mDw+2W7xeLL8p6eBXZaTXp4P3JqNEIIzLm3ipllZHH9uE0cdZqR/hZbKHVGefbWDG67I5M5HHJx1eTOFeWrMJpnTjjMxoK+2x+vXaCQK8tTJe2eQGNBXw4+/hWhqrN7vdlizZg1lpQq7tlfiEC1kkU/fbhb5eyFJEtFYkvQdPTx9caWSJeYviNHW4uSBOy30LdfS1BLn5Xfc/LIoSDwqseCHMFq94I1ncgkEBMdONaUtEn74NZAqt/0rph1u4sW33Kn2sGereOLeHHKyVXz8dT0bqtsoKFZoaEzw+P1WdjkOYcaMngNPNBrNf2TgUXGpjc2t25CjUUKGViKJEAcN0WMyygzsp2HNOjeN2uVkuYZSSBmbWYEQCoX0RiUlCZw2qYHdqo3IToU/FmpYrg9hsMaoF1vIIJtCyhCBCFdeVcuxx4VZsyXAl+8UYrN2PlunHGvmyZdcvPiWh2susQHwwy9BIqEkebZ2Y4QX3uzgoGF6quti7Nou01SrY+VCDSpzkMmT9EQjMY47Ws/1t/qwkIvP5zugtnC73Zx63Ol0tMSYepShWyIBoHcvDWaLRFtrQ5eSaEj6o5qFFUXnoKVRxw/VGlp8QYYlpiQnyHsOm2GPMO+1XMYd1Nl3xo3S88fXxUw5qZXEmhEpE/X6zJ9SlQTdoaKPitW04xStjPAmCd9qttGubtrvzbBUO3iiLFoe5tzTew6B+/YnP++/mcW4fRKLD51gZOVaAzOvbeGb9zp9nWvqYzS3xjnhvEYABvXTMWumNaUiU6uTY6O257kjABq1hEolY9AL9DqZb98r5Jo7W/lsvo/5H+Rz72xXGvG5L66/zMbGmw+MANJqwCeHqE1UUUHynaqY3Bwyqef2nHSwjscsDiSXqccNT0Uky8T29QjToaXRvJbmqBFbpASFBG00EiJIf0bQqtmJHNeTpRSgkpJq1GLKaVTque4KM7GY4MMvfNx3UxbL14R46vkAZs/gtIWDDgP+jgC5hXYqKysZOHAg69evp6KiArW6s93a29vJzOyeaP93xpYtW5CFOmn9Ym/mpttNnH+WHbU6uahfsjLMZVf9SW7jZKJEMMdziOgcPPdoLofuU/2QSAhuvM9BPAEffBhBVI5kiJKTuhfZIo9A3kIqenf/wB9/lBl7bgdur4Ng7nZ+/iC7y6ZAaYmGl56zMP2ipQxyH0zrKicPPtHIA3ekL7R31URxOBNYMg4s7f21OW+Q6RhMrWo7DUsHcNnuTYwf07OK3OlKUFqi5s1nMrn7MSf2HIlh/fXsblDY0lRNvuietGqjkSxy2cVmyuiPlSy2sobtlTHe/sDHReemj0Hf/hBkzVIt1kQeu2t2smlJATnZKs65soUvFvg47fjO70ejgmvubOP8MzN4YLYbWSne72qgvYjFohw0TMddjzl5YXYux0410dgc5+jpDaz6R/o16fUSkiRxyvEmjppi4JizGxk9wthjUvxFMzI445LmblWUr8x1M+PU5LXsqoly2U1tXHZeBj9+UoxanbQMufl+B/ffks2EMckxWJIknrjXzuQTG/j0ax+LloW4+cpMCvPVrN4Q5vEXOvB4E3w+3092popdu3btd7m3LGnIU0rQ6nbj8ytp7+590dEhaKQaQZxCnQyO7okfAKNkxhmKc8sF1m43kyaONVLRt4NwSxANWnaxhRzRNSDJL7xEzW2E7C0cPVLFm8/04rvfCthe7WeDGIFtnEKiQ0akJcKrGCgmsnxtLRnVv3PWWQcWhvefgP79+1NUVkjV7vX0EyPS3ldCCNppJp/edOwhO1VCTYI4GWRiJRstWnpJneW5dgoIiQBbWc0I0RlMtI01FNKbAkr3CfFR2MFGEiJGkdRJdBqk5HvVKzrIkDrfUYX0ZiPLyBBZaeo/IQTVbCOHIiQkKllLr/L0QNf9xdEnHMWSr1ag+BTaRCMN7EKLHlDYzEpGickpNShALoVsZDm5oqjLPEAIQSv1DGAUVWxA4u83IVSoyaWYKtaTLfK72M5FRZgAPvoxIvU7vWSk1DmIx+6bzZQjpqD9ZxOs/cC7b84l0B6ilP5kSZ1zX52kpy/DEEJQSxUOmtCgJY+SlA+mS2rjkCnpFkx1dXX8/ONCwqEQ5X3LGTRoEKWlpcRiMRytTvKlnoOLDZiQMKfI4sFiDHXsYJfYsqe0PIoaLQliaNAxmsNS98cSsBH2h7j4nEv54bfv0On2v0JKlmUUSeBVks+gWlJjEZl04Oh2PQBJccgARrKR5QxhbCqcqYkaejOw2w2iAqmUFlGPGjUGTDRRi5VsCimlgV1pSuu9SIg4Xjros2e+GhR+KlmLCjV5PWwcQXJjvJpKdK0aQqFQanP8/wX/JT//j6G1tRWDTuKiGVYee8HFlRfaMJtkXn0yj5fedpNQBGefbGHL9igmo8z9t2Tx+5IQQ8a34O7QUlwkk5ul5dLzzNxxXRZLVwW5+zEnUthEdrAvSGCSzOyq6eD3r4qRZYnrL7cx44oWXnlCTd/yzgGouTXORde18ubzOVx7y3JaG4uw+EqRkHBq6mlTV7Pw9axuF+E+v0JzewiNbiPTjtKwam0ElVo6IPVaUUl/Jk/YwuLlYZ57zc340XqMBolIpOfE7Zr6GH3KNLzwagDv+oHkxYpSk3orOQyNHMarLy3ipOOSfnYdHoUcmw5j00AgqcjK1JsJZ7ei0jsJBmHRUolTz2nn8EM1PPpkCGOgEIMoIhM3Kxd3MGqSk0fvN3PXDdk893oHx07tXsX0wedeHKEgd9x06wHt7J16+kymn/k2siy4/HwrmTYVF8+wsmZDmD+WhVi6KozRKHPCUSZmnGLhkTuzue8JJ+2uBAv/DHDEISY0Ggl/oOd2S6rYBD//EeTWq7P4YkGA738O8O17hSniF5KJz+de1UIsBit/LMG0h4ROpsX2TOYIkSTyP3+rkE+/8XLfk04G99dhMu8/offuOy9TX61jrDiCCGEqWUdse/eqZUURfPatj0BAMP2yFqxWmYumWygt0fLaO34qN6rp3T6N3d95OHnFVtTZLQwdpGHjRoHcVobV1wcZFc7yXzlkvJH3PvVSVJg+XG6ritKvT88v7AF9teyqiaV5VV59kY3floR49E4Ldz7azuiDNMz/KcBp5xx4+M3/Bn788Ue+/fZb3G43xcXFzJw5k4EDB3b73RUrVvDTTz9RU1NDPB6nuLiYM844gxEjRvzLzqewsJzG/I1MnlxN1a4EQwdauOICK1k2FX8uD2G1BSga6EZEVlJfLyiWErR7HDRrdqNGg6RJcMqJWk45wc65F3uw1UwkHoyyKbiSkUzq3A2Pg2juzeef/cYbr2d1u3i6+cpMpp3VyKyZVlodCa69xYMixznunEZamyW8Lg27FuegxFV4hAsTGQxkKLJHZvv3LbiUNbz8jpeO2iz8aucBl7OdcfJZxFtgOBMIhhf1+D0hBLYMiTpaWSv+BCQysFFCBTrJgF94SFja2L6qEJ9fYcXaMDdcbcPg7By3WkQ9pb1JIz73QqWSePIhG+dc9gf2pvFkCDuaSAa7aqJpHsP7YvnaIE6aGcr41MS4D4MJKG6ampooKyvb73bYuGEpAX+QqZOTEyC3J8GHX/jYXBnBZlUxbJCW8lJNGvG5F2NHGSjIU6eS3Lduj3DHw05uuMLGsVNNSBKsXBfh6jvauPYSG0cdZqKlLY7ZJOP1xWl1xLuEgQA0Nscp3jM+/PxHCJ9f8MizTv5cFqK4UMMDT3YwenjPE9iSIg2BgHu/2wDAH5DJsCVwOBuIixhl9EdEdTQ193yc5tY46qgZO/m0UN+tUqmZWrLpVBUHhZ+KoRGW/FRIU0ucpaubqK6N8eATHeTnqBl18DZ6lUIwIPHTz9tQN/chK7RnQRg1cPalrWzZHqNXsYqlq8L4gwpVNWFMplaMwU4yyEsHqm2CzAIrzc3NvPLKK0iSxBFHdAZ+hMNhqqqqmDAhPYDpPwHhcJiYEseh28UN1xi56JzOtpMkiUnjDMx7V+b86Rtoa1fIlu2ce4Y5jfiEZP999sEcDjulgaZNefRR0t/BCWIU5Hbfj/0BhSdf8NJUq0YRG1B1JPj4S7j6EksXH+3J4/XYrRosHhvmiJV3P9hFfWuIcEQwerieY48wcs6sFry+BL3LbQfUFs1NzWhUWo47Ws3y5Tu56lwbX/7opcOdSFNwNzbHaXcl+HKBjzNPNHP25c3ceIWN5x7ee83ZnDyjnYbfm8j+i2IpJAI0U4sGHXbyKZTKABgpJrHK9RuPParw9nsOzj5Th1oNn34epb3GQoFzLC1SLf37yeTak2PCu8/n8+DTTt780MvIITo8foVf/wzy6F12TjnWzPLlcX5c6KChoeGAxsIpU0/mqZfv5YjJRo6daiIYVFiyKoTVokKvTycgIhFBLCbQaCTuetTJKceZSfxNeK7JKFPXGOO3JUEOm2BAkiRCIYVX5nr46Es/n76RjxCCq253MHdOHsWFnaTfMVPNTB5v5KTzm1jwQeccUpYlxozQkRCC9ZuifPKNjw63woC+Wr5+txC3N8Fx5zQyeZyexN+d3F/Q4exAJ4xkZ6p5/zMfd17fPSnxwUcR8ijiqHOb+en3ECaDF3p4DYdFkEg8wbTDeibmzzrZzOxF9XhwMpBRbGApxaIPdvJJkMCpq0HTq5ZlH9i54hYH772YjyxLfP6PzvFVnSmj7nYvRwNUUHOAdij/SXji+dmcfcI5rOQXCkQpGnQ0U0OIIBo0dNCCQCKHAoopRyNpSYg4G1nGSKmr17hBMlEgSmmlnkLK8IqkF+Hevr8XsiTTTwxnHYvJF6VpQUZl9Gcjy+gl+lJA6R7Pxw5ixNjIUrJELlayiRChdU+prxkrq/mdHAqo3VX3P/L8tFgsVPuqkFHvCd+RkJCpYBghAsnji2RqfRA/7TSTQRZbWEV/MSJVPRIVEXawkQLKsEnZVIttBPETFZFuSTBFKEQIYcRMIb3ZzAr6iMGYpAyEEHTgYBdbGMioLus0WVJh6LCy8OeFHHvcsQd0vd2halsVMaJpxOe+KGMAa9V/UJKowErnGOGWnETKXdxw6/UAhEIhrr78Wmo21qFzZCAh0Sp9QEgdQGvQoFZrCHqD5IjyHtPQA5KPYtFJjOslI/3otBryCy8N7CSOmr5SV6JQLxnQtWUw/5v5nH7m6fvdBkIIrJYMqjwbOEgciiRJVDCUzazAJuxdiGmfcCMjJzMshEiFZwJ04GAYB/f4v7LIoZlaTFhpoQ6XaCOTHJqooVFUU0hZ6p5HRYSNLEUgUUsV7aIJFRp60ZcO2tF0Y6u4F6o9VKVaUhOLxf5Lfv47wmAwEI2BL5Bg3Cg9L73t5qqLbABcdp6V485pJCdbzVknmZFliRvvcvPDZybyfIdQJBlQtiWY+2gdH3y8g5+/tjNhjJGjp4Z549nOF3hU5+WBW7JSqrRcu5p3ns/jjkecxBOCwjwVza0JwhFBICh4+AkvgwZKrIrtIt6rkYI8NdvX+DnqUB1zP/Hy9AO6tEFNCMHt97uxtQ+hUbUTWZL5+ltQdAnKy/ffzP266+/lvjuPIa9AYuO2COVlanx+QasjwdJVYSaO7doBflscZMJoA+/PFRTHukltlyR6hYbz6FNrmfemDr1OIhRQkSFpSIg4DbmLuPFmNRecmYtOJ+P2JHhqjo+PP0qw+FeJ4RyZHDz2XG5EhNjsWskdd0b56gsVHq/CklVBJo5JnzDt2B3li8/AEMwjGo3sdxtA0uMsnlCYMNLAb0tCfPl2AXPedLN2U5g3ns6jb7mWcFjhk2/9nHxhEx+/WsBLj+dwyY1tzPvSx/uf+Thxmgl7lop//BrgmKldzfe//TFAvz5a/AGFXLsKnU7i5dm5acQngE4nM+fRXE44tylFfO5t1wF9NazZEE752e2LJSvDjBqWfHGeeVIGcz/14fHEOe74k/e7HWqr68iN9kGWVOiFEYGC3lXG2x+6uXgfBUY8LrjwuhYK89UsXlBMfq6a7Tuj3PGIk1Ur/QRdZkZxCLIkYyWLsLOE2x9KLl6MNUOx7lHBKEIhy5ockPtXaPn6Bz9nnpj8P0II2tsVolHRo3l/Q2MCsyn9M4NBRq2WmHa4iY++8lG1K0pTs0L/Ycu7hJ1UV1ezdetWNBoNEydO/F9Xfi5dupR3332XSy65hP79+7Nw4UIeffRRnn32Wez2riV727ZtY9iwYUyfPh2TycRvv/3G7NmzefTRRw+4VKMnDBs+jtaG70kk4PrLbei0Mjfc5qPNoWC3J0OHHnneiUpOcPKpJlasjnLPHdmcOK3rM/75BzKnnrIe4cinNwO7lAFJkoTZAlMnd7/YkSSJIQN0nHaBg61b4wwbquHZR3N47e0A//jQzoDEICRlr/kPtIkmtrKaQWI0OmGkkN7Mm1dDNhKZRRF2bd+93+2wY8cOGnc3MpJD8OCkYWfSW9TUjQJ+5boIbQ16RnMIWkmHEAIPTjayHIMwEtY7Wfp9DpIkkWFRkUiAJthZuhUUfuqo4pZDew7pGDNCx4D+Mq3mdYQqJ2Bw9OXeRzbw4RtdbTVq6mPsrtQzXOpq69BL6c+cZ1/k6eef2u+28PuSXqmvvOvBnq3i+dfdXH6+lZOPyabVEefFt9x4fAqJhOh2Y+68MzJ48iUX772Yz/X3Opj3an4aoTlulJ7P3yzYYzdj4IkXOzhsgoEnX3Rx2U2tfP5WYRrRE4ko3HBvGzdfmUU4rHDHw07GjdawszrGx68V0rdcw09/BJj3Rc+bQ62OOC6nc7/bACDg0RCX1QxhPDvYwCp+RxfW88wrYU4/sft79/QcHyp/MSVUsJkVJESMAspQSSoSIk4TNdSzi/EcuWfh0k5b5lp+eDG5Oi/MV3P68RZq62O885GX0mI1FqsgJ1tDlTtGQa8YSsEOOlbpIKJjp6uV0C7o20eF2SyzdUeUqy608fjddq69tZ7l3yhkB/qhCIVGdjPEPY7Vi5cy/aIL6NWrF8OHD08jg5qamhg4cCCTJk06oLb6d4DRaCSvME5I2sml53W1vAAYMUSHLreJeLsJf842rr646xwIkiTUpLFGvl6Z2aVsT42Wmrp4l01Fry/B1BPbETsHcVA8qRZSIgrvz67m+39U8/3n9rR+IUkSOl2nGksdMXP1RSr69dGy8M8gZ17SQoYlaS2h1tgOqC1y83KpbV/DM49mcuqFLVw3K4dDJ+uYMauFN5/Jo6UtzoPPuMiyydizVKzeEGbZmjBHHWZiyqT0cf+jt7I47bxtbF5VS360Irnpqa6jLe6gkDIKKUtT86klDdkiD2eHi6KOSby9yYVAYCObAkmPgkKTvJMZR3TOT7VaiYfvsBMKKeysiWHQSyxaFuSUY5P99JST9Kz+ycyH787jrvvv3O92OPvs6bz60l3MutDG+595ef9zL2ecYEHdzXr8uCNMzPvKx+nHm9lRHeWu6zO5+k5Hj8desyFMcYGa35eEmD2nA60GqnbHGDlEy9wX8njmVTebt0cYPVyfRnzuhdkkc96ZGXzyrZ+ZZ3VWjWVaVSxaEWTSOAOP3pleOWPPVnH2KRbe+djHvY/t/1qhtLwUPz5UgSjf/CPGlElGxo9On4c+9KSHaGMBBZQR8LYjKVHCOmeabci+qGE76riaUFiQ0UORgS+g0EYDQxmPQTIxTBxMM7WslxdRWh7jzhtMnHZCLl/94Of0E8ypNdc9V+9ECLjwMj85rhE9XleltIa8Xgemiv5Pwv13PJD0MkTHJlYQIoAFG2M4nAghvHQgSFpWrOVP8kQJZqxk0b1lBUAexWxhFYWU0Uo9RXQ/l5UkiRxRQDVbCQg/AgWBQpQIfRlBnCgr+RU1mmQYJ5BLMQoKQfxIyGSSS5woPjrQYaRMGkA8Gufzzz7nzLP2P9Bv69atnHbcGZQziEJ6p/pUUPioZC39GMFYprKexQjASiYlVCBLMsvET2xhFcksWYGETAkVKQIxEzsWbOxmK/3FiFTo7F4SrYFd5FGcDDWiGJOwsIkV6IWRBHEUXQxVRMcONhEXMQQJNOhRo6aQMlQhHdW7a/b7Wv8Omdk2DPRsoaSVdGRn2imfnMva5etQKRoScowxEw7izvvnpPInrr7sGhyLAhTHB6Tej3YK8MRcVMe2EkfBQmaKJP8rIiKMMMRRQkqXz/YiSpgYMex0/y4HsIZy+OHbfxwQ+SlJEhaLBTwaVvM7fcUwrGRRRG/W8AcVYgg27CgkaKKGNhoZyngA5AOkBAWCKFEcNKJGzXbWo8dAAWU4aaGOKvTCRII4EUJYyGIAI6hkHcVUkC8lVc4GYaKOneTS/XyljSZs2AmqXclr+xfgv+Tn/zEYjUZ0Oon3P/Px/ov5PPCUi5NnNnHiNBO7qmO0tsW542EHDz7lJBYTRJsKGaiMTnVQWVKRE+uNt8rCrBs38tFb2Vw83cp7bwQgmEymNlvjjByaPjEoKdLwwcv5tDsTvP2xhz5lGq66KBOvL8G4w1xs3y54/61cvljgZ8fuMLYswc+/xciwwMatjdx3czb9KzRU7Yrx8BN+2jYXkBPvjSZu5stv1lAWGsPW2JID2s0qKSmhpU3Dk/da0s73+CONnDKzmW/eK0wrzWpujfPqXA9DB2rRhXseUMySlZ07FMJhhQ6PQrs7Rq4QtGdu4pmndBx7ZOfgabOqePhuGyqNk29fKkKO/4UMlAyUi0G0+Rs5/swmikvjXHhNKxPHmLh8pgWNWuKjz8J8912CvJYJ6NDz7mvvMf3c6fstZV+3bh1jRujp3UvD5u1Rtu2IsWZjmHeez0u95PR6mQvOzGDoAC03P+BgyiQjF03P4IKzrNTUx/hlUZBEQnDfky4UIXHsVGNy8aIIvv7Bz31PuMiwSFgtZmbPcZGTrUoLd9kX+blqTMbk3+5b5n7b1Vmcf3ULLz6Wy4C+nfdl07YI9z/pZN6rnfdk1gVWLr+lNc3L7Z/BqLcji6QvUmxP8lyOdxBPP76MrZUd3HyNhfxcFbc95ODwSUYumt5Z0tS/QsuX7xRw8fVtfPpZEFnsQ9wKNbur4+zYrKFwHxWMhISrQyCEYOxIHXc91s59s9tZtiaMwSDjcqj47JsA55zRlWgIhxXWbIhSWpw+xAohUl6sl59v5ZxZLZQWjmbrtjoCgUDK+3D9+vW89957KePzRYsW8eSTT5KV1XOZxf8rFixYwJQpU5g6NZmoN3PmTDZs2MBPP/3UbUn+zJkz036eMWMGq1evZs2aNf8y8vOH7+Zx82U2XnnXzYcfRdjwZyaZnhFYJQM+EeLWjdvJG+Bn/HgZe6bM9p1xjj+y+8lPvz5aLEWtbHcFOCjRfWrgP7P7iYRkqn4toXRsLV++Z8ftUfj2a0Gxf3AXEiGHAlyW7bRk/8y40Tp6RwTL1yWIOYOAwHgAu5e//fI76oQWtaRJ7qg6hnDhlTv56K3sNILP1ZHg0usdFLZNSe3SS5KEDTtDxXjc5Yso7ZPsD3thz1KBLkAkGMaDk2ZqKaGCNkfPlhSBoKC2PsHdN2bwyB3byXePYusiO1fc3MYjd2aRnZW0HPh9SZArb/KQ03pIt95Ieoxs3rB+v9sBknP0B2/LZtW6ME++1MFPnxSnNiCKCtS8/Xw+737s4dHnXdxzY1cyVpZhZ02MgZNqOGGauVslp14vc9GMDE48rxGXO8GCnyESFRw0XMdBR9Zx8TkZDOqnZdO2KJ/P91GUq+Op532s2xoiJ0vNsIF67rius68eO9XMK+96cHUkuvUofuVdN0L0PFHuDvlFeagajTRTA0hYsBIjSkO94K5H23nwts5nQ1EEz77Wwa6GMHF7Le0iQomzLyH8bGL5noVPsvJBQmYdfxJXhSksEhw5UebkGQ7CIRXFhWrOPl3Hms0B8vPUfPhKftr1dLgTnH15Mw7rRhztguGD1Mx92Z56HzS3xrn7cSdVu6PMeTKTg5bX4t2VQzWVFFNOFesxaju44IILyMjoappfXl5O//79/yMtQPR6PWNGq9lSGcNgkInHBZGowGiQ0gikkhIZ/9YChBQjuwc/bICCPDUKXZ85WZJJOLP56bcQ0/bxT7z9Pi9S1XCyRN4+802ZnGgfHBtgzhtN3Hhl5z3rcCcI+lTsFbWptHHKS/WYTTInH2Pm6MONHHFGI3qdYNPmTQfUFpdedTE3XfUHimKgvFSDSiVx0HA9T9xr59KbW+joUFjwQRHZWZ3Xv3FrhBvucXDpuRlpZfoGg8z3n9s5+7ImcrM2o9fK/GNhkNHVR3QpYd4LCzYAtrGafoxIqWVCIkAVG8jOj1Nd1/XvDAaZoQN1NLXE0+ZOTlecDLL47effD4j83LhxIznZKtZuDLN4ZZgf5hWhUklsq4p22Yi+4gIrM2a1UF0bZcgALTn2pGXRynVhxo5MXw8oiuDWh9opylOxcl2YQ8Yb2FoV4bLzMsjKVHP7I06yMpPP4HFH9Ew2HHqwgedfd8NZnb9bvjbMt+8VJT3Uv/Nz+vHpi9lzT8vg46/CB1QGO3XqVG4yXMmQQjW9irScf1GAvv38nHqyFq9X8NFnEeJNBdi9gwngQxECdcxMQOpgZ8YiyrzjU5uhilCok6oQKJjb+/POR3Xcfm338675PwZQqTUYEsm/1UhaetEXdWEdy3/NTW0GtDsTaf65g/oGAJDkdsKOeKrMdF/ERQyXpgVrTnGXz/6LJLZvrWK8dBQAfcVQKllHf0awldUYMO0hF2N7iElBnBgN7Prb5HUJOUXwxYjuKR3vHjoMOGhmKOPQSNo9ad9N1FNFBllkkoOTVrRoKaQMExb8eHHQRBkDUh7aW8QqFGIkRAI7+Xz/7Q8HRH5eddk15CaK00rwAYyShcFiDJWsYxgH05uBNFOLXRpETERZL5YjEORRgoMmEsQxk5FGIMaIkk8v6tnFcn5GhwEZCUUoqFCjw0D/fcrZtegxYGYY45MkaNxGKf1QoaaFely0EiVMf0bSyC5CKj/Fvc7Z72v9O4weP5qfv/ytx88VoWCxmnlmztMkEglCoRBGozGNl1ixYgU71lbTO97Vns8qZWEWVrLJYzdJRaxOGNK80MMixCZpGUWhclqpJ58kwZf0m22lmVrixAkRIE4sRcQrQqGJGhw0ISGlNtT6cOA2CBMPm8DaDyqpZB0N7GQ7PuLEyKEQB01sYy0GjERIWgSo0ZAQCQQJ4iKWeu9lkYuDJvLofgxy0EwFg8kklyo2EsBDBtlUsYFcChnOxGQFHhJ+PGxhNRtYigpVivgEMEkZREUEn3CnvGX3IiaiNLATO4XIaqnbytX/Cf5Lfv4fQ1FREdGoIC9HzZMvd3D/LVm0ORJMv6KF/hUa7HY1zz2SxWETDBx7mpNQ/dDuDXeFnU3r5D3+NzJCSuAVHXQUruLQg5Ipxd2VdtqzVahVUopUzLCo6DcwQXtHnLmfeJk100bvXmq2VkV55tUOXC7YstzCtTONKPoActiExTOUnD0TCauwkwgYsEnZyOLAHrd//GMBV1yQTny2tMW58jYHN1xu497ZTgRQXqphS2WE1vYEbz2by2U3t6HIsR6PqwgFhyvOfU84qd6uRu3JoZV65Kx2jjmi+0XVzVdl8sWntdDcdTfahp0aKjHKGswmBb3KwPrPBzFroRNJEqjdZZSIzoRTXYeFJUuWMGXKlP1qhyWL/8HFM6y8+aGHeFzwylw3d1yb1e0gMGqYnnZXglfnulMTtrISDRfPsHLqsWZOvbCJVWtDvPCGm1hM4HQnmDRWzw8fFdLqSPDyO25WrA1TXvrPffj+Gkjo8ytMGKvjzEuTqtARQ3Q0tSbIyVbxwcv5qRIwALNZRqeViMfj++35N37COL5f/gdWslGhIkYUWZIpdk7gz7fb+Gn+DvxyB0ajzJP3dX8fZ9+Tza9/NBFr6dztzyKXufM2YHT3S/uuJEnIHXks+MnPUYcZkCUY0E/HfbdkI8sSA0e18fBjIUYM0zC4fyeRHY0KzpjpRIlouvhprVgbTpXBGw0yOVkyGTlWVCrSQl++//579Ho9p556Kl6vlwULFjB//nwuuOCC/WqrA0U8Hmf37t1dzKSHDRvG9u3b9+sYiqIQCoUwm3tWDMZiMWKxzr4pSVKqhKG757m5aReBgBGNrGbTrwUUBAemxju9ZKDAO4K2TZXMd+9i6qES9mzpb313B/TT4HOBVNeDZ7A3m0XLQxxycFdiUgjBkiUJNDYfj9yXNMX/9h9BtO1l3R6rJWsN112l4oZZnZsU8Xgm197WwZfzFY44+oj9fpFrtRqElCwDVFCwx0up/lNw0CE7OOcsHRUVKv5cFuL7hQHi7gwsdB3/9JIBfFZCofY01ejAvhoClgayK5xccaqOx58Kke/sxcLfqnpUT771nh+luh/33ttEQpdUD5k95Xz9kZslv/rQW+IEw3ECHjVen4ZeUvcL5IDKhcWm2+92SCQSGPUyZ59kYeOWKE/fn9Ot8vqCszKYdnYjkYiCTpd+r9//zMvNV2bi9ig9pkMDTBht4JFnXbzzfD79+miYeloDu2piTByr59W5bgZUaFm2PIHWl09C6Y1AIPQ17PY4uHB6193pB2/NZvoVzbz2VF7q/8bjgjc/9LBoRZiCPD2Kouy3Jcq0447i49c/o4KhqeR2RSi0WH6itETN0Wc3MmyQDlmGDVsinHCUmecezmbF6ghnnBTnxdc2s+Q3NUPbD0YlqVCEwnqWUKQpoPfEer54O5/fFoW58ZYwmY6RWEUOwqUwt6oeX+EGvvuwsAuRm2lT8dLjuZx8QRP5Wplfvi5O8wwsyFPzxtO5nDyzmeOPNHH66Wpmz16NhUzqtJuRVQomtQ2rtWcvvv9UlJaWsn5TnGAowTmzmvH4FMwmGVdHghOnmbnyQiuyLNHYIHDSgiYcZtHyEIdN7F459tPCKOEean7tHcO44oafuO+OODNOtaBSwW9/xClRcrudb2ZHevPhR9XceGXn7+5/ogO9oz+QXMCgD2Hb577q9TJ335DFQ886aW0/MP9jn9eHxxfnz+VhfIFOAnfoQB0mg4p3nstPIz4hGU523WU23vgg2f//ikH9dRw71cjoEXoW/BAmTLDHMBAfblRF9cw608Sffy5jV62E26OgKBIFlHLmGXHWbQvQ0hYnP7frvPfR5zpoqJV5/FkvV11q4pNv/Mioice7+Wd/gyVLllCcr+b19738+ElRaqy+8QobM69t5e3n8uhVnBxrNBqJZx6wc/TZjSm7nmcesHP25S2cOM3EuadnYDHLrFof5rYHHZQWa3jnhXxCIYV1myNEogrFhRrOPNHCBWdaCIYEH33pxeXuedPG1ZFe/fLhF15qG2I88LSL6aeYuWe2swv5KQTo9fvvcQeg1WqxZsGbz+RyxiUtKFEr/iUHMWeJCxmZLHKTfnoSBDJqkLVR4hETwiBQ4gpbdYsgoUZW1MRJkC/KGMAoRFzw1gdbOP4oE0MGpJ/T06+4GD9aT1udBA3p52MwkqaC7tdHy6p1YY75iyXWTdcaeOj2TRR4RnSpnmswbkCjidHaemB94z8JCSVBgmS4y042U0Q5W1nNQA5KK98tpJQasR0vHQTxESaEV7jRoaeQMsxSZz9vpzmVgm7Cggdnj4o0F230YVBqLZFM+y7CKMxsYBkSEjayGcyY1P3NIo8iUc4mliMLFU5a0KEnl6KkZyb5aLT7r/Z1uVy01rcygq5l/JBU54UJsZZFqFHjx8ti8T0q1JTRnwZ2ESbAAEaiQYsHJ9tZT77oRS6F+HBjJNlHR3NY6lpjIkoVG8ggM3VtQgh2sgkFhTX8kZwTJRSq2UaIIHmUUEQ5btrZyFIGM4YmpfqA+3tP+PSDz4kR7TFZ3SE1cfwpxwHJYKB91ypVVVXcdv3t1OyoozBY3mMIXi7FtNFABpnYKaSdJupEFWq0xIgSJ8ogMRqzZCUiQuwW2yilH9tYgx4DfRmOTtITFWHq2UU9O8gXJWxmBXYKGM7ByHvmY83UUr27mnA4fECWgTfdfiOTPj8UKSzhw40eE0Ys9JOGExcxgvgYIU0iLmI0U5vcAEfCQiY72MhAkjZsBZSykWVkipwulgcNYhcyMgV7StuHinGs5BfaaaIfw9PITYBMchgixlBNZbf9aSCj2MxKskQu+fRCRsZJC7VUAcl+qXUeWD7A3+G/5Of/MYTDYbQaiUyrxEdf+fjlzyCyDBdOtzD3k2T69l5PI4cDsqWe1UPamJXahqRatCMYokmzHKsS54+lgnCkg7lzuqoj43HBP34NcM3Fts5zisU5YZoxbfdz/EEGPnldz9V3tFG3TZDrHgbePR/uM2hIkoRKJFVAGo10QF4m//h+Hu881fmwCyG47u425jyay8B+Wi4514ajPc7uuhh5dhXvf+bjjkeclJWoWFjpIEcoXfwtAFzqRvSmGB9/EaWs4wjUqFnPYiaX9hwIZDHLGMzdT/IkSSIhRUmIBBazTFiR0ZCL2rNPB9/3sCH5gMJOZFnGZJTJsMj0r1CxZGU4Tbn1V4wcokOjkVi0PMzxR5oRQvDnshA//haksEDNH8tDHDfFxO76GC893ml2XVyo4a3n8nngKScL/wzi9iS6Jcj9AQWHK0Fza5ziQg2hkMIVt7ah10mcfoKZIyabefY1FxaTxLxX8rstzZ3/U4CsLBVLly7d78TrCy+5kFefeYN8UYJKUiMLFWERQi8ZyCKPSJsVJ+sZOSXUIwFmz1Zhs6ipd1RSrgwjLuIE8BFqtyAnutoRZHsGccutfzL/CD/nnWFh+imdE/Vx49Rs/nogZ525k5IKH5MnaGhoVPhjURx1WymDJ9SlPU+7aqLc/ZiT919K9rvPvvXR0AglfXRkZ3d61DgcDhwOB9OmTWP06NFAsgR+3bp1/2vkp9frRVGULqSD1WrF7Xbv1zEWLFhAJBLh4IN79oj56quv+Pzzz1M/9+7dm9mzZ/eo5IrEJBqa46xYqdAv0K/bCYk92JcN9dUsXhEkx64iFFK62DVAcvxobIlz1FQTi95t67b0yerpy7V3/Mri74q6BD0887KHQCSOOrOJuZ/oMBmTC145rutyXgHhpd8oLzdema48VKslXnoqk5Xrwmi0mv0OuDjtjNN48pFHiYeTKgaArHAZzkb4+KttTD9Dz2nHm3nmQTs7q2OcffEymqpyMSo27BQkiU9A9mcyaqiP9z7zMusCG0IILrqhjZdmZ3PkYcmF2etvRpFcEkZHP86/YifvvZquLl21Lswrr8UoifVFaStnrfoXegtBLdspU4ZgbcmCFhCilQQewqoW/IoXs5Su5BNC0Grczl0z79vvdlAUBUlK2m/sqI51a7EByTF51BAdlTtj9CpS8+nXQZqaFYymBJU7Itx7Uxa/LArR2t6zr1ybM0FxgZoxI/W0OxMMG6xjd02Ms0+x8PLsXCZNc9DHOwEzttT9z4zk4A47Ofz4VSz5MZdMm8y6TRFaHAnKe2l47qEkMVhUoCaRAI83wSEHG5g8Vs8fK7MoLt5/lU9zQwu96Jfmb+XHzRGHGrjsPBuXnGNlx+4YQkBF7+RGTCIheP19Lw/faeeNF3R8+0OQu29eg95dSlvGFgpzgwSjLr6eW0ogqHDjrUFK2g5D3pNELKHCHitDMW5K8wffFxW9tWg1Micfbe7Sh2IxwfI1YcaP0vHyO27KS7VkYyebfNR9XXj9Eh6fjFarZcuWLbhcLuI9MEKnn77/pWD/DojH4zS3xqnoreaxu+wpUmsvgX7ZzW1cd6kVpyfGldcK1m2TuP8pJwvHGbpswm3dHmH3Nh0BPASFP40oAAgTpKNNy+13B3nyqQgaraCjRU+vngITJZlwMHmvq+tiPPNqBytXR9HGzSRIUG1Zzlmndl1uHHGIkWdf68DcQ4BlT/jg7Q9RBbJ55Nl2BlRoaGqJU5ivxu1JoFLRrZobkqXfr7zb1C35uWlb0pIBQBFQz87UInBfJEQCn76JxiVFyY2VW5O/r2uIcu4sB00tlchqMzfPyuS8q1p49qGcFHEWDis8/ZKP3+dnMCJ4OJ8908Qrb23GkpUgbmhBbziwkj6rNYOW9jgmk5zW14oLNbz+dB433d+OQS+Rn6uiui6Gq0PhszcLuPWhdry+BNYMFd/MLeSrH/xcdH0r/kCCpmZBfbVMe6Oa089zcs/tZiaMMWAyyrzzkZczT0xu/JmMEqcca+Hcq5rRaSU0GjhsghGLufM83vjAwynHmli3KcyLb7lZtT5Cnl1m/EE6Zr/YQZuj6/j7/mde9PoD3/yQZcjOUvPdvCKmHN+G1+ckT6QvwH10ELU2sXFbhI8+sTJ7jo4Vv+o5KDoZIZJp2fvaWikiQZZZzwNPJS0UjjzMiNut8M0//BiNEhu3RujwaMgUwaRn3h4EA1LaPGTKJAMPP+vkygutaarj4cNyGX+CmcYWP3q1ESkmE3KHafNUIcKtqMICSfxrlE7/bqiqqkJCooU6iuhNnCgRguTTq8t4BlAm9Wep+BEjFnozABMZhAhQx040QkMFQ0kQZzdb0GPCI5yECCAhYxcFXdaSEREmgJcMuqqCzZIVgzCioDCAkV3WlSpJRT8xnI0sow+DyZGSfsOtooFaqrjjwhf3ux1cLhdCoVvrhqDws401DGZ0iuAVQtBMLTVU0oGDPgwlS+qcf9uwM1xks5FltFBLEb1pooYRTEq7Do2kZZAYzRr+JENkEiZINdtIkGAIY1P/r07sJISfEUxM/b1GaAgTZDMr0QsDTzz8JFOmTDng8Mt94Xa78bb5GchBbGI5w8TBaYSdR7io0Wzjwkvmdvnb2tpaLplxGYXN/Yiw628DnuQ9ymAtegQKfaVhKCJJ8LbTxGgOTwUXlTGA7axjKf+ghD6USQNSx9FKevowGI3QsI7FFFFGgdRZCSlLMkX0pr2xmeeefp7b77ptv9siMzOTgcMGsGnlZkZxCG00oCO5BlChJkw4mcMhaSihghI6U9aXi5/ZKJZTSl+MWPaUy/9OrijGTgExIjSwmzBBtOjYwBIQyYDLvcrSnpSiNslOND3ZbZ/20DFSTKKFOjawBDNWbGQzgFHUUoUaNVERxOFw/Esqf/5Lfv4fg8vlYuggLW++72P8aAPvvpDL0dMbyc5SMe1wY5qZu1ojUEQiuTDpBnFVCLNJy0WPuMjLVROJCtx+hV4tR7I4+Acvvu3mypnWFFEUCCpcfUcbl55nTe1aCiGob4xz4xVdJ4uSJPHALXZ+/r0R0dHpDxUWwWR4ASo0aNFjxEEjGkPigMreo9EIZpOMEIKX3vTz0usBikoFA/t1DvL+oOCuR51MP9XCz58VIcvw1Q8Blq5wURldzsD4wWkDdlD4CRdso3dviaYmCU2bFpWkYogYR4vj9x7PJZEQhEOi28/CIsigYQqhRIyDhptYsTKOS3aSJbovvVeyIwwYMKDbz7pDQWE/Xn/fw9MP2Dn7smYczkSPfn8AXp/gknMt3PJAO+s3h7n7cScHDdNz1slJBccHn3l59X0Py74r6ZbsvePaLBb87Oe+J5w893BOlx3pWx50MPOsDI6Z0cTLs3OY+7GXc06zcNRhnbvaE8YUMuXUBnz+rue5uzbGmg1hDDro6HDtdzuYTCYS6gBb46sZIEbSmwFsZTVDxFi0kg4VKvx48Xh7fsaEEIRiUQKmBlZ7XahQJZWkYSsN1KPGlGZurpbUFLcdwp9L/sFLj6ebaD98j4WjVm7C3jSBYJvMV0u9qNGSjY5G+xIqawMcd06EEYN17K5LKvHeejaPgjw1DU0xPvzcj8XZH5WspnJrZWf77E56Qe4bNFRQUEBVVdV+t9X/FN09D/ujylu8eDGfffYZt9xyy9+qtk455RSOP/74Lsd2OBzdkhwlJf359Jv1hH2mHsc5WVKRCGuY92o2i1ZEePNDbyqRfV/89HuQ0cP0XHWRhQULNmN12LuYlfvx4NiRzfgpDi69RMeUSQZaHXGefsWNRi2xcXEeBoOKLdsjPPSMi4EVWhKZLeBOJ+8Cthpuuq5n79DLLzTz4pxnOfbY/TN5X7JkCWecpmXR9+swdJjxCTcGTIheVaz4uSBFbjS3xrlwlod4aw7ZSiFx4uxgI1qho4Q+1Iea+PLbECW9wuRmqSguUtOrSJ0iPgEOGqVi4y4XmeFSqhYKBk7cyDGHWcjPVfPL71FaagwUOiYhSzIyMrZEPptYgQUr1n3SL9topBcVqARsVi9mUPzgVAJqUPhpz1qPkENMnXo0zc3N+9UOANEYrFqfnLz91XpjX7S2J5h5ZTs+px5TR2+iGa1o7S6GDtVywz3t+PwKHl+CC860dPuMP/Giix01URqaYmTZVLS0JcjNUXHFBTYWrwgRrM8hd0/5676wSdl43VkcenI9OXY1Y0boKStR893PAeoaY+h1EioZNm2Js3t1Ce995mPZqghHTjvzgNphxaKVDCE9+EcAqj2zOlmWumyS/fX1e+IxRh5/sZ7mpjZmXWzi8Il2Pvnaj1Yr8cxLASzO/l36nRACnfrv3+NarcS40en/+7mXfbzxThitNx8Rs9FOMxqzHzdRQGJgpozfn6CkrISrr74aRfl7G4D/NPKzqamJrEyZX74oStuUVKslrrjAxu0POzhuRjPfvJdMGL/94RAXnJXB4ac08tQDdsaO1BEOC9771Mczz0UobJuMHYWtrCZL5JFLIQJBC/U4aEaDhmGBqUhBaU9J3pIe1TBCCJyeKCee30SuXcXFMzK4aLrE9PNX49cLCrKi3HZ11w2OQDCpXv1rWNI/g8fjISM7gqyC+qY4M69t4fO3CvD6FIyGno+lUknd/q91m8KYTVJKLWrUqQkhs1vaTJkyMNUHIiJMlW45zzxmSVOUz57jYs3GCPfdaqNPmZatVVFmv+jiyMOMvDrXw4o1YWShxt+hRe/sTWE46ctnT5SgcRnpPXYDngIH5QOmHVA7HHzwBF57OcGoYV1Jg/JSDbPvsbNmY5jZc1xkWGQWfpYMOb3t6iwuvK6V915Mbk6fdZKFPmUazjrXR077SEaThVQv0Vrn4+z167nz7hjnnWVmZ02E7TsilJdpiUSTpfFqlYSrI0EsLpgxq5nRw/Xcc2MWX37n57fFQZauCpFlU3HdpZm8+Fgum7dHefa1DsaM0CEBfy7rrLSo3BHls/l+TjrlrC7X888QCEjM/ynAyceYWfSPXGbO2sHa5bUYO8qSPq66GiK6Ds4+SkNtg4bRIwy89lQ+FSObiYowWkmP9JcH3Kmv5tpLjFw4w8K2qigr14V4+V03v35RjM2qorY+xsxrW2itWkexa0LqPaJtL+XVuY3ccEVyLiTLEodNNHLi+U08eV8OY0fqef/rQr7/LQdFgYxMAIEQEhlZBjIYTmuLmbrqTUiq7tcd/+loampCg44aKrGKLBQUOmhnJN2vrdpFUtG5b/COBRuDOIhqsY1trMWPBzU64sQppR9+3LhoZR2L6CeGY5GSG8ZOWtnJRoYyvsf5sQEzEUI9WmcYJTM6oU8RnwA5FLKddQfkaZ2fn09cxLsNJNrFFgYxOs3fXpIkCikjLqK0UJ9GfO77nd5iIDVsJ04spe7r7ntFojdVbNiTJC4xmsNS17w3NX4wYxAIJCSqRSUhAvRmIEbJTFzEaKzezZknn8W8zz/8H4fZhEIh5ISKDCmTfmI421iDSqjQYSCADy06CvIKu61Me+TeR8lt7o2MCgmJdprJ7sEXtp1mMsmhhXry9pSky5JMWARRo00Rn5BMS4ekgrgXfbs9XjEVNLA7day/Ijuez4/zfz4g8rOtrY0t67YwnAnJZ2KfDRRJkkAImqjp1s9WhwEdehw0E2YXOgwM5WDCBKhkHUZMxIkzlPGYpORmXUxEqWYbPtxo+ftKLg1aHDR1+78lKTnXKKEvhXuI4KDwE8KPEQtZUh7btm37L/n574js7GyqdkfxtulxNKtwexX699GydXuMcaPSB4VzztbxziN15MS6PkQxEUUy+jnr0ijOZjWSDFpTjNGjNLS1/4rOq1BTF+XwUxvIz1ETCCk0NicYMdAICqkgl4V/BCgpUvcY6mLPVlGQJ+Fs34E1UEZbzirK+oeZfpwWp1Pw0VdeTK0F7ApuZPzI4d0eoyfkF5Tz6+JlzP0wxOof8jDF+zLulC2pz4UQXHFLW1ppD8AFZ2ZwzBQjU05qoja0EJ03HzlmRFjbySzx8fxtZm66r50zTrbw1RMO7OSjl4y4Wq1U18XSvHn2Yv6PAUId3ZfCtmdt5PUHLfTvk825V7UQiSn47NuwteV22S0MiQDGAh39+/ff73aoq9nEsjUhdlZH+fKdQi6/pZW35nm5thuCJxRS2FoVZVA/LS88ksOxMxr59I0CRgzpVEg9fk8OG7dGybF33/21Wol+fbQkEnDUmY3ceX0mA/vq2LE7xsvvusmyynzyjY9wWOH0S5o4aKghjfiE5ILs9afzOO6cRmZdYOOUY80kFMHHX/uZ/6OfaYcb+egrH336VHR7Dt1h69atWGwKWl0zTr2buN+ANRpnY+BXLGoLYdlLfqag0ZnA0R7v9vr+XBYiEFSIRCRKpD5pL5y+YijbWYciEhRLfTrblAAWC10WTcWFGuZ/YeOya5ZRtVlLhioDv/DRu3+E71+w8exrgkPG67nrMRczTrUwa6Y1mbT7ioc33oogNZWjAOFQhH1Xldu2bUOn01FS0nlu4XD4/2lX9J8hIyMDWZa7qDw9Hs8/LUFdunQpr776KjfeeCPDhg372+9qNJoer0P81UcBGDhoJL/+vI4E/yT5VVYoL9VSVqLloutbeeJFF1deaMNskolGBZ9+6+Ojr3x8+kYBJqPMC88aOfv8hZSKgWSKXGJEaWQXUSIMVsbiaN3Ntu01tDni/LY0yH03ZzNtn2d8cH8d817J56zLmlEyWwl3JJUfURGmI2MH0cx6HnxaorxUw5UXWtNsEQB6Favw+1u7vebuEAwGOHSCjqH9ozz7gofKdjfFugJuvdqYIj7jccHxZzgx7DiYfMmSeqTyKKZJ1LCJlZTSF9Eo2NhYzWWrA2QXRPnkzXRS/46bzRzz5wZMrZPJipRRXbebpXMHAwITVookfRoJYhaZqPDTW+ok612iDT8eDJjxGaK8+JiF339fz5q1CsGgQKhiqA1RpI5ctFrtfrcDgCIs3HCPg2OmGPnpjwBHH951MptICH5aGEPjKqYvw2iwL+bhR9WcenxhamLm8SY4+/IWjj+nkcICDa2OBCWFao6ZauCZVz0Y9BInH2PhzkedeP0Kza0x7thT/fDF1xF07graaSahDaCOmsmi095A9mVhH+zg2/cK0xRZLW1xjjqzkRVrIui8Rdz/hIuf/gxS1GsM911wxQG1Qzya6PJ+MWPltz+jXcJq9uL3pSFG/0Ute85pFspK1PyxLMQFV3QQ9Kn56XsXjo4IOfFEWrhfBw7ixAi1J3pUWIfDCg6HQmVVjBOSdmw8NcfL+y9ZKPJ0qj/yGIAr1EaQKnTocLoT6CyF9OpdQkVFBRMnTuSdd95hzJgxDBgwgN27d7Ns2TKGDRvGSSedtN/t9O8Ch8PBuFH6bqsxAK69JJMVayKMHKrnrXlJxd2px1nIzlJx3hVtqIQWKa7F61Khiuag3VMWOFJMxklLKiHYSStmrGlJrbIkoxembj25AFyqJi6/2MADd3R+5vYk6D80ysC+WiwWA5IkuPl+B199HSMSgYED1AwfJlFeqmbTtp6f2e6QkanntONlFq3S8O7zeTzwlJOJJzRQVCDT0dFzH3K6EtQ3xmhsjlNUoCYWE3w+3889s9uZMtnAhi0RtBoJSRPDZJCYdGIrq1Y3Ew/oSZCgqCRBuQhy/tm9Usf8bL4Pt1fhk9fzU+dfVqLh6MONXHhdK5s2x9m9S8WI2OFkoE1TFgJYyWbTBolP5mXy0JzKv57y36KiogJFEWyujKSFL1btinLrQ+3kZqvoV6FhUD8dK9aGuOSGVppaE+h0Em5PgkNOqufg0XoK8tQ890KEoaGpaQoyo2ShuH0ijzz2O55AnFAIZt3uQJYELY4ELz2ey6EHd27yzZpp44U3Ohg9rY4pE41cfYmNSFRw86zOTbExI/R8+HI+197l4MSjzTw+x4VKlcVHX/nYWR0lHhPoDT17MnaHWCyG1yVxx8NOpkwykGFR8dHb2dQ3xljwYzVLV4UJRmJ89GohdY0xTjq3hXlfeKko13L8CSq+/+ZPBscmpdSbQgg6NE1kDKzhnNOTC+2B/bS0u+IcO9WU6oOlJRrGjNRjGBflk49/xdjeF0PChjsS4NkXfWhUEpddYEGrlSgtUnPkoUauv72DSKKQioE5SAQ4+Yhmjjk8gscT4sRTEsT1WioGVJBf0Ae1COB0d6+U+k9HQUEBGeYM2vxB1rMUNRqihHtU7TVSzSBGI1AIizBqNKlnvZR+rOZ3iqlIeV/Ws4Ne9KWEvnhxsZ0NxEUUFSq06PeQRD2Xp0cIIvPPLGzSxzsZmfKK8gMSCZnNZrR6NfWhnfRhcOr3MRFFoHQJ9tyLQsppob7H42ZImSgiQZgQOSnn5q4wYcFKNjbsJIiniE+vcLGLLchIVLKOKCGMwoIGHYOkTkW9WtJQSn86trRx350P8MSzj+/3te+LnJwcWryNFIq+ZEiZDGcCERFK5UMkSOAx13PNFdexbWMlEpBfks/1t17L1o2V9JFG4BUussjBhxuvcJPxl3ddSARoowkXDqKE2cEGCkQZRszEiSEjExURmqnBQwdhAozmcDay7G/EGzIaoeuy8bIXkiRBLGkRp1bvH2X39OxnUce0qXufRS7VVJJDIXViJ5DsD41iNxlkUcYABAq1VKXmAHbyqWAIeslIRIRoxoGyx6t0FIekkfoaSUtfMYz1LCFODKWHqluACGEEgnbRgl1KF4hFRIgW6hhBJ/nvoAkNWnTo0ev0/5Kkd/gv+fl/DkajkdpaiVIG4Wioo8OdoMOjYM2QaW1PV0Zdcp6Z9z7agXeHhQylc7IQE1E2yItQt8Uor56IIauKi6+Ics1l+WkKoctvaePBW7NZvzHG40+FyQ73Y9VWFX/Mb+dmSzMnHK9m++7oPy1JMplkeh/ZwOKVVXz8dg6jh3eey503ZnDzfe1s2wnHnbT/Bs4A9pxyrrp1AaGmbAYlBtNEDS1tnW3w57IQ4w/SpxGfe5FrV3PReWbKSjRkZ/pxe70M6qelb3kO197VxqSxBpyuBMo+pIq1bRinzljGt59kUVLUecyV68LcflcIr9/AZpaTRyk2sgniw2PfyqVXSEwcm9wBGT5Yx4IfAwTDcdbLf1ChjNjzElFw0EiNupKFb/50QO2wc+dOLjsng/ufcpFnVzHtcBOz53Rw0DAtE8fuU2oTVJh5XSs3zbIBcPMD7UydbEwjPlP4J2sMt0eh3ZlgzqO5fD7fx8df+SkqSJbblZVoeOltN9/9HKCsl5ojDul+AjCgr5a5c/K47UEni1aEcLoSFBeq+eqdQiaeUI/Hm6CiYv/Jz1gshkqWOOpwPa8+mcuO3VFuvDPMrko9QamDZ+7J5KyTzKzZGOGSG1v58JWCNOKhvjHGrFvbuPZyKx/MsZEXTd9pkySJ/mIkK/gFRSho0eGgGcnqYnCmRCwmuhCgfcq0/DI/h6mnNfDw7VrufdLDz58mj6vTytxyvwtDII8Fr+Qy/5NWokRwdETpExtFPlZW8Rt57RkUlBSwaNEiNBoNmzZtYsiQIWkTIIfDQXZ21/CWfxXUajXl5eVs3LiRsWPHpn6/ceNGxowZ0+PfLV68mFdeeYXrrruOUaNG/cvPy+fzEI8rRJUIAeHFJHUNQQkIHypNsh+rVBLvPJ/Ha3M9TDqhntISTZIUPNLE528WpMgakxms2TFOOHM3W7ftIiMDsj0xdq/LJOwOEc9u4LmH7bS7EtQ1xtOIz73Yq6B5a56HRfHFiKZeqIrrePpxC0cckrST2Lo9wn1PujjzJDNnnNBZ0vjLoiBC7P9LfNiw4cx9XccbT2k550wDU09qo7V9JyOHdxKXX34XQGnqldqN3ReFUhkO0UQWeWglHRaRSbttDQZjlLsecyJJSZ/MM04w07uXhldfNHDlDb+hdvRCGzGhQdst6QHglzrwCx8u0YZA0EZjSi2wieVk2QKo1XpaPSF69ZWIRhVq6+PcfJWNJ+ZE9jv4bS8yM7W0Orz88GuQH34NMnKIPq3MVQjB1be3EeowMIhhdKiaOescOO2E9HtozVDxxVsFTDi+njmP5dK7l4alq8LMurWNr94toE9ZJwnQ1h7npPOb8PiSasT6pgi+0jXMOMPAkMEq1q5r5IuvNmFuHoo1kU8ir5aPX8/vUvadn6vmrefyuOr2VsYM9fHdLwEESfXy/np97kUkFiYh4mlKA5WkQmnL59V3PMy6KP058AcUHn+hg3eeT1c0RKKClrYE87+GzOaD6SXZwA25IsYutrJcVGHLjlHRV+Km6UkblXlfqjh2RiP/+Lioi6fqY895ULUX8868Jm64wkY8LnhnbpQiz/Au5FaWlItHuDBipq7SyNBDSzAYDFx++eWp8S8rK4tRo0YxatQoRowYwSuvvMLhhx9+QG3174BYLMbg/j1vgBXmqzGZpGS1TlOMXHvyvT+gQsu5Z5n4+vsgjhYFlTWBzxHHJdrIkpJe5HYKyBb51FKFjWw8uLCS/r4pZyCbWZlSQMEekkhqRSnfws3XpKsxNm6NsHWbQtVaPWMPCTJkYgvmcB6Fgf7oMeFf7ub9lZvQ2LzkF8gH5P+N3M6VF2ewZE0QtRqefyQXIQRHndnIxLF6fvwtwLTDu47Z9z/ppLHSwtHHhNCYosSioLiyUWWEOHyCnmvubMPjS3DlRTaemtPAC48XodNJhELJd79GI3H8uY1px3znIy+fv1nQ5dmWZYkn7rVz2FFeRCzOFlaiQk1cxMgil170S1UeqCIWNGqB1/MX88h/gsbGRgwGNRW9VTz4tJOH77BT3xjjqtvbmDsnn8L85NiwuzbK9CtauOx8K+MPSr53IhGFt+Z5+W1JkH59NFijhd2WzsqSjMnRny++3sQRhxtocyZIJGDsKDmN+NyLay/N5LclIe64NpPpV7Tw/byu/m6SJHHvjVlcebsDry9ZcTZ8sI7J4/RU18WY98FLXHHFFftNhi9duhQdBhqqI4w7oo2rLjNw9BQjHR6Fyt1hZLXCR88XotVKPP6ch7bdNq6/s4OTj9Mx7TATUyYK7n7wD5SQDimhRZsR4qTjNTx2nz1FKEciyfHzlSfSNwsPOdhAY3OCFX9aeXdeLS+9uQl/h8xQ5zTefqya116vw2yB6vooctRIcWwUpYfbiQcVtq9bz/DeCraTMnjt7RCa1jKkhMLq9hWcdMYhBP2l1Nft2q82+E9D//798cXcSEgYMTGAUaxjMe00d+spqBCnhsrUpmyMCEIIejMQi2RDL0w4aMCMDTftjGRyisDJIpcscnGJVlqo2+OjGaeJ6m4VfTERJUgACYn1YjEqNORRgp381DEjIoT6LxRMEzW89sT+l7zvxTHHHcPCz3+nVlRRTB9Ukooo4VSpc3dQS+pU0GF3SIgEYYLEiaHHREYPBKgfNw6aCOIjZ0+7e4ST3WxFh4E4MbLJ31NVUIsabbfkWGY8l8W/LCYYDGI07r/n6V60tLSgkTW0UE8Byc0pnWRItcFmsQqqExgrcynaU34eqg1wzfobaPc7MFBLK/VECGEnn51sJENkkk8pEhIOGmmiFjv59GYgGklLVISpZQdVbKAfw6ilik0sT4aeoYU9NhrKPwmzTBBPKWO7gyInDmh+uGLxCjTsu4llRgiFLWIVMioO4tBUQJcXF+v4E9WeYKI4MVSoCBFgPUtSdiAKCQyYkZHZxRZUQk0exam5gCRJlIuBbGUNbTSQT68u59UhHCSIY8TMLjbTKuqSzytq2mmhmVqGcXDqvZgkkmuxYEuKGDK2MnLkyP1uh7/D/wr5efXVVzNy5Eguvvji/43D7zd+/PFHvv32W9xuN8XFxcycOTOtlHRfvPTSS/zxxx9dfl9cXMwzzzwDwO+//87LL7/c5TsffPDBASUT/jMoURmrYifRauPcS5ZTXKYwaZyeOx9xpi2gDQaZhd/YmXXjRn5ZKMjAhsoYRp3hR2lUGB44FjftHHJ0kBuuTPclKchTM++VfA4/pYFAYza9A+Nw569l9FiYeLCaHTsNzF/o4/ILzCxdHabdmcCe3bXzbdkeobxUw5RJOgYPkbqoSiRJ4qkH7Ew7q5GPPnyR004/e7/boXJrJc4WNQPig0ACLTo2bo2kSr5XrgszdXLPg+SRh5p4/1MvT+wJv1EUwRsfeIhGBcdMNXHfbCdmOskUI2a27dJx1HE+ckpClBcbqNqRwNdqwezti6poJ4OGx8m1b2bF2jBGnYovn7EzsF/n4n3oQC0ffxJhoO9IAsLLbrbiE26QBJJQUVJSfEC+bpBUHJ54tIXbrs3m46+93PloO6cea+HJlzp48iU3I4fq2F0bY1dNjEhEod2V4J2PvFTuiDC4v6XbhOGyEg3bqqJpFgJ74XQlqNoV5eDRBgb01XJ3N4nJ559hYd6XXmrr4d2PvQSCgjNOMKPXy6m2XvhnkCUrQwgEcx7N4fk33PTro+Gi61vxeBNoNTLffvsZZ511/n61w8CBA1EU6N1Lg6sjwennujFUj0LK2M2zz2o55dikAmzsSD03zcritIua6VuuoTBPzerVCTZW+flqbiFPPBvA4q7olgCWJIlCUUqECFp0qNGg1koMGaDlg8+9XDi9qwpy5boQg/prGXeQHoO+s53XrgF7+yjCBMmX+oAjqSYtEjE2sJQhjAMEOyurKOldwpdffrnnfms4+uijU8fx+/3s2LFjvwOy/qc4/vjjmTNnDuXl5fTr14+FCxfS3t7OkUceCcC8efNwuVxcffXVQJL4fOmll5g5cyb9+vVLqUa1Wu3/aPLSHWRJS99SHQ01cTazkpFiUkqxBMmX42ZpGb1KYixbHWbCGAOyLDHrQhvL1oS5/jIbo4alj0mJhOCO+73kZGp5+O5MOtwJIhHBwj8DrKlws3XzUlyOCHp9FlurQowb1bPR+EHDdVx+S5iRo7UsX7Odxd8WpxFxg/rr+OjVfE44r4nDDjaQY1fj6kjw1fd+SssH93jcv6KiooK2jjy2bm9hS2WMeFMR9oSGXTUdKVXpx59FsAZKe9zYyKGQDtowSEbEoLV8/6aNPmXJ90IgqPDEix1s2urkodvtHDbJwIalek69cDdmp0JTZYL+kQldjpkQcby6ZgojA/HRAUiUUNHp7ykU0G5n63aZ6adYWL85gl4ncck5Ot74wIvJ3HNScHcQQtDe7uCy86xcNN3K7Dkupp7ewNTJRo481Ehjc4I3P/Dg2pWNWeiS5Uj23VxzWfchXEajzNTJRvyBpOrs+4UBXp6dm0Z8QnIzbd6rBZx1aTPDBumJk2DtH/kp4u+ko+G26xSOOX0TnnVqsgsjPfoOjhmhR5YkXnrSDtj56js/j76wiqVLlzBx4v6Xu8WVKA3sppT0oLYczxCef3ox3//axC1XZZKTreKPZUE++9bPg7dlpwiRvVj4ZxBHk5r85kPS+pZa0tCf4WzP/oE5T9k4YVrnvbrgLCtffe/n0JMbmPdqAeWlGqrrYjz3egcLvo/SJ3Io7mY7p55fyQUzjGg7inokMgopTYZVxPthtlgYMWJE2sbPvuXvFRUVDBkyhPnz5zN+/Pj9bqt/B5SUlDDv7WiPn1fXxZCAkZMchJ1mtk7wY8tQ8dCzTm6elcndN2QRiwnmfeXjpluCtMTrqRc7sWFHIHDRRha5DGAU21lPlBBqOuebWvRk2zSEslfSEVSjEToSqjC9+ygEolHCYSXl9yiE4N7ZLhyNGmTCfPN9hBKpD4WRQanxKYMshiuHsM2zkiapiVgstt/kp1adnANOHmfghPOasFpkYnFwdiS4/RobF9/YRk19nPNOt2A0yjS3xnngCTe/fW/ApFhobfUxgHEpZUwoGODtd5fzxzfFjJlWzwVnZvDV9wEiUYFeL2M0dj679ixVqkIoFEqeh7EHgUBejhqdzc+glolk7LEEESK5QZT0pRuPLKlw+AJs2qZCUQ5sI+iTj1/nxcfsXH17KwiYcUUzSPD43fZUP6+ui3HieU18+U5hKugIkr7JV15ow+tT+Pq7EBmJnB7fHWYli9pawfjRBspLNdz+UHtaLsBfcepxZr74zk9+rrqL3+xe5NjVRCLJZyYaFfQt17B1ezRpmTFSsGTJkv0u/12zZg1CHaU0PpD6up0897Cetz9o5YjD9Vx4tpURQ3QoiuD51zz8sVBDLkU0e2PsqA7x+jPJd9XMs61U10b5fIGfV94JksBEY0sce5aK35eEePFtNzfNykwTWwSCCtt3Rsm0qrBmqDCZFXSmOJmeAtSSmpxwX2jsS5toxIiTCoYiSRKaDIhUQ2HzBOa9sYbcPC/vvh+hOJ4kj2oDlfQqdOJw5pFt794+61+J/z+ulePxOIFIEDUaetEPo2RmgBiZLMEWeUlybw8UkSBIgF70o6/UWZ0UEWG2soo+YggxIugwEMRPOYO6Va5lSXnUih2ECZBFHg3sRi+M5NBZURIRYTawBB16yhmEDTsxojRTywaWkC9K6aANHx7s5JEQycAmt3Dilz2MGzfugNuiYkAFP7IQNRo2shRJyEQIoqLn8TQuYsSJ96jSa6GOAnrhoJFmaigQvbp8TxEKLdRzEIdRw3b8eIASdrMNNcl+Zpc67U6KKadB7GYNf6AS6pR/Zh4lFNCLqFNh2pRp/Pz7zwcU8AOwefNmcmPFtNNMUPgopg86SY9feKmhMqnCjByWplg0SCZK/P1powVBgmGMT1pk0EI7LQQJUEMlQfzEiFBKv7SqQK2kpy9DUQkVtVSRIMFoDkOWZOrFTowk551GTPiFJy1Yay8CwktecS6eRieZdC3n9ggXB43v6hv7d5CFTABf0hqKBNVU4sZJBjYGS51iFkmSMIkMtBiwk08R5aglNX7hoZpKiijHRSu5FGHAzHbWU0RvsthbLVdNXMToz0gcNOLBRZwYdexAEjK5JOd9e5Put7GWvgwjT0pyIF7RQR078dBOHiXIyHhxoRYaXLTSSDX9GEYz9ezWbebyyy/ab/XrP8P/Cvnp8/n+ZdLU/ymWLl3Ku+++yyWXXEL//v1ZuHAhjz76KM8++yx2e9eSigsvvJBzzjkn9XMikeCWW27pMsE2GAw8//zzab/7VxKfsVgMgSBKODlZ2nkw29yrufSGNqYekkyfveO6zJTPWYZFZtRIGa0hwi1XJ8i06vnpN8ELtycH47B9J7dd372Jutkk42zVkO8ajL9sJb98nUVBXucj8cg9Vk6+oJkTjzYx67Y23n8xL0VuQbKs6Ypb2jh0vIH7n3Ly2xfdk3qSJHHoBCNvftB6QG3R2tAGkoKe5AQ1gyx8MQ1nXNLMR6/mY9DLeP0JNldG8PoUBlRo00g+n1/hl8VBLrq+BZNRZvvOKNMON/Hy7Fyee91Nc7NAyGsYqkxELWnw4sJKJtmtZVS3ViFWD8CInri2mYKJVXz8VlZamd+Cn/3cM9vJp28UpO7H1u1RNKEkWWiSMhjKeDqkNryFa1F7cnC5OmhrayM3N333+O9gtWbh9Sd4/AUXy1aHePyuHArz1axcF+abf/jp3UtDRZmGTbkRLj7HygXXtlJRpmb2PTl4vAkuvqGVIQO0PHBrduo8b7jcxpW3tfHF2wVkWDrbLBoVXHVHG3o9lBZ3Pgsd7gQff+2jpj6OQS+x4Cc/xx1p4sLpVnRaie9/CXDsjCbmPJZDOCy47aF2jjjEyOTxRnqXajj7shaqdkeRJMHAvjoG9NVS0xCjcutqYP/IT6PRiCA5mX/wCQ/RDhPqvmvRacOcfEy6ivOQgw1MHl/I+s0RTj7HgcpVyKw7VAwdqKOjw4+WnhcZWvRo0JJHCY1U09s5jB9+XUXV7hgWi8ypx5qR5eSAvmhFiMtvauOPb4r56fcABx+UfGEvWxXG3WihgBI2sDTt+MmXfTG72EIGWWTnOehbUcKQoclwo0GDBqWpPF0uF5MnT+awww7br3b6n2LChAn4fD6++OILOjo6KCkp4Y477kj5q3R0dNDe3p76/sKFC0kkErz11lu89dZbqd8feuihXHXVVf+Sczr6mKO5+op5GOUMzEo2W1mDTugxYtmT2hlECDjrJAu3PuBg6mQjHV6FLJuKay62cuN9Dk4+2swl51oxGSVWrA1z24NOnJVFmErbOGhyK/UNgnAYcilCjQaX3EJcHWfZ6iDWDBVt7T2Xnbk9Ch63zPZKwanHmbolvNRqiWsusfHuJ15GD9dx7Z3ttLXHOf2ssd0csWc8/OjrzLryDJqrOyjyjWY3W3jyBQ8nHGVMhq7F+VujdgkZBYG3YD3LvspO6/cmo8wDt2Zz/tUtrN8cZsQQPbUNMZAEtkzof0yINT9vJNc/OLUrGxZBWuwrMUhRVLEOMHcghETQnUAX0KORtBRSxkZHJUtXhcnLUXPxDCv+gMK8L31YTBJ1jf4DaoO2tjZ0WomrLrRhs6p47uGk4mvJyjBPvOiif4WWkQPNLNtUiAfnnhsQ75L8vC+KCtQ4O5LK4dUbIjx8R/cK6969NKjV8PAz7bzxTH4XxaPRKDP3tUymHbuJPv8kr0OWk6Wp/fpoOeU4M+s2h3n15ceZOHHBfreFLKlwi/aU2bxKSgYLtssNBISflWtDPP8GOJxx2hwJvnmvkP4V6ePei2+5GdhXQ9MmWxrxuRd+4WHCOG0a8bkXpxxr5psf/NzxsINQBPJyVFw0PQOPM0TV1x5s4RJ2rnByzaYaskKFXf5+L9RoSZBAQ9IDsK62LvWZVqslGAymfT83N5dFixbtdzv9u6CsrIz1myM0t8bT5ml7ce9sJ6uX6CiKDkSdu4PddRFuuCfEgL5a8nLUyLKETidx4dlW6usEb89JkBUvwUEThZRRQkWqb+eL5LuvL51EgUvdyClnxXj8/jzicYE/oGAxm1CpJNZuDHPnY07eeDqPlrY419/tpGNzKeMYgk+4cal30kYNQXUYq0GH5LeRpSRDRPokhrPG5TygxZ2Q9Dz1cj1btkd585k8+pZrCYUU3vvUx8HHNjH9pAw0ahg5tS7pwxa2oGsdQqlIKl3DIsgWVjFcTEAtaTBIJmqqVVx0dQeuFi2jDnEwaJCa2x50oFPp0WlhxlkGRgzRcd2lNm59sJ0PX85HliEW/3urClVCB0hUi20AZJNHnlRMQsRpopYcUUi/wTFeesdPcdno/W4DgN27tjHmSj1XX2xjzYYIO2uiOF0iFQSnKIKLrm+hf4U2jfjcF5efb2XOW26sUqDH/xMhxHHTDCmxQaZN7qJq3xcWs4zPrxAIdm5cRKOCt+Z5+Gy+HyEEsRi4vQkG9NFQ7VMozFOzdmOY4YP1HHekgc+/+Gy/yc/KrRswCDMOGhnFZLQRPZ4dbXzn2cr6tT7MpgBbdgYIuUyo/dnIqBjJZLZtXcgN97Tz+N1Z6HQyvUu1zJppY82aBN99ZGHh9yFC6g5Ki9V8+W5B6j3S2Bzn3iectLsSmAwyDmecV971UFSg5t05+Vw6XQf7NGcj1V39IaXk2ijHPYybb/+VofFOpaFeJ7HwlyiZOTDm4K6hW/9K/P91rbx9+3bkPVq5vSKWbCmPgWIUa/mTYlFOFnnEibGd9ZRQQfZfymx1kp7BYixbWEWIICOZzAaWJDeEhMCHmygRooRx0UacGAni2MihvzSChEhQxXpqqEQvku/IODE06NICfrToKKUfFmGjmm0MYeweNWETa/kDs7ASwIeEdMDrQ4AVi5JJ4R200Z8RGCULERFmDX/gFx5CBGimFmVPWGYexYQJkU0e21nHADEq7dn0Cw+t1FPGAKJEMGBiA0sZJEanUtQjIsQONlFIbzSShgoxmJX8Qp4oQYUaDbo04hOSc8ZW6unLUKxkJ+etIkEDu6hkLRHCROslDp8wlSWrFx1Q+b/BYEDSweD4WFy0sYONxEUMPUasZGMio1v/1e2sZwST0iqm7BSQKXJZw+/oMDKaw1jDHxRR3u3/LqUfDpoYwMhUHzZgxoebbPLJJn/P+2ZiKnw02YZhajK28Nbrb3DTVbegqlGnKWx9wo23tJk77n1mv9sBwGDRA4KdbMaDk3x6YSOb3t344e5gI30YhE3q7OtmycoQMZZNLEeFhmzy2chSDvpLubuVLKpFJWv4nV70pZR+FNGbOnawm63UsQO1UBMlSpwoJVSkiM920UwdOzBhQY8JF23YKcCHmxoqk/71qPDhoYM2BvTpz/kXnndA7fB3+F8hP8vKymhqavrfOPR+Y8GCBUyZMoWpU6cCMHPmTDZs2MBPP/3EjBkzunzfaDSmqZVWrlxJIBDoUl4lSRI2m+1/7bzVajWyrFAvVzFYJA1ly52H0+Ks4fVdm8jLF3zxnX+PWbjMn0vD9O+n4ou3Owm4zVvi+GIBFNVuoqogvYq7X8zF44JESEvQVsOcpy1dJtQ6ncwnb+QzY1YLRx9uZMThDZx2bAZDhqjYtC3CijVhzjjBzMB+WrZURcmw9DxQWS0ywWD3qa09wWQyoTdAIOLBSjZaSUek3YahdwenXthMIiFodyU4fJKR7EyZh55xkWtX8cIjOVgzVLz8jpsn7rGTY1dhtagoKkjuQsdigjc/8KEP2xG5DkLZf+Br1+PyRikODSeIHytZe6TigmBeJZ/PzelS8nz8kWY2bony0+9Bjp5iIhoVfPltiOzgiLQddJuSg1+o6T/OSdXCvjz24OM8++L+D2ZOl587H2nnsIlGvnmvs5xj0jgDF8/I4NSLmonFBMGQwpKVYd59Pi9tonv+mVaefsXFtXc5ePGx5Eu1b7kWe7bMcec0MWG0ntEj9eysjvHroiDXXmrjx19l1m9Jpp+/96mXj77ycck5GRx6sIGq3TFWrA2TaVNRVpIcCC+eYeWEo0wcdWYDsXhSWfrn8hBbq6LceEUmF5yZwTV3Oli0PMhjd9mZeW0riRiYLbb9bge/309WpsyGLRF27Q4ydLAGvT5pdN+TGffIoXr6VEho1K0cPjGpvBg7Rs03Sx1IsiBhbYOEGoO7V0q+78FJAaXsYCMFlJJQR7jmwiwuOsfM82+4OfrsRgwGmVBY4aBheo4/ysSaDWGefc3NG0/n8ub7Pp56OkJh+2SAVDq3W92MP2cbvcoEAwwSG6v8yK4CjjxET13tVmZdeUO3192rVy/69OlzwOXB/xNMmzaNadO6D134K6F5//33/6+fz6RJk1AUgaJAP4YhSVIytIwgORRilMw4RSvvfria4lKZ/n21TBhjoLk1zuwXOwiGFCIxhTFH1RMJgyRUvDDbxmVXtBPYkYmkqDChZsQeRQZAqeiPK9rGUSetpn5rHnc/FiIeF90qWF5524+tZTjeZi9jb+jo8TrGDNdx5yPtvP5ugFBDPhjrGDOmq5Ly75CTk8PLr37BpBGHoqUJPUYCO0u57rY2nnjQynHHaHltRSP2SPcTNCfN5FLCIYep0ojPfXHLVZmcdF4LSkSD3yeRlZcgP18iyxbDWFFLg6seOWJCSApl5YKP7jMz81ovUw9rZ0h/HccdaWLJig7uefAPbHXj0WMg057g49eK0jx4R4/Qs/DPIHc96mTLli0MHrx/Kli/349OK6X5HkqSxKRxBmxWe3JB6gxTMKGS1nUgQgJVxNijyh1g/eYIZ5yQ3KHX6bofS/aitFjDjpoo+bndT53KSjSY83y4vclkdZWq67E63AnMJpm5n3h55M7khPPSc618+1PNfrXBXhjN/x977x0fVbV//b/P9D6TSa8kIaF3kCYIIjasWLCLBXvDLoqKihW72AsW7KJirwii9A4h1PSeTGYyve/fHwMTxky85D7X5/mW37qv+/JFpp3Zc84+n732+qylJMdVhIM29qf9gkmnRK6McswUOdv3RHG6lLS1RxjYV41aFeTUixs5apyW6dMMODoiLPnGzcC+ao6eoGPZu5akn+Ez1XLNrO7VuReebWJrWYBbr+ks2PdWhFj+ZTVaq5uZV0Q49cRczp3RDK3Jz0s7LZiw0E4LmT49O3fsjD+WmppKdXV1wvMbGxv/r8yF/9XQ2NiI0xXmmDMaef+VdCxmOe996qS2PkxNXZjNW0PkyftSMKWMU6epSU+3cvT4WJvyzfe2cv3lljh5dd8dFv5Y18jGDTb6BMbGg8gOwkwqdVTQIKrJpgBJkgikV8Q30hWKxGtwxBAN5XtamXpWHTXVYKkfRZqwUpe+kmGjwzx4sQaZLIVPlrZRURNi9GA9X3y1E3P9CIykIkfRI8HE0OHHsH7zq3x0iM+mVivjqpkxld9FlzvxBkJ4HEaO4OjOa/rAfzSSjhwK2ateQ7F/FC46sNkE5Z8PoeRAenNFbQO/sJMiSlCh4ccvKsnu08qSxamkmOUMn1LD9Zel4PVFk3bXQCxIqbJSYKYm3orbRC2VYhf9GE4Z64lkVvLJkybqGkMsXvr37ZF/hdWaRn1jHWaTnN/+9DJxrA6vr1Md/ONvXoYNVKPVdF+bp1jk5GTKqXRUkhcsSTr/uVP3cN0VnfPA6BEaflnpZeaMrjY0EFOTX3WxmV9+99Jmi2A0SJxxWSNTj9Ly1Lw08rIVpFjkfLzUxb2P2xg7UsX8Z9rpV6Lio1czWfiGE7c7cNjj4PE4ISpDjTa+iWOOZmBuyiDYGGATu/CiJJ/eaNDRIdnYLP4g29mX9xfv5aulzQRDEPDKiUQkZFEVRaIYS2saG/VL2V8Z4fdVfqafrKepJczMG5p47uH0BC/v7eUBbrqnhVSLjIDGFv+7ELF21kOViBEnqHLBtwOUERWqsKFThSw8RKMKLOYCnM4OTpv+z/ob/3ddK0ejUeQoAAkvbjQH/DctUhojxVE0UUMlO/HhJYQ/acAKxFKmJSEhRx4LcRRy2mikln0YsaBEjZP2eHK7QLCfMjaJ3xnGBEoYzE424sLBEMZSTyXZ9Ep6HVmlDGrFPiRkqCQ1uRSTJnLYwp+MYjI1Yi9fLf2KWVfM6tFYSJJEJvlYSKOK3QRFgChR5MjZwp9k04v+jEQpqQiLWLt+EzWMZgqtNLCGn0kT2ajR4MSOIMoARlHOJvoxHA9OXDgoZyNBEUCJCgUK8imJk2aSJFEo+rGT9ajQkHVIgvhB7GU7/RmJTursxJFLcnrRh/2iDCd2iuhPRfNOXn75Fa677trDHoOxY8fiN7vAEyPBU0Q6bTTRTC0NVNKbQV1e4xYdqNEktYqSS3J6ib40U8c6fkWFptvaUC4pkISEic4O21QyqWIXAeEnSoRiBsbmexFCQkaECArkZKdnMXToUD5e+iH33XU/ZZt3oIyqCckC9B1cysuPvd/jgJ+zLzybBXOfxk4LI5mEXFLQJhq72IaFRJAggQTi8yAkSaK3GMhWVrOB5ZQyuAt5HBQB2mlOCLkCGMRomkUdNexBi4F8sqhlP3nEVLNtopFGahjKeHaykQJKEoK/hBjCfspiAbQ0IBA42h09GoN/hX+E/DzttNNYsGABO3bsYNCgrifcP41wOExFRQWnn356wt+HDBnC7t27D+s9li1bxuDBg7ucdH6/n2uvvZZoNEphYSHnnHMORUXJJ1WIKTlDoVD835IkxYu87ggbSQaGHAc2234Mvlxa0zfQu3+Aa082Y7OF+ewbN7+vCuByChSoeP7hNGSy2GLrnkdtlO0PMPcZOUaDk0ef9bNrbyjpwk8ICIVAWNs4alxygtRklBP0wxMPKvEFzbz2kgR6OyeeoOKXzzpb2TZuDfDryhgJmAxLv/Pisst6tLt/zkVn8+gDq+lILcdki+2iZbSNYuPaXzjnXDXVtWF+/DjRc2z1Bh9TzqzjruutrF4fQMKFXAEtbRGuv9zCuJEaLrq6DW3tYOTZe+k3SM2nb6Rja48w79EQ6xaLAze7GJHRQTvHH6vqNo308gtM3P5AG+NGaTjv8nb8jRmY/2KkIkkS8oia++eouHBrE5vXOuN/PxzY2+tpaYty903WLo+ZTXLuu8XKF9+5GTxAjc8nku7w33qNlTEn1vD9MjcnTjGwdqMPW3uUhY+mcd1dbVTXhRk+WM33H+aiUEiMHq7hmDPreH2xg1Xr/Xz7fk6cXB/QV81pJ+i5bHYzp8+s5/WnMklPU/DZ125GDtGy4P60+EKgujbE7HtbufZSM888mM7gydXkZcv5enEOU89q4LTTLz7scfj2228ZOlDFipVhph6t4cn708nOlHP8OfXdvkYIgUIJpxyno6E5Rr5PnazivSUbueycFE49SY3bE+Ll1zez/k8lKa1DcdCGBycZ5JEjFdJi2sCxR2vYXx2irkbCotUxfJicqy4xYE2R88vvXq64pQmlXM7xZzcRtaWT6x6NAiU17MWDi83ScvJ7e7jhEgNnnGQgI01BJGJlwUIHf6wP0LuvJek4CCHYuXMn69ato6ysjPfff/+wxup/ClpaWlAoJbRY4+OjkwzxdhKIpRNmZAl+/Cgv7s9VmK/ksze1vPyOA59P8PvSXEZOaWDIAAWbtoSIRKBfdBgbWcFojknqRZgRLWDcCZXcdr2ZK29r5pUnMhOC33793ce7b0fJD+cSRU5VdRuOjghNLREy0+WkWDoXw40tEaYepUMlU/L9y3m4Q60UFhb2eDz0ej2haIhGqhnBUXQ4bXz8SQNf/1yHQiajKeCmVtQjQ04WBfG2E7toRUKGIMrwYd2rIPv2VqGOGLA5YNiICB++mR4nLUMhwcK3HOzZF2ThY+lU1oS5fk4rUyZoOX6yHps9woxZTTjscNyxOr75Zi06Ry9uu86SNHxs6lE6nnvd0SPyMz09HSGgriFEXk6s2IpEBN8v8/Dux06qa0LMucnKGScZeP5VF28/sxN9W1/mPrSRJe91LfD2VQbxB0Tc41kIEbdV+SuiUUGrLUJu1t+XTTnZCsxGGa+918E1l1i6PP7YC3ZmnmPiiYV2MtLk3DDLQma6Arm8Z+XYMSccyc+frmcwY6Ggmd++TcXjjXLcjFr8fon7brVy2omd14nTFeGEc+v5cZmbu25MZcp4PVu2RllS7cevtkEgSRqpPPK36dl6nUQwmHi/q60PMezYBkp7K7lrdqx+yixsxd3Ste0rKiJUs4f+jGQrf9LPVooms1OBOnjwYH766Sc++eQTBg4cSEVFBWVlZf9Wa+B/d7hcLpBktFYYOO3CZgb0V3DPbCvFvZRs2xng3kfbcbp3Y7RoQCZRWR3ixbccHH2klrefy2D6pY1MGqeNb+LccKWRy9Z6k/qMSZLEADGKHayjTr6LHH0qCoOLFEv3kuZxozTU1YCnbgQmyUpdxkpeeUXJxHGdC64pE3Rs2OLnkefa+fPnDKaeuhH/ngkIWc8SrRvqdvLgnalJ75ljRmrIyLHTuLkALfJu64tMkY8sZze26EoaqlSMEEclhFKkk4tJWCljA8OZgKU9FfvaZkpHbKBXEYT8Mh5/NIpGZmXmta188V5mwgaZzxfl+NNt9AmPxSx11m4W0nAKO7vYjKQO8OmHZgb3VzOwr4r5z+6kJ5h+5hW88NbV/LjMxpABGmacZuTJF9txuWPt5H+u83HaCQZeW9zR7Xu43LHgsmknydi0fD1Z9pFxBbAQglrZbsZP9tGvtPM7nHuakZMvbOD0E/SYTYn3k/I9Qeobwwzur+a2a1O48rZmehcqaKiR89YrCt57QUVI4SarV5BXnjPxzIPpPPSUDa1W4qqZZuRyePsDD+ddMu6wx8HrjeLBSS6dirmDXnXN1KGUFAxnAiERpIEq7KIVgErKEX6B8Jvoz8g4ARkQfnazhUaqKciX0das4PZbwyx4tgW9JcSjc9O6hBgO7q/mobvSePkdJ0ceKWfr0gYsodiCXvxlTRCoAN0oME0B305QtCggBCgFHRn1jBlwJHKdRFVZdY9C8HqK/ypr5Z6ukyHm+anWxToDKik/kDYeg1xSkEsxQlTgwIYCRYI39l+hOeALKYRAi4F6KhjKkfHrAGKp02WsZwjjGCSNZq/Yzk42Mkg6gqgIo0DBXrYTwEc/qXtfQjOpuOkgIsI0UUOECDJk7GIzpWIwP379E1dceUW3r0+Gk6efxOtr3yPDX8AARuETHnayASMp6NBTKHUq/hSSggJKUQkN1eyhWBoQU+fTTDa9yKc3fnyUsZ5C+qJBRxnryaGQDHJppYHeUvJ6LVPKY5/YThRxgJjuRFAEAJFAfB6KfEpopg4vLgYwihefeonrrz/8DjKNRsM5F8/g85e+Id1ZQBnrSCGdfgynnkq8uIBE5a8LR9JW84NIIf1A4I6avzNIjbWXRxN8OyVJIkVkECVCX2kYtWI/ChQU0hcjFnx4qGEvttbYRklaWhovvfEiXq+X1tZWMjIy/u0O6lNOPZn5cx+mPyPj570cBX7hS1CeenFjxNLt++glEzqhJ0SINLK7PN5AFb3oEyc+fcJDPRW4cSI70GlWRH/UkoY6URHvTqphL0M5EjcONGgTiM+DYxcjXlcxjCNxYGNX0yaEED1SA/8d/rG296FDhzJ//nxGjx5N7969MZvNSSexSZMm/cc/3+l0Eo1Gu6QUm83mLmnGyWC329myZQs33nhjwt9zcnK49tprKSgowOfz8d1333HvvfeyYMECsrO7nhgAX3zxBZ999ln830VFRTz++OPdMvn19fVYUqKcMk2JJGr57LsdLFmUxfDBnTsTc26y8sCT7Rj0Er+tDPDTCi+Xn2/m3sdslBYreWxu5yKvuJeSJ15sZ9FzXX1j2h0RvOEACqXybwmoFIOWouBwNJIOj3CyM7iKst0B7niwjVuuTiE7U8FZpxiYeUMzk8drE1rjAdZt8lG1R0UED1lZWYdNdl0+63KeeOQhikvdVG/bSHrHYFSSmsL2ySz9/ke2Le/VJYV+3Cgtl5xjYu7jNravyEeni928vN4ol9zYzE23OkltG0bI0MhN1+r4/IdYUZhqlTPzAh3ffVmOx63Aj4cOYUOJmvz87o83I03Oxi1Bxk92YmodTDBchZZEAlgIQUQeYHB/I5LGjiJqITU19bDVKwZDKv2P1CZVEUGsxXvBS3ZabBFeeqz7domzTjZwzR0t5GW1U9sQZutvvbj5vlbeezGLYFDwxIvt8eI9M13Bx69nM/2SBlZ+lR8nPg9CkiSem5/OGZc2ct7VTTw3P52fV3j5fFGi8X+vfCUfvBzzPDz6SB0jBqu5+1EbLz6WSVGBipKSkm6vnb9CrVazbn2Y0lIZ77/UeR4NGaBm1Xof44/oeqP4daWP8aO0nHWKgRvubmXqRB33Pm7jj29yE1qUx7ys4bufPVx1229oWzKQISOVWDCICCmYfVcbNeVG9G1DUKNlyTIbr72+i/PPl9OrQMYZJxm48wYrZqOMxZ96ePixFThtKvSY6MdwgviwN1eyYmWIZX+0UpCr4PF707jrphTOv9rPmHEnJoxDc3Mzv/32GytWrKC9vR3gX6au/0/EO4veRaWUQIopYoQQOGjDhxcNGlLIwJ26m3efyOgyFwBcfbGZ42bUs2eXINRhpHZFMWUr7GSSQvMBU+7u5qNcitjRUMvyVT4qa0IMP6aaUUO1ZFrV/Lk6hLPRRJ5tAjJJhk4Yee09J2s2eykqUFJZE0atknh4Tiq98pW8+UEHM2eYWPFHEBkSchSkpHSfoNkdvvz8S8xGGSIg0R5sppFq+gTGUN60iXxKGHfAeyosQlSzhxbqkQk5IfwMYiweOti6rXt10Z6KIMqgEUtWM998nJswlyuVEjdflcIF1zTTd1QzSk2Yn5dkxUlIgPOmm3jkqQ4Wv67GFXQStuzlzJO79yybfqKeytbWw/7+JpOJYFjH06/YefrBDOoaQlx2czPHHqXj4bvTEAK+/N7Niec1sOi5DKprWvn5Ozv2tUYuuqqNx+ZZyM1WEIkIvv3Fw1Mv23n/pc7jO/8MEy+84eCuG7tuNH30pYtjJ+n4fY2vW4LU7ohQVx9hWwtUVLuorQ9zzSVm8nIU7Nob4ulX7eTnKMjKiN0z1WqJa+5o4bzpBkaO6lktNHDQSL75fBnV0d2oKjVcckMjPy8LE/FpufYaZQLxCbGNzF8+zaPPuCruuc9LobwUfSDm3eSU7aFMbGAAIxOuB3lHBku+3hVvo/0rflru5ahxnfNuOCxYsdqHNUXO7dd1nt+L30jhxDPW4qsvxuorRIYch6wFW0oZ+oBEjXINWrx4q8MoU0K0t7djtVqZMmUKZWVlrF69mtWrVwOxAKSLLvrPtT/9d0Fubi4+l4RG6+KMU3Q8O7+zhsxMl/P8Gw5eeSqNUUM7f4/rL7dw32M2Rh3dQshtYNDYFu65Q89FMwy0tEYxhTNppibpAkgmydBmtrPis3QiEcHN94HfH+1S3x1EXWOYqmoZRlJwCQcjx4YTiM+DGDVMQ2mxij0VYZ5+zMTVl24n4o4kecfu0dJcS9+S7ltoxx6h4LvNsYT27iAhodPKOP5YBZ8/W5w0jVctaTEKywFLpFQsIpOmoAmTycmg/irUyiC/f2lh72odQyfVMesiAwP6Ktm0Ocwb73pQezMSiM+DMEkpaIUefZaTwf1jdaDLHcXlau/ROAwfPpzbbnHz8Jw0ZpwWWyO4PVGeedXOfbemolRK6HQyolGoqQslDQd95R0HoZDg1adSef09Fw8+9hOZWgtKhZyQqgO5MsgbLyQGyOh0Mp64L40zLm3ksvNNnHaCAb9fsOijDj77xs27L2TS0hZm83Y/azf5WPaLlsHhiQnEh6/Zw3GnrOLX7yx4/YKiAjn3P2Hj+VecNDSFOe30Uw97HDraPCAkPDjxCheV7CaIDxlyPDjJE73poJ19bCefEvIpORDAUkMNe7oQXSrUpKcoSevXzC1Xp5KWKuenX4N8+ImgrUNwxLDk8+H4IzQ8+FQ7S9/J5qTqnTSX27C4SpAjJyD88ZbhYDXILaAuAf1YmMDYGLciSVgOeDh790UIVsPbb7wT913/T+O/ylq5p+vkgzAaTCi9Otx0sEtsjvkvHiB76kUlHdgYy7HsYF3C+P8VAfyYscYyGrAzlPEJ5wPENt17iT7UU0Eh/SiiH+tYRplYhw8vYYIYsCBHHvfxTIYwIarZjYU0+jIclaTGL7xUsJNKyskKpR72muggrrz6Sl5b+Dq+vR406NjFJgYwil1spi9Dk74mkzw2sxIhRKzdHB/1xMbMQjpDGU+YEGWsR4OWVDLRHPBE7Q5B4UeHATdObDQn3Ff8eBNEC3+FSlKjE3oMmNnLNlRBDXa7nQEDBhz2ODz06INYLGYeeeAxCn0D4kpbF3YC+MkXicp2OQqCxGytvMKFGycKlFhIQybJCBNCgZIwIUIE8Qp3UvI25nUZjgf9CCGwHVCdatGzVaxCgYohjEuwQhjMGCo9O1n6+VJOOOkEbrvhdnZuLUcmFAhlhDPPPYN7H5jbY7sIrze2qXmQ2PUJDx6c1LI3wcpGgYIQ3fuIR0QEkFChRhBFIvGcdtAW95xvFnU0Uk0hfenNICKEaaCKzfxOfzEKOXKCIkCIAHpMyCU5zaKOHAqTfrYkSaSLHNpoIkvKJ0sUsGXLFk466aQejUV3+EfIz0ONjteuXcvatWu7fe4/QX4eRHfKyn+F5cuXo9frE1KPAfr06UOfPp3hAn379uXOO+/k+++/57LLLkv6XtOnT+fkk0/u8vmtra2Ew13bwHft2sW40VpWrPEyeICK62eZGT64a4jQ/bdZOeHcBpa8mc2UM+s49Tg95XuDPHJPorpl2CA1hflKZs9t4f7bUuNqpE3b/Nw0txVNxITD5aGhKdwlCAFiapfy3WEyiR2DXjLRNzSGrIyN/LneT11jKx6vQKWEqUdpOeXiBm6cZeH4yXo6nBHe/tjJS285Ubb1BXaxc+dOrNauxWB30KpT2LKzlUmTolRWrGBPTQSHJ8S5o7VJyQ6AS88zs/CtDppaIxT3in1fnU7Gh69mMeyoRhxSGZddomLieA1vfRzh+HPqSE9VEPTKifgs9CdGsgohaKSGX1eWM/vq5MTThq0B5O3ZZDtG4RExRada0hIQfpqoxo+PKFEmDpdwewTRsIyIIoTNdvgeVxOOOoE92zb+7XMkKabi1ai7f0+zSc7z8zPIzFBw9e3NfPSlm+aWCEUFsYJ4284gX37v5vQDi+aBfdX0KVZ1G9xhMsoxGmRcf5mZ2x9s5earUpJ+J61WxrSpen5a4SUzQ86+yhA/LPPQu0jBtm3bDnscSkpK8PiiPHx3WsJr7rrByrlXNfLIPWmMHt55rfy5zscTC9v55PVsLGY5g/qpOPOyBs4/05j0O007Vk9J73YqnWEy/f3YTxlhEcLX4Sa8qojcaJ/OtrlIHin2HBa/s5KcUieSBNfd1YKExOXnmxBSlEGMiRdbIipw2i2s/a2ci2aFKO4t555HbTw2N407rrdy9xPPctRRR7FlyxbWrl3Lvn37AJDJZAwePJjx48f/456f/xWxfdt6IgElflUr9kAr+ymLB1EJoIJyso0+hg5M7ikoSRK5WUq+WaJiUDgWLuETHrTosdP6t2mYSlQoZBK3X5fCswu97PIF+fpziXxRTBpZGCQlSDHvI0fBGr5+PytBdb2vMsils5s59Xg9Xp9gxBANc+53o8eEVifYv39/jzsjXnj2eSZMkLF9k6C6eQ/DmciuAybih7auKiQlvRlIpXwr/SY1sHIFNEQqyBB5/LIsGFcG/RXzn3ATbS/i1DPd3ZIc98y2cN5ZEG00cu/8Jha9lDifz7nFxKdftNJ//yQqTD8S/htPvEBQ9FgBe8tt81j81l3MfayVdZsCvPxEYkDRHddbOe2EIFfe1sLX7+VQd32YBc+7+PBzD+u2ucnOlKPXy2hsDmExyRPsWs493cBVt7Vw490t3HOzlcx0BY6OCG9+4GT9Fj/vLcyid5GS+c+08+hf7rVCCGbf24q9MoU+/vHUa37hqHFa7l8Q84YDCIeguSXMkm/cnHaCnvOmG9lTEeTGuW3cdU/P2hvX/PktkYggmFaJ0gC7d6uxuvuAtZmJ4xWccYGN6moBkmDyJCW33xib18NuAyPCk1FElPH5zCLSqKeCPWyjjxhCBzYaqcYlOmj73M01lxrj6tiDqKoNsXqDj/tujf3+fn+U6+9u5fILzLy/xEXGIWrfzHQFq39J54MlTbz7fhWVdWHGj1Py+DwLJ13QwFkn6/joCzmb637h9qPvjdcIarWam2++me3bt9PW1obVamXYsGE9bgP7d9CTEJBDsWvXLubNm0d+fj4LFiz4jx2PXq8nNR0MBsFjcxM7db79xcNxk3QJxOdBPHCnle+/b8XcOAFcEgvu3cGOnQ5++9ODwgIRjQd3U2FnSNkBNIkaRo9UxOe0GacZef9zF5ef37UWqm8ME41CdpYCW5kPv7GBy2Z2H1hxxkkGfljm4d5brIRMNcj9PQu3kMmVeL2+boOGWmwR5MhppZFC+iZ9jkPWwtFHKikri/6t+sdCKi5i1ksAVn8hM06tYuhAFXc/0oamsIbabXqGVxzLkw9twqhWYwhkIos6yKH7zegMcknJbYn/+4PPXaSnqmlqaiIr6/BCbtra2shMCzHjtNjx/7Tcw0dfdLB9V4hfV3oZMkDFWx90MP+uVC6b3czzD6cz4IBiMRIRvPuJk5VrfaRa5Wi1MtZs9rJ+eRoqpYxQWJCfk86Zlzfi6IgmdDJAjMR+5qF0rrilic+/dVNZE6J/qYrm1hDnXt1EYZ4CpyuKXqkmPzwanWQgIPw45M0gRTCG08lqG805l6whP1tBc0uYu26w8uRLDuSqcI9UTwajHoVMRlu0ES9u+jMC3YFW1qiIUkcFO9nAKCYnJNorhYrcA+nYCeNqLuOyG7zMvqaT9B07Ust1swwcPb0eW3skqY+0JEloNDFv3Z+/SOOn5S5efm011qoAZdVrGSYmxEl231bw10bwFLVgTNGhVCkRIZDZdLRWt7G3bRfZFNDW2tblc/7T+H+9Vu7pOhliIquQL5aRkUU+jdTE2tNFNL7pMY7jYjWgKKSGPQnET/x9hAPFgTT2zfyOHnNSb0iAVLKoZR+F9EMhKVEJNRr0FNGfLayiL0NpoZ5mapOSOgdJsTxKyJU6H9dIOgYwin1iB/6Qn8bGxqSf/3d48/03mHXhFTQ2+NG7TWglfaydvxvFqyRJqIQGL27cdKBATYgQUQRtNGKjEQUq8inBg5MAPlKkdBCiWxKwhn348TGciWxjFdmiV3wNpEaDD2+X1xxEWISQkJMmZWMUFraK1axcubLHIoGTTjuJ1559E6s/A6ew48TOIMbQRA3lbKSPGBa3oLCQzmZ+xyaaUaHGhBUPLqrYRY4oxIOLDHKpYCdhwmxjDcPFhAQS3Svc7GITGeRQw16MwsJ+yjBgYRSTUUlqNos/KGVQ/LyOiggSsU7YXpF+PPPEczz1yDNkNBaTJ8XIXiEE3zz9K8uXLeeDz97vUdCPXC4neohSdTdbGMI4KimnXlSQQxGSJKHDeECFnJysb6aWdHLiCvpseiU8LiERJUroQCr7EMbFPU9jQWSlmEUqu9iEQGIH69CgQ32ATwoTTkil/yuUqOLkbD4lPPvE84wYMaLb5ysUisOuDf8R8vOaa675J972sGEymZDJZF12rjo6Ov6lekoIwW+//cbEiRP/5ckmk8no3bs3TU1N3T5HqVR2m2CZrJ0hOzub6poIDleEdZsDPDUv+Q8ZCxHScO7VjRj0Mi6/JbbITob7b0vl7Y86GDutll55CuRyif6lKowqJdo0D4MHy7h5bhsfvZ7Z5Yb3xrtuFO05CSlvJimFTZsED84z8tjzDvqVqJh2jJ5ASBAKCT79ysWTL9lxuqIEQ1GuvtTEosV70bZFuv3eyVBeXo6nOYBSK0etkSjfFcUYTkVPgNysULevM+hl6DQyjju1nR++tFJSFLu45HKJyy7SkpejoM0e4f4FNhY+msHwweqYR9GlMvpGR8UXhJIkxZJoyyrYXxXskgAshOCu+x047Ok42EgrjWSSx26xBS9u8ulNBnl4cPHbzx2cP6uNUHsmUy+e0qNxsFgs/LHGF/MOSlKQrNscYEAfNblZcr752cNZpyQPuPp1pZfnH04nM13B8i/yOOK4WkyHECChUJTFnzn5eKmLU4/TgwSttr9XZERFTHl6x0Nt9C/tfhLrV6qiujbEjvIgn76RzQXXNhEOw5la7WGPw6BBg1CpYejARMVsWqqcD1/JYv6z7dw2rxWdVkKIWEL7R6/GiE8hYgENDc0RzpjW/e7jBWeaeKrZhju4iQx3Fl6HET9eciKlXZJQZZKMPPcwinI3cfUsLU+8aOe5h1I56bxmnG0G9rKNYtGfkMKDM3MHk49S0Lu3nFUb/WzdJeJeYQITwaCce++9F78/tguZn59PbW0to0eP5pxzzkGpVP7H5P7/nZCZbWLtSgmNwc/uwBZUaEij05vIj4dAJNzttQEQ8SvRha1sYzWDxdgDRuQdpJJFJeVdbugH0U4LUSnC+WcLzO3D0aGnL05q2IcPT9w83G7dyaJXTV3sJkqKVDx5fxp3PtTGDx/lsn6zn/r9WuRSG3mFUez27j1CkyEUChGJNvLMI7mceFYL1uZCokQIEuji2XcQueF+bNjQwNFTBXnZNdRV17FrvZ8pZ9Tz2ZtZ9Drg2ev1RnlogZPy1SkoUDCwf/f3vqICJRGFm9zgaDascLNxqz9BGShJEtOOV/HzSx1o2nux+LN2br46+fF9+KWf1946skfjcNxxJ/PMk7ez5Gs3Jx9n6DIvA/QtUTF0gJpV6/0cOVrL4/MsNNsDvPtCJk+/4uDTr11cd2kKA/upOHtWI316qyjuFVNsbVgrR97ci+XfNyGpg/hw8dBdVmZfmYVcLnHWyUa2lQU44dw67pmdSmmxkl37gix804FBL5HW20G9bTmRlkzue6SRRQtTeH2xE5VK4q4brFhT5EQigm9+9nD2rEbm35XK0u89fPXlIqZMmXJYYyCEoLJyL2pdhJLeCt57MYsjj7HTL1jKLl8V112lJ9U2mrQDvtV/VLTw/Q/bmXCknDxfV+8mgFypmLX8xJ/ie1LJohd9UaOhpbGeyadvZfZVZs4+1YAQ8Pm3Lt5434nBIDH73laaWyI4nFGuu8zMKccZ+PxbdxeCQK2Wcen5xtj/b2rioTvN5GQpyMuRc8/Nacy5KZULrmnG601Uv8nlcoYNGxb/9+Emgv+foKchIAfh9Xp58cUXGTx48GEpp3qCffv20StPgVot67Ix8cV3bh6/N/lxSZLEOWer+fDhVtKkbLJdQ1m86HcUMiPDjvTy2jPpnHruWvbvTSMt1AuBoE1dSUuoiZumdNbLF5xh5KxZjWRnKjhxii4+31bVhph+SQMvPJJOKAyzN+yNJfn+DXkil0H0oABdApWsZ8qW4088j0UfLeC6yyxdHvP5ouyvCuG31BBwBGgR9WRIicrFiAjjzNjB7GstPPCoi7oDSc/JEMSPy7KXBkMVco+FoN2AJMXIv1kXmvl5hYeq3WGUQRVF0YFU+3bTS8rBSfet5ge/+OABse+9bWeApT94GDsynba2tsMmP1esWM5FZ8Xq/udft7N2s58OJ1x6jpkJY7S02sIsfLODh55u5/WnM3j8BTtVtWGMBhkNTWEamkJceZGZb3/x8uBTbfgDgqKCxN/ipisszL63lTef6drWP/fRNl57KouhA9WcclE9i1/KYty0Go6dpOeX373YO6LYWjT0IoWmlI2kFdu57WI1Wq3Ehx9XUb5NRWsFZEVCZGXIGTlUw9iRajpc0R6pna68/goeefAGnO0KBvvGJIS3ySQZKqEij+IE4hPAh6eL6jkiIkjpjdx0dde1V6pVzkN3WXnrww5uv66riCMcFvj9sVpEkuCEKXqOnaTj5HPaiFbnsJk/SBPZ6A6EoTTb6rAQwr87ityVdiAUCQykkU0vWqjjmOFHHfY49BT/VdbKPV0nQ4z497i9qNCgx8h4jo8nSzdShY3m+Lo1hQxsNLNPbKeAPnFxSysNVLEbKxnsYC0DOIIWurfRkiQJSXTOvVGiGLFQRwVadCgkJZkin638iUmkJNi8CCHYxWYEgpxuas5C+rJx3/J/y+ogNzeX75Z9y5233cXOj6rjx/d3tXEQP+VsZBBjqKeSNhrpxzDUUuJcqBdGtrOWTJFPKUMoYz29xcBDQovC1LIPDx2kk4NBMjFAHMFGlpMvSskiHwkZPjwEhK/L+0MsFCyLWHCtWtJiEim0trb2eCz27NmD2hdb49WxnyJiG5aZ5KNExXbWoBBKZMjowIaERClDEsjcQtGXnWzAiwsTKfjxoECFIMoW/kQr9KjR4MeLFzdDGU8TNRTRj+2so4h+8WAfiJGEStTUiQpaqEOOkihhlEJNIf1wNrkpCg1I8B6VJIm0UA7N26v5YskXnDXjrMMegy1bthAhTCsN6IUJNRp0koEBIhaUupafMYoUwsQ2D3awjsFidEL3g1PYaaKGoRyJQLCVP0kR6WikTr/fVLJophYvbgrpm8ATHYRZsqISasQBKwQfbhy0IRMydBhwHEh67xDt1LGfEAEEAjOpBPDFQ6aUqHA52/5jNiD/CPn5/1qhpFAoKC4uZtu2bQk7Utu2beOII47429fu3LmTpqamw1qECCGorq4mPz//Xz73cGGxWHC6TUjCRkaq/G8TFU1GOTNONTJpnJZFHzl5Y7GTU44zJFW1nXysgeWrfLz9fKyouu/xNnbu93P2mXoW3J/OI8/ZOO3iRu671cqwQWrqGsMseNHOsq915DsHJBA/URHF5Y4y584oqYEhVFYoeGRVLZYcF48+aOXjpW5MRhmhkCAaldi5O8SDc1K4dV5Lj3ZxqqqqaHe1ka7U8d3SKEPDEyhnEwM4gt/X/Nrt67aXB1ApZKS0DOeam7bz81edi4LCAiWbtvuprQ/z4SudrdNvLPKT6zuiC8EFkNE8huPO+pXH7kth+jQDCoXEnv1Bbp7bRk2ZlTyK8eHGo7BhLq5FpYYOu0SkxYU2lI0WPamBTLb8vgFNbpRb77zlsMcAYl4mQgheeMPBjVckjp/XG+X2B1p554UsUswypp5Vx3GTdV0CTX7704vZKIufG2aTnMvON/Him046nBHMppg31ouPZRAOw7I/YinaeTmKBH+9Q9FujyCTQKmUYTLI2FsZTPo8gP2VIcp2Bzhpqj4elLBnf6DHwRUarZGaunAXD9v0NAXPzc/gwafbeGORm6cftjJ8iIYUS+z6efoVB4X5SoYNUhP5Gz43HBLU18jRqiMYzNWE1CGMzfndFg8GyUz5rigTxmj5Y62P3ftDfPh6BhedI2GxDWAH6+jbP8DGpZlotbFjuRUTu/dHuf4eJXc8XoTHG1P0qNVqxo8fz+jRo8nMzOTmm5MHIP1vwtFTTuG7r38l6JNjJZ0+DI3/FqlkkSd6s9v5K7+v9jFpvK7L60MhwbrtbrQWLypHDhXspJiBbOEPsumFDw8e4exiBB4RESopxxiwkusfE58XTFgZxGj2iK20igbSpRwkSztHDEuu8BkxRIMkwTMvuXjjzRDGtgHUGTdh9YZ7nOj51VdLSU2VyMlScOLxSr57SUcAH3o6Cya/8MULuhTSUUlqUoxKPl/UuZA79/II330XZcrJNqwpMtRqCXubhNbWm8xAL1zYWbUuwKXnJT+OHbuDKAKxQtHc3pfnXtrIu68mKrfUagmBIC80kFfe+ZZTT9B3ISnf+chJTt6YHoci/PDDD1xziYXq2hDnnJZ8owfgpGP1rFjl48jRWraUBSgtUqJWy5hzk5WdewK8vriDzAwF0ahgzUYvHy4y0ZcjKDi4YGmOGfbbFfUs+nArpx5vIBSO8sb7Tr79xUOKWc7tD7aSYpIx/ggNzzyYTn6uktcXd+DzR8nNclFRrebi65sYPULLs/MP8SSTS5x2goH8HAXPv+EAoK2lqkfjEA4HsKbCBWdYmHh8G8qOXOy04XEq6CfGI0kSURHBRjPBaABVfX8+WbKN0SIz6X0OIE3KQggZJVKnIjmbXkTq8njq6WX8vqYFk1HO8UfrWPt9AQBLvnHx259+Pny183564VlGXn23g7tndyUIGpvDOF1R8nKU7NkfJOdA0KJMJvH28xkMnfIiV119Y4/8wf/T6GkIyEG89tprHHnkkchkMtavX/8fPaZNmzZx5Fgtq9Z2DYLxB8Tf1oopFokIEQLCT4gAmcESanWbuW5WCpnpCr7+KIVLZzfSv8iJXA5nTdewZ7+Z/VWdm8xqtYyPX83mkefaee41BzlZcvbsD2Exy3h4TipPvuwgzSojau3AV53P4g/9CZYIh+KrHz0cO0nH+i0BQmGB0dL9hmQyHHnk0Zx/zlxGDlUzdmTnZ/h8UU6/uIn2ven4PSARpJ5K2mkiV/RGiRq3sgVP2l5efNZAdqaCKy/Tcu7XezH6uq4NhBB4LJVsXZ2OxSxj3eYAN8/di0Ieu19MP9HAy4scaLVqCIJeMiIJGQ2iGiuZtFCHheSktENXhUoX5oJrGokKeP+lLK6dE+WCHrS8SpKEXCFRVRti2R8+XJ4oH76alaC6PvNkI08sbOeCa5q49ZoUQqEoS3/wIJdDcZGSkUM1nHqCgdUbfHz1g4eflns4bnKnkOLoI3W02iJMO7+ek4/T079UxaZtARYvcRGJRJk9t4UF96fGfPMX2HB7BB6f4P2Xs8nJlDNghJ0WaRM3zw1wyXnphxwXrN3o57wrY77LSDIamiLs2B1kygQj5eXlh+0FnZ+fzxHDVWxaYUogPg/CiT1pUnNMjZaYcu/CzrHHqLudf04+Ts/k6fak5OfbHzmxtUdYtd5Hfo6CDVuCPPaUG1HVlwKpF3miN+0000QtdlowYyXTVoICBW00sYnf6S9iqtVM8qigjJtm33RYY/Dv4L/zWnnlipXohJFUssiUOt9XkiTMIqbWPvRvJWIwNprYxSaiIooPNyCRSS4+vBQzMJZeTXm3hKFfeFEQW+N0iHYEUVSosdEc/7tckjNIjGE3W5CEhIVUggRppgYL6RhIbgEIsY4dQv++yEGSJPoP6M922X4QYCYFO60JfqgH4RVuQoQYzBh0koHeYgB2WvDj67IRpJCUpIlsdrGZPgxlEGPiid4RESFKhAJKMZGKkVj95MZBLsW00Ug7zchRkE4OO1hHf9EZeiSEoIlaOmingE7f8RTSUSp7tikGsdR3IY8t8jy42M8OwoQPeFBGyKYXVjIBccDLtKiLilWSJPqLkWxkBfsoYyRHo5V0BISP/ezEVKzlsacf4cqZV9G7YyA6yYBBmPHgRoU6Hm53EFGi7GIzeowMY0KcJPQJD7vYRCgU7GKXdxCpvlzee+v9HpGfC595ETVaathLDoXxICZJkigSA2ilkVKGIEeOXFJQKcpZx2+YRMwj1okdOQoGMSauCC0WA9nMSlJFJqlkEyJIG434iW1A9CZxrg4IPx20IwEK1EQI0ZuBGCTTAQV0M1WUAxJBEcCJnWIGoJX0CCFop4U9bI231TtoY9SI5BYO/w7+EfLzvwJOPvlkXnjhBYqLi+nTpw+//PILbW1tce+UDz74gPb2dq6//vqE1y1btozS0lIKCgq6vOenn35KaWkp2dnZcR+TqqoqLr/88v/osZf2G8iWzb9zxDA1v670cvzRyS+KVet9PHl/OjlZCubdnsqMUw1cdXsLX77dtQX0yx/c/P57hBETWwjhZ+pkDdNP1sVbmO6+KZW9FUHeeN/JI8+1k54qJytDgaoju8tEvY/t5ERKyY0UxxdRmZ58nHttzLxqLcu/TaNP79jO2pqNfm66p5UbLreg0/ZMseHxeDBKFuwOFyXREbRQTy7FqCUNlTVyNmz1dWnzEkLwyLPttLfKKSKdhhoV67f4KchVkJmuYMUqL/uqQjw3Pz3he1XXRDEnSXyDWEuCqC/irluczHvQhqQM4vJEyG4dR7GUSpQoHanlnHeCiltvtJKbpWDzjgD3PrqPuu0d5DmPQJIk+ohhOIy1PTYx7t+/Pxq1gp17gpx1eQNXX2wmO0vBn+t8vPepCyEELneUogIlt16bwoRTarn1WitTJ+rocEZ4f4mLXfuCvLswUU0wapgGndbNbXMdvPacFbVKoqI6xLhRWi46O1bc9++j4tZ5bby3MCvBZiASEdz2QCs3zLIQiQha2yM89rydyeN1Xc6XYFDw1ocdTBqn5aYrLQBkZyrYsSvA0i8/4IYb7zrssTAZinj8mQrefrlrQFcgEOWV1734HSZuvU5NSgpE9a1ce4WWH3/z8OPHuVhT5Hz2jYurZ1qSvv8HHwUZFT4OeVhBe6COJsN2kIW79bqO7ULFHrzobBP3L7DxxtOZyC0taNv1DBKj0ehWx4nPg5j/0jDSMiXcnggedx37drewbOXv/08X/P8VcfTRx5KWJmiuVVJ6IO39UCglFRkdQ7juzo38/lVeQuKuEIK75rcy5yYzgweEmfdIJRu3hPA6e6FAyXqWIUPBFv6kQJSSTSFy5NhoplIqQ6UL0M9zdFKiqIj+lLGONJGNVvf3O5Eul+CVF6O0uyJ4rRtJs4YIReRJ7zF/h/Xr/zygahaEwgKf2kZqIAs/PiIiTHPaBnJKPMw8W0UgIHj/w3Laaq20tCWq5OvrJEDQ0holrWUkOlLRH5KG7BId/PZ7MGmCsRCC++e7MNpjhLAGPfUNXXcTvv8piAYd7bSgUSi54e4WhgzQcOyk2Jz0yptedleGWbn69R6NAcQWZuMGyvjsK3+3KneItdQrlbHxevoVB0/c10lC3DM7ldlzW/hiUTYymcTEE5vpy4gugTwAKeFc9q6t5+gz6/B6BfffbmXdDwXI5RJ2R4TnXnfQ7oiSl6MgGBSccpyOy2Y3890HsZ3/Dz53cf9tyQMFRwzRsHd/iHBEEI4c/o52OBwmxSwnEICnnwCzbRDV7MaBjSIxEEmSaBKxlNM0ctCgw42DSOTv55eoEKQnMbaXS3Ly7GMhuJ43n0n8Ll6fYNv2cMK1edJUPZ997eb1xR1cco6RDVsDrFobwucP88tKDy8/kUk4LLj3cRv3zLbiD8hYu8WM061gYP8QdXV15OfnU1FRwQ8//EBdXR3RaJTevXszffr0f7Tt/d8NAfntt99obm7mhhtuYMmSJf/x40pLS6N8Y4Tm1gh2RyShDXnMcA2/rvRy6vHJScTPlwbwpe8hp89uCvMVlO0OkuGM8sb7HRw3WU+qVUEoJFjwUOfCfNhANdPOrycSEXG/cZ1Oxvw5aYTDgmvubKZPsZxFz8fqzWlTDVTVhqiuDfHRZy1895uLTdu0jBiSSEbt3B1g4zY/d91gYeqMBhbMs3L3w/9KJZkIrVZLr3wdb33g5ImFdoYOVLNnX4hN62WYW4dREI6dw2FC7GAdKqHBnreWIQNUjB+n4LILU+O2H8MGqfGq62mPVmMNdCqyhBA0GrZyxSxVfKzHjNCwYmkup1zUwLSpetJS5YTCEIwG44RJP4ZTwU6aqSFEkA7R3sX3040dTVYbfYo1rN/s56dP8thbESQqyyc1NflckQzjxo3nntv97K8MUVSgYNJ4XQLxeRC3X5fCj8u9tLVHWL3RT1NrhGMm6hLmpYF91Vx4pokZVzZRVKCktLiTeIiJLDSMPq6WYybp2LIjwDmnGpg0Xke7PcydD7UjBDS1hLnnZivnTY/Vj4FAFF/YT+9+0QTi8yDGjNRw+klavv7JRUtrhAUvtqNSSljMctzu7r0F/4rt27eTapUj8yW/H8hREP6Lt51HuPDgwkYTOaIwYf6S/U0AlySBzR7hhTcdzDrfhFYrw+uN8tp7HTz/op/2Vi2zLpTh17Rh9vTC4hmJWqcGLciRkS6yqGUv/RmREPRhxkpQ+ClnA/0YgVrSYZD0/1HCMBn+u66Va6vq8OMlk7wuj2kx4MGZQGJKkkQa2aSRjVt0sJ219GckLhy00EAxA5FJckzCSisNXQgsIQSVlJNHMX7hi5FWBKhgJ/0ZQRW7CYkgSkmFSor5OfqFFzcdKFETPRCG83eembHgnORt/oeLAYP606x4iYxQLvmUsp01qIQmwdbk4PEfJD6BA238GuqpwExXYj+PYtbyK2v4CT2x9/LhIY0s8iihmj10YENGL9LIpoV6hjEBL26K6R9Xe2aIXCrZhVc4UaElTJBUMhnE6IRrMKwIkpHR8/t8//79CRl9tLU3IUNGH4bGPzsiIlSxCw8u8inBi4d0kltmxbz8DeRShPaA2lEtaRnASKobdxEJR5h67FQqPotZl6SRzXp+w0LXID4ZMuTIKZASQyW1kp5BYgzrWdatPYFCUhDwde/LmQy7ynajQkUfhrKDdUlrug5s8fkng1z8+PDhORASVdhlE6mRapRo0GKgjQbaaWUYE2ihnjr2ESGMAiUREWYPWwkRIpVMggTw4eIIpvzlWszCKMxsZiXN1DOSoxIeTyWT4WIiu9jIUHEk+6UyXr3mqR6Nw9/hHyU/W1tbWblyJVVVVfh8PrRaLYWFhUyYMKHHqpeeYvz48bhcLpYsWYLdbic/P585c+bEi2a73U5bW6KXitfrZe3atVxyySVJ39Pj8fDaa6/hcDjQ6XQUFRXxwAMPUFJS8h899r27d4AQLF8R5qdlDiaN6xoitHaTH5VSIjtTTnVtbHHbr1RFXraCTdv8CQWn3RHhmef9FDcfh2gW1Mr2UN2riey8aEKSa2mxKqF16qsf3SyVR+GQfIyg8OPFRZ8kJsomUskQ+dTUuenTO3YCjxul5YePcjnnykYUPdzFycjIQC00OGWtmKQUmkQNqQfS2lIbx3D+VSu58wYL5003otPJ2LErwCPPtRMKSpjdMU8LX7uO519rQ66A5tYIjU0hotBFhWQ2x3YfVFJyJWJY7kWjjGKuH0kd+ymgT1yi3mbayc13RJh1cacqc8wIDT9+ksMZlzbR8GMrFikdhaTEY/cSiUSQy7tPXP4rcnNzsaT2IRSuZPP2AIuXOKlvjHDMRC3FvZQ8NS+dK25tpjBfySnH6/H5onyy1MmiDzrIz1VwzSUW5s/pOiHXNoTQ62H5yhAjptQxbIiSxxfa+fLtTnL2iGEaLjjTyIRTa7n0XBOD+qnZVxXkwy9czJxhYsoEHe983EFpoZKxozSceVkjKWYZLo9gUD8Vp52g597HbVxziZkrL7IAMeK0ujbE5ReY+PaXX3pEfjraO1hdq+KZl5zceJUxvijrcEYYflQzJkcfBtEHKSJBG0Rboyx8dCtp/dxIksSZJxmYdn49xx+tj3udHsR7H7vpqLWSdaA1Ki1SgKpDR7lsPdFoNKmk3yG1MnlS7H0sZhkeb+xi0elipItW0lNfrezisRgOx9qibO011FfUk56Z9/8Tn0nw00/fYjVq8WBGJskIigAOfSXoXBDQYnIWk04Oayq2MeOKRkYN1XD0BC11jWE+/9bNiVP0XHJejND6+mMNs2a38MVn6+kbGYVRsgDQLlrYyXpqpb1IEuTnSSyaZ2Du3Upk3uTXqVJSERQB1vIL6Q4/oVCMaPsrwmFBW3sUr9KBNiXKrnW9uHVeG0u/6bnq2ecLYzRILF/lZeM2P4Y8G9J+iQhh6tL/ZOELaqZO6py/r7kUXlnk5KEnQzzytJ1rLzfR0hahqSXMrbO1LP3FQWXlOuReCxkin6gUplGqRC7UGJ0mpl1Qz6sLMuM2E222CHfe30Hz9hzSDsx9HpwMLUksI95634WtPUz+EauZOlFBU4uC39f4KMgL8+0vLn77w0+wLhez3EJZWRnDh3efjJoMoZCPtz7soM0e4cMvXBw5Ovlm0idLXcw4zchVt7UwZYI24XovKVLS0Byh1RYhM11BdU0YMw7aRSsppGL8i42AMZBNiqmVhY+mJmy4pVjkzLs9lWvvbOaUixqQJLBa5NQ3RXjoaRuXnmtCkiAro/tSa3h/A9u3ecjLP/x7gkKhwONTYW8O0csxmF1sYQhj2ccOzFhpE03YaGI4E+PzSgY5IKCVejKSLBiFEDhkrfQWg5N+pl4yUlmRSApU1YZ44Q0H3lYj3//q4cRjYhu1MpnEW89m8uBTNjJKGrBEsrBGCglLAbwpldxxn4NANMBVF1soLNBx1xOlNLfFzjOlNoevv/6ak046iZdffjnB823nzp1UVVWxYMGCv20//z/BvxMC0tjYyAcffMADDzxw2Pf2niYcT548mfvu9lNSoObiq218/l56fM6ZeY6Js2c1MnWirosP5vrNfvbV+lj+cw7ZmZ3n4Y5dAc66vDEehDP+CC1Lf/DEPb+VSolLzzNxzR0tLHw0MVDuy+/dbNoWID1VTmVNKH5tFeYrKcxXMmm8jpMv9HLOlY1YLTFf3VHD1IRCsGl7gGnH6Jl6dj0IOPsUE/OfriUUCh12q7PVaqW61s/nb+USDApmXtfCrh0KzBYQxjIaOvahb+6PWUpjgBhFORtJ91qYeGSI664wxMfX749y832tPHivkW1bK/n5531E21OJShEcUiv33m7g+isTuwKUSokbZll45xMnF51txOGMMGSwhqo/91AgSrHp9qGxNpFqEDicYcqa1lCgz8TgKgSgXV2FS9XM0DzByrUBJAm+/9XNg8/IePGVZ3pUB+Tk5GB3p7FhayMSsOD+5EIJSZI4ZoKOQf3UzLrAzJDJ1dx7S1eCQ6ORccY0Axdc00RGuhwhYkFMkWiMuNHrZWzY6ufnT3LJTO+cT0870cgzr9p571MnryyIBUVW1YY4dUY7EZ+Gyy7t/ne96mIz3/zsRghBRXWIIQNV/LzCx8VXlx72WBgMBn5d4aMj7ErevUUudVRgJpWoiLKbzQBkUYAcOTtYSz8xAqWkwkgKP/0S5JH7kn/Wd796GNRPxa69AUZMakahDuMPRokE5Sh9qeiRqHPa0TqNCEKkosA87dB3kDia7lrZNaQzIf6viWICkUikR35/PcV/17VycWkRElLSulwmyUgR6dRTQR69Ex6L/f5bUaCkmVpSyaSI/uxnOwqhooRB7GQDHuEkl2JUkhq36GAfO5Aho4EqQgQZzBhAopyNmLBSQCl72Ep/MTJ+TBpJh0po2MxKwoTw4CJCGL/wJrQPH0QH7X8b0vavsGPHDm675k7kQRX1VJIrFTFIjGYv24mIMErURAgjiNKXYV0Vj4AgSrnYRCb5mElBLimIiAh72EoBJUSJYKMFPTFLMOtAI2W71lISGYIOPQ1UExFRIsTWTCZhoZ1WsomR5DrJwEBG4RC2Az6RY7tc50IIwhnefysTRiaTce1N1zD3tvsYFT06wctSLsnpzUB2iHVs5U806JKePwehQYeMrvfzHF8xzzz+HJOPncQfsnVIUQkFSvIoppWGrseELEHVeiiUkgozqbhFR9LN95AIojd2PVf+DiqFCh8BDJKZ0eIYNrKCIhH7PQRRdBhooAqf8JJDL/SSCa9w0Zdh7GYLKtRYRUz9HhJBKtiJnVYKKCWXImSSjDbRyBb+IINcihhAPVUUiBLK2EAuRaRKsftApdhFbwYmncvVkha5UFDSzeMaSYta6NjICoLCj8/n69E4/B3+sRn1hx9+4L333utiVrx27Vo+++wzLrzwQqZNm9bNq/8zOP744zn++OOTPnbdddd1+ZtOp2Px4sXdvt8ll1zS7WT/n4TN3kG/YhW16/LAbGPaBQ3MvtLCsUfp6HBFeecTJytW+Tj5OD3Hn1Mf36Hdsz/I8EEq7nnYxvOPpqPXyfjqBy8LX/ZhqT0ivrNQJAZSsVpOxvRaflzu5YoLk3u7fPSFm4BkJCLC8QmwUr6NzEj3O5FGZyHvvr+RqZM6L1ZripwxIzS884m/R+OQmZlJMKMCpVOJ8As06PDiQo8Rk5RCpH4Ujzy9mbc/dqLTSpiMMurqwFeVTYY75tGoS/Xw7Px0Uq1yXO4ol97URPmeYIKaAeCGa7TMLdtLprtrAElYhEkv7mDxG2ZuuXsDe1bJ462mURElmtrI5Rd13aGSJIlnH0rjxM3lWFpjjwu691/5O7zw4nscf/wR3H61hVkXmph2XgM/Lvfi9QkuvqGRlx7LoN0R5dtfPFgsckYN1bBmox+nK5o0BV0IwUuLOjjxGB0XnGkkEBS8vriD3/70cMeDrTx4R2qccB8/SktGqoyXFjkYNkjN1Il6vliUg0IOr77dwYKnghSXytmwNUCfYiXXXmohI03OqvU+bri7lWMn6eLEJ8BLixyceryBE4/R8eUPjh6Ng9fjIWpXsvgZM6+/XU1JqUTAK6dyP/hbLZRKieEGMklGjnsYO3Yuw9ERwWKW89azmVx1ewsjBqs5drIOpzPKK2/4qNtlIrN9eELxbCINvU7BPv9GSkOjEn67oAjgyt7GbTfEiJLlq3yMHKIhFBJ02MFw4LmKqAZHRySB/Jx+XDO/r7cSiRSRYi0iLS2NFStWMGLECIzG7tVs/9uwZeMKGhtAQka7tgJF0X7uv0XH0EFqKqtdPP70alp2ZoJLhlIR5fVFPj753M+8OSY+ejW7S6jPgnmprP7dibHJEv+bVcpgnDie3aZfeXS+lgvPMhMKCebc/feenFGiFDMAqd3Nm4tbufrSrr/bog/c6G2lmEIa2oy7uOj6Zj5+LYsNW+ppb2/vEYHj7qiiwyWY/7SdYBDeeMnEBTNXEm1Sc9TUIFMnWbq85upLTXz4pZPPv/bx2nsO5EpISZPz9a8hgkFQG4IEZTYcCifIopxxjBqnx016uoybr87mudfsLFvpRyvT4u1Qom3pR5qI7SILIaiU7eCEnCgV1SFs9gjPLvSwZrOXD99IZ/SIzg24cFhw7hXNrFzjZ+hgGY1eG7qqXnz56dIek58V+9ZR3xjhz2/yuWluKytWebtYHvz4m4ff/vThdEe5ZqaFCWM650BHR4RHnmtHksFZlzfi8UZRG6NMO3cfCjn8+NtOyprAqDCgkEvIgjo8vggyuZQ0UGbX3iC794V47anO4CUhBJ9+7WbKmXWYDDFlUHfhLDW1UfKjfWhrqjvsMZAkiUgwFa+7DRvN9KIUraRHJdQE8FHLvgP+cYn3mnxK2MKfWERal539Ft1utEJGo68ar3ChREUm+WglPR7hoo1GGqsD3P5AK8MHq1mz0U91XZj3X8nitHNtXH2zj/Nn+LnpSjPpqXJ+WeHhhReDDAkeHVvoHTwUey/2rNhFJKuSM04ysHhpJs1taoYPcDKkn5Pn3lSwb5+cr776CrPZzDnnnENBQQFer5fly5fz+++/8+WXXzJr1qzDHq9/B4cbAhKNRnn++ec5++yzyclJriJJhn8n4djeqmBP1EfQp2DEpCZmnqejf38F69aHqKiIcMTxtTx4p5UTpuhxuaO89raHdz528sW7GQnEJ8CgfmqefSida+9s5pv387jrhhTOubKRfZVBrrrYjNEgZ+pROr76wc3QKdUcOVpLZpqcjdsCjByiZvW3BTS1hLlsdjNfvZuTcH5/+IULfwCWvJXDkAFqQiHBkm/dPPJsOxPHanB7IhwxTE0oHBvPvGwZWq22R6IIuRyuvLWZGacZ8Qai/PKtJZ5m3tAU5pqbt9CwtgSrvxCZkJPWPoy3ntrPa4vqGTFUidMfwOEKc+MsS4zwPQ9890f55icXcx6x8exdqZw3Pfm9+MgjNHyy1MW8BUFkQsb+Gh8tVONP28/cO4xccm4saT0cFnz0pZOX32mgMMvBus1+5t5u5OIZOUiSxL7KINfPaeWO+VGWLd9MZmbmYX//g/D7wuxqClLcS8nf2YLL5TGf1cqaEEeO1iKTdT2XP/nKxa8rvXy9OCdukdTaFuaOh9qYMkHHtGP0LHjJzqPPOXjmoVjw5He/enjz/Q5CIUEoBHfNb2P2lRbOvLAdS9WRyFSN6HXN3R6XRi0xeriGiuoQy7/I56QL6vEGUnoUBmixWGiqV6BB4Bc+NH/xFDRKFpyinTZZLfaInRQyyDrQKp1COjbRzA7WEZVCMdI3FOT19zq44qLEtZGjI8ITC+1MGq/ltz98hJxG2jsUaNFTypAYkSIdaPNmD41UY6eVIdWDQAgiRBBEMUoWdCQ/t6IiSgc2dBhxydtwu92HFbT2f4L/jmvl06afxn13PNClRd0nPDRQiRcPHdhwCQcW0g8kfvtw4yREgBEclUA2ZZJHs6hjP2UMZiw2mtjDFsIijAcXJQxGiRIterRS5yaDVWRSTwUZ5JFKFlv4g0yRd0B96qKeCqxkoUWPAQv1VLCTjQwSoxPENj7hYT87Yuq5HgpkDuLOm+4ir7kfSlRUUMYW8QepZGEhjUaqcR5Isk/mEe8WTsIH/pdCOu00s49tREQYQSydXIWKDPKoo4JC+pBHMRvKlpNGNnVUkEMhg8nGgY0wQWyiiUwK2MqfpIuceNAQgEVKpUbErpFs0euQMKAoVbqdzJx1PhpNz4LwDiIrN5NMeR5ykXwMCyhhHztigT/dkI4Qs8vodUhgnkc4qaMi5l262cfu8l1YozlYySCAn0aq8eMlLEIJvupRoknJ7oMwSGY6RDsGuh5Hm6Gem66+6nC/euz9THpamtvi3E2BKKWcjfQXI5AhJ0yIIYynjUbK2IAQUWTI2M0W+jCUCspjJKhQIwHqAyFFPjyUsZ5BYjRK1Bgw0VsaSFRE2cqfKFCiRRcnPiEmkMhLYjlyEBIyTHRvh2giBQNGUslm3t0P8N7H7/ZoLLrDP0J+btq0iUWLFmEymTjppJMYOHAgFouFjo4OysrK+Oabb3jnnXfIysr62+Sm/60IBQV11QryIn3osP7OewuzmLegjTsebCUSgRuvSGHiGA1NzRG++yA3bkIeDgsefMrG9vIgZ1/ehNMJ5rYBZAULuyR5pXlL2Lihlr2VLqafaCAtNfHxrWV+Nm71c/olbSz95lciQTnWNJhQGqXsq8R2gIMIigAe3NjsXWX7o0doeOtDT5JXdY8/Vv7EhefqWL48jHNbO1kUsJMNpIlYK35KJAdTQyb2thrcRgfbAs30dk8gUzKAFPM0ySsOxUMXjAYZ77+URf8J1Sz9wc0ZJ3UWHydM0fJgQS1VtW50vgxSQnlxdVdj2mpefdRI/z5qvv0kjcziFkKBIHbDPoKWBjS6ADfc3co1l5gZ2DdRzdUrX4naGIDWmAdGRm76vxVck5aWRm6WlXFHKDh9ZiNXXmzmrJNj/qNf/+ThlIsaEIBSLlFYoGDtpgA/fJTLXfNtPPOKnRuvsMTJ3mAw1rI2/UQ9d89OpaI6xLZyP8dN1nPmyQbufsTG0CnV5GYr0Wkl1CqJu25MpSBPwQXXNPLYC+08/5oLv0tJe5uMsF/FrqiXZx43cebJnTuJUybqmTRexxmXNrJqnQ+tVuKJF+2U7Qow41QjkYjokaeLEAK3y0OECJnuPHLdx/JH7QoGMQaoJpfk7WKSJJHm680nS2u58mITBXlKvvsgh1Xr/azZ6Gfhqx4Kmo8m+9AF+iHIVKXRqKhhneNncihGI3QIcxsitZmPXjOTnakgEIjyzCt2Pno1m1cWuVDZO1uBQgoP6amJk/uMk5qYOKqOGVeF0OoKkMvlfPnll3z11Vf07duXUaNGHfa4/E9GJCrhckIUB7lj3Hy+OD2+aCsqUDJloo6b724ltCLM4peymf9kB1u2h7h4hinp+6VY5BgtYfiL775cUqB3FbC/MvaAUimRkx8l0ORPSHY8CI9wokBJhpRL1Bvl+adbsTs6uP4KI0aDDLcnyktvuFj0how8T8wIXNueQnnZGu56uI0bZpn55ZfvOPfciw9rHIQQRKM2Hrg9lScWttPhimJrj/DDV2YmnNjI9bO6XzRfe6mZT79yMTpdx/y70rCmxALA1m0OMGd+G852GYp9IzFF0tjyaSuOgrX8+U1OzEf34Qw2bfNz5rkucuzD4kViSATZwzZcURevLzTy/nsd+MIhom49d841JhCfAAqFxEevZzJofAOFOWpaW31EiHSb5Nod2tracDubGDVMQ2a6gjeezuTaO1t45xMnpx4fC+N552MnO/cEiEQECx/JSGgPbmgKM/OGJq65xMyj96Qhl0vUNYR49Pl20qwybpxlYU9FkOnT1FxziQVripy9FUHmzLfj8iRvhbz3cRvvLswiN7uznJIkiRmnGmlqCfPiWx2886mTa5JYbbTZIuzfKyMnWsx2e1WPxoKIGiFiwVwHVQVZFFDNXpSoEhYaB6GUVPQXI9miWE6hLg+FM4OQFCCcUUHpwBDVy8NYkcihkAB+9rMDr3BjwEwGuWSGi3nnjQbeUXm46Xo1zzyYjlwuYU6N0FFWxM8vp/DtZ1VEpBBOh0ROsH/Sor8XfdnQXM+KVT427zCRn+3njqsqWfimg83rOph+ziVUVFRwxRVXUFoa+25qtZrp06dTVVXF1q1bezZWPUBPQ0B8Ph/79++nsrKSt956C4hdr0IIzj33XObOnZuUyPl3Eo4VagUZ6REeutPKzXMcvPCqB48vSsSnoq+YgBY982bv4W5LPQpNiKYaBX37qhgyMPki8rjJOuY83MZ1c5poao4ik0n8vtrH64udGPQSKWYZu8tlZGbJufP6FHx+wdybrXEbl4I8JReebeLjr1xcem5sbL77xc1Lixws/yIvXnMolRLnnm7kiGFqbn+gjeMm6Zj3ZDufvRnbSGlsjuD1eg875TgYDBIJwbLlAbbtDLLx54IEZWpOloLPF6cxemo54V25KFAQJUK6awAhZwl/NG3lmNOiLFmUGPKp1coo7a2md6GSxubuFVht7RGqakMcMVTDdZeZeXyhHWOql3l3p3LpeZ33HoVC4sKzzJiMMh5Y0M6GZXmYTZ3zUUmRim8W5zDtwgA2m41oNJrs47pFQ0MDDnsDY0eq2bgtwA/LPEybmtz64Pc1Pq6/3EJza4RotOtc5vHGbBC+ez83IdgoPS02z550QQOnHq/nsblpzFtg46sfPWzZEcDrE7z+VGb8vvLHWh+nzWzEVpFFmqQnEszgo09qurVk+H6Zh5OONfD1j26efLmdlx5P59b5WT1KvP7m6yXoZXp6M4Qy1lEqhsQJnoiIUM0eQgSQeu+kY5+CUpGY+p0qZZJKJm1SDaeeX8m9t+dy832tzLyhiYvONpGaImPZHz6+/N7Nsw+lM3KoBtd1UY46uR57hyHBixxi13IhfXEJB2astKzvoIV6cijEi5sKajGRciAcJnFOCYkwm9jEGKbSKG9jwRMLePiRh7v97j1JOP6fBCEESpWSpkAtCqGgiRp8eIkSIY9iCuiDBxc7WU+UKPn0Ro7iQBp7HVKSYj9TihGgQQKkSbEW+UZRjY0mMpOEpu2nDDcdaNDTQTthQvSiHyH8VLCTIH4K6Y+VdPaxgwKphHbRTDED2Ml61EKLFj0eXIQJM4BR7JQ24HQ6e5xyvm/fPoJt0Tih2ptBhEUIB20IYuKhFNKoYCeDxJiE+iAsQmxnDfn0Jk86VCk7iHpRiQs7fRmOgzb2sg0VGqrZwxBpHGaRigIl/aTOTWwDZrJFL7axmj7o6M1Ath6wl0olC0GUBqoJEsCFgyZq0AoDAoFL3s6cOXcx87LDq42Toa62Dm1I3623uRbDAaVmbyooY7DoulHcIurRY4yPU6OoppUGiuiPUbIQDUdoctfRRDUZ5KGXTFjJYLfYzDZWM1QcGeddVKjxCncXpe1BuKIOOmQ29FEDZtIOhEhFaNXWUTAmkxOnndij73/q2afw7CMvUMkurCKdVhrw42Utv6BBTxRBPRX0kvrEQ6ZCIkgVu9nGauQoGcAozFjj4xIWYbazBiMWmqihnkr6EfvNZZKMQWIMm/mD/iRyekpUBPH/Taq7hB8fOpKPTRA/ZlLRSQY2rlv+twFePcE/Qn5+/fXXGAwGHn/8cazWztaK9PR0SkpKmDhxIrfffjvffPPN/09+JoFOb6SjPUihpCIYCXLp7CamTdEz+UgdX3znZvM2Pw5nlCVvJfpxKhQSD96ZxpayAI/dk8Z554TJCPVOOgHIJQVBn4Jn55s558pGLjzbyElT9fj9grfed/HpNy5eWZDBryu9ZOWHyMkSfPByNrv2Bpmxqg5snTeCoAjQmraR9AIfk4fLsDkinHRBPffMtsZVhxVVIYKhni10Vyz/kqvOV2MxyXirZSv6pomkksVutlAiBqGQlMglOaZgDrtsjaTTH/2ByaVD2HDlb+K1R828+m4Hf67zoVJJnHKcnhOP0fL0Kw6GDFBTUqRi41Y/dz7Uxhmn6hg9QlBTV8+Lb5TjaFeQmyXnnYeMjBkZWzzIZBJ9+wuabL/x2INGTjo2toAu2x3ggSfbOeMkA+ee3kmqCiGIhKRYq4ViE6/e82KPxuAgAoEAra027n1MwVvPZsYVDgDTpxmYMkHLcTPqqagJIMngjJMM3DS3lSfuTeXND1yccG49fXuraHdE2LDVz5iRGq6eaeH4M9po3K9DastHUoYIWWvRmBV8+XYGdz9qQ6WUaG6JGdmbTTIevDON5153MHmMlgcfCTIwPCaWvJ3xWwLxeRByucT8Oamce2UjR43VkpetwGyUYbXKuH5OK1nZEw97DDZs2EC6LIcogn1sp1ZejiwiZwt/IEHSVs6DUAsdn3/t5cqLYwsTSZI4crSWgX1VPP6kDyXdtyD78SJXRrn6SiWZWXW8/p6LacdquP+2VPQ6Gb/87uHR5+w43RHue9TO8h+05HliymO7aMWaEe5iWyGE4NHn27ntKh13PbyeG2ffidvtZu3atZSXl1NeXg5AbW0t+/fvp1+/foc9Tv+ToDNkoRQ6LBl+XnraklSt8uh9Frac58GaIuOeW02ccuHfL5qCweQkljmazrIVNdx/e+zfD88zMHPmWvLaJiRsHoVEkDLW04dhQOzGn9d2JJ89U8Nb7+1Er1EQCShRthaRF8qPt9XoseDwGfj2Jxv9eqtpbKo+7HEQQiCXYOpROtKsch55zsbt82ys+i4PjUb2L4LxZDS1hvnsrU5VmiRJjBmh4f2Xs5h1SzOVrq2EmvojdE7UcgXph/jGjRii4dfv5cx7ZBNbNkdpswmc3hB6jJQwGFuwkYZWD4IoGVkOLr8w+XWoUEgcc5SOL7/1UlQiaNW2MfXEnu1oe71enC4/wwbG5liDXsa7C7PYuNXPrFua6Vui4u6bUhjYT821dzRz6sUNvPF0Jn1LYoXX7HtbWfhoRvzfAHk5Sl58LJPLb27mprmtXHCmKd76CzE7mM/eyubym5v57U8vRx/ZSea1tIVRKkkgPg/F5eebee9TJ0+/bKdXrpJpUzsVI00tYU47z4a5aRQgIaI9K+g6XB3ojGGCjs5i0EQKNeyh26ofMEgmeuUqeeIxF+982ITDFeaeWyxceplgVPToeOKnnlgxXyV2EUVQw75Y6Fj4CKSwxLtP1vDZkjqWfmQlFCSmghYStMTOsw1iOX1J3iUiSRJpIpdzL9/DsdOUDO3XykXXNfHbSj/2DsGAAQNYtWoVhYWFXV5bXFzMH3/80aOx6gl6GgKi1Wp58sknE/72008/sWPHDm655ZZu1Yz/TsJxajqkp8a6LF5+xko4HOXi8yT6H7J4y/EOBu9gbOpKsgq2kZLe/QajTCaRn6Ng+R9+ln+RF7/uQyHBC286WLPRh9qVydlXuuMdRrb2CH+s86BSSowdqeHsUwzMvKGJS881s7XMz5yH23ju4YyEzpqD6F2oQq2WuOOhNkaP0KDTyti2M4DDGUGlUh12kqtcLqelWcISyeGqi7wJxGfncyRuvcHAI7fuxuG3sZ1VyOUSkjJEr94RXn02+Tz16Vcu7rzeyhMvtnPzVZakC60X3nAwfZqB2VfGCIqpk7Ucf049F53djW+8Wsa0qXr2V4V4+2MbDU1hCvOVXHaeiQF91Vx7sWDJksVcfvn1SV/fHb7//muQotg7otx/Wyr3PGLjyNHaBIIV4P0lTnoXKnjk2Xb2VATZsStIOCwSSM4l37i54Axjwt8OQi6PWSB8vNTNlReZuXGWhbNnNdCnt4qXn+jceJMkiYljdSx5M5sppzfiqXNhkExs3dDVjgti8+enX7n5/sNczCYZH3/p5OrbWwlFoz1K9ZVkMWWrTjIyUBzBdtaCEChRIRBkks94TmR33e+k0j1RaI3k8fOve7j/Tonn5mdQWRNiyTduXO4oW3b4eWVBRlzgYDTIOP0kPZ/uLuh2MZ5Pb3axCbNaS0Y4g6ZIDVYyKWYAEWIJ2RERoT8j4zVGM7UoUFJHJdmREjas3vQfSzj+n4Rvvv6W7HAvKtlJFgX0ZTgqKUYy1bCHAH4C+OjHCKxS5xxchIkcUcQO1jJMTOgiDEonmzaaSBUZ1FFBB21dwrKiIsp21pJPb/pInRZwB2vDQvqiRc9AjsCFg02sxEwK+8R2AvjQoGOYNAGvcBPETxYFaCQdEREhKPkxGHoWAAfQ3NyM3J841yskJWlk4xEu5MgpkQZjF61sYxVmYUWLAS8umqhFh+EvxGcMuVIRZaINP15SpHRMIoV1LCOMgrAIE8DHQLreF+WSnFIxmGr2MEAaxWAxlgaq4srJXIoYzkTkkhyfcLOLLVj0FmZee93/EfEJYHfYcUkdZHZTf3hwoUaHQTKRIXLZyip6iT6YSSVIgDr200QNxQwkIsIECdBCPUMYF7/WZZKcHHphEhb2sIXBjAWgD8NYLf3IerEMi0hDh4EAfiopTzpOB8N+ZFE5eylDEEGukJNTkM2Fl13AhRdf0GPBVCgQJoCfNhqJEKaUwaglLUERoJo92GjCiZ29YjsFlOCig2p2k0cxvSglSJBGqqhjHwPEEcgkGQpJQakYTA37cGInRDCBsFRKKszCivwvtGIWBdRTmdQqUQhBAC/1VFDKkC6PR0UUO60UElv/RoMCr9eLXp/c3qUn+EfIz8rKSiZMmJBAfB4Kq9XKuHHj/tEC9r8z5HIZgXAYm7qCoUPlXHKekcUfBgn4w5w01cgLb9m499auHo4HccWFZr5f5iH8N9eLEAJJHmFwfzXfLM7ho6Uu7niwjdXrAygkOVt/z0ehkHH0hNhC74xLG9i9L0i/UhWZxa24bXYMpBAWIZqyV/LBOyaGD+5s4XS6Ilx4XTP3zJY4YpiaD790YTXLeiTnVylix/fzCi8PztNx+70/ofCmIPcY2cKfSFIUpUqgN4eYcYKKz5eW44jsw+MPc+Z0FWeerue6u1qZdaGJ5+an4/MLPv7SxbrNQS45x8Sch23IZILa+jDffZAbTyEHmHmOkTmPtNG/VB0nPg9Cawjz4xuZ5Od2LlwG9lXz4StZnDazgUnjtPEWs2UrvXgcajbwG2pTEKWq560MAC8vfAWPN8LQgfoE4vMgzCY5F88w8co7DooKlGRnKvhjjY9hx9TSp7cSSRJ8/q2LcESQnalg7uwUTjyzDfmuI8g+KDkPAk0lVNg2c8HV9VhTJeobQxTkKSjMU3LFhWZGDdOwZoOfJUtDDAyPRycZcAo748d0v8Aa3F9N7yIVLx/wgpq3wEavPBWBoJsLzzz3sMdg39796INmUkjDbd6H36WhL0OxkEYDVThpT0i+PhRhYxvp6YIzL2vgvOlGsjMVrNno4/3PXOTnadixZw25ophUsvhra3ubr4NHH0zl8gtiO/TXXmpmybduLr+5haqaEP37qFj8UhZyOUw4vpVetqMRCJpFHfvYRo49xLwFNq662ExWhpyy3UGefMnOwL4qTjvRwANP2Rg+fDhyuZzJkydTU1PDmjVr2LRpE/X19SxcuJC0tDSmTp3K9OnTD3u8/iegfOd2TMKKxdJETlby25VGIyM9Tc7aTX5GD9eQnSWnqSWc1Gdx5+4A4Y7kqtCA5KV2X2eYyJgRGp5/XnDbnGXI7JlEnGY8OHFhR0KGRepUGkuSRFq4F3WNdRQxvvMc+ssUrfKkE0qx8e6nTor7JPpo/R1kMhlCSqHD6WTYIDWfvJ7D+591MHJqLV63nG9+8HHjVcmJlI++cHPzVclVBNmZCrIzFeyv9HDWbfsYN0bFnPlhAoEoanXnDaS4l5J3X43dz088s43Vq1QUMxAjFrKk/AOLgTVoZG703bR3A2Smy/C7VIweFuG1LfuTklt/B7lcTu9CFXv2JxrAP/2qnTeezmTk0M65+rWnMpk0vY6nXrZT1xgmHI4tIH9Y5uGW+1uRyyUMeolZF5iZMkHH7CstXDa7mZefSE5WPTwnlevntCSQn622CAW5yccdQK+TkZ2p5OdPMpl0eh1zH3TRr0RNS2uEpjolpqYjMEoptMpq6d2vZ35ocrWd885Q89qrPjwRJ3rJhCRJDBSjWc8yoiK5T7FfeMnLh2Mn63j5TQ+ZqUpefdOHtXV4nPg8FAX0YQ0/MZTx6DDGz+1CMQDv/gJOPvtPvG5NV98uBDK6PxdkyMhKVxIMydiz380tV1sQ0Q6+/CYQt/7Q6bqqRrVabY8Vwz1FT0JAZDJZl9APk8mEUqnscajZv0JqiozsTAUtbWF0Wom75/koDsfmGyEE7fIGAukVIA/jD0aw77cgj/q6VUu43FGQYiTmoXvTSqXELVencOVtQfwqOyqVEp8vyhU3OtiyQYbSmYUkDxMwNTHjLCW79gY45aJ6du8NkZMl58gkVjsHcfSROob0VzFyqIYZVzTidEWQy3u2FJHJZIT8cgxGFcOHdK/QHDJAjT+1ElW7nK8/sTJmhAaZTOKy2U38sMzNCVMSSYYNW/zs2B1k/pxU9lQYuPX+Vhbcn55A5H7zs5vmtgjPzo+RaL/94WXuA24cjTpySlrQmcL0Ko5y7aUWZpxqiLe379kf5K0PnVx/mYXiXkp27gnyxIt2+hSruPAsI9+u3NGjMQDYvHEVJoOchY9mcO1dLTz7cDrTL2lkxmkGjhqrxWaP8tp7DrbuDNK3t5LzrzExdICV599wcNdDbSyYF1MZRaOCpT+4ueP65Gs2gH4lKj772gXErKzaHVFuuTr5fSU/V8mE8SrWrf0TqseT0TKGGZf+wiUXajlvuhGNWsa3v3j4+EsXLzySjkolEQhEGTZQwyN3G5l6dlPMZ/0wF/1HHDGR75b8cKBFV6BFzyBpdMJznNjIKvIRqpbgb5rQQpEoz79up7k1Qu8iJVfPNKNRS0w7v54BfRLrXJ1ajobu21nVaBk5UuKBexWcP7OWQR2T4uErABbSaFc30mKppEBVQjAYoM1VTa6niDoqUKNB1c0Gyf92NNQ10hFpp5iBcQsDiHlK9mME5WIjIYIJxOdBqCUNWaKAZmrJoTDhMRlyathFB21kUUAOhVQcIFgPooU6UskkVUoMkVVKKgaJ0WxjDRLQQBUO2tBjJIsC1GjRoGczKykVQ7BKGQkEUhW7MFkN3W6K/R1yc3OJaANJz+1m6sgmFuaWIqVjEWl00E4AH+nkEiAQ8wTvBlkU0EwdhfRFLinoJfpQy34q2IkeY7e+mQbJjFPYKReb0GHAixs/XvoznJRDfpdaaT/aNCWX3zjz/5j4BEi1ptIuWggT7tIBI4Sgil1YiPEVWVIBFpFGPZXUsJcAfiKEYsFWeNjKakBQ3I0vpUEyIwlZ3MdVkiQKLSU0+epx+tsPBAgNp5Z9VIid9KJP3ILQLTrYw1aGMBYdRuqowIWdvHBvjNkyLr7kon/r+3/ywScYsWAhld5SZwq7SlJTymC0Qk89lUQIs421CKKMYlK8/lOhoZQhNIs6tvAHMiFHQkY62fjxEiIWaOrBhRFL/P1NpGCnJeGcNpFCHftpFDVkkZ9gb1DORqJECeCnQVSRTaf9QUSEKWcTefSO3aNEhCB+PB7Pf13yMxwO/0uvBo1G848XsP9dIaIuhCKAw1JOZYWK2680oO8oRI6CF1Y00KRw4/N3vxOYm6Vgw5YAJX0F7Y3JpdZtNDJs2IFQFq2Mwf3UfPylC51G4qG7LSgUiZPZi49lMPOGJqZPM/DGQgszZq6noSoHJMG8e7UMH5yonDMZ5bzzfCaX3NiE2SRHJkFGuoK6ujp69erF4SAS1WC1hFm9wY/XJ3jmMQuSJPhgST2ttghvPJPOLfe38cLDGRTkKcnLb+ePdX5yMuXMPEfL3Q/b+HxRdpzUTAFuvjqFKRO1zH3UxteLc7nxnmauu9SSQHxCjMyYf2ca086v56KzjHHF2fbyAH1LVAnE50HI5RKzr0zhrQ+c3HOzlYamMDfc6UDr7E+OyoulqJI7b5vJtz9s7vHNbclHSzAZJY6b3H2hdfzROl55x0EoJHjyJTuLnstkzAgNz7zq4IdlHu69NZWcLAW//enloutbcFXnU3CI14YQgkbresaMd3P77AzyshVs3ObnhTcd9C1RxlqifvVgd0RoqVdSeOC8kiPH6ez+fAyHRcLO9fWXWbj+7hauu9RCve3wW5syMtMJKnxUadYTcGsZGp0Q997JFPls5U8yRV6XBXxYhPAZ63j7hSxs9gjnXtVIrzwFa1aBxlmM1llACbECoYa9DBBHoDmwS7ZH9wd6cyihlU2tlnH+GSbOP8OEoyPCJTc1x8nuoyfL+fiDX1GhwUomJlKxmmxMHKvlrvltOJxReuUpuPWaFAb3j10zoZDA7XbHWyoLCgooKCjg9NNPZ8uWLaxdu5aKigo++uij/3XkZ01FE36CRJK06R2K1haJK2fKEYZWpp+m5Zo7Wnj/pawEHzpHR4SLrmvB3DapCykphKBW2kPvjpFMOXkrTz5iZMpELcdO1vDqQrjsxmoinkIyIjmUMIg9bMUlHPHQpIOQH/DT6a7FQ6gC+AMCpyuKNaV7giAZzrvwBu55bB4vPCyjriHMB5+7yc2W0WGP8tIbHi44Wx+3+DiIPfuDrFzr4+0XuvfSG9hXxcnH6uNqx0vPM/Pepy5mJfGCbm4NU1kRZfQ4QUnhVn75LYg8aECuCZAalWj3+Vm1zsv40cnnqeUrg2g0EstXBdBpJG66ZjZf/bD0sMfAYDAgSWp27PJQXRti/VY/ny51s68qyLrNfkqLlZiMsTFQq2Xcd2sqLy1y8OJjGWwr8/Pg03bychQsfScHhUKisTnMEwvt/LHWx8UzTPQrUXW7qZiVoWB/VYjG5nD8es/NUrCjPNDt8bbbI2jUsfTiFV/mMXpyK/Xfj0aOglxJBdKBdiNFGWcPm3HY4wAgkyJMHq9l87YOtq7aytDoBCQpFgCRK4qoZW+CXxXEzvNW6xYev8vAH2u9lG9VgiyKXBkh9y/n8kF0YEONlt1sQYacqIhgwEwv+qKTDDTWZuOL+HHhiIWiECNhzVhpo7HbNFUbTdxwipaddTCgj5rhgzW8+LiS1esacTqdPRqL/zT+nRCQ/xvweCJceZGF+56w8eNyDy3NEhmSlqiIUpf2JzMuiHLjlUZSrXL2VwW572EXqzeF+eI7D2ec1LUOfPEtB+efYeSPtT6++tGNNSVGXB5UMt84y8KKlc18sVTNdz8EcW0eSG64MzlWuAbw6atl5I/yc/3leuY+0o69I0pza5i8nOQ1TnNrmA1b/GzdGWTpO9lcOruZytrDTziH2PirFUqCPom9FcFuQ8/2VwbRGaJkZkkM7q+O13EvPprBdXNaWPSRkwvPMqGQx+yD2tojvP1crBX+6pkW3v6ogwETq5l6lA6zUWLLjiAD+qp45/nYc557xcVLzyjIdk5k5AF7FE+riyY28OMyL9vKAjx8dxple4IMG6Rhzk2d5OKwQWrefj6LOx5s5eOlLlJSeu73WV29l2ED1Xz8pZvbr01h0jgd33+o4fPvPLz7qQujXsbcm1O5bHYzbz6TGZ8bb7s2hVvntTH6hBquvcTMD7/50OtiYzlmRPK1297KYPy8CIcF4QgJifB/xbCBak6couDBeVvIbT6KlIZRbN6yjebWWI06cayW7z7IiW+yvfaWD6USbr5awRnTtPz++3ImT55yWONQWFiIXBWmXrWZiMvYhdACcGeU88VraZx6dhN4BiR9nxrjWgqsIYp6xTrttuzwc/KF9aRZZVx0tqnLvWHoEAWvylpIFVlJ388lt1GSIVj8sRuzszSB+JTpQTcCLBmd15MeNVOkKbjaHWSvmcwGz++cO/bswxqD/23oXVqMmw76MzLp40ZS/nbzLZ0c9rKty7nSRDW9GUia1Pm7yIQMm2iOexk2U5dUxQcxtaVSqNBhwE4LGeQlpHzHWsIL2MTvCDEQKxl4cVPFLtpp5eTx/14WSmFhIZoMFYHWrlZNEUKoDulukyQJyyE2YQ2iMuHxv0KJisghKfQWUnHhwEZTUp/KQ6FGSwGlB4jWHNx04MZFChlERJhqaQ+lEwtZtPjNf8vnNBlKSkuw6lPZ7llDX9EZ7BQSQSopR4WGDn0LIU8RSkmFRoq15peJDWRRQKaU2BWwTvyKme43hsxYD9gfxOpep9OJAjVyVFSxiz4Mo4TBtFDPFv4kLGLJ6HqM9GdkfB1bQAmVopyA8OPa46Suro68vO47GrtDR7sTkFP4l/rvIHIopI79DJOOZJ/YTho5STe+M6U86sR+BjEaCYlm6vDjOeDTaaWGfQyk06Itgzw2s5IMEbMNhNi51l+MZC/bqGIXZmFFAAG85FKMIIoZKy7sVLEbi0hFIAjip4DS+AZDLfuJEElqPfTv4B8hP7Ozs9m4cSPnnXde0pM5EomwceNGsrOzk7z6fzecTicKhcBikRENy4iWDScjmhZfrGv8JZhFPnfds5zpJxri3kuHYuO2AH16K5l5jpaTzlhDesO4BINmJ+20WLYSkaR4Qu3+/VH8LhW9+4cY1K/rJJidqeDr93KY96SNi65vIjtfhnVwAxu3BjjzlOTS8hSLnEgUtpf7ef7hTGbd3Nwjxn7ayRdyxmXzeHJeGsdO6nzd6ScaWL7KyxmXNnH7dSlxJeSIIRqWfOPm8blpXHlbE7MuMHchNQGGDtSQk6Vg194g+yrDTBybvHBWKCQG9FGzvyoUL/LKdgcZO7J7Yn/MCA0PP9tO+a4om9bLsDZORC8ZqUtbxg8f5fDQM3YeeuguHnzwqcMeB4jJ2C1mOXZH955QG7b4KSxQMmSgmpuutDB2pJYPPndS1xDmx49z44XbaScYaG4Nc+ypLQSrOhPu24y7uPz6ALOv6bwpHjdZz9SjdFx8fTM3X2Xhwy9cfPuTB528s9jTYWTt+nC3iddLf3Bz7FGdZEhaqhyvT5BqlbOvxXXYY3DUUUdxi+o2An43+khawjmtkBT0En3Zxhp6i4EYJQtCCDqw0WzZQklRiBPOraepJczYkRq++ipCiWcCBskUv7aKGYBXuNjMSnQyNUGZj7RgNqWl0aTt1gAWs5xDbbqmTtbyy0cGSsQwIGYi3tT6J4P6qXjnha4F8vbyAMFgLC34r5O6SqVi9OjRjB49Grvd/o/63P1XRSQSxY0Tg1Niz/4gfXp3XWw5XRFaatXktR9B1Bbli3c3M/nUKFPPrmPsCB1DB6lYtz7Mn5vcDCrVsqOmGo1rQCz5UAjqqKBRqkBCopLdqPencMMsGQpLO0gQcenosKeTJ2XizdyFXxNA6Y1S0epliBiHBydeXRMICYsvjQYqu5BOENvpdMibSLfICIXAnHL44SgAU6eeQG3NXsad9CqplgC3XWthyAANm7f7mXGJnaNObOG2Gw1MP1lHMCR450MPr77nYHB/BfWN3ZMRe/eHmDy+cw686Cwjx51TT2GBgqlHJbZpn3JOGxFJ8NGbGaza4KOm2cudN0pMGJ1CICB49xMZl85uYdmSXHKzEz9v7UY/zdUaUtM9NLVGCAeVVFfvwOl0YjIlV+P+FWazmTaHluZ6P8ec2cANV5hY+Gg6arXE98u8TL+kkSfuS4srQKcdoyfFLOPMyxrwBwTvv5TF8MGd83d2poJnHkrn+jktrN3ko93RvYosGhXIZHDUabUUFigpLVJRWRPC0RGhbHegi98zxMLdLjwrpmK0mOX0KolQ1raRvHA/lEKFTWqgSVlJnwEhdNqetb0H/HLUKonW9gj33AdPP7WCTNdATKSSShblijV0RNvoFe2PBh1uyYHDWs6550u89wF8/bMbV6uGHIqpl+8jJ4k6MCqi7GUbefQmi4K4wqND2NjBWgaK0aRH8tnBWhqoxCfvwCe8yKJqlKiw0UyKSE8w/4eYn1ZI7mHvPjVooHxvTMlrNslJtcrwer09Got/Aj0NATkUM2bMYMaMnpHZhwOnW4ZGI3H0BC3vfepCRGLEZ4NxM/8fe+cdGFW1b//PmT6TaemdEnqvIh2UJqBgBUWaDVEQxQIqdix47b2giKLYFRVUVDrSe6+hpGcmmd5nzv79MZAYk/jgvuv7vXdv1j/KZDLnnG/O7LP32uu71sx7JSaMMXPidASfX6ZZEw2fzE+m+xAvjz9fQWl5lEljzSQYFNgrYry+wImtIsZ906w89VIlHdpoCAQFs+ba0GkVvPJkKk1y1bRurWLLliCJkVxyozXn7JIkkR1qz8mj5Tz4ZAVIMGGMiQ8+c/Pw3bUJzVhMsPr3AMs/z2b7nhA3313Oy3NTufKm+jcQ6kJxcTGSMoYpmMHbH55i4hhzrWe0EIL3FrvJzlJzy/Vm+o0qoH8vPfdMjc8ZF7ycwTfLPLy+wMmooUam3Rj3bN+xJ8idD9modMYQAmJRQed2GlasCzD3/uSqsaWkLMrbb0Vp7O5T43uTIJnQ2vqxZdMq+vSLsnNvkD37w7z0eN0bUA/emUS/UYVYrQfh3vMqA15vkFYtNGzaHuSBO+Mb2VqtguuuMNUIaxo1LIFd+8L076XnsefsLPnJR/+eegb3T+D1BW5UKvhpcTbXTS3luitMtSwLZFmwYLGbxW/F5zBf/uBFpYwT2WeDkf6MYyfiz5XsJl7CpSESSePALjWz79TX8oT+6nsfhYfMCK0fn1/mihEJfPnrmnMmPw8fPozR0xiXqYSwppLUcO21pSExSPM8EyNHKFm5+BgpgZpK+3LNUS4a5eWt57Lx+gT3P+pi9ZooymgiB3b68blCDOoXrdGBkpGmxK0rIuJvXbXYr6qZkDmtOMSQJgpW/CaTJnKr5pqSHkwDQdKB7Aan3U1y4zIG9rFy/LSJ08KK/iJotqINZaV/MihvAABt27VBi77ezUo1aqLUL7ASCP68C+4UdgRQSgHJoroLrBWdOcgOykQBGTQiSqTWM+2P0GHASQWCeMjgn6GUVLQQnTjKHk5xhABeEkkHxD/V8n4WL7z+HDePm0JqSZMqL9mYiBLATyXlJFD3PCtGjErKsdSTm+DEXkPhFyaECjVNaE0+++vtMnELBwaMJEimqq68kAiQzwEqRCkCGbVRxfyFS/9lxCdAly5dMGbqSD6WzUkOERIBpDNEeDZN8abamffC8zzxwFwS7EmYQ3EyVyDXIj4h7hEaIVwvQRwmVFUfIQSemItuDGArK5GQOMBW9CSgQIma+Nyoo9Srzs/KoRkH2UFaRRY7d+78p8hPWQjUKKsUpn+GQlKgEVoKRT5eXDSj/nC5RNLw4cYiJZNFE6wimd1sxEUFFpI4JvbRhNaoJBVKSUkj0ZJtrKKJaEMaWcjIlFGIFxed6EUZRShQ0JZuSJJEkkhnM7+SRRNUqOOh0ChoQzd0koGg8FPAMaJEUaNGq62fpD8f/C3k54ABA1i0aBFPPfUU48ePJy+v2i/j+PHjLF68mOLiYiZM+Ockvf/OkGWZQCBKnwt0bF5hwizXTgPWSFrM7ma8v6iY6VNqEiaBgMxn33pY9kkWOp2CH76yMOO+TZw+rsJTocWUGqBjZ0ELvcRj96WQ11hNNCro0LuUZvbBHNu3kmP5YZrk1h7YtVoFjbLVXDBFX6UiGH5dYZ0eQWfRIk9NUUmEPj10RKLivNKN23foxoZVmhrE51kM7G2ga4e4Mf1ZdG6nweGKodNJ6LQKhg6sn2gdMtDAph1BFIq6E1zPQqmE2B/Ww3sPhNDp6n9/mS1KyVEj4Y2dyZUsIIFdf4xhw5SYjEqeuj+ZC0f8ct6mvWqNGo1K4u0PXYwZXXdr90vvOPnglXTuesTG3NnJCCFY+JmbHxdn1zpWeqqKfzxp5IHbj5LmaY8QgkhSITNure2HpFBIPDE7mbkvVvDcI6n8tMJHQYmbszoFSZIw2ltyw7RjfPhWUo2J84nTEV5f4GTJwmqix+2JoVbBkh+9DL28B+cKtVpNxx7tObj+YJ1JmSlSBnqRQCHH8arLkRQyY6/SMXumldxsNQ8+ZefSoQkoFLB2iSZOfP4JBslEqsjCFLOSLucQEzEqXcvrPSchRA0PyWP5EcxyatWcKgETrjId195YyY9fpNTYrHA4Y0y63YZOJ6HR/HXwU1paGuPGjfuvSvRvB6vVSiRQhi8imDGnnG8W1EwVjsUEN05zYLTHlRwKSUGmsysrf1tJ0zYKFrwXowlNCBPi+nuKePAeC6++4+S9hStQ+M2UuNwkRXLpLi6O73xK8VaUQ56dNPK0wo8XEAjLcToOCfD4g2ayM434/TJjb7Sx9+CP9L5Az8RxOmQB7y30sXW3H7vNXEM5IAuZU8YtSNogQ/sb2LYnhCyff+dD6zZdOdbKwHsvVtueXNzPwEfvCmbc6+S+h908+4qHcDSGKUHBb19lceBIiHmvOnl9Xu3vts8vs2JNkFnTrVWv6fUKfvo0mxvvLOOeRyto11xHablMQVGURIuKlT+kEIkKXn/fxfcfZVX57el0ElMmWhjQW8+Qa4r4+M0MunbU4fXJvL/Iy5tvhZFlieaNZWKn1RTa1BgtIT5f/Dm3TL3lnGug1phQqiv54eNM2vyhDXHsaBPDBsYD1pZ9koVer2DXvhC/rvGj00mkpShrEJ9/xKxpiUyaUYoQVNkexINfXLi9MtGoICdLRTQi6NVdz2tPp+Jyy6QkKbBVyNw0s4z7ZyQyqF+87cnvl3nrQxcFxVHmzKxWDCQlKrhxWoiIfz+Lv/Hxj8cs/LpOybrNYbKym55zDQBCfh133F9JxGFmyy4/K39N4tW39rNjVwRXMMQl7dRc3C/GTz/vZO/+GJWOKLqolk8XKxCVKbiJYUoKgvkQsdPxTdE/L35KOU06jciSmtR43SIl00p04Tj7yCEPk1aLJbsc7Bqaui/ETBIyMic4yGZW0PhM0EGEMEWcoJIysmNNOfFDNtlXg82Rw9Q5MRIMCrKbNuPQoUMAPPPMM7Wu2+c7v+DEfyf4/AEmTg/y4+IsGueouHtOJXLjX2jdBpb+JvPK+xV0bqclwaCgsCTK3VMTSUlW8vh9ydz3hJ1fVvuRBeh1EhPHmBkxyMCr851cMSKBWydaAZg0xszqDX4mzyjl3tsTSU9VEvZDUrh5vVayyvLGVCh3o1YrmDnFytgppfy0wsfwQdVzsEhEcMs9ZXTtoEGlinsOt2ymodwuEw07zqsOTqeTaFhCJoa9XObWe8t57tGUqs1uj1fm4XkVZKQq6dFVz+XDjbzzkZsbrrVw08yyKt/f0ZcYeeTZSqZOsqBUSiz91cuHn3t4/tEUGp+ZA5eURbn/STttWmr4Zpm3ivx8c74Po711nfM4laRC5cjigs52/vF6JSqFok5fUohviuhUKvZvO0RJScl5iUJMJi2793uRpPg8tb4u8UBQsGFrgMdfsGM1K9n2S25Vd9czc+DbnzzcMaeciWNM3Hx3Gc8/mlrVReBwxrjnURtXX2bEalGyaXuAea9W4g/EeOltB/Merv1c8XhlNu0IcuhYCEmtoJDjGJR67HbB2BsquaCzlvHjtIRCggUfhig8bCSjojv21B2U2WJ4fDJK1bmHYW7evAaBRGvPxRzXbqFSKq9SpAkhCOAjGIkHPT37uIVxRadYtbyEbLnZmU2ackTKcV5+Mgd/QDB4lA2OdCQ7Flf4ZgKu350MHbWV5d8lkZ0ZD7mc9YSdvGawY99qWoguJJ4JK/EIJye0O3nr5QTGXG7k0n0V+I5WzxP1bePEp387hE9CibCzaecxtqzW0v0C0FuyCOpak902nY3r1p5zHf6TcPz4cSKE6/25lVT2sols6n6ulnASiAfjysQoIh8PLjrTh2JOsp+tNBPt0Etx0iqNHE5ykHwOIBMjIHw1BBh/RAAvATyk/aHN98+wkIRAJkQAFWp8uNChx+k5v7Hwj2jZsiWffLuIfzz5HPt27UeSJRRaSNMkkX/4GJmiSa028LAIEcRPiADZIq9GAj3E1ZI2iulCdT5DCadoRIsz9LGS4+ynuWhf41rPBkK1OuONfxaVlNOSTiRJaURFFEf2qX8ZoXUWkiTx4psvcPuk6WSXNMV8JrgnKPyUJZ3khukTGTToYnqv6cVXX3zNN59/y+Hde+tV86aTSxEnaErt7AUhBE7s5NEWIQTHpH1kiSZ4cJJMBs2l9riFg2PsQ4UKLQYE9YuY1JIGWcRAJf7pumRkpVN+8q87U+JKzgKUKM8QjnXfpzKxKuIY4mtkk7BSiY0c8hAI9rIJSUgIZFRoAIlTHKGEU6jRkEomXeiLQlJiEEZiRKvuFbWkJkGY0aBDQqIt3XFRwXEOEBEh1GjipCspbOa3f6oedeFvIT9HjBjBoUOH2Lp1Kw888AAajQar1YrT6SQcjg9W3bt3Z8SIf07e/e8Mi8WCkAVpKSrM/kb1TjZT5RyefO4IfXppqxZ0u/eHuOdRGw/elVQVsNK8qYYfv0rhxXcq8fv93H1rIv6A4MaZZeQ1jk/uPv3WQ5QIO6TVCAc89XIlg/obag3akYjg3UUunp6Twu9bAvy80kdRSaxefz2AbbtCaDQSlQ6ZSCRuypyefm7tPWtWL2PKxPp3wW4eb2HCtFKaNVEjRDz8YuxoI0++WEmr5hp8/voHGJ9foNVItGiqYefeYJ2LYlkW/LLaj9sTIyVZyc69IRzOGIFgfLe+LkP/59904qkwYiaMXSoinHqCXgMiPDc3viuvVku0bamiuLiY7OzsWr9fHy4aMpBVaxaSnqbgxbcqufu2mhL8b5Z5iEQFbVtp0WkVSJLE4WNh2rbU1ktOD73IwH3mcvBAiAAd2qnqVTjmNVZT4ZBJSVaSkKBg5HAlB78vI+lMG4g11IgjK2J07XuM0aNVNG2sZPWGAAeOhPn6/cwaBvwLFrsZ3N/Ay/O9zHnq3MlPgCHDhpC/poBAPaZNCZKJpqINyo4VeKMh9CYVPr+g0hFjw9YATz2YzCNPubEG6l/IpZGFjRLSycFNJfZSKCqJ1hlqsn5zkO6d4g+oWEzw6RdB0qlevATwYRBmAruy6dh/K6OHmWnfTsHmrTHWrIkRiChIy83AZrP9ZRulSqWq8sH7IwYMGPBX5fo/jwSThg6t1RgMAn9AMGpiMUMHGujSQcvhI1EWfBRCWdSCpD8okiRJQmHPodJxBKGIgRQjPZbDyjUnmXOvxJ1TTdwxxchHn7t54ZF0siKta9wLRslCe3Ehu1hPSzrhkSq59BIN81+u/s7p9RIqXYzPFiTTs1u1anLEoASWr/Jx231bKLIbMUVTkZUhXAo7F3SV6No5gS9/8DLtRjMHTxeddz0WffgSbz5Z3Zr97Y9e3lropPcFeu65M4EffvUhIXjqgRTuf7KCYycjFBXHWL5MwRvNPEy90Vg1bpXbo1w9oRJVUUsemHsKbzA+IYlGBRlpSh6flczsJ2xsWJqEulEBP32ZTfOmGrw+mQeesnHXrZY6F/Stmmto3ULDmJtKUSlUiKiKmF9PQlKMObMMPPYYlDvCCClGOAyH9h85rxro9QZ6XqCqQXyehdWiZPw1Jt7/1M3q3/1kZ6q4bKiRC7vqWPSlm/G3l/LO82m1fEkb5ahxumReeTKV628vpVd3HWW2GPMeSiE7U0UsJvj+Zx8btwaZMt7MkfwIL7zlwOuT0WokZAHvL3Zx50M2mjZSI0lxMvbuqWnVaZlRwcEjYT54OY3JM8p543kroy4xctUoI50HnUKnOz/Fh9lqovhkjK5yHw4sP8GwHQcYOsAI2hBz70pk1CVnbAzO2Crnn4ow7AobySU9CODHQTmy28LM2TJ9eum4aOgO2gUH1lC0lFNYZeT/ZxglMxERppDjjL0+xk9LNbRwD6hSgChR0pz2pIkcDmnW49IfJRAUqCJ6uskDaqTAqzUaHG5wekCj1RIMBpEkifLy8vOqyb8z8vPzyclUUF4KPYcWYTILHphp5bbJlqrnttsTY+qsci4blsDFfQ3cck8ZaSkqQmHB1EkWPvnawx03WenaUUtRSZTbZ5ezfnOAXStrepMO7G3gpxU+7nrYxqlTMiJsQkX9Sie10NG9k4GDx0IEgvDxGxnMeaaCNz5wckFnHW6PzN6DIZKsSn5ZFeK5x+K/d/WlRr5b7iUak89rQ3jxwk9pKXfhOPvBoaaoWDDpjlIUCgmFAkJhwWVDEvjyhxAvPxm3LdJqJTq31/LhaxnccGcp3Ttp2XMgRCgk6HtZISZjPNxx2eKsGir5zPR4yOTI64vQahX8usbHkAEJHDwcJUG21DuPUHgSCQQq2LY9RmriXxN5sZCaxnILXnj2BZ5/+fm/fO8fkZOTzaEjJVx1qZElP3u55rLac4TFX7v57mcvN19vYeatiezeH2L4dcXMvb/62XXFcBObtoVo1kRNVoaZKfeWUemM4fbIRCKCaFQmKVHJ6EnFZGeoWP1tDvmnwlxzSyktmmm44dpq5W25PVql6O3ZTcfkGWWUtDxKzwt0bNkkkXJ8KMW/+HhkTTkICUs4kyzJABLYvD7CYQOvvedkxn1XnXMdTueXUEkZLehAy1AvdrCOTBrjSjhJKPkU3TqriSAx6OpCxl9txmKV0MlGSilAjYZEUslukoBOp2Ducy5iR9uQLGfU+NuaJCtSQQ96DNyARqXG5ZZBBV06KZl1n4bvlu5k29EYKUkqokT47oMkenSJ1/fqKzS8uq2A1GBcBahOh0hxnPgEKKeYdJFLM2d7Cn9xclS3iV5dm6HNUBE+FDnnOvwnQaFQECNKWATRSLXXbz5cSEiUitNkSDXHN7/wUkEZ2TSlgGME8FWltgM0klpwUOzgMLtAxFWiSaTRlf7IyOxkHSc4SNs/tPyehVe4UKDETMpfklwQV1xq0RMhhAIFyWRwaP/hf74oQG5uLq+982qN18rLy7moxyB2RdaTJ9qSeCb0q4JSTnGkKrV7L5vIFS1IIQMJCTvFnOYYLehY1SlVwmlAIkEyUy6K0KBBg5ZdrCdTNEGHHpdUiY1imtGuhu1eSARwUVFFFJZaTnDnjNv+W9dbH9q1a8en33/Cay+9wbaN25CEREZOOi/Mmke3bnGrBL1ez4RJ45kwaTztmnVEHax7nE4hg9McwSwSq6wPIC5qOCBtwyJSsCmLcZpKibhjtKADdlGClvj33ywl0pV+FIrjFHHyL32CIyKMAiWhZA99+vT5p659zhMPMGPi3biFA7NU25fZL7xo0KNChRIVdkpIozYfcbZ7shntaryeShYadBxhN8lk0JTWqFBTTlEV4dmW7lXq4z/CTmkNEjkqIihQkCPlUSiOEyOKVUqp8mQ9i6Dwg+pfF/z2t5CfCoWCe++9l7Vr17J69WpOnjyJ3W5Hr9fTsmVLBgwYQP/+/f+OQ/+fhyRJBAJavD4ZIf1FCx4ywmvlimudWMxKJEnC5ZIJyjKr1gXp2kFLolVJpSPG2x85OXI8wvsvpXOqMMpts8r4xyOpRCKCz5a4efplB0/NSeapmUlImYWolBJT77PxwuMpVSnC9ooYN91dikoFt99XzqD+BiaNNXNRXz3Pvubgpbm1d39XrPURCArSU5W8Mt+J2y2IRM79QR6JhNHWs1sOoNVIjL4kgaP5YY6djPDrF7lkZSi5c44Nl1tm8dceHr6nbhn/kh+9zH8hDVtFlBlzbPz2ZXaNgA+A1953MvlaE6MvMVJYHMXllsntpefTbz1Mf6CcV55Mq1r8CyH44jsvpeURcjrZGDkwgtkCYy5PICuj5oT0v/LDrQszZ93Fsp8XcqowyvqtQRZ/c5rLhyeg1Ur8usZPq2YaGueo8ftlgiGZWEwQiQr0f9FKGV8oxAcTCQV+f/0DixCiyrtTr5N4aJaZ0Tt3EipoQzrxRGuTPxdPkZ9PvjiBwRQjEoWlH2dW2RLIcjxw6tsfvZTZokydNu+81K8AF198MS9KLyMLiYgI12o1AnAYjzFrspbF34a4cqSRp16uYPOOIIYzqkuVOv79qQ8ygjAh9outRInQuOwCrpqwi5++SibRWk3iniyI8PjzFXz8ZgbBoMzE2+1oS9rUaP8o4BhZNMESS+ZYoYV177flN4LoMBBNOEqrLg4sGd347LPPzqsOZ/HvTn7GhIfWLVUkJylYsNjNkoVZbN0d5IHHnUSOtCE11qhWWieAImwgK13FLjlKiTqfcvUJjKckNmwN0vuCeOjFp19ESPG2rHPxqpP0mIQVA0aC6Yd5ck7NzYZN24O0bqGpQXyexbCLEujSwc3eQ15eeUqHQaug1wUZaDTx++KKEQlMuaecK8fU7cfzV/B5islIi9/zS3/18t3PXpZ9kl1lNzHtxkQOHwtz412lfPR6Bu9+5OKr74Ik2i/g/X84eGt+AU2bKHF7ZCpKNZjLuyEZT5CeruDd+zMxGePneOxEmBlzbBw+FsacGiY7T0OjbDVTZzpYt1YmKsk8+1D9E7hLhyRw4nSEeQ8lIgSkpigpK1dwz8NOkkr741EcwpBcTrDCSkbW+XndNWvenkt6Fdf786EDDAwZU8QnZ5SnZzHsogRWb/Az9b5yFr1R04LC55eJxgTPv+UkwSCx92CYL+ZXE+pKpcQVI420aalh5iM29DqJN+alVXl/BgIyz73p4OTpGEathk/fS6k1tr30joNG2Ur6jS5k9vSkKnJSo4mr4M7XQzIqSlFgQCWpSA22IHxazYeLDnFhL0XVZ/8ReY3V3DTByJcv+FDqfWQnyjRq6uPDLyMsX+vn8Uf13DfnN9LlxiSSeiYtN1hv6xSAFh1+fSk6jRGzvXWdrW9GzBiEhVdegEceDZNdNKBGbZxfx//rEDYqMrdQXgqPznuM8ePH13lMtVpd5b35n4TCwkJSEhWc2msikXQuvOgE02601niP2aRk4SsZXDq+iBGDEvjg5XSGXFPE9PvtrPwmm8H9DSz8zM1XS70kWePt74/dl4xSWfvvdv1VZr5eEiTZrMGj8lFZXlYVmvFnBM1FPHJvElPuKeOTr93cOtHKC4+n4vXJHDoaxqCXaN1CTe+RhRw/JqqITo1GorQ8RiAgU1lZSXLyuXl/njh2klSpGR1ET3YFfufk1iSU2acZd5WR5CQlW3eF+HWtn0VvZJBgUBCJVHdoZGWoMJskDh6N0Ku7nk/fScSYEF/Yr90UYPKMMj54pWag5b5DYWJBDcdPysx6xIVCXcGJo0pa4Kta4P4ZwuBBqRLoQilUVLhreAX/EfsPh4i5LJixUnDq/DbEuna7iMJT21mx1s9PK7woJNi1L24hMHRgAraKKN/97GXbL42qNr0uHWLkjptiXHtrKa89nUqzJvHnyeSxZt5d5OK+afExu3VzDX0v1FNmi/H9z15MRgWfvJlRtSboZtUz/GIDny/x8Mp8J+1aaYhEBAqFxKP3JFUpZD94JZ3eIwvQ6yWCsRA21WnSY01JCJ/pvDkzFASFn3BAxfArnMQ0QTIy6vbRrAt+XwQJiXz2k0c7mtOew5YV3DhRz2OzqwOrwmGZASPLyD+sJYNkVKhxYKOIE06FcAMAAQAASURBVCQG4+utb5aESY3m1DkvMEoWwm4jbemDQlIQiPooPr6D1jcpeXBFItGoYPKMUnwBqYr4BLjuygReeDWf4MmseCiKFmJnbI3LRCExoiSd6aUySVaaBS/A4a4kMyMNre7cFbD/SejQoQMWi4Xdro10EX1rbNr5hZdj7CORNI6znzJRRCaNUKGigjK8uGlHD3SSnjSRzRZW0oKOlHCKnawnUaSiQIGVFJpItedpXUQ/drCW/WIrzWmP9ozvso1ijrOPbgyIryHYWu+mjgPbmbCXAAZMWEkmRIAk/T/f9l4fkpOTMSeZiZTFVYqnOUKQAMlk0IGeVWrPjqIXxZxkF+sJ4MeImRAByinCLkpwUoGVZFrTJe6TzzH0CXowR+jaqjPdenTF5/GRYEngiw+/QrZFkaMyICilkEKO04x2OBTleFJsjB53GaNGX/Yvv96zyMrK4pnnnjqn9zZv1YzK3XVbAygkBUZhoSK9AJ9kRxswImkEYYOfK4ZdSoLBQHJqMmkZabx859vgi9vBlVNznpojNcMoLBxkR1VA0p9RyHH0Wh1DLxv8Twf7XHzxxXTp25Et67fSRfStcZywCHKIHbSiC4UcJ5UsjrEXs0is8T4hBMfZRwaNat2/YYLEiJJMJgE8ceU8Mcwk0YhWnOZInRYBLlGJTKwGIV7AsbgKWgiyaMIhdtBO9KhxTFnIHGAbTz7/xD9Vj7rwt5CfZ9G/f/8GkvOfQItmHdm8YweknYby+iT7p8ggh9LK07Ry9AUgnTiL/sn8Lfyypoj0NCUnTkWIROME5LCxRcRkQTQKDz9bQSQikBDMmGJl/oL4UifVGiUpUcmKlSE6rS4gM1OBWh1PrZ09PQmtVuKzJR6iEcGLbzvo11PPkfwwE6aV8NQDKTTKUePzy7y/2MXCz9zcO83K+k1BPljsIT3TfF4tPRf2HMSyFUvpXbcSnR9X+Bg5xEheYzU33FnKmFuK6d/TwHVXGvlhuZeFn7u5uJ+hlhn+K/MdFJVEuW5qKRf3NTB7eiL9RhUy/SYLvbrrKSmL8eLbDgqKI6QmKVmzMYheJzFlgoXTBVFcJQks/y1Ipw2n6N5JhzFB4tiJCD276fjyvSzuftTG5Zfp6Ni29pc/EhHkn9aQlXV+fn+JiYm8+PJHzH1kIvknwyQlKnlvsYsHZiTx+buZJFqVLPzczeJvPQwbmMAX33u5ckQC2/cE63347toXwhcLYFeexhrN5PARGb9frtFWfBYbtwXp3E7LqvV+CkuiXHVjMRk5CkoVe9lecgCFUJKSJhh1mZrB/RM5WRDjrQ8djLy+GLNRSZJVSUFxhEBQkJGmoHnLC7juuuvOqwYAOTk5KMwymc7m7OZ32osLqwZsIQSV2lNkdixh6y5BMCTzzCuVZKarWPVNDvc8amPtxgBXX67jq0UnobJuD65iTuLCxrXXKlj+eRIWkYLnQDf6DtpFh44SLZor2LrHx/GTUTq0NDD1ngr2HgxisbUnNdIEiA/WhRxHIGMmCa9wESGIT+FEVgdxGw+QkBgmEIEmiXqys5tx4MABWrRoQV5eHiaTCY/HQ35+PkePHqV9+/b069evzvP9d0ZCgpbtu4NMvs5C3wv1XHVTCXPuSmTkkAR+PKytk/gEIKmck4URDAaJxv4OyJEY5ep9jLu1lKmTzdw22YLTAdY6FANnoUPPPraQYfCRnlpzQvTTCj9X1REgEo0Kvl/uIxSRMRsVHMuPMuEaUxXxCdC9k56sdBUXXli3589fobysEshACMFr77n4/qPMWj67rZprmHZDIn0uKSMlWUH3rkp2llTQ1NcW4W2FryCCGgXZkgqvcNOsewUvP1mTgGzeVMNn72TQf3QhoYgPU4LEiGtsuHe1JieSS0nqRiqdsTrHCgC3R2boQAP3PW4jK0OFUinR70I9UydbWPjSSXTuBMyZMpUxI9dPOj87ByHLuDz1b16s2RhgcH9DDeLzLAb2NvDZtx4OHQ3TukX1ovKDz9zcf0cS119lZup9ZdxzW90pxq1baBBC8MJjqTWIDL0+Hq6050CYXWstDL7cxhNzTHRsq+VUYYQ3Fjg5eDSMXge3TrTUsi5JtChp2bLledVBliMgCTizZ5VFY8ql0wzoE2H87aW4PDFkGZo2UnPXFCvNm2q47mod7y3ax8zbzEy9MbWmCvimUkDCTukZb6q4oiMmovUSoF7cPHi3gWU/R+MWPX+4Ff3CywkOEiGEFFFy463xQIAsZCRqf2+tpHCoRIVMhI4dO55XLf4TkJeXx5bN0FSTiztzF7PvqLtzRKORGNDLwPrNAQb0NnBhNx0fvCe4cGgxfXroaNxYwmpU8vOvQYZerOGqS+u20TEmKOhxgYpP3srA45W5oN8RomVZtbzu/MKLMdNJx7bptGqu5sPP3VzYVUfn9jqMCQq6d9YhhGD2XDvpKRqOSAoczriS8PvlXlavDeP3Ks9rI1SlUSGLGBpJS2fRh13+38ksT0ep9JOarGL2dAPNm1Z/vz9b4mHEoOqFXZJVhdWi4MG7qslWSYrXLfs5FbOftLP4rUyEEEyd6WDDbwZMFReQjhEfbk5I+7EIM4Xk11KoQPz5H0osYM2GKG6Vm8nXJjD1vnI+fbtmCF+lI8akW52Y7b0J4KV7u7qDeOrD0aMHcXlk3nspk4nTS1m3KR7cBvDxV26W/Oxj5Vc5tbqUzCYlTz+YwqvvOXnlyfg8KCVJQaUzxsTppbz1j7QaYUYzb7Xy4NMVfPqth1v+EIR343UWxk8rJhqFfzycQqJVWUWOVv2tVBKD+xu4ZpSRJ2eraXnBQVRuHUlytadiQPg4wDZa0xVFhYJjljV8sOAtZt79wDnVIUqQVLKxUYRdKiZBWGjZWjD3wZrj+INPuAnnN6NztEXVWJVCJn7hZeeudVQ6osgRxV/ei1p0RAnjF14CCi96ezMefHQ/wwfr0esVPP1gMrfNsvHi2w627oqvHa661MSSTxMZO+l3XGXpmELtiZkj7Bd7kJGriLazsEjJhM02QqEQyr8IovlPRnp6Om27tGHT6i3sZgMJwhz3tsZFmBDp5OLFRXM6YCGJ0xzFTglNaE1zOiBJUtziiJ0kkkr5GV/CJNIRxK0SKiglRzSr1SquRIUaDWlkc4idBIUfgcBKCilkcIy9tKYbOvTxlvA/eSpGRYTD7EJCQouORjTHTCJbWMktYyb9y2ulVCq5euxVLHx9EalyNnlSW3zCzRF212h3VksaMkXjM8nurcmWmlAsTlJOEbk0pzGtUEpKoiLKMfaiNiv4fOknZGZmYjDUJPImTpzARx8sYsXylSgUEpcNvphQqC8FJwvJbZzDhBvGn9cGx9+Nl994kUv6jyRDblRLVBMSAZQZMr9vW4/b7eb48eM0bty41mZdJBJhnuUfCK/AIBmJiFAtewSrlEJH0Yvdig20ky+oUkfKQqaIfCo0xYybOI4HHr7/n74WSZL46NMPGXbRJRw4th2t0GHASAAfYUK0pBMGjHhxYcJKG7pxkB3oRQJJpBEmSAmnSCeXbKkmByWEwEZJ3AMeiQBeKikjl2ZxUQ8RJGArq8kVzUglC5nYmSR7Jx3pdeZ6YxRxguIz9hMO7MSIEiLAFlbQWLTCgBEPTk5zFEuamWuu+deFv/2t5GcD/jncM3sm02+5maQkH3ZtPimhvBo/9wgnDmw4FCXoEmJUeEoxkUiIAJ6kI/TpHeKjd3JZuzHATTPLUHqSsVdo8BtKad9OzfCLDbg9glUb/IwZZaKgQObwsQiNWpWz8PUUGmVreHW+gxdfDXDIFaZ3Tw3ffBBPxxVC8PK7Dq67wkTfHnp2HwjRs5uOcFhmwrRSQmFBUqKSMaOMfPNBFiPGFeGp0OIPCqZOu/m8TI0vuKAHb7xm5shxd62gk+Mnw2zYGmTYRQYuG1/MV+9n0CJPw29r/Tzzsou9+6IEbclMnuqgWYtKxl1lwuOV+WyJh/49daxZko1eHz+X7372EokKjuWH+eQrLwcORxh1iZElH9YkKE8WRLhjppcW7ovwup0Up//O8EFGHK4oxaVRJlxjRq2WmH6jlZmP2Pj6/cwaHo9CCOa+FGL0lVPPW/EIcZWf7Y7neP7Z+9BoBPfPSGLDliBLf/GRlqLk4NEQtgqZD15N54U3nYTCgj7d48EIZyfEZxGJCO56uJzUNJmodS8h5WHS1DGm3lfOB6+m15gs2ytiPPZ8BU/MSuahZypY820O424rITdLzfBBWtJTlCz60kPHdhoOHgtyJD+IxaxAr1MQcGnR7O2JhxgOaT+aDCfDRk7n1ql3nff1n8WiLz7hyuFXkBlrxn7lBjRqBYlGDZI+QP9+KmwVgl9Xh7h5vIGfVwW46lIjCQYFUydZmfWEnV+/zCa3tQP7xjISRU3SxyHseHHStZuCU8VRhl7j4vtvV5EVaYmluCs7iov5iSJUGNBj5NjpVFSoCRr2IVsOc6riBGrZQIwIaeTQii6ECXJAuYk3X9Ezf9EhXB6ZFtkqZt+RwqPPRRg48BKWLl3K1KlTadWq9i7zoUOHeO+99xg+fDjdu9dus/l3RqtWPfjl5718syTIpl0BPn0njbsfLed0UYwKaT9WOaOW2iwo/JRFynj/vmTuf9qOw7MZk1aPOahCbevAF88pWbTgJMWVITqLUC2Po7Pw4aUNXXGFtxGJCPYfDvP0c15OnBD4Y0GuurQm+WmzRxk/rYyRgw0seDkdg17B8lU+rr6phLn3J9Ore/UmzJjLTSxbtowOHTqccy2OHz+OzRZi78EQWo1Eq+bqWmr1s7hmlJG5TwcJ2QwUlzoIpBzHbrOSTGaNiZ036Siv3193eqLZpKR/Tz0ff+6lvazn5K5EmkXi4XZae1PemH+YZx611vo9IQQ/rfTz/UeZ3DUlkVvvK+f7j7KqfrZwURnhiA63S6Z9j5bntREkhGDPrjXYirxMGlO3ef/7n7h4/rH6lYFXjjTyy2pfFfn56xof73/ionULDSlJSo6fivxlinHv7noKS2I0rUME98CMRK7bWYHNDrfPLkOjVhCOCG6fbKF5Ix2vL3BiGVv7Gbh+S4CcliX/xdXXhEqlRJMYJWSPp7tKkkSiQc+BI36efzSlqnV378EQM+bYePjuJAqKIlwyRMO0W2oSXmkpKn76NIsu/UswF7UjWUonLEKECVLMyTpDG3zCjZBiZGZqsZgiOAmjPKOC8wkPh9hBG7pV7fKLmKCcQvaymQ6iZ50qUaU6RjQioVbX32L9nwqlUokiZCTW/BAJGgW5WfVP33OyVdgq40q2lGQlwWiAdGFAyILUZDUHbVHCARWHD9ff7fHzKh+XDk3gzfe8vPdhgFBAzXbWoBFamtMBAyYc2lME046RaApTWh49Q/ZHefqVSvQ6Bf166nG6ZL5fHp9jeWxaJOJdJPmnInzwqRtdYQeihn0kJdWfpvtnjL56FJ/u+45smqBAQRZNOOk6zJvvRXn56aQqS6doVPDZEg/fLPPy2TvVC+2de0P88HHd485Z0nTvwRAPPeXg0Opsmsjtq8gyC0l0En05QjyAMF8coAmtqtJyIyJMSdJW2rUVrN0QYs+aHFJTVKze4OfyycX07KanUY6Sn1cE2LlNQZot/h05otzFu7e/dM41ANizax2D+uq4bVY5H7+ZUSN0rWtHHZOvDXHnwzaWLMysNefs3F7LsRPVnVhrNwXw+mQmjjHXGv8kSeKpB5IZNraIG641V1kpKRRgMqpIsipqKGX/DItZgT8gMBqVHNiUQfNu2zjpM6MXCUQIo0RFG7pikOLjkiZiJP/4gXOug8Ggp4BysmlKmXknkViI+6bXJCa8PpmffoyRE2hR+/clI9mxllw+/hgavRJZxOpMPwYI4qc0cx3Dhqrp00fF4cMyn34dYc5TFbz4ZCrHTkQoKo3SvImaKRMsuD0yH3/l5q2FTn77Pp1f17h5/YMSMnKyyW6awdGTR2ghOpPPAbzChQoVLZq0IjUzhfKyU1RW2s65Dv9pePXtl7lm1DWcOlqIVaSgRUcGuWjQUsAxHNiIEaOMuFVWhDDHOcBpjoKACBG0aIkRozEt0aBlO2uxkkKMGHqM7OZ3mosOWKT4+OQRTg6zC5kYajS0piteXBxnH24cSEAAP5tZgQ495RTiEOXk0gIdeiopp4JSsmiCEzsd6EmYIDtYhyXJxLXjxv4ttbrr3jvZt3c/O9bvoiiSTyKp6DCwlVVYRQpGLATw4ibuOZp1RuWfJTVBIZQcZic6ElAIBRFFCGNSAl9/+1WNTJc/wmKxcMdd07njrul/y/X8q9G0aVNeevt57p02m8aRlqSQBQjKpEJ8GRV8/OVHSJKExWKhW7duZGZmUlJSghDVz1C1Ws3kWyex6IXPyHa1oCWdOMA2mohWJJFe5TtakVjE+KvHUVpcyr5d+4iFY0SlCL369+TRJxb/SxLNFQoF73zwNpOvvIk0Wx4RQmSgqyJi88VBtBiInvHNNZNIMSexU4IRMxLKWipYIQT5HMBMIgYSKOA4VlLIojE7WQ+AESsCQQaN8OKmglIihAngw0Iye9mMUiiIECFGBA06mtKaFCmTsAixh00E8HGYXajOUJRNWjRh+Yqf/ts1+SMk8ce/XAP+x2Cz2f6yBfz5Z15gwfy3UCgF6lgCqaE8lKirdqeEIsL112kYNkjP2wt8bN0WITtbyb0zDDTOUfPuIjdrNwRxlmtRoqIJrUkklUL9LgKmUtq3VpGWqmLbzhBajRKFKko0KqHVSFRWgsMuEY1IJGosBPV20lIVjL/aRIs8DZu2B/jqBy9JViUjBhsIhgQr1/uRZbjhWjOZ6Sp+WuHntzUBvCVWYloPo68ZyjPz3jxv0q+0tJR7Zo5nSF8fV42UkCT4+CsPn3ztQQiIegwIjxlNhp1BA3W0amFg1341pXYz6RnNUKugVZuuJCRY0Ov1VNgL+XHpR3RqE0Cvi7B6Q5BwxMglIyehwENBQRHNWnRl+9ZVVNr2MnGMhtRkiW+X+dmwXqApbU4woRyPwsu7Hy7g+yULKS/ZQ2Z6hD37XYQjArPZit6QictZxMRrFFzQSUFRicwHXyhp1+kypt/x4H/r3olGozzz9JP89usXxKJ+opEY/pDAoJUQEhh0ChrnqtHrFJw4HcYfEPToouPe25PISFOyYWuQJ16ooMIR4/LhRqbdYMViVvDjCh8vvFmJyaTkqpFG8pqoWb8pwO9bgmRnKlGpJCaNMfPs6w46ttUwcYyZl952YKuIcdmwBJb96qOwJJ6QGgqAwZ9JirsdYUJUJBYyfOwwHvxv7Gb9EevWrWXGbTfjdUJMyCQlC7QqJVFZoNUK1ixNJzNdza59QWY+bKOgOEowAJV2JVm5ggnXmFixMkrBIQOJgaZISJRwEjcOrMlRLhuho1tHLR997qPwqB6XSwZtiO4XwObNgrRIUyykUEk5QZULhdmBzhgFSeCwaVCFTCQIC17hxiPcWFND3HlLIreMt2AxK1i9wc9Tr0SYfPNc9u07SlpaWr1tngCffPIJlZWVdQaA/CuxfPlyvv/+e5xOJzk5OUyePJk2bdrU+V6Hw8FHH31Efn4+paWlDB8+nMmTJ/9Tx61vPFyxYgVTb7yZ9GgzHMpiFAoJU4ICY2KUzCyZXVu05EU6Y5YSEUJgl4oo1O9jxnQNqzcE6N1dy33TkjEZFfj8Mm8v8PLeOyDZM/HjQ4FEC6m2yiwkAhxiJ52k3hRp95HY7hQlpQJFVItwWVEEE7hiajnzHq1Wloy5pYSH706iQ5uaZKrHKzN6YjHffZRV1Vb+5gdOthwczLx55+7v9vBD0/j8o+W0aqHixWfM/LomwBOz4ws8r09mwcdelv0cRqmE/n0VLPjczfTJSYwaoScQELzzoZsfl0JueX9UkhqfcFOcsY79G7JqbNL8EQs/d/HcG5WUFapoFehfFRImhKAgdS2vvKJl6EXVpK4sC+5/0k6zJhpunRifwJ1VUp5dUE+7p5J1m0NE5AiDh13DnIefPecaHDt2jI/eHUtKYojGueqqY5zF2k1+bpxRxjcLs+pU3gOsWOdn9mOVdGydwL79ESo9YdYsTScWg+umlhCJwq9fZNfwKf4jps4qY8ZNVtrWke7ucse4+e4yvnwvi66DT/H1ggyumVRJ0TEDmdE4gRhNO0VeOz+L30vCYIh7CE67v5wmTdvy0cfnPsHr1qUxvbpr2fhbAm3DfYkSJth+Lb8vT6vl3ez2xLjyhhIiEcHHb2bUS1TccpeddZ/n4saBQKDHgJ1SGtGCLJpUPb9dopLDqi1Eo4KB/TTcNkXPg7ebSffGFS57xEZa0qnOtq5T4ihO7HE/MBKqSIZKRQlNh1dw4HCEgYOHMnTo0DrP8d/d/7i+sTA/P5+xwy9j0o1x+46n5yTXabsBcPcjNiaNNdOpnZbBVxdQXqrktyVppKVUE6Y+v8wlY4u561ZLLfWnvSLGNTcXo5A1FG7LoZFcTe4FhI+Dqk3kNo1w641GJoxJYPueEL+s9rF1V5CvF2SRYFBwqiDCrv0hEgwK+vfU88LbDt5/yYhLWc7023T8vMJPWQnEbOnIKQVs2V5wzvPDyspKenXpQZbFSnJWgC7dwF6mYNu2KIT0qK1eUtJj6PUKRg42cOtES9VGkb0ixuBrCtm1su4WfoA5z9hZuc5PRYmGxqVD6iTqIyLMfraSTs4ZnzMtMjF8uElOlkjxtSQ/dJyTh5Mwm+K1i8Vi3Hqvjb2HwnTrqCUaVLFxcwy3XUNUo2b7vq3ndP1ncfGAVjz7kIlf1/p59am6O1lmz7Vz1aVGenSprYQfNbGY7z/KIhSS6TG8ADkm2Lq8UVVmwJ/x2HMVXHKxoeq+e/z5ChItCpb+6uOZOSlVre5/xhWTi1nwcnqVbdDNM8vY91l3dBjivnN/UtblK3czcGIP5s79xznV4fprrmfbhp00U7XkuGI3GcZEvvxSW+MZ8NMKHw9OSSYtULfdTFRE2KVYgyktgMXehoxY7Q2fSlFOkWk7+7ek17BAOnA4xKjr7KglFZWuGNOnGLjjVhNOt8z8hT5KSgWJSYISewiNWqLgtJ6UnF5ICjU+rxdHqQd90IRap0adIqGzaAiHwmz+fQ3hsI99h0/Ve+3/zjYg/9U6GeLfqa+/+pqXn30Vt8ONRq3F6/egEhqyaUoMmQqK8eOjOe0pVZzGIznRaDSkpqeQlpqOrdCOJqqj3FVGOBbCGLPiJ56FESaExWJBo9Lg9wVQqhTojXpi0Sghf5hILEJiciJJaYkUnijE4kvDFE0kYgjgMVdwz4MzkSSJeXOfJeyJolPpcfgqicqRM+EwoJAkzKkmFnzyHm3bnp/6+3wghGDz5s28+fLbnC44jSRByB9G49cTiUYRhihtO7fG7w9QeqIcTVhPRBXEnGlk8q0T2bZxOxISvQf2ZsiQwf/ShPb/LXA4HLzx6pusWbEWrUbDFWMu59rrr63Rgi5JUp3k51l8vPBj3n/7AzSeBGIRGbsoRkiQlppGelYaM+6bTo8e1XkXsiyjqC+t7r+J335dweP3zyXBlogxFhfJneQwPtxo0CETI0Y8fFWDjigRQMStFRHoMJBKFjGiVFBGmBASEhq0WEkhTBA3DlrQkQhh8jlABrlEieIm3uauTlARi8UQwbjP7dmAJZkoIJFqyEClVxImSHajbKKxKLFIjJSUZG6ZfjN9+vQ5p7nB+YyF/xLyc+zYf26nQpKkf9rr7v86zmVQP3ToEI888Cg7d+xAqQkjSRCNglZpJikpGaVWoE+I4fVUotUo0BmSkYSE3xckHFFjMvmRFBImcwa2Ugf2MheSJNGoeRo+n49IVELEvHh8XiRUJCenolGrMCTocJTHcNgdhGIedIYIWq2SyJlwYiHr6NK1D3nNc9mxbSOVDi+S5CYW9uFyhwmEJEI+FTqNhgv7dGD2g0/UqWg7V8RiMVavXsG6Nd8jhKBv/8sYOHAQKpWKXbt2YbfbycnJIRKJ4HQ6ycvLIycn5y8/7+DBgwSDQVq1aoXJZKpzMHO73axa9RterxuvN8T6tb8QjUQYNuJyJkyYVDXwezweTp06hclkonHj6gl1MBjkp5++J//4XhKTMrjssjF/yyTF4/Hw0Yfz+X3dMrw+LzFZhSHBTGpqIyZNupFgMMjChfMpOLULtRIaNWnLoCFXsWnDMgoKi1FIEWQZVOokjKYUmjfPQ63WkpWVQTgcZevWtRw9vA1JhIjE1Oj1JlRKBUnJSXS7YAB9+w7mvfdeZ+/ujahUSho1aswlI8azfuXvlJaUkde8KVOm3ULTpueXZvxfIRKJsGzZdyxb+i3HjhfgdlaiUUXw+6OYzAKdTonFms70GY/Tv/9AYrEYGo2GaDTKihXLOXJoJ5GoEgV6YrEYzVs1Jy0tjV27trFn1+/Y7WWolGrymndCrdGyY8tyYnIYa2IOF/YcxupfV3P61DF0xgiJSWauve52cnKb8M4br3MivwCz2cKEGyZw5VVXEo1GefedN9myOU5uXHjhQMaNn0pmZiazZs1iwIABjBw5st5r/fHHH1mzZg2LFi36l9bwj9iwYQOvvfYaN998M61ateK3335jxYoVvPTSS6Sk1G7tKy8vZ9myZeTl5bFs2TLatm37Lyc/169fz+1jZ6BAQWu6oT3Tph4VEcotexhwmZPvfgzjdSpp1Biyc8EdCDGwtwGtRmLFOj8t8zS8/ky1P++CxW7ufsBNXrgLJzlCOtnk0KxqgesVbg6zk9Z0IaJ1QfMDPPWIiQG9DFQ6Y7y/2MUXS3y43DK/fpVF86YajhwP88JbDt55vm7/yo+/dPHlD16++SALpVJi4OUFjBn/LFdeefU51+iGCRezc2MJTYPdcGTsIDUnxLrvc9m9P8R1k1zobS2QwnqKOEFI5aJZnoIJ43TcPMFY1Wr5+5YA426uIGCzoEWH3hrg7fkqLu5bt3/nw/PsDB+UwONP+whv6ltDJRsTUcqSd2DNcTP4IjUOb5jtu0PccJ2ZG6+rJiVfe89J6xZqhgyITx4nTS+jz4VaXnvGgEOKsGrDyjrJrLqwd+9efv52Is89Yubx5yvZuS/EiEEGdDoFv6z2odNKbNwWYOwoM4/Nqts/cPJtlexb0hYdBnToqVAXMv3pAvr10vHocxX0u1CPyxPjgRm1f9/nlxlweQFbl9f2QQLYtD3A0l98PDE7mZ4jThMMSvTtZiQWldiwKYKmojHJvha41GUkXrCPiy9SsmFbEJcrhqTKZfHnq8+pDgB9e3fFbXeR4MvFgxOzScGrbyi5dEjdPlFPvVTBmx+4KdzdpN6J5GP/qOTFlyJ0oneVYlMWMic4QDlFVQRPTBEiO9GMpPcTFAEWvJLGo095Ce3tgD6ayGF20UG6sNbnx0SUfA5QQWlV6qkWPTk0w521g059BiOL+NzwfDdKP//88/N6//9W1DcWhsNh+l7YCoVQ0jRPwmqV+OaD2oq+MluUSXeU8vNnORw7EWbEdcV8+k5GncRUmS1K35FF3DTezA3XmdCoJb5Z6ueV9yppnK1l96oU2tCt1u9FRQRH89VsX5uKJMU7ggZcXki3jro6/d8BnK4YXS8uJClJ8MT9qbTMUzPy6gocrhjGxDBrf89HpTq3ZrQvv/yUD9+fw0tPpNCvZ/XY5fPLXDbWxuntGfj0pUyYqODpOSlVSsX8UxFum1WOUgmfvp1R7wbH5ZOKmDs7mXHXh8kqq99uZpf4nc5SH4QQ8QRbFOxlI52luBXVcWkPi77z06u7niXLfMx+opIbxxuZNd1a9XeTZcEjTzv5/DuJdZt3ndP1n8WggW0Z2BsmjjFzYde6icfftwRYuzHAA3fWVNaeLozw0LwKpkwwc/+TFTRrosLhEnz3Ye176iyef9NB985aBvY2cPBImHses/Ha06k8+WIlLo/Ml+9l1mqxX7PBz+ffeXnz2Wpy9sGn7Cx/vR0pUt1tr3uV63nxwxcYOHDgOdXhgdkPsurj37EatOQHTpKrasL0x+zcdmO1cumHX7w8MiWdtHBtUhMgJmLsM/6KNZyBLeIgQzQii6ZVQS82ijmp3Md3X5rp36v6nvv0ax9PPB7BauuIWUpEFjIOVRFF2v2YtHoslW3QoieodnBKOsTQSwSfvJNBqU3D/c9kEohYa51LpFywbcdWnF4nGpOPfYdO13vt/+nkZ33Ytm0bC9/7kIKCArweLzq1nkZNGjFt5m20b1+zDT0YDGK32zGbzeTn57P4w8/werz07Hsh14y9GoPB8Jdk11n4/X6W/rCM4sISWrZuwZChg2t0MZSWluLz+cjMzOTQoUN88fEX+P1BBgzqx2WjL0Oj+Z/3d41Go+zZs4dQKESbNm2wWq1AfIOpuLiYlJSUqvb0/4r0+0/BudQhFouxZ88eAoEArVu3Pq/Ohn81/H4/X37+FTu37qTSWUl2dhbmJAs7tuygqKAIlUpJ06bNaNwsF6fdhdFk5NoJYwkGgzz28BOcOJqPpFBwYa8LGDR0MD98vZSKigrUWhUDBvWnstxJcVExyalJuJxuiouKiUViZGRlMGLUcK68+gp0Oh1btmxhwdsfUFRYjNli4pJRw7jiiisIBoPodLpzXgfUh/9x8vOxxx77p9p4AR599NH/7uH/T+K/M6j/q9AwkFWjoRZxNNQhjv/JOjz88MOkpqYyY8aMet/z6quvUlFRwfz58/+283jwwQdp2rQpt9xyS9VrM2fO5IILLmDcuL/2ZXzsscdo0qTJv5z8vO2maaz9eT1d6V9FTrpEJYHUo0SVfsLKAPdMT+DlFySatffRp6eWB2Yk1Xgeffm9hzcWOFm9JN6yHYsJmncpwWczkk4uJzmMFh1KVESJIiPTgfiurNxxA6uWptby1Vy3KcDrCxxs3xVh7GgjZrNEk0Zqxo6u++FdURnjuqkldGqnJTNdydsfulj+2yH0+rqVW3XhhgkXc3RPKc0qhiCE4HTS78x7XmLOoz7SCgZQzAkC+GlKa3SSAVnEqNQUIDU5wq/fpVQpVUZfZyd/ayokl9GmjYKQHMbrk7nzFmtVUI4Qgm9/9HL/3ApaNlNTVCSQjnYkVeTWOq+ICHPKtIUHHonx3XIf8x5KqdF+ec+jcRVax7ZaolHBsLFFtGtmYPOi9kRVEUbeezG333FuiZ8+n49J11/I+u/jZLzbE2P1hgDhiKBXNz1Od4zHnrNz7ESUL+Zn1mrf3L4nyMQJIXJs1V7klaKMDlft43RpkA9fS+ehZ+xs3xNi3sMpjBhUbW3gcscYO6WE8oooa75tVKXiPQshBNffXsrc2cm89p6Txrlxr80/khwPPenip0+SSfO0Z5/id0Ze6+WtZ9MZcHkhQpHJ19+uP6c6APTu0Q5lWSp5sU5xj+G0tfz2s4nszLoJpKW/ernjzgDLvjXXqVoFaN29FGtRdyxSbeLXK9zsYSMmS5SBfXU8+bCFvMZqThdFuPqmErp11FJ4WsG+PSA7kmgtda3x+zERYy8byaEZyVT7/fmFh33KDSz6wIjRnMu81zVYEzNp2bLlefkfnytR8r8d9Y2FsizTsW0eSm8SltQQYSlIkkWFHFUiCSVGk8yFvSS+/cGH0ahg1HA9G7YGcLkF235tVMeR4uh9SQkl+9JQpVQQI4LCmYapiY3CfBVtIr1r+JX9EWVJ2/nw8xid2sXvpT6Xnmb0JUZmTa9/kdeu30nWfpdLcpKSR56t4KXXfHRqq6XMHWDdhpPnXKPbbh3HsL4HmDrJ+of6CO59yMXPPwmUpY1RocFOMT61nbZtVITD4A4G+W5RBnsPhThdGOXuqbW9fcvtUcZOKeXnT7Po2tNFTtnAes9jp1hHF6n6XoyIMHvYSBNVHqHUE8Q0XvKaQ4vGGhZ/EaRzFwXLv6jbq7X/qBLeen/DOYc+AQy+uAs6tZPXnkmrYavyR6zdGGDjtgCz76j+u8iyYPTEYg4fD5NgUBCLCvasacLD8+wMHZhAv551f9bIcUXce3siqzcE2LoryIKX01m/JYDNHiMpUcnibzzcd3sivS/QUVEZY9ZcO9t2h2iSoyIcgQu76rjjJgvjbivl2PocWkqdah0jLELs0qzgh19/onnzuonKP2PZsmU8PmUeFslKieIEjWNtiTTZy+aVqVVdDTZ7lIuG+MguqzuHwqYowJu+n9ziQShQUswJbBQjoSAsBVBpYmRkKNi7qZrELbNFGTDYTW75gFrq4ICIt252lqoTm2Uhc8y8lmXfG2iSq6JZRzsd5SGoEyUkFYgoRJ0gAmAXJZRSgFMq53jh8XqvvYH8/PvRsC6Ko6EOcTTUoRr/m2pxPmPhv8Tz87HHHvtXfEwDGtCABvzHoUOHDmzcuJEvvviC4cOH19j98ng8/PTTT5w4cYLBgwf/becQjUbJz8/n8ssvr/F6x44dOXz48L/sOJFIpMZkVpKkKgKwrg203Xt2kkZWlfqiNHEHXQe4eWiWkWZNEjl+0sgzrziIaIK4vAoevLP2wvGaUSZ+XuXj7Q+d3Hy9hUeerSAjJ8bVt8VQK0/z9RIF+ad86CobY8BEBWXopQTKrLt480lTLeIToF9PPS+/6+DhuxN56OEw1iwv026s36fH45Np3lTD9j0hAgEZs0nC4XDUMon/K+Q2bsue7UV4hRsVKiI+FXfcX4bV0YYAXgL4aCNVq7QUkpKUSBM8x8zccscuvloUr41KH2bctEpmzagOvAkEZG64s4x1mwI8+0gKE6aXkp2h5velcb+64yfC9BtyiGRfVi0vtBhRUnMD3Dw+jf69DDUUsB6vzP7DYTq00VSFngzub+CjDyRySUFEBcuW/Mi0GbefUw2MRiP6hFyW/Wpj5BAjZlNc6fjLaj+z5trYdzBMOCxo31rNlTeUMPqSBMaMNhGLCT5YFOTX5YLM8t41gnlcynJQRnnu0RSeeKESo1FJlw5aHp5XwQNPVnBRHz1Ot0ylI8bIIQms3Rhg8DWFfPJmRpU/oNMV48Gn7bRrFf93mT3Gy0/WbENVKCSefsTK+g2lhHe3IDPWjOPHdvHUS5WUlEVJTk06r01krzNC22grkOJppJqQlVOFwXrJz0NHIoSdRh5+ys3XH9WeIJaURSkvlWhcB/EJYJTMqCSJ9KwoF1+kJiM1fh80ylaz+adcnnrJwd6DXvoN0rD6Zxf4/vT5nCKNHFKkmqGHBslEh1hf3nh7E+PHBzGbc7jtttto3bp17Ws4dIj58+f/R/ofr127FimmJiIiFJdHUKPHXNaCdHKQkCi17mCn3sZLTyeTnqpixTo/soCqRKx6kJAgaBxri7Zcx2nFQTpdUsiadTIiokVH/eOT5DNTVGqjUzstNnuU0rIo6zcHmFWPxduR42FUqrhFR0l5lMXfuEm3mCgtUJPcOEw4HD5n5VNZ2QkmXFPTj+yBx12s/iKDXH+rqu93Gtn4Im4O7dlJZ/oSNR9iydJK7r3DxLjbSvn0Ww9jRxurbCJOFkS4YlIplw838MFnbvTWEOHSIJo6gvG8wo2OamJYCEGJaQ86lZdLJ+Zz120mLGYzz77m4MsfPOQ0hntvr58YvnOKiR+XfcOEibfU+54/IyFBg6MyxgefuuslPz/60k25PcqGrQEa56jZtT/I489X0rGthkVvNGL77iDPv+UEYMoEC1NnlXNh16yqTomz+HW1D39QZvWGAIP6GXjsviSiUZi/yM0X8+Mq2p5ddbz3iYuH59koLI4x7ioTrzyZitmkRAjBmo0BLp9cgtcXw0YxBmEim6Y1go8KkzaiV4TJza290VYfKipKcFBOksqMHIFSCsgt7MigUXt57Xkz3TrpSElWkpMXxlZWfMbPrxoREeakYj+N9YqqQK8cmpFDMwDKk7cx9Covv6z21/i919/xYbK3rtMWQS8loBMGvMJVFWqikBRkubvy5D+207kLWGMZEJKIlMR9kp3YAIlkMkgmgwKOI4l/v9biBjSgAQ34/4mGwKMGNKABDfj/iEsvvZQTJ06wceNGtm7dSkpKCkajEa/Xi91uJxqNkpmZ+V+qL/87cLvdyLJcy2jbYrHgdDr/Zcf59ttv+eqrr6r+3bRpU5599tm/2K2LYSBOBlfqTnL59V6emFO9gGzeVMP7L6dz+aQirqwntRhg2g1Wrr+tlGW/+rhypJGn51S38c+YAt8s9XH//eVUVgRwYicmokT1Dnp1rzv1G6BPDz05WUr0lhCl5TKffO2poUT6I95a6ESphKkTzXyzzMuksWZ+Wf4tD855qt7P/zNm3T+Prz/7hcKU9bRqpiEzFqRZtpn87zI5wSHyqNsryiSSOLRPicMZo8wWQ6+TeGBmzevS6xUsfjuDjgMK+ezbk9xxi6WGgqtZUw3vvG7k9jvWkOntiJVkBAKHuohg5iG+XxD/vJbNNBSWxP1RSsqijJ1SwvBBCby10MVXSz0oZCXFJ9RklPWMtzYjoZAUZGbWJMT+Ck898w7XX9uPPQfCTLjGxP1P2WnWWM1LT6SSlqLiZEGEp16qBCKs3+onFBYsWRrCWtidXNJqEIwREcahKcTuELz2vpNbJ1p5+gUnm3cESdDo8EWCHD0e4/1XUslIi0+X1mwIMP1GC/Nec1BcGkWlklAooGt7LcfyIzw0z87UidZ6z/+2KXr+MbMQVdjEwN561m72YtBDWdHp86pDNAqaM0nAspCxU8Kzr8F3H9UmQaJRwceLw1hELr9vtnPzzDKefTiF5KQ4KbF5R5Bb73CjihlqEMN/RnaajtXfpvD9Lz4un1zM4rcySUmOJ3XPmZnIF0t8nDiiQGcK4/VWL/oBbBTT6UzS55+hlxI4fVzFlz+mUVFWitForLMWmZmZ7Nu3j6+//vo/jvzcs2cPEoIwIQCa04EkKU6w200HuP5WP7Pvqq7ZhV113DbJQv/RhRw5Hq4VGgnx++JUYQSD6QgWTwuyYy04kV9ETqaGMncCAbxV4++fISc4aZQd/07MnlvBFSON/LzKz6Gj4aowsT/iuTcddG6vZeytJZSVR5n3UDJffRNl2xodLrfjnFveAUzGBBIM0ap/e30yS5fGSPHlUm48iKQJIXkSSYrkkCCZSRPZ2Ckmzd2WT9/Zw9Jfi7l1cgKrf/fz3OsOkhOVuJwKXE4JowVa5KmxWJT07RNmqfdXMgoHkiBV1yEiwhySttJYtCEqIvhw4045SM/+QTZth337YzzxrAdfKEj+6SgF+SoS9QYy0uu/xsx0JTuP28+5BgCRiIxWoyD/VIRN2wO1PGA3bPXj9si88FgqH3/locwWZff+EDZ7mIpKFVaLktfedxKOCIQQ5GarmXajlcsmFDPjFiv9LtRR6ZR5/X0ny37zMf/5VNLT1ESjcOBImHsfszN1kqXKPqBxrpq596fwzVIPv6718/is6uesJEkM7G1g4asqBl1RQjf6U0YhO1iLRuji7ooKLxZtgK6d+qHVnnvKub28GJ0xQrM+xzi5UkYVScIV9ZC8ryc3jjsCJjsIcLrBqdqJX1tCorcZKtRUSCUUKo8y4hKJ3zdGMIia4xaA5LPQsV2IHfuhuDRKVkb877h1RwSznFLvmGklGS8uDMKEjWLUjWRUajU790QoqQyj1aYQCYY5xA5UqEkmEyHJePPK8IQFokDwX21eNKABDWhAA84Pfzv5GYvFKCkpwe/3o9frycrK+rc0yW1AAxrQgH8GBoOBmTNnsmLFCrZt20ZpaWnVz5KSkujevTuXXHJJDcPtvwt1Kc/+WUuTunDFFVdw6aWX1vpsm81GNBqt9X5rqhlPsZMUMgkk5/PA3XUrZwb2NpCWXP9zJSlRycA+etq01LD4Gw9DBhiq0rABrrw0gc+WuFm+LIoBI7v4nXRZIhAQGAx1X7/bI5OQoMAfCZOTqaRLey2vzncw45aaxOLGbQH2HwrTt6eOL3/wcuBwiJRkFesXraKk5NwTvo1GI6mZGt56NoHyiiger4ZdO2WiZ2z562tPBdCErOSfCrLkJ2+t8zsLhULiluvNPPS0kxk3Vy/+1mzw894nblwemTZdZA4e2oBI1KNWS4wdpWHK5OQa3nnlNpk+w8ootsfb0d//2E0oCJIvkSx/e3KlpKrFok94yMhOP686HDlyhBvHmenSXst1U0uZcLWJKX8gG5vkqpn/Yjqz59rYvifI2NEmBvZM4N5ZB1GVazATD8dyYMOZtoefPkqieycdQgiefMHJgcMRJow1cc1oI/6AzBsLXFwxuYTvF2VysiBK00ZqJlxjYcI1tZW+V0wuJhiSSU+tf2qVlaEAbZgKTjFimI4eF6h54S0HPr/7vOogKQU+3BixUJK0hacfMXL4WJiHnqng0XuTqhTLHq/M5NsrURe3JF1qgttdyc7dNi4dX0zIryQQiuF3ach19KKEXfUmHQshkLTx8IcJ15jp2FbDzEdsLHqj2g+sQ4sETvzYBTMhDrGTpqINSWcIZwnqTVAG8Nh1qNUmIgEXBw4cqNe3W6/XU1hYeM51+neB2WwmLEdQYECBsor4lIWMnFLErDtrbyAlWpU8+3AKt95tY9V38Xbr4tIoz7/mZe3aCJVOmdR0LbfNdPL+wvW4jzYj5FXQohX4DydyQjpIO3rU+tywCKFJcaJUWLl6op0jm9NRpZfRqrmGq24s5ukHk7l0qBGlUqKwOMK81xy0aKrmjpusXHFDCRf1NvDOB34G9tWycqWLxJg4r+dMekYjjhw/RMtmGk4WRJjzjJ2IMkJF8xWMHKrnypFGtmwr4N0FhzEWdiEj1ohD7CRdyiXd1YmSYzK79tv55ReZVFtPXECZaQ/Tp2u4b0a1onTk4ARm3BJh2JhV6CubIPkseBQVmBtV8Pq9OlatPsLpwoNc0EyJxQoLFyjJDHTDfspCAT5Oqw6gMPpo7u9NKOpkzfrTtQLxzmLjdomWrbqccw0AQmE146800ThXzawn7HRqp+WKEUaEgE+/9bBha4AZN1txumWaN1Xz6xoftooYU8Yn8s2PPl5f4ECnU9CpnYYfV/gZOTiBEYMS6NFZx8LP3Xz6jQdbRZR2rbTcOtHMjIfsdGijRauR2LAtQKJZyYEjIYYNNGAwKIhGBW8tdPLGBy5WfVP397dFnobWeXrC5UoaS61oJFoSI4oCJT7ZTUH4d0aMPHcvbIDU9Mbk5goOHA3z3uvJzHnQjVxh4DA7MVZaEJXJuCQbFw+Grz/Kibfsf7gLr1dwdXclC7+M8OY/cph8ZykHtuwlwVkzYCMx0ITnXj3OS/MSeeQfFcx/IT6m2Sti6Amhou4AubPhIDtZR6PEPPJ6NMJ1KEDhCQtHfXaM+lL2u1w0pW1VmjiAzgC6LmDzlOFzxc6rFg1oQAMa0IC/xt9Gfnq9Xj755BPWr19POByuel2j0dC3b1/GjRv33zY3bUADGtCAfwdoNBqGDx/O8OHDCYVCBAIBdDodOl283e6Ppul/B8xmMwqFopbK0+Vy1VKD/negVqvrvZa6/GLatu7Ez4eWkhtqgTVJ1JtKfmE3HZ987eGSi6sJwD0HQjzypJf8Y3FlkDlRMOEaHSMGJTD1vnJuv9GKyy3TrpWGjm21zJxq5eB6DZLHykkOUO6GhZ9L3H6DtdbxZFmwYWuA/r206HWw4utsEq0Knn7ZwcjrixgxKAGDXuKrH7wY9BKfvBVvC5x2fxmr1wtWrvMTlZXn5ZGzefMmRg9P4KK++qoQoc7tlKz7KR8q456KynrIJVkVJNGqZMfeELdNrn09Z9GsmRKjysCpwhitmit57Ll4IMkzc5LJyVITDMp89IWbb3708vm7mbUCQwqKIrjL9ATw8sDMRCaPNaHXK9hzIMTdcyrZvWcjWf6OpJGNhIQ9qYBH733xvOqwatUqLmyjYuhAAy++7eDm8XXfnw/emcT420t5aF4FQwfq+WxxAq++uYuNW6KU22LEhEyGRslHn/r5+Asvq9fE8Ici/PZtBo1zq+/Rgb0NfP+zlwsvKUCrUbDojbpDrQBunWjhzofKWbc5UKf6DWDF6ggRrxqRaqdbpyyOHA+jVkmoNYrzqoMmQcHx4B5ayd1Ja+Zi0tgMhBC07lHMt1/badZMQSgsKDytQGNrAqoQ5frD+ENOBvXVs+jTMF4v9GAwTuwcYTdRIhRwnMa0rHW8Cu1Jrrmymrjp1E6HvSLG8pU+hp353tkr4wFGJsmKRzg5otiOAhVaOYEAfqIiUtVW+mf4hJdoNIY51USbNm3qrcWxY8eqxsX/JHTt2pVwSCKXRvjwVL3uxcnAAZp6ycNLLjZw94Murppg59oxWh55NIiptCNJIpVkScJjdzLv6d089ZSBBYvyOXY8ytAhBvKLDtK7sY5D6/eQ6m2L6kwit1e4OaDYRLJd4tqrBAn2bmRKVk6ykaMxF2XFWmY/6uLJlxykpShJtCqZMsFC/15xVWKiVcGs6Yn0HmLnnbcEYcmPLJ/fBluPniOY/fhGxo8x8MYCF08+kEyvN3QEAoJPl3h4eF4FH7+ZwY3jE7ho5C7Chy4kRBCIP2dipgou6mNgxaIUEqVUHJRjzfJz34zawX55jdU8cKeV46ds7NhTwM49ERa9lE6fCw1cd2X8PSvX+bn9ZgVt/T3ifwcJtOixxvpzzLUHL07Swjm88/5hbrjeSIKh5nPM6YqxZLmSz74Ycl51aNYsjwu6HKFRtoq2LQPcMt7Cb2vjrdl3TbHy8txUvlrqZcFiFz+t8JHXWEWv7jpWbwyw8cdcbppZSjQqmD09kTFTSnA4Y4wZZSIlWcntky0s/NzNS+84GHaRgYKiKFt+blQVHiWE4N1FLpb+6qPb0NOkpyixVcaYeI2Z3CwVmX+hcu3UTsO6TX606JAkqYo8NGFFp9Dy2y9fcuWVV55zHU6eOEJyopJLh5q4epQRY4Kf+x8+TZYzmbBfIqZ3k50a4KsP4963F3TWcUHn6jGkcSMFH37u5vLhRtQE+H3FeprFOpEgmYmJGGVSIbayKPNeraRPDz1X3lBCx9Y6KgsSgBO0oEOtc4qHJJUgkOlIL6xNtRAFcVhPW3EhNmcR7vRdJJBeg/gECB4CXTNokteYyl3l51yHBjSgAQ1owH+NuleS/014vV4eeughVq5ciUajoVOnTgwYMIDOnTuj1WpZuXIlDz30EF6v9+84fAMa0IAG/J+FVqvFarX+jy7wVSoVeXl57Nmzp8bre/bsoVWrVv9j5/FntGvfHr0lyEnL7wRDcr3v69lNx69r/BQUxf1Ely33M/baIBWrepBZeDEtHIOxHO/PzZNl1m0Ik5mhYuVaH0IIFix2c9mEItwemZCxlGaDj3Bhb4nnnjLz6bce9h8O1TiWLAvue9zOmFFGHn7WwejhRpISz7b+JvH5u5k0ylFhNim47QYLzZpqqkjC2dOTMBolFnzqZuDA8/NwXf7Tp0y6Jv7IzmuiZu/BMN0768ho6cCkMFFK3YmwURHFr3Iy5Q4XBw5F2LY7WO8x1q6PEAtocHlkVm/w43TJvPJkWpVKVqdTMGWilTl3JfHg0zVbNGMxwawn7HiFmyUfZ3DbZEsVWd2xrZZfvs6gQ3sl5RSxg7XskNZx/e1j6NCh9sLxr7Bj60+s2uDH5ZbJSFNV+fX9GRazEkkhcd0VRtZs8DPmBhubN0lofKm0DfVDG04kvXAAWz/szMIFAntlmCk3GGoQn2cx6hIjHdtq6N9Lh1ZbP1Gj1UqoVfDyOw78/pr3qxCCSkeMz771UKo7xCfvxRW4u/eHSEpSoNWeZxpoTIPS6mC3ci03TYx7M0qSxJjRRnTFbShb24miTU3x+6BJ35M8Nb+CZ9+vYNhImW+W+Wnp7UcCJlSSmhQpky5SXzrTFzcOToiDRER80zoqIpTpD5Ha9TgPzKzpszhkoIHHXqhg0/YAFZUxTp2UcWBjh1iLjWK6d1Ny7Rg1FqWFprSmgLqDOzxU0qWbwOkoJjE5ifXr1+PxeGq+x+Phiy++4MSJE/ToUVuN+O+O9u3boxAqMmlMlGrfZME5TOQlwZGjMW653U1GST8S/2D/YJKs5Nr6MeNuP5eOUJGSEeHz7z2sWpLJ5wuSmf20B2/r1RRlrqIwawXHjOvIlPNoVjmEjIoemCQrpaIAp1vGnN+bbqFLaFQwAml/D04c0fDQzKQq4hMgEhFoNRJtWqrJC1yIQmhQKM5P+dm4cWP2bDMw71Unyz/PpvcFeiRJwmBQcNM4Cy/NTWXGHBsJBgUvzDNRbt1LjHhnQT57yWgU5s2FTk6HT7FdrOGwtJ2xlxvrPd6Y0Sa+/sHDyeMKYpXJ3HxLmNHXl/Pa+w6Wr/Rxy3Q3Ge5OdV5DU9GOEk6hQEFCYWcuvtTO+s0BhIi3mq9a76f/ZUUMvWTSeXfF9ezZn8PH4pYGZbYYJqOCu6cmcvfURNq31mJMUDDxGhOHj0fQ6yRefSqNRW9kkpWu4vctARa8nIHDJaPTSXz1XiYer8wVNxQzamIxY28tQZYFBj188rWH5x9LrSI+IT7W3DrRSmqyEjkm0GgkNizNZfYdSVjMClzu+hWLR04G8WnLiIna3R5qpZLDh3eeVx3Ky05z7ESM666Kb8JcMsjAzt9TWfBphJcWeJk7D66+zFjvPTZyiJGVvwcYPczI6rURsmLNOc0xdonf2csmEJAbbM/2bfDJxzEOHonw6psBmgZ6EMRHuSiq8XmykDnANnToySEPjaRFlQqRcjhzG5JKNs4KNZk0rn1C0fh7U1JT0Roa3Oka0IAGNOBfib9lVP36668pKSnh8ssv58orr6zh3RIOh/nmm2/49ttv+frrr5k0adLfcQoNaEADGvB/CoWFhezYsYOysjIikQi33x4PgamsrKSwsJC+fftiNNa/QPvv4tJLL+W1114jLy+Pli1b8ttvv2G32xkyJK5GWbx4MZWVlUyfXp1ocfLkSQCCwSBut5uTJ0+iUqnqbVk9XzRrnkdykoTR6MHtgmMnwlUhM3/EsRMRmjZSMWJcMbOmWXn62RDZtotrKCF1kp6cyl784/lVzH3CQJktxrgrzYy7Ek4XRrjyxmIiIkpqipFvno+nUY8YnMAdD9rQ6yQu7KqjwhFj5boAbVqo+WyJl8H9DeQ1rkmWGRMUXDbUeKYuMh99UU3iNMpRo1bHXx816qrzqkUoFMSYEKc5hg008NLbDm6daOHbT5KZeKuN31YVY4gZSZSq21+jIsJeNmEpyyRa0hJD1nqeecXByMEJVWFHZ+Fwxvh2mR8lSUye4iK7cZQPX69b5divp4FZT1TwzTIPHdpo2bUvxPuL3Vw+PIFKZ4yuHaqJ+z0HQjz1Dy/HjwuCYQURXSVNg105zE4uv/ry86oBgCz70agldh8I4fbGCUYhBAePhHG6ZVo0VZOaokIIQXFphA1bg/ToZKJoVVOSY2dCNCRIECbCBHElHaRDsyCJVgXjrjTXe9xrRpnYvT/Edz972bUvxN6DISwmJWNGG6tS5T9b4uGx+1Jwe2QuvqqQ2XcksmJtgKMnwkiSxMmCCP5wjDunm+l9gZ5YTPDae04qHDEsieeu7o7FYmglC/6oGwnB8lV+Vm0IkJulom9vLW/O34MhnIqFJIzhVI4cLaG8THD1aAM9u+k4dCzE9Tf8jiirDrQRQqCWNLQXPbBRzH62ElZ4aNtGxX236hl7eUoN8gOgojLGvDnxoCinSyZYmomNYxgwkkY2zq2CXw/kUxErRkkFQuNDr4TUQHOUUvxvVKkoJdpkL99/kMKI6w+hyExh06ZNbN++/f+L//H/VigUCpQq0ER1KFASFH50kgETFlauDcdtCeogd35b62fIxSouH2Hi3puNaDy1264VkoIUb2ueeewUHlnJuHGqqg2b668xcv011c+dr7738sCc05SbTgEQciZgc4TpQr+q40uSRKJIx1BkYcIt69iyKhVJknC5Y4QjxFukYwIVSrLlFkTFAYLB4Dlv+LVt25awyse8h5LrDKRr10qLXhf/vvXtoQNTIZLTwF7Tj5iTI2RlahGyRGaOQF2RiuSxotceq/d4Wo2ERiMRcZmIEcFmUxBamcHhVRqclBMUKprXEYoEoJSUqIWWGFEschrBg32YPvkIsqkSWchUeoNYnK0JBkN1/v5fYc/erRzc62LqJAuP3ZvEqAnFPDE7mVHD4uP74WNh7nrYxrWjjWRlqpj7koPXnk7ltWfSmDCtlJXr/VhMEu8vdnPLeAu3TbZWdQYIIZhybzmRiMRdU6z1Eoe3jLewYUuA2XckYjIqWL8pwPbtgtffczPn7toWK/aKGKFojLuerOCVNwswFHbEEo1bZ8gihlIbIRyJIMsyCsW56XPSM5si5N9rvCZJEt06xf8m6zcHOHS0/tTws5f284oAKaGmWEgmmYya1xyF09FTXDFRpnGOlccfE6gkNe1ED46zjyKRj5kkYkTx4iJMEAG0Im5loDBA5E+uJopI3MKiLshe0KQrEbG/RaPUgAY0oAH/sfhbyM+tW7fSrl07rrvuulo/02g0XHvttRw9epStW7c2kJ8NaEAD/uPx/fffs2rVqjp/JoRg4cKFyLLMiBEj/rZz6N27Nx6Ph6+//hqHw0Fubi4PPPBAVRiRw+HAbq+p9ps1a1bV/+fn57N+/XpSU1N54403/iXnpFKpUEtqKnY3wq4+xZibS8+0mFcvGBzOGLfcU8Y7z6Wz/3CIex+1oy1pU2cLuCRJJNhbsHT5Yfr1riZRE61K9EodKkWIl+emVi160lJUfP5uJidOR/hltY/Pl3jo10tP5/Y6nn0klZ17Q6z63V/rOGdx4nQUs6l68XK6MEJKspJTp6Pn7eHatdsAlq/ezS3j1ahUEg/fncS1t5bw7EMpfLUohQOHQ/QevBVV1IiFRMKECRGgCa1JFKnEiGEwwuXDExhxXQlv/iOFZk3iKexbd4W4/S4XqcU9yZOSiBZG2Vu2jqPHI1XhDn9GxxZG5swwoEuI4Yh5eeFZMwa9xIDe1Sqv+R96efE5QXJFd5IlM0IINBRzksNoJS3z3335vEKfADQaA3Pu0nHTzDL8AZlPv/Ww8DM3bVtqSE9V8vK7Tgx6iWsvN9K9k447b0nkirFu0qJJlCZtQ5noRKcDhTNEcYWLgRd7+eDVHKbcW04sJlizwY/DJdOmhYZWzavvESHiys7Pl3i5c4qVG6+zYKuI8ezrDnRaiVsnmOPBMnka1m4KEJMFDz1TweK3M+nULk44RSKCNxc6mf+xi43bQhQWx3C6o6SlKECcO/khSRKRWAgFSrpfoOCWCWZaNVezfXeICbe4aBfuX+0BGwR7YQozZ+1h7hNRDDolamOARk2ibC3zsl9sI4gXFRpiIooJK+k0IkqENCmL0Zc5uf7q2psukYhg664gc+9P5vUFTsqKwY2TFnTCKlW3D6f6s0iklCJOkJjl5eKLi1n0yUmIqpGJoTfGuOvaBJKTFPTqpuT4yd+56JKHyc/P///qf/y/DZFIBIMpRqWzlAyRyy5+p7Pog04yINkyefUdB3dOrUneuz0xnnvDwaI3Mlj8pR+FO7XecBYLSThDdjrTnZ+WrqViVozkpNpjaI+uWnr297DojXi40q13VbDt8zZ1kmNaSYfDlsT23SG6dNAy8xEbd9xkIRCQOX5UkI0Wq0jhmENxXtYuCQkJqDXRGorSP6NPDz2794donKNCjQaNMcDgISrmv5CJVhsfk2VZ8Oo7Fbz9ipMPFns5dipEklXBdVeYaNuqmiRe9puXCzrr+PkLJQa0tKV71fU2phXbWPOX5ysTQzqjz9VJBnSuzuCC44rdWGIJqFGTkZ5xztd/FkcPbUWpFIydUkwgCK8+lcrOfSFGTypGoZDITFMyYpCBLbtCvDfRilKCQVcVkpulprwiyvY9Qdq1VPPFdx6+Weqha0cd464yIQQ88mwFh4+FuHWi9S9b2DPTVchC4vX3XTz5YiUHd+loExzEJx9soUmul3FXJ1TVqqAows13l/Pswyl0bq9l3FUJXDxqD4F9JvRSAsWqY8QI4fVFz8sCJCkpA1elik+/9nHnrbVtULp20HLXQzZuGmdm5foASiUkWhS8tzBEYaEgFImRlim4+34PQoAHDyECpIoscmlePR8QuWzaeoxlH6UgRb0gxTcOWtCRmIjiwxNX+GJmG6tQo+OvAosSVDrsooBGcpvaPxQgEATC9XdqNKABDWhAA84ffwv56XA46NOnz1++p3nz5hw6dOjvOHwDGtCABvyfwebNm1m1ahXt2rVj5MiR7Nixg99++63q58nJyTRu3Jht27b9reQnwLBhwxg2bFidP5s2bVqt17744ou/9Xz27dvLqZMS2kiA9EgbtAfM9Ll4Fz17KujQSeJ0YYQ9B8MEgoKMNCWBoIbRQy38/kFSvYt8XdTKxs0Rnn00rkqJRgXDrrARPtCBvB4HMBhqKy2aNlJz60QrP/zi48151WrIPj10PPFCBYGAXNXiXVQS5eV3Hew7FMbtkSkvl5n9uJ15jyTzzKuVXHJRAm8v8LBy5UqGDx9+zrXo138w48Y8ylUjM0hKVDKgt4GMNBWvzHdy7ESYCodMZpaKhILmaIQBFeoaIUgliuP06y7Rub2WDz/1MWi0DZNRQsgKlK5ULI4+Ve9XSSraRfoy66HVbF5VN8FQUhbD54cKfwgjWTx4VxiPqpxrroqTGAVFEV54IUKjigE1FGGpZGMSieyRN7Lh97oJ/7/ClddMZ8acZ0i0SpSUx/jwczdLFmbW8IPdsSfImFtKaNNCx1Vj/JjLOmHPWc/br5qpdOo5XRghLUXL3BftvPp0LpIkYTUruOqmEkYPM5KRruTldx2UlMd4eW4qTXLVfPiFG4czxqafctHrJCQJWrfQ0K+nnnc+cnLd1FKEiCdF3zXFyrW3lvDCY6k0yqkmddRqiTtvScTrk2nfWkvv7jrmvlgZbxuvCJxzDRQKBRF8jLpEz/yXUqrqu3O3j0bh9jX+7qXiNBWU0zV2ESq3GtwQK4uRn78XFZWoUCGhRIeBZrTDg5N9bKIzfdFFDSx4fw09ugYY2Lf6PgiHBVPuLWPajVYUComWzTSsXOciRZeJNVTbNzFZyqBInMDllFj+rY5OoX5V3p+yS+aT1w5y+rSNU6UR9h2KMP+jcUiS9P/F//h/K/bu3UtyqsCh3IfLrqE1XdinWYtZqyPs1vPcK15+WuHn7mkm0lJU/LbGzyffuHnn+XQy0lSkpUnIan9V2+2fESIYJwklHYmOdrw+/ziPzq5NJBWWRGnWpHpToLAILCTXe95SZRpvLTxAQUmUyWPNDOpn4MZplSRUtESSJILCTygSO++Wb4WkwuGKkZZS9zKm0hGjaSM1azYE8LiUpGeFWPhqeg2bDIVCIi9PgalRBfdNS6RXdx0l5TFeme9ErZZ49alUvD6Zl952MmSAnoDaQa7cmkg0jIZqclSllPHF3CRItZXjEREmogigFDWvz6Uox9q8lLAtEW9MRb/+/c7r+iE+nsZkiZZ5Gnx+QavmGjw+mbYtrfTvqa96ll19UzGXTyri8PEIFrOCoydCDBmQwPGTEYJhwbCBBoYONOD1CZ58qZL8UxGemJ3Mw/Mq6NBWy+9bAjX8tP+ITduCTLvBwp1TEpl8WyWhYBc0kpZsex+ef+gAz75YQpNGSiodMjZ3gG8+TKfdGWJZr1fw8rMWbh5/EFdUS5ue5chKJWXlAofDQUpK7bGkLuzcuRMial59182VlxrIza45Rry32MXhQ4I+A3wk+ppgE6UgCfJEDxIlI3ZRxs78Q7TnQrRnFLxCCIo4wQG201Z0Q5Ik/HgpO5BKo2AHylhPTERRnvHCVUoqzMTnFH7hJT03TCDipbTsFDk0Rw6B4k97SIYUD5KmktDpJmilms9Z2RghFIyiUNZv99OABjSgAQ04f/wt5KfBYMBms/3le2w2GwaD4S/f04AGNKAB/+5Yv3496enp3HDDDSiVyjoXgenp6Rw9evT/w9n9/8X2bb8RCssYUJEtNQXAXDqIvd/aWPLjFnr1UlCYr6LSpqBNZwfJqmQcUS8W3CRSO/0YICh5SU+XqhK5l/zoI3CiEUlyCv+V7Vw4LIhGBd8v97F1VxC9TmLs5UbGTyvlnefScXli3HpvOU/PSeG5R+OLKK9P5qmXHAy6upCCogijhiUQchgpKir664P9CY/MuY3eF6gYdHUhd06xcvklRqwWBa2bq9m+O8jUSWbGjDIx6LJ9hPPbYozG051jIoZde4IS+QQbv2rK5iWCQFiFT+HEUS7Rg0EoJEUtslglqaksMlBYHKny/DwLhzPG/iNBkkknTYofB3/8WD//9hORxwQvv+nDbG9bpyJMJxlIECbs9orzqgFAhw4d2LlRwfhrTDz1UiXfLMisFYTVtaOOh2cmc88jdpIlC968jbRvq+L+J+1oNBITrzFR4YxhMSswm5Qs/dVLaXmUDUtzq1q7bxpn4WRBhJtnlnHLBDMej4zHLdFvmJ2QTw2STF4zwdOPm5gywcI7H7pY+kkWWRlqSsujaDWKGsTnH3HbJCuT7ijl0iEJvPp0Gvc+ZmPJ8vNL9bVao7w4N71Gfb/7IUxiNBskcCiL8aYcpsweoVt0SI33KSUlLejMXjbRmJboJAMVopR9bKElnTCRiEGKr9Szy/tyx9QdWLJt9OmpodwWZdt+H0/PSaqydzh+MoJKqEkKNq130yGTxuS7PLQVPeP32xkoJAXp3nas+GkDHpUTj4eqc9VqtTVsk/6T4fF4CARkWreWsK9vj1VKJlOZhVvYyKMdWqce//ogs3edRtKEkd0pBFKPckHneP1GD0/g6WdOIkqa1vmdLOYEjYn7OyfLWfy0/CCPzq59HvM/dvHgndX+tGkpCo6cIU7rQkDyciw/wuw7kygqkul5sQ25sCnJ4bgFRYnmCAp1/S3J9dbDreSt9311ErSVjigffOxl2bIY+w+HCQdU3DHDWMsf+NDRMB986mbDstyq9vncbDU9uuh450MnE6eXsnVXkNwsNcdPRvnoPQtudzHvfXCC0vxE0h1diBJBn+yjXL0OvasRVm8zdFJ8bSMLmdKkrVzaH7ZtWYHalUU0qMKjK6Z7zygL306j92Abmcltycg4f+VnbqP2HD2yju27g5jNSu55zMbFfQ0EAjKvvudkQC89s6YnMmmsmS07ApTbZWy2KIlWNc8/mkz3YYX8+kUO2ZnVS8H+vfQs+83H9z/70GkkBvTS8cwrlVRU1lYCh8OCBZ+6+PK9uAp4506ZDMkKxL/XaZ72CHc7PCfD6FDh02wgJanmWN2jixYptYAnH0zm0qHJ7DsU5sa7Ss+L/MzKyiKmiJBS3JOhl+1m1GUqUtPgtbd8VFZKKIUaM+mEvDGKOIUaDR3oCVKc5DzNYTrRu0YYmyRJ5JBHUPhwYieRVJzKEjoG+oMEOeRxlL20Ep1rfJ9kIWNP2cni9xNp3VxNmwuOEajIJKEiAXUmSBoQYShV5GNICvHJu0lcPX4dqvLGGP05yMiUa07TMaM1pUUOEhPr/l41oAENaEAD/jn8LWYibdu2ZdOmTbXCM85i7969bNq0ibZt2/4dh29AAxrQgP8zKCsro2XLln+pfDGbzbjd7v/Bs/rfgUg4LlPKpil+4aXctJfylG0U6faQF+rGujWCihI9TaOd6RAcRJa3M60D/SmnqM62OSEEZfrDfDq/elH17oIgib48VJKaglMQCNSttDhxOsLpwihDxxRRWBzh+qtMDO5vYNe+MOX2KD0vKeDS60v54JV0enSp9n8zJih45qFk8hppuPYKI18t9aGSVHTr1u2c67B//34yU4s5cTrC2u9yOH4iEveUnGsnJ0vNB6+ms2VnCItZyaplqVw6LZ/ypisoyVmFq+Uq2g09SWOpORmRlqQFWmExq1FqYmjR1yCi/oywT8uajTXb7pyuGJdeayNSllJNfJ6BUlJiKevImFtK2bErglnUrwhLJBW9Dvz++m0D6sIni17huUdTWLnOT6d22jqVugDXXmEkKVni0Wdi7F+fyxfzs9iwrBH/j72zDo/iXPv/Z2bdLS6QBBLcW6BYkVIqUKdeoG60pe7ubtSNukBLDVoopRTX4sE17rubdZnn98eWTXOS9MD7a88573vyuS6ui+zOzjxz78g+37nv+/v+Sxl8/o2fYQMNyLKEEIKX3/bw1rPpLXpa5uVqmHqpnenveqiuklBVdcC5exQ5lSPJqRiNZ8lgJp7rZ9mqEMePMlJWmRAwyytjdM5vO0PR6VBRUh6j7+gD3PlIDVMvtWE2xvH7/YcVAyEEdpvAaml+zVDiCdGhxrKVPmfs4KabVXRUFbTZry+bAipI9G50SRnYSaGSg9hoErfUkoas+kFoN43g1zd7sHP2AEwqfVL43L4rgkoFKtTIf/KTshEPGaJjm8ebta4Lsao0pJiakpISvv32W9566y1effXV5DL19fWsW7fuv9Is0+VyEQgI1m+MJ7+fUFBFmq8HRsmMSlJhkEyk+buR2tCH9HgBak8GS1Ymzl+LWWbKZA2Vtg0ooukaJ4SgVOxBRoVJsiRfP1gab3YtjMcFz7xaT4pTlexxC3DtlQZ8zl0JF3XRvFxZCAFpZWzerHD1FVFeuTsby45RuAKdUYRClXkLw0bFMBiOLOsToEO+i/c/DbBoafOM6eVrgnQ/uhZdSR80G0bSO3gc2eTz5tthKqqap72+8p6bh25vvW/oFZNsbN0RwWiQePXJNN57KYPxY82cf6aFhd+ncPm0AAccy/AWLeKJB+zM+SKNZ99uRHvMEg5YV1Cp384m0zzUKfV0zINTzxSo8ndx7AX7WLnMzJcfpWA2SYQJodUJQqEjL2+uq4lSVx9j78EYN1xu59PXM7n8QhvXX+5g7ifZqNUSj7/YgEYt8euKEEpcIuQ1cuu1DmZ97+e6S+3NhM9DnHyciZq6OMGQgixLPPNAKudeWcEvy/zJ73fDljCnX1zODVc4kv1h/f6W905JktBKOlSSCq1axdqNkRbLdMhVMWFcojy+W6EWt0dh6eJlLZZri7POOgsZGbuUQm7FaD5+08gLjxjw15npJo5ikHQcPaVB9JGG0IOjiRDGJzwA+PBgxtZM+PwjOXSinP3UUo6QRDJDM1XKwoyNDSyjUhzEI+qo0e2hNGshjz2uol8vPQaDikU/pLDL8itllbtBDZqBYSrSl9FvwgGOH6Nm264o6xancetTtegHrWCHZjXZA9NQqVRU7qvCZjtCI7x22mmnnXb+lL8l83PixIn89ttvPProo/Tr14/u3btjt9txu90UFxezfv16dDodZ5111t+x+Xbaaaed/zXIskw8/udZXx6P51/q/v6fgkaVhk6n4NXuIr+vm8duMJOVoWL5Gi33PvwbtppULDiamfyoJDUZoiPbWEeR6JOc1MRFjAPaTQwfFSM7s2mi4/cLTCT+NtUVMu3OPbz+vKOZYBSNCm59oAaVGj5/M4PUP5RaDjnawOw5jdx0S4jufaQWJXeHeOBWJ2PPqiDgh4jKR79+/Q47DsuWzKN7YYDMVAMWs4qH70jh6H56Xn7bTb07zs+Lo6xYE2TcOaWoVIkyyNmf2cnvoKG+Ic6IcbVkRPJASmRnhg01vPSohSuvCSaNU1ojoAS5/74YL75RSt9eGiorYOd2CU+Vmc5Kj1az/ByRDmxbUY6HOgoJYaD1csmI2s+A3ib27t1Lz549DzsWHncFHXM1qFQSKU6ZeFzw/U9+Pp3dSDAkSEtRcdkFNgb112M2yZx/RpOgU1sX551PvMTjgqturcbtVXjk+Xo65anR61sX5SYcb2L6O26UBge54T7N9tkgmciuHsbUmxdx4okSqt9XkZWhZve+trPZ6hvidOms5aKJFl5/38P1d9eiksU/vQ78kdZa4hUWqdi+q5zM3hW8+UIKz7zsRQ5b2szGNGCihvLk31nksYXVWGiZTaeRtNhwERFhdHYZRRH8+EuA515r4M1n0hj+awVVlKAVekIE0KFvdly5qSGXzm3ujx4TanR069qX5557ro19/tf0P/5PJCsrC4tFpqakKTPWj/dPY6oNpLBz995kb8zbbrDidPh46bWfcZdZkKMG/Hhwkk4X+iY/10ANKr+V/seVMGSgHp1WYu3GEAP76nj58bRm2+iYoyagrWEtv6DDSIwIVuGkA52pdmzi5mkGlq1QseLbNMoooZ6GRH9EdR0P32yhdy8T66YdudlP7779+H72t1x/dw2FndQMG2igujbGG2/G6Bcdk7juS6ACOlCIvzKdc6asZvEPTfeK/SVRenVrPbP4kGFOqkumqFPL7Luhx2j49qc65n6alXxoUlig5bhjTUy5voLN22oYW6TFZtEze66PoQMNLP02t1mW+pKVIQzuDjSUwnlnnM+nX31yRPf58rJd6HWJa9ywQS2v4Tdf7WDCRWXs2B1Bp4WdxTIZ6jQ65Yd58S0fzz3YenUEwImjjTzyXIjv5/v4ZVmIaBTufKSOQLAWWQJfo8wX76aQl6tlw5YwqS4Van2cgPAls8b/iCIUZHMje/fr4A/3hF+WBRnUv2mfd+2NEgnD5vWbDzsOgUAAISkIRVCuLyYeCeNQMnChbfbbAEAnGegpBrKDDfTmGMJ/co+CRJVCQG7A0rsBZXOciAijlRLHTI5UQLrIYY+0idxhbiaerufs01zNvuO8XA1ff+bkrIs3Y64ykZKeSe+sfpw1oYaunRq55YFSTh5rZsxIJwcr1egd2RjMRioOVqKvsSO72t3e22mnnXb+Sv6Wq2pOTg733HMPr776KuvXr0/0Y/kD6enpXHPNNeTm5v4dm08yb948vv32W9xuNzk5OUyZMoVu3VppLE0is+bBBx9s8frzzz9PdnZTdsvKlSv5/PPPqaqqIj09nfPOO4+BAwf+bfvQTjvt/N8mMzOTXbt2teluGolE2L59OwUFBf+G0f170ah0yNoo517u4+6bmiYxnfK0fP11jCULQ3Qhr8XnsqSO6ISOtfyCy6LFZFChs4W492ojcxZGmXpnNdddamPuAj9VngD2Lj8RDsqoGjJYPSeNEdsrmHatkYI8FWs3hnnpLTfHDtFz5gRXM+HzEKefbOGBJz306dVy0neInCwNqqiRiDdGak6YzZs306tXr8OMhEQkQtLtHeCUcWbGjjBy/T01RKOCn7/ModGnsGZ9mMqaGJdMq2TIUQa+/jqOvfRoVJKKqIiw37aCvj0UXnjLjcGmsMu9mV4MarHFOlFFlDDx+jT21EP5ZjNWnAgpgl+U4KUBI63vr74xk4k3+PnyrV3kBvq2eF8IQa1Uht3mwmBo27SkNeKKTCwW4+JzrVx5axXnXhllYD8drz2ZhsOuYu+BKM+82sBnX3spLGgSossrY0yaWsndNzp58DZnoodbQOH5NxrYuDXcplu2SiXh8QqyQt1bFRHVkgbqU/lh4UEeuj2RUZyRpiYcERwsjbZa+v7GBx7OP8PC+LFmPp7VSK9uWt7+xIfFYmmxbGtIkoQk21u0JLjrFhOnrdvI63cl9q9LFxVxUwME0ltdjw9Ps4m/Bi0SEo24iYt4q6Zh5epd2ANBxl9YzrHHGJj5diYffO7H4S3kAAcI4seElSABoiJMZxLCdux3F+RUstoYi5ucvCxyizKRZZlbbrnl39r/+D8Np9NJNAZqfYyg348WHX4aCeFv1n/yj0Q0Xhat8DPlPEtSoJtyvomKmhAfzapGLutMYXRYs2zcuIixn+3kKJ0ZMjjEPbdZiUYFsiy46NrqZuuvro1x3IQ6XJVHUyAlsryFENRRyQbtQl6418rk8yxodV42fmshi3z2sBUJCY1aMPF0A48966XRfWQtHwAqy/fQrZvM/C9y8DYqbN4e5scFgny5U6tZfCbJSvkBG5u3hZOCpxC0ed4DhEIKZ57U8kEAwMvvuHn9mbQW2eI//erH7xcs/DInmREphOCLbxq59KYqPnolA1mWaHDHuf6OOuye0eglAzXF5bw2/XVuvGXaYccgHPNTWKBlyrmtjxESD28eeqYeu03GbFYRrtWwdr0vuf+KIpi/KMA3P/qIRGHwAD3nn2EhFgeVLHPjvXV88Eoazz2UmtyXIWNrCDaauP2ROkwGmd7ddZSUR5H1YSpt68nzDG2R4V1r2caIESpMf7iH1TfEeeKlej6Y3lTy//DzddTWgtN1+BmPc76fg0YfoyRSTMxeQn7lYHazhT4MaXV5nWRAEhJREWnxAOgf8QsvGn2cjRtlTEoKB9mVvKZB4qGQU29l6lWRNvuipqeqGTnMyIZl+7FGMiHXyIdfd0SSQGfpyYU3JhznFQUMZvBW1lG/NoiXBlyqw7sn/P/QPldup512/pv42x4pdenShRdeeIEdO3awb98+gsEgBoOB/Px8unTp0uaPjb+K5cuXM2PGDC677DK6dOnCggULeOyxx3j++ef/tI/MCy+80KwXqdXa1MB8586dvPDCC5xzzjkMHDiQ1atX8/zzz/PQQw9RWFj4t+5PO+2083+TQYMG8fnnnzNz5kzOPPPMZu+FQiE+++wzvF4vY8aM+TeN8N+HK82J1SZz5zR7i/ei8TgROYJKtH4bc0kZuEU9HYpK+PazNMymhNv46o1+cnNUnDqpnEln29i0KBejMZHJNucnL7fdGcC0cSCP3lBJRO+m2h8lzeaipNzDKePazhA5fbyB4uK2s/1qamOIqJreYiAV0WXMnzfzsMXP4ceewIdvf4bb3cBNVzmSr1fWxPF4FV55PJXzL22gap8JuTYXtBHC9hLeLvYT8cvELNupkqOojEGGHwPvT8+keEeYaXfX0bMoyDefrSQr2BOjZCYmYlRygBoq6MYA9rCFvgxrJih0oAubWYlO6Ftk1gAIZzVnn2Jm3dpaypcfIE3pkLznKyLOVtbicAh27NEesajfqfMAvprzE2efasHtUZh2hZmJpzRNEAs6anj1yTSuvr2K4YOahNW7HqvlpUdTky7O9Q1x3vjAw9LVIUBi7Nll3HqNg3Gjmn/HO3ZHCAQEWbQ9CVU8NoI2pVn57ON3u7hkWhXPPZRK7+5Nbu/vfupl++4It1+X+B4vOd/Kq++5sZiNR/S7KCOzH+dd+TPzv8hOZhr17KojN0+he1EiU+2kMSbudJYQ93dOGnMcQghBKXvoQdOEtJEGzFjRYWADS+kjmvrgCSGolkpI6V7O4jk5qFQSiiL4fLaf6S/FaIhV04/hSbOloPBTzn42sYIoMXIpoI4qckXnFuKUEIIS9jCs0xBC3jDODCOZmZnt/Y//gWBAwWSLsD+2Hms4mwxyKWUv3WkpFClCIeYqZfhgAyecV0ZaigqnXcXOPRHOPtXCm8+mcPaUvYTVblKDRWjQ0SBVU0kJBfTgoHoLaKKs3Rhi5y6FDz8JEW5wcMu9bp58wI5aLXHbPV6M+4/CJjVtX5IkUshEUmLs3b8XgN37o+yjGAVBBwpJJRt31q88+1oD8+YLZCQikQha7eH1N6ytrSUSrmT4YANarcTu/RHe/cTLksUKeeGMNjOd1Q1ZvP/Zdp5+QIskSXTqmDBEGjm0ZdZkNCrYsDVMUefWM/lr6uIUdGx5HD/9agPfvp/VLJNckiTOOc3K5m0Rnn6lnkBQsHxNCKNOnRxqSjSTObPnHpH4qdOr0KhjWM1tt5uwWVVcdLaFaBSmXmrn4qvLeXZ6lLtusfDhLC8LFgcYNtDA7dc5MRok5i8KMOHCcjyNCsJr5/33tQw5uuk66vEqhJUwlg4hunTSU1MXZ8eeCPff7KSsMsbjz3so2f8L5roijDEnIQIEUncy+oQom3eFGBDSsHBpgF+WBVi8IsgLD6eSkaYmFFJ4+tUG9h+M4nAJzrnw7MOOw+qVawiG4oTSd+MwGpCQiBH505YuWvREiWCSLIRFkLAIJc2O/shetqLyO8izG0BWKG2oo1TsJYu85PrjQR0//BxoJn7G44KS8hgatcTyNUGGDTJQWRLAvSqE2BtB5Adxupxo9BoEEImEqa+v5bZrvGSlebnqBi8Hd8TJMvy94mf7XLmddtr5b+NvzaeXJImuXbvStWvXv3MzrfL9998zevTopGAwZcoUNm7cyPz58zn//PPb/JzNZsNkan2CO2fOHHr37s3pp58OwOmnn05xcTFz5sxh2rRpf/k+tNNOO//3GTx4MLt27WLlypX89ttvyUy45557jqqqKiKRCIMGDWLw4MH/5pH+66mo2smAPvoWRhUr1wXxx8LkF6gJ7G7EKLU+QfDhpsEt2Hcwyp79Ud791MuJo41YzDLnn2HlrmlNk3ZZlpgwzkRaqorLJm0jXueiMuinD8MI1vg5cHAZyp8YrzqdKn7bHGjVGALg1Rke/JEYOZIFv0dNOHT4vS67detGg68DOo2bn5cEGDM8Mel471MvUy+xceJZdeh2DiQTe+IDEYhXFYB6G33HVbJkVS2RWhsan4kf5jZy8XVVHCyPEgoLDlYF6XZMgJUrfiUe0qHDSDo59GEIO9hAEX1aiFWyJNNdHMVW1rQwlgoKP+ZMN726pfH1xzoGjCpmV8MuRIMLAQRoJEIYu0HNRVOmHfGD0KzsfO56rJauhVoyM9ScNaH17NOHbnVxxS3VTL3UgdsTp9GnJIXPsooYk6+r5JZrHNx+nQNZlqipjfHUKw2sWBvigVsTWWyKInjwmTq8HgkbjVgOxfcfCGrchEIKMz7zMOVcW0JYrIhhs8qcdWk5OVkaLGaZUEhw2okm3n2hyXXaaJDZuiOCw3FkbS2W/bwCWRej35gSzjnVQr/eWtZvClNSHmPvgSi9u+tQqyVeeMrCddcvJaVmQLKnY0gE2ckGMuiQLOEUQrCX7ZixEkzdwbA+Khb/ugBt3IxG0hLVeujbH/aWBRg4phKXXUNlpYKqIZOYN04ncjBIJoQQ7GQjUSJk0pE0sqmjimpKiRFjPUvpJvpjlhLZamERZDdbSSULtVWifH8lV11/ZZv7/d/a/zgSiaDVSZwyzkz3znDPAzvpFR3JfrZzQOwkl85JMSYmohSzjjOPl7hykp0Up4pFy4PceKWDvFw1sizx+ddeunaDuFJHWckqvLVasuKFdKYn3pRiHrtNi86gZur1QVzebqSKDGRJxeJP99Bn3j569pBZ9GucvlLrGXrOWA7Pv7yVd2eE8YbCuDJkCvN0pDgPsHnndroUycz+PgjuLKKag0fU8qG6uhqHXSErQ83bH3tYtjrIY3e5uFfxsfvrWBt5sBAjyhcfqvl+XimyOk7QbWDRIg8Lv9M1u2YLIbjy1mo8HsHcBX7OPb2li3tr94J1G8Mc1VvfZguNqZfaGXJCOVGPmZNPMTJ2soZHppaRFumccG6PHJmzd2qqg3i8ggVLApxzauv3wJ+XBLjpSge3P1JLXq6GH2al0HdUKe987KamXuGD6ekc3bdJ3LzwLCvjx5oYcmI5BkeIoQObskp9foVzrqjkpcddzcrsyypiXDytkhceSsXhhMsnaykt2cemLXvIypK46hITPy6ModLpWPNbiHc+9pCeqkKSBNfcXk1qioqKqjhKXNDoVzAbOaLKwLraOmx2iZ7d1WzbolDFdlSoiYoIGql1Qd2PFx2Ja24hvdjCKgpFL6y/H89REWEf2wkb6jn7VBOXTJbQqCU+/xK++HoHyyt3YBV24sTQoGPej4LqG2OkOFW8+KabHxb66VqoJRAUrFgT5N6bXQw5RsO3a+oordlD75pjCDS7r+rw60IsXlzNUw/Z+ekbDf1Gl9KlqONhx+F/QvtcuZ122vlv4y8VP4uLiwkEAvTt2xe1uvVVx2IxNmzYgMlkajOt/v+XWCzG3r17Oe2005q93rt3b3bs2PGnn73tttuIRqPk5ORwxhlnNOtFtnPnTk4++eRmy/fp04e5c+e2ub5oNEo02pQNJElSUtz4u7Nf/xmHtv/vHsd/Au2xSNAehwT/6jhMmjSJzp07s2TJEioqKgAoKSkhPT2dESNGcOyxx/5LxvGfxtqVGxnyDxXZQgjue7KO2e9lMu8XP9dc+RuZIh8dehykJr8zr2hAIY7JIvhsdiNZGWreeyEdk1Fi0AmlLP0+p9VtDuqvR5teSlWdjBYdpezBQSrBshQ++crLlZPsrX7uqzmNFBSoGTuxjNkzMumY+3uv0bjggy+87NkfZfgwDXu+c6NE1HTM73NEsXjy6Xe46cbJ3PLAFiYcH+CsCWYWLglQXRMndrADLuy/Z/PtpYYy1GiIx+J8NydGjlRACh0IxQKUKDs5WBLku08yMRpVlFfGeHJ6Pd2LJD7/Mowl7MThTUOWZILCj0lqOfGHRLlfnCgeUYdNcqEIBbe6nGDWNr5/N5HVqFZDZrbCNXfrueF6D9n+vpixsYaFnH/JNZxwwqlHFAOAzZu3cs5pFs68tJwBvfRtnqOpKWoqq2N4G+Ncf3cNqa4mceOWB2t49cm0Zr38UlPUPH1/KlffVsXSVUFkGe57qo76hjjHj9Yzd+ZWeokhLbYXE1FqRQVrZ+fwwUwfJ5xbSiwOXTtpeOnRNLZsD7NkVZCHbnO1EPEBflzoJ7+Dhl17D8/s6BChSAhnJJvs7jW8+IJCrjoVXcxKGnoeeXoNX7yX6M04dqSBr2bKPPDYGrYVC8orFLRxCwF8pJMQGPzCy1bWEpfD6IUOR00fti/0odEdxJXrYeBRGh65w8XM73ysXiOx4/texEkhAxWSJFHKEgp/zz7c97uAmi01ZfRasJMt8tnEChTibGQFemFAhRoVanLphA0XcaGg1gn69Gn73Phv7X+8YcMGTAaZB2514XSo+G5uGP8yhUJ6U8Y+NrAUnTCiECdODLNson+fCE+8VM+6TWE+fjUDrTZx/AkheO19D689nUb3Ih119XGef6OBT7/aTMcCPZecqGH6mwHKyyWCQYWg2IcJO0ZMOIOdcJQWUFx6gDgH28yylCQJgzCT7e9Cfq/1zP44JSkwCiH49kcfa9dHqY9VEY9JR9T+IiMjA79fzeKVHkIhwVfvZSJJEhdP0nPDor2YPK0fP+XsIx4Oku0UHNyjo2fj8TTWNTB87DpOPknDyGM1HCiJ8eb7jVCaj91ZwVsfeRk3yoTD3vyBltkks2V7mJ5dm6TW2vo4meltmzelp6qQUdE9OIoVczbjcNaCOgaR38vvj3BGNmTIaNYs/4jnX29g3Egjy9aEOFgaJTNdzUljTOzaF2HZqiCP3elK9iPW62UuvdCMt1Fhy45IM+HzEHabituus/PCa80fMrz4VgMXn2tt0V80O1PNey9kcMuDNXz0SgbHnFxCTpaacaOMIODym6uoqIphMko4bSqefTCVrHQ1C5cGePFNNzddaeesUyz0HX2Q1BSZ8soji4NWq0Wnk6iqAoM3m05SL2pEOQfZRSd6tFi+QdQSIsh6lmCTnAhtEEU0siuyGUlIyKiQkJAtHr7/OIVjjm663vTtqeOyyUbGnl5NfuXRqH6/BvrKvYw67Ve6dVEzZriRHz/LTl7vQyGFaffWsG+foJ5q8rVdUEdbZhS7QgXMmbufh+5SsFlVnDXBSFyfd2TBOAL+U+bK/8nz5D+O4T9hLP9O2uOQoD0OTfxvjcVfJn6Wlpby8MMPc+yxx3LUUUe1vUG1mnXr1rFo0SKeffZZsrJa7//0/4PX60VRFGy25n1wbDYbbre71c84HA6uuOIKCgoKiMViLF68mIcffpj7778/6Urvdrux2+3NPnfIyKktZs+ezaxZs5J/5+fn8+STT5Ka2naj8X81GRkZ/3yh/xLaY5GgPQ4J/pVxOPPMMznzzDOJRCL4fD6MRuN/5ST/j0TCgg2bw4TDChuLIyxfHaS0IkaPrlr27I/y8jsezrhAy/DBByguVvh2zkaMFd0IReOUc4AwQfbt0BAJKgw4Ksr1yz1s2KCgM2qx/EmpYNd8I6FiF0H8uEinlgo8jVGeeynIiaNNLfo4fjjTi14nUd8Q4fF7XVx/dzWBoMDlVFFXH+ekMYlsv7k/+7nvx1oC0RAjRow8olhYrVbefmc2mzZt4o7bLmP+ohouPtfCm++GcQTzEQi2sQ4LDvrS1McvKPxsFWtwkIVLSscl0qkuLubN9+uYdrWVrAw1Lz6Sxu0P13LjVBMfzSwlEK/DF5XhgIBY22NKdanYF1mOQa0lPV3FGeO1XH2pC7stIQB88a2PUUONfDvPzw0363nnvTXIJYOxuixcdtk1R7T/h1i26BcmPq5DlgUbtrR0Dj6EoiSyiAaeUMIT9zj54tuEuFhRFUMlS62amADcNtXJ6VPKKSzQsGNnBH3UztKGMDndPdTFfyDcYMZS3QMrLoLCT7F6BXffbqBTvo4Hb9Px2WwvW7ZHeOTORMlgZrqKG++r4YoLbS2Om937IqzbFCY3S83WnW23TGh1/4gjo2bNKhWDGIUcl5NC1MaVRu55rJ57b7aj08l076Lj5WdUnH9pPaaqnhjjLlazkFX8hCwSpbdxYgxQRicyQSVAQIdgV8rcq+jaOczpUyoQQvDyY2lMWlBGSrjp2igjJzLXRBw3tfRjWIvxaiQtHUUXGqjBQz1a9CgknMvrpSp2sZGjvP3J7ZDKmjVrGDSoZR/a/+b+x5WVlej1Ek5H4ty6ZLKBRzccIDXQlRwKyBb5RIkk+mlKWn7jFx57OsSA/ioev8fJEy/Xc6A0RnqKirLKKKedYKZ7UUK4czlVPHJnCgUdPTz5opdb71TIJJ8u5CAhUU0ZG1hCF9EXl5RBiACl7EGFus2emYpQiMgBvGkbWTUztdn1VpIkTj3RwsbiCJ985eXg3sMrdz+E0+nEYM5n5+7VPPtQ0wOvEYP1ODpV491YhTXevM9tidiNCRvWAh/PPJDCbff4iW+OY5EcmMvH8OvbNfzwYQ0V0Ur6KsejljRUuip5+v4UzrykgvPPtDB2hJFGv8LHXzbi9sS55vZqfvg0G5NRpqIqxt0PeumYJ3PdZa2Pe8v2CJqIhYrUFUTlIB987iPV3xkkaJCrGXX8yCOKw9BhJ/DTjx/i9sQYOqGEKedY6dlVx+79EUacWoIiBDdcYefWB2uZ8IeWLb276/js60bOPqXtkuoJ44w88VIDMz718ta7YQJ+CV/cx7ZlrWciZmeqicchHBEc3VfPlu1hXp/hJjdbQ+c8DU/dm0J6qpoV64I8/mI9N13l4Oopds451cKIU0soqYhxxslm3v3Eg8PpRKdrK3+3Jf3792fP7jL27ZbpG0wY8aWQSR1V7BFb6UAhGkmLIhSqKGEf28mnK9WUoVK01EuluOxaGmtUoMhIyKSRQ5eh25oJn4folKfl/IkGfnylBpfIBMAsWandn4e2ZxlXT7E3W16vl3n1yTT6jirBh5vB4/sRLYfwPoj9oY2uJEnQkMqGrQEGDzAwYoiBd2f9fS0+/lPmyv8b5snQPi86RHscErTHoYn/bbH4y8TPn3/+GVmWOffcc//psueccw5Llizhp59+YvLkyX/VEFrQ2g+yttTprKysZkJsUVERtbW1fPfdd8kLemv8WbN0SKT7jx8/vsX2a2pqiMX+ZFb5L0CSJDIyMqisrES0Zh37X0R7LBK0xyHBvzIO06ZNo3///kyaNKnZ6+FwkwOuWq3+j/sh+K9ApdYS9IcYdEIpY0caOHaIgW07Ynz9fYSFS6r55avspBgAcP/tCieft5ny1Q6IQyG9qQ6UEtqexhfb99Gdo8jGxO7U+VxwTQWNPoGiCE4YZWLyOdbkBL2sPCHi5NMNk2TBhgu/aGRr2RpGnVHKmePNnHycCU+jwsezGtm5N8LNVzt4+R03uZkavvkgm2hUEI4ITEYped13uwUexYuC0swc4EiY98PnXHGhiqsmJbL2Pp9Zg4yaBqrRoidX6tRseYNkoo8YwhZWJ0Wp1MZuvPv+Aq6/0pLMTrnlajtT76phzifZvPOxl8+/bURjUBPxhtC20gtNEXF01hAOoTBulEw0Jph8vgm7TYXbk3BVX70+xFWTrPz0awCjRoCQKFatxCrbmTdvPuPGHX9E+x4Oh/F7IsxfAEIVp7wyRk1trFUTqp+XBDj3VAt6vcTW7TFiMSgtj3KwLEavbm2LLfkdNHTI0TDz7SwGjD1Aj6IILz2WlhR0K6piXHj1KjZvTWTFuVwqPvgiyLfz/DjsMnUNceZ83PTdyrLEUX30XHBNJeeeZuHUE0wIAV/N8TFngZ93nk/nxPPLyEg7fIOPeDyOgqBWKqWj6Nait12OexBvvvUzs7+qIzNTIhgWeGp0WKv7YxMuSlU7cZglchuPolIpo5EGCumdLIE/hCRJZNYfxaxZv/Dskymcf1kdV97gJmhQ8Icak2X0AkFcJAyN7Lja/E3kIp1SdiMh6MYAqinlILtQCw16WU+Gq4KI0p2lS5cyYMCAZp/9b+9/3KNHD8JhkfzNeeqJRh57+iD+XVmYJCuSJCWNj8rYS1xR6FA5hk0r13DFzTXcf4uT7kVa9hyI8uxrDXh9LUusjzlKR8VBNb0ZkvxuIeGWniayWcevdEgz4A4E6dzYnzqqqKcaFy0Nteo0Bxk8CILhWJsPmq671M6HM70Iue2HGG1xx13PctF5x9KvZ9MxK0kS332ewpSrtrJj806k2iwi8Tj1VGPCiiqlmt49NXTtrCMlxcdS6Vc0Qo8NJxYc+MMxCujV1ObD6yQQDDH3kyxmfufj6VcbMOglzjjZzEO3ORk2oYQJF5Uz/jgjb74bIaV0CDu86zlQEk1m/h9CCMHtD9Vy1LFqHrnDSVqKnqWr9dz5yEZ27irF2sHJDTdff0QxaGxspEdXDeWVMj9+mv0Hl3ETV02yM/m6SooKtLz8tptXn0xLfm7P/igpThWBYNtl9oGgQjCk8NwdaaRGOmGW1MidFrQwePoj6akq3N44azaEeOWJNJ54qZ6zTrEw+eym6oGzxluYMNbEWZdVUNRJS34HNffe5ODeJ+vpXqTFYJAYOWr8EWUSTblsMldf8Q02rRk5lIiBJEl0EX2poYJi1iGEQoBG0shhIKMpYTdB/EQIkRYqJDf0e9sICcIixBZWcl6/1vu9Alw40cI3nx6Auszka3prlFuucbS6vCxLTDnXxn2PeIl7QJOT+KcEILIPwvtBhCAQjHPFdW4evU+wa1+ETeu3HXYc/qf8u+fK/8nzZGifFx2iPQ4J2uPQxH9SLI5knvyXiZ9btmyhR48eLZ72tIbdbqdHjx5s2bLlr9p8M6xWK7Ist3jK5PF4Wjzh+jOKiopYsmRJ8u/Wnlz9s3VqNBo0mtZvoP/uA+UQQoj/mLH8u2mPRYL2OCT4V8RBr9djt9vb490KFmuUFBe8/3IGGo3Eqec0oK0oJN1cw4yXlGbCJ4BOJ/PFO+kMGl1N58qR6CQ9LpHOBpaiQoUOPTXWYoYMkXn8bge52RqiUcHsH3yceUk5H7+agS8gqCpTEyaAGk3yR7tJsuB0xnnvxXRAYvX6EAa9xLMPpiTKDM8vw2qWefU9L9OfSEWjkZoZ4AC8OcOHLy6QEMhy25mnbeF2u9m1fRHP3tk04R99rJZvNlZQHiunkNYNlDSSFoMw4RcJwUqSJOSgldLyWDIbMTVFTSgsSE9Vc9c0J2aTRCgMM17ZSI57YIuJS6VxG+kpgk1bVQw5ykDx7jCDTzyIxSzTIUfN8MFG0lNUXDKtGk3chH9FT7JxkSNJRGsiPDXtBVaetYr7H773sPe/trYWC3Z+/dWLyRnmookWLr2pmo9eScdqaToWdu+L8OTLDXz2RiYpLhXjLyzj4dtdXHxDFbde66CkvO0JldsTR6+TqKyOYTbKvD89vdm+Z6ar+eGzLLoO3Udujon3X3fQtTAhptbWxbnxvmre/9zL9Zc3TYKvv8zO1XdU8fGXXt79xEOKS8VFE63M/SSbl99247DKBMIthtImkUgEo07CEsnESMuep2pJjTOUT6QshigrxIgK8+8CqU940Bfs55cvUxhz+irCe51IQsZO6+YWKklN2GOic54Gp01D6V4dOpufvdal6BszsYlU7Lg4yE6crYhghxBCUE8VQQJIssJ6zTz695eZOETPurUKW7Z7GNI/xjcLS6FE4u67727vf/wHCgoKaGiQ+OnXAMePNKFWS8z90sXESavZv8+ApBIIbRChitKls4boAT/rq3/glNF6ZryUnTyGU1PUzHzbwH1P1vHZ142ce1qTyHnXw15cZDYTPg+hl4xk0oErr6nh40802HekYcLKZt0iiPbBqSRKzxWhUK85iLXXLj56I4UTz2vbSdthV2E2yZisR37vy8nJoUfvQZSU70u6qkOiHH3Why4qqmLc+ehuVq0NQ4mRjr1C9BugIr+DhqFj6jFVd6ebsNGQ/hsdi0ro07uczz+PYqrtklyX3V3EtNuW8vN3KVw00cpFExMinhCCex6v45pLHFxwhoX7n6pHVZ2LSbIiVx7FyWct5/mnzBw3woAkSZRXxrj9fjfbdyjsXJ1GKCzQ6yXGHmti1FAjo04rZ8ix5zczjTkcnE4nu/ZEmfVu1h+EzwQajcRLj6Zx1W1VdMjRJN+PRgWz5/p4/uEUrr+rlkvPb33+MuMzL5rajmTGuyQzysN+DW5PPPkg6B/ZeyDKmg1hTj7OxIDeOvwBwaSJLY8lnU7mlHFmzruygtQUFYjEJLq6LkZulo7TTr/wiOKQmZmJp0FgVTW/rkuSRBpZpJEQ69aLJXSWerJd/IYFB13oSy0VdJSKmo9P0tNXDOOd937m9utaF+3iiqBB1JAuYk1mctow2ZltP1gryFNhsSgcWFROijkLXT5oO4C+B+i7Q7QSdAcFzn0juePGTYRNPkQbPUv/Cv5T5sr/G+bJ0D4vOkR7HBK0x6GJ/22x+MvEz+rq6sN2rgXIzs5m27a/54mWWq2moKCATZs2MXBgk5Pppk2bOProow97Pfv27Wsm5hYVFbF58+ZmT6g2bdpEUVFRK59up5122vnndOjQgbKysn/3MP4jCUcDTDzFSlEnDQNH1eA8MBS9ZKTavpt+vVp/wud0qMjJVhGuDKEVOmRJxiHSiBFhN1sZPLSOj15vyoLRaCTOPsVCUYGGUWeUEg5DWIaeg1UYdb9QekCNqj4Dq7cTOR1gxDGJfmcjjmneK+3RO1P4dLaXHxb6WbjUzOhhzd9/4XU3+/bHsWAjYqzmf8Kvv/7K6SdEgKaJwjWXmfnok+1EK/XopLb75hkwEiaIiaZsPZWqaVIXiwlisaYfL26vwthjjahEhCeeXERevAdmbATxc1DaAbEwjavTCFDOVdf76KDPweErIm6qZ0ttBR2yYmRnaGio1tInmvjeDqGRtOQ0FvLr7KVsmriJ3r17H9b+m81mIlIEa3UBJ59zgBuvcjKwf5Dhp5QydJCB/Fw1m4ojhCOCGS+lk/J7n8+Tx5ooKY/x2lNpPPZiPat+C+FtjDcTTA/x7qdezj3NwgtvNnDH9Y5WJ74aDbican6aldJsHSkuFR9Mz2DiZRWccoKJvFwtO/dEEi0FrnBw5slmZFni+598PPe6m49metmxJ4JeB66Uw5/k6nQ6UFS4RCY+vLhoXnIUED6C+KmnihrKyKAjGqGjXlWKI8fHz1+6SEtV07VAT8We7uxi859mWsmKmmgUHFYVkM8B/2ZkQJaDNIo6vMJNSPYhtD4agsEWWT5CCHawHhk1/RmBTuiJhMPUbN7FOl0VX33s4kBpjPEXlBMMruXu+y+muLi4Rf/j4cOHM3LkyMOO0/8lJEkiFNAw9bZ65nymobBAS3qqmhPGqdi6o5HbpjrpXmRm74EoL7/jZneJRO9eKl54OLXV7/aO6xyceWlFM/Fz0+Y4KWS2WPYQqSKb6W8coKFeoj+goDBmhJZOnXYx54dilKgKtT7OOWdquenaFHQ6+U9N4vYeiNK1s4Zg8H/WL+y886/l8Zcu4+NXW4ruKc5EP+PvP85kwkXlLJqbxy0PVPPs82E6N4xGIU517hK+n+Ugv0NClAn5Glj+vj9phKOXjER3D+CYMb9xzlk6Rg7XcLAsxszvfIwcYkhmNO7eKZESyQMpkWmfenAEt16xE8VejUYDPp8gWOVAnxPi1Mnl2KwytXVxxo0yccPldl58zMWpF07nmqlXH1G5dyQSQRGQl9u6cJTiUhEOC3z+OPtLopiNMpfeWEnPIh1nnedDCjt48XUvN1zVXHRdtynEjM98FMRGJoXPkAgQCyZ6WhfkaThzvJnTTjAn+8j+uiIAQvDxl4189noG23ZFGNi/9Z7MM79r5NflAb77KIu037P26xviXHd3NavWRejY8chMfkKhEDq9hNcXTJocCSGo1e4nkrIfs1XBH4yjb5Bxe2tREGRL+RSLdeTTuiGvSlKj1KUkTKz6tqx8eP/jIKE6C7+xGJtwoceIzx9gzXqF8ce3bsL369IQZiv4TcWYy10oG3UEN4EmG3T5oMmEPpn9EX3Atn8gm8qXYU0/MhOsI6F9rtxOO+38N/KXiZ+xWKxNk6NWN6xWH5G745Eyfvx4Xn75ZQoKCigqKmLBggXU1tYyduxYAD755BPq6+uZOnUqkHCnS01NJTc3l1gsxpIlS1i1ahU333xzcp0nnXQS999/P19//TVHH300a9asYfPmzTz00EN/23600047/7c58cQTefnll1m9enWzH6DtgF4nc/YpZlauCxGtSkkKaJo/Kb0D0JlibNWtJqYoZJCDLmrGgAlv6hYeu7910bRvTz09uuq48iIrj73YwJP3pjCgjx4hBF/M9nLP/Ss4d2jbZXBH9dXz0HP1jB9r4sGna3nseRXnnmYmEBB8MjNEaVUIlSeNoLWMlDYyZ/4Z0WgYu7H5ZMjpUPH6y2bOvMBNMOLHILXuwOpT1WFUEu8pIo5kbiQroykW3/zoY9zIRHwVRbB0VZC7pzk5uq+Op1+qYLtvPSpUgERMRNBJAsnhQ9dgol9sBCq/KjFRDuSSLrrzzawl6LVgjNuaCZ/Nxt6QzWsvvs5r77x6WPtvs9mIa8IIezk3/J5ZOXSggU55Gi4510IwBOefYSU7s/lvEZNBJhQWdM7X8u4LGSxZGeCCqyt578WMpEAqhOCbH/0sWx1kwvEmHnq2rk1zqyUrQ4wbaWxVPJUkiesvs3PqpHKOHWJg6/YoH72aQWZ605hOP8nCsccYGTahhNHDDGwsjlBb6zmsGECi7F2tkkmJZrKeJeSITqikxFjcopZ9bCeDXIL46EwvQgSIE6djvCeB2jLufKCKd19xUlWtYMCMBi0B4cMotZy0CyGI6j1kZaRQ3yDw2/ZgjRso9A1v5qQciPvYGFqKRq9wMLyTjjRl0FVwED1G8qQmoUEr6cjw96R0lYGnXyrnjhutPPdQCpdeV09aWhrjx48nEokQDAbR6/VHJAr9XyQej2OyQkyJccpF5XTMVZPiUGGzqfj4tSbBsktnLdMfT+OZV+uZ+3OghVHPIYxGGaNBIhIRSQHLoE8Imm2hoNAxV83Zp+mY/3olViWFyhrBFx/Yefz+lsuHwwq+Rti5J9Jqj927Hq1Fp5PQaI78erhu3WpefO5GaqqDvPBGA9dfbk+28PD5Fa69o5orJ9nolK9Fq1axcImfxUsU/A16StiDxurn1Rcs5HdouqZfe6WJn+buwF47JPmaRbgwlx7Hty+V88rb69Gbo/y2oAMprsT57A8o7N4bxfIH5yetpCO9sRc0Jv6OiYNEMjYz78v05PbiccFHXzYy+fpKPpyegdko8eQTD3Hf/Y8edgzq6uowtOEsf4hwRNC3h44b7q5hf0mUi84288QTUfpGxiCj4r0XNzHzqxqmXKTDapP4fLaPLTtCNFZaku003JpSVEXFvP6AhRHH5NLoU/hwlpdTJpUz46V05i8K8PhL9dxytZ1JZ9vQaCTUaokGd8s5XiCg8NZHHuZ+nN2shN7pUPHh9AwGn1jC1q1b/9Q74h8xGAykpUpUevRsZhW9xTGUOJdz4cVxbrnGjtEoI4Rg4ZIgV920CmtZN3aJTXioYwcbcIl0MunY1O7gd3QxK3MXlCTFz7k/+3nrQw+hsKCyUsGZaoSaLFLIIEoYm68fjzy5lhPHmJo9WASoq4/z29Yg3buqmXqpiZvv+BVRm06MGEqsHrEvTMe4hUA0k+z0IvRdYWCXoTQ2utm4cSO9e/f+W0xF2ufK7bTTzn8bf5n4abVaqa4+/GyW6urqIy7xOBKGDBlCY2MjX375JQ0NDeTm5nLnnXcm+wE0NDRQW1ubXD4Wi/Hhhx9SX1+PVqslNzeXO+64g/79+yeX6dKlC9OmTeOzzz7j888/JyMjg2nTplFYWPi37Uc77bTzf5vt27fTuXNnPv30U5YsWUKHDh2wWJqXiqlUKkwmE2eddda/aZT/HuwOFyqVxPJVUVTuvGQWStCrpbo2lswa+SOxmKB0r4a+4TFECbNbu5awtoLCyEDiBhUFHdsWMHt302EyqZj5dibnXFnBvM8S5aLnnGGmpDzOz0v8QOs9vQIBBY0aVq4L46nWEYnFuP3eRuJxiUED1cz+OIvhE8ooXpjLyRdWEgqFjtjQqn//o3j9RRXn/INJ+shhBj6ZoXDV5GKKYi0zNsIiREjtoUTagjqkJ2A7wG3XGZOTqd82hXhthpsLzrQy8dJy9h2MkpujYX9JlPMurUXny6ATnTH/7vweFzEOaNcQ17rJZ0BSeDuEWtJQGDmazZGVZKnSoY1qGJNkofTgvsPe/2AwSF4nDXW1blJcTSV0bk+cPQdinHNq6wYePy8J8OBtruTfwwcb2bYrwpDxB+mYqyE9RUXxzgg2q4xBL3HFzVWMPdbI9l3hZuLIIfaVROnTs20xrmdXHTqdTLfOOowGuZnweQinQ8Ul51nJ76hBUfwsXBo67DhoNBpkrYIv5CFNymSjtISuylHoMbKHrfRmCJtZSS8GoZG0WLAnP6v4Y3z3bQU911TT4ImTRyO5dGIvW+khWrY3qNLu5vQJWuYuCBJp1GG0B0k5MKKZ8AlglMx0Ef0pj+5Gn7+fndVVOHyd0aKjhN0cxchW98UZzOeTL/Zyx41W3v9mCN37lJKZmRDztFotWu3fV/b5v4lYLEY4FKZfby1fvJnJZ1838viLDayel9vq8tdf5uDzr31/uk5Po0J5ZZS8Dlpq6+IE4kHq2EcKrZsXlLKH2Q9Y6Zij4avZW7FUjKCh3MCe/RE65TX/ntZsCPHMKw3EfUaOP62Wl5+1cvJxJmRZoro2xp0P17NqqYqwFMTmsh9RLILBIE89fgPnTIgQDFuZPdfH3J/9FHTU4A8I3N44119mZ+yxJhRFoaJUxUXnQYf4QHphpBE3+33lbNum5dghiYc9CxYHWL8hRoeiMKWhTaQ19khe16JEKFH2kerrhkezjYkX15KXo6NTJ/hiVoTGgy6ClJNLp1bHWyUfZO77rmbXEpVKYvLZVsorYnz7ox8lLvHzT18fkfiZnZ1NTW2M2rp48iHOH/EHFGrq4sz7PHEfW/VbiOvurKZjvE+yVDvd04eoO8L026oQcpwqqQRHhxBRJSFchkQQuaiYX+emJdu42Kwqpl7iYPAAPSNOLWXoQD3r5nfAaGwSYhevCLBkVZB4vHmFwewffJx3uqXV3qGyLHHrtQ6efeZuPv1s3mHHwWg0Jgy2iKEQZqU8l2snmrnvlqZrviRJjBlh5JpLozz6yAE6K30olHqjCIVqytjIcnqIo5s9qAuo63n/HYnNm+tIy4whSxLvvZieLPvfsz/CRVfuR9nqwqkkso+r9+Yx7pzdvPZUKoUFiQzUZatDXHtbHSGfhmoZnnixgenP2bnrsRJunepg/HGpRCKCl9/T8PNyK/x+KsVDArPFxowZM8jMzOTiiy/+y3u/t8+V22mnnf82/jLxs1OnTmzatOmwJnShUIhNmzb9aXPkv4Jx48Yxbty4Vt+79tprm/196qmncuqpp7a67B8ZPHjwf2W/qXbaaefvYd68ph/5paWllJaWtrnsf5v4eerpFzPz29exmFXEpKamiIbqIm6+aysfvOFsIdY8O70RXUPH3w1A9HSNDGGd+ifqqSISjeLzK5hNrWfLVFTHcNplHHYVA/vqWbkuxDFHJUrJL73QzHOv1zN6fA3+gCCvo8zVlxsZOSQxWfr060b699Lx6bt6suuGUCL2YHBtQ2+MMXiQDo1aZthgPeVVcWIxwYEDB+jSpUur42iLgoICtu2SWbcpxIDeze+zA/vp8GkrKZE3kxXulpzcNgo3O9hAt/BQJGT2spWAv56vvtGxcl2QrTtD1DXEicUTYsh7L2VgNsnMW+Rn+Ak1RLwmnBgoZQ8B4cNBKg1UY2y0IDdmsYvN6ISBQnqjlpp+UhglC2q1QGsNQH3r+xMWQezO1sXkttBqZfI6ymzYEqbv7wKkSi3x+vtuThpjamGusnp9kL0HojjtiddjMcGXc3y8+4mXxV/ncN3dNdxwuYPCAg0HS6N8+nUj387z8+NCP5u3hTlhtKnFMZbqVLF6fYiJE1of494DUVQqKKuMMX5s6yWQACeMMfHpV41MOsfKsjVV/9RA8Y+YbUZKWE2vXipev8nEc9NXs2FjBGdDR0LCjxlrC4Fyv9hBAB/dYoMxlJowi3r2s4Oe0kCcIoONLCNXdMaKkzBB6q07cOU3sHhNhE9madBqVYhQ2+0VHKSyP76DgFfLHfcI7n10LRq1CkNQjyrcenafLMkoIR2hkIJRHyceC5Gb27qg969k3rx5fPvtt7jdbnJycpgyZQrdunVrddlVq1Yxf/589u/fTywWIycnh4kTJ9K3b9+/bDyyLGOxSnz2RiYGg8ysLyPYjPo2+y9qtRKKIth7INrqA5+qmhgHd2sZOSqE2lpLUTdBYb6GHSE3NbVlpErNDdnqRRVhUzX5uYk+uh/PsDL58kUodWmcel4lsz5w0bVQi9sT55JpVeRmq5l2pR3VNRIffB7nhjvquU0KYDLKuH0RqqskBohRbFAvwpl2ZAL3N998wUVnRvn6Bz+z3s7kl6VBPnktA39AoNVIOB0yK9eF+G6+j1mzg9gD+eTRNfnwzEU6TiWNl55bgc7o4fmXwsh1magbU4mp/TQYd1OiLkMfsyOST24EbtsOVAE7/jVd2L1Gz7eswUIaPjzUUUuayGpxbtSLGnQOH/17t95O4IqLbJxzRQXhaByL8ciq4TZuXMeIIQbueaKW155Ka9Fq4t4n67jnxqZ75KD+eoYNMrBok4o/JKqikbSkkwsChCJTWe2lsCv4i734bPt57j5Li/7VAEf1MdC9SMvajWHOvLScjrkayitilFYkBNl+vbTc+0Qdj97VZIJWWh5j2KC227N076Klomz3EcXBbDZTVqIin67soZiOaWZuv97eYrmqmhhvvB6jnzIymdUqSzIZ5GIVDraznr4MBSAiQhjS3YjKbPbNT6Vh8Hp++iqjWYw75WmZ/1U6A0duwFp6XEIkD1UQW9aD407bgsuiJx4HyePC7h6VFFb3N6zmqtsqWDk3l1DEwKwfnPy6ykmDV0NKqqC2soq9xZXI1Xp0XeJMnXYdixYtYubMmVxzzTVHFJvDoX2u3E477fw38ZeJn8OHD2fNmjW88847LS6W/8i7776L3+9nxIgRf9Xm22mnnXb+V/LPrpeQaBNyOGZy/9coKank53lezj3diMeyl4zGRC8wh0ineFED404v5cF7zPTqpuNAaZTHn/WxcamVTH/n5OROlmRyKWS/bjP5Fg0zPvMy9VJ7i235/Ap7D0QpLEhMxHt117Fnf5RjjjLg8cY54YxarPXdkOoKsKFm/7Zazlm4kZTcOq6cbOL9LxpprNGTUtudvdlzGDFUw5mnOAkEFD7+qpExZ5XSpbOGbbsiWMww74cv6NLl8M1+DtG1ywjOnfQ9F5wb5tKLjBgNMt/NC/DUS27sToXJF9bz1exFVJRJ+H0yFhz04OhkOXxPBrE7toXdi0zsQ0Xh8duprQ/y4SvpHN03MSlt9CnccY+PfO8QzNiTsawSpVSwnz4MbZbt2SBq2MxK+oghzZzH01PVyIZ6YnXRFiWFADWmUu675vbD3neDwQCyFbvNx+0P1zD7vUxeec9DVXUcu13mmJMOcu9NTsaNMtHoU/h0diOLlge55HwrZ1xcQSgssFpkxo00smBWDmaTzIljEv1ABYky3LPGm0hLUfPRK+nMnuvnhntqeOg2V1JkqqyOMeNzD6XlMe683oFO11JIf3WGm3NPs7B+c5jSiij7DqrJTFOh/4cS1Qa3gsko47CpkKSEKcThnueRQBRraohvP+2IRiMxYoiRR5/x8PWzLsIEWxgheUQ9ARrpxoDkBN4mOakRBnaLLeTTFQ0avJkbSC/QkJ8hM/VKI/16ZRCPC865pI6t28Oow03rjYgwHuqIEkGPAQdpSEjoGnL56Mvt9O6tot4dJ9QgoKLtfVGkGFqtRE6mn7Kyv68i6HBZvnw5M2bM4LLLLqNLly4sWLCAxx57jOeff56UlJbGUNu2baN3796cd955mEwmfvnlF5588kkee+wx8vPz/5Ix7dixg97dtZiMMlu2h9mx3oI1s/FPP2O1qph2TzWfvpGJ6Q9ZeeGwwkVXNOCq7odVpNAQqGaXtI6u3SW2rkxn+Alb2bBvNxnxfCRkatT7KegR5IweamZ938hVk+30761jw/I05i4I8NSLgtMml5OWqsLbqPD602kMHtAkcA3sp6f44jBnnuPHuXskahqoZ2PCaTvekdrq4iOKxZZNy7lvqo7v5kvo9TI3XG7n+rtrePu5dL79IcgDj/pQe9JRggb2RfZSiI2trCFGFDNWsilALxlJre/LLXcspk9kdOJBgQTEIc2bz055PSbsZJGHLMnsFzuQGlPoKLqBBD7hJUoMOykU0YcAPrawGpfIIJVM4sSp4ABuapl0SttTLZdTRXVtHLMFopEjK2ue/+MsnrvPzur1IU6/uIJrptjo2lnL7v0R3vjAS/9eOs4c3zwb/spJNn6afRDqsltdZ4wIA49SM/1pJyeethoUmZFDnW2O4bgRRk4xSnw2u5H0FBVXTbITjQne+ThxjbRZJMZfWM6Z482kpaj4dXkAm1Vm6MDWBdAdu6PE43GCwWDS8OyfEQqFiEXUxIhiwYZOH8TlbPlQ4JU3/VhquzW7Rx3CKJnRCwM+4UUhjjtzHZ+8a2f0yQeRbX5evNPe6oMps0lmwng1P75eQi0V5NMNp5RGvCaKtyZMAd0Tn/v9oz7c4KrlgolFvPR+LsW7zQgBqc4I546vYOTgeu56sIaaRUXsZCP9nR045ZRTCIVCrF279rDi0U477bTTTtv8ZeLnoEGD6NGjB4sXL6a2tpYzzzyTrl27JvuAxmIxtm3bxuzZs9m6dSs9e/Zs72/XTjvt/FeyZ88enE4nDoeDzp07/9PlNRrNX17u9L+BdWuXUl9iZuZ3jZx2uo3Fs7aT4u+CJEmk+LoSWJXDJZM3EtIfxBROw1rXnyzJ3iyrBcAQs9Ghg4bVP2Vx5qXldO+iZfSwpvI2b2OcKddXccd1TZO8/QejlFXEeeW1Gvbuj5EXOJqOkguBYD87EtmPESd1+wI89LiX7BwZg1FQlb2Y7z7OoHuXprLosyZY+PhLL0+8XM8dD9XStcCAP+D9H8WkrGIT2pCN71/OYcanG7BJNvyRKFOvtxKKxBk4QMutU230HlxD18bRrU7YOlLEVtZQSG+27QnRo6s2KXwCvP5uI/LBrgnh83eEEJSxl74MRf6HMneHlIpPeKihLJFBBERFBLtL4fEHLFxx1TIyagajk/TJdVVI+6hSShk+fPgR7f8VV93CfXdPZdhgHUeNK+Gh21ys/7kDKpXEuo1Bzrmiki+/92G3qTjtJDPnnW5h1W8hIhHB1zOySHGpCIUU1m4MoygJow2bReb2h2oYO8zKI08EscgOTjgxhNEZ5eQT1RxzUgk5WWq0WgmLWeamqxzUNShMuq6KVx5PS5achsMKz77mJj1VTSwu2L0vwnufxli+JsTufVG6dtby0O2uZObxu594uON6J3N/9hMMJbL7DhdFCnD1xbZmGVlZWTJxjR9D1EkdVc2WL2MveXRtcTx0oidVlLJO/TOpmVEWfp1BTlZzoVqlknjrRQcDx5Uga/x4pBpqHBvw+OPYY+mYYi7cUi17xTYUBCpJxQ1X2Bk91MiZl5RTWxXGKxqwSi2zfAPCR9duiZLXvTu3Y7Ufxc8//8yYMWMOOxZ/Nd9//z2jR49OjmHKlCls3LiR+fPnc/7557dYfsqUKc3+Pv/881m7di3r1q37y8RPt9tNWkriOPvo0yCuQA+C7r1s2R6mZ9eWLRgqq2Okp6q4Zoqd0yaXM3Koge5FOjZviTPzyzDxqnRUacXUEwY5Tjwu2FQcZu+BKL8tSaekLMqX3+9DlmHCOBP5HSxMvLSc2T/4uGqyHUgcF53zNfjDUXKy1Dx+l4v3ZzY2Ez4P0b2LjpPHB1n8bg06YSROHC069MJEdUSgKMphH/96vRm3VyEWE4TDCseNMLJnX4S+ow7iK3dSFByDLMkEhB/YRyNuOtMTDTo81LGd9WSIXDKkDkgRQ4sMaUmSKFT6soGlZJOfcLCnin7K8OS9pYx9ZJNPupQDgAkL/cRwaqngILtpoAYQdKQLe3btbXNfKqpiFHXSUFkVp7Kq9bYdbVFeVkpNnYmrJts57UQzH3zh5aW33aQ4VTxzfwq52S0fOJmMEiG5ddFcCEGVfJBZDzrIy9Xw3Swbp02qxOO1t9k7ttEf54Mv/Hzyegad85vieHRfPat+C/H8Gw18/mYmcxb4Kd4ZYXuxmvLSEJddIFqUviuK4J1PPJwwysiWLVsO23THaDQiATWUkUUB0chu/AGlmeAPsGpNFKuS2uL3wSGsuNhvX8oJow3ce4eNh55opEDuQoN+J90KW5pqJfd1gIZlfbdSt1eFw5uKEIIMOlLOPtazlBSRgQo1jYYyinqF6N9xLFv2aJBlwVG9PBw3tJbeXZtaVJxyspblX/lwhlJxuxOvO51OotHoYcWjnXbaaaedtvnLxE+Am266iaeffpri4mKKi4tRqVTJ3nU+n49YLAZA165duemmm/7KTbfTTjvt/K9h+vTpjBs3jhNOOCH52m+//caGDRu45JJL/o0j+88iFnEjyQppTi3PP27nfks1s74qQ9eYAYpMxFrJkCGwcJmE1p2DRbK3up6gysuwY7TM+NzL8IEG3v7YwxMv1dMpT0M4Iqipi3P7VGeyHC8SEXzwRSPag92xRLKQ2YhdciGEoJi1OEilH8MTQpKAWDDG9v0rOGdyBJdL00z4PMQFZ1r5/JtGyipjbNke48SzjjnieOzbtw+fu4LaaIi4EiRarSWT7qQe/RvTrnKy72CU+5+qo093HXLU2GYJtUbSgoAq9R665qsZcnRzsWLW7AjOaE6zSaIPDxbsLYTPQ2TSkWLWkk4uQgj2qTfx/DQjw4/Rc9fdUV54ZTGBBh06lYa41k+DN04Whaxbt+6InGXHjZvAU4/fSkaqzAO3WDhrgoXq2hi79ka578laTj/JzP6SKGWVMe5/qpb0VDWd8zRkpquZelcVnfMSZZrHHmNArYaZ3/nw+eKk2Q3MfC2Nbv6iZGZQrCrK51VrCRsaeef5NHKzNc1iarfKXHVbFf6AQKOBUFhw/hlW+vbQctWt1cyekdWs3+fCpQHOvryCr97N5Nt5frbtjpDqUvH6+x5SUzKPqA+6rILC/OaizVmnmHj6mX2kVOQRoDHpfAwQIdyqoZEkSWSQi2RqIC2vpIXweQiHXYXLqcKkj+Kzr0FVraN36NimjDkgjzibWUmjeR9Dj7bhdKj46NVMjj+7lG21a+kjhjbrqRcRIWoyVnHPpQZOm1RBZW0B2bn1fP/992zYsOHf0v84Fouxd+9eTjvttGav9+7dmx07dhzWOhRFIRgMYja33fIgGo02EzMkSUpmurV23hqNRtZuSLT+qG9QUKHGVtedKVcuZ/7XKTgdTedlIKBw9mUV3HezixHHGJj3eTZ3PVrLzVdrMUVSqdHvJKdjBY7UOB07qLn24oTYtXlbmFsfqmPC8SauvcTOtCvtyXXu3BNBp5PRRQWXXFuPLEkcLI9QvtOCyq4lr4PMsjUhTjux7X2+8FwDC2eXE6y3IyGhlfTUiQp0OmhsbDzsrOeTxl/Ai2/OTYzzjmoOlMboWqiloUZD9+Dg5Pl7gB10piepUlbysw5SsYsUNrMSi7Aj07rgKksyRmEhiB8Q6DBSbdtEzFwPAoLuMB0DI1p8Jo1s0shmk1gJQLaUz/7dJewvibbqyv7S224KOmpZstTHdTdee0SmNtGYYPo7bsaNMpGRpua2qU7Gjw3z5PSGVoVPgG9+DBAlgldVhTXeJOgJIdiv2oJKG6FrYeKa0Tlfy+njjbz1kYfbprbM/lQUwXfz/Jx2oqmZ8HmIQf31OO0qDpZGOedUC+ddWkda9dEonkbOuGgXb7/saOb2fv3dNZx+kpntO6Ls3bv3sBNk6uvrUaEmZmxABONoazvyxnul3HRt8+upzSZTSRh1G1PfmCrAlEk6XDYVZ5zvRq7IJyXSCSXSyO79YQY6Wr/3bdwS4erLzDzySIRq1XokRx2pqTKGWoXMegdSgx4Jica4h71lCtbMKKOHVHLBaV7s1liL9dXVK4iYGpfIJBI7gCRJDB8+nAEDBvwtpkfttNNOO/9N/KXip9ls5v777+fXX39l4cKF7NmzB7fbDSR+sHbp0oXRo0czYsSII8pwaKeddtr5v051dTWbN2/+dw/jPwpBjKASorFRRpIkHrrbxl03K6z6zUssDkf1sWGzqhhxmp9tddtJiee0mBwoQqHWtoU6t4YUp4HO+Rp8AUFNbZDK6hh9euh485n0ZBaK2xPnwmsqoaQTadHO1FONjYRxgoc6tOjIkvKabUMtqekeHcqHH81n7WIXbXHGyRZefqsBRY5xwgnjjygWZWVlXHjWJCw1efSO5yIh00ANO9nAFUcnxp7fQUNGmop3P/UQbyu9hcREN06ccuUg5/YwUe9u7vAcj0ktSgNjRNHStsmPWtIQFzE8oo7G1G1Y7V7CYRv9htVAQwpSKB2NqQ6dw8v11xh45j4rklvPzh27jkj89Pv9NPrCrFgrMe0KBxdcU4GiQKeOGuw2FQuXBDCZJPx+wfcfZyfFx7KKGNfeWYXbqzDn40xUqsT+3Xqtk8dfquf153R0jXRtJviqJQ1Z9YP4TTOfsoo4HXKaT/CHDjQwdKCBNz5wo9NKTD7HiiRJHHdWKd9+mNXCkGv0MCN7D0QZcWopA/royEiVGX5qCQhB56Jehx0DgFBYw5btiZ6khzCbJAYNEfzy7Vryo93ZxAq6iv6YpISAGBfxFuZUh6htDKKqb3KmikQEn37l4933Q4RC0KmTikBAUFcf4eieFg5sGdAiY06WVHQXR7NDWZiMe3ammrxcDdFyG1tDK9CptLi0doIqL17Fg1kdYerNMUKVqQw5qyi5rn9X/2Ov14uiKNhstmav22y25O/Zf8b3339POBzmmGPafsAxe/ZsZs2alfw7Pz+fJ598ss0M/06dOlFdITNvoZ/RozT8MquMAnoQ23k0w8b8xrBhKgYerWLr1jhzFgQoq4gz7d4aevfQYrPIzFsYIhKx4ZMO0jHcm1BJHcNOquH+25uycUccY2T4YAOXTKvi2Vfr6ZCroVNHDZGo4O7H6pjxUjqTrqml+qfeqNFQRSluarFrJMLhxDVEiDbczX5/L0SQEirpySBCIoBXasClk8jLyzvsMueTTz6Za68K4fbGKSzQ8MYz6ZRXxlg8J4aq8fdqMxElTKCZ8HkISZLIF93YxzZMtP3AQUZGIPCr60grrOL5R1yMOMZBPA5fzfHx4KPLcJYMxii1zNjUokuu21U1gAkTl/PWKxYG9dcjSRL+gML0d9xUVMVYsUQiFrZw1z13JavlDofs7Cw2bN7Di697uf5KC5Ik4QsorP4txKbiEL27N+8LXd8Q58W3GlizMItrb9rKtk07UHsyQBUjYqvg+NEy83+S2LAlTI8uWqpq4ixbFUSrlRg1zMjRfZvWpyiCq26tptGv/Kngfco4EwuXBvllWZCfF0bpJzkh4qR6iZHRY7dhcoSRZWis0xJSFD58xUrf4ZWMd1Qnjc/+GfX19VhwoHUGCPj3k9cwnLfeKCE708fZpzf1bD5lgpr7FuykUPRrsQ4hBNXxSt6YLpGrdMZFevJaaWzI54GnVjD305bjCYUUvpodIxSKIOnCvDbdxMihacn3F68McuU1O8ioGM6eiJrcsmM5UOZhjbSbaye13k7gzXdCOKLZVEoHsNkshx2Hdtppp512/jl/qfgJibKtUaNGMWrUKBRFobExUV5hsVjaBc922mmnnXYOm0Cjjk7kU9uwkZ17IhR10qLXyxw7pCl77IXX3ezbqUatktkSXUVX0b8p202E2W3/hdtusHDDFU2T/NHDjJSWR5l8fRV2m4qew0so6mDCEw4SCikc3KOmd6QHACrURIkAUMFBOlJEa8iSjC2axfotXjrmtm7goVWDAqSnaI5okgtwzaVTyaosSmTv/S7QOUnDLlx8+ukv3Do1jtOh4sl7U3jpLTf1/gCpItiqOY2HOkIESMtQqK2PsWN3rJkrb0YGNO4ONMvSM2KhlD1tjq9RuAkSYJ9lOd+/n0rxTjM33BChZ3RU0nyJEIRqg1x342K6xXvj1dThSmm7n1xrzJz5AWkuQTAEF99QxfTH0+haqOXpVxKuSs8/nMobH3p44BYXmelqqmtjTLu3BgQcM8BAo0/hxPPKufYSO6eekJi0lxyQyAp3a7UcUpZkMqU87n58Dwu/ymnxvhCCD2c28vAdLhavCDLjcw96vdRC+DzEhWdamD3XR1aGmu/m+XA5VVx6np1Pv1l3RHHQSCre+djL1Evs6PUyQghuvr+WggKZYY+GeeWN33DW69jQsBSDMBMlQgX7yWnFkTouYvhVDfj9gsrqGEaDxPGn1RHZl4cjmI9dUnNgu5cyaR1nnK2waoUgU7K1MqpEVrEI69m4NUSfHgmxJC1VxXZLHVnadAKSB4+oQK/SkRXtgKU0n02soBdF1C8KU2rZwVsz3mpzv/9V/Y9by7A6nKyrpUuXMnPmTG699dYWAuofOf300xk/vukByKF119TUJKuk/ogsy/j8CtdM83HpJRrq1AfJiuYTlUPoGjNZ8rXCipkW1KioZScGY5xfv84mrgjcHgURd/PjJ2q6i0SbiXLXFu66qWX/UkmSePLeFIYeX4O+Mg+fqpaIqZb333DgcqioLtWQIyUe8BTQnYDwsaV6BQdKw9xwuYH3PvMy9lhTi/UCvP9xgLp6LRp0BGhkF5sw6CEQknC73YctLofDYSxmI7V1Yb58NyEWB4ICldKU7RigESttX1sskh2vcFNE71bfF0LQiBsNWpTcnayck4XBkJjDqNVw9qkWhg0ycNxJazBUjGpxbPhwoybh9m2QTMgHhnHVRduI2yvRGKLo9QlTqrL9arIrRyBn7qWmpuaw9v8QaRlFFG/Yz4zn7bz/cSXHjdIyb4mH159J47aH6jhuhJFzTjWj10nMXRhgxmce1CrBzj0xvnjfRXVtjHUba9HpJIYe7USnkynqX8mUqdXk56lo8ChcPcXOiaONTLu3hnBEMHyQAbdHYdHyhHnVwL564krbY4wrULwjhCRLpNp1HOrGYVNSsVWlIioTYrlVkijN+IWnXm4gWGthx86NVFT8SaPgPyBJEgF8GCSZzLww7uBBcmqG8sRdxTz6dCW52Srq3FHqvCE8Og/ueDr2aJMoLoRgG79hw4VXaSCFDADqpHLiOh++UISK9XpuureWR+9yJo+DyuoYF15ej7miJ4rxIA8+FKWiOsbL7zTQMVvD0f30jBhs4NWXBFddvgbccXSSHh161izdzazvfZx+opmKah2BkAqjPs7Hn9fg3pdCGlrK2Y82mPWncVCr1f+VLZHaaaeddv6n/OXi5x+RZflPf/y100477bTzn8OROBwDFBcX8/7771NaWorD4eCUU07h+OOP/8vGY9A5SCWLAzXbOOPiCn7+Mpv01Kbb1rPTPTz/pIausaGoJDV1VCWMLUQUIcewpkRJSYlxwxUtMydysjRMOcfK2g0h9DWd2FEWZcIlNVx7iZ0zxgvwJ5az4mA3mxFCECGMnrazkwyKmR8XVnLaia33bvvmRx9jRxj58efgEZWvbdu2jYptNXSTOrR4T5ZUODxdeeO9vdx5k40DpTGOOdrAe69rmHrdSjrWD2tmNhQSAbZLa8npGOXoviYOlkUpLYtxwZW1fPxGCiqVxO03m7h66xay3U1lhzpJjyTkVns3CpHog2rGRswXYuwpDUgxDSo0HGAnHURhcgx6yUBhvD+72IQiRTj22GMPOw4Avy78GlmWcHsVHr0r4TD99Q8+KqrjzHonk3gcnpzeQGGBFn9A4cJrKnnuodRmfRGjUcFlN1WhUsH4sWbKyxX0GFtsKyLClLOP2kglZWslJl5cxVsvuLDbEsdgPC6Ydk8NRZ00XHZjJdFYQj89flTr4g+AXi+jKPDhTC92u8wrT6QzbJCBL+cemfARDgi8QQvHn13BR6+msW5zmDXrYgS8aoQSJi1NRmt102ugjqW/RNFGtJSwh0bhoYDuyf6rMRFjs2oZmVnQKV/HLQ/WEPVrkXb0I1VJSQrCZslKnuhKUacdrF7+J2oHIMJ6zjrXzysvCcaO1LN1R4RuPWTuvjFCUYGNnXsjPPyEn4ObI1Sn7EftV2EMWXDX1lHuqaRTp05tt2z4m/sfW61WZFluIcR5PJ5/+nt2+fLlvP7669x000307t26qHYIjUaDRtN6aXJr2ZMWiwUlriKvZjSfPrsHdMWUpi/gwjOtjBqho6Q0zitvlbD/gEKsUUOaS8FsktDpVKSlwNo10JneSJJETETp0EFq1cEbIC1FjcOqwVGZD/F8Ip4wEy/4lfxOHgy13ZPL+UUjXscOXNo4+/bHePldN+GwYNnqYAtDm03FYeb8GKUXI2ikgV1sppBe7GElWeld/zRj9B/ZuXMnsWiEW69tug7l5aqJ6OoRQiBJEjIqYrTdI1ERChoS54RTpLfIdD/ITjTmIJUp87ljmi0peP2RrAw1o0fLrPm4HjtNGf9+4UWHES1a1rMEm3AhIeFp8GNsyCS/fzUXnK/jyWeC5FaOQo0G1H+eNdv6TjTSo5uG8IYMrN7uLN7tJt5pBcceY2TYQAM/LPTzyPP1RKKCYYMMzPkom1serOGXZUGGDjSSlqLmxDFN99N1G4NYXVG+fj+TnCwNV91axbHHGLDbVMx4KYOKqhgbt4YxGWVuvdbBDwv9LFoeZPZcH726tV4V8Ob7XjYWB9mwsCPDF9Ulv59DHPq/IhSqGkK892kUd0RD584dDzsedrudCCFiMYFKH6HniftYs6IEdXVHZI+DLRUHwBTGYIPH7jezes0OfvxhG/pgGjERo55qVKh/97uKs129Cnu2j/PP1tG3j5rNxVFmfBTkww8l5s2tJzVdEI4IfHV6LNX9sSoO3Nbf+GS2ilPHJQzz3vnIz833uMlwaXjnVTuyoxZdUI0IJ/ZfeNN47T0zX/yYhiwnMkyFABEvIq+TxMbNG1CiMRDhIz8u2mmnnXbaaZO/Rfz84IMPOP/88/80s6Wuro7p06dz//33/x1DaKeddtpp5wg4Uofj6upqHn/8ccaMGcN1113Hjh07ePvtt7FarQwePPgvGVNGZgbVu6tJzYpy8nEGxl9YTla6mq4FejZuD7BupZp+seOTEyiXlI6LdIQQbJaWYk8JcObJbQsWZ4038/CzDah1bnTZddw9LRshICb7k8tIkkS2KGAb6zBixos7OdENCj+Nlv1IujCS14Ew1bB+c5ia2hip/5D5t2RlgN82h5l8roVPZwUoKSmhQ4eWYmZr/LroV5yxtDaNGhxKGt98X8yy33xkpavpkK1m684IHbrEWP/bT+SaU1GFzbiVeuoibh57wMw1l2Qk4zb1lgZ+/TKNPkPKGDNSS3qaRFgfYAsrKRA9MUpmYiKKCSubWUWe6EImHZAlFX7RyD62YcVOCXsoFL1IiyXaDwghqKOSTaygtzgmKYDaSSFODI0udkSuvgniKEJClmHLtgjT3ymjpCzK8jkdkCSJcETBakkIFR/NamTyOdYWhjAajcSbz6QxYVI5Jx9nokd3FfMXN+AUGcllPKKePWyhA4VkU0C9KGPj4mo69Crn5JPUmAwyG7ZGuPR8KwfLYlx/mZ1NxRHMJolV68MtRl1aHmX+rwE8XoVtO8N0yFbTp6eeux6r5aHbXRgMbZeOth4GFZJaxYa1MqNPcFPriVAo+uKKZyJJEsG9QUq0ayjZGSUv2gsbiXO4jirWsxijsCJJCiEpSF68O6klmdQebGCzazUBr6Cf0vKcN2Jh1Zo4rjSIlITRSi0FD0UoxIjQoXYEN9zyC3fcFsFmkfn+46as2WOcBubOMnD1rTXUh47jwFYrbIdSdiNLcRYsWEBJScm/pf+xWq2moKCATZs2Nes5uGnTpj9tz7B06VJee+01brjhBvr37/+3jE2SBCpUGGOpZOerWfJdNnZbUxuDCyeaueORWhYuDaDTypx8QTnjRhm5eoqNcKM+WcYrIREM/bmgEosl3k+UqgfIjBdwYGcZZupxSR0pt/xGdp8qXrjLSfeidPYejHLNbdXU1ce545FauhdpOf8MCyqVxOffNLJlW5iJZ5r59vuFmMt7YYyZ2aFZRU5OHE0rx9Gfx0Ei4FfIzW66xkZj0LsvbK8sIVXpgAkrPjwoQmnV3buKUqJEsOJglWouzngWmeSjEKfKsANbtpftc9K467F6xgxr+WDkECeeoGXJrFqIJHpC11PNLjbRj2HoJAM5ohONuDlkfuSWqqlrqOT5pwWZVcPQSFrqRCXHjjky4zcAZB0Tz9Dx0oGtmBuGEnDsR0FBiEQW//ixZsaPbX5dafDE2bYzwnfz/ahkGDbIwA2XO0hPVXHVrdU8+2BqMmvdZk040WdlJP7OTFc362FcUxdnYD8dH85sZFNxmN7dm3+P8xf5cXtj5GQlWpKcdbqOb185SEqsY4tdqVbtR6gjvPlcCpdMq2X0mFOPKBQSEoqiEI3KxOUIzz+v4+qbNhNxW3AFO2EMW6h2H+TRp0q58xYjS380UiWqyCKPIvogSzJhEWI76+jYt54FM7PQ6xPHzYljYPK5ZgYcFSCnYjhKuYIWCevv989Kxzpuuc7K5Rc1/dY451QLK9aEmHKZn1MmejA5oWdPidp1FaTqMikc3QG9UYcShvoGN4FQALPegtFhQJevpld6V5YurKOo6K8xTGunnXbaaSfB31KHPmfOHO6++27Ky8tbfX/VqlXcdtttFBcX/x2bb6eddtr5j+c/rXH9Hx2OD2V9pqSkMH/+/FaXnz9/PikpKUyZMoWcnBzGjBnDqFGj+O677/6yMVmdFupTNvDK0y4Wrwwx9RIb993s4Ku5PjLTVKRF89osT+0Y787BA6LN7CYAtVrCbJb4craGvI5qHHYVToeKlOwwERFKLpch5eIkjXrK2ctW4iLOAfsyrCOX8tx7Xj6aFeOKB8vAVcU1U2xMvKyCZ1+rZ++BKJu3hZl2TzWXTqsiPVVm6u11RGtSePShhw87Dj//vJAwLQW1Q0QJc6AsyofTM3jz2XTuucnFp69n8tpT6TjTotRTg8exk7w+9Uy71si1l9qbxW1AfzUadGQdPI5VH/Ri9jNdya4YiUlYKWYtG8QytrIGAyYGMhoQrGURK8Q8tvEbOXSikhI604t0KTe5bkmSSJEyyaML+9ne7PvRoMMSymD9+vWHHQcApysbtztRFty9i5Zv3s8kv6MWiznxc8ZokKirj6Mogrk/+zlrfOuiok4n071Qx47dUaZeYabatC2ZYaOIOLvYRG+OQTI34uv6K1MfL+XV9xSmXW1l3YYox40w8PWMTHbti1C8I8x38xNuxg/elkKqS8Xq9UEg4QB/9W1V3PFIHRazTH4HDcMGGaiqiXPqCSZSXSpuvLcGu7OlIPBnxIlDVINaI2isM9ArNgKnkpWMvQYNoYigm/9Y7KQiSdLv30cGAxhJo1RPisiihxiEmxo2iGUcZBf6ujzMsZbCJ4BRMrNts4rLLtZSY9/YakbSQXaRRg5qSY26Oo/bH6rjszda71n39AOJhwg2UtgntqNCg1qtUFdX92/tfzx+/Hh+/vlnFi5cSGlpKTNmzKC2tpaxY8cC8MknnzB9+vTk8kuXLuWVV15h0qRJFBUVJUu4A4HAXzoujS6OW66i3LWCV55KbSZ8QuK8evTOFOxWFXfd4CQSFahVEg89W4+gKVtXJampLlfT4I63up3N28LE3Dbc2jLKcn6m33kbuejWCo4aFoCUCtaKRdTEaijZZWDKFY3c/7iXvFwNi7/NZcIJZnbuEHw6y8ctD9SxeEWASWdb+WV2Lo/d62D1Lyloe27Ggp1bbkgY5ZQcbLu3a2t06dIFn1dmxeoIoZDCzffXcO6VFRQWgTtlC7vlDUQIkU0B2/mtxXEaEI2UsZe0VBhyShUz3nBw91M+4j1XUGHdQG6PejYuycJmVWO1yNTUtR4ngOraGMGU3exJnc/BjnOoz1qF1hBDkNimLMnYJCc2yYWMzD6xA8O+AeRUH4tBMuGhllLLeipqdh1RDADS01x8/o2P406IsTvtR555JcKwQXpWrgu1uvzHs7z8tinC1VPsLP02l2Xf53LCKAMnnlfK0AklDOynZ/6iAOMvKuPpV+qZOMHEe595Wl2XEIKv5vgYP9bMjBfTue+pOi6dVsmi5QHmLPAx6vQSpt1bw8D+OjzeRPzuvNGKre9OqnW7iYvEa3ER4yA7aUzZzsgRGqbeWUe/Xlq02tZbx7SFRqclEtCze0+MeT9FmHiRG1fFYLqFRpAmZWOWrBSInuTVD+fuB/w0+KP0YjC5UuekOC5QUJmC9Otm4tcVQaprYvy2KURpeZRUlwpLagghBLIkJ6+zYRHEWVDfTPg8xDFH65kwQYWmohMH98tojXHqnJvR9I6gN+oIFYN3LkjL7OjXpuNdGqd6ToDgVoHBaKBb765MmnL9EcWhnXbaaaedP+dvyfw888wzmT17NrfffjuTJ0/muOOOAyASifDee++xcOFCrFYrt99++9+x+Xbaaaed/3jmz5/PggULkn8rSmJyeuutt7a6vCzLfPjhh3/LWP4nDse7du1qUdrZt29ffvnlF2KxWKuZ/0fqcFx6sAyHK84zrzZw1w1Ofl0RZPI5NtLSYEAvIxtnWtrMhtRjZEAvI1//0Mjt17ee/fn9Tz4mTbTQrUiLSgafX8Fsknn2cSvnX7SczOqhyey2DKkDemFiMyvZnfk9N1xh48armjIFu3fRcdHZJs66rIK3nk1n/HmVTH/Hi80iMXakkeceTuHND7wcOBhFQVBVVXHYAriv0U81peSK1suBS6XdvPaCHYe9uRjSpbOW6Y+ncvvVZqSghoNiFze80zIW555u4qln9iEq8rBJTX3y3KKefgxr6tn5O9kUkCk6soHlGDGzhdWAQjn7qRAHECg4SSeHTqglNQ7S2M+OZMljRISQkcmKFvLZ+58nfyMcDhdNvpGVK35h9owsenTRJcyb4k3ihiRJjD3WyCdfNSJEQuQ8hBCCuvrEeeZyyriciT6KWRkq9E4/2yPLyQ/3w00tGXSgUV9OvxPLePPF1GTcjxth5OZrLYw+o5RHnm/gxUfTGD3MgN+vMHRCKWdfXsHgAXqmXF/F/Te7WLAkwITjTZwyrkmEPe1EM8tXB7n7iVp+npXNWZdWktOh3xE9EMnOyyG4W8HWsY76vXILJ/cqSsmiY4vvDhJ9OdNFB7y4qaaCPLpgxUGUMPvYQVSE2zyv7JX9ePCpxYwcZ2LJwqVYarphxkYQPwek7ajR0YW+AJhjLtySFpezdZMls0lOjjVGFIfeSNwUTZaX/7seEA0ZMoTGxka+/PJLGhoayM3N5c4770yW2zc0NFBbW5tcfsGCBcTjcd555x3eeeed5OvHHnss11577V8yJkVR0JviVOs2YjDHGD5I3+pyarVEz646Oudr6dzBwPufhCjoLDDaBbHKaDL72lLTnfMv28Q3n6Sg1TbF2e2Jc+k1HiRPJ1KHbGPxB67kOXRlg4nhJ9SQRnccgVSkYCK7e9F7FSxZvpUF36bw4K1Ovp/vx+9T89PMrBYCrdEo884rdsafVorLqWL3vgiqVgyD/ozy8nLiccErb/r4aUkjl15g49kHE9/N/bcI5i8KcP2tvyJL4KuOszI6nzSRgw49dVQRIkBKmsIPs50UFjSJbJdfZOPBp+vxNDbF9uxTzLz/eSP9erWMtxCCWd/56NVLpmuhiosmpuOwyyz4Ncgjz/0MBzuTG++ayEgXQXZK68kvCuPzbiKkGIiqAhx9tMx7N7s476pVlJWVkZ2dfdhxUMlRGjxx5i9p5M4bnRw/yki3Ig1nXVrBvM+bZwXvPRDm4efq+XlWNjlZTe0Wlq0Jc94ZFm6f6kSWpeR+vf6+h09n+/A2Knz+TSPnnNr0HSmK4L4n6zj+WCNmk4zZJPPG02kMm1DCb1tCBINwzcU2jj/WRL07zv6SOJOmVvDuCxnM+zKVdz6q5L0P9lNVJQiEY6RmxHCZBG63TP/eOrbtjLBmzRq6du162LE456Kz+ODtD3Go03HGcmigGrvU0nzQIJlwRTrSQG3ymimEYCcbiRIh3d+d1R9qmfdJOdWUk212odJFsKQ3MHSozJpZB8gQeQCUi/2Uqnbw8uS2M4Mvn2JkwTf1KB4NW7cHmPN5Co++KlNXWY9qW9O9ViWpsGAHAaFtgkBKHekZ6ej1rZ/n7bTTTjvt/M/4W8TPs88+m969e/Pyyy/z1ltvsWHDBsaNG8e7775LeXk5ffr04ZprrvmXNK3/v0IkEqGhoQGr1Yper0dRFHw+HxqNBlmWqaurw2azodfrqa+vx2g0Yja3XUYXDocJh8MEg0GqqqrIyclBpUr8UKqtrcXtdpORkYFKpcLn82G32/H5fNTU1JCamorD4SAYDLJ3714aGxvJzs4mNzcXSPyQ2Lt3L36/n4KCgj8dx5GgKAo7duwgFApRWFj4l633fyOxWIxwOIzRaDziCaLb7aasrAyHw0FWVhaKolBWVgaQ/A6PlPr6ekKhEOnp6cnj6D8FRVEIBAIYDIbk2OLxOOFwGK/Xy9q1a/F6vXTq1InevXs3K8ENBALIsoxGo6GysrLNfnOxWIzy8vLk+QKQl5eH2+3GZDJhNpuJRqP4fD4sFgt2u/2IvjdJkv5Ww7j/icOx2+1udfl4PE5jYyMOh6PFZ47U4TgcrUKvh7umORk9zMhr73vYsSdMKCzo1lWDX1NLaqylmy+AT25gwjE6PvsmyMxv/Ew8tXkfRrcnzivvepj5diIrbeIpZt780M1NVznp31vHxx8Kpt26hLoqI1JET7nHg05YyM3QkJ0P0660t9im0Shz701O3v3Mi9YgmDMji875TZPr8WMtfDq7kZvvqWPI0NMP28U1PcNCyRaJvWylQPRoduzUinK8+nJOGtN6HI4fZeQ2Rw0ZJWNoVPbgdLQ8Pw0Gmcsv1fD004vpFD4q6Q4OtCqeQaLXKMRJKayGegVNxIrBEcJmlfB6BaGGOjZ6K+kjhqCWNKiFBoGChIp9bCebAnQY8Hprj8jNVq1Wk5OpoUeXhCgtSRJWi0x5ZSxZnjntCgcXTa0kGFTYtjNCtyItX3zbyDsfe8lIS+x/ZXUcnz9O9yItdz1Wy/uvpHDz/TXoNcup3hynwD8Yt2sNrzyT0uJctVlVvPJkGtPuqaFrZy2SJDH1rhruvcnJWRMShkYbtoR5/QM3bo9CRVWMRcuCXHuJjU55ieNhyEAD3Qq1PPOqmyfvTeHGh1YeURzmzp9Lt4LudFIrWFoxH/LjJYu2SyadpLGHLRxFk1mLFj1Fojdr+aVNZ3ivVIf/YDo/eDyYTFHKbGsJBWV0ESs2kUr9IUcTIEQQnaH1/qDxuGDdpkQ2sw0HDZRQrSnFaZOwWhMu2f9Ol+Nx48Yxbty4Vt/7R0HzgQce+NvHs2XLFiRJwpEeJhb/c2FYrYZ4HK651MykC+KEM/x0666wrHQtBb7BSJKETUmjfk03Bgwv5vQzVPTspmXpyhAL5oO1rB+xrI3MnOFq9vDg7oe8mEv7YZea3KwlScKpZFG3U+HJ5/fy8D02nA4VdpvSQvg8RGGBFq3Nz6xvNNTWCALBI8uQffvNp3noXhOPPhLjhBMkThrTdG2XZYkTRpvYvsZI5wFlpMc6kUMhHuqIEaMzvSjXbufG64PNhM9D3HeLgxPOLSMYVDAYZPr10vPS225mftfIxAlN10UhBI8+X08kIrjhcjvHj2wawwVnWTj9JBPHnrabndW7CNabiEfVjB4X4Yv3MgiHFbyNCjarISk8pzoFX8/+iGunHn5SSF5+d04d9xOz5/qYco4Vn19h++4I551hZuj4Es6cYObYY4yUlEV54Jk6Jk6wkJOlIRYTzFsUYPvOMPN+8bNodm5S+ITEd3r1FDuTplZy701OPvjCyzsfe+jVTYcQiczgc06zcNkFTdede5+o46rJNmZ95+PX2dlYLU3f/ZCjDbz/uYe7H6/lyXtTuewiMz8v83HTDSYmnmJJbnvnnghX3lpNTV2M4i0rgIsOOxZfzfyYjlIRufFCStlDKq3fDwEy6ICbuuTfe9iCBQdZUlP2vV1JIVN0pji0hDSzGkWBNRsDuNM2EvW4CQfVSEh0kDthNle1thkgUYmAHEeNGk+NnouuaKDvMSo0Gg8hYWq1dYiXemgIYnc5mPnJLHo93uuw4/DfSDAYZNeuXajVaoqKitizZ09ynmg0NgnTiqJQUVGBx+MhGo3idDrJzc3F5/OxdetWGhoaKCwsJDMzk9WrV1NXV8fo0aNxOlsapymKQnFxMYqiUFhY2KJ1TzAYpLKyElmWicViiVZMmzcTi8Xo378/KSkpRKNR7Hb7EZtftvOvIRgMsn//fvR6Pfn5id9SsViMrVu3smfPHsxmMy6XKzmvjEajqNXq5L05GAzi9/tb/Y6rq6uJRqNJneVfSUNDA1VVVTgcDkwmEx6PB41Gg06nw2w2/9PxxONxdu/ejV6vJy8vL/l6WVkZlZWVBINBtFothYWFyXmgz+djzpw5AEyYMKHZeen3+zlw4AApKSmkpaUhhCAQCKDX6/+22PxtZ1zXrl15+umneeutt1i+fDlr1qxBo9EwefJkTjrppL9rs/+nKCkp4aVnX+bHOT8QjYWwO2NodQp+P9TVygkXShQM5ig6vYLPpyIWVqETxkSJkzZEh046XClpBAJG9uw8gMkSQKUSNPriCEUgIWGxaNBoNXgaBOFglEBIQUJCjQ4QqFCjEEdWyxhVJkLxIGElhEobgagWjdAjIRGRQsQBJa7gMOogpkVRyQweMYjnpj/b7GA/Ul6d/hrvvvUumrAei2wjZPBjdhgJByOICEgaOO6E0Vx29WXY7fZWjQSCwSDLli0jGAzSq1evZictJE7AOXPmsPjXBZSXbUOrVTP4mLFMPHvyf4xx1/79+5n+0gPUVO1Apw2x74CPcERLVqaLjMxczNYsMtJd1NQEOLC7FLe7FknTiEqtonefY6ip2kNF+TZEPEA4ohAIgiL0jBxiRZIltu2S6NZjMD5vFZKsYsTI0zCbbZSV7UcINR53GdHo/2PvvOOkqLdt/63qnLsnR3LOOSqICEZUBEUQUcwBzBlEMEf0GFAUxQwGRFREEBREcs5pCMPkmc45VdX7o2XGOTPjgfvOefe+e876fPz4Ybq7ump31S+svfdaEbr3OJuhQ4exfv1vzJv7POn2AGaTyOHjCkPPuYybb7mPEydO8Paclzh+dBd6g5Hh541l/ITrz1DfryG8Xi+PPPAov636DTmhkCSJIAhY9FaCsQCyLKNGBaKMJMRQZAERDZKSQBYkREWDRtGjQkWEMAIgqmVMFpmEJNO+bR86d2/Pj999h0qQicXjKCTQ6UQMehWJpAaUdCwGKyq1iD3dRllxBUm3TDgWIqKkNnIKMkZSLstRIshIqNECCipRRddeXZn13BN06tTpL68X/vUmH6dwpg7Hf//aqfbCpj5zpg7HkUgQSa0wbHDqnnn5iQzG3VSJSg2d2mmIWipIujvWM/Q5dR7BzEPcfqOVLbuDPDLLw5KlUabeZsJhE1n2S4hPvwow+6lMHHYV/oDEiZIE733iJztDzfgrLPTupmftcj2/bwxz49QqWnv6k1CHGHqxH51B1eQ1Duit54kXXeRkqeoRn6cwfrSFt9730qZdx9N2s+3duxsbV29HSGaxg7VYFQcqQSRirKJDF4nLhxi4+Jpypt5kr1dhCCkyQK9PxSQe0jLulgqiMQWLSeTaKy20b61hymM1dGyrZcZMDZ9+voGdRSnNP5Uo8ofRfaOw2CWuuFTH/E8VZr+kYtT5mbVanz+tCnPXA1GOVu2jndKdJAlCBDipHMGEhXQhG5/iomPbVqcdB4AFCxbQq3v9apj7bnNw472VdGij5fCxBCqVgM0i0r61hvueqOH8YUbKKpIs+Si3VsctGpW5a1oNH33p57M5OaSnqRgx1MiiH4KkZWoIhQJ07qyqVxX3Z/TvpUcQ4cjxOFU1SexWFWNHWZBlhedfd5GVoebVJ7Po0SW1ud2+O8rd02t48A4HQwel5sJbrrVz97RqrBYRv6/qjOKg1+tREDh+TCCNhuSRCg1xophovKouRpR0chvcx4Ig0ErpxG7W000ZVI8A9SseTgiH0GKgl284ov9PCZk/DpNU4rioJF3J4SRHaJMOD8ys5vjJJFaLyLjLLBw7KjHnvRhqfybtR6RIUgUFm5JONFZBIBAAaDQe/67uxoFAABQZX0Dh7AFGtu+O0qtbw6owWVbYsSdG22kajp5IoBVVHDoQZvehKGLcyiZWUqi0wYCJYDxMxUmBD1+zYxfS8CtedOjRoKdrN7GeyY+iKPy2Nkm+nNloVXBaMp/vlh7kqekQjSikp/91sk6tEinZXEhEKU39/n9nhPNXOHF8F+8+6+DLJaXcdVN2o++pqpGQg2aa0wGEFNl/Csa0CNdd3fhzIQgC5w0xsn5rlOFnp57Td19OtXXPX+Cne2ddbYxHnmPEYhbrEZ+132EUeeqRdDZvj7JxS4It20N88k4quazTiWTq6sdHAQ7s33la138Kl11+NecOfQ67FZ573cO23VFGDDEiiAJWi8Ce/TECAZlVv4dJs6sYOsjAslUhZr/j4aLhJjq003GpAheOL+P+2x1ccG7967hunJVvlgZ56pEMJt/pZMFnSVSWMOMuM3PJiNR79x+KMe0pHwc221hhrGLOy+n1iM+6Y9noM6KY5/7mJhiWGNRHz7jLrfXe0661lk/ezGb42NImx93GcOzYMWJBgQKlzR/3plArO9AYFGQkUuuNpJIgiI82Qn2CUVEU3I59TLlex8N32Wrnjf2HYtx8fymHdunpLZ1HMOHny69LuPzCxr/r26URBE8BMfkQegxUHBdo0TqEjJH9qg10lc6uN8bGlCgHVVvpa+2L1+vBWeFq/MD/AclkkpnTZrFy+Y/odGEQJEJRicI8A0POMvPo6iCVZWqkmAjqAEZLFLNFpMYlg5JKYhr0AsGgTCgs07a1BrUocLwkgSSBq1rEbJUwWwRkGcIRhZBfwGIDq1WgeYGassokgYCC2SwiSxAKy6jUMtGYgE4tosgCQa+GRAI0hiS2NAkU8PshEdChVWtRG9TMeGYmV4wZ/S+LVXV1NR/O+4jDB4+QV5DL9TddR6tWrTh48CCPPTCdkmMnEVGRlu1g7IQxVFTs58SJI2RkZDHmylvp06dPk+PzqUKqU2aBR48eZf/+/axfu4Htm3aQiCYJRf1oTWHS0yCR1HLp5ZO55dY7/2XdHZs2beDppx7A7y0jFoVYSIMg6hg07GyUZA0eTxUVFZWEI3FMRoF4HBIJ0OtVqNVq1BoLatFL7+4aXG6JnftixGIKJqNAXo4aj1cmzS7i9qYSWYmEgiAqxBMCYECtjmE2Qm6WGpdXhVptQyFBJBxAFCTUarCY1fgCIjq9EZWoQhRtDBg8gnvuueefVvFdUlLCh+9/SPGJYnbt2UEk5EKrl4gFNSiSCllRUOsTaHVJNNrU/WoymdHocnA5S/A648iyChEBURDRW2JotAJ6tYakJKVGUhmMBhFZVgj5RWJRESkpoNMrRJMJBEmFqOjQY0BG4tH7HkNCxmDUIiWjxOKgVYskkmC2SqQ7VOTlqPD6ZPwBgdunzuTaa08/EXY6+JemG+LxeO0iFkClUv1bV+udCX5atpxpdz9OQagdPRmGgkJl1QlKNAewpEWxORQUKU7LlgJatZqd21RYSSdKEBBS6k5xPSUnQkQixzAaRJq3AFFWcegQCEkjuTRDiwGnvwyfzsWE8Vp+/lkg5rShipkJCl6Cip+4Ek+JiScV/GI5uXlqNGqBqhMWusln12YufbKLY5YNaEU1Rq2IooohqiT2b9zK6IvGsHTl92ec4XK5XFw56iq8J4OkK/lIJKmknLgvjrayNXm0QkCgnBN8MncBC9//GlualezCLO56YAoIMPf199i/9wDRUJRspRCNokXOiJLWws6Tz88kPz+f+R/8jW2bf2TEWSEGdRP4NRDBoBPQSyWMvnweV4y5mRtuuPH/isD9v0VRURFTbx9NYX4UjQricYVkMsmkq/RMGC2hEk+w4Ns9zP3Qj1DegjxaImCnFBch/JzY+DNCRhWXXmxg+r2Z5Gar8fklXn/Px9yPypCiWmQkjJolVJSq8blFvv9qPSZbEptDQqcTuGaMhUGDDSxbuZiZMyLkZCp8/0kOVkuKfEomZR56aj59er2Fwy4wYqiBB5+zYbdG+fm3dxk3di4zZs2lT5/+/6UYHDp0iFEjLqWN1I0+DEcQBBJKnP3KVvxhH1p0iKgREZGkBHqsJIj/4dJtJVspIEGMGqGUBEkKldao8kq4cqyWC0bocLklXp27mx+/2Y3iTSdEFFkjkd9MZthZRk6UJikuiROOlOIJgV4nEDqpRectpDDaEREVLio5zkHMpGPPjKG1ykiyhmpfEqM7nxZ0QKWoCW71c8Plt3LtnVdz7eRra6ud/jvwX3E4ttvtDd7v9/v/cpw/U4djlVqLXl+nr9WpvY7B/fVUVUs8/aqHeW9ZuHriatpJfWodyCNKCGfaLu6/T0tmuop4QuHtVxxcN7Wa7fv9nNXPyNBBBu662c7stz289JYHtQrGXWbGaoWX3nLz5Mse2rVVI0lgMYsYdCIV2kMY00NcPNLI8tV/XalUVpnk7Reymnz9xmus7Dh4oNFrbgwjzx/D1g1fsGldMVlScwxtTvDikzb697LXVlfF4wrX3VVJml3FWf3rEgwer0Q4oCZq38HI81TMeCiN5oUaqmqSvP2hl3ser+G7j/Nqq6Buvz71uTc/8DDvgxiho4F6laCnEFFCdO0m8PGXQV5+xsGlF9RtnAVB4MLzTLw5G264owK3L5c4Mco5QXPaYRZsKIqCJ6OCW+546ozcbH9dtQghWd/FWSVCJKJwzRgrfXqkFo0nSxNMfayaEyVxvv5eZu13BfUW2nq9yNyXU62al19XjqykjJBenplJdqaKK8eeoIlbtfYaIxGFOfO9BIIyD01J3X9rNkSQZIEv38utRx716qbny3dzGXVtOcv6pCq+9DqBvj31/LAihNeXOKM4yLKMXi9TGOtCue4wUrR+pWYOBRznIA4aJwpLKaI7gxt9LV3IoUQ5ynZ+w6akoUWHHw8q1NiVLOJEGzWRAcijJYfZhYtqzHoNapXAxeeZOKu/EadbYu7HPj75PEpu5dnESOmiZlOAjI7i4CHicRWRSOrv/3E5rkPr1q3RaEUcdpHp9zq47wknX71XR+afwqtzvfTqqkOtFvh+RYiYNwtFm0AfzqWGFJmsQk0FxQTwYsWBAFQoJ8kkjzKO4cVF9/T6m9JoVEGUdE1uVgVBQIqrqKxOEgwpJCS5tnry71FRlSThNdOSTriEKgSCRCKR015fadSpc8jJVpGVkbrnPV6Jdz4Isvq3BEajQFqGjCPYoXH5BkFBr2t6061RC8TjdfeeRiPw3LQMapxJeg8rI5KQmDDGTH6uhiEDU9+tVgu1usOnMPKcVLfC4o9z6HJWOQOGV7PwwzTat6mfFNu+O4rZKHD4cOMSM03BYrGg1mgIhqO0aKbmyYfrWubvvtnB1z8EWLYqTOvmWkrKE2zdGWPfoTg/fJpXW9F78Xkm7rrRzsQ7K6moSvL9D0nKymWsFoFLLlFTWZ3g4Zletv3qIFuyMPWBSgoLVAy+uAyNZECXsGFy9sWk9WFvVdOAQP0zLh5h4sdVQWJxhV8WNd5lVJCnoTBPQ4uW3Rp9vTEsXrwYu1InTZJONkfZRxaNSwiUc4IoYSQliQ8XaTQk0L3UcNYFQZ54qH7VX6f2OhZ/mMvZI11QCWbBys6tKnbujdUmuk7B6ZJ4+70IciKOhIAeDdkUcHhnMT2GdKFTgYGdxb9jUewYMKFKc+NOummeVYgj186B3Rvw+v91HT//v+OmSTdTdGgD991p5MZrMzEaBGa+7ObLJQEWLvLjqtShRgEhSUZBHK1OxUXDTbRvrWXdlggbtkTp3V3P4/c6WLI8xAef+5EkiTSHivycFLHpdov4XGrattJQEouiU6sY2EvDC084ePQZJxWCwJhRJm6+JlXxvmZ9mKdmu2nXUkVVlUA8oMcuN0Ov2PA5tnHVGDPDzjJQWp7kjfe9uMqTNHOexXN3v8SBvQeY9sRj/9QYFRcX8/hjUykrOYBKViP7LZxcVcOv396ENl2kqriKjlI/OgkDAUj44rwx621MmQEyHGp8lUd5v2YLc4X2TJh4G/369cNkMiEIAkVFRbzxt8cJB4qx20SOnohSVRXGqBXwuOOk+zqRJac0dSVFwhU8hj2vmM/fN/DQk29x1sDXyMpKJxCQad++D+MnXsPgwYP/rwnRue/M5vtv38TjTeL3CZhj2bSIdcDnOEi+bS3T7reTlaEmEMzlnY+8zF/op0NbNZVVEpIs4Q8kGDVUxdOP5GE2pUi975eHmPWKk3gcJo+3UpCrRqsR8Xgl3njfW2sgWO2UgCi3TLTx7U9BSsoT6HVJ4lI1fXvquemaND7/JsDBI3FuudbCx18FOLt/knWbA0SiXlb9NJclX8+lV78RvPnW3P9yLBKJBBPHTeTQ1iPkSq1Qo0EUDCRUatLTRM4/20g4LLB3j4zkyqUsVI6siZKdqSKRCBGNFmHQg7m5gM8rkfDYMOf40KhVCAkt8ZiAwyESVwT8ARm3O4kmbqdFsitGzIRFPy79ATp0i1N0PIG7XEO2VIAKDT77IdLyooy9VIdK1PHNDyFOliTQGQWen5bJVZeZa7sBDh6JM/q6Gfyw5Eu++Pqf5yfxLyM/t2/fzttvv43f7+fcc8+lf//+zJ07l7feeoudO3dy0003/bcSSf+T4Xa7eejOR+geOwtREIkrUWoydmDO9XJJazWlFTrKq5KEIxI1TohVZ5CJDTc1qWpQIY6ojeHISjDj/jQmXGFBoxEIh2Um3FJD9f4M2lGnL5ZDIZFoiI8+Wkt3eQgG4Y/fRYGoEma3uJ6sDBDNYUYOszH5ahtaDXy9JMqChWvJrBiIiIpDms20iHYhI9EMURCRFRmn9gShjMMEKuMsWrSIcePGnXYcEokEE8ZMxF5cQKFgr13EFtKaY8p+ksQRBZEjym5AJIMcwskg8WqZcDXcPP42tIIem5KGCTtd6Fg3kDghUOPl8pFjSM9UcfNkkeUL7EBqUXrJCDOjxrlY9a0WeyKPr5//gTkvvku/s/vwwSfvI4oixcXFvP36XPbv2YfeYGD8dVdzyaiLmyR3/m8Qj8e58fqL6dpR4c3nssnOVDHq2nK+/TCv3kL6kalpTBht4fxLazBWdEMQBDrRB7dSzUnhEDdeaeXZGXXtyDarisfvT6NFoZYnpiepDAQ5tKaQlnQgS1CjKAo+t5OQcSfPP2XipTke3vvUx6Qrrfz8RSaXTipHJUKNM8nXPwT56vsgfXvo6NFFze3X2bn0gjoS7KZrbIy7TObiiXfyzrwVjbaS/COMvvByukoDMf+pzbOIPZix0YV+tS26ISXAIXbQko5YBQdJJcFetlBDBQICKCr06FA3P87qH7LqOXNfMtLM3+Z6mfuqQIFvKMlEAm/VUbZvL+HbzzNZtDTIoh+CvPZ0Jp3b6zhWHOfjL6v44PMiPJV6cmlBljaN/B6VzH01nbatUuYhu/bFuO3uCoIHs7HJmZgFK+1CPTl87DCfffYZt99++xnH45+F/4rDcdu2bdm2bVu9v+3atYtWrVr909p4Cpt1wFW5DqcryfY9Mb76PkjRsTgajUAgFGfhEoVzz5coObmZqqAaFIHCZgovPWKmfy89y38N0aubnpHDTNx6nZW1GyO8O7tuo3PtlVZCYZlVa8OEIwp9uhsYP9rCbffXEA2o+WlRFipVaswYc0M5sZhC6xY2duyJIctKvVbBU/hlbZhwWKZd66YNG9Rq4Yxaetu3b48towsvPn+Qv71TxKKPcxpUlWq1Am88k8VtD1XVIz9nveAn5rIyerKXF2fWGdlkZ6qZ+WAGudkalv4c4p5b6x9vyg0Ovlxykkr/JgpqhqAR6l5PKHEqMzfxziwzY28I1SM+/4yRw4xYHW4O+raixUiEEF6coIA7rZxrbr26tp3odHHw4B7i0Then4TdpkJRFB552sniD/PqaZ42K9Cw+MM8zh1TyoQrLE1WNd9zi4Of14Spckp8PS8XjUbgZGkCncPF9j0CkqTU3gN/xr5DMbp00PLqk5ms3xrl2dc8+AMKG7ZGuOkaa6Okj9EoMnaUmSXLg1w5ysKXSwLEowLXXmVlxguhM4rDo48+ikGlR63oGTdWw6pl68h3DaytgjZgRhLilAqHyZfb1l6/oihUW/ahlqKow03PVTr0tKUbCjJJEuTREq2gQ1YktrC6yUq9U0SpGRsdO4dZuaSgNn652Wqm3GBny45KYi3XccEgI3tPZqHvBC07ZNKSTBQUfvvtN+C/R//4fyqcTicGvUA0Cq2aa5l6o51LJpZz3Tgr/XrqqahOMn+Bn5NlSV57KkXULf4xiN7swBmIIBtrUEVMxJUkQXxo0NKP4XVmL4rCCQ4BApnksm7bfqBuraDXC8iqWJO/u6IoKKokI8aWk5YmUOWUmPmSixdm1CffZVnhzgfdmKp7AJCjNOOE1n1G7W06fQZVNVUY9ALfLA2y6Ns4q35NIia12Mkhm3wOacqoogiHklVv7ALQBDL5caW3yXHrm+8jdOsoc84gQ+1zXF6ZZPyNLrSeFrilUhYsSPLNEi9ZuTLbdsWJxRWisVQL/KmK0VhMQa1KVXoOH2xi6xcduPzqPaxdnk5Geup6XW6JR552EgzJoDRtatcURFGmdXMNN4xvmKQce4mFn1eH8QdlenXVs+iHIMu/yK8nZQCpRFCaWc+sR3Q0i/fGLphIKHHe3XWEMrmYlrTHmLQSbL6Za8ZmUVyaRHFn0DwyKHUAAfwZO8nPFJEkaEqhR6cV6N5Zz9qNkVq938bQqoWGXr0HnHYMgsEgCKlqPkjpeoqKiFOpIEOoP8/6FS/VlGK3Kuzwr6WQtjTGkEezinjs/sarg7My1HTrpqKyIohRMJNd3Z+rJ67j6nFRJk80otcLfPNDiDffjhIqTSOnoxEz7bDiwCLYiSsxfNUBsvpaGdihH35nAIPNjyzl0sbQA61ZS7sWPlzVmZwoPnracfh3wt69eyk6tInP5tnJzVYx82UXa9ZHMBnAWS2QZtcydrQeSVZYvTGMwaimRaGa8kqJC4druGGCjWpnkitvquCC8eX06KJjyAA9ajXMfjKrtoPl5zVhbr6vmoN79eTSmULS2b/+GJdfV05ujsiz0zK4+DwTH38V4KvvAoQjMomkglYr8uqzDjLTVaxcXcG7n+7nrecyOW9I3Zhz7ZUWpj5aw5Ifl9Oy5jy+mPclEyaNP+M10Z/hdrspKirCZDIRDPr52ytTeHG6hj49UomAPQdi3HnfIQz7uuD0OcmiWT3t2yL2oldMFFT3RF9jJK7E2Kc6BNk7+PXHO3l2poTPp0JSZHJzEyz6IJcWhdo/Pm/i069lHnvaTYanD9lCfu2jpRJUZMXaUr1dYMKtRfhDCTq20nF4XwSjpyUnDrt56MdpGJvrmPvh27Ru3fq/dP3fffcdCz57nZFDU0UOxaVJvv7eRXX171w92szTj9WtgS1mkQfvTKN5oZo5H/hoXqDhykvN/LIuwv6DCc4aVcI1V5j5YGGAgX30DBlg4MjxJIt+CDF0oIHN26OIKvj6/dzaavdgSGbKo9W8+YGPrh21PPVwBq1baNh7MMbTr3m46d4qflqYz7rNUT7+0s+YSyzM+dDDVZdauXWSjbLKJF6vzDdL1zHh6vP5bMFP/yXJsxuuvRHPphjdhbNrf4M0sggngwTV63n3tXQ0GoFYTOa6O53ENqm55BI799xqIzNdxer1EV56y8MlI4xs2hFDq4nx1MP5tG2lpaIqyQtvePh+WYIWuXpuvlbD+5/7aZYtc/LofnSVvbDK6YS9zdiy/gT9BwuU6uOYj2TgTzvMg/foKKsRmP9RjEhQlWrdFaBbJ4EPv/Dx8ttuNGqBls3VXHeVjR8X5nLu6D0sXbqUiy+++L90X/w9BOVfkFqfP38+P/30EyaTiVtvvZX+/VNVXsFgkHfeeYctW7aQmZnJlClTzkjQ+n8Tampq6hl//Bn33X0/+78+QbZQQEKJU563hgUfWusJrp8oSTDxjkqKSxMkAwYSIT2d6ItBSA2sMSXKSeM2Hp0BN1+XGtgkSaF5pyo6+Uc2unitUIqRSFIg1A06XrESodMO7A6Zxx9IZ3Df+i3LJ0sTnH+ZF3+1gRy5ORlKQYPjOtXFVJv3IarsbNq15bRj9M2ixbzz0HxyYw0nAkVR2CKupFVriRpvkpDTSHOlAzbSiROlhKP4cdOboexmAz05u9FrPqkUoRQc4eCWOn2gcFhm0IgaLMcGYhTqazwdZieqPJmbb7uZ+W98hKMm/4/W5hg+vQuhMMpzs59DURQsFgtt27b9p5T1T3tsKls3/cDmnwrR6UQ2bovw7bIQz09v6MobDss8/qyPNR+0I/1Pukc7hd9Ys1pPh7YNNYZkWaF5zxNoqlvRVmiYcQ8rQYwDNrFsUToXX1PO8ZMJjAYw6EVcHhlBUGjbSsvX8/LwByTG3VLJqkUN7wWAJT8F2V40jtvvaHxj2xSWLVvGAzc9TB9hGABxJcpeNqPDQGehIUGXUOLsZRM9hbNxKVWUUEQ7utX+puWGPTw+28dVlzW+wO0ztBr74WG1hKqHaiozNtOiJaxeXEBJWZLJt3upLjYi++0EpSBuyUUaWThaOdm6OruB03ggKNF3WBUFpSNrq7SsoxQQ4I05rzd57f8v2t7Xr1/PG2+8wc0330y7du1YuXIlq1atYvbs2WRmZvL555/jdruZMmUKkGqjuf/++znvvPMYPnw4hw8f5r333uPuu+9mwIDT37hA0+PhtMceZvmyz8nOUnPFRRYmjjWzcWuM+Z9E2XMwxsgRqbalX9dFmXCFhXtvdWA2icTjCl9+F2DB4gBfvJuLySiktDYf9dOnu4GBA9Tcer2JN+aG+OrrJBpXIcS1ePVlFLQNUeULEw7BoH5a4kmwmET69dLz5RI/V11qQasVcLokpt9X31DB45UYMqqckmKBkSNFvnivYVsxwPAxpbz0t9/Iy2tal+zvEYlEmDljKvv3rmbL8safLYDLJpXx1bw8qp1JnnwhwC8/g2DxsX1V8waVSZCaFy64uowVX+bXnuv23VGmzQyybx9EwhBNJjBgJoNcIgTxqipY9q2dAX0MDLighI0/Na0VPOCCUpK7+pAuZCMrMpWcpMJwnNfemX1GRkeQkry4YEQP5JpMCjuE+PbzNA4WJVj5W5hZDzU0twBY/muIH1eF+NvTjVfibtsV5b4Z1bw0M4t+PfWs3xLhqdlupt3r4MkXfQwZpGP6ffUTNYmEwtW3VjDzwTR8foXyqiQFuWpefNNNukPFlBvtjRqkAGzaHuXn1SGuv9rKiFFeQlVmxl4XZuV6hRWr9p52LPr2ao0jnoPWU8CYhw4zsK+WR58IEHKZUMkawqIPWRVjzCgz3/+QQBvJAEEhbnRyw7V6Vm8Ic/LXjuQIzRocW1IkdrGuyXlzh/I7XejXgFQC8CkuTnAIa1qchQsM9Vqzw2GZyyeX89KMTLp3Ts1DU2Z2AkWh2ikjRdUkSJCRmdFk29cp/eO33nrrtGP1/xOaGgu3bt3KlNtHEwmqee9v6Vx6gZlQOGVGc+BwnDS7iisvNXPrg9VcO9bCJ18FuGmijeceM5LZxs3U2408+XyQxLFWlErF9OXcRn/bXcoG2tMdl2MPL74ucdF5dZv1O+/3sGVhRxxKw0q5KqGEKtsOXns2jQvONRIMKdz5aBXhsMLDUxy0bqll194Yz80OcPKYGk04jXZ0p4ZySixb2Hew5LRj9Pvvv/HuW7cTj8bYu11Lq2QP7KTWQm6qKeYQbemGjEQJR+ki9Kv3+bgSw9VmFet/ym1Awi3/JcIDdwnogln4c/aQma5GimgIuQ1YqjvhUqoBAYM9wkUTPMx82FHbou3zS9w1rYZR55sYe4mFD7/woygKk6+28dSLXpa82h4FGWvf3dw4ycSeA3E2bYsQj8PlFxn5doWVb75dd9pxAOjfpzlvPp/JqJGNd1v8tiHCjBedZKaLnDgpsWVFw+f9++UhHrvbQJ6/Z4PXKpWTHOcAVoeE1hRj/BVW1qyP4CzToYtmYPW0xSiYqWm9gsnX6cjLUTHmkoZrKkVRGHpZKZUlOkRBYP2qNNIcqj8M61IJwVMYenkp77y/pVHd8MYwZ85bvPHC6/RNnl97T0uKxCF2oKCQRT4iItWUEydKPs0ZNPEIV47WccOdXtyVOvoK59Y7Znner+zZ2nSC/skXPXz/aifS/tC/VRQFt1hBIqOECAEqvREM8XTyaEG7sac/zwMIQuo/WYYfFn/P0ZPHmnzv/ytJpP8O/NU++Y5bpuAqX0VaVpKTpUlmPJDOgN56nnvdjSLD0EEG4gmFDxcGuPQCE5PHpRKSZRVJXnnbg8ko8NQjGXzylZeZL7nRakR0OoFwRGb4ECOvPZmJTidy+GicqY9VEw2ryLRr2HUgSu9eaua8kMHke6pZPD+XWx6oJt0hsmd/nEhMZtylFm673l7vfP0BibE3VfDJmzlkZ9YVBySTCu0HFRMPachx96bEvo+d+/accax8Ph9PP3kP4cBh+nRTKK2Is2qNi60/FzYY4wIBie5nV2Ks6kgZx+nLMAIqF6WW7egDObSSG+4BnbpjXHZ7KY8/aOX51/x88LmPdcvyyMpoWOjwzKtuvpndmgyp4VgjKzKbhBXY9AZ0kXRaC13qvR5TIlQWFLFkxeIzlpsrKirizltHsurrPNZvjfLp1wGiMQVRAKc7ydQb7Q2kNgBenuPG65dY/F2E6goN2XJz1HELAVUNLqGCceNU5Odq+GZpkFbNNbRtpcHpkjhyPMHqxQUNiiAWfONn844orz5Vf80pywqTplSycVuEwnwNWk1KTmHvoSghvwoppsVOBqIgkDR66NRZ5qIxj3DNxMlnFIeqqiqG9zmP3sq5jb5eYzjEQy87uXp0HTfU9/wSNv5YWE9uJJFQGHL5SYYMNPLC9IZjzJwP/LzznJ2EzsfU+xR+WRfk4SkOLhjtIhFTo8eIgoIWAzExgKSJYE2PEw2JmBNZFIS7oxeMKIqCHzdVadtZ+ImFwjwNH3/pZ/X6MD276nG6JQ4fTlJcrmbjlgNNXveZjIX/ksrPn376iY4dOzJ16lTS0+s2JGazmQceeICVK1fy0UcfMWvWLBYsWPCvOIX/r7F6xRo60JeoEuaYdR3vvWRqsJFqUajhg9eyufy6clx+gZ6c/YcBRQo6QU+b8CCefu4Xxl5mwGFX8evvYfSRrCbJuGwK2cHvFJAiP926E/izdzO0qx5ZVjHzRRcXDjdxzy322oe9WYGGaydoefHVIOlyfqMtRumJZlTJB3F63WcUh68/X0RGtPFjCoJAnqoARXsEvWSlvTKktoJBiw6r4sBGGn48pJHd5DXn0ZwadV1mVZYVHp7lRjreph7xeeo72yk92ONbwexZL9Na6k4gZy+GvDjISWKeOB2b6/jg7fEcK065XUeiAvkFLRk95iYuvHAUWm3T1WBNIRKJsHH9r0y6ylKbsf99U5QLzq1fOb1tV5QX3vSQTCoY9AKh5juQnT4ygim30Sy5Gbv2ldK2lZalK0N8sSRAMKTQqZ2WmyfaiIV0tKZdo+dgFMyUH9dR45J46uF0Pl3kZ9feGFdeaub26+0Mu6KUBe/kotUKjL/J2agG1ilcMsLEuwvWAGdGfn7+2QeYSE2GkiKxl81o0NGSjo2+XyNoMSqWlE4dB+nBWfXaQmWbiysutjf5fRedr+Onw57atlEHWXg0Kp56xI7LLXHRGA/pJYPIF+quNUmS3awnUSNx/GSitvpv594Yj80McOKYSDigYxM/U6C0ppA2SE6BpC1yRrH4V+BMHY6zsrJ49NFH+eijj1i+fDkOh4PJkyefMfH5Vzh6dC+iKPL89AzatNRy2dVuxOpCjMF8WqCwZtExZEcFg/qbeGeOzILPXBhNEI7IRGMSD91rRa2CC65wUnkggzb+HoTW6li8oZrX5+wjQ86nIFq3+MqONie420e1aj3du6q473Yr/Xvpcbkl3v3UR3WNxOvzvKz4Mp8vvg0y+vpyJoyxkJ2hZt3mMPM/D5NRMoheipmVP/7OgBGV/L4spx4JvvK3EEXH45hMTT8jjcFgMPDCS/O47ppBf/k+r0+my9knUMVshOJxpt6p47cNWixmkUhEZv3WKMmkQr+eehx2FSqVQFamilBYwWwSWLkmwpSpMbJrBtLxjy4AiSTHOYgPF81oh2StRPhjDpBkpckqWEVR8PkUmgkpskQURPJogS2SzrtvzDtj8vPAgQPodSBKmQT35jH4gv0klDivPNn0gqdXVx2vzvU0+fqWnVGKjifp20NHIqHw+PMulnycanda/pWB+59wMv62Cm6/zk5+roqN26LMme/j4hFG7pvhZHA/A62aa/h+RQiPV6bGJVFakaRnEx4V5ZUJdu2NM2KUl4zyARRi4uNPl2PPPbO5QaVOkkzGyCKDRd/u4dF7bWxYZaCqJkkwJJPhSGPo6FIuGKnlycds7DsUQ6US6Nw+k137YrzzqZMa9V6sSUe9uU5WZPawkWY0nbiTkYgQREN9ckBRFI6wBxER2RigV7f65MVn3wS4dqy1lvgEeHPmfgBiMZmeg12cLI+y7+h+dLqGSTr4373Z/yu0a9cOtVogGlTz8EwvfXvqyc1W11b8KYrCvY/XIEsKSQm++ySPBx/34RNq+OxFB1076rjgXAOdBhwms6olVZxErWhJI6ve2rGQ1lRwkmae3tx33zq2TnIx9SY7DruK8VfpWfT9NuRQT9LknNrqqGpKKdbu5tBv+bWbYZsVvv0wn+9XBLjlbi9WORMhnIYt2Ieugo4ayjnADmQxjpQ8M1ODnj1743TJHDuopo80rJ4pWzrZWBUHu9lAL4agUERUCaMX6tZLIiLhAFw2qZybrrEy7CwjPr/MW++G+HmZSL5rEB6hmlhERIqpcLsEtO4sVIoOD07a0520Hpt59vH6yWebVcX7r2Zz0YQyOrfX8ulXfr77OEV8rdkcRGqzk0TQyNbtSY4e96PXqNHFMvEqLn76NcqEiY+f2U1BytzK0YSxFIDDLpKdqaKqOom6iULvV/4WJsPXu9G1djaFlGkP0LuPQkWVGqtF5PtP8rDbRDbviPHIjA2UH8xBUqKMuyyN8bdVMbifgZys+tvLl+d4KCuFFpXn4FNXMeO5w8iCxLHiBEaDQDAkc/F5Js4bYqSqJnnaxCdAPOZBY4xzxL+btkqq40klqOhEH3yKm4OajZgEE83j3bEIdhRFYc3aA7zxkoOiHUauvM7J4ZXF5Ch1hkdCUkdZRZL83Ma3ybsPxNBSN0YJgkC6kodUncVO1qFHTw8hNVcfW11GlXiSjnIf4kQJp53AYIuh1wm43DJ+P7SO9iFBguPaHXz1cRrFpQkefzKIupF59T+A3Tt3IKgioFbxxIPpvPdBmGde9lPpjtKvpx6XR2bJT0EeuMNer9oyP1fN7CczeXBWDa/McfPpogBXXGTh/jsc5GSpiURkPv7Sz6BLSnhuWjoPPemiVTMNJ45C9QkNks/Ovi1hLhrrYsQILd8tD2G3iOzYG+P92VncfH8Nt17XkLSzWlQ8eIeD9z/z89g9dfOmWi0woJeeJd/FgRPEI2emfwwpzc0pd1zF0w/6ycsWWbspitsb47brrA2Iz4++9PPZ135uu8lIbnYpy1Ym2bZ5JbY0mVxZxOLt2Pg+PtqS9+YfwZEmc945ejbuUDdKfAJMudHGwk+OQ2Ud+SkpSdz6YmSrC1tCIexR6EjnBp/VCQZMlRl8PP8Tpt4z5bRjADDriam881IG055zUZCn5u0XskhPUxEKy3y40MfMl91cfqG5XuV7IqHw/Yogx4tldOEMekQHprgEAbLlApornfl+8RrW/Wplxv3pvP2hl43bovToomPYWcZG170ffRlg8fyGnV2iKPDKrEwuHJ8yGM5IFykpk8jL0tL/fCNeD+zY6cPm7Iw11IfiLQd5/sCzTLjm+jO6H1588Vly5JaNS74A1nBzvviqrJb8VKkErhxl5ttlwXrFQCXlSZxOhapqiUsnlaNWweiLzFx1aSqGt15n4bV3TuAoGcSLr20iOy/JFROdKDEjWlS0ohM24Q8OUIFwLEBFcgPJuIrWkQG11yQIAjbSMbiHcPs9v7FtTSaP3JXGoL56pjxWw6DeegRRxu8PnnYM/hH+JeTnuHHjGD16dJM/1nnnnUenTp14/fWmK53+nREKBQni4xj7ybErnD+scXmAdq21mM0iKqkQUVARVPxUcIIYUQyYyKMFDn9bLh1/gPwcLZWuKDq1FRr6igAgIJAUolSb9hN1nMRsTzCki547b7DXirzP/djHvTNq6lXRjL5Uz+xXk3+pBSVIahQlQTKZPO2W2FgshpGmF0AaQcO1V1p4c04s1cr8J0QIkU0BMSIpHUZVKbLZgxLXYgs3QyekKlhVqJGVU98nM2qci21bBHoqzZskXS3xbGRJhdh1O6s+S+O75bDngMJLMwprB1VJUnjmNTer10UYd3ElvprnmHTNG7z86qcUFDRdtdUYjh49SnqaRJcOdVW3GnWqpeoU1m6M8PLbHt59Oas2qyhJCu984OLN19ahc7cggJcd+yJ8vjjA2f0NvP50FmkOkU3bo0y8owKNqEUnNC2yrIlbKS2P0KeHnidnu/ns7VxGXVvGpeebadtKi8kosu9QjKP79Zw1oOmBOh5X/ksOblqNhpiQGvyqKCGHZlRThgETsiITxIeCjBlb7WbIhIVqysgiv1Hn4r+aT0SBBqL5IgKD+hiY9pQPU1m32krrU1ALaroo/dkX2MJVkzxcP0nD19+HKdpjoH18IIV/IpOOso8i9tB2dycs52n56aefGDFixP9z578/40wcjgE6derECy+88C87H0WWKMhVc+5ZRnoPqcZ27KzUJvaP362t3JMip4bNS6EznQmF/CgoOLAiIPD6K+v5cYUL77ZO5CTzaj9nS+ZyInmMPDo3eM7Ngo08pRW33lDDwD6pZy4zQ820e9Lp3dXAPXcqjLiynDGXmLjtOisr10b4fX2cqmI9Lb0XoBbUSCRJV3LZv+8k+W2radZc4IrRGkorYuzcG0etEnnz9TeZ9vi0M46JRpeO0+WtbZv8MyIRGa9fZmBvCxt2+Ll2nIkH7rCz8rcQz7/uZs2GCOcNMaLVCMz92EdhvpoXH8/AH5DRaQVkWeHehwMU1NQnFFSCmjZ0YY+ykZOmLbRtCdOedbLiy3wuHG7k+xUhLrugYeXRil/DBD0anEoFdjJTLraAjTQqT1ZQXFxM8+bNG3yuKeh0OjQagWBGEQPO0nPPnRns3h/jREnj1SEAJ8uSVFRJxGJyg3bPWExm7kc+dJiIxxV++DnE6IvMtRsGQRCY/WQmR0/EWfBNgM07omRnpcTY126MsOSjPIzGumN6fRLDrihl3qe+RiuxFEVh9hw//p0dKJBa1Cbs0qUCql2HTzsOADqNQDwZREFBrsxj1gsubrnexMtzPOw9GEerhaSk8Nq7Ht6e7+OyC00U5KoYPrYaFJg83ka1S2LhF2uxCDbM8SwUXYSyWDnJqBYDjZPzSSWJgMABttNcaUcWBYiCSEjxc5hdRAnTlQF4hPUNYr50ZYiF7+Q0fj06kT599VT+nGyS+Px3htVqxeOG1u0kjhxUc9aFVVx4rpGRIzRUVSf59qcQ559j5LU/1mbbd0f5Zb2fJV9m07VjKp7lVRIWu0T3AeVcMFJHyUmZhV/tRVXVivRwKumtw0CCGCpBTV7NQF5+YzmffRMgL0dFNKow41ELH326h30lezDpNOhNEvmFMg+Ptza6GR410sLb70Up2WyBzAqCeeVEw6B2F6CEk3hkN+romRH/y5f/gKcmSb7Uvt44dQoaQUuako2bKhxkUCYcpZWSSnJ5xSoC2fv45N10unTU8smXfs4ZVYk+nI3O2ZlCMogTI5Szj+8+yeTFtzw0a5EkN7uY3zcewXGgNQHbMV68v/HnQ60WGHmOkcl3V/H1vFyMRpG9B2Mkkgq9+wg885iJsTcESezshU1KPQte/RrKq5JcccXYM4rDd999RyKp8Ou6cD2pkz/j19/DjLvMyv7DMRb9EMQfkBoYEvncIlmNuI5DagzMt9vYd7CC9/+Ww9CBdfuR/r30rPpOx4ixJZRXyyz7Jcxbz2cxaUolZw8wcPYAAy63xGeLAhQdT2Bzd0YtaNAnbfy6LszCeVm192YyqaTaQG+sIJFUcDqdZGQ07GxqDMFQDLUoUk0pfjzkKS3QYcArVuESy8lPtKNAaFM71wuCgCDXjUufz0un84D97KsqI09qixoNniotz7zqYc6LDRMtTpfEtl1xwuyljdKlVoYpoHg5yl6a0ZZyTiApEqUcpcRZhF4ns0laQYeOIos+zKQgL8VEJxIKs9/y88l7W8hz98VoV+Ny1vDE0z5KjmkQTPJpxeDfDd5gNQYdnDim4r4bzWRIHRGQ0RqOsn6dkyk3psaFbp10HCtOkJ+jqjcXPXCHg0EXn2TcZVaenVZ3nxkMIrdeZ6dFcw13Tatm+r1pPPl0jJyqQXXr/SoIVwb5oHQdO/r6yMpQ8dqTmZSUS/Tv1bQu8vCzjbw+z9vg75mZItdPMrB0RTUJZ5JNmzadURHB0qXfcslwN3M/DhCPw4XDjVRUJrns78wvv/wuwObtUX5amF9L2l17pZWTpQmuu6uS6mIDDqFpKRyNoiWeUJj+nIvOHZses21WFSqtVPtvv1hDqHAH904xMnyont82mnnyPgtCsvE4pSWzWbH05zMmP6sqj3D0hJV2rbXcf3sdd2Ayitx5gwOHTcW4WyuQ5ToJoEG9U0S5mNRNiM4zAAEAAElEQVTRzN+vgZa5RtDSPNyH6U/u4LN56dx+vZ0NWyvZsSfKHZPtDc4hFJaxWcVGZY8gJTeVnanm0NEYJWVJ/vZ0JhePqPudolGZq27exfF1blpEu+AN1bB48TdcccWY047D2jUrsDVRyBRXYlRQTPnBBHPe93PtODMWs0irFhpWrA7Xkp/zPw3yzMsBevbW8fh9abRuoSUUlvlsUYDRkyv44t1cLGaRrDQtVcJ6pl5n5dyz9VRWJ7nrQT+Wih51xOcfMAoWcqoHUMRegvgIKX7UaEgjG1EQU7JKznS27orRt4eeIQONFOSqkRSZ0ook0eg/byz8l5CfV1xxxT98T15eHk8//fS/4uv/v4Ysy8SlBEXsoQO9kIxb/5Lxb16gZufhAEeU3SSIU0BrDJgI4ecIuzEqZpw7HYh0wS+4qOQwBXRp9Fg1lJJZGGHmTA+XjMxBpRI4eCTOk7NdXHiuiWuvtHL79XZuuq+Kg0fiNMtX8/xrPj74KEpcEprMMiiKQiiWQI+ecDh82sYug4YMZPXuTaTJjW+WEvYKhgww8Pv6BL+vWE8bpQvFHCH+h7O2hxrShHSE/JOMnWDj3HO0VFT5efPtUqoOp5Pl7Y6Lylp9onse9eHd0RG1fAKRpjU25ISGGs1xnrzNxur1Yd54z8t7r2bVKxdXqQRm3J/Opq0VPPuoEW2Wh8ceUnjkocl88tmKM8ri6PV6QiGZHXuiXPxHC9rFI0w8/4aH84eZUBSFp191s+iD+i1cKpXAnTdbOHyiBpV4iIx0kS+/i3D2AD33326vPYeObbU47Cp0bdQkdyQaOGefQlIbJDtTi9cnYdCnHO+0GoFASEYUFcbeWM7a9XHS5Dy+/dHFEw833rLw6dcBevc9s0U+wJgrJ7Lxt7uJRaPUUE4X+uPFyXEO4qUGG2kIqDjGASyKjVZ0JkyKLDXR8J7TBrL5frmHyy9qfBPz4/IYtr+rbBIEgaqaJD+vSpApZzV6z2sFHWpFjbfYQSAcwOfU0iU+pAGZ1I7u7FE2kewQQJYtLF++nA0bNpCXl4fFUr/qWBRFDAbDf6su6H8HWrTqROucMpb8FEKsLqxXvQPUtks0M+ZRnr6Sgf016LQCv2+MIzhzsbk6sXn9Dron67edeXGSTk6Tz2Gu3JKPPivlmivry17o9CBk1KDEJDZuDfPpFxGy4q0wBwtpK1hBSLnH7mYDebRkACMQ4yKJw3Hmv3yQ3K6VdO2spcYVZfvmHf+lmOTld+Dhp39g3uyGVfzPve5m/Ggz+/YK5NhMLF8hEQzWkEymzLmWLagzgJh6k52lK0Ncc3slJqOIRiOwZn0YtSenUUIBoDnt6TByJ/PnpHHvjGoum1TOzAfTuW9GDQIw6nxTbTXY8l/C3PNAhDa+oexgLVr0fxhLKBRzGLVTzYEDB86I/OzWrRuxuIpZ08xMuir1THdoo+WSiWXcdZO9XuvkKbzytofRF5oZf1slz0/PqK3GPnw0ziNPO/H6ZQRdiIVL9JSWSZw3tGGysXULLdPvS2fHniiLfwzhD8T54LWcesQngN2mYsE7uVw0oYxHnq7h6Ucyas8pmVR4ZJaX0JHm5Mit6o0dOgx/mYhpDHqDirKaOH420tU/gK/e38vC70r46M1sXumpZ9O2CBNurUIlCnTpqGXZqhC/b4ryyVvZnNW/7hpfmalw471VpDsijLnETLP8DIaM9HLAtZ2eSn0nYkVROMh2RF2MPt0EcvIOsW3bQTxukJICYtxEVwbgy93O+CsNLFoaZMIVdWOvLNPAoOfPiGvOokv3E4RCoTOujP53gMkMKo2MSgWtKi5gy2ce1nzpxGcqZthQPb266Vm3OcLn3wQ4UZJg3dIC0tPqDIFuub+K7z/NpVlB3Rz/4F0KN04pZt9PahzR5gTwYCQ17lUJJ3lgioUbrjEz/XkXS5YkefdoGnp/AQXIRDTHyc31YbHLjDq/8bbrZFIhnIhywyPV3Ha9HYNBJJFQWLCohiefi6Ct1qFCIBaLnTbpXVF+EmeNQPcmzLwglWAJ4AFBwW8+QaCwClmB4UM13H27nZwsNcmkwtETCZzVAtp4HCsealQlmAudvPeqhfufcPL2i1m1ZnBLfgoy/WaBqMqP2dT0ubZrreXGCTayMtR8/o2f9z7xcc4gA199FyQpKSz/Ipe+Q/diLU11JdmsAunZ6WcskTR79gt0aK3miyUBbrrGRm52/XHb5ZZY8lOI5V/kM2SAgXnzozww3cfc1xz1vksR5b+sNksSp2VzbT3i8xREUeCVJzN4+lUXi5aGSHOo+GlhHqvXR9mxO8ax4gQ798awGNWoYhYQwJu9kx8X5tC8sO4+VKuFlA6jS+K7n8Ls3buXc84557TiUFjYhpBXiwaFIH5cVBHERzu5O63o2uC6Ekoci71uI32yLEGbDgrH9TW4wl78ARlV1Mz3SxMU5Ll54I46aYMjx+JcPdlDqMJBAa0o4ShRJWWAaMBEW7pTI5SisfnZFlhJvtSOgZyPN+bEnbeZFYty65HPGo3Aw/fYOHLcyaov96D26plwUxltgmcjs4UMx3+8MRqDXh/D79LRLXl2SrPyj5/YHs3AG6/iyklbSMtKcvl15Wg1AsGwzPCzjcx6MB29XiQ7U41OK9Yjyf6M888xke5Q8cPSJJlV/RoUOhgFM838fTmwbyPeggTPve6hsiaJWoSRV5Uy+mIzt15ra7Qy8M+QZYV9B+MsW5DPA3cmGXppGRs2/HZG5OdPP36OBh9Tb7JzzqDU/RKJKpRV1lU6KYrCvE99LP0sv8E5NSvQcO+tDu57zNvoOODVlhHMOEjfnkmcbhWJpMLOPfEmz6eqJkk8mprnY0qUeKsdbPgpE9Mf66VWzZOYjSrwN/55AQFZPnOiSxQUvlgS4Iu5Dasuk0mF71eEOKuvkdsn2zAZU51QH33pJxyR0SvGJve+VsHBho11ZO6EMWbunV7D/kFxBvSun3RSiamExl+epwgZDhVjR1nqEZ+QWh8t+iCXXsOP4Sm2Uxhvz7y33zht8lNRFKLRELKumLx4i3qvlSpHcVJBLi0wVvTn/Vk+3niziMce0fPb+jjbd8eZ/pyT/r30zHomyqDBWj6fV0dgmowit1xro2NbLQ/OquHmiVZC8RjbVxXWk9Qy6iJk0DhvYxKsRJUIZRzHTjohApzkCDlKc/KE5ijedIqOl9D3D+PSC8418uECPzlZaqrK/3nmb/9St/d/+OX/JFOM/02orKzEaoZ4JIFFtlMaEJp0zFQUBa9PJqCtxBJpV0+r0U4GNiWdA2xDQIVeMKLHiEdxUU05WUJ9MkBWZPz5O/nl6/x6C5IObbV8+lYOV9xQwdCBBpoVaBh7iYlb7nWyc6dCc6kTHWlGEXvwKi7sQkPdNY9QjSwkkeCMNjSTb7qeb7/4DltlRoPNuFepocob5sZJdvxJkQgBDrKDTvSpFW8OKUH8rX9j7dI8bNa6xcZlF5h55mUfX889QGnQSVpAx/bdUX5bI1OQyMeFBy/OJl1yA3jJSrRmypRysihAr7Tk1onVaDJr+GSenQ5t6zJij95jZ+yOCqQSO49Nj3DRZR42bFjPoEGNu+w2htatW5NIaln6c4gHbneg14u0aalFlhWWrgyRl62ie2dtkwLyD95p5/EXXMx+KodH73bw5MtuJt5eTXmJSDQKOoPMZaOM5GVreO7+IrIjDdvI40oUW3aYgjwTr7/n4apLUzE2GQXe+sDLz6vDWMwiD0yxMqC3xKvvwHN/c/Po3fXJwxMlCZ5/3c2lo6tO+/pPoXnz5nTpplB6bB2SU4uISII4ajQNtOmqlFL2sYUEcTLJI0yQNOrrrziCrZnx9GqGDtLXM0oBmPdxgHhVVr37TlEU4gk5lbmVxb/cqKjRYpHSqa70o/JmN0kmtaA9GS3qiGi/34/f38SKAP7tyM9Bg4ZyeOdyfliawBgsqF3gnlqgxYmhNyc4e0wprzyTWWusoigKc9738vpsLxZvQ61HGQnVX0x/KtQEgnWLL0lSuPn+KnIyVUwcY+HX9RHMRgEhpiE7XL969Cj7aEUn7EJdNYFG0NJK7saxPRBXipEkBYu9ca3Zv0I0GmX71p8Zf5mGMTdUMOVGOx3bajlWnODtD72cLJHxHMvA5u6QMrwhwDdH92HIjnP3LfYGx7v4PBNffx9gxao478z3E01IyP6CJhNZRszs3pvgq+8ClFckWbtW5vpdMtVhNY/erWO6owarVcAfUBA9WeT7+qIWNGQoeTjIrNVHa057SuVjfPbh51xwwQWnff2JRIKMDGMt8Qkpo6cbr7FxywNVvP5MVu04KEkKb33gRasV2LoryqyH0nh5jofyqtSGIC9bjc0qcsMEK/fe6uCiCWUMP9tIRVUTrRFARbWEzSIQiSoNiIZT6NBWS7vWGtq01HLh+DLatNTg8crs3CljcbcnM9xQyD+kr8JoPDPiw+eXSFdloaeAbeqVZJjhx49zadc6laG/6b5qFn2YW+tA/M3SIL276+sRn5BKkn3wWjYXXF3GC4+nyFpbRgyzqy07+Z1MJQ8DJgLW44gOD3lGNYFInEsusXL7dbbaappVa8JcOSFEXF/D448ZuPRCI6OvL6dPd30t4VyQq+bA4Tgd2zVeNSIl48RjSQ4ePEjv3r3PKB7/DtDpRMaOsjL3oBlRFrGTjj2ZTp6vPYeXeLjr1zIihOl/vsLSz+o7Xc9f6GfqTfZ6xCekyKv3Xk+j+8AjWEsLKOcE3RiIV3Hidxzhoakp2Y49uwS6xIdgTFjqiAZPBr4t1VS02kQwJDe6Bpn3mY9xoy3c/qdWUI1GYNLVFuw2kdvu9RIKCGdkFHn4UCkmxUqcWBP1yaSqV9FQrhxHCeioqoDmrQSGDdGSk6Xm4JE4Y67xIJUV0lbORUaiQnWUkLaaPSvzeOQZFwN66/l5TRiPTyY/R8WcuRGq5AqMbhtjxgQpaOXnrdm2Bvfzlp1Rlv8a5q0PvNx2nY3vP83HbBI5/xwT989wsvDdXC4YqeH3D1yYFRvm9DjN8uK4XK7TrnYEcLsqadtMZHBfLWNvrOC262xcOSrllPvld35enuOlbw89r73r5cpRJtSo+G21wvDRFUy/3077NloOHonji8RQU016I67ncSWG0RHjnEGNV5YC9OiiIxpT+PLdXF5408Mb87zYrSL7D8fp2VXPW89nkZQU3v9oN0d2G8htFqN5YeNFELdfZ2Px0vAZVX9brVZMpP5zU02COLk0I0a00XVauX4/z0xNjYMHj8S5a1o1bz6XVTtOSZLCxwuDvPCcma9fz+GDTw+Rm6EnGEng9CSI1jjQo6dI2EknpV9thZOsyLj0x2nTpwytTkX5qp7YhQxkRSakdnHu2bp6xOehYybWbHZQXGpAb29Pl/MTBGviJMr8JIIJ7GRgtf2n7b0xBP0C2VKL2v3en2GXs1FFbYw8J8Ktk+zotAI/rgqx8NsAo64tZ9mCfBQFDHqhNjnUGFq30LDxd5mWQuOFHFYhjYNOFVm5Es88ml47tiYSqS7JOx6u5u0X65LUy34JMWRA/edoznwfFw03oVYLtCjUMGGMmWMnjp9RLFxOD4P7aGqJT4AxF5u57q4qrrrUjCAIHCpK0KWDroEPwSlcfJ6Jh5904ceNjdT9HFFCVKZtp2PvEF+8m12buBx9jZN9+2SOHIvXJob+jOff8FBSHceh+AlbT/LcE+Za4hOge2cdMVNNk+Snhxr6DWrcaPWvEApLyLLYICkN8M5HPkacY6xnDGcwiNx2nZ3FPwYpO/AP+CilLm7pDjWXnm9mweIAE8da6xU+6fUikpxKNv79vhJSyRObRaSkTOHGCY3fVxqNwOUXmfjs873k1Aygxh/+R5dei0gkgtkEsjqE21VJmpIiIWuUcoL46c7g2vvRkrQjVxbyzKwNhMQQzz5ho2NbHW9+4ENjSvDcEw3nA4CzBxh44AkXY0YnUZtM3POIl1efs9WObUpS9Zf7YyNmWtO5VjO+mdKWg+xApaiIqQNkZdTFLRpVmPlgOi+86cFs+edZFP1T2Mc1a9YA0K9fPwwGQ+2/TwdDhw79Z5zC/xoIgoAtTSJQZYI4JDwW3vzAy4N3NhTe/uHnEAP76Nm2KUEL2jd6rDZKV/axGUmRUAkq2tCVPWzEr6oiL9kGDToC6hpqrPsY0EtTj/g8BVEUuP82B+9/7qdfdwP3PBAl4LTSgfY4/tjgt1Das4dNtFW6YRXqMmk+xcVBcRsZ8eYETDVn1NKblpbGc68+zS2TbqGl0gF7MockCcqEo3jx0D1+LuoaDVmKgpfV9GBwvcxN0HaM2c846hGfp/DY/VY+WVRETrAr6c5cLp+wCmMkRQgX0IoDbMempDcogXcpVYBCnCh9lD8MAwTAW0DME+WK8b+z5idHrXt4fm4quxggieDL4vvvyknL+fWMyE9BEOjQqT8hz2pGXlXGp3NyaFagYc7zWdzxSDV7D8a5ZkzTREp+rhqXJ0XkeH0yS39MEjrcghy5FVZBjV9x82bRHh5+RCG7exmu7QbSYs1rB6+IEqLItJ6fXrWxdmOEFWvCLJ6fx869UUrKkwzuZ+DL9/Lw+mU+/8bP8ZNJvngvm5kvuTlrVCm3TLSSkaHiu+/j/LwmjDsgs2b1ch5+5JnTjgHAnj17CAdFTLYYZc4IW/gFAZFuDGww0GYLBTiVCnIopJKTKCjkKy3rvU8jaDEd70PfEeu4eaKN84frcXslXpnj5dguK4XebvXItnL7FqY/aOGld1wY1AbiSgxtI61iiqIQIUiaykFSklH8TYt2GzCz6sdfeX3ua/To0aPJ96nV6nr6yf8uyMnJ4bWVIc7qZUMiQbV5P0lHGTa7QDCoEHdbyc6L8upz+fV+W0EQmDDWyCdfVeAy+qgUqyFkw+puh1GwYMXBYXZRQKtGv9ctVHBWn9QzHI8r3PZQFdGYwq4DcS4YZmT5wnxOliU55yIniVC8dhKXFIkwwXrE559RKHVgx4ESLOlxLh9z2RnHY+aMqeTnhGnb2sq+w3GmPeskFlNo31ZDtw4G9q7MJC9YR8aasdEpOYiTzl0sWBRkwtiGG4W7brKz/WcN7860EzCUIgkecmjcwChEgPR0WLYqTLVLwm5Rk+caiEvZRA7dUQc0KIqC6dRv8cf/TFiIE613rAKhFSWHDlBWVkZ+fj6ng6KiIoYMaCjNMe4yC3aryNW3VpBIgMUkcPhYAlFMLZZCIYXbH6rh1kk2+vfWU1yS4JW3vZiNIi9MT+liLZybyy33V7FmQ4TLL2y8iu3jL/08+1g6m3b8tSuzTidy0zU2bhhvpbg0SSgsc9nECuyhhjpMISWAV/aQZT6z5VgkoCLD35JwzgF++cjB0696ajfvH3/p56EpjlriE+Cr7wPMeb5x0ydRFBg60MiGrVHOHmAgFJXQZZfQ3JzA6S0ipkvwxvMZXHReAYIgkEwqLPw2wPjbKlk4N6X13L+PHpM2TsJRxpWXpaHRCHz8Zg53TavBahHo211PMiFw34waflyQ12DMXr0ujN/tw2pNJxw+/cX+vxNUKhjQW897NFzTWAUHBBzIisT6TUv5fVOYzHQ17duk7olf14W5++bGjVfUaoH+/VQsLl2NARP72IKsibDoAzt6vcj3y0Mky/Ib6KAD2OQsTpw08uFCP4/c1XCduuSnEEs+avx7R11g5OGnncSS0hlVPR7YdYjWdKGYw00mqSspQY8JG+m0F3qAF+LbYky9eTdDL3bxw09RdEkrIV0xXlUxarWCXc4k3d+dcy7fjdUKt06yYrWo+OQrPwsWJmkfGUxP4Q/SzgvRbRFGX72O77+21ZIAgaDML2sjWEwCH32QW9veDDCon4HX53mpqErSubPISiL4rEd54X4j8z73nHG1k8Wip+h4iEUf5HP8ZJxbH6zm22VBalwSiYTCA3c46NVVx7bdUS66ppyJ11q4+nILJeV6nnstlSzT+fLxRBX8uu0YYmfXI5OSSoKKzA08cZeBLTujTZ5HNCojy2A0iow638TvayW2HYvy+dxs+v+pMmrUSDPLVoaY+VLTx7JZVYQiEr169TrtOEQiERRBIqHE0KFHRkaNFjeVRJUQBbRCK+iJKCGOi3sZNTrMFZek9inTn3fy4es55OX8qTNHJTD5GgvllT6+fk1DoMxOq7LBFLEJE2YcWLCRhqy0Y7/2d3QqNTazBp0pydmDVezanyC6oy3pfxCfpRnr6do/hMslcOf9Xrp0ViHoOrBmc906QRDAaNFjtEBWq4GUHC8luS3OhRdPOO04/DtBimtSGq1NDBs5Uku6tj9Olw6pOfDuVlrGXmLh0kllLP4xiKxAIpm6d/1BGZNRrEfQAZSUJfHUaGlouVsHUVaxbEE+dlv9at4pN9p5+CknazdGGTIwJf/w2DMubrnWxuGjcSqqksxf6CcjTcVLT9TdBxPGWJj6eNMGV40hkYhy9eX1x2aHXcU5gwxMe9bFrIfSicaUJgtkIHXPazQQbreeQMCM7E7H0a6CbH2CRR8U1Haw7Nwb48hOM5LKz+S7q3jm0XSGDDQgCAKBoMwLb7j55rswasXEcfajNzkZOay+1JvJKHLuuSIbvyomLV6/80dSkhwV9/LuHbPPKAaQqu4srUg2Wr36/YoQP3za+Dx0zRgLj88KICtygz0/QFSJkFdQR7z9vCbE4P4GBvUzcO2USl6akVFLfJeWJ3C6k0yaUsk38/Pqkc3hsMz9M53otKl7L83R9O+R5lDRubPE/tUlZGad/t5Pq9WiKAL3TTXy47K9VBwqw+BuyUmK6N7IXlkURLI9vdgm/PqH5JOKF2eouWhCeaN80Cn06WJmx+4uWKJ29n5bzfB9O1m9NFXdqzUmazmnv4eiKCSIoabu2IIg0F7pwQ5+B1WIQX1yat+7am2Ee25xcOhonFff8Z12HP4R/ink55w5cwBo27YtBoOh9t+ng/+Qn/XhdDpp3kxNUTiBM3KYZp1dzP04tdG6dVKKWY9GZT5fHODbZSHmPJ/B3DfCjT6wkGrBTSgJ9rARjaKlJR3pziD2GZdTONiLLyDTLBN+2xzm3LObdjbs11PHS3PcfPG5QIHzLPazpZb4TH2Pni5Kf46znyJlLyICSSFOgiRZcjO06FBZ7Wccj7OGnIUjV40lay9a7WEO70/g8HakFV3qquXw4CCjQcm6ZHEyvIlrEgSB886y8NWJcvKElmS7+lLOcRBALxgpVFqzk99pprTFTgYJ4pRwlDABJCTa0b3BIKIT9JgruvDqnEM8OyN1rVt2xBBDdozocJBBzGti04a9TL379GOgKArO6qPs3RtHjJm5+OIYuqxKcnPElFDxJWa27Wp6M36oKEFhXupRn3yHB/XhPhQoabWLBquQhsU3hFdfWcs3i6ws+Ook3yw5gpgwkhTiGC0JuuUleOJFFzlZKhbOzSUaU7jxnip+W1JYz7nwvCFGFiwO8PgLbp6fnsG6zWEmTopgi+WgjlrxcZBOXdV4I07WrVvH4MGnTwKnp6dTUaYQ8mvRI5BBHjqa1tdpRluKzOuwGrQkatIpSv8Zg0aLJmnC4GyDCStVlCKWtuLFl8v56F0NuoQNXaA9Pg7jYzNWxUFSjOLVVnBOPzWjL3GwdU+YoyeSHDq+m/Zyw+xkNaXYyaCM4+zYKSGbvBBqvLU3TIB4OEFpaSnnntu4Mx/8+5p8lJSUEE8qVHhD1ORs4slpVq6+IrO2bWfWy06a5Vsa3APHihPccn8Vj9xjY9RIMyqVkHL1fnQj3v0dsMcLERUVHsVZbxyDFIF5QrOP7+9JZ+VvYZ573c1Fw41YLSq27owy9cbUpqlFoZr0rATO+H5ygz0AiP+ht9wUNIIWk16DxZw8YyfL8vJyoqG9BIMSP64M8dCdaRTkqdm2O8rLczzMmx+jZaBDo5uBvGhn/vbW6kbJT4ddhaiRyEy0IiPeku38RpIk6kaqlQMZB/j4ZQftWmupqkkyYmw5IVcQAyaC+LCT0ejzGMRHJg0XnsYaB98u+pY772qoJ9sY1Go1Hk8UaNgKeP6wlFlG+z4VeGpUFLSN07JQg9sroVLBHTfY8Holxt1UTaBajy3QGY9K5NyRxxk6XOGNF+388Fk+N91byWPP1vDUwxm1lcSyrPDK2x7attTQqrkWn19uVEMUUrqfp0IgigItm6XmpStGmfhq4a/kenthFVIklVtTSoVhP727K5RWnOlyTCFCmK49JZ54NkDOH8Ycsqzww4oQiz+sH+9wRMFmFfH5UyYjNqsKm0XkzfeCLF8Zx+mS2LQlwa33ePBXG0h3xMgvEOnaS+SGCZkMGVAXc7VaYOJYK5Kcquy7Y7Idk1FAb4uj1qhqF/y52Wq+mpfL9GfcvPS4hbRkAbLJx0Vji3n+yZTxkT8g8c6Hft76wE8yCAOG9+HkyZNIkvTfqn/8PxGJeCqmcaMLxddwgxdTIuxnG0qJjZuvsqCzhVE7qnn1+dTG+NT93BgMZgkJiXxaEbOVImR7MBlT48VnC6NYQl2bJBpyYx1475MtjDzHSK9u9ZMT4bBcrzLmzxAEgZbN1UTjErIsn/bvnYxKmAUbakVDqXKMfOoSm4qicIz9BPFjxkYrOtV+TivoaB7qw+Iv1xBTKaRp7TSL9EKNBr+6Cqf1IPG0Sh660lKvUn7FygStot0wC/WrFfWCgcyKATzw2GaWLExn36EYN9xdRdeOWp6fntmoLvM5gw1s2x1l05Y4Xsd+8pvJXHheLg/O8PLx/E944OH7TysGAMPOvYiTRxaj1Qq0b6MjM13NzROtvPORrzYpIUkK9zxew4+f1XV1dWirZcRQE1t3Rblukp8ck55vv7Ax7JLfyDTYUEfsyLoQmjQf779oYVBfPS+86SaRUBqtHPt0UQC1Gn5bH+GW26IYazpx4cQj9YjPU7jwPBPzPvc3WTXm9UkY9QK7d++mb9/Tq/46uO8QUY2LUMKPQbGSQzMqKUEiUUvmx5UYEgmuu1bDG8+l5qmKqiQGvViP+Pwzptxs5qPPDpFd0YGTHMaAkWa0YzcbSCMLL9UQ1xFHpCYmoQ3CD0sgLdi9trvOaT5E604R1q8RiAVTz8aGdjm07ZaBzRzixnE1dGgdorIqzPirVOSpeqHvCIUtCwgEAhw/erTRc/t3h0YjokhNV4IJgtJASiY/V82kq6y8NMeNs0bE7xHp2MeJTW0mKcTJb5Fk9vMWOrfXUe1MUnnCgCKrkGmcFJMVGY0pWY/4/DOm3GDjruk1rFob4qdfwrz+TAbzPvOzbnOELh3qtBT/jHhcQadr2nuhMYRDSYyGhp+57zYHb8/30P3cYgb31bP3UJwnH26cSNu9P8bQQQbeeDYLj1di1itVuD0KbVsZ68kJzfswjByz8cJsI0MGpfHm+z6ee91TO8ZfMMyAoAjk04p8oSXHVUtJJuHvvX5nP2vn6soidq6rJCvSFg063FRTzgm69+9Kbm7D1vV/BFEEAYVf1oYZPqT+OlynE2rHrtXrwrz0WoTqKgWtXmHcWC2RZJRS9UGaSZ3qfU5RFI5pdvDZrNQc6vZIfPVdkIenpKFSCeTnqJn+vAuXJ7Xus1lFVKLA0EEGeo88yS0TrbRqoeXA4ThLV4Zo00KN0Shy5FiC7btj9O7e+G/96+9hOrU38MuaYga1O+e0Y6BWq9FoBO6YbOeumwW2744y/5PdlCwCdbRxMlMvGNApRj78PET/vlqmPevEYhaIx5Um5+6qaqmWwLTLWTiLOvDG3GIeudfKDZP0vPfMUbKiDXVHnVRiJa1RElaPjry2fuIJBb1eYdbLbi4934RWK3D2AANvvu897Tj8I/xTyM9TrZin3Pn+3Voz/5kQBIFEAs4aLLJzbxGlx40YEhmEwgGum1qFJKcexssuMPPVeznMeT+A/Bd6mwAaNPQQBhNWghxgGx3phZQUOVoRRBShX0sTS37QUlLc9ERSWS3hdivYajqRIFarCfVn6AQ9HeiFrMhs4md6KkMoYg95tOAQOxEDCvF4/Iwcz4uKirCYguiMIg/fbWDqnRpyhfpEUpRwo+fzjyAKIhGCuJQqKinBh4eoEqKKMmJEcJCFDzcVnEQigQ4jbelGCUVNks12OZufV+3l2Rmp1ocXXw2RGe5JKccI4acFHTh0YCuyLCOKp6dfUVNTg1r0Eg1DC7kluTVtKBPX8MECM0ajSFWNxC/rqqmoSjbaivnKOx7uuN5GtTNJ0QEt+UpDQlgQBOzOLsx+czfvve5g5qMKgaCMWmVk4MUlRMICj05No19PPUUnEtz2YBX33u6oR3yewvjRFj7/xo8/IDG4nxFHehj1MTvHOUArOmG17ObDd/IYd+sd/Lh812nFAODcc8/F7ZMxoyePFpRSRLMmRJ0BNGg59ywjs6aZuffxSoadZeDeW+0UHU8w88Ut/PZ7gohXjwo1ecm25Hla/BEM6MoAokoYDzVUy2V0j53DiV9qGDjsINMfM7Bzr5eRYwIs+2YDLZJdMAoW4kqMMo4RwIcFK3YpF82+QkrEdWQpnRrVkznGflrTiR+//YlJkyaddiz+XbB960q0ati9N8a0e9MbkHfpDnWjbqx3Tatm/t+yKcyvi3nv7npWLtExeOQB4gezKKQth7TraaZthi3YCjUafOpKqowH0ahDbN9j4s33ffzwSR4Gg8jd06u5+2Z77fEEQWD8GBPzPjnJSUc5YsyEpqYlMTnS5PXIiozRmBobio7sYdiwYacdi7VrV1N60sn4MVbuvKGOOB060MigPnqat/c0mmmFlBFXyN/4dL98VRTBm1d7Ta2UTuxhIx2UnrU6V0klQY11H6PGJGnXOvUbZGeqeeP5DG64YSv53r4cYTc2paFuXUKJ48dD60a0ptWKBp+3aZmHv0f79u1Zsz6MJDkaJXK+Xx7GEmxBWPJTdjJOr+4qnngwA7UKnnjRyapV0CUxlALhj9ZdGahqxsbFRTygK2P2M3bem51Nz+HF/LAiTJ8eOuw2kT3744y+yMwDd6TWOF06annhDQ8zHmi4kXj2b25uuqZhS2en9loefFBh585dLP0pSlJW0BnjaNQybVqaUDAQiUQwGJpuL/0zNPok1ZGjbF2nI8PfiRMtt9B5UCmKIKPXN1y0tm+t4epbKkgkUyYQ+w7FWL1KpEWiC2lyHmagpKKMKopoTw8sUTue8gAn2q3hw9cbks2bd0RZsz7Mpm1R3njfi98rEg+pUSkqiksS9aoGlq+QaJXskZo3w1kE1mczadxhZL0bJBVlzjhpyTb06NOegN/H1q1bOXz48H/0j/8O5WXwwQI/aRky5b4T5P+pJimhxNnDZjrSM6VxnQCckKxJMPG639Glp7QX/1wN/Ges2xjHRhay1cnVNwcZclY6i38M0qubnsNHE42kG/4MgfGjrbw0x4NeJzD8bCOBkMwPK0LUuCU+W+RHlhTOPdtIfm79eTAUktGohTMjulUKiqLQju6c4CA7WItFcSALCXzqaiyOBFkqAbvL2sBUQxAEVIqOjnIn7NE63e40qQCbO5dd2lWMv6L+PLPylwQ5SuMa30bBzLp1MsOuKKF1cw2SrDDsLGOTGr7BkEIyATv2h9m7OZ9xt1Ty0BNurK4OLFr4Dfc9eO9prw3vvPM+7r7jm9p/v/REBqMmlvPle7m1z/+yX0KcP8zUaBVPn+56evQLceKkTIe2WmY8ZmL7riATxojkZatp3yYLWVZ45yMfLQrVXHtnJZ/OyalHhuw9GOOLbwMcORbjpjt9FNYMx+3Yyw3XNj2O3XSNlc++CTCzkfFz9tterrzUzO9rl542+WmymFAQ6aD0xvGHtEoOhUSVCMfZT5QIHemFBQfrvt1Hr9+rGNBXy/HyEG1a1sWlsjrJq28F+XVNAkWBwQPVSGKMMo6nur0YhkbQ0k7pwTZ+I4dm9GYoKkGNIiv4Im4Osh3Ln7ocatQnqNhgwJhIpy3t0Ao6rK0gEUryxbdr6dJaT99udm5/2Y1fUcB3gIxfOmAbKdC8VXO2bth+WjH4d4M9Q6SqvJiWSkPHcIBk5klGDmt4D156vpm35nkJlqdRSEsyI3VdCNHKMMPOX0eH7jGqa2T0NV3QOw5RHThOjtRQrqZae5SBA5p+VgvzNZSVJzhRHGf8FVaeeNFF0TGJvFyRdq21+AMNK73f+9THyAumnm4YAHDVSHz7Y4hH7m64tw5F4IXp6XTrpOflOR4W/xhg9EX151RJUnjyFRdPPZwqBHDYVbz2VBZ3T6vG66t/jl6vguBwMvrilMxUY2TqJ1+FCDllykw7sFgVFn7rZ9JV9ZP9Go3A1x+n03tEMQeLapBjOnJoRoI4t9912xldP0A4HMZiElEUhVsfrOa7j/Po1L5urguFUrrG9zzi5ZfvLKR5u5MmGPErHuZ4NzDzERsbNlSy/fcAVk879BgJCj6K1XuZMlXF4L42vl0W5I15XixmsXb92aeHno/frNO3rKhKcv/MGkYMNfL6ex5en+dFUSA9TYXDJjJkoJGR5xjZta+Cac85WbYgv8Ga+VBRnINFCWJRgbMGC4Qjf91p9GdEo1GyM9W1Y3Svbno6P63ll5V+aLrgHhUqPl0QZfFPfr6Zn8vniwN8/UOgnmb7KQRDMgf2Q8GfdHDTkgV89c1hHrkXbr3ewrIVJznyu0SB3BaVoEZWZCoppooyutG4nq3NrCaWlPjgcx+fLgow/Gwjd0xO8RVOl0Qw9D/M8OjvRalPV6T6P2iItm3bcqIkQbNCFVaTGuFoL1Ro+GzBal562sqlF5gQRYFYTGbeJ0Hee1tAharJFtyQ4kf/RyWSUTDTSenDIXYihM24d+fhUpcQC0coSHRmydIjPPGI0qhpxNxPfFRXCrSQsyjjOKGmxDqAUx7ZTsrJIBcFhYTWS5auJV6vl6ysxlvvGsOsGVP4+v1s1qyPcst9NdgyNLgsPxP3mjHVdPzDmEioNbb5M1SBDFavCzHsrIbLdkVRWPN7HAkZL05a04lj7GcvW2hOOzLIJYSfMo7jIBMnFXSmC3GiqBppOTsFQRBQZIHDR+NMecCHeKIDCgoSSTRoEQQByS/j8XhOu425qqoKn9+P0aIg/dG+rq1uzcgrd5CVJdK8INVqet6VpTzzaAaXXZAyHXF7JF5400NhnpqeXfX8ui6MNtS0npRVSGPbjpRrsixDeWWSB2fV0KxAzd4DcW65vwpRJWC1CMRicOUljbeGAoz4owK0Z9dUq1GCajrTF4+mlAlX6WjbSotBV4Pb7SYtremK4z+joqICARVRQmSQSzGH8OFqtKIMIKRx0r9fqu3v+0/zuPz6ciaOtdKhrZaF72Uz41kPS99rRnE05Rz/99ALRnJpjlOpAFKOzPbKHO669xdUWhXOsiR5nVwcObqOcBhUaDFgrNUaK6QNgiDQTu7FTnEtneR+tS1lSSXBMQ4gIiIhceTAEbZt28bmzZspKysjEomg1+spKCigX79+ZyR+/r8J1dVVaDQiudkqJl/dsFKyU3st6zZHGHlO3SS8c2+Mti219YjPU9BoBKY/bOaBh9YiaiX6tZY5b4iTNWuqKC1PkpBlDB4zme7O3PXYZpYtyK/VW66qkeptIGe8kMr2Lvsij1bNNThdEq+9e4T5nwcJO4ONalG5NCW0aadQXC5QXlF9RrEoKTmJ2yNzx+SGixG1WsBiUf5ycZOUpAZ/8wck3ng7TE68rn3MIWSiUtTsEH5DjRqtRqRVG5nH7zJy5WX2ep8fMsCANq2GULgaezyDQ+ygldIJrZDKZgcULwfZTnt6NloRGjB46Dfw9LWdRFEkGJS4e3oNbzybWe+Y5ZVJps8KkRXsgxovRQk3zz6aQW62mm27orjcCvlSW0yNtO5mRNqwfFkJgUdT42s0qjD35Sx274/x9Q9BHrnLwZABRopLk8xf4Ke4JFVNf/tDVdx5g53WzTUcOBLn5bc9dGmv45IRDX/7g0cSXDnKzJ036Nm4LcKyVWFmPpjLz2vC3P+Ek1Yt1ITD4dMiPxVFwWSGcI1Ia//ZHGUfST/MeNTK5PEWbrqviuMnE7VVp9GozPbdMWY+mMZZ/Y0kkwrdB1XTLXZOSrLhjzBmUYBdyWQPG+mlDEGDjsKshufz4ptuio4nmHZPqnIlGJKZv9DHK297qaiUmfJQnHvvtJJmV9O9s5ZETKyXMDQJVkzuPrX/dikbsZGGvoUKPWkpI7P/6B83gAoVC7/1Y1Eb8ePBp7ixYCdCCC9OcijE9HfViWpBQ36gJ1LL33nyFRdfvpfbYI23YLGfmmpoRxe8mWt59L5Ul8GLb3nYuTeGqI8TspzEFGycaHBqjzF5goXWLVL6w5t3RHHYRNIdKlQiKApIMkyaWoXXJ/HKzEzOGWxk9/4YoYhMNHZmuoaDhw5i1ydHcAhZtKQj6UoOnsKNPDXdwuiLUuScPyAx49mjrF7sJtvfvfazMSWKgICdhutQlaCiebIrb8w9zFPT7HUvSH+tYSYkdRw/nCCZTHDjBBv+gMwtD1TRvEDNhcNNbNwWRaMWuGSkkcU/Bgn7VYiCBotZhdcn8euiTHJirQjH45w8eZIWLVqcVhxyc3Opdgr4/BI2q4oWhRoK89X1NEjXrI80qS0HcO14PS++6abGmeT26+x8sSTAPdNrGNRHj0Yr8PumCNeOtfL4fWk88ZKbiyaU0b+XnjSHirUbI0iSwudv57Dw2wAvP2FCLagRxMYrRE9BqxX45Esfl5xnos8fxhbxuML7n/v4dJGf6fc5cJWfVggAiETDpCk5tcTnKegFAx3pzV5lMzoMqAQVmb6uBHyFbDwaJkKIePwIkNJpnXRDAEtVV+xy6jgbjtTgU+8iuzCCxyezx7+eHsrZhPCRKeTQijp9fEEQsJNON2Ugu4V15NMKSZHwByQypDTaCl1r3ysaIVGkpkOyD7Nm7OHFlysZfp7A4W05zJnn4u2/bcZQ1g9DGz3SX1Q3/jsjOzeX/ZUnyE42ayDH4REraN8tRvPChvNwPK4QCAhkkEOWUF9uRy8Y6Rw7m3j4d4b0h/XiAfYuzaXvuYepcMfJjLZBLWhIKHEqNEfQNy8hq3FZRACOnkhp3o4dZeadj7wkkwJTb7YxsK+evQfivPimB0VQmP9qDgaDyKbtUfYfilPY7szae6W4wEcfx7h+fJKcrPq0zubtEW6ckI3DruKVWZlcf1clm3fEuOkaK9mZatZvifD6PC+TrrI20C5+aEoal19f/0EcNFDN/iOxv+wiyMsW6XhHCdFEgl7drcx80c3REwmMBpEBvfUMGWigqkZi2CU1xDzp5MSziBKlgmKyKeSeW+9l9aZfT9scGaC6upouHXU43UmOHI0xenI5XTum9prFpXHKKpOMmVzOvt9yaBHtBUKqGMGbv5U1S7PJzlRzx2TYdyjGG2/vouhYkpriKDdfrWfb3hhX3BDG6UoiigJ2q8ivv4cYdlbDLq+nZruodia54Z5qcrM1LP4wjxkvunjvlZT2azAkU1KWwO2RmTjGwqQpVTx+XxrtWmtJJBSWLA/yzoc+jHqBcCzJK7OyeGJ2Q36jKWg0GoLB+mOGTidiS0+QrGzc0DiqhJGR8QYSTLrWjM2qYtKVVkZPLqdDG229bo5QWOay8U6s1d3qHUMURKREao2nUgn0HyBy8PgRatQlCIoatVoiHEzQunJgox4YiqIQUrsZ0llH+7Y6ln5mYdLUOm+Q1971Egup8Hq92O32045HU/iP49D/MGg0GgTUbN4eg7CJAoyUZv3OmMu03DfdzfRZIUxGkVBQQOtqRn6kNRbcHGQHXZS+iH+q/EkqCQ6zi3b0qP2bQTAhKUna0BWbkkbzeAe2HFpFT7IJVwpMuKmIT+am1bbzKYrCF9+G+PSrAP5qHVaq8OJEQGyScK2iBLU2QVW8lJ6czXFhH126KezcdbJBFcdfYfPmzTirjzLvMx0mo8DOX5oRiSq89naA9z/2cpIt2EhPPbQ4QYxjyAqAKKMK2zF4mvHgtG38ulRfz4kM4KXXA3idKtrTiUwhn2qlHBVqejO0dpFrwkKmksduNmDEjEbQolLUBGjcEQ8gqPgorUgwdrSEuaYPDsHOPs06Eok4WaR0T2LJGHr96bc1rPp5MbdMtPD6PC+eWCmJYAtCuftY+HoWPbvWHedYcYJR15bx1Csu1GoBr1/m+WnpjL44FXOLSURRN51BSipJTpQkyG1fhhTRgqxCUov06Ak7fynEblNTWp7gzkeqOVac+MtzjsUVftsYoapGwmYTCaeHibtiFEvHMJtS55Ofo6Kmpua0yc9NmzYhABpS95wGLQG8xJQIOqH+Bl1SJILph7lxYurYKpXA3Tfbmb/Az2P3pP722H02vlp0jGS5wGF2IigimeTioL6Ltg4DSRIp6QZBTQupC6WRY5RF/FiqetESAwF8+HCRTwssOOpt9B1CJjk0w9tiHSc9KkJ+FTKgAD0ZzH620qFLGz799NPUdWk02Gw2gsEghw8f5vDhw+zZs4dHHnnktCtC/rfA7w8x434HL83xNtp+cc4gA8+/7sbpkmpbDPcciDGwb9PP11n99XTt42PRB3kUHY8z4UY3J4+rscWagSLgpQYZDwa9WKuXB9CmhYbd+2MM7GNg6coQ8YTCW3/SUMxIV/H0oxm0baXhsSdX08Z9bj13ep9Yg6rVIY6XRYhGFCzG07vvT2HL+p1072hodNwRBIG27SBQHa73nacQVgIE4zE+WOBjwmgLGo3A9ytCzHomhKWsV4OK0ZgY5MZJOhZ/F2NQfx0LPmg8YSUIAmkOkYtGl/DlohgRL+wKrUanVuNwQO/eInuXRtDLDc8prkRJpIc4d3jTcg+NwWyBkhKJ3udUccO1RvLzRFb8nGD1Gon0igFoBC16xYAkK6Q7VHy2yM+Pq0IISR3ZcoumuySq8znvykOoVQIKKf26qTc5uPJSC2+87+XRp13076Vn/BUWZj6YatvZtS/G+5/5OXAkRtHxBO1aa2vHl4qqJAsWB6iqkcjNSkkmPD89lfDKSFMRDMkIgsDIc0zMfFDmkWdcpy2FIAgC7mo1behCCD8+VSW3TtDSr5eON97zk5mmYdpzTj6bk4MgCHzxXZDxV1hqzY6+/TGE1t2sVqv2z9AKOtKVHJxUkE4OVdX1s+3rNkc4fjLBu6/U7frMJpGpNzro2lHHjfdWEZcFNmyN4vHKPPRkDJdPRUYTGlAAEcI4yMS/DE6KB5kx9zG6du3a6Hv/XfWPAXTWOO1b6Ti4X6aAVhxiJ2rUZFNABjlUUcJeZTMd6V0v1hFrKS9PS8Prl7l0Ujl332xnQG891U6JDxb4+X1zBIOvkDBBzj9PWzvGzH8tm5vuq0KrgXhuGaHDzRokD7xiFYbMAK1bpP7eqrmGls3UXHVzJXdOtnHO4Lpn//qrbXz1XYAHZtVw/Tgrb8zz4Q8kycw8s7Hw3ofuYcjXZ9M+0hezYMOXu5PffswiK6NuS2O1qHjtOQdXV7koXuap1aIP/CGT1BTS5BxWr91X728Gs4SkJJvctMlIJJIKXTtqOXAkzoXnmnhlVgYTbqtCoxEYc4mFSETm5Tkpvc/s0rOIpB1jzfow7kodzYOpe12tOfMtWVpaBndNq+H9V7NRqwX+fomgUgkkkk0TaImkQrfOOsbfVsmcF7IYd5mF9ZvDXDzCTItCNQeLYtwx2cY9j9cwaqSJFatDHD4Wp3d3PRcNN/H5N37OHVuGySigTZMIOn2oPDl8uegIXac3XmX8w4oQ3TrpmT3Xg9sjo9MJxGIKl19oYsb9acz5MMTMpy897RhsXreF7ETrpvUfKaSGcgRFoJoyLNiRkPCrqjH4ZA4Vxbj6ejdG2UY4dz/R5FH01a2xK1l0TwyjQv6VyRPV/LwmxI6iFUiyQvtEPwJ4MWKp96wZBTN6Qc9ReR95tESQtDT/uw4lOQyowC5koFa0tPYNYNPajRQdTzDlFgu79ro5fiQAYS1ZOf+eY90/woiRV1JV/iwHPWuxJ3NJizdDRqJGd5SE0c3quY0XRXz0hZ94WEMuLRp9XSvocdUYadE8yrAhNuw2Fe07ylwz2s3MZ36lphpESYs9kYWurBmLFhVz4blBLr+oIdH62rtebrzGRpf2GqY8muCHT/N4/g0P2/fEGNhbT/s2Wlb+Fmb42FK6dtThD8o88WA6b3y8lhtvvOO0Y5Gbn4vuSBrnXryDO2/TcuVlZhIJeGu+l807oqxeF+GSkUaefjnArm0qNq8V+WZJNaJaorBQxUev5zTaNZifq0aSFI4VJ2jVXMOx4gTNCkUC0URtwqUxBMMyjz9g46W3PCz6PkSXDjrO6m/AaBBZujLEw085OXJQoGN0SF2yTgBZ6cJBtmPwW7j3rjt5/8NPTjsGZrOZiiqZWyZZePTpOAZdStZi2GADW3bIXDnKzPLlMnmRTrXjhEddxvUT9fU6GDu31/HOa6lx66Ena7jsAgvPPJraT2zeEeWLxX7iksI9jzu5fXKCSWOtGI0iJWUJnnvdTTAkc+kIC9GIwJyP3fj9ElqNQI1LYtpzLqqdEi3/KKJ4cEoaO/fGeOVtDxXVEoqicP45Jr6Zn8u9j9dw0XAjWo2A13v6hRIqlQq3h9rf7BQee9DEw/fuIN/Tt94eQlZkDrMLG+mE434G90vtpU1GkQVv5/LArBqCIYVunbTsO5Bgz3Y1lupu2KT6rH9SSaKISb77Kcjf3vVx9ESCDcvyyc2uO4e9B2NcccUeLJ6zG+xjatTFmO0J5s3O5cCRBFt3xWhRoGbjtigbtkYpPiYiyFrC4fD/LPLz3nvvPePPCILA7NlnLmr7vx01VZCVI6PEFZz2vXTtIfHDVyZMrta4qSZf6If91JuFlLN7XImxVbWS5oYCCFoJ4seHi9Z0brBYNWBCQ2rToxLUmBQ7CeI4Ys0p/lVFr8GH6N5dxGYR2bI9jt+l49H7HWzcGuP7xQfoziCihNnHFjorfesRoF7FSbFqPxpDDFQiJyNHcKlKWfZaNuePKz/tlj6Al55+BUES8Qdknp+exYYtEcZP9uBzaWhBt3pZO0lJclS/kenT1Iy6wMCM5z18/GkViSMizbtUcNUYLbdeb6GqRuJvb0UoO2AnEPDT4Y9jlHGMrgxo8EAKgkAHpRdb+ZWQ4sckWLErGVRyklzqt9/LisxR9tMqNAAhlHKirtAeJIKPdFqiFXQp3SFN4oxc73fu2MDm9UGWf1HAtbe6OXZwA3NettQjPiG16fh6Xh6PPedk8fw8vv4+wKxX3IgqgQuGGf8Pe+8dGEXdtX9/Znsv6Z0QSui9CTZQwQIWFEVFRMUG2HsBxYIFe8WKBbGAvaCI9CLSewsQSE822d1sLzPf94+FhJjEh9zv/fze93nu3/WPspndmTkz851zrnPOdcjL1lArqkhpRdS5Un2IeERNz8jpGI6RiUpEwbV9P9PuLefV5+xMur2Kt59PY8mqIN8uCjQT2T6OletCfPZ2Bjarmhn3JPP78gDX3b6S/Jr+PPb0Li4ZbebgkTi5uS0PVmnxN1esRI0GJ2nsYTNhQvRkCDv5i1zRkRQykZDwSi686Tt59UVLk8maA/sYeGtuY0a1qDhGlStGJp1IIwsZmSpKOMoBuotBDcRAED96jlUniDBVlCITI5l0KilFJo4ZG2lkNUz9/DtSlCz21xSRoU2jUPREkiRKRBE1VJDRMY30rDQ6dOjA6NGjm1R9HDlyhJ9++olt27bx66+/cv7555+0vf43wOspJxLVIRRa1FhUqSRenJnKWZeV8sLjKZx1mgm7TcXho62T89UumZxjGrh3P+Qluq8LvcWxZ1mCfLpQKg5SW910X8MGGbn7sRouvcDCH6uCzHuzZU2iiZfbmPtFPRp5LeUlOqSYgTKvhwEDJQyWOFkZRn79I0J+QX6bbFFVUYXVHG31708/bmHEqHX0kU9vkt2NiSg1aRuYM9vO/G99zHimDgNm3MEQ6aEupImmREBURAhn7cVqV1Pnldm1R0ZRRIPO6ok4UhKjpkbhvtttPHJvYhCOWk3DOrpkZZC//rCyJbiafFHYUKVdTRmHVbv58ZPv20zoWy1qbpxo485rrbwxXUvYWYLJGsfh1OCRNhKp6URMlrEnxdiyM8zn3/r4/uMszr2kFkHr+9JIGh68LYnzzzIx84U6Fv7gY2AfAxlpGp5+KIWqGpmJl9sanENITC19bnoKZ11WSo8uevr00PPILBcmo8TmHREmX23nvBFatuwMoygK9z/porwyTklZnJxMDVU1cdJTNVx8noXpz9W1yQ7xqAqbSGY/23FkBlixwsRPn0toXJ0QKhm36RCFA8v59rMUvvvFz2dvNbZmrVkbxxBIb5UscJJCLdWkSllEa+1s3h5uyP6/+6mXJ1vRDTtzqInMNDXPPJLcsH04rDDk3HJqAofIiHdq9p164caMBbWkRgmCV1eDSqVqNSn2n6p/HAqFMOolhg40cvoQeH72BnoztEGaAiCJNFyikv1spSv9Gz4X+iAd2uvIz9Vy6mAjcz+v59MFPhx2FVeNtXLGKQZuva+YOr8PX7Bx7SwuieEwGvnrUJCzh6vZKdbhr0lD78lBQSGSXEx6x3o08XiTY92wNUK7HE0T4vM4xl1o5fvf/Lz2vgd/QOHOWxx89nXb2tmSkpKYdPPlrPn9SzbuF4waSBPi80TMfNjK5RsOYKsdBIAKFTFaX0dl4hj+lmi7ZbKBV2ccID3Utdn21ZSRRBq6sMKAXnWcPtTIVz/4jg32ym6ovgY4Y6iJX5cGuOuO7dhc3bjv0U1YXQmNOSEEcWOEvLzmXSj/BIvVyrnDo5x3ZRkXjrJg0MOnC7xs2hbF7ZUxGiQW/OCjZ9eWichvfvYz455kDHqJiyeVk5Kkpqwizq59MR683YFWrWLyXVXs3Bdhy84Ib8xKY0AfA8UlMSbfVcWdNzu54GwzarXE7n0R7n5oA7VbC1j4dYzrrmkagANs2RGm6HCUd19M5+7Havj1i6bVd+GwwnNvBOjbt+9J28BkNCH+oSNLhYo6qrGTRD9Ob9SHlQVFe7Zx9rhizjzFzMwHdRS0M1NeGee5V/aw5MfDZNcNxlCXT9fOVfy6QqDWychBLdWUo0JNPW7swkl7ujX41U6tHW+knl38hYSqoRPiOKLFoO8E4T1gDlsT/mR1fx6ftZH5HyRzy2Qns94ycHjvUSwpJx8r/CehrKwYWZHIbR/jolF1LFlaRTQuyDHEiccFvywJcNmFTeOTLTvCLF4eJC3ZgOYfNLY1MRPrNnq4dZLj2CcSQoAulMQAuX9jnBiCZNGZyTcvRzsXLjg7QYD6AwovzXFjMqoY1NfAR1/Wc+dNiQTC9LuTGHKCFu70u5OYfHcV6alq3nkhnbfmejBb2vZ+u3HqZN64+z1ySkfw2lPbmP9tOeGIIC1FzU0T7SxZHWD6c7Uo5bnkBI4RT27wijoMHf5qkfiERGdQdoaGCVMq8NfpIGBDE0wmSIhnX3PzzKPNk0hLVgTo2VWPXq9i2+4IV19qZewFjddh2CAjh4/GGHWJC2N5U8JYJanoIvqxhdVsWFvVJhmg5ORkql2CJStCXHGxlWceSWXLjjATp1Xx6xfZlFXGmfuhl+4nPIuyo5oLz2+9UGLkmWbWbQgxqG9imxpXnO++V7DWdUIIheeeL+K5V93o9VCQr6NTOz0b1qrZ8WMO6qgFg6aGUZeUkZIR5qpborzweGqD7MyoK0qJxwV9euh554Xm5cO1boXVGyKs3xwhFmubrF8oYOXSa6tY8k0myUmJdXH0KBM7Jnt54aUlZMmdMGMlgI8KjpBLR9KkbCqCCrXuQKNNk9TMfTWD2jqZouIYvy12Y67oib2FrolS1X7qqxUenmLDEepFisrH8FF7mfWkkbFjEn5Ajy56Hp0R474HlpIT7Y6DZCKEKdfuI72wljdnOblwYgXdC3V07qBDq1Vx7W2VWMwqNKEUrBLEYv9ceHWy+LeRn+XlbehR+D+E3377jR9++AGPx0NOTg6TJk2ia9fmzgskqsoWL15McXEx8XicnJwcxo0b12QC8/Lly1sc5jRv3rw26Vj+E/bv309KquDeW1N49Ckvkr2M3X9m4K+XiFKBjMxBsZv2FDZUeUZFmApNEbk5CoNPqWDpymLsZf0poFurwyfqcWMisfCYLQoeDmIJ9MMRy8Felk1JWYAjyDiwEMpcydXj7Ey8wsrPP7jRKXp06OkgurOHTaiFBj0GAvgIUI9BNpHuLUQmThUlCEnBZlNhMqmIRCLo9S07YX9HTbkLRRPnjhuTWboyyNirPRjidpKxN2tXUEsaOgaG8uRzS3jhNT/K4UL6xHJRSWoikRA/z9/JwoV1ZGmzsQS6U8t+7CSCK0UoqFC1OOADElqmRmFhh7QOs7CTRDolFFFrLCJJZ0ftS0GStZRp96AxRaizrWXoEB15OSpW/xXCv19DVk0+soizm40UdPqn2YHN4fbUc/MEKxlpGgoLBWU1Hkae2fIAna6ddZRXJl7+l42xYrOqePApF8+/WYfXqyBrYL9uPZ2jg5sQoF5RR7FygEGc3YTMVkkq0kJd2L46yIznXNx9q5NOBToy0jRcfG05w4cZm+l+fv5NPd276JsQj+ecaebGiSHmLdiAHJfof3YxJms7TKZ/VhI7EUajET0GJBJSD9m0x0stvTiFCo6wmZXYUyKMOV/Pvbdbm7U9V1TJlFYkgrRwWOGKiV56R0c0Od8CuuEViUrqngzGK2qPtUtpjmmqracTvRqqSCDx/G1mJXpaf0mHCWEKZJMmNQ6NyCKfLaxmUH5/Av4At956azPds3bt2nHLLbcwe/Zsli1b9h9HfoZCYbxeDQ67xKcLfEye0LwyLh4X+AOCZ1+rY9arboQQeOsVpl1vZ/naMEdKY2RnaDjrtIRw+/ufebnyEitr/gqxeZWZ7qL5s5REOmW+g7z5oZuUZDVvzfXSpaOOpx9KQaWCb38JNDgVf4ckSXQq0DHzPgcr1oaY8Xw5C95K467HXYweaKJbZz2bt0cZPuLk9T4BVNoawhGFQFBpNpUUwFuvoLcH2BP7gzRNOvjtYPEgJdXSoV2Mr3+OcekFFi4+18LcT8Ps22egKnYQ2VSD1dMRLToilkpiyaW8NMvM1PtrUckGQrUW5sz1MeWGpi1IQgjufNhN5GgOhf2qefk5Cxdf0BiohcMKDz/mJzN4Kuko7GA9FRwBICoF6dXfQmFhYZtsABCJ6jnnDCPR5KNk5+n49F1nw6TNep/MA48d4Nc/gvTvq+O2h6p58sHE4KJzR+r4fFs5ybGWyQUluYy8HB2zXnWzc2+Eg8UxLBYVd9zowGZV8/ITqVx5SwWnDjIyabwNp13FH6uDPP58HcMGGxg60Mi4MVbun1lDhU9h4QeZDe/fjDQ1n37lI9mp5sFpSdisKv5YHWDitCruvsXBqOFmLGYNGs3Ju2R6g4FINExIW0ugVkN62UAycCTWFwGpgRxqo0cZM34nenMM0wn3jMMp/SMBFCOK5ph7mFTbiytvWMan7yY0n91epcHeLWFgXwM//h5oID8NBhXLv8+kU/99SKhJjeWjkhLaXG5qOMQeejEYgJAIEFb7TtoG/0kQQmC3qti0LcSyFXGyKGxCfB5HipRBhThCWDRWgUtBC9t3ucnP1ZKeqmk2lf35N+uYca+TTgUannk1ysNPuzh8CHb+acNW15cumNjzrZtAym5GXVKHSV+PVguXjzWw5i8tL77tZ8eeSAPB9v0iP1eNbT1gGzfGiiIL/EHBvAV+ZOXkk+LHccPk29m4YTG33+7F+g9TjDt30BLXeIBjbY7UUkUp7UXXFv3jSvVhzu3d9LNJV1n4+bdytvwRI08pRCfpiYs4FRRTRzU9GUwwEmDdny6uv1pH1056bpqoaiA+hRDs3BvFH1AY3M9AfmEtla4I1QeN9IglEsBV1mKumnRlm5NBvXqfQST6NT9/ls3PS/xU1Sis+jPMXTc7yUhTs35ziLtmuLjoXDP9eze1869LA6jVjUPZBvczcPVYK4P7G6moivPIMy7UGijI1xKTBU67uqFN/Y5Ha3j/5XTyT5CC6Vao55eFKZxx/kFU2/px/sVbuOJyLVdeZiIuC7783sfyNSHGjDSTma4hEGxekaooUNCh8B9lBv6OvA5ZbNi8CwstyzJUUoKCTHupafwnSRJJ2mROH+PipScaCaesDA2vPuvktfx6PnphH4ZABus3lJGTZqBmt4Peon+D/yyEoIpS9rCJ7iQkXDzxeoTZT4/AcDazEgwy0gnVodESUCeD7WxIPeDE6DKgieo4VGzj+9/TWLQ8Bb+/Fm9JgLKK//7Y+n9irLxnz17ycrScfoqRP1aFMFpUjBtp4ZclPqxWFQ895eb9T/3cfJ0Vg17iky997Nof5Y+FWYy+vI5IeRi91DLxFdXVk+RU4/MrOB1qunXW8dRzAbI8iQKZeuGmhIPEiCAQmOJJXHtzGQMHedFqJYQQXDPOxrgxiRj716UBzhthYtSZpibEJyQqsz94OZ1TLyzhwdsU3pvn5cFHL22TLTp0zKdGX0xKKIvscA+OVpXy3acZDZPuIdHuf+lEF9XrKnDEEklou5RE0S4ddW6ZJGdzf/a9eV489TJ1FXqSKhLJIy16Uijku8/XIcsuHrrDidOhJhJRmPe1j69/8vPVe5lUVidaxE8kPo+jfZ6Wm68zM//5UlLiTf0xlaTCImwE8bNq1SpGjhx5UjaQJIl2Bb1Y/dcmdizPY/X6EB996eWB2xy8/I6baEyQnCyh+E4o/pHVBILxVn8zEFTQ6RvXoVffDpBTnSgOqjUV4XSqmTghifw8NavXh/j+5xCpFadhlewgQbKcTryukP3Sbzw73dlEb/vc4Wa+W+TnsjHN7eMPKITCCktWBAgEBVlZrXcqtITMnDSK9oQ47WwPvftIdC1Us21HnD27VERlQRmHSSYDIyb6MKyho8HuL+Dlt9Yy4m9SgclJapKT1OjNcQ7bNxH39SBZzkYlqYiLOOXq/XiUWnoHRiXWbQnMwoqzKoNHHl1J505qMlI1JDlVTBxvoawyxqzntqHXqBk6TOKF+8zYrE7ueczFF+9kNBkg5vbIjJ5QjtdjQyUFOHz4MO3atcx/tAX/1rZ3tVpN3759GT58OP369fv/tEVz7dq1fPTRR0yePJnCwkKWLFnCrFmzePnll0lJaX4j7dmzh169enHllVdiNptZtmwZzz33HLNmzaJ9+0ayymg08uqrrzb57r9rMYfEtPckh8QbL6lIjbXH4z9CMBAhhwKSpQyEEFRwhK2sQRKqhL6gpKJ9vDv24mQ2lZcRNe/Fqy0jJZ7R7PcTVRY2vNQSFWHypE7obSGy2wXwbCrHEUuIP5uwIISg3LCL9p3j7C2K0b+XjpRkFdQkfssmOenNUCIiTJwoekxsZy39pNMb9teOQg7H9tLv1MPorQqBQOCkyU8ASdbiDypcNzlE//jZ7GULuTQXnobEohmpTEUVt5NFfgPJpJeMdGMge6NbKIoWo+IoqeQgk1j0FBRkVTTRh9zacSDRT5zJdsPv+M31DOgMd95qIS1V5telh/lsoY8ze2jxeOD7jzMbdAIB9uyPMnr8Umor9NisdmY+8/hJnz+AyaTjkvNUbNsVYc2GMBaz6h8dw2SnmorqOLlZWkaeaealOR60WljzYx6nXXiUmgo3GyoWk6FLx6Q2ELO4SM0Jk7c/FZ2v5Wvj8BTy48+VvP5MYlG0WlS88UwaE6ZUMvJME2cOM+GtV3jnEw+pyRpee7p55nLqdU4W/ODny3czufzGChwpzmbb/BNGnDWC7+f9SI2mmP7xs1GhZjcbiREhmwJy6ECF82dempXeoh7N+595MRslAkGFL78NoK9u36Jsg11KAlWcfZal1Hsl+pCYSF/GIdrRuQnxCYk2mV5iKNv5kxxR0OK1KeMQ7enS5LPjhKrFaqb0SFmrAx/UajU9evRg5cqVJ22r/y0IB3S43DJajcRHX3oJhQWxuKCsIk5OloaCdloefCSINpDOOadF0OoF23ZFqNBE6X9OCZdfZKFrJz079kR54S03A/sY+ObHENeNtzLxZi/ZSr8m1W9hEWQfW9GiJ0t04MVH/Xi1FUybYmbmA42EgdXiblX6AqDoUJQ+p1cQi6gxGHTM/cJHeqqa4pI4UyY5+XRB2wgej8dD+3Y6RDTO2InVdO2oZ9WaOKGIjNkRx2YVlJTJnHqKFp8/zhMPRimrqCA3S8Pzbyb2ecbQRofm8ous/PhbgAfvFQSVIKLLJgo6GhjQX00wpGb6s7VUl2lJIgXFp2XWS8X8tTXEQ3c4ExPmt0V47Gkf/r3t6SJ1RKmVmTZtNdG4j+HDjCxdFebZFwPoj/ZqkKTQCT19pMSzVG3fBup/zT9IT8/jkwUVZOUqLFqY0oTUs1nVvPWik0uvDzP7sRQm31WF0574+43Xmnl/7j5s5RnN2r296ipS2wV59BkfD92exOP3JRGPw4IffYy4tIyXnkghN0vLmUONvPOxh/c/86BWS2jUEleOtWI2qkhJUiOEYPueKN99lNnk3rj9kRqeeii5yWTPc4dbGD7UxIUTK+jWWYegbRU+hd17UrrhABpjDFswD0tjP0gDkmN5hMUR1No6DhZHGybLTrzSxMLPDoKrZcGySo7SkUQrrg49cljHjXdWg6JBlmL/OAX0SEmcrTsjrP0rzBUXW7huvA2HXc2552o4WryPrbv3kWTRozMo+EIxurlOQycZ8Io6drMBsyFOKBTi7bff/r/6xyfAZDIhkNiyM4YGQ4s61ceRSiZuahq6U+IBE0+/VMzokeZmFdzBoMLiZUEWfZ7Fn5siDOpnYP2mMLs3mOkcGNBwHztJw+FKZdHX6/jwE4nsTC0vvOkmEFKYcU8Sl99YwYuPp3DuCDPRmMBkbP35NhklnHY1Qwbo+HSBj8qqYJvt4XQ6mfnkh0y8+nzOOTNxX0ejgoU/BPhiYQRFgYtG6zj9FB0BOcBOsZ4I4YbOp4PSDjoc68I4Dr/wUqY+wNe/RPF4E9O+7TY1vywOsmWPj5hiYy+bUUSiUjWdXHoyJBFMi0TVO8DvK4I8eFvCT/hukZ+35nro3V2P065m9ptu1AZBqWo/GdH2uFSVBFPrOOvCM7nhpuvbbIfhI87jztveo0tHHdt3R7l1kr3JkIpzR1jo19PAmZeU0qennonjbMTigm9+9qNWS7x+gq82bJCRA4djDO5vJDNdw4evZDDtoWqSk9SEdwkm3ZxIPi74wYfdqmpCfB6HSiXx5HQLd91QRl7lWfzwRglfLthPVrsoM+5zcs7pJl6a42bzjjDxFtrxP//Ox1lnT2qTDUKhAFXSEbKU9s1kX/zCSy2VFJ4g/3UiwilFzLy/5Ur2KZOtvPNBCaqAHbtDYutP0FUMaHLPSJJEBrnUi7pEJR0mstqHSEvTsG7dChASjgtar0rN79nY/WRjAF/8lNDIdTgzGHBeBr99/3sbLNF2/E+NlfPbZfLXn1uZ826EnEhPKtJ388IeP/ra9tTpjtAjehahEpi5oRxJpWAKdUdjKefN92pISlHYzR660Ly62C/qKegc48pLrHy6sJ5H7kxm3BgL8z+IkyupKReJhEcB3TBJloYk3t5gDWcO0/HAtKaJJSEExSUxflwc4P2XWn7fqlQSZ51q4vyry2iXo2kTdyLLMs/NuotVvzq5ceqflJRrmH6PswnxCQmd3QUfJdP/1D3Yyxr9E0dlH0Zeto6fPs9o0AsVQvDj4gCr14c5+3Qzr70s8LAHM1YihIgRpaCuG4vf8/DLkp0U5KvZs18mFIArLrLx0Xw/JrPg/LNaL265apyJT94vg+rm7zE1GqJRgdvdtm6YidfewQdvXc/5V5VzygAjB4tjnDbYSJJDzcN3JvHMS16+frmMZDnxzBncebzz4XYGvNYyCb7gBz/PPpqMEILZb3io2ptKhmTEbThC73NLeO+11Ib36cXnWbhvapyRF/2F/vBpDdXeGkmL3aLl7DMStvD5FX7+PcD6zWHenBuiRxc9XTo1PhehkMKl15cnYp0Y6PSCel/rieqW4HaXkEdncioLKF3k4+CiMAZM5Epm6lhHFu1IlZrLQpgkCwe32njzAy9Tb2gsNBFC8NIcD9EYdOkuc9Yph/n6u33IMRU6o4y/QqG3d2SzeMivcoNK5s5HXeTlqCkpi3P+WWZ89aDHQJKcitl+lMH9DEyYUslz05ObEJ+QGL710WvpXHyxm2qXn9ra2jbZojX828jP2bNns3TpUlavXs3GjRux2+2cfvrpjBgxgqyslrU3/jvx008/MWLECM466ywAJk2axLZt21i8eDFXXXVVs+0nTZrU5N9XXXUVGzduZNOmTU0WdEmS/i16A60hLS2NynI1XesHIYCq8FGSsJAsZTTsP4t8MkU7FGS282eT1vPkWB42dwabVH9g0u8mLdw5MYlQCGqo4Cj76cUpaNGxnXU4RSrhuMyn7zq5f/o+Vi7fh9qbjlojU6cu58wz1UwYb+Trn/zMfCGC2a4hXt1UNFcvGdBjICoiqFu4pdpLXdhYX4kvEj5pTTOApHQnvlIfd91fT77vVDSSlriINWg+tgRt3IROmFps52tPF6KEieg8BKN+gtQTFRGOJq8m1RQnVhJtUQMtLIJo0aGT9Bh0aqbequW+qY0vuIF9DEy73s6pY0pY/2teE+ITEtWYzz7mYNr99dw/8x769+//9138I1JT05HlUu5/wsUnr2dw+U0VhMMKBkPzF6QQgsrqOPoTxOZjsUbxeVeVBqkyj2uvruaaK6P4g2G6dTaxYauaR29sXXfLgIloVGoSOHXtrOPXL7J5/QMPE6dW0rWzlr49DUy/u9GRFELwx8oQXy6MIMsCOQ6HS2J8+1EWF1y1hUAgcNISAOeccw7m1AAmrGhcifuvuxjIUQ6wmZUoKGTGFKY8UM1rT6c20a397GsfdR6ZjgWJ4Rw//hzFFslute0zTW7HKWN2s3atIHIocf3d1NCOlivVTJIFtVCxh00Uij4NmTRFKBxhP2o0zUTZoyKCgoyiKFhtrQ+PAohGo22qCvvfgvT0jsxbsJ0kp4rKSoX5CwM8dJedC0eZ2b0/yrOveNF780kNFPLlwqVsXpXKK++4KSmLseannCYVkrfdYOf88ZU4KvoxedpuykoFHWhcx+Iixi420JX+TYYVKdGeLPh4Pb26Brn0woQDM7ifgeVrgwwf1vzerXbFOXIECnzDsOEkHo2xdVER5dIhThkqk5mupvhorE1rodvtJi/XwOKfwrhr1dSt6Yaw1lI4sJxZjyXRtbMOt0fmjQ89fDi/nuwMNQP7GNi8PUxWurYJ8XkcY0aZ+XheLUeX9OVo/E98oXo27oJ7bnVyZL+eAZzBAbajQUNB3XD2LAwzcvl6LBozurADm6cXSccCTZWkpkN4EFOmrSY7WY3Kl4IzOLBhPfULL8YTyL26qI/rx99/0ud/Ipwp6Tz2/E5uvMbRhPg8DkmSuOdWJ5985eO5Gam8+4mHlGQNX33vY9BQheV/LCM52BFrJJM4MQKOQ9jbu0AT59u5WQ3rqlYLV421cdpgIxdOLOeUAQbq62VicUhPU2M2qdFpEs7skP5G1v4Vpl9PPclJqiZrc2l5YnLwicTncej1Ku662cE9j9dwyaV3tMkOXQoL2brxLzQhLWnx9q2uZZqadtQKF/fPrGXhhwkN0PZ5WvoP87Hzt4MkhxuTiUIIyjiEDgMGyYQs4hRpthALx0k9PBBrLJ2jpo0s+NHH1Zc2H0bg8ytEY4Jl3+QSiSi89r6HK2+uJC/dyMED8OBdVgb1MzJhSiUL3s/knsdcfPfNGlBUWEUyTtIo6J7JokWLjl2D/6t/fCI89VquvFjL3A//eQjK8b/GRYwyDlFLNbkHO3LFdSW8PtvREOQeOBRh4m1VaDUSp11YiqJAv9567rzZwVxrPRs3/4LVqEOvk6j3qDG6OpJZ34eLxq0k02EjXJuOJr2Sm6/R88fCbO5/wsUDT9YSCapJcvh56I6WfYrFy4NotRKdC3TkZGqorWu9+uafUFhYiE6dw/LVR9hzIMqVk9yoKvOxBfOQkJizoYzp6v1ktYuT3c3HwSKByZNDeUBGCNig+p0M2qFVDLi1pZjSfGz+Og2VSmLk5WWsWhXDLCcjeXORo1ZiqgC9xKktHkvAUcz4yxt9UyHg6598/PJHkJ/mZTdJFqz8M8g1u10MObs3GdkZjLvisjYNAj0RT854ilBY5oLxlWRlqdi+ojmZkJaqYcEHmVwztZK1G0JkZmiYcU9yk5Z8gMqqOJ06NPWBH5jm5L4naqiojiPHBROmVOLzy1x8Xus+y5D+BrzmYmJmF84UhcfuMHHx+QmSdeYLtQwfZuLdT7zU+5p2MlRUxXn1vTDf/nBFm2zgdKSRnBmlUqxCqsgnXeQiSFRkVnIUK0noMODSHiGSchiDUSEcUqFztcNil6l1yzwww8uGTYn78KzhWu6aaiE9VUN2torScBHt8yWsvnatJjyzyOcIBwjrasmICyrWdmUwuSgolB+pwCacTdrfFSHjwYUVJ1pJhyxk3OpKLrvIwLJVEVw1kEImWt1/7zr3PzVWHjpsBL98/ztdI0OxSU6qwh5mPFHPtHsOkhft2UCCG6Idjx0QmP02Pp5XSp1HBlwUiZ3kU4hGSgyNdauqiLTbzsLXkklPVfPAky6GDzORn6vFZhaE3UGqKaM3QxvuA0mSSCKN/uIMnn72D1y1Mvfc6iQ9Vc3OvVFmv+mmS0cdBw7HsNtav5ZOu4rzzzLzw28BvN6TH3j0xx+/c/6IRBy35vc0zhlXyvhLWuZcDAYV/fqqOFzmx8yxWRAksXdPBtfeVonNqibZqeLw0TiD+up5+/lURl1cRxdlMBap0V+Nigi7+IuOck/q/TZGng4r/kgUoaz50MlyTYAy406ef6r16n+VChSaD+EEqKOKtHh73HWek7YDJApFPD6F377IxmFXc9G1Yb78zs/CDxISVVNvtPDVN3vwH7JgwYlNSmLNcjWLlwUZObypj/zpgnrKKmK8/I6HxcuDyJWZ5NT3wS1V4U3bzpyXc5slEtNTNTz/tJk7pm0gu+6Uhm5Si1FNJCJ4eJaLLTsjnDLAQF6OhiqXlhvvqSTJoaF/bz2V1XH2H4rxwDQnQwcaefsjLwt+8FFcUtkmO/jro6SROB+TZMV07FrHRYwQ/obCr5bgcHflmdnr+fDjCOcM16Mogl9X1HPBKBOvPpXC5LuqefAuGw/fkzj3tRtCTLvG0mxd9KqrMPbezsqPkkg9Jkkjy4K5n3t5/QM3NnMSOA7zxzJBTpcqlKCJrX+GScnwMetxC8MGN1ZIdyrQoXO60PhibZLK+yf826LpvLw8Jk2axIQJE9i4cSPLli3j559/5scff6RTp04MHz6cYcOGtWnQy7+KeDzOoUOHuPjii5t83qtXL/bt23dSv6EoCqFQCIul6Qs+HA4zZcoUFEUhPz+fK664osmC/3fEYrEmGgWSJDVoWLT0Ek1KSkIOGtFIWoLChyzTYoZfkiTUaMgQebioJOsE/UmtpCNXXYA6v4i/9paiVoEjNUJmuoa+Oi0V5auJupzEIzH2aNeSY5e56NpK8rI0xOMa3IYDjD7XwAevpDc4bBeOsnK0NMaYCRXskzbTTQxqcvxCCA6wvdWqzHRyORxJTG892QE3d95/B7dPvAuXX0WvY9VDJiz48GCj5apBL3WkHhss9HfoJSOKULDLaagxEMTHXyzl1EI190yzc+e0TeTUNdX9VITMXrZQQDcUIeNMlbl3SvN9B4IK/XoZsLTSfnXJBWYef9HPuCsuO6lzPxGnnjaaZ19/hr499XQq0BLwC96f72Xa9c2P48ffAiiKIDUlkT3xeGXCEUFFVZzaujhBjw57soeH7rE1mQqYnyujmN3QyjykID7MZkFZRYzszEaHORgS/PhbgEnjbWRnqvl9RajhbzWuOGOuqCNSmoGpvnuiG1NzlGl3l7Lq1xRSUzR8//33XH311Sdlh02bNtG3l47ifYnQThEK21mHGg3dGYgRM2XR5Zw5VM+FEysoaKfBbFKxfU+E0wcbeWd2GmdcXMajz9Syep1Cl1ZevJDQ/fr1WwNGi2CHZhXauIU4cTaziiSRSjYFDdphWvRoJA0GzPjxsY7FmIUVFWoC+DBiQo2GHeJPOtCjgVg7ygEMKi0hfwCbw0Z9fX2LhJjX62Xz5s3/uM78b0XXXgX89M0O/IEYZww1M39OesPz2bG9jjEjzUy8pZJ9vzhQfFZKy+N8/l2iuvjvreF6vYrP3knj7FGHcBWZCMW9uHFhIWHzcorJpWOzKe0qSUW2exBPPb+UsWOMBEOCYEjhtodq+HGerkkAWe+TuXBCJeaK7oRTDhLQhFGHbTg9HTFrkti2dRPvzvPi9dIm8iYtLY3d+6LUuQV9GEaQejqeVs7895MbK7McaqbfnUzvbnrOuKiUdb/k8vOSAJdf1HKQKoTAkRqjdtBG3p+aRG62hj83hXj1PS8ZcjcqOIKDFLKlxH1nECYOu2x0kY4F/397fRkkI8T1pFcNaWh9Ob6fw+xtqHwOiQCYVYwb17YA9zhMRjNCCHp3az0JVthBxwfzvfTvpWPlnyFiL9QyabyNC0eZGTIgxBvv7iY55TA7dgQ5a5iWXfuipGjVXHt7FWMvsHDJeZaGd19utpaBffQsXR2iQ76W66+yU14Zp7Qizs3X2Hn2dTcXjjKzYl2Qq8ZaUP4mX7h5R4TTT2m9rfes00xMfbCaF16/sU12iBOj/wDB5k1xVP+gZSopasJ+HQfX5DDu+nKefzyJgnZa3nzBzqU1B1m/7iBJShYCQR3VCBS06NgiLSeqCaLSRGnnH4RNygAJsoJ9mPHsIrp11jXRnQ4EFSbdXsn9xxKDer2K+6YmMXFKNb+83w4TZu67/RCd+niYPMHOJ1/V46qLc8pp8MLjSYwdX0c786nY0w3/V/+4FdhtOoJhGSEp1FBOLh1b3K5OdwSNNcCh2t2YsGLBRkmwEtfvNs4ZFcTkiBAhiF4vcdF5Fm6f7MBiTkgRLFsT4uGnXdisKn78PK2hKsXnV3j8mYP88XUdeI2k1PRDLxmIV3Tl+ltWsPaPJOa9lclHn/t49YFMPvnkINe1MH14X1GUPQeihMOCF2em8vbH3mbT59sCp8NBTVU5Z55fQ2f/6Yn1+9jPpUQKsIosaoMr+XZeCkLAI88c5uufAsSicGoPLTdNdBEICvr30tOpoFHH+ZZr7ezdF2PTDw5SYu2xE+Ev5Q/KpcOJoFeAU0lHLxnx48acW80ZpyQIvnPOMPHtLz5+XhJk0efZzc7v9CEmbplk4aclKzjznEf+ZQ3bsrIyysp24PfoscWyGNrP2yo5171Qj6Ik5H+eeCAFn1+htDxGWooGnU5CUQSff+tjxXdN/efcbC3BUEJT9ZFnXdx9ixOTUcXGreFWj6uqRmbQAB2u2hBfvJPZMIywsjrOmr9C/PpFNiqVxB+rAlxxYwWP3JXE978G+H6Rn0vG3dUmTXwAq91Kz646vv4wnRnPlvP6WwfRoKOAbugxoENPdfJmbrnRwNTJdixmFYGgwjtzS3njwxDnjlbjqO6F85gU1tKiKr7/YSeff2LDG4gy9EyJ4qOgVVourADQYUCxuujQPo5nRweypUTcFhcxPFv97JP3E1PiWLAjIyfa8OlKTNIRFYI9bEGHjlm7j5CjdKY04CKIIKtL21pe24L/v8TKbY2TE1Cjk80NnVgGTy53PrwCnUZPRivSNpIkoarLoIAkUsmimjK2sxa0UTIy4ILzdNx/Rwp2m4rX3/fiq5eYOMVF+1w1QZWKMg7Tjs4tHpNeMuCQM/j86xL+3BTG6VDTPk/D/dOcdC7QMWDkEVavD3HakJarIX9bHuS26x2896mPH779gTFjxrRy3k2xb+8mxpzWeDxGo6qZNv6JSElRUfQ38kvRhnjnhXSSHCr8AUFqshqtVmLGLA/aIz2aEJ+QGIrYTQxgH9uwRiWefDLOQHFWYvCXBCKeRI12F19852Pi5S1PbP/6Zz/hUPPjdIlK9BixCidqSd0m+YtFP3/Gey+mN1QPmowqXCG5IUlus6pZ/F0yN92xhQN71OgiDrxeuONhFwXt1Vw51kpchp8W+8nN0jDrkRTcXoVP5gfp4O9ArXUfOQNKGNjO0FBQ9Hecc4aJlIJSyg3LSS8/Fb1koM4tOOPiUh66I6mJvIYsCx540kV6qpr6egVJgt+/ym4453unOMlMV/PwrNo22SEek3BTQzJNu39dVJJJO2oob7VzpIxD1HpjeL0aig5EiKvC/Pp1SsN9m5ej4delAc4/pm9r0EsIddP7SQiBL30HS79q2pmlVktMnuBg47Yoi36rx++FJH9ncumY6J6ogmhlhBsmr+ellwTnn9P4rGj1MipdnB49erTJFq3h315KpNFoGDJkCEOGDKGuro7ly5ezYsUK3n33XT766COGDBnC+PHj/1unddbX16MoSjMiwW634/F4Tuo3fvrpJyKRCKecckrDZ1lZWUyZMoW8vDxCoRC//PIL06dPZ/bs2WRmtjz84ttvv2XhwoUN/27fvj3PPfdcq86OVqtFc6xaRoUakNDQur6WBg0RQs0+d8Qy2b+vknxdBtmDjjLvnewGjbpwWOGRWW5++9KOtb4X5QeKKdNUs39PFLM1QppR4qaJNrR/221ejpaH73Jy6x21bI4tI18qxCBbCWvqKRb7SJXzSJJaLuvXoEVCTSAQoHv3lnV5/o7xV17BA/fchr+qsQw6mwIOsYseYnCzByAo/EQ09Rjllh0nRSTILrucThWlGDGRpkvhpuvqGDncyP2P+HnuhaUY6/LRRGzEjR7qrcVYQkZsficeUctZZxhafPB8fkFGWuutLRqNhEEfx+PxtKql0xqE0DJvoY8XZ6bw7CtedDXteffjo0QigpuucWC1qAiHFT7/zsfbH3m58RpHwzHOftPNA7c5cdXJPPVyHbZ4JpKuhoy0po5K90I9htRqorWRFlvBj2p30aWT4IKry+jSUUc4AopILN7nn21m9DlmXnzbTSQq2L0vQrdCPZdOcKPePYi0Y/onAGa5B0FXPhdftZb8DipKS0tafXb+jt9/X8R1V9r44qsIZaX17GUzyaQ30XEy1RSyfUcRP36aSXmVTCQiaJ+nRaeT+OYnPxUHTezbrMJJCtWUkv+3VvTjcFFBl8AgygLFOLBQQHf0kgEhBC4q2MBS1GgwYyNOFJ0wEMJPClnIxPBQS0e64CCl4VqERIDdbKSz6EMNZcSJ4UiS0OmKUGv68/LLLzN69Gi6deuG3W7H6/Wya9cufv75ZwKBAKNHjz4pO/1vwqGDOzHqdZgtCm89l9riQLLXnnNw6ob96OJmduxJtIf8vaLlODLSNFiTwmiDGWjsXqqqS8kQuWglHbVU0ZuhLX5PJakR9Q527I7w0KxaplznYOr1du59vAaLWUXXTjq27Uq0+moids68rJh7b7eQm21h0/YQjz+9luCefDSykaderCPkaZvGndlsRqhTcQoLOklPbdoBnptpb3EtuvBcC8++XkfP4UcwGVV0L2y51eyD+fXkZGp4/6XG4Kp3dz3XXm7j7IsPsXubhgE01SWVWh2VnoBQRSliC8lKLk5SCOHnEHtwkIJFslMv3FSnbmDwEBOfzXuXqyfc1CY7AHg8NditGnbtC5OZrmb+Nz5q3TJdO+m4bryNnCwtBw5HycnU8tTLbm66xs69UxoTbt0K9Vw7zsbg846SXyBR71eYMzuN0wYb8fkVPvvax4UTy/l8TgZOhxqPV2b77ijffJhJt8LGtdFbL3P1lEpmPZzMXTNcfPByGjfdW00kKvAHlIZEmNEg4fO3PtDFW6+g10ns2LGjTV0Ba1f9SKf2Knr0gJqtpeSKzi1uV60pJjvYCzUa1v0a4OLNMYTBTTAewVzbgT5KewL4ECRakSq0+zl/NEy5wUpulpXfVwR59rWNlB7tQrbcCa2kJbP0TC6btIL8fBVDBhgoq4hTVSPzwG3OZkTv9HsdXLa6CqdrME5/Kq4/K/hKt4dgPERJeZy+PfU47CoeftDA1z9LBAPB/6t/3AqisRBdO1k4ZXCcP9eUkCIym+l+1qkqiKj9BGp1dKIrqSRaHIUQVIgjeCpryao6jYMZv3DReAMPn1CdKUkSw4clpvJ+8U5mEx04q0XFi087uaK8lsO/ygl5EKGlM70xVxdy2wP7CMdjBEMKJVKAzuVDOGP0Gm6/xcxlYyzEYoKFP/r5/lc/Wq3Ew3cm4fEqxGKCuEybhluciM5dOlNRvptUKbNZ4goSpITWlcf3i+q4dIyZ52ekcqQ0jsUsceEoC2NGtpwcunCUmcNHPESSjkJZJ0AiOVUht/teJl1pJRaDuZ8e4MBhmdwsNd981piIGjPSzLAxdQ060y1hyiQ7q9eXs3vTDFau+JnHZ77S5qBuyZIl+DyCrrFhhCUf/khNq9sqiiArQ8O23WH6jjiC3a4iI1VDeWWcvr30eL0KRoPEz38EGHt+Y8VWMKigVsHrz6Rx2fUVjBlpIR5PaGzfO8XZosTQB/PrueVae6Ki8qkanrg/mbUbw7zzsZc3nklrqJg66zQzb3zo5d1PvPiDCpIkWL/uF7i9bVXwruqDSCoJrVbimelJfPtdNaXlcUooIkoUrSnOvXcbmHp9Y0xoNqm4+ToLz8wO0jtyepOJ7U6RgbnCyVXXrcDijFPQUc+ipQGEsxo8LRdX1KtcOJJlSo9o6CI6JipPkzaT2sHDo9frsVm1zP8yzg+LyzFGksmnC3qM1IoqSigihUyyac96fyUB4sjIHFLtoldS2+KFtuD/L7FyW+NkgA/ef41UXTKEoEIc4bC0C13IQliO/6OfokLDIXYTIkAuHUmXcvDF3LgjW1ixLsjmXQEqa+JcOtrCgb9ykeXE1PQntnmAStrR8nsWEsOHS2o8VOgD/PxZFjarmlV/hrhscgU5WRoeeLKWld8bm60Jm7eHKT4a48lX6oh4DLiqKk86LsrKbkdVTSK2/WFRkH374+wrilLYsWW/b/2GWMO8D0h0NsZ09eTnJp552wnFmj/9EiNFyWyR8NdLRoQQVNf76RE/tcnz41ZVMniQmkA4zm/LAowa3vQdVVoeY+GPPhSzwFtfi40kYkSpMRShyiohvaIdIXycesapJ20HgP37NtKrWyNhVueRqXM39b1SUzR8+1kybo9McUmYOx/1sPy7XF5/38Mfq4LkZGqYep2dM4eZGtZjrbGSg4Ed9OsZYdZjDj75qnXZKpVKwulQ8f5LdsZe+hdmT3skQ5gRp5maVcur1RKzH0vh3PHlfPdRBhdNqki0up9w6cZfbOWpl+vaZAetVkt1vIR2orBJN6tMHCNmwgSpEEfIlJpqZ3qECw819Od0Duu2YEzxo9HBg0/VMuvhxMC+915MZ+z1FQzoYyAtRUPv7npi5hpEXaMMWD1uRgzXtNiZBfDQ7U5WrClHXZ9BO6np86ST9OS4hvHA9KWce5YRlUoiGFTwBWXSUjRUVVUxbNiwk7ZFa/hv7aNMSkpi7NixjB07lm3btjFnzhxWrlzJ4MGD/1vJz+NoyZE4Gedi9erVLFiwgPvuu6/JS6Fz58507tx4oQoLC3nggQdYtGgR11/fslbPJZdc0oS0OL7/mpoa4vHmpcdCCGLaCEpMwSCZkISKWirJaaWi0k1Niwx+nBhWkQxZR/n+s9QmLTcGg4oXn0hm314X3lVaukh9qY1XUaLs4+LLFO6aZmHOx14++tLHuy+kNXFuLjnPwr2P1pKbK7ho5EGKDip06qjirQ/D6Kpbr8SppRLNscWxoqKi1e3+Do02BHqBEkqIFJslK06Rym420l50bdBccUllxNrtpr1BIrav5fb1SkpJIZMIIewkESaIVqXBaEyc36SrLFx+sYmFP1Zw5EgZnTup6dnNztXjVOCHKkqaEcLH0S5Hw+79retyHCmJkZ+r4uUXpzPzyddP+vwBPn7vU6y1haz5q5SvvopjUqz4S3V8+JmfX/4IYtBJRKKCYFhhQC89UybZOXAoyktz3KQkqblwlAVZFowYW0ooFsMU01FZ3bwi47037Vxx9WqSKgc0ZPriIkaVZRdjL40w44FMrrylghGnmZlwqRWTKaFD+tjztSQ7VXh9ChefZ+aOR2s4Y6gRz1EnmVLzSkaTZMFfmcX2SBFnnd/ppO+HSDhKOKLw5HQrw9etQfZpm7ShR0QIV8zFO+/IfPqJB5szzqUX67lrqppPPvQz5y0Fn1dNF/qyn61ISCSLDKySo8l+KsRRDJgIEyKIj+7SwIa/SZJEKlmYhY0idtJTSgzqCIh6tvMnFRwhjSw60gOn1NRxM0pmuoi+bJVW0150I4VMcvu7eeCOOLc+uAtNl97Mmzev2XmrVCrGjh3bZrmE/w04sKuSZH8HLPl7cTpaTi44HWqsSVFKjoa5/eFwq9sdh04n4TfUc8EoA3/MT2e7vI5ckaigOnEI2N+hUrTMW+hi0ngbF5ydcOYWfpBFSVmMQ0didGyvZdW6CPfeoWXaTY0e5OlDjPzxg4Gx1x6iZrUZncqC9l9ogDh16Pn8umYlSKAxhcnLaTnJ8/uKAOGI4IqLrHRop+PH3wLM/aKeFx5LbXCIFUXw5Xc+Fn2e3ez7BoOKN190MOaKWqS6ptpmiMSacKLsyXHERBRUAovipFZVxl6xEZBRayScqQH2hQ+RkytY8WES2ZkaLrz2Q84+5yLS01tOmLWEWCxGVcUhOrZXM/dzH/U+wW03OMjK0LBha5gpD9YwboyFX5cFmH5XMtfeVsmfi5q3yWzfE6Fjey2xOHz3UVZDMGKzqrl1koPB/QxMfbCae251Mm9hPQ/d4WxCfALYbWo+ejWDm++rolc3Pfc87uLKsVZeeaeOm++t4tM3M1CpJE4fYmT2W27uvsXRov/xyYJ6ZCH49Zf5bXrGfT4fO3YrnDHUwPqqYiJlec0GOHhELRFNPWnxHLbzJ13ph7ZaxxZW04szE9dRSlQtASSRiqKpJ8nh4edFUXr2kLlqrJVxF1oYdl4Rm/aXoxN6ooQxxwU6DWzcEmLoICMfvdZcYxygQ76WuNrTaLd4Jgd2HCKgqyfqtbCkPMZHHX3cPcXOjyu0HCr6v/rHLSEWi6HXydw22UHv7iHOX+NmB+tJFhmkkIGCTAlFROQwXUPDUKGiilJKOEBXkZDyyCIfn/BQL9yo1Iln5+/YtitK3576FgdgAMx40MLGDfV0rBuCS1Swnj9Ij2ezZl2ULasSwwre/rCeZ5/aSX7Jmbw+8wCvzSlFo1US05iz1Lw4MzWRrLijkkhEweuNI8utd2K0ht27d/P7oiXIIQMZSusyNkZ/Jr//UcmlYxJr5g1X2Zj7hZdAUCYeFy0SlLIMWq2EzS5QShVKU1fx0VspjDi1kaC9+lIrX37v4+sffU0G4Gk0EkP6G/5xEJPdpmZ/UYw7b5JZtX49v/++iJEj20bor1m9HFM8CSsOPFkbqKyJt6rHu2hpAJ0WYjH4/pOsJkPLfl0W4L7Ha7jkfAuPz64jGBRMuCxRsfXB/HrOPt3I/oMxLjs2wEWjkbj+Kju33l/NG8+kNdnfd4v8bN0ZZte+MGaTGoddxfV3VhGOCN58NrWJvh3AxHE2bnuomisutnCwOEqdq6RNNgDQ67W4wgpuT2KoZVVdGD1WCunDVtbgTIKbrmneKfXplwFyRecmxM1x6CQ9sYpM9BnF5GZq6ZBl4vstVThFqEHH+jgUoeCy7WXdtxl0H1iDRtJS6djCtPtD3HhtY3LxvLPM7Cuycf5YNzU15USJYsRMV/o1/KZTpFGmKgahISkpTjjYOqH978L/17FyW+PkxN/KsOlS2R3ciFpSMUicg0bRUsxeaqkkhZbJonrq6M8Z1FDObjbSXQzEKjmxVA1nU9UKho4IsXVpbkNnjloNd93s5MyhRs4aU0skEm61ICms9qCXDfhK9RQOqODaCXqKimN8+kY6dpuar39KJFYTE98NBIKCDz7z8sF8L0jw1IPJ3HhTCK3ZcNJxUd++Q3n4npmEQxLTHwKndyj3T9/Kd/OTm13DJSsC+CqsWI+1+XslF76crYzon4jlendv6uMoctP5EkKIRHIt7SAaQwxLJES4TsEYb0rqyVYXZ5yqw1uvYd5CHz8uDjD+Yitmk8Ti5UH+WBVk+t3J3PZQNX2v3MFPv4YoyNfy9G1GDEYb90+WCVuCdOnSpU18gd9XCzSSnwa9ig75qhbJYKdDjdurkJmu5fDROJ8s8NE+T0NKsppflwV55nU3V11i5asf/Jx1mol6X5B7pzioccksWxMgFHJiNDZfN7bvjpCRqubNuR50ySECts307qJj0viWK2AlSWL0OWaWrgnTtZOO0oo4Be0a7y+1WiLZqaakpOSkpc9UGh+OVDXlqlXYK3tjJ3EvaNBQK1VQKPpRxA6qRRmpZKFCTS2VRAiRTi6utI1Mv1PLteMT80tKy2M8NruWD+Z7Mah1HDmoZvC5pVw40sK5ZxkZMEhiRcVmOsX7IUkSUcJ07tR6HJaXk+g2SI50afLOVoRCmCAqVKjcaaz5K8RpQ4w89ZKbIf307Nwbp7S0tNV7QqPRnHQXxX+7iNzhw4dZtmwZa9aswe/343A4Trrt+V+FzWZDpVI1y1x5vd7/Umdt7dq1zJkzh7vvvptevXr947YqlYoOHTpQWdm6HoNWq0XbCmMmRMu6TamZeooP7qWAbnSkOwfYSYbIaxZwBoWfAL5mA1gAKjiKCQtXXaFrdTDBw/eZmbrjICZvb5KldMqUwyxeHOCp6Sqem57CB/O9vPqeh7tvafx9rRYMGgMmg8IDd9oJhxUeeMyLt0ZDHXtJFVkNeofH4Rde6qlDUilkZ2e3et4tQSXpGTgwSumfB8iMJYiuHKkDNuHkMHsJCC8KCg61DaMs6NpeYk3JagqDpzYhQN3CRSVH6MVQtrOWdPKwY8QYtvLFV6Wcf1bCKTaZVEy8opG4eO5VL3F3JvvEVvyGMhYvUxCPNR90YjKpsFlU/Py7nwvOafoiEELw9Ct13HOrk6dfL2rT+UMiO2uyJUgNWTaQShYpof5EDoaoqzmEMNYTViJ4Yz46tRdcPKmCzDQ1k6+2N0zmVKslBBCzVqOv6sWzr+3ilaeaLhK9uun55EOFK65bgxzREg5J5LUTPHa3iXEXObn2tkqefTSlSatj7+56vpmbyegJ5Tx2j5Mb76mmfZ6WRYsj6N25rQcj9TmUxos555xzTtoeE665lkfunc/y720kJanAZ2kgq8IixC7+ohM9sdEXQiCCgh/fOsob7+/ELifjjvtJI5sYETJoRw1lHGQXGklNmpKHTJwaytBjpBO92MeWVitDE6S7wmGxFw0aHKTQg0HsZhM+PA3DQv4Os2TDoNHiMe7naD0YXJCbpaG66hBzP/mSjRs3UlZWRjgcbhjy0a9fvzZl/f43IR6XyKKA2tief9xOVkXw+zUk+/oRih/C45WbCWdDooqlphrMziDjxlr49ueD2BUTNWwnXA8BpR6z1LKTEtHXsXVXhGcebdqGlputJTdbiywLpj9Xy5TJzSuJJEnitWeSOe38SkJhyMjRN1zjk0W79nnENVGQEwGsLItmVTdr/grxzide1vyY20R7uKIqzjVTK/n0zQwy0zUcLYvTIV9LTa3M3M/r2XcwSkqSmmvG2ejTQ0/v7nrMNhlO0JuPigh2kihiB4WibzOnuIid5Ms9SZEyQECB6ME2aTVPP6Hipkl2YjHBmGvKyclKvMduu16w4KsPmXbbQydtg127djGgl4offlF47L5krr+68VoNH2bijFOMXDypgnbZGlb+GWJAH0Oz41z1Z5hHnnExsI+ei8+zNiM+YjHB1z/5OXgkxg+/+QlHBG984MVTL7j2by1cKclqdDqJgjwNZw41EI6A1aLhrNNNXHB1OVdeYqV9npb0VDX3PObixZkpTY5nw7YQX33vI9muIhxu29CXSEjQrrOGua9lJIiJCSvR1rTDHMxGQaZSc4iYrYIMsxapVEIIBZ2kxy+8mLG2SGAfFQdwh4Is+6gTBmHiZ1Mdjz99hNdftPDsDAcP3mrF5iugiJ2EPDG2rdPjjwfJTGtaXVFVE+e9T72s3xImEhHEhI7ICaSBuiaPmD5O98gZyCLOF2/tobSsFkUomP5Z/vg/Vv/4wIEDnDbYiCRJzHgyQH/OwIAJN9W4qKSGMjrTq0n3TXu6kCqy2GtcRYbFQVJNb7LIp4IjGDSioR35RBwpjTUjqE5El446dNrE2pIiZVInqtFhoNqrpqIqse7eer2Nrp1D3HLXKry1apRqPTEijLtMx2VjzKz+K8Qdj9Zg1EscPhojFqNZ2+x/hWAwyHXjb6BbYDCVHP1HHTMZuSHJHY0KflsWZM/+GG6Pn0++8iEriem7o4abGgaFfPOzn1HDTSxfGkCmltNHKE2Iz+O44iIrn31dz5gJZVx/lZ1wRGHeAh/b90To0t7EQ60UMW7aFkaRVcxb4MOgl9i24J02k5+HD+4jTeRRRxWXXqynd28Tdz9Ww2tPpzbRoyuvjPPgk7VEYwrLvsklK6Pp83PucDNlFXFkGbb+kccdjyYIt6wMNXO/8KLRQFpyQpfuOK68xIpKgv7nHGX4qUZsFhWbd0QoaKchGFL4ZHZmk/0cOhLjpnuqmPdWRpPEu6IINCqJZx9NpeeZxeh1bSfBTz39Apb+spRrplUSjQquvsLAtx8bOcpBVKgx2iMttqn+tSGOOZrSqp/qkNPp37OGWc9GcFT0pwcadvIXeaITKccqquuFm0rbNl541khWhgZJreCP12PNreXGa5sH4oUdddw82cBXLzvJzs9Bkw4qAxxXLulDNwRdUaFCUcUoK9nYZnucLP7/Eiv/K3FyKBRHlqqRVE5StZlUJq9ErVPAr+WwqwKHSG3QXDyOGlGOCQtaSUcW+YRFkFqqSCGhhS1JMi89mdKiJFHfngbyO8Yp2buXLsrAZn+vEqW4RDXt6IaDFKL1YebP2U+f0+obhr9dOtpK/94G3v3Ey13TE11DCMGlF1j4ZWmQZasi1IYDXHvm8JOOi/R6PYf2a7j3IR9dvOegklSUbcjlgnFHefYJG7266fHWy7z1kZefFgewZuko0vyGLGROHaJj9pNJfPRlPTffV8XnczKbdE0ZjDIxkSgmEkJQkbSBkZcEefBOK6kpGvwBhbfmepn77mpyaoahOpZEEDEt+blaXnvfwy/zs9lbFOX7RQGiMcGQ/gbum+pk6gMuTh1k5u0XnMSlKA/eZqdDvo6rb62kOOJl/uefN3QsnAxKS0uJRuUmhT1aDdw3JYnbH6nm8zlNOxk8XpmrbqngyQeTmXx3Fd/OzSQ3+wRJt6DC6Anl3H2rg/NGmDnl/KM886qb04YYGTXczMgryjlvhJkHb3c2rLXxuODex2soKYtx2RgrOr3EGUONxGXBtAerGTXczN23OJpphSYnqaj3KXjrFUzG5ouRt15BpVKdtC0iIR2jRuh55lE7z7+ykzVr44BEZpZC8Z9xwvEgSaRRQwXVlGPCTB6d2c9W9En1vPamkeEnvOtysrR88HIG191excqvsuhCIQLB3Lm/89M3MXoOijP5jgDzP1+K1p1DKCRYuzHEbTe1HEvt3BtFKBKGY3MAhBC4rPuIJ5XQt7eWcERQuTPCpwsl3pvnZenyGHpTFFnW0LFjxzZzKC3hv8WD9Pv9rFq1imXLlnHkyJH/41PgNRoNBQUFbN++nUGDBjV8vn37dgYObL5oHcfq1at5++23ueOOO+jXr99/uR8hBEeOHPm3CbAeR267JP4sPUBY9pIT74IVBxtVS+lI92PaXApuwxHKNAfIiLWDvxUcVosyYkTxaCvo1rX1S1zQTovQN7bMJ5NO0O1i9V9hzj/LzHXjbZw7vow7bnQ0BNl/rAoSDqioOKrB55MZM76WwI5uDBRZ1FLNBpZRILqRTAYycSo4ShkHEQiMlrbfsIWFQ4gFVlJnKUKJ+0mq74LhmIYiCJyk0UnqCTKIUsGB0nJ87GITyzEJK3oM+FV16K1R2merKXYvxladhV7RE8RPhpTLxvVqtu6M0KdH06xXRVWcdz7xEIubSSGD5LxKgtVOXp3j485bmz7UHq/Mtp0xtu50sW13lCmT7Djsavbsj/LATDe79sQYfbZMIBBosw06de3I4f0rcNjUREtSSZESRJheMpLm6w7HKvC3aZfy0kxHkwoEf0Dh04X1/Lo0SJ1bpnsvNUUbjvLjLxE65Lu5eaKjgRzfsz/KQ0/XMvFqI4uXB3DY1fwyP1EZdqQkiserNBCfO/ZEmDU7wIEiBZVK0L+fgSdfclPQTourTkar1RChMSCOiSghAmjRYZTMCBTkmJrKykqs1tZFsU9Eeno6Bw4qzFtYj0pokE/Q7DzILgrp00SbRpIk0mmHkGNUmHZzzjA955xRQ/GRSr79JYBcqSUe0eJTQmR0rcVdaqLQd0pD9VRIBDBLzY9NEQr72AqAGQsq1JRxmAghZGIN+24NUsyAUXYQpZ4dm6O8MscD6ElOTmbUqFEnZYv/FKSlpRI5GsYfEC1WK0NCR6xdroaAW0NZ6WEKqjtxzyP7ef91Z7Pr8PBTHnzhKGeereGLb3106CSY/ZiJQX2T2LYrwhXjtmNyD2v2PZdUhtEWRZJoQjgKIVi/OUxZRRyjQaJXV30zx+Y4crO1JNuMlPri9Oquoaampk3vjpEjR/Jy2quIcoHGk8n3i9yMHd20+nP2W27mvpLebOhaZrqGx+9L4plX67jzZicffOZh174IN91bxR03OrjlWjtllXHe/dRLPC5489k0hBBERQQVag6wjShRHCQTJswmVpAvumDGSkhVT7G0l1QlN0F8HoNa0tBdDGbOh6sYd7EFp0ONXt9om17dtHz24/6TPn9IVL9FYnEsFrjuqubPpkol8cJjKVw0sRyXWyYvu/F+qaqJc/2dVQzobcBokDh0NM5pQ5qTz5PvrmL0SDNPP9xIcsuy4OFZtbw118OU6xxNtk9JUrN9d5TkJDU3T3Tww28Brr/SzrgxVr75xc+fm0JcOMpMeYXMqPFlnDbYSGqymh9/C1DtinPVWCtffOenT9/T2mQLtUpixj1JSJJEYUcdm1elsfAHF4t+q0Cvhy7qCKvWR5FUCpvEcuLE2SJWoULTMOzgRFSKEiKE6MOpibZBCQilIJcWcP3klYw4L0qlcFNCLZ3pjS2WSIoqQmHduiXUuWWSnGo2bQvz0NMu7p+WxMN3JiFJsGx1iPsfXUXkYD9sSkJ7EZWCT3iwSg4yAj35/Yc/6TDIR0pqTqvB93+y/rEQAlmGosNRPGUWMo61uyeRjixkNKhblB2ySDayjWk88mSQx59eg71kILVUkxZVNZFnOI7sDA3rNrau53iwOIZObiQqM8ijmlJ6RM/gmhtXsWF5Qp7kzFONbF9joO9ZR/jqvQx27tFz/3Q/C7+qRxYKufmCl55y8vwbboRoO+H15fwvsdWloZP0pIlsDrCDVFoe9BFKPsTEqwzEYoKrbq3gstEWZj+Wwotv+Jj7cRStK5dPVhmZ+1oljtwaZj5qYsW6EKOGmwh6DASS/uKt61rXXrzpGjubt0dYvDxAVbXMey+lU3Q4xnVTa9m6M0yfHk3XGUUR3DfDi7fMzOaNcbLbxalxl7bZBrXuOpJJBX2YIYM1nDvczNLVQXoNP0KSXY2kArtNRTCkoNMJOhbomxGfxzHhUivnXlnGlZdYeeXJVHqeeYShAwz8Mj+b2x+p4YkHkrnxrioev68x+X/5RRbem+dh6nV2IlF45M4kpj1cw9vPpzfbT0E7LU89lMzL73h4bnqjLRf84KdPLx1arYTJoMIfbEV4/h9w7rnn88RjU+nSSctrT6eRn6vhk3kVaGUj3ehPOLS5xe+lpkjsItIwEOTviEohfvglTLuqs44ljuqRkDjCfg6zFyEUYkSxqMPk5yfuPZUmxhGxjUevbL0T7tIL7azbkYLOACIGkvbYf1WgVycSD5FICJtZxT5/2+1xsvifHCvrdIJoAJypQW65u4yJlydhMCSq1K6/o5oN65eQL3XGEk2jTlNKJPUwFquCNaKnyrMNp7cLORSwj22kkEFcxJA1EToVtJ74ufg8M3Nrqqn1HSIp1L7hOfAJL2VSEf2VsxoKMnTo6SoGUvHnEe6ffpiXn028L/Nztcx6JAVXrcwd06u540YnN91TxaC+Bj7/zkteO6lNHElycjJxxYyx3tqw7+RgZ7xrMrjm8v3I+joUWSIs+bDYFVKSJW4cYyI9Tc1fm8NMmFqJEIKPXk3n4VkuolFBapKWov0SFWUqNOyjIz2p1R1l7IQQMx9qLIaymFXcP81Juyw/zz60mzRfT4QQqIIOnnj+MEOH6BgzoZxvP8rkkbsSRW9CCOZ9FWDFIiOKJkSdW2bT1ggF7bRs2hbGVRdn4LCObe50W7JkCclOFfc+XsOnbybI7GvG2fhukZ9nH01hwtRKUlNUBIMCV61CrTtOh/ZaflsWZPpdzibEJyQKmhZ+kMnku6tYvDzIDVfbuXmio+HvQghee9/DjfdUM+vhZDZsDfPGB15unWRn5gt16LQSf/7SOBRJCMGcj73cN9PFizObJkXWbggz8XIbtW65WYyzbVcEn09qmyRKXI1BL5GbreX12YnrFQgqDDjdRcd4P7awmkzyyKMTElBNGTtYRzu6YEovYvipLVdPznokmVGrXEhVXZCQ6CB6UO49zK6tanwBHz36qygt3482CkfLaTVme/FtN107Gjh6wIuNJCqcm7h2Soi7pzQm7aJRwa33V7F7T5zC9jrqIwplZUqbOsX+Cf828lMIwbZt21i6dCmbNm0iHo+Tk5PDNddcw+mnn47N1jID/N+F0aNH8/rrr1NQUEDnzp1ZsmQJLpeLc845B4D58+dTV1fHtGnTgMRi/uabbzJp0iQ6d+7ckAnT6XSYTIky6gULFtCpUycyMzMbdEyKi4u54YYb/q3HfsqwUWzbup/bpoSZ+dQa7KTSUxnKQeN6jrCd3t113Hq5gfGXpPHoU1X8vrgSnTcLoagojZVgkC2kkokrVsmGDWEubIVP2bEnihRqfOkLFFBUyHKCpFSpJPJzE9VBGWkagkGFe2fUEfCZMEUdXDbJhXdPO9LiiXajFNKxidMpYicH2YWCjBUn3RnMHmk9Go2My+Vqk7j7ozMfZfwlozllkERZdTklJdW460DIakxYaUenxLELgZsaSiiiD8PQY2SfcSU9hnh458XUhiE9tXUyN0xzUbrWjitSQa7oSHrVYMZPWMull4a4boIJnVZiwfcB3pkbpLbcyCD6EifKgSro5O3P3Nd3sfgPF7dPSQSxS5ZH+GRehHhpAYGkg8x91cr8jwJI6jiqiBmzaxDtsTD1juVYM+MI0bxy9J9w1sgRfFa+DFeVhmylY+sTymMFvPreIZ54ICEpUVYR59rbKpk8wc6C9zLR6SQ2bQvz8Kxa9uyWWb8pwk+/l2M0SoTDApNRIhRSKOygZXC/JFasSxDjP/3u5+GnXFxxSeJe+XCen9nPKSS5+pMs2RBCsKGogiJpGzkFUTYtzqO4JM64scXEapKoSdlMUo6fwb21lJbJ7NkN/lo9RmPbyPCff/oFc20n7n9sP7GgFjUmoiKMGg0xIs1EuY8jNd4eVcphFn7YOE31yYedjLu+mjUrZBzRXOoqqpCl+N/aRqWGrOeJ2M9WkkknTWpsGU4hE5/wsJ11CBS8og41iXv0xFbqRMZKkK8kRJs9wsXrc9Zz8bixbbLFfwpGX3YBX741j6tHm7nlvmoWvJ/ZpIIjFhPc/VgNd9/iZPEfUV5/LYZRdrJ2iYmzx1Yw4z4H3TrrKCqO8cQLdZRXKDw9w8blF1kZe30FC97PJO3YJMLe3fXcdW+MV15Zha2mO3aSiBLGZSrC2bmCiy/U8/68emIxgVYrsXJdiKdeqWVIPyMF+VpWrAvhqW9d21EIQTwGGXIHtmzbc9Kk/3EYjUauvuEq5r+ygAxfAY8+voruXbQN7Twer4xeJ7Xa9j9skJE7H3VxpLSavQeidGiv4/uPsxqcjSSnmtdnpTHnYw8PPFGDr16ilvVIqMinsEHGoR2dCYsgezR/kpQVIjkF7LtTyY00H76il4y4KtVMvK2CHl30hEKN9jl8NEZqavO2+39Ct27duGtVPacObFl7GaBzBx0SKu65xcFDT9eiKAJJguvvrGL2jBS6Feo5/6oyDDqJep+C3dZorw1bw6Qmqxk3pum1Uaslnn00mQuuLmfSFbYGLSMhBPuKokjAe596KS2P46qLs25jiFMGGJtVit44wc7pF5Uw/Z5k5sxOY/LdVazfHOZwSYwLRrdtDTCaVPQ6YeiTVitx5aUWrrwUvv/Vz/Nv+OnT1cTm1Wa607dh+q1feNnDJjzChUNKaTiPcg7Th+bEv1rSkO3rx89f7SCuCdKFPk2kQlSSiqTygZx98Z98MieZB550seD9zCb34YjTTPz2rZ5hIzdiKjsbv6OI8eNl/tr4J0eL7OR6hpDq68rR3RX0GNaFF154gREjRtChQwesVis+n4+ioiKWL1/+H6t/7HQ6WbkuzEXnRsHTdDK4BxeZtGvlm6Cty2F/0T4+etfGhKt3EK+LItek8e5HPu6e2vS92b+3ngeedOHzK1gtzYPwp2f7MNb0afBDNGiRkdFLBjw1KazfHMbjVZjzXhhvvULIr+KyiR6qSjVohAUNKnLJQylSuGHKbnr2kUhOal3XvjX88dtSUkUWSKBFhx8PlaKEDKkpwVIrKsFWS9+eGcz/pp4zTjEy/hIbb7zr49M3rWTX96KWykT1qEfG7bFy2cQavpufzMSpVWR31FFaIWM0tO6zGQ2Jzp/pd6dx2oWlJDtVuOokbA6Z+55wMeEyG1dcaMFgULF9d4SZL9RyqFimgL4YjpioUK/BG/K02QYajZYKjpAX68DevXE+XVDJaYONzJ6RisWcILffm+dl8fIgwVCc9rmth3x6vYpQSHDNtErSktWcNtDKXxujbNwaZn9RhNseqkavh2deq+PhOxI+piRJnHWame17oowbY0WWE8M1WyOQBvcz8PjsxnaC31cEKCmP8di9yRwsjiKpoHOBhm++WcDYseNO2g6SJFFZLmG3yXTppOOPVQFMWOjFaQgENdVG7ppRzRlDjJw2xNRQIHDDtSa+X3AAh7c5sS2EoEQ6QLI/CZ2kJyQC7Gcr3RmEFh0uKqilihB+Am6Jc8dV0LGDGhHXENK60eubd+Qdx2+rs9AZDAQ3QPQoOC6F8H7Blj2byHG2I7mvhZgU5Lxhu9mw/v99ldM/4X9qrBwKSjhsCnPftjYZIpSTpWXxgmz6n32EXl2KWPzHbq663MT0e9OxWdUIIVi+Jsi0u1aSUjqsoWK8WNqDIzXWYkLoOKpdCt16QJ8uJXz3wyF0ETuyFKei3kPH8JAWZZOckTwW/15E6DGlSVI6JTkx5KamNk59vczB4iizH0vmh1+DlJWVnbQdDAYD7Tvn4/5bwsoi2bDUDQAS93JlwSI6F6j48r2MhgT+dePtHD4aY/xN5Tw808+e3VqqqmXUso4cOlBIFnvYTJF6M/oUN/fd3nLX7uWXmHl6diU19SlUWreTkhHn0jEmUpxq9u1X6HlaKT06m0hJUrNxSwxc6WR7e1CnLeGy63YjhOCRWbXs2h/li3cyGX9rPbFYrNVq4JYgyzLBsODQ0RgjLi3lsXuTKS2PsWp9CJ0e8nM1+AOC2yc7SE9Vs2JdiNfec7Nnf5TZj7Wc2EpyqonFBR6v0oT4hMSac8eNTkZPKOOuGTUM7G3gs7cSyf/0VC/T70lutv2tkxxMur2Sw0djtM/T4qqVWfFnkF37Ikx/toarL236Li46HOXqKRXYHG2TiVSrtPy5IdKEa/hovh9jdUeOcoA+DG3S4ZZPF9JEDrvZyCXdWm9Xz0zXoDE2VtulSdmERYigaje/fpFLKCzQqCVMJhV7D0S5ZmolTz6YzOB+CX/dVSvz9Ku1SBJ07iyxft1m8PSjy4B67p3W9Bx1Oon3Xkqn/zlHeebxZJat1fLSW+5/W/Hkv438nDJlCnV1dZhMJs4880yGDx9Ox44tT6L8P4GhQ4fi8/n4+uuvcbvd5Obm8tBDDzUQb263G5fL1bD9kiVLkGWZDz74gA8++KDh8zPOOIOpU6cCEAgEePfdd/F4PJhMJtq3b8/MmTP/7edZcrSOgFtHWXkMrUpLDyUxWb1r6HQOZ/zOhKt1DOyjw2JR8/IzDnZNirJ+UxWpyWqeftWPd3cKldGjdGcQ33y/ggfuar6YCyF4+nk/tvo+DU6si0qSkqKc0r/xAaxzy9R5ZH5bFuL5V71YSwbSlyS2RdZR8afMQKWgCRmnk/R0I5Gx2S02kk8XDrOXJG0Sira8ze1qeXl5zH51DjdMvJ4UiwGfW8UA5QzUkoZaUcVetiALmRAB0smhJ4PRSQaiIkJexxg/fpbZJJhLTlKz8JMUBg0vIq2ogH1spTO9yas6k8VzKvl5QQkRKUCVO4QS09KuIMae0tV0jA4kEpZQkMnw9COwJshDW48g6WKofFlkxbPZzxb8dXq60x8pfIJRjv1vpq830cxtHDp0iA4dWtZwbQmRcD2hiEIolAg0hBDEiSGhatLWoRE65n3l4+pLrRR21HH7I9W8/XxagyMaCCps2h7BZJQw2wVrNgR5bVYqF5xtoaQszpQHq/nj6xwMBhWuWpmPvvSxeXuYt+d60etVeOsT00Gffz5GnuuMBrtKkkSykoVZOKiNrEKvV1HYUUdOYQ1FmmV89qGDgX0aCW9vvcwFV5dT45LblAmurqjCThJyXQF+ykjHwR4205Ge6Gl9UIJaUiOUpgu6Wg2TrzGzckU9QerReOxEVD5qRDmpUiKDn0Y2JRRRQLeG74VFiBixJsTncViwk2I1ok+up/eQLaCoWbs+hr42jyR/YkJkFSXkprRDe8x2KaTQSfRAq9dw8ODB1s9BraampoZu3bq1us3/RthsOvRpHm65Nos7Hq1m5OWlXHFx4v7eVxTl65/8TLnOwdCBxkSg90GYYuNSpt5go29vO59/62P95jB1tWCIOTDW5/Dyw1GeeLqUrFwVqSe0fQaDCoVdVMyYqfD1t1tYsiKCQQ+yUFCXpzDvFSuaWBpzv6hlYB89L85x8+3crIap8pOusHHelWWtkgar/wojeZMxRJ1U1PAvte7eeMtk9u7dxh+Lfkcqt3DeZTV0KoQh/fWs+SuEp17w6DMJ7cnuf9OolCSJrEwN33+SxQVXl/H6rLQWq1RvusZOjzOOkFzXhzAh4iQE8iMihA4DAoW65B0M7ia4abIDvU7i868CrF+7gvSqIQ0D00IiQAg/obDCNeNs1NYprPqzsdPgrY9VTLmzbcGQ2WxGQiEQbJ1kVhRBcrLEB/PrCQQVZr1ax6mDjQzsY2jQ7RzQ24BGA58u8DHtBN3Dz7/xccPVrWszXTjKzG/Lg1xyfqLy7effA5RWxJFlQXZmgoju3UPP7DfdmIwe3nw2DYtZxbeL/Hz5nZ+KqjhWiwqjQSInS8Mzj6Qw+e4qcjL11NXVkZXVcuVaS4jHVBSXxMhMb3ofrfkrxBff+VjwfiYjRtVT4Bva5B1okez0FaexlTX0F2c0aDQZMDW0rf0dVskBQkITNzfTSAawSU78+4dxztjlTL3R0oT4rHHFmfliHYeOxOjbX8Ve2yKSNNClk42unXV8trCOIweWk1tzOnurS3FuS0LVV8UPP/zQbD//yfrHsViM+lo13/ziJ6axcGKXt4QKhX94JlDQ62BgHwMaZzW5dZ3Ji3Xi3Tmryc7yc/nF5oZ75EhpHG+9zLnjy/jinYyGiphIROHZV3xsXmkjS2oMguuowk4icFHcyUyeuhtNXQ4OX1+iRHCziS70I09ygpTQDC4mMUk6s24Q6/9cR177tgc0arUamQQxVEkJeXTCSy1VopRUMgGJWipRo8YaTST15y3w8dX7mciy4O33Q2TWD2En67HhpJC+6CQ9AeHjcGQPF15ZRXaeQFHJGE2Czxb6ue4qiZQkdTNJlV+XBhh3oRVJkshO05JVWIHVJvHe66mcOsjA59/5uPKWShSR0Id/8oFk7p1Rh6/aiFEyU+9OJa4taXNiPCc7ie3l5YSUMO9+4uPR+2xMvLzRf7eYVdx1sxOzUeK1D2LsOxhr9bfcHpmcLA0LP8hiy44wN9xVTclBE4tXBNEbVLz9fBod8rXcPaOGMy4qYfIEO0lONS63zMfP1lNVLXPlJRZs1tavZTAkqHbFufm+KnbsilLnVvD4Yrg9cR5/oZ7e3fWs/SvEG68/xejRF6HTtV6FdyJ8Ph+paWA79t6dPM1DB3kYxeyjkqNo/Fp+eS+PX9+X8BvLOPMswXuvOZEkqIt6UIuDZFPQYHshBAfYTkgE0QbyQYKjHKATvZCJsYM/j+k+CjLJR4eOGn8Fu7dVIUmCZMnBF995uO7Klt8lG7ZZ8de7KPMXo4gUHORTyVGSSMfiTuKvVWs4ZeQgvlmcSTBw6KRs8K/if2qsLISa9AxanJ4uhOCMoUa++dnPxRdZmD2zkViRJInhp5r47ksNF12yAXW1gb3SRsLmSl540MmnC+u59VpHs98MBhX2H4xiNknceauFxx9Uc7Qsxm9LYzzwiNSi/Nzx/enDKewtCjeRDNu9L0JZZZzFy4N076pn974o/qCgpk7mrMGtD1VqCY8+/gg3jLmZ3FZmg3ipRdLGmT8nj3qfwmvv+Pnx50TrsdGscLRIj3bbAPIkG3lAlDAH2UWUMCkWPWNvqeGnxaFWSWFJksjIibGzdjsTrzbwzIzGYZw3TbQnKkyv85Fa3YcUrAk/QwJdzAaKmg7twRdQ+O6jRLyekSbw+Xxtkkg8++yzefftmUwab+OjL7zc9nAVQkhsWZLHzfdV07u7njtubLxGnTvomHCplTPHlnL5jRWoVBID+xiYdIWtiRyMP6A0+d7fceskB4eKY9w80c6nC+v5cL4XvU7i4knlXHGRlcsvtDTpFps03saH870cLYtT55bp0UVPTqaGv7ZEeOJFF+/P89KhvZZ6X+J93qNQT2lV64RkS0jJdOJ2uXh7bj1Tjg15W7wkBjEDVuwtSnuZJAtOkcrOfa1rLsdigtjfOo3zpI6UhbysXh9i+KmNnWhdOun46LUMXv/Aw9QHa9BpJapdcWxWFTdOsNOlk46sjChvfbiGfgNalrxRqSRuusZOcVmcwo461DrpXx6M+Hf828jPuro61Go1+fn5uFwuFixYcFLfe+ihk9f7aitGjRrVahvp8UX6OB5//PH/8vcmTZrEpEmT/g1H9s/4+vNvcYg0PpxbQbZIVDZW27Zjyqvi4YlW7FY1r77nYX9RlNoqLZqQA0kxEda5cYcUrBmHyTZrcAVXItdZGTW2hrlvOencIeFI1Lji3PGQh4pSCUPuOmRZRajWhCaqYsBgGh58t0dmxw7BZeNC1NZH6BY+GxCUUIQKFUJRtagbdhw69OxkPbl0xButBWiTxt1xDDt1KHqtgUCtnq70aNAUtWDDaVfhFV7kiKBWOYqsBCmQ++AxFTPjDlOLjqRGI3HT9QbefUyDNpbCVlZjwopQFII1IWJEGcDZqFCz9egyBp0S5s9V69Hoo5Rb1mP3dsIZzyIt2BWOybSVc4QQAVLIbtV5dZDCnmqlVQHv1mB3JKHTgtESpZqdqO0+8tupCEcUSss0WGu6YpfTiTsrsDskLr2+jOxMLUlOdQPxWVIW47o7qhLT0t/JQKeTWPlniIeecvHyHDd6vYoZ9yRjMKgIBhXWbQpRXhln+nO1GI0Sn72dztQHa3j5zQA2V7cWz9EgmVD5nOzaF6F7oZ6RZ2u46go9A/s0veZ2m5ofP83itAtL26R7WNitkAXS91iEgwqOUE4xORSwh00IWs+Oy0JGb2gMDBVFcMV1tez/M4We0f7oJQNhEeSocuCYwxsgm/Zk0551/IZF2EklC0mSqKOq1da6KudWbr5RxYN35jXYR1EEjz9byfcfh4jUm6iilJFnjmjyvU60IxAM8MYbb/yXNvjyyy9PxlRtht/vZ+7cuWzcmNCXGjBgANdffz1mc8tDdQDWr1/PkiVLOHToED6fj+eff578/Px/63HZbE7MRhWeeoUBvQ2cMtBInUdm284I2Vkafvw0C4Mh4ZAVHZJBG+XOW83cfWvihT98mImh51STXT0QK8ccmBCkBgs5Wr+Nx57x8uCdVh592sdvv8rofekIJCKWSnQGhY3LMpnxtI+dv2ThCOdRRzUPPX4Yp1Pi7RedDcTncdxzq5Ob763i49czmlSoVrvi3Ha3D4enN25q6FKo5tdff+Gyyy5vkz0URaG8fCule9LYVxTjzQ+1/L4igD+gcPtkO6cMMFLlknnjAw8AbzzTOLCusjrO/gNxBo+oIUJTUfXjKCmL8fYHASI+HWG8eKhFQuIgida7MEGcyQrPPKPj0jGN2fKRZ5rZsSfCJVctJ61yCIfYhRYdZmwYFTvT7qrlrZesaLUqvv6xnl0HtKRmnv0vti/LlFVIhMNKw7U/EUtWBjl3uJlH7kpi974IV0+p5Juf/Zxzhomx15WjUsHQgUZ++NWHVqticH9Dwxrl9SmktaCDeBxpKRo89TL1Ppk5n3iZ85EXgwEeuTOZiSdUeV422sqav0JcNLGc5CQ1Q/obeP+lNOw2NVU1cV57z8OPiwO89nQqigITLjPy5psv8PTTL520FVLSOvHUC4f4+YumjuAr73p469lU3v4wgMVV2PI7UNLiECmUcpBcOv7D6nkiRMNgpJZgkWxohJ6zTm8MRl21MlfdWskzj6Q06E9DQu/wgSddfPFOJtdfaeepl2r54p2taOJx3Ae9nHrxYLp27fp/9Y9PgNVqJejX8PvSEIF4OdmiZ0OlUSqZlFOMjZaDtGjaYcZemLguFotEDTHqqCbZ1YdZDx7miefLyckFr1uFyx0nO0dFTaWKMy6swOkEo1FFbYUOU10BmaHGhHdURKiilL4kJBuq1cXklfbGeWxC8B6xmd4Ma9JRoZG0dKQHe8RmVKggaqC2zt9me1x02YW8vvo98uiMiwp6MBi1pCYqIripQSDoTC/0kpEDFVsYdG4JanWCENywNYzOn0Yxe8kgr0ky0yxZ6cEgdsX+4s4bw4wZZeLux1z8sTqALyhTUSWj1cIT9yfTsb2OvQei7DsYY1DfRFv98pUyHSKDCKh3MXxYYrLz9Vfauf7KplU9o0eaeX9lPSYsaNyZxGzlyLLcpqSYwWhGrY9QGTtIqkrh6ktbJtuuv8rOpwt9BAIKG7aGm/hkRYejPPGsn+UrY+i1Wi68opYZD5l56sEkbp+qEA6HuH2yg47tE75keqqG+6aa8PoUSsvjnDHEyOZtIeo8cYaPLUWWW9aj/uoHH+/NS7SF9uyqZ9feKG9+6KVfLzN7DsQ5WhInFhd88kY6tz5Qy6+//sSFF55cNfz+/fsZOlDP1l1hrp9aS121BhUl+PCQSwdypBNIoVBndv5YRrtlW0k1OSgMnkYVpWxhFTbhRCDwUodAwU4ygWO6UgF8mLGxhVU4SUGDrsmk4mQyCIsQW1XLMUSTOLw7ypKVAc4+vakP5aqVCYZ1jBuj0O8BhRffPEBY5JOpzsNHjF1sQBcz4a8MY87IIhI++SrAfxX/E2NlOaqmb4+Wn5X7ZrrokK/jtCFGHrmzZQKtU4GOzIJaYho/gweraZ9n4IqLbIy9vpz2ORp2H4jx+4ogWq1EPC4oOhzFYpaQJA1nXVbGPbc6uGy0hVmzgw1FKa3FfjElxu79UaY/6aeiHCSVQFFFeO25NE4dnHh/19bJXHB1GeVVcWa/em6bbBEK+VAsHkK+AEap6f0mhKDStp3hvfRUu+KcN7YOfWkPkuQE0RgWQTTsppYqzCTWD51koIvoxzbWkJXh5+E7M1izIfSP51hbJ5OZoWlCfB7HoH4Grr0mwrevBLAojobPg1I9Vp3CrIeTGX9zJX9tiTC4n4GqGtFmDejc3Fz0ejUz7knmy+/9vPJEKh996UMIidKKOB+83Lxd2mhU8epTqcz/xsezj6SwbG2Iq6ZU8MC0JM46zYQQiarPZGfrCZ1kp4qNW2WuuKmC8882s2RBDkajCp9f4f15XibdXsVHr6U3rIfpKRq+/N7H5+9k0r9X4zocCilccVMFZpPEgYNRRo80s25ThCceSOLeJ9pG1akMAepLJZ550c/KdWHunWpHEQIPrmOJwZaRShbFh8oaJIz+jq++C6B15zT73FpfwP1PrGbdL6YmGvrZmRquGWeluCTGqlVxOnXS89tXGej1CXuOONXEjRPsTLq9kuVrg5w5tHkiIy9Hy9GyGK5aGRSR0P0fMKBN9mgJ/1bNT1mW2b1797/zJ//jUFdXh4gKVEgg1JixUmPfyRW3unnwjsZWp7EXWNh7IMrFl3vJrE5os5Smruaphw1MGp8Y4iCE4JclQabdDZdeEkPv8KJSC1z1IdJSVXy/MJ0unXREIgqffe1n9htunnk8QeyEwwpjJ1XiqtAhZJl+jMCPlz1sRoceFWo0aAmLEAapZRbeh5ceDMGIiTIOI9dp8Hg8/xJrHw4FUUtxTCQWxKDwU5q2CimuI9vTF4eShoJCjfoom1RLaWdy/qNof7cuWupTdmFRkkhFJj2nBp0pxvpVevLp0kDq5se7s/vQek4fKbjj5hQcNjW/LD7Ip/P3kFQ2EIvkQBZxyjhIIX2p5p91m4Jh0eaAf8SIkbz79uPojSHGXR5gxj0pDcSKxysz4aYdlP7pw5xVx/grbBQdijG4v4ForDGknfZwDe++mN6E8DjjFBPLvsnh/KvLE+2fVolZr9Sxan2I0eeYuXminZfmuOnYXkfnDnqmXOfgrgfq6SiSWm29lzyp7N5fRvdCPUtWBfl2bstEodOhJj9XQ2VlJQ6H46TsMHjIYKpUR0mSs1CjQYOGMg6ix0xcCjfox/0dtYbD3Dyx8SXz6hwfB1fnkhHq3HAeBslEZ3qjEVo81FJDBXGiKAj2s52jHMAozPjwNKkEPY6wCJLdrY6H7mraPqFSSTzxsIOla0s5usmEFh2B3fFjmrUJCARl0iFuu3taq+euUqn+kYj8f4vXXnuN2tpaHnnkEQDeeecdXn/9dR588MFWvxOJRCgsLGTIkCG88847/y3Hdc455/PYAzN59T0Pj96VxOOza/nkjeZTpRVF8N7HPs4faSAQErw0x000KggEBPGj7Ug6gRSQhYzLvhN9Ug2bdsbpMSyAuaYzOcoJVQn+bqg4yPAx+/j0nSRmVO5hw197sMmpdAwOQQQF904tJr1jDQs/TcJmTTgKZ59uwh9Q6D38CJee66RTZ4lVq2TWrFFwVgxCh4FSqYgbLjRRUV7cZnsUFxfTq6tAo1HTvYueu291UFwa49u5mQ0ORV6OloF9DMz9wstzr7t5+M4khBDc/5gH25GB6IWVSJelzRzZmc96+XI+WFxdyBFWAtRTj5sUsmgnJZJwQeHHULiaS8c0J1l6dtVz9ZVa3pm7nI6eEY16uQrEg3HuvHslN00xcvsjLrRaCyvXPNbm8wcIhQW9e2i5/s7ERPUTg+zyyjh3PlKLzahnSP8gZ51u4ryzTPyyJMjgfgaefCAFWRYs/MmPokhUVMWYdFslGWmaY0M/YqxcH+LSC1qWJPhtWYA9B6L8/HuAcWMs9OqqJRCiCfF5HMMGGVGr4cKRZq4d30h8pKdqePrhFJ59ra6hOrVHFwPzvlneJjt43V7KyyI8ONPNEw8ltJtlWRAKKaSmaNi9R8asOFof5kEye6WNlInDSEjEiaEIpcXWvYCoR4+JMK0PZVKEQjQKVTWN+o0vvO1mxj3JTYhPgP69DTx+XzIvvO3m2UdTePTuZL7+sQRnvQZ3XTkjR478j6ty/69gsVgQqihBtwmTEXbKa+iunIJa0mAjiV1sxC1qGuQpjsOtLaNL7zAF7czs3BuhzhOn99nl9OpRw849UbZsj+Eq1lFZrKcfpxJN2smrTyU00BVF8OzrdSxaEsAfkFFF5UTXiZBwUUEZh+lMb1SSipiIEpFjOI9pkgeEDz3Gv0nJNCKPThzlAKkGJ+VeT5vtMfLckTyinU5KNKGDrzo2MUYn6UmnaYCmU+lwFdswpnhxe2SiUYGIq/HipoDuLf5+R9GL9z5cySvvevjs7fQmVVvFJTGuu72SUwYa2bgtzMevJd5J8xf6cQYKcEophBQNdR65QVbl76iuEQ1+QFyKEo6o2twNkJriwJEE0UgAp1PXjHA8Do1GQqeVqK2Lc9f0Gu6d4mTMSDPrNoS54aYgyTX96HrMd/KsDHDNri088BDok/zs2BvnhcdSePdjHx99GsbjjzDvXROjRybscd0dlcyZncEH8708Oz2V3fuizP/GxzXjGtfEtRtC/PBrgEXzsxuC4yH9jUwab+PGe6o4Y6iRx+9L5o0PPHz1Q4CLzjWxfNmvJ01+bt60luoqNR6XlnU/pqPFhR8PatRNic9jSJOyqfFX4POryZYstKcL7URnAtQDECZEDgU4SOEvaQmyiKNCRTVlJJFBFUcTw8ZEDWrUZJFPEukYJCP5Snci2bswVnfgtmmVnDGymluvs2MxS3y7yM8X3/jp0bsncRlqamUCIRlFE6Pe5GU3+8ihgCPsxxKzodOBHG+9ovs/GSaTiYqqULPPD/0/7P13fFTl1v6Pv/f0nknvAULvXRBQKWIXEEURRQVBQQU7NvTYsPeCBSxYsGFBsSCI9CK9k4SSXieZTK97378/BgZjEg+cz3le3/N7nnP9BcnMzt737Ln3Wtda67pKItTVy7zwaCrLV/tb1bgFGNhfS3q6iI/l6nQS776QzoVXVzD3ziSWfZKFWh2TA3vnYxebtgZY/HYmXp/Cawsb6TuqjECjjURSWnWYV4RChc/BvLkJpDT2I0UyxwxeVBXMvP0Av3yrJTtTQ3JSrCnkzIvLqK2tJSWldY3hv+LVlx7m12+TmDRlI8bK7iQeJzb9wkttwm6MST6qayRGj3WQUj4Mk2Rpkvt0Ff3Zz1a8whWXD5MkiVzRkWFDD6JWSwzub+D3DQFGDmtOUB0rjVBdDbOmty5HNP0GMx9/vQON6SAepxqjoz3h5CPMnGrh7kcdCCG49f4aHrw9CVQZp9z1fQIVFRUMHZRMVU2U/DwtW3aG0Gjg0OEwA3u3fl6D+hmY90oDJpOKi881M2qYkbHXV9Gzq46ff/PRo4uODX807dr9M9ZvCVJSHmHyBBvjLz5J2FotKu6ckchbixp5b7GbmybH1nXdFj8jhhqbEJ8QI2I/eyeTCdOqWPdDLnc8XEf7thpSk9XoDac39q5RRTDp1Ogaslm+rIZtu2pok6cmoHahyK1rZirIhPwaLrq6il++yGwy4fDHzgBPPBUg25/fLKasoQycUQaeX8qwQUZGn21i+BAjS3708vm3HtpmGtFqo3z0Zmo8T4mfq0bi1SfTmH53TYvk5449Qfr11PPldx5MRgmn03laa9Ea/m3k56l0Lf0X/xwejwcFgRkbAmikAXtmOfff3pxE6tJRx03T9Hz6bDlCE+Sue1RMu/Zk0iZJEhePNmN5R8WsaVqSDw/BJ9x0GrKFn5ekxjcDvV7F1Ek2+vXSMfnWGvp2sfDTSj/eGjvIYXoxCBmFffxBDu3Joi0atJRzhKMciI+5/xk+4Y6Z22DikLSDbNGOSrkIvb51EfC/g06jIxpWKBVF1FODMbURnTDQpmE46uMt9GrUZCjtsIlUDvnXsv9QAl07tbyBFhwJ8+iDVkadpcVm1WM2qdiyI8i4PXWkuk52AYQTK3lsTlKT5LZPDz3TJkcZMGo9vjrz8ZHBGDHlxtlqdaxBqqZztw6nvanr9Xo0aomevQw8cX/TTdCeoObbT1LoM/IA37yXiSzDvL0NbNkeIul4tWrvwRBtcjQtdnrp9SpuuSGBR56r597HHXTrpOenxVnx81/wiSv+vssusvDyG37CjhDGVraOiMZP4vENU6WSWnTYPIGM9Niod5cuLTuq/xUVFRWgCeGWnXSmD5GkMoK6Blw1KjqJQRxkOx1ETxKJ3duKUKiimIROR7nx2pOFg0WfBEn1t6yd2oZO7GIj/aWzgZiDYwkFJJCEiwaiRKmkmDSajr27LSU8dFvrpP6dMxK4Z5aKQBCKDhymrXTymp2inmJDCRdc0Hq1V6vVnpZW7umgvLycXbt2MW/ePDp2jJFcN998M3PnzqWysrLVUdyzz46tUW1t7f/IeUFM5w5Zw29rAowZHSY3S8Ozrzdw98zEeBLl9ytMu7OWrCwVuw74kYWeSZfbMBklvvnRSyChnEAgB6NkRhEK5anreGqejssuSaW0PMoll4TIUpqPY2XTnt1VVVwxTuBT1HQTZ8QCwxP3TUMqrm11TLh+D8u/ORmojrvQwuMv1LNwvppUkYMZG7lSIjIyBezCKpL4dWUtY67ueNrrIYTgz5I3815p4In7kpsFFBAbwz//qgpGn2Pi8Wc9VO7MIoUMfLixmNRs3Bpk6Bmxe/arpT6WfGghx3XcxV0CAyaSRDoF7MIhqkmRMvBoa5l1XesV+WuvsHKgMEzRhsOYXX3jP9dIGjr6h/L1N2vo01NHp3yJy8edw5dfrzr9YpgQrFwb4MwBBvqMLOGKS6x0yNfy26oomzdBUtVwtOi4bcZ2hl9cx8ZtfkaeZSQzXYNWCzqdiskTbAwfYmTQudUkhnMJHc7ns40eokR4svIAl462xI3gTqCiKsq6zQH2rG4Tv/cWfenm5uta1hpWFIGswOQWiFGA2260M+rycnp31/HJlz6MBi1ut/uU9dH9/gBqVxorF6Xxww9HyckTBMNRIiKWLOdkqziGHwPNA0oAP14UATm0J5M8CkzrqBD7yA02de5VhEyBtINOoi8VHGuiFfpnVFGCPdCG194qYdyFsXtkx94gTz/UcuA+9AwDT7x0Uv/vysvMzJ8fJqwK/5f4bAGKoqCzRLB72pIg65E6F7C3dAVpxkS0aNE4FSrko5RzmHSRB5JCNK2E7v3CLHorkZKyCDfdU8vapblkpKmR5Vji4aiXGTW+EkehHR8eJE8iv60uoU+PmHnbg7cnM/tGOy+/7eLTz4+xtfIIklCTTi69GYpG0qAImX38QTInC1ONOFo01joBs2QlJAKYdGBqgXD/Z3jl+VfJFR3ZI21Eg4YqUYxHuAgTxIiZLNrFknwgZK7FaI6gKevKs6+X8eAddnyGakye5FaTYr1kYM9hiU8XpTRLfNvmannnhXTu+kcdPy/ORq2WCIUUHnjMTVcxCCTQ17flnQ+O8PC9zfcHIQTf/RAildj3qFw6QoeOpy55cQJDh13Inl0bUKFG+ScOuA2NMmu/z2XWQ3U883oDT79aT9FBLX3D5zaZ4DJKZnLrh/LM87+jS4jg9wnOHluBHNIiNaagbkxi6Y/l9OtlwO9XaGhUyMvWsO9QmOceSWX02SYm31ZNrUNm2jU2EmxqXpzv5M1n05p0BUFMS/n5R1KZfncNI4aauO1GO5NmVjHqLBvbDzT89RJahaTSUFykJuzVk0s3GtmCFh1JpLX6nlzaU8Re9ok/yCEfw/HizjEOIoASCiihkFSRzS5pHZLQ4KCaAB5yyCeTtqglNSERpJRYXtJR9CKNHLZVHyA9u4CILPPtTwqFxSECfoE9Qc2YC03sOOBj8VdQscmGhJ3cYR4S0xNop+3M0chBOqp6oM2SCPoD/A/7A///LVLSNBQeDdPokpuQNF9854nLDeh1Ei633ETX+8+odUQpr4pSVhnlYGGY226089LbTl6dl9qEiDEaVdxxUyI6rcRHX7mZMjGBh+9KJj1VzdOvNGJoTKTEX4hV2NH/qRlICEEhu4lEIKdxcBOpsFSRg78kgetv3sLK72OxfWpKLE9b9OF8nn3u1DgVv9+PpNTQq3sGa5drefXtIn78+QAIibw2EsN7CH76TTDybAvv7dHF98Q/Q5Ik2orOVHCMzvSJ/9xKAiWlsXjitql2Jt5cRWaapkleXVUTZcrt1UheO8l/M6VuNavo1UPLlwtS8XgVHnmmiOKyCJddlIyjQebND1w8MDuJV95x4vJGURTltPQdJUkCAfc+7mDwAANrNvrx+UVMJu40/PQMBhW335TAtbdUU3AkTMd8DZ9/F+Way63N9PTrG2SW/uJBr1Nx2UUtN6dMnWjjsilV3DQ5Ab9f4bUFLtb/0LLWvdmkom2ulmOlUV55IpV+55ZSXlmDx3962vhJiYnIXgd1lQ56MAhXeQPHwvsJ6RqpDpS2ui9WU0YuHZH3aBk64iCduipk58Ce3YLaCi0NDgNZf5LXEUJQTRmBxGIGdNFzw0QbWekaVm/w8+BTDq4YY2XMuTZefdJCajuZvJyWJ4WTk9REo4JoVDR5RjQ4ZZb+4mPdZj/ZmRoqa+S4rvD/K/5t5Of/VGL+fw0VFRWYsVJNGb0ZwjZWc9P41kfNplxj5oMFpaANcf3ElpOMc4YYUSVXoTgV3MkHmf9E87Z0gD49DKiFlt8/7EAl+1FpnHRmMBIqdrKODNqQSV7cACaXDhSJPRSIXeTTDa2ki1W0qOYY+8nQp7E1upxEJZ1MqQ0OyvH7/ael43ECEREmKkCPkS70pd60DmNF5xjx+ReYJAvaQALPvdnA+EvMzXTtIhHBl0s9TUZmAdQqUEsqtrOGDqI7ESmIMaeGHl2SGH9NPSUlMbOadu2h4GgQTdBKZ3pjlex4hZsSCpCQ2GNajiyrUKHCHsomj85EiVAo7WH9e2tP+9q3bdtGRlqUO29u+fPVaiWmTrJScDhCWoqa1euDaPyJGJI9/OMewa59ofhoRUsYPsTEgF4+DhSGWfZJSjON1KKjJ0U+nnjYyu1TijC6+zQ7TqyaWYYQscDDapGorI62WnnddzDM5OmnrgHk9XpRQgbyde0xdd/Dq88l0KdHOi+94Wb+6/to7+5BMQUcZT8aoYsbbuVaJdTHb5NIRBAJ6FrsboKYuYcsovEOqDSyOcZBOkonCYGdYj2Noh679CcdIV2oRVe7E8jK0BDRuSBoxUk9bf+0ZiUcIj3j3+Ng96+gsLAQk8kUJz4BOnXqhMlkoqCg4LR0CP8ZIpEIkchJ3TFJkuLkV0t70ubNm0FREXEbuWOOh5SsMBoNfPC5m26ddARDguKyCLdcn8D6PwLcODmZ8RedDO6GDDRy240RLhy7iZyqkTToi5k1W834S2OByuKv/OjrWichc0RHauVykslq0VArQUmlqsgSl3qAmKZtUqKa2S/Cq28W4vOa8SiCCpeb9HB77CSzfU85b3xw4ek5OALt2rVj14FYQD/hugYqamX6v9ry80GSJNq10XLlJB9ZjWeQclznx4CZukY1j71Qz6fzM0hN0fDiq37SXGc0Ox9JkmgvunOAbaSQAZLSjBT8MzQaiYxUNUdSHCiNTbsIdZKe+ioto0dLnDfcxMhhEV54bi6PPHrqo94ARpOei0fp2HcozC1TEpj7jwDZ4Q5YsJEr2UGKFd8kk492bTTcNTMTf0Dw+XceXpjv5INX0zlQGGbV+gAaXyJJkXyOcpAoEbToCBQZ6NCvik8X2jlrsAlZFny/3MdLbzvp0lHHBVdXoFFL9Oiio7pGbmJi8Gd4vAqZaZoWdVUhNn4blQVtc7X88K0K9Ep8zU8JaoEJK+ZABt7oMdq3VTHmEhOPPNuA16cwc5qJX74vxO5o2cyjkmP0ZggJUjJB4adXX5kePZws+3YtRkdH9IqJoK4BX/IR+rUTuDbK5NONvWwmV3QkhYx4kamaUuqoxE4yBYUKj7/gZO5dCRgNqlavR5IkTOYk9heZUB0/jkorY9bL/9U/bgEGg4FIRIUkCeyBthTWFWBPC+KLVKPVgCGqJrOxLXph5Jh5C2cNFzz5QCId21sJBBRuvreGe2+xc9OsRo4cllAJNTpLmOlTjCz5II1x40IU1x2iW2Qg7390iOnXm7FZ1TgbZS4Y7yBS0oYsfzvy0NJALUfYh4dGJAERIqSQQZgQQRGggJ0AfyuTEBR+1GiQTI1E3Ken5RWNRln582/kRXrgpIYGHDioIZ+uGDDjw8UR9mETSSSoEkjLDiO0YQrrCvjocwWbRUW//rD2l+adYycghABJ4YKRLSdbndrrcLoU5n/YSJ1DYc0mPz6vKt7NmSRn8eknhYw4K8CwwSevS1EEM+9yoq1ph0pSUUIBAcVPvzPOPaVr/zMuHXMF8994nKUfJ3PZlCq27w7Sv3fzNT9h5Gazqln0Wga1jihvL2rk033pLUpXSZKEpb4TlZEd/PJVZtxYbeuuILfddYSPP5eZMTX2DE1PUVNcFqVHl1heoNVKfDo/g+9+9nLjnTVEolBb17LrL8RizEhUoCgClUpi4lgrK9f66Nip5Y7cltChQ1cUrxUTscYDi7ARJYLmb1LcmFFXlFQyqaaMeqrRYaAHgzEdHx2OiggF7ELW+tDrJdweP53oTYp0kuTXSwY60pMjYh8OqkghE5UK5j2cyJjzLDgbowy7tJz+g8ZxxYXVrFh+CF+5Qmq7NLSqNJBBewS0Z0L6eRbS64egS1SjMkP13loyc/+bW7cEvUHNWQONXHxNJT8tzooTnE6XTEZq7HOfOM7C+4vd3Dmj+aRKfYPM+i0BVCqJmjoZlQp27w+y92CYFx5tec2nTLQxYXoVU45Pcky9OoGvvvfSs0sDyz9L5IBvGxaRgI0kwoSooxJZFaKL0rfF56BJslJVYqK0PBInhjLTNRw5fPiU1yEajaLVxAofSYlqHnvAzmPH1QS/+dHL6o1+tv2ax8q1fkyR1nNvi5RAQPia/CyAj545sXVNSVbz0RsZ3P+kA6dLpmO+Dke9jM+v8MR9yVx3Q5ClyxSmX9fy8X9b7+eMvrG9yWpR8fKTKcy4t4Zd+0JcM97Gc6+7mHe/maA+hDfsY926dZxzzjmnvA7Z2dmsXFvLiKFGqmqiGAwqLj3PyJdLPfyxMxTfX/6KVesD8fM6gfPOMfPi/EY+eDWNB+Y1gFAYdXk5j9+XzIWjYnvDD7/6ePb1BkrKwnTpqG+9iKZXoVHD5u0BnnipAYNRYE9ofV9KSVLjcstIkpZJ46288q4TrXbbKa8DwMVjprBj4wvs9Og46NlBgpRIRu2ZWGjkKAfjzQx/hlPUEcCHDj11woO2ys76Kh+Z5JJCJm0kHQk4OMA2VEKNQBAljNWiYtp1Zp64/2SceeYAI7dMsTNmcgX792joGxmKW7Xqb8/Z5VE4UBCmV3c9QgjW/xFg1r2NeI7kUmOtYxd+EhKUf5t5+r917P2/+H9HzN1MQiaKGjXJpGOzNrb6eqNBQpFkTJbo3yalbfMF2+p+xWAK06tb666g5wzRs2B/AS8+ZKTereGtd7bSJlfDvKu0aKR6vlhSRWWxlfT6/qglNR3oSSmH2cZqDLqYsH5iSpRss4wkHWN8Hz1bNjoQZYKA8P1LTl1fff4VQhH04SzMkhWXqEeJqrBG01p3Phdt6Nfbx0331PLMQylxHdPK6ih3PVLHLVMSmunFffx5AFejinaaPDzZfzBskAGPT8O1k6Ik159BimSJkVVHa/En7+Hu+wU//LCdygI7Gc5+dGMA+/kDY9hCdrRzbAxfW8wfyi9EZYk0SxrBYLCl0/1b1NTUEAwqtM1tXV+1ba6WGofM98u9TL7SjD8QYs0mmal31HDpeWbq6lsvfTU0yhQdC3Pp+eZmG/g9MxO57f5ajhSHad9Wx9mDDWT3clD3Ryn2UO5JbUuhcFC9hUceNLP4Gw+PPt9At05aHn+xnrefb07srVrvx+GU6Ny58ymvw28rV5FJW5S2B1nxXVr8fr/rNhsXnR/mief2c+gnPzlKR9pIJ4/r2Gli1JijPP6wlUF99USUf6a5KqijgnRi16cVWvzCG6+Y6jFwlP3YRCIZ5KFCRYMnxO/rg/EkIRoV/LzKz4GDUTIzVRw9KiN7zdhIQsk6TJV/B8bGNhzjID7cTB0fixiOHTtGRUUFgUAAg8FAdnY2+fn5p7xG/woaGxtJSGiB2EtIiDt5/rvw7bffsmTJkvj/27Vrx7PPPttq8ay4uBgzdjzhGtJDubjVdTw9z8C4i0zU1SuoVHCwKMzMObVkpmmaEJ8n0DZXy7SpehY/V04opYSp19jjv3M2CjRC3+o+okVHAD/ZtP4Z6Bxt+f7Hgjj5+Y/n67ntRjvjLrRw/UQzjnoZSZIIBHVcdEkNtdVBIorqX/5cJ1x5E4NGPYm9qj+qzL2tBnUAwYAgpbEHlj8JnKslNThTGDvVx7W31tCnh47aKjUdpZbDgVhRK0bMWcLpfLK4lHEXWohEBD+u9HH4sEzbtmouPc/Esl99DB9qpL4mQsXhYLOuQ5Wi5cixAO1v0JLfRsvzb60mKSnptCYCEm06yiqjLHo9g3HXVZMn9yRNyov/XhYyDTlb+P2nJNJTT15T7+56XlvoZNiYcsaebyY7Q8PIS4Ks2bya9Kr+caMzIQSO+irGTdpJ/wH16PUqenfT06WDjoOFIT6Zn0HbPB1/7Azy7c9efvnNx8XnNq/6Gw0qSspbNxgRQmAxqVBJKnSBZFyy65S74AH8Pj+KJNBmVPHzd3ayMzRce2s1XTpq+cfz9bzwjxRGXuBj7Xf7SPV0ixPRURHhANuQUJFwvIDTqC/nrmlGxl5g4fYZUT74tIiKCkHvXmquvTKZQ0Vhpl1dSkJjH7qIvhy2rieapKWmGgKh2MixARNGLOS4RvPWOyv5+usIalO01ftTUQQ682CefOPE/2Hw8Ni//7/UP/5PRTgcRo2BBnUFjYoT2QMJNi1z77WTnalm+mwnBexEjRazL4F9y61ctqsag1HBF4oiNFEeeCBCWu1gco+TO0q1zLtPF/LHtmqMiRF8dTb2spGEsix6DSth5jQT69bKqAsGYP+T3E0y6SSKVHawBjtptD8uBbOd1bhpoCv9MGJhJ+uIikiLBFsZh4nonfijAXQqLQ0NDWRnn1qHS319PdqIgTKpAKeoJ5t2tJO6xn+fQDI9RBKHpO3o2h5h0w8ZSMCY6yopPapnySt5eFMK8UqNREQ4XtBv8jeowmyV/7YYkZOhJsGqYuVqP42NCgP66XBvbSCBWEdpdu0wZk7fTmobB6NH6qhzhvlxhZ+oIwWVL0wRK4kQoT8jWP3LdgIPnp6Zg9FoZMDAYRw+tptIVOH6WdV880FWXN8foOBwmFvuqyXBrOH511yMvdhIp/Y6THodVjml1WefKZpI+1xjPKaBmGHWyu91DBpZy6iL67ltppHSiggWs0RD48mOILVa4vJLrFx+ScwBftilrZtoQIxsPdG4mpSoZv0fEV545dpTXofc3FxCSgiOSx/YSKSOSpzUNelG/jPqqSGdHOqowkkdRsz055wmn7dG0tJNDOCPyEomT5VY9IEgJdzy8fLoxAG2IyExZbIhLp3y8+8B5tyWyG9bwe1RWP+7mhx3Er4GkNQgZIhUQmAP6LpqUeeoETJUlR1jf8F+nnn5qVNeh/9L8PsDHDwA9bvaMmREHZ27CLIy1azeFKZjfoAuHXWMvcDC1TOqyf7ew4RLLfHPtrwywrgbqkhN1tCvp578tlqeedHH2MlVnHlG6wUbo1HV5Fmm0UhYLSqefSSRTZvrSNt3DkF8eHGjx0CeLpdi6QBJ4dabG9S+JAqPOuPk575DIeTTqIlbrVZKymJSHn/mAIQQvPuxK24ilJyoRuj9tKZcExahJnJcAKWag7xw+cnvf1aGhlumJPDAPAcTLrXQNlcbN1yUVS4OHzKwdWeQgX8hEwOBmEzAZ281lQW446ZE3ni/kTeeTsOiNpPa0DcWf2mLmTvnQdZt2XDK67Bv3z4MeomrL7Mx5/E6sjI03DrVTqchxahV8Ojz9Tw2p2mnf4NT5t7H6kiyq1GUem6anEBmugaPVyE9Tc3IYRY2LjMzYnw5zsYodz9cz+0P1iOhJhgAtU7mnCEWSiv+Ps47Whph+l21aLWgkqR4Pt0Sdh8Icc8tdiC2F868wc7CT1ynvA4AXbp0Z+E7fs69RM2yH6NEfFqOmNeTZFfxzhwrH32yj/3bi0iN5AMS1apjBEUIHTrspJBHR0IEKKUIJ3VkEIuv7VIKdlIIiSD72EIfhlGd8iuPzWku95BgUzNzSgL336lBJanwNeqoc0RJbUEGxutT0Gkl3lrUSEW1jKIIDh9WSCsZQbpkRrgEB7WbqAlV/dtM0/5Lfv6HoV+/fnhoxISZOqpIJYulv1Qw8wZ7i6//frkfhztAkla0KDJ+AuGI4ILztaxeHzNrOKFRB3CkOMy3P/kIBBW27A7yyKNmpl5t5Yobq3jiH5YmI9833wDf/ehj7v1byK6Puci2oSM1UjHXXqNm1yE/X7yTSXKSmpo6mXPGlXPlmAS+frOIsAhjtbY+BtUShBC8/MLL2FTWuIacHiOhcKzqoKPlpDmiCnD+cDP2BBU33VNDaXmUSBRcTiBgYf/uAAcPCe6/w4pKJXGgIMTyXxQEkNL3KD9/lcPXP3q5b06Err6TbrmSJJFEOmbHWXz40Tq2rk7jzYUeFr64lzRXLzqKXhRG92CQYkl/m2gPkshmn3oTCYFU9u3bR15eXovn3BoqKwppdCvsPRRixNCWuxD2F4Qx6GHNRj9t83TcOtXOXTOS+PALF4+9UI/JpOLm61ru+P3wczcNjQqJCc2J6SEDjVw/0ca46yv56I0M+vY0sGRRMldOKWDL5gKMkSRkRcGrbmDsWBUVNRJr1kXo00PPVePMzH26npvuqeHhO5PIzdYSCCgs/tbDgo9diNOUMqqpqEFjCnLfXeZmRH+Xjjo+XZDMjHujfPFJOTmifdwYKynQnsD2DG67vgi/rYxgVN2EzPwzPKIRkDjKQUzCilWyk2qwsz+0mb7iHKJEcNGADj2NOKijCj0GMiNtmP/eHm68xsbOPSFm3uFB25CD2puErPNRIh/BqCQQJczdt1opONLAl4u8dJb7xQzEtCqeeuop6urqmp1TamoqkydPPu3u+i+//LIJ0dgSnn766VZ/d7rOs6eCyy67jEsuuST+/xPHr6ura9EILCkpCb+2lk5yXxoNpTz6iI7LL419bhlpsfs1LUXDxLEW2vxNcWDSBBOLFpSj04kmnXrDhmhY8XkNeFuuiDupQ4sOqbUM8TiiUdi9P8Qr7zrZtS/E3DtipJLPLwhHICVJIiVZR3JWIxXVEbTCSFVV1d8eszVIKgueKittlFSC7jRWrHZz/sjm5JssCzbvCKLTOiHadMwl1dmH119dx+QbTAzsp+WLT/++KHNioNIsWTm4R8cLbzh5f1EEfUMuar8d2ejmoYQSDLYQ23/L4e0F9c0CaSEEAcnLrn0h9h8K0zZXS/u2gl27dp3WnigrgooqmexMDV6XikTZ1iSBd+pKmTXD0IT4BPhjZ5DVGwJs/jEX03Gjqhk3xAwAzxu3j+AROwYpZpKXShZCDjDu/EpuufHk8+/+J+rYvD1IWoqGr5d5sZol9hWE2HswRM+uTZ9FFVURGhoVissiLRau1m0JEI4Inn0kmV9XVtO/0zmndU8k2MKYDDLTr7fSLk/LI8/WM3GclfEXW3hhvpMrp1cz43obaWn1LPpkBb56ExE59oyzk4Kd2H4SED6q1Ucxm2IFkKwMDQ/d3bQYYjKqEOoIDt0xgqmHWfFxMj266Bl3tYOK1X0wYMTIyeQy6NUR9ubit5Tz2bderrm8+XP/m5+8ZCYXM2yQgaMlUX5YFkIK2AgR4PqZk1sdb/qf1j8+geXLl/P999/T2NhITk4ON9xwA127dm319QcOHGDRokWUl5eTmJjImDFjOO+88/5t57Nr1y7UsoQiq9GiIyNLw6blGfzym5+rrvZhlNMxEiCRlJiOdLQCQ4UJk0lh6ChYvkpHT9+wJkSkSlKT5uvKttV+VGmVNErVmCwCEUjAXtubhU83UiMq6EgI61+2QJWkop3oRj018c/dJKwkkobpeKyWL7qzly10E/3j46CKUKiQDhO0VfDpOzYefT7CsWPitJ5vJpOJiAhSLsrQY6INzYuosa71noiEdXFjutefSuO6mXVQY6Rd1QXYRR17pA30EWfF4wWIaRsHcvahlyIEAkqL3d1CCHbvj7BhSx2D+1nZ8VsWJeVRLr50H7a6s5EkCY2kJat+MGFHiE+2l1NLBT0YjYdGQMJNAxYSkIlgrU/lqy+WcN0Nk095HQDGjZ/Kj9/OwGpRM+0aG9fdVo1WK9G9s44DhWEcDoGoTwVXOz7fJPh4YTHtujsYP1ZHVO+FcMvHDeJn+MDmCbrVouK6q0188UIbFj4RxZncwLHSCJXVUbw+pZkj9I8rfUgSrSa+zkYZlXQyd1m51k+NQ9tkEuWfIT8/H5eIaXwqQiGZDIopQIWKgGhuAhMRYWooox9noZLU7GEjNpHUYrwT0z7swJKl+8hOSIfmIRpwokgoU2vbx723n4wnvvvJy6fzM/htK+w/FEFf1w4hIPIXe4BQEdQUOilP2E1UCdK9JwgUSkpKTnkd/i8hEBBs3yEYIHdHqpKor/RTTZgU9Lz81gpUEpRXRRk+xMiuvUEWfuIiK0ND4ZEIej289WwqA/sa2bQtwLiJTjr4hqHzGDhy5Lcmf+fPebUsCyIRwcHCMBXVUfKyNfj8sVHdGdOMPPbYOmzOLqhVKiKpR+k9IELFWkE4FEIntZyrCn0gbqjz2zofDU6Z9vmtyzX8FZIkYTBm8dgL9cx78GT3Xa1DJiVJFW/y6dtTj0ioQ26Qm0xMhkQQl+UoPlMltrAJf6MHAyZqzQeR1U5eXaDhzQ8ayUzTsGtfiEhU8PV7maSlavD7Fd5b7OLTJR70RhXV9R4mTgkw7Toz064zY7Oq+HWNn9ffa+T+WUkkJzWd1OzcQUtZZZRaR5RoQBe/ntRoOxprXezatYs+ffqc0jrs27cPnVbi8+88PDA7kWded7LnQJi+PfTU1kVxexUum1LFxHFW0lPVrFrnZ82mAO+/kkHv7jpWbwxw/axqXng0lbWbAnH9TrVa4uXHUxk7yUFiQw/akIdbW4N9wD6+/TQLo1HFjHtrmkx//Rm/b/Bz+cVWHpuTjLNR5rpZ1Uy7s5pV3+Q222/WbwmQnaGJ8zNrNwV49N4kPvvWc1r52AP33cL0yQl8/KWbvgPVHC2pYcJIC2PPN/PVMi8BJYQ6NWaSJUkSo7prWL3MQrfw0Pjf0KClK/2pEMc4ykHyRdf47xqowUYipfaNjDqr9emmM/sbUZQYMWyu7cKMe3bx1ftpTV4vhOCRZ2MNI2MviK357v0hJl9FfN+WJInOkTPYKn79tzi9x67vv/iPglqtRiCjRUcxh+jDUA4fDbNmk59zzmyaDHi8Co8+66Sr/1xcqmN89X0DEy9rTujs3BukXZ6WuXcmMnRUA+8s8nDvbXYiEcHsh2oJhQWTxttIsKmQZVj8tYeXX/fRtq26RSOHcReb+erbBop/jIkjy0JGa4zyy+9BGupVPPuqm549YtUTRRGYbTJlmkNYTGoU5fQYL4fDQTDYQKq6DRwvrhgkE0JW4bIdweTp0+T1ilCooZxK9RHeX6Sle3cV2/8QBBoS6M4ZZBwX3xduwZevHWb1umK6ddKwfDnINZmo9Yf56O2Yecj7H/lJ9/VpccPRSwYa65LYsSfIrdOsfPhJDXJjFL1kRBZNSRwridhEEn6t91/Sq5DlEPl5Gl6Y72T4EGOz83G5ZT771kOyXUXvHgY++ZMJyEN3JPPA7CQuubaSOx+u4+UnUpu8/5dVPnbsDTHmPBPrtgSZNa353799eiImg8TVM6rRqqGyTEdKJI+2chpeXDioxmCM8vozmZw9thytMPLKU4moVNChnY7JV9iY+0w9jW4FSYppIq7+Nodrb61mw4YNDB069JTWoUu3zuze+BtDz2i57V0IwcWjzXy+2M0OZR1dRb/4qLKCQm2gkZfnJVHvivLIQ1vpJYY0CUhCIkghu+nJINRo2McWuoh+SPZ6zuwaZv3vqwHoRn9CKh9ow2hDdgJ4qaMKKuyceV4NPqeOds4RaCRNjJSJQKpoxwG24tZWMe7CFExGiR9+rsBQZaKttQOFhYVotBo6d+5Mhw4dsNlseDweDh8+zKFDh3jzzTfJzs4mJ6e5015ruOCCC/7p2qamplJSUoLL1byy6Ha7W+wI/X+BVqs93t3eHKIFzbI2bdqgETpKlaMkJ3uYeFnLToUd2+uJRFrXPJMkCGob0QfNOBvluHbPxaPNPJRURtiT3yw4DYsQDqrIog3VUglW7C0eu8FwjLVbPTT6wtxzSyJHSyK89I6T3Tug5IgGjTAQ0fgYPFjCmhQln94ci+xt8XpPBfMefZAMuSdIkOjuwJy5a+n3vb5JYimE4OFn6rn3Fjs/rSymfI2BxNDJjn+1pCan7ixeevl3MlIk3IEwIRFs0ZwkKPxoOZkEG2s78szTB+ijjIzrLRPMQAl0oDS4iR9X+Kgq1ZD9l26qKukYHToK2rYz8tRrDTz7ppMEmw2z2Xxaa+ELgNkQe323bioOl7uafDbRxOq4s/Wf8fybTt55Pi1OfJ5AaoqG9+YnMOXqg2Q4T+pXJ4fbsujTY9xy48nXPnx3MhOmVfHZd15mXp/AnFsTuWxKJXc9Usfoc0xMGGNFr5NYtsLLK+800q+XnpvuqeGTNzOaGJ8cPhbmsecbsFnVSJLE+LE6sjuPPa11sCVA7+5qrrnSTDgs+GNnkClXW/nmRy/du2i5cISJpb96qa6XueoqNV98EiWzYRAH2EoiKTFHYyE4yHZy/b1Y8k0h557d8vPp25+8aNOCTL0zyPUTUzAaJR57xsWadVHsVCEQ+HCTIfLIIA81GlSocHiDzH0sSDAAk6+M6ahGIoJPv3Hz1VIvzz5cy8KPPSxfpiG7bih72Yxf8nLZZZe1Guj/T+ofn8DGjRv58MMPmTZtGp07d2blypU89dRTvPzyyy0aUdTW1vL0008zatQoZs2aRUFBAQsXLsRmszF48OB/yzlFIhGCYUF3+lBi2snD99pwe2VmzPJhkVOwkUxX6eR3vB1dKRdHcBkOcdvNyaz9ydpiByaA3dmZ/cFKVJKarp7hJ59d5NCWruzjD7RCF+8UPoEk0iihMP7/AD66/MlsyC4l00H0oJA9yCKKpFIwpwa4ZqKeR+/LRKWSeOM9F1U1ymlpoVutVoKqIG3oTCMOXKo6AmmFaE1hImEJTUM2Sf7Ynl7lULN9d5A3P2jE0aAQVqK4UrahqT0LJMHI82QOH/4dpTERKWwmamwgvU2AX99O4u5H6nj53caYCcdf8N1PfiRnGmmZdbz3WgpqtUR+Gy1z5mh47rl12Ot6YpMSkUWUWiqOE5+D0El6ksmgVBzGih07KTRQS2aoDcuXLT9t8nPo0GG8/moa4fBRVqwJsP6HHM67soLbpycw4XonCcWDsEmJJwtEjgxqNlTxlbKfcHIJorJ9i981d2IBM6c3LzJ4fQpObwh/5gE0igG/V+KBeQ4uGGnixjtrWPRaepOpqvcXx7T85jzhYOFL6U0aNBRFMOvBWk6kBdW1UVZvDKBRRZBlGbW6uaxVS5AkCQUFCYki9tCJ3nSmDwfZwV42ky3yySAXCYlaKinjMJ3pg+o4CdRB9OIwe1s9vhotddUSPsnfqoqoEAI/Xl571tKk8CYrxJ85wSColdYnTTTosFjCdO0hsXePQC2pWbfmC+69d84prcP/Jai1JhLUIEVji2mQTDETKm0Zak3MSPSS0WaKyyL88ruPnl11LP/dz+032Zl+rT1+nJW/h8kN9YznCo6aRLbuDPLDrz42bw9gNqnw+RUG9zei00LBARVXXw5SIJGwzoUbiQOFYbIzNVw0NkCfbsfQaCAzXc0rCzzcOcvMZ68dId3XXKZFFjINooYuHdJ471MXT7xcz1XjLBytOL0moYQkK9/9XEplTZQZ19tpl6dhzaYAXt/JeEKSJJ5+1MLdd20iq34QGklLg/Eo2vwjPDHHTL+eiZSUR3j6lQ3s3BOOSRwJiX49jdx8nY2GRplQWPDRl25GXlGOVgPBENx5k53P3skgGBQs/NTNjyt8vPORm7c/akQlqWiTp2LJ+5nx6cs/42hJhMw0NfNe8GCobVrAygzn8+G7H/HK/D6ntAYdOnQgEoWK6iivvOvG59Qz6kIXCTYtnnCEq8bpeOSuZBZ/4+bZ1xuY90Ayj81JjhNxI4aa6NlFz/iplQgh+HnxySmE/r0NmE0qspxtEELgSd3Pqk+S40WxB29P4pLJlXz7QWaTjs7d+0M89YqTL96N5S2JdjVLFmYy7NJyxk+p5Jm5qXTuoMPrU/hkiZvvl/vir929P0Q4ImiXp8NqVhEMBk9dFibi5J6Zefh8Cuu2BJg03sZDd8ae3UXFMef0t55Lo3tnPcGgwtkX1dEu3DLXkUVbtrASJ7UkiXTsJHNMtY+MDMHzTyayeUfr07y52RrcigNFKFhEIhvXSQw7v445d5ro0VVH4ZEwb33oYtRZpjjxeaAgxKQpLlLqhzXZJ9WSBpNkOS1C/O/wX/LzPxAC8OEhSIDtrMHiVjPnMQfnjzBx7RW2eDVl3ktOrKUD0UsGkr0deeTR1VgtcNG5J8eXt+0Kcv+TDj6Zn0FGmoYEq4qF78oM7Ovn51V+zhliYuK4kxvtwD4GauoSOOeSaqZee3w0ShGsXOvn629jJeIrLtMzc7qBWetLsbh74tCUIAkJXXFvUkSU7z6p52O1gzEXa5l2bQIff+lBkWTMxhwsltbNMlrCyhXLMNuCCBGAPzUnZTYMoNCwCb2URpKIjSv6hZeDbCeNLHpHh+NZC0vXldIgjtKL3uj+lNhLkkR6uCMFWzyUb7aSQiZ72Eh+rpacLC1CCA4clOlK6xopwpnCoaJS+vUycOlFen4oqCdRpCFoTvCmKXmUq4s488wzT+v6Abp1P4ME7VJWrvVx7S3VvPhYalw/ad+hEDffU0tGmoryCpmP3sxs1v2rUkn88HEWvYaX0POcEkYPN2GzqFj+u59+vfTMvTOJFWv82G2CtZsCnH1m0w02GFR49xM3bpeMv9FEX3lEjCiSIJFUculAVeAIs+aUkJaipiYSJS9Hy+sLG5l0uZWzBhs5a3DzTfu2G+089/bzp0x+nj3ibBa+9QLVtSayM2PXX+uIMvcJNxs2yCBr8IZCmJUkkslkD5sxCCMSKrToyG7v46OvJWxWCa1Ox/7wVjRCgxU7fryECdGFvvFqUyfRh4O6DXTKimCzaujQLYzLoUVO2s6M641kZ6v4dUUFK1ZGMVWlIckqSo4G6EG/WPL4J0iSRBfRj326lfFzt1igmEN069YJSZKYMWNGMxmAUaNGUVBQwIIFC1iyZAl33HHHKa0VgM1mOyV9lE6dOuH3+zl8+HB8pKCoqAi/339asgT/E3jh+ReQFA1t6ITGsrfVzvZzzjQy5fbqFos1EBPBV+kjVFS5eH5+lKeOV8jVaonFH9i5avJajDVdSIrGAp46KinnCDl0gPx9WAV4j7VrMj4O4Jbq6dDby/cfZ/HTb37WbwkSjSoseDdC19BZZP+p42Tfd7UUaraSjyAcCf1L61FUVITEyffqJAOWY2cw7PwtjB2rZsRQEzUOma++93D+cBPTrrVzw0RB77MOYC/Oiz8XhBAc4yBp0Tbk1HQkkPwL1WIrufVDm+h0ykLmEDvJPz7W6hUuCtlNH2VoM71llaQiq3EAN976G5pAAnY8x01NgjhMRbTpX8PSxZlxk5Vrb62i8IjvtDSghRBEI1GMieCol3nhsWT6rywkVc6hQV9CJKWEqNZHJNJ0NDEQUJBl0WLnEUC/XgZUCXXwJyNJtaQmEmp6v5lNKiIRwaXnmbngeLftO8+nM3tuDXsOhNiyI0ggqFBdK2M0gter8OKjqdx8Ty2JdhVtcrQUHAkjBCx4KY3b58baiBIT1S12Pv/tWiCh10uoJNh9IMjhAhWXXhJBcmTG9MakcgxmmXGX6LnnlgR+/tGJ0WkiTWQTJkwDtdhIwk4KKWSydnUBhUfCTUZmIWZo8PNvPjYtz4mL0U+f3cC6rzMYqHRpIn1ylAPsYTNadDEDJJIx1iXz5iMyr7xahskMPh9E3EZ0BjvXXAllDhUDiHXKpYgs3Ck1p9zh8D+FZcuWMXLkSEaNGgXADTfcwO7du/n111+ZNGlSs9f/+uuvpKSkcMMNNwCQk5PDkSNH+OGHH/5t5GfPnj1RoyZIkASrxMXnmbjwymoylA64aCRLai5nlCO1xxuo5PPvPJiU1uWOjJiJBNX0EYOaPbtUkpouoi+H2EkvmsYvUSJEj7cOyiKKog2iijZNhqySnZ4MQhEKdba9vPuhljP6xuKBI8VhzCYVOl3rXfutQavWkk4eroTD9D7/AE88ZCMjzUY0Kljyg4PHnigjo+osKmvCPPpCgNfmpdEuLxbb/bEzxE13r8Nba+LFGRaGDTKwvyCMo6GR9m305GbH4tQH7khi3OQaIkEVd8y0kmBTEwwqfPCZh2df9qJpbIOtjaOJocqUay0MGxLm2Zd2se+ATHF5hLwcCXFIR40oQxEKDdRgJ4V8ulNPNQ3UkkYOOtWpkX1/hiRJvPnWV1wwui+BoMLEm6pJSowZ2gXLM8mWmusdJkQzKT5QTO8zvayv3Uzn6MB456siFIqlg/TsH6RdXlMS5mhJhJvurmHKRBuPz0lGq5X4+TctDz5Vz869ISprogw4L+b42zZXy8atAQ4djnDp+RYa3QqXXFvJlIlWOnfQU3QszAefubHbVARDgjfed/LdTz6uGGNh2S9ePvjgPaZNu+mU1mDfvn1o0JBBHn48bGUVuXSkLZ2ppJijHKCYArRoSSGTPgxtInVgkiyERcvPZI9opJRCeolhHBMHCdFykbCOShL0BjrmN72XszPUHCqKfUfa5qlYn1AF7paLNx59NfWNYR67N5Optzhx1kj4fK3r0v5fRnKSlooqH0II3DgJ6usJREK06VfFhi/z4mar/XsbGH+xhSm314BEE+ITYOkP4Vjcd/yRY6vrxsSbVjP/uVQem5N0XJJBsPBTF/fdH6aPPPLkveOHsAhy+dXruehiwbHSKFt3NRIKCVKT1bz7Yjp52RqWr6jAuTuBxMhJQi0qopQkbKJrD0G3s0qZOM6CxaTCZlYjSZ5TXgefz4ccrSE7U8OIoUZ+WO6luk4mL1vN4WNhIhERX4uLzjOhfSPA3MfXUFehofuAIEs/zogTgFkZGr7/xMg/nnOwZlOAzDQNn33rorQizMF9KurLTQSFxIAzjZRXh1n5VVaTbs4n7k9m/MVmxk+pxl7ZlzSRS4V6FXp9y8/z1xc24nFLbFxnJUPJaEJ26THQUH/qpmcDBw6k3hnF51FhDqWR5+0Ty1MbwCvcvPruGq6/0oYQEg/flcxF5zbnIlKS1Qzsa6CqOsr4G6sYMcTEfbMSiUQEajn2mQfw0buPqkkRPS9HS0aqmkeerScUFtgsKmodMpkZGj59K6PJGun1Ks49x0Q4rHD73FpKK6IoCoy/yMzX72USiQre+rCR73728en8DIJBBZdbOS1pqASrhCwLvv7Ri0qCyRNs3HxHPSt/D9Gug2DFkpOmxgaDCjmkaXESEmLPl0QRy/PdNFBq2UZmagSdJjamXl4ZJTdLw/RrE5oZHK//I0i7fIXS4r2Ywikk+duj35fNY7OPIZm8RAM2IloVNRVe1q+vp7jaT7AmkZS6oRik5pyBGhX19fWnvA5/h/+Sn/+hiBDBjJUO9OSIezf+YhtLllazaXuQdrlaBvTWI3wWkkWsSqCWNKTXDuKRp9fy6oJGkhLVOBsVunbU8elbGaSnagiFFIJhBXedlaun19CmjYpnH27exZCequGBO238sTPmBjzmqgYilZmY3LkAbP65lEhiJUFjA4GAQmW4gq7RM/Bk7+LSi7QMP0dLWYWFdxe50Rt17FiZy+grK9EZ2pxyJRdiXZ/Lf3qHiZeZeffdatKFHK/UWqVEsoM9qE/bRW3gEEZ/OtVKJb3F0PjIOcR0eFLJ5iDb6SvOapZU5YnO7OMPaqmkN0MJ6zZR54jy+Xce9CaZOnclGSKvxWRMMvnjm5pGEyOt66lBY4xQnboKOSqhbcglOdgWBZl+Z/T5l9zuR406n9HzZrP5pxzeeK+Rc8aVYzFLmIwqenbRcdNkG+u2BPEHQi06ukOM5OnRVY/dKnHRSBONbsGRkjBJdjUD+xh47MV6vn4vk2tvrWHd5gCTJ8Sc7X7f4OeF+U5c7igWk44sV/cWxzcylfYsX36UfmdKhIMS0ajA61Ow21qvCiUmqAkG3ae8DmlpabicGp5/3cXnCw1U10YZPaYeU0k/co67DwshqKKUakoxYqKvdFb8/eWNv3P1DA1ffu+hU3eZ0O6OHFYOkEN70shptvlbJBv2BDUbf4wRKe9/5qLgcJhn5p40hbpkdKxb4dwxVVSWxNbeKtlb/gwkDalmK7WOKClJaoIhgZM6NGmdaah3tko0du7cmT59+rB///5TXqvTQU5ODn369OGdd95h+vTpALz77rv069evidnRHXfcwaRJkzjjjDOAmAGVw+GgoSEWoFRWVgJgt9ux2+3/lnPbtXM3slBIktKo9NLMDfAEsjI0HC2JsGyFl0tGN/0cyysjfPm9l8QECa8LPv/Gi0EncfctiZhNKnp00fH4P4zMunsfZZ5iJFQIFBJIIZJZyKrvYvfWuKu3UFORiqExD4EglFRMYjsnl4/XMub6Si67yEJuloYNWyKkpKiIVMZch0/ArqSRG+rBQbah07Uya/hP8OYr80myaYhIJeCI7f0WyY47YmVQv9iItT1BzefvZGK1xL57Go3E2Et0fPbZchKVTEJRmXKPgxzakyO1RwhBYhL07BVgw6afkByZWEKZKGYXfksZ3XJgz94/kMIGTFhQqySMouWxY52kR4R0pHdopKhyA6EQZGfDkMFatm0T9BnkRFLLnHO2hjeeTuPKabUUFBScMsnu8/mwWhQevTeZOx6u5aM3Mhg8TObAoZ+5+9YEpl1rZ/lqHV9+7+WuP5kchMKi2Thms3P/S4AeEWGs1uadmI0uhckTTpLgXTvp+PWLHNZvCbL3YIhvfvTwwavpPP5iA/VOmbxsDd9+mEV5ZYSaOpkZ1yeQnhrbhy4YEVvHn1b60Jm/Y+zYsae0DgBmaza52U6+/tHL2wtCpFUPwvonoqON0oUjnv38/FmUzdtqCQZjSZwgZnakRUche+hGPyRJIq1mMBdd9Ru3TLNw1VgrGg18v9zHJ0vc2O0qrr2lms7tdRw4IFi3Uktv0bVJsqKSVLQX3dnG7+TSEQs2aijHi4vcYD+o6ARwskfXEyPTbRyL76c69ESVGAnx/4X+McQMJI4ePcq4ceOa/LxXr14UFBS0+J6ioiJ69erV5Gd9+vTh999/JxqNotE0D7VP1/wtISEBCQmvph4NKqpro5SXg0oOxTW5WkJqoAOLPtuCReWkhbosAAG8qNHEx9X/Cp1kQBFK3AjwBGq1R8nMDOGqqCOiddOtswrP7sYWn4EqSYVfW0/Xjifv0YfnuSg8LNCoUk+b8DYajfhoZMQIiQWvniygaDQSEy+z0Km9lmuu2YJFJbN0UVY8wZckiUH9DKz6Opuzxpbh9hqQJIkeXZrHNV6fQCXr+P7Ndiz58hiSMYA/GEXtyCYn1Ac/Po4dqObl+R7uvOXk2nXM17Hwjdg59R9Vhq/RjMoYJOD3kUwGOeTHycZqSkgSaeyTtvDI+If+JeI/NTWVyy6/gSWff4LdJtDoFf74QyE32qfVLkOdow1ydB/znpe58/5f0UasaBQjIfwkiXR83qavF0Jw2wO1vP9KehPX3otHWzhniImx11WyakkuRqPE7v1h6p0y1bVRHA0yy1Z4+eLLMEeL9Nz/sB+92cWAvlouGWVh/kIfPbrp+GmljyXvZXLRpAoeuD2Jz37chiTdfErX/9tvv2HCQgZ57GEjCjK1lBImgoSEnWTUaOgmDWjx/bKQEZogItp0tFQIQRF76M1QdJKedqIrB9hKd3FGkzjYLZyUcZhkJZHZD1Rw3gg9ao3E0ZIogaDC4y/Wgx4OHssi/5wUVBHRopSOXsqlvSqX95ao6dBTJrs9HD22+//zYtB/JIQKn3BTnLaS9NwIWpWC7JJ597XsZiSMJEm8+Uwa54xtrj0r5KamfL6EYl5/OoXzR5ibvP+HH2R6yEOa6QPrJAPJVQNZ8u0GivfE9pmio2FuuruWdnmx78lPX6Zw14NFrFlzCH3Yjj8aIqRx8+5rdkaPyOL39X5mP1SLz6+w52CIstOQvykqKmL0WTp+WC7z2bdevv8oC61Wwu9XWLHGz/NvOnnwjpP74+jhRoYPNTDgvFLeej6rxZHluXcms2lbBYvfzqC6VubCiZWoDvVHa3Ux7S6ZxCSIyoZmY+wAfXsa6N9Lz9EKLSGC2Kp6c8H4nXzxYSI5WbH1CIcFz7/ZwPfLfUiNqeR4uzWfaKSe/MSW9XVbg14LYaeZ7nJT806LZCNSOoBzxm2nY76G5x5pznucwMhhJsoqItx8XQILPnFz9z8c9OmpR++M8R9RImSkN48lrxpnRaORGHeBmatnVPPR6+mkJLdMsXXpoOXTrz0MPcOIRh2g4EiEH1f6+eV3P+EI5Odqjr9fzasLnFhsWafll+LzK0y+rRqTUSIaEYwcX0mHPCOJqQrPP5rSbK2FpPztWP0JD5oUMvFb9vPMQymMu9CCSiURDgsWfeFm0sxqFr+VEf/u+fwKT7/qZOmnabz9fiMffVpNorszOklPmr9LE+1ZxSlTdchHMbsQRLDT3KNEEQoexU3//v2b/e5fwX/Jz/9AGC1qQl7owSAOs5duYhBGt5ly42q+eMdGUqKaaFTw6suNTd5nkqw0NJr5bIkVo0GFwSA12dg+XuLB49TQiV54nS6umFnU6jlcOdbC2WMaWbNaoDs0iETppK6axdsTr6cN+zXruWpCLT+uiOJL2MK67zObbIbTJ1uZcW8tS5Z5+XR+Ohdcvfu01uHLL96nc76bQ0VR7r3LxHvzN5HdMDgeNAZTjtGug2DqJC0HC6v5dkEGhmDzsT2jZMYuUmJt28SEp6MigoKCHiMyUUzYOcJ+NI4gN99by8RxFt59JZnvfznMyuWHSaka1IQcU4RCJLGCkcNim+gPP4bQoafQsJkfvrCTlqrmw8/d7NxbxIEDBbjrjCx6ceVpXf8J1NXVoVarmDCtCkmCSeOtdGqvpbZO5rf1ATa808iZ/Q14fX8vKWDQS5SURxk9PHYdV1xq4YbZNTz0tINzzjSy8BM3336QyW/r/Dz5cgO+gELXDrqYQ3pEoI5qSPxThfSvsIYyOXDgCGZ3Wz771o3Xr/Ds6w1ccp6FCZdasCc0fVCuWOunU5cRp7wOKSkpCElm/SbBm+83smaNjLXkjCaJliRJZNEGWUQooRC/8GCSrLGOsap0XnrnMH/8kkcoLLhowm5Uu/Qk0voIpUEbO2dZFnz2jYdfPs9u9oDISNPw1KMWps6qR+/9+zFxFTFpiZ9/8+NySmjVEiqtRK/ePf/2fcnJyezefXrfn9PB7Nmzef/995k3bx4A/fv358Ybb2zymsrKSvz+k0+sbdu2MX/+/Pj/X3nlFQCuuOIKrrzyyn/Leel1eoSIjWBqGrL5/BsH117ZPEFftyVAJCp4f7Gbn3/zM3GcFbNJ4tfVflat9/Pha+mMu76Sa660cO+tdpav9nPl9Cp8fkFtrcDl0NDVMyoe2Aoh2MSvXNxXHR9h27gilfVbgnzz3R6WrfTx6YJkah1Gvv/Fx8+Ls+NdqZeMtnD/bJlzx2wnUDC0id5YOrmUUgTy3wcbreFwwRHkgJHs9l6c9bUkitgQnqKOMPaChBaJYYA2uRqenacnv00QrVZi1RodjzxRhFe40KTWMayXxPTJNmbcAF8vc7J2UyWzbrQz8bI0NBqJnmeXUlMZxRf2YzPp4G9qFhlpWratSkGrlVi90cfEKU62fdeRlHDM3VgIwdbFdYzfsIsOXSRW/PrjKZOfFRUV9O+t59yzzRw5FmHIxWV0aKfl+cftTBgTuy8uGW3momsquGiUmS4dY59ngi1GFrWmi13fIONr1DQRNqi3FPHQzKbV54LDYSLR5kSqJEnxDve6+piLbN8eekaeZeL62TV8/EYGOVnaePC/c2+Q1xY08svn2WzaGsDtkXGUrD+lNTgBgzaTr5aWoUJCV9WlCfF54pzai+7sZB1JRT1waAqoYx12UulEb2RkKjjKYfbTW5yJXjJiM+jIbxMzqpMVGD7EyK9fZKPXq6iqiTJyTA1VpTo60qXF50BMH68jMlEsUgJmYWPHPzG9yaF9/P91qnLUkpZ58+bhcDiavf5f1T8+HbjdbhRFaSb58XcGcC2ZxiUkJCDLMh6Ph8TE5t13p2v+BqA2qJGsNThdgpffcpOdqaK0NoSW1jsnNehRfGacOIkQRoOWMCEEAj0x4q8x8RAql3RS3LcFxIpCJ1/gEg0Y2pXy63cZTL11D4cOh3jx4URmztiLxTGs2d7mVFWRkRPBalHR4JR55CkX+9elUOKv4OEnbyIzs2VJk9ag1WnxpB1g3kMtd47366UnuU0dE8ebm8TBzkaZdVsCsW4alZYpN3nITg+RkiqYc7eJ0eecjCE//MKFog6RHMnFUamhgVo60Tt2bVKs29UWyeCZZ2vw+OqZe3dSk79VWR3FW2tBLxnJzY5gsFRS76hEaWhHsq8TbnUdYclHnjyYqBQhJyf7tNfhBBITbaj8ViLaCIrKz4ihJo4s/UuSe7xLLpxQQQA/mRkaVBpBXvsoZUe8dAkNREfMubjmYJB/PN3II3MSUKsltuwI0qubrgnxeQIWs4qrx1uYfnc1Lz2eRp8eMWKwfy89Z48pY9r0IJ1Cg2l7/FnYUFfLspLd7FyaiU1J5XBxkBp9EWecW8Xwc3REooK8vPanvBayLGPCGjOixI5LcpBAEtmiA1pJh0+42cNmZBFtou16Ag36EsZeomXDyo1kufrF9WkdVGHEEic6rZKdDqInB9mOWmjQoceFg7AUIicX7rlNjVZrYcGnbm6damf6tQk4GxXmPF6HQQt+vxq93ojSisKDkdjfrWsAJDCaIRqJ/sv3xP9mhHx6UtJlsnLDPHJ3EiOGGrl0cmWrxrBmk4qU5Jgc24nCMEByiiB09GQ3r5JYy4Wjmu7BiiIoKoQ8qeWir0VKwKDRxb/7HfN1DB5g4MulHq4ca8VgUDH/pUSCQYVDh8Pc8XADn72dGTcLGjHMRL9eBtZs9LN7X5Bg8NS72wwGA16fhE4r4fMpnDOujAduT2LEUAM6rYQ/qDBpZhVTr7aRl61l1/4QCz91kZKsjscjf4VWK5GTpcFRL5OZruHnz7MYfcFhJH2IWTelcst9tTx8V3KL7wWYdLmVmSsOoY1aCSsBUva25cILazGnODEZVVTUBpk80UjR5jb8tjbIfQ+vI3J0ANbjk5aKUCiliKyg/ZTXASAc1NJO7t5iXJ2oZFK0P4uGxlKqauVWr72qJkpSYkyO6KbJCVx7SxVPv+LHGuwMEpiw8Me2pgZHQgjy87Tc96SDrh219O6u50hJtFXyc+/BMEPPMLBshQ8JwStPptK3h4GsjNjrN/wR4JpbqjlzoIHFSzycOXTgaa2Dy6VgMUnUN0Tp2tHA5+/GmiFGTyinb8/mXevDz9ay/mgdiS2IesgiSogAeslItX0Hb71i59w/PSN1OonpkxNQhGDO43XcMDGBjVsDLPnBy2NzksnL0fHUIzouHxfk8vFl4G/b7G+oJDVe0Ug62aSSxX620Vc0jSFKpIMoQv63Ndb8l/z8D4Q9UdDgV2MQRiIiFE+e1VpBUuKJTkMJa2KUaHXTpCKhpidjJu7ghy+Sm7Rlr9vs56nnvXQJnIda0uAV/9w9rKpGISmUSqbUfJTUItlIiuby67J6uvSMMvcue7MqkCRJvPF0GhdNqmDSeCtqlbfZcf4OmzetJSdN4csFMbe67p38zHlkFTWletSKnvZtPfzyeQ5arcS9cxuxBlon5pJJp55a1CoJT9oBsnJlLEaJoqNRTPWCDv4eOG2FTJpq5b7b7fH3jT7HTNltES4YtwldeUzHURYyVYlbmXOXEa1W4uMvPVRUyYQsG9n6WwoffOblWGmscnTzdQnsORjisRecrFn9C1dedf1prQGARqNBr1fx5rMp3P1IHb+t9/P7Brh9up1v3s9ErYbN24Os3Rxg664gA/s039xWrvWxc28ISYJOg0ro2E7H+6+l8uFr6Yy8rIwah4wQ8MHnLmZPszN5go2NWwOsWOMnK0OD16fgcvy9Hp1WLeGTZSxZJfzjeZn7b0tizPkWikvDjLu+kkBQIT1NS88uOiaOs/Lep16W/fzQaa2FWh/C3WBmwbOJlPlqGdBKl2U27SjnCMUUEBaxRE+rj3DfNDtarYRWK7HmxzS6DKhFqWzazXICsohissVGUQ8UhunXy9Dq2PXFo00kJDgIeY2tmikpQiGi8+BstDPrfgd+jw6V5CUYCKLR/v1WXFxc3GIC/e+CxWJh9uzZf/uaL7/8ssn/hw8fzvDhw//Hzglg8OBB/FoWE6BP9nVk3rxqtFovE8bGElohBL+t8zPrDj9qlYpvPshif0GIpT/7CEcEZw4wMOe2RD5Z4mHyBBv3z44FV9dcbuOay2P72idLPDzykNKkon9i1CMvz9nkZycILv2TUd792EVFlczX7zWXmkiwqXn71QSmTjqE8U86kipJhUqoUSJ63n77LWbOvOW01sNoMiKK2pE56AiFSTuodqSRQS4iaGDT9gBnDWpZs3HFmgAD++hJTVGzdmOQj7/0kE8vGlP3sWhBMsP+9L7B/Y0cKAhx96N1jL/YzMGiKOmpat54JpEps+vITtYS3tOygH9URDHbw/Hq7+EjCumhjqRF2sf3ZkmSsJOGuvgMCsRmOnQ/9XFvrTZmmgYx/aSGxgg79ih8/ObJDgGNRuLDV9OZNLOaDu10XHGJBZ9fwecXvLawkTtvPvk9CgQUlizz8u5HbqLe1Li+abm6kG6Dqpkw5mSA3+CUmf1QrJujvDLSavC8vyCMVgvPPZxKdqaGe2bCxJuraJOjJTNdzd6DYWrqovgDCg8/66DwSASDQUJRTm/s/dDeAtIDvSjXHqB/pF2rZGSMIFcRiIbox9lNJiMSSKJB1HKInfTgDPR6FeMutHDu2Sb2HAih1Uqo1RLbdwfZsi2M2y3QokNP6464egy4aYj//Q6iO3vYRBfRL74vyiJKCYVo0MWLV37hIblDhI49zqSuro4uXbr82/SP/xW0Zn5yqq8/od/a2ntO1/wN4JzRwziw70fSLVq+/THIucMNVBz14vQ4sLUi0eOklny6Y8DEdtaiQYMRMypU+PFi1Gno1cNP5QapVedzWcgEVI3UGg4iIjrqlCrCIkKyC3bvD/Pd4hRuvqeGjDQN9z2g8Oyza7DVdguVagABAABJREFUdcMmUogQwmU7QiSpnFAgxNjrKqh3KlQVWchydSBCBWnpaadtAOdqbERj8JCXY2/1NWf009PluIxDJCJ4YJ6DI8URBvTR8+67EVKd/ehDOlKJRKg4yJ0z9jFukosnH07gm2U+Nm4JM7CfnoMrCqiLOOjBICRJIioiHGAbBkykk0taOJtPXi3n26WVfLM4iXZ5WmRZcN2MevQ2hc/fN9Gt8/HCe1Tw7kd1vPTGUZSoRNu6ASBBjtKeN158k2FnDTutdQBwOp28/dYbWFPUDB2sxWQycfG5eh5eVY7ZG5MsCYsQNWmbOWekYPKk2Pd38TcyT73qIRCQufA8C0U/+NFLBgLCh9qVzjfvwdff1tKnt4ajlT4eviuJNRv9vLfYTaNbQa2Cyy+xcOUYK6PPNrNitZ/pd9cy5nwz065JIMGmoqxYS7/w2fE8JSj8FFNAPzECDZr4vpUUyqC08hD79hZz+KibV+ZPOeV7orCwiEbq6EhPSiiik+hHqpQVP7ZZstFZ9GEXG+gthjaRdnBL9ajbHWb+86k8/mIDvyxfSzSopbJKRsgasmnX5G9ZJTu9GUJIBAgSpJYK+vbUsHJpKk6XzMjLKwh5tcyZ68FocnHxBToWvpTOrMehpPgQzupilIgKpycCyvG4Ux0lPdgZVVTPlfcUM2mCmdETKoiEAY3pb9dBo9H8j2sg/yciIvvo2V3HPTOTWpTVagnhsGDbriCrNwYIhgSD+hm463Yj996ynyx3f4QQ2GxSsz07GgU1fz+1qFM3jeEfn5PMzffW8P1yH3fcZCclWc3aTX4WfeHh8TkpceLzBC49P6ZPuu9QCKPm1L0xOnfuzD/2qMnOUJORpmH1xgAffenm+TedOOplolHBMw+l8NaiRtZtDnLNFVa+WpDJpJnVf3tct0fhlXedJCVqGHehmYzcMDZrzO1ep5PwB1o/R69XIUPJJ0NqgyyiHGIXybV52GpzUFDQZK3hrhmJqNUqzhthwvqyxFVTNpFY3xMjZoopJI3sZtJK/wxKVI2Z1qW+7EoG3Qc4eO9TV4t5shCCr5d5WfLeyWLD1EkJ2BM8fFNxkMRwKhpJS12llfWbAwwbHIuV73zEwcA+em6fbueBeQ48XoW9B0P88HFWs3up1hFl684g+W21GPQSOq2KVetiZGFdvcy9tyRyzhATs6fbue2BWtRqQXXlgdNqllCpNWh1KoxGDd8tyorH41XVCi633ESmBWDOHRZ++XUPpophTSQ9FKFwiJ3k0gEhBKqkekad3fJeM2ViAmePLWPN5gD3zkzkp8VZ6PUn8+r+vQz0Huilak1tM5I1IsJUcIzexPZmEyZKRSEZIo8gfkqlAiIiSuRf9EloCf8lP/8DoVIJtGo1RGk6GhHWU1oeiVde773TxKNz9pDZ2C/+pbCKZNz7+jH4vM307aPGapXYfyhMaZmgg2N0vOppJ4Vvvt/PPbNaPocvl/qRG5IwybmtEoqpZNLgUbN7eylDBracDGm1El076jhSHEGtknC73aekQwjQ2FjN+y8kI0kSDU6ZDz8NIEI6MmwW6rw+Ai4duw+EGNDbgNEoobTQKn0CMjIhlZfEwRX88l5SvAtRlgUvzXfz4fw9GFLd3Hd788pHbraWe+4y8OSTawl59GhsHu6cZaJdWx1Tbq/G2ahw3TU6Dh0Ns3pDEJ2WJsl4TpaWC0aYuW72m7TL78bAgadXxUlLS0NRDLz2joftWyWMVoW1P2Q2Sb7PHGDkuw8ymTijmlVf5zTpsvzHcw7KK2WWfZJFXo4Wr09hwUcezryonAUvpRKOwviLrVww0kx9Q5SFi93IP3m5baqdS0abufneWj54NY0rpjhwaipJlltOOr3GKr79IAuVWuKL7zysWBvg6vE2BvUzcOVYK3c9UsdZg42kpaiZekcNffpdcNquvQaDRCioxurOR4ev1XtTJalRCTXdpAGERYhiDuGMVPPsU3peermOiy7Q8o/7bcyeYWLhswWk+Zu7+NZZD3LPjBhREIkIDK3o1gCoVDFt1Vw6cIR9dBdnNCNUj3KASDDMhRNq0dV1REUZXcVAaiprsFgt/PTTT4wePbqJIVAkEmHlypUUFhZy4YUXntZa/W9Av4H9+O7LpUSIJeXZtWfxzH2HePKZKmw2cHmjBJ0mkl19qM3aSCCg0L2zvpnr4hdLPXy1oHn3RCQimDjOzDOvllGp/oN0Z/94wCUQHD7W8nj6uWebWfhpIxoNzQx0TqB/bwOSzdFERzIqImjRERUSny/+4LTJz8lTr2H+ve+zd1UG5qQSoo166qM1hCQHz7wmMfRjY7MxpmOlEbZvl9m6Ocjn6R4evCMJvUqPESvdB5qbEJ8n0K2znh5d9Fx4dSV1DTKzptlxewR6tZZHHjBzxy27yXYObDYiWJuwh4dnnzzewg+CpIbyW/yeWiU7h6u0nH/+xad8/ZmZmew+EGHvgRAvvuXkg9cyePxFZ9OxNb/CLffXccEIM/166TlUFKasMopBL1i13s+x0gi3T7dztCTC4y82cM3lVuY/l0pFVYQX56+mokJw5Rgjv2/yc+OdUfr00LP3QIid+8IIIfD6Ilx7SzWP35fCWYMNTf72vkMhDPpYYpB6XOB/2CAjP36azZHiMA2NCrfcYGfpci+KDEuWefnx0yyWrfBxz2P+Ztf7dwgHI2RL7aiOFqP+m1BOjZqjHCCTvCbE5wkkSWlUiKMEhA+XU2LarAY2bRTofWnIQqY8UI1ZYyAp0B4/BWSRgxtnq0mGm4Ymv0uQkukkerObjRiEEUFMNyuVTNrTg6iIUkMZFaoippzbl/JaifPOO4+LLrqoyXH/X/SPTwc2mw2VStWsy9PlcrVqAGe325u93u12o1arW9U5P13zN4DdO3ai0UE4qKNdw1n8sX0NZwzV8uvyUjJFmxZN2+qpoQ2dqeQYCSTRid7xPU4RCuXKQbZu9ZCr9KCQ3XQTA5olWXXWA7zwkJVOHT34AoIenc3MnuOiYnVPZs46wLoVWq653ManX7t54v4URp0T4eU3D7JjV4QEm4qZV2l5fn6I5CQNAonMdA0mbZB9m/ajRc/OrbsYPXp0i9fcEsLhMDphQIno8PmVuJv7X1FVGyUUjq3l7IdqGTHMxAuPpjLikjraOIc16crXSwayXQP47MNN/PJbFWFHMpI6gY7twxw8dIToUXOcwDuRECZKJxNBq2IneCSfs89fi9kk4aiTMCcF2fBTVpNYraIqSm6OihHD1az4WSLp+DF0kp56j/e0jfDcbjdjLhlMp/axz7S6TuaKS01cOMrEIxnl+IvyMGKmJm0TH39spH+vk7H6kIFGtu4KcNVN1XTsLPhp+R+k2w106KJw8ZlaiktkVq+FNevCjLtMz4efu8jK0PLUg8nkZGnx+RU+/srNFdOqeGCWnfy2OuY9kMz0u2rolK9Do4ZEkdakQaOco7SjSzNtWYBcpTPbDhaTlCVIS0s75bUIB8LH97lDhAlSwTEqxDF06MkmnwQpiSQpjaAIsEP3K7m2ZDSygbDeSbdeCgtej01w/bEzyKYVWRgMKvqeWY+2uAfOVuzd9ZKRqIhg0Kl440U7Gg0MHFmDIZBJZqAzeox4GxtYuuQAK36vokc/0PgSySvvAkBbQBEyAggRoJDdhDRuxlyUxJhrq0hNkujS0cDK1adnCPh/BYIGAgHRhPhMTlRTXBZpsfvT51corYjw8VduZtxgx2KS+G1dgKW/eGnbV8vu9ZtpG+2J2yWaEU06nYTGGG4m+3ECsUaJpt2AWq3Ea/PS6Hl2CZu3BdFoYerVNr7/OKvF/UqWYwYxh4qCGK2nbv4mSRITrrqJ11+dy8TxNt54Ji1+7uWVESZMq6KmTiYjTY1KBTOuS2Db7hBCgT0HQvTq1ryI7fEqlFVEmXNbEm6PwrxXGmj0R5CPtyyPOd/CF995mNtK9+cHH4VJOq7hqZY0dBX92MV60sjGo6njzCESJpOKiqootz5QS26WhhefTqDWcYz3P/aRWpGJOqzl3AtHnfI6eDwerFaJQNCHnpbJcNnoxuWJUlkjWPCJi2nX2OJrFYkI7n/SwZgLzE0+n9RkNVt2hMjpFKW4ZAuZnl6k1vdj2s3ruO76IL9t8PHZOycNLa+53IajPsql11Uw+daYe3xGmiY28bQrxJzHHeh0sWmjO2ckMv6ik/GBx6tw4501hCMxs677nlBR74yg0ylEIpFTNgXUalT88muQGyZZ4sSnogh8jVre+dDLnNmxOCYaFSz71cfe/TJXXqXmlddWYZNTsYs0QgRpoIZs2pEiZRIRYbIy1K0SsDqdRNrxKbmrx7ccG36yIInug7cRDGdj87RDjYZ6aqimlI70ij8TkkQGtcnb6dWvkqwsCc+aAJnFo9nEr6d0/aeC/5Kf/2GQZRmzCZzqCNFIBDhZjTfUdOSx53bz3muxYOnyS81s3NLAkiUrMbvbkSTS8eOmTF1AulrDhDHm2ObWVc/TT0ebCMhqJC3+iiQWfebl+qubBuc1dVGefsmNWc5rMub0VwgEKlQkR/NYtb4xbgDxV+j1EnUOGadT4PV6T5n8tFn15GTFyLrRYx3oj/QnW8Q220wgXBTimskb+ewTiasnGPnu86NQ33JVoozDWNIaWbo4C53u5JdXrZa4d1YCK1ZXc+aA1rtZJo238PaicrxeD3ffksiR4gjrt8jcPyuJzh1iG9LjLzpYuNjN7183JwdVKolnH9Jxx+MvMnDg56d0/ScgSRLZWf1Z9slh8kQb+ly4t8Wuo04d9Oh0EuOur2TU2Sb69tSzcq0fv1/w3ivp8ddZzCrunJlAVqaK2XMdrP4mu4kRyNgLrby6wMmbH7iQZcGS9zLJSNPw/GOJ3HrHfqzR1GZJlkN/lMsv0zCof+weG9jHwPotAW69P6bLJ0kS8x5I4fIbq/j5s2zWLs3hjAuW4/V6T9kES5ZlDCbQhlQ4A3UEaV0IXhEyCgphEWIPm2hPdzqJ3lAfSyx//6CSdRsPsHJpMn9sr2L7aj9Jri4YMBHAS6n2ABdc5OfaK2NdYt066XjwqfpWq29bd4UIBBTUqEkjh11sIEfkYyGBIH4qOIawNpBsl6kp02NOq8EYCKHz6Kk64KN7bwMrVqxg48aN5OXlYbVa8Xg8lJaW4vP5SE5O5oorrjildfrfhLKyMuyksZ+t9BBnoJG0pHm7g7c7LtFANXvJoT0HVVtRN8BHX3i5+Ybm+4tKdZKkFELw0VcePvvGg9kkEQwJdHq45jY/C9/eQG5dTCfWhYOd+0K4PTI2a9NK6cA+eh56Khof72sNf5U4LucoGeQRJYLTfeS01+OiSy5iwfyFcCCZBHc2B6St9GcEjWEDHncRk2ZW8+g9yXTpqEOWBUt/8fLQo15MNV2p0RcyooeeCWOshILwyIMHeXxy6+c/eYINrUZi7p1JPPZiPS+96SEUUJGTpWH6rCDvvL0Gs6MzJsWGHw/+tEKuvBquvCwWWAWDCg1OGXBhEfYWq/h6YTmtMRaDwYDRaOGG26tZuiiLX37343I17UC47wkHs6fZGTksRvSdNzz2XIpGBZffWMmPK3wcKAjh8wtWfZ0Td+zs2VXPBSMtPP5iPUuWeejdTc8NV9lwexUSrCq27AiSlaHloTtsJNrVfP+rlydequft59Nom6vlx5U+Xl/YyKdvZfDWhy42bguQn6dl6S8+SsojBIICu02ishJWr43QvYsOl1dGlgXdOulo2/b0undOFEYNGh31kWpSaHk00kU92bSjjspW9680ctjJejTVKrZ/25EcJaYhGRFhZGzURiqoowITVjLJYxcbSBM5zT7TqIhQSyUJBKkQxejQkUkbbCSh0QryIp2oofx4oVJiK6swYSGVLNorvalpsONsqOTcc89t8Vr+p/WPIdZJlZ+fz549e+L6xgB79uxptXDZsWNHtm/f3uRnu3fvJj8/v0W9z38VQjQQCalIqu8c0zGr6Y3oWsBl41V8+91q2sjdSOWEaVsF5RylM32Qkamhgr40HSVTSSryot1xRbxISIQIspfN5ImOmLASwIc76RDnXRpm2nX2Ju999zU7I88twlrXlTcWFPHo/Qm88q4zbpr40lN2AIrLIlw5vYrnHkllxDATkiRR54jy1KsNHDpSQ8QhUKlPXc8MYsSxL+wj2duR9z4uZ/bNzfd8l1umziGzbIWPrp30BEOCK8dYKSmLUF9uIrOVEdZMfw+KCw7RXRpIXfIODhVVYzKf7MT1i9ha/Zn4PAGDZMLc2A5do4EepGHqsDEeq9U6olw7zUnVMRNqVzroEnD5KqkUxWRJbfELL9m52c2O+c/w1JP3kZka4Yn7U7nviTpm3pDAr6v9qK9NYOlnSYy7eiO1FYmMGCmaEJ8nMLCPkfOGm9h3KIQ1NURuexn0Kho8gjl3JvDy02qunlFNaooWRcDLT5y8brNJxYzr7eS30XL/vHpefjwVlUpi3oMp3HxvDbmZGszipE5vVETwGisw29zUyMXoHG2xc1KDTpIkbHIqSYmnrgUPkJiciIKCQKEtXUgnFx8u6qiikN2YNFrSzAloAybSkiWS8+qYOimBS8+L6brv2BPkH8/X89CdSRgMKg4UhJC9ZlJJ4SgHkIXc4vOrmALsybE44NqbHCS6O5Mld4gX+xJFBvbGdIrZgBAc74Q+iRMeBiYsyCKK1Sa4/NoGrrrcSkSRaZOjYeWaf80c8X87QqEQKUlN45fbp9uZ87iDT97MaJLnCSG4fW4d11xh5bF7T+o9duus56pxFkZPqODNhSZefHUTzrIgP670NdOOn3KdgfeeKSQz3KXZuZRpD/LgTU0JNyEEsx+qw2yW2Lo8jxVr/RQcCbdaqFn6ixejQcKg19CxU4fTWguD0cL1V9qYcGlTSaicLC0/fJzN+KmV1NbJ5GRqGHVFBQN667n8Ugu3z61j6aLMJvGtLAtmPVjL4/clc0bf2H5x7tkmPv7KzWPPuPH6FEYOM/LqAmeLk4bvfODBeSyR9D/liCpJRZJI54h2J1ldG3jt2RQCAYUbZlcz/9k0OuafJPVunWJn7pONfL7UzaVjLz3lNaiqqqJXHwO71x3EHjqr2e8VoRBJKufr97O45b4aDhSEGHl5BR3aalEUKKuKcMNVNib9hbjbuDXIzZMT2Lw9yMZgDaaem6itljAImW9+9vHUQ8lx4vMEUpI1rP0uj25nFXPzPTWUVUYRIkaktm+r4bc1fq6faGtCfAJYLSoWvZbO2BsqOfdsExazCo9PRXml95SJT4BAUE00INGl08n3CAEGlY433wricIaxWdV8ujiCoTEPjS+JkORDEkcI2WooCVSTE+lOH4bFyX41Gmodf9NgJgvCYUGCTUWtI9psTQDMJolOXRQeusPPok93UFoWxX1IQx/fWU3215Dk5+F7E5hxvR2AM873EiSA9l8wBGwN/yU//8MQCARISVRjUCsU7ttNNvkc5QCdRG+s2NmwNcjcZxyMu8DM7XO8eKst2AKJOIWTco5gJ5Ue8lBEicJjc/Zz5nlhyqvCqFr4pFOdfXjhyW18+0M9t80wkmBT8cNPIb76OoyvMgU/dYQJYadlceAaysmmHT7Zw/bdNS2Sn0IIdu0LUVwaIRQVpzWeoVbrEULmzQUeKO6CVTStMukkPVl1ZzLhutUc2pqBMbWWWkcFaVLTALJWlBPET7dcdZMH4p9x1XgjNbWtt/FrNBINNTq6d1MzdVLL3R8Tx1nZuivU6t/IztTg857eaBdAQ0MDhbuL6Sz6Uas9xoUXNN8EhRD8tjaADh0JNpkhAwwcLo6wZmOAnz9rOaCuqI7y5H3JLTogz55mZ8kPXn79IjtODkwYY6W0IsK8Z36jjbYdBl8GEcI4LUUMHRnmhXlNx+6GDTLywedujhSHad9Wh8mkIiVJjbNRJtGu5q6ZNl568Ske+cdTp7QOhw8fRqcFS06YkqJiokTwiJbNFaooQSbKDtbSlf4kSCfPTZIkkuRsHIUyL79VzIdvJXHdrGqqSp14A5CXo+bMdjJdO+maOOIN6mdg8Tee+Lj0CYRCCk+8VI9ep+IQO+nLMJJIo5pSnNShQ0+CWcPt91tJSZF4cI4AXYA5N1v4/Ot1GA63ofRoOZeMu4idO3dy8ODB+LE1Gg1nnHEG48ePP2WS+H8TVv+6lnZ0IUyQPWwGAVHCKCjIyIBCFcX0VIZwRLWJ51710r+vjgG9TwZk4bCgrFyOEz9zHneQkqRm6aLM+FhGeWWEW+6rZcAQLYe+r8ElGkklm8bKWoaPrWDpx5nkZseS2EhEsPAjH/VVWv6IBFvVkTxWGiHsiQXEURGlgiP48NCGTtRRSU5Ox9NeD41GQ/8zu/Hl4a+RwgYsahO7lLV09PUmtKM/247t5bI91ai1gmhYhdqRQ6bvDLSSjurwMaprY4mU1SYRMtQjROvC7yeaTUwmFc/MTeGPrTXs2qrj7kfq+fGzDK6+QuadD4ooLJLZusfP8iXptM3VoiiCp191sm5LgHHj9BDdx4rfw1CXRaq7qbC9Kcl0WuSnJEl06tyPitK15GRp+fk3H8GQoOhomI75OhpdMuVV0Tjx2XTtJObemczVN1dRXBblywWZ8b3tz3jojiRWbwzw4WsZ8c/1sRfquXWqnZuvO3muI4aaKK+MMHpCBSBo10aLAKbdVUt9Q4Qvv/fQp7sel1shLVXN5Ak2TEYVS77zo9dAzbqeNGorOX98HbNvNeJ2N57yOgAYbQYaXfUk5bk4enQ/SSItnkyfgEvUo0JNttQOv/DSiKNljWNJkJQWQvgtpHpi0x7FooBGHGSQRxs6UUsFDqpw46QtXdjLJvJFd2xSIkIIGnFQxF40aEgnFyv244Wfo5RQyEUXaNj4x3bcNVrspOLDRU8GYz5usuOgAllRI4T420D/f1r/GOCSSy7h9ddfJz8/n06dOrFy5UocDke8O3Hx4sU0NDRw2223AXDeeeexfPlyFi1axKhRoygsLGTVqlXcfvvt/9bzUqmh0aEmLWylJmk7ijbI7i06FKuba6/Tc/DQfvbt24vfD+lyO3pxZuy7L0pJp7le9QnkkE8hu+nJYCQkKimmgmNIdgcrl6bQuUPz2C4tRYM5MYStJoNVqw/w2AMSH72REUucX2jgiksthKMK737sYtkn2U26sVJTNLz8RBrllVX8scLO3v1/nPZaBEJ+tGEb8+fLdO4Y4PyRJ8mHBqfMuOsrefaRFD771sNDTzmYcnXsuX2kJILG17JEAIBZshIRsY7/gMrDjt0RQnWJRAgSFiGc1LVaaIBYIaGYAszY6NM+Fu+EwgoXXd6A8fAgsqTj8WMY0kR3CtiFJFSEbB7m3vHiaa/D5k3LyW+jpl2eBp9f4fWFjXh9ApdbJjdby9bVaUy/u4brWolbAUadZeKxF+p58dFUxl4QkwnZsDXIrAdrmXmDnY/eyGDoJWX8tqTlWPK84WbmPlNPt+PJdkaahsoqGWejgsrqgkZwqWsI5O3mlbvNnHu2HqdLYf6C/Sz/UUW2Y+jJ5FcSROXTS3Ij0RASKrrQFz1G9rIZCzb0OoncvCC33qSmTw8/BYUuXlsoc/F5Zj75ys27H7tIsKnolK/j5cdT6dBORzQqmHVfA1bHmUiSRNvjpqhdRb940d8tnBSxhwhh/HVaJlxXz6q1IfpH2zebcpAkifTG3gCoJTWRv578cZiwEJU9zL03kesmWrjz4VrcHgW/918zR/zfDr9fUF7VVB6kXy8D11xu5eJrKrjmcis9u+o5Vhbhg8/cuNwKC1/KbXactBQNd82wU1uvkNNW5p3XMrh9bh0qlcSFI01xt/f8fBWN1iOIcIAkd2cMkomA8FGs2o8muY6PlgiSkyW6ddZz+FiYtxa52LkrzIdvpmE0qrj4XDNvvu/i0tHhuBb5Cfzwa4z4PFYS4erLrASkbqe1Fp989ApL32/5+52SrCbJruaayy28+YGLD17NiBsxde+s4/KpVQwZaGRgXz1FRyIs+TE29fdnwyeIFcPfWuhn4lQH332aysdvZHDrA7XotBLnDzfh8ws+/DiIpzSFNGffZt8DAyY6nnWUbz/MRKuV+PALN5MutzYhPk/giYcSWL8zeFprYLfbaXAKzhwR5sC63aR7e8T3lLAIUZ28lSceNqHVSsy5LYkX5jv5akEGN9xeQ4NT5oePs0hOapoLe7wKX3zn4efPspg6ycboCRWo9CHefjOZgX0MXHxNBeee3bLUlFYrMfocEyvX+Xl2bgqXXXSSmJ54cxWzp7UsY2Y0qmiXp2XjH35SklSYjToavadnlByRo9hDuaxb52TiuNjP9h0KI8xeLr/YxtBBWo4ci2A0gtqpxYQFh6hCg56wWwJVmHKOYMJCoojFi/Xqcjy+EOddWU5GmoYpV9sYPsQYjymW/epl1FlG+vY0MO+VBl55ormJ4aIv3Vww0sKIYSZGHI/Rzzy3DrFfgeOyEkIIPLZirpsQy01cbpmUJBWl6bugXo5NfZwGEdwa/kt+/ofBZDJRXSfTLV9PzT4t5apCjIqFraxChYp8vRanU+HCy1x0D55NxvFuziwplmDvYwtB/NikRLJcA1j78xYGjnZitCi4PA1NSCCVpCLLeQYVv9dy7Y4/yJLaoHLnkqvENDbDIsRWVuEUdc2q3E5RR4QQVsmO23qUr37wcu+tic2Iv7c+dFFRHaW6WkV6ippQKNTqqNdf0bPXUNZsXM6Sb8MkRXJaHJ3USQakoImrbq6kplKPQjU1oowUMhHEBMtVqNBj5OjhQKsjUheMMnH5DTU8eGfLG9KyX/1oPCl06+xr8feBgMK3P3rx+/9+PEU5dSmXOL76/Cus9bHquBTVUlXV9CB+v8LFVzpwHk7H5upFmbmcR2qP0b+fGotZRUZay1/z1RsD3P6BvcXfSZLEkIEGvvzey/VX2SiriPDoCw3UOaKcMwJKyw8TVUpQqxU+eCKRswe3PP5wyWgzv28I0L6t7vhxT5IqZw0y8uGX6055HcLhMI46QWY3mcy8ICWlCgfZTifRmwSS40FKDeVUUkw2+Tipa3LP/xnJkVy+/raQSy4IsXd/mJ2rMpqMQFxzSzWRCFw3ISZYfv+sRMZPreTX1X7uuMlOWoqGTdsDvPuRi6mTbDy2J0pQ7abItookX3sSw6mYVCYCKYcZM14wY6qdiqooJn2U5PLBLHh3HUuXpHDdzBJq6uDqq6/myiuvpKamhmAwiMFgID09HbVafcrfmf9tqK4qoyOZJJCMBRsSKtrQCZ2kRxEKDlU5Jdp9uPVFdHGfw35+Z8LkBtq0VTF8iJHqaoV1G6IIfxJrNgZIsKnw+QXP/6PpPZGTpWXx25lcOrmSuuQdaBxtaE93FNGFbYUrOfPCCgwqHcGgKlbdVNLIDPWj3vobr7zr5O6ZTY8ny4Jb7qulvFZPLRsAyCCXPDohSRJuXSVTxzc1lDoVVFRUsOSjZWQm2MjpEKCm0cHkK818+dVWDh4USPVq1PUW8umKnRSqKeUg2xFCYJQsFBS5qamLsugLF3ffZuW9xe5mQe4JfPezl9HDTTFiy6Vw561m7r/NRNk2DWOuruG5x+08MicBv1/hpntCrFrnZ+qkBO7+h4NunXX8/NlJvSMhBC/Nb+CjN3aS4eoHgE+4ad+t3WlLX0ycdAuLP9gYO4ZfcEY/PbfcV8t7L6dTVhnlzP6td/AP7GOgc/tYgtuvhS4oiE0DdO+s42hJhI75OpyNMivX+ln3ffPEKSdLy723JfLy205m3Win3inzzOuNmAww59ZENm8Pcs0VNi4adfIaB/UzcNv0CBeM3UPbqpG499Qw+94dtOt0ep2fHbolU3poG5awhraiG9tZS1vRmSTSiRKhihKc1NGTQUBMB7mUohbJTzmthA0/ZfHaO15WfVZI0KNDJkpvhuDW1uBJ28egHpCSZGTlhk00VJogquMQO0CABh1RIujQ05sh8c/dhIWO9KKcw6Qkl9Gls4otDkFQ9mEhIU58AlRpDtMukkiv3oP/9rr/p/WPAYYMGYLH4+Hrr7/G6XSSm5vLAw88EC/eOp3OJoZMaWlpPPDAAyxatIjly5eTmJjIlClTGDz476/ldBGRo+hMMm3O2cEDd1tpm2tkz8Ew/3hKy3fLgsx/IZleXfXMX+Dj94XJaIk9dxu1VaRG2rZ6XD1G0ESJRiPYpETa0x2/8BLMXhufbGkJkhSTFJIVQXVtlOW/+9m+VUJb0ouXN3rJHVzMwD6GVk1I5j2YzOV/RNix6fTI7MLCQpJ16Rzx7aNDbS/mzDrGw2m19OiqpbouysEjQQJe+Oo7P089kMz1s2viJiepyWoUvQ9aDuUIixBqYrr4dR4fnQLDsUoJNOKggJ3HTTP/fiJKQiKod7Bio5v6h0IUHYkSOdqZVKkpQSFJEp1FH7awglRLCr179z6tddi/fz9mE9htKixmFULAkveyeG+xi/OujLk1t2+rIz/v75PF+R+4+OnTbGrqZEaPdVBXqUMjdIQ1Ou6438naZXqMBqnFQvkJDO5voLJGJr9NbJ01Gnj4zkTuf6QBn9NNuP0ONv+cES84pabAK8/o+PlcP3Pu2E5WwxkxQya1A0tITSQSOeW4Z+/OHWjRY8XOLtbThX5EpCDJZ+xi6WeZcSPAM/oauGaChZvvreWumYksWeZFKHDDRBt2m5oflvu473EHpcfUaNiKSqhJJp1s2nKQ7SAgRBAV/z/23jNMinLr+v9V59w9PTkRhpxzEEQFVBQDJlRUBCOGo2LOOWEEs5gVE2ZQlCRJcs4w5GFy93T3dI5V9/9Dw8A4Mz7wXu97Xc//nLP8IjM13V27q+7a995rr6WiC/3S65cM1QsCSGzESy2ZNHWoNh1Z5xQhw9+0I+tFHRUcIIQfKaRm49Y4F59v5I8/o+g1Kiy2plJc/wUo6KhxJVi2OsJpg48VoMack9asfui5On75I8w5I0xcfqHlH/deY86x8K+H3QTDCp3a6/j+o3ymfeDj9fd8RGMCs1li2CAjv32bxaQHKqiprUWFCqNJYBUxzj/LTLUrxYtvelGrJfp01/POizmcPbaS0wan8wy1WuKzN3OZdL+Lzu21nDvSTCwm+GxmAJUKyiuTXDzaypmnmXjj88qTioWruhK7rWXWeIcSLRu3xZlwha2h8Alpffd5MwtZvCLK5MdchCIKG+a3bvAW+TvGXmTkvRfs9BlWy9hLdFxwtoXFy8NMedOH06ElsrUHuTS/V/fjwepRNYxh/zovxIy3m3dzlySJUaer2LBhA0OGDDmhGOTk5BAIaZgwWcvytj6+nrkAi9aEQCErL8X7j1k4fajxSDx0VLtk1m2Oc/opRgb0NnDW2EpefCyLs043IUnp/fGUN30893BmA0ni9uvtfPiVn3GTquncQUdldaqJzNTxsFnVDO5jaMKCjERFE4+U41HSWsvVt9cy4XI7V19q5erbT5z9LYTAZJCw+jNZvKSOOo9MPCG4/2k3K34ravS+kycJJtx6iHlz91OS6E/HI3vlhBLnADsoYw8H2YUpM8S1Vxu555YCnBlqKqtTvPlRPbPnhnnt6Uz+/CvGPY/76N3ZhFadZPvOBGOureK5h7Po0UVHeWWK6V/4qapN8dHruY0+78B+WtbtCGPFgSIUDug20aefwrc/h3G5FNZtCzNpgo1p70bwJBLs3r2bnj17nnA8WsJ/i5//y6BSqQhHdezdJ9OO7lQqe6nVHaQw1YEspQhRKvhp/zrapbo1OBIehUbS0EX0o5RN9OQUAHKC3amuWEX7TnEOKBvQ1w5tpPuVEHGqzFvJDHYgWxxx3D1yL8cI4ySXw+ylXOyjgDYAuKkiRYou9CMhYtTJLjLLihlwZhUP323jlP4Gql0pXn7bx4aNCsGAmp++dPLAsz7C4fAJM9iunXgHN0ycRTwmNauzchRWnZED+0Jk+buRKeURF1F8uJGATvRGLxnYJTaiqbexYGmAi85t+v6HK1J4a/T8MCvMZWMab8YDQZknnwuREe7Kjp0bm/xtJKJw+c3VXHOpFZMp1uyYLMDO0jgFhSd/01ZX1mAQJpDAKfL5dMZuLjzXyLZdCSxmFe9+ECG6tQe2pJWgfT+yIUjgcCa/19XSsaOKVEq06AL9T/rJNquKdz+tp2M7LY9P8fDWCzl0OY5Gv2p9lFsfdFGY1/IyIisC1ZGvLhZTqHXLZDjSP3B7ZDSaEy98rFm1BjliYOtm0Kt0tFG1olwp4yC7UVBQCzUyKbToSJIkShAd/7Rxkzh0UHDBKMhoo23UpdJqJb56N4/PZga49IZq6jwpqipBq9JSYRbccm8dJSVqTh1o5PuP8rnnMQ8el55cVTH/uiOA2VTF1q3lFBZKjL/ShF4nEYkoVNemkJJ6NJKG1hmDee4NFy8+KfPcm+nPqVarKSgoaPgcqVSKOXPmYDKZuPrqq084Vv8uEOoItZSjQYtAoaPUK12ME3XUUE5SSWCL50NBDbtiK5HjWoRRZus6HcF1HdBjpBA7SRLcNnkZg05RuP/25gsnFrOKoQMMlJUqtJO6AelRD4ecR527BssRHUMdWuII9plW8M5DTpaujjLk3Eqy7HratlHRu7eaH34NkZetpo26HTlKm0bvExVhtNleHI4Tk/84Hu+88R5Ou8STz8Km7SrWblLz+TcR4gEjneiOU8ojIoLsYSv72E4rOtCNgUiAS1RxoMrHyEsqUICeXQ3E4wrL10Y4dWDj7vWO0jhrNsZw2CRemOYlP1dDRVWKqMVHqjaXDUttnHOpG4tRg5TSUelN4A8qBIIK3nqZm65pusm/93Yb8xfWEVsdJUEMd94h3nz55CRAALp3786e/WnGx4hTjazdFOPdl3J48Lk6PF650Rr1d8RiClpd2qn5nwTkI1GBJKV1ki6+rooLR7W8Tl11sZWffgtxuCrFOx/7+fzNXJ553ctZp5uZuzjSqPB5FK2Ltdx4vZ6vX64gK9WKw2ED1dX1JxUHiymK3h4jXJNFkVRAQkSppYJqylCjIYdCWh8ptgPo0BNvRirELSopbh+jqMDKS0856L2gjJqgnr6chl9bQ8aAHfw5IxOTUeKmO33oA4V0TXXGKJmJiyjl7CdGhJQmRJfUKc3GtFC0Y8HCg5w7WsPuNTa0io06UcNOsZ6O9MZvLKOoJEp1TRVa3f8O/eNRo0YxatSoZn93++23N/lZ165deemll/6ffR4hBFptiolX2Hj6gWPNxtMGG1k0y8A1t7h5/e0Ac7/P41+TzMz+ZTcOdzYKMrpsD3LACuHcZl87gJdWbRQSmjWs2StQyQYMmLB79Hh9crObYVddirBPT0xXRp4jxXnjqqk74CAWM1OCmVYUsGfPQUaParkZ0bGdDqEPIYInp2kYDAbRK0a6MZD97CDpjaPzZnBgdwg9NjpyKjvZwA9fwG9/1KKok/z8W4RT+hvp3lmHyuFG9jTv/F3BAcxY2a5eSZfoYKxHCpZ2Mqkz7KMiuRuDbCOXps0QABeVaI1xTr2snleeKcZgUHHaOW4sSsumZA6RjafWw6yfZjHmkjEnHIfDhw8jywql+xN8/l2AO25wcMWkas4dbub5RzJ5fIqH8soU/pBMeVWSIQOaauFt2hajQ1sthytS3HhzjHz3MAqPMByFENRpDnPmRbvQmpQWpxwA6rwyahVM/8LP7LkhQhGFj78J8uoLdibevpQPnsxslml/7pkmXixyk/DEqVLvRWeK07mDiQUL/mD06AtPKA4enwc7xbipJJsCTJKFqpzN/PRWRpPcV6WSeOWJLCbeVcsvnxVw+UQ348bKaLQpPJ4U9SkdTrKxYCdKBA+1uKmiM/2o5hAxIvTl9EYse7Nko7cYxmaW4xDZTUbkhRAsnD2PrEQb2kjHxqYPil3EiNKe7hgkE4os8+enh/nux91kptpxMHaYkef0OaEY/KfBoFOj1cDN97h4Z0o2I4alWZqKIpi7KMzCZRE2zG+FyaTiu1kBPL6Wq5+pFGzdkcRgSD/zrRYVj9+TyRlDoqxcF+HBOzLx1cuMvbGa7z44NgUE6eNvuLuWnXsSZGdqcDpU1Plkzr+mEr0BLppQjaSSuOkaG+efZWHW5/ms3RRnxdoo8/+Msnalhj4DU/TsqmfoQAPxhECnb3nN/DsURSESSVFdm2pionQUW3bGkWV4dHJTkopKJTFymImrL7XywYwA+n/yNtAoVCmH0R4y8dbrKiRkTLlJ3nk5k17d9Zx5zj4y3U0nDOIihl/lwlaWxWvvBLjnNispOe3h0BK0mjjJZEs86eYx6JRzmP7FT7z4SCaReIoXHrGi0UhNSFm+ehmjXuKND+uZ8XYuvy0MM2mCnXc/reflt32YTBL9exn49I3cBgd2gE7tdbjdMrdMtHP5BVbOu6ayRd1UIQQbt8V46bH09MHQgcfW3tZFGnaUxpt4ExzFrj0JZn1WyJ2PubjnFgeIE9eDlyQJWSh4pRqKqvpy9kXr6TdQ8Pg9ziYFV5VK4sM3nPQ91YOt8ti+SCfp6ST6sIO12E0m7ntYzfVXH2tUF+ZreOnxLB55oY72Aw4Ti2qQfZlsrXSwelkdeSUqenVXM/72GsKR9ATC4L5G7r3V0eT5UemOcVjag1qlwk8dyVSSyCoTh5YUohcmgloXj++qoXU7GYNZoP67ltj/If5b/PxfiNqqOAGtCoUqAhn7yNdZ0Mg+4nWZ2KQM5JTUorOnXjIghEAW6cTOKJnZsEkmK0dDUhMm0mk5Pp8FTcxOShckovajjgsKwx0bJWaykNPj9vTGJFk4KHZxgJ1kkkcrOmLCkh5zU2+iIN4anU6iqlbh1/khvv45gN2qonRPitauEcSIMOX1zdT7ZTIzm2cINoecnBymvPINYy+4mEzRvLswQFIbxKTWYDvCaNFLRvJo1egYO860RmBtUxdVIQRPPBcip3YQTz62jVl/uLnzFisZdhULFsV454Motop+WCUHe3anBesL84/dOq+97+Pm8XYuHGUh06nmrsfcfPhabqOkKxRWuO3hEM9Nuf+Ez/8ounTvzAr1RmxKBgIFfz1Mut/FOcNNeOsV1m4Lodi2Yc9KcN01Fq651MLBwymmvKUhHJH5dX6oEeX+KPp00zF3UZjRZzZfjF6xNsbUZ7K476k63n8lp0lR4ZT+Ri4ZbeHrH4M8fm/z3+usP8K88EgmQgieetXL9VcdE5h+66N6LrviwROOw/atO5DQkpsqoo3UGSEEeqyUUUqcGAIFtUZGl8rGSQ46DNRS3uLrKUJBg56uDKI6uLphdPYotFqJm66xM+FyK7mdKsmMtaGI9uglA2ERZGvFTiKBAD/MrmFPqUJSl6JN4hS++nYJ65Zkk0gIprzl4/rJtRQXavH6ZA6VpcDXB00uWLobqaxIMHyogRfebr6zp9FoMJlMzJ49m169etG9e/cTjte/A1QqhXL2o0FLP05DEQo7WYceE63ogA49frzsP+glk3xK6ELcE8NFBQfZTXcGIkkSOvTkVJzKitV/Mv3VlotjJW20ED2W2KZEEi+1WLHTmo5YcBAjTAUHSKWgokph3hwVprpueFNOqpdGmP3DHs4cbWTc5Xrm/l6KJmwkgxwECrXSYUTrvYw6U0VW1skzOpYv+YuevRU+/NLP0w9k8sIjacZzrTvFA4/vZPsiH5nBzijI9GJoI53nPIpxihw2HljMLzNtDD/VzPTPAky41cOpA6LcONGEWg1fzowwf1mIXt016PUq5n5b2JCwuOpSXD7BS2xLL6x1A9jFBgwqHRZLgo0boxw67Of1Z1pmMP7rVgM3bl2GNuLErNM2KvSfKLxeL/GExLLVEW6d6OCzb8vQ6+Hr9/LweGUuvaG6xU3697+GOP8sM/sOJlm7Kc6gvk03GamUYPP2GFlOFT/9HqKklRajoeXmm1otodFITP/cz8N3ZlDtSnHOcBNLVkY478x/KJqONfHFh5XgbkWGkos3dPCk4pBMJpFlQSqmAyltYhgiQGdpYLPH+3ATI8JesZVM8lCQqeQgIDG0bfp5JkkSQ07R8PvB9PMilLODpV9lYjCo+PzbEOvmZlMQ7t6QK+glI+3pziFRiqz3opebNxqQJAlt0sa2bUGK4+mNfhupM17hZoNmPpefr2fMhVbuemw3rVt1+K/+cTPwer2opbQG798hSRJTn3cy6OxKeg91M7C/lrxWKXZ6V5NBDnffZuHdDypJhTo0Mp+B9HOwUrubU4q07Nkj0EoSKUMIWROhPiJx3rhqFvyYj8XcWBdu0uR61K52iNZ76NzeQM0vTjrHexEmSCUHiBAk6E2ybWfL9467LgUpNQonNxLTrl074sYwhoCRbvRHFimSpM3k1JKakPCnDWdEHe2qRrKJv5g1O8Vdk9K52ysvWLj99hUU1J3S4G4vhKCGcmooQyVJdJD7Npoacdu3c8NNCe79Vx5nXeTGs62STKUx2yosAtRRTZcuEd586RjzPZEAAy3HwYCRelnw1uvvnFTxMysri1RKIp5QmD03hF4n8e6UHNq3TZ/Tmael158DZXHOHVfNxq2xJoz32fNCnD3cxN0PBil0n9Ho+pAkiWy5NWWVQSK5+5g1N8Ql5zXNJd11Ker9abOO68fZ+PGTfNRqiVlzQzw/zYvZpnDW6c2PhwKMPkfLe2V/UdgqRUmGml17IrTZvuaEi5/ZOXYC/jAxEaE9PQAwZcQoyGv6WYEGQ9BwWGbHDij0DqaOasKq7QxgeKO9Rkok2cpqtrKSLPIpol0TeRFIj7TniCJcVKDHQMpYDwk9zlQhQcmHWqMQSNRTLcrIoxV+vMSI0kXq2/AaKklNAW0xB+xUcoBsiskt/C/zszlodTLPPZzFwD4G7nrUzYPP1mG1qlAUOPt0MwN663nkhTo0Gomf54TJzzRw68TmX+ur78JwsBNBvZ85CyJccKTZaTBIhI5M8332bYA7bnQ0KnzCkQLSa7mMvqqSOV8VsHtvgvufqeOcESZsFjUP3enEH5B56hUv+w4kmTwpg0F9DQzso+fzz5P0UYazb/diFCnGoL4Gbri7lsJ2J675+ddfS4lGBa+842s299p7IMHh8hQ6Hei0LRcbrRY1559l5pc/Qk2kvY7i6x9DqBU9ebTCSS4yKWpqDzPu+iryi5NYs7TsjaygKJyuGwghqJfcBAu2koNAVZXDtHe38sm3PvJzVcxbHObckc3vP+cuCjKh3cnp3fbo0Zup879m38EEu/YmUETaiEcIwdpNcTZujWE2qdhflmB7aQydRsWchWHWb44x5hwLl4+xkkgKrruyeQmBXXsSBMMKa9bH+G1+mFefzObeJ938/nVhA6P1KL74Psjpg0047OoG072juHm8nUdf9PDzp/lNCsX7DiaIRAW9uuuZdK2dT74JEE+cnARALKBDEiG0GNDuG8ry1CI+eLX53MxgUNG9q5rayigREaKC/SjIKEc8XWoVNxPHNW9y/PCdTn6dF+Lph2zUeZJ8MfMgwWqFMeebePguJ+Nv8bD4T/BUteGPVQZ+n1mFvdDFZ+87aNNKSywmqHEn+XWeQCgyE2+FwMFiOsZ6peMigTOVS/JQJ1ZXL0EyCzp0OHm5sOZwcirj/8X/c5SWlmJQzGh1CgWnb2P2N9msX2Xn6x8E7S/YRJVjPRJSi4wVAA3ahmQyJZJoklZaVZ6Ntao3Ve4EKUOApLOcmMYPsopu3VWUGlbgE27CIkiVOMRmllNM+4YFrBUdkVQK1vblHLKvYI00j73SVkAQsJTR9/zDZOclqayRIa5n7y4NtdUq9rAVKw62bFTh92tOWvy/W7duTJn6KgdVO5v9vV/lYsAgiexMNUlaXijjRKmjhmnvRNiw5dhCUuNKMe7mWg7vtBBUe5A0KbbtTHDFjbWMGFPL609byDs8skFv1FWr4pxL6ti8/dh7LV0V5YKz0w/Ls043M2q4mdFXV/LeZ/XMWRjmsRc9nDamAkVJF7JOFhdedCGhjDpSIkFV7l98/bmNz97IQ6WSWLIiQr/eOt5/28zbL2fi9clcdWstWU4133+UT5cOOh54po5tuxrHxh+Q+X1hhPuf8uAPNBUx/uK7AAN6GxjY10gyKejR5VgyGI8rfP1TgDsfdREIykyf4WdnadPY/zovxObtMSbeWUvvEYeJJxSuGGNFCMEHM+pZuznFRRddfMJxaFPSGgkaCp872UA9dXRnIEOkUfRhGA6yCeChI70okbqgIOMTzbt1lrMXCYnNYjlV7jjnj/VQ42paHD/vCjeFsW60k7qjl9IbB7Nkpah+EJsXZ1K6JpOo30gqCSrUUNmaG+/wMu6WGnp00TNvZiEfT83l588KmP1lPqLzZkKtalESCvW1h4lEBfF4y7pOw4YNw2w2s3jx4hOO1b8LYjEZnUaFERM6ycABdpBNIR2kHpgkCxpJS6aUS3+GE8DDBpayj21ECCGhYgsrUUR6LdRLRjRRB7v2thzrtRvjZETbNPx7Pzuwk0kPBmOXMlFLasySjU5Sb6yJPKa8oFBcM5xsuTVmyYpTyqVjZBjr/sjl3Y/CEDPjo44trGQNfxLK3sWyuVnM/TPK0KFDTzoektqPNxxnxjt5DBlwTG8nN1vDZ+85ye9dRTVl2MlsVPg8Cp2kJ08UM/V9P8+/5uOFKVFKqkazd1Zf7pxg5fbxZjZ81RNzeW9yMrXcMqFxpzYnS8Pv32cRyNtKSPJiL6pn4r1eZn5pY9qLWUikdX1bQk6WhkJtAd2kAUTcQWbM+OikY1BZWcmFo5xcf1cNN99bg8OuZvzttZw1tpLnp/kYd7GVu59woyiNE87dexN88V2AcRdbuXWCnade8RAMNS66CCF4+Pk6Ekm4/WE3H3zhp7wqxe8LW5iRBX7+PUgkqhBPCH78LcRPv4UIBFsWhm+Eo1MWqSQZjpPTdaqq8qOWIIgPAIuUNleLiqafVRHpJkJvTk07rlJPhBCQ1nuMHZdbG00goSKEn6FDNRiOFH7fnR4lO9TU7AGgFR2IRFp2KQdIKEkO7ZNIkSQsAgghcErZZMutWTBf4s57gzgsgs0bFjJw4EASiQS7du1i7dq17Nq1i3g8zsCBA7n//vv/I/WPQ6EQrYu1TTZZR5GTpSHDqqO48iz2z+pPbEN/cuW2eHQHad9Ow/Q3rVTlLicgfA1/ExZByjJWMGCIwq/f5LB+aTb2rBSamI2CUC/aBoYQ3dmFNl3d3Pt4HRu2xPh8ZoABI2pYtwoqDTsIJiL88YOJ7Pp00cksWWlNJzKyZZ56xMrWXXFC4eaLm1PfDRHyadGZT47hk5GRQfvuJQQkL5B2FDZIRtRSWjP2ILsxmmVGjlBRrStFixZn9QDOvtDLB58HGdBHz1tv6qguWsxm1TK2i7WsZzFRQgzmbCwiAyuOhveLiQj6VhU8cq8dvV7F/J+zaTO8lOqsVdSJGrzCxW6xkZ1sQG+UeeiuxuZQfXprCOD7+2k0wI+X1nTCU+vF52v5uL+jX79+pGQ1ckpwqDxJn56GhsLn8ShprefcEUYuneDmpsl1rFwXZcXaKGNvqOKTbwJs2hoj6XU0KYwfRX6qAyGvjoeeCLJ1Z+Ncz1cvc8HVtRwqT/DF23lcdakNgyE93nrZBVamv5KDSgXxeMtrQzCS4s3XDaycl4/JpMaglzAYmy9cNodLLhlHVOshRgTVCW5rw2GFSyd4sLi6kiLJYeNmuiqDmpAsNJKWrvTDYVOhyqptdF38HTYycJl3MfLm3bz0sYc7plQQ7rqYQ+a1WCPFdGcgCWKsYzE7WU8bOjX7OnbJSZIEdpyEAy0be/4nQ6sVDBtkojBfyw+fFLB+QWsW/VjE0l+KefRuJxeMsrBha4zTTjHw3stZ1HoSfPp1UyOtA2VJ3v8oTm6yhPxQTx58LMye/XEWLouwfGW6yKUogj+Xt9zM1GgkenXTs2tvgq6d9Mz8IJ81G+P8+VeYZFJgt6l5/ZksZs8N03uIi4vGeRh/Wy3quiI0kgazvw1lh2WmTfexZEUEr6fmhOOwfdsasrPTchvPvOZpyD2EECxeEeHWB1ycfYYJo1Hi1wWhFl9n0fII992WwSdfB5rdB339Q4jyw9CH02gldcAi2bBLTjpJveko9yUW0LN+USE//Kgle8Ra3G3/pK7kT06duItFv2dgtKbwqCvJ8w7AtG8wBzY7ePh5D5FI02fDwmVhigvU/P7bFyccB4A9pVu4baKD3xZECIXTTN3N22Ocd3UVP/+efn6qVDB/SYRoVJCSFV5734ffr7B4eZSLz7Xwzc9BUqmma5WiCKZOr+flJ7K57AIL2U41j73owWiAYWPKmTU3RHVtik3bYvzrYRcr1kR56M4Mfl8YZnC/xrl4jy56qmpS3HB3LeWV6WefLAt+WxDilvtdvP50Wu/ysvOtfDc7SDwuSKWafifNIRaLISV1dKEfO1jLAXaillT/WDMyGCSqKaOGw7SmI7nZWlp1iNG+ZwRHluDeJ+ua5NOQNmhq21rH+LE27r7FwcZFhYwfa2Hq+yFK+lawYW4uvRNnki+3J1cqIs8zEGXLYAaf6WbUlZUMOb+cs89I64Q+81KIioM6OtKryWfVSjraxHsTDRj+r+h9wn+Zn//rUFtbi0olc95oLR9NzWm4CLp20jPjAz3Pv+Zn6mupBgf4v0MIQYwIGtJJTBWHyKEISZLIpw0mr4093i305BT0koEK4xaEqoJRY2KsWLWJsABHZpKKHVAh7+GAshMValKqGGZ7kioX5Ee70kW0QSWpELKg3u9m1q/rUWs1SLX5CH9n7JKJbiJKGaWsZRHWmB2h/T+rtV9w4QU88dCT7I9tpCjRFb1kQBYyXl0Zuvb7efPlLJ5+1cPPK/Y3dH3/HhMfbrrQl9qKcq4fpyKRUYZRryLs15Ly2UjofXQ41c8H0zLJzrTR8/RyiitHsJG/MFFJrigmQhAzNpyHOjPhyp2oHS60etCZaHSzXnmRlYvPNfP7nxHKK5P8NCsGcTNP3afm9dee5NXXPjyp8zcajUx+8E6eefQJHp9kYv7iCGuPiEH/6wZHo0780IFGDpUnue6uGuZ+W0QiCY/d7eS193xEooLunXVU1aQ4XJnC7U1RUmRg9FVVXH2plWGDjXh9Mh9/HcBqUfHm89mEwkojqvy2XXEmP+bm8jFW7p6UQSisEIvDZTdWM6iPgQlX2ojFBNO/8KPTwdq5xRiNasrKk9zxiIurbq1m954E0ZggPy8PWZZPuCDesXNHskkzxcrZjx0nRdIxJ1GTZKGzPIi9bMVNFbkUIaHiILtQhIKTnAZd0H1so/5IkdQuOdPjXVXVdO23jWeeMnDxaAuVNSmen+pl3Vo1A49IPvwdJXRjFxsZwEhqRQVbWUWP8GAWznFx2z0Sl5zXeJNeXKhl/vf5THrYRn1tgEgyxSdf+xGi+XFESLM/O3XqxJ49e04oTv9O0OogWynCnfITFRF81NFeanqPqyQV7UUPytlPV6kfwBH913LWqReQpcomqPKilqM88ZKaWV801Ueq98ssWBzDTBJFKKgkFT7c9GVYo/tbEQpeaghL9XSI921WkiMn1IU//zxMoVxIPXV0pR9bWMnk2/VcNclFSk4XM07G7AdArVXTqkDTrI6vJEk8+7iFCy48REGsW7N/Xy724cHD/j87UPmnGTV1bGY5HelFTvDI30hQk72aB+9sXh7AZFIxcIDE1p0bWPVbdiOJD5VKsGh5lD49mh/bmv9nHFUo3UXONlr57tvpXHXVdSc1ypKTk0N5FRTkabl8jI2LzjU3fD9rNsa4+d5a1GoYeE45l51vwWFXsXZTjGBIMOOdPMwmFWaTisfvcXLRhCrOHWliyAAjldUp3vvMj1oN6+YWNxT9AkGZUVdU8uNvQS49v/GGvKIqycPPe7jmMiuTrnXgdKhYvjbK41M83DzezoJlEa65rHkWxTc/RNB4WyOEwKuqoW/+yTF8QuE4wTodWgzUigpypSI604cdrKNQlJBDIRISAbwcZDfFtEMvGdBjwE66macTejzaQ4w441jRY/X6KAG8ZFNAceGxazsSVONoZkwY0vefVujx4iKTpmtZUiTwJb1kZ+jpPnwTiSSsW5/E6C2hIFzCfn+UTvRml3clKluAkSNH/lf/+G/Izs4mFP7n8XCR0iBJEmaOXadSTLByddqNfc4sDc+/vJkNG9MbzvbtJS46ReLbnxMsWxVl/wEZYySfkuM2INaUg2zRmh+/XU4w4icWV6jzyOhMajJNBlz1EpdcGea3Pxbg9UikkhIatUSbLEFhvh6TUeK0MeWcOsjIqOFmzhluQqWCGd+Fmfl9gqg+QM+eJz/R8PwrzzJi6BkUptqSnWiDWkrrdO5nO3FNAHOGTGmZzCljqjlcBuG1gvyKEUx/soy3plaBJDD62tNZzucweymgNU4pfe2ahZUg9WSSS1Ik2O9YytMTjhU+DAYVP8zIZP+hBD/8sofqWpk5P6vBD1pTkpLWjdeJ+++ycN7CbVjdw5o8L3wibYqYSyGViX3/2ED4O1QqFZ279KKmchMd22mbldg4ivFj7cz/SWHW3FrMFoXyqhR5ORrW/FHMmGurUSVaZuHrJD2ppIqCqtO56spNZBcH6d1Tw+FymdJdEqnqtpx/U2WjEdGjMBpVOB1qvvs1xITLm66FQgh+/zPME/emWbbXX2Xn/qfcnDt67AnH4YYbb+GjD6YS9+pxU0UBbYjU66lxpZp9VvoDMnv3y+S6u+OQ83FZdmHX67DEmmd8GSQTDrOBiRPVzHw5DErzz8YYYe66zcjD9zgafnbdVRbufNDL1z8cYnc0gYMs9BjQosMotfx9WbATJkD7DiUtHvOfDAnw+GSyMo/lDkfXrD37E3z+VZjSUpjyho/aajUqSc37X/j5ZW6I66+yYbOqmD03zPwlEVy1JuzUY8OJtqIzA0/fTrZUiDXVmkDBBh54pg5JokX5MACzSdVQ4LeYVZx1mol1m2McKk9is0p8/FUASQXRhMy+VUUEFB+KUk82YBY2kio1P84JAQI5VX/CcTCZ7SSSaSmHWXPDXHtHLUKkmw2D+xn4dno+b3/i47mHsnj8JQ9nDjNhtzXOt+YuCpOfq6FVkZZ3puQw/vYazjrdxIhTTQRCCu+8H2XdpjgOX5cGAsjxyJTyKPcbKa9M0q+XgZ++anyMPyATC+jpqgxuaPg6IznU7jnI4HO38cjdTs4cZsLnT+8/5y8Js3x2MWNvaZ640hyEEGzf+hdvfJfB1Ok+1m+JccoAHeMm1TBvZiGtio7lDddcZuOlt7zs3pegTw8907+oZ39ZkjtudHDj1Xauu6uW157OatDq9Ppk7n7CzXXjbIw5x8Kk+2rZvS/BOy/lcNpgE6OvqmTtphhzFoTJcKi56Ro7vbrpqfPIvPlRPdeOtaIoopE+6KgzTFS5Ulz7rxpsNjWplGD4UBPff5RPhuOY+U+dRyYYUk44Rw6Hw2gUDWbJShfRj+2sISPkpHRfoln9bkURrN8Upx4P7elBrP0aZn6cQZeO6Xw0kRBMne5j0n0uPngtp9FeSIi0w/vR/3/pLR879ke58yYLn3yi0Fbp3kTqxSxZKZI7ceWF1Qzqr2PSfbWcPiTCzi1abNhaLNJmkI0k/9/ja/63+Pm/DJ07d8acE+KVJ4ubvQgeuNPGB5/WcNCzm4401Y+s4hBZpKnUXqmGSnGAAtoQFPXsZwdadNhwspuNyCJFVnaIg6V66lZ1IjuZTZI4VbW7SKQ8tBXtyCI9uiMUgdfnYr+0DacoakjgJEkigxw6RoewJ7qJAqlvw8VukIx0ojeHxV4Os5cc64mPvB+PgwcP4tTm4FOXInXzUheQ0OoEN16t57qr0h2SufMSuKjELjLJlo4lcUII9rCFXIrJkvKoEPvx+PRk1Hcjm3bHrB9iULNuP48/e5iP33FitUgYJBODxEg2s4Jy9iNQyKUIg2Qiz9sfvOnXd5UsbPKZ9XoVF49Os2anvR/EUNeWQ4fL2bV9KX/9tZhhw4afVAyWLP2e3gNkPP4kqzfEkFRpnZrmRpDaFGs5/2wLn37r53BlirdeyGHCFXbqPDKHypNkOtV8+3OQC0eZuWWCg0RC8PMfIb79OYhBL3G4MtngdByOKJRXJRFCEIkKJj/m5rsP8xsVRN9+MYfFyyPcdG8tRoPEH4vCtG+rQ5+SuOzGGkxGFXfe6OCnTwsYPPow115u5aOvAhTmCTweD7m5LRf+jkcgEEhrPwpBHVX05tRmj2tLFzazghxRiKRS6Kj0ppIDHDZsJjtDhywl8VZLDBAjG13H2RRgSzl5/PHlvPxGFckU5Pn6YKaqyb2YEskGN/cIQarFYXIowGstxZO7kAJrktuua16APCdLg86gRx/WIHlzeO61MvoM6PKP556Zmcm2bdtOKE7/TkjGVWgiGehJsoXlR8wmmodVcpAQx1gSkiSRRysSmnpuf9zLhCsysVpU3P5QLf96yM0LjzobCnel+xJcc7MHR2VfosTYxF90En2QkNAdl+zVayuIFuxi3OV6Pv08jtnVfGFLkiQsqUwyySWEn82sQNZEefOjFNVVElOedrJ27VrOPvvsk4pHbW2MgX2bH18B6NlVj6KpJ0lTdmu1KDuiV3asmJtFPgkRYxtr6CEGNZxrShWjdZGjxfepDyeY9lJGE23jC0dZGHVFJTdcZWsYLTwKr0/m65lxiuUCkCCpC3L2qRrWrVt3UsYw9fVelq128cLDTi4e3bi5MKhvWqfpwxl+3nwhh+Vrozzxkocx55i577bG48JDBhj5/esChpxXTiIhqHWnqHUn2fFX20bH2axqFv1YRP9Rh1m0PMr4sVYcNjWLV0Z4/T0f77+Sw1mnH9vEnnmamdNPMXH2FRUkk4J7n3Rz83h7o8TzcEWSDz+JU5gsZK9qE2ZHEoej8fv+TzAY1KRkOykEh9lLRAQppISenMKhI0L1gnTTpxO9GzbaQgiSxBEIUqRIWeu47ML0WrVgSRh/eQYaFLy4WLH6OEae9M+jyQqCA+zAIuxo0JIkjgYtKlTsyVjIfXfYuOeWY4w4WRbc+2g5S3+KU1iYi0Wrodv2U1lbv4BQKEROTs5/9Y+PQzKZpKpablGDc9uuOLK/afHGKfL47sdt3HO7hZLWWj5+59h9kEoJzr+mip8/K+Cux1zs2KqhVWBwk+edSlJTFOpL6a7V7CvV0joyGKvkAA/YRIifZ24iLiVpHxuY/rkC4V0BHn/+L0afY+Cma+xoNTBzdoj7n3YTj0pEwhKRqEKr1gpPPfPGScfjzz9/58VnLLhdlbz7wV6cDg1VrjinDJF48t5MHnnBw1fvFpGdpWHvgQQXjdmF3TOUrEQJuI4VlGRSBKmnDZ3xCy9qNOTTmp2qNQhF4ZB6O6aUludfSPLLrDqeedxKnx5pdmC7NjoenKyj1p1i8R8JNP58UmE/m7bG6XqcnltJay2PP67lmeeWYXN1xUE2SRJUcYh63HRnMCmSSFrVSZt53X7HUzx07xi6d9YT+wd2ZSwuKOhSjymg5sE7nNz2oIu3X0w78o4518wHb3qbsUJLIyJCaFRq9JKRwrohJN0JVm8Mo0VHoWTGbdnJhec0z8bOzVajCMEXMwMMHdCYmSqE4PlpXlLyMf3lwjwNiWRa2uBEYTQaSUZNdGcQu1hPlsjDXNuZSXdt5acvMxtNLyiK4LZ760m6M/Gl6kkBQft+jPyz/rxKqLnqMhOffbIPUdtU11AIQTBjHzdPbKp3PfUFJ/OXRCmrLCOoqaRz4lQOsRtZyE30QY8iQZwAXjT/oc2e/wnROLz5UT3vTDnWNEwkBFff5GXLagP2QB9K0FC3tRIPFRSoWhGu1fOXdg96XYDB/Y1ccp4JnQ7++DOMP7WcuoTAW22ib2okWklHgjjFHcx0KNGwYGmkWdmIo1i7KcYDx+nJd+usY9YfIa67q5poDJ57KJOH7nSSSAi++tHNlDfrCbqMeGI1yKYAw07RM7ifnpfe9pGd07J50d/RpUsfYvVG5iyIcOn51iYNWiEEv/wR5rpxdt56IYeLJlZxzaU2Rgwz4Q8ozPghQFVNik+npXPrzh10zP22kHlLIrz4ppftfzmxhrrhZRPtaH78GSBHbs1zr+9l+mtNm7j3PF4HriKiItyo4J+rtKWqpp6lK9288o6XoQONXHa+lR2lceq8MjrdiU9KxmIxsjMF8YRgycooHUp0VFaleGSys1Hh8yge+FcGA0eVs7M0zrBBJtZuinLeVZU8dKeT68fZuP1BFz6/QjiqoFFJpBTBp2/ksmRlBH9QplN7XYPR1ifTcrn2jhrOG2lm7IVW9DqJD7+s55ufQnz3YR7LVkW58uZqvvuogGRSMGteiKUroygizQqe9XnzjafvZgcx6EGg/kfm5vGwWq3EpQhCEXiopRUdibpD3P7AIeZ+l9+kgD91ej1Bl5li2uHP28SinzLJzT5WGtTpJB68w8mDz7hZuCzSKNddtT5G7+46Fi6L8PYnPvKyNcz6vIDla6PM/tje4md2xlrz5bcHueEaK1+8nceNd7tQezvSogsh6XVUak40+/8Q/x17/1+GnJwcMhxSi25rWq1Elw5aJCS2ilWERRCAuIiyV9pEjW4vxqwAFfmL6HDODlpnW6mlir1spSv96SYNoJPUi17SENrQCVe5nla1w8lMFR9hhRiJqP10knqRLR17wEuSRKaUS3vRk0PsbvK5rJIDFVpk0ZSaXUQ7NGiJx05utOkoduzYQconUPnycXsEDz9gZPn8LG693sqajTFOH+3GWN6bXIopZQubxQoOil3sE9vYxF/YyKBQSm8szVhJEqeApolVZrQda5frOFyRJBROm6qoJQ0SEv05gy70I05j7Q1JkhA+J6vWNz+asnBZlITPQjgVYf/BFMOHavlw+gsndf5VVVVopTKiUYXla6O89HgWN15t59qxLY8FXX2plU++CXD6KccKJVmZavr3NlCYp2HJyiiTrk0naTqdxBVjrDz/SBaP35vJlMeyeP9zP0IIHni2DgTMWxzhm5+DTLzS1qxL3fBTTfTrZWDp6ghDBhj5dno+v31ZyJyvCnlnSjYffunnxzmhNFs0IhjQx8CW7S4MhhMX9i47WIYXFzIyGnQtmmBpJC0CkS44KTI7WUcQH0aT4L13jEwcb6CN6Nzs3+slAxkih6DbTMrnIJq1H/SNxaaDop4trESDji70pz9nIJNig2oxF10isXFZLtlZ6gZ32eagkkBWyeRFuhKtN6LTNc84OApZlk/44ffvhHhChVeqJkWCbgxC/JPLrhDEiVEv6hqxZ/LiHfnjD7nh+3hnSi7zFiQ45XQ//UdW0HdYLWMvUdDvGkqWVEix1I4u9GebdinOggjVRYupzl5FlbQP54DdrF+azcN327GY//nxKaECJAppS1KKseyPLB78VxZGtYFff2/5Id8SqqurSYRS7NvbcgzKq1I4dBaqKWsSm2rKaEf3JteRTjLQhs5UcExzUpO0sH13y/IAZZUphg1qeu9qtRIvP5HFmZdV8vvCEIoikGXBr/PCDD+vjozK/kiSRESEKGiToG2rdFPjZDD11UewGOGKMc2vf317GthflmTZqgiffRugb089P/wW4kBZ4+ePEILnpnqZNMHBI5MzOf9sCyNPaz7ZNhpVTL45g7atNcxbHOGTb/wEgjI5WZpGySCki3qPvliH1azipmvsDBlg4KlXPIy6ooKFy8I8+XIdwy+uIlWbyybNn0RtFdx/l5V4/MRF7QEys1qRFCmyyKM/Z2DFQSmb2c4aQvgwYEJliKGT9A0bjlpRzjoWsVNazy42cIjd9O+nobwqyX1PeLnlzhD5noH0ZigKMrv3xRskTXr3UREU9c1+lqgIoyATI8o6FrGBpexnO5tZwV/8TnYO9Oqm53hSm1otMfVFB7YuEdp0L0bEQYUKp8inurq6yXscr3+8ffv2k4rVvwPKy8upd+m5/MaaBrbFUdT7ZSbcVofa03QTlSBORaVg5BgXG7cey1/2HUxwze013HC1jeJCLVOfziZcZ2xWzxDSjI3NmwWdI6enC5xHYJIslASHEgsYMXDs/vHlbOHbT7J4+8UcenXT07WTnqfvz+SPrwvJyZHoWKKjQJ9HZYXqpApdR7Fw/g+Mv9RAYYHE0GECoYswbYqdX2cU8fVPIaY8ltXgTt6hRMcFl6aotm4mJY6tA1ERZhurUaNhJ+vxUEMlB9jBOmJS2myvl3w6XcNn0sE3Ev9fgxl3dZR5ixrne3P/jKDyZxInjjmWy+tvhZuMTl411sxvP5spt2xgCyvZw2bMWOnFUDSShgoOcPHlF570c75Hjx7IWDhjiJEPZtS3eNzMX4K89kwmBoPElz8EmHTtsc3pI3dlYs0NNyuZAXBYsx3dcfUDraTDJmU0rCtKUoO3vnmpD7VaYkAvA6cOMnDvU3Xc8YiLH34L8uGXfi4YX8W8xRFOH2Jk1JUVzF8SZtX6KGZL/knFIJVKIaXUmCQznejDNtbgF34OripkwIhavpgZZPP2ON/+HGLIWW5KF7fCmHJQzn5K2YRGA1a73OjaOB6KUEhKUQ6UpbhsrESNffMR5/Y0ZCGzR9rI9Teom82PNRqJwf2N9O2p4/RT9dTlrkPWh6jhcPPnI5IE8CIjs3jekpOKxX8KcnMymLsozJzjRrknTfZxYFEH2gaH4JRysEtO2io96C2fgUdbjtaYpHf8TLZt0tCji47bH0ozOh+ZnMn4y2xYzGoKadswVSkhEU8IJl1r56t3c3lsiqfZkeif5oTo3U2PyXQsJywtldm5UyEShWWzijl3pAWVSsJgUHHD1Xbmf19A++5x6ovWE7IeZPIkBztKE1gtKoaPODGtW4B4PI4pXMyjzwTTGsp/w7Tp9YweaeaW+1106aClezszz74UYuSFtVx6XRVnnGLkm/fzGyZdhBCs25we9y8rTxHX1VOTsYH8PP45/0bw+2yJR56tb/gci5ZH6DW8DLdHYeytdWSPXENF7hJCwt/wd7ZACSKhS09DhRVaF2kY0t/IM695OX34pSccB51OR60ryBffB/B4ZXKz1VTVprj8wuabMpIkcd5ZZloX6zjzdBNWixpJEtR5ZaZ9WE88CcOHGvn503z++rWYi86xMG9xhPc+83P5hVaGHmcel5ej4fev0uzSJ172cM+Tbt75xM9vXxbQq5uBO25MEwX6jCyjxxllPPqCB40G6v0Ku/cm+Phrf5PPV+NK8dp79QzsY6QgV0MsdmK6nzqdDqFOexWECaDHgA83gY1dGXq2i1l/pMfzN2yJcfn1bqa9FSWQiKFGQ5fuSqPC5/G4+5YMvvgu2PDvQ+VJHnimjpXrYqzbFOX6cXa6dNBx3tWVLFkZBbllpqoKNYkj24t2bXQY9BIaNNSranBLFbitO3Dp9pEUx/YgAeFDUbW8JzlZ/Jf5+b8MiqKQbGZxPR7BSAojFrzUIPVaTTAlkZWp4qN/GenS0UkwJCguyMAfVBh1dgIJ6Er/Jlo2Xly0V3o3SnZdOWtxqFRk1RQ260yZQTaH2N2sU64RM0kSqP92WakkFXphIBKIkEqlTlr302KxEFWHyFOKsR/uzfP3HOCpp6tBEsRDWgJ+M3AImSRmLHSlPxFCqFE32exHCJFFy4mV3l3Cy2/uQuPL5zD72C02kyLBSuaiRouCTLYoJEPKavgbp687N0xaxhcfS/TvfawgsGJtlDvvDlPgH8hu9Tr2lsV5/elsXpseoaKigqKilrtox+PgwYO0LY5RUyOx4LsiNBqJvQeTjSj0f4dKSmsaRWNN2Tq79iYY0FvfYpI9qK+BR1/wcMXNNZS00rB2Q5QHn60jN1vNzA9ajt15Z5rYtjOtR3j8Z8vJ0vDJtFxGX13Jcw9l8v5nfqY+m41W42fNmjUnzH4LByPIpKjH1axr8fFQoyGTXDLIanDXjHtjXHvNegrapkePWoKDLGRkRE45n36UyyNPBUlsjKGTDChCppTN9GJII9mJIkpwKjmsXbcqzfozSy2OXAGkkjEMNgOKpEISEmX7y5o97iiqq6txOps3Oft3hk6fIqDU0Us+Az0GwgQaRtL/DjdVOMnBTTVl7KW7GIBa0qCTDFTXNN6YmW0yVaUS+upcukr90z88csnKQsadvZ5HbrBy2/U2bFY1B8qSXDJxF19+UNjgHNm3j4odB3zYpKZMHUXIRAmjx4AKFTpJz65SmWvGmnltaozVq5O89GbT8f1/wovPv0gORcxfUEPsCaUhWT0eL08LYfV2w80OajT7yEulhfMjhDBja7Fh4CSHw+w9Fh9Pex59YRWzZzQtptS6U8T/IQ/r39tApzYmrrutHnuGBwARNZHh7oNVysAvvJSq1tMfWLlOza2TO55wDCoqKkjGq3BmqP/HEbRFy6Ocf5aZ6V/4GXWGiXG3VNOjs56zh5vw+GR+nRfm3BFmbh6fbjzMnBVkTAvsJYA2xRp27xXcc4+dhcsiPPx8HWMvbFqAffRFD1076Xn5iWM8qkvPt7Jxa4yb7q3lxUez+P7XIBffVstXP4Xo0FZPrStFMNC04PdPuOnme7lr3d0U0BZJksgiv8mzbU1sIW6qyaIAPx4CkpcS0Z1KsR+BwIKdxQui9FhQi11jJytV0uCA3ZFe1LuLuHDcGp591MaTD1u4YP16dNWnNhp9S4oEO1SryNNl4Yp56UAvMqQs3KKKw+ylldQeSm3cd6MP2VnNm69aGX5qeuMgSRJ9+xVTXikT35/OQ0zCQjAYpDkMGzaMP//8k8WLF//Hmb9lZGSgVYysXeen17BqLhmjp2c3HatWpZi/MIWusgc1lJEtCho923eynu5iEOyCS8Yvp01JeiwzN1vDg//KaJCoMJlUqP4HOoRKaNA0I32gklQUi3ZUc5hWtCck/PTqn2Rgn6bM+NbFWi4930rHdloW/hll5iwVW7dupWfPppNM/4R4PMZl13op3a5FYxMUFmm46tL0/bh7X6IJQ2vKUw769Aox9e0lHNirIp5UUI40UjvQgwzp2P0aESF2yRvoyoBGsTRKZorcp3LPQ4vYusqAWi0RCis8/ZoHkeGlR1c9pauj2Ms7c8GVe3hvqoM2xemq4Z79Ca67w40mlkEXGrNr64UHr7GGp5596qRicBT33PcSM364l/2HksxZEOK8sxqvY4uWR3B7ZXp106NWw9adcbp31nHdXTXUuGQ0GihuDbsjS8hy98ehpMcbEyJOnX0nF14QY8FihUQ41mgSogExIx99GeCic5tfPytrUsxdlGDUcDPDhxqprUvhqpPRqOGqS63cOsFBLKZwxaQaduyK06mTkfr6+hOWhVGr1Q1FKYtko48Yhpsq/HEP7MnjxQclIuZqMiJtccbaoJV0HGQJegx0pDe14bXcPEHL59N2kRdseh2Wq3fTrTus3hBl/Y4oHQbH2LxpIRGXHTVq4sSwOCM8em9ei59Rq5Mp32smEelMltCj1VZzkF2YhKXRtZcSSTZLy9GgRi1UyPIJ6kf/h0Gj1iLLaf3G6TMCdGmvZeE8NV3l4ibH6iUjRUoHAhl7yAi3Q+Uq5vGX9rLit+JGJIW7Jzk474pDBNY7sZGJVtJRXpa+x7t3STPYLxhfxZ03OjilvwFXncwn3wQor0ry6bRj330qJfjymzjZ+kzuvUVgPq4oGo0q7NyTQKuV6N9Lz1l3mnj5bR/JpGDZ6igSafbeiSInJwedXUPkUCEjLjnIuEusDB1ooM4r883PQbp21PP8I5k8+7qXQWfWoi/vSoYujmSMEvLJ/LagjgtGpe9bRRHc9qALk1HFPbek165tu+K89p4PIVTsmn+Y7Gjz+Vo1ZRSHOjH/fTW//niAhBRDZ4kx7/vCRnIYte4U516yBtW+IajR4NMfZvueCHnZau67NYMb7q6ldbGGZaviXDSueY3x5qBWq6mqCfHpN/DLZwUU5Gm4aGLVP+aJGXYVDrvE1z8GCIUVLBY1s+aF6NVVz323ZTQqBF51iZXnpnqJRBUK8jRs29W4EKfRSFw82sLFoy1EIgrj/1XTqBh+9y0ObnvQxZUXmZl8swO9Pv27fQfinD++ml/nhbn5WhsZdjVLVkRZvCJCt05arrjIyhMveU+qbiIpKvZpNqFK6VGQyaMVGYnWJHbl8dSdBxBmPyT0VPn0dONU9rOLAD66dW35PfJyNGzfHeehZ9OeJ8GwjF4vMfuLwkZEkNuuczDulmrChhqIHtM0Dosg5ewjShiZFG3iMvsPJWjXRkeHdlo2rSslwxHDXrCT1q00dO2s4tffDlF/KJ/MQGfqnJtx6lPN1p7+T/Bf5uf/Mvj9fsJhmhjUHIWrLoXLJVHBXlrTBYdNxcqF2cyemcmIYSbyc7V0bKfDaFTxyZdB4h4bKlQYpKaMlhB+7Me5xkdFmJLOCbQqTYsXlyRJ6dHjZtw5Y0TQ0rwYrYyMRtISDp8842nIkCGkTHFSpNBKOnIinSmsHk5h1QhKAsPoLQ2lHV2xkUEWBXioxSFlYpUai86nRBK9M4Cl6z5qMjY06twehUbo+PHnBLLPiUwKHXp0GCiihHyKMWBkL1vYJtY0sMs0aElWFXLZNfX0P93FBZd76Heai9uu05BXPQwjZhIinWx27qDDmSERCrUsPP132O12Vq6L8OT9zoaF/LTBRv5Y9A8mHH+EMZtVfD7Tz4q1kUai0mo1JP9BO1kICIYVXn4iC5tVTe/uBj6amoOiQCLZcmE+EhWcM8LcbFFWo5G4+lIb380Kcqgiidsjc9kFFub8NvMEIpCGpAa9NYYnexMChZhonikVED7MWCmiHR5qG74nvWSgQ2QIu/ckSRxnjiWEwC+8eIWLhIgfMceqZuTpBk4ZYGDKM1aqs1eTEilcVJJHq2b1dk2ShVhNJms3xZh4hY03P6xv9vPt3psgUBdEl6MCo4IKNb76lk0OPB4Pe/bsoUuXfx6N/3eESi3QadJmFpKUZlHuYUsTXbSYiHBI2kUR7egg9aCYdpSyGYCQ8KMcN7Jb40rhc2mJiji5NE6UZZGi1rGJl1/W8tBdx8a6C/PUtG2tacTqePQBK/W5m5qwRdJSG1spPFKUCuAlSynkrgcCxOLpwq1OMbNp06aTisW6VetQo8Zc240LrvTgO45poyiCh5/zMPPHKLvYhCU7RCizlIr8xbiMpXj0B0HV8iYqPVJy5LWEQoVmNyaDinuecOHxHvu79ZtjjLrIA75s1m1u/hmlKIJN2+L07KZh4Y8FlK5uxU8zbeQO38A261z2s4NCpQP+9d1ZuixBmzZtTjgGPp+PeDyGt15uwn47HrG44NrLrXz6bYBfPi/g6QeyWPlbMTtK49TUpsjP0fDDR/nccaMDgD//CrNyXYxX3vFxwfhKxt1SzZKVjdeXtZtiTJ3uo9eIMtZtijPl0SwikcafweOV2XsgwcQrmhZ9+vY0cPmFVmRFkJmhYdvuJL9/VYSrTuaX30Po9S3LGTSHkpIS1JKqxbFJSBtwdKU/B9hJtXSQTJFPDWV0oR+9paH0lobSjzNwkoew1EN2ZaO/d0iZtK4+i1ceyOb8sV7i6jDbDIvYIlZSJu2kwr6WcOelzJlt4anXw+QUJdLO1aKOag7Th2G0pQs5UiG5oe7klg3n1tti7DjOIC8UtRPxRDiaUvilOkpKmte5+0/WPy4sLCSpjiMl9Rw8nOKdtwQv3FrMqs+7U1Q5klypmFyK2cLKBvZ7RIRIEKOKQ+xjO9Tl4z2QSV2VjvGX2hpp82ZlqhGGMHIzeRGkncz1tDypYcFO9IiJVtjg4pqrWj72grPNLF0Z5eVn7NgcCu+9+/pJxSKRSLBrqxfv8r5Yo4XcfoOV/FxNQ+7R0ob3iost/Dk7i/zWcbToMGAim4JGxSeAWsppQ+dm82C1pEbjLWTOwjCz/ggy6NzD5OWoWTu/iNlf5pPb3o825qB+RT8uOD/BgNPq6DfMzSUXJdi0SRBIhVnDQg6InZSLfWwTa9jLVp5/9dmT0j4+Hooi8/NvEQrzNTz1qpcLxlcyc1aQ738NMuGOGr78IcBHr+cSiym461KsWBtl6vR6Hr8nkz++KeTXGYV8Mz2Pi8boyRiykT3OBRzI+hPR5y9eeCPKW69k8OXHDg5YVzZ53kVFmGTxbtQawTufNM1jfpoTIhRSmDzJwdWXWXnqVU96IioB057L4dYJDiCto/rKE1noDRKXjU6wdOmSEz5/SZKQkYmI9PWnklTkSkV0lHrRUepFfrwzca+V3HhHtJIOj3Chx4gVB3oMBOsMzF8U44yLvOxQrWowZIuIEIeM6xh0fg0/fp7LA/9y8vvXhZx7lpH8oiT5tKYDPejDqRixNDJTPR5CCFatTdI5fDqZ5GOXnLRKdaMfp7ObjWwSy9krtrFVrGK9eiGO/BC9xTD0mOjZ7z+ryXOicHujCFnF9VfZee6hTBYsi2CPNy18HoU9VozNosZnOIwqw8uMt/OaTGcZjSq+/shJMGcHdboDVBYswmxPMuzCCh6bUsewQUY+fyuX5WuiDBtTwRU3V+P1pfhkam5DU9wfkLnsWg+66k6YjCqGn5ree6dSgsem1HHRxCpmzwvx9U9B1m6K88vcMH17GnjjQx+Tb3bgDyonVejq3LkzklPBYIJXn85kQB8967fE8fgU3n0ph2cezESSJC4610I8osbYdQ+PTHXz8bcxHpkSYdW6GHc+4kYIwTuf+OnVTc/rz2TTvq0OjUaiTw8DM97Jw2GHkP1gwz12PGrEYbSShnDBNlLttoA+RlJJ8v7rWU10gHOzNXzzaQau/JWo+i3n6Tf9PPdYBkP6G5n8uJu7JzlYtjLKoP555OefOAN8//792CwSzz2USWaGio+/8rPnQOIf98mLV0TxeBXOPsPM6t9bsWxWMfNnFnHJeRauvrWGyupjG2WLWUU0JpBl6N/LwPI10WZNgAC+/rlpI70oX0M8LnjwDmdD4ROgfYmetXOL8dSn2HsgyZIVUfr21PPHNwXs3JNMG2DVn9w1IaGhLZ2IE8GPt0HSQyfpyQl3Idc1mNz6Pkio0EkG2tIJL7Vs39FyYaC6NkX7Ei0XjTZzz60Oat0y77+c22QCTquVmP5KLklNGL86bdzlETXsZStFlNBHOpX+0hno9gzk/ItCLF4eZevOOAlZxhZpTWR9X3b+1IOvppsxmmDImBoO5M3jlZf1WCwqdu5s3vz6ZPFf5uf/MhgMBtxuwfjba1j0Y1Gj8fdoVOHK67xkufrRChtbWUVsh47Fy6MNTAqA1etj3Hl/gPI9RgxKigRx1oul2HEeYcNlH0nqJASiQUchgI+JY7RMezPWYnVdCJHWJvpb3TwsAkioGlgjxyMiQiRJoFNpMZv/WVenOej1eq697ho+fWMGeTT/cKumDBsZ6DGxR7UBi7BgPa6wmxIpKrNW8sX7Dk4fauTn38I8+vAqiuqGNjpPr1SDPdQWN1Wo0ZBFHgVSm4bft6YTVeIQtZSzlj8xCBNhgmjR0t9zNsIjCO9J4USTZllJ4BbVZGTAS4+n2YZbdypMuqvVCZ+/0+mk1i1z6sBj33F+rga7VcXcRWHOGdE4ppXVKaZ/UU8sJrh4tJW5iyM8P81H/14GnrjXSZcOOtZuijURYD6KBUsjCAGvvO0DCb77KM3+unWinZmzgtx5Y/OaVF98G+blp1pmJ3Zqp+WND3wU5qv58scAJa21qNUnrmcUDIUwO+OY1AZy3b3ZxQa6i0GNCpFxEWUH6+jN0HSRSaQ7X0fZyCpJRUayiEptKZ1Tg/AZDxLN2seZI3RkZkr8uSSB/1CU7ISFSRPS8R7Uz8AH7wvufnAxtYfVdEgMbPEzarwFLFu+h3v/ZWPOwjDPve7hzpsc2KxpF9oFS6NMvj9EQagHnAmGU1Lk/lVAguYLueFwmM8++wxZlk9aH/LfAZLQIsvHEoxcqRhZyGxkGZnkYBAmFKcLU049j43V8tmMFaQO98dJDpXiADERwZuxgy7tj4lyT7rbS8hroIB8FNIbfZeopJIDqNEgB+O88EoKocCY0el7S5ZpSG6Pom0rLR++b2LSnUvQ+YrQhDKRtREizgPIYYXccB8UoVDGXnowCJXey/CLq1CCOeiAffv2nVQs9CoTtVTRNtWFwHoNw0bsIL9YxmyUWL46jiGRSXvREzUa3J4KEo4Kug6OccPVaffyBx+OIqqbX9cDwkeKFHu0a0kavYy9TMfU5/J49R0vQ892YbdoiSVk/PUSIZ8BiPGv+6MsmZ3XqLsN8OLUAOGozG/f5jckeT266Pn163xuvNPL+h+L8Sk+CuU+BGQvNTU15OW1zJg5HoWFhUSiEAwqfPlDgOuvaioXsXJdlM7tdbz/eYDnHspsSM7Uaomv3svn5ntruWCUmdo6mWQyxbuf1rNkZZRPpuUyqK8BSUqztp9+1cPWHXHuvCmDSERh4bIIn7+Vy7Ove3n0bieyLHj5HV+jdXT+0kiL2neQNsN74Bk3te4UV19qpWsnPeefbWbGd36cmSen+dm6dWtkUv+oGxcnhhYdVjLQi1yqOEhvTm3EANZIGrqIfmzwL6bK4MMoPDikzON+r8UeaUNZpBqnKQNUVWS2r2Pac9CqUEun9mmNr8H94JT+BkZfuA5fjZ7ONDUDU0sast39efyZtfz0VXoSJRTWIQfS92FMRAmofHTs2DIb+D9V/xigpFMJe3bswUz6GssRxY1inCcVYxdOytnHLjagQZeeVqEAp5QDAnBDypXklltX8e67ghHD0ptzSZJwOiVK6zfTRfRttE7IQmafbgMZIhta2B/FiKAj/Z1KQiL5D43SZEqgVqcLXm2KtezYcXKNoNm/zCY72gorGUTsezhvlIn5fx3b5Oq06UbE8c0qX73MpeM9bN4EejkDSBAj0mCi+PdzKWjB5BBAHXbw1EsH6N1DS3GBhucfPjZi//2MDM67bDVKVTFOV28klwq3VEG52E8PBuKQslGEjIdaKjiAgyxsVhudO584y+l4rFy5jE8+eBRzfVs2bSpDY0ihVQve+siHEJBhV5OS4b3P6vnhtyCSKl2A+OnTgkYbV7tNzWtPZXHVLTXorDEuPdfGfXcckznq38vAjM8ULrpqAbn6LIzCStLoI7s4wriRampcCh9+6eeXP8KMHGZErZb45Y8wILjmMiuRqKBTOy2dO+j45v3mixod26VHIC0WqIk031xrDvv27UMlqdgh1tFXnNZoPVSEwm42UUQ7EiJGOftxUYmDLDLIPpIbSlRtLCIWqaJT/xi71uwkQQxLdoRvP3UyqK+z0f1w49V2vpsVpIJaYlIIr7qKiD/AbQ9KLJtV2Ki4AfDGdD96T+sm66FRMtNB9CSAj2wKUKOh3LaKu28188mz5bRJdKamovaE4/CfhGQyRmYmPPlKXdpIbYSZX5sqsjWCwSARNUbQOcJ0KGneYDAnS03S4Ofqu2DyLRkYjaq0c/ryCOdcWcGdN9mZuyjM7C8KaFOs4fPvglxwbRW5WRrCEYXtO1JkVPUnQ8mnRq7F55dx2FSMuKSSWybYeO6hY1Nnsix46Lk6AkGFvQeTfPG2nTc+9PPXX39x+eWXn1AcJEni+Vee5ZbrJwJGhg4w4vbIVNXILF4RZcwoMwaDisXLI5x6msSnb2Y3XMt9ehi4ZqyF88bV0KFfFSZbik1/Nt2bSpLEU/dlcqi8Fk/GKvbvd5IRL0JGppZyktoQ112v5tF787BZ1SiK4LeFYZ562cPX7+U1rI1H0am9DmtmnIWzi1AdGTc4Y4iJWneKa26rwW5X4fI6KCw8ce3TmpoahFBoU6zh3HGVXDzaynfT87nzMTdnDDE1KdL9tiBtLnXGkLT3xfE4pb+RN5/P5rEpdXz6Rjo3nbsozCn9DWzZEWfvgSTXjLVx31N1vPpUFiqVRCymMGtemLUboyxaHuXb6Xk8+WI9v89NIhQJi02hfUnz+12bVc3A3kaEgPPOMtOzq54Z3wdQqeCn30OAdFKMR41eixzRoABG9ASpJ6MZRWeJtASVmypkZDbviLU4sfjmR/XYzGre+LAeu1WF1aLCYpaY8kY9waDgvFF6TumfJqlkOtX06AXr12xCF8gnSD19GNZoXbZJGZhrh3HT7X/i9kH35DAsCduxiWNvNvVr3Cyt3khBkUJhgQqjXmpxKuhk8d/i5/8ySJKEklKz/2CcfmeWM/I0E6cONLB9h8If8xJYa3tgF5kgQRvRCZe3iutvq+HMM4Pcdp2NRX9FeGmKQvfk6XRFxU7W4ySHXIpQocJNDYcopavoRwbZ1FFFzhERYxUq6n2Ciy7U8ft7FWQ2Mz7gpbbBSf4oAsLHHv1qUCTiyVijkbiEiLODdcikQNKe9Mj7Udx9/938tWQ5ZZv3kEMhOvSoUBPAh8u2jShBYoEoZqyoUFGbs5Z6jCS9dkyOOLqMAO89b+X0oemC1sXnm/lzqY91X9bhOLIoJEQcD24cZJFHcdo18rjC51EUSG3wilrixEiRIoMsIoQI4T+ifXqsGKcImTJKuWJUelFYsDRO67YDMZlOXMhZr9ejksDtkSkqOLaAT30mm5vvc/Hr/DDjLrZiNknMXxLh21+CnHW6iZcez2q0WH7+bYBLr6+ifVsdkajC0696eOr+zEbHeLwyj7xQx5fv5HHHo25mTk8nqb56mZQsmDbdz9mnm+ncoTHzcfpnATwVZiqrm7JGjjrWbdgSo2tHHYGgwkev5dLv7MNMeeX6E47Djm3bsdtUVO5X00PKpER0YztrMAkrRsyECRAnhgFTAwM5RapJoT6LfCrNazmQWMvQUSE+fiu7QRD/sfvgr9URJt7mQ3Cs2HzaECPrlxm46kYvZb+33B2TVUksFglJkpj2bDY/zgkx9sZqal0CJapH5csjN9AXtaTHvzeKvYORbqM64vf72bt3b8OYV319PXv37mXlypWEw2FGjBjRIhvq3xmZ2U5cFT5iqSgGKf19FEhtkLPK+NfdLjLsarp11tGzazqRvfEamVPPXo+pbAROcjloWsuIM2TatNWzcl2Ux56vZ+N6QVcGoEHLfnYQFWGihOnJKenmjQKpnUkeuW8TFZVBbr/Jismkwh9QiMUaj5ufOtjIlpUGvv25jpffOsDkSXbGnOvgtJFBgqF63BlbMMkJdEE9ep0alVBTEfJhwXrSjSCNTo0GbdrZWynCVnMGyeoE69hMa7qSJeU1JA5W4SDmbcfK5Uvx+X0M7mckryhFZc1+imjf6HUVoXCAnbSiA3Wm7WQVxLlodLqoOLi/ka/fzMZRlWaf5EHDe/hLaxk0Ygu33KTntCFGqmtTvPJWgJ2lCf6ak9dkAwjw4hM2Tv/rINQ4ANB7bKxYsYJLLz0xbSen04nFWkS9fy+vv+9DkmD8WBsaTTo5nLc4wuMveZh4pY1f54Xo1S2LH34L8s1PQZIp0OskbplgR5YFV99aTY8uenbtTTD/u8IGZ09Ij/i8+1IO426poUvHMM++7sVmg/2HkoTCCtfdVcP4sTauuczKvU+6ee3pbFSqdMHHaGg5QTUYJLbtSmCzqhskUkYOM/HbvBCy8g90/GZgNBqRhaCKQxQ3o2HtEhVY8vzoW69CKo8Tr2pNDkXNSh9IkkRb0YVKaRsH2IleGMihCAs2PNRQzn6SJFFLYXJy1LzypLOJ1imkzfb69FNYMCfVRGbnKEyShb1HiJteX/q5YpBMVIlaqu2b0wXWf8B/qv4xgFFnoBdD8eEmhJ/D7KENjYtmBkzIyLSjO0Hq0aBNFz6Pg0bSUlg3hAceW8z6pelcZEdpHDloIaitpdSwmKxoB7QpEwmjj2jGQS4fJfH9zGqKk92ajX8lB2lPep2wxvP5+LPDLcpI/PBriNFnHjHgklVEwyen+/vtl9+RGTsizSSricUEDpuKQ+VJ2hRruekaOw8+W4dZp2Pt+hQCQXllikJ/fwZI2Q1rWEj4KWUT3cTAhucLgB4jYYLoaZ6NLUwBLh5tYsW6KCqVRL9ex3Le3GwNaxbl8Os8L1/PrGHdphj1fkH/xFlopXTurJLUZFNAlshnCyuIRgO0anXiDfHjMf2957nmEolX1mowBAopal9JfUDw+tOZnDHUhCSl16WPv/YTCguKC7QMHWhsVrNakiTuvMnBDRNkFn5Qwq+/b+e3HzIaRvdPG2Ji1Cg/nno3j94l07aVDpvVwDW31/D5m7lccXMNDoeKogIt2Zlp1+Mal8z9z7ip88hMvML6P0orGA0qvp8d5c77+51wDL6Z8S25SjGVHGATy8kW+ViwESVMDeXoMFDBfqKEKaY9WnS4qU4zP4/IGekjWSgb21Br3UlKFaHIlM1r7wQY3K/5a+Cumxxcv6EWVyTBoD4aqg5ZSO0sof/I7dx/p41TBxmpcaV46U0f2zZpaB/o2qyUWCZ5VLCfEqkrABmx1oTCVWAOYUwU46p1nXAc/pMg5ARZmWr2H0ry2/wQ115u41tLBQTaN3u831BO9/YS20qtqAsqmz0G4Jc/wowdY+Lhu481ViVJIhAAJWrg3vuS6PUmJt3p55nHLUy8wsaEy634AwoajcRDT/lZ96UmbepYb+XdTw6zcpVCj64GJo5r3KxVq9Ma6YPOKeecEel1uKS1lk2bNp1w8ROg/4D+tGnfhRfe2IheL3HFhVYG9jGwfVecM8dWcs8tDj6fGeCvX5saKWs0Eh9Ny+LM0X5a5egbmYMdj+wsDWq1xNLfszj/mioO7HWhVqkwRUwMPwdeeurYc1ulkrjwbAutCrQ89LyHj6c2NSp1OFR89FWAm8c7Gn6Wm63htuscTHnLy4Tr7j3h84d0Y1yWBbc96ObLd/MbGKfPPZTJmGurGD/WyvChJnx+hS++C1Bbl0IWcP1VzZuWdu2kx+NLO60DvPKuj+JCDReebWby4y5++LiAVEpwzpWVtCrSsGN3gqsutXHp+Vb69jRw9a21RA4VUBTqe0TnPsjaA1u473EP555tpGM7LRq1RJZTjVYr0b6tlpXrosyaG6LWJWM2Scycnsfkx+so3Z8glUqhPUHzs+GjzuCPX+aiFzpSJKmlgiJR0kTP24CJHayjLZ3JYxBlNaWMvKSc7z7OpdsRw75YTOGtj+v5bUGY157KZOhAE9W1KcZOqKN3/yAFcgc0aPlmegXqrBoWzM6kTbGOVAqcmgyiqMmjVbMN+iRJ6l0GjJK52akSB9lUlmVQVxvgsol16E3ySfmE/BP+rYuf8+bNY/bs2dTX11NUVMTEiRP/cXR0586dfP7551RUVJCRkcGFF17YhG21evVqZs6cSW1tLbm5uYwbN46BA1tmgp0sFEVBq1GRihkJubX8/q2V9d8WocdAIY0LVRnksIetdHL3Z+k3dcyZt49kVE2P5JloJR3bxVqKaddopMeGk4gIpXWgGMRGlmETmRgkI05y+Ob7HSz9PYsFi3bjKZVwptKmR0IIvFINe9QbuewiPbN+m4dW0WO2yQwdqubHp3Nw1aUYO34JEbcNC3bimgAhlY+MzASRCJi1JydifhTV1dW8+/aL1Ie2oWqXRHHswR1QEQrLDB9m4PqrrQih57OvIixeEqSDqw94kwQLNnLJTUluHm+nXZumXb47bzFz+dyDKHWZeNWVeB27MCQE7mAVKoopamZDeRR5tOIQe9CgaXC03ctWskQB+bRKa5ngoow92KwSE6428MI0H39taMW77085qfOPxWIkkgpvf1LPlMeOfZdGo4oZ7+SxdWeMCXfUMvpMMz066yguUDfSmzuKCVfa+HN5hCEDDLz6VBavvONj5GWVTLzCRmF+2s1w7aYYVoua3GwNJqMKnU7i1gdqqXXLdGmvY2gfCxdcXcPQASYuv8RIIKDw0adxSvclKPYNYepbaxl7YXr0XVEU3v7Yz+x5IVoVaimvSqHVStQHZIxGFb2764lETtzkIxTyo1epSMoyQqT16tImVFFkUmSRj0mysFksR4WaqEi7kYYJUCH2EyeKQKBCw6SJer6bXcMnb7dqwn4dNtjEddfEeXlagJ9nHEt8JUninjvM3LR6P1Zf84l51HmQi883Nxx/2flWRo8w0/e0GnyVJtRE8LObiAgS2xLhFHkYtk4GMnOcvPvuu01eT5IkzjzzTMaMGXPCcfp3Qof2bfC6a9kV30AvMQSVpCIsAvToK3PbdZlNjrfb1Ez+l4l3HitDJBRuul3mh9khZi2Qee+DKIQcaEgdM+wQUEc1fY5zQIcjxQHfAN55bzHjr5SxWdWMH2tlyltenrq/sV6sWg0r1kWZ+ryTkcNMzJ4boj4RJJq7kozsFLEouHPnoxDHZFDhIBMvNSfV1QYYOWo4y6ZvZC9bcIsqWtEeBYUUyXTh828wSEbswXbs3LEHny+KxSoIOkvZ4aujWOmIDgN+vFRygGLaky0V4BO7ufvmDH6dF+H0ISb699ITt9QiAk0LHnY5l+jhjrw4dRuvvBFGiRrRhoroN7ySktbNF76yszTobTFSLg3/oJ3/j5j65hecNXIIMY+FqY85eXVqNSZrilAsgcOe1qoqK09y6HCSnsPLGHeRlU+m5WK3qfH6ZKZO9zFrbgiVCjKdKvr10jcqfB6FJEnce2sGdz/u4vIxVt791I8/qPDt9HyiMcHXPwVZsCxMZoaKoeeXc9kFVpIphfWb41zejBYowKw/Qlx1iZVWRVre/riez97Mo86TQhFQcfjk2IxCiDRTiH1o0GARdqopI0EcgYyjxM2KnwvJy9Hw6PNuPn23ngylZa1jI1YsdgVrYYSRZ8i4PNtZvjaCz6UlI5FPQFPL2SN0oElw6qCWR/TPOlPDgjn/Q3FSSPy5LMz9T3toVdKZcEaE7hfvILw5wUVjx/3jn/6n6h+7XC68lX5aSYXohB4XlahRs1Osp5j2DQ1Af+Yu+vSMsW+vB3+FgZ6c0uzraSQNSa+dnXvibNuR5Klno9jcfcjIXsOLz+hY/Fcpeo2Ggf01jL0wC71exYZNVZQfWEdhoG/DlI8iFA6ymwjBhsa4UTJzYLuRX+eFuWBU4yL5xq0x1m2O8eR9TsIRhYrDapTEyTlaJ2IJTKQ3UzV1Cd75MMZl51s4dZQLm1FPIg5un0KBUkgx7TnILnKwNxlvt0h2OopeHGQXXejb8HMrDg6xmwyR3WTdU4RCWaKMLz81cOsdFhavbJrDqNUSF422cNFoOHdcJfuXlDQUPo+HJEkUihKsvbfy7defcf2Nt51UHCorKynKDfHlN3Ei1jKSIkV7g5qPn85spHmq1UrcMsFBKgUff1VPp/bNy1MBdG6vQ6ON4hT5RA/bmHDzKpb+cSxugZCCLAtOH5Iu1rz7aT2tCtRcc3strjqZogIN7dpoOaV/eo1w2NXMnJ7P6RdV8Pw0Lx6v3KSJeBRl5UmcDhX7yvS0b998Eas5+Dz1OMnlMHvJo/iIPngIPYYGxlFUhNnPdgqlthiFmV1soJoyiiihNR05zD56S0NpFRqAWhzEqy3F6Wi5EZPpVFOoLSCTbuxcvwaLcJIltSa1v4DXHzzIy1Y3IqEDfydU6tD/0LA59jt11M62nWWIqJEwAbqUtDnhOPyf4v+Pe2WhpKitk5jyWBZ7DySZszDC0NN0bJtzmFzRuJEQE1Fi2fvZtElgTmTgDSep98s47E0LMl/+EOCTaY2LdS+8FuDrj4zk1g8nW9JCCuJrooy/Zj1XjI9w3tlGBvU1oFJJXHmZgRWzXcgBJwnnYX75PYoVB3ff3nzRRpIkJl1rZ/qMes4YaqKyOkWmUnXS8VAhsFlV/PxpwTF5tFOM3HiNnQvGp4u9ZlPznYfiQi36jAj+2D8/tyMRhQuvrWb0SDM3fmrHYpb4a3WUKW8FmTU31KTZ1bu7Hl+9jD8gY7cdi3UyKVBJ6SbYTdc0dgW/4GwzDz1Xh9PZNL//J2RmZuKrlxl3sa3RqP2QAUZ+nVHAt7OCTLizhpLWWm6/zkG/XgYuvLaqxZhAmjU/5W0PfyyMUFygIRYTvPJuPR1K1PQ4vYxT+hvo1U3Hhi0Jlvxc1NDwHzLAyLiLrUy41Uvp3CoykoVELdUYHVFUGhVrNkR57nUPkZjAalYxqK+BtZti2G0qnnkgi47ttOzak+DB5zx076Jj2+74CRc+AW69/VaWLPqFeMCMVW0ihI8tqZV0Fn0bTOo8ooYwQfpzRkP8O9Kb6P4OjLlsDQZHDRaDHq9PQW9KsmFhMTrdEdPY6WFUlR3oo7RvWLoy5VyiNWGGnrWMHWty2LdXweFtR5SaRvKKkJYXK2UzMjL5tEYIhZ2sxyQstKN7owZ9LsVEYmFS8Tgu3b7/a8zPf1vNz5UrV/LZZ59xySWX8NJLL9GlSxdeeOEF6urqmj3e5XLx4osv0qVLF1566SUuvvhiPv30U1avXt1wzJ49e5g2bRqnnXYar7zyCqeddhpTp05l7969zb7m/wlMJhMqlYIlI4E5lYkeI7lSEQ4pq9mHp1olYcFOMe1x2jTkWzLQSjoiIoSEqkmyB2nmhZNcdrGWtu1TVOYtZRfr8VBLfZWJ56f6WDg7i7Nv2k91q4VU5C3mUO5CDhg2MPEaA5+8nc3IswRzfzexb1sWX0x3UpCnoXd3A3s35TPupgjjJtewYJGGugOFzP++kNxcFSr9ybM1lixZwH2TL2Dc6FXsWJbPhgXF3HCNjYSS5PtPc/hoWg5DBhgZOtDIh29k8s3nVnxtVuDL24DLBf16GWjXpvlEL8upJqB2s1qax5g7D7BpRRa5+QpmbKRINGG4Hg8tOhTSxlMdpJ7YcOIkFx16drORbawmgI8s8gglo9xwQ4KpbySY9uaXGI0np+024/O3adtay5YdiUbOhpDWkXn9/Xo0GjhwKMnjL9Zz9aUtO4dPutbOjtIEkiRx7eU2yg+qefZeK5MnWvjh3Wx6dzby6pNZjP9XDdGozLhbqrnqEhs/fVrA849mMeODLHauKKayJsGtk+t59H6J6Lr+5Pr6UkcVqbISLh3v5vaHajlldAVzF0eQJImiAi0/f1bAN+/nkZet4effQ+TnaE6q+OlwWkn4rBjNKbazhq2s4hClHKKUqiPu1lERJkaUA+xgK6uJEWHrke9CQcGCgxwK+GxGgjHnmpod+w8EZVIJicVLZXoNdnP5BA+btqW1nAb0NqDJrqNONDUnqdPvJ64O8tOcEPV+mWRSMHtumFPPceOo7UtvaSid6E0RJfRgMDkUUb89yoq5a6hzV9G+fXtycnLIycmhffv2nHXWWTzyyCOcd955/7FMp249TkEk9eTRis0sp1qU4VKVM/ayljdv551tRHa4iDnK+fqnIAP6Gnn6gUzOPkuDo9DfSO/VioMi2jUbX0mSMNaV8O1P6Wv0qkusHChLMvqqSlaui1LjSrFoeYRLr08zCEcOMxGJKDw3zcv8H3N4/kkbndvr+P2bAjYuy2XbslZ8/EY2rXr4UKklXLXuk4rFbXfdRqpdgByK8VBLGXuObOpbLqLmimISUTUfTctm6S+tOLy9iD8WSuQO38g23VIq2I9y5L+EiNOmRJCXo2bWbwmqalIYDCouuViL21Ta5LXjIsZh9W7yvQPoVDeaLuHhtKET4WDLunVCCBJKArLTWkB1ugqGDh16UnEoKipCSproGjsNbSQTV7meeo+KHz/JZ9XvrdBqJTZtT3D5GCv33+7ksXsyGxJvZ4aaZx/K4pYJDm68ys6O3Qm6d2q+UAvQs4uOnCwNs/4I89esIu66KYNWRVo6tdfx9AOZTHs2m1q3wjkjTfTsqqNjiR5ZTmuj/h0er8y3s0Lce2sG115uo9adZhV8+m0QnU5CrfpnE7e/Q1EU1NoUNjI4rNlBmWoX+bSmM30opgOy38EX36Sv3XtvyyAo+QjRMsMuqg4waKAGlUbh8kuMfP5ODrtWtGbEGXokdYqcbBXvvOrAblPj9rSsH+tyQYpki9qRCRGnyhXn1psFeo2KWKwOZ5aTGo+aWrdCh44dWnzt/2T940OHDiH505s6naTHTgYxouCoo/W5G9EOXkbemRvo3D+I0CQpKkmQ1ISaNSg6ipBXzwWX1TPlvixyq0+lJnMNRW0U6jwp+vTUUu2JsWZTFCHS927/fhqUjBp22Rey27CcbaoVrJf+xICBDvRkPUvYwBK2i7XUeBLcfV+UMePq+G1BiHmLw4y7uYZLr63jzFPNCAGTH3OT9JtOWuuyZ58eBCQvERFCjYZfZyvcNTlJW99pFFePpJ13JH2UMwhSTzVl+KhrdrwdwCo5COOnMvsvqnL/olZfShl7sJPJPrYhi2OM7LiIsZkVtE51x+ntTm21hEEv4WrGZRnSY61796fv0ZZgwkpJkZ4///zhpGIAEAqFCIYiRJIJvvzYwaP3W0gmRROzp6O44Sob9UGFfQdbds3ddyiJKpEubBolM75KS8Pxe/YnyHKq8dUrXHZDFU+8VMcbH/oY1M/IL5/ls3VJa566P5PPZwZ45R3vsXM0qbjqUivf/ZCk7KDEw8/XNdHtTqUEN9/nYkdpiieeeu+k4tB3YG8OshM9RsrZi4REMe3IlYpQS+oGwkcJ3YC0casJK3aclIt95EmtUKPmkChFCEGh1JZwQMMff7a8Js+dn0AVzEQlqegmBuM9oi+vkbTkxjtSWDeUosAA8mmNV7ianO9ReKjBwbFCT0Jfz9pNMTQxO4fUu7jpthtPKhYni/+/7pV1OrCa0rIZk29OS9PceasJa8/d7NKtwCtc+IUXl3U7nlZ/YXOmqKhKkei0hsfvyeCpVzzNfie17sZF0crqFDO+EBTU90NzXANDLxlpUz+EL2YkmLMgzDlXVjJ3UZhYXBAVISryllDSOUmmxYRepW/RRRsgJ1vNtWPtPPOaB3ddEo365E2uEqlKPnsjr4nesU4n8cm0POL/oJEOoFani6d1LTzb12+OEQorvPhoJnffkoHVokKSJE47xcSszwv4YIa/kUbmUXRsp2vy84++8nPxeRaKC7W46o5I3sTSk1UqFQhZ4rH7nziZ0+fQoUNodRIXntN0IsVkUnH9ODtP3pdJ9876Bqa+hGjkh/F31PtlvvkpyGUXWPjgtVz++KaQ266zs/+gzHlnmRjU18DBwyl0OonDlY3PUaWSeO/1DMJZpdRZdjNsbBWbV2bz8pNZPDI5k8U/F/PsQ5lEogpJWaakjZbvP8pn2GAjudkazhhq4oeP84nH0wbGJ4OamhqkiI0BYgTW7Cg3Xq8jr6OPssxlrFMtYI1YSCmb6UzvpsbVkpmSuuFU7rNwcLuFWFTi87dzUakkat0pqmuTLFggyIq2JyWSVIlDHBK7qRFphr0z1IELx9dSV5duzmvRNzIoFkKwg3Xk0Yoe0iAKpDYUSiX0koZgwc5etjZ7Tm1FV+S4noKC5p/jJ4t/W+bnb7/9xogRIxg5ciQAEydOZMuWLcyfP5+rrrqqyfHz588nKyuLiRMnAukN1v79+/n1118ZPHgwAHPmzKFnz55cfPHFAFx88cXs3LmTOXPmMHny5P9rn92aIfPcw1k8+WIliYgBEWxe68GnqmHUubB50zK0vgLGjzMy84P0Te3F1WKyB5BDIa0HlzP3xzwmTfbx55wkByO70QV1/PyFlbnzXVx+qYF/3a7np9kRDu8xUajN4qLzYvgDMqGwoHf35hOsx+92ct1dtTx1X7pA0a6Njh8/yefSG+pPKg5er5eP3n+c3780NXRUjEaJrh31nHemudkEb0BvI+efZebckSaWrowyZ0G4RRbOkpVRkimFyXfq6dRJjcOupns3LZ49ehLE8VDbYtLqxYVMigBe9oqtabF1QnioSWuqIlFLBVYc9I6djVQjUe9YwK5duxqupxPFzp0bcTrUXHSuhQ9m+Hn/Cz+D+hgIhgWbtsW4bpydD1/Lpbo2xYjz68jJbnkjkeVUU1Wb4tW3/Xwwo55e3U306hFg7bokB0q1fDIjyrY9Uapqk/gDCvdMcjJscONirVYr8etXeQwcVYFeClNathJjMoOErFAY7svO3Xu57y4770xJd0+PjqNeflM133+Uz8wP8hl9VSWBMNx015ATjkOv3gP4ZctskpKgK+1xSMdYTFERZgfrUFDoTG8OUooBI8W0Q4UaD7X48WAjg0oOkOFpS3ZmTZP3qKpJcc7FHrSVXRiQLER1WEVVWZAr1mzl0nE+qtxx9uxRMFNGlThEJnkoyLikCgry4+xYmM+vCyKcNqaCRBwMde3ICPVrGAHVSfoGXbSUSKJGTSKcZNeWXXz19fcnHIv/FLRtW4I2YSNfakW2KMBFBV7hIhBo+RoPRxSiSpS4KsLG31s16jh7vDLDL67Et8dNhpRNkjiZNB3JOQpN0kLZ4XRytGtPgqoamRceyWT8rXUIIVHSRsXTD2bQqb2Omb+EeO51D29PyaYgT8N9T9fx25cFjcaIunbSs+CXbHqfUc6B/ftPKhZ2u50bbrme5x55ng7JnlSod2NXMv+RQSmAXj00jYxNenQx8MvXBr6fFeKF+5xkhTpRyia8xv18eJ+JVAoiVQ5OPbeGomJBMKxQb/fjFlXpUVj01FFDnVSJTTLh5BjrVCNpqazQNtHbO4rVG2J06ajjcFkSl+cQxswIiUTLG/HmsHfvXqyKExmZw+yjWN2GyyeU0bVTmmXw4YwAc74qYPTVlTx5X/PsgRuusjFmQjWPTnby+8KWBfEPV6aIRBXGXWJtolsFMLCPkR6ddSxaFuXJe9Pr0YhTjVxzew3dO+u48Wo7JqOKPxaF+eqHIFOfzcZoVDUcd8+Taf3PklZadu1rOQlvDh9//DGnnKJi06owOak2tOXYWKWDLOyeYXw+fR39+kQYeZqJoUMlVi470Oz4kxCCcNYeBvXXsXF2KyZcXcetdwa5Y5KVbz/OJKekmi5ZGuw2NVdeZOXTbwI893BTFqkQgq++D5FPJw6xm3ZHig3H//4AO2mb7I3Bb2L37lUUhCuw92mFpO1LMrGyRe3D/3T9Y6fTSVgJERZB6vM20r1ziq5dYX+ZoKouQp0nxaBWRp57OIeCPA2plOC0c11EtocwSc2Pn0eUCJ3dp+Omkr3OBTx2r51brzvWPL1lgoM5C8PcdK+LDiVacrM17F7VCkmScNelSMmC735J8vb0Ugzu7phTNgw5buprBVo0BOsMLF+SYO3qGCl1hDEX6LnvDitf/xzgix/83HSNjSXL6unU8eRMXW65YxJXzRsPbh35tOJgYHcTTTG9ZKCr6M9mVgD8YwPRYdXw+xwjGQ41P/zq4uWpUZzlRYQJsonlIAQKAgWZFEkihEAXo2NHFWedaef+p+v47M3cJu/xxvtBYt60LnxLz5mYOkCnjhq2/eE5qRgAZGRksGdfgFVzCjEaVUgSrFrXslam0aiiME/D7Llh7r45o2EtOh7PvRTC4hvYsJaogpnsOeBGr5O4/SEXg/sZOGeEmbNOM3HzfbV88VYeg44bDW9TrOX9V3K5+d5a1m6KMbBP+tnTu7seW8xBnqc7f8zcyMaNtdx/l5WS1ho2bUvw0ls+KisFt/zr5pPOkS8deylPPvw0rehIIW0oZQv72YlF2EiSQIuOLvRrch90oCf72cF6sYQ8ivDhZa1qAU4pC7veyKdfebllgq2R9wJAnUfmux/jFCn5IKWvLbvIJIAXO42fOWoprYFYo91HfqpxYycpEpSxhx6kz1cRMocSh8iuSxfeUSv/z+WO/v+6V1arNRhNEhu3xOjWSc/0V3K59o4azjrTwPfBeg5VbkCjBbNJQR2yEDnche448UZXcNkFFhaviHDxxGoevstJ5/Za9h9K8s6nfpIpQTiiNDAC3/s4jLWuU7Prh0pSk/n/sffXUVKdzfo//Nnt3j3uzMAM7hoCBEIgIe4uxCEe4iFuhIS4GyFO3J0QJLi7DuM+3TPt3nvf7x8NQyYzw4Hze856z/d5Tq3FWkz3btnVe9931VVV1xUrZOTQFh64LZWpNzfR0ioTNcvcO8PO5h1aXLUqCKTy10onF57d+Tq8al2E06aY2bMvxtadEbKyj4wCQ5ZlrJY4aamdF3LzcjQYjUnV+s7oLipr4uh1Eg/clsp1dzfx4StZ7C1P0OKW6V2sRaeTuPVBJ1kZmk7zbq1W4o7rHLz9kYdH724fF+zYE0VWkjl4kzPBG+97qalP8M5zmaxY08Sy1WE+/NKPVgPSfno34U4jEohTWlpKz55dF0P/bna7Ha1GIhQ+tCjvirVhhgzQU1ufoNEp887HXm6d1jHP37MvRpNT5vWnstp0NdZsjLB4eZj1C7q1cd3PmJ5CXUOCy29u5KPXssnJOhgnWswqsnIVvN5qnp+V2eEaOmGCmb9WhvnkGx/blhR1eF6SJB65K3U/P+nh25wnnqFnfBQyMhhCjDsqhWceOTjFUF0bZ+iYFkyJzrERSZKwCgdunKQbtXw4P8wfC/1oE2a8kTCt3jgNLCFBnCwKSCGdAD42s5x8uQfbtwqKiqHVuwZTQz+qlFKaRB1xosj7qeg6w1ZypEJcopGoCKPfT0PjpJ5u9ExykosMIpHOReWO1P4tOz8TiQTl5eUMHjy43eODBg1iz56OHSyQTKgGDRrU7rEhQ4ZQXl5OIpFE9Pfu3dvhmMGDBx9SeTQejxMKhdr+hcMHEXBJkjr883q9FORq+X1xkNxMA1JcTxUd3z8uYgSydvDSUyl88bGNWFo1J04yEdN5k+8NHHquUJCbpeGPpWHW/J5Kz/DRHCVNopgBxHwmWvfm8NpsKzPvkYmsGE+mcwS6LBcTxxn5ZWEAs1Hi54VBlq4MdSC2t9vU+PwKC5YE2bQtKZ5UXKTDYo4SDoc7Pe/O/n315Qfceo3owB23cGmIc07tWlTi7FMsrN8c5YmZ6TS7ZCpr4h2OicUEs+YEsIe789nnMnvLYgghaG5OnosbJ07qiImOgWRURGikBi16zFjJphuF9CKNLARJvqgUMtCjT45ZSypa9JUMH57sdDzc8z/wT63WotVI2G0qTjjWzPw3cjj+WDOXnGPlt8/yuOgsK1qtlOS9i+r57Y+uwYSFy0Is+EXi4y/8rFuQz1cfZvDgXXZ+/CKd778zkp4t42pN0KdET79e+k75UNwemQknO5ErSrDsmcDQyBQy5UKihKmyrOOjuSmMHXWQ01SSJE48zsw1l9h5/T0PWq3E5PEmorEMUlJSDtsP+fm5RKUwJWJIO+ATktWqfoxAj4EGasgnWUlKlbJwSOkUS/3py3BqKaMfI2mhgQV/dlxEp05zY6s8mvTEQSEJs2SlyDuGd99S8eXXMYaKYxkkjaY3Q9sUYweLsdCawdrNUcaONDCon57pU1PQRC2dct8pQiGAFxVqtOhIxMUhz/0/1TweN5KSTDzUqDFjQ2+N8tVPXQcDb7znoyXkZ9nPWe2AT0iOqn32dhbN6RsQQmDEfMhuuJDazb6qMBdd18Csl1r5+PVsRg0zcsu1dswN/WlZMZRpV8H4CWGeuiMVo9rAhDEmPvnaz7TL7J3yJ5lNKi67wMLGjUuPyBd79+7l9affYmh8ApnkUVKi4urbgzSqKrt8TZNUxTVXdN5pfvapZhIp9agkFX0YRiAR5rW3g1w9owljvpOZt9v54aNc/vwqn5m32SkZHOLsO8oYPXUHidRqclS5mOKdTBY09+bUS+tYvylMIJis5s95tZVJ59Ry24NOmpwy3mAM2+A93HGTnu3btx+RH1wuF3rZRD0VFNILOb2Oyy9Orjfzv/EzfWoSvLGaVV3yV+n1KvR6ibGjDKxYFyYa7Rx4fOtDLzarmpMndc3PetJkM1kZal6b5wGSY55zn8/k02/9vPCWh0efbUGjkfj5k1wG9z+4FoTCgi3bIyz9Lp+J40wYTEdGg/D7T79z1ilG0EUpFB0BQ0mSyHAP4slnkuDujx/nkVMYYYt6GRFxsOM+JqLUpazlhus1fP11jCxRSH7r0bz+mkJlTRyNRiItTeJAk8y4owzsq4zz44L296AsC25/2InZptBi2UurtprNLMMjXMREhFbRzFZWY8JCmpRNmCDxmER1WRBvaRBripVJUyaya9cuSktLcTqdOJ1OSktL+eWXX5g9eza1tbX/sfzHxcXFBNQePIUrOOFkQXmFwg/fqNmxRUtxnjnJN3dLatvIn0Yj8eIcO077jk7fzy/cYPGw176IRqmSAb1M7YDPA3bKZDMOu4plq0Pcd+tB4ZeMdA05WVpunZ7C2LEqjruqFE1mE64WGSt2BnAUQ6SxjJAmUhQZhsNk5OZrHNx4tZ0VPxVw67UOyqsSaA0yjz3+whH5Ij8/n+l3XEuzqoYAvqRYTCecYpIkkU8P4kRRuuhEFkKgt0XJy9Fgtai48iIbf/2SSWveWlSo0KFnAKMZyURGS8czhhOTHKLSXk6YaGDbzigLFwhOOc/Fus0RolGFPftiXHVjK++9rqc4OIY6ylBE+zUmIeLERYxgeimTJmrxueN4PJ4j8sMvv3zNzFuSIKbTlWD2y63UdtJ9dcCiUQWHTU2KQ8UZl9fT0HTw2FBI4Y4H3FRtSscsHUyKwyLIS2+7ufNRF6eeYGbpqjBjRhh4/i03+yrizHnNzfuf+wiH25/fvbek8taH3ra/S8viaGMO1JKGwsAopI0TePCGFC48R3DLvW4S5cUUxIZit+UfkQ8AwuEwKlQUUIxa0tCHoWjQUMJABjKa/tLIdsCnj1Ys2JAkiRJpAD3oR7l6G9l9mnjkYR13z/IxeHwyLhh3ah3f/hxAlgWJhODL7wNMPMVFSt3IdrGZFh1xYjSKGraIlWwWK9gsVlAnKlChpTnRxBZpGS7RiE+4qRS72cJKejIILToaRTXrWIxGaGkMe5LdUlKEQODIgI8jsf8tufKR5smSJJGb3w9XS4IPvvATjwvSUtV8/0EOpeUxBIJzzzTRp7eGFpeaUKsJPx52sQF3nYX35georEnw8J2p3HhvE9ff3czn3we48/oUbrrKwYdfHowJy8pkjErnIBGAKmSnvELGYFDxznOZtLhlVvyaxy8Lk2K0ZqvAEsrn6ReCncYZDU0JNm6LMnq4gQF9dQgBJ5502hHnibHooSdH7FY10+5o7qBQHosJbrq3mWmX2Tl6hJGRQ/SMmFLD3E+8bNgS4cZ7mxlzSg1798hMHNv11OKxY01891uwnUBpY3OC+oYEV97ayJDjqrj85kaOHmFg7vOZhMKC8uoYC5aE+Pi1LL6el8tX7+by8yd5jD4+SDjRTH19/WGff01NDROONvL5d12PRX/xvZ8zTzKzdmOYl95207O7lpfe8fDxV75233vj1gjX3dWEzarixOPMyfv+Rz/T7mjineeyOoh85uVoePTuNF5919PhMz3+OBefb+gyj7vmUjt2q7pTUBqSeIrdmnzucH1RX12PWbLiVtdz0TlmzjzZ2u7zu+VrKchTd9mNDhAnRg7daGiOsWJ+T/LqJiGa8gl6tRQzkIEcRT+GEyFIE7Xk0Z2hjKORGoxGwcY/u7Hi90ykkl1o0NCdPgyRxjKUY8iliC2sJCo65uBZ5OMiOVnpES4SJDBLSRxCo5XYsmXLvyRP/rfs/PT5fCiKgt3ePpCz2+1dBhcej6fT42VZxu/3k5KSgsfjaRMkOWAOh+OQAcu3337LV18dHGfp3r07Tz/9NBkZHZNGgC1btlCYr2H1GplM1xD6JbIoYwdbxSqyKUSHjlapGb+5iiduNzP9Fi9NToVgNI4/oNBvoEJtUwupIotydnY5Ehm0VnPeOTqefylMqm9YW5XXJqW0Q+Q3ieU0U0ujtoyhDjUloyqRFUGfnnqq6+J4PAqzXmzlgjOtXH2xnfKqOLc92EyKQ0VpeZxFy8Pc84SLe29OJT1FYDQayck5PO7P0j2bmHFp1+Oth2NvzsnkrCsbuP26FM4/3YJWCyvWRrj9wRYild3Jj/fDF8rj/fnLWboyTCwGxsJact0OPD6F9Syhh+jbJgrVRC2V7EKDniL6tOPaM2ImU+SxhZUM4mgEECNKk3EXOUPrsDpSmDBhwmGf/wG76OLreO2lWxg3ysjr7zVyw5V2jhp2sPpW35jgx99CfP9LGL2niB9/rOaOmxIdeOwCQYWX3vJi0FpZ8mMa9n/w3ZR01/HirDTmvNpKv946vv81iN3WcUGeOs2NZs8I8kVq23WTTg6pIpON4cUU5ncu5nTGiWZOvtjLXTdCjyItF186/Yh8odcZkYSmy45mk2QhIRKoiJEhJY8RQuDHg4KMGRsZ5OGlBTvp7NvbwObtUYYMSAISVTVxmqtM5EgdAx1JkigWA9nFegySkaDw40/di2L0IWQVntY4dm8vnntxDeaUOOefbuX3BTEqpJ2ohIk4MVSocJCBGjV72EQu3dnHNuykos6Wjvi6+E+wHTs2EiaAW7ioYCdWUkjx96Z0exkvvOXmtuntq4cr1oZZtiZEcYlE98LO145+vfXYUmTWuRZTSC9qKSNT5HUQglGETCStkuuvstG3p67d2NKQQVokU5BUfxE4k2uAR7QwakRSmXVfRZyTJnUtajZmpJHvfz+ypOalZ14mw9UNlaTCL9xMmqDHapaQ1DGa4jVkSe0F6sIiiMtQwbmnd66krlZLmMzJ4EeSJDLJZ822vZgMalb8ktfufKddZueEY01cf3czv8zPZcokPbffFCbubx/Mu4WTCrEXw/ZUzj9DS1Tbgjk9xKP3pvLHl3moVEn+6D+XhXjqZTe1jTEGFh6++Fvye6sJaTwkYhKF9KaJfeh1yYWotDzOSZPMqNUQDB16zMvjlVGpJGZMc3DmFQ18+mZ227hbJKLw9KtuausTZKSqDjkyFokIpkw0sWh5mHmfepk+1c6y1WHOPdXC6BFGzjut88Tp5z+CTL3Ahl6nwtmS4KjR44/IDzqdgZXropjV5k5FjCDZ/dbQlHzu90VhTGojAYcPOW8FtS1qJAEZ2Qov32Nm9x7wVKWRtb9YY3f15cXXdvDiUymMPkrNmjUKrW6Z1BQ1H7ycxQNPtfDWh15GDzPg8yv8tjhEbpaam662c/HZyWB1X0WMV9/azh+LY3gaDfSOjcAgmRBCUEclQxhHED8rtixngjwJU28tf/zxB3/88UeHc/lP5z+WJAlbagyDUeKvj3qQE0+KVwgh2FHnIp63iWl3NLHku4PrwKihBs671MsHb62me2IQBsmEIhScqhpE0R62/ZjF6Re0EtiXx/RrOh9zhaSo2MvvuLt8/sqLbKxcF+HzudlceJWLrNZc3PadIFQYPAXYpBQMzmM499Il9BukIASkp6qoqI4TCCbIzu58jerKwuEwH837mDQlBw8u8ukaDLdgR4+Rui6EwTzqJiYfp2lXKMlI13D5JXqefm47I+RJ7TqlVZKK7vQhEHMz+vhGtP5MDPF0/CsKufaSfSR0ftQJA0bXYHKlZIyk0crsVi2nODISH25qKUeNBkWKY5Kj3HxXBBq6sXjx4rZuucOxXTvWcsU9BuJxwSU3NvLcI+lMu6OZXXtj9O3Vcf97/3Mf4482cteNKbz3qY/Tp9ahkiTUaPA69RhbismKFbYdrwiFFqmBYQ6JFo/M4uUhQmGZ6+5u5q4bHcyamUYkIvjsez+nT63ng1ey28D3HoXaNnoMRRG8/W6U1HheW8yolwxkhvriCbZgRkOB1I+YiLLw14VMveKyw/YBwIfvf4iNg8C8SlKRLrJpppYCKTme6aIRmQQ6DJSxHRUqVos/ECikZiY4YbCBi8+x4vcrfPilj2EDdVx+no2FSyLc+XALtz7gxCRZMPryyQiORCu1928LjbjR4CCN/oxEI2mRRYI6KgBBruhBrdhHAE+yIwvQoGUvW4kSIpM8BjAKCRXN1FJHBTIhvvzsS6685soj8sfh2v+WXPlI82QAqy2D8SMsDBmQFNyafX86z7zWyvijTXz4qo15Hwf463c7IxIj2vZHIQRNcg0zH9nGUUcL3vzAS06WhvlvHoy9S7pruWBaA2kONeedbqGkWE2Zyo9BdB6nKCYvPbon1we7TU2/Xjr0OomzTrUSiQquv9bInHsrMVQP4NgzNvPik2mMGqpHUeDXRUFeetvDq7OTXYFrNkZQqyROPPHEIxbEbPWq8PmT/PT/NKcrgc0qsW61xIjJtdx+vYNeJVo2bI7y7nwvQwfpKMjTsGh5iE3bY2z8o1s7Tt49+2JMPquBZmfX0ylen4LDpuLTb/1ceq6Nmro4V9/exAevZvPxV34mjzfyzGseRg01oChw7e1NBAIKbz6T2Y5+zGJW8eGrmRw1pZbU1NTDzotMJhP9eutZvSHC4hVBJo5t779vfwlg0Etcdp6dF95007eXjluucXDaCXFmv5Is4FjNKkJhQZ+eWu64IYXN26LEYoKLr29gxGA9vXpoSU876F9FEQiRjKXHjDTwxAut7T4zFFJwNkFmVtfAXKpDxSEwSABkhSMa9xb7Ae5wRhk3X905P/rYMRrWV7a2o9yAJB9nC814cKHHSHa8J6lSHn48OKljCOPa1lk9Rmz7qUNq2Ec3qSe9xGB2hJcy9yM/gwZoiLRYGMTR7dbmbAqwCDt72cJAjmr3+WrUePCzR2wmSph+jEiekxD4VE50Ot2/JFf+twQ/D1hXPG6He/wBVPxQrxGi85H0A3bWWWdx6qmndvgMp9PZViX7u4XDYbbtiiKCduxyUr23hAFERYRmagniRUgxZGRefsJCircPVslElmjiqZc28+FrGRx32no8FWkEFR/bxVqK6I1FOrhZBYUfVU4dJ03K5OHHwqRJnY+vAxgxESdBfrwvm9dVYM/S8vWH6Qz/W+v7PTencNejLl6e6+aH34LMezGLbvkHuVFCIYXLbmpk594osViMhoaOfImdmUaro9WjdFjMJ08w8c3PgTZC9X/ad78GuPDMZMJZWKDljTkZXDY1wlNPepBUAnXQgdlzDE62kkEEb9565r+d2QYoCiH44bcQ99ybwNtso4UmakiOqFqwM5DRlLGjU5ERjaSlQJRQyW70mIibXNz7rIreJTZmvZaPRqM57PM/YGPGHssjD8m8PNfDpGNMPPWym3tvSSGRgGtudrNxtRaNswhJUROgkVC9juNOdfHYg2ZOn2JBpYKFf4V49g03PQr0SCLRKdE3wMmTzNz9mIvsDDUnTTKzbnO0bWwJoLY+TuVePbmi44KqktQUyf15+c29zHrQ0eF5tVpCv5/3ddPWKN8teJmpU6847IpNQ30jajSHvh9RSGe/Qr2+imDGXiaM05GaKvHX8hiqWjPOFg3pZNPk9HPepW5uvdHIlZdY2VkaRfIeItjCAUi0GstxDCzn5cesDBuUSiCo8O5H1bzxRhnbV8ewGXUs+SNEQXgQeir28zLmo5Cggt3EiWEnjTrKyaeYGs0u+qZlHPK60Gg0hwwE/79aIBDgvffeY/369QCMGDGCq666qssALJFI8Nlnn7Fp0yaam5sxmUwMHDiQiy+++F8qRqLIIAk1ZWxnCGPbOJeEs4j3X9zMJ1/VcNXFVqwWic+/CxBPCPr21BL4L4Avo0EiToQAXiJSgN26FfSIDscgJQPcsAhSa1vP80+aOXZMx6B3154ERA4+LoSgQrWdedckH8vKUFNVm+iSb7i0PEZO3pHxFu7bU062lBwBklDR6knww48wKH4sW00LCGmqMfjy0e0fS/fgIi8zOZLUmcVigmBAwrH/bwMmMtM1XHCGtVN+qqICLcMH6VmxNsLJk03cnVqPP2aA/Y3mraKZGvYxiKPRJJK/U7N2D7fOaOaisw4CgJIkMXm8GYNB4uoZzUw+vWvagc4skUhgzgjiq7MSI0qk1cwTz7Vw9y0OMtLU1NTF6VGopXs3DTv2RNtUK/9u6zZH8AcUyqviFORpSU9VccWtTSTiCpUVEk31alI1aRhNgqDKjdPZyhfzOv+eya6BZIfcyCEGPv8+QENTgsXf5HHxdU1MONrYoRD1xgceHHaJ2voEJ11cR219nKefnXJEfjjljJN4/ZXlxGJdc5YCIAm++znIffcIclsmkYpCk2otPfpEOP88HcGg4KEnggRr08l0D24DJywilW07kjGKyynhapa4+pZWvno/KX7zzMMZBIIKW3dGuftRFwW5KtLTNG3AJ+wvqD2VvAfGnuBEvU2DLGQq2IWNFAySCQMm+osRbNm+GSplBo8ZyNARQ/D5kt03NpuN7t27M2rUKNLTO+c+/08wp9NJLBpHKe9PRqJb2+8kSRIOMlDVjmSPbyXRqNJuWubxB+yU1TSx8IcNSEKFQGAUJmxC4GpNEHAZUWsEDnvXg2A2i6pTfuwDlpGmxutXGDPSQI9iGHzKLq681Ew0Jnhn3mZW/qUhxzkalT+V+2+VGTXMSGVNnMeea2HXnhirVq3iuOOOO2xffPLhJ6gqTHSnByv5bf9YeecAaogAcaI0UIUiZPIpTo4iCwWnVIu2526efLjj3nrayQbefVdG1dp5rNRd9KOutYIi+rCLTZgkKyb30IMH7HdXXMSw2VQ8NFNw132LMcbSGSRGtwlGyS6ZUtcWFEKEQ0fG+2s225KdZmvDnHa8hRa3wtCBem6+r5lnHk5voztRFMF3vwZ46kUvesXCtq1uxh+jZspEC6vXB3E7JUyuElJiBW3fOyES1Keu5rUnbBx3jIHUFDWvv+fhvc98fPteThs4YjRKXHmhnbEjjdx8XzNfz0sm6eFwkr8vGFK46tZmvD6Btt8SEjJE3CYszf2wSSnUUkYRvYFk/NapJPp/YdWVNci0z6fy6MFuNtIgqtGgIYsCJFTsYxsKMhx4LKuWzz5KYejAg+totzwdV9/g5Y8PUzHGUzGo/HhU5bQmYgwiuwPw6Rce/HgpojfdpINjumpJQzd6ohU6StnMUUxp16EcEgG2sZqBjMYmHSzkFtGHHFHI+thidm3ffcT+OFL7/3eufKR5MkCLq4qTbzAzeriRogINtz3UhMmg5tpL7cRigudfjpDnHtvuMyVJIptuuBNOZt4Sw9kq89BTLe3G3LVaiU/fzGbsqbW887EXm1VFlWonjkTHsWVFyERTajh50sH1w25TEY4onDjRxIwHncx/I5uvv2+gfKUKtgzmhjs3k5uXfJ9jx5j4/O0cUlPUuFpk1myMYLGoqKmp6QAw/1eWmlbETTNL+eCV9vQbiiKY+WQLRfl6qhb3wNcU4om74piMaghlEbU0kHpMiFfn+ojLCl+8k9NBjKx3iY6nH0vhiWc9zLo/tdPf8aMvfUyfaufplz28OS+AzSF48bEM+vXWc/PVau570sW1l9m46b5mnC0yJUVa7r4ptdN9RZIk7rk5hddeea5DB3FXlpeXx7NPhvjhoxxuvq+Z1971cvapFhQFflwQJCNNxW3TU/hpQYDfFgf56eM8tFqJUcOMOBxqfv0zyLMPZ6BWJz9/264oC5eGuPNRJ927aSnprqO0IjlFunhFiFfmekjIyVF9gOsvt6PTHTwXIQS33+/BEezBTz/Xcdl5nX/vpavCmE0SDU2JdiPzB6y6Nk4wJI4INzBa9UQiIWRNmBRH5/vXzDssHPX9RszBCWglHUIIqtiDGycOMiiiN07qSRAlIRLUsI9iOgqfAuRTzEb+okCUYJTMSFEzbzyQR7VqD70iR3f6GotkQxK0G3EHaKQGCYl8itutiTWUoqij5OTkdOmLI8mT/y3BT5vNhkql6lBl8nq9XS4onVWlfD4farUai8XS5TGHek8ArVbbpUpXZy3HgwYNor5RIS/YvotHLxkoIKl+WKXsxRzMw0wROpLBTZqURfXmDO56pIVwUIVDSqMbfYkRpYLdyCJBIT1ppJagoZHtXyQJbHV6gSzkTkeGACKEseDAg4sibXcum1bTDviEJLHvMw+nc9RJNcyamdoO+IQk2fDc57MYeUI1Go3mkK3Wf7eTTrmMN967iacfal+ZGDVUz+yXWtmwNdLhu2zYEqG8Ks6IIX9/XMIsp5LZOOjvD6ETelxpm/h4nq0dj4kkSZxxkplAUPDYPVpEyEJ/aWTb8y7RQCod1eMPWDo57GM7Dq2VSRPV/LksxhsfWXn9rdcO+9z/bkajEZtVxU8LAmRnqinprmPKBXV4WtTE9/YhVy5qO6cMcvELDzur17BgSYj3P/cjFEFNfYJv38+hvjHBjXe5GTnBiVAkevSQuP9uS9s4ZiicVJ+78aoUyipj3P2Yiy/n5rRtUJu2R1G7u+7SSCWL5Ss7H7NLJASxmMDtkVm/NcLxx8CaNas56qjD43dSqSUUZGSRaEsc/m5CCOL7kZhWQyW9JpXzwRsZ7QjAFy8Pc+UNTiJOK2GC9Gs6jnmP1/LavO1kZEpE6LraGieGgkzKwHJ++ya9zScWs4pbr7Nx1IgIF1wZpU/LJHaJjZSzixIGtBvR70YvKsUefLgpoIRaytCooL4u/N+6Nv5V9vLLL9PS0sL9998PwFtvvcUrr7zCvffe2+nxsViMiooKzjnnHIqKiggEAnzwwQfMmTOHp5566l/2vQqLehLjd4Yxvh3ZvCRJZHuH4vMU8djTy5k8SUtJdy27SuO8+UwWZ1zeQCwm2gUjBywQVGhpFZhwkCZlEnaUc/UVcd54eymxiJqcTDVF3aFADnPGyR1H8GRZ8PrcAI5YPkhJoHQvW9ChZ+HiJNh2yTlW7nnCxXHjOgKniiJ460Mv737w7BH5QgjRlkBYcfDrwggZ/r4oyJhsCUx2D8WjQzQ2yRga9OQ0F+L1l7J4eYiJnXyPdz/xo2s5yC2lOJoZ1F/LmSd3fQ8cP8HE6g0Rxh1lxGBWGHGUQtPyRlJENlXsYRBHt7s3E2m1XHpe57yb40aZsNtULF3yyxEJ2GRlZTF8lJXlK1y0WBZzwSkmnG6Zs66oR5KS3b8Txpi45VoHF05r5MePctvtSeVVcWY+4eKxe9J58wMP5VVxevbQsmx1BLdLjagqYagoQYpJEEp2P637YyN3PNDKc0+0B/bf+9SLSoLfvjx4ncyYnsK3vwa44+EWXp2dySXXNzLpGBMTxhhxexXmf+1nz74oRd003H5dCjaLisnn1WGzdaQYOZRtWr+ZkF9FOBEiLmIdEnJIJuWDBkk8/ESQvJbj9newqclzjcW7LMizy1pooYkUupErFbXDHaKEyUtXs3NPlJp9BgYrI1m9fAVDJ9Zyy7V2+vXRsnVHjHmfern7JgcL/wpz1cVdx0LTrtZz153LEQkNuRSRSR4uqRZFG0EdMxMUPiy6CHs2l/LG268fkbrpf4I1NTURCWhIixV1ig/ZpBTkqI4/loY49YT2tECSrKUXQ1CjJkECozARqgww4951xKNWjME0vv+xqdP1CuCnBQEih+BSW7k+woA+yevvzJPMDOirb5uoOGqYgSXLw9x0wzqMnmzqm5KJS1GBlnkvZnPh9Aa2bdt6RODnd1/+QFq8kFrKKKAkqdotijt0QCc7jMsBUJCJEmYrq5CEhIKCSZhI39+980/z+RVUia4njwyYCKrceLS1xBNBwnKwTUn379Zq2cuVU/V8/m2IdLuBwub249JqSU1vMZRNqr/o1bvXYfsA4JTTpvLeZ+twuoLMui+NS65rZP6bOUgSPPVKK/c+0YLdpsLtkTl2jIn+JSZ8y46i/McEy5Zu4NlndTx6VyqyDPc+UsHvC0rRxezIUoyg5OPKqXouOOvgmjf/Gz8P3p7WqVJ7r2IdGWlqdpfG6NNTxwdf+KiuFAyb0EhxMaxfepCGprI6xkVXr2XfrkwUWWlrzmiQqjC2BlAUBZXq8FnZiroXEVb/gCInO9PK2YEfDxISNlJJIxPf/s6lHvQjnWxkElSot3HVpep2wOeOPVFuuTVCb8+k5F4mASKLvEQxW1nFLjaiF0YGchQCQQOVNFCNGRv5nXQWA2TTjSr2oPob01yjqKGOcqyktEvyD5heMpIrutPibe3w3L/K/rfkykeaJwNkZubR6t4JQFqKmj17BB+/mfTj4hUhtK15XYKthaIX9z26ipULsnjyxVbe/cTLLdce/A30ehUFeRrmv5FFZU2CS8pdNDRtINMzuC0OjYowTenrmf2oua3ArCiCfRVxsjM1aDQS6alqPvzSx5cfpDHvExfvzKvF7VORNVjNnIfS27hkN2+Pcv3dTZw8ycR3vwapra094njA521iRVWE48+r49ZpDnp217F7X4y3PvRi0qv49psEIlaFQEEb1WGP9sUhpRFoTeHtectIN9oYfVyoy/Hr80+zct/jLiafU4+I6YjF4KhRWm67wUx9k8xvi0P88GEuzz0fJbFpKAXnb6Pf/sJzXo4Gt1dh5GADn3zl54cPcnnhLQ/FRV3v8T2Ltezbs+2w86LMzEzKKmNs3h5l3ovZlFXGuO/JFrZsD1NcpKOiOs7sl1uJxQWyDN/+GmjTAzlhgok7Hnbyxvsedu6NYTap0GoFPy8MMmKwnikTzZRXxVm3Kcqt9zfhCwjeeS6rjdfe65O553EX1bVxtu+OUl4V55nX3NRUg93hYdP2CHv2xehdktxPyipjfP5dgBZ3gsUrwjx2TypXz2jim/faA8/hsMKMB52oVIYjyg979OnG9tbV2KMGyipjnTZh5OdqKSpR2LxlBXaRSowYZiwMlY5pO6YbPXELJ9tZg0DB1MlUJCTzMbOwESGEETMq1KTHu1Mj6to13v3TrDgI4kdPEvwMCj9unKjRYMGOJCRiRGigOimdpNa0Tbv8f7V/S/BTo9HQo0cPtm7dyqhRo9oe37p1KyNHjuz0NT179mTDhg3tHtuyZQs9evRAo0m6qVevXmzbtq1dhWrr1q306nVkAcuhzGg0YrFkIwc78hMJIahhH/VUkkEOTurYxzZSRSaF9Mbh7s13X65lqDimbdM2YmYgR1EvKtitXotWr2AwSGzbGSMnS8Pllxp465FKMmIdN+2YiBIiQB1ljGQSDWnLuWZq5xe/SiUxqJ+OhUsjNDsVTp5sbkcSnuJQ0y1fS2Vl5WHzdR1zzHjuvzfM5AlBjp/QPqjUaeGCaxuYPMHE1PNsCAGffO2jvlFm3ovtO3TenBvC6OndIWFQo8GQ7mbYoM47ei4408zsp1toDoXxiay2AEUiGTh3ZQIFhaTa9+6fB5DQRImk+/j159+4dOolh3Xuf7e1a9cSCMmoYiYaa2WsFplAUKFqr4khB4DPv5lVcpChymVvWRXnnW7l8vNtvPeZjwVLQ7z0UgxD3RBSyElyg+zzc9HGLdx2Z5xrL7fw3S8Bzjs9GcAUF+k48yQLZ1/ZQJ+eSWCp2ZkgonStXJogTjTWuW8+/97PkP46Lrqukdn3paPTScz96qvDBj8d9hTUaKiljML9nQJ/t1aacZCGiwbSMvx8+GZGB86/ieOMXH2ZiWdeKqdQ7otW0pKR6E6Lppwl36Yx+GgnSrXS6RhpPRXozTHmPJHVabVy9AgD3QrB7XKSSiZq1B24SQGKpN6sEX/ix8MAjsIVa8AbbTosH/xPWG1tLZs3b2bWrFlt5OLTp0/ngQceoL6+vtNxC5PJxIMPPtjusSuvvJL77rsPl8tFenrH8/7v2KqVi9Cg7TSphKRSrk6lZf2WCOecYqYwX4PBoOK80y28/p6HGdM7XquPPNNCc7PCYAaxTaxFdmuZ/3IWRXIWjdq9pOW18vqL2fyyUMOtDziZNTMdqyV5Pbg9cnJcJyRTa1yEHFMhyTq06PEpPp56TqF3LxUnHmehb08djz3Xwr03p7aBsIFgMphpaVUwGrvmT+rMRo0ZwfaKCuykIUkSKn8aUlxPTdYS5r2cznHHHAQuKmvinHFhOZqKLK68uY4XZ6Vx+olmVCqJWEzw3vwALz8P+eFikJIdKCn5AXr10BMIdr22+YMKRoOEzy/j8cok5DAu6waq/Fb0wtQGfIZEgGr2kmqOdFAf/bsV5GoIBo9s/L+4uJide2JceoGJKy+0cuO9TiYcbeTaS+0Eggqvvedh3KnVPHl/OhPHGbnrMRcaDXQv0FJWlazcz30hi8J8DY8/18KAPjq2bI9yyzUOnnhASw492+0VKklFz8Rw3nv/Dypq67j8QjvBkMLcT7x4vAprf+soTnDWSRYWLg0SCCr8/nkefywNsWRFssI/a2Yql9/ShEoltXWEvvtCFo+9MofnXnj/sP3w56+LSI/0o0azg22J1QwR49qtW3ERYxfrqVgZRO/JI/sfBU6jZMaImXSRww7WYRZWGqgmThQTViRjkHElMqdc1ER68yg0aOgRGUGNeylrN4dYsR7GjTKy5Nt8jEaJT74OkJHWeREVIDtTTbY2jexEXzyGGpw5i7jsEgN9eqtZuy7O/G+DDB2gZ8VfISKRyP+Bn/8wh8OBkNVdUhwAaBUjrd72sWMgqLB2UxgX6zBjRYeeAD7MWGndp6bJ7yWfNBYskKm6KU5hQXu/t7TKvPVBAI1s6FTILBBU+PQbPz9/ktwnfAEFs6n9PX/sOCMlA1rYu6GVrH8IMj79QDrX3vM7MOOwfSHHZSQknNQzjPE0UcsuNtBLDG4rAiQ7jHdixYFAIYtuZP+DGgSgpayOJ5/bx+yHHe0ef+ltL36vo8tGRCcN2NKjBKUKJI/CFpaSJ/fEsV9JXAJcxjKKRzcx/mgjr7wWITda3GWXXb5SwtpV6xgxYsRh+2HYsGG8924h3tZmbr3fCSSBBoCXZ2UihGgrAkqSxAMhN38sC+OQ0rGatJx4nJkNW6PM/dhLo1Nm4HCJSccEOXGimSUrk935B2zF2hBen8Jx47ret8YfbWTT9iiuVpnnno/R3Kxl5FEKP3+a1Za0zv3Ex5c/+Bk4SEt9ZgNlu7W4W6rRRVNopo5RKRLLly9l/PiJh+2HE046ns/nP095y3rCUUEW+XSjF2XpC+nVI8IJx3t58qkoI+Xj2vYoNRps6XGuvaw9yPTwEwEynCM7FNglSaK/GMlaFpFFPmtYiEAmjxKGMZ5trO7y3pQkCT0GFKGgJqk+30QNmeRhwIQsEvuFmfTtGlGyKKC+uv6w/XCk9v9yrjx02FheemclUyaaOfOiVrThVLIzk75zexREuGs6HR0G9tQk18mbrnbw8Vc+0tPUXHCGtS1nGNxfz6ffBTGbJC4+38jKdS5WrliIEtWiVsOgwRLvP2hpR0H23mc+Jo83odEk46xdOxW++8nLa/M8nHaChbvvMPDpt3F27o1y5YwmhEg2hahVSRGtbbui2KwSixf9Rr9+/Q7bF/X19fTrpcLl0rBtZ5yHZrvp3UtNdbVC1W4jmZFe9MSIhxZcNJBHDxqpxiXqKaIvckyDPlqAwVDa5Wd4fQreVh31jcXkih6Y0LBsu5NPPt5G/2FRvnk/m1hMEA2rMfwDWmp2JbBaJL79NcD2XTEmnFGHSi3YuC3Ca09pO0zGAGzdHiMh/xdTLf8wSYKH57gwGlQEw4JhA/XU1Gk4ZrSJu29KacvbYjHBPY+7cHsUpk+1s2JtBJVKwmpW8cBtaewui3L9Xc0U5GkJRWD+t35GDzPy40c5nHdNI6t+KWiXW9ptat6Yk8mEM2t592Mv67dGuO5yB0tXhrhvhpqqmhSuvLWRqedb2bk3SVF4xQU2sjM1DOij54W3vFRVxzjlknpOnmymZw8te8vi/LYoyKRjjHQrPv2I/NDi3EVc7wdnTx58oon5czvmY6XlMVoadFiwE7LVoJWNdA91vOdTpAxaRTMtNB6ye1tBRoWKiAihIRlDqFF3WZgHCBPCRup+HZVqatlHWiqEYxESgThN1KJBSzH9MUpmNiecVFZWMmbM4Qsld2X/luAnwKmnnsorr7xCjx496NWrFwsXLsTlcnH88ccDMH/+fFpbW7npppsAOOGEE/j999/54IMPmDRpEnv37mXRokXceuutbe958skn8/DDD/Pdd98xcuRI1q1bx7Zt23jsscf+pd9dKIIGUU3B38YnAMrZiQoV/RhOlAh6jHSnH/VUUMpW1KgpFgM67YrLlbrTaigjSy7E1ernplu8nHV2jKunmni/pAz3LhMp4iCPQlRE2Mk6zFjQoEclqVCkOBZzxwu/2ZXgwivcVO+yYw0VsEAd56mMKiZOFrz0tKNtwUlNUeH1eju8vitL3mQyn37j5433vYwfbSQQVPjh9wBF3bRsWdSNHXvj/LEkhEDQLV9Lq0chxXEwAPl9cZAVy6C75GjvYyEI4GVQZte3gEYjYTYLBnAUW1lFilmHOVCATJRGqimk8428gSr0GFGjZR/byErkU9Q4gHfnfEhmZgYnnHhkSrVvvv4YYa+WAs8IXAUraHapyc/REtrUNYicLXcn1exEo4GjTq5mykQTX32VoNA1oW20F5JiPibXWJ57biknTo7z2Xd+TptyEGgaPkjP3I+9DB9s5Yl704nFBANG1SFa+na6CDZQhachzM9/BDh5shlJkpBlwSdf+5j9spvjJ5h4Y04m3btp2bMvRjTatTLpP02n0yEhEcBHBTspED3RSFoUodBEDY1UM5Cj2cYaTpyi6VLs5Iarbbz/SYTc5u5AEqgpLJRQqSQevNfM7beuok98dLsg1CUa8NKKI5W2jpbObOJYI29vKCVCqE3BszPLozu1lJFFPmrUaPRdgwb/07Z3715MJlM7VcVevXphMpnYs2fPYXPNHBDzMpm6Djrj8Tjx+EEBMkmS2kDAzq6nFmdDu26JAyaEoIJdeGklzdMdtVfNO6/VIJlCDBvk4coLbdz5qIvbH3Jy8zUOigo0lJbHefiZFhYvjdMrPop97ABEcpxe1iUFCwwOpk1N8NDTLfgCCrG4wuiTq8nJ0mA2qojGFHZv0VPgOYYsBKVsw4SFTPKRkGgK1HD+1Bq692phaH8du/bF+Px7P4P76ZFU0NKqUFUTJx7WsHDhQi644ILD8i3AjTNu4IKFF2NqtKKVdKTHu9Fq2sfjDxjbAZ+Q7Kr64bM0rr2jkQvPsvPwMy3MnNWCSafFH0ygcRWSH04qLLs0NcRyd/Hr3FTKKuK8OtfH6OGdJ7iffxfg1msdnH9NExrFQNQnkZkZ57xpCd59Tgsi2W1YylZ6MRhf0E0iIboEQGvqZS67ZsoRjTJHIhHUqignH2dhygV1OOxqvvklQGlFnEfuSuOLd3L59hc/V9/WxJSJZj5/O4dmV4LGZpmcTHWbansiIfAFFLx+BY9P4eEnfThcozsFOyRJopu6B4P6VTH7pVbGjTJwyTlW3vnYR3Vdgh6FHYG6qy6yc83tTdx+XQqXnWdjysTkuvrptz48XoX3Xz7YQd+7RIfLWXZEfojHEphlO4qiJUKYTSzDLtKwYCeAFx+tdKMXXnZhVJmgc70XVKgJ4qeJWrpRgh4jPtzsC2+nskLwyuwUrrhhHeGQCg1aiqwG3n7u4OSDEILbH3Kh08HyNSG6d+u80v/LH2F04WJ8miZyRpfy9UcHu/JPmQx33WLjtMvq8URasVgs/7Hj7V1ZTk4OCSWBIjovzgHEpDCjhzna/vZ4ZU6/pBl1UxFpCLy0kE8xPaVUWkQjpa46DJKZJmrIaDyKk85cyS03GrnkfDMaNXz1U4CnX3YjR/SkO4cz6bQNPPmomROPMyFJ8NeqMLNfdvPo3cluQEURLF8T5v4ZHalPLr9Uzx07m+jbM9mVk5meFBgqLNDiaqo5Il+kZ6Xj3+fBSDLG0AsDOXRjB+uQhIQKFQni5FBEtlTAFrGygwr3AUuVc/n5l13MfvjgY9//EmTbKgtRwp0mb05RT4NUTq/mo7FIdroDPtFKhWEjvceXUV6VIBqG666wM3yoiSuu8xKLqmmgCkmoyKQjx7QRM/U1RwZ0SZLEcy+8z8QJQ5g+Vcu2nTHKKmP88GuEtWsTpKZJTL/KxKB+yZhl+94wIKEIhahfx433NGMyJUdMi4t0tLQm1Y/vfNSFShLcNj2Fiuo4b7zvYdW6CGNGGnB7lQ5Cgm1+aZGZ/7UPt1siq3kCJnsFD90TbruXH3q6BbNJxS/z89ru/UhEYdodu/l1QZSBgeOoKFvOzz9+dETgZ2NjIw4H1Li8GEkjnRx22hbQLUuHzyvxxtwQ3eT+HXMjScFkbL/O7NkjyO2iw0kjaTEKMwoKahVkWVMo9CXjJkXIhwQH4lIUlUj+5nWUU0Qf3DRTSxl1VKDHmOycEmZ60A+dpEdBob6u9rD98N+x/1dzZYMheS3ecr8TqakAraJmxRonF5ylTfLdpjqhtbDT1/qkVlS65Iao1Uhce6md+kaZgROqybSZ8PkFsVYrCYOP8ccKauplHr8njRHvGQgEZa67qwm3V6CSzPj8Mq1umWff8PDXigjTL7dz+wOt/LDAR3GRllfnpGAxq/n6Jz8ffuEjEYOMTDXRaHLUPhgUnHJ8Mk455dI6NGpobDqydSAYDJJqTzC4r4kmlx9Pg4EVpWYMip0B9GuLaeykkSuK2MZq+jNyfzNVBXo9SBEVpWVdi+Wed3kLfaJjkk1A+98vhUzs0YnUlC0lGBJ8+X0QnauQkK2a884+mCe98b4Xk0HFjt0xVvycT2Z6cgJ0yYoQF01v5N0Xsyj6W9EtkRA8/5qfSccfPv9xc3MzJT10FBdqGD7YwDWX2Cgtj+P2Ktx7S/v9SKeTeP6xdE65pJ4pxxp57PkWVv5UgMWsIhRSmPl4C3MeSt9PG5cs2iz8K8SZVzQwY5qj09xSkpL88Y8924rJLLF2Y4T1WyIkEoIJY0z88UUuw46vYdpldu64/uD36V2i48IzrUw8u5ZXZ2dQWZOgrjHBwL46zj7ZzMkX1/P197cfth8ANOoI6ekSoinM+vUKt9zfzP0zUsnK0KAogl/+DDJjpptYcw45dMNrb8TQ2L3L98uhG26cyRy4k31UFjJhgmjQsYv1dNs/pZxFAQ1U0Y2eHV6jCJkWGvGqG0CSyOsms+CFNPr01LNuc4RHZteQ2Neb1EhR22fE5cS/rCj+bwt+jhkzBr/fz9dff43b7aagoICZM2e28QG43W5croME75mZmcycOZMPPviA33//nZSUFK688kpGjz4IYPTu3ZsZM2bw2Wef8fnnn5Odnc2MGTPagQb/Cmt1tmLGTp2oIE9KXpBREcEjucjKTTD82CaGDlazaYvMkiUytobBeJQWYkToQf8u39cQzkCrpGAG9K5MFr2j4YvvNmHCTItqL2WJPZiwkCAJTpQwkH3qTZjkNGIiQlwdZtmaMONHH0y0EwnBSee0YNh7FMWSPbkoKkBTESu/KeUOdR0vPJWCEIKde2MUFRUdth/KyspITVEz76VsWlpltuyMolHDkpVhPnk9J8nXMVTdjpPyzkec3PtEspvn10VBnC4Z4epOo6oStaIjjSxUkppm6nCQTn1j1zwasZggGJRwSDoKRS/6Tt7KsWMqeG1uEPPeFCrFHoqk9h2IYRGkkRqGMR61pN7frVvGWhbR2z2El5595YjBz8bGWqIBAzF1EK1W8N5LWfz2Z5i9P6u77EpQoaa+UeaXhVG65Wn58vsAiienHfB5wCRJwubqx2kXbeDUk/QsXhFm+lQHiiK49QEnX76b01aZ02gkrp9m4KNXt5LtH9Qu0POKVhrV5bw1K41N26K8PNeLwSARiQgcNolzT7Xw+L0HK1CffRugR/HQDt+nKxs3fizPqp9Gku34rGWE8uuJhFRodAp9e0B8i6DFV4opaCI3N97l+6SmqDCoDvK7Nlq3cuelOr76IcDsl91olCzW8icWYUeLDh+tyMhkUYBe72rHD/RPczmhO32pYBfqQyyvWnSAYA+bATh5wpFdE/9K64zAHg5Nev9Pi8VizJ8/n7Fjxx4S/DxSYvvefXpStW8NcqI9NUc5O9BhYKg0LvmAgDxRgjfcxCtvbOLXRUE+ezObzTtizH6plSaXjN2qYuuOKHJCwt9tLUqrClXASDm7kudAFLs/hV27BB++mk04rBAIKqQ41ChKsqr82jwvzSu7YZIsbBOrKaI3dulgMGAjhTy5B9v3/UW6TRCPSqTaVAzqr6OmPkFLq8K7L2Yx9YZm6urqjoi4OycnhxffeY5Lzr6QDJGHJZGBOtXDhWd27GaCJN+xzari3FOtXHWRgx9+C3DXvWFkRc3wY12UlS9GpRJceKaO6VemY7Oqef09L0tWhvnx9xCnTWn/O372nR+fX+aW+508clcqk8ebCIUF8z7x8+p7rQizGgKwj20M4Ch0kp5Qay6ff9fKJedaOny/VevDxOJmzjrrrCMCun777Teys+Jcf4+LmbekMmGMiVaPzLz5Pk67tI43n8nirJOtzP3Ey7ZdUWRZkJmuaVvDEgnBjwuCvDbPQ4pdRWa6hgduS+PeB/2Eq7vmv1bFTKQ5dCz5NpXTLqvnqQczmHKsmel3NfPzJx2FBe02FROONrJqfRidTuKUyWbe+tDL/G98fPdBbrtgHyAWjRzR9SBpwWndij6owhhNoxslbGMNZmykk00uRQSKV/LTOw4uurgVumguL2Ur3SghXzo4/ZFCBiPEsSz/YwUDB8SYcZOJZ5+NYVQsxCPhdh2Ay1ZHUKth3ovZnH5ZPeecYqWiJk5peZyMNDVHjzDQ7JL56dcoMg3IliZeudveARC3mFW88XQmx5/bSG5u7v+Bn/8wWZaRFWiQKsnrRODHJ9xoDDFue8hJYb6WikqZ6lI9tuYRFCrpICW7gbexhj5iKGlSNtWKjTSyaaGJIH5y6kfz9qNOXn6lighhhNdBbomRwmw1IacZQ/kx3HdDKbelVtKtQMWYkUbmPp9Jfq62LV649Fxbp8mhLAscaTLX3N5MQa6Wipo46alqHrgthVCo6/26M7vx9uu5Z9uDJHxJPkANWoxYGCKNRRYyINqALiEEQfwY6LygI0kSDQ0SL73tQauV+OrrOK5KKzktw7HhYxur6SkGYd1fQA+LIBXSDkaISe0ATJuUSv/IBPbuWsLmFVl89VOQp5738dYLGeT5j6FEMpMQceqpYiurGCjaF1gj2iA9+x55LpFIJDAa4lx9URpX3trMyGNa6Sb3wS4yqCTKJb+U0neki5fnONi+K46csYa9Lh3WsBWDQeKNOQcnn9JS1dx7Syqffedj1gutvPmhF61G4q/VYXYuK2TR8jAffuHjoTs6JsBCCD78ws/c57NwexRuv6YCDCH69EwCx5U1cSprEnz0WnvaJINBxfuvZDLi+BrknQmczRKbNnROndSVqVQq6mo06GIOCihhO2uwRLLQ7+iLXjJQLVbTnY5rq8aXyc8LnFz8t/0p3jX+k3wNGtw4SVdn8nexYispeGnBQccuq4DwIksJnOpqMpXC/aOeBlw00pfhmP8GtnpFK9tYzSBxNHWUozN0UbX6F9n/q7lyz549mTzOxOdfx8gNFKBFx9MvVHLWKWYG99djzGom0hLqkPMIIXDZd5BfkByd/eXPIC8+nkF2pobPP0+g2TSRdFRIkoRHuNi1dw1LvstrW9MsZjWP35vBpde0ctIZfjRoCSthjLKNIobx9AOVqHJqmHV/Gpecc7CrePJ4E/sqYpx0UR1pKSq8PoVWj0K/Xjr+XBZiz74YT8xM54qbG8nJ6RqI6sxWLV/FytU+fvk8nTmvuhk3MsHSRX76io7FXK2ko0j0oY4KCunNBtUi8vNiRAJ7cLpkflkY4OTJ7eO16toY+7Yb6NsJPYNKUmFz9WP6jG3s26EjJZZKokcZk8ZnkEgI5n3qY/2WCDarik9eP3gPSpLExHFmehTquGlmMz9+nIyh6hsTTLvNRbNTobhn0WH7oLq6mqICPWq1wrWXJvOZ+d/4ufrizukDJEni3NMsPPBUC7dNd7SN+786z8NdN6Zw5knteeqPn2Dm6BEBevbomgqlV7GO444x8vxjmbz4tpu6Rh1nX9mQ1BhIKNgsam6/rqMPjUYVL83K5MLpDZw+xUJ6mpovf/TjalXoXaKloqKCtLTOi3edmd8fJztDzfaGJrpbdZx2goVb7ncSjgianAm85Rl0852AVtIREn4y0tT4a3Rd4gkatGjRs5uNDBcT2hUDhUjmsXFibGEFuXRvy4kyyGUrqzALK2l/00iRRYK9hpWMGiqYMtFAepqGq/9GmTRlopnJ402ccvEuyrZV4fD0IST50Ohk8vI6F/E+Uvu3BT8BpkyZwpQpnYsI3HjjjR0e69evH08//fQh33P06NHtFvn/CVMJNSUMpIFKtopVZJKPi3qK+4X549vMgwJAl4HPL3Pi2RtJ2V6yX1WwaxMiKZSRQyHbWcMQMY5Y8wAC1krSc8MYTRL1da3EwxIIFV7ZjaKNEpC9uG2lPHqvnTmvujl6uLGN4+S7X4Iodd065XVID/dkwYJafPfLfPNTgGBQkJLS9cj0P2337t3o999jaalqjhtn4s+/gowYYuhSxOO26Slce0cTQwboeeahDK6/u5lhp9Rw7hlmKisUPvl8O55GI4GQQj7F+AN1LFsT4pijOgI2H3wWQNdSsJ83qgLPuihvPJPBi6+FUKMlSogtYiWZ5KNFSzP1RAkxgFFtQa0kSXSjhJDwU8YOLPVG/H4/VmvnleXOTKs1YlDAm7KXO652kJ+r5dhxgpczasDVkZMQwKWqZWRvwWtzsjGbVLz7iZeX7upaWMQmUgloNTwxM51r72hiycoQsZhg0jGmDiMJd95sRQgfr7y+EJMvGXS4cZEgxnln67jgrM7P7cwr6nF7ZFIcSVGSDz/3c/3Nh8/dUVhYiNYgYwna0CsG7rvbw2lT/ha0xgWLV7jZVxHnl4UhbutkkwFYsTaCNmzHJ9yUshU5FuTOu3W0ehLE4hqMRNCip4AS1KjpyUAkVFSxBzmmYd58Hzdf4+jwvvG4YNHyMN1w7E8oG8mlqNPv0EQNMWKkkImTekp6lhy2Hw7Xvvjii3ZAY2c2e/bsLp/7r8TcDlgikeDFF19ECME111xzyGOPlNheUqcwfryKvct2UJRIcvbGRYwAPgZLAzocb5eziHizGT3MzZzXPDx8ZxpHjzAiy4JLb2zkjTmZPPh0CzmpBlb+msJAhrTdq7KQKWUrr78TZMGfMUxGiYsvMHD5hWaMxqSS5uvzfBTGuxHAhwZd2yYvC5kmanBSj0CgFyYuOEdi2mUO1m+JcOGVLYwYquHXT5OgTp9eWkwm0xGLn83/5C2GjJC5/nIftbVevv5VOuRYeXamBo83KRp3+okW3p3vY/kfeipqo/z4ZWabsJGiCN77zEtpRYwch5H771DzwqtOLjpfRywh+ORLP06XwGSCNb/lt/ESWcwSt0yzM3mCgZPOddHsr0lSEexXDE8L9uLxx/7CoA9w1inmtir6sjVhrrnNxVtzf6axsfGIfLBq1Srq6mVW/lxARXWc5990U9eYQFFg6EA9025vYuvSQs4+xcqW7RHue7KFpx5IUgWEwwoXX9/I2FEGvno3B4c9yVE3+6VWdpRFydS0YJA7B++F3cWggVoMBhVTJpr5c1mIKRPN9O2pY8OWCMMHtwdOF68IM3KogQvOsDJ0UhWPPefirhtSWf1Ltw77V2VNHK/v8MUAAWx2G1p9LcWZJtS7SyhlGzZSsWDDKjloTF3P+2/YGdDXQEFxgJbGJkLmJoTDiVotIYJWzC0luHHSi8Ed3l+SJIpiQ3ju6XVkqXLRa6tRRIioCPPki4JrLrXx4achfvo9xI3TzOh1EldcaKX7oAbSNOnoQzlgCuDVNiCro6Tb9Vx8rYfMDBPzPvXx9KtuXnkysx3Jf5+eOhx2iYaGhi7Xnv9p8bf/zWYz2KmO7EUtqckS3dpGib242K1eR7dUFTW1cZYvUxgYn0D+PzrYtJKOnmIgNeyjN0MQKATx05+ReHBRxR5isSimxlTy6IFMgv59tlDXkARgdJKBrMBAYv5eNITWs1aOYLMEcTrhx1/D9OsvMfX8zpPN9z718dKsDI75W/F8684o513TiNtzZOONo0ePZsqFx/H+Ox8SFzEKKKZU2sJAcXQH/voa9iEdQkRHCIGIa7j/4RC5dCeP7uRIepCSxaw+YhjVlBIQHiRtnPQsmaKmvqgSHQugGkmLrjWfnxa0kmJX4a/KpGdiRFtSGSGEwRojBQ27/OsZsF/pVhEK/jQX555/zhH5AWDdunXYLAqX39LE9vUGhicmJLl9pSQvqc0zin1LKxg+YReGYB6yycMwMYHm7JXMmtk5Pc0FZ1h55yMfbz+bxV+rw9htSTDouHFGXn3Xw4KlQU74GxWVEIJHnmnl5EkmZs5q4Zf5OUTTqlHCBkrLrWSma5j/tZ+rL+n82lCpJG640sYjTy7HEFdRXeYmkUi0jVH/VzZixAgSMS1qBB5asEg2esT7t/ldg4YEibZxzAOWEurOU89VcuoUY1telZqhEG1qL8JxwGQhEyeGhAqdQSEhRdoE/wrpyUb+YoAYjUU6eJ4hEWAPm+mpDKXRvgmRCEEQythBH4a2Az4B7FIqhaI3+9hOC40UWI5MEPC/Y/8v5so9e/bk5WcipDm0iEaBVtKhre7P5DN28uLTNj6e6+CM81dgrO9PqpKk+QoKHy3pWxg0OM7xx1mZ+4kHhCB9fyFPpZXx48GxP66LptTw8qPp7Yo5peUxTj/PS1r9aIbv/52FEDRSzXbWkk42BdnGdsDnASvprmPGtBSyMtUcNdTAfU+6OH6CiUvOsbF9d5Rb73ei1Ugce+zhdz0risL773yI3Gpn5PENnHuKjZ37IuQYc5BCna97KWRQxV5SDY0U90jw2L3pjB1poLouzhW3NLFxa5Qbr3KQ4lCzY0+Uq2Y0Yol2zcvuUDJZvkxgU8y0mFfS0yQz6Zw6Wj0yDruKunqZnz7pfIKssECLXi8x8ewazCYV+8rjNNRJPHSPjSOg/SUtLY0de+K8Nvtg3tfilsnL7noNyc3SsGN3lBMmHATm/lwW5tdPO88dx44ysnVnlDEjOy+k7d4Xo2dxErSYMS2FRctCXHWRlfKqOOXVCXoX67qMa0YN1dMtT4svoPDptz6uudTO3OfTuPX+Zr7//tMjokOJxVXEExLHTVbR2prg+AnmNurA62/zsHVz3zYAU4sefxQSqXXg7hxPaJUawdJCur+QbazGLtKwkUKUMM3UkU03FGQKKG7XDKKSVPQUg6hLX0FYp0MfTcHlD5NZFOTtBy0sX6/nyx8CrFvQkTpKrZZ4ZXY69zzuoihvJ19+F0B4jOTnd/4dj9T+rcHP/1dNSAoJEaOXNJioiOCiAU1mM5++m9NB+dxmVfPx3FROPb0WdbOWZurIouPFIYSgVdVEXMSJEUVCxSaWk+UwcOa5UX79VYVqzxD6i6SaalRE2Kfagk4xIiERtzdy0dkZNDQnGH1yNUePMHLtpTbmfRDBHixq6yqop5IAXtRokiO9znyuuKmCtZvCSKojI6m1Wq1o1Cr2VcQo6Z5UI3twTguXdxFcQ5JXTKeTuOgsK3vLYkiS4PO5Bxe2O26ycdF1jSxbqtCsbKdHlsRVtzbx6uxMTjjWhCRJJBKCj770M+tZP95wjH1UIKMQqdcz4rgGNK4C+kpJICYmomxiGQ7SkZDakQX/3QoooYZSfH43gUDgiMDP8y64kTnbnsFiinHWKclFuaS7DkuWB6+rpcM4V1RECKWX89ZzmW2qr4UFWlTmMAQ7/4woEWrq45xxeR1D+hl4/g03CRnuu7Xj+JokSdx9q41Jx+o4/zwnZn8xJQzAm76T227suip21klm3v/cByLJ/ylJguqqnYftB5/Ph0hoKKCEOvV6nnktOUZ/AIjRaiVOONZMZnqU59/wdKr0LMuC+59swSVJeGikO33JjRVR6yzHio8SBrKRv9o6d/9u3enLrnovz7zgZvRwAyP/1nGcSAguvqaF1iY1BQisONjBWhpFTdvYdh7dyZByCQgfMgkcpOHHjYSKQ1DI/rftxBNPZOzYsYc8JiMjg6qqqk7pKHw+33+pOJlIJHjhhRdwOp089NBDh+z6hCMntg/4qnj+kVQen+Ni2e+rKIj3w4ebDLoexbd4erBn9wYqG0JMu9TCs294+eTTODaTlpllQWqdMjvWaBnGsE6EJ4awKRHAtvcoVKh5Z3cVb83bx923GZn9kpvWGisFKLhpbvsOMRFlO2uwkUJ6lozJEUVB4akXYpSXKzz1cCqvPuvgqZe8bZ+Xma5i6NChR0zcvWHdn7z0RCoPzwpQXq5gy0jgDyhtnKT/tIrqOJnpB6/jG660s3WFQLV9CJNO2E56TowUh4qyChm51cHI4xJkZkLF3jS2toSpWp+KCQtGzEQt23nmUV2nYhf9eusZPkJi0aLN5MYOclUliCFUCnM/9vHKPA9Wi0SzU6a5RWbisZfSt2/fI/bB4kXfMvv+NH5cEOCH34M8cmcafXrqUJTkaNLGrU7e/MCDQa+iqJsOo0Hi5IvrOX2KmcUrQlx1ka1d0aRPTx3vv5LFFbc0sWzRHlJbO46kxkQUkdbE+NFJ0K24SEtdYxKsP3qEga27ou3AT483Sdfy66e5aDQSJx5nxtmS4OW5Hl6e60GjlrBYJEYNNXLLNXbueMRJekavI/KF3WJHpavnuquMvPxAMz3C/djBenap1jJEmYDK7mHowAwURdC7r8wvdat58v40zjgxDY1GYuvOKNfethLL1owuA3KTZEEWMgWiN/nRXpSrtjFwYB2ffBbhu09MpIX6YUXLW0808sKrlchxNX2DEw8CBz6QTDomXFTH84+ltX3OZefZ2F0aY+pNSUGqv19TB8D8/38KwP1vNJ1OBzqFQZExbBYrqFTtQosOWYqjE0YGyRNobtrN8ee5WerVY27uPMawSg5CIkBCxJNdS/vV0FOkDFI4CCoLIahNW8mN042cf2UL3dASFP6k8AEW8lxjaXW2MGvVVkoYQA6pbIsuaRO8+bv9/EeAQEjpkDQO6qdnzoNpXDztyEVd7nt4Jj/98BO7GjfSn5FIkmC3eQlZob5YlGRiVks5KlSkk0MrzaTREUhyUgckx879uNFJfdo9b5Is9BZDqMtZTI9+CbJTTOz6KrXLLhltMJ2t25wsWxGnMD4MpKRyemPGaoYeFefqKwxo1BIffOZnxeIlOJoHUaHZxaP3P4jZ3LXYXFcmy0kOeL1KT45v8H5Rs/aWHi2iKlqFBokc3xA0kgaDJU56Fxy9kiRR0l2Ls0Xms+/86Pbfk5IkcdcNDu56rIW3PkhSUQVDgiWrQpx1koXrLrfz+POtLFkZoXuRmntutvDKux7GjjLiapUpyO065exeqENnjnH+qTY+ek/NZ599xqWXXnpYPjCZTBhMRoxRKw1UMVSMa/f7ZJJHI1UU0f631UhaLNXDGXX8SmbOSOGU403cMN3AnbdsZJAY02FdrGAXNtKQANlah9EACV8CjaRBJxnQCC1V7CEh4hgxEyG0n6psBEbJTENCzZ2zW3jqOT/1VYYuxUDSyKKUrWj1MunpXQuM/idbeno65dVxzj1Nxw97qihmAI5YHqHNNs6/aAPCEMDbqiambAW2gwCVRub5mSYefirK0qUK5kQqGrWJvF7NnHySmlAsSixjK1bn+CR/odHJqKHtxW1vuM1HZv2Ydh2lkiSRQyExIrToy7nsoq7v43NPszBzlotzT7Xy/svZnHZZPSdONDOgj56XZmVw3jUNBAKHz4NeWlqK2q/HrXbz3ANpXHyuhXWbwlx6zqEbFxRkTP338Md3+W17bopDzdrfCjj65BoWLA1ht6roXqhl2mUOXtwTg0jn7xUnRkLEmXaPj/tuzUUIiEYVWtwK8QRcNL2xTeynMzvmKCPZmRq++DqKtrGAScc0sWZjhOtvG37YfujevTvNzijZf6Oy61OiY8PWaAce6wO2dFUYr18hHhdtALdeL3Wq6QBJLvdxp9dw9cX2DgVsRRG8+4mPT988eL+eeoKFmvo4vYr1XHGBnTc+ODTtXzQmWLspws1Xp/DzwiB33aCwcl2E9Ozdh+WDAyYLC15/gA9mZnH1bU3tGlmKi2GRZTdeWwiBQkJW0Cdi+GjFIXyYpfb4SkIkqGYfUkyiNyXoMeDBRQg/OgwMZixqSY1GaAngQy00+DN2o7EGkBXwBWPMecLCSZMsVFTHuf0hN3/sFwgdPkTHH0tCXcafPXvo2Fee4It3Uhg2SMfMhwM4nU66desIlh6p/R/4+b/Q4iJGvWYvKXIGeslAriii0bG9U14xgB6FWvSOILI3Tp20HUckHb3UvgulSrMdTUJHEX0wYiaIj0r2ENQ3s3q1joy6cRgkY1vAoJcM9FNGsS22hgJ64FGt4qwrGygp0vL8oxkoAp593c32sijdUWgRjVSxlwJKyKWIOFHqqcKTcFK3QIMwK9gOjaN0sNGjR/P8Mw7ueNjJZ2/lsG5zlCH99azfHGX61M5fs35LlF49tHzwuZ83P3Tz9bsHQZK6hgSzXmzF51PoOwCc9Wo85am4Y838tijI8296SCQEdbXQ6lJRGBpJL5JgsFe0Uia201yTYNjfOFR0kh6jMGMl5RC9BWDASIwYuaI7SxYt4aJLLjpsP5xzzjnMeugxREKH8jeQbNRoWB7fQFNTFmZPdwQCt6GSBqWWlV+mtwGfAMeOMRJ31CECnXN11mv38twsK+ecZmXJihBrNoXR6yRcrV2P3ASCCtZcH0qjC703B9QydlvXS4rDrubTb/1cd7mD5T8WcMfDTnyBjt1+XdnWrVvRxe3IyFhyvdx1UwrHnl3LQ7enMmWiGX9AYe7HAd77zMMPH+Uw40Enl5xr44LTLRgMKjZujfDIMy0YDUlVexO2pAKsiNBMLQMZvR/ITusAfB6wgkRfalrLuHJqhOwiF+PHaWlqVli6LIHZ2Qt9rJlqSnHjZAjjMElJkCUh4pSzk3pRhUyc/oxiJ+sZzDjWs4jyil2H7YfDNZvNdliKkb169SIUCrFv3z5KSpIdqKWlpYRCIXr37igsdcAOAJ+NjY08/PDDRwToH67ZbXbUahefvJPG1Bsb+GvZCtRqsDUO6fI1arQsXxmjWzH0HuEkVc6lL33RBQzITQnirKeA/C6FJ/JEd5qoJV/qQXqsB/59qTzy5CqmXmTj7eds1FK2n9IgCc7sZQvZukzyhtfyzisOCvKSPq9rSHDt7c28/Labm6918MQLBxP8jVvjXHvLkXWvbdq0CRSZy6ZGKI6PIjV7IzdPM/LG+x7uvqljkWLF2jDFRdp2wJJBL2FX27CSirVpPInGBB5ksklWpNetW8R116mYtaKBYWJ8Ox+FLRomj+8c3N61N8aG1RryY30IkAzwhBA0Za3m+y9tbWDIAf7PssoYx5/3CZHIgxgMXY+ad2Zedx2D+tm47u5mvns/ty1oVamSxY8FX+g55ZI6stLV3HljCpPHm7niAhs/LAjS0Ci3Az4PmCRJPHFvGlOrndRWLCPFORir5EAIgUfVTCBnG5+9Y2/zx96yGMMGJQsr9Y0JdpXGuOB0K1qtxE9/JEfq5zx0cA0uq4xRXpVgxjQH/fvoKS2P8eEXPgx6mHxuEny54JLOO2+6soRI4DCoufQ8Cx98UkVwmxF1XI3FEcGbuhRJkxwlvuGeZrbtirHgi7x2ScCgfnq+mpfF6NGRLvlAhRAIBFERQS8ZyFN6sm5DDQXRgaTGu7Xtg9aQgz3BKJnktuuYUoSCklXD8491BFj79NRx0dlWvvgh0NYt2NCUwOf/v3H3rkyj1VDJXgZyFNuUtViwYsNBmCC72YDB7OG+2/JY9vuhubTjRCljBxIqejKIrftHu+1Sch2JiShO+zbOv0Tmoy/DWKwKNQW/cdQwIyajilVrY8RcDpp8QQYwCg1aaimjpVHDiec1MmWynkvOsRGNKXzxQ4BYVHDmSRauvLWJ917KatdJdexYE45U53/LH+npGcQb1exJ+5WzTjaydXeYFNM2Vi3VY8VBAcVYJDsJEWcrqxBCkMZB8R0n9ZSyleJiCX+ziYRfT43YRz7FCAQSEgJBk30LU6dq0ehVbNiYICqFMdP53prQhsjOUdHaKpGxPw5vyljDq69rmDju4B55zGgj23ZFOe2iFRw9YgpnnH3Gf8sHkiQRi0PApyKVjvvAgWMcIh03zfQmSTUUjYlDTne4WmVufaCZLTuiSJLEvooYP/0WZvGKMFdeZOOskyxs3hFFr5O468YUtFoJRUl20d3zuAuvX+aROS24fQo33ttESZGOdZuinSoPQ1Lx+vhjzah1YEyJ0NR0ZBMBud0cBNxaFOQO3J5pZFNDGSmite0abztPpZnWKit3zgwy5ykZSdEgGz1sDC2lm+iFmaSKcS3lmLHipQUjZoYNlrj5WivXTl9OtvModBjQoKO/NJKEiBPbP0H09xHRSFDNQ7M92IxqVHTN8y5JElpJTe9+EvV1//rY8N/Bdu/eTVqqim9/8dOqipMlF2CR7Eio8LaqABu9GdwGMCdEnMrEHm6+o4p08hjJ0GSRUwERFqz6Zi+2vpU8/ayei6/6g4wMSM9KFpcPNB25WmQaq3XkdkIfBpAnigmYSjHou97DNGqJHbtjXDi9gf69dZx3uoWPv/Jx67QUBvTRY7Oq2L1rSzsBqkNZPB6nwVdLXhF0L1Jz7tQWautlXAmFwi7ubw8utHqZF5/uSD/z88IQ555mbePJXLA4zMyHfdRF68kR/brUekhPh/tuTUGSJCQJjEY1+cak33oUamh2JToVNgLYtjvKc695yXWOIZcMysoaiatjOByOw/IBQE1NDUgKazZGOPOkZIx3yTlWLpjWyGknmDuAlW6PzG+LkpOk87/xc9X+setIVEFRRKcAqNEooShwzlX1vPVsVtvUSrMrwb1PuLjoLCsO+8H72mySKKuI06dYx/xvfaxYG0aWRae0MIuXh3C1ynTvpuXsUyxUVCd44S0P0ZiCx91y2H4AsFkVFFlQVKDF61f4+Y8gpxxvZtHyEPO/83LHg3Dx2Q4uur6BG66wc+JxGTQ5ZU46ZzWB2u6kRgpRo8FFIzWU0osh1EbLUUggSRIptC+UQlLsuEa9i8zhauY9l0rvkuRUwbrNEW66t5nMdA05WZp2OFZGuoZDlbiFEMhRDd/+HOSS88w8+VILkUgXCPwR2v+Bn//LTAiBWq0QM7hpTVSSGi0CQK87dEKg0cnkRPvjNpexSbOIlEQOaeQQI4JTV4ZGMTKMCW0LlwU7AxhFqXc1LWGJwk5GPCRJovt+bhBtQuKRO1MZMuBgojpxrImlK0NcOW05gRYTQxjbVnXWoqOEAThFHbvZjBJUIYRAURRUh9nLrtPpuPCS61i+6CVOuaQOX0Ah1aGmxS0z+dxaxh1l5OarHW3cY0II7n7URUOlgW9UPpb/ns1TL3n4Y2kYRRbEZJkPX81m7Cgj1bVxVm8Is3Grhy8/17JjO9w83cEdd4VpcinYSaNGtRuXUcIuZ5IaKWIwY9jAUjT7A6uYiCa7ctHQShNadOTQBcE2blRI2EQKpbv3Hdb5H7AlS5aQkZOgoUHw8Vc+7rk5uSmpVRKfzLVTXR/iwVnLCMcUThxnxNWq5raHWrjpajunnZDcBDQaibtvNzHn8TXkuke2/U5CCNz6GsLGBs4/MxeVSuL4Y81MGGNi9CnVvPyOu20j+ad99JWfL+dl8s6HLfzy4TZiIYXfFwfbNpF/2uLlYZ56IKNNMOjqS+y8+P7hCx6tW70eWZEJ4mXMURpem+cl7NNyzw1mbjE3Ehdx4rLM1iUFpKdp+O79XD773s9F1zWiCMjOUPPXsgSmaCa96YVufwVrKyuxkspuNpJKFka67l40YiFOjLyWMcRcEX5a70eNhlwcSJJEPS6a9XspsKfhFzuJuLqRIrLQSFp6MZgtYhW9GIJeMqARGiSSFeNtWzcdth/+1Zafn8+QIUN46623uPbaawF4++23GTZsWDuxoxkzZnDxxRczatQoZFnm+eefp6KignvuuQdFUdr4QS0Wy2GPq/1X1rf/GD79ZjPdcvWsXaFDjihYcgK4nDVkKp13f7bQAM35bG6twS5n0Fs6yCurljSYhAUDXVfmDZgI4iMo/HgztqNPCZBuFnz+o5ew1UfAZ8WMDQ8tWEUKCgnU+dX8+HlmuwArL0fDDx/lMOrEGpavUGhuULFjT5SqmgShJjsLF/zJtdMPTRPwd5v37ks01egZnpiAj1aOP17FdVfYmX5XM3NebeX6KxxYLSoSCcF3vwV45yMfX7zTvmtk/tcB9P5eB8cBJQ1/DwO0CRO/LwjQUwzvEOSqFC0er9zGjfR3u+ZGD909x6BDzyaWkRBxAniZdIJo1wV2INAuLtJx7mlmbrj+Eua99/Vh+wBAo9Xx7nwfM6aldBpE5mZrGDnEwOIVIcbu7zQzGlV0L9DQs0fXZOkFeVqsdnjjaxMPPLaBZSviFORrOO5YLbfflNLWURAKKSz8K8SdNyS5rH9eGEIIwbnXNGDQS4wfbeTLuTmkOJJr7PI1YeIJWL+gW9v5jxySHIe/9o4m7rwxhR9/D+JuOTKRA5fTSSySpLP55ctUjj5xC7FSFa2tKoIBGUVS+OhLH4GQwrBB+k67HwrytNiyW5BrE50KJbpxokVPjAh6DLRa9qEXpiTw+Q8L4cPBoHaPeWnhlBO7HvW68AwrU29uZOr5NhRFcNPdrTQ3qI5o5PU/ySKhMKmksoP1DGd8u+6jhIiz3buMuoY4whjsUhgpIsIYMJNBHmVsx0srAxjFPtUW9qr82K1qMrIUzpys5o8VIXp00zB+rJ45D2a0rW9CCN75yMeLT2uhFbayim70pBvjaYivZdSwKKs3hNFqJO66IYVe+0cBX3zLzeff+bn4byOhkiRh6YJD+1AWDoexpxiotpcx+6EULj3fwmff+Xn+NS/dGEC6dJBfTiNpGSSOpppSKtmNSi0j1Cr0Fj3WsBYlaMAXD5BNAdXso4Z9GCQDiiSj1seYMc3EPTMctLTKfPtLHaH0UlJdHbtIhRBE0sq54Ew778yNIIQghJ/+w6JMHNeRs21gXz1nnGLks28X88vP33DyKWcfsR/mPHUvNouE6r+gTVVQkPdXOapFKR53lD+XhTstaDldCapqEphM8McXeZx2YQuTJ8VIDZcgoeLZddV8+lkrX36YSmpKcp2LxQRTb26kX08dT9ybxnNvupl5SwrHjjHx7S8BXnjTjT8oOPc0SwfAxR9Q+GVhkK/n5XDJDY3Ikszw4Yc/5glgtoTZJVWjEfoOoK4kSQwQo9jDZspElCzySJCgkWpkEpQwiIxIDqGIH2f2Gnr3VdixPUhldBdGLOgxYieVJmqQkDBgZsv2Rvr30fHxRxL3PriCPaUKQU+CDWIpEhJmbNhIwSfcyCSwYAckmhtUeNAjE+sSfFaEjM4cp6SHlpr6w4+R/5Ps15+/oDBfw+3THcyY6WVPaDNW4SBODAWFQRzdRr8DyTWghAGERYAcurdbGyVJopDebN3joq4pSW3xy5eZbNoe5aMv/dx4lQNIglzaRNexo0bSgKzht8XBLuk/vvrRT/8+Ol59MpM1myLMedWNTgu3TktO9eXnaJCVw18PMzMzCSWCyHEN0y/TYveMwoYZB9upYi9FtG9gSIgEFewmLS3B4P4d6UY++drP288mu11/XxRmxq1x8lzHEaWafWyjRAz8h9ZDCy00MqKnvst9/rLzbDz3hpunH+xY8A+GFFasiZDdPAa7lIEiFBqdCbLy1EcEfrrdblSSxAtvuTllchLsdNjVXH+FnQunN/D4PWn0651cG1atj/Dosy3MfT6LPj11nDG1nonjTHTvpuW4sSZ++D3Yad67dGUYjQbuuiGF2x920tCUQK2SSE1Rc9NVdiaMab+WLlgSYve+KM0tMk/el06vYj1PvNDKQ3ektvOV2yPz2POtTL/cxradcQrytIQjCnM/CRIMy0jqwwf8hBCYjTH69TQy71Mf8bjgiRdaePIlNyXdtZx5koWFf4X4/Hs/wwYZ+OH3IG984EOjhpuvNyPRyAcfV7FxRxQlrsYu0qiUdmHJ8tLo0tND7kiRBNCkrqCwUOL3r7La5UEjhxhY8EUex55VS06WmlFDjcz/xsdJx5kx6CVCYUE4rGA0drzml64MI7kz+G1BgPPOkBgyUJ+cgPkX2P9Fl//LzO12YzapKekpGNG/kj//LEfnz8LbKgiFFEydBImhkIK/VU+hVEx+sAdlxjU0KTW4FWdSwTgeZ5SY2OnCZI3kEj+E4rYFO348XDrJ3A74PGATxpjQm92ktfTudNwmQ8qjRpQRIUIoFMblcpGZmdnhuK7swguvQqvR8dwzD3LpuWbuvikVizkJpC5aHuL8axv46LVswhGFO+7zsWsHDApOoD5/Ccec1sBZJ1n5aX42NouKhX8FuW+WCyWmx1NvRuUqQNIkUIzVrFoXZve+ED6vmhQpmzxRjFrR4JPr8ZjKiWTvQdVUgAgnu1kq2EUAL1nkk0kBTuppoRGPaGnjizlgQgiq2IsaDVFNmNz8wxe1AFi3dgW9inU8cLuJx5/zcO5pFoqLdIw7ysivfwZZtSHKzNscnHHiwcU6GlW44V4nkajgvNOS3QaXX2TBbApy/W0LyLOkoVI0RA1ubKlx5ky3tQOlVSoQMjS3yLz4tptbr3W0u34+/sqHVpNsS591fwoLl1VxxzV2PvrSz3mnWzuM4e6riFFRE2+nlG63qhDi8Mnc9Xo9QQIIBOu2Bjl1iokP54fQJfT4Gy1k0Y2UIXtJT0suayaTiqsusnPVRUkw9s4HPBTESsiVDopFZNONDJHHRpZiwEwaWW1jcJ1ZEC/q/WPsOsmAjoP3hA8XxsJaHrk5hVNP0BMMCd56bw/ff7ObPOdYNJKWInrRSBXFYgBxYqhRYyOVQODQfL3/03bLLbcwb948Zs2aBcDw4cO5+uqr2x1TX19PKBQCoKWlhfXr1wNw9913tzvu4Ycfpn//roXXjsSyc/J47GEv5lgG3TzHUlPwK+NHm9ik9RHc4e/Al5UQcbz2UqwqGwPd49lNR1DZiAU/Hmx0zusTwIuERKT3Kr6Zl0LPHsn1KhYTvPSOmy++9xOJ+nE7NdS5K9BpVVx3jalTHmKNRuLWax3MvsdGarSAM07eS6vsoSg6hKD/8EebAFavWkM3eqGS1MTNLs46Q49KJfHWM5l88UOAy25qRCiC8qo455xq4et5Oe2Ayr1lMX5bFKYnji4/I6GKUFcDmZ2o3epchbw5by9PPND+9fsqYvibrOTs73LqIfqxnTU4UhUuPKfrQsIFZ1j5a+YumpqayMo6fF6zicedzYq17zFjWtfncdwxJhYsDTLtzmZGDdVTWhFn++4oWV10HkCSEkOWBRoNdC8RlDfEGDxA4r47Utuq+ZU1cWY86OS+/WrWt9znxOeXk6NSMvz4UW4HQPbRZ1v4+PXsdgl/XUOCJmeCe25KZeaspJjE9m1rDtsHACIOclTNI8+6mPdeDAKpGImRS3dsMQcRQtx26176D4MTpnbNqfjYAxZuuX4NA8TR7RLCqAi3Cbfp94vFhNRurOHOCeel/SIRB0wRCi00YbF2Xds3GpPB789/BJj1bIDmfSnYFEFDQwMFBZ0Lef0nm1AEcWL0ZVgHIQ+NpKVvfAwzH1rB1VMNvP/8HjKD7XnahBCUsYNulOCQ0kkRx7KdNVixM0AcjZyQaQ1Wk2jy8+lHHu64x8YPvwf48LXsDmDStKl2lq9s5efv1zKAozBIJmQhY872cfXFncd411xqZ/hxtTz9bIQLz9Nz581J0DvQBTddVxYKhbh++jmcd2ozrzS6ueS85LViNEhEEzIBTQPpcvs4SyNp6UE/bDojuj472bVLTc+WIUn14jBkigTrWEwuRRRQktl3lW8AAQAASURBVKSrERAM+/jo47WMGBbkux9iBFr11LZ6kdXb6Zbo3+YXRSg02bdw2WUaHHY1p5ys5YeX68EU4MqpXXe3X32JjT+XNrPsz6dRqVSceNKZh+2H7du3o5FayUjXMLSvhgWlDaR2UhQUQuwXboyzU78cTcJIb98kbr1zGT9+qW3XjeMPKFx9ezNvPpPJX6vDTJ3uwVA9mOxEThu9lUh4aapMMP7UBv74JoucLC2zXmzl3NMsnDHFwokX1vHNezltqvBnn2Ll7FOsXDi9jjMur+fFxzPahEM2bYtw/+wWHrsnDYddTSisEIsLJkyYcNh+AKgo9ZIismmlqVNVYq2ko1j0Zw+bcdEIqU0oPg2qhIEmVSU1ql2odDFS4ibkDcMZJaUSwEsjNYQJEMSHHgP9GYVG0rK9xsuYExu4+lILzU4FYzCXQeQjEDRShYtGBIICitGgw00zCeLcc6eBl14LYQin00Ij6Z0IMdVRiT1FsLs0gUb9r5+o+XewpqYqXK0yH3/tRy0bGSpNwCda2clGHKS2Az7/bj3oTzWl2Dvpku6m9ObR2auZMsnIlz8E+OOvILX1CX5aEKCkh46zT7YQ13YNRMVFDKMRzCYVC5cGmTyhPVDa5Ezw+fcBMjJUbNoeZeJYE+NHGzntsnp27onSr7eesso4ozpnT+vUli9bgQ49cl0uefLBqcRiMYB9bGOzWEE+xegx4MZJA1WoUZOQYp12IcbighRHUqx35kN+8lzHoZbU5NGDOlHBJpaRIjJQo6ZFXY+iitM3fjSt7pX88HuAT772E44ILGaJqefZmDLRxMq1YT79KkRelodgRGbX3jgpDhWnTE528zU2J3BrdiAlBhAhRHa2hCysGI2dc2t2ZhkZGZiMKmZMc3Dh9AYevTuNAX30nHGimRZ3ggunN5KVqaapWeaU403MfT6LgrzkujfvxSxunNlMQY6GiccYmfNqK5IEp08xt00JLFoW4s5HXZwxxcQxRyf/+QMKx51T226tE0LQ5JTZtC3C+i1hsjO0fPRqNjlZGkYO0TPnVTdnXdnARWdZycpQs2hZiC9/DGA0wK49cV54LElVtHxtGI1a4dpLHHz8VRBZllGru+4WP2BCJGPYKy+2cvtDLtQqSE3R8OXcnHZCvQ/MdrJ1V4w5D2bQp6eOYEhh/jd+vvnZz/efZXPOVQ1Ub0wnK9wbv/DikdZjzG/AV5OHTWnPFd1iLCMjM8z9d9k6zYPsNjWnHG9m6/Yowwbp8XgVrpzRhE4Lk8cbmPGgk9efzmx3LTa7Esy4O4DBNwiDIdn97vXJ/5KRd/g/8PN/nUmShEqSiCfghdkOIlHBhi1+pt2h8MgcN3Me6Vg9fnSOF8WVToOowkYKReHhtKgWoUYPyGiFsdMOAEgCAV66bqmOEsaSGuWKS7oWKlKjIaUThcMDlkImTdSg4b+H2DtSMjn7FBuP3XPwO0iSxKRjzORmaZl4Rj36cDpm51BSVY1sZy26WJiP38xk/NEHF8+RQw00PB4kpX4oudL+7xuHrHgJJtUewqoKeivDcJDZtoEYoz1JiXSjyfQXJePqoTzOXs/vGFqTnaAHLJ1sIiLEBv6itxjSNloVESHK2ImdVCKECaS6OOcISe3r63ai1Qiefc3Lq7MzuPk+J0MH6Jk8wcQDs33JgPPE9lUqvV7FW89kcvLFdZx9sqVtUbHa4YQpcPkFCcoqQ3zzS4QTJpi49B/k3DNnuRjQT8fbz2TywlteRpxQzbmnWlGrYcnKMMMH6XnlyWSCo9VKjByq54RjzfTpqePsK+u5+RoHJx1nJhpLdqt+/VOA919u34X2+5IgNvvhK7dl5WZidkQp82wnrTWBXifx/hvpfP9rA1+9nk2WnE9E2cOGLRHqGxN8/3OELdsTZGVK3H6jhV9/TZAnunfg6lJLanqJwVSzDxsplLGduIi1G1eC/V2yKbtIRAMkQnE00sGEISHieArXsm5BftsmCPD0Iw7OODnM9GvWkesagxkbNeyjgUrSyG4jYS/u2euw/fA/YRaLhVtuueWQx3zxxRdt/8/MzGz39/+UffrRJ/jcWnrEhxLAS7dCideeymRfRZwxxy+jgJ44QoWoUOPR1hNM38OXbzt4+Y0gVb8kOe2ior14QRb5bOQvckRhh3VRETKNVJORLfPb1+ntONF0Oom7bkyl1aNwwrEmolHBNbftRhO1MWRQ190AQwboCZrryY8OwB4ejUFUUE0pBd0vPCJfxMNJjiokEAkNPn+SA0OlkrjwTCsXnplMkiqq41x2YyMWk4fzz7AiK8lixXvzA0Qa02imjhw6BhBB4ae4t0xNTediVylKNl99sYdJx4aYOO4g8FJVG0f2ONr+dkjpFIm+tFqWE4t3XeiKxgQlRQrLly/lnHPOP2w/nH3OJXz79ds0NMkdOLAPWHlVjFn3pvH2xz4uPdfKcceY6N9bz6mX1uHzd/66HxcESE9Vc+8TLu69OZVnHs5g7scexp1Wg8mkQk4IgmHBMaMNLFgS5MkXW7n4HCvPPpIURJh+VxMnXVTHfTNSGTPCiLNFZt6nXtweuU1YatuuKA893YLDrqIwX8vufTH2VcQY3F+H031kHT5agxaB4I23Ilhi2cSIMoxj2oqQFuykk0P55m18n9bI1C5cPHyIHsxONgeWkyoy0WPEh5sQAYroTT1VbYmkFNOjiM4JitVo2u61mIiymWWkZyl8+VOUv9aEGDXUwA1X2tt8AbDwrzD7dmmYfkMIQyAPO2n42HdESc9/ksXlBH7clNBR7A2SdEU1NRqunmpm555GVv7pxeLqjQETfjzUsI8McnDsj38kSaJYDGA3mxgiktxdjlgelbHdpPcLk51p5syTzF129Nx+k5nly3wY3Mn1IE6UHoXJ37ezxNpiVmHTm3CUTuSrl6pY/FcZx5+gZtiIyUfkhzdef5qbr2ilT4merbsMSJLEqvVhPvvOz9rfChh5rJNIZRiDZEQIQQuNNFOPTIKI0kKmL06/2Ng2BXcAD06yyKNQar8XmyUbrQ1FXHxpJVY5EwNGepNCDftYxe/YSUGoZIzpfu693cI1U21s3h5l0dIoVdJuckg/pHCHJIFGDW8/Y2DKxS8y5cQzDktoEODPP74lxQHnnGrB6ZIJZu/AXJfajvZKCEGptAW1MUSaWktMhOgXHYckSaTVjOG0MzbQo1eckcO1lJbH2VMZYvb9aYwYYuDtjz00lFspSiQBulZjOeqiMu671cTAfjpKK1K45vZmJo41sWpDmEfuSuW7X4OccaK5XRx0wJ57JJNzrmpgzmtuGpuTInW9euh45ckMiot07NgTpbFJZtCQoYftA0gKJvpdEioCDOJotrOWIWIsRungvhwTUXaxgd4MoVVdjy7NDa1DiKi9xDLLyLBKyFEtGq8Dw/7pH4tkp4Rk8dwjXLhxopG0yQ5fwuRUj+DRJzcyjPHJz9r/letFJb0Y3K77OFloz+WD95eiUic5F6vYy/+Pvf+Ojqp62//x1znTayaTXgiE3ntHQQU7FkBBQVQQxd4V7F0U7Ii9oKCiYBfFjoKC9F5DQnoymSTT+5z9+2MgYUziA+/1fNfvWR/f11qspZkzZ865zz573/su1xUVEbJohyzJxEWMSkpowEGPDJlD5REmTply3Hb4NyHVnovXL3jgdhvXbkwY3irZ0QodJtoOGBsxEybY6mda9CjEKa4MojVoyctW88xDGfTurqWkLMZzrzXi9EdJaYUbERL0YddcZeCGmVaGn1PO2JP9TJtkxWSU+fE3P1+u8rPoqUxSbTK33F/HqKEGVCqJ+Q+m88piNxPPMRMIKhQf2n/cdnA1NiIhkR/rlrS3kSSJLvTFLzxsYy1GnRqNrCE32AEJGY+7mJU/Bjj/rGTfVa1KCClXVsdR3KlJFGB5UiE5oj1u6okSoVP3CLffZGTuw7+hi8R5emGYbp213H+bncx0FYvecbN4mZtfVmkpUPVi6fL9PDwnheuusFHjiLNgUSPhkES6TUt6RT8OyTsIKSE6HuqJK63shDpFHQ4Hp44yMeEcC90767j2rlqiMYGiwDnjTPzwSR4Hi6P8vi7IfbclB74L8jV8vSSP1X8EuOleB7ddm8rGLSEWvePCYJAJBhWGDtCz8oNcxl5Uyd032jEaVezYE0KnhbMvreTaK2yEw4JlX3hJt8uEImCzqpBk0dQeL0kSc26y09AY5/PvfGzbGWLPwQhrvszn5XfcOOvjqNXw8ttuunXU0KOrlgvPNvPOR+7jCnwCyLJMowtefsvDPTfbufdJJ8tez04KfG7dGaK8Ks6X7+U2zbMmo8zVl6XQu7uWux910r+3joDHSXxnZySVQka6ioXzbDzx9HYO7zegqstDqOLE0ss4dSw4fVKSDsbfMXq4gax0NecfoZ26fLKVR5+t5+ffg/TuoaHPKYcZ2EfPuDFG/vorzurVCvbqodQbi7h8mgGfX2H3gcgJFUr8E/4b/Pw/htTUVGStQkMDLF7m4appKXQu1DCon5ZVvwQoLo3y8JxUunXSsv9QhIfnN7J2XQRbJJcYUfaxjTgxUFRECIEqgk6YaItYwUoqu8UG4sRb5TksZT9q1G0SAAOoVCBQkNrgsIkTAzmOWlGdkENzFJ8uf53Xn2x9MevRVUtehhE2D0IjafGpHcSVIJ0KVWSkqZg6q4F9exWqamJEo2CJZjU5/sciX+nGZmcVHRRbi+CYVtJhqOvEyZdXoFb52b9DS57o3uI4vWSko+hBCXs5zD7UQo0aLfl0wkUdQfz0HzDkhBTvAVSyTGVtnPcWZuFsUJBjOr7+JsaKL50IWXD1Za23mavVEv176Xj9fRfjTzfj9Svcen8dXTtqufcJJ6OGGRjaX89dNyQvBNFoQjhk0w8FqFQSZ51mZOXPPk4aZkAIuGGmLWkihcRGR5ZhxGADH7+Rw+KPPUy5ppr9RREuudDSQtTC443zxvsebp8z+rjtEAwGOWucnu27vfzyabumdqt7H/SRG+/EYfZRvwsuOU+LM+pDg5Y8ulG9V8X030sJIsgkgpaWGWErdsIEE0T/og87+Yuuom8TX1BURCjV7mDatDgun5oli38nW7QnhVQihKk27Gb+HdZWHf6RQw207+bEWxcgQpgwIaq0+xgYORMhBJWUMP/6R47bDv8mVFaWoxYaDJIJt/UgT9+e4BTavCPMow+YsBhrWbqsjGhUcPE4LdfOsJNiVaG+Ca5eV4Kh0USYUFPlGoAfLxIqdrKezqJPU/WoX3gpYifZtKPPgNI2xSBunGnjvnlOFr+Uzf2323nkKS/7D2oZPqj1gM2BoiiaoI1aysmlA7l0oIyDRKP/Q5/i32BNMRP2BjCLFKyhPF57o6xF0gOgsEBDx/ZqXnizkbc+9GCzylw+2cKrz6Qz/dpait0etEKHncym+dgvvDiy17N0fiovLPKxrtiJ7W+cPpIkkV03gsuv/4EunWUuONuEz6ew4hsv7riUJLMXUfmYNimFFV/7OO2k1qs/3/nITZ8eOuLxE1P7+ujDt5BlwTOvNPLmcy0doXhc8MmXPqoOq1Giem65I8Cpp6h55F4V0yZauHhWNZ+/m5vURbG/KMKcx+rp2F7Nyg/ymta7WZfZmHWZjT82BHjvYy+llVHOPs1Ex/ZaHp+rbQruVNfGKKuI8dZzWSz+2MO8Fxvw+QUP32XnlzWJaul9ByPc8XAdS17OTgoAHjgU4cIrqlBrIydkhxEnDeebb75EryQ2YZ3p3Wr3RYd4L1b/XkEspqBWt9xIvPCKl4jPSCrpmEhBIUYO7VGIc4jd9GJI07HGYDbVmoNkiE5UUkwDjoRgGwlf4iA76CWGctC8hjNOhueeSCMvR40Qgt/WBZl2XQ2vzs+kS0ctoZDCfQ97oSYfGwZqKKOAbuxjK3Z769yF/3aoVWrisfg/+lH1DhU33dXIi0+nUnFdjHnPbuX7VQJbNJfuDExwux8Do2QmInvZZ1+JLEm43YKccDcanLBlR5jB/dve0GRnqtCqm8ecgsKOA37OmBzAaJQJBBROHWXk1mtsGAwykYggFJSQJZn0aCGVmyM8tXsff21+9rhtIIRg88afmX+Xnj37I/y1Mcqo0+soKYsyc7qBQFDw6QepjBv/O9bGLtRSiY0MOtIDFWrqozUUl+zFyXbai65NSchqSpv4MI+FR7iooBhrPBU7GYBELeWAoAt9qRZl+OJeTHoTC1518ewiN1p/Bpb6EfRFw57AJt5eGuCMU1pPkC352M+ZpxnQaCQG9o6yb98+evRoW1n5WERjYYwGiTPGGDllQgXXXGFl2ce/I+qzULkyiauDlHOIESMF9W5BbU2M7EhO0/gxSCbyHaPx1Ab4Zo0fNWqqU9fzymI3ry/xsH5jmHRXH5DALdVRMLKE5e9lNM2P3TprOXeckZvvrUMoiYTZnv0RTj+lDU7EHA2Z6SquvzKFAX2Sx5UQgjmPOhGSgceeWHhc938Unyz7BLWipzO9MUspCeFC1mIVNoxYCeEnQpgu9MWAiUqllPSifOK2vZx3ITw6J6+p2m31HwFuvH0NaeUjk4KnlZQ0VWmWcRATVorYRR6FScdFRYQQgaTA51GoJDUpzl6EKCeTPGopp5JiaihDEol5NJN81KgpKonS6JKZPXv2Cdni34LRY85hz/ZlpNpUxORmJVejSo9XcbX5vRCBpD1AUPjx2IqI67yEozHMFsHts1P5eU2QVxY1+0jdu2h549ksHsxysuiVP+gcGUSKSHBZx0Uch+4g4ZQy7rg+F0mCgnw1l11k5YvvfIQjguGDDHz/cV5TB4g/oDQlmXt317Fnf4Tvf63Fnirh9R6/AFyvPr1QS5o2OWRNkhWDMJNl1pFW4CE/v4y/1gn69Q5z830+Pv3GQJpdxUXnmRkxOEHH8/Lbbk49yYAcbelfypLcxPdY7d/Fmx+6WfpmGsMHJZJQ+w5GeODpei6dYOHROWkMObWavGh3UgfuZdWnzZ0xthQVb7+QxeJlbhYsagSgvzKa7fIaTIqNgNvDym9Wct755x2XHVQqFRqt+ch/C5yNcUYNMTBzqrXJN9+6M4w9te1g6piRBqwWVVO3IJDE/9nQmFCvH3FuBVaLTM+uWr79MOEvTr66ig7tNHz7YW4T13skIrhvnpP5Lzck8fLbU1VcNTUFIQQXXFFNepqah+9K494nnHQaVkKf7joWPpnODfc4OWecgkqWCIVCx82Pr9GY2L3fwxff+ejVTdci2f/ae27uvcXeqh8xYrCB+S83UlEd45Xn0rh86l4crhB6B5SUxvj6k3QOl0f5Y0MZOp3E2JOspNpUTJoZpLI61qY2TWVNjDR7su0fuN3Oiq/LcDhlzhtnYetWhQcf9yFJCpmpOgKm9QQ8IVRyFhfNrMZd/78Xsvxv8PP/INSyHY/LxdIVHjzeONE4lFbEiYQlNn6fwbSNCjGNG3XUhKl+GB1Q2M1GLNjIpQMKcSopQWsIcvdtZr79Nk54W6iFCBIkWjy16Nghr6G3MrKp2k0IQZVUTB3V5DQUsORjR1LL8rFITY/jLCsnU+nQ4rOjpPI6XZxQUDrhDT+Az1tPxj+0K/bsrmbL5gAatATN1eh8GjoXCiZeFMReN5AMKYV0IXBRTzG78YjGRKvT35CtdKCeWrJp2W5nDefx2++HCUsKGk92m5uPLPJxUEk/qbkqNCj8VFBMLoXk5rStUt0WBg05hdLDW7n3YR+OPVmovZ2pUG0lRZuGJtWTpG53FAcORZj7uBONOlGZeesDdRSXRnnjmUx27Y/w0WderpxiZc5jzqYFOBRSWLLCyzsfurngLDOHy6PcfF8dPbpoyUxTk2KV6duz5RgIhxU2bgujP/KRPVXFNdNTqKiKkW6X+fAzL1mZaqZOtKDTSnz1vY+nFjYSinBC7dFGY2IBe3xuM88UgM8PVewihXQGK+PYp2yhkB5kSM22TicHj2hkDxvpJ0a1+vziJMamVUqluxhAKQcICT8SMjFVkDtvU3HPrXZKy6P8sjKEuk5P/RGu17QUHeef2XaL78UXaXl+bT01lHPGeWG8Li0Na3wcVu8iGotQWFh43Hb4N0GrV1CrgTgIfYBe3RJzWGVVlO5ddZw7zsRlk1smRrIyVAhNGD9B8umY9Fk5RfRiMB4a2M2GJlXpODEK6IoBM716tp1lzctR0+BKBOwum2Th2VcaefV9F9MnW1okiYQQPP9ygPzgSPbKG8kVHZAkCTvpuN3/rPz4d1x/yx08/+B80gI56CUjlftTeHuJl6umJ9//l6u8FJVEeePZbM4YY2xytg8cipAipdObYRxmH6UcQCcMRAkjoyLmDfPAU/XsK4pQrNlC38gpSa1jQgiK2U163SDK3dV8Fq8m1SYTi4OwuIm6j6mW1oUYOVTLkuVhfl4TYOzJye/Gb+sCbNsVweGUuf/RkZwIfl/9DYueyuSDT32894mHyy+2NL3P4bDCjFschCty6BcchCzJiGrBlo/qGfvnVvoNjHPeGSbGXVxBj65auhRq2bY7TH1DnBSLzPBBhlYTfaOGGnnuNRcLHkjnjoedXHCWiexMFSoZPl3p4+MvvLy2IIu0VJlAUKG2Ls68+9IYN9rIw8804HDGeOz5et54Jisp8AnQtZOWRU9lMPuuxhOyw+wbr+HHVStRR9RECLWpHCxLMnZVKjNvdfD288l8TB9/6eWLlQGy6YmbemopQ4UahTgx4hRQiISKkAhSwSEcUik6fYzNys90iPeiP4kKspiIUk4RLpxs4CeG9I2x7O3mIIskSZwy0kiXQi3X3FHLVdNSePxpP+JwFxyq/chxHXl0ZBd/oUGLy+X6bwC0NSgyCkqrnQlwRCCAODs+78mgddt5+Tkr7TooqBQ9hVLLgJoiFKrtGzl9mMzt19lJt6tY/WeQ51/dh660O2++txe3R2mT9/vPjSHC/qMc6CHqc9fx1vPpTaruiiL4/FsfU2bX8Mkb2Xz0uR9NQ7N/lR3rxGFfMWZz6+dvDeFwGLtNsGVnmMtmeDFU98MkcumFYNXrlXz2xT4+XpLC0ndTOHfCAXqKIaQcQ0WUTQHpIodNrMZNAxUU01sMI0681VbZvWymK31Jk5o7V9LJxi0aKGEvceKYbAb69R2FVqPl119Wk+nKaUqqDeAkdmz8jXUbg4z4m9r9/qIIn3/nZedvidRRqk3g9/s5XgwddjoVxV8zaWY1RoPE4fIYMVWQlM5lNDSU0aGdmtfvsvHuMi97flbo3lVLzfaWm1O9ZESPESEE+TkaPn0ng+raGBddVY3LkaBn8WfuY9GzthbzoyRJzLs/neFnlQOQYpWpqo2y4psoH33mJRpLVJNdMsHCpHPNXHaRhVm313Lb7FQuPs+MTidz4FCEOx9xUu208fa7y8jPz29xjf+ELZs3ECOKWUpBEXEqOIQJCzIqbKRhoACDZCIsguxgPZ1EHzRo6HVaPQvnNY8NSZI49SQjXy/XcP4Fm8lzJJLzbpGodCuniCpxmBCJ/UYKdjJI7l7y4mohBnIs0siigkNkSLlkkItT1FBDGb2loQghqOAQHhrQNVqwaSQ++Xgp1173z105/0akpqaSma7GYpKJq0P4hBsTVvySiwhxYiK5O+soitlL1pFnVm/aj61nOYvuM9Onh5HD5TFefCPMo881sOqjvFb3CQ/ensbyL0vxi03UedVIigp/OII1Lcr2n/KR5YTwlyTBoH56BvVrPWB17KnjcUEwpNC7u46yiijt8o+f8mXIkCHE5TD8Qw5ZQiK3YRhulwO3eSfnTxD8/pfCE/ekcdrJRhpdcd76wM2dDzvx+eKkpqqwWGQihgh4Wj+nT3hQNGE+fj2/id8cEkHij17L5txpVZwy0kA4qEFKr+SFp62tcrRfMcXK86+7CFrLsXpT6aT0pZT9dI71YdELrxx38LN79+7cfYcXRdFx/1P1PHxXGi++0chLb7p44oUGhICBfXTsK4py3ZW2Vs+x5q8g/kAyFdux892yL7zcNjuVieeYueaOWs4ZZ8JqUfHz7348XsGipzKTxoxWm6jqnTSzulXBp6N75KO4+8ZU9hyMMGKQnqcWuqiqifHSm42AQKNpm6/+79Bo4sSj4PbGycls6SdUO+J069x2J27fnlq2747Qv7ceyVqFsS6PgtrhPLNwNZMvMNOhnYYOx3DIRyKC3fsjvPyOi5OHtywCESJRkLD8reSEkCRJjB1t4OuvFA79lovOl00WURpMRSh2Dxt+yaa0IsqVN9dSelhBIxmJRCL/K7yf/w1+/h+EXmdBHRTEgkEWvhLm7LNVLFmUxfgJXrozEI5NCh15z3JEARZsTdnGPAqpU4o5VFTGM/MsTL98Pfl1JyWJGnhEI6XWdQzrL7N1Z5id4Z/Qxk1oZQ31IQ9aYaAzfQgRZMXXPmZNt9Cja/Kg27QtRKodKjP2Y6nJSMqACiEokrdh0csYU2Sqwv9ZyXKtow6fP61VoQ2AktI4WnS4NBUYUyLEGrL49ps6evpOamprTSiUpdNXjGAH61ooGQOo0SSqVFuBQEGjgVAE+AcyagmZIH7coh4ZFQ4qcVKNjAotWqRW+DD+J5x9ziTefW0hmqLuWCOp7JLW0Tc+Gl3IQG1gG39tCTFqaPOEU1oe5Ya5Dha/lE1eTvPzrnHEuPzGGl5bkMWX3/m49m4Hl19s4d4n67nv1lQumV3DpPFmbrrKhturMPtOB4tfyiI/V8PB4gi3PVjHx28k84YIIbj3yXryc1SMu7iS9vkaZBl27o1wz82pvP1hoi1/0Tsuln/lxWKWsaXI9OyqYU9R9gmNh5QUG3sPRDh7bPMYa3TFafREcNOAgoJAIUYsKfB5FFYpFYtIpZE67CS349ZTA8i4RT0pUhpGyUwPBgLgE25iXf9i7i2JiuH27TT0G+rhwE8KHSM9AagWDgJBQUob4uper6CWCjSpbt5dmM3Vtzso6/gHt1xi4JmXlf9u9NuALUWLxxTDF3IjRwwUl0VIs6s4VBqlrkHh3HGtV9P8uTFE0GvAh5MI4aTKzzAhaqnAj4deDMEkWYmKCJUUU84hJCS27Wqbp7C8MkrakezxG0sTKp1Go8R1dzuY/2B6U/Wv16dww131hEvaY0CHogkhwolEQ5z4cat5HsXFF0/huaefokrsJDvQi6yGgSyct52333MwZBjsK4pQURVDUQRfL8mjc8fkuXrBi37SXf3QSFq60BdFKMSIJir7JRWHpD8oKa0nGNKTnhfjcPh7gtVpZIv2hAhQTSlmrKAO075/A3fflsqt9zYQdqZj82axg3X0FIMxSCZUQSt/rKvh9QWZ3Hivg6UrPFxwlhlJgq++91NRFWX4YB3bd8UoKTl0Qjw+sViAsSfncMpIE/NeauDUCRV07KBBq5HYtiuM61AW7X1DmtZGSZKwkY66dCgra9YweoREpw6axDznUZh+sZW8HDWKIrh+joPvf/Vz5qktx9WwgXq8fsEzD6cz9dpqXnvfjUYNWo1EdZXE2VOqMZgE10xP4eG70tiwNczzr7tw1EUZd1EFFrMqyWE8FqeMMqLX1RMMBo+75fu31Suxpajw1MVR/YNyMEA4qtC1k4ZzL6ukVzctOq3MD78GqK2S8bjUaPBjI41c2lPNYVTZ1XQoUJOZUcb+g4dw1WmxNXZDk24GfYBU/xCsxwSU1JKGQnoQJ0Ysu5inHmw9QZiXo8ZiVnPNTW5SsNMg7UGK6+lAdw6wFVkVRyssx13h8G+DSi1ji2ZwiF0JX/BvqKaUNLJJl3JQauLMvGEbalnGr8SIi5aiVk7bTm6bG+Wq6c2bkq6dtEydaGHUOQewHujCt98Xc//tsRZB+2hU8OQCPw1+gUDgTNvB0netDOzb/OxkWWLSeAvBkODOh5389J2a/EDHpndTJamRxYmJHel0OhpcgitmucmqOhknNWznz8T5YmoyK3sybeZuCgokzCI1KfB5FGpJQwfRnSA+2tOVg2w/QtuQXCTgF14MGJMCn0eRItkxCythgnTt7mTDhm+w1vYhzZRDqW4fpZG92OQ04lIUKRZk7uM+hgzQcfH5FtQqWLrcx6pf/XzxXjZ6feL93bBNYtL0zsdti+HDR/DAfQE+eSOTB55u4NX5WezcG+bZVxtwWBRUKsGCV1xcd6WNnbujpKUrlJrqwNv6+Tw0MLBf4jnnZKlZ+UEuQ8YehKquGFLCZGe27uCYTTL2VDUOZ5QLzzZx7rQqLrvIwjsvZJFiVeHxxnn7A0+Cl1oIPnotm9V/hjhvehUuj0IwJLj0sgeYOXPmcd/7sUhN03O0va2YvWTTnkwplzpRRRkHARBCIUyIfDqSIeVSnfEnD81t/X46ttdQ0CVMRW0ZbuqJEKY3Q9nLFvIoREamjCJkZMTf2uokJBTa5rJXUJCOaRtLl7KpEiXsEOsJ4CVGlBGcSZQIO6Lr+O7rlf8NfraCkpJDbNsZ5sZ76hh1kszWjesJOlLJjnfELGzs5C96iGZuZEUo1BkPEBQ1FAcbCeBh4CmVLH0jvWmt6ttTxdsvZHPKhPImId2/Q62WGNxfz1032NiwNYwQsOyLIAadmj83hTjrVBOyLKFSSTS64kmBwaMoq4hS54xz4ZXViWuLC4YP1rNhS5jDxRJq7fF3B1ZXV2NKiRNs8Cftv4/CLzxNNA4pSiaH9ujxxVys/jy/aS+Xk6XmuUcz+fYnH1//4OelJzJZ9I6LxrAPq2jE8rdiISEElZYtXHmeudX7U6slrr0ihaUrPKhkEGYfvbq1nIch4Z8NG6jnR1c5qqCNtGg7gvjRoiNwAokgtVqNPxDjzofrOFgcRaeVUMkSd1yXyqB+euJxwXe/JKgHvlrl4/y/dU3FYoKnFzYyqK+epxc2NAkLH8We/WG+WOXjmyW57NoX4dIJFm65v47X3nOhKHDbbFurPo8kSVwx2cInX/q48Spb0mevLnZz5ZTmpLUtRYWiwJyb7My+s5b6hjjhcCIwfrxt7wDOugBDB2kYf4aRl15vOdnLMm2KDAEUl8aYe1PzM29Pt0RSplTFhZfX8ObzGU1FV+WVUWbf5SAzXcWW7SEef76ee262o1JJxOOCw2VRnn65gQvPNreI4Xi8cVZ8otDZfaTQ4oj57IFMag+Wcv3txby50M4PH+cx6PRyQoHo/1rw88QlFv+L/88hyzL13iCVe9M4/1w9i57OZMeeCJr6trNBOXTA8TehloxIR/78XaZ9vppXX9Hj7PgrtbatVMj7Kcr6Dvup63nuKQuXXmRi1AgtKekRJGs9jqCLAWI0g6QxZEvtSJPTMKi1XHlzDffNc7JpW4i/toS47u5abnugjmhMoDWH2aH+nb3yX9SKcmq1B6nM/YVr7vTx0RIzYSVCXDmxFxgSAlBmk5rFy1qvkqpxxCguEjSm7SJl4F5CAZmIwUm6v1urPKcaSYudTBpwtPisTi5vlQQbwG0qZfw5GqxmmVhKbZvXW08NNtKppZJqykghLdFqo1VRIR3i5NEnHeedN8Nut+Oq15Aazecw++khhjRxGFpdXbjvES+K0uyAPfNqI88+kpEU+ATIzlTz4uOZPL2wgaumppCZruLZV138ujZAr9GlXDnFyoxLUujbS8dnK73cfLWN/NzEZr1LRy13XZ/K+dOreOnNRtb+FWTJcg8nnVfO6j8DTDrPwqYfCvjotWyeeyQdlQo++crHG89kMXNqCgP66HA447jccRx1cXbtjXDq2HNOyA7hcAiXpzm9+cuaICNObcBY3YchnEpn+hAhRBA/UdF6C2kW7XBSnXxeEaKUA/RhGKUcYI/YhEs4cYl69orN7JTWcfHEZCXDxa/a6X32IcrSf6NKlOB3Gnj7gzZSpMC7yzx07u9hz4YsdDqZ3bsgK0PDrMusGIwn1vb7b4LPH8CUEmOfvAlDYweemO878neFTdtCOJwtkxWRiGDh2y7Kg1Xk0ZEyDrJd/MkBsYPtrCUsewnip5c0pIm3SSNp6SB1pzOJSuQtOyLU1rU8dzSaED2acUkK8bjgmx/8XD8jIao14Rwzl99Uy8QZVVx0VRUXz6ril7VByv0OSlQ76NNbwosLcaQKvV+/1lUT24JKpeLWO+ZSp6pku+EHyqwb8EWDlNUGiMXgtQVZbPqhgNcWZHHno06WLE8ej3v2xrAcI3YkSzJaSdfUKi1LMjabmjeftbJnTS5/rMzj8qujeNP2osfIEE7FQipVxp1U1gdY8VWAKy9NYcCwMEpWOREi7JL+YqP8I+WqvXzwuYtYXPDOC9k8eEcaDmecGkecu6634XDG2bUvwrsvpvPFZ2+fkB2OQq2WeOD2ND57N5fK6ljCWQ3ryfe2DApBgr9NiuqZ/3IjCx7KoH9vPWNGGpvmSVmWeOr+BPdWaygujTL38Toemt9A9y46ohFBebEG155CcupGkFo1mJgzjeWfhRMCfNelMvl8C7176PnyvVw6F7aduZckCYNBIhZrPfnWGjas/wlbqkJMDiGjwiNarxxVhIIr4uO9d+PUVCt892OAVT8Gifo1pEs5GDHjoZFKitnNRjJ71bDhxzxWf5nHJ29ls/23dry20IIvZxePPKJCFdNjFa1vZNqLbkjQZpcIwJgRBgLhGAW9XRS204I6hpt6CvTt6NVHQuh9GI1tV9H/m2FNsVJLGREi7BGbCIjExiYsQhwSu2nAQQFdAMggjwybnp3rshk2UqHIsCGJrzUuYqgya1tUjkMimPXMo3bUVh/R6hxOP7+B737yN/kZ23eHOW1CFYdLFIzWGBXWjRgy3EmBz2Mx5QILP6+Oku84OYleKS5iIJ/Y+idJEmpNLjjy2MMmJCT6MJz+0ii60hc3TpyVerbuCpNG28nVdLJxUU+qlEGECBnkUk5R0jH11JBL210ZmeQT1/p57rF0vl+ejTd7Bxn+dnQPD0bSKKjSHUy4zM/C58ycPtrEii8DTJ5Zw8ML6vH44tw0M6WJfmP1n0Fs9h4npHD8668/cs10O/166YlEEoJtfXroWPxSDt9+mMfXS/JY8XYuY082EgjH2LAtiDnDR2nOj1RnrKNBOJo6HxShUG7Yzl23NgcFbCkqBvRXUScqEG3nAxPfj6i5dGYjn630cc30FO66wd6UCLRaVNx2bSqnjTLi8Qq6dtJx8jADLo+CTivRtZONwYNPTN39WIwecyYRQkRFBA+NZBxpT8+QcukvjaIfI+nPSfTnJFwkBObQhWnfRjIKYGB/DW7qyacjfaXhqCVNk0iihIQZK2lk46Ai6Xsp2Gmkrsmuf4eDihYiR3kUEiZEZ/qgRstuNiAhkUcH6uvbiFT/y/HRB6/i8ys8dJedt5/PIrsgQlwdII9OpEhpdKY3Rexiq1jLDrGOTfLPnHZpFSNHyTz8sI5w7n6eezKl1YCVsY2g0FH4AwpdCrXMmpZCz65aunXSsfytHH5cHWDkuWXcMLeWeFxwwz2OpL0ZJIRcxl9WxQ0zbXzyRjZfvpfL849lUFMbxx9QUOIy8ejxd4Hs2LGDWTO0ODI3tNj3RESY/Wyj/TGK7/Gwmruub0ldBnDOODM1jjhen8Kts1PZviaHYOeN1KkPN60dAeGj0v4XA0eEGDqw7STloL469h+K0qWLRDSmtLDDsdDpJL5YmsH460qosv8FSLhx0rtvn+O2A4BGrea7XxI0Q4vecfPTivymyluVSmL86Wa++yiPOY87efntRnz+BPXAHxsCnDO1kvZ5ahY8lM6nK32cf3kVr7/vZvnXXq69q5YHnq5nxiVWxl9WxUefe9m1L0KnQg0atcSgvrom8aTWUJCvobSyues1Hhe89YGbmroYJw9vtmEsJojFEnaac5MdhMxT96ejxE+saMrtVth7IMyHn/nweATf/5LMcXv+mSaWfdn6vBIMKtQ4YgwbpOfAoQhxTwo7WU8KdvoFT6du9SDGneFn8KlVDD2znEtmVzNyiJ7rrrQxoK8OocCZUyoYe1E5g88o454nndTVK3y5ysf3vyYHs99a4ifN073Vjoss0Z5ff02IHBmNMlMnmlHUAUymtvUVTgT/rfz8P4hoOEocBaM9wAN3JTbnobBARNt+udSoibeSbVRqc5hx/WEsJjXnn6th5PAA816s5JG70zhlVPMGY/rFVj78zMPdD7nozoCmbFlEhAkUbuav7zKxWmTWrA/x9Q9+YnHBnxtDXH2ZlRmXpmAyyuw7GOGuR+tItbqYON7MGWPsTY7dHTfYeOCxE2vzhASJcUGOihffrCcrQ81F55mbFqvD5VEmX1VN/4EGOnb2sOLTOCqtYOgwLQ2r01pwch6FlVQCeJMcYx8uNKluAl4npmhyNtgvPJBTxq9/xpk43syKaIgKZxlpseRqpZiIUsZBejMs6WWu0xehNQXQIji4fwunnXbaCdmgqqoKi0gEZQN4k9obDZKJhn2dGD+lmOeeTKF7Fy0HiyOttqdDgiO1tCJKeVWUWkec/r11R4SJFJau8LJlR5jH5qZRW9eyqm7MSCOrhhj45kc/9z/lpGsnNV8szk2iJNDpJF57z4PRIPHth3m8+5GL+YtcdOukpUOBhqx0FWedZuT1992s+e1Lbr99znHb4VDRFjwuwbc/+Rk11MD1N/vIrzklUc0iJQQ3CumBXWSxn630ZliLc8jI1FNLpShBhx439bhpoDsDMEpm+jKCjeIX6qiijiq60A+LSOWlN3fTpbO6Sf1Po5F4YK6F86c4iRLFGLfz3vt1jD8j3GLjv+hdF2ePNfDY3DTWbQqxdLkXl0OHv17F+s1BVHJCtbVPnxNb6P8NiEVjnHmagY8/9VESXcfhLQp3P1qHxSxz22wL066r4c7rUzl9jBFZlti8PcSjzzXQq6sWjRzH5y8iUCOI1RtxU891NyksWSJT2Ng6p1o6ORxiF+rqzpw1sZSlb9kobKfhudca+fWPIGo1NDQqCCRSLBK52aqmtpizTjNx1mkmwmEFIUCvlxlyspMU53BKlD14PKAhThG7iIv4cRO5H4s9O/fS0TscGRWVwSIiaWXMf8jOtIua56wxI42cPNzAZTfU0C5XRTiSaL+xWiBEGC16YiJKAw4U4qSQRowonQa4+er93Kb7yc1WM/+RVIYN9vPYnDpUrnxSZTvZ3dV8+1FOEmdmWUWUcRNrSE2R+fXLbFQqiUtmhzh3WkLZd1A/PddMT+FgcYT7nnSi00roNBJVNTE8btdx338wGEQIWL85xIjBiQRQJCpon6+hsEBDOKgiRWrbrbFpzWRlBlulCgGaVN1jMZGkzh6NCg4djtCnh44Uq4orJls4e2I91lA+AjUq1NikdNJduTj8h1i89BCLl3nw+QW/f5mPJCV4QVsTkoJEMN/lVk6o/be+vpHaShm1Jk4w7OcgO+kvRiZV9wkhKGIXsgS57eCLD/KSKjW+XhXgjrvDOOtkhkpjKc/+hR8+sbWoejl7rJFbb4hQVhVFG2v7GjWSFhGXqayOUZDfur9y4FAEs06Nd1M/0kU26UAjdZSE9pEpabHZw7jdblJSWm/j//8aPp+Pd999l02bNgEwePBgZs6c2abTHYvFWLZsGVu3bsXhcGA0GunTpw9Tp079X6/oz21vwukNYfWnohBlB+vQCxNqNOTQno70TKIaUGIqrBYV33+Sy6CxFVR4fkbnySXuM+HSVjBtXNvJ6HGjjagsDYS8atIOj+beGw5yt9WR4Hj3WTDVj0KwlcIuMaZeEuLH39oO3Gs0Eha9rkXlaZVczMARg07YDplphewOr6UD3UmVmluMdZKBrvRjf3QbnmBjm508QILn/kjFdCrpqFBTSwVq1BSILsiSCj/eRLV7G5CRQRumX68EF/UNM1N4ev5v5Ma6khfpSnZte75evIsPP6zGGskjh34cYjcbayVy6MCWj+GVF0pRWerxBARPPjvthOzw4/efsOCexHs2brSRN5a6qamNse9glOwsFVdOsTKgj54tO0KYjCo6tlfx2Jw0enTVUlEVY/4Lu/nlWx2GxkLKdLt56F4tdpvMu8vc1DckqsW7dlKzr+NO/D6Zw+XRVqvXG11xGh1aLM5uvOLcyM7fWq/kv/ISKy+/4+KsSyo4UBxFEoIbr0pl6EANn323jL59+57Q/R/FuHFnYbLfxqGGXZiwtJhjj/6/HgMxkRgTIqqmoTGeRKFUVhHl7SV+amoE23eFyaMwyd8O4iedbNRo8eOlkB6UcQCfcDcdJ0sq0kUOxeylEz2TriMgfFRxmP6MSr4+ZARxnFTTlb7o0LObDfRiCA516+I8/3ZU19SSmani5GEGJEni0gtSeGtLc6LCItnoTYJKQEEhoHgJ+rcRi8Ets1P4+idvi2r2o+jSUcP23WH69Wq5j6pzxpBlUAS8/r6LL1f5WfZ6NgaDzLOPZHDJ7EpW/xnAalHhqItzyoQKbptto2snLfsORrhvXj0fvpqdlCjqXKjlw9eyueSaahy1MRwO13Hbwe12o9PKvPySlqtv/IVYgx2zkoofLwF8dKUvRumYNdvs4cxT26ZlGD5Iz+mTKxg32sRd16ey9vsM3nq/nIef3EO7XC2dOso8e5eJw+VmKqvbnl8ra2Kkpao4ebiGPzd4WfVzgHNOb7mGRiKC/Yci9O2ppV8vHeFoAx+/kUIxu1j00LfHbQeAWCzKtx/mce7UCm6YmdKq8nhutpoxIw0s+cTDh595aXQngrrnjjOycWuYBpdC7+5aZlxi5bYHndw0y8YtV6dSWRPj7Q8TPvJR/YpbrrGxeFmC4z03R8PQNgR/tuwIs25jiEkzq4jHEwG9C84y8+azWUlz1Vff+zljTCL20rG9BkmSMJvkJF/7eGCzSXh9CgV5akYP0XPD7W6uvSrK7BlmLGaZoQN0TJ5VS6+uWoYObO40CoUUJsyoJuhT8dufQR6a30B9nZ0u9MEqJXyZFJFBiiMDHODQ7yfU7iBXX5bCVbfV8uV7CU7XijtjDOqnY9a0lKb9hD+gcMNcB16/wkXjEwnXJR8GyRD5bcZqjL5c1m2q56zTTAwdqEfE/zPdmNbw3+Dn/zHU19fjbfSjRoPOFGvahAwdoEekV0Fdh9a/Ry0pJFdjFIs9eHFhXtMfHyYO/eDh/aU7uWCCLinweRRTJ1pZ/JGX0NpmZ89lLubh+8xNGdzRIwyMHmFg9p21vDo/s4nbCRJcH1+9n8vMW2spyFMnvbCzpll5/tUTD35Go1FKyj1sXFXAwndcnHlJJblZahrdCh6PQlWNgschs/4nE3FbLX98m8uLr/pZszqIgdY3K0EC+PESE1HixHCoSzB1rmDdsgweeLyUX38sx+IuRIWGUEoFiqUelYiybq2W3WsMoFiolA9QoSmifaQfOvTUU0MVh+lCn6TApyIUgqmHGdZXw1MPpPHmByv4/LNcJkycetw2kGWZKAkl4NZIre3BjrjW2pk8cT9KSjkm8z+n6P0BwQefenjq/gxOH9Nso2mTrMy+q4Zeo0uRJVrlZ9lXFKGsIorRIPHzmiBaTT1CSJiMEqedZGTN+gDrt4S59xY723YFeey5Ri6fbOG6K21kZagpLo3y3GuNDOyj56c1DhoaGo57g+jxBvG79Mx5pJFJ58awOLu32ExBoh2tXEgERcs2kFoqyKOQcg6SSwfsZNGRXk0TapU4jAoNYYIU0pOMIzQSUUc+99y2lQfttXRop6GqIYCv1ozNMQwHFdRQjqiVuHCag4H91Vx6kRm3W+GdjzxIkuDROWmcfWklPbvqmHSemXFjFF59y8cdD4XQaATbt2//b/CzFWi0Opz1Qe67w8bCFwT5zlGs/PZHLKkJ0Y8PXs3m7Q88LHzbhSQllGOfeSiNm+518t3HOej1Mr/9EWT2DUHk2nbsO3iQcEhuIfpxFJIkYRGpVFFMYVF3pkyqIWSs4ekH7dx3WzNB+LpNQaZdX9NqNd9RsnMhBJFoorWzM33ZeyiEh61k0x71f7j0hsJBooSxkY4mo5H2nVRMndSyckuWJR66I41Lr61m5qUpBIIKvliICst6UmQbpnZOrr5Ui9kssfzTg+wrCrPw3rRW+S4nnWfiyWdqiTfG8WTuYu172RgMEuWVUSQp0cpckK/hlWfsrPzRj9GYaHNUhMT7L2ez6B0XD86vR5YT1ef33ZaG26Ow8icfDy1ooE//Mcd9/8XFxZw0zMqjzzbw6duJAGy6XcXhiihCCMKxGHHRungfgDE1hKUN+pSjCAaTK9FiMcF1d9fSo4uOju01TL7Awsln1iE588gkF4GgisNERIgeDCIz2omKw6XceYeOSKx5Hh0zwsjyr31MPr/l83r21Ub8AemEHLvywz6s/gJSOhSTl60QCgbZtOtnspUOpIg0ggSooAgb6WTkxPjm4xws5uR7P+8sI3v2R5n3jI+i2C66d4u02e531aVWLppVTVTV9thVhEK9Q8XTCxtZ9HRmi8/DYYVvfvTTK3hmcpsTmViFna27fuK003SsW7eOs84667ht8b+Jl156ifr6eu677z4AXn/9dRYuXMjcuXNbPT4SiVBSUsKkSZPo0KEDPp+P9957j/nz5/PUU0/9r12Xoih4fbVYLBAy72P4EC3bN2koqBnZ6rhRhIJGl0iIy7LEnFtsuNxx8rJdXHtTBWlZMbTatit3FAWOPqAwATK9vZPapT00YpVshCN1XHO5lW9/8bV5rkhE4PMrHG2kE0JQpzlMFQdZMOfjEzUF9rSEQOGxgc9j0YHu7NdUUxusoB2tt5FXUkzmEZm2iBzCn95AhjeLRlUR+oxyYiE1rroAckzG3kYFaTVlTJ+mbbL/jKkWXnvbga/WjQUb5RQRxM+AyBlIksROsZ72dMUuHfNu1OdR76zFK+9rs1qwLUSjEQz6xG/HYoKX33KTnaUmP0fN7v0RbrjHgUpKdEide4aZFx5r/t12eRoWLrDzcncXzyzawEsP2nHWK0y7voapEy0M6a9j264wX3zn54E77ew5GGHmLbV891GzoAckqphm3dyIpa4XKfFsVCZjq0EHSFTr26xygid+VQFWi8zHX3h55JkGCrv85xWOGzduRK+V8BjL0QRaCpoehRACcYQcUVfXkRdfL+KRuTaEENwyx8Uv36sx1HVDK4z4pAShQgfRnTQpi6iIEMTXrPItIICPXgxlL5vRCQOZ5KGg4KYBHy4a5SrypULkmJ56qZowYXoxpCX9BNXYycKHu2lsZIl2OKj8X6t0+n8NOp0No76x6d2LREBWEoUQERHGZTyMZPQhAiZsgUJUqKmuUejQLiHAV9/QNjXBrdekcvGsar5flpe0HgaDifejwRWnz5gyYkE1E88zUVUTp8GlsOAlFyWlCh+8kttUBPHzGj83zHWQk6nmrNNM9OmhbbVCXpIkHrozjfMvq8aWevyJv6L9h1j9Y4Aff/dz31wzL71VTTxSy6juRjweKC3ajlTTD7NkA0Coo0QiAoOh9XdUkuCZh9NRq2QuvbaaD1/NZuRwLePPl6mtC3P22RZ6dtXSq6uG8ZdVcdVUa6t+41sfeLhskoUb73Rjtirc8ZCT/n105GY3j31FEdz2YB3XTG+uwJ1zcworvqmge6aFUCh03Haorq6mc6GGju01tG+nYeTgtumDTh9t5M8NQebdlc5ZpxqRJPh+tZ8tOyPMvLWWfr10zH28nrxsFYP76ejRVcvtD9Wx4u2cpsCnyx1n+o01DBug5/PFudxwj4NZU61Jwr6Q8Hk++tzLj5/kIQRs3x3iwfn1TL7AkrTH3rA1xGvvu/j07QRlW3FpFJVacMfDDownOAeo1TKyHGfqRCtjRhhYvyHC6y+pePcdN2qNQAnpCLozmXatg769NXQp1FJVBZs3CsyOAeijKUyfsgNNBkSINAU+/460YCcONZTw3scebrrKhkqVKEAx6GWumW5LOtZklHnruSzOmFJJ50INby5xU10bo/UeogQkSTRx4+7ZHyEcVLVZQHCi+G/w8/8YgsEgsUgc5BiRsK6pAqWwQENeJxceZwNmkTwQYyJGBYfoR7NwRI0oQ0FJEt7RCyMxqZoZl7YtOnTdDCuPbKzGEEk4jBFzLePPsCUd43LHcTjjSYHPo5CkBMfG0wsbeOOZrCZOCZNRRvMfjLavv1rCC4+lYbOpeOD2NOJxgdujYDRI6HQSA06qI714DGXaHcRiaqZe5SI7CzypB7C5WjpBQggcVJJOFrvZSAAf3TorrPsxG7Va4q2FdmocMZZ/eZg160McLo2yb6+MrBgwYSWDQlKkNDIBB+Xs4i/M2LCQQgb5HGIPnYREqpRBSATYp9rIqw8bWfqZG5tVxRNzVZw59Q0unHDpcb/Au3ZtQxi9xL0xQLS6ubdINkzOIZSqf8RgihAOK0kO6lFEownneuzJpqTAp7M+zpRrqlBrJCacY6K+IdFWfFTp1e2Jc82dCV6P88800aOrlrc/cLNrX4RF8zJRBLzyrovVfwY5Z5yRCeeYGXh6GXNvTk2aBDu21/DyvEzun+dk3Ggdn326lFlXHx+fUd++I1jO91SXqFn0hp+Bsew2M0Z2MvHQmBQAD4kA9dQwkNFYsLGXLbRHjQ49ERGhjIPEidGJHvjwUs1hJAExojioxOAyEXelUlkcRI0dPUYc7CCHAjqTgZsG6utqOFgU4lBJlML2GlZ+kEvR4SiXXV/D9x/nJVVNTDzXzOvvu3l0QSP79u07Lhv829Cj10j27vqCRoeGbOcI1JIGKabn189szLilljXrgtxzS/N8GI8L7nrEycRzzU1OyJhRBm65OcqTL+7mgrNSKTkQQRxqewGNyWHaye1xKbWEw06efSiVSeOTA1YjBht4b2E2V99Ri9entAgqAfyxIYTkbl7a2ys92adZT0G0C9XyIWpra0+YAzm/fSZrDb8Sjru4eArEhaHN++jWWUt+rqaJZ+iuG1K594l6DhbXsOKd5ra7yyfDuo1BHlpQn1T5eSwGDZJZd6CcvIIYn3/nY9nnXjp10KAosPdgBItJRqWCkvIYq37xYzRIjBysp7BAwzMPtwxQCCFY8EoDeTkaRp08/rjvX6fToSgKc29KZfxlVUy+wMzo4Qba5ap5c6kbtSFCva6EzEjLgIdfeOjcLU4YieraGDlZLRekRlec0vIo02+sYfhAPc6GON//GmDoAB0HiqM8/UAao8+uJ8cxqknQBMBGOo2ijn1spTdD0bpz+WtbGZdc2HzMXTekMu36GqqqY8ycasVqUVFbF+PJFxv4apUfOLHAhxKVUBCkWASrlmehVic4xpZ8UsPhwzW0L5B4+R0fxvIudO5Tw+HyKGmpqqTNB8B1M828utiFqFHomN92MMxolFGrJbLbRQjVBJq6Q45FnaoUq1bHTyvVvNnHzaxp1qbx6fHGueiqauTGzFbbnNSSmuxYJ5wNRf9RVfT/BioqKti2bRtPPPEEXbok2sdnz57N/fffT1VVFbm5LbmkjUYjDzzwQNLfZsyYwb333ovT6SQ9ve1gzInA4/FQXekhPV1Fp0INy97I4fo7XGz+2EGqaDmP1OtKmD612c6dOmhY9UuEa6+wMdfuJRiOs+qXAI/c3fpc+OUqP3XuIEazjj2hP+lEb+zRdsiSTFD4qbXsQhexEG20UFwapWN7DRu3hRjSijr8e5+4cXoDVEnfY9BqUOmiyNoIuohgzu338NV3X5wQ1cFJp4ziizdXtvnK6CQ9kqJCZQxQGthPe6lb0uce0Ug0vYyoMCPq89HkwbwF85l3zXP4Qk5mXaln5mVmho1U4awN4BUuLEeCB0cRED7q5QqeerB5LtXrJbToqMGBhwYEgt4MRZIkvMKFBl1y4PMI0qQsqilFp2ubLqI1DBp8Kl//8DppqRIffuZlyaLkirK1fwW4+b46MtLVPHBb69vM665M4e0P3SgKlFZE+XpJbtN4GDPSyFXTUjh9cgXpdhVTJ1o4d1oVE88107NbopLttbeCaCq7Y48neFGDwX+ex1xuhWcfzWgKKl12sRWjSeLhZ//A7/f/R8G+lV98iypi4vJLBO+8429T7KaOauLEcYt64nF49dUIa9bW0bmzxMaVueT5j3SESGDGSjbt2cl6JCFRyn460bvpXF3py3bW0ZEe9GIoleoDVMn7CAo/cVWIT9/NYuhAPat+qcbtUXh+kZ/2ZSe3mDd9wk0AH/0YyRZ+b/p7Nu3Ywhq66dqu0vs3w2DUUVOTaBVXq6BDe5mgpZJ6xY+2YwkP3mI8MkbrWfB8Oc5yM5X7/fTta2H3/ggWs8y2XS07tQBsVpn6xjhnXVLJ0IE6BvXVs3t/mM07wtx/WxqnjjKQ28VBv+Dp/Pmeg9++KUeR4sRMUTb9kpfEpTj2ZBNfL8njjofrGDXUwD9t+3p202FNkehQ2PW47eB1eQmHJKZOMPHMKy4+fjMnqfOvti7G+Is34Ns/DCHHMBnhg888zJpma3EuIQQ/rwly8ywber3Mk/elM+cxJ2WVMRa/lEVGmoorbqjjmYVuiGmJh/VceWMdbz6fjk4nU+eM8cpiN6t+8RMMCX77M0C6VUeHQg3RuMKEK6vo10vHaScbqXXEWPmzn2mTrE2VgACpNhV5uTImY5A1a36kc+fj40CuqKhgQO8EF2RhgYZqR5RqR4xQWNCzqzapzb+iOsZdN9iTuhvPPs3MyMEGJsyo5tIJFgpy1fy+PsBtD9Tx2oJMOrRTJ53jhnscPHB7WlO15/232Zkyu4Yn702jV7eE/fceiHDd3bWce7oJvT6R3DYaVShC4sqbawDo2VVLcVmM/Bw1H7/enKB+6U0XrzydwdzHnaRlHD8nPoCQUxHUoSiJ5PtXyzL44tsAL78Wx+cFS1aQK89W4fKY2LRRYcW7ZjRWPzJqIhov5mg6PZXh7HasQ6ML4A4nNEzMJNNEqCQ18aiKfUURZlySSAotWe7lmumtd0uo1RKnjDRw7+P17NgbRqvT0BiuID3WvtXja0QFDqeWWEzw5hIvKGr27t1Lz549Wz3+RPBfzs//Y0hNTUUIBaMlTrjBwoqvm7PpH7xtJ959Mw7TXsIiSExEqRHlbORnCuiKjIp6VQVVmWvx5uzAbIsSFMkcC5IqEThsCyajTJ2q9JgMtNTEQXEUB0uiDOzbcsHweOPc+XAddz3iTBCYX1fDlTfXUFIWpagkQuwEie0BDuzbwrBjeEVUKgl7qgq9XkaSJEaMlNnJesIxhcKGMRi2j6Xyh8HUB/xUqpMz6YpQOMB2bKShHNGzHcDJBBqNlFc1l+9nZ6qZfKGJA/sgurcPw5QzGSaNoxO9qOQwpeIAAJm0I5sCCuhMJ6kXhVI3BnASB9nJJrGag+wks12Qcafo2bs/SjAk0GgkunaMUlmZzM/6T6goP8j1V2vZIf2B1hShXN7f6nF1hiJU+ijTJlp48U1Xq8e8/r4bm1Vm6sTkyemhBfUU5Gu4YYaNefdlMOemVB57vqEpWDrz1lpuvzaVhU9mcvoYE2ecYuLjN3N5fG46jz3fQJ8eOl6dn8UzD2fg8yV4S8JhwaxprWcw77w+le27Ixwu2X3cdhg6dCgxYggk9JE06qhmv9jGPrGVWlGRxGcWIUIN5QnHUngpEXvZyXp6MhhZkmmkjhgxSjnIFn5nNxsRKEcUQtXkSYX05yRqqcCHm/6cRA9pEL2lofRnFBHCKCgMYjRZ5BMkQIQwVpGG36PiykusTLnAQqpNxf6iCHffkNpqu9jsy1PIy5HZunnrcdvh34RRo04iK1NFSbHUtGnQ1rfn5bd8IMMjzzQy6NRKbr+3kWvvdHD2pZUM7KvjmunJ4+6KS8z07K7m8skpnD9eS4OqqtXfi4ko7bsGueGBeszZPjJsOi6d0LJSDxJKnqGQ4NJraprek6NwOGPceLuXFFfzptsomVGEQgMORoyQefutRSdsj3YFHVDMDcQL9jN1khmvr22+vHhcJPEsSZLEk/elEQwr+PzJ3xsxxMDwQXp+Wdt6i53XpaKSErzBhKjStx/m8er8LF5/JouflufTu4eWU0YZ+Wl5Hpu2hZi/qLHFbxyLaDRRjdaxvfGEWr07derE2r/cjBxiYNggPfuKIry/3EthOw2vLXaz4OFUUvuU4FSXJs39HtHIAeOf3D/HjCIEtz9U12JdUxTB3Y856dpZy63X2OjdQ8d5Z5r57Ys8DpZE0eslfv0jRKwqNynweRSpUgYycoKHUUhkpqvYe6CZg0urlfjotWzyctXMuKWWUyeWc+qECny+OJddZEbdSqX9P0GSIaSr56ZZKU0t+uGIwOOWcLkFoTBMmWCkMWsLjZ4IH33m5d4nnVx4ZRWbtzdXVFgtKvRqDR3ozs7dbbexVdXEsJplFj5jpTLjT0IikPR5o1SDvlsRI490dC7+0Evvk8u5ZKaTsy+qY+gp9WzZKGPztr2ZSRWZ7N2nMHr06BOyxf8WDhw4gNFobAp8AnTt2hWj0cj+/a2vu60hEAgc2ei0HdCLRqMEAoGmf8Fg87snSVKLfwaDAb0xxknDDdx5faIK/elHrIiu26lXVSRxN9aqD5HWr4QbZzWP0937I7TP11BcGiUlLcrj99oZ1E/Hc6+25JdzOGPMfawerSlMZic/Q4YJgnk7KMr+jrKCbwn1+o0rZ0eopxalMY2Zt9Ryy9U27n3CyW9/BpquJR4XLF3h4Zsf/JRvL2DhC0ZScjwMHhaja3eJYYPVOA7V8d4777V6z23969WrF1E53KZtFaGg0QoObc9G1/Ewm6SfKRdFVItSdspriXXbyObfMhkwPMpueSPTr7qMgoICYvoIGdGOvPS6l7KKKBISPRhEEbs4JHbjE258wsNhsY99bCEzXZ2ULPrquwAaTyZadORRiCXLi7fbbzi7fI8jc8M/ttDnKh1Yt2b9Cdlh0kXTePZVHw8vqOet57NaVJSdNMzIU/eno1ZJbVZ0q1QSHdtreOqlBp64Jz1pcwsJ/teXn8ykS6GGWZel8O2HeWRlqNiyI2H/Rl+YUEghJqJERQSvS82mba1XbG3fHcZgkBh7cvJ7MeFsMykmNzdePwVFUU7IBpIkIRTQGOJ8t0qhC33ZzSbiIrmyLyB8lHOQdnRmD5vx46FbZDjhzUP45GOFDF/3lraRVHSkJwfZSRf6YT1G+EUnGdCjp1K/k5rO33LDQ3Ws+FTLwufNdOms5p5HXXi8ClMutHDN5Sksed3ONmkNh8V+/MKLX3goFns5yA56MihxHwhiIlGcIqMCTQhbqvyP9/5vhd/rw+OLMe7CWgaOauChu/RU+Gvpckopf3yfwYRzzXTrrOWCs82s+T6DAaM9GBxd+HypiVvmNDKkn445jzlpaEweJ5GI4Pq5DqSwjkanTL/eOkxGiZOHG9FpJcaebMDrU1DF9EeEdLPIrB+M2p3FjbPMrYrIdOmopaomhhBQW9d2xanXp+D1KZxyyrjjtkNh1w4UFEgsfNvNM4+kt6A8y8pQ8/mHdupy/6QuawOSOsoLr7soLm1ZBPXsqy7OOMXYVDgwpL+e3fsjLJyXQX6uhrfe97NnTRYdysdTWHMmnRvHse+7bvQf6eSMiysZe1Elo4bq+XNlO7b90p41X7Vj8GA1QwbouGpqCjnZav7cGOSJF+rp0knL1+/ncsXk5DkxFFKwWmT699ZRfKjkuO2Qnp5O0eHEPTW44ky/sZYlyz1897OfyVdXc/ejdUcoqQTLv/Jx0XgzQgi27gzxxXc+Nm0LYbXITDzHTFVtjLtutHP2WDMuT5wp11QnFTgUl0bR6+SkNvfTx5h4+v50XnnXzegLyhl8RikvvdXIQ3fZ+eBTD+dOq+K86ZW885GbV57K5IdP8pl7cyp/bQnx2Bw7rzydSapNRTCoMP/lBiQJzjjFxNJF2Xjd9cdth4Qt9Oi0Ep+tTMSPZFli4ngTv3yTzobf0vnqYzs79oYJRRRKqkI89FSUbX+lsnVDCnfPr6O24Fd8wkVHpS+BSBT9oC30u2QbVe1+otHQ/EwUoeANRLFaZN5438vkyxv4/c9QC72RY9G1k5aq2hh9e2rxNKo5JPYSFi3Xiwb9YSZNUrP8Kx9nX1pJqDITDWqcTucJ2aIt/Lfy8/8YjEYjYYKkyFqcAS/3PRqisL2GYQP12FNV/PFDBh8sd3L3/aUIvxk7WeTSkSJ24MqAq64wcN1MM6k2M+s2hZj74J807u9KaigRWZcbM/n0m6Kkaqlj8fHyMN5AnF1soLcYis6dx8df1HLFJc0b1BSLTF198gTuDyhMvrqGuTenJlX6HCyOMOv2WtQy6LSJqp0TqeoIhcK0Wd4HRKMKZqx0Fn2aDrNgo194LHt0vxPMKMOCnbiIU9bQiE4xoUZLQN2ASqipkPYRqFNx+kVVvPVCBmNGJCqpLru6EVPxsASPz5HzGiQTPcRA9rCpqRIgj0IOsgOd0GPEgkpS010MoIYy0rSpXDQlxOQrGjCU9ee8yftY/3MGihIjHm97Afw70jPykf0aLPn1fPhqFi+/XsPab0O0j/dAJxkIixBVmn2EzZX89EEmnTpo6XdqGdXVgrm3ppCVoabOGeOZhV6Wf+1j2FAVFnOzTUMhhUOHI6jVEuefmXjOnTpomTUtQe585qkGOrTTJAWhj+KkYQY+/tLLzr1h+vTQce44EwsWNfDk8w10yNe0WkUGCW69uAL2tJYqqm1BURSQoihCJkQAP27y6YSMTB3VbGUNPcQgjJIZh1SKLNTsZiNRosioyKGARurYJf5CQcFOOjIqgvjpQHespBIiQAXFyEKmK/3ozkD2sw0JCbdooI4q3NSjECdMkE2sJk6MPApJJxsB1DrDnHSmg30bs1GrZb77xc8rT7Ws9jiKqZMsLFrsOm47/JvQq1cv3n0zjnRM4iQ91JHX3jzELTcZ2PkXZNacxE/7Kul/QRGrluW1OuaMRrmZp+daM599uQf/YWtSECsuYlSmreO1xyyMGaWnyhnmh9XhJO7Hv6NznoWKPwoZeHIRE87X0qWLzJo1cdauVUitHprUXh8SAVDFOKzdyNwrUlj27eETtodQYpx1up6qmhg9uyX4fduq8v72Zz8NjXFq65qVmiUp8Y7/+FuACeckBx2nTrTy7KuNjBudvDENhRR27FDQYkRnCPDgHckVRFptQijowiuruWKylftvT+Ojzzw8/XIjj85JQ1FACJLs+Nm3Ps46zcivf+iZfGXrWd/WIEkSOp2RK2+pob4hzncf5TVtADduCzNujIlTRhmZ93wpn35+ACWiRchRhg5RcUEvLbXOOBq1xMRzzZwztZJpF1np0UVLUUmE9z/xculECw0NcQJBkbRB1+kkQiGFTz+PYPK2a3NJyiCXBhxItipummnj0mtrmHmpten5qNUSF59nYdK5Zs6cUkkkDG89n81zrzUmopkngJx2dupqqxnQJzG3zHvOw5L3FIzOrugVMzvUbkrZx1WzrDz1UPN6X98Q5/KbanhsThoD++opLo2iCaegkbRUlZvYsiPcanLz0WfrMRtVHCqN0K5ziEjWH1Q6tagVPe6oF0UdZuWiDLbuDONo9NFwKIsc1wCqD4WRUdFe0iGLQ4Rpu5UtQhiTxfb/N7V3l8vVKtdoSkoKLpfruM4RiUT48MMPGTVq1D8GPz///HNWrFjR9P+FhYU8/fTTZGS0XulVWVmJ1SwRCAr69EhUuDgbFB6618S3Pxzgzz/2ocRUBKNRBg+WOPcsPW8uddO9i5ZRQ/R8sMLDp2/nMOY8B/4GM0/dloVQ4Ke0Ir79uZJrr7CSZlex6hc/n6308+Addj79xkt9Y5yyyhjZmWomnJPg3jpcFuX1992YbRCVi3nqgTRuub+OzoUaXnjTxV2POFGrJdTqhG/40yf56HQy0y+2snNvmEnjLQzso+P6OQ4MGW4+/+QLHnvyseOyL0BOTg5RdZhILNxqFbGDCmJxBZNRZvsf2VRWRzl98m6ump7C+DNMdOqQmPevu9rAL+vquOHm67Hb7ahSIa0ul41VBzh7Sg3xsJYs1PRnFI3UUU0pAoGdTLJox57GPxl9dh1vL0oISD71rJ94MAehryB/2B6+eyG3qdK6rCLKVTcfwrVZhy2a3+KaZVRoNBpycnJafPZPuP7m+Sx68dY2+eZOH2Pk7ked/9guWN8Qp2N7DVpt658P6qfnoQWJDbhWKyV1QhSXRomES/h19UEqqmJoRZQ7H/Hz1nNZdC5sVuUtKYty5c01zLuvZSW0JElkZagYMqCeLVs2cv75E477/gEumzmVzZs/xVGup4OUjSwktrIGo1GgtyYS1QG3hq6BIRxkB/0Z1USJFBBebGS0aRurlApCoKd5LQ8IH4fZj4Sabn3ifL+8XdMcP2KwgUsnWLji+npOO9tNqj2RCAi69GiEHjNWKjiEhEQa2RTSvem3FeJsZS1ZIh8jFs4/V0tITjvhMfFvQCAUIuDSE6zrRR75SJJEPOtXFi1oKWIkSRKvzs9g1MYacmtOwbXBySZlE88/kcYl11YzpJ+e3j10lFVE+en3ABPOMbF5i5eVy7Lp0rF5DG/aFuLPjSGGDdQjNGGOpRRWTC5GDGs5FxWXRnn5bRcIuPHeWhAJX+Lv7dEAby5x4fbEWbLkHe64o3Walb+jS9cubF6nEBMyZ5/WetV0fq6GrLw40y8yk5ttJa4Ibr3fQacOWsaMTAiPff6tj2ED9NxzS7Kye26OmtsecJKbreK3XxU6epJpVtQhK7rGdhQVH2D1l7lJXN85WWoWPpnBlTfXctZpRr5YnEsopDD4zHL69dS16re+94mH888wcd6ZZq6Ze/C4bACQn5/P5u1+Xn5bhd2mYtP3OUk+51ff+7j8plrSUmVGj9Cza3+Ea2/2EK+3gzcdzB4kex03Xa/n4y+8LFnupX8vHXffYOeZVxpYs745OfnHhiBnnNJybe/eRcuipzKprYsx+y4Hr85PdGTce6vCnxtCPP9YcnJpYB89Pr/CJbNraJ+vxh8QeH0K551h4tlHEn52z246lHjdcdsBIBJyE4kKHM4Yq/8INNEc1jfEuf8pJ4fLoqSnqfhqVYDfvsxP4sC/dJKZ008xMPqsjeRVjMUgzDQUGRk9I8TLz9iYfethtn0Xx+7vRIlqB+06xnjvfchT2pMWa0fUupetO8OtUisCbN0Z5vUFmTy1sBG7kotdyWSn7lcKdO3QenKISxHCGSUMGB7mpadT2bRdz2XX16ASWgRxCgpOrAq2Lfw3+Pl/DEezf9qolRyyqao5zMWXOynI1dG9h0RFVZyKQzo6BYZhllJxiXoqOERKWpy3X0nl1JOaB9zIIQZ+/UbP6RceILDJjg4j8ZjMS2+4OXuskf69k52lvQcirPtDwoARKzYOsoOCYBeefLaIsaN1xyh/a9hfFCUYVJqyXG8ucTPrMiunjEwe8F06anltfiZnTqnCZJJPOPipN2Ty0+9lnD6m5YukKII160J0PKLQfCxkSaZreDhSwRrefFnwwqt+/vygJ+nSkRcnDj7h4SDb6UgvGspreWRBMXq9hCIEe7aZ6S213ARJkkQH0Y0yiujBQLToCRGkgmL8eGgnOpMh5bJfbMNFBS+9JpHr702GUoCzOsaSTyrZtU9Nfn5L57ctnHPOBZw//gmuvSKFYYOMDH3dwPVzHGzZtIaGgITeILj7Kj1XTUsEArw+haBXzdrFPTn92yLQRBBRDTpHNzooaWzZ/CM//R6kU4fEol7fmKgGHtgneTycd0aiDWDWbbXcfVNqa5cGwKTx5kRmzCQTjSVaDIJRQSDYduWXEAJHXZyJk2Yctx0OHDiAVisTDSt0ZwAmrAgUZFQUSJ3JFHnsZgP5pnTSzDEaazR0pCcppOHDTRWHqaYRCYmeDEKQ4P0ayOimBUmDlh4MpEwUUc4hCqTORESIbaxFjYYoEXoxBL1kRBEKdaZ9BO2HMabsI+iX8Lo0RBr1GGoKKOhZxuLXbZSWxRh/cQMBf+JZzZqh57KLzU28WDq9hOG/vE6toqCggNoagd0cSagTH+HKMugldBoZbV17VJKadJFDaenBNoPtpeVR7LbEvJNqU/HdZ3ZmXPcX1YcNqAJ2XCEftgIXLz1mYfRIPU8vbESjkshIUxGNijY5zCqr46RF2kNpe75bWMeL7KAr/WgnZbYIkJWp97L0nRTeXuplySc+uvTp3eo5/wlff/Ue7z2fxhmTK1mzPojLHeeq22p5b2F2En9QeWWUF99w8cxD6Vx2fQ2fL87FbDp6/3KrVZlmk0SjOzkpE4sJpl3dgNnZHb/pEHdeb2v1uiRJYvpFFlZ842P25SlcMsHCY8820Kl/DXpZjwRYUqPcdJ2B4UN0vLXUzZP3pbF6Q/sTbgvOzMpn2869DO6vT3IkjUYJj1ch1abi4bkpPDw3QfOhVieub95L9ZiMEqkpCZGEc8aaWPGNjx9+9ZObo2b5W4mWo1vud3DmqcnrTXVtnE4dNHi8/7MytV/VwNmjJTLS1dx2rY2zL61i8UtZTZuC2roY193RwNbtMSZfmLiHX9YGMRhOTOFcp0vHGIpRVBxl/4EYH75hJN89MGETCUxxC3aRx1cf/8UZpwU47UgwN82uYvGLWVx7t4NP38nl3kddmOoGggTpzoFcesXvzLpKQ7cuGjp10JCVrubZ1xpwexTW/aZi47YG1n3bDq02sdZ4vAoZaenUOGLccI+DroUa3A0qslz9UEkqVDTfVxZ57GULWbS+/pVxgGfnPX1CdjgefPLJJ0mBxtYwb968Nj87Xp6pWCzGCy+8gBCCWbNm/eOxEyZMYPz4ZsqHo+evq6sjFmtZgbt3715SbRqyMlSsWR/knY88pKep6NVVi1ankF0Q4eG77CxYFKKqLk4koqOwQMPa9UFuvq+OGZdYueluN/GirhSKjs0nrumCw1nMM959XDrJyE+/B/jj6xyun1vP1dNT6NpRy/VzHHz1fm4Tj/vIIQYunWjhtgcdrFkXZvQII6NHGNmxJ0xZZZTcLDX9e2uRZZlb76+j0aNgs8ms+sXPH2sFH33UQN9eWm6+wczav4JUVVZTXV39P9r3WBj0BnaHNtJbDEUjNQco3KKBKg6TqTPj8SrYUlTk5STG8i3XJPsxJqOEFQvzHn+KiRdPQG+qpTKzlFRHOuGaGGGCHJJ20kX0wy5lYieRaBBCsJuNdI4ORNpm5LRz1mA0KaRWD2Ivm+lYIPjqg5ykObkgX8PKZZkMOXUP8eKcFtRFQZub4ScNO2E7nHHGmXywuG3hKkmSkGXYsDXcagLb4YyhCMhsQ/yl+Tyt/33IAD3BoOCFJ9Ipr4wy+ZpqAgHB3Y86kSTIzVKz71CE8ooYuTkqRg5pPUjr8SrMmCJz40MvMGTI8H+8lr+jb9+++PxKIkFOQngtv0OEh+83cf6ZqQgBX3wb4M77/yS1ruPfuOATe662IIRAhYq/+AlZyMioUYijQ48xzcfbL2W0COLIssRrz9kZenIjqQfGApAK+NiOBi3dpP5Nx0ZFhJAIECaIFTvd6E8xezkobWN0uob+I6/4xzGhVqvbTJj8v4xI0EN6rIAsqR2QeE5WeyxJwOpY2FJUWNJCxKvj2KR0Kg+nEI3C98vy+GtLiOLSKIP767njOhtTrqlhyWsZdOmoRQjB+s0hVv7op7QiyrIvPHTqoMaeE6I4tBJZqNE62yOHtVRUBZLa6P/YEOSJFxp4bE4azz2aeEZvfeBmwoxqPnsnJ6lK9Pf1AV5f4katktiza8Nx2yErK4vK6hj5ueo2/V8Ae4qaksOCKy8xodUmkuAvveni5vsczLsvnfcXZjVpexyLQEDh6yV5VNfGeFQ0suHHLeQ0DiJKhNqs9QwdoXDqKSp++E3bqsihJEnceX0qby7x8MLjGej1Mn16aLnoqiqWvZ5D+yMdcUIkxGznv9zIN0tzyc5UE4seP+fnpk2bUJQ4by71sPXngha2OJr0//E3P7fOTmX6lX5ya8c0rx0uiDVGeeyxNfQdInj/5WxSrCoWLGog1aamxhHjh9V+zjjFhEYjEQq3PWeEQoJjf37y+RYaXQrnTK3iovPM5GWr+WNjkD83hPAHFCwmFdWlWqTGLIQnhW+q3Hz9VS0vPWNh9EgDet3xV3grioLLFcKol8jNUnPjPQ5699AxdaKFpxc28tyj6QwbaOCH1X56dAm1Kv6Znqbi0ikaXnzhFyLxOHF3DgtecHLpJBNvvJhK342HKDEf4oILVKz8Rke/yGh0kgEksHu689ATf/DrN4YWz8DhjLF9d5in7k9j4ZMZnLXNjVSbzc3XGRk62MPva+uxWiUuvchIh3aJOXrYQD09umqpNFdQsSdO+/bHXyzxT/hv8PP/GAKBABp0BEIKBmQK6ESVdx+hPd1YtbMaP3460Q0TNiooxk0D7emKpp0nKfB5FCqVxPzHLEyYuIVQUMJOFraGXpx5ZhW5HV18vNiOQS/x3kcBln4QJbt2FE42kk9nNrMaH27StRGm31DDqKEGThllpNEVx+WJccEVVU3KZz/8FuCr91vyYUEiAJqZpqKmLoJafWJDrnevEdxx705Wf6NLWtSEENzzqAt/vRG5jYoZraSnxqHik8+D/PKNkbx4csWOBg2KJojcbQvnDVHz459xXnwiA7VK4pbLLRBp9bSYJCthkcgCualHjRoNWjrTh3KKUISCQKFTZDDhSJAyyvATJi9UyDMvHuDy2TegUrXtrP4dZrMZJR7lmumJTJAkSTxyVxrnTK3k4/ez6VyobQrOBIMKF06vIcXRF7vIhtq/VVZKoAtmsnRFLReNN5NmV5GaItPgUgi0wtWUZlfRv4/uH6vf1CqJyy+2MvdmO5XVMa6+oxa/P0JOtrpNbr2/toTw+dV06NDhuO1w6GAx0XCCd+Qw+5rUWqNEyBT55FGIXcqg3eBydm/TMpDRuLWVODLW0q+vzACLxF+bBU5nHIs7ld1soAt9W93UtqMT6/kRl3ASIcQATmYvm+lHQk1ZEQoV6WuZc6+K6ZMTCndCCP7YEOLq6z04qupQvDouvyKIQWRSGOtPuqQlJmK8dH8xS5aVsmpFBlqtxPe/BhDxE2tr+Ldg2YcfY6jrhluUEDPuJi3QmTBBMjMlGhsl1HE9SInNTl2FuU3OuQeerue6K5uTGXk5an74IoOKqii79zUyf1Ej33+cy8tvu5n/Sj16rYRWK+HyxPngMw9XTmmZCPljQ5BofWrT/GMni0LRg4Nsp68Y2bTBUoRChbyfbkMbOOvUDEYPN9Lv1FJeeO2mE7JFOBzGqPPyyrteLp1o5qb76lj1UR7f/eKjz5hSLp9sJSc70XJYWhHjjWez6Nhew1XT4ixd4eHaK2wArP4jyI0zW97Pql/8lJRGmX1nLQP76igqjvH1dyGsjj6kRvKoMe+kXV7b4mR5OWoenOckPVXmr81RvOXpdIkOaXIuYzVR7r1jMzFrNSOHa7jrMQMvv/riCdkA4Kqr5/DwA1e2+PsFZ5p47xMPtx4T4Dg6Lwoh+GylnxlTrNhSZJ57rZH5D2a0aLlye+IcLI7Ss1vzBmbP/jAd26vZtiuMEg9jNJdj8rdMuAHUSKX0H+lj4YLERudwWZyqHZmMHx9Bb0uIcvldOsyO/thMB/npdwff/+qjqiaGVtd2S2xrqC6roWOgL88v/INwRJDpHtpqxUtWY38eeGwNp/3Q7B9kpKvRaiUumVXLxrV6rKZa6jSVhL0aZBUcLI6i08HyL32s3xQm6Fcx63ITv63x8sDt9qYKMYtZbmoHK8jX0Km9lu27wwS9xlY597SSHrNI4RC76SialcmFEJRzCL/kprLiEHD8bX/Hg7POOotRo0b94zEZGRmUlpbidrcUZvR4PP+j+nwsFuP555+nrq6OBx988H/ksNRoNGg0LW0EtCp806FDB5z1CmeeauTuR5x8tSS3KSENCdqhiTMS7XmrP89vsu3ZY03ceJWNc6ZWUnfIRudjA59HkBnrSE1NHWeeKrNxW4gffw/Tt4eOg8VR5r/cyMA+OqpqY0mVfJIk8fT9GQw+o5xIRKDVSvTtqaNPD+0R3sfE71c7YljNMOS0Gg4dUKFXLAgUNv2hcONWCWOOlkDYf0JiP263G5/XRzcGspuNaIQWHXr8eNGiow/DqVH90SQGVFQSITO9pR/y2Uo/Na4I3371HdU1u3jwDokMu4VHn3azZk0cvWLBIxrZyhoKRBcMmI8kUkvIoT0pUsIny3cPodS9D5GxE0tU4c6bUloVjNRqJWZfpeethyvIOIbnLCC8aHIEQ4cOPWHRI0VRqHMqbQboYzFBMABX3VLHjytykvwxf0Bh0owa9u1TqKsPEo+LVq97z/4w7XJbH6vVNTE6HRkX7fI0jDvZSKcOGh57roGsdBVTLrDw0J1ppFhlPv/Ox8QZ1Sx6KoNGt4JGLdGvl47NO8L4/Ar2VBV+v/eEbSBJEgG/mZgI4xceXPmbWLsyPWnPcNH5Jr76Jkzx18n7FAMmAnhRhNLqXsJNAxEidKI3WUcqDIUQ1FNDiXcbGWmt+/Imo0xeO0Gsqpl/tD3d2ME6eopBaNFzkJ1ECWPCgh8vcWK4qacjPXBSwecro9z54BknbI9/AzwNgr6ia9KeThH/HCTSm+KUZv1EJKTG74sw/YYId1xvY/pFVoYPMrBnf5jLbqjl9DFGhg004PbEmXFLLd06a7n4PDNarcRLb7k4/eIqHr8vjfHjTESigqUranlmoZd5z2o47SQDX/3gp6o6yvKvffy4PL8p8Qwwa1oKedlqBowtY8gAHR3aadi5L4LDEUenVhPVRzFbjz8hnJubi9efoIpwe+JJAcxYTPDNj3527g2ze2+UbWusfPZVNVm5iY6gsaNNzLjEiqKIVgOfG7eF6NpJiyzDX1vC+NxqZFsDhzxb0KS5WbbUTP/eOl58o5FBrYg4HUXv7lqKy5rb7G0WNTVbsxh3voOMnCiZGSpKyqNk2FW8+Vwmry52ccs1qWRkdjpuO1RUVJCVqeb8M8xtBoFvudpGdW2Mpxb4yXeenJQ0A1BLGgpcw6ksXcPv64OkmGVW/eqn1hHnwrNMvPCGi137wlx4lpm7HnW28B+P4qPPvbg8yYUEsy9PYdokC9/86Oeltxo593QzZ5xq4FCJmi+Wq+kbHdMshOaBmDvGNdetZfE74PMff9zE7/djMss8eJudex5vIBJVWP+nwh9rXSxckEqKRcVX3/v4cpWvTVo6gPFnGvjsXR1pDb2ppYLiEoW9B8P06KLDaIuw7IUs9h2I8tPStETg8wj0kpH6Ax2ZeNlhXnw6hfbtNAgh+HNjiEeeqee5RxNV9vm5GvRWF4E6D/WuKGePtXH22JbXEQwKtBqJpx9M4/IbHPh8PiyW1qnITgT/DX7+H8OOHTsAQVAJYMXOIXbTtZuELeUAh9cL+sVGUcZBitmHCpkBnIybesadpG3znD/+EkUTstHjmEBPgeiCq6ieYadspF1qCtqGThTEcwniR4sBlaRClgTWvAaGDTKQl6OmVzctew9EMBolvno/l/OnV9HvtDKGDdTj8Sr/GCDLz1VxuOJ/rpr5OxQpRH1xKiPOqGXShVrGjTFSXRvjtcUeqstlwn5Tmy2IQgjKqiKseKGQvEiHFo5hrVTO1VermPdAYqHx+VO46R4H+4oi+IWKtnKpMRFFRkYIQQl7KaQ7MmqqOIyCQikHSCGNNClR8p4j2lPETmqpoLo2zvkXXHJiNlAUFCXBqwGJaqap19VgNMrMur0WrTbRCpedqWLf/hj1lUYGKW1XlqrDFi6fHGTy1dVcNc3K+NNN5Gar+GNj687vaScZWfG1t9WgEiTaCS46LzEZ5eWo+WJxLsPOLmPujalcfUctH7ySnbSwVlRFufqOWoKBE3Po9uzdjRodceJ0Z0DThKsIhQoOsZ9ttBOd2b+/jEx3X1yGMtqfdIgBfTV88XWEeFQiza7m1DGCr1d+T7RRjT7a+gZVkiRSRBpq1GSSm6CiIK1pcarXl3DjLRJXXmpO+s5Jwwx89J7MxEvc1NUrmKNp+Ak1LbJqSU1mqCv12/Q88nQJJ4/SkGKRiYT+c6XT/5fxxfIvaEcn6hv1eLN3kHFyDXlZWjbuCLFpV5SwpQZ8ifcswzmQ6TPWcM+cKJdOTDiq5ZVRnn65kZ17w/Tq1nKOzM/V8M2Pfi6fbOaaOx2MHGLg+2V5Te9AWWWUsy6pRKOWuORCS1OQ+6ffA1x3eyM5DWNASsw1LrkWh3kXMS/s0q9GgzZRFWCKcO0sA3NuSSz6JqNEh3ZaQqEQBkPbipR/hyzLxGKwfnOQ6RdbuP7KFHKy1NTWCvp1NzJkgJ4GV5xrr0hpIlwHmHiOmYuvrubaK2zsL4pQXBpJCu5BIui3eJmXn1bkU1UTY9uuMJ8ujxFryMGOlRABXJ4Y6zeF6NerdVGOP9dH0ZX34trZpURElGGcktweJWnoFh1GhXo1p46S+egrCbu97WBqW8jLa0ckLNh3MILXp1BaEWXeSw14fQoHiqKMHKxn6MBmuwohmPt4PVazxIQZ1dxxnY1ln/t4c6mbmZdam551VU2Mq26r5eG7mtv6axwxLpldw7RJZm65JpXnX2vgpx8PYxbtmlV/j6BB1JLR0cPrz6exdVeYF99oZMNvBjr4ByMFJHAkjrMdOT7uFXhsjVx9ey13Xm/n/eXHPwcIIdCrDegkA46iXBxKLb2l1t05raRn/yGJ8ZdVMvcmOycNS9hGrZL49ucgwwYp3HptI9W1MRZ/7OXrJblJm7U6Z4wzLqznrYU68nt6GT2i7TE7cqiej1b40MTbXus70pMtmu/ZJCqwRDOQkGnEQRwFIaD40KHjtsPxwmq1YrX+z8Hlrl27EggEKCoqahJaOHjwIIFAgG7durX5vaOBz5qaGh566KH/Fef87zAajaTYOvDOR+W8Mj8zKfAJCe7WJYuyue2Buha+jtenkJ+lI7KtU5v+kr6uE+8u3c2GrSF+/jWCPU3iplkpvPFMFg5nnCdfbMBsknnhsYymzaVOJ5ORJrP8ay+TzjXz3Gsufv0jgD1VhcerkJWhIhhSuHBaA5597RlMt6YAU0SE2RfYQuRwOmpNDV6v97jttmTxUgyKBYU4/aVRhEWQKBH0JILuQeGnY+cEHUgsJrjnCSf3/o3qqbI6xsdf+OiujGJPyUZqK6rY+ZOVgOIjqETJzlZR5/QQiUAfhrGbTdhIx4iZ3gxL2jhbpVQwern1Vh0LnzPTt1dC/OmxeX7Ky0EgGDZUxX13mhnQV4vLcBiTJzHPeM31iJwQ7y1d/B9xOH624jMiDTa+WuXngrNb8icvWe4h7sjC6C/g1As3curJevr21FFaEWPLzhC3XZvCgkWNjD/dzIJFjcy9OdlOkYjg5vvqeOmJlh5xPC5Y+VOAr5fYmv52yigjdz5UR16Oml8+zU/aF0w+38KQ/nrGX1bJpRdaiETh9ofq8PoUJp5r4ub76ujR4z/j+9Wo1USkIHvkv7h7mq7VCkCLRUYheW6SJIlsUUAxe+gkeiU9g5iIso8t5NOJ7CMVhke/k04OROChJ/fz/LzWO6NkCeIkxPbKOUQQP4ocoTZrLdXVEr0Yik1qXm9iIsouNtCBbuRK7UlrbzmhQol/EyRJnUR5ESeGy61Q44i1Ws3mcMbIzFDRpaPE7n0BVryTy8GSCHc+XMcbS9xoNRJuj0KXjpqmRPG1dzuYc5Od3t21LP/ax76DYf7aHOLzxdl0Lkz8tkYjMftyG6ePMTF2UoLrsVc3HaGwwoVnm5PW0qM4e6yJBleMvzaH+GF1gLk3p3LvPTEaXXGEKczMmTcctx1kWSYcho4Faha+5eL+2xPjaeO2EHMfc3L+mSbOPNVE354JfmfngQzqDsZ4ZF6cSy60Eg4rTL6mBp1OZtK55iYf9/f1QR5/roH5D6YzeIwDqgtICRZgA8JSKY0BB6kpifl6xTe+Niu6IcFzarM222HjBoEm3c01Mw1cNiWx//b6FV543cXv64L8tSXMM68pXDL1xuO2Q8+ePYmEBfm5bYe1MtNV6HQS0ZC6Vd52SATvDpTLlFdGWX04RkOjwrCBekYMNbJtd5hX3nXzxhIP0ajg9fddzL7clvT97bvD/LYuSGGBhi9X+bjgrOY52WySyclUARJ/bAgSCglCHi09oiOaA59HoJbUZDqGMOO638nv1JKPuC0YDAZCoRgdCrSMGKxj1UoVHeQuuLN28M5HbvJzNdhtEl98HeKi8W3z7bu9CkQ1qCQ1uXTAFk9nxrXrWPisleED9fTuruPOez1YArktfIq0QCdqfrVx5vgdZBT4sVhkBvTW8e6L2Ul8oN5wiD5jD7Nrf7jNxNuHn3u58GwzY082otdL/w1+/r8Ks9mMQMGutGM3G4gRI79A4uO30pl8pZPy70N0kfpyUOwkg5xES4tQUd/Q+mYjGFRYsjRCZ9Gyws0mpZEZK0RdZyFNyiVGjANsozN9Eq0e+hivPJ1Jv14JR+m191xkZ6p58t40JEli4bwsFr7VwJybUrnlvjr8ASVJDe1YFB2Okp5xYgO2oaGBTes/J2JyMXywnjEjDWzfFSYlRebL93OoccQYOc5JNBZpkcEB8NBAVImjxLUt7j0o/DSaD7Fli4Zhp9ah1Svk5CuEwwouTxyvXN+qqjpAFYdJIY0drDtSbZgIvthIwymqKWEvNpozd5Ik0Un0ZjOrSbEp/PrrL0yZcvwBUK/XixDw+/ogY0YYuefJOvR6iQ9ezW7i8gsEFB55roHCdhq+/DJGwOnF2MbkXhNysnSFG6NB5rNvfSxY1Eh9QxyVSuKuR+p49pFk/qN2uSpWfO3jyikp9OiabOede8PsPxRlSP9mJ0Srlbj28hSWfurl/tvsXDyrmqwMFT26aNm6K4zLrfD5u7k8+UIjP/74I6effvpx2UGvNxCXwgwWo5MWClmSKaAL+8U2PDRQUytoJ1KpTt9C8WGJktVdsUfzkCWZSEmYb3ftIbeHA4tBhtK2f08hho8AnelDHZUYaV4oommlXHVZ6w5v/9460rMUcupHECbIYfZTLPbSUerRdIw92o63Fu/lm5/cXHS+mW9/aF1o5t+OSCSKR11LxqAi/viw3THzi53f1weYsaOUkLcresmQaHWrGcOL95awYEE5GP30651wZF3uOOdfXsWX7+UmBeJ/WRtk/gt+VDJMmqBrkQktyNOw5st2jLu4gvc/8aDTyQmO3JIo8YYM9rMVISAuRdCbI+i0MimqOL36wKplGcRitMqjptfRamvrP0Gj0eD2qrGnyPy8JsiCBxNzTEVVnKwMdQsRiaPQaiUURbDoHRcff+nF4Yzx6LP1zJqWgtEg8d0vAd5a6mb+g+mYjDJdOmoxm2TMGhkLnSjlACEC9IqexKLXN3DFFEsLvqpAQOHdJUFyYu2xk89W1ra6kZckCWN9Z4KBw5xxcj0PPnAHTzz5wgnZweVyodVKpKfJnDWlEqtF5s3nMnlzqYcO7dQ8/4YLSXJx0lAD9Y1xPv7Cy6knGenQTsObz2UhyxITzrHw/BuNjLmwHL1ewuMR1NXHsafKvLrYxY+/adi6M0xldYy3n8/kwfkNbN8dxu0RnDdexVffrCFNySE91h6BQpV8iJi5numna7n46mqG9Nexdl2UrIYhbQY0NGgx6FTkF2i4+epUPvgs0OpxrUGSJGRNYpOS7u9OBc5/osbGnirz4avZXHlzLULAycMN7N0X4+kH0ph1eWKduGR2NR++mt1is5aRrubd12xcPkXG7ZaO2Kn1DXllVQzhtuPX+giLYFJFwFGECRGKKPRmONKRi+5CH3x4OMB2fl61nkeOn/7xfxX5+fn079+f119/nauvvhqAN954g4EDByYpvd96661MnTqVoUOHEo/Hee655ygpKWHOnDlH2s5cQMKfO9Ful3/CG+8sY/LEIa22L0OCYy0UEU2URNt2hbnuVhd1tTK+cJT2tJ0kV6Hmr81hwiFBuxwdq1dmNs233bvA6BEG3vrAzVMvNXLvrc0Bsg7tNLzzoZt3PvRw3YwU5t7czLu8c2+YK2+uoWZPKr2PWf8AtJKOXmIo2+Jr0ajVRKMtBTjawm8//05n0Ydd/EUvMQSjZEZ3hJMxIkKU29fx5g0G3vrAxUtvuvG71fz6e5jcbDWyBF+s8rN4mQdcdkrYQ3dlINqwjvrwXgJyCKurC3mNnSgAHFSykw3ISMSIUk8tXlwUih4YpWafwG7TkGZXEQ2qefVtL6u/M5DeMIzMIx0A20saOOO3rUy5VEIO2ihhL0FdA88vfImxY8f+x0GubZt2kNHYmzvmbsTnTwjsqNUSkYjgg089PP6Mm47+c6nJXM+qT3IJhQQlZVGGDdQz776EL9+xvZZ3P3JjtchMva6aGZdYyc/R8NfWIM+96iI9TebPTSF6dG32pUMhhVsfqOOyiyxJa1yjK45aDffeYm+1IKKwQMOYEYYjivE6hLDz6LMNqFUSP6/x8cLCSf+RHXILUina7UNnDXHm2NYTHZdcrOO3r0uw+AYkf1fqQKnYz2ZpNe2kTmgVA0GdE6+5DKUxSjul9Qq0NLL5dtUunm+FMSMYVCgui6Kjijqq6EgPLJKNqBJhS/VvFNI5KfAJiQRhbzGUXfxFppJPUdHxC4L+26DRavEGEtoLAeGlod16xp0qMfuuWla8lZtEVRSNCm5/0Mk5Y428scTDI3PSqKqJ8cwrjfy0PJ/aujhffOcjGBL8vi7IB596GNRXj9Us42yIc+EVVUy/2MrUiVZOGmpg7uP1DOmvZ85NzfNgXX0cq0XFrGlWTh5u5I0lLoYNajsgOKivgW27IjzzSDozr3PRzjEWNZVU6bayf99++vXrd1x2sNlsaFQW1m7w07+3jvvnOZlyoZn75jn57N2cJH/3grPMPPpsPcs+9XPJhQkKOJ1OZtlrWUy/sZbHnm0gI00mGBIoIhFQvep6N9biIxy5R0zanh5k+goYcfrv/PZtGj27JvylY6nwjsXzrzcy/eKEn/H5N348bnh2gY7zzjISDCp8+b2fyuoYp4z6/7H33lFSVd3a729XzlWdEw00OecggmIAFRVFBQkqEsSAARXMmMWsqKCCoggoIOaAYsJAEslBMjTddK7QlfPe6/5R0Nh2txfe897vnvO95xmDMaiuql17r732WnM+c85nGlmzIUIgqKAxnU3Pnj0bHKspdOrUiRqXzOo1Ya65qvHnf8PmKN066tmxEQg1+hEA0u06brzOXreOjru5Er0Wvv6gGcmk4PEX3ew7GOdQcYJzryhj8jU2TEYV3/8SwuNVWDI3F6tF4s6Hnbz5no+JY6yoNRIrfwix/o8IF52Xyri95wkne3cJOkuN2+5GyYy7RkN63qlXBmo0GmJRhdVrQ3z+pUwbXREFAw4SrxS8/mw2FrNEt8HlXD3CzNJPgww7v3ECdO6bESyBLsSJ4rUdRLbXQDzBHQ/VMHG0Da9P5kBxjFwa557sUgaxmnZcOvkQ993haPD+lh1RLFbBivcyWfppgLsecdYLrALs3BNlxRcBvlycTyCooMj82+yp/yU//5uhS5cuJEhSRQnt6YWDDI4d/RWAxx6wcvXmfdg8A4gQRIueEutGhM3FTxtkkklHA2Pjl/URVK6CJh2wPFqwh00EhQ8PNbSiExbJjpNybpxo5MJzU4ZbbraG/r1yeW6Oh3eX+Zk8zk7n9jqSskTn9nquH21jwfu+BppKAD+vDZOZriYmn16Wz6efvM/Vw2XmVArenZuBWi3VnQ+AyShRUCCxs2QDPcSgekRlTEQpNm5GrwiOxQ7hEpXkUogaDS6qqJJKaCayif3ehaT1KDm9y3hshoNO7fV4fTLTH3Hx7Wdr6ZgYiOYvRJtbVFHKQcxYaUu3VEOkvyBTyqNUHGygIaSSVJgkM2+9qmPOe0tOi/w0GAwIAU+97KHfYgPf/Rxh83eF9XSGTCYVz83M5JqpldjToNi1j870RQiR0sU8PjZREaZVxwi/ft6cSERh0Yd+duyuZdxIKyXHknyxKsjqtRGuG2WjIE/DNz+GWLsxSq8ueq6ZWsmIYRYuv8iCEPDxVwG2/xlj4Ss5DeZXx3Z63lnm54zeRpbNy2PSXVUM6Gtk7JU2ipqnMlauGm7h89WnQ37qyVLnoJYbX7aa0Zq9bMEi7JRzGIMW9Id6YyOjbtPWSXqK4j2pPLKNwu5u3Ec92KWG8zIpEscbJamQkDBgwslJ3SWDSTQqWH4CLZvpqN6jxSLZSBfZHGQX1aKMHCmVkStJEqqwDY5m8tq8fUiiaaf0Pxn9B/Xl5+Ayfl2aW6c3dwJnn2Fi+lQ7L8z+mUxPT9LkXFSoUUccxC3HeOOpLIYMNvLlqiC79sWZ+3QmF1xdTnaGloIsIzt2JwhV2SlyD6U6eyO3T248oy0jXc3AfkZGXGRmyGAzq1aHmH6znmax3vUIp7A/wE5+Jy0vSl6OgWPlSVoUanF7ZKKxVGa2Wi2RSAj2HUqcttZlLBajxunG70vQq6seRaT0I6uqFUrKI0Dj6+u+g3H27JUpLwux/tsCvD6Z3udVsvSTIP166Tmzr4EvFtfP9nvrvRA6Vxv0GAnhpxsDMEgmkmVdGHrFLt6cnUaXDqmAx/bdMabe5cNS0R2VpEKFCqMwExVhDI0YdfqkjeJihSdn2jl7xEoCgSdPK5K78qtldGqv45KhZp6fW8tX7+ez71Acj1dmztOpQFRFVUpbqHN7HSOGWbhyYgXrvi5EpUoRhu8s9fPd6jDdOulJJGDdpghqtaBloYZoTHDgcJyiQg0+v0JWpoZP381jxIRKpk60s3hFgMp9eWzeEeebVX/iC8r4wjH2HUw1SrpupJXPvgnRurWKMlcFDjmjwTUIIYiYKokkYhTm66ioShCNnd4a0LZzW6rKnaRL2aiFhoRoPAgYFWFaFglsVjWL5+Zy9ZRK4ok0QhGFDu01PP2KByRBIKA0KlECqYCOOs1JrDST2fO9zHuhYQM3IQRLlsaQ0eMgjT2qjXRXzqrbewAUIbObjTSjDVbs9d6zkUZr0Zmjzr3s3buXjh07NviN/xO44447ePfdd5k1axYAvXv3ZvLkyfU+U1FRQTicIqvdbjebN28G4N577633uUcffZTOnRuXSPhXkJmZiV6n/scMQTkJZ5zvQlGgpiZJusHGpMkyPbsbefC2SvA3vu54tRW0tst0tup5YJq90UD25HE2LhxTzvRbHOj1KhIJQVlVkqsutSAhMfLS+s9x14562hSY0e/u2Cg5r5bUpItsqhOlpKU1rSv+d6TkAjTkpOmh+QYqqgxo4zaS2hD6tCD5RpnxNyRRxawkEhkkiPLi63427wqj00q4vUmcLhlHsyAah4I3tpX+fXU8N9mEQZ/Gx5+X88WXJWRU9qeSEtrQmSxO2tFhEWAvW+ggehLRuYllFWNIC7PgA4mkSeLD5Tp6ywPq3Se7lI6p6ixem/sTPRNdcKfvQtfcygUXXHDK190Y0jPT2C7twWoVbNoeZd5iH/G4ICNdTZuWWizudkhImDJCdTpqHdrWXyd6dNGz/3CCVcsLOFaeYNlnAea+4yUWEzx4ZxpffR/k1bdqmbugFptVjTegIAFjr7Ry7cj693zeIh/RuOCsM5rOEB/Qx8iufakKBEmSeGR6OiMmVFLUXMMdt43hp593odOd3noYibrIb5HEbpPweBt3yAf1N6DOrMYXcNdJFpyATWslYA4z8c6j7NufZNeeBLEqCY1ibPJ5kyQJn0dDOKzUs0+EENz1oJeQ04yTw/Tl3Lpj7GMbarTk0njjDo2kRSsMxB3H0GkiHDlyhFatGkpV/KcjLsIcUe+kqzyImpyNdOmSRKChVzc9511ZxpgrrHTpoGPX3jifrAyQl6Xh0edraZYvcf5ZJkZOrmT+89nc87gLAYy9worNokKvg1mveBACbpts550PfKz8oKCO4O/WSc8lQ808/Jyb196u5bpRNqIxwSPPuVnzZTNs1tSe1r+3kfLKpgPc5VVJMtPVDOpnxGjwo5V0qIWWDu20fP3lSq4effUpj8VNt9zLG68/yuGjCaqcSb7+IcSLj2U2Wsr+8N3pfPVdqJ6W/ZuL/PTorOejBanGWifm6pwFtWz6xkHW8QBOSAQIpB9AMfoRsgqd38K9T7jo1c3AqMtsXHdbFQtezsFhT/2uEIIPvwjy9Q8h7rjBwf2Pe/jiYzVmu2D4RSY++irA20t8XH25ld7d9ew7GGf3vjiRqMKDD52e9rckSWg1qYzXo8cStCysXxmRTApeecvLe6/l8OlntSQrkvV8+xOQhYzeHK/jUnQ6iffm5NJrSAmm48SuQS/x6cJUM7sLR5cB4PXLTJuSVi9BaO4z2Zx/VRmvvOUlKQt6d9NTkK/h1Vkp+2n4BWZ2bPx/qYhVJKoqK05rLOwOHc++FEIjDMjZpfTureb2vlnICpw7ooJpN9qYcWsadzxUw5KP/Fw3qj5ZvHiFn31bzaQBrha/8fJzVoacnQqUHSlJ8NAzLn7fEuWGCUZWzC/G6m2cpPaYDrNhSwhZri8DE4koTLjVxYN3paFSSVw70oaiwEVjyjnnTBPpaSp+WhPGXauw4q08DAYVry2oxelSTttvagr/S37+N4QEdKB3Xdl0oNrC9t0xenTRM3R4Las/2YlGhFF1XMNrdzto3zqHt9/3MXFaNe+9llNvku09EIOErsmsEA1akiSwk0HL410HvcJFsuhP7r2z4SS7++Y0LrmmnEljbRSXJsg7Xl4wZoSFERMqicUFt01yYDKpkGXBJ1+HmPloGH9IomvvOIlEokmdq7/jaPGfdDpLxfmD9Y2mQ4+dXIu5vDstUbODddhFOgbM+PFQSw2vzTLx2H12OkhnEBIBnFQgIxOSfGSZrBjjqUY4RWeU8dGik13YHHY177yaw6wWtbwy93syDWloFD3uhIekKopFUdMlfEajmmaQ6vgr0zCLwWFV07qlCr2uNqXLcYpNbrRaLbEoHDkap/+wUq6+zNpolzyAWyc6uHumm7Dk5WDWKrIyVJhNaiqqBYonAynNyddvp0gSo1HFzRMcFORrmPmMizVfFnLgSJwxN1ag1wl+WhNi3R9hkjENvqDCsnm5VFTLrPgiwMatUc4/28hXS/IbNQwPHIljOq63tfLHEMMvsHDu37q/eWplbLZTd3ii0QAWmtYoMWEhQYxmojVlHMbm0ZFDQ+IBIN3fEX/gN7y52zBV1dd+UYTCfrbTnLZ4cVGLkzSyOMyfJEVKvykSlprssg1QVi5jIjU/Upm/ndjJhnqNPmRksuKtOBo/isH6v5pOjUGjTdK3n6oB8XkC46+28eZCP/pmO9h1aDuxGFjsMhcN1bFmY4gHn3ai1cL0mxw88VIt1eVadDsG4kHBhBmbpEmVrasTFOQ1TcC1a63liZc9rF4b4dsfImQFhpAkgQcnILCTgUmykkEW0cQRbrjGxo0zqtHrJOw2NRazxOGjCS4810wgIJNMqk67xHHVqq/Jy45jt2lolq9h5iwPa37RYHV2JeYo5fufw1zwt0Y9QgjuetiFyp3L47MSGAwqJozz0LL2LKKJKvIzq7lpfP3uqL9vjrJsqUxzOY9anGSShxoNTlFOSeIQ5u1ZjBoZQmurJSESBAMSanc+BRj+ss+kJEGEEJiwkEdL9FIqCyKq9dGurYo0h5o0u8LKlZ8yZsz1pzQGyWSStb99yVWX6ljxRYCz+htJT1Oz4AMfj04/We715nteXB6FZFIwsK+Rwnwtx3th8PiLHvQ6iW+XFdQZuPG44MGnXTQv0HDHlJNrUsmxBFNmVLNqWQFdOmiZPd/LDyuaodNJdO+s481FXqxmVV2mwbsf+PjuFy9tW2lTGcG5R/GVFdQFWHy4COXsxeiIoFLHICzYujPOVZMquPyKO09nOnDJ5cN44PuZtBPdaUYr9rKVLqJfPd06RcjUZG7hpZmp6L7FrCI7U82NM6pxWFMNaC4eYsbnl1n3xz83F9DrJLQJOytXOfn4rBAjLzu5f8my4PZ7a1FVFiFJ5Qy7KsqZAzTc/eAqdKEMHCIbWRvGZy0mLx3aNCujuqaEoNNCurN7HUnuIJNEIkF1dfX/b+SnxWLhjjvu+MfPrFixou7/2dnZ9V7/fw2vT8brk+sczL9ClgVHDqooKE1ppsbYw/lXV/Lg9CyEEDyUXUXU17pBUCIuYsTSjtEsx8DPGwOcdUbjGUuSJNGxjZ4zhlYz/CIjkUSCcVfa+HRlkBVv5Tb6neoagZGmbR0jZoSknNZ6OHLslby9830kQ4w1q7KpcSU5Vh4lJ0vHzKe07PyuBV3C7eqafyVFgj2+jfyxyYdQyUyf6uDTd21otRKT76xizAgrQ885eY59ehi4eXKCoZevIaOyHdlSfRkhk2Slk+jD0fRfmTrFwh03pmEyZaAogpU/hph+f5BEZRwd9SVCtJKOtEQB5fo9NGvjoWu/y075mpvCxZcN45uVb7PumwLsNjVPvOTm7AFGzjnTxDc/hVizXEJBwWL+5/HVH2+qUVig5d7b0ikuTfDcHA9jRtgYM8LG3Y/WcOBwglkPZNK1o47S8iRvvudjyvQa5r+QjVotMecdL9XOJGaTihqXTFHzxvft8soEsbgAUnuuJElcdYmFN9/z0rOLiodn3sVzz79+ymMQiUQIh3wM7Kfn+tFWZr/pa7QSQpIk0rMUNhX/gUNkkk0BCgqJzBJiGh+P3mUhGVfx3Vda8oN9KZKs1PJbk3qqQggi8QRnXlDFXbdZ6dVdx6EjCWbPiRA83AxTQiGfk75FQHjRoUcmWS/w83do0WHIcDH8PAvLly/jwQcfOuWx+E+BQR/h/HPUrPlpDZnZUe66KbNO0uW+W1PZhF98F2TVTyGitRYCGzvhUJIUR3fi9Sno9RIvzfNywbmmekGbPj0MTBhjp/+wEr77OcwLj2Q1qN6RJIlH7s6g+7klLFzuI5GA157OqiM+AUZcZOaaqVWMu9La6Nx5d5mPZx5MzQ2DJUlMRPEbj5HwK1RVbzqtsTBbVcRjEvsPJMnMUmExS01WAkmSxMB+Bnbvi9Gzq4FwWOGHX8N8s7ShL3esVCIzmeqVUWssxtr5MK8+aaV393SCIYV3Pwgw+604EhIP352BQS9x/R3VWM0qHHYVBw7H6dFFTywicd5FfhLOdPJFa1oN2MKv68N8uSrEN0tP2mHnnGli0lg7l1xTzvbtW+nZs/dpjUM4AjYrXDi6nCfvy+CKi1ONZbfsiPLUbA83XmcnJ0vDnbcaeeaBPeQFuzU4hsuyn6lT6gduLGYVvbsZeGR6Omq1xMRp1eTnavD5ZapqZMYcz7avdy5hhXFTqxg80MTtkxxkpKvYuDXKo8+76wjH3BwNki6InEg2KHsHSIoksjqO3dZ0ok1jiMckHPECfNQy5Dw1G7eG6d1dz+0P1hCNCe6Y4gBg9hNZPPKcm+HXlTPkLBNIsPTjIBXH1LSrHUpl3hp+/DyD/NyT59aqhZYP3sjlgtHlTBpn47PPnXh9NThE/YC4R1vKwHOT7C1OcOYlx7hxvJ1WLbRs3RnlrfdCaMMZdOpw8nkZf7WNcVdaWb8pSjCscN0oGxs2R8nMULNlZ5TXFwQhqUNRlH+LFMj/kp//zSCEQIuurqskQIarO1de/yPzX87kpVl27lbV4A8qvPPKycXqqQcyWfqJnz4XlHLx+WYy0tR8uzrM/j0SCamSAhqPHHpVVeQVxgnH95BQDCTUYdzBMHu/ya+3kJ+AViuRl6PBU6vw+rtebr7eQTCkcM3UKs7oZUCvk7h6SiXRmKCiUgZnHoWB/mxT/UJGmiAYDJ5yhD89I5eqGpmszIbncfBInMO7TOTJKb2JdJGNHw9xYhTSBlQKH35SS7NEj1TnW8mKLGXiz9/KNSPVtGml5fV5Bzl4AGo2aOh9tpMbJxq5aaKlbkwfujuN9VvCvPy4mqScpGVhBpu2R7n2hlrEP+hVCkBHfedBCAFWL61bZpKZLhMMBk+Z/JQkiVAoic2u4bpRNtq2ajoi3rqlFm8gSZuuCh8tONlJL5EQzFngZedeQVHz+o/9pUPNPDenliUf+7l1YhpjrrDzxaoQA/sZ0elUXHOVia27YuRma2jfRs+5A03UuJJcNbGS+29vJGsyKZj7jpc+3VKRvEUf+vlqScNmWPMX+5j3zpRTGoPUQCgkjbUQbPztID4cZBElTJQQaeGcJg+llwy4AmqWLrIweeqvCHcWeDMRxgClsWO0UDqRIeVgFjb+5A/sZNCKzuxiI+1FD3Tu5ixcWsXNExsSZjv3xAjUWLD+ZTNTSxpUQl0nqh8SAfQYUEtqHCKTpP5/NT8bQ3n5Ebq0anqbsphVJBJgtiiMG6ujqLmGDz7xo9NJyAokkgpqtYoVXwWZ/2I2Iy5PNCoHoUma2Xcw3iAj5gT2Hoiz4OUcPvjET6DCgZ9DqWZw5CKh4gDbUQstebRA16yaFV8EsJhVLHw1p24dVRTBvEU+5r7jp2270zPqAEqK96DVCN57NY9hY8s4vMtC9+RgVJIK2ZPJHdPWcv2EBLdMtuCwq9m+O8aMR9wc2WWmdXcfFw/JpLQsQflhI/k4MAfs/LAUvv/xGFeO0ONwSHy5Msrhw4KWznMBOMp+sjPURPN+papEpkvg7BRx4iH1D6gQxdTioowjJEUcNVoUFJrT6njGdAXbWUu6yKU1najSHeDSCx0cK0+Q5lBx5PDeUx6DI0eOUJCX6lz8wLQ03l4c4JyLnezZK7Fzq5d2HWTUWnj83gxatdCiKIKf1oT59JsAazdGOKO3gf2H4yybl1fvuDqdxAuPZnL59ZWMv9pWRyy1KNTSt7ueaTNr+HV9hLPOMNY5QjfcXcO0KQ4G9jtpKF98vpnffg/z5ns+ls3LY8efMa69ZR21B9ti05nJ6LOfz99MIzc7RZbWemXufdLFj7+FmXLj1NOaDz179kRB4QA7SJAgjUy2sYYcCjAJG0mjl2haCc88YaZP95P7UZpdjdEAS+fl0b5Nar4LIZg930syKRotVfX6ZIJeNTFTDSZh48n7DbzwipPBg7SEQvDb2jgGdysywq0pVpVSkK/jsSdj5CZaA3pC5kr81DL/+TSuvOTk87dnf4yrx68jo3QgBsmEJElIQkVBQcFpjcV/CmRZJhpVeOZVD8890lCDccHiIPra5nU2jD67lpl3p+wtSZJYscjBiDFr0Ve3wRFrjgQ4VWWUqvchOxU+Wq4moyBF3DfFRcoxDfqDvVh5KEqV+U8Wv6NFkmi0EqKqJsm+Awla4sfeRCAygBeT9fRckUsvu5R5c+aTDMYpq0jQLF9LdqaGHX/G2PKrmfxI+3oBf42kpYtyJpsqfuL++7RMnZgKopaWJUgkqUd8nkDLQi0Txxv4+CVNSrjxbwhp3UyeYOT+O08GZFUqieEXWMjO1DBl/A7yPP0afM9OBqLFdpx+B6OuPg37pwlMu+12rh9jrsvy2ncozu2THQAM7Gsg4ahAHW1HWRVNPt+hsIIs17dpvT6Z8qokQgienePB5xf1gt0tC7U893Amr7/r5cIxZdR6FfQ6iWBIIZEQvPpWLa881TBDPLUmR1CpUufz64YI7lqZYDil+fvO7Fz6D/v+tMagqqoKvR7uuTWdX9ZEObDDxNuLAky5vv5e//rbAaoPOsjGQj4tqMVJueoQaQjc7iTTH/SjlS30+YtetYNM3FSlND7/Bi+prMGMw0N49f5SsPgRETuOcAuyJAOVbKAlJ7WCnVSQQyFlHG6yMgKgFic5ZplhQw2891n5aY3Ffwr0OomnH3HwoNaFUa+rIz4htRaNvtzK6MutSNTw9YdGMkTKV6yJHmT9pggWs4ojJQleerzhOpqbreG2SWl8+EWwbo/8O3Q6iTP7GbnrJjsTp9Vw7kATiiKoqpHRalJyMcPOM3PP4y6efjCzzm5IJgUvvVlLq+ZamjfTIsuCgFeNk/2kNwsQkgXJf9DM/jsSiQSffvQmfXurad1Sx7o/4qSnqUkmBV99H2LV6hCKgPMGGbnqEgt6vQpZAeX44756XZhLh5obJWgN+lTgJCwCWDod4ofPT5YlW8wq7rjRzoC+OqZMr2HP/hiD+hsZ1N+Iyy0TjqQqSaZM85BedgZxVZh41l78hPjzUJjZ88MseDmXYxVJalwyLZppyM1ONWJc+GoOdz7xHHPfOPWgohACvQHuuDGN5+9J5957nDz4dAl6PVx4ronnH8ms853HXGlm4yYP33y6gaxAJ8zYCBPAl7af/kOCTBnfkKMwGiQ+/jrIkLNN2KypMbjlvhrOP8vI59+e7HtxAvfPcnHbRDtDBp/cW87obeTbZQWMvbmKPt0NHCpOkJOfxFm1h9xGiFin7U8spgRyI/vPPyERcdCC9uxiI3l5KvYdhTkLfHy5OI/BI8rr5qJaLTHrwUwCQYUNmyMIASpFT6hWjR8PlrQ4L7wSpHt3NWOuMNft8SpVKlt/0YoAAwdK7DDvoOKYGXVNc5Bkktml9D4jyduvpfPJSi3+gMBokNixO4Y/oCCXF2LWmvlzX1W9HgIajVSnKf/O+wHeWRTmq5VlBAISYZcdDRGcTie5uY0HWk8H/0t+/jdDJBJBh76+6DZJEhX53HOTFsVRQ1gOs+3nwgaL1birbAwdbOLSa8updWlwlRswWWVyW4cIHq7FQv0HWhYywex9rF2Zjcko4fUrqNV2howMkuZomlmPxQQvz6vFaFDRvbOeG6dXM/3mNM4eYEyVYVZKrP4lgVkDlWoXdgJo0VFRKWOxNC2w+3dcceUEXnl+FbFobYP3Pvosgs55stOfJEn1jOt8pRUHDm6iiJRxERVhku22sP7LTErKklx9TYDMqjPoI9kgBMohmXlPH2Dd75Usnp9eN7bdOumRZeoaiJxzpolWbWpxbi0lX2nT6Hm7qaIL9Y3eCu0BRo/SoVbD0WPitBp9rF+/DpUaenXTU1wi4/NHGdGIsD3A3oNxkrLg+xUFxOKCZ1/z8Of+OA67inFXWql2JfltQ4TBZ540ulKaT1q27YwBMGmsnT37Y/zwa4T1XxeS5lDz/FwP6zdFGXZ+aiHPztTQsZ2WidOqeW3WyYinyy1z96NO7r89jZ/WRBh/exVaDezYE2NAn5PGyfNzPdS4xGmlsAtFR02yhhwRqyd0fgKlHKSQNuyVNpOekSTgaVpDTxYyWp2gVzcDW9fo2bA5yoHDxezaE2f14iKy46lMD4NkpIVozx/8RBEdaUE7DrKLaDTErNlhzBbBuCutdZnJG7dGmXSTnyznoAbZ1iekEKIizD620pHex/+uUFjQ8pTH4T8J6elZ/PZ70xlpP68No9MrWK0aPvoqQI/OKQmOzdtjLFwZQhuzo3H4uOJiC4mEQCUa3/Jkn5XHXyxh2fyGDk5ldZKyyiTtWut4dEYGb75VQTYFtJG61H2mgCI8ooZi9jC2q5bV64Js/bF5vYwBlUpi6kQHW3ZEKa05TWsGSM/II55IZaa3a26BbT3rsvzUkoZC59l8MrucDxYX41U8GAwSep1EZis/t92UhkoFO/fGUPtSQQFJksgMdkAOtOXzl1woyFhwEGI7CeIp0j8nxPz5DvYdMPLmI/mNOmv5UhE1ooL29MCLixIO0FsaTFSE2csWdOgpoBURQmzkR8whCxeP8NG+S5yWzXUcPlR1ymNw9OhRysoTPHF/Om++HWHz9zkUJjvRU9IROhigwr6en788KcOhUkkMHWymY1sdF4wu57xBJiaNbVwPSpIkxl1p5ZOVQSaPSxEaO/fE+O33KHdOcTDkLDN7DsQB2LYrSkGuph7xeQJnn2Hi46+C7NwTo3tnPT98nM+gC48SNCZZt6xZvTmR5lDz1ovZnHVZGRs2bODss0+92cfRo0fRY8CImRwKSZOykIXMQcuvDBst0b+PlsuHNcxa2X8ozpUXW+s5dZIkMWKYhfmLfdw6ydHgtx562k0ooqZ1pyS1HonMI90RtYLf9vqQUJGHA0mSUvusFGPByxm0FT1O2ijhIkLCz5PP/s7F5580oju11/PhYjtjR+0kz3UGQgiSqjht27Y95XH4T8Lq1T9yw3U2hBDcen8Nd9/soHVLHVU1SV6Y42fVZ3oKAh1O2kW6OLnZJ52yNkU6/vg5i0XLy1my/BDllUmCLhPdlMEYJCMRQhT7N/Ddz2GGnW+moirJ/IVBDh5UaN1KzY0TTfy2LkEODlSocASzGHXdD+itcd58z8sZvQ307HqSaH/yuQA5oS6UcpAuIr2BzZoQcVxSOW2bN06MNgWdTsf7Hy3h8kvP5PWFXp55KEVgzJkXxurp0Wilk0pSkU0BaenOuszZn9dHuPSCpoPQ1460smRhMUpNYYNO4PGsI9x9i6PR7/XvZcCUU4PsbpjRE1EF6N1ZS//eal56djyOjK48/Ojs02p+dwLFxcUkYlWcM/B4ZrlfZuv2JCVlSdIcauw2NWefA5s+P4re05zX365m2i0N17/X3vY20Mlb9KEfk1HFjTNq2L0vxpeLGq/yufl6OwuX+4jHFew2DUvn5dG/l57RN1Y1aPiRTAqmP+Zk7JVWfvglTJf+NRgDBShhM0FtDeq0KFU1SfJyJCKRyCmPic1mQwjo3lnHdz9GsXra8fqz1by1sIZhF+hBwDffxZBrcknzNaeCo5glGwZhplopI+zSkI4FiVTl1l+vszlt2ckGJCGRTk5dt3cvLg7zJypAQsIYyySMQCiqOtErDVrixDAc90MSxKngKCECHGJ3Az8BoFY4URtiDBqg58PPA3Ts2JAU+V+AIjSUV8kkkzBmTNNVO1dfbmPlFyGET+CmChHXcsvdXozWBHfe6Gjye1MnOli8wv+P5yCEICtDQ262mrnvevlyVYhWLbREogJ3rcxtkxxkZqjpfl4JfbrrsVrUHCqOM3K4lXtvS/njyz4NofcU4jSUMu1aI6vXJtlz8NRlgDZs2MCF58jsPaDml/VRQmFB9846zrminNGXW3hkekp798vvQlw8roI3n89iy44oBr1Er656whGB1dJ4ZuHokQY+W3aEmNDwzpO2Rruo9+1pJCtDzYRpVTw4LYPhF5jJzFBT4xLcOdPJ2t8TkLWDceM0TL4mC71e4tOVSea84+X8y2og6EAdN5PQ+8gvivHO63aa5WspP7b7lMcAIBqNotepKCrUojMIzIFOhDI3ce1VJhx2db2kIUmSeOQ+Gxu2l2OzbMLtVnB5ksx50c4lQxv65kIIDhxJcPnFFr76LkS1U+a1BbVYzSqevD+TAcPKsNvUDB2ces79AZlDxYl6xOcJqFQSD92Zzpx3ajlwOEHP7lo03Vxs/GUDVncHzFgJESCQsY+u/UOUOdWUVSSbzD5vDLFoAj1Gcinkmx8PUlET5+Uns1LEdyOuh9Wi4oLjAcD7HvUDKkrYT7N9Xfh9j4lfDR6effEIs5+zMGxI6hr7djdwx4NOzjrDyMI30xACfl5bjEYDF5xjqms6ZrOq8foTjLsyZVNfPaUCxe7C4mnLi6/vZ8wVlgbzSpYFb7wVRglYkQIt8bAfAwIkQXV19f+Sn/83wmg0kiBeN9GDwofPfhCd1ova15Y0XweM3X5ocrHKytSgVqvo293I1vJCfNo9fP9ZAReP3MSxgy3IVYpQo8FDFS77Ht54LrVQKYrgxaeCfPuNQE5a2bU3RteODQkmn19my44Y636Ps3xBFqVlcbx+hbMHGNm8I8p1EwNYq7vgUE442E4OSFuJixgabetTLnkHKCoqwpLWj22/fsnqNWHO+0safzQGKpomaFWo8bgkZP6kAz3wpu3jrZft2G1qbrrDTV7V2fUINJWkJifckR1rovy6IcI5x8lBt0du0ADijik2brj1AOlyQzKgWl2Mog7ijlVhE+nEiVJOMbLBxUMz8vjmpxhdu513WuPw+afvkp6uxmRU8eHHMbLzkjw4Lb1BKbAQgide9NCrm553l/lYvCJARpoak0miUzstH30V5Fh5gneX+eqRnwBOl0z3zqnNwWiQ2H8owevPZteR4BPG2Bh/WzVDB5vQaCScriT7DiawWiWGjS0nK1ODooBOC7dPdjD4TBOjLrNy0Zhyls3L5eopVfTsqqMwX8v3v4Y5fDSO0aA/vfJ/dBisccrMa8h29a3TW02IOEfZhx4jJexHpYvxwVvZ3DbDT/xI40SpW1vClGtSf5ckiTP7GuncXsczr3jJidXvXmfFgUwSF5UE8GIjjQ70wuq08+KDe5n1QimONIEvKKOuzSGr9qy6Et8TiIkoYQJsYw1qtHSgFybJghCCWlyMGHDJKY3BfxoGnXUR333zJVt3RunV7eSYRiIKtz9Yg7tW4cn7M1GrwWFT4/XLVNfI7NgTo10bDXffrKNFs3y2745x6/1OgmoV2X8zIoQQiKxy2rXWcd+TLu6/PY00hxohBJu2x3joaRdzn0llsDjdMjrFRIFU1OBc06VsnJRhtnsYc4Wl0UZHAPfdns7w63YTj8dPS9fs4kuu5P3FL7D3QIwdO2VypPrBLJWkwpHMp0w5wvSpadw43obZpMLpSjL3XR8//BbmzL4Gwsn6ZLJaUpNBar2OixiywU+i9XpEWYS7b09jUH8jjz/twhEtbEAqKEJBQSGdbLy4yJTyqBQlBIWf/WyjI73rNQVpLTqzly0Yq1uwzrmP3dkR+p1x6oGgtLQ0onGB06Xw55pMWsnd684p6DjMG4/YGzUQm+VrOXegifWbwkyd0LR0RkGuhjW/h/liVRCvT2bBB34+fy+fjHQ1s+fXsmVnlGhU4YmX3Ey/penzHnmplW9/CtGtk57cbA09umno0E7f6JyQJIn770jjwy+XnRb5+dJzL9OC9pRykDQpRf6oJTV5ge5UVu1g1OUNHajNOyKUlCV45amG2S43X2/n1vtruOOhGu66KY2WhRr2Hojz8nwvhfkaPvvIwsPPujhwWOBjN23pVk83TwjBdtaiShpoS48G98Es2QiXtWbpJ5VMuubkuXVur8eYWYPiVHCpS8kp+H/vyv6fiq+/fI+5j9vJytTwx7Yoz8+tpbJG5khxEsPh3hSIvPprW0KL05UkKzNl6gsheGuJj29+CtG/v54al4ptmxOE3dUYoi0xSmbaBAYx45Gf+P2PBCuWg8XVHpNi45DKz3sL9yElzORJquP3ex3EjTjc7Zj/gIF56dUYcqpZOM9Bx7Y61qxNkkszYkTYz3ZaiU51+3FQ+PiTTVx4MeS2OH3dy+zsbDp2yMfpdjJ/sY8brrFRWaXUEU2NwSSsPPNUNXNnB8lrkeD881W0bN60LSZEKlC6kw10Fn2JEEIgsGBHb5SbtMMB2rTSULonhvEvbpYQAre2lAenOejcXs8dk+H7X3Zw5x3XMe+tj05bCmXdmnUocaisTrBlh8RdM90k/CaefcXH8gWpPeu15x1MDhezZb2WuXNljh7zcO80G3k5GkrLEjw3txadNrUGncDn3wbZezAVNO/aQUe1U66bQ3+HWi3RpYOesook3y4rqNMRfP/1XB56xs0bC7112T3bd8eYMCbVOOa7n6JkVZx5cn+ItSRaGeHy0WvJLBAoyqlnv2VkZJCIS5RXJrngfD1L3y4nt7Y3sjfJqv2p5AkH6aglNSXsJ43U+neUfahQYcFOG6kLO8UGbH/TztZIWrqJAZSwn8PswWJUEUnG0RsUurVRs+tAhKPm1Qzop2X0KB3BkOCdhcVUHbKT5SmghIO0pztREcaHhzZ0pSO9KGYve8VWiuiAQTIhC5lKSjjKPq4cqueFRzPocV4pt8644pTH4T8JHTr156U3NtOhrRZ1I6TcCahVkIyp2cYa0smmtdwd4RZU1B7h1ddrGHuF3Giyz/5DcRJJwZ/7Y3XJL39FNKpQXimTnakmEhEkErBqeUFdIkQwpDBtppOhZxuJx2V+/UVh6o1GXn48E4NBRcmxOFOne1m/XkErC9LzJBZ96GfGLQ6+/LXXKY+Dz+dj7wEfmekqCrPMbPhNxY/xAN+tyK9H+N14nZ1Lh5q5bHwFoy+34PPL9LuwlJaFWg4cSfDx10HicUGndjqm35JGQZ6Gzu31mHKq8Hsl+vRoupJu8JlGln8e4OOvgry1xIdGI2E0SEweZ+OWiRpue6CGR+/JqhubqRMdjBpu4exhbprV9K2TgAhXB7noivX8vDIDiQRlZWU0a9asyd/9K/R6PbGYQm6WCqfhCHktjmJC4A8oHCtPMu6WSkYNt3CsIsmWHTG2746SkabGG44SURQGnKnjg08CXDykYRbsR1+lMj4vv9DC5RdauHWSgyEjy3j0nnTMJhUWnYGpt8QxZXgpaqbncEmMC4c2nDMn0K2TnjW/R+jfK1WJlEwmmDPfyPIVOygukeneUs3lw3U8OydK65Ya3LVJYrEYBkPTDbT+ingsSgAvWmuYnTshO83K2cc1mDu319bJKP4df+6P4fHFSVfn0FrpmSpjlYBYGnJFS+6evobWn2po11pHRXUSo0HC65P58dcQN1zroGhcw730h19CXD/aRmV1kgdmuThWkaRXf4niI7/hdMqMnuRi3svpZKSn5oDTlWTKHV5UZe1QU06+1JJMkctmfsFoSuD3/3NA4lTxv+TnfzNIkoTWKOOOVBPLKKbHGVFuu9mIw2bn2x9LmTPvT9KT/2wgxeNQ41SwYCOu1fLYswEiUYWjykGqqUCNFit2bPF8HnqijC6dtLw6L8QvK/JoHm5HWASZctsGvv88o17pezIpuO6WGrwVFlRJA6OvBCwu7ppmRJYFE270kVd5Tko/8fgpppFNDzGYjfxAddnpZzuVHN3Psnl5PPq8m183RJg60U5muprsHAWX5hhpckMnDsBFFa2VbjippFKUItlq6dczg4NH4oRrbNgaIcQA0rztefnV3znnTBOhsEJZZZLmzeo/0FqtxGWXqdizax2+mmx03nxkKUE8u5ie/WMsn5HO0IsP4gtmoEVHER0IZW9k7js+vv2tkDfmPXxaY1B89Ah33eRgzgI/9jTBtJvsjL2lileezKprHlTrlbnrESfN8tV4fQqr10ZY+mYundrriUYVPvwyyM/r/YwZYeW1t731jn/4aByPT+ba46LHn38bRFFSG9oJZGdquPl6O6NuqGTmXeks/TTArAczeXleLT99fLKz4l+1WdVqif69DBw9luTLJfkMG1vOReeZufE6O5dcW0GzPDuVlZW0adN4Bu3fITQCvR6+Xmrn6ut/Z8+R1PKloKBBixo1WvSoYlYmjdWiN9vZpv6ZFnIncqWT4vK1UjVHVXsprzJQVpHAZFTx1fchXpgdxljajX1swyhMGLEQJkCMKAaVBr/ioSdnpboeHkduqAuEurDv2Ha82lLsugi51J8v5eIopewng1y06PHjpozDtBZdKFHtAUUwaPDAUxqD/68QDAZZuHBhXeOOPn36MGnSpH8kplesWMH69etxu91oNBpatWrFmDFj/q1ZW2vX/EAkkDKebr7ezujLU3q3E6ZVc/3VVi4ecpJYu3SohQ2bItx6fw0XDzXz5H0Z9TK4R19u4bLrKjlWu4vC2MlsigghundX8/i96az8McTZI45RVKglnoBunXQsfDWHZvmpe/r5N2Eyo003H8gXrdi+1c3Y0U071M0LNICMz+cjK6vx9asxpKenk5fbh0EXbEIkNWQdl1D4K1z23Tw9S8uVw0/et6xMDY/fm8FDz7iYOTOGT3bRksajyF7LEd56xcrlw8x0PquECWNT46sooq4zN6SE74+yjzgxNGiJEMSCnXSRQyb5lLCfQtrWIz4hRdB2FL3YzjpaKz3YU7WJnn0bF0tvDD169CApa5j3dpSMQP96ZGzS4KN3t6aJsz499AgEG7dG6dSIMwOwcWuEz75NVT4Ulya4ZIipziiLRAShsMJl4yvIyVbX6yb7d2i11Iuwd++qwfwPRQ8d2uhQ5FPv9g7gqnaSRVEDHWS7lMHe33K47sZqZj1io3kzLfG4YPlnQWY9GyHSxPFUKok3nsvmhddrOf/KY7Rro6dday23T3bUkRefL8pn8CVOKmoldvE7BaIVRswE8XFMuweTRsISaTxDDCA92oIlS4vrkZ8AOVlqig8dJLNbKeq4clpBsf8kVFdV1s3Hfj0N9OuZcoZGjfdQfagh8a+vac1Lcw/y7GMOAGY85qKouZZVy092ZE8kBLffW8ymr2NkhtqjkwwkjrTm3bk+Oir96nQzDcKEI5zDAXbgPN7B2oKd9seJ7riI4qGKeBxuvdeFpBYE4ylt6xZSO9yiir1sRQgZgcCIhZxMDccqYjz4+M3/0ngowsBrT2Wy4AM/Q68up6pcwoy3nmzUXxHAR06gG45gBtGqMG8Vr6XvGTFGHw8URCIKv/0eIZ4Q9Olu4IOPwthq22NDy5/mnxg70oRaBT//FieciBOPiyaDXKUVqbXxBGSRZB/bSY+34IpRZby/SNCvp4ELztGzel0Fmzdvpm/fvqd1/ZVVlRAx88RLHoacbWLOs5lkZaiZem8NT7/i4d7b0tBoJBbNS2f33ihXT65l5Y+wbksQSUo9d3k5Gg4fjfPyPC86rcRPa8OYDBLuWplYTHDTeDvfrg7/Y+ZRtVPmjimOemuiXq/ixceyCIYUxt1Sxc3jbTw7MxOVSkJRBH/uksj/mxasQTJirujKofD203r+S0pKCNc6eOF1L6/OysLe3EnQ48Mi2euITkhV3dRQQRu6sFv8gQETUcJ05QwgFWCPE22gUauRtLSmCxr1bqbNdHHBuWms+inCK/O9WM1qPl/uqGsACDBmhJV33w/y6NPbCdbqcIoKqiilC/3q9sRWdMIrUtmjIeFHQkWUMEaNikcfsCFJEpddZOfIkSPk5DRNPP2nolPHzqz8ah0tCtUsWeGvK5f9Oz74MEK5N0hfzq1nu7cXvfCVe7j6+q388EVDO+yex1288Ww2D8xy8+H83HpdzIUQPPycm0njbOw5EKdloZa7b64fjLaYVcx/IZuBlx6jqLmW/bu0rHg1nw/eP0aSBNUVKoqUrvQlB4GgpqqMEvefLFzup0XbU6+IKyws5MDhJPGIjjW/SjhEFhcOlhqVR8vP1TD8AjO1tQp7D8VRqyX69DCweO7J69u0PcqEO6qY/2IOedlq9JY4Ua9CIKg0GeyprZUxG1W8/0bjGXmXDrWw6ucwlwypb5fecoORRU8fIzPREgCTZCFe1p3HntmDySj4/vsvmTTp1OSAVCoV0ZjC5RMqmXyNlZuvd5CTpeaPbVFeeL0Wm1Xi4efcjL3CynmDjKhUKTmrHl31vPFsdsr+Wehl7M1VzLgljV7d9FRWy7y1xMuBIwkWzzl5bQV5Gp68P4Ovvg/i8ytUuMIkRByjO5eyQ80wo+XPPzcz6c4qIlFBvx4Grh9tIz0ttXfHYgr5uRo0GombrnfQuZ2OKdOryc7U0Lmrjn0Hw9z1iI+2RRq270wSiajR65smU/8OvTXKodgu1MkoRYnuJJUyXB4Zu03Nk/dnMOqGSla8nVeP2yirSDByYhWeGg0D6N4g0UEtqUmr6cFTz29j8fx03n7fzwuPZnLf4x7+2OblqkutDYIIBw7H+fq7KC3y9Xz9k4uXn8iqV+a+YXOEcZNqOft8P9b0BEJAqFaP2dkVm5wOpJpJ6SQDeaIFZBwkL69hdd6/gv8ryc/TdeSTySTLly9n27Zt1NTUYDKZ6Nq1K+PGjatXnvzYY4+xZ8+eet8988wzufPOO/+t59+5u5WDB/7g1SczuXrEyd/v0FbHuWfpuPI6FzWuJNmNRGLLKhIEAoKoS0sUJ7UuDRs+aE+NcSdtMjNRx2zYAi1TGYtRiBxpwcUj1xIJaGkbbgeAChXVe7Jp36uSs89WM+YqI/sOJnhncYiaatBKKjTaBFmJdtSKKKGwwsofQmg9hY12m9VIGgpFG7xe52mNQ0lJCRZdGb27Z/PF4nw+XRnkigkVeGoVjHoVXlWYcDLQQMMvKsLUUkNL2pNODhv5kVZSqsFIWWUSdaRpzVGDZMLpUohGFSbfVc2MqQ0/u/yzADqtxKZfsvjt9wi//LoXi1Vi1OVGDAYDMx5zYcuUMeW5iQZ01FbrqKyI8ep8M6vXfHxaixiAxWxiUP8oL77h5aIhZm4en8aZfUw88ZKbaqeMWp0iGq1mCZ1OIp4QfLvsZGdSg0HF9Vfb6N5Jz+z5tUgSXDSmjBcezcJhUzH+tmqKmmvp0kGP2yOz+CM/iaTgulur8QdTTUM6ttVxxw0OOrfPZN4iH6t+TnUTfOGNlFD+id9yupLMnu9l884oBr2Kquokkajg2ZmZ9OyqpzBfi9GYahaUVLQ4HI5THofS0sN0aKvF45VRkmr6ch4AcWJISOxjG9kUkC0VQByIQ55Iskf9Oz7LQZSghYAcxJEV44nbTHz2dYwPP69ETqgI+/S0jvbDKqWRI7UgJALEiJBFPibJwjbTVxiDjnrG01/RknY4c6t5cZaeex5cjc5TiDrsoIoSJFScwQX1HAenqGST6gdUqlSZVDLZdFfI/xN47bXXcLvdPPRQSlh//vz5zJkzh/vvv7/J7+Tn5zNp0iRycnKIx+OsXLmSp556ijlz5mCz/Xuyt7Zu2oxKUjN1kpXX3vLy8dchQmGFdIeqHvF5Amf0MaAIeOTujIZEgF7Fq7OyuG5qKZUVMayedugxUouT1qZUg7JLhphZ/0eES4aaObNvQ2M6GBSohbbJBnJqNAQCsOPPWJPXtG13DEVJdYk+HfLzo+Uf8+eGI+Q7LESkEDXVZfU6xipCgYwarri08WPef3s6X3zkxUxL9rOd9qJ+dp5f5UTKL+GTz3XMfDRKdbWBq6/38PADFi67RM+SHRVkJJsTFD4OsKMuexlSzkAVpezmDzLJJUyQrEY00iCVZW8SVrTokFAx+NxTz3bUarV07NSDTb/uJutvASy1rKeyRqZlYeMG+uHiBN076Zm3yMe4Kxs2jQuGFJZ+GmDjt4VotSoee8HN0L+ULRUWaHDY1Vxwjok2LXWs/CFE/16NR+K//j7VSOgE/tybpFXLpisV9h6M07Lo9Br85BXkEqmKk6DhXMsKdObAV9lc8sd+ksYqFEUQi0Gr6gvZrdrABx8Fefz++hlObo/MG+8Eefu9KLKsZ/xIO6MuN9cjNNRqiVmPWLlzEhT6ulNFKS4qMWJGpwVzJA/NP5iVKtSE4/X/JoTgcHmISfdVc/uULJ55zcPWrVs566yzTms8/hNQdszD2j+MdVkcJ3DrzQam/XEQo79Hvb+nK3l8+dFRcvNqufA8E7U+mZcm118ftFqJN19Oo9f2Q1TtM5FDM3y46az0bbCGppr3deYPVgMw4Pi+FhdRqgvWsPAtG/17pYgaIQTf/Bji7hm/kl8zCKGLkJUmgyTQevNJizbnqPQzTqf0Lzs0Fwwby5JP5tGhrQ7190FunGTijVf3kObJarTE3o+H1nQGUrZeQc1A9u77ma+/D7Bps8LHnyTQ+QoQSQ0xayXOQIiuySx0kp6IXc+sR1LZ9EIIrp1axeKP/NxwTcNM8uLSBHElyQ5+xi6ykEmSOK5HnynlkXAWcfMdv7Llt5TE1fWj4LUlS06b/EzE3cgmPw9MS69Xtv7ZojzmLPDS7ZxS2haaiUSgvFRFSCRp3UqL2aSitCzJF4tTgYpwWGHDlijJpOCaq3JIc6joNKiUIwfhjnt9FBZo+GNbrNH1zu2RqahKcuE5jWfcWswqrrjYnKrWOk64v/iGF31tQ+kugDQlB6fq1KsBAEpLSyGm4tsvtHTr5OejxQ6Gj/6DytJcbKGWqFBRQxlVHENBZh/baEs3JFK6nRpJi1/UIiNTyiHa073BbyhCoTxZzgvPq3lldgiVN4OYbGTStGA94vMEJl1r4b2lQaTaARSzlwSJBsFAh5SJg0xiIsImfgHAnBFj7R9R2hTpcNgkYrGmbYn/Kv4n+8qHDm5Er09Va3z0eaDRbLa9B+Ks+lZgwESSBEHhx8zJBkR2KZ2jey0NsjuLS+MEwwrnnWWm1qdw4ehyxlxhpVc3PaXlSZZ85OeCwWZGX27lgVkubmmimkSjkRg13MLvW6MMv1TD71/K5JSdzXbW0ZOBdd3GJSRyaU5aPIs/fl/NwMGnlu0IUFx8iMFn6ljwupbe4izclv1cfWXTGYJXXWrhsrFOBpyh5oJzDNz3t74NfXsYWPByDjfcXY2kgsfuyeT5OR4WfODjrpsa+sPJpOCbn8JMb0ICBODqyyw8/aqnHvkJMOISI+++UQ3OlnV/syvZfPLFNkaO0hKLNtHgoRF4vV7S0zQ8cW8GV/2lgdWAPkauuSrJpyuD7Fjdoi5B5/rRdo6VJ5gwrRqvTyE9Tc3UiQ6GnG3i7fd93HJvNSDx3COZPHaPsd5aFYulEoxKy5MMOVvF0w+n89V3IRLJGrSilo3bI1zY18xN19uxWVOdy0ffWMlDd6VzzpkmPv0mxIhhZj77JsTrz2Yx9uZqnn4wk+6d9dS4ZApyNaQ5VDwwy8WuHXEM9sabZjUFg1HBTxhNAjJFPsX+auYv9vD8I1kUFmj54M1cbn/IiVCgTZGWP/fFOXpAh636DNIpa5BUcQJWycHu3QpLPvKz888Ya9fIuI9mctGVAQZeWsb9d6Rz5SVmYjHB4uUh3loQo6DyfF5f8CvL382sR3yeuDfzXxPce7MZ256uADiOX+cR9pJLi7rPZlPAzvJiWrVqOvnkdPB/Jfl5uo58PB6nuLiYq666ipYtWxIMBlm0aBHPP/88zz77bL3Pnn/++YwePbru9emULZ4qqiqDtGml4uoRDTeg7p31JBMS199cyxdLM+tFnWMxhfG3uPF7JVr4OlPCJtpp2iFa7+C1aRZ691BztNTHC6+sp2ZfDlm+LhglM+5SC+nkIhAcYAdxYuRSiDZYwJZvavjum3KiRMlQZdBV6YwRCyH8lOn+RG8Js2YjxMJqdMGsJkmBdLKpjpSe1jj88ssvXHBu6mFRqyVGXWZl1GVWrr/Jw/4vu9EFA3vZgkNkkkcLJCRqKMdJBZ3ok2qegIRVOKgNuNm9L4bNosIpKvGIKFp05NK8nkESFWGcriTdzznG/dMcnDeovkH387owOh3s2htj/aYo/XvqGXw84nikJMHYm6qYeVcai+akmjfUuJLc+9gRNv+Qh9GeftrEJ0CPHmeyavUK2rbSMuqy1Ll266Rn4av1o2xbd0YZd0sVK97Oa3Sh7NFFTywuGNjPwKjhVibcXoXHK3PuIBNP3pfBwuU+lqwIMOw8M7v3xnl2ZkZdxtsHH/u5bHwFuVlqWrXUYjKmyOSObXVs2h6jX08DVTVJrp1axaMzMpj1YIp8SiREqrPdbVV06aDD5ZGpWp9MGRHVWael+RnwVXL33Q4eftZNLHxyM9JjwC2qsGBLEZ9/gVrS0Fk+k3LrT7Tu7mf9b1pCXg2vvhGloLmCJAlsySwM0TTc1GA9rotrlqyYj3ci9Yga4iE92TR9rgbJhAqJi4eaGHqOkW9+crNvfw0vvhyhZ/yCBvcjS8rDqzjRKwaqKWfxO0s477zzTnks/p0oKytj+/btzJo1qy5r86abbmLmzJlUVFSQn9+wWRXAoEGD6r0eP348q1evpqSkhK5du/5bzk1v0CNFTSxZGuW8s0w8OzOLOQu8tClqPLOy2inTvXPj5cWQCiDl5Kh48mWFufO38vumOK2KJI5VJOoyW26+3s6NM2r4aEFeA8mLI8eiePVlZMYbd9bdVBMoj1O7Osm9t6WRk1V/ixUiJXafiEunJX0hyzIvP/8yuS28fPpBOh6vnsHDdmOPZ9QR8kkSFLVQN2kkWS0qDLYEGVUtQcAmzXe0tOYhJXXEzTVkN4vhKdFT/HUvmkl2mgH+tSEmXred2+6CcPZ+rOU5HOZPOtOvnrSDJEnk0YK4SMl8qNH8o7GmQYNMEo2kobKykhYtWjT52b/j0L5DJGQZRcj1Oubqna14ec4eXnu+voFeXJrgwVkunG6ZpKwnK0NNr6GlvPJkVh25uXVnlJvuqeHVp7LQalP33GJW4fWfLL286hILz8/1sHhOLhoNPDvH02iTrL0H4uzYE+OpB1Il4Z5ame3bFPbuVXjsvoaZYkKktJmvv6HTKY8BQI/ePfl02+fEiJBUEmikk/NJCIGCoKpaQcaEHhP6TDc+3OQrrVn6+WauG22hRTMtGg38ui7KzbcHMTs70l7ORUbmxfuO8vKco3z7SUa9ktcz+xqIG2ox+E20pEPd3/+MurGKdCopoTmNZ3/7VDUMHlB/3v/0W4Swx0SnDmp0OqnJRjv/C/A64b7H3az9uqBelcXgAUbSWjup2lpKDidJJQUFr0fFU88Hee1tH0veaDyDTJIkpk6y8fgDx/DINYBoNJANqSw4gzBhwFT3O56MXSxeYKNPj/prwiVDLYSeENz/+I/cc6uNsSPNqFTw8ReVPPfqfpRkEotRRTgcxmRquly9KYwadS2TJ35KIrKXVcsL0OtVqEWAea/9Tqane50skU94OHxcquGv65JRMuPym5kyrRZ7sIgW8kkdZ9xtsAone9hMd3Em+lgaR48l6Nw+RVi+MzuHPheUkpetrlcqefBInKn31dAyzwjbe6LHgAoVur+sl1pJh+LJZMuOGH16GHDYVUQip+7on4BGqyE7mwZ6nZIkcceUNLp30TN1gpYcfzcykVG1+4GPF+STnqZm+LXldedsMqkadIdOt2mpPWLn6xUaTA6JHbtr+GJxfp2WG6QyZW+cUU2LQg3uWoX83Mad5hqnjNmkYuvOKC/Pq2XdGom2gfaN+guSJGG3N52g0BhycnKQVUkK3AN46okNzJ7rpFUbhd8OlWIjjoSKNLLoy3lISBxgJ/vZhhY9SeLsEBuQSaAgEybIJrEaB5m0oD06SY8iZHbxBypUmLyt0aKnnMPYsiNMGtc0UTvhWhOvbnORTxEumta21ktGtEKLnXSmjPdx5GiCF1738N0vSV65qkuT3/uv4n+yrxwO+ejQRsc5A4289JLM2GtDXHhRmOuvSfkG7y+PsPJrmZzqM6lS/Ub6oD+QJIkjRwR6d3OQtcTSyoA4I8aHefbhDAoLtHy6MshHXwRoXqjhqkkVGA0q+vTUs/gjP6++rTDkLCOZaWp++C3M+s0RvF6ZaVOaltJpXaRj/eYoV1ymJ54o55tVJeQG2tURn3+FXjKSLudRXnnqTa78Pjc//qDQQemDSlIhZBXhSNMNecMRgT6azpGjbmY/2XigvEWhFqtFxeP3pNO1k4HyyiQvvF7LwH4G+vU8GXhLJgXjbnThr7BgNjf+7EMqQSbRSH5HJCpAqR8UliQJg1bDzj1Jpl926oFxt9uN0aCqR3xCyhaav8TH10vq75kAhQVa7pziYMEHPu69LfUct2ut44VHszh8NM5NM2oacAAAtz7g5LILzLzx3MkKg3FX2vj+lxB3Puxk6ds5nNH75DhdfpGFoWebGDGhAr1W4t2lPpa8nsuajVE2bI7RrpW2TnPzrz7DMw9l8sMvx8guOL3AuEatJiNTYNLpkSol9Jkejh5L8s1PIS4+30zrljq+WJRPRVWCh55xc/SoQvPqc4k3Ekj/O44eS/DIkzHs4ZbYQ0X4TWv5dpWMq8rC7PuzeeGZaiShQutpQbNEsxQHY1bVsw3+iqGDjcQdZSR87dBJBqIiTCkHEQhy/mJfJkmiyBLxePyUy///cYz+y0f4b4Z/xZE3mUw8/HD9UuSJEyfy4IMP4nK56hE0er3+tLLV/pXz91SrmXzNyZt74HCc194MUXxUoVWRihl3mHnm6SR9Btdw/TVGunRWs31nkiXLIpRXJWkZ68EBdpCtziGr9xG+/jC3rsNj21Y6hp5j4p5H3PzyQTHpkVZYSUONhiPswYK9np6dg0yaiVZsYw0dlL51DpaNNDolBnG0dgsedwV/7IiQVEWhiTU3RhSL9dSbHQEcPnSYbGND3Z9BAzVsXlWFNZ5LF/qzjbXEiSJIkaw9Oate5EKNBou7HaMm7EVEjWSE22IlnRgRjrAHvTDQhq5IksQx7V5Uujghv8TTr3jZtTfOqMssxOOCee8F2LYrQk6Omj7dDSz5yM/Dz8UZ0MfIo9MzuPX+aha+mkPzZlqSScGSFQHefjdKNKLGLWrontsaWZZRq5vOAGoMo0ZPZNL4d7l0qIl/kkESAjSaFDHaFPp0N7Bxa5TcbA2L5uZy7dQqjAYVj73oYWA/I2+9mM2MJ1x8tjCvTtj9wafd+PwKK97Oo11rLYeKE1x2XQXxeKok6q5HnHzyTh4zn01tpn/VitVqJSaNsxOKKCz7NEC7Vlruf8qDWqPm9TefOK1xMJnSOFJ6jH27NIQiMVr+pQyrimO0oXHCTSWp0AdzKC2voAuDOGxezdmD9Myc4aCoeUrX7vFnS/l1XZR9gTAh/KCSUaskMpOFVFJKZ9GfYxxq8tziIkZOjqrumi+/yIJeFyJP1aJJEqgZrSlmH0kSHCs5dlpj8e/EgQMHMJlM9crV27Vrh8lkYv/+/U2Sn39FMpnkxx9/xGQy/SORlUgkSCQSda8lSapratDYON1w0x1Mv/ledu+NY0tLbVey3HSp4akQJ8lkyuhKEOeqK7U8fm86z75Wy7xFPm6Z4KCwQMvMu9K57LoKRg630L+XgSpnkkXL/RQfS5DT1kt4d8OM84SIU8lRsg0aPnw763ggIJ2B/VLGeFlFgsdf8mAxSfhrVWg0/0wQ/hWbN29Gq/Hw7SdZHC5JMH5SiEyTmXDROooP20iX8xDGEDFfU0XNqdL1UCKGQyTJl1qiMtdy7W219O6hp1NbC+deEqOZc1A9Es0omWnmOZPX5v7CW29amXLbz0iVdvQ0bnzkU0SF6ggGs0QoEMAsNS7cH8CLGRsmg5m0tLTTimpXV4Xo11/CubGUHPmve1UWP36jZXGvANeNtqTW8/IEk++q5p3ZOXUSIQCHiuOMuqGSzAwPep2K7Aw1/oDCWWecNHSvvMTCo8+7GNjXgNOd0gXLydLUZUIueDmHidOqOau/kREXpwzXJR/52bojxuLXc1OOVkmCW+6tJhgF4c/m8nEuFr6RVkcgeH0yM5914/UpHDiwF0m6/JTHYeP6jWS18TL4DCM/rNxAM/eZqCUNQgj2sQ01ajrRF4NkJCrCHHXvpdS4jcycJNGQmj6Da5AUTUrXUBEUUISDbFSSGhVqsiLtCB3MZuykzfz45UknyemWUSkanPpDJDJLMZgE0TCofRBNuBAxBY+oIV2qX3qsCJkK825unpQiamRZ8PFXIR57LIaxtoi5b+9n2PkWvlgV4tqbep+2/uF/AgwmA6X7YOgIJy/OstGrm4FoVGHZpyFKK2JEqaSCEgzCiISKCEEKaYM53Jky8zryc5s2+VsUqsnWZxAIy6k98B8h6jJ8FaGgTffSp0fjpeZXXZpqpHXL5JME3aRrrVxyoZGBl5QxsL+erVu3NgimnQq0Wi2dOnXmqiE1dZnct99kpVfPCI8/vYE9exWCQYFD5NCR3o1Wbnhq1MQx0EI0JJnSpCxqhRMPNcjqGDt2J5h+fwCXCzRawdn9Lcx43MnL87y0KNTg8ihkpKmY/2ION9zqxYq9XoCmHnwOjpaV06eHgV/WJejSdcBpX39uXjvOP7vppkB9uumJmapx2taiNkXIzlTz/a9hrr7MQiwhkGXRgBCA4zrYqiTdz4hw+ICEypOPO6nl3CvKGNDHQP/eBsoqkmzcGuXe29JJJASLV/i5/47Gm4V89m2QTu10CAUqqpPo1E07r2ERpFmLgibfbwzt2rVDb9ER8HrR+nNISG7Ky/y0TvQkU2oYqGwnuhHESyf6UsoB3FTRnHbk0zJFIAmBDzdb+BWDMBPGjxkb/RmCJEnIQqaMQ5iwoNc3vU4ZjRJICnphIErTsiYJEUdGJoAPZ7XEK8+mcck1FURieaeVIHA6+J/uK8uyiinX2hh3SzUJoSWn+jzWLwrw61flSICmtgUFIoMD7ESn1lC+JR9UMklzJX7jIR6+z8Z1I23odBIrfwgxc5aXRE0mSjCHpCOKPyCzfH5ePTJq6n3VuL0Ksx7IoHVLHS63zOsLvYy/rZqVHxQ0KoWzZWeUw4dg0qQYmWY7ybinSVkOgEzy2b5pxymPQ7v2XSkvU9Hl+NpmjTRj/tvlDbIsT+Ctd8LYvd0JhtY1Wj16Ar266okc58L2Hoij08Lzc2uR5Vp6dDbgrJH45dckZmc7WkczWP7h74xtQp72y+9CnH1Gw2f+7ffC6Nz1ib2kSNCsENy10K9f/1MYgRQikQi9uzX0fQ8VJ+jQRtekz3DxEDMPPu3mxuvsOOwn1+rMdDVOd0OpvkPFcYSAyy5qyGd0bKujTUttPeLzBEwmFVMnOrj7USefvZdPZroan1/ho68CTJ3gaPTcJEnihmttvL3c1dRlN4qWRV2oKNtBlk1PvCKG2SKxeE4OD8xy8+Z7Xgb2NRIKK/y+JcrYK614nVq8x1JNkiIEURqR1AIICC9SQk+iVk9JsgKZMghDKKzBgoXsaDuItjsefE+RFQoKafam55kkSVgtavaylYgIYcVBPi1xkFnPBqyiFIEgGAz+L/nZGP4djjxAOBxGkqQG0eg1a9awZs0a7HY7PXr0YNSoUf/YkfB0nf2amhpEPJUxB3Dfo16+/lSL1dUNM1Y2rQvwU+ZetNYg1dVqZj+jRacHf1QmKhT0mKniGCpjBJ1VzZuzHXXE518xa6aDnt8cIS1chBEzVZQAKlpLnRt8Vi8ZaCk6UEkphbSu915BpCu7S6opKFCo0BwkM9F4un6Z6gBDzj3/tByaoqJWfPBOlCceFHXlMl98E+L1eVH8yRBxqgmwH4A8WmKXGhpeilCIECSEH02Jg26cmXqoJTBhIY0sSsR+jnEIIRRqEz5MZXlkk48nVMLqn/3EYgG+WhVB9tnoPxiWzs+q61YrhGD5ZwE6DDxKjy46mjfTkkgILr3aRfWOQjIjrbFKGtJEkpJfj3D92AksWvYeGs2pP3rNmjUjqRgYMtjEpyuDDSL0J7BwmY9Egn/UZimvTFJWkaBday2SJKFRS7z+7MmN+KmX3Uyb4qi7Tyu+DGI0SDzz0MnPtG2lo0sHHQs+8DF1ooPrr7Zx6XXlIKRGm2QBTB5rZ84CL0++7AEUrGYVP/34Bd279zjlcbh4+FU8/8LTFPr742++CXflMTKTqbLfBHF0NE36irCRihhUq/+gS3sNM2c4aNUiRYZ0aq/nkfvh/IvlVDdYeiAJiXAywBHdNrRxDRbJTkxEiDfRab5Se4AXbqt/X3wBBSne9NqgRU9UFUBRZCS16v83Z9/r9WK3N4xc2+12vF7vP353y5YtvPLKK8TjcRwOBzNnzvzHkvfPPvuMjz/+uO51UVERzz33XJPl3zfeeBN33Xo3BtnOvoNegqFUc7X3Pw40+hxkZ6rZvTdOLKbUK2uuPC6/4AvI+Pwy3/0c5pHp6bQpSmUj3HtbGp0GlbD3QJzJ19hp20rLrTfYefhpFx9/reHyCy2c0cfAyOEWFCEx/f61OEKtyE6mSuq82gr86fvJiprIz4UuHfQsmpPL6+96efrVWsIRBQkYe4WVZ2cH0Wu0lJeXM2DAqTm8Ho+Hzh1VpKepOO9SP/lVg0kQJ5qzHmHxkNXBx4zbrSz6UE1pWaKBTjHAj7+FOesMPWuiP2PytMLoa8G8+Vu4/14VC973kaxoVo/4PAFJkrC42rF2w2EWzLUzeYwREg0+BqQymtq10vHOPCtjRu/E5D6zwbx2igoMmCnnKAX5uZxzzjmnPPdlWcZoStKvl4m3tu1BFzGRxl+617t78thzP/PifA/nDjSycWuU+S/UJz4h1fX6rZdyWPZpgJefSM29AReXsu9gDLNJxZGSREraZHuUYeMq6NROR2V1khqXzMEjcdq20pGXo+Gbpfn8tCbMog9TZNFX34cwmWDY2HIkKRWQGnaeGaslzsA+Yd5fnmTAsHJyc1Q4bCp0eombxtv4dX2YA/vWnVb5r6ROkpcrMee5TH68OMKoa3/ElswhTgQr6RRJJ6PmBslEB3pTLe1BqI6h9WRhkKO0ohNWyYGCgpMKdrCezqJvXcacGQeVRy111wzw6psBokLmpgcrmTI+Db1eRSIhWPppgMdeKKZfOxMu53ZqSvOx+VuhRYeHGko4QHosnctH1mK0CCJh0HjyKQi15Qh72bZd4e3FAaprZCwWy7+lo+f/bRh2+UV8sXAl8c19mDj2AMLkQU5CwuPA6BCoCpzo4jaKnZV0oi8Zx7tTy0JGDuvYsCna4Fk4gd/WJlBH7DQngyqphJiIoJca7l8xEUWDlgBeABRkMrP+oeGIWmo0KygnS8N1o2y8936Y8y459eY2f8f+fdsY9NBJZ8jllpk9N0xFqRpLWoxmzXSY9nRuNNNKCEFYRFN2bROXkEcLitkLcS/PPpRNuq8PGZIRRchsOFSK17CXSeMMTBztwGKW6mzD7CwVxwhhoYn90OonL1tDKKzw1lI1CxaOO+1r7969O1/tbzzjwB+QGT2liscetDJ6hBWtViIQVJi/2MeU6TWcN8jIZ98GGXlpwwDVNz+FufBcM4/OyGDZJ0HufeQImZ6unDc2zIiLzUyb6eTVp7J44riutqII5i328fO6EOcOPEm6KIrgnsddTB5nZ8q1dpZ/5qesMskmR5LdP+6lIN6xQfNBZ3oJj9w7+7TH4pmXZ3HXDffQXulJpfkghw5q6U/ja4gkpSrCZBK0l3pQJUoJEahz+CVJwkEmXUV/9urXopVVdE+e3MtqqSGTPDReNZ99XcHNExsP8i1ZHsQgLBgkE3ERbdJ+LOMwKtRkkE2aw40kSYy/2sbO4uGnPQ6niv9OvvLp+skAnbsN4u5HFnHJUAu/rIlQU76dZrX9kWpP2pK72EgOBWQne8HxzEMR6ES1aS8HDzgxGlV1wfQbxpt56fVqzjnPTCCq4vVnc+sRn9/+FMJsUvHGcyez5zMz1Dw6I4P3P/bz7GseHp5+sgEgpGTAFi8PYE/kk6kzYHQ2R8UeEsQb6MqeQJwYUiJxyjZRUVErotGTa4BRMlP8p5kVn4W4+or6v/HDryF+2xREm7sTRRZ4auU6Hcq/40hpgrxsNbVemc07o3y/ooAZj7tYtSpJ8XdtMGLBhkQIH0n8uPfoWbcxwsD+9e+x05XkxdcCtG2p55qrRB0fsWFTlJVfCQpF/YpRl3UvV12oprx2KCpV09mkf4fVaqXW15CsjMYEFlPTx1GrJfJy1NzxkJPFc1Prhcst8+AzLmRZcP5VZUwYY2PUcAsGg4qvvw9x9WWNJ3Jt2Rlj+AVNaxUPO8/Em+95sVpUlJQlcHsEVotMmqPp88vOVON2lZ+Wf+jz+bFaJGZMM3L/bXsQoVRiyOwns/AHZHbvi6PXSTx2TwZqtcSb82twoEOSJHJFC46wh9aic73flEWSw+ymE30wyVaSJNjBBjLIphYXSWIIIaikhCpK0aBDQUZCIsPVdLf6ZFIQ9mvoxgD2sx0HGXUNPE/AJaoIE0BvEJSWlp6WXFhT+L+O/PyvOPInEI/HWbp0KQMHDqy3oA8aNIjs7GwcDgfHjh1j6dKllJSUNIiE/RWn6+z36NEDY3qUj7+C1i30fLvcTrNAj7rFwU46dvdAjuq3obVWkx5pRTKSIB8rZumkkXXQ+i16W5Si5o5Gf0enk2jdWkWgPA5ZlaTpA1DWutHPQkpvYRe/NyA/tZIOvUqPw5Zk1NUSP3+8h7zoSYNGCIHLeIi44qN77y6n5dxdN/5aFr7+JhOmenh3bjpffxfmwXsF+Z7zyJHUdWNSK1z8yR/0E+c3cN6LVX9iVKvxJ+J0pHej0YzmtON3vqeQtvThHHawjgxyyE4U4D9Uy8dVG7DaVBhzE6x4J7semSxJEmOvtPHHtiguj8wV41ys3RDHmszCnF2Jt6CMWAw0ngLyQ22o3VLNsveXc+8D95zyOAAMPmcExaXf4nTLrN8UaaBHuG1XlMMlSW641saC933c9TfxbYB4XPDt6hCPzjiZaWUw1F+MDh1NMHWio+714hV+Vrzd8J69OiuLISPLicQUbrzWQX6umvmLfU2ev8mkom0rHckkPDYjnUdfcPPZJ+/z7HOvn3ImbNeuXYkEVWjQcmZfPQcO7ce1R5CeKMSMlQC1DTp1nkBVvAYJC63ojO/3BJdecpB+Zwd4d24akgTjp/joGD67XmmaSbLSOX4WW/mVmIjSis7s5g86id515IAQgnKO0KpfNZcMrR+h79ZRT9hYCeHGMyH9Khct2kU5VhXj6rEj/21CziewYsWKemtPY3jmmWeafO+fGhycQOfOnXnhhRfw+/389NNPzJ49m6effrrRNRjgiiuu4NJLL617XacV63Q2qXual5uP1eBk2i0ORk6u4NN38zlSmmDX3lgDsr2kLInXpWHa/V7efDmNVT9GeGRWkJjXjErRUh7wcsVlZh6+O73ec3zgcAKVpGLSODtPveym2iVz+UUWVn9ayMvzavnt9whGg8Sn34S46BwTqz7L4Kdfq1i45CiVNQn69lHTI0fF6p/9jL7awqyXfHz8aRwloUZj0DHuah3z3/fw/Ou1qLUSOmEjGo1SWVn5j+P7V7RupWHN71Ekdw5aSYcWHcn9vYlI26kokejRRU+LZhncML2axXNy65Un7t4X47k5Hj5akI/xKYlln1ayaXMZDoeOj77yoxIaLHJmkwSAWU7jlblhFi3W4IvLTX4uLqKkp6fkWabdFefVV9dgc3bCTgYxopRxGBcVaDFgsZp54NH7qKpquhywMah1SUorkuzfnMeMmXtY9d0u0rQ20EVR2/y0yZMoaq5nx59R4nHRQGfoBPr2MDDzGXfd62b5GsbfXk2ndjq6dtCxe1+cnKyUhtRZxzUWDxXHue7WKpbOy6OouRaVSmLoYDNDB5v5fUuEbbtitCnS8uC0dAoLUhUAX34f5Mvvgsx9JpvMTBV7D2iZ9WDKSZIkid9+D6MokIh5T2s+5Be24KKBVSSTglhcwZEu0NWYCOClSyNl50mRIBxWET2STZQQPRhY9/ypJBU5NMMm0tjHNnpwsgGb5Mpj07ZS2rZK6Zx++GmYB6bbuGnCSYdfq5W4frQNu03F9t1RHpmewXc/+1mw8HcCAUHrNIVj3+kpSvRAqkj95okdKkGcALUkQvDUsyG8AcGxY8cQonFSR6PR/FuM3/+J0Kj9RFUB9IoBc21vhEdQmb6ZISO9PDjdSrN8G8fKE9w1M8q67w+RoeQQwIOvcAu3X5cKWI4cbmmQBVPrlfn08wTNRIoszUxTUSVtotA9sF7moiIU9rOdFrSjmjKOiUO4qCKn+mS5XDwu+OiLEN//mECvh3GjU114G8OIi828uzjyX2qSp1KpSSZTTcb8AZkhl7swHelLAWk4W67mlik6Xp55gJxwQ1kJj1SFVujR0HRJrgYtIbUHR9xGXqRX3dqnktRkJ4vQBS28u2gzM245GcCsdiY5VB4kZNuHJdCvwTFlkURx1FDrs3DZ9QnumvHyv9Tgq3PnztyzIYainEwQOIEnXvJwz60Ozjvr5HGtFhUzpqbx0pu1ZKapWPShn2QSRl5qQaORkGXBF6tCLPjAx6wHMnj7fR9qNTRvKXAmS5kw1kbXjnqeeSiTWa/UMv0WwflnmQhHBOcNMnLbA06y0j0Mv9CCP6CwYXOEa0bauP5qG+WVCWa9WkuPznr699Vhd5Tx65piTJWdyUg2w4+Halspt959878km3PBhRcw8badvDP3Pc5op2ZDxT9XVqhQIY6XquVQyDbW1EmpOEUF5RQDAjmmQ69RESZYJ4Ukk0SDjvR4M1574xBXDTfWkwYBWLsxzOG9eqrZgV4YSBBnG2voJgbUZSALIaiUSnDpirGrjVRHS+ndO+XHNS/Q8Obildwx7fR8hVPFfydf+XT9ZIBLL72S779ZxFn9jVTXJBl4jczsV3/G5GyNXrbhkirQSCqyqZ+QI0kSuZFOrPzqFwYNDDJngZcLzzXRoa2O26ZY+fjrIGajRF5O/fv57jI/bz7XeMbmNVdZ6TWklIH9DMTiKVK0uDTOzGc83HhtGiMuhWAozJtvb6N0XZBy12Fs9Gn0WOUcYUT/4afsD3z26XJyCxRiJSeDVbnuvsx6eAvz33Uy/lo9anVKh9xsVrHt52ZEIoLrbg0x5x0vj87IaHDMqpoktV4Fj1fhhrurefahTNIcai6/0MLnH0WwkY4r9w/69ocLL9BSdkzh/eVRrrspyfCL9dw8wYbJKPHFNxHmL4iSWTaQkgo3oycdYfRII19/F+SX9TFs/tYkSaBFl+rVYd/HGRf6+HldnMXLXjgtnyg3N5etO2NEo0pdAAqgbZGW7f+gwb9nf4w2RToCQYXSsgSl5Ukef9HNbZMdvPFsNpGo4P2PUw31Zj+RydZdUXp3T/mJnlqZSFSQk6VGo5Ew6CUCoaYlBwJBQTiicOHoMsoPmVB5m+N2lvDbhggjhzceQPn82xDxmOq0xqLWcxSNRmHY+Sa+H+Hl668kFi4NcvNEGzaruh5/sHFrlJjLXseN5EstOCr2sZlfaC7aYsCEHw81lFNEx7qKN42kTQWH2EJPaRCb+ImDYida9CnbEhW1mnLCWQfRGuOcfXkZQwebmDrBQWbGSZti4XI/Ve4oJfyAhEQtNZSKQxRIzQEVNdIxFAEmRxydPUGLFi3+Lb7y/xjy8/+EIw+p8s1XXnkFIQQ33HBDvfeGDBlS9//mzZuTl5fH/fffz5EjR5oUYT1dZ1+tViNUCpWVMPOJIEX+/o06ms2iXdgmV9NGanwx1mvUKKp4o+/VXasscFNJreKhT2eJ3WX/HH0XTdS0K0Jh844of6zKYk6em/eX/YQunImERMzoJD07iXQoxpuvvcb48RP+8Tf+Cq1WS6fuvdj03R66D3BS61PoHBjSoIwoTcqkGa3YxPe00XbCGE8nrgoTzjzEiOEym7ZF2bZV1WQJpiSlOuRlkotKUpEl8nFTTTYF2KQ00mLN6dTlGO3bqhrNogW488Y0zh5eSWH1QPTpv3HNuBD33JFaaJJJwSdfu3n08XJyqwayaMESrptw7SmPA0B1dQ0v/Ojlh4/zmf6oi+WfB7jyEgtqlcSSj/xUO2WWzM3l6VfdbN8dp18vAwP7nVzgYjGFKdNr6N5Jx7oNCYaclcRoVBEO17/n2ZlqSsuTddFARYGPPg/h8gj69tZy9hkGJEkiP1fL2y9nc+0t1SxY4iPNoaaqQuKRp31cdbmhAeEQjSqoVPDO7GxmPO5i2bw8zh5xjHXr1p2y46PX60nKAj0G9u6XWf1VJi/OLeHjzw6iDcERZy3dlbMbPOcREUIAWeRzlP10ph/pnmw2f3mI6fYyxowykqjJrEd8noAkSbQQHajgKEVSB9qJ7hxiN0mRQIOGKBES6hCfPpvVwPnIz1XjTrjIFcEGQveKUAhk7eHn5Zmce2U5l1526T8SH/+Kw3/RRRcxcOA/d5HPysqipKQEn68hce33+5skMU/AYDCQm5tLbm4u7dq144477mD16tVccUXj9S9arbZJrcumyI6Az88Vw/RcP8bOB5/5uXBMOXk5aoZfU8no4Q4mXGNCrYbln0RYtjxOQfXZbFp5jPYbDiK70ykKnov6eNZPthBs/aKEq2oO8/nSDGQ5lTH94ut+hCLx/FwPVU6ZH1YU1BlQzz+Shcstc9n1Fcx5Oove3VLzpGtHPeGoh607FW4cb6dloZahg2O88Hot4eICmoV7oJJUKELhgxeL8agDdOuuMOkaOw884WPAgAFNXvPf0bt3b5YvTtKuVQLJn1G3J9ikDFRCi6OyOxdc/gcvP2fhpccyue2BGrRaiTS7ml174pjNEjqdCotZhU4nMekaKxPHCWY+48LrF8RjCWRtAJKNZ8pECNGpo5rMdDW/+PyEow3nNIDHdoBnbk+tOzdPtnLh0ATPvLSLr7+LoNXA2WeruXiIkUef82KzQ2Z2+imPAYCiKFgtaha+kpJyeff1dKpqEoyaXElShsfvzajTTpJlwZUTK/7xeHp9StrD7VHYcyDOV0sK6jLCIdUE6ZqpVeh0Ev17GWhTpOO913K5/YEavlySj0qV+v6ajRGuvbmGPj11vPFcdt0apNFIXHmxlY5t9Jx3VRn9exp4++WcuvcPH40z7SEn993m4P3Ptac1Fn379uVw8Tq6n+lEV9uM9GARYQLIJHFSSc5xpy8mohxiF0kS6NATwEtrujRqDxklM3phJCT8dcHUpBTni1VB3lnqp6I6idYEk65pPPPh8ovMvLHQiyTBsPPNDDvfXDeOLTvXcCC2g1aiU52eZKp51k6yKKDlgCM4a2NU71aRm5t7WmPxn4ID+3diNCv8GfqdrspAPMZixk6K8OD0k0G/wgItHy/MYcgV1ezb8ju2fD9rV2WR5lDTob2G0TdW8sR9GXTtqEcIwdo/otx5jx9HRZ86qZt4UpBTFGBn5EcyEy0wJByE8FPJUVrTBbuUgUlY2cTP9GAgfs8Bfl4bJitTzZjrvehcLTGH81GQuWXlEUhXN1qREggqSEJ3Whk+f8fAsy/hi1WLGTncyOw3gmhLOtVpdydDBgYN0PL1oEr2rxNkBtuhkbQoQsatK6WYPbSLn8ExDpJLYaPHd1OF2Z6guadXo7a4gyyOVBk5d1ScDq3VuDyChJJFi1Yt2OPfQUXiT3IjHeucy5iIsEezkWaWNP7Ydzlz3ryhXrOY04FGo0Grs/DYC24ev/dkk794XLDjzxgvPta4zXDTeDvjbq5k3BVWPv82yCPPuWlTpEWW4cw+eqxmFfMX+xh2vpl4QpCbo6Ks3IVQUk7nheea6dZJzzsf+HjmtVqc7iTjrrDyx7fNue62KvYdijF5nJ1HpqejVku43EkuvbaCT9/Nq9eFOhJRGHH9HirL91LjTjL1zhmMn3jdvzQWAGOvHctnnyzAYTSiQY1PeBqtCBNC4KeWVqQIcUmSsAg7UcLUiHLixOhM37p1KpT0c4DttBKd0aDBSSUySfKlFqSV9WfwsD+4cZKBEZcaCYcV5i8M8dU3MZo7B+NnOy1ozxH+pIiOHObP4/ajlihh9LYIu3/OZs3GGI8+keTue8L06mpg/aYIalWMY8eOUVjY+NxsDP8TfeV/JSj+zoI5pDlUvPqWl+wsNQPP0PLRSi9Sqz1oVRqcB5M0qx7QdHPKmhY8/OxuNn7brK7T+fALYNqUNEZMqGDD5ggD+pz0oeIJUY+0+SskSaKouZYX36hl6Dlm9q2K88u6CL990axeEPqM3ka+/k7PbdNdVLvLyJFOErNCCErYj6wLU1Fx8JQDoTU1Fdx8g57XX95G89oBSJKESlKR6+lL1B3hnm0buXJMghcezaSwIGXbmE3w9Qf5dD+3lLwcDZPG2up824NH4oy5sRKjUcX0R534AzI3T3cRDehR1eagUmTchev59pM0WhSetJVm3G6jeedK1izswG9fVYJKQeVtTn68GSpJjVm28+PqA+zY78RoUNO+rZojxYfx6CvQqlVkZ6uYdJWWpZ+F8Pgc6HS60woGA4RCcPWUKj5dmFd3PQaDitYtNSz91M+4K+tn4cuy4PGXPDx8dzobt0RZuzHCG+/5+O7DAszHs0WtFolbJjg4/ywTV0yoYEAfA68tqOXFN2uxmCVsFhWHSxKce6aJ2ybZefJlD3fd5Gj0GVq43IckQSwuuHCYRPOCWr7+XsvjL6aaQZ2Yhydw+Gic9ZsiaLCd1lhoNQK7TcWnK4O8+lwal10a5vYHXBgMcO0oKxpNap//eW2YqdNC5LnPrvec2HRmarURgiE/xeylJe3pyaAG3ItO0qMSKhIiTg7N8eKindQdIQTVjm0MudLPw/facdhTdv5Pv6UaPy2ak0NWhpoFHwSYM1vQITyYoLmUmN5LdcCPJqGjXJSgMgcw6jQEQ4LXX03noacjaLXaJsfidPzk/zHk5/8JRz6ZTDJ79mycTiePPPLI/6sAe1FREWq1mqqqqibJz3/F2beYHZTXhElIGto0UqoDKdZdUjSU6nZSEOuM+i+TUghB1GUnolSzZ3+MTu0bZr6EwgoHjobRt9zLqoWZHC1LcPP6Sgg23nTBSUWjOiUh4ccfShI/5ODcy6v49sNcZtxuZfe+GLIi2L5bx5rfZYwWPZs2Bk/boRkwaACrv/sFfZkRE+Ym9ZPyRSvULYq58aZyduwsJT9fYtK1Zt5eFMJ9KBs9oX/8HYGCdPzpT4mgn9xwsxNF1NSUcdGQphuU5Gar0aAhoqnl2jFGnnzIUfeeRiMxeoSFZvlqbpm0k0TYhKIop5XG/ssPaxlxiYkJt1dz0/V2CvM1rFod5ue1Ifr1MvLWS6lSjCqnzPtv5PLES25efKOWPt0NuGtldu+PMW1KGl6fzMO3W/n5ex/p+RFCEYWPvwpw1aUpjbxrR9p4faGXec9n8+jTfrau11O1thnqpIH3HdWoMmtY+q6DDm11DOxnwmYwUHJUhWLIICvcglVzBF8sPUpOGycfL0nHZk3dryUfBxgxzEKzfC0VVUmOHkvQrpWOLVu20KZNm1Mag06dOqEgCBMgVGll684YM2fYmTkj9f6r8wLMn7OBDE83TJIllXVMJaUcpDPHSzmPp+UXUES+3JrF7x+hfXsJla+gSSPJRhqVHAXAItnoQj8UodR1DW0ut2PY1Vu4+xYH48eY0eskPv8mxKwXwhQlurGXLRSIVmRTgISEn1rKTTt46XEDeTnaVIfx9esZOXLkKc+HU4HNZjulruvt2rUjHA5z6NChuntx8OBBwuEw7du3P63fFELUK1/6dyCejCMrKSfks4UFDBpeQm62Hi2CFW/Z+f7TVPObaMiCxh7EnbuZmE+Ps0xDP3lAvWxvSZLIiLdk1xoPw8dVc6gkynWjbGz8rgCHXc2OP2Pc/5SLRSsC3DT+5H5R7UrSs4u+jvgEeP9jP9GY4ON3T5aHtWutY+RwC5ePc+FeU4udjFRAJd6aOBJyYj/ZGRr699FQUlJChw4nS5P/CdnZ2WiNbUFVgjAF4S/SnpnkEaCWzKNncc+Ug8j2GjQaPRG/nphPz4TbQzxyr4P5i731uhM/NdtDRZVM+9Zahpxt5plnSxEVbRpdl8JZB/jwzTS2746xdYtgb3QLrUVn7GQcL6tN4jIfoPNZLoadf9LZLGqu5a1X0xl+XTnllUnGj3YwdLCZVT9HuOsmPffMmsGSD344pTEA2L59OxedZ60XhMrN1jJxrJ1wVNQRn5AqZ4rEmta1SyQEsVjK0XvsRRcvP5FVj/iEVNOjd2fncOOMaj45fp/bt9ERCCkMGVlGLA5ms0R5mYJOo+KZhzIbHb+O7XS0aKbl0NEE/S4spV8vAz6/wpGSBP17GYgn4IKLxpzyOEDqWVuyELomjpP7EkAezUQb9rAZrdBhxcFuNtKeHlik1H3fKX7H8Q/N2+ykEzyucQfg0pZw8wQHvbvpsVnVnH9VWaPaZpB6vtLT1EQiApNJorQswdvv+9i5N05ByyTuw0H+TG4CkdpzjZhpSzcOav/g6xfSCAQVLh5Tddq62P8pOHTQRVELNZOvhVfmrkaWEky/rfGAxdfLsmjdr5iH7ssmzZEaz+EXWGjTUseYKdUQN4AiIfkzsHu71VUzeNQVTJlo4rH77Wz/M8rl1+2lcw8T23bGSZSrMJD6XA3ltKQ9JsmCtrYLN932GwlZpqXrnFRp7/EpYon0xFfp5NopO/liWf1599rbPgQO0tJOr8HNXzFy5HVcM2YB/Xtp+PLrOBnJk3u5qaYd9z+6g2XvpPPxV15en/crtX4VGp1Cn55qvL/psVbYCeAjKPxYpL85xyJJCQdR+TX1Grz9Hfm25tz3wBOsW7OOffvXo9NqaduxDcdsQY75D3EsUYpJY8JkVmjWQubRK3Ws+lXG4Uj7l4nPEzhz0AUEgiu59NoKRgyzkJOl5vtfwthtTRPKFrOKyhoZX0Bhwmgb7VtH+GV9hCfvy+DFN708fHc6ff/SoGLUcCsrvvBz+0M1/Pp5iojLy9Ew8+4MZt6dctJH3VDJu8v8jL/aikYtMfMZN+3b6PAFZP7YEuWFx7LqEZ8ARqOKj97J5YoJlfTpoyMerf0vjcWLz7yEVlaz72ACA1aOsIduYkA9/wiggqOkkVXPn0iSIEqUID66SPW1Bs2Sja7iDLbwK0YsFNGBYvYSFD4skh1T2fkseeYYi+bVIGQVxe4k2TRnN3+gILOHzeTQDCtpdJH6oQgZGRkNWjyBSuYtPMgTDzro1F7LqNFhZr0Y4LfNAWY9kMH333/B5Mm3nfIY/E/0lf8VP3nnzk1o1YLzztKzbVeMaTOdLJuXW6djOXaSh4pvm87o1gkDw4dZGxBOOp3Ee6/lcNsDzvrkZ1z8IzGsUsGy+XnYbWoWLvcxoLehHvF5ApdeaObV18MccNdQIY6SRmaqMR0u7GTQpkiDs6bilH3lbt3PYMuaFdz3UILp9/1EodweC3YiUgB/2kG6tYsx78WGe4RarWLei9lMvbeGV96qpSBXg6dWJhQRDL/AzFlnGDlcnGDljyGyHTrW/2imMFaE1lTJYw+Z6xGfkCr5jkc0ZEkF4P6LZu/x4ZIkiWZpdn77NoeMdDWeWpknXnJT9v+w99ZxUpZt///7mu7Z7l26O0RSpQQVBUVBSQkbUTEQG2xFMFEQLFBSRRGDUBTp7o7tnp3uuc7fHwO7rLvrzfo8z+v3PN/7/vyjzF5zzVzHnHGcR3w+hWH8gTAKhcT36wKczw2jVIf+UfLT79KQu7kZnXqdo981KrKL/JzPCaNRS6xd72X3fj9TJsWSkqhk534/cz6yc/swE21balm73sOipU6eezSuMvB5KZo30dC+tZZd+/0kJahYuTC1kiNUCMGXX7uY+EgxXl+EV9+1MWNqXLWxsv9wgI2bfXRoq2VAHwNDB0eLsZ561Mpnyxz0vCGP+ydaKC2L/gaBgGDLTi8+twIh6mePUFjm0EGJV9+x4fEJ7hhmZs/6DGbOLqfHDXY0aolAUEbI4A9pcBiyMXhTCBHEl3CGJu3dfPpsAqNGONCVGkiRsur8rGi8JIQfL42I8rdWUMqV1zp46+WqvU2SJAZcHR03/W8pQA4rMZU3R6v1oL9yO089aCA9VcWf24y887GNojw1am8cak0QtdqPWg0+v4zJZPpvSYz/nwl+/k8f5C8u5kVFRTz//POYzbVXCV6K3NxcIpHIfzupc2x8Eo6Kk/jtqjoDMgDJSQqmTbPz+pu/klLSA4NkQhYyR9iJPmhC48zgtsl5NGmoQhZRAYdxt1lQKOCeR8qR/VoatQyTlqLi1LkQLVpHqDiQTWygeptuSAQ5yxE60afG6yc5QAfRG4HMySMHuKKPjYwmARpmqSgqCTOor5FP3k5m7QYPE/bVj7S3rKyMhe8uojsDKSYPL646r1VJKow6ZTXunbyCECuXSqQ7O+HhIE5hw1JLFjgiIvjxorkg4mGnjDQaVv5dgYKjJyNs2OTn7rG1OwU79gUI+CGQeJYnp8bUek2vbnoMyaUEHLp68zsKEeKm601c0zOOxStdfP2DG41aomljDTdeW1WF4/HI5BeF+ejNZCrsEU6dC2EySLRqHuXzeOTJChJFBtbiDmRXHCC5XQHzPrMza3Y5RqMCpVKioCjMsDElnNmRSGo4DiHJ6DFhcKQQsPu5ZdRm/lwXj8MV4XyOTGu5OxZfTNVYtSXi3F3GbeMP8NOqeFb94OanjR6WzY9WDTRrpOahZ0pp1khdr0PuuXPnMEpGToj9tCvvzsS7tzPjyTB33BJt47t9uJ7ft5SzfsOfGIQZgSCWRNrTozKDn0pDDrKNdBpFK34jqezaX0BY466TxzCIn5CxjBzzRvRlTYkPZxImxBmOYMBMkpRGfuFZPnkpnY8+yMOrcKB2pJDu7YZa0hBDEkXkcJBtQFSdvvOVEUYMiwZqEuKVHDxw8L89+Hm5yMjIoGPHjsyfP5+77roLgAULFtC5c+dqvE8PP/wwo0aNolu3bvj9fr755hu6du1KbGwsLpeLdevWYbPZLpvH8nLg9/sREVj/uxchrKhVEqGwxKwn4jl7qoIdhS40ZYko0nJ59HE9o28zo1ZJvPqujSVvp9dKcwGQEWnB9i1lfPlZEoP6VTnuHdpo+fGrNMY+UEynthq6dY46v39s93Fd/6rrhBAsXuni+y9qtl+oVBLz3ophyJATWEt7Vr6eKhpy4swpbHaZh+6KYf7HbzH7rY8v2xYzX5zHlPtuwWXIIdHbrPLZMmjCEXYRIkC6syUqVzvCIoRsOE2TngU8NS3a1jR+hIWrh+Ux6BoDSqXEH9uiLYkLv3Sw6GYzQb+bOa/uJKWiSyU/nixkctVHiE9zM/HhCk4fUxOrtqJO8HHauZtQUIFaaIgQwqwO0blDzX3TVhGhoCjM1MkxLPrKycCrjVzdU8/Z7DAtG3s5ceLEZQfZ3W43DTJr8ob9sN7D4g9qOvg39DeyeJWLO0fW9B0+XebkpkEGNm318vtWP++9UnsXRXxcVIW8wh6pDCI1ylKTWxBGyBEemBDPy3NtpKcraNG07sNW/z4Gruyso3VzDcMnFSBkwczpcQQDgtc/NPLl0vpVPK1e8T3NQ90qq5ovQiEpaCE6cpTdmImhIS0qA58QbeMN4v9bzjEzURufE8dp1ESmb6+qsa9U/n11kN0ho9NJrPrBxefLnUyfEses6fE4nDLzPnXw8ac+Eku6oUZNLqc5pNjC5HEaGmVF21T/BzUy/s9Drfby08pUYmOUjLtd5qZxhdW4jS+FTqfAYlYybHD137lVcw3LFyYzbISTlKKe0VbJCz+lCxvhhkd45P5okLJjGx3ffJrGtOdLScuQSEyAo4d2kCm3pJQC2tE9+r0kDeriRqiRauU0tMqJnD2qIzs3VHloXvWDi8LiELFJkf+SErTNZiPGouDeJ0ooKVGTcMm4tEoJnN2awU135PLK8xZ+/8lIWXmEdxe5OHCyKbeN6MPaBRswe2M4yX4SRTopZKJERRmFZHOS5rTnXPg4MrWLQEC0mvPBux/GYkvA6k/kKAc5/WcODWhOuj7CoLvzeOYxC2q1VJm4uX+iYNK0hexo2pYrr/zne+Y9905nyn07eOOZAD//6uXHDW4eujuWdxbY63xPJCJIiFNy7/gYAAb3M+L2yAwckceAPoZqgc+LGDHUwidLnWzZ5aPXX2iXyisiRGRYviCVzhcShE9MEZw+FyIQFIy8q5AhA2tfbyxmJSajgn2HA5zL38jg60dedkL8r9i/6yCasInCQgft6YqNYvbzJ+miEVbiCeKngPOAREs6VdlDhAngo5xCMmuhDImIaDW9CjUGjOgx0oJOHGEnSSKDFLKID2VhK9FxnhOoUGHATENaVnZ/lJDHIbbTTnRHeUFUDiBOTuWHH48y66loN0lGQxfLVgXp0VtJrFVJ8HTdQkm12vPf5KwcCroJyjI9r9BTUiYzebSlmoDPVb1VLNxYjC7UqNb3V6jzuf7a2jlIkxJU2B2RaonT7l10/LbFV6v6d2lZtFjGaon+pr9u9vHOS3VXoI0coeHdXQk0JRUXdiQkGtKSClUBbdsWcirv8sWBr7yyO++9Y2TkUDcKdQhvxEV5zCFuGKylUycVZmPdgemObXS0baVl1hPx3Dm1iMXzkhkxuYjkJCXFpWGaN9UwboSZ9xY52HW4GF2yB0uxn5tvqPKV/H6Zj75w8NkyJ0q1FhGo2zfwRbxMmuIjJzv67x7d1YTDIebOiiZGhBBcOyKfnHwn69f9wMBrh9R6n9rgcrlQRDQkyU0J5mTy07pNvD83hoFXRwVHIxGZ19+3c8uEApo3VtOutZYPX08iPTUqErlpq49eV+gYeFXd9sorDJEQp+L7L9KqBc0vFg7tOeBn6GAjRSUy148qYNA1BqxWBb9v9REICr6cl4IsC6Y8VVoZ/ISoFsAXK5ys/83PlMlWTEaJHzd6UCoVGCxhJOrHiV1eKqEMG7GXB8nLD9L7plx8fkH3zjp6dNFx8FiAYAji4hRsXZvM12tK+X1zARaLxJ1j9LRpEd3/dXElSKWmOrmKhRB4caNFTwA/MjLlohhf8gmem171fC63zJJVTtZt8iKLaMeVKrszCpOLm8Y7mDmjaq60b61lwigT/W8qQ3m4Mwa7CZewM2biNhT6yH+pS+RS/J8Jfl4u/slBPhKJMGfOHM6dO8f06dORZbmS88RkMqFSqSgqKuLPP/+kU6dOmM1m8vLyWLx4MY0aNbrs6p3LRWlxPi2aKzlyKIjf563MyF8Kn/DQqIlg8hgrGWleJk/5A0eFkghhYoiHpDyeedbMyGFZqFQSPp/Moq+cDLg1H5dNjVTQmFivgcLCfcTGKGnTQkOjxm5csWc4uqcQXWmTaFuGsYhgfA43XwHfrf6dJGUa2qAVDy5cVNCEtpXt5B1ET/ZU/E7S7itxmvbz87Lkyo3DaFBgttQvWv/5oi+wlkdVx+NEEiXk13mtWzho2rT6pPhwkQdjaUskSSJTNOU4e2knulfjBRVCcJpDpNMYSZLwCQ9e3JilmMprSsjH75XYszdczXm/CFkWPDvLhd9hQJsQrqYY91c0bazAE6n/eAnLcOx4mKGDlUyZFMOUSdHvt2y1i5Nng1zVQ8/BowFA4t2PK1j8QfSA1K1T1XdxuiL8siFMxoVqrfhgQ/KKshl9q4nB/YzYKiIsWOwgFFKw/3CAxi3LmTDWjd4gsXT5OU4e0pBU0g1jUSvmfnCalT84iQ83xHKJrS7CIidwfI+RXkNyGTrYxNKPUtBooqX2+w4HuH+ildkf2Hly5sDLtoHf7wcUpJDFAdXvmIvjee7FCl5+pxyDXoHbqSCSn4qZEO3+krm/CKWkRBKXbMxC4vgxQbEimzTRotZNu8J6kpWfRFukf9pwiuXfHMBbZsaAmQpKKBOxyERAKJClMFd21nLgJ0tlwFUlqcmgCRkX+HIrKKZtK3fl/X/e6KV12/9/l+KpU6fyySef8PLLLwPRNutJkyZVu6agoACvN+qIKxQKCgoKeOutt3C5XJjNZpo0acLMmTPr1aL1r7B2zVpSI40oLTnJG+866NhejV4L/YbnEQwKmnVQU1ph45dV6TS8ZF62a6WttS37IrToQRWuFvi8CEmSeHZaHCPuKuTqnnpmPh6PWiURvIRFpMIuk5yorDPw0CBTjc7qgNKq1xSSgkhQSatmGiQJSkvy6mWL9PR03v1gFcNuuI4dbEAnDKjRoEJNiAB5nMVlPUtKggajSfDEZD0jb46vXIN1OgVCwH3Tizl6IkRmuorPljkIh6Mk9JPGmonITp56fgOqkBGFrMKDG702zB39tXz7Y4gbr9fw2FQVGamx7D3k59lZbiqOphHvaY6wCxa/dwi3x84LT1YF295dWEH71lruvN3Ktz9FK/CdTpm0ZBUtmkQoKCi47OBn8+bN+XZ5zQqRcIRas/X3T4hh3INFFJeEue9OKxazEoczwjsL7az4zk1aspITZ0JoNdLfJqRirUo8XpnYGCVCCPYeCBAOKNn3eyaj7y8iLUWFRiPhcEYqD0B/RUFRmLhYBfFxStZ+mc4Vg3J49OkKLHFZfLlsbb0VLPPP59JBqqPjRNKAENgpq8zGX0QKmRRwnibUFDcUQlBCPhISOeIkal2EFe9Ef0tZFry/yE5xaZh1m6KCKH/F3oN+mjZUk5MfZvFKF99+mlYZ7ImxKnnq4Tiu6eVn6MhdRHw60mhIkpxcyJiwAAEAAElEQVTOplWldPqtiC8+tqL4F8HVf1fk5+fTpqWmMgCv0Uj8KxPJskQoLPjrEb9lMw3fLDNzy5g/CLn0yF49hgQPbdrJfDg3odoY7tJBh06rYP6biYy8p4hZz+l5450jeCokFFTNOQcVNKOmYvpFSCUZPPfqCa7sqmPF9y5Sk5U4XTItmnk4fvz4P/ajv1ryAa88peaKjul0uaqEkDNYufcCxLtbYN+cyriRJ/EZczGZlQy7dRoffnQ3CoWCnOwc1n2XQ2f5as5wmH38iRYtPrx05io0kha3cFJCHinUrIAJigD55bnoMAJqfPgwYqGh1AIhBL64czw/PaEGz6okSbz8pJpRU55h6fKN/+jZARISEnj7vRW8+fp0KspOcPa8m7QkJWZTVLjtr9XsAN/97Obaq6vvfSajgnYttdx+c93BrHvGWRl9TyH3jI9hyLVGwmHBstUufljvpmMbXWXgE6KV9xeTQSlJylqr7y8iPlbB0MEx9O0d4K7HxvDMC5/SsmWrOq+vEzKIshRM6miyP54UrCKeQnI4y1GcVNCcDsRLVaI1spA5yLZotRzeGgJVJaLgAi1CFk1pixc3h9hOMpl0pBfF5HOEXXhwRnmTicVCbLWWZoUU9VsloSCHUzSiaqyHCFJeEeb1tx1c2U1N544qduwKcF0/E7/8rqTb1VfV3w6Xgf/rZ2WlQoHDI1NYHKawOEz3LtX3z3G3m3jljZPEBDNriJ35hAePtoQrOtYt6uTzC/rclMvwISbuGRfDiJtMjLq3iG8+S6smGudyy0x6pLia2JFCEaUMqwuRMORwAjn1LKbYMOGQoMhuwuZ3cU2CxNnCy9/7JEnildcWcceEG+nTS8WZXw2kNIExI41EZMHWnf4633suJ0RqkoqmjTSMusXCgsVORt9qweGQ2fC7D41GYsFiGHubmS1rMrjr0RKaW1SVe/rxU0EeeLKEW2808fOydJ583sGx1eW1dpbkijO4KjSU/9aZxAudeXvO2iiN38er79j45J2UC0JXCpITlXyy8A0GDLzhsv2A0tJSVER/F1vsUT5610K/PpcmbRU89VAcLZuqOXU2xPQHo4VQQghenGPj2qsNnM8LYXfIJNcStz59LojFpKRTO22NauGLePS+WJ59vZxP30nhthuN3DC6gKceiuP5x+KrjRmfv3os5LGZZTx0dyxDL1GQ79xex6RRVgbfnk9ZRd2cpbXB65Uwo8NY1IKPl+xh3EgzLzwWX0nNJoTgtXcr+GKlE61WwahbTYyqpfZGbwlhJobznKA57Stfd4oK8jl7gWYpQg6n8OAkn3OYsCA0bjLSon7j2ewQdz9azF1jrSxfkIpKFS1mefL5AzjdgueeqFlAotcreG+2hYmjTmCo6IJZiqG5vwe5xi3VkjX/Ffw/F/yE+h/ky8vL2b17NwBPPPFEteuef/552rRpg0ql4tChQ/z444/4/X7i4+Pp3Lkzt912239bJPoiZNlL8yY6brlezYsv7KSj6F2tuiMiwhxnD1ebohNocD8DSfEuQhXRw4g5JsLcORau7191ONHrFUyZFEM4LPjs1TSSg02xizKaN9Oy54CfJg3VlFfIvPm8mUgEPv/qKA5nNHt206BErr6hBCmixRaxYyRCKg1oeglvmF94cWLHhJVi8vCflao5O8tXu1Aq62eno4ePYZKtIFVxS5wUB3DjRIECGZl4kkinMac5zLmtXg4eNdG+dTRDcfasjF6YQYpymTUWrTnAVuJFMmZi8OMln/Ok0YBE0igSueRzltZ0JSgChAgioSCfc7SgC6eK9nP98ApemWlgyLVGlEqJE6eDTJvhoOJEOgb8BAN2QiFRZ1tgXmmQl998rF52EELQtKmBL5a7efQBa7V7Dx1kZOidBdw50sKCxQ5efTqe73728MSsUp5+OK7yEHPqbJCxd9uxFnZCkiTCIoQzaxfbfsiopmh44yATT71SxrpNXsxxIb75KcT1/Y0sWRDLwaNB7py0lcySq3hv/iEs4TTS6+DJAkgMNmJI/yBPTq0KhPy40UvjBmoiIVAqdf+yveZSNGnSBK9wo8VOlysiVFSU4HaoaJpuYvTtOrp31bB+k5vXXguDs/Z7yEJGXMiiCSFwYMN+MsyEsUZWfb6dpsFulS1SQgiK9Sfwa8qZMkWPxpuArNJg0MioTEqae7oSEWH28yede/q5bWgOtw21otNKZLU8T3qgaY1KESEEnqST3DsxOje37/aRc1bFLSPq117+3w2TycTUqVP/9poVK1ZU/r9Go+Gxx+o3jv8JTp88g1mOoTyo4r2FTiRlKNqu82YCg/oa2bkvwLc/uqoFPgFaNlVDTDmU1x4cclJBg6y6naoWTTU0zFJz+zAzI+8p5O0XE3l5ro1bbog6JwpFlDP57yD/pTVDCEFIDtOhjZYX55STll57gL4u2Gw2Jo25i2RXS1qTgkJS4hUuznCUBFJJpxGejF/ZtqH2lmaPV8aglxBCYuPXGZXOWLurzxMIyLjcgnc+8NMmcBVKVAhk1GgRbsHiJRuY/riFu8ZUzdfuXfSsW61jxJ255KyLI0ZKINnVjpUrNvHoFBmdVmLRVw5+3ewlEISbxuZzLifMFysc/LjRw73jrfz4a4ThPS5PVRaipPYVrhj2Hy6nY9uqw47ZKPHjBjcNM9WVVe4QFeJZ8kEK1wzLZfVPbhxOmbBfg+zRY4rRU14o8dsJA2GFkpKycLXKkYsQQnD6fLBynfxxg4dQSSJ9rwug1Sro0VVPcqISnU7is2VOHrq7Zguv1xvlFG3dPBoMMBoU9LpCz7drvMQkqv5Rm7ccqalsWg2qMHIkXEnnchGxJJLHGUpFAYlSle1lIXOMvahQY8KCUa0mq+fZSjtPmVFKu9Yafv06gzvuLcJqUdC9S1VY7dCxAKPvstG4gYp3FlQwY2psrRzZe/eFsARTaELHqoONM4WgoznD7/iDoFImEomgUv0/6Z7+Y1RUVNC4QVX1hSRJKKWoD1JbxfHxU0FcTli80sUDE2Nq/L11Cy3NWkZ472UDEx8p5rvP02pwcl6E2RTl+X5gQgzZeSFyDqdy3zQ7e1YUE39BUVtCQv6bChUZmT++TeHP7wUTpwmenhbDtz+6+O1PH8uXLeT5F2bX0yJRnD51uLJSccZjBl587AQp7uqCOSbJQsiejk/vYNTYBxkz9p7Kv819fw53VkzEscmBFzed6I1MhLMcrax2SaMBB9iKXhixSlVBjpAIcojttKEbFmKpoJRTHKQp0c8PEyKrgVQj8HkRqckqHGV5vPria8x49sl/9PwQ3b9tpUoO7AihDWbQv58Pa5pg/INFfPF+SrWD9+YdXuZ/4eTrT2oeOo0GBdo6viuAVqtAr5cwmyS++saFUgFxVokKu2DgNTUTiWfOB/lpo5dgSLB2vZsbBtZMSAohyC8Ks+RrJ+NHWvjyA4nJT0zn40Xf19sOQTmAkXh84eh8iIgI2ZzEQTkadGjRc5ID6ISOFFUaHuHGrS1GqQ5T5IieK7y4MRMDgFPYKCKHTvSp9OWsxJMisjjOXrToSJWySCWLI2IXXtx4cNK0jiRAEunsYzONaIkQgnMcw0kFKRWtWfm6lmXWYgrDDrSY+HiRn6QGSUx5vH5+Qn3wf/msLCQjDTIifP+zB5Wypiq8WiWRnBHgUOBXGgTbESunIJCxaXIJpp6iYwNBhV2uVe381Nkgbk80wf3Txuh8iYtRUFagZshNXpq0CNOli5K8ogDbdvuYPzu5WrX04H5GVv3gqqys/iu+Wh7EpNGx+HMNndpF33f6XJAx9wdY95tMYkr9En8NGjSgRcsWvPxYLtcdPUSoQub7X9y89kwCL8+1Me3emEoOeyEES7/28MF8H+fPC2JjId7ioGkzBe8u9NC8sYZwBHp01XHfnVb0OgVvflDBgi8chMKCsnKZvQf96PUSIyYXsWFVeqVv9OoLVvrv2ocuv1e1oi2vcFMknaer6Ff5O0mShJV4DOVXsXbtRsTbAo836jPHWBS0aBbm8OHDly1+ZrFYCEheZCFDTCl9e9feyTPsOhNdBuSQlKjE5ZJZu9FDWVmEXesy+XNHgCWrnLz4ZE0fOr8wTKxVQUZa3X5JeqqK4tIIHy9xMP9zB48/EMeo4dWTKYGAXK1tu7QsTH5huFrg8yJSk1U8MMHKs2/YLssGF6FAgdD48Cbvo3lDNbOeqP48kiQx46E4Nu/wcepMkGZNqvsPTleEjxc7KC4LYWx5GrtDsL+4gpbyFRSRgxcXDWmJQTLjFDaOs5/GiuaEk7NR6+14IzLvLKjgrjEWpswo4dN3kiv5ZiHKGd37Sj29h+ThDwiMhprjvUsHHZjL4QITilmKwevQUFxc/J/gZ12o70E+KSmp2r9rQ0JCAjNnzvxv+X5/h2AwiFoNH76RRJerS8igNfvZQqxIwogJDy7slNGQlhw9eKhS2axhUxnP6Vga0IrSuA1c16/2kvt7x1tZ+HEeFDSnlAIK1qnYvkHGqyglLUsw8eEipk6O5YUno0G2Q8cC3HxnISdPSbSlG/mcI5Wsyja6oAhQmrSLhi0C3HGdhpIymeXfOfH5qzaUE6eDbN/jRw7Xb+NLSk7kOHlo0REREXwKB/Fyc5rSDoWkiAanyGMnv5JBIwzudMbdd5Tbhul5+pE4mjdXcHqdE52ILsJWKZ5Oog85nMAZf5wgfgK2EMUij1IKLrT7xVCWvJOMRhEapkscOekjsVCPucyKQMKfm8ILDyl5xlqESgVBj5aw10rQdA4TaSjKU1j6tY1xt9fMnucVhMgroN4tXpIkEZ9g5kihm6Fji/nyo8TK6g+FAixGJUPHFyBE9EDTuoWW739xM+7BYgqLIkR8Wjx2NVJpQ5IxggQVhrM8+6ShWuAT4LPlTs5mh/js3WTatoyqtK5c42bYnQUsmZfCkBslfl9UiiZsRs3fVypJRNvwIXr4X7zKxY8bPXz2ThLjHyymQcP6Bfz0ej0RwjgMuRw7oiNZZJHiaoC7UMFb+/IJJZ7n6y9jWb/BRdHGmvxdAKXkVx7WcjmNHj0pjT3MnhVHp7ZuHnt6HbqIFSJK1LEOAmGZtPIrsIiqA48sIhxRbqNI5JIiZdJSdCbGvJu7xkU/TwiBwRzhaGA3LUTHyiqUiIhQYDjEsOEyJqOCl+famP+Zi9IyBa3a/IMqh38DZDbIwCdtwR+OIJXFIltsLHovnsH9oo7C7v3+ai25F9G6hRZjcgn+Mh86qXrdkxCCYtNh2mfWHbyM8jtBzyv0PDgxhmdeLeP4qRArvnMyYqiFGKsSh1PG45VrrTg8fipI2FF9DSijkFuGaSkti1bFLVv5RI33/R0euX8a5jMpmLBWcdpJZtqKbhxhF7Ek4i62cOBIoFaF8/mf28ktCPPklDhKyiI0zIy2GU+4w8LHS5wUFoAhv22NTgMhBAYDTB5dcz5JksTsl6wMOXCCmJIo36WiqAF9bz5CXKwCtVqie1c90+6NJSVJhdcr88kyB2ezw/y4wcOxM3H15pU1W2J4+JnjjL/dws2DTbz8jo2C4ggbN/uQJB8HjwW4a4yV2y6oZx46FiA9VY3VouDHDS4SLTqUpY2JtWdWCStIuTz10nEWvl3TYf76Bze9rtAjBHy23MGs150IDIwfY+DWSQU4XTK33GDi9mFWbp1cSMtmmmpVkS63zISHinhiSmy1A1qrZhpOtgpz+uQ5Ppz3Bg8/UrsSbm2QZRm1PkIg4K+VizAiIpji/VjMCsKnw9UqXyRJoq3oxmkOc0YcJZYEIkTw4kIgk2aMo0x9hKYtZFZ8FvUj9hzwo1LBfRcOc0s/SmXmW+XMestGWoqKA4cD+ArjSSq7hrJ8F6eydzJnVk0fRJYF8xf5aBLpVeOwqpG0WErackza/Z/AZy1IT0/nTG7VvBZCcP6MxKhJFfz8dXw1tenSsjCjJtlIilXz7sdR4Zq/VgB+vMRO53Y6GmapUV9Qqq0NsixwOGU0GomRQ01cMSgnKvA13Mx33x8ixpeAUlKRQCrF5NGA5rXep4xCWtCJ4sStPHhXNEFw0yAT7y1yYI3L/cd2UWu0eLweTp4JsnSFn2LhwiVFaCC3QiNpiYgIRdJ5nHHFfPH5qlqrz2a/8wYjh95B5HwYtaQhIiIEqKqYUkoq2onu0SS7OI4RM24cgERT2lWK6sSRRBdxDQfYQoxIACT8wX+RpAipWLfqV26749Z/dKgLBALcMHAI1tw02tG78vVwdogDeb9z3R35JMYrSUlSUlgSIRgUrFuejslYc9/q013PqjVunpxaOw/pj+s9yCJazXP8dAifX8bjFcyZlcCZ8yGeermMQ8cDhMPRQEaTBmpGDDXz4pMJLP/OxYLFDha8lVzN71y7wUPn9jriYhRs3Ozl2muMxJrLKSwsrLeqryXWQkVRKS7hQEbmENtJoxGNaV253niEi0Nsp0IqwaspI+dgBk63YOCwUoSQcbpOYK6IBhxzOEVz2tdIYkuSRDPRnsPsrPQnATJpwjmO11mtJkkSkoieXXI4hQIlHaUL/JwS4EzGKppzkG2UZVt46uWn/0cr4P8vn5WVCh+vP5vAgcNBVv3gJr8wTHpq1bjavMPHyJvNrP/DS8eWJ9iy9QhKJUwYruXOUQls2enjmdfK+eC1xGo2PnM+yMi7C/nozWSu7BzdW90emdfes/GDz4/lRFcqimUWHdrCss+suL0RTpwJ8ucOH/FxSobfYOKW66NVf4P6GqslHgCWrHBjz4klOZjGr3+crgx+Nm2kYf3KDHpcn4PLU/9kqE5n5LctfsbebkShgJ9/8/DiHBtJCUqGTyrks3eSSYhXMmqyjaO/J5Pg6UZbSY3sllk1J58i02E2rEmjdfOoEN6vf3q5/e4iAkGZbp11NMxUo9dLdOuo5e5pJZQWaHjg3phqczklScmo0Urem7cJXciKMRKHV3JRIUppJneukYiFaJeKNZTKnzuigkO3XG9k1Q9uUpJErZy0deH8+fPojCEKXWdITIz8DTerRFqKCotJQXKiitVjrDz/Zjn7DgXp013HOx9X8Ouf3mr0BkIIfvrVg90lc+BvlOMPHg3icEY4djKAySRxPjdEcWm4mo2Wf+euRlW3eYefwf1qpwQBGDHUzOsf1I8LWVJKdLwixLDrraQm1+1LPXx3DA/MKCHOaOD0aRkkQY8eSg6f8vDgpBiObG6AUilRUhbmtXdt/LJxI97zSbQWVQmZHE6TGqun3y3neGqahfg4JYGAzFffuBhwWz5X9dBXC3xehNGg4MHJVpZ+66rUIbgUtfF6qmUtGRkZNV7/J/iPh/m/DLm5uXTtoEWlkigugg5SBkkinQpKCeAjlkQa0SpavRe2kF8UpknDKFdGfNs8Ko7GkpamrHPi63QKjGYZp6igjEJiTWEktR9zWEPJkXjsUilTT1XwzEw3kjaEEDLzZydx39EwhjITGqHFjxcTVmQhU5i8ha++MNG5fdVB/9nHrDz0dCmvvVuOEPDFShepiQqKi+ue4LXhzrvGc+8vU7FUxJLNCTLlFtWIdyVJIoVMFEKBGwfxoWbke09Ragvz5SonA/tqWPjxMWJ9UXXdoAhQlLyVoTcpGDfKgFJhZMlKF1+vCpFc1JMwITzNtvLjiiTSUqqmxu4DPkbf+QfKIgUhQhR7HWS42uG15JDZrpzpD0s0zEpmz0EPr80u4cU3BOnpCvr3qXre3PwQ199RhDa3NQ/d+wjfrP17Nca/Ij2jDQFfEQ0yFfS8Pp/4uGhgoTBXgaG8KZ5gEDnzVKWi6k2DTNx4rZGrhhTilWQmTFJgtRSxek0Oeaf0CFWAW4ZUr1A6dTbI2vUeli9IqSyP12oVjLnVQse2Wh5+tpTnpsXz43enMJfFEEcSxeRhoXaxgiLlOXYc9DB0vA9JguE3mFj5cSoajYTTLTNk2NB62QBARqCStTR29cBEbGUQSO9rTiA7k259f8NoDuFmO23FlZVBeiEE5RSTyxkyaMxesRkTVtzYee2FGABGjzAx6jYjv/7p5fGZxdw3Lo4PX0ipFvgEUEhK2kR6sIONFypB4jhxrGqh/mqVB10wFjc+drMJSUgIZGRkNH4VK1ZKrPnGi7qsCaqIAwW5nD59mvbt2/MfVMdNw27ixWdeQhHSYCYOVayjGneYXi/hcNVebfTFxzEMHraZ2NIOxIqkSlqLc+r9XDs4xB+7QpXJo7/i25/cXHehJf6GgUbe+KCC3euyeHxWGV+v9TD8BhNXdNRyz2MlfPF+cuV8gWigf/KDNsylVUqjFaKUUMNDXNFVz1XD8rBa9SQl1Z6Zrg2lpaXkniog85IWZo9w4Uo8isrqIkMtU2Lfirm0FXeMO82H75m5qkeUWzgUEkx+uIy1P0RIEa34YLoRYktRJpSy+GMrD06KZdR9hezdqaCJnFKDZzqAj3at1XXuKQ0y1WhMDiiJ/lstdNw5wkpWlpLd+wPMml41fwwGBVMmxtIwQ839D7sZdNP1l22Di3Dai/hpaTpLVzvpOiiH2S8k8ubzVYG2UEjw0DOleL1RZfg5H1UgSbBzX5jOHXT4fGFMDU5y5PAJfOUmDJYwiekBQGbUvYXMfCKeZo01lNsifPiZnaWrXTTMUNH9+hyELFg8P4kHnyxlxks+PngtifRUJaPvL+Le8TEs/TCF594o552P7WSlq/D6BBWOCI/fH8dVPaoH4Q8fD9C+rYrC/Ag/rf2GqQ89fdmVMQqFgpRMMyXSfjIqrqzx22SrD6E3hRg7ysLnb50k2VtdyFAhKYkViUgoSCYdBUp8eNC1O8xrM/20bBrD7fcU4XTJxMcpWbyyugBYfJySd19OIhiMPt/cj+xsnNcEnaRHJ+vxBC14vAKTsfr3OnYqiMoTV+dYiicFpahbWPDfGbGxsZgsLdh36CSd2mkpLo2gDFrQ5rbmmmv30b4jtGuj5NCRCAf3Q0zhlZzW7+C1l2O457Fi2rTUcF0/Iw6nzEef27mik55Xn47OzSs6afl0qZO7x9U8hKz83o1GFR2X0a4TiTefTWTOfBsJ6UHy3JswlTdHHdJxnlwSRArGvyQei0QOKtSUJO7i1Rf1lUKISqVEJCzIavjP975B193BfY+9zK4/1CSUX0l7jJRRxGF2EFH4Uajh8aef5PbRt6PV1kwKQTRg8878uQwfPCL6vSQlaqHBI5yVz6KWNLSiM2ERIpczCKCz1LvGvVSSihSRSTG5eHCiyI9gd0RqpUM6ciJAxGEhpiyFj+ct5PU5r9X7+b9c/CWqPCOxVE82qCQ1HSLXsL/gV5QqDQOvlvnivRiG3lmIoY62zc7tNDwxq5RxIyzVfGCAA0cCHDkRYPJoK48/EA2O3vVoMU88EMvpcyHW/GJn7ouJvPxUPPc8VsJNg4wMueSQ36+3gSMnAtxxbxEbVqZjd8h8stTJ1l0+vvowhZ9+9ZJfFOVObJgR5fyvb/AzKyOT7cd248XNaQ6RSBpJUvXOAqNkpoPoyenQIRqEOzP9+dO8PzuWeXNjeGd+BYkxPrb/cIREd0tChGqlHbtoX0lIyCKCjCBIgBgpASHkOmk7hBAE8CKIinF2pmZLu1bS0UA0p1DOJhCoX7vrvxMi4SBXdTfQr7eRwpIw054rZdmClEq7uz1Rmppp98TyzVo3m39Jquan9e1lYNZbNoaOK+Dhe2Jp2VTDmfMhpswoYc3iNLIyqvYhk1HBS08mYLOVsO7EWTyaMh65R4csICcvQrktQq9uevKLwoyfWky/Xno+eTuZkXcX0bW9nltvMuByCz5a6CP7iJkUWycqKCUUrP5MZpOCQX2N/PxH/XheS0tLOXz4GCePO9m4KoMfN3hY+b2LUEjm+gFG8gpC9BueRyQsEcpuRGO5TaWfp5AUJIpMtG49r84+xOIFWn7f6ueVN7ycP69CafBz/iycOychhyU2bPBS4ZZJVMZy85DqY3zmbBtajUT+sTRy8sOczbYTF6Pg9glKTAWxNXzLizAGE3lp9iFkInRsp2HiHVaWr1EwYGhN/t26oFKp0JkiyDGnKLOH65yDsiwIR2D4kKqYRYumGnILwnTpoGPx+ylMe76UDz6x06ubnlBI8M1aN7feaEKllMjOC5NXECIjrbqfEm0ltxGJQFaGmpHDLBSXhHnwqVJaN9fw/GNxbNriY+GXDn5ZViUIJUmCSLjuQgwhQKmoXwIkISnMVx9lsOgrJ53a1R1I370vxMFtRpqEOxMvWRBCsN6+iRXLkio7aCHKgTtnVhKTHMXsOZta+TsKIQioHNw4QsPrL1TFAbRaBRPusHLoWICretTNoTrgKgNvvF97YHfHXj84q8cWApKP9PT0Wq+vL/57+7X/g/8yIpFIZQZeSFWbaJyURKrUgFipKksVlgJYTApy8kIYDBI/fZ2AN/kYpWV1Z5plWeCJeAm3+5PrbxKsWZbA0Ov1oIwgG1xICgWRkIJwSEE4J4vCAsHUp8uI6NzkpWxCowtznhMA2NR53DVZTef21R1KSZJ45+VEVq1xk5WuJuJXcehwdLOqD1JTUykPFHNOHKeYPJLraLFOJA07ZUiShCpkZOqkGGa94WTK3SqUPgvH2EtIBClO3saKpUbemBVD25ZaWjXX8PLT8az91kpJyjZsSfv4/qvEGk5f1w563njViN4k00rqTJIilcKE7dw41s7Pq5Lp2zua3bt1iJkdG5PJahjh7nv8dL26hNsn2Ljm+lKuv8GP4VR3isnFnufk/Pnz9bLF8Nvu5lxOmAZZKpZ8mMSZY2rE9n5k5Q9C0gTpNKiIqZOtLPyyKlP2+nsVDLlOx57fU5j+kJV7J1j4+ZsEPvpYQUjtqcEXtmCxg+lTYqs5CBfRtqUWhRTltPMo7GTQmFgSsalzcYuaPeYuqZy0Fk46t9Py3edprP4sjbG3WdBoJMrKIxQURbj5llH1sgGAVh/BGIqPBj7/+jdJT2N1E3r30JJKA3I5zT6xmUNiB7vZxFmOECbEeU7gw00ZBcSadMTHKSrJzSVJon8fI5npar740k+cr2Gt30MhKYkjkRxOcUjsICJDWXmE516288wsFwGnnrZcSSyJxJBAe3rQg2tpIXfFV2YhWJxAopxFM6kdJmL4euU39bbFvwPUajVajY4uXI0fL1azqppDM2SgkVVr3LW+t2kjDQOuhbbDDlPWZCOljTYSbruVKwc6OXJUoC5oyq2TiwgGqzseR08EWLjEwdjboodehUIiNkaJwaDgg9eSeOuFaBXLl/NiOPRLBt36lrLgCxe/bfHy+tsOuvQrwOOTsaXupihpK+cSN5Br3UHj5jKhkCDWqiAhoUG9qtvOnj2L1lPlRDgpJ9RqG8u/VrBncyI7fk1m928pdL/tPGp3ElMn6WjdM48e/Uto1DmHzT+a6Ry8lvRwC5KlDJLtnTCf6sOto5yUV0T46sNUQqHaeS8VKHG6/845E4QuEQuTY4u5oouWz5c7eeSemFrfc8NAI3GJYf5Ys5UzZ85cth0APB4/kgRajYLhQ0wMu656u5BaLfH+q4nMnW/nfE6QH79KY8XHqWSkqhBCwbefpdG+nYTG4qVJlzKUcTaCko+T50MolDB7XgUDb8tj4Ig81qz30ChLhVar4LVnEsjM0NDrCgPXXmPgthtNtGquwWJWcmUnHe9+XIFer+DN5xP5elEq1/U34vXJrFmcXiPwmVcQIic/THqKGqtVgdfjwemsg6ujDtxy62had/OwR7GRMgrwCy82UcJe8QcuTRGff5jIxi0uQonZ5OoOEhTRg3REhMkRpzjDEeJJJkyYcxzjDEcotnvZstOHxye4poee7tfl8sEiB3kFIbJqyd5rNBLJiSratdYQpOqgrrVl8emXnhrXRyIgib93O+vQlPkPgKefncOo+0pZ/aOLUEggocAsxZBR1Je8n7ry7eyW5P3UlYyivpikaFWOwynTvrUGBbDvcACXW8Zml3n92YTKvf70SYm33ozw7nwnPl80mRQIyCz43MXzz4U5d0pFOCz45TcvA6/Rs2CJg7dfTCIpUcl7cw3YYo5Roj5LvDKeI8ptHFfupEwUUiRy2SN+p8R0lKuud/HNKj03D6lKXnm9MoUlEe6774F/bJOuXXuw9ntBZnkvDJIJSZJIlFLpLF1F+8hVCJSMmzCuzsDnRfy05meMwoJDRFsMm9CG4+zDLap8KnGBR7eEPBrUIoxzETEkUEYhIJFQ2olx99oIhaqvoS63zOQHHJjLWmHETPa5nH/0/J/O/5RUuWGtf1NJKmKVVswmDdOnxKLXKxk93MLr79dso5RlwfNv2nju0XgG3JrH2/MrOJcT4sTpIC/OKef+J0vQaCSmXEKhkF8QJiNVxex5Ffz6dQY9uurJzQ/jD4hqgc+LaNNCS58rdfS+MZcHZpTQvImalQtT0ekUnDgdJPNCQOHAkUC9A58AA27ojya+glbNFdgUBbVytEKUBksgsIpEfvstQiAg0+dKHaW2CB/OieG+pyooa/IrEUXdfIkXESHCQbaRdWE8qNFScSnZ9yWooBQlKrbyM2asdSaBEkjFh4f1P224zCf/90M4HBXaAnjjuUQCQUG/YUVs3eXD65UxGRT8uN7D4H5GenbTc8PoApascrJlp495n9oZNDKPJ6fG8uEbyezY42fWW+Us/daB0SBxz+Ml3DSugNsmF/Lzr1X72FMPxyIyzjDlEZn5Syp46pUyflmezuMPxNH7Sj0jh5r57vNUCkvCPPR0GYXZKrZ/3paH77Ty7L0JODd3J62iGwpJQSg+l0EDanYBXtlFh9l8+YVCQgieePROunWIrlMHjgaYPc9G00Ya4mJVnM0OsXGzj/vujMFVoSGrDs0Ji0hg7x7Bh584uf9ugX93N9RaGdmnI/e3NiSdHUBq7gDisntjDCZSGijD66ta0/IKQpw4E2TGQ3GoVBKNG6gZcJWBzu11DLhaRwBfnc/gV7jZt11NQaHM2vVemjbSIBRZJCcn1/mev6JJkyZYzCpWfBqHySTx+7baP2/1T2769qqZiE5LiQYJDQYFM6bGkZsfxuuT2bnPz3OPxfP4A3G89kwCDmeEUfcW8dsWT2V1YmFxmAeeLOXkmSDrVqTz8N2xXNlZx02DTaz4OLqOXTkohznzKyguDTN3QQV2R3TsGg0SS1fXLeb8zY9uJKn2SsjaEA6HSUpQkJigolVzDdv31L6GFZeG+eijME3DXXBQToE4jxsnqZlytcDnpZg5PQ45uXqXhjUxyIxHaueJ7tROR2lp3fGo8ooIR0/VTPC43DJTH3NhrajqIrGJEiKKwD+iiKoN/6n8/F+GRo0asX1PECEE7dtJlO8sIEHUjHSHRJCYZD/BkJ4JDxXzwWtJWC1KWraG4wcMHD4eoG3LmgN47QYP3btoSYhX8dy0OPrdWEbkZGuywmmVG7HdVYo3bh/N+hZyLk/Jm8/H07+PgWBQsOzbcmbOdnA8fx/mODeTx0UX6UPHAsx8xc2pU4CAho0Fva/Uk5aqonljHQf+tBCOK6iXLRZ+tBCTJw5/0kn0diNSqO5WEqWIKraFpSCpyXr0GhWhoJfO10QwmWXW/bqOG/poaNeqZtCsSUMNN90Mazc4ycqIjbZ9L3Ny7FQApwMS4lRknxcE/LBP/IkqpEKLslpF00UolRKfvJPMkCFBYk9eSeHJACrUpElqkCBdNKLCXsL58+dp2LDhZdti3S/foAzpmP+Zg4Wfe8jwd0Er6XCIcpr1KmLZJ/EEg4I2vXPo1EZHl45a/tzp44clNcdO7+56mjZR8P0vnkoOQ4ATZ0J0rUXl8yK6dtTy+QonobBAgZJSZTbNWkWQIzsozk9EZ89CIPDHnSeuUQXffpnAHfcW1bjPy2/b0GmUnDt3jrZt6xZI+CuOHj1KxK8iSTSoO4PoTcdlz0NW+2kYaklZ0m4aNHXSsaOCs+cEh/YrkEoykBKLCas9eIMVDLxRTarFTEQVoE8fJa/PtDBkoJHZc/w0lOpeIrXoSSaq/H6yYB99B0S5AIUcpIXUgTxxBgMmsqSqQ5KFWNqIKzjJAcpEEQlSCo1oybEDxy7bDv9OWLtmLalyQ5SSCkkocDslZFlUHtqTElQ0aahm/heOapVpAN/97OLoySCfv5eCwynzxQoHR08EOXNWJpCdhjWUxrHNHlr3yWbg1XpaNNWw50CAcESwZF5KZVug3y8TviQzm5Gm5u0XE7nx+jDJpW2InGzBh8/kIWl9KHwWEiOxxF69nVUb4jh6IsCY+73MfzWBvr2MhEKCeZ/a6XFVr3rZwWKxENFEq2KEEDjS9rFtdXVhkhirkg/nxHFjfhlFf7Sn0OEgXfTCzxZa0bXGQUsr6TAVtWPO+8d5Y1YMqangtbtrCEVpJR1nT0UrKWprlfx1sw+FI1p15Bc+VIllXNExobLyojZIkkTz5kpOnLQw//0FvDH39cu2RaMmHVn67Va+Wevmg9dqr55VKCRGDzfToa0Oi1mJxQytW2hwOCPk5ofQ6xWo1BI3DDTx2P1xCCF4e76d46eDzJ9du8Pt98t88Gn0gHEmO1RN4ODpR+J45e0Kbhidz5CBRnQ6iV9+9VJYHObhZ0p46uE4khKie9Qf23zMeLmMFk00DO5nZOlKH+FICL2+duXZujBi5AQ+Wfg2s14089En+0htamDXvgDBEiVtPT2YcM8O3notjlirxOfLS1i/vpCy0mgbrl6YMRPLMfZiJoYGNEcgcyr3IO+85+eDdwVKn5UY0ZzXZ2Wjj1ey75C/ziz+lh3VHey4YCYfzDtDr+6aasnR5o3V5PtKSKijKsNJBUpN/YQR/50QHx9PRkYy53LczF9cTG6FgiQRVSE3SFERvovwCBfNm0s8fE91n6esPMIb79s4cz5Ik4bRw/fpU4Kssmv4/LVzfPxxDjqDjM8roS7PItPfiLKEfRw+HmDu/Aq+nJfCpGklWC0KiorDPDg1QKPSfpVCkk2AUlFIoXU/IEgigbnzNLWKy729wEFScov/kgr03DffplGkTa3jSSvpMAXi+Pnnn7nuuuv+9j6lJaWk0YjTHKKt6IZOMtBGXME5juMT0QBIiADxpJBKA8KE67xXkAA+vLSkE5qIjqJtQbpcdYLRI7W0bKlk+44wK9c4iSvshkUy4xJ2GmVePvfxpfB7vdU0Af4KvaRDpSxDq4366uNuMzNzto3R9xdyz9gYGmaq2HckwKvv2LjlehPjRkT9nweeLOGjLxyoVBIeT4SJoyw8dl9cpdiHEAKPN0qLNPpWM4YL9C/r//AydHDdwZsxt1pwOAVvX6KG7fXKbNzs5fEHYjl9LsjR427i42v6138Hm83Gsi/n8u2SRLp21NG5VxnKc3UflHUYCBNEEzZTWBKhYaaaYDC6N90zwcw9E8wMuKmUwC4fWqnm2hwWIfx4OcR2TFgpJBuriEeNhjMcQSmU1fhh7aKccxyjAS1wJB/A5FFBzfwQEOXPFQh2b9tTLxv8O8Hl0PP+InslP6PDpqBidxvuH1dOROdEGdbhV+g4ciLAnSMtDL/BxDc/uvlzh4+ikjADrjZUth/PeCiO87khxtxfxEsz4unby4AkRQs1Xn/fFg2APRpPRpoatQZMRolO7bQ89XBcDZ9IkiRenJ5A+57FVNgksjChd1/wKS4sUS5hJybTTqd2NalhjhwPkJFx+aKhe/fupW1zG/sPhbGaJR6YXsKrz8Rzff8qP04IwczZNpQoqwn+/hXqoIm35jpoYOvLEeUW/EUS7SO90UvGS6iWTDRy9eCA8nfeeMfFlwui+/vSb11MvKMmNRLAA/cYGPLtcSyBHjX+JoSAlFyMkpecsyqMJiW33xdg5ar3L9sGAMePH2dwXzPPvl6ByaDglXeiCacBV0V/SyEEa37x8NJcG/GxSm6/2UzDTDVOV4Q/tvn4dbOXBhlqZBEVuPz4rWQOnwiwYLGDsbdG99WWzTR89WEqL84tZ9pzZcgClBK4vTJajcQHryVVdjVciucejeObtdEijZ5X6Nn4h5ctO/0olRJGvURRSZhVa1zcemP1IGJufoivvnYh5Mv3iWRZrtQFKSgKs+grB5NGWWoIcb4+14nPqSabEySQiozMWY6SaAsTDIpaeaoz0tRI2qokvSRJGIyCGKuS3PwQK9dEefXbttIwdJCJIQONDB1XwPjbax8XX6xw0qqphutuz2fiKAsZaSp+3+rnsyVerPldo0kqEa2SP81hwvK/oJCpB/6TY/9fBrVajTW2Ae8udPDeG3HkaA/UqKwLixAndFvwRQIMvM7J+dNKtBeqRTPSlejKmnD7eAfHTlavtPxzh5f3FtkpLoswfUosb77nInyyJXGR9GqOY4yUiCmnC3v2Rtj6QwYDrjIiSRJarYLxt1vY+E06UmouHsmByahgzc9eRoz0U7zhClJy+pGS2w/bpitZvUzLht/8GHQKMkRTAu76tbN9980aVFnn+X1NGolJos7MhxCCCGEC+MloGMFmlwkR4Oe1RlYvjWfJgkSmP2qqlYfzIkYNN6PXS8z9qIInXyrl6BGZI7uMnPkzk/Xf65EO9uSKyLV0knrTjA4EHRYWL6/dc2mQqUZr9aGQlOgkQ7XNJoE0vLiJi6udU6ku/Lh6HUnlXVGrlCTGaImVozxD3qSTvPpCdGHRaCRijXoevFeiW/9CrutftwP66tPxvPBmORX2qsXEoJcqs1G1ITc/zC+/eXj1mRjOp65j2IPnadlUzdb1ibz3qZ9eEw9xzd2HWfhlmN9+SCTGqiQUEkQuCMPYHRGefKmUXzb6KCtUsX379nrZYO3ateiEiQh/U9lMBJ9PpihciC1rCz/9YOSnr5N49dkEvlyQQLuuIYY9kMfvG00c35nGjl/SueM2PSKoJT2/H/tWtqb/jWXcONCIJxCqVvXxVzipwICZBCkVtawnrqgrLtlNA1pUqiZfVHi/FJIk0YhW5HMWAD0GgoFQjev+Azh84AhaX3QcJ5KKp0LLdz9Vn3cvz4inuDRM/+F5vPG+jQ8/szN8YgG//Opl9C1mbp1YwPCJBaxZ5+bkmTCNs/QktCjivHkHESlCZs5gfv3Wgs8neO2ZBJZ+lFqNo+fTZc5qSQKIJjmQouNaKalICjck0dOKeDkdFSoOHg0y+JYyRo8JoT/VgweneXC6Isz7zE7r5loOHdhcLzu0bNkS2RIkIiI4sdG/n6pOVfHnZ5iwxR9k5LgQZY03olNqUEi1XxsjJ7HxtxBCCFyBICc5WOs6Gy5PYNS9hTWqZAuKwjz8hAuroyllylwOaTbhDnu5cnAeuQXhyrlfG1xuGQUKTh4/VQ9LwJ0T7mfOfCcOZ1SQoC4kJqiqrWdtWmjp093A+AeLiY9TsvuXTGwVMiPuKuSbtW7szggHjgTw+2unUVj+vZubBkXHYjAEel3VnilJEk8/EsfyBamkp6r4c4ef6wcY2PJDFjcMNDJlRik3jSvg+lEFPPxsKSnJStxegUoFXn+EtFRtvbmgv/9uBYnxcN+dMTRrpuCLBbHMfsWMSqFAhZrYc1fx2N1GJtzlZfNvCtT+GNIDrYkTKXSSetNG6kp3BhIigAETMVICDWmJ3pOG8JpoSReSSccbDJNY2IMXXnHXOjZKy8IcPx3En3yysrpUISlJLe7N2DFB+t+Sz3sLK3jm1TL63JRHelaEPKlmtW9ERDit3EdCat1tUv8BWGPSGTnMzE9LM+jcWeK86nCNa2QhU2jdx3Mzalbfzfmogql3xzDx4WJsFRfnh0BCIiHQhLSCvsSd7k96QT+SAk2jwmqBCPc9UcLzj8WTEK8kEokmoCpK1aSU9qhxoE6UUkl3dgGPhVRHZx56xM/i5a7K6ke3R+altypY8ImfOW9//F+yx86tu+qk3gGIEQl8v/pfi+e079QOWRuiJZ05xl6Oib2UUoASJQIZDToa0YqmUltSyKKIuis18ziDTBjNBT7e2GAWyef7s/z1pjx/TwobPmpFOD8TjRwNqtnjiph836Q67/d3MMeYKoOztcGjrCAUVlfOXUmSeOHxeF56MoHft3l544MKZs0u5/1XEtl7KDp/42KVLJ2fSvMmGl59Op5GDfQs/y7Ae5/Y2brLx6ofXNw8oZBgSLDvsJ8elwifyTJ/q+yuVEr4A1VrbHZuiFH3FzHjoVi27PQzdKQdlaMBhw4dqpcdPp4/m5emhysT+CazICzq9qt8eNCgIywFMRsVFJWEKS8XnM+tes/MZ0yUxO2NiqhcAiEEJ6R9aNASTwpunNgoZicbsFNGY1pRRC57xWYOi53sFZspJpd2dEeBgsnjjEQsJXV+NxslURqDoEQo9B/fsDbEJySybLWbTVujLeIWKyiUMsmODqQV9yG5/ApUJQ0ZcnspHy5yolREA/89u+nZtiPCoiVO8gqqbPvYC6UsmZdCv97GyvNwQrySN59PJL8wzK79fkrLwgSDMu/P93H8hKBz+9qLRTQaifZtNKSSxSnzH+Qoj+IVLjzCSa72IGfNW1m1uOaa5fPJ/LjBS3pa3evZX7Fj+wb6XBlCp5VIiFNxdQ99tcAnROf884/F4QuEa4zlS+EI+DBWNOYIO4mPZGCJJEUDn3+BJEk0irRj3boQm/6MVliW2WQyUms/47dpoUU22yjVn6jmQ0REhPzYXTwyVU+Prlo60Jvm7quxZ0vs3b33sm0A0Tl5/LSP6wcYKS6L8N7Libz+XgW9b8xj6PgCBt2ez8GjATZ/n8nCOclMfqSYE6cDXDsynwYZKvr21nP8dICS0jDHTgYYO6WImbPLWfpRMisu6S5rkKlm4ZwU9m1swIFfG9Cts54v56WQma6mT/faE9gKhcSgfgZeeyaB5x+LJzVZRfvWGr7/Io0HJlqRJMEnSx1MfLiIdZs8bNvt48U55UyaVkz/qwz4/FERyMuBRqOhqETwzVoXh48HWTQ3mRF3FfHHdi9CROMo23Z7WfiFj8a0prXUlSQpnRQpkw5SD1Q5rbnz/toFljxemUC4etIv5Ffy2AulzHi5nDYtNAy7zkhpWYTr7sjnxJkgdjs895qthu+4+ic3ZbYIckjD6b0xvPCQlfvHGPn8jWSKc3WckA+yX2xhH5tx48SsMAF1UzrWF/8Jfv4vRLv27XntbQfPvl7OIw/pOWfdzBnrH5SYD5Efu4OTMRsRqiDGI33JLOlLWklvHno8GiDdfzCElTjic3ox8tYw3QcUc/P4Qnpcn8OqNR6Wz09FkqJtnN9+FyQuXDt5rIV4FBFtrdH/RllqBvXX4ffBz796eeJpDxmlvTBIVcFFg2Simac3K1ZEOHw0FFVPFPUrV/YHCvj0vUQaZakZ0F+FXVG7s2CnDCMWipO28ebLZl54s5xP36uuLqZUUKPt6FIEQwK3J0J2XojG6QbObc0ivaQXdsrpQI9q1VA6SU+bUC/emB2oFjy8FHUnKASoxGUr2F2EqyKIkCLcfpMFg16qDABKOl81Qu2hQ7ToHOmocloSWwvH1EVkZagRsuDWSYW8v8jOwaMB2rbU8NHntQf7wmHBwaMBbr/ZzPwldn5ekcJzT8RQXBpBlqNE+W+9HMPrM2MqVQ9tFRHyCsMMGVNA9+ty6Dc8jzPnQ+z7LYPkFPjq86X1s4HLRRKZlJBf5zWemPPk5IVJs5qZ/56FBpeogL+30M7gfgZenpFAfFzUNqnJKt59PZbh47yUac4TIyfB6TaMmhzNkp6RDtV64HcKG0pUlWqwyWRwlN2ECaKTosJMGrQ1iPIvQiNpEUTv68JBQnL9guH/LkhOTSZ4ofUsnhTcLoknnvby7Vo3snzxMAed2mnx+WWaNVbTIFPN/DeTmfdGMveMj2HT6kyUCgVBpwFXfhzF67oR2d+dtq5raRHsgUbSkuHuyuefREneL1Z5er0yH3xi58+dPu4cWT1zuXy1C6Wt9rY8h6aAiCwjdl9FeklvYqVEtIUtuPXOEn7f6uXLD1OItdSvzVmSJKY/9wS58cfw4OKKK+qe262ba9DFeHn31QRWfBFHYmzdSSdJkpBliQkPlkJxGgmkcJDtOEQ5spDxCy/FlgOkty+mSUM1Vw/L5cU55Xy6zMGUGSVcNbSAguIIgVZbGfHoOc4eTGbHT5msXJTKkAFG1qyr/VBeWBzGbo/y4MYn1K/Cp02bNmQ1aIs/ILNlZ92tVDv2+Kp1P5zLCZGaoqRlUw2TR1tRKhW88nQC772SSHmFDBdaiyZPKyEQqH5A2HfIz5dfO7ljWHSP69xWy/rfa/JymYxRvmWnK8J1F0jsB15tZMXHqXz/RRqfvpNMVrqKvIIIbzybwNj7Snj0fgsqVWy9nbpvv/mc1i00KBQS/fsY+H6dm6HXGWnTMcwRdqFESbKzPal5/UjK7kd8WUfyOVtNkEYpKcmkKYVkV77mwVV5TTRR05LTHMJ2LJ2RE8rJL6yqQN6x18/oB4p4+6VEVnxpwdPiD06odpAnnaTQcIhyn4tjpwI0yFAzuJ+RbT9msmtjGh0G53DGsA2HKMcnPBQrsjmk20hshptGDS+/1e3fEeMnPMYTL4WIRAQfvhWH25RNXuJmbBThES7KVNnkJP9KbIaTHXv9lW3shcVh7n60GH9Q5v47Y5g7K5GxU4p48KkSLLEydspq/TxZyAS1dtavTKdXNz1bd/np2EaL2yMj/PpaBbcAYkUiobCMSlKRUdKHOU8l0bmnjY59CuhwVQEr38kkLr4ZWVm1tyZfLjQazd+3VOJFpfzXTW7DbxuOO64MHQY6Sr3IohkGTKTSgPb0IGz04U9wYBMlhAiilJSc5Wg1/0AIQbE6h4jFTdMmimqBBoWkIFFKIznUhDgpiRBBFKgoMp7jykFdaNXqn4kePvTENLI1NQPgAC5shFRheva+nvW/V6/ObpSl5tlp8dw73soVHXV07RgVdbsYED9yIkBWugp/QJCTr2T5qu18ulzBK2/bKLfJLJqTzJNT4zh6MkhxWdWB+JqeetZuqDsYu+xrD7/8JOjRv4Qu1xTS75Z8zpxQ8MjjXqZO1JGU2wdt2IDdbq+XHQ4d3Mw1PauCD/fdrafcWHtizSXsqNEgIxOb4icuVsFjz1agz21P/5sL+fQrF36/TI+uOm4YHmSvaiOFIgeXsFOmyCUv+XemPO4nq4UHHQZA0LhxE557+RlikqyUkE8LqSMd6UULLvxX6ohG0pIvnUZnEPTrp8CmPV/ju4VFmPMcpxEtkZXyf8Tf6oJUyMK5SSz71sUtEwpISYEizanK+RgVxM2lUdG1LJyVQbdeTtp1reDBCTo0h/pAfiOuurGQF9908OtmLzqtgoaZtftKj90fy8IlDt76qIKrexgRRWmoxd/TaCiVkEA65tggz79ro8nQPbS4ZS/vfuZh3Gg1b39sr1ybAYpKwoy4q5CEeAlJ+vt7V/8cFVt3+nC6ZYxGBVMmxdRuLkniqqtUFEu1J238wotC5yccATOxaNBjofZ7AViIQw7omHK/zJARZThdEXYdqJsmIj1TZvh9xRRkbqA4cSdFSduoaPYrs16LcPedJhpkqggRQi8ZaR3ozkvPvkIwePlUee3atePU2SDjbjMTF6PkvidK0esltvyQybefprJueQbPTIvHaFDQIFPNsOtM3De9hCHXmrhpsJnH7oujfx8jO39pwO71DTi4qQFzZiXy8RIX8TFKvvy6pr++fpMHuzPCFZ30KP9FNE2pkBACGmaqWTIvFYdT8PtWL5EIXNvXiMmoJCtdzb5DAX7700endlpu6G9g/+EAWq3isvngASoqBC/NqeC1ZxLo3kXPorlJbPjdR99b8ug8ICfacaFIJUaqqWqfJDI5uFNDbn7NpMsXK5yECVUryBM+IxlpKpbMS2FQXyOd2um4f0IM336WyjOvleO3GfnhkxTa9s7lyRfLmT3Pxo1j8/lzh48enY1s+yGRxu6eZATakeRsR5bcim5SP+JIIo2GdJauIotmuBUOdCrDZbf//yv8J/j5vxAJCekIj5HtG0388IuHQYOU+FUOnMoSwgRJdXakrfvaSiJug2Ti7Cklm7Z4yM2NEm9HCKPwmwkF4ZYhBq4fYOTtl6Iq4VElY0Ek9PdRdINKh8dbe5Zo0DVGxo/RMeXJUvS2hrVWFikkBQZbE3ylFiKEUanrN9wMpjA9r4g61s8/aSHU+AD2v3Dp2EUZp5R7SWhezOLPjWSlq9ix10+3TtUd8uv6GyvLzmvDV984USgkHn8gljVrwiR4m1NKIUlk1PpskiRhLG/GJ7Xwmh0+HiDirL3KtFDKYfgdt9TroCvLMnqtmbDeQe9easaO0mHXnwcgElZUq1S6f5IJb+ox9Jj5dnXdG8eGzV60OomvP0klNVnJiu9cSBL8+qeXjZurH+qDQcHdjxVz350xPPlgPIFglCBakiRuGGBk0Ve1B3GefrWMKROjjvXAqw1o1BLDh5jQahVMf9iMrbx+HFe9evUiTBA1aopFTXVYl1SOKqkYczgBbYyvcuxAlVrfuNtqL79/YqqFQMI5AOLkNA7sVtHCNoh4kcZhdlQu9hERJl+c4zSHaU6HqvsjMBODFw8REUZC8bcVqtH3RDl9z3KUBk3/awfA/1dxy203kyudruQ+bsuVuIoNTH3ES9uehXQbmEerXjk8/HQZPy9L5+brzVzf30hCfNWcNZsUNMhQ463QIxNBjRaTZK0WmFZJKnS2Bvzwi5e+t+TRZWAOVwzOoaAoxBfvpaBSVc3XgqIw73/iQBmp6aCGRBBv4inMOg1qqaqSLy6UQV6OxKpFaSiVUg2+3cvBwGsH8OxbT+FLr+DA4bqrQU6fDzHwmqjYUaMsNUGdvU6HwSOi1Q9H17Qk09uZDKkxjWnFYXayS7mRI9rfefUDDxu/T2Tui0n8uSaTq3sYsJqV3DXGQmZmOu8ueJe4NDM9u2uwWhTotBJ/bPfxzU9eXppjq6GOWVoWZuLDxVSUqQhbAky+f2K9bfHmW5+iMzbm+TdttVaXns0OUVQSoUXT6G/gdEU4ejLI7n0Bpt4VU+3a5EQVd4+1MvPxBCxmJW1bqrlxbAEPPFnCK2+XM/LuQt5eYGfph6mVrZ1IgqdfLa+1SvTXP704XXI19W2IrkEvzbURY1EQa1Fy/agCHrrHQvNmWrp2G1BvGwg5hN0R/fwxt5r58FMHtgqZX79L5tY7wuxVbeC4tJtscZKjYjdH2EVzOtSo5IglESdR0nkr8ZWChhcRJyXTiJaUeJxs/EWi93VFtO2TQ5eBuXz9g4tFc5Jp31pL+9YahtyopFO/cl7/rJSlqyO8P8dE0K+koDBKg6NSSSiVEks/iWfNjyo6jjzICdMmgg0OMnwEdGijZfB1I+tti38nXHFFN3pd8xD9b3Ox50CQ7leqeH22gusfPEHL4XsY/3QOuzbHsWVtOhqNRNdr8+jQo4Se1xewcVkihw5I+P3RqqW1X6bzwIQYht6o5qRib2Xl7kUIISiK2cfMp02YjEoq7BFmvWXjvjut7NznQ6usu1pZkiQUXBA2klQk+ZqTlt+PotNWUgr64LN6ePalZ/7L9rjjzpHkcrrWvwkhKFXkM2b8mH95H71ezwuvPU9O0hGcogKjZCaOZGQpQmHaKT5ZupDPvl9Iz3s7kDUslgeev5thD15HbsYRimPOU2w9T076EXqN68Lb8+aiMSmxqWv3cYIigE/twtE0j/HP3sErb778j59/6NChJLWwcEa/E7+I+m6yiFCmyiY3ZhdjJ43hnnsf59X39ezaXz1IfPJMkIefKeWph6LJ1/QUFTZ7pHKtune8lW/XuklJjiUhIYGjxwqxJlzNqh8C/LnTR3qKCgkFc+fbK+/ZrLEGn0+wdVfNgHR2bojFX4ZoWj4Qy7GBJJwcjDsvgdTz15KSPYBkR0c0ko6Q0UuTJjW7Zv4OOo1cza8eOcxIkx6FFOtOEBFRX0wIQbko5iQHaEhLChO3cdcEDUPHF7D3kJ9IQh5yfgOmP+Whcw877bpWsH5ZIs3CXbDpz6HssItRM86z+VcLTz5iJRJW4qAcvcLAuIljGXvnWLbv3UpCqxhsogSFpEAtaSp9jRKRh1f4eOsdD1t2+fAmH+eUNpps9Ao3+eIcB9hCE9rgx0eX7p3+R9Xe/y9DqYxwdQ8DH72ZzMI5yYy6xYI1ycd53V5kEcGFHQuxqCU1CaFGpBdfTXphX5LtHdFLRhrThtICNavezuTeyRFaNKl7LWvWWMORE0GWf+th3bowWZHWRJxmDh+vXZAqHBYcPBRGQqJ9SyO332zms49iWfRBLAOuNvD6c4m0aaHhlomFXHNzLjeOzefhZ0tp20rD6XNhht96+2XboW+/G1n/R5CmjdQ4nRFirXWfs4cN0XFOcRibKK72ul94OW/dwq23qCmjgHQaokZNgLqDmQF86DCQXtYT5+bubF7chDfetdfoDoJopX9pmcyIW/Qc2JbI6h8U/PSzhj1/JDH8pmgcY8feaAcKRJOyepuVdb+sv2w76PV6jAYFWq2ChDgFg/saGNw3eu/adCxGDzeTlqxmzHAzew/6SYhTkp1bvapxyMAop/yx0wE+Xepk4G15fPS5nUVfORgxuYCVa9x8MjearE2IU9a65kF03dl70E/LplVj7JlH4liwxEE4Aukpar76MIUmDdVs3e1n+14/C790khCv4qsPU9BotJcd/AwEAmg0YYwGJWZT9D0ZaWpmTY9n07eZzH4hkd27ZZJDjeu8h7q0IV+urB7bWLfJw48bPfy2Jhlrr10UJP1Jsekw6hgnD/3FpwawmJXMeDAWdchEorsV3rNZfP6lly4dtHw5L4XZLySy8DM/Ca7aOWgb0YoCziOLCGeM29ChQyPrcbvrjuPUB/9JKf0vxOgxE/ng7QXEBDIIHU9nq/0gUtBAU1f/qov+MpdDHi2T7nVhKm/BScMWBvXXMmqklkF9kygpi/DoC1VBw07ttGzb7UeliSBf4IuqDUHJj8lYs20KokS1XTroWLYiiMb/NypukVjcEQ/F6jOkNag98FQXjIYqcZPYGCUbv09g+nOH2bpVRilrKbR5iRBm8CAFA68x8uliHxs22TDVUvHYoqkGr0+wcbOX/n2qt9Vt2+3jfE6YhhkqTp0LoXFFK7r8eLBQd0WePmzl+PHqAS63R2bSw2WEnc1rXO8THvzJdmY882S97KBQKDBY9FCgJTtHZtxII+/OO4v7dBJaWyafLyvknjvNlXZavSyGOybsZ/+RMAePBmqQF3u8MrPnVWA2Sox7sIivF6VVKt/dNz5C/1vzaJCp5ooOOmz2CIeOBXhgYgxDB0fHQkJc1XiZMimGex4v4VxOiPvGW8lMV3HsZJBnXy/nXE6I7Lwww4eY+HGDB6UiupkA9O6uRW+ou/2iNvTt25fHdE/Qwd+HUxykUGSTQhYKlEQSc0lr6mbGY2YeuUuDWks1p9HnE8TFKutsxzIYFJitMhRG36cS0eBummhIyFRCkWELjlIdKrQkkkYHeqG8JCheRC6duQojZgrIJlNqgiQkgiJQWR16KVzCjhY9R9hJCD+leeX1ssW/C9xuN2qNmtO+wzQRbdBIWjrQi2zXKZwuO0qSSCUFV9M/a+XauYhYo45GtKaUfPbzJx1F72q/i0MqQ93kDJ++m4TBoIge/ubY+HyFk/IKmUmjrRj0EqvWuFm22kVWuoIKzQGKy4sw2huhRIVbX4g//iy33aJmzcLqXLsSEhazEoVCwueTKbfrsVjqtx4CDBjYn379+zLytt54vXJVMO4SfPCJnQcuiFKo1RLDblLzy6dnifdXP0wKITipOECKvyUxZCAQVFBGrv4ES5Z8QePGjXny8Wns2HuokkJDqZQqxXs+W+6nb7+b6d9/MC1btuPLxfN45YM9BAIh2rYbwhdL7uSxR8bw6rvlhEKCVs005BWGcThlGmVoOX/ARGbnFLp3715vO8TFxbF0+TpmvzmTa0cuZ87MODq00RIKCVb/5Oajzx189m7UKc0vDDN8YgEd2mgos0VISarb7bl7nIXX3q2gX289HdpoefdjOyNvtvDAnVZ0OgVOV4QFi52cywlTbgtz5eA8nn88lv59DNgdMh984uC7rxUEJMH0WaVMmRRDRlqUBmH2vArSU5XsOxTi3ZcT6dJBz5adfp5908C8+Y/V2wZZDVrgqthCYXGY1GQVb7+UyMi7C7nxWiP3TjQzcniYmbOLOHAoh1hPU1pLXWu9T4ggqguuoEbSohRR5feLBxEAixRHO7pHx0zxPlp2LGXfNh0//OLC66vAYlawe7+fG6818c2naZUcW/dPs9PGPYA5c7eTmenm+v5VLYUWs4Kj5zw8cK+erTv9hMNQYktm2M2Xf/D7d8XNt4xCpTYz7dEZGNVG3ihz8tt3qTX2tyYNVAR8Eg0bKpAUBlwFLXDtddK1z2F69VTRIEvBth0hzp3UkCgnc9z0G8nKNJSORHx4KFadY2APiaQkA7PeKuePbT5enB7PL5t8fLrUTkCpqVNVNySCSH9xDF3Cjk/y4G9ZxusvvkqPHvWf+3/FpMmTeG/2B+R7z5FGw8rvEhERjrOXuJQYunXrdln36jegL42+ach7c97n6IFjIEGXKzsz69XPUaminL0znq3uv02d9iDHjh0jEonQqlUrdLpo0rW09AlefPpl1BEjVlHF7RcUAfKSjrN44ed06dLlv/z8AN/9+DPPPD2Nn79fH53JksAQo+Phex9j9JjJ0e/5yKuMfWAUTRqqaJippqAoTIxVwaK5yZXK1meyQxSVhHnqlXIG9zNw8kyI2BglDk/UpkqlkjlvL6K4uJg1a1aw5VApN49sz7tzn+edBRVMvSsGSZKY93oiEx4qZum3LsaPsKDVSqz81s/KVUESC3tUnjlCIpqgv3T8eISL+Aax9Vb19QfVRCKicg4oFBIrP49n4eJSPvw4h3NnQEagk7RYjWrOKDaTmRbio8UKWrfQ8N3nSeTkhek1KJtQIILdJxPwKLGaSzC1K+KjR40MGRRT+Xl/bPdSagthQIO1qYERt99W+Swrv1tO3x79yCs/SxLpgKCUAtRoaE1XSo3nKMz3keTOopRjhDiHEhVmYuhIb7y4sDfIZ8Zzc+o7FP5tIElRWi21WiIuVsnVPQ3sWK9l8IhCdh/5hRi9AZWrJqfmRSglFZIUIU/OppGzNWdPH63z2tKyMEXFEUbfbGXZ8jBqSYOlvCUPTNvBum8T0Gqr+2HPvWZDbctAJlJrB54kSYy6xcKoWywMGZPP6s+ifL9XXpdDIAjNml2+ynnz5s1RKlXMfDyOIWMK2LTVx2031V58s3Gzl5694NSJPXhVOtQhIzaPF7XJz42DVew84MUnqVALLTHoOMvROmMEOZzCThknpD1EiOBUlNM1QcmIuwt5ZUY8rVtE/eu9B/3c/4gDXV47npp5jpWfJ9SosN1/xE9urkzjS3xytU/P2VP1E8P0+aOaAKNusbD6J9ffKo0rlRCRBXaHjNGgwO6UyS0IsWWnl17dqt437DoTNw0y8tgLpYQjAlnAq+/Y+OO7DNJSqp6jXx89M14u58evdDV4YN/92M4NA4zViijSUlScPBMiLkbB/kMBVCqJsbdZKoVWL2LnPj/NW3S6bBs4HA5Sk9R1hWTo38fA1d0DnPy27mCqAhXzPnVw8IQPjVqioChMhzZals+PFgD8uCqBopIwP/1q48hxXZ0Jmn59DCgsNnBFhVODQYnf/vTTsqmWcDiCo0xNYh2UXCpJTUQKcjZ+A75AiHbhwexXbv5vq4T/T/DzfyHi4+Pp2783v/+0kyxff5z5Fcj6YiIiXCexebnLTztxFRpJiyGg58y5/WSmG1EoJFKSVHi8gpNngjRvomHq5BjGPlDE4EFG1i3MJSHcoMb97FIJlthwrRkTIQTf/exm6UepzFA78OHFSu2tiz48BPCjSytj2PB762UHjT4el1uuzF7ExSr5+L04IhGByy3Tc6AbW24M29YYOLYmAS06ShR7MFjDtYpzfPRGEvdNL+H9RXYmjbagVEh8/4ubP3f4+X11OqPvL0aWQRLRZ9agx4cnyr1TC7x4+PlXH/M+UdK0sZLtO8N8tcrDDcMnk9+oiIPbjqArsaIUKvwWJ6oUwfIvllY6x/XBkJtvYN28zXz8qY/JY0389E08d0zYiSPbyJtvu2nfRk2PC5WOzRpr+G1tPH1uKOKmMYXcP9HCpFFWjAaJtRs9vPl+BQ5HmMJimDzawPWj8rm6R1Scau9BP1qtxGfvJHPybAijQaJ1c021xc3vr8rsKZUSH7+VxObtfma+ZSM3P0R+YRiTKUoI7vYI1q73YDEpuHqYufI3KS6NUN/yN41Gw9MvPsXsGW/TMtyFMEFOGbbRp2+YF6bH0LJZIl6vjF9bTtCpwuGMVPIiarUSLvffB1sDF5K4spAJKbwUx+9CNtp5/F4DY0akcGW/UmLOd6tROZUnzqLDwGkO0YTWHGE3BmGkAc05xh7aiiurBUqDIsARdhEmTFPa4sH1n+x+HQgEAiQZUgj7YJdyPWkWKxq1RERpw2RPJs0fXbuCLh15BSEy0mq2Lcmy4NiJMKnEo8eIlJxPKGkz58/qMCj1YHQSUfnp1UnJoeNBEuIU/LnDx3e/eFgwO4nyCplFXzr4Y6sfp01NbIyW46cDqNU+xo0rozDfjs8n6Hu1Co9Xx/wPJDK8TaslhByKEvr0jPKuPf16kNvveOgf20ShUPDQI69yx/1P8NHralKTVRdsJfP6+3asFkW1hMesp6zs2HOWU/udpAYao0GHW2HHnljElHvuIy87j13bdiMQdOtxBQumvkWXLl0oLCxk0WeLeeapB5jxyl4emqwiJUmFrSLC/MUh9h5rzNx3pgKQnp7OE0/WrF565/3lPD1jMo0yykhJjpAQp2TFaj8HDysYMnIYj8947B+PfaVSyfQnZ3Hq1Fje/+xtTp86iN3uwhcAtVLLw88Fcbi8BEIWxk16kx3b17P5958ZeI2PW4fUfjjYujOAJbYtf+wqZ/0fDvx+OH4qwK2TC1EoJJQKuP1mMzFWBRt+C2PM78lTU8+A2Y5K1qIva0OWSOKEYRfbDljZOPE8ZkM0OKlUmfllUwiLJYk5C5QUl4Vo1rw773/43D8SfLl/ytNMn3YdEx4qYtn8VNq10vLL8nTWbvDw+XIH3//kw5LfFZ3qLBWKIoTcrlZbF5JNElX0N2k04jzHaU3NYKlMBF1aGXv2h9A4G5DovILVBbtpdUWIz99JJu0C51eFPcIDT5RhOx+DOuYI7mCA6bNcvLfQTuMGGkrKoqT6V3XXseJ7F0nxak5mp/D+h8sxGP7D+Xk56NatG0h6zPaG+I+G6HfjSV6bZaZ7Fx0Op8yirxxs+N3H9l/SSIhX8tb7Tr7aVkZCOAtLfjKHVzrYRxADJjIkA6cVB5j2sI42Ldxs32Vj5fcuwuf1HFyXybRNAYKaMDqzljH3lOH2yFj1BoRPRRG5pNaiqn2GI8QRFSSLiAhFZJOnPsWyb5fSqdPlH+b+FZRKJd/98i3Db7iNAtc5zCKWCGE8kpPYFCtf/7CqXmtMo0aNmPPeW5X/liSJ1NRUCgsLa71erVbTvn37Gq+PGDGWvn0Hc//k+zl+aidGLEg6sKaa+eDVd2t9zz+FQqHglVffZuasEOfPn0ehUNCoUaNq1UI6nY7O7a00bRjmrjFWYmOU1Xzknft8HD4e4P1Fdvp017PhDy+xViVvvZDAkPHV7ZeUlMSkSVMq/z1gwGAm3jmET5aep29vPeEwnDgdxB+QeeiZcgpzVMSWtyVTTq38LYQQHGcfiUQDP7KQqVAV48uw8eVHS+ptg6uuGcqy1csYPbyq9V2hkLh7vBmLBZ6driDN1ZGjYheyIoA1Pkyf7gbuvN1SSY8SDAn0eh2vzH4bSSnx4w8/cvjwbzw+Tc8N1+orv/emLT7uftiOXpVBy4GNePOdN6oJ1hmNRv7Y+TsTx07m5MFTqN16kkhHjgsgZXr47ovVlJeX8+gDj5FemInNaSMiQgQVfjwxNjpc0Y4PX/mSxMS6g3f/7uje8waWf/cHY26tChZZzEq2/pTBpi0eRt9fTDAA1NEA5xQV9OiuwWgMsen3Pdh2hnF7rLWKOr7zsR2vW8Ej91v4cnkZQgiMkgXHkTZ063eYqfcZuLKrhtz8MG++5+DM+RDtOudTXpHHwZMBqKOI5sz5IMmJKnx+waSHiyktjzBm3KP1tkVCUiOsFjdL5iUz5v5ibrzWiE5X/TnOZoc4cTqEVgMvPWtm+BATpeURzCYr/W91kZ0nMJsV6E1hKlylxEvJZIqmHGU3rUSXyjNMlE4gh1IKaNhIZsxIB9v3+DGboFVzHes2eRl1XxFCQDAIbrsKk605Zszs3a5mxOQi3nw+ngaZaoJBwco1Ll57twJjcZtq3zekDZCeVTstX12IictizToXw64zsny1k2/Wupk82lrrtd/97KF/HwPvf2Ln0NEA+w8HeO+VRGbOtvHgZJkbBhgrixU+/MzBkRNBbrnBxJp1HlQqeOtDO28+n1AZIxl4tZFPljoZOq6AEUPNXNlZR1FJiMWrXGSlq3nlqeoxknBY4PXJvPF+BUdPBti5z0e3TtU5QyMRwWMvlPLG3GWXbQOTyYTFoqS4NFwtfnIpunVTsPW7PIyidqoVlzGHxESJd19KYt5ndq7ta2DUzdWDsilJKjq20XLwSO3Vz3+FjRIkn4HPPw9y4EgxJ88G8YdqL667CFkKorP4sJ7pRoQICl243sKgdUES/10N9P9BvVBaWvoviawHXj0Q52k/zenIIetakgPNSAnULBG2i3KOsYd2XIlJsiKEIJ/zOOOPYLVKqBQqSisC6HQSH7wRz7XXGDibHeLBp0o4sF8i2dWGxEhWZbVGhaKIcONDmOOCTLs3hmHXVR0UhRC8PNeGTqfgjpvN9BlUhqNUQxeuqeFgCiHYzSYS0vzIKpkff9lbr2qnb79ZQfbxF3ntmZqB1YVfOpg5M0RDVzcMkhmPcHKMvSQ28DBrhoWTZ0I8M63m+z781MGiJU4mjjEjBPTtpWf1Tx66dNCy6gc39423MvZOLxlFfYmIMAfYSif61PpsB9lGM9rjUdpA60PhN+NOtPHNhpXExcVRWFjID9/9gMftpUef7nTr1u0fH/QDgQCjbh1N2el8rhrk5oPZcWg0EifPBNm01cvCJU40Golreukpt0X4Y5ufUEkiSc62uFSl+OPPElH76HmFlgmjTMx6y0arZhp+/s3LtHtjaN5Eg8criLEqeHxmKd98klZZDXApjpwIMPb+IvZurBkwB3jomRJ27ffh8wk6t9NhNCg4dirIqOFmJtxetQndcU8RJY7mfPnVvxYi+Ct++P4HXnnhNXzFQTToCJqLsMSGaddGg9sjs2d3hJhgBsMm2HlzVhVx+J1Ti3ju0XgaN6j5XDv3+blrtJoUe2dK1ecYcGc2d4030rSRuvI3273fR/8bbVjDySSRToggReRixExT2lFOEXmcvSC+5UOtVGBU63CHfMSRjFFY8arL8elKUcsaIi4rSaRTRC633nMTM56bUeczq9Xq/6cd4brWQ7/fz+A+N5BV0IYwIfLjtpPe2M/4MVpmvuSnUVl/VJIKuygj69oDrPgsvsYce/cjF5/NiSfW1ZQDis18/62Bnt30nDobZMJDxUy7N4abrzdx9GSQ5atdnDoXYvueMK1bGOnUFk6dDbJnfwB7iQ61WsvQW2/m4ccfQqVSMXH8HZQUHcegVeB0h5HKUmgY6FwtUx4REc7Hb+Kpp7Ss/kVDt54jmXzXw/9lmx04sI/5H75MwFeAXidR4dQSDisZ0t/JfeO1mIwKIhHBdz/7+OALK1OmzmLV0m8oKy2jbfs23Dl5fK1j6tLD/kWC9D/+2MTXKz/C465AqzUx9JbJDBgwCKXyX/M4CyHYv38/hw/tQRYKunXrQbNmzf5HucyEELjdbjQaDVptVSC4vLycCWN7sWVNcqUi5kWUloUZeb+aL5f+iiRJSJJEdvY5Hp82mjuGRbjqSikaCF8Kfrkl9z/wNHeNuQdrQSoxIgFJkvALLyWx2dx69808MPU+srOz2bhxLeFQgO49+tO+fXvC4TBerxej0XhZ9vs7zPvgLX7+YR4er0y7FgZaNNGwd1+IsyfVxBd3wa2202BAMju2bkfvstDkLwHQclFMHmdoTw8kSSIkghxkOxq0WIkjk6aV1wdFgNOGbUg6Hw1tVyEhka08xhXXd2b0nbfz2aI3CQaKkSQIR8ygsOBx20lJTWHsuCnMe/9FGqdlc/vNehpkqNl9wM9Lc+0oNak8Mu0FBgy4vNb/f9e1sDaMvm0MR7aeoIPUE5/wYIs5ildfjE42EwhA4xYh7pqgw2CQWLTExe+/KukS7leDyicoAhQ1OMWwEX05dfIgVmssEyc/gc1mY8YjT1GUX4JCkkjOSGb6c0+w9POlnDuSg7pcT558nliRSKZoikbS4hMeznAEl7IUtUqBHJFAAW07teDzJcv+x4LboVCIH77/gW9XrkatUjFy7Ej6D+j/X55jf10P/wm8Xi+FhYXExMTUW8X8vwsej4cp9w0kK6WCRllqpkyKwWRUIMuCNes8vPBmOe++nMCREyHUaonBfY2kp6pY/aOP3adu5sGpM/6lHYqKipg79y0OH9xKYoIWgyGWm2+9m6L8Ej5+9xOMZfEYIiY8uMhXn+GKqzpDRKIwrwhJKXHdTYMZP3HcP+qKCAaDTLn/dm7qn8/YW7VotQqCQcHilU5eed2PojQTO6UkkU6pOpe5c5SMviRwVlAUZvDIIq4bMoVHHn248nWv18uC+bPZuX09JkMEj1dBqzbd6dv/Ztq0afMvE1fZ2dn8uOZHgsEQfQdcUyPoferUKXJzc4mNjSUjIwOLxVJtz/pX+H95Pfy7tdDtdjN4YDvWr0yrpnsghGDyIyX89qMOj0tJQ1oSI1Wfc0IIDql/p3EHFxq1hMmgICcvRGKiiqUfplRS1gghWPqti6deLueph2I4kx3mqxU+ksq7kHAhaB8RYWzaHDA5CAeUFLudZBiSGTG1kOkPWZnxchk9uuq4aZCpxne4dVIhLreMBGRlKPlhXYCde06hVtdPHHj16pV4S2cz7R49i75yMP8LB68/G881PQ0Eg4Ll37v5dGlU9XvmbBt71mVhuVAYEg4LRt5dSLPGal6ekUBhcZjufZy08l6DQlJQJgrJ5TRaDChRYqMYlSbC+FF6zub7+OzdFB56poSuHbV8scKFxaQgLlbJyGFmbr7OxIrv3DwwzYEuGIuVeGSlH9JySU6OJhucLoGyPIM0R6dqiZHs1EP8vPnHegW7/vzzT557eiwfvZFIr256bhidz73jYxh2XXXbl5SFuf3uIu4eZ+HN9yvo0lHHtl1+fl6Wjtkk8eFnDn7b4kOtguy8ML2u1HFFRx0Ws4LzuSG+WO5k0mgrP6zzcHUPPRazgjW/eDibE+KTt5MpLIlw9ESQn3718Nm7ybRpUXM+r/rBxeZtPo6cCHJ9fwOrf/YwcqiZ8SMtmIwKdu338/wb5Si1nfh40Yp6jYfrBnbkjmEyB44GWTIvuZrPFwoJrh+Vz85tEp0ifdFK1e3rFg6CLXdQXB5g5pMxDL/RyPCJhXz/RRp6ffVA6ulzQYZPLGT/r1m1xjbW/+7libtNCGcseZylOe2x9thDm/aCXfv9nD6uoKmjLzqp5m/sES4Kkzej0Uik5vbjiHIb7XplsWTpmjqfuz5r4X+Cn/8/4XId3Afvm8K6tetJ1SRSLBeRITclOdQUpaRECEEZhfgyDnHLzSqWrwxSUS4RjgiUqEiUM5DUEQpC+ZiJJZOmlFgOoY51YjZDSpKSIdcaWL8xxKY/whBWgzJMQlIEoYwQ8kskp0hICsHN15sIBgV/7PAxdJCJ24eZuO6OAvxuFfZ8E1LARDPaVVamRkSEUxwgYC5Abw7z4quLLvtwcxFCCGY8eR96aQvPPGIlPVVFuS3C2wscfL9OS8PMrhzef5hgIIDL60YX0aHTy/Ts7yc+XoFGLfHw3TFkpqspKQsz+wMHq1cqMfmSMbfIZcZjRlo317Brv59X3nHw0RvxvDDbRkqsnkNrmxAbyKJQZFNBKc3pUKloGhFhTnMYHQYaSFXt7WW6Atre1JTX57xar+e8XASDQRZ/voRPFnyIpCynfWs1Wi0cORlEyIKURCUnz4a4aZCR6Q/GcehYkFfe9HD6XIhremuZ/VIM5RURpjyjZOz46YTDYVJTU/l61Rcc3L8JlRJM5iQGDh7Flk2LWD5fU62VuKw8wvWj8mnbWs3VPYyMH1HdQf11s5eHny1FpRJ8OS+Vz5Y5KSgO88nbyagv8L0KIfh4iZPZ81x8tngdjRvXzTvydxBCsH79el5/8Q3yzhagQEkAH0rUJKriqJCKsZo09O+v5PnpFrIy1OzY4+PhZ0v57os0ki7h48vODTHktgpis3tik4rwJJ7g+M7Uaq0skYjg5gmFbN6oBFlJkAAKFKjRopO0JIksUIbxx2XjDnnwu1T07C1xzdUqNmz24nQL1Cq49QYTCxd7yD9hpTkdOKzYRnxCIt/+soqkpKQ6n/f/ZQcX/n49fO6p59m77BjxwQt0FMKLnVI8eKiQSmgruqGTDJQbTmFpdZ4XnjbTuZ2WvIIwr75t589NSkI2CxWUEyfFE9+sjNdmWhlwlZ4Ku8yDT5dy6FiYrIx4QrKedu17c8//x959x0dVpQ0c/93pNZn0TqiBhF6kSFUBe1kLKvYu9u66rq+69rXtWlfsXbEjNhQB6UUgdEho6X2S6fWe94+BQEyCoGgQztePn12n5cwzM8899znlXn0HHo+HkpIS6uvrSUhIID8/n4SE1lfhdLlcLFmyhFAoxLuvv0/tJif2hmT0GHDrndRYdjDiqD4MGnIEp5xy9gE/+Y1EIkQiEUwmE6qq8sUXH/Pl56+jUfyEwhpGjT6Z8y64Equ19VU723IgTvYPZt99N51p793Po/8w0DffiBCC2QsCPPRfLf+87xXy8wuA3XHYvn07X3/9ORvWLcVqjefEkyc370dXU1PDC8/8jwVzFqCgISU9mRtuv45hw4b9ae9nyZIlPP7Y7WxYW0YkoCdFzcastxJO8jFszBE89O8HmPnd99x9wz0EA0ESlVS06KgX1QTxk0wmcSTgoQkXDXSnD3YS2Mp66nSVOEwJeP1NCH0AW0IIg2JEjWgIRTVMvvQSbrzxthYnLUKINvenEkKwfPlyvpz+Jj6vi/yCIZxx5oX7Pev1cM6Fv+RyuTjqyKOxO1PoRA8URcEjmihiDQaMmBQzQasTfZyGu++7H51Gx0N3PUpSbQ5xSgJCCBo1tTSlV/HS2y/Sq1dscH1fckBVVRWrVq1Cq9Xi8/p4/80P8bg9pKancs1NV2MwGFhduAyT2crRR08kMfGveVG/QykfPnD/LRx75EK8vjAffO5GiNjJ8BEDjXz4uY+Xn0ph9DBT80SIb34M8PQrDv439VNsNtvvikNTUxMfffARW4u2kdstl0nnnNXm8fT3CIVCTPvwTb6fOQ2dJkQorMPj1rNjay1mrBgNJuIz7Fx5/eV8PeNNRKSELjkRiraGqG+M4//uf36vFyONRqPodLqD6vtwKOfDX8uFK1euZMoVZzB8kIkTjzVRVhHhvU89NDkFXpeOaAQiKuTQjUzRFZ2ixyWc1DpWc+ffdVxx0e6i2Mo1AU69qIJ4u4bOnfQkOrSsXh+b1VZdG+KUY+2ce3ocfXrq6Taght7hkdiU3RM6Yiu6ltKDfliJoyJhKSOPd3PbtfH84+F6+vYycOWF8aSlaPm5MMhjzzYwYoiJ48dbeeUdF5/McHP22bdw82037XecotEoN914IeNHFHPJ2Saef93Ja++5SEvRYbdpGD3cRG29ygefu+mWq6W8SqVrrh69Diqqopw4wUJ5ZYTibRFuuMLBmnUR/ve8SqfAAOKUBFQRpUwppspQxH8ei+Oc0+z8780mnE1R0lJsvPahSma6nn69VL6fW4/VrHLRzouEvvNeiIoiK4FGMy5LKUkpKllZWkrKIgQDgnBNCgXqsObaQViEKIvfzHX3XMWkcyftVxyEEFx0wYkk2rewcXOYzHQt20rCDO5v5NpLHdhtGr763suHO69x4fGq5HXTU1un4myMkpqio2d3PQV5RjYWh/hpkZ/TT7BxyblxVNdGefmdJgrXBaioipKSpCU1RUs0Ck1NUTpl69m0JYDdquNvJ9q4+kIHG4uDPPxfJx9OzWgxA3PV2gB3/KuOT17LxKCHL77zUrg2wIdfeOjTy4gAUpO0/LzGxrRPZmOz7X2G5C/N+PITlsz9PzLSFGbO9nPDFfHkdTOwcm2Q/05tpLqS2F7EGkgNd8Xuy0ZFxWPfgS6zHFtCiM0rrGjjPXTprGXUcAMLlwe45+ZEjhplIRyGT75y88TzThoaVS47N4F/3upo0YYmV5RxJ9bSUJxKmCBdKaAuYykPP2Dk/iecPP9oMv+d2sT8WUZ6B8e0WNUcFiHW6OfSd3CIks0W6poC5Pc1cO9DbzNgQPurRmTx8y9gfzq48+bN4+YbLmTskXq8HoWFCwVqSEcoGiEioiQkRxjYz8gJ4y1UVkeZ/q2Hgf1iGycXbw+hFRrcTXpERItNY0fRRnALF8lpURShJRxRaazTYtDqUDUR9JhIC3bHZ65GxDcSn5yBs6GctJQIR48yU14VZdXaIFXVKiajgt0GddVafF4tZiyYTAohrRejJUIwBBdcdB233nHLb4qTEIKFCxfw5utPUF9Xhd5g5tzzruekk05tNaK/du1avv32W0pKtlJXvYFgoAmP1wNoSEvvzMmnXkLh8rUsW7SccCRMXJJC5y5pdO2WT6/8wbzx6sMM6etm4bImmup1hOoScLi748VFhbIDraLF4YjHlGAkEo2g9RjQ11kRWpVgipshowfx6JMP/+6ZBvsaly1bttDU1ER1dSVrVi9n5sxvCAVqiUajpCbriEQVGl2CpEQL+XnxVNcJ0tILuOmWB0hPT2/zdXd19GfMmM7TT9xJv14BunQKsmS5n6VLojidKr16q3TO1dLYpHLSBCt6vcK06R7sVoXuXfR89o0fIQT9CkyYjILCdUEG9TNhsygsWBYkqlp59PHXGTjwwOx39e23X3LrDbcgfDp8IlaUNGgVjNYIwaBCnENg0EMkotBUbcKRFqB3gY78HgYK14XYVBShsdpIFBWVKKkZYbIyddx5fQI9uhhYvSHIo/9ppGF7Ag0BDwoaDBgJ4EFFRa/RoOqC2OyxZSOhoIa6StAZFTIy4ZJz7fTsoeenRX4+/8pPqDwNRafShJOEpCSef/m5X93761Du4MLe82E4HObyC6+gcnUd8Y1pGDDh1jhpTKrk1PNOYuWyQkq3lKFFi2qI0KMgBaNRkJiUhk6XyleffY3Rb0UXMOIyNCBMKsNG5hHw16NotIwZexKnn3EeNpuNrKys331Ss3r1at55/T1cTS6GDBvEOeeds9+dl450KJ3st6eoqIi33nia8tLNRAX0HzCK8y+4psUAxF8xDk1NTSxfvhyAI444osUMqvfefp///Xcqol4LIQWDXY9IDHHOxZP4+INP8VT5SGzKRIcOf7wLJS3CK29PxWq1Ul9fz1cz3mXlz3PRKJCW0Z2LL72Vnj17/unv8XDOhW2JRCJcP+UG5s9aQHwkGZ1Oh5oQYsiowZx6+slkZWXRvXv35sdv27aN555+nvWrY3tajjlqFFdccwXJybuv/PpX/O7/UQ6lWASDQW664QJ6dy/lsnM1pCRpWbA0yNMvK5x4yrVs2lTIhrWLiI8DpwsGDzmGq6fcgc1m+0vHIRQKUVNTg8ViaVGEb2hooLKykpSUlL0OPu/pYIvDoZwP9yUXVlVVceUlV7N2zVoUAVl0wUIcDVTTqKkmq0uQrjkmNm9UcLkFgXAYa7xg4jgTV14Qj1ar8OaHLr6b7WXSKTYaGqPMXeTHbtNg0ENZhUrQLzCaFOx2hfw8AzvKQhRt1GLTWknQJ+AKeXAGveSoPUgmEy8utivr8OsbSUtTAIHHAwa9Bq1GIRgSKBpBfLwGVVVxuQTnnH0td95952+OVSQS4d13XuGHmdMw6oM0NEZQVS11dTVEwhEEGsxmDX6/islsRa9LxdXgQQmrWLWghnTUe/zoHE1YrVpcngg2ayZ+tx9/wEtCcpQrLrIRjcKXM73YrSZUxcFRx5zO5VfchMvlYvv27djtdr6Z8S2vvfQqZk88ydFMVI2KO7mWEycdx5TrryYSiVBSsp0nH78TEa6heFOAkNtIJKqQ3jmDu+69k7Hjxv6mODQ2NnLn7ZeSllDO8qVOyraYMKsOTPF+QjoPdW4fFmuU446xsWaDAaFNwWIKUVdbSTgcJhIVBAIq8XFaBvTWk5gQW56v1cKyVQG0ipZLz7Pxv7f8mMxJOJ2V6LUCRRMbSMrOiD2+rkEQiaqEQgKzWaF/byOdMg2sWBmltCrI+WdZufay2DZeH8/w8MQLTnp119OvwMiKNVrM9gLuvf/ZFsfl/TH1paf4afYbXHZu7DocG4vCrFgdRFfTCUMwiRrHSuxxYLVoSLKZsVoVuuWpLF0RQKMobNqgEPBqiI/XENUEsdoUTGaVYEigqrFt4oTHhsmbhjdhG3k9tNx6jYP0VB0zZ/t4/X0XVWVa4vQ2rDZBalaEjE4R1qwPkpmmo6ZOxWIBj1tQWaonSWRiVeNxaxpw66tJSA3iD0JqkkJyShqnT7qJv/1t8l7fsyx+/gX8lg7ut9/O4Nuv3wcE3XocQXx8Evn5+XTr1o2333ybDRs3IYQXndaPRmNk3NGnMWLECN54+U02rNtAckoyA4b2Jy0tjQEDBtDU1ITL5UKr1TJkyJDm2RsrV65k1YpV2OPjOPbYic0nUBUVFXzxxReUl5fjcXloqndjs9k449y/MXDgQLRaLQ8++BDfzviKaDhKQZ++PPnfJ8jO3r99Ow6UaDQau+LoPlwlTVEUEhMTefXVl1i/bjFOpx+bPYXKkmpsVjsjRg9jwrET0Ol0zcu2ioqKWLxwMUaTkWPGH9Nhy5n2JIQgGAxSUlKCoih07doVVVVxu2OflcHQ/hUNoWXHTlVV1q1bR3V1NWazmZ9mz2P1itWoQsXqiKAQwWCMZ9DgUeh0gqrKIqzWBE46+Ry6dOnCli1bKCkpITExka1bt1JTU8OQIUMYNGjQAd/j0uPx8NyzT/L9V7Nwe/w4EhNJSEjEbrPjD9egVSJY7Sl079GHkSNHotfref+dD9i8qQhHQhyn/O0UthZtp2jTZhS9D5NRxe1yEwgEUVUz3bv3IRAIEvAFGTx0ECecdDypqanU19fzxefT8Ljr6NajHxMmHE9lZSV1dXVkZmaSkJDADz98z/btxSxcuIDKih0IVSUzoyfnTj6XE046YZ+WuBzKHVz49XwohGDZsmW8MfVNnA2N9Onfm8uuurS5iK+qKtFotM1YqqrKihUraGhooHPnzuTltb4YGRx8JzUdRcYh5lCMQzAYZNasWdRW15LXK4/hw4c35+KioiKmf/olAX+AsePHMHLkyOb7DqZYHO65sD3BYJC1a9eiqip9+vT5XXtjHUyfd0c71GIhhGDx4kVM//x13O4meuUP5OxzLm/+TQkhCIfD6PX6Fv20Qy0Ov9XBFodDOR/uTy4Mh8M4nU5+/PFH5v80l9LSrTS6POi0GvyB2F6Bo0eP4YYbbiAxMZHVq1fz9pvPs2b1MuoafEQjIXR6LZkZKXTv3ht7XBYOh4Njxh9DNBrljtuvpbSkjHBEITHBgd2egEan4G7agVYDoZCNcDBCNBRB0ap07dmTy6+4mpycHObNmYfP6+fIMSOwWCw8+9+HKa/Ygl5n5bTTL+Kiiy761XOz3yMSiVBRUYHBYGg18WXz5s18+9V3RCNRHMnxaBUtnTp3YvTo0S0m8jQ0NFBYWEhaWho2mw2NRkNGRka7k30aGhp47+33Kd60hexOWZx30WQyMjJaPa64uJjKykqSkpLo3r37AYvD2rVrWTD/O+pqG9haXEVpyRaSM2xMnHAacfGJmEwmRo4cSXx86z1BGxoa+OSTj1mwYAG1VetQlAgabRxJyamkpyVQ0GcoU6bcjNfrjW2hsGYNn3w0lbq6KuLj0zlmwt8YNmwYVquVdevW8eILT1BeXorHE6Wp1o1Qo8Qlm8jKjCcuzk6/AWM4d/LFlJWV0dTURNeuXfd5MGZvamtr+ezTdygv20JcfDoud5BN6zaiiijxDg3btpWB8AOCaDRKJAyOpDQys3rQULcdR4KNtPReBPxBomqUlOQUgr4QRrOJ5ORENqzfQGnZetJS4+jcbQABv5dQyMOw4cdw3HEnEo1GmTVrFosXfk9VdRW1tY0Y9FESElPQanXU1pSTmpbL1VNuZsaXM/hpzjyiqp/ueT1wxBsRqp/OnfM546yL9qm+IouffwG/tYN7IB1sB/GOJGMRI+MQc7DF4VDu4ILMhwcTGYcYGYfdDqZYyFz4xzuYPu+OJmMRI+MQc7DF4VDOhwdDLoSD7zPvKDIOMTIOux1MsdifXCiv9i5JkiRJkiQd9jweD6+//nrz9gFDhgzh0ksv3ec9c6dOncoPP/zARRddxIknnvhHNlWSJEmSJEnaD7++HliSJEmSJEmSDnHPPPMM27dv5+677+buu+9m+/btPPvss/v03KVLl1JUVHTAL+QiSZIkSZIk/X6y+ClJkiRJkiQd1srKyli1ahVXX301eXl55OXlcdVVV7FixQoqKir2+tyGhgZee+01brjhBnQ6uahKkiRJkiTpYCOLn5IkSZIkSdJhbfPmzVgsFnr06NF8W15eHhaLhU2bNrX7PFVVefbZZznllFPIycn5M5oqSZIkSZIk7Sc5PC1JkiRJkiQd1hobG9u8+mt8fDyNjY3tPu+LL75Aq9Vy/PHH7/PfCofDLS7moShK8xXa97zKdkfY9fc7uh0HAxmLGBmHGBkHSZKkvzZZ/OwgB9OyqIOpLR1NxiJGxiHmYInDwdKOP8rB9P4OprZ0JBmHGBmH3Q6GWPyWNkybNo2PP/54r4955JFH2r1PCNFusWPr1q18/fXXPPbYY/tVEPnss89atCkvL48HH3zwoLpyc3p6ekc34aAhYxEj4xAj4/DHOxiON3s62NrTUWQcYmQcdjsYYrE/bVBER1+bXpIkSZIkSZL+AC6XC7fbvdfHpKSkMH/+fN566y3eeOONFvddfPHFXHTRRRx11FGtnvfVV1/x1ltvtSh8qqqKoigkJyfz/PPPt/n3fjnzU6PRYDKZ9uNdSZIkSZIkSftD7vl5GPP7/dx55534/f6ObkqHk7GIkXGIkXE4/MjPPEbGIUbGYbe/eizi4uLIysra678Gg4G8vDx8Ph/FxcXNzy0qKsLn89GzZ882X3vMmDE8/vjj/Pvf/27+NyEhgVNOOYW777673Tbp9XosFkvzvwdT4fOv/nkfSDIWMTIOMTIOhx/5mcfIOMTIOOz2V42FLH4exoQQbNu2DTn5V8ZiFxmHGBmHw4/8zGNkHGJkHHY7XGKRnZ3NgAEDeOmll9i8eTObN2/mpZdeYtCgQWRmZjY/7qabbmLp0qUA2O12OnXq1OJfnU6Hw+Fo8Zy/ksPl894XMhYxMg4xMg6HH/mZx8g4xMg47PZXjUXHL9KXJEmSJEmSpA52ww038Nprr/HQQw8BMHjwYC677LIWj6moqMDn83VE8yRJkiRJkqTfSBY/JUmSJEmSpMOezWbjhhtu2Otjpk2bttf729vnU5IkSZIkSeo4ctn7YUyv13PmmWei1+s7uikdTsYiRsYhRsbh8CM/8xgZhxgZh91kLA4v8vPeTcYiRsYhRsbh8CM/8xgZhxgZh93+qrGQV3uXJEmSJEmSJEmSJEmSJOmQJGd+SpIkSZIkSZIkSZIkSZJ0SJLFT0mSJEmSJEmSJEmSJEmSDkmy+ClJkiRJkiRJkiRJkiRJ0iFJFj8lSZIkSZIkSZIkSZIkSTok6Tq6AVLH+e6775g+fTqNjY1kZ2dz8cUXk5+f39HN+lOtX7+e6dOns23bNpxOJ7fddhtDhw7t6Gb9qT777DOWLl1KeXk5BoOBvLw8zj//fDIzMzu6aX+6mTNnMnPmTGprawHIzs7mzDPPZODAgR3cMumPJHOhzIW7yHwYI3Ph4UvmQ5kPQebCPcl8eHiSuVDmwl1kPow5FHKhnPl5mFq4cCFvvPEGp59+Oo899hj5+fk8/PDD1NXVdXTT/lTBYJDOnTtz6aWXdnRTOsz69es59thjeeihh/jnP/+Jqqo8+OCDBAKBjm7any4xMZHJkyfzyCOP8Mgjj9CnTx/+/e9/U1pa2tFNk/4gMhfGyFwYI/NhjMyFhyeZD2NkPpS5cE8yHx5+ZC6MkbkwRubDmEMhF8qZn4epGTNmcPTRR3PMMccAcPHFF1NYWMjMmTOZPHlyB7fuzzNw4MC/1GjFH+Huu+9u8d/XXHMNl19+OVu3bqWgoKCDWtUxhgwZ0uK/zz33XGbOnElRURE5OTkd1CrpjyRzYYzMhTEyH8bIXHh4kvkwRuZDmQv3JPPh4UfmwhiZC2NkPow5FHKhnPl5GIpEImzdupX+/fu3uL1fv35s2rSpg1olHSx8Ph8ANputg1vSsVRVZcGCBQSDQfLy8jq6OdIfQOZC6dfIfChz4eFC5kNpb2QujJH58NAnc6H0a2Q+/OvmQjnz8zDkcrlQVZX4+PgWt8fHx9PY2NgxjZIOCkII3nzzTXr16kWnTp06ujkdoqSkhLvvvptwOIzJZOK2224jOzu7o5sl/QFkLpT25nDPhzIXHl5kPpTac7jnQpD58HAic6G0N4d7Pvyr50I58/MwpijKPt0mHT5effVVSkpKuPHGGzu6KR0mMzOTxx9/nIceeoiJEyfy/PPPU1ZW1tHNkv5AMhdKbTnc86HMhYcnmQ+lXzrccyHIfHg4krlQasvhng//6rlQFj8PQ3FxcWg0mlajV01NTa1GuaTDx2uvvcbPP//MvffeS1JSUkc3p8PodDrS09Pp1q0bkydPpnPnznz99dcd3SzpDyBzodQemQ9lLjzcyHwotUXmwhiZDw8fMhdK7ZH58K+fC2Xx8zCk0+no2rUrq1evbnH76tWr6dmzZwe1SuooQgheffVVlixZwv/93/+Rmpra0U06qAghCIfDHd0M6Q8gc6H0SzIftk/mwkObzIfSnmQu3DuZDw9dMhdKvyTzYfv+arlQ7vl5mDrppJN49tln6dq1K3l5efzwww/U1dUxYcKEjm7anyoQCFBVVdX83zU1NWzfvh2bzUZycnIHtuzP8+qrrzJ//nzuuOMOzGZz80inxWLBYDB0bOP+ZO+99x4DBw4kKSmJQCDAggULWLduXaur/EmHDpkLY2QujJH5MEbmwsOTzIcxMh/KXLgnmQ8PPzIXxshcGCPzYcyhkAsVIYTo6EZIHeO7775j+vTpOJ1OcnJyuOiiiygoKOjoZv2p1q1bx/3339/q9rFjx3Lttdd2QIv+fJMmTWrz9muuuYZx48b9uY3pYC+++CJr167F6XRisVjIzc3l1FNPpV+/fh3dNOkPJHOhzIW7yHwYI3Ph4UvmQ5kPQebCPcl8eHiSuVDmwl1kPow5FHKhLH5KkiRJkiRJkiRJkiRJknRIknt+SpIkSZIkSZIkSZIkSZJ0SJLFT0mSJEmSJEmSJEmSJEmSDkmy+ClJkiRJkiRJkiRJkiRJ0iFJFj8lSZIkSZIkSZIkSZIkSTokyeKnJEmSJEmSJEmSJEmSJEmHJFn8lCRJkiRJkiRJkiRJkiTpkCSLn5IkSZIkSZIkSZIkSZIkHZJk8VOSJEmSJEmSJEmSJEmSpEOSLH5KkiRJkiRJkiRJkiRJknRI0nV0AyRpl7Vr1/L999+zefNmmpqaMBqNZGdnM2zYMCZOnIjBYPjdf+P5559n7ty5PPfcc6Smph6AVv91rVu3jvvvv58zzzyTSZMmdXRzJEnaSebCP5fMhZJ08JL58M8l86EkHZxkLvxzyVx4aJLFT6nDRaNRXn31VX744QeMRiMDBw4kPT0dn89HYWEhb731Ft9//z133XUX6enpHd1cSZKkP4TMhZIkSTEyH0qSJMlcKEkHkix+Sh3uvffe44cffqBbt27cfvvtJCYmNt+nqioff/wxH3/8MQ8//DCPPvooFoulA1srSZL0x5C5UJIkKUbmQ0mSJJkLJelAUoQQoqMbIR2+Kisruemmm7BarTz11FM4HI42H/fMM88wf/58zjjjDM4+++zm2ydNmkRBQQH33Xdfq+dce+21QGwK/67/rq2tbfW4Xz6/pqaGzz//nMLCQpxOJxaLhezsbMaNG8e4ceNaPHfOnDl8//33lJSUANCpUycmTJjQ6nF7Tp3v378/H3zwAVu2bEGv1zNixAguvPBCDAYDq1at4pNPPmH79u2YTCbGjh3L5MmT0Whab8+7bNkyvvnmG7Zt20YoFCI9PZ2xY8dy0kkntfn4PU2bNo2PP/64zfuee+45pk2bxk8//cTDDz9M9+7dWz3mnXfeYfr06dx2220MHTqUmpoarrvuOsaOHcvJJ5/MO++8w6ZNmwDIz8/n/PPPJzs7u9Xr+P1+vvzySxYvXkx1dTV6vZ4ePXpwxhln0KtXr72+B0k6lMhcKHOhzIWSFCPzocyHMh9KksyFMhfKXHigyZmfUoeaM2cOQgjGjx/fbkIHOOOMM5g/fz6zZ89ukdT3xwknnMCcOXPYsWMHJ5xwQvPI2J57mmzevJmHH34Yv99P//79GTlyJB6Ph+3bt/P111+3SNZvvPEGX3/9NYmJiRx99NEoisKSJUt44YUX2LFjBxdddFGrNhQXF/PFF1/Qv39/xo8fz7p165g5cyY+n48jjjiC559/niFDhtC9e3dWrFjB9OnTsVgsnH766S1e57333uPzzz8nKSmJYcOGYTab2bBhA++88w7FxcXccsste41F7969qa2tZe7cuRQUFFBQUNB8n9VqZcKECfz000/MmjWrVVKPRCLMnTsXh8PB4MGDW9xXU1PDPffcQ/fu3Tn22GOprKxk6dKlbNq0iQceeKBFYvd4PNx7772UlpaSn59P//798fl8LF++nPvvv5+bb76ZoUOH7vV9SNKhQuZCmQtlLpSkGJkPZT6U+VCSZC6UuVDmwgNNFj+lDrV582YA+vTps9fHZWVlkZCQQENDA3V1dSQnJ+/33zrxxBPZvn17c1L/5UbO4XCYp59+Gr/fz1133cWAAQNa3F9fX9/8/zds2MDXX39NVlYWDz30UPMBYtKkSdx999189dVXDBs2rNWozKpVq7j99ts54ogjgFiCvOuuu1iwYAGFhYXcd999zUl00qRJ3HDDDXz11VeceuqpaLVaAFavXs3nn3/OwIEDueWWWzAajQAIIXjllVf4/vvvWbx4McOHD283Fr179wZoTuq/3Mi5Z8+e5OTksHDhQi666CJMJlPzfStWrKCpqalFm/aMy+mnn84555zTfNvcuXN5/vnnee211/i///u/5ttfe+01SktLmTJlCkcddVTz7Y2Njdx1111MnTqVAQMGHJANvCXpYCdzocyFMhdKUozMhzIfynwoSTIXylwoc+GBtvc5v5L0B2tsbATYpyS96zG7nnOgLV++nPr6ekaPHt0qoQMkJSU1//85c+YAcNZZZ7XYW8VisXDmmWe2eMyeevfu3ZzQAXQ6HcOGDUMIweDBg1uMHpnNZgYNGoTb7W5xQPn2228BuOKKK5oTOoCiKJx33nkoisKCBQv27823Yfz48fj9fhYuXNji9lmzZqEoCsccc0yr51itVk477bQWt40ZM4acnBzWrl1LXV0dAC6Xi4ULF9K3b98WCR3A4XBwyimn4HK5WLNmze9+H5L0VyBzocyFMhdKUozMhzIfynwoSTIXylwoc+GBJmd+Sn8Zf/T2tMXFxQD079//Vx+7fft2YPfI0J523bbrMXvq3Llzq9sSEhJ+9b6GhobmEbiioiKMRiM//vhjm20zGAxUVFT82lv4VWPGjOHdd9/lxx9/5Oijj25uR2FhIQUFBW1eUbBLly4tRr8gdrDp1asXpaWl7Nixg+TkZLZs2YKqqoRCIaZNm9bqdaqqqgAoLy9vtWRAkg53MhfKXChJUozMhzIfSpIkc6HMhdK+kMVPqUM5HA7Ky8upq6sjMzNzr4/dNaqztz1Pfg+v1wvQ4ip67fH5fCiKQlxcXKv74uPjURQFn8/X6j6z2dzqtl1T4tu6Ot+uDZmj0WjzbR6Ph2g02u5GzACBQOBX38OvsVqtjBgxgrlz51JWVkZ2djazZ89GVdU2R7OANuMBsZgAzTHxeDwAbNq0qXnD57YEg8Hf8xYk6S9D5kKZC2UulKQYmQ9lPpT5UJJkLgSZC2UuPLBk8VPqUHl5eaxbt461a9fSr1+/dh9XXl6O0+kkMTGxxdR/RVFaJLw9+Xy+NhNle6xWKxAbtfk1FosFIQQul6s5Ye3S1NSEEKLNBH4gmM1mFEXh1Vdf/UNef08TJkxg7ty5zJo1iwsvvJA5c+Zgs9na3WDZ5XK1eXtTUxOw+8C1KzYnnXQSF1544R/Qckn6a5G5cP/JXChJhyaZD/efzIeSdOiRuXD/yVwo7Y3c81PqUGPHjkVRFGbNmtVuQgD49NNPAVrte2G1WttMwjU1Nc0jVHvaNUKkqmqr+3btI1JYWPir7d419X7dunWt7lu/fn2LxxxoPXr0wO12U1lZ+bteZ2+x2CUvL49OnTrx008/sXLlSqqrqxk9enS7mytv27atzdG0XaNWubm5QCzWiqJQVFT0u96DJB0qZC7cfzIXStKhSebD/SfzoSQdemQu3H8yF0p7I4ufUofKzMzkhBNOwO1289hjj+F0Olvcr6oqH3/8MfPmzSMtLY2TTz65xf3dunWjtra2RXKNRCK89dZbbf49m80GtD1qNWTIEJKSkpg3bx6rVq1qdf+ezxk7diwAH3/8cYtp+z6fr3ma/a7HHGjHH388AC+++CJut7vV/Y2NjZSVlf3q6+wtFnsaP348brebl156CaDdqfwQWxLx+eeft7ht7ty5lJSU0KdPn+bRSIfDwYgRI9i0aRPTp09vc5+aoqIiOZ1fOmzIXLj/ZC6UpEOTzIf7T+ZDSTr0yFy4/2QulPZGLnuXOtz555+Pz+dj9uzZ3HDDDQwaNIi0tDT8fj+rV6+msrKSjIwM7rrrrlbT80888UQKCwt59NFHGTlyJAaDgTVr1mCxWJo3Qd5Tnz59+PLLL5k6dSrDhw/HZDKRnJzMqFGj0Ov13HzzzTz00EM88sgjDBgwgNzcXHw+Hzt27CAYDPLvf/8bgIKCAo477ji+/fZbbr31VoYNGwbAkiVLqK+v5/jjj6egoOAPideAAQM444wz+OSTT7jhhhvo378/KSkpuN1uqqur2bBhA+eccw7Z2dl7fZ2srCwSEhJYsGABBoOBpKQkFEVh4sSJLeK8a0Nnp9NJjx496NSpU7uvmZ+fzzfffENRURHdunWjsrKSpUuXYrFYuPTSS1s89vLLL6eiooJ33nmHn376iby8PCwWC3V1dWzbto3KykqmTp3a4kp9knQok7lw/8hcKEmHLpkP94/Mh5J0aJK5cP/IXCjtjSx+Sh1Oq9UyZcoURo4cyQ8//MDGjRtZunQpJpOJrKwsJkyYwMSJE9ucQj5gwABuuukmPv30U3766SdsNhvDhw9n8uTJ3Hrrra0eP3DgQM4//3xmzZrFF198QTQapaCggFGjRgGx6euPPfYYn3/+OYWFhaxevRqbzUZ2djYTJkxo8VqXXnopXbp0YebMmcyaNQuA7OxsJk2a1GrZwYF29tlnNyfQtWvX4vV6sdvtpKamctZZZzW/n73RaDTcdtttvPvuu8ybNw+/3w/AkUce2SKpWywWhgwZwoIFC/Y6mgWQmprKZZddxjvvvMN3332HEIKBAwdy3nnntTrI2Gw2HnzwQb799lsWLlzIvHnzEELgcDjIzc3ljDPOwG63/4boSNJfk8yF+0/mQkk6NMl8uP9kPpSkQ4/MhftP5kKpPYpoax6tJEnSHm655Rbq6uqYOnUqJpOp1f01NTVcd911jB07lmuvvbYDWihJkvTHk7lQkiQpRuZDSZIkmQv/SuSen5Ik7dWKFSsoKytjzJgxbSZ0SZKkw4HMhZIkSTEyH0qSJMlc+Fcjl71LktSmmTNnUldXx6xZszAYDJxyyikd3SRJkqQ/ncyFkiRJMTIfSpIkyVz4VyWLn5IktemLL76gvr6ezMxMzjvvPFJTUzu6SZIkSX86mQslSZJiZD6UJEmSufCvSu75KUmSJEmSJEmSJEmSJEnSIUnu+SlJkiRJkiRJkiRJkiRJ0iFJFj8lSZIkSZIkSZIkSZIkSTokyeKnJEmSJEmSJEmSJEmSJEmHJHnBow7idDqJRCId3QxSUlKora3t6GYcFGQsYmQcYg6mOOh0OhISEjq6GX8YmQ8PLjIOMTIOux0ssZC58M9xsHzeBwMZixgZh5iDKQ6Hcj48WHIhHFyfeUeScYiRcdjtYInF/uRCWfzsIJFIhHA43KFtUBSluS2H+3WvZCxiZBxiZBz+XDIfHjxkHGJkHHaTsfjzyFx4cJGxiJFxiJFx+PMcDLkQ5Ge+i4xDjIzDbn/VWMhl75IkSZIkSZIkSZIkSZIkHZJk8VOSJEmSJEmSJEmSJEmSpEOSLH5KkiRJkiRJkiRJkiRJknRIksVPSZIkSZIkSZIkSZIkSZIOSfKCR38RgUCAefPm4XK5yM3NxWw2k5ycjNFopKysjNLSUpKSkhgwYAAGgwGAxsZGVq9eTUVFBampqfTs2ROAUChEaWkpWq0WVVWpqKhgwIABJCUlUVlZiclkwuPxYLFYcLvdhMNhevfuzZIlS/B4PIwcOZLU1FQAVFXF5/NRXV1NdXU1ubm5GI1GKisrSUpKIjMzs8Ni9mdqaGjA6/WSkpJCMBjEaDRiMpn+sL/n9/upra3F4XAQFxdHMBjE6/USHx9PaWkpmzZtwuv10q1bN/r27YuiKCxcuJDCwkIyMjIYN24cdrudNWvWEAwGyc/Px+/3U1lZSWJiIm63m+zsbOLj41EUBZ/Px5YtWzCZTHTv3r15k+M9hcNh1qxZg8fjIScnh9TUVKxWK0IIAoEABoMBrVZ7wGJQU1NDaWkpKSkpdOrUaZ+eEwqFiEQieDweNm7ciNVqZcCAAdTU1OByucjOzsZqtTY/PhKJoNFomv8egN1uR6vVYjQaW7x2IBDA4/EAUFpaisfjQVVVkpKS6N27N/X19TQ2NpKeno7NZjsQITjsCSEQQjR/RhD7HtbX12OxWIiLi0MIwZYtW/D7/XTt2rXF5/tLbrebdevWYbfbyc7OZsuWLdTU1JCXl0dycnKrx0ciEaLRaPN3QVVVSktLKS0txWq10rlz5z/1SqyhUIjq6mp0Oh2BQAC73d6q3dFolA0bNhAOh+nZsycWi+WA/X0hBC6XC4PBgNlsPmCv21GqqqpYtmwZCQkJdOvWraObs1cNDQ2EQiGSk5NZt24dLpeLvLw80tLS9vo8IQROp5ONGzdiMpmw2WyYzWYMBgN1dXVYLBZWr15Neno6AwcOJBKJUFhYSGNjI9FoFL/fz6hRo0hOTiYSiaDX61v8Jnbx+Xw0NTWRkJCAyWTC5/OxbNkyGhsb6d27N927d/8jw3PIampqor6+vvl429DQwKpVqygqKsJgMFBQUED//v3b/D1Go1G2bdsGQJcuXfbp+ByJRCgrK8NkMpGeno4QgsbGRgAcDkebfYM/mtfrpampicTExAPe7/L5fBQWFuLz+ejUqVOHvL8/mtfrpaqqioSEBBITEzu6OQdMcXExtbW15OTkkJaWxuLFi6mtrSU/P5/OnTuzYcMGNBoNBQUFzedNu/h8PgKBAA6Ho0X/QlVVZs+ezapVq+jbty9JSUk0NjaSmZlJY2Mj69evR6PRoNfrsVqtzb+7Hj16tMqJ0oEXDAZZv349AAUFBX9IzIUQe80DkUiExsZGLBbLAe1fSdKBoqoqhYWFuN1uevbs2W4/MRAIsG7dOgB69+79h9Y1/kyy+HkQe/WVqbz68iOYjII4uwaXW6WhAbxuBTQRNKoRI2Y0GgioASzxYVJSFPwBlbo6FbNRh4KGhnpQNCqK0BAfpyGqDRKJCKw2hbQULZEwPOcRBPwKnlorYcIIogCoqBh0CgkpUfr2MmE0Kjz1WBCnU8VqjxKJKDQ16NFHzVixEzQ6UYxBtIYIKUlaAkGFgYMn8NTTL/7mwld9fT3TPnyN9euWUVfro7YyhEZo0Rt1nHHu6Zx3wWQCgQCff/Y+q1YtIRLREg7pWDRnCeFghEg0jM6gR6toiIooRoueTjm55HTOIS+/B4MHD2bQoEHU1NTw6IOP8e2M72hoqEWrD2FL0JLfayBDh48lJSWNsWPHYrPZWLFiRXNh+MX/vISrykMEJ4q5gU45WtweQWU1xDsyOe748YwcNYGhQ4f9ro5zTU0Nt91yCeVl67FbFfwBQTQqaHJriKoQdCvojVEMJoHFrBCJCEIhgcOhwecX5HXV07OHge9mBPj3I2GEUMhI02I0alm+GKJASloUo1Gg1ytoteAPCCIRDVmZVsaNtNHkUlj0c5SJx55Bz179cDpryMrqzJIls5n+2dtEwmEaGhTi7FF0Bg1aDQgEKUl6VKHFHp/LPfc+S69evX5zHCoqKrj/3usI+TaRlBBh4UKV+nqBQENcvIPsnCxOOeNk3nvnFVyNFSgIGhtVdFodaliHRtGgKhEihImGFDRaBQ0K0YgGgUKUMFpFEBGx2BlNWnSaKFphoLERggHQokOjUYiIMGE1ilGvx2CMIASEvAYsxKESxYOLCEHMZhWrVYNGaBBaQXyckSFDx3DFVXfKk/79EIlE+PCDD3nmiedoqnPFip+Kit6sw2g24vcEUEMqZmEjTIgAPjRoSNSlYDfHE7UHyevbg8TEBDas24gtzkafAQXM/nEOReuLUNBgxAxaCEUD2IgHwIMLlSgWq5XEhAS8QS/uBjd61YBG0SAMKpmdMqkqq0LvN6Og4KEJoVFBgKLVkJAYz1XXXck5k8854B2IQCDAA//3IPN/XEDYqeINeQgqAfQ6LdZ4Gzfcdh1V5VV89vEXNNQ5cWiS8Ee9+FUfZouJ404+lhtvvaHdDpAQgs8++YxX//c6DdVOXO4mImoEq91KWloaky86l4b6Br74aDqaoI6oEiE5K4m7/3UXAwYMOKDvdZdoNMqsH2axZMFS4h1xnD7pdLKzsw/Ia1dVVXHLdbdRu6MenddIUOsjbAlw+ZTLOO/881AUhR9n/cjMr75Hq9Vy6lmnMGzYMBYsWMCMT79CVVWOO+VYjjrqKDQaDZFIhB07dvDhO9NwNjgZNHQgp51+2gEpEP/w/Szu+8e9lFaUEyWCHj0GTESJEiGMFi3ZnbI5cvRwRo8bzasvvcb6wg1EwypRIkSIoMeAgkKECCbMgEqAAMrOf0xY8eIilmVj/+gxoEXX/HeihHfeoyNCGAUFgQooO39Xsf6KHy8hgs2vESWKShRFo/Ds1P9y/PHH/+6YHOo2b97MS89PZfasOSjREAatkUavH3/IixYtChq06HCQjIpKA9UogEankpyqYjAq1NVqifj02EUCIGjCiRACdWffzxZvQESBsAY0GtKz09EZdGzdtA1d1EBIBLEm+klIUEiI11FXH6WmRhAJGDHqDCSmJnDapFPp1qMbGzespLJiMx5PiHh7Lj3ze3HiySeQlZX1u+JQUlLCPXf8HyVFZehVIyFtgP5H9OX+R+7D4XA0Py4ajTJr1ves+HkOoWCETp37sHT+Mkp3lGKPi+OSqy7imPHHNBe5GhoaWLp0KW+//i5lxeVYo/FECKHEq9x6181MPG5iu20SQrBmzRo2b95MYmIio0aNalVYg9jJ555FtQNNVVVmzJhBUVERBQUFbf6utmzZwh23XY7HVUpSIni8Kh6vhp69hnDH3x8hMzOTD9+fxrR3PiIcDJOQnMCZ555OaUk56wrXkZicyEWXX0Dv3r1xOp0sX74cRVEYOnQocXFxANTW1vLhe9OoLK+kV+9enH7m3/Y6APl7VFZW8sbr/+H7md+yY6sLTVQPO/t0ijaKIWoHFMIEAYEJKxHCRAiTmAoms4JOZ0BvshJvC+L1+qmpj5CR0YXGmjAV5RUgIJ4kLNhoogEvLsKE0KFDg6457wkEWrTYScBNIypRNGiIEiVIAANGbBYrA4cOZNS4kRSunENpaTE6rZa+/Y7gkstuITc39w+J06FIVVVefOExFi2YwcghAlUI7vunF60mjTHjTuL8i85rcwB7X/h8Pp5/9nleefFVKsorUNCgqiqduuTw0OMP0rdvXyDWD3v0gceY8/1c9BETESVERuc07n34/5onH/l8Pj5870Omf/olkUiUI8eM4PKrLiMlJeWAxaKt9r869TVmfDoDNSIwWY2cf9n5nDXpzD80B/1VVVZWMm/ePIQqGDV61O8+Tv0aIQTLly+naPNa7HGJHHPMhD+0aP7iC//j3TdfQC8g6jODzkrnnjn858Wnmwe/VFXlsYf+zXfTZ2Ly2QHwmZroPbiA08/6G927d+e7bz9h0cLvMBm0xCdkcu5517N92w6++GQ6xZuL0Wq1xMfFc8a5pzPpnLMOqgkRivgrXZv+EFJbW0s4HG73/nMmHUdt9UbuuSWRs06xo9UqCCH44Scf19zSiKsiDhNWEo12IsklGC0q7kCQvB4anK4o40aamfw3O6qAN95389GXLvQ6BZNJQ2qinrp6QZNTockdZfgIhTuuTaC6VuW191wsXaSQqGaSRBpB/JSxFVUbxh4X5fJLzdxxTQJP/a+RZ15qJC5ew5gRZnKzdSz6OUAkIphySTxLlgeZOcfLsw8n8+VMH7MWmPny66X7nWi/nzmDt994kOsuifL8S16Kf07AH4qdbqmosQ5HUpTcLmDQNdG9i57hg0yUlEX5YnoYQ3V3EnxdqKWCMrbQhXy2mX4mMUXlmDEmkpNhzkI/ZVVRXLU2OgcLsIl4trIeP1506FANPnrkq5z+NxNf/wBbt0QwuDLQhHXUh6sRAkz2ICPGRJh4lIma+ig/zvPTu5eB+gaVTcUhMtKNNHrSeOKpt8nJydnv70tVVRXnnDWaFx9zMG6kBUVRWL0+wF33uZi3MIRW1ZOWHSUpNcKZJ9s5/mgrwZDglXebmLvQx323JfLsq03Ex2nYVhIhK0NHokPD1h1hauujBH1aTjrOzC1T4klL0bH4Zz//mdrIxHEW3vvEzUnHWohGFBYtDzBskJFtpWGWrggyZICBymoVrQZuvMJBYoKWr3/wMm26m5FDzcTZNSz+OUBjU5Qbr3BwxAATV9xaz933vs7o0aP3Ow4NDQ1ccuEE3viPgdv/6WLDEgcZoTyMmGminmrbevL7hVm+Ikg4qAOhQYcBlShatMSThBEzRsxs1i0nNUXDhLEWTpxgobQ8wqvvuKkoB603Hi0GwrZaBvTXUrLZjK42lxrK6ckALEps5mZEhNmqrCVkr0ajj+Cvt6PHgI14QgTx4SZKFD8eQEGPAaNGjy0hzPhjdGyrUDnr3Hs49bRz9vq+9Xr9H9o56mi/lg/D4TDXXXUdP343GxsOejIQoxIrIHqFi7UsI0qEbhSQSjZhQmymkChR+jIMjbI779SKSjZTCIAGDenkoMdILRV4cWEnHlDw4SGJNBJJpYkGqilDj54wYVQiaNGjoJBACho0gEI3ejf/LSEExayhmrKd38EIYUKkp6bz6VefHLBZ8ZFIhLP/dg6h1ToSIqnNAywhEWQNSwAI4sOACRNWMsllB5voQj5xJNJEPaUU46GJHgXdefuDt+jbty+VlZXNM2vvvOXvrPxqHaneXHRKbMzUJZxsZMXOQpaWbKUrOWL3rPCgCFCRsplHX3iII4888oC81102bNjAtZddj6HBhsltJ6qE8aU00mdEL5569slWA23hcJi5c+dSuqOMzl1zGTNmDFqtFiEEXq+XObPnMveHuXj9XoYMH8zr/3sTXbkVDRqc1KKi4iCJkBIimujHF/QhfICqwYQZq81KXaSKdH0ODncqoOCxN+A0VmMymnDWOdGFjeSo3TFgxGdy4Ums59H/PMyRI397bF54/gWeePgpTFiIJ4l6qnCQTBZdUFCoopQaytCh31nmDNOJHujQU0s5OgyECREiQFcKCBFiO+sxYCKTLtRQThAfRsxo0eHDg0qUDDrjxUU3CrAqsdnVTmrZyEoEghy6E0cCXprYziYEoEWDgpYoEXLJQ4+BKkoQqESIECJAhAgvvPLcXgugh3MuDIfDXHXJ1ayavxZtfC1H9LdwyYWxPDj1LRcLFkbQ+R3YcNCdPjipYTubyKE7CaQSJUwZW6iiBLPGTE91MFYlVqQSQrCdjYSJ4MdDhDB9GYZBic2cWieWYcREFwqIEKYicw5vTXXQLVfPE8+6efVtP8mBrmSLbmgVHVERpZytVOqLSEoLEQqCt95CSFXRoGC3xXHkUcN5+rmn0On2fx5GSUkJ559xEWkVXZuPxwBNSgP+brV8/OVH2O12iouL+eddlzJ+tId+vTQ8/KSbovU6Oqu9SVYyCIkgVcbtKBlh7nvkXt58+S3WF27EVe9u/m4aMVPAYPQYKU3cyO0P3cRJp5zUqk1FRUXccOWNuCp9NLkbEQiiRNEaFS679hLOPOtMHnvg36xbtQFUBZ1Zw5nnnsEVV19+QFbF+P1+5s2bx48/fs/8nz5l2EA9A/sa2VAUZvHPES685C569+5LcnIySxYt5YnH/05eNw198g30KzBSWh7hp0V+mtxRFG08YX8G4e0K7lATAfxoUHb+r4a+jCBCiKbEGtQ4Nz16qhw3LoqqCr6bo8fmyKey3MuGlRvJ9HfDjBWP0ki5bjMZuQpZOTlcduVdjBkz7ne/b4gNCNx3z8XolGrmz4sdl+04SCeHIH42spIoEcxYSSOH7WyiB/1QbE0k9y3lwf+zM7CvkYqqCHc8UMfM78NEfGZAECWyczhBz0BGoVP0u2MuvKxkHmZsmLDgx0MCKdRR2Tww1I0+pJGNRtEQFH62sJ4m6khJ0uCPBPF4NJiFnVRDMlqLn6C5DmuCkXsffJEjjhix1/d9KOfDX+sX7umBf91GQe58rrnY2NwHEULw5PMuXn5BC/o4Jl9xDlddc+V+teGH72dx/9//hbE6njiRQBA/pWzBiJlUsqjUbmPQUf155sX/cv6kC/CvUUiMpDX3kwLCR0VaES+98wJxcXFcOOliTJUOEkPpsf6FppbGlEoe/e9DjBw9cv8CtA/cbjeTTjsHTbGFxEg6GkVDRESos5SRPTyFl9+cus/n5YqikJGR0dw3PNQEAgFuuuYWNq8qxlBjAxSCyS4MiVr0GgORcARHooOrb7iSU087lbffepvamjoK+uQzfPhwfD4fpaWl2O32fS6Ybt68mfvvncKwAT5GDA5TWaPh06/1HD3+PC68+JoD+v6EEFx9xTmI4GruujmOTll6VqwO8tDjbkq26AioMHzkMK65aQofvv0h677eSrIv9j62sYEm6pv7EWRv48l/JXLSRCtarULR1hA3/bOBzcscpHkKiBKhkh0E8ZNmyELTNcTLb03li0+ns3ThMqw2C5MvPpfhw4dTWVmJoihkZmb+rgli+5MLZfGzg+wtqb/y8iu8/caD3H1zAhdOim91/4KlPq6+RItH4+TWG81cfr4dk0lDIBBl7GnlvP18Onnddo80N7miHHdOOQ/dlcRRoyzNX655S/xcMcVNIBglIT1EQQ8DP85S6OkZSwAfvtRNaMx+ImENrnod+qCDiL2GnDw/J0wwM+snPzPeycRs3p04NxWHuPC6KsaPspOYoPD6h03Mm57No882gPkibr7ljn2O0Y4dO3jg/87m7FNC/PvZRhqKk1GEjs70xIUTF04ihHHRQG5ekA9eSsNm1ZLg0BBn16KqgouvaWDjzG4Y/AnUp6wEaxP9+xp454V0dLrdP7KFy/xccrmX9JojWcdSetCPOGX3clW3aKQxeynDRwq2lUTIzTRQXhWhtDyM2Qw6ncKxR5lZtznEiCFmbpuSgEYTe/1IRHDPY3UY9QqffqPy2fRl+z3yff7kY3ngtkaGDzZRURVhys1Otq6xY2jIwY8PV9J6klMUvn4vi6yMlicS85f4OOeyegyqBa3Nh06vMnSQkTuvS6BXDwNnX1nJ6SfaOPdvcS2eF4kIjju3nCOHmFi2KsD4MRY8XsHinwOMGW5GIPj0Kw+dc/RMezmj+f0CVNdGmHx1FZ+9kYHZpOGq26tZsiKA0aiQmqSleBvMW1i034nu7ruu4+zjl/DpFwHmfdCZbKVri/uFEKzkJ7y40GFsnrUUJoAxzo/QqDQ1gqIRZGSpXHJOHJecG09GmpbZC/wUbQ3x+Vd+Nm8JM+VSGx996cFVZSW7eiyFLKAfI1p0fHcpTVhI2NhESuVw7Ht8byIiwlqWEMCLAPozAotiRwhBjaYUXY8NGG3wzIuz9nqwPJQ7uLD3fLhhwwYmnXIOJp8dLy6GMK7V96ZC7CCIjy5KPm7RyCZWoaIyhHEtCp+7FIu1eHHRjxEtXsslnBSzhgGMAmATK6mjigxy6UIvillLmBCZ5KLHiJM6KtmOBi1HKEcBoAqVGsqpooQAPlRUTFh2zonT46SWnj3z+ObHrw9I7D779HNeuvMN0vwtZ4k4RS1bWEcGnUgkDQ8utrGBIAH06GHn/JRE0sihG3oMOKmlzFDM6x++ytBhRyCEYOnSpfzjknvJaspr9beDws9K5pFIOnlKv+bbQyJINaUE8BNJ8TJn4WxMJhMVFRVoNBoyMjJ+cyfH5XJx8vjTyCzPw6AYCQgfVZQSJoTQqxw1aSQP//uh5sd/+/W3PHr/vzE22NH6DERtIYIONyPGDGP+3AVUV9SgF0bChEggFQ0KDdRgxEKYAN3oQ5Kye0asEILNFGLCTK7SkybRwHY2YsOBlyb6KbtPVn3Cw2oWkUN3spQuLd5HVEQoSV/PhzPeIyMjY7/jUFNTw/CBR9KV3tRTiQ8P+QwmXmm5bNUn3GxkFf05kjK2UE0pKWSRS17zbyMkAqxmMX68pJFNd/qykp9Q0NCboc0DDUIIytlGCUUMZ0Js1vPOLmSEMBVso5ISOtMLA8ad379cEkkhRJBSinHhRI+ReBLpSgF6xRBbOk0dG1mJqolSXLq53fd9OOfC2266gxUfrcedsp63XkjhqFG7Z1JsLwkxZHQ9kZCeoRxNmCBrWUp/RqJVWhbWGkU9O9gEKKSSRYaye9uY1WIRPRnAGs0CcnIFkYABX00cjdEmcuhKEunUJq3kjXfBZtXwt3Ma8ZYnE0cCmUrnVm2uFDuo1uzAmNxI105GdFoNdTWCGmcQv0/DcSeeytPPPbnfcbr0/MtwzRZYFXuL233CwxbWYckwMHzkcNZumMXfr1P538tBKrfYMDVl48dDI3Vo0NGbIegUPZWihCJWY8S0M2fHYptIGlbsbGEd+QzChoPy3A38MH9mi6LBunXruOicS9A0GAkRoBcDMSqx1wiJIBtZgZtG+nMkNiXWr1eFSp25nLRhDl57+5XfPAtLCMHUl55k4bxPOeHoEPFxUWYv8BPwCy4+x47VoqVrZx2nXVhBaVEcxngfAZ9Kj57wyWsZpKfu7jMGAiqTp1SxsSgMWwqopYKeDGgukqtCpYwt1FHFQEahKArV+i2ceHkZD93j4KvvPdz9SD2D+xsZM9zMpuIIn38ZRK1LwaI3Irx2fHE7mDrVwItvuFizIYErr76J0888Hb2+dd9qX11w3gROPaaau+4J0ok84kkkiJ8KdmDFTmd6spQfSSSFBmoZyGhc1JM9bgNfvJuMRqOhrj7KWRfWU7XNhs6ZgQYttZSjQUsT9QzhqObBgD3Vi2o2sgIrdgQQJYKNeOqopC/DW+VkgEKxEA9NaNDuHFzSkklnUpRMoiJKWeJCTOkaZnyzeK+DA4dyPtyX4qcQghkzvuS1qX9n3JEajh5l5pjRlhbnI8efXod30XDqHGXc/Z/bOWbCMe2+3qxZM5n2wQsE/HXUVDdSWxmhq3M0ZqXlTLxtYgMGTGQpXahSSvBm1FNf4cQibESJoKCQS0/ilUSCIkCwfx3hcBjL+lTMSsvzv6iIsCNjLd/M+eqAb4l12w23U/R5BQ619azXKvN2Lv3XZM4+9+x9eq1Dvfh56fmXUTffR0Iktq1fVERYzWJSySSdXLSKlqAIsMW4mog2TFokB01IRyQuQHW0DKvZSpxIJKoNY0jUcfe/7trr4HZ9fT3XX3MK77+gkJay+zcuhOC2+4N06309p59x3gF7f++8PRV31XPcf2fLfBSNCk47r47auQMxYKLKvg1fyEvv0DAgdr5kxEyOEtv6qSx1LjOmW+nSqWW+FkIw/tQ6QsuGNw9I1okqaiknU+lMkaGQLmo+9nAiYUKUGDfiFW4y43JAA8IS5qzzz6K2upZF8xYDMGrskVw+5fJ9ynGy+PkXsLekPqhPHt26R/nxk2z0+rZPEAeMLePic21EVMHCZX40GtAoEI4IbroygTEjzM0nl/c9Xs+wQUaOP6Z1Up270M/VlwtGTwgwe6EXR9VAVEsT3Y+s5JH74umaqycQUHnnIy8PPNmAsboH3oStmO1hVs7KxW5r3Vn7+Es3d9ys4Ahl02jdQqfuIT57O5VRp9Qwa86mfY7RQw/ejpmvURSFb76NULPVTi49KWYNGeSSQErsB2RaSY+CKHVVOgwRG2GNn5wuEZ55Io4unfT0G1GNxQofvJ7IlDtq+Ob9rBaFz12efM7FU49pyIrkkaDs/gFFRJhaKvGmreXtlxM58ojdJxzVtREuur6aB/+eyA8/+fnsGw9Lvmm9/6QQgmPPLue4YyzMXZrPSy9/uM9xCIfDnHZSPrdfG8+zrzqJRCDgBa9f0KOrgaGDDJRUhNmwOcR/Hkxh+OCWU8vnLfZz6711PH5vMmNGmBACvpvj5R8P1ZORpkVV4dsP2l4uWrguyDV3VGMwKvTNN9C/t4nLJu8uyAshePkdF5uKQzx5fwrRqCAYFJjNCh/P8FBbF+WaSxyoquC4c8o5/ww73872UdcQZeCwK7n55n0vhgMcPaYbi7/OJLtnLcOZ2GYBxStcrGYxvRhEED87NOs5+mgtN19rY1tJmKf+5+TMk21MHGelriHKa+81sXlLmEmn2BjQ10hJWYT/vdFEWqqG5Hgjxd/2RhM1UEs5PZT+bbbLJZwUa1eSlqJDKCoGTwoOdzcMiomICPOzZhad1T6Us41Byu4Zr2VKEYNO2YYhbjwPPfJsu+/7UO7gQvv50OPxMHHMcdRXO1GA7vRtUYjaZbVYRAFD0KBlJfPoRB5unHRVCtr8e0ERoIhC+ijDWty+q7AVJIARE1q0uGliACPZzkb0GFsV3LeLTViwkqpk4xMeNvAzKWSSSjYgqKaMeqrIYwA72ESYIE00Mv2bz+jXrx+/15knn4VxRUqLonxQBFjHUvpzJBq01FDOdjahRUsy6aSRgxYttVSwg6KdnbtO2JR4VBGlOGEVH337AVVVVdx95z2IjUbSyGmzkLxEzKI/IzDtPDnYITbhpI5MOmPCggsnVYbthKMRjIoRm9mONdnM1ddfyZlnn7nf7/f5Z17gm6fmkBhOZwtr8eMjk1yMmHHhpFRTxFHHjWPLpq0EPAFq6+rIiXYnndh+fUIINrACMxbqdi4HjieJ7vRpMWt2BfNIIpUeSuvPSAjBCn6iJwPRoGDEwmoWoUVHV/KbixtREeVn5nAER7eZq5zUMejiPO578N79jsPoI8fg2xHb3CGLbjRSS09lQJuP3SrWE08SSUoam8VqEkklWUkHYgM01ZTiw0MVpQzjGFw42cJaBjO2zcGeYrEWG3E0Uo8PDwJBiADxJJJBLg3UUkcFQxiHVml54l4utlHONoYqR7d6Xb/wsoJ5fDv3q3a3Azlcc6HX62Vk/zH4/T5OPFXw3v/Sm++rqYsw/Og6qM3EgpUspSvbxEbsOJo/519aIxbTg35sYhU96Nd8slIjygnix6I3cv5d27noXCsPPuXky48NaJ0ZVLCNzj0DrJqdw9CjarFuGsU6ljGAUW3mByEESzTfMf5oHZsLLZhqY7Of/aZaStRiQoRZunJFi2XqvyYQCHDMsIl0rx/Y4vbtYiNumuhEd/QY2UwhQonNv+siehNxVGLKrOW0k41oNPDpdD8VFYKezolEibCY7+lEd7LpjlbRogqVWsqpYDt5DKSQBcSRQFxcHE+99ygDBw7E5XJxw9U3sWbJWox2N64mwcDQhFaxiA3MzqcPQ1sV0Cqt27jxyas58aQT9jkGe5r60lNogtO4+0Zjizyzam2AS2+qZuJYM2+9FyLoNmLCQhAfcRle3nkhrUV/dhdnY5QjTyqlYUsS+QxuLuLuKZZHUkhWMmKDItmzePB+M/c/Uc93H2a1OJkPhQRnXlbBcUdbEVEN/3vVR1KSYPaX6Yw5vobKwiw89ga+/P6L37Qyau3atbz18kV8+XGAwW3knO1iIzr06NBTzDoSLWbikyL0LIhij4PK6iiXnmvjjn968dSbsRFPdOds9Bx6EMBHFSUMUca1+fd3HQ8GK2OBWB90PT8TJkQPcxfCSWUYjIKgT4extiumSBwbWUke/YjbWRgNixDb2Rg7higFRESEbak/ct9jTzFx4uE5E/7Xip8NDQ3cetMF9Mmr5PwzYr/p6d96mbfEz2v/SSMzPfY9+PoHL3dflUiCryvevlV88e1nbb7e44/9E014Jn+/zkhSYmxlyPdz/dx8u4fkspHNfRyIDQKsYj4DGMUmVmHGSid6tBhQXM/PxJkMGB1+Alo/UVciPdxD2uwL1OrKOeMfx3PZlZf9npC1EAqFmDjyeHIr+7R5f1REaMwvZcYP0/fp9Q7l4mdxcTGXnnIlXVx9m2/bLApJIr3FOUeVKKWJevLo3+JzDIkga1lCb47AqJiJiDClyRt5+Nl/MWrMqDb/5jP/fYixA6Zz7FGt82skIph4Lrzz/uwDsjWBEIKzTj+SOZ8Y2qx/7CgNM26CG29TbIWPGevOQeoknNTQX4kVcX3CTcbEZUx7M6nNv7NkRYCrzjeQ1rj72FwoFtGLgWzgZ/owFJ2iZ4tYhwYNufSMbUUnVGqp2LlSSJBMOll0IaDx0phWxTOvPP2rW2jtTy6Ue34eZJxOJ0Z9bES9vcInQHq6wqsfNPLwP5JJS9Hy1jQXxx9tpVsXPXMX+XnoPw08cncyg/ubWLDMz723tb2J+ZgRJgyOWhYvVtCoerQRE52Hb+SD15Kaf9gmk4bLL7DTt0DHeReXo61LJ6lTJZ997aFrrp6RQ00tksDfTrDx93+VYinrR3JjJ4pWrGTa5370utB+xWLj+pWY9CGmv5XJW29Wk0lntrKOAYxsPiGLiDC+SIjQqiPIFrtHtrxVXk46YxFvv2pj2HC49Lx4GhpVhg82Nf/wNxWHeOQJD+s2qCiK4KhxOpSEBuJqhwO7l4E1Uo/douXBe+JadRTTUnQ8/2gKF1xbRf/eRvQ6eO29Ji45N65FTBRF4bwz4li83M/WLSvx+Xz7vKeH2+0mqkZ56kUng/oZGTHExAtvNPHZ25mkJmtZsTqIRgN53XRcelMN99+exOD+sZk6gYDKfY/XM/uzLKwWzc62wPFH2xg6wMwJ55UzbGD7G4L36WWgogKanFrWLNPyiTnI11/X8Z/H4snJ0qMoCldeEM8pF1Rw7lWVNLlV4uwa6huiTBxnYd4SP9dc4kCjUTj+aCupKTr0eoVH7k7i8lvf5qabbt/nGWDFxcUYDYLRJ1UQT3q7z7MqcZiEha2sYxBjiFcTWbBoDtsrffgDgqNHmRk7wsIRA2InCiccY+WZV5yEQnDShNgJ4FUXxnP2lVVs3BwhIZrMdtMKbMG2TyIBrMSRlhVhyewETEaFmbOb+Oe/fsKwrT9x0TTS4+Jo0q3BWJeMRzQ1F0cy1C78MKsYW+J3+xSDw817b79PXXU9NuIRqFRTRqkoQgBxOMiiGybFHNsCQ9FTKypIJgMFMND+99qAkQgtO9VhEWIdS7ERT2d6UkMF9VSiQctSfiRKmH60XoKmEsWIZWdR7Wd6MxTTHieLueSRLDIoopB+HMlK5qFBYfGiJQek+On3BrD+okBVzlay6cZmCmmiAVAwY6YrvbErjubHZdGVVJHNSubFlj+LIHkMQHUqHHPkRJKVNGyRBILElvZ1Ej1IUVov1zfunCVVKUoIE6I/Rzb/PuNIICOUyxoWkU4nnO5aXG4fz97zErU1tUy5fsp+vd/vv/mBhHAWZWxBj4Huyu7Oqo140tQc5n49lwKOIEOxkyNiS33XsxybiKeGcgCC+AFBhCghAhSyACHAiBEfXixYyaHtAlw1ZUQIN5+semkiniRqKKeCHeQR+1y9NJFIWru5yiGS+OLjL7n9rtv2ezVAxY5KMsjFQTIu6kmm/dmjKWRSRSlJpJFLHpspJJl0qkUZ5Wwlg1xSyUKgsowfUVFJJLXNwidADt1ZwVz6MKz5+ySEoJISytiCGRs96NeqCAGQSWeqKCEqoq1mJJoVKzYRx/z58+VeyL+wevVqon6VxGSVKRc7Wtx39U1NpNcOo4kGDMSO/S4ayKX1bO1dEkjBTSOd6UU5W+mx8ztrxISTWhzhJL6b5UdVYdRwE9FwkDff2kqO2oPctG3MX+LHVWnDjIoGbZuFT4j1fXSqke9+CBCPjl4kolN02ILxJIjOrND8yEcffcQVV1yxz7Gora3F5/QDOy/YRQ3b2IgFG32VYURFhEIWxpY1C4UythBKLOX6OwJccVFq8+vccUM8b01z8ci/FuCs15FLDzopu2OmUTSkkYNOGKhgGylkEEciO9yb2LJlC/369eO8s86H9Vbi0z1cdqmRd5/IajMWiqKQLbpRRQmd6NHivmRPFm+89MZvKn76/X7mzf2Eme8bW+WZAX1MnH9GHI884SHPNwabsnt1T7n5S0YMaXvv6QSHlpREDa4thjYLnwCd6ckmVsWOt4qCwe/gnsfKeenx1BaFTwCDQeGdF9I57eIKfvwkh8vOtzFxUgUbNof4+602/nmNQrq7PyceczKFm1bu96qAbdu2sXSxm14MazPn5NKzebAKovTqF2LKZVZOOc6KTqfg90fpObQSe30+PenS/PejIsIGVmDHQZQom8QqDMQGAl07t8IRCEzEVkKpQsVFAyoq+QyhNHU21/+9hvPOSMRgUGhyRXni2a0892KQ/tExzTPqAfSKgR70Y71Yjls0YlccGEI2VqxYtNfi5+Hsjtsu4ZG/OxnQJ/a9Xr8pyI6yMEIITr2ogvweBq6/3EFKshbFEEbvN9BU544Ncm/ezCcffkpDfQMavYZIOIzNOIfH/8/KkhUBvD6VUUPNTBxn4YtpOk45dTnmxlwiieUIQOfMwByyUEclGjR0Vnq2aJtBMdFXDGN7/CyWL0qhyW3lxdc8vP/uHLJrR7U6tsaFE1mycNkBLX46nU700fb7wVpFR9AXbHGbEAKfz4dOpzusLtD12tTXiGtKhZ2pRxVRvLjI22PCixCCCrYxYOeM9z0ZFCNdRD5lbKUbvdEpejrV5fPQvY/wzeyvmp/vdrvRaDSxa4csn8ODN7adg3U6hX75EbZu3fq7+0KRSISHH3yYTWsb6D3YgMEoGDhQw7/+aadzTux7+M33AXxuLVGidKYXacQmRG2ikFR2r0r04mbM6PZn6B8xwEjY2NjitiTSaKQOOw58eDAIIz7c9FVitZaICLOGJSSSyiBGN6+Q28RKMtUuZFf24uYpt/L9vO9+0xY5bZHFz4OM1+sl7Nfj8cb2z2yrQg/Q5IlyxolWNhaFmPpakJREI8uWCcYeqePU42w4G6Occ1UVU59IRY3SbmdCURQc8QrOOg1mk8CXsplH749r8/HDBpsx2Zw01LloWteZp26MR4l3IpKqefE/cYw4IvYj1moVrAYjJWwmXxlMd3UAz/1vFgFU/H7/Pm9663S6ue1qO4qiEI6InSP6PVocNMrZRudIH+KUllP6zYqVtKoRnHDaQgxGBTXiY/JZJpISYidbH37m5b57wyTUDiRRcSCE4MfiKjwUsowfMQkLbpyk05mByigqEn/krFNbF5AX/+zn7ofrufy8eCaOs+Byq7z0VhOTrqjizWfSsFh2d4JzsnQ8/b8AdpuWVatW7fM+eKFQCJ9P5fWpGQzsa+L+J+p58O9JPP2chx9/VDG600AjCNqqOfZYC48+28BHr8QKFB996WHyGfbmwueekhK1TBhjoXBdsNV9AKoqOOOCesw1Pemudo916D1QOauRcccv5bsvEujexcC6TUGaXFGe+lca3bvEtluIRgVvf+Ri244IqirQaBRSU7Q4m1SuucTB9O88jB9tYMWKFQwePHif4vDT3Hk0OMPo9RpUJdru43aNSCaQgpNa9BotiamC6y51cOxRVlxulXc/cfH0S07efj4dq0XD9Zc5OPaccm643IHBoKDVKrz5bBpDxpfixY0+pQGN2wxNbf9NH26GDdE3x/n48VbGHmlmxIRCLFuPwqI1cfNtYR5/OMg61zI6iR6x2XeKDjWsxe/z71MMDjfffTUTlSiJpFJFCV3Ix77z99pIHetZRnfRFz0GAsKHm0aSSMeAkWrKyKbtK3S7aCBEy8GY9fxMFwqII2HnCU88R3B084msX3hZz3J6iJZbYlix73y9AMmktyh8Nj9GsWMVcbhxkkEuW1hLJBI5IDFKSknCv8nbYilVHZVUUkICyfRjBMWsQY+hReFzF71iIFvE4hRPIsuZgxETg6Nj0SuG5s5gJ5FHIQuoEqX0pD8GxURUxHZr9OHGIuxUsp0BjGx1/NAqWrqLfpRSTL4ymAqxnYDXx3uvfsD5F5+P3W7/ZbPaJYRAIKihnEGMaXW/VtHSUwxkFQtIE9l0piedlV5sFquppgwrdjrRAwNG1vMzOvR0Ib955ts2sYE4EnFSi47WFyopE1vw4m7x3RBCsIPNKCg4qSEiwjuPUwqCvc+QCLsjnHv6ZD6Z8fF+LvtUcNFANt0oZyuJpLb7yF0X9WgU9ShAmBBNop4ayhnAKFSiFLKIMEG60Qcdeny42309o2LCKMwtvk+KopBJLhERopoyutG77VYrCnaRwAaWkydi36M92XAcsA7uocTpdBLQuOmWGSsm+f0qTz7v5sNPglSV6hikOIiKKLWUk0LmzourRNC08R2G2NJcLVpsxLORlawWi1B3/uPFRRP1ZC7L4d0FDlSLC398CTa7IKUpk2UrNnLhJQJcyWxnEwF8e237rhOqIH6WM5tckUeGEts/uIc6gP8999J+FT+/+epbgtEgKiqbWIlu5/7Luwq4VZSQQS52xcF2sQkHyeQUFHHFRa2Xfl44KY7Pvqzmhx9U+jC0zb+XSCrb2IAJK3VU0VX05ulH/4vf7ye8XUGx1vHoQ1ZWrY6gC8Q358xfsmKnibpWt+sVA063d5/f/56WLl3KceOiKO0MVFx8ThwvvwQ2f1zsAo2EMGBCr1P2XmRUFCy0vwTXoBiJitgxTBUqrrCXZLOmzZmkK9cE+N+bTdQ3qJx0fjmnHmfjvw8l88wrjfz9hkSweLF64zD6rLz33nucd97+LfVUFIWKMg25bSwv33W/WdhYxzJy6YlzcRwPrHFyT0IpU642smhJELUutdWqDq2io0AMYTHf04V84knEj5eNrESLlgKOQK/o8QgXRaxmKbNIJSu2P3LCCl7+TzLHHrX7uBwfp+W8SRbee9WIMdB20aMTeZSxhV4MRIkYqCir2a9YHC5Wr15Nj9xaBvSJ5bdZ83w880oj/74nmZ7dY7ftKA1z18N1aDUKGk+sgKOKKJecdylla6uw1ieiRUcdlVRrtnPCyTD+LCcKCp076fnvy42EQoK7bkhA2Bu5YIrC5LMsaBSFjz4v48kXm6gsDzXnnV/SKjrsoXRWrfMzfLCZ++50MGGcn6uvWE5mXcuB9DAh7PYDO4M3Li6OiNL+pCNVqGh0u/swr738Gu+/+QFqQEElSmp2CnfdeycDBw1s9zUOFcuW/oSF3VtHBQlg/kX+C+DDgr3dgT4HsePhLlpFR6RBsHXrVtau+ZmPPvwfSQkB1Ci4fXaamtxoNO1f/NRoZJ/3vG3PF59+wT1/vw+rN55+HIPOHztOFJc2cvyyn/nwHTu52Tr+80yQqKqjL8NbDMrEiwT0e/Qh9BgoKVHb/XuV1VG0ass+h4qKgkKIAHoMVFNKJp2b799MIV3ohWOPOk4iqThEMqtZhB0HxgY738/8nuNPODADQfIyXweZ1NRUvH6VhgaVj75s++Rj+aoAg/saeeOdEC88aiejYjS2tcdQ+s0QLp4MN97pJMGh5cG7kvjPVCc1dbECVFuEEDQ4BTaHSs+eGlSzh26d2+4sz1/sp6nKymDGkBvtQ5qSQ6qrH0lbx3HJFT42b4kl2dLyMEFvbOo0xEbP3ZV26usUGhoa9jkWOZ26kJUR+6FmZmhopI4kWs6+a6B65/LS1syKFV3YSr7nKNZ93YMHH3ezZEWAuvoo994fILt2dPPJm6IoxEdTyHLE0W9IiLv/Febef1hJ6rudss5foVi8rQrRDc4o9zxaz2dvZHDp5HiyM/UU9DTy34dSufKCOG78Z22Lxy9c5mf4EUZ0+7mx/fPPP8n5Z8YxsG8sIS3+OcCrb/hZ/HFnsiuPJsXTmxRXH7LKj2bOhxmsWS1we1Rc7ijLVwU4ckj7xeYJYy2s3xwiHG79/fj8Gy9Fi9LIEXktkr1dcZBVO5Irr49VAu9+pJ5pr2Q0Fz4hVgC/+Jx4zjzZxozvY536pSsD9O5pICFeQ5NLpUdXLfX19fsch/r6OowmLS89mUKjqEcVbRdAG6ghniRsxLOJQpy5C1nyXSaXTo4nK0NHfp6BB+9K5sYrHNx0T+wzUhSFI4eYKVy/uxDs86kYjbDJPI8rLzYjHDXNnf1fciVt5KbrWs7cslg0/P0WK07LNkLGJs47044hwUU3ehMhwhoWExIBgpEozrrfvsnzoczjc6NFRzWlDKTl7zVBSaEvwyliNel0Ygvr0aIjTAizYiVKBK9onUNjM7o3YcSET8RylFs0YsBAvBIrehkwkKN0b/G9NyvWnYXEtUREuPm7kEwG5WzDSW2r/LSnJNJppB4LNhQ09Ovft93H7g9FC1tY1/zfVaKEMGF06MlnMAF8KCgk0vaV3GNtS6OReqxKHFZs9GJgrPC5B42ioQ/DCBFgDUsIitjF8DLIZQebCRHEiAUVlSZRj0c0tVgaZVPimoskGeTSSB3GunhmfDljv97vhOPHU6XdgY34dk/e45QENGiIJ4lVLCAgfIAgm270Vo7Arjiavyv9ObLFBVNcOMmgM3YSaKRlDo+ICLVUkEf/Ft8NRVHorPTEgp1kMqiiJPaeiaeeqnaXiNVRSRJphLYofDl9/+IQW5YZpIQiChjSPKN1TwHhY51Y1rxXbTGrKWI1YYJsYAVxJFDCZlaxABDkM4g4EjBhxoOr3b/tE27MtD1TNZMuzbOqVRGlQuygUCxklVjABvEzbtGIBg0JpDR/j1q8Ni6GDx++X7E4HNTV1ZGQEmX8WCNvvu9i/Gl1fPZMZ+K2D8UWjRV9vLippZKg8JNCVvP38JeEENRTg5V4CllIGtkUMIQBykgyycWCjcGMIzucT7KSQaq/JzmVxxB0GVmpm0WWZxB5TceQp/QnXxlEArFjcltcwhm7CJfSha5KAcMYTwO1VIsyAByk4Kpv/7vWlrk/zCWOBIpZgwU78SQRIdw8MF5LZfPMFRAELbVcc1X7/aAbp9jRKbpWM5F3URQFHXqSSSeVTKoppaaylifv/i8ej4eIo5KTJlro0llDxLiX3w1ujJjxCQ/FYg1rxGI2iVXUi2pscb9tr79gMIjN2v7JqM2qAVQqUuejDppL9vFLaer5I24XVNW03Z9RVUFFdWSvAyBBESCi81IoFlHIQurdQfT61gXVF15v5D9TG7l1SgKFs3P5+JUMjAaFOx+so3h7iHc+cuEK+KmnkiSRwZuvvL3fMaiqqkLAXpfiqkTpw1BylB4kKWk4vF2oK7Pw73vM/Piljc70avN5sdm/sS1sLIqNJCWNQcpo7Dio3ZlzbUocAxiJjXiSySCH7qQka1sUPnfZWhImTrRdpIVYgXzXcbIm2EDZ9tp2H3s4W7hgJqceG/v+hsOCR/7bwAf/S28ufALk5uh5/T9p/FwYQBexEBB+fEEvDQv9ZDXk4VCSsSsOuij5ZDrs1NarXH9ZAou/yWHayxnM+SyHz97I5JFnnDz4j0RumhJHarKO5CQtUy6L46cZGQT1TZhoexVfRERw+YJMuaOGo04v5ckXGsjPM5DW2UdQBFo81pVQy3mXnHtAY2Q2m+nUI7u5n/tLDboqTjgtVky6+bpb+eiJL8nY3ouc6nxyq/ugWR7PjZfcyryf5h/Qdv3ZQqEQX3zxCdddM4krLz+VF194vLkW4fP5eOH5x1GpRC1YRkX2LGrNm9CgIUzLiUEq6s6Lm7ZNURSUX4x8aSMG3nz9Obauf5Iv3wjzwYt6pk3V89FLPrrlenngqdaDYRDLZT+vFnTt2rXN+/fF9zN/4JG7H8fotZCn9G8xccyuOEivHMUV1zbx7sdewrVJJJPRovAJsZVbDewegIknia+/a7tmAPD0iy4MNS3bXE1JrD+t1BImRJBg82qxkAgSIdyi8LmLRtE0r0wxeWysXLbqt4ai9WsfsFeSDgiDwYAjWYu71sI/H6nn82/cLQ7oi5b7+fuDdaQnG7E3diUvOgSzYkVRFKyKnUznMGZ/nsC0zz0cMcDE8sIg/fsY+bidQuqX3/kIeLXcdK0Zly+ILxzA52u7I3XPAx66B4ah+UUHUafoSa4ezL0PeRBC8I+H6wkrfrRWH9FdBSqhEPRqiY9vfQGn9hx7/CTmL42dGD3+sI0QAQQt26ag2evotQEjUSIkhXPwbM6l3qly7yON2Op6tTh5FUJQkbKIp57RMO/LbG64IoE7r09k2cwcrrvKhsEoaHC2LLa9+aGL6y93EGdv3WGeMNbK1pIwEyaV8c0sL41NUT772sO6DSGcjRoGDtz3kbSiTUs5/8zdy5WCIcH65TYSg51bxkJRSPH1xFNnYfTx1Rw52ss3Xwtq69ufJVnbEOWYMWYuu7m6VYH8yf/6SAu0vWzOrFgpLTby1rQmDHpaLXPa5frLHNx+bwN9htTxyadhvD6VmXO8dOmkY9U6A126dGnzeW3RaqNceJad089rREHDepa36uwGhZ/tbCSbrvhwk2SI477bE9v8jMYeGZupu+sEYNfXSAjBv56sZ8qdNdx9cyI3Xh1HepqO/zxupyxl/s5CSkxURCk1rmHccQH65rdeIjJhnJmAvYIjhoHNqsViEySRTo7SjXQ6sZ6fiUYFCr//Sq+HosHDBqMSJZMubY626hUDCaRQzBq8NOHHQyU7AOjJADaygmpRhipiecMjXKxhMSlk7tybMHZQd1LbvLSjgu1kt7HcWQhBLRUE8bOaxaxhCavEAtbz886LKNQQpf3fmkoUBQ1uGtGgxefb+2ypvYlEItTV1dHY2Mi2zTtw4WSNWMIGsZLtbKL7zqvLKoqCETNhQkRpf6ZplGiLTt2eM1v3pFcM6DHSnT5spjC2/x89MWFhC2vx0MhallJPNRVsZyXzqBEVrV5HURTiSUIIlerK/Tu5u+Di8/EmN+x1RmVURIkSZQebMGJmLcuop5o4HM2PqaKUHLq33psPgVaJXXyihKLm7w5AHRWkkdPuMaczPWmiHufOomkdVYQIsp7lLfIGxDp9W1mPDQdJ/kzee+P9/YqDRqPBj48k0rErsWWZDWJ3JzUg/KxjGZ3pxRHKUfRThjNEOYo8BhDromvQoMVBMgmkEMDPNjZSSjHFrMVFAwHR9oz0Lawni7Y75TpFhwYN1ZRSyELEzqLDAGUknchjB5t3XkSsMz0ZSDFrm58bEWHcSiPdurU9Y/tw5nA4MJtg0c9+PvrCT2B9L+LD6VRTRgPVLBOzqaOCfoxgLUtRUKilArdobPE6Qgi2sYFk0tnKerrQi85Kz+YTozqqKGBIq0KgRtGQKjqRoXZtte/yrovBeUTLpRHenTPiOrN7SaiiKOQziBKKmo/fQgii0fZz5y/p9Xo60Z06KnGQTBUlLWanxNoba38CKQR1Lhzx7Z/uOOK0qEp4r8UzgSCVLFKUTHorR9CDvmijeiJE8IXCPPRkE48+6WF7ZEuLnNH8fCEoYwsRwmxhLSlkUsAQsuhKFSWEo6HftI9ev379+HFB+zOlv/3Ri2r08fVXJmZ/lcJ7ryWybE4q11xm49Z769r8m8+/3oS7EZr2kgPqbZt44F9GLOn1BAkgtFFKyiJs3rK7YLB6fZBFywNccX4c/3qygVMurOD0SyvZWBTilqsc7CiLoNMp/Pc5LafeXESw02rcnn2fILFL0YZiVKK4cLZ5vxCCAP7mmaxCCFYxnyhRgiKIF1fzyXhbzNiopqzF62XRlVKKqRNVeIUbRVHoQj6lFLOF9TQ4VS671snin/0tYpyeokVY2i5GQWw7Fj1G6pRyVKFSX992ceRwp1G07Fo8M+N7L6cdb2tx8V0hBI8/42Lw6DpETQblbGGVZj5hf4SESMv85RFNZHb3Mma4mQsnxbW4WFJaio7vPszmlXdaD2pkpuvo3lWLd4+BwogIU2vaTFnGj1R2+ZYLrvHw5P0pnDTeysdfeThhchk9egrcNDY/x6mrJTU/Yb/OC/fVvx67n+qMLa0KoI2aeqJdvVx+1WWsWrWKNXM3kObLbdEfMiomOtXlc/8//vWbctO6deu47PzLGX/ksYw/ciJXXzqFoqKi3/2e9kddXR0XX3gCkcbHeeWxSj55qZGhvT7m+ikn8OOP33P1laczsNtHrJ6dzbJZmaxcmMQND9ZSlbKUCBH8v+i3Be2V1CT+TJ1xS6vJMB7RRJggAeGjVBSzUsxjh6uYjWu/4pF/GDGZdsfWZtXw1rOJTP8u0Kq2APDmtBBHDD3ud2098NQjTxN10e72NwbFiL82nmmfeXCqzjZXD8UpiXhxN39/FEXBUt2Lsy6qx+9veZz76HMvn3wapmGPSQP1xm3kdAuxyToHvTCxgRU7V+39TKXYgZtG4ml7/1CIrUbz4CKsCZGQ5PgNUWibLH4ehHK6mPAJF+GwYP4SP8eeXc4Zl1Yw8ewyPv3Kw3svpvHxpyHSQ21/oVNcBTz9nJ/Gpijbt8Li+VquvzFEl77V/POBRvx+lUXL/JwwuZy7HqrDnuplxvceNq82467X8/oHrZN8MKhSXa5r80qHENtnceVKlUtvqmZgXyPFK7K45GID27O/oka3FbfSSFxCdL+uZHfSSafw1jQPHq/KxHEWrI4gVXt0QHaJtDMbD2LT1PU79/5L9HXD26jji6+D2KMtf2wuGhg3PsqxR7fuAE25yEFaii52xfo9zF/q57g2RnZ3OfNkG1ddEM9HX7qZcFYZLz2exuP3paDRGfd56T+AyWTBZNx9MK6qUDDXtX9ymOzvhr+4C1k1o0mrGsF/nmt/OdX7n7oJBgSpyRqOPaeMKbdXM3FSGYMn7KC02r9zX7zYDCKPaGqOdUREUE0evpnlpSCv7ZnCAIkJWnSqkdpyEyGnnRNOdfOvR718+IWHhcs89OjRo93n/lJ9XQkfTAthCjsYxGgs2FnCD+wQm6kSpWwWhaxnOb0YhA499VRjSQhw8rHt7606foyFxT8HEEKwcFmAfvkGnn+tCaNB4eNXMznrFDuTT7fz0yI/R40y8/67FmwjF1GaPpuytDmUZPzA0BOrePZxR5uv72yKEtS7+L+/21iw1Edjw+6ZEalkEcCHVuiwxv/2q5weyi6/4jIEsQNge+JJbC6DNVBLE/WUiCKMipn+HEmIAKtZxDIxmw0spysFO69KrNBAdWwGC+HmYlqYYJtL17ewjgA+hnEMg5TRDFBG0psjYqOWpNCVAirY1m47qykjiTTK2YYJy28a0fV6vdx1+92MP/JYzp14ASeNPZWKynJUougxIIiSR2yPol17nlqwESRA+V7aVkUpKcS2ylD2oVtgxIwfHwaMaBQtnemFFzfd6csAZSRdlQLylP4MYBS1lFMtyvAIV4sZEgIVDy4K+rQ946Y98fHxDBjcj3qq2y0yFLKQruQzmLH0VYYxRBnLQEZTxGpcInaC7MeDfY9i6C5mrLGZwIqRTvSgkIU4RS1CiOYLYe0tLiGChAmzSiygaOfemmasbGQVy8UcKsQOisVaVjKfXPJiy+sVPQF/oN3XbUun3BwUYrNLAfIZxA42UygWUi+q2MRK8ujf6mrYcUpC7Ar2pJKjdEOPgSbqGcxYBigj6akMYIAyki7ks5J5NIr65hOfsAixQazAg6vdAnlEhDFgYisb6EI+WUrX5n34rIqd3hyBBRsemrApcbEl+SJMUAT4mZ+w6eLYsmXLfsXicJCfn08oEqW8SsVhNmGLJLGaRcSRwDAmYMJCTwZgU+LoxwgCxI77a1lCoVhEudjGDrGZ5cxBi450OhHA2+LijkDzzPm21FNNptq672FQTPRlKOv5mZViPpvEKpaJ2WxjY/MFIPakUTSYsdJIHfVUI9i/4uffJp2Gy1yPVtGykRVEds4nWSeW4xdejJjxilg/No5EmtwqM75t//f15UwvUVVtc/Y0xAbNjJhbFAZSlEwUFDLIpbpa8NFTncksmUhOtBdrWUJI7C4CRkSYjazEh5cgfvowjHglCa2iw6bE0Vs5AteaIFNffHmfY7BLeno620s0LFjaukjp96vc81g9015LISerZR/jlikJ6HVw7NnlrFgd22Zr644wV95Sy3NPachsGoIRMyuZ16KorYooO8RmzNlVTBhrJisHJp0Nb7wUx23XOjj/mmqefSWWY5980UmPrjpe/8DNo/9MYvpbmXz1biYnTbTy5IuNdMvVc9nkOE6aYOOe2+NZMSedrl28rF27lv1RUrIDA2Y2sbLN84Fi1pKxc9BKFVHWsQwjFmzEYcSMAVO7hVMAN04iO7fJqRQ7WMaPrOAnrMThppEdbGKVmE8jdbhowEYcuXVj2PjpQK6+wMCJZ9URDMaOVQP7GsFR3+55SynF6HWCrdrVJEVy0OrlFiBtGXf0ibz8dqwgs3VHmD75Lc9DbryzkfeeTSKzdDydPEMpUI5gqHoMlkA820XLC+/6HDuwxke56sK2J+fYbRp6dY9t8fVLd91uZbtuPQCNukoaus3m1n/X8N2Xcbz9Ygp1zijvf+bmxisTmPlhNokOHUtW+qg3V1Jt3cGOtHV0OSGNV99+Zb/3ut0Xubm5vPXxG1hGRylJW0dlSjE7MtbS6YQknnzucVRV5eXnXyXB2fae4VpFh9ZpZMWKFfv1d2dMn8E1k6/HNVuQVdKLrJJ8ar8LcNlZVzJ71pwD8M72zT3/uIpnH/By7SUmHPFa9HqFE8eb+fJNA48+dAM3XebkbydY0GpjsdfpFC4+185dd2vQWn2sYRGrxSK22xbjGL2Ud1+P5/3PVK59oJLarj/SqKsEYlsIbGEdmXThZ35Ci47+jKSzJZM7r297K0GNRmHKxQ5GnlzF2x+5ePW9Jh75bz2Tp3j5cWkfrrvhH7/5fVdXVxNujO1nb6HtbaV8wkNJvYuynzsRh6PdCRL5DGItSykVxUREhPhgFhvmp9B7VBmTLq7j6pucDB5Tw0N3melePx4fHirYQkXqfPoev50XnnYgwgYKGMIw5RiGKkczmLEE8FHB9lbXX9hTbNKIgjepgdPPOv03x+OXZFY9CG3aVMsRg434PAoFeSaeuC+VcFig08Wq7n6/StRvanffCZ2ip6lBYdSxdaTVD2m+4IKoE8x4sZTnXlnNuHEann80lS6d9DQ2Rfn7A3Vo7G6seg2PPeGnX4GB0cN3n6g2uVWcDQp7uw6jyy248YoEBvSJnXQ/+s9k1m8OUpeygfAaga39GlmbNmzYQCSkMOmKSoYNMpLfW7D65w0kBlKar7qXTg5lbGkxs2CXBlGDlbjmOOkUPeGglnEj9WybEWhxQZRg0nauubL9Itl5p9t5+2M3/3i4jluuSiA5SYtWA6GwwGBo+4AVDAji7BpeeSqNiZPKyc8zYLVo6N1TS3l5OVlZWW0+75eOO/5cPvv6Ka691AFAl2wDTdvbD6YBE4GdRUuLYqd4VRzPv+zmmsttzQlYCMHjzzvpmqunqibKI3fHLtqUkqzlvjuSSE3WsnZjiGtvW8SOGkHffBOpKRpWFIbxVsUTIcjUZx3k9zBw5wPtj0xX10YIhUTzFd6EKnB6atletAJMrv3aA9bnj1JbZkIhtgStkTrM2HDjRI+BdDoRpyQQFiHWs4wcuhNhG8GQoL1rSwWDsc/v6ZcaOXqUGa1WYfp3Hr77cPdn07O7gXpnlA2bQwzsa+Srj407Z6rErop6wuSKdjstjz3jJC4O/vFwPb26GRg8WMPqFT/gqO5PnJqCVdhxUU92ipz52ZauXbsSJYKbRkpFMR6a0KBFoJJGDhnkEiSADh0GjOTQnXiS2M5GlokfSSAVDZqds8YFBoyx742wUkMZHlysYv7OQlwTyWQQJYpftNxD0yfcBPDRR2m5J5z+/9k7y/i4rqvr/88dZjGDJaMsM0OYqcEGHHSYoWmDTcNp0kCTNMzYMHPSJHZixzGzLVtgMdMwzz3vh5FHnmiU2m36Pk/7dOWnD7FmRveeOXeffdbZey2hZ7KMmxhNZW86aKZPdpEhkk9Qu2QrEkkNGxjBOOrYvMfVbYFAgFOOW4DYbqUkWpmYc/mMYgsrKWE021lHOtkE8NJANfmylK2spoRR+PHSKuspFMnV1m7Zh4teygba/uLVMMEh7S8QT/AC+NjMSixY427f0osXFzkUDqkIU4RChZw+YPKkSWhjSSlx0Yc0xDjwoAP3aBzWrFnDd18sxYCROjYzSk5Mev46aMZBxgDBPQijMDFBzmYLK5nCXgNx0o8Ve9Lriiinji1MlHPIEvlYpYNW6mmkmiABMskZVt7ATf9Aa5SGMEFmckDSgWFQ+tnAMooYhZZebKTjog+vdFE2ckTKzxwOzU1xwtqDEyHj+tcBfOgx0E4TIYIpNV4hrqfUOKBNtYMqxjNjCOGfK4qIygj1bEVFJSLjCaoZKzYc+KRnCLEK8evIoZAuWlO2MgkhGCkraaIaO9PRomMDPyIHqqaj0SjB4J4Rwf8X8M033+Du0XP1lSZee0VQwybGMRXLgIlNTEYTeZFO6CllLKUDeZFfetnKagopJ0YEFZW1fE9mCimMn9t+7zSWSwWDMJEjC7HiwIKNKtYOiZdJr8dEGw0E8aMIgV6/+wniEUcdwV233o0uYKSCaYlY7Zb9VLGGfErjxKuciRCCiXIeb3zwNZdfYCM/N3nb09Mb49mXvOix0MIODNKYNG990s0WVjKZoRrtORTipg8zVvJFXC8ujxIM0sRWVhOSARQUokTRokNBYSSVKfOFwthI3vrr21xw8fl7RIJ4vV762rSce76bE08KceHZFhx2Dd8s8fPIs07MJsHkytQHNs/8OZeRMxs45VQ/UX03tmgWxu4plBI3PM2WhWxhFVt1y1CkBiE1xKRKjlqCViu4+NpuXn8yj6KCwTlx+blpXH5jN5de38nyNQG8PgPvPJefuCchBPNmmvjrE3kcvqCNc6/o447fO5hcacBkUnj+wTSuu+duHnrkr7s9Bm63h+KBSsxVfEOhLMdBBkECtNNImCBFzGGrXEMAL2FC2EijgBHoMdBFG3VsJl3uN2TsQzKIDw9adNTLKoL40aJjKnsPdEsINEKDRzrZympmcWDisMeACatzGr2rWrn46mqefSSdZauCjBsf46sd3zFJzk+ss1JKmqjBa24hvyhCscVE1bpejph96G6Pw/8ljBkzhrUbJN8u8ZOTpaGheZC4aWqJ8O2XWgp945MCmiIURsuJbGAZEVk2KO2jjRAKyWE72ABKi7R0dseo/MlWMzdbQ2aZkR0dm8kubWP5J9kYDPE9Z1GBjumTjbz6jpu7Hurjlt9l8sffZ3HPI30YJldy1NGnMmnSpD3qiNxduN1uPvn4UzrbOhlXOZbnXn2WcDhMQ0MDzz93H67e1bz/xhpa21VWLg8wntSO5AB4tXR17b72rM/n4+6b/0R5z5QknsIq7Ji6K7nl+tuY/8O8PYr5/wjq6urIdHRQOXZo0ZbJJLBZwhx+QOrYeNoJNu5/IEyB/0CC0k+t+iO33Ghl5pT468eN1nPqry0ceMwmmjf66aaVIkbiw8NIKskTA2yJ0U956fDFLeUlgvwclWdedXHyMVZKi3Vs2hbG4+qjv7+frKyhOdTuIBQKoZHxfVEQ/xCZIlXGqGINk5k/IHPkooU60hj697TE9es7DNuwlu3A45X4W9MZ1XYIHW1RWomRjiXeLSKgSJaRu9cm7r8zjZp6wZkX9jEmvHeSvJRGaCijgq1yDX10US7Hp1z32mlCgxZXqA+73T7k9/8o/kt+/i+DlBK7TfD6k/nM2b+Xhx8NsOC45HJ+nU4Q+ZlqR4BeV4RS/zTSd9mECyHIpQQZkcyY0EBZiY5V64Ncf0cPC0+xc+u1mXh9Kg886uGsS7uxWgUOh8DlUvE4tYQjcVflVKRrWIYIhqO0tcWYMmHw308+xkZXd4zO1jAe/56VzT/24BPog2nsMzfMlm0R/vZWMZu3hdnnkO/IiBUlSrTbaUKVsYQZkipVumihnUYmMujc7sdDY2uQLl8Yo6UGq3/G4LhrYtitw1c82e0KxxxmoahAy9wjWtBrFTz+KC+95ebSs9NSvuer7/xccIYDRRGc9msbH3zu5bQT7By4V5gNGzbsNvl57HEncfABf+Cko61kZ2k5+QQj9y3vxBJLHQh6RTvC7MHvK8AsrOT1zeDZ+7fw1CsN/OpwEwJYsTbI0YdaGTtKYc50I398uI/jj7Jy0tE2tteGuf2BPrbVhglEVObN0/ObiyyJtu5vvvdz2fV97D27BL1eEAxJGpojCde4XXHXg32kdw9qjQghyCAHk2dvNoUX8+23X3Pkkb/arXGYPmNvlr29BQnUD1QVRQjTSDXtNGHAOODQ52EsU8gQOfT0RXnp9Sauujj1WL3/uRdNzMD2mig3XGPi26V+Jo030NYRIxhSKSnUodMJHr07hzMv6+Cko60sON6OySj4dqmf2+7vw9ns4A93urj998mne+9/6mPxD0E+fDUvafH1+lSOPGkd7g3TCMR86E0xtLr/O66KewqjyUhdYAvjmZ5wXozJWMLB200/GrTYSKOHdrazHoGCFQdt1GPCigUHYQIIRNwxnlpUVKayF17ceHDSQRM9sh2Ib0LGMiVxDe00UjyMeZIiFDJkDmtZQiY5tFJPm2wYIMgkbTQQIoCKpIxx9NGFRNLa2kpRUWq94lR45cVXiVXryI5lEyFMt2wnRhQ7aVQyiw0sAwbaUrARkSHaacSAiUJRjpSSWjazQS4ji3w0aOPVkwNtyUIIIjJMCD+1bGK8nDEkGWmhjkJGkEEO61mGiqSWTUC8lXW48bFKB76BSj8pJTvYSoggp5x2Ipo91ED+7WXXMFmdT4Qwm1nJahZTLEdhxISbflrZwQz2T/lendCjlXr80ksexWxnPZky2Y3dIuxkyXzW8B1j5GTsIp1SOYYWdtBLJ920MUKOG6KJqkqVFupQiREiwCTmDOmUMAozFXIaHTRjJ52OAS2k3swW7rzqkT0aB2IKo5nMSr4mShFjmYpBGInKCK3UJ6r2U0EIgSI1RGUElViCNPspdrb+mzATJoRKFB/uAYOkH6iUs3AMmIyoUqWNevrpwkraz5qlWIQtoXkWxE8uhfjw4qSXgPT9t+09BWKxGGkODWcvcPDyKz1E0SaIT4i3Ze88iNCgiR/8DORqZmHFII1kk083regxIFAIMZRkFiiEZShll48eIz7pTvq7u8KDk3xKMQgjZmnFK11YReqNvRcnfnxMYCbbtCv2aCzcbjdBd4ip7J307NpFOpPkXFazGDsZbGAZo+QErMJBTtt89v3Vj/z+t3ZOOTZ+EPzOx17uus+Du8vMeKZjwMQOtlIvqxJV3Dr0KCgp26IFSrxqlRg+6cGEGUVoSBfZ9MlOLNgppyJBhq2TS4YYfO2EIhREQIPT6SQ9PXVVdSosW7YMszON3NAkPn68kTc/3siMKXpmTTXywG1ZPP/68BqkOp0g3aGhpTHIhNCB8QOQXUK+EIIKOY2+0kWsXZKDqqp8syTIVb9ros8T5prfpCURnzvf8/Cd2UzYpwmLWXD1RekpN7U5WVpmTjGw6NUSztjoYuLcXl55KoPSYh2dndW7ff8APr8PiYE0sgmY2tHm1dLUCwG3jjFMYTOrWc9SJjCbFurIoyTpELCYkQgp2MAyxsopmIQlYapYxxbMWAkTwkkfOnRkU8BmVqBBh0QipYoWPaOYmNJtPi1SyLeLtjJxTjeiLwd8ORjpYi3fYZQWdOgJEUDRqNx9i52JE3XceEcvXtyccurJezQW/5cwb94xnH3pO0yZrODyxmWxFEXw/Kt+TN2pOyOFEOTLErpopZD4HFDcWUi1k9r6cJJ3wa7YvD3MMYcPXdMef8aPVslkxHQNd13rSBCfu+K0E2wcvqCNYFBlygQDHq+KJ9DE3nvv/U/c/fB44pEnePPFdzD1pqOL6PnSspg/ZdzHjbdfzwvP/pE/3xJMeEgAnHK2m6Yv3Ck7YQCkPUJx8c+VPiXjzlvvxNydkZIr0AgNlv40Pv/0c4457pg9vrc9waZNGzlgXhAYujcNBiX5uZphD5q0WoHVHucsjMLMWN/eXH719/zwN0OiStRoVHjkPgcnLWhiYt98dELPWvk9I9gbKSUdNNPS6+TwowUWi6RyguCPt9oYOUJPe2eUtz708MYHHkYUa3nh4bxEW/ypx8PmbW1ccdkpvPjyZ/8QSZyfn0/YECCfUhqoolxWokWXiE8dNGHGhpMe7DINq3DEDRNlG9ki3gW280Cmh3YKKMUQMhLu6MKntJMvywZyhKF5ggEzra2SE0/xoektwBjOpY7N6KSBMUxOktQZwRg265awLbaacWrynsMtnTRSTQGlWAIFvPbq65x7/jl7PBap8F/y838ZVq5cycypBqpqwpgDeeh7sjngV5v48z1xR643PvCycUuQXk+MXOlPuWlxy36CAZFEfO6KHFnMOx/UcMVF8YrP15/KY82GEN/9GCA3S6GmMcCrT+Ywd4YRIQTBoMpfnnHx0INhGgPbKaMi6fN2bmbLIpO5+tptTJqgSyRE2Zka+vpV0tMEff0KqqqiKLunttDS1IKjewKvvPk9yz4rQlEEq9eFKVPGoI85cNGHDy9aNHSIBjpoRCsUUAQZsUImMRcVlU0sQ9jdxKIK0YiGynIb4KRrVQPpwdL4RtCZxXuftDB3lgGrRTB+jD7pIfx2SYDTf20jI12DPpBBUc9exGSMRx9dxKH7DV0wH3nWyd6zTQm397ISHWs3xlsm+vpjFOYM3zr5U4RCIUxGwXFnt3PKMVYOO9CCP2MHLV3xAGInPdGCGJJBbOUdPPWInev+8CP9VWNID5aS45lAh8+Mz1fHWSfbufWaTLRawdOvxNuZflgV4ObfZrDoBz9/frKfu3+fxYRx8aBWXRfmhrviBPmvDrFy4D5mLj3XwbufellwnI17b85i4eUdXHCmg7kzTIwo1hIISB56uo/334+SpypECCeRBSZhwRizsXr1yt0nP6dPJ0yYCJGEs+s6ljCdfREIokRQUNjI8sTpVUakmKeeqeHwg8OMLtfx1WI/H38aQaOBmBKmYZsebW8RHtHK72/24Q/HyHTo+Nv7ERQ0RPQ9HHO0jttvdPDRywW8/bGHOUc0UVaso6k1yuSxFmJrKvns5W4++aKZY440YLMJPvk8RHOT5J67MoecOlotCh++lsWsA1YTbouiCeoIhXd/PvxfQywYYzLzh5walsjRrOQbyqgYPGUFRg2QfAoKWeTTTw9jmIRDxKUugjJALZtw00cVa8mmgCzysGCjhk1IJCoq9bKKEkajEVpCBDEOY/ACYMFBH51YcQzohxYhkbjoIUIEDVoM6GihjgB+KpjGi8+8xE23/X63x+GDtz4kIzKCHWzFg5McijBhpotWnMTNRmJE6ZTN5IpixjGVtXzP1AFHdCEEo5lIRIbppo1GtmPFQTkVxIjSJVtpohoTFuxksJ6llMpx2EkjgI8WdqCgMIbJCCGwy3Qs2IgRo5u2gdPh1DBhoZ9ummUd7TQQIkQ2BXS37JmeWW1tLbg06IUBPQbK5Fjq2R53MseHGTtGLEOIyV1hxEwrOxgtJmGT6dSxmXJZmUjUYzJGP90DrTsN7JBbUQZIjjyKcNPPen5gtJyIY6BCyitd1LGFGFFKGUs3rcO2DttFBrVyCw4y6aKF/PRCTjrvBCoqKlK+PhWklOjQJwz/RotB8yyt0FEiR9NJC1LKlMm9KlUkKlHiLerDIe6SbGGKmI+UknYaaaeRKexFhBA1bMYnnWjRJ6QjssgnTBD1Z/Rvd2qB+6UXPQY6aR0w5cqmneY9koX5v4L58+fz8nP3YzQIsnJjRNsHCbKwDBImyA62DlR+xw8Fc2QRRaI8btBGFK3QDejhRjFiin9PMpak417ESOrYwjg5NWnuSCmJEaWGTUyW84bMK690ISBRyVbESGrYwBS515DXdss2LNgBQUjnwWIf3rAnFf54+90UhUelnNtaoSNT5uLDSwa5bGI5QsafX1tzDrdcH+KWe+LySTpXHv2BGDqUBEk7limoUiVCeGCzqGG7XE8A3xBCv5Mm+ulFj54asZ6wDJMp88ilmCABKsXMPbqvcCy0xxpvoVAIooIIYfxqgI5mHct9CrnpYDtEYUfj8C2FTlcMf0BgNeoxhlM/cxqhJewx4POrWMwKB+9r5oM3tRx1ehu/OiT1AYdGIzhgLyNrNoYSnWCpMG+miR9fNZHXN5Zt39Zw533t3Hydg3BweE3MlIjF9W0zyMERyefIw7rZvCXG99/HqGItFqyUUzFw6BZgXIqDuiJRjiIVNrEcvTSioqISQ0ETj/MIumnHRS96jExiXmITH5WReKXvLgdOPukZWO+9xIgR6YcR/XvHnw8BhZQTliHWi+/IKvShSC26/kIeeKSJzStyaOuKkkkemzdu+ZdoQf4noKSsBF3UwsSx0NQRZOEVHTz+p1w6OlT00jRsGXtctmcw98gIF1FTvYX7H+/nyfuGVsM3t0aoqQtTVpKc43zypZ/1yw3o0wShYC8zp6Se60IIZk8zsrU6zLRJRgSg1f1rqh7feetd3n3iY0pcAxXmAvBD1Bflhstu5K67JFMnJnds3Hy9jeOXb8XmGlrdHpFhlCyVysrKpH8PhUL4fD4cDkfSAbbL5eKT9z5jDMPPWX3AzPaq7XDcP3evfw9GowlnV+rDdaNR0O8cft2RUuLzgp24zFuffRuRUJBjz2ojFJHMmGTkmkvTmTbJiNXuQ9evR0qJMuDfUMNGdOiZJvdF49KCC1pa3RyxfiWHHilp74xx1sk2nrg3lzUbgxx1ehvXX5HBQfvEOZ0J4wwcf5iXL774hKOP3vN2b51Ox/6H7su7L3xESPqoYQNhGUbKePeOh37yKEWi0sB2ojLCGCazgyqaZS3ZFOCiL34P7DO41roKiMk0XKKHdLJT/m2P0oOnKZ0xsYH1T0ARo+iVHWxlNROZnXitCSsmk+DMM328+97XaPvziAUN9MluVCTT2RejMKFGYnzw1of/JT//U+FyucjP0RAOS2RMiyOaR+8WhXOvXE5BgYbfXJjGgXubKSv18thffmRiZJ+kNqSwDNFoXUWaNMEwfhqKUIiFNLz6joeKMXrOuLSTIw40k5mh4dm/utHpoKRQm5jsRqPCtZen0+/q4fGna3FH+imjAhMWfLhpooY0ssgS+Wi7NDzwyFYevDuemH/9vZ8jDrSg0UQwRiy0trbu9gmSyWxEg5E0mw6HPR5QmppUdBE7djJooQ6rsDNGTkSLjqiM0GuqwzG2Ga+/ia7tZrwFm1l4rI1fHZ5Gv1PlsacC7Nhios3pxGzeRr2umgxtBl0BJ3feKSi2piG1YaS9m5uvt3LC0WZq68PU1McXrfOv7MXaPRFEnIDJaZvH0cevZOY8FyccbcLlVnn/My+Txhu45XeDOoWbqwYXztfe9fLex3N3e05UV1cjJXz8cj5nXtHO7fd6UP1mzCjo0NNBE3VyC3naPGJ59bzzQjoVY/R885GRA4+uxr82E7Owoo/Z+OLbQIL4BNhvnolb7u1l3Cg9kQjc+ec+Pn6lIEHaAowZqef1J/M56vRW9p9vxmpRWHiKnYVXdHDc4RaeeNGJwSBYvibIR1/62FwVor8XvC49mbFCXPTRRA1GaY6bBAycPKVrMmhp2bHb49DU1IQPNw4yiRHFiwuTMCWMWnYaHmTJfDppJp+4eLext4zDT9lM0KMnI1KEPVCMRNImdtAjOzHSiUNm0R1uJ51MxrkGzR6klHz5QgPbqnfwzsuZlBbpOe5wG7dfl8nn3/h460MvYUs32d5xqJ7RfPqXXiQqNtIxFf3AcUemJkDSHBomTpbozFHcLVa6OsK7PQ7/l9DR0YEBE2ZhRZUq3bTRRQsxYugxYiM9ifiEeKI5Sk5gPUuZxFzaaMBFf0JU2yhMlMsK1rOMGFE6aMaPlzLGkSdKWC+XYsSMCTMr+RajNBEiiBfXsHqPPlxEB/RyihhJCzsoo4J6tlJGBV20MYpK6tlGlAgOMmhqbN6jsYhGYrRQG9cSEoNJahb5BKWfTaxgDJNop4lO2RpvZcYypJ1ZJ/TkyiKiRGmjns2sRBInBSWSEYwjQ+TglN300EYb9egxUER5Uht1DoW005jQCXLTP6w2q5t+Msmllk3oMTKR2fFqmvCezfu2tjaMkcFnKptCGqimSJQTk1FixGijnuAwB4MAQXz48NApW4gSpoMWumnDJuNrVpggJiyYsOCij/FMxybSkFKynfX48QKDBLuQChq0BPFTxEjyKB7iEv9TKCj00M6EaeO59a5bmDRp0h6NgxAClSjtNDKBoa3FQgiyZNwMJy+FWE0bDWRRgB4jAYbXhI7KQeJECEEBI4jIMD20k0MhJszEiAx8lp5u2nDTi4pKlCgxGUvpoN05UPlaxRrGM4NtrKOUMXTRikp0WNL2/zJyc3NxuSQffunF61YIDzjRxmSMzaykkplJVZYlcgw1bKRV1tNPN8WMSpDNfXQxnhm46WMraxgvZyTI/0yRS7/sYg2LGSHHYcWBHy8t1GHChps+trCKcjk+EZc7aaaR7UzepXUyShgfHtbwHeVyPGlkESZIM7X48ZFPCSECeLO2MWnC9D0aiyXfLqWMicP+Pp1s/PhopY4iRlLESLppZRvrMQZNFHRUosdAN21ECGPAlDTnFKEkxfrYgO7YrnDJPgL4KFJK8dtaOfTQMLGIwg8/trK5o5UKht6TGRtu2Z9SLzcsQ3gjHszDafQMg6lTp+K199HaX08pYxihHgY98MOL3Xzw4SbGToSlK/zsNXvo5973WD+xfgcG09+Jw0KyiwcMqgomo+DnivYddg0lRVqaW6OMG52a6KmpjSUOXzL9o3jznQYuPjeKy7NnXWKONDv+xgjdtKFEFZ56AgoZjYNeChhBPdtoYQdZ5BPAN2xsKRAjaJTVZJM/YMpWkpAzAMiUuWxlDaNJllrRCh0T5RzWsYRcWUQPHXTQRBkV2EX6QDdaK5tZQaWcmVib9MLAODmT8bPX89RD6bz3aS+/vzPCoqV+LHoDXQR47aXXOeOs0/doPP6v4P23PqCgJMqdN8VJmE+/9nHiee20tamoojehh/1T9NFFNx1YZRragQ4YV7eBb7/zc/Ut3dx0VQYZ6RqklCxZEeDCq/uQ/Znsf2Q3p51iQNHAq2/6aaszkd07HUrchMPdSKljuGUrFJbodIKaHWEiUcERh530i4+HlJKnH32afNfoIXPcjwfh0/PHe/rp65Wcd4YlYQQ7fqyB4xcEeP2ZtZRFJyQOj73SRXduA4/95ZHE59XW1nLJuZfRUNOEVtUS1UbY7+B9uO6mazGZTPz15dcwhWwDkkKpxz+sCZJfmFpj9JfE3nvvzWUX67hk4dDfCSEQApavCTBn+tCDn8++9qP05xKVUVpzvufePxn51aFxE1EpJYuXBTj5gnbeeCqPndLzOzWFXfQikZSJ5ANtq7Dj9xZhMrTy9rODxWlTJhg49TgbJ1/YQUmhljEj4+N/2vE6LrjhzX+I/PT7/fy4dDkl6uhBGS4BdXIzKpKZHLCLdFYpXuliIz+iasIUxcagRY8fLzPZf8hcyqOE1XJRXL7pJzI4qozRLGqZHj1gyOFDpsijR3YkrYF+vODO4IPXJFFtmBhBjNLOWKYm5fCK0BCN/HzH857gv+Tn/zJMmDCBxx4KctNvMolYO8Fbgctcz8lHWbj9ukwaW+Jf/h+uzmDv2QFOOftrcnU5RF02fNKDW9PNn281c8vtQ4WZd0JKiaKP8dZHPqZNNPDFGwWJyX36r+3UNYRZeEUnH7xUgNUySIJde1k63yz146kx0uGPE1Fx4fxisgeckh0ym+Ur49fY2R1l8Q8BMjMUfP16JHK3qz4B5u07l/fWfEruLk9QxTgNH5r6aQ24SCOLIkYmHjCt0JEbGEdPlZ6DFzbybnAjyz4qIi9ncJofcZCFZ17y8NA9mXidesYwhjWR76hgBhlqDjtN+9RelZuuX8GXi7qpbwnx1P253PnnPpb/zUr+LpoYRmGmuHM/tr7XzdKVy7j12gyeezCX9LTBrDAQiBOiX7xRyC339uJ2mveosmXt2lV4PConnNdOps1IkVpEtjoucd/ZFOCXXhpsS1n5SRb5ufFgpNEI7rndxoVn1CD6x1KrWcsIE+x3XAt33pDJEQdaGDlCR3tnFAl8/JWXE46yJhGfO6HXC848yc6bH3o491QHVotCOCI5/dIOzl7g4N6bB0+A7v+Lm8fuMzM7Ni0paPbKDjazkklybnwBMXkpKEitnZcKTz75JCZs9NODDj099q3YY5YhJH8BI9jIMvTSiBEz9so6hMeEpXVevHpw4JLsTMdFb9yZky60aKlkZlKrhhCCzGAZNWv6+e7HAPf8pZ9n/xxfSA7d38wTLzkJZzYR8ZWjE/oktzy9XibaI1JhRLGO+bNM/OUZJ6G2/7a9p0J3dzdmaRtocV5BJnkJQ6s+umhke1Kbxk7s1CvrpZNCylnL9/ikmyA+IoQRCPQYsJNOBjlECLOJ5ZikhVxKqGETlczEgp1JYg6Nspp6qsiQOUMSgaiMJIwy/HjQoEMg2MJKsikkRIAIIZqpI0KYTPLopp3J5fP3aCwMJh1tNDONoa1SRmGmWI4kMKBL2is72cAPA8YfydqMURlhI8spoJRZHIgiFCIyzA624sfDDrbSJGsGdIKsjGdGyvalCGHMWBnFRAJ4qWFT4tneFV7pQiLRoiOTXCaJ+MFPt76Vww/es7anwsJCYuYwOwts+ukhhJ8f5ZfoMKDHiBcXO9jKeGYMeb9felFRyaOYfrrJp4QSxrCFVYNGUQPtvj2yg27aaKYWt+wnTnFqyacUicSHhxB+VCRatNhJp1CUIaUkTGhYAi8mo0SJcPBRB/DIU3/Zo/vfFUIrUKOxYTUYSxkbb4mXYfIZgUZoiMkoLdTTTgMzOWBAksBOn+wkQ6SoeKGWfEqT/q2QMraweuAwwMQoMahzk0MhPulmPT8QJcpGljFJzksiQF2yj3q2kUEWlQwQATLe/t43YH7zX+JzKHJzc7Gas7n7oR50EStu+hKxJ5fiIe3lQghGy0ks52/EF70m3PRjwUYQHzr0ZIn8hPO1Taahx4Cbfry4mMBseumghw4MGBnDZHqUVrwGL4FAjB1sHSDHJZnkMYIKNrOCEjmaHjoGdIQriGTX49SspSsMkQgoCLSeTHaIzWQWBFCllkx7aapbHhaqVAkSSDJQ2xU+PAR1fTisCi7NFqSphowsKO1RMDnzyfKMiLvXU8ga+R0W7LjpS+k6q0qVfrrQYyBflsQPTmnEQz+TmIdeGpCuClZ8uZbLbwhy6w02Djy+DV3L0DW9hNFUsYaJck5SdboqY2xlFRbDnlc8FxQU4AwMXMsuUgXp5GDv35flS7/ljOperro4RHNblO11YaJRUFVJ9VYtacFyPJbtQ3SudyIqI9gyw0nSWy+96WbaJAMr14WYPS31geC3S/3cd0sWT77k5KE7h3ahRSKSDz6KkD9QPSSEQBdK4/zfdmEyp+5aGw4XXnYBV5z/GzLJJYdC+ugklyK6acOMDQ0aJBIHmUnO3D+FlBKVGG00okOfRHxCvFW0mNQVx0IIcmQRbTTQQweTmZdYNxWhkEcxdpnOdtYn6cfaRTqrV6totYKTjrEyulzHzff20O+CDHLZXrN9yN/6L+JwOfu5+tLBOT97qpFrdyi0NOlRaCCX0iGHb1EZoYcOrNgHDikFikalWCnF0Ozgk7/u4JPPW7FaBarQs/c+R5GeVo+m3kH/thbufnAHB+yr49wzzWzcpPL+p98zwjqHhvU+PvtactQhQ5+hWEyydmOQW3+XwWkXd1BdJ8jOKfrFD/k6OzuRHiWpkl+VKlWsQYuOEkaj7zDw2j3dPP1MNQ/db+GwA+Mx9I83p/Hpom42NS5DDccNKTNy07n34XuYODF+0FRXV8c5p5xPdusISkW8ElRKyZq/VnHq+tN48/03WLtyHUVyJDuoIlPmDbk/KSWdxqZ/ecs7gMViYebso7njwXe56SpT0rX8sDKARiu4/o4e7r0lm1lTB7V3/7bYz8VXukl3F9Fp28wf7zJy9GGD36sQgv3nm1EE/ObmHoR7MHeykUYj1Yl8cldIKQmnN3PXjUMrJk0mhTuuy+SxF5w8PBAvLWaFUOgf0z9/5slnUeosSf4DMRnDRT9TGdqNYRUO8igiFlMpEiNxy7j7e0qjJqEwWk5infIdY9Rp2IlLm3ikk2plLZlqQUr5D4B84pITduLkZxM1lDAaS5+NzaxkipiZsmI7IH2/KGH+H0t+bt26lY8++oj6+nr6+/v53e9+x6xZw4uvr1ixgq+++oqGhgai0ShFRUWceOKJTJkyJfGaxYsX8/jjjw9576uvvvqLCffm5+fT3KKydXsInSVEk6xBTe8kNzODyfO60fjjCa5q7ub8s018+X46t93fSW9fG2pNBqNcB/D8S9/jSFfpd3cPcfIE6FZaOO5oHe9/6ee+W7KHTO6RI/Scd7qDV99xc9FZaYl/T0/ToKoSt9KNpSTM8fsYmTnFyJIftrPo+w0YXCXkRctQNPDRl14eedbJs3/O5YRzOrB1TsfHRgoKCthdTJoyiWfFC6idMdyeGHabhmOPMHPbnY10BQxMHUagOSM4gnc/ruIP12YkEZ87cf5ZNp59qZtOpw4X/RRQNsSgRBEKRf2zeevtL6mYIDnr8g7qtitMcA8VRAfIENk091h4650Q+80zDrgISwABAABJREFUJcjP6rowl9/YxYQKHccubKN6uwpy98cAwNnfTCAAJxxp5fHHYhT5h7ojm4WVnMBoPv2qnfPOGNwMTxinx2duJaeigwdPsqCqJt77xMtDTzm5/o4ejEbBiBIdq9cHGT9Gz4F7D191MGWCgdfe9QBQsyNMV0+MYw61cuRBg4tCKKTy/MshRkeHBtdMkYdT9tJHF3aZjlc4OfzwX+/2ODTsaCBAgNFMpItWMor68TrDQ8hPBYU8SqlhE9bMANcfb+eFe7OS2qZ3wiEy0Uk9fjwUUT6siZi9fzRnnL+E157LSEg6RKOgUQS33Gjm/EsWUa5OJIt4cO6lg06Xjwt/F6O9K4YQcORBFk47wYZlgFyuqglzx3UZPP+am45hXPZ+Cfy7xkKA7Oxs/HjZznpGUoldDFYWZpJLusxmA8uwyfShFY4DrbiKUNBIDfmUoENPLZuJEmE8M5I2e/mU0iC30ch29OjZzjoyyEGVKr10kEsxVaxlpKxMtHb6pJsq1qLHwFQxSEoWUU6/7B5IguZRJirokm3UsYkMcui3drDwvLP2aCz2PnAvnFV/G1KBtBM5FLKJFRRRTqbIpVXuwEM/dWxh0oD2McRd68sYN2Rt8OFmDJPIJG/gBFulnUY2sYKJcvaQZ6OLFiYwO6Exmi3jOmhlsgKrcNAiG2hiOypR0smhizaKBjS2IjKML6uXE0/e/ecfYOTIkRiyNYR7QjRRgw83FhxUMiPhKK1KlRV8TZ3cQilj4kZrA/ptO0lRJz0YMCekEEzSTJRIUozIJJcmapjCfFqpRyLpppV0soeYYW1mVWJDGyfeC2ijIaEptisaxHYsWUbm7z+P+vp6ysqGvmZ3kJ2VTUdH57AbKI3QoJU6mqmjm3aEjL8mhyKKGMlGfqRQlpFLEdvZQKH0k08JitAQkWGaqSVEkBEkrzdxXe0YbvqZKoauwRZhp1CW46EfDy7WsQSTNA+Y08X1KGeyf4KoickYKirdtKOixtvgOzvJzR1Kxv4S+HeNh4qikF+QT11dL9FgBA06NrMSkAlt850IygBNVOMdIHo0aMinlAqmESJIEzXxalE5k2xRQJbMx4uLCGHyKGULq7DiSKr0jsgwan49uVotuY37pKzo9UsvNWwknWwyycU4toav38pMysNWbwjy64VtKB1WejojmE3sMQEwYuQI6lfXkZaCrJRS0ksHUyIH0dZfj8tST8wc4on786kca+Cx53r44z3foA2koceIEQsOMqhmI1PlXkmHCfFq73UUUIYRE1tYhURiwYEZ6wDZO4YskUe+axqPPP41555u4c4bMrj1mmpKA8nt1SZhYbScxFq+J01mYSMdHy66aWcUE4gYhyfmhsN3331HjixIqdGqEVoK1ZF0dzbz2jsBHr03g5lTjEgpWbTUz+9u9KHtsdDVG8XLhoE4P/i9Simp0a0mmxCXXNfFjVemU1Sgo60zypXnp3Hzvb28+1zBENPPtz704PWpjC7XEwhKnn7FxXmn2VEGykc9XpUF53Vjaq9I+u57nGF8SzMwF+9Z9evee++NBg1jmUIVayhnPCGCWLChRYcPD2WMw4IND85hY2YPHZix4sVDKUM1I0MEyWL4/N2MlQa2UcrYlLmkWVjRyxS6uXLwWqZONBAISPq7tIyniA5Ru0djsSf4d42FOyEUid0+OHa/ucFFb5OdCVQSIsgmfqRcVmIX6UgpcdPHNtYxlqmECOJJq6G4LMq5Cw3Y7R7eea+ZtSsVspsPppZN/Pn1e9hnn31oaWlhwfHHs9dsP889UpCYx6edACcfb+TIozYxLrIXN9z8PTOnGpKMk6SU3HRPL2NG6tnr6BZcHUZyu6dzywV3MemA8Tz46AO/GAGqqio/ZY7q2EwW+eSKQX15Q7SEtI5Crvrt9/ztUx3FhTrufdhNX62NyujkRH7raXNy/WU38sgLDzN58mRuuPpGclvLkyryhBBkRHPprGrmzdffIi0jjX66cJBOHVsolxWJmBKTMapZTzAWwO/3/6IGNsPh4kuuZcHJX/LdD00ceZAFs1lh8TI/ZpPCO8/mEwiqHH1GD2arg3SHysZNPRh1Gs4+w0pOTiNPv+Lk2CNSd6vuM9fEZTd043DGi7CklNiUNLrVtpQHSUH8TJqoTXRe/hSTKw3UNQx223yxKMj0Gfv8Q/f96QefkRsdnTQdXPSQOQyhCVAgy6liDRDXEN/ZVZkKaWQRkVGaqCZKBCFFvIVdtZE2TDs8gAYdKjFiMko929CgSejGG6WJfjmUt5JS0p3exPW/vWd3b//v4j+W/AyFQowYMYL999+fBx544O++vqqqikmTJrFgwQIsFguLFi3iT3/6E3/84x+TNicmk4mHH3446b2/ZEBvamrC22vk5HN7MLtLaGcHZXoDzz1gJ889eJKoSpXnHthCS1sfbZ0xHrojm0uv8qJz6+nuMnHIUSFeeG4jo+RE0slOlGp300a9ZjNp6WYO3tc8bGXa8UdYOfH89gT5qaqSW+52sX2LlnEVUb5+rxCNRnDp9V0oOrj/bgeRiJPnX/mB2voQV/1WcvONDiZVGijMNrKuaStaQ4xAILDbbT2TJk3C6rDg6o5y6e+cvPxkBgaDwr1/tLLwnACKTP1gKkJBKConHzO84cJxR+u5r0rSSXPK9qSdn5MZK6Z2cyeT5gQxGTVIt0xJPqhSxR+MseX7PI44woPB4SQqQpSVKVjMAotJwxEHGti23YVkz/StTCYHVouGkSP06N3DC+GnB0t57c16zjtjsMrr7Cs6efz+DA7ZbzAQn7PAwevvuflueYDm1ijvPFvA3kc38d6nXsaU6yCFsD9Ac2uU7Mx4K8jdf+mjtzfGuaclL16Lfgig7y8aNrgWUkYtm3FmbkHoAkycuPvtnmnpaUR7BFnk06Wr49hj9WzbKtn2aQeOaLyCVErJVlZjxsp09qHXspRNGyUmT/Gw+j/5lBLAm9LQYCcMmBg7Us/ec0zEYpKWtiiffeMlI03Dtbf3YTRrcXn7aKUeAItJw9iRBi5emMaUCQZCIZV3PvFy7FltvPp4Hus3h6gcq8dsjreG1dfs9jDsMf5dYyFAXl4ePlxoyUoiPndCEQqlcgyt7GAkyZpETnowYqZBbidMGCNmGqnGRlq8rT1FcjJCjBuQQjASJUofXTjpIZ0cisVI+mU31awnJmNIJEbMjGIiLdQN+ax0kU2/7KaPrnhFiiigT3bSQRMH7LPvHh0EAcydP5fPHv+W4cLHTvONxNhRQoQQHTRTLTdQRgUKGvx4hiQXO9hKOeOTXI4VocTJOylpoz5eZT+AelmFFUeSzmeBGIFdplPDJnzSTTrZCZd5Jz1ECBHAT7ehBV9mH489/8g/pO34p4fv4ayTFqJzWlCJMYk5SYSFIhTyZDFR4u3AyHgVg510JjIbvTDSILdTwqjEe0xYCRFI0vQTQmCWFsIEySafeqqoYDq1bCImY5iwECJAmBAFjEhsGACKGcUWVhGSAYooRy+MBKWfBrENt66Por6RvPC7t3gm60WyytJ54rnHyMhILRkwHCwOM7IjRi+dZA24z4dkgP4BLTMzFrToiBBJqkLaiVxZRAdNtAxUJLvpp5tWpJSECFLO+IS+t0v20k4jIYIYMBEhTD4lw15bASPYjhM9eiKEUYkRwM9EZmHYZeMU1wvfQiFl5FDIioEqxX+l2/u/azyMxWJ0tXeRZlPoDMQQKBRRznbWJ3TGIE5AVrGGUUykAC072MJE5iTWZDNWxjGVTtnCDrYwaqCFd6fZRViGCOCNV/3KUhQUnLo2/Nnb+f31Ju7+vTkl8Qlx4xgvTny4yc/V8uHrmUMOoGdMNvLgnZlcc6VA4yugK1TD9LmpzdKGw1XXXME5p5xHvaxKIppiMko1GzBhZQsryKGQQt9kXIFuDvpVGxecbeKdtyVFwQnYSCdIgBbqqGMLBZSymsXkyRLspCV+l0sJhZSxkWWMZ0ZShW1soGJTSEGmyEXjzuKpl11s3SLpoQ2HLMVBRlI+ZMKKBi1Z5LOFlWjRo0OHFQemkuF1pYfDow8+ji2UMWx+k042veYavvto0FBDCMEBe1v45mMjcw7/keyQhliHgdXiW/LlCGwynaDGQzh7B7+/0siFC4vZsCXEwis6ef6hXHKzNfgDkosXpnHU6a1cvDCNeTONdPfGeOF1N8vXBLj64jTOvKyDB27L4m/fBTj05FZGjtDR2RVja5VKWvs00mODlTwxGSMYiTI+Mo/1Ld/u0Ri8+OKL5FOaMO3bGaNCBOLSR9KMijpgdjOCWjYxSia3rodkkCaqmcgcWqlHm2J7vFPqy4JtyO8gLu/ix5vSMXknHGTgxT2geRt/3jKykhf1itEG1v6gQSDQDS+l/U/j3zUW7sTsefN4851v+PVRNkIhleUrogSJa3bbSGc0k2hhBztk3CjVjBWJSprIpNOxniuuElx54WAudMxhsHV7iGNPWYKrI0Z+fj6RSIQfly3GYHHS45accE47pxxn49dHWdFoBA886iEtTY8nfQlaVbLXka0cfoCVQw8y0toW46mXXfT0qOjd+WQGRlIuMvDjRatzUbX5E0759WLsaUWccuplHHjgIf/UeOTl5aGaIqgybkwck1G8uBkthu6zNEKDo2sCDzyyhasutfLk45KK6KykZ8Im0jB2mrnm8ut444PX6G7uozhFhwhAVqiAN195i7seuIPffXsjI/rH0S6bWM8PGKQJiSRMkChhyoMTeOqxp7nljpv/qfvdHQghMJsMvPt0AUtXBgiFJX++LZv83PjzbbMqnHJ8Gjllf+TRh29h/72MPHX/IEH45XfeBNmd6rPzci20hproiwiEXnDoEQeTscZEcEVq6SX5dxQ9dv7e51d5+FmFR544+x+6bxmVQ3I+FRXNz9B+ChrUgQ2GFTs72DLsa530kClzGSuStV1dspdOWskk9TzpoZ1+etjIjwQVP1PVfaiXVfTTg0CwjbU4ZCYljEkUsPRmNHP0mUcybdqe5Qk/h/9Y8nPq1Kl7JBK9cOHCpP8/9dRTWb16NWvWrEkK6kII0tLSfqGrHIpt27ZhFEZEVDAiMokueulpE0wMT0pKbhShkOudyCcffo8xWzJvpgmdNq7dpZV6Fpyg4f33vOzo34KCBkVqUImRRhZTo/vz6AOrOfHM4avNdLrkh/T8K/pZ8VEBZZl9vPa0Foddw0nnt3PZOWnsM3dwA3vq8Xbe+cjHrTcKHn3Sy8JTbfh9ApvWjDHXi9/v323yMzs7G5fPxcToXKq+6WDuQfVceamZcaO1aPRRGL6zH/j5agIhIEYYFc3PmmPo0KMaApx1soMnn/PQ7dxBbmTUkNe100gBZWjR0d3lZ2LXAfRmrePuZ1XaOqNce1s3Y0frue26dG6+e882dqtXbsFu0ce/j9jwIksChV0lMVatD5KdrUkiPndiwfF2XnnHQ1NrhPc+8WCzarjsbBt/fsrJycfaUo7dC2+4+d0laVx8bReVYw1srgqTnZl8PR6figwNb6ChQ49b9GA0h7hggYPvvlvMEUcc+fcHATjooIP4vmYNLVnLOOaIEAa9jscfcHBYwya6avtJ85bTRSs20igRo4G4NlVcaeHnVhxJOtn00TWkxTNxX6KPfSZpufvPbv76RhDht9Pj1OJTQ5hlNlHCGDEySkwgIH2Iccv46r3cxOGCwaBw2gl2pk008utz28lI1/D6E3HCoq9PRaP86zLcf9dYCDtNNmLDaklCfHPXRDJ7HJR+eumgkHIcZGDAxDbWESKACUvKqo6dyCYfKw5CBGglrpe3kxhPF9lDRL6llDSSujUt7rS4PZEIlDCaHto576Lzduv+d8XkyZNxG/pgGBPvXjpTjtMEZrOJFWxldULfbleoUsWPJ4n4/Ok9rOBrojKGF+eAnlH8WV7DYtJkFiOoQCu0KChECDGbg5LialRG2MRyemjnsLP253fX/PYfNrWprKwkv7AAxWmjg6aUbd+FlLGJlUxlryEJoF96CRFIqrzx4SaXop9+DGHCaNASJQIIzMLKROawWi6mn56BdvcM+uiiiPLE+4QQjBtwdV/LEuzpNkxmE7oePTODBw7G1x7w9rg47cQz+PjLD9Fqdz8li8kYGeTRyHYM0kAL9UQJk0U+EkkNm4gN/NdF6xDtT53QUyRH0kIdFUwnYxdCfJNckdDr2sY6FBSKGY0JC15cBPHjpJciOZI+Omkb0H7VoKWAUhxkIlEZx3Q2sozpHEg/XazjB4rlKGykEcRPGw2kk53Q7c2QuXSLtj0+GNgT/LvGQ4/HgxLT0tUXN0vx46GFHWSQg4veBOFSw8aEnMA2uY5yxqdcz3NFEa2yPkmXVUpJu2Mtj91q5frbtpJe1IDFpLDgUD2RsIGbbvOi9wxP7OiEHlWqGLGQU+ihMD/1fD76MAs3ZnRQ7JtLW7iByZOHtgj+HHp7+sgVxeiknnUsQS+NxBuWo9hIJ0I4yQk+WxYQ8Vfw2OPfM1HOjR98ibh7/Xhm0CiraaIGBQUFDV7ceHBSxEgKxAhaZB0FlA2RFtAIDePlDDbwIxZpp8ndwxN35WH1FTEKSRsN1FPFRDkbrdDRIzuoYSMWbLTTSBrZjGcGm1jONsNqXr7+xT0ah+rqaqo311CQosJ8J8KEmDldkyA+d0V6moazF9hZsiJA2qweLj3HwbpN7Sz9sZHN1QFuusLBab+OHwhNrjTw+J9yuPaOHqqqw1TVhPnwpQLmTjfyyttufv+1D4dN4ehDLfztOz8ffeEjL0fLGZd2IgTkZGnYvC1MU4OgvOfApMOinXrKJYxGoqJRVMLh8G4TZhs3bkxoh5qw4MGJXaQTkyohGWQsU9jKagoYQYEopVnWsp6l5MhC9BjpoxsXvVQyA70wkCGz6aCFjJ9s4PMoYTMryJYFQ56pmIzRpWkgPZaT0I1OhQihhJ6slJKetE3c/9vkPVFTSxQFHf36JnR7zofvNv5dY+FOnHzaSVx9xSes3RjkmRf99PdoKaEcHQZ6aMODk7FMTeroWCm/ISojWIp6uPLC7IR+46rVETIzBccfZeHshVqeuN/O9u3b+dPd1zBlXCOvP5HJhAo9Xp/kmVddLLyikyvOc1DdEOSD9xyMHRWPDR5vjAuv7uWKyyPYPWWEYhH0wk85ca8ID/2Ex6zir0+mMbEivs719fdz+4M3s61qLZdedv0/PB6KonDqwgW89ecPyPOW4cGVsjp+Jxwyi2XLI1RVO8l2T0m5TuiEHnp1LFmyBF1seHkujdAQCUWYPHkyGaNsdKxsJl+UkCeLiRBGImmmFj0GMsnlx++X/8P3uaew2hy4vR4O3jf1w9TUqsEdrSYSbuPJ+5KLd0IhiarKlASolBJVOvjmh78lvWf58uXcdM7tFLpHJ73eiJmNm6NEInH9159i7cYgI4q0vPWRnyde1nDVbx/Y40PxndCb9cRkNKn93EY67TQmFTLsil46EnsIjdBik+l0yOYhvgoxGaOGTUnGRTthJ4MdVKWUUQnLEK3soITR5FBEY/YmNnb+SDkVjGAcQgiiMkKj2E5b9lLGjYPmDj0LFlzEBRdc/g+Nw3DYfQHG/2NQVZVAIIDVmlw9GAwGueSSS7jooou45557qK+v/9nPiUQi+P3+xE8gMLhzjQvuJv+YTCaCMojWHT95kMTIDY0e9vNN3aOwGuO6jQF33G0srHMzudLImWfoQKhME/swmXlME/tQLsajF0ZKPbNZtHh4N9aV60JUDIiUV9WEWPS5gcLoWPTpXkaX61m1PkhpkTaJ+NyJXx9tobwygK/fyIq1AQJ9FnKjI+loB6PRmPK+U/1UV1ejiWkxCyuZ/lGYt+7Lvb/N5ZyTDfiCUdyyL+W1e6QTlwve+Xh4x8j3Pw6QTnZCgH449NFJLKDluj+4yM6BwtkNdJqqEkYQURmhQW6jh3byKSWfUqxmQXPRl+gK27nypi4eebafmVMMxKJw3BEWtHrfbo+BEIIdNTsI+7RMrNATcbQPe61ObRuHHDiYLD7ziotzF6QWnAa48EwHZ5/i4I0PPYwcoaW5PcYZJ9q48qZugsHBk+hIRPK7W7vZ0Rjh8RdcnHWynd9enE5RgZY1G5IZ6MnjDZDROfw1im6mT1PIztKSkabQ0dG62+MQCUcIGLq4+HLJvTdn8fX3fsxmhUWfZHPjA70EJyymTVedREJoXLmUlkn8jsZhr6mT1oHNpJuQHEpMSylp0Gzm3Y+93Hd/mO5mE129UbJjxcyUB6IIUPV+WqknLEO402v44622lFXVFWP0FOZpuf+WLMxmhebWCF2dUFRS9LP3/j+JXyoWwp7Hw6+++goFbcJUJxWiRFBRBxIRlQ4ZJ5wmModSMYZ0kU2+KGEy80gjmyB+xM8sfXFnb5UCMQIFhTYaf9bApp9uIoQJyqEOc1p0SdeuQ48GLc88/uwexQAhBKqq4gk46ZQtQ8dgoP1k1zbruPttLgZhRDtgklROBWGS5/jfc/xWhAaBQjM1mLEykwOYz2Fx8zJ0CBQ28eNAG8t2Kpk55EBJK3RUMB0TFhZ/9R1ms3mP73/Xn7A/jEQdVvNPL4yUMIo1fIdL9u4yN5qoYg3jdnEiDUo/USJDErV4LJDohJ4uWhLVld2yDTNW5oiDmM6+pJOFDzdtsgGIJ4bb5FrW8h0uejBgwu1009PVw8jQhKFaSzigWc+Xn3+5R2PQ3NhCBjlMYBZbWE0muUwUc8gXpRSIEUwX+zKCsQignirqZVWSgRHEK35VJNtYy1a5Brfsp192I1FZx5IBosbOWDEFi7ChCAW7SI9XkqKwjC+pYysW7ExgFmOYjJMeNrIcHx62sx4raUSJoEWHdkAPt5s2QgQYzwxKxeBBhAEjGr2CXq//XxkL4X8uN7RarQSifgpkOWVi3ACZLQeM1bbFdTClHy26RMVJEP8Qwm5XWISFNm0NHumkR9tEc94ifnO9ylmn2MkrELz9cgZ/+ygLjRC89pSNkp598UnPsJ/nlW6MmLDhIDt7+O9KoxGYDRqEENhJJxAI7NHcf/HplyhRR1MkRjKNfVAQlDGOKeyFm37GMHnIXNEJPWPl1JRV+iWMRjNQPdtJ80C1spo46Oqhg5wBXfsh9yK0GDHHzWzUuRT4J2IX6ThEBhViGmVUsIJvWCo/o5ZNGDETJoRADBjuNTGZuQTDQSorK/doHJ569GnMITvtDM1vpJR4pYt6tnLewuEPmmZPN2K3Kfz1yTzmzTJx6bkOnnowg4ULbPzpUSezDm1m7JwmRk7q4NRznKxeG+bcU23sP8/MVX/oRkq44vx0nv1zLhed5eCmu3sJBFRmTTNy5MFmpo+34ezSs6MhwjMP5PLJm9m4Ry2hy7GeTtlCI9tYy/ekk0W2KKBTNJFXpE+0pu/Oj9flo4c2IH4w0Eg1UkpGMp4trESDBisO2mV8nIrFKCYxFy16PDhx0sN09k0ciNnJwI8H/0/muk7oySKf9fxASA4+r37ppTF9KTpDlCzyaaMh5VjHu+/i8h4b5I+s0n6FKa+PEbu4iDtdMTZtiZBLEc2ynvMv/M1/fG64p7Fw54/D4UDnLWW/I3r45o1cpsv9yRelZIk8RomJVDCdKtYQlfEcLCD9hAmxkeUIIXnjAzdT9+rmN+dYeOuesTx6QzF77e+mox2kvZcH/nQDWzZs4q0XtZx+MkyZ1817H/u5+qJ05s40cPmN3Xz1VgFjRw3mOzarhteezmHm3BimmB29zY8oaCYs4zrgzvy1fPVBFhMrBonEjHQND95mYMf2D6itrf2ncqNzLziHiYeNZaN2CR76fjZ3lkhqdkRZtYJhzYkAhFOHz+cjrB2+cCciw1jtFoQQ3Hb3rXQZm1gnl1BPFY1sZwM/APGuECEEbrcHVVX/qXvd3Z8TTryAJ19OPQ4+v8rGKgPffvMeRx1sHkJyHri3iQ8+T20K+e3SIBMm742iKEl/b86cOVTsM5pOcyOqjMW1uWUrzdTiC4a55b54Tror/H6Vy2/sp7FzHHVdZ/H0c18xZ878f/iezzjnNLpNyXsFgzCiQUu/HLqfickYjdotSbIepYyhhTrWyO+ok1vwSjcdspk1LEZAyu45IQQVTGMdS2iSNURkmKiM0iGb2MRyJjAHDy4aDFvJzMqkgmlkifxELNMKHSOZgNFdxLmnOVj1RSYdDX/ljdef/7v3vCf4j638/GfxySefEAqFmDt30JW7oKCASy65hJKSEgKBAJ999hl/+MMfuO+++8jPTy3E+v777/POO+8k/r+srIw//elPZGen1kSYMGECYQJopBYECAQGzEgpcdFLlAgW7IlJp1NNjCwx8psbnJg7J9IlmskrjLF6Q5DJk7SY0r109w01BNEKHb098NnXXo44KHnhikQk19/RjSrhpPPbWb06SrZ/DggSpxUff+nj5GNSt34AXHSBkSuu9HPBFT4cXfMIEkCNaCktLcVg2D1zlwfvexhUkTBA0Ak9OaFReIJOJO1UsZaJck7SqZ5fetnGOirc+3D3fSs4ZD8zWT+pTnzlLS8tbSpjB3RhatjIZDlvyMPjlS4iOg/jI/PocbUxdlQb0agETQM/LGlEH7OiMQVwZMSYWa4nFF5KfVuAow818aeb89Hp4lIDS5YHuPX+XmZPNfHFIj9p6WnDzpdUMBrN0GLi/U/6mDJDpebLdtKiye+Pygi1civNLVrOv6qbFWuDBEIqGg047AqjyoaeoFvMCjotvPZEPrMObaK3L4bPL3G6Ykw+oImK0TrSHBraOqOcdoKd+29NnrM5mTquvb2Hb94tTIzdmJF60ou78XUnm6xAvMKsUbeZW4418s6nUd780MtBh8vdHov6xlpkVjsXnlWIwaAwa6qRp19x0t0peO2NMAZ/PtpoX5JmVbpnFH99rRVTXgceVzG2n7is9spOQMY1Uylkk24xZeGpCaFnv4zrTQaiEfK7JjOaOEkZk1FaqWc766iUs1kfXsoYKtnEctINQebOGF6vbt/5Jqp3REizKxx/TjttHZLTz56zR3Pi/yd+qVgIex4P773zXrRo6aSFMlmRcoFrowENGtayhNCAAOxYpiTp1cFOA5CJrODrhFt1KvTRlZDCSCebCGGc9OKVriFEgipVGqlmBGPZwioq5PSkeNRHV1I1ppMeFBS+/2bJHn/fV19xNXmylHqq6JfdFDACHXr66aadRkZSiX6gmqZPxg8gTMJCTEYTUh3N7CCAj1q5GQNGsilEjyHhHJ0KqlSRSCYwK6ldPoMc0mQWG/mRTPJopZ4A3mQts11gFGZUGaOjpeOfnutafZxwGG6TCfFkXo+BLlqpYytBfJixMoHZiaojt+xnCysZ9RPn6LAMsZVVjGIiPummizZGMJZNcgUKmgR5KoQgmwKQsJ31dNFCmBAjGMc4MdiiE1UjrA8vYz0/4CADBQ3ZFCTmSpovhw/f+YjzLzx/t8cgEgrjx4sNBw4yyBFD53OOKKRbtpFPKSECrOE7cmQhBkx00ISDTOZxKBHCNLKdLawCJGlkk04OPbQzl0OHfO7OZ2kra5jIbHroYAPLGMVERooJNMhtKGjQY6COLWxnPTYcie9sFBNSVhr30YVWaP/XxkL4n8sNd6KEga4GVLLIxyjMFMlyNvADGeRiTmrJlT9rquHIiHH0ae24nZ2MHqVwxslpOOzx9VOnhfWbg2RnWnj6+SBFrvn48RDUOvFFh67vUsoBvcMx9NJBVd0wJerECZ6QT7fzCqnfUc9RRx31s/e9K1x9LuwDGnZCCIzSQgyVMEGMmIZty99ZlfJTCCGwSgdB/AOxIJ5vh3ap4BtODxwgRoQMslPqiqeJTGzSQTYFCQOdnSRYKztw04sZK1mygFv/cBsvvvLCbo9D9bZqIoSxkkat3MxI4uRpn7EBf1YNc2YrTLdJHnnOy49rQtx+beYQfc7W9igrV6hMmdvDqFGCyy8xceef+7h4oYO1X5eg1Qo6u6PcfJeb5V+ko/ca+fMjO7jkQiPlJVr2+lUzpcU6IlGJ2SS48oI0Dt7XzJGndNJTbSfNV04mYeyz1nHvY304XSpTpyusWNNMb7QDozefScxFJ/T4pZdmfRWz8sr3SAs5JyeblazCL71YhA2HzGAb6yingjFMZjvriRGlj066ZBv5lKAZcPkOE2QKyaZsQggq5HTWsJgiWU4epQgEnTTTSn1CIzYiQ6hKBEUXwx4zovjT2cEWJBKbTCdnl31X3HhmLSEC9NHFWCZjiJrwbHNy3HFbOX1hkAvPtnD0gh66OzQYaCEakYwaNfp/bTz8n46F/f399AY60akWRlAxRPrBKMwUyjI6aEIvDTRSzVim4CCT8KYQ111aTUTVUcmE+PMdg0BHNp99/R1nnm5kwXFWwmELz74UYPHXEXIb9uH+2zfjdHmYM9PI+k3hJHPbXXHzdVYWrKxGtbj4080Obr+qDqM3n3321pCRPvQ9QgiuvgDe/PAl7n/guZ+977+HaKyVt9/W8uXXrTzzfBjpH3roCvEW5LzIKIL4CeBLSJ/sNG0E0GNA2FSmTp1K5bQfafvUOSS3Bui1tXHxuWfT3d0dr/7MzSCvcRTN1CU6ExQUNrMSrdQR7Qlz0TkX8+HnH6DRDN/R+Evg5JNP5bQPXua196tZcKwuMRa9fTHO/V2UG256lKuvWkiafWiMv+ycNE48vx1FSI4+zIqixPf1Xy7y8Zubnex3QJinnnyANasWIaVk5uwDuPCi3/HOh29x9VW/5Y1XnyQ/H845xYrdJnjrQ8HiH/wccWqQc091UFyoY81GePczPXff/wH77XfgL3LPV/7mShZ/8z3b/1ZDYawMjdCiSpUMJYs63SqK9SU4POVo0eHUdtCqr+L2G4385S9r0HfNw0lPwvDSgh0fbrayiggRprIX1WwgKiMpO6+0A0URYUJsYx07uysnMw+t0GGRk9mgWUKsKUqFSB3n84JjueiKRWxZZeTRPxo48swXuPCi32Cx/DKl8P8lP1Ng6dKlvP3221xzzTU4HIOb3TFjxjBmzGCVwtixY7nuuuv4/PPPOeecc1J+1nHHHZeU1O186Lq7u4lGh55EmM1xbZp+0QXE3f66DbX4cl0ccaieomKFbxdHqN6iJbtzJj5tD8vWePH0mNDIFoIaF77WCHc91EdulobMnCh9ynqkz0tGoByt0Ma1x7SbOWQfLS+84WHJ8iAXnuUgK0PD0pV+Hn7axVUXpvOrQyyEQpJDjutGdMRPjj39Grw+lUhUYjQOz7SbjAJ3OEh23Vwswk4j21EQ9PWlrtZMhe7OLhSUIS6c9VRRyXRMWOOtfTKCUTHiU73oMDKBWXFyuHEW+xy2itMXGDjiECNOd4w/P+Fi01oNo/sPRCvilSham4c6lpLnnoRVOFBljE5aaKOB3OgINvIjGkXw/RK451YHGacoHHNsEIfGylGnxbjlOkeCFPZ4Va68qYt3P/VyykD7+D5zzTx4u4YHn+rn0eeCqOoo2tuHr+D8KaIyQCik5fFH4NKrNHT1bKFzezuW/pFo0dErOmjX1VAaqWTx1zs46PAoH76aR1G+lnWbQ9z4x172n2/i4oVpSZ/7t+/8HH+klVhMYtQY+PYzPZmREoSQaHJaCPnDqDaVL98oHLJwhkIqPyyR6HtH86tT63nwrgxGl+uJRiWnnqLj2k1LKKeCjEhJ/DsUvbhyNvPorRaef8OJTidobI5gsRh2eyz6+/owW+Mt5AB/uDqDeYd24NxWTEk03trXLJckEiApJTr0pDXNpSt3OU7zcoz+HHIpQkXSRQsqKhXESQpddi8XnKjl4cdWoUGLkApadBgwMo6pSaZYGqGlhNE0ymo6aR5w9Q4yhb1olovo61eHkO470dIW5dO/+XjAL3E2OTAQ4r233uWuu+4a9t61Wu3fTQT/FfglYyHseTzs6OxCj540sqlhI6PlpKS56JJ9tLKDORyCIhTcsp/NrBzSrrYTilCwybS427TMGbJw98gODJgS5hEqKjr0FFDGdtaTK4vIpxQFDW7irtWFlJEl8rFKB9vZwGTiG4G4s3ZdwghHlSpN1KLHSCji59tvv6WiomLYsdoVsViM779Zyiim4sVFASPopIUIIdw4ySAHEPTJLlrYgUAwfoDAbaORHAqpkZvw4iKPErLII0yIGjZgxIwBEx6ZOqntpAUFTUrzPEUolMlxdNKKi54kzdGU44+GqAzvUfxLhf0P3Y/valcSjUWGdSmuYwsBvANO81pGM4koUbawkqiMJMi58rFlpGXqaajdRKxf4Im4iBIhj2KaqSWAlwyyqWUzk5ibkvSJEkWraBFmyPIWDCEitULHVDmfVSyilLGoxKinCiEVxjEVDVrc7v7dHhdVVVGJa1YD5JJakB/isgVu+hkhxpIji1jDYuxkMJFBx2k9BkYzCSQ4yCRHFBKWIWrYOCxxphdGkPFYmEsRmTKXDSxjipxPCaNZxw+AZArzkwjxqIywmZWUSZEwnIJ41WAAPzKo/uw4/E/FQvifzQ0BUEWijc3NYMdKtijALjNoZDvBXXQx0smmh/Y4Qf/Tj5IqIUM/t18/1AChvTOKVqNw2/39mE0Cgzsft7YTXeUm3r/FxmVX/0iwZTxp0XyiA2q+LdRhIw2biBNxmT1ZfPa1jyMOGvps/vHBfnTd5ahSxY2Tnq6ePcuJ1GhSS18eJTSwnZGM/1mTBiEEYpgQFSNGOrn00xXvkJJGdrCVNDLRY8AvvSnJTQAvbsoYP+zfLaAMP16iMko/XajEsJNBPqUD8gV1pJPN3z7/mtbWVhRl95ryjCYjgngrdZQwa/keq0lh/yNCPPNgdpKxxgefe1l4ZQd/fXzQgVlKyeNPByjtiMuUdDR4OHfr97z3SjaTxg8WKeRma3nqoQzOvqSXLe9PRDqjPPl8HZkZCvf8Id6F09gSZe50I+s2hXjqZRenn2zl0Yd8OPwZ1BtXgz/CMw8U09sX44yL+uhq1WIMO1BQ2MAyECqjxkWxO0Mcf+J5ezQfJk+dzN/eX0QVa8iTpRRRjpNetrKaMKG4qQaZZJBHmABhgqioeHEyg/2HIbYlNtLppg0XffjxYsRCBrlECDFRzN75MvxhL1XhNZQzmjSyUFGpZgONcjsOMokSxkkPOoyUUUGBGJH4K3bSsfXM48mHVvDMc70EnRZU6cJBJlbS+PbbbznssMOGvff/hNzwH4qFwLmnn88IdRwBfMOuUzkUsp5lAExn38R3rcfAODmDDpqpZysjmYAqVbrzf+Tr93MoLR7MDR9/wMiylQEuOH8VBV3zeeqZb8nPh2mThi/kGTtKj9/UwgO3ZnD4QWZusnYjvXZmzRye6JswTs8dj2z+p/Kjzs5OhNrIXrPN7DXbTHqah5ce3kSuJ1njNigDNFPLJObixUWzZS12m0JIDaHVq4wbFb+36hqVkDQzduxYbr/nNk6tPo1wXYgMNSdRCNIkamj3NnLDlb/HqDVjTTNjtBup020iFpFM22XcIZ5nN6nVNC7p5J677uGc84ffM/wS8Hg8zJi5H6++38d9jzYzbbIFj1cSjGYxb/4xXHL2lcSiQZYsj3LlBckFMmazwlvP5HPNbd3cfF8fI4p1BIMq82aaWP5ZPu9/tpiPvvTx/nN5CAHfLHmTU096m6OOvZz33nyBqy+x89tLB/Ofs052sHx1gHOv9vC3FQeSkWFl5KiJvPjKUej1+n86N94Vjz/zKFdediVffPgVOmlAopKZH2DLp3ms3+Lm2ReW4/NLTtxLzxffh3F5tLz4nJlLr15EW52Fqereie8tjUxsMo327OV0mxdhi8J253eM9u2dZLYnpaSOLejQJw7jfgqN0KCN6BF+7bBa1XphQITMLDi7n28/yebXR4R5+eUXOPbYE4a93z2Jhf8lP3+CZcuW8eSTT3L11VczadLPm7EoisLIkSPp6OgY9jU6nQ7dMIrVPy17hnhbuARsWSH63E1kyTQK9m3lnefyEonM5efH3baPPnEp7W2SiY37kYNCjXYNldNCfPBKfuL0XkrJOx97uf+xGiKiiR6XRGhUZleo6Ewa3no4j0U/+Dnj0g56+2LsM9fEi3/JTbjVmUwCrSGGW9uLKWbB2DOKP9xVx4H7G/lykZ8J41IH/7++7UPvycUuMnHJXkKEACXlPQ+HefvO5ZOP36Q2uIZJkf3QCT0hGUAgSB8goiYym4gM06E2ocdMuRhMQK0iDXPLgbz3YBuvPNdId6QHm03FYDLRnbsCnTQQ1LgZXRKlq91Hk7uW8EDbczb5TGE+GrREUElXs2GLwsWXb+S1l6xoTSFKKnq586bk6hWbVeGZB3I5/NRWjjvckiDqJlca6HOqNLdE0UQjuFyu3Xa662rtRqJjVM8E/vLAdvJHB7CPbqOloQNFEUSJkGlUcYfWcf2VaVxw1uCGctZUI28+ncf5v+3ih5UB5s+Kk9i19WG2Voe456ZMjj21l0jVBCbHCgcDUdcoepxNNOVt4S/POLn0nLTE/Ovrj3HyeZ34+qz4zQ3YfZJjF7ahUeIam16/yom/NjO1soXX36ojEoEZ07Rcc6WV0mIdJpPk93f3AIJx4ybt9pwYVzGBH7/fRjSq8sZ7Ph5+3E9jrYGpamXiui3YaDFsgswu0jMloaAk5LSQ1TkLPf3UswUDZrRoKWVsgshwKz2UVQQJBXRYMDCe6QOVamq8omYX4nNXFFHOJlZQQBkRQmiEBltPBY8+U8et1w9tI4nFJF9/5yfNZKCr1kapcxZ9fE/I59+jZ+P/B37pWAh7Hg8dGTb6fG5GUkkbDaxjCekye6DiMS6QbcKGiooqYzRSDcAGlqFKlSzyKGJkUuKlQ48AVrGIYjmSTPKIEhkwdAkwnpmJ6+mhHS1aiiinkDLW8j09tAMCCzbGMiVBvBmFGUUqBKQPD04a2U45ExJtJg1sx4QFK3aaqKW9vZ1x48b99JZTorW1Fat0ECGECQt2kY6d9MR1Oumhny4ECn486DEQJUqv7KSZuFusgpLksg3xjUGjrKab9rjmmZyJXQx+bg9tNFFDzs843NrJoIZNiAHFvKiMohVDUwtVxogQQm/S896773PUr44cdi78PZx/0Xl8/vEXFNaXs5XVlMvxpJGFEHHDi3qq8OJijhhqIJAhs+NtbyiECNBU3UKvxoXBoSO7MovW9TvIpogYMXx4mMF+dNNGNx20UEemzCOTXISIVwBUswE9BmaqB7DFu4riYfSUNEI7MHd1WEUWmeTSKVuoYSNZujwO3Xfv3Y4BqqqioKDHSNfPiMsDaNCiEhu4Bg2j5WR6aU+pdT2CcVSxhhwKUdD8bMsckGTepxU6CuQIOmimUJQhpYoVB7VsRkqJnXQKKccgjFTKmWxgGTPYLy5HQBPtNGLCTIgAoVDoX2KQ8c/gfzo3BPAHfKhSpYFtqKi46U9UdhqEkTFMZr1cSliG0AsDBZSxkR+xybQk8wUpJVvFKpRwkI6uWML8AeIHuMef3Y5r8whc2i5+f6eLWCgDb8FGVr2fjcmksORLA+dcVsWixZsxqjZiqiQswygoNMv4gYHfmctpC7vJyPBwzFEGrr3KhlYjuPtBN+++p1IUzaTBuA41FCIQDuzR+nfwkQfy7dM/JqpgLcKGVsY7BHx4hq129UtvSomPmIzix0seJXG3epmFBQcenDSxnULKqaeK8XLGkM/tk53ojVEI/ryueD9d9NJBFvlo0A5ITqiECKJFgwcnJiz09/fvts7bmeedwQ2rb0KLnsliHhEZoTf/W557OHdI++axh1tZsTbAslVB5s+KGzded6uTYGMhtoFYoENPcb4hifjcFbfdaOeoZTXkd84gltOByRHipTfdXHSWI0lPLxaT/O7WHozpEdwdfRgLujGZFPY/voXmFsmE0SYefdCGlDFe+Gsb9bUK4a5M3L4OTjrGjsft3KP5EAqHKKCMPIpYwde0UIsBEzbSKWLQnToo/azle2ZzMBqhQSM1NLI9YeyW+LYGNvAljEJBQwdN5FBEjAjtNKHDkNQJsqvOLoAGDRVMIyojbGBZwmQxRDClrrwQgrLoZNb1LwH8TGdfatiIDj3bt27/j88N/5FY2NraSn+zGwvpBBkqObQTO3OiicxJSXLnUsQ6GojJGE5NB6efqk8iPndi3iwTFZN7af+bF0NvKfVNzTQ0R4a8bidq6yNMnaLh6MMtOF0xgjKADtiydXjD2x2NUbJzCv6p77u5uZnxu0ja/+YSKx6Pk7feWoy+pxQRMdKndOCXPiqYTlDxEBqxjgevN1NbH8Ht0XLrNYMV4qGQyrV3+Hj+ub9w/gW/YfHyRfzhhptZ9NVi+rr7CfgDFMiyeIeIBHe4j9quzRR2Z9BHE3M4eEjMzBJ5eKUTJajljVfe4uzz/jFTn93BX199mr998QJnnhDj95cJNmw18MaHUc4+7/eMHz+JM45bSEnneNxKDq3tq1m2KsC8mckyIXqdYO2mMJ+8UkBxoTbpfhaeEtdMrm+KkO7QkJ+r8PS9gql73UplhTaJ+NyJOTNM/OqQAJnFlZxxxlmJf/+ln3NFUcjKyKaSWfjx0GrazMXnWjjtkk5OPtbG76+10N4V46U33ewzx4RWC2dd1oWnT884dXrS89JnriN3ej0v/TGLMSP1xGKST77y8dtbvsLUHDfW9uGhlR2kk/2zBxIAIqL52Y6zmIyhoKGn0UZVdZjiApXVte2/2Bj9l/zcBUuXLuWJJ57gyiuv3C1XKSkljY2NFBcPX3Wxp5BSkuFQePphO489Xc22HSGWPF2QdIILMLpczx9uNHH7NWbMQVv8fblhPnsjF5NpcMIKITjxaBubt4X4cXWQiVP0HH2oDVWF519zceZlnTxxbw5vPp3PXvs7WbTUz/VXJE+uqZN1fFBXTUZvEZmRYha910djUzfdniAnH2OlqCB5odhWE+br7/yUTg5TteNbfB4FI8a/WxX0U8ydNxd7epQZUxS2blqM6M3D41ZI+4nhyE6R/VQOi3HH9iJMfWl0G5dw3RVmPv7Kx6uPWXB7VOy2dI5Y0I7el814kdr1vYiR1LGZSmZiat+Lcy7+nqyCCNf/NjV5qdEIjj3Mymff+DnuiMFKgYJcDdWrMjBqrDQ3N1NZWZny/T9FXJ9Q0EYjEZfKiTMthKIqwWAAh01wzWVZ7D3byFFntHP+mUOlCIQQ3PLbDH53Ww8jR+h452MvH37h5cW/5LG1Okz9Zhv5saEtkxnhEoL+Fty+IIcvaKUgT0tza5Su3ij7zTVx5CFRIlEtjc1R6r9WsZgExxxmIyNdYcxIPUcfauWSc4fez8ypRiJROOYwKytWrNhtB7eFCxfy6ftvc8CvunHXFBHy5VGAMenkyJoe4rgzffz+qoyEwP+OxggLzllO81YBCNzmRopiY9CGtPilhy5LFW6lF1+9niU/BIkNjDfEKyqG0xWEOKGBjIuYx6vvICNWwBuv1TB/jp+D9xt8bzQqOf2iblz1OejdlRSKuMM0ujDK8PnQ/wj+N8RCgNPPPJ2H73oUIQSFlJEvS3HRS4woo5mEUZjYIlcTJkgVaymmnAnEHStVqdJJM5tYzkQ5G0VokFLSTzcCgQY9Xlw0UUsGOeRTimMXR/lGqgfcBqOJJEAn9UwR84e9XiMmtrAq3hJONtWsR4uONDJJIxMXvTgJA+oembooioLH6yEfI4GfJPpCCNKJGzFFZQQXvZQznjV8RyZ5mLCgQ082+UnE506UMJp2mhjHFOrYQlRGMA645aqolDIaH+5hr00lRnjA5KiHdhqoGtJGHidsthMiSKGnkqeve5mH732Ex577y27HwV3hcDh4/b2/ctn5l6OuVtlBFVHCCCnQosOMjVLGAnHCI04ax2PxZlYyhsnUsZnRTIqvGzGgD/y9XgxYGMFYTMKCU3azmsVkk88k5iCRdNFKEzVUypn4cKOgUCbim+eYjP2sgd5OF+KdyBVFdMgm+jPaOPPsM3b7/qWUKChkkEMTNXTSMqwpWC8dSaYHaWTSwLaUr925lgJohTbe/jZApP0UbtmXcCzeiQxyqGMrhZQRIYyddHKZhIJCH11sYSUj5DgyRA6KVFghv8GAEQMmQgTRoCWbAtasWZPUSvk/jf8t8RAFmmO1+PEyQcyiVdYPqYgfyQQ2spxKOQOTsDBezmAba9FL44DmsY8+uiiQZTh6KjjgsFVUTokye5qR7dUq3yxzo2sbhYIeGTGzYUMIo7aJ6083JnLLBx7xUrsim+mRSYnYqBI3QeilCz1GChjBOHUqslvy/QtdvPjyBjLTNDj6K3Cr29mmXUF2boi9S3S89vKrXHXVVbs9DNdcdw2vvzgdfdhI7oAUTfyZ3kIAH41sZwTJB0tSxrVtUxFdW1lNdk6MU87eQWmxg8++Xsey5RGy3Wk4Yy300IBJMbApuIxyOQGrcBCVEdo0dYiCBhxh6Ag1MorURFA7jZixMVoMxsUCSgc6FVYgBuKCVWfaIyO4o446imv011MejsdQFz2cdpJpWHficxY4WHhFB5MnGFm0KIKldwzZ/kEDTw/9iECEiXM6CYehqFDhkgtNHHu4BY1GUFKkQxjc6IQel0cQ1Uj2mmUYYiSi0QgeuC2L6Qc10WRbQolBwz03ZXHXQ71cdaGZQBAaWyIceZCFL9628fk3Xm6+p43OLkkwFOPrr97m9DN2XwJk9Yo1SGJx/VVpRgLpZFHMqIQMkk962MAP2MhgPUupkNMpoIzNrGCjXE4pozFiwYuTZmqxkkYLO4gSJkiAMGGMmLAqVhxqNtVsIFsWkkYmOvQpnZ21Qsc4Gde/G8kEXPQMSwgYhQmNjJsGVrGWqezFCr7G5tw9mbD/X/jfEgtbW1uJ9qvYyaCeqsR6/1P00oEJ87D7TyEEdpmOHw+xjHZOPmH45++M0wzc/H0nImSmqyvGN9+FcHti2G2D1ZyhkMq3SwM89HQ/5yyIr4/PveJD11tMA9t47wsfelOEWdNM/OoQS9Le/pHnJSctuOgfGY4EsrOzadxF6lEIwS3XO7j6MpWPv2yjrT3GE09EmdJ3ACoqHUXL+OHzLEJhyWvveXj3+fykOWowKDx0h5Wjz3qLX5+4kPHjx3PTrb9n/r7z+MPFt1EhZyUddjvIpFLOZJNcQQ5DuwZ3ooARVLMRRyB1Nf0vgS+//JgdVc/z+V8NieuYPwvOOUXlpAvv5F05iczOIjRCS5qaS0tDNpff0MWC462cdZKd9DQN3/3o58Y/9jF/loGSotQE/cH7mDjmlF5EyIwuaqMr1I2I6Tj7jOGf3QvPtHHI8X8iL6eAgw89+F9y/wCFxQUsE+tokw3kh8Yio+189loB73/u44PPfWSkKTx0Rzb5uVq+XOQHl5GYJ5YUzwLSh3XcDj56PTuxtmg0gmMOtzJlgoH9f7WV+k6Bg0zGMRWDMOGSffjkUHkciMeEEAF0xAvaDGLoMxc/cCpE6dGwcl0DHd0Gyip2r1hkd/AfS34Gg8Gkk6auri4aGhqwWq1kZWXx2muv0dfXx2WXXQbEA/pjjz3GwoULGTNmDE6nEwC9Xp9wJ3/77bcZPTquv7JTy6ShoYFzz03B8PyD2LhxIza7YPxYA/feoefhZ5yJ6sGf4sSjrdx9dz+0gRcX8+drk4jPnZBSsm5TiNuvy2TO9MFJdviBFhYv83PRNZ1Eglp8TiM4jRx4fCsVY3UcvI+ZqtowG7eGGFWhpXn7EjK6p5DrnkzHN0660jaw/3GtXHiWnZOPsRFT4eXX/bz2eoS8jvmkj17PyANVPv9Ig0/pw24eXlA5Faqqqjj2yHR6evy88KSDh59pY8v2CP6q0fATryY9xp89/QsKH2eeauLZV90cvK+JNz/0cNFZaQC0tMXI+pkAbBQmIjK+YdULA7I3h4zSFkqHCYR9/TG6emJsrQ5zwF6mRBXulm1hHM7p+HN698gJ0ZGdhtJqZCST8KouXv9wMWedbCUSldhsWt7+2Ms9f+lHlZJwWGIwDF1sigt1VNeFueGuHo482MJnrxWi0wkeecqLqady+NLz7nJ0opqv3iqkr1/lgBOa2XuOicwMLa+958Hnl5SV6jhwbzONLVFcHpUvF3k59/Th76+jK0osJsnJ0vDjprW7PQ4ulwu/X9C6IY9RjE+QU4nfyz5m7OvnjuuT3Q3LS3V8+V42Mw/ooLDtADoNaxizVy0RfyNtnRFijWZGefbG7LWSN1BFt4WVjJVTMGEhxPAi36pUCWu8uDReSsPx5EsIQVH3Xlx86RIyCnvZf56V7r4I3/8YwNNjpjw4BrOwIqWkxbKeNIuKy/evO9n/d42FEHc4jxJJEDCKUJLc1qWUBPEldDczxWAFnCIU8ilFSmihnhJG0UQNuRTjpg8vbkazFwF8bGMdvXQgpUqYEE3UEsCHDj0qUZyyl+iAY+VwZBDE43CYMF20DlTNCZSBqh4b6XjxMIKx+BQ3Y8emTtZToa2tDZ/qQYMGgRi2BbONBnIpwibSSJNZ2EnDhxsfbsYzI+VnCyHIkQW00cAk5rKJ5YxnJgoKrdQjASe9w1ZTtdOInXQ0QkOOLMRDP5vlSkYwjgghGthGjBggESgIICdQTKQ5l0sWXsbH33y421XwO9HQ0MCVF/+G7Rur0aInRAAtWsYxDbtIp1XWE8THOrkEIxYMGPFSQxA/I6mkn26KGDlEd9IsrEyUs9jMSirkNLx4mMbeSW31ZYwjWxZQxRq06JKI3gihYRM+iGu+9tFFk6wlizzyKCaTXI4+8+Ck1sG/B61WS4QIrdRTSBkueglK/5ANeFD6cdIzhPAJ4kspc7BT33UnShlDFWuZIGclaeKFZYhaNg+ZU1GiaNDglS5spCW1d2aSS5rMYj1Lsck0tOgIEaSc8dhIo5oNdNAc77aIDF9R88/i3zkeIiQt1DFhwGW1UJTRKutZxxLSZBZadHTRigYttWyOa3KhJUYMLXoUBO00MYqJ5BB3rLZ0Hkj7Fy5u+WIpAgUjaYRpxk46AgUDRqTWx+wZ8We0szvKu29DoTvZVEgRGsbIyaxiEZOZm9jQCCHIJBdbbF/W93+HRtdJKBTAoFW54bcODt/fzIyDW/doGIxGIw898RC/u/RaWoJ16KWR0EA7swkL/XTjkS5KGI0RE2766LZu47LzNTz21Gp6/UUDpjZeOkUTlZNjLPm0MLGxO+0EO00tERZc1MHNv8vgyec8rNviojRTT3fPcqp6JWoMFAHGFjsVchabWI6XobrQPbIDL24mijnEZIw+OhPa/XaRTq4sHoi9czCWxPaI/BRCsM8+e9H39YABpwhTXDx8y3xOlgarReGjTwNYe8ahIzOhqd8gt9FJK+at6ZQxHquwE2kPc+vmWh6tbOXzd7KIxiAWUYjJKEaTJBhUOevk1LFbUQTHHWHjpQeyiW3N4Iwzt2PJjdHVq3LkQRbCEck9j/TT1x/jzafzmDrJxyH7mbn65l5yc3t2ewwA3P2ehItxkACTmccmltNDBxqpIUgQG2lkkIsXF7kUUc82gvgJ4cdOBt20EyaEGQvp5ODFxUgqMQlLoruils1kWQ1kj9tOtElHwNdMs6+KfDV1tT/Eq5L10kgLO9D+zJZbSolKDCNm3PThw0MuRYQiw2vn/rP4d46FkUgEn+pBK3SEZJBO2ULugA7wTkRlhCZqGM0kWtgxrPO5SgyBgpTwM1328d9JiNm7ePfDCFk9Mzjs+E28/nwGpcU6XnjDxWvveTh4HzNnnGjnh1VBnnvNTW2VFrNdx0HTFC6/OIc0h4Zvl/o59ORWHrozm7Ej9TzyfIioZhYTJ04c/gJ2AyUlJbR1OejscmM0CqwWBY1GYLMqnHSMlcuu7yHsjHdL9eubuOxCMw67hkefc3L2AnvKHE8IwVknRvnkk3cRQnDDdefgdW1jrwM1VNcsxt1uI7t3auLg1yjMaKTmZ400dRiIEmEYeeZfBH995S988Kx+yD0ZjQr3/UHD0acvY4Q4KHGPRc5Z9PgbePyJ7Tz/ahtRVSUnt4QJk47i5GNWpPwb7Z1R/nBbgLzO+ZgH8r5GuRiDUHCkDV/5aDULTFELd9z0R/bZb5/d9kLZUxx/4vE8/tCT5LqLyVdH8PJr9VxxoY1Tjh0q3/TYi4KY0QAkGzy502p4/BZbykO10mIdM6Zr+PizeOdHNeux6Q1o7F3U9IaYrO49ZPybiOe/WRSwnmVMknMSObaUkl466KaNScyhW9eAosDni7T89cL9frFx+Y8lP+vq6rjtttsS///yyy8DsO+++3LppZfS399PT8/gAvv1118Ti8V47rnneO65QbHhna8H8Pl8PP300zidTsxmM2VlZdx2222MGjV4cvrPorOzk3BYUlUdJitTQ/YwuoEQNx/SDHyDYUKUlaZ+7cp1ISrGGJKIz53Yb56ZJ1508c3iILasMNaMKBPHG3B7VF54w81+84388HEx513dxREHS9asXsvWrfEN0pHztWi0Vp58SMcrT0URKGh7R1ESi58c1ddoeOJBK2uX+2jt0nHAEfvt0VhotVqsFh2ffBXE/qabqy5Ix2oWHPKrFnAmnwBkU8BGfiRflqYM3oHsGn5ziZV99tJRVx+mqSXK0We0cvC+ZvweBafsI3VjM/ilBwODYyecWZgNHWzYGqQwf5CACIcl193RQ2NLhP3nm8hMVzjz8k4qRus57XgbHS1aSrATy3RTWJjabCUVzrvwfF665XWQEDB3cM4pdj5b5OPTvxZSkBefAFJK3vrQy2mXdPDGU/lDKoWllJjNClqtYL+55oRGaXePiuZnwoAWLf39kidedPHhF14MBoWOzhiZ6Roy07V8+WZeQvBbVSUvvelmW22Ip192cvFZjpTfxX2P9yMEvP+pj/n7FQ35/XB4/fXX0WGgVI4DASYs9NKZqLgMZNfwh+tSk9hpDg3z5ur48N0f0HjCNLXF6O0L0NtqZmp4fuI6d1bRTZRz2MwKprI3WnTDkk192hauvNSA0x3j1de+RoTMGDGTQxFdfRHa+xR2bFIYwSTKycGPN151JQV+3Fx+roZX3o5hTfvXheJ/11gIMG7cOLToqGETlSnIuxZ2ECZMhL4kB+9dkUcxa/iOXtlBlAjFjKSNevIpYT0/UMxoprAXPbTRSDUBfJRRgZMessmnhk100owZG3r0rGMpE+XsIfMhJAOECGLGzCTmoggNMRmjiRpCBBjFBHrpoIsWpEYlFovtttD7l59+RbZaQA2bGEklVaxhjJycIK+klLTTFG9dZxYQJ5u2s36AwI0lTI9SQUEhRDDxmp1EV54sZgPLyKeEajYwRiYTHh7ppIkaxu5iADSKiXikk2o2AJIJzE6QxTEZo4Ft1MktjBSVWLuzee2V17jo0t2vdqitrWXB0acxwlXJ7IHEVUpJB81sZiXlcnzCzGIK85N0XVfL78ggh0aqKWVMys83CxsaqWEN31PMyJR6olZhxyJtuOnHOEDyhGW8crGB7Snnqk+6CeJn1v9j7z0D46qu7u/fmd6Leq+W5d4rYDCd0HuvoYfQSxJK6BAgBNIgQEgCoYTeCb254G5LliVbVu/SjNr0es/7YeSRB0k8NkmeN88fFl+wZubOvWfuPWefvddei4NHGKQdbGEVGeocKiZX7PH174JKCDJkNpPEDILSzzbWky0LyBwx8uqjgz46mUZqq66bbrIppJ4qZsrFSZMsANc3WugdIoO4jLGRL3DKTExYGKKfCCEmM3tMsrWHNhxksI31zGIsc1Mt1KTJLDaxAhtOCsmmh3Ya2Eo+ZbjpoVe0MWPGjL0ejz3F/+X5MBqLoUKNidG5J18kGPEeBogTR6GdBWI/YFcyW0GFOnkPDEoXQ/TRQQMlspJ0kTPiZl6AJI4WPWVMS74/LuPsCG3myWcG2X+pkWde8GN0TZpwk1wkK3DRTQFlKa/phJ5CYy7HXdjHx5+p6XEpvPyWl5OPspCZrkpIOeyh1iXAYUccyjOv/oVf3fUgNVtqSItko0NPB00J+Q3itNOIGhVGLNhkGiheKis0tFcptNNIDgVkFUT44u38MRu7ogItN/3USe32CG/8PYe6+gjHnjxMjmsxxZhpopYhxc0MliKEYLpcSC0b0Ek9ORQln/Eh3ORRQqdsHtEHz0OHnh7aaJTbKGEKXoboz+rk8bt/v8fXvwtLly3h5S/fxRyzYpZ2PviwiTNOGP+9qzcEGfLEWbpIx/xZ3bS3dfHFVzHCXZkEZQQrdqYyP/nbaoWOvPA0BqscXHtzPZWTVej7S3Abmrj6AgMvvhn+1j1Kfo4GKw4yycVn3sKrT+emOGMfuK+Jj7/0s8/RHdz1s3QaW6IctK+Jdz7u36sx8AY8RAhTL7cQI0YtG9CiI0qECBInWYTw4cFPNoUUikkJUggrmM4i6tjINBagEipCMsB2NjObfcbEhbPlUrYEP6fmlWyGPBKfL85xZwXxNk3cvhmWoZFzCRMhNqFJyCAuMsglj2JaqGcb6yhmMhr7f07+4//yXNjZ2Zl0b1ehoZ1GhqSbXIrHGEFacRLEN+5xFKngZQgzVqIDBTzzwg7uv338Mf/LMyGMkTS2xxuZ5TkAgzDhqzFy1NFbiZk7WTLfwIf/GJ1Lzj7ZRmt7lMNP7uHKy6Ncev5o8nX2dD3nnGzjwBM7CEc0XHDhtdx51+X/8ri4XC5i4UxmLmoj06ZH6kLsv0xNUYGaJ/8SgsEM1FJFFavQqWIcvDyRBHP1x9lv8cSFl6ICFa99tIp/vvMUz/5OQ37uKAlh7aYQ5124gvye/ZP3to00hnFPKAM0TD9adCw7eL9/+ZrHPf7wMGn2ACbT+CSlykk6DMbUIqsQgsxoKZn9pdAP3RmNPPSb39Pc3MDnq9axeByi8+33eknvnZ9MfEopUaMhJmO88mqMU48d//ze+ziEejgbM3ree+c9Tjz5xH/peidCWloaVpuFHE8hKqHC2DWNY06v45k/OcnJSuw7hz1xrrqln7oqE/FonJAIpDAyo4ZhFs2duDh/+EFG+twxhur0BIzDXHlVhC++MPHVl2E2Kl9SLCdjIy2pDT6EmyIqsAgbhbKMGtaikwa06AgRwIaTmSS69QL2Vp55xcgNP3v432qM9f9s8nP69Om8/PLLE76+a6LehTvuuON/POb555/P+eef/y+e2bejsrISRcLv/zLM849ls7F6LOusuS1KrytGOCxR/InNhwkLa9aNz5b456d+Tj5mYmbjxWfbaetwc8xhBm68Ii2ZGPP5Fa66pY/nXvVSlm/gD094cdrVHPkjA6Gownsfe4i7sinzLkL4dgscR/5XI3UY9AK9PUhBbyWuXtdejcWcOXO47WYvt12bhtOh5p4HfUSiknkLoOnrOrL8o2wWjdDgkBnUsJZpckFSCF+RCn3WGo46Pk5hvpa8HA3Hnz/M7denU1Ub5h9velk4x8jatb4J6det1JPPqCOZNPg5+ggjj/9tmCMONCcXust/1scxh5k5/keji8KVFzl57lUPx53XRV+PAb9hHY/f88e9GocTTjiBR+78DSXxaUTTOlm7JcQ7z+aRnpbqTnna8VY6e2O8+YGPk49Orep89XWQQ5aZOGAfI5fd1Iu7P04wJInHIWLqwhp0jPvdYVsXX6z1cPUsB+8+l2CLerxxDjyxg1XvFCZbyyFR6b/gDDtb68JICdff7uaB2zKS95OUiSTq6nVBcnM0eL0K++43VpNvIhgMBtSo0QodUkq6aEkEtzKEThiIqYOUFY9/HQBzZ+h5/bUgakWHr7oEfVSLjh62spYpcm4Km08n9FilAw8DlDOdGtYxXS5ILnAAQ6IPyutYvVZN97ZMpocr0GHAwwBtuq1YDHHyPHMIEKSF7RgxYRZWprOQOrmRmDZAMGogEo+SmzmxWcK/iv+rcyFAeno6jkw7/S4Xm+RXOMjEgAkLNrpoYYBeHGQSJjBhe41KqBBSMIW5xIiyjXU4ycKKk0Iq6KKFWlpRoSaXYjLIxcsgMaK008gCDtyN9VZOSAao4mtmy6XJ5I9fetjOZmayGD8+GqhhMrNRCzWlTGGnrKafXgyYUKMhEPWxYcMGFi9evEfjsIvx6sPDDjaTTg7bWI9W6tCgJU6MdHKYzqJkG2qcGJOYSR8dCFQTGp8A9NOLFcdIi/QoG1IjtJTISprZjpOspOaqBi1uugmMVIiD36gUJ1h9QRZzSIpukFqoE8+TXEdA+kiLZvHx+5/sVfLzxqt+Rtnw7GTSERLzXy5FRGSIBmqS+qbf3GRqSOg1qaTqW/WIDJjQoJ1wvAAyyKWPziQTeJgBMshFItkuN1HCVAzCmHR2bmcnOvTJ8cilGKfMZItcyaJFi/b4+ndBjSbhcAsYhZm5chl9dNJADSECqFExh/1SGJthGaKNncxiKTacdNJC6Uh78JB000ETs0mVdbCTjkCV1Mb1MkQuRWMYbgPSRR+d9NNLDsXjJo19cphB3Mxn/5TfJiajVLMGBQUpwWL5z7XC/V+eD+PEsGAngDfFBFIlVMnntkHWoEgFlVCN3GupCcUIYSqZgxY91azB72hCmzbApFwDna4wSn8mEXcoWfBVCzVT5Xz++d4nuNxRPvsygk4xTdgtYsREP33jvqbzZ2K3DPL1R+mcd2Uf+TmC3z41hFr93fTO5s6dy+VXXcqdl92PO9JHLsUsHikutLIDFz3oMZBLMTZ/BS+//CVGW4whXNjVNqIF2zh0uT4Zo3wTRx1i5oQLurj2MidTJ+s4+SQtnzzhxygtuOkml9Fiu07omSxns5NqPAwiEBRRMcL4H0IQZC6jLJhsCgnJIDWsBYPCo39+4jsl/ecumMOvxa/JkLlYhYP1a6G1PTpGtzAWk9z+4AB/uC+LRfNG585gME7RtG50oTTKJjCocMbz+PDDWj79WI0pJul3NNDSoacwX8NXa4Ictnx8B94PP45ixc6AqofTTzamJD534dADzMyc6uG3Tw5y2HIzF51j5cPPg1RXV/+PepK74HDYR1jPHRgxU0QFmeShEipcspNmtjOH/djOZgooT2p6Jkz/qhEIqljNTLmETpopZvK446ATBuxKFlPmuzBrTAxHvJg9JfjpTzHg2h2t7ECLFieZ9NNDNV8zR+6bbMeHBEO/gZqR2GOYSubQRQudNJMVGp+t+O/A/+W5UKPRkCFyqZFrUaHGgo1ciumjgzhxrDgSvg1Cg08OozKGCAWDKXGDlJIdYhM2lZVg3I9QNLz8tpezTjOO8bN454MADds1DJk2EA8kOl700oiHQQJ9koxCPX9+ZKzWbnGhlrtvcdDVM5ZSmpGu5uar0rnrJhMb127ngh9PHJPsCVwuF6cddwb21jzmioPBnbjG9/+xCTUaJu+af0a+pivUzE9vaODD17MoL9GyZVuYOTPGZyCu2RBm9VcrWPl+Fvm5qff54nkG7rs7zt3XNiT35QkjvPE7YaSUNLMde76Fq6678l+65omgKAqa/yFXptFoaTdvRJM2hF4PQZ8Gg6uMtFiClBMzhiguLqa4uJiz/nQvF5weS/qh7MLKVTEKxTef0YTGeXVVP5u3hpk7M3VMhz1xHv6tn+xQCV6Gqd++81+93G9FRmYGqo4R46JoPsNr9BxyWB3mtBBqNbj6FVSufMriifWnXTZQy0bmyAQxSK3o6O6NUZg/fiK51xXnzp+n8avfdqIWgjvujlAUns1ckUeEMF204KKLGFF8eFjAgWzgC/JkKbmU0EcXBZRhwYEWXTJGblXVYc/N5d4HnqK4eKxW8r+CPS+z/oD/FRQWFhIKwqQSDb+4tx+bRfDOh4mK1eatIY49t4v7fzvApysCPPCHQYIqT9LttmG7hsaWyJhjxuLyWyeBPneMNIeam69JTwkCLeaEec+f/jbM049pkF1FuOtyeeUPeXz5xCwymw6hx+ulitXJtvBdkFIS0wRwOtSEolFM0kprc9NejUU8HsdgENx5X4Arz7XQ88kC+r9cwKaPM2gKNrNR/Qkdsoke2U6d3IiPIQL42eH4hK6slfRkrcZV9ik/vcXDA3c6ANhFLHj4T4Pc+BMnc2caeOBuG2k2NVtZy7AcdaOPyggNcis69NhGtACllETS2jjtWCvzZhg4/tweOrqi1NVH0GkTovLfxNkn25hcakxsTgyweMmeJTx2wel0IvURhjTdCHUMi1mVkvjcHReeYePF170pf+vqiXHjXW4Wzk0wFPsH4ni8ceKKZOpkHaHMBrotVUmzp10IyQAu0ck9P0/jzJNsyXujtj7CoQeYUhKfu+Pqi534ApJplTr2Oaqdc3/aw8XX9zL34DY2bQ1RlK+huzdOIBRj0aI9H4uZM2cSJUJcxvEwgBkrU5nHVtbikl1oYkYamidul3z2+RD5lLJAHkxOrJwcUcQMsYhSplDDuqTW3S7YcNJILUP0o8fAVtaxXn5Gk2U1HbmfMvukWhbP0zG4aTJ5vgQLSiVUOEQGMyPLsalthEqqkLoA2fkxfFO+orvoE3qtNYngWqqIRuGoQ81MnjI+C+0HQCgSQiLRoceMFQHUU4WLLhZyMMVMRvkWPeGEPqIaozBjFQ7mcQAeBuilA63QUSwmM0ssZYZYRCZ59NBGHZsZZoBpLEhJHkGipaeCmWxiBVVyNZvkCtrYyVTmYxY2skQefrzE5GiwW0gFrewgg1wmMQM9Rr7++us9HoMjj/sRgbQhCkQZs1iKARMOMrCRzkyWME/sT7GYnJJodNFFJrkUMRkDRhqoGTNPA3TLVuLEyaEwqQXZJncyLBOt7k6yUFCIER1ptW6iixYkCWM4FWo6aEwmL6IyQhWryKN4AhfdhFFYN62Jlkv1nochfX199DT1pWxgdkc+pejQYcE2gfamJC5jKCh0yRa2yjVskatolnWEd5v/QgQxjRhpTQQFBTtpNLOdHXILzWwnSpgSUUk2hTSwlS1yFVtYRRAf01iIhtTg0SBMpCnZvPLyK3s8BrugEuqUcVAJFTmikOliAfNYhgQ28iVdsgW37GaH3MJGvkQCfXTiIJNuWtkm17NOfkYj2xKtcPQhpURKyYDspZqvqWAWaSKLLJFPJnm46WGN/IQ2uTPRdi1X0kwtGeSgoIyIG4xFK/VMZd7YpLTQMoW5CCCdHL788su9Ho/vA7ToKGMabSMmZt9E4t6O00fHuK/3yU78eNnOZrawCnPOII89KahZWch7r2Sy5YsCnn0RXAUrCctEu21YhnDRjSWWzqS53dStt+FlaMJz9DCYwkxNOT9tkMyMROHhsQcy2Vgd4bOVAfoHle/M6njqj39m0DfIZGaTK4rxMMQWVmHEwmz2YRIzcdFFDWtR9xWyvSGCFi22ogH+9vtM0p3f0vnyjQ6as083EkvvoosWjJhTOoIAwgSxk06JqKRYTMYsbKSRxSBuKpg1JqFmEEaKmcz0WdOYP398zflvQzAY5L57ruTRBw20Z67AK4fI6FnEkScO8spbPmKxxJy8qTqh2374clNK4hNgcFiSa7MTI5rC5PZLD4PSRUgm5KRiQ3YUVYjDL2ylrCLOMYdZyM3ScOv9/cnv2R07myJsq9JgElbiaZ2cc+rEBY2Tj7ESDElKirQkcjOCZ//y9z0eh5y8HCKEUKFlOgvIFgXJtaebNmazLzqhRyGOTujZSTUq1CziIBaI5SwWh5BLMev4FBddWHFM+F22eCZW91TyepcRG0gnNzaJUqawlbVE5CgDVEpJp2wmTIjpLKJEVDJfHEAWBazhExpkDe2ygW1yPZv4CieZ2HESJbF+atAQJsTgwOAej8P3CcuXL0eTrVDJHASCYfoxYGSSmEmlmEOeKEkmo4fSa/nLE1aCU1bSbd9Ir+ygjXracz/jyp8HufEuP2XHrmff87cxf46OY87s4/Kfefl0RYD3P/Vz7Dm9XHmzm6OOUVh2gCQvW4OS3YbHUY9aJORelizWjJkvduGEIy288o6P48/v4rjzujj90m7++akfKSUnHWNGZfNQs7EWj2dibfU9wV233YO9NS9pWgmJglmY0LjzT54opX6Tla11YU4+2sLzr3oIh8fGPKGQwlN/CVGco50wAXbcj0zEnV1AopgZxEea3UlvXiMuTWdyf+WVQ2xRraRgai6vv/fqHpu77S0cDgc9Lv241wOwoSqELxDlxB8PcfedBj5408nKz60cfGET3c6N9FiaOfP8M1CpVKhUKu669ylOuxxeejNIJJKQmHvxDR+ub3C6hBBo0ZNHCf19Gk44p4+7fz1EV0+MoeE4z73iY9nhbqzt81ELDVFtiPzCPdf//y5YfshyBjWjBUk7GeT3LcNedwiWmkPwddvIi40yswvFJMIE2MwKemQ7Sl8WjzzuHe/QxGKSL1YH2G+RkftucbJtsxZTOItMkbgmndBTIiqZJhYwSyzFioNm6kgjk2q+JkyIGSymhw62s4lOmmiWddSnbeSoyw7l7X9++G9PfML/w8zP/6tQqVR4vZJtO6Jcd5mDC38yyMZVEd79wE1zZ4gX/5Sbkvhqao1yzCmryWxfhrq3hCNO38zv7svg8OUJRmJnd4zNW8NEwpK5M0fb27w+hT886eXVNyO4BkM8/9RYsyBIiNqedryFX22RFFOAQOCim2ZqmcZCKphJL+3UsoHZ7JP83JCmi0MP0VBbH8E3rCGKC7UmPu53TITa2lram2JM8oxoaYzM21bm0B/PpZnaZEtnERWYhY2ojDCY9QmfvWUiHof0NFPKhP/1hhDTJuvYtiNCV2+MfRcZmT1dz28ejnH9zT5aXbVElNiIO66ghEqyRKKNMC7jtFrWc8ShgnOu6KV2vQWDayo/OrKRqGGIpx4dfwwBrrrEygUb+9F70tm6dete67ocdcLx/PPN19D4o5QXT6yPZ7epaWiOcuMdLiZP0rGxOkRHV4wLTrdRtS0RmElgYEjh0nMdXHiWDYdNzSdf+bjt3s8RjdOxRXMYMrbRFKsnLyPKoctTg9a2jtiEws8Ahfkaurpj/OMNL7dd76SyXEc8DmqN4IHfD3DM4Rae/Pswy/c18+WXX3DggQft0Rj0dLcmBLppJUSQLAqwCDsz5RK6aaHPHeD2B6K88MRY5+P2ziitTSoWiLFJRqtwkCFzcNNNFqNyBCGVD50hQjDgJ41s2thJfoaZvz6rYs70dKSUzN93gLxI4RgWjBCCzMFZ2GesYzizjY9fzsNgUOHxxnnwD7389Zk2hF9iMMAB+5iobi3jB4zFzp07CXnDzGAxjt2qq7kU0yVb2MFmpjAXhTgeOZAsUuwOF92k7aYTqhN6zNKGj2G6ZSu5opiA9NFHJ266yCCPOezLTqomNK9xkokRE6VMHXGJD9FBI3myFIuw4SAdH8NJjSmDMBKWQbLIQycMCCmIR/Z8PpwzZw62YhPDA/3YRTo5FJItC6hiNR4GUtiailTYzuZEGyDV2EYYnTFirOdzCmQZTjKJEqGbNoL40KBlK2sxY8WEBTUa+uikkVpUI7p/PobQoiOPEkL4KWQS29iABg1OMpOt+J004yATI+PrXgIYsRCmlUF9L6edeNwej4PL5UIEJ06SaIQWRSopWsC7I5siWthBlAgxokxlPirUDCbNeBI6rFbsZJFHB00TGgn10EYRldSwlinMpYJZbGFlImEsMlO0aSFRTbeMs6nOIJcnfv9nLrn0kr1KAAkBUSUy7j26i91qxkY/vYQJUkA5k5mNQsIIrJrV6DBQQkJaooNG4sTw46WRbejQ4yCD6SxMdkQoMo6LLjRoiRHBiBk5wnJwkE66yKFURtnKWgpkecraK6VMaDKOwwiFhN6qRmowYyUQmFi/+/sKv9+PChUWbFiws1NWU8rUZCI5KP3sYAsVzKKNeszSlqLp2irr8TLIApajE3r6rDXcfq+aA/dLlS6YM0PP35+2cf6Z1Qz1J7Rl08nChBVfzIoaI920kiMLU9hrkIiROmlmEWPXdCklkYwWTjg6wRi2mFXYbSo6u2NYbTqi0eiEjs/fhr4+F2pUWISdqIzQSA2z2We3BLuRCmbRL3tpi9ejwUK+IYfrr3Exe7qeu34zMOGxt9SEKSsePSdBwlQojqCEKfTRQQ6jRi4GTHTRmnrdKNhwTlgIyiCXtRs/Ydu2bXtt/vbuO69x3slRzjnNyqL5Ee779WZqahRUUcnl1w/wy7t9aEwRFs3X4w8o3HHj+CxCIUCSKHh41G482dUsXKCitFTNhk1Rmuu1mKKCj9/PIBKF987x8NhTAeqbYkyepOGkC7u5+eo0Fs3VE4lIXn3Xxx0PDpLVuzwxaCLxHRNBCJg7U08wqPC35wJEwhCJjC3UTQStRotESaxfu7HMYjJRDNePSHsYMdMj21BQKBOpOsg5opAMmct6PiVEEAvj34thglhJ3MNxYmjQ4hSZqKSaOjYhZKLzYZgBsilgOgtT5sECUYZaanDTTS/taNBiwJxIPmMiXeSQL0upYyN69Ph9/nHP4/uOtLQ05i2by9Y3drIgdgBbSBQap8h5yeRfVEZw2Wo45uQIRx/qYNZUPT86uY/BIfDLIWbnx5lSqebIQ0xc/mPBhqoQZ5+rUN53MO+/swFnznFYrHZuvvNIfnnLhXhDXUwq1/DYgw4yMzSs2RDk5NMHqPDPwmGpnfBcdyVFX3gsB5NJhcsd43d/HuKDz/08cOtIjBgy09zczOzZs7/TeMTjcbZu3EqxSN1buugia8QUbjzkhCdz691beOuFdK69zMkZl/Vw/y0ZSZZ27Y4wl10zjLajkuwDJyYwqdUCvSEh/7SNDVgsZo4550h+ctXlvPD3F3j79XeJRWLkF+Xx9+v/+p2vc08hhODk0y7l9l8/wv0361OuPxhUOOvyXiaVaMjP09DdG+OSG3opytfywG0ZhGP9tHRP48JLfgwk1q6KigqeevqfvP7a85x06ftoNVoWLjkNg+WvKINKyvxeQiUNbGUmS+jpbeXhR5p45e86UCloPFlkBkrQCC1SSvzpAxx3wp7HwN8F55x/Nq889yr27oyUwrMQgn7ZixZ9ivwRQB6lqFATI0qQAG++GWPRfB+nHW9OjmUopPCTn/dxybl21GrBrGl6QtFhCima0CMgj2J2sjXBwEewTbMKKRPrjyFuxUUPWKKsWrlyr70A9gY/JD//CyER1GyLsn5LCIfZSF7ncr78/HM+fi97DOOvrFjL47+1csaFn3LoAUbOOyuTn9wwgBBD6NQa/OEIOdmwZlOInU0RKsp09A/EOfQ4N6qWqaTF8olnbaC4YGL2zeRyHdn6DGyhxIJixUFAFlLLeuawH03qKszxdGrlekqZjk/fhXlKMzdd4+S40wcI9lsZoJW00N4ZHm3btg2jNzclmNkFNWqcZI4RuNYKHbIvn7f/6eO8M1KTdqGQwr2PDvDbezK54U43NquKppZEcHTckWYOO9DIK2/5qa1TkZ+vYnt9jOdfrMGldKEQx6txkeWMs2qDCpUQSHWUmIjQ06tgTzNhs048hnabCpVGoUCZxPN/e4FfPXz/Xo3FXXfdzT/fe55DDrCwsXpifaGunhhqNdhsKuJxiVTAYhaoVYIvVwdxOlT0ueL844lcliwYZQAceYiFg5eZ2OfoKjDs4MQDtDz3epj0NC3RqEyyPts6otz9SD8GvYr3P/EjJeRkqbnuMifTKxPU/uraCL3uGC89mUt5SerG/OlHsjnz8h7KS7QcvtxE1bb1e5z8zMktQC0EvbIz0T46QlzXCT3FVFJMJdu+2sTNdw1x6w02TKbE6/WNEY4+rY9sZfKErXq7mFq7kp9SSlR5nbz1ZyvPvtDHsEfi/kRBq5jQ62LodIK6+ii6sHPCoMIkrPR0Q0Y+PP+6lw8/CVO1SWAcLCEzokeoOnnjjSFq6oY54riJFGe/31jx1QrSlCxMWGiSCRburt89lyJCBEd0Oyexk61UyJkpLO0B+uigkVksSTmunTT66WMQF61yB2ZsGDGTTi4lopKQDI5h6e0OIQQxGaWDRgqZhAkrAby0smPEbVZJnick2FMJ6yMNcRlPGJDo9m75ffq5pzhon4NRDSeqyhKJHgN1bMYibaSTTYgAPbRRQBnlTEcAPbSjQsNcluBlkEZq6aIVFSK54YoTp5SpYwxqAtLLZlYxlblo0TOIiz46iBLBwxBqNMwbaaVyyx5qWEcQPxXMwssQfmmhnYakQ70RM4VMIkQgoaWbPcgpp528x2OQm5uLVxme8PWIDKOg4GP89+RQyFo+YToLUxJD6eTgkJls4itUqJjNPqjRMEgfg9KFU6QmMl2ym0HchAlRSDlpIvH8ZskCGqmhXM5ImRd8cpge2kgnZ8w5xYihDelZsWIFy5cv3+OxiMkIHTSOMTPaNQ5hgoQJYsHOfA5Ino8aNXmUYJJWtrEOHXq0Qkc509km15NHKU4ycNFNmZg28l3R5G+bSR4qVLjpwU0PlczGioNGtpFODhqhxSkzaWY7pXJKagI05fyjyfZgG2mohRoVagboY9q0/5wMyP9V1NYmir0uuigVU+iTnWxlLXERwWpT8PrjVEQXYhdpWKWDnVSjyDhGLATEMBGiLGB58veIOXo49ohE0aSzO4arP05RvoY0p5p5swyQ1k5W/wLSxeg9W0QFHbKJID42s4opcg5mkdig+OQwO9iMcSQBmC9Lk9+lSIVeezVnnaVJcUZ2uRU6uqIU5Ju+M/NTo1NjJRGbdtFCERXjaiqmi2yaZS0g6VQ1MGt6JiaTKiGH856PE49KjRdjMcndv+nn3l+MFpaeecmHpb+CXFGKlJImthGWodHkmjATkxFCcrS9VkFB/y3GH0IIdHEDl5x7GV+u/RyNZs/XhbVrPuLhWxLXWjlJxzN/Gi3U3PPwAL/5tSSTEr4I1pOWlkhQfBO52WqE2YeTItrFDjJntbP25QysltH1q7ElwpFndHPwsTp8PVZUSi5vNfixkoOnLUzWpCFeedvLvY8OoFLBkQebue06J4/c3I0laEM9kMcLr+3g9hvHLyS9/aGfGZVaOrtjfPyVH4NZcswJR+/xOGTlZCFQjzG0iRFDy2jLaRb5bGfzmHhgFzRCg02m00EDUxgr8KdIhQF6KSKh0WzDySAu0sjCLtKYzVJiMoqXYVSok/PnmOMQJ06U+RyQZNv6pId6qimRlThFZtI8TE7cfPC9h87gxTl7J10dLeT2FTMg3VSzBrVUoxYCtTGK3RZl0zYtSw4N4e0x4XJbMaNhMnOJbFBz8+WdXGdvZ/IUSc22GH6XFRdfYR/MQIma+PGPf4IQgtlzl2PXvcKt14zew/c9FKDMvwQdelatmThZv3lriAWzDck9SWaGhrt/nsHdv+nn5/cMoB8uJmaOYTaPXxjcEwSDQdTK2HkvRgwjEx9Xi576JgfHXRDlkP1UlJdaOfXiAUxmPX5vEAbSsLkXk46Fppb6CY/j8cYZ8AdpNqxl8tQKfnH7z1i4cCEAF192MRdfdvF3vrbviuOPP43Hu1o58cI3uPCMOKVFaqq3KdzzyCC3XOPk3FNHk2uXnefgzX/6uPxnffzqlnTOu7aLC8++iKb6FlDAZDdy8RUXct75l3H+BZeTm5tLd3c3sbCO1x56j+xwUfJYFmGnWFZSJVaQoU3HHHHicemYJGcmOslEokuj29HIWRed8R9N8kGCBfvIEw9z+flXYBvMJF0mJIw6aCRCmOksHPOZfErZoPmcyXI2+fFSZP907rx5HY8+2cGB+xkZ9ig0tUb56YV2jj40sXa+9YGfQFChmTpUqEFK8igjS4wyW9Vo0KBjiD5K5g7wxwczmF6po6U9yr2/GebTL8L85Kpb/+Nj8kPy878Qeo0KZ/9Mnnuym36/nxwUMrKUCenmy5YYsDsVjj1KxxXXBMjuPCQZjAH4Ojy02FZxxKndnHKshc2bFVQNs1CjSYhA+yxsqh6ckM339doo6lBqAtIkLDhlJoO40OokGcEcXHSzWXzBwctUZKQLDj5qCHvXPEJsJM2ihVjPuMefCFvWV5Eti8ZNWGnREWHsYiOlRDOUxd0PdfHxCh/XX+4gM13NynVB7v3NIBG/jjPP99DnifDoYJC+oSBXXuRACIHRqOLc00ev84qbXFiUNKKEiRuHOWCpmj8/kpcUCe51xbjwmlpUqyehDGt4+4MWZk8fXy/l7XfD+DyJ8/YMj08f/zY8/NDdmEwq2jpjOGxq6hsjTC4fy/i56+F+TjjSwm3XjQaB51/Vw86mCBlpanQ6wbRKXUricxf0ehX33ZzOlbf0Uddk4NrL0unsiXLUWZ2cfbKNc0+1cfpl3Uyt0PPgLzMoGdGU2r4zwiU39FJRpuUP92XywB8GKC7Qjkl8QiLQ/9lP07jy5l4aWyNYrc4x75kIhx9+JHffejeFsXJ6aKOHNqw48EsPXbQQJIB+yMCbT2Xy8lvN2J2SaAQ8/VrkQB66b5nu1GiSLa5xGaNet47rLtSxYI6BBXMSz9LC5RE8TRr+8LSbp36TjdEoiKsmbrOPyihtXRH6Omz89qsiFKkwTDcR/EyijGxZSKDTy0rXCuYv2TuB/+8LNny9iUzy2MoaSphCKVOTicd2GtCgQYueHFE4knCpo0FuQ5DYdNpIYxZLxmyGE07u2sQGhWlkiQKq5OpkEKBDTxD/hNXLsEy04k8To8Y2VhxMZyENciu9dFDG9OTnW9mRcLZENaJVG8Kgn3hDPB4cDgc/ufpyHr7rUVrZSQg/FuzkUcQwA7SwAzVq5n7DnbyICrJkPptYQQGllDGVbIoYoJduEi3vAlISn7tgElYK5SSiREkT2VhxkCOL2MJKQFLBzOT4ZIgcMshhs1xJOtk0spVh3ExiZlIf0ieH2UkVEULkluTwl+ef3it347S0NBRtDH94fEf1DhrRosOEhX7ZS7pIZYEH8WPCMsblHBLahsVyMn48aISWJlmLEQsdNNItW8kkD4mkhzY8DJJDEf30ksfouBWIMtplA5tZQbrMQYOWQVwoKJQwZdykbC/tpEWyaWtp2+NxANBpDPRE2jFKC9m7MTsSOoLrmMI86qmihCnj3sMOkY5JWqhhHXNJmA4UMokumilkUkI2QeZhxsoGPieLwhQTkDKm0Sc7qGEds8RStFJHp2wmX5RSzGTaSYyDXaYnNWejhInKKC3U4ceDk0wkCf0vh0wnQpgwIazWiVnD31eEw2GENoxLt51Mfx5ZIh+d1LPgjK388deZfPBJgNPOX4Na0aNBl9BP1YZYuMxDUZ6WNc9NS7kPzGao2hbmzocHSHOoKMjVsr0hgskoeOC2DLLSNcidY5mCBaKMXtmOnXTa2ElopD3eiIkMcvEwhEfdRxc7cYh0rFYJtiF+comRy348uqHx+RU62gS+PhvhTNtemR3tjpNOP5Gnb38OgCHcFDKxsUo2BWjQoQ3oOenUOm68IcodN6Zz8kVdfPpVgGsudZCdqWbVuhB3PDTA5efZmFKRiGN2NER46Q0/pTKPKJGkPnIVqyiXM0gjCyEE+ZQljHTkQmzCiQkrnm+RCfDKhNmKps/Ihx98yFFHH7XH165Wa4hGx5d8ueU6J6++1cWwbwcfvZTL3b8ZoK0jOibOF0Jw1eVG7rjJizq7h9f/npeS+AQoL9Hxu/syuOkyC6VyFoiRtm6aGB5QMG6ZRn/+Tt5+drRIFItJHnigG4KVpMVzef7FrZx9SmRMXPjV10GiUckHnwXZVhcjO0ONN+jk4IMP3uNx0GoS93uIVGf0xDruS67DnTSjRo1xAlkGACcZ9NFBh2win9EEflzG2M5m8ilLsrzySDA0HTIj+TeN0KKW6gmLp4PSRRctKYUISJjozZRLqGIV82RCE1kn9bCXHXPfFzQ0NCBiVXzxbgZ97hjvftRGT0+cv70c5cOXMyktSoy/lBKXO85ZFw/Q3J/o5tu9mGkJ2QkGi9no+5LMdD0HHS+JxWDtljZefeVZrrnharq6unj/nRdY/+Ho56SUNOyEwpFYK9ybzitv+jnl+NREY6KIMsD9t4ztDLzqIgeLDusgL1iIO7eF8vLxzYH2BCaTibg6OiZmtWBjgF4yxim8AnjUAwQCMRq2WdixLc4Bh+7Pq29ej9Vq5ZClh5PfP4UwIYZw4ekx894nfo46ZGwy9XdPR7j+5/dx4kmnfedr+E/g8p/cRF/f+bz15ot8vLYDqzWHWTNe4txTTWPee/yPLPzzUz/9gwptLTtxNuRQLBI6mLGeGI/d8jRVm6q58747kp/58cUX8PYbb9G2o5bc6CS0QkdMRomY+lk4S+EXNwS5+9EwRSXL2bRmCzFvYp+ps2u49tqfcvSxe17k+VcwODCEHiNSQgvbUaFmmEEWcuC4XQkCFfmF+czcp5xVX6xGHdPiC0DYHeeUYyw4HWpKCjXJe+2Nd/1c9dM4c+XyZP4pJqM0UUtQeikWia6qfnpRoWJY5WbFu/nJdb+iTMff/pDJw4/7iGmCY87n340fkp//ZfD7/ajiBvJFKbGhAvr0HxEigNMxcWAohMBigUuvHaTUvzgl8QmJRXWq51A2eD7lj4+HAYGVVqzYCRPCFxjm5jsDHHO4eUxl2OtTePX1CPkyZ0wSMpM8WtnJtOmCzg0ePAxglems/iRKAC969HhpIpdiNLZOtHYV4XAYvX78BOE3IZGkckVGYcKKj+EUkfGIDNOdvZrjj1dxwdkZ7GyO8MsH+mntiDJ1so6AT0V+936ECeOjhmjPQnTmDi6/rpPHHnamCFU/8bdhnn8+Rg520sgiWLCWN5/JTtF0yc7U8JffZnHAMdtxt9j564teLj3PRlZG6mPV2R3j1Xd9CLR4tQMcsWTvJrtQKMQ/338evU7FTT9NY/Y0Pedd2cMvrk7joP2MCCEYGo5zzyMDDHsVHn9wtDLZ1RMjEJT0uOJccq4df0DS3jlxwu6Q/U2UF+t4/rHc5N8URXLVLS5a2iIoCrzweE7KOEyp0PHhP/I56KQOFv+onaULDMyePnFCY/Z0Ha5+hb+/4uX5f+w53f/NN9/EYtTQ6q1nHvuzhZXskFuIEknIHmAlgI+mWB3eLhXGrqn00IYBExCnj84U46rd4aYLReen27EavcPPeYdr+HhFkEULtMydYaChOUJ7R5xpc7vw+uHDz/0cttyExjZIvC8+RhdSSkk1qygPzcchR1idIlFN65Ft7KSaSuZgElaK4pW88dqbXPaTPTd9+b5ApVLRTgOVzMUiRjfOGqGllKnUy2oG6GGLXAVAGlmUMx0PA7jpoUKMlZeIySg+hhEIIoTIGmGPS2QySaoSKpwykx7ayCVVb0ZKSQNbKWV8VkcJU3DRzTo+xYCJiAwTI0o6OazlE2JEkUjs9r1jwgNUTqtEqAQ6RUcQH0F8KMSThkNOMsdtKzYIEzmykFYa2IfD6aYVL4NMZT6D9BFn4g1WNvk0so1sEuOkE3qKZSWNbBs3AalBQxA/KjTMZGnKs5GQqVjKOj6hsKiQ/Pz8MZ//n5Cbn0td00YmyRkJMx4hiMs4HTQSIoCCQpQI9VShlwYEAoEKA0aGGZzQfRQgjWx6acclu+ihncUcglqoCUgvA7gQMNJW3MAAfegxjDG5KBSTyJOlDOKiiyZyKCFL5LFDbiGHopT3dsrmxDFMkF+4d2OR7sygp7cbP8NspBG11KAQJ0KC/VrLBiQSk5h4o28jjQBePHIQm3BixkqYYNKJtZMmPAygxTCmTRQgSxTQL/sYlgNMZjZN1LJZrkgx4wkRIE58ZNwFW1hJERVUiFEzk2JZSRs7E623SHy+8Z15v88oKyvDlhnlknOs3P/AZxTJClRp/Vx2YeJ5/9uLfnI0eRSGZ+DHgy+7FoNT0OOK0NAaRq8Jsvtj7h5Q+MW9bp77Yy4Zuzl212wPc+blPfR0qcmfYIuwi3meJ8Ya9FSxClPmMJqoIDoUxlQ0yJdv5aPXj8awiiL5yfWD+N0mJiuzCIW/e/Hvggsu4Le/+j1KUEEgRjRnx4+XFSQ6DKSLbNIHsvntr7/GZPGyY4uejo+nsPKfnSiqAJqgA5WnlF/9ppqiQi1vvBPkkw8Fab0L2MiX6DFgxIwfLwoKdWxEgwaDNKNDT7reSrxsHZsaBTKuJhSP0C3byBWpz78iFZqoZRIziSsxvvx0xV4lPw865CRefucerrt07GtCCFwDMW6+1kFFmY7LzrNzzyMDPPHrrDHFEJtNRUzrpbxYlXIv7I5DDzAhHS7wjh6/gHLq5EY0ESvrvhYMDMZJc45+PqYOEpBeBCq0g7kcdmoTZ55k5bjDLYQjklfe9tHdF+OgZUb+9FcPV1xk5sm/B3nhpZf3Khk+ODSIQauiP9qTNPuCxDpuk2m46MIhM1CIYycdP54JdT39eChlGu000kkzNukgTIgAXiqZk8KENggj+bKMKlZRLCtxkkmcGIO4GKAXSH0++mUPDdRQxrRxC1IaoSFd5tA/kqzSoMVgG5uk+QHwztvP8+PTExNaVoaGH59p49rb+njk7oxk4hMS92lWpoaH7rVx0CE+/HiJyxhpZCfvk2HnDq68yMwvrrEn94GxmJNrbnXzq/tu4eP31mIxkmRuAigKSGX031mDc7j91tWsWD3I1T8xk5WhYeXaIPc80s91lznHNfuy29TodSrqDBu4+ac//1YTxv8JKpWKfZfvw9YXm3DK0SStgwyaqUthqO9CXMZpje9kjiuhiRuXcda+UMUltZfy7D+eQW/WUiPXIVGwk4702jnrvA6OPy7IE4+koderGByK87unI7T2zuPCK0/9zuf/n0RWVhYXX3I1AE89+VvOO2Vij4CzTrLxytteCOhTYieN0JDnK+erd1ax/dzt5OYm9sjvvfMe3Z2dSEOAXtrQaVQUFApuuMLI6SdmotEI/EFJTVsJ9/3qPoaHhxFCfKf4/1/Br+99mOKBaSnx6ja5nhrWJSWS8ihJ3iM9qjYqppRz2123sm3bNq669BrSI3moenK48bZ6Xn0mI3m/hsMKV9/gY2o41eBUI7RUyFlsZQ0hGUAiGaYfiSRNyWX2vr088isHhxwwmi+4+mIzh53xD84977J/6Xn4n/BD8vO/DB999BEOmQkiceNITYSmaDXpbTEURY5xkoME3by/H+I+Mw4yx2VKqoUGNWriUjKLpSlOrXEZY2vb1+x/ZA8vPp2RrAxvrQtz0ZUDWLvnj3sTSiRRwwClZZLWjkZm52jxh9zEFIXTjrOSmani7X8OsHObj9lzYXuzIBqN7nHy8/SzT+OqN27AKp0M0EcPbUSJYMJCPmU4bWq2R1ZRGUroO/VlreWFZ83Mm5U4fuUkHUcfaqGzO8aJP+7itpvsPPPcauo3wzwl4QRsCExm4ztqZq9uYvn+OkzWOJ9+EaJxh4bZyv4YhAmXtokrLzWnJPzq6iNceYOH3nYd+HOAAH2dWpYd7uLmG62ccqwJRcKLr/l55HdBBrtNSML4Mvo57cy9q4y9887r6HUSieCIA02oVIJ/PJHLY38b4tePDaLVCtQq6OyO8viDqYHtS296OXR/Ex9+4WfFmiD1jRGmVoyvhweJZLfDnhp0qlSCR+/OZObyFm6/IX1cUW+jUcVZJ9moqQtjNgvaOiZOsLr64xj0Ao9PkJ09Vp9zIqxd8yVObzmt7GQHW0gnhxB+ZohRp2QrDmazlJ1yK23Us4CD0IxM9jVyHUOyP0U7EhLJsHDODj5+wY7JKLj1LjVvvKJCGSjhnC8jDGt7KCyOY0+P89ivcyku0HDjXW6eem6YhYu1vN++hsrw0pRJv49OLCrraOJzN+SIIlyym7AMohdGMuMl1HbvufnN9wmL9lnAl++tTEl87o4SKvHjYY7YF0UquOmmmq+ZxgIUumiR2yli1AgoJIPUsREnmXTRkrIBkkgUGU/q2BVTSS0bCEgfBZShw4AfDy1sx4+X6WJsqwgk5u1E67tkjtgXKSVDuGlkG1p0mLEyzADzF+6dwUVzczO/uOpWDIqJQVzMZEmKsL1HDrKDzUn38W8ig1xcdONlEDfdSRaflAmDiYkgUI0UokaRSR4N1IzLjM2njB1sIY+SMUUBSDAsC2UFDavbuOOWO7n3wXv2ahzOOu8Mnr/3ddyRbpqoQyUT55dNAQWU08J2yphOHRvJp5RM8hEIPAwwRD8RJpYNiRHBh2dEJysvef4mYcW0m4apTdpHdFCHCclAilHIrmvMIIdO2YSTDDxyCBddBPCRLnMAST+92HBSznQ60uo44IAD9mocbE4L3b0SHx5msJjNfIVjhElZyhTSyKaK1cTl2OLMLkQJk0le8lz8eNFhoJNmKplLLeuRJCQmJkIBZXTRgl2kUc50AtJHNV9TyjSKmYxaaOiR7eykakQL1jRGrkYIQTGTcckufHjIy/vPGgD8X0ROTg4Z6WpeeS1KDiU0so0MNZhNuWzfGWHNlzpywkX0azpwztnJy39yUpifuGeHhuNcd0sTVR+FyfBNAUCthr/+NmdMsmvGFD3XXerg6uuCE24+tOgIMb4ua6GswN3TTZhQQtagzsHCg3q54mIT8+boqW+I8vvHg8RaS8mPWhjCja9zgGAwuFcs8F1Qq9Xc89Dd3H/jQ6QHc+ilnXxK8UsvAbwJw0rSEEIwQC8FJPS1hRBkDMzmZ7esYLJ3hK3i3q0AISDeEeWU87dQ5l9CIZk0so1cihmgFxtpTGY2KtR4GGAHVajQYCedjnAT0XorM+Lz0aBlMyvppJFh2U8h5egwMEw/7TSQTxlmYWVA9hEI7p2+48EHH865Zz/CYfv7WbcpwpNPhwgFVAh1nEFvBI1GcN5IN9M+C41s2BLinCt6uemnTmZN0+Nyx3j0iWFeejmKxTlx4hMSceB4oXs+ZXTThn04j7Wb3Pzo4EQy/t2PfMyYCY361cyYquPKo3X87mk1f33ByydfBZhaoWPKJB0122I8+GCEYY+W1WvinHCUE7fbTWnp+IXq8TBv3lxe+PtfsIpsauUGpsr5yTmvlKlsZgWDuDBjI5sCWtnJdBaMOU5URvCSYOJGCDKTxWxjHRXMood2NONoSWeJPPxymGa2U08VEoVSpmIjLaX7QJFxWtiBDScWJk58WLAnipoyTgAvRx914h6Pw/cJXk8/WRmp92vN9ggP35k55r1vvOvj0qt8pFOEHgNehmhkG6VyKlYcFM4Y5JbrUpmZGo3g9/dnsO/Rr6HpmIo3F+78dT812yMEAgoNOwV9bhX5I+urSqgo6N+XNX9389UHTcRVPiL6YSZNUnHS0eN3MiiKRIaMFEQq+MNDjzFlaiWzZs0a9717gp/f9jNO3Xg6/Q1x0mLZifgOSaY2l2qxmjJlOmmxxJ5kmH4a2cYkpifjRbVQkx0uwrW5gz/98Qn6+vooYHLKnqlMmcZnb2yi/PMeCstMZOUUc8JJF3PJNUf9R5NV/y6EQ75vlaizWgSbasLo+ivHfd3Rn8uTf3iKAw88kHvuuJfPX1pF5fDS5D4zGPXTN7iegrxRA6x4XKJWJ1iSDofj335N/xPa2tqID5FMfEopqWUDAkEZU9FjZJgBatlAtixEouCSnag/U3Ho/ocTj8Qpcc1M6ssPbzSz5MAt5BUqOK06NlUHMQ6Xjc8gFYJ8WZb0ITBhIZM87KTR0BLjyiui3Hu/nxOPSawbGo0gOzOK1+v9QfPz+wQhxIjZzoh+WciATjHRO9jPMy95ueCMsTfDfQ970fQWE6dvwsknLmNEVRHK5MyUxCckHogZcglV1as58qgwwt6N1ZrQ+hzuslCsjF1MALpFM4ceDn3uOBs+y+OVd3y0dUS55xfpyfO45Bw71bUhrrzZhdev7JWmyeLFi+mnly2sxEYak5iBbmThamAr6Y4gBiRVbauJyShHLFKYN2tsUJGfq+HEIy2YjILf3G/njBM0aAKjlcG0QDkhfx5fPtdHnBg9tJND/uiG1uRn5vTR9+9oiHDCaR6ye5aSN/KeIgHDcoCGrq385ucZPPRALyDQDeaTGy7EioetrOHqX1yFybR3ldx1az7HZFThdKiSye+MdDW/vD41iXfm5d1kpKU+0t29Mb5aE2TuTD2H7G/iiAPNXHVLH7+4Om3ce+W5Vz1jtK8gMSGlOzXMmT5xq+7MqTp8foW/veRBrxPceZOCTifYWBWmfzBO5SQdJYVann7ew81Xp3HXb/au/V+n1zKkcmNWbGSSyw62sJhDxn1vGVPxMphckACmMJetrMUmneRRggYtHm0P3YY6Ljtby/RKHcuPchGpmUV+fDQpK8OShqZNqHO6ky1wf7g/C3d/nLWbQzisIf7yzEc4Y3kYsSDtLvpjgxQNLZlQYzSLfNx0J1qoUCG+Y8vf/+uYNmPat+oV6YQeIRODrBIqssjHKh3sYAuz2Ye1fEI/feikjjgx1GgpYxqN1DCHfaljE5kyD4uwk0ke3bSSP7I5VgkV0+VCBuljB1vwMoRAECWG5VvMfBKQSfaREAInCQ2vnVSTTxlehvba3OOhe39NqC/huD6VBSmJTwCbcFIhZ9HKDioYG0ArxDFjpY2dFDJqRuMgnQa2jmG47oKLrjHmPYkrVJKt0f300EM7MaJYsKEQ/1bHXCsOIrEQqz7/mkAgsFdz4lnnnsX77/wTfZWe8uiotuaQ7Gcn1cxgEbVsZCaLU5KSdtKZL/dnI19RLCePO/9100YFCbbwRMkdABUaNCjkU0or9VQyZ8x7hmXCSKWVenwMY8KKASMGjCO6m6XEiVFv2szdd9y+V1p/AEKV6IuwkcYGPmfyyAZ9GgswCQtSSkxYqWEt5hFNWAej1fq4jBHETzaF9NBORIZopZ4QQcqYilXYETLBjp7IQAoSibAB+uiSLXgZIoCPmSxJYQUH8GIljRCBce/NXSignHqq9nqN/D4gERtqaWlViNFCJXORQ2H+8kIrz78YIey346aHgBzEGILBYYVdZGKHXc3Tv0/nkGM7CG0oQoOWvFxBbvb499yPDjZzvXFi52E3PSlyD7tDgxY1GmaKxdTLKtIiWTibMnni9naEycdgMIgStlIpJuFhkBhRiArC4fB3Sn4CHHfCsbjdbh688yHiUqFXdmDEjBUHHgZooAaTtOIgM4X5YhRmAl71GEbULmRSQFuklmEGEhI7eFChZjKzU+JoO+kskMvZxFf00IYApsWXJp81q7SPGKu56KCJKBEs2JnOomTioVu7kzxl71qcNRoNDz/yd444/Ahsw7nkxcqxCw2KVIjRRrumLsWJ/aqLnWzbEebJvw/T3BajfyBGWys8dKeT435k5rjzuyaUeulzxwh5x84DeoxEiYDQsku2tX8gzkOPDaHTwWfvZPHF6hD3PTpIMCAoKlCzc6fEVetkUzwDRzSXScKY0FD9uo7Orlbc3seTeoF7goMOOgglJsiSRahRU8VqTNKMBi1ehokTGzHu8FMupmOQRhrk1oTZ20i3h1962Mo6JHEGcaPHxFbWUMFsHCIDk7Qm5HfklKTEgSKVkS6KYWaymA18js4Ug6CkUJazk6145RB5lDBAL1nkEyVCiMCEcU0IPzoMNFFLlAg9XXV7PA7fJ1ROXcCq9Wup2M0r1GQUYwhCf3vJww3XxpkjD0kmxDPJo1hOZjMrybSauPPq8dcbIQSXn2fi5p81k22NsmyJhZ9f6aSzJ8Yfn/Tzj5eitPnrk7rbu2I93Jm06bZy6wMq3v/cm9A1zhsb7737UQAG03EqGdi6nVxz2XV8vOLD76x/bLVaefXtl/nTH57gg3c+IB6VaPVqTj3teE44+QReePYFPvngM6SUdHR0MNU/f9zOkPRwHs/+9TnMA84xZBEhBFPkPL4e+oh//uVjMjPHzw/8t2LWnP34ZMW77DPB9PLhFwHWr1OYGi4ed/9mxkpbazv19fV88voXFHmmprzPKMzku/bjqhs+Z8tqAyqV4LX39Vxx7aH/mQvaA/j9ftTK6LrXRC020igUo11QGeSQJrPYzEpsOJnFPqgiKlo6AxgxpRhr2pVMLD0HsblnJTNYhInOb92nmbEmyCXE0aLDyxBDuPHjo7J/Gbff8yXHHWlKdh4HAhKdbuKY89+BH3bc/2VYtmwZA7iQUtJGPQWyHEuhmysusvLSWx7ue7SfwaFEgNTZHePy6wZ4/yULmbFSVKgIyrGVY7fsZgurUCuGFDfr3aER2kSLZl86/a1WHrk7i7/9LoeKmWGG1b1j3u+Rg2RPdVHfHOKNvyU0gl5715uS+NyFWdMMnHyMFa9f7FVlSAhBekYaORSRTjY72UoVq2mkBisOokNmXG6JFh1pBivnnj46iUcikr+/5OXkc/o59bwBTEYVv/r9AK0dUYzx0QRyQPqolmtooJoAPoboJ0wQ8+7JjaCJ7TtGmYzX/MxDVs+SMWwfu0ijiApCYUlGz0J8PVbaw53UsI5GalCjYWv11j2+/l2o2VrN5RfYsdvUuNyxcd8jpaS1LTZmM1NdF+GOm9J5/MFsli4wsnCugXNPtXHr/f1Imcrm2lQd4p2PAhx/xPhtklaTmua2iUW9Wzpi5OdqyM1Sc/+tGex3dCezlrq4+Ew9v7gonWOPjjB3v15Wrgty8jEW7DaIxca/nvGQlpbPsBwkjkIr9egwjGtsAImEvgp1yjVqhJY57IsVJw2WFZiWreTMn7ey7st0/vGGn4o5PXRW5WCPp7JRhRBMis2jv0fLkWd1cPH1vVRtC5ORruaoQ8z86vZ0plaqUKIahkzNhLUeoqGEuc1E2F1jdIBeorGJ2WjfZ1RXVxNmYv2XmIyNYS0ahRn9iCNxjBj5lDCFecxkKYVMoplaipiMRdiZxVKaSLh05lFMGw24ZFfyvhFCoMdElAhzWcZSDqeMKQTxE5LjJ8cC0ocOQ/L33QWbcCKRxInhIIO/PPXXvRqLLRu3jOiISZyM1Y+CxCbc+w19uZAM0Ci3sZ3NSTbW7ixGgzAljGZk35jjhWWIblrJ3s3RGKCXDtRoaKWeLazExzCTmcVs9iGDXCIjjYITIUwQHXoMfit1dXu3udPpdDz/ynMc9JN96CiupSmjinXqT+mhlZksJkwIM9Yx8zOAVuix4UyyVnfHoHQzhJt0cjBhGTOOu0ONBhedOEUmGrTskFsIj2gfKlKhW7axjXUYMZNBzoiBkpphBmhjJx00sZU1VGtXc+8f7+TwHx2+V2MAEIvFUYjTSVOS3aZGg0lYiMgQW1iFChWlTCWLfAboYwuriMgwcRmjmq/Jp4w+OkkjiypWM4ibKCGsOGiRO5KdFm4m1usexI0KFR00kUcJc8V+KYnPuIwxhJtZLCFGFO23GInp0Cc6VOI/6Nx9E0II+t0CXdQCCLLIxx7N5Q9/jFDg2o9ZYinlYhozlX3R1yzj1DO9bN8ZSfn8zTeaGbI1ECOGM31iJxWVSqA3xojKset9QHoZpn9M8QUS934bOxnCzRa5iiCBpPlBZrSUjOGZVEQWEcRHTEYZwo0FO2F18F9medRtrWOSnIUOHdOYz1QxjwJRRrmYwVz2I0QAO+MZ7qSuHwHpZYfcwma5kipWE40mtISrWI2dNARiDIEAEsWyMqahRjNGZ7eUqbjoxIwVKw5miEWUiMrRxKdsI6L24R3u2Ovr/uTDT0n3l1IYr0wmdlVCRZ4ooTw2l3MuTXWzn16p5/br07n12jTcA3E+fzuH00+0YjSq2GeBkdffG19y4rZ7PBj6Ksb83cMAOvR4jJ2YTYL7fjvAPkd10NGkwd2lY58f9fDh5wHefT6XbasKeeC2DAzBTMrDi8iOlaFCjU8OEyVCQWQaPe16Nm+q2qsxCIfDSEVNEB8ZIpe57EcRk8mhiFksYRIz0Vh9RLTDRGWEcjEdG2nUsI4tchXr5WfUsYlZLGapOJzpYiHTxQLUaJJrrU7omcVShnCzmRVskatYy8fEiTGDRfjxIFGwac14VP00UYtEQQBVrKaJ7VhxkksxHYzvmi1lQlO6g0a6aMXqCNPRsXda0N8XHHvsKfztZRWBwOg8ZrOq6ehK7NWiUckJZ7m5+jo/0+WiMd0PKqFmBovw6frIzZo4Vi8q0LDvYUEmlat5+I/DHHhUP8ccH+CD9wV2p4Jb3cZ2uRm/9Cbcu6WHOrmRQenio09DnHachQuv7aXXlbrX2VIT4pqbBxjyxahiNc3UoXYb+fijj/+lcTGbzVz/s+v4eOVHfLb2Yz786gMuu+IysrOzufbGa3nv03d484PXSbdmTiiJoxIqPAMe8mTZuK8LIcgij8f++Pi/dK7/aQSDQVasWMGXX37J0NAQAPvtt4wvvjbS2T1279nrivHcq1HsscnJDrBvIoCPgqJ8Hnnot9jd43cuaoQG1VA2K9eG+OiLMDEqKCqauHvmP43i4mLC+kQ8vqtDblcHBCT2LLVyA1WsQo2afrrppAkpJV6GyGS0Eycu4wSlH4lCNvkJk1dM+JmYzOTHi510DJiIESWLPIqooIAyqvmakMvOV2sS8XOfO8b2+iFOOuoU7vrl3fT07J1XzJ7iB+bnfxlisRgxIuykmgF6qZgS4/O3crFaVMTjTt792M9lN/XR1BLF5zZh7ZlJjszELbowCj07lCpmy9GKs1cO0Ukzc1lGFasZ0LYTzmhBrY0jQwaMfRU4RsSf1WjopIkSVSHu/sSNfOmFBs5ftwl93EmuLAEEvapWjLkD4Itw4dlWOrpj/PyOQRbNNUyY3LzgdBt/+cfeVbO6u7vx9HsxkcYQbiYxA4MwJV2c6z0d5FFGsaikV2kgFEokaRuaI5x45iCavlJsgQIkkj+vbKNb+Pnq6xDSMgTh0RbYaSxI0ckLyyBbWYtRWhLGTuEifvd4I2edYiEYkrQ1qSkYR1cPEq2lrdTTTy8VjDpPK1KhixbeeOlNbr3tlr1i+eh0gopSHZrDJOdf3YtGk2hVjUQkc2boufpiB2s2hOntTTA9i0eMiDq6oqQ7VRxxYOq5Xn6+g8f+OsR+x3Rw7OFmHHYVn68K0twa5f5b05PO7t+Eu1fNg7/zcsRB5jG/s6JI/vGGl788ms1r7/pQCxUd223MiO07uogEIdDnozW6mmGPglTiKMqeW1lqNBqkhMCIJlPnBAHkLkjGHnvXoq3Jq+Pdl0crmjrFRJdLMItJ41b7hBAU6Yq4+qJByoq13Pqrfk4+xsIpx1hRFElftzbh7OmZBh4wyHb66cU0gbB+Pz3kUkxcxmmklrgycaLo+4xgMEiU8Lh6RQDdtJBFwZi/20mjhe1kjjyP3SNsHDM2KpmbfN71woAiFfplDxq0FFJOK/U0sg29NBAlgoJCEZOTgWIhkxiQfWxlLXPlshR2cUxG2cEWMshNMJq+AR36RBUVHW2te7ep8Xh8TGUB9VRNOM8KIUAyavAgm3HTTREVlFBJiCAtbE8wY+WoeU0lc9jGBtyymxwKUaPBTQ89JM7RjwfbiKNyWIbooDGhAYUkizwksIMtxImjQ08ORbRST6bMG3OuUkq6aGEaC3DL9r1mwEIiAXrRpReyecMWunb0oIqpmSIS7rxumTAimQjlTKeaNWzgC9Jl9ogpUV+iCs1shBCYsBKWoXFb2nedv0DFsBygXExnQPZRTzVxGUOOGG/MY//kZyMyjI9hcimmTEwjLuO4zO0sOnE2hx723RgBxeXFtNZ3MJV5dNNKAC8W7MmWpgpSuzxsOPHJYTbyJToMpJFJOw0oKFSKORTIcqr5mjAh1vARNtISmqdo2MIqgtI/Rk82LmN00UwB5UmNvAo5M5mECckA29lMCVNGPiHopxcz4ye6BnEhGZ959gMgFNCgxoAJFV6GqGMjlfEFYzaxOmEgq3cJN96yhndeHn0Wpk7WMWhopdnTQ1HjWHOMXRgcimMyQ2fOlxh6KskkDwWFPnUr7aKeWEyMmZMVGaear3GQwRTmohFaIjJEI7VsZiVWaU+Y01FIOgmDTBddZFNANB79zoZHAB6Ph88+/hwTDsqYPuaZVQk1M+Vi1vEZM+XipOGZRw6mFKkGZB9t1FPOjJT3NFCDCQsRwthJIy5jCFRj2vycZLKT6jFtzVqhwyDNTGV+UhfXSRYCGMCFFQe5+iwi0dBeX/sLz7xIZqh03LglnWy+/roKjzfOjsYoL70a5IvVQRxpcaZW6Jg9zcCk0lGGzc1Xp3H2FT00tkS56Cw7aU41jS0RfnH3ANtXZZErU01TpJT0GOuYOitKU3uY8670Exs2kTG8mELS6R/upHT5Do49woxBnzjBBx/1kR+bR5gg/ZmbySgMMrNCQ3NrjM5mLY6+fFx9DXs1Blu2bEEvTXTTRpFMyNzsir2iMsKAo5ZLL4OlCxyce9EXpA1NI4NcskQ+MRllC6tYIJaPOa4GbcrzoRU6ypme/HeNXDuif6tQxyZmsBi7ZySuFInv3qpeyZTpEZoaVIQCgaTRXJOspYTKZHwck1G2sR4NWiKEcZJJKNBPb8/QXo3F9wVGo5Grrn2AEy+6iVuugv0W67n4HBu/fKCfpx/N5uqfDdG+chJC2TluIRRAL4z4fSpWrwsnu7q+iQ1VYc45xUZ3l8KD96gp8M7HOsKCi8koPvVmVKhoZyc+PESJYMTMrMhyGt4Z5o6vG3ErQ+zzo05KSzRMKjJQVRfE0+Gg2H0IupE5dED20eSvZd3q9RzxoyP+M4M2Aq1Wi6KauMAopSQuYxOadkHCJb62ppaGhgays7OxWCx0d3ejKAp5eXn/0nz+r0JRFP74+/vYsO6fHLJMQatVeOEZDdn585g9+0CGXCbm7tOHwxlP5DjOsPDepxGeflHDY0+8xU9+/FNinui45JrBtG7uueJnPHj3r1NJUt+AHHbyy4f6yc2fw32/+v83SWwymZi/dC473+5EE9VjwZ6c13xymHqqqGRusmi9K19Rw1qCBKhhDUKq0Jkj5BRGmVSmoasrjrrLQKBP4KYaNWoKZPm4/hcdNKLHSA5F5IhRIkU+peTIQjYHV7CjUcXiuQZOOd9NWst8rDKdDfV1fPLeGTz4h/tZsnTJv3VMfkh+/pdhV/XbZ+zAbIzz5CPZSedFtVpw3BEWjjvCQjisMHvfXiKOTvrivQxrerBborjazGzgMzI0GRgw0ht1MZnZSBSMmcOceanCpefbsJhVtHVE+eW9W6n6PIMsz6xEBVctyAiV88c/fU2aQ80N18eYEzqUEEH66UlsdpUi6rsGceoyqKkJ8MxTIRRXMQvmTpyhN5sE0cjErMHx8JsHH0EvzXgZZDqLkg+rEIJ0spkj96WeKooBeySPp//WynFHmDnp7EGcLcswCGMyIMwJTsEm83n+xRUU5Q8ScYeT7aHf3NDphZGpch6t7GAq8xMTYPskTv9xM3fcbEUrJ9YsFUIQlRFmsTSF/aISKgooI+aL8MLzL3Dueefu8TgUl0xj/eaNvP+pnzkz9Nx2XRo2a4LVuGZjiGPP7WKgw0zuwP4ceewm5i2UHHqIhvc+CnLMEeMnaX9ygYOjDjVz/lU9DHsUXv9rLtEoXPtLFwcsHaWfd3RFqaqNsK0uQqjPSazbyNW39PDgL9MxGBL3pc+vcNNdbk4+xsKzL3s49TgLt93tZVrswDHVM5OwEOqazm/+2EB3b5zBwcE91v3MykpsFgxYCBNEq4VA1Ddu9TIkA2jRj7uxC0o/+fmjf/f5FULhhNHGN9s7pZREiSTYhREDPr9CRZmO5x/L4eizuzhoXxN2m2BoWElRxcskn82sIFvmJ4ObXfBLDwF8hAiwk2qMmPDG9n7T833AkiVL+D2PsYWVzJb7JINYKSUuOhmgj5ksISojRImgQ49GaEdMVmJkksfgiFGNRKImwQjedYw2dhIiQD8JmQo3XQBYcSY2R+SjEGcnW5FSIV8kdMgmMZOtrGEtn5At8zFjw48XDwNkUUgvbcxmnzHXEyaICRseBsnNX7rX42ESFhQZnzBpIaUkQpitrMEsE+c0i9FimBkr01lIu2yklR3JpJRaaJjFEoZkP9vYkGyRXshBxImxmRWUy+kMM8ggfRRRwRD9BPDSTSs20pjCPLRCR0D6aGQbatQ0so0yOS2ZJFCkwk6q0aBFi46A0cO0aeMbR30bFEXh7FPOQVPnoFBOxY07OSZqNN+q6+llmBhRcihEj4EYcfSYUZD00kGTrEskEVHYxFdUyjmkkdDPCskATdQSwMtU5tHENmwyjQLKmMp8+ummnSamMDd5ryoyzjbWEyeOgkKjrMGt6uaySy7l6uuv2utr34WQL8QMFqJBSxA/WvRJsyIL9nHZaRZhJ13mkE0+dpFOsaykmtUEZGIeLZVTqWUDGnTMIqFjHJEJJugWVmGWNsqZhgkrA/TSSj3lTCeInxgRhuinmjUIKZAoaNFRxjQMmNjCSnIopI9O8mTJmI1FWAaTyc/q6mrmzJnzncfm/0VIKZFxNQpRQgRoINFFsru51O4wCjONDSqiUZksaNY3RnAECxFIYv1B3v4gwHE/Ghsj3PsbD2a9jg+/SufsS+tYuaqG8lINN1xi5Ne/12BrWcJGvqRUTkkWn2rZMLK5GV0JvQwTwEsOhdhJJ0yInWxFIYYfHzacdGi3E4sIYrHYXks/AAQCAU474QxinoS2ctkERnQaocUq7TRSQ6bMJ4t86sUm7DKNAdmHnXSaqWMO+6Vs4GzCyWy5lA18OcLkEwzhJkYMrdRRwpSkJnWUCCoSDMRvFj4VEkztcjGduIwxTIKRmU85GqFhW2AVueY910DfBd+Qn6zdzjcuY4QJokGHTuixGwyUzOzGFs8iOzYDFRJXWiv9vf2cd05qbKLTCV78Uw7vf+rnJz/vY3N1GIM/G+maQifNGHAlpTP80ovLWcXUygjHH2XioGVpXHOri8vOM3DjrRvoiQoKiyQ/OtRCW0eUp54bprJcx8BAItncV7CS119wMKVi9P7r6Ipy5CnNyP69I0poNBrixCllKltZi1la8TIICIL4KMtSaG4y8twzYZzhQoLqITbJ7agQBGRoQhM8iUyaqvrkMH68aNHiIBOBIEwIgYoa1lLCFOzfaBHWCh0z4/sRkV9x+GGCd99sJFsWUMY0umllC6vQyUSXiI9hsshPyusoxIlHNHg8e6cD+33CPvvsT3Hxazz37B+57aGvcLsG0RvguPO62L7FQEmkCEHjtx5DCev49WMDnHmSObmn2YVhT5z3P/Fz0Vk2liwfpMR7UErcpRFapsQXsplE+2+YIL10YMVBIzVUiFnY+hcQlDsIawN0ajVsXOViOvtTIKwpBYs0kUVI+mlpbfl3DtG4EEJQPqWMwa7BcRn8Q7jRoGUI97iSR7ve07G2gStOuhafugeDzc+SBY6EgVOD4Igjz+Dc8y7//6WQ+esHb8Wi+YifXgAZaWoWzzNw1YVwwFGf8uWzOyiITSJTlKN0x/nbfW38+vfNXH3jFfz12XMxmUzc89Bd3HT5L8hxlSfzA3EZo8/axtIfLWTatGmUlpew+cudSVLANxEx+DnljNs56aST/jcvfULc/cBdnNV0Nj213cTCo8SMBmqYzqKUQqZKqLBIO100U8IUMshFQaE/2kIk0sRD99jIz9XQ3BblR6d34WieTA/tVLGKaXJBMvaNygiN1OAgnQFcTBFzx5yXWmgoldP4wxOb+N3vI9h6ZmMnAwQ4ZSbWHic3XfVzPlrxAQbDxLJ7e4sfkp//ZTAajdjtEqNeYjVrmTdr/B9br1cxf6Hg/NODmIwqnn5eUrMjTsQXZ9L0MBed7UWn83HpT/yYQhZ6HJt47NdOjjpsNNAoKtDyt8fTufSafr54uQ60YZxaO15DPV07VJxz8QCF7oNQCw1mrClVDpVUUxfZyNcfZlAWnk+UMB9+3M6NV45/XZ+tCDA0uHfJz41rNxHGTzkLx51AjcKMVurxSQ8xInTVqbjlvn5UroJE4vMbMAkrlnA2V10R4Kaff0U0oBt34gcwCxt+6UtuqNOCZbR+auL4LdX0D0iyJkg+BGUgYWoyjgsyQIEs54+P/GGvkp83/uxOTjlpXw7a18RDt48uREIIli4w8trTuRxxtA+zsGHuXU7TO8M8/I4HLwMcddjEul0ataCjK0Z+joZ7Hx2kvTOG2SQ47rwuLjrbxhNPhWmr1yOGsgjFQ7hkL3bUvP+ann9+1sbcmTo0asGwV+Gis2x09cR59R0frz6dywMDWpxi/OnFGcvjL89uJRwXrFmzhuOO2zPH96KiIoRQyJC5lIhKGm09NAXXMSWwLGUjHZPRBNMEB72ygwxyUzYz/c4aLjhGw2nn99PeqRAMKfT1CpxkM0gfGSRc/LpkKz20oseIRBKUQ/T0JJ5HjUZw2Xk2rvi5i53bVUQiamIymuIWXikTGqM5smiUOaNpoSPWigUHIQLMJLGJFLEfmE7jYc6cOUn25Ua+wiytiaQZPtQj2mu1rEdBQY+REAE0UscQLszYaaOemSzGLGxIKRnERQ1rmSLn0kM7ajQs5hCGcCddd9PIJk6UbtqoZjUzWMxU5rGFlWTJ/ASLBxMKcXIpYhA3A/RhwEScGB00YsNJC9vJloVJBpFXDmHCRj89KCgcdsRhezUWFZXlBKv8I47kHeR8oxUdSP49lxK2sY6pjG9WV0AZ6/iUfFmOduSejcgwHTRQznSyxKg8igodBXISnTSTTxmlTKGeKqw48TNMDqUp7zcJCzNZzA65BYnCFlZikIl2Fz/epPv6DrZw/o/P+k4Jj88//5xomyBNJuZvC3Y8DGAnnQxyEi3dsnQsQ30k+TqX/cawQYblAK3sIE4MJ5kMAQ4yk63qQiaUPgsop5RpbGczU5hHJy1sZhUGDATwo0FLH52EZRAfHvroxIp9pAU+O9FyPM3CNTdcvdfXvTtqNtcyU+xDh2wiRAADJnwMo0ad0qb0TWSRRz+JZI9AkEk+O9hMgSwnnRxUqMimAJVQ0SVb6aWdQsopoIwQAeqpxo+HPEqSQXOj3IYJC0H8qDCPlA6K0QodioxTxddUMAurcJAms6jma4pkBenkIJH00UkHTcSIosfIunXrfkh+fgPxeBy70UG3vwMpBRq0aNB96+ZSI7UEQwparZrO7ihnXThM3KugILEPFfGznzXR3Brj4nOtmE0qevpi3POQh8/eNbDfoRKbVc0j96Vx9uV99LTDbfd68HkFflpwkEELO2hhB4YR3cfd5TEC0ks7O1OSiRbspJNNo9xGUDOIKbMfb48Kiz1KKBTCYhm/U+Lb8Nc//w1Vo4ks8mij4VvHQ4uecmawnU0M2uvItgky26dRxyYMmMimcFxzsISIjZpMiiigPFnMCUo/dWxikpyBTTjppoV8SminkTSZnXIuCpIuWimknBDBpP6ZGnXCaCfm4/Sz7trr6w9GEnFqjCgN1IwU2CyECRGRIWJBH1Nj+yQ26btOZzATz2A/jz+5nmsuST2eWi04ZJmJkkItJ53mJced0C4PZTRQOKeKVV/HiIYFeoPkvDP03HpdNhdd38dhy02cdbKNYa/C7DkqzjjeyqnHj8bBl5/v4IXXPaxaF2TAuY0nH7WMYdsV5Gl59dl0Tvzx+K33EyESiZBJHk4yaaOefEooZzpCCGIySlXDCtY3lFEgR3Wt8+VkatmAmihuevBJDwWU4RCjTOkcCmmiFr/0YsCEjTSC+GhhByYsxIlTxSoihMddjyGRAHX3mbjnr1refr+X2sgGpjCPPFFCriwmTIgmatGgYYC+RNKTGLmU0EkT4lv0ln8A5Ofnc9QxZ7Jz+2e8+89cLGYVf39lmPu+SEv+/rvH5rsjJqOgjnDlxTYOPbWT392bydyZBqSUrF4f4q6HB7j/1gxeeyeAsb9s3LklYehSupuhn5lsUUC3bEl+b0SEWHzUPC64+HzOO+YizHL8/WEORXS2fnuy9t+FJcsW8chnv2OaXJhiKOqVQyOx8Cx2spUFcvkYhrtHDqJGjVbRow5EOeioMH94KAO9PvG+eFzyyJN/5/77Wrn5lgf+V65nF6qqqnjxmTfJ1Nl457F0pNFP3N7HgQeq8dYXUBIf1ehUCTV5shSj30Tjjq6k1viSpUt4/Pk/8MDdD9HSsBWVVGGw6bno0vM45bRTALj2pms47u2TsPWPzSHEZQyRHeeEE074X7vu/wlGo5F/vP4ihyw7lEhHGEXGCRNCh35MV11cxmikhnnsP7qnRUV2dBKBpmxOO38tKz/MpLRIy1vP5rD4gBZmK/sl16CojCBgpNwfJ4cilG+Ypu6ONLJY16xhkTxkzDOmERrMA2m89cZbnHbG3plFfxt+SH7+F8JklvgH1FgtE98sAHabispyHUUFWvZdZOStD3w89Ngg8ZCRO+6IAIJ4XBCXcbQZ/Rx12FjnaYC7brGxdGU9eUbB1RdJFi+I0Nah56E/BBkK7iTLO2PMZ5xkIBAUhxNtgjoMdDWbWfF1kGVLUxOPkYjkF/f1EwjteYszgEalIS5iWOS3OSPaqGENWRSg7s/jqacbmRLOT6moJXQrBokRwxrNZu36ncxaEKF6nYpvIQghibOVNeTKYhQUOmNN6HvTsKGln55kkmx39Oi3Y4mZGafjOnFNQkvQF0BRlD1uCygsLESnVfPLG8ZneBQVaCmdGsLd68YhMrAIOzppIGDp4JmXPJx76vgthi+/7SEWV/jni/l4fAppDjVaraCpNcKBR7nJ719CwW7J4TIkraaNHHVKjJ9dnc8t9/WzZmOI8hItT/7dw4lHmXE4BB6vglqZuF1CCEHAp8KaIfbKAGvOnDkI1MkqvVll4bb7wlx706c4InmYsTOIi2HcZFOAnXQC+NjCKvJkMXbS6bVuxZHt4a7bjGj9uVhxYsaMkR3EiNBCPWkymxZ2IFGYw37JhT8ej/H4bzaB9HLFxVbmzzJw/c1eSnsOAfpooIZKOSc5eVuEjdlyX2p1K3Dp6phUqiXQHWWR+zA0QoOUkmbqSCObftm5x+PwfcKOHTtQowYEFmxYsJNPGR000kNb0thmd/a2Vw4xhAuJwmz2T2GMp5GFWdrYylq0aJkt9iEqIzRRyxz2TbbratBQQiVpMpMdbGGGWESeLKWXDgoow8cQ6eTSTy8LxYHEZGID1UEjhZSSRhZRInSRCIBzKaaJWqykUU8VIFm6dO+Yn7+44+dcc9pNlEdmsJW1KDIRVKiEKtmm4qabmSxJuI9K9RhW+y4IITBKC+v5bMSZXkFBYRIzcIqxlf6EfMAO+ujEj2eE8TKcbM8bz1G8hCnUs4W5LCNMkAghWtjBDBZTy3oijgCXXXHpXo3BLrzy3KvYvJnJeb6QSdSygRlyETphIF3m0EgN5XJGSjDVyDayKRy3Dc4u0kAmmKMBvHgYZD6zx1xXr+ygiVrUaGimLpmIlyTWoxksZoA+mqlFhZp8yogRIYifHjrwqzw898DfvtN1745QIIQiFfroYDKzqWMjWRTQTiPp5Ez4OYlEIPDKIXZSjRUneZQSxM9mVhAjhgkbQ7KfAXqZw77JMTRgYi77sVNW008vPobRSj0BfORQSCVz0KBjEBfVfI1BmgngQYseD4P0yDa06KlgFv0Jni0xokSJoEWLRGIjjbS08bQZv9/QaDSEZQiFGDosFFFBB01JZto3IaVE0QaxWiw0t0ZZeoibSb59MAsbIRmkgWqmufbn2ftbefqpVtQ6BSWkw9A3Fa21m3POHDEfCEqWLdVTeaaB++5VMEb1eBgiTBDVyH8BfCmtdADtNFLOjHGTiWVMwy3b0au0ZJFDf7x+r2KB3fHO6+8Si6rptdSiiagJRYLjFr+llARIJLHKmUFTZB1zZmrZGP6aSX3zaaZuDItnWPbTQRN+vDhIp0ikal4ahZmZcjE1rKNEVjKAi9nsQy+d1LKBSjk3KYuiRkUfHfTK9hHtTydD9I8wYeOk6bLIzx8/gfZtKK8sxLWunQ7ZQjnTU9iHLtnFQKxnXHaSjXS6+pxsrAoxf3Zi87ujIcJ1P/fQ2qjG79EyFIA4NWRRQHp2nNrNRsp8C7AKBz6vh9eeqeO1d7q48hILTz03xN0/y+DEH3dTXKBJSXzuwpkn2nj3Iz8u9yAH7DO+wd7kch25Oca9YgK7+lwjWs5bmcaCFNZ7iABmxUGWSHxfUPpx2Wvp9vVTFp9FBrlJVn8zdXjkYPJ3TieHFrYzl2Upa0axrGQrayigHBtOtrJmXKfjXVDH9Vx+Uy96jY5IJMwaPsIozQgEQfwYMGHCSi6FREkkHqIjm5Nly5ft0Rh8n/Gnx+7iiQc1WMyJ36C8RIfBJMEDFhxsYz3ZshADpoRurxBIKWmghoUL1EyrNGDVxzjrsj4UqZDmVLF8XxN//k0Whfla3nk/jDZiHVdaAhIdNQ30M4ibEqYipcRBBl6GsMt0wlYfDz3yIO3t7Zi1FpiAB6QSalD+d4gQmZmZ5KmLaY3vICojGEbIA3qMzGAxcWJECFPN15TISuykEydOD6300clMllBPFUpuC0/+NrXQo1YLbrhcz9k/XUFbW9v/mt5lf38/F511CZM9+44+rxFQhuK8/PdV5Mcd4/6GjlgWKz5bmTLnTJ8+nWf/8bfEOqooY0yoKisrWX7cMla8spZsT3GK1E93ZgP3/uru/19b/8fDypUrMQzZKCaxr8mheFyjoh7ayKN03IKBSVjp6bRTtS3M7Ol6Vq8Pk0F+sgNzBouAUemt7XIzQXxJI+/xIJFEZZQ6NhKRISQSCw4KmYRBGDGH7GxYs/GH5Of/6whHJIZwBiqPQl19hKmTx1b+YjHJzqYIBXmjP2HAL2iuslERWUTBSCZ/SK5jGDfTp02cjMrO1OCwC75+vzBZuZk9Xc8xh5u54TY3X77QRFowVfhYCIFKqmhhBz45DIDdnc6PL+nizDPDXPZjC067ik9WBLj/twMMDMSx76WefUFxPh2djUQiYfSMz4AN4mcK83GIdKIyQne4HQ8DtMsGwoRQ66PYM0McstxAbo6Kz1aEePvjADdc7qS7LYzSEh9X2FiRiTpFiAAehlCjQoue6WLBiFnEGiIynGQKRGWENtV25uw/QPVmQV+0GqkPIfw2HP7SpLB9TEaRxAiFQnvlaKvVaigpnPg3XDBHx2Nf1CKkCkGi5bC0yE//UJy3PvBx3DdMjBpbIvzz0wCFeVoMBoHROHofrfw6TJq/nIjGR1fmVjT6GLGwBr2rlKLAPD766DPuv03N/NkGVq4N0toRQwLPv+ZlRqWOh//UT/hbnNqC0g+aKNk5EmUv3E0LCwsRUp1cZIyuSXy1opr22ix+epOLjz5vIzhkYK5chotuBnGNLOSL2MFmOmhChML0bleTQzYmrPgYopUdlDIVD4Oo0bBBfIZempgtUtuW1UJD3uBC/vj455x3pkJnT4xgJIpaqMkgl6AMUMUq8mUZJqz4xTBd+u0sXBrnF9c6ufGOAeJDTgbpIyoj9NGBgwwmMZ0h1VhTsR8AarWaOHFUqJnEDPrpZQsryaUIJ5mUUDkmwWcVDqbIhA7iN6uIfumhixbCBCkg0cLeRQuFVIybQLCJNJCJgMaEhT46kkFzGtkoKHTJFtLJoYtm5rBfcrNrxIwNJz2yje1sQoueDLIZpBd0cq9bOBYuXEjaZBttNTuZzkJ6aKOK1UgpCRMkg1xmsSQ5n0mUCdvjAeJEsZJwuW+jgTxKxk18QqJl004ahZSzhdXo0KFChUSync3EiaGSKoqpTCQRSeipxmUcIQQGTAm2rFRQCRXT5AKqo6v26vp3RygcRr0bI8YgTEyWs9nGeswykSTvp481fIRTZhEiQAAfKgQadOilgVyKx2xYcymikW0UUJ6YD76xNnTIRvx4mcOolrEiFVrYjkTBgJkGavAxxGTmjKwfA6hQM4V5tLCdWUtm/FtYjVEZoZ9eHGSQJrKQUtJIDXr0dI0w88ZDH52kk8NOqpnB4uTa5JVD+PESIUwTNegwMm0C5nA5M9jMCqaxEBddeBkihyLMIwySHArJlHls4PORxLpEhZo8SpK6syYszGYf4sRZz2dJuYIh3Bx44IH/8vj8vwiVWoVKJpLEGeQSJ0Y7Dbtpqo6iW7QwHAiz7HA3DY0xCgPzkr+PQRjRSF1CczNaCt2lyc95VG4cpW72W5yYC/76wjChoJo162KEVF4EiSL6TBYnO2ciMsxWvgYS8gVx4gTwJlnv34QQAnM8jcGeKAUym75w43duj+zp7SCrwsdfb03DZFTx04urKRheNOZ4vbTjIBOVUGGTTkTQSsMnRWRNrSN71kZa1kYJeQPJRGGr3IEfH2VMo5Eaiqkc9/u1QodGammnkRksop2dxPVe9HY/DcrHeN2GEWmKAHoMzGBxSnI2LhNFdmHgOyX9L/3plVxx4SUURWaNabv2MkSOLJkwaZMdLePSazew+oPchFb+6V6yepaQP7KmSiQuuqhiFZktZip9+yGRdKWtpWS6j19cZMBkTOeVt3ysWBvgussUBofj/OKqia/juCPMbK+PfevvnebU7BUTODsne8SsLTJG7qOXDnJJJD6HNN2oK2uwxCQzt++XIplkECamyHlsYz0+OYxF2OmgkXJmjimWCSGYIRexni8QkGDaTqBLDtA2MEj/CjuzY/uiEKcnfQPOokFOP8WI3WbiuRcjNO6IE3aHkoxPN91kkIvJsOf7hO8j4vE4AV8H+bmj8cD8WXrC5l6GhnOJEsKMDYUYLjpHZC/yGKCPiG4Y0HDZeSrcXj1GnJix0dfl4f2hAQ7cJ0ZhvpbKySreMwxBePw11YeHIirIppB2Gtis/RRHZhSvbifusEDVn8alF1zG75/4Hfo0DRP5B0ZkGJtj79nvewOfz4dKpWL58uX8LvOPTO9dSFzGRgqQumQc3CTrkEgmM5summlhBypUZJGfJIXEZIQLzp3Y6+PiM2O88fqzXH3Nrf/Ra9qFx3//J7KHSsfVfJ4eX0oNa8clLQkh0MT0eDyeMXOwEGJM4nMXbr/7l7w26zX+/NhfCA6HUIRCYWk+j93+e2bMGCWNSSnZsGEDDQ11OBzpzJgxiw8/eAO3u4Oioikce9yp36nrYW/x0rMv4/BlYxRm4jJGA1vHza14GJxQPgZA1Z/HmvVNzJ6u56FHfWQrs8asMbvuiUzyaKaOKGHK5LRx75VGtmHEQiGTsApH0tdlMyvIknk4ycKZPn6X7nfFD8nP/zIoikJgSMccOYOYO8pPrlvLh69notOl3jAPPz7IKcdaUalGqvMBhbvuDTAtclDKhq6ESnZSTYZr4iRTPC5JT1MnE5+74/5fOpj7QROyI7WFsFd2IhBkkEM505FI3PTQ7u7ltd8X8MY/evGq+gkEFJS4irxCQTC4d8zPq268kqqzv6JXVU9ReNaY14flAEFTD2FpwB/U0Uii9W6APsqYRkQ/RMH+9fzj6Zyk5tXN19vZVB3i5Au7CYcgqt5JkTLOxoEW4sRYxMGoRcKNcpeBiVpomCWX0kNbIuCXiTZOS+YQ5RVaYkS48acBCvM0bNgywK8ebsPfUokzXEwnzYRjEfT6iXVDvwkpJeFwnD53jKyM8R/Zts4oWYYsCsKjE277wGcUVcZ572M/b3/o59RjLZiMKj783M+mrWGefiSb0y/tHjMZ/fXvQUJmF6eeFeOay604HWoGh+I8+ngTrz7fjnY4ixN/3MGB+xqZUqFncrmWE460oFIJnnnJw6atUfzROG5VBxlKqhmNlJJOczXZ2VFMRg1u9547uUk5so0eSejYSGPNZ0Z++5SHJx9N5/9j77zj46jurv+9s71p1XuzLRfZsi13A6ZDqKETOqGF3kINEAIJoSUk9EAChB56CL2XuOFeZatbvZct0vbdue8fI6+81sqxE5738+RJDv9g7ezOzt2ZW849v3N+cq2L5X/LoYaNFDCBDLLxM0w160knmw6lDmPEzoIET698iuTkEc+mqTSyDYdMH7dsVAiBeaCUd97v5P2PQoTdNjbJFWSSS4woAfx00oIOHcLqIT9X0t2u44pLBMa++QTYzgDd6NAzjbmYhZWg9JOelVzV+5+OiRMnoqLGlXX5lDJID0VMZjMr4ov53ZFONs3UJvytUW4jiJ8iJqHHgHFk0PcwmJB8mOyzPAyOeIYa2MYaDBhHStRUOmiilXotUTYJgZoriumSLYQJkU42MWIsXrhwn9tCCMGlV17CL6+8nw0sQ0EhSoQYUWayeIyFh4NUXPSRzljFf0xG8eNjOpriaTb7U836cduhmzYyycOEBTMWbDiw4mA68+PjTUgGqWEDRbIsTsbtGjq2678VocOmOmltbaWkJLkCaE848JADeOe7T8mKjD6nduFkDgcyJN1s5juyyCNKCBe9GDBhJwUFHSE0b8kBeqiQCxPGS4nESTrdtCJQiMgwhl3CDfropJIlCX3mzpTnrXJ1XJWcST4NbCWLAvIoJUYkHpLU1d61T8r/8RCVEVqpJxPNJzBD5JAi09jKaiJEcMsBUncjQ9yyP55iP5HpceKzRdYxjIcSplIu5hKWITazctygCEUomKRFs34QxWTKXDazkrnyoHh76oRmgN9NG3N2UdDbSCGDHJpkNZ00kTGyGJnKHDayjJiIkJHx3/4wGex2O0M9PmJo5FGOLKKWTTTIrRQxGZMwaxux1ONhAHXAjjpQSYytY7zbpjCberbQI9vIIg8FPWpWG0VT/fzluQyEEFx76yBvvqFQGJ2KOeYgW/HQTB05FCX0N0ZhQkiF9XIpZizoMRAiSKPcxgTKk6riFCHwx8L4GUaN/XNLkXfeeofsHB9rPi9EpxP4/Crn/WSYPz+zgkzPDBykEiJABzsI4GM6CwAIE0KPgbRIET07PNx2o5cnfpfK4T9ohN4CPHIQH0NMF/MBiMrouMQWaOTXAN2sU74irzjKQ9c5OeYwG94hlaef8/PxhzGUPidFTBqjStUJHTPkAraEVlBQUDDOGZIjGo3ywp9/i16nkRL7Aik1j1R/p6Boai/BsEqmWpAQcqIFRBbQKuvJHZ6JEILu9HX8/J4YZ5w8SgQdtsRKXWOYMy/rwmKC9VuCfP6tD4tZ4ZTj7HEBx8BgjF/c40cRRny+GH/7OMAf/hTAP6yg6FV+dKqRKy+x0zuwb1VBKSkp9NNJOmM9U2NE0WGgV3YQLd7E209lcfqpUdKTeMULISiVU2mjgXSZQzet7Ed50nMqQjei3tSCO1qoZQqzxxw3KHuJSJVp6v4goD1jJbffDa0tVp59LkwsomAwS+YuCrNiWT253mJ06JEj3725uXmv2+E/EdFoFItZUNcYZntdGJNRUFqkZ3qFyjedVVRywG62WFE28Hf0GIlFBF1rJtInO5jBwtFnMwyxHVGuuWYlzz0Lp/3Qxr0PNKN2ThzTl+0MQJzJInToMWQOctNPDFx1cQZ2m4LLHeOhJ9288dYaqqqqmDp7Cj3drqRq7H5HOzddNY533L+It998m2eefI7IcAykxJZhpXhqEf3eDjIDBeh2oYM8chAPAzhJJ4ifMjFzzOdFZJiICDJj2vjkfEGeHvfg/z9hx7Kvl5MjJyfd7NELA3ppjG9SqFJlCDcSFTtOoiK8T4KknTjltFM45bRTUFUVIcSY9XRNTQ03Xn8BaXY/5VNjFBYYufyRIQ7ez8QlZ6ewdfvfufySZzj7vJs59rhT/tlL3ysMDQ2jH7EvzBMl5MgiNrKMoEysllDQxS2IkkHqw9jtgqFhFVWSEBo45li0eX86uQk5AzsxLD0M0M1CDo8/WztzXebJg9jIcvro5IYDL0328f80/kt+/i9DLBZDjepHbkQL7qrpLDpsG9dfbWXRPBPtnRGe/YuXyRMM3HL1aOf51ns+LIMTxnTMduGkSJZRs2MdA4MxMtLH7mC89+kwxxyefKJhMAgmT5Osb9+AQ6bFfW2a2c58DouTSAItRdsp09gm1zG9dx7dbGAys6hhAy2NfoQ+sE9tUVlZSUpaOt3+VkzCSbZajBCCsAzRnb2KufuF+PXZTqLRQZ59oZ3WjSGU/gKmikpt5yBrNa8/lzkmvXzuLDN3/DSdx59zMXF2B41rIqQPTcEoTERkmD5rPe2hNgpjk+PXZ8HGEJ74Z+iEjgImUDCiHgtIHz2mb8jKMPPgnaOLjOJCAyccbeX4M+ppWOnDjxe7Yqe6ujphZ2hP2LBhA4qi8vunXTzw87HKLJc7Rk9/DDK6kR0z4p2vDgPOlDB33ZRBMKTy4ec+whHJ0YfZuOdnGbS0Rxl0q8RiMh5wBNDrCnPltWauuTQ1/re0VB2/vC2VzAwvjz3kJTNdx3frgtx5QzrzZptxuWO88LqXts4IuVk6kFF2DG0iKN1khyZjwMgwHtyZ27jsEpW2Hhuffu2jsHDC7pczLvr7+wHiJtwxonS5AvzhcXj+1Xb6u3XY8SeUadpIIVPmUcsmpKqjgoVj1Fw6oWOKnE0j22DEkTBZKUD8+LCd194O0Fmdjg1JOnkoKATwkUkek3dOFPywM5A+JqP0ZK5j5oQgZ5ykxx+AN99Zibczm0FPDIct+SDzn45oNApAmMiIkbyTTPJRiaHfgxeWEAIhR+/pbtkGSGYIbfEbkRHcDJBONgrKyAIp+XAYJYoBI41sByR5FGPHSRetGDAynXlsZRUZSRZeO5FGNt200EULCoIjjz1i3xsDsNlsDCseitRJpJBOmCDt7KCKNcyQC+KqS58cYggPLvqwyf13S2VW2c56jJjwMEgeJZiEGbt00iF3UCASCdCdk5NKltA+UlIdJkiJmJJwnEmYqZAL2cxK0mRWXJW4E276Eyb8FoOFYPCfC/o685wzefGZl0nrzBpTmiOR6NEzhdlaoMSIgnEnialKlVbqcdFHFy3xPhw0lVAOhXTRihkLzdQyGe157qWTXIrHVTkUMGGENBW46GUW+8XJRdCCafplF+1dDWzfvn2v+//xIBTBsOpBJUYJU5FSEsSPDj15FNFKPd2ylWzykTCSCD+MgsIgvbjpJ0+WEiaIi34yydGC3dDILJ3U0y+7CRPCij1eLjjazioK2nzDIIzkSi3MaFfvOy+DTKMyKflVwlTW8+2I75QZHTomMI0uS/O/1C7/l1ExawbtO9qJyEhcRT1VVjJIL/VsJiqjKCgM4SGLPNy6bhp1G1DCY8P/FKEwlUpCMshmVqBYfdgVKE+x8OyrHj750k/D2kxmRUZUlAJsMoUsCqlmPYOyl3Shbaz0yy70GJjOgvgGkJRagNg21lIhE5WYqlQZVlyUyhk0sg2p7tniaTw88eiD3HSVg3N/4qJ6m0AnjcR0YfY7BD77YjX47RgwkUcJE8mKfwctfdZMUPpJGyrj8adX8Mk7Nk48RfLei1vw+ENMGClfjaGlHgelf9zNAO2505FfGmPVZ4XxkNLcbPj9fUaOOzrA6WcNkaYmV9YbhJF0ayYul4u0tL1XuHz++cccc4iL1moDSnDsM5ZONn104CRRzSSlpJ4tAEzxHIZBGJFSMkA3W/iOCrkoYczQo8dJOiEZJHuiN4H43Ikpk4wcfaiVPzzvJhKV/OhEBx6vymPPughH4KkHs7nlFx5SO+cRMXo44OgG6Cokw7cQuzCgSpU3f9/Ocy9tp2J+csX5eLBarehNUQKhseFAVuxsZy0pFiP3X59KS3sU/fD4myt24cQl+7HjREH5Bx6yRsxYSBc5uGQftXITJUzFLCzEZIxuWmmiemQdtJGg9OM0efnN7/QY2srJiGneyjEZY0tdE0M0sYavkUgcpDIouih2FI57/v9CWxdU1/bx2yd1zK8009Ia4cY7A3S2Kcxk/zHzA73QM1MuppFthGSAAAEtlG/MpoSevP5F3PLzZXzxnoljjlV49fllTIstiPcDIRmkga3kUYxBGOm1b+O2OxTOP3N0Uz4tVce9d2SQ4nBx/z1388Irr3Fmw1mEm4OkR3NQhLbJ2u9oZ8bhk/nBUfvmBb83+O0Dv+OzF78m1zuaxh3tidCSWk/OzExaW7dj7LNBTKGPDkBQwUJUVLayCqt0jFGrV7OebFnA8pW9HHFQ8vNu2BJjwqR/bZ6zT1DZ4/OqoEMlxqC1gVBmE4cfasRhF3zxbRBTdPzk9r1Bss3s7777jp+cdxEF+lzcQyUsXxsknNnMyafa8fhDVNeHOesUB6efIDn7ygcpKJzI7NmV/9L32BPKZ05j2ap1cSW8IpQRtfsapsjZ8UqNTPJoZwdTSf5dolktHHdkCoOuGJOnStqGWkjxJB+3unWNEBNMZibN1LJJriCHIowY6aeLAXopoyLpHHGnhZVfN8jDv/85hxyy/HsL0Pov+fm/DA0NDSg6lVhM81BLDRcQbczm3ts3M+2AXpxOhTkVJm69JnEyU9+gYgg5k+54ZIo8oj0VHHf2dj57Mw9nyij5U1UT4me/GmTtF3sYYKUglyJChNjECjCEKI5OHfHiS4RJWHDIVLayminMxi5SmCkXsS2yFl9k35SfnZ2dpKUNcd2lDhrqm/nk03oM4RR61S4qJtpoalB48o8BbrjGylsvZvLFt36uv3YYBmAYDwfspx9DfO7E2Sc7eOUtL0sOEFx43hCP/WE5jc0xLFa4+3Y719+ikuJOjR+vE3qs0s6A7CFDJJIcUkpq2YBuSPLyyzFefnEAZ5rKT6+xctKxVvR6wRMPOTnmxE5m9B1Gk7Kevr6+vW6Hnp4e9DrJOx/6KJ9i4rzTRhW/7Z0RLr2pl1/eksHtvxhG7Yhpu8ZSgjHIIfuZOfuKLj59rYDrLh3tnPx+lfOu6sbnVzn/6m5e+UPuqK+bVeXyC5MPBJdf6OCxZ9s44QdprFireUXtaInwkxt6uPYnqVxzST56vWD95iDX39lL/0Aj9a5W1JhgzmwDz96TwvSpJrZWm/hyqY9FixbtdTvEYjF0KNSzhRlyIYP0YMREmj+fPH8JPXxOGTPHdI5CiJGk6gFMSbzAQPPuisgQEUL04SWVzISAr13hYYDGVZK5aiV9xqX0WwYp8xyMHecIQZYIKSUdWSt57DEDRx4yqlS78Sp46Ek3Dz3hZqjzv+RnMrz++uuAFtKilQ8rmLGOlMgGxy3rjskYYUaJtS6amcWox6amDK0hLCeSTQFdtFLClDGfA9BNC1EiSCTZFFDEZBShkEEubtnPdtYjRkrAxTj1hSoqAoUGqjBh5O9fLuXHP/7xPrVFe3s7t13zcxaoh8ZLk1QZw8cQIQLUsBFVRgFBjCjlzMWMle2sxSodpJBGAB99dDCB6fHU8p2k7SRm0EgVm+VKMsnHgIEBeggTogJNIemVgyjox20rndDjlBn00k47O5jJYgCCMsAOtlOB9rxLKen0tf3T6kebzcYjf/w91192A46+TJwRbTNk0NpNe7AJk2ohRowgfhZxRMLEShEKpUzFL4dopR69NGDBSgA/foZoppYAw+QzgX66MUgjhUwiQggHqUm/j1aC3ssgPUQJk0legoJqJzJFHq2RejZs2PAvk5/qSJq6HgMtso5u2rTFOoJ6tmo+feRQx2bSyMaICWWEYLQIG6qM0UUb/XQxhdkIBC3UgdSejzBBhvFgwUo/nexgG5OlFloUlZrieNeFZTrZtLMjgfwM4h9Xna0IBYu000kzKaQh0QIf2iMN/1K7/F/GOReczfvvvUNM6uikiUImxVUSO5/jftmNmz7KxExkbBYdSi1ttCT15QUwYiJGFGckm6yeCTR+DBuXNuOKBZkVmZt0PC2TM6lhA+loCu8W6kbUvbqE43Ipwie9uOiNq/KklLRbtuCMpGFTU0ZS0PcdqqoSDLp46PcGMjoXUThyn0kpqenpIi1nMyEEk/xzE667V3YwSC8FTKSBKgSCjO4o6zYF6e6J0SvaCKDQTzf9dGLETIQQm/mOcjl3jMI+KAOaktQa4u5bU+PE5644/CALBsMQIjz+ws2ktxAIBPaJ/Pz4w1c46oAQfa4I+buo1HfCSQbN1DAk3QkWBC56kUimisr434QQZJKHWVpHLDFGqxN0GIgSwS16uOHc8Tcdzzs9hYamCLdcNbo+OXCxhXc/HubWe/pYvlxQKjLpDvvxNxYykRm7hI8oZEaL0XWbWbd62163AcCECRMwWWIEQ0GCMoCfIc1vmzAB/BQyCYO9j4P219PbH0M1+2EcLUZYhpCoZJJHBzvwSW/SPkxKiYcBLGh+hpNEBS7ZRwNbtSAdtOoLiXZcCVOIEaWqcw2TmUmmyItfu07oKKIMIZW4UqqVehx2icGQvOT2vwCv18uN15/Fh69kMbFkdCy65zZJflkf1ljyUmKLsOGTXgQKQ7iZRPKx2ChM1DXoOefKLjp60zGkBqkZ2EhMao6Y1pFS3VSRqYWOpXVy7o+Sb3Bcd6mTF95oIi0tjXc+eps//+nPfPTeJ6hRid1p47orL+fY44793tPRu7u7+eiNTyj2JpYc64WBYnc5La1bef2Dv7Bu3TqCgSBvvfY2nqogwi8wCbMW3CpWYdPZydDl4GeY/lA3E5lOOjm89U4bP70ylsArAEQikj++Inj62bO/1+vZE7Lyswg2Jd+kklLi0/fTb6rjiFM8PPJAVnwd/as7nHz8ZZDrrz2Pp/745j/1G7S0tLBp0ybMZjNLliwhFApx1YVXMTNwEEZhZiQBCHpK+fClrZx9lZtnXvFw2vF29HrBb+7Uc9uDv+Xhx179F1shOVwuF3pjCE/uZqTajmmglLRYHjbhYIZcoNk1SQ86oRAjQgxJhswlUyT6x/daazjmOIHVovDG34bp6o7iKOnDu2WQlN022dy6bgJ6D4aYc6RCqlwTmNHJDrZTRBkx1DGbc7vCSToiJogOd7N27RoWLtx7zmBP+C/5+b8Mw8PDoI/SHWuhYKQEUS8MWCLpXHhWiGMPt3Ls2Z2ceZKDkl08ICdNUvhA74VYck8SRRqo32pm3iHdzJqlo7RIz5ZN0N1iQR/NpqU9yqzpYwfZcFhSVysoGNk1z5YFrI1+SZrMHtdHKI1Mhm0tRHTdSG8aJmHBJC2ECOD1eklJ2Tvzz4aGBmKxEJf/WFMX3Hunyn4/6MHckkdg1XQcws7gNj9Xbahh9oGDvPTHdKZXDtLz5RAxomRljb+wlhLaO1QeuF8lv8jHeWeZufTHNs69uodTf2jjrnu9BNw+nIzuEJehBY34pJZ0qxcGfNJLndiIX/opdy0kzZWNEIJIa5i7flrNV9+4eOKhNMomGElJESj9Ct7YMLNnjy2PGQ+qqhKNCZwpgv6BGEef2UFuth7PkIrNKnjwzkxmlpvwB7xYR5Q4XcoOhsNBvlwW5dqLU/nheZ0ctsTC1DIjG7aE+Hq5n5uvSmNSqZEn/uxm5sEtXHqek6xMHVarGJc0NhgE6emChpYwJx6tqSOvvaOXFx7Loahg9H6cN9vM1+8U8cPzOnj5vRwiUbj9vn4+/drP9Kkm8nP0CAStra1Mnjw56bl2R3Z2NlElhF61sIPteHHhIJV8UQqAThoSlFa7Qo8BwZ6JFolmXF5EGS3UkS0LxuxGxWSUAXrJUkvYyDKUsJ50s4Mqy9ekmqwMucOEZSjhe3jo54ijVY48ZOyAfNNVTv76gY8tW6N71Qb/afjgnQ8xYCCDHFLJpIo16NGTJ4pJk1n00Zm03K+dHUSI0CGbyKMEgZLg6SmEYKqsZCurKKKMAXpIk1ljFraNchtpZFHGTHx4aaaWdXzNfKnZi6SKTHpkOwo6zT+PsZtIOxU1JizxhXRTc9M+t8XvHvg9+d5JuxCfKltZTTYFzOdQFKGMnKuHHWyniZoRX9RpDOGmnUYMmJjHoXhxESOKiz7MWLHJFBShUMZMAtLPRpZSwESKKEtIAlXQESawR2W0CQs1bCKTPHpoY1h6CeGnnLlxNVEfnaTE0rn1+p/x14/e2ee2AJg7dy4ff/Mhr7/6Ot9+tRSL0cSSRUfx4ZNf0DbURC8d8dTyZChkEn6GiRGlg2bc9FPOPKzY2cgyvLgwjygSq1hNiCAxYmNsBNxygEaqKGISEynXPN1oZRPLmSEXjimXzSSfhx98lMMPP3yfy1x3RVSNYCOFEqZQzXpyKSaf0rglQwu1dNJMARPIJp92dlC+i4enInQUUIpDOmmjgRliAWlk0SCr6KEtoQwphyLCMkQVq5kkK2iimlwS7QqiRFB22xCNsud+TYeOGSxgG+tGQsRyicb23gf6Pw2P/e5x9JYYVl86nbSgSpUCJqITOlSp0kcnnTQxc2SjRwhBYXQa/eY22kP1lCTxBu2mlTSymRqdE5/TpQ9n42J50sAD0EgBVWq/k4dBUslM6p0OUMBEqliNInUECdCh1GM0BikPHMkgvZiwENB5kr73H8EzKCgMLcYqRjcqhRCkxfKJ9oZJmVLN6m1fYpcpGDEzjIcU0pjLQeiEjnxKGJS91Db1c87ZEbpdKjEECBUhSQg8DMkgVaymRE6NLwi9cpAasR6dNGJNCXPCUclDRQGyclVCLcl9IaWUhA0BsrPHf38yDA0N8efXPdh0DlqpZxIzEl4XQlAgSmlxfIc9nENaoAQJNIitzJYHJP1Mu3CiyljCPCaDXNpowCqs484NAfR6gU4/9vWTj7Xz+LMu3H3aWNJNGxVyYdI1RBrZtHi34vP59rr0vaqqioIChUF3NhtZSgZ5TGYmJmEhLEO00UCXy0VXTxrzK81IZx+xweSbAR3sIJtCNrEcBT2NbGOmXJzEQ7adKBG6acUq7Zixkkpmgm/2KvklZVSQJ0oISj/b2YQR07iBdPmUsJmVzBEH4pYDGI0DuAaH9qoN/hPxxuvPc/3FISaWJIoHFAUyUvWwh4prE2ZUVKJEEELgk178DGPERMouVQ5ZThO/+6WNa+7MpKWhjhhgVxz4VIgRi29yqsTIzVHihNruMJsVHHZJLBbDbrdz7Q3Xcu0N134v7bAnvPrSX7D3Z46bVG8dSGP5shWc/qPTADju+ON46423eOe1dwn6QxhMem4550YWLl5AZ2cnJSUl3HzdrQRrIqghlZTOuRxxwnqefNjJwjla31ZdF+aOB1XOv+h2HI5/TVG5L7j2pqu5YdMtTPTNGnO9LlMrp51oYG1VO48+WDTm9WOPMLN8bTsvvfQiRUXFTJ48maKifxxANzg4yJ13XI7D3M7hS0IM9ei4+goDwUAuecOTNOJzN2QPVfDSq19x0KEGmlqjTCwxUFpkwO1u+9caIAlisRhPP/04H7z7RyrKJS8+kcW0yQaeebGel1+uJrtvEQN0EyZIPhPwyAEEUMZMmqihXTaSThZRNCs7EY2wcmOMky/0sXiemUE3/Ol3Dh54aAPdTSkY+ou1AKOsZkTKMGqbVo21M5jRIIxkyjz66SZXFDMkPYQIjltiHyKIFTuCGDXVm/9Lfv5fRWlpKbGwjh7asUrH6EAaNfD5t35OPtbOc4/kcOlNvSyeZ+bIg60M+1Q++nKIVrWRHJnozbmz9GgH2zGpZrxdRj7rGsaKgcnMpECk4ZNDXPnTVXz+biZWq5Lw3hvvcGMdmLTLgkkhRWYSJoSZ5CVAqiHI7+5z0tc3wAtPrifPPR8rdvzCg8/n22vys6amhkP2H+04Xv+rD099PpMZNdc1Cyt5nrlUfV3Dk8/0c/EFZm5f0UlaYALLV46N1GtoCvPTW73UVSv4BrKQMoJnh5OXfmfm2+XtCKPUvOlUhS5ayZGjneROr89eOtik/5rSUoGKxN+gMocDE8zTDcJI3vBs/v7ROpadFuDAxRZiMa0MMKswbZ+M7Ts7W5lYosfnlxx9mJWfXpaKd0ilqSXCS28Nccf9A5hNgq5OPcWEGbA04DK1kGKLEYnoePYvXkqK9AgheOCxQe69PZN7fpYRH6Sf+V0OL77h4e/fBThkf+1+2hNCYZX2jhjMhU1VIaZMNCYQn/E2MAiuuSSNF98c4qYr03j+0RyOOqOTQw6w0DugLYpXrVq11+RnZ2cnUmptbhohJXIoJCZjuIytiKgKcmQhQRAPg/TQTowIEogQxCvdpCQJYYjIsOZtwwzspNJMHZtYQbmcGw/UGZZeapX15BYGmTGtkx3tAXp6VXr7JRIbnUEvJUyjitXMkAviKtNQRgtXXDy+l8xlF9i58ib3XrXBfxpcg250GPAzTLYoYC4HskkuxyMHKUFLXI3IELmUoBO6uA+ijyGKmISbfrppTZo0aBdOZsrFdNJMEB9bWY1NOsimgAgheukki3wmou2Y23FSwULq5Bbq2RIvCcmmgEF6aacRp8wYUz7VQu1IemEKWRSwnXUEhve93PvvXy2jYhf1aidNZJFPnhgloTT1Ti56aRghNbLwMIi2pNcxm/3ppYN6tmDGRjb5hAmykWXkyRKyKaCadeRQNBIekdhXZ5FPG41xEiEZvAxiwoyHAXrpwIGTSczAjJWA9NFJE36GmcFCujobaG5uprS0dJ/bAzQPxEsuu4RLLrsEVVX58IMPafbXE0Uzc9+9bMcnvUQIY8GOBRsWbOSLUvIpJSLDbGQZDlKZREX8e3bRggETFmz000WxnBwv7Y1KLZl3FvvFk693qnjSZTY1bGT2Lr+ZBonDnckxBx9PUUkhV1x3GcefcPw+XbemgjcQIUw9W5jG3ISKhGwKyJC5rOErCphAEzWUMi3pAihFpBGT0TjZMYSbmSweQxpHCAOCRqqwk0ofHfTJDsqYiUXY6KKVfErjxwekjwhhvNI1ZlMBNNVyAB+pZJJDAU1UawSz+t+NoGSQUrJ85bekO8zYdAa6vQGiRNjCd8SkNsZlU8As9hsT3lYYmk5sYhU7mqIUqVMwCCMxGaWdJrpoZiGHjzmfshebhQARQuMuXEAjGWLE6KMTlShphhTcQ5pPeidNhAmh6CP72hwEAgF0MWsC8bkrMiLFrK+vxoodN33YSWMOS8a0TbrIJl3mkeYqppdNmOxRzMMFFImyxOsQZirlAazmK5qVrWRkCvo9QcJBHSb0WKSdQFAynp37AfsrfNxSRbkcW9LdSTP5xbl7nW6+EwajBcImSvzzaaWeermFUqZhEEZUqTJgaEUtriVdF8Jkasfl7iYrQyG9Q8HUP/5vZiOFIH6MaBfjZ4hBeilWJ/HqayHOOjl5m7//2TCHHpD8c485wsaG78Lxuft4xDqAIWrD7XbvNflpNpspzNXTum2QXEqYIEZJfqMwMYkZGKNmrryhgbXfWLjkAiO/uvdrjOEUbKSQTylGzPTREe//vAwiEAzjYTMrKJFT41YzHeyglw5MmLGRQpggbgaoZytlcgYppNPODkDGx+dW6plAedIgxp1QhA4hteeukInUDrrw+rx71Qb/iVi5/GNue2EsuSSEwJEaI9odTerDHpNRJJJKlrCKz2nN+Yq58xT2W6ynsSHG519FsPdU4IzkEjEO87dPbVRt7GXi0EJtLJOA0DZEdpYM20jB5d2D96GUDA+pLK7cn0uvuoSfXP6T77MpxkVHawdm1TquWEkfNtHR1kljYyNPPPoLhjxNpKcp2NPg0KOP5Iorb42Hc86YMYO8vDzeeu8N3njtDd54+S3CwQgGfRn3PWklEOhDJyAnr4Jrb7yB4uJiIpEIBsP4z/r3iYULF1I6J4umrcvJ9FSMej7r6vBbOghviXLRWc5xn78LzxBcdtMDnPpDJ098oMfry+WuXz1Jbm7yzYpoNMq1V5/Jb+8YYs5ME4xYcV15AUycVU2ZPCJpuwshMPgy8fm7CYd3tXz5flW/ra2t3HzjeRy2n4tXn0olFJI8+oybr76K4TCakapClW45GbEiKlnCRpYBMIcDUYRCntQCQAU6nDgpUScTCUXoa9rE+TepXHahndwsPT+7N8qvbrFTkCv57Ms6JDAUUNhUM42ethbMOBKCGcMEsY4IKHIpooOmpOsJKSV9dFDCVFLTFRwp+x4IOB7+S37+L4OiKNiEgzI5m1rzSnTSgDmaStjoYvO2IB1dUUqLDHz6ej5LvwuwYk0Ag0FQUyPIVUvZzHdMl/NGduZVqliDnRQWchh6YRghBxpw00cHzUwjDZtw4Nk+i0WHbeai8y3st0jbjXjy6SD+pgKygqUJ37GQibQptUyXYxl4KSXhzGZOPMZJikPH8u/66f1qCD/DREV4n3a216/9minFo//+7SM+0mQZtWxCJUYK6eRShE7oyfRN4dkX2/jNvTYQEoMw0tduZ/mqAEsWa5Ox+h1hTjjNQ2bXYkpHiEqJlirWGqxDrs3BUtbMOx/40XmygSG28B05qSZiRh+6mAVz/wSkc4BrLzBTXRdj05dZOPEnEJ+7It09nYceWYXlZ4Kgx8gOZRVL31q2120A0NbWwcQSA0cebOOCa3r47I0CXnnby5qNIW6+Ko1Z04309sd46A8uPvjsCyZP1HH8NBN33pAfJ7PrGsOcfkkXr/whl5nlY2fn5/8ohVf/OsSZJzl4+I8uNm8LMXvG2OM2VYUYcMV44/UYQ+4ghx+mZ/H88YMA9ptn5t6HB6htDDN7uolbr0njshv7EYpKNKruU+L1Aw/8Cr00kUMhIQJECNNKHW1KLQ57lAyTpLWrnn66Rnz/jExldrwEYlh6qGY9k+UsUsWoQlpKSR1bsJNCI9tIJwcDBsIE2cxKTNKCRIJ5mGf/kMJJx4x2wJuqQpx9gYfMjgPol5300M4UZlHHZlQptVRsXQ8pjj34QaYpKLp/zvPs/zqysrLoaumhm1ZK5BSEEMxgIVWsJp1splJJP11sYCkxGdV23ymmgoX00Ymb/rh/TTLPNqMwkSML8eHVFhtsoZkaLZSIIzAkURJPpJy1fB3/t+YSq6kmN7CULJlPGllECNNLOw5Smc8hbGYFBUxCIPANj/Um+0fw+xLf00cns0mu3kkVGTTJ7fEkcICAXMsKPkYiqWBRgkJFewY200sHEygnlUyq2UCrbKCQUZN/CzaG8dBCbbykfVeEZYggARaLI4nIMNtZh4M0WqgjwDAChVQymcocFKGgHzL/S+TnTkQiEX581oX0b/UwJ7aEKtZQRBlDuMmhEJfsG0kYd2DETCv1RIlgZzQZ2CCMTJfzaaKGfrrwMcQMFtBGA9OZP5Li7mEjy5gqK0kRabTTiA49W1mFASMRwqTINEqZhk2kYJQmhqU3gUQeoIcKFuIO9JFaU8TDP/sDddX13HDrT/f6ehVFQUUlMlJ6t7sVC2illBZpQ4dOm2yOM0YB2EklwDBIzcdu9wVjQPqoYQMzWJDwDPnlMNtZR54sYYAe7KQQkD5c9DGMByfpceXUrp8ppaSBKvKZEK8oiRGjmVr0GPdJ9fWfgpqaGtLTQYfKjy+O8MjjChPDWiJrjdRC/sZLVzdIM8OhKLHsZrZ2DyJGQhoVNN/P3YnunZ7Ju1cx7ERIBlCJ0Ze6mWAkindYHTcsbQg3OiEwFLVy3o9szJltYnMVvPTGx1g7crFFUnDp/fvcHm63mzRrBowjjFOEghIxUykOYI38ikImjCE+dyKPkhG/3yIGh7vHhDLshE7oSZdZKFmd+CIqatBOCcUUiTL6B1t44bVmrr88Nel7N2wAC3a2sZYSOQU7TkIEaEWbs6id++7tmJWZQXutIEfYmSor6aaVbdavKcg1YDBKTjvewIvvBDjv1BSaWiN0dEURQmV7tRpX4iTDTuIzKiO000iAYQpLw+Tk1lGzI8SXf/dzxMGJY2lnd5TX3x3i09fHUbPHFPTocMk+JGrcszYZArEATqcz6WvJMHPmTKrrokR0QYpjZUmPKWACa2sbOOCoHobaU5kcno0JC15cbGXViF1JARUsjIeJacS+lQ4a2UE1O+M7dvoUV7J/gtVAVEZYz1JiIgg6lYzoqHJsGC9lzKSVunGvQwv11DZqjZgwSRuh2L4/G/8pEEJFn0RpDHDdVRbuvmEbE6Jjq+xaqCOPEiKEKC5V+eLdVPJzR5+FYFDlh2duo31LLwcdoOcPz6pkDJaO2cQzCTPT5QLq2cxMsZjQoIOa+jDTJo+1hlixJojRnU+5q5Ln73uZ7q4e7vzl/3wK+pTyydR+8DW2mLZhIaVkCDcRwthwELEGsTms/OL2c3j2dzomFBvjx/3tk0+45qpN/OHpNxMITKPRyLnnn8u555875nyqqvLHp57hqouvQQYFMWIUTMjj57+6nenTx08Q/77wg2OPZH3aFrZXrSJm0pOfp+Pnl5kZ9qXwiwcHyc0Zn/bKTNdRVADHHq7H7R6iqXWA8885mhde/pj8/LEhuF988QnHHeZlzsyx69jMdAF7cLcTqqC2IcKkUq1dG5rCZGZN3fcLHgfRaJRbbzqflx+NUlyYjpSSn9/n4oO/CfRRBwNoNieV5NNEDW00ECVMHqXxKrJGtjGbAxLmbjr0FA4u5uFHvuXkH0a54MwU3v3cysqqg1j9zGcYDUZiqpljjz+PH05NofWLP9NLl3bPyTDFTMGIGT/aekZLd1fpkE3kUxonplWpamHd5OPLrMOmWDniiKO+t/b5L/n5vwyRSARFp+LK2sSa97LIztTx7Uo/l94wxKFLnBx3did33ZTOCUfbOGg/CxaLwlU3uvG2pjNMGzp0bOE7zCkBwtEYmb6pFItRZZ1eGJhIOW1SM5utl1soYSrOWA72lsP5w/1beTSjDSVqonTgEGwjRuguegkTxIKdFNIJmgZxqS2khUdVR1JKelOqOO00HSkOrZzkxmttXLGuHp/Hi84YRafbe/+aoL+Hb1YENK8Ov6S1XSWLfgqZiA4Dg/SykeVMlrNwinSifiPPvuJF558IArL753HJZcs58eQAlbP0PPpkgKyuA+JKPhhNFQvLIGF/EE+Hjpt/2YcnYCQ7JY0Js73cc7uOimkOmtui3PP79bS1R9l/vzTeed6JM5KHSv+412AWVjo6Va64pZd+VwoKBjwez7g7SclgMkapqY3Q2Ozh4P0tHH1mO1PKTLz8ZE68o8jJ0vPbu7JYUDnEE8+5uX+3YKQpk4wU5uuTEp8722FOhZlvVviYOsnIjXf18dzDOQnWCi1tEW68q48Mm5X07kNZtWIFM2ZEE9TCu6O3P8aUSUZ+/bMMlq0OcP+jg3T3RimfoqO9W1JZWbnX7VBXuw0FBSsOumllOvNIJwchBXJQ0qe00UgNs1hMPVuYRWKpkl04mSMPZA1fUy7nYsWBDy9tNJBKJiViSpwEAq0k00kGU8RsutPW89QLBvZfkKhqqKww8cwfHFx1QQ1F7rkYpZk+upgpFsd98VxuB5981cVPzktNel1vvOsjsgcvsP9knHvh2dy47hYMGNnKKmbIBRiEkUq5hD462c66kYWIiTxKKWBCfKD2yAGG8eDDiwSqWMMcmaj8icootWxkIjPw4sKEhSnMpJFtSYlP0PpQnRx9LvroImvEk3QS0zFh0Rb86JnO/PjiKFeW0MEOokRR/SqBQACLZe+9XoUicMVG09sFyriLRwAjZqJE4uqdTHLjaea7Ep+gPf9T5Gy+43NS0UqkyuVcOmjSyv+kZhQfwMcUKmlgK9VyPWXMjF/fkHRTyyaMmKmSa7DhGEnwXoqDNKykaMrIkTFqqqxEtUT3SQU/Hh789W/wbgiTF55IL52kkYWfIXppxyX7iBJhBgtxCG1BrcoYrTRoKdDSTxb55FCIXTjjtiZ2UuimjTAhGtiKGRv7i6NoljU0sDUeMFTBonjQlJTaZtoWVjFL7kc62VSzjgmynAxy6aIFB04MwoiQCnphoMBTxvuvfcgZ5/5or8vghRDo0WHEvMegrUzy6KMLgdgj2REmiB4jEjWpl3czNUxjzpjNA6uwUyZnUsdm5nEwbvqJEEJBh0TFh5coUVbxOXmylHSyCBGgi1YyyCFXaOSAlhaqbSPkUMjGjRtZsmTJXrXFfwq8Xk0BZrZKfvbTFF55xRUv67TiYJDecT1pXaKX9q4wWfYU8kpDlBTpGHDF6O2VhHtDSd9TzGRq2cgMuTChn1GlSrWylh/8MMiNVwQJhSWnn+8i6B67uSSlpIkaplSE+eb9Asxm7XOOO8LGjVekcuxZXTSsysaoT/6994T09HS8Efe4r8eklvKN0J4DXRIP3p3QocfLINkUECY4blUTgAUHQ9056NERpZc2GrBIO2mRAp7443aOOcLK1LJE8uOBh73EuvOYIKbhk15aqMOLG5DEiFFGBW1d45Ni46GoeDIbVi4nKjWFWx4lKEY3p53i4bYbUjjx/E7uuz2DP77s5bFfZ8dJmWdf9vLo7TvIj431bg7LEB4GqWEjoClzRF4rf/84m/Q0He2dEX5yYy8ffjHMuaelYLUIPvnKxxvvDXP6CXZMpuRj0l/fizCd/ahmPVbsY8LRdiIgfUi9lnuwt1AUhcEBgdVgRKcm7+MUoYA04NpaRBGjidCZ5JIhc6hiDdkUxO0bVGI4SCVT5JEni/EySAAffobpo5tUMmijAYdMJZM8rU8WBmbKRWxlJQX5KkOto0pAZWS8Nksrw9KDXYwld/vpIm1kfPcwgAEjppT/LtPHQ27eRKrrtlI+ZSzZePZpdm65s5Mtbj8TKMeKAz9DtNGAERM5FNGbupmnfp+eQHyCVqL+1ovpzD+yhZ7hBShqL5lqXlJhnllYiIogTep2Av0Kp1/czUd/ycNoFDz3qpc1m4JEIpKaakmh62DNMzlWyWvP/wW7w8H1N177vft87oozzzmTvzz3Bhk9uQzQQyt1OEjDhJkuWghEh1j693d4+XF9QjsIITj5WDOdPZ188MFfOeWUM/7huaSUXHnJVbQs7SY/MC0+bgS7/Vx2zlU88sxDzJs/73/sWgEmT5nJd3+HLSvyxrSrwaDw1vvDnHFicuX6slUB+gei/OLBAS45J4UzT7azfnOIqy8/ikuv/DVHH31iwvGfffIaj92V/PlcvFDP6tp+UhnrAavZU/VyyRE2DAZBKKRy069Urr3x5n/yqsfi888/4cSjghQXmpFScvHVLr55N43ZsjwujuulnW2sYyaL2MZawoTjllaD9JBBTlLltBACe/9Unv5zA7+4xYnRqHDNtbdz2eU34fV6cTgcGAwGfvHzu/DjYxaLR2rw6tjA0pHgqSgB6cMibExjLs3UaJVXMpUIYYbR5uEidYDsSWEOOfyC79VC4b+96v8yOJ1Owjo/s+aY4wbOVouCQa9nxZoA772UyzE/6uX2u4dB1eHp1xEL2ymmlIk46EhbQ/ncILdem8alV3vJ901Kep4CJtBOA07S2c46YjJGTAlSOVvw7qv5HH78IMqADrehA3/udk4+0Uh5uY4VK6J89U2E+RN1lJU28d4H9TijOeiNKhF7Hxeeb+aGq0ZVLnk5eoIpneSmx2jaR5s7RRGkORXuetDFqtUxpqiJpX35lJAt89nMSmbL/QlGo6zdEMJHPR2yCYHA3evn+T+mkEEO/XQzVyRXk+RQxGZWEnEp3HtPGo/eZ2L/I30893h2vAOdNtnIq0/lcv9jg1x9o5c875x4qMZ4iMgwbZ1hjFaVAmMeAxEP27ZtY+rUvd/hMZs0ZedLT+RQWWHmvKu6uP+OjKQD5ukn2Hn6RQ/hsMRo3D2oABqbw/z5L1621YVJcyqcfYqDww+0oiiCQEDljy97uf3adIwGwSkXdpGaqjBjqpG6xgi9/VGuviiVRx8wYRBG9FErXy7rx+1RufLC5KUEz73m4fIfO8nJ0nPa8Q6OP8LGQSd0cPXFadx2bz8bNmzY67J3o8lKlAGaqGYqc0nfhcDR1EPFxIAGquJBELtDLwzkymLq2YoBI07SmUplfNG2kwRao3wOqo7AyO6USB1k/wXJVcv7LzBDWh+4tbLDDnYgpUQvDOgxkBWeyMNP1/CjEx1jTMHrGsMsXxXEqIxTK/cfjiN+cES8rDKXItbyDTbpAAQhAkSJspgjExbnQ9LNAD300808DmY76zSFGYLVfEWuLIoT3276MWGhga3oMRIjzHbW/8PvJUciOoalh2E8TGIGHeygmMk4RGo85Two/ZriFCtWbLTRgJ0UvLh46423Of+C8/a6LSZPL6N282bmyYO1dN5/oJ7RCC3DLv8O4WeYcuYmPV4IQabMxcsgTrT+pZCJFDJRC1AD1vAVPrwUUIoJC5tZiSpVBAIVFQeplDBlpOx9kG2sASCHQtLJIUY0nohezUZybJnMnDlzr9sgGaLRKF9+8jXFIS08o59OfAwxgWksRktO9TJII1splGXYcLB9pLR/AYcB0EcHm1hOuZyHecSbtYtmVFT06PAzzGQxC4BB+qjkAK3EkZlx4nNnG2aQgypjtNOAARP5lOKmnwaqRlSvlYRkIE4yCiFI6c/hpT+/zG13/myvr1uPgSwKiDJ+yXA2+azlW0qYTBetSdV5MRnFzzBWNGVoAF9CkNhOkne84CKnSEcndZiEmSyZTxWrySCXSczYxYe2e2RTSWLBxkwWJZS9dtNGBC1oJELof3Qx+O+KsrIyPC7B4Qdo43VKeoxod0Qj0JnAar6kQE4YU04ckWF66CQtTeHBX5r50cm2ePs2tUY46dwtDNenjLG4SBNZNMtaVvMlxbIs3md2Ko3c80sLV18yuoG7/DM9Rxy/nNS+mWSghScGpI8mqtHbfLz5fGac+NwJk0nh1adz2O+oLmKBfQ/8s1gsxIjilgOYsdJOI0O4EYAJK3oM5IyQaxnk0s6OcTcKBugmQph2diB0MZpi1ZTIKUk3CwIMU8pUBuhmGgXYSWEH1XTRgrN7MkedVsOSBTZOOcnIoEvl2ZeGGWrNwOeJMsCGEcV2iGlU4iBNK8ukiXAkwuDg4D5tBp140jm8/fqfcFmayApq86hs9yze+VM1r7zRRtk0wQtvDPHqk7lkZY5ey4/PdPDyay30b7aRoebH74eQDNCZ9R2HzFDYURfCFHbS7qnnxyfqSE/T+qvCfAOfvFbAuk1B3v/MR21jmLQUhS/fLuDkC7o4+5QUCvIS2+3Zl4YIdGSQImzMlItppoZGqjBKc8I8LiB9bGcdmc6sfSI/3W43qt9GUIxfdqxKzeGxUJaNIbF2hmI2Uc0MFgDaPVGwi3eukwwcMo1q1mPCSDrZGDDgoo8N1DNVVmIXTqzCjkFa6OgYQod3lzFaEpURJjCdbayJH78Tg7KPNhqYxX5EZZRu2ogS5uD99t/rdvhPw3k/vp67HrqA15+WY7w2//qhjwyRQx9hmqgGND/yYibH2106BzhwccaYzwVIdeqYMzuHX97/NAfPP5gJexiTctLN+JRm5EAaer3kvKu68AXg3tsyuO26ND741Mcdv/JRpV+JjCqkk0u2WsRLT75CNBzm5tu/P9JrzHWkpnLFDZfy8D2PExmOUskBCf7MvvAQW9Z+h82aPC/kgjNMnHHly3tFfq5cuZLGVW3kByclPGNmYaW4t5w7brqTT7/9GNDyTV5/9XW++uwbDAY9J/3oJI7/4XEYjeMHqu0NPvrgJe69LT3pHOL4I+3ccd8AO1oiCQFZoOWb/OZJF0ccZOHum0fbYlKpkZOPlZxx+X2UlEyhvLw8/looFMQ2jvjnpmvtLHlvCw7vIWO8hbt1TZhsEQ45wM7TLwV5432FS6/41feqjP1uxcfcfoV23g8+87PqkzSmUJkQMJdLMWZppZFtFDGJesMWhiJussgngC+hMmp32NRUtlbF2FodIjungmuvuJ7Na7egjxmJiJBmm+VJx632I5FkiTyyyIu/3y+H2aqsYro6H7twMoFyiuUUWqilR7SRZjMRtDXiyLRw/KnXcvY5369NxH/Jz/9lsFgsBKMxjjxC+2kefNTDU09FsJmcdHS6efolL/fckcJvn3CDEPj7sqhgISEC1DuWcuM1Zm64Ik9brEaD4y6MFaFglBaKF7SRnWEkIxO21oc5ZImVhqYoJ/zQwLNPrWDWgjDvvpIVJ9LOOhkGBmOc/pMubro2naOODPHRF11ccq6T2TMyx5QgrFwbYHKZwvWXpXHeZYP71BYlE2bS29zF68+ZcfnCzE1S2qcXBgrlJK2sMhLCqFcotuYRzGrkmKP15GY5+OKrMDtqu7EOjl/2p+0KQ0wV3PlLH7npKr/5ZWrSDvSmK9L4zUNdlI54+wWln0iSpE2APnMDhx9mYOVXdoLRKGGCFBbuW3lTT5+XsgkGKis0ab1nSFKYn1zFIIRg1nQj7V3RMZ273Sq47o4+7vhpOr+6NYOevhjP/cXDn1728vwjOXy1zI/bE+NHF/cQCcPMGUbu+3kaQgjycnQMDatcdF0Pql9T+yp2H5+9Uchdv+nnqtv6eOzXWQm//5vvD1FbH2bR3NGSALNZ4aFfZfDm34Yon2Lk00/f5Ywz/vGgCnDIIUexdeOTWLEnTJh3RQ6FtFCDfRwFDIADJ310MJv9kz4fQggKrNl49D0E3RFtl942/sRHCIHNJuLlJFE0NWGqzCR7hJxIs5k49aIuLj3PyQ9/YCMYkrz4hpdH/uhl0B3DZP7/44nz74Zly5ahoGcqs7ELJw6ZxjbWYCcNPQYcONnKaibIaRgxU8MGTJjJJI9SplHNenToGaCbCrGQJqn5ClqwkUYWQ7jJpoAsdl0ABtnMCvpkJzZSRjxB/ZixkE8pEokOPY1yG/10YcDIFr5DIhnCg4NUPHKQJrZjwIwZM8N4iRLBhInJzGYjy1i1fPU+kZ93/vLnnHHSWWxmJVkyHysOemgnj+Ixx3qlCzO2+P2teedo33X3UJpdYcBILElIjRCCQdlLjBghAjhwxr0yG+RWzbcPPUaMuOjVksZFDukym62swoINndChQ0cxk0mVmdSwkT5X379MdPX29mKMmBFCewa9uJjDkrjnLmipx7PkfmxkORLJDBYkVABkynyMWKhiDUZM5IoiFKnQyDYCxEgjk5AMYMSMglZy7qIPiaRPdpBDUULJcSZ5tNGAgo4KFsbVwr20s4nlRIlSzOimj0XaaG3eN7N7gzCiSOilmzI5M2k79tKJDoV2mjTVvHQk9J1RGWUbayllavz9BmmmlTpK0DboJBLlH0wVd95TXbSQTg4FYkL8tZ0p0nppoJUGJonEUBZNmRtmltiPermVLpopLh57T/+nIyMjA6RAjWrP9PVXWrjv9u3kDc1GJ3TkyiI2sJRJsiKuDh+kh2Zq0Zn9XHe5kzNOSZwDTSg28OlbORx+9HrsPYcmvDYk3UTQVKEKOjwMEsLHWWfpOPtU25jPWf1NJgces5nmthpiUsWMFQMGYkR55kU/V1xsI2+3ksPcbD3Z6UZ6a0Koqoqi7NlndFdIKVF0Cpv5Dis2yqhgEjMQQjAsPdSyCeeIj5idFFz04ZND2IRjZKx2ESWKHiPt7CCFVAqZhDFmxkUfm1jBBFketw0BCMsgbvqZJuawQ24jjxKMwkQ5c6mTm2mmhpyeIr77UGHrJ1YiqkqrbMRBDBUfEUIYMDGb/ePPmxU7k5mJTTp48N7f8ODvHtjrNsjPzycUsDJsacAYScEZ06qBMoem0+W1Mve0HXT3RROIT9D82D99J5Mrb6rlb+9tw4aDtKwI2YVh3rgvhTkzTfj8Kq3tUR59NsahS8bOnedXmplfaaatI8I9vx8kxaHj8fuyOOWiTpYssnDyMXbcHpWn/hSgrTqFHPdsEFq/NZlZZMg8drCNFqnHghUfQyM2DLPxpHTtU+r90NAQOnQEZQgvyT2G3fTjIPmcHjQVe0RqOQHNsgYTlrgwRKKioCeIn0ImJvRvKaSTJ0vZyipmy/3RCwMqMWRMjxETNWykXM4ljxJaqWeimM4MuYBGtuOT3hG7lBBaLYeOdnYwSA+pZCBy2xj2tux1O/ynoby8nIOPuIaTLnyCm66Q7DfPTE9flMee9vH+uwKDNx2v2I5RmpnPoUmUgOxx/pGWqmfNmtXYHFGi/ZGkPrVSSlSTD6tiZGJsISurP6Fsqsp3HxdhsyrceIebz99JIcsznwJhGrFa66FRbsMSNfPxXz/jsqsv2+ssjH8GZ517Fn984hkKh8vHBNPZhIOCwHSefHYHt98wluyyWRXU2N551D/z5HOke/KTKmT1wkBsUFBTU0MkEuGqi67F0ZdBaiSbCCp/Wv8STz36NC+/+eI+VUbujq7OZqZPHV9MctLRNs69qotrLk7jlGNtGI2CZasD/OYJF+GIyp03jCXDDQbB/bfpuP/p3/HAb56N/33uvIP44u+vceIxY8veiwsNTJ0Zorn+axzuMmzhLCKEaNfVMWn+JE46/Q4+X9NFUfFUXnj5OEwmE5FIhJaWFvR6PSUlJf/S3Lirs4toVBMtPPJEgJzAvKS/S6rIpFnWYMaGXhgYoIcsmYceAwH8SClx088A3USJkkEumeQSxM+aDUHufNBEbc12nK0FlFABgFv2000beWICOkxsYy3lcm78+ZFS4rO4mT9/LjablerNW9FJHRglM2dOpSI6GV/Ax2FHHco555zzP+IZ+1/y838ZfD4fSkxPa0eUz7/18aeXvFx2qZMfn23FaLBz9hXdNDSF+fqvhRxz6gATI5WoaN6eBZmCn16udV5CCFD2vHMaJcwzj2fESTIp0/hmRYAPv/BhMAgsOS5efaZojIIwI13Hb3+RyePPufnNLzJ5+E9uJhQbxhCfoZDKC294Oe14G29/4MNq3zdfwwsu+ik/Pvsr1OEUsjGP6wWcSS4t+ioOXgyoetJTm3j2kZz4TuCNV8Hy1X5OPMU16tK/e1vICBHCTGQ6HeEmbM4QmRnJSQKDQWCxSoKeAGZhYSLTqWIN0+X8eJKnlJJBYxtZFR1s2iCx+4uJEiZmirBgwYJ9aofqbeu59JzRMqzhYRVVHbvTuRP9rhhWCwnqnc3bQghF8P7LefH35efqufOGDN7/bJgfnNFOMKRy+IE2zj/Dwa9/P8gHr+ai042eIytDcvE5KfzygVa6M/oJCz+RSDq/vCWTl9/ycsxZHVRWmLBZFVZvCBIOq/z27qwxHfiBiyxcc3sfk0r0mEx7r/g46qij+NPDz8aNkpNBI7EVgvgwjxPCoCl1tRLL3RGRYcKEQKhUzBCsWyG0Z8utEovJhPbYiVhM4nZJmkaIk2nMQY+eQXrZwFKEEiNzUBLqUXjoD4O8+b4XVRWsXyPwDFpRCXLhDRfudTv8J+GzTz7DgAG7cBKTMbpoQQLDeAjgY5AeTFioZwtB/BQwgZJdiJw8immTjbRQR1D6SSEdAyY6aUaHnlQyyBaJpcYmYWaOPJDVfEkK6RQzGdtIyVQj2/HiIo1M0siKhyEB7JDbtURcaaeJaipYmLAh4pUu6tmCERMKCkbTvu1wz58/n9TUVCa4KwjgI0aUNurRSV0CeeuRgzSwlQoWxa0XmqklmwKC+PAwEFem7o4BekhLUqbjk0M0Uc08DsJFH+00kSdL0Qs9EaJ4GKSIMhykEsTPdtaRLrMpFpOZKKfTTiPTdlGcpog0LNKGZ3iA7du3/0s73larlajQ1I8eBkgnJ4H43AlF6CiQE+mmNU58BqSferYgENhwYMGKn2GaZS0DdFPCFFJII4CPGjaRQiphQmxihRZqRDYRwnTQRExGKWceilAQQqBKlVQy4xO+Yibjpo9KluBhUAudklacIh2/Msy8SckVueNBKiq6mIEU0qhjM1Pk7IS+dlh6aaEWbeCMkUEB9WxBkQpO0okQxk0/KaSjoNAnO+mmDQNGAviolhsoZCJmrIQJJownu0KVMcIECUo/PbQxmwMYlh566SBGlBTSyKKAVJFJrdzEermUPEoxoKeXTiQq5cwHYCLT6aGdnp6evUpa/U+DIk2s3RgiGpWceaqdNevdfPbeKlIHyyllGhHC1LIRA8a4p2eECNnZkisuSK7iyMvRUzApSHW39ntLtJCBAXoJoimUh/HiwwtKjBUfp3HwV8MUTYrwx0ed8bDDzAwd993t4ILLPBiiNhQU8ijB4pvBJ096eOuNGi6/Qs91lyeWrhn0CjpVh8vl0gjevcRtN91ObBjMmKnkgC0XlzoAAQAASURBVHhf65NDdNKMgo5GthGUAXZ6NW5jLRZpJ4QfJ+noMdBNG0WUUSRGq6Ss2MmVxWxmpZbkLax4pYsGtmLCTI9s17Z6RqxRpJRkkU8PbUxiOm000hnrRCWGDQfWkYC1DpqZwuykz1EeJaxauppwOLzX6ichBDk5UxjePkyjYQNCMWCTTqQ+hEd10d5lZMY4RIDFovD8kxmsXN1BVOnl758Vkp42eo/YrArlU4wceoCV5rbx1eUd3VFWrvVTcVAzgYDAN2ikfjP87S8R9FEruYFK8sRo4EpURokQitsKTWQ6EULEiNHEdrpFGyced/Q+LfwVRSFIgJnsxzaxijnyoAQLhrAMsYNtmPcwd5RSEiHERv1X+CJh0sliCpUYMbGD7XgYxIAxgfjcCaMwUSgn0UUL+XICMaIY0MLjcilmI8twksEQbrbL9UxgGjGi8THEgBFFKMRklC2sIkyYLlo5/wgd9W3/XabvCaeedi6LFh/Ca395mjseWMpg/xD+YRuBUIiYroWUWAY+vGxnLVNkZbyfCMsgA0NBunuj5GaPbWNVlVQ3RCkqqye/MMSOwS2UqZVjyEOPoYuJZZK2DXnohA6bycDNV1nj66DP3rVQ4J0Tv/+16pBcLNJOlbqa7L4UPv/8C0477dT/sTbq6OhAHzSNa3uToebzt/druP2Gsa8NDMYwm/dOjT7QN0C6KB33dX3ASHt7O/fcfi+FnVow2852yQkW42sc4rILruC9T9/dq/Mlg9liZ9A1HFeq745ASPK7u7PYsj3MGZd1U1sXQVXhxSezefENb9I1HsDUMiM93Y0Jfzv9RxdwxaWvc8TB6hgF6JqNQfJydbz7YiYvvd7OqtUtpKdDIGbgh6ffyPz58+PHqqrKk088wIplHzJnBgTDUF2v50dnXc5JJ535T7VD9bZe/vyXIe7/eQZuF2SNY+MFmhd1F61EwxFspNBGI0H8BNHmdCoqRkw4SKOXdhrYihETGYOlNDRFcLTl4GT0HumkmQloCtlskY9e6qliNXppRIeeIcXFyaecyD33/wqdTqfZ4zQ1cen5l7Pj2w4cvgwkOl7b9C5vvvw2L73xApmZydcs/yz+26v+L0NHRwcWmcLbf3Pz1w99fPCXnPguRjgsQcDrf8xDpxMM9inkCxOdspl0stl/YW/ChGHBfIXa95Lvgg5JN8IQpqQw0eMjK0NHabEBgaS40ECqM3kHMm+2met+3sfdvx1keDjGCed38OvbMjl4PwtCCDZuDXLlrf1ceKadS89P5dIbewiF95wivjtKS0u57qa7ufO6u8lSx1dLxohRWCioawiTl2Pgry9kjSEGlyyyMmnKEO6aAVLF2Al2K/UoCLIp0PxNI4E9freMTJUWTy1TqcQp0imTFdSyCSlVbcfEMMjRR+mprlFxds2nT3TTLVtZvN/cf2o3p39AI7L/+tEwgaDK53/3cfShY3fjh4ZV1m0K8ZMbe5ESLGaFay9J5ZW3vdx9U0ZSwvSEo+zc/+ggm78p4etlAa69o49brkpLGARUVXLFLb1kZ+pY8Wkuudl6Hngc3v5giFOPd+Byx1AU2FYbxu9X2W+BmVXrglQmCU2KRsFmEWzeFuaW207a6zbo7OwkiwK8uMY9RkqJbmT3PBnBo0qVbqUJkwE8oUFS0e4Fl7GVoYwaCkpimIUg1BKlulaHwaiSH55Kj6uKV98Z4vwfjd2dffXtYfq7DBRRQoYY3bG04iBHFrFRXU5Ox8FIVLyhRjplNy5PlKLBJRQi2c46fMPjpDb8h2PVsjWARJUxtrKKfEqZQLlGkNDGDBbEySVVxmiihh1sZxKj6rIiMYl+2UUVayhjJl00M4cD2cBSCkluC+KinwxyKRejhJSTDGaSQZ3cjJOMBEXQsPTSRQvZFFLNeuZx8BgleIpIo1BOopV6BAon/yjRP2hvYLaYaXfvYJqYQxb5ZMkCdrCNZmowSjMBfBgwjhB0yzGMEK1hQlqyOROoYxOz5FjVs1v2YcJCI9uYJucklDnXswULNqrZQDrZZJATJwYC+FjI4fHSHifpZMsCGthKt2wjVxSNEBCJyCAHN/0s/Wbpv0R+pqam4si2EenRfILSxiF2AVLJpJd2/HKIuhHC3IQFiYqBTCpYRIQwm1jONObGx047TjJlHrVsRkVlHgfFFxIWbKSQRo9sp5EqJjMLVarEiMYngKAFEAmpEaOpZDBb7s86vqFYTiGa5ef8i/ZeBQwQlmHMWBmgBxf9eBggRxZixEI3LfjxkUEu6WTjxUU3bVixk0IqIYIjSittA6CDZobxUMFCbCPp2V7poolq/AxjxkInzRQwduHfzg6sONjAMnToqGEDOnTkUoJ+pCx0I8uYImdjwYYZ+4glgIEyZsV9WHe2kVGa9jn1+j8FObl5DLo6uPkXbn5/byq/vy+VreeF+N1jG2hojBJqipI6nEWU6Ahp6WEhh9GjfIndNr6qcnKJmTUrNI9BgBTS6KOLbApII5NW6qlgERZpA7f2nqHuIQ45ZiV33Wnh0P2tFBUYUFVwxjJRMDFVjAaNmKWFtN4c/vTYGmZV+Dl0iUZMDQ2ruPoVQMU0Xkx6EmzZsoW1n20kRoQM8uJ9bbdso4c2JlBOikhDlTG6aKWJahQYUdkF0aEnnRzSyMRFX1I7CJ3QMUFOYxMrMEkt1Xs683EzQDPVzENTynbKZrppxUEq2RSykeWkksk05rCVVThIw8MgJizoMYwbPCaEwByx097ezsSJycOjkuG6W67l7qt+TaXrKHrpZDBvLS89nkNpUR7Hn9MxbiAMQHtnhOJSyZLFDu5+aACTUSEjTceZJzsoHfF733++mRPO7+KKH4+1NvrkCz8XXOHGGMjDLO345RA+PMxlfyJD2qbQThIyKP00so0IWr/lw4MOA1Eiu4RSekEvWXzA2DC9PeHPzz1PIROxYUeRerYalmKM2bCr6fjwoqIyjbnUs4WYjI0pQwVNGZqZH4SAHekyUM48POY2ejJqqJwJQ15o+m78dUgW+WxlFSGCWHEwnflIVGrZjIKeEAGGcFPABKpZj4NU8kSiwl0n9MyW+7OaL4kR5c234IobjtuntvhPRXuzj4FOE2o0E4+rh8mRSm0NMHLLdsgm1vINFmlFIgngI6eniJvu7OXlpzPH3NsvvemlvW2Qt994AYsJ5hzZS0vrZ4R608gcmIMeA4OmJpTSHdTVSgqGJuNnmJQUyWEj/dtvH/aR5lqYVLhjFXZM0kokGmHI4/0fbRufz4dejq+eU4SCf5wMzkeeCXLyaZft1XnyCvJwbR8et4+L2kJUb6vGNpietFLSJhx0dvRQVVVFRUXFXp1zd5xw0gU899o93Hzl2Gc8EFDZvC3Mg3ea2W++hamTjFx6aUjz/q+PEhlb9JQAdTcKIzU1letu+B3Hn38jV1+gcuTBRoaGJa+87WXpqgCv/iEXu03hyotTuOIiydsfDvPEsy5qH7gCozmFAw86gbPPuYT7fn0zi2Zu5Ks3jfH7MBKR3HzPI7zsdXPe+ZfvUxtIKfG6/Lzx3hDnnm5Hp5d7tMgaxoMUknnykITfZUD2jARdLkzgTWIyyiZWYpdp7GjaxgJ1ZsI9HiaUUFmVLrJJJ5uwDKESw23s48hjjohnwKiqymUXXEF6U7H2vpHPsg05GK7x8JPzL+Xdj/+6T23wj/B/doa5fft23n//fZqamnC5XNx0000sXLjwH77nxRdfpL29nbS0NE444QR+8IMfJByzatUq3njjDXp6esjJyeGss876h5+7L3A6tQTIoc5Ulhw9nCDf/vzvPo4/wjZKSglNxthPFyVMIxzuTfise+9K4cj169C375fQGQWkj3rTai672MhHX/o44Sg77Z0Rrr69j+ICPQfvZ6GlPYp1fM937fTA8jUBigoMRGNwyy/78flVlIgFZTgd08BCXlc2c+n58JPznHz81b4nHJ988qncfuMv6A63xcvwdkePrpmSEhWvT8fB+1vGVUS+9VIas/dby4TYLLJGDMqjMkordQzSRxkz6UvfhEMXoM8V5rt1AfabP1ZB1NcfRR2249J1siNmpISpOEQqs1iMRw5Qo6wlM12wbVkmTvcUjJioYi02Uti+sY5YLLZPwU/zF+zHWx+8zXU/SeXpF9389fl8zr2yC69XEolKivINLFlkJhKRnH5JF7/9RSY/PEr7vXv7o9x4Vz/N7ZExJvy7YsEcM8+84uWnl6VhswrefH+YC84cXZQ+/7qX6VOMXHfpKJF+1YWpnPTjDl55R0uJ/+jVAvR6rfT0y7/7+WZ5AJdbJSM98Vrf+2yYU46189aHw7S2bAP2jgRqbGxEQcGGA7dMTmL30E42+USI0CRrKGFKvMOPyghN1rXcc5uZxQsMHHfiJlJChzJor6fy6Hae+E0WFot2bCCgcv1tbv7+kY3ecDsVw0dy16+/xOeTXHS2A5NJIRRS+fNfhvn972KImCmB+NwJgzBSLCfTRwdFogyLdxZ9WzPppY5BNjOTxZix8uYrr/OLu+7aq3bYV/y79oUArkEXCjp2UE02BWSLAmIyRjuNzOWghMFcETomMYOtcnXcSHsnssjHTT/RkYVXPVsAmbSMCaCTJipIfi2TmMEavkaVKnr0dNPGMG7MWFGJYcGWNCF55/dopoYIIQ488MB9aot169bh8Kfjxk2zrGUYDwIlTkh10oKKSiGT6KWdcubFJzJSSlqoo4YN2EhhLV8zWc4ijSyiROhgBz20M4+D8TLINtaiSi2ERqKiEiOPCnLEqBpvAtNok42ojF1MCiGYKGewmRVkywJkEsm9Foyz7wrYZFhy6AG8VPUqubJYU26PgzBBQgTZwipmsihO8KpSpZMmtrOO6cxnNvtTN/J87npNBmmgjIqkCoocUUinbCYqI/TRSR5jy5ZURmfPRmEiWxbSTycVU6bvU6mXlBJUlTo2okM/ok6200sn7TShEsOKgyHcuOjFioNMcnHTTxetVLCQfrrJICdO4lfLjVSzHou0Y8DAMB5SSKeCRQBsYRUhGaCYyeiFgYgM00wtIQIIBJXsz2a+I4s8ssUoSWAnhVxZxBa+QyCYxHR0QseA7KaJ7cyUicF0KjHs9vEtav5V/Dv3hwcduoS/vf0ab74dZvXaXq681EJRgZ6JE3SsWRdlgn8hjl3Gxa1yNRHCqEET/QOxcatZttQEmMkSbCIFKSXrWUoFC7ELJ9VyA+XMS+hPAazCQVbffG69vprMzBAFkzz4/BG8imR+7AdjziGEIMs1m18/uJxDl1iRUnLznW50/YXEaNin3/zpx/5EmiufNlpJHVGcBKWfbloTSsoVoaOACaTKDBrZxiyheThGZYRaNuHFhZPk/nCgbZaYsVApRsO3FOmmgIkoKFTL9QgEczgw4TO6ZSvVrAcEQ7iYxX4YhYl+2T2ughpAFVHM5rEllHvCwQcfxIU3nsezj/+ZoV4f6TaFglwDE4oN/PTyNJ56wU1vf5TszLF91uPPuTniYCuff+vnvNMd7DffQmdPlJ/fP0BxgZ5br0nlqtv6OPwgM5fc0MNTD+bEK8E+/crPFVdEmOn7wWj/LzRhxVbj38nJMOLrVvBKFybMbGMt00jcVBuWHqpYrfUBCPQYSE1PpawseWL7eKjZWkMmuXH7jYqIFmzpIBMnGQzQzSB9OEhjO+uokAsTfoOwDNFq3Uh5iUpTg498ZuCy7mDaES08+1gWJpPCl0v93LxZsAeLfwL4CBNiPoeMfL6OGcwnJAMM0ouHQbpoQaDEvUV3hyIU0mU2vbQTDuk46qjvL+F4d/w794U7UV9fz8Vn/YTMrhKKxHSaZS0lTCNVJG6CFogJpMks6tlKlDBW7JSJWaxe9zHnXtnNTVemMXuGifbOKE+/6KGpNUJujo5H7jGwaO4oSb1xa5DTL/6caMBAbr6KI0USapmAHgP1bMUeszPojlGQp6e9Q+IchwgEzYKrRdRhT/mfG+8AioqKCBrHX38HpI+WjjCff+vjyIOtmnWIT+WhJ7y8+TeVb28a258nwxXXXcZN627D6h67Vg/JIOYsA7VVddgDaeNWchoHbaxaufqfJj+POOJoLr/0WaZ/2cVxR4z2pUPDKhdd381NV6YSi8Gb7w3xq3vCDAwKMijgxltayC4OEQqpSUPb1m0KUjZ5rP/uokX78/Qzn/L22y/z+i3LaG9r5txTFN5/KT/O1UipiYdKiwx88Eo+KQ4d0WiUdz/+Cxec9w6TSsNcem5iv28wCB7+pYmjz36JU087H+s/ImR2g83p5Y0/5XLH/QPYUwX9ujay1ZIxx4VkkCB+FskjxqyHMkQOJXIKfobiQiHQNmkq5f5sYgUyOjq375OddNBEhBDr5VKs2ClhMtaRDfWd66KIOcAbr/+Rl1+4HyH05BfOgG7DmDkGaEHFnW19bNmyhVmzZu1TG+wJe2+w82+GUChEaWkpF1100V4d39vby/333095eTkPPvggJ598Ms8//zyrVq2KH1NXV8cjjzzCQQcdxG9/+1sOOuggHn74Yerr67+3752RkUGYAKpUOWs3f6b+QTXBSHzKVIFfDiGR2ElhzboosdjojViQp+ejd9KwLl5NU+pSqllHlfHviMrvWLM0g9uuS+fxZ92s3hDgwut6eOiuTB67N5tTj3dw/aVpBAIy4fN2RWd3lFBY8t6L+bz9XD5/eyGfL98uYL8FZiKDKeQOzidNZNHXbqavP0pOpg79Pvg57cT69esxqEacZNBK7ZjXfdKLvriFt57NJRSEFPv45yguNJCXacTPEKvEZ6yWX1DFKsxYycnQUXHKVv78epgPPzJx18+cXHx9D59+nThgBAIqZ148iK6vmP0W6Rm01bGaL1grv+E7+TkNVDFTPYBJvUeR45mNDh311hUceLDEWeDBGrbxxedf7FMbHP/DMwhHJD++toczTnRQvyOilU1vCaLTCT7/1sf8H7Qy/6hWppUZ4sQnQHamnucfzaGvPxb3/0iGWExTlUopOexAK9tqw/Hf3u9Xeep5DwOuGE+94KZ/IIaUkm9X+vF4Y/zwBzbOOz0lrjAQQnDkITZ+f08Wv/rdQMJ52joiPP2Ch0vPd5KaojA8tPc+sBaLhX66mEA5jVThkn3xIBYpJb2yg0aqcJLJJGZgxMQGlrJJLmcD3+KZ/C1PPCW46pIU5s228NMbdGy1fomhtIlnH8uIE5/auRSefjiNzIluHKRqATp9Co//KpX5S1wsOLiPigM6+cUvfQwMQHqSUuGdyCKPfrqplZvYJFfQSQsRwuRRSgNVpJBKMBje63bYV/y79oUAQifipRY7k2EH6B5JZU3+rBcykS4SfbIUFBykMkgvTjIIESA0UqqbHOMTozqheZSpxGiiGgMmjJipYCFFlMXTEpNBEQoSiV5n2Cd/O9CUz3h1TKWSAbrJpYgZYj6ZIo9MkccssZgZLGAH2xNK7lWpUs8WPAySTSEOUjFippFtrOATVvMlLdSTRyku+mijkenMZ7E4kkUczgTKseNMID53okhMQiKTtqNO6DBhoYe2MWpMKSXdtGExWvnB0Xs3sR4PUko+ff8zCuUkmqmJB44lQzuNhAkxhwMTFuGKUCgUk0aUlN2YhEWjfGWiFGAI9x7T1VPJpJlaemgfoybzShc2Ekt+HaSSRQHN9c37FPAhhEAFzNhYxBEUizIyRO6I4llSRgVzWMICcSjzORQHaUgkCziMDHJpYCtDuBIsDjLJIYt8JjGDAiZSyQGUiQoUoYyY4xfSRSvr+Ja18hvW83f66SJKhCB+DJgwYCKdnDHtbxBGCpmEihonSjJErraRRX/8uIDU7BwaGxPLy75P/Dv3h4cceTCRKJjsIbZXCa6+ycv1Fzh5/9EyCtuPwCETNwRVYmxiOc29w9z7aPKxtroujLvNiU2kEJA+GhxLSVPSsAsnUmoKqWTJ1ABOkUFUVcnvO4ChVfPYsi1KXpotqbIONEuRrg6Fr5f5+cFJ/az+KJvOcFfCpsDeoKOtHSt27KQQGGGjOthBCVOSEos2kYIOPQGpzef0QlP2dYsmokk8jndFmDAb5XI2yRVskd/RTiNWUtjIMobxMpU5CefcWQKvQ49KlAImxBd9TtJx0Zv0PDEZJWoOk5+fv09tAXD+hefx6nsvETOFiUYlH36hXecl5zg56Rg7R5/ZQU396BwjFFL5/dMuOrtirFwX4OO/5HPBmU6mlmll7q/8IRerVXDEaR3cenUaP7s6g201YY47p4Mrbu3hkp/2cPZFLsp8+4/5rR0ilaLIdPS2ADMW+NmurGIrq5nMrDGhaXbhZBIzaKGODpo0X+x0wz63gT3FQYSIJmggQjetmLEQwk+JmEIlB2DBihX7iEp9KS2ylh7ZTqdjI56ypXz2firf/LWIj9/KIFRQTTSvkRefSo8TIYvmmgk7u8f9Dr20IxBUoBGrPumlWq5no1xGNevpoxMTFmw4sWLDyKhF1u6wYkcd2TDcVyJ4X/Dv3BfuxA1X3UR+19S457aLXrIoSHqsVdiJENI8rlEISj+zp5u584YMXn1niFMu6uJXvx/k6MNsTCgxcN/tGSyamyiAmTPTzMt/yOaQQxXeeyWXX92aiTCGqWY9MSL0DER4/I/DADgcxH1kkyFMkAq5gAfv+i19fX3fT4MkgcViYdb8Cvpk55jXpJQ0UY1TZnHlxQqz9+tn4SH9LD7IzQd/KEU/nE9zc/NenWfOnDksPHounfZGonLUKmNIuunMq+N3T/4Ws9Wc1Fd+J1RdDKt13wPwdkKn0/H4k6/x6cqDOOqsCDfeHeXH10U46uwIXf25PPqcnWPPN/Crh/SIniJUVGw4KI8cAO2lXHpj35hn0jsU444H4ccXXp/0nE6nk4svvprHn3yD+3/zIhu3WdDpNALZ5Y7x14+GKSk08LNr00lxaP2lXi84/QQL990WIhJKXs0ohODU46J89dW+cQbLly/j9BOtLJhj5m8v5POr25x4MqoT5lqgEZ8bWIqDtHHXO3mU0MfY+0Yn9FrVlFRpo4EmWY2LPmawgAXiMOaJgyiijBo24ZWj1xeWIVxqCw/e2srHL4f56zPDLJn9DWFHI2GZXLhgHnTwzZff7lMb/CP8n1V+zpkzhzlz5uz18Z9//jmZmZlccMEFABQWFtLY2MgHH3zA4sWa+uOjjz5i1qxZnHzyyQCcfPLJbN++nY8++ojrr7/+e/ne/f1aMpZHdTM0lJrw2pSJBj7+0sepx2sLqHvutHPK1vWk9OYyQA/mwQnceEcbD98/auo9odjAa39O48Djegj6FI46KcCfHxlN3PrLU7mccVkXZ57koGzCqAJHUQQnHWPnD8+7ueaSxLJ5KSU//UUfv707E8cuZGOKQ8efHsph0aZuotWaObQhaqV/MMbGLWGGvcoed72T4fnnXiAcDTGHSrYpK6mxdpLmn4CIGVAzOnEWefjshQxeesvLqcfb+PBzP9dfltwofdnqIKZgBgI7QiqYsTGd+Qykb+GXDyiccvyoZ8Wl5xs46xQ7BxzXxitvDnHYQRaqqiP87YMQQz02gqKG/poYJpNg2BemiDLyKaWDJrawCqtiITVdJSM3zJ/vtHHYgfkEAirH/qiPv/31XY4+5ui9boOenh4UoRHRBgM89JSLD1/NH/UYOcnBbdelc/olXQz7xi4i9HpBZYWR9z4b5tTjHGNeD4VUttWGKJ9soL0zSlGBAZtVMDQcY+W6EL97ysUl56awoNJMS3uUi3/aTSQK82aZyMwwcNFZyRdG+8+3cPXPernp7l4sZoVttWFq6kMcd6Sd1vYokQhMLd97/1O/f5jUrDADfd2UM49aNhFmM3ppQCKJEGY68+mhjSa2EyKIgzRs2Dj1ih7uuzMxrf2Wa1J57W8tXH9VRtJ7UgjB9VdZued6QUugljyKKQqVQ4f2ejraxGYVX4xnJQtobmNB/JRRgUOkEpVROmmihTp06IkRQ1X/59KN/137QoCCogKa65o1/7qRRZZWVjb+TrkFGz20J/xtgB7yKaWNRgSCycxiGC/N1CR4UWqBOYN7VA+CZh2cTykGjNSwganMwSQsxGQMP+NbGIRlkCgRDNKwT95uoIVbDCluHLE0LNjIFHnx7+xhADf9BAmQSkaCL1Udm0klkym7lKHmU0q/7KaWjVixjyQda+nk8zg4Tixrqc3DCeE8uyOXInrpSHqMRNJKA+XMpVFWMYQHBV38eT1gyX77HAC3O2pra9F5NR/XacxjGDeNVDFJViQ81x2ymQG6SSM77s28O4ooo5ZNZJKHAeNI+XDiNEkik/oFA0QI000LCzg04TcIjniL7q72CRHAgg0l5KSqqorZs2fv/pHjQiCYwYKE82zhO8qZl2DJYBBGJlJOk6ymny7KmctavomTBTuRQS4tLMWIiV46NLWulGSSTy5FdNLCQg7DzzA1bKCSAzBiZoBu6tnKZr5DolLNBsIESZNZlDA1To5kkU8nzQnXkEcprdRrCmQZYQvfac/H/4DB/U78O/eHf3r8GbKjE7n95l4ee8pPc70Ze7hIU1bsckuqUsWHlyHcGLFgVu289bYPp9XNzdemYLNqc7GvlgW46gYPuX0H0UETYmI188vMdHxeCoKRcLc9V6nsVNvZSaVEmcJQeOxCaVd098S45hIDEW8hfXQSIQL7SH7mF+bTWTWARNLBDgrlRIbwMHEXu5Pd4SSDYTzxzSlFKEwwTqBNNiPDyeelA3Rjxc505qMIhbAM0UQ1tWwkn1J06OPvk1LSSTM9I7656sh/WYwSeYVMZCurscoUzLv4EqtSpZr1TM4fayuxt3j04fuYPiOA0arn0699nHqcnZIiA3fekMHpP7Tzi98M0NmtkQ52m8KPTrTjdApuuSYzqdLptmvT+fvKAIvnmXniOTd3/DSdow6xctSZHZxynJ21X6Wg60++hMyWRXgN9TzxQAq3/bqfNasDpPiTz8udZFDPFkxYAEEouOexNxkOOmwJD336mDb2oaOLNrLJx0UfQ9KNQ6Qm/A4hGaQu4zPOPN/B0YdbWTR31Jt++lQTF11gRK8TCVVkDrvCYYcJvnu7iYxQ4u8UliGaqcWIGYuw4Zb9NFHDlF0I35AMUs+WkeqDANWsJyj9KOhQZYxUsihhMjqhZ2jkPg2zd0Ez/yz+nftCgB07dhDsjZC+y3geI0YdmwlIHwo6cigki/z4nMaAERtOFBSC+HGmKEybbOShuxMFDL9+ZIB7b0vuQbzffAt3/WaAnCw9T73gpXs4RCYFDOFhHgtZ/tVK/vaxjysvNfPL7Q3k+Mba+kRlhAA+nCKDiKeUi88/j/c/+fR7bJ1EzJlfyVfvf4tPDpFPKUZhYlh6aKaGFDLIIJsOfxN5rdrvuPNp7Q220tHRwYQJe9c33ffbe3lv//d47qk/4/MEQIFZ8yp47LZ7KSws5Ixzf8QdX/4Suyf5ujGY6f2XN8TNZjN3/Pw3BAIBOjo6sNls5OXlJRxz9513896fP2YBh42Gz4Vnse1TC/MOrefKSxxMKNGzbFWIb1elcNOtj+1VEOO0adMY9E5mUuVazJjRoSNsGWT1Z8nnuQcusnDvw4MEAmqCAGcn8nNUajr7k7xzfKz+7jPOPnl0jXTgYisbl5m48oYtbFwvkH47/d4AQQIo6DAxfrWBTujHFRMYMJJLCR0048BJhUhUd9tFCjPlIrayijnyQHwMUW9ew2dvp8YrUU0mhR+fYaeywsA5Z60jp28hIYIYMY0KOFAxGr/fOeH/WfJzX1FfXz9GUltZWck333xDNBpFr9dTV1fHcccl+q/Mnj2bjz/+eNzPjUQiRCKjOyBCCCwWS/z/d4fNZgMkGRkqT73g5exTR3dK95tv5u6HBuLlS9OnmvjjH1Quv76V5g6Fub6DWfrXMPuva+fyiy0UFOj4+u8h3nxvmOyOA8jGyvJVn+Fyx0hLHVmQZOpJc+o477SxXoZXXODk+jv7uOj6bm64PI2SQgNbtoe475FBigv1HLzfWBm2ogiuu8LO725uJTs8ibBxiIw0G799xEckoN8ntdOGDRtY9tFyzGgy/Bmx/WnVfUfBkloOXWLiqMOt5Gal8eTzbtZuCtHZJgh4LKxeH2TRvMSHORqV3HaXF7fHjIvtlDOfEAGaqSW/wM0px49V7jnsCvfensmNVytsfa9gxOzeQlZOlMMOtXL2GWZiquSp571sXt1OrK+YAXqwWuHWW6NceKYDZ8poB2+xKLzzUiZHnblxnwjgcDiM3abQ2x/j5beGePb3OWPMlW1WhacezOacK7uSfkZpoZ77Hx1kToU5IQU+GpVcdnMvSO37hSNaJzfoVrni1l6CQfj41fz45HjebDj5WBtX39bHzOkmNm8PjwnE2olttSGiUejsibGg0kBJoZ5hn0pejo7zru6mrz/KccedtNdt4XJ5kKi0UIdAoZSpOEkngI9W6jFjJZVM0kQWbtnPIH1MFOX0pG5kaEgye/8+YiEdQh/jB0cauPNmB0ccZGNS6fid6qQJevSWMLFAlFKmjXldQYcdJ4P0UEzyHfpu2kbilbTr1AutTDVFplHPFlz0YtAb/uXU6+8L/1N9Iex7f3jQwQfSXNeCHgMxGR1RXdoYwkUmeWOOB0YWuKN9k0v2aYEudJFBDmZsuBkgizzc9FMvt1LKVHTo2MZajJgxYRlTOr8TQRlAQaGbNrwMoscYX1jphA6rdDAoexMIqJ1ooU4ju1QdVVVVzJs3b4/ttSsURaFf1RLbs0eUDSEZYDvrceAkkzxUYnTSQpVcQznziBAiRAA/Q2ySK9ChJ4dCMskjU+QyIPPIo4QUkYZPetnG2jghtxMxYugZ/xnRYyDGWNWiKmN4GECHkVo2MYkKJjIjXmY/jJvrbr72X7rvt2/fztKlS3H5B3GQSrrIIp0sOmQTG1hKikxDQUcfnZrqEMMY9eWuMAoTMRlFSjmiZkwkp9PIood28hg7Cd6ZiqmgsIFlOEjFIu0M4yGIn6lUJoRwSCnpp4tKltCnthEKhfapLfQklgmFZZAY0aT3HWjE7jbWkiMKyZclNFOX4AO1s+zUz3DcS3enZ+IavmYCUzEII07SmSDLNcJbTMYmUzBhTihplVLSSwfr+Raj1MZilRgRwoRkIB5IZcCIDy/1cgtu+lGRmLCi0+n+z/eH+9oXRqNRGmp2ECBIYzO89lwGxx4TpsFXRYVcpKnKpaSVOgbowYKdVDIZxo0RG9KVybt/SOPtt9uxOVSCQYkczKDbO0wfq0nPCbH0nRzuvGcozqPuDGEZP+xKTVBtZocn0q3bQUSGk3q6+eQQUSkJes3ECBEhjCSKTpGEw+G99v0868dncunnVzBdnU+LYzWdYgM6r54Iobiibkx7Exrz7OtCKRz2Ax2bvtzKJJn4G2tEZw2zGfVHNgoTU6mkTm4miD9BOa2F2ZmpZEn8+C1y1W5WF2bK5VxqRuwlHKTiZxgPA+RTil755+YBmzZtIuJfyVfv5XDgCR385ekcTr6wk5OOtXP68Q7CESgrNdDeGeHU4+3ceIW20f/ux8PMLE/e5jqdoHyKkea2CDtaI5xwtJ0PPvdx8jF2Dt7PyvMP79lDUI0KZpab+OCVfI4+o4vhZZ6kCmLteiW5Sj7tsRa8LT5Wr14dJ9P2BiUlJXgYoFu2kUUeA9ZGVH8MidQ2s0Q2eeoEVFQGDe2E05spK9Fx9y3Jya3MdF3SvIOH70/lQk8zG77rxNJfhgEDfXSNjC8SExb8cphGtjGbA9DvYo9iEmZmyAWs41t0GMilmDQ00lVKSR9dbGEVk+WskfvYiAUrVVVV32u557+C/y194U60t7cz7PGzSa4AtM1EA0YyycPDAB4GaaWOZmqYI5dgFKO+6IVMopNmIpsjSfs3s0nZ47mtFoXevih/+1RQKMroopVpzEERChn9s/npzavJKvITTh+iN2gnK1oU/7ywDFHFaiaikaIZ5LK+dgvV1dX/kv/5niDRQhcFglo2EZNRLNgoZRp24SQgfUkV+FFziLw8zSZu5/ffU7sIITj51JM5+dSTk76+YMECUifb8GwcwBlLfP76LR0sPGQeWVnjV9LtC6xWK5MnJ9+4r9tenzR8Lt1XRneDwi8eqMJh0RNB4fKrrmLmzNljrj9ZO7z/t/fZ/l0npQOHxtWUA5O+wpky/iZicYGenv4YpUVj+ZE1Gw3MO3DGvs0N9cb4Wh5ge12YW+7wsqNRIRbW0TnUh5Nsikz5+NObcPW5SDKFB7SN+/Hm/15cVDKdHtrGFUgYhBGrcFCfuR6TGV6418KcmaNjtJSS1RuCPPlHHx2uMD2swk4KQfwoUkcZFQSzvBz7w2O/1znhf8nPEbjdbpzOxIHZ6XQS+3/svWdgXNXV/f0707tGvTdbltx7t6mhBwglhNBL6ISSQGiB0Am9995CJ5RAgNDdu61mS7Jk9T4azYyml3veDyOPLWtEbB7yf588yfomzcyde8/ce84+e6+9VizG0NAQqampuFwu7Hb7iPfY7XZcLteYx/3ggw947733En+XlpZyzz33jPlw5+bmglCYPcuA0SB4+hUXF50V/04hBPffnMmJv+nijuvTWTrfyAFLjPztHTWnXNhNTePX5AYnoKqdzz3XdjKk7WHQH8SAlRhtjGMK5tZZHHJiJW8+m035+HhwGolI9PrRN5VKJXj0ziyuua2fOx92olJBWYmO/Fw1F5yRvGoDUF6mJWTpxTuQQVZ+mONPC6O0jUeqt46qvvwQ/nTtjZTHZsU1WmScSVrkWkTv8h5eqWvk5ddcRGQUbyCMjAlSBidjwMgp51Zx4XlGLjorBZtVxfI1Qf5w8wDt9RbyycWPlxSRhpSSTpo54oixH4OjDjFxU0E7XocHy5CWVLvkvbesTJ24K2A8cLGJb1b4OeuSLzD1F2D25/L4nYO88OIArz5nZ9a0Xe9NS1VTVKjGbDZjs41OOCfDcccdx0P3X8mhB5hYszFIcWHyiai4UEsoBF5fDIt55ES7akOIvzyZw9W39JORpmbuTAO9/VGWrQ5w4VkpfPy5j83VIYoLtGyuDmIxC7p7Yzz3QPYoVoAQggduyeAXZ3WjVscTqHuK6rd1RPjdTf18+W4+2Zm7xtfrUzj14h7uuD6dK/7o2OtqIsQ3f+5+PUZMTGNhYoNhwEQqmbTJRtpppIgJxIiiIb55b/cMsOLNCWRHixKB5rKXejno+youvkDPlpoQ82Ym3zBt2Bwh7LWhw5B04lWhQqJgJY0O2UTBbo6xEG/jjDsgL2I71UxnUeI1u8hASBWKOojFlLFPz8a/Ev+quRB+xHyYn0MWeWjQ0UETxVSQSgbbqaRIThilvbhT23IC0/FKNz2048NDERPiiR8KMWIiTDz4tJOJBRtVrCZEgDKmkiUKGJIu6tnCNLlgxHfEZIxa1sUZP4AZK076RjABxzOVatYQkF5yKEItNARlgFbqUaNmCvPYyPekpqbu02/+wJ8fxCLtdNFCBbOQMu5eXMGshEkNQBrZCVanQEWEEJFhJutOZ/I2tjNTLiGHItpoRA4b9GjQUst6Zsn9Eow9G6kM0o8Ve9LzctA9ylxMSsl2qgGBHh0zWDKCeVHCROwyg8svvJKG1rq9HoOd2LJlC+edfj6h3hiKS40vOkTJbuZCeZSQR0lcyB2JFj3dtCaSe2MhJONmKD20x5PUu0krSCnxMUQHTaTKzBHMLYBmthEhRMZwy6tL9mPAzCRmI4eNzSwyJZFgrWcLeZSgEioi1gAHHHAAqanJ2VF7QsrR7FMnfZgZe03RCG2igq/HSIwI3bQmNGN7aCOVTIpFeeIzOzUTdVKPm11t0xnkUskqiphAE7VMZu6IRKwQgiE5iJ1MxjEp8d1uBqhhHZPkHEzCgpO+4YR8IWZSaKMBLdqkTI3/v/C/JTYcGhrC5/WRSzHv/62OP12ViiXTjdU3kS2sIF+Ow0EPVlKYxX6ECNJLO3qMeHETJkggEqWk80BcOAjjGi4IaJjEbFInriUvR8Pxv9Bx05cdmL27NuY9tJHLaL2wDppGMOpUqMnMhB7vevKdi0Y8PzEZZRsbGcekhIRGhsyhkSpiIoTZbN7rTe+aFWuZoExHIjnqcD37LQlyy90eOvqakrI/pZQM0j9KN16xOrn4PDNPyT6++fJrCihDhwGn6KVfdDFdLkqq31zCRGpYhwoVWeQzJF3EiFEiRh4/izx66aBwN2M9k7Ayk6V4pZtKVlJEBbPYD7cYYNbcmT/qvr/+mvO4+0YLarWKYCjGEy+6KC7Q8M1yP+99PERmuppbr8ng1mvSOPOyXp540cU5v7YhJT/YjRUMSoSAnEwNLe0R3vnYyzP3ZaHRCMJ615jn45de8gt2JQgevD2dU06sx+IcrfuoSIWCYoWTftXK0y950TnSuOEPf2Tr9tq93uwOOAaGzfpqUAlBur8EIM66IsSgrQE/bUT9evSY8PRp6HfGuO0+F5ecax2lhTupXMcb7w9xws9HdphoNILXnk3j+dfd3HLDdnyREHYySSdnWAIkxHaqSCNrROJzJ4QQGKSRAspI3U2TUghBFnkJY8cpzKOZbeQzjtdf+QuvvfGv0/3cF/xvmQt34vO/fQERmMp8/HhpYzu5FNNKAyVUUMokJAq9tLORZZTICqJEcOEgXWTjk0P0OQb4y7s+Tv/VyN86GFSIxWRS929FkdQ1RJm2xMGTzz/P3bfdR6Q2hNvUSp+mhYjPQJFzBhqnFq91A4PmKnqi29BFrQQiEaSEMqZhE7u6DZWY5OOPXuZnP3vtB6/5x+L4E47j7cffJ6d//Ig5eycc9IyK4yIyjClHP0qffl/0yZPhi28/54yTz6R+cz3qPiOoIZLp45CfH8zDTzy0T54YPxYDvU5yxOi4tSttLSeeHuL3lxaSYlMTCim8/fGL/PaSv/POe98OE9Ti2HMcIpEIj9zzGIUDk0asfaGgIBKRaLXJ57PG5hgW0+jXHAMx1m6xcvsDx+9T4u/kUy7gxSc+ZeEc2FgV5LQzfWT1LqRwOEYrlvGOiVDOdjZ9k8UZFwzS/Y0T626O7TvRxFbykhhdDso+LKSgFTqklD8Ye6aKdP70xB94+YW7OOLgXZ1xfr/CL04doKvORrdbxRSWjtjL+OUQ1axh4bQFLFq0KNmhfzT+m/zcDXveXDs3Cj900/2zNu7jjz+eo48+etR39Pf3E40m172ISondpmLQoebh+wR/eaOfM07VYzDCe594ycpQ8/HnPn5/k4NQWDJ7up6n78tmcrmOPz/SxlNPN2IKZZIfmckkUhFC4JS9VLOG6SwisDWFXxy/Ga2tj0G3wtCghokzB8jIklx6oZFTf2kecU1NLRGevT+btFQVdzzkZNmaAPstNI3I3u+O6m0hfGo3XepV5G9PJ9U9iS7VRtSmEN3dyZmJydDS1MJsUUaeLKGFesqItzGmy1zoiweIrdSjl2HGMYlWGuilg/BAlJVrAjz9ohc9JgIB8LmtiTZGiLOSVEJNsSwnFNw65jlEo5LSYg22iSrWfJTL0Uc7RiQ+d+LgpSYWzjTT/WVZ/OGNQLg1xJHHLmPlt3bGl+xiQRh0EVpaWvY60P/ggw+QwFdfCOwZP0z9TrGpeOOvQ1xwhp2auhAvvemhsyfKoCtGRZmev76Ux/YdYbZtDzNpgo4brkhDrRasWhckO1NN1dYQ19zmwKAX9DliTBiXvC3XYFCRk6Vmwjgtb304xOl7MIcfesbFPTdljEh8Qrzd6pn7svj9zf3MnGZhzZo1FBeP3lQlw7babWjQUcbUxMLilH100kyMKBIZd/aUCjkUJVos82JlZIniRFugEII0mYN7h5pVq6vZss3HmSdZRyV5w2HJk8/6CevVaKNqkvW2CyFIkWmo0dFKPU7ZTzYFcSdIevHiYQrzMAgTQsbb5nbfTKWQxpQ5Q9RsC/7gs6HRaH6yauje4F8xF8K+z4cZmRmYsOBmkAG6iUkFFw4EKjaxjMly7m5tZYHhtrIQdWzGgIkU0lCjYSsbmMlSLLtpjuXKYnawlSABprOITSwnhQwGZC9q1BQxIe7cKzOwYmcIF310kEk+E8S0xHHiZgb9SBmjm1bChIkSppu2+L0pY1hIIZ/SBCtPJVVotdq9ng/D4TBbq7YxnaVsYhk9tCFRSCN7RLCQGDeRQ7tsJIQfDXrsZDKBPAQCFw52sJVq1jCBGYTwMZWF6IWB2PA1VLKS6XIRGqElg1w2s5wcWTQqERCSQZz042KAsAxhIYUAPjrZgRkbFlJGmI7tDrvIoKWrjurqajIyxnZo3xOtra2cfvyZ5PdMJHX4fFw4CBGkRdYNG/DEixI5FJFDUVy3kBSGGERDPBm9Z/ISoJ1G1KjppgUtetbLbxnPZEIEaaeRCGFMWKliFSkynXRyiBCik2a06FjE4YlrjSfi6+mkmfFiCkVyAlWsxijj7YyFlJEhcnGpHUyaVU4w+MNzwJ6IEhnBotSg/cE2SUUqyGFmx86EfT9dKDJGPqX00M50krOtMsilncbEM64SKoQUBKSPAD6aqEUl44mgdHJw4yRKlIliV0tl3OU+gylyXqKwEJf+UNNNK26cjGMSDVSTm5s75lj8v54Ld5777vj/Izb0+eJ6qHqbn5//3Mx5v+/j0gvN3HljN1NjC2iniShxCZ4dbMVHvL0xDQMeLLSL7XSptuOIxTe56WQRIYwKNU1s5bTy+IbzyJ+ZuDmnA//2IkzCQiFlbGEFQRmgkPEJs6sOdjBAz4hNjxsnB+1nYMkiwe1//gb9YCHCb0WxuGgJtqKKmkZoB6eRNaxtKPfp/v/ik3+QT5x9vGC+mjN/beHUX5pYcngnrvoM7MouXV5FKtSzmVyKR8xDURkhltbNQUsyycrQULUhiByMxxBhaxfjtelYnMmL/DqhR0oZZ3XLAF20jEhw7kQWBWxiGekye5QDctDgZPoEFf19jcR6C2lmG+dN/PU+zQE70duzg9IiLV9866O9RcPz20NoNWoKcrWk2KJUlKm4+zEnKpUgL1uNyxPj5Au76eqJsm5ziAWzR8fykYjk2+VBvlvWw/lnWXjqJRfBcDzGFEIwZx7Uf9pLSmykBrKUEmdqDfdfvStJMKVCT9TUA0lkZ536Fk47Rc+1V6RQWqzmD39sR9NXwkcffcSCBQv26vrD4fiam0MR4+TkEVIELdTT426hQi4d8Rt4IoM89OAm/vK6izNO13DjH3b91nOm6znz0l76HVEy9zCKisUkT73kJRAxMZ6ppIv49afKTOrZTIwouZQkPU8pJWFCIxKfuyObAtpooJ1GCobvJ0e/4/98bPhj9sm1tbWs/nw95cwAAZ1yB4WU0Ug1M1maKN4K1ORSQorMYAsrmMZCtrGRFHkghWI8fnc2N922irWbg1x9SQp5ORo2VAZxDym89cEQpyXpinz3Ix9GZymZQyVc/7ubuOfRu/j95adx5AkKH76eSn5sXuIaJnkPISLDNFCJGgPTmDhKX9GFA71WRXPT9h/1/O8NGuob6PC0YpLp2Ib1UXciJIN0iRbmyAMS//NLLz3ZTTz1wOOJcxJCkJOTQ09Pz5it0HuLJ557nJ6eHjZs2IBGo2Hx4sXYbDb6+pJrIv/UiCbRWB/QtfLrc8LceLU98T+9XsWZJxnITO/humsv5oY/3jPmOLz88ssonepR8a7Gmc/bH/Rz+q9Gx+rtnRGEtpDzrvZx+zUxpk2Kry3frgxx5yMqbrr1EXp6xtYaToa8vDwa27P5flUv193kJbd3/xGxuxCCAsbT4/Tz7cohnn00lcOO20CoZSJpkQJUQkVIxjtjXTiIEUEvDZiFlZiM0kkzDnqYzkJiMj6O8Rg7eQI0Ygjxp+tvwdHex5TZCpk5MW66zsxzLwUY2jgVX7SHcspG7WVMwkqFnIXFbN6r52Jf5sL/Jj+Hkawy5fF4UKvVCRfKZO9xu92jKmG7Q6vVjqlflWzykFKiQ8/qDUGUnnxKAnOJDIR5sqqPMAGKl7Tw8atZ3PnQIJ5+A6hibNgc4tFnhjjpOCPLlkWZEjpglKZZmsgmKAP00Ea+KEXXv4DK/tWUUMEkchEOQbQ/wr03NPD5l728+kzcAfOzr33kZKlJT1Pz4NODmIwq8rI1vPauh1OOt45i/EUiksdfcLH/IiO1H01BNSTZpl5LLKYgQ4Z9mjCj0bixTpbIxyOdbJLLEKgQxNl+EcLEiFHGNDaxLNHuEIrZWf6NEz8+7OgZzzSsIoWIDMfbHIYTE/mUkkI6H38W4Lbr7UkX5/c+8XLkz8x8/lkUfWqAs04bW4j53LMM3LCiC3MwXv3XCT3jg/M57TdrWfN1PEBSFMnGLYPYbLa9Houa6jUMuQT5vgqcqhq8PgWLeXQywetT0GoEj73g4rNv/GSmqfntb+yML9Hy6wu6E46fZaVa1GqBP6AQCklMJsH6LUF0WggEJQ/fnsH1dw2M6Qy7E1LCh595UasEKTYVRx+6K2letS3ErGljsPmyNfgDkgMXG2lqatorHRWAvl4HMWKJZFed3IxEoZzpcYMSqdBLB63U4xnefPfRwWz2T3q8FJnJd98paLBw5EkOnnt0V5J6R2uECy4fxDtg4Jhfhnjh1QBRJZJUFDpECDddGDBTwUwcdBMiQBb5lDEtMSYGjMPtTLsWoag6SCQC4WD4fxxM/FT4V82FsO/zYVlZGS7VAAHFD6hw0MUk5mAVdnzSw3aqh03f4izcYsqZKhYwJAfpJx4wqNEwgekjEp+w05F8MptYhgYtKlQ0sIUU0okSYYBeYsQwYCRGjDSyyKWYHdTSI9vJGd7E51HKFlZgJ5MwIWJESSGNTArw4Ey0hKQMV/njJjqCjo6Ovda73LJlC+kyByEEk+VcNrMciUy0TSVDLsW0UMfU4eT7TqSSyUy5lPV8QyfNZFNIO9vxSg8QZ3oVMoFGahJtXBPkDDbwLePklOGWe0kvnXTRzBTmYsBEKw2000QuRUxlATqhZ4tcSUqSavJO2JUMtm3bxtKlS8d8z5649477yOwpGRHMxQ2cqpnM3ISzZEzGaGM726kiRows8vHhxoSVWtZRLmckTBIUGaOFerppIZtCJjIbk7DQL7topo4oERQRY7bcH6MwJ1iMHgbpphU9RmaIkU6gQghKmEilXE1YBskgl+1UkUsJFmxIFLpMO7CW67j3oXv2+flXiA0nEeNu6Wlk0UAVQekf8XvvRD9dpJNDWIbw4cGCneksYj3f0E4TajRJXex3XoteGokQRoeesAzhxcMWVlLKRNLJIUaUHtpopxEtOsaT3K3VIEyopJpNLGc8k0kXOfTLTvrpxkk/ClFSUlL+z8+H+zoXJl5L6+fOGzL58ns/jz7nYkglqImtRU1cTqWLZlSomC52JbKt2MmUeWxUvmUaC0bcH9kU0iob+PjTQR64Ld7u/NFbaRx3yiq8PbnoPflEiaLHSC3rh1nHKnIopIQDaKASt4zLTvTaqrj6CislhVpOPMbE37920NHRR832AN2fBIkOmtgiV5JFPjkUohJqtFKHLTuEWq3e699cxnbekwa2bosn9DUaFd/8LZMTz6hmy8YazJFMYooyLL2hpXQ3ZviQdOHM3syLj1pRqQR128OYgtlkixKiMoI7Zwchd7yQ4JGDCTmLdHIwCjOKVIYLGOOpZR0gMO6hQ63IGCDItlrpT1lJuDedtEghiipCJLOZeUuiPPtIDus2Bzn13K9Jd4zn+Sdf5NhfHLtXY7A7ooqgszvCWRd4UPnsTGIK1ogd2SRx0MVnbbV89kEGEyfo2Vof4vq7Bjj+SAsHLTVy5m97+fQveQkjDhjW9b9+kJT+aYR1blat62NTTYhxJRrWbgqycI6RJx+0c9iOKvqaiknzl6IRWnzSgzOtltPPjbJg9q71NhBQCMRCdMgmcilBLdTxTbTYQc7UVn5/STxW/PUJZm57YABLcwZf/v2rvXYInzV7FjoMjBcjWb87Nauny8Wjks82kcp4ORVXn4N3XghTWODlrFPi73nxL17CfRkc8IsunrgnnQOXxKW36raHuewaJ9Gm8czZw1wrQ+TQIW1kkIMPDyRh18WIjpJS2fN81VKDHy9B/LhEH6cdeeV/58IkePrRZ0hz5iVIDSGCeHBSwHjUQk1A+minER8eBAIteszYUKFiIrPYyDKyZD5pZGIfmMxH79fx2dedlI3TMGe6gVcey+F3N/bhCyicfXIKOl2cvffau17uvTtKgWcSaqEmu6uU3196Oe+/ms3VNwyR5Zo+ai+pFTomyTms51vK9lgXozJKM3WYDYLCotJ/yW+9edNm/nDRdUwOzqeezdhlJtkUxCWBRCfRfB9nHnMa33zxLbGARCHG+Iml/PnW5ykrKxt1TlLKn+Q8s7OzR0gk/L+8z8dXlOJsGxqRcAtlNPO7S+xJ33/EQXoeeGY5kcguTfKd46AoCjfecCnN21eij5aPcrJP94/njrs6yc/1c9B+u9beto4I5/xO4dY7nwHg0ZcepLO9npgUzJh5EA89dglZWVk/alwee+JNDtp/JqrBVCYm6V4ASBsq59EnVvDzD818/1kmT7/YyjvvN9DRoaD4zBQygXJm0MkOaliHImPoMZJLETNZjEBFPVuGO8gamMzcUd8Rk1E6A63MbFxKvpgEfRDuDXH5xZvxxhQmx3JooiGxP9oTNpFK1cbqn/ze+G/ycxgTJkxg48aNI/5XWVnJuHHj0Gjiw1ReXk51dfWIClVVVRXl5eX8VNixYwc2vYG+bj8TAxNAxCfObOKb5LYdHdz+4AAbtoT461vpTKnQ090b5YHHPVxxtQ+HQ2EygaQCttkUUs0a7DKdWtYnkgg7oRFacnxT2PJNjKdfdlFXp/DRF142f5dLKKTwxbd+Pnk9l1XrA5xygpUzL+vh3psyKMiLTwTtnRH+cJsDRYHtrUGGitfh80GuYyZdqkYUZd9uN0VIXAxgkTaGcJFBbkJk3o2TRqrRoKWSVcwiXtVVZIy+1CqyMhVmzzXhcYWoqtxArL8Ce6SAYsoxSxv1bMIu0zELGwN9Kv78oIcbroovzpGIpKM7itMZ5aU3PXz4Sh6bNrppEFHEGA7TAEIwatKziBTWN+yqfD77spew08rGjRv3msatUmkIB9VYI1n0+CW33j/AfTePTize/aiTk4618NJbHqZP0nPrbnpGl55r59HnXCyZb+SR51yML9Fit6nYUhsiL1tDYZ6a157Ipbs3yi9/043ZJAiGoKEpnJBH2B2BgEJ9Ywi1SvDN+/k88LSLx553YU9R4/bEk6o/BKtZRXM7TJq3d22eAJmZ6XQ2dRKVUapYjQEjk8WuyVYlVORShElaaKCSiGYIddQ0pis4QMhlpETOIbg+yHHHbkWV4iBGlEhYkGbVcv9Dau570sM1V5l47aUVZPcvTDDGFKnQyY5h1qmCBh0CQb5I3srvxzss6s/w52P4tAMEghL5LzQ82lf8b5kLYVg8XOlDhwEdemaxNKEl10sHWnRMYyEmrASG257aZSN6jOiJ6zuFCTGBaUmPL4TAJlNpHtYBtotdz0ypnEQDlQhU5Ild7OQpcj6VrCRNZqFFh4NudBgIEaCEiRgxMYSbVuooYDxzOZAqVjNFzkcvDHTRghZdYrOwNwiFQsSC8U2+UZiZIudTw9of/EwQHymkJU2EqYWaYllBI9VYsFHKZMYzFUlcq7GNBiRxbap+umhjOwJBN6100DTMoJdMZUGiGOGXXqazcGT7MyoUYqNMg3YipopiMo0+vx/C1sptFO6xyfXgZAZLRugMqoWaUiayTW7ChwebSCUsQ7hwYMBIKw2EZRAQBPCiRkMhE9CiZQdbkVIykVm0Uo8wQYl/YuLadrIY7WQQlRFSSK4dB5BLEX10kksxAhXdtGAhBUUTRW/TcM1lN+3zGABoVDrUipaNfE+hLMOCLSHhMF0uGvG7u6RjeL3U0EULRsyECKASKszSSh7jqGfzDzJ0IoTQDP+OTdSgQ8ds9k8UhHbKGaTKLLayIale7k6YsWEnA9twYjxT5OOQPXTTShrZfP/996N04/7/wv+W+dBkMqHSKGRlxrXXDjvQzGEHmjno5/3ENs1hKxvQoqeXbcxiv1Gf76eTYjkp6XxQLMpZ19NCQ1OI8vF6CvK0rP8ui6++9/LcK5vo+0cGebKYvCSt7wVyPE3UECWKVjPEp1+qOPvXcVOlAxcbeeplN1984+eMkyx8+a6NzMHp9NBGJauZLhcSIcTEihQCgUBC5++fQW/SEZMxUkjn718GuPMmG0ajio2VIYzWCF99nsarb/fz9PMB9NEUbKTGE7ciglavcPDBGl79Y9zkU0rJ/Y8NoQQKkUh6Uzdz13VWbr93iM29KzBhIYMcFBSaqEUt1aSQSroqnV6lg6nMZysb4nMMqTh1rfgzGsnKlkQiEHUH2H+JllnTfHjd9ZgtghOONpGXE793Fs8zUjbeQ9RRSH9/a9K24X+GefMP4cLfvUrUa2QWu+QGhBCYpJXeATtLf+YmL0dDZnaM665K4apbHDzxkguLSTD30HbOONHOfkt0tLXHeOq5AOHWQjJCpShBhebGrxlfrGXBHD3X3u7gm/cLMJtUfPdpJu9+1M+zL7ZRVRfh4P31PH61hZlTR95jr7ztweQoI2TrZod5G1IKvE4dKeFc1GoS7aBCCMpKtXQ0h9Fo936/sHzZigRTcncoUiFEcJTL/E6kkUUr9ZS6l/DwE99w4rFGnnvdw5MvesiOzULsmMgpv1lNRoofrUaFcyhInmMxOcI+KtYHsJICCJz0UixHdzyo0RDAN+Z1KFJBIJjLgWxjI07ZxwknnLDX4/Cvxv+WuRCgtaWNFApH/M/DIBOYhls6aaKWMqZiE/E9RkD6aKCKbWzCip0s8lCjpi9jPZdcYOK0X6Wi16Vx7R0OtjaEeeolF529UQZdCjMOaseqMeH3SXx9KUQieurYTJrMIpt8Au4QkyYYcfSpyB3DTFElVGiljhrWkS9L0RGXkumhjTxK8eoaOPmUi3/SMQLo7Ozkykt+T35/BTqhZ6ZcygC9tLEdiYJW6jn44P254abrueGm64lEImg0mjHjgOrqam669k/s2N6MSqXiZ0cczLkXnLPXkj2KolBTU4PP56O8vJz09LFjp38lrr7hKs7bchFF/ZMSRV+TRRnlp7ETQggKcgUul2sUu/CpJ+9l0fQtnHWcgSvOccJQ/ojX1UJDfu9+XHzRWlJLBpg5LYXefolaV8Ctd95JWVncL+L2O5/8ya7PYrFw3gV/4NXb30k6V0GcoOVyx/fqFrOKqy+zcfVlcNcDbj64f0KiU62A8RilhW1swE4BWnR000YfHWRRQC7FrOJzmuU2iqlIzHshGaCaNZQp00YQ8nRCT6FrARv5jghhBCPH3C+H6KSFIH70GPD0OWloaPhJ55C9d5/5N0MwGKSlpYWWlhYA+vr6aGlpweGIu2a98cYbPP7444n3H3bYYTgcDl555RU6Ojr45ptv+OabbzjmmGMS7znqqKOorKzkww8/pLOzkw8//JDq6uqfNEj3+/0Iiwe9Tp1UuF305dPUHOWjV/OYUhHP5udma7j/9jRuvM5EsTWHRqoJydHtb2qhJkaEeirRoh+R+NwdGb4KbvpTiNWvTsHZq+XA4zq453EnSxcY0GgEPr/kl0dbueL8VK67Y4CjT+/k6NM7ueGuAa66OJXsTDVrPiui8ptibvx9Kv78KqQihtub9h45ubnsoJZ6NjOOKRSJCWhEXBDeLtKZwwEE8FHBDEzCgpSSjoxV/OmeAOu/z+KZBzJ584UMNq5Io+CAegb1bfHrEznoVDq6c1bSkb4Cv0fDu8/ZWXxkB2dc2s3BJ3Rw2/0D3PagEyFg1foAl1xgwh0I8Ze3A2Oe7yuvhzD5R+s1qaSa2roQl187yKMPqDG5ixgYGNiHcRgX19YkTIrJwHerApz52x7WbwniGYqxfkuQsy7rQacTDPkU3J4Y118+ciE6/CATtfUhXnzTzYcv5/LE3VnceUMGn/4ln58famJLbZifn9bJ4b/u5Mbfp/H1+4U8fV8W193hIBQaKYItpeR3f+rHM6Qwc6oes1nNn65K54u383nt8Ww+fyuPzHQ1bk9yBeVoVNLdG+WLbxz75G585NFHEiPGVtYDjMl6SxFpaNFhMmrIL/zhCmVExivxVmEnu38+zsZM3C0ZaBUjUlFz1Y2DXHm+nT/+Lp233jBjXLSKjpxv6cpeTkv2Vwzpu9CiRoOWPIpppzHp93jkIFp0iUSBIhUaDGvIyI7S26tgtPzr3I3/XedCYPg5EUSJkEJaIrnVJztRiDFFzMMq7KiFGotIYbKYSyZ5ZFPAJDGHWezHOKZQw9phJs5o+PGRQ9GIxCfEg51yZtBLO4rc9QzEk+wl1LKezSynhzZSSGemWEK6yMYkrGSLAmaylB7aCOCjmHI62YFT9tFNG0H8I7SD/hnUajVOehN/p4g09BjpoW3Mz/TSMaYpFMQZoCrUzGAJdpGeaGfOEYVMYg5+htjAt8SIMYulTGcRNlLRoGUuBzCdRWxlAx45SI9sixtN7ZHwyiKP7jHOUUpJwOTZpzkAQO6hye+VbszYkhqsABRTjkCFcQpYbXHmhxotAXyECBDASxb5LOAQSkQF+WIcU8V8iimnmrVkUYDdHzc6apUNo46vEPtBt0wdesKEqWQV5cxgrjiQiWIWk2PzKOmezh1X380Xn32xT2MAoFGrsGGngPGECdFFCzbS0KBjMyuolKupl1vYLFfQQzvTWIgGHXM4IG6+hInV8ku8uOmhlQxycZC8vcovh9CiJ0KYbXIjAfwUU5GUCZ8i0jBixiOT9LgOw4eHHtrYzArWyq/okx3kMw4tOgI/oMn6U+DfdT5UFAV7ehSHe6Qb9g3XmGnUrUeNGgc9mLAm3bg66EkU0ZMhUynk0BN7qayNH18Iwf6LDBhMCiZlbD0vI2aC+JnMHIqdS3ngoQCLj+xg0VFtLD2mg0efdePvzCDo0yLsA6iFmnxRShET2MomFGIEQ5F9MsM87ZxT6FDFWV3OHj1H/aqPvv4Idz3i5NClVk461ctXL45jUnQh6WTFnw2NmQWLJbUbMnjj+XTKSnW43DHOuNDJQHMqO9hKa/Y3XHhFmKMPN9HZHWMC06gQM0kXOWSKPKaK+aSTQ7+lHkP2IOnk0EQtdjJoFrX02qrY77RmNixP49tPM1nxj0xWfppHZ7dCUZ6Ga69M4bfn2RKJz534+WEGhnChQk0otO9u56eedgHLV0QpYsKIhNug7KeBKkqZxJzooeR2HISyYSmXnq8i6FeRkabmlBNsyICRjx6ewO/PsvPQNfmYag8kwxc3eFQJFdJn5ZxTrWSkabjozBROOq+bjZVBtFrBcUeZOPMMHZbUEIFQlMnlu+Zhx0CMW+53cNdDbpTsFp58RkXTxgJqV+Zx258MaHJ76GwysqN1l9mN0ykIp3k55vhdybN/hkHHYNI5WCGWKNgkgxACFWpUQo2jw8hJ5/WQma7mpUezaFbX0EEjRk8hA+1m+potBBzWEaZZYRmiz1RHX/oG+szbiBChlToiBKhkFREZ3nUuMkYjNcSIMij7k55PH52kk5OIPQRq3n7z7b0eh33Fv+tcCJCTmzMikRyXoIkQJkQj1UxjQSLxCfGi8XQWokKQTQExInSJJubOVXH1ZSnkZmtIS1Xz0G2ZHHGgmZVrwlxwup2rL0lFFzVjbFhET6cWYySVMqYxganEiLKZFWhQ4fEqkMQwaHfEiJJKBt200UYjKtRMYg7t6joMNtVPmggMBoNceM7FnHbUWbjaPYlOGSEEGSKHiWIWk8QcxjOFNct3FdK12rFN1954/U1+eciv6f3MT3bTBDIaxvHtE2s54chf0tY2diy6E3999wMOWXo4fzjtRm475x5OOuwUfnPm+Xg8np/movcB5eXl3P7wzbQXbKXX1IpT9uINRlCUsfeLA05lVNweiURYufwTzjtNx/6LjMj0HqIyMuqzajQMDsU445xbyS0+k+NOupmHH30jkfj8V+DoY44moB17bIPST2bm6N+6ujY2gqgDEMhw89q7rxLJ8uJQdaNCndgTbOB7cilBh4EtrKBKrmGLXEk1a0kjOyENsjuEEOQzjkZqCOJL7LFaZB072EoW+UxiDrkUo43qOfHIk9i2bdv/cER24f8s87OpqYlbb7018ferr74KwAEHHMCll17K4OBgYoIHyMrK4vrrr+eVV17hiy++IDU1lXPOOWeE42BFRQVXXnklb731Fm+//TY5OTlceeWVY7qJ/RhoNBo0WoX9Fumo+2RglDCxyOzlnj8lnyDPPsXCPY+1Y/IU0EET4/cQfg/LECGCTGPhD26adUIfZ8yhxkoqsW4NL77WxQVnx9uaS4s01NSFmD9Lzzmn2Pjg716CIcmC2QYCQYXpk+OTrMmk4pJz7BTla7j0moF9Zn4ee/yxfPDIp7gYSEqJFkKglTrSiYsOu1S9HHuCwonHjAzUDQYVb7+Yzqwl9djb4o57diULQ68ZChuZMlMQ21JEf0c/556u5dXHbYnJ3+dXuPiaPo4/ygJ6P+9+KDj7NBMVZSM32qvWBajaqKFgjwpzRIYJxyKc/KsoZsdkCsikUV+5T0Y/Pq8PrSlCb7QRU9jKrGkxykq0/PVTL+2dUQrzNcPanfCLM7uYME6LwTByIyElDPkkn72RN0p0+bgjrWzYEmLNBj+HHWDio899rF4f5IyTbJx3ego/P62LU463MmOKnrbOCC+/5aG9K4LJpGLIt2uxF0IkjLPOOcXG3Y85+fMfRzNUn3vdzeBgDKkodHZ27nXr78yZM1FQCBNGgyYpg2UnrKQwGHZzykl6Pni0nYzY6NZ6t3QSJshavkQlNURUfgx6FTJoINChIZVMjEWdCdH7mVP1/P09HctWB+jpizJ1Ugq/PLeXrlYvKGrSyWGAHprlNgopS5h8OOimgS1oMbBDbiVCOO5sHIxBmwaNtFA+d3SL1E+Ff9e5EODvf/87BowIGMGu66KFqSRviSumgkpWxZl2w0YCYRmgh3by9tDiiuu2DTKZ5K7rQghSZRYuHKSxy0V7iEHMWBnPVCpZmTQRrxIqyuRUWqhnEnOoZwtO+tGiI0xc325v54FVy1cjlHhyI0PE5zsNOnpoJ1cWj0o6OmUvKtRECCc7HBBn8llJGcVOCckgdWxCh57ZjNQKGs8UXNJBHZuZKuaTK4toZmtiDt4T2RSwhZWkyLQRxTYpJdvERi647Lx9Frc3201Eu3ZJUATx/6CDuxEzMW0Yj3uIEs/kEWtJRIbZyPcj5Cl2wiZSyZBxIwuIyyr00UlMRhkndv3eFlIYpB8Lydv63AwQI0IaWaOCQLVQU+ScxH13PsBhRxy2T6L2uYW5sEPgop+JYnbi/wOyh/kcjIJClAg69AlmQ5GcQCfNlIgKpsmF1LCOTHLpYAeCAP10opP6EWMUkD6qWIMWHZWsJp1sYkRJZ3RAuxNZ5CecsvdEVEYYwkUB47GTTnhYT1WFCiupeHHttdbfj8G/63zo9XpJs+tQq2Nsrg4mNNdLCjVoVDEms5CNLBtmnyXHniZZu0ONhr5ewYkn+7DZ3RgMArdL4O23EGOAfMYlPy/c2MnAIEwYMGEbOAKvw0Mlq9CgJZMcSpnMytVfo9st9kgX2WyXVWi1kt6+EDrd2O3Ae+LU00/l5edeoW7HZoqi5bRvcDJ1cRuTp8ATD6kpdB4cf5YE2MkgIiOkRbMYWF3IAT+rw5YeRqUSuBwazP0TCUQ7KFAXc/llA1zyGyuffunD6itK6k6eJfLpDjaSURbA022inUY0GoX9FuuQwsuDd44sOGVmaPjolTyO+HUHRxxsTmp6MTgoUaEmqgvtk/7xTqSlpaHVGEa4J0sp2cHWUa7jOmGgxLuAmth3vPChlYI8Lc8+6yC9Pw98w3FIktskL0fD1oYAV12cytyZBp551c1tDzrRqOHYIyxk2kx0rapg1s8qmTdLz3ffxfB7VaSmCo44yIwlReHhZ11MGKejtEjLxb+xcdD+YY45aZDN1TCuWEtndxRnt57c8vR9cr0uKM7HKT4hlZHxpkQSULuRseSM9piMJXSQU+0qXnksm87uGKec7mNq8OARa59XeqhlHV00U0gZA6ZG9OOauflKE1Mn6WhoHOTOh10YGzIJejV48FDLeoQUCAQhAlixI1BRxybK5UzSyNrN7b2LHlqZNmyKqRFa9NLIe2+/zxlnnbHXY7Ev+HedCwEu+O15XLv+Jkyu+HFzKaaLZprZRiqZSYuhQgiKZQWD2Ru56VoLRpOF19/xctSpnbz5dA6vvunnyWdCGAZKUYfNvHC3k6ef7UCRMbaygUnMGSGfUMA4MmQum0LfYbfZmDpN0NruTjpvDMhewsQ7T8yk4MNDC3WoUXHO2RpO+5WZP914CY898eZPMj6XXnAZ/ct85ETG46N2zPcJIUD+87ijq6uLp+57hpL+XbGSEIJ0JQdzu43fnn85H3/x4Ziff//dv/L4rU9TMDhxV8zpBWffIL8+/hQ+/OyDfVoDfgoccOABfLXiH3z11Vc01jfR0Gji069qOeaw0R0ITS1hLLbSUd0Jra2tzJyyS6f26UdsnHP+ctJ75yTug5AM0J9aSVlxkEeuexKjz4ZiifLntHu46fYbOfiQg/4l17dtWw3GNC/B3uRSSIMpddx65cj/OwZiVG2Bgt3kAFxqB3kTM1m8eDFfr/iKN157g7/99RO2tq9DeDSoUVPIOHTCQJ4sQSGGQEUz236QgGHGRjuNZJJPFy3opYEwIaaKXfGfFTszWExTcCsXnH0Ry9d+/z8fGP4PJz+nTJnCO++8M+brl1566aj/TZ48mXvuuecHj7tw4cIRE/1PjWg0ClLFeWeaOPGTraTLnBGbU70lTHZm8iq8EIKZFRZWt8QdePdMfraIrWTLPPTDLZpjISajxIglqme6IQMDvmz+/vUWbrgyjesuS+Osy3owGASL5xn53YV2LGYV//jOzyXX9HHvn0YGID8/1MwN9gG6OsfeiCfDOeedzdOPPkO+TB50A2jYRc8PZuzgiouTt5JqNIKjjtTx1TO9GKSRAAEKZRn+NjPdcg1D+g2ccKiG804buWiZTSpeeCibA4/vIIV0Aj1WDjtpB8cdaeaMX1mIxiRPv+xh+feSkv6DRwWNzWxDjY6CgSUg4okFF06mTBntSDoWvvr8Gwry1NhKnLRuymLdxjCbKoMoEo493MLieXpeeMPNxqoQk8q1hJIM89pNQRbPNYzpNnfZeXb++qmXqy81M3OqnrbOKPc/NYjdpuLjV3P56999nHpxD2GvjscfSMFkUvG7m/qoqg0RDkt0upHHPfZwCx997uWk87q47ZoMJk7Q0tYR5d4nBvnsKx/W7hlE0up54YVnuPnm2/dqHNRqNQoKeRQPJyFiCVHzPREkgC1F8PtLrXz6RT2ObWrSlbzEveKSAzRRwxwOoMdQhyq/jQvPSmHiBC1r1od4690A/q4h1Go/x50dlwGYWKZj+ZoA+y8ykp+r4ZlXPQgBFcpcumnBSS8VzKKPDmpYBxIkCmrU6ISeqXIhQXxo0FLODCQK1XIdPtwEh/51be//rnMhQFNjE6lk4cU1ihGWjHUG8YSSWqpRpJKYO3Mpppo1o5KfnexAItAwNvNWixaFXazRkAzgY4iZYgkhGcDA2NIKJmFNsPDVaAjhR4cRidynKr8SU5BI2tiOWw6QRwlWUjBiopJVZMl8MshFQaGHNlwMMJMl1LGRXFmcdOPXRsOoVkEp467kdjIwYE7qdGwXGXTIHQRknDHbRyfdtBMhPEpvUiXUTJULqGczERkhg2zChOmni6UHLebCSy7c6zHYiYsuu4A7L72PcjkTiOs/D+zGit0TAXyo1CrU7aYRST2fHKKGdWSRP2bSMZdiemhPyC345RCN1LBDbmOciGsIZpDHOr4iV5aMcviNyDB9dBElwjySB7gqoUbl1rF169Z9WhfOvfAcbrv2TkxY8MhBbCKVdrkDzbB2pxpG6ctlDCc6S6iIa5LKCrpoYTb7s4Fv0WNiO1VopBYtOrx4hpmtRjLJxYuHXIpppo4Y0TGfmygR/AzRJVsSRQiIPzuVrGYiM0nbLRGcQS4tsp4OmjBjY/PmzRx66KF7PRb7gn/X+dBgMOBwRiktgYuv6eP5h7KZOlHPI0/6yAtORy00jJOT2U7liLlvJ+xk4KB7WLN3NJz0YcaGMmCnaSDOAFapo+y3n8L33yujzPpgp6lXA+N209NUpMJ2qkghjXFMTiQLlKjA79ewe0+KhRQihh6yMm0MDg6Slja2PvDuUKlUPP7cYxz9s2MZpJ9UMjF4LVSv30GKMjoGLGAcW9nIzNgS7L3ZyJ44u8csBEPShYdBcmJFPPNCBxeebeWtd0JkRUvGbBfMjpZSVV1NKgOYsBCIenH7otx7c/I5XacTHH6QmS+X+TnqZyMLVVJKPv57GGEIceyJx/xop2OdQUcktEtT3EkfaWSP6TpeEJrE0y82cMeNKUycpKJ1R/KkjSIVMA/R1KIjJyt+bhPG6bj/ll1xfp8jyn1/lljDNrR6PV//zURxcAZmYUPpUtj01w7CBXW8+GQa5/++l49ezcNsUjFxgo7pMwRvvD/EAYuMHHtGL6l503ju1Wf36drtqXYcsodCJoy4RzuNNSydr6JnVSdp0dFF9g7RSJbMR5Ex1BYfmekmTjlnkJy+paPudYuwDT9f1WiFmkn7t/HG85moVPGbpKxUx5GHmLjgikHe/TDAlMgSLCKFDrmDHtqxkopEQYceOxkM0s92KjFIMwoxUsliGotGxLQCQU/vvpmd7Av+XedCgNmzZzNp6QS2f9NGpq8AjdAwUy5hHd+Qw9g+AjZSGT/dwNmnxPfRJ//Cysp1AQ45oYtAZzaFriWECOBO2U7E5ISwlj5PECspo3RjAQzCSLYs5KPPXNz6RyvHbNyIoXe/EfHpkHTRRA3zOXhEUjYkg1SqlnHmr63MnGrA2beJ7du3/48TxS0tLbRUtVEQnYiCQgDvmJI2YRnCljZ28XgnXnj6ReyO3KTHMAgTzu4w9fX1VFRUjHpdURSeePBJCgYnjVqXbDKVvtYhPvn4E0745f97iQetVsv48eOprV6JxazmlgciZGeqmD9r1/Pf2h7h/D9I7rz7jqSfD+5G1l80z8AnH6i49c+bqKxUEFLQ7wny5vNpfPCxgbVb8uKMZB/EvDFuvep27C+lMHv27FHH/p/ivbef4u2XUzjzvJXYOuck4t+ojNKq2kpaXj8LZ++axxuawpxyYQ9hf3w+BYlD30LU5OPggoVUVlZit9s557xzOP+i86mtreXyX19Fm3MQLbuYxTtlrgzShI8hbCNW/V3w4iaTfBQU+ugkQpgMstkkl6FCjUKMdHIoYDwlVLCh+1t6e3vJzh678L63+D+b/Px3hcViQYlBY0sENGEqY8spGzZmkFISiER/UJdr0K0wjsls5PtEcigsQ9Sr1+NnCG3Mgpv1hPDjlZ5RJiAQZ1UJBFOYj25YpyFdyae5q4oPPxviuCOtZGWqueJ8O0vm79ronnGSjV8cYeb4s7tZusCQEFAXIp44aqqP7pOuU2pqKmaziZB37EStCjUhGYw7FavCZGcmZwMOeRWq6nyoJ1cyc6ae9N4g9duW4fMrfP5KLtfd4eTqy5MzJrRawQGLTHyxsZR8kcOGHgevvST59IMAQRliyBtBiamJUkOhLMOIGR8eWmnAxxDlTEdKiYs4Y6ps3N6zPgGCQT/ZWWoOXKJiS0YXt16bldB6ffR5F3c8OMgBS4yoVJJn78/lkuv66O6Nkpu96/FetT5Aqn3soDorI+7cfsTBZkIhBZNRy3MPZPHwMy5eeXeIi8+y8+Kbbpq3WLn82kFSMxR8fomiSC6+ppfnH8oecU8OOGPsaIlyw5WpPPGSi9b2CO4hhYamMEatBruSg+Lzs3b1t3s9DjU1NahUMVDizKKeYdOqPRGRYby4efAPFkJhyQH7aXm5cRvbQ7WYpIUYUSykMI2F9GtamLh/D++9WIRaHT//ww40c9WlCoef3MndN2WxdL6JD/7u5ZW3Pfz9jfwRid6uniiHHb+J0pYl1LEZEGRRQLYojLuequKsz1nKgRiECSO77k+BmolyJjWso7vrX+Pw+O+OgsICwnyPDgMD9FIs43oy8p+0FykoI1hOahF3+O6WbdhJH3bobsGDEyMmXDhGsUZ2woWDst00Q3to340FJZB7IefhpI8YUQyYCBNEh47a2tqkgWIyLNpvIa8+8Rdmyf0YpJ8W6okQIogfDTr0mOinC4HASgoGTBiEEbvMpJltlMpJI57PHhlPkJbuwVh1M4B12LE9mYbaTsQdveOdCXHjpbjz8lY2MFMuHRHgatGhRYcKDW00ohDjF7/8BQ88eP9eXfueOPrYo3ng7gepaV1HCRWYseHFTUSGk7I9WmkgHAmNSHyHZYg6NlHEeGIkl0OAuIO6HkPiuCZhZTqLqJObccpe0kQ2A3Sjw8RGvmOCnEEqceaWkz62U4UFGx4Gx0zWA4TdUdxu9z6NQ0FBARGieHFTx2as0s4APWQlMdqAOONygF5CBPDJuNC/Zfi3VgkV4+VUHHQBcfOkdhqZwHRSyUAi6acTNwMM4iCLPHpop5jkGkwD9DKHA+mihY18j5RyWNtJoMOQCJR3RzHldNOGCvU+MWD/U6DT6VCpBc89kE0kIjnrogE62gXBIMwdZj5niBy80s12qiiXM0aMYzYFbGYFqXI0K6pPdqLHyCD9qMlgOovoo4uQrZWP38xiysJuKju/Z2J0foLBHZYhmkQ1Xpy0yUZSZBohAolCxCyxy8QsIH34QlFS+0fONyECKD4DzU3hMQ1PkiEYDHLpby5jFvuNSEjky1JaaaCVeorkBEIE0aDFIEwUyHFs5HsmyGmkkI5CjB7ZTu9wcaOeLQSaJYWTu4jGJJN+QBVMhRoZ0+KgGyt2Qmjo6QsyvmTsa5g4Qcf6zYERyU8pJZdd68TnsTBpv0yuuOryvR6DPbH4wJms+3gbk4ZNJ37IfRfApKRQVx+f+/50rYXj1m3B2L90VEG531bD+WcbeO0dNyk2wSVn20cU0SMRybmXDGLpm8EOtqJsNTBLLk3ceyqhIj1ahK85letvXsuZp9l468MhfnNqPN4+7mgDf/3UywHHO/nDdY9wxBFH7fO1q9VqLNioZg2FcgKZ5BIjSjS1k5uuzeSEU2rY4d6OGg020sihEK+pk7C5lbT+RfSmVHHVpSY8Qwq9HTryx9BtzCCXFupxZ9Xw+H35icTnTgghePAuO1+tGMLSk0KrbCBCiDnsP8KBvpNmvLixkMJ4pibVR47KKEEC4PrhWOc/FUIIHn3qYV549kXefOUtHJ0DKITIy5QEe72MFZYF8ZOXO/LZXjzPQHenhomu2Xj03YgJNTxyq439F6USCEhOPjdC7/djd2dlUcA1N3awZaWJl583c87F3xLuzsIayxiWlWljNvuPmnf1wsAkZT4PPLqZ1541cPBiIzdd/yfeeu9/xv78+98+Q9NvooFKvLiJEaWb1lHFf4D+lDauvfz3//SYNVW12GT6mAUhnDoaGhqSxrRVVVVoh8YmCaQFcnnjlbf+nyc/Y7EYN95wKVqqOPfXMbIzNXzxrZpzr3SSk2Nl0gQD3b2SiJLF1KnzeeaJZ4lKF/n5WRx40LHMmDGLoqIi6ho1RCIyMS+Wlep47dl4ovHblX6WrYb9Fxn4/XVDpO42J6uFmlxHGffefj9vffDGT3590YiHuTMNfPWJhlvvrmL16hgoKkzWGFedruOZ14McfXo3FrOKYEhSlK/hhYezuPS6fqZPrGV8iZZfHGVkwrhMttRs5dcXHM/QoI5IVMXchbN5+LEnKZ1dSNdXnUn3UNkUUMVqcmS841aRChHCCYPZdhqZwwE0Uct4plDDOmykUcIkHHTjxY0XN1tYyUyWoFP0dHd3/zf5+X8RgUAAk0nw5l+HyMhSIf2QM3sjjc0KgVCEdLvCd6v8HLRk9GI56IrR0aqmQOjJlHmsU3+GSadlKBCjIDaOycNVRSklTnqpVa9kcmwh1mFdlJ0tuv10MZMlqEQ8sdhDG2GChLvTeez5Pj75hx8hxIjE507YrGouPCuF198b4pJz7In/9/bH0KKlr6+P4uLRovnJIIQgIzOTNm/7mAlfi05Pl7qG0uBctCE76zYHWTR3ZHI1HJb8+sJu/nBpKgfv5rQ25FU46Tdd/OZ3vaTZ1eRlj/04TCjV8neiuKQDK3b8DFHqWoJKqOjVNuJK3Y7L4cRLXAxchYowIbRoaaWBOjZhIQUtOmbM3jeNu9nz5rBuzXb6B2K89+IuCnlutoaLz0qhvjHMp//wkZej4e7HnJx6gpVLru3jL0/mYDKpqNse4skXXSycN3bSeUNliPQ0NYcc66C7XY0aLVLv57ST9fz9aw+/OcWGx6OQNWGQP12VxuzpBto6ozz1sot+Z4xDT+rgxGOsFOVr+W6ln01VIR6+I5MZU/QcesCue/Xia3opzNfw4kvfk947j0F3co3MZKjcUEV6uqRvsIVp0f2oYhUmaSFV7JpwIzLMFlYRxs99T/m4+X4HOnceFaHpNFDJVOYjEImJ2J/ZwCuP5ycSnzthNql4/sFs7n3CydL5Jl58080bT+WOYrjm5Wh45B4b55+/iemexexgK82aSrQqDRpDFGtKFHWnbswWfb0wopIqvENDez0O/0lYtGgRD/AwpUxEIqlmLZPlHPQY8cuhhLP37ghKPxpG6haFZQgjZvrppIdWrNgpYBwNDA27oteTItNHBWceOYhEJn4/RSo46Uu0/OrQEyI4Jgt5SLqGzXXqmcZCKlmFHiMSha/+8dVemxmkpaVhUdkQSjwxtbMFf0D20sxWumgmlUwyyCFIgH66gQqKKaeDJjazPH59qBmknyB+FGK0s50KZiW+Z5B+Msili5YfTDDHtdS09NFFDoWki2zSyaZTNrOWryiWFYkkagdNBPBRRDllTEFBofqT7RxdfSyvvfPKj2rzXLRkMRtaq2mgigghJFDJKibLuYlkyE639yHdICKiHuFk3kULxZRjwc52qsZM9A7QizVJ1bqUSdSxiUHpwIcHO2kYseCklzbqAbCRxiyWohdG1slv8MrkzCqAQaV/n5I/OzHcfIYaDQP0YiEFL0N4pZtuWgkRxIAJhRh+hsgglxIm0kYDERlmHJMTmnh2MuikmQghvLiZya5EiECQTSE2mcZmlrOQw+hgJakyc4SuGkCrbCCFNAJ48TNElAjjmUIGcdaIT3rYwVYyZC65uxmJCSFIl1l00/YvYUH8X0BmhhaTUXDkaS7MnbOYoWTTSDV+vAl2RYmooFXWU8kqcmQRBox4cNFPJ4WUUcVqsmUhqWQSJUIHTQTxxzWp0VJEORqhwS7T6ZTNABz3cyOrNwQpytvMl19HkDFBUTE8fb2J8rIMrvrjAFvWesnyT0RnDRBQeWBYakxKyQ7tZgJDYXqULQiq0KAhi/x4nKHEcPYHsVr/OftoJz54/wN03dakTKx8xrGeb3DSjwkLYUIgYRyTUFRhmpRaVMPKv1nkM4MlqIWayXIOm1iOVWvgsBMirHynA0MgeXK/n25msDjevcFaFGKo3JnU1oXIzkweR27YGOWlvwRZu6GbY44w0tev8M6HPgb61KTY07no8gv3Sfd0Txx8yOGsXfY9XYNxtvVOw7+xEMBHUVH8+yZO0PHAfVEuuPwfWIxaTBZJOKIQCissWqDl61URrr8yjXBYsuTodk470caMqTpqaqM8/3IQTccE3IqDoMrLJGVe0ljdLKx0tZhYMFvDDXcNJJKf/Y4YniEFtTqGEIJYLLbP7Neenh48wskUuZAqVtJEDQoK6SE1Z54Zpti9CItIQUrJIP1s067h95dq6e3V8emn6znnLB1nnZJCZ3cUjZLcGRnic5RGakhNFWSkJz9Hq0VFdpaaUHcQJ33MZMmI8RBCxJnIcgMZ5NFIDVPkvBGxh5SSejaj0UYQcmw96f90CCE457yzef+d95g4w8fn72YjBMxe0obsmpD0PvRlNHDJ+SPj8T5HDJvaSowIsdIaVn6alYj1TSbB4gV63v9+7CJpjCjSmcmSg9yk5vlx9mvJjWWgEDdl8+Ac0wDQKuxs3hyPtXp7oaGmgVAohF4/9n34z+AadNFGI+XMoFzMQJEKtawjIP0UMh6d0OOXXprVWykszWXuvLjsUyQS4ct/fEVdbR05+Tkcc+zRiXk5NdWOkyAGaUo6rgHp5bYbb+eZh5+jYko5l155CePGxUkCXq8XERl7btMILZ7gaJ+SfzUef/Qu9ptdybmn7Brri87ScvbJRo49J8jBR97Hh+99xNpvNlC39m0mzYhw2UVmbFYVn375EbffauTe+1/j16dewlW3Psgjt+tHjE2/I8qfH3Hy6uM5vPyGD6U/a9Q+QS+MtLQ1/ah5758hHFURjcbIy9HwzMMj47RYTPLkK26+fDcfKeOGzUII7nnMyTW/TeUXR4xcW2dO1fPmM1mcdYog2zWXnm/b2X/eftxyz63Ufr2dFjl6D6URWtJkFptZgVGahg2MjIQIECaEgkQjtFikjVbqqWAmWrRsYQVZ5JNJHmGCdNJMFauIEt1rmbx/hv8mP/+XwWAwAII/XJrKVTc76O4fYtt2LVGPCb1nHM7uIBdd1cRX7+sozN+1WQoEFH555gDWvplAnG2j1kWJKhoKGEeJmJh4rxCCdHLQKQvpSF2LUaNDqqOgC2GxCGytaQifijqxAb/wUqiUk042HjlIfbWb3EzJ4QeNrbd45MFmLvxDbyL52dEVoaMrCirtPgW48ZOVZJJHPVuoGG5zjBBCjSa+6Sx1sHC+lq//tgbTYCk33FLF1x8bRlRk3/3bEEcfah6R+IR4kPL+S3mccHYXvY4Ym2tCLB4jQfj98ugwW2wH+YxDIBIPeUo4D2lrxD5UiD6UTgAfOvQJPZ9BemmkmphlAJMxQm3lvon2ZuVkEo1J/njlyJaw1RsC3Hq/k2t+a6ezO8o/vvNT1xjm2xV+Zs/QM++INk46xsKbfx3CbFYTDEoam8OUlY6sPkopufHPDrZVahnnXkLBcNVbkQrvPN6IL83LtXf0U1qs5e1ncxNjm5utYcHsHO5/chC9DjLS1Dz0tBO3W6ITRk470wdiiIqJgttvsjC5Qs8fLk3j7ked/PpkLe8+3k1ewdjtKXsiOzcHBBSMCzLU0sO08EKaqKVF1mPGSoggQ8P6eiUFRvTuDAxhAy6Ng2rNMnRRG4PDmotWaaefTooKdAmG8p6YOEFHfWOEPkeUNLsaqyX54n3wfia0KR30e7pIIR2R2kNBiZet1VqMHSVo5eDY1VJ26rDtmxnYfwra2tqIEaWZbUhAjZZa1hMjRg3rmS1HthdFZZQ6No+S/GhnO3mU0E4js9hvFytFqpBI8hlHFasolhXYyUhUytvYjgoVNXIdatT48Q4nEwaxkBLfyMhxbKeKCjlzROATlVHq2UIQP2lkYcScOHYAL431TXs9Dunp6ejtWtjDQyZdZGOVdtpppJNmemhDhwGBGE5cSExYmcESvLiRKPjwECGMBRsOekiVnWSJeCusGGayZvwTZp+DbiYwnW1sHKHrGCVMPuOQKPTSgQ49MWLM46BEFwFAQWg83no3F559Ee9/8t5ej8NOaHQqOsQO8uU4bKQSxE8bjWxlPSqpRqIQIYrGqCI9w85AuxsPg4lE3SD9cSMkIRBS4JbOUbrSynDydArzRn2/XhgISC9hQmjQMkAPM1iMQZQAJAqMnTQjZDzVsoNtTJMLRm0cvNKNgmTD2g3Mmzf6u8bCg/c8HDe3ASYxmxrWYcaKh0FaqKOI8kQXQjN1pJFFgYgneXMoxCvd1LCO8cPs3wghxHAiNYeipMl8ozBjl5lsG9Y/2041KqkmjUwiROihjeiwe2eEMAF8zGTJiOKPWdiYKhdQySpSZeaowpCCstftz/9pMOjVnH2xi/T2xfHNtIA8WUoz20ZoIBux0E8P7TQSIsA4JjOL/VAJFXkyLhvTSj1DuLCQQpQIhUwgRAAnvWSRT5gQixbE74FAJEIwHOOQn2mYOAmuu3zk7/PRG1nceIeL915pZdI8D20dEcLuEEO4aBG16CJmVBE7FZSRSiYRwrTRSBAv5cxkm1i3T+Pw17c/JC2UO2pdjckY1ayhnBkj9HVDMkAN60EVZbayf9LNu04YUEs1R/0ixr23ZDDnuxaCLYUYxMiY0CUHkMQSiddZcimbWE6ap4Jb713HQUtHJwd8foW/fhhm8uBRDH3v4/rv15JKBgp2UrEQ9Ua44je/56V3n/9RBhhvv/E29915H2pPJn3qVtpi28nUpuOIDFAgxydlXLVrtzF3zq7/d/ZFOPRwFbf+wU5xYVyv/LuVfq66xcGd12dw5DBj9fADjcw+pA29RotrQINe6OmL1WMxaylIA1v72K7PmqEMGpv7iQ3X1aSUfPSFl788mY2Uglffu5lzXnuURx9/c58c79VqNUhJNauZxiJSRBp1chNDg07KlV2dCELEi4eWyAG88vp3SG2Q2fMN/PHqOBsrK0NNROsak2wRkWH8+H7QFAVAiQlaqCeHwjFZ7HmUMDD8rG1hBTmyCCt2AnhpZTsCgT1FQ0z++CTYfwK++OwL/INdvPJEGkZj/He++ndGHrhrLbmDcxNFT0Uq9BjqWfyzIBVlI+evWCzOUHZZm7jzBssoksOvjjfy5kvN4Eiubd5DO/lyPNYeOyu7P2MOS3crmMfopPmHL0JREY1Kvv4ujDachtPpJDd3bK3EseDxeHjikSd57eW/ECNGPZtQSU281Z+pdNHKRr5DJw0YsVAQG0+kJsLxR5zIZX+4lEfvexyjMwWd30REG+aZB5/jlHNP5rQzTwV1vMBswIQiY9jJoJhy1EKTiHdmOfZDM6BlR10fZ39/Hpf/8VJ++asTqaioIGzxM1Ytxi2dTJwyMfmL/yKEQiHWr/ucu94a3S1kMKi47WrB1bfchbdOg0Eb4qqbNZxxsj3xnnkzDVx8dpSlxxzGub+5ifxxZ3L4Ka9z3BFhCvNg5bog6zYHufgsG1ff4mTzMgt5rmlJ94Iq+eOKPv8MS/c7mr/9402OP2p0XsPhjBFVtLz/iZdfHmMlFpO8/7chHnjUh0ET5o9/8jN9upobrrYwdWJ8Dpo1zYAuvQ8GIFMpxurN4v67HiSiDZMXLqGK1ZTKidhIS0hw9dNFmBClTCJV7CI6eKWHGtbSL7vJooA2GrFgYysbmMHiEfu6DHJplnX0azt+FFkiGf6b/PxfBp/Ph8sFMQUmlhrpaA1jbZ9NqsgkIsN00cJAq51pC/vJzxOcdLyB3j5YtiyKtW8aKUqcBddPFxaDjvCgZUxWi5VUwn4tZXP8XH95GkvnZ+Jwxnj0OTevv/F3zME8ZkUOSCzeFlLIGSpi+ZcryM8fLSy5qSrIg4/5adwRZdAt2VgZpCBPwy/O6qKrQ2A2avZpU7Nt2zZwaxlPGY2ikk3GT4mFtBikhbASJkSQbJfk+3+YianCtBo2o94e5chfd/HoXZlUlOmIRiUv/MXN314fqXMViUje/GCI9z/14vYqWMwqLr2ul/VfFKHRjAwUu3qifL/Gi4oAmeTRQj1zOCDxukGYiLnsGEubCbcIsoLjEgxbh6qdRlHFwQcL5s0y0t6l5bMv/rkr3u6oqqrGalaRlbHrcY1EJDf+eYCH78jkyhv7OeUEK4/emYUQ8NHnXu582MlvTrHS0RNjUrkeRZE8ckcmZ1/ey6Xn2jnmMDMajaChKcztDzqRCuS556LfLUGhEioyA+W4ej3849tOPntzdJsPwJUX2Dnq1E4+fyuf9z8M0rrRTmFwOvk7nbk7hzihegPPP6OwdKGRXkeMu27I4C9vt3LRpTft9Tgcc9zPef/9h/jgjXQu+0MdzdUdZDpKAYHX3IYl08VvjtPz4nN68jsORDW8ec8CPNJFDWvwMEiUCI1Uo8dEtuaHmRaxGAQCozVNd0dlbZi+HjVWHKSQjuzPYVN/N3YyGS+msIWVY7bkRmWUoMqLokT3ehz+k6AoCgIVWnToMVLKJKzCTkxGcTHAZpZjk6lYsTOEGwfd5FGSMJ+JyghtbCdCBBtxh/TdNyP5jKeVeuZyIDbsdLKDVuoJEkgwgyLD+oW5FDOR2cSIUclKcmQRKqEiS+QTliG2sIJsWYgBE24G6KaVHIoS7fdVrCadHNppRI8Bq2XslsQ9kZ2dTWqBjdBAcMQzCnGDOq3UosNAIWXo0NFKAyGCWEjBg3M4GTYBJ31ECDOPg1AJFTEZo4FKWmQ9qWQQGmb9TWIu66ghXWaPYit2yCYUFLaygQpmohFa3NJJJztw48SEhSzyh1vhu8ilaETicycsIoWutj62bt26T+YWjY2NfPfJcubIAxLPuIUUMshlu6zGSe+wXlAUdcRMX/sA5cyghTomybnDv68/cR9UMJMa1pIms8mlGA1anPQOt+JMHTXeEN+0Kyikk0EZU2lmGwF8GDDhl17q2JRg4saI0UcnZixsZQOlciImYUWRCn100Ekz+YwjGh2bWZIMXR1dxIa1RIUQqKUaFwOkkz3CkMlOBjPlEurYRJOsoYSJqIUGi0ghVxYRG2b4ttNEmCAqVGNKQABkkEMfnWxjI2o0BAnSzAASyRTm0UAlZUxFh54OdiRlvceNJ8rppDlRqJBSMkAvJszU1tbuk/7pfwo6uwJYY+nk7cYiMgsrRmlmu6xkHFPooZ2hYRO3IVszTlUnra4GVKjJkLkoxIgQIYifqcxnKxuYy0GohZpe2Z7Qg+/TN/LJn1ORUvLZ136Cfnj2NTdfvJVcM/SPV9n4/PsO3nu1kP2O6WI935BGFmVyBs1sG+4miq+3ajSUMx2HzKSN7Qj2bdMXjUYxJGlL76GVbApGGYvphZGpcj6VfPuDkgr2rDC/uzgDrVbw1zdSmX/Ad2RFxu2mp9yOn6ERBRG9MGKVdsKE6Kkzc9bFTh66y056WvyamlrCnHWRC2t3XIYgIsOYMFMuZlAj15JJHtvYSHnfTP58y9288Prz+zQWr770Gs/d9RIT/QtxabqIpnUh0eNxxjCn+6lxrWRSbEEi/lBkjH7bVn75ixhvfuBnzvS4Fvw/vvPx7vO7NP2EEBy01Mwnr+u54OreRPLTaFQzZ4aRJ+/JxGSMJ20WHNLLzKmC3j4NofZwQnd0FPQBtjaE2W+BEUVROOm8HoJBySXXOQiHJaVFGn57luSmP17EY0+8tddjsGjRImIoFDKBFJGGIhUCBChWJiZN/OqEHvVgDguO6aGyOsrEhR2c9isThXkaYqoQDtFJJqMZRnENfw1el6CjK0JB3mi2vmMghs9hwkkvGWMYAQLoMBAlQrYowC7T2cxKMshBh54iJtBCHcccpaem8adzAP+/iFdfeB29PpYw2gU493QLaak+7rr/W4KDJjweGAh4qSgWPP1Q1qhj5GarGYp5sJoiHLhkNEFnfImOibOGaPqmnYxY4YjXHLKbKGGswo5XutFjHKV7HpORpDrMEPfYMFqjnHreAOb+CgZVnaSkjG1aNxacTicnH3cKgSYFPSbKmIp5uDPKIwepYxMRIizg0JHnEQNzh40/XnUTc6MHxZPFAoiC7MnjrSfe59UXXyOtL58FHJIw6HLQTRWrmSoX0EBVwuQV4maRVoedR+96nMVLF5GXl0dReT6ePhdWaR++7hhOfSvh9DakIYDHN4U1a1azcOGifb72H4Pt27ezYBZjrgezp+mpr2lmanAp4akNnHHy6JgoO1PDDVfYueGP95NbUspLf/mA9evXUtnSwWColcISBysq06isqiRnoGyM3z+G3qb7l5g9nXraeVzwm48pyg8wZ8au58MxEOPMy6NYLHaefmWA6m0h3n0/QneHmgJlGjkUoHKraW1388vV1Vx2ZZhLz4/fS5kZKsINMVSoMAgjol+DPk3B2mPHRiod7KCZOgQiYdhdzowRiU+IayhPlfOpZi2z2A8j5rgZJxOTSkSVUIHfOEgkEvlRXVJ74r/Jz/+FcHsE198xwG9/k0LlN9mkikx80kMdmylkAjNZiogKnG19PPbIVnIpIZ+S3cxcHEiDF7s6nT6UH9QaM0oLT99ro3x8/MErzFdx0dk2Xn09TElk+qiJQSVUFPvn8Orr33PPcN5KSsmlV7lY/oWJFOdcbFjQ4OWXx24lYOjmxOP17KiTpKbvG5vj47/+DeNACl2p6xC6QUoGZ5AWK0i4eAZlgK2968liMrkilWIpaQs2ULPcza9OUBCmAaJRiGgkZtOuSScclpx6cTc/28/Em0/FW8OHvAqPPT/I7EPa+etLuZSV6pBS8s1yP5de58DVY0aHCx3ZaNAwhIugjDM8U8ki1zmPbrGeWHY91Y5GwkEVUgo0uigvPGzDZFZzy70DXHWxnc+/9uzTOHjcLkJhOaIa/cmXPn5xhJmrb3Hw0iPZFBXs+o3POjmFww8ys/SYdpCSL98r5OZ7B5AS3n8xl5ff8nD8OV2oVIKsDDW/v8jO+VcOYB9DH6ogMgmPpnvEd+wOjUZQVKBl/ZYgm1frKQ3OGXHfmISV/L6lXPr77/jwLTVmU7xlSGiiHHjggXs9DgUFBUQjkJqi4aM3MtjWEObNd+vwBySH/kzLoQdk89KbHtJ9JYmkyE7YhJ1SOZkYUUrFRBQZYwPf0dIWJRRS0OtHL0odXRFUIt4esH5zMCkboKU9wkmneZgZGekMOl5OpYZ1uKSDAsaxg62jNNiklPTbqslLj9Da8d/kZzJkZmZiwowaDTGi6DHQIusYwo0GLYVMoJk6+ulGhQotenpoo5d2hFShoKBFhxkbIfxEiYw8Prk0s5XtVFLGdEqZTCUrmcgs7Lst1oqMJ/u06MgS+eTIIjaznIlyFmZho0CMwypTqGMzKaSTTjZa9ORSRA/tpJJJOjnUsxmBJIVMDj3qkH0ai1v+fDMn//xUZsjFaNHjwjGcyAjTT1yc3IyFdhqZzf67BVp5FMkJbGQZIQKkk4MXNzZSUQs1k5hNSAbZxLJh13RBI9XkUkQTteilMeHw3UcnAXwE8JNBLu00xZ8LoISJmISFmIzSTRuVrMaAiRLG1jXVDVhYtWL1PiU/H7rnYTIdxaOecYi70Q8xyCz2Q0GhMVqDHy/pIhuXHGAdX1HBTBRiCbanVuiYIZfgoJsGKokRxYsHiUIKydcsJ73kUowKFWv4Eit2XDhIkWlsYyNTmDdiA6SXBgRqCimjhQbCwyZYGeQwgyXUi80cfOi+OX76vF7GMTUxp2jREcJNcZLxFkJQJqexhZV4GCRD5lIoysijlDo2o5FaPAwwmwNooJIoYfQkb7cMExzWmtXGHaqJokVHjCjb2ECMGE3EW4vN2Mbc9NlIo51d7Oc2tg/r4tro6Oj4b/IzCYY8Okxh+6j/p5LJdqpxqr5CKmomqqcTLFvFA7dZOWhpNudd7uTj93fQR0c8CUou5cykgSomMD3B8u2jC5Bo9FGOP1GSn6vltvsGMfSNx+0dIpTpTLCr9oTRqKIgX0M0KnH36TBjZJKYw3ZZTSmjjS4AMkQuO+Q21Op90zWcPmsq6yu3JjZXO9FPN9NJbrSiFwb00jym1r2UEqnapZVeVqrj/j9bueOPg9SE2kknm0zySCFtVBxgwkIr29F41Xz6N8n3a9vJStUjYxpCg2Zs/fNJESkoMhbXxSS+3udQRD9dw0yZGE31rfs0DuFwmBefeokcfymdud9y9ll6TjkxzvL5yzsBnn9dQzjDQThrGb19WlRChdYc5LILjZx7up3aehO33D9Adoaaqy5OTZoIyMvRML5ES/W2ENMmxWOcQXcMo0GFRiPQaASoI/z2olQ6u6LcWt1Elm/0fK5IBb+ph4efjCCiOv58lwOrXXDjNamce7oFIQS19SF+d1M/BmMjbW1tFBXtXWdQ/H0CPUa2yBUIVITwYxtj/gYwBbOYPdXDy4/aePhpFw8/GiEyaKCY6TRSQwA/eZSiEVpCMkArDQgE8zmY2t51nHmJg8/ezh4RO0ajknMvc2Dun0ERgRESOXvCwyDm4Zi7kxZKqCBH7EqsqaQKodTT39exV2Pwnwqf14eMCWIxOUK+6rifmznu52b6HVF+e0MfGzZEGfRKqraGmTFlZHLeMRAjqsQIyiCDbjMm0+i56vXn0lhy2DY218cLLAKBg278wkOhvoBYMEotG7BhH/XZLPLpYAdFjGZ1t2u3EeiNomqdgj6YStEMgck0dmflWPjT9bdgaEqlh3pmMlJ33SZSmS4XsYllI7Twd8IgTNijmaPMaYQQhN0R0tz5pIucBGtRiHhiS0qFtXxFOTMS3UO7f9buyOPZJ5/nljv+xENPPsipJ55OoG2IlEAGPVlruOIKDWefkoLRmEpHVx/3PPE7Vq44nKuuvnWfr/+HsHHjRh574Al6OntQqVUceewRLFyygMjI7QCeoRivvzfEhsogPp/EGsnBg5NTjxubfX3yLyzceo+bgW1D3HTdzTz70tOj3jN79hfce9Uj5LvLRs2xfdZWzrvo7J/iMkfBYrHw+FPvcfddf8DtrGNimaCrV+LypnPciWfzp2tvJFeTx8Mr+zFiYzJTRpAdLCIFs3MJjz+6gkMPDjNhnJbuHoWs3VKHKeEsDvjVXJ5/4gUmxGZQNhyTRmSYHWIrKm2EjHByFrNFpKCTeqpZg0TBwyDjSL4XEEJgDJipr69n6tSp/+Ox+W/y838ZsrKy0KDG5Q5zx90+SuUcJJJ6tjCVBSNYKOlkkyLT2cQyMslHSoUumvGlNDOxTCG0wwK4f9AVW2cNkpUxstL1zKtu7Horan/yzxiFGSWs4f4nBrn60lRefcvHyk/SyfPuonSbsVIeWUCnuoZvl7WQE62gx7GPgV0ojFfbx9T5brYvLyE9UjiCMm4QRqbKBWxlfTwhLATFVLBVbsDaX455OMDtylhNU0uY8SXxBO8jzw1y4tFWTjl+13VbLSpuuDIdm0XNsWd2odcJDHrB3Bl6br8ujVdeD9FWY8Q0mE4nzfTRgZ10hnDTQj2FTEDlyaB9cJAJciZpMgchBMGAn5uvq+G034T4/UWpNDSF0ewjtT0U7ENRYNmaAAcsii+K2xrCpKQIFs8zJE1K5mRpOPvXNl5710NpkZYLzkjh7scGeeLuLK64IJUrLti1wH35vQ9Xj4H0JK6gEHdT/mea68Gg5IVXAqQOjk6YQ1z7Qzizuez6Tg5YYmBbQzguMrIPcLlceN0aPvrcy+m/tDGpXMdtfxxZLXvnQ3/CcGRPZJNPFWsoYBwqoWamXELVwDf88Q43998+slVLUSSXXOPgD5faeektD4vnGnn9vSHOOGnkpunWPw+R0TdnlDOoWqiZJGfH24LFYnxyiCrWUCjHY8aGnyG8GfWc8CuFgw5I55Tz+/dpLP5T8NnHn1NMBS76cdBDLesppIwCyogQoo3t6NEznYPQCA0xGaWJWvrpppypCZ1Br3TTRC1eXAmDNIgvqLPkflSykrV8hR4DGeSMSHxCvOgzWc5lDf+gVTYQI0YB42ljOx4Zdzo0YaGCmTjojicFkWxhFTGiFDIBjdAgJZQwmXbVds459+x9GosZM2ZgSjGwybUMNRoyyUeNmgF6UaEijSy2U80MFo9KNKiFhqlyPi3UUUIFzWzDKu0UibirqF4YyJYFOOhmBkvYyPcs4rDE2LkZiBt0MQtJnMVazjRcDNBHJ2VMQ0FBkQpqEZdaMUsrjdQQY+zEvqKKYTDsW1vf9romckXydnyVUGGUFkIEMAgTFczAL+Ou4/10Mp6pZIhcTNJKA5VMl4tQCVWcwUs+WeTTJVsI4MVOFpWsYpZcOkIv1C+9tAxruOqEHjfOeMERSRWryaJgROJTSkmMGC76yaGQyWLOiHP2yEHcDOxzsi8Sjo7YqORRSgt1Y671WqFDK7XMYAmN1NApm8mlKF7Iw8fsYVOObFlIFy1MYPqoY0gp6aMzvt4CEcJsYSVGrKSRTQ+tFFJGOtlEidJNC1tYwVS5YNQcuZNh2C+76KQZDVpspOFmIKEV9l+MRNH4cTiqXUDcRKiN7fjxEiaIRKIognyKGMzeRHmWjst/FwAZxJyioDJ5ifqtBIdNBFSoyaYgkSDyySG8eFAJmHm4l8WLdCw+sgN/cwExrxkLamKhsbWpV28IsH6NpGLGAEMeFZIQXunBhwcbY29W0sjCb2tCUZS91rwMBkK0UE+qzBrlZp6sKLITWiWuv5xMyqKLFgiYWLMpwH4L4s/vOada+H65k08/ERTFykfdwzvhwYkAKpjFDmUbnh6B0mNDIMhnHBp09Mh22thOMRX00kZU7ioa7IRQVD9oaLon1qxZg9ZpwpG7ls8+slOUr+Hr5X7+8Z0fRYHLLjLx2deCL97OJBhUiMagvVPPQ8+4eP8zT6L7R0rJPTeN3U44a5qBhqYw0ybpqW8Mk5ejSZh7hMMSf1DBblMxe5qZh8s7cVWnYo/u2vAqMkadcQWeXoVJsUWkiDibMeaI8tht9Sxf1cdLT6YypULPa0/k8MvfdLN586a9Tn4KIZDEzQmnshCN0NAoaxKax8kQ0/nIyoxfw5UX2fnbZ710rLNjFXZmyMXUsZktrEAj41q4eZSQSiZCCKbKBazf8imzftbOuafamD1dT+22CM++7sbjEgwqm9BiJEyIYjn6vom3Qu+gnJnUyy3DmsojmaYZ5PLlN7VE1fvWEfCfhnFlpdR8M8jfvvBz3FGjdTXtKWoqa8PUrCzE6ZKcdF43R/7MxJkn2TAYBO9/4uXRp/wUuRfSJhp4/Hk3f75pNNtWq4VoVDCJWbhwApJyZuDOqMGU38KaLS0I1El1dvMZRx2b2C7jDEmDMBGQPjr1W/GGgkx3HU4AH7Xa9Xz21Cf7PAbBYJCajbWoMJDPuKSFJo3QkiXzGRiDkWwnI1EU3x0eBkcYfu6OTPJpoX5U4nMnUmQaVZsrgbiB8Yef/ZUP//ohzzx1N0/+2TBCiq4gT8tjd2q54qbPWbHiEJYu3W+vr/+H8PjDj/P+8x+TOVhEtpiAIhU+f2gZH777EalZCooiUakEy1YHuO2BAS48K4V7b8pk5Xo/W76CH/DDTMCMlQAqNq/djMvlGiXZcfiRh1NdWcOnb32OrT97+P1e3Bm97PfzxZx08kk/ybUmQ1paGvfe/wIej4fu7m7sdjvhcJhTf3EGOf4JdNKCCjUxYkk16eNJ7Knc93AlvzpRjxzMGCnvJUJ4fUOcffGZvPzMK4iIGr00oCAprPBg85oQnWOvZyrUTGEe26kixA/rvirypzN/+/Hq2v/FvwSKoqDWxLj8fDtzZhjQoGGQfuxkJG2/0wgNeRSzhn+whRWE7O1UrcomJ1NDUOsikzx6SN5mHZA+xpVHsaeMDBY7u6No/kl+LhQSvPq4jaWH9XPHPV4yhyYlfV9OYBKd7SoyyEVG903XcOqsqUQz2+jtUZHuT966rxN6BCpa5XZ67ZvpzP0WS46bNn0lMRkPKs39FVx762DiM19+7+fkX4wWyge44MyUeKLxo0JW/72Ix/6czUnHWvnknQzOucxPq20NczmQCjGTbFFIiahgFvvRQRM7Ig3MUPYnnV2tQwZhIn9wHq+/pGJKhY7Pv/VTWLxvm9xwOIRKA1fe2E9HV7xUlWpXsbEyxCH7j10hPPpQCyqVQFEkSxcYKcrXcOHVvTS1xCULvD6Fh58d5OpbHGhjYx/HxxBGvYotNaGkr3t9Ci5PjI4OJVHJTgbpTmVzVZDycRrue8KJ1aLC6XSO+f49EQqFCATg7gd8uD2jV6Rlq/00bRdjmguphHqEiYtOGFCCBt55J8LhJ/TzzXI/Le0RPvy7lwWHdhEKwvE/t1K5Ncwjd2bw1TI/19/poKU9QjQqWbc5yN8/D6FGnWByQbyNpVM200AlAXx0y3hCoIIZuHDQRC1Nuo188omeO25KYVK5Hr3hv+7GyVC1pRoTFlLJQqBiBkvIELlohAajMFMhZlLEBOrYxDa5kWrWDjtN70+myNsl2SFSmM4itOipZjVRuavkqxN6prEwoVOYR2nSc1EJ1S7mD9BPB148qFEzlfmUUEETtaSTwyyWMl8czHwOJp9StrACKSUWbDRSzXW3XrPPgvZSSoY8XnIpZj4/Y5yYRLEoZ7bYj3RycNCDGvWYG3STiCcFTcLCZOYyhIsh6Uq8bhxm2EYIYcY6YuzyxTjyRDE6YUAvDGjRoRMGOthBiACN1NJKA5tZTousQ0o5bEQm6aF9zGvqUrVy6OGH7tM4+H3+fzZSI/4qZSIt1KNDTxb5ibEoYBxbWEGPbCckAwxJF/VyC4P0M4+foceIGSsb+J5tciOtsp4auY5GqpnCvMQ4F8tysimkmHIiRBLfAfHfrJeOhJ5mJSupkesYkm6GpIsmWcMOajEbk69HP3yVMu4GPAwbaT/oXL/zM0IIyphKL+3000WMKBOYEddMli7M2OKmWbJr5GelpJEaJJJa1hPETx2bMWKhnBl008IMFpMp8lCJ+H1YLCooYxr1bB51Lh3sQI2aDprJIa53l00BKlT/TX6OAY9ziEHpYFA62MZGcilmlljKAnEI01kECByiA7dThXv5Agq6D6ag5yCsdQdhjeQQIkAWhUxjAdNYgECwiWU0yRqqWQNIFClZ8ZmNe36XS/OWNGLuFHppp4gJhActNDaPljx68XUvZ5+hUOY+kArPIczlYCYzj0aqiRL5QfO0KOG4vMk+FEP7e/spYSIb+Y5O2UJIBvBJT9yYUyaPUyBufKfHSK3cgFe6kVISlH4a2EyXvhaPP8wJJ3uYvbSfa2920T8Q4+Wn0rj8SkG7qi7pMQPSR4QImeRRy3qGcMYd5jERIUIXLTSzjTBBCiilc7gwBnHzHQv2uCEKFvRW3T6Nw9DQEIGQj2OP1WAyCo4+vYt1m0Kce0oKF5yRwqBLQTdcGzcYVFRtDXH1rQ6uviSVv7+Rz8ev5rHqk0IWzTFyx8Njx2Jd3VHS09S0tEe49Lo+brgiDSnj0lbnXt5PqC+Vz7/2o1YLPnsvgynH1NGR+w0t+s006NZQY/kH3piXGbH9E4lPiBflsn1T2PStnW+Wx+ey7EwNRQVa3O6975Dq6OhAj2FYhiWeDM+hiA6S62pLKQlntHHs4buSZb+90IzHEN8rqYSKCCFmsT8zxRKmivmkiawRkgBFhgKefyiLjDQVDzzh5oEHImQ2HIGqrxCkijkcgIUUqliNU/YhZXxd8shBNrGMGFGqWEU2BZSLGaN+dyEEToeKSMS+1+Pwn4hLf3cJQzLKjbf4aO8cSeVTFMm5V/ayZJ4Bo1FNeqqK00608NUyP9fd6eCPdzmIxSRHHa7HlVFLiZzEX94N8PWykTGGlJLLr3Gh7i3GIMzkiEJyRBE6DIT1bh65O53x6ZlMZT4hAgzKkWQGIQQTmY0wBHAUL6fS9DkN5uWklg6gsrnZJL6n2V7N+5+9s9eGwLtjYGAAXcyAHy/WJMzTnbCSip/kBawwQTSMJJMoUkGNZsw5SQiB6gckSyKEsdp27Qn1ej3H/OIYiktMozw4duK632p54/WHxzzmvmDbtm28/+JHFA5OTBhOqYSKjFguqS0FDPYbufm+EP2OKHc8NMDHr+Zx0jFWMtLVHHGQGZniwEYaf/1w7DXlnY/86D35jGMyviE/O3bsSPq+q6+7ipc+fI4ZZ45HvcTPxFMKefb9J7n1rlv2ac7/sbDZbFRUVJCdnc1tf7oDR+8AnTQnzF/HYqhDnDn85bdBLr3CR8bgrkKmlJIObR3vv/wh3zy1hpLoJFLNafhVXjSmAJdfZMXlC42ZtJRSEiVCE7UI1ISFDyd9Y77Xo3JQUTF2J9m+4L/Mz/9lyMrKIjUdzj0lBaPOx/PLugnJCHbG1n1JJQuzqpWYjJGRFyY9TcP5p9v5XY2HdNJppAat1JHJrmSATw5Rb1jF8ntGt4WML9GxZZOfmIyOYLzshE8OocdErns2YVeIQdYwbgzWoFqo0URNtFCPouxbBdNqtWC2xQgGBcYfaN036AQpkxp4+I50Fs5JJRiUvPbuEPc+/BVZ3QtJEWlsWmngV+d3c+f16VgtqqTalQA6naC4QIPVoiIUUnjmNTdvf+AlEo0n+cIRQQc7yJelic2vSqgok1PZwdakjn5CCOwDU3jw8S0EQ5J7H7pvn8ZBygD33JTO1X8a4LIb+snKUDOuWMumqhAn/2LsTYXXp6DXCb783s/hB5m59rI01m8Jcvdjg/T2x1CrYGNlkHeey+GKa4YIu4NJtflcaVvZf6aWC6/u5R/v5JNi27XYxWKSK27s57fn2nntzSA7dnOd3RMRg4uzT7XyxIseDtnfxJE/s/DpJ+9zxpnn79U4/OUvr6FCg7V1LksO28Tvfmvi54cZGfIqPPmih/f+5sXbZ2b8GOuITw6h7LEJs6lsDAY6WbFaQ01tFJ1eMuSPYvOV4M8a4JhfOehxxQhH4OVHs1mxNshdDzvp6o3S2qwiFtLSSTMhgigylgi4cykZbq+NG79sYQWTmcc4MRmf9JCx2MW44nig0dAUJvT/3ujw3wL2tBT6ceOkjwpmjtk62Sy3MZFZgKCLljF1BsfJKfTTRRWr0Uk9ZlLwMICXoXhiCH5QJiTefh9jHgejEnGWjgsH1axBg46JzE7oLEF8c1fKJCIyTB9dxIZd0n+Mk+e3336LWtFQKkYXmiKEKWUS/XT+4DF2tjyJ/4+99wyPq7rav397etVIo1Hvsop7N8aFbkooSegESCgBAoSEBAKBhIQeeg8llBB6771jMO62bMtFsnqvM6MZTS9nvx9GHnvQiMfmed7ryvWH+5s07Zx9ztl77bXudd9CUC4n00kTU0g4a/vwjD0fggB+NsqvUaFCICigLGX9kCj0yy40aJjGguQ6IaWkl3Z2sJGpzCMTByMMMyKHx7Fpe2U7oVgAt9tNXt7EgdeekFLi9XkZlSNYRea41xNab370pAq8m8lAktp+7RAFSAndtOBmEA1aCihLmiJVMIW18nPMWLGQiYUM8igZd2/pMRLCjwUb6j1CKikl21mPETNzORCd0BORYbpoYQfrySSHHAooZwodmfV7df57QmihK9qcZLEN0YMKFRGZfh73y9EkC0oIgVVm0sw21Ohoph4zGWjR4WMEAyacDNAhdyb1Pz04yaWIajEDn/RQx9cYMDOZOfSNMT7TxQsZIguVVBOQPkzCkmSPBvBiJ49OdmJlBj20MocDaKcRr9dLVtbExik/VDj7nRgxsIP1LODQpI5jj2xjgG5KmIRRmvCE3OxgA9VyJhkiC43QEIhGmcqCFGOvUqrJk8WsZzkatMzjABTiNEY2E8JNMVW0sR01atRCTcbQNH7x61V8/HoOWZmJOMDpinPr7WHKRw5J2cSZhZUZciHr+ZJ+uilk/KZeSsmIahBCYp82gOWV5Qx9uQONLoY34sSLEwnoMCbuS2nCQf6YcVfinvRIJ358ZFNAED+b+QaNFkqK1BxzgIbP38si2zUrcY+2SD5vG+Cd97by2gsZzJyqY0TfS1tQRyk1SXa1V7poGiuGmISFUqrple20sgMjJmaK8S34FpnJVtYSJ4aTARQUMsjGaenmrPN+uddjADB58mRUeW5O/rmB8y4b5I5rHUyr3b22XHdFNoee2E0kItFq4bo7nLz278IU80Z7lpon78/jmNN7aeuMUlGauv5Fo5KnX/Hy7xdHUAnBMcvMdHRG+PUfB5hSreOAxXqs1ggP/NtPbbWWIw428+8H7fj8Cjfe5aS2WseLb8TpacjCOJze8drumcxd96/ksLFifk2lbp9cfe+45U4qqE25h3xjDOcu2UIxlcnXFKnQn1nHBedpU9qbs7PUKNowo6HE2iKRqL6DH6RWtMRiIc4+zcbZp9l4+EkPN/zjMyI+I1oSrs9xGWUGC+mhLdE2L8GElalj98t6+WVSn/zbkFISjESZPfn/ZrP//ypqamo486Jf8MQ9T3LEsR4W7q/i8GUaOjoVnn/dg0YLByywMGvRIP5RFdPnRvnyjeJx882i+X7+dmUDqqEifnuxl5ySAY5aZsDtifH+56MoUTXxjBaCag85nhnohQGXoZ2fHqtl/iwDQWMPA0QpooKdbKZM1pBLcSKRLiM4LTtRWd2oRnKp9U/GIEyEGoIYNY3MPLCC/zz35PdOgmVmZhJVhcekb4KYSF9M3WXG+23s2dGxJ3Yd+0RsdCklUSZ+3W3t58rzfp/8u7m5mQcf+AfFeR6YoEOvIE9D886tBINBjMb0BsR7i4fufRi7syjtsZlFBm6/Fr9yJEed/io3XJGZMh80tUVBG2ZI046mx84zL/n45amp4zowFOOOewLkB8sRqFAUhWf+/SzffLWSE04+nqKiVEZseXk5N9zyf9vSv6+44x93sPbT9dQya6wL0UcL2ya8ZyBh9GYwCAKRIC1so1rORCDYovqagtgkCuVuclp+oJRchunUr+LDzxVO+LmOz55upVAZL/ngYoAscpKxpSHbRZdvC7bQweP2YQPGBqbOrPk/0fuEH5Of/3VQq9XodFoMBsE5Z1i47h+N5IWriDK+2r4LUSJk5YU5+QQdHy9PVBePOtTEf+Z4+Ny1AiVgpoVtdBu2UmCzEFdFqJ0iOXK+lk3bwkyuTq32nHWqleXfDNLvraNwZH7KxBGXcRpV66lW5gBjzEv53RO2QDCq6Qe5by09JpOJUAgKi8DfGBznugkJF8/sKhcr3ilKtuEYjYILfmXjwEVGfn72coZGMvC6VHz2roF1G3uwZU4c0EgpCQQlwaDCISf0cNYpGXz2WhEGQ0IX9L5HR3ji3x3UOwcokzU4RKK1J0JownZrSBhyNDRG8Yyyz5U9lYApVXqWLjTy+D15NLdFaGmPsm1nhMef83DkIekDyn8+OopvRyWX/rWFT17RUVKkZcFsAwtmG4hGE7qnF51j45//9qAxRenNW4F9YF5y8x+VEfrNWwnrnSw70MYvT87gxHP7WLrQyNyZena2RHj+9VFqKrU899ooztE4I1kNZIyMF6yOyzjq3H6WHWDGOyq58pJEInZjU++4906EnTu3IRBk4MDccSh3XrONm+7oxqjYMA9PpwgtjWzGLYfGWGe7IaWkha0E8ackTsz5XmZWmVi1WlLhXUSIAJayTVj8xWQMzcA7GGQ4ayXPvOLlwrMyOWB/I3Nm6DnoJ0NY2ucxT2YnpRjCMkQdK1ChYpBuBugih0KKqcBBHg1sYLKcS5NhNc+MFR2klNxwh4dR3/8dnf//Jfzy3DP5/fLLiBGlVsye8H3ZY4YUQfwT6jQCZJJNPx1MZT7r+AIzNqqZlUzK1LNmwsQagAcXU5mf4h6bRQ4VcgrtNKYkPvdEOZOpZw0atExiGnfddjenn3H6Xo8DwGsvv0Yh5eP+n0jADlHJFPrpmFDmJCLDKcYiZmElLBNsm6iM4MGFHgON1FHDDOzkJbV7OmlihGGq5Uy8uDFgootm5nFQSkJRCEERFfikB690EcSf0LJjOzqpJ5dC4sTpHSsY5FLMk48/yW133rZXY9DQ0ECWJpsdbGCePCgl2ZZ4xrdRsIf+NSSumRkro7hRZDylLdbFADXMmvC6FVJOH+0YMFEi0ncfeHDhx0sFU+lkJ4N0U0IVPbSSgT3lczqhZxJT0UkdkgQ7tpd2Tj3zlL06/z1hNJqIRMN0yiZKqGKIXiqZyg7qmC73S7kHYjLKTjZTs0cre4J9JjBiZCb7p4ylSw7QQRMgsZOLCnVSt9Er3TSyCT1mooQJ4MeDi6IJGNMAWTjYwQaM0kIQH7ExAzIjZiYxnQbqkgnrGNHvpXn2/zqklKilhpDajyNemkx8DsoeRhlhzpj0DyRaZqMyQj2rmSrnEx/TZd0z8bkLemGkmAq6ZCs+vPjy61m2AJYuUdPato23Pwgy2A8yIummlcgOG4sPc7J4fw0zZ6p57mU/5qEZaeM6tdCQL0vpoJFMace0x3MmpWQnWyivELhH983s4ZwLzua1p34OJHR+A/hoZTslVOMgP1GcoZtNfMNkORc/XrppIZcigvjw4qKoPMrlF2fxk0NNHPETPyWuxSnMPrvMx9xjY/GhX2LX24gF9fjwsoZP0EgdCgp2cpjGfimxaaEoZ0B2k0/6lu0MkYVeGqgTX6GTRiKEGBHDzD3kcH5xxmn7NA6TJk1Ca9ZTtzXM5CptSuJz13mcdaqNa+9w8pNDzSzZz5iS+NzzfX/9o50rrhvmlSfyk+Pg8yucfmEfSxcauPbybIwGFW9+4OPiq4Z47O5cluy3+zkd9WVz5GndNDSFuficLCIRhQ0bYzz5VAwlriEzmn6OhcQ96Bze/Xdji+DIE/ae/d3e2o5pj6K7MiYBNp9D6KKZOr7GKC0YzFFMuV7+9DsTZ/0itUvp3Q9ChEa1NLABnTQSJshGvsIhCyikfJxhZcg0xNbtKlauiVBQAF5fHHNWmFhIixJTj2lhq9AL44Q6dlq1ii7zOsq8+48r7A7SjYVMtm7Zttfj8EPF7//4O6ZMn8xfLruCdz4M8Pp7MaZNVfGHC20sXxnmw08iZPbNw2Or5/hjzIRCEqMxdb466acm/nRNH27U5DtLGHSquGtTN2qLH5NOjzmagxEDAd0wW/WfY9fZmbbAz41/zSYQUCCmoYoZ+PBQwVSC+NjIchQRY8ZMwcLJsObtUvJDU5N7BoMwUh2fzcD6Dp568mnOPves73X+ZrOZ0ppiXP0hemhLa1gopaRP3U65upY9pe8VqdBtaUSraBCB8XO4VqPFFUuvXTtMHwZM7NRuojo6K+Ue9miGMVdpOOSQhJb5yy/9h68+f5jfnKHw7GsTSyFFo5KoX8ULz73Iueedsy/DMA5tLe1ki4njEm3AxJKlR7Bj+zqOPCRVruBvtzpZ/m4eS3/SgiGawU03Krz61hC/u9CMLUPF2x8EeOnNUXTCQLt9OS5XQtu17Y0hmkQPbzz1NvMPnsOtd93yP8q5KIrCl19+xuZN32AwmDnyqBP/f+l++fD9j/jw2S+YpSxJzvEZZDFbLmENn06oz+4ytXL9NRays9RcdPEIG13LsTmi6II6CtN05Sp6H6edYOKemxzEYpLiV5qI+wSFlKMWajwywTr14mImSzBgRI8Rq3cGpTPr6ev/Ar2rFH0gl5gqhN/eQlAT5emHP/0/G4sfk5//hcjMKuHtD91Mm6xn9tw4Xa2tDA8YyaMk7fv7aMfeN4PXX2rGkA3/edHLvFk6+ro0ZEbysJGHFRv9WSt47x09eTlmdDqBz6/w87N6mT9LT1XF7oW9olRLXFFwTHLR2f0FJlcl2qiFiMFNp9JCTqw0mRzokYlN7C5Wx7cRkD506MnOC+Ic0DA4OLjXLJ/58+fjdksOPVPF01sbKPDOGfee4Yzt3PP3rGTic09MrtaxaL4BnTbCWx8ECLgslPf+hPbwcrZsD6e4A+7CqvUh+jt1HPLzXi7/bSYn/zRVF/Say+wY9G6euCOL7nALZpmBUZjRoicsJm7HjBAmFJFEnZmsWbOGJUuW7NUYAGTY7Iz6YknH8aoKHVUVOkxGwYVXDPLca17OODE1kHvjXT9b15qZJKYTaCvj0J9+zbx5Kg5ZaqS3P8aq9SEuPieTn/8kcc3WbQpy2m/6ac1YgRLWoRZqjJYYijbE2o9KyMtJTBUfv1zElyuD1G8P888nPEyu1nDKz6zsP89IYb6GS//s5ss36skZnZrcfIdliM6MNTx4s4V1m0IcPeYaumZDmLKKvTc66ekeAiSjcgQTFvqjg8wdPDLR5iTAI13YyaGdRjzSRTGVaIQWn/TQRgN2cpnCPLawillyMT7tEEuXCh643cH0Jb34e7zYyMacLRjyb8M6vASBoGKS5PX3fJQUaXjx5Qhffh3GPjIVh0hlY+uFgTlyCQ3UMUssRpFx+uliC6sT+oAYWS8+Y837uVSUavH5Fa681k399ggW64+GR+lw2GGHEdWGkFEmXJgB4sRQoUaDFv8EbT0AYUKo0bKZVUxmLjlity6ZEIJJcirN1DNTLh63mfdKd4K1mYZVp0X3nZXTBOsvRC2zMGGh2bl1nwpBAGqNJn3VnkRrUjctqNFQz2qmyQUpmzUpJa1so5jdAVVcxhAkND0b2UScGDINe1UrdExiGjvlZobopZUdqBE4KJzwehRRQRcthAiwgEOBBOtgBCcxYkQIY8SEn1E2b9x71qPb7cYf9KOgUMc35MkirGQSIkA/nQnzObE76ZBgNHSjQUcORfTRQdEeY5Aw65m4kqxFRw7F9NJGmawZtwFWpEIPrVQxg346KKCUblpxyIK0TIrd41PJaj7BJz1kVlk4/8Lz9noMdkHEBTGiDNDFID3EiWEXuUipsIkVZEoHFjLw4WWEYSYxPamDDeBmCAHMZNG4ZLld5DEqPXgZSSkk+aSXrawlEwcFlKJBi4sB/HiJEUMzwVhGiRLAR5ggMWKUUUMBZcnuiQLK6JXtbBtjxH0fZvT/6xBCIDSgi5iS3RVSSrppYTZLxs0lWqGjUk6lmxYMmL/TeTpXFuM0tjLiWMUXbxVSVLB7a3DjXzL56S/7aFi5DkMsM1GE6oMdr4+w6fUg/XRR+R2tlhZsqFBRzxqM0oKDfMKEcDOIwSi56W8WLrnSPeHn06GkpISaOZPYsbWOIAFa2MYsliRbngVqCikjSzqoYwWFlDOTRQm2CqsxYEajiXL2qRn85QYPGcNT0s7FemHEEstBHbMwn2rUQo0iFVbzMZOZi12Md44GKKUKL+60SQgAq7ChyvcT8yrU+ufgEoOUlJR8L+bX366/jfvv+jW3/DV9d9hZp1j5/V+GuPjPA/z9TxN3kE2t0bFti4rZi4eYMV2DezRCW0+IY5aZiEThxrtdLJhj4PQTrPz0SDMnntvHu8/qsY3JZlktKl58pIBf/a6fj78M8M03krLoTGYrJYQI0MaOFM3+PRGRYXZ1xw4Ox3D7iigvL9/rMdAZdYziScouOenHQQFqoaacWkplNX5GGbSu4vP3crBnpW59+wZivPNujGwKGGGYUqrJxDF23A2s50tK5CQKqUAlVLhFP0OeEI9eV0PQ2kvlDD9/uNDKK0/k8+HnQZ581k9ndyPiO5j4ilTIKw3z2wvhjtuWU+E6GCEEilQYpJt+uiinltbw1r0ehx8yDj/8cIb+fAmtDf/kgZttyWfp5OPinPwrF1sGdmD3lnLvX2LcfnsPvzhNy1//lJF832NP+1F7HexPgvATlkGG6UXtc1BDanLaLly0aFbz/OP5aDSCfz3lZdAZJcRObGQTIYSTAQqpwC0HOOMXYf71eJicYG3aZyDHX8zz/3nheyc/AW66/UbOPPFXqHvUtMtGyqhJnluCtLSR3GIHBoektWczer+ZGFGi5iAXX3oRtswMbrv+TjKcDoxRK2ERwpczzLFH/IR3Xn8HAjJZEJdS4qSfLprJzM7k1PNO4vUX30Q7akDE1YRNPmbMn8Zt99yKSqWiqamJr794hJf/ZUClEtz76Agudxx71vgi/ctv+tE7S3nthdf/18lPs8VMVEbGxW27oOiiZGZmYtAbCIV9WDSJ8ertj5FhVVGQp2XqNLj7ej3PvRzkqeeinP/rKBqbl1/9wsT2b0pwjygsXeZmDgem/E72UD5b323ijuw7+fM1Vyb/L6XE6XQSj8fJzc2ltbWVa67+NUccGOakZRLvqMLjD75BXDWVm/7x8P+a6SilJBKJoNPpeOi+h8nzlKWV2CiXk9nCqqQO/i64GcQ8qYsTj81BoxHkFPgYcek44ogYq17YnViOyYTEi4tBojEfkwe0NDRFmFytY/pULT1rFepYQUSGsGEnj2KyyKWZLcSJUUwVmdEC3FtjqHMbqD6oi4C/i2G3Qo61gJv/8ehe5472Bj8mP/8LIVQhbrrHhV4veOGRAgry1Pz89GHaN22nLJ4apPXJDiSg0kURxiCHHmjE51c48VdDqBQtC49yUloywroNUWS7ml/9xsUHr+YAAotZxVMP5HP+5QOYDCqOXmbCPRLnqZd8xLtLccU82OxRfLk7CIdAiarRyhi5kTIQid/24WEGC2mkjulyYcrDH5NRtorV5BscnHOWgXsfGSUQ+J/02najr6+PuCeTJ553M3ORQsM3W3CMTkEjtEgpcTFI2NbDgfunTwoDLJ5v5JZrjFhlLkF1H73xNvKc8zj53JW890J+StJ3e2OY8y4apXBgKf3GTznpuPTJjEt+beNfT3ZR3rM/3bRSzQws2GhUDxCPpWddDRp24htUYQ0UMjIystdjADB7zmG8+cFrbG8ME4lIdDrBHQ+6aO2I8s6zhfzziRFeenOUo5eZEcCLr0RxtmdQ4JwHIuG2njU8E5dzC6+96+OaP2bz98uzU5wRF8w2cspPrbz0lpd3nsljWq2ej77wU1evTyY+AVQqwaFLTRy61EQoLNmwJUTNJB2F+Yn33HtrJg9MGuGxf39GPKQnGI4TjId46O4MFs7Tc9cjLi6/KItQSOGh/4zw/kfH7fU4WK0Z2Mljp2ojFr2Wklg5Grn72CxkjCV4qmliM/10gBSYyaCCyUkx50JZQZNuLZNmBLjvVgd6vYoF8zS801NPLsVoujScfGqMl5/9BnXQxg3nG1AJI78+L0RleB5hEu9LB70wJlhWcguTmEahKEcjtXTQSB5FhKSfU852Yc/U0DMcwjusRR2xE9Q69+WW+MFACEE8qqDDwCA95KcpAEkpGcVNFdMxk0EnTZTK6rQbyS6aGaYfFaq0yQCzyMAhC6ljBTVyJhZhG3Mv76CdnSzksLTHqUOfVuh+F2Iyih4jFmEjJqOoULFq1SoWL16812Nxxi9P5+I3LyWPEnzSSy9thAgQG0sn6kkwTPyMUsfX2GUuJVTjw0M3LdjJJVvsDh56aMOHh3rWjLVeZqGgTMiCLKOGdXxJDTOJE0N8R0ugDgNO+tFjZAurUIijw0g5tZiFFY3U4MWFkwH0ur1vb6yoqMAX95JDIZk4iBHFzTBRwijIFPfniAzTxBY06PAzSg05tLAVZKKNXyVUWMnENWZElA6JxN4oZixsYDm1cjaZOFJMtIqZRDb5tNGAmQzixNnAVxgwTpgcVgkVJmlBIDj6uKO+V7IvFAxiIxsfo8znILaxDr8cJVvkY5d5bGMdA3QzmTlUMvVbcUNC2y6T7AkNkgopZ5AVKf/bznqqmJ5icGAlE5000EMrkxivZy2lpI+OpA7iLmOPHWwAmTCiyyKPQlFOt0yvl/UjEjDaDGgGzYRIxFFhghgxT2jyYyObNhowYvlOPViFOFNqNey/SJuS+ISEFNCr/85nxoFdlPTOT/7fKjKxksmo9BDEP2HxJzTmmm0nhxhxQvgYYYhso4VFR3lo71AYHd03E0iAx59+jKX77097bAuFsYpxxkeQMOfMkQVkkZNso5NSEhE+vG4Vv7zATV19mHxpnjAxl0UOAlXyOVEJFTZpH5fo90svHewkTBBJoh3UIE3kifHzW1zGye9bhFvdxyZWMEPZn88++pwr/3rFPo9DOBxgxBMnOkH9VAjBmSdn8OrLCpu3hTnlp+nn95b2KPpADjnuWXS2BxnWdBIuaMRoUHPeGVYyrCre/cTHoqM7sWepE/uSc3qprtDxt8vslBRpKS3WYjKqmD3FTO+XleTIhEmpETMRGSYiw2k1qV2WZm64yEBjc4Rf/MbJXfc/uk9jMHf+HJ5a8yy5MtHOHCGcYnSUmOttMLAfBx+znr9fZeHnR5tQFHjpTR+33hnE1jefZrYwlwNRoaKZekIEKKCMIipwMcAGlpOlsTAcH6bUmklQ38DF55u59ILdsYTTpfDee1Ea+rpR4mo28jU1cta4RPmwpYHzzzZywa+sfLN2gDde+xi11CSKPxipYRY+vJjNP7Lg9wadnZ089q/b2PpVQp6nrTPKUy95ePzJMMUjC5m1SzouCDJQy1P3buWZF3u58e8WfnaUifsfDFAVWTwmVxCjnjWAYAbjWbkZ0k5uqIbHn+ll0X56bn/Aw7TogSgodLCTGFE0aOmkCZO0cM21ATRCS84E87RKqIn6Y/tk+vZtlJSU8Nzrz3D9X29gw5qNrPV3YlAsgEyYzil2rB35jHYEGWaYKH2oUZMRtfGfx57itvtu4YPl7/LSCy/TsLWB/MJ8fvHL0ygsLOSi313Iz446ntaR7WilHoU4Bsxk2m1cdMUFnP7LX3DxJRexY8cOgsEgNTU1ZOyh9fnsMw/wtz+IpNzcmSdbOfb0ft5/MT/Fc2TdphA3/iNEUbAKZ7Tte43Dnvjlr8/g/q2PUhAaz/6MyzhuhpgyZQrLjjyF59+4lwvOTBQpBofjlI0ZCR9+oIkt28Ncd5WN448zcOJZg7z7Yh61VYncwf3/8pIxNC1tgtURKOaDtz7kD1dcil6v563X3+Kh+x4hPioRUkXMEMZkc/LuMxYK8nbPi4cdAK++u41bbr6Sv193z/c6d5/Px+0338FXn3+NKqZGUcfxuL3MFOk7T/NFCV2ymTpWYJEZqFAxqhnisGWCx//pQDOWGF64QItrWz4vvNJApdSCgJAMJM1oZ7IIVVxFy7sjHL9mC3/5a4SzTjdw1xYFEYLZLE7pACmglE6Z6CzLoYCscCm2zmJaO4dwavs48eLj+NOVf/peY/Bd+DH5+V+IUW8/0ahEqxXJlvT3X3Hwk1O6qKvvIpt8pCJw0o8makKrUVGwuJE3ny5AqxUsXxkgv0Dw/gu5WMy7J9JtjWFOON3FrMVDHHSwikmlOlaujtHRYME0MJmbPuyjYFYPqv5yCoIzGJbfUNS/KKljJoRgreoDOkQjtXIOvbQnHWInyWnUsxqLtI21GHqIWPsxKBKvpo9Z023EYjJlQvyf8NWXX1HCJALeZmLCj5LXQbO2j1BAhSTOscdo2dKowulWKMxXMTQc49Gn/DQ0xCktVXHhuWZ6+xXskVKyRR7lchb1qm+wKDaUjkkc/rN2ykt0VJRpaG6N4e41kTu0FBAU52snrMIbDCqsGWDrsdPODgBclp2cfIyWrz9dRaFzYUqgPSA6GYwMMzt0CNvFeqqrq/fpfpgzdwE3XvsUU2o0/PnGIU4/0crO1iiP3ZVIZNx9Qy4ud5zlq4J0dEXpbdeR65zGsL4VmTkMipqQdoRTDjMyfbKeAxel11E55acW+gejydapuvrwhO8FOOpQM5u2hXnsGQ+/OiWDptYIr7zjQ6MRHHGkhp1tfrq6o1RlJzRUT/tNH3dc66CpNcpVNw/jsKvp7+/f6wr/nLlz2LnuVQ45PMra9SEszhkpG5ZdjnUDdDKT/TFiwY+XTnYyTF9SWymXQjSlDXz6Vm4yAZxnNzCdmcSI0TI0xP0PB8k3Z+HW9GI2WfjT1QGmhw9BLTQIqZowqQEJfUETFjazkhI5CfWYaZkJa8IEodOBqXMK2Qwg6SeXIuqjq/ZqDH5o6O/vR42G2SxhK2uwSXuKrm6idXIzBSSqmQJBvixNtG7L3RqhUkr66STAKIs4gi2snPD5LhIV9MtOumklJAMIBDkUJnTvJhB31wsjIeknLIPo08hzdNNC0VjLei/t6DBy9633svjtvU9+1tbW4hVuGpS6MQf5KkIEGKA7peXVgo1cWUQ9a9jIcgQqZrB/SlLTLYcYoJtZLCFGBA1aRhgm8B0JXL0wYpBGckURXuligO4Jk9E72EARlZRRk7wGATlKA3VUy5nkU0I/XWjQst+S+eO+YyJkZmZiVJsoilewg40pzva7GN4+OYIGLRq0icSkyGOD/JIGNlLBFPx4Wc8XxGUcgUCiMCKHKKM25d4KSB9hQszjIBrYSAAfzdSjIBFSoBCniMrdiUCZYHzlUUQP7RMaC+yCgsJk5vLWK+/yuz/8Do1m38KxkBJGNebaLYSgVFbTxg6myQWJBIAMUcUM2tiRkMaRDiKE6aGNKBGqmI6PiU1FtEJHdA9jsPDYs5DO2TWfUtbxBdkyn8w9GPFSStpoQI2aSqalJN8LKadPdtBHF4P0opMG8imhU7Nzn1nRPxQE/X6ysOGkn1JZPaZTPPFaJIQAmeg8cdE1YZLfZ2vnut+ZeP19X9rXLWYVk6t0BHsj6EllsRVQyk62pG2LTBh+dTGLxUlZBRtZIAXTj9jBnTfZWXLUIA5H4bjP/k+w2Wy899FHLFuyjMzvkBzKIocdbMAgTexKBOjRoHeW0fNRCVbhYwcbyZclFIrycZ8PE8T6LR1zB4UM05tk4Hqki1a2Ucvs5MYuJqO004hPepgkdhcFYjJKiCAZIosMJQszfbSwDZvy/ZJcO7av5a9/zOLfz3smNMB89D+jjAYkL7/p529/tGMwjL9n/nGnD4t7ASqhwogZrxjmrr9kc+rPEzG7P6Dw+nt+7r4hh8MOMCWfz22NYc65dIAn78ujpEiLXid4+90o+UpxSnw2iWlsZQ1T5LzkPCulpFe0Mig7uO5mNSOjCn+65hamTNn7jiAARKKrYzMrmSLnYcKCi8EU8zkAK3YMbQdzzWVbuPrafnQY0HuLyA+U008nRVSiFgnmnB4T1WK3TIgNO8VyEhtiXzB5ehydyoc3FOf35+/W7Hz0Pz7uu11NrvtA5gk9iEQRbgcbcMlByqghiB9fdiOLlwX57fmJ++fK32WyZnmQkuGlqIQaj3TRzFZCBKjN3bf9wg8R0WiUU084jaMOMaBWC26820lDc4R8hwZbsAzbtzwzhBBUKNOp6x3h5suyuOn2dqRrt6Z5P13YySNGZMJYPz9ezg23NmGzRLAOTSdKhA52Mpk5SV3wuIzTxnYGwx5UKMnnISB9DNBFlAhmMsinJNG99D0Tn7tQXFzMY089itvt5uhDjsMxVEorW5nPISlFhwJZSgvbMGBEhmCodYBLz/0jT776BL8+/9y037u6biXPPP0sTzzyb4L+IAVl2dx0243MnJl4RlQqFdOmpTfz7erYmdJpeezhFv5+bYglh3qonSwpKVZTtzmKu8dC4fABxImR5fjfaX4Hg0HeePktuqKtaKUhKVEHia6nbazH7Ddx+e//xK133cIpJz7Aym+chMOCyTUq6hsTJkdnn5bBCef0MWeGgbwcNbNmqJOJT4BPPouSpeSnLZ4JITAErGzdupWN6+p44YFXKRypShbSBnXNXPw7FQV542O/k47V88yra9O6x/9P8Pv9nPKzU9E0ZVAan568r9fLLycs8gFo0DKLxQTGpIn0uf0882huSmft0LCCDj3WaCEuBsilkAbqmMr8lPjZKjKxDB3Azf/4kg/esfI3awu5odqUxOculIpqNskVxGQUjdCiEirM0kqgcJhLfn/JPp373uLH5Od/ISKRGFNr9HT0RHGPxLFaVJxyQT8zZmhwe8P0dvWiEmocdgmaEWIxePXfuzUvb7nfxdvPFKQkPgGm1eq56e9W/nG5nddeGKCCWkxYKBaJqreQgo4dHqaGp4MAM1bCBFNa5UTcgA8vzdSTgX23boSwM0cewCgjhAlSgI0dwV5UUk2lagrnX7INn1eN3T6xHt+3IVQqJJLc4Xk07VjJKScZeeZhE5ZsL6+/mM2oL86JZ0Z46HEfhflqHvhnDMtwDca4jUbh481Xd+IK+5g+1nqkEiqmK4vZyFeUUUN4qBYxVELTxgg69BSKRBUjKqO43BNrMEopCQQkEkmcOK3m1ex/aIArL7Vy/DFxbrj1S/xOM2qpJaj24BqJMSd4BBFCeKRzn2nsZWVlhJxW2pvizJslOP+yQV59oiDlPfYsNccfnWBevPtJNyrVcuJ+hYMXGzjteCuXXxtFq9ElqzfpoNGIFJanxazC7Zl4HJ543sO2xjBb4gl2iF4nCEckxYUabroqG6NRxYYtIU49v48rbhgiEIArbxhicFjhnhsdxGLw3ruv8NtL9o7tUJBfQFTvpabGAlLQ/kkQ9mi366WdbPKpEJOT/8sgi+ksZKfczLDswyES2pC5OeoU5uvqtRFMWNAILZnyIDYr31AwOhMTTm65eyt6Z0Vy8yZQfWcrRRAf1WPaev10k4GNGFF6tTtYtBS2bx8mPFCOnTxa1VsoiJcifpyK02LlypXYyUUvDEyTC2igDoM0YsNBlDD9dGIli4I9qpmFohy11FDH1+ilETXqMS3QbGazNBHMSlISLEHpZ4CuhN4gGUgkk0VCZkORCu00osdAH51ptQ190oMGPdtYx2Q5NykBsivp6sVNKTUEpG9Me66Y3q6917sFeOY/z5Kt5CGBaWIBcRlnG+uYz8Fp21gmyznsYAPFTKKROnTSgAEjPrxJV9Bm6lGhGtPmVBAIhmUf2eSP+86YjKIdcwO1kkUL2wjL0DgZADdD6DGmPIeQYKBPlwvZxjpmsTgR4JKb1iRnIuh0OiyZJgxDJoplJZv5hjJZSxY56ElcazMZTBf7pY4HaqYyj25ak4zUPTcpXulmG+uoljOxkHC37qODaSQSidkyHx9eZrAw+ZmYTLhUdsidOChIGCMJGxZsZJPPSvnRhPqxPunBhDkRHPvMbNmyhblz5+71OCiKAkjMWPHgJiojZIgsbNJOPWuolFNJzFQCHXoG6aaNBjLIoogKbMJOWAbppWPC3/DJhAGWU/bjYhAng2lNayBxv82Si1jPckzSgoMCYkQZYQgzVjKwpyQ+d6FAlOGUA1QxnVFG6KKZeFwhEon82Pr+LXR1dWGIWnAyiEI8kUhiHgFGJ0wW+6WXEAH0GFChYkjdSU48VYtyFBemkgEWLcjirY/SJz8BMqwq/GnYowZhwiJtNMpNVDEjubGLySgN1CF1AdbJD7FnSyxWiMcEIY8BoZIc9BMn3V1wzkWHf68xKS0tZdbc2cTWRyd8T5QIpVRTKMqJyRid7MQrXegxspPN5Mpi5rCUraxFIzUpch6KVMbaV8sZNDYSzxhGKGrkYD59dFEkJ6FDTwtbmcmiFJOGAD4kiQ4lIVWUUYNCYs6uYPfc6BAFdMpmynL2PQEMYLHYycxQ09Ed58PP/Rx1aKoG/DdrgqxarmMBS9nU9wXHnDbIC487yHUk5t1QSOH627y0bMgmfyzW90sv0jzKqT/fnTx89GkPvz4jg2UHpn7/tFo999+cw/V3uXjg5hyCIUk8oh53P1pFJrVyNi1sIyRGybXr6B/xE48JzP4s2ttGMVg1HHnkkfs8Bnl5eahQ4WeURjYRI0qIAKWyelycpkGL2x9miv+g3YVKAaPSQwVTUKSCiwHmcMC439EKHVVyJh1NWykITeXI85qT5+nxxrnnvjAl7lTjL53QM1MuYpPuU3RzB6guU/P7i0xMq929FyrI1aBTa5IMbpuwM1MuYh1fYHfs/Z7phwYpJQ898AjPPfk80UEwm+H5170MDsfx+SXvrIlRGKqcMDHlkAVoAmYCrRriYjd1epg+iqliFNeEv60WGgiaGQ2qKaeUTaxgNktS4hm1UFPFDAJylFHc+KSHXtqJEqGQcnQY8OKijhVkqdIbX30fvPbya9hH8nEzwCSmj2Nb7yIsbeQr5nIgatQEhnzcfuMdPPrUv8Z9n5SS226+nc/e+hL7UDEGaSSww8cl51zKpVf9jhNPPuE7j0ej1REIBJKGQlaLinnz1XR+NBNnr5F+IhgwUSh0IKDT0sh1v7/6fzUGF533W9zfhJgXO5gWttIlm7FgI0yIUUaoZRb2SB6bv9zGReddjLfDTENdBXqMNH7spFO1g/se8XDphTaevC+PS68ZQkrJzKnjJSz+JwSDQZ597DnKRlK1sWNZfZx6/MRyWUcdEmXt2rUcccQR+/R7D9z7T1RNZrKUXBCJ/U0TW4gRIyBH0yYgwzKIBg0qocIyJh8SGS3m6zUeDl2aiHlDIYW6OgUfLgopo5MmhmQPeowTmj1nDE/lkScamFSmQw5N3KVrJ5cOdpIt8wjZRiE3ypNPPYHBsO/jvTf435UZfsT/LwgEJMcdaaKnQ8VdD3k47/IBGnaGWb5cQdVZy6zg4cwOH0Fx7zI0PbUE/IJdBaP+wRg52ZoUKvmeOP4YM7GsBN09W+Sl3LBuhsgP73ZMDBFEu4fGXFiG0GNgHgeNuQLLlO8WQpAhssgRhdhENnqdCp1GjSNWhnDnIYnvE5tj9pxZ9Ks6MAkLme1LeOUpE37dEFFNgAefHOGN9/1ERg0882yEe25TUzJwEHalEKMwk0UeRYNL0XkKUxyQ1UKNETMKcfx40QodJmFJCVq1QovLmWiDT4dPvwrid+sYoBuFONj7iYkI/3zCy0NPu1mwP7z2uobX3xH8/hIdRUoVTvrZwmrUKsm9d9y/12MAiU1PdqwUY38toKK4QJPSrv9tLDvQxHVX2Pnm3WJMZhVn/36AIWecD78IcN+jbqJRmfZzL7wxyiFLdjMHfv4TM8+/np4Z9PhzHto6ohx+kJn6L8u449ocbrrawbvPFnHMMjNn/rafEU8MRYErLs4CCT851ERXb5yZU/V8sSKI1aKisWHLXo9DR1snSlhDS1uUAw/QEcppSb62i2FSRvoqeQVT6CHRRjFi7OAXp+y+rz/8LECgPyt5DwgEJqxsZiVuhmndZKcj2EePbEVKmZz008ElBzFhRS0SmmNxIpSJWhaKZeTIYmoq9XzytoOh4m+IE0OjEfTTBfxoeJQO3d3dyfY1gzAxWyyhmElj18jCLBbjZgif9KR8LtHSLhhlZKyauYRJYlpyU5tJDsP0JZijcjMtbCMDO/mUooxpUq6TX7JVrmUjX9FLG7XMZZg+BmQXUu5+hjzSxVbWUkEtk5lDGzuokyvYIlezio8YoJts8mhiC9vHXL6dDJBTkF4PbiJ89tHnBPBTxXQAOtmJDv2ESXid0CNRsJPLHA6gjFrcDGHGghp1MombRS7zOZhF4gjmciDD9LORr2iWW+mTncRlIuHRRXPSxEMIQTWz2Moa3HIoOR4B6WMnmyln8oTHZMRED63EiJBNXspY/k9Qq9VUT60iIH3kiEKmMp8RhtnMSrazAReDlKaZAxzk42aYEqrQY2AWi1Nc2zNEFrNYzDbWjbW7wWyWYhAm3HKIJjZTzUxUezB/NUJLDbMYwclONpFLESEZSJ6PERONbCYkU6VeQjJAI5soY8zFN64mHE6/1nwXVKjw4aF4zF1WyoQmlxc3W1hJlDA+vGRgJ0yIOFFs2JNstV0b/28/O7DLPGo7GjQ0sgkbDiYxlW+v+XtCjQY9esqooZ+OhNs1i1GjoWAC8xeAPIoZpo8cUZhoJZYKOt2+GeD8ENDb24tZsaFHTy5FFDOJbawjRpQOdo57vyIVGqijnMkUinKmMI9B83Z6c1cwKLoYkr30Za/BvGAj776czTMv+1gwO/1GQ0rJlm0RJqKN5FDAIL2s13xMa8bXtNiWs0H9GTHLEA6jjZ8eZWLVR4XUf1XK9pUlvPyclbr6MC2dEWzZYT7/4MvvNSaPPvwYmzdsoUukX48BBulJymFohIZKMTXRBo+G2SzFxSAb+RqFOAN0s5lvaJJbiMgw21lPlrDjqlzOX+4e5uvlRt59X8Nxl7RhyQpSz2pa2IaVzGT8oMg49XIN/XSSTwkzWIgOHWv5jE18Qzm1ZIpUpqpZZHD8qT/7XmNw9DEncdk1fno2FPKnS+GY0/t4+yMf733q55SznFxwQYyCwUXohIHK6GzWrlU4ZNkoSw4f5ODj+pm+tId3/uMgb2QWiowzrG1ni/pr/vi71A6Gj5cHOP4n6TfqU2v1Cefjh9yccaIVoYmjSAVFJuKagPTRn72WYNVaSqZ4MTlG6R/xMS22mEXiSGaKRewnj6DIO5NTf34awWBwn8agpqYGgUCPgZlif+aKA5jOftSzGq/crScbkgG2sBoz1nEdGho0RAkzygg2sifcq2STjxIyjmNAP/uyH6NzUtrPCSEoiFXz85/q+de9WeOMqdZsCKEOZKb8TyVUVDGd/v7+fRmKHxTuvO1u3nroA6oG51DLHL5eofD4s162N0Z48JYcyou1qL9D01uDljhx8iljRAwm/y+RWMnAw8RaxD7pwTgm9TGKm0wcExZyK5lGJnlsYVWikC8WkCVyMAsrBaKMORxAwB2ko2PiYuS+YMOaOizRLLyMTMiKF0JgwUYAH/mU4sVF047mtO997pnn+erF1ZQOTcVOLiZhxREroKx/Og/c+BBbtnz3Pu6II0/juddTTZsfvjuTcNUGfNohzGSgFTrCMkQDdSw4ejYHHXzQ9zt5Eq7y3dv6yIzloBZqasQsZrKIAsqpYjp2ctGMFfJD7ggdX/VT6p6CTWRjECZylBLmRJdx041xnnzBQ3GhhtefLOTcX2SwszX1PA4/VIdblf4ZlVISMo0mDNmc9rRzwz6Ev3uNT977FHs8IcURlkG2s55qZjKd/WhkMzGZWiyMyzgN1FFGTeqxhXX4/Ik5PBKRnHy2E/1gJSPqBMFhCnMTXQvfYTKboTjYsDGGSiW+s0tFjYY+OghWOfnbo1fy4Rfv77M59L7gR7rRfyHicbj7vhBTQkt54fWvmT5Nw2FLMlj3egWOyO4qllqoKVKqUXu13HJPJ9ddZcM7qpCXM7F+kkYjUGljZH2rHSQiQ7gZooIpQCLRqaAkK0ZSShqpo4SqZNVo69gmMR080sVhB+lYu9VHpCtECTUMM7BPmibvvfU+MSWGS9WHnQLCniLmLR3h5ScS7utSSt54fRhXj5kK5qRlP1XLmWxhVYpZlBYdI4ZOpGWE/qAeu79ynCB5YNjCiWcP8u4LeUwq370R27Q1zG/+6CTTO51uWiivivLOy8XkOjRJ5u2KNUF+95dhHrsrl/sfG8FYFObggzQsiUve+TjG1rp9EzBXFAWVVBEmyr8eDyAVNXOXDFNVJfjLFRZmT08NpPoGY9gz1Vx/p5Nhp8LrTxZSXqJl1Kfw2LMejj69h7eeKkxW4QBa2iO8/OYof710d6tBcaGW/BwNjz/n4bwzdlcl43HJo0+PkJWp5s5rHePG/YiDzXz+dZBjz+zjiINNuNxxgiHYf56Re27M4S//GObV90YJhiRq1d63eqm0Ar1BsrE+jF4vOOhwWPVWAw5fLQpxNOgm1D7TCl2CsSt9+LNaOfXnuTQ2R7joMjeb6iTGWBYaEoy3VrajQ89+HJY8N4mkjR200UAFk3ExSJOsp4wadEKPIhMbp346mcH+ieMVapC7x6YkPpUP3vuSv/5JxXV/NXHj5Y2YjAru8DCq7+pF+AFj9ddrGWEYdiWKIMmug0QAmjmma4eUmMkgiJ8wISqYzAhOVIhxuoZlVLOFVQzRg4UsasSs3d+PjQJZRh0ryKOEUdx00UI3TcxgIZ00UcfXSX0uE1Y0aJJsyWksQJEKcWKs43OMmBmijxhRjFgwYmaYPn77h4v2aSx23Yu7NtkuBlOScekQI8YmViBQIVGQQA8dTGIaboYopIJckUgMSCnppIkoEcqoQY8RL27qxsxz+mhnHgfucR0ymCYX0MFOWthGVEawkokWXYr78bdhxEInTWjQErB6OOiwAyd8bzr89Ya/cPrPfkmFe0aibRHD2POvRouOFrZRISenJBiKqWQLq5OMjnRBqFboyJclZJFDlsghJqNskmvwMYKVTJz00YUPpKCaGRhEovWzRE6igTqG6WeQXkL4KZKVZI9pym5hFQZpxkIGAXwJfUXmJguPYfMoU6ZM2acxUKlUY9cUSqmhmXrW8TkCFXZysJFN0R4up2XUMCi76aCJEIGkNmcNs6hnNTaZjRYdOgxYxnRzo4THhOgryRWFRGWELpop/VaAvAsDdJFLMXaRS6fUkz9mPKVIJSmdkw5q1GPFVChmEh5cP7a8p0F+fj5xY5Ro2EtRZC5adIQzu5i8X5BAqJP2bW4szuqx59ZFKztQoU4agBmEkWx1Dmf/xo/F3E44AocdaGBKTQ4t7RH++YSH2dN1XHS2bdz4//s5H8KVx042MV3ul7LJd8oBGtlEEeVYY5lEg16GtR1k58QxOWsonNfB0/9KjRPmzzbw5ZtFLDiim3BYMOLcN8MjgEAgwH133I9aavDhZYhecsRu9uSu+cyCbVyBqIhJbGUNFmxECDON+SnFkGHZxzrxKSqpIaYOoAmq+ejTCIcsNVJSpOXmv9r5yTIDp58ZwOUbTOkGaKKeAkpT2iyLmUS+LKWOrxMthTJKFjnJcVQbYf/999/nMQAIhUL0d8FCZuMf9rL5i51cuzILhMQcyqdYWJN7hmzy0UsTvQMxAgO5ZOFAq/EyqOkk6OghP1/FSUdrufdfESCVyaPVipRumW9DrxMMDsU45jAjfYOj9PEVWhJGf2Z7kLdfyGbO9ETB76gTBP7BheNMUrPJY6g5xpOP/4eLf7f362M4HMaIBQsZeKQLm7CTIbKYIufRRTMtMuGYHiJALbOTjP1iKlELDSEZIICPTpooZrx78bchSGgdf/JFJMm6bm5R0EczJmwrNSkZbK6P8sFnfp5/fRTPqELtJC3nnp7B9bf6sY3OHffZLBzUdWzf63H4IWF0dJT3X/2AktGEnrUGDYG+TOLqPm6/1kFxoZaDDtTy5sZ+7PH0uuJuBqlkamKfKyQehrDJnGRSUIsWj3Ri+5a5aUJuaQvVzKSXNtwMJxOh6WDEQlj4UAtBqVIz7jqrhZqy4GT+ec9D3HHvbf/rscnMymCAXgR851qqQgVIVEKFSqbuV3ZBSsl/Hn2KgtHxZk0qoSLXWc7dt9zDf154csLfOfa4E/j1OU8yd4afebMSc3FWpprP3nZwyHE7qGtuRS11SCRT9qvi9rtv/T6nncR7b7+PYciWcrxqoUkyGvNkSUIKTdrw4qYqNiPtudUoc7nyb2u57f4ujHoV3lEFqVLweOPYMhKx9+8uNPPK69uw9mWPW2eGTT0c+dMjGB5yoYnqUn4jKP2EgpKX3hzlvDPTs34//ELLbXfvl/a174IS3d0J0sFOqpiejDcr5GQ2s5JM6cBMBv4xQ8xyJpMhUpOYQ7KPL1dE+eCjKF99HSU8aGdYaebnp/yMtqY2BrtGMA9bCcUnlsuKEEJGFYyWOEP0UDBB99Aw/eg0Oh564p94vV5u+NuNKIrCkccewaJFi/7PY8Ifk5//hQiHJTKQjzt7O7f8LZO7H/HQ3qSQGy5Pu7DmyTJee6OJ664CgWRtXWjC7+7pizESDGEXZqRMtG4P00cXzdQyGyEEIRmgXrWSAqUMvxwlqB6hjQYkCllKInjRCC16aWKYXhyktusoUmEkZws3/T2DE8/1s5GvqWAKAojFYnvN6vj84y+oYjrDOesIxTqIWIb4+smSpOu5EILDDtHwwrPRtA7MkJjw1FJDXMaSgaZfO8RD9xuYOyOPbQ1ubrvnK0ZbKskOVCXcU0ULBZUhjlpm5qiTByjI0VJapKW5PUJPf5yo14xHvwOzWaFqsprzLx/EoBf4A5JfnGDlrFOsnHmilSXHdVNdYuR3vzHy06MsqFSCIw41cPnf9q2Su99++9Gn+itRGaIqOAcHhYg2QW/rKKdv2MLvL4tw4bkJGrs/kBC1v+QvA1SW6nj0rt2thlaLissuzGJylZZjzujh3ptyUavhxVeDvPpaDIOzlvsfG+DqP+xOgN5xrYOb7nFx8PFdHLzYhNWi4u2PfOTlqFl2oHnCCemis224PXH+fnkiaLgtrPDLS/oxmwW3XpPD16uDvPimh5NO2fvKTnV1NVpDnFyHivodYR74h5XC/EFeeKkbTSCL6Egw2c7sZggvbjRoyKEQvTASJsQ23Vf8bImahUd109VkoEKZwVxyiRGhjw462YkGHTPFopTfFkJQyVQ2y1VECVPDLIboYQPLMcrEouKgIMF02qPtDxIttV00EyFMvB+O+PkwD92TQSS7A70qht1ZyZA2fcX1h47+/j78eAlK/7i2Cikl7TRSTi0WYSMsQwzSTZQo08QCADJkFptZOY6JqBYapsuFrOdLpjBec1ItNEyS09jGOtSo0WNkBBe9dFBGLeVicjLBuZ31VDIt5VlQCRUBGSSb/IQ7MokK7Ea+ZpQRdBioqqrap7E48tgjuHfz/clzV6NB9R1ushEZQiKpYTYDdBMmgIYYYYLkUMh21lHJbm21LlrQoqVKLEz+z0om+bKEDSxHImminpkyEYgMyh66acGIGRNWvLjJIItREmvInsmEPeHBSSVTMWOjKVbHokWL0r5vIkyaNIlrbrmaP//2r8i4goPC3XIGJDTWtrKWmIziIJ8iKtELAzPl/qzhM6zf6UydSQAfGdLOJlYggQUcksISCshRtrGO6XIhemHATAZ6DMSJo0NHMdPpoxMDJvrpZBoLaGQTdvIooiLlu4ZlP9PmT9lnTScAvV6HKpzQpq6UU1nNp1QzgwG6UxKfu5ArinHKQUYZISB9mIQlaZyjRkMGmYQI0Ehd0kwqQogiKoFEctgqM+mV7eO0EUMyQDdtGDASlkEUlGRSwEY2TgaSTszfhpOBpDafGjUqVAwPD+NwTKzj+ENEWVkZmSVWRlp60KDBZWzlhLP8XHdVIiZraIrw8OP1DAxKercEUXpV4zQPc11zePLBDRTVeLngPAM9/THufmSE5SuDqBQNWzbDYSf2css12cydoaenP8adD7r57B0Txd55mBlmE99glVljkgsuRnGzH4fu7p6JFlIQqWV7cA1a2yDXX2NJGyc4stUcdoCRV18SGCwTt61PhGeffRYlnGBvzWYJTdTTI9uwk0ucGIP0kEdJyhy3CxqhAQktbGM6+42LHx2igLCcggQssQycfQN8/GqQL7/pZ9XHeeQ4NCxdaEJv8WD1VSfN7qIyQohASuJz929qKZO1dNJELsV00UKmzKaEaiyFxu/NcrnumuvJlgVJF2Y9RnIjY2vLt4ZdCIFaJrqffNY2vEo7Wr3C4YszmDNTx8ZNUR59xovdM40XX2vmTxfvjgUVRRIKKWn1QgF2tkTpG4jy7LEK0+JLkgaTUkqcvnau/nsL772iJxiSdLWpKRbpk0XZ0QLefvXtfUp+7ti+g0IS2o472MB0uTDRZSDM1DALRSpJuYERhtGiQ42G9SwHKbFgw4Q10ZqMFw/OCaUknAyQQTYqoUYMFXL3Qy4u/20G1VUqvtJ6IZZeq9CHl1fe8VJQZOWu6x3kZKvZuCXMpX8dZrTHgS3dGk4EreZ/5/b8/yo+/eRT9EMZKdcoZ2QWQ7m9HLIkscaee6aZhx6tZ9A7hAYNuRSTIRLXZ1SOoBBPxpX5GRmEszcy2F9Krq+YFuqZxn5sZS25sogCSlELDT7poYl64kTRokWtVhiId5LN+Gd+F/x4iWn9ZEYKJ9wzZQg79XX1/ydjc/rZp3PZx1dhdFnwSnfynPeElBIvbiYxHSkTEm5mm4mmpiYee/BxOto7KSkt5pQzT4aAekLtU6Mw09PR8J3HYzAY+OdDL3PDdZcSD7cwozZAb1+Mr5bHMQ9NY44swqXtJ17h59En983sLB0i4chYYjc9VGNkgBB+TFgnvCYWYaMwr4zMvAD33xBhUoWWrQ1hzri4nyfvTawDuQ4Nzzxh4ZRffYHBXU5mPJeoiBDIcTH3wFn8+a9X8vHHH/Oh+XPGwi2GLQ1kTenmwT+a+Me9Lo453DxO9/OVd8IUle7/vWJDlU6VnL98eKnZI3mfKRzMlQfiwckoIwyKHvaTh40jiPikB43Nx9sfRfCNaGDUTjZZlGkzWfPx59hKc5l9wEzWr1pPX28PFXJq2nHsEs0Et+ooiE+ihxYcsmB8klj248PD3PnFXHjecUSDoBooIiOax+o3N6IplDz5/BPk5uaO+/7vix+Tn/+FkFEdhrgNTW4nf7tRw+L9zKxdzYSTjxAC34iaU852sqNOTzhq472P/RxzxHgNhmtucXLdnzN58+0GVny5E43UoSCRJDa/QeFl7n5x3rrKzNcr+2hr66G2Ro3ZquNvN/pwBQaTroWVTKXR8gVxMUyGN6F95FENM5qzneuvMzCpXIcQiZbDHtqIsfeJz8RACDKw49NpOP3cIP0DhmTicxd+c66Jp58d37aX8jVIdkWBTtHHccdpOPm4xEZsUrmO4440c9r5LXzxQRcxCTVTI3zzUR5qteCqP9h45D+j7GiIUVWlIhAN8+xLZnp6ddx0r5s7r3VQOuYKFwop3P/4CH+6bphb/urghjtGGBiAOx4Y5eqbXcyYquOR23OxZ/vx+XxYLBNXCvdEbm4uMVWU2bEDUhJAZmHF5FzMffd+xVGHR7Fnqjjz4n6khAyLmhv+nJ32+45eZuGqG52cdMYIBnMM4hr04WwyoiU8+5gHn9/Jn36bSVammmBIYrWo6OyO8shTbuIhPXnZWrqiEU79+cSss2y7mlH/7lZuvV7Fsw8WcMBPuzjuCDN/uCCLP/59kIUL9z7xMTw8jC+gcMaJmUyu1nHhlYMccbCZF5/OoG8wzEV/COPuH6aN7WTiIIscokTYyWbUUosBIzkmG1IZIeA0M085OPlMqTFSzmTCMoSdiSfYAkoZoJtcitFiQCPUVMop4ypmkHDTNpFBOw1UMzN57YKNfn71q40oxjhRn54R+hFMzJT7ISO/IJ/O1u5EW7mcQjZ5YwWaIG3swEpmcpOlFwb8cjSFhaMRWuIyoeUkpcSHZ0wDz4iCknTuTodMHJiwUk4tnWNtpX100EUzGTKLMEGC+CihmiF66ZRNY+ZIReRRTAc7U9pI9MLIbLmEOlYAEpNpHw0uxhKeuxJXioxTRg072cJUOT9lfdjV8mohgxa2UswkTJThx0uUCNtZjw79bmazlAzRw1zGszDVQkOtnE0T9bhxspmVZEg7EULMZkmSbS2lpJsW4sTopIkaZo37rogMJa9BKdXkmPJpa2ujsrJyn4bisMMOQ2v+GyqvgUqRyprUCT2z5WLqWIENO1tZQ62cgwYNApHUQEyHAKMYMdNLGyrUTGbOuPZIk7AySU6jkyaqmYGfUQyYqGQyPbSzg42J8RhbeRrZhBU7LWyjlGqypJYYEXpoY5Aebr7ohX06910489wzeP7hlxmWffTTlTy3iUxtIDF/9dFBHx0UyQpa2MpslqTIvhTIcprYQpwYAlXKa5OYzk4245T95FOGFi0uBhlhmBkkmFw9so1RRnAzhJ1cHBSwgeXkyZJxSaaA9OHDSxUzgERiQUHZ57bXHwruuP82jj/6WIbpJ2Jv5y+X7V7jJ1fruO+2RHx13CnDuHrVREgthKuEigLXAgKrAly3sYs+dQuBcIxyUUNZLGFOFhj0cd6ZOwhZuqiqVFNfp8br9aOjG0gkyiOEsGEfYzHPS7lHYExzWJlPi+4jZk6ZWMvygEUGnn1pBJMmc5/HYu3KtcSJUcFkVEJNLbOJyghe3CgoeHBRLmrTfnZX4UqHYcLCeT5lrOUzcigkl0IkMNCnY+4BPdStyCMrUzAaCiEYIoCXLJmTIAgwsZxJDoU0s5ViKigVVXTIRjbwJfdeddf3ZrasX70Wx9gzb8aKF9eEiTuPdBHXBlh0eICb/lJEzSQdXT1R/nStiwfuj1Psm0c5Bnpopb9bxS33ubl6rBvohGMsPPmSl4vOyhz3vctXBojHJV1tOmbFD0wpfAkhcEQr6N8U5sU3nBy0WI9WmTjeUQkVsci+yQDt0gc2CnNSy1BIgRoNEkmIAAbMuBgkj5IEGUMIiqmkXq4mAzvdtKBFRzsNSOJ00jSuDTQmo7SxnZkkjAod3qk8/c86Pv50mHPP1jOS0Uy2s3Tc2Esp6REt/PMWO6eftLsING+WgY9eKuT4M5wMfOEaF0d20cwRxy7bp7H4ocDr8SJiahCJRI2TAUCihBL33MYtYc789Qg54Sqs5BMjRh8dtMkdWMlimD5mkdh/KFJBZrhY81ku737i4rEnesntjdIw+DVFwcnEiLKF1URlOFHYQ5Jpj5I1czWLpsILj5sZivRSISePmwsB2kUDej0QmfgZl1LS2dFJZ2cnpaUTy8TsDWbMmEHJrHy6vxmiNbKNGXLRuOTWri6fAbowYkajVeHIzeaCE39LpjMfM3Za1w1yxedXEQyFvlVG+9ax78UxZWVlcc99TzM8PMzOnTuJbKzDmvUpAU2AiLaF4044lnPOO3vf4+I0OHjZQXzy7JfgST8XD9E7JgcgiKuiE56AlBIE/O26B7n8hvO59rIISxcauP6KbM65dIBITFCYn0F3v56fnXoCtZMXUF+3FVuWjZNOPZGiosSoLVu2jBut/8DhL8KrHmb6ob385+HE3qO8RMvpF/ZhNmjp6RLEYqA1aqmeOps77779e53/sccfzaf//AZHrDBtEjiIn3axHUvRCPkC6geWUxaZSSbZKMRxGTqQxS2seyOXXIeGN971c+Vffeiso1x8gQm1RuG6G1pR6qyUMQMdNnawkclyTso+ZEh041L6WRg/IqFvL81sZiUFsixZpOyjA496gGWHCe66PsSk8jxWrQ9y5TW97Njejd1TSpbHwTmnn8u7n7zzf8YA/TH5+V+IaDzOqKWDHJUGY+80+vqbEGr5nQ6ow94wLZ/MoFAWE5cxLv/TCnacH+OCsy1kWNW0dkS54S4nPr+kIEdNc3Oc2fLgRAWcxOQfIcSAYzUfvJ6NSiU4YH+o3xHm+ddHaWiNo9FH2BHYSJGsII9idBiwWVXccvsoDzyyip7+COVlav5+RSbzZhno7o0SDiU2NFOZzyZW7NM4FBTnE2gJoBos5sF/b+fyi+xIKflmbYjVG0LotDBnhh6dVhCI+sa10ECiEp8wJorRQQN5M3r45x2pE6IQgoduz2G/jX3IgJF/P5iVbO+xZ6n5yx8zk++9+M+D6HVw+4NuPnyxCKtl94NuMKi48hI7l1w9SP2OMLl5gq/fzktW5JevDHLkaT0cvCSbpqYm5syZs1fj0NzcjJWMiQWFh6Zy5InrqK6GIVeML14r4bQL+8nPTf94t3ZEcWSrWXa8hisvyUWjEazbFOKSy1dhaZjF6w87eem1dgzWKNlZKs45zcqB8zPZsNyCzT8Zoz/Rtvv2B1s586T0bJ5v1gaZNTW1HV+nE8ydbuQPf3Fx8s9NTK3W09HeAhyyV+NgtVpRR41EIpJDl5qo/7KML78JcMPdTvr6FdzeOINsYC4HpiQscimiQ+4khJqCkVm8+9pyypmStpigQYv+OxKRAhX+3AZUFU0cNFtHfnOE5ctXURWbl0zMxWWcHtrw4iJCmDkckPJbRmGmeHgJ61SfEFWiVDGV0byhvRqDHxouu/KPnPqz06llNt20sJPNCCkwYKKcWrLE7mfZLYeIEk4xmFFkHAVJs9yKFzcWMjBhwUk/Q/SNaYNODIHALnLJkjljCUMD3jF2SCYOJAlNuRpmkSGyiMsYfXSyls9QoaGJLQiZaC1KtJgXoZVaQoT2uYr5+ktvUsssGtnEDLkwyWDMoYBNrCBflmLCgg8v3bSQRQ4qVExmbnLdMGDCLvPYylp87C4aBRjFSubErATsqFCjQUOIACECLGRZyvuFEJRQhVsO42WEVrmdMmqTQbdPetjJZqaygHZ20EsHmU47dXV1+5T8DAaD/OKE0xFeXVKm5dtQCTV2mYdAMJ2FbGYlKlRMYjrtNDBrbPO6JxSpMEBXslSmQ59WGB7ARjatbB9jHzdQSg3b2UAhFWMsY0k/XXSyk2pm4sVFCD8dNNLGDiQKVSTa9gcGBvb63PdESXEpIYJ008pk5rCd9SgoCd3MCaBBi0BFmBBdtFDJtLSJqyo5g9V8jA5DCutaJVRMZg4dsokBOrFgIxNHMpkAUCQqGJCdtLIdozSPJSAU6llNoSzHQQGShEZzD20UU5nsOHEygArVPhkj/pAwZcoUlLiaTpqYnBPmxtu9vPVuhHhEjUob5+ijtFxzRQYmkwo9RlwMpnS97IJBmIiG1ZgpwoKKIjE5yRI0CQumkQVE3RFW9X1GSayWQszsZAsCQS2zsY0laTplU1pWEYwZgsQ0dHTHmFKTvui9oyGOgkLYF0n7+nfBkZuY+/dcr7VCl3SdH5CdaTsGAIbowYZ9rDyRHmqhRi8NVInpyf/ZsOMdKeXok9Yw4pGYPZXkUYpE0ksbo3jSut7vgoKCFi3D9JNLEWWiln7ZxZKlS/b5/AG2bduGTiMZCTuBxLyXkCjpoJDy1N+WcZqp5+jjJE8/uHvdKynS8tLjedz10AhP39VFfnA6xXISnV6FBx/p5O0PfZz/ywysFhX3/ctNOAwX/ioDg0FFPC55+yM/Dzzh5q2nCjj+hPCEjP/s4CT+9Xg3Jx5rIqpJryUPEJMxunu79mkcpk2fxv08RLbMp5ltlDCJfMpQCzUB6RvT9M6iTHxL005KYsSIEGQ+B6MVOmIySg9tdNPCsOynjGp0GBhhmG5aESTcjiExV+Z75hJaHeTWLR14lJZksW2XZFhEhtnJZrJyopx+0ng2uxCC22+0ctDRq1G8GQhUWLBhxMIQvRx2xGH7NBY/FMyeO5uns16k3r0GDVpyKUIg6O/OZ+GhA7jdkuL+QxIss7G5LYMshmQfHewkjxK2spZKOQ1/ZitX/dGETqfihGMsnHBMYi/56rs+fnvZdkKjCeNAPXqi+lGmTI+z4t1EweGQY4apjMxHTysb+Irpcj/MY3FDTEZppp6ofoQinYMePBPu490MYYs6OP+XF/Dhlx/8r5M8/3ryEf7+l+v49INBNowsp0hWkImDCCF6aUeLjv04jJ1soo3tzJs3j566QUpHpyTHy0om1pFM1onP0q4jkIjraqam91pIB4fDgcPhYPHixfz2kt/+r85xIsyfPx91nsQ/Mpq8Fruwy9w0EwdDmV0IoaC4lbT7QY9wsnDJfkyfPp077nmdZ556gJsfWI0QRtS6OdTUTKa0rIKrf3YCNluChHH8CceP+x6NRoNWr2Ezq8jJiXL3P3bH2kLAYI8Ofd9kHLFiBAKXapCNI51s3LCRhfsvHPd9/xMu/O1vWP7ZcoZ39CKjMuXadcomPNk7qK1U8fwjhRQXamnvinLnfVv56LMwobDC36+y8stTcjAYVAkfmRwVBx8mOek4C4cfZGL2kiGqPAclGZyFlKGWKur4GoM0oRM6vNKDlAo1e0gSZogs5sgDGKSbDnYSJoQaFT85WsWzj+aiKJIzz3eyZZUFs3M+MzDiwUUbDZjaTaxcuZIlS77fWvlt/Gh49F8ICWiyPHS2C3JlCV1tGubPV+HBmfb9Q7IHE1YcMqFrohYaSoYO5IU7yllykI/a/XpYdnwfK18vpPX9mVz4KyP9XXoi7GZXqIQKDVqycxUUBcJhhYv/PMjD//Fw8nEWbrwqm4fvzKVmSgxZ1ohx6VcM1XxAMBLj2ttc5BXGufYqG788zcz9j49w3h8HuPCKAa65LBNHroJCHJ1KSyAQSHsO6XDpFb+jSb2FWH4b82YaWL4qwDFn9PLRF372m2PAalFx/u/dRGIJ59NN8huG5G4HZUUqiQ2hcYTIjK/QVLSw/L3cFK3LXci2q8nKFKi9uZz8Cz8X/tFNJDI+MC7M0zDngAFqJulSEp974pJzM/nX0x4cdvUeE5zg4CUm7rrOwcq1o/vkYLZ9+3Yy4xO3AGaQzWCfitNPtHLs4RZMpkRQGo+nHn9vf4yTft3Lzfe6OPk4C4qEn/yihxfeGGXBbAOfve3AX7QJR7wEp1Ny7Z+y+OTlYnyjajZ/mk/hyALMwprQeRFFbN1goLlt/KYlGpXc++gI5/xifGK0pEDHm29H+fhLP8sOMvLZpy/v9TiYTCY0UsfLryfYLA1NEX53uZfNqw34PCqI6sg12PFaW3GL/hQjlTJRwygjRIkSIjghuzPRypf+OYvKCL6iOj5+LY/P3yzkjuscvP1sIfWrcvEWbWC95iPW8zmr+QSBIJt8CihLu6iqhIoipRqBmn66CASH93ocfkjo7enFQT4tbCeIDz1G5nEQWnT00c6w7GNI9rJNrqOHtnEt7H10oseAm0FmsJAaMYtiMYnJYi4LWcYIwxMa7rgZSgp575I98OCinMksFIdRwiQ0aJjHQckEgFpoKBaVTGMBWrTMZimzxRKmsxAPTlrlDhKWPxY2b9681+OgKApBTwiryKKIctbzBS6G2MFGjGPGTwIVIwwzTB8CQQAflYxvRREikcCQsIcZj/jOREDiHQI1asqZnDCdmiA4L6UKBYU+OljNJ6yVn7NRfkUXLUxmLpkim2kkdIxcDGE07hvr+e7b7yG+Q4caFUbGJzZ2wYiZMGH0woANOxVMwUIGYYJ0yJ1JMw5IbLh3sIFSahKMWFTfmUQUIiHevpPNaNDSQQMzWEiBKEUjNGiElmJRyVwOHDNQEmSThxY9GWSxgEPJFnnEdOHvnej7+N2P0aJlJosYZSTZejtE74SfcTGIBi1eXAzTN6FQfcLxMxM9BlrYNu51Ly5qmUO5mIxd5I67F3JItAnuZDObWEEFU5PuyTvZTDP16DGygEMZoIdO2TTGiAYNuu9lAPVDQDAYRMQ1xImzo0Hy4b8qyek4CE1fFdHOUt54LJtDjh1k//0FEcJUM4uNfM02uY5tch3dspWYjOGWQ3TTSpgQJaSX39AKHZaYgxABOmlmFz2mmXoUqdApm/7HOSPgNHPbvaNpXwuHFd5434cOPdF4bJ+MzwCqa6tQiOOdwJG5kmnUs5qATHWwd8lBeminhCr8pD82SCStdpli7AkrNpp2CvL6llLFTKwikwyRxWQxlxpm0cfEpiWDdGMbMyDzSjcDsotMsjl46aH7tB7swquv/JuZM9ToMTAoE8aeFUxhBCfb5Xo80kVIBuiXXWzka3RZXh64JT0b6tILbPjsrWyQX7GDDTgZoKBA8OKjeRiNKv5ygwd940KevqWY+UvdLDx4iOkHdLNhc4i3nioiGAZtbOJuJo3QEvALDAYV8xcIvCJ9zNNDKyKmpq6ubq/HYeXKlcSIsZW1VDGdIlGZLLqZhIXp7IcPb4r5EUAv7WSTxyQxPbmR1wgtZaKGSqZiIYMm6hmgGz3GhA48araK1UTl7thXgwZnwE9uqBYdBupZTZ1cQZ1cwQ42YieXww9JH/P7AwrnXeLB4itlKvOZySKyyKGbZkDw0fuf7PU4/JAwa9YsBsO9FFHBFDGXbJGHXeQyVe6HascCnP3atGt4jihAh44CSpjFYhqpQ9gHOO2E1Fiipy/GjXe5mTG3BGOmhiWHBbnx9jiHHAZOd5w5h3ay35EdbN2WSG7HiTGJaTSp17NR+wnNWZ/jrPyCQ09ykl0YxRn2YMVGC9vGzXVRmehQK6MGhnSsWLFvRKF00Gq13HLHzXy55jN+felZeDTD9NCKm2EqmEKNmIVKqKhlDjk5uXjdo+R6y9N+V6lSQ6Oqbtxxx2WModwOLrvqD8n/SSnZsGEDzz3zHB9++CGh0MQyfLsQiUSor6+nvr6eSGTfC2HfhhCCmXNnsJ31tMtGAtJHUPrpkDvZznqmsYAuSyM3/+ta/nzNlfTamtNeE3deLxf9/kIACgoKuPKqf/CHy+8kFFZYPLuHo5d+gE39CL+98Ce8/NJT445jZGSExx+7n4svPAkZHaaICgyZIbLtu7ulfnHOCI6uA8iJl6ISKoQQZMs8SvunccXv/vy9umCMRiMvvP48h128CL1dTTuNQEKCLZi3kym1at56OpH4BCgv0fLPO7Noqsvn1+foKCtV4fYonH5RH5ddO8Q3a4PodIIrbxjm3kfdqJ2F41rX80QJczkwISMg1cxmMRlkYdijOCmlxENi3s+nhGIqMed5ufW6ROL4htu97Pi8lALXfmSILHTCQI5IyFqFgmGe/c/z+zwWE+FH5ud/GRQlwdwwW+K4BxIPQubATLZsX0OoeCOa7oXJNk8Av/TSb9tCsWd2yveohApHrBT6SxNBFt1UiISob44sJEyQTeqvKNWWkR9KtAZtFavI9yvMXDBCVAT5/W9N/O7XmcnvPP5oC8cdYea03/Rx/ZXZTKvVc+wZPfzhN9ksO3D3wnHSsVbe/8zPXQ+5OP1EG7fc7UcZTGw09yXAnTNnDo5KFbf9PYON9WGee3WU954vorJMy6atYW67PYq9fzFlIhNEYrJqYRtDspcMshigG4M1wlcf5HLdncPE2gRfrgwyf5Y+KVacMmaKlkqmQz9sfKOTUwaaePP51KTj1h0R5s9VM3+Wftznd6G6UsvGLWFsZh2RiExp1T9wkYlR3zA1NelNI9JBo9EQVgUmNASPEMIYy+LKvw1zx02Je+OwA0y887Gfn4+5c/r8Cr+6pJ+HbsulZtLuSevq30t+e9UgWm3iup39SyOP3t6K3hTj4y+C/Pt5L5s3qpnmWzxOPypnYD+OPWkFf75Cz+nHW9HpBGs2hrjhThcXnW0j1zF+evnqmyiW0TKeeqmBx+7J5Z3P9n6T++WnXxImzHC3kVPP76F+RwyzRcPJJylsbRDYshQu/U0Ehz3Oh58M8/qbW7H37odFJJKwWTjoKvkAk0tL3B9Hk2b6y6WIdeJzCmX5uCrnsLWRu2+xUVuVOumXFutY9VEBF/xpgMG+ODu2CfpjHZiwTLixhEQVWiLx48EY/98v+P8vonFbI7kUsZ0N5FJIBnYkClHCRIjgp5EYEWJEyaUYNbuDCif9DNJDgFHmsHTcYq0TenJlCa1sTxrA7EJURmingWksSP4vRAA7OeSLRMW/h1bKmZw2CZghskDCSj5EJw3o0JNP6djx+BMJWffem3wIIXB73HTIRry4mcxczGTgxcV21iedbqNEUFCIEsWAaUL3UZ3Qo5eGRCAo9xtjjE7MSvDgxISZGFGiRFICmj0RkSFa2EYm2UmH73668DHCJKYmtUm1QodeGvALLwcccMBejwPApx98RklsGiM48eGZ0M3UhwfHmA5XFjmECaLHiIVM1Kip42uM0oxCnDChhCkBQRTiqFATITzheMRlfMxYK5iQyyCYVnfVIEzkyAI8OHFQwBTmJhlBcRlHlRdn3rx5+3T+u9DX10cZtWxnXVKeoWusdTMkg+NMpyIyzCC9KMQopCKRJP8fzBA8uFChYrvcwCSmoRcGpJRECH2nppZAhXbsnm+mHseYGVgh5eMYaQZpoIOdKCjUMIsGNmI2T5zU/iHj3nvvJUY0ocUbqiFEjPYxQ0cLNnxyhNZGLdfdMkot+9NOA45dRTjUDNPPGj4ZczO2ESZIAxsollU4xHgWvAkrfrzMZH8G6E7IJVDBGj5Fiw4z1qQMx7chpSSs9rH6Syt3PODlsoutyY4a90ick88dZKBPkEFWckO0L7j71nuARIGrQJaNm+v0GIgQoY4V6KUBLTqC+DFioZoZBPARxJ80yPk2OtlJYRpzBhcDOJTitOdsE3YyZTZNcgvVYmbKa0Hpp5d2MsmhlzaC+BIu8ehwDQ9y7mnn8eRLTzBz5sxx3zsRRkZcXHCugWua/fQOdzAkezHp1VgK+pg7W0tHm5OWzjhxGcORITCZSRv7QsIMdVKxkU3damaKRXRnr+Sphy2UlegoK9FRWablV+dso2Bwf/S9kxIGdwu+5qarE/NvYZ6GqNaX9rshsaZax+rh995qY9n2jQw2TyVHFo11zMTooQ0fHsqo4bFHHuOhfz20V+MQiURwUICLgbTXUghBhaylg51ksHu+HaQ7YYAktxHEjw49BZRhFZnkU0ov7ZRSjQoVeSJBLimWk+iRbazlc7RSh0CgQUsxleSIQjrkTnIoTMofCCEISj+ukda0x37+791Ets6kUuYlY2w7ucyXh7CB5TjdP3YFpcPOnTtx6POwB8cTGTJEFjaZgwdn2vjATh4eXOSIQmrlbHrbm5m5aICK6jiKlASDiXbnV5/II9cR5LCTAkTiiVb6+27KpahAg8sd595HPDzR68UczqBCTMZpauZXvxAcfZSFQFAye5qeogINgYDCQT/rxdk7hDcUYX1ggGJZjR4DXlwM0pvoOhNGDJ4Mvv5ixT7HRRPBbDZTt2YzVbGZydhjTwghsIbsOIeGyBHpzb7yRAmD5i46LPWYnXbUER1Rc5BQlpeb77gxqV/f2NjI7y+4FDmsQT1iQBri3Gq/nbMvPIuzf30WDQ0NvPz8q/hGfey/dCHHHHs0D93/MG+98g6GoAWkJGTyccwJx/CnP1/2v2K/blxVxzwOwsUAnTQBieu+qxNPo6h5+ME/o9Op0BVImjQbsI3moY5oiGWEidkDPPjI/RQU7NZy7erq4q7bLuaNx7Vk2rQwllw//wzJxVc/zEeZWRx55E8B+PTTD/jP49dzydmSC07UMuQ0c9+DzXyxOk40KtFqBSvWhIgP5aY1CNUIDRZXNq+98hpn/urMfT5/o9HIZVdexq9/82uWzD6Qhkgdo4ywbK6e3DxJVmb6deCiszO59Johhp1x/nlLLpOrd++bfH6FE87pJeJPTwwQQpAni+miOWEwJW2M4MSEleExxnU2eRgw42SAYfrIUcUoLtQSi0lefS1CYWBSWq3qKjmDbZvHF+K/L35Mfv6XQUqJXuiIhINIESUqI1hEFrJpIX5HHV1Zq4iHdKijJgKKn4VL4OwZRj5++LvEfdV8W9RCL4xUiWnkLthB07Z+Bl1h9Jiwtx2EBi2DFZ9xybnjHcg0GsF1V2Tz0JMezjsjg6oKXUricxeOPszMG+/52NoQJhiOY0WLShslGt03YXuDKcJRh1rp7otx3pkZVJaNTTa/9VDQf2DKZK4VOiYzhy1yFV71INm5Ee65zcxr7/pobI7x0yPNbN4W5v7HR6gq13LLXx3JxGRPX4zAiIFdDVxZkVLatgyweVuYWdMSv+F0xXF5Ytx3q4PnX5+YMdDQHGHUqYPGyZx1UQsvPJGqvZnj0BCJRPaa8eRwOHCqeiiPT0vLIuyhjSIqiLtKWL+xgV8cD78+PYOTft1HVYWW6ZP1PPOKl/POtKUkPgHUasED/8jlmDN6OPEYC0sXa7kvo4tX/51Dfq6Grp4Y558fSfu7BmGkqPcQbrrlE95838eIR6GzO05RgZrj0ujNbtkeprvZgD6awcHLLDz0pIdJVePbTyfCwOAgJiyEtMP4vBa0cS1xwuj1Kpbub+DS83e33x2wv5FLL4px2LFr0Hck6PkatYoH78qlsyvOA39tJyecWLCllLjUvUSyO1BEDFMkRKfma7KHZpEh7Elh8GBmO0cfll5Pz5GtRq8X/P1qM5deCO74CN7RGAH8ZEzArko4PyuoUBPwfLdr9w8VmdmZDNM/lmhJJPg2sZJpLEgmtSGhHVjPalbxMRkyiwghMrAzk/1ZxxcTti9XMoVVfIxPesinFD0GPDgZpp9qZqbIJ/TTlaIB5mc07UZrFxzkY8RMN62UUcsIQ2OO60rCdbY2vR5dOvT39xNTooQIMJ2FyaAwm3yyyadJ1jPCECVU000zRixE+e7CgkBFNTNoYCNqNKjR0Ew91aRuvmMySiObUI9JQvTSRjb55HzL6E5KyXbWU8vslAKdlUx80sN21jNLLkkeuw49EYMGqzX9tUmHWCwGUZF0qPTgZo5cOi5ITmj/uZJJ7UTi04REwYOTqWIeRbKSAD6aqMeCjRwKUYgn9BQJIlDRT2dad8pOmogTYwZLGKCbPNK7yQJjyfv1lFGDQnys1TJKV9YO/n7DNahU368BJzMzk37c2MmjUJTTLLeiRkMlU9nlmlY8AAEAAElEQVTIcspkDfmUAoIheummBQ1aQkRQIYgRwSc9KddqF6SUBPGxiCNQCRUNciP1rEIjdUgUgvgZpDeZ4P42BuhCQcE2JpfwXZsYNVryKWOQLpwMoEWP2+0mP/+7JSl+iHjpqZdRoyFMEBVqXAwyhwP2mA/yKJKT2BhZTjuNTGJ6Slt6XMbIJp8qZiQlj2IyShNbCMvgOKOsEAE0aBmgi3xRyqDsxkIGEoU8SrBhp4WtTJcLx13jNrZj1uoYiXq59yHJ48+OMKlCg88Pwz16egYl+ngGCnEysyeW3EiHpqYmIqFEwWuIXjaziklyGrY91usG6rCSSQ0zkSj0002IEGYyxto+9TjIp5FNlMtackiYkURlhA4aCeBnEtPH/baLwQkdawHyKaWTZjbLleRRjAYtbobw4aGW2WxhFZOYjoOCJDuxQk5hq3ctl/32cj79eu+ZfnPmHszmbeu54QY9510ygiFTYMmViJiB7ZtV2DIlD9xhpaRYxdm/G0BOZEU+Br8PDBgZlSMYMgNMrd3NEl0418BLzwmuvGYlPR0ahp0Ky4pjydez7WqKKyP4+tMnw4dNTfz9N4kCkdmk4rijtTz6rya6Q22oxqRhcilhKvNxM0g4tPd7hWOOOYbnH3x5wkIYJLSawzKVhRYlQhP1lFKNBRshAnTTikqqqGEWWnRkk0sL25PXfBexYh4H00w9LgaZxvxkjGHDziC9SW8ESMjNbK1XCAYVjMbd8717JM6WjWqK4uOlElRCRY2chc89sZPyDxkfvvcRZrc9rQkwQB7FDNKT9p6QKIixD2bioEO7CasNLjrHxsK5BvoG4jz2rIe7H3Hzz1ty+flPjHi9Crdfu/t5sGepueFqOxWlWv5yfRvx0Sr6Nc28/4GGT1/KgaiemK2f8powTz+axSN3OvjXMx7+cXUBr7wzyo131hFxZlDIJBTiFI8ZC8aJYTT933oA+P1+Msia8PWoL07YGiYo/RgwpczFo3KEAbqIRiOcdeGvyMvLpbmphZop1SxbtgytNrEnHxoa4oIzL6SwtyZRCBZAGGSv5Km7nuOVF18lPBDD7MxGi5b6d57m+qtvICvuoDS02zBUuiVf/PsbhgYGuf2e2773OUtljARGQbIIvicyjYLnH4RcR6K1+6p/RIjKQmprZzF1+hSWLFkybk166sl7ueVqyLSl7tdUKsE91+n46bn3c+SRP6Wjo4MXn7me95/VJ3MMuQ4Nj96v57lXNfzhb4M8eGsea9ZFULvLJ7yHzaFM1q5c/72SnwDd3d1cc+XfIQ4xoqjMfhYttKB8h6RyXo6Gju4of7nUnpL4BLCYVbz0aAH7H9YGfeMJXAnSyQARQozKEfIoZhPfYJBGemlnDkuTHgEAZbKGTQPL2bEzjE4n0IZtE8YBZmFFyP87x/cfk5//ZVCr1cRUYaIDDqz2AToGt1GlzMFKFtbhQwnLEGECuBnimF8EefhuO3X1Id58tpNsX3qtoWH60i4AWbFCXMMNHHdSjNdeEdS4l6ASKvxylHmztRPehNMn6+nsifLeJ35O+dnEbS6nHW/lqhuHCbstuB31VOYruFyufXIvU+JRVCrBmo1hbr46kUTcvC1MZNietooFibYf7cx1fPiagytuGKKsWMeGT3Zv0i67MIs3P/Bx/uUDPPVAPpGI5NxLBzAPzE+ZhEzOKh7/z2YeuENPU2uEcy4d4MFbc5k5VcdVNzlxj8TTVk+uvcWDvS9B2966vpvO7mjSFElKidPNPrW919evxZQZZod7FZNj+ycD5oRJSS8BRpOOph9+uJ3rr1KwZah59qF8rrh+mHBE0tEV5au30ifutFrBzKl6tjVG6OpJKCCdeKabHH022qiVEd/ghMemERpMeh1vPZ24v4adcRYe2cNPTu3jnpscTKnREQ4rPP+an9vuCFEwdAAd6m3UNwaJx+GY4/dezL2oxEHzliaUkInhFTNRKwonXbGT5av8vP/8eFOFXIeGv11t4pbL2sgN1hK29rPfnCyW7gf/fKQVX1NOIpmT9w0/O16QmSEIBECjN/PJl6NkTd1Ib7cgGFIYHoJivQGVauLJ156pprZSi8rsJe5KiOmPZg9SUVxCqBHkHrkoKSWdNGHVZ1A9uYq2rvSsgB86vF4vg3SjRYcWHZ00U8uslMQnJFrbpsr5ySSTBVtSa/c7GWpCoJFaQgRx0o8HFxVMYS4Hjpv/wt8yylGhIiajaQXuASKEsZHNFObSTD3TxULa5A48uJEoSTH0vUF/fz9CqpOu8nEZY4Bu3AyjQmAnHw9O+ulkBotQo2YNnxKR4bTzZFAmWC4WYWMWiwnLEBFCdNPKOvkFpVSjx4gHJ720U8MsskVifYnLOOv5gjJZk8Km9eDEjC1tMs0ibFikLYWJ4cNDVe2+Od6r1WoiMsRONjOD/emni0bqqJTTkue5S1s0EwdbWI2UiWRdFjk46SebPAZkN3mimBa5lXJqyRTZDMt+OthJMRVkYB9zPt9ESAYooQqN0BKRYdppYIhe8ikhShQ1amJEkVLiZogAPrToksmNGFF0GGhma0KDToySV5zH7XfdwqLF++Z0vyesNisNNFHFdEIywBA9mLHhZogaZuPFxTq+QEFBjRoDJkqpZpg+rGQxjRya2MJMuXhccWuXJlqYIK1yOx5cKY7eG+RXtLMDh8xP69xpxMxUMR+/9DJEH6NyhJKTMol0QWDt7vfuMiHbZRTWRwe5ugLi8fj3Hpf/lxEOJu43NRq6aWUm+4+bpzRCw1Q5n22sT0l8RmQYJ33MInVTpxFaJsu5bGIFebI4eY0TsWaQGSxkC6vIp5QiKtjGumQhJENkkSOL2MQKiuUkrGQmE0g+4WJh6EjixAniQ46Av1OHFi0lQotTriCiChJVolx63qX7NA7d3d1opY4wQbLIYYQhmtiMlICIIzURMmwKeb5JGMOJQmwlUyiSFWxlTZL90y4bqWQKfrxsYgURGUaPkUyy0WOYIAb+bokQicRBPnmUMEwfTdQzlXkUUM4O1pOJgyB+trASm3SMGTapmCrnUdf5FS6Xa6+lMM4440yWHXIT+TkasqxaXN4QBk8lxfFaNEJDVEa49o8NLDjCyYVn2XjmVS8bt4SYO3N8/NnbH8M7ZCSXIlwMYkuzO/T5FfKLY+gtYeiKsrM1dd741302DjpqJXnOedjGHIYVGaeLZoaUdv5+q8LNd44yOBwl6NWTl2VEkx1DxjXoh8uxxxIs0EF6uOjUq/dqDCDRAh0UXgxyYrOUuIyhsHte6ZedGDAxY49nSIuOKcylUzbRTSsxYiQEX3bfBwH8xIgCksliDl7pYgtrqJRTyCYfG9m0sI2ATMj0tNOAByfaIS0nntPPm08XJBMi2xoj/x977x3eZnWH/X+O9rYtW94zdhI7eyckhL1HGS27UGYp0ELLppSyChRooWW2paWsQtkbyg4he2/HduK9Lcka1pae8/tDjhLFMo0pXNeP931vLv6IxmPp6HnO8z33ub/3jcb/dZZWOTS2rzvgcfi/CUpC+VoqP/mbZb5OXfQxZdh6x4+XyTNjfPJacUqZnp+n4bH78vnLsx7O/VkPW+qjrPlP5o2+n5xj4cFH/Ozwr8MYzKfEu9fjkP4a3ANujj19Pcs/ctDdG0ejAa9HUFFopsEfpim6FS3aVFBhyOHhlNN/8I3GZDTMmD2DDVt2jhrG5pS9qIe0tLKTEAGKZAUFlLGDdWjRUUQ5ReEK/nH3cwQMXk449XjOPOeMFPEJ8JfH/kpWb9GIDhghBCFvBL3PQgnjUmtsc9hGjiwcvreMS9XWQggcwTLWLdlIV1fXmOrkfWHOMhFvz1yfSynBGCQ3JzlfFOZr+OfDak67eB0n/eDXFBenrycjkQgajYZdTRuYMyPz2t1oVFGcH6K/v58XnnuU317LiIBmgPN+ZOWPfxmkbyBOVpZAUUdG7eqMESUrO3Ouxn9DV1cX551+AY6uSmaLw0DAOuU9crJUfLV6dCuC1o4YwaDkhCMzd9/kZKupqlEId4fSxCEu2UsrDVjJxk4B3bQSxE8RFTSwidkclkZ8wnDtoczlp1ev4V9/z0ER8f3/XApSSgzGA+dN/hu+FfLzyy+//MbvPfTQQ7+Nj/B/FLTGCO6hMGaLxKdrp9E4gFlrRBOxYfJU4Nf2E8lp4eILkgXSjCl6XLKbnAwqjmSIQG+aYinpu+AiJPy0N4eonqDF5KlKLYAEAq8/wV1/dLFibRidTpBISM74gZULzrAiBCgKxBOgz3Bx74FBL1i3PoHZHOGuu6w89oxq7CoXlZn6xiiKItnz1pb2GGIoc5I5gIUsNjbEmHNUBznZah67byQpfOrxFv7zeYDf3Odk5bowbbvVVIv09gktOl5/N8iyNSG8gShvPFOYUoGefaqF487u5rnHClJt0EMBhdvv87JrdT4Fw4sO7UAlb763m2t+lvxdvlgWJL8gc6vsaEjEJSaT5NAjg7z2+keUZ+cS8KnxRAJkkfTP23M8a890jjltIy88ZWdchZbnHiukuS3Kjy7pyTgR70GWTUUgqPDnpzzoE1bGDR2CNpD8Xn1yVVI5lUGaPyS9TJ2697h5uWouu8DC7x/2cdYPFYTRRSKhQjdYSmmokjhxBqWL4qiGQDjK5MmTRxxzNJSUVhBXLaHaezgGYaKfbnqdMebNHG2RAqefaOauO3voDRk4+hiR8mn98I1czrtkLS0dEebNNPD+m1p0A+PQKHpitj4S9jiKEuLjd0o45+JB8rsW4hxay4AzjiNDO7+Ukl0tMXKy1CSUBJZIAUP4qJswHpkVIb5ZnWrLS8g4u9iWVFBFQtiLstGYxkYC/d+CZV8uR4sOB0XDYTQKWWS+9q0iG7XU0E93KvQoTJAEiVHN2hMygQpVssggF1DRT2fKPH8PYjJKiCAenOQOhyQVUEoPbRmtDRSZVBhWD5OVMRlDkQpl1NBN62i1zqgoLCxEjQqt0OGSfTSyCQ061GgwDJOUUcLoh9OL4zKGBi3bWcv0/cithEywnbVMZEbqMb0woMdArZzJGj5LBjWhQqKwgGNSKjFIBoHUydls4CsmyulkkYsQgj66KPwaBWQexbjpJ5s83HKACGGuvv7nYxoHIQRqjYYJTEcnDJQzHrfsYycbCMsQAoEJKxKJFj2TmYNGaBmS3uEEc4UQQVxspUPuxoSZbJFLUPrpZHfazrQJC/PlUexgPav5DLVMkk5FlJNFLlZyaGQjtcyijSaa2UEO+cPtxGE2s4JCWYabfnIpSKlLE0qChp6NtDS3/k/kZ093bzLASAia5BamDfuXBfFTznjyRGFqU2xfRGSYEEMUinKkhA18SamsxkYOEcK00oAOHVGieHBiwIQOHQ1sYoKcjlboUCGooJa1fE6ZrCGXQhLE6aaVKGEmMZeYjLKD9VQwnmZ2UBpbSMpidhh9dGAnn1Kq2cZqNGjwC8+Ixcf/wzCEJIECJAM4RrO1sIgs1DK91uqjg2KqMt4rhRAUynL66KSEKvzSQyObmchM1EKDSqpxyb5hxXOCBHGcdJNPMYWiDLvMp4c2XPSmfG0jWhciJtCgSYWz7YEiFWIiwsGHSFauj1FUNDaVb2FhITZzNr4hD2asVFUrPPg7PYNeheICI4vmGZASzr54N+1LdGTHkueTXhhwyGIG6EYvDfTTRYwI48U0CmQ5zWxnkkj6Rm+WKzK2xBtIqlj2nT/3RT9dVDIRndCTKwtppYEdrEePgTpmp2r0SibSKXen1PYaoUWrGOjo6Dhg8lOtVnPV1fdw869uxSDNlMkq4sTZwgoKZBklooqioWms/XgzJxzrx56t5qfX9fP+i8UUOPaeO/4hhTMucGPpm4Xb1Iqw95PQJDjqjE6OWmziqouzefIZD60dce65JZeyEi2xmOTUC7tZszHEvJnJ2tA1mEAjdfTQQaNMBmRJbYhTT9Vy760F/OOFAI88HsGqyWHW4iD336Fn0kQbHm+CJ/7RwnPPNJMzMJ2Q2c8JJ5xwwOfD0NAQNnsMj8s56r2+h3YihFgnl6BGQ1j4mSUPy3g9lFLNBpZiwkI/XSnlmJSSLprJpwQPTrKlg3660KKlixZaqE+Fzm3gK3ToqKQ26b0dF7hWdjLj4B0ceaSKqjId734YxhPQjRqRpQx3ivw/jMRRxx3Jq0++iT2SefR6aMOaQe3YKXejw5AixTx5W/nnA44U8bkvLr8gi+de9WGziFEzHlQqQXmJls52H1NiR484nyzSzkBbOa+/5yQWkyw8yoWpt5aceAlzEDjpppl6hvCR0EYZN718TAGQB4JLLr+IV589iVnKISM2Ov3SgwYNU+UCEMm5eTfb6KWdEsaRL0rwyaSSPi9eROVQKZteaOScj87noKPmce+D9yCEYPmSFeQrNSNUjMnaOZBxvtQKHSVyHJtYhkGaKKMmpZg2Ddh59d+v8cvrxrYxtgeXXnkJj9z4F4qHRrbyD+o6OPF4bdpvLoTgmkslr7z8d375q98ipeTfL77MM397lqg/hhQSX2iA1estzJ+dmYQz6AWxWIzdu7Yyb+boRN1h8y0cdOQARxymxW1qxjGUuZMgkOvinAsOfBNoX9zx6ztxdFWkBT5FQ1refCeCSpegszuW8vzcF3f+wYVWQ8brYQ/KStQsNW8lJ1CDQBAnGRI3g4NT4ixI1prbWJ2sIUcRq1lEFmu2SVyDcVRWP0p/YgRJCuAVThYcPPbwp9HwrZCfTzxxYL4smfD/yM+RCEcE2XlehAoWLdRxxw1ZVFdq2dEY4jf3rqS7XkNtjZrHnx7kmUeK2Fof5YwfalizZg39XUVYfBUIVPTTRRfNaW1RfuHCU7yR447RcNBBGrbVm3n5zQD92l0oUShlHD4G6Wkc4vJLHNx2rT25cxNSeOoFL5de28d5P7Qyb6aBRfOMvPdxgNnTM1/kL78WweAtI5bbycEH6bjzocSYWhy9Xi+7Gpz8/GYVPznbwpsfDHH5BdkUFWjA5GefsOI0hAhw6EIDq9eHuO26kSqkPbjkvCwe/usglUVGfOtGEhhu+snxTqTD20l+gZHaGi0r1oa4+S4XPT1A0MZpp4cxZntQ6xI4B2NIZwHRaIQe1VJyzHqUiI5Bj4KUko++CHDFjU7uvf+BAx4DgBx7IWo12O2CiZPjvPgXNS1tUa78ZZSinuq0m5k5kc3uTsFNdw3gG1IY9Cjk2tVUlWvZsiPCtEmZJ6C1G8M43Qk8bqj0pvsjVjCRejYwVc5PKypjMoqrYB3P/iZ9Z+rkY8189lWQzsYQ2R0zsYmcZGu5qpdmuZ3JynzcPRsIaSNjCjuZMKEWs5KdShNVUPjHc0F+deXo55QQEBJDTFjYxON/yENRJLGYJD9Pw9NPZPODc/vZubSEkkDt8BsAv4Oor4ZW/1KeeMZDd6egRBgx9o/n9nt38sRDIxcm734cYO4MPa+/G8TpjeEoctLfoyHLbsPfF2QLa9BILQy3m5YwDjUaemhjaCCIveT/pRtnQm9fL6VU08luprOQraz+2o0DLdpUu3dMRqlnA8VU0MrOjC2M7TRRTBVtNFBExXBSdScbWEquLMA0HIDlpHc42KaJHJmPSqhwUMJmlmOTOSmVCySLx51sTKVYA8OJ1xKN0KKXRuIihs/nw2Y7sF3doqIiUIMn5qKJLUxkJjk4EELglx4a2IQZGwGSKbqd7MZBCQmirGMJhbIMExYC+HHSgwo1/XRhlrbU/BGXcRrZRDGVeHARwE8hZWnE5x7YRA7j5CQa2ASARmqRSAr4ul16CUg6ZTNtNCBQsWH9Bg47/LADGoMUFJG2yWcXBdgpSCWvd9PKJOaQI/aqHExY0WHEjp5yagBBG414cLJefgmIYQXWfu1MQsVkOYc1fMZUFqTaOftkJz20Usec4bCDBLM5JG3eLJFV7GAdcWJEiaTCmdRCTV1sNvf+9veccdaP0tQTY0E8EidBfLiVU2AWVnJlIYP0EyaIhcz3vjBBDJiol+uJEsZKDgH8+BhEg3Y4BMbKFOalK3ulm62sYppciIVsTJiZxSHsYitdtA57parQoWc9S9BjRKJQTBU6DLjdgxizTERl0qe6ixbixKhjNiqhIkfmJzcGEsr/nHT7fyryivLwtPuIEhlWpX0d9leuh7++LRgLO9lIv+zEiIVJzEklpYcJ0k8nk5ib8n1dz5dEZHJTVCf0qQ12RSbYyDJCUYUW6imgbEQbdC/tlI2L8fI/8pl6SCef/OdTfvSjHx3wONTV1WErNOPd5Sae08vfHsln/qyRdegzT9qZt3gndOvpYFdSoY1CmORGyWwOZRuricik1696nyXRJOawg/UYpDFl8dFNKx6cCARFsmJE0r1b9qOgYBJWpJQ0sok6ZtHIFmaJQ0Z8vlJRzVa5KjWOatRj6oyKxWI8/eRzTFYWJEna4Z+8Uk6kiS10yRZKRBW5/lqe+NsyLHYVv/ypjcXH9zFnupE5szTU70ywfEUCa890fI7tXHcDXHR2EVqtQFEk730S4MTzuqgq1/Lso3tJaq1W8NyjhZx2UTfXXp7Dycea+e3v/BjidkxVAxxUq8YTCKHTwUXnWvjgkzB//bOWythkKo/bzL+f3huUlp2l5tfXZjFjaoCfXrucN9/46IDHAJJrBZNZxW+vNXHbrcuZIRel1aqDcoAOdqeISTv5DMh4xg19GA6AlVrsFNJNMzM4mISM08AmcilEjZpGtqBGTTVTqGZK6rsMSR8NbMRBEUYs5Iu998TsWClZHSV89Ew9XjxMYCEBNiDJ7C09oG5j6qypYxqL/1swZcoU4pYI3vDIDYqA9OPHwxA+hqQHO/nESXbLqFGhG1YZJmQcrB5qx2dWdQohWDDLyNpN4VH9vwE6e6M4KB/1+exgFY880Y7Tq1DSuXhvWzjJcMBs6WAdX3DMMUfzx0f+8A1HZHTYbDYsFjNbfCupkrXYsKOQoJtWBuhmCntJJZVQUSlr2chX5IsSIjLMLrYyjYPSuzycxWx6p54/Oh7i+puuA0nG7+/DPWrALCRtgfroYNJwLRWVYQpFOVqpY9B14L74++Okk0/kqy++YsNHW8n1lmIQRuIyRr9+FwXTO/ndb0aqYKfV6fj7K0l/0N/ecjur39pIvr86RehFZA3nn7+GPz+icPxR6SrzRELS2Kwa9ghNCsZGIxD9IQW3W807r+tQZIIW6qmU6aIot66XsunFTJo0cgP7vyEajdK0fTcVIn3NY8DEhi1ebrnWxoVX93HvrXkpktbnT3DnH9xYzSosFhU9ffEk17IfpJQsWxHFyyAhWlL2O0nbKIWoDKNFl1zrCANVspZWGr/282pUgh9d4MZiVLNbv46ayLy0sYjKCJ6iHq64+qExj8Wof/PbOMgVV1wx4rFVq1axceNGpkyZQl1dHVlZWXi9Xurr69m2bRuzZs1i/vxvj8XNhI8++oh33nkHj8dDaWkpF154IXV1dRlf+/jjj2dUsJaWlvLQQ8kBX7JkSUai94UXXkCnG5kK+U0hY1rU2hjnnGbj97ftLVYXzjXy2RsGLv3FIF9+pCe/yM/Pb+7npGNMVJRpeeTeHD741MvFl6/AGM5PJm0ZJEMJJ+qYBie9GCbuZMVbjpRnxRknw62/tHPaeU52r4yzJvE5ebmCt54uSqkcISnpvvqyHO5/1M2Ndzl574USPl8W5JV3fBgMgm07o6hUcPyRZk4/wUJrR4xPPk4ufLa5+pmysBuzVY4p2fbee+6kXFbTvsnPnzy9BCMKJx9jYd5MPTJngIQn8w6vN2cnM0okppV55OaO3j6Xk6Via30U0VVCUSz95peQ8eEkyMJkMI7HypmXdVFVoeHZxwuoLNPQsCvGnb/3U7/CQZ53BsgBdqu2UFiW4PxzDSxaIGnrGOKRv/t57rVBQkEVscFs/vHE0xx++OEHPA6trY1cdXE273wcIBSGqnIN4yq0vPOKlouvXM5grxV1MAvFOER3cIA3n8lh0Twj51/uxOuJ8O7zxZz1025uvMvJ+/9KtnYoiiSRSBawH34WoHF3jOOOMPPZ+zr0+7Ut2ERO0puD5ZilDauwkTAPksju58TjtHyyNIjNqkoFHHl9CtWVWp58wMzvH9rE5i0JhIDqcRD5ohhzxEbQVUWkYDNP/+Mxbv3NPQc0DpFIBKuSS1zG2MlGIoQpT9Ty4Se7+d2vM7/ng08D5NgTTJkC1TO7Cfk1GDRazNkxps8QuPu1TByaOGK3UicM5Hon8fy/NxENJAtkuyxi5Yf9XBAa4O5fZ1NRpsXrS/DMv318uTLEtT/L5oxL+jj/XAu/ujybY09zIfSgC5uYKRYTl0kPqz07zv2yC0kCGRZoNN+9A8n3cT4sKCxgoNuPg2KMwoyQAkUqGT1opZREiACCnXIDIYLUMAUr2azlC8JyLZXUYsJCkCFa2YkfD9NZyCD9DNBFAWUUiFIcshg3ffjwECHZImLCgg5D0rNNTsYqspks57GdtcRljFwKUYjjY5ASxqUCEhSpECeKCtVwwrjEqDXhdrsPmPwEmDxzEpvXJE3c9y1CrSKbWfIQ1vMlCgqb5EoCeMkml1wK0GOih1aMWCminJksJkSAbazGTR8maR0OkYpRRjUeXMPBRuGvTVPPwo4aTSplfCIz6aNjVIKlk2YGGcBKDnM4nDgx3vj3m1x7/bUHPAZAKtQqEwqpwElvGvEJ0MwOcsmnUCQDAJvYQjnjmcI8JEn7kBbq0Un9iO4JIQTZMo/trGW8nEq2yEOPkTJqyBJ2sqSdAspGtH8LIVLtxEH8accVQpATzecvf/kLv/jFL8b0/ffA6/OiRYcPN2aSZEsJVSmD/0nMGfEeRSp004IkqWDTokeHniF8OCiiWFTSI9uZzNwR3ydL2CmWVXTTihkrO9nITBYzRczf5/gJNrECNVqmi4VslMuIEyVflNC1vYFJh02gq6IVd1vSY3ffRasdB310kIgnSCQSqNXfnQ/y93EuBHA7XQg0xImiQTvqXBiSAdBG2JcfNWIigB/9sP+WhwFAYMJCKdUM4aWcCRSJ9FrII51o0VPLrNSCRAhBnZzNVlZTLsenyEEfg7RQTwUT6KQZIxaa2YGQglpmokKNi15iJTtZ/1E+JpMaR56a1ctWj3ksfv/wvVx0zlkUFMC8mZk3dQUQiIVwUk8ts1PBEmEZpJ4NbGApdgrYyLLhMfClSA6t0DGdg/BLDy76iA0H65mxkpelZ3dsFfqgg0LKkSjDin6FiczALftpZjsOirGQhTZD6vQeFAz7lpbIccSNUcrKMtsTZcK777yHbNeOIH+EEIyX09jIVxTJCnRCT1cvzJil5bwfWfnL38PUf1BDwwda9BgoJYsBUxPX3iC47Py99ySVSvCDYy2YjILX39sbZiSl5INPg/zxzyE8TgNXXOfm+jsGiIRV/O4OIxec7UidK15fgkt+1ceSL+PMiB1Pf/4a7r8rs7fbCUebmTJVO2bl97p1q5kyUUdPf5y4KsZq5TOypB0DpmSXG0GKKE9tOrvoJfpfPLEVEuxmK2ZsSaKfEGZs1DGb9XyJGRv5lIwICrMIG7VyFltYyTxGEpdCCCplHYE53Ri9KoqbKmlgExPljLQxCUgfrWIn47QHfj58U3xf58Nb776FG668mRzpGPafFgyo23AnBpnGAnTDgUJe3KhRM5EZJIjTzA7aaaRH1UJxXPu1xGYwpDCtTsfyNWEOnj+SLO/oiuHyRclm9BBcDVp2t8awy5KMwYhaoaNYVnLksUei149+nG8Ki8WC0WKgwjeJTpppYSdRwuSQz3QWpan1APx4cAxvZHfTQgUTRtQDAI5AGe+9/j5X/+oXVI2vZGC3D/OwJVVCJuhkF710kP81m+J7LES0QsckOYeNfIVDFhM2+Zk1d+Y3/s5CCO5/6PesWLGCv/z5b/T2dtDV3cVRR8Z44cl8NJqRv3dLe4w8RzFNTU0s/2A1ZUO1aWtDvTBQPriI62/5nNbOKBu2RjAaBKedYGH9FsFxJ/yExsYGBpyDvPNRgtNOGGkLmEhIvloVZnoi2cGYtEBrZD1fki3ysJgsRG0B5i2ey+/uv+sbffehoSFEbGRdUMo4nK4e7n+on4pKwYOPu+kfSBCNSQZcCv29Kqw2DVOnWPjtA26e+uNI0vrsS1zEOyuZltjHp1VKOtjNOr5IhYtqpJZqJpONgxAbR61VojKC3pSgsHcROgwE2MVqPqVcW4MmqiORHYG8GE8++fi36gP/ray4DzvssLR/r1mzhq1bt3LrrbdmTC7cvHkzDzzwAEceeeS38eczYsWKFTzzzDNceumlTJw4kU8//ZR7772Xhx9+mLy8kYuziy66iPPOOy/170QiwQ033MCCBQvSXmc0Gvnzn/+c9ti3OZl7PB4kYDKouOOGzKmFD96dxeLlXga6NSxvC/LOfwJUj9Nyw1V2Fs41UpQlKIzMpCtvOa/9NZtrfr2VhGUH+VrJn+7JG2HWq9MJXnjKzuIjnIzvmYaLzWnE57742U+y+GJ5kux6/GkPuXYNjlw1j97rIB6HV97xc9CJ7QwOSgr7DiNGhDyKcAa78RAek6Jj6afLqIrORkFhyy4nv7xGx09+0cuxh5v5+RUG7rt3GeWeBSmyTpEKTnMj0xf76O8RGAMlvPfBLo4+NPMC/uMlQc442cwrL/fiimSREytFIHDRx26xhbIKyc8uHcBiETz8RDsL5pj59TV7f5Pa8Tpe+kcu1946yNLnOzDGcqisDfPlO8VYzMmLfPECI+f9yMq1tzt5+8MhygYn0d3cOybVV3Coj6N/aGbGFAOX/KqXz5eFOHKxiUBQ4eijVThdPooKA0wYp+XLlRpKizT8+DInK9dGqJ0E9z86yKnHW1Gr4agzuogFdLgH1MiEiqFoGL0lSoI4U2q1qEfpsMkRDmbJQ2gt/ARbcScer8Ll59k4aI6RvoEEV97Uz9Q6Pb+9zs4T//Rw1UXZ1FTp+Puje8fruNOc2MNVIEAdNxCNCnY1bj6gMYDktRGQPraymkompgiOvt4gT78wxMU/Tr/ReH0Jbv6di2hM4W9/j5CVKCILHXnRIqzBHNb1bEctEqOek/Z4Ce2uLRQXJYh4wuiFgXzvdBrecnLc6s0IU4DsLBXTJ+vYtlXhtB8FKWIqn/9TzafvdmKxS+KxBCpT8nrb13smIZMJ01ZyiZvDSPndetx9X+fDo445ksc2PJnamS6knE52U874Ea/tpYMEccIEqWZyimwKyUAqpbydplTqdynVaNCyjTXkUpD0q5E5mIRlWPmhY5B+ShhHHbNIkKCXdny46WA3HulMqjnRoEE7TApZmMqCtEKxc7hNTghBn+wkQZzsrBwcjsz+S6Ph1DN/QMeavoxFqEqoKJc1+PHSSzszOThVhAKUyRpaqCdEAJVQ4ZNuVKiZyWISxFENt9T3yy48uKhjFh6ceHCNGuYzhBc7+ZRRwxo+o5HNqFDhkU6yRfo5NSideHExh8NoYCMhhsgWeQR9oa9deGSCSp+8fvYU7FEZoYV6/HiRKCOM/RMyjp9BasQUFKkkfS73UTEIBAWUkiMdbGUVs+RIv1eAicygkc3MkAczhBcbOQSkL+mxKaZn/KxqoUYtNRmtEQzSzN8f+icfvvURv3vwLmbNmnXAYwCgUqsIEmQ32xEIBhlAIUGcOAH8NMt6qtirJojLONtYhYNiapiKEMmNhB7acNNHG430yDaMX9OilE8Jq/gENRomM5cdrMMkLViGk8M9ONGiw4OLVfITVKjppJlxTMJeYCc8EGP83CoSNRAfhH3zR6xSz3iqkUiampqora0d03gcKL6vc2EoFCISjKIIP1aZRz6ltLJzhLWBlJJ6NnDMMSoalzSRF0zOlXpMNLKJdpqSdgkISodVuY1sIoCfORyRdqyETNDAJmqZOeKaMAsr02VSjd/BLtRoMGNlIjMwCjPdso08CikUZbhkL5t0X1DgUHHIIWoevLsA83CNFIoouP3uMY/HrFmzyHEUAZ0Zr9fG3VFOOduNb8DEnP18Tg3CxHS5MJVaX8NU+ugkyBDdtFLC3uAnq8jGIrPYzlps2AngpS8wyF13GnngQSfNHj8hghj1kIir2CSXYhQm6hKzMQsb9XI9Bsx4pQsb9hGfVYueIAE6xW7Ov/i8MVlDvfz8K9iDRRkDM/Zs2uxmO37pId4lef9dCPk9PPVoFpf+op7WRi3RsAYVKqx2NxeenZloO3KxiQcf96TUTL+4wcPSd7PJ9c2mSOgplJJmz3Z+eEkvPzknvQ7Lsql54fFCph3SiSqgRm0KU1k2+qbatDoVHR0dTJgwMlBjNKxdvYQf/8jKDb/1kpWlo2bwCDrZxSBOIoSZwrw0griAUtplEz45OEK9C8kQsBhRVMPhYkVUYMSMHy9r+QIdesIERr03moUVjRy5vPZIJ120ECPKIeUH0drYziBO1OiSxIHMR4+BqLWPIelDCUlWfrX8gMfhm+D7Oh8CnHTSSdx2wx3YhnLopxu3tg2JJDtRllL1ZpGbZpXUJhuwljq59YYoUyflcMalvXy5IsRhi0b6xUYiCs3tMZ76Qz4n/ribd58voap8bx3vcie47Lp+Dpqj56uPejLWpTAcklagQr+7fNRwm1wKef+t9znt9FO/+YCMArVazcz5M2l5q4/xw4R8o9xMMZUjiE9I1kR77Ba8uKgk871YCIEhaGXHjh1cc8PVXL7uKozOSUgkW1lFIeXM5lC2MvrmVtJWojB1vEJZTi/txO0BTjjpwK0vRvt8ixYtYv78+Zxy/GmMD09nx9b1owb+PPGs4OIrLuOpx/9Olqsg42+lFmoi3QV0dg3wu5tz8fkV/va8j0+/0nLv/Qu4586LeO4RFb+4xcW8mQZKivbOA1JKrr7VjbGvOtXBKISggomUyRo65G4mHlnJvQ/cg8Uyep7Kf4PNZiOoBEbU1vmiBKfsJuqy43Ll06kZJEwQXzxACZVMwkHEGWbT8ha8U/O49Pohbr5KTU2VDo83waNPh/jycy3TlSlpYyOEoJwa/NJDOTWYhJWA9LGdtckOIjS0UJ8KIN13PNr1m9HFLKn12jg5iUGcDKk8qEsl9/3hXg4+eGSo6f+K70Ru9Oabb3LQQQdlJD4haU69YMECXn/9debMGalO+Dbw3nvvccQRR6QI1gsvvJDNmzfz8ccfc+655454vclkwmTaO/mtWbOGQCAwQqEnhBhTW8pYoSgKcWIUFegwGDIXQfYcNdacBLuaFbLsEqFS096usG5TmOmT9cTVYaIyTFFliD88EeWx3+dx8Hwjx5/TxdS6zIuanGw1+cVxRE8e3UHVqAvSLJuanr4EMw5vIztbzdvPFqV5IF55UTbHHm7iJz/vY8jdy0DISzWTcdOPiI/N71MqyXbRIVzkWo384FgTt/4ylw8/D7BqXZhjTkqweeNX7G5VYzZo0VnDXHy+gWuusPPzGzy0YeLjTxJ0XjPS28LnT/Dsyz6+fKuUX/5U8tSzbbzxdiNd3Qmc7gTX/dLAnTfmIqXkV7d4CEXghiszp+XdcbONhf/ZRSxs4+mH8lLE5x4IIbj/N3ls3BqmP7oDbaIUj8dzwORnJJLA7Ulw8HwjKgG33+/k4b+oGT9Ox9mnWTEZk+rNX9/rQq8TfPaBBoayue13IV56y8uSFUE+fqWE1esjdDYaKXLNp2y4nU2RCdp8O1EXt/Hcq36i5gjOQCO5gfEjfv84Maw2iUGvYvl7JWlhT6edYOGBx9xcdUs/W3ZEOGhu+g7pE//w092QTdFwQRK19CNEApN19Da8/eEZ7GSQPgqoTFN2OTzTePi+tXzwkYurrzSRa1fx8ecRnvpnELVOTV+HhkKlijyKkEj66KSVBkplNYNyYNRiJAnBIw9a+cmP1zM+uDB5/Ys8snuPJCHj7DQtpa05SEFwElWJfXx6+isZdPYwmOckrzgfYRTIUPKphEywVbWcbI2JYvVE8otNJBKhAx6Hb4Lv63yYm5tLjGiqECtlHJtYTlzGKR8Oodmj0u6kmRKqcNLLTjaikRokEMSPQIWNHEqoQi+MqZ3KAbrQY8RNP1r0bGbFcPKsQCHBXA5PkdYatFQwAbvMp4FN6DEigGIqMWElxBCdNLOaTymSleRRQD9dxIkxkZm45QDtNBIlhtQkMJtHXwBmgtftxT6KYT2ADTtdtFLBhDTiE5K/U5WsYyNfUSwraaeJOHHWsQQLWWhQ45EubOQwnYV4GCBOjEH6icnoCMI1OX67KGEcLvooopx+uimgLNmCL22pJPB+uhnCiwYtRmFmilzAFlYwUy7GbLSiKMqYVH6102rZ3LqTaiYTlRG2sopqpjBRzCAgfXSSHh42hDe1+HHSg4OSjATyHo8+F71p6aBJ/1Y3CgkUFFbzCQJBMzvwMYiWr1/Q6TBgZqQ1h59BqqNTMew0cc3F1/HE848wdeqBtzhazVZcLhd6DOTgIICfEsYNe8C66aKZfrrIknYSxBnCRyGlVIq9CxmBwM8geRRTwXgihEaM375QCRUGaSJKGA1aZoqDGZJeggwlvRepI0JouOidP2y904JdOqicvPfcVeck/98XBqzkDo9TKPTdzYff17lw6dKlmLDil2EsZFNEBc3sYKtcTQlVGDAxhJdOmgniY+1mBaOjha3OZtRDOcSIM4fDU8R2XMbYzXaMmJnGQtbwKRtZgkOWYsHGEP5hn2WJZT/Pzj3QCh1FshwV6pTSHZIbDgn2hk3kikLC1lbuuiPOmk0Rrrt9gLrxOg5bZMTjVqGGMat9FUXBas6mvaWH83/qZsZ0DReda8aeo0ZRJGdd4EHprKRsv/TiPVAJFWWyBg0a8kQhdpnPFlbSRwdBOUTpcAiHl8HhDQYIMUQJ1ejilTxyVy+W/H5yHVEG+424vDEmMSdpgSIhgI818jP0GMnBwQA97GIbFXICeWLv/OKkh6DKw+zDZ3PdTWNTwYdCIbJHuSfsCWDLo4jpLESNGtkjWf+SixM+Xo8KFcXROrLII0aUgPVLtNrMxZAQAkeuiqGAwoYtEb58z0qxf0aqdhJCYHL4uPHnmWtkg0HFkYcaWPJCE6qoJB6XGZVXAG4PY743JhQ1Le0xvG4VBnXSt1tDUtUaI0oAH0IKLGSl1EcGTMOBb+ntvEnbmg2YsCFRmMr81PnjoJgyWc1WVqFFn1HJtAc6DIQJpub+FrmTMEHGMQkdBmJDCcxGMy7qEYCdAkIE6BXNFGutmN0lBEQn0diBp95/E3xf50MAlUrF0ccdya7XeigSFQzGCugTyaCVoBwaYbcRlRG6aOE351uYOlnHpVd58fdaufpmN5+9qUtbyyqK5Nrbnfzsgmwadsc47XgLN93tRK8TTJqgo6U9Rk9/nPtuzcWerWb254N4YyNb8BWp0GPexqUnGXjv0choGUzEiFK/Y9e3PkZ7cNtdt3LW5rNRWhWylTzMWFNdI/vDhp0mtlIlM6t/0zD8fWpra/nFr6/k7lvuQRcxUUAZhSK5mWKTOSkLjn0RliG6aWE6i1KPGTHTZt7J048/9Y0tgfbHx//5mES7Ght2Ej21nP7jBp7/mz21ho1GJQ/9NYI55xBqamro6uzClGFc9sCs5FA30UuBQ0OBAx68PY+lqyJcfeOFfPAvG8WFGv7yYD6XXdfH5Im6YZFQnBdeT9DXqaU6NJJMVgk15XI89Vt2/k/EJ4BGo2HS9Fr6v+hLEct7ECNGORPop5NAPEicKPM5Mk2ckx8voXnjDt5uCPHVcgV7ron8gmKyssdTFG8Z9e8WU0EvHYxjEmZhY7ycxm62o8dMnBib5QqqqMOEhSG8tKq2Y1D0TIwsSt1LkvV3AZWRWry9Lv71z5dYvHjx/zQeGcfoWz8iySTG0YjPPcjNzWXNmjVf+5pving8TnNzM6eeemra49OmTaOhoeGAjvH5558zderUEeqccDjMlVdeiaIoVFZWctZZZ1FVVTXKUZKePLF9bl5CiJTPYaaCLDc3l2ybJBT+epPrWEzS26dQUKZiyZul/PwGN+dc6OX6X5qYPgO2dPcwpUAyZ6YpJdX/b521RoMghETEdYTDEqNx5OcLhRRyslT4vHD+j6wZw1+qK3UsmGPg5aY2dKECjMKMSqqQCCKRyAEnnS88ZDGNb3Sgk0aCYYW2zhgzpug56WgLJx29d3L4018HKXBIzj5tb6vNFZeaOPc/u8jrmc+xp6zkxutMnH2aCY1G8N7HQX5zn4vH7s/DYFBhMMB1P7dx3c/hzIsGWLshzp03JhfLT/5jiM9ft1NWmxi1MLRZ1VizE4SCHmZPz0zm6XSCilItaiVKW6sfh8NxwDsZGp2NPz/l4aA5Rs77oY1/ve7n9hty0xStU+v0/PhHNs6+vAe3R4/I9fDjM3Jxe+M07IoCcNW1Pspdh6VNciqhpkpOpicQ5pJzY/z1QQNX/7qDj97pwRopxBQqTO3IdBt2UFmU4Iar7BlT7q+/MofJi9tw9qgprOmhskIwf76alSsksb58Cj3TQCQLkI5oB0ZTgtNPP/+Ax6G314lapaZESb/eVEJF8eB8ej/1c8mazYS1HvJ901CZ+/BrXMxQFqe8yyCZoOmVLtpoIM7oiksXfSSCRn5ymQ91ToR26+eY3TXoY1lENH48WQ2oiRJ023Aw0qA8RynC07ETR0EBhsMj9Df0MejtwRNyM22yicpqEy6/DpVahU5v/s587r7X82FeLgnidNHKRKYjhGCGXEQHTaznS6SUKCTQoKOSCfTQThV1ZJNHC/UE8DGZuRgxE8DHTjaSKwsYwosZWyrVXUpJA5vQoaeKOlz0oUOfMSnSKrJBSnTombJP2JiNHPJlKdtZS5BAyprBgIl1LCFGBCMWBCoG+wbxer1jWhzkOnKJqaOjJkNGCBEnShGVGZ9PKoEcrONLsskjixw0aAkSoItmEsQxYGYzy3BQgpUsYhSxgaVMknNSIVIRGWIX2wgTxE0fVrIRqIfJwTjzxVEMSS9u+okTH05Dj6Ij6RWoERps0o4HJ4o6PmbLh0lT6vjynWU0ys3EiTOOyWQPe66asBLAl6YM3RPcBEnCMf9rQplyyMNNf1rAxRZWosdAGeOxCBuKTCqAW2lkNoeyi20ZF1p73h8imfqb9lvJEEGGUmNaMjCBu39zD6++8/IBj4PWnFQc51NKjAjTWbjXQ4+8VJBAIWWYsLKZ5QTws1EuA0CHHht2NGgZJ5KLnLhM4GN0n62IDKNFy0RmJDcApIEIYVSoU2m1Sa9PiZNuBhlAg4YdbMC1JBlMkUchufu1ig7IHkIECDFElAj33XffdzIffp/nQo/HgxkbETFESPoRQlDNZEIyQC/tDNCNETN2HMSIYOmciBkbavzDnsaVaYpejdAyQU5nCyspoJQa1WQm/6Aep6edtRsiBHxaapiCFzdhApjJvFkbIpCWIpz0utxMCdVpj0VllPc+CfOLS7MozNewdmOYS37Zj8eTbHz0eDwZlWaj4crLrqJ5WztlTKP5XSv1H/r4+1O7+PlVWqqqVDBQTJwoFkZvlbNgYxAnAAN0k4ODcsbjxUULO4gRw4yNicxgO2tZII5KvTcvWkikI0RfyTJuulnFgEvLS6+soaFdhxotEYLMJL32UIbD5lRSjV3kE5Fh+uni0MNtPPinB8Zs9TB73izWbavP6KnnpIcs7FSIvQpKIQTZ5KFzLWIX26gRhclFpxQMBeRwsGjm6661I47ZpOLBPwXJ9c4YsWmcUEUpKhg9bX18lZ538RLoUfjD4x5uvmYkURoIKnT0migtHX2OzoSLL7mSn178JoccbODLL6CFnTgoooRxSCQ9tKbUyfmylDKqyRkmfbeyCqO0oENHggR+PJRRQzM7mMsRI5W6Qke1nMIO1qXdZ/ZHjCi9tFLNVDzSRZggdWIWLtnHDtYxuWUq+XV5TDbMpDncQABfsl6QWQy5dfjoxCgNaPTq/+Nrw7HOhfviop9eyC+/uJEsdy469EigjllsZy0FspR8SlGhYoAeumhBCMmMKRrOOm+Iwr7FTBMGhnZ5OOTY9Rx1pIrDD9XR3Rvj3Y+DnHO6ldNPtPDqu37Gj9Nx9815dPfGaeuMcdapVsZVJOvDYFAhyxGlN7qaSLCKnOA4NGhx0kUT21AFBY8/LonJbYRlmGKqRhDnPbRhRPOd/da5ubm89t6r/PH3D/HVF8tQogr9zgEKEqUjvM7lcA9JO03YsKdCG/eHlJKw2c+kSZMQQuDxeHCoiuikjTr2drKMYxJNbGGrXEUBpWjQMcgAXlzUMTvNVz6kHuJXt1zNnLnfnjDu5RdeIXsoqeTMiZXhXKFn8RE7yC9OYNBDc0eMI48/ndtuT9YdVdVVbF3RPGq4qsgapKI0fW1wyAI9BQ43e36+miodH7xYwrpNYbbUR8izq1FrbBjl6MSmEAIS//2cPxA89OgfmTtlPnE5GQclOOmhh1aG8BMhzASm08x27BRkXOdUyTo2BpyUBA7G3deDT2di185NmBJ5owqGdBiIs/c6tokc/NJDDVPJws4WVtFHB0P4iBBisjIPq8xKHS8g/bTRyDSSQaBZiVwaNu/A7XaTmzt6yPU3wXdCfhoMBurr67/2NfX19QdMgo0VPp8PRVHIykr37srKysLj8fzX9w8ODrJp0yauvvrqtMeLi4u58sorKS8vJxQK8cEHH3Dbbbfx4IMPDpvcjsSbb77Ja6+9lvp3VVUV999//9e2PGZnqxlwJeh3xlM+ivuicXcUrweqqMPn3sGJZ7jobBe4nHDbrxNYchIMqOsxtCo8cl/6LtRox4zFJK1tCiVoiSRi9A3EqSzfuxva1Bzl9nuHWL4iTiSsR28Nccxho+/OHn+kmRdfcVHHNBIyTlwVwmhQ0Ol0o47V/vjTYw8z9f2pTA4vQjH4+fu/wvzg2JEk0bk/tHL6RT2cfdre4nxKrZ4p8100ftFHQedh/PmWNh64vxOQBEMKF15k49CD0gs1nz/B2i1Brr8med5IKfnrP0LkDx1EIPj5137WaBT+23wVi8P4ajUqQyXV1SMT6EZDXd0kHv/kRV571885p1lZtiaUsZW/uFDDOadbefEVL+GQQKMRnHy0iRdfCTBpXh/Bbjt5GSY5gKzBiTz48Bqy8rwIAX96xIBG7eKFl7pZv0YgwkbyazxEIgpHHDyKSbxKcMh8M1temo1N5DCwo5vXezeSZVOhzXbSq1qP4rbTqW6EqIZ4XM0555xzwOTHvPmH8Om7S9GM4p9lFlbMvkr62ckkUU6juh6jtyxt8ZH6viIXrdSjQ0WXbKZEpJOXcRmjlZ1MZQEal4bNmqW8/oqRbTvaaWhUsGVJXnkVNL3V5GAe9Wagbi1kp2EbdVMnUzajnDLKkzulAnxR0OgkTTu3MaFu6gFfF2PF93k+PPvss7nqoqsZoIsiWY5N5Ay3WEygnAk4ZS9dtACSVhqYzWHohJ5e2Y5EMlXsbcXSYyRH5lPPemJEqRV7i7Ne2pNp5yLpMdQi60dN801CxYRhMnZfCCGYKGewniXM4yg2s4JaZmIUZmIyyk42IhAUK+N549U3ufW3o5jVZsDFl1zM73/zIAWBsozFUTetaNB+rSfmntChCEH6CGAjh6HhkKQCSlFIJMlZBhhkAEh6Q25mBVqpR48egYoQAWayOM0fuEJOYAsr2SJXUsFEAvgJMUQxleRRiJsBNvIVE+VMTFjpooVoIIjD4RgTAXruuefyj/ueI0c62M02JonZqeeEEJTLCcnFpZyDSqixkEUTW5BSokZDjOiox44SwYMLl+xLhfJo0DKNg1JjrhJqiqnCKnNoYjPlTGA325gi54/4XdpoQEEhxFAyhV5K3PTTyk5q91kc6IWBru5WLBbLAYcCRmNRtOhw08cMRrYFaYSGCXI6PbSRRS5qtMld92GSNiiH2MkGCqkgLmPUs2HYwEGHW/anUlf3RTuNFFNJP52oUVPBREzCQkxG6aaFLaykgvGpDYspzNv795wBNrOMEFFa2EXOMGHjpg8bdsYxiY3D/qh6vf47mQ+/z3Phaaedxp3X3o3eEsLnV4jKCDqhxyjMVJEkr92yny6amceRqfPBQhb5soSdbMQle9OIZyEEpXIcPbRTrFTicav44OVimttiHHl6N/3d3UQJ00oDk5k74jMpMkEfHegxopZqggRop4lCyskXe30bB2zbufZ6wc8u2ruA/sFxFo4/0szhp3Wxan2EcePGHbDi76P/fMS6TzYxm70WFZZEFva+Uh5/aA2ldR70/lp0uAkSGBH+NSgH6KaVIEMIBGZppZd26phND2300o4GHRJJED8KCbLIISj9mPZJz9ULI4auOu65rZ08bR7OWEcqiGrCcPu/IhWc9KR8B8sYnyRWZdKGRUEhEDJQV1c3ZvLzt3fdxtTnppIdP3wEmdLJbiYzDyklMaKoUaMWGkIyQIwICgmiMoIWHVtYSbY7lzffD/LDk0f+Bus3h+nslNx6r4vODpnq4NkXmpiFrfXRUUM1V62OU0UtWqnn/ge/YNG8IIv3qcHDYYVTftzL6ef8bszXfk5ODmajiuUrE6iHNyX37X7IJhePdNFOEwnitFBPOeNZz5foMAyHXWmJEhlOL45jwDQqsZkl7CRkgg52UcnEEc8PSicqY4iiCT30NWkZCPqoZjJB6aeDJmZwMNpuNYkCqDiikMLGQtpcLfRHeojIECp0zGQRjWxCqz3wNdNY8f+X+fCbrJP3oKioiIoZJQwsHSArlkdQBtFhYCaL6aeLRjYjkeTgoIwa4hVbuf+hIIV9i1L1i0VkY+4+gjXPu3j/pVZmHjnE288Wpbovp0zU8+enBrngzKSqr7gwvV5ZvjbMpFoVbzxTxJsfuPjHM114fAn6OhVq/TPJkfmIRNJmpovmZGeE3Ltx3iPbEagwGk3f2W8NSQJ07kFz2bppG5FQlEKDirUdn1GnzE0F0/pw06TZgFHq8KqdRGMRXLKPLGkfQZK5zN2ced4ZVFZWAvDaS69TFKpmgL60ekQIwQSmE5Eheumgi23UMotxTEp7nSIV4kVBrr3u2m+VH4rHE2nrxiwln6zefBI9ccIo6DU9HH3sKSmv4V/ffgsnfXwqtr6RNiVxGUPa+zh4/shz8/TjjazeEObU4y0kEpKPvgiydVucvHxBgUNNb48Pl9tDkazJWMPHZQyXt4/s7OwxhQFnQlFREfmF+bT3NrGLbejQ46CYHBx0sZsWdqDHwLj9WtH3QAiBVWYTIUhOqIBNq5ZRJCvx4ho1wMqLa8S9VouOHBz00k4BpZSIKsIyyFbWsJ01ZEk7eox4cKEQZ8p+tmHGISu9vb1MmTIysPZ/wXdCfs6dO5fPPvuMp556ijPPPDNtYvV6vbz88ss0NjZy1FFHfc1R/ndkOrkOhFFfsmQJZrOZefPmpT0+YcKENB+aiRMnctNNN/Hhhx9y8cUXZzzWaaedxkknnTTi7w8MDBCPj0zrDIfDqFQSFMHZP+3lgxeL09rf/UMK5//Mid+ZhQEFd0sW9uaZlAojpcCQ9NIwuIF8WYTHtxt7thopJdff4UQAt97r4m9/zB8xDvc+5MPgrsSHm5iicMI5fbz1XAETqnWsWhfmwksD5PbNpnZYBdhjWE8gOHraqNefQK/SIoRgN1upnSRp6YwSDofp6ekZ9X374+6H7ubaK69j3ng9i+bqueNBN7/5lT2lwoxGJQ88NsigJ8Flv3LyyL25mEzJ8Xry4WwWn9DI+ubdZEXs6H0mtHYPOUVR5s5JJ4UHPQlOOLuHvr4E+Y5kweN0JSBkRi3UDLmMdHaPbJ8H2FofITqYbCHY3hBh8sSRxV8iIdm2I0pFGdz8mxvHNAZHH308jz9yK1+uDHHfI25+dXnm1iKA00+w8PDjPjQ6ydBQgguv8BLbORmD1KEiNCpJZ8RMfXOAP1+Wm0ZqH3eEmTUbQ9z8OydISTgySs/GMAzG5M1TaiIYa7fz/sOOlH/spm0RLvvVDvLcYOyrxRnvYmBg4IDHoaamBkXEcdJLMRUZX+OiL0X+BIOCktjoHjt5FDGEjy7tTgaVHkoSE9Chx00/3bRiwMwO1lHNZCbHD+KeB1bwnzdy2Vof5ZqbBsnqncUQ3rSE2P2hRkN7cyuRoJuqvDmYc0wILcgYxN0wtDtGc6CTtt29X3tOaDSaMXtE7o/v43wIgApQSC7QZB5FlKfsC0AwhXkM4aGXjhRx00oD+ZQwJL0jgmZq5FS2szbtT/TSzjQWpv6tRk2C+Ne0NMsRwWB7oBU61DI5T4yjjk6aGc9UtELHFDmPjXyFGRtvvfYWF1920SjHz4xQPEgDG5kgZ6QWu1JKumhGjYYscke0bafeKwP00kEF4ymkAhUqnPTgpIc6ZqVZSfTLbnpoZRoHESVCO4300808jmA32yln/IjvrxIqpsj5bGApzewgmzzq9iGY7RQQkSG2sQYTFqJESAwpPPrIo5x9ztkHPAZ2ux1pi9PqbUDPSKVRnigEKVnFp+TJwuHFrcIutlFMJa3sHLV4SyZCJ9sktegwY6OUcRmvE6vIRkrQY8BBCZtYRqmsxkoOEYK0sBMtOnIppJHNhGXSazaLXKayYISvpoiraW5uJj9/9GTUfeF0OlGjxYBx1PZLm8hht9zGEF5msjjtdSZhYYY8mI18RT8dVFCLjWwUFLaxhpAMUEh50uNKhmijERUqBCqiRNI2FrRCRwUTMcou6tmIRDKHxanvmLQOcAGCGBEkkghh7ORTyjjUQkNQDqUUJ93d3aMS4v+3zoXRaJSoCBPzG8hV5bBR+YrpcmHKO0xKSTM70oj6fY9dI6ewnbXk7qeENGLBORwAk2tPnh/jKrTc+Iss7r9dMD46l2a20yYbKWevHU5MRtkmVpErCwnip4d2IgSZziIs+xBPIRkkntfO5ReODLHRagVPPODg+LN78Pl8+Hy+jGO1P3578x1MSMzI+D0LPTNZteozJhKnkDJ2sA6HLEop/HezjQQJqpmMQZhSxH0AP600oEXLDBal1FARGU7aqKAlSnTEjJNHMd3xNvITE8hnAkn6eQe5FCTrcTbhoJgiyokTp5d2QgQJkAwsc1BMT2eA/v7+A/ru+3/f4qo4Hd4vyXJOJktxECdGn7aZSDxAj2xNBp1iIkyQqIxgJTvV0rmNNehNMXIi+ZQO1XLrbUuxWgRHH2ZMje36zWHOvaKXi861UTdRy79e9KNWt0C2G+JaTJ4KLCILi2s8t961jnde0o34XTq6YmzfoqJ0mDgeL2dw3uVrqZ04yKJ5Bto6E6xeLtD31/K+4RN++KOzxjQOXq8Xn0+QHS5HoBph+wKQLXLpkW04KGY32wgSQCKZxOy01PeYjLKBpRgy3Fv2hRkLbvpQSUEJyURoKSVOemhWb+GzN3OYOdXA0/9ycvNvghhjZhrkJqqZglqosR2/91jGGVBLFbX7eM0ClHAoUsr/42vDb1QX7oPHn3qUn11yBetWLEUd0aR8igtFWaojISojbGY5swpV9LXqKd6PwN+jirbF7Sxd+hF/e97LqcdbkBLefC/EJ0vCNLfFUmrPPYjHJbfe6+Slvxai1QrOPMXCmadYOOtCF+ods5LdHcNDqRIqyqghIRNsYzVWmcMg/VjJoYRKyqfmjWltOBZEIhHO+eF5BHbEyQuXYBNq4jKGWq+i17aaiDWpOp0/T80r1+bg8ytc+WsjDz70Gi++8CKvvvA6edESzOEsYiKK29qNoo/z5RdLueO2O/nhmacT9cdRCRWKTGS0ztMLIxVMoFe200MbFmzoSNaRYRmkN7eZG35zLYOD3zzlPRNmz5/F52tWkauk3/vUQoMaiNtDlJWVpcbeZDJx/JnH8OFzn1LgrUyRcUHppy9vHU8/bM14ffgDkjKdYMWaEJdf7UflLCKi9aF3eJg8Sc24UhXefgVnrCcVErgvnJZGfnKe5KorzuGe+578n7/3jy88l4d+/yfKqKacCanPXMFEBmQ3TWz5L0dIvr6NBibI6WSRywaWUiLHjahfEzJOD23M2MfCQMokXxAjmnou6T2/BjsOfAwSIkCEECVU4cWFmz6K9+leS6gTBAKBA7ouxjIXfifk57nnnktjYyOffvopS5YsobCwMJX23tvbSzwep6ysLKOfyLcBm82GSqUasXPl9XpH7HDtDyklX3zxBYsXL/6vahSVSkV1dTW9vb2jvkar1Y7qW7HnxNgX0WiUUERyyAI9ny+NMPvodk4/0cLUSXpWrQ3z9odBZE8ZtdSykw1MlwvTLkKLyGK6PJimnM/RKpIlK4I0tcQoLdLwxzsdPPFPDz+8uIdrLsumulLLjoYof/tniMa1OZiCOewU6ynJ0yECRo47yUt2QZj2NjXTw0el7fqYB8fxxFOb+MdjmQmA5172o0HPNrmGuN5PUaGgqTWpCs70vUdDOBxBJwyceLSG667K4tlXfJx4XheVZVok0NYZ44IzbDQ2R1m7PsqsQwYoLREEY1G6OpOfc5IspJ0m+oIesrUQCmm55novv7H5mDJJS68zQvsuLTl988mSTbz82hBnnGxFoxEow+2S1r4pnHXhWj58PRebde9u8IAzznmX99PpV5EXreDKX3Xz/iu5+IYkVosKqyW5mLjjgUEWzNHT1lPO5MmTxzQGeXl5RKJGrCZBTaWWRGLke72+BC+85mf1hjAqjYLfLzjhrD4i9VMopIwhvAwyenHtpo/Jk7QZ1bzzZhqZWqfj/U8CzJii56tVIQ45aGRhKKVk684o0tFJ0Bxh9dsOjMa9i+0ZU/R8+XYJ849vR3TrsGflj2kctm7dis4Qo3VoJ/myeMQuZNJ7zodAxSa5nFBIppIEM0ECfuHEFMtDIwQ7WEcuhWSRy1wORyXURGWEbaxmIjPZXR/j2LO6mDZJzyGLtazSbMG3W83AgHWEr8oeDIgujLYoMS8oHSb8+z2vRkc5tewKbxvTWIwF3+f5UFEU4koEPSZKGEcL9WjRYcKSpmIbkj5MWNjIMrKwU8dsFBJ0spu4jFPH7JSKQyf0ab5LUkoEqjSVh4OS4Rb6zEbvCb6+IBfsaYW308LOvY8LQYmsopNd2GO2Mf3moVAI4gIbuazmU7Jl7rAnshc7BYxjMltZmUw7l/kjVCvbWctMDk5TQjsoJkfms5nlzJCLUA+3H+WLYrzShRcX2SKP8UwDKahnA5HhQKlM0AgNGpkMicikiNELIyVyHM1sZwHH4MHFK/96lbPOHttit6SkGL03N6nqyFBk54kivNKNFh1WsiminB7akgpQZEb/qTbZiB4DNuwoKBRSTh+dqdb0TLCRQwA/haIMu8ynhzac9OLDRZgw+ZRgwowGDd20kksB5WJkKIKUkrguQk5OzgGfE0OeADr0/3WRniBBERUZCVKVUJEni+ihbfja0hIjipVsJApbWUVEhjBgoowa7CKfrXIVE0ZRRSeJhe1kk4velCyOE0GF7awlz5jPAo5AJTQoMkE/nTjpJI98JHHaqAcSGDBSXFz8ncyH3+e5sKmpCTVadBiolQtYzcdsYjlqqUan0hKSYTRoRg2r0godSEZcL0H8Sb/QnF387LK9hMBPzrTx8J9c7HSvoLhcIRgcZL2rGW3cQkImCBGitCzB3JkRPv08QV6oiIG4goq955lb9rOLrZw+S48QgnBYYVdrDINeUF2Z3ByfNkmPxaw64N9bSslgvwebyNwarRU6VFJHD21MFnPJlQU0splqOSVVA00UM9JeX8FEpJT48TBBpAe36IWBKXIea/iM6v3CpWDvXL8H+aKEVrmTBMmwqP03OrLJpV920cgWVKiZzkLW9nz+jc93uyOP516UPPKXelat2YJaDVmEGGhSownomMUhBPDTyGZmc2jaZwnKIbZFl1GRKEcjNJT0LebGK7dBzgCFBSoGXApej+TPD+Vx4lEWNm4NU1wR5+xT2znhKBNef4jH/7qB9Sv0FDvn07GhgHMu7+Khu/IoLtQgpeSzr0L88oYh7L0HpUigbCUfmWPgiosMXHWDm3L3wZSQ7OrYsX3dmMfCarXS163CjkIxo6ej51OMmz4KKKOJzUxiThrxCcnzYbpcmLLV2fdaicgQEcJIJDoMTGIOG1hKJy2YpAUFBSvZHDRfy+zpyeNeer6Vp58Nk9ieSLM6ibaN/HxemfRgdNE/bBcTQ6fV/R9fG451LtwXAwMD3H7bleRkt3HbrbBs1RBffiDZxDLyZemwb6871WLd0bQZ/dcks6uEitICHY48NUef3osh4kDrHkdxPJvjf7iMO39t4YcnW9BqBRu2hPnlr934vYLqyr0b5cGgwrYtgtJRaocyqlnD5ygoFDOOHPLoKmjg4Rvv/s5+6z/e/xDhrYKC+F5BiEZoKYlOon9IwyVX93HVpembBkUFEbKysrjl1lu4/sbr+fCDD1m/egPvvfM+2aF88n1lqAbUvLPpE154+l9Eo8mW5xwcw/7qIwk+j3RiI5dCStnJRhIyQUITY8bcafzp1j8wc+bMb30MLrzkJ7z50ttk9zlGJtsLD0XjCygpKUn7u9fffB0Tasfzl0f/StAbRqjAkmPmrKO0KSvB/fHGB3Hs2Wquuz5MYe8h9DhW8cD9Wn5w/N60+87uGDMP3kQkFKJoOHAqKiO4rQ1MO8zJvb+xc9olm3G5XNjtI0Ovx4Ki0iIMmKgQI2txhyimVTbgwZlmW7MHyfvhINVMxo8nFZI5QU5nM8upkpNSVggenKnwRfU+Fga9JBXN61hCLTNQCw2tsgGFBGZsVFGHSqgIy6RYwICJXtopkhWpzcqI1c+MGTO+9XPiOyE/LRYL9957L2+99RZfffUVnZ2ddHZ2ApCfn8/ixYs55ZRT0OtHn4D+F2g0GsaNG8eWLVvSdqS2bNnC3LkjW3f2xY4dO+jt7eWII4742tdB8uRoa2ujrGz0m+1YYbFYEMDqDRFe+lsBB883smRFiO7eGCcfa2bRPCN3/DpCr7NtVEWKRmixx0rpGdrFzXd6yLFLPnwpefFdeVE2deO1/PRqL4P9WjQJAwElQYI+zOYeHrvPxpmnWPH5Ff7+XIAnn0pgCReOIJpsIoeVS7X857Mgxx2Zvvh6/lUf/iEFj1ehmmoMETMrVnyOXqehr6+PwsLRPZj2R0dbB2qpYXAweeL/5EwbF5xhpbs3gRBQVKDGP6Tw7scBVn5UwAVXOPng4wgWsrBhx0cAF9tRocaACaM36Snlph9VbwHNjcX00YERM768ndRWDdHZH2PTtjAzphgw5oSI98Wximx822ey4LDNHLxIzaRJKjZsjLNyk5/qKg33357NI4/3sG5jgvK6AfJMNoQuitUeQadXGBiMkeeQHHvSKWM5HVKwGIp5+Z1mbrvWzvufBvjJWXsLk0++DPDg44P89IIsHrw9D6c7wT9f8vHyG0EmxotBJElxv/TQY92IyhBFhCxk+celCr9B+3buOnf0AKaLzs7CoBeccKSZm+528smrpSOCnf7yrJfjjzDx1zYfP780O4343AOTScVF52Tx7D0xRukoGhWhYICKMh076mOsE59TJSeTR+FwCncHPbSiQk0dM7CILFyylz7asZBZLt9LG2GNj7mx49kpNzCDRSMUAzqhp1bOpFm7iUmTJe88l67E3rYzwsnnduPrGYdN5BCTUUIE0KJDjYY+utArYA2M7mGVL0tpFjvGNhhjwPd5PnznnXdQo2U808jCTpQIneweJpPaMEgjVnLoogUtWqazMI3cy8GBS/bSwEYmsddDSNnP63WPJ+Qe5FJAB7vwypEG9i2ynjgxIjKcUf0Zk8kWQ5VQkZCJEYtjMzZ2sZ1Tjjh+xHu/Dp999hm5iUIs2LBhx4Mr5dM5hI/NrCBCECvZbGApFXI8dgqIEaWFnZiwZrSA0AgNxbKSXjrSUo6LqaCTZrJJzplV1LKeL4GvV4UIRCrdPhPyKaGLZlRCRY7Mo7l705jGwe12E3SHyRVZZMlcnHTjoGTE6wyY6GA3E8lGL4xUUktMRulgF83soEPuShXnLnqJEWUuR6BFRye72cBS4sSIy1hGTySAGJFUO5VO6KlgAnEZYw2fMZtD0lTHZbKGetbTI9spEuXp30nXyxHHHX7A7f+KoqBGjQYdQ3hRpJKR3BySXgCsZF7I7vEcrGN26jxPtub30U4T0zgID04C+FNt8AkSo6qehRBYZBZadGQNB7U2/KcD+1A+dSfuSzaryaECUgp+FQcNt1VLKceUeD0WfJ/nQp1Oh0qqU+TiNBaxnbUUlUe45udqHrmpmj7Z/d8+2YjP2UkzxbpCSqcNMm/mXl8tnU4wGAwRjekJD2ShNYVxZMFQdAi1SDDFcxRDfb1s3rqD2vEaXIN9jDdJmtq/whwoJKRECAwTq++862PSug4UJDaLmkBQIRaDm6/J5sJzLBk3dP83JMN+emUHZaKGAdnNVlYRJsgcDsv4jiiRUVON1UJNniwiyNCIzQYPzhHXlw7DcCBcVUYyOl+U0C1bCRMiQgghk76H3yTg44ijfsjny17gD7/LBuDm3w3wzrsqTIHi1AZPi6xnErNHfBaTsDA+nmz1H89UNEJLgXcm0iOJtcTJRYNibEKtcuL1JbjhTicfvZwedjn/rwZefzfAHTevwxsLsLs1wsXX9NLXK0iE9ag8Dhy+mej2mzOkhNNOsPLk3yJEVyeVplEZZmBgAKfTOSb/VwCZUCftS//LhjckWzGjRDImvQMYhAm9NNJGI5VMJCB97GIbajQYMOHDjUCV2uRrYuvw+Bpwy34WHbRXuebzJ/AH4/hIZzuD60b+3d2yjQomsJMGosP2LIefcOiYxmEs+D7Ph5DcEL76qjN5/J4wkyaaABObNw0ynmnoMeGkhzBBcnCgx0gTW1BckphqkJCsT4Vm7ouYjGLLlrz7fozsvplkx4ZrCwElXUdwzQ1fcPs9AYRaQR9wYHEvhMqlaX65A64E2sToFh5qocEgTYxnGr2inTZNPU8+9HiqffzbhpSSj9//hLLY5IydcHmhav75XDtXXZr+eJZVEA6HgSRBfcqpp/DC0/+ianAqZmFNHSs3XoStO5fN+mUEpZ8yxrOVlQgpyKUwVQsOSidNbEagQkUF08RB9Fibufi2H3P2uWPbAP9vaGpq4p//+AM93Y1ICRNnFLJ9/SZyB0vITjhIEGPQ3IeqPM4//vp82ntbWlq47abb6drdg1bqQQ3T5kzjtrtu5eqrzqK+MUTdhPSusD89FWHh4h9y9wPvUdg3E5+2j4suEfzg+PTzoLRYS/3aQqYtbKQ30IwUEmtWgltvtHDZ+ck2+8MPSrBt2zYOOeSQ/2kMXnnx1TQV5f6ooi65KSYPS/NdhWQXVC6FqIQKlVSlfkOryEYrdTSxlQ52AZIoURwUYSM5nyZkgm5a6KE92SXEAupZh1966R62Q9p37jUIE3XMYodcjx4jfjxYZTY9tt2cd+E531rw1b74TshPSBZqZ555JmeeeSbhcJhgMIjRaPyffQwOFCeddBKPPvoo48aNY8KECXz66ac4nU6OPvpoAF588UXcbjc///nP0973+eefM378eMrLy0cc89VXX2X8+PEUFRWlfExaW1u55JJLvrXPLYQgGoXjjzRx6MJkkXXk4vRi67l/uVj3paBolNZfANVQDkZVCUrQjmFxAxqNYP3mMI8/7WHZqih6fyl1sVoMIhlO4KIHfdU2zviBBZ1OkJer5uZf2YjEY7z5UObdh+KBBVx/zVoenNjFj39kIRaXfPhZkJxsFQlF8uQTBh5+dANDzZUoYS1CHxyzp1F1zTis6ize/KCLu2/NQgiRVE8V7T11//W6n0MXGrnkV330Dyb4yTlmWlqjdDS7KOybiRYdW1nFBKandl0r5ERaaWCALiSSodJNVFdpyLOr6etXcdE1fZx2vJmaiQrrQx9iNgmCIUnMZ2TFq+WsQUebejsPPZjDGT+wcs7PetjVKqiIT8MeL0b4kxNFxBliE8uomRLlsh9n0Rf6ZkbG4Vg7771QxKbtUbbtjPLy2z7OOsVGR1eMh//qSSPlChwa/nCHg7kz/dx7y2YKPbPot25j7pQYv74+QnWllm07vdz74DKcjeXEVVGqJkbRaka/NrXaYT/DGh1qNZxyQTdnnWrloDkG+p0Jnn3ZR36emntuyeVvz/k4aN7oCcgHzzfymK2ZiuLM6rHR0N3Vy5BPjQY1P7tczZtvb2Vd33bUqDGYE2hDambED02RAHYKaKdpROszJAM2gupBZsaShvYhGczYKgVgElYMDg9vP1+aRnxC0lv27ptz+OVNqyFsxGQ0J1MUQ168uDEbzWSbc9AkVIjRQjulgkXz9eqt/xXf1/nw7bfeRo0GI2Y2sgw1aoqooJwa9MJIRIZpoxGJQgGZ/V1zRSHdso2wDGIQJoLST5RIStUhhEAnDWmhNUIIpsh5NLCJdqlgp4A4MXrpwEoWtcymkc1MlnPTSCcpJTvZkGrH7qdzRAv6ED60aMds6P7nPzyCHw9hglQyEbOwpsi8PTusMzkY0/Dj3bSyk41ECaOQoCKDEnMPcnDQyk7Yh/zUok/510FyU00vDahQp8Zyf0gphwNwRievBCLNKmKsyZbd3d3oosm/XUgZm1mJS/ZTyUQMwoQiFfroZIBuZrCIdhrZLXegRo2CggkL8zgCiaSBzcNBTZI6ZrON1VRRRynVlFJNE1voYHdGBbAiFTy4qN5nc2VPoIkW/Yg5RwhBrZzFGj4jW+amfGB7tK3kz8jipltvPOAxUKlUiOH/4sRpYecIVZoiE9SzgTBBggSwMfI+3kLS23bfQlSI5IIl6Wm3Gxs5KaWzIhNp104mxIkRZq+yaSDWwyTmZVQ6IZNBM5phxakKQQKFRCIx5iCsA8X3dS7My8tDgxaBipiMYhRmJsk5NDmX8Zu7h7DJMGo0o27KRGUE2LtxEZURGtmMxjrEoh908PB9ucl7YUjB41N47O9eNBErVXVR7vy15JCF2bjcCR77m4p/vzFEN824IgPYmkvJZhz5GPDgJKHbQsDYz7jAfKwim4RM0GT9iF9ekcVF51jRapOKjv98HuQXN7lZvylMwC+IRqPodKPXDXsghCC30E60JzyCUEt+rzA6DJQzgQ520SGTHqR5FNJNa5qf2L6IEMbI6ISFlSyihNMeS8g4reykjtlpjxdQShuNzOXwUY+XRxFRwjSxBbVW/Y3P9wsvuoofnfZvgiEPZ51i4dnnY0R8RqYNz/eKTCQ3yTLM15AMR9vN9rTHhBCpTZ2E1UnteB3PveLnyouyM4Zd/vBkMw883sHd12Tz/KtaTjnWyvU3BZkRGQ4M2m+q8OJm/rzk9z35RB3/XD2IAyMdqkaEouKxhx/njntuP+Ax8Pv9JEhgI4cBurGSnfF1A3SRTylNbBnVO34P9MNp7RvkVygkmMr8NJVoUA6xnbWUUo0aDbvZQaWcSA9tPPHXEK+9HicrO4HHp2Bqm0kzjejQ45ODGUlXRSopFTYkN2QlktNOO/WAx+Gb4Ps6HwK8+cZLXHx2kEkT9/4uigIg0AgNhZQhpUx6C5LHNBYm7QkUiZNetrCSqTLdY7BbX0+sN0awcSL2WPqmqlboIGjBFYynwjIHTE1Mn6rj/U8DnHyMBSkl/3wxQJcrkSEiKImETG6+m4SFcUwiP17CE3/6C4cddti3Oj57EAqFUMVGD85SCTWRYPp1rSiSXa2ktRFv27YNb2uQQjFSwKQVOspkDbusW5jkn8dUFrCOJbTSgE7qiRPDQhYzOBgVKjbwFfm5+Rx16uHfOvH5+ecf8e/nf8t9v1albOg2bm3l+rsSFBSW0N7SidFo5Orzf8oxxx2TNve2trbykzMupqBnHOVib03V9u4AP66/gL8+8zQ33X0NpQVOjlwUwudX8caHOuqmHsN119/Bf95ajU3k0JW7hSsuzuzfnper5qijVJx/ppnF841s3Bbhj08OIpFcfkEWwZD4Vgg/JZH4GuuuZOBfjBjr+IISWUUWucNe962YsFDDFBSpEFEFUJR9N9gF2eRSRjUWkYUiFXrpYCurQYKCgkKc2RzKBr7ETS9TmMd21qFFN+qmUyUT2c46BnRduHM7OeWsk7lojNZgB4rvjPzcFwaD4TsLNxoNCxcuxO/38/rrrzM4OEhZWRm33HJL6kIeHBzE6XSmvScYDLJ69WouvPDCjMcMBAL87W9/w+PxYDKZqKqq4s4776SmpuZb/ewWi4rLfjx6y8Gs2YLPvnQRIjAiRXYPIho/cVsvYZOHIT9cfn0fRoOK66/M4aG7NKzfHOaO+5bhbqzGHhpHHsUMNIX454s9/OyivRfsovlGXlT7MiYMq4UGq6uWLSu2cOcKG1HDIMKgoDFEuPfWPH50spUfnmTh/Ms76F4SJy4Zs4z7uBOO46F7/0T/gMIvbhzk0Qdy0ibwDVvC/OmvgzjyNPzj4QIm1uy90Du7Y5x05kqsuxcyhfk0sDGVIiaESCqZ5BIc43y88c/i1E6Ookie+beX+x8b5J5b8nj+8QLUaoHPn+DRf3h48/3t9PfBuHyJVmvCYlZx2nFW/vRlAbmJkrRCTy+MzJSH0On8gn+/FeDin41OQIyGvr4+qsoFf3neR+PuKEX5au55eJC/Pe8jN0fNLVfnjCDlAM46xcpDf+5nINDMIac5+fPv93rJlRRpOOYwE2f9tAWzUcU1P7XzzL/9GYOUAN79KMChBxnJzVHj80s+ermQL5YH+febfrKzVNx1Uy6VZVpefttPIi7o6Iozc2rm79PRGSOq8eMebCQSiRywAtzv99PdF0eFhs5uhcYNxfT2x3jyGR/P/ztMoX96GhElhGCynMcO1qFHT4EsR0GhW7WboAziMGbjylmOWgWyQ7W/KCaFoBxixlRdykt2f5x8nIlfXOdnAlOoPDGpnPF9BFF/jLwTD+QGpudQedgBjcE3xfd1PoyEomjQ0sAm8ihEINJaOPTCwASm4ZceihhZhO+Bg2Lc9FMgS9nGGmzYk5sScipWkU0pNWxjNbPkISklQJwYKlT48BIhTJgQFUxIKe5jMpJM05blmLERwE8PbRRSRi/tDEkf3bSO8MBpp4kCynj11Vc55phjDmgcWltbcXUNokbDJLGXNNUKHeOYhFVm08JO3AxgwjrcyrnXc2uV/ORrg36SgRjp5cAgA2mKJimTy7EqJrCb7UySc0YU0100Jz3n6BxVReWiL5Wi6cXFvIVfrzDZH3a7nag6xHa5FokcDnuRbGNtqkXbQRFTWYBaqBkvp7GBpUxkBgZMaXPENLmAzSxHgwa7yMckrXSxO+WFZCUHP0mz/30DgBSZYCuriRCmnvXYZA5hQrjpI0yYBWT2M1cJFTZpZztricsYepOOe/54NyeceMKYNwYTJCimkhZ20EMbHjlABRMwYMKLm3YaiRFDizZ5zsnSEeECQYZGLUQdFLORrwgTwE0/bjmAChUGjKO2tMVkFImCQgL32hAGYSQuE6iEKqPSCWCHTKYKa9Dix4MKgaJkKDi+JXxf58K8vDzCBJnAdHaznYlyBjr0xIIGpjKf7aylikkZN2UUqdDAJhIkWMdnWKxQUKRQkxXh6suy+eFJVto7Y1xzo4+mnSrUCQMt/TEmTUvw/JMOnn8pxNvveZk9S42igAY9URHGKrPwM8gAPZRRTa4ooCeaRVW0LqkMAroMW7nxVxZ+esHezUUhBMcfaeaZx1WcfUk/iYR6TIu9y6++jBsvuZWpyoIR33Mba4kRwYebLOwM0EMrDSkF/mgJ3UZMBPCNmvDrwU0AHyZpQYseDwN000YVdSOIxQhhlGHyajRIJFay6aOTkoKib5zwq9PpOOOsS6lv+BOHn9ZDrn8S7TSliLoEia8l+pLkZAKpjNzQCEo/+RVBKsvMLFkR5KW/jB7GcvapFm6624m7T0/Ll/lYI8kujTLSr4GEjOMr2MKN1yTPD49HokLNgK4Zt2jHELaxbMnyMY2B0WgkThQXfUQIZdzwHpQDxInRQj3TWUgDm0ZV9StSIUqEKcxnA19Rt58vKCSJq2o5mV1so5KJ7GY7G/mKCUwnd2gOIiAYaO3BJ3oppICp5LCTDexkIxPlDAboThFCBZTSTD35lBIhhIJkOovYxiq2bt3KCSecMKbxGAu+r/MhwGefvs4bf0tfP5xyspY7P+3EHEiGwPXQjg07ZWJvyKwQAgdFaKWOXWyljtlEZYRO7Q5cdDOj9xi0Gc6LPeFhOTj2eh/b23nsPgfnXtFDgUPD358Jsu79InQJHwH8qXlwX/TQmvS3lnHUQoOFLLpa+mhqamL8+JG2OP8r9Ho9cTG6VZOUEtTp3VDPvxZl0eJT0uqS1avWoHYaRs1RyIrmkTPLxMBAM6GBCFm+XGqZiULSDmXf+aVMVc1JFx3J1b/8xf/25fZDMBjkqb/cwX/+pUev33tvmDnVwDvPKpx4/mpeen3JqPeb22++g4KecSkhROq7yVxizVHefO0tnvrH27jdbj755D/oDUb+8OfDUzYRqj3BmFolzSJvf9RN0GExqzAYVBw0x8irfzdwya/6mFqn5bPlWs69bNao7z1QnHHuGfxhzSMZMwAgWYvbcVDJRDppoVfThlRJaqLTUvVuf9Zmjl+kpuGTNhyxpDgi6RttoZHNTJHz0Qk9xVRQPByeuXXYKk4t1JikFT8eSqkmro6Qnxi9C9IkLMRlhLojcggHu+nueJ2Lf/IaVdWzufqa27/VxPfvlPxsaWlh+fLldHV1EY1Gue2224CkR0dTUxPTpk0bs+pjLDj22GM59thjMz531VVXjXjMZDLxwgsvjHq8Cy+8cNTJ/tuCoijodQK9PvPs8tHnIZ77u4ZpLKKNhlRLYtoxpEIir4OD56n51xO5TDyoFb1RR3aWmrf/E+Dic20ceYiJww82cuq5zQx8mY1N2LFHKnnm+ZY08vPwRUbCti6UwdqUAfy+6GAXE5iZNLiPwFDYxzbVcn5+rZfjjzRhz1Hz2IPZzDm6E69P0NvbS0nJyBbF0WAwGCgqKyTU1szLb/tZstrPuadbcOSp+WpVmERCUl2p5ear7WnEJyTl5a88m8OPTttKkfMgkIKYjKbt8uXkx/jPv4upKNs7EapUgnWbozz7aCELZu8teGxWNbf+MhepwMp1Ia68KJu/Pe+l0KHlxlsDzIiNy3hT0Ak9RsWGorgpKxtdrTsa3nzzTUqL1SxZFuKum3IRUnD7PUPsXGvElO8d1X8E4IjDtLzp3cV9vx3p6SGE4PH7HJx4Xje33ueitSPGhi1WZk1L36hoaY/x+bIgN/48ByHAYhL89Po+nn+skHNP37ugWb85zD/+5UUn9Pzp8RA/OG7ktS2l5OG/eSgp0mCzhVm9evUBS/ttWTYScTVa1KxeE6GnL05RgZY7b8xl9SpJrGfkxKgTemawiBa5gx2qVegUCw6liLzKIR76veCoQ5JqlykL+ki0ZV4UxYjicIyuZHvhlQCliVqyRW5K3SRjSaVcpE3BJfuw2BREMAt9In1M4jLOoKoXa9Z/V7z8r/g+zod5jlwihDBhYZCBtFCiffF1ip0kJAP00EYjiWFSEwTbWIuUyRZiPUa2sBKLzEKNBic9TGJOSi2eVMI10cAmJsoZFIoy8mQR/XSykw0UUcF0DkIjtPTKDrawihom4cGFQRrRoqeRzcSJEcCP2+0+4HHYvn07oWCY6cObNyPGiSI62EU/XRTI0hHqpgJK6aFt1BaYXtrJZ29RkpBJv9Rp+/w9N/0oJGhnF15crOdLquVkbCSJv1Ya8OKijPH4cGds747LGO00MoV5xGWMJtUWfn1qelLsf0NxcTH9Q71UMolcsVdbUUQFfbKTDnal+WruIUH2L2ZheBNM1lHPRgAMwkiprMGDmzBBPLjQoqWFenbL7WSRS4I4PtxJfyM0tNFIN60IVBRTRR8do/ouAmjQoKCgQUeCOEcedeSYic89aKcBHQZmcQhRIvTRjpv+YYWaYDoLaWY7OeSzhVUUywqyyEUn9Klk49EghAApCBPChJUZIknix2SULazEJK1pC7u4jLOFlVQzGR16trOG8XIaCpnDD/YgaUEhcFCMFxcKKvx+/7da6O6P7+NcqFarUUQMRUpMWJN+n9oEJbEq9MJIsayih1YcFLGeLymS5VjIIsgQvbRTTBWFIqmE6rJ9xvJPHCQSkqmHdPLG2xHWrE1Q0LeAkj0dENkbKHa4Of20KIb+WnQYeOvVzdhlCTWyOqXok1LSRkMyQVuOJ0E8/bzI7eLS80YS5ZDsAsnNVeOPaMdE/h1++OEo+hibQssokGWYSS6wPDn11JSp+eHJVna1uHjllQQ18cnkUUSCOJ20sIEvmS4XjbhG8yimmXpmyEUZE36D+JjANLppxU0fluw4tZ7FIzpGYjKKkx40aOmhnTKqyQTXsBrGiIm4R7J9+3YmTx5bN8wenPyDM7jumn9i1oBZVtDBbgIySbxo0BIhNOo1GJcx7AVxOqMrsbuT7ayKVHCpu2gWW1n+QB4r14WIRCTxuESnG0U9poZoQMfk4GHohZE8JI1sZrtcSxEV6DEQMjgJ2Hfz2ENWKsq0SCl55R0fvYaN/PRiIy+9AdreAlDGZoOg1WrR6OLEotHUfdYis8inZDgcsYMoUXTDns5GYaZIVtBGY0b/6i6aU5s7KkRGAgsYVkpF2MW2Yf/WBWmv9eKkSFaBgJxDdRwkF7B27VraQ43MPXQOKsSwUj7ABCqSmxlEmcccJAqLWERjQ+OYxuKb4Ps4HwJIJZ5GcAGcfKyZOws7cO/KZYBuBhlAj5Eh6aWMmjQP72yRSyMbaSnazFDAzWN/0LJspZmvnnFilyMJo0EGiBJBsw91YrIklXz//msRv/h1P0s/sDApVouVINtZywS5t+NQSskA3TjppZwJbGUV0+RCVEKF1mlhxbIV3wn5qVarqZ06AWfPyE2BPd9r+vSkIr+zO86Tzyk0d03gDw9dn/Y6o9GIVCsZxVCQFAxUlRTz4msvcO8997H8yY0IIVIhtPsiJ+GgfuvODEf53/Duu69x4ZnKiPMCwGxScfrxUT755D+ccMLJAPT39/PqK0/T0rwDq9XO7voWqvfxhN4XufFCXn3xNc485wzmzJmTDN/cz4uysqYCd4sfIgZa2mNUlWcmWbfujHDxuekbgrdfl8v5Px/gmBOu+J9tIRVFQaMBt+gjpARGdMXFZZx2mlI+7Zo8+Pj9/wBw56130bR9G54BL7m5bv76UDGnn7+b/i0JcsNVlFDFDtZTw1TWsQS7zMeCjSBDDOFlHJNT53yMKHqMDOJENRyWORpCMoi9KMJNP+vk4Pl7eYhV69fw8yt+yON/eeN/9kHdg+/GWAl44YUXuPnmm3n33XfZsGED27ZtSz0npeSRRx5h6dKl39Wf/95CpVLh9Sd4472hjM/feoefKt9BWEUWBkw0y3oUuXcmissYXfZV/OYWI/4hyRmX9nLaiVb++mABTz9cwKxpei68uo+3PhxCpRL86f5sAvlJ5YVaqIlF0wsbtVqw+BDBFlal2qYgSbA2i21o0KYle1qEjWKlBkdsHJMP6uVnN/SxqyWG3S6IhtVjXuRt2LCBjsZmzCaBRiP47XV25s82UuDQ8Lubc/nXk0UkFMHiBZkJwAnVOoy5QyjDBMe+QSVRGaG0QkkjPgECQYX2zlga8bkvrro4G7Va8PLbQ2RbNVx8cQRVxJJm9Ls/lJCJC8608dabz47p+wNs3ryGtZvC3H2THc8g3HqDCkfLEUyJLUavWPi6METvUIz8IjmqatGRp6EgX837/yph6Vtl3P6gi9sfcLG1PkJ9Y5TbH3Bx7FmdnH6CBZUq2SK8YI6RU4+3cP7Pe7n02j5u+72T0y/q5slnvVx5URbBADS3JLj+jgHi8b03hlhM8pvfu+gbiGM0qHC5Yyk/mQNBe0c7KlRMZh6FvYs45lQnS1cli/pcu2pES1o6BPYcNZVVCpTt4tN38jj6UFNqMXDNlSYGzA0Z3zlAN+s3JDI+B/D0c2EKZZLkCa5L/r/nUgmtU9G6rovmte109S+nsfUr2tZ30rG2j507NrB008cEfBvRqA98HP5vgtVmRY8p6Ru0XyjRvsijkJ79PLX2RTdtDOFBIsmjmInMZCrzqWYSOpJEkEQyk8UUUs4gA8zg4LRCWS3UVIpaVKjwkFRChAkQIhk8k1SKJj9fjAhqVPTRiY9BmqlnPUvIJhcDRtz0cfjho7dE7g+TKXmu7q8+2QMhBGZs2MihnaYRBZkWHUGGaJY7RjzXL7vw4cZKVtLvUfazmRVUUpsiUQPSTwMbUVDIJpeFHMdk5tJHJ6v5lHrWk0s+01iAQpwoEZz0sF2uxStdBKSfDrmLDXw1HCTUxSaWU6xU8dpLrx/wOEDSj8wUtaURn3tQIEpRo2aTXI5PDqY8Lc2M7mdsJiu5CJVxdsj1NLCRPAopoQo9evIoooxqYkQpoCTltdlFC200YiOH6SxirjicUjEOMzZ8cvS0Ug9OyhnPeKbiCJZx+IIjWbFixZjGACBOHC0GyqhBJVTDikuJFxcRkkS5i16Mw6nEVrIYwscWVrJafsp21hAhNOrxFamkzu0QgVSdoRU6JjOP3Wxjk1zGbrmdermBTXyFBh3N1KNCzWTm0kMbEcLDSe9JSClTabB+6UGFigQx4sTIwYEkgcn03dqAfF8h0NDJLmI6H0XjvRSWR8gf9rstFGXJ5HFah+scgQcnYpgELxRJvz0hBCp3ISvWhtjRGMU4VMRn75nI71uQRuQNxAfYsTyXQL+VPjroowONkjzf9iXRhBBUilr8eDJ6YprNZFyI7kFpsQqjYWxEt1arxWQxUUktUcJsYw3+3J38+fd2Vn5Uwk9/YmbJFwoz40dQIMpQCw06YWCcqGMis9hBugw5JqO0UI8ZK41sJib3quQD0sdWVlE9vKCbKGYwm8MoyNXSlbeSLtlCQsZRZII+2ckWVjKRGcxkMe00EZbBEZ+/R7ZhxkaMKBp0FHgqeeyhx8c0BvsiOzubRYecTVuHglqoUaOmjWQ9k7SxKKCPjozv7dHv5K7fWHjhJTVFR6/FXfMZ7prP6DFvJccOv7xtgI++CBBPSP791v6RjXvx9n8CWH2VqXuUEIKJYgZV1OHFRZN2Ladc2c7GZXkcdagRKSU33e2iwKGmq6GA4hKYNUuNyO3HbBvb9b9ixQoSUQ0xIpRRjRot/XSxg3U0shkfbgJ4GcJL4XCHSD4lKCTYKTcSlMn1VkSGaJRb6KZ1WIH531WzegxM4yAMGEeQpBKZsoDROECTDw51MVPFAgwODTqHGpPDgN2RQ44jG7PDSLYjixxHFnZHDjaHBYv1uxMIfd9RXlHLxq1hfP4E/37Lz1PP+dhaH+XW6020qLdQTCULxNHMFAdTyURaqKdfdqUfI89KSaWfogotWr2grSeIt2wNrfmf0qdvJC5jyZA12U93dhOOfAeDDKTeHxxKrm3sOWqKco0UR5MdLwZhYhJz2MYaNsilbJGr2MBShvAxlQXkiULsFOAkmWItVQq6bzEHRUrJypUr+cPv/8jjjzzOJVdcjLO4LXWu78GQ9OIp7kabdTAnXWjllgdrmLP4Dzz852dGWHEce9wxxAozcxMA/mwnZ51/JkIIxtfUoKhHXzfFiWG2/DfRwtjR0ryN2dNGv9/MniZpaU7yUW+8/i9uvv4HHDz1TR7+TTOnH7WcRGD0mkgIgYwO8sf7zuDH5xw7IigM4Jc3XsNAXiuG/vHcdrcv43F2NERQCUGBQ0MiIXn93QBHnuzkzPM9NO5UM2ny/LF96f2gKAo33/hTPF0P8vE72ewwfEW3bCExXHcNyG7W8QX51gJ0RYJFJ83n8+WfUVpaislkQmfQ4xrsJxIP07FbR+VkJz29ceb+oA1/7Rc0mZYTJcx21qLHiBkrBkwUUcFMFpMtkvfzqIwQIUSW2oancAPTZ0iiRhcJmZm06M5ax1MP56URnwALZhu46/owTz5x3/80LvviO1F+fvHFF7z77rvMnj2bs88+m+XLl/PWW2+lns/Pz6empoZ169Z9p3L+7yvCYcH7nwW46BwbZSVadjREeOKpILtbErQ2q5hKHDUaqplMD21sYhk6aUAhQUzv5aHfWli7JfT/sXfe4XFUVx9+Z3vTarXqvVjFcu8V23QDNh0CpoXeQ+CjJxBqCEkILaEGQgs19G6ajXu35SoX9d53tb3N/f5YeY2QZDBYGPC8PDyPd3d25s7R7Jk7557zO+yqCvLg3cnMOXLPzXP2YWYOP8TEaRc3MWqYnoJcLdo4J7RFL9QIEarrQuT1BASFEGzcEiSLUWxjLQhQoSZIgIBwM5nZBIQ/+kDYUyaQTi7lrMemtnHGSfCfV7txu2XcgQipqQOpoPTPk48+jUEfIM6qAlnitOMtMVHpPQycVQIQH68iTAQ3TlqoJ5di/MJHo30lhxb2/V5TS3jA1RogqnkkSTicEeqqtBR7p7OVtQNqbQF0BByMG2nknc+39Pv53ujqaAQkZh9mZvyMDjK7Do8+tIoAkiOJtz9ycMZJfVemZVmwbrMP9Xc0j4j03J8S7WrefzGDRct9vPyWi0+/8gAyJUM0PP96N3OPNpOVoeXm3yVw9hXNPHBnMnabik6HzPVXaNheEeSqW1pJSINT55qJs6g5Zl4DBTlaXB6ZypoQY0foGTtSj9GgYuVaPyUl318GQKPRRDt9787gqp7KvDPX44s4kWWBlR19tLegR4cwoZ5tKzLYvD3Au59EdVG/ycXnWli+soWln3rQe1PRokWLngaqkAkTaE7kswU+jj7M2GffDY2CpL10b9JhwO4aQtjrw2/fjidhM4GQjD8QAVlN1U4146bs33KgXwtby8pJJ5sQAeSBlpuJZj7uYCNpIqfPCmebaEKDBjVacikiXdqTfZ1CJkkinfUswY831sDGRNyAv+UcitjFZhpFdUyDNI1sOmhlPYtJEdFsk3HM7JVdFBJBNrGyR9C7mzPPPPN722Hq1KkIdQQRHtjXRQMPRmRk1rOYTJFPak/Ao5la4rHjwcU6FmEXqahR00I9AfxkU8gmViIQMSmVZmrpFC14cOHHC0gUUEqSFM2IMAgTPtyMZnrsoc8r3IQJIQEuHOgxsJnV6NATIYSMoJsuEkhmHDNRSSrKt/a/6DAQLz77EhmRvAFLr7IpZDsb2MxK4rGjQo2b/iehAD7cWLCyhVWxjuYu4cCFkywKcNNNO82kk4sHN358lDIOkxTV9+qijc2sZKgYi1myYieZHZQxTszs04SoVTRgIykWiIrHTrgjzC1X/5FX3n+JrKyBS4K+jQYNOvToMVAmliMQRAgxhkPYwipMUhztoqkn2D8mdt3kM5QO0Uw9VajR0Clae5X076aZWjLJJ4VMdrKRVhpI6+mkbJCM6IQBKzaMWNChjwXOfMLDFlYzlhnYSaaDJrayhmFiAm00YsrWkpiaiMagxqSGCYyLaZeWkI9HuH4ybfhfEg6HA6NkpEAMQz18JQvfzeSEMzsIVsixvJoUKYPkHn+WSf7Auqw+HZU1IR59zE9c1xTqWNNrETsswjjdYbRAFrlo0bGTjWRSMOD40sjBQVSO6Zv4vBLhsECj6X8sbS1qvM59lzkoKilkTdt6BDJDGUfp1G2cfkJ0bvDvFz1Y2kv6NHEAsEo2JCGxXiwhDluP3w9SwDDiJTvtInq9BoQPDTqMmChmTK/Alk7S01prxJreTZgwW4hKcCSQQgHDaKMRgcCEhXUsIklkkEx6jyRIHVr0FDKSctaRzRDMkpWayop9tsE3ufCia/jHX57ELZw9f4t2doqN5DGUHIrZzCp8wkMWQ9BKOvzCRxXb8IsOXnozzP9dYeOW6818ND/ACy97iYgIs6aZOWGunhNmmwkGBXPPbeCoWSayM3vPj599xUlHuyDen9PHL5skC/mU0haK53/vrSc7S01Hh+C/b3Uz7xQzn7+VzsKlPj7+0sM7z2Xw75e6WbG5/0zhgXjhPy+gxUg8SdEsNmkqspBpowEHHbhwkEYuLpyx4UmSRBGjcIoOqinHK9wECaBGjQ49nbSho5IQwQGzZiM9eqrlrEONus92NpJopxkzVjrejFDGMsZyCEjg+Naan1N0UK5ZRUayDlvzWFRCy0aWgzrMI488sk/2OFg457zfce4FXyH7QNeehxTS44mrocXbzbjIkei+UQFjkuIYISazgSXYRcoeeSO1j6svUPN/t7dz810qivK1/PfxVIoKdHz4RQt/eWg7QbcWSavnnTc/JDk5mXmnnkXXplYSRAqazixefauN886Mo6lZRo+RsAgRIaqPnUR6VDuxn9LvdHLZxjpSyCSY3M2RRx2xX+xSX1/PJeddhtyiQu+II0KEt1M+IHdoDuHcALVVtegiBoJqHwXD8nniH/8jJaXvHODbJCYmcuixM1n2yjqSfb3nKk51B/GFZiZMiMoyHXn0kTzx96ehpf99uRLamXfe/i15B7AnpFHXKDOif9UlGpoECfZ0Nm7cyJIF/+TDF/WxmMKsqWpM9g4YoG9gWIRRayO8/JiWtWXbufrKM3juhQ97BYmHDRvGNbddzQP3PkjXYj0XXdPBfbfHxwKdH3zm4bH/OHjpsTSCQcHxZ7TTsikDu2cCNkmHQXi5/eJ7mHjsGP7ywH0/SA7lgw/eZnjBZm6+OjqPqtmi5+//rOG1/+3A5xckJGfy5sOvo1arycnJiVVgd3R0cMLRJ2JvzmYsh8U6rreE62murWFhu4FzL/fQ0hlk2cogJx5jRq0J8+4n5fgbUrB37ZHCCoswm1hJWO0laeIOvv5PBvYENV8u8nHVVcvIbJ/aS3KkU7SgSXBy5Mz+m6IdMlnPXQ8t32dbDMSgBD8/++wzMjMzuf7661Gr1axcubLPNhkZGWzatGkwDv+Lx+NRc/xRZo6dV49ZZ8DVaCO+K9q9LocutrCGdJFDmpRDBnmki9yeB04VdbYFvPWxi8vOs1JdG+oV+NyNVivxh9/beepFJ/fflkiopxFLo66cI6ZJ3PVAB16f4OF7knjwcRea5gKSpFSSSI2uHCCjQs1asZD1LMaEhTDR1bE8SojDhoyMviuTltY6Hv9rCtf8sZXq2u59/iE3NTahRoPXK4i3qvoEPldv8NPYHMbnk/vtLi7LgqZmGS1tJJBCI1VYRDzerI28+m8r9/+z7yqP3aamqXXgdMpAQCYSiZYACWcCaklDhsillp0U0Vfo0i2cCJ2fqlota1eW4/F4MJu//4qXIILVouLzr73IbguNWV8xaqQalQqaN7n422MwbaKh14RUCMFNd7cTCkJGtpr2jghJiX0DdBXVQdJS9rwvSRKzpkWbbX293Itep0YWEpIkc+5VzYwfbWDWNCPHHmHit79rJt6qIsmuprU9gj8g0+WI8MCdyZx8XPRB4feX2KhrCCMQ/PG+dhYs9RJnUmG1qhk32kgoNFAXoL4cddRRrPsqqsUXFAHKWU9uoJhEouLbG1lBk6jpFdyShUydZQ233mDEYlGxbWeQyeP6PlhLksTkySp21LYwa6qLJLuajz7zEdzmR+PIoLkzwBnnehg/vpunHklgSJ6OrdsD3HSng5BfNWADGNupkLjFimmbBY2cgL09OqkPCB/bLQsZPQk624bh8Xx/OxxMeD1eUilgI8sxYsYlHL2yMXfjw4MKFZtYgV2kkNyT1dFAFUECFDOKLayOZX18E5WkokiMYAur2cxqMsnHzMDZFgbJhEd0k08pKdIeCQ8zVtJFDqv5imFM7FNWqZV0DBVj2cQK1Kj46ssF/OaM07+XHQwGA+MmjaF9Wf+dzcMiGnAslaLBf1nI0RJ7EcaACV/PA76JOExYaKMBPUbSyKYbBy46GcXU2GSnm07qqaKVRooYSR27COCP/dYgmsFoJWGPtp+opIMWcikhj6GU9ZRA26Q90ixe4WYra8ilGJWkiupeGvYt26G9vb2PPuk3UaFGIEgklaHSOIQQrGXRgFp/lWwjiB8zcbRSzw6xAQ06UsgkggonHXjxYMZKK/WMZlrsPiZJEnZSMAsrW1nNGHEIDVSjRcc6FpEnSrCRRJAAtewkiJ8RTOp1fI2kwd6SyWMPP85fHrhvn2yhRs1ONjKcSdSwg+ye5kta9IRFCIhqW3/7vpsopdEl2vHhYRebKRClsa6sspBpooY6KihkJNWU48NDJVuJF9GS0YDwEyRAhpTfZ0xGyUyiSGMpn2LCzFhmEiHCVvVqZs6ciSFx79qORhL3+R55MFBTU4NB0tNhL+PNvyWj00mccZqef22oI8m/p7TaQzcqXZCuYBt2+n+g7RLt3HC7A4MnjTCb0BNd6BFC0EAVdezCjBUf7p6O10PRY0THwL9VLTr8PZnC39Rc1HZm8+o7Ds49vW/2ddmWAP62eFwuT5/PvotTzjiFsiVbyCIf2dbK1Zfvua8v+DqENZQ24AJJCll02jahMnej82vI6hhLvBQtp0uS0kkinQ1iaUzqoT80IQsdtSBoIptCEkhhK2vw4SaVbFSokIngwUUzdXTSShJp5FNKiCCbWUkSacRLichCRqX+cYV4ra2thH2CCnUZIyLT6KQVgK2s6VkYidBBC41UYRAmQoQoYhT24FhWLVzEjWtsoAnS6oCQJMhiJOXvGij7vI0/2Wt57ul4nnkwjYv/r4WSITpOOs6Cs1vm9fdcJNlVNNRoiNvLAqWMTKCigEf+z4IKNU3GTThdMoccX4/HDYs/zESnk7jst1bemrd5wP30x9ZNZahQk0k+bTSwXizGTipqNARjDfgEdlJopZGsbwTx46VEOkQLOgzkMzRWwRUQfrawCgOmASVj6qkgiyFkSHlUiq1UU96jQR0liXTWsYhUkUWQAPEkDPgMZMWOTqNiyZcJHHPKGrTlUwAIyQNnzx3sfPz+p8iNWWQHiqN66vHL8EpO1LKebawhLEIkkkYORdGu1ZKKTFFAM7VkMQSPcBFQu3noKXj6oVSGFenYVR3igSccTBpr4IYrEzhxtplj5zUydMSRpKen859nnsPj8tKsqWJneDM2bxJ/vi+IyeTGnigzv6fhoQYtHlzo0CMQ/c49tJIOWURopJqx00f3ai70QwkGg/z2zAtIrMqNJgLsvtza0uhwNFN4XAZPPPsYnZ2dJCcn77P04L+e+ieXhS7n688Wo++Mg4hEKNFD4ah8Hn78odj1bbfbmTF7Oqvf3ESKt3dAy6FpI6EojnHjfryu5bc5/sR53HfXmxx7eN/PhBC8+KaGBx45ibvu+B2nzwlx65/d+Pwyk8YaOG2uhUmTVGx6p6XfyqJ6KqINAZ0Rxo/WceyhTr744lOOOWYuEG0sdfft97D86xWYpTi6IzLvfujn80UNZKRHF0faOiIsej+TtBQNt97loGNdEamh3NjfySCZyOouZu1Hm/jo0I+Ze/ycfbbBB+8+x6uP7Qn8m00q7rw5gTtvjr6ePS9AcXFxn9L6P91yB8nNecRLvSsx1KgJE6Hd6+LJ59388Xor//rLnrnFbf+XyH/fdPGHO+dj7CjAh5su2rCSSGpGgE9fS4pVfxwx08gTT8Atf/qa5kojqoAFDy70GEg1qwb0j5IkYTZGm2H+UJmobzIoZe/19fWMGjVqrwO02Wx0dw+cjXEwY08I8/5nHrSSFufWPLIdU7BKdvSSgWQpnTFMp42mWGmdJEloJR1B/ATlMG//J534ODVTJwycPTFprJ5tO4MsXuEHp51m8xYmHt3JY39N5rlH0rjjejszTmjgi1dSSXLvWUKJltRo2MZa0sljPLMYJk1glDSVUsZTzXaqKcdGImhDMe3Su29KJDlJjcs1cNlMf6SlpSJ32nF2y3R7wn1KNv/6z04uOy+ep19y9vv9//7Pja/TSANVDGF4T4bYev72ZxMTxhiwmFVs29G7EYg9QY1aLdHQ1H8A9I333aQnqxk3So8qGLWxnVQEMhViS6xkand6+TbWctThOv75rAOjIcgTjz2xTzaIsxjodsm89o6LY07xsmFZEq/+x87Lz9jZtiyHww8xcdL5Tdx4VxvvfuLmmZedzD2nEY0GRg7Tc91lCVxzWyuhUG/beb0y197WxnWX9W140d4RQaOWCAbho5ezuOFKO6OG6Tn9hDiaWiJ4vIKhhTo+fyOTJ/6WzB032ElLUWONU8cCnxDVT83N1pKXreOOG5JISVITEXD9lQn4/ZF9aoR2zDHHEMRPRISpYDNFjCJJSo917B7JZJqoYbVYwC6xme1iA2t1n/HHe0Nc3tN1LyFeTXM/ge2nXnRSVRtm8ftZ/PkPiVx3uY3fnBCHVSRRQCljpUOYGDmarlWjmDC9k+Ixbcw7DdYvikNvClGhGnghR4Omj6i+Dy+nn2Kk2x1BZxq4Ec3BjiXOTAfNeHEhoWIHZQRE7wWLoPBTzjq0aFGhxoyNrayhgxZ8eBjLIXhxYyNp4AcPyY6ERBEjaaCKbgYuWw4IHzJyr8DnbqINiIbTTf96nibJgkAgIfH1F/sm+/Lgvx5kp7QJj+jtQyMimnn0zQZDKklFCWNooDKq54OWscxgtDSNUmk8k6QjyKGINhoJ4gNUrOQLdogyVvMVTT1Zf8OZQActyETQoe9lvy7aYkLq3aKLLtoZyRTiJTv1VJJLUa/A5+7zL2U8lWwDoNPYxFnnff8MWICpM6bSJg2wNA80U4cBE3FE/Vq0uV0Jm1lJUOyRl5BF1F+7cPS06Ik2EJrAYRQzim66CBFgDIfEOkXnUNTvNaSXDJiJYyPLsJHIaGkaI5mCCydbWUsZy3DRxUim9KudbcXO+tUb9skOAoEXD3mUYJIs+PFikawxjb8OWsggb8BrPoNc3DgZwzRcOFjNAlaJr1jL1wTxU8o4GqnChYNRTGUsh1DOeraKtVRRThJ9O77uJp0cVEiM5RCMkpkmaphUOhVDohb/FnC+H93OvxWqPmihckU9sgec9W4+eutTNmzYN1scDGg0GrwqF2qLjzEjog8t804xE0qriJUytsZtJuXwNVxwkaCKrb0kkXbTLbqQUGHwpJFHCSGCRAgjC5ly1iETYTJHMlaawVhpBvmUsp0NqNHi+IZ8wbdx0oGFeDJ7Fqs6RStCCJK8Rdx2r5P3P/H0mr+tLfNz1vlO7O2jEOF903gEmHv8HHy4SSIDNCFs1j2/K5MxqqU4IJogjz4Qz841mSz5PJH8YzfS/i3ZGzWaXv7i2wTwMZIpjGE6rTSwkeVkM4QSaQw2KRGrlECRNIpxzMCMBT2GHgmUrXTQQgljyJSiQbhObTMnnHr8PttgN+3t7Vzw2xPINCej12rYaV5KLiXoMBAmREQKIbQ+4lLd/ON+CzqNmqGMI1FKjcogoCbRXYTPYSSOBMYyi2QyiZcSSfEOJaXuUM670I3JKPHpa5mUVwR5+iUnLW1hHro7GbvFQFIgj+YBSusBWmkgnTxSpWxMWAiEIji6BC2VFs77TTxxlp7ycI1EfFyIYPD7z4skNRgw0kwNuVIJo5iGhXj0GChmNKOYSjP1pJJJC3W9pAi8wo0HF4XSiF7SVXrJwBim46CDBiqpEtt6FpSii++VYiseXKQTXWwvkIbhoJ3wN0o6JUmilPFsYCnN1BLZS3AYICkpKs/0+gt2nCkbUWki6DQ/vuvzr5FgMMjbr71Nlj+qkdlgWY8HDzmOaUzkCEZL0xjHTPQY2czKmC+Mw4YHFx7RzWbtYqaMN7D4/SxmH2omO1PLYdNNvP50Gi1tYd752I01Ts1l59kYMWI88049m3f/Np+0ymLGhWYxQT6UOGw0tAW45lofr/1XxUimMkqayjBpAhM4lCTSowsQoq+PcwkHPjwYhgv++tD9+8UuH7z3AbrmuD4VUACJoTTKlm8iEomQn5//g3quqFQq7v7LXXyw4F2uf/JKfv/EJbzy8Ys8/fxTfeRq7rz3DmacPZGa9M20GGto0ddSm7qVzCMTeP6V//zgJm97Iz09nYLi2dz9YKCX7FowKLj53gCTp/8GvV5P2YZVrFof4JzT4rjusgT8AcFxZzWSnCpTyWaaRV3smgmLENViOx66SfEM44XXoot1556q5tOPXgEgEAhw5snz2Py/KnIaR5DZXkypZyIjfFPRk8sFl/6DW//0Mn+8/WFuuieM3y/zwUch7MH+G7Umu7J55rFnf5gRhCfmT/sjL1vVp+dAMBhkzfK1vQKfQgi2sqZnDjiFUUxheJGRKy+09dnnOafFMXWijlp2YiOJyRxFBrmcdLyuj+zNYYcYWflVMs++KKG3eRjJFIZJE/C7dEQi/c8FhBC4vfsunTgQgxL8VKlUhPcmRAh0dnb+5B3gfynEW1UYdOBz68gRfcuCJUliCMOpY1fsPSEEFaoy7rvTglotYdBLuD0D32iDQYEsCy67oQ1dahs3/8XBS0/vWZUcVqLnxqtshEL0cVC7BaSzpIJen+kkPSOYRDN1pJNLOKmOI2dGnaEtXk2Cre8P7ru49HeX0EwrI0qNWC0qPv5iT4aAyy2jUklceYGNzduD3PNgB51dkdhn9z/axW33OjG4shjFVNSSGi16LOyZaN33h6SoSPVyX+zm5PfLFOZpOOG8Bmrre0+gv1ri5dmXneyoCnLpufGETJ2xv0kRo4jrCbxsEEtZxyJq2IE9Xk2bw8e5p1v54NVkPp//6j7ZIC09h253mNaOCA/92Y5Wu8fmarXE3+9IpjBfy2GHmOh0RIi3qnj96XTuvy2ZTofMjClGfnNCHMed1cA/n3Hw0RceHni8i6lz6uhyRhj6rUZR4bDg+jvbOPpQE4dOi/79Tp0bR2NLhIIcDZeeG8+frk/EalVRUx8mNVnLUbPM3HlDIpPGDvybLh6iw+sTHHekmSMOMbJxawC3e2D9mG/j8/kIEaKCLQTw9+lSrJJUjO150OikFS065h6r5dwzviH7cKiJdz/xIMu9b4pvfeTiL39MjF3P9Y0hHnwwRL5zOqaezDZJkkiS0hglz8TRYiC5fRzJeW7qy9MYOqGbLT1lZdDTMEZEy9gS6buC6EnezpUXm2jvkFHpBk16+RfPEcceTgWbmcjhmDAjEy0d2yhWUCE2UyaWsYavKWEMYcKkk0MTVdhIopNWJKKBcQOmXnq/3yb625eIk2yMk2YQItRL4/ibxBZ3BiCFzF6aUN9GhQoJFTr9vjW5+uKzL8nTFVPGMtaLJVSLcraKNaxnCdkU9gk0SpJEGjlECDGWQ/pkJidIyWSSj50UtGgJE6aNRkoZz1BpLDYpEZuURKk0jiJG99GHlJBi3YzrqaCAYbHfj+MbgdFvY5biCOKPdg/PCzH3hLn7ZIeLLr6QFlUdftE3a98rXPhwo0aNlz1B4kQpGugpZz0bxFLKxHJW8SVN1JJKFjbsjJQmY5XsaCQtVsnOCGkSMhFaaaCY0chEsNJ/Z3SIdobXYyJfimb+6CUD+dJQRklTerRQ9y7Psi/IsowOPQG80eAP9CrnjMeOkw60DHyNadChRYdOMmAnFRMWJnIYE6XDyJdKiZfsjJKmkE4e7TRhlMyMlQ4hh0JCexGt7xkFBkyopGi2g4surFkmIp3gL482hNuNLZBCdX0lrq/BmmKhqGQIra2tP85Av0KGDBlCSISIyHLs/mUwqPjwDTuhYcuptC5h0pxW3nk5iYnjDFhVVspYFgtChkWIOrEr1p1aQoVFikeDtkcreAdadORIRb3kGkyShRFMwkl7NIDTj15XUARopYEW6qliGyOYRCctrGcx61lMR6uGP11nZvS0No46oZ3xM1u58GwVyfWHRDO1Nfte9q7VaomPj4sG75zJfPL5nkDlBefp6Y6rGvC7keQ6jpoVDQ5kpmt49dlEkkfW9VpYSiM7tkjzbbpFF1p0aCQtKklNLiWoUJEg9c3cMkkWkkgnk3xCBBjKeIZIw2P+2CO6CWQ7Ofu8s/bZBru54/Yruf8PEbTmAGn+EtKGuHBkrUSdXU3B0CBHHx9gzKQQH72ewsXnWAmoPMSxp/FJOjnUsIMOmsmhb8MVraQjrmU4Dz/uRpIkxo7Qs6U8wMVnx5OeqmHpiiCZFOKii27Rd47fKhrQosMgGQmKANvZwJDwOF59Raaty89F5/QO1Hi8DNiNuT8ysjORkWmkFrdwopbUJEqpJEsZ6CUjHbSgQkUTNZQynq2soUqU0y26qKZ8wKZUKimaTZrLUFqoZw0LWScWs531WEmglHG9fHoiabRSH3sd9X0OZARadHTS0jcIpgJNEgSyHRw9O4dFqxKoa04heYiVrIIUxk+a8L3tcDCxfv16DK64WLVCa7iVPOe0XpVBkiSRLuWQQHJM89aHB4e6mQppExmJRh69397nvixJEnfckMizr0STauYeZeLdt1/Cu0kmJZQV848qSUW6lEMRo3D7IoyWZ/Sq+JEkiUwpHwOmWCb2boQQ7GITJluE/77xUh99zR/KB29/iM03cAaprsPC0qVLf/Rx4uLiOProoznuuONIS+t/IVSlUvGHO27l468/4JZ/X8v1T17Jm5+9xuPPPDao0jbXXvcn4lIv4agz4bKbwlx8fZhjz1GRP+z3XHLptdx1x+946J547r8tiZGlevJztFx8djxv/SedLxd7yaOUIAHKWMoGsZTNrMKAkWFMwBCxUlkZvV9Z41T4/dF56OuvvkFwhwp7JKXX9WSQTGS2lPDi0y8xZcoU5sw9idnH/5Ejzgzj6zINOCfUSjrczn2viAAIhtW9Ar/fprlNxmrtXYnhcrlQh3pfgw1UEo+dAmkYOkmPw1DPFZcO/He75goz6dY40qVc1FJUHrG0dODn2ynjjWgNkZg8jbYzk9ff7T8m8MF8PxMnHz3gvvaVQSl7z8nJYcuWLciyjKofvcFAIMCmTZsoKBhYP+hgJRQKYU9Qo9ODIWwd8Idhkiyxh3O36KaacohzctYp0WykMSP03HJvO5GIQK3uu4833nOzcXOQQyYbeOWp/nU4f/sbK399uBK5aWivyXATNQzpKa/7NmpJQ6JIo8mwlRPmqHqtPkQiYp87mE2YMAGt2cONV9u59Q43v7vRifpBidmHmfD6ZOLjoqXwTz+QwrW3tTPxiEYsej1yUIeuLZ+SUHavsTvpIJkMduyqY9Y0yEjT8OqTaTzybwf3PdKJTidR1xDi7FPjeOmxNK68pRW3WyYjTUN1XZhuV4REu4r3XsigpU3GLbtjJV6SJJFCZrTDpBBsUS8nKALoEz3ceVNirIFSnMWJz+f73s4/wZ6PViNxyTnxA14PF5xpZduOINddvufhvK09jNUS3f6kYy0cd4SZTxd4qG8MM2KojpHDdNjiJeac3cAZJ8VRMkTHzqogr77j4sJ58axY4+OsU/c4yDlHmVmwzMdvTogGA+ceZWbhMh/FQ6IP2BpNVAd1IMJhgc8vOGyakbOvbCYYFHz60XyGDh1AnOVbPPSPh0ggGT/eAR/qJUliGBNZqfoUj7maxpbeq0RGo4rfnGjh2tvbeOCOaOng0tU+jjik903o4cc9WNuH9Wtvg2TEKMxsMS5kzngVkw9rJ9KSTqZIo5Kt2HNsgCDc04BJY1Oxu9paRuA2NDJ1XAKffq0lJTmJpNRsAv6BRbYPZox6E1kUopcM5FBElhiCkw58eNGixYsbbY9Gp5UEOmhBjxEjJmTknkyMEHHY6KZrQO2udpqI/0ZAs4iRPTqO42Ias7KQaaASDy4SGHhyKXr+6w9ZRHWg9BiZe/K+6V0vW7SchEAqFmyUs552mgngYwKHDahPqseIgH4lGQCSyaSMZWSShxcPRkz9ygrYpERsIolmURfTq0winUaqY2Xd3+ymLjFw+Ur0c4lG23YWvL0AnW7fgsAajYbcghw271xJmsgmmYyejr71dNDMcCaxgzKcdBIWoVjWdbyUyCiiWnBbWIMaDSWMoZrtjGJKv8fKo5RNrCBVykIvDATwDdgAw4eH5AEDvlaEkAe8/rrpYvT40ftkB7WkRiXUsf3pMeIR3ZglK3mUsp5FhAmRSv86op20xIK59VQwhOH9ji2bIaxjEdki2ujGIsVTLEaxhTX9loICtFCHjWgwXiBQo0FlgkDTNzYSgKqnAY9QI3wQaoas3MxB6Xj7S8dgMKBTG3B2e/l8oZfZh0cDRjlZWpZ/kczsMxq4/0/R6++oWSaMqU6ymybTQBW17ESNmhSyGMN06nRbsAZthEWIAD5GMJk1LGAsM/o9tk7SYxRm4kmkjOXkiZKYD+ygmSrKiRAhl+KY9qsVO07RSQ3l2Egh5JTIdI5Cro6QiDrWLX6bWEdKRlK/x/0uho0ajnexC3soi38/V875Z5lJsKmZfZiJe/Oa6N6ajlXuvVDVZi5n7vG956aSJHHvn+K46KwdmLrG0UUbFWzFjIUKsZkcitFKuli35noqGMGephROOgb8LQAkk0Edu0gnlxV8Rr6lGF1ETzDOR3KenVefevkHyzw0NDRg0jVw1CwzuoRWIq1hjpgSx7VXWnj3Ezduj8zo4XqOnGlCpYrKmkjqCH68sUZwqWSzmZWYGfiZwyan8tXCaDn6qnV+EhJUnHVFM3fflEicRYWDEMOZRDnr0AgtiaQjE6GRqpgf2i424MUVTRSQbLhlB126WmobwozsydzdtiNIRlb/c6+BGDlsPKuXlJFHKdspQy8MpJNDhGhJsR4jY5lBJVtiGfFePOxgA0ECAz7PABixUMMOpGjLRUYxpU8lz26iDd+20Coa0KDBhRMZGS062mkmg3x2sokiMTLaLGkIGIaDpAULCbS4Enji5ei+UjJzSMmk32doheizMnL0GummE71k6DUH+SYZ5LGJlaSTiythJ6mSkbyu6TjtX2BP6D+TzGJWodVE9Yo9XpnW5jaygiP6ldIwYCJeShpQjiebQrZIK0kQyagkFR7holJdxsRpfpKyZxEf37cD+w9l90L+wBtI/WahDiYmk4lDDz30JzueJEnMm3chZ555AY2NjdEgeHq0SrC1tRVv9zZmH9p3TpxgU3PDlTbuuLmWfM8UcujbiyGg6aa4KPqb/GJxgNFjpwHwv5ffJDGQ3a/p9ZKBtiYXbW1tJCcnM3v2CUybdhjHTJsLA8Q3hRCg+mF/pxkzT+C9T1/h1Ll9YwxVtSEMppw+95u4uDjC6t7JXq00MIZDYq8lbQi7bWB/lBCvQq/d8xswYmb58gjnnNb/9pvLA2gCeypFE90l/PGuzwgF4ezTLWh6fn9vf+Tj2TeSePLpG/Z63vvCoHjVww47jMbGRp555pk+GaBer5fHHnsMh8PBEUfsH3HfXxPBYJAup4yEhCwNHEgSQhDAxwaxlHp2kUUBcbYwwWD0x6JWS5x7upUb72rv4+h2VQV54PEu/nSjjTEjBw5GGgwq1CqJdSyiWdTiES46REv0RsPAGX5GycTIQ9u5/849Dn31Bj+hsNhnTRNJkjCbtaQkqUGWyGyZyUVXOhk9rY3fnNfJstV+ZDn6QFlXpSKpaQoN1XrSG2eSFM7tFfjsEm3o0BOS/Hwz7picpOHeW5P49LVM3nshHZUKfn9JAsOK9Xz430w++G8mv7/Exq3X2EhKVFNapOf4c5u46e42bEkh3AUradfUxlLkfcJDQ8IqpPhOPvnIxJalWb06x+fnWvYp47Gycgdms5rszIHXKjLSNLR39r5e/vUfB+NG7fn76nQSJ8y2cNl58Rx+iIn6hjBrNwR589l0TEYVy1b70Gkl3n0ug1lTjWyvCDFxzJ7vq1UgfyNBIxKBb2agL1npZdO2IH5//1kcH37uQaOGO//RQX1TCINBtU+Bj6b6WvQYSSGTEAOXRMkigk4vOOE4Ew3VWlraevugi86K55DJRmaeWMcZlzTz14e7MRp737HKNoWxCvuAx7CSgMsXZsP/hhO/4zCSu0dgk5IYLk2kdGIRpROLGTNxFAC6TAnTRDBNBMtEifRRmbgjpSwvKyQzvwCVSoXP279sw8HOiiUrSWFP8wOVFM2uyZBySZYySCWbIAHq2EUeQ4kQJoshPeXvcWSQF31wkSSyGMJ21vfxhwHhp4LNDGF47L04yUYKmWxkBavEl6wTi1jPEiQkRjF1r5mdLdQhDXBrrWEHNpIIEdinzBYAkzmavWqV7NFAFdEO73sr0e+gBdNe9EtVkooQQSrZRhzxZJA74Lbp5FLBFtwiKlcTJ9liGZwC0cuuAkFE9H//EkIQIshp807rs/r8fdFIWsYxEw06KthKFdswYmYMh2CQjFiwkk4um1iB9xvZXGERooLNBI0e4sxxUSkEpF7ljr2Po4lmuAqBGSt19N+URBYyLdSTMIDGIoAGbawD8zeJiDBdqfVcfd2V3/v8VSoVhjgdIGLZ5tkUsovNyD3apuOYiQdXn+6u0WNGqGY7/p5s3hDBfsvkIHoPNhHXK/NXLxmRidAmmvps7xfeqK5gT9dvlaQiQphvJwyKEKgMPd3fiV4rwg8Gk2GfGuEdTKSlZeDt1nDjH9297muSFK32SbBFb8jWODVzj1fhstQyRBrOGGk6I6UppEpZuNWduIz1dNDCGhZgxIKLLoyYMEgDL8gasaDHSDLpMSmHMpbiwslopmHEhInejRejVUB5ZDMEFw52sYkgexbtt4jVdNBMvHXgjOq9cdNtN7JTtREJCVvDRGYd287r77gJh+GtlxIIFKxhg/Q1DaKKarGd8rgvOebcll5z092MHanHoW+gjKV00YatRy3Qip1trGWl+IINLMGHh1FM7aPpvHeivtGClSTSmH7aRG555lpe/OBZXnv7lR+l9VdeXs7U8dFr4f674+iwbuPLhUHSUzVccb6NG6+yc/Sh5phe/peLfVjiI7TH7fFFkiSRQzF7DZr0sHyND4NBwuUS3HSVjYef7mLDdhcNqgq0ko6R0hRyKCaIH5kIpYwnRBgDZjLJZ6w0I7bAlk4uyFo83uicsaEpzFV/EFx59Z/2yQbDRg5DjZZM8hkvzUQgqKeSDpqJEKFUGodaUlMkjWIoY4kQQYuWNPIACc9eGuJ104mdFCZwGPHYY925+6OLVnIowosbK4kYsVDIcCZJh1PESNpooJsu1rAQV0YLxjEQDPhpa9iOJMGEkU7OnNvEqKHR8Tg6G/epMeLBxIgRIwhYove2MGH08sCLB2pJg0BQoy0nqPNg6owGtSLfIbcRjghUKnjprTABT1yfBoa7CRHYq068XjIg9D46C7+kq+hL0o5czaW/lwmosvjj7f/4rlPdJ2bPnY3TMPD8NJjkZsqU/hd7f21IkkRmZiYZGRmxxZS1a9dy9MyBnx9POMZCKK6tX8kYIQSexF2ce4YZv1/moaclfnPGhQCEAqF+dV13ow3r6eraM1ePi4sja0hGHxmv3Tikdg45dGDN6b1x1tkX8/hLVpas7C3bUl0X4qLrZX5/3Z/7fEen0zFm0uiYnKIQAhXqXte81p3Ix58ObLuPP/fjc+55preSwIKFkVhF7jcRQnDHvW4sXXsCzGpJjactjr/eZmbkrCbmnBvh2HNUlDfO48mn39qv2cKDEvw8/PDDmT59Ol9++SUXXXQRX331FQC33norl19+OStXrmTWrFkHzQ9wX4iu8mlIsKkQBveAD5DddJJIKqOZRho57FCtZ9RwLe98vOdB77zfWCkt1jH7zAYefLKT519zcvmNLdx0dzsfvZLBqXOsrFg7sKbR6g1+Il4jQxhGhHCP/lcX1p6uwQOhtnfx59tssclWU0uYq29txefjB+k12OzZfLnIx/BhasKESHeOo6laj2vDcHQtBfzn5egNUK2JltolkspavsYhooHfkAhSI3ZQzXaGMJImUceiJf3rQb31gRsE3Hh3Gx09wUSLWSIQhEf+7eQ/D6fx5N9TSbKraWmL8Nsz4lgyP5l5N9bQPfQrOoZ8iW3mSn57hZerLjUzYUzfIHFzu2afVvoSE+34/WKvf6u1ZX5KesrXhRC89YGLz7/28srbrj7ZmEIIrrqlFa1GwhavZu45jQwv0XHT1XbmnRzH4pU+zru6mYfvSe61+v7JVx5mTtnjfN79xM1RPbIGOyuDPPWiC5UKLr2hr75oRXWQfz7jQJbBaJC49+Yk5IjE0cce9b3tUDKsGL0hGmRQo+ml2/RNmqUaktPC3HydmUAozPG/6egTAM1IVdPUKKj7cDIdS8by6ae9bZScqCLAwPYOadzoNBKJUlqfwIl3DbhWR9i+OipLEWqMvq4pq2L88B0UZ+2gbtdmOla7WbdkA19++CVnn3vh97bDwYRer4sFRvojQogM8nDhoIV6cimhgs0E8KFFRwAvTdSwU2wihUxMxLGWr6kTu2gTjWwX69nECmwks4VVVIlyqsV2NoiluOlmIocxgcNIIQsJaKOJ9SwhTLSE9Nv4hY86KtChZ7vYEAtM+YWXHaKMhp4O2wna5H1efT/z3N/gSmgHomXc45hJGjnUsL3fiVpA+PDhRt6LzlhYhNCgQUbuVSY+EMmkUcsONoilbBNrCRFgJ2WECNL2jRaZqWTRQP9lpx00o5V0jB0/9juPNxAGkwGZCGlSNsOk8ZRK40mRMmMTtQB+EkimmNFUs511YjGrpa+oSt3InMuPZEP5OmafeiQNcbv2ah8AgYwkSfjwEiZEo6ju9beLiAhbWdOjMdj/3zQoAmjRESHCRrGcNtFIt+iiRVdDXeZW7nv0z2Rn99/lciBuuv1GIkSoYAtCCCxSPJnks4aF1ItohnImeWxgKfWiMtqsUAjaRTNlLI1l7lWJbcjIe70eI4R7mobswYiZXWxmi1iDQ7TTLbqoEFtYy9eUMoEW6mP7jMdO0BtG9Y25a6QbNCnQrmqMBY1VKTJ+v3+fFwYOFoaPHoYRE4HqXA6Z08Stf27n/flunnrRQU1973vc/XfGM/ucVurTv6JFv4NGKmlIXkLitDLMJhUFDO/plD6GKrahQj3gPRXo0V2WqKeCoYxljDSdMdIh5EtD0Ul6rNj7lHaqkGK/n6GMI5kMqthGGcuop4JkMtBoBIVFfTNsvg8jRoxg+nFTWc8SIiKCvXom994Qz7BJzUyb3UJnrRWdbEGDFh9u5p4ouO9Ptn6zCusbw0gRNcOYwBBpOEWMijXMG84k7KRQwHBypeI+mX92UmikesBxttJAIqm46UaLnszMTGbNmkVmZl/d6H0lLi6Oto49zSRuuFlFY2uAp1/su6Dq9sjcfLuLboeaLqmFOml77Dcahw03jgH9gFPVSmKyzPnXtPD4X1PQaSWeebmbx/+aQqLZiFN24BDR+5NZiiNLKiCdXOqpRI2KVCkr1gRrNxIqApEAL/3Pw+mXerjyj0ncfd9L5OT0r4M3EMfNORZUeyouhjOREMHYguZuHX4AnWQgU8onWypEgxobSVSxrd/zjogwLdRjJwW1pCaf0miWcz/SDy7hQCbaELaAYWSQi09yxnRybVIS45hJHsXIRIgvMiLkIFdfuJEv3/IhSZCX6ePEo1rRirXEGzdhS0jHbh94Ef5gxmazMWryCByaVuKx0x0eOKEkLEIE1F7OvfUMjj1hj7yE32HqI222m5a2MEaDirUbAyxcYcdstg742zBioVsaeBHaI1yMHjuR0vETScrJwKfKISHrOp75z/s/eAF4IE457WR8KY5+g2oOTRslY4q+V2f3XytqtZpAaODQVyAgSExOpNa+jcA3NJ+Dwk+tbQXXXqNj8cogJ1wQ4fKr7ycxMVpZYLXFDSiVBRDQevvIA/zpz7fRkLKjl3+CqA6xK6uFq6+76oecImazmceffJMX35/IsWeHuOKWMCddGOKmv2Rz719eHrDq+r4H/ky9fRsOEQ2ef3tubBMpvP9RmMbmvv6vyxHhPy/4cYZdsd+JJEnEN47jqBPb2bB5j21a28Ocd3kn7VuyemVrO0QHaGXihiTy2puLefaFxbz0ygIuvey6/S6TIIlBzH/+4osvmD9/PrW1tbH3MjMzOfbYYznqqO8f9Pg10tbWNmCn63PmHUVry07UkopgcwqZjkm9JmshEWSr4Wv84RD5OTqmT9WwcUuQ1gobkYRmPn41naKCPdF3r1fm+HMbqG8K894LGQwt2rNifeXNrZx+gpnDpvdeNQuHBUee2EbLugJ8dFMi7XlQdQkHtexkuDSxz9j9wsc28wLOOVtLXpaWlev9bN0eJCNNzeQZ13PppVfss602bNjANVeewhvPpDDvrADZbTMIEaCBapx0oE90cvopBoaVaPnXHcmkeIeyRawmSCCa1YOGVLKxkUQ56/DgIj8+mVGzOrn7j1byc7Q4nBH+9YyLZ1/uZuVnGaxc6+PmezrIzdYiBEwco+fqi2ykJmt46X/dPPG8g+OOsPD8ay6eeSiZWdOMsU7JH3/h5Y6/d7DwnSws5t5OdsFSP29+No3b73jwe5//zp07OWfe4aQka1nwdt99+v0yE4+pIy9LQ36Olm27giTbVRTm6/joCw8mo4pjDos2eGpsDvO/D9wcP9vMFb+1IYTgkutbqKgK4fEJXG6ZU+dYuPbShF7d4T//2sObH7h56oGoRML789088byTKy+I56PPPSxY6sNskuh2yRx3pJltO4JMn2QkNUXNmg0BHM4IR84w8dhzDh69L4XPF3p575Mkvlq88Hvbob29ncOnzsDkTUX0dFEtZXzMeQohaKeJnZSRmO7nxcfTUKskzrvUgVYjkZOtIiNdxZadPlpbBe7WOEYzDa2koyFpKc+9oGFij2bp0lU+rvytnjRn3wCNLGSqkr/EYApjrZnab5lwtSjHiJn8idkE6wU1TdU0aLaTHW9D40rFHszpGetGzFYNZVu37rXMS6vV7pdOkD9XBvKHixYt4u6L/0amt39NrjViIcOZhAEjbTRSzXYEMirUxGMnmUwaqKaTZvQYkIg2wrCTghkrcSQQT1TzKSxCrOIrQgTQoWccs3qVk7uFk3LWM4qpaNFRzjq8eMiiAC062mjEhQOBoJAR0dJuqgkSQI0GD92ECaHDQGpaCu8veGefJr5CCM485SwC61XEh/eUibaIehqppoiRWKR4hBB00EIN2xnKOGrYThq52PvRo6sS5ZiwUMk2zFjQYWCo1H9QcqtYi4duxjAdFdGFKC1anHSynQ2ECTGOmdGmTkKwhdXEYSOLAtSSBlnINFMbLYnOsPLlss9/cJDr7Tff5qlbXiTN3zdTNSxCbGIlY6VDer3XPbyBDz57r9e28z+Zz03X3sJQ94R+pQH8wssuNpNKFl20UcQoqimnizbMWAngxyt1k5KZzAUXn8/rD7xLmqd3B3QhBNvZQDLpJEppBISPamk7mnTB/918LXOOn7PPcjC7mXvMCZRvKseKnTxKoqWkwkUZS7Bi7/kNZNBFG83U4cdDMhnkUIwaDetZQjLpNFHDMMb36fIJ0QDARpYzVprxjfcibGAJGeTTRStBAhgxI5DpoI0pHEEL9TjpoIhoBrx3ZAuZ+Rl0fyAhIaHNFZgnSLgdHtStRjSJEtpEicpdVXzw0fsDnvPB6gsBKioqOGPuWXR3OxnCMIqOLefIw/Qk2FQsWOLlsvNsjB7e+1pye2Te+djNUy86eemxVG64rZtdX+cQSKjl/PM1PPRghKzQUOqoQI+JYdL4PscNCD/rWUyEEOnkUSAN67ONV7hZz2LGcAjmHp1sj3BRod7AKLn/cvoq9UZapXr+++arTJjww7QNZVnmwnMvYv3iMkREQo+BJNJx4cCPl2FMiM3NarM/pWxxWp8GDADX3NzF/BdTiSAzRIoGzWQRoYla2mgkTBCQGM+sPvdqj3CxiRUUMpIkKa3PZ9tZzyimUcZSUpJS+ffbjzNkSP/3tH0lEolwzlmz+OK1aKPOSEQwakorstfM8PE+rrvaQpJdzVdf+3n83z4CDamcdmkn555h5ta7HSxeEiHVHI9aG6Hd6ybeXUAuvTOvwyLEBu0CEtK8PPNQKg8/7eC6y2zUNoR56c1uEq1ayj5LxxUMECaEjSTChHHQhgYddlLIkvo+cDeIKvxZXTzxzOMkJycPqB34fbjmymvZ8V4dqVJU5sMtutnOeuJJxI2DEUzuFbTuFl1sYiXjOIQ2mvDiYggj0ErRZyevcLOF1YR6niPSySOLAnaykW66yKcUO6lECNNMLR20MIKJrGcpY5jGNu1yNNoI3V6ZMUzv9ZAfFAHsJ2robG2mILOcP90Uzy0PTOCo6U2sXbeZT7/w8fjf7Tzz5mSGDh3OVVcNHAT5NfvDvflCAL/fz4XnXER7eTdNzhpK5PEx2Y1vUi1t4/w753HBRRdQW1vLBSdeSlZbCd2iE+OEtXz8vyQMhj0+IRgU/ObSJhwOsKeM5i9/fYZnnnyWhf9ahV30lYlzik7qbOUUOsb0O4+oSyjn0Vf/wYgRA8sr7E8qKiq49LzL0XaYMbniiRDGm9hFWmkyTz//5A8OJO0uH29qavrJS+f3Fy6Xi+uuPoYPX+p/7vnEC36kuOtJT8vhwfsfpqU+uqCnNalJylBjjTMwZuw0rvn9HwiH9zRh/vyzz/nbNY+Q4e7r1104sB+u55kXn+7z2fr167ntxj8RbA+jDuoJGXwk5STw4GP/2C+LY36/n46ODuLj479Xg6uOjg5+d/nVlK3eSCgUZiRTey1aeYSLruwV3HKDkTNOsqBSwXufeLn7L24iNUNwJ3ViCJrJdBTHtDw9wkVT4ioM8T5MGj2d3SH8LQmUiPFoJR2ykGlXN9KR0MDDTzzItGnTftC57osvHNTg526CwSButxuTyaQ0Oephb0594cLP+fCtW/H7nSxfFUIKGLEH8lAHLThVrXhNTVx4np5V6wM0t4Z54K5EJo/Xc9JZnTSVx6OyuikdITjyMC21DSHe/9SLWi0z+zATgRDc94dErHHRwFZDU4jZZzZw8nEWrr7QRpJdzeIVPm6+u5PWBjVFhRraOmRMuyb3+gFUiW0E8FNAVAhXCIGDdnaxmWSblqDag0/4OO8MM8tW+zGYS/jvK5/8YHvd9oc/snrFaxx7mJl331IR3zaceBIJE6Je2kmLrpr0TD1NtUFGhmdgwkI9FbTSgBELUWUrDxnk0UoDMnJU5DylEfR+wiFoaQ+RlGWksNBKZ5cLtydMOOTj0GkGTp1rwO2RefIFF9V1YSIhgbYziyRPMY6EcmRbC1abwN2lRdWVik/t5ILLZK65OB6TSUU4LHjnEx9PvWzjiafeIi4u7rtP+hvMOfYQujprSUvR8OifU2IZpRs2B7j1z+0cOs3Ae596aGmPUJSvxdEtEw4LLjornqICLc++3M3ilV50WomLzornsENM1DaE+eezDpzOCP9+MJWpE4zsqAhy5c2tHDnTxJyjzHi8Mk8+72TTtgB33xJtCPSfV5ys3xRAlmWuvjCBw2eYGDvSgCwLbrm3jfc/9XLF+VZGlhrwBQRDcjUsWuHjieedLHo3i43bgvz2dw4+nr96n1c97/jT9XzwxkfILgs+tROtpEeSVWglLSqTD40hiL8tnkJG0Zm7lPlvJZOequGjzz0sWxFCZ5D5+AsvTdsS8QkvEiqGMxEtOhpTlnDhRRou/a0Fi1ni0LltdG8sIk3s6ZgcERGqzau47Z4Ir7zrpK5SQ1zjaGxytGtqRERo1u6kOlSJjWQ0aHHQToggQxlLAskECVBPBW00EVH5WLZ65XdO+n/NE1wY2B8KITjxmJNQbbEST+8MiHpRSSXb0KKlkOEkkkaYMDvZFF0UwUCIYLTbLTKCSLSMAxXJZFLEyFimYESE2cZ6OmkhlSzisdNIDSpUUS1FnKjRUsp4tOhooZ7aHh0wPSaCBPDQjR4Dw5lAE7X48WDEgg83fvxo0ODFRYluNCNPLOLvD/9tn+3k8/m47qrr2b5hJ/ouC6gFfpuLMVNH43K4WL54BVJYwiaSSCOXLlp7hP5VZFFACtHsyLAIUUcFXlwY9UaaQ/UY5Wgn+iJG9gnoO0QH29RrsBkTcLqj56nDgB8PEirCBFGhwo8PG0nYSMSHl1bqkHpsHiFCClmoEyPc8Y/bOfKoHy57EwqFOOPkMwlv1mEL7clQD4oAW1lNHqXYegJ5Qgga4ndy/d+viWYIfYstW7ZwxdlXk9M2rFcWdzTotwKTzkx3pJOxkRloeh6MIyJCg6oSX7KDf7/wFCNHjkQIwW03387y+auJb0/BiAWP1E21qhytVkumfwgyMv4kJ2lDk3jquSf7dEfdV9ra2jh61jF4nT7iiCdECDUarCRQTyUqJExYiBDpye51o8dAAsnIRGinGQAbyfhwM5ppvcp5o/qoq0knhyQpqicZFmE2sgwfHgoYFtN8raYcDy7MxBEiSD6lyMjU90gF6Cwa7Jk2WmpaEX4VfryMGDOM7MI9mqRN9c3MPXEO55133oDnfLD6wt18veBrLj7/YuSwREqimjv+aOK3Z1qorgtz2Y0tvPJ4eq+FS49X5uTfNmJPULN2QxCXQ0NJkZajj9Dw3kdBqmvDBN36HikZQZqUS74YGvstuIWTTdIKgiKADiMgGM+sPtfJZvVSLr4qyL+f86OXLeiCVvySh27hpCgylkSR0es83MLJZs1SiocO4/1P3/1RzcCEEHy98Gvuv+uv1FTVEQ6HSSadIYyI+Xi3cLLTvJIxY2TefC4lNgcWQvDMf7v5x18lsjumU8464rCRSUGv725iJUgCAyaKxWjMkjXaaIUGatmJAQNuujETTzYFqFDTThMunOQzlBp2RJvMTUviv2+8+IPPtT/effc11i1/iMf/YkCjkXjmRTeP/EWP1VGEN74WSRtE6rajC9rozKrj2JOmEAr6aGpux6LbycVnCUYN09HlkDn1t900VxpIDw1Bhx6H1EqjVElWgURxoY1t29tITIBrLk0gP0fLuo1+Hnm6i9YWAynkYfOkEiJAhAhdUgvduk6GBEdi/1bjx6Dws16zmGXrl+yX7EaHw8FRhxxDYdeY2LUZEWGaqaOOCiKEsBCPETM+PGjQokNPO83kMxQ1GhqoIkKYEEFCBNGhp5jRaNHT3BMEB4gQ6fGhYVSoSSYTOylsZz1unKglFfEimXaaCBNCj5E0skkhE5BooY4RJw+heWcbOzbvxJTsYuKM2bQ31VOzsZb/u1nw71e8nH/xnZSVlXH//QN3Av81+8Pv8oUQ/f2uXbuWfz/+LIu/+pqi0LjYgrYsZBpVldjGGHnj3ddjlYfnn30hXUsC2CJJODRNeNM3c9YZesaM1lC2JcBr7wYZNe4YrrrqOnJzc5EkCaPRyCETZ2KqSOqlD98tunDmNvLAv/7GdZffgK0xnXgRfVYKigCt8bUcfsYh/PGOPwyqrb5NJBLhi8+/YNFXizEYDZx25qmUlpb+qH3+GoKfAA/87TZKsr7kknN6LxTuqgpy6U16nnvx070uSPdnByEE1151Hdu+rCDZnY1G0iKEoFPdgj+3i9fffTWWJdof1dXVtLe3k5WV9aMWgfYXQgg2bNjA7y76PZktJb2C+m7RTV3yemx2gc/ng2AcSBZmHTGTm2+7ieVLl/Pw3x8l0BWKzv0NIU6fdyrmOAuLvlyMTq9lSEkBy75egcvhRq1Vcfwpc/nthef9YO1r+BkGPxX68l1O/X9vvMgH7z7Bycf4aWoO8ckCD7sqw+i0MnJQjz8g0Gol1LpgtFunRQeyCrdTjdMb6LmBh9CgxYQZs0GNNsmJxQQGowqLWUUgIGjriOByRRAI4q1qokMSWCwq/D5BSaGO00+w8LcHffgak0gK5QGCBqropK2nb3H04TaOBJLJoJ0GulQtpGQE0OotXHzJjZyzH8p6ly9fzp/vupmOzno8zuhjXVZ2LudceBan/+Z0JEniovMuYeWiVcTLiSSRTpgQDVSgtakZPmw4epOeyYdMIisrizdfeYvNG7YghExmbhaPP/MvMjIyemvX9TiAtWsWo9MZOOLIOWRmZlJRUcGDf32YNStX4vV2o9YHCHTrUEUM0SwydZBDjpyA39uAThsiHNFwyMzjOefcy37QA293dze/Of0YOjvqMBlUaLUqDHqJQFDG0S2jVsGEUXp2Voexxqk446Q43K4IL7zhJiIMhEIRtJoAarWE1yswmzSoNFZUKgPdzgYS7WqMBhVmk0RDU5j2zgjWOBXJiRp0WghFBN1OmdZ2meFD9dxzSwJVNWEefcaBTidhi1dRUR3CHxC4vSrMRhV6bQSjUcLjFWRnajjpOAsfzg+gNpTw0MMv/qByDyEEz/77Uf774vM42l0IVRijWWDUg9cHvmCEoE9FxGciiTS0qa0MGyGYNEFL+c4Qi1f4CDenkSRnEcRHDTsQCLToo0EcjZcEewS1RmAygU6lw9GuReWx4QuFCOqdZOVEyMpScfrxFp56yQlhLZ1taoio8QaDhMIyua4pBHDjTWvCkqSjprYev0uFJDSoVSqGjikmPTOV1LR0Zs+ezdSpU/d63r/mCS7s3R86nU6uvPhqarfUY3YmECZMI9WECJLHUFRI1KsqCBEkLT2VjLx0gp4QaZlptLa1sGHVRrIpxEoCnbTRSBUq1EiAATMC0dMhXEMqOXTRQgA/ajT4eoJ7BvSECEdLOHu6nAtkrNgJESSAD5kIkqRCEtFscw3Rkn0zcbhxEiJEhi2TkvGFPPHs4z+qtLetrY1169ah0WiYMmVKbMIQCoX48IOP+PCdjxCyjKPbgaPGhbkjCQdttNOMIAJqsFgspGWkcvnvL2fa9Kmce+Z57NyyCw1a4kkkhSxA0GFoIn14Es+89G/8fj/Nzc18/tkXvP3623R3uTGZDRgM0aCIRqWlrqkOVVhNHDZUqOmmi4gUIikxieLSIm687Yb9kgHh8/m4+0/3snzhCvRhIyEpSEDyEfaHSenOxShb8Kk8uJJaOeXck7jm/3434L6WLF7Kn26+A22XCbo1BPQe2qUmxk8ex9XXXUVDXSOPPfQ4uNSoZQ1+vZtDj57FH+/8Q5+/486dO/nPk8/RUN9IQWE+F152AW1tbXw5/0s0Gg1zT5pLcXHxjz7/3axft54rLrqKztZOJFRo0CChwoeXEEHiDBYyMzNxez2EgkFcLjeBoB8LUV3bLlrppBU1aiRUJJJGQk8wtIV6ggTQosWKnQgRfHiQkQkTJEwYNZqeZiBRDVovbiKEkZFjn0UlAcBCPEH8SEjEYcOHl4guiM1ix+VxcNaF8/jDbXt/SDyYfeE3tznvnFNorGtEq5NJsMHokTpqaiM0t0aYPsHE1Ik6Nm4N8slXHlqb1Kjl6MNcPHb0ai1dkc5okbBKxid7e/za7gZVanQYeoLmERJIImwKctJZx3PaGady3hnnI3VqSSAZLy5apTq0Zj+JSSqOP9pElyPCmo1BursjBAIRfG4DprCN9EhUj7lDV0OnaKOopJSX//ff/Vr6GQqFmD9/Pq++9BqV26swqEzIqgjDRg/lj3f9gcf/+ShLFr9LQa6a+DiJTduDpKUPJeA20NXgIuyUaQtEg1ZalR61VsUhh03jst9dSlJSEl1dXTz+8BNU7arG5XZhTbAyfuI4jjv+WFJSUujq6uKv9/2N9avLUAt1tCs8WqzxcWQNTeffLz79vTJw9pUPP3iTl196lAmjIiTYBP97x0tTHaRKOUhBNSGbj6S8BP719KO9fj9bt27l1Vceo7G+msSkFE4/4wrS0zP432tv0tneybiJY5l97Gzcbjf5+fmsW7eWv//1FtpaKzHqZZxuNVOnHcENN97L+vXrefqf/6ajvQObPYFLrrqICRMmcMHZF9Gxw4nVmYwaDR2qJrx2B8+9+izDhvXNIv6hbNu2jcvOvwJVswFbOLooU8tOgvhJJgsnbQTwo8OAIKrj7KMbL15UqJB6PJmJODx0YyYOFSp8eAgSIEIIg8ZMWjibrp59RbNcQzjowIKVFDJx4aRdaiQpNYnOjg7CoQgGzOjQEcBPhDCHH3MY7nYP29fsopsuZs6eTjgSwNO1Ek/IzN/+8SKrVq1m586d/PnPfTX6dvNr9offxxd+e/u/3vs3lixYihwW6M06zrngLC6+7OJekmter5dLfnspLds7MXXYAIkOcy2S3c9Vv7+WU089vVc/gt3Brq1bt3L37fewbsUGNBEtYVWQ4eOGc+ef/0RycjKtra3866HHWLZoBQiIt1u56rorOPyIw/ejVQ4cv5bgZyQS4f6/3EJj7TJOnxPAapX47GstO6oS+PP9z5Ce3n/jyt0MZAchBB++/yHPPvkcHqcHlUbF0XOO4pIrLt7v8gY/FRUVFdx87S10NXSjDRoI6fwkZFr52yN/jZXPJyQk9NIz3U1XVxfhcJikpKQftbj5ffnZBD+rqqpYunQpDQ0NBINBbr/9diDqoHbu3MmoUaMGZRLwS+D7OHWPx8Onn35IS3MNWm0cEyZOobCwkK6uLjZs2EBNTQ0JCQm0tLTw5RcfIcKCCZOncfEll6LRaEhPT2ft2rX84eY/0tJah6QKgVCjN8Zji7cQ9HtJT8tmzoknUlO9lZrqnZjMichykNaWRopLRjJz1mx27dqKXq+npaWTLz75FKfDRWp6Jr+ZdzrDhg/DarXSUN/Af59/BYeziyNmH855552HXq8/INpdmzZt4oH7H6S2soa0zDRu/dMtjBo1aq/f+bFOvauri3feepem+iZKRwz9UaWMe6OsrIxXXn6apqZWhg0fz9ixY8nLyyM1NZV33n6NNasX4HYHSEzOYvr0wzjiiCOw2Wyx70cikT66q36/n//+90XWr1uK1Wrn5lvuICEhgc7OTl599QVqq7dgtydx3NyzGTFiBJs2beKTj16jtraalLQhFBYOZcf2tRgMWmbOOp6pU6dFV11lGYfDgSzLbNiwgWAwyJgxY8jIyODHEolE2LlzJ4FAAL1ej8/nw2KxEAqFaG1txWq1UlFRwaaNmzFbTBQXF1NdHdXq21y2herKGjxuD1ZrHKWjhxIIBKgor8Lv8ROXYCExJRGTSU1z805amzroaA9jscYxccpEzjjjDFQqFTXV26mq2km3K4wknPh8PrZuacLZ6QY5iFoXZtio0VjjE0F46Ohox+PuJCOzBKPJhl6vJxwOI8syV1xxxV4DIr/mCS58P39YXV3NyhUr0eq0HHrooTidTv736pt0O7qZMHUCc+Ye16+/8fl8vPDcC3z12ULUGhXDRpWyc8dOtm/fgUGv59zfnsv5F5zPmjVr8Pl81NXV4XQ4ibdFy0Rqqmso21hGe2sHebm5TD1kKsnJyUQiEcrLyxkxYgQzZszoVdXQ2dnJnbffxbqV64kQJn9IAcOGlvKbs0/fr4Gv78POnTt54ZkXaWtpp3RkKeddcM6AmTYul4v/vvgyZes20t7WTunwoZw+77Tv9J/fZtWqVbzw7AuEgmFmH3c0x594/D53df++BAIBWlpasFgs2O12WlpaePE/L1FdWUNufg7nXnDOd05mIVo+u2rVKhoaGsjMzGTy5MlkZmbG7glCCGpra/H7/eTl5Q2Kf/+hhEIhPv34UxZ++TXlO8sJRyIMHVrC/10fzVz5NrIss2zZMupq68jMip7r559/zicffYrD2UVycjLJKcno9XqELEiwJ5CXl8eCrxawbu06Ojs70ar02BKsaPVaXA4PKSlJjJ0wDleXi2AkiEFnwGAyUFxaRE5ODoWFhWzevJkv5n9BSA4zZsxoli5dSmtzK8NHDueWW275Xprgii/cQ3l5OUuXfoEQMHToGIYMGcL28u28/84HBEIB5hx/HMceeyyRSAS/38/CBQtZ9vVynC4nqekpFBUVceycY7HZbDQ1NbF8+VI6OzvJzs4lMTGRTz78lI7WDoYUFXDWeWfFMleEEKxZs4Y3//cmddX1FOQXcPJvTiIvL4/NmzdRW7OLpOR0Dj/8yNjvZNu2bTz494eoq61l6LChXH3N1RQW/jCtz++LEAK/349er+/VNVuWZXbt2kUkEqGoqAiNJprl2tLSQnNzMykpKSQkJKDVamNz6X2dGwohWLlyJV98Gl30OP7kuQwfPvy7v/gjkGWZbdu24fV6KS4uxmQysWrVKjweD0OHDt1nLc1v8u05stvtxuVykZiY+J2+fXcSwRsvv0nA52fGETOYe/ycQXk+iEQifPnFl6xZsRaL1cKsw2ciyzKvv/QG28t3oDfpKBleTFN9MyazkcuuuIzS0lKEEGzcuJHKykqam5vp7nRRW1+L0+EkzmLhmOOO4bi5xyHLMl8vXMTXX3yNKc5EKBJk144K2ls68Pu9pKalcsGlF3D00UfHrrlt27bx1ONPs2XjVjIy0zn6uKNYsngJsixTX9vA2PFj8QW8RCIRRo8ezezZs6mqquKtt96iuLiYyy+/fMDz/TX7w30Nfu4r27Zt47233icYCHLEMYczbdq0foM03772w+EwLpcLi8VyUOlT/1qCn7tpb2/nyy8/xe/zMHbc1O89z/212eH70NzcTEtLC6mpqb0yU39OtvhZBD//+9//8sEHH/R67/XXXwegtbWVa665hvPOO4/jjjtuMA7/s2ewnfr34ed00R5oFFtEUewQZX/Z4d577yU3N5dzzz0XiE7M//jHP5KamsrVV1+N1+vlgQceIDs7m0svvXTA/fyaJ7ig+MOfE4odoih22MPPyRaKLxx8fk5/7wONYosoih2i7C87bNy4kQ8//JDLLruMxMRE3G43//jHP3A4HLFtDAYDv/vd7/aaMPBr9oc/B18IyrW/G8UOURQ77OHnZIt98YWa795k31mwYAEffPAB48eP58wzz2Tp0qW8++67sc9TUlIoLCxkzZo1B23wU0FB4dePy+XqlXlbU1NDIBBg2rRpaLVa4uPjGTFiBNu2bTtwg1RQUFD4Cdi+fTsLFy6ktrYWn8/X72RZkiQefPD7NwRUUFBQ+KUxatSoXplmFouFG2+8kRUrVtDe3o7dbmfChAm95o8KCgoKCj+eQQl+fvbZZ2RmZnL99dejVqtZuXJln20yMjLYtGnTYBxeQUFB4WeBJEmEw+HY64qKaPOPoqKi2HtmsxmPx/OTj01BQUHhp6KsrIwXXngBIQQJCQmkpqb2KkVWUFBQOJgxmUwcfvivQx9SQUFB4efKoAQ/6+vrOeKII/aq32Sz2eju7h6MwysoKCj8LLDb7ezatSv2uqysjMTExF6ai06n80d3fVZQUFD4OTN//ny0Wi0XXXTRT657q6CgoKCgoKCgoDAowU+VStUr26k/Ojs7ezWIUFBQUPi1MXHiRN5//30eeugh1Go1DQ0NHHXUUb22qa+v/9VqNikoKChAVOt9woQJSuBTQUFBAQiHw2zatCkmAyLLcp9tJEli3rx5B2B0CgoKCr9OBiX4mZOTw5YtW5Blud+ypkAgwKZNmygoKBiMwysoKCj8LJgxYwY1NTWUlZUBMHToUI488sjY57W1tTQ3N3PMMcccqCEqKCgoDDpms/k7u0IrKCgoHAx0dnbyxBNP0N7e/p3bKsFPBQUFhf3HoAQ/DzvsMJ566imeeeYZLrzwwl6feb1ennzySRwOBxdccMFgHF5BQUHhZ4FGo+H888/H7/cD9Ml2t9vt3HDDDb3K4BUUFBR+bYwZM4bt27cTiUT2KomkoKCg8Gvn3Xffpb29nQkTJjB58mRsNpuigaygoKDwEzAowc/DDz+czZs38+WXX7J06dKYnt2tt95KQ0MDgUCAWbNmMWXKlME4vIKCgsLPioEkPiwWCxaL5ScejYKCgsJPy5w5c6itreWFF17g5JNPJiEh4UAPSUFBQeGAsGPHDoqKijj77LMP9FAUFBQUDioGJfgJcM011zBs2DDmz59PbW0tAJWVlWRmZnLsscf20b1TUFBQ+LVSX1/PunXraGlpIRQKceWVVwLR0qeamhqKi4sxm80HeJQKCgoK+4d77rmnz3uRSITq6mo2bdqE0WjEaDT2+93bb799sIenoKCgcMAQQpCVlXWgh6GgoKBw0DFowU+AI488kiOPPJJgMIjb7cZkMilNjhQUFA4q3n//fRYsWNDvZ0IIXnrpJU488URmzZr1E49MQUFBYXCQZRlJknq9p1KpemV8CiF+6mEpKCgoHHDy8vJoaWk50MNQUFBQOOgYlODnGWecwfTp07nmmmsA0Ol0iqadgoLCQcfKlStZsGABw4cPZ86cOaxbt44vvvgi9nliYiI5OTls3rxZCX4qKCj8arjjjjsO9BAUFBQUfpYcf/zxPProo2zYsIExY8Yc6OEoKCgoHDQMSvDTZDKRmJg4GLtWUFBQ+MWwZMkSUlNTueCCC1Cr1f02+khJSWHHjh0HYHQKCgoKCgoKCgqDyaefftrnvaKiIl544QWWLl1KZmZmv5WRkiQxe/bsn2KICgoKCgcFgxL8LCwspKamZjB2vU/Mnz+f999/H4fDQVZWFueffz6lpaX9brtlyxbuuuuuPu8/9NBDZGZmxl6vWLGC119/nZaWFlJTU5k3bx6TJk0atHNQUFD45dLS0sKUKVP22t04Li4Ot9s96GNR/KGCgsKB4p577mHmzJl7zXBfunQpX3311aBrfiq+UEFB4adk/vz5A362a9cudu3aNeDngx38VPyhgoLCwcSgBD9PP/107rzzThYuXMihhx46GIf4TpYtW8bzzz/PxRdfTElJCV988QX33XcfDz30EElJSQN+7+GHH451pwewWq2xf+/YsYOHH36YM844g0mTJrFq1Soeeugh7r77boqKigb1fBQUFH55qFQqIpHIXrfp7u5Gr9cP6jgUf6igoHAg6ezsxOfz7XUbn89HZ2fnoI5D8YUKCgo/NVddddWBHkK/KP5QQUHhYGNQgp8bN25k+PDhPPHEE3z66acUFhYSHx/fR/we4LTTThuMIfDhhx9y+OGHc8QRRwBw/vnnU1ZWxmeffcZZZ5014Pfi4+MH7Lr80UcfMWrUKE4++WQATj75ZLZu3cpHH33Etddeu9/PQUFB4ZdNeno6O3fuRJZlVCpVn8+DwSA7duwY9K6fij9UUFD4ueP3+9FoBrUPp+ILFRQUfnIKCwsP9BD6RfGHCgoKBxuDMsv83//+F/t3VVUVVVVVA247GMHPcDhMZWUlJ510Uq/3R40axfbt2/f63ZtuuolQKERWVhannHIKI0aMiH22Y8cO5syZ02v70aNH8/HHHw+4v1AoRCgUir2WJAmj0Rj794Fk9/EP9Dh+Dii2iKLYIcr+ssOUKVN47bXXePPNNzn11FN77d/v9/Pqq6/S3d3NKaecMmg2V/zh90O59qModoii2GEPP9QW3y7l7OrqoqKios92QggcDgdr1qwhJSVF8YWKL/zZoNgiimKHKL8mO/xc/OHP2Rd+cww/h7EcSBQ7RFHssIdfqi0GJfh5oLt8dnd3I8sy8fHxvd6Pj4/H4XD0+52EhAQuvfRSCgoKCIfDLFq0iHvuuYc77riDYcOGAeBwOLDZbL2+Z7PZBtwnwDvvvMObb74Ze52fn89f//pXkpOTf9C5DQZpaWkHegg/GxRbRFHsEOXH2uHkk0+mrq6OpUuXsn79+liZ0KOPPkpDQwOBQIBZs2Zx7LHH7o/h9oviD/cN5dqPotghimKHPeyrLb6d5bNq1SpWrVq11++cc845pKen7+vQvheKL9w3lGt/D4otoih2iPJj7bB169bv3EalUmE0GklLSxsUaaSfiz/8JfhCUK793Sh2iKLYYQ+/NFsMSvBztwM80PQXiR4oOp2RkUFGRkbsdXFxMe3t7XzwwQd7PR8hxF4j3ieffDJz587tc/y2tjbC4fB3nsNgIkkSaWlpNDc3I4Q4oGM50Ci2iKLYIcr+tMPpp59OZmYmixcvpqmpCYDKykpSU1OZOXMm06dPj70/EBqN5kdPBBV/uHeUaz+KYocoih328ENt8c1GHfPnz2fIkCH9ln+qVCpMJhNFRUWkpaXt1R8qvnDwUa79PSi2iKLYIcr+skN/TYP2dsySkhJOPPHEPgtDvwZ/+HP2haBc+7tR7BBFscMefk622BdfOLjiSgcIq9WKSqXqs8rkdDr7rHDtjeLiYhYvXhx73d/K1XftU6vVotVq+/3sQF8ouxFC/GzGcqBRbBFFsUOU/WWHqVOnMnXqVILBID6fD4PBEFvJH2w7K/5w31Cu/SiKHaIodtjDvtrimGOOif17165dTJo06Ts7/g6mrRVfuG8o1/4eFFtEUewQ5cfa4eijj6a2tpby8nJSUlLIy8sjLi4Ol8tFTU0NLS0tlJaWkpiYSH19PeXl5VRXV3PdddeRkpKyX87h5+IPfwm+EJRrfzeKHaIodtjDL80WfTtw/EhCoRDd3d293pNlmUWLFvHCCy/w/PPPs2LFiv192F5oNBoKCgrYuHFjr/c3btxISUnJ995PVVVVr9T94uJiNm3a1GefxcXFP2q8CgoKBwc6nY74+PhB7+7+TRR/qKCgcKCx2+14vd4DOgbFFyooKPwcKC4uZteuXcybN49bb72VefPmMXfuXObNm8ctt9zCvHnz2LlzJ2PHjuX3v/89Z599Nn6/n88++2y/jUHxhwoKCgcj+zX4+corr3DBBRdwySWXcNVVV7Flyxa8Xi+33norjz32GB9//DGffPIJDz30EPfddx+yLO/Pw/di7ty5fPnll3z11VfU19fz/PPP097ezlFHHRUb67/+9a/Y9h999BGrVq2iqamJuro6XnnlFVauXNkrc+G4446jrKyMd999l4aGBt599102bdrUR9hZQUFB4dvIsozT6aSrq6vf/wcTxR8qKCgcSNatW4fL5TrQw1B8oYKCwgHn448/ZtiwYQNmwk+aNIlhw4bx0UcfATBhwgQKCwvZuXPnfh2H4g8VFBQONvZb2fvChQt577330Ov15Ofn09jYyCOPPML06dOprq5mxowZFBYW4na7WbhwIWVlZcyfP3/QGn1MmzYNl8vFW2+9RVdXF9nZ2dx6660xPYCuri7a29tj24fDYV566SU6OzvR6XRkZ2dzyy23MG7cuNg2JSUlXHvttbz22mu8/vrrpKWlce2111JUVDQo56CgoPDLZ+3atXz11Vc0NzcPuOAjSRIPPvjgoI1B8YcKCgoHkqSkpD5VQQcCxRcqKCgcaOrr65k5c+Zet0lJSaG8vDz2OiMjg8rKyv06DsUfKigoHGxIYj8V6d9xxx3U1tbyt7/9jeTkZNrb27npppvw+/2cfvrpnHzyybFtvV4v11xzDampqfz5z3/eH4f/xdHW1kYoFDqgY5AkifT0dJqamn5RWg2DgWKLKIodouwvOyxYsID3338ftVpNQUFBTGOpP84666wB96PVan92nS/3J4o//Pmg2CGKYoc97A9bLFy4kM8//5wbb7yxTyfgfUHxhYOPcu3vQbFFFMUOUfaXHf7whz+Qn5/PJZdcMuA2Tz/9NNXV1dx3330AvP3226xZsyb2Gn7d/vDn4AtBufZ3o9ghimKHPfycbLEvvnC/ZX7W1tYyceLE2IGTkpIYP348ixYt6rO6ZTKZmDBhAsuXL99fh1dQUFD42bFo0SLi4+O59tprf9QDv4KCgsIvmZEjR7Jjxw4eeeQRDj/8cHJycoiLi+u3A3BCQsIBGKGCgoLCT0NxcTFlZWUsXLiQGTNmoFarY59FIhEWLVrEtm3bGDNmTOz95uZmZR6poKCg8CPZb8FPr9dLYmJir/d2v7bb7X22t9vt+P3+/XV4BQUFhZ8dbrebadOmKRNWBQWFg5p777039u+33357wO0GWwJEQUFB4UBzwgknUFlZyXvvvcdXX31FdnY2FosFt9tNfX093d3dxMXFcfzxxwPQ3d1NQ0MD06dPP8AjV1BQUPhls9+Cn0Cvlatvvu5vZb+/9xQUFBR+TaSmph7wDscKCgoKB5oJEyYo8z4FBQUFoglA119/PR988AFlZWVs3bo19plGo2H8+PHMnTs3tnButVoPWpk4BQUFhf3Jfg1+KigoKCjs4dBDD+Wtt96is7Oz3wx4BQUFhYOBs88++0APQUFBQeFnQ3x8POeccw5nnnkmra2t+P1+DAYDKSkpaDTK47mCgoLCYLBfvWt5eTnvvfder9cA77//fh8h1G92sFNQUFD4NTJhwgRcLhePPPII06dPJzMzE4PB0O+2Q4YM+YlHp6CgoKCgoKCgcKDQaDRkZGQc6GEoKCgoHBTs1+Dnpk2b2LRpU5/3X3755f15GAUFBYVfDD6fD5/PxyeffLLX7R566KGfaEQKCgoKB46qqioaGhrw+XwYDAYyMzMpKCg40MNSUFBQUFBQUFD4FbPfgp9XXHHF/tqVgoKCwq+Cjz/+mM8//xyLxcK4ceOwWq2oVKoDPSwFBQWFn5zq6mpeeeUV2tra+nyWnJzMvHnzyM/PPwAjU1BQUPhp2b59OwsXLqS2thafz9enQhKUBnAKCgoK+5v9Fvw89NBD99euFBQUFH4VrFy5kuTkZK6//nr0ev2BHo6CgoLCAaG5uZknnniCYDBISUkJhYWFWK1WXC4Xu3btory8nCeffJLrrruOtLS0Az1cBQUFhUGjrKyMF154ASEECQkJpKamKgvjCgoKCj8BiqKygoKCwiDh8/kYN26cEvhUUFA4qJk/fz7hcJjLL7+ckpKSXp8dccQRbN++naeffpr58+fz29/+9gCNUkFBQWHwmT9/Plqtlosuuoji4uIDPRwFBQWFg4ZBCX6++OKLnHXWWXvtVtfR0cG//vUv7rjjjsEYwq+KpqYmWlpaSEtLIy0tjcrKSnbu3ElcXBzDhw+nra0Ns9lMRUUFHo+HESNGkJmZ2Wc/LS0tbNq0Cb1ez8SJEzEajfs8lp07d9LS0kJ2dja5ubm9Ptu1axdNTU0HjX5XMBhk+/btAAwdOhStVnvAxrFjxw4AEhISaG9vJzU1NZY9s23bNnbs2EF8fDzTpk1Dp9MNuC8hBH6/H1mWkSQJiAbwli9fTkNDAyNHjmT06NGxz36JyLLM2rVraW9vJz8/n6FDh+51+93adJmZmbS1tREKhcjJyUGr1dLZ2UlbWxsWi4XU1NRePi8QCJCcnIzD4RjkMzo4cLlcvPnmm1RWVpKfn8+QIUMoKSnBbrej0+kQQrBx40Y2bNhAR0cHycnJzJo1i8rKSqqqqpDlIGazFaeji527ysnMzOOMM84kMTGRpUuXUltbi0qloqmpCZ/Ph1oNaWmZjBw5EpVKRVJSEikpKTQ2NtLQ0MC6dWswGIwcdtjhGI1GKisrkWUZo9HIrl27WLduHVWVVQgRIb9gCBdddBFjxoz5SW3W3t5OVVUVNpuNwsLC7/W7FUIQCAT6/ay2tpb3338XlSQzbvwUJk+e3Gef3d3dNDc3Y7fbSUpKYteuXXR0dJCXl0dqaup+Oa/+6OzsxOv10tzcTHV1NZs3byYQCFBSUsLkyZMpLS2loqKChoYG0tLSUKlUrF+/FoPBxKxZs7BarQPue9euXWzevJm6uhosFjMFBUUUFBRQXV2NWq1m3LhxAHzxxXzq6yrRaC0YjSa6urooKirC5XLhcrmora2lqamBzIwUZsw8nBkzZqFWqwfNJg6Hg8WLF9Pc3Ehx8VAmTpyIRqOhvLycrq4uMjMzKSwsBKCtrY2NGzei1WqZNGkSQgjKy8sxm81kZmby/HPP8vbbr+FwOikuHsa5515AUVFRbLvW1lays7MpKCjA5/OxevVqysrKcLu7SU/PZOfOnYwZM4bi4mLWr1/Prl07sNuTmDFjBjqdjpKSEkaPHh27lyl8N06nk1WrVuH3+1GpVCQmJjJ69GjUajWffPIJVVVVDB8+nKOOOir2nW3btrFgwVckJNg59NBDY/OH/Px8Ojo6aG5uJicnh+OOOw4At9tNTU0NVquVYDDI1q1b6ejowGIxMX78xJhMgSzLuFwuDAZDbLEvEomwYcMGPB4PeXl5eDweDAYDeXl5P8kcoquriyVLlhAOB5k4cTJZWVkDbtvd3Y3H4yEpKemAzeX2Bz6fj0WLFuF0djF06DBGjRr1vb63+14RHx9PRkYGb7zxBtXVVSQk2Bk/fjwjRowgPT09tn13dzdr164lEAiQm5tLaWlpr/3tnmc1NzczZswYsrOzqaysZNWqpahUGmbNOnzQ7gft7e0sW7YMr7eb/PwiJk2a1Ot6C4fDtLS04PP5aGpqQq/X09TUxMaNG8nMzGTevHmx56OOjg42b96MTqdj/Pjx6PV6gsEgL7zwPNu2biQ3r5ALL7xor/Pqb1JRUUF7ezstLS2MGjUKv99PfX09BoOBhQsXotPpmDlzJjabbTBM86ukra2N119/HafDSWpaKsnJyfh8PhYuWIjX4yU1PRWETCgUQKc3MWTIEEpLSxkyZAhpaWls2LCByspKLBYLI0aMIDs7m1AoxMKFC/n4w4/RaLRcdMmFPP/8f9iyZR0qlYaS4qFMP+QwHI5Otm7dgMcTJD+/kLFjx1JaWsrGjWV0dLSQm1vI5MmTqaur4/F/Pk5dbR1ao4YEmwa3O0BWRjGjx47iuDnH/aBn8oGQZZl169bR2dlJTk4OKpUKtVpNfn5+nwzjUCiEWq0mFArR1taG3+/HYDCQlpbWJ44jhKCpqYlwOExGRsaA2cpCCNauXcuWLRswGuM47rg5bNmyhZrqGtLS05g2bRrbt2+npaWFnJyc2Dzkp8Dv9/P666+wedNa1BozeXkFmEwmjjnmGBITE3njjdf47JO3CYclJk6ZybRp08jNzWXTpk0sW7Qcf8DPUcccicViwWKxkJ2djclkorGxkVdeeQlXdwclQ0eSmprB9u1bCQW6sMQlMnrMZNLT05EkCbVaTVxcHI2NjVitVpKTkwflntja2sqCBQt47j/P0dbSQV5+DpdcdgnLl6xg89ZNeFweOjo60aq0DCnNpaRkKEOGFHHMMcewePFivvjiA/Q6A6eedjayLLNt2zbc3W7irHHMmDmDwsJCKioqeO+992JVPSUlJWzYsIG1a9eyfOlyPC4f6VmpHH7E4UyePJmioiIgKvvx3HPPsb18B7l5OZx88slMnjyZrVu3smjRIiQJjjjiSEaMGLHf7SKJ/kRGfiRnnHEGeXl5/P73v++3g93KlSt5+umncbvdvP766/v78L8IdgdR9sauXbv42/3XE29upzAPyraE2VHRTUaajkDAQ2t7GJ9fRqdVY9ALstI11DVGcHtktFo1WdkFnPabS5g+/VBuvP58NFItxx6ux+NV8/liLWPHH81vzriQ22+7mtrqLURkGUkCm9WESm0mHFFhTzCiN8RhsxeyYe0njB4GJYVaNmwO0+XO4O57n8Lh6ORPt1+NXuPAbJQJhQWt7ZCRWcTlV97KIYfM/GmM+iOQJIn09HSampr61d35JrIs8+QTf2fZ4veZMh6EgJXrJGYedgqXXHrdTxYY7Ozs5JabLqNi1wb0ekFXVwizWUKjkfD7waBXEwxJZGcaOOdUHY0tEm99GKBk2DRuufU+EhMTY/sKh8P8++mHWfjVO6QkqXC5IyQmF6HVWdi+dQEjh8KOyiBt7WFCYYnS4dN55NFnBuxcHolE8Pl8dHZ28tZbrxHwORg6bCzHHHP8gN/5oQghiEQiAKxfvx6fz8ewYcNISkrqs91777zHXXfcjskQQCWrEOE44uzJ/PPfj/a5+a5asYrrr/09aqkLrVbg8YVQq3TMOMTKijXdSFIIrVag10IoDG6vhN1eSGOVA4/TjSxFSMtJYMSY8Xjcrdx9z4MsXPAJq1Z+iUaj5YijTuPoo4/7Xg9aWq2W5OTk/We0nxl784eRSISLLzyVHTvWYzKo0GjA5ZZJsKnJSFVTUx/G5VEBMsUFagpy1KzdGGRHZQizSSI5UYMQAme3jMGgIjdLy2lzLWg08MIb3VRUhYjIMgnxatRqFUfNMlLXEGLdpiBWiwqpZ27X2RVBq1URiQgCQYHPKyHCKiRUhEICkzVEfo6G9i7BkTNNJMRLvDffg1YjkZOppaEpTEcX3HXvkxx11NGDas+Ojg7+76rrqdvZiN5nIqINEbEEuf7W6zh2zrH9+qi6ujruuev/qKzYRjgcIRQRmIwmUpJtOLs9dDvbyc1WMXqYjtqGMDX1Mi5PHHOOP52RI8cyYsQoHnzgD7icOxmSE2FtWTctbQFmTE1gSK6Ojdsk/OEM/nTnP/drWfPChV/y2L/uobOjgVAwxPjReiaNNbCrOsjKNX7UGmhplUECW7wKnUaiyxmhtEjHkbOMrN8UpmwLpGYUc8edD5OXl0c4HObDDz/g2af/jqOrEa1WIs4CV11oQ6eVeOE1L1vLQxh1avILBdt2+ImzqLnknHhKCnWsXOfnlbddCDmCWqPm5OMsFORoWbTCx+oNfoIhgUYtIakM3Hjz3znuuON/8Pn7/X4+/OBtFi54l4Dfz+ixMznjzN/yzNMPsHLFR4SCXooLtMTFqVi51k9zSwQpoiHOKuH3SXQ5ZOxJYTLSNQRDgo4OGZUGku0q0lO1VNeF8PlkLj4nntHD9Sxd7ePN9934gmA2p2IyyIwfLUhKEGzbJVi7wYnFJHP6CRYsZokP5ntpbg0zcuzxNDfVEAm1M2VchMnjwuyqDPPK226S00p5/ImXWLZsGQsWLOCBBx4Y8HwPZl/4zW3OPeck2tvqIKTF79Jhi6QTlsO4LPXoDBEMeglkCRGR0Bgk0jIKaajZQTgs43RKENahkXWEVAG0hiBJqTLd3QKTUU0oCH4fIEkEvCp0piBhvx6tSo3RJKE1BvEGguRkxWMwZZGVVcCqlV+j0wWJRAR6QzweTwCtxkuSXU0wKPB4ZZqbBSGPAa1Zx++v+z2XXHbxfrNbbW0tb735HM1NNcRZ03A62unu2syJRwfR6+HThTpCcgH33PcEcXFxse99/PGHPPavvxAJOUlM1NDWJjFy9GTuufdBVq5cyZOPPE1XexcREeGk00/koksvxGQy9Tq22+3mnbdfZdmST5AkiSnTjyE5OYtQKMTIkSMHXcc2EAhw3bWXs3njAkxGiUBQYNRLZGaYqKw1oFGH6ejsQpIEIKFWQSgkYTCqMZrsBPwetJogCfHQ0SVjNMC8k+MIhwUvv+WiyyljMkIkoiY9q5Sujkp0mgBmk4ouZwSfTyYcUWGOS0WFH3/Ah0YKoNNJ6HQSPr+MPwClhTouOTeeQFDmsf84aWwOYzSqsMYZMVnSmXf21cyZc9IPnkN/8vG7PP7YfXR2tqLXgi8go9dJeLwi+jeTDAhZJhwMopIhEpExWIKMGaFlR2WYMcP1GI0qPlvoxe0Bj1MiFFRhiRMkJEioNAKfX+APhCnM13L0oWaWr/axvTJEfJwGjdaMRpdCW0sLsnBh0EEorEKttuJoj+DzBFFrI9hsMGrCEbQ0NlNbtY0utw9VRE+SlIxW0tMl2skoSOftD9/BYrHs9Zx/zf7wu3xhKBTiiJmH4fPXo1OrcTnUBIIgS2EKCwUOh0COaNAZIggpgixL+NusEDDjljqxJAQJhkKEfEbMsg2TsOKWnHhwkpAcIitTi9sVoaYuhBwwopY0gIw+LojVJhMKQHuLFosUj0bS4MYB2gBBP+jUOlQqCWtChI6uMJqQhThsaNObOeUEAycdZ6bLEeGxp73s2qYlorJyxXWXce755/wom4VCIT7/7COeevJepo0PUJCrZvEKHzsqghTk6qlp0HHm2VdzzjmX8OrLr/HCv18k4Ari7HbiD/kwYCQs+QmJEBpJi9FkYsS4kRxxzGGsWb2G9au/QERCSEJPKBLHOeefwxVXXw7A8uXLWblsFZu3bmbD+mWowhF0sp5AEJxePwkkIwNBvHglFzNmGpk728yWHWoqa+O49bZH+lSF/Fi6u7t5/bXnWLr4I1SqCC2tPrqdjcSZJXwBwejhemZMMVJTG+KjLz14vTIajUR6ihpZFugNKrxemfLNGuzhbJJEBiECNGl2YU52c9ihajZui9DpCKPTCE6dayYYhK+W+mjvCOMPCPR6CVkGFQK1RsLnF8gyJCeqMZlUdHZFMJtURGQVWTkjuePOR/okl+0rHo+Hyy+6kkWLF6JBh51UUsgkRJB6KvDjJSPBjFYn4/XLtDn9pGWGsNnUtLQG6epSIYV1SCqBLEto0JFMOmo0tNOEMHiwWEP4AjIelwoha5AJk2BTExcngQBftxa6E3HhwIQFEHTjRBBBADqVmpQUiQS7QEamvTOC0xWCiBaNSo1WH8FkkRFoeOSfrzNx4sS9nvO++MJBCX6+8cYb/D97/xkgRbl1/cO/6px7cibnjCAZRIKSBBVEMpKDgiCigBhJCqgElRwlGwAJSlAUEAMiOecwOXVP51RV74eWwTkz4wHvc97n/9w+6xPTXXR37ara177W3nvtbdu2oVKpeO6552jfvj0QrlBbvXo1Bw4cwGKxMHr06MKKiX8a/p1Tv3PnDpMm9mLdQgXJiSocTpEOvdJAgLYtDHRqb+C3k14+WeHgrVeiOPiTF39AJi1T5KWREXRsY8Trk1iz2cn8ZTae6mTE6ZZRKaFzeyOd2hqYMjOXr/a48fpkBEnBwN5mXnkhAqtFid8vsXm7k892uDAaBM5fCvBoCz3xsSp6P2WmSkUN6Zkh2va4Q4FDIsKiJDlRxahBFm7cCrH3Bw9+n0zZshFUr9Of4SNe+v+jdR8cD0J+Tp82kZrljvD8IE1hkCbLMvOWBbiT24ZJU2b913/vb7/9zDtvDmXqOAOd2xnw+sJB6vZvXKxflEC+TeKN2bn0etJMZnaI42f8vPpCJJIM7y/K59S5EILCQGxcCkZTLKdOHGbCKCsjB1pRKsPndOV6gGeGZlDgFImNVjJvWhwtm+hxuSWWry9g4Qo77R/ryauT3ircTOTm5vLRwmlcuXgUlcJGVk6ACKuCCIuCAgd4AxGMmzCDtm07/I9tcOLECWa8MwavJwu9DnLyQgiCgNWsoMApodOpSUyIIjPLQ0GeCq9dwBty0rSJktWfRBFpVfLVHjfT5hSQk6OjS9eulKmQwrHfvuHKpUsEfBITRlsY/pwZo0FBXr7IewsK2LTNwaefxNCmpRFBEDh70c+bs/No1VTPx0vdRGQ8hCPmIpFxQcqVT8ErxmAwxWLLT6V1U4mH64bJ0l9PiBw/o6XfgOcxm800bty41HP93xzgwl/7w97PPo4t/wrL5sZx7nKAJWsLWL0gnlrV7kkJHP7Fw+BxWTzxuBGzUcH3R7zo9QIBv4QkC3Rsa+DAYQ/D+kfQ/GEdu791s3OfG7NJgd8vcf5yAKUSenY1ceBHLw3r6njz5WhiopUEgzLb97hYsqYASZKZPjmayTPyqFJRTbcORjKzRbbt8HPxuheLBSqWV+P3y9jsEgtmxtLs4XvZ/HOX/Dz1XAYz3/uURx757ySF3G43T3XqjuV6Iias2NWpuGIuk1JWQlaKuANRDBoyga7dnkGWZU6ePMn27ds5sP9TyiQpUCgE+vUwk5Sg4oefvBz51UtIlNm4JJHyZe4R9RlZIZ4elM6gPmZ+OyGxbbuP5DgNGq2MOSqI0x3ixeGR9HnKjEYT9imXrwUYNlHBspW7/seVLfn5+Ux6ZRhZGSfIyRXRagVqVtVgtSgol6Kh/zNm4mOVdOydhl6nYNbUGBrV1yJJsHu/m0nTc6lYTk1yoooLVwJUrqDi8vUQOXl67A4PVqNI2RQ1lj/8SXKCilupAapV1HIzNQjIXLwoUb26ApNRyRcrEwt9J4DbI/FYz1T0egVTx0fRtmWYMLmdGuSZYRl8sSKBK9eDTHwnj+Gj59C9+zMPbIPbt28zangPrGYbECb4JQl0WgGbXSQyQsm3nydjMt2rLt283cFHKwtYOjcWh1Nm4Qo7vxwN0LG9lvOXgtSoqkGhgGu3gowaGEH3LiYO/uxh1nwbX6xMxGxScOW6n0eeyMJpU6HXKEEVokJlEY0G0jKC9Oth4dUxUVjM4e/94ScPizbUIxDwsOzdW8TF3KsmEUWZ3iMzOHHGR6OmTxEVFcsbb7xR6jn/k30hhKsZH23ViMjIIKJPjWyLRRfhwRXyEBT8NHtYR+d2Bm6lihz+xUswJJOWKmE0yYRECb9biymnOmp9kILIy0REQkyUEp9PIjtXpHwZFV6/THaOiL1ARK1SEhetJj5Ky51UCTkvBr/DAMk3GDZEy4YvHPh8MqIEkVYFGxfH06lvJtMnRfNMVxNKpUAgILNyYwEbtzoZMcDC1996OHsxgMerYetXh/5HFYAFBQW8PGEYOVlnMemDKBSQkqgi3y4SDEGfp8wcO+0jLSOETivw8zEFHR7ry5PPdGPOexORQzfweiUa1NViMSv5+Tcvoihz6bICi68sKYEqaAUdftlHmvEkYkQu9erXp3PX/nTs+ATXr1/jrdeHMrJfiKc6aZn7kZNVqwPoHCloZD1ijA/MIZLLqVApJSIi4+nT78V/u5G7X3g8Hh5vV48Jo4wM7WtBrRb45js3sz+2kZ4ZolplDYP7WAgGZb7c5UQS4XZ6CFmCGlU12OwSl68HEATwBWQeqq2lcnk1V64HUasFOrc3Iokym7a5iLQKnDrn45FmRk6fD5Obbo+M2yMiyTIpiRqcrjDh+MwTJkYPjuBOWpCX3syhwCFhd0i0b2Wgawcjb83J48NpsTRpoEMQBBxOkWkf5JOa+zDzF659YDusXvURvxxexvmLDsxmBTFRSqwWBemZIdIyg0RFKMjLlwi5DcT6qmANJCIiYjNeJ1NMpWbtcKxQr5aGfj2MPDM4l8Q4NY0bqgmEJDKyRCaMiiAnT2TOxzbcHgmPV6JTOyNz3oglMkLBRyvsTH/XQ5wuGq1sIKCzEZ8SwBP0k3+uLPpQBHe4RlmqULZeEpp4gdT9Nm5pTxLACwEtSCq06IkkFltkKr+ePPqXXZT/m/3hv/OF9WrUplJFHx6HCtfNBGySDT1GLEThxU0emSRRHq1SjTf6Kn36qNj6lZ+M3ABGk0wwJOMqEKgWbE6UcM+GftnLWe0hYpP83LmpIFpOogI1CeLDlnKU0SN02Owia9f7MRuVqFQCWVkiXocWGYmA4KO6/HD4GpLDDS5Qlqr4U87y7a4oEuOLXs/la5188p4Rr6ThtQ9foUOnB98fnT9/jsWfTCMt9RImvZvPlsezcauL3d+6USoFgkGJtIwQn34cz7Bx+Vy7qsYSiEWFGhd2BASsRJNLBmo01KAhGkGLX/ZxhdO4BRsmnRaDNUjnDmr69dIxZ56bX46FCCl9aDUyUlCBI1+DWYxBix4ndiQkREKYicCLmxQqokWPAxupwhViEn0olAKyLOAoEHhuyPOMf3n8/6gj5tChQ8yc8QrOgjwUQgi9HkQRQkEJjU7BtFejWLCsgA2LE0hJuhfT+v0SfUZlcvyUF51OQcXyGqpUVLNrp0yZ7EfQCkULd/J013ikTyofzozgu8Nu3pqTj90hsuz9OK7dCPLOB/n0fspMl8eMHP7Vw4r1Dh5vbaDXUxZ8fonFawo4e8FPmRQVLreM3y+TEKvkZmqQAYOmMHToqL91/rIs06JJKzLSMlGioAGPoBeMhe9lRZyiQsNs3njFSsVyas5e8vPGuzbOnw/hdIIKDfGUwYMLFwXEkkQlahVJSuXKGdzQHkNvEZHskUQEE3Eoc0is5GbbxihCoszMD+zs+lxHilyNa5zDbA1iigxhMIDdGUSnE9j3WTJJCeHnITdPZNhL2Vz5MYkob0W86jzyzJdRGb0ExRCr1u6lZs2apZ73/3HyE+DixYt89NFH5Obm0qhRIzp06MCqVatIT0+nXr16PP/88//osv5/59RfnTiUCgm/8PW3HkQJPF4Jr1eiT3czPxzx4fWFq4tMRoGDP3kxGsPVfjvWJWE0FC1Dv3Q1wPAJWWxZnkggIPPFLhdf7HSiVgs8XE9LfKyKH3/1EhmhZP70WKIi7zmdWfPz2LTdxeSxkTRpoCMzW2T1ZgdqFQSDEr+dDNCzq4mqlTUcP+1jzwEPTzxupF93My+9mUPlCmpybVbGvbLx/9Ot8PdLfqampvLhe8+ycVHJLS49RwR4/Z1t/9X2TpfLxeCBbfhmgx6Tsei1vnA5wOvv5fLlqiSCQZm2PVJ5dUwkR456uHQ1RKXyao6e8JGVGwpXtSHg9op072xm+uSYYt+VmR1iyPgsRj1nZdm6Ap7ubGJoXysAB3/2MHJiFvEJFVmybCuiKDJmdA/mvO6n8UPhRUKWZb4/4mX2RzYWzIhhzJQcBIWVKW+u+0sn9u9w+PBhpr05iHWfxFG/9t0WO5mFy22s2uRgydx4mjcKB9V+v8RHy12sXqIiMa8xacrLSEnXWTY/ikea6XE4JZq2z0R5pzq5ZCCa81AqZT6YFkO/nsWz7m/NzscfEHnvjXtONhiUadblNjFRSq7fDNGhjYHEeBWnrrVBEMLVwaVp2UsSKBQK5s2bV+r5/m8OcKF0f3j9+nVGDm3Hi8OsfLbDhSDAB+/EEh2pZMnaAn4/7UOhgDJJampXV+Nwykx+MQqbXWTc69mcvRggNlrJ9VtBTAaBxAQ1oZBMcoKKj96NK3x+3B6J8a/n8PPvXtq2NLBwZlzhb8jNE/nluJdrNwL8+KuPMxf99H/GwvZvXASD4Q2/SgWCAuKiVWxYnMibs3Np3khHx7bF75+TZ/30HJ7P4SOX/iu2XPLJEnbOPYAxaCE7+jhRZRw0bqhBkkClEmjRWMdPx1S4xRZcvnicgC+DfLufIX0s2OwSM6ZEFwlyXpiczaDeFhrVL16xffGKn56D8vClx5Hsq4lW0CPKIXK1N1BXuEH/Phq+2uNm3vRY6tUKP6c79rr46vvmzJy18G+fY0FBAaNGPM2w3jYWLC/gsUcMPPaogazsEBu3uYiLUfD9D0FsuSpSyoc4ui8ZrbboA5iRFWLwuCy+2ZTE2Yt+hr+cTeP6Otq0NHDzdpBd37oZ0NPCoF4WPB6RLv3T0WkVvDQyguhIJXt/8LDucwder8Sp78thtRQP1i9dDTBrfj4KJbR/xEC/HuHW+u1fO5n6bi4bliRSqZyGRh1S2fvthQfSBpZlmcfbNaBMkovXx0cy8Z1cPn43jgZ1w9dJFGU2bXOyY6+bjYsTUKnuXdO35uTxaAs9bVqECdnN2x1s3uZi25rEwmsfCMiMez2b5o30DOhp4YudTn7+3YvXC9//6CU5Rk9BAfjzzRhzqpGmvkBUpTzKl1URHaXk8rUANapomPVaDDHRSp4aZkFvrMBTj2fx9ONZaNT31lmHQ6bbUD3xCdWwWExMnz6z1PP+p/rCuxgyqC+XL/7Ikx2NbN3lY2AvI6cvBPD6ZDq3N2Czi+zc6yYxQUWERcGlqwE0akjLlHC5QkQUVEeIsFOpfgGVy2uYNTUGsyn8bDicIiMmZnPjVgCDIUwWbVuTSKXy4XhHlmW++sbD5MkBsMVgqXGDNydG0a6VAYdLYuUGB0vXFTD3rRie7WYu9ts/WplParrIyIFWcvJEXpuVx83bMgcOnv9buthffrGezRvmMrSvgg1fOHlpZASd25uQZZnvDnvZuc/FgcMeWjTWMX96HJevB5k5L5/fDxlweQUat3KjN8C6TxIKEzQQTqYNet5GxYyOKAQFDkUu3vLHef1VE10e0+PxymzcFmTbXiMej5cdaxTExaj44GMnn35kJt5Rt4gPdckOLut/JCElRNCvQBa1NGvTjvdmf/TA5/yv6PVsB4b2ymZgTysej0T3IRk0aaBjeH8LMVFKDv3i5e25eVgtSgJBibR0kVlTo3m6s6nwN6ZlBHn82TSaNNTx/KAIjAYFX+1xsWazg+REJQ/X0/FkJxO3UwO89m4+b0cVowABAABJREFUb0yIJNKqYvN2J263SGqGSLtWBqaOjyIyIpww3Pq1i5UbCrCYFdSspmH0cxEkxCk5ftrPlJm5tG2pZ/KL0cXO57mxmVSqNZ4RI+5/45+fn8/EcZ24fDWTlk30jB8RSaXyak6d8/PGnBzupIq0bq5n65cSDwXboRaKxu8ORS4xLU6x6EMr0z+wsed7Nx3b6BnUx8pDtTXk2SQCAZknn0unc3sjzz1rwWRUsGu/m3VfOLCaBWwFMjfOGqkTaoVKuEeoOLFzWfcTPZ9R8fXXEuXzHkEnGEAJ5lYg+cB9UuK490dq0wSNoMUru7nECXToGPnOUIYMG1Lquf9v9od/5Qu3bdvGB+9NoEKKlpu3wOmQqepuVUjyAEiyxBl+wY8PGQlzrIeoaND80a3VpKGOimXVHD3u5/xJDdGZD2MULATlABnKq2Sqr6DyRRJPCoGo2ygjHFStpKJlYz0rNzlYszCeGlU0dHg6D/+1CkT7y6MUVHhkJ1c5Q5AQMjIKFHhx0aAhzHknspDw/zOatMtCd74VBVVS2fPD1w9kp2PHjrJo4ViWvKeiU590vvsymWETsmjWUMfttBDpWSEUApiMCr4/7CPo1hDwqdCgozzViCQOGYksUknjBiGlh5R4LQpbPOneXKpQF6sQBYTXAJsyA2W1cxzYGcPLb+eyf6sJwWMkR84ihmSUKPHixosLAQVuHCRQlspC0fZlUQ5xLeIQ+782UzZZzRc73Lwzu4CY+Hp8tm3LAxOgsizzZJdOXD13kzipDGpJj02VgVtpo0YtCZtdpMcTZnbuc/HhtFjatTIW+wyHU+SJ/ukoFDBmaAQfL3NhO1aTBMqW+J2piQc4ejgSo0HBgmU2AgGZpesKCIkyP+4og9mkYOSrWZy/GOTLVYlUqVjU93y1x8W7C/I5uD0FQRD4bIeTGR/mEwxJvDh+Gr16D3ogGwCsWbOGGVNnYVTqiZFSSOFeV2Oe7jodBt9h5hsRxWz33Og8tu70UV16GIAbnAcUPCy0LnZsruUC/pgbtG6pxuOR+fm3AJrMyvj8kG+8SFSMQCgErnwN+PWY490smx+OFQRBwOeTmD4vn9373Xy/NYXIiPC1FkWZpu2ysVxqg0pQI8kid2IPIxoKADWHf7pS6nn/f4L8hHBGcvny5fz000+FP6xv376FWkL/ZPyVUw+FQrR+pDpqRRCDWocUUhEMivgkP+0f1ZEYr+StidG4PTLrv3Cw93sPt1KDVK+s4f23YwtZ9D/j+UnZjBlipeYf1VJnL/p54708tq25J0tw7JSXl97I5dvPwxvFNZsL+GCxjfJl1YUl2uOGR+DzywybkEmNylo2LU1Erb7nxPPyRTr0TuX9t2LZuc/NwZ+9LJkTx6c7WvHa63P/w1b8z+GvyE+Px8PVq1fRarV8f2AXzWpuoUMbQ4mfs2Ovh7N3BjFkyPP/td+6dMl8KsWto/8zxTcXAKNfzWLs0AhqVtOyZbuTd97PQ1CAUpDZ/mkywydk88bLUbRupg+3aHW6zdcbk4uQ3n/GkPGZvPNKNMmJKkZMzGbAM2ZaNw+ff9POt7HbRRwuJYmJcSx6F5o0KE6S7Nzr4tQ5P326m3ltZi4aUwvmfrD6b9vg8bY12bYmonBTdhcDXsjk9ZeiqFa5ODk9dGwOR34J0bGdloceUnLijJ/zlwM809XEolUFIAg0bail3SMGUtND7P3eTbtWBlo01hNpVWIyCqzY4OD30z4uXQ1iMsDKBfE0qBOu7Hvn/Vx+O+Hn8xWJ6PXhzeTBXyO5fivIus+dTBkXiUZdvJ1r3RciDzcbwlNPPVXq+f5vDnChdH846dUxXDq3m/JlNaz8MJ6ewzN4d2oMr7yTwxsTomnZJBxEnr/kZ9zrOdxOC7J2YQJvzM7j5dGRPP6oAYVCYMdeF8vXF7B4ThwjJ2aza31SseBTlmVadUtlxbw4qlXScORXL9Pm5ePzyjz7lAlZElj/hYM8W4j+z1ioW1PLyo0OTEYBpVLg5u0gufkiC2bE8tqsPPr1MFOnhpbHWod/w59Rv+0tNn1+nMjIyP+I/Xw+X6H2bL8eAwhlFVC2jo2J4w0kJ6g4esLH8vUF9OthxuGU2XPAjcMl06i+hkBApkVjPeu/cLJnc3KR6kWAjr3T2LO5uIY0wFffuHhpmIEq8kPF3rMr02nY8zIz3rDQc1gG29YkYjGHW4lqPXKbr/ee/9saVx9+8A62jE38fMzHD9vKEBNd1He9NjOXr9ZGoAmZmPxBLr2eLrl18LWZubRoouODRXa2LEsg9k8ViZIkM/rVbFo11bHtazePtTYw6rmIIv8/3ybSpnsqB75MITqqZP9Zr80t1n8Sz8R38pj9ZhRTZ+WTbxOJsCrIzBZp38pAdJQCF0MYM+b+OyR2797Fx/PHsu6TBPqMzODLVUlUrVTc732yyo7FrGBAz3uaprdTg0yfl8/yD+4l6Z4alM6aBfFEWO+dhyjKdOqTRuOHdPx63EtWjsSksZH0edpceE9fuBzg6b656PUKZk83s2yljxs3ZASFzEMPKbhyy8P2tUk8OzyXKtVbk2fXolYFiTA7iYkS0Wq13LhjoMCpQhQ9nDt9iAMHS08M/FN94V00rFeByEgZBHjjpShWbXIya2o0DevqcLkl+j2fScO6Wgb0tGA1Kzjwo4cZ8/KpVE6FwyVz/bqE0SxRroyaHZ8W94OSJNP+mTSsZoEFM+Mom1JclmXRKgcLljo4dTAJna5oUuHX3728+1E+29fc8xmHf/EyaUYOLpdMrWoaBAGu3AhSroySSIsCa/wgJr4y5YHsdOTIIXZ+8QorP9TxxS4Xmdkhxg2PJDs3xKAXs2j+sI6nu5hQCALrv3Tw6+9eVs1P4PT5AO/Nc3D9pAVjuRzOHy5XJIa9i7kfFbB5bnkigonkVPien/bHFks2n7vkp/ugdAwGBQoFOAoETHlViPRULEawZWuu0vCp67i9EgcPiig9ETRo9zBLVy55oPP+M2RZ5tFWFTh/uBy/n/Yx4IVMFsyIo2Pbopv6UEimx9BwbNu0gY7XxhclHYdNyKLP06ZiZEBWTohnhmYw+41ovtrj5sLlACoVZGSJdH3cyMiBEfx41MNXe9wkxIaTjGaTkvq1tXTvYuKN2bm0a2mgT/eiesqyLDP0pSxGPRdRmCi/i1t3grTtkcqPP9+87/b3T9cu4+dD71OzqpoGtQ18vtXH7QwfEiHKJKvJyhW5fCVEkrsescGSJQjSY4+wa5eWcmXUvLcwj5x8kd9P+vH6ZOrW1HL+cgCnU6ZLOxOvjLUWxsv5NpEWndPJSlNQP9i+2HUHyJTvIFQ5g5gbR5I9TCxYOoYTpsIfS6AUkAkFQ6j4UyUa4aq4JUtLv0f+N/vDv/KFNSpXp10biTupIu1bmti3rApRYvE4RZRFTun2EZccYt6MaMokqXnpzRw2Lk4osufJzA7R4ek8xOw4FHEZqPRB/AGZR5rqibAoOXnWT/UqGl6fEMnGrS62f+Ni66pERk+wc31PHazSvWvglp3c4Dw+vOgwEMCHiQg0ggq76Top5UTWLkykdo17CZ93F+az7t0y5AhpHDl/6C81yP8MWZYZ0Lc9W1cEeOWdHG7dEWn0kJacPBF/QGby2PB+yF4gsnitnTWbnLhTo3CEPDSmPUqhaNzild2cVh2kaQuZ34/JVHa3wCIUj1Nzlbd5etxNxgw30axNPqkZIkmUR4UKBzYc2IkmjkrU5gSHacAjJT7PDjmfOj1Ps2xh+DtS04O0eSKHXgPHMebFF+7LBncxdvQoft11murSwwiCQFAO4MZJiABZESeIjAvy2CNG9hzwcu7HMqX6lz6jMnA6JWTgzEmBavkdUAglV69kGy/wwWo7bVsacLokWnRJpXoVFRk5Iu1a6jl9PkCzRjrUSoHxI0uO9zv1TiM7N0St6lomjY3E7ZYYMCYTtcbC9h0//1vpi39FtQo1sAZi8BkzqeN+HJUQjmtlWSYt+TuOH4kuVgwA4UKPVu1tFGQakQEXBZSlMilCpSLHpUf+xrCxPl4caS6SLB8+IZtDR/wkJQt0bGNkwxoFSbnNyI0+xbK1Ek0b6pBlmQ8/cbF6rQ+NOw6/V0GBMovOXRS8OdmM1yvzw48+Fr+ZRGwg/L1O2Y66wW/cynCz85tjpfq7B/GF/9Vp74FAAKfTWfi3Uql84Iv4T8TWLzcT9EioQjHobXUxCRZEOUSO5jrHT1/m6N4UbqWGGPZSFsP6W5kxOZrvDnu4ejNAz2EZzJgSXVjRcRdtWuo5dspfSH7Wrq6lTLKKU+f8hRU5D9fT0+tJE/1GZxATreJWapB9n6UUlujfuB3kuTEZpGaKGHQCqxcmFAsao6OULJodz7ip2UyfHMOeA2HNu1u3Smfr/0/B5/MhiiIGg6FEJ+j3+5nz3hSOHv0eleBCUEBefoinlpWuVxcXI+A6l/df+b1Xr17lw7mTuHnjDHs3x5V6XNtWhsJr3aShjvatDcycEsPST+207Z6KRgMvv5lDZIQSrVbA4ZRKJT4BKpZVk5EtIkoQZVUw4a0cOrcz8lwvC62b6fnpqJeEeIFAIJsmDUrOjnV5zMikGbno9QJur4TNdfVv2+HkyZPERgeLEZ82u4jPL5dIfJ465yc9N8CxHxILNzDP9Qpn+R7rmYZCCdvXJBbZ6I0fEcELk7M5ec5PwC9z/VaQZ7qZGDPUSqN6Onbtd9NnZBYvDLYydlgEh3/xMX96LG/NzePi1SAqJXTtUEDvJ82E/A6278pm3rS4IhUmAI4CF5cy/jv3zP/tyMvNJhQSWDAjlmBIJipCwSvTcti0JLEI2VSzmpavNybTsXcab83N46E62sINoCzLfLzKzldrktiw1cnAZy0lPu+CIDB+RATrv3By7KSfyhXUDOljJTU9xI49bkY9F8Gve8qyeI2dQ794uHw9yOaliYVVUx5PiMd7ZTBzvo0pL0YRH6vk4M9e5nycz4fT4gr9LEB8rJKtWzczdOjoB7aJw+Hg888/5cihXUiyiNPpJRh0UasqZOeIZGb5eGGoiakT71VyV6mooWdXM71GZDBpTCTlUlRM+zCPI0c9VCirpV4tLWcuBIoRnwBa7b3X0jNDfLLKzomzfpRKOPm7QGXpYSghhrSGEjl46AImo4Kh/Sy0eyaVpISw3mpslMDKFYsYM/blBz5/n8/Hls2rMOjgw+lxxYhPgBlTotm1MwfJG6RVs9I1hps+rGPxGjtvvBxVhPgEUCgEFs6MpXbrWyQlqIoRnwBRkUqmTYpmzRYHL48uObDVagRmf2wjNSPI4Bez6fWUGZ1G4IefvTzaQkPbVnrmfGLD5dn0QOTngnnv0aG1nrFTsqlUXlMi8QkwqLeFvqMyCsnPvd+7WbK2gMzsEJ37ppGSqGLCqEjatzLw8zEfndrdI0AUCihXRsmXu50Eg1AmScnazxxkZouMGWJFq1VQo6qG2vWgQU0d48bIxOQ1IkYwI8syJ65lkhd1hq4D0sjKFrEVHCAppTaCMZmc/Ciy88PfI8siQf8d7tw6S6RVJDc3t5hm8/9DGIJSIipCiccbrl7q8YSJhn9U+770Zg4TR0fSqum9pMIzXc10amfkkSfvEB0hEJRC1Kyq49knS/aDCoXA4N5mPlhiL5H4BBjcx8TnOwuKEZ8ATRrqCQSg28A7XLgURFAICAI83dnM9EnRhTFjKCTzzvt57Nrvwudf/8Dk55pV77PmAw1KpcDnO5ysXpCALMsMfzmbOW/GULv6PX87c0oMV64HaNs9HVN+ZdTuyhjJ5vHWnhKJT4CRg0ysWHueQJ6TyS8ZixGfEO7o0OsVvPJ8JF6/zO+n/OTk3eT479eJz2yG+U+kQbS/PF/vucybU4w8XF9m05c2Tv/6I3v27KVjx78nA3TixAkirQq27nbx9tw8yqWoixGfEK7479TOwIp1DkYPiijyXlpGeHZASVVQ8bEqBvexcOVGiNlvxPLzMS/Pjc3EaAjHcT2GpHMnPUSbFnp+POqj/SMGWjfTk2cTeX5SFhlZYpEEy10IgsCbL0fzzvt5NH6oaDxdrowaQYCzZ89Sp06d+7JDTk4qp8/7uXFZya4VEWSLmchqAUukQNOH1fTtYeGdmS6stqQS1yoAISeFbV/fYPzISLp3MfF4rzTmvBnDs93ukVBXbwR4qm8un30uMullPSMGmYiKVPLqmAimTA2gFjQEZD8hArgVNhyRV1AaPRiNCrJyAujtGtJjjyCrghiVzVFIKgTP3ftKQBJEZFQIf/xIJUpEKXRfNvinwef3kpahZOkHcXTva6dyqORrqxSUJFkiWTIfXp2WS6RVweI5ccX2PAlxKj5dFsFzY2+j0wk0baDng3dii8RE33znZtQrOXy2PIHGD+kY/3oOp49rSS5CfDq4xElq0LBIq3EemaTK14gTy1K/ViZPDU5n3cfxPFxPj1otoFIKeCJvINh0pKWl3Tf5ef78eerW8OH1CZy9GKBsgpa9P7hpUEfH6gX3nq0Iq5IpL0ZTr5aWcVNzMd2qUUh8BuUA+UImsiBjkaOJVceg1eQSadBh8ZQc10SHyvDltsu8PlGJzuqjbkYrrnAGM1biKUMMiaRxgxMcxkjJaw2ARYji+Amx8O+UJDWPtdPw8fyFDB857L47AoLBIN9+c5BG0mOIhMiO/p3oFBftmmnIzJT48Wi48vXrHUqM5pL3/Heh1wpcuRZi6ktRTDjj+rfffbdeymxSEPKrMJsUnDzrZ93nDjq0MXLzdohXXyi90GFQHws+v0zrZnqen5TN269EExej4vpNO59/tpHBQ0bclw3uQgyIaCLs2Bwyij89FBIiiUlyicQnQEx0+FqmZgYJEkBAQE1R+7vkAmo2cjJuVNEEmkYjsHphHC263mH0IAsfzPeTktsGAQWaaBtNGoQ5i+lznHy50kqSs0XhNUihNr99fof6289T1hqDiyAO+Q6RcjlUggqzEEFmnoBSoeDkyZNFBjj+XfzXyM/jx4+zePFiHA4HbduGJzwtXbqUTz75hJMnTzJs2LBiouH/D2EsXzYfwR1BOU8LHNjIjPkFSeMlKIo80kCHJMGYKdl8/G4s7y608d1hDz26mKhZTYsguHh+UjbfbEyifNl7m6F8m1isMqVjWyM/HfMWbsoLHCK/nvBT4JRp1UxDxXJqnnsxkyc7mHh+sJUKZdU82sKAKMpcuBIs3PT/KxrV1+LySFy65kethvc+zic6+v4mTv63EAwG2bfva86d+QWbzUla2hUMWidarUBuvoanug/mxXGTgPC0zF27tvLpmvmolfm0eljL6xPCWcIt2x0c/sVb2Gr9rzjym0D1mg//x3//tWvXeGvqANYuUPDqdAGHSyK2lL2hwylhMYevTVpGiOhIJWaTgonPR1Gzqpa35+axfW1SYYXws8PSycoJER9bsju4fD1IIOTi0tUgY4dG8OqYKK7eDPDO+3n8etzPig/jaFhPx9CXskr9/QqFgNmoYMt2F/n2ENHRnr9ti0OHDlGhbHHCIz0r3NZ/F36/xNyFTj7f6scr+vl2a0KxDYzFrGTD4gRenJpTbKMnCAIfzYqjZdc7ON0iNapoibQquXw1yMcrC2jaQMfOdYk8NSiDmtXUCILM67PzmDo+ikb1dXi9Epu/cvLkc+ks/yCOtZ856TognY2LE4o8iwUOGZX6wVv+/glo1rwdO7YdIz5WFdZhuxagS3tjiVV2arXAi8MjuHE7yLWbQb477KFdKwNnLgSoWyM8yCAzK0SdGsU3eXdhMirY/4OH3RuSi5Bq44ZHMPSlLCxmBaMHRfD5ThdrF8YX+kCvV6JNj3S6tDfy5sv3goLWzQ3kDY6g64A0Pl+RSHKiOjwtM0sk7c7FB7ZHamoqE1/qy9jBfiat1qFSCRw/HWL6hx6eaG/mqU5W6re9w5QJxQNnjUZg2qRonhubSa8nzTzazMD+Qx6yc0UEgRKrkiEs6eDzSVy/FWT8Gzm8+XJ0YWt8nUa5aOwl37uCIKAOmsjMDtG9s4mtu12s/SiB1ZsLyLdL7N/7xd8iP2fPnkZCrBKnW6LDoyXHEAqFQKsWGn7YA9m5YondEBB+7+r1II82L7kCVatVUDZFTbuWpVeoPvGYkWZd7tCvh5mEuKLfk5YRQqWCCmXVNKqvY9yIewHw+JGR7NjrYtM2F6Ofi2DyTNu/O/Win52Whd+vpkVjPV5f6Q08RoOCO+khVmwowOWSuH47yMp58YWbv0tXA4x6JYsIq4LEeDPvvJ/Htq9dyHKY+A4EZBrV1xEbreTsxSBvT4ziZmqI3iMz2bw0gZAIt9NCHPlWok6geWFAKwgC0XIixlwrpwoOULueisVzoqlTI5+QmE96lo6cPHjn/WyMBjdxMQrOnwuASYHH8/fXh//NkGUZSRLJyJZ5tLmR7d+EnykIVy45XVIR4vMujAYFb02M5oXJ2bRupscflKlYrvRBe9WqaIktIalwF3q9AlMp8R9A5fJq9v3gYcLoKKpWUjPnYxvvTi0qp6FSCUyfHMORoz4uXHmw6y3LMlIol+iocIzr9cmYTQp+Pe6jemVNEeLzLqpU1PB0Bys/rIwmSohDlmVS4kt/5ixmJcllRfKMN4iJiSr2vijKjH89h7lvxfDeQhv9e5p5qpORlRsLiE8S8UQcxpEXjTmnJhYhEgVKRBES41U82dHEy6Mj+WCxnbmzpv5t8vPMmTM4XBIfLrGxcGYsv530l3rsT0d9xMYoC9sL7+Lwr146til9Tez2uImJ7+RQvbKaqe/motUI1K6u4chRL+mZIq+/FMmGL118viKxSAxZu7qW+ctspZIM5cuoybdLxV7Pzg0hSfDTTz/dN/lpNMZQkKMh0duUK5whihT0ZW7y7Y57fm7dRj/514t/310ICpGNW53s+d6NPyBTv5aWRasLeG+hjTdfjuapTiYqV9Dw5boYnukeZM57Ir+dzkKUZGKilAg6L5dN+zBF+VGpZDxemUplVayan0RcjJIu/dKoXzOPl1+wEB9r4tylk7w+zcmtY4nEOmvilp1c5xxBAlSiNlYhigw5nVu6M/dlg38aFEqRAmeY0NSotH9JZilEDREWkdUL4uk1IoMKZUv2ffVqaZFlsJoVzJt+b/r28dM+Zs11c+OGTK5NYODoPObNjCTPLqLw3ou1JFniAidIoWKRCl5BEIghEb/sI+QJsXOHhFUTQ+8eYIrNpXMnNT/84qJMOSUnbC72799DjRo17ssOWVlZVCwr8sVOL/l5kJPnRaGA118q7rMAOrczMX+pnTveDOTsKmRHnsRSNo+x/bWYzAKbP7tG1hmZqhXVHDtY+hohCAJiMPxshfwqLnGSmjxcRHYgjmTuyNfI4napnyPLMmkZItduBgoLWrp10rN9l4/du7fTvXuv+7LDoUOHiJRjkZFIizvMquUGmjf+k46r30rP4Zm4zyUTELJJTQ8W0fv88+/5/bSfwX0sbNrmon8vPd8sSSNaLFPi9wbMmTR+KAIIJ0cUHgsHDzpYvTie/Qe9dOtgZNUmB39VxK5QhAnU8mXUbFqSQK8RmdSrpSEtM8SOr9Y9MPkJAjkeF4KkJYd04imDJEukcp3IYOlrBIAkKtBjIhYLZiLIJ5t4Ugrf90TeYOL4ktcLhUKg/zMWMrJEZHsUdnK5zVUUt5TUbphPXJLEnZsCFZ11ij2vcZQhP5hNMCeGCkJD8uQsTnGE+nKL8NopyQQCEBdXeuHXg6D06OV/gNWrVzN79mxEUWTChAmMHDmS+vXrM3fuXBo1asSRI0d49dVXuXjxwTd//wRkpTpI8dQlx3qGSk+cZOsOJWeORXHkuyji4hR07ptGtcoa3vvIxsBnLSz/IJ6ObY20f8TAghlxbFycQJ9RmUXatz/9zEHtakUDQrdH5PQ5P10HpNFtQBqPPJmKXiuwcXEC44ZH8uqYKPZuTiY7V+STVQUUOEROnQ8gikKRaqB/hSAIpCSqWb7OwaDeVm7eEXnm2ZH/NXv9O5w9e5r+fdriSH8XX8F2cjP2suljD9tXa9iyRM036yUcWYuZMvkFvv32G4YOaodBnM+yOUpeeT6CG3dCrNniAMLVC9u/ceFwisW+x14gsmOfmrZt/+dZiX/Fgnmvs/JDBW6vzM/HvCxeU1DqsV/tcReSAis3hltd76JzeyM6ncDBn71cvOLn3QX5CAJ8uMRe4mfduhMkPSuEyyWzeWkCLZvoiYlW0rShnnWfJNKtg5GMbBGDXiDfJpaqlxoKyURGKNm9IYnmjQy4XHbu3LnzwHbIysri882fcPVm8VaY+JhwtTKES/A79shl20fliLvZjgijttQqlsoVNJQm/qFUCtStqeX5wZF8viKJUc9F8OLwSHatT8ZgUNB7ZCY6rcCQcVkEAvDFisRCbUS9XsHg3lY+nBbLpJlu4hKq0rRpU8a8VY55q8qzbW882Xkalq91ExPzn5t+/b8JvXr3K/y3UimQEKfi4RK0J+/i4Xo69v3g4cr1AK/NyuWJ/mls3OogNiYcpF24HOLE6dIX/6WfFrBgZmyxakK1WuCT9+KYvyy8WR410MqXu11MesvOQy1yqP5QuKWzpIAzOkrJ6y9F0blvOmcu+Nm5z41WAy53cR/y7/DW66NYPU+kxxP6Qg3HBnV1fL4ikZUbHEyfl0f92ppibfZ3UaeGluREFZPGRrFwVhynvy9HcqKKzducHDvtK/H57dnNxCerC3j57VzWfRL2AXcDF7VW/kuN5JAigMWsICSGr5/RoGDMkEimvBiFw1W6D/sr7Nm9CZNRQK0S/jKgVKollPlJzP/EXeL7sizz+Q4nao3wlxsnnTZcYfdXMBoEBo7N5PdTvsLXJEnmpTey6dvdzIUrgSLE511062AiMkJBpfJqdNrSN+YlQRTVHD/jp+eTZm7cLr1N2uWWKJus5sbtIJ/tdLJgRlFd72qVNexYl8yd9BCTpufy2Q4ni2bHcfJAWY7uKctve8vySDMDGdkim5bEM/W9PC5c8VO5oprl6wtYs7kAp11J2WDtEu2oEwyYdFrGj4ygzh9tfiollE3y0bCOj9XzjPh9MpevBdm6KhGbXSQxMfGBbPFPwauvvEjNqjpkKRxvBIJg0Idt/vtpf6kkPkCntkY0aoFgUODmrRDnL5fuB89e9ONwlX4/2gtEFCVca5dbYvC4TI6e8PH7t2UZPSiCazdDDOtvLfUZe3l0BGrVg937/4oIi4Ibt4Mc+tlDl/alE3m9n9HiiLxEatJ3CNVOceAnZ6nHHj/to0FdLYd3JTFjXj5+v8RvJ318uMTGRyvsrN7s4NEWemZ/ZGPr6kQSYlUsWVvAzCkx/LS7LCe/L8fOXVrMTX/Hpr6DXZFN/14GDvzoYfFae+G5R1gd5Ofn/63zFgSBUCg8hC/CqsTlLt2OtgKRcikqLl8LFHldqYSQ+Bc+XJT5/USA7r0cpN9RUqVcWOvXZpcZPcjKkrUOenYzF0ueG/ThxElpkCSZUKj4+/OX2nF7JJKSkkr4XyXj1q3bWANJuHAQQTSaSBeLF1iL+Ln+vXU4TDdLP8+423y9MYkCp4haJdC3h4WFM+OYOj6KOR/beHVaDhD2l5LJRsUaPgb1tjDnjVie7myibj0F9R8OcfCrZE4cKMcXqxKJjVay/RsX732Uz9C+Fua8HVVop1rVtCycY0Vf6SZXlMe4wUXKUoU6NOUqZ5BkCSd2Iv4iCfFPhlYvo1Yp2L4miZo1FHjk0iv0Alobbq/Ex6vsJVZwF/lctUDblvcqA5esdNKvT4jMbx/GcK0JifmNOPNVFVp3yqNSOTVeXGENRNNFsit+y7BRIs9MuEGgziEyIo8hyvfivATKkk8WeE1UdLSkerAZyWnt+G5Nea5eUiKoQ8hIpVajl4QyZcpw/IzM/KUFvPxCBKe/L0vVSpoSib27qFdLiyXWS7r1d0a87ObQnliG9rfQ60kz2zZEs261iR373BgjAqV+hiRLqLUip8/7KcjSESckFyE+C3+fUAkJiaBc8mc5sKF0R9HpqQJOnA3HTzm5IqGQyL5vNt+3HQKBAEpZRZ7mNs8/r6Z546JroUolMH96DP6omxiyqjLx9YISY9e1mx0UOMIt2v6AzIQXzLjjLhKQi6+X+dqbPNpGKCyCeO0dB6ac6jidMi2b6AmFZDQagbat9OzcV3IcCrBzr5uWjXXcuB3E6wtLw1y+FsRkUJCf9+D75ABu5IAWLQbucI08OYsTHEYSRGyZenLzSt57XLgcwB0IUJlaVBHqYiaCAvK5Ip/FIYf3PpLaR1J86XWT5VJUZOWI2JwBskmnNo2pF2hHSmZbsn+vgDavfOGzJckSuapbpMYcJjX6ECaVDmfMeWy6m0QL8cSRwm98TyrXUKhD2O3SfSfE/h3+K+Tnnj3hrMXcuXNp0qRJ4esmk4mJEycyfPhwCgoKeOedd/4bX/9/PYIBgYDSQ9POeWxYHl2YDYmOUvLGhGgqlFVRqbwatVqgXavilS8P1dHRvJGew7+EN7PvL7JRoZyaY3/amMmyzMx5Nsomq9m8NJEd65I5eaAs/XqY6TMqk9T08GZKEATefiWKnfvc7NzvpnVzHVdvBsjNExFLCZjupAW5eiOAPyCRkqRCodDw0EPFNeH+Wzhz5gxTJg1nyHMdGTn8aSZOGMgTj7pYutTBDwdDbFmWWKiBt/d7N0olTB2n5cKZr9i87nW+Wa9iaF8jD9XR8XRnM1tXJ5KdK7Jxq4M8m8jksZH0HJbJd4fdf1RiyOw/6OWZ4SKvvbHwLycz/h14PB78nttYTQJP9Etj8thIvj/i4eBPxaslPlxio3F9LSajgvcX5RNpVVK5QtF2yDo1NKzcYOfVabk0a6TjnVejOXvBz4x5eXi994Ln3076GDYhC0GAN1+OKnHzMu3VaNZucSAIAo3q69h/sOQKji1fOenYxkBsjIrVC+JJiBVYsez9B7bF1CmjqFszPLDmX4P4mGglkhTWs1u00knBmUrEhMohIBRrNf9XqP/ikkVaFTxcrzjhNmFUJBXKqtm3JZmObU1MnxxdZKjIXaRmJ4P6EdS6qly6EYVENL+csLJldwLj3qmOKFb+W8Me/gnweDzY7CJOl8S1mwHSMkLcvF06E5WeFeLyZZGESANrFybwxYpEKpVXs+ELJ8dP+/j9sIEly30lbsqCQZlrt4IlatZCuKUlwqIkL18kEJT4cL6f71dUI/Z6O5IKGtGmiaVU0rFjWyPJCSqGTcji4xU2REmmcpUHq4a/fPky5ZJsJVYtqFQCL46I4OhxH0ZD6fd62F/d+1utFtiwKIGv9rqpUEbNJ6uLE5K9nzSxeI2dcimqYhvcbk9oyFeml/hdftlHXHKACKuSz3c66fwnUqL302b02r+3qVOpJBwumQZ1tfx41FviMbIs8+NvLnQKDb8d1rF2U9GNkSjKjHs9h3xbeKN78UrJgbksy6Rnhti1v/TA9evv3HR73MRnyxIZ+1o2124G2LXfxeO90sjJFzEaFfT80/CXQEDm91M+jp/2EQzKDOxpYetuF0b9g4Vj9evVJzM7hF4bDr5LO4dVGwvo2c3EjMnRmI0KnCWQWmaTgm4dwt0jny9PpHmjPxHcaoFh/aw0eUjHnu89rJwXz/HTfqIjlCxeW8CGrU4SYzRY5JIrTQDMVpGnO5UseRQdpcSgD/vYfLtEzWo6MjMzH8gW/wTIsszPR3ayflECWq0Cj1emXIqqsNpPowavt3SyyeOVQFJwbk8FnBkWVmxwlEg+BYMym7Y6qVlVw8mzRTd8WTkhVm8u4LmxmVy86sfjuXcvBQIyvUdmEAjIfPxuXOHgzbx8keRSKq8ByiSr0WofbPSAIAgoVDHk5IZYttbJyd8VNH/UzrwFAV6cFCaqDv7kKbK5lWWZuYvsDBgicfxIFL/9EE9igpKTZ33FPl+SZN5daGPEACsWs5Je3Uw88lQqn33lpH5tLZUrqNn3g5tN25w0qKvl/KUA7y/KZ9OShCLxVoWyanZ/FkOw7AXsMWeZONbM/Omx7N7vxl4Q3oCOGGBi6uTJiOKDJ8NOnPgNgHatDNSvreXX475S43KHQ2JgTwtzPila7dqmuYHdf+Hf1m5x4M60MKCfljNHEtn6aTw71idxdE8ZLl4L0qShjuNnitswJUlNepaI21Pc37g9EuPfyCYnT6TbwHRGTszi2CkfqzcV8PlOJyoltGrV6r7tcPr4WWLFMmRxhxQqETDksu6zAuo0y6BGoywe65aLgIyQdBuXXHyNy9Nfo01bOH85SOXyWr7ZlMyz3czUramlxxNmftyZQnpmWAd+x14XrVpo2Ls1lhaNw8UAzR7Ws3dLCtWraPn+SDgGrlNDy7pPEvj9tI9d+908++S9NSA8VTqdVh2zybihR20KoI4OkJtwFYVFIkZIJJs0bMp0khNL96v/ZOh1at6YEEW+XeRmWoCrwukSySybOhWDNcjydQUM6WNFrRIIBkt+RtweiYI8daHU2+3UIAsWiFicFbEl/0aZzr/RbNAZjLUvg8fEF1uDaKwecixn6dA/i5M/xjH7rWjeeMXKj/timT43QHrMz8iyHB56xil8ePHj5ZJ8Eo/sQhAEYsVyRIWSuXEriFojUatWg/u2Q5UqVfj5WAGblsUzrL8FnU6BKMql+gGAPJtIcrKAMSmP54cWnx3RpKGO7l1MVKkGBUJOyZ+huclT3dT0G5WFxyuTIJcseQZgIZLjwkFOykc4Jf9EunwLSZYIySGuchp9fD7JKTB6Yg69R2bwwSdOyqdoCQZLJ1//Fc2bN8dGNoHo2wwdcC/WkCSZBctsdOqTxpyPbVSrLeJIOs3xn7V06JXO76d8SJLMnbQgY1/LZu4iG088ric9M0QwKGMxK9i01kpO2YNkGy7ilO3ky9lcN/1EpTbXWTA7gtupQfqMyOLk2QCOhFOUKQehELRurufrb9082cHE5zud3LpTPEl94LCbW6lBnp+czfxlNl6blctPv3m5fC2ATiug08hkZ2fftx2CwSAKBSRRHgUKylGFq5yhHs2pQA0ic+rRd1g4mfdnOJwiL7+dQ7uWRnz4OCsf5TZXqEJtookjjeuclI8gOU38cqy4v7+LH454qVJRjTvkozoPFdFAFlCgIby/8spuLlr3kW+9iIAChaDCbUnFLwaxx50i3XycOJLQoSdbuENGdhAxqHogW/wV/itt77169eLpp58uNdPbvn17atasycKFf3/a6/9mqFQqvFGXmT7VWvjatZsB5nxs43ZaCFGU+PaQlyqV1Bw47ObRFsUHajzXy8Kk6Tm8NVfGalFgs0u8834e33zn5tOP45j6bj5tWhiYMu7ewioIAq2bh6dUT5qRy4ZFiYWvd2pr4NRZP3aHxKDeFq7fDLL00wKeHxxR5HtlWeaVabnUrq5h/IhIJryVg9tn/svKmr+D/fv38NnmRchiAYEgVK32MEOGvcyXX6wh8/YOprygoGolDXn5bka/4ufjuVZiQlWo+8xZnnwunU7tjFSuoOb0eT/vL7Ix+cUoVIoCZr8VU0wPIxSCKWMjaP5EKt//6MHlCQ9zeOO9AmYaDGi1Ouo3eIx5H40sJrYbDAZJT09Hp9P97QnwTqeTCKtM825pTBobxbB+Vr76xs38ZXYWry0ICy07RTZtd2ExCdSqrqFN91RMBoFdG4oLgJ+9GKDHEyZeHHavEmnXhiRWbizg4cdvkxivwlYg8khTPWsWJjB6UnaRIRh/hsGgQKcNBxOTX4yi57AMPF6Zbh2MKBThqoTN2518scvFlqXh6kalUmB4fwvvfvzDA9khGAxy/dppju5JZsrMHJ4elM7qhQmFgvl+v4TZJNC8YwZySEX5QDQI4fvXlifg9UqFg4iK2Ncl4fKUHigcP+PnjZejS3yvexcT3xzwkJMn0rJJ8aqbE+fMrP0yGbU6wM2bVxjZX+SxR5Q4XGr2HtTxw6/xJFeqhFpdepb2n4wzZ87gcsHzk7NJywixZWkCY17L4fnB1hKJxg8WuIlPa83lNImnfzzD82MExo6MQKdVMHJCLtH5LQm5nDzR6yLLFkZQvkzY7rdTgwx7KYcIi+IvfZXRIOAPyLz2lptytlYYBFNYZ0oGdQnE910IAihV8PwgK4vX2AmGZBo3bvxAtrhw4QLNH/YBJd8rLRvr+XiljQtXAgSDMmq1gMcj8e1hDy63RMO6OmwFYmH13V2oVAJd2hvZvd+F0yWxaasDrVaBRi0gCDI2u0T1ymqaPVycFB4/2sT2nedwXTdhEu6tVwHZT2bcz2ycZeZ2apD1nzvZtf5eJY9SKVCujJlAIIBGU7JWZWkQBJAlmXHDIxg2IZtD21MwGIo+16s2OejyuIFttkskZbRi3rQzzFuSSutWGkQxXNnWs6uJ1s30LFxuZ8yULPZsTimWvFi10QEIJCco+WiljbFDi1Zv5uWLLFxuZ8uyRCKsSro8ZqTvqAxkBPw+iaN7y7J8vYOkeAWSJDP3Exvf/eihaQM9siwzeUYuTRrosDtEPL4HWyMrVanAxcuHWfuZg5lTohn0YhYzX4spJO+DQZlPP3fw8+8+1n2cgCAI9OthZuc+d+HU+T+jXBkVP/1GoS74v2JoPyv9X8ikb3cLogiTxkbywpAInnwuHZ0g4MKHnjDBHZKD2AzXCUSmo1TISIoAV64HCUpR7P4+jmu3DHi8SqQ/3K6sqsf1LFi0EYyRYaK/TJmS28z+qbh27RoRFoGsHBEZEASZMxf8zJyXz9bVibRsrOfDJXZeGlWyttjqzQ6CfoFYOQJ9bjluCgfoOSyDj9+NIzkxvBW4kxZkxMRsnh8cQcvGOvqOzuTl0ZG0a6Vn8ow87qSH6NHFyIiBEeza56JRh9t892UKCXEqPtvh5InHjOza7y5SnV+tsobjp/00b1RyVeovv3v/ssq0NAwcNIFmHZ7HZC9DoqcKKYISWZaxu7LZ7jqJKLqZ/bGNlfPiSYxXcehnLzFRSl5/+Z595k2Lpc/oDHp2NdG/hwW9XsHp835mzs+ny2PGQh3dtq0MnL0UYO5b4fju8C9e7A6Jdq0M1KiiYctXTtwemTMXAsU6E9RqgTGjdZy/GCgkVQY+a+GzHS5GDLASGang9wPHGTVkNMvWLH2gWPnS+aNAOEZVqwUGPmth4tu5fPBODAqFgCzL/HbSz+c7nGTlhPjmgIsqFdSMfS2bKS9GkZSgIjIiPKxp7WcOnnu2qF+4cj3A8tVeyldT897bRdsNtVoFS+aENd70OgFJkoutyS+NjGDAC5lsXppYmIDOzg3x7LAMBve18P5bYQ30S1cDvPx2Dhcu+7GYBSR7FD/88MNfDoH8M6Jj47ETREQkO/IEQTnIt1/GEeeqiV4wEkj18+a5q8TX9mCr8guZaVYsnjLIyhCh2Ju0aiOzYHYEfUZl8sm7scW0rxUKgY/fjaPPqEzUKli/KKHE6zR1fBS9R2bQ44kwoSQIAq+/FE3fURlFjh84NpNff1RRztWcqLpG1GXhz3NnosQqpN5Ow5om0fKRbvdlg38ajAaBpg/r6Nw9H+vNllhI5ZRwmApybSxEEsBHpuYKqqR0+nTVMPWlcAzfvYuJFRsKimnfArw3z4GcnciSVRlEWBXs/y6I0p5AdJNzfL82ukic8f2PXga/INGlk5rvf7zNzDeSi90TT3Y2svdbGwc2XcZOHpWoTQ0hTGw6ZBuXOEF5uTqRQixl5KqcdtzBHOV/oERIfn4+SfEKHq53z7+2b2Vg+zeuwvvwz3A4RbJzRdIzRUYMtBZ7/y6G9bPyXp6NzEonyLtWhygpfM9LskSO8hZ5possWhNE8msQ1V6EQMnJ26vyGWSgvtwSraBHlEOkc4vf+B4EkaeeElg6L7Zw352RFR6yVqGMkpTKTe/bDjqdDo05iKQUCxNvAC9OzaFWNQ17NicX+qdDv3h4fVYes9+IZdM2JzPm5RMdpaTDowYO/uTB64OFK+x0bmfkmwNunnjMxIkfY/lwcSZHfkrl2MkAZl8C5077aNA6A6VWZPKLVjYts+Bwiqza5OCZYRls+CSe6R/mU6m8GlGU6Ts6ky6PGejU1ojPL7N4jZ2TZwOMGx7BkL73dFHdHolnh2Vw+oKPkE/Nxo2rGT9+0n3ZQaVSgaRAix7B4CaNM1T3NEYlhPcNFikG+/GaNHzkHD2e1lC7lpJzF/0cOepj+uRozpwP8OXGy1SgBlHCPZ8fRRwO2cY5/89M+zBEt47GYhXKuXkiP/zkITVVT1mpZrHnwYyVTO4QKydx1fwjEXI0SbkNCrVnJVkiy3QWT/AOsz7y8sqkn5AyNdSRm3PU9R1KFFy9epWEhP95p+R/hfzs3r37vz0mKSmJGTNm/De+/v96xCVp0Cg8xERHAOGJki+9kcPCmXHk20XenhueJFyjqpYDR7y8u9DGpLFRtH/kXhWo0yVy7WYQrUaBSilgMSvo/VQk128FqNL0NmaTwP7PUwgEZLZ94+Kb79xIEjzaQk/vJ82IYvhGvtv+abEoyMiCn3/zMmZIBJ3bGRn3eg4vTM5m1HNWyiSpOHnOz9xPbJiNCkQpTKTu/yyF5l3uYLPZ/keTjWVZ5rffjvL1rvWcOvkbXk8ONauqKJusCle/CocYPuQATRuqWPnhvQqjqEgFZ05D1VAjbivPkWcPsmt90j2CswOMGRJB39GZ5OaJRYZG/HzMy4dL7PgDMlqNgEol0LCejpEDrRQ4JHqPzOKJ7qN45pk+xX5vKBRizsy57Nu9H23AgCiEUEcomTj1Zdq1b/tA5x4VFcWJUzZUCqEwOI2MUNChrYnHHjHw20kfZZNVHNxmJc8mIUpw+bqfk2cCxZxPbl6IAofE2KERRV4XBIFh/SKoX0vH5u1OmjTUsezTAr7Y5SzSSuXxSKz/0snub93IMsRGK8nODaFUhquHvliZyCer7DSdn09UpAIQ6NzOwJalCUVI5WqVNUii/YHscOXKFWpWVZGaHuLilSB7tyQzf5mdFyZnYzELnDmpIEpKJNlbBhGRO1xFkiWq0wB9biWmzbnFu29FFPvcWQvyyc4VCQTkYhWin+90UqWiushi+mdYLQrSMsKLbb5NKtYuvetAHCaDSKThV3o+rqBbRxMQIj4mRJXyXrp3cPDitGocPXqUpk3vf6H/pyAQCKAQ4NdjXma/EUuVSlqe6WrmpTdzmPtmbOH1kmWZhUudnDtqJkkIPyO63Ca8P+8g6Tk+mjXSY3eGqChYIWjF8YuBrk9cRGe1gwC+Aj2u3BhqP5pTqhaQKIaHXm372knQYQwTn3/AhIUfDgeQZbnETdGhn708VFtHjyfMzP7Yhr1AomrVqg9kC4vFQsbVkpfs7w57eHdBPglxSowGeHFqNlUqqvn2kJeujxuxWhR8sMTGkV+9rF1YPAmTkR3i2SfN/PK7n/kz4gqlG67eCPD6u3mcOucjLbN4xW2EVcm+r6LpO/Q3ThxXYBEi8AkerAluxo3W8eVuJ8dP+1kxL75Y4sHtER6Y9JflcEWD2ysTCILHI9J1QDoDnrXQrKGO7FyRtZ850OvCQ7IOH8xFzpCJtFcnPeImdWqYaPyQnlrVNIUb3E5tjTzeK42OfdIYNzyCJg10pGeKrNhQwJ20IAoBhve3smmbk2++TWXMsAhiolQc/sXL19+6+XDavTbyti0N3LwTYsbkaEa9ko1Wq6BBXS1ff+vm20MeKpZTs3fzvU2SLMt8sMjGt4c8lCnX8IFs8evPv1I+RcXPx7z07W5m1fx4OvVNQ6sR/hiII4EAdaprCIVkVCohLKJ/q+QW+XMXAlSqUHpIaDIqCuVBdFoBSQr7/AUzYpk8I5cc8zmSnQ0IEiAn+QhvvmagR9dI1GqBU+dMTJ2jQmMIT++MiQyQFO9DqQh/4OnzAZRKqFRBTWqGeN/DHv5JCATCA8mWrLXTopGOn3/3Ubm8msycEO2fSWXGlBjatdIz+6N8Jo0tWi124XKAr79zc/TbJIaNO0n2L9WJy2nCkQMn6NIvjZSk8HWPsCjx+yUeaaonOkrJZ8sTWbS6gMkzcnl+sJUP3rmX3O3S3siFywFaP3mHl0ZF8ulnDvZ/nlKsSrrr40Y69k5jcB9LsXXU55PY8KUzHDOKIkrl/VeDF9hdqPPKER+oWjjoRBAEIolHndGUq5ePMW96LIPHZfH1xiQ+XGrnk3eLJqejo5R8tSaJFyZns+FLJxazkvJlVLz1clSRJECeTaLMH2vCybN+5i6ysXVVUpEWWnuBSO+RmSycGVts+NjD9XTc/JM0RYWyavYcCNvpi51OYsqFOHfqJw4dOkTr1q3v2wb+QLgL5qu9Lp55wsyAnhYCwQI69kmjZWM9+w96qFNdQ79nLDzZ0cTaLQ5u3vHz4vAIXpmWg8st4/FKXL8Z4NrNILv2uejfw4zRGG7X3v+DF629LBPnlNzRIwgCLwyO4L2F+QQCMjpd0bXvsdZG3pqTR6c+abRsosdsEli+voDFc+Jo2/JenF6tsoad65LoNiCdM+eDmArKce7MufsmPye88hJDDo1AZ/bQspOfI7uSSXTXL7wvNIKWJG8tck8aqd/tGt6adh5pEsRggE7tTIXD7rw+qdjgu7uIsCoRhPAxFnPJ96nJqECpLEoEVyynRvwTt3/zTpBffoIKrhbEtDWgNIMsBTFqnTicPhwuFSZTBGUqpBAVG8lTT/e+Lxv80yAIAotXutCk1UCBAlWZO6yaZWDn7tOcPRciIkKgR32ZTdu9nL8CL0zOpteTZkYOtDDq1RxefzeX5wdHkJSg4tadIFOnF/Dr734atBPp1tXI7bQgB3624493snVdSrHhbm1a6hk7wszMBXm8+3p0qUmLIQN0bN5yh4ZS2yITwy1CJHXkZhxXfUsZSzSR+bURELCYlBw++DVt2rS5Lztcu3aNpg2LxlFD+lro0DuNmlW11Kh6zxd5PBJDxmfxZAcj85cWEBNTereJQa9AEODArhhmfXiZb/acI+BT4AkEKVte5NZZmWixAmWl6tyIOYC9II2YULkin5ErZyIjFxK+AEpBRRkqoZcN3DGcYOVHSUWSDYnxKvZ/lkyjjmlMfGP4fdkAQJIkEpJlcrK9nL3op3Z1LSf+qEj/V6L7oxUFfLEqkbgYFQ/VKZqsio9T8uJrOZQroyI1I8i+Hzw4XRJrNjupV0tDhcoyTr/E6dNpRKVVoknXTNYvu1ccYzErGT8ikppVNUx4O5cbt/y8PTePX/eUxaAX2H/Qw7av3ajV8OyTZs5dyqNuLS0797mpWE5N7epajAYF29cm0bTTbTIzJY4c3n3f5KcgCKjUUGC+wJRxetauDWC9UTQeiAgmYb2dyO4F2XxqPc+cOVremhi+h6fPtaPGWoT4LDw3IZIoKRHXFajVNAOzUYlWo6DDY2rq11My/UMbkREKjh4LkYwVv+wlh3RERCxEEkEM1zhPBjdBVJHiebjIc6MQFCS663IJG/k2kXnv6xn5gguNQ4tONuCiAL//rzVL7xf/1Wnv//bL/8Ptwf8bEAqFqFBBx82bBYUb6anv5rHukwTy8kVmzs/ny1VJfxo2ZMbrlej3fCYRFgUP19eRnhnihck5fPxuHI+1DmuXOF0SC5fb8Qfgk9kxjJ+ai98v06VfGt2fMDH3zRhUKoGd+9x0HZBOtcoaUjNChWTOngNuAoFwxvr3Uz7q1dLy0aw4Tp3zs3aLg+xckSoV1bRorCMxTsX+Q+FgKSpSSe+nzXz4wSymz5j7t2zi9Xp5adxAqldIZdxAgcgXVWzebmT5egcut4TTLXMrNUgoFGJwr6IP7JXrQQJ5VhSCAiEmh2UfxBer7NTrFcyfHssT/dMKX/v6OzdrNjtY9F7svcDIK/HeR/m8PTefd16NZvuaBDr1X0z37r1QKMKfKcsybreb0cNeIP83D2V993TQQtkhpr80C88MN12f7Hrf5x8IBNBqg2jUCtRqgW++c3M7NcSK9QUMeMZMtw73SBijMXy9np+UzcujI4p8jsst0XtkJo+20Je6UD9cX8c7H+QxepCVqEgF85bkExMd1ouzmhX0HpXBwJ4WPlsWJjNv3A4yZUYu85fZmTAqEpNRwaSxUYRCMmWS1Qx8tuRN7KWrAbTaByPD8/PziYpQsGRtAXPfiiUlSc37b8cya0Eea9cFqeZuca8SD4gmnlw5g8ucpLq/AV9vtnP9Rh6vTzJRubyaS9eCLFxhw+2WMBsEug5IZ8xQK80f1pOTJ7Jmi4Nff/fS75nSN+IHDnvp/4yZxPjwFOR/nfh8I9VAi4b5LF1pZ9aU4pVMSQkiFcvkcevWzQeyxT8FcXFx6PUyCqWCbh3Dm6Xh/a18tsNJ+56pJCeq0CgVnDguoMpPJtFRAwTIM1xBUeYmbw7TU7G8kpNn/KhUkCekEy0nYRGisOQ0hz919GRFHqfnk2benJPHynnxxZ6RpesKiI1WMudjGwn6avCnTmqFoETIS2TRCjsvDL+XbZckGYdT4rVZeWxZlkAwKIeH9Thk0tPTqVy58n3bokWLFgxZqmL88KIVNvsPulmxwcFXnyYVkgv9RmeQmS2ye0NS4Xn07W7h4pUAY1/LZue6pCLB/NkLflLTQ2xfk1SkyrtyBQ3rFyXw6NN3+Pagl1eel4tle+NiVFSsLCEqfaSmO9i8IJ5zl/Rs/8bFkx2NzJhcfGNw5oKfMuXqPXBHwJUrV9BoBLw+ifcX5RMbo2LX+iQ+2+lixYYCrGYFk8ZEUqWiBpdbwub1EKjwNSqVTLkEFcP6RRT7TINBwaSxkZw47WfDlw6WflpAlQpqDDqBfLvEjzvLoNcr6PKYid4j09m9301inIp6tbWMH5FcJHBPywiiVsK8pTZq/bHpaPawjglv5VChrLqwcuwuBEFg4gtR7P7OzejnJz6QLQSFiEajYPPSREZMzCY7N8Q7r0TzTFdzERL+m+/cjJiYzacfJ/DdYQ9PPFZUlysYDGuf7v3ejUYjsO8HN+0fKd5NcrfF2euV8PpklEqBYyd9zJyfjyxD8852Tp/+FrtDYs8XsYVyPRDWGKtUqRq30kRG973Go83uyRXsP+jmxjUnogjvjI+nwWNZzHpv1QPZ4p+ASpUqkZsf4oefJEYOtDL3rVh+Pe5j4XI7N28HGfxiJgZDmJT+fKeLwb3NREcq+e5HLza7yKcfJZAQp2LbujjqtTmJQgGVzAKTx0bzZMd7McS3hzxMmZnLkrlxREYoGT3IyrFTPkYMiCj2m2pU1TCkr5Wbd0LotGFN3+qVNfx20leYQFGrBd5+JZqewzKYPimahn9IyJw652fi2zlMHR/Fy2/nPBDxCbB6yRoS/eVLnPBsEqycPq5k0CgbGZlKKtRLA03RpNbZi35u3A6SGKdi1tRohozPZsenJetMrt5UwOQXwxvIuYvyWfRebDHtwAirkvnTY/lgsY2l7xdNMN28EywiGXLmgp8KZdVcvhbAXiAxcayVj5YXMGvaFFp/99N926Ba9VpUTTnKkjUFNH9YT1KCiqF9rfTvYaZjnzQWzIilQd17m/uWTfT8+ruXAc9n0/xhIz6fj9S0EF+sTOKhOjrupAXZsdfNig35LJkbx2+/CAQNMmVTSt+rlS+jxumS8PmlYgTRpq0O2rQwMHqQlRcmZxMSocOjRtZucfLRigLeeTWaujXDJLMgCMx8LYZhL2WRa8/A7cm7bzvUr18fjyqXiokqzp1TEOOoWeJ9ER0ox779lzFE+vj044Rilf5/IV8NgM8vY7P99UHBoFxEizrfJpKTJ/LplgLatjLw5S4natFARM0w8dmgRhoZGZdITffT5TEjSgVs3u4hz12NhLIVWLt27f+TiCsJgolNn/mpFEwmNepnatdQMH6CB4dDQYgQ8YkhXAGYPz2O1s305OaLrNns4ONVdtYujOOnY34mz8jlyK9+9P4YAqoQO7fEUr2KBlmWGTnehj83kkfaisXu67sY8ZyFj1cWEFcKYQ7w7UE/yVLlIsTnXagEFeW15en7fCar1hwiUQXJSSqyc+6/tddisZCeWbRy3mpR8uXKRLoNTCclSUWLRnoyskTOX/bTqqmeTdtdrFoQF65QLKE6FGDnPhfJiSqsFiXP9dHz83EXcTEKenc389NRH5mnY6kk1wUB9DoVHu1lAmkJaIR7SaN0blKdkiXvYoREbrov0ndoHlvWFJ3eazAo6NLewp07d+67yk+v15OZ7aNRfQ1vz83jrYlRDByTSaXyGoaMz+TJjia6tA9XXMqyXOo1a9VET2K8iiF9rLy7MB+3W2TeEjszX4vmvYU2nupkovdTZjKyQny45DopZXUlFj08/qiRV9/OR+mO4ZXXhML1okMbIx3+NGBu224XS9bYadJQz4HDXq7cCPDe6zHUqaHl6c4mlq1z4PXYHyg5aLHKPNtTxbgRVj79NLfEYwRBIJp4st03mP6ug5Wr/fTvo+H4MYEkyiPLMnmqVPyx11FrRUJ+FdqciiSGynNO/I1K6XWIIgkBga/OpbNAuIA5WsmsqRGMfTWPq5xBQCCeMqhQk0cW1zlPOapxTXuU8oG6pcb/sZ5qrNlwkgNfJWCJdIADNGgBAb2+dF3zB8F/hH08ePAgAI0bN0av1xf+fT94kCznPwEqlYq8fB/dOuj57rCHSuU1xEUriY9V8dqsPBbMiC02ZV2vV/DJe3FMeCuHTUsSeXFqNpuWJBbJ+JhNCqa+FMXUWbkoBAUWi4KhL2WxZG5ckU3KwGctdGxroF2PNCaNCRM5J874uHAlwOnvy+H1ynQdmE7f7mZ0OgX1ammpVyu8ofN4JLoOSKdNSz09upjw+yW0WgXNG+mYu/Tc37bJjGkTeL5/Ko8/Gnaqd9KC7NoXnsh8t20V4PqtICNezmLtRwmFbVyBoIwcCrdDRUSLxabx3kW5MmrUagWXrgaoVF7NvCW2ohWif9j5nVdjeG5sJleuB6hSUUOrxgF+//13GjVqxFdffcYXW5ZiMjgIeJ34IjU4cgWsobB8gEpQUSa/Bh++O5/OT3S+b0e2Z88emjbUcuyUl0O/eFizxcG2NUksXlvAK+/kMuu1mMIKOFGU+WCxjRpV1azd4mTFBgcVyqhxusPTmgf1tnD8Lwa+yLLM9ZtBnh6cQfkUFYe+KkuBU2Lc6zlEWhW8+1pM4eYFwhUMm5Ym8NzYLI4e91KjqpY1Wwr4creLmCgl/XqYi7UQSZLMh0vsTJ766X2d/13k5uZy6pyf+DgV9WvfW2DjotQImQlFKvFEOYRNdwvRkociZCM3P4N4ez3O771Bj7MXETRBrBYFFqOS85e9xMao2bUhgbWfOfhylwurRUGfp828OSGSJ/qH2+KslqLX69rNAFdvBmlQV0e9WjJPDUqnUX0tjzS7V4EdCgn8cMRF+9aGEvVAAcomwe2MB9f7+idg08bVGPQKdDpFkfvo2W5menY1MWVmLhsXW6kmNQwHlwLYNLep2+EOKz++N62zTQsDwwdYafvUKTxnLUXuFSAsSh+Rx4BnYvH7ZTr1SWPy2Cga1NVyOy3EewvzOXbSx+OPGuj/jJndm9xFyE+AmIJaLJ1/jP3f59Klk4pd+904XOGhDm6PxA8/eXF7wrpr731kZ9bMaaxaff/PgEajoevTw3jx9SXMnxae9C6KEpOn5xIbo6TPqEz8fpla1dRk5ogltuZVr6Kh11NmPt/pYkDPMKl/+rwPf0CmXStDifIWKpXAxOej+OY7F4PHhdeMu4GcJMms3uTgl9997NmcRI8hGbRsYqBlE3i6s5G+ozJp3cxQZC26djPAwLEFrFj9xn2f+10UFBTg9YJWE05saTQCTrdUrF3T4RTpOSyDNyZE8XRnE19/5yYjq3St2A6PGlmz2cHAZy1M+zAfpUIgOy/Eoe1lipC9giBgK5D45L3iMhibtjl5d4GN7l1MJMQpOfiTlyf6p7FwZiwOp8igXiVLZwCMHxHJuXO/F9FI/3fo1KUrP/3wCemZIu+/FcO0D/J5puu9dsvC49qFW5EP/ezhqz1ulEqZJg106HQKrlwPMPzlLLo+buKrdckEAjJbvnIyf5mdTz9KKFLJvvZzB927mHh/sY07aUFqt76J2ahg1/pkoqPuTY6f/XF+kZjiLjKytdSomM3ufbd5tFksLndYimfbNy4sJgU7Pk3i2eEZyBgemAj7JyAQCCCK4Vbtjm3Dm6e7GylZlukxOJMzZ4LUqxfW0Fy7xUFIhJQkFV5v+Dl9eXQkGo3AkL5mKpRVY3dIBP9F97P9IwZu3gnSbWA6g/tYSE0L/eUQoYHPWnhjdh7ly6q5eSfIC0MiGDMlm8+WJyJJcOBHDz6/zKSxkbwyLYecXAmNRqBKRRUfvxtHTJQS319olZYGu81BilBc1ucuZIcVzpWnmhCJU7ZzXXWSuQsL6NxBx5BRBfhyIlG44vFq85AjM1CoJGZ/lM+rYyKLPD8rNhQQEmWqVtIgijL2AqnUYSLVq2i4nVbUz8iyzOrNDpa/H07MBwIy679w0qW9gW4D01nxYRwtmxgw6ARemZb5QFIgT3fvy8bVh1k8J47B47KoVllN53ZGjhz1UqOKpgjxeRdNGupp0dDMia1VEQnwxMjrhdVPZZLD8iaZ2SGaNNBTp5aXn3aqOXrMTe3qJcth/Ho8rJnX/IlURg608tgjBvJsEmu3OFAqYdqkaPqNDlfE/rmaNjs3xIAXspg3Labw9bo1tXh8EkFLNhUrVrwvGwC4XC6i40N062xk+xcC8UKYwMpXZOKPuwpaL0FRRsqNAb+WAc8qGfBCJusXJRSJKwQgMztU4j4hL1/kzk0FClnD7dRgiQM00zJCREaEpXMkSeaVNwrYtk3EYK/F3JdUzIlJQzL4UUkRKJNFjDont26dp01LPT273lsfBj5r5ZvvMvhodcR92+Cfhrr1W/Pdzr14cZHlcGLd15iKQjhB4ZILEC0/se+ze3ILVouS6ZNj+Po7N1PfzefDabG0a2UgumwmVhJ54S2R6lXCz93s+U6O7U4k2h1DStL5Un+D2aRAr9SzfbebpzuHY8pgUObYKR/BINSvreHb7wNYKV23Ve2OxuPM5vN1kfQankGeTUGVWvefFK9atSo/H/MXk/VKTlTz296y9B6ZzvyldsxGBTIyNatq2LY6EatFyQdL7Jw86y+yn4IwYb/hSydKhUzHHiJXbwZYviCaNi3DxNMni/yUFWsUJhi09iQGvpzNylUH0eSVx+BJRCRIQOFGI5c+z8BMJKeOurlwOVAkRgSoWU14IO1vu91OhEXBR7Pimf5hHn1HZfL6hGg6tTXg9shs2ubkif7pzJ8eW2wv92cIQnhGxJMdTWg1AjPm5THrtRhmLbCxfW1SEf6lexczM+fls3y9gxEDiksINKpj4ge3A50ukh5D0gmGwnv0mCglL42MpH5tLU92MpGdKzKsX/j/5+SG6Pd8Jss/iCc5KSxL4nCGCgus/h3cbjcmk4JXXwjzN9WrC9y8VlBEluouZFnGHiqgys12+G6GeP3X8/j/GNCVGv0TvQeKjBtlxmpRYrOLzFt0jS0bBCLzY4kT7k2AjyWZCDmWE/k/EBWh5NFmJg7fjqWMcO8+jiIOn+zhjPoggkJA4zeWmKAC0EoGLl0RycoRibKqkGQJDy5UKNHpSh94+yD4j5CfixYtAsLCu3q9vvDv+8H/Iz+Lw+eTqV1dw5gpOUx7NZoqFcOLbEZWqNjwmrtIjFeRbxd5bWYO+XapmCO5ixeHR/DSmznUrq7FZFCUuEmJi1HR/xkzB3/24PpWZsnaAhbPjkMQBAwGgVdfiKT7kAzmvBlTGBCdPOvn9fdyiYlWsGW7k1rVtKz/wokgQI2qaoym0jd+f4X8/Hzyck4XEp8Asz+28cE7sUWITwi3l8x+I4b3F+czb1o40KxSQY1TkYOMXEg+5eSGuHIjTH7VrKopDHQVCoHhL2fxyvORdGhjLFYhehfPD45g7RYHM6bEUCYpwNo1i1myeCa1KqWxY7Uevd4IGClwiAwdc55bP/qJ8pUPf4egQFNg5LfffrvvNucjP+5GrxDp0NrA5Om5lE1WM2R8Fm6PTGpGkN3fuqldXYNep+D4aR9D+1n54O1YHE6JWQvy+WKXk/WfJNCkoR5JCm+KRFEuRkoCHPrFS6umeuwFEpuX3Zu4O6yfmfcX2YsQn3chCAJvvhzFM0My8PolAoGwrRvU1TJsQhbvvxVbuDnOt4mMejWb/AIFLVu2vK/zvwuDIUzOOJ1FW9S/OxAiTixX6EgdilxcZY4z/gUDjz2qw1YQycKlF/jhx5N0aKvj9YnxJCWoSE0PMmuBDV9AJCs7xMWrfiaUoJf2+KN62j2TxtTxUXRuZyAQDA9w2rLdyeoF4QoPpTI8OKZRxzvERStp30pPTr5EgcOJWhVDtcolT+wTRTh31Uopc3L+8fj92E8IMrSop/1j+u69+8/nk/npNx9mkxWF80+V1zFXWPRB8QFdJqOCZfOi6dP7JGXzw/eeJEvkCqnYoi7yXDcVN24FqVdTw/J1Ivt+cLNyo4PYaCXP9TJz6VoAGYEnO5nZs8dOKDdYqKMD4ecg0daIYz8ewem3s+6TBJIS7lWNz5yfz469bn7bW4YFywtITb36wPbo1WswW9VaGnd6l/q1gpw666dvDwtjhlgL/dWStXYMhtK1S5s21DH2tRwa1ddy8GcvX+x08dgjxhKf7btoWFfL/oMeBvU20WdUBpFWJSajgqs3wkmg7l2MJCUUlYeIi1Gx4sN4hk3IxOmSiY5SUOCQyLOJKBQ6jMbSCZXSUL58eUBGlMLThN0eibGv5bB5aVGid+Z8G8P6Wgr1L0OhMGlxF7Isc/p8gDybSJUKakxGBTpduJJx4YxYcvLCulj/WuWq1YDbLTNvqY3xIyIKv/OLnU72HHBz4ruyhX511HMRXL0R4Il+6ZhNimLDov6M+Fglv56//0ongIYNG7JpXYjxr2fT5TEj/Z8puYIDoM/TZoa+lMmi92LJyJZo2yMVk1EgNUPk289TCu9TgDcmRHPyrI9Rr2bxxcokRFHms6+c7N7nJipSQWa2yK97ytB3dBZrF8YTGXFvI3HuUqBI8ufPMBtDlElW8MkuD217pJKdGyZYpk+K4fqtIJ37peNwiERERTyQHf4pyMzMJDpKWUh8/hmCIDD37Wg69k5jyrg4hr8cvnYVy4X9kyTJfL7TRb/nM5nzZjTBUFifcmhfM1Nm5her/hnWz8rTnUw8OyydrFyRV8eU3qWh1YQ1v0c9Z2XOxzYWzY7jlecjqNsyHdGjw+IpByEVNnUqpngVP+6JJTrq3v024c1sfAF1qZIhpSEnN51EuQpKoeTnKoAfHeF70SxEUDfUmvnzDrJkhY2yOa2JEHS4sKGucJ3PPk2kXIqK9xfZ6NArjSYNdMjA76f83L4Tom/3sH1EMSz58Ff4c0Ob1yvxxuw8WjfVExuj4sbtIEPGZaFUySQnqtmzOZlhL2Wxfa2Obh1NTPvAxo0bN6hWrdp92aBJkybMeDuIKMKezUk063yHqhXVXL0RZPzI0q/ZoP46Tn5rR6X1MqRv0cSRJFFY9T1pgoknDuaxYLGf/s+aiskCuT0SKzYUMPO1GJ7tZmbEy1ms3uSgcgU1Lwyx4vfD23PzeHVMZDEt4fD6EMfkmffmCxQ4RKpU0HD+sp/mLe5fHmrRoo+Q/lgTUIhIskRm1G889rSHKeMtxMZYsBeILF5jZ9VGJ0aDBYtZ4KF2t3mstYHYGCUHfvRw5VqAYROy2L4mqUiyWhRlxr6WzaOt1FSrouLFqTlsXJxQRAPS65V4cWo2r/0xR2HCa3YOfpZEFd+f5G1yK2AnhwvCMerqFdSt7ub4CYmeXYv77k7tjKzbakcS/t/Ao5KQnXEHfyjEWY5SL/QIOuHeuuOOvM7imZElDjrt3M7IkrUFOJwiaRkiCqWEx3qd5/qE7SyKMus3+UhyVyOIn59+LVkmBuD8JT9qn5WDP2Vx43aAb77zsP0bFy2b6NHrBOYuyufMBZEyeDBScgdZSO0hMUlB7epaIiOU5OQFcbuKD+UqDYIg4HabeHJgJtvXJnArNcS7H7i4dFnC5xfJKgjy7ZeJlEnS0H1wBvOm3+uOXDw7jgFjMnm0uZ5eT5ox6AW+PuBh7eYChvW1snaziwun1DR7RFFIfHo8EufOizz0p0E2Ua4qLF2awYolFm7dyeG779MxGgVs34nI6aX79QB+om2VWL72Eh/OLMpF/HLMz5O9U0r8fyXhypUr4aGkVgVHT/r5aXfZQqLSYg4PqG3b0sBb7+eSny+VqFEM4SSH6o+QpkMbA5Om5/LNATdvvhxVrPAMYPKLkXTsnUbdmhpWb3KQkS1i0Av0edpMZp6PiEiZA4c9LHs/vnAffOtOkJfezGH0ICt5tqIapbExKma/EcOC5XZCooxSCVqt7r7XRkEQUAgCEVYFk9+28+1BLyFO0EBuheJPwsIhOcR5fkNAwXEOYiaCFLkSfuEc2aazvD5Rz8hB9wjTyAgl016LwBphZ9lc4F9qqNSChni5HN/sS+PHQxQhPu9CJxgoL1TFl3AB5+08IqXYYscAuBQ2unbU8tzYTGx2NUrS0WPEQeA/lhj/j5Cfo0ePBijUdLz79//D34MgiMz5xMmIARZWby7A/Ecrc2mVY3chS5AQp6JF49KPi49V4XLLFDgk+o8qvZ23WwcTz43NYOILUZRNUdGyyb2FpUMbI+VS1LwxO69w4rYoyuTbRfr1sLB2YUJhm0Bevki/5zNIz7rwwJpOAKdPn6Ztc5G7Qz5kWebK9SD1apWcTWpYT8fwCVkc/oPE02gEdOYA+dzGnQ0DxoSroxrW1ZKVI3LuUoAJoyJo/JAOr1fk+cGRTJ2Vy9uvxpT4+QAVy6rIyA5nR3455uaRhsc4cNjH7NcTizgoq0XJltXRNHr0CuLVlHtBukdJfn7+fdtAIMjt1BD9e5pZ/6WTcmXCwe30SdE81dmEQgG3UkN8tcfFL797+PFXL98f8aJWhTVP+/Yws3KTg8YNdCgUAr2fNvPO+/m882pRgsheIDJrvo1V8+MZMTGryGbEaAhX8JaGyhU0lC2jZvbrMfQdnfGHBIKe5esLaP30HYwGBUoFKBQwaUwUefYHm2wM0LRpU5Yv1uPzOtmyw8mAP9rRZUD4g/kMyH58FY7z8557bWllU2DlQi0797n49pCncKOfkqRm0ew43l9kw6CDca/n8uE7MbRqGpYFkGWZ3d+6WbPFyXdfJvPFjvDm8U5aiFrVNXy1NhGDIXw/+/0Sb87O5+VRkXRsY+CZoeloNQIjBtvZ/UNZdhyoycP1czjwQw4bt/gJBQWSy1ioUqsqNrueipUqPbA9/gnwB3yY9AIvjYzklWm5fL48sZCQWvOZg+H9LXww347kEFEISgL4qVJFKLVNqX5tLaakbFI13yP61Sgi7DzX20SdmiaOn/bx9OAMYqIV+Pzw5W4Xep1AhbJqtu4SsdlF9hxw8WhzPfPeMzNi5BESc5sVtvnIskyu8jamlDx2ritTZGOk1yuYMSWG1IwQF64EcLlkqtUqucXy3+GXn76nYV2Zm7eDPN7GWExqoWI5NX5/8UqqMxf8TH03j4RYJS0a63htVth/r1+UwNUbwVK1IAFSM0KERJn2jxho/4iBnNwQPn84g911YDqvjUsIE89/muz7/RE3k6fn0eMJE00b6rl+K8DHq+wIApgMAT5du4YXx41/oHOPjY3FH4TKFdQ81cnIjr0eGtfX8vSgDMYMtVKnhpYNXzrY9rWTy9e0fPm1m3MXA/j8EsmJKl4dE8W3hzzM+SSfejW1JCeo+PQzB9duBunWwcD+Q16mTYpm+zdu/jXRfutOkAtXgjzeWs/ttCCPPp1Kg7paQkGZAz96OXmgXLGEUuUKGt6aGMXCFTZ++s1brMLiLr495CEh6f6rPQBu3LhAdJTA6dMyaRkO1nxU+kA9o0HgiceMtG8drk4Z0NNCv9EZPNbaWIT4vIv6tXXotAINH7uF3y/j9kpERShITtSz77NE7qQFiYtRFiE+IayBfO1myRNamz5k5/czZmpW15GVHeS7L1KKEMKTxkTSc1gGqVkPvjb8E+B2uwtbySG85nxzwENWTlhy6NHmeiIsCsa9nsPXG5OLVK8pFALNH9bx0Qo7k2fkUb+Wlpy8IMMm5GA0wFd7XEVa3yH8zGu0AnGxSvYc8DDw2ZKHY+za76JVUz3NHtbz3SEPL07N5uIFGXV2BSpLNQuPSwyWx5maT+dnjvHT/jjybCIz5+Wz+1s3jRok4nK5MJtLJ/D/DJfLhcbgIk+8QZy/SrH3fXJYdunPLZiCIFDGV5dU33U0QtiO9oSTHPoypnBT+soLUbw4LILjZ/ys3FDAkD4WPlpp46u9Lvr3NFOujBqXWy7savpXOJwiFy4Heax7FipByc2bEqGgAmtEiA0bcwgUGPAGLOz4SldYoDCot4WNW52MGGAlIkL5QASwxWLB45HoNjCNd1+P4alOJsqVUZNv/+sBUoIghAfHCTL/Krtcp4aG197NRZZlqlTUMHVqgLdn+Hm8exaLPrhHYp4652fc1Gwa1dNy8GcfCoXA2o8T6TEkjWs3gyxcXkC7Vnp+P+1n0ezi+nEQrjT1eGQ8HgmDQcHaLQ76P2PmwyUi5cqVK/H/lIT0tGtEWBTsOeDh0dZG9mWcoc9gH29MvEccRliVTBkXTUqSik8/czJ6kJWcXJGTZ330esrC4tlx5Nslhr2UyUPtbjNmiJW6tbScvxRgy1dOBj5rof8fMWeDelq6DkinRWMd9Wpp+eY7Dzu/9qNWwcer7FSpoOazz6DOn4nPu7+DWKKlRELBIFdvqejZzVTsmLuoWsXMpRv3bYZ/FLxeNyChQVeE+AQQDXaaNiyd/K9TTcPCZQXsP+ymfGWJfFsQnS5coHM7LYTaH05satCRdlPPiTN+HqpTdO2WZZlX37ZhyG1MXlw6Xfun83QXE3u3JBMMhtvGAWKjAuz+/DLRFG/flmWZPP1V2rUK31cJcUrS0gNkZKY+kC1UKpnzl/w0ap+GI8NMGd9DRAgRSLKIQn2bNp0vcOaXOAyGor4lOkrJrvVJ7P3ew3sf5XPgsIduHY2IEpy+4GPKS1aOHvfx+U43Zep4iY/UkpktEvCrkJAKW/lVgpqkzFaMHnoCU7yHilVkbl5Q4CxQkE0q8RSX/ArIfiREDJjIyS7qr+wFIvt+8PDWe/Xv2wYGgwGfX+bdhflMHlsyUVm/thajXkHFemrWfe7guV7F17Q5n9gY+kcVpiAIREUqOX0+wKzXSt7/KpUCFcupmb/UxowpMVSuoCHfFtaMP3PJR2K8kqXvxxXx6+XKqNmwKIFuA9Nxe0S+3liU5H2ojo5J03NRKsOShYFgyZrLpdnB45Ho8mwO+SeqIPluIyNynB9JlstjIRIXBVzjPBWoQTwpKAQFbtnBDS6gNLmxxPsY2r9kYnLsMCurV+dBWvH3ouR4fjtxC3LKlvh/JVkiPZBN9I3qpCuukyxXLpa8lGSJDO1l5k6L5qOVdhYdDyFxBwsROLERF1fyWvKg+I+Qn48++uhf/v1/Cnv37mXHjh3Y7XZSUlIYNGgQNWrUKPHYX3/9lX379nHz5k1CoRApKSn07NmT+vXrFx7zww8/lFjVun79+geeWPtXcDhc1KmhYVg/KxNGRdGlbxpZOSEUinBmtKSSba9XQqGAZ7qamTyjZI0HCE+2Vinhxq0gLlfprbYuj0SHNkae7WZmy3YnTpdUxJmYTQpyckMkJiiJtCh5pLmevDyRw7/6WL7ewZih1rCmRJSSHZ8m06xLKvv376Vjx84PZAuVSoX3T1NwC7O7f4GUJBVzF+Wj00Vz9UaQnk9r2fLlWbQKmXHDY4tMxfP5JAaPy2LBchtdHzcypI+VpHglPx/z071LyUHJhStByqWoyMwOkZ4VolplNWOGRpQYtCqVAsMG6VjxVjqxUtghSBF+Kj0A2VW9RkN8jl8YMSGbx1ob0KgFPvxT6xuEdZfGDY8kyqogN18qnPj65S4nDpdEYpySVl1Tee2lSNq1MjD3YxuPPJnK6EFWkhJU/PK7j41fOlk1P57kRBVajYAoQjAosWm7kwXLbMWmRP8ZHo9UOG1dlCA9M8RXe9wkJ6ipWFYgKzdIn6ctDO4dnmj31txUrl+//kCtTRaLhRq12qAV9jJzXj6N6+uoVlnDU900vPvDHRL81bCbrvHOVFMxPS6Aro+bWLXRgc0uFtm0vzDYSo+hGezdnEy7nqkEfJCSrESWwxVvDetpSU5QM25EJONGRIaH6yy38+RzGdSspiEzS8TmEBne31qYwU+IU7F+UQImo40cm5Wjp6KZ9lE0sliNlHICCh2ghNsZkJebxRtvvnnfdvi7+L/RH/p9AVQKiaQEFYN6Weg6IJ2xwyJo1lDH1t0udq9PxqT3MnXSUZLzm8CfKrxLQ0K8grGvaVmxwcGGRSmFZGrndkZeHhVJn9GZvP9WLPt+8PDVHhenzvk5qxSoXEGD2aT4o5IlijWrdUx64zDpmVqUsoag2okr4GFId1Ox6eN3MX5EJG/PzSXfJvFom6ce2B6frl3B+bPfM36EhYxMP688XzzAf6i2luXrHYwbce+1K9fD03TXf5JQROsoIyvEwDGZfDQrlmXrcnh+kLXEbPjCFXaOnfAx/cM8Rg20EmFV8v0RDzPn53PrTpCvv3VRp6YWtyfc5n/tZpC35+bz/dZ7k9gfaabnuV4Whr6Uxa3UILt2rH1g8hPAqFcgI/BsNwsbtrrYud/Nqy9EcuhnLzPm5RFhVXLiu3KF2XRJklm8poDt37j+f+z9Z5gUVdfFD/+qc5runpzJOUnOOaogKAhIRlAyAoqgCBKUJCIqIoiCoKgomAOKSI6Scw7D5NTTOXfX+6FkcJwZH7gf7//7+n/edV1+kOmurjp1atc5a++9FhNm5pJXEOLbDUklWsSu3vDzyNAs1r8lab22aa5h4gv5PDXExM3bAdZstPL9dhfVKimpV1vDYw9J74bzl318+7OT1s20papE76BvzwjmLrOw/jNpY/9XswyrLcTHXzjo/tAJoLR5XnkIhWTcvqbhgWBH7LctfPndRdo0L1sP6ftfXHRtX7JiMC5GUdyqVxYG9zPy+wk3c6fH0LBzGuGwwLK5UlKwsEh6p/wV7VtKhjvPjY8sNY8G9spm1yEVYdkDPDMmo1QlrEIhVc837HJ/G7//BP/GWBgdHU1+obRm+/QrOxs223n0IQOpyQoOHfWy6E0LuQVBmj6gLdW2W1AY4skpuXz0TkJxNShIOuBDJuTw7odW1n5k4+mhRtRqGVu/d2BzhPn4nUQ83jAPDcpkz0E3HVqXJBkKLSE+3Ozgh01SImf2s9FMeSmXc6dl1P8T8XkHEURx60oyDTpcx+eDQDBMcpKMQOD+PAA2bdpIYqKAocItCs9qiPKnFK+/3KKDi5ygFo1Lfc9IJIE/SlbcopN6DcRi4vMO1GoZrZpqqVpJSb9R2UweHUnzxhqefi6XLu10tG+lYdm7RcyeVrqbafbiQjxukbQzZlwuCBJAhZrI/IqYiUEQBHLFdI6cuFVMfvbraWDYpBzGDDNRaBHvSwc6HA6jVMmQy+F2RpBdB9xs+NxGk/pasnPtxZXvf8XGTR7U9poEFE62fHOTF6fdnaNqtYyOrXTFrZzDnzDQqZ2a2a/a6D8qFwQRtQbcHpEOLTX0e8SASinj1TcLeaiznuzcEJ+8m1BMkm7f4/lbQjcqUo7THeb3U15+3evm6w+T2Pi5HYvFcs/dAZWr1CJSe5Bf97jo1jFMKCGN5yaUJlxA0r7e+LmDF17NZ0DvCF598e4mvypwelclRk8q5OW5AZRqDygDfLQ6hs7t7s79xvXV+ANh0m77+XxLALktjkpOaX1/4Ieb7DUWEO0r/z6mUJWC/AIUygSsjkKgdOLx7GUDV29Fl1m9+E/j3xgPXe4QiHKMlF4DiWGBQADK+ymHTc761XJ69dNy5rKbhHjJNLJbB0lzNczdvXFsfhMGDd/PzOf9DO4ndQReveFnwRsWLl4Io9RfpVVTNW6vyIIZ0fy2z8OSty307SklfRPjFfy608a1gnNUoU4xYRgWw1yVnyAywcuY6R6qVJRkQyIi5GRnFt3XWMTEKKhZWcvxA1pqe9shIuIUbYBAbKASukAUfQYdIaWiQKElVCLmyWQCD3bWceWGn137PVhtIk0eUHPwqI/f9nl47GE9s6ZG8fvRID/8GCTZ3ogM0sgmjWQqFx9HKahIsrTAXejg6wt70WNEROQGF9GKBozC3fsUEP2c5yhVqUsR+WQc8RTvyy5d9TN4bC4ej+m+EkG1a9fGYg2zY6+bGRPLr5bu2k661kVvFXHhip9pYyNJiFNw5bqf5auLSEpQ8HAXKe6IooilKIRO+/fvpkBAxGZRsvETDxOelpEYLyXaKyQr+Hmnq8zr0GpldOugY+MXdvwBkV0H3Hz9kxOvV6RlUw0FhUGMRjkyGaiU3nseB4CcXNAUxVDBn4qCbGTIqUcLckkni1tYKeABWqEX7hbA6QUjdcXmnPXuJTEhUO4+SqUSMJrFMsnPAD527vOSGpKKh/LIJJs0AMKEkSPHSBQpQjW04QhOCfuoKTYubsl3i05uao6zbLEOpUKgbXMt739gp7KzCSfZhxYdfn/ZyfX7xf9rHYcOHjzIhg0beOqpp6hZsyY7duxg0aJFrFixgpiY0lV9Fy9epEGDBgwaNAi9Xs+uXbtYunQpixYtonLluw+4VqvlrbfeKvHdf5L4TEtLw+0Ok5MflLS83rVic0iLz6eHmnjlDQvL5saUepheXWEpbrGzOULkFQTLFPTdsNmG0w4Oq5zN3zjp81DZmfb3P7YxboQ0IR9/JIKPt9p4arAZpVLKhkyelYtSKTD/+ZgSCyxRFFmw3MLKD6w887QU7FQqgcce1vHRxlX3TX42bdqU996VMWOiVIUol0utjnfca/+KQEByAf74nXgeHZmLzyey+5skFIoCalRVlyA+ATQaGevfjKdhlzS+/lBawHfvqOf1d604XeFSJJooiqxcV8TARw30GZHFg511ZOeGqJRa/qNUs4YCUeMGN3hFD5o45T23NQE83n8EH7y/gkGPGVj8Ugw9Bmby5qtlZ2UG9zPSc0hWMfn5w68uzpz34XRL5fOzFhVSp4aKB+qomTDKxJETXo6d8rJ9t4v3l8fRtKEGjyeMwxkmryDEoHHZDOsfwaEfU+k7Khu3O8ztzCCbv3Fgs4epV1vFE49GsOFzO3IZPPZkFgLg8Ypo1QLPjo+kWUMNfr/I6+8WMXtxISMGGqlbQ84br7/AO+9+cc/jANCh00N88O6PdO+gY+ILecTFyGndTINFexOTNwW/IY+e3czlfr9TGy1HT3np3vHuolqrlYykoqPkLJ8Xy8iJuTRrqGPhrFiCQZFHhmWVOIYgCEwZE8mk0Wau3ggwbkYuu766u/myFIXQ6QX2HvaQVxCiaZ2LHDwYQcBVA7VJiUwHYgBCheBPg2vZ6dy8eZPo6P9MGuJe8G+NhzptiFrVFLy/ycbUMZG0aaZh4xcO1n1io9ASkmJLLx3BoItXlvyGzBZN7hVPufHhynU/CXEK1n5sY81r8aUIK61WxooFsSxYXsiHbyWw/4gHjUbgi7VJxfqHXm+YV96wcOmqnz3bYrHaQtgdYVatE7hwVVEsU1IWqlVWcuFKgMgokZMnDzN06NB7HouzZ8+ye8ebHPoxGaVS4IvvnMUu4yAlIN7dYOPXPW5y8oL8ts9Nlz82bEtWFrFqcVypd0JivILl82N5dHgebZqrmPhCHm/Mjy0mBkMhkSUrLRzYHyIiEiqmKHh2bgEud5gmDTR8vjaRQECkc78MVH+4Vz4xNhtRhHeXxpUigQVBYNXiOBp2uU2k2SeZmEXde1tfQUGBJNkhg41f2HlhchShkMjLr1kwGwWsNpEdW0q2LMpkAhNHmTl/2ceRE152fZVSynm+ehUVS1+O4dfdLlo30xIXoyA+Vs6sRflcuBLghcmRLJkdg9MlsmmrnT4jsvhsTQKN6msIheCzbxzlnrNSKVApVUmnNho69c3gtZdj6NxWhyhKG64XFxYgk4tcPH/knscB4OCeo9QMNkclqIkWE/j+l+M8M9ZYSg4mMzvIJ185mDLG/Jfzktyiy4PHEyY5UZKFeaSHgW2/uYqJ20qpCi5cKb0IVSoFhvU3MmFmHkp9xxLGH26PiNsjgmDi0x/i+fa3EDpt6QRsw8Y1yczMJDm5fD3H/w3+rbFQFEUuXfXz7TYnv+3zsO2zu2Zbj3SHSaNNdHk8s1jv/M9Ys9HKjEmRJYhPkKRA1q+Ip/2j6Wxek8jBY158/iCXrgVYOicapztMXLScF6dEMfHFPHp3NzC4XwR6nYztu918uNmGQSdDoxbw+0Wu3fTz2z4PccG65V5HQqgK0RVz8QdEbmcEeaS7kq9+UdyXkcH+fT+i18l49cUIfth2g29/uIQlR4UoDxAMCNQJtyil6wwSGSnnj24NPNSqUf66LS5GgdUW4vFHDMhkAj9vTuaXXW42bLZy9WaQzOwgzzwVSbXKSi5e9bPoLQsZ2QGuHKnIrv1u5i50orhZH3XARAY3yCKNOmITUPox6O8+GJI7OBw86kGrj7tnbTeA27dvI5eJVKmoZtrYSCaPNtO8Sy7Hv62IEJfNyWGlK9Z+P+nl0H45qUIk4aCJDzedZ+gAHanJSgoKQ3z3i5NL130c+cLLuk9taNRSQUF2bohAOEQwJPJEXyNp6UEsNpHL14K43GHcbpGBY7MZN8LI2Ut+XlwkyXikpQeYs6SAaWMjS7yvQJrT5y76GDU1l8oVlGx+LxG5HK7fkgxM7xVPPTWenj1WERMl4/K1AFHRQrkJSLlcIDZGjkKhYuzwsquZX3/VzP4DhVTM6UEh2YybdooIUyFNGqno0lbHkpWS6dXzs53EZDXFQGSx7JLZE4PNU8g18RxJQumqZJDmnui6jEqZwI976pBdYKd2NSemiCA2h4IL1wycumBEIERU1L0Zvvyn+LfGQ0uBFQE5XkpXxamsSXzxTR5DB5Te34bDIrv2BqgXas/enXtRR0v7vIUrLLRroSU1WYHMUEQ4T6psVAlqUnI6sHL2LZa/kY4gD2KI9PPO0hgunbdiUWZRrUrEH2s7PyvXWfn+47vJ1XZoGfSYgdY90jlyIZ0KkVHIFSKCwcG8iVoC4QhOn/fxcFc9v+5x8+jDen74pfz1RFnw+314XQqM+XW4xSWKyMdIJGHCOLCSSEWs17VMGgevrigs0foOMPc1C2oVXNhfsThpGQ5LezanS+TxXhE83gtmTw/R/bEzVDjflCucQiPqiBbudpx4RTdnOEw9mhMpxBIWw2RykzMcIkI0Y8CIFy8BfFShDnoiuMoZKuc3o1az30lIDmMtAlVedWJq3p8OtEwmIzpSQUFBCJc7XKor5Q4sthCbv3GQGCfnm21Oft7pJtIsGfWNGWYqIf+074iHwB+a/UdP+WjeqHQyKRwWOXJYJPp2a345ZGfrlss89ZSM5yYbGfhoBO9vspeQafsz6tdWExMlY9ikHFo31TJ5tBmDXsave1y4PdCsoZK8ghCUYZb1d1CiJtFfExkyQoQAETlykoXKeEU3PrwliM87EASBSoEGXL966G+P7/VAWcxRJreoHWzJLS7jxYsCJfVojkKQZG2KKOAGF0gQU4kW4tGIOtK4jFuUqqT9eIiLkDF/iciaTRYeqK0mpXKAG8qfEXO0yDUhnE5nGb98//jHyM9p06bd93cEQeCNN974p06hBH744Qc6d+5Mly5dABg5ciSnT59m+/btDB48uNTnR44cWeL/Bw8ezLFjxzh+/HiJgC4IAmaz+b9yziBt7hJjVdy67WXYpBxenxvD/BlR3LwdZNGbhRw65uXCFT9zp0dTu7rU/rxqvZWLV/2EwiI1qirIzVXQY0AW336UWCzKLYoiX/7g5K337JgstYnzRpCZfYLPvnYw6LGS03jbby5upktGLkXWECfPevl5p5ttOyTh+hpVlHg8Ig921pfKLN/Rf3xoUBZPDzUVvwDq1lTz2Te59z0eGo2Gtu0f47VVXzJzkrSI69VNz8db7Tz5ROmFy4eb7fR5UE9sjILIKBNut6RNd+FygAXltLJrtTKaNtSQlhGkRlUVMpnkTvrE2GxWLIilehXphV1oCfHcvHxu3g5w6HcfGpXAqXM+urTVcfq8j6qVlGVmeI4dDyB4DBQJ+diSsvnwvXX3PQZqlcCcZ6PxekXMpvJbo+RyAfUfmlSnz3vZf8TD7GnRPPGoAbVaMnR64dUCLEUhDDoZZqPknt6uhbbY1X7JSgvhMHQfmMFX65OoUVW6/ufGR9LmkXSaNdTw5CAjcTFyDh3z8uATmThdISqkKPlsTWKxLu3tjAAvLCzgsYcN9H8kgllToxgxOYdB47LZtCqRWUvSsdlsmExlL0D/ikAgwAdrX+XnzUk8MiyL7V8ks2C5hcKiEB06wc/b9hAlkxEIlK1nCtJmv6wKLbs9xFPP5pKeGUCuFPlhu4tXX4xBoRCoWVXF4eMeWjYpuTmTywWOnfbSr2dEifux9XsHV68HuHErQGqykt/2uzhzLp/o9ESMZQifVxBrs2rFaj785P7mxf3g3xoPZTIBk0nBF985qVJRySPd9bRqqmHnfjdxMfLibHH/R/U83kfHiTM+vvhOxdJ3LLw0tSSZHAiIvLS4gBenRDFvWWEJM5c/o3KFPxYcwDNPmTl6ylvisxqNjIWzYugzIouhE7IJBgTOnZYRdBjoPxwuXS2/ffziVT99HpQWuTZrfrmfKwsfrnuNVYtNxfNXqbjbCeB2hxkwJpsnnzDy06dJeH0iQ8bnsPugm1GDjGRmB4rj2F/RoI4arVzF/p1K5CY7rXulUylViVwOOXkhnnjMQFjuZdSQaIYPMJXZ/trnQQNffm9n6/dOqbIgWkHdmmVXimu1MurVUnEzPYzD4bgv8vPy5cs4nEHyCmT8ts9No/pqVm+ws/3zZA6f8HLlmr/cjHXfnhHk5odKVV7eQa9uel5aVEB8nIJHuhvo3UPPqyuk6tU78STCIDB+pJmmDTVMezmfD99KoFZ1FafOlm8id+aCjxpVlcycHM2Qfkb6P5WNXleEUiEQEkX0OhmFRSHg/rL7p4+epK7QBpAy7tGRcp5+Npe+vQz0fdiATIBvfnax+WsHY4cb+fRrB+NHmIu/37Orni++dTJ/Rtn3aePndhbNiubICS8atdR+dafd12ySWt7/qsMLUkv9pq12IqJCxe8in09a/MdGy8gr8BQ/T2W5K8tkAunp6f818vPfGgsdDgcVUxXMWlzAkW0VSr3jTEY5H7wRz9PPlTaJOHDUy6ypZT9n0VFyqlZUolTB2OFSpfPBo15mLykkNUlJRpaf7LwwZ3ZV4OgpHxs/t+Pzi7RsomHP1yksfcdC/5H5XL4o4C+KwB7SEedXlGtmoEAyYJrxnI4xE+0oFAI6bfktqmVBpQCnL8zityxsXZfIwjkCazZaeWedA2ehDo21bN3ZLNl1NAoZBECLnjPnyifYMrKkOH6HDJDJBLp10PHGmiIO/1SBc5d8rN5oJSsnSIVkJbOnRbFmo40r1/306m6gWwcdHR4+j+xCW6oL9ckUb3KbqyhiM+ne8W4M/W67kxpVlUx8IY9Wbfvd1zh8+sm7JMTJsRRJ76tZr1jwXa9MRaEG/rzKDBl2iA6d3QwfrEEUYd3HDg7tUZGQ1woEiQzOyw/TpV86VSqpUKsFBjwSwcA+RmKjFFy86sfrDVOvpoY35hsxGqS4O2dpIY8+pOeD6XfX1DMnR/L8/Hw+2uKkS1sdm1YlEGGQIYoiv+5xM+DpbDa9m1CiKvmbbU6aPKBmyeyY4ri89XsHep1kbnev0Ol0hMLwy+cpmIxyOj6W/rcasnZHGI1aQKEom1SINMsxmSEjcJDODwaYOjGWhDgFh455eWlRASoVhMICztuxxJdReWgiGp2gwy4Wlah4s8rycMVeQhNtJzZSRsD9O0GhPifPGzl5oSQZEW32cfjw77hcte55HP4T/Fvjoc/vQ6US8frd+EVfCYmLSE9lFr12mzYtNVSucDfhI4oik54vQlNQBZkgI6KgJgl1z/DD5gR27HXTe3gWY4ebGP+0hrcWnyDZ3kQquhEUxHqrEcisQHbCPj7/IJ4KKUpi4sNEx6qwO0Ls3S+y5HU3DeqqOH3BR4vGd3Ua5XIZO79LoEnbAhIr2NmwOoqkhLuGnGOn51I5VUnX9nqOHPOgUJVd3FIedIZorlzLwcptjETSiHbFxxZFkeucJ+iTExstJbwHjcvm+QmR1K+t5sgJD0dOePnl87vv2+zcIBZriPEjzTz1bC7ZuUES4xUYI+RsWG1mQN8rNCxoyzF2kyZq0GHA/8f6RYmKSEE6f5kgI5WqKEUlN7iAmRiqUBkNOqwUcIZDVKY2UUIsuaIej8NDal5bLnOS9lXb3Pec8HpFZNZY3vvIzisvlF1M8tlXDmKi5XTvpOfwMQ+BEOTlh+jf20DjBnfn0L4jbqbNzmfnl8m8uLCQZ2blsfPLlFJJlYXL7WgsldEKOrSiDnNePOtXH6V+PTfdO+moUklJTl6wTIO067f8pGeG+HhVDG2a331nDR9goncPA90GZCKXiRjNle57LNRI8m0KUYkGHYXkEEMiLhxEUP6eOwIzGX6B85d9Za7hj5/24rIriBSDZHAdC3nIkOHHhwIFMmT48KDDQBXhbveHIAhEEYtGbMJVztCAVuiFCOrQtPgzF8XjpObXQUSkIHCaur1DrF4Wz420AD0HZeH3lu9lcL/4x8jPrKys//lD/w8hGAxy48YNHn300RL/3qBBAy5fvnxPxwiHw3g8HgyGktljr9fLhAkTCIfDVKpUiYEDB5YI+H9FIBAgELi7GRYEoTjDXdZNrFChAk63gClCxpYPEourOKpUVPLBCikD2HtYBjMW5GM0yFAoBK5c96PVCCTEKjhxxkthtpaK/sZ07HWapHgVUZECN9L8BC1mKtofRPGHE2KhRcmJM162fOegZzc9Mhl8ssXBrYwAVSspeHBgBrczg7yzOJalc2KKdRDnLSvk8vUAQ/qVXTUqCAIPddax55CnuDX73CUfen3ZreH/E8aOm87Kt330GvYTjz3kIylBIWXZs4I885QZk1GO1Rbi/U02zl70F5vQxMVouH5LCv45eaFydQAB4qIVnDznKyb62rbQ8po5htdWFZGZHSQnN0iRPUTPLnpWLoqjZRMNz76cz6973TidLoIhkfc+stGwnpqZk6KK2wo8njAbtzhRVHbRunNjxk9eWWY29e/w00/fEh8rR6+TFpJWe/lyBaIo4vWG+epHJ7OXFLDlg0Qa1ru7Oa1ZTcVXHyby2JPZPDw4A4VCxhOPGoiLUTD/9UJOnfMRCotEmWU0rKsuHg+AI8e9TBxlLnalA6haSUW/ngY69c3g9ZdjShhyVUhR8tHKBHoOyaJHRx3GCDnjR5p4+tlcatdQER/rwWaz3fMCac+e3TzSNYg/oMLhDCOTCbRvpWXVuiKaNtTy0cpIps/P57OvHTw5qGxnu9/2eZg8uuTvnbvkQxTh5WejSElS/GHeVcjgcdl89l4Sc56N4omx2cyaGkXH1tILJRQS2fq9kzUbbOzYenfRsH23i0PHvRzZVgGFQsBiVaIzmIiM0fDbnhByZwjBJydYBIEsEL2gFfTkZl3/x4L6X/FvjodqTTQJsW7WLotn0VsW3l5XRH5+mAM/pPLrHjer1luZ/Wx08febPKChcQM1Y6fn0WtoJtPGmqmQrOT4GS/vrLNRZAsx8pkcospwNf8z7hALKUlKft1btt7OrClRbNpqY/MXQaq5mqPDwLff7yQuKYjdUTbJNm9ZIS9NieS7X1y0bNn2vu55keU2lSsoCYdFftvnJtIkJS5mTo7irfetPDXExKN/tGPrdQJfb0hk534PU17Kw+X++yy6Uu/nrQURPNhZIkhy8oJk5gSZtbCAts11GAxWurUvm1AAifzcvsfF4pdiOfC7m59+vTtmaekBjp32otHI6NRai04nQ60W8HgVJCSUdqT/O9yZfwWFIcxGgdfeKeKbDUnodDIKCkMkJ5W/pDFFSGL45UEuF4iJlrN6o5VvtjnxeMMsmxtXZiKlWUMNbo9Ibn6Q+FgFep3Aj7866dmt5PMRCom88oaFBTOkOZqSpOSz9xLpMyKLGlVUjBpk5MJlH/uOeDhxNu++xiIYuEvcWLHw1BN6nh5q5OttTl5cWIAoSs7dP32aRDAEo6bmliA/27fSsnx1EUdOeGjRuGRi5+ufHGTlBBnxTC69exiKyYKPt9h5aqh0jKWzYxg0Lpunh5l49EEDSqVAbn6QJW9bCAZhy7uXmbkgv1j7rGF9LbdvimRmBVj8fGKZZouiKFK3XRrTnn3pvxIP/82xsHLlyuTmiSTGKcqUdQFJ0ywclmQc/pzsUCoFRPGuUV8wBCql1AL86EN6Ik1yXnilAEEmkF8QZOPKhOL7c+SEl2+2OVGpZLRpri0hrSCKIvv3ieT8Xp1ksSKCIOARXVznPElUKvMcbapsnuikJCFWgUwh8vNONxmZ1xFF8Z6rHmvWbojgu8Xt9CA9h2bRpIGK3Qe9HPm5Et/+5GHxvN9JKmpe3GIKYJflE1U7HWNUCNteiZS6eFEkIytQpnv7qyssUqXyn7D7oIeu7XWoVAKNG2hKEf/jRphY/6mdRvU1qNUyFs418NzT14h31CeJShwVfmNML2Xxu6HQEmLuUgsKmcCTQ6ORGxvd17y/fvU8cgV4/SKZ2UE+/sxH3VBVECS905TcDpz8zMKRn6T92TVHEVXDtcjmJqH4NEJyL5WMIja7SPeO+hKGjz276rl208+Iybk8O85crHHaq7uBru11tO+TwdjhARLipLETBIFObXWAwItT7hLtgiDQvaOe5EQF0+bk89l7iTicYd7fZOOTL+18szEJY4QcpyvM2o+tvLXWSpRZhtFovOex2L59O4901xVLgjmcYQ4f99Kqaelq4ms3/TidYfItIRLKkO64A7vHz8vz9Ax+/O6YdOugo3PbVB4ZlsUHG91orDXKJfkTxErk/EFGAVg0N6nQ5gZrVpiJjZHWp7n5QabO2UdGmoH2bRKoVU2HVhPi2s1CPt6cRkpKdUJh1f/r14b3GwsBfG4vKRVCFNwKc1q2l3rh1mgFab8pR0EoP44W3W4RY1LToYOcislKtnzlR8iuSKSrMpnclNqAj8po2Tmf0SM1bFqVQMMO2USpjFhCFrJkO6ikqILcrycYUUA4OpuN7xqLiazsTIHkJBlbNkNyoCYp4Thysn2MPX6NlHoFfL0pprjiT6+TUamSjFvXBSJNJUmc0UNMfPqVnWeeNvPoCDedu7W/r3veoWMfPlq7CjlhkoWSYywIAlXFuhxjNwqFmhmTohg+KZsnxmZTs6qK9KxgMVF47JSXV1ZYiDTJSIiTkh+CIPLRF3ZmTpae6VrVVSjN+SgKlcSKSUSTgAYtCpTkkF7sv/BnJAgVuC6eR0TkMicBMGCmNk2K9VqV7mg8Lj9unCCDbg93u+95X5CroI77ATZvPsjDXdyICOQXSqaWdWqqeWO1JCfg90N2TpAbt4PUrqYiFAkfbLLx/PwCjBEysnKCBIPw/MRINGoZH76VwPrPrDTqks6k0Sbat9KSnRvgzXc8ZF+MId55Nw4IgkBc0QMsWraP7p10pGcGy5TqCwRENn7hICZKKEF83oHZJGfyUyZeeCWft1a9c19jISLiwIqRSCpRkyucwUYhWlGPSBgvnnK/G0Qyg57yUj7r34wvQdrevB1gxORc2nXUsfXrX6kUrEcjpH1MSAyRyQ0ucwoNWipRdnerTjAgE+X4RA9qoWR89uFFgQoBgShLfd58+3f69QlSpaKS7z9JpEu/DPx+/z8SD//Rtne5XE6jRo3o1KkTjRs3vq/2jX8SdrudcDhcqqLMZDJhtVrv6Rg//PADPp+PVq1aFf9bUlISEyZMoEKFCng8Hn766SfmzJnDsmXLSExMLPM4X3/9NVu3bi3+/8qVK7N06VJiY8vO7CQmJhIMm6lXo6hU+9odvPlqPEPG5xAVJePiZT+HfkolwiDjyAkvo6flEiMkosNIUW4ymty6OAiRxB8v0D89oCBj2dwYLEUhNmy2sXqjjT3fpGDQy3j62TwOHfdQMUXB8LFWgl4nOh107qikWzcVO/Z6MEWUf3+NRlnxwtHpCvPrHjdt2zxc7jj9T1i8ZBU2m41t237is88/pGb1o2z5zsGxUz4QpCqoJx6LKNYaC4dF0rPkdOz8MDv2fondJpTaEPwZh4/5OH3BS/8/WpwA6tRUs3ppHEMm5AAKXp4eRYRBzve/uJi3rJAiW5hXX4ihz4P6YmJ4/xEPT4zN5rM1iVjtIaa/AivXbKVbt4f+o+sGKLJkFlfICIJAvZrqMisRAX7a4aLQEubQMQ8Vk5UliM87EASBV2ZGM2FGHnu+TSm+3tFDTFy66mfyrDyGPG5E+afo4POF2f+7l22flTZp0WplvLEglvWbHSx+qWSmSKEQGDXYyOZvnIwZZqJyBWVx5v/qjQD169e/Z10np8NCrWohFr9lQakUCAZF2jTTMG1OkK3rI/+4rhh6D8uic1sdFf/y/Cx6y0LLJpoSJHhufpCx0/PY9G4CqckKsnJCxMXI+WFTIiOfyaP1w7d5YUoUz42P5PV3i5g6O5+kBAUeb5hb6QEiTbIS5MjbH1jZ/F4iCoXAlp8S+O63OILBPxY/RhD/yBeoKgENwHsJXBdD6PS6//jZ+J/wb46H1apVYtyITLRaGa+8EMNXPzq4nRnEoJfx6ENSBeXityxMHGXCGCEnFBL5+icnR0970KplvP2+DbWK4hixYkEsM18pQKkUik0W/oqCwlDx3D922ksoDIPHZ+N0SQ9h7x56hvaLoGpFyfwiKkLBddd5GtASXXpDssPH6Tcqm9WvxRUnA2z2EC8uLCTCIOPjLQ7c7hBPj3nmvu65XC7n5Fk3z88voEs7Hf37RLDkbQtRkZL+5szJJStQAgFJm3nW1GiefCaXQKDsqmePJ4zNHqZj67uxIiFOIenWrkpg7PN5iKJU+Vce7I4Q9Wqq6dlVT7sWGr76wcmJMx6Wr7GikEub4uxcqUuhXUstF6/4eKBhu78lh8pCfHw8IgJaLdxMD/HYw5rie1i9ipIff3WV6ZwLkG8JcelqoNyKoIysAAq5wKJZsRw44uHbX5w0b1S+znHrphoOHPHwww4XRfYQc5dZOHjMy8QnzcRGyzl83Mvrq4sY2MdQrO8Hkj5zhWQFWz6Q7v2ajVb69oxg/+95xMbG3rP2oTZChd8jVbwE8eEPhFGpBAb2iWBgn5Jj4LGFuHYzQEFhqLjq0ukSSUlUMGFmHrWqqejfOwJ/QOSbbU7S0gOMHWHiqSF3dbc8niha98ogIU5Bz256oqPkfPVhEstXW5j3WiFqtUD1yipupvn5/IMk/H6RUxf8DOgTwclzfrJyJLJWpxOY+UoBX7yfiCgK3M6S3mOpSR7WfWLDZJJhsVhKxJp/Cv/mWAjgcOpJiPv7CuH4GAXjZ+Tx8nPRtGspVR+pFCL9n86mfQstG1dKFXlWW4j3PrIxaqqTrLwAP32Swq30AKOm5mL8k7671RYipYxWeoAdezzkXYwjkUqIiFjIIWjKx+dwYgtbMP3FqTooBrBEXObpEdF88Y0biz2A/1YQnU4iO+61Cnzas/OYOOY3MrPy8HrD/FIQ4p0lsUQYZAwdoEcud7H49d+QO6IRgmoyPTl07CSwblUsWTlBeg04jDu3FsaoAA8PzmL9m/E0/cNMyuUO8/b7VhQKAbWKEmutvIKyK3juoGLK3a4BgM7ttAT1heD4g9CRaWjTSmpxX73Bxm+7vcRbmhKMv8lXPyrYvnMiOl35Saa/IiLCyIWLQRJilTw5JZuQT438T46+giBgIhrsErmRLStCrH2SOKMMnUaGXKFAoxa4fM1fgvi8g2qVVYwYaGTrD06G9LtbmajRyJg/M4r5r1tY/drdttePtzhYubDs+Vu3ppqMnCCNuqShUgoEAmH0eoEHn8hEIZdkE7y+MEP6RbD5Gydt2rS5501uTk4WrZtL9+/yNT/1aqqYMjufze8llpB6yMkLMmFmHlUqKbE5QuTmh0rp4wKcOutDo4HBj5dem8rlAq+9HMPI8Zb/cQNdKM8gTVQRG05BqHiVLzaUTKbFxyr4+J0EHh6cSa0qYXbv8xIKiVy86qdiigKfGIFZb/p//drwP4mFwXCQ6lVUaJUe6tVRYC86wrWrArKwnHynCx0RVHS0QGXXsHdTAVncoioNiCSGsxwmmgQeoA1yj5zQxSDvzr3J1q/TeKiLhiNbU6lHBU6rd/BAz+vUq6WlQX05XdvHFu+Xdh/w4Mkz8fstNw2DHSUnbQFUqDFYG5N/JJ3JM67z3pt3nytBEUQe1pNvCXFqr5us3CCVUpTUqqakyBbGFCFDqxEgzH3d82nTprHmzZXUouz1lCAIJIkVeX7eeYwRkjxH1/ZaDh71EQgIJMUrOHbKy9xlhXz8TkIJeYpDxzxMfCGPyaPNxWsthVxKfHlwIRJGjRYPTrK4RRPal3kOCpSkUpVKQk1CYogwIRTcfTZ9ohcrBRQJ2SQlpvL0mKdQ/tWN7X+CqESNFqOlJiMnn6ZXDy01qin5/hcnh4576d5ez/7vU/l+u4vdBzysWhzH+Gk2rEUy3N4w/lCIhKQQfXtG0K2DjryCIMMn59K+pZbnxptp2kDDE+NyyMoJ8MXWICm57UkQdKUSICpBTVaeVJFvc4RY+FYRr74QXaxDX1AYYsQzOQQDYik5oj+jTw8DC1630KVLl/si/BS6AOmhs9TxtSNCMFNNrMtVznCeo4QIIUdBWAyXSA7eQQY3yMlx0/NhI8/OzUetFqiQpOTkWR/XbwX4ekMCb69xUzPcALNwVz5BLsipQHUEUSBTdg2NWP57TE8EHtyoucthOEUbSlSkcQUr+eiIIFCoo1WXAj5YZaJrBy2x0QrMZvM/Eg//MfJz2bJl7Ny5k/3793Ps2DFMJhPt27enc+fOJCX9Z662/1uUNVnuZQLt37+fLVu28Pzzz5d4KdSoUYMaNe6699WsWZOZM2eybds2Ro0aVeaxHnvsMXr16lXq9/Pz88vVtImN09O4QfnMfJWKSqz5Kn67qKZLDxU6rZRFatlEy5uvxDJhsBwtepzYkCEv5aYFkrCs1hBm+24Xn33tICMryKEfKxRvjJo8oOLqtTD5VyKpansAjaBD9Iic+9LCvv0nkeuD7DzgpmfXsg0T9hz0MO/5aK5c9zN8Ug4VUw107NKP7Ozscq/rXtCiRUveXz2L7Ztj+GWXjh173bw+r/QL8pOv/LRs3YcnBo1h7NM/4nNomDHHzlebokvNgf2HPeTmiBgjQ7Tplc6yuTG0aqolvzDEk1NyaNpQQzAIuw54aNJAw8vPRfHqCgt1a6mLK61AurftWuqYP0OgS/9CGjzQgmnPv0CtWrX+V9et00VhsYa4eMVP7RoqXnwmkkHjclj0UkyxBokoiuw56GHSrHxkMpFDRz306lG+mUX92mqiImWlTClqVVcxrL+Rk+e8VPtTZc6FK36aN9KU+/y0aqph8dtlO9jXq6Xi/U1SC9Pp8z5aNdXw+0kPgZARu92O3W6/p3HQGyI5e0GqIuvXy8DSdyxcPC+ikan5+icXvXvo0eskDdcJL+RRt6aKDq11FFpCfP2TE40GrlwPkJkdpEKKguu3Avx+0suWDxI5eNTD2Ol2KldQIpNJmlMPdtZz6pyH2xlBnK4wk0aZ6dFJhyBI93reskI2f23nkWGZ1Kul5sxFHwq5gEEvY/MPCXz7azwKhUi7ZkXUqeYk0hRgwjQ7UbaGKOJAlQKauuCQ2Xl0QO+/nSMKheJvF4L3gn9jPAwGAyTF341fR095ebiLofi7b74Sw6zFhbTrnYFaLRAMiOQXBWlUV8Pm9xJLkJsej2TuUaWCkkvXfMxYkM/KxSVdGEVRZOqcPLJyg0x6MZftu930edDAG/OltjevN8zmb530HZXN5NEmfF4RnV1yUDzFAeKDKajTGnG14Co9BmQRESFgjJCqEqeNjSQ6Ss7UOXnIZAI3b96fjWuhJchz8wr4cl1isZ5R5zY63nrfgt0RLn6WRVFk+Worv+5x06a5BpkAYVHknfVWpo0tvcF9/R0HsrxUxk2zsmF1SfIhNkaqMtPrRT7YZCvXUGfVehtvLIjh25+dfL/dhYjIgKdz2Lw2oYTO8qTRZua/XojVFqZ1m673HRdFUcQYoaRGVQXXb/mo+CciomUTDfOWWUoQfHcQDousWm+laUM1P/zq4pHuhlLHXfimhbnTo2nXUkvPrnrOX/Hjcosl9Pn+jIKiEJ985eC9ZXE0qq8hHBYlsf0F+Rw/7aNTWy3vLIolNbn0Aj78B4+8Y5+LuBgFNkeIYFDk6tWr91wJ36VnD37+8DfqiE3xRuTw5Q/OMu8vwJbvnfTsqmPs85LWot8v4nSFmTk5ipz8EFPHmDl13o9cDhNGmtjwuYOnh5Y8D61WzoHvU2nVK505SwupkKygyBbGagvRupmGiaPMvLiwgOZNpFbDA797aFjXzO4jegxaG490D2MpCnPkpBdfQKTHYD8pqY3w+u+MT4BrV07Rq0uA3bt307hxacMa+L8bCwEizZW5cuN0uZrGaelS1cZbC2N5+30ri96yoFIJXLvpZ/r4KEYNvnvOZpOcmZOjWPmBFbsjjFIpUL2KildeiGb5GivPPCWR+LWqqdhcjqbtO2s8mO0NceOkIPEIjz2qoE8vDUve9nHpwu/4iipgdFZGgQKrMhtn9GVi473Y7GHees9GhEFELpdhdfixWq34fOXLR/wZarWa3n2f4523X0ShEFGpBdq2uBtnBvXT80RfHWcv+nG6/Gz5LsyowSYMehk1qqpITA1hjTjH6wtj+PRLB5u/cTBnaSEqlZQ4H9zXyAvPRLJqvZJhE3PYui6JB+qqqVpJxTfbnKWkou7gjvzRHbg9Ioh330EGU4gZrxSRnKBk0GMR9OikY/OX57l8Xk712t2w2Wz31e5tjq5EMHiADq219OtpoHufor9t9xYNVmKi5CyfH8sDdaXEzsUrfqa9nM+PO1z07Fqa7BvYx8C4GXklyE+Abu31zH2t5JrP7RGL5ZPKQqO6ar7+ycn6t+Lp2l5XXDSw74iH5+cXkKiV88V3kgzAsWPHSElJKfdYf0YgEOLcRR+P94rg3CUfbVtquXA1wIwF0ua9RhUVN28HcDjDvPlKLJVSlfQcmsmEmXl88m5CCQ1oqy3EkLH5tGtdfuKrXi01an0Al/k2JlvZhL0vOo2VcyL4+sc0zp6/xoKJ5jK7CBQKgSGPGxHDsG5FPA5nmEFjs0nPCmI0S/fy/+1rw/8kFhqNAjMmRVFkDZKVK7VoB4Mi8xbb+GljFWLdf1SeCWDARKJYkTMcwkIe8aSSINw1xJILCuJ81cn6XYbdfZl02WXiwynU83Vi996dNG8q0rG1rriw5vtfXMyc5cVnj6YK1SXi8y+IDKSyf9/VYu8Iny9MkcOPXeZh1BQljz5koEolJecv+1mwvJCWTTT8vMtF7WoqLl28fF9rI7fbTSAgQ0XZBmchMYgLB0qrCkVIRtAt57NPwyBq0SvU7NnvY8/vLj5amVBKl7dVUy3Pjotk4xY740eYyS8Ikpklcp29KFGTxS0ucZIgAZrQoUy+4c6NuMl5tPE2ouL9RBhk3LodQm1JJcpVDR8eWtKdfDETqy+HEydOUKFC2a7h5UGpDpPtv05SkzQObk4prlYfO0xq5R82MYecvBCPdNfz3Es2tn9hJsbWjlRBj1/0kS67QuXkHJbMjil+vw593Mj81y28v8nO00ONpCYpWDAzhm+/tBZXrZaFsBhm5JQc3nwljszsII+PyiYsinh9Itm5QQw6gReeicZqL7+owOuT3vM7d+6kTp3SBoLlIT5GQCV3cPbmYWqID2ASomksdiBbuEmm8jIJ/spc4Bh1xCYl5q5FzMVCLhG+JL77QI8/5jbIQuxyB/HalNRrEuabn538tlOkmli263oSlclXXSPg9aMUyi42c+Egnrux3S4WcYXTKFGjQ09lahXHgGBhgMkTj7DkNRfxsQqcTme5z8b9xMJ/jPysUKECI0eOZOjQoRw7doxdu3bx448/8v3331O9enU6depEmzZt0GjKfjj/SRiNRmQyWanM1b3oCx48eJA1a9bw7LPP0qBBg7/9rEwmo2rVquTklNZYugOlUllu9kIsS/AKsBRmcfla+S+egsIQiqCWur52XPjlFhOevcXat6VNT82qKmzyHGRiPcxiDNncJomKpX73qvwkRpuLA7/LmDomsnghlJ4ZYNaiAs5c8JN3I4L6/pbFk/BOFlmb245bsTuZt6yQLm11pdrJT5zxcvy0l/6js2ncQE2VigpOX9LQrFmzcq/5XnHhwgXaNJPO5cHOeo6e8jLmuVymT4ikRlUVuflBlq+xcTO7ASvenI5CoeCdd7fSrU1Xbv+exKODM1i6wEit6iqcrjDrNzlZ9W6AQEDB/BmR7DnoZsz0PKIj5cTHyLiVHqRODZGhj0dgMkoVVg8PzsLrDTN/RtmaIq2baYmNlbPktQ+Qy+X/62uuUbM+taurmTonn09XJxAbo+CzNQksfLOIOYulVjWfP0zzRloeqKOie0cdrZvp+Ozr8kWz7Y4QKlXprI/XG8YfCPPbXjc79rq5esPP2OHSoi0QLP86RBHEMNxKD6BWCST+ibC6mRbg0FEvy1db+O4XF7WqK5k6O59O3cbd19g88EBDlrxqo3YNJdu2Bbl83Ei8vyoKFLw6NZt5MbfZ8nEkNaup+PGTZI6ekubhuk9s/PJ5CpFmGT0GZjLlaRPXbgXIzAnQoI6a7bvc5BWG+GFTcnGLSjAosugtCyAw6S9t8tL1inTvqOOnHU5y8kLMmKhj+gQzsxcXklug4vsd8cRG+Xlx/HUS4+4ag/hcBfjTJKMj70XQtQsTU8tM566d/9fzpDz8m+OhIEgt621b6LiVHuDLH5xcvRFgw+d2qlRUsPuAh0cfMrDvuxSMEXJOnfMxbGI2KxeVNtvRamWsXBRHt/4Z6HRSpXz3AZnMmhJJ9SqqYrH6h7vq2fRuIqvWF4EIy+befZlqNDJGDjRSMUXOsy8XkJsXppa7MkpBhVmMJp8sHBShdSXh8+hxJGWgUolMfNLM8AERjJqaS61qSq7dCqLRaO7rnhcVFbJ4aVQJIXelUmD6hGi27/YUb3pnLy4kPlbOz5uTimP3i1MiadgpnfR0kZlTjMTHKsjKCbJ4uYPdP+lIdTdk545drNloZXh/Y4mxS4yXk5Yu58BRL9/+7KTPgyWJww2bbThcYabMLuDBTjrmPx/N7gNa0rODpQzmAOZOj+aXXS4+WDOLxMRk2rVrd89j4PF4MOglGRevT9JQBYqJR40aWjx0G4NeRlyMHKs9TCAoOdB73CJF1iA79ro5ftrHM0+ZiYqUc/GKn6XvWKhfW4VcDovetCCTQasmGjZstpf5/IdCki7wrCmRNKovrWlkMqm9s3tHPXkFQcbPyCuT+Pz8WwdOV5hHR2Ry/LSPC/sr0KVfFhqNgF6vv+c5ER0dhQ83p5W7qFHTQ/06Kj7cbCulhX0jLcDn3zj48ZMk1GoZwaDI9bQAazbY6N3DwPsf22jWSEuzRtK9WvSmheH9S4vhA+h0MuY+F01OXhCfP8xv+9zo9QpyC8KMfT6PxHgFSfHSNXu8IsfPx5KUUoO3514gNkpqawwERMbOcOIJNcXtlSGGPYTDIZQqA9VqNGXn/r306GX6r8TDf3MsBMjIPkeEQWTFe0U8/xdH23BY5JmX8jh22se+w24WzIxGEGDvIQ+TXsxnxMCy7+mYYUZ+3OEC4MJlH+9ttJGTF2KBrZCbt4M0aaDG4Qxz5bq/hAxOdm6Qa+lu5BX345d52LE1iZQkJUXWEIIA5w4l8MP2IjZ8nIPHK/JERyVjRkaz/3cPPQZmUr+mlrg4Jd9vd6OQy+87Hj70cF/eevMNDLo8NGWYSQiCQIM60rr2u19cxf8eCokUFIbo2l7HpasBHu6qp/dfEsXBoMjXP7nYe9iLUinw6IgsoiJlNKqn5sBRL9PHR5ZyiRdFkTfXFpVIxm/41InKIpEsftFHQO5h+lORTHzSXPyZoY8b2X/Ew/OvHiAcDt9Xhc/uXdvRaqQW/EqpSvSmIBZrBtGh0k7nNtFCZIzItx8lFVcgAdSuoeLbjYn0GppFx9baEn8DUKsEAoHS98XhDKP4C+cjk0mVs389xh3czgyy+KVounW4S7IKgkD7ljpemxPDtp1u+vVSsP4zG9nZ2fes+9uoUSOmTnYwa0o0J895OXtBkgLbui6J3HzJnCo+VlHCDCzKLGf0ECPteqcTGyNHpRTIzQ+RmRnCFwzj85e/PQ6FRDxeEX1qPk6bFQPmkmMjFBJd2crwATFs+d6JKVKkXu3yydSaVZXs3CcVvLz9vhWDQeB2epD6UeFigvi/gf9fiYf/SSw0mtQkJ8qJNMv45ucixo+U9iFffxcg2VVajkAuKKgs1uYiJ6hGvTKPmRCuTEbhdSpU83DTshtjYU2qFHRmzSvXeGv1LSJMIfR6gStXwhg8STiwUoMHyr1utSuWsxddtGyi4ZU3LDzURc+pcz6+eD8Rf0Bkw6dOfvghiBDQ8ssOH1//6KRXVyNHzty6r3v+6cefYsCIlQK0lExg+EQP5/idBFJJyK6HLFuGQAF2zpJABVKCVVj74Xaat5SViml3MKB3BP1GZzFuuInOvQvQOlKpQ+3iWBUWw1zmFNe5QH2aF38vJIawaG/gj7pNtMxBXIyHrzckkhAnza1QSGTVBwW8/vZNUi0PIBfkJFABc0EM40dN5Idfv7vnMQAQlAFccZf4YkNyMfF5B4nxCuY9H82q9VYeqKNBXpBMsv+B4nmiEtRUFetTeMrAgtfSWTBLOsc7PiY9BmYyerCRiilKrt7wE5cYxJ9TUmv2DtyiE6vLR25ekBpVlLRorKFvTwOBgCRL1+LhdH7+PAW1SmD45Nxyjdc+/8YBiFit1nueD6IoYjLJ6NPdwNLlRZwTDmGOFjEZIT5apPCCDIVfQQKpnOIAOjECJSpp34KBWHkchJRUCFaDnHp4RBc3I/fSqHmIyWMikcsg/DcyWnJBjkEvYJFfI95dmrANiH5sFHCRE8hFBQF8RBBJKlVxYCNBKEl4KwQlKYWtmLNgJ0F5AJlM9o/Ew3/c7V2hUNCyZUtatmyJxWJh9+7d7Nmzh7Vr17JhwwZatmzJE0888V91NlYoFFSpUoUzZ87QvPndB/HMmTM0a9as3O/t37+f1atXM2XKlHKrDv4MURRJS0sjNbX0QuM/RSgUQhR9HD+hKFc37s3VdtR5UlYtyleJg/vSiqtdfvrNxQONw1hPZlLRX5OTyh0ElAXEumugRotdsGCLuUClRDcavYLZ06KLWyGv3fQzfkYer70cw6bNXvZfrl3mQkwlqIkIxFNkvUXb3hnMnxFF9w56HM4w6z6V3IZ//DSZ3sOyGPq4EbszzO9zvITDYeTyv9faKw+iKHLw4AF+2/E9WWkOcvOlDfycZ6P5dY+L/iMKyM6UIUeBTwwxakwjQqEQCoWCuLg4nhgxmP3vnyB/dxMG9r2MqLUQDspQF1ZEK4YYMTWTPg8a6POggTnWEF0ez+DoqSCrlsbS6086blUqmni8l4EOj2Zgd5TvKKeS23G73URElF0hcD/IyMigYT0VvXsYGDYph9hoORVTFPx+0ovPHybSJEOvE2hUT8W5Sz4mPBmJKIrMeMVbbFDxV3zwiZ3+vUsu+C1FIQaNy2FAbwOHf6qATifj9Hkf814vpEcnHcdPewmHxVLVogDbdrrIyA7yxpoinK4w2bkhpjwtVUqu/8zOtx8lsujNImpVV2IpEgmLcvr2G3Jf45Cbm4sgwL59YSp761IjmFj84jK4TPicleg3ZC8/fx1FYVGY5AQFDqeKXt0NxdnM58ZHMnuphY9WxtO2uY7xM/LYddDDtxsTS8x1hULg5eei2XXAzfVbfnYd8LBzvxtBAGOEjCvX/VRKVeL2iuz7NpVIs5xwWOR2VpDdhyMJizBx2O0SxGd6ZoBCu49sDqOSKQmGrSTe1lO5VkvOnDnzX6uQ/zfHQ5fTwewlhezYomHAU9l0ba9n/EgTCbFyjpzwsnO/h4Q4OTqtjI++sPPlj060GlkpyYM7SE5UkBiv4NctSchkMtLSA7y+uohd+/MZ0s/I2tfji4n7vYe9vLOo7CxipzZ6ZLIClEq4LD9GnVBLZIKceFLxiV6y4vcxfIicUYMkZ/bvfnHStX8mtzMCnNtbgRYPZdx3S49c8NGhddl6wS2baNmxx039Omqu3QqwcFbJz8nlMoxqLfvW1+LXH64jKAMQUKHJq02iKFW/RgaTuHYrg97Ds5g61lwc9/Yf8TK4bwRPPBpBl8czef3dIgY9FkEwKPLpVw5iouTEREmyBPVqSQvBHfvcLH6pfG3jQY9FIJcLLFk0hXbbTtzzGGg0GpzOINWrKHC5pc3qrdt+5iy1UCFZTn5hiPhYBdFRMkQRxg4zkpKkYNm7Vvo9bGDLDw5eGhXBq28Wcfy0V8rA62XMnR7NG+8VUWgJ80gPPcEgfPmDg+173NSrpaRjm7sbilBI5OnncgkGRfr2LDu+x8UocLnDFBQGiYmW5lN+QZCnns0lJkrOvOejCQRENmy206xHOlqtgF4rx+v1ltJOKw9ZmTcQ5QFiK3rYsTUFhUJqJ39ibDb9HzEQYZDx1Y9O9h7yoNPJcLikd4FCIWCzhwmHRdZ/auPm7UCJSkK7M0xMVPmSNjFRcm6kBdDrZIwebOaxhw3kFQRp1zuD37bE0WdEDs+OM3MrPUDVyvFERXmKiU+QCPs2LWuxfb8Mr/sWDus5vlibxI2MKFasr4RSW/m/Jpn0b46FoijiD/hISVRTYAnz5JQcxg43USFZyanzXlatt/F4LwN9exmYs8TCnCVSVV7blhoqV1Aglwtk5QTZvsdNKCTSoZWWapVVqNWSBu/Ziz6mzytg3Yq4Yg1MUZQ0OY+d9jL2+VzGDTfTr5eBjOwgIybl8MFbMVy76ScQVBd/59hpLx1ba5HLBfo8ZKDPQyXn84Od9Lyx2soX6+PpOSQTh1Ug8m+0F8tCKBRiYP/OGHR5PNJNj88P+w57ad+qdLIlHBY5ftrLq3/o2v2y203likpio+VEGGRYrCUrbyxFIYZMyOHBTjreXRJHhEFg+x43sxcX8vtxHytekbRuF78UU+wMnJUTlIoB2umK5aouXPaxcpWPFH8FQoTIjDpCYmqwBPF5B21baOnazsvBgwdo06btvY9D0IXRIONGWgCnK0xKikgo5iLWK2rMf6rMcYl2MqIOMm2IqUxiUq2WMXyAkc+/dTDqL3rpP/zqokOr0hVOH262l6oUbdNMw3sfWXl2XOlqyJy8INdu+hnyeNkti+1baVn4poXFLyXz4Wb7PRthgtS+bbOHaNMzA6c7SESEnJg/iJz4WAXxsaW3ul6fyIr3rDzW00CvbhIx8elXDk7rfFSrrGDfEW+5Ls0/7ZB0/kWVh+yYQ6hccZjdUpGJJzKN6CpFfPmxNAZF1jApSQouXfUXF5n8FdduBjDoBV54VeoauJHmJ9IMOu1/tl+6V/yb42FsXCUOHctn6ONGfj/pJa8gSE5eCJW7dHffHZiIBsqvjJYJMmRhJdWrhFi2wcyX391i+46rJKtg6CAT/XvrsVhDTJ6VR35BDoHrCsQCsUydS4CgGOLYaS/LVxfRrKGG3096+eCNeDKyg/QeYEGVU51IXwVUyPDLs8jmHD/+6sbuLFtnvjx88ekX6JMLcfu8hAtSSlTzXeIUtWiMXri7VokklqZiR05xgARSUWfVQqW6Uu7xVSqB9MwgddveJv+WkcZCSVJLJshIFitzjiMcE3ejQAEIqE1u5s7WMrR/FI8M9/LV+qQSetVyucAzYyO4fM3P0U1318MaQUdRToizZ89Sv379ex6HoC9EnWoqzOVo+rdprmHRWxZ27xZJ9jUvU683yleJ99ZdpnkzOQ930SOTCRRapM6cpt1vIwjw2JNZDHrUyOe3j5JS2LpE+3hIDJITdYxtW2LIygmyeoOt2GxQqRRYvdHOc+Mi8XpFCi1h6tRQMnFmLgaDHKUCHulhoHkjNReu+Pluu4tgUGTP7p33LAPk8/nweEQ+/UjATAw+0Yda42HMU1pWvaYjwRdJju4a9dxdiCYBN05CBKlIDQQETil2UCFUVzqW6OG6aQ+zno1gwugIdh3wcOSon4DSS8BddmWnKIo4HGGiK6dTeEtHlK9i8fPmFd1cVh/khclqtqyOItpVk9McpAYPcJETVKXs6laZICdcEEuecPt/XeV+B/84+flnREVF0bdvX/r27cvp06dZs2YNe/fupUWLFv9V8hOgV69erFy5kipVqlCjRg127NhBQUEB3bp1A+DTTz/FYrEwadIkQArmq1atYuTIkdSoUaM4E6ZSqYo1eLZs2UL16tVJTEws1jG5desWo0eP/sfOu6CggKR4Bbcva3lkaDZb1iUQ90cbiSiKfPa1g8++tRMVVpAdewiV2YVWEaTPCAfjRpjIzA6y8GUTcxde5PTv13l6lIo+vQK8s+YY+flh2tdXMHWCgdhoE616pnPirLfY7OCFVwtY/2Y8qclKXpzrxCBGlivmLVhjaNI2l7cXxbJsVZGUrdTLyM4NsuebVNZ+bGP0ECMbPrejVEDrJmHWvf8mY8Y9d99jcu3aNebOHkO75l76dw9SUKhk8qw8qldWMX6kiWkzXOhvN6eRIM2psBjml3f3sGnjekaOGcSEiTOZNn0qvx8ajOeCk7iCZsgEGSExRKH6FtEP3GT6pLsb9UiznKVzYpj/elEJ4vMOTEY5L02LYv1ndp4bX3ab4e10zz9GfhYU5HHijI85z0azaFYMQ8ZnkZGlZOPK+GINU4czzCtvFCL/IwYLgsDgxyLo1DeT2tWVpCYrGTHQSOUKSvYccvPBJzZO7yxZETzt5XwWvxRdQsT/gbpqPluTQK8hWSgV0hy5Y35VfH6FIV5dYWH7F8nFc9XlDjNhZh7vfmilYxsdCXFKXns5hj4jslmzLJZu/bOIjCx77MpDZGQkcoUMPHpModILaLWgQcisQt+Rl+nRWUNaRpATZ7y8vejuJqBHJz0r3ivi4cGZmIxyLl31sWR2bLmLoQG9DQwck8OUp82seS2OcBg+/87B5asB2jbXUquaqpgAl8kEHnvYwG8H1KQmeqlZ5W61STgs8sxMG/F5LQgRwhp/lNbN5eTkefD73dy4ceO+xuJ+8W+Nh9dvZiETgnR8LIOnhhoZM8x895q6G3iws54nxmbz/ic2enc38NnqBJ4YV361FYBCIWmTdWoj6cJWqaCk++yYUq3QHu/ft/C1a6Fl5BNGXl5s4eCB7ZiDSegEHZ74y3z7SSx1/uSUOHa4mT4PGug5JJNeQ7LwekW+/PJLxowZc89jodWVLzvx3Hgz7ftk0LWdlsGPlU2eyRUCJjGOqLy/PDt/HFKmDPFINz2LXoxh8PhsUhIVHDstJVDe32QnPStE4/pqOrbR8szsPOrWkAzRBj5qYNtv7mLiE6SxizCUT2BFGGQYDDJCgaJ7vn6Q4ppCIfDJu4n0Hp7NG/NjeHRkNpNGSa3aTw0xMfRxIyqVgNcb5uOtDj74xM7iWdGs+9TO+8vjeXRkFpEmBVFRckY+YeTEWUmbc+mcmBLX0K6llgO/uxk2KZeqFZV076gjvzDED7+6iDTJUKmEMtsY7yDSLKfL45lMGmWiYqqC2YstrF0eV0KHuXtHPb/scvHaKgs2exCr1XrP5Gd21gV0sQ6mT4ouTnC9Pi+WnLwg3293kZUTQqmEXt11VEhW8dCgLMYMM/H0UBOr1lnJzQ9id4YYMVAySbqjlVq/tooDR70l5u+fcfCohwfqqlix1sp3G5M4ftorka6PGug7OodWTdU8NDAXvSFMahUdKQnOUsc4e8WITAjjtF7kxclRxETLiYm2UbOKE68nmqtXr97TGPwn+LfGwvT0dOQySct36ZwYDvzuYcKMPJo20lCjiooP34ovfv+2aabl6edySUv3c+qsD19AZOILeRTZQvR50IBSIWPJyiI83jCrl8bh9YrMfa2Qj96JL0EUCYLAQ130pGcF2XPIzU+/udj0pZ209CDffpRE5QpK3v3Qxluv3t2QKJUCXl+YY6e8XL0ZIC5GXkyGglT5m5sfZvkqG5eu+gh61Yjh8k0cy8KGD99lUG873/wsY+xwMz6/yKipuTSsl1CqYOC1VUX07mFAoRC4nRHgjdVFzH0uisVvFzH5KTPDJuUy8k9Vsc+8lM/CF0uugx7pbqBrOx2teuQwZJgbc0KYEZNzUCqlLheXO4zXJ1KvloqPvrDx9U8uzp8TEXIqk60/Qzgynz495dSvUz6hN6yfjDc+3Hxf5GdUVAJaVTpffOtgxAAjsTEKFs0ys3LNeQ4cOIsiqCMo81K7rkjDZBUtGpffede4gZpPtpbsFrLZQyxZWcSOLSUTs6fOeVm13srKhTGEw1IV5OZvHPy800l2XpgKyUr69TIUv6/S0gM8PT0XY0T5br2CIBBhkBEMQv/eBk6ePEn16tXveSz0OhmNH1DRvpUJn19k32EPN28HSrh930F+QZC09ADffZxcQhO0aUMNR054WfFeEeNHmBj5TA6b3k0okfBPzwzw1vtWOrfV8dhDBkZPy2HcBDs3rp/DYBDo10dD04bS83DomAetRiApXs77m2z0720oVTwQCoksX12E1RZCFEUe7Kzny/UJTJ5VgMv/z1Q5/R3+rfGw/gPNWbpyEwN6R/BwFz19n5SkiCi37VqCQgGUE25EUUSQSxJFL7xawGfvJTJjyt37FQiIPDcvn/EjzLyywoLPLSefrBItvH8+VqGYi8+nYuWiOGKi5PR/OpuoSBkP9SskKq2t1Db9x+Gjw8mYxDiO5f2GPvr+DF1sztt8tjYeS6HIczP2Yc5rgEmIwiXaUaAoQXzegUyQUUGszjXO4hadqM6UH4Nz8oLUrq6iR2c9ry7yEsoLEiZMkSITlAE8HpEiCmhEu2LTKb/oIyN4Crs9wPnLfhrV05Rr1PfCVCMP/XKZyIK77xGZRcO5s+fumfwMBoOEw2A2lF9UIAgCSqWAwypHL5T9OUEQiNVHcPSkl3Wf2Fn8UjSTXsxnzrNRdGorSXXkFwSZtagQweTgpHM7KfLKyN1GwoYiApGZrFoaQYM6aurVUvHmWiuzkObDdz+7WP2hjcR4GR9tsZOdF0QMw7D+Rh7vZcDrE/loi53xMzykJiuolKogNz/I8WO7gZfuaRzUajXZmQI1PHWxcZXaNCaQEeCFlw/RNNia7KQ9rJilY/bsfSRY75LiDtFKuuEEyUl+8gtPE1mYwA0ukpQop2M7NY3b5SMWxKOwVSZK8HKOI0SKsVSkZomYnk8WZn9F/BlhAnGX8HIVWUBHvtWH6NUQKcSQkVGENzoNuasuMSRwWX0Iv08soQH6V4Tdeuxi6L55g/LwXyU/AW7evMmuXbs4cOAATqcTs9l8z6Lm/xu0bt0ah8PBl19+SVFREampqbz44ovFrHFRUREFBQXFn9+xYwehUIh169axbt264n/v0KEDEydOBMDlcrF27VqsVis6nY7KlSszf/58qlWr9o+ddyAQIBgSUZldvD4vlokv5COKIpFmOWnpATq21jFxVARffHOMr9bEUq3yH9djDTHz1QIO/O7B7QnzypwIxj6fx7SJycTHKmj1QelJ9VBnPS+8UsDOr1LIzg2h08qK2/QS4+VcwY2BshdrAZUDUYT4WCWvz7tLLj08OIOnns3h5Fk/FVMVNH1Aw0+/uVj3RhwTZn3JU2Om3VdVh8PhYPaskaxdGqawKIRGLaNDKy39e0fwzjorD/cvxHS7FQbh7uJVJshICldBHghgy9nCkyMPM3TYJJ5/aTpnTp3lmy++xef2Y7GmM2emnrEjY0oZgQSD8FjP8o14+vQw0G1ARpnk556DHgKFJha+spCWrZtSqVI1WrZs+R9Xs0RHR3Pxqo9xM3JBFBFFga8+TCx2tgSJTHjt5Vj6P5XFZ1/bOXfRz9WbfhbPjqZWNRVXbwSYMjuPm2kB2rfS0aaZlr2H3HRpL11jbn4Qn18s5V4KEqm3cFY0Qydmc/Gqn72HPIx/0kxSvJyd+zz8uMPFp2vukvQgLUTXrYinUZfbzJisRhRFNBoZ8bFyjAY5UZEyLly4QNOmTe95HJKTk8kvCBAfqljuZ2JCqejNt4vdC3PzgwyblENinILaNVTsPugmPlZBgzpyDHoZDoeUlS8LoZDIp185+fGTpBIbwrHDzDzcWU+fEVmsWFAyCzVuuIkhU3V43AUcP+2lQrKCk+f8LFjixHetClFCDB7RhTlVQ7XKMk6ec5BS2Uxubu49j8N/gn9rPAwF7CjVIj6fiFwm0GeE5FobaZLx9FATbZprmfd8NC+8UsCEP1XUlFc173SFcbpE1GoZs5cUolBIVb5/rYIG6f6XZxIEcOmanylz8nE6wzz0sAqrPZ0btwN0b60rkzhKiFMwcqCJCIPAkpVF3Lhx7b7GokbNZpw4c7HMZ9QYISMcFjl2xkvfXmUnXAb2U7Pu/G1ig6VF8UVRxG/MoUXjKFQqgSWzY+j7ZBYdWuvYuj6JlEQFJ8/5mP96IU6XSI0qagb2ieCXXVJF1LznSyYzWzTSsGOvu1SL/B188Z2TUYMi0GoF0tLSqFix/Gf6z3C73STGKYiNUUp6nDoZUZFy8gpCTB5tZuCjd69do5HmiEYtcOiYl6zcIEnxCtq10DJptJmrNwK8/X4RGdlBhvQzliA+76BNcx2d2mgZ3t9IIAgGvcCiWdG8tsrKD9udFFpC5baKXbrqx+sNkp4d5MxFPx1aa8s0oOvRSc+ajTbCoQAxMeVXy/4V1iILjRuoafpAyWMmxCl4eqj03t5/xMOB3z1MGm1mwpMmpszOZ+rsPNRqgcH9jGi1Ag911tNvlER2t2oqaQf2HJLFE49GFBPYoZDIlz862bTFQUZ2gM++ljaCfUZkUa+WutgV9PR5SUs3+2Qq4cQ0IhMUREcGSpyfyy0nt0CFXmujsChAq2Z31yZalROFMva+9K3uF//WWOjxeIg0SVIOl/54Dy+ZE0P3jqXXKdUqq4iOlHMjTaB9Ky37Dnvp1kHLow/dfT769jRw6JiHfqOzqVFZgd1JmRVyAEP7SeutEztSuZ0ZZNqc/BKk0p/5LINOYMPnDgosYRrWU3PslJclb1uYNFpKAH281QG3q7JuoYJc0UUCKTgdt+5rLLb//Dm/fWHi512uYn3fBTOjeWxkNo8+ZKBFEw25+UHWbLRhtYUYNdjIxBfy2HvIw+drE9BoZOQVhsgrCNGyiZo5Swp4fmIkRdYwcjllxlitVsb8F03Mm2zGa3dRtU4BLneYtIwAwx43Mn6Eic++cfDJl07s9iBKrYiuwVWaPqDmZlqAT77yM8FoLvea9DoZPt/fm1n9FXPmvs7M5/qRky3wxntFtGoiVU9+/E4CIOlXRhg0qNUCvYZmkZYRKKGN+mekZUga6Gcv+jAaZGzb6WLVeiseb5hOfTMZ0jeCSLOcH3e4OHfRR72aSl5cZGH2UgvhMHRqo0GnlfPYQ1r2Hvbw7gYbcdFyMrKDxMbIeaKPgddWWcvtHhJFsVh7VqsWOHfuDAMGDLincahZsyYGvZw1y+J47yMbqclKnh0XydQ5+Xy2OqGEjIvfLzJsUg4d22hLEJ930KKxBrNRRtf2eo6d8tK8x2369jRQIUXJzn1ucvJCrF0eTygk8vrqIiJNclwekZXLSu5rHc4wc18rpEVjDdt3uxjYx8D4GXksmR1TnDAvtIQYM6UI4UZdTIQw1EyjSUM1j47IYfFL0cx9M4y5/G75fwT/1nh48fw50m+J9BiYycJZURz43cOSlRZuO1zElqN7a5PlkVoB7DcsGIXSPISNQtq3U9CupZYjJz20fSSdMcNNVK+s4tI1H2s/slGzso51mxxcuwy13O05y2FMYlQJ/UdRFLmhOEXHjnKmT5B+x+sNo1QIHD7uxZ8TQ2QZepEKQUmKWA3VnzrG7gU6rY+WTaTkeK2aCpa+cYaTp0MUOXxE5tQu93uRxHCNszSnCzk5x9h32E27lqXPa/nqIkYPMdG1vY4InYxZL+0jNjHE1FEa4mNlbP7Kyc8/h7nuOo9BNJFIRdSChsqu5qx9bw9x8SKp5eyzAFKSFIgmC7cU2zHlNSAynEBYGcRoKluqpSzk5OQQGxfm/NXyOxSzcyXndbszQPzfaSPLA7wwOYp9RzwMnZjL1nWJJQyoY2MUvP9GPE9OySEjKUDdmuncvi3SrLGC6RNjUCqleCOTCRQWheg3KoubtwNUrajEGCGQkx9m1jNRrP/MxserEkvIcTRuoGH3ATfPvJTPuWMqHh9oYMfBe68EFgSBoF+JkSiCSGuvy5xEEzQjQ4Y5KszFyyEIy7jJRQKiHxCRySAmxsfub1M4ftrH6MnbseYrGdZFTf8hduIz20st/n8MWQIVucEFMrlJClUQRZEi8sngBg1ohcKtoCCk47GJ6UwYreWxwW7kp5qi9KnYv/MAWpOXU+zHgImqDRycOyfi8EgO9WXBIdpQoMJms/0jxZP/FfLT6XSyb98+du3aRVpa2v/XXOB79OhBjx49yvzbnSB9B/Pmzfsfjzdy5EhGjhz5D5xZ+YiKiiIrN0j7lpIG15YPtDicYdyeMDFRcgQBegzM5Ncvk0pU1kSa5by3LI5B43K4djPAR1vsiGGIiym/bSI6Ss6t9ABPTsnl4S56KqXenQ6Tx2sZufcKhqLSrQ9hMYwQlwWCFEzutIleu+nn+q0gQ/sZ+eCNBBQK2H3Qze6Dbt7+wEa0WYnVar0v8vuzzz4k2pjP9PkiLRtrcLrCzFhQwIiBRoYPiGDB/CCJQtkBUu9JYOuXNzDJC1hxYA2CXsRrcFCnYUW8vkIa6pVMerrs78rl4P+b908gKJKRFeSzrxwM6GNALpd0ebbvdjP5OTuKCGhWdx9Vog9y6rCSlW+qmPHiGzRq1OSer/0O2rXrwKJXRaLMcvo8aECjsZcgPv+MF5+JYtyMXBrV0/D52rut3PGxCtq2SGbq7Dxc7jDpWUGmzy9ArS5kxAAjVSsqadKg/FVWo/oagn4ZJ3akIIoinfpmMHyAiUvX/Hy+NoHaNUp/V6EQGPiogXfW2XhnnY0Nb8X/4VovEg6DxVK2QdLfIRgCZCKUoxEtIhZXv9657g+WxzPxhTwqpiqxWEM8PyGSd9bbeO3lWPYfDHDgiI9WTUtvCH7c4aJnN32ZG8LUZCWVUhTk5pfMlkqZRSWNagu8/UERvx+So3EkYrI3RC9Iv1GkzGTmYA1DB0QwdYyZ4c/ewhxZ6b7H4n7xb4yHKpVIxQpKcnJDyBUCn78nbVxvZwRY+k4Rew56mDU1qsTm+6khRhYst7Bsbkypxc2iNy1MG2fm8V5SG/euA25efLWA25nB4rbNO3iwk55vfnaW6R6eXxBEr5Px8+YkgkGR9zfZOHVOmkdlbZyLj9lZx+oNNiaOMvP7hftb4E56Zg7Tnu/J9s1Sq2o4LLL/iJfsvCCHjroZPiCCerU07D7oLtOYaORgA6+tuIzBElecnS++nohLDOyvKtZvrlZZqmhe+aeq6WYNNXz/cRJPP5tHOCzSrqWWLu11PDw4E+dfnOBHDDQycEw23drrSmmvHj/txRQhY92nDnLzA9y6deu+yM87x4uNkTFici6VKyjYfdDDC8+U/V4Z9FgEPYdkkRQvp/fwTHw+eP3dIpa9HEvj+mq6Pp5RLkkLMLBPBKfO+Zgy5u6ibNaUKD7damfB8kLeWlha+P3XPS4a1VPz+0mRS1f9pGcGef+N+FKfu4Onhpp4cornvjTR3W4nLZtoycwOlkncAmTmBIvJWZlM4I35sdTrkIZeJ3L+sp/a1ZX0fySCz9cmMHtJIQvftFC9sqR92umxDJbOiaZDay0jn8mlfm01m96Nxxghx+kKs2ajjQ8/s9Gyiaa4NfSBumopUWu0onTGICDi9pR8V93KkOamzWYhEBSLq0F8vjC797swmGPp27fvPY/Df4J/YyxMTJSMzqpWVjL2+VziYuRMedpc7ud799DT50EDmTkS+fRn4vMOWjXVUrOKito1lNzOKNtYBCStV4NeoO+oHOz2IE0b3o0vXTvo+OZnJ08+YfpDM76QPV+nlKianzY2kien5uB0SdJIPrOHlNyOxJLCWY4g+O59TxAMBjFFBFEoFNSoouLUOR8N66lp0VjDz5uT+X67i192uTAbJe2x4f3NqFQyJo3SUWQLkZqs5M21RUwfb6b/U9moVCCXCXz7swt/IEzrMtYCd9Cjk5YZulxU+ZU5cyaPk3sSUSgE1n9q46HBmcREy1mxIIbaNVQcOeHljTVF7NznIcIgo1MbyaDz+Bkv770eXyJZDPDzrgCNm3S853GAPxLCljDVq2jo01PDJ186mDrGTM+hmTz5hIkGdVT8fsrHuk9sXLziY+PnIoP7RpS56V+x2srowUY+3mLn6Ckf586EeXK4nvnPR3P+ip+1H9nw+nykJMo4eQ66dzYwZqgRpVJGTl6Q3sOzeHthLC2bSOMXCokUWcO4PSG6D8ji+CkPCoXA1h+cDOgtzcWrN/y8v8nG5esBQkGRhDhJPmjL9066PHjvjr7btm1j1CAjgiBQv7aabb+56Nk1hqljzPQenkWPTjpqVVdx/WaAz791kJcf5M1XyjbsAOj9oIFdB9y88kIMC9+0cPiEF5lMwO0Ree/1OFKTldgdIQ4d9fLu0lh27ffQa2gmowYZSUpQsO+whw8329FpBGpVVxETJeOBehpyrLV4cnqAcFhAEAWCARlyfz0qN5U6uPyyChw84aZTJwVL3vNhNv/vO8fuBf/GeHjm+HnUepFbF/TMmGfB6Q7z1GATfq+cT1ZeIM5Zt8TnA6Ife8I5Pl1jZtjo48jSW5QomnGKNtwVTzJvlrSOqF1NRXKiArVK4IdfnXz5VQiDpxKXzyYQwIef26RxmQRtNLcNezGGYxEK40HlJRBzm1GDFVy9HeLA727aNJe8MZyuMHv2+VBYK5XbVRktJpJjv7/EuE4nFD/TVSupWPu2NJ+2/eZi1hgf/MU/OSQG8eIhTBADZmSCDHlhIkPGnmTujEiGPm5ArZY6OV95w4LZJKNre4kU7f2gjpkLClGr9Kx+z4vXH8ZukZPqfgAtBlzYuchxYsQEUoSqGApqsnP3eVzeEJPKKfy9dDVA53ZaXn0hmp6Dj3P5VBwyk5xOnTrd8xikpaXRtoWW77b5WLvRwbgnS+7tRVFk9uIC0jMDxCUosVkKMVM62ewVPSRXDKHVSuZ4UgVm2VWiL0yOonu/HAqOVEEe0HHzSAGbv8jmwzVGGjfQ4HCGiYuW8+YrkmFqICDSpX8Gh35MYdtONwP6RJQgPu+gYxsdKUkKLubCb7+FqFSr0j2PA0BqhVT8NyXzwIscpyYPkM51REQKXS62fhJBVUeLknNQBMdtC08/c4qtH0XTv6+Ld9/z8PsJEUVWDW5wAY/oRECGiEgiFalMbY7wK1YxHz8+IjDTgJYo/qi+jvZW5vOt1xk6IESu1YO5zh6cFhWhvDgKvTYa0pYs0jhxIotkRTI3uUQDsWWp95NXdOOQFyCEytcAvl/8Y+SnKIqcPn2anTt3cvz4cYLBICkpKQwbNoz27dtjNN47g/9/GTqdDqcjiOpP1UYRBlkx0bn3kId2LbVlthQKgsCUp838+KuL77e7SIyXc/Ksr9zN+KFjHn78JJmFb1lY9m4RFVNKZh8atC7k4s6rRLur3XXeEgNkRx1l3iw9Wr3IVz86mTjKjCiKDHg6mx1bkkuYPHRqo6dFIy1te6ej1Qbva3MniiKbP1nN8vkRPNT57uY0FBKZPq+A9KwAJmUE/GnNHhbDFMmzCegsZHizqOlpRYRglv5oh7AtzFn7IRYuFVm90UMoJJbZupicqODl1xy8+EzZ5/bxFjsup8CPO1x8uNmGVivD5Qpjs4WpVkPJd5sSijXUHn1Iah8aMHYSCxZtvueN/h24XC5METJefjaK77a7aFy/fJKydnUVPh+89nJp4gfg1RdjePCJTHZ/LWnEOV1h3nq/iDffK+LhMpw+78DhDCP4dcxfYmfF4kgmPxVJoSWEViuUIo3+jEoVlJy/5GfYACPT5xdQYAlx4aqfImuI+PjyyYCycObMGWrX0HP5RBqJ4Splfsauu82Yx0uOT4UUJXZnmBEDI2jWUMucJQWMGSZVRjVtoGH9Rx4mPGksRdIcOurhicfKj1ujhph4a62VAX2kBaooiqzd4MTrk/HddwHOn1KCX0NlklD/QXz6RC9O800GPCpde6RZTvsWYY6fD5T7O/+XIYoCVmuY1a/F0bbF3Yx0hRQlq5bESdU8h92ExTufF4mLkZOVG+SxJ7OZPj5Sqny+6eed9VbqVFfz+J8qIzu10VG7hopVH1pp3azkpvfJQUb6PplFxRQFzRvd/VuhJcSIZ3KLNeQUCoHxI83MfKUAmyOMx1u+e6PHK2mI9e6uZ+fhjPsai8TERPLyZbTulcFDnbXsP+KVqlcqqQiGBD7a4sCgc3LzpohWpWDYAH0JAiIUEkmuFOB6aC8qVwyRwWREpQ9/TBq9HhGYM6NklX9575i506PoPjCT194p4tM1CVSvouKrn5wMefzusxIVKWfOs9E8OjKLcSNM9Oikx+kKs2mrnR17PXzybgKiCG17Z9xXG0t2dja30gMEAiJ6nRyPO8SVayHiYhVlZvpBuj8ajUBuQYivPpTMPn7e6WLQuGzeWBBLbIyCcgoA/rjmsv/9uQlmftzhZsz0XKpWkuKcXC5Vh56/7GfKU2Ye7KJl6mxJyqac0wNALgOT8f42uhq11C713Lx8enQqHbtFUeSTLx1sfPtunFUqBTq31XL2og+tBjKyQ9zOCFAhRck7i+Nwu8Nk50nEfp/hWcx8tQBBkExZpjx99z4Z9DKmT4gkMV7OwaNehk/K4bWXY2lYT02bZlpu3XTjPVsHl8vJucslieUzl6TrTM8ooEMrLVk5QfYd8rJ0hYuohHgCAe//I8aY/zakpaVRWCiy99t46ndMIzs3SIElRIVyzGUKLWHq1FThdIcZM7T8duunhpoYNC6bhNjyE+X5BUEqpCjZ/F4iS1ZaOH3uriv7gEcM9BqaRfcOet5Zb2PBzOhSciEqlcDqpXG07pXOj5uSKSwKMWLoCZIKWhEpxmBVZN7zOMjlcrx+GaGQSHpWgDlLCvju46Tilsa+PQ307Wng2k0/ew97GPioFJe83jCWojCnz/v4/aSX9MwgrZtruJkWZNJoMy0aacjJl3TL+wzP4sv1icVrOJDWQOOez6VSTZFBL6bj9hoY+UwudWuqWDAzmhaNNbz3kY3aNVRMmZ2PXCYwerCJd9ZZSU5UUKu6CrMpwPlLPnoPy2T316nFySZLUYgVayxs+brnPY8DwPp1a4k0ytn2RQIbNtsZ2j+Ctz+wMXWMCastxEdf2LE5pK6plk20xMfKmTI7n9fnxpYwd5y1qIBCawi3V2Te9Ggmv5SPKPqx2kL0HZVFpzY6alRTsvU7J053mMce0nPjVkCqEH8sgg6ttNStqSomPqX7JPxRlStn2lgz735oJTVZyRuriwiHRKz2MDv3e5gxMZImD6jJzQ/x/sc2ug3IJD3TT9u2He55HA7t38+Ix6U517qZZC6TnRukUxsd7Vtq2bHXze3MIBVTFIRFkeQkJeFw+ZvoUEhEkFG8N1g0K4Z1n9iwWEMkxis4dc7HqvVWoswyDh/38useF21baPniOweXrwVwuMKYjTLq1VLT50E9r7xhoXM7OZl5kajL59ZRoMHt13DhGqg1koHP/TVA/9+BgEhigoygM4D7Qk188RelTg+NQF5+AT9+twdNQVUUIQ1WeS7K5Ew2rjHRqL6G5UtDPDVpP2GvBp2gwxlygdrLp8ujCIel/drGL+xUTFGy+WsHZ0/JqVjYHo2gLb4h8aSSLl4nEHOZqweTOHPBx8mzNyVj1U6R6HUyMrJ0dOmbzdQxkYweqic1UcmOfW5Ccn+5BRwB/AQC974fCAaDWG2hMvVpO7XR4jNnIrql1uSgGOAa5/DgQk8ELhyECVEk5nOba9TN68KqOdm8uSIdpUok4FbhdZgYNVGK9x5PmAf7FaDMroaYUQ2ToEIh2ingMg5sRAnxaNETLSZwiRMUirnoRRNHjobw+UVy8oIkxJWmnd54r4iJT5oxGeX8/HkSjdpn4/WZimUU7gWhUIhLVwO8s8zE83MLuX7bx8RRZlKTFJw+72Px2xbOXfLTupmGG2lBTiqO0iDYvkQhQED0kxt3mM8XSmuU67cCtPwbqZCa1VREKAzEBatI88KRQMBegyEj97HjRwXrPrXRo7OumBPZ9KWdUYOMmIxydh9wM3ta+YVgTw4y8q7HxuWLMPqZR+95HABq1qvBqZuXCBAklkQiiMSHh3z5LQpzFdRy1y0zsESIUVw6K8dSFGLSaDM/f6nn2LEi5OJtavBAMZcSEoOkcZVrnMVMDPGkYiamhPYp/FGF6lYzZEIOHdtqWLMsjkJLiHHPZrL7QJAQQbK5RaNQR9RhLSJXucQJKou10Qg6RFHEKsvDmXyG6YNUvPWek1OnTtG1a9f7Go+y8I+VYE6YMIHFixdz9uxZOnbsyMKFC1m+fDm9evX6/xOf9wFRFImOknP4uKdMhjstI0Ct6qVFZu+gdnUV6VlBxg430bObgWXvFpV5nBtpAfx+kSUrixjQO4Kjv1QgEJCE2+/go/ei6Dcxh+wKO7imO8gFzV6yU3eyYqWMAY/piYmSc+q8j+OnvUx5KZdWzbRlutvqdDKeHRdJVk7gvoLZgQP7ebiLvATxCdKCZPn8GH7d48Yvv1sObpPlk13hN/pPv8HbG5ysWKZDrHOUAv3l4s/IBBmVHC14/U0Pjz8Swbsf2kr9bjgsMmNBIUU2kbfWWkv9/VZ6gFXrrXz6Xiyb3k1g+xcpfLsxiR1bU0hIkPP5B/ElFs0g6YQufQnWr1t+z9d/B999+wkVUpRoNDJSEhVcv1V+hcbVmwFMRlm5laEGvYyYaHnxht6gl/HS1GhGDzVx6Li3TFdPgA822fEFgvyww8mFKz5GDTKSVxDi+q0AJ86W36p18qyPgqIQD9RRc+6Sj17ddMxfZkEQpFal+0F6ejqD++pA48Kiul3q727RSTjhFo/3Lk0ExMcqqJyqwusNs/OAp7gFY+woPT6nkhZdcxg1NYcJM/P4cLONY6c9/PiLF6erfCJLLhMwRsh49Y1CwmGRCc9ZWb1IIgginBVpGOhCbZpwXThLuniVfPVVzqp38e1nkSUWKZVSFf91Xad/K0JhLTK5UIL4/DNmTorktXeKaN1Uy+Vrfh4alMW3P7sY2CeC5o00TJiZS6uHb7N8TRELZkTzUhmLjfEjzVy55mf+8kKCwbv3QRAkh8i5r1l4dGQWz8/Pp++TWYx+ViI+/5pUmvikqdiRvjys/dhGnwf1uNxhLJb8+xqL77/bSnysj1lTI9lzyCtVsD4SwfD+RqaOMaMIask7m0KKtSUbX61Eq/ZOnplZRCgU5tc9Lh5/KpsVr8Tx4vNaImtm46l8nEmL0jmwy8jS+eYSyZLrt/ySW7othM9X8hlITVZi0Mto30rL6Gm5NGuoRq0S2PC5vcTn2rfSMm2smcUrixg1JYeRk3P55EsHa1+PIypSTnSUnNRkFSkppfWyyoNMJiMYElm2qgiZIOJwiSgUYLOX/5zeEWCPjZZjjJAjlwv07GbgszWJTJuTT9vmat5ZV8Rzc/N5eHAmjwzLZNTUHI6fluLaN9ucdO1Qev5FRSqoXV3FgSMeUhIVvL0wloUvxhAXo8BSFObCFT8LXi9i6ONGnh0fyffbXaWOcQffbHMSDHrK/XtZ8AcEIk0yaldXsXCFpcTc9ftFXlxYSJe22lKmfJEmOd076rl2M4DTFaL7wEy2fu8gEBDRagUKLGHGTM9jznNRPPmECZ9PZPwIc5nn0PdhA4ePe2hUX83IZ3JIS/dz47afTu2VFEWfJ/tWHll5aha/m0hapoY9h438sDOKYCBIkSWH335S8VCPAEunxxC8Vp3Y+Eg0Ks9/VfPz3wqn04ndomDzN06G9zfi84VZuc5a5mdFUWTbLhcdW2sJBkCtLp9C0agFoswywmFJy7EsvP2BlREDpHX8qXM+3J4weQXSOkSrlfHe63E8OSWHvYfc5epKGiPkPFBXTYRBRuMGGiKTXAREP7EkYYq4d3MbQRBITKrNzFcK6NnNwMNd9YyamsuNNIkwCIVEvt3mYNzzeaxYcLeyZ+6yQtyeMB9utjPl6UhCYZGc3BDff5xEz656YqLlf0g4JND7QT0L37zbmSKKIsMnSQZTv2xJYuQgIxOeNPPNxiSqVFIya1EhLZpocbolE53KqUqmjTXz+rtFfLAinjXL4pk6JpJVS+L44ZNkDAY5c5YWUmgJsf5TG/2fymb4AD1fbv34nscB4NixQ9SpKVXp16ut4vrNIE88ZmDzN06++dnJVz86uXLdT4vGGtq10LB9j5vLV/007pbG46OzeHx0Fh0ezaBmNRX7v0tBqRB4ZFgm+w676d1dT1SkAp9fZM0GKz//5mZQ3wjO7q7IGwviWD4/lm2fJXPzdoARk3N4qMvfyEQ9ZMDhDtOmhYbX5sbwxhorv+xy8/naBJo2lNp1E+IUzHkumnHDTYgi96X3aTJF8eMf8VVyZ46kxxOZfL9dehd376ijbk0VH3xqZ+KTZjKygmz83FHu8dZudJAUp+C77U46tdWRmiQZjBr0At0HZrLuUxsjBhpZNi+WnLwQVrvItt/c5OSGeO3laB57yEBSgoKMrCAd+mRw+LiHBnVUvD33Aud/P4h9G+X+d+3oMV599hyLp5/j/Jntf2s89H8ZgjyEXC6wYa0RT9QtdEoVWq2kKfvaAjO7dhgYMecm0e1OENf4Jq3bitSsquTyNT9vrLFycm8Cl89EsmOXgmvnozi5N4Fpc/KZ9nI+g8blkJYepH9vA22aGjDbakrE518QTzLVqkomgo0baBg9xEjfnoZiU7GUJCURKi3L55ioUDuXY99WJOdsAtny6+VeV6b8KrFJ9y5/I5fLcXvDfPBp6b2sRiOjSTORG6qTBMUgZzlMPCk0EtpSQ3iARkJb6tOC65wjliR0gp5YbzWSsjoRe6szSXltqexuxqbPfAQCIlNesOI9V5cK4ToE8GETLShRU4emuHFgFSV5BEEQqEo9MrhOXtQJNBF+WrVQ8vCgLI6euvuOKbKGmPlKAalJChrWk4pWDHoZzZoocVgdnDlz5p7HIS4ujrzCEDv3+ti6LoE+DxpY9KaFx0dn89nXDl59IYZFs2KoXV1Nz656KlTzc0G3hzOyfeQbzpMb8zvOWnvY+KGu2JgsLkbO9bTyiei8giBCqCTnoRRUGHPqM+DJAs5d8nHkuJcFywsBOHrSy4N/JKplMoHQ30hdBwIiCoWINiJEu3b3XgELcPTQMXJIQ4GCWBIJEyJEiHzzeQw6JTqh/E4nlS+SG2kBIk0yZIowwYBAPVrcLSID5IKCKkJtREQC+FGgLEV83kGR08cHb8Rx/LSXTVvt6HUCn6+PoVoNGWcifiKWxOLioApCdRKpyDXOcko8wDH5Duo/dp7d26J4aVoUUVGwa9eu+xqL8vCPVX5aLBbkcjmVKlWioKCALVu23NP3XnzxxX/qFP5fAUEQCIVkxETLWP+pndFDSi4K42Lk7D/iKW4b+Suu3QyQlKAgJUlqyW3fUtqgvvxcNJVSlYRCIj/86uKFVwpYPj+GHXs9xS1/HdtoeXx0FutWJFC7hgqZTOD5yRFERYf5bZ+NOdMieWe9lx6dpYn62z43iLD+Mzu/7vYwfGD5JHfH1lrUqvubbl9sfpdlL5a9KJbJBB7pZmDJGR8u0SG57dU8xeHvYkqIKg8bEMG4aVmc/FZDpE+quJQLCvzWCB7pLufNtTbGPJfLmGEmUpMVnDzr4633reQVBDn0QzLLV1ulReIjEZgiZPzwq4vjp70kxCvo3K7kYs9qC2GMkJVr9NGwnpq0m/cezO/A6Swq3ti2aqph3rJCXO5wma6d76yzovmbjQ5IQfWvyhPjR5j5/hcXY5/P5b1l8SV0Dg8e9bBtp5PLx5O5cMXPK8sttG+t5fV5sTTtfpt5rxXy25faUpVXuflBLlz2M2NiJO9vslKlopL5ywv55fNk5r1mJTMzk6pVq97zOMTHx7P+Kw9zXzSwb981dv5yi+RwNWSiAosyg6jKhXz/aVSp7Kcoily44qP/U1JbWoPaKk6d95GUoCAmWo4pwU2rJjomjpY07n76zcWwcQXkpKlZ8raFrz5MKlP3cfM3DkYMiODLH1080DkNx604avqlVhtVBVBEgQEN7WiPTVaAXBmmorYJr7wjEBstJylBgUIhkJNffjLj/zpkCiVtm5efo6uQouTW7QBD+0Uw8YU8Pl6VQGK8gqs3/Gz83E6zhhoqpCi5esPP1Dn5vDIzpniRdQdajYDFGkIug4cHZ2KMkKHVyrAUhRg/0kSvbgbsjhCffuUgyizjxSll681USFHi8UJsspxNW+0MfbxkPNx/xM3uA25WLopl6px8IqPvTwLj7JmDBEMi814rpHM7HVm5IXYfsHPuko+0a0oSc9oS9ycBfawV+PWTi9Tbc4OhA3V8tDKBhDgFn39jR60SmDU1kkNHvYwylhxfv1/k6efy8HjCTJmdj9UeJkIvY9aUSOrUlPR7fT6R8SPNNDkpmUOcvegjJkrGN9ucPNJNj0otsGOPG1GE37YkF+uvXrnuZ9rL+WxdJxlopCab8HjunfRLTU3F5w2y8QsbMkEy5zl80kekSc7RU16aNSxNvOw55KHAEuLDt0pWmsdEy+naXsfh425uZ4Z4f3l8sXvzjbQAs5cUUKe6khNnfdQtQ8P1l10ujhz3cvDH1OJkk9kEc56NpncPA5Nn5TF6iIlpYyMJh0UeHJRJv14GqlUu+bwfOeHhyvUAGrWkr3avlbCpFRry/ieXefm5KNZ9aqdd73SSE6Uq1vyCEGOGmxjct3Tr1/EzPrZ+kMiW7xz8tjWFXsOyyM4N0W90NiAlUN96NZbKFZR4vWE2fG4v0/H48HEPsxYWMqSfkU5ttHRso+W5eQWcOuMnlJmCX/TjLdLiiHNw6mIcpy7ebTO9eeEGBbki8b4EVKEorPobKCqFQFYZneI2Z86coUaNGvc0Dv9XULt2bRyOMM/Py6dVMy0N6qr4/hcXXdvrSlT+hkIiz87NZ0DvCNRqGW1baPjoC0eZ1cEA3293MmaYCYNBYMj4HJbMiaFnV8nl1mYP8db7VuzOMA92lhIAMkFq9xs6MYc1r8VTpaKSapVV/PhJEh0fyyxXRw3AoJPh9Ulrmbp1FJw57SFECJfr/ozPxoybxYQx3YulTZo29PLqikIKi8IUWkK4PWGenxhJKAS79rtY8Z4VizXMxCdNDOpr/P+w959RUpXbFzf625Wruqq6OmdyTpJRQJIioIiI5JxBJCggoIAgoGQk55xBQJIgKiBBAck5x87d1aFyrn0/FDb26W5fuPfcMf7j9cwx/IBVvbtq9d7Ps5615pqTQaPTEUX4ekxYgUY1QN8uepp+mMS4YSEolRJOnXVSoYycRoW4nvfrGkz7filkGr3UraFi2w9mfj9QjHHTjEwfH15ANkcbJGHT4mgafZDI0yQPqeleftoej1Ih8G6PvfQfUMS4UWHx1GqIiwmsPS63yK17bkYMNCCTCezYa2HS6DAa1lPz4y9WDvxi5/xPxdBoJGQaAyaCe9fHUqaUPO9v1rOjngZ1VfT7LJ2RH4fy8282Ll5z0qCeGrdbzMf+hgARoXY1Jb/9bi/QJPs7nC6RimUU3H/oISnFR6kScr79svDppPbva5n6XTbp6ekUK1bspeLQqWsnRgzdRWKyh4Q4OVdvufl8SAj3H3louymgE161gpLF0yMYNDqDX3fF8U77VLp30FG1Yv61/fBRG3euy1mxxoEbF4e2xnHqrP25Jit8NTKUJg1e3Ad1qqt48NjNkLEZtG6u4fOvs1g1N5I6NdSYzD7WbTezfIMJq00kO9tGWrqZWFfReoNOt4WEGBm5Zh8Ou4OM9MSXisG/DRo9WCx+iifIOHs8lJadUrDb/XkTXJHhMoYP0nPouJnda2Jo2yeFrh+n8eiph4ObY/O0gv86LwZpJGxcHM2qzSa2LY8hO8dH30/TefYEwr0JhTLlBCS4nf983vJ6obRYlet2GxpiiBB0WMXLPBXuUpz8BJAMMQmrLIMgTYmXjoMgCKjVUvb/ZMXpFOnfTZ8nTbN+uxmXz0u3wRbmLDxCSSoRIuT3KVAIKqqJ9bnFBaAgIUUQBJS2SM5ctPH7aRGdX0ZSzFFeqy4hPk7ChUteUp6pic+sxFPu5Y2SKwQlHsHBd4vUtGwWeI4Tkz3MW57DwFEZhIUEzsr9uukLGAsXS5AQRjhfjB3Fj4d/eak4REVFgRiQGfpLluU/9Y3LlJTTsE0ieq0EjUpAF+JEKnXTtoObzh/qKVc6vxRGuVJyTvzhKPK8PX+pFWVmwTwlWIzgcZrA6cMB6bmvZmax7QcLKpWA+blEVKu3NOz+0crIwYXnext2mClbUoHJ7GL0qE9Yv2HHS8UBINdkQoIMl9SM3+fjDpcpTWVy1OfQyMFn9GHDTDKPcOFEQEIUcUQSj1/mxBAs4ZffHFhypegIRSkU3tAsRlkucwofhROy7KKV11+XEhYqIyFOjsst8l63FCaNDmPkIAPTZlrRW/KTHwxCeN49lOlLoVrVB3kSMdUqKfD9U8X4FfBf1fz0+XzcunXrv3nJfyWU6lAEIZfZS7L57Q8Hnw40EB0p49wlB8s25GK3i4x3+vNGZv6OpetzGfNJKDv2WWhSX03j+hpqXnIycYaR+4885OSKeFwC6qDAobBHh0AR9e4DN9v2WOjSTsuCVTk8SQwIA1vtfj5ooWX7ihhycv24nzMDc3J9/Pa7gyM74pBKA866HQekcuIPO43rF0wQs3P9yGRFj1UVhqdPHhARVvSMSGiIhOJl43j08CoGmYStC4ILuMkJgsDCmQZqnn6AIblYXsIh9ctxOP18NzWCW3ddDPsyg8gIGTWrKhEE+G5qBKEhMr75MpxMo5eDv9rIzvHR/SMdl687qF654GHY4xFRKf+ZTC39/4JrXbFSXa5e3JM3njj+01C6fpzGkukReSPnTqefectzCQ2Rkpn9YpTxP5Ga7kUbVNBxU6eVEGKQ0rKphobvJ1KtkoqocBnnr9hxe0VaNtWQnOalehUlW5dH03t4OnWrO3m9loqkFA/dh6Tx7fhwSiTIEUWRU2edTJ2XxYwJ4SxYlUtKmpdmDdV0a6dnxJdGBImAUvlqSu61atVi2A0Hg3oG0XuxigbvJ2I2X6THR3qQ+ZBJpYUyj/cettGmRRB6nZT1280c3xNJ/5EZtGii4dOJmcydEkbTBi8Ohq9VVlK2jI34eDdarZSm7ZJo3ljDF8NfFFYXr8nh6k0XkeFSOrfVkfhUQOeq+MI5Wxv4LwCBcAIJh0QABMg2Q5Yp8G8R/vHA+G+G6LNishR9n7hcfmQyGP9tFgunRxATJSMx2cPHYzLYsCg6n55OVraPrh+nsWBaRD72/P6frMTFBJ6r8Z9C50GpjB1q4NI1N8s3mFi12YzLJVKxrByrrWiG7r2HbuKipYwabKDToFT2/RS47xQKgUO/2khK8TKsv4ETZxzs+8lKtx6vVvx0uQNFxxN7EwgNebGWTv8ul+2/l8gnuP8XEnwVSPKkMHKwAbVagtst8utJB3qtwEfvaUlN8/FBr1R6ddRRIkHOtVsuFq7OpVlDNbMnReQ1NJ4leRg4OmDWkGPy4fP5ebNNIhZrgFGpUQe03CqVVbJqSy7vNA5iypgwiv+HVlK50goMwVIePnFTqricp0nyPGOFl4FMJkMmk/L2mxrOXHTS8HUNxRMUNKirpvewNLavjMl3mL10zcknYzPYtjy6wGcBeL2WijVbTVz4uVg+tnyp4nI2LY6m4fuJqDVCAQOtR0/d/Pybna9Gh+HzwXfLc/jtjANRhMZvqOndSU9kuJQWTZ4XjCQCa7+Lov/IDBrWVdH6HS1er8jm3WYuXXOBCGVKyMjIyHjp4ufAwZ/x+cjO+H0iv593Urm8gvJlFNx96CYj01tog3TrHgv166jQ6STIZQIPn3oomSBnWH8Dw/obCrxfpZLgcPgDLrh/W6NS0rxMmpXNvo35tcdbNdMyY2E2CxZnUMnyNun+JB4fS6VceR2yUPC7wZMEoSklsWlzeL3dMy5dv49BLhIXX5LaVU3s2pPEWy3/O46e/2+CRqMhNNqHXC5h3PAQvvw2i3M/JfDVrCyWrjfxRq2Axtgf553YnT4WTAsc5GpUVfH13Gxu3HEV0IZNTvVy5Lidn7bHIZMJNGug4aN+acxekoPHI2K1+fH6RKaODeP+Iw8Pn7h5/MzD5RsuFn0TydR5WWQYfQTrJWQafUilgWsWpmPm84k8euohOjLwHCWmO8jR3yPH6kKjcxV4/z9BEARerxOSd0/Wqa6izvzovNczjV7e/CARjTrAaN21JgZtkISBozPo1FZHhtGHzycWKHz9/frlSisYOzmHCuXlrNxoYsvyomV62r2n5fAxO8ZsLyHBUhQKgdv33dQupBkDgYmC8FAZTd7Q4PWJeQdruazoqZ7CEB1dnCs3rgCgkAu0bKrhk3EZSKUCfxxMQPk8Hz3ws509a2PyCkO7DlqZNDqUsqULNl5Ll1DwWmUla7ea+Om4nQMbY5m7LJc3Xy88F1+xyczmJTGMmpxJjw6FkxW2/2Dh4RMPHm+AKez3i4WaDUEg9rVfU3Lnzp2XLn7Wrl0br1dNi07JfD0mjJzn00Y9OujzFRd+PWmn0etqvF7QOKLo0MXGG41y6dlJh9stsuugFZvNT6t3lez50crxfVHIZDB/VS6TRoexdps5X+HzL5QpqaB5Yw2lSyp5q5EvoE1PYOLr04Eh1KiipEHrZ9SspqJtGyXXdmUQQsH7yS5aKV02ML68bpsZp1NEkBQtK/VvRpBGRe+OEvp9msHOVdFEhMpZtsFEpw+0/HHBiVwm0LSBGkEQ8Isi4aEyisVJcblESpconHBQrZKSB48DTL/QEClbl0VTrckzihpOlgsKHj8VsVj9hZJeLl1zIpoC918xyvFQcZEy7tqUojL3xWv8KfxCnDIOwS8hxZeMVAJKhYQGbzZ4pVj4fTKaNVQRGy2j17B0fH6QSKB9ay1bl0XTfWAmUuTEUPjzpBCUyEQ5LtFZeKHLL5CS6sVjU6KpcZVft+cnGV265qJrrwt40vKvp5ogkZbNXpytEuLkfDc1Eo9HpHnHJHavjSlUrujcRRcqMYjMjKcvHQOXy4UgSPLWvMIglQrIpQJuj8iTRC/166gpW0rBqXPOAhJnXq/IJ+MyEP1+ug1JY828qDz9dFEU2fy9hb07pcT7owsUxgVBwGQWScsIyGR8MTyEj/qlMv7TUJZvMLHo20jefSuId9ek8O5bQQWmeXfsM5Oe6SUqXIJeJ+Hxo/MvHQdRFJFLpKhDnXT6SMWh7fcRLQKhQiRpToFqlUTOPzsPPhklqIBG0AbkDHnGVX4nPtiB221g/LdZhJSQ4LhfukiJBrUQhCiKPOQmlcU6+SQE3KKTzOhzrJmqZ+1WM/27B/PuW0F0bqujfb9URgwwIJeDv6iLA6LEh/JvjXeTxUenXq1fOhb/hP9a8XPx4sX/rUv96zFv/no+Gfw+MyaEM31hNsvW53LyrINP+hjYuTKW81ecdP04jWWzIvO6yk6nn9lLc4iNkhEZLuX3Px18NSqwZN+57+LQIT9x/vJEuxMAkXTJU1atfkzr5n76j0x/Li4jcu2Wm3ULohFFEZ+PfF3xw8esNKir4vBRK9+tyGX2pPA8TRyVSsLmpdG82y2F0/sLJgfzV+YUMD74f4IgkXHqnKNQxsLdB27mrcjBZndTqaqbjEwf1asUvrArlRIqVBDISnaiRI0oijgVuZRICMSnUnklZUsp+GJ4KPuP2MjK9vHm3zpGEeEy+nR+kdRVrqAkOa1gkhoeJiUx2YPXKxbKJkhK8RCkS3ilGAC0atWGebO/YMi4DLYtj6HRG8+78BMysdv9WGwiSqVAn856un2k4+32SQz9MoMdK2JQq19sBE6nnwGj0imRICc7x5evgOL1ijx55mHuslzS7ulxXi1JdtQlOrXV8kFLLVabnylzs1AqBBZ9G8mEz0KZtSSHejVVHDkeKPJ8PSfAvPB6RWq/pmL9wig++SKTEf2Dadrwxd/Q7xcZMjaT40cP0KPXxy8dB0EQ8Hh8z5lYcrJyRNq9q+KrsQHN2eHjM5k4w8iw/gYiw2VYbX5WbDTx+58Oti2PRqmUoFELbP/BStd2OjoOSEUiIV/h8+QZB/NW5LBuQXS+jW7bDxaatU+i64daDv5i4+FjD4e2xeUlUd8tdKAhUO00Hy742TNJonnfp0glAiMGGoCAfMI387MxmaR8OWnjS8fh3wSZ1E9SiqdI9/Ytuy1kZfspX1ZBq+dJ1rzlucz6KrzAATwsNOAGO3Gmkc1LAmYKyalefvvDQaVyCh4+8VCmpIL2rbUMH2+kzTtB7FwZODCKosgvJ+x8OjGTW3ddhbq5T5qdRYkEGWOnGSmRICcrx8fOfRbattLSvImaJWtMHD1pZ/UWMzaHjyxjQemGf4I5N5Oty6LzPbcAh454iBSLYCYIAipLNOcuB1iwXQenkpwIWRo/uw5aGNbfQNd2OnYesHDjjhuTxcdHrbVM+Cw/u7VYvJzNS6LpOSwNl0skPFzGiR8SOHnGzpBxGVQup2BAt2Cyc/3s3G9BpRQo9lxD+v4jNylpXoonyCmRIOf1Wiqu33Zz6ZqLMuUboVC8PPNZEARkMoELV12c3JfApFlZ9O8WTMVyCupUVzJqkpHsXB/F4uWkpnsRgLfeVFOtcuFFiGOn7XRooytUJkQqFfjy01C27rYwZ2kOkz8Pw+0O6GguWZdLTJSMEnEyOg5IzSseCgIcPmaj86BU3m6k4eK1F/dKfKycQ1tjOXrKzq4DFo78ZiNYL8Xv8zN7ciRDv8h8JQmAgwe+x+fzs2SdiQOb4qhY7kUcfzhkodEHiXwxPJTXa6lIN/pYs8WMyeJj5ZwoXC4/Wq2EnfuspGYUXXBxu0WcLpGzF535TOFWbjLxxYiQQg98Y4eFsO2HZ+Q8e0i6PYPqvoY4b+d/jyAIxFir8uDeSVbOi2DE+Exeq5BB+WJmMrIsrzQR8G9CRJgUhzNgtPKXRtqCaZGYzD5u3HGjVglMGRvGuGlGLlxx5hXfVsyOoEnbZHp20tGxjQ65TGDfESv7DttYPjsyL18JMcj4flUMdVs+o08XPecuOvi4l4G7D918+W0yMplAy6Zq5q/M5b23g1i3IBqvN3CPBGkExk0zMnx8BrvWxBRo6K3abKJ18wCjNMPoRaGAjn1trNtmQft8jX3ZJqBCocD5D4yr8DApQmAeCJlMYNbibMYMDeWDlkEMGJVBTJSUew89RboCAzisMv7YX5ITKPBFPiVI8w+M1iAJyaleLl518ddyVti0yN+hD5Lx7TwzN36PAwKNPK//1RrCZctV5PaNvVy85uTNemrmLc+lZtVA0e+vIsD9R27KlpKj0UjweET2HLKyerOJQ9viirxu4zc0fDM/K0+XNMfkyyta/x2ZRi8RYdK8tX3LbjPdPspfRLhyw8nx3+180jeYY6cd3LzrolicvEi9fYCcXD+xsbEvHQdBEGjcpAn37xxh5FcZgaK3SAEd7/OXnTR7U4PXK2LzOfB7oUlDFZevu5BK4PMhIZR7XhD2+r38ednFpFnZtHtPy827btq0KHq0v20rLUvWmhjWP5jZS3LyrZeN62sI1kvp1FbLjz/beKC4RCVXA4L+ZrjjEh1kRp9l7fRgbt9zs2aLmZhoCSVK/G8tLAxOp4uGr4exeK2JYlVTiHKU5dqdW/z+p4MPWgaR64Zew9LweES27bEgiiL3HwVkwf4Jf59y0GgktH4niCNr7xMnliWNZxhJRUREiYo4SmE0QtdB6fywITrfuS8n18eg4SaCsxuAAGqCKFHWQ0Kx8xiz/dQM8nP7oRWP5D5Op59oYzlSeYbJ4qJZs2YvHQe/34/oVbP3sJVfvw+hc9sXTU+rzU+3AVn8/JOAFAkSoegzuBwFXtwoKZgrJTvTmD7Hhy/Iy96tsQVIRjWrKZn4pZqRY63wfKrdIdqoXKXw51suF6heWcmFqy7q1sj/+27ccZHyWImoy0Amf3k5MKfTSaUKCu49KLyRdveBm7XbTJgsfurXUZGYHNB6PnLczsbF0Qwfn4leJ6FOdSWZWT5OnnEwoHswf1528sXwUAaOTgcCReW7DzzYrVJKZLUsdM+yiLm8UU/KuGlGNiyKRq2WEKSR4PH4+OmYjV9P2ni7URAbFkUxcHQG5UrJafVWEHaHn+/3W7l9302m0cux37289aaGxJSXZzsKgoDdY6d3Ox3zpoTx4+Fkwi1V8IoebFa49cCBKAZTWaid9zMyQU4CpdGIWnzCZToOSOPn72OxO0S6fGSFrCJiLjoQESlPDW4L51EppESoDHiVVvRRNnbO1/Mk0cO5S04+/yTQBAjSSJjwWSiL1uTQqJGcAw8fofVVL/T6noinvN8yUE+yWP08euqhWrVqLx2Lf8J/rfj5KuyN/+GfERUVRekSKurVVKFSSlj9XTTl6z+mTUstIYaAXpchWEq3j9NwOP1EhMlwukR6dNBRIkHG2x2SGNQzUKy7ecfF5+NtVHE2CTCDnj+nxcWKRLgTaN/jJIvn6rh0zUWNKirsDpGzFx28XkuN7G93R06uj2/m5yCViHRvr2fz0ugCbpV6nZQwg4SO/ZMJMQRG73t20HPpupNrt1zoX9HQoVKl6sxZ+gtvvalBJhPweETWbDGzaLWJiuXkjB0aitni5+AvbvT6f040pVIBkcBCmi4k0vxtaR5z1un08yTRS1hoYOQ5MkL6j0l4sE5KUoobY5Yvb3QCAovOR611zFmaU8B52O8XGfW1lU7dh71SDADMZjNSiZR7Dx3Uf+8ZEolA5QoKJBJ4luylbk0lbnfAlCI900tstJzenfW06ZlC88YaypdR8OCxh5+O2RjWz8DUedkMGZeBxeqnX5dgmr2p5vBRG2/WU3HttpvQOAcW2w1O7o2nZLEXXedWbwWx66CFz7/OpP37Ov685OTEH3Z8PpEjvwVGqv5ebD1y3EbdGsp8hU8IsKCWzYqgeefNdOzc96UZoPv27aNhXRW/nrTx60k7syeF8/B5l1YQBBZ+E8GR4/ZAUdgRcH1PTvNyen9C3kFkcE8Db7dP4uT+BNLSvQT9bRMXRZFv5mezZ11MvhEHQRDo2k7PzTtu0jN9tG2pxeUJsGW/nZ/NHxccPE6CMMwEE4rfTgH4go2831zKrCU5RIQG4hERCjKJE4e7BFWrVn2pGPzb4HRLqVxeQc9h6WxcFJWvAHr2gpOv52QTYpCgUUvyDrG377uLNHkrWUzO/Ycebt9zcfS0gx9+tLJiTiQPn3iYsSiH1fOiEEWBhnVVfDroBWNEEATeaRLE1mUyPuiVyverY/LG580WH7OXBBpP4aFS9hy0EqyXkJ7po0E9FSs3mYiOlKJSCri9AUOm3FwJIq8md2C3p1G2VMGf8ft4fsx/AZ/oI1v9CE9YIhKli2FfuPH6RPRagc+G6DEES1m50czewzaWzYzM03Ts2D+FiZ8VPtYvl4PN7icx2UNUhJSG7z8jLcPH+oVR+TRZxw4LZc7SbIaOy+RpsodicfIAk3KXhaxsH6WKy8gx+bl03cWgIY1eKQYulwudVqB7Bz3aIAnu5zqVAHExcravjMHh8JNj8hNqkPDLSTvzlhU9UnvoqI0pY4vW16pRRcmqTSbuP/JQq/kzoiNlRIRJ0AZJKFVMxsRZWexeE5tvH2jdXEuDOmre6ZTMyMGGfNeTSASaNw6ieeMg/rjgxOXys39TPA+euDGZ/Uj+U4/kH3DrxhkcLpHJo0PyFT4BPnxXR8O6apq1T6L2aypCDVK6t9dRs5qSc5ecfDs/G7lc4PjpgDTBtVsuqlUquA5v+t6MXxT54hsjy2dF5TEULlx1Mml04XwYQRBo/U4QJ08/QXpJX6QWlFxQcPOuyNdzsrHaRM5ecLD/iA2lQnhlM7x/AxQKBbnmgA7YtVsuurR7kU8F66U0qPui2PJGbTXXbruoXV2FKIrMWJRL6ZJSNn9vYd9hGx6vyLjhoRzeFlegSBcWKqVYXEDr8dEzL9v2mknL8NPhfR2t3wnCbPFz5Zqft9ul8W4zLR9+oMRk9rN8lZPEOzpyyKB9v1Q+HWigRlUVz5I8rNhowuUWadFUw6jJmRw7FXjuWjULYvchE9km7ysVP+Pi4rh+x4XTqS50AurYKTttWgQx86vAueTaLRfDvsxk8udhyGUwcXoO4eECv5ywF9pc93hELl3yE0cJAJJyszlwJJdP+hXOwvv5NzsPHgeKjCazn+RUL1JJQArJEFyw4ODx+Ll3148pV2T7XguDegazZquFt9/p8VLf/y/Url2b77fBsC8yGDEghCYN1Ow/YuW7vzmZm8wBdr7D4afrx2k0a6jh9doqcnL9RBVxbMvJzS/hVLGcgjMXnHmFwb/g878o8s6YEM6YKUb2/ZRKu/e0aNQCPx2zc/y0negoKZevuylVQsGYT0L5fKqRw8dsBcZdAex2PzfuuDCbzQVeKwpOp5N7986TnulBkArM/TqCsVOzGNbPkK+xpZDDkrW5WGwifQYo8YuwY6+VejVVTBwZmq8QPnFUKE0+TGLj4ijq1VSzcpOJf5Jm/+u14vFy0jMLFisa11cz6isjg3sHc+OsjjpNT2NQBuE167D5rYREOxg6QMn8lbkkpXpwOQVsMpGSJUu+dBz+VRD9fD0nC6VCSrCpGJbI27xeQ0m1Skqa1NdQPEHOwB7BLFmXy9ylOYwYaODiVRdpmV48HrHQ5oTd7i/ge1CutJzvgx+SmZtODMWpQj2kghSbaOERN0Hq5dYFA9XfTKNrRxUVysn5/YyXwz95MKTUzmPDWYVcUlKdvPuuhpNnHbR6R8fGD4ujUUv46biN8dOeEO7yYU+E06ePUqlSpZcKg8PhQCVGkp7soOOAVBZ8E0HpEgpcLj9NW2fCndeoK0RxXTxbNLMTMJFFiULG3lPEJ6hdkegelaZYs9OFkhAAOnwQxJSZFkgJ5J93ZX9yaHLR2pIxUXK+mJbFxsVRxMXI8HoDBsrjpmZjyKhNZugVyhQv8VIxgMCe8OiJF7tD5PhpO00bBnLSgMt7FinpXj7ubeDzIaHcvOvizAUnjd9QM31BNpHhUr5fHcPjZx5u3g1MSHw5IpQjv9lQyAXq1VSxe20sH/VL4fFTL8UTZNStqmX7ogfE+/LHzC/6yYm4ytopwUycmZVHNHr8zM346dmc3BfPpFnZrNpspnljDc0bqVm63sS+nyxUrqBk5oRwJs7MQhRFwkOlnDrrQCIrPCcvClGRImOHB2pAXToq2TMPbnEBrTOWtMQ0qvmrFkqWCBOiuPBQxqEDhrxJKUV4Bh6jG7lQ8OyRyANA5K7iD4q7X8Pvd5CjuE+N6hJKlZQwYkIGDouMSmXVrNtqpVv7INRqCfXrqBgy1sOymZGsWZdMmJhAsJD/O2bLn1Gjroe4mAArv9uQNCwWHxaL5b/iI/RfHXv/H/47yMzMpFI5NcF6KXpdIPkoHi9nydpc5kwOZCt1a6j4dVc8F686Wbg6h8c3PGzYYab2aypWzY3i+wNWhozN4FmSlxiKFToSqRG0BDmiWb05lSYN1TicIrO+CqfH0HTqVLfTua2OII2EI7/Z2PS9Bb1OQKuRFal553YHjCVyfGC1e3n01MPeQxasdj971sUxeNyrjfb27D2CbyadoH3/VIb1MzD2KzMmk5+926LyabAN7hUoaN257y7UDMrrFbl5y0sY8FC8SY4ikclfROa9NvTLTD7pG8wvJwIdwzv3PVy54SqgDQiBIuaZC07mTw2nXd9Udq+J5sETD1v3WMjJ9aPXCZw84+DCVSdjhoZSPD7gNBdw/FSyasV0atb8HrX6Hywf/wNbNq8gLNSLIMioV1PN9PHheRu3y+Xni2+N3HvopkP/FPp20RMXI+OtNzU0qa/m6Ck7iSleKpdXMGJAQAtq4ZpcLFY/sdEyTp6zs2JTLvcfedCo4c+fijFrSQ7BOmm+wudfaPOOlq9nZ6FSCexaE0NkuJQ/zjuYMjebD3qlsHh6ZF6CvHGnmVlfFZ5dC4JAq6Y+zpw5Q5MmTV4qDqdPHePdt4N4muQh1CCjZVMN3Xel57tmy2ZBeWMWZy862HvYli/JUSgEPD4RURSpUE7J08QXYtY377qpXF5RqLYLwGeDQhg+IYPzV1yM/zSEbh+n8fknIYwbHsL9R25atrqF3tqgwAHOK3oQQzOpUCYUtSr/a63eCmL5plcb+fs3QRDUnDhjZ9RgA10/TsMQLCE6QsaZC04ys7xo1IExOl2QwMWrTmq9pvpHcw+A6EgZrbomo1ZKkCmgba8UPF4IC5UwcUYWN+64WL+w8OJL9SpKEuKkLFmXy4UrTuJjZEikAr066mneWMPw8RnUqKaiVTMNHi+s22aiaiUFK2ZHcfqcg7MXnYjA5esO3n33w5eOgyiKSAQPUPCZbP6Wgh9vpxLqDzBlvKKX5MhTjB0np9tHAakGk9nH/JW5JKd6+fKzECQSgaH9gzl11s6bbZKY8FkISak+7jzwFDDIsdr8jJ1qJDnNS/kyCnLNfmKi5NR6Tcm9B4Gi8bQgab718r23tfQansZP2+LyMVWTU7206JTEJ32DuffQ/cpGX0qlEqczMM4G0KCump+O2Rj8N0MetVqS14T56Zid2GgZa7eZ6NNZn/dsiqLIvOU5lCqm4PFTN1A4oycxxUt2ro/hAwwMH59JWoaHpBQRr0/gnSYaypZS5Ct8/oUQgzQgK5Cen1XpcPjZsd/KoV+sJKd4+GpUGBeuORgyJhOVRvfSjSBRFAkJFsnQSOnZofBEMCJcRqtmQZQsJmdwr2B8Pug1LJ2QYAmzvoogOlLKuUtOpi/Mpl3fZLYtj83TTPX7Rfb9ZGXZ+lx8XpFypRRMX5hNSpqXcqXlJCb/P4znijDiYy2DBwVG+otCZISEH7fEkZrupf/IdDTqgInV/9zeC4dcLqV6ZRnZuT4yjL4CDei/kJLm4dwFNw/ui+w5bMLl8b6+TGMAAQAASURBVLF1eQyvVVKiUAi065tKh/eLbkar1RKmjg1n5KAQ3myTyC/fxxMT9eJ3tWgaxLqtFr6dJHByjwHRKyPYGUecoMEfcoZRg2HbXgt9RqSj10nyjB2Kx8vo1k7He28Hsel7M4eP2ildQk7OVR9Wq/WlDzWCICCTBlzVl86MzMcgTMvwMn1RDluWvhiDr1ZJyY6V0XzUNxWnRUGJtHdIVx5l3DQjr1VW5nMg9vtF+n2aQVBWeUzyNGxRN3mriZT1O6x0aRdUgHl/+56bI8dtfNInGBDYsc9C149TGdLHwMzFOUwfH2iu3H/kZsVGE1duukhK8VK5qpy27wZz/babui0SSUkRWL2hNq+CmJgYTBYvubkSlm/IxZjjxe0SaNMjmZgoGYN7BVOmpJwrN1xM+y47T1/v9z8dbPrezDdfFt74+UvC5C90bqujSdskOn2gzVdsjoqQ8vipJ6+YNG9KBOmZXn46bsdi9dOmheY5E0/LwZ+trF0Q+JvUq6Fk/LdZVCqnzDf+7naL9ByWRnyMlJSUlJeOw+3btzGbsihfWolCDlNm55KRKuW1xomsnBdO8yaB9f3Y7w46t9XR4z/WzNVbTIyZYsw7X0FAmiBILVCvZmCvebuRhqnzsmjbqvCCzg+HrLRoquH6bRelSxTcpx/c91EsRs3w/oGm6owpOu7cd9P5Qy9SiYrLNwQcTpGPewezfI2N29mhZLueULFixZeOw78JoiiSmuFDp5ajr5LM/M/DqVxeycOnHsZOM/JaJSVfjAjlkz4GfvjRypzFOZQtraDDB1pWbTYxpI+hwDUXr82la7v86+KJMw7i46QIuVUJFl40/IIEHVXEelx1/o7KGYcgzeSb2RmUllRA5QsmnvB8+YY14g4HtkQycFQ6FcooGNQzOO/199/R8lZDDa+/m0iQNIjTp04xcODLEWXUajXI/XiSY7jhyeTDXunotJCR6UeeVJEEIQq36EKGgsfcpgI1ClzDRBa16/pJTDqNKrM0Ok9kwNAo+AFZVgev+Rphx0JcRNH5iUIhoJRLeCbeJ4NkNEFuEIs2OP7tDzv3r2ho1ioXZZAHh8eNxSIiz43jvnCFXu/LkGiqv1QMAORyORabgg/fVTF2mpGxw0Nwu0Q27DDjdIkM6mmgeuXA/te4voZicTI8HpHOH+qYNCuLqePCKFlMnnfuTc/0MnVuNu81D8Jq8zN+upEr153UqqbGZPEzZoSOddsekOLNQWMsixIVNnk2trB7fDtFTYWyCsqXlpOU6sXnEzFb/Jw+kEBkuIyVc6NIy/By9qITuVzGrK/CuXzdRdWKSsZMMXLvkZv+3fU4HPAk0YtK/fJG0QAKZcDk99ZdF8dPOzCq76FQilSpYufhQznqtKIZ7DrBQJDmxSj6ku/0dO91mqiMenmFfL/oJ5lHeHBRnAokux+SLNwHjwwydZz/Wc21qHRUvjA0xjLcu6Hk6mEjc+c/ZOkCHU0aqNDrJCxeaSXYG81T7iMTnxBONH58JAv3UevtfFRZy+ivjBz/w87oIQZu3Hb914iW/yt+/h/E06cPuXXPxoqNfhKTAw/OjAlhDBqdweotJvp20ed1KEsVl5OV7WfWV+H5Oti1XlMxc3E2+w64KW6LAyGwAGdLU3GFPcYv8SB3hqDPjcTnzmTcsFBadEomSCNh34YYjv/uYObibB4+9qDXSSlbUs79RyBIAuPbf2lN/gWXy0+XwWl8+J6W/t2CUaslWKx+Vm7KZfteK2cuOBDFoh+4wlChQgXSjRJaVJEz5LNcpOnF+XhcVqHmEwu+iWDI2Ax+2h5XwJxhwvRssrJFcrhOLMWxyVI58LON1AwF2/eaeL2WPJCM77IQFirlk74aRn9tZOfK6AL6IfOW5aBRC0yYaSU4tCb1W/9J88aa57qsUs5edPLnZSeVyinYd9hKRpaP0sXlrJwbRXSkjP1HjCxbOpORoya/dBx+P/0bOi2ANF9yBoGR/rmTI2jdPYUhvYOZMjcblztw2pRKA2y1vyPD6MWY5ePU/oR8I4tnzjsY940Rjxf2HLTy6+7Cxy+/mpXFpNFhRIbLmPZdNjkmPzIpfNLHwIxFRtr2SiEyXIpaLSE51UOooWgmU6jBi81WtAPyfyLYEEZaho9TZ53sXhuDXielTAk5h47aePc/nEbd7gCLc+E3+QWsRVHE5w2Mtzd6XU3XDbl5SVBmli/PBb4whIdJsdpEMoweJs7IYueqF4yv8mWUdOnhYOvKC5TyvZbXJbOJZoyRF1i/UM/mXZYCB87MLB9a3as9F/8mKORuFHKBqfOyAnplgoRfj9vx+aQEB4NCLskzjxoxPpNje+Lx+cQiBcq9XhG7w09CrJzffohHIoHzV1xMmZtF/dpKFi93EB7lL3QM+i9UragkLERCs4ahdPkw8PcURfE52ykknzZa/27BrN6cy9ipRj5qrcXng88/CWHdNjNnzhynXr16LxUHQRBITDLhcKjysasBhg7Qsn3HLfRpEcgEOcaQayz4TkWLZi8SpmC9lEmjw5i1OJuZi7MxZvnJyvFRoYyCpg3V/HnZSaM3NFSrpCAlzUtstCwvXl0GpzLq4xBKJsgZMCqdn7bF5SuEFKalOmNRNjtXxRQoFMTFyNiwKJotuy0M6WPg2Pk/aNeu3UvFAAKJvl/UkJ7po0qFgNt4qy7JtHtPS2R4IJl9luxBIRfIyvGSmOxhwmchjJuWxbJ1Jpq9qUatkvDHBQfvNNKgUIqs32Hh496GQsdfF63JISvHx6DP0ylbUkFSqpcaVVTIZQK5Jh/t/6GA1KKphn6fpdOrYzBhoVJu3HExYnwm3dvrWDwjEpdLZP0OM3OXW2nRVM3eI76XZn4KgsCzJDtKhZDHfC0M0ZEyTp11sGOvhQyjj3HDQ+jZ8YWES4umQbzdSEPHAalMmpWFyewnJkpKdm7AOGbssBDWbjVx/7Gb7u31tHlHw6wluYiiyLFTdt5qVHDtEkWRQ0dteDx+fDIPLnfhbBOraKJq1cD3jYmS8cO6WOq/94yQYBl37tz536G/EPh8PmZNiqbmW89Yui6XpTMLNmkCMi1W0i4nEOaPxUUKYvQTtuy28HqtgLO2UhEYPS+sePrwiTtvxHnXQSvjhocSExV4tvYfsXL6nBO5nIBDejErmlt1kQnyPCaJy6Rm/PQk/H6Rdu9q6dlRx4gJRnasjMnXKGjWUMPWPWa+W+EAv4BG82oHvIhwDY3e8NOqazLvNgsiJlrG6bMOrtx0sXJOVAGjIb1OSs2qSjatF6iCCq9Dilvh4+0OSTR6Xc1bb2p4muhl01Y36SkCMW4ZYXVucmJbGCqVhCs3gujQP5U+XfS0bh6E0yWydY+FvYetLJ0ZyU/HbHzUWkdappeHj918PjmTksVl9ByaSsWySi7fcDJ2aChzJkeQk+tjww4z+4/Y2bY8Gr8f3vkojStXLlOjRsHiRFH4Yc9mZFIJS2ZH8N2KXD4fEkqnDwJGV3cfuPlmfjZv1FERapBw6qydYvEy3u+RTHqGF5cbGr2hznduCLCEs2lYV8XJs848Nm6QRkKzRmpad09hxoTwPEbxyTMOci0+Zi7KZsLIACkiKkJGr456vF7xuSlWJBNmZCEIgbzs11N2Ll1zERUpoWXnJKpUUNK4vprHTz0c/93BoJ7BaDQClldojD158oRQg0DjNzTMnuskzFuMBEKw22x06fWIEmVz0OkhLlpWoPAJgX2668ep+fY+m92PIMDl605qVFVRqrgcUQxIpTRrmP9evffQzbHTDkYPMdB7eAZNG6jpMjgVm13E7xd5p7GG85fcLJn7onjWvb2OL7/NYsGqHBq/oeHuA3fgvtjiwPIgFoMnmpD4FBYtWsCoUZ+/dCz+LcjOllCjmpQgjYRtK6LzCokJcXKa1Nfw5TdGdu630LGNjt6d9IyamM2TZ15aNtHw7cIcJkw38klfQ55O/MLVubjcYt54LgSatZcuiPjsasoKBScdBEGgrFiNx8GnCTfIiPUaSLEkUZ7IvM/jEp1khlyj/wAJNauqqF9Hjd8vsv+ILc9sGAIj9uM/DWX8KCnXLt1/6ThIJBIaNq3P7s17qZPdHHe2EztWsoRr1BRLkk4iKTwhjlJkkc498RolKI9CUOIX/WSQhC3qFp1aqTjym410/S0epd3GbofxwzSsXy1Bki5BJQZx5XrRTc/EZA9Ou4CWIGrSCIfJxtjJf/DLnqgChJDb99wE6yXs26umx5B0GtRX4bRp+H6Pm0gUyOVw+YaXb2b1e+k4AOh0ajq0kXP+ioMvphr5uLeBDYsCDZe9h2282zWZlXMDJn3vt9CyY5+Ffl2Dmb8ih9bdU2j/fiCP/OO8g537LEgEgSPH7GzbY0GjFggLkfAs2UP39nq27LFQvbqEiSMFNm2/QUaGn5o1ZPTrHpJ3fniW7CVYJ2HA84L33/fb6EgZVSooWLnJxJ37bh4/81K1opJ3GmuIjZJx6BcHQRqBMiXkXLudjt//8pNBAoE6zRffZrFzdQw1GqXQp5eeyeMM1GuaiT/VX+REjlfiIlj3osZSp7qKPTsFxk48y8P7AjlGCT6vhAjiqEgtrJhwYsci5lCD+giCwCPxFoqMssRRJi8vCHLp8aUUY8iwk0ya5KFOdSVzFzqoSyMEQcAmWkiXPkISlUqLGgpi47Qc/tXJw6duLvwaR3SknEmzsvF6va8klVUU/r+wX/kf/v+NnduW4nD6SEzx0qeLjg07zNSspqbRG2oOH7XSvGMyA0al03lQKg3fT2TUkJBCR3dG9Dfg84v48eMTvTyLOEHroQ84dlTF9YsGFq51oKlxlYxcJ216puByi3T9OOD4eue+G2O2n7HDQpk/LYIPWgah0wrUqKJkzFRjAcbO3GW5dGqrY1j/kLzDuU4rYdTHofTtomfW4hxsNide78sLurvdbkqV0BEbLcWSqUESlk2fboUXiiqXV1KutIy32iexdY+ZO/fd/HLCxtvtk9i920tMDFSpZ8Vd8irh8UFke8dQssosfth/mZgSvXmrk599RxQc/tVB2VIKPu4VTOvuKWzdY+b+IzcnzzjoMjiVY6ftHNkRi1SqolixYkwcGcbSmQG2o14XkCSICJMx/tNQvvkynFVzoxg3PDSPWfD+O0rO//nLKzGe/H6B1HQ/IwYWLiYvCAKd2+ro92k68XEySpeUc+Fq4Q7K38zPZtLosAJabW/UUdOzo54vvzUSESFD+rdCgN8v4nL5sdn9XL/t4vJ1F3sPW/nmizD2b4xl4+Jocs0+vD4Jpw/E89veBA5vi6PLh3pOnSvayfnwUedLj3YADB48hA07zaRmePOMpb79Moz1281MnGHk4RM3JrOP/UestOqSzKCewQXYq2cvOqn9mpJ5ywNF7NcqKVm0OjAWW7q4nGu3i2Zh3nvoRq8T8Pvhzdc1BRhf335l4P0eJh6GHSMl9jgp8UeJa3GB/Xt0SCRw+Jid99/Jr32695CNHj2HvHQM/m1QKhRMHBmCwwkLpkWQnSFHp1EyeUwIfx4pxukD8bR/PyDbASIN30+kQhkFC1YVPuq8dpuJNi0C8iFSqYAgCNStoWL3mhh+/s1BhCQK0abF4ShahDsx2cv9R17eevNFkfOP804qlFEUagrRv7uBxGQvO/ZaaFxfjVwuULaUnJ9++vGl4+Dz+XA43SxYlVvgtfAwKfUb+bmuPkqq9D6SMGO+wudfyDX5kAiwYbuZh088vFlPTdVKCu4+8PDDISs+X4DdMntpdt7P7D9i4+03NTSpr2Hu8hxmT4rIV/iEwJjsslmRzFoS+DmvVyQrx0eJQgyGINCYu3XPTZUKSpITXz7J/wvdeo7guxWBv69CIbDo2wg6D0yly+BUWnROZv7KXMZMNdJxQBoPnnoY9qURh0ukcX0VP/9mo3XzIH7cHEdiqpeObfQM7WdgwKgM7PYXf3OHw0+bHslcvu6makUlNaqoCNJIWD0vis4f6rl5183l626ycorWYsrK8VOjipJmHyXRoX8KvYalsWNlDH26BBMZHnC/nDgyjI2Lo0lM9qFReoq8VmEwW514PCKnzha9xv7+p4OF30TSvb0OmYxCD/5SqcDXY8LwekW+/DSErctiSIiVsW15NN/vt7J4ehS/fh+PxeKn25B0UtN9RIRJ+ewrIyZzwe8/b3kOHd7XUq6MgpJlvCSHnMMn5n+fR3STFXWRr8e/OPwpFAKdP9QRHSkjJ+fV3L//DbDZbJgtHqbNzSE+Vk5ympddBy353uPziXz5bRaN66tQBNvw4kGJCn9GDMmpHlp2TuG75TmULyOnz/B03O78eYjd7mfkJCOfPZf8+OWEnXbvarn/yE2rLsmkpPn4pG8wvTrpOXbagV/uwkha/mtITVhtPjKz/Fy+4WTg5xkM6hlcKEO6azv9c0OSgJnZq8DrV9O2lZaDm+IoV0aBxyPy8Jmbnaui88lA3LzrYtFKMyvWmylbSo6ocJJa7FcMEV56d9Jz/bfi9Oqk5/OJJjZMKUXYg7coaa9HTuRldq4PzWM6Vq+iZP+mgA5aj0/SaN0tmRIJco7tjqdCWQW/nLBz8GcbndvqmTougkE9g8kw+lGrJPz+p4PtK2Ko9VqgCRBikPLpoBA+G2Rg7FQjOq2E7asjOHN6/yvF4OSJY9R6TcWSdSZmTAhDoZDQYUAabXqmMGJCJmVLyTnwc0DXNzvXz7HTdiQSgYE9gvl0YOB3N26byHcrAsWgqk2ecvBnG++3CKJeTRU/HLLm/a5JI8NwOPxs3mWmdfdkWndP4fjvDvZviMVi9fNu12RO/GHn8bPAftK6ewrt3tPyRh01PTrqQRC4eM3BpxMyyDX7CdZJKR4fuI/XbDETGyPF6/XTv1swGZl+QkOLspkpCIVCgd0hsnihSC1vc0oLlYkQYikulKWmpzmOtFDKlVLkmxD4T3Ruq2Pv4Rffd9UmE2arjzFTjXnPyZIZkazdambI2Ax++8POH+cdTJhu5LOvMpk7OYz+IzNITvVw656b76ZEsH9jLD+siyUsVIogDYyx/gVBEBj9cQjPkrycv+KkTUstvToHU72yApcmC6smiSC9j4vnj7/CHfHvgUwiw2zxs3h6ZKFyGRM+C2X99oB0gl4vodU7KvZvimbg6Ay+HBFC04Yaxk410qZnCh36p3LjtpvxnwZM1P4q7Lf8MAtVakUklqLHjoMEPXablJDHjShlbUgFapHIAy6Lp/iTo9jKn2Thch+jhgX23upVlLxRS826bWayc3z5zoLvNNGg0Lnwe15tIqbl+y0RpD4EQUCBCp/EhU/iIpVnpJHIazQgUoijAjUIJZK7XOa8eIzzHCNTd5P4Uh5On3cgkwnEx0vo3FHJkEEqlq92kWmxk0UaMkGGNU3Hr6cKJ6x8OcVMSEZ1IoRYJIKEIEFH7vXSvNc1hTv33UCg+bHtBzPDx2cwf2oEIYaANvPxIzL2/SAiExVkkU5ldyNuXJESFPTyxBCfz4fDbmHpulxEUeCXnfF8NiiEqAgZUREyBvUMZt2CKAaPScfvF+n+kY7te62c+MPOp4NC2L4iBpVSwp17bn781YbN7kOnBbtNID1FxrypkVQqr0QEGr6u4pcTdgz6wNo+7xsDm1eFMnKIPq/wmZbh5eETN627p9C2lTavqfIXNuw0M/prIx3a6Ni3MZaT++J5mujh8DE7T5O9DO4VzIPHHjQaAb/f+0o1A69PZNQkI9ERUsJDJQTpRSZ+HqgfdGinJFOSWPjPiR5smAvk+JXLKzm4M5xLf4QQEuWlptCIBKE0giDgwoECJQbCMZGFX/SRi5E4saBWsVSQoU+vymfjTKxY5SLY9+LZ9UodxFVP5+LJKLasDmP216GcOBDLwa3R9ByazrNkD16fyIMHD146Dv+E/zE//48hKysLjTIVqSjl688DRao+I9JJTvMydmgIh4452LjDxO17bmyOgMtm00LcByFgQhQV7ccmeYRdKrJ4kYq3G784nDd6Q82pA3F82DsFbZCA3yfhSaKXUnUf81ZDDT+seyFaX7JYQJB3+PhMzl5w0H1IGuOGh1KlgoIMo5fdP1o5f6RwM5++XfQsXJ3L67WUJCcnU7x48ZeKhVQqxe0RqFhWSZQ0HI+QSobRxyejTFy75ge/FLXWw5CBanp31VKzmpo3aqt58NjDvGU5uF0CNouUHeuD84T/RVHk15NOZi5by4pVP6BSqRg4aCQDBn6GXC6na+e3eZJooWWzIBrWU7PtBwvLN5jQ6yQkpng4sDEOiUTCx72kfLPgCIsnF0zQ5HKhSMc5QRCIDAO73f7SC3tC8TLgfEax2KJdH0sWk9OvWzDjPwvDmOXjvW7JjBkaQttWWqRSgZxcH9MXZvP7OQfzpxZOG+/WTsfSdbl0eF/LviNW6tdWM2NRNhlGHyDy4LGH1yop8flh3pQX19AGSRjaL4SSxeTMXpqbN+bVt6ueXsPSadpAU0Bf5859Nzfvul7J4CMiIgK/X0mzBhIOHwt0TVUqCTtWRnPqrJM5S3O488BNSqoPmRzWbTOjVAi83UiDIAjcfeBm/LdGZk6MYNiX6bTskkxOjheHC3b/aKVP52CeJXl5/MxT6Mj/l98auXjNhUEvoXH9wmULFk2PID42m20/WGj3nhaVUmDoFxkoFLBteUxeHHw+kY/HZOAVw2jRotVLx+Dfhpq1GjJ22k/07KRny3YnRiMc2x9FQtyLv0/vTnpaNtXQ5MNEFn4bye27LrbvtZKS5mPcsBDiY+WkZ3pZtDqXMxecHN4Wy8Ff8idwSqWEIX0MjJ9gRp9VnHVbUxjSr2Ch6FmSh9R0L7WrqzBb/EQ+nxrc95OVnh2LHtls914Qs5bk8N3zZ8/jEVHIX377NRqNhIdKyTD6GDEhg+H9DZQqLufR0wBjQa2G+XM0HDn6GLuzYOH2z8tOvvzGyMe9g7n0a3GcLpEd+y3MX5HLugVRDBiVwR/nHYiiyOGjdrQaI2OGhrJzv4XlsyLJzvFx6oyzAJP6L5QqLictw4ffL+J2iwUE8f8TSqXA7XtuROHl5T/+QnraY27fczF/ZQ4jBhioVF5JyeJyXq+lpn+3F6PtTqefPiPSefTUQ8WyCuwOAIGwUClmi5+kFC9tWgSKb6EGCQ3bJBITJUOjgss33Ez4LJRenV5cL9PoZcDoDEYNDmHdgig+7J3C8g0m3nu78DHI71bkcPteQEszNlpG0/oFGyYAVSooSYiTc+VGIWLB/wCb3UXpCjJmLs7h9VrqAhMPx0/biQiTEhoiYf0OC43eUBepqVilgpIMo4+WTQOajja7H58fYqNleWzeTweFMGKgAatNBBHGTsug9jvPGNLHQIO6atIzvWzeZaFsSTlTx4UhCAJtWmhp2TGVdP0xpDlR+C160OcgDTeycZG+gIZt1YpKdu53/0/nrhA8ffoUbRCcPOtgcK9giifIOH/ZxdqtZl6vFdBrv3jVSdePdESGSXn02EKDOg/ZuseKJ93PkukBt9oTZxxYbSIlEmS82zWZ994OonRJOTfuuDl2ys6EkaGUKSEnKzvwPHs8gb1q4+LofAe4r8coefdtDT373IfMQO5nEy0Iahur58VQppScy9ddDP48nQ/fLVr7rW3LIL6eZXolzU+AGjXf4rtlW3i9tpJde9w4HCJXr7l5+MRLTJQcY5aPjr2yyXqqR2osjV/wkht5ja/H6+nfLTCJoVYHGmB6rRS9N4ooIWCaqRRVlC2hKqDXGaSRMLBHMAO666n59jNkMhAEGDI2gyUzI3nzb9rH4z8Lo0+XYFp0TmLHisJdjZs20PDdilxMZh/FE+S4nBmvFIdcUyaN6sg5c8HB6i0WisXJ2LI0Gp024Kg+caYRs9mPXwwwbatVVtK/24smep8uwRw+amXq3GyS0710+iDAkluxycTDJx52H7Rw9qKT7u11lC0pp3eXYDbuNLNgWgQ1qwXYn+cuObl2203/bnrGTDFSp4aKCmUUbFsenSehUre6koWrvPQdkcHsSRG0aRGU9x3vPnAz+PN09h2yUbJYYK/eutvMmo0VXvpeSEhIIDVRShlHHaRC/n1VIkiIzq7N2T9/ZviAovelkGApdx8EpFh+/MXG6q0mNiyMYe6yLOq2fMbYYaHUr61iWH8Ds5ZkMWBkBl6PiFYroVi8lMlzsilfWkZ6poSQYCmbvjfTurmWiuUUdPtIT1Kqh30/2ahSQYFKFTD46jcynVlfRVC6hByTOdBUqjtbxbVbLj7qk4jTCeHRr6b3929BbFwcTtfTQvdUCDApNWoBp9PPwZ9tjBwcQpWKSpbMiGTijGzsDj96nYRMo5ecVDWeqxV5651HqHUm3G4QTOGE5VbHg5tsf0ahGokAPtGLzKtGgZJ0MYk0nuX5S4SLMcjlybzVKLAuXL3pYs5CM378xERL+eSLDLJyfHT7SE/PDjpMFj9u0U1M/Mudkf/Crz/vQBXkw212kWq4iDTcSL1oGWnJDyj7uD4SQRLQgVc8A62JKHcwOmtVrklOU6OWH5tDYOSgEOrXCZyT/7zs4us5WbR5T8HuzWoeSC5jlkYj80qYNs/Ig0cB9qM2SMKjpx6+/NrMvd+jiBDyny3D7GV4cD2JWUuyMWb7efzUTf9uwexZF4vd4adtjzTUD14nVoigOODCwV2uYCGXWH9pfjv+Gz16vpwO8oMHD1AqfVy65qFTW12eZuXfkRAnp8kbGo6estO8cRA7VkZT551nFE+QU6WCksfPPNy660Iqg9cqq3jwxMPIgTo2fW/h/GUnN++48T6XD1o6M5L7j9zMXpxDZISMDu9r89a0p4keug1JIyhIgkwayKcePfXkre2//+lg2x4Lh7bG5u0LfzXEqldV8umETN5pomH8dCPnrzhRKmRIpS9vGO10wK+/OWlcX0OV1zOoWkWRJw3Tr0cQ02bdQu0NRi8Y8n7GJ3q5yQXChHBWbzEV2ihaucGKOif/vZnKU8rxGpmkYsOCBCl6Qovcw4LFcBwmFVWpkdc4TRYfY4+8wZVtcQXODtWrqBjQPZhPxmbgdr38dNT/E/5X/Pw/BqfTiVrpxecT8hKvZTMj+Gp2Fu92DbjMRUfKsDs9/HEgjtY90v/5goJAhjedssUVvN244IiUVCrw1agwVm4ysXV5FClpXuYszeFJoge/H/7+vAmCwNSxYRw7bceY7WPVJhNPkrxoVAIGvaRI10ylMiCc7nYLyOVFF/AKfjYpGm08dsdDkLvxmfS0eN9IXG5d4oRAAucSnXw79QKrtiRjd/owp6vBqcXsBW2oi13rQvMKn399h+aN1dhsJjasX8KQT8YAgdGByMhIps9cQ+9PuzCwm432rTX076bn9DknMxZlM+HTsLxkTqEQqVlVUugD7nKJ/5jA5ppeTdMsOioErUTO5RuFu0wDnLngYM8hK3ceuLl+201cTMB1eu02M6npXvx+aN08iFZvBRX5uVQqCQ6HSN2aasZ8ncm6bWaWzIhk7rIc/H5oUEcdMEiZVbge4rtvB7FojQmXy49SKSEqQsbQfsG065vCmE9CaFhPjdMpsmO/lS27zFQoF47dbic4uHBGa2EoWaoM4z/LpefQdJo11KDTBv4G9WoqWbDKxwcttPTrFoxOKyEtw8u3C7KZPDuLsBAJdx54iYqQsmxDLh5fgKG2ZGY0dWsoefTEw5fTs7hxy02LTsksnh5B88aBoml6ppevZmbxNNFLw7oq4mNk/+iQ3LCemmu3nRw4YqVHBz2ZWV7cbmjTM4VGb6jJzvFx7qKTXLPIoSNnX2lT+7dh1OeT6djuMF0/1NLyw2w++kCdr/D5F6IjZZQsJqdYrJx3GgcxfEAIJ884mDAjixyTH22QQLVKgcP6D4dttGhasGFUv44Kjzwbg7MYCxckEhVpo11rTd7zcv+Rm76fpuN0iVy65qT38HTGDA3hvbeDcLnFIrViAbRaad6zl5bhxWzx8977nV86DkqlErdbYOq4MG7cCRTxHz71UrOqkr5dg6lXM7CefNBSR/ch/8HEsvv5YpqRH9bH5InVazTwcS8DzRpoGPZlJvOnRvD5lExsVpHYKCkKhUDzDkmYLH6C9RIatshEKfyzHqVGLeD1glotkJrmxesV87mf/gWrzY/PKzJ3iQljVtIrjfMA5GSn4veLXLjqpEXnZIrFyhAEgQHdX6wjz5I8bNltISpCyp0HbgZ0D+ab+dmULSXnoz4pfNzHkE8SRK+V8HotNZNGh/DrCQdVK3no3Tn/uhQRLmPzkmja90ulQ5sgKpZT4PPBojW5DOtnyPfelZtyufvAzbB+BhJTvFy54WLk3wy0/hMtmmrYf+TlJUAA9EECK+dGce+RhzY9U/h0oIHGb6jJyvGx8XszG3daOLI9jo/HZND6HQ137hXNLPX7RUKCJUilgcQcRD6dkMHQfiH/8T5YsDKHU+ec1KympGE9NQtX57Btj5meHYOZPzU/MzgyXEavzlriYmRERdiZvjCRlk2DGNY/otB96PptFx6fgZiYmFeKxb8BFosFrUZKl3Z6OrXVMXx8Bt+vjsVu93PzXkAe5JsvwpBKBboMTmXulAjiYmQMG6hn8y4zU+Zls3x2VL77vlfHYH4+YWfT92aKx8mY+3U4MxfnsGBlLoZgSaBB0CuZdu8WZK4A1KuppnKNXB7cO4JMBlanm9hgkdee6/82rKemTEk5fr+I3w9PkwL7ZokE2QvGhw+kvPoeWLVaLT7pu5poaQjhrspIkBIiS+LDLo84+ZOEPh+bkN6uTTQhIECWkEqXD3UM7BF4riuVU7Bzf0CKJsfkQ+J5IWHhw0d4EcYeEMgj46Jl3HvoYdHqZHRaSb7C51+IjZYRrJMWmbcB1H5Nyf1HHmpXl6JUCK9U/DQEh7Lnx3vUq6UiMlyaz2jz7gMP9x56mTImjCPH7Tx44mHhtwWbV63e0nLyjJOjv9vp0UFPpfJKFkyL5MIVJ31GpPHnZSfPkrw8TfaQne1j0uhQNu+yMGl2FqIYaJyMGmwgI8uHIIFvvggrIBuTlunDbPUz+uPQfKO+AOXLKFi7IJr+I9OJipAxfEImSiWsW7uMCROnvVQcQkNDcdllBAmFy5DIBQXWXAUn/rBTpULhf4sff7Vy7pKTrXssmM1+SpWQcvmGE4sNju+JZ/teC3OW5nDrrpendzWE5FREJWqwyXK4ZbxNhao+duyzkRArIyZKSsnichasygnI7ESq2XvQR1aKkl3bTBQv5aNnDwXhIRJmL83G4RCJipDyJDGgzz9pdBgfvqvh0FEbI8cOeqkY/Nsw67uZTBj3zzmUxwv3HnnIyPLlGfqVK61g89JorDY/Obk+un2SikJQEE4cpMfB34/UAvhFHyay8Yk+pIW4pacIj4kWi3GXyyhQU5k6yAQ5oiiSSQq3bj/jyTM3M+fbOPqzn2q1VKxdHJqXi7ndIjMXZzN5djY2u5+UDDd71s14pVhYrSZq14ELJ84RGZ3L+kVRVK+iokb9LDSCFrMsDVvcNYYM1FC/noKUNDvfLUoh/LHAvUduLh0tkW8asF5NFd+vjuH97imgdzDwwyDea+niswmZHNkez8djMliyNpegIAmpKSLR6Q2IEAov0svlsGxmJN/Oz+HJMy8PHnvp0C+N2/fcRKc1xPC3n1MKaqqI9bjAccqJr3Hzyi3o+fJxMJu9xMXIad64aAmVd5oEnqvmjYNITvUREy2jVjUlew7Z6NdVz5al0Wg0Eu49dDN2qpEte8z07qrn4M92pk8I5+1GQaRnepm9JIdrt1zodBImzTQyZU4WVSoosdj8+P2gVgk0b6Rh9JAQeg1Lp1xpBbsOWPmotZZPxmWwaUl0oTWTJvU1aIMkpKR70aglCIDDbXj5IABmiwKVW8u1Y3rUciWi+DTvNbtDJD4kmGeZ9/CLfnQE48aFDQslKI/BHc6cxT9itYkM6B5gsubk+vhumYldW5TE28vkySg+5S4atCgFNRYxFzM5eHATTvQ/fDpQokKLgUfcIlF8gBUzNcsHFWmm1baVli++MWK3SShWrNgrxaIo/K/4+X8MoaGh3LrnJi4m8FDcvOti2BeZ9OykZ/TgEFZvNXPgiA2FQsqbH6Rgd4j8esLO24U87DfuuJDLIa64n0YNi07kaldXMWVeYGQxNlrGvCkRLN+Qy4JVuYwcnP/wYwiWEmqQ0rerntWbzYweEkLdGkpadCpanFwUAxp8N++Kr3yoGTj4SxbOHYhTm0pWiorKjjdRPNcPy5Un4064ycRhGt6oE0lKmpfZ820kXldS2l4Po+7nfIXPv+P9FioWdz2UV/yEwFjZrVu3aNdhKHt+PcLitScID5VQraKCZTMjKRb/ouiSlOLHahOw2f1onrMH/kL9OgFK/H/qbULgcBcbX/WVCl5Xr16n1ZsSNuww0+F9XQGGj83uZ+1WM+80VXP1hpuju+IJC5XS99M0urTVMX1RDr/sjMNqCzChisLTRA8ut8i387NwOEV+2h5D388y+GJ4CG/UVpOS5mHXQWuRnVZBCIzznr3o5MJVF06nSL1aKhZ9G8GAkRkIQkAKofU7QezbEEOb3n602qIZIYVBrw8GTEwdF0bbXin07KCneRMNsxZn06mtjo5tXiS/0ZEyFn4TyeTZWRz42cqibyNo0TSI2/fcTJqdxfYVLzaf0iUV7FgZw4k/7KzfYebPS07mLgvo/SXEyXma6GHK2DBaN9eSneOj72fpdGtXONNv9tIcHj5x06JJEB++q6VlsyCmL8xmwbQIbt51o1IKvFFbxddzcv4rrnX/b4ZKpUIQICvHh1Iq58M2hR9cXC4/1asoOfiLhQplA6yzxvU1NK7/Yl2cNMuIKMKJMxZ2riy4OWcYfdSoKuei8SJlMxsy6fPLfD3nGa9VCbDiklM9xMfK+HpMOI1e15CT62PtNjMrN5n48N0gfjlhzztY/ye+32/h3EUHnw0y0KF/KinpXvr37//ScTAYDMiV4SxZm8uYoaEM7m3g0jVXgfU5SBNwIn+S6MkbO9+210LvzvpCE4vyZRTEx8pwe0SSU710/0hPbIwMp0tk9CchTJyWy6pNJuzPovBojdjt/oD26n/A4xExmf2YLX6277WQmOph7TYTA3sYCrx3/oocLDYf5qcRaMUQjh8/zltvvfXSsUjPMFOutJLNS2Jwu0UGjk7n808Cv0cUA+7h9x4FGAbF4mQ0qKvmi2lG+nULZs0WEwgi67aZ6NT2xVqxfGMubVpoGTnJyI3bbn75Pq7Q360NklChrJzNu6wc3RV4z7fzs2nVJZkm9dWIYoBF3qqZhitHi7F6i5nMrACL0u4oemzJavOjUr+ajpFSCWVLKShbSkGd6krWbTOzfocZbZCEDu9refzMQ+8RaYz5JBSNGtZuNdO6WzI8X4eH9TNQv06AeXv4qI3sXB/VG6Tjyw3G5Q3mtYYWzNb8LOKhX2RQr5aan7a/6OwHRq2NeL1igXEpgOaNNazfERilevTUw0/H7QzrbyjwPpfLz5otZiKi/jlx/rdCKpVid4lUrqBg6kwLly/7mTQzm0mfh+QzqgoYecmJi3nxt+jeXs8vJ+w8fOLm6g0P8xbaMedIQeKnTh0JJpOPC0YvV2+5WD0vKk/TXRRFNu+2sGu/haH9xHzGQn+hZycdxmwf/bsF8+Cxm8GfB0aCfT5YvCYXs8XP2x2Syc71Ub6MgphIGfceuun6kY4+nYP54UcrSkH5SqxPgGULVlDBW49gX2geKyvOV55wbzEatTpKnLQEUbxYH10RDxn5yYt8o9ZrSibOzCI13UuZknI86mx4bjCuQMmde0U70KekedHpJIweEkJqujePMVUY9DpJXkO4MDxNCow22u1+rA7FKzWCatd9hz9PP+TmHTezJuZnXS3fmMvEkaH8etKOQiEUadQDgSmdP8478oypMo1eeo9IY/OSmHxGdlduuBgxIYPvV8cQGR7QShw2PhOrzU/92io6ttHRaWAabVoEMbhXML+csHPhios9P1rw+wR6dyo83ylZTI5BL+HabRfFYuU4nJCW+uyl43Dit58RiqLmPYfoUrBzv5Wu7fQFTP3SMrz8cd7J243UnLvkJCZKRkqah8mzs2jTUktaho+PextYtsbCqd3BlLZWDfygAJagR9SpK2PyuBAqlFXw6KmHxWsCxlZLZkRQ/50MruxNIM5XknhBgEywZ9gYde9XQkOhRDE5fn8gBjMnhnPhqouOA1IZO9TA7kNWjhzeQ8OGDV86Fv8WKBQKcnP9RU5qGbN8ZGR6ad8vhZP7Ck4laoMCuVKYQYZe4SEnzYRWKJi/PeIWXjzc4BxVxHr5CqC5Yiap8gcU81RFgYpSwgudakEQiCQOhU9F+14XcCXGoIlKZ8faiHzrqEIhMHFkGB36p3DqnAM/8lcmRJSvUItLpy4hC81l+EAD1as8n3RExC5aEcpf59z+iDxJumqVlLRsFsRXM7K4dltZQAYNArlkl3Y6vv0uh/GjDATrpcTHydiyx0JUpIwrx4rRqksKVRtpuLarcJkop2hHpnHRoHUyuc+CkZrLce5uGEk8QkDgETepItZD8bfGukSQECeW4g6XqWeo8tIxKF26NE6rHJv1n3Mtm92PUiFgsfoZMDKdWZPCWL/dwvqFUbxR+8UkUrnSCvasi6FtrxQWrMhFGyRh+jwz4yfZUamgT08VU8aE0aZXMke2F6Prx6k0fF1NcqqX2CgZndpq8zQ+x38aypyl2cxclM2Pv1hRqwWqViy6IdasoZql63JRKgMSJXOWFS2vVBiCtAL+bIEobym0tf/E7vDn7UHaIAEkXqoI9XGLLuxYkSNHgy5P8kErV1GimIx+nwWkce7e9+FIiiDHZ8LGFQRRwIqJKOIpTnlcopMcMlCjRYqUXIxF7p1ZpBFMGFJBSpAYTBqJVKQmkZGXi/w+crmASingdkrR6YrW2X8V/E/z8/8YVCoVIkrMZj/3HrkZ/mUmGxdHIZdB6x4BM5k/fkzg9IEELvxcnF2rYxj9dSZ/nM+v+5WW4WXkV5msnBtFzaoKckxFPzxOp5//zLcGdA/m8FEbfn/BRcTtFunwvpZh/Q0sXpPLsC+N+PwiN+8Wrpd44g8HNasqUakVr5zgVqtWnT4DZ+OWyJGjyCt82kQz6iq3OHcskp6ddJQtpaBxfQ0Hd0bQYYAZo/YO0eFFs0ylUgGlIhATURRZtnQWH7V9DVPyeEKkM9EqbpOTK7B8ViTTvgjPV/g8e9HBgpUmHj620e/TdFp0TmbtNlOeJsfw/gYmzc7mzyvOfL/z7gM3wyZIGDp80ivFICf7KQd+sTGwRzBdBqdy94E777Vrt1y80zGJBdPCsVhEenTUExYq5fEzD2830jBsfAYjBxmQSgWC9VIiw6WcvVi4RtxXs7KoU12JTiulcX0VZy85qV1NwRu11aRleOk5NB2FXMDnK3pjefDYw6otZqpVUvBWIzXnLjoZOCoDh9PP4W1x7F4bS5/OwZw656RytTdfeZN3umDlJhOv11Kzc1U0C1bnMHm2kdN/OunwfuHJ/cjBBjRqSZ4u7ncrcpjwWWihXbfG9TXkmPyULyvHYvUzdWw4S2dEUrKYnNbNn4/Ihkh5vaaKafOy8j0foiiyZG0OxiwvZ39MoN17WgaMysCY7SMpxYtSIfBGbTU1qqro0SGYujWV3Lhx45W+/78Nq1atwOUROXvRidfvx2rLn2RlZHpp1yeFt9onk5jsZf8RO50GpuR7RiBwWP1+v5WDv1jZsSIqn2PtX5i/MpfyZeSElDRyRfErHk0O+zfFsPCbCBZPjyAqQsaBTXE0axiETCYQES5j7LBQxnwSwrY9FlZuMpGVXXCdvXPfzfVbLqIiZTRpm4THK2K2+sjMzHylWHwxfhYrN5lZvdlE2ZJyzl1yFvq+r0aF0mtYGs+SAky/85edvPVm0Z3wt97U8OclJ9ERMpTKAIs/JjLg4iuXyJk+24HGVBylsRQz5psLvcbiNbk8S/bw2VeZREdJKV1czskzDibOMJKeGWB7PUvyMHB0Ort/tJKa5iPOUhu9NYIf9xx6pTgkJz/MkxjweEUyjT5inxfd1u8wI5PC1mUxNGuooUxJBR3a6Ph1VzyHjtqoUFaBKArMnBjBsVOBMXNRFLl9z8PNO27mTo6geIK8SBdtgJhIGe811yCRCEgkAhNGhrFnbQz166ipX0dN0/pq3n07CK02MMZUr6aKahUVrNlqKvKa67ebCQt5NeMz0U/e+hP5/F7cviKG1fOiaNE0CKlEYN2CAMNl5uJcju2O5+CWOA5ujmPu5AiWrjOxY5+F5FQvX36bRfJjBcGP3iQ6uw7qUDsr5kTk0/y7edeFKAZkJv6+j0ulAjMmhPPrKTtmS8H732oPOJ3+8KOVqWPDadUsiBETMsn9W06Skubl3W4pmK0+Hj+6j99ftObuvxUej4eYSAmjvzRzYVc5SqW8y8HVsVSvn8nAETn0H5lO47ZJyKQw7YsXbBq3W+SXEzZKFJPT65MMJo/SoLjeiJjkpsQkvsWt3dW5eE6GxSayZWlMPjNLQRDo0V5Pg7rqIpnJbo+YNyFUpqSC/RtjGTUpk217zKz5LopjexI4tT+BU/sSCAmWUremisPb4njyzEuXwankmHy4RRdut7vQ6xeGBw8ekPPUQrAQilO0ky57RLr8AXbRglJQgz0YneU/RkdlHiL+9lwLgsD8qRH0HJrG5esuipd1YyUXCBzAZdmxrN5k5T8hiiKjJxtp/EbgoPxaZWWeyWRhaFhXxfa9lkJfc7tFrt10c/Wmi8lzsvB6X20NSEp8QNWKClxukbDQ/LnU42deqlVSolYLmCyFGwD+hSBNYFJnz4+B7ztlXjYrZkflK3xCQK9wxoRwZi7Kzmumz50czuLpkXT9SM/IwSEc3hbLlZsuXn83kUvXnbzdWMOMieFUqaDgs68y8RShZxgfK8OY5aPV2xpUKoFy5V++8OH1ehClHlxi4XuiT/QhC3KhVAg0+TCJ3QcteL0BiZYtu8x0GpiK1yNSsaySvevjmPx5GKEGGW1aaqlSQcnS9bm81y2Z+cusRFgq5103W55Ikw9z2LkunErllUgkAmVKKpg/LYKSCXJGfmXE+SyeGH+pfM7fWWHXGDZAz/kjxfhxSxw/bomlYjkF7fulUr2yku7tdRw+aicuWsbZs//T/CwMs2bNRKUS6fFxQK/bbPGRnOrF4wlIdfQYmkZYiITi8TKiIoo+Z9gdImuWGLCWPEeWJDnvHOcWXdwTr+GU5RKf4EMRmck19S/clp7jgXCNi+IJcuIuUKKYhDSekkCZQq9vEMJ4eFeKYNfSp4ey0AYSwPD+IaiVAhHEMnvGnFeKRfsOPfnzqheVRqTrhy+KQ3VqS8kKvcaiOfoCRpkAkz4PJTvXX+SZrm4NFV6P8FxTH8JDJWzcYWbauDCO/+6kSX0N33ylxxZ/BbuYf610iy7uqX+nXx8lY4YasPjMyGJSCap5hSr1LKji0ohWhXGbiwV+r5ZgFKiIL154E7owyGQyvN4AUWLbnsLXWwjkiMlpgXODXichNkpGZpYvX+HzLwiCwJzJETSoq+bHLbGEh0OO1UVWpoTp0z3UbZZGeIiMB4891KmuZmhfA9PHhzOsv4GUNB/9R6bTpmcKIydlcvaiE7dHJCXdR0iwFJer6BwnM8vHwV/sdP5AS6nicuSyl98bARw2D3GUxBp2n5lTg3m7sYYab6ZTs76RJi2zsXjsuEUnCkGJQQgjSHiR0+VK0mnVQkH71jp2rYll/GdhqMxxVPS/jpog3DiJIp6aNCKOUpjI5hpneI361BAaUltoQihRPORmgc/lFl085R5xlAIgmBCiiEdNEFf/wUwrKcVDUJAEv1/4r+WG/2N+/h+DIAjo9FFcv/KEdj3SaddGTa9h6ZQvI6djGx2Dehryvb9SeSUHN8fSqmsy5UopqFtDxf3HHozZPtq9p+XLb7L4pK+e+StNRY4h7txvzWfEAoEDTVyMjFyTP59jb1qGF49XZPsPVjp+oGPxmlw2Lo4iKcVLl8FpbFwcRekSLxgsN+64GDQ6nXKl5ei1bhwOB2r1q+m8NWjQmOmzFzG55wx4/nxYwu+weU5wARYkwJefGti24xkpaZIiuw8ej4jbE0jyV62Yi9y7h0OblECgSNCjA1y5Ecbb7ZM4vC0uTz/khx8tLN1g4pfvo/PcRN1ukfkrcxgzxcjsSRHYHSISWSQL11ckO+suxWIFUtJEdIayzJ3/LXFxL7+gA0glEnp30rN+h5leHXXMW55DcpoXt1skM8vH8P4G3mmqpUE9De/3SOHAzzbCQ6VUKqcAUcjHfp05MZxOA9Po/KGOzh8ENDOfJHqYuSibksXk7D5ooWE9NeevuHj01IRfFOn7aRp+P8yeFM6vJ+0c/NXGBy0KFhozjF5cbpHNS14wd16vpaZXJx0f9k7JS3p3H7QydloWvxyd8EpxcLvd2CxPOHnGwdGTNiLCZbRqFsSnAw2M+yaryMK6XifFECzB4xEZNTmT81eceSMwTqefs5cCxiG1X1MRYgjEbfcBK2aLn3eaaPj+gJW2rfI/H2OHhbBio4mWnZOpUTVw+Ll9z0PjN9RM+CyULh+ns3tNDN+vDnQOlQqwWPOzP0YNDmHy/K9YteaHV4rDvwl3bp+nc9sgVmw0I8jlLF5lySti7zlk4ctpWSybFUHThi/+Pk8TPXT/JI0VcyIpU0LBrgMW1mw1s29jLId+tTHtuxymjA3LS0JFUWTDDjOXrzu5flvAZBJo2MiP0+2jRLHAWjZnaeBn/lO7FqDRGxpkshxaN1fSvn8qfToH3IBdbpF1282s22YiNlpGVrYPu8OPVCoQGizh7NkztG374UvHon79NzGElGX6wnus32EmM8vL+csO6tTIv56WLiFHEKD38DTCQmWkZwbG7GOLINSZLX6ePHNTt6aKmtWU7PvJxtSxYcxeksMH7wWxYpmIgIQwV3H2bjaSnpHN+NE6isXLSU33MnOBiZ9PWrl6rDgqlQRjlo9Zi3KQy314vNCqS3JA41QhEBwsoX4dFT8fUCATZLhEMFkKL6gWBZlMRK0SmL4gm9N/OtCoBS5cCRyyt/1g4cfNBddXmUzgmy/CGfpFBjm5PvYcsvAk0cPm780gBMZqJn8eKBjFRUu599BNudKFMzHPXHDy9Zj8Ws9qtSTP7Cot08v9Rx5erxX4d98uejoMSOHxMy/t39fm/f+/sH6HCavNj0xmeKU4eP0Sjhy30eqt/Gux3y+Snunl4lUn85Zn89vvTi7+UizfvRsbLWP9wigatklk4kwjr7+mRXKnAi7smMmmUUMFoSEyXqukZPGaXIb2M7D9Bwt9uxZtutf+fR0HfrbR7aP87K71201kGH1IZdDuvYAG9aGjNnqPSMfnE/H5IFgnwWL107xxEEd+s2K32195KuD/7ZDL5WRk+CGlOCHEggDhtvL4rWW5+dRClu4O67eJ+e6vtdtMbP/BwjtNgigRLyMiQkpOshn/34yq9EIIpZx1iI3+s0ABLSnFw5qtZq7fcrFjn4WwEClvvq7Kt9fuPWxlzqQXrEOPV0SjlrByblS+BmNoiJRVcyN5t2sKH7YKYvLnoTRpm4TLJSIRJNhstpd2cT198jQyo4aUsHMklLcytJcShUJgw9bH3LjhR0yTI4j5D/sSj7oAS6x8GQVbl0WzeouZp+lW0tR/EOesTIQ/gTBzRebO/J0rNzMZM9RAQpyMKzdcTJxmIeVyPJfPpfHe24Em84BR6XR9Pgny4LGbjTstJKd5KRYnIznNw9ptZmpXV1H5b+PvHk+AtT5maAjTvsumZHEZTserGX2lJN3GpPQSYpAWysr3eEQ+aKHlwJF0vF477d4r/JkKrCMadh6wMmF65nOjtMK14d+orebjMRkkpabRu7M+X74PgWLSg0ce9m2IzccEb944iB17zYyfbmTWVxG4XH6yc/0Y9BLUagm37rnx+kQeP/Ug+qFylVovHYfomBIYwt0km69Q0lqvQC5o1N/ki9Fa+nbTBhzVd5hp3z+VXJMPqQTCQqRMHx9O+TIKbtxxMXl2Fj+sj8kb38/J9bF8Qy6PnlhJDbmAPqccOsGAI/wBU74sfE38pK+BGs2eEWktk08vMkv+jM693Xz56Ys9RCIReP+dAFPsq1lZzPs6grnLcpj2RRiff12wAP8/wLOnd9FrBe7e91C9aSKlS8qIjZZy+56HDKOfKhVk7N0Yz7hpRn7/00nDegXPnWcvOqhWSUFUhIwTh8NZsPwh23bexGgU0Wj9uEQnQSqBOV8HTH8B7j/ycOOOmYlTbbz9loJTZ+14JTLkYtFrVxA63HIr5coWXXIpHi/DECzB4XCQnZld5PsKw+HDBwkNcxERLsvX2B//uZb3LqVS67XCR4WlUoHK5QNs5f/U3wZITfdisJVk2AAnH3TNpUUTDSfPOpBKBa7ccNGgrorIcBmH9oTQf+hZUp6okLuC8SqsyIMttKwhMrx/CLsOWKhTV8KmpS9Y1y6Xn4kz0tmx244xM41w4UWC6sBKGNEc2vsTPXu93Ny72+3GK7gQ/CrOXHSy/4g1T9P9L+w9bOHmHTczJoQzf6qatdvMbNhpoWa1olmYZUspSEzx0mNoOh+0DGLNgoDW6bVbLj6f6OHk706mjJXkIz5s32th72Er08aFUaakAlEU+eO8g0/GZfI0ycOA7sF8f8BK9/YFmfBut8hvfzhYOj2C+atycXlEZPJXmwryuWSo0GBVWrh9R8naZTLCjLXzZEG84lOuCn9QXWyIXHhxbbtowVHsOqOHheV9llFfmAnOqY8TOy6phVhfWZ5yDx8+nNjQE0pVXkf1N/3+BEpzm4tcEH8jntIoUGIiixSeUIyyeUxfHz6UqJEKMpzpBn4+7uCdpgWf0xmLcuj+kY4pD804HI7/Sm74v+Ln/zF4vV7S054Spw1DtPj47Q8TO1bGMHx8Jt8WscnGx8qpUl6JiEiDumo6tdUhijB8fAYHNsWiUAjYHTBiQiYLv8lPub99z82m783s2xBb4Lomsx+V8sV73W6R3sPT0GgEtu8LJHcftNTy+ddG5kwOZ9OSaCbOMGK2+ImJknHzrpsyJWRIZQLNG2vYc9gW0DR9xeInQGxsLNJgAbIC/xa0FqpWDC/0vRKJQPUaEi4eN3D0pKNQSYCtPzhp+nZPHA4Hp07+wM/bCi4u1auo6Ns1+Pl3loAo8jjRy8Wfi+XroikUAmOGhtJ7eBrdh1ox5oQzZ94ySpYsicPhICcnB4PBgEZTNPvqn1C7XgvuPjzIgmkRtO+XmjfOVr6MgkXfGihfJvDZgzQSJALMnBBI4u49dLPnxwCz5y+3+WC9lB/WxbBtr4XOg9PIyvah10qYMDKUN2qr2fOjhaqVFFQsq+DY7w5EUSAiTMLPxx1UKKPgWbKXidOzKFNCni+Rz8n10a5vKu1bF1yU4mPl9O0aTIP3E/H5oHJ5BXKp8MoLWFZWFqWKSRjSK5whYzPQqCWULCbjyk0XDx8X3RkTRRGPB8ZONVK/jprEZC8Oh4/Fa00cPeXgrTfVKBUCS9aZyDX5MFt8RITJ8PkEar+dRJd2QcT8h96ZIAgM7mWgTYsgJs/J5txFJ/GxMlxukaoVVbzT2MvOfRbCQqUUj5dx7LSdk+cc1HlNxeFjdrxekTIl5Tx9cueVNQ//TXj27CkVSwTWnlrVBcDPjn0WypdWMHNRNpM/D81X+AQoniBny9JoWnZOJjZaRniYBK9PJCnVy4iBIazdZqJVl2QqlQuIgP/2h536dVRcPlocmUwgMdnDyEmZmP/GMr1+x52PTfWfaNpAzcFfbJQtJcdk8fHpxEzcbpHUDC+3T5dAJhPIzvHx+ZRMjv9ux+8HieTVde5Kl6jM5aQMNCobo4eEMGx8Jj3a6+nTWY9GI+HqTRffLsimfh0VKqWAVCqw66CLNVtNzJ5U+GF290ELj555+GVnPFERUqbMzSY51cung0JYtdmEUg+ZOSmUEMoTnVOLyzsyaX38AaLcguBVkJ4loWJtCYeO2mnWUEWH/mksmx1JrWovmi5pGV66DUlj1oRw7C4/t25aybr9AJffSVxwqVeKgUatZ/aSFDq31fHjljhS070MGJlOlYoKEmLlhRaoIWDKZDL7aNUsiMRkLyf2xtOkXTI+r8i5wy8OBwO6BzNnaQ4r5xbUNn6W5OFJoucfJxiSUryBxtNfn1cT0MMuniBnyVoTyzeYaNFUg9stBth0IuTmiLRq894rxcEQEsXYqWl5hklut8ik6Sb2H3RjMapw+jTkZDkZN9JQaExkMoHh/Q3sO2zj9ws2StW5S80acp4lefj9kp3T55RMGh3K9AU5vNctGdFPPrOU/0RUeGDi4O/4+Tcb56+4UMgDRlN/5R7vvhXEu28F5bFsBEGgTY9kls6I5LW3Xr1B+m+A0+kkJUlOHbFsvmKKRJCgJRiXLYEff76bV/zcstvMtZtuftoel1eE7NMlmHsP3XzQ8XdiU5ogyzOHESlVPH8OtGW3mZ37rYwcZGDMJyGkG32s2WJi+cZc1i+IRqEQ+OGQlVCDNJ8e6M79Vj7uHVzoZIVEItCrk57vD1jp1zWY4f0N7P7RypGfva+UH8kVchzhD5gxXUG71i/ywA9aajlzwcGI8ZmkZv1GRMob6AgUmdQZZZn87VU2LM+/jkeEy+j2kY7zV5ycORTNyg3P2LnrPjk5IulGD8c2luXUYSM+qRW5W4c2uy6Rgh6TLZJZ82+yaHYIWdk+9vxo4eZdN/ceehjSJ5gyJeTcuu/m69kO9FoJ38zPRioRqFtDRYbRy7lLTj7ubeDDd7V8Mz+b8SNCGfvtq8ngKJQKqlRUIAgB9viQvoa811o21fDDYSsd2+ioXF7BuUtOrt92FRi3zMn1sXmXhVEfG7DZ/FQoq+DKTfc/rnEJsTIuX3OycVHBjtq2Hyz06aIvVAKjU1s9W3YnM3BUOkmp3jz9dJVS4PFTD1UrKjl22o7DIeLxFK1RXCAOCgXR0TK6DPSybOkJtMbyaPwGHFgxhdzlg/Y++nYLxOYvY5FPB4Xwx3kHa7cFmjMhBgk+n8jMRTksnxWZV/g8+IuVhatzGdzTwNHdwaRlePlu8WUu/65BG+wrUqdOoRCIDJcifZg/Dq6Ix3w6uPB1tF5NFVPnZeUx8S5edSKXv7w/wL8JmZm5iF6RWjXlrF8YnXfGEUWRfT/ZWLnJxJLVZn4+4mfdagthERa6dFTy2RAd2qBArjT+WyPbVgSk2AzBUvp21/DbOTNNGwdx6rgEe24In49x5ZOMKFdaQbnSCmq/puKt9skc3BzLG82M+D0+JIVoggIodS6cfgfnzktoVYTCz9VbLnJNfmRyO9Vrv/bScfB6vaxY+hVnD8UzcWYWN+648nRtSyTIiYkumgQEgWZFUY/6/MUOQu3VUTk07N12jnLlXHleJNoggaycQI5cLF7Oz3sjSMvw8izZTlS4nMQUPb/9bsftFlmx0cShrXH58hClUsKsSWE8TXaTbbxCyp0wYnJqAwETnaq8jsmc9NJxOHfuHEqJimBJMFPGiIyZYmThqly6d9AhANt+sBIZHpAEmrMsh9rVlXT9UMdb7ZOo9VrBZyw51cuNOwG2eEqalxVzIvM1FqtVUvLTrkje6ZDCR/2SsdlhliMwnbZxp5kDm2Lz8h1BENDrpNSpruLY7zakUoENO8zUqKrMd472ekW6D0lleH8Drd7WkpLu49uF2aiUrzbqLQImIQvBK2HSVAfFjU2RCC/OmLFCcVSiij85hkbUotb4cAsOFGofm74L7Jd7D1uZONWM8akeF+dw40QXBNmWFBSiBie5iIhUonbetb2ihztcRkAgmmKYyeURN5EgQ4qUsDCB5OwHxIsBp3gdBpKEh0QRT0R2dYaPOMWgwR4G9NKiDZLw8Imbr+dkU6mcghIJckRezS/ln/C/4uf/MVy7do0gjR8hLRKzKomPWmuJiZLhcPgLOE/+HcUT5OTk+vK6W+OmGRn/aWgeM7JzWx1er0jLzsk0baBBqxX4+bfAIXzzc4HfvyMtw8v9R27W7zBTtpScB4897PnRilQq4vcF3BvLllKwdY+FZ8keajd/xvstglCrBa7e9HDnvpt3mmh4920t569mUqq4AqPR9ErmNn9HmTJlkIcLuI0uFIISUeQfF3SfTyTUXJ5PRlxgxjd+PmgVhEQi4PGIbP3Bya7DsSxZNoA//viDlk28CELhI/J9Ouv58RcrfTrrmLEohw7v6wodHwD4bFAIM1eUZ/2m9Xn/T61W//98kBs58kvef2837d8PjHceLITZ9BfkMiHvIHLwFxtvvanh47EZhIdKkUhAo5YwtK+Bvl2C6d1JT4PWiexeG4NKJcFu96NQSNh9wMaQPsF8vyqGHfssLFufS0S4lO6fpHH/kYdRgw3MXJSD0yVSpYKCpBQvqRlevhkXxpxlOXw6sKCxR+e2OtbvMLN5STR3H7o5e7nosYSioNfrSTeKVK+iIlgvZdnMcJp3SMHjAbPVT2Kyp1AznF9P2KlQRk5iipd5U3SBca1P03m9pprD22Lz7qHhA0I48LOVbXssbF0e89z1087wL7JIiJfQo0P+g8mla07GTTMyekgI330djtXu58btgCnOqI8NjJxkpF8XPU0bqrHYfIydYqROdRUdP9ChVAjs/tGK1+Pi8uXL1Kr18iyHfxNMudns+8nLd1PDadtKh8cjMnaqkRkLs4kIk/JR68KTgmLxcsqWktOymYZfTwYOn8O/zOCj1jp6d9KRkurl9J8OsrJ9/LQ9joiwF1thQpycHStjaNA6kbSMQONALgskiUGawtcbp0tk1leBQ/iUudnsXR+DUinhvW7JeWz70BApq+dF8U7HZO49dFOjRo1XjseTZxeYM0dOm5bx3H3g5vBROzv3W9iww4zDKaJRC8yYGEaT+hoqv/mEYL2U2CgZh47aaNksqMD4+5xlOTx66iE0RJpnHrZ0ZiT9Pkun20c6hvUNZqYjmzOnHhItJqASNIQQCZkB4wwL2UTUvsSeDbF8syCbCTOMfPNFeL7CJwT0dzcuimb015lsWx7Dsf1q2vd6wumzTt6Jr/dKMWje4gN+ObSMXp30zF+Rw7HfHWTn+ugzIj3flEJhsNhEFk2PYOq8bC5dd/Pzjjhad0/Jt//VrKYiIc7G6MmZjBsWSniYFFEUOXHGwbAvMvhqVCizFmezeWlB/WqvV+SnY7Z8Bkg+n0hWto9+3YLp1zWY+Stz2LLbQvf2+oAOcacUUhPl9B/w8hqwACVKVOTdRk4++SKTYnFSTp70I31akThfsbw1LdV6iaoViy4iVC6vZOaibPZtislnBGKx+unxSRpjh4Uw/rNQrDY/E6Yb+f28o1AXVYDjv9s5e9GJUikglcDWPRZKFpNz4oc46rZKRKMpaOby91FQq11ErRZ4vaaax48fU6ZM4WOE/1bcv38fqSAgKyJXCfXHsHPPFYb0DRj7rd9uzlf4/AvlSisY97maBV88IcIViLGKIK5ef3Gf3Ljj4sDPNn5Y98KlvESChKnjwtl1wEKvYan4/AIRYVK+m5K/qZKc6qVNi6LHt8uWlHPoaGCEPj5OToUyCi5ccSGTvfxxpGKlipSt6qZd64K5xhu11bzVSEPT+mrGfnUBxYNGKAUVwUIYV0+EMnxcNl+PCybEEHiuf//TyeTZWayaF4U2SMLIIXpGDoF5y7NZOU9PMWtZMJZ98Queh1MvhvPHGS8ulx+1SmD1FhMVyyjY9LfJl8bhMo7uVtPv03Q6tNFRtaKC2/fd1Kul4usxYUgkAn5/gBW/cLWJ/oOmv3QMAELD4qj9WjZb9pg5fMzGb2fsKBXCc7kPLQNGplOprIIZE8IYMiaDDv1S6dNFT48OelRKgf1HrGzcaWHMUAPzludyZHscarWEjd9b8PkK13j1+UTSMn1ER8oLnbz65YSdtfMLN8UEaNpQg98v5msu3bzrYuCoDOx2EZPFj90uYjAYXjoODoeDdxprGD5IR8cPvSxbc487d/zYXV7a1ZflM4ISRZHT55xcuOLk0FEb16+CEg0NGzoxe6xIlG4+fNdJXExAo3jVZjMHN8XlfdfYaBmbVqpYtcHCkjX/PI7qdIvIcaLmxfOg0vgK1Vj8CyUS5Dx84iEyXMrewzZ0ukovHYd/E9wOH4aSErYsjcnHWBeEgL7t42ce5s9QUNxWnwhBipgksue7JJavuUHx0l6M2T7kcoGFq3JJiJNx9JQdu0OkShkNv/8QQ6y1PE+LH6RP5/hCf3+xeDmxkQqGjM5m5HAN389/RrS/ZIH3uUQHJct5EPGzc4/I6GG6Ao7Wfr/I4jW5BOslPHvmoFuPbi8dh40b1tGro5YQg5SPewcz/lsje9a9cBGv9ZqKPy+78kwx/w6vV+TPS07WbjUx7YvwvJ/x+0W+mWsm9XYY0UIgZwzNqcze/edwiYER+LattAwfn5mPTR4dKcsrQo+fbkSvUdC0dSYSqZw7D9yF6lyOGGDg59/shLVwsXredbLNHqJIwIsHneHli34OhwO/T8Br1jJx5lNaNtVw9qKTjEwfEWFS1i+MyvtsDV93MHKSkdXzolg5N5JOA9PymPPGLB89B+WQ9ECF1ByBXbQSXllaYGIHAvfavKnhTJmTRbrRR+dBadSvo2JoP0O+tXP9DjNHjtuY8FkoC7+J4N2uySydGcXU77KQSgTq1VSRmeXj2Gk7Obm+PD36Lh/qmLEom5RnL98IAtAF+3DJn+DNNBAuxOQrfP4FPaFERQrUed1K3y56QM6GHWZGTTJSuoSMJ0/9pCeqKeWviJ4QREQyzSkk8ZCSVESFhifc4TzHqS7WR4GKG/xJSSoQLISRJabhwk51GqB5zjh1ZNnwKS9y3nWUKuLrKFDiUGXgcNhQC0EkZDZm88xE1qx+gkTmw+S2sXR2KO811/L2/4e9v46zqmzb//H32p0ze7rpbkVAUUkplRIUEKSkJEQJBQuRDkEkBKSRTilpkBCQ7s7pnt291++PBYPjzPjA/X1+r9fnvp/7+EuZPbPXuta1zuu6zvM4j6NjMkqVD7PZTFhY8USUZ8V/6Ub/j8FisRAbrcClykZhsvBmU2nRzLMEitSTe4JLV93cffj0Bbl2y1Mo2HXrGMRva+J4rZ6WE2ecnL3o5O4DL72HpjN8TCbXb0kLudUWoO/wdBbNlILFjdteoiIU7PgllnGjImj8mo5zVzyUjFew/ucYTu4qwY5Vcez73UGdWhpO7S7BrZOl+OC9ICbPzqFtCz3T5uViMhn+ZYZbIBCgUo0YrqqPSdoiltBiNe+8XpELV90YCMKbHsHwTwPUfCWLek0yqP56KnMWG/hxzmpUKhVutxu9tnitCYNeIDXDz/ptNj7tF0LFcsXriJYtpcTjcfxL9/dPCA4OJjq2LB8MTONhkrcQu+YJbPYAj5K9KB7vA67fcnPukpt1C2PYtVrSehv9cQhfTsrkzfeTaNw+ibAQWX6bxM+/SMzHhDgFZUupmDw7h1t3vRzYGM/e9fFsWhLL71vjOXDMSesWeuZNjuStN/R8+Uko21fG0bC+DrlcwOcrrB8jCOBxi5y77OKbKVmUKFn2ucdBr9ej1ibwMNHLmBGhdB2UTpWKKpJSfXw9LJQ+wzLIzCr4LG/c9jB6QhbXb3nyD2QtG+tITvXzSf+QQsnz1s0lV9vTF1wIgsDbzfVMHxtGyn0VW3Y81Tzz+0VGjs1i8lfhrN5s5f2B6Xw5KYepc/OoWlHFhJk5lIyX07m9kTMX3dy842XC6DBWz4+hXSsDrZrqWTAtijULIpk6acR/Ne6KgSAIJMQqaNdKWjyVSoEZ30UQHalAq5UVyWiz2gJ8/KWktXrpmkc6aAgwZ1IkpUsoaPV+ChXKqvikn4mOrY0FEp9PIJMJjP4klM++k3Q527UysGZL0Qn7QEDk2CkndWppeOUlLe+8ZWD9Ntvj64ecXD8PEr243QEEQeC7z8PQaATWrVvxXGNx4sQJSsZLBgx3H3gYPDqDHydE8PvWBP7cU4LLv5dk5dxohozO5MWmD0mIU7J1eSzrFsZyaFM8KzdYaNUlmfnL85gxP5cXmj5kx14bWg20baln+JhMAgGRUglKtq2I5cRZJ+Nn5qDXyhn0kYqU6KOkqK5jF63YRDMZQZeg6lk2LA8lOEjO1K8jqFtLQ0RY0TE+LkaB1ytitUnjMGOCiYiYAC/Ubvhc43D82EneekNHhw9TKVlCweYlMRzfkcC7bQycueDG4Sj6Xbp83U2FMkoUChkfvh/Muq1WLl2TPv+EgfgEXw8Lo1lDqXBUt+Uj3uySwqFjTj7sGozPL3D5uoefluUV0Py12QP0GZZO3w+CC8zLLbts2BwiJeOUdOidwpotVrYsjaVyeRXdB6cTEAPINW6Skp6d5QCQl5dF2VLSs0qIUSEmlSIyULKgHqcrmJv/4PJ++56H+nW1hRyQjQYZy36MYvJsqQ3XoJfx3edhLF5lKVKrKiNLcrTfvCQGU5AMnU4m3d97Qeh0ct5sqiPUJGPPIWl9/LuW+NGTTl6qKZneGPQCFsvzSSH8X4DP50OhEnGIRcchQRAQnTpadUlm7PRsXqqlKVZfrnN7HZ6Qp/NNLWh48DDAnccdFPOWmhkzPKxI9mbH1kZu3fOSnuFl7uTIQgmw2GgFl28Urf8OcPOuh/hYKeaePOOkckUVJpPsufS/L186zUe9ik+wdmpr5PAfTqaON5Aa+icO0YZNtGC1wJpNVuq2fMQbHZOo/1Yiuw/a+WVeNKVLKHG7A6zaZKFD7xSWrbUiGvOwiUVr9UrmENBtYBrvtTUCAuNGFe5GEgSB78dGMGdJHvGxSpo11FP3BU3+2O7YaydIL+fPc16aNGnyzGMAUKp0JWbMz8HnFalZRc3Xw8KYNT6CPLOfd/ukYjTI6T8yg8qvPSQzN0CLxloWrMijScck3uqazIZtNurV1nDkpIsvPwnNL+w3b6hnw/ai263X/2olJ89P/boaTpwpvAcXi5c/BUClFPK7lZ6gakU1cydHkpHlx6iX43KLxMcXnXQqCllZWdgd0hdHRyoYO9rEuuWhbFgWzr7fHVitfrbtsdG2RzLVGj7k1902DAYZNy+qqWhtTCVbY0pbXqWGozmxtlp88a2Vll2SmT43lzHDn5JI7j/ysmOfjaMnnfTqqsfp8XPkhINbdz04nQXjYlKKl7BQGRn66wX+3e0S8PyDRmxquqRP3rC+FqstQMD7XxZ8URADIuXLqApJdTxB327BaIJd+QZFkgFRAvHW2qSnyGj4io6Z34Vz9pKbE2dc2OwiG36O4eBBkQh7JcxkERoq5J+P7j308tsBO3+ed+XvF0rFqTh3SsHqlfBQfo1cIa3ANbhEB2nRf/DjdCN9emnwpUXQvF0W1/7ij5GU4qX74DQa1ddStpQKmz3Azh3ProN+/PhemjwualetqOatZgaadkjiy4mZjJuRTUSYjBHfZmL9m3mhKIqMm5HNiIEhlIhX0rBtEr0GZ9J3SC616mfy689RROU9ZaDqBANH//BiNgdYvclKdKSCCmWU/PhzbqH9U99Psjjwm5LTa6qgutwA34U6vP+uSM+Pcgqt/aVLKElO9TG4nwFf+CMiiCFWKMVD+VWq1KrwzOMQEhKCXOmj4mvpXDhYEp1WxsxxEXw2OJReXYKJjlTwx2kn3QenMenHXM5ccPH15Cxio5TMGBtBu14p5Ob5aNE+C/MfLxKT8SqRrgqYXCVoXK/4JGz1ympy8gL8/H0UCFLR98XqT/dTdx942LHXxqp50VStqEarlTF7UiSDR2fQ6BUtQz4MRq8TSM3wYbP76dXZyKJV0v5Hp5OhVstQiKpCY/xP0OlFFs424lTmYgiEFvmZtIiTLJ0fzNoFMTRvpKd5Iz2rforhh/Hh5FoC5KVrqOlrRLAgmVvKBBlRQjxVeImbXEAQBEoLldFj5CJ/kEEyGrQ4ZVbSxUTuc4Nq1MtPfAJoBT2V3a8BMu5yjVuGI3w/WU9uyT/IUiQCEOYpgT61Gl63jGaNNdgcIktWW7h1XcCaq+LEiRPPPA7/hP8yP/8fQ61atfg+x4csMp2YSBkutzTh3Z4APy3P46tPC2e8HyR6SUz10fQ1Ldv32mjd3IBMBl4v/F1CSaEQeLWuhtET/Lz/TjBD+pgoEafg0jUPX07KIjvXj98vaUMWVemIjVKQmxdg8pfhfDMli+Wzo/lhYR5rtliJj1WweaedW3e9fDY4hJdrazm0OZ63uiWTkeWjRMmi29SfBXNnT6R+zSt8MziI0d/+ybVjXgaO9HJoa2x+ewpIAX3UhCxESxD3hev4RC+VrK8h2KTNiwnI1CSxYN5CPhk+lBo1avDFCDsDehQd3PYdcVAiTkG3jkFEhsvZua9o0X+Aqzc9xCeUwe12s3PnVs6dOYhSqaZ5y868/PIrz2329ARutxvRm8TxHfHUbpbIyG8zWT0/psChQxQlx926L6o5dNzJGw10XL/tZf+GODQaqcVj5HeZ+HwwZngYlSuouXnHzQ8/5/H9TzmUKank4DEn146W4v4jL5+Py0IQYMuygnIIISY5S36I4s33k2nTXF+oXcDvF5HJpMPw+l9tZGT5KVtaidMVoH+PYO4/9JJnFjEG/2s6Rh9/Mp7ewz5g+SwFMZEK9DoZ330eQs2qasqUVNFvRAamYBkl45Wcv+zm5h0PJePlXLzmptfjvPWh4076dy+egfzBu0Gs3mzNd9Bt96aOb8bZGfltNjsPWnn/nSAuXHFTs6qKz8dl8dPUSMqVVuU/hwNHnRz/04kvILGnhn8UQma2n/faFm5pq1lVQ/MGLo4e/Z2GDRv/S2PynwwRDT06FS44yOUgE8Bs8Rd4/93uAJ36pTJqSCg/TojM/3ezxU+Pj9MZ8VEIy2dHsXCFmdo1NVSvUrzWzwtV1Qz5LJuqL6fy7Rd6Vm6wUvcFNTWqPJ3zgYDIsG8y6doxKJ/h+f47Rj4YlMYrL2lISfMxcFQGkeFybt/zUq2SimEDTAiijBvXTj/XWPw0dzyjBkpxauKsXOZOjixgTgISq2v+tCgGjcqga3sTb3XIwW3VICJiDJXxUT8dc5fl0eM9iQEdGS6nQhktew45eZjkpVy9B5RMUDCkTzAZWQFGDg7l1Toafv7FQtmKblLTb5NmfkDjV7V07aKm4SsRBeLat5+FMW5GDq/VK7qFNSJMjsUawGiQUTJBiVwuo3HjN555DERR5MqV07jtCjYujs1nuYuiSI/3ggkyyOk7PJ2Vc6MLJG5s9gAjvs1kziRpToSFyrlz38v85WbeaCAxBP4ueN+isZ7yZVSMm5HN0lkSm2v3QTs373gINQmkpvto2jGJCmVVpKb5uHnXy+eDQ3i39dO15NAxB19MzEKpgHW/Whna18SgUZk07pBI7RoafpwYQcfeqZhC/EyeOJxVa/Y+81h4vQIbtllpVF/HilUeoj1l+bvhcainBHMW3KPbe4ZCiSxRlJzBty4rLHkDUhtgwA8btlupVE7FiTMuzFY/bXqkMu7zMOrUkjowVqy3MHdJHhO/DCc8TJHPxi5bUsnW32y8WlfLgO4m3ngviWs3PUyalSNpFDoDNGuoo3ZNNV9Nymb7yrjHrCwnLds/H9Ph/wKqVq2KxujhvvsyVf31C/3cLlpIKO3jg64m5i3Ny9dGLgpqtQxB/vQw5RO9ZGcHaP1BCvMmR5CU4qVyheJ1xlo21nP7nodPv8lg4ujw/KRZTq6fA0ccJKZ46dYhqFDy1e8XWbHeysbFMdgdAX5abmbkgDAcTvEfO3n+Dp/Pg7oI1mH+/akEvD6RNxroUEc8Ii/oGFUrqZjQV0vVCnH8uCiPdb9Ke9Z32xiJjlRgsUrMnTYt9CyfHY1BL+PqTTeff3OGtLMJhDkKHsStYh4ZeS4axKq5csONRi0U6qB6ghCTnMwsP0kp3gIx+/QFFyNHO7Dn6omr8nxmRwBxcaWx2QN0aG3ks0GhiKJI3+EZ1KmlYfq3TyWuUtN99BuRzjtvGXn9FR3bdtv447SL+nU0pKT6OHPRxYS/yLoM+TCYLgPSsDsCdOtgRK2WHOuXrbUwb5mZyDAZFcsqmTgrh81LYgvsRd9ooGPzTluhTpkn2H+kaGZorWpqlEqBl2urSU7zExtbdFwqCtHR0axe4Sg0hzQaGSMHmXipRSLdOhqxWAL8tjqOmCgFZWulUtbapIDTtCAIhPkS8Oc4aN4jleXrzSz4PorUdB8f9M0l46EeuTkK1E5s+iQUWpFJP+ZSubyKG3c8VCqnYtyoMAIB+GBQGgiQK0vFLV6kDFVQCEoU2XGs3pRJzy6Fzxz3H3lJy/ARESaXmLcyAbnsv8f0oiAi5hsdFgWDXoZCVZgwZBIjuZ+npE/XICbMyuXjvsEs+sWMGIBeg7MQM6V55zWlERkkcPWGm0HDLeQk6pHbwkHjwB+cybiv9dy850YvN+GyCsQFmShf7xoXzl9F6TPgk7mIK+Vjy5QgKldQcfu+l2xlEu6bkbR/147GlIVc6Sc+Vs7ooaFs3WXj9j0vGq3I3Vv3nnkczLlOMjKf3mdunh+FQuDFGhpKxCv5408nKckidZuk0bOrngavqkhM9rF0jYWG9bX0fl8yu3m9npYO7X2E51UjCoPEFvxLiPWJXlwuEcu5aox7mMjBwzkMHWhgw3YbDdomUb+OFrkgsHW3FWtSKNXdr0nvogAq1ATl1OP87pt8OzmN774w5f/dS9fcXLnmQxAEmr5q5OQ9FWmGS4TGZGEwPLsUSiAQwGgKsGZhJAqFwNVbHiZ88TSmzVmcx8VrbsaPCqNEvJJAQGT3ITvv9UvlxeoqzBY/VV9LIiyvKuE87SiQoyAjs3DB98/zLmb9nIvZHCA3z8+EH3LIyvbTsomWfYft6PVyEuIUbNxu5bPBBQ12q1VSs2t1LBu22/j4q0yqV1LT5R0j8yZH8FqbJBJiFdgdAVLTfRh0AimC/7nyB6Io8Go9DXEJZtx3nQWY5wC5YhZ1XvXR4JXCMfrVujqiwiw8TE8okjGqFfRoRT1WMQ+jYCKBsjzgFnlR52lQT0/rtxxkZARY+ouT3JRbhFkrFbh2mSAjQSyHGyeyIDOv1dPRdq+Bhcvus2XbTfx+eOlFBSM/MXDnvpd+n2bicsoIy61OHjf+1yTi/htV/x+DyWQiO1fB4J46duy388sGC1O+kZhO9x56mbskjz5dg/KNU85edPH5uCwqlFEiE6R29zMX3NStpWbLLiud2hWe3DMX5PJ+ByODepny/61WNTWblsTQf0QGbo+fV+sWXW08fcFFpXJKKpRVcfOuh5ffTGTkoBDO7S+R/3KfOueiS/9UVv0UQ0yUgi8+lvQwwyOfvYrzVzidTs78+Rt71kiblC2rwth/xM7383Jp3zOVlk101K4pJRrWbLFy976PTJueGFFDaSoTIIBP9KJEhUyQEe6M49cN2/j40yHExMSQlCrjxBlnocOvwxHgx5/zqFJBRXionHovavhmajZ5Zn8hCQJRFBk300rDN6rwQdemdG3v5etBChxOkdVbTrNoYSQ//PgLRuPzaXc8uX+N2ssHgzMIMsro2jGIt7om0+UdI9Urq7n/yMuK9RbebqZHFKX2Q49XpNNjQ6PxM7L544yTCmVUzJ74NFkRF6Og8Ws6+o/I4PxlN+sWSjpeFcupeLGGmkb1i154FAqBti0N/HbQUUALJyvbj8MpMnNBHsf/dNKzcxCv1dNy4YqLn5aa+erTUAb0MBERquSbKUnPddh5gnLlyjF2wkoGfjWC+3eTiY9VUrOqNC9qVlWzZVksSSleMrP9DOwVTKe+qexZn8BXEzNZ/6uNzu2CsDkClCiiPf4JQoJl2P/CHpPJBHRGPwO7mGjSQM2wMVkkJnsplaBk4fdRBQwUBEHgjQY60jNNjJ+Rw8YlEZy+4KZty+L1TTu1FZj684b/Jj+LQFx8eQThQaF/DwmWU7+Ohunzcguwbdb+aqP9mwYavFLwXQ4OkrNidhRdBqSxc1UcI8dmUam8ivOXXdy47cFqC1Crmpq33tDnJzEfJvkIdZUiKL0cowZfxxOSQ++h6VSuoKbBK1pycv3sOmDHZg8UMKLT62T4fNIhNCpCTt0X1LRsoicsRM7Fqy66DUzH4xIICn6+1o2szEQ0ai1+v0hquq9YQ55X62rweeHbkRrK+Oohf6zr50vzMmXsWRq00rF4tYU1C6J5qebTcUrP9NF9cBqtmuoYNS4bAZHVGwVmzs9lSB8Tn/aP49gpJ78dsFO6pIybd7wkxCoKGF6USlCSnlE0k14URe4/kg52T/5frw99LsbXgwcPiAyXUbumhthoyYBk+rxccs1+VEoBl1vE6/NTu9kjPuoZTNlSKi5edbFzn4MxI8LyRf2PnXKSluFj7/qSZGT5+WBQGj/PKPgup2f6GPBZOrP/kkTffcjOzn12IsMV3H3gxeMR+eNPJ0P6mvixoZ5xM3JYtclKcJCMtAwfpmAZE74Ip30rQ/68WvVTNN0GptK1QxBVKqh5sYaak2ecJD569gMPQLlyFTly4hJrNlvIyxWJL6IdWiEoER+VoXPfu/w8Mzy/UGCx+vliYjY+H0RGFL8NDDMp+G5qHm+30FKjqprj2xNITvMze1EunfvaUasFXqqlpmNrI+t+tTFvqZkpX4dToaykp/uErHDhqhuFXGDh91H566zfL7Jmi5WhX2ayd108YaFyVm204HD+7+k6/SchPT2diHAZSY4s7vn+JM5RHbWgRRRFchXJmCOuUiHIx4z5Dn5dHstHn2cU+7dOX3Ahs0sFQLfoJDHkJBM+MzBjfg4ff5mJ10exbc8AVnuAiV+G02dYOq27pxAWIsfjkbTjhvY18cV3Zjr0yGThD6FEPnZYz8jyMXJsFj06Gbl118M3U7OR+dRMHAdu7fPtBeq93Ji1yxbTrBjS+K4D9vw1QKsROHW4oETF50NCcbpFtu+x0a5nMqEmiW24YFpkgcJN1Ypqtq9V0abLI7J/j8QomAAwi1lkxZ+g4UtKtBqBsxdd+IpvIALA44Gmb5qJKuGmdLyKW7f9ZKeqyMlWE0I41tziO7uKQ6VKlfB4JfNEgCMnnESGyQsVd2OiFKz+KYaXmj+iS3sDX34Sht0RYN5SM5bHjDCfD5SPQ4gowrttjOzcZ2f+8jxUSoHMbD+iCD07B1GhrIpjJ52SO3uXZD4dYOL1elqycvzcvuth+147zRrq8ttMn2D1ZgtlSirzTU/+jrKllBw67qRNCxPHjh2jQYMGzzQOL774Il6v1I0zbUx4gbm0ZouNGd+FkZjip3unIErEKxkwMh21LwgZMtKFR6DwovWEECRILKlQRxl27kyizgsajp1yMOhTK8b7rxDzmMWU5n2AU4Bogw5rNlRsoWHC6DCOnnJS/61EZDKR9m8aycrxk/LID1Y1V/gTRPA7/YyZbCEqUkbLJrr8a71z30PbHimYLX5KJSjy1wu5pugOt//rUGrgzIXixyY13YffVfQeKcIguWhv+Dmaph2TSU0JIPNq8eQa0foUUtJPFKhdU02L9jmUyXudGOFxAskFgVw/I4adwC4KiDozc+cF8dV4C3XralkyN5jMbD9BRmMBPdjdB+0c/S2KU+ec/PizlTmTIqlfRzKPO3XOyc17XkqXUHD/toC8GN3yolC6ZBVmLrhJm5YGlq01k53jZ+/6uPx5VaeWhr7dgmnaNpNfpsWw7ic3AZcKR6idbStDyDMHWLnBwsVrHgSTB1eeCx2Fz6nJ3EeLnlCi0OSU4srGHD44dI+AXIvTqmf1aQUiAeyIVOfFIuN5lKsCPy26j93tYfJXESgUMH6qnZwULRlZPjwBD55yZ/lyuIHt+2TUrVu4yFcc/H4/Nauq8wtxf5WqunHbwx9nnKyaF51/XTKZwJtNDVQur6bjhyn8uTueElXTifKXKpD0NRDM8ROSwfCTIs/GHVY27bAx9evwfKm1h4le+gxLZ9/vTpwueKG6mjM7XVIBuI6WHftsvF5Pm78HU6tldOsYhNUWoFSCkiavSetO5fIqUtK8CIhMmpWD2wWVqlZ+5nEAsNmUfD8/h/sPA+i4jQnpjJQrZvKQW6iCHHxfDOELoH+PYC7ud0Ix6nTBhGHDjBETSlToY7PZuym6wFlg0IdBjPwmncNr5YTZC+Z+jASTpr/M+2+quHbLzdvNDIz8OJiRHxf8nrVbrKSlgS5gJJwoErlNePi/TqL7K/6b/Px/ENWq1sDhvMWA7kHMW2rm2J9Sq9is8RGs3WqjXc9UlEqpdaJKBRXLfozind6pDOwVzLRvwzl0XGotzjMHqPuitsCBzucLsGaLldN7Cru/CYLAuFFhNO2YRHaOv1A7gdcr8tMyM2vmR+PzSQy/ft2C810un6DeixpmTYjkq0lZLP4hmtdf1iKXC7hd/8PusBicP3+eJq8WrLy80UCP1SYyd0kut+55uHnXQ3auCrsrlrkL5vJJ3+GYHkWQEnGc4GgXURFyHjz04c8JIzy3BtZ0K4t+nkv3Hn1p3LQto8evp1VTPd06BhFklHHgqIO5S/L48tNQPhubxYQvwgkEINQko1WXZBbPjKLKY6HinFw/Y6ZlU74ULF88lsNbYgkPe5pUGPc5HP8zg6+/+IgfZv/y3PcfFBTEg0ceNi6OZtKsHJQK2LYilk07bSz6xczt+17UKoEd++wkpUgOo/ExCqpVVrPrgB2zVdLyHD8qrNCCJAgC078Np+vAtAIugWkZfkqXKD48lC6p5GHSU3aO1ysy9OsM7A4/j5K8bFoSk/9dtaqpef+dIJp3SmLVJjOzJ0Yx4yczu3bt4q23ns/kA6QE6KgvZtC9W2NCTYWrQPGxynx2xZOF8J23Dazrl8bQLzOoVU3N4eN23nqjaKbF4T+cBdz//H4Rq8PH+x31bN4lLWAarZZ9h50F3q2/4r02RibMzKFiWRUzF+Ry666X1Zut+HwibzfT06tzUP54q5QCfv+/9m78p6NDhw6s3jyW7u8VPMx93NfE9z/lcP2WF71OxsBewQQZ5WzZZWP1vKJtzYOMchJiFdx/5KXuC2p+WpZHxXJqPu4bTHiIgmOnnLTolMz3YyOoVU3NlBl2DOZqeHChMDioVlPFrytieZjo5dJ1N+VKKxk2IIScPD99hqWzfaWkxXvzjofb97x80t/Eu62NHP7DQc+P0wkPlREICJQvo+TCOQ99+414rrFQqbXsOeSgQlklVrskTaJUCLRqqkMugwNHnYgiNHldi0YtEOcruAFVCEricuuxe/8uvp8YWiDxCRAVoWDprGiGf5vJ/KmR9B+ZwbnLbtYvkvQg7Y4AsxfnAfBKHel3J/yQg98P86ZEotfJyMjykV3MIX7vYQe1qqnzN5BHTzqfu+U9Ly+P+BglLZvoOXLCyfSfcpk7KSJ/A+p0Bhg7PZukNB9LVlto3khH3Rc1fNwnJP8w6fWKfDUpmx6dJGZaTJSCRTOj+HxcFnI5xEUryMrxk2cO8P23EfktmjfvuPntgJ1tK+IKsOKu3XQzaFQGbVsYWDwzivf7J5OU6uf3rQlFyjLUqKImJkrB6PFZ7F4rHVK0Whku9/OxHfsPGMTpExsY/0M20dE6PLddqITCScNQZ1kOHbjLq28nEhGuQKeVksSR4XLsjgApab4ChjV/RWKqh1N7YtHppL2A1RZg5oJcrtxwExEuZ+eqOMLDnu4TUtJ89BiSxuKZUWzbY6NpAx2iKDLhhxw2LIrNL1SB5DTbrWMQXq/Iz7/kYbaK3H/kJTpK9l+n9yKQmZmJgMCbzVWUKmHl5Ik/yEgHmVykzdsqPu4fgSlYTqsuyew5bMdqDbD3sJ3mjQqucz6fyNAvskjLNZHGcUREZD4bdWpFolbJUCgE2rTUsXO/vZBbLkjmczfueChbSskHHYMIDZHTvJEOhZz8orxK4SDpYBVef/s05csp8PlEsnMDqJWwKscvMeQ+D6NHTxfx1he56j/+XGNRrVo1jpxwFzD3eIKkFC+7D9r5pF8cR044afza0zgXCEhz8eRZFy0a6Rjc2yTpKhoEklJ9nLvkRi4XeLn2U0d7QRCYNi6Y9u9cRp5ViyzFI3QV73FyXcG5/1bXZNIzfUQVUUy499BLTi440uVEpTfk3mkRHRqCBAWlELnFRSwZlucuCPv9fiqXV+UnqZevt/DdZ0UX1YwGGc0b6rh41cP129nMnhjBoplR7PvdTt9h6WzeaaNTOyMbtlv5eaVZ0sfuHMT1W24WrDQTHyNn34aE/O96t7WRjCwfHXqncvq8i7VbrbicIvcTvSz8PoJO/VJp/KqO1s31WGwBVm+2cvKMk5O7inaeFkWRW3c9NH1di9Hg49HD28CzJT/Dw8Nxe2SIIrzVNYU2LfSEh8lZsc7CnQdeHE4Ri82PGICAH27cdiPXKHEm/M7gHmoiImTs3JXIsaMi4Wl10Qp6LA5JPmHMlFwUSVXznZKTxHtkC8mUNdfHYAnGL/pZ8O0DFi69y76t4fT7IBhTsIyuHaRzUe5IP83bPSLyZn10gvQ++TJ8DB6+n9LlcilVQklGlp+wEBmr5kUzbEwWMZEKjp50Y7MHiIj414xS/9NhCg7mYaKNqzfdBUxjnmDcVAvq9GL0UpVujAYtarWMj3oGc+O2h15dgtm+28H4ccmUDFREbY5j9+4kosw10AoFY6hMkFPC/DKX+INSVKLXgHNEhiuYu9hKl3eMhTpyLlxxk50boEoFNVUqqDGbRTbvlOQjlq624gsEWDE7muOnXZw/5sXhenb5tGat3uDbkbvp0jedc1dcXDlSolAM0elk/DTTRI/OZiJyJFOh9LwAE39I4fhpJwN6BNO5vZHsnAA/LLzA/sNuDOZShNsqoRCUZIop5JJJKJHYyEODlmAhFEe2lVQeEkUCJvRYycVCXqHxegJBEIgzhlCmpLTXvn1djtOsQoaM5ess3H3o4ezhOPx+GD/LxtT6z578DA4OLqCl266VgdWbrfTtFszPv5j5bFBokbG1dAkl5Uur6PVxBkqFkE8W+Os1GzIq0an3TdYtCcPtEVm40syuVXH5e0qQfFd2roqjVZdkpnwVjkwGI7/LIjZaQXK6D0ToPiSdKhWkte/J76Zn+qhV7en8VSoELFaRnkPTqVhGxWG7k26933nmcfD5fPjscqbMsBPvr4QbFw/Fm+gwksYjqlKHPOEmCkXxXaxyOQSE4s+kXtxokOJShvo2XwwLLpD4fDJu074zUWv/QwK2cgVYpG6ZnSpVZFSpoGLBCjNvNtUX6kxyuQKsWO2CgJwAAezYUKD4lzto/47/Jj//H4RSpeP0RReZ2X6qVlIzb4kZp1NyTBsxMJS+3QomAvYeloxtmr4uBZw3GuhwOEO5dtND5/6p1Komsfhycv1s3GGjUjlVkVpOIB2AE2KVdO6fypefhNKwvhZBELhyw82YqdkM6BFMaIic9b9asdlFenYuurWlemU19x56cToDOJwiSqWAw5H7L42H3+9HoSisd9H+TQOtm+vZf8TB6EkKxk+cwwsvvMCa1ctwcxtfrdto/KDQCQwbGsardbTsPeRk6KdHMSIjQruC/n13M2bsbE4c20SFMkrGTMvG6QpQt5aG9T/HsPd3BwoFZDx2On2zqYGXa2v4YWEeDxK9UgATRR4le6lUXkVwkEjvT9MRBMnkp1Nbqd3w1bpq5q+8R2JiIgkJCc91/zdu3ODll3TUrKrhlTpaxk7PYdseOxevugkxyVn+Y1T+4T813ceAkelcvulBp5Ox+6CdBdMi6fVJerGGWUFGOYIgCe8/mRelSyi4ctNdpIEQwKlzTrKy/Bw46uD2PQ+bd9ro+0EQi34JMPWb8EIBSqUSWDg9io4fptCuRwrBBhWH9h36l5Kfoijy7TcD+PhDE2u3Wos9MHg8In6/SM+P01CrJCMXlVJgw3YbB4446NTWxUu1CiYLbPYAy9dJTn1PsGGbDZddhlwOa7da2bw4lovXXJw5X7yumVIpSCzdgWk0fEXL7AmRaLUyPB6RtVutvNcvjXULotFqZazfZqPeKy2fexz+L+D999/npzlfsvU3a77uJ0jV7Mb1dVy4kkvJeAXdh6QTCEhu3MW1HoKkB5aT6+f3Ey6GDQhhUO+n7S0v1dLQ/b0g3uubSo2KOhIvhiELeki5V9KoEuLjk37SobJkgrKA6UtUhILSJZRcu+mmcgUVX07KYvEPUdR/nCB85y0jb72hp8OHqcwaF86cpWaMIT4qV36+am7ZshXZfegYh4476NbBSNuWBhKTvXz0eQatmujp90EwMpnk0phn85NrPEJp66t/cXSWNiRajbxYJnJstAK/H16soUavkxERLuQnF/oOT2fwh6YCjPC2LQ0c/sNB3+HprP4phmlzcrn3wM9n32Xx2aAQwsPkOJ0BVm2yMv2nXP7YIem4pWf6GPpVJm07lHyuMYiPj+fuQw8paR7W/2pn6/JY9H953lqtjMlfR9B3eDoTRodJLYkV1AQCUtz487ybz8dlYnf4C2hil0qQTK5S032s2mTh4jU3P3wXQZWKakRR5LeDdj4encGahbH5ic+kFC9L1li4fttDdJSCIV9k8O2IMG7c8RIcJC8y8ZmS5mPtVivZuQEqlVOycoOF9EwfCXGSqeDz4OHDh3g8AWRyAbXJTZLyBmV8tQp9zi5a8fsgMkLOa3XVbN9rRyEXyMryEWQU+HpKFotnFi4Y7D5kJzJcnp/4zMzy0aJzMi2b6DEFyVg0I6JA8gek+TNtTATfTsvm9AUXfboa6TMsHa1GKJD4/Cvef8fIq28n8dO0SA4fd7Byg+d/rbr/nwSTyYRSKfD18DDGTs9h9+ZoyXl6QR5/nLNxZogdr1fS7Vy0ykfD+lom/5jLqXMuencJJixExrE/nXw5MRvL3WiqUQsZMvz4uSHsZ+R3mYSHyXiY6OPGLS8nz7ipVVVNifinsc7vFxnyRQYf9TAhCAJWW4DoKEWBdxCgbm0FB8/K0JpL0vM9Ox3bFD4Mf/p1JrKMsmgEHaL3+Q80Ho+Hjz7LoPFrWrp1CEKpFNi+x8a2PXYWfh+F0yUxATcvfcr6HDM1m9hoBTtXxeXfz8MkH3cfePl8cCimYBnb9tgZNyOH+VMj8++9UnkVBKVyy32EoFAfu9bEF5r7fboG031wGttWxOYngQHsjgDdB6eRlS5Qk5qFEgOCIFBerMFJx14CgcBzMeH37t6I0/10b5ydGyiUePkrKldQ8XZzPfGxCroNlK61WUM9dV7QSOYbcti+x86u1U8P9m800NG3WzDvf5TGpWtualRR89tBOydOu1CpBHq8Z2TGgjxKxit5vZ6Whd9HERoi5+AmHTPm59Lz4zTKl1HybmsjMgFWbLDwUU9ToWvbdcBB/ToaDhx1olLJGPJp0UXMouDxeBAJ8NWnoSiVAkvWWPhmciYVyqk5sTMhn23ldAYYMy0blxs6dBKZ8MVTs662LSX2Vqt3/iAs6RXCw6Rnd/6Cj9reBOxYySOTDJJ5IfBa/p5TLsiJ8JTFejuEXgPPs2pRKN0Hp+UnP0NMchbPM/HBe9fR5dQBQCEoMKXXolG3m/TvacBoeKq937dbMBarn4PHXCCIVKxU45nH4f8S9AbITBPpPiiNsZ+F8eYbUgIlN8/Pd9Py2L9LSSkxspAUjF20UKmKSHqmn2XrcrlxWyLPHPvTidEgJ6Gijwcpx4nNq82NuzLqiDGF/gZIz1At6tBjBHsQYfbaeHBRv+VRBvc10LG1AZdbZP2vNo796WTlnKfz+cOuwdRukMmBZVGoPZVwlDyLQS9DJoBK1GE1P7vmddM3mvKVoGP/DjevNxeL3HeAREIRjFmQI/1/wKll9yEHh7fE5ceryHBYMF0qXK7alMyZM4/ISzXgx0sQIUQSz1X+xB15B5/Cji0tmLL+ajgibuI3OFH5RBRJ8n8s4gTws26jm/RLpSjvL49SUOEU7cydepkKtaU9UI8habzesMNzJbrKlSvH2Yvu/O9+t7WBNt1TqfuChtv3vdSsWryMS4NXtBw46sAYDJbsnHwG+BOYvPEkHxWp+toFypeT8cFfZK7+CpVK4P0ORrb8ZmPPIQcdWxsKyG991NPEyg0Whn+byazxkfh8Ipt22vlsUAhud4DFqy0cOelEpxW4cMXNletulAqRXTtW0rXrs5tg+QN+ZIJCclVHRiJ3uM1lXqYZMkGG0hzDqrVXCnW7PsEva51kmyG2iOEXRZFMUqnOy2SIybhDkujaoeichiAItGimYs/PyZjEcDSPO1UcEbfZPC+cvsMzebeNnn4jMpj4RVh+l8iDRC8fDsrFmFKT6qi5z3WucRoBkYoVKz7zOPwT/pv8/H8QVau9wvIlv2Ozi+zfIDFDbt9zM2hUJl6vyOAPQzAapETKul+trN1qZf3PBdt60jP9lCmlZMXsaL6YkIUoipRMULB2fhRDv84q9rulwAHLZ0czekIWn36TSXyMghLxSsZ9HkaVimpu3/MwbkY2Oq2swCbv7wgPU5BrDrDucYIqLvbZNzN/RZkyZZg8wcbvf0hRu3olFf27B1MiXolCIbFYtFo5584e5ZcVcygff5ZLh+PzWX937nt4f0Aa/boH06drMKNG+fl+jpmPesZTpmQ2a9fMR6E08e30TEYOCuG1elqysv18MzUbh1Pkx4mRfPJ1Bn4fjB8tHcrmTXka0HLz/Lz5fjLvtjbSrpUBuVzAZg8wf7mZASMzmD8tUqLYN3Zz+vSp505+nv7zKF3aSxvmOrU0LFltoV/3IL6YkM22FQX1lmKiFGxeGsvLbyZy/JSD8qVVhIcp+J/8dPx+6bk/Qff3gvjw03RaNCpckbE7Auzca+eNhlquXHcTG6Ng24pYrLYAu/Y7ip0TFcqqKBGvJCJMzqGjLl7+Fx3bLly4QIVSGQzoYWLZOgt7DzuK1Ddbts6M3y8drv/KfmlYX8e1m27adE/h8yEhfNBROjjtOmBn6pxcJn8Vhk4nIxAQ2bjdztffurBaRL77PoesLD8fDE5DqYJ7D4qvjFltAczWAC0a6+jd5WmxQqUS6P5eEMFBMqbNy6VP12B+2Whl9NdFi1L/X8fdu3fx+aVk2ooNVoZ8aEKvk7H3kJ0jp5y0a6XH5RbzdQt7DU3jYaK3WEfqy9fdvNdWj8cjFkh8PkFoiJxBvU2MHg5B5lgqtb3CivnhtO2RQrVKxW+eqlZUS4mFSdk0eU2Xn/h8ArVaxuiPQ1m2zsoP4yI4/qcLq9X6XDIY73cbyufDj7FjZQwR4YrH+m7p/DI3RjqcP8bIQaG885aB9wekcS/9N8qmvZkv+g+g0gQKtLNm5/jxB0QiwqQiSESYHKtNJCFWQXSkPH/cwkPlRUphNKqvY9N2G2OmZLNzo4ZquY3Y9vN1tu58QMkSMrRaGe1a6RnSJ5gvJmUT8MPRU07eba3H6ch+5vsHiIiIAARmLjDT8W1DoaTLEwz50MTydRa2Lo/ll40W3u2biuMxy7HOCxo+fD+Yk+dclIhXkhD7lxZDOZQqoSQ+Rs7g0Rno9TJ8XpE7D7wkxCvzdYB/2Whh/TYbwwaYGP5RCKnpPr7/KZeOH6ayd30cvT9Nx+t9ehARRZEJM3O4dN1Dry5Glv0YxdmLLqbPyyMsVMDnk7oyngeJiYmEhMgZNiCE5evNlG2Zw+VDVwmzVUQhSPMjT8jkjuoswUaBh4l+dBoPK2ZHU72KhkBAZNseO8PHZNJ/RDqjPg6ldAklVpvUBrdjnx2X28/BozaWrrXyINFH/+7BhIXKSUz2MfzbLOZOiiQupuA2slY1NReuunmruZ5XWyfxWl1tofZXhyPA1VselAqB6pVVxMZI3Qo79tmxO0SCg4vXZP6/CpVKhcMuvZcXr7lo2C4Ru11yqC0Rp8BsDZCc6qd0gooxIyUTsogwG5u227hx24PXBzWrqOnc3sCK1Zm4b7nQC0bMZPNKPSWC0sfNu25KxCnIzvPh9UpsxjovaGhYX0d6ho/9Rxz07BxE+zel4smKDWZ6vx/MlNlugoNkdHjLQES4guiYACm6K1TMa8DnY/bxKNlD3w8kZk5Kmo+ZC3KxOwK4I+4QSCvJ85I5Ll26ROmSCsZ9HozdIdJvRDoul0jLJnqmfBPOjn3Sfcvl5M/P7Bw/V296CsikjJmaTZWKKqZ/+zQJ1qyhnvuPvPT+JJ0dv8Si0chwOgPodFD1dRl2h7IQu3P+8jz2H3HQorGON99PoXljHeVLqzhz0cWvv9lo1kDH1Qt+gvyF1xyQdNCMQhCnT5/m5ZdffuZxcDotPEz0YrH6CTLKiYtWcPOOp5Ch0BMc+9PJ+m1WdFoZPj9MmZPLmBFhtG5uoHIFD19MzObEzoRCB3uNRsbM7yIYMTaTPHOAlk30dG5vxOEUWbvVgtstsnhmJLHRT9dduVxgxMAQzl928/rLWpJSfbxYU83S1RYCAfjwfan7xesV2bDdyurNVtYvjOGdXincuOOhQYNGzzwOt27dAlHk1j0vL9VUk5nlwxSsYNPi2AJrnVYrY8rX4bzRMZkBPQoTN0omKPlsmI7x353lp491LFtnxmRUkGL6nZovwJvVBS5f9nPx/GFMqbUwCk+fp5FQ7t5Q4nAG8P2t+aFGFTWy4Mz8xBOAAiUOB0SEF5xLrZroGPJFJr3eNzJ2Wg7vvtf7mcfh/xIseU68DiVKhY/PxmUx4pscjCodTpsCVUY5cvwPCH7MVnwCu2ghJ+4UzWrKGPldFoM/DGZQLxN3H0vKlSmp5NflMWzcbmXIqN8QLLp/TMApUeLHh4lwbJgJFSLxJb/C2Amn2L7HQZVKSlo319OwvoZPv8kkzxLA5xOpXVONLCAnylsOBPBklWDb7hzWbLTj94RRqcqzJ3hkMhlqlRoVBuRC6j9+9q+34jA9YM43YYXOa6Io8mZTPT//YmbR7FC6989BkR1PgACXZEcINgm81kjg5BkBvSqciDrn+GFKMGVLhSGKIu3ezyL9cA7BFD7f+UUfuR4r6qtVKBVIyE8qawU9Fb0vc+/cWWo0eoTTLhAa8fszjwGAUqnE5xPZsM3Ke20lacBV86IZ+nUGyaleMrL8RbLyQSpKD+wVTJ9P0rEHXcJoaVjoucv9Wlx2GXHRCmr8xSsgN08yRE7L8FGqhJIyJRVs2WXHoJfRunlhksEH7wax55CDew+9jJ+ZTePXNCxbb2X3QQftW+m5dKgkKpWA0xlg0SozP/ycR2pq8nONRYAAOrk0xwD0YhAxlMhnXwYTxoH9YpGs6Ws33RzYB3aspItJRAlPjedEUeQ2lwgmlAscI4xodDIdanXx74jeGCCdRHJIxyU6MGjl9OgiUCJeRUyUnHYtjZQrrWLQqEycrgBer8iDewKhSa9gEkJAAJkooxSVuMtlvN7/HT34/yY//x9EdnY65csoGdLHlP8Cli+jZuuyGBavsdCpXyq5eX6cLpH+PYLZuCgmP9EH0gRdt9XK5qUxHDru5PINN53bG3m7mfQiut0iuXn+InV3TpxxUbOqmthoBctnR/PV5Cz2HXbwYg0Nh/+Q2gytNpHoKDkpqX5crkCBdum/IinVy/XbbvYclhgk9+7deu6xuH//PqM//4DRQzS0axWGXA5/nHbx0ecZfNLPRN0XNPywMJflP0SxdddyVDj57vOCSdZypVXsWRfHq60T6dzOyPsdDCxaLTn1Nm+kZvqCPzAadcRFKknP9DNjfi5GvYy+3YLzg1xEmJzSxSRUvp6SzYzvIgpUUQx6GSMGhjBldg6bdtp4t7URt0dAoSk+gVIclEoV7sfV/Qk/5NDgFQ2DRmXSs1NQIadVkDadn/YzsXy9meQ0P6IoEhIs5+pNF16vQFiIrACjMzXdR5BRViDYR0UokMuhYbsk+nQLonUzA6Ehcm7d9TBibBbfjQpn1sI8Wn1ioOErUkLEagvg8f6zI50owtSvw3mtdRKt27393GMBsGvnrzR9TYFKJbBrdRwtOyeTmxegY2tJV8/lCrBsnYXte+3ExSgKtf0BVKmopkt7I99MyWbxKguhIXKqV1ZhMsrpNywTo0aD3SpDnhtDtLUmsbWPce6ymz3r4vI3qw3bJfLHaWehRBfA3KV5OJwBPuhYNDO6TQs942fmsGOfjbGfhXLk5F4aNmz0L43HfzI2b1xGlfJabj9wUzpBwfBvMmn3poH6dbR8+WkoHo/Im11TUKkEOrcz0rdbMFPn5jB3cmFDhXOXXOh1Ap37pfP2GwbSM31kZPmJi1YQGvI0FrZpoeerr3Nwqm8xaYyUhIkIk/MwyUepYmLAlRturt10U6WimiF9TEV+pn4dDeNmZCMIAoN7m/jtt228996zV3MfPrzDoA9D8+ffybMuqlVSF0h8PkHZUireaqbHbAmw45dzlHJKjJMc1SNkSj+5eX6On3Yyb6mZ8FA5KpXAoyQvndoZOXXWyd2HBtIz/agf/+md++x0fLv4RO27bYz07eumRHZ9ZIKMkv7q+B5VIsl3mLNHw9HppARCq/eTiYlSoFYK+PwKYhJKP/P9P0GQQUFWttR2WxzKlVKSnObDoJcxoIeJAT1M+P0iNZs8pEt7Iz8szEWpFEhK8XHzjofX62lJzfCTme2nVRMdNSpruHzdgsUqEmQUMAXJ8mPbxatudu63s3VZTH5hqFxpFT9NjWLtFguLVllo38rAotVmPuphAmDpWgsiFChSVqukpkv7IN54Nwmdnv8xdv4diY8SUSgE8iwBenQK5t3WBlauy2XewsM4bHKQ+WnaWEHfqnrSMnx8Pjiay9fdTJ6Ty4vVNQz/KIR2rQyEmmR0G5jGsT+dqFVS4S4uRsHgD03MnJ/H1Dl51K+rZeXcp9fe8W0jt+956PmxxB776/4DpCJPsEFGuVIqZDIwW6TErtcr8u20bM5fcfNybQ0ul8jwb11kZvlp2DYZt9ePTv/fQlBRqFixIrlZcmo1eUSfbkEM6G7i/BU3Y6Zl06mdkVZN9LgfF8THTM1h+exoRg0J4/32UiHztzUSm+/oSSeJKT4OZt9Cl/0iafpraM0uZDIBlVKGXCGQa/ajlAuYggQOH3dSvbKaF2to+LR/CIGA+FhfMROPR3q2jerrSM/00WtoOlk5fkREEsrJuHH7CAlhcuJiFfT8OA2vD4KNMnq/H0Sj+lqmzzGzYuod9Kbnkzk4d+4PWjVRs+93J2M/C6N5Ix27DzrY+puNxavMKBWQnuXDH4Bug9IYNSSUC1fcdHj76fdYrH4uXffkF7T/itIllHRub2TjDhvdOgaxfruNQb1NqFQC+w8XbEn947ST0xfcbFgkSf183CeEA0cdpKT7sNr8dHvXyOeDQ1m9Oh3+QdZTLhOwWosRWSsG5SvUZPdvv9JvRAYr50TTp2sQM+bnsmB64fUvLcNHXl6Aw1uk4ntSyuME7z4bPr8koVWhrLJY9+ySCUruP/Lx6/LYAgWPei9qaNXETotOKWxYJBXi7I4AmVk+Js/OoVJ5VT7T81GSlzmLcpHL4N2+qQiCgM8n8tYbejb8LJ1j3nnbwNI1Fk6dOkGTJs9mhhcIBFAq4bOxmajVAgoFdOtY2HALJDbSqI9DWL3ZyudDCseaLu/omPVzErkWE/4AmMJ97F0fXIDpm5Xtp8U7p5HfeqWAm7HKHsbvx3MJCyl8JlL+LaHsCUql4euF1zCnS9IWjAyTI5NDZGRkoc/8F6BSBVAqZdy8LqeEqhSPHCnEBF4j9LGBVQgx3OMaD8SbqNHgVlho2Eigf2s1Zy5JHgdPzjzhYXLqvRjNN1OyaNE5GYUcar+gRnQpsP1hL7KNWxRFbJjRoMOLhzyySBUf4sROsDeWgCeT2RMjmb88j9MX3EwYHUZCnBJRFPn9hJMt23Kwi1b0ghGtPZq1G5I5f0HErEjHZHr2NfDGjRv4MgVs5HDtqlig6PpXXLzqJmCRziMBMYA82MLr9Z4Sca7edDN1Ti6Z2X7UKoG0dD8HjzqIi1RiyzaSQTJlA7Uw5oRwfp2DdOEGqtA7/Lk6Grlcmu+CIDBnuommb55Hm/F6ATMxURRJCTmDXBAJ8cQXyaaNd1cjxZ6FMaMCSbY7zzwGICWBRaSC7okzLob2CyE2SsGAHsEMGJHBjPm5TPk6otDvud0B/jzvYtyoMAwGOcOGKZg65QhBmdUIJhQfXnL199CWfkT3xhrcHkmep2ZVNQtWmNm2x0aPTkHUrqHn6i0PX03OwecNMHNc8e/te20MvNM7mbEjw2nRSEfdVo/4ZnhYgT22VitjSJ8QNGoZ42c+OxNYMgQSkKsC5HgySOQODuyU4qnupiAIRKe/QsdOJ3jrbScfdNFKpLe1VnZtk+FNj8BPEukkkiLeJ5gw/Pgxk40LJ3Jk1KYRKkFNut3LoWN2mrxetDzHvn1+qvASSkGFX/RxX/YnZUtLsTQQkBLyjerr8okVZy+6+LCLiqC/FJa06DFiQoGS5ORkwv5F4tRf8d/k5/+DOHf2MCEGIf9wZ3cEGDM1m2u3PJQvo0SlBLtDRBBEtGqBrBwfk2eZycgM0Oh1FQ8SvaSk++jQO4VSJZRUKa9kzNRsflyUx7ttDJQrreTdPqn5Ve0nSMvwMWZqNst+jMbnCzB+Zi4bt9vQqAW2/mal3osaRg4MIcgop2VnqRKxcqOFvt1Mhe7hwhU3OTl+1m61UbGsiqYNdEyZ8wCHw4FO92waNqIo8s1X/Vk1G+Jinm5aX62rZdPiGBq/k4RSIfD9dxGUL6Pi7KXsAu5uf0WISU7DV7RMm5vL2M8kN8YWnZLp0SmIkvE6BGV1Gr1kYdUmK6vmRRdIDN976OXcJTdVKhRu23M4AjxI9BZLH/+oZzA9P07n3dZGtu5VM3Hqa890739Fo8YtmD5xESlpubjcIl07BBEb7Si2jRCgRlU1tWtoSUzxsu93Bx5PgIGfZfL6y1rSMv2kZ/r48pNQXqimpseQNL7+9Oli6/GIdBuUSp45wPvvSA6Z7XulYLYGqF1DzaQvw6haUU39lzSMm5HDJ19lEh+rwGrzk2cWi02IX7/lIT5GQUS4ApNJRqlSpZ57LADOnz9GtVIS6zI6UsHxHQnMWZJHk3cSycjyo9HIqFZJzWt1NVQu4pk9QbeOQSSm+Fj2Y8FkeVa2n4atsohJbIxckJNBEjg9nNiYUOC+ZILEHBncO5i3m0uMX7sjwMIVZm7e8RARWnTrK0iLT2yUxNQ4c96N7Dla3f4vIT0jjdgYOfcTBdq1MqLTysjK8dPkNUmOQ60W2PlLLP0/y2D8zBzCQ+XY7AH6fJrGtyPDiI9V4vGIrN9uZfKPOXhc4H9UioPaRzxK8VIyXpGvmTv5q/D8Q51f5kajgbgYaTPSprmemQtymTW+8IbG4Qhw4YqbSV+GsnWXdDD2+UR+3W3j0HEnMpnkHN7kVS2p6X5mzs+ldk0NB86mPNdYnD19gDFDns7n3/9wFqtbC/DWG3q2/mZDiEyHh4+vNew2Y4aE0H9kOqEmORsXxeTLBHi9IpNn52AwyPjx5zyycv0YDDJy8/z4fCKqf6jbqNUCen9oAV0fhaBEl12WFetSGNDLiFYrI8goZ9GMKN7omMSO/SKbt3Z4rjEA8HihyWsazl1y06NT0Z+5eddDibiC25vEFB/BRhmrNlnZuPhpu7woirTolMzAXibatTKQkiYZP40fFU6zhjpkMoHsHEnX+YuJWeTk+vl2RFiR0jGd2hmp/1YijV/Vcuaim5RUH4M/DGbtFmt+q+1foVIJzJ8ayYefpqNWF5/MLQqXLp6iRWMdaRk+XqiuRxAEunc20r1zwST1uUsutu/1oVIJ1K6p4Ze50Qz9KpN9v9tp1lBPg1d0VK2kRquBj/uG0OBlLUO/zGDizBx2rIql58cZfD2s8GGsfBkVXd4xsn67jR7vPS3yOBwBQoJlXLrupnVzPT4/JKXaOXDEzsqNVt58Q8+EL54mnAIBkY+/zOS3TRp8ijxC4/+/b2z/E1GxYkW8oodhA8Lo0y0Ym13aF25dHotBL81lhUKgd5dgGrysZeCoDH5dHkuJeCVvN9OzY5+ddq0M3LzroU4tLXt3mrnKaRxuJ+ZsNX6bFqUniMx0O1nuPFQ6N3GxckKCZfyy0UJ0pIJvp2VjNEgx2OcTOb7jaUsxSBIfE2ZmExoip8NbBvoMT6d5Qz2d2hrp1LZw8aRnFwNzF9+ico1nZzsCqNU64sJULFmTx9bfbCxYYaZKBRU1q6lYv9VGdKSCTUtiqVBGcuGeuSCX7Fw/fbo+ZRQfOemkZePi96Id3zYwcFQGVSqoWLXJwq/LYhEEmLMor8Dn5i01M/mrp3rqCoWQ34nS470gWnRKZvgAEX2wH1u6GYNQmNUsiiJ2WR5Hf99Gs2bNnnkc6tZrSKkEFZ3aGnnz/WRaNNZjtQcY+lUGY0eG5UsdnbngYtSELOZMfLp+xccq2b4ylre7pWDQC8ydHMWGbbZ//D6jXijE9AZo3khPudJmhn6VTnKqxLDSqAXSM314fS4OHrXjcIm4XCJ+v8Avm6zUrqlmaN8QypQsGPdcLhGHM8D9e9fgGZOfXq+k/d2soY4vPgllzuK8Yg0BAcqUVLJrf9G6ikqlgM8f4NAxJ9duudnwc2whiYPwMDlrloTQsf1VdFlP566ocrNpl40hH5oKfD4jy4fDosz3kHaLTohIoVnDwvuJdVuttGmhZ8deOyFBcq5fv/7cEjn/F+ByBYiLU6G9/yIh3kiUYji3ZOeoGngZQRBQCEoqUBO/6Oeu5k9efNXD2qUxvNc3lcUzo4pkdI7+OJQWnZIJDpZYg1dveujT/TJxufUKfT6TFIIIRUBGBskkUJY4ygCQQRLnLqYwf3kuB466WP/z00SrIAg0qq9j32YVb7Q6gz6tMT68klGtQ4lM72Td2lUMHz78mcYhPT0duU+ODBnanDKM/u4R08cVXK+dzgCDhpsxZr+MFw8pprNERgj5Jmd/nnfx7bRs5k2JzC/wu90BfliYh8PvIIdMavFU6kGDFhOvkuK4ypyfcxk64GlsT4hTsu6XIFq2P0iwNwa9JwJRa8MTmkifXipWLAwplk2rEtRkZch40V+SNPdDfD4fCsWzpalcLhdOF7RqqmPeUjOTZuWQneunTAkly2ZF8t3MXNb9auG9Nsb877c91s4f1DuYsxdcuNwBunc20LiBj+mzLnP+og+dTmB0bw3vvBXJ15Nz2L3fyYUrbuRyqSNqxy+x+X/vpVoa3m9v5K2uyTxK9hZJjAEIDpLR9Z0g2rY0IIoifh90eKvoAmDPzkF8Pz/vmcYAwG63o0GLX3SQzD1iKU2S/jx2byZ4n8pMqQQNCemNOLIkg9+23Mcm5OLMNlCGqtzkPCUpT7xQFp/ow44ZGXLKUY37XEeHIT+xHWwuz+gxR/l9l6bQuX/nHgeWlGBiBCkWywUFZewvM2X6Qdq9qSU908f5K5K2ca1qakolKJk+y44+t1KB5LgLJw+5iQwFN2/epEaN/+9SIP/Ryc89e/awbds2ySQhPp6ePXv+4yJy7do1li9fTlJSEiEhIbRp04bmzZsX+MzJkydZt24d6enpREVF0aVLF+rWrfu/et0KmZPs3ABXb3ooX1pJp36pDO1rKtCak5Lmpc0HKXwxPocgo5zO7Yy8UlfOoSNufj/poNu7eknIXS8nKEhB88YqfN4AU+fkEhkubWhrNX3E22/oKVtaydlLLtIy/MyeGEmoScZLzRN5rZ6GzUtiiAxXcPxPB9N/yqPX0HQMehlLf4hk1IQs1v1qQ6uR0bmdEYVCQBRFjp1y8fm4TGpWU2GxBLhxy8usCZGs+9VGVlYWJUoULXj+d1y4cIFalW3ExRTexGg0Mj7pH0Jahi+/FTEpxVdIdPevqP7YAMhqCxAZIR38h3+byZnzLn6YPYiJ353ns48UdB+cht8PCgVk5fiRyWHxjEi+mZbDsAEF25bSs/yFNm9/RZBRjs8PKza4iS/5KqGhz89qiY2Nxe0vze6Df7JvfRwymcDNu17uPig+uN594CU2WkGvLkG07pbCynlR1Kn19LN5Zj8dPpQYxDIZjJmeQ4k4MyFBcg4cc/D18DDebf10QRvSJ4QN260cOOLIp8mbguWSOUyTB1Qtr+K7UeFs3W3jy8nZTP+b46bLJW3I672oITnVh98H474bydRp8597PHQaP7/uttPvg2AEQUCvk9H0dS3b99jp3TWYxq9KLXozF+Rx6bqHti31RS62cjmYggonHcPD5Azqr2XRd48I95QiI+gq3ZvoCgR2r1ckNETO0llRLFxp4e1uKSiV0vx/r42RxTOjqNnk4T9q37g9MHtSBK++ncQHvWs99zg8L/4d46HdLnL1jpREeZDopUpFFdv32Hi5VSL1XtQQHyfn2J8uSicoObevBJ37pyKXgdcn8v6ANByuAB6PSIk4BW+9oWPjagXGsqlsWlKQvXLzjofug9NYuyCaE2dd+PwBPF5JDuLgMQdzl+ah1QgsXJnHh+8H5zNKsrIlsyOPJ8CY6Tm4nCJ3H3gYMDKDNi0MjBgYQiAAm3ZYGT8jmy7tjTxM8nHlhpmYMs/HAlcoVThdT9mBCoXwj2xBj1dErRIIevwaW8Q8okq4qfOCkUk/ejm7L6ZAAk+pFPh6WBg3bnv4Zngobbun4nT6eKtrMqOGhPDbAQcv1y463qzd4ESRV7pQNd/gjubI0UcM6AU3bnuIi5aj18kID5NTMeaNf8nYRqePw2pPITnNk9/u+XeMmZZNr84Fkwzf/5SDPwCLZ0YVKErcuO2lTEkl7VpJ1zLyu0zmTo4s0DoaFipnzqRIBnyWzt0H3mLbSgVBoF5tDbVraoiOVEjFtI1mXqql5UGilxt3PISFyHm5tiZ/7KtUVON0iSgVxUvIFAWZ3IfbLVKhrIprtzz56+DfceWGp4AMhCAIfP1pKANHZdKsoZSkiY9VMPrjEAaPzqRRfR0uNzRtoOPLSdmEmoR819S/o3NbI92HpBVIfv64OI8qFVTsP+KkWkUN9etqKBmvYNxMqeezZWMdC1aYOXfJhU4ro8PbBn6cEM7rl5K59yBAwP+/09b0T/h3jIUPHz4k2CTL11lftcnKh12D8xOff0W50ipKJSi4eNVNzapqWrcwMHNBLm+9oWf9r1ZW/RTNl99ZiKISj3xOZHfLE4h4iBCWhTIAYYEQEjPzqF41wI3bHtRqGdUqqRgzXJKEGTM1m8avaQskPp9g9NBQajV5xK+7bcgE0GqLb4lTqQRUGh/Xrpx5rrFo2rQl475ZQKd2krHgrtWx/HHGxbY9NhJiFSyZFZ3/jlevrGbJD9H0GJLKr7/Z81sRpT3eP1ybUuDqDQ+zF+exdv7T7qoS8Qr2/m6n+eN3x2IrXmdTJhMoX0ZFRpafEqUCpPsvoMt6vUCRCCDDcI1gg4+UxDOYzeZnln3YvHkzbzXT5+vfHzzmIDpSzsKVeTTpkIRKKSCTQYk4JUt/iCqk4a5Wy3i7uZ7Dxx2YLQFu3PFgdwSKlBPJyPJhtQfw+8UiGZWlSym4d1/k2PbY/KSrxyPy3YxsHjzycvm6B1OwnBeqq9FpZZw866TjhylMHxNOk9efFvF2H3IQZJBhCinMXi0OZrOZkGA5Xw2TCielHmtwv9Gg6OT2pWueYg099/3uoGUTHXKZgEEnKzbWVyirQhWSAY9VxAJigDR3Bu3KK3m17tN1UhRFPvkiB016VfyijzQekaG7yeD2hb0Xrtxw89tBBzPGhnP1poeQIAVbtmz5/3vy898xHirk4LPqCBGkBHKYEE228j7XFAeJdldA4wvGJbfiCL9N1w6wdmuASvUfEhUpL7LrESS2XViYnCCDQJBRzisvaWnfNZfFi/cjOvVo0BFGNGZZJnbRRlXqcp2zxFGaBKFc/t9JoBwRvljGT9/PxmWRRZ4BYqIU1KkHt7bmYQ66i0brx+WQIfdoIPDsTD+lUkmemIUaLTpHDAfXO2l4PplPBxkoEafgxJ8e5izOIyfJAFzCp7awem4Idx8a2brbxgvVVAwYmc6hzfEF4rlaLePzIaFcveHh8q34Iu8h2lmZxcsO8HF/Q4Gfv1BdzZTxOj4ff4/+A81UKKegRaNwHM4AS38u3mhHFEVkfjUyQYZCoSLwP+m1/QVJSUnIZAKfjc1i3tQo2rY0cO6Si4mzcvhmWi45uT5Gj8/i55UWalRRk2fxk57pJyJMzk/LLJQtJUkgbd8rFQnnTC941hdFkb2H7bz2iprfj7v4alI2x3ckFBoXpVJg0Ywoug9Oo3O7ojv/Dhx15sempBQfUZHFG/kolQLBRhl+v/+Z9KC1Wi0ePPgccuKinVR46TIfNdQzfnIWnmx3ATauIAiYxEgSc+5Rknpc4ww3FKdQ+vTEUAqQtG3/KmFgFfMoRaX8MXFhJ/mOnjrNUvh6hImmr2vJzvUzZ6GNfbsUxGXXLXAukAkyFHmxNGp/B61WxoUrbkzBMr6dls3d+z6y7oRR4i8FQq/oIYCPECIxk83Dhw//xzF4FjzfbvvfCH/88QfLli3jnXfeYcqUKVSuXJmJEyeSlVW03mVGRgaTJk2icuXKTJkyhfbt27N06VJOnjyZ/5lbt27xww8/0KBBA6ZNm0aDBg2YOXMmt2/f/l+9dq9PoEp5FT8ty2P1FittWhjyDyk3bnvoMSSNfiMyKFdGRXCwQO+uBr4abqJbxyAW/xjB8Z3xrN9mR6eR0b1TEFO/Cadnp2CsdmhUX8vpPSU4sCmBa0dLYAqW8fMvZnJyfWRm+1mzxcrrbROl6ukkydE8PExO21ZGDmyMJzhIRlSEnArlVLRqqudhoofTF5y82TWZNt1TaNE5mSVrzOTk+omNVjJ+dBgyuUBSiofEZD8hIUVrHhWF69cu8Ho9T7E/f72eluu3nv7cZJJx90Hxn79+20NEmJwFK8x0aS8la38YF4FG5Wbs172p8UIzJsw1kJ4lmdV8PiSUJT9E07NTMCPGZhMRJmfNFit+v8iBow6WrbNw5bqb5NTitR89HpGHiQFOXXmFUaMnP/O9/x2mECMTv3zKNurwluRkFwgUTn6IosjiVWbUaoHug1P54pOQAolPkBKXG36OIT5GweihoQQZBO4/8nHinItK5VQFEp9P8G5rI14fBcbY7ZYMrYYPDEGlEnivjZGScQpeb5PExu1W/jzvYs7iPF5vm0SrJpKw/rAxmdidAc6e3ovF8uyLPEjVvaSkZJo31DF6QjZ+v8jW32z0HZbBjl9i+WxQKHVqaXi7uYEDm+J5sbqa73/KK/Jvbdpho2mDopM5bd/U4TWlcFt/jDat5VT/m6OsQiG1+RsNkrzBb2vi2LYilu0r4+jW0cjG7VYcDpH9R4pmF1y4IrmFy+UyPng3iN27Nj7XODwv/l3jYWbGQ0QRvvwklBnzc5m7xIzBIOeVl9TsO+Jg0w47aoXAjdse5i83U7m8iunfhjOwVwilSypQq2S8/rKOj3qFUO9FLfpIKxtXhhVir1Qsp2LMiDCmzsll1sI8ZEofDqeP5estTJ+Xx7YVsWxaEovTKdKyczK9hqbRtnsyr7dNpHIFJeNGhVOjsoYenYLo+GEqi2ZEMaSPiVIJSsqUVDJyUChLZ0Vz9JSTb4aHcOSkE0ve8+n4NGveiUWrn7ZFvtlUx4ZtxbdJbthmo1VTHVa7n1sh+wl97QyCTKRL/3QG9gwu1vSuf3cTG7bZ6PauEYtVMrxYvt7Cpp1Wbt8rHF9v3/Owe3cAE4Vbirx4MBilmDRxVg79u5sAcLmgX7/Bz3X/T1C6dALjR0Xw3edhdBmQxp37T6/JYvUzekIm8TFKlq01M31eDnlmPwtW5HLsTyetmugLsbF/3W2jS3sp3qVn+hBFqFBWye9/OOg1NI023VPoNTSN3/9wMHpICGkZ/iLj7hN4PPBiDQ0f9w1hz7o4NFo5N+54+f6nXFLS/NLhunMy2/Y8ZVnJZBAIFL+OFPk9bidbd9vo8JaeVRsteItIhHu9oqR52rpgkjkiXFEgcZ6e6ScmUkHJeAWffZfJvYdeGr2qZdiAEFo2MdCuRwo79hVmhanVAq7HCfmkFC+DRmVw76GXoydd7F0fx5efhtL4VR0d3jZyeEsCb7+hp2G7JIKMMsZ+Fkb/7sHsPminU790unY00qC+moePkp5rHJ4X/66x8Pz584SaZPkJu3OXXDSqX/T6BVIr2ZmLLkAq4ng8It2HpPFRTxOrNtoIya6KmWyiVRGEv3yNLdsUnDkSxsK5Bj4a7qZ0WXhwVyDEpCA6QsGUryPyWeLnLrto+ErR3y2TCbRsouP7sREsmhnN/t+Ldy7etseOwykil7ueaywiIyMJi3yJJastfNQrmPY9U7l118N7bYxUr6rm5VaPWLbWXOB3unYI4vcTjvx48cpLGvb9w7Vt3mWjWQMtU78OLyCL0ralnoGfZbB4lRmnU9LwE8Xi44HVFkCjljGkj4kadV0kxhwkU3lf0h8kjaTwYxD9iO/Hh9CsgYfTp08/8zgc+X0PVpuUIFAoBJo30uPxirRtaeTc/pLUrKqmTElpH16ceWX1ympeqqFhyBcZjBgQwpip2YXuJxAQ+XJSNs0a6PhiYmGdZq9X5MSfLjYsii1grKlSCYwfFY7FGqBaJRUHNsYza3wkk74M5+CmeEZ8JBVcPB7p+2bOz5U0O3MClC5d/pnH4dbNCwztZ8r//1ZN9GzbY8fpLJw8CQREZszPLcTmBIm1/s3UbBrW17J1t0Ts+CdoNFLBOyD6uab8A2Ooh6s3vFy86sZi9XP8TycdP0zlUYqHvMjLZJQ6yOtd75NQxsOpc24atE1kyWozm3ZY+eizdL6Zkk3LJjqGfJlJZrqAWiXj8oXLzzwO/wr+XeOhzRFAZZMS5B7RzUPxFl63Aq9bRqrxEsoXT1Kt3XXqvBxg0+YA7pRotIm1sFn+WWDY5ZL0zwFWrLWxcb1IvLsaVXiJOEqTrXhEtuIRWgyc5TA+vJQUKhT6OxpBh16t4oVqxXefNXhdQabiIVXr2Ckdp0UmqgjyRRHwP3tqJj4+HrfgJIhQHnGLCGs1hLMNGTMohHad8/j2Oxc8qETAJ0dAIDpWpEUTLd06GpnyYw59h2Xw+stFF7IAxowMJRBR9JosE2QILgMZWYX1PFLSA3z9aShL1uSRk+vH45WKJgG1A49YtFlsNmnoMOATvSj0MlT/1G70N+j1elRK6Wyr18k4dc7FN1Oz6d0lCJkMPu0fQtlSKjzeAF3aGxk/KoxQk5w339Dz25pY5k6OZOPiWOYsziM7p+D9mC1+mnZIJixURuUKKlq31GEKkhVZeAQoEa/EbJWkP/6OxGQvp865eP1lqVj98y9m/P7i1w9RFLHY/I/b2f9n+Hw+PLiJTRDZu9PI2p+j6NvNxK9rQ0mNPoZFfCo87BadXOMMIUQAItogNxXKKpEhL+ATUBQCYoCr/EkmqZT21iDkTiO+GaamdpMUmrZP5fiKyiRkvVbk3/Hb9ISHyTm6LZ4RA0Po0zWYZT9GM2dyOKLGTkCUxt8rerjKaUpTmXjKICB7bs+U4vAfm/zcsWMHTZo0oWnTpvmVrPDwcPbu3Vvk5/fu3Ut4eDg9e/YkPj6epk2b0rhxY7Zv357/mZ07d1KjRg3at29PXFwc7du3p1q1auzcufN/9dqjYypQtbKK3Fw/PyzIo1sH6WB26Zqbj7/K4NuRYez4JY61C2K4cqQkoSEy2vZIwe+XFvqoCAXzJkfSpIGOdq0MREcqqFVNzfLZ0bRorGfiLGnyy2QyvhoWxrttjHi90P3dIE6edeD3w3ttCie/VCqB7z4P5+JVN83eSyImUsGOVXE4nZBnDuDxBECEUJOc4ztK8MO4SMqXUdG2pYEhX2RicwY/l8GH3mAiM6v4hSorx0+Q8ekU/rS/iXEzcor8bG6etBExBcm4fttDx7f1HDvlpP+IDORyiAjJQu3fAaLAoF4m1i6M4dW6WiqVV9GnazBbl8eSmOJj1sIcajV5xB+nnRj1Amcvu7l0zc2jpKLZKut+tdP2nY/4esyMZ6bvF4W0lHtUr/x0ETXoZXRpb6T/yAzyzE8DtdUWYMgXmaRn+fF4REJMimKrT6EhUgV03mIzH7wbxOEt8bRvZWBgb1Ox19G5nYFfdz+t3P2wMA+tRlZAtP3jviF8PjiEHxbk0m94OnI5HP01nk8HhNCmhYF1C2P4pJ+J8qXlLF266LnGYfrUr2jymoKQEDkVyyl5tXUiY6ZmM/mr8CLd7EcMDGH7Xlv+5voJ7j/ysnmXjTebFt027HAGsMiy+fxrqQ3i0vXCi3VIiIx1v1qxWAsulF9OzObSdQ+Ht8YzdU4uZy4UPNhdu+mm28A0vhgqsYBLlVCSkZH4XOPwvPh3jYc+v5cKpTVMnZNL2VJKDm6KZ1j/EK7d8rJ1WSx/7i7BxiWx/LYmjtAQGWcuSW7esxbmcu6Sm8gIOR3eNvBmUx2tmxsokaCgXOmiN1Svv6xh9yEHFpsftQbC41zMnJ/Lx32DUatlyOUCQ/tJCa3pYyJYPT+GV2pr2LbbzpcTsxjYM5iEWCXvvGko0nCpUnkV1SqpuX3fR6hJTm5u7nONxauvvsb2vS7+PC/NpyoV1djsUiHm7zh2yklSqo/0TD+lSyq4fzWCnt01ZGVL+r7FGUKBxGxKTvNRoayKIIPA4RNO1syPZd2CGPqPTGfSrBxu3fVw666HKbNzaNUpjai0VxAEgYDoJ0v5kIywc2QEXSYn+AZvNFHQY0g6L9fWUKuaGrsjQGqGnDJlyjzX/T+B1ZJJ5QoqXnlJy7RvwunUL5XXWifSpnsKXQemUaeWlnlTItm6PJaL1zw0fy+JWT+bCTPJiY8tHCNcbjF/E/sg0UfVCioGj87kt4MOxn0exrYVsXz3WRg799uZNi8PENlzqGj2gtsd4O4DL6USHssn+CWNw20rY5k/LYr+3YMZMyKMnaviWP+rjT2H7Fy86kavE4o1byoOySlJaDUCY7/PYWDPYLoNSiuwDj1K8tJtUBoDephwOkVWb7awbJ2FW3el5M+TZOn1W1JRUPtYUkKlEjiwKZ43mxqoVklNj05B7FwVx9I1Fq7cKBgH9x62k5jqo9KrD2jVJZmd+2yoFDDq45AizQWGDwwhPFTOO2/qiY5UUKm8ivGjw+nfPZi9h+00rK/FoH8+46fnxb9rLNTr9Xj/cpbSaWX5WqpFwWzxo3z8CFast3DrnoehfU3ExSiYvchMqDcBM9moSyaxc304SSk+WnROZvNOGwq5jAavKnCLXl6sruKb4c/XsSKXCwQCEButQK+XcfBo4fclJ9fP0jUWGtTXYjY/X+IfwO2FjEw/m3faOLg5npGDQmnRWM9ng0L5Y2cCqzdbWb1ZKq7m5vmZNjeXXavj+OizDBauNKNWCYSaZOzaXzipn5PrZ+IPuSSl+Pnw0wza90zh9ON1fNk6C0P7mpDJ4b2+qdx9IDlFFwWrLUCu2U94mJyObxupUVVJzZd8NO15nzKtz1L9navEVcyjTh0Z77xl/MeiSlGQCVZ+3W0vkKxcu8WKUgmtuiRz/Zabo6ecRRatnuDmHQ8373n4dEAIvd4P5t5DD626pLD3sJ17D73s3G+nbY8U6r2oYdJXEdy+5ymUHNj7u4O2rQzFyvx8+WkYpRKUBX4uCALvdwii8Ws6ugxIpU33FBxOEas9gMfj58D+7UX+raLgcOQRGyVN9qQUL5Nn56BQwNsfpBS495Q0H70/SadX5yB27LMzcmwml6+7SUnzsWazhZffTMTlCvDd9By++jQMpVLSkC8KbneAjGwP6aFnySxzkGovW9myPJqTp/y065ZBn2Hp7Dnk4PuxEfwwPpwmTQVKV/CTmevB6YK3muq4fUnNt5PMzFmcx807HmQyqZskL0OB360kKVnE6/0Hodj/Bfy7xkOnK4DT5yFLTOUKp9BhoDw1KO+rjSo3gcvnVOzcFuDcr2WwpBnQoCVWKImYF1osSSY904deJ3DtlpfL1918962fEhmNCBVjUAoqDEIwFf11ifVWwo4FmcpFSYo2J/KJXqy5cl55I4t6jTMZPCKXh4kFz4m373op/0o6a5eEERsnUo7qOAJOPL6iuziKQsmSJVHIBbJJx4mD6+I5RAJEu6pQIbcpem84ycI9qlCHmkJ9FOYoTl9wkZQiGfQMGxBC5SJ045+gTEklPvnT+BYQA/hFX37MCeAvpGfr84kcPu5gQA8TBzbF89sBOy80fcRLzRLJtXi4zEl8YsGxcIg20oIuIo9N5BqniYgpPmlcFGJiYvB6oW93iXzy3ffZrJwTxcwFeXw2KIRJP+ZSq5qapq/rGDQqg3f7pGIKlhVogw8NkTPjuwje7ZPK2OnZnDondRPUfzuRCaPD2Ls+nqF9Qxg7MozIiH9ODgYZZTR9N5lfNlqwOwJYrH5+/sVMjyHp/DQ1ErMlwKhxmWRl+6leSc35y0UXAA8cdeB0Ft9B+HdkZGQQFASzppgKdCTUqqZmz7ZgKr9zkfOaPaSXOIhY6ziaYAcJQjlStdcpXwG0Womo6RWLfkdCiSSDJO5xlQjiKC9URycY0Qp6Sjpfonz6m9hy1MgFWbHXbJanM/HL8EI/r1lVw8CBCq6qjnFZPPU48VmJYCEMuaBAgYrY2NhnGof/Cf+Rbe8+n4979+7Rrl27Av9eo0YNbt68WeTv3L59u5COQK1atTh06FC+7sStW7d46623CnymZs2a7Nq1q9hr8Xq9BdypBEFAq9Xm/3dRqFa9JlNnnCDSXRFf3K38avvXU7JZNTe6QKJJLhfo09VEUoqfV95KZOuyOGKjFTSsr2Xq3IKHa59PpHVzHe/2TcXtDsl3eRvUK5gzF1wM6m2i7ouaf2QT1X1BjVwmsGlJLPEx0ou18PsoAgGR7fts7Nhj5/uxBRlATleA0xfc1K5d+plfYIA33mjO4AHT6P1+0S/+jz/nUaqEArc7gFotIyFWycUrblp3S2ZoXxNNG0hOfbfveeg7PB2LNcBLtTS818ZAvxGZhIfKGT00lJLxUnvY9z/lkpGWRY9OJQt9l9Ego30rA+u2Wjm4KS7/mXR4G9q30tO2RwpblsUWMEQ5cNTFyi0RLPh54HPdd1EQBAVutzP/mQUCIhXLqUhO9dJlQBout8Q+SE2XtN2mj4mgRWM9ew47ijRF+ut9NWmgpcNjoWWnS8RYTDXryecdzgB3H3iYMieXQ8cc6HUybt31FNBYat3CwM79dl6rp6VbEaY//bubWL/NRkryvWceG5/Px6kTe/h9SxgdPkzjq09DiY9RYLMHaNaw6PYmQRCoWUVN14GpjBwUilolsHOfnYPHHESEyYts3wJYu9XK7MlhLF1joXJ5Fcf/dJFn9mMKlmN3BHi7azJZOX4eJebx/U+5BBnl/DAuHLdHJCPbx6IZko7o6p+i+XZ6Dt9OzyY2SsHFa26s1gAxMXJio6X3+NhJJyFhz/duPA/+neNh/fqNOHXsF27cE7lwsAQKhcBXk7NY9mN0AfamXC7Qo1Mwj5J9XL3hQSaX2JzDPwph5z47qzdb+f7b8CJlDv56LWVKKvh1RRxTZuewfpuV8mVUNHm14NySyYR8U4jXX9Zy9JQTpVKg9yfp5OT6mT+teKHzVk11HDvlxGCQkZ2d/VzPXBAEKlWqxdQ5FwkyymjZRE+DV7QM+yaThFgFfboFI5PBtt02klIlduInX2dhChLY97udO/e8VCqvQi4XOHXOVaQRGMCFKy5u3PEQFaGgZVM9N+94OXrKSdPXdezfEM/uQw66DEilfh0NzRroadPMyOH1D9E4IzDHn2VAHx1vNFKTk+fh+59y+X6+j3lTIqldQ4MoigwalYHPL+Py5UvUqFHzme//CXw+Mb818/4jL4EA/L41vtC7LAgC08eEM+SLTFbNi2b6vBwWLLfw4fumAp97ubaG/Ucc1K6pITxU9lgLUM+nf5E4SYhTMvWbCKbPy+GYHCb8kEuNKpoCc9DvFxnyRSYDewXnP9dFq8x8NSy0kFGWUimwcHokHXpLB/4Xqqs5cNT5XPPB43bRt1swc5ZYuHzdwwvV1fQdkY7VKrkNu1wBpn8bwf4jDlZvttC2pQGDXmD6vFyS03yUildw/rKLXkPTiQiT0/qDZG7d9bL6p5hC36VSCUz8IryAmYrDEWD0hGxaNdZhtYk8SPISFSHn0HEnPxShjfvkmTR8Rcu5y+4COtlvNNAx6ccc7I4ApiAZNpvtuQqlz4p/51hYvXp1fD6Rk2edvFxbS4e3Dfyy0cI3w8O4/Lg4V72yOn+9n73IQvJ9JSNGOwjg5713VUyfl0twkByTVotMkCFXexg2RM/Fq25mLsxjy1JJC9fnE1mwzMrR32HTevj9oJWO73j4bKiRIKOcapXUnDzrKlLrXBRFzl508d1nUqvcrPERvNcnlY07bHzU04RBL2PvYTvrttqYOS4CsyXAkROO55r7breb40d3IhPgpymR7D/q4GGil+hIBW821aFWy1j2YzQtOifx/jtBLF9nYVBvE+XLqNjxSyybdtoY8FkGLleAyT/msmmHjYG9TBgNMnbstbNhu5U1C6LzddWzsv30+iSNNs31JCb5aPK6jqoV1fTqHExSipcu/dPYtFRFbl6ASdNtXL0WQETE4XHz3VdP9z9fDQvjzn0P/UdkoNMK1C6vITNPxnefSxq4O/aLzF9UWF+w+HGQIZNJmrk/TojA5RJJSfNhNMj4dXksKpXAuO8zmfBDLi2bFJb/8flElqyxYLH4WTormiVrzKSm+5k1PoLfTzj57YCDkvEKlsyMyj93tG2pZ98RB53bPX0/9xws3vACoHQJBRnZRSfxBvc20WtoKusXxbJ0jYVff7MRFS7/R8mgv6Nc+VocPbmN81fc7Nhn55N+JoZ8aOLgMQcfDErD65MSNaIIsydG8mpdLb26BHH6gpvl6yz5mnNqFRzakkDj9sm8/44Rnx/mLjUz/KPCHWtT5+Tiyw6hTmsz77TRsX6bjUtXvYQ7yuOPvcv6n2Mffy6HO/e9fDY4hHKlVVhtARaszOP7+XnowgRkKaXIdcvxBWWS+UjkzrFwXH4vgiGTzAyRqFj/f/ze8F85J0eEK8k2J5HnM1OL1/KlJFSoqUAN0sVE7nqvYsdCaSqhF6T30JhZhQ/6n2Tv5sgCzD23O0Dvoel8PTyUDdtsvNs9m2jzq0V+f5xYhkzNHeJL+TEn3SPIVlDH0iHauM5Z4h2VCLsTh4DA6RvZtNh3mWlT1MgUsGKdhZt3PZQpqWTjDiupGV5cujR8Di9+t/u5nrlSLaeary45ZPCAG1xUHkaGDIUqgNsboLqnARpBGs/gnEoM+Pg4derBmBFhiCIcPFZ08Qbg9j0v+JTYRSv3uY4XDwoUeHATKkYhCjZC/mJY53QGGDQ6gz7dglEoBI6fdHPprBJlaln0ogkFVpK5z3mOYRRNqNFikWdQvbaHUz9JLPE3u6RiNkvmUM/KeLRYLGjUAgqZjNMXXLxYXcPl69Ked/LsXH7fGp9PkBkzAt7qmlxImxegRhU1+zbE8dHIDH5emQdA367BvPIXiTmtVobTJWKzB4pkfz5K8qLVyFi3MIbW3ZKZPDuHuGgFD5N8hJhkfPp1Bk6XdF6PipAz/KNQug5MpXolNTaHiEwGWo2MJq9p+GmZBe3jXPizzImQkBCCg6FZw8Jrc8kEJUvmhtL7kzQmjA7G4QzQoU2Au8JlQhMsaDUyunfUMGakiiTvXUpTWPrCSAjXhJMoRS3lhOqFfi4TZJTx1yRJfRWTO6LQNbtFJwRnU7tG0UnMD7sGsXJjEtXL+zh5QkRIlf5dSraLqFSq/5V4+B+Z/LRYLAQCgUK6OcHBweTl5RX5O3l5eUV+3u/3Y7VaCQkJIS8vD5PJVOAzJpOp2L8JsGXLFjZufNrSWrp0aaZMmUJEROEWwSe4eSWRBPsL+ILT8MukzYzHKxIZLi+Q+Pwrhnxo4vwVF70/SWfX6lhkMoEn8hCJyV7Gz8whMUViHOWZRT75OpPp30ag10kmFE8YBUqF5PZaHPx+8AdEIsMKXodMJtC2hZHFqyxkZPmIfHydoihy6LgTnVZAqZCqM8+DZi178u30ZYwZrizQprlphxWnK/D40JZCWKgco17G9LERaNQC6361Mnh0JgaDDLtdpGS8nKtHSqJWy5gxP5dXXtIUEL9/obqGlXOj6Tc8gwNHHTQtYiN3/LSTVT9F5yc+n6BmVQ2zxkfwRsdkSsQpKREv50GiF5dbTeVqtUhISHgu+n5RaNOuBxt3fE/XDlp27rcza2EuL9fWEhMlJy5GwZETDmZPCmfJaisXr7pxukS+npxFVraPoycdvP5y0RvTsxdd7Fz1NAjVfVHDgaNSIqAobNllY91WK8vXWYiLUbBvfRw5eQGmzcvl5+8LajSlZ/qLZBA/wRsNdGQ54555TmRmZhIXHUCnk7N2QTQjx2aRlVO46vh3yFBw8pSDLpdSUKlk/DAuglEfh/D5uCxWrLfQ/b2CydnTFyR23VefhtLkNR3v9kklKkLOu31SmfZNOIO+yEAuCMREK/C4RYI1MrKyA7TploJCKbDjl6fGJhHhCuZOjsTlCpCTF2Ds99n88aeTio/1HnNy/WzdbWP1ulnP/W48K/6d42GPnh+xYvlSBvSUNlKp6T60GlmRpgsgxcG+wzNYOzeGh4lePvw0nZVzo/l1t42VGyykZ/oIBMQiW74djgCPyfN8PiSU3w7Y0eskN+2/u1k/QXqmn0/6mRjUOwS/X2THPjtfTMxm6ayiGaYul4jZ6ic2Sk6WxfXcz/yrb2by1cgmjB8VyrJ1Zk6ddREfqyDP4mfIFxko5CIKhYxmjXQ0b6CnehUVPh98PSWLpBQfNaqouHTNw407Hj7tH1Jo4+b3iyxYYSFIL+PwcQeDPpQSyk/WBJlMcqG1OwIcPOrkyAkXDmcAb5AZffQtTvwWX0CD89W6WlZssLBghZlmDbz8sDAXmUzg12WRDBs7gHGTNvDSS3WeawyUagMrN2QwoIeJOUvN1KiiLraIERWhwOWW3E9HDw3jyg0Pew/bCyR+mzfS8f1PuXTrGETZUiqSU30M7FW05t7g3iYWrDATGS7wXr8UalRW88pLWu499LJjn43eXYJp2/LpQeDISScjBxUt9aLTydDpZLRurmXlRiter/y55oNSoSDPLFK1goqfZ0Sx97CD2CgFt+55uHPfi88nY8gXmXw+OISp3zx9vzq+beTMRSddP5Ic3kcOCqVzOyNZOX5Gj88qlr1VsZxkppiZ5ePQcQfjZuQw7ZswZi2yMPrjUBo8boNu0z2FfzqvyOUC/iLyIK2a6Ni224bdESAmJub/L8nPf+dYGBMTQ3qmT4pvC6J55SU1I8ZmcuSkM98pdfSELJo30nHmjI8H13SUEisTTBhe3BxYd5uEGtn8OCGU5q0ktqNG76d2LRVjpmWzYFpkfuKzTecsUs+WItxVmkhBjpgqsmd+Kr/tvcL+beF81COYAZ9lsGFRTCHG8pzFZlr+RV5Cr5MxemgIMxbksnSNBZ9f5OXaGn5bE4taLeOP007kMtlzzf3ffvuNUvECiSkivYam8+YbeiqXV3HvoYc3OiYjV0BwkBy/H76elMmNu176fiA9Q7VaYvu829qIUimwapOFyT/mcPl6Bi4XvFhTxe9bEwoUjcPD5KycE02dFo9wewKkpvnytc/jY5UsmB5Jq06ppN/XU8L5AqGCCVEUEUmj36CL5OQGaNFIz50HXn5alsfbzaTiyrFTThJTfMREKVi+zkKtF1tRsWLRTLIiIdMRbJCj0wq80PQRZUoq+LivKV/veNMOK1t+c9ClvZFPv85i3KgwjAbpeT3Rq/58SAjjvpfkQTbtsFGlooqSCUpGvli0rIFGI2PRKjMxkXIcTpH126xkZfu5csOdr5v8d1y65qZ0Md0G0ZFycvICvNklmQpllcREyXnwyMf8nh8985zo0eNDKpb/lEb1tWxZGpN/OH7nLSPvvGVk2twcFq3KQ6+TU7+OtLcVBIG6L2io+4L0/253gE07bYBA+bLSeaPHe0Y+/jKTkWMzGfKhiRLxShKTvUyclcOBPTLKuuqxY9deFGo/Xw8Lpc17uRgdVcjx3nhcqHDxINHHwr/sjY0GGSM+CqVmFTVL11q4ez+Rh3flaNMiQRbAIiSjUcvwZugQBDvhoeH/8XvDf+WcrJSDXxWglLtyIQ1dgCghgUTuECwLQut/Oi8NQjB5V17ghSYn6dbRQPUqai5dc7NuqxW3WyQ2SkHblnpWr7ZQUii6a04QBOIM4axe4GfvYTs/z/qTuNx6+T+/yXmqUgeN8PTcZSKcoIwG9B14gB49BeZOjiQ8TDLoXLLGjNUm4otIRHyoIzxc+VzP3BBs5JH9NrLQTEpFOlk5L4rqldWIokiV2tkY0p7eh1bQ47tTh999x5g/TYphN+54yMn1F5D3eIKxky0kZflJ5zyVeRGdII2lKIokc4/UPB+VX31ATJSCcqWVJKb4GdLHxFtv6PnjtJOvvggQn91EekaCxBwME6O5wXmCMOHBzbtdfcye8pc9Shs96ze7uHLlEi1atHqmMcjLyyPEpGDXfgdffhLKqXMuHiR6uf/Iyw/jIgp0Bmbn+ElN9xEdWTQZQi4XaPSaFP+27bHTo1NRBJ5gRk/I4scJBRN8Xq9I32GZDB9oyu9uOXHWRU5egPZvGhjW34TVLskRXbnhlroMZmYRGa5g4pfh+b4lGVk+Pv06k7KlFNy+6yU8PPyZ8gjR0dFoNP+cKA0yyHE4A8xaYCbZZadUFRk1q6l4mOSj3ksqoirkcP+qh4fiLeIpg1xQ4BN93OUKWaQiiHKCKL4bJFyIJjfoIkn+E4Tl1EAnSMZOZlkGycaLvPdO8Z1nOq3Eti9TRuCzoUa69z+H4/rLOHHgx0f58uX/V+Lhf2Ty8wmKevj/NCH+/rMntO5/+p3/qTrZvn173n777ULfkZmZic9XuNXH6XRy5ewVdDoVpWtncPWOyPiZ2XR/L6jYzQNIhgyiKPB6PTX7fndQoayK8FA5icleeg1NZ+a4iPy2aVEU2XXAznt9U9m4KAazNYDR8EQcXsXp8+5iEwTb9tgID5XnbwxFUeTUORf7jzi4dc/Lw0SpCm4KltqyT19wSZvSB17iEsqQmppa7D0Uha7d+rNyJTTqsJQXqlqICJPxx2kXNauqWfajJGpfp5aGLyZmsWb+0xfi1bpa7j7w0KJ9FgpzaTK095DJBAIBkd0H7exeW9h5VxAExn4WSteBadjsAapXVuebGfn9Ae4/9BYrbN/gFR1lSirYvDQaq00kLEQao627LjKg33tMmPTTc93339GseWt6fjAXt9vMgWMOdvwSV2Bzfv+Rl3Y9Uni3tYGLVz3cf+SlY2sjzRrqmb88j+XrrcybHFngd46cdGCxBggNkcKAyxWgeiUV38/L5YN3g4iJKhgeklMlZ7bO7Q3sP+LkwEaJbVWqBJSKdzDsm0xGfxxCRLhC0imx+v/xECwGoGbN2s88JxwOB1k5UhImOEjOpC/DGT4mE0EG+484imSyiaLI4d99eF0q9EFuosLlnDrrokVjPZO/CmfAZxksWW2mZ+cgdDoZG7ZZuX7bw+wJkki54bG7aUamn3lTIhk8OgO/DxRq+KRfCK2aSOxiv19k43YrX0zMpkLZwnPk7kMvPy0zc/WGB6VC4OQZF7v225g+Lw+1OpzY2Nh/HAeFQvGPG8Fnwb9jPPx++nd4XTJiHm9S0jJ8lC5RfBw0BctxP5Y4KJmgZNyoMH5clMe4z8No0C4Rj0dkzRYrXTsU3swsWGEukKx/v0MQdx94WLjSzJgRhR2onwig71otxRK5XKBtSwMv1dTQb0Q6O1fF4feLnLnoxukKUKOymvXbrNx/5KVrByNb9uqfOx4mJCSQnqOn44cpvFRLw4ZFT51o7z308sGgVOyOADJB4P4jL7sO2EnP8jPlq3Cmzc3lwFE7ZUqqUChFOvVLZdKX4dSoIq0L9x95+XJSFj06BUmVa62MHXsd2B2BfAbUyg1mfliYx8xxETRroMfu+P+x957xUZVd9//3TG/pvdE7AiJILyJVOkiXLh3pSBEEBBQEBEE6SBdpKoiCgIIIKhY60mtITyYzk+ntnP+LkUBM4gP3c//+n+cu6x1MMpm5zjn72tfea68lsvNzK5t35aHTFj263b97MOu3WShTQolaJWPC8FDGzcxhy/IYhk4dwcbNXz3TGnhcZr48YqdaZRVIUgETqKLwpBbmjPHhdB6YztrF0Kxh4NlNTg0wpToPTGNo32AS45X5DPu/QqMJaF673CIxkQr0OgGHU6RhHQ1tmumYudBIm5f1+fuGXC4Uq60KULqEkgZ1tHyw1kxQcPQz3Q/lypfn0Hc3qVJBhUEvo0ZVFas3m5k2NjwgOp8rMmRiJoP7FC7k1q6hpUenIES/RL/ugWdBJgN7ERp5T8JsEZn2rpHaNdTUqqHh1/Me+vcIzi98AtT7s4H2SKf8r/jhjJOxQ0ML/b/TJZGS7gMEbDYbNlvRztP/qbFQkiQMejkHtsTRoV8aKpVAv+7BTBgemv+7kiSxcIWJUz97eUFqnl8UUKKilPsFTBce0rrLVbRZAca1yh3KrbsePB4pX6bg4x020s+VINpdLt+oQBAEwsV4zLdVjJ50iZ0fRzBtTDjt+6bRrb2BJvW1ZGT62LbXSlyMnPffjizw2T9cb6Z2DQ0tm+o4fzkwTudyS6jVsGNfHhKaZ7r3z549S0gQOMMUfLkt/omGtJ5h/UIZOC6DYX1DqFdLw679Vr44bCc908ede37mLbRhylYAAmhttGqh5uyxkqhUAl0GprHqL3nSI4SGyGlUR8vLjbWs3GShxRP3d0yUArtRS2Vn0/w1FwSBSOII8oTx5lvHWVnOTM3nNMyZHDCNmjYvh98vunjj9RA6vJbO9TsS35+a90zrIBMk7j7wMKBHELFRQez8wpZf+JQkifnLcnnnzQg6tjFw8KiN10ZlIJMFmlwatQyTxU/DF7X4fBKLVpl4vU8IFqufb044CpiYPYnd+60YtAIjp2QxYkAIsyZFUDJRQeueqYwdUtiATpIk3vswl+2rij6w/nzWSbf2QZQvo2TJ6lxWLYxm4LgsYmNjn3otMjIy0KgF5k+LKPKZmzgijGMnHSTEyjn6vYPWzQrHpvXbA/u/Ri3ky0kIgsCKd6P48VcXc5YYMZpEIkJlnDjtonTWK8gEGQatAoVcol3vdJKSVGRqT6OVSez83Mq3Pzh4763CuQNAy6Z6Plxv5rNNsQwYk8ErLSzk5op4vUp2bBUoLVXFjhmnx/Fvnxs+aywEcLpAp1YQbC2+CJOgj6Bh1zt8f+IWhrTnCRGj8EoeZJKC58rqaFxfS3KqjwYvauj0io4uPfNo1clEfEkPUREqJFvxn9mPD41GzrhhoZy/mMP1z3MRBR+WkJtoLTo0FCacyAQ5ce7KhIfcy8/bDHoZY4eEkRCrYMZ7Rry4qFS5+lPf+2azGb9TjqrkXUqVkrNlRTyx0QqycnwsXWnFmC3wpMWwJElYycPjFvKnJt97K6Cfvnx+FJX+HIG3O0Teed/CldPhKMmjGnULmeUkUhalwsmst8zcuuflp99c+eQrgDnv2okxNsiPiXmybPKir1C+okTnKBm/Xf4DY5ZImxYFr+GAnsHsP+Bjx/a1VK/+/FOtg9/vx+8XyM71UaOqmg3b82jZVI/JLOablmVk+Vi2zsSREw5kAvx81kXrYiagfjvvZmCvYLbtsRISXDgf7NDKQGq6j2ZdUxnRP4TyZZRcuOzlo3VWIiKF/PNoWIicPevjqFFVzZETdlp0T6FyBXWA8d4rmPNX3Mxflsvw3sEFDJujIxXsWB1Lp/5p2J0SRmNhreXiEPAa8RYpbyVJEldvuvnqqJ3Tv7rYsiqSZg115Jr9rN5ioX3fNL7+JJ53Ftg4cfIev9ru4JckBARKUJ4XeRkHeaSTXOzffxQPtu+UM3/RryQ/AASRRg0VHDvh48L54ou4P5xx0qmNgXq1tUyYlcPgAXo+WnKRlBwnXjzcvXuXiIiiY+qzxMJ/y+JncHAwMpmsUJfp71wUi+pK5eXlIZfL8x1pi/qZ/8mZUalUolQWfVgvSiQ9LS0NmUNFXtBdbC4/574tyfxlRjbttOAonplOeqaPkCAZndsaeG1UBlq1wNK5UcxebGTlguj8gAaBoNWuhQGzRWTTp3mkpPsY+GdnQy4XGNwnmDFvZbFyQTReL7jcAWOXlDQfb71rZPOKQBczx+jn9YmZVCoXcMpt1hC+OCTnXrKXpe9EsnW3lROnnUiIeLwi9eq3+Vth+OLQt+8w0lLuU7nkYZ6rqGLC8LACh+wXqmuICJeTklawOFm2lIrXB+lJtzTmhRdG8eqQBbwxyE+JRGWRB9Id+/LYtiePRnW1ZBv9vPthLnlWkRXvRrF5l+UpxM9l6HUyDPrH7925rZpPD1wkPT2d2NjYZ/7uj6DVaqlSrSHvrfiEi8dLFkrOS5dQ8tb4MGYvyuXUgcQCDOEm9bXsPmBl7Iws1i6OwekU2bY3jyWrTOh0AveTAyPsKek+EuMUiFLA1GXC8FC6tjMgSYEx8GXrzLR+Scf+w3benR5ZgG01Y0I4x07aGT09m8wsHxIBzbED39jyR+r/iiM/CGwcVP+p7wmtVotCHU9yiosSiUrCQmWkZviY8kYoE2eaOP21ppBo99LVVmQ58WjUKQgCnPgikXavpdKyRwr9ugVx+66XtYujOX/Fg8slsWBGJBFhcvqMzCAmSk6VimqiI2X0fTWI8mUCbttajcDbkyJ4udHj5EYuF+jZOZhte63cS/blFz8APvksjy+P2Jk1KZyqFdX4fBKff21j4qwcrHaRrw9/9Q89F0+Lf+V4+PtPl9BpZRz53sGYIWEkxCm4da94/bIcox+t5vF9Wa+Whrkf5KJQCIQFy1m9KIpJs3PINYkM7BVMkEGGMdfP6i1mHqb6Coysh4fJ+OO6yHc/OGndTFfA6VySJOYsNpJnFdH8JS4kxCkoW1LJvKVGTp1x0uBFLUEGGYtWmrh118OqhVHMW2qibae2z3TdJUli0cIZhBg8qCMUbF4eUyAxL1NSybE9idRv/5BxQwMjnhDYG/q/kcGCGZEc+8FKdo4PvySgkMOINzPRaWVotQIRYXImjQijVg0Ncz8wotGI2OwiKpWA1SYGHEF/dFKnphqlQoZcHmhCjBwYSuN6WoZPzuSzr21Fsr07tNJTv7aWDq31rN5soU0zHWfOuQgx5JKZmUl0dPFSAYUhZ9OyGGYtNmLMDZiJFMda+P2CiyoVH+99pUsoqVReycRZOURHylGrBFLSfaxdHEONKir2fGnFZP57jTWZIFCvlqYAm/IRNi6LYeq8HHavDxz0Q4IE7j7wFogHjyBJEuevuGnWUIvXJ6GQe3A6nWg0T6f3NWTYVNauGMLpX5xIksSEWTlsWRGTvwce+8FB13ZFM7EABvUKoevANGpWt9KtfRDRkXJu3PbmH4iehChK/HHDw4s1NaxcELhWf9zI4viPDqaP++vBJYgug9KpV0ubzzJ7hK2786hdQ12oSC5JEj/+6iQ2WkFquhebzYZeX/Sh5H+Df+VY+ODBA2rV0FKmVEC6okoFFROfkGaAQG43fVw4x09k4f3FjZqC7L0wbxI3H1wjNOQKjpDzCHhZvKqgBvCmrS4inGULOLQ+QiiRHPvWz/nLAca5QS+wbW8el6+5OXbSQcWyCqw2kc4D0/F4JKpWVBEfJ+eP6x5u3vGSkuajzct6cs0i/cdkUrakgsPH7YSH6p8pFt6/d5k7D3zs3RhXaBJHqRRYMT+aoZMyadogngE9QyiRoKTHkAzc6VHEmJqQKKjwSh6cVU+y9J3H2mN+kb/V3o2KlPPFITsRYTI+XG9i7JBQZDKBdVtsBBkrFslAUwsaIonBkZfJiRM+vj+djiRKOGxygoNg1nsW2rXWUqVmN+Ry+TOtg9XqRKuWsfuAjddeDSLYIMtn3F78I9Bobd0skKd0aGWgQysDPl9grFImE1i9yczR7+3o9TIOf+egf49gypTQ0b5vGu1b6PPlXR7hl3NO7A4RjSYg/TJ26OP7b+7UCHoNz2Dx7Mh8VmxGlo/xM7NJz/JTVA3J55N4d1kuDV/U0rtLEMs3mrl41Y0gPNs67P9iBwmximLJCXK5QOkSSt54PYQuAzOZN1Wke0cDCkWAZbRmi4WNn1i4eCIgeSUTAkZ+5csERiwb1dXSqG7gWfrhZwe/H41CKajwSG6MeW5eahjCRwsCDDBRFFm61szkOdmULqEs9jMBPFdJjdUm0byxnoNH7PToYOC1bkEc+spMaFoEPsmDX3T+P8sP/6/Ew2eNhRAw2wszyJByAoWZoiBX+RnSL4iFs5Q063CWs9e0qNAg4ef6aQ9Wt5e6tVVYrQpqPmdgYD8Na5crEBReOrZRcWJjFmFSTKH3FSU/Xo2FUkmBvXDquGDanTlNp9ZBREbCvsWli4yfACFiFL/8ervQ/3dtZ2DWIiN+uYty5Ws+9TU/deoUGqWNFQsj+OwrG7HRARm3Xv3zMGQ8hyTeREREJsiQJImbXESNhiBjBXZ+lsWgPkHUrKZh5YIoPlhj4kGKD6UCrt3yok+risobjErmRCUVrcEZZivP2g2nOXogkmnzc/LJBZIkkZoskPjnuH2ePBPt85f45pOIJ85pYRw57mDU1CxaNjXkn2sFATTeUC6dvf3U6xAeHk6u2Y9GLXHukhtznp+EWHm+mdC9ZC9DJ2Yy581wFs6MJCPLx+sTsmjRWFdociglzctvF1z4/BJ37ns49YuTpvULF7NHDAhl9+dOZk80oNB4cAs+ylRS8OXOx82/W/e8VP5Tbio9KzANOWPC4+JdUoKS9i31DBybSdVKqgLnDEEQGDUolEnvZONyuVCrn04HVZLgnQ+MfLwsplDxfudnVnKyJT7ZZ+PM4cT8NdfpZLz3ViQtm+ho2yeNJvW1KFQSJaSKpPOQatRB/ee1VEqR3OEqoiQWuedlkUpWjpeJM0y8NSmY6Eg5x0962LzNSUhqHbIdtzn5k4OmDQquqdcrsXiViTXvR5OUoKRJPS2dB6bh1/splfM8d7hCYmLiPyUe/lsaHikUCsqUKcOlS5cK/P+lS5eKHSkpX758oZ+/ePEiZcqUyTeqqVChApcvF3Teu3TpEhUqFHZ6+0cRFBSEzZeHJtjD/q3xBBlkuFwScpnApWvuQoLJj7Bio5mBvYKRJGj9ko7h/UN4b0Uuxlx/gcLnk+jRMYite/JwOiVaNHl8E44cGIpMEKjU4D5teqcweHwmNZsn06h9ChJ+rlz3IEkSg8Zn0LOjgXq1tKiUAg1e1LBkThTTx4YzaU4OsyZH0K97MLm5IiUTDSQmJv7D63Lj+kVe7x1M/draIpPTRnW0XL5WuCjyWlcd1rwHtHmlE9Pe3smuQ7W5c7/wGu4+YOXn3118syuBeVMjGfJaCB8vi2H+tAj6jsrgq6M2tJriJQGsNrFAZzMz28fuA1Z27bfStL6dXbs++Ye/+yP8/ssP1KhS+OD4CMZckZkTwouURujZKYhrNz282PoBTTqlYDL56d3NQFionFdfT2dYvxAObk9gzaIYTnyexPoPolmy2kSjDik06piCTAa/HE6iSgUlapVQ5D3VsqmePRvimP1mBG2a6YiKULBmi6XIYsIn+/LQ6JKeebRx1pyP6NAvg4wsHzKZwCvN9dx94CM1WaBBixwWf2Th3CUX3xy307ZbDttW6VHlxaEziJQrrUQQBHavjyc13cf2vVY+WhBFpfJqencJon+PYCLD5ezYZ0WtEuj3RgarNpk4+r2DxatNdB+STrbRhyhBs4ZFj4S9NS6cd5c97tAlp3jZ86WNT9fG5h8IFAqBHp2COPRpAmEhMq5f/3/r5vmvHA99PlAqAl3MG7c9REcqkKQAy7EorNlqpl/3x/eUIAiPEyoZJMQq2bUujqhIOQPGZNChbyovdXlIjapq1i2JLtAU2XfQyrennOxaH8v67RZ6DU9nzVYzi1fl0rpXKtGRChrV1fLHjcJmWKIED1N9fLMrgTlvRjBpZBiHdiaw/oNoJs7KITPbm39QeFqsWrmA0jEneOXlQJGyKEaCTifjta5B9Bqenq8DGBejYNGsSDZ9Gjig9OsRwo8Hkzj+WRJbP4qlRKKCZg11bFkRS60aAV3OL7+xsXu/jTv3PZQuoeCDNSbGDAnlxk+lWDQrih9/ddJvdGY+q/K5SmoqlVPx8SeWQp8JAnIpcjlUrajmXrKXPq8GseeAlbho4W9Hg4tCi9Y9+OyQjfVLYihTSkn/7kGMmJKF210wNucY/YyYksnYJ3SdrtzwUKWCmlULo3jxeQ1rFkXzQjU1dV/QoNHI6N8jhGqV1fmmQH/F9VseHE6RN0cVPcpeKkmJ3e7n1cFp1Gj2gB9+djJ1XnaRydq+gzZcLpGJs7OpUEaJ22XHai1eb/uvaNSoCXeT/UgSrPzYTImEgod/j1dCqy2eiaPTCtR6XsP3PzrZsjsPQRB4rrKKKfNyAg7GosTGTyy06ZVK5wFpDBqXicns5859D36/xKWrboKeKLY8wpotFtq10NGpfxobdli4fsvD6V+cDJmQwZwlRl57tXDMX7bOTPPGOmZPjkAmCLjdRbvB/m/xrxwL7XY74aGBtVYqoF+P4vfOsaP0WHRFMzMiZFFMn67kys9x3DxTEqvdz7VbHnx/6iK6nLK/dXqNCzHQc1g685bm0LaFHo1aQC4XSEpQEButZOtHMRzYGjCh69k5iE07rWg0cHB7PKvfj6FjawMDewZzYGs8QQY5Oo0cS96zXe+7t8+hkAsFmDIFvmO4HFEiPyY0a6RDFCHWVBulEPgdk+oho4drC8TRsBAZD1OL3lsgML4dFaLmykU5q9a4qdowhbEzsti8w4HeF1ns7wX7YlGmlSfeVhODzECtGlpeaaNCHww2m8SO3dC+Q59nWgMASbRQqYKK118LYe+XNtIzffmmSUaTH41GwOEsGHsUisds9DybyILlJjweiZcba/njhgetVsayeQHTj42fWEhN93HrroeZC3J4bWQGdofEvo3xGPSyAmZA9Wtr+XBeFKs3W2jbO5U6bZLpOyoDg15g/5Y4ug5K4+tvbfmf78p1N50HpjF+WBjfnHCw8KNcIsJkrN6cR5BBICWlaIfpopCV+bDI4uqTMJr89B6aQ2a6xMyFOdRpk0zdNsnUbpXMngM2nE6RLbssvNw1hdsPPAwYk0FqekHW4Y3bHkaOtRFhrgLAA/kVxozUkpruY80WC18esdGmVxqpGX7KlVYiUXDy4K94ZNpa+3k1N6/KWfSOhobNLOQ5vLgkJxZFBnrD/xu9T/jXjocRkeGEhEpkk1rk65Ik4TXkUK1yYDJi1QdhxIcZqCbUJVYVQ8mSMvq8aqBnpyBKJCoYMDYTq9ONX+ZB7tUx8nUdtrjLuCVXofe9rfqd4YM1+bEjKUFBxQoKlr0XToVySiRV8UwlL27CQotm2pZIUBAULJF8/8pTr4Pb7SYowo1KJVCxnAqvV6TfEDOxaY0Jl2KJIp407gFgxogbF8GEEeyOZ9ESV37+Wr6MirWLYzi4PR6NRkAuQK7XQm7M70Tpi2aBA6gENRZL4B5/c1QYcxdZeG1ILu8vt5Brenzv50Vf4ctdkYUIKq1f1jFyYAjrd5jz/2/bbitqY0lE/9Pz8yRJwuUOEK2WrrZQvoySMW9lI0mB8/mUuTlsXBaDwynRZVA6QydlYTT7eKV3KmcvuVixwcQrvVNp2T2FFt1SiYmU0a2DgcoVVCxeZcrfH5/E+csu7qU4kUWl07yDg727tRz9PDqfEHHwqI0qFVTMW5xH1RczWbTCwpujCzOVZbIAa33VpsL5c9WKKiQ/T22YLEkSXk9A/7vH0EDtYtcXeazfZmboxExmzLOQY/Kz+J2IIiccmjXSUaOqmq++8pFkbIgKDVHE5hc+4U/ZB8pwi0u4JRdu6XGDxiU5SOEO1aVGnDsLo16HQT1V7FxUkriHLQiWIhFzIuk3OpM5i4xkZvvweiWOnbTTsX8aw/uHkJQQyGNVKoHJo8KQCTJ8eBDx/69IZE/i37L4CdC+fXu+++47jh8/TkpKClu2bCEnJ4eWLVsCsHPnTlauXJn/861atSInJ4etW7eSkpLC8ePHOX78OB06dMj/mbZt23Lx4kX2799Pamoq+/fv5/Lly4WEnf83iIqKwqOy5gfsS1fdeLwSaxYHEsr+YzI4c/bxjWZ3iCz80yjg5UZavjhko3UzPQN7hVC5nApNMeN7EOiQy+WwbF5B163zl138cs7F0T2JHP8siX0fx3Pu2xLMnBCJK0/LzLkW5n1gJC3Dx5XrHkwWP3u+tPFK7zR+OefELwaKFge+sTJiQAgKpQyVJpKyZcv+w+ui0er+1tk011S08LAgPO4clilThvcWrkFQlCDX9LggJ4oSa7eYWT4/qhAjtGI5Ff27B4TPcy1+pr+bU+Tfn/5uDq/3CcHtFhnzVhZj3srG5ZYCD/X3Dr7Yt5rTp7//B775YyiVMsJDiz+UHD/t4NW/Yfp072ggO8dPz84Gvv/ZRUKMipgoBcvmRlGzWkG2Ud0XtHz8YSxN6mkYNzSUjCw/o6dl8+VRBzFRCvqOymD3gaIP6veSvew9aGXJnCgWz47k1cHpLN9g4sp1N6fOOBk+OZPFq024nUWPNf4dqlSpwtCRC2nQPpkG7ZI59J2NRStNhIT7kaeXZvei0gzppWH6sDDsP9Yn2lQDU+QlfLiZNTHQbQsyyAgNlqFQCDxX6XEn7dfzLrq9nk58rJyda2L5dm8iHi9o1DI2fBDN5uUxyITAwaq4UZgGL2r4+ayLdz804vFIfLwzj8kjw4pkGpcpqaRWDQ1LP5j9zOvwrPhXjYc1atVEpYU9G+IYPS2LTz/PY97UCIZNysx3PYeAZMOKDYGudbsWjxljgaZEQPc4LESOQiGgUAj06hzE55vjObgjgbYt9MTFKApc0xu3PZy96EYug3KlVWz6MJZlc6MokRC4Zge3xTN6cCilkpRkZhcs7ns8Er9fcBUqpgI0a6inWwcDbg+cOfPDU6+D0+nkzE9fM+b1gO5ilQrFj41UraSmT5cg3nrvcayqWU3Dj7862bA0uoDWZ/kyKj5eFsP1W578fWX0tCxMeX66tDXQrrmB1HQ/W1Y8Lt7HxSiYPTmCV5rrWPyEqV6zRjqMpsIxWpIkTv7spHaNx8V/vS6wt/38u+OZ3RtbtWrP4pW5/H7RyZujwtjxmZXXXjXQvm8a85Ya2bYnj8lzsmnWNYUJw8PyWW2SJPHhehOv9wmmwYtajn5vp/8bGfxx43Gh8/I1N3/ccDNoXCY5fzHoyM7xMXh8Bh4vxWqM7jlgJTXDz+t9gvn9aAkuHC+JUinQolsqv11wIYoBDe93lhj57GsbJz5PYsPSGMx5Em6P72+Zgn/F1CkTiAyHwa8Fs26bhWs3PXQemMas940kp3hpUFvD0e8dxf7+19/aaVxPy4p3o9j5eR5ut8jCGZH8es5Fh36pdOiXRl6eyIGtcXy5PYHfj5Zg5oQIRk7JYvI72QColAJmy+N1stlFzl9xM3tyJId2xqPTCmzelceJHx1MHhXOS/W1jJySxbiZWXxxyMbmXRY6DUjD4RCZPCqM6lXUqDWyQnpx/0z8q8ZCmUzG7xdc+HwSoiQRU4z+O0BMlBxBVXQBX6X10+DFx0W/uBgF1auoWLEh8CzLlX5EqfhcS1S46d0liGvXvXx5xEZsVMA4q/qfZku9hmfw3anAfffi8xqO7k7AoJMXOYI3581wFAqw5/29c+5foVaJRTK9C3xPZUFt2ecqq7Bizv+3oHZRIrHgGg55LYQlawoahT7Cpatubt+WuLCnGiHXm1MqoyX61Op8c1jC5vDjoWi3XgAPLnwKO/GNr/H76XC+2BbL9lWxXDqZxJypYWhFGcP6jyAzM/N//vJPQKdVIQCJcQqcLgm5Ar48agegQhklEhK7isnTADbvshARLhBskHHxipu1Wy2IokT1KmoO7YxHpRSYt9TI8g1mjnxvZ+k7EZQrHXBt797RwNqtBQ/rFcqqWLUwmnYt9ZQpqSAsVM7q92OoUFbF6MGhzP3ASJteqbzSO5U1WywsejuS7h2DqFFVRXycArNFZHDvIGKiAqY5T4ukkhUJDQkYnRQFq03k4hUP5lQdVZ+TcWhnAue+Lckv35Tgu88Sea6Kik6vGPhgrQmLVaR8aRWx0XJa90yh04BURk/N4qUO6XTt6iYypRF+/FzmJ4T4FFwekaqV1CQlKNi4w0JSgoI/rrvZsiKWvq8GceBI0XluntVPZraPhDgFySl+dI5Yyntrk5jxMvGm2lzhF+y6dF54oc5Tr8M/gn/VeGgIiuDqdR93+AOXVHCfkySJjJALjB6mzd+rX3xejTc4k18VhwivfZ3fjscyuE8w1auo6dTGwNefxGO1QbBSh9yYwKHvHHy2MwR7hVNkhp4jU0ohU3ODlPjvCCqZzfiRj/fqc5ddvPh84AzVtoUeT0Rysew0W9htRgwtmjxhtoioVXLstuIbMH9F1apViYyUkZnpZ8UqF5WeN5H+QM0f/EamlEIsJclQ3eRe0GksJc7QZ7CLrm/eRPXiL0huDd27u2jXLUAcGfdWDs26ptC9YxBXTpVAjEph48owJG1esX/fLTmJjArkkxHhcpQyJfe+foF971fC45LjlTzYJSs1X5AVeUYHGD4ghINHAnHr+i0Px0468OCiVOlST70O165dQ62UGNYvmFs34bcLbjaviCE+Ts74mQGDuaPfO1ix0YTbLaFSCsRFK/H7JXoMSSckRMbB7fEc25vI5ZMladfKwNwlRoINMgb3DqHr4HR+/DWQI9vsImu3mpk230hcjAKF1sPdtIBpnyRJZOf4mLfUyMefWPj5J5GjG8oQldKECiX0xRoQl0hUYs4rTBS6fd8TiO3yp9sjJUkiKwsuX3WTl6vgjZF+3h2dyIrpCZw4osTrhQrl5DSpV/Q9CFDzOTWCT41eCMJCLuEUZj9rVHJU8ZmoGp0grMVpHiZ9wx+641zlLJWpRZAQSlXqYHK6STaZyPRmkk06FzmNkWzyMoJYttxDvTYPqdIwmbFTTcj9KmKjC+7JLzXQ4vOLpMvvEBnzdMzXp8G/5dg7QIMGDbBarXz22WeYTCaSkpKYPn16vh6AyWQiJ+fx4TA6Oprp06ezdetWjhw5QlhYGIMGDaJevXr5P1OxYkXGjx/Prl272L17N7GxsYwfP57y5cv/Uz97TJya+NjAQ7B9bx4jBoQCgZG9T9fG0aZ3CuGhcoKD5IiiRJ+uQUwdE8bVmx5+/j1g1AIwaWQYHfqlFft3HA4RrwfGzsjmta5BHPvBwfc/OklO9XLmUIkCIy8ymcDQ/kEkP/SzeY2Cr7/N5fsvkgqMtZktflr3TKVWDQ2tXtKx90sbm3dZ0aoFOr86+Kld24pCuw792Lr3PcYPLRwARFHi5M8Opo4pzMbZsseD0+Vj6Oud0Ol0tG3fj7Hj5zF44ng+Xa1FoxEY8WYmlSuoUBRjnNOrSxCfH7ZzYGs80+dn07Z3KjMnhlOxrIobdzys/NjMpatuVi4IjFq1b6kvYHrRr3swh7+zMXnmCL49ce0fdipr2Lg5x49tKVY7x+OR+Ds2uNMloVQJpGf6OfxpPIIg8NnXVhr/JQg6HCJb9+Tx9bd20jJ8XLvlweMNOJc/6sjYHSLvf5TL7Btu3pnymPEgihLrt1vYtjKWapXV2OwiTetr2LQzjw3bLXi9UOcFNUP6BrNl97MXP202GyuWzkZAoEZVNX27BQecabdZOHXmDzSOaCJMlVChxq7MISP8JvpwJ+1aB/FiTW3+ZxRFCjCWHA6RafNy+GJLXH5nUqeDCcPDaNtcz+hp2XyxJZ5h/ULY8Vnxn1uSIDJcxpff2PnqqB27Q8p/HotCgxc13LpnJCUl5X/FjP6f8K8aD0eMHs47Mw9TuYKaL7bEs3KTmfeWpxEfp2DS7GxUSgFJArdH5PXXQli/JLrAs/HhehOvttMzfHIWi2YXzcypWFbF519beb6qGpc7oAm68mMzoweFcO2Wl9v3PJQrrSIuRkG7v+jgXrnhodMTJg8OR0BSom7N4keXh/cP5aujdh4m33/qdbh48SIvNww89/GxCu7cL15/+N4DL+XLqrib7OPGbQ8Vy6mw2UV0WoEWjQuPEguCwFvjwxnwRgYOl0REmIzObYKYPCqcjv1TCxmZPUKfrkG07pnKlDfCUCgEzHl+TGY/g8dn8FIDHT06GtBoZKz82EzzxloEAb7/0Y7V6ufrb+0M7BXMrv2OAi6vT4MvPt+O3y/Sa1gGlcqriAyXMWdxLl3b6VGrBQ4esfHrBRcJcQr2fGkjNd1H51cMvL8yF5NZJD3Tx/xlufhFUKlkmPN8LFmdy4gBoYyfmc1XOxJIzfAxaHwGSfFKSpdU8Nt5N/cfehk9KBS1CgaMzaBpfR2Tn2CAZmb7WPhRLj9/nZTf+Q8LlbNzTRzrtpkZPjkzINcRIuO1V4N5e2I4MplAk3o6alVXc+Cw/ZmM8U7/8CU9OuvYc8DGa92CeL1PCBFhcn781cUbb2Xz2qtB2OwiZy+6ChnYGXP9rPzYzE9fJSGTCbRvoWfvQSsms0RCrIKb9zy0aKxn4l9cjitXULF9VSztX0ujfSsd1295+ehjM2//2Vg6e9HFSw0CcVajCXzP1159/Pud2xq4dtPDK831nL3kQq+Tse2jmPyYe/eBF49X/F/lCv8T/lVj4YMHD7DaRabOz+bFmlqOn3YUalo+wrcnXMhshXXNJUkiV8qhasXH7ImoCAUzJ4SzaKWJCW9n0aqFkqMPHhLlK1no9+1SHhUqi7R6Sc+hYy4UcoHhA0IKSMCcvehixJQsgvQC5UqrGNAzmEoVlPlx9EkIgkDb5nrWfFx84bAo+EQNQXqhgLnmk3A4RPKsYoGReKPJR57+HmGOwD4gc4Ty05ncAnq1jetpOXbSweQ52Ux5I4zoSAU+n8QXh2xMmZNLUnoLtIIOBBAQiPCVQJ8eSa7uOKnKG1Ty1S30WSRJIos0YuKc7NkcnZ9n+v0SHo9Ev556fjtr5vsdet6eOpv1W9Y+9TqUq/A81/74gWnzc0iMV2A0+Zj5Xg5hwTIUcoG0FNj1hZWm9bRUqfj44HjnvofewzNo3lhH88Y6sox+Dhy2k230MXBsJsvmRhERLqd/j2DavKxj5JQs3hwdTvtWBtZsDRRTB/YMZsCYDCbOyubN0WHExSjIzPaxeJWJr7+1I4kiQUEKGnV8iEwAhzNgUJoQJ6d5Yz3d2hvy46TJLDKwRwg3b3t5/jkNXxxyERxcPNvsr+jcuTfbtyxi2KRMvt2bWODs4vVKvDE9ixdqKLlyPY9v95YoUISJiVKwfkk07V9LQ6+TcXB7Qr7evShKrN5s5vB3dvr3CmbNBif3fCcJCxVQuZ0c2pmQrycIAWmBfQetLPwol1HTssjO8eF0SVQsq8r3XIBA/jxwbCZT3whHkiQ+3Z/HyOkie/aewJ+WRIS1IkmU5bbtIt26D3zqdfhH8K8aD7MzH+C0ySlJBS4qvidMiCLEGwdqJ96IZAYNVDHy9cf3kCAIyJERH2pg4zJNoYkFQRBYPj+SGt9nEJ5Wgw/XXaN6FRW/fh/F7xfd/HHtHgaDwI59HsYPfzy2HNC0NbHuT8kkvU5Gv75Kdq27SExejQL5aCbJ6BONvPh84ZzqXrIXo0nE5ZBRt17zp16H8uXLc+OOjzlvS5Q2voRKCOwJfnzc5So5imR69pQjSg5Wv5+Y731RqZKd9dssPEwRuX9Xz8ZfwnD5PMjirez6wsqS1bnERipp1khHRFI2rixHAQOnR8gNucHbYwIx1JLnx+H28IAzqNEiIXJDOE+iVJakhOKLd0EGGW6PxMwFOVz4w838t8KZMCmFYW88PTHEZrPh8oi8+76LEs7nSTX+yuhpWVQur+LGbQ/lSinZuMNMw7pa5k2NxKCXkZ3jY8CYDBbODDRhHkGpFBjcOwS1SmD2IiObPoylVnU1G3ZYWLTKhEop0LWdgdXvR9FrWDqzJoXz9vtGZi/O4dZdL5Hhcp5/Tk2d6gY+O1GSSH8SXjx4/oYFDhRpBLlwhQmVpuhJo6Lg9XqRixo+/8JHBV9NKvKnpJQEmMqRKtzGZL6G0ymh0xVdi7CY5ThcXhxYkSHDT0EGfK7mPqUa3+H4muj8SVS/X+L9FWZ2bdChMwfORCFCOHJJwQtCY7JkDzCHXyLUHYI9T0kS1bkp/E5w9nNEeUsjF+RYHtgY+NoVevbPY9bUwLNrtYl4vQJyjQef99mm5f4O/7bFT4DWrVvTunXrIl8bPXp0of+rUqUK77///t++Z7169QoE+X828vLyKJEg49rNQNc+M9tPySe604IAJRIU3L7nIyFWwZC+oSjkAtPmG7l2y8OWFY81HmKiFHi9EmfOOgvoSDzCum0WGtTR0LKplhFTslgwIwJJguu35YW0fh5h/Mgg9hxIZ+/GuEJ6XqEhcravimXJahOjBoUyalAoDx56adMrlZYtO/2v1qVVq7YMHriGujXN1K/9OIkQRYmhk3KpVUNbqHi5dbeFg0dsvDv9Gs0aajBbctm6dy6f/BBGn76zaNd/CQatkcQ4gcS44nV51GpZflFxwcwofj/vYsTUTKpVVpMUr6RVMx2Xb6j48RcnkkSBwucjvNLcwO4Ddvbv30+XLl3+oTXo1XsI+/ZsYvYiIyHBcvQ6gc6vGIiNVuR3o/Z9ZSvkXv4IR793IPolrt3y0LF/GkqFgN0hFticzRY/PYdlMKBnEJ9vikehgObdUvhmV0KBcXu9TsbcqZF0GZhGy+4pTBsbTt0XNAyZkMnQviFUq6zBZhfpPiSd/j2COLAtmPgYJUolHDxiZ9LsHELCkp55DWa9PQ5BZufAlvgCrM2mDXSc/NnB4HGZ3JPlEBasQqf3E6zyM2tSBB1aPb4mXx21UbeWhpt3PNgdInqdjE/3WxnYK7jQSAYE2L+J8QouXXUzdmgYq7dY+Pl3J/VrF36m9h+20aqpnk+/sGK1iwQbZGTl+It1J0/P9OPxeHE4imdo/bPwrxgPS5YsiUYduD+DDDIG9gzms6+sjB4USsfWgWvq80kMGJtBWoaPXJNIZERA/3fhRybOX3aRme3jvbciC9wvT+JushebPWAApFQKNK2vpWI5JeOHh/PbBRdL15pZ/X5hTcqHqV5u3/VQuoQSt1tk1qJcLl9zU660EpdbonWvVEYOCKVL24LxIDw0oA1cttzTu/qKoohCHghC/bsHM+3dnEJ6ORA46B34xsbXnyTw4KGP5FQvFcupuHLdTc1qxXdNSyUpkcnB6RRp0zWIccNCEUWJ9AxfvhHKXyEIAmVLBZiv8bFyPv3Cxpujw+jazsCX39h5qUtgbNFq9xNkkPHJZ4FGy3OV1cz/wEiXdgamjw1m396tDB02/qnX4tzZU2jUcoKDZIGGjkKgZKKCz76y8UI1DVdueFg2N4qOrQ3IZAGGY89h6fTqbMCS52f2IiNbVsTmM9GycnyMnpbFtj3JjOgfQkS4HJPFT4dWBm7d8bB9bx5bV8QWKDT17BzErPeNbN5lyTcYmbnQyOzJEYU0YAPXBeZPj6Rt86J1LIf1C+Ho9w48Hs9TFUBFUUSjFrl738u8qRG0aPL4fZvU19KwjobuQ9KZPjacWYuMvFBdzcCewei0Mg4ft7N9bx5BBhlabeCznrvsJiPLz8iBIcyYEM6k2TkFCrtPIiZKQemSCn6/6KZ8GQXb9+bhcIpMfSNQzC0qgX+Elk10vL3QyKSRYfkmWk9i2VoTLtf/+4Gkf8VYaDAY8HpFjn3v4NSBJBp3SmFo35BCBjNmi59Nn+YR7wstoDsnSRLpIedIiPcXYKRPHBHGpNk5zJoUxvDJWSQmeHkgv4LMpyJcis3PD2ySBVPir+x8P4xzl90kJcpo8KKmQOFz0cpc/rjhYePSGKpVVnH/oY+1W83cue/l7gNvoeInEDDblD9bA6Rt+37cvvwBY9/K5tN1sYWawe8tz2VQ78d5UGa2D78fpKh0nPftiIio/Xp2fOrijWGGAsWwuVMj+PqYjcYdUggPl2O3iwiSQEhWtUDh8y/QCDqCPLEQnoUx7x7hrlL5n0eURG5zGQPBdOkooVAI3LrrYcGKXNIzAyPPuSY/9WppEKIyuHXFgdPpRKstnpXzJGbNXkjb1nUJNsgYPSiE+rW1tOyewq79VvZ94SLSW5r77oe8MT2bCmWVvNxYR1q6l/Xb8zi6J6FAA21E/xCmzM3h62M2hk7KxOsLNNPtDpH6tTX06BiEKEp4vSIOh8i6bWZcLolSSQomzs7GmOvHaBIx5/l4qYGWqze8rFsSk2+o53SKrNxs5sYtD3nWAFHi4w8DRSCzJaAtPXJgCEtWm8g1+3nhhRee8m4IaExmZkuMHmSg98h0XqyhocZz6oD0zHE7IwaEYLL4qVDGV8yEmMDYYaGc+d1VwOhTJhN44/UwzBaRuFg5Px2LomqDFJzJJRkyPrdA4fMRunUIYu1WC6USFayYH4VGIzBuRjZOl0T9FzVYLCK37nmZOiaM+rU1vPWekU6t9YwdGsqkURJvzsrg+10yom3luStew/93AfWfhH/FeGi2OJHQosdAyXI+po1x8t6H55gzJZxXXg4vpAV87pILuTUSZYSZ0iWKlgzRamWUKAlimoBgC2bElCziohXUfUFDeqaPn8+6GPN6KE3/bJikpHkZOyMbg04owGyfPjEYg97Kuo+/RWmLxGKWYZZyUQlKEiQX1256qPzE9E56po/hb2bSu4uBpassxMQW3XAuCqIo4sozUM7WsID+olxQUE6qxkXxFJeuuvnhy6Q/92eJweMzqVxexc61sYSFyrHk+Vm+1sSmHTZ6djYwc2IEfYfm4v2z5rVxZQgduv1IcGotQoQAmcMv+Xgov069l3J5uXHg/z5cbyYouyoynOSQTgxJ2KU8bgkX0Z3zA0VPtty5H/BcaPOynnnTIvjulJPQuJBnigHlypXDblFS1vkicpmMsFA5nVrrWbbewuYPoxk5LYvocAVL3wlo81676WH0tEyyjH5+/t3JpatuXm0fxPPPPc5LenUOYtUmM/OWGZk3NZL50wsSfV4dnI4EZOWILJ8fzbWbHswWG9k5Pq7dFDidLhDhTQIBlIKKlOSAfv5faycQmDpKfOKc6HSKTJmXw/VbHl7t0e2p1+HReHyIN44wofC5JUEqx63MO3y638rrRZhhSpLEN0c9VKce97hOCcqTyj1CCXx3UfLjjbvFrk1RBSag5HKBtyaEceGCkdSjeRiEP400kZElpZLrz8WWo0IZkk0eCkREKvlfJFSMzM9TdIIBbW5ddm/9hVdaB9jU67ZZ8OWEI1NYsZqerUn6t+v0T3un/+KfAp/PR5BBjlat4NfzTsqWUnLpqocm9bWkZ/roNzqDRbMieaG6hh9+djD93Rw6tjbQtZ2BOjXVBZLAjCzxtK3hAAEAAElEQVQfZUsrmbnAyIThobzSXI9MFnB4W7fdwi/nXFStpGLafCMHtyeQECtn9mIjnV8pvroeES5HoRIpkVh0sbBCWRUP0x53CUomKVk6L4od29cwdtyMf3hdFAoFK1fvZu6csSxZe5P6tbwYTQI//iZHJo/m9wsPycrJZHDvYLQagW373Jz5zcbpL+PzaeaREXImjZDToLaZj7btY+uOb+nVvSFbV6gYOC6r2L999qKLcqUef9/aNTXUrKZhxvhwDDoZLXuks3DRbvqN6s7axUW7kAEMeS2YlTu++oeLn++9N43oSDlen0TtGmpyzX7GzsgiNFjOvWQPbV7Ws3V3Hi2a6IiPLfhoL1hu5OZdD3MmR/Daq8GoVAK5Jj+T38lmyepcJo8KbF4zFhiZPTmcBi8+End38nIjXbE6ozMnhLN9b0BPZOpcL7VqaNh30EbvLkG8+U72n8UYOz/+6uLWXS8vVFcza2I4S+dG8faiZ0vq/H4/J09+y2tdDUUWsprW1/FyIx2/nndidzqx2GFEt1A2f5rHxk/ysNtFPB4Ju1PkhWoafH5o2yeVHati+e28K5+9BPDgoZdTvzhRKYV8dsTg8RlEhiuoV1NDv9EZbFkRQ6O6Oi7+4WbjDgtXrrvJzvXzXCUVTrdIn65B/PCzk3XbzMydWph16PdLfHfagdXmJynp2QvB/wm4e/cuyalePB4JlUrgwhU3/XsE8/UxO599ZaNbBwMatUB0hJyDR+wcPGrHahXx+gKSE16vxK71cXz6hY0enQo3BewOkV/PuTiyOyE/dm7eZcnvAr/4vIavjtqZ/m4OU0aHERYaMGI4/auTOYtyea6Sija9UjCZRaaOCS/gcuzxBBgnbo9Er86Pk+2TPztJzfCycGnhQ0VxqF69OhvXyZgyOhBTtRqBsTOyWDgjMj/JzzH6Gfd2FqMHh6JSCdy656F548BzvGWXBfvf1Nc9Holck8i4YaEM7h3Cz7+7mLEgh5xcP50HpCFKIJcFin7dOxjykx5znohWA7PeN6JUBIp4MpnAkL4htG+l5+VXU3ipoY6YSAWzJoUXcKVescHM9z9aybT8DIx/6rUQ/SBXCOz9OL6AkZAx10f9dg/58WBSAd3jDq0MNK6rpUH7hwQHCZz8IqmAoU90pILd6+No0yuVHZ9ZOf6jk5BgOR1b64mJ0pKe7WPFRjMrFzzucguCEBj9753KgB7ByGQCZy+6+HDeYxOkC1fcfPqFleRUL+mZPjq10fPKy7oiWfsajYBC8fS6ToIgYLWK5OT6CxQ+H0EuF5gxPpxPPs+jdxcDqzZZOPq9A0EAvVaGQScjxxTYp7ftySM8VFbAQMtgkBXaQ55EnZpaKpRR8NPvLmKi5Hx70s6N214seYECyLSxRbPdvznhoH5tNYPGZbLi3aj80WWXS2T2IiPnr7jQagsXmP4LqFy5MiAjJkqBxSqSlKCg25B0pr4RzsuNtEgSfPuDgylzc9CplVxRnsbgDydMjAO1A19ECi1bCxiCCrJFa1RVM3pwKH1GZnL8s0TiYhRc/MNFv+EXSHUpkfu1+AU3VavBrvfCSEpQMmhsFjfPhnD9vJcffjCyckkw1297SM/0s/Wjx6zSMiWVLJoVxUcbTXz/oyPfAfdJHPvBgV73bEeR7t37MuSbA3idF+nUP40RAwJavbfveVi5yUKt6hp6dgrE3KycAJtx8ewotBqBtn2+pVHNEBRK+OEnH806ZbBmSTi1/xxbvXzNzeJVJl5pruXeQx/NOho4dUrCeDOuWBOTUF8cUlgazTsl89WhO6hdEUiCn+S8HOI9FZGjpHSZPK7ecDP+7WxWLYzON6Tz+yW2783DrjSi80ZiMpmeuvh57tw5QkLlzJ4cQaO6OrxeCZlMIDXDx6ol4ej1Vnbv1XLmNzcP7kgcPWrFLXpYtSii0OSAIAgsnBnJyZ+cDOwVlG+O1K5vGtPHRpBj9DN6eiZGk8hrozJITvXS6iUdA3sFFzA+WrDcyKHvHHy+Ob5AIdHpklApBG7e9eL2SLw1PpzuQ9KJDJehVgvkWf3ERSu4l+xFkoRnZn9rNTKef07DnDcjOHPWxe17Xp6rpGLskFCUSoH5S43UeaH4iYxqldR88XXRUz3D+4cwflY2Naqq0XjCESLs9O9VvCHbwF7BCAL5bNuDOxLIzPbSZ2QGaemBYvfOz62892Eu/boH0697cP41WDw3lBrfPkCylUOOHJvt2Sek/hPgdAgIMgmTkMmgLkH07hqC2Spx5763UOHT6RQZ86aF4Nz6OMN/+dv3lSSBDB4iR8G6xdFUq6zm7gMfoSEylAqBVZvM1GnzkGCDjLgYBWOHhDJ3aW6hibwxw4MYNcTAW+8a2b8+mjh/CTLl95g2JoyeQzIIDZHzXEUNdx/4uHPfTaM6Otq31LNxh5U9n+ymW/enK3idOHGCCE9CkcYzgiBQQqyEgvP5Da8NOyzUq61h5J8TpRAwrpw1JYSo6EDObNDL8PsgJdWPJEmULaXi2MFw3ll4iZ9/9oMoQ2vwoRXcbFmTiCjCJ59ZOPCNDZsqC49PiYFQzGQjIaGXQrh/P4eLf7ioUbXwMzhtnpH7yT7OX3HRqK6WlRvzWPbRp880JRkUFIToVhMmRJEafYrO7XRUKKumWQMt7y03kWcRmTslJH80fcjETOTyQM7appmePKvIll155OT6+XhZNGq1DLk8oGf93Q92zl1y8+aoMGx2kZt3vRz61obdIXHmUAncnoCJrcstMahnMB+sNVHnBQ07tkpEPXFdDNmVGDj6Kns2FTQMttpERk/LIj3DR6MODwkLkWGxiuQYfbicfu7dfXpfCLlcjoRIIsXLDBqMFVi79QoNamupXEFVQKJh7BQz6uzS6IUQPJILAyH48GCUMogQYjGSQd/e6mKln6ZM0DP0tzsYzDXxS34c2HBiJ1SvwhDh48XaOh6kerl4IYc7XivhYgIJlEYlPD7Ty01xvNrnOmGhAg9T/Wh8OjyShFJSPTVB4H/Cf4uf/8cQFhZGepaSXasj6DIona7t9Hy43kTjehrmLc1lyZyo/M5Ek/o6SiQq6dbBUKTw+0cbzQzvF8Ktux7GvZ3N9HdzUCoFFHIBj1fi270J2OwS95IDbrTHTzto1VTHjdvFd+FT0rzF5X/5+Os4QeuXdCzbeBz4x4ufEAhupctU4ofvr3Pjtg+NRiIry8qmZZE0qBPPpatuDh6x43KLnPrZw5I54UXqa9SvrWbp+tv89ttvNKitIixUQYkEBd/+4Chg/ASBxPS95bksmFGweJUQq2DB8lzu3Pei0kRSq1YtSpYsjV5XfKKi1wloNf/YI3fz5k2uXznN8c8TCjCxurQNYukaExlZPvKsIm+ODqNF9xQ6v2KgXQs99x56WLDcRNlSSmZPiiDXLNK+Xyo9Ogblmzp1HpDOq+29REfKSU715hc+AVLSi2ZrPEKFsiqyc/18ui6O+m0folELjBsaQq/h6eQY/RzYFp8/liZJEoePO+g1IoO9G2KZOi8Nl8v11O7GZ8+eJSxYoG+34sehunUwUL6Mkp2fW9m+MpoBY7PY9lFs4KD4ejrvz4oswNi8dtNDh35pAT0wm0ie1c9rQ0zcv65Fll0CQe5nbuRDYku4GTsklP49Qrhwxc1vI9KZ9b6Rh+mZ1HxOwztvRlCpvJLkFB/vLs+lXCkV706PYPl6M2u3W3ixpqYA+9TjkRgwJoPypZXcf+B76sPOfxp+/eUEOq3ArEU5LJwZhVYr4HRKrFsSw/2HXg5/Z8ftkQj5U8N1wcwIGtcN6NnduuthytwcUtL9gcLdsDS83gB7vnljHS2a6BgyMZM3BocUSLI8HogMf/zvd6ZE8NUxG69PyMQvBkYqPV6JXeviiItRcOhbGz+fdRVy1lapBNYsiuaV3ql0ax9wlvV6Jd7/yITPD6VLl37qdTAYDJSr0JAd+76jb7cgcs0iCbFyGnV8SJmSSry+gAnKuKFhNK6n5cSPDk7+7OTWXS/GXD/pWT7iouXY7EVrI+86kIdaLQVMG76xU7WiimCDnNGD9YwYEIpBL8NqE9m4w0L/MRlsXRFLnjXAPGzWNZXqVVV8ty+hAKMsNlpB9w4GfvrdxeqFBZkMgiAwblgYrw5OA9WzHXJVai1rF0UXKHxKksS+r2z06hxUpOFbaIicQb2CWb3Fwrsf5jJ5VFgBxpxMJjBmSCjvfZjL6EGhNHuCzdapjYHjpx0Mn5zFjtWPCzsKhUB0pJymnR8ikwnYHRJ5VhGNWmDU1CxksoDEQWy0nJ9/d/L+RyY+/cLGinejCk1iHPrW/ufneLq1EITAHl6/iImOR6hVQ8OgcZnYbIFx0+XvRlO6RGDNLHkB/epFK3P55oSDbz5NKPAMhAbLSE33FctYv3XXQ9d2Bjq2CWLzpxY27LCwa10cnQemUb+2irVbzflyPY+QleNj9WYz+z6O4+IfboZMDOgbOl0iZouIOc/PpRMlqN06HVH8fzv6/q+I8PBwfJIec56DH8446d0liOaNdWz8xMKydSZEEUqVUOB2i+zeEEH1Kmou/uHm0tX7hIXKeLlhGK/0SePjZYVZRSUTFbxQTZ1frKpRVUOTxgpq11DR+RUtep0epTJwaFyy0kLO9TiqeGtCFuRmWnmlyxnKVfby8bKizQhGDQqlVY9URFEqECMeSeuEhoU+01rIZDJGv/EW3x8eiNXq5d0Pc8lKUaNzxmDR5uL2OHnznWzSM/04XSILZ0bmM43r1FSzaH7Qn+Z5oUyba2TY5ExioxWkpvvQ6QSiwuU43XDnnpd9G0O5ctlMBm7UFJ2reGUujDk+Rg3VMXeGgpt3vXi9EoPHefHf9qH3hfP9SR8Hj9rYtjK2gK6ZXC4wsFcId+/72fZJDmFhTz/iuGzpbHRaGe1aBgpxU+bmMLBXcIEcqV0LPVeuu+nSy0x45otYSpwpkIs8Cbk8YFx68aqH2jX8TJmbQ63qGvqOyiAt04deJ9C6mZ6xQ0KJi5Fz/LST7kMy2LsxNj+evtrOwK/n3QUKn18esbFqk4VRg0LYsyGOrBw/H++0YNDLKJWkpFplNT//7kKjFrif7CU0RIHZbH4m7V9B8HPiRwdd2hqoX1tbIM/btd/K7gNW9MVoDkJg7PivenOPEBWp4NJVD0PGZaHMro4v6mGxMlkQ2Ivdf5HcjYlSsvnDWDr1y+C7k24O746hSkV1oQKPIAi0bq7ixMfZ+OVuEhIKy1f8FyBIClQGN35NKgN7Bs5nI/qHMOt9I72GpzOwZzDxsQp+Oeviw9U2MlNUVALcFn2REhwQaIZnJCvJIZ2SsRYa1glIUT3/3ONc4b0ZkYwb5mPczOz8fODcZTcLV5iYPq5g0+/2PS9f7pdI8ldBLsjx+tyMm3KfJEt9vMg5+PsdPLjREs0P6ZCTk43LAW6X/anXIeVBCiqPttjGjJ4g7PbHL+4/bOfLbUXrrA/tG0Lb11IZOzSM5s1UrF0pcOiYk3atdCTEKVi//HFsWrbWxPrtdtr1ScPnD7A2zxxKolqTFOwPIihPNXRCoAGVJ5m4mW2ja78c3psdQte2BpRKgZQ0L9PnWrh+Opp4TzDz3r3NdyfTuH3f8MweIVarFY2gQ5IkDOEuBvUKZf4yI+1bGTh4xEZigoJyf9ZJvjvlxO2WOLY3gbAnfDRqP6/h62/tvDk3hxXvRiNJEgo56HVyUtJ8TJmXQ7OGWtQqAYtVolkDLbv2W9m2N48+XYNpUl/L9dseNGoZkWEyBIWngCN6iDeOi5cu0qZXKq+2N1AyUcnla26Ofu9gwYxIvjhkY99BC+s/SKJKBTXGXD912iRz9/Yfz7QWgkxELhZfa1BIal6qp6dVtzQkjxoFSkQRHB4PEUIMpdzl/nwjCb/kozK1uckFUqX7aBRyypUtXsKgRKICSRVgaD7gJgmUQhfsoVVvIxNGR9KumxExpRzPu0shR4GRDK7wC6WkSoQRxXXOoURFGVMT1GYtoZKDe1zD55cQ8KFUFj+l+yz4b3b5fwyCIFCrTktWbjJzcHscOz+3kpbho8fQdO7c9xSgZAO8PzOSYZOy+OGMI796b7MHTJByzX6u33azfL2Z8FA5E0aEsfWjWOZNiyAqQk6rnqn8fNZBjUdjKS6JxHglDqdUrKv8vKUmbBZFAZfHJ2Gzi/lujo8gkwmo/gll9qUfzCFcc4DvP1Oz4YMQmtST88bgIBrUCSQ51auomTEhnHnTIkmMk3ipQfFFtSZ1/dy5cyf/3+/PjGTlJjMLlueSkeXD5wvoiHYemEaPTkFUKFtwo7x01U3Ll3QM7h1Oy1ZdOHXqFJWfa8KnXzwWl7+X7OXyNTd2R2CtvjjkoEWrp6evP4nZsybxzpTwIkdQJ4wIxe2R2PeVlfnLcvluXwIvN9Jx4rSD5ess7NsYz5fbEhjcJ4RJI8M4siuB67c8+Q6/U8eE8eY72dy556HSX8Z4SiQoi3U+hoAxTIkEJTKZwMSRYXh9Aabn7XteDu1MIDpSwaHv7HR7PY1OA9L5aKMZpRy27LYSYpA/k6i91WpFLN6HAQgUtjRqgUZ1NOw5aGfHqliWbzSz8mMLE0eEFRpVf6Rhd/6SmzVbTXToYSTnxxrEZzcglpLE+MuQkNmUrLPl+Pa7AFPq+efUnPgiEYdLpF2LgMN95QoqBCEw+rJ+SQxtm+vpMTQDvxhwQDx1xkn7vqnMXmRkwtvZtO+XSpP6Wn7+zYVc/r/vYv27Qi5X8uLzavYfttG2TyoCcPRkINaVSlJSrrSSr4/ZOHjUzv4tcTSp95hZV76Min0fx7F2q5nL1910am1g55pYdq4JjPq8Ojgds8XH/m/sBZwcG9XV8M3xgsln+5YGPt8cz4Gt8XRtb2DkwND8w93nh+wM7/d4fCQlzcucxUa6DExj4NhM4mPlnPjRzulfHLzUNYXh/UPQamTFCuIXhzenvMv8ZWZ6DU/H6RSZOzWSerW01HtBw87Vsez7OJ5GdTWMnZHFhu0W9m6I4/CnCezdGEvDFzXkmv106h8wl3kSF664WLXJQo5R5Oevkzi4I4HoKAVd2+mZPCo8v1gaZJAxYUQYLzXQsfJjM/3HZJBn87Hw7Ui2r4xDLi+cTsgEgRH9izfxGT04lOCg4jVxi4LFnErTP3UlHQ6ROYuNNH81hSWrTbRuVjwbp3UzPc0bBTT9OvRPK2B69whVK6oKFD4f4eVGOoKDZFy9UdCVOjpSzpr3oznxeSKdXtGzaaeFhStM1KutYc2iGJ5/Tk1stIIubYM49WUSCbEKps7L4fK1x+/zMNXLN8cdf6vXXBSUysC4WnFwuUQMeoF7yT4+XReXX/iEANNj1cJoTv/iRKmgUJNwYK9gVm0yF/m+mdk+MrL9+cXnRzIrnx+y0q6FnlULo7n7wEvH/ml8ccjK6V+cTJ+fQ7MuqUweFUpoiJymDXR8vjmenWtiKVtKCQjMGBeBXq/g5UYa/vjj2ZL9/xQ0bliPlFQvP/3uxOEUiYtRMH1sOGXidTy4oeHM/jgUWaV5qXUuvYZkU7Gsgn7dg0mMUzJgbBa1a6h5c25OgRggSRIfbbQU0CQEWD4/invJPnqPyOCDNSamvJPN840z2PlRBDGm5/N/Ti8EEZLyIpnZAcmRoiCXC6jVAms2m0lN93H5mpuRUzJ5/6NcRFHC7/8fNvYiIEkS35+2c+ykgxyjH21WBWKtNQhR69i1Lo4hr4WwdG4kn22KLyCxUKm8iuSUwF4uCALvz46kehU1KxdEM2pQCD07BVG5rB6HWYlSLsfpEhk6WIst7E6xn0OKfUCPzkG07JGK0SRSrbKa9dstLJ0bSdhz9/EqbJz5OSD/UVyBbfzwEEIiPc/UCLVactGqA+7tWTk+UtJ9RTaHn6ukpn9/BYmtzoHCXyxrBwKxYMsuC617pWC1+XG5RDZ9GMNvR0pw4vNEOrbWM2BMBrfveWneWMfYoaF8tPGx8VFmjpg/6g5w846HTZ/m8dWOeDq1Ccg0Va+iZvn8aIb2DeHUL658NtailSacbomxQ0M5cuSrp16HzMxMEmKV/Piri/t/Obv8cs7Fl9/Y+PWbEhz61l6s+/qilbn06170OPTdB17q1tTQt2cQeZHXkJmi2Xfg78zkHPmj0U+iRGKgyKCQ1Mx+z061ujkkVMygfO0Umnd7yJvvZHP/oRe9AbLlD4hN8BY4p/wXj+H1iyhUfvyCG60mcD8LgsC8aZF8MCeKqzc97N5v5fxlF/775ajoq8N9riPPTuD1cdm43QVjjiRJjHnThD6nAnKZQLUqxeflMVEKHM7H99GE4aEIAjTq8JB128zs+dJKr6GZdOnmICa9IXIhEBdVaNFZE7Bi5j7XiacU1ahLImXw++H7H3zY7KAOfvoYULJMSRzy4g2JbORhecJASaUSijXdUSgE9FoZfr/E6/0MOEQ7E990smVXXv5zY3cEzEXPXXZz8UQJ4mPlzJoUwcQRYahUMl5poSWe0uiEICRJIlW6x22uoEBBdrqSN97MpUqjB9RomMErr7i5caA68dYXiHKXo5qzOadPymjcrONTf/9HMBgMuERn/veoWC5gGv3VMRsDegbTqmmgCQQBL5VpY8MKFD4foV0LPanpPoy5gWaKzSESEiyjV2cDvxxO4v23o5g7NZLfjpSgWhU1H64zcXhnAgN7Bow0B/cO4aevkzjxk5P2bRUYlcn5720nj6YNNRzcHk9UhJz7D73UqKrmyO4EGtbRMnlUGCHBCsa/HZhEjQiXU62KGrPl2ca9FRovRiG92Nc9oans+sKKJzuC8paXqJjXnMq25lRzv4zDJZIm3UeSJNyCg/Oc5h7X0KDHLbMSVDqT384X/3nOXnAjOnTcVVzAKEshjpIYSmewcE4o/YaaUN+qQ5SzAkpBhUyQESXEU4OG3OMaydxCTwjlhGr57vIaQUdloRYxlMCH5x/2TCm0Rv+Ud/kv/qk48/MpLLk2klN9tHpJhyhC47pa1u+wFPrZEolKdq6N5aONZt6Ylo1eL6DVyChXUsG5K27iYuSULa3i801xaDQyfjnnYvkGM+VKq6hXS8bHO62YLSLdOgTxfFU1Oz/PY9GsSF6fkMm8aREBLSIhoFOxdK2J40cFvC45Cz/KZc6bhUd5F68yMaBnweQrOcWLVvf0GiZFITc3l/NnD9N7hgxLnkhoiJy9X9rY8EFhTQsI6HTa7FJAT4pAArZ+u4Vb97wE6WXIFVo6dCvNoa8C2h06nYzPN8Vx9HsH0+bnkJLmQ5Iktqx4bPLzCHcfeJHLwGpTsHKzn4iwA4SqvqBCAuzZ76Fj/1Q8HihdQkF4qJyLV90kxSu4cDWYEZOeXsj6SaQk/0GnNkWPRguCQP0/NSyDDDJGT8umWUMdYWEyRg0OKaAt8+jnF82KpHXPVPp1C6JKBRUmi0i319MpXbLgd21YR8PcD4zFMsZWbDQzY3ygeFGhjJKrNxRcv+2hWiUVcjn0GZGOzxcoLpctHaDXHzvpYOLsbLwuxTPR1ytWrIjNIfLFYVuB5PpJ7D9sZ/TgENRqgXXbLMybGklGlo/kFC/TxxXNqKhWOeDU+ds5N5bbSSSKhe/rOLEM535NITM7oIEYE6XA6YQ5k4uWOXjj9VA+/jQPm13k4PYEVKqAvurNOx50WhkVyioRBIHte/OI/V8+G//OaPZyW6Z+tQzRD2d+d7B2mwy5TGLCrGx6dQ5oa82cEMHR7x1FMv4EIaCD+fnm+AKHzt5dgmjRWEv99g+pWkFJu9dSGdwnhOcqqbj3wMuJ004uXHHx/HMFGyhZOT72HLByZNdjcyqT2Z/Pbv7sKytbdufx5qhw3p4YTq7Jz4YdFkZOyUalglrVNbR5Wcfb7+dgNBqJjCzahKkoyOVyQoJlaDUC9/ICWr0rF0Tx8c48ug5Ox6AXeJjmpXFdHTtWx3Iv2cu5Sy5mLcqh3gta5k+P5PxlNy93S6FCGRXlyyi5ct2DRi1wcHs8rXumcuuuh+cqB4q/hz8tmnEysGcw1Zo+YPzwUH49L8freXwIeMTu3rYnD6cr4Gwuk0GnNlKRTJnoSDnBwc825ux2mRGEKJxOkR7D0hk5MJSEODlnzrrINRdfDDSa/JQrrWLMkDDmLzPy9vtGpowOY+UmM1dvekhJ8xWp7foI3Tsa+Ppbe/4ooyhKXLrmoXIFNTKZwJxJ4TzfPJmEWAXHPy9sXqZUCsx5M4IVG03M/cDI4tlRHDxi58A3Npo20LJ5l7dYM7uiEB4ewulfrfh8Ra/t3oNWBBnUqakpUrZEEASmjQ1n3MzCki/NGmrZ+6WVD9eZGDkwJF8m4NpND+NmZrF07uPxfrlcIMggY/02C/u3xiOTCeSZFNz5KYI5p7TIVX7ktlKEilrGT/qdXduV+U1ctVrg7EUPeXejef9tBRcumokIk///ooH8rwhBBnaThoNfu7h918uwfqH0ed3IvR/Kkugulf9zcVJ1Lhz9g5ovJVOhokDpJCVzp4Rz7AcHd+57eb5ZCpVK6/D6RO4+dOFyynipScH4KZcLvDMlAodD5OhJB6+PMvO8qzUKQVGIZRQkhJJq+/vqvd0hYnOIzF9mxKCXUbeWhu9OOXB7JPRyO16v95lYHefOnUMmk1AoZISHCpgzzeAC0SvH75eK1GMESE71ER1Z8NA7qFcwn36Rx7lzIud+1BDlqIgaLaJgpE6T27w7V0NSNRtZZx4S5n2ch0mSRFbwZXr1VPDGsFBu3fHS/NUUoqPlyAWBlxvrqP+5hqmzb/H5QQ9R4cXnO+FhcmJin60RpFYLmCwiLpfIsZMOOrUpvvnTr3swP/2WSWRYwBX9xec1eL0SVptIcJAsP4YcP+3kuUoq3hgcxrbdeSyb9zgmCoJAgxe1bFkRy6hpWRzYGs8rL+tYvsFEn+QgNu20cP6KG/UTxZXVmy3MmRxRaCIs8JmCWLrWxP4jViJC5fToHIR7r4RaBZbs7Kdeh4yMDOrVUnPqjIMuA9OYOCKMHh0NqFQCcz8wsm5xNFqtjJEDQxk8PiC58ajw4XaLvP2+kZt3vSiLYXMuXWtiSN9g6tXSIpfDxMm3WLNBoFunwhJTJ350IJNRQAPyESRJwmJU4MrVk3GsBglCEPGShMWaQ5p4kdf7qBk5JYvsHD9ClIkJI0P55vBunnvuuadei/8YCB5cDiUGIYaDRxz06/G4cJ0Qp2DiiEC+3/61NCq+lMyD5Adg9KErmcuQfgbavRYgtlSvouLOfS8frslDvF8enScMp+oiqRnFc8PcbrFA8/rRXmrQC9y576FkooqHDySiMl/ML+IAZCvuE+Mri5lsqlEvf6/XE0xFnidZ0nOfa0SEP72xS9OmTZmin4I/z59fZH0ESZJI4Q4ap5yzl1zUqq7B7f77OO1wSshkgWZ3RCTcvw3zlwQKuo9iRPcOBrasiEEuD+Q00+YbaVQ38D2jI+VI5S9y13gdl8+LVqEmKa8UEb4kZIKMNOsDcny3KONq8efiPf7bCkFJKV81vt7/CXXrvkCbNk9fBFWpVPgEPzYsWHJk2Owic96MoMfQdMx5IkP7htBtSBqdXzHwMNVLh1aFY6XfL/HlETs5Rj8d+6dhzPUTFCzg9cL0cYXPev26B3PqjJObd7wFztlKpcD6JTH0HJaOv+Q1HtxzkOSvhBsXFcrJ0WhkvNr+8f3qdIqs2mzm2EkHGrWMtAw/42Zk8d6MSEqXUPLHDV+hv/130GhF0n23iPGUQCkU3HPsUh7BiWbSb2h5gQYF5BJUgprKUi0ucBpR5iFYCKMydbBiRsSPQamietV7/HrehcnsL1Q8FkWJuR/kElbWzrvjdEx9W8SUlcK04Vru3PeQcVdPHKGFPq9ckJMkleMuV6lD0TWSUlQiU3jwTOvwd/hv8fP/ILKz7rJ3QxwPUrwsX2/mYaqXL4/YCC3CjAUCXahZkyI48I2dwb2DuXrDw7nLbn48mMSbc3NYMCMSjUbGuUsu5n5g5JPVsYSGPH6vW3c99Hsjnb0b4lHIBXJy/WxfFcuKjWbmfpAbGHcSJW7e8uHwKBE0brJzdIyamsWY10MpX0bJ9dseFq00UTJRQbf2jwO3JElMfzeHsIim//B6/PLLTyyYP56KZfL48oiSS1fdRITL85O2otClrYHNuyyMHRLGum0Wjp92MGV0GC9UV5Nj9LPiYwtbN33AS8268sHavbw5KnCAbfOynjYv68mz+qnT+iHrtuUxdUwYQYYAU+v0L04mzsohzwYPs7QM7OFizOuPg0uFMmF8/ImFXWtjC+jOHPrWzunfXPj9/mce5/P5fAiCiLwYpvntex4OHrPz9qQIencOQi4X+PKIjXlLc1m/pOjDvEwWSGJ/v+hGIQ+4/04eHcaSVSayc3z5hSRBEJg1KYKug9JYtyQmnz1ktYm8tzyXCmWU+YeMG3e8JMYriIqUse+gjR5D02nZVI9WIzD5nRzKlFSyYEYkrV7Ss3+LktY9MqlQocJTr0N6ejpdXtFz5vfCguEAZ846yTX7qVpRzcef5BERJsPjkYiOVJCZ5SswbvdXGPQy7t+REWErU+z4iDKrFF8decDrfQPFfa1WKPAcPQmFQqBCGSU5Rn9+l1WvkxVy561QVoVLKve0S/AfB7VaTXKKl/Ytgzh0zIZOK7BhcwJjpmfR/40MTh9M4utv7bxQvehi+LGTDtq30mOzi8x630hqho9SSQoG9AimRKKSwX8y3MLD5MxelI3TBcEGGQmxCl4dlEHvLsG83jcItUrgwDc2PlxnJiZS+WfiG9DNvZfs5cw5J4lxSrbvs/LF5vj8JDEqUsFb4yOoV1vLiDczWfFuNOu3WdBqBK5evUqTJk2eei2ys7Px+uCtceG8OjidqzfcVKmoZmjfEIb2DcHrlXh1cBrlyyhp3TOVSuUDLu+WPImwUDllSykpV1pFtw4Gfj3nYvS0LD7bFJ9/SCtbUsnVm16iIxX4/RTLDlIqBUqXVLDvoI3VC6MY93YOHdsYkCSJ0dOyiYqQ89G7UURFKrDaRNZtDbBVd66JK8Q4OH7aQVjEs+ndmswuLHl+tu+10qdrEO1a6Ok6KI0P5kTy1gJjsSOd2/fmMWN8OGVLqXB74MIVJ0MneXj3rUhefF7DO0uMxTIiANSqQBL8CAtX5JKc6qVT/zQkIC5GwciBIVy76S22gFmjqppso4gx18/iVbk0ra/j1XZ6lqw1UyJegcPhQK8vvoDxJLT6RAT/NQaMyWDbytgC1+vaTQ8bd+QxoGcI4aHF7zeVyqmw5In5mrqPIAgCqxZG8+6HudRr+xC1SiAkWEbpEkrWLIouJLNjs4uYzH6Cg+T8et7Fj0f0JDpq4pCsmIOuIMSkIqpkyEwC7XtlceZoLInxSjbtzCM3RUdJy4sIgsA3n/+KLCaT3kOefl/4T0JGipcKYm3uWn/lxk0vb72bzfWzwcQ9UfiEwPUr6XuO86lZVGwrolQIjJuZTfPGOjQyDVHJtbhjvUa9lx18tDiW0iUUtOieSp7Vnz++bLOL7Pzcyrc/OLiX7EWr0AUKn8XA45DnF9X+ihyjH5kMdFo5axY9PkRWr6ymY/9U4mMFXC7XMxU/f/npK0YODOXmXS/Xbrq5ezOdeOk5VNmlWbXxPm9NLMw4zzH6yTb6C2nWx0YrOH3GTeqZUpR3V0JERIYMHQbEjCRmzjjF7k+DWLn+Nj+evoXaHoNP8pLtz6BtawWXbnoZMNZOcqqX0iUVZOX46PJK4HCr1cp4a3IQ567ZSE4tXlIqM9tHcEjR46jFQUKDKDrY9Gkeer0snwFXFNQqgcxsP3s2xDFqWhZlSijzC8EZWX6qVlRRubwSp0vk46UJzF5sZMaEopu7CXEK4qLl3LrroXwZFT6fxJvvZDNxRBjTx4bTZVAaWTk+oiMV3E32FppYewRBEGhYR8vpX+wsmRVFzWoaUtK87N5vodtr1Z56HWJiYrh+20t4mJxPVsfQoE0mC9/zgyChDBHz9U27tjMQHiZj8PiA3p9KJXDpqpsBPYIJCxHoNzqDd9+KpGGdAOnDZPazZLWJ0GBZvlRJ9w4G5r5nx5hsoHk7E336yOnWwYDDKbJum4Uff3Xy3WeJuN0iTpdEcJAsP/f86qgdq0lJLalh/h4hCAKhRKFLb8zipT/w/aEYmnZOpWdXPR4vZGWmPfU6/CdBqRII06mIzqrMomVn6NhGV8iw9MxZJ+FhMratjEKSJHbtt/HpF4ER5e4dgvjisJ3jp5xER8mJjVJy/Q8vWWGnadNYzqU/PAXOQk9i70Eb7VsWzDNsdpEDf04R5eSK6EJ9JMf8RExmfbRCYE8X5R6yfClUomaROUIS5XjILfSG4qdl/gqFQkGH7u3Zt/lzqoh18/+WV/Jwhz8II5o4Y216DDzKmOEGKpRRcvaii1o1CsfpR4ad+drsXiWVeYFSNX9n54aoQj8PkBivJM/2mEX72wUn1arLUau8DOgZTGiIjMPHHrB52w1CU17EiZ0IKa7Y7xMuxpHmusi2zQto2rTlMzHhfX4PVxU/EZOVRNOO94mLk1Ozmpotu/LY+ZmVFk109BiaTpBBhs8PT0Yln0+i/5gMnq+q5sC2eEJD5GTn+Bg4NoMenYovRg/sFcyeL63M/gsRJjZagcsl0aWjCos1jcPHbmPMkvPzOTlPGj85HCI9h6fTv0cwh3bGI5cHTKn2H7LRfUg6MgFiY4pvyhcFtVpGdKSHDNtJtNnlCfHEIyKSp3uAkPCAfq+q+XheUrE6sXFSSW6Jl6hDcwRBIJg/iUOeSK4cE3FG3KZDvzSWzYvK3+/vP/Ty9kIjIweF5E8DHTzs4cfDeSTEyTl7yY1gLEwKeIRwornDH0V+JggUSFUyFT6f76m18f8O/y1+/h+ESimxZVceVpvIolmRlExUcu6Sk/Gzcjj5k6NIl9/t+/IYNTiELq8EsfOzdFa/HxDsvfvAmz/ys2CFic3LYwoVbMqXUTF1TDjLN5hYPj+KPiMzaNlUx6QRYYQEyzh20s7MhUbkSonZM3RcvCJn7NAw7A6R1VsCY0yJcQqyjT7KllKSnuknLkbO+ctu5iwxEhYi59czhxHF+c9c+Pv115/ZtG4Cx3ZrCDI8/t6/XXAxbGImJ39y8FLDwofFV9sZqN7sAVHhCn781cmuJxxBoyIVzJsawVfHMthx4BJOZwlODbjNsH5yYiNlnDzjZu+XeWxaHs2+gzaadX1IQqwCjxdeqKbmq0/iMehlNOmUzC9n9GzfZgUBWrVQcvp3K0d2JxQw1ABo20LPhStuln6wkKnT3n6mNbh9+zYJcUoOf2en3V823EcFhy+3JRTQZ+vWIYiXG+noNiSdI7sSiuy6BxkEnK5AwrZ2UTQHjtiJjJDTZ2QGn6yJzWezVSirxJwn8vbCHG7c8RIbJUcCBvcOydc59Psllq4xodcJ2OwiwweEMuS1xwF+1KBQPvvKyqhpWWxcGkO50iqeqxJEVlYWsbFF64T9Fffv36VRPR3Tx2npPSKdGlXU9O4ajN8vse9g4GDx8bIYTGY/V296UCgELvzh4uIfbgy6gNHXX6/LozW8cs2Ny61CTvFaJoIYYHs+gsPx9x3UPKuIwyXmO8oXhT+uexg07NlHPP5TsHPHanQ6Gd+fcqPWwHc/OGjZLYWkJDmx0QqiIxVEhsu5n+zjynU31255CAuR07S+FqVS4OxFN8mpPt5ZksuoQSGULaXk2k0PE2dn06Sellea67l608OKd6N4bVQmndro6dstGINeRotuD7E7Aocfr1eiSX0tl74vwVvzc6nRJJUGddXcuOdi7tRwlq41U6GMkrfGhRfJwnu5kY7YaAWfH7KycoOdxCSBH0+feKbip1KpJCwkiGXrTHRopaPv6Ay+25eY331VKgXSs3ykpPk4/GlC/ucQRYkP15uZ8Z6R92ZEIggCdWtpGT88jCPfOxj258h+dq4fm0Okz8j0fJfP4iCKAjdv+pi1wMrdBx527c8LaA4mKZjyxmP2UpBBxuTR4ew5kMeS1SbeGv/4NZtdZPUmC82a33vqNQh8Ty0LPzJx8Q83B7YGigWiBEkJSpLiFazZamZE/4I6rtv25KHVyPKLdknxgYP715/E5e+HTeprOfStvcjiDcDnX9t4vqqKYyftrN5sISfXz09PmCvdvudh6KSAi2rx6ybh9wV0pB6k+Nj0acApXa+FXDNPrX8MkJtzm5kTQlm+wUTTzim80lxHZLic7045uXzNTdWKSj5YbaJ7RwPd2hc9znnrnpfSJZRMmJXFygXRBdbM7Zb4/aKbXeviWLDCyI07Xpa+E1XITCI5JaAZ7o1X8slneRz40kuoqQ6ZJCOvcom9a2OoVD7AbrfZRWYtzKVtnzRKJMqxOyREtUgO6UQRT5ipCpftOf80Xad/N9y5fo8wfRAd26g5c0bk4/VQ2lOu2IZdrK8ce9eYsasy+eZgwCizRr0cJF0Krw118dYTxa0FMyLpPSKDDR/EkGcNGDC83ieYLcsD165a/SxEm1jk4USSJLKzYciETI7uKahL7nCIDJucydwpkSxbZ2LMkND8116oriEyXMHtu56nLvo/gs9r5NxlN+OGhnLkhIO09Dwepp4myliTjVucHDrxZwPUC+1b6mnzso7R07JZOLMw2/63Cy6uX/cTqpRIj/mWqCgZZquIJzeY0JznCM9+nkUfnmPHhnCsNpHjp80BA51YBVWrKHi9TzghwXIysnx8uN7EwSM+LNbHBYGJs7PZ8EEMsxcbuf/QS6kiWIEfrHXQrceIZ1qDhMRy3Lp5nh378mjdTM/9h156dCz6Wd9/2Eabl/UB/WaryIgBoQWKkj/87GDQuEw+/jCayAg5D9N8VPqbWBYwggk8+yazyHf7EhEEAadTpGfnINr2SWXDBzGIolRI6/VJ2B0iWz+Ky5+ySM/0cewHJ517Pr0OSExMDLfvealRVYnVDnpPFNHZL3JJ+IlQjZWO/dNQyAOa8N07BPFSAx1Op4jPD6+Pz8DtkZgxIZJa1dWs2GhmzFtZlEhUIpcFihsdWz/Ou2UygdBgORaUqLJLcPzUHfKsftRqgecqqbhy3UW7PqkkxisICZaTnumjZVMdfV8NYvTkXEpTu8jCl0pQIxmjuXLdSZ+uQZQpqWTZOjPhUcWPNP8nIzJcSe0qah5+IxGUXIuGrc4y/g0NHdvosdklPtmXx68XXOxYFThfCIJA7y5BPEz18tUxO53aGOjd5fGzUruGhoGZd6gQJ6fuCzqiIwOGcvs2xhUogJ4642DHPiufb3pcwHM6RXoMSWfiiDDaPGFqePOOh259f0S63wCdYECu9uFzewqwQZ+EIAjoCSYuruQzrcWRwwd4qbWH49/8jEJSIyAgICORMkQIge8fm96Yd9/9jfBQOd/9kMVXO+MK6KY/eOhl0LhMPvv4ifOYTESJmjxL8U0VUZTyZaNO/uQgK8fPa92CC+Qcz1VS83pfA03b/obsfgn8YvFNIAkJpVKgT2eRw4e/pGvXnk+1Bk6nEz9+wmO8SMq7fLo+voBcXXpmQD7Q5RaRyQQ++SyPYf1C819fsdFM62Z6BvR4PLkaFamgZVN9/lm4KET+ScQqCtFR8vwJ2Q/mSEydl8Ph7+ykpHnzGzIrNpoZ1CukgGeAXC7waocgVGqB+ctyKfcMJCEIeEqoNXK++yycTz97yKEjd1AqBUb2UtO1XTSvjzGiF0P+Ric2mLBQgVzxBrF5NQrEqwhHOfz2UtxM/Z1XB6dRtqQSg0FGeKicnp0MlCutwuUS0Whk6INE3HY5J37wUPN5OYLKA+6i/6YPLxKBdTRL2ThjbqLQu/B6BRSmWMJs5RDxc/nyZWrWrPlM61EU/lv8/D8IQaYmPlbOpJGPOy0tmho4+YWaF9s8pHSSCr1OAEGgQys9ohhwzi1dUsmJ0068Pomqf47mPWLm51n9CALFPsQtm+iYPDubuw+8lC2pYMtuC+u2WQCJ0GAZPTsFMXVM4OD6w89OduzLY960QDL9CJIk8d0pJy26p+DzSei1MmwOkW7tDfj8IqdPn6JJk2djgK76aA771qkJMhRMuF98XsOEEaFMnW/kp690hVhKl6+78YsqFq/xs2d9eJHJRvuWahYsP83oQcHcvCdj5kI3UdGJhOpT+GF/IkolzFmSy48HkwoVzQ4fc2BJ03P7Sg1CCazLkVsZpOoucee+N3808kmMGBDCS10/febipyRJVCgXwuLVJhrV1Rbobp782UmtGqoijSnCw+R0bqPnwBFbkYff46edpGf5iI9RYDSL7D9sw6CT4Rcl2r+WRkK8gvBQGWfOulg8O5K2zQ18+oWVw9/ZWDInKv9eys7xMWlODm+8HkqT+hqmzs0pUPh8hFfbB3H0ewc3bnuoWE5FvVo6Hj58+NTFz6ioGK5d8BIZLkcug1O/OLl5x0OdF7S89moQtWoERv/Hzsimbk0Nq9c5ad/Ric+nRxJE4itmsHnd40Q2OcXLgxQf12+5iQiTo4uDXFs6WlfRTEx/ZCpNGwWua2q6F69P4vxlVyE2JwQ22vRMH7HRctZsNjN5dOFxtl/Pu6haScXGdXPp0qXLP03L5N8Jf1w5i4DEy03VuD0KfvzNRWSknMG9Qti8K6CvW760kqnzcrh2y029P+Uf3vswl6H9Qrh9z0NsjIK1ix8feKMjFTSpr2XsjGzcHonsXD9jZ2Qz580I6r6gIcfo5/xlBwlxCpbNjyI7J1Ck+uwrG/sP22jfysDV6z5u3vZRupSS9i2DMFskFq82FXB7/yvatdAza2Eu0dl1uGo9S1Tss+kahoeH4/Ya+OWcmUG9gnlnSgRdBqVRubyKF6prOHfJhUIuMG9aRIF7SSYTmDgijNdGpfPgoTef6dm2uZ6Js7MZ1i+E5BQvKWleNu3M4/CnCbz1Xg4XrriLZOz8cs5FmZIKbl4TuHWoCuqKv/LLWTffnXLw86GiWZzdOgTRpFMKU94IRS4XOPmzkylzc9Dr4PbtG8+0DpFR8Rw8epPQYHl+U6dJPS2HvrOzcGYk739konarZF5tb0AuE/j+JycvPq9hxbuP99M79320eVlXoBH4UgMt739kKtIM4cZtD/sP2zh2UqBaZTVOl8gPBxILrHO50ioObo+nbpuHeL1SkQ2nb39wkJLuw+uT6PNqMMP7hzDh7Wx+PefE4QlHXhy9vwioVR527Zf45XBJZDL46TcXeTY/i2ZFYneIzFuaS4+OOvZ9ZWPGuHC02sJFq5UfB1zs2/ZJpfOANPr3CCYpQcn5y272HLAyfVw4FcupkCSBEf1CmLXIyJI5j9cx1+Rn8IRMls+PQqUU6DU8HZlXixIfzlIXOPNZYoHRKINextJ5kQwY6yM7x4dMgPkzwpj7we9kZ5Qnyl4Z0SeQlpb2TFMB/ymwW22ElzDSv5eB386ZkHlCUFJ8gUqFCg064j11WbTsLLs2a3B53Sji7jB5dAkuX3NzL9lLfIyCui9oeO+tSMbNzOTyVS/f708sIBUyeriO7YvuEe0pbESRo3hI44ZKylVQMnh8JmVLBUxsHjz08ut5F1PHhFO7hpqiet/xMXKyjc9ucKVUBCRN1CqBDq31zFuaQ7kyVtJ0J5g/NYIenYLyTea27rHQqkcqm5fHFIppLpfI8vUmRL+cce+Y6N8rKr9Qd/WGm14DfyTkfgNOnPQwe5GRByleLHkiTRvoqP28hl6dH+dWsdEKFs6MQqEQOHjExrvTI8k2BnLvyhVUvP92JEMmZPLejEjq1AzkDQ6HyNJ1Jn46G8aEt5o90xp06NiDVSvOk5XjQ60S+P2imx9/ddCwTkGCRFaOjzVbLBzYFs97y3NZuSC60Do0qa9j+fwoVmwwU62SBrtdJC3DV2is+xHuP/TSsE7A8KNjaz2SBAuW53LqFycvN9LSu0swY2dkk5ru5ZsTdto2L8ye8vkkzl5yM/7tLAb0DKFft2COn3aiVcOpU6do2bLlU69FkEFHRpYLl0tEEOWkhP1Cj85OZk4MaM/b7CLb9uTRc1g6O9fEotUGTPz+uOkhJd3H9LHhyOUC770Vye8XXezfEldkTiZJEjabRBTxZOjP8fvepPxYf/6yiy8O2dm9PiZfLksUJbbtyaNxpxQqlDbgywkrtuggmCP549pdaj+v4dIfblwukZCQ/5phFgW5XE7nTkre/OYmVaQX0T14mYUzz7NwsZGIGC/vzgxnxoTwQkX3Ia+FMGpaFp3aGDDm+tn/jY28PJGypZWEBgtERSg4etzJtctK6tTR0Hd0BiHBckKCZJy96MacK2NIP0OBSYmPPjbTs7OBV5oXbOBUKKti/65wOna8gDErFo/Xj19wYZZykCEniNBC95gk+DAac55pLVwOO6HBCmIpRZJQ+Pzil3zkYcLrBXl2SYKzQ2nd8RyJpXxULB/wdUhJ9xITLdBtSAatXtIREynH5naRwm+E3HYVmAp4EsdOBnxDHj37YaHyIs+b4WFyZk7TMX2iiWy3lSTpuSKfrxxZCp07qKhaEb4+ffup1+Dhw4dERYoolTI2LI0u5NMRF6Ngy4oY+r+RQbnSSnbvt9L6JT0lkwKTXIe/s/PNrsJST9Wrqjn9i5OXi9CCBzj9i7NIGbYcox+VsmAevmhWJCd/ctC6Vyrrl8TQ4EUNx390MOWNoiXZ2rfUM/3dHB4+fHoJEACVUqBtcx1bdluZPCqMMcMev7ZinZWjhyEKKyEUzex3K6y8OTYYo9nEoS3XiLRWKfC6XFAgqh34HAoWz44ixygyY46N347LUCLDp82l2UtyTv/mxil62LbXwpD+cXjCU5DSyhd53dO4R2iEl3TPRao2zmHR3BCSEgz4/RJfHzMzdeYJMHowm83PtBbF4b/Fz/9jkCQJJJFxQwseov1+iUlzjAzvH8rIASEEB8lxOkU+3pnHio0mpo0NJyRIxgdrTAW6EJXLq/jtgouEWAURYcUnlzKZQJlSKpbOjcLukPjgHQUyGTTrmsKCGQFNj2u33DRrpCcsRGDfVzaaN9bxUsPHAUEQBC5cCYw9bfowBpkMfrvgZtzMLPp1C+LH0189U/EzJSWFpFgbQYaiWSA9OwWx8ZM8Xh2czlvjw6lTU5M/qrV7fx4tmgTz24WiXf0eoWl9DdWrqunzqpqZ4yUatr/FhvejUKkE0jJ8lExUFip8Wm0iE6baKZXbrIDGSrgUh8EWxmuvn+LcqahCD3h4mBzxbzpexaFcuXLcuKMm1+ynY780encNokk9LblmkRnv5fDeW8UXXJo30bF1V16hzej7nwJFyIepXkJDZHh9Eqe/TCIiXI4oSnz7g4P3lucycXgoOUY/TesHrnPvLkEkxCp4Y3o2DmfgPrPZRF5qpKV/j2BWbDAxsFfxIxuvvRrM51/bmD4unJt33TRtW3TwLQqNGjXi7bfsnLvo4sttCWi1Arv229ixL49zl1ykZ/kpW1JJp1YG3p7lQfAHUZZqBAuBjcXptjN00DnOjDRy456bIIOMcqUDuoc+ETyiiCvyLp6HSaiEgpuZTbIQmmShWuUoklO89ByWTuO6WqbOy2HH6tgCTQWbXWT4m1n4/IFR0sPHHSgUQsDoRitDFCW+OeHgw3UmPl0bx1vv5XLhwoV/Sjfr3w25pjyUShmzJ4fRqkcKZUsp2b8lHkGApevMpGf6GDk1iyO7Egpo804bI9F3dAaX/nDz+9EShd5XEATmTI6gZY8UxrweytY9ebjdEh37pxFskKFUwN0HPoZNyuD+Qx8ThocxeVQYbrfE7i+tWBwe7j30MGxgYBylb7dgPvnMisslodUWfbKx2UUiI2SYfFcQXEKxxgvFweFw4PPZObo7gYjwQNxp31LPuUvugKzGGSfTxhXd6IEAU3v3AWs+M9Ppkrj4h5sOfVO5c99DzWpq2jY3EGSQMfWNMAaOzWTdkoIjzjdue5jxXg4lEhS0aKbih+9uEqKWsWxeFO1fSy2W4SyTCei0AjWaJSOXCwQHCei1AhHhKtSGZ9O8zTV5Gd4vhC8O2fM7zAN7BtNjaDpN62uZPi6ckGAZ95K9dGxtYMzroQXYin/ccON2i4WSWUEQ2Lg0msETMmneSEfXdgYkCfZ9ZeOHn52c+jIJrUag+5B0po0NK3KdDXo51asEdNs2LC3IpMzM9rF4lYmPP4xhzPQsjpyw0bKplmu33BgtfmLjnt7lWZIkvD6JiSNC8w9hTZ4w2LDaRO4ne0lO8aKQQ4d+aWxbGZtfyLA7AqaI5csoiYmSo1IJjBgQwoMUH9dueihfVsWhnfGo1TLsDpGcXD/9ewZTrWkyf1xL44VqWm7e9nPlEkTGKPKbrX4/PEz1YIj4nc4tdUUaCgBMGR3Gig1mMrJ8nPjRSZlSchwR9zH+Eo5MLj2Ty/N/EpyihYH9glmw3MSh3THUaZaD2Z6DjqLH8swYCScagxDMzZsiv19wUb4SeH1yOg9Mo0IZFVUqqvj5dxdvLchh5vgIBvUO5ZffXYWMecYOC+Lg4TvcvZuMPsSHRi1gzZPhNgaRp8ykeUU1Z866OXUwiSvX3dx94KV6FXV+M2bHvjzavFyY3ZmS4S9ST/x/gk808EJ1O8PfzMJk9lOjqoYSiQqmvGEoIH2hVAoMeS0UtUrG8DezWLsomib1tQiCwNmLLt6YnkVEmIxuHfQM7FNwHatUVHNwTzjtOpzHmyeRme3lxGkX9aobOH7KwaJZRedeU98IZ88BK72HZ9C8sZYKZQIxtHQJJdtWxrJsnYm3FxpRqwV8PomHaT4GDZn4zA3Q3r17s2blTDq21rP50zwa1dUweU4OdV7QMKxfwFjvyAk7+w7aaFpfS3KKl5t3vEWOvEJgQunNd3Jo2vkh9V/UsnStKb/Z8dUxGxt25CFJgaJzSpqXiFA5Gz+xcuWHJGYuMJIYryigFT1pZBgbdpiZOjeHF6ppCtxTkiQxckomocECkeEK1m2zsG6bmYrllPx23k96enKhz1ccBEHAavfgdgd06HKkdPr20bJg5uNGjUEvY9SgUOJjFSz8yMSsSeEMn5yJyyUhE8QCBIpa1TWc/MlZ4HzzCEdOOBBMgX2/dElFgSbXrEVG9n0cl78/Q2DvG9grhPRMP6dO+7HjRE3R6y9pHMREy0hO9RIeJsPlkShfocZTr8N/EiwWGR9tNGFCSbaUTpQQRxl3bS5m/UTvnh5aNCm6WBUeJsfhEHnvw1x+u+CiV5cAy/bHX5xYrBKXrrqx5Moob2pO8hETruBULjlzsXvdhJGIDBkrVqWzbZeDUqUD+d7dB95CeabVJrJhh4VjJx2oo/0YZblofH4Sy3tp0egPzGaJk6e96HLKEeYsDYBP8uJR2vF5n/6cKEkSPrecr772o5ashQrr2VIaydwilhJUphZO7NzkEtqsYPxZ1bj0qwcFSuSyh9hUDzh+IIoTP9l5Y3oWCp+OIELIzXRSo2EG8TFKIiPkvDFCS/MmWh6m+hg7I5vaz6vp1y2YiuUU3Lpb/NhQ17YGps15SFBmLA9lNyghVSrwultyka67ytzp0ew/7CI65ukZsPfu3UOtFVCrZTSuV3TD4JHk0U8nlEhaDz2Hp9OsoZaGdbRotUKRUk/NGmpZuCI33+/hSdjsIh99bOb0lwXHuUVRYtq7AULQkxAEgS5tDRw+7uCTfXnMW5qL3V48K14QBIJ0cu7evfTU6yCKIj6/yJ7dfnwuOQ6nkXFDQwkJlnPrjocPlvio4mnCZX4mTipZuPguSTgibjOgdwihITK+OvQQMa/i/8fef0ZJUX5R3/CvOndPp8kJhpxzEJCMKKhIUiSD5CCCJBUFERUFUVCUqBIECRJElJwkSRAk5xwmx865q94PDTOMM+MN9/s8a/3Xo/sb9HR31emqq861zzl7I3uE60iVbpPrclOVBvQe9hfOdDPV/G2IeiiLkwdH197nPldoQEMsyZm07/4nTZ4O49Sui8TYaxT6XquUQw6ZiDlqarVOZfX3BYUnuVyg0/NhVK+ipF33FBITi/cieFL8R37+jyEvL49K5TVFRieX/2TjqboaRg0y5/+fVivjjcFmEuLk/LTZTnpGkNe6Gzl/xce5S15qV1czapCZUZMyWbUgjpt3SzZUyMkNolSEuqLSMwPMX2ohNSNAMCjx5SILMyZHERMl59BxN1Nm5jHr/UhW/Wxnxte5vNpRj8crsXKDnTZNtSybG5t/Mzeqp2H/z6V49tUUatUt2YyiONhsNmKi/0HDSC1DqRDIyg4w5r1MgkHwByTeGhXOttWh0fOmLyWXaAgBYLEVjCQrFAKlEiAuOnSTi6JEcWvSslUO9NmViohLA6gEDc770Xz/o5Whj7TUA5y96P2/cvZWKpWEGZLo+KydNwaZ+XmbkxXr7eh1Aj6/hMVaclytNpG9h13sPuDMJ0x/+MnG0ZNuwh68v04NDV9/UqApIpMJtGsdRtnSSj74PAeFQiAnN5gfp5ZPa2n5tDZf8HvutxaqVFRx5bqPbXudiLud/Loz5LDXuL6m0PVmMspwuUWstiDnLgUpX778Y8dBoVAQHhHJN58q88mMXl0N+aMrd+/76TY4lR07gsiDemrTpJDYs1YIo6rUgI1b97BnY0Ihsiw3L0j7Him8PUHDZ18cQJtdEaMnEZEgOeo7pHKbqoJEm5fv4/PBaz0MnDzr48uPoxk0NoPyZZRUr6zi9r0AZy54eXdMOG+8l0l6ZpCmT2nwByW6DUlDLhfw+SRaPa1l3XehkdvOL+g4d/bP/8jPYiDIQl295y77kBD4fGpBV07PLgaGTchg/IjwIqZkcrnA8rmx1G17D00JOmiREXK0GoFK5VVULKdk3lILK+fF5ndW2+xBnu+Zwu71pfKvfZ1OYGBPEy0aa2nR6T7OR1yTu3fWs3JD4VGahwgGJY6f8lC9qoo7Oh+26z6Uqiczt/hl01pG9g+RiDv2OfF4JRrUVtOgjoYGdTT8tNlO6YSSx4UTYhXsyis43rW/2Pl4UiTNG2l595Nsrt/25bull0pQ8v2XsUyekY3PFxpnv3zNR64l5PKdVEpJxbIKwow+Tp8PmT75A/yjYY/FJhIdKSMQFChTSsGsqVF0GZDJtOlvPFEcXM40qlU2otXKWLHezrB+JiLC5cycEkXXAWn0etlA62Zaft7qoE4NNc0aFWw0T57xMGFaFneT/dxPKZqkl0pQsn11InO/s9CpfyptW2jp8KyeSaPD86+7sqWV+WRfcejZ1cC4qRm07OyjbzcjcTFyTpz2cOKMl7nTo6leRU2LJloqlVfxwec5REfKH5CUT0Z8SBJFHIVt9iA/rLOzfI2Vpo00TB0fSVSknOYdkxk3NQuHU0SlDK37r/Uw0r2TgS++seK5G8/bH2aw7+eEQiN+gYDEG+9mMmZIqEMlKkJG00Ya1GoJrQYEBNKS5Xg8IkERsnNE9CYRkynIX+dkDBiTzptDzUW646tWVJGRHUSUYOGsGLoOSKNGdTnb75xDsvuIiXkyjat/C9S6AA6XSOumOsqUVrJwjoFBI68SK5ZC/jc9Tq/kwUoO5amOJEn4/CILf7AybriZtz/OZufaUoXc2Z0ukV4j0kmMkzO4d9EC5r2UADKVn5UrCp7rdofI5/NzuXFbzplLXhwukSWrrQzubaJm1YJ7JDnVz/K1NjavKKxpeei4C6s1iEr15OSnyZzAktXX6dA2jBt3/CybG8PzPVN56bnix+d7dTUwe2Eeb07JRKuR4fNL2Owi82bEsOgHK6MGFV+0LVNaSWxSHkkagfUbgiSIVbm3M5q45qdK3LQa9DIqlVdhtUos/MHKM80L7tOEuFC3zENYrEGad0qnY8duTxwDj8eDRiPw52kvh34rxckzHq7OzeWl58L4dqWVA0fcvPV6ONvXJJKSHuCd6VlE/B+aIExGGcEgHDjiRAwK1KiiIisnSEZWkBXfFDwfb97x0Xd4NkJAhdUe5PptP59OLkoGD+1rZt8hF892S6ZtSx1tmulIzQjw6w4nHduFYTCEYtWisZZXBqWhlAdRyAUqVypatPwn2O0+2rXWMGZyFmHmYCGJlUfR+fkwPp+fx7G/3PToYuDrT2Jo2fk+t+/58zXt3x4VToc+Kcx8P5qWD4gUSZL4/bCbsRPcJFqf4qLsGC9VLrjGL131YjLIChGfbrfIsVMegkHo2UXP/qOZOCOvY8xtVOS4JEnCF3GXdq0j6NgvjeGvGRGD0O3VAU8Uh38LPK4g584I1KM597hBqnSbcKIJw8jx08klvu/mHV++6c+m5QXrUZtmOkYOMNO+ZwoZaRI57EOOAqVNRRRJ1KJcgRamqza3XJe4fN+NLjGX2FLBQiR4niXIy4NSeWOgmS0/hor1XQak8sagkOfBQwSDEkPH3Ob8ThGzsxw3dMdQq7083bTZY8dBEAQEmZoYZ1nSuY9P8uY3b9glC6ncoR4t8uVKjIQTIyVynXPYyCVWCBF3SVJV0m4raN7xCke3J9CqkZHdW1XoCKAWjcRmVSEsKxwrHsYcv45Nk4xSFQRBxpI5sWg0MnqNSKNGZRV2h1hkWhNCe2q5UsQQDum5WeTI00gQK6KU1OQp0giY09i3MQJ9mIzv1wRYtqLLY8chOzsbo16GRi38YxEpKkKGIyeITFBzaHMMJ854+fOUG6ut+NF1QRD46uNo2r6SzEfvRNL5eT0yWWhycta8PNq11tFjeDqDe5tCJqKXfSxeaaFfNyNtiimeJMQp6POygfW/Ofjs/UgmTssuMW+WJAmrVUImSI9thul2u7FbVJT2PYUBM8uW7+TEmXQEQeDaVYkYZ0OUgpIEqSwXOUFlqU7+9eKXfKQYTvHmG8r8wvVLLypZ+PVhkqRKBAiQxh28hNzeJSRS7yt5mqaFyFGAKLE0NslODhlECXFkXi/NHxkunEIK9+RpRImlUEoq8shGhoxoEvDq05n1gbbY86xYTkXVimqSk5P/H5kKevKM4z/8vwqFQoHF4i7y/xu3OBjc21jMO0LmPvdSAvToomf4a2bGDDEzeUY2LpdIuaSQDl23wWnoNAI/b3UU+xlfLMxjYC8Tsxfm8fo7mVSppGJQLxNjhppxuCRSMwJUqahiSB8TR7eWZsFyG2MGm9FqBaIiFXh9Eq2aaJn5fnSRhFCtDlVcBVnJG8biULp0ac5fKrk76l6yH7tDJD5OQUy0AkmSECWJ59vo8rs1X+kQxqbtxZ+z2y1y+ryH+JiCm7Z2dTXH/grd2InxCm7f8xfp0PrzRACdv+RuS4MvjmWrnXw8Jyf//yRJ4uM5OTRs/PhjPI8iO+sGPbsYUatl9OpqYOaUKKaMjyQpUcHqTcWfH8CPG+x8+VE0f57y0ndUBu99mk3dmmo+mBj5YGEWeHtU8R1HD8cGLt/wsmxtUd2hhwvU9n0uzl708slXucyYHMW21YlMGBnO+l8djHw7E1EsiN++Qy4qV1DyfM8Umrbo+EQxkCSJcJO8CNH1EGVKKxElCFNoiCC6iMsdgDX8CisWxBb5jIhwORuXxvPRF3nM+kRHeL2r3IraR1bSQVr1SKFmnSCZ99XMmhrFe2MjsDsk0jMDlE5QsOXHREb0N5FUSkmPznp2rE0gLTOIzyfh9UlIEjzXMoytqxL5dUUCO9Ym8u6bEfkjtzm5QfLy7E8Ui38LIiPjiI9V5Bs5POrg27yRhhu3/XR4tvjNrloto25NNbfvlVyJNhnk6MMETp3zFtrYAaz62c6bw8KL7WasWE5Fu9ZhLH/kvujZ2cCXiyxcvFpY1EYUQ+70/bsbyckV2b46kahIOUql7/GC8ABH/thBSpqXrgPTuHrDR05ekPc+zaHfqHQs1iClExUc+6vos+MhTpzxULVS6Lo/d8nL7gMuXngmDLNJzoLPYggG4OrNgmMqW1rJqgXxfPtFDEP6mHjhmTCuXIaUdD9ZOQHmLA7pPYuiwEt9U6hZTcnBo8V//8N1dP8vSQ+chM10G5yGMbwq9evXf+wYSJKEz+fl8jUvA3oY2bXfyaIfLPj9Eg3rati6Kp5bd330GZlOrWoqvlocGoFv0ek+9Z+9y2uj00lODbBqQTybdzgLrU0PIZcLnDnv5ZlmOubNiOWFtmGFnmkJcQpu3S25M+PiFS8NamtZOCuaqAgZWTlBXnw2jB1rE/LlUJ5priM3L8ips14uXvWRlRskEHz8wpggCEhSyOn5Idb+YufVIWlEmmUs/yaOZ1uGMXh8JguXW/n0vUj8folVC2LZsCSerasS6d7JwI59Lr77LohOLyGXVDTreJ93Ps7ip812Zi/M44VeKbz4bFg+Ka5SCUwZH87bb0SwYlEUe7ebUBrcJKcGGD81m6oVNOzbVIrTe8tw4JfSfDAxkk/n5vHrzsLPqBu3/Xi9Ij6/9MApN5zktCBqo5vo6P9q8sVBkiQ8ThlHjnupVOGBgUsnPUsW6bmk20+OlPEgBxLJlFK4wHGqUBdBELCRS5bVy517fjbvdLL0q7hCxCeEDPkWfx7DqXPeQgYWD/HWh1ksmxtLkwYFmxODXsZH70SREKfE7YYGddT8fthF75FpbN7hYP8RFx/MyqZ9zxTatdbmu4BLksTO350MGJ1BXIycnLwnc7O1WCycOHGA8klKbt3zM+2tSHw+MBnlJW4QFQqBmCg5VSupObotiY1LE3i6oZb2bcIIivxj92n5inD5ikgtzzMk+KsQhgmrteTjkySJrJwgASnI/k2JXLruw+UqfnO98AcLclk8ev3jOzw/RFpaGk6nyDujw4mJUnDwmJvpk6J4rlUYc6fH8MW0aL5bZeXISTdlSyuoXlHF9Zv+Qk7VD+H1ivy4wYbFJvJUPTWfT42heRMNP29z8Psfbr6YFlXo+VihrIrdP8chUwb5anEePbuUfPxjh0cQER7KXXPygsRGyfl5aTyjBpmZPS2aX3c4KZek5OtPosm1iDg9Qeo3aP7YcbBYLGjUIIpgNsoolaAolnyB0NpZOlHBolmxDOxpIipSztefRDNxWlZ+XMLNcjYti6fv8AwqNLhPvZap1Hk6k3HD1SSkt8CpyKFMVRdnL4X2CpnZIT3Bh8VHSZKY+XUuXQemcfKMh4tXvIz7IJvMrCA1mzjI1l4v9BsEpSAp4ScYNVLNm+9n06SBmoXLbEiSlsjIx5+O+jdBoZWhRINOMFCZOkQRTxZpWMnh5jWBG7eLz6+mzMwhO09k0pii+57ICDnTJ0USESPx0YdKJrwjoVBIJArlC60rgiBQnup48BKT0pyMFCUOZ8H9PWRcBp9MiuKVjiED2l37XTSpry1EfEIo1/j+mwjcsVdJK72H2V/KiIyUYzI9vuERQHR0DOFSDBWpxQWO45BCi9M9blCJ2kV0mgVBoAI1SeF2oeswNlCeoFtF92Fp7P7dixY9QYLUpgkmITRVpBa0JHlrE2WpSSAznghrdeZ/72DDrw727BJZ8LWMps0dPNUqk3WbnIW+9+etDiaOMrPiJ4kaje2EhYGq2kVaDrnIwh+d3D4XR0Ksgu5D0mn9TJ8nWhPVajX+gITTLZW41oqiREpakN2/hmOI8KNUymj6lJaxwyOoWE7F9VvFXzN2p4RcDlv3OKnR8i7PvZrCH3+6Wf51LJ+9H83nH0Tx+YJcRkzMZMtuB7WrqVj7i50NW4ru63bud9GmuY7BfYwMGZ9JIAi79ruK/d79f7jwWkLGZ6JY/Dn9HVqtFsmnxCiEppMSs5ty/5aCD9+KoEKSBoNkBiBOSCKRclzhFKelw5yRDnOWI3Tq7eT1IQWTonq9DBOR+PAgIVGTxjThOcKJ5g5XiSa+CPH5EKUoTzqhDv4yVCbN5sBsq0yZYA0Mkhk1WipTm2o0IJcMdIZgoaLp39GskYbMzMzHisP/Cf9lmf9jMBqN3LnvxWoLFko0FAoBjabkh7nJIMsfba5cQcW44Waad7yPRiNgNISq3Jev+5k4LZurN3y8PtCM2RTqOJn+ZS7RkXJcbpHM7CAblxa0HFerrKLbSwZeG5NOuSQljeppCNPJeHdMBN+vtpKUqKTLC3oWr7BSpWnJm7cWjTXsPPxkF63BYCAqtgaHj5+leeOibeyTpmdTu4aKmZOjiYqUk5sXZPaiPEa8ncnaxfHI5QJD+hhp1jGVujXUVCpfcHw+n8TQiRk0baih8Yv36d3FwOA+Jgb3NtJ3VCZ7m2iRywV6dDHw/sxsZr5fUKmPjJRxAy9aiiddfIIbvyvI8VMetu91ULmCig+/yOXGHQ2rP5v6RDF4CK/HiSgWHL/dITL6vUysNglBCLJ0jZVBvQo/MNdttpGbF6Tl0zpaPl1QgZIkiZf6pjJ7WjQHj7mLOJ8+ikrllVSpoODICTc79jkLja2JosTbH2VTs5qStMwAK+bF5l83FcupmP1hNAuXW5i/1MroIWaysgN8v9qKTiOQmROgcsUnq95IkkQg4KawR19hGPUyUoICBszFvi6Yc2lcv3jXwqRSSiJNSj772sLi2TFUKKvk0jUf0z7Pxe+Vo7bHcfO2jVc7hfHV4jxGDTIzYEwGK+fHUb2KOp/YOHPBw9LVVk7sTKLBc/e4ftvPivVW6tYsvptp/a92DBGXnigW/xY0bdaG33aeZPWiONyeAuMESZJ4470syiYpS+y+AdDrZGzZbWfMkKJdIDdu+zDoQ0ZYzRtpi6yvp895+eidkjceXV7Q81VyLt0Gp9KmmY5WTbWMGGBi5NuZlC+jpOlTWnLzguw77KJPNyORETKeqqPBbJLTq6uBgydznygW9+/fpU5l2L4mIf8+G9zbxNG/QjrLNnuQ7ByREQ9kUR6FxyOycLmFNwabGPFWBrkWkZXzYjlw1M1fZz1oNTJGDDAx/cscrt4IdXALgkBctJzh/U00qKNh2IRMjDoVdruXbi/p8w1yJEniwBE3I97O5I/jHn74Jq4QSZ2eGaDH0DTCdAKtu94nIytAelaQAT2N3Exv8ESjnikpKTSorWbzDidD+5ro/bKBjVscbN7hRKUS8HgkmjXS8PvPpTCbQs7jm7c7mDIugoPH3Wze5iA5LUCzRqGO4tffySxk4hMMSnw+P488a5Dn2xY/Nte/u4Gpn+XQ9KmizySfT+LXnU5aNdXi94d0jouDxRpkzSYb6gdL2fB+Jlb9/GTap/6gmoXLrXz4diR7D7n46Rc721Yn5o9u1aqmplP7MMa+n0WpBAXjR4TT740MAOLMOs5e8OPJMCMpgyxeJtG0URwfzMomOlKO3y9Rs6qKMUPM+R0tx095iIsJifuH6WTI5QLxsQpmTIlg1jc5HD3l49SepEIdMOWSlKxaEEeHPik811KXrzv6zRILzRpp+ekXO3mWILWrqZGkUKepRhXk1q1bTzQV8G9AXl4eGoWSs2clnqpfsEl7paOepFJyXh1wkhuZKtRoCSeG2jyNUlARkPzc0Z5i0ZdmPpuXx/VbBSaYf0d8rCIkKbIwt5AsxP0UPwa9rMRcYewwMz2GpTOiv5lpX+TwdAMNt+76kSQoU0qByQBLfnSwaLkdMSgQEQlWW5D5M2P4YqEFk+HJJEDmz/+ayuVDRfXP5uVSLimk22a1lzwFI0kSKSlw40aQDb/ZOXjMRWR4SOZHqQjdk383A32Ieyl+DLbyqIVQB7NckGPL1HAv2V9sTA4ec4cK8zFKIsIVTBodQf/R6Sz9KrbQ2rxll4NFy22EWRLZ8usWOnZ+soLwhQsX0GgEXmwbxu79TjZvdzLjke7LZ1vqSIyX03tEOqUTFMjkAmoVbNtT2Dzz4lUvY97L4uWX9Oxcm4jbI/HTZjt5FpH7KX4Wzootdp3Wh8no1D6MlT/ZeLZVyURFuClkNtekgTbfNf0hBEHg5Q56tu118koHPYIAUWYZdes2eOw4bN2yDblMwOeHnLwACvk/TyF4vRIxUQW/w7OtwpjxdS7dh6YxaXQEQTFkTtKvp56mT2m5ccvP0hVuAh4F2VGnKV3Vwdpl0dRpfZ9ft7v46vscyiYpuZscKop9MCu0p3pUQ/DNYeH8vM3Bz1vsdBqaxrqNdwhYTLi8fvxqG1UqSMz93o/JKFC7hobSiXLKVen82DH4tyE6Kg6Ly4Lf6+MCx4kinjo8jRwFWZmpPN/9FN/MjKR9Gx0ymUBmdoD3Ps7jyCF4qaOmxLyxXWsdYSo1c77yEZR7SQzUKlajVRAE4qTS5JKJLqMqc7+9xeRxEaRl+LmXHKRpo4LrfN2vdqZPKr5hRiYT6NNDS8M6ap5rFcbazTb27dvHM88889ixqFytEhl3nBgEM1Wl+tzjGm7JiQ8vOqH4+1IuyFFJagL483WjZYIMBUocDh8E5YgEKE+NYu+jWEpzn5uEe+oy58u7aIJ66njbhSYQMiGYEeDjd89y646NSeOMpKYHWLzSym8rEzHoZez9OYHnumaRdaoiOy33OXHCxUefukjJ8pCVHeSDGf0f+/whxBe4PRBhhgXLLUx8vWjOv26zHX9A4vfDHtyewmTiu2PCef2dTH74JtRw8RC37/kZ934mH70dxR8n3IiixNxPovOnfxxOkTHvZbH0y7hCBnGBgMTQCRko5AJdXgj9Btdu+jhx2sP91AC/bHdyZEsp3B6JniPSUakEWjctKCweOuZi/AfZ+JUCgiQ8th68IAiFjHvDBCPyW80Z0OsSmV4f5XDl/97hQjThROcT4FlhV3i2VV6hz/ttm5ckKhWRgqshPcVhtqEpgQcBUKLGhZ0L0p84sRFFHAqUuLCTQzpJVEJA4IJwlFJSBQLibbJzgkUKs/m/xV0/r7Ss8lhx+D/hP/LzfxAKZRg9h6Xz68qE/I2E1/vPbc85uSJvf5yFWiXjpXZhHDjipmsHPeNHFHQunbvk5fV3Mpi/1MLhP93k5omEm2Tk5AU5tj2JDn1S+XlpUZFvhUJgxntRTJ6Rw8oHznktmmiYNS+Xh40zJqOMzOySE8/M7CDasOI3gv+EipXqMP6DvYx4zUivLga0Whl37vv58IscfH6J1XMKHPciwuV88m4U3660sGC5hbo1NJw868FiDdB9aDoVyylo00xHemaQoyfdjB5iplN7PXsPOVm8wsqB0W56dNZjdYTRc4SHaRMEqldWMX+JhV0H7tKyiZZeLxuILyWSqryKKfB0keOVJAkx/g77NyawcoOdUZOyUCoFjKYklv6wloiIJxt1fQiXW2DtL3beGhWBJEn0fyOdCSPDafqUho79Ujh+ysPGLQ7atQqZP+055MJmC2KxBtmxz0m71qEE4NxFD6MmZeFwibz9cTYut1SEaH8UV675OH9eQGmLY8xoBxGJqTzbRo3VHuToSQ/NG6lJSRdZ+FlMsdfmsH4m2vdIIcIs8OncPJZ8GUO9Whoatr/Hzxu/5ZVX+zy20YFMJiMj04XTZSy2G8/uEEMdgmoPHl/xlTR1CSPQDxFuUGN3iPlEZr1aGjavSOCNSZnsv6hm7jwX3TuHMX9mDK+/k0nDuup87bTIcBkHj3mIjpTx1cfR/LjBTvXKKlxukd37XWzd7Si04QD45vs86tRQ89fF1MeKwb8NOTk5XL3pY9kaK36/yNY9Tjq207P/iJtmT2lJywhw5bqvWFdaSQppqV296aVeTQ0tmhRs5h1OkUFvZlC+rJKR72QxoGfRrnqdVobFKhJXDGf9kEyMiVTQv7sRpULgq8V5XL3pJyXNT+P6asJNMipXUDJ6sJn1vzmYt8TKuu9C61WzRlpOXXn89dDtdiMGrEwZV3gTGgiEzO76vRpaH18elEr3oWl8MDGSJg1Co6mnz3uY+lkOedYgJ854GTssHIUC+oxKp0VjLa2b6rA5RJastnA3OYDJKGPjkgRUKoHrt3xM/zIXUZRo01zL1Tg/A3tF0aZ5QcIjCAKtm+mYNyOaD7/I5dUhacTHyqlSITQu6fNLLPs6lhpV1Fy/5aNjnzSiTWp6dTUwYMKFx45BKO4eTAY5Q/sa6NAnldrVVeh0MurX1tC2hY66NdXcue/no9m5XLnhQxAgIyvUFfv7H27u3PeDBK8OSWPUIBPh5jBeHpRKMCgRDEKuRUSlhA/fjuCvs8V3AVQoqyLCLGf81Cw+eTcyn9DLzgnSd1Qa3Trqad1Ux8oNtmLN0AA2bnWya10pps/JZfvvTka8Zmbdr0+2Bhj1CrbtcdKskYaJ07LYsbZUEc0qQRD45N0oeg5PY8uPiTRvnEizF5PJ3FMDA2YC2ttMnurN36iNHRZOj2FpTHsrshC5e+qch4FjMsi4r2TXZjumyABPN5Exa7qRju3DeGNSFh9NiijW5EmlCrnsbtzq4NWOer7+3oJSITBlXCTPtdIxaXo2Y4eFAxI6LeRaghw5cuQ/8vNvUCqVCDKIyq7Lqo0nGPdIbpedK/LOeD0Lv3eQeV9A4VViIw+rlEOW/D6R4V66vhjD1Rt+9h0u/tn4ELExCs5ecLP+VzuvPnAOv5scoNo/OH+XSlDi9ogkxivYtCyBzTsdrN1k5+xFLwKhzd+YoSaiIuQcPOZh8vRcLLkSuw84cbtFDPonk3y4cG4/tSqpMJtCI9oPc+OaVdQcP+Whcf2i993O310ELEYMkXbSMgI8/4yeYyfdtO+RwrMttSxeYc039XwUV2/4uHcvSKy3bCESxJhRi1f6HmfbhshCUhE3bvsY934WXq9ImVKhiSSVMtSg0LZbClUqKomLVnDpmo+bd3zUqKLk4tnbLFm07InJz2AwiCAI3E32M3VWDgplSA7j0VSsWiU1Y4aaOXbSw6ypUcjlAvXa3sXtkej6oh6/X+KNSZms+66wq/UHEyM5fsrDkHEZ//jbP9VQwbrv4/ltp5XmjTRs2u7kwmUvZpOcVzvqKVNaya4DLhrWLn4tBIiPlZOSFkQmE1CpBKw2gdzc3MfueszLycPnE+jQVsv0r/Lo/LyeXftd+R3rj+Jesp8wnayQDjTA0w21NKqvYfEKCyfPevn951KF8uI3BpsYMCaNpk9pGDkgRGRpBB1jx7sxJYjsXFuKPq+nc+q8h4tXvWxcWljiAUKahwePuOnUQc3kiUYuXfMxfEIuaXc05J4pgy2YwcB3fJy56Of8ZS9Nmj25R8C/BcawKCzKTK56z1CeGpiEgns3hkTMyZEMHLmPqHAngsqLz6HGlFmLaBEE4XyJnysIIENGQl4jbqlPIlFyYUaJGic2lH4dm7Y50WoF0lJFKpf7uxyNSFREyeRVVLicU+e8PNcqDJ9PIjm55LH94pCVdxWbyY3B9hQ6QU9VQtM0p6XD//i+h+7aDxGUgrgCbsICEsYoH35XHuQV/15BEDBI4Tix4nepqMFThXJTuaAg3lqf77/fT2ZeJof/9BAZLuftj7KY82E0Wq2MWR8Z6dcrE1NqXZSpBmTIiMVKhvAHx48fp2PHx18Pa9asSU5OkGqVFPy02RFqEBocTlSkHJs9yNI1Nn74ycas9yN579MclAqB3w+7uJcawOEQqVNDzVcfRzNqUiYadWhK4G5yAJVKYPWieLbscnLzjp8+r4SMex+SnyvX2xjcx1RkD6JQCCz+PJaG7e7RoLaK/Uc8rFhnIypSzoSpWTz9lIYuA9LRaUP6/7MX5DFjbi5ajUB2rkjTpzTs3VCKHsPSOH+55Aal4n6XoNyPGBTzO341go643IaESRaSuUk1GhR5jyiJ+MNTaNuigKTfvteJ9b6ZBKFosVQQBJSSEjuWEo/FgRUBGV48NKAVCqHgPJKkSpzhD+5qT6HxhWMImsnMiuTrxZl89J65yGd5PCL7/nDzwWc1HzsW/4T/yM//QZgMCv46baduqxR6vWygShUZfp/AvkMu2rYs+jC/fM1HRLiMWVOj8XolvliYh80uFnJlhdBI98alCbTvkcLYYeF8sTCPbWsSWf6TjVGTMgk3yYp1hIVQV1zeA21Jqy3IivU2UtIDmAwyPvgsm6zcIMf/8vDLNgcKhcDgPqZC46hzFlvpP3TQE8fiwP5N7P4pnk07XPQamY4ohjQ7Ll/zceCXUsW+Z2BPE3Xb3uXVjkGqVlIzvJ+Rdb+FiMFSCUoa1NEw7a2QC6DfL5GVI3L5mo8ypZV8s8RKpcptGTJ0NH1Hv0bjej5WLogjwixn/x8u3ng3i7YttDR5xsXNA7eI9DyiAyNJZBjP0aOHnOioUKfN1Rs+nm+jY81mL+fOnSQhodMTxwBAq5GxdY+TlzvoSUkLUrOqKr8bdvXCeMZMzkIfJuN+agCrTeT2HR8d2+sZO8zM96tsfLPEgs8nkZEVZPq7kXR4Ngy5XGD+Mgvzl1l4782iSabFGuTkGT9lUtqhetDx4M/1sfO8hWTlJeZ8pWXlBhs+n1RipUYuFwjTCazZ5GD0UDNNGoYIqLo11ERE+Dl//jx16jyJoLuMT7/K5ZNiTJ4+mJXN7XsBypVVc/X8fUpJFYoQsg6rDIdTLHbELRiUSE4JoiqmwvbJe5E02n0b/90K9Bt+jwWzzfy2MoF1vzm4ez/A/sMu4uNlKBQC1Sqp+WhOLn1eMfDe2AgOHHGzZLWVD2fnMGt+Hp3b6/EHQ91yLRpreXOomYETn0wS4t+C1OSraLQSn8zNRaUUmDwjh7o11Px11kPrplrCzXI+nJ3DqgVxRSr5G7Y4aFRPw5ghZlp2uU+vrgZqVlVz+ZqPvYdcCHJY/nUcl697+XhOLmOGFLz3wBEXN+74GDwuA7NJRuumWob2NeV3Bo2enMXowWY6ti8gs59/JoyTZ0Mu5nVqqFn1sx1RDF1XAiEziYdkxfVbfmrWevxx74MHD9Kto7rI9bxktY02zXQM6xfq+u78vJ7M7CCbdziY/mUuggCVyqno+qKepWuslE5QUDpRQacHBjiJ8QUpwOqfbfy6IqGQnmWl8iqWfx3LywPTeLWTnnFTs3iuVfEdkW1b6Jg1P49Dv5bhwmUvwydmsGFpQqEqeqXyKtYtiaN7Lyf9R+QSkVjtsWMAkJSUxJmLfjq2F7mX4icuRs7gPiYEAZavtXHtpg+PV+KLaVHUf7DZTkkLMG5qFk831PDTtyHyOTsnyDvTs4mPleP3Q8f2ehrU1pCc6mfeUgtXbwY4eMyN2y0WeSZKksSRk24UcoHne6UQYZbjcIncSw5Qr6aKmCgFDetqmL0oj217HLz4bOGCx6IfLFQoqyQmSsFX06PZ28pFSvqTjf0CaDRGjGEeRk3KJDFeUaIrsz4spIPldotoNAI2Z5CYBmfJypbwS356vVywSQ83y1m7OJ6PZucy+r0sKpdXYrWL3LodRHe3Hg2kBw73mXBlcy7Pnj3Jrs3haLQUcY9+FLWqq3nj3UxWrrfTs6ueia+HRg4b19cy4+s8Zi/MJS0jyOTxEbw1LYewsJK7Cf6tMBgMyNReLO4sjHfq0r7bBVZ/G0NSKSVGg4ys7CDhkRLffhlGj4GXsGXHEk0i5YLVSJPvQxQlhvY1sWK9rcQuR79fwukUKZ2gZNVGG6t+ttO+tY70zACXr5VMxGTnBBFF8u/1bi8Z6PaSgYqNbzP3k2hefCQXbNdaxzPNtbTqmM62nT5UGhGn+8k6P+UyOU0ahExp9DqBvYdcPNsyjEljwuk9Ip3P3o8qZOpz6Jib18dZafK0ih+/Tch/VrzYNgyrLUiPYWlo1ALzluQxtK8JtVqGJEkcPRm6vzKS1cT8jSjQCybsV5+idbuzVKzmp0plgfNXfIiixMwpUVy76efblVZadr5P66YhPUEJWLnOxqnzXj6bEslbH2bz9acxvPFuFteu3n2iGAAkJ99EqYC3pmWjVgk810pfrLP6wJ4m4mPlNH3pPqUTFBgNMu6lBHipbyq5liADehgLEZ8P0bi+hioVlRw44qbzC8V3kJ07F0SjkrN9r5PTFzz06mqge2cDmdlB3v8sB7NJxo59Dj56q2SpqBOnvTzbUofDKeJ2S/R5xcjkyW+xbt0vjxWH2vVq4V0kMGuBhVrV1KzfEGDLbw5+Xq3IL2RDyHRu6IRMvvq46PTPpWs+Jr4ezu+HXXw3O5aTZ70sWW3F4QxNnLzwTBizp0Xx2pgMRg4wc+KMB8FpQHTCqIEh46NZU6Po3D+FSWNKbnLo393A2CnZxJp0XLwoYchsRJVgyPRPLRmZ9+2fvNJFw/nLcPTwL4ji54/dIPBvwr07d0HpJSB4MVE03ipBQ1l7YzLtKZSiAje5SFkhjiABfj/kKbGZ6PCfblwOOQ5u4ffKuM1Fwmld5O98kpf73EQUfAQ1Nr4aYuLLb61kpymoWL4wEVanhprDf5bsGH7kpBurXeTbFRbyrCK+YE6xf1ccbt68ScUkG3d8TtJO3UGNjoAxC4JyZE45LslRbPdnUArixM4VTlFDaoRIkHsx+3l9mJah/UwYDTJOnPHyzvtHyb1UiQhP2aKfQYBcskigqHEOhAgyo6UiHvd1jm8vjSAI7PzdyeDxGaxeGE+DOhoC2lQy81KwkUsMpUigLEhykpMf3/AMIDExkbjYMly6dh+tRmD3ARdH//KEOsJ9EnZnkJEDTHR63sC3K63YHBJTZuYwcqCJCmWV7Njn4NgpLxNHmvlwdi6nL3jYv6k0sdEKdu13cuWGjw1L4gkEoH3PFPp1MxIVKWf7Phcbvo8v9pgednO27prCW2+Es/mHBFp0uo9EqDHoYXE8EJBY9bOdbXscLJgZw2tj0vN1occMNTPu/SebElNqIMV5k9JUKvT/BsGMT3CRIr9Kgr9y/m8WkPxcURyn23MCuZYgeRaRBcstbNnppmzOC8V2PgPIUOAUQnxAmC8aM1GF+JAbnEeFmorULER8QqjLuKbUiEuyvTzdzsaN2/soF6Ng004/dWopePmlsPzPsjtE+r6eRl6uxK1bt6hS5f//7s//yM//QYiokYJyIsJlfLfcScCqh0DImfDn5QpqVy94mN++5+f1SRksm1vgOO1yS0ydUHzFNDZaQdVKKn7/w0WESc7FKz7aNNVw+ZqXc5cKJ7cXr3rZsc+FKEo801yHJMG+wy5mzM1laF8TO39K5OhJD598lct3s2NZ8FnouPIsQWZ8ncvpcx4mj4tg1QY7J8+IfFG79hPHQin3YTIpGNDDyIAeBd1ZnfqnFnFhz3+PUqBSORXvj4/M74SZMDKcPq+nM2VcBA3qaPB6Rc5e8jD50xy6vBDGka1JGPQyLl718t4nf/DFrGQ+ektDx3YFo+S9XjbS5QU9z/dKoXyZMG4JF7nJLaKVkegNEoGwHIYO0jJmeMF73nszgo/m5LJqfgzP955Jq1bPodUW70T3TzCb9az8xsiwiZn4/RJff1KQvJmMcn74Jo77KX5OnvVy9KSbgChx6LibhnXUTHw9nHdGh9OuewqbVyTki7pDaNyy5/A01v9qp1tHff5ik5EVoNugNLSp1fOJTwCloCKCGEz+CObM/Z3ft8XzbLd/rlI6XBJNG2oY3q8gLkqlQLhJxOEoWa/07wgEAohiAJlMQf830nljsJnK5ZVcvenn49k53En2c2x7abQaGQ3bpHPx9p9UkxrkG0GIkogjR8NHs3OLdWn9YZ0Nt8+PxlB0pTcZ5Rgj/BhSk7ixU0fTv64RER1AkiAnW4kqTGTP+kQaPHcXs0mWT7IANGmgZXh/E227JTO0r4noSDlyucDoQSEX6g+/yKX9C2MeOw7/JrhcuaSmirRpoUWjkuHxSrw2Jp3cvCAVyylp1VRHh2fDaN01mQ/fjqBxPS3pWUGWrLJyJ9nP8rlxKJUCtaqq2XPAhT5MRuMGGia+bubVoelAqDPG5ZK4n+KndKKSz77JJTktwLdfxJIQpyAYlNi210m3wWmsmBeHxytitQYLEZ8P0bCOlpZNdJROCLnSP4QkSbTvmcKwvibkcli8wkLrtpbHjsOFCxeomlB0vdu8w8GmZQXX2sTXw5m3xMpvux20bqoFBI6ecBMISmxfnUjXgWnotDIG9jIWIj5T0wMICMUa+QiCwEfvRPLtCitajazE6QNBENBqZNy55+O1Men88E1sIeLzIWpXV6MNz+KvIwbe/7LDY8cAQKVSER5ZgUnTL7FiXhxPNyxYS9s003H8lJtPv8rNJz4hpN28dnEcLw9Ko3snA4nxCqIi5UwaHU7/N9LZvb7UI8UQLT27Gnjn42wa1lHTqX8qK+fH5bsUezwi3Yak0bOLgbdGRZBnCXL7np/4WAXhJhldB6ayYp2NPq8YWPZVLBM/zOazb/Lo2dWA3y+xc7+LxvU1fPpe6Pkskwm80DaMidOyUSqfbCrAaI7gzq0UNGpZsZ3wj0IUQx0t+w67eKldGDMmRyFJEm1fScl3i3+IiHA5r/UwkJrhZ96MGGbNtZF5sDKRJBRKgk1CBNxpSP/hJwk3ybhzP0D9Eh7xN2/7GdDDyMgB5iKvlS2lYPdBFwc2lSbPGkQug5YtWz5RLP4NEEURo0GOS7qPzGEieLoJHTpcQROeR0AMYPN4kCR4f1YuteoI6FR5nD2TS5brAn6Hmz0HQ5pzPTsbmDorp5DJ4UMsXmHllY56tu9xIpMJLPkylkPH3Hz9fR7BYEifOrKYDqY5i/MY+Lfu+bv3/USY5YWIz4dQKATmfBJOt9cyKRcjYLU/GfnZ8KkWmE2/8uncXEonKHl/Zg7VK6tJiFOwamEcH8/JZcqMkFlj8j0BMScajUbFkm8iihTJTMbQxNCwiRls2+vi25U2DHoZVquEPCeR9LxIjISRQTJlKCzVYxDCMaS35i/bXhITgyz/OjbfEbhdaxjYy0jXAakM6WOiTOlQ3vVUXQ1nLnh4bXQGzzTXMHthHltXJdDo+WRyc3OfaDro+tWTREfKOXfJQ7/uJv7408363xxs3e1i7DBzIamnYye9gERmdpAwrYw3h5oZPyKcoRMy8scyi0P3zgZmfpNTLPnpdous32IjGG2hTKKCX5YnFNLafLaljtkLc3G5JGZ8k0vpUkqqVVIREV5wDWVlBzh60s20tyL4YFYuNaooaVRfw5I1Vx47Ds2bNwchiEwQSIjUcC+nOnqMdH/1FDFJdmpWU3Dzro+0HA8/zIulWuXC5NSpcx7CzXLMJjnHT3kw6OU4XSJzPowmLkaB3y+xcauDvm+ko9PISE71M+a9LPSJApI7SM1qoXupbGklPbsaCS9BPgFCBaaU9AC5p0qREKhQSI9RQEa71mHs3GdHLhPo2F7D/v37n2gE+t+CoBAk6BWIFiL5e3OmR3KRxl28eMgjiyQq4ceLKIkkK67gsIk8/VwGol+BTC7xcmcVIwbpUcgFJr7nIMnSDI2gIygFOMMfZEvpRAmhqUdJkrjNZezkEUcSKklNrnSb9z5Np0olBbERcu5ek+fnkxCSJxo2MYOWTbRFzHev3vBhd4hs+D6e1l2SqVlVyZY9aY8dh5s3b9KwToATxwO4Es7R5gUd3TvpcThF5i2xcvbsASpltytEPkmSxE0uUI5qCMi4wXk0kTaWLtYXmpBqVE/D3l/VPNflBs4TkYQJBdNKQSmIDzdadP84+qwW9ajkBVrM7duEsWOfi1PnPFQsp0QlhpEo1ESSJG5xidtcQouOfXt2MHLkqMeOA8Cadevp0rEJKqWMX35IYPVGOynpAZISlfR+2ZD/7LLYRNo01/HxO1H4fBJffZvH8VMhw7J3P8nB5Rbp8kJY/lq+6Acr388JTV0plTC4t5H2PZN5+40IJFEqkkM9iqhIOT26GDDqZdidIZ3zX35IoELZgjVIoRB4rbsRiyXIrgNu5PKCNSEhVoEge7Lno9HkJkO8it/jI0mqjEJQEpD85OhuUq+uh6pVU/hh5S1KR5gRCaKPdPPNOB0Z2Qre+zSHMJ3Ales+WjXScynZXmxxIVd3k8R4J0P7GSlfNo/9BzPYvj2IObUBClTc5CIuHChQESYU71ejEtREGcL4cYERtVpgwxYH6zbbOfqXi0++yqV2FR2ZuT4uX/fT/hkNiEFOnTr1H/n5/1UkJJQl+byfzDQXb41TM3tRNjq1gNcfpNvgVKIjFVStpOTmnZCm0tKvYilbumBhy8gKFiK4HoUkSWRlBzh93kulckqmfJbDles+EuPllCmt4IVeKUwaE87iFVbCTXI6tg/j4BEXwydm4A/AmPcymTw2gm4d9chkAotXWNn6Y2GH2HCznFlTo+k+JJU6z9xFJkCFcjouXrxIjRo1nigWPr+cYFAsMs730K2vJLg9Eo8WS3U6GfNnxjD+g0yqV1bzx58hzY+P3o6k9SOObDWqqPnlh2heHnSLxLiigtharYyp46MYM8VCu5ZhnN9ZhvZ97zKor57qlaPzjzMYlLiXEkCpgON/uXhtTDoNa2vYseM3unbt/kQxANAbwokMd7BtdQK9hqcX6VxMTQ9w407IrVIuD3UsWGwhQ5T3Ps3B45OoW0Nd5LpQKARWLYjjzSlZfD4/j/q11eRaRHLygty6IaeGVKHYqo9cUOC16LHZRZo31nLyjIeGdYuONWXnBAnTCnz8iN6N1yuSkhbE5lTwSr/H1/3MyMhALgeNWuD98RFM+zyHlPQAeRaRKhWV/Dg/Pn9M6cyhOCZ9mMui73cTJuhRK+VI+jwSSols3hHEagvy/vgISiUoycoOsHiFlas3/UwYrefoCW+x3280ClzU7SPBX5W4tGYE0wJYtffQJN5l6/pYjv/lRhAExg03F3mv2SRn1EAT0z7Lo2FdDR9NCkerFVj/q53VP3vZd+CVx47DvwkWqwOdTsDhEHmlhwFBgLnf5uF0Saz+2UGXFwz07Wbkh3U2Dh3zsHiFjXCTjD6vGGnWSJOfcJlNMsqX0fJ0Qw1NGmjZvMNB60ecsud8FM0rg9IY2NvAjdt+vpsTm/+aXC7QsZ2eyuVV9BiWhsMp8uHbJY/jdeuoZ8kqK+cv+9h32IUgQLvWYTR9SsPvh12s+SWkO3Tl8unHjkNkZCRb9zgZ3Kewrq9CIRQqAgmCwOghZob3N4VGFsdncHRr6fzN5viR4bw7PZujW0sX+pyrN300qP0PnXvV1Ny+H8DjEfN1V/8OSZK4fdfPuKnZ+P0S2/a4uJsc5Pk2uiLrd9myMpwOJyePnaJTpyfTNcvOttKmma4Q8fkQjeuHXNRPnPHw1CPrkUwm8OZQM8vWWJkyPvTbLVxuZf7MmCJrqSAITJ8URb1n7zKgh4Gx72fhdIVc0i9d9WIyynm1k55+o9LxeCXKl1Fy574fuRxG9DezbK2VIeMz+OKDaObNiOH5nimUTlQgSfBqRz1b97joMiCNWlVVDO1nwqCXcS/Fz8hRI58oDgGfg9rV1FjtIpHhhTdbj8JqCxIMSuw97OLr76ys+y4u/zxjY+RkZgfyC6cPsfCHkGN3akaAX7f4KR2ML/Y5YBIiOPGXSJNmcpattdL1xbAi5LgkScz9Po9tqxKLfgCQkh5gx5qQCdjhE278ouY/k49i4PV6USkVlK0pceP6eXx+CZ1ahtMeRJCLLP0qjo9m59CysZb3/1b8fnVwMp98lUOdGqER6LavJDN4XAbjhpupXlnF7Xt+5i+14vFKTJ0Qzv4/3Hi8EjqtwNzvLQzubaLpU1p6j0zju9mx+TqXwaDE96utnL/sZfoPhYs9oydn0rZF8Z1OAI3qqdFqZaRm+JApHt/sC6BXn+EM7LeGgb1MjB9hpkWn+wwck06FciqeqqfGqJdz/7aEKr0iUb6yBPBhaHWkxMmmBnU0xEYr2LY6dI1evOrl1b5WovOqE4mMi5wIaZZJcUU2cpmyO8i1HuZ/lljk2g/TyZj2ViSLV1gLOaHXramhUX0N2bkiZqOcMxe8TBkXzsYNKxg6bOxjx+HWzZu88qKOH9bZKF9GyTtvhKNWy/jrrIc33s2kWSMN1SqrWbXBzpmLHox6GUe2lGbBcivrfnXQq6sBpULA6ys5n3a7RTIyg7z3SRbvjy+Q+UjLCNBvVDoOt5/qVdRMHhtRrMnQ+BHhLFtjo35tNb/tcvDZPB9x0QpmTY1k6RobS1fbSIhT0KJTMhlZAdYsimPPQTca7eObvkiShFYXKiTt2h4khpgHZh/N8GV5OfmXGxVqRPNV5i3J4uNJEcREKQgEJDb85mDa57lMGBmOzyeSnRvE7hD58pHuUKVSoGcXAxXLKhk6IYMXeqWQEKfgzWHhHDzi4soNX76WaeumWn7dWVgf/1Hs3OfCoFXSbVwqq9bcxpzaAIMUul99EfcZMTiMG/fdJKcEqFJRyf79O/8jP4tBpCmKlDt+PELhfP2WdAknNhIpj5YwIojmvOwIQVEiNeJPKte1ce1MBPKLtTEJJkRJ5KfrKcz/7iI6LZjS6qMRQuuWXFBQV2rGX/I9KIJPYSKC+9xAQKCO0Ay/5CMt5ghdXhIYOiABjUZg2x4nn9+00rGnj82rIylTWklCnIKBPY106pfKtLcjaVRPg8cjsv43B8vX2vjxweTSe2PDmTgtG0ve48sdhIeHs3erC6/oY/8viflFFggRjWt/sTFxyg5MOTUwYsZNiBiOICbf6f22dJF6lXy0aFJ0mlImE/h8uoGBva4RlhcalxYlkQuyo0SLCchR4sBaLEEG4FNZqF6tcDGgzysGNm1zYNarUOeUBR6YSEnVOcl+SlOB839dfuwYPMT169epWF5JbLQCu0Nk7PDQHv7WXT/7/nCh1Qg0qqvBYg3t/QMBiT6vp/NyBz07f0rMz2svXvXSZ2Q6w/v7KV9GiT8gFSrYOF0Sb78RTm5ekNSMIBeveottHAA4edbLolkxjH4vkzU/24mNVhQiPh/FoN6hZqTY6ILvOnHGg9f7+LIwkiQRCAroTX4aPpvMmdPJ5OaAyQytWglk5QU4dMJNQlmR9cvkREWoiQgvLMEVDEo83zOFyW8Z6HDoPMasloWebbnKu1Rue4uVC0vnx6xjO5g8IUirTn+QckNHgACNaMt5jv/j8cokGSfPevlpgweHAxBltGii461RETRsm4o2qxJeLPx5KhOVx/zEkhAl4T/y838QHTv34ciudwl6lGze4aRCGRXRUXKu3fTxbEsdb4+KIM8aZNa8PCaPjSi02AFEhocqk6USim6EegxNo3Sikt9WJuZr3vj9Eh/MyuHKDR9rFsXRoXcKQ/qa6NnFQM8R6bz0XBiHfg0lPVZbkIXLrQybmMnowSaqVFAVOy4DMGV8JMMmpBMdqWDmFBOff/8lM2d9/0SxaNaiA7/tXE+XFwtvdKtUVHL6vKdYTbWLV72US1IUSUQT4hRcuOKjYzs9bw410390RiHi8yEEQWDW+5F8Pj+Pb2cX/fxnWmiIMAfItckQCZKVKVCrWmjhE0WJb763sHWPk6qVVDhdInKFjLYtdBw65ubajg1PTH6KokiexcXyn2y8PtBMh+fC2HXAxZA+JtIzA4z/IAuZINCgtpr0rCDb9zp5prmWzz+I5tlXk6lSUUXtaiVvLtRqGQs+i6Hza6m8Pz4SfZiATiujdNXMfzQjEUQ5Pr/EmCFmhozPYNWCuELXgtstMnhcSGj/o9k5NGmgoW0LLW99lE2b5jrOXK1AdHTx5kPFwe12ExkusHKDHa1OxuwPo3i2WwpvvxHBT5vthcYuZTKBmFgZa34w0aiumjmL8/D7Qwm62STj0DEPY9/P4tpNP2WTlIx8zcR7YyPweiV2HShadb18zUdsjJzZm8Pp2PschlI30IfJGNZDTbdOMaRmBBj5Tibt2xTd/NvsQXoMyCPlmh5TdmWuJ8Nzu2/hlGVjUmnp2L//Y4tZ/9tgMhrJTA+tUWnpAc5e8hAIQM2qakrFK/h+lZUhfUyEm+SMfM1U7FokSRK37/kRRYmYKAV5liDffG/J198EKF9GybD+Rr5abGHT8qJaXRBymo+LUVC7ugqlouT7QqkQ+P0PN80aa1m7OB5RlPh5m4PvfnSxbI2NmlWU1Kul5m7q47u9x8TEcP2Wj7/OeWjwSFej1ysVS0aqVAItmmgx6mWFkrYX24bx9XcW/n65mY0yMv5Bs9liDaJRC9SvpWXCtCy8XlCrBDq/EEarp0Mi7b/tcmI0CORZg7w/PpL4WAXH/vIwZ2Ees6YWjKGKooTDKfLTsihGvL0X+PCx4yBJEjZrKn1eiS3xb17uoGfnPmch8hOgTnU1K9bZ8v997ZavUIfoo1CpBJo30tKrq5G3Rinzx5JqVVOTmR1gyLhMFnwWQ+UKBevq7Xt+ho7PQEJi7PBwhk3MwOcPuT6rlAJzFlno/EIYy+bGEqYTOHrSw5jJWWRmB9CoBZTKJ5sIcDqyMOlDnQXNG2kYNjGTzT8kFOpCEEWJYRMyOHfZy4/rbaxaEFtIx25gTyNfLMhj1tSCddjvl7hw2cuN236ebqDBbi252xdAKam5m2JjaB8T46dm88m7kfm5hdMl8s7H2QQCoaLo35FnCeLzQ+lEJaIo8f1KK1GRT+Z0+2+BRqPB7pS4lxygZg0VH02KpGpFJTfu+PnqWwsbtzjIyg3Q+xUDLpeITidj9wEn85dZyc2T0OvkPPNyMhXKKYmKlPN8Gy2zF+Rx9qIXpVIgIlyOXA6j38uiRmUl6Vki7XqkMKyfiT6vhAi/OR9FM3lGDnmWIIIM0jODVCqvJBiU+G2XkyoVVFy76eO7VVZqVVVhsYVGxX0+CZtdxGSU5evC+nwSSBLRUQpS059M2zAyMhK5Qsn4EWZ+/8NN+zZhvD8+kuVrrew+4OLqFYi41xKtoAMBREnKd5ovCY+uiTWqqPluvoGh/c8jWc14cZFAea5xDp2kJ5I4RIJkcB+XkMsrzxbNNx/i6YYaPp1bdGzxte5Glq6xkpoRYOV6OxNGmtly4MmMD12e0FTCbysTC2nONaijYdvqRJ7rnoJaLeP7ObEMHpdOv1eNWGwiSYkK5izKw+EM8sIzOtb/GtKTLw5LVtlITFDw224nP29zEhUhR6UUiI6S07Cumro1VRw86qHV08WvX4IQ0nx9uYM+f709esJN/WfvUb+Whn0/l8ovvty572fc+1mcu+Rh/qIVjx2Hc+fOUalc6DeQRKHQb6ES1KgemGTGWuuyfvVu9h5MRqOSI3rUqPOSiHXVZ8G0+8xffAcBIV+W41EcP+Vh/lILAAa9jLo1NdSqqqJ5Iw0d+qTS/1UjMplAkwYaxryXxesDihaj7A6R+Ys8qFNrcPPmLY7ujaJNh1OobrTAjw99Yi6N68cQES6nf3cjXy2yULOu5bHj8G+CWqOiCnW4LP1FZUIj7GnSXSQkaglN8v9OSxjRYiJnVLtp/7KDbZtVJOU2z79GZIKMqGBpdDnhXOMsSULhjni5oCDRFE6lZme4ekUk7aZII7EdAJkxf7JsiZYmDQvyiNcHmunWUU+T59Lp8JKHiAQLcdFybt0JkJ4hp8+IDOQyIWQo5NKi0inZutPDkP566tTQ4PUIKJWP5+wN0KBBA4YMcjN5XHgRLgCgZxcjX39nIy9HJJt0VKipwVMohYL1IkJlpnljW5H3PkT92ho8+vtkOG4gaF0ETBlMG6Hh2xVXEK/UJpV7xEtlirjKi5KIK/ImfV4tXIwz6GXcS/az/pBAaX+p/MKqIAgkSGUREREDkJmZSUxM8UaxxWH2F9OoXVnJiAFm3piUxdK5sYybmoVOK9CqqY6MzCCTpifzYtvQPm3tLzbaNNPSq2th8q9GFTWblicweUY2qxfGE/xbamw0yHC5RUYOMNOiiZb3Z+awYUl8kTx87yEX5ZIUxMfKuXTNh1oFz7QouUvWoJeRlRPkg4mheDldIt+vshEdW7rE9/wdgiAgyCTkMjk/zItFpQqN/R867mbZGhstm+jo1dVAn9fT+OEne7ESct+vstGxXRgVyqqYPNnHJ58cwJxdA6MURbbyNo6E8yz9OqnI+UaEy5n/eSSffW2hbnUdG9cdQZ6lwid5ixgmAaHigdXBqEHR6HLroECBQ5PO0P032P6LgqqVFRzLuku4wkhuig4f/sd2vf8/4T/y838QcrkcbbgLjVmi36sRPFVPzc7fXXg8Ep89cB2PjJBj0MtwPdBKcrtFtu9zkZ0bpG5NNfOWWpg5pTCxdO2mlzv3AxzbXsDW37nvZ/laG8lpAW7d9XHwmJv1SxKY+GEWd5MDDOplpGO7MPYcdLH/DzcyGbzQNgy1CpauseH2SLw2Oh1JgrYtdXTvqM+vDNeooiIuVknD2mpSMwLcvXP9iWPRr/9Ihg/dhdFo45nmBQ+YTu3D6Dsqne2rEwu5baakBRg7JYtvZxfdHJ8446FJfS19XjFy6pyHev+gUVapvCqfDJAkiXOXfOTkBalUTklMVMjxtltPFberJrN1j4PsHBNRkXLGT82mcgUlO9YWVJG8XpEJ07Jp0VjL+i2XSU5OplSp4vVKi8OBA79Tv5qNhcutVK+i4tWOel7sncpzLXUMGZ/B15/EFBrj+fCtCHoMS2PbXgdmkxyHU2T2wrz8DUxxOHTMTXpGkKETMlAqBSRRQqYO4HIVrxcjSRLJtlxy8szsO+QmKkLOi31SqV9bTcPaGu6l+Fm32UGpRDk9uhjRaQW27nEy+r0s4mPlXLyRyPyF3zx2DAD+PH6Ika8ZWbnByrzv89i+x4nHJ/HKS3rW/2YvGrejLsYOM7H+Nye37wVYu7iA7Gr5tJaWT2vJyQ3Sd1Q6L7QNPZC0WiHfxOsh8ixBRryVQUyUnNU/21EpRe6n+qhQUeLsZZGt++zY7SKl4hW43EUX5lf65uL4qy7xYlT+Qz7KF0+ulMktzyWeeqpJkff8hxCq1XiaM6dP4nCHtIxLJSjYvCKBOYsstG2hZf8RNx36pJCUoOCDz3NY8FnR+37NJjuNG2g4dtLDpm0Otu1x8sW0qEKkIMCxUx48HgqNCv4djeqpkcthxTpb/jXzd6z9xc6zLbV0y3f6Fuj9spHWTXV06p+C2Sjn8nUf4dEla6D9HdHR0eh0ygfVaBP9uhkx6AUS4kJaa3830gI4f9mLIAuNnz6aFHdqH8avu5y82rEg4atbU807H2fj9YrFyon88JONxvXU/PSrg9d6GOnULgynS2LNJjtfLsqje2cDX39nocOzYUydWJDoNm+sZXBvIz2Gp7Him9D4+M/bHLRppqNeLQ1qjQ2/349S+XiC7qL4sPO05L+Ry4ViLQruJvsJ0wms3WRjzyEXyakBXuqbwtMNtAztZyzS/SiXC/lJr0IhcPaCl+ef0fHJl7nM+iC6EPEJIWfzOR9F03tkGsdOeqheWUW9WmpqVFHSeUA6q+bH0qBOAUHQ9CktPy/V0LZbMoIA+3//hT59+jxWHABsdg9Ol0i7Vlo2bXfyUjsdHfqk0KOznhpV1Vy57mP5Tzbat9Zh1GrYf9BPtacyqVZdoPFTCpo31tLh2TB+/8PNiLcy+PDtSGKi5Lw2OiQp0qurAUEQ2LY1C/GWWGRjAw8M/hQ+khIV3L7vp3VTLd2GpGEyypAksNpErLYgVpvIwWMuWj4yUpebF6T/6HSmTogkKzvAezNy6NpBz4r1JZPw/2YIgoDPp+Kl59TMm1mQ29Wooua72bG8PzMblULG199buHXXTyAgUSpeyfK5sfn6nnmWIEPHZXHylMg7N3Molahg5YK4Qs610z7PYfUmO/26GbhynUIbwxpV1KycH4fPFzJK7D86ndUL48nOCfLNkjw+/CKHXl1DHXJHT7m5cy9Ig+fu4vVKREbIUSoFalRRMXV8JL/tdCGTCYx4zci0L55M0+zOnTvUqhoiPE6c9tDmQRG7R2cDa39xsGReJD16HychsxkKlAgIXL4SIBiUinShA9y848P4SNeiJEls/MVDtgNKkUg1GmIlJzQiiBE3DgRkVKAGltJ/lOgcXfB5Rf9PFKFKBVVIT/W6l3spASIii9eOKwlx8WUwai4Wa/gnlwt8MCGC2QvzGDM41MW9ZZeTjVsdPNM8tAFetdGO1RbE4w1psdapUbgYtHxtKOdc9HksN277mLMoD7VKoFplJes2O3nvzXDGT83G7ZGKGC39HY++VrGckrJJKtZ9X5gwKFtayZpFcdRte4+yZcs+dhzWrF7CxDfMzFloQW9UE5D8RTTm4EFXlCyAI81E+UCrApJUAI27Clk39cjKnywkCQOwdI2Vg0fdTJ8USVIpJZIk8edpL31eT+erj6NpUEdNv1HpzJ8Zg9kkJ+BR0bZLFu+O09PrZT1KpcCWXU4++MSJPrk+RjGKP4/cIRiEmR/ref2NP5BpvMwYYyQzK4BcFiLHZ87No3Llqo8dh38TBIWDVHLRGX3c8P1JBc9TpHGXujQr+rdCiKz3eWSYsot3L9cJelSSGpdkRycUJsNUkoZxo0L37KsvhUh2l+SgSi0fTRoWNa6MiVIwYbSeL76yIb+TwJ3zXpxBN0GCRLkrEeMv8IoQc0TmfnoGi9VG86ZKJFcYEVEl79X+DplMRkSEml5dSjbQHNjLwLxTKpKEisW+rlSFzB5LwsUrXvRGkVqNb1Cjipqxw6JQKmV06aCjffczRDmVXMg4RCV/Q7RCKC92S06yok7x4fu6IrI8v+10cnifirJ5LYrkFWo0ZJGGUlKza8cu+vbv+1hxyM7OJkxj4+wlL6MmZVKutJzWXZP56ds46tYsWNfq1FCx97AbCPkCrFoQV+znlUtS4nCI5OYFiY2Wc+tuqAsUoMOzYfQakcaAHkZqVlXTtoWW57qn8Ol7UTSqpyYnV2TZWiuH//SwZmEcB466USrgtx8TGT81u8RzsNlDhfKn6qr587SHdz/JDjU4TXgyvxSbFWpVV3DgqJtZs11kZwlIgojDF+DLj6L465yXbi8ZSM8M0m1QKtYcJVmZMgIBERR+KlSW2LQsAYdT5NadIJLSyyVOglykQX1oWFFbouxgi8ZaZpLHJ1PMtG7uZvgwHzftF6kq1Sty350T/qCsrw6R3gJJJZ3XQLhUhr4DD1CntoqKVCM5cBPBqiGIi0qVKhXzrU+O/8jP/0FkZ6WhVAfp8oKRrXucHD7uxueXGDWocEdEp/ZhrP3FTvmySlZvtNPlhTAS4xWcPh9g+14XXm8ms6ZGI0nw8zYH0+fkMH5EeH6y8c33Fg4ec/PmUDM1qoRGn2Z+k8uREx5cLpFDx1wM7m3khV6ptG4acjr3ekVmL7Rw47aPjOwgowebGdjThEwGv+xw8FLfVBbOCnXE3L7nJy5azoCeRibPyEGuMD9xLMLCwli4eCOT3x3J5BnHqFJBQXZukPgYOR3a6ujYLxWdVsDnB5BwOETWLI4rdux/5Xob40aEjsGgD7nclwSvVwRJYuc+N++8bwdLBDKfkYAuF0Fvp1cPPW8OC1WHz1xy0WNYGuOGm3G6RV4fWPg81WoZX38SzYu9U3nr9XDWrl7ExLenP3YMNm38jrJxXuZ8FMUv25x8sSCPpEQFz3ZL5pP3ooroF2k0MtYsiqdh+3tEmGUEg3Je7qDnwBE3fr9UxJH3yAk3U2flsPbbuPx2fLtDZMqMbLZu+YPyme2KLFo5upuo1T7GTM5myrhwenQ2cOiYi88XWMjJDSKKEnM+iqTDcwUP5IZ1NQzqZaT1y8ks+nYOZnPhOP2fYLfnEldBjk4rR6YQUCkFlAoBmQBmY9GxT6tNpEOfVPx+iS8/Lr56GBkhp1olFWcveqlTQ82lq16u3vDx/sxsKpRVcuJMSEP12y9iGTI+nZOn/GgVWpLKyfBLPs5e9DJ6iJkOz+pJSQvQoU8yHfulANC8kZYGtdVk3QwnVixKdEUIMaQJd4iKenwS7N+Gxo2f5rvFX3HjhsDMqZHs2OfCbJIzpI+R0ZOz2LQsHrdH4thfHn76xc7gsem8NSqCqpVUZGSF5AzOXfKSnhmgYlkl85fmceFA2SJOryfPePhlo0RMuKlEMxCA1PQg+4+4CDfJ+OusuxCZBSGi8eAxN1ERMg4eddPykW6YhDgF7VqHkZIawOWGmonFjwEXh1q1aqHRRpKZlcLS1Vb+PB3qgK1dXcWcxRYiwuWFxsAvXws5Dr87JpwRb2WxZVV8/qa/bzcDXQek0aapLt+oTBAExg4Pp+/r6ayYF1doPHTXfifrf7Njd0j8/nOpQqTxh29Hcvi4i/c+zUEfJjBlfNHuoXCznEmjI1i43EKpeAXb9rpYuziUcCYlanE6nY+9FsjlcjxegRXrbTRrVHyn0S/b7XRsV5QMnjU/j/upfq7e8PP5B9HUralGFCX2HXbTZ2Q6X02PzieBAgGJqzd9nL/i5Z3p2bjcEhmZAcLNAla7WKybNIT0TNUqAX9AxO4U+WmznROnPVQoqypyrUCIVP34nUgGjc3Abrn7RESw2xPk1Y5hnDzjZd/PpVAoBAb1NLFxq4ORb2cyuLeR8cMjeOddL+bMmpSTQutM9qk0Nt27iFzm5pvvLcycEknXgakc/tOF2x0iQXq/XLD56tFNzfov7xEVKFvkGPJk6WjC/HRqr+e3B26ofbsZiAyXc/6Sl+37XEweF8nMuTmMfjcTrUZGk4Ya0tKDXLnhw2gQ+PCLHO6l+BkzJJyBPY3MW5r1WOf/b4MkSWi1XmZMKX7dmDw2ghNnvMydHoPVFuSVQWks/iKmELkUbpazbkksjZ6/T7hJyZpF8YXMCvVhMr6YFk1KWpCVq/1ExQjFEnsqlUB0lAKlMrROqNUCew66+eaTaKZ/lUf3TnpOn/fy4VsRdH1Bz/Kf7Py02Y7HI3LyjIfWL9/HaoF+3Q307GJg5tclWAqXAJlMhscTyt+0GgGrPcifpz0sW2Ml1xJk3yE3S5doGTpmNxIS5ZNU5KZ5+eSr3CJ6+MGgxKTpOdxL9pOaHiAhTsGceXZ+3xBNPbFG/qbMSDgJUllOcYh4yhBPGdLNp2jdQsHhE64S5UAOHSvcrf8Qm7aFCkmCABOnZbFopcDrYwc8URyaNXuGUqY7Jb7evLGWidOyaNj+HkgCA3qFinAPMXpIOPOXWrh9z88b72ZRpYKKzi+E4XCKrN5op1J5FfNmhHKniuVULPgslg9m5RAVoWTpV7EMGZ9BlYoKbt3zs+egi3atixYEQ0ShJ7+bCWDVRjvjhpuLjZdGI2NgTyN79uykW7cejxWHlHv30apldO9sYOtuFzfvXCbeWVSAOFO4T1KSDOOdukVyWosqBaHMRWLC5YWM7pJT/Wze4WTTsgKiVhAEGtfXsGlZyMDk3THhHDjqZsCYDPwBidRUAcFpYu57kcz+PB0JCZUjhnBHw/wOKEVeIof/zKBjuzAUYTlo0qrx8TgvmdznpZdUqFQCBoOAzfKf43txiI42cIHz1CmjZFT/ABOn7ETpMyKj+NxNp4fzF4IYpcgSDVyMRODAho7CRKJPk4dWq2Pw2AzkQimQwCbP5M2eJRfKu7yg5/R5D0P7efhwVi7XDpbCK/mIDZQv9P0yQUa8tR5Ll/3OvqN27DkG6tV9Mk1DjVrzj9MZCjlYyCGOpCKvSZKE3GjhzAUvgYBUSJM0EJAY+34WWTkBPns/GrNRxu4DLtp1T+HrT2OoVU1NreoqvvwoipT0IB98cozLlyAnWwJlgOVfGOjYvvCakJ0T5LvlLsrnPV9sQdVCNjZyEZDhdnseOwbJyck0b6RizSaRA5tKc+Skm2aNA4WIT4B6tTTM/Cbvwbnzj3rp8XEKRryVwYvP6hn9bibrv49Hp5Nh0Mt4prmOaZ/n8MHESEYNCufAUQ+LV1iY8bVImE6gV1cD40eEI4rw8ZxcXu1ooHSCErVK4PotX7FNFnO/tXDrro/KT98BwOuTUMglur78ZNOiPpeCe3clxg1XEmVtRoygQZIkFEIGbTqc54P3tFhtIlXKa1izTEmctR6xD5qcHJKVP5JP0LxDGin3BCLyalBGKkVZQSA55ne++kTH0jUldwkLgpA/RfFcay3xZR3knA/jDIcpI1VBjwk3Tu5xDZCFtOT/BqWgQp1ehf2Oc9QkhmjiucRfuHHSsGHDJ4pFSfiP/PwfROmk8sgVoTGLL6ZFU6eGmgkfZFGmVOFNUcuntUyekcPdZCXb1xQ4WHZqr2f0YDNtuyXTpMM9vB4Y2tdIbIw8vwNoz8GQTs267+LyF81ws5x13yUw8+tcrHaRmCg5g8dnsPCzGCqUVXH8VMgg6IW2YQx/zcTd+37W/hIyrHlrVASDepl4vk0Yr41OZ8faROYsyiMqUk50pJwbd/z07jf4/yoeBoMBs9nIR+OiiYlSoFQI9B+dTrPGOqa/G41KFXJtX7XRzsdzcvhulYeFtYtuNM+c9xL3QMC4Yjkl12/5i3XzBfhpswOLReLNMX5K5TyDXHhwNzvBlWln5aqjDO8fJDktQO0a6pBj95sZfDGt+DFumUyg64t60jID3L177YnO32G3YteLVKukom0LHZeuefnzlJcTZz10fbF4oXqdTkbzxlp273dStaKKzs8byMgKMvDNDL79Iiaf/BFFkYnTstj5U6lCek0GvYy5n8SQlpHGgb17KOOrjV4Mx4sbe8R1oirkUjlByeqF8Vy86mPMlCyiI+V076znxGkvF674iIspuokvnajkjUFmpn80kZ/W73yiOFSpWo8jJzcQES4QGyVnwWcxbNvr5NddTkYNMjFlZg7L5sYikwncvhfqfFmzKIHB4zKoUaXkJKVG1RBRX7u6ik/n5hETJWf3ARf7Doe0VLeuSqR6FTUuh4wRr5mY8IYxP0HIyg4wZHwGv2x3cPyUh6F9TIwaZEaSYOd+FyPG5xGZ07jEZCteLMvu7Xue0PH+34Ny5cohetUY4iSaPqXh2F+hZCiplJJuL+npPTKdqeMjaNtCR6untXz5bR5dBqQgEwR0OgGtWqBUooKFs2KpWVVFg+fu8XyvFOZOj6ZeLU2+mdHIsRYqe5vhzbYz7/ubTJkQjtUWZO53Fg7/6UajluF2i2RmB/D7Yd138bTrnsLzbcPyddO27Haya7+TJV/GYjLIGDQ2oxD5CaGx8/W/hrqUq1Z9/I4OjUZD+YqNyMv9lWBA4swFLyqlQEaWH5stSL9RaZRKUBIdKcfllriX7GfJl3F4fRJ3zhqp3zqVevXkZOcGkSSw2IK065HMgB5G2jTXYbWJbPjNjssr0WVAKpXKq4gwyzl9wYPPJ3E/JcD0d4t2ywI0b6wjMd6K2SgrsQOqTTMtYyZnIonwzYzo/Kpxehbo9SWbbfwdoigSbpbz+2FXsbInF6542bLLyaTRBWOLgYDErHl5KOQSPp/Eu6PNxESFzkMmE3i2pY7a1VX0G5XBjrUJCILAB7NyuH3Hxx9/evjmk2iioxQ4XSJLV1vRav65y0sfJsMQJqddaz3pmQFS0gK0a12y9mGLJlrUaoG4GAGbzfbYepdajRyVEiaNCc9fj7RaGVqNwODeJgb1NtKweQ6lMtqEnl8PDjuaBExZkezYcZDdm+Po0DcVg15GMBjqJB4/ovDI57jX9ezYc52sCxKRvtBomyRJZJHCfe1ZfloQwecL8iiXpKRMKQVOp0RyqpeK5VR8P0fPgDcz+OidKN79JBuDXobPB/owgQizjBefDaP3y0aCwZDzanysHI3m8cfc/k24dOkSEUZ5oee0JEn8ss3FV/Nc2Cwy0rJkfDjTQkSUxLD+pmLvR5lM4NWOem7c8RciPh/FR+9E8ErnIGkXFMyYY+Pd8UU7kSRJIicvyIQPsth90InDKTL+g2z0eoFZ8/PYt7EUURFy+ryeTvs2OvZtLIVKJSCKElt3O3n742z+PO1GrY7kMfn+fJQqVYoTZ1zY7EFyLUHmvW9BLhMolaBg/HAzew65+G6VlQlvhAh1mUxAkiTGTM6i64BU3n4jnNIJCk5f8LJgmZXXehipVU3F1Fk5LP48hmUrPSTYqxd5bssFBZWk2tzmEsmyaySGB9h/NIjLLfLJV7m8P77wvWu1BZn2eTYr5xfu6DxwxMXZS158fonoCBk+v8SNO3LKlSv3RHFIT7uDwhso8fWcvCBhOhmtmupQKChEfD7EqEFmug5IRasRGN7fyOkLXuYttbBtVWKx0lkTRprpOyqDqAgzd+4HeKldGONHRDDy7Uwa1dMUKRx+uTg0EfBo0f3O/QCdni953W9QR8OxyxmPEwIA8qw+1v3qYP7MGE6d8/CX5h7eYIB4dzXUgpaA5CdZuE5EjWTEgByDYC70fpfkQFX1Eod+jeHHjTbWbrYzsGeo2WT5WhtvDi2eqI2MkNP5eT1zv7NgMsnZsSYRSYJ3P7SycmmASG95FBmPEFmFPkJCEEIEjDKoIzZQAQIQI1Vj14aTvJybgcstcufG3ceOw78JgjwctQoG9DQysK+e9dst3DgdBEvxf+9xQ3y8gA0vaoovnHpw4cZBDAUFJouUjcXr5OPZbvp0MzL9ShaSWwJJjttdslau1xcqoE6ZkcMLz4Rx4kQyFV1PF38ugoA8Mwmh6jV0CXl4PO7HjgNAaqqX9b/ZizUUBPhxgx1VnAtPuitfz/QhktUX6ddHg6CQM2hsBku/is3PJz6YlUOjehr6dy9Y/xvW1TC0r4luQ1LZ/EMC4WYZ5y57iY9RUK6MnMsXgxjFaIK+AOPfzeL2HZF+PcJQKAR+2e5g6WobPrcCqZj5HK/kJpMUqtGQm7ILNG1efLyKQ0REBL//YWP0YDOJ8Qo2bXMwf0bRXEIfJqNWNTVrNtmRy0LdlkZD8c/BnNwgw/qa2LTdQVCUqP/cXQb2NFGtsgq3W2TLbid7Drp5prmWKhWUrP/NQd9uBob1C0lx7T3kYvKMHGpUVtKmeSjun74XKnbPmBKVL83k90ssXmFl4xYny7+JAwm++9HKidMefL6Q2e+TQKUTCeZFkRhsWGjN0Up6cu/FMvLNZKITArhyg1S2PlOIhNYLJuoEWvPnmd1UpBYxQiIIIUf4hNIiNauquXzNV2Kx78p1HwmPGJ22bKpiz/lw0rlPHlmkcRc1GsL5Z8m7KDERh/YSaco/Scx5mkrU4gT7SEoqSuD/3+A/8vN/EE2bNsfnC42X166uYsMWO4ePu3mqrqZItcDrk1g0K6ZY7YUFn8UwfGIm+35OJCZKwY07fv4666FtCx2LfrCw8LOYYqtF44abWbHehssVpOuLRiqUVXEv2c/Uz3LYuDQelTKU3P7xp5u4GAW/7XKy56CLhbNiKV9GyXOtdIx+N5OgGHJRPHTcTU6uko6dXv6/iockSdxPTmPOYgtIoa7Ezs+HFXJ/VyoFBvQMjYJ+8pWFlwcJvPOGJqSJdTukieVyixw75abDsyFX8/EjzAwal8Gyr2LRaApu/tPnPSz/ycq9OwrK5zQpID4fQCcYcKfU5OvFNyhbLqStV6GsiuqVVSTGlXxLJcbLOXXWQ0RkyXp1xSEuPgmj4S4ff27jyJEgcpcJp8ZG5crKIl2cjyI6Qk7PLgYUCoHSiXLuJgcY0sdItyFplIpXYDLK2LrHSfvWuiIbqn2H3fy4wUaeNUhkKS916l8gNUWgTLSM0SO1fDwnyLxPY7l+y8/4D7L4cX5cobHR+yl+XuyTysLPomneuPDDtvfLBuYvu0ogEEChePwlqGXL1sz/WkZWpofjO0pz8qwXr09i+pc5fDc7lsYNNHTqn8obg8z8st3Bgs9iiQiXEx+r4PY9f4njzLfv+tFqBPqOSqdlEx0R4TImjAjp57TrnsxHX+aQlxskMlIg2+rj2F+efDOdVRvt+PwhA4MX2+r54083nfqn8s2nMbzYNoxtz/g4+WPJlUUZsid+sP2bEB8fjyhCbLSM6zf9/HHcg8cjIgjQ71XjA4kPK8lpAXw+kZt3/ZzYkYQkwb3kAGVKKTA/0Bo89lfIxOObT6NYsc7O1Fk5SFLIoECvVmMQzHixsXGbncqVFCxZZWPccDPvj49AEASCwdCY96IfrERFKoiNkfN8mzB+3GAnGJRo1VTLuOGJ+R2WKpWA3SEWurcstiCpGQFEUSIurvhxm5Jw8cJJwnQyRgww8+pLYWzY4uD7VTaiopToPSIpaX6yskOVbqG0ktcnZWAyyvD7otEqoEcXPW2bh2G1BVmx3sbuAy7CzXLWbrLjcIqoVQJbf0wMOYHe8eNwSrw1KkQCt+uRQodiXJsfosOzYazeWHw12O+XeO8jKxl3NcTpIhjYz0dMmUxe6aqiarW2T7QGXL58mdrVFZw666fboAxeaGNgQG8dggArVrvZtsuDwaii98h0TEY5YhBOX/BQs6qa+6kB2rcO4879AKs3ZSEgMHd6NJERcmKiFNSvreLLxXns/N2F0yXxwnM6ZjxiUhKmkzF6SDg/bXbg8xXv8BkMSigVQr7QPkBkuJxte50lnpPVJmI2yrh8NY+wsJJj/HeoNRq27nXx9huFCZfjpzwM7GnihzUOtDkVkAtyAlKAXDIQZX70Yjh6wQQ5sZy/4mT8iHC++T6P2dOi+WapJd/ZPv971DJ2/hzF3EX3Wbz0GkGfAkkWID5RJMEX4MadAG+NiuDTr3IQBNi+z4VKKbBxiwO3R0KnE3jrwyzeHRvBKx0KOmo8HpH+ozPYtT+diHA5KWkBpszIpnXb/7s84f/ryM3Nxf+ITLAkSQx7M4/jOyKJsjckRlARLUn8Nj8FZ+IZVn1b8uZCqxGoWbXkgmDFckpEpZNKgVZ8+/1e0nIyuX7Lj0IB4SY5owaZ8XhF7HaR+yl+YqMUfPFBOM+10rH3kJtjf7mJj1WweIWV51rpGNy7YGpJJhPo2F6PwSBjwtQszl704PI8mZvt2jVr0aihVZdkXh9gYsuPiWTlBFm2xsbytXay8wK80kFf6HsFQeCbT2M4c8HDoLEZPN1QQ6VyKn6cH5fvApyVE+TcJS9Kd3iJnVQhYw+BBuIznLp9kISwCFTRyaRlBHl5YCr9XjUQG63gjz/dLP/Jhsst8sGsbPq+aiQQkHjnAxspd+TEq5MY0Ucil3Si4+UkJolP7Pbu87lY/6uDaW9FFrsRXfagQ8fnkxjSx1zi53R+Pox9h1w8VU9L9Spqfv/DXSzxCWA0yLE7gox8J5NflsdT/UG3/MwpUXQbnMaLz4bM6DKzAnyz1ErThlo+fLvwOSXEyblx25c/Rvp3XLrqIzbu8Te5BoOPazd9XLrqZdbUaG7cSaF+zTy2bT9I0C9Db4CA3cWh7WVo+XwWQSlYKK+3hV9lyUwjKpVA764GXh6URvkySlo9rePGHT+jBpUcu/p11GTlBjDqZfR5PZ0fvo5lwmg9a9ZlkelIIYGyxb7PH5FCi8ZG9hx0I7cX3KuCIFA50JA/j+1CFiYSE/f4uvj/Jmi1IVmWqAf3btcXDMy+4iaQV4LkQW4EdV7O5bfTN4i11yr6uiRhJQc1WnKkDMxEkSbcRix9nTYN5fx5xsupc36iE+XccexGn1GN5Su89Hu1+ONbvtZKjapqvp4ejUolY87XLtSu4idGIESAx0WpqFtDw9YDj0/8Z2Rk4M6T8+ViC52f15Pwtz3olt0OjAYZO3+JoueAP7BmRCLLi0NUerEbb2B1+dm5R4XTE6DJ0zJe6JVC06e06DQCew66itWEjIqUM/I1MyvX2zl1SuTAbzJsUi62HDVGItEr1QSjszCGS8xflse8JVYCAYH+vTX89mMCh495GDfhIKbMmhgfTKRkksItLqFCgwETMrnwRAbJSUlJpKU76dklJCnn8UhFzCwf4uN3InmhVwpyRcj48p3RRdfcK9d93L4XYOlaG3VrhCZ6UjOC7DnoZOkaKw67wI0/k1AqBc5e9OIPhPLlg8fcvPVhNmcueOnYLox3R4cz4cNs2j/jB7QklVKycn4cXyzIY8qMHNRqgby8IHqDwMndpfOJ53atw9h7yMXodzPZvn0b3bs/Xhd8MBhEISkpG6iZT3xmS+nc4xpK1ChRIXgNpNx2Uo4qxXbfKgQFZVRlcEaeJcfqJtJVERGRMI2AXC7wwjNhLF5hLUK2BwISU2flMGVcQTxzckUsZJNIeUoJ5fP/P1tKw0XJebGESNkkJV06Blk68xrR7iookCOKIrJ/0r16TPxHfv4PYtu2zYTpZHTvpGfM5CziYxRsWBLHywPT6dZRn39znDrnoUwpRSHi7lE0aaDBaJDlk1IfvR1J8473GTXIjNcnlWhUpFbLKJekJD3Dn9+yPm+phf7dDdy9H2DqrBwG9jIydUJEfoJ47aaPYRNDXaLtWofx0eyQAPALvVJ4f2YO3y/bhUr1ZI6eEDK5eXNMX2pUuMeQ3uGYTTJ27XeyfG1oJOfvo49dX9Sz6AcrqZla1mxrxe97f8ZsCtLlRT2zP4xiwJgM2rcOVaHatQ4jGIROr6VSs4oag15g5+8ubA6RcqUV+G1hxT5EASKC8fy29RLvvq0hJy+klVK1ooq/znlIjC++on3qnJfTF5W8PnbYE8WgY+cBvPPmXoT0MpQJ1sBCFs8MdGN1ewvpkPwdZy95mTE5kr6jMkhJD/BMCy1zFlno0cXAM820uL0iaRmBfCMSCBEVr41Jp3J5FdMnRREfK+f0eS9fLMzjxRe1+UlgniVIZISctz7KYsHMmCJ6eaUTQ1pjg8dlcGZfmUKvSRIo5bBnzw6ef/6lx46DTCbDYCpFYmwW3Qan0ayRlpt3fOi0MsZPDTkyg8Cseblk5wZZ9HmIZB7Q08j8pVa+ml40iXS6RH7Z7sBi0/LumAhqVFHxzCvJxMcqSM8MIAhw+06Anl0MdH5Bj8stsnaTndkL82jTXEtGdpBtqxPy74OuL+q5l+xn0NgMfl4Wzytd1OzdcB+Tt/gNTYbsHo2bDXnsGPzbsGbNGrQ6uHoFRo0QkRnldB2YhlYj4A9IvD7AzILPQtXdMZMzcbpE+ryejk4rIzpSzu17fiIjZAjAmQte1CqBxHhFISdXr1dkweIMUhL2oQ13YTQKTJ+Ty5cfR9H2EXFyuVygzysGFv1gBUIjyw+1Y4uDTivg9UoYHlkOVq6zYzaG1utbt249dhxu376Nx5XOT9/GUa2yiqmf5SCXw+51iajVMjwekV4j0qlcQcnowWZiokJmQ5/OzUEZl87RHUn53ZbRUQomjIyg5dM65i2x8MM3cRw+7ubAEReHj7u5m+wnMV5ByyZaZDKB3LwghjAZHm/JBIXHI3L5uh9JkgqRBpIk0bVvDmlHK1LPn4TgE0gAglcDfDP7T96Z+WR6t7dv3+b2XR/hYToUVxpxYmWAI1tSQQBFbnnKEUWW9TpdBmfyamcdXp9Ii473iYuRs+67gtH/UYPMnD7v4eVBqexcm4hGI6PpU1qmzMjOd/d8pwQDkD6vGFj4g4U3hxY1xfhxg60ISdykgYZpX+SUWClfstpKbIyC9IsiGk3Jm6O/w2QqTU7WVdIzA4U6crUaGQ6XyPE/g+h8UWQbLyFPSGFQbw0xMQK/bbnNqRMyFBll+euUhQ7tNSTEKWjSUMu+w26On/LwbMvCBSu1Wsbbb5pIzfIxqLcBu0Nk134Xd5NlnDjtYec+Nz27GNm530lyaoDVi+JoWEcT0l+VJOYttfDh57ksX2MjKELj+hpGvGZi1YI4XuydwkdvR9D5tTRGDTRy9NyTu7z+G2AwGMiziPkjc9v3uji2M5wER+1ChhGRwVK40/O4cMVSoqGX1SaSnlWy7M/d5ACygAaHYMEU5Q9pzz/oUrmX7Oe9T7O5fN3H7vUJtOqcwrKvY/NlN/46W6DBuXmHg03LitexbN1UhyAIvPhqFrInTA2XffcNcXFytv5YYNxZuQI0a6Rl6Ror366wlkhY1a2poXVTHQN7GfONKh8iMU5BemYQl/ufN1cBmQe5KKc81UgVziKkGDh51k5SopIlq21k5QQxGQR2r0skGJRo2TmF+BgFW3f4Ee5WpY6vLDwwqY6SapHpv4TLnM6ZM2eeyNn7zOljqNUw8M0MlnwZW2hkddcBJ5t3OIiKCBlTGg0ln5PJKKfVg65QlVLA4fxnU4nk1ACtntblE58Q6tbcsTaR7fucfLfSissd6mrt9GAPcfCom1PnPISFyWjbQsvQCZmsXG/D4ZSoU0PNkD5GSiWEzOW++9HBb9uff+w4REREMbyXjQnTsmneSEvl8moqV1Ay80iIWFmwzMKGLV4UCoFSpQUuXbxHIgVdtpLeSsO6kdgdIu9Os3LripKhb1gwRmQTFiZwPzVQrGEbwLXrfv78M0i16iInTnt5ukMyVSooqVk3yJHDl4mQYtEIhXOEXNVdmjUP6aBOet+B2VavUIeWIAhEyWJxKu/QvU8J7Nq/HAqFAqNBxpZdDnp2MdDnZQOLllm5lXuSSp4mhfKQoBQg3Wlj9UY7kYkBsq5EEP1Id6coiVzlNImUI5I4zqn3UaWSHJnXTcWyCkYPjaBMKQXnLnmZt9TKM81UHDp6ibN/yfhhjZ3XehUekz93ycvxUx7atNDyzCspCDIJY7gMhyMbdbB485o8WTq7tskZOFggKuLx84Bz585hEExIuVpeGZRK1xf1PNdKh9MlsWyNjcPHXbw7NoKEWDnH90Vz4oyXYydusH6Tm+CdSOLdVVCe1qHAyraUi5StAjabxNqNLvq9WrL26Msd9LTvkUxuipmI7Orc5TiVqI5kzKHhC2l8MT0yv/CfkRWgz4gM6tfSoA+T8XxbHdW3KPnsy4vsP+RDFMFqD9DQ9iwu7FziLyrXejJtx9u3byOThXRZIZRj7D3k4vlnihaUlUqBmGg5A3sYmTor50HXuwm1OjTVcuREqEA2b0YUz7UqSOBdLpEew9N4rpWOA0fcbNjqQK0SSEkNUCpRQd0aal56Ts9TdTWMmpTJ9HdD68+PG+x896OVnl1ChH18rIIp4yL487QHQZCYvcjCd18UXr8B2rbQUa+WmnVrFz02+Wm325EJMsKE0G+XJaWSQTJ1aJZf8JEkiWPswkjRHPYhNN5I+vbL5vqN+5zfqsLsKc31W378fok3h5kZ+34WwydmMKSvicQ4BSfPepgxN5fxI8OpXb1APurIsQA28qhIzUKfbyaK+9wkieJ1aPM09xjVXc1rPfUs+u4+JFcBmcju3btp3779Y8Xin/Af+fk/iC2//kCZUkqOnPAQbpLz3tjQJkwuh57D0/j8g2jKJSn5abOjxAcyhB6gj4q4h5vl9H3VQLseKWjV/zy6l2cJAiGXsJlf57JrvwuZLGQe8mLbMDr/bWSlcgUVS+bEMumTbF4fYKZhHQ2CAPdTAogST9zG/xAfTRvLmNdSebZlwcOlf3cTL3cw8PLAVNYsis+v2kOoq0AfJiOpdIAXX+rN1SuH2bxUTq3Wdzl9zkvj+hpeGZTK9HejqFVNTfs2OkDinY+zcThEnn82jC+mRpOSHqB7FwFK0CYOuUrKaN8mjB7D0hja10i/V430eT2dF9uGFVnEcvOCbNnlomaddtSqVbTq+E9ITEzEkhZGPSlUyfFrLLR/TklEuIbpX+aw5MvYIl0K2/c6yckLMvGDbFRKgQ7Phn6z98dFsnGLg+FvZVIqXoHdGeTqjYJ2khlf59LlBT3dOxXEu0EdDasXxjF0QibL1lhZvclOrkXkw9nZ3E8JULFc8TuXBnU0qFQC07/M4a+zXoIihJtkGMIEkkrLOH3qwBORnxaLhds3zhEdFeTnpfEMnZBJk4YaUtIDdH1RT/1aGiLDZSxdbWPDFgftuicjV4QcsX0+ibFTMpk1NQqV6sHIbWaAEW9nMm9mTP442M9b7TgcInsOOpnykQ2nT+TwloRChYLp76o5cNTFmPeyOL03qUjsk0opGf6aiR832Bk5wIQiLh3nnfKE/U1E3SHZsEi5zPxwFk2aNEGrfTK3538Ddu1cT+kkidx7Rhq38bFgdlz+iIrNHuSdj7M5fd7DzbsBjHoBrUbG4s9jCnWt7PjdyZeL8ji6tTTnLvsYPzWLTs/rGdDDSG5egO5D0xkxNIwxQ0xoNJGIokjrrik807zoiKAgCNSrqebUOQ86rYz0zECRTjkIPfRT0gJERhSsv8t/smGxBfH6ZMREybl65fRjx2H9uhXUrqGkWmUV12/5uHPfz4p5BZ2jU2bmMLSfiRcfMWFq+bSWZo0SeWVQGrfuBopoAz9VVxPSJ0sPMP3LHNweCZ8fqlZScfiYm0++zGXSmAjOXPDSrrWOlettxVbIAX7e6qRGFRWLfihcDd5/xM29M5HEB8oU2tzJBQXV/U1YOHcR3bq/8tiV3KSkJHItQRQeFWWFB4mb5QGR/eDzI93lWbL8HkP7GxBFGUqljK8/iSlidFKvlobunQw0fek+k8dGkJ0bpEcXAwq5wJLVNjKyRZKK8aV7rpWO9j1T8Holhvc3YTKGDPAWLLNw6ryXH+cX7uhVKAT6v2pk2IRMvp1deErj2F9uftnuJNcSIDHhybR/wyPMWPJg/jIr82cWjHd1fj6MlevtREYoOam/wUs9bcycFp2/TvXoDNdv+ejw6iUMxjAOH/fkm+EN7GVk6IQM2jTTFopXICDxw09WDhx14XCJ6HUCcbFyBAGaPqVh7ncWfH4NQ/qYOHXOy5QZOXw8KZImDbT8sM7On6e8bFoeT4WyqgeTBS4690+lzytGGtbVYLFJzJ4WxeiJNiLiHr8o8G9CZGQk2VnQc0gW+36J48tv3ETZ6hcrqRLnrcrsBTvo84qhyHUfCEj8st2O2STHagtiMhbNIT/9woYmqxaWhL84vDm2ELmeVErJinlxdOqXitcb6gJ6VG9Yp5Xlu7wrFEKJxggQeq/1QjliGz2+wQeAP2jlw7cji2g3AwzsaWTO/4+9/4ySouza/uFfVeee6ZmenIecM5KTAiogURAJSlRAQAFREQmKChIEARERlCxIFMmgEgQk55zT5NjT0zlVvR9aBsaZ8R6e53rX+ntfz7EWawHdXV2966xd+9zhOBaZivXLj1A2QUlGlo9a1Qr///nLLh6kuHFpVcg2udjuTzO5NG0G96+dIDanCRmqsxgi84kIU2G1yZSJVzJ/agQ2u8yrQ9IRBPhuVgRTZudiS4ugrLtsoeMJgkCUrQbXL2XidJae4w5A8llp00rP2Usu2vdOoUFdLcEGkeNnncTHKKleWc2dBx5qV9ew73DJyYx9h+wMG+DvklWp/PuG5FRPsd2fvx60EWJU0LpF8RzGnV8M5NmmOl4fkc4zdTQMHJ1OgF6kfWs9rZrqyTX5GPtxNhFhCmZ/Ek54mJLDJxy8NS6TV7sY+PkXN2nJPFUhqEPH19i0fRw718Ty+yE7C36ws+NXGys3WHh/uJHrt1xkZPqw2yVkn0gaDwiSQwrG32XJH0+80DUb+WZtEn3+mDrdeYbuY/zTHo+KrE/C65VZt9mB9kEd9qef48ieWKpU1JCU4sFql/hsTi47t/1BhBxHOLH48JAffIcKNRwklBFp2jab4JRn0AhFf6soqWndUk9mZuZTdcD9t+DQH/sINfq7hC9dc1Krmpada2Oo2iCTsxwiTI5EjQ43LnJIpxzVcOXkEFbhLkdvXCRZukcQIXjxYCOfeCr4R3yByBAtA/sLZOcq+Wj045jnhWeVtG3pF5od/VYQ7000MXmah9WbzQzpF4ReJ7J7n53MbC9rvvXzKRsNCuYuNlGvlorz9puEZMQV6bZzyU7yVOmEBgqsWC3Qrlvpr3dUVBRuwUG1/JY8TPqDO/c9nLqQy+27Hl7pFMigPtFcu+Wic79U3nnTSJd2gRw85MZ2sxyxjspPcBqHYshvwfVTZ3l4Sku2mIJUnFIbfmG8r74zkZbhIyDKTLb+EHqTEq1Fh7ZKKt/NDS/kO6MilHw7M4Lew9JIjFNSp4aGvftcHPzDi9qcgGTXIZLBFU5Rhbr48JKVnVpqG4BfBE8UZNb8nM/7w0MZ3CeI10am82xTXRFquz9POkCGF54LoE1LPUvX5tNtYBoqlUBahpfMDIlx7xgLJT7BTyf303cx9BqaxriRocxaYGLk4GDq1fYLTHbul0r/V4NYutbMvCd0JrJMXpKSfYwcn8msyRFMnpnD/SQPrZvrsDtkLBaJZT/lM+nd0CIF8gG9gnj345RS20GSJHyShFt2oUJNErepSwtEQcQn+xORDmyo0eLEjp7im7WcgpXYWJF3hxuoe/QGD9KS0eRqmT7XzMfjjHw9LZKrN1ys2Wwhx+Tj6k03k94NLRBf9flkXnsrk6w8L1KAC4fNTiCPJzGUgoogOYQU+S5xT3SEgl8syxt9h749IlAqBULDwJyUg0bvJS0trdS2+Cf83/eO/j/8x+Fx59OskZZFK/MY9aYR8Heo2R0yfV42MOyDdBq++JA9+23cvuvnXigOt+66MRoLX+KPRoXx0TshpGZ4uXrDVeznsnN86LQicz+P5N2PswgLVXBuXyIzJkUgigKD+xQfQJVJUOHz+TlyunYI4Pc/7MREKahUTsmS76Y9tR1ycnLIN13m+VZFVdkDA0RGDTGyfF3RUUubXcLjcPDW6yO5fSePAe+kAzIOp4TDKVM2QcVnc3Lp3C+Fzv1S2fGbjeAgBfVra1k43c+HmRinxK0yI5fg/J2ynahof1t925Z6Pp6VQ2iIyJuvB9F3eHpBQtFfRXLwfM80GjXvxdQvFj61HX7euIUE6QneII+a9HSJhnW11K+lpd/IDC5f919LU56P6V/nMu7zbJbOjWLvhnh+3xhHUoqXV4ek4fXKvNo1kHmfR3DlhgufT+bYab9qsNvtr3j17FzUGQqCwMdjQ5mxwETX9oH8tDialo31/6juCSAKEGpU8OO30WxbFcvU8WFY7TJ5eTIaTck8eMVh796dGIPdfPVpBAeOOmhQR8Pm7RaUCoHrtzz8stvK6ElZaLUiP8yN9FcAZYHe3QwFSZtazz7kuW5JNH3pIS/1TaHfKwaea6YnJ9fHlC9z+GmLlX2b4vlgSg7mB2G8+5ax2A5pr1emTQtdiRyH3doHsveg3f/3rkqu6w7zQHkRq5yPVTZzV3GBS4rD/mrcQz2bNmx+Klv8t8DpdPLgnoLoRBervgstxM0TZFCwcEYkO3+3MbB3EEmpXlZ9E11kw9a+dQC9XzawbquVZg11bFoaw29/2Jj4RTYv9kqhZRMd494OKeigdzr94kQljT1+NDq0oMjx6eycYn3El9/kkZYCXy7I54t5uXR6PYXL11xkZnupUFbJ8IFG7t27XWo7pKSm0vqvBP3qjf6k+iNYbRLXbrkLJT4fQaEQ+OzDMBatzCv2uK2a6Jg6L4c8s8SOH+P4dFwYfV42MGlsGNtWxTJ/iYlN2y0kxCpYtTGfK8U8M75dnkdSqoeqFZUc+NNOyy5JfDIrh1PnHXw4yYIxv/gKviiIqM0BnDp1qtR2qF69OnaHhMpbsu9QCEruP5B4qW8KIz/MpE1LfbEKz+DvCi+boOLXg3aW/5TP6CEhjHs7lJN7Epj4RTap6UUpKWZ9Y+KX5TGUK6Ni8JgMuvRPpf/b6WzeYeHHhVHFUpH0fzWI9Ewvrbsn8+nsHOYuNvH8K8m88W4GiXEKBrwahCyXfrMPkJNjIi5KyZXrLtZszi9Yh/Vra7lx2035SjJidAozpgQXWcuVyqt5b1QAPknm4jWnX+APiIlS8vorQbw6JI2teyzcue8mKcVNq65JZGT52L46lmkfhVGlopqN26yoVHDqvJNz+xIZOdhI+zYBTBgTyuZlMXw2J5c/T9j5ZbeVlQuiCsT0BEGgbcsAtqyIZcEiB2tWS6xeZ6ND2wACNCoe3jE/lR3+W+DxeFAo4O4DNx1fS+XmTR/qYpIm4N9YWNKC6DYglfTMx2s4PdPLoNEZDOprxGKT6TE4jYfJjwVV3G6ZL+aZOPabPwZo96KyWJ5fUfRTO3z/o5mEuMLPx24dAli3xVJwPJ+v5I7x7AyRXGUSuRlPd83VaoGWjYsvFgqCQESYglt33cW+DnD5euGR6+wcHyPHZ+BySShEkcg4Nzc1R4v4dq/sxRx1gW+/MlKvqZPkkOO8MSCAc78nsnNNHHvWxTFmaAjDP8xEECAiTOTbmZG0axPIMzUMhFhK7mYKtpYnMz3zqewgy3Dnvoefl8Xy64Y4encz8GwzHSu/jmLhjEi+/CQCp0PGYpVYsS6ffEvRbt8bt92kpHsLdcFWLKem+6C0Iu/PyPLyyawcyiYoMeeX3B2aZ5Yw50s0rq/DECCyZXksn44Lp21LPT27GPhjawJd2gWy7CcLCoXAc830/LIilsUr87l/sCKCpCAnJ6fUdnC73Rw67mDhMhNjJ+egUqh4qXUQDpvAmI9MbNnqIStVxRfzzERHiZSjKg+4wWX5BA/lW1jyFIx8PxfvrWqESI91EFTmaKxmEVGERSvyCu21rDaJPsPSkVPKEirFEaQKJPSvZpSEOBXVKmlYuyiaqjU9uEQr2aRiIhvJpeLaTS8bf3ESmFyPIIrneHbrs6haUf3UCfH/Fjjt+QTqRXavi+X9KTksXJbHd8vz0XmNgIANK3lkk0UKYUQTQgQRjkrYzWrUSiW1aEIEscRTnnq0LEh8AmRkepnxdR7vjyjaGSeKAp9/GM6iFWYmjA0myBFPUqoXm00mNd3HyMHBbFoaW8Cn/EbfYIIMImfOePHg4bziD/LlR4I7MrlCOmkxhwkLUiO6/c9kmdLHAiqVCm2wAy8eymQ/xy877Ug+OP1rIhPfDaNFYx1DXjeyc00cazZbOHHWweqfnITbi/oiQRCoQA2s5FNfasO2XUWblqw2iZ5vplG3hoYrh8tw+vd4rh2LZ+FXBtJjjjDmbV2heOPOfTet2mfxSncv7tsV6dNdpFK9DKZPlYhLaUukrRrRcllqyI2pQl2ucIpwoslOzeX27dLHyOHh4YSFKlm80szdBx4iwpWMfyeUrgNS2bbHis0uFRT635mQyblLTr5ZakKhEBjaL5jtq2Np3VyHOTWAIKWBIf2Ci/2ewACR8FAFm3ZaOPt7Im8NMPJcMz1vDTCya20cP260cPdiIL/scGC3+xjxYSblE9XsWRdHo3paGrZ7SIsmOrasiGXUkBDGjwrl6M5EoiKUfDStqM9TKAR8T0GNFhwcjKx08VC4ST65f9G0QIbxPPlVD9D+nWvU7XqbQMFACveKPYYsy6Qr7tKjUwDHzzjJNrtJFCpQ1d6KTcsN9Oyfw+nzTiLDlbRuoeNhihdZho3brSxakceHn2fRoksSTRuqSb4Sy4Uj0djDbhX5nvJUx4aFc+IBMoUkcuR00o3ncFU9yvYNoQVJa5tN4iqnUGg8tG7dutS2+Cf8v87P/w8iJ8fOnv1WMrIkRk/OxGKVcbkkgnVqho+yERFswCe4kZVuKjdQsWhF0REfn09m9KQsypcpeok7vRhI5Qpq+o1M59cNcYUq/y6XxOsj0/l0XBihIf6R+SGvF3YCJY3ZA0SEKTh2yk5yaiDjp2bzcocAjp1xYjY9KDIS+T/h/PnztGnuBYof627fOoCla9IKPaCOnXZQu7qG3bt8aAQbXdoLvDs8gqgIBWcuuJi10MTzrfTMn/b4N7XrlcwLz+pp1vCx09ZoRFq3VnByYyohnsLqqrIsk2G4xJL3/Ekzn0/mtz/sHD/t5LlmehLjFXQflOpPDApKYuKqMO+b1VSuXLnUv/1J3L5xuxBBt8EbwaJlN+jfO5C33zDyXHMXS1abuZ/kxe2SEUWZc78nFnSfBgcpGDMshArlVAx5L4OMLB8N6mh5580Qjp508CDZX7Ga+mEoVSuqS7xGifEqtGqRlSs9JD+EMSP8yZa/KwQ+gt0uIYowYpCx4P8S4lSs+DqaIWMzCAoupq3qH2C15CKKMg3qapn5jQm1CqpV1rBkdmRBd4ks+3kZp3yZQ40qGr59gte284uBTBjjpfugNGKjFaiUfgqFr77LQxDAJ8kc2ZaAQiHQv5eBxatS0OnCmD4/F6NR5JWOgXh9MH5qNg9TPLRsUnKnplLpHwVu1zuF6pXULP02iH2HMti+K5mEWCWTB+rYsVvFnaP3CM2vwqa1m+g34PWnssd/A0JDwxGEW4waEVCieMeQ14N57+NMQoyKErt9+nQz8OrQdN58zS8C8vHYMAa8k47LJTNmqLHQe3U6gdw8/6ZPkmR+P2Rn43YrVptE/VoaBvQKwuP1c81qNQLteqUw5YMwalXT8CDZw4w5Ni78GUi4qSnrp5vICbvAlEmBfPVdHgN6BTH2rRB+3mnF7S59QFOrVkPSMo8CkJbpRRRh3GdZXL/twWr10agE9XHwK5DfTyr+uzKyfOz7w86ONXGFuEn9dhBZPDuKVl2T2LbXxrczIuj5Zhr1a2l4pbN/9HnjdgvVKmlYNDOSoR9k0rubgQG9tCSleBg1MYtci0C5EsQFAAS7ApOp9ErPSqUSl1PG5LMRV8J7fLKPxASRHT/G8tV3Juz/IEqg1wl4ffDtzEiadUpCo37sM8eP8id3nlQpfsSHWqu6llrVtfTs/Libe/zUbM5cdNHkmaK/V5L8Hbavdgtgy04ryWleBGTUGn+XVliYgibNOpbaDgD6gAis5lt4fP4ESLveKdSvpcVml7h1z8XOX2U6tdOV6M/7v2qg42spuD2QnSPRq1sQHo/MtZtuTGYfvx60s2GbleNnnOz8MY6qlR53Dg8faKR7x0Bav5zMmd8Si9ybQQYFU8eHMe6zbD5+r3g+wpgoJS2baLj6c132b73NTw3taDQCalcA9+/fp2zZsk9lj//tiI6ORm/wEmgQ2PB9NC/1MOHL8xXhJH+EQJ0SWZZ5dUian3tVKxAdpWTUm0aaN9LRsI6GDz/Ppm2PZIKDFQRoFWSmKtCbKhBjr0CG4j4tmpe8RahbQ8OPm/K596Cwb0mIUxEaIrJyQz4vPqdny24rr3QyFPn8xasu3NkhaPGQk531VLaIiIhElimx+FouUcVnc3KKCA2BX7376k03iX8lbZNTPfQams5n40L5Zro/XrBYJb5cmMva9bsJSq+NWtaTL2YhxTxgyYIgyiSoaNFCgS7Qxmcf+jt87id5WLrGzPXbHuKilQx9z8+5/CipaLWCiqKF/EdQy1psVvtT2UGhDMBqsxUkqOvWLHz8EKOCQIPAivX5dO8YwMsD0xgxyD8h4HTJLF+Xz3crzcRGKejYN4WOL+i5dM3N9dsuKlVQ0bJLMlqNXzxQqxYwWyRaNNZy4oyT7b/aGD6waGEFYNHKPCaNDeX2PQ9jhoUU4SEEGDEomA59Uhkz1C86qlQKzPksjEH9UqhTWeTQoUO8/PLLpbJDnikbl1Nm0w47x3b7xTstVomlq62sXOvgXpaPcG8C61bkUa2BHUfIA2rmNcYpO7CRT4DNwI5d52nojS/USR3ii+HHn67y+44QNu+w0r53CuXLqLA7ZNIzvdy5rqSCqxoIEOSM4+T5LDo+//i3Hj/jxBAkEl87G5crm7w8GUs+7FwRgV4n0vqFi9STWhfpBDQJGWiCHOz+XWbG3KKq9f8PICMyfGAwUREqdvwYy8+7LIz/2IKRYGrSpMCmsiyTzB2ucpqQCA8KlxOVVoHP7SVIKJrc9Mhu3LKX6uUCS9RUiItRYrFK1KymxqXLIi5KweC+xSfLktO83L+ppoyrDqFyNA6s3OcGNsGEMUymz6saklJErm+vQZAUwVnVbyQnJ5faDvv3baVTJ5ENaw9T3deU0FCRH76KKlLwVasFZn8SztiPsxGdQSXGBWpBiyRLKAUl3vQYFq80F3SFA8xZZOLtN4Lp+PzjJhlRFOjeKRBBgEPHHXR60f9aeqaXTj3yiExtTswjoSUPeC0eLnECC3mFRq91QgAJckXSeEiIN4b5c+exYOE3pbJDzZo1yTH5J1/a90rmlc4GOrQNoFUTHaMnZVG7uprwMCU9OgXy0Sh/QvD1kel8t+o+0RF+QcusFA3ls18gq+yBYjndC85TKzC4T0iR9aFSCaxYEMWL7ex8s8DDqnUZDHtDW9B843LLPN9KT4+ORRuMhvUPptfQNDKyvERFPPYhK9aZsbtKn6oTRRFRlMiW05CR0aAnPfQUYyd6GdTX/6zKyfXx7AkLzvRw7srXKPsE96dP9nKDC1SuKnP4uIOFy/OICjAS6ogCAWLM9Un9LZ83T99BVjuwOXw4vGoqVIIhrwXw/Y9moqOUBXtpl0ti/2EHITFOHlgukuCu+fjeREYWfGiDHbzU9xZGg5KWzdU0rv94UunKDRcmm5PACC9uJ5QpU6b4H/6U+F+Z/LRarSxfvpzTp08D0KBBAwYPHlyimIDX62XdunWcO3eOzMxM9Ho9tWrVom/fvoXIx6dMmcLVq1cLfbZZs2aMGTPmP3r+FpuHQL1I75cDGPWGEZUKKtXPoJyzHnWlSASnn0crT8xgyy9nUYgw9L0MhvTzcy+cveRk4VIzD1Lc3Lnv5vwVJ3VrFN4cn77gxGT20fG1VNq21FGjqoZ7Dzz8uMlCzy6BtGis45NZOYx9y1jocyolJY5KgX+hTvkgjM/m5DBiUDAbt1mJj1Vw/EwmXq8X1VPIeqpUKhzOkh2Q0yUXcj7nLjnpNzKDFg31+Jxqpk5T0OnFQO4nefF6/Umz9UuiGTgqg2dqa3imjpYzF5wYgxXkmHxUKFv43GZPDabjzatkXjMTYq2ISlBjk/PJNl7GrsphxgIFxmCRPi8b+HN7ApIEJ885OXbaiScjAn2og5OHwti8I5uPJw7l64UbiIx8eiVbbaAamyoHnSeAzLCzhMRbCDXKTJiWw7QJYdSsquHraZHIskzbHin8tDi62GRkpxcCmDIrh/2b4wn+S5HzveEh3HvoofugVGZ+889JCEmSke16QpLasP92Jlu3X+L5diqWrDYXSnA+wsLleThdcrFJ76kfhfHK0FW8+eaQUtuhStW67Nrmd5oOp8SN217O7Uss9JAXBIE+Lxv4cqGJBV8UFfSKDFfy8XuhnD7vomyikqs33BzZHkX73qnIslxwLJ3OP0KdmyfxXHMd6Zk+Bo/xc6euXhhNYpyKvsNLbr8/fMJBWqaX3zfGF/Chdm1vYP40mXGfZaNQwIblUfQenM793dF4niIR9rT4N/tDtzMfjVaiSsWijypZlpm3OI8dv9to21KP1V5ykuvvBZsqFdUIAkRGKIv4MkEQqF1Nw++HbHyzzEzDOlomvxtKaIiCQ8cd9HwzjXo11GxcGofF6qNuizSG9VchaG2IHi36nHrECkYQIFAOIlPyYbHKHNoaX6CE++MmC7ExpX+I9+vXjy4vzWDiGH8h7LM5uUz5IIyGdbWcvejk+x9L7pzyeIq3iyzLbN1jJcgglCgGFhOlJCpCSfdOAYwYn8XU8aEEBCjY9ZuNPQdsDB9opGdnA4PGpHNkW0KhLrGh/YIZ+l4mJ365TqyrerHH9wW7qFChQqntAFCjZm2unLuJTc4v4DV6Erma+wx+TYMoCgx4NYi3Pii5m+rUeRfVKqlRKAS6tvMLlj3ivmvdXM/0+YV9YlqGF5e7eHsOHxDM8A8z2fhDDAF/G8ed/a0Js0XCnC8zY1IEJ846OXPByd2HHpxOmY1bLew/OPyp7JCXe4ewYAUN62oJC1GwfVUsd+57UKsFbt5x8/7IUC5eLX66A0CjEUjP9PHJ+6EcPuFk8w4LW/fY6PhCAFM+8PN5n7ngZM3m/EKJz0cQBKheRV1kpOwR6tfWYjL7qF+75ITPs88qObgliXL59ZkxZx+yU4te1HLu3Ln/vyQ//82+UK/Xo1R7CAxUk5Tq4603dXw35T6R7vKYhAw84Ukg+BDzIgl0R2GMdvDVZ5HMW5LHvM8j/uKyVqBRC7TulEXS9QCCbPUJROaB4jqST6AaDfz3lAAen48bdzwlnk9Sql8oMCtL5vxlV6HE21efRjDlyxwOH3dgtfsnZNo9py94Hp+/7OK1wXlEZLdEiYmbcukpQABaPvsSew78XGy3uyTJPEz1kpXtZfi4TKZ9FEZoiAJZ9k+5DH0nj+BQgXptHhKoVZNj9rDtx+hCa9wQKPLZh+F4fdlkZ10jKEBNkFHifrJMq2b+4sb+Iw5mf+Knqli61syu3228NzyESe9qSEn3MW+JiZ2/27DbJfR6kWZNlFzanYneXfyYoUmRTt1n6jyVHUJDjJjzLf/4HocDDv0Sx6YdNhBczFhgYsIX2ShEgWEDgrn8RxnUagFzvp9G5sYdN16PwOghITSq59833LrrZvzUbOrU1BBkEElJ8/JqVx1T5+Yy6d3QQnHWH0ftHDvlZNpH4SxcnsaGJcVzvgqCQOvmOk6ecxb43Mb1tUhBSTzXKoB794rvSioOgYZg1BqBnWtiCQwQuX7LTY++eegyKqPxGNBwDRsWVBY9Rw94cQnZeOXrlKFKAR/nA29AkXhRFETCUpvwQpfjjHhLw+pvokjN8PHLTgenjiqIz2r2+DMKH6onwpQ1m/PZuM1KRJCO/EwZpSDT7lmRa/fsfPJlDtdveolIUHHbso8IUy2C5Ug8uDEb7hJYPgWl3sud+yri4koq8/3f41/tD7Vayib692wqlYBOI6CSdFSjfqHrKAgCCVTksniU2fOhXetEDh1z8NabZ4nLbVIo8SzLMtc4Q3lq4HTd/Mfv9/ng2i03YqANjbpk+rkBQ/Oo5myJTggAAfQYqE4DZEnmge9PLt3K58HJWKLlaH9ySSqH5P1nzt0n4fW4OXTMRc1nRNJTDxEXpSiRDi8hTkVOnhe7u2S/Dn6xGYDIvDrMnLWPbTuzGD1CT4hRwc7fbHz8XvH0R107BDDnO3/MJEkyPQdkE5Rav4jCvFJQUV1uwA3OUZvCiu4RxHKbyyRQnvy80k8ECIKAxyvwy24b38yIYOaCPLbttWIMFpnyQSgDehVNTq/+JpoOfVJYNi+SD6fmkHfDP67vs2u5n+ShbEIJehpXXMyeUrwQWUyUEn2Ik5iMSnhU13hv+OPk7uYdVvq9WjLFy6tdAtm211bQcHbmgoMzF1yEhRXvQ4uDLMsolCI6IYh0+SF6DLRp4GNQ38dF/LBQBdVq+UjKjMQqWTnPEbSyHgkJDy40Bjfff2Pk3clZ9O5mYP6+wjy1gUIQgXn1AD9lwx0uw4VqdOp5iNAoF1ePlEGhEPj1gIPR71vQmcqicoTiEh76uUblEBQoySObsnI13E6JrXtT2bkmljJP2Dw51UOvIWl8NMY/5Zv8n5l4B/6XJj+//vprcnJymDhxIgCLFy9mwYIFjB8/vtj3u91u7t27R48ePShbtixWq5WVK1cya9YsZsyYUei9bdu2pVevx8Sz/yciPv8TfJ58PhgZVlBZGTPeRBl7fUKEqELE9iFyND5bXf48ep7F80P5ZZeVHJOPqAgFVpuEWiUQHavg9eHp1Kiq4fVXDFhtEr/stnHvoZtfVsRSrbKaP086uffQQ/3aGjRqCkjM8/J9hSoQAH26+wU/iuN+u3DFRcVyarq0N9CudQCd+6WSluFl4phQwkJsbN26hVdeebXUdmjYsCE/LFbwfgl7wlUb87l81UXn19JITxVxZgVjzGnMnqTbKIMsnL7oY+lPedSsqiY3TyI908sHI0P4+L1QPp6Zw/SJ4bwzIZO2LfWEGhVcvemmXOLjG0+rFfl1SwTb9piY/PkBPB7INfvYuyEMny+Sz7/KZfGXUQUdUwqF3/EtX+Eh1tIEc/gR1GqBPt111KvlZsLkEXy7eFOpf/8jNG3ejIO7d+IKecj33+lo2TQCWZb5bpWZF19NoXplNXq9wL7DdpxOucg1ewRBEGjWUIcpXypIfoK/S2LahDAuXnFz5KQDq00qViXv14N2RHPUX2svioBUI3t++5V7D73kmny8NcBIeJiCtAwvC37Iw2yRaN9az/EzzkKcYODngLFbn86TNW/egk8tKu7cd+P1ynTvGFjsOOvNOx5aNNYVmwAG/J2/3+cxYUwcHV9Lwe6QadFIy4W/EgVJKR42bLVybFdCoTHri1ddjGqgpcZf90fVimq27rEW4b91OiU+/CybcSNDiwhBCYLA9InhvNQ3hb7dDUyfEkSn01eokNjwqWzxNPg3+0OP14fbK3HhsruQMBfAN0vNWO0Sv2+Mw2qT6fd2eonHyc7xoX2C59jnk7HYJKL+qvj+PVn10ahQnns5ia+nRdC6xeONwEttA3i+pZ6uA1ILONHmzQhl/BgfcenN/UH3X18jyRIZIWfZuDqMJs88PvdT5xxcuOKi/Uul53XSaDS83HMEnV9fhMUmsX9zfMHar1dLw537fiLy4joVft5ppUblwkGcLMu8OzkLUQS1WsHLA1N5+w0jbVsWHSfXagUql9eydpGO2d/msXphNO2eC8Dn89v8ynUXH48NKzIeK4oCC2dEUOPIHbzJlTGpk3CHPUCplpCcGsSMRLwBLipVejpiewSZFq3g0IE/qeZtUtC9IcsyuepkDNXvMnSAPzCNCFcSEqLg6EkHzf4mjufzyUyfn8vsKeF/vVdRwFX4CMlpXroPSqVqRTXJaV5sf3WzF2frMgkq3h9upHH7hwztF0yrpnrSMj2s3mDx+9iPQvlhrYW0DB89uxhoWE/L9l+t7DtkR6MROXXqOC++2KHUZrDbslj9dRRVKqr4dHYuz/dM4blmOi5cdfEw2cvilWbsDol3n1CefxK/H7JjMIgsWGomMV7J5JnZtG6up1fXx116x047ixUMAPB6+UcRFQClQiA13UvlCsX7hbsPPDTskM75M9nY0wMIcceTr7pLSEjJRPz/N/g3+0Kv14vdIdC+jZ7Fq/JYNDOSeYtucs91l+4vq3mzvx69TsW23anMW3KZz94KpWI5FWf/EvbS6QSOHHewcbOL+LzGVCCiwFdFSnEkcYfLnEQja5EBAYlV6/MZNzKk2Gfp1z/kceBPBzj09B1oZuUPQQWiSKLoT36fOu9kxKBg1m7OZ863JqIiFNy57yHIIOJ2qRBRICJSjODsP6J3nyH067uSRnW1BeOljzD961y8Xhm7A1JSJLoNTEXygSlPRs4NRxIMvPy6lx/nRqG1lyOxwZFik/sAo4cYeffjLJbMNQLQ8800snN8hIcpSEr1kBiv4tR5J4eOOdi0NKYg6VK+jJ9nuEEdM807J/Hma0EIooAl5A4h6YkohMJxgUt2kqtIpW7duk9lB7fHh1JFkW6hR8jM9mK2SFy65qF2dTUJcUYuXHGxYl0+p39NLNTtHxykYOGMCOq2SeLwtseFOvDTZKxf4hcwTc3wEBOlYMtuK8+30tO+dwrPt9Kj1wls/9VGbp7Evk1xiKKALPvj4pKgUgn4nnC5DodM+bIK9h60M2ho1VLbQZb9z8HAABFJkuk10EREcis8uLjJRWrSCLXwODmfL5u4ymkySSFIDkWBAid2JNmH+LdO6gDBgDa5DVOm7ebnnfkEBIgIPgWgwIsb8D8zXcEptGjk3xflmnzMXWTGlmnAmFWbUCEEWZY5ezsDS9RlPEorcbEK2rXWkWPycfjYKXJ9SmIi1bz/po4ObSP46RcL73+STUZGBlFRUaW2xdPg3+wPRYWew8cdBTHL8rVWouVKJXY0JviqsGvPZdq19vOhfzjJyvRZB9BklUfvC8aOlRTuoURFtJBActJt8i2+QnuAR7h41UVGlpf3P86lc3s9TpfMhSsu6tQoXOi7fc9N1oMAEoWiz1BBEAg11eDa5RNEmMsW+GK9LwRKn/sEMZhu7QMJCBAwBgls3lWygjZAfp5IrtlLguxGJRS9JvmyiQCCCs5RyI3m4OEkzpw1IyvdlCkjlmhjURSQfH7eyckzckl6KFCZ4rnMNYIWWZbxyd5C/lAURERZJE+ZTtdnSz8Nl5mZiYCH2Cgl7VsH4vMJHDhi5/Z9T6GY5kkolQIVy6nYe9DBjwujadgmHe8ND7rMynw05QJrfwgr8lsP/GnD7pTYvsfO4h+c2OwQFgpj3tHRrrW/wCeKoERFXFlFoWen3SEVCJ4WB2OwglPn/IXxpWvzuXPfzcyPwxn3WV6p7eB0OokIVZKSayOQYFRBNkaPNBZ53w/fGGn38nnE22Wo5W6ChIQVM7bwm4wao8Fqk2lcX4tGI4AgQQm9JTISAgI6IYBynjqkWc+g0YjcvONm1Bgn8ZltEBCwYCJcjqMMVbnLNfQE4sRBCncIkJQYMmJ4oUcGFcoLNKir4UGyl5u33eRlK9m610aAXkSrKbnB5Wnxv47zMzk5mfPnz/PWW29RuXJlKleuzLBhwzh79iypqcUT6Or1eiZPnkyzZs2IjY2lcuXKDBo0iLt375KdXVjxRqPRYDQaC/7o9U/HW/g/weFwEGQQChKfyakeNm1xE0rxD78wYsjNVjBodAb7j9g5d9nFoWMOWjX1jzXvWZ/A5UNlmTDayOJVZr7/0czksSFUKKumehUNgiDQorGOfj2DeOHZAFo11bNwWV5BJ9GJM4U5P7q/FMiNO27mLzFht/s9tCzL/PaHjfenZPHFhLC/7OQfSXC6ZM5ccPH+iBDWrJrzVLbQ6XQ0adaF2YuKdq/cuutm+dp8xPTyWPe3xni9LbG5jQkToqlDC5SWCJSiwO6f4nitRxDhoQpiopRMmJbNhSsuLl/30vG1DPIsEtdvu3n9FQPfrcwrwp+qUAh0aKsnOt7L5eNRtGipZ/73durX0jBuZAivDklj9KRMZi7I5aXeqXTuaicsqRlObDRt8tihV62kxqBPIykp6alsAPDCCy8QFCHyxlCBln8pS8sylE9U8cJzegyBAlt2WQkKVKBWCyVywII/eRtYjEhA+9YBHDru4N1hRl4bkVbAAfcID5M9vP+RjZAn+PvUggaFrGbVgijq1dbyzsRMug5IZdxn2bRtpeeb6RHUraXl9r2iVUavV8ZdQkdaSRAEgQaNujF8XCb1aqkpl1h8ktfjldHrSu4YFkX/wwn8nIdnL7rweGR6/iXy9O1yM9MnhRUJeo6ddvL8s4/v92kfhbNhm4Vxn2Vx5YY/GNq03cKLvVLINfno273kB26NKhpu3fVQLlGFT2/mrdHDnsYUpca/3R/mmlyEhMjMXWzC6328Xlwuie2/WQu6TgyBIpFhCs5cKJ4fa8HSPPq/+vh6bP/Vhk4r0qNTIKs2FOUNBn9R4MnE5yOo1QIfvhPCD2v8n+vcXs+wd91cDdhPOg/Il02kCXe5adyHKiyPS9ecpKR5uX3PzbjPs3h1SBplExQ0a/7sU9miadPW3HngZer4sCLdzsP6BzNqYmYRfr07991MnZfLlRtu/4jPijy+mJ9Do3ZJxMcqOf1rGf7ckcDSuVH8tMVSxBYOhz/oWbM5nzo1tLhcEhlZ/i5lhUJg1uRwzlx00bxR8WP3Go1I00ZqbkXsZuDEZE4eCeb88TB27dJQp8c1HM40UlJKT+YOYDEnUb2ShsGDVVTqcp6kmH1cVB8gNeF3XnzjLnt/Di80sjRnSjijJ2cxc0EueWZfAQ9z98Fp9H7ZUCDCs+NXK5eu+fkz88w+Dh93oNUI9O9poG8PA7M+Dmfzslh6dzOweFVesed29aaHEYONrN9qYc3mfK7f9DDr43CmTQjnj2NO3uofzIqvo+n4fABtW+qZ93kkG76PJVAvsmLZ109lB42aAhGr55rr8Hgkbt71MGdKBNf+LMvXX0RgtUvs2V90M+Rw+AULtq6M5cj2BGZMDEcUBMYMLZx0VKmEEmkDoiP9iawn78sncee+G4tNYt6S4icKvF6Z/YftlC0rsmldIAqjGVEWkdR2GjRo8DSmKBX+7b4wKSkJnU5ApRQICxF5Z2IWIeFeVi81MHOKkUrl1cTFKBk+2MDRXfEsWW3mwhUXsVEKtq6M5bcN8WxeFkuzJmq8gUW5xRKEChgwUpm61BNaUFdohTM9lP5vpxdS//b5ZGYtzCUj00uQQaDfaxokSyD9+jmp3/Yh3Qel0q5XCkvXmJEkf1HhiwnhvDfciClf4vVXDOxdH8+82YHkBt0kXbyPQvPPnUh/x+3bt6hXS8+rQ9OY+EU2+4/YWftzPs+88IDlP+WTk+ujcgUVHdvp2PNTHEd2JHDy13hCy5qpXMfO9p0ewuwVcGKnRvWSe0CiIpRYbY/Xd7MGWi5dd5Fr8pGd4yM51cO3y/OY8kHRTTJAv55BKER/x1VEmIL4cm6u6A9gEjKQZRlJlsgkiWv6g3TqpOLYsWNPZQeVUsDrlRkzKavIfej1ygwanU6D2hrGT81m2x4bp865+GW3jdhoZQHFx5P445iTVzoHYrFKzFlkYuIX2azemI/DIaFUCgwfaMTtlqlbS8eIgUYuX3OTnOph/VYLC5eZuXnPzaYfojEE+mOnFo207DlQ8ij/gT/tNKjzOGG05mcLcbEK0jO9NG/evNR2sFqtJMT4C3y/HrQjZseiEbTc5Ro1aIACBV7ZU8DhGiSEUIEahBFNnjINvdFJqCqIVB4Ue/x8IYduLwWw/+cEtq+OY9vaaA79GoKt/ClcspMHwnU6dVQWCHD9sMZMVoqW+KyWBcW5Rw0r0Wkt8dq1fzVihDF/aiTHdsVTvYbI8KE6Or0YgEIhEB+jJCRYYPoXE0pth6fBv90fBga4+HGTBYtV4vxlFxevedBR8ndo0JGR+diPDegTyOkjofQb/5C7ASfw4SOe8gV7bcEUSb+RGUXuq3yLj7GfZLFoZiRRUQKyJDP+nRDe+ySL2/cK8wz/fsgO5uI5XQEMGLFZQfFEH5pdyMft/edu7ifh83mpVUNNYryCb5aZeJjswWItPnuanunFmWugolSHa5zBJxfm9HXLLm5ziUQe7/PM5KBChcEg0LyhHgRK1MKQZRmTWaLXG1lcu+VCpZZIjf0DU6V9pCX+TobhIm758X5eiRoHNlLkeyTLd7HKZqyyGTUaMkhl8BuDS22He/fuoVYLBAf778Fla81MHBOKJP0zVV9inJI1m/M5fNzB6BEBmDQPMQrh3DwSQ88BOQXc0RarxNc/5PHlQhNZaUpmfBCG4nwrQm+1xXm8Oe8N0zNohImcXC8Wkwo7Fhx/m0arX1vjLxiWgK17rH7++XX5xEYpyMrx0qieBiiZv/rv0Ol0pKcJlKMaPnwoVFIBF/GTCA5ScGh3BF2GppASdwBntSM8CDzFmyO8dHhRy+HjdiLCFTzfSo8vsmjeQpIlMoWHJAWdRKXxCyyFE4PDqiTP7GPqLCuhmXXJIInzHCGbdCzkcZ1zyEhkkIwXDzVpTDVXS+ItDSmX3BHTH01YvspJ9coqJr4bSoBOSbhBS3qWF7X6P5f8/F/X+Xnz5k30en2hbpLKlSuj1+u5ceMGsbGxpTqO3W5HEIQiDvvw4cMcPnyY4OBg6tatS8+ePf9Rpdnj8eDxPA7sBEEoeH9xwdKDBw9o/Iz/O79bmcfeAza0ypJ5uwRBwGlXsGFeJI3ra/H5BLbttbLghzweJPt4o28we/bb+Oo7EzFRCmpX0+B0+rvW/o6DR+1Mm5tL80Y6oiIU5OQqmLHAxMsvBRZwKoqiwA9fRbFohZm6bR+QGKdCoRBo3kjL+iUxhbp/WjTSERet5OddFgb3DcJmy38qzk+AESM/ZP48N5367aHHS26MwTLb91rJNUs48tXE2KsXqdQClJdqc+DAId7MzkCvExjcJ5ioCAXHTvtVjGUkzu8vQ9eBaQQGCCSneenWIZCh7/vHpB5V0e899DBqQibj3g4hPdNLSLCTSzcjqPmciRefFWlcT8euvW6yUwRizM2JF4Jw48Icc56P3ivcZt+4npebN2+SmJj4VDYIDg4mMCiAYf39CYaLV12890kWz7fS07SBjowsL2cvuWlUT4NeJ7B7v52Ozwcgy34CbkmSiY9VYsqTsNvlIp0S4L+uDofEmQsuIkMVdHo9laYNdESEKTh02MvViwrC0psVqp4DCI4AktN8dHw+gI7PF00UPUz2FCLSf4TNO614vJqnXg8HfzuEx2zg7v0cmjWSih1lqFxezfEzzhI5Zs9dclKhjH/9+3z+zoRjZ518OCqUnFwfew/a+GKiP2C5n+Thhx/NXLvlJiPL+1dhwX8/qtUCPy6M5uQ5F0vX5HPgsBOHHaIjlShEqUQxJPB307k9Mg6HhCz4SEwsqhr/n8C/3R/m5qTRprkej0em42upLJsXRVyMkj9POWnbQl/oM9MnhtPnrTRGDDLS+a8NRJ7Zx9c/5PkpPv5an/eTPEz8IpuIcAU9OwfQrFMKxmAFvboGFlyz7b9a/5FH89mmOr76Lq/g36OGGUhMFFiz8TplYrTExsHug260aoGFy8zMW2yiaiX/fRASLKJQ+DcHpb3msizz+ZS3qVBWSfNGRe3bo5MBp0umWcck2rXWUzZBxclzTtIyvIQEC2xbHcfDZA/7DttZt8XCid2JhcaVQ0MULJkdyUt9U+nWIaAg8T97kYn+rwaxZZcV8E8F3LzjKfCP8bEqJF/x1+4R1Cr4bEIwA3s/HveJj1Wx8psoho7JYfKESSxftaJUdgAwBCrYstvMFxPC6dHJgCzL9B6WxsLpUcX6tuAgBY3qaVizycyazRbKJiipWVXD/KkRlE1QcfeBh6HvZVC1oop6tbTkmnz0fzud5DQvK+ZH8e0KMw1ypYJRpGH9g6nb5gF5+RLDBxgJC1WQle3l2xVmklK9LJkdieSDyhVUvPicf82lpvs7sF7pXLQgUq2yml4vG1i5IeWpfIBOq+HwcQefzckhNlpB04Z65n72eBQrOlLJrjVxvNgrmf1/2hn6ejChRgX7jthZssrM+FGhBRy5ifEqqldRExNVOCTs+Lye8VNz6Nah6KiuKAoEB4l8/lUOn44r3N3h88l88Gk2SoXM3gN2Vm/M5/VXDAW/z+GQGPlRJm+/EcwPa/OZMVlD40YKLpy/RKJRgcFQfOHo/wb/dl/ocDhQKvwbpIgwBbWqaahQVkWTBkW/IyxUQf9eQYz9JAuVyt+BB/7u5A1LI+nSO4XcQzEECoWfn1HEk01awea3jOMZjh3fxzMvPKRyBRUhwQpS0/2x0s61cbTunkzNGgoazpOZ8ZWHWzfVmM1utDofMqAQBf484WTTdhtl4pX8MCeqYI11aKvnQ2MqkuAlQOPvFlL8U5vgE/h50/d8PlZHQpyBtT9b+PDzLLJzJb+A2/gwEuJUuFwSG7ZZ6T44jXWLozEGK1i/NIKeb6Ry85qKZwQValnLvftFRYAeId/iQ/nEKZnMPv484WD81Gz0WpFvlpnJMUmFJoaehCAItGyip3plNRXLqenZ2cC8JbksWnqaZJNIXKwSu8NFg4oiDeuqcblcT+UDbHYH/V8JIj5WyUuvpdCrq4EqFdTcvOtm3S8WMrO81K+lZdn8qILjfjoujI3bLLTokkT9WhoaP6Old1cDOp3I9dsubt1z8+HUbAb2CiImSsnJc046vZ7KpLGhNKqnISjQr9Ku1YqMGhLCnycdvPVBBtMmhOF2w7a9Nt5+wx9fDegVxCtvpNGikbYIvcym7RaqVVIXPGsuXnUy+1sTKgUolTJXr16lWbNmpbJDxYoVWbTLX/g88qcXdX40Xjy4cXKNswj+/mI8eIiVyxAtJBJODPeUF5k0LoA2rWRS0iSGjboBFplYyiEKIrIskyWkIlS8wuxphX1cRLiSOdMD6Td0Pw67wP6jPo6f0dC4vpZdvzoJt9YswuUJ/qaBAGcMB45k0q2D389pNCI/fBVJ536pvNTWH9ecOufkxdZ6tu89+L8+NnxaXwigVCnIyZJp1SWF+DiRLyYZmTgii3C5+BFhmzKXenUKr8HAAJH33zaybI2VOHs57LKFB9zEJ3tRxqbQ5+VAXuqbQqcXAkiMV3H5mosDfzqw2CTq19ayd10cjTskMfvTCJbOjWLI2EycdpGKZbTcvusl5YESWXYV4pF9Em6cuDw+rMF3wVweHQFka+8SToVSX/OKFSux81cb2ble3B6BD0aGMHF6NvOnRhQ6hs8nM/K9PAIzaxMshOOTvZxR/E68LgasBqzkYyOfytQpGFNP4S4eXJQrD3u2RBAdqWTyjGz2HXbwfKuiieY9+210aKvjwhUXQYEKXumh4qPRQQQZ/LQjvx+yMfr9Q0Qmt0CNlnxyucJpQokkiBCSuYOJbDRoiSujR6ksfYoqOTmZxvW1eLwy5y87SUrxMHdxHpJP5uhJO80aFZ8YP3nOxapvohk+LpNPPwjDqzOBG8It1Un5LYZXzt9A1uZgk610aqelVqVA0g6VJVIqU3BdNYKWeFtdju28RJd7Kegya5LOHZSpGnJyfSiVcO+hl2fqaBn+QSa9ugYW6qwH/8ThoWMOenQMoF2bQOrV1LB1r43NO2zIsqLU60EQBBw2kfvcIIJYAvO1/HrgQUGh/Emo1QJanczCr4J4vpWesRNz+Xx2HkuW+BCtRmo1N9OsgRdJbSVTeEik7M9d5JCKOf4sA/oE0KaljpQ0F/O+20f6nTC8+TDr63wuXZLwkIsNC/VoWXD+ZaiMSc7iCqepQ7NClAgO2cY9rqExRbN2ejii3kGO18bBw24qVFFy5570H/OF/+uSn3l5eQQHF02IBAcHk5eXV6pjuN1u1q5dS/PmzQs59BYtWhAZGYnRaCQpKYm1a9fy4MEDJk+eXOKxtmzZwqZNj0edy5Urx8yZM4mIKJ4vwul0km9R8MdRO2cvuvh5eSy1Gmcj5xafyJFlmahomaYN/Ocpiv6NcMO6WroNTGXfYTsr1uezbVUsD1M89B6Wjl4vcOZi4eTQpWsuvvouj60rYwuql13aBVKrmobnX0lh7ucRNKir/cuB2dm43UKwQaRnFwPD+hdP9Jxj8o+TNmukpcfgNDQ6IzExpeeueISZsxaRkZHB4sWLmPvDctQKF0e2JdCwqaXYxCeASlBz+4HAiLd0vNbj8aa7e0cDTZ7R8XzPZOo/n4QxWMRh91fIxwwNoU83A6MmZmGxSpjyfGTl+Bg1xMiu3618PseNDDSrn4vdDr/94SI8ojq3bt2gjCoaG/lYg+4ihmexdlEwCXGFA+Ick5K6Lco9tQ1kWcZusxBkCCAr28t7n2SxbnEMYaGPf3vPLgZmf+vvjpv7nYkLl53s+N1OhbJKtGqRew89ZOX6+G5W8esuKcVDRraPlevzadtKj1YrcOy0A2u+iP1iTeKFhOIf4PmhfLkwidULo4u85PHIrNpo4cDmwhwn5y45mfVNLjabTHR0dKmdmcfjwWl1YXBGEBiUx6lz/gfc3+2sVPrFlhavMvPWAGORc/psTi4zJoUjyzJ/HHMQGiKSneOj7/B0FCKE/PVQWrrWzM7f/DxeH78XRmqGl+9Xm/n+x3yWz/erOguCQOP6WhrV01C3WRamh1qMD2sght4swoP2CLIsc/aii08/CGPNz/koVQKRkZFERxe14f8t/u3+0Cf5sNhkfvoumkbtH9KlfwrIfs7XN/8mxBYWqmDT0hi+/zGfTq+nkp4u4bSocXm9vNpNz3crzRw44sDhkhg+yMi2PVY+n2vipbZ67j/00L53CmGhCsz5EiqlXyioJDgcciF+L/BvjDu10xFkULB+qwWtRuDeQw9VK6q4ecdDj06B9O5m4JNZOaxYn0/jxo1L7QuOHz/OM7WsZOWImPKkQvf+I7zWI4ibt93kmn1o1CKv9TDw+Ve5eH2QZ/aRGK/C44WJ74YVy9MoigL9ehpYvTGfZg11zFhgQiFC+TKqgi7r5FQvf59e8/hkrt5wkRivQqkoXGWXJJkTZ50snl385MLnE4Np3e3kU/lEpcqAKJo5e8lFj07+hFq/nkH8sMaf0Ps7bHaJ/UccHN+VwM7f7WzZZaP3ywbKJqjIyfXRZ1gam5bGFPIj/XoGMXVuDgePOlg0K5KuA1Lp1j6AiHAlCoVA5QoqqlZSM/KjTOwOmQC9/xw+fk9fIJii1Ty2w++H7HR5sfjxcYB+rwSxcbvlqeyg0sYwY8FDflkZS7+R6cz9rOhv1+tF/vglnkbtkrDZZE6ec9K1XQAbf4gpEnzXrqbhxBkHbVs9Ps/4WBXGYJH1Wy1FRscO/mnH55XZutfG/SQvQ14PJjHOzzn+xXwTTZ7RsmhmJG+OTScpxUu73inUqKzBapdISfPy9htGXmobwI+brciyTL9XDdy8k4XNrvk/ihP+J/zbfaEkSTicMtGRIr+sjGPrHmuJ1C4AHdro+eFHMz06BvLTFgv9ej4eZfxiioHXe94kMLcw3YqAWMD3BuAW7GgD5IL75fotN2cuODl5zkn8HiWyJKPTCnRpF0CjZzT0HpaGJAkoRCWzPo5g/vd5TBpbfOeTKArog91ExQskpQjExcWVOhaw5OeREKdEFAUC9CIuF7z4rL6Qn9FoRPr1DKJKRTXjPstm8exI4mKUqNQCsTEC7vsutIKOW9cFtuyyEGJU0KiutiD+BVixLp9e3fzr3ueT2bzTyuDeQfTsHEie2UdunkRmlvcfxTwtNgndEz5xzNBQdv5u56ddkcxakM/N2xKiSmLvQTtzFjR/Ol+oFOj8YgAVyqrp2DaALbutHD3l4GGyB7dbJkAv8vn4omOnPbsY/MIkLwSQnuWj0+upfPlJOBeuuKlZRVPIj9aqpqHvywZ6DkljUJ8galRV8/lXuUybEI4kyUz5Mod9m/3c5h6PTIc+KXRpF8jdhx6+mJdLtUpqXng1hQGvBvHCs3py83x8vzqf42cd9H3ZwJLVeezZb+f2PQ+T3g1h6txcyiWq2L9/Fz169CiVHbp27crE8QM5fcFBUBB4BTdp8gNUaKhBA5SC37f7ZB/3ucZd+RrlhWokxqr44B0jAM/UgXoHNLz+1i1OnrmFICsRVR4Sysoc3hld7Phzm5Y6DME5xJif4c7N80yekY1GLXDtGlT1hpWY9NLYIsjPLyzypdGI1K6u4fJ1NwmxSvbstzNtQhg7fsv8X+8Pn9YXAqhUIXgtAhnXAlErc+jZ2cD4SWl4sqsWGeeWZIkH4jXUuqJFipQ0LzISPtmHXjDgll1kam4x9u0Aer8cSPeOBvYetJGZ7aN5Yx0TxoQyd7GJ3fttdH4xkDYtdGzabqFd6wBSkxSkPdBw/awCCYEwoskhvVg6BYAs/U0Wzg4mIc7OjDknuHTFS1y4G49XWepr3rhxY+bMdKDXi3RuF8Cw/ka+XZ5H1wFpvPlaEBXLqrh0zc2c+Q7kBxUJlf02DROikcteZv4cO4eP5/D9MhfxlgrgAJOchTPiDsmmXOKDQlj9w2Mx0feGh/Dq0DQEAdq08DeCPMoLvD8lm40/xLBgWR4Gvcj0SY99jyAIvPCsnp/XKnmlx1nIjkElq4mnAm6cpHCXaBKJozzXVMeoVM7f0V1aWiRJkpAkiAxTMHpSFh+NDqNcooryZZSM/CiLzz8MKxBieoQ/jtqJiVKSEKsiOlLJnycd2PU2sty3CLYnoicQtzkKp+Y2n3wQwt6DVk4ddVPWl1jsvR3vqcrZy6mofPcpT3XkTC/Pdj1NhfJK6lTXkJHlxeP1N3KMGWqkW4dAvF6Z9dsszFpgYt3iaD7+Mpd33lShUgkYg0RWrDOjUgWXej14PB5kHicaszypfLPUzKC+gUV8WEaWlz+OOZgwxu/v4xMElK4gyma0BeDcxd0sXJbHptVhfD7zNpdOJePNCkdd+QZndsQVOl7PLgbGfZrNstVeVq+Qcfg8CCQXSnw+QogQQbScgAs7Bvw+yCt7uMppqtMADy6cwSkIApS31yUt9x6m3GxMJsV/zBf+a5KfGzZsKOQci8P06dNLfK20SuNer5d58+YhyzJvvvlmodeef/75gr8nJiYSExPD+PHjuXv3LuXLly/2eC+//DKdOnUq+Pejc8jKysLrLSpyotFoOHfJzsJlDr7+S7ClQzsVB5enEyoVveg5YiqdXiqa0U+MV1GvpoaR4zOYNj6CZ9qmEBkh8uHboRiDRZJSvLTvncL3c6JIjFcxd7GJuZ+FFwr8ADq+EEhEuILBY9IpE68ix+QjJFjB+iUxDBqTwdY9Vob2K145bvk6s58XZXgIVR0IPQABAABJREFUGrXIz3vCSEt7Op5HWZb59psZHD+6nVZNZLq9aGP9Voljpx1I/wMxit1VdPQ4K9tL/7fT+X5OJM3/qgTJsszu/TamfJlLaIgIMqSm+6hUXsWYYSFs2GrBbpfo091QSN3S65UZPeku5jwlX0zM5dcDyXi8UoFi6JPw+WQOHBV5452yT22DEyeOExrs5exFJ7/9Yee94SHFJj/eG27kxVdTEASZpFQvB3+OLxj/9HplJnyRzbfLzAWJ8idtPHVuLjWrqvH5/EIlNatqyDX5mPlNLj9eeUi0lFDk+2RZJkdM5dJ1J7MX5vLuWyEF47gWq8TI8Zm81j2QAaMyiI1SEhut5PBxBynpXkYMCua7lfn8/PMmmjVrUSo7+Hw+EMET9oBck49G9bT0HJLGx++F0e45PQqFwPVbbj6dk8MztTXMXmTiz5MO3h0WQnSkv4Ph2xV5vD3YSJWKauYuNmGz+5j1tZl8k0iVRDUfve/vJFm90cLBPx1sXhaD1+sfeXc4JUYNMXLwqINp8/yCM4+wcasNITcKI2pkJIy5NXjnwyPs/yWmCDfgyg0WWjXRce6yi/W/WOnRMYijR4/StGnTv//kAiiVykKB4H+LPww2KMjKduJyyQwfaGTZWjNrFkUzZGwme/bbGftW4YRPkEHBe8NDqF5JzUcjgki01vQHZouzuKs9QdOmIn26B/H6K0FYrRLLf8rn+O4EQox+dW+7Q0arEZAkeKlvSol2WrfVQpcnuF5lWWbB9yZkBIzBIi+20jN2eAg37nj4bE4OjZ/Rsf4XC/uPOJgzJZz1W62IolhqX3D27Fka1lVgCDTww5riOZclSWbTDis1qqgINoh+tXWTj9AQgbavpNC0gZaMTC8fjS6erB6gcgU1w8dlsnKDhSoV1DSqp+XEWScXr7rYusfCmYtOPggyFrz/6g0XIcEirw5Jo1Y1DU6XjCjC2LdCaN5Ix5zvTISGKEpM0kRFKFGrvU/lE4OMcTx8mMSvB+x8NMrPT9yhTQCrNljYtMNCj46BBdcs1+Sj55tpxEYpCQ5S0rd7EPVqalm0Mo/7SV7SMry895axSAEFYOKYUNr1TmH4QCND+wWz9mcLo/8aC+/8YiDpGT7WLS76TJZlmQN/2gsR3ft8MooShIEAlApQqRRPZQedTsuCaZEE6EW8Popwrj6CQiFSNlHFpx+E0W1gaonJqEF9gun/djrPNdcXolWY+1kE70zIZPFKMwN7B6FSCeze598MmvJ8DOoVRKcXA1iz2UJGlo8jJxxs/CGmgOfT5YHxo0L4YGQID5I96LQicTHKArs4Xf5qvtUm8fyzAWzeYftHO/y3+kKfz4dep2DZfD/PuEol4HCWPAbmdPonPl5/xcDA0RkFyU/wJ7S8mqKj79mkEY3/WW+XrXiqnub41ngkCVZtyOfGHTdVK6m5ddfN1LnZOBzwyawcvlmaR26eF8knEBgosmttHBqNQGZ2yYlBl0siPFwkMlzBg2QP6eklczb/HbHxZTl/OZX6tbWkZfiFlyaOKerXklM9/LgpnzMXnXTtn4rTLeNyy0z8UM+0D25gt4qYMxV8OMSIXifgCc6gfXsFsz4LYstuG38cc7B+SQwnzzmYND2HxFglP27KJy5WRc2qahbOiOClvin89oe9oMv7SdjtEqnp3oL1/givdgnkzbEZXL6gwJzv5asZQazeZGH7tg2EhJSeAsecZ8Xj8fsZnU6kb/cgxn2WRVyMimfqaIvlRH+EN/oGs+4XCzMmhdO1XQDdB6UCAotmFhXl1OlEPnk/jNETM1k+P4rRk7Jxu2X2HrQSGCDS/+0M1GoBt1umRWMdvYamERAgsnVl7F/JaYlNO6wsXJbH74fsOF0yPToGcu6yi5PnnDSqp+HCAf/0y6xvTDxI9hJbJuep/GFutkjfgfkMG6ImS3sbhwPq0qJQ96VCUFCBmlySj2OR88iz+Ufhb9z2MGlGNlqNSItmKhQqJ1k5LiLCFVSvrCk28Qn+e1ah8pEUcJZwrY67F1RYfTbi4sB9y4m2hDFsl2CnWaOiz5wgg7+T/vwlN2sWRXHnvgeFqP5f7w+f1hcC2PIlRFlFRWqh1h5DFAXeGqZm/ryDxNvqYcQvXmOT88kJv8DXU/QcP2dn8w4LPTo93hcuWJpH/14GVn1/nPjcJlSmDvcMB2j8jL+QolYLdP5b0qxBHS2nzrvo/CLUrKbh09m5TPzUhiGtNs/g5/71U1okIyNzmZNUlx8n4WVZxqR5SGK9LHp185/n9vU6xk/NYukaLy81rFTqtZ+ZmYlGI6JW++nLAEYMMtKzcyDrfrFy9JSTrTucRD5oXUR4yOv1T222aKxj7FsSG37J4OjxVEJCoG9PLc+306EJsVKr2mOfYAxWsGFJDLO+MTFzQS4Op0xurozHJYAo0n1gOj5Z4vC2ontG8FPAhZfN4WKWk2doXXB/JsgVucF5FCiJVyZSpXwaK1cuZ+TId0plB1mWOXLSTs/OBg5uiS9YQ3VraujzsoH2vVPIzZPo19NArklixfp8Dh61F8RwoUaRNZvzOf5rHLt/z2DdpiR8PpnBL6kZ2DecHb9ZyTVJOPO1JXcjCypERCpTGy0BJEf8wdI5EYWmtR4me+jaP5UxE7P47KsckOGZ2hr++CWea7f8nKXGYL92hkolYDJLhIXpSr0ezGYzAjLhRCMhkcRtKiY34dkO5/j840Beel6PJMHPO218MjOHfr0M/LTFvyc9cMRBgq82CGCWc6lbR8my+f4O4p+Warif5KFTn5t8MzOiWJ84fVIY23Y5yU0WCI72IKaGl8zBSwVuc5lw/PZP5T4xlCE78gzNW0kM6u9/fq1Zd43ffpW4fUvA5XOTmppasv3/5gv/Cf+a5Gf79u3/Rw6YiIgIHjx4gNlcVCEsPz+/2CrXk/B6vcydO5esrCw+/vjj/5GjpFy5cigUCtLT00sMcFUqVYkK5yXxZuj0eu4nWwoqLR9/GMQfRy6Rc0sm1BdTUGnJFlIQK11l0gfFX+z2bQM4dNTF+Mk2xrwdzMg3Hwe/7VoHcPeBh/7vpLPnpzjSM31UKFs8IXWjejoiwpTkmLw820zPFxPCcblkfF54qa2eT2bl8um4woqPO361suM3G19Pi0CjERnyehDL190r8TeXhOlfjKdizB/s/Un91/FDeX9EMO16pSBq1LhkBxqh6CiFTc4nKqZoi/QX801M/SiMJs88/owgCLzUNhCn009afeSEkz3r4oiNVuJ0SixclkelcqoiiuZKpcA308Np0iGV+Bglcz4Np8cbaQUjAQ6HhCD4ufGGj3fSu+97iKL41DbYvHEJH78fyowFJpxOiQ9GFi8GIQgCtatrOHzCwbczCydglUqBWR9H8GLPZEZNyGTiu6FEhiu4eNXNlwtNRIWL2B0iq755PB4VGqJg5uQIzpzJIPXMLWK8FQtek2WZh9rztG4NtWoZ0GpFnu2WTGS44i+eOInRQ0J4vpWeD9/xjxqnpHnZtc9Kn5cN/PGnA70WLl08SdOmpeN2EkWRsCgdFcvnM+vjeMZOySI8RMGPG/NZuCwPhUIgKlxBhTIqNu2wEBYiolGLTJyezb2HXiqUVTLqDSNOl8xz3ZJ4mOJDZYomwVYLDTqS91joffwqzZ+H6Xtz2fFjLN//mM+mHRZaN9MTZBBZvi6fAJ3AnfseXKNC8HhhyQor3y+Wic+vwU0uokJNgGAg9XJ5mnW8ybi3Q2jW0E9PMP/7PO4/9BBiFHmY4mHd4mi+WuxGqVQ+1br4b/GHam0Ab7ymYcj7GdSsoqFBHS2vDE5j/fcxTP/axJETDlo0Lnz/OxwSk6daMVrqg+C/LyTBzZv9DXzyYTBd+qXS7jk940eFcuiYo0AZ0+uFqzfduD0yySkezBaJ0ROzmD+t8PjQ9Vtu1m62sH21fyzMZpNo3T2ZCuU0vPOGkcAAgR2/2ajb9iG9uwWy8YcYBo3OICPbR9OGOnb+biPIIHDkyGGee671P9r0ESIjIzn5h4epH4by7fI8mjTQ8mzTx9fD55MZPSmLsW+FkJTqRZbh3L4yLFyW5x/hr6dl6x4rAnD5uov6tYsf6T993oEowtpF0VQs9/h54HJJdB+chkopEx7qfy7Z7BKvj0yne8dAPhgRUkCNkp3jY9gHGXwxP4fYaBUhwSVvpLxeGZUm8KnWvkqpo2FdHSMHG+nzVhpzP4ugYjk1Py6M5uNZ2Uyfn0vtahpcHhmHQ2Zov2COnn7Ms1Stspqvp/mD+W4DU+nesfgRa0EQaNVYx+kLTqpUUPPH0cfHyDNLLF1rpk0LXYFAIPjX8JjJWeh0QoEIybHTDr5ZZiI4SMGxU06sNol6tTW81t1QEEBu2GZFkkqOCYqD3ZpK+TL+e9jtlv9x02q1yfQZkYrDKXHvoafYMd24GCUqFfQelsZn48KpVlmNJPk7Om7f8zBjUhh3H3pxuSSG9Q+mUjkVLTonc+y0k9FD/d3x636xUKuaupDAUZvmen7eZeWVToaCNSVJMharxLa91oIN2/erzaz4OooTZ1xkZWURHl68UMLf8d/iC5VKJUajukBw7/mWeoa+n8HAXsWrx67ckI8IvDokDbNFKrQ+snN8eCmcVLDKZvIVmVTy1QbAHHaVHxeGcuuuh/FTsxk52Mi6xUa8XpmN2y3MWGBi19pYyiWquXLDxbuTszAECLRtFVDQWd64vpY9++10KEaVfcV6C13bB3L2khOHU36qtd+n7wi+nHuUtd/KuN0QGCCQGF/Ylo/oLGZPiSi43z0emSWrzez4zYY9wIrWWoUKQk2/mIMdsNdg78rbrN5wnYSyEp1fDKBpxyRqV1fz0ehQ3G7/5w0BIifPOpEkWLkgmravpLDnJ02hJKfHIzP8w0xGvWkscv4KhcC1W276vmrk+9UefvrFwnezIpg45xD9+g8ttR0cDjcbt1mY/J6/oHH2ohOrTWbWx6EsWplHYlzJW7xQo1jA5WoMVtDx+QCu3nSXSNfTsK4Wrw+qVNRQqbxfePKz2SbeH2GkRycDSqWAxyOzfquFLbskNi2NLRAS1GhEXusRxGs9grh9z82Q9zJ4tpmO9m31vPS8npXrLVy86qZODQ2hRgXJaR4k+eliIlFWkpDemiVzzyIGZRHhqFrs2DlAHOW5r7pIs0bw4yYLqzfms3x+dKHrd+uum1feSOPAEXuJvvXKDRcCIuXLKMnOcRNkTSQgwITdlUmGeIOactGCtizLZKjuceCojyH9jIVeO3nOyaDeQUSEOvh4Vg4Wq0Tzlh3+18eG/yf7ZJfTDYIPrawjKc2LxyPzTG0tlWvZiA27yI3rftm2ypVFvhsXQM2qGl7uqKfrgDS6dwzE4ZD58lsTZy446dEpEF1kLmdtv2KUIlGqfaSke4odFQZ4mOr1N8rgn5qsnBhA0v7ahBJZ0BEoCiLRJCLLft7MS5xAkEGrVKILt9Kpo4rpnxRODn02Lpz1v9jo1q17qa955cqVsVj9fJK2JzgmI8KVvPOX76lS3sLcSfeJcVYv9FnBHM7h434qL41GpF8vA/3+0qhKTvUg+xRodEX5mI3BCr6Y6J+ea9EhHd+dCpSlIqnCPVLl+0RXsBbkL4pD7VoKHKfqFLo/BUGgslyH8xyhqqM+R46k0K67otR2yMvLQ6kQ+GxcUf5ljUbkuy+jGDwmnZ93WQnUi/TqFsiYobEFBaJDx/2xb3iYspAdwL8Gl63Np2yCgnNSyfybsiyj0kjIdplczX3GvqsuSHzeT/IwcXo2Hg+88JyeE2eduN0yzzXXUTZeRf930knP9BEXrWTgqHTcHhmXS+LbmZG8/6m11HZwu91o0CEgkkky0SQSTARZd2rx1sjLaAy5yIDLrEdjL8P9+5mUTVAy7vNsLl93kYARAEvEZWZOCSlky7IJKiRZpmXj4vcPCoVA4wZqrj2szpX0E5SjZNofFWq8PF5buWQSFuFj2VINTRo8Pn7j+lquvOGiUy876RlKUlJSiIuLK5Ut/gn/muRnUFAQQUHFB3lPonLlytjtdm7fvk3FihUBuHXrFna7nSpVqpT4uUfOPD09nU8++aRUnFNJSUn4fD6MRmOpf0dp4HF7EZ94DhgCRfZtj2Dql7fYtecqskdJZp6TMuVkFs8NLVaZG/w8YxlpCmpUEQslPh+hfBkVPToZaPJS0j8KxABo1AIajYLpE/2J1p+25JOV48XlltFqoE33ZBrV16JSCew7ZEelFNiwJIYaVf2BepBBRBCkUlcVwV/RSn14iPmTCo+fBhkUHPg5nlZdk7iiOEYdX6tCanEe2U162CmebVq0+/LqTXehxOeT6No+kEkzcpgzJZzYaP/xzl5yERQoMrhv8cGAIAgMG2Bg4Ggr+zcZWfttNH3eSmPM5EwSYlW43DJpmQKdOw+gS9fSK90/CVNuNs0baklK9fD1kjz+yXwyMt06BJZo47HDjcz+No/3p2RjtkiUT1QxYXQIX35r4vPxxZP2//pzJNWa3iTZ+wCNKwzw4Q00MepNHW8NDqfbwDS2rYplxKBgXh2SSlKKh0F9jCxda2bJajPPNtXR+cUApnyZTUKsEmSZW/fd1K+lRa//n+/pR3A4HISG+7sxRRHCjAoUIjSoq2X3fhuCAKkZXu7cd6PXCfyxJaFgBFeSZH7ZbeXDz7Pp83Igt25LBOVUJ1GoVBCsBBBEgLkJO7bvIzRO4Nc/7CQle9m77vE43sjBRo6ddjD0vUzqNMtChRp1dlni3YnIf6nlBQhBuGQnrpAkGlXX8OdJBz9tsZCZ7UWvE5kxyZ9YMAb7H+xb95gYMrpOqe0A/z3+8BFheKBeYNXGfMJCRPR6kTGTs6hUTs3nX+XwbFM9r79iwBgs8tshO9Nm2FE/qI1G8D9AXbKD2+IF4u4IHDmhYt7UcFp1TWbE4GDcHhmvV2LhMjM7f7fRoK6W3w7a6PZSIHvXxbH2ZwtteiTzUtsAoiIUHDnh5MoNNwoFjP0kC7db5o/jDmZOCi/UTVC/tpYhrwfT8bUU9FqRSe+GMuCdDNo9p+eTL3NxOGR2bl9d6uRnkyZNmPopTHlPZtPSWJ7tlkRggEjnFwPIt0icOOtkYO8g+nb3r4lBo9O5fsvNyMFGdv5u49ZdN9Uq+YOKtT9beK1HUJGuIK9XZt7iPGZMiiiU+AR/8Ljh+xgatnvI2UtOLl1zs2GrhcrlVYSFKhj7STZBBpHe3QzUqaFh7aJoXuyVwnezIunxRho5ub5iu9U377DSrkOvIv//T7h37xrL54ZSu7qGsJBwZiwwkZruRakUUIhQs6qKF1vrafdcAKEhChwOiYXL84o9liRBCXuuv363f0N/656buGglD5M9LFxu5upNJ1UrqZnyZQ7BwQpaNdGRZ5bY+buVfItEbLSSTq+nolKB2Szh8ck0qKPjzdeCCA1RcOi4g+6D0pg0NpRK5dQsWpFHVORT8lzKjwPH+rU0HD3lLJYPNiPLS3CQiEopMvS1QOYtMTF/atHurrQMLyDw8XthfP2DiaRUL8mpXvq8bGDZ/CjSMrzsP2zjxBk3OrUKQfShUMqkpHs5fNxOyyZ6jp92MmqIsdBxxww10vutdKw2mc4vBDB7kYnTF5wEBYokpXqpV1PDohV5IMCla266tA/g4sWLtGnTplRm+G/xhQBa7eNYKCxUQaXyalaszy+SAD1/2cnRU06+mxXBqo0W9h2y06FPCl9Pi6RyBTXf/2jG6fJhl63IyNiCHqCKTeP9LmrWfX8Oo6kackgWlcvH8lLfVLasiCngbFSrBQb0Cua5ZnqGfZDB7p/iqFFFw841cbTskkT5Mo9vqPGjQuk1NA2T2UfPzgZ/YdTu77o5ctLByq+jWLg87x/vweJQsWJFqtd5leEfrqdCGRlJAqdTKkS5MXF6Nj/MjaJswuODq1QCIwcbSUr1IDh0xAlFEzFxUkWyHal8NFpg3mIzy+dHUbPqY7u3ax3A3gM25i3JY8zkLOZPjeDrqRG80DOZFk10NGug5X6Sl70HbHwwMpT2bYomfnfvs9GmhZ4PxwSzZa+/kJaU6kWrLXmzWBwCA9QcO+Pg3CUn9WppWb4un3feMAIQGa7g4J/2YrnYAY6cdBRSp362mY6L1/95Yx/xF6dyjsnH6o0WJr8XSpd2j7viVCqBvt0NLP8pv0i36yNULKdGpxXp+MLjz3Vrb+CVN/xxZE6eD5VKQCGUXuTj5s2bCKKMhA9lsI0BfQz8PLsoT/Ej6AggONLJ11+E06V/KmsXxRQ530rl1Xw7M5I33k3nu5Vmhg80Fnrd65V5e1wO4p1aeNGhDr2DNeoKaxdHU6d6HOXqJpPjvEOoo3xB/CjJEhnBF+jYRuReipP7SZ6C9Xn6vJPIcAU9Ohno0cnA/SQPL76azPAXupfaDvDf4w99kowkehAkAXtOAF8uMDNuVDDvfOSjW3sF9etDyyY6GtV7zK2u1YoE6AXa905BqRTo0TGQD0YacXsg2Chw9nA4bdrnEmJQs2KdhedbFb13ZFlm0Yo8dqyOJTvHx4EjdkzpeqrJEcWOQkcRTxoPSBDLkWY4jzFG4tTexEKijI+gVgtULKvCZCpeJLA4aDQajCHRRIb7GzW6dyy67gf2CWTWvPuk5HiJsFdBLWjwyh48LgUjx2eyd31cwZ4X/L50wNsZuCUtObkSDodULFWSxwOmbAVWzAiCQBzlcePCY7+PxSphCCw+N3H/jlBsV7QoiATIQbhw8DDJS8OGDYv5dPGw2WxUraguKML/HVUqqvF4YMvyGA4edbB0TT7f/5iPLMtUKKsCZOwOmP1tLmPfCikoAnm9fqq0rGwfxiARn8KJQ7ahE4qujTwhi/AoHzdz/sBgkDEaQ/F6ZTKyfLz5bgaLZ0cWNJl5PDJrNuczY4GJerX8ies130ZTvYq/w3L0xEzuPvRw/bYbhaKo6HNJ0Ov1qDUaTK4sggklnGjS5IfkkE5Fawu0Nv8zxi5buMF5crIF+nb37x1+O2hj5KgTlMtug0+XX1BcfxqIIuSRS4xUjjxyiKNcse/LJQvhiRvGg5syVTx4fWqsNqlQXqtGFQ1dXtKxdJUFt7v0z4V/PM//yFH+P4T4+Hjq1q3L4sWLuXnzJjdv3mTx4sXUr1+/EIHzmDFjOHnyJOAfJ/rqq6+4e/cu77zzDpIkkZeXR15eXkHLfXp6Ops2beLOnTtkZmZy9uxZ5s6dS7ly5ahatep/9DcEBmoICxW5fP3xgjcEisz81MilExEc3h9E9Tpe4hNkflhTtHIHfge9abuVUF8Mr3YvvnoF0L+ngaoV1f7Oztziid/tdokHKR4+/9DfiXHstIP1W60c/DmOW/c8rFhvweGU2LTdwvnLTpbNi+LQtoSCxCfA4eMO3B7hqchq9+z+hb7dilcB1WpFPhgZSr1mTjLLHCAj6ALp4n2SA86SHH2Ab77W8TDZi88nI0n+P3aHTFhoyUteofDzRz1Tp3BVw+WWiwhBPImEWAXNWnTmlWEaXh6U6xcb2Z3I7p/i2L85nmM7oslM2cGWLT+V+rc/iUpVanPirJNBvYNp0UTLwT+LV8+UZZnDx5w0eaZkoZaEOBWCAKsXRrNtVSzzpkZQvYqGHJNUaJPwJERR4OXOWn5aaWDVRg9rNktcOBrBiDcNeDxygXK6KAp0aBuI3eF37B++HUKYUeC7lXm8OjSNLu0C6fRCIMdOO7HbZe4ni7zYrnOp7bB37w4G9FSgUAhM+CKHapXUvPR8ADt/9yt3KxVw576Hhylefl2fUGgjJIoC3TsaWLMoht8OObBaBH+V9m/2s8tWnF43skvHlp1Wpk0omhBu2kBHz86BaNIrEZv2HOGeskj4uKQ6TFCUlfSgC6SEH2HL+iCWzoti3tRIfl4ey5Htibw7LIRl6/ILEp+fzcnFEMBTK16XFv92f+iTvXw2J4eMLImYSCWj3gxh/+Z4tq2K5dWugahUICEzbV4uIz7MYsH3edy9J2H12smSU7kin+R+9G+0bCXQqL6WTdttDByVQb7Fy6ZtVh4mexj8bgZuj8ze9XFYrBKzPolg4pgwQowKRg42snttHNWrqFnyo5ku7QL4c0cC+zfHU66MiuxcH9UrqQslPh8hJkrJO28YWb/NQkyUEptdwpzvw+WSsNokbLaiKtwlQRRFmrXoSoe+qTidEp+8F0adGmoa19fRrUMge9bFFSQ+Ad4ebGTF+vy//h6MLAu0bqFnzNAQ+vUM4tUhaWRmP+78ysjy0mtoGsZgBV3aF79ZDtCL1Kmh4dhpJ5Ur+HlA0zJ9hBoVfDQqhJ6dA1m61swb72agUAi0ax3AhGnZVKmg4oVXk/lkVjYnzjoLKtjnLjn58juBAQOHl9oOAJLkpWyC3x9Xr6Lhh6+i2LU2jm2rYtmyIpb2bQzMXGDizEW/AIZOJxIeqmDnb9Yix2pYV8O+QyWrER8+4aRuTQ1fzDOx56CdKbNzaPqMlpt3PDRvqGPS2DDGjQxBqxWoUE7F0rlRaLUi/XsFcW5fIqd/LUO7NgEs+CKSxbOjqF5FQ3Skkle7GNi2KpYJ07Jp0eUhOq3AwyTnU9nBbPELegG886aRKV/mkJxa+HlpsUoMeS+TD98OId8i0bOLAY1a4LM5OYUUYc9edNL59VRu33MzbV4ulcqrKROvRJJksnJ8vPVBBq+/lcmve0QUD6ohX2qA61p1JKuBfDN8/lUu/d9OIyfPi81emI5GqxVZvziavHwfTTsm8WwzHb+uj2PzslhO7klk+EAjS1ab6d/TwN0HHqw2Cau16LX6v8W/3RcCZGZaSUl7fN9O+yiMazfdvPJGKj9uyufnnVaGvZ/BF/NNtGmp492Ps2nRWMeyeVF8MDKUqXNzeH1EGr8fsvFsa4HyXU5R6eUzTF+Uz/F9EXz0rhFVXAq5lX4H0ctzLyfzatfAImI14BdPql1dw4mz/nWrUgmMHhLC5h2PlYoD9CIbv4/BlCfRdUAqz7+STNtXktHpBFYtiGbTdisWiw9ZLjlGLQlDho7lhc6zWblBQb5F4qdfHn9vVrYXQaDkmEZSEpxfscRjx0uV2L3XTYe2+kKJz0do1zqAyHAF5RJUtO+dwslzToYPCubMBScfTctm9UYzeWYfzzZ9nMy8n+Th3Y9MNGqdwcGDUsGmODpSRBThx80y7V/q+1Q2CA4J482+QfR/O4N3JmRy9YYbr1em64BU9uyz8cdRRxGfAP6Yftna/EK0ULHRSs5ccOLzFd9hdOy0k7o1NGTn+HA6/fzBnYvhMfb5IDjon7eWSqVASpqXsxcdpGd4CQ1R0KubgbGfZBIXrUQQBHJzS58A2r1zPfogD8niTULCJGrVUuELKPnzdjGP13priYpQohCFQp3qT6JZQy1ajciilWb6v53OuUtO0jO9bNllpckLGdgu1CBWKEuYEIVSULJuSTQN62o5e8nJ6721tBuUTErcPrJCz5ERdpqMMvsYNcHO0q/DEEWB3ftt2O3+KYKJ03OYM+XxFF/ZBBWjh4Tw++87S22Hp8G/3R+KKhvqAA9W2YzSYWTF9wqatE+mRlU11auoaVhXw887rXQdkEZG1mOfGRGm4Ievoti5Jo7BfYN58Tn/viQwUGTjdhv5eSru3xU5c1rmrQ8y8HofP888HpmPpmXjdMg8SPbSd0Qa330ZCW51iXtbURCRRQ/l29zk6rFYNBqh2MTnI7jcMocO7noqW0z94ht27bMRGabgx035RV7fd9iOV3Qz/VsLioZHyK24D0+dP5gw08yGH6IZ9kEGvYelsWR1Hh/PzKFL/1SGDwpGH+IkP1vFzK+LzzN8vdiCmBuD8ok+ugQqYspW8m0JBeesbC93byqLjOA/ggIFOaThdktsXvdzqW1QpkwZpP+hOVIUoWWXJLbssjLr43C2rYpl0w8x1KmuQUBApZQ5eNROu14pvDs5i1ETM3mpbwq377mpW1ODIUAkOt5Lcugx3HLheM0uW7DFn0cS3az4JpQNP0STnumjXa8Uxk/NYtbH4QWJz+U/WqnbLJt5kyLQ3KvLyb2h2PPUvDk2gzyzj7IJKrasiKV6JQ3rfrFgNj9d8jMoPAAlKpzYsZBPOg+oQUO0T0zJ6gUDtWnGyVM+PB6/4V54LoCmrbzcCP4dr8+fBH8S2Tm+v7jjiz8fSZI5esqJAytxlMeHB6tcdD1KssR9riEDd+Qr3JWvIQkeks9HM6q/gcYtTbz9vqngvAAG9gkgPFoiIaF4OoWnxb+m8/NpMGrUKJYtW8a0adMAeOaZZ3jjjTcKvSc1NRW73b/pycnJ4fTp0wCMGzeu0Ps++eQTatSogVKp5NKlS+zatQun00lYWBj169enZ8+eiOJ/Noes1eoZ8rrAsPcz2bU2tlDg6fHItO+dTLXKGiaMDmHK7Fy27bEW4p+TJJmJ03MwBqrIlAPQaEreZKuUAjIwcnAwH8/KLpav8qMvspF8Mt+uyOPGbQ9Op0T1Khp6vJFOrepqhvQL4oMRfr6ly9ddvDMhi5ULHo+QeL0y46dmo9X882jE32Gz5REWUrJt42IUqNVw7s9wRnyYwekLD2jbREfF8hqWrs3H7pBo2O4hcTH+YEoUIDXdU2L3qdfrJ+9/bXg6axZFExmuZN9BN/cfejh1zlGoo+FJHDru5datK0iSG5/XzbypMYWObwxWsPQrkXZ9F9C+fbd/VIAtDn1fe4v3Rm1if1MdH40KY9DoDBrW0xXp+P1upZnwMJFrN920aVG8rU+ccZKW5cFulwrxu/p8Ml6vXCI3X06ujxCjosho2c+7bLRv/Zg7dcW6fLasiCUtw8uEL3KIi1YyZlgIbzzROTuoTzD7D9t5e4K11PwcABnpD3murszmHRZu3nGzeZk/QHulswG7XeL0BSdLfjTjcBSvaA9+/pc8s8SiuSFs236WS+cURGQ0xKbLwB52m9q1Rcqqlew/Yqdty+K5bAHeGhjMjxuucN+UhcPnIirRyabpBlo0CeGPo3be/9SBKS+AL+blcvmGi2CDSJ+Xg2jfRs/ydWamf53LkRMO2rbU8/YbgZw6dZKyZcuW2hZPg3+zP4wMDyE1xc8rtOLrqELcjE2e0fHzsjg69Uth3XcxhIYomPhFNh++o8OUl8q1Gx42785n/ucRnDrv4uZdN0GBImOHGVm7xc9POGxAENv22Fm1IIZ8i4+HKV5aNy9872i1Ih2fD6Rsgopvl5tp8oyOb5blsW2vFVmmiOCbxyOjVPq7wrt1CGT1Jgs7f7OhVAqM+DALi03C5fLRoNHzPA18njw6Pa+nacckAnQCH40Jo1XT4n1JxXKqgiRJWKiSi9dcNKqn4actFtq31jNnkYnmnZKIjlQQZBAxBCoY+1YIsxaa/pEnLihQpH4tDbWqaniY4mPfpriCIkN8rIr6tbX8tMXCZ3NyqVBOyc87LNSrrWXe55GIIqxcZ+bt8U4iIpTcuOll5ZrfnlrZOzQslkvXsortcgS4fM3FvM8jWPKjGY8XXmobwDfTI2jZNZnrt9280TcYY7CCG7fdXLnuYs9+O80a6orwXf+y20q5RCVjJmfh8Ui83MHAzTse1vxs4dNxYQQGiCxda+ZhspfvvowkKkLJOxMy+WLCY1oVU56P5DRvEc4w8IsRffJ+GPO/N5GT68PjfToVS0u+nvc+yeKHuX4F7e++jOSdCVmEhymoXF7FvYce7j7wMnlsKDWqqElK9RcDZ04OZ9MOK6+NSEcQ/CPz1SqpiYlW8PH7oVStqObOAzd6HezZb6dtSx0hRgVXTyqoZPuLQ08APOGEZ5Ql2XWCq3npPEzxi6x8H2wuGDN+BI1GxOeFqR+FFYy5P0LdmhpWfB3NuM+yePO1YFZvymd4jaIJp/8E/s2+EMDrkxg9KZMN38cgigIKhcDMyeFk5/h48910ZGRmTo4kLdPLui0WBvUJYva3JoIMIgpRIDtXwhgkYHdKfD4unDJ/Sw7OXJBL7RpqPn4vjLIJKt6ZkMkLz5Yct7Vtqef0eVfBem/8jJYv5ucUirF0OpGRg42MGBRMtwGprF4YgywLfDo7h617bMz+NJxJ00tfCHoEWZZZu2I9yqQymDUw42uTn4qhsZ60TB/lS1BgB3A6BVSUnHBVyhoOHHHywaiiHdKP8PJLgWRm+9i5Jo4jJx3kWyRefE7P6jUetHYjjlwdzTokM3xwINlZAuvXQqipJkEYqYKdwztu8MehTASVh2e7JiGJZRj89rNPZQNDYBDTF/hpl/q9YuDDz7MZNTGLnxZHEx2p5M59NwNHZTC0XxDdOhhQqWDfYQdfLjQxeWxowVg6wKoNFsolKPloWjazPi4cl+VbfHw2J5c5U8Lp8UYqIwYFs2R1frHx0SMu2pK6xfItPq7ddNF1QAo6rT/xm2eW6NExgEPHHShEcLskQkNLLwDpcFrQ6yBZSiLYo6BDGz3jQ5Px2SoVmgoD/7qxRtxk2MAgHiT5KYhKgiAIlElQsXVlLDt/tzLsg0zyzD5kcwjxpudQC34/JckS6jAzz9TxrxefD7RagU/HGenzios/T+UTE6mkfZsw7A7/OdhsEp9+YeGzL2y0aK5i2bzIAgqeR+j/ahDLXzlSajs8Lf7N/lCh9KBW+sjRncGYUQ2TMpVPx4XS8YmE/LPN9Fy94WLAOxnsWhvL1Ztudux1UqmMnS4v6QqS3rIsc/GCzJ3jQVSXqqKV9TiT7BzYfJ3ye1Lp2lmFJAncuuumdjU1Mv77ZcnsKBJileiD7FBC7VKWZSLjfKxaHI5OJ1C/loarN1yF6HIewZzvIznVS826T7dXVqvV5OdoybdIXLzq4uWBqXR8IQC1SmDbXitnLrjweqB8GSXb14cWuS9fbh/E10vMvNZDSe3qmgIaO6dL4oPJZpasFMjMkJnwvoH4WBVpGV5mzrPw+zYddodEFPEFx1IKKrxemRXr86lYTkX3JzjYk1I8dOmXipRWrdguWVmWMWPCp7Iiu7TcunGr1DZo3Lgx82a7i0wAPMK1m25CjCIVyqoLxScajcjA3kGYzD4Wr8on0CqTbfLh8UrEx6qQJJnnmuuJiRKZv8TM8vnRvDMxE2fMYXKyAlB6AvBo8okr5yIu3EevbhEFXe0N6mrp/2oQrbsnF1BNbfjFxuwvlMSZ2j72n64yOG/aeRh2mIXL85g4xl8cefsNI4eO29mw9emKwcGRKlJT0ggkmAfcoCI1CnWfm8nBh5dAjIR5yrDztxy6veQ/57ffDEYQ8zj2exBrNtl443V/fP7LThvjJzowZNZg1Ad3OLBdXSRmnj7PjDlHgZ1cJCSqUI8rnCRaTiSKBEREzORwhysYCKEydTjLYYyE0Uh+AcH2lz0sNTix6QF9M++wcZWf0kWWQSEKKJX/mbTl/8rkZ2BgIKNGjfrH92zYsKHg75GRkYX+XRzCw8P59NNP/yPn9z8hJrYyZeKvkGf20XVAKm1a+KvPN2+7Wb3ZTOvmAXwz3X/zrpgfzaQZ2Sz50cwztbVYbBKXrrro091AxTIa5h2BTVvcjCj8POPOfTcH/nRw+ryTWlXVxMcoOXfJRefXUxk7PITqldV+nq+vc4mNVjJ/WiQbtlqJj1Uy+5NwVCqBiDAFW/fYClXValbVMOfTCD6dncPi2ZH8edLp7zKx+UiIL56rsiTUqNmQQye20KoEHZgLV91YrBIfTcuhVjVNIaVPY3A+O36zsWBaZMG4pSnPx8jxmYyfmsXMyUWD2g3bLHR/KZAWjXV8NieXigk6Nv0QjE4OYv73yXTrEFikpd6U52PjtjyqV7aSmuOjbKKSG7c9VK1UOLBWKAR6d/Hx66+76Nq1dAqWjxAXF0eeRUf3QanMnBzBR6OMNGr/kHeHGmneSEdWjo+la/O5ct1FrWoqtuyyMrB3UKHAFvy8fd+tMlOxjJrnXk5m909xBbZp21LP1j3WYjvYbHaJ85ddRRKfSSkefvjRzC8r/UnIE2ed1K6uJjFOyZCxGSyZE8mHn+cUSnw+QpuWetq19nD69CkaNmxUOjvEV+TnXTaOnLDz7czC6tF6vciyn/L5YEQIcxbl/eNx1GqBtT9bkGVo3lbJb7/v58XWer75MrxAnGjlejPOfxCTMAYpUGp8lG2YzdK5kcREPe66e665nmH9gxn3WTaffRjOqCFGMrN9LFmVx6xvcnn9lUAOn3CyfkkMgQEiP6wxc/fh7VLZ4P8E/2Z/WKNWK6zme9Ssqi5WlEatFhgx0MjqjfmMHhrCgaN2+vU0EKCX2P+njdbNdSxYZuadN4J5a0AwyWle5i42kZUjkWf2seNXG2/9Nc52446HZ2o/DkjzLT6+X2Vj729uVCqB13truHPPTe9haXw0OoRP3g9l+LhMZNnPMzpnkYlDxx0YAkWsNpmaVdUM7ReMWgWHT9gZ2CuIfj0NtO6ejFqloFq1mk9lC6VKTbs2ASSn+Th9wcHpC056dys+cXjjjsdPMQHs2W/jmdoaatfQ8vPOfKbPz6V/LwOJcSqOnnJw47aHKe+HUbWSmqBV5kKjeH/H7Xt+/j+vT2b5/Ohig8w+Lxvo0CeFXw/6mD8tokBYDqBFYx2XrrnoPjCNnCxlwbjd0yAqugyTZ1xn3+ai6tCmPB+nLjiZ+lEYTRto6dwvlQ5t9MRGqwjUCyhEgWEfZOJwyqRnepk+MQyVUqRL/1QG9QmiVRMdOSaJBT+YOHraiVIJL3cIpFZVNcvX5TO0XzBffRZR8F3Xbrq5ct1N+94p1K2h4eY9Dwu+ePxsOXfZxbNNSi52vfCsnskzcvBJ4Cle16FYyLKM2yqz/7Cdlwem8cHIECqWVfFccx3f/2hmyy4LiXFKenQMZM3mfEaO908E7N5vo9MLgfTsbKBn58drx+GQ6DYwlc4vBvi5tyqo2fGblSGvB9OhbSBDR6VQ3vZcEQ49QRCIzqtPTsDvVK8H9x562PmblR4dA3m2WeEN3OYdVg5vi6c41KmhITvXx4XLfnGz0oxt/p/g3+wLs7OzCdD5O6ZbdU1mwpgQ6lTXcj/Jw/zvTeSaJRbNjKBqJTWffJlDswZadu+zs+H7mIJYwOmU+HROzl/P88Lh/9FTDu4neVg273HSKShQxJxfsrCk2SKhe4IyKTXdi88j8nzPZAL0Im6XTMVyKrp28E9oZOX4aNPDP+XQ/aUAnqmjpkfHIGbML7n7uiQcP36cC8dPoQzJR1A5WP1NNCvW5zN7UR7lE5Rcv1381BBAvboKdgppBFF8TGpSpBEWIaEovoYKgELhbzRQqQRaN9eTnullwBAzFbz1MWBEI2iRHtbm28+vYJUt1JSaFvirAIIIsDYky3eLGi88QBa9nL7wkOvXr1O9evWSv/Rv0OqCsNt95ABbdtuIjVYyYUxoAd9ehbJqfl4ew4+bLLz0WgoPkz3UqaFhxddRhaaZrtxwsWufjX2b4vjyWxNteyTz1sBg4qKVHDruYOM2C2USlLw3JYsck49VG/LJLmFSDOC1HgamzM5h5uSixe03382gTIKKZXOjCmJKp1Ni6txcDAEi7VoHsHKDmdp1nym1HapVb8yKRb/QmLbcM+8mLcPLvFkGXh9wiEruhgQIfl/nkh1khZ5n9CgVEeFKps7NICPLhyTJxXKdOhz+Dl2Ajs8H8uKzAdRt+4AAU/WCxCeADy8R4Y99Y50aGsZ+ksXZSykkxqmoWknFzt9tjJ+WTWKskkv/P/bOMsCqqv3b1z6dc6Z76O5GQAEpFVEUCUUURVQsVEQUMUDF7kBREVRQFFRa6ZDu7pyOM3XmdOz9fjgyOM6MwvP6/PGBdX2CU7P2vff+7bXudcdeUDkSqCM3RIeB08sL6bnzCC9NNDDopnPOO40a/L4LvzfOl/9lPfSWaYmREhn+UBlfz9pDg9pKBcfnWZo01NOxjZ5OvfIpTLeS6GrPd6/A15+fIa2hne9nRDPzexfGotqkyU3KnXIGyUQtbxvyVIeIj85n2GAT23f5ePvTYtYvTKuwvurcScXBeYVESpWbCRZImSgaPyMez6OoOESndgYefDqPRTNTKwSwBIMKwx/Jw+kKYLYmVPqdvyIqKgqd2sTqlS5MliBXXaVhxTo3u/f58JcZMNtbksMZuvdyERPlJSLWz1OPmxlwg4lFS9289HYRd95qxl4Uol3Lcw19BvazMmtuGbVSDMz/zsD6lT4UbRkEdBgKGqFTQuSqjlJPbl4+loDiR9IF2fpLDd79rJgPv8gkIkJFUbGMVgvdrzSwVnWIYznppBR1xCSd2xjOJQO/ykmD2ipKj6bg8p7/ppjf70eSJB57roBP3qgYxOX1yjz5YgGZ2SGmvVuxMZ4sK4x6Mp/UZA0bFqYRG6OmpDTEZ9+UsnmHl4XfJKNWq7j+9iyWfJuCTifxyesJjHuxgE6dJdJS/LjcMnMWuhkyKJKb+1bc6I6wqkiIC2utoii8+paL5OIeleauBslEbHELPpq6Db1W4okHo2jdXM+8X5zVlg+ojkJ7Bjq1mpZyZ7YoK7D8XsczWzlNDmeIJh4NOnJIJ+j2s3O3zE19w981GaVwmSStijff8tG8iZb4ODVPP+MnLT/coKr0qIWOPfbwwL1GruqsJycvyFsfOjl4UKaZsw/F2MmRTlGX5rRUupBHBvvZgoKChQhUqKhFIwL40aCmrtS00jFE+2tyZFce+w/7aNZIz4zZDspKVQQCgWrrA18Il6Tz83+dUQ+O58FHr6HnVUZ27PXh9SnYC4PEx6uRCBf0PYtOF25k43SFd3yGP5JL4wbh1Ob+1xt5651MCk5bWLLMTd8+JpwumQefykejCXes7dXVxFc/OFiwzMWU1+NIjNPw9Q9lfD8vXKPw5uvN3DM0EoA+3c2s2ehm/ORCvvk4PEGePa+M91+uOMFp2VTP7v0+brwzm5ZN9ASCCvffGcWCFReW2nTlld345CM99w0LEh9b8VItdYT4YX4Z4x4KRyv9cafa6ZL56vsylnybXCGKKSpSzcwpiXTpl8H38xwM7m9FkiRCoXCX5O/nO/l+anhB/9zrhaxaDqmOcOHw06cc9B6UzQevxNGqmR5FUVi3ycMjzxTQ40oDL4yNIT5Wze79Pia9XchVHY2VGiTVqakw/celF+z89Pl8KLKLR++LZNyLBew/7Of2Wyx8McvB4eMBYqLUPP9ENPVq6+h/ZxZ33xpOa508PpZWzcITtINHfDz4dD4THoui/7VWnnqpgP7Ds4iOUqPVSBSXhCh1yDRrpKdhvXPnyeuVGTwyh0b1tdx0Vza3XG8mJlrD6vVuDhzx8/k7CeXC/MO8cAODFevc9OluYt3mcCHx6hh5u4FPvvvuvJ2ftWvX483XXHRuZyhPe1UUhR17fOTkBzmTGaRFEz25+cEKUaxHT/iZ/6sTr0+hYV0tbneIBV+noVJJrN3kZtc+O5++W7Gwc7fOJp57zc79wyOrHMvqDW4S49S8OC6GpISKQnz4mJ9fV7lYNz+tfAwWs4rXnovjx8VlPPdaIX26m8onPj8vcaLSbTsvG1xutGnTlt/WzKBTu+pLOXRpb2DBUidLVrpoUl/PLSNy6NvLzK69Pho10DFvRlL5wiY6Ss309xP59KsSCotDfPdTWfnExGJSUVwSXuhv2uZhyJ2lRJc2IkZJJoDMq1tPk0EJC74PO9ben1rC3oM+tu/xMP9XJw/cFcmEx881ftu8w8MdD+VitUhs2+XjlWfisFpUTH8/kdsfyGHHtlV06lTNzk4V9OozmK/nrMNslvhgcjzjXrRXqo1zlg8+L+GFsdHYC0Os3ehm+ZxU5v/qQpYldq+qUW6PwTdayc0P0mdwFkaDhL0oyFMvKcyemlhpcjb/VyeyovDpmwmMeaGgQnmNs6nsZ79Tq4aGSJuqguOz1BFi70E/Op1E7+5GVm9ws2rVcnr06H3eNgA4fWIP2dl+7ngol3dejCt/Nuw54OOpl+y8+ky4iYBeL9GmhYF5v7j4ZaWLzu0NHD7u5/vPwt0lF69wsWOPj3EPRzPvq2S++7mM1z8qxmJWMWq4jR17vQzsZ+XZMTH0GZJJUrymfCPnTEaAex7P4/FRUTx6byRabbgJ2pMv2vliVikjbw9/Tqv5647cfr8CEtw9JIL3vzj/1CYAReVBr1fx0tPRDHsoF0WWuG2AlQmPRrN9j491mz0sW+vhg8lxtG6u572pxaxY52bVb2769bHQtoWej78sZe0mN06XjFotMWV6KffdYUOrlfju5zLefynsyPW7tdWmqWklHUa1kYfvMXDspJ/psx3c83ge9evouO1mK36/zAdfOPB5oLhErjYqPz5WjVYXrrF6IQ6gy4VQKITbA8NvjWDWjw7GTbKTlqIlLVlDu1YGZv/s5LctXpo2MuAoC/HrajeLZyVXcOoYDCpeeSaWrTt9HD/lp36dcw6cz2eWMnFsxcX7Lf0szJxbVm2DtDkLnEx57dzca/ykYgxGGPdQNFd3MVHiCPHldw7GTixEo4FnH4/mhTcKmTw+lvGTC1n1U7hxwR/T286Xic8+zrDhHoIhNa2bx9ChjYEObcLHfjojyAtvFFa7kXP8RJB8JYdk6lZwYgH4FR92TTodGmiZu9DJ+Ecrd5EHmP+ri3G/N588eMRH12vt6IIRFFNALmcIKTJ1aYIr5KY+rauMkox112PjxlN06KJw4zUGxo+7l/mLNpy3DWTZg9GgYtK4aF79oBi3WylviHUWi1nFlR2NdGhtYNS4XE6cDjD0gRzuGhKBLULNnAVlpGcFuGuIjV9Xuxk9MorhgyPo0i+DYFDhsfsieX9yeG1Qr7YOR1mIMc8X4POHS2B1ald5cycuRsX8X5wUFss8PCKS+nW0HD7m5/k37GTnhvhtQVqF55bBoOLl8bEcOxXgmqtNfD+/jOuvP/9alzqdiXi5JlpJh+I1cN/YPL77NInm7QtRh7awa5dMdKSatJrwyXgzV7Sx8PGXJaxa76F9awMz55Zx5+DKGy5Tvy5l0I1hx+ncRWV8MdNB/To6HNE7yMzQYbY3JCqQggYtuXnnNgkKi0IoCnzxTkL5/ALCG6o3DMsh0lOTVKVZuaNNH0ohMi+J55//jRbN/OVz8J+WODFbKjvUBKDTm5DdEt/NK6NnTz09rqo+g2T5ChnlUGvqSn+oy2lPorAon4F37OVMukxaqFOV0Yixrga89+EZZv3gwuXz0ayJjvenFjPqrkiio8LPspees9Js8RYaBTtgI1weTlEUCsnFX+MA21eGm38Fg7+XqlMkut2UTr/eFtq3NpCeGWTm3DIgvG4ptBdekC1SU1OR1UZKilzULezN7jMlhAiRhI0CsnBQTCu6oJG1UAhBe5AxD+1k9PhMkGQ6ttfSsqmenft8XHtrJjqtRHKihuREDUdOBkiIV6FEunCGjNi8SUiyGnfCYdp2UGipUdi/9ATR7vBGdrb2KJ07S0z9ppS1Gz04XCHy7CEa19cRE6Vm604fjRvouGWMnmnfrOf0Phu2wibkaY/jNOTy6Ag9P3+vx0Y0Gv35RzzGxcVhMmtZstJF5+szeOy+KGrX1LJlp5efFpUx/tFoPp5eSnKihmBQobgkhNWi4rt5ZTRtqOPR+85thEXa1Ix7OJrPvimh281Z6HUStgiJEkeI+FgNrZrpWfp9Cr9t9nLkhJ99h7xc2cHA3bfZUBSFbbt9bNnhRa+X6NfbjCyHMyvTs4IoDhsqqeo5UJScSHpAS549RJte6dw7zEZcjJpqetBVj+JDpTawI7QGBRkPTkoUO2WU0Iau5c+iNOpSqhTx3dytPDvWhk4nsXS1m55XmTi414trW1vuGX6YMsVOQmH78s1vWygBy5meTHsxgy8sJWT57FhdtWhMuMmcWlHjtmZSVpaKVYoimVokUwsAu/YMZVIuAZ+fUxwinurT2E32enwxYy8j7oSFy10EHBaKiopISLiwzYGqEM7PfyEmkwlF0bFgqYs+3U3Uq63lwy9KCIUUDAapXHD/iMWsonN7I107mZg4Nppla93c8VAeYx+L4MVJfp54QuGn7kXkFHkY93BUhU7BA2+wsmyNiw+/KOWrDxN55rHwZG/67FIi/rTj0L2zie9+KuPAYS8/LnISCMjs2OujWydVhclMdJSKbz5K5Lufyygulokw6+je48IKd6tUKia9/BmDR93NoyM83NDHgEoFv672MuktFxDDC296eWRkxcjCnxY7uf0Wa5XpmyqVxOOjonj6RTtffleGXi/h8yn06W4qd3xCuAmGUnyu3mPtkq4UbctnyO370FnsyEE1Dp+XCY9HMuoPDrLWzQ18+0kiI8fks3mHp0JzpYNHfJw+uZl9+/bRvHlzzpfMzEziYsNpF/O/TqHHLRlMeCyGrp28vPp+EYP7WykqkflxURlev8ILbxYyuL+VT78q4UxmELdHpqhY5q5bI1i2xsOX35URF60iOzdI8yY6jhwLsHxOKvn2EI8/XxDuXn2libyCELv2e2lSX0fLZnoa1dOxc6+PnDwf67d6uLqLEXtRiOzcIDPnOli62k3nDkby7SFaNAkXbT7bGboqLCYVXq+n2vf/zOJF8+h5lZG0ZC37Dvk5eiLAS+8W0qa5gdo1tNRM0XD97dlc0dbAlOkljBoeyUPj84FwNJrFrGLRMic+P7z3WTF3DbEx++cy7r2jcnp7rTQtwRDsOeClZdOKCz+/X+HdqSXo9SpaN6+cuvLRl8Vc0dbAO58WkxivYcD1lvJ745brrUyb6SA9M/h7F2U/LZro2XukrNLvCKCkOLxbfjbKJBhUWLbWTWZ2kBopGnp3M1FQGE5Xn/6dg28+SmDvIT/fzysjJMPLT8eiUkk4XTLvf1bC2k1uDAYVHo9MQWEIgwHWb/HQ40oTjeprOXDUR3aunxsGl9DC2wOtpCufECcFGhKhJPHYUxuJjA3R4yojb0+K46vvHXRub6T/tRUd/Ve0NfLpm/EMuS+H3xaklW8SnG0yodZc2GZQhw4d+ezTZGonHcdRJvP8E9H0GZzJzClJ5SU5HGUhXn63iMb1tew56OP9z0r4+LVwyvmnX5ew8OvkShEuifEa3p4Uy6LlLtq3MvDyu4UMHpnDs2NiwhF5hSE+/KKEXfu9qNTh6M3ICBWyDOu3uPnoy1I8v9cGMhlVPHJPJEeO+3nm0fCizesNR+efTA9wZQcDbo/CgSN+UpM1TP1k8gU7P/X68KR10I1Wut2USf06OoLBcITZlNfjK5QnsZglps8OO3XatDAw4rFcvvvJwa03W7n2ahOffVPK6g0uru5i5t5h4edIKKRw/5P53DHIxphRkbzzaTFHjvl4fuy57uOPPptP9y5G3v+8mM9/L7VRu4aGtyfG8tRLhfS40kSdmlo6tjHw8rtFjH+06lIrcxc5adJAS2lZuAzJ+TYElCSJyNhovF4HH31RQpP6emZOSSx/5t02INzAaMDd2fww38mOvT66dDAxYmgEWo3EN3Md3D82j3dejOPp0eHi/oGAwqyfyrhtVA7ffZpEmVPBapH4dVW4E/1fYTGp6NLBQI+rTIwYauOWEVlER6p48W07tgg1PTpbiI6RGDUuj6hINe9MiqsUzZCVE+Sph6P4cZHrgkvDXA7Ex8eHS3D0NLP/kI+b+1qZs9BJbkFY//r2NPLBFyUMGxhBgT3E6HujqoxmkySJMaMimfVjGROfPPf8KiyWK6XBt2lh4O1Pi1my0kXfP3Vs//SrEurVDkfQBYMyz75cgjcQYvMvaeU17eJjNTz9SDTdOhn5+MsSnnutkC4d9PywwIkkSbTvWsBDDxiBC4v0PX78OLVrFDFxXDJd+qVz1RVGBt+bg8+v4PcrtG2h5+nRUYx8PNzt/ewmcCCg8NlXZcyZpaURLdnHZtKU+sQS3sy3S1kURh5i9Y8xNG2o47rbsrj1Ziu1/5RCv2Grm607vTwxsQB/QGHnVhUNvV2wSOfmoj7FwwG2oaBUqLX253PhKbTQopEHUKHXFlVoQPN3hEIBdDqJl98twqBXER9X8Z76+gcH38xx0KaFAZNRQq1ScUVbPafOBHj5vSIG9DXj9irUqalDq5XIzA5y6/05dG5npH0rPQnxWpat9RCSJcY9HHYORFjV3D88ku/nhTdyX302lvatzs2R1m/x8NaUEurX0fHYfZHMmO0gKzdIcoKGMxlB+l9rqbZJ6wtPRPP8G4VEWFV4PB4sluo3z/9I+ukMrEoUSGAprseWLQfo2COfpDRYMS+OE6f9vPFRMWcyg7z7qR+3R2HA9RbSUjR8+kYCwx7Kpag4xIihEURY1RQWhZgyo4T0rCBT34znvanFZOUG+Xl6UnnKsNMl88CYIxxa6SHGXQ+5KIZVv7npcZWJd6eWMPX3Uih/JMKq5ttPE7n2uhLIr3gMKklFVEFLXn17FzM+iaaoOMTL7xQxeswz52WDyw1JHUCOyWHd/FTueSyP6jLqd+714siIIkWqHIVsk+PZv9WMX+WmRjUOKbWkhqCWyBgXz9wdS/PGOo6fDtD/zmzatNBTK1XPqQw/tjgvhWylWNahQ4es8dOhvYq8Epmtu7xc3cWERiMxangkx08F+Po7F06XQlZOiOREDat+TOHKGzLR6STKyi4szTkYDGKxOQh4ZTKKj6NCRZAAAXzkkUVrrqwwr9BIGhoG27O9eCU//mAiJxfGP+sk5NfQoYuZF8bZqFdby9ETAcqcMqfTg9w+xMjk8XFs3eXEH1Bo3SyCqMhw74I2V50ieKIGdsNpznhPYi6ApAQLEx6L4uPp4aZxEdZz9l22xsXH00uZ93UScxeVMeGVNZjNcF0nI7N/chGb25ZSCmmQfP5l0YxGI7n5PsbcH4lKpfDI03YsZjU+f4gObfX06mrigy9KGP9yATv2+khN1mAvkjmdHuC7T6susXHPUBtzFjhZPieVzTs8DB2Vy8wp4ZIikiTRtZORrp2MxMeqWbcpXF951Lh8mjTQ0aurCadL4YmJBUhSeHOxWycjKqX6NbEkSYQCKo4eUiHJar79ycHAflbc3r9IQagCWVbwBYM0pR16jBxhD0H8FRyfZ7FJ0fhK6jBnfgFXX2VgyQoXS79PoUUTPdcP2IYlsw25HMRGxU1AtaQmNlALisGpGIgittw56o0/xuKZ0Tw5YQc5p6yo7WkgBQnGn6FtpyD6dB8ndx5AhwEd1Zc40qJj+Wov81eU4CzREMSP3W4Xzs9LFZ1OhyQpXH2lkfSsEI3qydx2s5VxD0fT/aaMv1wglZSGiI5Sc89QGw3q6Jj1o4O4Ol6izWZ+We6nZy91BcfnWfp0N/PjIieHj/nLU7ZXrvPw6oSKu45nMgLk5Ae5/cE84mLUOMpCvDWliGdflYmMUHHz9RbuGGiluETmutsycHkk7hxoZdaCWD79bMQF26JBgwZ8+tli5s75mi/uWQqKQpt2ffny65FER0fz4ovPsXT1HHbs8dKhtYGB/Sxk5QS5+srqF0+N6+swm1Us/Ca52sLTZU4ZKVjxpoyW4oku6AkF4UYsusa/VKr3B2EBe25MNBPfLCx3fnq9MvN/dfHZW3G8/NFbvP3uV+dtA7PZTFSkmQ+nFdPjSiMSEnq9il5dTVzV0cC8X10sW+3CFqEi2qYmvp0ai1ni6IkQbrdMSVmITu2NHD/l57H7omhQV8up9ODvdVAlzGYVarWE2yOj10mcPB0kJy9IYXGIKzsYOHw8wLRZDjq3N5CTF+Tw8QBmIxw7GWTM8/nk5oVQJBg2MLwYG3iDhfSsIFe0NTJjtoN+vauewC5a7qJFqyvP2w4ut4vGdXQM7m9l6IM5RJhV/PRlcvlE+v47bRTYw0XI05K19Lwlk8fuj6yQyt+htYFRwyPpNSiTT78qJSVRU8lpdZYPJ8cz6N5sbu5r4e5bbZhNEqvWu3lrSjGj743i5yVOMrKDFSJLlqx08dtmL83vNtCkgY5T6QEG3pPDrTdbyzvydmhjoFfXcKfcG/qYee7xaAaN+v8P478U8XpcaDUSM2Y7SEvR8M4nJfTtZaZ+HS37D/t5a0oxVrPEzX0tPHiXDUmS6NDawLOv2tHrJWrX0OJyywy+N4dRw22MfzTsEFAUhcXLXTz1sp01G9yMGm4jPjbcoKjbjTmkBpuFHZ9/QoOOgBLixy+TiLSFJyQvvl3Eh69UHXXQpoWBOjW1RP+plpdGI9Gj540XZAtJknj3/Zncfdct5BacYdzD0TRvrGfim3YOHg0gSeHoSn8ADPrwMW5eUoOoSDWn0gPUq1V9J8yeV5l477MS3n85nsE3Wuk3LIt3pxaze78Pl1vmzkFWZk5JZNS48IrtmqvNPPVyAYVFMlNeiyPu9+jLAnuQsZPsnE4Pj0dRFO56NI87B0dUcJ48/0Q0Y563s3ZTHqFQCPVf5Zf+CYdTJiTDDX3MrFrvZuTtNpo3rnoCtXm7lxefjqFN8/Di/LO3EnjpnSKuuy2bDq0NxEWruHdMPnVrael5lYlSh8zPvzgZ0NfE8rUuPv+mlLq1tNSpqWPGbAc1U7WkJqnJzAlxXU8Ni2emlJfKOHDEx/1j87n3Dhufzyzl1Qmx6HQS1/cy8doHxZUiyE6lB5gx28G8r5IYeE8utdJsuFyu817w33XPSN5582lWb/Swd3XNSpt9SQkaXno6hvufzOerDxK4suO55/63P5XxxbsJFeYCWq3EXUMiCIUUpn1biqMsSMfrMhh0o4XkVBnfSQ/6Kpw4QSWAJSqAXq/CURbitQ+KcbrB5Q4RFamhS3sDEx6zlV8jG7Z6uG1UDvO/OpeZsWq9G5UK7n0iH69fjU534Q1wLnUkKZyO9sEXJdisanLygnz7SSIWc9hpvmKdm58Wu7niugwspuqb/QDUqanjsefs2CJU1EjRsmSFi5Onq66XNu2dBMa9ZOeND4q54RoLXp/M/F+deHwyCdEakhtm43fpkBVo0EjHvkO+Sk0jO7Uz8taUYlo11fHbFh+d2hn49pMEBtxRyFuvKdz56JALssVbbz7LhMej8XhkCotC/LrKzcevhnVIURTWb/Ey4ZVCXhgbzSPP5FPmlDFpdTiKNOiKapDqro8kSbRQOpHNaXazHrXFRXKqwp6fE8trL37+dgL3js3j6s4mru9txu9XmDarlLWbfEx8MpoB15uZ8FIpRb81rOD4BNBLRhorbdkjrf/LObsiS6xcE6R2HbBZw5vd5+v8rF2nMbsKD6NWwR2DrHw/31l+Dqd+XcrxU35+nZ1Sfp+9MDaGnxaXMW6VnQZ1New/HGDSkzG0+4Pz8oG7Inn302LyC2U+eCWaxHg1H39ZyoRXCnllQngDqE1zPRNesTNzSgKvvF/M868XEhejJq8gRNOGOm68xsyaDR7q1tTy1u9NfA4f87Nhq4d6daq/LuvV1nHyTIBAQGH79u1cd91152WHtBqpuCQHMUoiHkM+Wk80NT1dyJBXUVgUom4tHVPfSkBRFGQ5XIYqPTPAz0vKwmWQPknkpyVO7n40jxOnA0TZVIx5IIpnH4+moDDE2k0efppesZa/xaziq0+i6dTzFMHDNYkpbsao0Wt481WZIyf8tG5edbR0SpIGa5wHOU+uVEbEKkWyc1eIT74q4YuZpeTZA1x1VffzssHlRiDkpVNLDbYINa8+G8v4yfYq5/I//OTFXNK0yqhOgKRQXXKMe+Avys5odCF+W1Cj/Fnfunl4rTn8oQKWzYxG8WuIaXKMbcuSUanA51PQ68MNft1umRvvzOaqjsbyTLAnHohi4WI/o0dGVthwatpIx8atQWrVrnVBthj98HAS4z2cOarCQQYKMipU5BKiNo2q1B5JkqgpNWT2j0dZ/YsRq7cu19+byYt/WPM3bqBj5pQknnqpgBopWnQ6iSs7Giv9zqBbNLz8xlKMXjNJ2iSG3ORm6AAr196azU/TkyqVYOvT3cyR4wHm/erktpsj+H6ek8fvj2T3fh8bLF6KyMFhyqRHr+HnbYO9e/cSbVMx5CYrvQdl8d7kGAbdaEWrlfjgi2I6X5+Bx6dw/502XpkQW26TE6f9jHoyn49fi6/U+EytlvD7Jbr0zmfCOAtvT4pj4puFfPpmReebSlJYtd7FnoM+Pn0jnnq1z/3OgOstfPltCW99UoLTKePRhqp9HrgUB5Ja4eRBPYGiJPKMGbyfXcKQ2x87bzsAlBQr1FAaYvu9DINW0WHGUu0zKNpTm8lvnmLadyVMfSsetVqiVpqWFYuiefH1fRyb60UJKBW6s/+REEFUnJvDSwYvrZvHsGKBgUNH/az+7QR6PVzfx0RivIaxz0nIOxsiE6KIfGKo2plZLOXhTk/GK5VhiC7E5eIfa4Z5yXV7vxTYtWs7HdtomP5+ErOmJPLFt6XlTrbWzfWs31p1tFy+PVjesRzgqiuM7D3o49VnY1k2L5Zbh2h44K7KzrqzDLrRypKV4Robm3d4UKupUGfv5JlwZ+RXJ8Sye1VNFs1Mpm4tHS2b6vn2kyS+/zyJpAQN/YfnUDNNTYO6Bma8n8DnM/18MnXufxzNERkZych7RzNt+mKmzVjCQw8/hclkYtR9gzCyjPGjo3n8/ig8XoW+Q7NR4C/rPR0+7kev1/Ltz1XbcftuLzVSNKhi7NX+Rj6ZdGijr1ZMaqVpKfo9hfZUeoChD+Qy9sEoGtfXU1x05vwPHkhMTMThiqTXVSZGjsknFFLKO+rq9SqG9A+nZh486ufOwRF883ESzzwaw9xpyaydn8bDd0cRYVHxyRsJNKwX7kpYp6aWz99JoG4tDTl5Qb7+wcETLxSwbY8XWZFo1UzPA8NtLF3t4bH7Ilm/MI3Xnws/MB6/P5LVP6cx54sk1i+swZ41Nenyu3M1MztARmaAuYvKaN5Yx+nMAIeP+SsdU1FxiCnTy7jhhvMvAXDttTewcbuP5EQNkgJT30qoFEEQF6vhzefj0WggKlJVZQ3TuBg1ZpOKhd+k8OyYGHbsqTrdNDZGzX132Nh70Mc9j+cxYEQOX33voEsHI317mrljYASffX2uC+Lu/T6mzSpl669p3H+njauuMHLn4AiWfJvMxq0efl0VvrfKnDLRkSquaGvgobsj+WGhn97XXtji73IhPTOf2Bg1VovEB5+XsHhWMmNGRXFDHwtjH4xi4TfJOFwKndoaKtyLbo+C5fdIuvemlvDAXTZuvMZSHgklSRL9+lh484VYmjTUMXRULouWO7mmuwmXQ4MtWPVOcGnEMd5+Kbrc8Qlhp9HZSXFVpCRpcJSdC53Lzg1S5pRJSUm5YHtERETQ8YoeFBSGmLvQSatmekxGFU89EsW2pTU4uqk2p7fX5vCGWqQkacsX8X6/gslY/RhVKqk8ckKnk/jo1fhwLbsrjTRvoqOoJJxeby8KT9wG9rOwZoOXL95JKHdqQfj++/K9BGxWNXPml7Fxm5c6NbSVosYkSeKdF2NRqwPlzRTOlxppjfD6FJatcXHvsAiefdVennb/Rw4fC0f4zPlDsXiNRmLSuBjmzUji+l4m9h/x07KpjtlTk+jUzkitGhqaNNAyZ6GLqzoa2be2Jou/TWH1z2ksmpnMN3McTHq7iOt7mbn/TluF8960Ybhxz+yfy9i171z3g4fvsXE6I0Cnvul89k0p835x8tDTeVwzOIvP34nHYlbT40ojWTneC3L6bduyitgYLVd2NFZZexUgJVFD62b6Co7PYDAceVvVJijAsFusfD6zlBopOnauqMGEx2L46B0b+dG7KtlZURTyI/cwboyJMqfM4Htz6dnVxMq5Kaz8MZVtS2tw24AIbhuVS4E9vLrs0sHI1V2MLF7hQpYV5i1x8tRLdiIsarbs9GI0Vj9Hudwpc8ocPx2gZpqWcQ9Hlz//JEmidzczc6YlEiixcua0im27q8+q2HPAy9ABFqZML+XwcT+TxsVwz+0RFTqmn8VgUFGvlha3V8HlDlEzTcMLT0aRlqzl1GEjTRy9aSv3pL3SE/3Bq7h9mJdfV1W+p7u0N9KquZE5XyTRqqme+57MY+RwA/HGKJYtXHFBdjh2ZAc1UzUMvi+Hpo30vPvSuQ0YSZK46gojMz5I4O1PSwBIPxPCvbcZKVm9iPM0KH9WaCUdNaUGNKE9NWsrTHkrukLTmZppWn79LoXWzfW88l4Rb3xcxMqVIWJP9ODVJ6O4up+dX5YGiZKrfl4YJTNanYyDoirfDyoBZEIcOvh7B121gfj46pss/ZkrOl1DUYmMpJLo3sXE4P4WpswoxeOR+WlxuKPxnzdFBlxvpXc3E6dOB7myo7GC4/Msj4+KwutTMJvCDpyH74nk+OkAufnhe1itDkc9PfdaEe+/HMfCb5L5YHIci2clc98dNhYsdXHDtRauujGTPoMz6XlLJuMnF+DzK1XOB89y5IQff0DB6ZI5evToeduhZ6+e5KrOUGg+ikNdSAI1wpsFBc25+6Gi8rqdkhRuEubzyYx5oQCdTqJtj0yefqGU5WvcOMpkunU24PUr9Osdrn88++cyRgytuvmlSiXx4H1GsnWHOc5+7Lkqnp1cTHFJ9fVQIew4lakcTq8oCsWlQTZs8VBUHCItSfuPLfYvNUKyD60mrH/16+g4ciLAhirWxkXFMtJfuDpUqIiKlXFV0ZUawg6pDh3UleZ4kiQx5c1YVLH5GM3w7OMxqNXh+8VgUJVfLyaTin69zfyy6lz9yqQEDSpdsFKkvccr43DKNG7c6PyMQDgK3p63l53bQCubaEo7Okl96Cj1IoYETFRfDsAoW1nya4AapR3wxp7mmSeqjsB//okYFq+ovv5mSrKaWjShndQDU5yLh0ZEcPhYgEb1tZUcn2cZPsRa3shnwPUWcvJDPHpfFEt/SIHax0iq5bug8jculwtJBc+9ZuebjxMYektE+TkbPTKK22+xMupOGzf0qegErFtLx5fvJfDCm1WXGnCXatHt78q40WpWrPKRmROs0AVdURQ+n+mgsFjmxj7mCo7Ps4wYGkm9Wppwjw2tnzxVZR+AoijYo/eyclE08xboaNk7m3hVMq5CM3r9BQbHBHUkKbXK/5tACtq/iLBUoyErS+GuITbq1zk3/qQEDZ+8E8XjjxjJlzKq/K6iKDgowvp7XVGAUEBd7qNo3EDHg/dEcM+wiPJa1JmZClp0RBJLKYX4lMr3bVAJUhZ5ggidkQZKa1xODfDPNTwSzs9/IXO+/4QXx4WjRKwWFQa9VN7xXa2WePqlQjKzKzr3ypwyI8fk89TDFQu4X9nRWF7YfO9BP/pqIh0B9DoJe2G4VtKDT+XzweSKIefPv17I528nlNcUeuaVQm4bYOW9l+Jp3EBHfKyGQTdYWfZ9Co4yBadTpk0LA0aThMl0Yd3r/o6Jzz/C6LuyeGeSieaN9dSuoeXeYTbmTkti2WoXs+Y6yic8f0SWFb781oHJnMCcJUn8MN9DKBT+nKIorNvs4dEX1Bw9HUNkfIASdW7l31BCuGOP4/+LOlWhkMLp9ADX357Fi28X8sLYGK75vcvt36UQVsW9949n3RY9tw+wEJIVPviipML7uflBiktlrutZueD3/KVOJj5Zdd2gh+6OJBAIR2G2a2mgZoqWjYvSuP2WCDZt9/L4qEg6tA47rX/b7CUtWcPQARUngmaTimnvJmAvkin9vd5Wdm6Qux/N4+2JsYyekM/HX5ZQYA/iKAvxzRwH3W/OpGHjDhfkEO/UqRN7D4Y4lR4gIkJdoWD/H2nVTM/K3zxV2uKsPe4YZKVhPR1XdzGyZqObouLKk1W/X2H6dw7enhjHD58nMW9GMl++l8jWXWHHxlVXGEjPCvD5zFIUReH9z4t5a2Jcpeg6lUrirYmxfDy9hGBQYd+hcM0bq0XFqg1evlsQzc0333redricyM05hcerUOoIN9j5s22NRhXT30vg3akl5a8Fgwr+gEJ8nJrNO7ys3ezm+l5VXwvX9TBz9ESAHz5P4sjxADfemYPRGN7JrIpgRAG9ula8ZgOBcKpldeTkhbBFhMetKAoTXrXjDyjs3bv3fExQ+feyDlM7TUNRcZD5vzjx+ZUKzWvOUist3O0XoHYNLXsP+qp0EkK4E2ZK4rn7qUFdHTl5QY6dDHAmPYBKLfH864U0qadj3SYPy9e5GTMqssrSImq1xKP3RbL3kJ9Pvyph+JCqJ9SSJDF8sIXfflt3QcfvdBby/kuxvDWlhJ8WucjMCXLnw7mcPBN+JgaDCnMWlDFgRDZdOxn4cXEZPywoq3DsgSC8+1kJrZvquG1ABJE2FT6/zA/znWjUEu1bG5jweEyFBY8tQs20dxM4eNTPqCoi/iHs6DaZJLJygrTtfYYb7sii8/WZHD0ZQK+TyMgKUFQS4p6hNmw2FXkFod9tAfbiC3N+pqefwWJREWWrPmp2zUYPd99WcaylDpmkhOq/c/Yem/ZuQvlmwVUdjTz5jEJ64moKVOk4lVLyySQjYS13PuBhQD8zH00r4aERNnpeZarwfOjYxsDkZ2J55f3i8teGD7bx9KQiWnYq4IlnS1j0TTJWqwqNRiIUdFV7nV7OFBYW4vHIOJ3hOopV0bShnuQ0mYalvZj2tbvCIu0swaDCl7Md7NzrY95XyUx4LIbUZC333xHJ7J+dbNlZcSGyaLmTTdu9bPk1lefHxjBsYATX97KyeFYyffupKNVnl3/WIBlJtV/J2PHO8nnVWXx+hQ6tDTRtqOeRkVEsnZ3CyvVuQhEFZJ7OuiBbBAIh5v/qpKg4xEtPVT23SU3WEhmhIjcvSITOTJmp6sUbhNPdDUaFuCrq0apUEtf2MHPP7RHExagxeZIwSmbinU0JHmhBQT7VboID2IwGjkq78CsVN1llReYQO0mjPgrwzOho0jMlGjdufH5GAFavWoBWo5CdG8ReGOKuIRGcOB1g2EO53HCNqdpxPXpvFEEZ7hhYvWNk+KAIVq0/dy3cepOFHxeFbf7RtBLWb/GyaYeHa4Zk8f7nJfz8i5NR4/J57vVwT4C7hkTw4Agb99xu487BVtweUKnCtfJLHVU7B1//qBiPJ9xEyuM5/00xvV6P1uymOPIIZpUZ+ffnt02OJ3dzA9p3L+CDqQ5WrHPz5oeldLw2k3uG2mhUT0eBXWHOfA/duxhZ+n0KTz4YTYRFxd2j8/B4ZHLzQ38ZRV2/ngafoYgUatFe6oX6ZAsKi2QcZVUfYzCokJUlo6bytVZIDhFRMidOB3CUhdBoJWw2sRlUFT5viJ27g8hyWGea1NfxxkdFjJ1YwNZdXnbv9/HKe0XsPuzEHVH9ve+LyuD58Wbsidsq3aN+xcdh7Wbefa3qOYzFrCIxWUYxOWjVvPpnd7PGek6nn5tTnskI0KBuxWvK55MpKZWJi9GwfNnCvz3+syxe+B02s5+QR08rumCVIsvfiyAKJ6XVftejLSHk06BCTXSMUu0m6tl6pdXxyzI/0YT9BXqDjNmkorA4RHI1azQIl4Dw/T5vPts8DsKlUp55NJrSshBJSUnVfv/P1K9fH49HoaBQLl+z/pFla93cfWvV5zEtRYssU2kdePSEH1+RBZ2kJ7mkPdO+CGGzSpT83gSw1BHisecK6NXVhFEvcdvN1etpvz4WoiLV7F2fTK2uJ8iy7sStlBFUghRLeWTEr2XceIkWTfTUraXj++mxNLoyjxhfDaZ9+vl52wFAQoVaOmd7C5E4KK728yXYiZGTeeU1H1t2eiu8Zy8MsW6rE2/iYTxKRQe4oigcYRfRJFR41ugKa/DFN1Vv2pQ5ZfbtVTBJYSd0Q1qzn63kKZnIihzeAJJyyUpcy7ixeoJ6BwbJhBIK62VkZOQF2aI6hPPzX4gcLC3fff5tiweDPlyzDuDAET9ffZjAI88UcO8Tebz2QRGPP5fPoJE5PPVwVKV0o8LicDr62k1uDh/3MXdR9bUF5ywo49AxPzv2eLBZzy3MIJxO7/MrFWrLHTsV4IY+ldMMDAYV4x+NJqSEBU2WLzy656/Iy8vD6zxEz6sq72RER6kZNdyGUS9x0/Ds8p1qCKdk3vN4HsWlesY8+Roff/I9BzIG0uc2uOFOP9feLvHjiqv5fNpCvp29kpuHjiXbdpRTmv24FScBxU+ROpOMhDW8/5aZvIJQ+Xn5M7+scjFsoJXFs1KY/n5ieZ2/3ft91Kh1/vU+z3Llld25afCLvPyBic4dEpizoIx3Py3G5wv//d82e7ime9UOZpVKqrbGkl6vIsKq4qmHo5i/1MW7L8aVlwJYusbNTX9II5k518G9d1Q9EdNqJbp3NtG2hYFbb7bSsY2Bk6f99BuWTYRVYv6vZfS4JZPuN2fywht2LBHxTHjurQu2Q8OGLRn+cA7av9n8+av3Fy93MaR/+CGlUkm88Xwst47K4bfNnvJF975DPm4Zkc3D90SWbzycPc6zIi9JEmkpGpavcdG06xkOHvFXqg12lgirGoNe4pFn8rnn9nB69tqNPn7b2YlPps7FYKi+oc/ljEqlQaUKX+PVObtrpGop+kOkxayfyhjQ14KjTOaFNwrR66Qqa99B+BwaDeF00iceiGLejCQSU2SckafOe4w3XmPm25+r1tWN2zzERoc7Jq9Y5+Kmu3Lo3N5IStJ/vnsZGWkjzy4z8ckYCotD1XZ8f+SeSMa9aCcYVNDpJLp1MvHNnMrjDIUUJr5VyEN/cqj4fApRNjVWi5q3XoilU3sjpzKDPDAunw1bPTSuX/1kv2kjPVddYeDgET8xVdSoPktCvBqX6/wjWwKBAAFfHjdcY+WTN+KZ9aODerV1jL43iolv2mnT8ww335VNbn6IlXNT6dLByCP3RPLKe4X0HpTFY88WcNfoXIaOyqF+bS1rNnn56nsHPW7JYvJ7xXz9UQJHTgYYPbLqLtAajcTQm63s2Oet8n0IR1s6XeFJ3FsTY3n9uVg+fCWO1T+n8tLTsYy4zUabFgbq1daSmxe+bn9c5ERzgVXtZbR0bmdg3+HqndoFhaHyRcVZrBYV+fbqI5NCIQVFplKky923W9iyNpI7J5whL2kDwbp7WDzPzJOjwwuKNRs91W4ydGxj4MBRX/lYoiJVhHw6QGH+t3HExaopsIdQq8IN/gSV8Xq95eekuqZRAI0bagjgIyKrDb0HZnP0xLlIuzMZAe58JJfrepipXVNboTmOyaTi+88SmTbLQZ/BmTw6IZ+Bd+cw5lk7H0yOq+RIkySJ1yfacMccq/C6WlKjKU5mzcZzjjNFUVi9wV2hcV2EVc3YB6OQ1X5QwnXrzheDwcAn00vR61U0aVh9REvThjrq1NLRohXUburCWcUC0K/4yFEyyDpsY+W66qNlV633sHA+xJQ0O3cMoQS8gRBBpepMI0VR0JuCRMcH2c8Wjil7yVHSOaUcZhe/kUAaSDLDbjVwzdUmUlKSz6vm71myMw8jqSSCQYWPvixBkiQ+ejWOhnV1lepN/pH4WDUqqfp5IYDNpsLrO6cdsdEa3v+8mIfH55OUoGbhN8mYjBKvPRuug2izqnn6kSjmfJFUHuFz6KifBnW0DB9i49fZycyakkRmdpAb7sjm2Mlz12WZU+bJSQX4fTJ33xbBrTdZL6gevMfjoVZNDS2babAp0eRrzkVWRflqEHOiB1+9XJMn745m6ns6nnsiitRkDUdOBHj6cQtjHzdw+y0RqFQSp9KDdOlgZMdeLwNG5LBxu4fd+6vXpO07A0R5ahMhhQNW4uU0CvPUvPBq1ZGEU2aU4ndXPjc+xUu2ZR+x8TJRNhVpKRrKnBd2X1xOmE1q/A4Dk98O2/mx+8ObsYNutLBkhZORY/Jo10rPpiWpGFPycSmV5z5OxYEpxc7AGyz8MMtKcd217JM2clI5yD5lC3u0q0mq5akymu8sigKK18ipM9VnG55KDxAfd06zX/+omKceOTfHkGWFJ1+0c+8dNp4ZHcPmjevP2w4uVwmHj8gkUrOCwwsgnhTyyEBWKq9TZUWmwHAMsya8bvzjvV4VBYWhKhvTnTwTYO8ODWYpPA/wecLl8OrX0bL7QPX3zbGTfpLiwzZZstJVIRPlln4WaqZqWbjwh78c0x+x2+2kJmupW6vqNdjZiNzqSIpXU/gH52d2bpDBw4uxFTQv/77J3pCNm4PcNTqXG+/M5o6H8+jdzcSN11qQVH+dAaZWSzw9uYAnXihApfeR1iaXE7Z1HIpYxtX3HGbFr1ZGDKvoT3l1og1tfCGusvOfE3k8HiS1jFM55/TWSwZUqChVKmcgyIrMGY6QRj2Sc69i5HCFK/sUMPLxPAbcnc3IMXm8/lwsyxfEEGi6kSPazeQo6WQox9nFerQYKCS3wm9H+lN472Mny9dUdJaWlIa4fnA+1rxzPhCzZKUFnfDhYRe/cThqGT3uPcKapZGUlkCRy/17mQAZmf8sY64qhPPzX4g/IJUvZpwumeaN9Uz9Pb1Wq5WoV1vHzzOSGT86mtyCIInxan75LpkuHSrudpQ6Qhw66uOu0Xk8/ZKdWVMSmLPAyan0yiJ95Lifk+kBfpqejFqjYtYnSYyeUMCktwrZvd/H6g1uIm3nLpe9B/10aV+9w6brFUb8foUlK13ERhsoKqo67ec/YceOHfTpWn3qTL8+FrJyQ2Tnm+g7zEWHa7PofH0WPQflcTIzlUmTv+aKK7pgMBh44MEnmTV7LZ/P2MjyVUd5ZsLrREdHYzQauX3Y3Wzds5NXZk4iooeKk7G/0X/0STasiuL6a0yMGRXFfWPzyh2QZzmVHuDZVwsZcVvFXaYyp8z4VxXuHjHmPzruHj2uYdbsNVzd9xNUmmhe/7iQFlenc+UNGbz0ThGhatazf9dJ1e9XaN1cjyRRXu8VwmJ9tkYNQGFxqEJ02J9JSgw/yLw+hU9eT6BdKyM1U7W4PVBapqBWg71QpkXLDrz3wZz/SMRatGrH/cOjOJUeqHYnsqQ0RCgU7k5dFaEQ6P7wkGrd3MD09xJZtsZFv2HZdLspgzseyuX+OyO58ZqKD6NjJ/0kxKk5cdrPw+PzkZD45I14khPV1daPPUtxiUyrZgaG9Lfy82InLVr14uVXPsJsrtphIIDOXXridMoVzldVqFTgcst8NK2EJStcPPFAFGq1xFsT4ziTEazWOaQoCqfSwxGOEN64qV1DjTE1j1JVfqXP+9wa1m6suCi7Z6iN+b84+fZHR4Uo8lXr3Tz9sp2NW71c3dPFo08XM+W1eO4dZsOgU9GsWbNKv38+9Ow9iPp1IrlrdB7NGusrNY45S+vmBjq1M9Dtpkx+WuxkcH8LPy0uY+TjuRw44qO4JMTS1S5uvDNc1/aPdTMPHvFxOiPA25NiMZvCKVzX9zIz/6tkNi5Oo6RU5uDR6jX4wBEf6ZkBhg+J4Lct1W98rd2kpUmT87dDWVkZNVLDGqVSQf26OnpeZaJ9KwNff5TEmAeiiIlWM+hGC0kJGnp3M3NzXwsRVjWZOQF27vOSkxfE51cw6FXsWVWTBV8n8/7LcXRuZyAYBKNeomZq9TrXqL6OE6eqX+jsPuCjby8TwaBEgzo6unU20axR5RIpefkh2rTQM3OuA0kCk0l/QRGPibG1KCiU6XZF1U5tWQ7Xgfz8m4qRHzqdRI0UDXuqWZjMWeAkIb5q55otQs1jD0TQpJnEGxOjePvTkvIx6/XVbzIAxESp8XrDn/1ts4e27RV2ro+nWSM9Py1xUuII0aq5HrW6+nIylzOJiYnhRgZeqTylrCpOnwmiRY8tmETOrjRuvDObfsOyuOGOLJ5/o5DH74/CZFTRu1vlzdJIm5rP3k7g7Ymx5BWEyC4IULOGpkJpiz9iMqmIT1QIKX+afJTZSM8IO20UReGZVwoZeIO10uKwV1cTqGRUGglVdR1LqiA+IQ2fX8ZmVZGTV71z6HRGkPSsAPNmxfP9jGiCjbZRYDmAR3HhU7zkqE6wi99oTBtqOa7go0+8Vdo2Nz/Ijz/7qV9yNZo/ORhMoQiydUeq/PtFmiyuvUbH6AcsJFltxJOKhISNaNrQlUhicCcd4MlHrDjKZOLjq06frw6VSk23TkZCMmRmB/ju57JwDb4bLWzaVv0GzaYdXtRqWLGuem1e+ZubDq3PzfHXbXIz5CYrJQ4ZsykckBEZoebDaSX06W5mwPWWCk6iouIQ+w75y5tNSZJE/To6bBESqclqhtybQ7s+6XTpl8ENw7JoXE/L0ZMBHrsvipv7WtBpzt/5CWEnVHKiFsXkQqUNYNefKH9PLamJDdXA5EnAGF/Kjj1exk+288Xb8dzQx8LhY+f0/L3PirljUAQmo4pfvkthxvuJfPV91ZlkPp/MFzM8RAfOzWUlSULvi2HFTxEMHVlY7uTNyArw9Mt29h/y8cCDGjKTV5GvO06+ksUx9Q72G1bx3DMGvvskkdIyhZuvsyLL2n8s0ulSw2BQoTcHmPOlhb4D7bhcCidOB5j8XjFdOhhJiFPTsY0BtVrFvO+i8TXcRJ5lP06lFKdSynFpD0WpG5k9PZLCIpk1G9wkpAT5eaGEJ+YEAZWbmsZUFCA9s+rnvdMlk5ejIrKsLm+8W3VaeCikMHehkxt6m3G6ZJ6eVMzSFT7m/ORlwVInH39ZwnW3ZdOiiZ5BN1hp11qPSqp+bvVnGjftiLNMRcSfGtIAqCUNqdRjH5vxKufuda/iZh+b0Vk9BHXhdZK32MTpjKqP89hJP8XFMPCebLbu8qIo4Wynb+aU0WtANnF5Hco/q7fX5oOpThLiNKhU4blgVbz+UTH33WFj5W9uTEZVhYCAUEghKkrFwf1bztsOPp+Pdq2iyMiq+nmg1VBtxDnAzr0+Hngyn0efLuL6QXb6XOfEcuIKTNK5NaBRtmLWa1nybQo/T09iwdfJ9Ott4eMvS7CaJRYuq740wA/zy6hfS0ukTcVXHybyy3cpvPiclVtu0fL6i5FVBkTUStOiMnowmc5/jej1egkGZbLNeyvMJxvQkpMc4IxylIDiD0dYKgXsYSPJ1MYgmdBKOpILr8C/rxVLZtvYuVVFYVGIj6eXMv4VO9EJAe551E1h9B6CWhct6UxdqQlN6UAeGexQ1rFFWcE+tmAqaMidD9rp2j+DcS8WcPejuQy6N4e80xZscsWsYq2ko4ZUn0iNja8+i+C1iZGYjBKzvvMTkiWKVblojAEirIZ/LFBIOD//hbRsdSVrN4UnLq2b6XF7ZGbPK2PWjw60mnOh2XVqapk8PpZV672V6hY6ykLcdn8u/a+14A8qXHu1mQmvFvPMo9H0vzObdz4t5sRpP8dP+XnjoyJGTyjg87fDoctmk4ROK/HLd8l0aK1n5BN5bN7uIzv3nKjodBIeb/ULtUAgXF/6pbeL0OstREVVHUnzn6DRaPAFql8c+XwKEZE1mfvzJpb8uov5i48yfeZ25i/ay/dzVtCyZZtK36lusSVJEldeeSXTvvmcJq1q8Mj9lnDdDsIT99tvieCGO7J56qUC3vusmJFj8hg7sYCht1gZ9lAuU78uZflaF2987OWG4QoPjn6X2rVr/8fHLkkSrVq1omHDZrRorKduTQ0udwh/UOabuVXvNNdK01T7ADqTESjvkGoyVLSBQS9RWHTuYdGwro4de6ufUO/a5+PYyQCtmurR6STeezmObz5KYPiQCB69N5IH74rirhGP8Olnc6lRo8Z/cPQwaPAIvp2n5Z6hNj79qup0jtc+DNfkO50R4KfFlZ0CLZvo+XFxRcdoSpKGl56OZfGsFFISNeFGJb0rLg4VReGpl+wcPeHn9Q+LuXNwBK9MiGXKjFIUGQqLQmTlVP3gdbllNBoY0NfMS+8U8sTEUl58+YP/yAaXE3369EGjDdearC7KuqQ0FO5G+WAutggVs6Ykkm8PYTZK+P0KEVYVS6qpV7R8rRuPV2bYQzlcMziT62/PYuc+P7LGS/QVe8mOX0+e+iR5umOcil1Foa+EMS8UVBiLTicxe2oiC5e56NQ3g07Xp3PtrVmsXu+mWycjRmcy+qKajBgaQUqSBp9PptihJyLiwjocn6VLlys5eiaeMQ9E4/MpzPvlryInJR4ZaePwMT93PJxLh9ZGbrzWwvufFdPxunTenFLEF+/EV4ge9XhkRj2Zz+OjIjEaVPj+tHkSaVMz44MEZs4tqxRVCOGJ69SvSjlxOkBRcYiPvyytMv32VHqAkxkxNG3a9LyP3WKxUPD7PppGLZVPws8ybGAE9wy18dhzBfQblsV1t2Vx453ZDLjeQmSEmqWzkwmF4Mcvk5jweDQ6XTiSu0EdLTv2+oiwqgiFFPYerH6nfeM2T7URDRlZAU6cCvDTEidlzhArf6vauZCTF6SoJMSLbxexYKkTp0vGaq26rlx11K5dm41b/Dx2n401G9088UIBh476KXWE/26fwVmkpWg4cNjP8rUVr//nn4jhkfH5FWqTKorCkhVOnn3NXqFG7Z/Zd8hHjRQN1/U007yxjhvvzC4/huo2pBRFobAohNEYjlJ765Ni3ng+FpUKZv/sYNwkO9PfTyA3L0Tva0UJkKpQq9VotDYcRRqmflX1sz4nL0j6SQ16KbxA0Kt0eL0KC75OZuE3KXz1YSLtWxnQ6cJ1kav/WxIFRUFuu8n6txFB4blexevWrSli32Efr35QxBV9M6iZquG+KrJGFAUCQYWGTRtckPPznnvHYoswYjJI1c4D3G6ZpavdmLRaJAliotVsWhHPSx+XknztVqKv3ogr/jBWIrFINtSSBnNGa7r3LWDFunC0STCoMGdhGb1vLCQ+qwsaqXJUkV7SE4xN54x2T3nabEgJkq05Rq51L688H8Ho+60MGFGKI3EPKm0IBZmTmj0U1lrL9zMjiIvVMH22n+uuH3beNgBo1aYr115tIRRSSIhTc/CIj+tuy2LOAidrN7nJyKrszAgEFN7+pBijKdysr6rn6q59Xjzec5le+fYgazd5mPRkDB+9GscjzxRwxXUZHD0ewF4YYvxke4U074NHfNw2KpdXnompoGlrNnro1tnEnv1+2rUy8MHkOKa+Fc/NfS1M+66MTu0MWMyqcM1uy/k/H41GI4rKxvFTfqJT3CR4GuKOPUZWwlpyOU2+kkV6xGbyEzdzzTVq+vaysPCbZOJiNbjcCnpduA7opLcKOXkmQK00DYkJag4d9VOrhpZRd9m44+HcCk6wE6f99B1kx5DVDNWfOoUrKCSUtuDU4tbc0j9EgytOM2BEDn17mpn6VjxjHopg+2/RPPtRHrc+fQxjrUzyTyTRpoWeW+7JZepb8eTZQ9Sp2xStVjTDrIr4xAZ06aLChxvHhg48ea8Nv0fNlNfi2LHHVx5NqSgKSQkatqyK5/WpDpoM3EVprY0MfqCAe+7WM+YFO48/X0BqspZFM5MpKJQxmSQCajd6RzJOJzwxsaBSEIksKzz4RDFme0MMkon8g4mMeaa4wlzHURZiyMg8Tp4K0r1fAR27FrPiyzrUye7LxhnNuH90KVGRKubNSGLk7WF9PJMRJDo6+bzt0LdvfxS1hJeq5xrxUjJRxLKHDWxVVrJLWc9x9lGThqhcUQTwkak6RkR+U4aOKK5UrqGkNMTtI4swaXS882IcX//goEnnTFpdUcjTT/nJz9ZWqF8bE0jj2xlq3p/q4LUJsTz2bAE/LS4rnxtkZgcY9WQeZqPEN3PK+GJWKe+/VNEZ9uNiJx1aGTCZqk8j/zMNGjTg0AkdiqJUWcZs6AAr731WUuV3d+3zUr+uloNH/Sz4KhrX+s6k5HUrj2Y9i5syul+lQ6UK1w4OBhXem1pMqUPm+TFRvPZBEfbCyn976WoXZzID3D88Eq9P4ZYROXwxqxSfTyYvv3qHrM8n4wkEGHHf+TeLttlsaLVGXJKDkxHryyNAVaiIIYEzHGUHa9nEMvLJojFtiJfObd4oikIWJ6hNY+oW9aDgtAUlBA8Mj+TdF+OwWVVExYbQp+aQF7eVIiUPPx5sFg2SwU0NbQ3aSFdhwkqwOJK8XLhjYASvPBPL8h9SSarlqTIDw6U48Jhz6NbZwMZtHnreYEeX1QgtOgpj9hKUZQYM6Xfedvg7JEUUV7ooFBQUEAhUvctit9t5+MGbmPGuQq00LUMfyGHA9RY++LwEl1umSwcjH0w+VxS9qDjEuJfsZOUEadZIh6NMJjMnyPjR4U6NA0bkEPJJ+B0mbEluPL4Qj9wTxY69Prbt8jKkv5UnH4pEo1HhdMmMejKPWmlaXh4f7ux4+4M5vDYhlhfeDEcNNG+sJxhUuO62LJb9kFLlgm3Wjw7Gv1zIlNfj+G5x0wvqbv53OBwOnhh9HQu/rnpSMGWGD7XtCfr3H3jevylJEklJSeTk5FQbfbN58wZmTh/DzA/1FcLnM7MDXDc0m2dGR9GxrZE6NbUEgwqjn/XgDHagYcNG1K7diG7drr6grsZ/xYEDB3jxhdtxOUt56uFofljg5PgpP+MejuK2mysK9rpNbkZPKGDl3NRyxy387iAflYvNKtHzKjO79/sYOcxWnqK/ZKWLDVs8TH4mfB2cPBNg3IsFzPkiqdI5z8wOcMfDueTbQ2z5pUaldKpgUKHvMB8fTPn1/3sn+/vvp7N94yeoKCU2WsNDIyKpXUPDwaN+nnu1GElS+HF6Es+8UsDS1W5aNdVz+8AIrBYVy9e6mLPQiRyCVT9WtAfAmo1uHnoqH5tVYkC/CO6+NYLoKBW79/t49tVCrutp4uF7zjnyf1np4olJbpo0bkpW9mliI0uZNyOxQi1ERVF46Ol8du/3U7umhmMnQrz46lxatWp13ses1WqJi4v7+w/+j/JXenjr4J6cPnWMW26w8tYLsRWuPUVRGPO8nd7dTRWa6tw/No8Vv7lp19JAx7Y6Znzn5PXnYri2R7iJgaIoLF/r5sGn8unV1UhOXogTpwO0aaFn/2E/D4+IZOkaN97fo7rzC0LYrCpy7SEiLCrKnDIjbougaycT+fYgX/9QhtEIJ04FGDYogtREDW9/XEbWgWgiixtTUnMTG5bHEGFV88IbhUSlPMGtt931H9urpKSEZ56+lyhLJoeO5PH9Z0kVmtNB2BFy58O5zJ2WxB0P5/HiuJjyKByAex7P5dDRcFr6sEERpCWHowG//iEcibhhURpvTnGzeIWXtT9Xrqv35bel/LLaxdQ3Eoj+PbW9sCjEky8WcHUXExaTxDOvFuLzKcREh1Pnu3YKZwT8sMDFF7PNvPPedxccAf70uJE8cc8BmjXS0XNQJkadisXfVv0b731WTHpmgLcmxtL1xkzemhSH0xXuZj7j/YQKNWQfeSafdi31zF/qxO+HBV8nV4pkLHWE6DUwixZNdTRvpOeBu2zlv7F7v487HspBowG3J3zdKIqKJd8mV4iIKi4Jce2tWSQlqomKUFNQFKKkRObqPvfx0MNPnbcdDh48yL2D7qZx2yJ+nJbEnoN+Zv3ooLBIJipSYu9BP6PvjWTCozqCtny6ddUydEAEWo3ErJ8crN/soUlDHWVOhehIFYeP+fH5FbpfaWTlOjeTx8dWahgXCin0HpTFC2Oj6dY5vDlUYA8ye56TX1a5uO1mK3cMquy0WL7Wxar1bm7oY+HJiQXkFoRITtRQ5pRxe2Sm/N5ptdfALJavPoJeX30q8+WshZs3b2L4rcNIirTw4otaBvU3l+vhqfQAA4cVYTh2BZbfF227dCvo2SdAty4mRg2PLP+d3Pwgjz5bwPefVV1T7dEJ+WzZ4cNbpsfrVVjyU3S5I+yP2AtDdO9VRkpet/LXQkqQ7ZplyDo38XFqbFY125fVqHKe+PMSJ4886eLr73+8oOYWAF98/j7ffPUeLZpoufEaC7ffYi2/XwuLQtx8Vw6lO5ritGRwwyAfb02MLc9kCQYVnnmplOWzY8hylNCEtuilcOaUT/FQEnGMoMWOR3KjUodQpzeiptSw0hgURWGbeinffW3hiReKUIcM6FRqdAYFa1SAgiI/t94cwdgHo1CpJEodIeYucPHdTy4a1lfx0WvxSJLE+i1eXv4wli9nLLggJ7DdbufRh25ELeWRlRNi+ZzU8jJX418uxGpV/d4g0IxGI7Ftt5fHni0gPcuP2aSiQys9uw8EeHZMNNf1MONyy3w+s5Slq938PD2JqEg1835xMmV6Ce+/HM+pjABvflRMXkGA6Cg1B/dKxCSFGDMqkhW/eVAUyM0LUre2hpeeiq2ge36/Qtf+GRQVh6iRqiUjO0Dn9kYS4zV0aG1g7sIyXnwqhrq1dDz4tI9Bd3x5QfVPf/llAZ9PeZyb+5qZPj2IVBpLQqMC2rRVs2a9h2+mJNC4QeX05THP57Npuxe1WqJjGz2rN3ho18LAIyNt3PtEPst+SCHCqmb7bi8fTivBXhQiLz+EI99IbH67CjUWIRxVd4x9NJc6hksqxG3i9jtlFq100r2ziWcejcYWoUZRFDZt9zLi0Ty0shGVpMLp97Lk+wTq1NTSpOsZFv+y9283SS9lPfwrLTx69Ch339mHSWNjeONdN44sG5LRzVtva8ufW+9/VsxvWzw8cFckDepoOXzcz4tvlXDqVIhRd0fw7BORFX6zsCjElTdkYj3ZGacuF6c5C21xIg26ZxIKwW0DrDRtqOfYCT8ffuIleKY2Me565d8/ot+INqaYejUMBIKQnSlRYteiD0TQQGpZ8W/pTtFp0Bk+fLNiYFCPm7IZ+fCn9OjR47zt9OuvS3j8nnG0p0eVOrtX2YQCmLFQRglJ1MSIBSelnFEdQKVRiFISiAwm4E86Rtdualq0ULFnv4/VawMoOSk88pyD0ffbCIUUrhtYQM7WOiQrdSlSCshUHaG53KX8byuKgt14HE/sCcy2cJ1znVaiZpoGtVoiJkpFbn6Qrp1MPDem4twyPTPAiMfyaNY4ip79ptC+ffvztsOkFx6jYdo6lq8t46sPEiuUh1mx1sXD4wu48/dgHLNJhSwrLF3t5vUPi/B71PgONOVM6BStuQqVVFGHFUXhRORamrZ3o1ZJmIwSO/f6cHtkmjTQER+nwVEW5ODRIA/cZeP6XmbKnDJTppeydqOHF8dFs/+In/VbPRQUhHAU6vHLAaLjQmxfVrPKEiTTvy3jmZfdbNy284L6Y7z68mt89ck3REdo8CheVJJEMCSjU6tJLWtDBLG4FSeH2EEtGhFN+DnkVTyc4hAmLNSUGgDhchz5NVbT/0YdPn+4jOLsn1zk5snYIkGLjqBfRSigItHRkkglgZASZK9uNbIUQpYCtG2nZvbURGKi1RQWhbhhSCGFx2OJ9tZCQsJtSyc7mInFJGEx6lCVRWMrbsgp6SCWGvk4PQFMJh2zflj9l+uFC9FC4fy8SPyVqANkZGQw+cVHiTDnkZbkZd6SQurU0tKhlR6HU8brhScejAp3FS8O8dGXJezc62X86GgS4jXUStPi9crceGc2ifEapr4ZR+uuebjtFrTRxWj0Mk89Ek2fbia+mFXKmg0enC6FMqeKiAgNTpeHZx6NYdhAKweP+nniBTvvTIpl9IQCJjweRffOJqZ+XUp2bpBJ4yru7p7JCNDrlhxuvcnMuu023v3gB5KTz38n63x48/UJNK6xipG3V1wkHTvp5/6nDMz45tcLah5xPs5PgDVrlvP5p5Pp1NZPalKI3Qc0nMm2EZ9Qk9ysPXRsLeFyw64DGgbdej833zz0Pz7Gv2PZskVMeuFREmIVHrw7ki4djOFmKn6Fe4fZMJtU/LS4jF9XuQmGFFQqiQ6t9bRtYWDfYT/rNnlQFBmzUYXTDe9PjuWjaaXMnZaE+fdO2eNetKNSwZhRUSTEaZjyZQnrNnt49dlYatfQIssKK39z89RLdmQZhg+OYNEKF++/HEezRuFzcyo9wNOTA/S8diw39h/8jxz79u3b+XrGW2RmnKKoqICQX0LvjcFqb4wz+hh1WzgY/ZCJlevcfPdzGfGxapCgtExm+GArzRrqePa1IoYPjuDGa8243ApTvy7hl5Ueul89hPT0XcRHF+BwOPF4FFxumUBQISZKTYO6OkxGFWs2+mjc9Gomvvh++YNp3rzZ/PTD+9w9OEDLplpOpgeYNstBt05GHrs/iumz3fy2qx2vvDrlgo73Up7gwl/rYWFhIf36XoFaFU6hGz0yivp1tBw65uPld4tp1kjL+y+HH96OshAvvVPEj4vKaFRfS06ezMjbbbRvpWfRcjebd3gwGiROnA6g0YDZBA+PiEGjga5XGCgtk5n1Y1l4d7uhnpv7mil1yCxf6ybKpubFcdHUr6vH6ZTpOTAde6GCRq1GK2kIuozkFLuwRCjo/Tb0ziQ8ukKia5by/fRIAkF46d0idObuvPbGp/9Iau/x48dZsmQBy36dyf3DNAzsFy5fMWehk8++KaVBXT3bdnm5704rYx84lxaVbw8y+D4HDRpfy29r5xFlC6LTSeTlB+lxpZFXnolj2mw/2w80JikplQjdCp5+WFfu6CsuCTHisTzc7hBGo5qQrODzKeTkhZBUEjVSY/GHbAy59QGu7zeAlStXMuubDygqyiHCGknvawYx4Jah/1HJh5ycHB57ZBAfvBTiyAk/U78qZcD1Zh4aUXERcfSEn7sfzSOvIIDZpKZpQy17DvpZMiuFg0f9vDu1mNbNDcTHqli+1kN2XoDEOA2JcWr2HfbToqmeV8bHlqcj7T3o494xebz2bLjW6usfFhMdpUavV+F2y9iLQpQ6guj1KkJBhTcnxtOonpbREwpQq6FlUz0nzwTJyA5wRWsDKcla6tTU8M6nJUia2nw9c+EFTXABhg68nVNHdhGT4qHnVWbiYtRs3+NFr5N49vFobr6jgIiTncmwbkNjc9GorpZG9XUcOuZHVhRaNTXg8cocOOpnzP1RXN/LzJadXp57tYDsPJkbrjFz7zAbCXEaNu/w8MKbRRw7FqBGmoZfZ6dUWFzs2ONl6AM5vPBEDIP7W9FoJGRZYcFSF2MnFhATrcZskjiTEaBhPR0N6uho0VTPrf2t5BaE6D88m5H3v8aQIUP+8pgvZy0EeOO1ycz66EcSrREo0XkkpYUoK9ZQlm/Clt8CsxRe+GerjlNgOUSNmgolDplre5h56uFokhPVHD4WYNhDOYwaHsm9wypGZP622cM997uIzm+NlUhcOFC32cyyuQkYjecWaIGAQv87cilY35JoOexE9Sgujmi3YEkoY/7XScz6ycG8X1zcMzSCsQ9WTMsssAfpfnMuzzw3lZ69ev5Httq2bRvPPTOCerX8FJWEqF1DQ25+iOMnA4S8WiKMeiKiZA4f8xNt09KyuRZQ2L7fhafQRKK7KX58pEvHqK+0IIq43xeBbuxRexk4zMfqrTqKC6KIOJlc7lSG35s9qHYR0HmISXXwzBgrBw772LzDS0y0mtMZAQJ+iZCswh8I0aVjJDqdiU3bSvD7fQwbaMZmVbN6oxatsSGTXvoIq/X8I53Osn//Xl547gHOnEknMV7Dx68l0KG1nuzcEE+8kM/Bo34kSSIUUvB4FTQa+OrDRNq2MPDRtBI+n1mC16+Eo3clCZ9PQlGCGAwqbBYV8XEqPN5wreCmDXRs3OYhKIcjaz0emaKSEBFWDVd2NNL/WjM5+SE+/rKEkbfbuGdoBBFWFavXu3n29UIa1dOi06o4cSbA5PGxdGxjwOuVef2jYhQFJj4Zw6+r3Hw5tx4ffPTtBdti+pcf8/WMd2hUV4VK0bN7TxBZCoI6wFOjoypsAACs3+Jm5ON5KEE17lItem8sNn8qJaZTqOPzaVBXw/FTQW7oY6Z9awNHjvv55gcnruwoPIEgTWhXfr9BuH7sTtZhUusxmkEf4UFn8SFJULuGGqdLISMriMmowu9TESqMIa6kBV6VE0fcAT5630S3zgYGjcyhccsRPPrY0397zJeyHv6dFg4ceA05GUd4ZEQUrVpo2brbw/Rvy5gzLal8/ZGVE+TzmSXMXejCnxdLoqMVxeRij9xP3XpqHr/PRkK8hqWr3fy0uAwVajKOG2hEGwpit9OqlYq9h7x07KChY+vwHPFUepClSyDO2YQIJRovbrI4hRoNLsrw4QYkFCmIpGiQgEQpjRgliSABMtVHsSY62LE6Eas1/AwNBBQmTC5m0Qo9q9Ztu2BbPT76CTb+uI0GtCx33MmKzCkOUSTlojLKmAJRJAfqUEYJbspwq8tIqB3L1Bmf8urLL7Fx7W/oNBJ6Y7hpqNWTjOS1kqM7TOt2YDWpCAShQ2s938/1Yc/Wk6KuQQHZKMjUCDTDqkTjw4Mj8hia+DyK3R78Lh0NG6iIjA6XHVOp4OCRAF6vQqvmOkYOi8BmVbPyNzebtnsZfGMEi9bUZcqn31/QPNnr9fLoI8NIiDxFZrYDrQ6ibGr2H/KTEK/ik9fjWbrGzdSvS5Hl8IaMooDDAZH5LUiWapOvZJNLOg1pVZ5BEVQCHFXtIqqunSE3GzhxJkB2TpA2LQx8N0tBawpw3bVaru5iZO1GF9/Pd2G1hMedla6icagjwQg7GNzgthDhrEW65iDmGjloDCEirWoWf5uC2XTu+bptl4db7y9i5nfLLjhbNBQKMeimwezfeRAzJqJIJI9MkqhJMrXKbepWnOxlEwph/TdhIY16RElhPQkpIfZI6zHY3BgjgijIOJ0KjiItWgxIBidarQobMUSXNUCHnhKpgDMcxWj1Q0hDtKs+gcgssDqIjVGh10mUOIJ062wi5NWQZ5c5csqFlFmPJG+T36/bEBnqI5RaTqLRBcN1u9vezITn3vjL4xbOz/8B/k7Uz5KVlUVmZiZms5lPP3mHHdtWodWCxSzh84NarcNgiMBe6CTK5ufBuyJoUFfHtj0+ps0qxaA30aFNFCfSFRo06ozTFeTX+YuwWoMElRA6vUQoBH6fhlEPT+Duu+9m+/atfP7pKxw+cgCNOkjj+jrSs4KUlIaoV0dHwK+QXxj6vYYGRFglRtwWQXKihvm/uFm3yYNWZ6ZHz5488NAzJCQk/OP2C4VCvPbq02Snb2RwPx9Wq8SytVqOnopi8mtfXFCXODh/5yeEJ727du2isLCQ2rVrU69eeOfP4/Fw7Ngx9Ho99evXv6Ad/P+UoqIiHn7wNkpLTpEYF+6SmWs3YjDEY7NFcvr0SRrVC6HIPo6d9BMTrSE50cDhE1ratO2GzRaBXm+kQ8cezPjyLRzFxyguKWHwjWY6tTNyMj3Ah9NCqDUGDDoJRdLRqnUPTp3cQ1bmYbxeP2qNmWv73smmDb/gdecSlBU8bj9mk5ao6Cji4utw14gnadmy5d8f0H+Ax+Ph8YfGcHT3CbR2M7Isk6s5iSnaS0SkGq9XhVanEAr68QcUdFqJKJuKQDCA2w0hWSIyKol77x9Pv379yh8MR48e5ZfF36FSa0lOacimDQsotGfh9oRo3aY7I+55gPj4+ErjcTgc/PTTt/y6ZDZlZXb6X2PEYlaz/Dc1jRp3Zey4ly84AvhSnuDC3+uh2+3m7rtu5fSp3VhMKgwGCZdbwesNhWs/6VRoNOAok7EXBYmMkGjW2IhKgqMnAvTrY6ZRPR1rN7n5bbMHh1PGYg5rn0GnIi1Vhy1CxeFjPny+EEaNlswcBZUmiMkUTovT69W0aaknGITd+724PSHkEBQXqVDJetSoUGmDWCJkIqNl1CoJp0fBoJMIBCHCFsszz35A586d/3H7eb1eFi/6ibVrFqDIMnXqtaFO3cbUqFGDBg0a8O7bz3P0yGbq1gx3wwyEEnn40Uk0b94SRVE4fPgwc+d8zeGDGzEaQKW20ue6oQwYcCuSJPHTj7P4+ccviYpwYy8qpbAoSNOGEWRkB3GU+UlKjEBWNKSkNmbEyHHUqlXrgjafLpTc3Fw+fH8iWRn7cLkc2O1lpKVoGDbQii1CzZwFZWzd5SUY1JCYFI/H7SE7uxizSUGnV1ErTUvLpjp27fVxKiNESFbjD4RQq0L4/QqSCtSShNWiwmoJN/5wumSMRglZDtf6MuolGtTV4fbKuN0KRSUh/H7o0dWILMPm7V6sZhW2CBXpWQFKy0KoJA2RkVoS48I18zxeLT37DOGxx57+j2oZud1uHrjnIY4c2kJMvI+brjXRopmebbu9fDvXRWG2DlkVJCI6nL6pVkNufgiTUYVWA1m5ftRqNb26GrljkA2/X+HTr0rZtd9LKKSEIxxMKlDCtZw1GolWLWI5cgIC/lIa1Q3XR91z0MeZjCDBYIjUZB2KEq6rnF8YoqwshCRBQqwGtUYiPdOPTqci0qamVpqWfHuQwmKJ5yZ+Su/evf/2mC93LQSY+fUs3nvtfWyOeFAgk1NEEUMcKQTwk6c7jtbqIiI6gKJIFJfI+P0KLZvpCMng8SikZ/nQatSkJmsYMdSG0SAx68cy9h0IELTHkCjXJkiAQsMpajf04pMD9L/WQruWBg4c8fHV92XkFwTxOPSoZV14AaX1U7NuuPO4Wq0iLia8MVJYLFM7TcvokZHEx2lYttbH8nV6Xn1jOo0bX1jE55/x+/388ssC1q1ZiM/nJzWtEYcPbiYm0kGkTeLIcUir1YajB3I4fugockhB0spc2eNK6tSujyIrtG7fihmfT2PPjj1EmFTExIVo2sLI6awInnnuA1q1as0tNwyi8HQJmmIj6GV8kWXcPmIoV3TpSEFBAQf2b2X3rvWoVGo6drqGvn1vorCwEIPBQO3atUlPT0etVlOjRg28Xi9btmzB7/fTokULEhMvrNbnnwmFQvz44w+8+/az6HUhzKZwWmZRSQinS01igpWWjSWOnHBjMUl0v9JCbl6QVetd2Gw2YuNSGDRkFL17X4ckSeTk5PDk2Ac5emQnUTYV8XFqggEFh1NGkRX0ehUJ8REEqcFrb3zJ7t27eWnSGFSSgx5XmujYVs83c8rIyAohyyqQVHRoradGssIvq5w4yhSSE7VoNRK5BUF6dDHSsa2BOQtDRMa2Z9JLH13wRtBZHA4H06Z9wrrV8ykttWM0SsTGqDh63EVSgoa7htgwGSVmznVw4lSAuFgVKpWEvUgmP0eNzZpIlx6dWL9uIW6PmwirhN8PTreM16OgCuqwKNEoSHhwoUWHlUjcOPFQhjnSS8CvJhAK0qihhtgYNUdP+jHoVQR8CpIa1CooKpTwuPRIKERGy/S/XofTrbBxW4A77x7HXXfdd17Heynr4d9podfr5cEHbmfD2h3E2HRoFSNldi3aeDu1aqlp28LAmYwgew95KS4E2a9HUUBSyQR8Wvy4MRvUROpsSM4IPHo71gQX7VrpWLEcvC4V1lgftWqpqJmq4dCx8BrC7w8HRJQWqlFCWrTo0GHAgxONJKE2hNAaAnh8IVSKhqBXTUgJrytCyKg1QbQaiahoaFzPiEYtcfCYl5jYesyeO/8/vvZnfjWTD9/5mFAJyLKMR+UkrXYar749mbZt27J3714+eX8qWZlZJCTEc98j99KuXbvyNU9xcTGvT36DdavW4ynzEJD9pNVKo03H1vy2eiFarTvc20AVwf0PTsDnczP72y/weNz4fAGKCsrQqVThsgGSj2AQEuM1WK06cgtUaNQKJqOEoyxAwG9Aq4nFFyxEDhXTsK6W1GQdWXlmUmp2YMKzb/1HcyJFUdi4cQML508nKyub7JxcSkvsaDSgVav4fY8HjVqizBVCr1VTv66WMyclcrIlVLIGr+wBVOgkHWq1hKL2o7f4cTtVWCwSJrNCSFZwOTRoXFGojT4kSxkqjUztGhrq19WxaZsHR1l4Pin7jJhlG0Z3Ej7FS5kpk/oNQxgtMoePBnHbTVjjPbRrrSc5Sc3eg2CNbMxrb3z+H5cMVBSFNWvWMO7xcdgLijCoNARkUCFhwUaAAG7KkJGRgBAhtOiJJAYbMfg0pTj1eeisPoJuLRZHLTy4cVKKVWPCqytB0ntwlCmYjCpUioZQQIXbF8Qg6ZEkNV7Zgwo1WvToMeLFjR8fBoxY49xo9EECfokSuxqdYkb5/R7x40Fv8VOrlgqfT8eAQSN54MGxf+sIF87P/wHO1/lZHR6PB7VaXWGB6XQ6+eWXBdgLMkmr0YA+ffri8XhwOp3ExsaWp5K5XC6WLJnPsaP7iI1Lo0ePPuUOvD8iyzKBQICioiJMJhM2m4309HQKCgpITU0td2q6XC4WLVpI+plTNGzUlL59+6LR/OfdjC8Eu93OypW/4vW4aNO2M82bX3gndbgw5+e/kby8PDZv3owkSXTu3JnY2HCqejAY5PDhw8iyTFxcHEePHkWn09GmTZsqUwtzcnLIzc1l48bfQHETE5vEddfdhM1WdZf3P+P3+/H7/ZjN5n8ksu1CyMvLY9OmTahUKrp06UJUVFSVDmhZltm2bRt5eXmkpqbSunXrKjvZ/hPXQ1lZGTt37gSgbdu2WCyWv/lG1VzKE1w4fz0MBoOsW7eOLVu2YDKZaNGiBdHR4Yii4uJiQqEQDRs2JCYmhvT0dPbt28e2res4ePAIBfZSIiPN9OjRlRYtOuJ2u6lTpw6tWrXC4XDg8/lo1qwZmzdv5uef51BcZKdxk1Zcc801AOj1erKzs9m1axd6vZ4mTZpQv359JEkiGAzy22+/sW/fPkwmE40bN8btdmOxWGjXrt2/om6X1+slPz8fi8VSbrOqqO7aVxQFl8uFWq3G6/Vit9uJi4u7qA0ZgsFguLulJLFgwc9s27oRg9FEt2696dKlS4VIKkVROHnyJBs2rKGkuIiExBrUrl2b2NhYatSoUemZJUkSFouFI0eOEB0dTWlpKaWlpSQnJ2MymcjPz2flyuWsWrWUYFBN//796dixI6dOncJoNJKdnUFG+nGOn8ikVq06DBgwgNTUVBRFwev1otPp/rEyKGfOnGHhgoUcObKX5OQ4Ol5xNe3adcBgMBAKhdi2bRuFhYX4/X6MRiMmk4nExEQaNWqELMscOnSIzZtWUFJaRrNm7enSpQs5OTl4PB7q169PREQEBoOBzZs3Y7FYqFOnDpIksXLlSnbu3Iqj1EkwFCQxMZHWrdty6NAhJEniuuuuIy0tjezsbFasWIGiKHTt2pWcnByKi4tRqVQ0b96c1NTU8z5WoYVhPB4PixYuJv1UOrXq1iIuPpZd23djsVpo16EtarWagoICTpw4gcfjwWq1cvDgHsrK7DRq1Jr77nsAWZbJycnh008/weP20P+mm+jTpw+bNm3ih+9/oKCggNi4WLQambr1GpGYmMjJE4dRFC29evehefPmbNy4kf17D5Cbn4MiB6hVux633357+dw0IyODDRs2YLfbUUIeNFqFxk3a0bVr9//qBnFhYSEej4eEhIRy/VUUBVmWq73vPB4Pq1evorgojzp1G3PFFVegUqnK9fD06dMcPHgQs9nMFVdc8V/d4PlPOX78OPPm/YzZbKJ//5tJTk7G4/Fw9OhRtFotMTExnDx5EovFQrNmzf5ynubz+di2bRv7923H5/MTG5fC6dPHSUyMo2PHrpWa9hUVFbFq1XLc7jJiYpKoU6dOeSDApk2byMw8Q1xcIoFAgLVr15CVlYXJZCY+LpbGTRrTtWv3fzxLLD8/n0AgQHx8PBs3bmTz5s0kJSXSpk1bSkpKOHx4H3qdljZtO9GkSZMK9sjJyWH//v3ExcWhKAqbN28g4Heg1VlxlflQa9S0aNkCv99P/fr1CQQCbN68EZUUpE7dJkRHR2O320lJSSErK4v0M8eIjIqjSZNmREVFlT+Hjx49ytGjR6lRowbNmze/oLnzpayH56uFp06d4ttZ09m9ezdqjQmj0UjNmjW56qqr2Ll9J/v37SQk+9AZLDidTvLz7URFxTBkyBB69erFnj17cLlcNG7cmFq1avHxxx+zcuUvqCWZyOhk5ADIhEirkYzPF8Dn9SOHZJKTk0lMTgQU0tJqEBMTw/79+4mKiqJly5ZERUVRWlqK3+8v/xvt2rXj1KlT5Ofn06pVK06fPo2iKHTv3p2YmMrlhS4URVHK527Jycn/6Drs79ZFiqKQnZ2Nz+cjNTUVnU5HMBgkGAz+pSPT7/eze/du/H4/zZo1+8fnlG63m+XLf6WoKI86dRpx1VXdkGUZjUbDpk2b+PHHHwmFQrRs2RK1Wk1qairNmzfn/ffeYceOrahUWtq170jnzp1JS0sjLi4Ot9vNokXf43YHiIlJxGDQEBOTiM/nQ6fTodfrKS4uJDk5FUmS2LdvHy6Xi4YNG1JaWkSZw05qWj3S0moSCoVQqVS4XC50Oh01a9b8R/ukBAIB5s+fz5pVazFbTPTs1ZNgMEhm5hlUKi1XXx0uyTd79my2b9uBXq+jc5fOtGjRgpycHLZs2UIwGESr1ZKamkqtWrVo3rw5NWrUYNu2bQQCATQaDREREZhMJurUqYPX62Xpr0vZtXMXW7ZuRlH8tG3blocfGUNJSUm5bi1buoyTJ05RUJhPw4YN6devH6dPn+bMmTPUrl2b9u3bn/c8WTg//wf4/3V+/hP8rzv8/kmELcIIO4T5t9nhUp7ggtDDfxPCDmGEHc7xb7KF0ML/Pv+m832xEbYII+wQ5t9mh0tZD/8NWgj/vnN+sRB2CCPscI5/ky0uRAtFt3eBQCAQCAQCgUAgEAgEAoFAcEkinJ8CgUAgEAgEAoFAIBAIBAKB4JJEOD8FAoFAIBAIBAKBQCAQCAQCwSWJcH4KBAKBQCAQCAQCgUAgEAgEgksS4fwUCAQCgUAgEAgEAoFAIBAIBJckmos9gMsVjebfY/p/01guNsIWYYQdwvxb7PBvGcd/i3/T8f2bxnIxEXYII+xwjn+DLf4NY/hv8m86vn/TWC42whZhhB3C/Fvs8G8Zx3+Df9ux/dvGc7EQdggj7HCOf4MtLmQMknKxe9MLBAKBQCAQCAQCgUAgEAgEAsF/AZH2fhnj8Xh46qmn8Hg8F3soFx1hizDCDmGEHS4/xDkPI+wQRtjhHMIWlxfifJ9D2CKMsEMYYYfLD3HOwwg7hBF2OMf/qi2E8/MyRlEUTp06hQj+FbY4i7BDGGGHyw9xzsMIO4QRdjiHsMXlhTjf5xC2CCPsEEbY4fJDnPMwwg5hhB3O8b9qC+H8FAgEAoFAIBAIBAKBQCAQCASXJML5KRAIBAKBQCAQCAQCgUAgEAguSYTz8zJGq9UycOBAtFrtxR7KRUfYIoywQxhhh8sPcc7DCDuEEXY4h7DF5YU43+cQtggj7BBG2OHyQ5zzMMIOYYQdzvG/agvR7V0gEAgEAoFAIBAIBAKBQCAQXJKIyE+BQCAQCAQCgUAgEAgEAoFAcEkinJ8CgUAgEAgEAoFAIBAIBAKB4JJEOD8FAoFAIBAIBAKBQCAQCAQCwSWJcH4KBAKBQCAQCAQCgUAgEAgEgksSzcUegODisXTpUhYsWEBJSQmpqancddddNG7c+GIP6/+UgwcPsmDBAk6dOkVxcTFjx46lQ4cOF3tY/6f8/PPPbN26laysLHQ6HQ0aNGDYsGEkJydf7KH9n7Ns2TKWLVtGQUEBAKmpqQwcOJDWrVtf5JEJ/psILRRaeBahh2GEFl6+CD0UeghCC/+I0MPLE6GFQgvPIvQwzKWghSLy8zJl48aNzJgxgwEDBvD666/TuHFjXnnlFex2+8Ue2v8pPp+PWrVqMWLEiIs9lIvGwYMHueaaa5g8eTLPPvsssizz8ssv4/V6L/bQ/s+Jjo5m6NChvPrqq7z66qs0a9aMN954g4yMjIs9NMF/CaGFYYQWhhF6GEZo4eWJ0MMwQg+FFv4RoYeXH0ILwwgtDCP0MMyloIUi8vMyZdGiRfTo0YOePXsCcNddd7Fnzx6WLVvG0KFDL/Lo/u9o3br1/9RuxX+DCRMmVPj/gw8+yMiRIzl58iRNmjS5SKO6OLRr167C/2+77TaWLVvGsWPHSEtLu0ijEvw3EVoYRmhhGKGHYYQWXp4IPQwj9FBo4R8Renj5IbQwjNDCMEIPw1wKWigiPy9DgsEgJ0+epGXLlhVeb9GiBUeOHLlIoxL8W3C73QBYLJaLPJKLiyzLbNiwAZ/PR4MGDS72cAT/BYQWCv4OoYdCCy8XhB4K/gqhhWGEHl76CC0U/B1CD/93tVBEfl6GOBwOZFnGZrNVeN1ms1FSUnJxBiX4V6AoCl999RWNGjWiRo0aF3s4F4X09HQmTJhAIBDAYDAwduxYUlNTL/awBP8FhBYK/orLXQ+FFl5eCD0UVMflroUg9PByQmih4K+43PXwf10LReTnZYwkSef1muDyYdq0aaSnp/Poo49e7KFcNJKTk3nzzTeZPHkyffr04eOPPyYzM/NiD0vwX0RooaAqLnc9FFp4eSL0UPBnLnctBKGHlyNCCwVVcbnr4f+6Fgrn52VIREQEKpWq0u5VaWlppV0uweXDl19+yY4dO3jhhReIiYm52MO5aGg0GhITE6lbty5Dhw6lVq1aLFmy5GIPS/BfQGihoDqEHgotvNwQeiioCqGFYYQeXj4ILRRUh9DD/30tFM7PyxCNRkOdOnXYu3dvhdf37t1Lw4YNL9KoBBcLRVGYNm0aW7Zs4fnnnyc+Pv5iD+lfhaIoBAKBiz0MwX8BoYWCPyP0sHqEFl7aCD0U/BGhhX+N0MNLF6GFgj8j9LB6/te0UNT8vEzp168fH374IXXq1KFBgwasWLECu91O7969L/bQ/k/xer3k5uaW/z8/P5/Tp09jsViIjY29iCP7v2PatGmsX7+ecePGYTQay3c6TSYTOp3u4g7u/5hvv/2W1q1bExMTg9frZcOGDRw4cKBSlz/BpYPQwjBCC8MIPQwjtPDyROhhGKGHQgv/iNDDyw+hhWGEFoYRehjmUtBCSVEU5WIPQnBxWLp0KQsWLKC4uJi0tDSGDx9OkyZNLvaw/k85cOAAkyZNqvR6t27deOihhy7CiP7vGTx4cJWvP/jgg3Tv3v3/djAXmU8++YT9+/dTXFyMyWSiZs2a9O/fnxYtWlzsoQn+iwgtFFp4FqGHYYQWXr4IPRR6CEIL/4jQw8sToYVCC88i9DDMpaCFwvkpEAgEAoFAIBAIBAKBQCAQCC5JRM1PgUAgEAgEAoFAIBAIBAKBQHBJIpyfAoFAIBAIBAKBQCAQCAQCgeCSRDg/BQKBQCAQCAQCgUAgEAgEAsEliXB+CgQCgUAgEAgEAoFAIBAIBIJLEuH8FAgEAoFAIBAIBAKBQCAQCASXJML5KRAIBAKBQCAQCAQCgUAgEAguSYTzUyAQCAQCgUAgEAgEAoFAIBBckgjnp0AgEAgEAoFAIBAIBAKBQCC4JNFc7AEIBGfZv38/y5cv5+jRo5SWlqLX60lNTaVjx4706dMHnU73//03Pv74Y9auXctHH31EfHz8PzDq/10OHDjApEmTGDhwIIMHD77YwxEIBL8jtPD/FqGFAsG/F6GH/7cIPRQI/p0ILfy/RWjhpYlwfgouOqFQiGnTprFixQr0ej2tW7cmMTERt9vNnj17+Prrr1m+fDnjx48nMTHxYg9XIBAI/isILRQIBIIwQg8FAoFAaKFA8E8inJ+Ci863337LihUrqFu3Lk8++STR0dHl78myzNy5c5k7dy6vvPIKr732GiaT6SKOViAQCP47CC0UCASCMEIPBQKBQGihQPBPIimKolzsQQguX3Jycnjssccwm8288847REZGVvm5Dz74gPXr13PLLbcwZMiQ8tcHDx5MkyZNmDhxYqXvPPTQQ0A4hP/s/wsKCip97s/fz8/PZ968eezZs4fi4mJMJhOpqal0796d7t27V/jumjVrWL58Oenp6QDUqFGD3r17V/rcH0PnW7ZsyezZszlx4gRarZZOnTpx5513otPp2L17Nz/++COnT5/GYDDQrVs3hg4dikpVuTzvtm3b+OWXXzh16hR+v5/ExES6detGv379qvz8H/nhhx+YO3dule999NFH/PDDD6xbt45XXnmFevXqVfrMzJkzWbBgAWPHjqVDhw7k5+fz8MMP061bN2644QZmzpzJkSNHAGjcuDHDhg0jNTW10u94PB4WLlzI5s2bycvLQ6vVUr9+fW655RYaNWr0l8cgEFxKCC0UWii0UCAII/RQ6KHQQ4FAaKHQQqGF/zQi8lNwUVmzZg2KotCrV69qBR3glltuYf369axevbqCqF8Iffv2Zc2aNZw5c4a+ffuW74z9sabJ0aNHeeWVV/B4PLRs2ZIuXbrgdDo5ffo0S5YsqSDWM2bMYMmSJURHR9OjRw8kSWLLli1MmTKFM2fOMHz48EpjOH78OPPnz6dly5b06tWLAwcOsGzZMtxuN+3bt+fjjz+mXbt21KtXj507d7JgwQJMJhMDBgyo8Dvffvst8+bNIyYmho4dO2I0Gjl06BAzZ87k+PHjjBkz5i9t0bRpUwoKCli7di1NmjShSZMm5e+ZzWZ69+7NunXrWLlyZSVRDwaDrF27lsjISNq2bVvhvfz8fJ577jnq1avHNddcQ05ODlu3buXIkSO89NJLFYTd6XTywgsvkJGRQePGjWnZsiVut5vt27czadIkHn/8cTp06PCXxyEQXCoILRRaKLRQIAgj9FDoodBDgUBoodBCoYX/NML5KbioHD16FIBmzZr95edSUlKIioqiqKgIu91ObGzsBf+t66+/ntOnT5eL+p8LOQcCAd599108Hg/jx4+nVatWFd4vLCws//ehQ4dYsmQJKSkpTJ48ufwBMXjwYCZMmMDixYvp2LFjpV2Z3bt38+STT9K+fXsgLJDjx49nw4YN7Nmzh4kTJ5aL6ODBgxk9ejSLFy+mf//+qNVqAPbu3cu8efNo3bo1Y8aMQa/XA6AoCl988QXLly9n8+bNXHHFFdXaomnTpgDlov7nQs4NGzYkLS2NjRs3Mnz4cAwGQ/l7O3fupLS0tMKY/miXAQMGcOutt5a/tnbtWj7++GO+/PJLnn/++fLXv/zySzIyMnjggQe4+uqry18vKSlh/PjxfPbZZ7Rq1eofKeAtEPzbEVootFBooUAQRuih0EOhhwKB0EKhhUIL/2n+OuZXIPgvU1JSAnBeIn32M2e/80+zfft2CgsLueqqqyoJOkBMTEz5v9esWQPAoEGDKtRWMZlMDBw4sMJn/kjTpk3LBR1Ao9HQsWNHFEWhbdu2FXaPjEYjbdq0oaysrMID5ddffwXg3nvvLRd0AEmSuP3225EkiQ0bNlzYwVdBr1698Hg8bNy4scLrK1euRJIkevbsWek7ZrOZm266qcJrXbt2JS0tjf3792O32wFwOBxs3LiR5s2bVxB0gMjISG688UYcDgf79u37/z4OgeB/AaGFQguFFgoEYYQeCj0UeigQCC0UWii08J9GRH4K/mf4b5enPX78OAAtW7b828+ePn0aOLcz9EfOvnb2M3+kVq1alV6Lior62/eKiorKd+COHTuGXq9n1apVVY5Np9ORnZ39d4fwt3Tt2pVZs2axatUqevToUT6OPXv20KRJkyo7CtauXbvC7heEHzaNGjUiIyODM2fO/D/2zjpAirp94J/Z7r3uO7q7QcBAMDBR6VBBRMHGVkxUQEVARUFBkFJAEDGQkBJEuruO69rd286Z3x8rh/fenYrx09d3Pn/dzczOzjw783yf71NfEhISOHXqFKIoEgwGWbx4cZXzFBYWApCXl1elZEBG5n8dWRfKulBGRiaKrA9lfSgjIyPrQlkXyvwWZOenzN9KTEwMeXl5lJaWkpaW9ovHno/q/FLPkz+Cx+MBqLSKXk14vV4EQcBisVTZZ7VaEQQBr9dbZZ9er6+y7XxKfHWr851vyByJRCq2ud1uIpFIjY2YAfx+/6/ew69hNBrp0qULGzduJDc3l4yMDNavX48oitVGs4Bq5QFRmQAVMnG73QAcO3asouFzdQQCgT9yCzIy/zXIulDWhbIulJGJIutDWR/K+lBGRtaFIOtCWRf+ucjOT5m/lYYNG3Lo0CEOHjxIy5YtazwuLy8Pu91OXFxcpdR/QRAqKbyf4/V6q1WUNWE0GoFo1ObXMBgMSJKE0+msUFjnKS8vR5KkahX4n4Fer0cQBGbNmvWXnP/n9OrVi40bN7Ju3TqGDRvGhg0bMJlMNTZYdjqd1W4vLy8HLgxc52Vz/fXXM2zYsL/gymVk/ruQdeHFI+tCGZl/J7I+vHhkfSgj8+9D1oUXj6wLZX4JueenzN/KZZddhiAIrFu3rkaFALBs2TKAKn0vjEZjtUq4uLi4IkL1c85HiERRrLLvfB+Rffv2/ep1n0+9P3ToUJV9hw8frnTMn02DBg1wuVwUFBT8ofP8kizO07BhQ7Kysti0aRN79uyhqKiI7t2719hc+cyZM9VG085HrWrVqgVEZS0IAidOnPhD9yAj829B1oUXj6wLZWT+ncj68OKR9aGMzL8PWRdePLIulPklZOenzN9KWloavXv3xuVyMXHiROx2e6X9oiiydOlSNm/eTHJyMjfccEOl/fXq1aOkpKSScg2Hw3z88cfVfp/JZAKqj1q1b9+e+Ph4Nm/ezN69e6vs//lnLrvsMgCWLl1aKW3f6/VWpNmfP+bP5tprrwXgvffew+VyVdnvcDjIzc391fP8kix+Ts+ePXG5XMyYMQOgxlR+iJZEfP7555W2bdy4kXPnztG8efOKaGRMTAxdunTh2LFjfPHFF9X2qTlx4oSczi/zP4OsCy8eWRfKyPw7kfXhxSPrQxmZfx+yLrx4ZF0o80vIZe8yfztDhgzB6/Wyfv16HnjgAdq2bUtycjI+n4/9+/dTUFBAamoqTz31VJX0/Ouuu459+/YxYcIEunbtikaj4cCBAxgMhoomyD+nefPmrFy5kpkzZ9K5c2d0Oh0JCQl069YNtVrNww8/zCuvvMJrr71G69atqVWrFl6vl+zsbAKBAJMmTQKgadOmXHPNNaxatYqxY8fSqVMnAH788UfKysq49tpradq06V8ir9atW3Prrbfy2Wef8cADD9CqVSsSExNxuVwUFRVx5MgRBgwYQEZGxi+eJz09ndjYWLZs2YJGoyE+Ph5BELjqqqsqyfl8Q2e73U6DBg3Iysqq8ZxNmjThm2++4cSJE9SrV4+CggK2b9+OwWBg+PDhlY696667yM/PZ/78+WzatImGDRtiMBgoLS3lzJkzFBQUMHPmzEor9cnI/JuRdeHFIetCGZl/L7I+vDhkfSgj8+9E1oUXh6wLZX4J2fkp87ejVCq599576dq1K2vXruXo0aNs374dnU5Heno6vXr14qqrrqo2hbx169Y89NBDLFu2jE2bNmEymejcuTODBg1i7NixVY5v06YNQ4YMYd26daxYsYJIJELTpk3p1q0bEE1fnzhxIp9//jn79u1j//79mEwmMjIy6NWrV6VzDR8+nDp16rB69WrWrVsHQEZGBv369atSdvBn079//woFevDgQTweD2azmaSkJPr27VtxP7+EQqHg0UcfZcGCBWzevBmfzwfAJZdcUkmpGwwG2rdvz5YtW34xmgWQlJTEiBEjmD9/Pt9++y2SJNGmTRsGDx5cZZAxmUyMHz+eVatWsXXrVjZv3owkScTExFCrVi1uvfVWzGbz75COjMx/J7IuvHhkXSgj8+9E1ocXj6wPZWT+fci68OKRdaFMTQhSdXm0MjIyMj/jkUceobS0lJkzZ6LT6arsLy4u5r777uOyyy5jzJgxf8MVysjIyPz1yLpQRkZGJoqsD2VkZGRkXfjfhNzzU0ZG5hfZvXs3ubm5XHrppdUqdBkZGZn/BWRdKCMjIxNF1ocyMjIysi78b0Mue5eRkamW1atXU1payrp169BoNNx4441/9yXJyMjI/L8j60IZGRmZKLI+lJGRkZF14X8rsvNTRkamWlasWEFZWRlpaWkMHjyYpKSkv/uSZGRkZP7fkXWhjIyMTBRZH8rIyMjIuvC/Fbnnp4yMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjMy/Ernnp4yMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjMy/kn9c2fvy5cvZvn07eXl5aDQaGjZsyJAhQ0hLS6s4RpIklixZwrp163C73TRo0IARI0aQmZlZcczatWv5/vvvOXPmDD6fj48++gij0Vjl+3bv3s3SpUvJzs5Gp9PRpEkTHn300Rqv791332Xjxo2VtjVo0IBXXnnlT7h7GRkZGRkZGRkZGRkZGRkZGRkZmT+Lf5zz8/Dhw1x99dXUq1ePSCTCJ598wvjx45k8eXLFClorVqzgq6++YvTo0aSmprJs2TLGjx/PlClT0Ov1AAQCAVq3bk3r1q1ZuHBhtd+1bds2ZsyYwcCBA2nevDkA586d+9VrbN26NaNHj674X6X6x4lRRkZGRkZGRkZGRkZGRkZGRkbmf55/nNfumWeeqfT/6NGjueuuuzh9+jRNmzZFkiS+/vpr+vTpQ6dOnQAYM2YMI0eO5Pvvv6dXr14AXHfddQAcOnSo2u+JRCLMmTOHoUOH0qNHj4rtP88wrQmVSkVMTMzvuT0ZGRkZGRkZGRkZGRkZGRkZGRmZ/yf+cc7P/8Tr9QJgMpkAKC4uxuFw0KpVq4pj1Go1TZs25dixYxXOz1/jzJkz2Gw2BEHg8ccfx+FwULt2bYYOHVqpfL46Dh8+zF133YXRaKRJkyYMHDgQq9Va7bGhUIhQKFTxvyAI6PV67HY74XD4N13rX4UgCCQkJFBaWsr/+rpXsiyiyHKI8k+Tg0qlIjY29u++jL+Mf4I+BEhMTKSkpOTvvoy/HVkOUWQ5XOCfIgtZF/7/8E/5vf8JyLKIIsshyj9JDv9mffhP0YXwz/rN/05kOUSR5XCBf4osLkYX/qOdn5IkMXfuXBo3bkxWVhYADocDoIqz0Wq1Ulpa+pvPXVRUBMCSJUsYNmwYSUlJrFy5khdeeIGpU6dWOFv/kzZt2tClSxcSEhIoLi7m008/5aWXXmLChAmo1eoqxy9fvpylS5dW/F+nTh0mTpz4jxqsEhIS/u5L+McgyyKKLIcoshz+fwiHw5WCRH8HgiBUXMs/weH9dyHLIYoshwvIsvj/Q9aF/yxkWUSR5RBFlsP/H/8EXQjyb34eWQ5RZDlc4L9VFv9o5+esWbM4d+4cL730UpV95wV+nosV+vnjb7nlFjp37gxES+zvuecefvjhhxozSC+55JKKv7OysqhXrx6jR49m9+7dFWX4P6dPnz5cf/31Va67pKTkb49oCYJASkoKhYWF/1UP7V+BLIsoshyi/NPkoFKpSExM/LsvQ0ZGRkZGRkZGRkZGRkbmv45/rPNz9uzZ7Nq1ixdffJH4+PiK7ed7bTocjkrZk06ns8bS8+o4f56MjIyKbWq1muTk5IvKII2NjSUxMZGCgoJq96vV6mozQuHiHbZ/FZIk/WOu5e9GlkUUWQ5RZDnIyMjIyMjIyMjIyMjIyPx3o/i7L+A/kSSJWbNm8eOPP/Lcc8+RlJRUaX9SUhIxMTHs37+/Yls4HObw4cM0atToN39P3bp1UavV5OfnVzpPSUnJRWVYuVwuysrK/lFl7DIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wMzPWbNm8f333/P444+j1+srenwaDAY0Gg2CINC7d2+WL19OamoqKSkpLF++HK1WS7du3SrO43A4cDgcFBYWAnDu3Dn0ej0JCQmYTCYMBgO9evVi8eLFxMfHk5iYyBdffAFQUQYP8NBDDzFo0CA6duyI3+9n8eLFdO7cmZiYGEpKSli0aBFms5mOHTv+/wlJRkZGRkZGRkZGRkZGRkZGRkZG5lf5xzk/V69eDcALL7xQafvo0aO5/PLLAbjpppsIBoN8+OGHeDwe6tevzzPPPINer690np8vNPT8889XOc+QIUNQKBS88847BINB6tevz3PPPVdpsaP8/PyKFecVCgU5OTls2rQJj8dDbGwszZo146GHHqr03X8nkiSxd+9e8vLySEtLo3nz5jgcjgqH7y8RiUTYu3cvPp+Phg0bVsq6zc3NZfasWRQUnKV58xYMGHh7pXYEPyc/P5/CwkJSU1NJTU39U+9P5teRJIl9+/ZRWFhIeno6TZo0YcuW78k+e4KExFR69OiJTqf7zeez2WyUlpaSmJj4uzKcfT4fZWVlWK1WzGbzRX/+YgiFQoTDYXQ6XZW+wL+GzWYjOzub2NhY6tSp86dfmyRJnDp1CpfLRe3ateVs8YvE6XSyd+9eBEGgffv26PV6XC4Xn332GS6XC1EUcTjslJaWUVhwEovZwuCho+jRowehUIjDhw+Tm5vLmdPH2L5jG1qtmbvuupsTJ05w8uRJ2rdvz8iRI8nPz2ft2rWcOnUKtVpNp06dSEtLY8OGDezdsxe3y0NsbAxDbx9K06ZNWbNmDceOHaNRo0Z06dKFgoICzGYzRUVFnDp1ivr169OmTRskScJoNF70c1kddrud1au/xu2206xZOzp16vyHzut2u/F4PMTFxaHRaCrtKy0tZcOG7wiHA7Rv34X69esD0d+jpKSE+Ph4PB4PAGlpaZWuo7y8nJUrVlKYX4TOqKVBwwY0bNjwT3m/RFFk3bp1rP72K3w+J40at6J9+458881XFBacQ1Aoady4ARqNlcaNG9OpUycKCwvx+/3UqVOHcDjMkSNHUKvVtGzZEq/Xi8/nw263E4lEKu7zPMFgkFOnTqFQKMjIyGDVqlX8uG071hgjV1/dm2bNmhEMBolEIuzfv4/jR/dgMsdyzbU3ERcXhyiKbNq0gePH9mGxxnP11Tf8aTqgpKSEb7/9lnA4zOWXX05mZibTp7/L3l0/YDLH0rhpS6SIRFJKIl26dCE9PR2IVrt88cUXbNiwjpSkOPTGOBo2bEjTpk2xWq189dXnnDhxDEnS0KVLJ9LTM2nZsiXl5eWcPn2aUCiEyWTCYrFgs9nIy8sjGAySmJhIs2bN+O671dhtRdSq3QirNZYTJ04QFxdH165d//Kx4N+MJEmcOHECu91O7dq1SU5OrtgXiUTYs2cPp06dIi4ujoyMDDIzM6vYtWtXryUYDNGpS0eys09TWHCW1LQ69Ox5NTqdDlEUEUWx0vtcUFDAyZMnsVqt6PV6tm3bVmFn3HjjjUQiEVwuF4mJiQiCwIEDBxBFkebNmwPw3XdrKSstoHadRnTr1h2F4h9XfPavwe/3A6DT6YhEIhw/fhyfz0diYiInT55Er9fTrl27Km25bDYbO3fuBKJtwY4fP47H40GSJJo2bYrBYGD7j5uJiGG6dLmCxo0bV/r8yZMn2b59CyqVhssvv5LExET8fj8qlYo9e/ZQXFwMQK1atXC73Wz/cQMarYbLLruWpk2b/qUyKS8vZ9u2bUQiEVq2bInZbEaSJCwWC0VFRaxbtwYQuPzyK8jIyCAUCnHo0CFycnJITU2lUaNGWCyWivNJksT27ds5d+4siYnJKJVK8vPPkZycTrdu3VCpfn2Kfd4uPH36NFlZWTRq1OhPsRFkqlJeXo7dbicxMRGj0fiLx5aWlrL+u/UEgyG6XNL5L5nLRiIRQqHQRc3HZP77kCQJv9//u+alfxRRFDlx4gShUIh69epV+KqcTielpaUkJCRgsVhwOBysXbsOt9NFSloKqampuFwutFotTZs2ZdeuXbhcLtLS0jiw7wB7du0lOTWJvv37kpqaSmlpKZ99tuQnH55Ejx496Nt3AMuWLSM/P59LL72UK664omLMdzqdbNu2DVEUad++faXFhQsLC9m8eQOiGKZTp27Url37T5eLIMkN7f4WSkpKLmoVO7vdjs1mIykpCbPZTElJCTNnTGLr998RCXvwB0TM1nRUyiCXdZawmjy8P8eF0xXBaFRg1CtQqgzcc9+z9OvXH4/Hw5uTJrNiyXKCfj+iEEJQB9H4EjBJMTiFMhQmibFPP8b7097DWeAlJVIbBPBasglpA9zc/2aeeGJ8xcu8a9cuXn35AVKTPDRrpOX0ORXlngSeeGoy9erV+4skWRVJkti5cyez3vuI0tJSmjZrwsjRd5GZmVnjZwRBIDU1lYKCgn98j8fCwkLmz5vOoQPbAGjSrCPNmndm4/rPOHP6LG53CT26G2lSX+TgMYFvv7NxRTcL1/VUcjZHwbKvlfQb9CA33dQfiBq7RUVFJCcnEx8fXyGH7OxsJk14DEHMpU6mwKlsCaUmiyeeeoP09PSflOW3bNq4lpPHtwM+/H4JsyWLjIwEFAoFXq+PSKiYulkKCopFVNosHh77KnXr1v1TZCFJEuXl5Rw/fpS5H72J35uHXidgL9dwxZW3kJnVEJVKRadOnSpN/n6OzWbjkfse5dyxXFReLa6gHY/CRkqWDkcJaFVmtFot9ZvUY+xTjyCKIgvnLsJuc9CmfSv6DeyHwWCoeA8OHjzIWxOnknMmBwRo06E17Tu348N3ZyM6FCjDaoI6D3Wa1ebNaa9X9B/+JdRq9b96waNf0ofBYJDRI+9j2/ptxInJSIJEqZCHoPGTmiFybQ8jwaDEilUuVCol3TrpGdjHjNcnMv2jcg4dCeEqFxAkFTr0KLVhmjYTSM+KsGW7H49HxGQW8HnBWaZGL5lRo8ErOIlIIiJhUAWxxijQahQEPEr8bjUhIUhicgSLRUH92ipyciH7XJiwFEShVOBzqxAiSlQaCaU+QFqqhfi4ZG65bTi33jbkdxlBkiQxbcp4fvxhBTFmF+XOCBFRiccXx+SpH9OgQQMgargvmv8J2aezqVO/Nv0G9iMxMZG9e/cwd/YbOMvziYig1aVy9HAOfqcXIaRHVIVp0a4FkyZPQKlUMm3KixQXbOeWawLodLBqg5acwniMRj2RUC4pCQEOHXFRmK9C4U9FaRa4Y+TtDL1jCO9MeYel85YTcQRRJBZwTU8ddWqr2H1Qg92VyvMvvlup5/bFsH79Gt6Y8Ag9ukk0baRm78EAazd6KXdGiLEqCUck1CqB2plqrr5Cz8GjYTb+4CUYFPCUqwh7NYiIGMxhElIj2OxhEuKUBIISHk8En0dFwKdCEgXUOhFLTAi9DkQRAkEJvU5BbIwSt0ckLUWJSa9k72E/EREEJK7raea6XgacLliwXE1MQjvOnt7PFZd46d5JoKAowocLgrRseyNPPDn+dxvERUVF3HZDP2wFNgyCER8uMHiwWCPEx6m5toeeWhkaZnzs4PSZCBGvgXD0IkECCTAoDGgVapyiE0EdRgxLKLVhdHoJi0WJ1axApRQoLA6j1agJR5R4bRa0HhNBKYALBwoFiMoA1hgJgxEiokQoJHL3MDMnz4bZdzBA7Sw1LrfImXNByp0SSqUKq8VKl0suYciwMTRr1uw33fP/si6E6LM/8dXHUCrc6LQSpTaRYNhE23adKCvJY9/u48SYlFgskJcfxu9XIEoippgI8XECBXkCBHToMWPCigsbQoyNrAwVERFKywMoBBVJCVoiYoRQWEutOh04dmQL4XAAUZRAkAgFQauFcAT0WgWBoIRCEbWlHHYIurUkCCkIkoJSqQCNKUDHTkquucJEuUvP2s0aHn3iDdq16/CnyK24uJivv16G21lGw8bt6NixM4s//Yit33+NUiliNCUycPD9dOnStcJGzM/PJzU1lQ4dOlT7DkqSRDAYpHbt2he9+KHL5WLHjh1IkkS7du1+0zj/Z7BmzdcsnDcNvdaFKEnk5vkpL3fSpb2aUEhi554g2JPQkYjf5KRj9/YU5BThcbtxez0EXUE0NhPBSBCbMg+tMYwOIzpXKsH4czRuGWbU7SbUKoEvVqvJL0nhtUmzkCSJZ5+6mzhLHtf3DOH1SUz9wIOjPIgkSQiCxHU9jTSsp2HbLh/7DgZwe0UUAuj1Ah6vhFJlZP7C1b97XIBoIO/5555k88Y1OB0BxIAGpUIgLEXQCDqSxSwESUERuQTwoccIZidiWEGMxoiEiCfiIyxKhANqrJEEFIICu1SCKIQxWtX06Xctbdt1Z+7s19Frysgt8OLxiNzc20RcjJKTZ8Js2R7EaKzFZT164HXnk5d7GEmMUFAgoVKpMJkFSkrcFOY40Ck1IIhEFEF0Rg2PPvYi/Qf1+033+2/Whxc7T66JM2fO8Myjz1J4tgR1REtQ5aNhiwa8+sb4iiSewsJCCgsLSUxMZPLEKezZsg9NiQkiAuFELxlNU5j63pRKa4u4XC4WL1rM0UPHSE1PYeDQgaSkpBCJRH7R8X3ixAmmTRnH2TPH0GoAwcD1Nw1m2LB7/tEBof+mefLvZfXqr1j8yXtIESfBkECTZp0YcdfYSgHG3yoHm83G21Nf4sTxHcRZocwOLVp3Z8x9z/y/BH+fefwZli9egSkSg0JS4lbbSUizoNE5UCpCtG9tIjs3wsmTHkrylUjKEPGJIukpKjQaiXP5YRxlCgI+BfGJIoGQSMRtJCVcjwhhyoR8AoIXvQUMepGAR43Bm4IyoqFUKMAv+YjTmtAoNNhCDgRNkC7du2Ay6iks2IPF4OZUdpBAQEIQBCIRJfZSUKpE0tIlstLVRCQzJmsjXp0w81dldjG6UHZ+/k38VqV+5MgRnn3qbrSqEmplqDh5JkJIisduK0KtCpGSrMRZqsVZZMDrVONXluMPh5EkifjUIDdda6ROVnRyaLNHCIWgyJ6EoxgsRUkkShkoBAVBKUCx8Qjl6gLSnW2JkZJxS072Cd9TX2pOspBVcU0uyYE9cS9KqwtBUBAMajEYU4lETrN8Tgrfb/ezZkM0W7Z9Kw3LVxl4c+rSP2TQ/FbC4TCj7ryHc7sLiHGkoEWPCzuOhAKGjh7CXaOGV/u5/xalvnv3TiZPuo/rrvTh9Ylo1AKpSSomv+8gIV6B2yPy7acZmE0XBlBHeYTrh+TTsJ6aXpcZufEqI2OeDpBaux/frV2CAhe1a+kIBTWgymLylHmUlZXx8IO3MftNqFvrQmbAidNBhtwXwGhOJeA5gVIZpv9NZu4cYMFgUOByi7w/18H0OeVo1PDhW8l073Qh4zg7J8Sdj4iMf23BH3KAiqLIW29M4bPF89Bo3Oj1IsGQyM29jTw3No7cgjDvzS3nyLEg11wZxzcbVDRt3oNHxr5Yybg4fPgwo+64l6T82piIqdgelkLsZQtZ1CdJiD63HsnJSe1+9BoDya5aiIhkC8cJKfxYLbGY44w0adGYvZsOkGSrjUEwIUkSuZyiVCigpdQFpXDBIHIKdnz1S1n+9We/mjn+bzZw4Zf1YZ/rbsG7VyLlJx3klso5w1GC+FEKCgKCB4U2SHxShOaNtTicEiaDgChBRqqKhQtDWKUkDJhxU05Q4SXOrMEultG0vo7de8OAgE7SEyBABBG9WokxNogkCvidGtLr+hn3aCwdWuvILQjz1gwHO/f6CLq1uMtVCJISQecjLVNizHALjRto2LU7xNwFAcirTX44D0nvol4DkdpZJrLq3sxjT4y/aDlNmvgC69fOQ6WUiI1RUDtLTZ9rjaxc7eGrtV4S4gyAlqL8CNhMCChRosApODDGiXToqGTyiyaS4pXcdHs+RSURWjXT0L2zns2bRXZvV6AoqkW28jCZdeGx0RbuGHDB4Dh5JsiAuwtY8F4qjepfyBDduNVLv2EORI8RURFBY1ajDKiRwiGad3Gzcn4KGs0F58LZnBB3PKRg+owVxMXFXZQMduzYxvtv381nH8ag0114l0vLIvS/u4AP30riyfFljBhkoWlDDSPHFtOprY6rLjfww04/n630kH9aR73ySwngpyB+O41a+jl0NIjRoCAQEFB74oizN0eJinzVCVz6HPSmCBazktefj+fqK6IZvJIksW6zl3vGlqEW1PhFPw3rqclMV1NUEiYlScW9t1u49/ESvlmUTkFxmKkzHeQXhREEsNlFtIZGLPzk64t+Fmw2G1d0vpJ6npaYhRgc6lxCtQ5Rr66S/ftA40nAH5CwScUkpoZJz5TIPhfBXqrCFEzAJ/lpLnZBLUR/R0mSKFVnU2Y9gqAJMGa4lbuHWrFalJw8E+T1d+3k5EY4eCSEVgfKoBFJhIgYwYefWpkK3n8jiYxUFfM+9bD5hwAbtnjRqzTEWFQ4XGFAwhQb5vYBJjq103HsZJAZH5fj80lERCur1mz91Yyc/2VduHHjd7wwbiRj7zGzfW+AYyeD5OWJ1Kml4r67rFjMCpat8LN2jYi2sDG5nAQUpFObgLGYPG8RyVItkokGggvJplR9jkH9tXTtpOXH7WFWfeelsEikcxcBJDh1JogKLYqQHr07jUgECqU8mjSPYIoJodMocLgi1KutIa8g+lwHAhInD6vJsnXDYTlByFpEbHyYck8Ynz+C1aLgg8nJPPWqwEuvfvKHMjskSeKNSePIPv0dQ28JYTLCu7N8bPkhQIe2at6fHEtGmpq8gjCvTgvjDbfjXPYhurYP0qhekGOnNHy/Q8ODj7xKp06XANF367WXJrJj6w4UERWCRqLr5Zfw+DOP1RhEPU84HGbck8+xbcN2NA4TkXCYUkUehli48dZrGXr7mIrM6z+b+fNmcuLgB7zxvL7CBnS5RcY+X0yrZlpqZ2nYscfP5q1+jh/Q4A6ESYxkkS7VQ40GG8WcEQ6SlBGkSQMdx7M9uMp0uB0qREWQjEyoXS/MwYMQ8CoxmwUu7a7iZEEqDns5aUk2gkEJe3l0rmExK36SicTGzzMrxgBJkjh2MsQ9jxfRo5uBMnuES9rrmDLTQV5BhHUbDv4u58Dy5csZ98Rj6NCi86QgoMBBKRISqdQiTahd6fgyqZDjij1kaNNI8zVHKSgBCElBjrCTJDJJETIrrjmXU+RxBpNgxo0dc3yQtFQVjetqOZcfJjsnSFqKGqU6RGG+kqBXgypsxOn3E1L4UCsE0tIFHn/QwvQP3RQfTiEz1AzVT3ahS3KQbd4B6iD3Pfgsd951x6/e879ZH/4Zzs+TJ08y6OYh1LY3Ry9cGFtcOHDWKeCNtycxftwrOPJcqANaSv0l+AJeGkttMQoXnkGXYCfctJwVqz7/KTHkGQ7u3Y3CbcZsr0tQCOBJPUF8kkBKihmXW0X3y25gxF0PVqqm2b9/L/ePGgYBEYMnDSmsImwtwBAXoF7zjkx+66N/bObvxcyT7XY74XCYhISEf9T9iKJIIBCoNgtz0oRn0LKOJ8aoibEqkSSJbbv8PDVBxWsT51dULP1cDtnZ2Zw+fZq4uDhatGhRcc6ioiKGDr6aOIsLi0VJICDRo5uepo20TJkVw/szl1FSUsKnn8wgJ/skCUmp9O03ihYtWvwp99nnulvI21tCY9pUus9S1Vli25yg7y0aps8pR69SIUXUnDjrp1N7NQtmJBEXG9WDfr/IuFfLWf1pLKLLSrZ0jASdBXuonNhIKunURYUGG0Vkc5z6tCBeuOAktkulnOUorekKQLH6DCWmI9x2i4rVG/yYTQKxFiWvPpNAu1Y6CopC9B6Yh80mEPQp0eokGjYS8AckNPqGzFvw9S8+S7Lz87+A36LUDx06xEP33cyX85OolXnBAXXgSID7nipm4rPxDLzdTaatKzmcIEKETOohoMBGMV5zDoOHCLzyXAwAp84GufvRYo4egkxHZ6xC1bL1fPNeXJp8GpReg0JQUEwO+fpDJMWpUaoEvE4FCRl+pkyIoWObqMPmxOkgdz1QRl5hmMwsGHyrhVuvixqIy75yM3tROWlZXXn7nXl/kvRqZsL4iWz+aCcJgbRK2yVJIifuKJM/nkibNm2qfO68Mjt69CgbN27E7/PTrn27Py1D8c8gFArR99buWAyldO2o5+orDHh9Eh8vdrLnQICEOCWzpyRXelbOc+J0kOcmlXH5JQY+We5CrZaIj1MxYpCFH3b6WfGNG19AQqMWCItWWrZsw+N3H6VVM22Vcz08rpj4WCVqtUCtTDUDbjZX+p7Zi5xs2e4jEpGY9koS7VpVLuk4cy7EkxNrMfXthb9LDpIkcdewkRw7tIXnnzIw4BYTarXA0RMBnptkY/d+P/Vrq8lMV7Fjb4B+N5p4+qF4Zs4PcOB0d555dhKHDx/ijYmPYSvJI3CgLklSVpXvCUsh9vMDGaYEJIMbwW/A6KzFUXZThyacEg7QROqASYiWQYlShHPCCXySh8a0rVDSe6TNtKSy4/M8Jepc+j93E7ffOewX7/nfbOBCzfrw6NGjDOp5Oy2I9mF2SQ5OcICmtEMnRJ3qkiRRKJzDHnuI669TMu6RBNJSVEQiEp9/4+bZ530k53dHK0SfQ6/k5pjhe0ySlXRfCwyCCb/k4yxHKSUfS3yQG68x8uDIGFQqgWkfONi600d8rBK9XoHfLyJGJHZsVdOCLhgFCw5VAVk9DvPJrHiUyguDs88ncs2tpYT2dOAYe1HHOBlwq559h5W8+voXF1X+vWXLJia9cicz3kiidfPoe3nkeJBnXitl+CALh46EmTbDRd1MDQWnjcS5GqJBF3W+U4hGoSA1RUl8chinP8CIQRYuu0RPqU1k7qdO4mOV3DnQTN9BboTCLKTaRzn6Q/S9OJsTYuTDxWTnhpj/Xgod21x4p7fv8XP7cDfWwtZYiEMQBDySi+OK3VhTPOzdnIrRUDWb4et1Xn44dCtj7nviN8sA4O4RN/LRm3bi45SUlIaj+maHH0mSqJOpoqA4Qp0sNa89k8C1A/OYPjGJk2dCvPmenasuN5AQp+Tb77xs3hYg2dYWoxhLYeZ3PDDKwp0DrBgNAp987mb8ZBsahQqFUsLuCiEIMHV8ItdfVdX5sXaTh5EPldC0iZpaGWoG9jHTrZOOw8eDDLqnkDdfTEAUYfqcciY+m1DhOD6dHWLUo0XUb9KH5194/aLk8PjDT3B4cTbxQjRQqW3/I/Xrqtj5ZToJ3gYV+keSJAo0x+h0Yz5ev8jXq0KI4ahxG08y9WmO4qdJP8CZxHW8MUnHjVdXvc87HiikoCjMlJeTyMpQse9QgInv2CgqjrBpRSZT3nMxa1YIZVkaBWI+dWiMhVgOsp00ahPb5jirPktAr7/wPEQiEgPvKcTtjnDkRITV6/b/ouPjf1UXAlxzVStefFTFu7PL6dTKyKKlPp5+1MzwwZXldTYnxLU3O0jPv5wj7EaJCi8uGlN5Qg/RoF6k2Y9sXRMtVS93Ruh1cwkHj4S4fYiKb1aLJLgaEe+vh1tyYjMfRWFxIiki0Yz4WDAZFDw3Np5unaITyqMngjzxcgnbdwexmhXUylLj8YrExgj0v8nES2/aUaskbrjKxNmidkyZ9vHvlte0qa9iFJbwzENWFn/u4fkXfRjK6qMLxeDDgzfxBH37C7z8jJUDRwKMebKUrxemYjJeeAbdHpH+9wQY+8RsUlJS6XfjAIxnk4ghaiP7JS8lQgGKukE+/3rZLzpAH7jnQU6vySf+P2xQu+YcphbHQKujtCSWiFeBJEDj5g159Omxf9jW3LZtGxNfGcbWL1MrAjPzl7pY8JkLQYjaXYNuMdP7SiPlLpG77rOTXNIRKwmVziNKIucSN7J4oZG3Z9nJL4qQnqwm95yCfQcDhF1GGkptMAqWaMBEyOeM6gDDhim56RoTk96x89oz8bRpER0j8grCPDsharOOGGThwwVOlnzhIjlRRbkzQnFp1Bk+661kYmOU9Oybi87UgkWLVlzU/efn53Nlt+4YQvEExGgQM0IYBUpUqGknXFrt5w5LO8igPhahcgsSURLZy/e0pmsl/XhI2kkGdShO3crij5Jo/zP7NjsnxHUDiigqjpCWpMXtFHCWaZEkgQBeWrYRWf95Gj/s8jGsv4LG4U5Vrico+TliWo9SZWHr7i1otVVt8J/zb9aHF+v8PO/OcLlcP7VJ2s7zTz5HXXtHDELVMaWAbEoMOTT0tK2wJyH6vh9iB01pX8lhWmg5S/3LLQTcu3n6QRP166g5fCzIsy+7KHOEWfjBhec+EpH4dEWAj5cl0rFTdzxuBw0ateHNCRMw2mJJ8jSt3CJIWURJwl5ee2sGl1562UXL6v+D3+L8/Pabb5n6+tsEHCEUKBD1YQYOG8CIu4dXskl27drFD99vw2A00Pv6a//yFnnFxcW88/bLnDm1m1gLlNoF2rbvwegxT2IwGNizZw8rl4xm+oSq71tufoh7no7nw9nRdWEEQSAYDDLm3r4kWEto3SxCXqGSHfvUjBr9LJ07d+fmGzrzwF0w5FYLarVAJCKxcrWH9+eWc+fAGD5elo5JV8jYe6B5Iw1nc0K88xGElR148aWpf8hh/P3333NX/3voSI9K5wlJQQrIpoCzqPRBUtJFgqEIgseKYHJzYFMmanXV772+XynlmzshILBfvZEGkTbESZV/r4gUYR9baUZ7tMKFZJ6z0jGMmEkUouPhCdVOpNgipkyI4fnXy1j1SRoHjgSZMbecY6eCuFwSGpWKbh2MJCUq2PSjl8KSIHqDwKsTP6FTp6o68zyy8/O/gF9T6g6Hgxuv68CX8xNpWE9TZf+ajR7GjisjnFOLgMJD2KujNo0oTd5J/cZhOnVQceasyKYfPQwbaOCZh6PZNUtWurj//gCtgldW+71ByU9hxiaMhU2Jj2QgSiInE9Zw/2gNJ08KLF4aIMMaR0QRICbZz6TxZrp00BEIiLTtmcOKuSnUr1tZeeQXhrnilnzWbzr5l6b0h0Ihrup2DZm5zapVHD7Jg/7SCHMXfVRpezgc5tixY8yZNZcdG3ehLTVDWEE40UtCnVjem/XuRWcn/RWsXPk5M94dy5IPU6iTVdnB+eUaF89PtLFrba0aP3/NgDwG32pm5bduDh4LMqyfmXWbfPTormfMnTFYzEpKyyJMeNvGilUejm2thUJRWY4+n8gtwwv4ZlE6vfrm8u2n6RXHTH7fzs59fh66O5YWjTWczQnz3lwHkgTTXkms9JvcdGeIt95e86t9aKvjhx9+4PF7RjNpgoo+1xlxe6IZXy63xOVd9dxwlZEfd/lZ9pWHl56IZ+lKN1kZKh65J5bbRoa4/a4pTJt8P4umq7m8dymp53qiEKo+l2XG42jqn+S5x2Jo2lDDidMhXn3Dw9ljGsq8blqHe1Q41H7OCWk/sSRhwESQAIWco7FQ1eEO0QHD2SyHL1b/sqH/bzZwoWZ9OHzoCGzfBSoCNXulLTSlPRqhqoGSrTjMi+/Y6X9z5YnpkeNB+vYNkF5yYUG8UqmAPOM+UhI0SG4LxrL6uBKOklSvnAG36QlHJL5Z50WllNh/KEhWhhqTUSAlScWIwRY2bPEx530NmbZLEASB3JT1/LDRisWs/M/L4sTpILfeHMZQ0pBD/Eiz1mEkBLp2H8DjT776m+QTCoW4rU8nvltqquJIDAYlrhucx5IPU+na04Yj10w8qaQKWeyRtqBLsmExK4iEJcodCpSaEE0aqzAaFJSURSgulpD8OsKiCKogyclQdiQDZWIhD95nYOEyF26PyEdTU3j8pRLu6BfD9A98eF0CKq1IUbFIPdsVFRmE5/FJHiw9NvHlgspOgPOIosRVAxXMX7T+N8kAwOv18tB9V/DFHD17DwZ47MUSxt4by1WXR/XIus1eHnuxlCfui8VkUnD8VIhunfS8Md3OR1OSeP51G2dzQvTuaUSpgPlL3Jw5IzFnehzdO0fPsXmbj4nv2Jg6PpF6taP3ZHdE6NU3jzVL0nC6JFKSlGi1F34HSZJo3+scG1dkUlQSZvZCJ6fPhZg7LYXrBuexcl4a1w/J58v5aQgCOF0iMdZoACkUkmjX6xzLvjjwq1llP6d1o7a0dHdDEAQK47czeXqYB+8TKz3nP2c3GzFIZurRHLWgISJFKOAsOZymI1egFFREpAhlDdawZ1P1E5GCojC9BxTQu4eZ0XeZSE9VMeNjBwa9gh17gnw6R4UoCYQI0oR2qFBzikOkU4dA4ik++1xFg7pV7RmnK8Il1+Uw7pE43psfzyeL19R43/+rujAvL49RIy7jtusNKFXw3gceUlJh69fVt/OZNrOcqa9pEIUIQWMJWlstGkjVj0OF1j2893GASzpEJy3HTga5po+NYluQOLUVayATd+Jh0rMkWjfXUlgcxqAXuOpyPa9OcbD5i0wS4i/oPkmSuP3+Ijq30zFqmLUiIJRXEGbomELuHGDm9el2DHqBklKRVWt/X6ZfUVERg/t348DGNPYdCjJwYICM0q6VxnNJkiiy7OPBcR42/ujmxcfjqV1NgDg7J8TNd7ootylJLGhCjJCIV3JxkoMIKNChx4MLQ5KWBZ/Nq+KslCSJb775hpcffpWGnnbVXm9B/DYWfCpwxz0OLCcuRyNocUtO8mKPM/3jt2nbtu1FywDg1KlTjLjjKsY/GcNtN0TlOG5CKRqNwD3DrAwYVciiGSkkJUQDsEUlYXpe5SWtqHu157NJxeTH/UjH9ioiEggCdOukY+a7UMd2eRX72i95CTbbgjkuyOIPUomxVh4HRVHiluEFJMYpaFBXw8OjYism2TZ7hLseKSIpQcn7ryfzxSo3D40rYeuP2Rclg9v63MyBHUepKzUnl9NkUo8EUsnjDGo0JAvVV545JTvF5FFfaF5l3xnpCEJMGboYP3o9uJ0KIiUJlIklzJ6t5/peVbPUT54Jcm2/Igb2MfPxByqy/K3RC0YK4nYwf7FEy6Zaul1dhLD/EgxC9fr+nOVHSsVC3pw2k6uuuuoX7/vfrA9/q/Pz22++5d0p72ErtONyO9AawtRrrESj9pNzTEdm0RXVfu6ItJtM6mESrFX2uaVyTuh/oH49FW6XhMKeTLnfxw2DXUx7tbK8b7+/kGceiqt2rj71Awe5BSGG3Gphy44IU2eUEpfTGV3EQoggWnSohKg+KjDvI7G1kQWLvvot4vl/59ecnwvnLeKDiR+Rbm9QkewhSiIlpnO0vbE5r77+Cnl5edx9+z2ECkFjj1YKBRKdtOzSjNenTvpNfXIvlqKiIh68ry9vjAvSvnV0ziZJEl+t9fP2nHjen/kZLzx3H8/df6TC5vtP7nw4xL0PLiIrKwu73c79o2/hg9eDlebifr/I4PsCxCd3o1PT7xgxuOpztWajh48WlaPVqpg9JbGKLp08I0BEewdDh4363ffbtWM3tHlWMoULfevLJRsnOUAm9UkgBRERmzYbMe00QwarEEWBJ+6v3s+xdYePMcP0xDqasI+ttBcur/a4MqmIcsqoK1zo3RyQ/JzkAM2EaHsbr+TiuGoHsbEKHngIZi1y0r6VjpefjOeHnX6WfeXmgzeTK1WKbfrBxx33F9GsZQc++HBJjfd9Mbrwn9tc4n8Yp9PJyBE3kZIkVqtMAXpeakBQSrz+gZsZH8FVfR3kZa7lo9laVnwSz9NjrXzwdix7NqSxdpOXrTt8ADSur0EXsVR7TgCNoEMhKRAN5QAoBAWxFiWT3vKyfXF92gavIrm0A2nF3VDt786dw31s2upDq1XwwF0x/LgnUOWcaSkqbult4KuvVv4J0qmZgoICNAF9jRETvWCkMLeo4n9Jkpj14VQG9e/KZ/MHYFF/g1ZfgMrgIZkMMkobEd6hZUjfYUQikb/02n8L336zjKF9TVUcnwDXXGHCaFRQXBrm5JkgPp9Y5ZhyZ4RAUOKDycls/yaT9d/7GHSrmaceiK9w2iTEK3njhURu729m/lJXlXNs3emn56UGAoHo5P2843PNRg9nc0IsmB7NCtPrFTRpqGHaK0k0rKvh/Y/LK50nJVGB0+n8XXKY+c6H6Ix+bu5t4NMVLnr1zePma8288lQCmWkqnnm1jIw0NZ/PTeWlyWU8cX8Mm7b5OJcbQq8p46nHB6JSlDF4dAEFhWK1jk+7opDGV+Sy5es0rulhJCtDzZWXGli7IoEre4fQKrTVOj4BsmjAcfaTw0lyOEk5Zdik4mqPVQpKwqG//9n6p7Jn9x5URJ93v+RFg7ZaxydAWqQ+T41zU1QSrrS9SUMN6XUDBCR/xbZ4Ugj4BYYOUTNnUQRFuy2kNSlDpY2wcrWHFd940GsUHDwa4q3xiaxZks4X89IZe28s0z50kJKs4rZBYY4rd7JL2khcmq9axydAg7oaNFYPFuKQEPD6JcSIxNGjR36zHL77bg19rglXm0Gp0QjcMcDC0i/dZGUKNKQ12RznmG4LHS53senLVA5+n8HhHzLo2VPBnYPNrJyXxvI5aXy/MpN1y1JJSoYkWxsMxY0xanTceHspPtGPTidgNilY/Wk6LZqoOXwInn9WxFakJOBTYTsVh9qWXsXxCSAhkmCtfvwCUCgEysryKhZL+i0EAgEMumhWxaMvlPDpzFSu6WFEoRBQKAQa19fw9quJvD3Lwar1Hm6+1sib79l557VEHn+5jE7tdHw2O40Rg6zcMcDK2s/SmTYxpkI/iaLEy5PL+GRGaiUjOK8wTDAkMeqxEl6fbufmOwp49IUS3J6onhUEAYNewYuvl1G3lpoBfcyEwxKXXH+OnPwwI8cWcUVXPfc/U8JtdxXw5Ctl3DA0n0dfKMHrExl7bwzTpk76zXIACHiDFWOdwuRm4+YgrmIDx6S9nJaO4JMqyzVTaoABc8VvpRSUZAj1qE9ztvMdAcmPFzctWtRsFqYmqxCCOta835he13iY8JaToydC7DvkZ+EnAbSSmRRDHOZ4H7aMH8i8bjt9hrlQNt1HQF9Gekr1ExuLWUn9Ohq27wlA+GzFoigyFygsLKRWpoqv13n49HM3D48xcfuAmm25IX1NNOxs48EnQ+jVapLEmgOjOkcmX35zwXZrVF9DTAwYxBicgSDBjCN8uTiRLV9m8uzDcVzWRU98rJKJ7zi4sru+kuMTYM1GL/Vqqxl9Z0ylTPj0VBXLPkpl/lIXaSkqAkGJSERi4cLZv0smTz32NJd11iIIAi++5iahtE2V8VwQBJKcLXj7fS/FpeFqHZ8AtTLVJMd70RIgRkjEL3k5zC6SjGbiMl00615Co9ZedIKTQbcOJDc3t+KzW7dupWuHdjz1yIPEuqsP9gDoSuvxyWd+nn3CTLnpNAAmwUJde0tGDB75u1ouRSIR7hrem16XaStaFB09ESQnP8y4R+JZ+pWbu4dZKxyfAPsOBVA7k2o6JbEkgqjk9ecT+OLjND6dkcKGjSGstqbV2tc6wUB5jpX0VFUVxyfA+i0+XK4IB48GWbnaQ5ue2VwzIJdd+/zExSpZ9H4KO/cFiEQkrulhRK26+Kyng3sPUUdqhptysqhPohBdfE8kUmFDVIcSFSJVbTC/5EWZmc2sOSr2bk1g23eJ7Ngcy5AH7Whi3Vzbo/pWRfXraIi1Knl3hpdYjQW3poiwFEJhdtGyadR2KS6RanR8AmiDMagVanbu2HmRUvjfY9rkt5n06BTMB9OoV9aa1oHLqWO7hKM7BfpcY0RNzTaID0+1jk8Ak2AlMVbN1jWJrP0yjgGjSxHjCpnw7IWKSUmSWL/FS6ktUuNcfeRgC8dOhmjVTMvoOwzMm56IPXMbmi6baXzrLvzNN5Ift42QFMTqrMupo/l/TCC/g2AwyLLPljO471D63TSAd6a+S3l5+a9/8Gf4fD5mTJtJpr1xpSo3haAg2VObbat3cuzYMW7vfyeGI0mkOuoSLySTKKWRUdyY46tyGPfkc3/2rQEwZfI4prwYqnB8QnRcuL6XnuF9S1kw/wNKS/JrdHwC1Mtys21bdJ2NeR9Pp0XDYvqNLOCS63LocPU5evXN5b7HbWglH1+uWMFN11TfvqfnpQb2Hw7y+nPx1erS+4dr+OarhX+o/V5hfiFaLuiniBThBPtpxSUkCekoBCUqQU1SsD6mM52ZMcdLk4Y133vdWmokrQ8XdhKoOUM3jiSc2CttU6MhwoU5mRY9QYUfS0kL3pjupHVzLTPeSCYxXsk7sxxVHJ8Al3bRc++dVk6e+O1zpl9Ddn7+A5k9awrD+zvRqGv+eQQhWnJ8XU8jPS818MG0OL6Yl8Jzk8qiDel/wmBQsHxOKpPejT6QSgX4JV+N541IESKSiOSPKgm/5CW70E+srw6x4TRsqlzyE7ZyNmE9ZxSHiCltydinok6ytq20nM6uPkp36/Um5syadtGyuBi0Wi0RIVzjfkmKNuo/c+YMr45/jN7XtCHsnMXGZTqmT4zn3dfj2bslkQFjyiiK2QOACStirorV367+S6/9t2Cz5XLb9dVnR+w5GKCkLMIjz5Xw9iwHN9+RzyPPF+PxRifnbo+I2aTgrsFWdFqBYfcXYnOI3N6v+snTI6NiWbyiqvMzFJLQaqIOF5f7goN1xsflPPdI9cr83jusLP/KXUmZn8oO/+5s2uKiYhITFGz6wceXqz1s/iKTkUOsdO+sZ+SQGL5akM6cT5wcPBLk8TFxzF7oYsitZm66PZ/+N5nYvz6dbxal8/XCdGrXUlT7PniTjjFtYkyV+xEEgcnj47AkBIFo1sBxaR+HpJ2clY4RlAJoBT0GDDQSWtNC6EQ7LieXU5xRHKDEfIhi9SlCUvTzXslNWmbNk6X/dXzBcsqEQgAC+NFRc6awWtDgLNXR4zpbFT3Uoa0aH+6K/wVBQBMxMucdAwcPh/luWTq2cpFJz8XzxcdpLJiewo49AdYsTueGq0wVE/hG9TXMeyeFz7920/dmHdokBy3ojF71y6VpggIihDFgpviMEZs9gqD45d6GP+fHH9ZXZGVVR9sWOk6cDuH2SihRoUAgpaGdlQtSKib7u/cHsFqUvPREfKWsxcx0NauWJeBM2Yfa6KegOMSREyFSklQsXuEiI1VFYoKKl95wYDYJvPyqgr3bY9nzo5Uuve1Yqdo+BUCHgX0HIjUacWdzQiQnSixePPc3yyEmJob8IhUrV3vo3dNY0Zto514/N92ezwtv2Fiz0YfVomTzDz6KS8P4/CI+v4TbI9Lvxqr687peJhLilOw7FGDTNh+XdtZXKondfzjAoy+UsuqTdBZ/kMo7ryXxzaJ0rr3SSP+7C/D7RSRJwlGqZvmsBGq3LOCt9+0881A8axZn8P7rSeQXRvhkhYuH745h5bx0Zr2VzKpP0rmup5GbhuXTuIGGrVu++c1ygGgJkyhFJ+12Z4gPPgwTSxJZNCCWBE5xiJPSwQr5a9ARpur4nEAKAHvZwjH2sH59hJ37/FWOg6jTORRSECslk1Hcnfkzdezc4+Ojj/2EggLEFXFZ33y6d1ezb3MqCz+M592JiWxbl8TU1+IYeG8h4XD1z4NWK3DoeICbexvYv3//Rcnif4H69euTXxjB7hD5fE4q6alqfilJRqWC2BgFD90dy63Xm5CoGhA9j4jI3AVe3pruvPC8aAQC+EiPMTP7nTiaNdLwwutlPPhsCfXqaBjWz8KY4TFs2uZn41ZvpfPNW+LinturdyrEWJVkpKnR6wXi41RotQIrV9SczVETkiSxe+ceBEX0ek+fokaHkkJQEnEbkKRfdqppNAJKMToJPMNRkuLUDL7fxk03qDlzVsRRaEBCIOi3M2bUKCRJ4vGHn+D+gQ+h96kx6hWof8HRpkKNywWXd9URNtoqtqsFDTqnmZkzZl6sGJj+7lRirWHattRy+HjUrvh4sZMxw2MAWLvRy83/MRE36BVIquptdZsmm7y072jaHJ56tYwbh+WzaZuPkF9Z0Qag2ntzJREXU3XOMn+pkwWfOVk6K40fvs5i8xeZbP0yk7pZGh5+roTFX7jQahXcdI2RDVt9+Pwi4u+Y94shBUmk46CU+J90GoCVOGzUHEwpIR+Bqs9FWdJuvvgknm6dLiRU6PUKnnkkhv59jHy91lvlM+dJTJJ4+nED7y308MCEfJyNNhCSghXvVnKyAr9U8+f9SieaQAxbNm351fv+XyY/P59lH39OuqNBRfYkRJ3xzYLdef0tD4XlnmptEEmSUPyKCyQSUjBgVD5jniwmvyhC08Zqht1fyLGTQb773svV/fNY8kXURqoJw88C1oeOBRg3wcaGFWl8uyyRD9+JZcuaRGbNg3OZq3AqSlEoatYffwUlJSVc3+tG3nt0NtJWE5qd8Xz5+jou73gF67/75aqcw4cPs3btWg4dOsTaNWvR26rOmc5jLk3gpedeRl1oqlZPJwTS2LZh+0U7XX+NYDBIYf7BilZR/8kt1+n4YsVCioqLqiRO/JzjR0Wef+I5nn16DJ8tnYtSCeuXZbD1q0x2fJvFO68lsfdAiKNfNyDJ3oJLejhYuqJqYF8QBExGRZWA4XnUaoGUpMjvTg4CkCSw/TRvAigihzRqV3pHIlKEIutevPV+JC1FwY691dt8AAeOBAn7tJRjq9aGPI+IWEWX2inGzIWWIi7BTr26CmyZ35OZruDFx36q6jsYoH1rXRXH53lGDbMg/TRv/jP48/OLZf4wO35cywmjm7w86adVEqsp4faJRCKVFXrTRlp6dNOzar2X3ldeMHZirEo0KujVNxqp1sUqCZYGqs2gsmmyCYsRYoOZIEBZzEEy4jQYTqeSm7aOoUPVDLzFRCSiZu4nTuYv/gHnaRXfbfaweKWbMluExV+4uOlqY6UJttsrcubUuT9LRNWSnJyMOkZJpDhcbX9Fh6KU9NpWXhzXl1ZNfGSmBHn+0cqN5wVB4LEHLGzYXIr9ewcmrMS4k1iyYCnX9r72L73+XyMpKRWoWgq0bZePV6bY2LIys8IZALBqvYer+uex/rMMnp9URu1MNeXOCBPfttP/ZjMrVnmqlLWfx2BQ4PNXNRg6tI42pb9vRCx1a6nZfzhAy6ZaAkGpRmWuUkXLhR3lIrExStZt9uD2qCs1Ab8YvF47kWCEaR86mPF6Mqr/yBJQqwWmT0zi+iF5bF+VybQPHfTorqdDa12lfn1KpcDEl00MH7ENq0WBUhMh4tegK66PKSZYSZY/x2RUkJAocjB/B2rUpFMHDTqc2DjIdpKldFQ/izZ7lDbi01306+uj3BVh+54AZa7DBMp1+D1xPDv23d8lh/8FBAUUKE+RGq6NDgMeqjrkzxOQfGjRkZDTgTvv2crGby6UP2TnRLBTgkMqRY8JK3EoUJFS3po3p33HkH5GnrgvlnseK+b2/hb2HQjRtpW22v65CoXA2HtjWbLSjVGnRCNoyc2N6uSf9zI8T25+CH+5DjfZpFGL+EAKe0rWkJ5ecybWf+L1R8jJCwHVO0BzC0LodGAr1OBV7kNv9vLyUwmV3u+PPnFy/4iYaj+vVoHG4ueZ553cdkNaxZizY6+f0U8Uk5MX4tPPXXz/dUal97x3Lx0HvvFSnT2kEJQESq0sXuGm/82VnY6SJPHMq6U8+1Acr7y9gjvvHP2b5CAIAp27XMNHn3zM0w9eMJqem1TG/HdTKr2zew/6ufOhIjJTVaz4xs1ll+j47EsXBr2Cyy/RV/qtBvYxM/yhQhrV13DLdZUN8xffKGPu28kkJ1YeU67sbuBcXogFy1ykJalQ2lOoF2mFsyyT4vy9FcZ2/dpqunfW8fk3Hh57qZS7Blu54SojKpXAFd0M2BwRJkyz4fNe3KRHrQ+Q6ztJjJSEz26kpXRJRdabHiMGycwRdrGHzZilqPFppWrASRAErFIc9WiGVtDjt/sYPHg7U6eJXNOjcrBh5bdeVPaUis8pHcns322nltQIK/EEbD6WLzzGdX1CaLWV9fI1PYwcPBrgyzUebr62sox9PpFde4IoBSXlbSOk/c6x4d+M1WrF5dGTle4jI02NRiNw31MljBhUvZNxxSoPPbpFf7/+t+n4ZulZYhwJ1R5bTC5Zzs7Me6uQYyeKmPCChcKSECYSUMe66Noxgfc/LkenFVj8wYXMj7YtdQzra6HfyAKyMtQVVSnlLrHK+/Jz6tZWc3BVgJQkJRaLApf74id6fr8fv8vP+s3nnUq/7jETJQmPV6w2g97jFQlHQFKFkCQJF3auvFxg3QaRsj31SQvUqtCLPsnDgQNbePXlV9n1xUESTQaGP+iiSWMrj48qBFf1cvabCrjiMhVl9ggKsfL7biaGRfM+YdQ9F1fu+PWXH5GRoqDvDWauHZjHgJvN5BeFqVtNhdB5OrfTEbQUIjkrt4gqMR+i200lTHwxrkI/Ol0RHn6ulEBERMSPgeodzH7BUxFsP4/bIzJviYuvF6ZVygC2mJW8OzGRG4fm896ccq66zECDuhoKi8PMWxIgKaXBRckAqHBkKVBWuicLcZzmCF7JXcXpEpQClFKAEmW0LdZP/R2DUoDUWn4a1K0+2eCpB+Lo1TefG6rpiyxJEqGwxEP3RNs9dG4Hw/qb6HJNHpt/9HNpZz0vP2vizgFHaBip2h4hJAUpDpaSLtYnL+/oRcvhf4mPZ8+DEg372YYkRZCIZppl0QAndtwlZjSSnjIKq2SsCYJAQPIhStVXf4mSSHG5n1eeSqhcBVIQ5tbh+SQnqfh8ThoRMVr2XhMer8j5x3H8WzZmT0kmJamybuzYRs/rL8TxxruHSTT9OQve/Fbuvv0e1Cdj0GOIBs4FBclkEu9O4b4RY/h28+oqixXv27ePxx98ErFMQOHWIBpD2BUlJPlrUU0cAYgGw48f2k8DX9saj9GUmdi2bRtXX331n3Z/brebpITqndyhkMSdDxbTvqUSSRSZ/H6AieOqlk07XRF27ZSoSyNcpeto3RTeeKHycY3qa1izPImuVx4jI78HUnEG48Z9T5PGAZo00LB7f4ClK13sPRSodm79c3w+8XfPjwHMZtAaSwkU+tAKepzYqU2jiv2iJJKX+D0TJqi58dpERDHaFs/tESsF/iGqz16YaMfujCcGM8XkUU+qvrVgETkkciGZR5REsjlBczpUnOus+iDrZ8ThcouMfKSIjLQLNkNiDT4EiI4ZP++9/EeRMz//gei0Iuu/E1DZUln6RfXRwQ/ml9P3RjN+v0hpWYRwOOooTUtR8eIbZdx0ez597shn3hInXq/I4eNBnns0jjVLMvhsQSzHjd8TlCp7+ssVxRQbj2F0ZRIiQG7sNm4Z4kerFnCk7uLbFbE8/VAsdbLU1K+j4eWnYvn60yRi42HQCDu9uht4bEwcNnuE3oPyWb/lwrVPn+EjHFBQVlb2l8pu7NOPkBt3HFGqbIQFJB9FcWfIL9hFcrybUluE4YNqLhl7cIyebONO9rCZbE7g9dWcLfv/RfsOPfm0mmzMV6bYqkz8Aa65wsjAm010vvYcGo1Ar8v13Hx7Pjv2+rmlt4lyZ82ZIJIUXbHzrRn2igxPpyvCnE+dlNoifLvew1MPxPLIcyWcPBPk17oCeH0iCgV8stzJfU+V4HTafvkDNZCTk0Pd+n7cbhGvt2aHa1pKtKfhN+uiz+CW7X6uviI6EQwGJYJBiUBAZPqcch54BLZusrB3WzwLFmqwdt5DecDL/KXOatsHAATDErEk0khojUmwohG0JAiptKYrReQSR3Rg9EpuhMb7WLkkls0/+ujSQc93n2Wwb30W33weS6dLbezcseF3yeKv5vDhw0yYMIFRo0bRr18/tm/fXrEvHA4zf/58xo4dy9ChQxk1ahTvvPMONtvv+11rwhpjpkdPKEjbhEcVXbXVK1XvAD3HCdKojU4wYM8zVmR/uj0iW3a50aJHgw5P7CnOJq9DbwkQJIDkNpNXEKZzOx1tWmhZtNTLp59K9Lqs5kzLjm10HDgaJBSIDqGG0vo8/nx5lQyDSERi1NhScosC5KmOIZrKkZBIUiaxffu23yyH7t2v5O1ZjhqzKD9c4GTV6gARtYeHxrmIiZNo17JycCuvIEz9OtVPiGcvcvLwKCt9bzRVMmo6tNYx661k7nuqmCF9zVXet5uuNRKMP1vlunySh4KYXYixhTz9aimPv1RCQVE4mq2130/PW/Np0UTzU1ZNzdH26rjr7gfZuSdA8U9R+vFvlTFnWnIV/de6uY6nH4xl/2E/78xy8M06L06XyPFTQfrcWcC0D+wV120yKuh5qYFG9TQcOHwhulxUEkavU9ToyBl4s5n5S1w8/Kif+PJonyML8Zw7rufMuRArVrnpf3cBO/cFyExTIYrw7kcOrrwtl3JnVGnefK2JoydDJCSlVPsdNZGaCvnqExxhFw2l1pUmcAVSNofZSQZ1aU5HksnAhwcbxdU+QyGCKH/KWNMJejLLuvHIE+5KAdajJ4I8Nc5LrDvaR8ojOSkil45ST1KFWhgEE7FCIs3D3dj5dSqTplZ9T0cMsvLJ55W3S5LEE8+XE1vSCmVRHWZ+5P9L+n79G3B5oGHd6O+UlKAiIU7Jqu+qZpeUlIaZ84mTgX2izpu2LXUk1XfgoKTKsXaphBBBLEIsiZ4mfLtCTe8BBdhKBBJIxaAHj0fkg48dhCMSsxeV43RdGPCNBgXPPxrPe3McFduSEpScOVdzhsie/QEa1dcQjkAkLJCWdvE9CwsKCjBiJVgaw+T3nDRqJOCRqneiRqQwrogLpULgmdeqH6MmvWPn9v4Wruyhwi4UYk0I0rK5kqL96cQHa1fSi3rBSKvIpcybNZ8kfybalGJS0+FsbhC/JY9ANdUkQSlAKD6HDm20PPOyA6mksjPGh5eQ7+JXthaEYIUzQRBg6JhCrOZoFrUkSbRtqeW9ueWEQhfeZZVKYPTdOgqseyr0gV/yEdeogKkTYyoFhixmJTPfSEJQh3FYj1d7DZIk4TLkcuJ0qNL3LPvKzeBbzZUcnxeuW2DEYCuN6qlYtNzFwSMBlAqBKTPLmTFz0cXLQRVGQkKkcrWBIAjUpwV7+Z5c6RRBKUBYClEgZXOAbTSiNSlkcYL9BKXAT6u6nyYoBVnyhataGzAhXknQL3DkeNVMpK/XeejUVlfpnhUKgY/eSeT+J0ux2SNcdomexp1snBOOVpqr+CUvB9WbSRWzEBNzycwQLqotzP8aG9ZtxI2TJrSltdCNNkI36tOc0xyikGxaSV1pRCtyOUW+dJbIT5USYSnEaQ4RxE8OJ6s9d77yBHcM1VYphU5PVREfp2T2W8kYDArMJgUxVgWHj1Vt+QYwe6GTvjeYKHdGiESin6+OG682YbUKaNT5lJaW/gGp/HbmfDST0rL91L/6MI1v3UVJ3XUUWw4gSiIqQU1aqD73jx5Z6TPHjx/nvjseJO54LVJt9UkOZpFqr0dCaSblQs3ze6/Sid6grzbLugJR+NNbzJnNZgqLo/ogFJJYstJF/7sLuHFYPtcNyuPGq408em8MhcVh8gujc9yfV88WFIW5qm8BlsJWxAYz2XvIz/OPVp8BHxujpFtXJW7KUQgK4ktac8+DDrrdeI4BowpQqQQ+n5PGZZfo2Xeo+ueltCyCKCSh19c8//g1rHER+t6mYr9mIzYhDwWKShmbNs057r5HwU29jdEgtlLgubHxDLyngOOnLui04tIw/UcW4T6eRXOhExlCfVKpzWmOVLEjvZKbXOEk8aQgSRJlUhF72Ewm9dAIOnySh8PqrQwYJNG0oZZObfXodQrO5QZZt9lLQVGYH3fXnH2692AAp0PO/PxXEwypiYQh0dmCcc9upbC4nLuGmNHrFZQ7I7w9y8HBI0F0OvjsSxcJcUpyC0JEwgJtW2pZMTeNlCQVHq/IvCVOrh6QR98bTXTvFHX+tGup44tlMGzkRuyFOrSCjoDShcYUoFsnBfv25pJ6SQlTxhpo18rK+u8LuPpqLVkZVSfOTRpq6HGlwDffSiQmKunYRkfHNtFsgP6jCshIVbHvYIDduyWysrT4/TU/3L/Elyu/YsbbM3HbPSBI1GlYmyfGPU6jRo0qHdez15V4X/bw5mtv4Sn24wm6USoURFRh4g0h3nk1lm6dDLw6xVYl+vZzkhNVJGkSSPS0opQCzmWfw+/3o9NV3+fx/4Oi4gK+WVnOrdeZKjLSzuaESEpQYrVU7wS8c6CV9z8u59mH4zAaFGSkqnn/43LUagXJiUpOnglSv07VCNPWHX6uutzA8dNBbhiSh8WiRK2C/jeb2bAsneEPF1O3lprH74vl6VfLyC8Ms/dgoNrSgjJbhOOnQgy6t5DeVxqpnamioPjiHB7n+ebrpdw/QsGCT1Ucz/7lZ8lsUjBuYhl6ncCi5U50GiUvjPciBqLX6I34GNBPy6Ojo9lQE9+2sX2PnwdGWchIVbHnYIAbhubz+H2xXHX5hSYS1CYAAQAASURBVEzq4tIwtjJoQNXMPYWgoIHUklOaXah0HvwKJ59MtfLshDKmjk+kaaML8qmTpeaTmYkMe2ARhw/3omnTplXO93cSCASoXbs2V1xxBW+++WalfcFgkDNnznDrrbdSu3Zt3G43c+fOZdKkSUyYMOFPu4bOXS4jK2EtH06OY/qHp/n8az+HTm+hbrANChQE1U7EkAoPLkREYon2MVN54jidbSMuRsENgwtJKOyIPyaXxp3KefIRI7UyzOw75Oe5CRsoOBGiyzVKYs1KJAlKi5XUDjfn3LnqJ3oAhcVhXE4RTWl0tfa4YC22rHDT82gBjz1koF5tNXsPBHl9qhfpbGNakkRh/FbGPGxj6rSNCEXp2O2/va9h8+bNESV4/KVSxj95oWw9HJZ48U0bO3YHSEpUcmBrBvsOBfhwYTm5BeFKDsGsDBVHTwZp1qjqO/rlGg8r5lbffqFlUy12h0jPy/RIksTBo0G8PonG9dVYLUruGaVl+ps7yXC1jWbuqQoQGh3gw0lWOrSuRSQiRVda75dLcqKKvIIwjuxYtFoXt/cPYzQl/2Y5AOzdu5cG9dR8uKCcbp30qNVCpX5259m1z8/02eXExar4aGoyrZpd0N0PjIzhxTdsTP+onDHDY1izwcslHfRc19NAp2tyaNNCQ3Kiii9Xu7Faao4R63QKyspE9GV1UHBB1oqSDD7/+jSLv3BSv46W156Jr4hwHz0R5KFxJQweXcCX8zNQKgUS4pS0bdfrouRgK1WREqxPIecqZTQ5JRtlFNKarhUOGw06WtKZc9JJcjhFFhca4fslb3RF5J9VSygFJcG8VK66LYfO7fT8uMvPydMiacWXVPQMzeEk9WhWbdZMgrsR8xbl8Oj9ZhQKWPy5h2nv+XCXKziXL3Hz4BKeHmvC5hB5fYoX+7FUEoO1iAMKHP9/k7//Jmw2G0rBx+lsiU9XuFi60o3XJ/LC62V8udrD0H4WzEaBtZu8rFjlYdqriZUyHJctiKNV153YfDFY3LUBKCYPEZG6NKNYysOPD7UvjqNH7ahNIRzuUry2INcPyWfk0BhaN9dyNidM/7sL6dPbSN1aGo4cC5OSJLD/cACXW+TlSU7WfycS8NuYN73qu52bH2LvIT9XXmrgpk5G3pnlpG276hfp+iUcDgcmlZkEZwZvvL2eOnWVFFp3U7e8O8qfZYhIksQp9W4GD9RybU894yaUcdOwAp5/NJZG9TUcPxXklbdshMISVrPA4AE6fth+ABxhPv8iRLy3frWZSlpBhzai53Tyt9S2Kih3akmMV3FJN1jx+QayxMbEBTMBgRJFLo6Yo1g0fm6+o4D0FCW1Lj/KqaOnsBa2xoAZO8WkGi9OFwJEIipuu17Dm+/ZUSgEXB6Rc7khftjpJzZGSWa6Cq9X4otVuVx1uZHHxsSiVAqMGWnmx90lrF27hmQhHa/CzrSHDdVm9CiVAkNvs/D+7CKKXNkkiVkVx4lShEPCdlq2krj7jhhGPFzEO68lYjEryS8Mc2mXmifx9euoUakUHD4WLSNetNzFRx+vISGh+szZmigpKUFnDFPiPoM1HI+NIuKkZGzKfAIJZ3CHfCTb0lGh5jj7kIgGr2ur61KetJPOnZQkpohs/nEtJ7IjKErTce1szasHvLwQn82Ye7WMvutCFmi5M4Lo1zLiPhvfLE3EalHi94vMXezkyzUePp1RtS9e04ZalJKKrr3KuOkmBQ+ONvCeNpsNG0+jQY8ohBHUIawaPeGwl0H9lOw6pMbr9WI0/vYWOf8rlJaWUpJbSjM6V3pmdYKBFlIX9rAJCQmloKKl1IUCznGAH0AS8OJCJ+lpRVfOcoyT0kGyaIBG0BKUAtjMxylXn+ONl9KrfK/LHc0cj4+7oGPGP5nA0DGFjH8qns7tdAhCdCHDeUucbN3pY947KeQXhn8xs02pFFCpBEYOgeXL5jPy7of+VHn9J8uXL+LQnvc4sDkVnS46TkiSxOz55Uye+CPpZZ2JJ5X9BzYSDAYrMhGfeuRpkorqVOnznkga56QThAlVKq8+f15HfDH9Bt3GN1M3kBiqKleAUIKHDh06/Kn3qVarqV2vHd+u/5GpH9i4rqeRmW8koVHDdYML6HujiadeKePph+Jp01zLlJkOru6fR3qqinKniFYroJRUqEUjICFK0LhBzVmZbdso2bnEi5kYlKg4V+Knc3sNg27RU1Ia4Yah+fS7yczjL5Wy6P3KSUt+v8jdjwcZOeqp332/4XAYqxWWrPSwd0saHy04xfRZLvI8YRpJ0UzzQHw2I2+vnPzVvbOehLhE3phuZ8+BACqVQFGRiKqgHnVoVnFcJvU4x3H28j0JpKCR9HhNeQT1Nm6/Qc3HH29EHTaix4hSKXGWA2RzCEkZ5vGxWp584ILjuEFdNbcOL2BAHwtajcDRE0F27/fTtmVlP4skSTz5nBOnTYkoin/Kwtmy8/MfyOVX3squrdMoE/MJCT7efDfM2x+Wo9MqcHtE3G6Jpk0EPpicUrFy6hffutm6w8eEZy9E0I0GBffcHkN6qopvv/Pw5nt2vvvei1IpEGNRMGOalcb11TwxvoRel5nof1MCM+c5GXybkht+Vh7csLFAv5trHnwH3mLGanHz4DOlbPw8HYtZicGg4OUnErhtRAGtmmlBG0RrTiI5+eKNuwnjJ7J24UaSy2sT95NSdeW5GXnoHiZNf43OXTpXOr7X1b348P3ZGAriaEIaCklBWaiIrlccpttPDuBmjTVs2+mnc7vqDbMNmwIo3CkIgkAiaUi2CAvmLWTEyOEXff1/BmfPnmX92o/R6wTufrSI7p30NKqvYc6nzhqzuSD6DMTFKPniWw8D+5ipk6XG7YpGmp9+MI7RTxQzZ1oKaT9biOLE6SAjHiritXFJ7Njt5Z0JSTRvXNlh8unMFLbt8vP+XAeHjgawl4e5/6liPp+bVsko8PtF7nm8mBlvJNGlfVTW33znIRL+fdE9r7ccR3mYIlsQjVqg3Bmp1vFbUhpdjTYpQcnqxRm8P9vF1NfVpDnaVgzMYSnEygV7SY5zEZsg4fFKLJ2VWmFItW2pY/AtZvqPKiQzTU2ThhpCIYlh95YQKI6rsbeNCStxiRHGvejgw/ku3p+rBIlKjs/zCILAU/cJTP7obca/+t7vkslfRZs2bWjTpvrVgQ0GA+PGjau07c477+Tpp5+mtLT0oicvNTFmzH08OGYlk55T8uxjVp59zMrGLV7uemQb1/QwcuWlek6dDfHxAj/q/AYI/uhvUh528fwEGwWFEglFHYjonfQb7uHZxy4MvD26G7mim4EBowrZsl6NpqTZT03CbWRzjM+/8vPiU9YqbRUAps8p59RhLQ1+ag8CkOhqRmBHXZ665wwO3TmsntrEeTtEjUQBkoo68+VXP7Lskxh6983G5/3tZS12u50rL42jVVOJG4bmYzIoQVKw77CfcpuSWJOeL+bFo1YLzJhXzguPxTJhmp2F71/IJhwxyMrUmQ5mvllVBysEKlbfrY64OCWffu7h7vtcKF1xBIISYUsB5hiJ5CQFddrAD1tXkREbCxYbO1emVxjUKpXAE/fHM2JQDAPvKeD7lRl07llMQZHIoy96GDDo/t8sB4At36/mqQfiWP61m4nv2EiMq/r+FxSFeerVUob1s+DzSxWOz3JnhB17AyiV8PiYGPrcWcj1Vxn5aq2HR+6NofegfK681MDp7BALP3NRUBzGZKx5wlJaFqFuXRWX3JbDR3NPkpDfGYNgRhTCLP7ChSgJzH07uVL7gcYNNHw2O5XO1+aQVxAi/ifj1+e7uAwfr0eBFm+lFhsAOZyiHs2r1U+Z1GM3m8iU6lWU/R1mJ41oXeVYsxRLzjYlrm0JhAmhiTnF2djN+O1GrCTgxV3jYhGCIKD2xXA2J8Srb7jZuTqBBFdHTIKaZEki97siem3cQ4LJQEZ5VxKFC+NwopTxh/pd/VspKysjI1XFkRNeSkrDvPp0HO/OLsfrFflxt4/1W7zRctu7Y1jyYSpOt4jXK1b0nNPrFKiNQVIyHZzdXYAJC+nUxZ14FFODbQzorcHlFlmxyg0Okc7t9JiMZRw7KfHNooyKXlxd2kOtDBW3DnYQH45D60tA1Hk4G/aQ1TyPusG21JNS2b9+L2OftfP8ExYsZiWSJLF9T4B7Hi3m9RcSePzFUvbs92OxGBk46O6Llkft2rUJGrwcCP5AI0dnlLsNKHRH2KX4jhSxFhbi8OKmTH+S1h0iNGlkoG0LLd8ty2DNRg997yrEalHhD4Rp2lDLiMEWRBHGv+nAFw6j14vYbBJpQs32VYzGzCWXeZk9JbnifWvSQENKgpuPFh5Ak3IShQAFuV4G32rg3jvS0GoEvl7nYelKNx/ONHH/o9s5flxHvJBEr949L1oOl1/Zj4KipWTnhHB7IiyYns5333tZudpNjEVJbkGYhDglKpXAtl0+bh3uY8zwGN6bU87xU0F+XJ/OyWwn7891UbdWzeN2nVpqbrpOyzznIfKkk2gDcbj9QUoCZTzxiJG5SwP06Z1CjFXJkDFFGA0CxaVhrBZFjf2qj5wIolHDus0+WjTVcOJUiPXffUXDhg0vSgZOp5NgUEmB7iix7oac4SiOxAMMG6Jl9AgTp8+pGN4/Qoo7ixSyAHCo80nsfJjPPq7cA3v7bj/DhjuIK2qNMqhEyq/H9Mk7iYvzMOCW6DzonQ+dOIo15JTYaX7pOaxmBaGAkjAhDm2qhSjCy6+X89nyIOGAErc/BIoIbqcCMSKRXxjh5JkwMXESTZqLvDvJQOtmWpTKaDbpmCeLad3ayrJvRWJjY6u95/91Fny8kFR/neqd9YKSJCmTUgpIIrrASzp1SCcarD4u7SeVLMxCDC2kTpRSwFF241c4scSIvP2GhQ8XCtW2BfP7o+sn/Jy0FBUL309h8vsOXnjdhtsjYndEaNpQwyczU1GpBJITfzkb3lEeQaWExvWVrNpy5g9K55cJBoMs+eRd1nxiqZShLAgCI4aa2b7Lxr5PbajRIEYk7HZ7xdz98P6jZAhNqpxTEAQaSC3Yo9hMY7EtZiEGiFYBFced5d5H7uamW25k6aLPsOYmVGm751CV0Kh1g9+8WvfF8NDDL3Jbn0v4cHJcxTz0wJEAXdpHHdWHjweZ8NNiSI+OjuWRe2JwlIvotAIGg4KJU5ws2e9E0vjQaQVOngnVuMDVvgMRtOgJSUFKMrawbmlaxUJ0EK08HPFwETddY2DgPYW0aqahWSMNZ3N1bPhBzajR42nfvtPvvlelUklOXoQbe1nIylDz/BNWxtxlpPklhdjchcRJKag1kSrl7RBNZpv5ZjJPvFzCgJvN3DXGSbzUtFLwTxAEatGIdKkep03fc+cDEtf2NPLdZj0T3vDSMtzjwmLAP0uaD0b8rFnzPU8+cGFbmV1k9eIMYmOiNvDAPmZuGJbPnQPMDLnVgl6v4ODRAI+/WErB/tqoVGc5fPgwzZs3/93yOY/s/PwHMmTISCaMfwNv5j5UIT1phV0xCBeijjYKyc3eU2nl1LmfOvmgmkktwPW9jDw/qYwruhv44uNo752cvBCvTLHRsJ6Gdi31xFgUCILAus1e3n61svJRqwQCgZp7VPj9ElnpGp59WE/Pvnm0a6ll+CArHVrrsFoU5BeGMVkkruhx00WXs50+fZpvl6wly1n5BTQIJjKLm/Dso+NY8/3qSgPgtMlvIx7VkCSmVnwmHJ/DqDsvOHCv62nk6v553DHAUmV1SrdH5IM5PlJDGRWfTwim8dmiZX+b83PhgukYdCGu7G6iYT01G7b42Hc4wGOjY3hlir3Gz+XkhbCYFZTZos7GlCQV9nKRcmeE+nU0TB2fxAPPFGPQK6idGe3heeBIAKtVzUtvlFPu9NO1o66K81MQBLq0jzqe6tZSs+JbD2+/lsSgewupW0tFl/Y6snPDbN7mY+y9sRUDTm5+dPD/tZ4nNdGseRcmvzWfL+en8O16Lw88U8KcacmVfn9RlHjq1TIG9jGz7Gs3TleEqW8HyXR0rXScSlCT5mjPjJkbSKnjYfXijCqGlE6n4JWn4nni5RIMegXbdwWxFaswSVUdIpIkUWY6RjAuhxYtJL74NpqlXFAUwqBT8cTz5SQlCQzpZ6hURtu0kZb8vL/W2Pn/wOv1Rle9NtS8KFEoFCIUumAACoJQUd5RnRGbnp5OQb7I51+7ubm3ifzCMK9MtfHD15mVSrAfHiUx7J5sjq/WYAmkUhwsJXFPF/ycIIYk8mMP8OTDVSd2giDw1kuJXH2Nj3hP1FFowkqylMXBwvX0H17KgpnxlSLjn65wseQLNxZ31aw3raDH4EqnwOWgodC4is46fUJJrQwVteqInDlrqtGB/p+kpaWRnavltafVmIwCb063EwhKJCYIKMIqtPpQRVZBUUmEG682M/dTN5Pfs/PQqBgUCoGWTbXExSoY+3wJLzwWX2HAHzsZ5NTZMIGAWGkS+HNy88LsWmelcbgz5focElqc4K2JiTRvrCUSkVi52sPJ7FICYilPj4mtkNfPSYhXcmkXPfsOB2nQEDq2M/DhxwKT3+3+m2RwnoL8syTGK+nd08BDz5YQF6MiHJYQRSocNDPnlfP0g3HM+Lic9yclEQxKPPVKKSfPhrjiEj2hsMSkd+xoNXDDkFzq19YwbkLUuXTsVAivT+L5x+IxGRRcNySPnft8tG9VdQI/9QM7o4ZaufZKI0P6hbnyum2k5/fAk3KEeklK7hxorXYCZTQoGHSLmY8+cZIQpyQtWcXBA9t+8/MAoFBIeLTFGAOJuCRHxWQjRLCid91/IggCaknDAbYRkaJlog1phVGo2gLGhR0zsbiSDtP1iiB3325BrUrik8/8fLa8AH8xNfYkBxAFka07AuxYG0Oqu8XPSnMF4klBF+nGOcUW/IIb3c962SpRkpycfFGy+KtZvXo1q1evpqQkWjaekZHBbbfdVhEckiSJJUuWsG7dOtxuNw0aNGDEiBFkZmb+adeQnJxMqT3Ex2+nUCtTzdAxhUwcl8CU8dGJhihKTJ3pYMoMB+s2+0hPVXHmXIjMNDXjn4xn1sJyOrTSs/FLIxpUZFCPc0kbmDPLQOf2Sfj9IifPhuh7o4kFnzmxmpXsPRRg1pTKq6+eORdi+N1emrqujAYSBSAAiVI9Dod3IhH9jZMdrdn4cS6XfH0KvTWANxQgI13F+68n0Ki+lvtHxPD6Ow4Sk1JJT68+E+iXmDvnbRzeIprRBYsQdRDVC3SgjiRSQj5n1HuxpniZ+FgsTRpo2Hc4wI3D8hl7byzX9DByz9Awb8+yM/+9JC7tcmHMuvlaE9+s9TDykRLEQJh4yX9hMvcfuKRyXnsmutCj0xWh/x128o4bUZU2IgUoCZ7Bq3AwfJCZkmIFs+Z6GXG7gXvviKFPbxNDRheyaE4S19/sRGUQufvekdV+zy/x6KNPc3WvpQj42bg8E7NJ4MMF5dES/4fio8kHRJ/R77738dCzxcxaWI7XF8HtjTB4TAGfz0mjW0cDh44FKxIq/pMDRwKsXOPm4xnJtGqq4cSZIANHFXL7pXq6dNSwZrOKye87eHR0LFd2N+Aoj+B0RbjzwWLuGmytElyLRCRmL3QSjkhMn5hI144Gdu/30//uaQwfcR9q9W/vgZyUlITfG+36aSKAId7DzOlxFT1vY2N0EFOC5IrqK0mScCceYePc+CpjXse2Oh56MMTMF7JJDNVFEARS7W2ZNPk7+t6kZ/YCN29M9aCIGMiiGRRLlNhyqNUgSIk9zOyFTl581UuKtznJUtSmFCWRInLxkUNjWrH7u6Mkxrk5cCTIlpWZldoMNGmo4ZtFabS/KgebPSy3AKmBU8dPoxdNNfaPNGLGQ/VBNJEwyp/cH+cTXBJJw0YB/tg9dGmv47255fj9YhVbJj5OybncEKIoVRrbkxNVTByXQElpmNFPllArU0mdTA197ypgaF8zqckqQOLbDR6uvrzq+DztQwdD+1o4ejJCSmqd3yeU38iWLVvo3SOMUln9s/XIfSb6rztNaakBtaCpPBb/wtTNKsQTGxdLZtc4Du87DBKkZaXy1hOvV4yV78+Zzujh96ErtWD0xhIhhDvORlLjOCa/88afeZsVRCIRGjWIoUv7C/NYnVbA/VOPYp02qr8t5qgNrVAIlTIyC4tEREQCyScYcJOJ19+188Hkqv4WpyvCpk0R0omhxHSUV180VHJ8QtRGnfF6EreOKGDVJ2ns2hdg1OM+nn1+MiMf7PSHsxoFQSDg19C4wYXvTYhXsXN9Mldcv5uzBSZi/RHyC8OVkp5+zqFjQbLS1ShQ1GiHqQQVsRor11wZonljLc0aaXh/uojWVf1YqRF05OQpK2zGnLwQMVZFheMTou/WuiXp3Dgsn3lLXNHKhTQVtdN1HNjgxZoa/tPagMha9R/I/v37SEqRSLToUR7sUqVJdxwpBIqa8s6H2Tz+QDTzIhyhxgVaBEGgQ2sdHVtf6EOTma7mvUlJ3PlgESVlEWa8nsTqjR6CQYnkRBWSJPH9j3527/djc0SYvchJ+9bVP9RLVrp45qE4ameqmbXQySP3xPL2LAeLlrmwmAUWvZ9Gl+tyGDL03ouWxYfvzcJamlLtAKcS1CjsOnbs2EHHjh0rtn/75WoyQv8RrVBWbnKvUglMHJdAv7sLePL+OK7oGp18bfrBz6NPOzHltank2FAISsKB31eq/Wdw4tgBLCYFTz8YxzUD82jaUMOSD6Nlqi9NtrH3oJ/Wzav+Pm+8ZycjVUXDehcUYa/L9Nw2ooAVc9No0lDD0llpFBSF2bHHz8rVbn74KpOkn56B5V97mPiOg949jVWUoCRFyzpqZahp1kjLlh0+TMboqtKrN3i5vKue+e+mkPSToy8UknjgmRLOnAv+7oltWloGTRtqSEpQMbSvhffmOrhucD733G6lQR0NR08Gf+qHa2LPgQC397PwyTIv+rJ61X6nIAjoS+sTTD1QY+Zb88ZazuWFeeK+WIYPsvDlag9fry2kOCePeJIrFtcqiN3JnWP8PHRvYoVR5PGKDBldxPa1Vk57GxJS+Jj9wSmuv1liwvNWBEHAUR5Boubssv8GgsEgCxcupGvXrr/o/Fy+fDlLly6t+L9OnTpMnDixxmjvt99+S9Bu5aknRDZuthNRhHj2kbgqvScVCoEPp8XStusxCstPkp4QxluWj+AWCBGkbl1FtRmcEI3a66wBfr4grFJQUjfQnu0bD9Gum41WLRVYLAq27fbgL4lBpTVSbDiG2qslPnLBae6U7DjSdtChgcCJnTvR+hMwRWIrMuRUkha3R6RTGz0hKZPU1KrlcdWRmpqK3RnDlBm5bNvlI+LT4i4wogqa0WlceD1OxjxZQo/ues5kh+g3sgBREpm31MmshU6aNNDg9UD2SQ2SLYFVX5ZhiYkQDEmEHBYUznp8ML+U+6pZEOnH3T5KSiSahLsQxI+q3jFWLUuqGEuUSoGbrzXRtoWWHrfkcdklNZc5dmqr49DRILWyVBw7GUIpmtFoNMTH17yK8H9y5MhRZi/0UOYQufFqE+u3+LhucB5GgwJ/QGL4IAs79vp5bmwcU2c6MBkV3PVIETdebeLNFy88Z4+NgSkz7EyfE+Tw8RDjxsZx2/UmtNpotPnlyTauvdLIi4/Fc/fYYsY9Es+NVxtRKgXsjghTP3DgcksViwKlpai4Y6iOaVO+Z+RAPTZHhJZNq19hFKBdKy1vzbBjMSkptYexmqXf/DwAaI1hMhLUCCcyOMF+WkpdUAlqJMRfdEoqUILFhkZSE3QZMVLV8RmRwpSpc1FZS5n9gY5LOsZU7FMqBZZ97kerAWfQhrWaFaBFScSNg3nzlcSVN6l2/DYKZkwqI+UJR4gpvfC7FJNH586dL0oWfzVxcXEMGjSIlJRogGTjxo1MmjSJSZMmkZmZyYoVK/jqq68YPXo0qampLFu2jPHjxzNlypQ/1Lvr54RCIZLiFXTpoGfk2CKmvpJYKSh5NifM1+s8fLs4o2LhIYi+v1165+B1aImzaPAIbspxY1FYGThISbtWWh560s6aNRG0wTgiBPFq/Sg1YcymaFD054yf5CK2sE2V0kZBEGgstWEnG7BKcWgEHfHhTCjMRCqQyDWuBp+Ke4YrCQkeYlPCZKQryT538YG/DRvWYS9chlGtxRKqnBmnEBRotBH69BF4/80L5dntW+sYcquZAaMKyUhT0aKZip6X6So5Ps9zbU8jbZt62bJZ4pziCA2kqhUQXsmNOdFHSlIMADcNLMO/tw2pYsKFagBPGqVSAbNnHKeh1JaDBPh6+Uladyljzntx9OkdtVOsKUGmfzCHmJiYi5aF3R4td2/RSEtCvJIv17hRqwUmv5hYSf8IgsCV3Q28+EQ8T71cik4noNcp0WkV3HR7ATZ7BJ0WbrjKWKVHp88nMmuBk/cmJdGhtZZv13sY/5Ydi1lBfpHIyLFFLP4glc++dDNgVAHD+llITVKyY28AuyNM597n6HOtiSYNNVzfy4jDKfL4S6VYLQqaNdLQtWP0N2jbUsf1V+n54IMPGD36ty2CB9FWKBo0qFBTi4ZEMgsrHJ8Q1Vn3jdLz7ut7SC1vgwcXHTsoqw3SAQzrb+Sdt89BYV0gav+XnDPSrGMxZUVq6kTakChcaBOTGW5A/uGzONSHef4ZyKRVdP9PYlQIClLJQpCgiHPULW/PZ5+u58GxlmoXSdRqFdw/IpZxr5Xx9ddf07t3798si/8VsmpnckaxE4NU/QJcXlw/VfJUJiJF8OJBT1UHZGwkhWyvkt0HAvS90cTMeeU8MPI/9ItCID1FybsfObh/RNWs3Fem2BkxyMLk9+0smB5PcWmEAXcXUL+uhmH9LLz1vp2cvBBDb7Og1UYTU6Z+4MDhjHDTNQZuvD3IxMlDf6dUfhsOh520pBBQ/Zw+LUVFQOnARRClWlkp+9hoNRDJrX5R4YgUwRRjZOr0t2r87iZNmrB60yq+XPkVWzZsQW/Q02/w47Ro8dct9HT06FG6/kc1ff06ao6cCBIMStx2g4l5S1yMGR5T5bORiMSq9R7Udfaz7OM46tZS0/6qc7w61cYjo2IqdMi53BAD7rRhKWgbbXsQk88NV1dv1xoMCrLSVZzLDdOulZaYGBVdunT50+73qquvZ/uuNZW2ZaSpOb4rjWadigjmpPHixBJmvFX1+g4dC3D2rEh8nJI6dQTyT7gwCtUv/BbQ2qhf+8Iimr82rxckAUmC7NwQg+8tZPaUqg5kvV7Bmy8msuAzFxPHRRNWbh9dgl1RQAISDRpc/GJ41SE7P/+BLF08A71eoLxUQ4ZQvWJPljKZv+g4j/+UQhwMSkQiUrWNxQEczmiqfk5eiA8XONl3OIDJoOCSDjpmfGznvTnlHDkRxGgQGDq6gHP5YS7poKPnpUbSUlQ8N7GMzdu8dO9c2VD8aq0bQRAqmkKr1QIN6mqY9koSr021cfRktPfiE/fFsfKLJQwddnGR7bOnz2Kk+tI6AKFcRW5uboXzU5IkxGDVl1DhSGLlqhzuGxk12J2uCD/u9iMI8NiLJfj9EsEQGB21sZa3QidUHjTDUgi96e/r92mz2yASQa0WMBsVjH/ygtKa+UYy1w7M49WnE+jT2xTt1VES5sU3yjh4NIhaBT0vvfC7/bgnQPvWWm4clk/zxhriYpTs3OfHUS7y5fz0CmelIAjccp2J73/08ugLpbz2TEJFBojPJ/L0q2XcdI2JFas81Kul4ujxIB+8Ge1hIkkSazZ6uXFYPuMeiaOoJMInn7sqVn3OLxTx+XwXPTHMzc2lS/sLRsvHb6cw/KEitm73sWW7n6x0FR+8mcT8pS7K7BF6XWbgqRedaEI1R4h1ETNu9y9H29JTVQy8JeokuOpyI2PvDXHjsF04RB2hkgT09tq0uMTFI2MqDyZGg4IlH6bQ7tISzGdiUEhxUJzOtwsPkpps56F7Lbz3kYvYmOrLy/8bCIfDTJkyBUmSuOuuu37x2D59+nD99ddX/H/+PS0pKSEcrhpceP/tmTSkJebSWLbMKcFZ9wemjq/eUarTKWjUPMzAPlr63pTBQ0+WMG9e1BH0a5nG4XDV/WYhBk/ES2peS3LyjEQIk8s+2tCZc8rDPPhYEbPn7ccnHEUR1iIqQrRvr2DiS/GkJCm5ZkAet1znYcuWM+z6P/beOzqquu3+/pwzvSSZ9J7QuzQpgkgRQQUBEUFAQQGVrqAICFIUEBUFERFBQJRiRUABlSqI0nvvIb1MJtP7zHn/GAjGJN7G2/t5/L3PvddyLcmZcs4153zLvq5r70MC0fkt8cudRBo0XMnwkZyaRF5e3h+e128hypQsXW0Bl4643LYkCrefaY/kYtN3O9BpBQ58n1qa6Ck0+hk7pZCf9wbwWfTU485QMi2P0H834ZKcvPnuNTQqGU/2D40hkiSxe5+L0ZOLEI3JCIKAJewqb71SsYFFWoqCuBgZBUX+ctnuWygoChARLpKR6SXjhkSYP4rDhw/TpEmTPxWDQCCA12th2x4f01+MYvN2Bzu+Sib2puanwxlk9gITufmhe6lVMzXL11jQ60R6dys/l44bHsm32xzMfCmK9r+Z2xrVU7FuSQL9nslj7tQYYqJkZGT6uKdnFlqNSES4yOB+4fS8v2xSqE8vNSu/zGX88FQWr7SQkeUrRx7dwsWrPkosAZQKeGF4JG996K3S/RAWJvLkICUr5udhCMjI1O5G70hBbldipaRCZ/eA5MeLh/QEOc6AA5nGw+XiY9QINC4ls9ySk3PiQR54AC5etTF3kZNAAJo0VPHsE+EMHGJG7Y1k6mQ3y5adRJd/TxkiTJIksrTHiYzxc/iYRKtKquYA1P5wPGG3nXJNUgESQfbt20d4eMWGhHK5/D/SGvdHaNGiRZl/DxgwgG3btnH58mVSUlLYunUrvXv3pnXrULva6NGjeeaZZ9i3bx9dulRNy7UyXLx4kY5t1bhcQQqKAuW6MWbNL2bJW3FliE+A1s01vDU9hunPRZCQ1Yg4KUAemZhiTvLsU0n0fqKYgoO1SfaEqlSzDYeoXU9BuE5LZmH5Kotjx4LECRW34soEORpJz2kOkSxVI0EItRgLgoDXqUTuT0LnSUInhOEpcHNJ+QuqqKpLHHzy8Tu8OVnLzm9uy+eEHNrNuHDijrrIwtdjy60DVSqRN16JYeTEQiIiBCaPLb/5czgCPDKomOOHFKQGa1JADlc5RzXqIBNCSWGLYKQ4/jh9eoXGncMn3JiuR5EQLN9dECMkUijlAmAQYjAUx3B+x1Wmzsph+FAdC5aWEKaX/nJFy0svPsWrExQcPx2qYiowBggGpEoTL73u1zNlTjEPdtYzc0JU6ea9xBxg8Jh8uvTLZs3ixNKqoCvXvTw1tgh8Cr77wcW4aUV0aa9hw6pE4mLknL/kZdqbRjZvczBrcgw5eX6++tbGgSNBfD6JyEg53e/TcUd9JafPe2l5fxYeXxBDmEj3Lnoyc/z0HJyLJEk80ElHn+56pr71TZXIz+vXr6NCi1/wYJcsPNi+fPXqiGFhuD02lq3YiSMvknbxla8JtFoRUR46bpes2GMuEB5mhoAMrT5ImKX8/Z8kVKPIl4sXTzln8VuIJ5UDbCNBSiNcNNCmRcWmJwCt71ShkMlYvXLNf8nPCvDEU4+z+YvviSws/5wHpSD5smvUC7Qs9/czHCSN2hUSNcGbiUONWuSpx8J5+oUCJs8q4qXRUURHybBYAyxfayUzx8/+o2YuX/Px4ohI0lLknD7v5Z0lJTSsq+RGtp8eXUOdPXqdyKfvJ/DKG0a+2ORixJMG1nxt5b2PLKQmh4xZB/cLo20LNaNe9tLh3ierlAz+K6hduw5b1qsY2Kfi4wePubC7AlSnHoZWyjJV2GNfHM28594j0VGj3PuK9FkMGvr4v/x+hUJB70cepvcjD//VS6gSdDodJZayezxBEBg+KIJx04pY8FoMvYfkcWcTVRkpPL9f4vFRBTzcQ8mcl2NKi1o+fCuW/iMK+OwbK0kJcsyWIIUFoCysTlgwwDXhDHK5q1I+BkLmSA5nkL0H3NzRpNPfer2vzprJg/d9S36hv4y3iSAIrPzAQI8+efz8Qzjj1CVMnxhOVKSMYFBi83Ynk6Y4EVwxfLHBztSJegYcPYW2uG2556VEkU3HjrLS5I0gCMg1PnySt5weLIBP8mJyuHhwgIPMbD/jR4Q0tytCZISI42ZVrtMZ5JdDburUkbhxQ05UVPl17V/Bf8nPfyCMxkICPgFVsHJiSBRE/N7bD3OnuzV8v8vBQ13Kb/DyC/1IEuz42cknX1iZODqK6S9GUWIOCXTb7JCYIGP2y4k4XRIde2ez4ePEUoMGgAfu1dFjUA6GCDMPdNKydYeDvMIAWrWAWi2wYp2FHl10qH7THjV+uIFte0ILum6dtYyZsafK5GdqWiqXDuQSTiW6N+GBMhUigiAgyKVylS9R3lSWfHSZAX102B1Bho0v4NnBEWxenYxcDoeOexg/zYQ9T12O+AQwarN59uknq3TufxcuXLhAzXQf8dEaDp9wE5Qoo3NpsQZpUEdJdp6fXk/mIpMJaDUCwwaGU7u6l+w8P6IYIjM+/NRC3ZpK5k6NKTUv6fZ4DoYwkTo1lbz5vokn+4VzZ5PbG9b5r8XR9qFMuj+eQ2qynEAgRGI8/UQ4jz4Uxoq1Fmqky1k0N670PYIg0LWjjuppCnoODpkGbViVxNUMHxcuezl/0fOXyM+4uDh+Onr72mtVV7JuSQLvLDFz/nKoZX/JKjP1aiv5anlIv7NuHZHtKgt4K15QuBUW/JIPr1cq0953C6fPe8qROempCl4cGYk/IGEIc/HijJ9Z8nzFbs1yuUD/viq+fqugdFEcZ2vIilU7qF1bZMVKL48NqZrG1T8Ffr+fBQsWUFRUxPTp0/+w6hNCi57K2tkqcqG+cPY8yTQIVchKxSiQ/2F2Ua9WsGCxgz49wpj/eiQbvssns+QS2ixZpfqwJ854CFoMpf92SjayuYYTO4IsgLLRcWzXkjHZvCRTHVEQEWQBDh8L4PfIMESJVK/mZ+pEfRlTnUljo9h/2M2nS6O4ct1L90d/5t72KpyuIEdPubn7HkWl7u0V4fTpsyRFaxCvtkAtlI1zkCAN66p5a3pMmfjExciZ+nw0D37vJYCP8xyjqdS2TNY+KAW4wDF8Rh2zZki8/X4uaekSkgTXM/28NNrAu5ND84pfW0KbFhUn5CDk/v7OIhufLVfz8edWNv1gRyYLif936aBhx14nL46I5PS5AAGbhuiwIAaD4U/HwWg0olFLJMTI+eQLK1vWJpd5ZnVakdenRHPkhJtNP9gZOjCcB/rnsPTtyrWmRwyO4NJVH+3LSkcjigKTxkaxfK0VjUZk/IhI9HqRKINIn4cqyYR7JdQqgYhwGY/3CWPyHCMd25Z/JgIBic832BjUN5wfdjnJzvNjNNqrdD9Ex1RHqy0moV4RlzI83NNOzsUrVyEryIUSC82DHcssQiVJ4iInCJfpGTQANu/0kGlTIQtEcIoDIElISATwk1bDjdMt8NH8WH761c1Pvzo5dNzN+s12yE8jqWEx40fG0qalm2fG/ITclIzMFk1A4cSovkaJy0lMjgaZ3IffX94A4Rb8Cidw65m7illWSHggBp1OV6VY/E8iGAyyf/9+PB4PderUobCwELPZXIbAVygUNGjQgIsXL1ZKflZVAkStVlNk9GMyB0lOKDuOud1BikuCFZoXAvS4X8e0qAJwNCrVv/OJVzlz3kvWqWgSvGkgQIZ0HovXguZgPey+aEriD5OV4yM1+bfk9h9XdyhQUIfGXOYUOimcMCH0fBtifLy+oJhVn+Zw/oSK+KLWNPTew4mSHRiNxioR2ubibGpVN4DaDm6wCkYsiSfo0F5O9RoCvx4JVFrVV7eWEkEEhUxE+bvbMjvXx12di9CY02kmhLqH4qQUCsjiFPvxSV4kwc+DD8pZNy2ScdNCMgiffelGY7qj0gRrPMkYyUNHaNyIctXgu80Z9O8TRC6DrOwAk8e/zMbvN/zpGADk5OSgEK7RoU0sSz+1AJCWJC8n5fRbyGQCEWEhEvi3iDTI2LAqidYPZDJ0XD5Ol0SYXuTatQDhGW2JJZxNa4/x8iw5g/vdTkzc6h4aNamAXfuc3NtOy7jhkRw54eaNRSa2rk0qbS3v0kHH2GEG+g/Po0a6gqsZPl4ZH0XtGiE99Q3f23n59WICkqZK3UEGgwGZ0otC6yZoDmIqqXjsGDcqjCcHaGjeJZNfjymgggQRwPlLXgSXlhJFFro7LrDunQga1k1GkiR+Puhm3Ev78F5pUSq3cAuJpHOd85WeuyAIqCUtFzlOsjuR65kO7rqz4mu6ke3D6xLJzs7+R0mA/FOQkJDAw4/3YPPKH4m3VC817PNKHgqijjL7BQ0bvztKXoYWuS2agMLFDXs+MpmcaG/F64ESVSZKrZ+77lTjdEnkFfjRaQRGTS7E5ZZQKqBRPSU5eX5eGGFg/RYHfYbmERMto35tJU8+Fs43W+xkHXIzfUIU/Z7JIxCQCA8TOXnWT43abTideRdNWwVp3yWen3Z9hc2Zy4efCixZY2DQk+Po2LHqur9VRaNGjZj3Zhi5+Y5yrc+BgMSMOXYSrE0oTsrmg7fXlTk++KnB7Ny2i8M/niCyJBEtelw4KInMpXGnhjw++F+Tn//TaNy4MW+9IZYrEOvzUBgOp0SnR3Lo2jGcV982EQgItGutweHScOiEksbN+nDg+D6mzPUTHxvkyEkRt786327+jlEj+pKeauaZJ+Q0qKNizvw8du3OItpWD9ERzbUbvkoLAU6e9VDSVcuMt7V8sHTi33q9crkcmVxDl0fyWbEohlbNQvsSU0mAVZ/ZEDQusswBVnwa5NsfHeh1EPAoUJqTSbS1QIacaa/upHnrAJ27K9m6aQ8xloaEE40XN7mKy1RvXsSCubfnkPxCPya7iyKO00hqVWbMkiSJy+Jx6tYL8sC9OgwRIvsPu3l2UMWFbbt/cdG8sQqbPUjPx/Ow2wMorIkYov7r9v7/ayQkpHLu1HkCkr3S1/glP3bX7YXz8MERPDosj/QUBXfUv53xLTYFeGRIHlPGRbJ8rZWNq5JKH/6YaBkvjozkzsYqRkws5LGeYaz7xsaopyLKEJ8Qqt78aUMqac2ukZvvZ9XC+FIDF48nyIefWHhkaB4vP397MaBWixjCZfj9EnZHELW66u1fT48axvCdowk3lSc/A5IfX6SztNriFtp2aMPpddeJ5PaDKQoyIrJa0u6BA0TF+Vm7JKFMRU7r5mr2bEyk9YNXKTinJe6mVk9AClCkySa5dSy9+/Su8vn/HfjisyVMHqMiLkbL4yPz+f06aPHHZhbMiqNGuoLxw8vGqfM9Wlo9kMXchcXs2e+m/V0a5k4NkYCCILB+s43G9VXMnhxNgzpKrt3ws/hjM6u/srFg1m0ipfkdaiaMNKDVigiE7h1BEAgGJWw2gcljK15E1q6h5M7Gah7opEOnFflojYUaaQrc3r/mYJmWlsZ3PxqZ8UJSqZFDSpKCBbNCG6fx04p4ZXwkM94y4XJJaLUCjz2s4623rxHMq1ZOo1GSJLLFi1TTSUyaZWT+a2XJI5cryNS5xcybHkMgIHH2opdAQKJBHSV9e+gZNCafr1ckceCYi4wsP80q6dyoXVvEL/OUCkALgoA9P4LZ7xTisITR8I5/ltP7n8Et4jM/P58ZM2YQFlYxIfTvwGaz48WDU7LhwY3aFs2lq94KxcaDQYkTJ4PIilP4fqeVh7rquK+Tmp++gcJCiYHPGNm4Jq6MvIHZEuCZMWbCi9uCAHnSDQrJoTr1CRci8Xv9lFy6Tq54mQiqkyCk4ZHc5Hhz0exsQK1AKmKxSO4lKwOOnmb08zZGPxOKQ+P6KtautwEhkv7F5zXYHEG69M3F4xRwOKtW6SMKXorydNS6qe1YJk4R15j1UliFm6QNm90k+esRQTRXOcNBdhInJRNOJA5sGMlDi55mQjtuOC9hNrrY/2MMhggZPQfl8EAnHbMUheCtixhQUlDkR6+rmGTxeQWOHoZOj2Tz5GNhfLMyEZVKxO+XWL/ZTlZOgJFjndQsuo9zHMEVaSctLa1KcdCqwe2V6NM9rMJkhSAITBkXyYszjOz7NpX6tZUY/sCxPTpKRn5hxZImLZqomPFWMVE3dYlSk+Qs/thcKfn52Tc2PF4JtztIeqqC+rWVzJxXzMvPRZYSADZ7kJETCxj5VARPPBpOSUmQjz+zEAhUTevp/gf78P5Hb6PRwSM9Nbw4MpLEeBknznh4YXoRhw7sJE5KIYIo3LgwkkuYqCetqZERQ2L4aF0JsYWtuM55FCgJJ4oAPswYybkqMGOykkmzinn+WQPjnk1CFOHAUTfPv5xPixahufOuFmpO/KLix91mTp0uJiFeoE2rcHr1lWjfQUb7tmreefkaca665c7fK3lQRNgxmjwUcgKfaCc5RSI7s7DcnP5PQGZmJlOnTsXn86FWq5kwYQIpKSlcvHgRgIiIsgv5iIiIP3Str6oEyAMPPMDzo528OS2a7Lyy96vNHiQmqvL7RxQFfp9n1NqSmP1WDuHmxiCE2riLxTyaOTsjCjIQIKLgDkaMP86mdTGlsiHp6VCS4ahQVzYoBXFiR4WGmjQkg4s0oAUmMZ9HHlbR/T4d3e/TsXufizGjDpBibIfaH868ufNY/dnqSs//97A7fGg0Ak2aSVzflY220XkOrI8mPExGkdHPucvuP3y/Ri3w7OAItuxw0OyO2wmrx54qwWXW0IDbhh6CIJBAyCjHJBVyTTqHw+uiZjUl9Wop2fi9Hb8fQoqTFUNARPqNWJ4gCKicMSz5tIAIvQydqQbZOQWcPn2arl27/uk4bN++nQ5tlERHieQVBDh/yUvHthomzar8vvN4gmg0lei4yQUG9glHCkrYHBKvTozmw4+tLJ3qRJQiUUVbGdS34vtz+ovRjJtWVNpu/u4yM+/Oii2nqalQCCx5K477H8vh2I7bsgQKhUC/nmHcUU/Fw0/lVkn2wuPxoI61smhuFC+Ouc7OPe5KO+FGv1zEkAERZOX6OXjMTevm5Z2FJ063oDI2IVDnONs23F4zCIJA+7s07PhWSbsuRwnL6VxmzlWgRKJ88cVvP1tCIgwDeDQs+NBM/4fLa39LksTbi2y43KB1+/5REiD/JIyb8Dw169RkycIPcZnduFxORJWZFYv1dGoXzqhhId+Dc5eKef1dC4/3nkpeVgFbl+6gWrCsaY9LcpCnukDNSOj7TAHXMgUeeHAouTkXcbiukBAv5/JVB5t3Qnq1aJauLsFSEI7GmEJuTAGZlx1s+d5OWo1maPU+npt6nPUr4ksr74JBiTXrr/DdbomF761GFEX69XusNMn3P01wT5uxmIFjnmTqWBed71EjigIXr3h5boqJ/AI9jboaWDpnPklJSWXeJwgCb85/gxMnTvDhe8vIyc4kKTmRKWNfr9Qg9X8bMpmMxwaMYszUd3l/jrrMuNCongqlpho17phEQk0ncXFxCIKATqfj+cmNEEURSZI4deoUFouFDt1qkZycTGJiIl98tYtt27ay/LOlXLt0HW1BDRr5QgUS5qJwxk89ysbVceV+2/Wb7WTnCaxcfyfvL5n1t1Uz3kJWVhaPPhxJnMHBoBFFKJUhrVGbI0Dt6kruaqZh70+gVaiRCiJICDa7fY5CKJkYGwezJ0fz8WdWAvoSlDWO4fSLXLjoR0Qkp9DHe8ssVKsmY/suNz/+5KS4SCC9WhEZ9p/QGeugIxwnNjLFi0TEukmKV/LVt3YKivwIQkg//PedKjZ7kPkflpAUJ2f2OyV4SrRUd7bhhu4YE1+Y8rfF6L/k5z8QD3YfyOa1+xE0dswYMVC+laZYe4WEFH9pVl4hD03KQ57Lp1qagtQkBbkFfg4d8SEGFOz62cmU56MqXAx0vFtL9TQFbbplIsoETu1Or/TcEuLkfLc6qYxhi0ol8vyzkWRk+ctUfgK4PRIyGSz91Mb9Dw6ocixq167N3d3u4uDG48TZ0pEJoU2oR3KRG3OFWa/PKCcQ/MKk8fTa3RsxTyijR2bHilcScblh4TIzQweGlyGKFQqB1yZF8e5yiZzMC+AHlU7JoKf607pNaz7++AOkYJC2d99HgwYVk1V/pLX2V5GdnUGDOkrkcoHVixPo9WQO5y56SslnoylYaXZJFAVqV1cQEyVjw8eJZfSFtuxwYDQF2bL2ttlA/TpK3p8bx/wPS1i+1sozT4Q2dJeueomJlpdziPt8gx2ZPLTRrwwN6yrJyPLx8wEXvxxyce2Gj369wtm//xc6dry3SrH4/LPlDOqn5YH+OXy9MtR2BaH2hPeWl+ByB2nTQsPLz0fxxOh8PpwXR1yMnJnTtMyc9itxxc1Lq+Y8kovCqOMM6afg840OcvJ83PdoDqOGRJCWouDwcTerPrcy95UY9h5wMXZKIc0bq1EqBF6eU8xdd6pL26XHDjMwdkpRha21AHv3+lEHwspUhkSEicybGc2w541YrZYqxeF/Am63m/z82y2phYWFZGRkoNfriYyMZP78+Vy/fp1JkyYRDAYxm80A6PX6v02kPzYxlizTJdySi1o0xlfkYexLR9j6VUy5sWzRMhvKkmTC7TVZvHQfD3XVoVQGiSeVtEAdzhw4TqN7shj4qJ6G9RQcOubmh11O3NlxRKLDKdkoJIfGtCl9huWCnFh3bVRCFFcUx8Bfn7PifpoE70YXDC/9PXVCONritrz/3j7uv89Lreqhez4u5nYFzqC+4dzRMRObRUImKMrE9s8gKEHQW/EGW1I5qF2j4mfQ7Q7pPMoEGXVoQm2pMSYKceMkDANRxGCkAIA0anMycKN0HPcHIDVZjirKjiPPirqoBu8uPsuieRWTz19ssiHI5TzZL4xnnjCUHpPLBR57OAy9TuTlsRrUgpYm0t2ccx6o0pgZCARISpBz5bqbGtUqH3NqV1eSmiTnrm5Z3N1SzU+/Oit15/xhl4Oe91f83JotQYqMfqY8H4XTGWTuQhNpKXLWb7aVI0CPnHBz6ryXx/vo+eRLK8MHG5j+YjSrv7LSY3Au8TFy3J4gF6/4mDcjhvs7hcijkU8ZOHXOg+d61eaNDV9uxFQi8eaYSJ549HYlVrM71Oz6JoU23W4gStlkZmYjSiIJEQKP9YGXnguNZ16LhoscpzaNS82SIDSHnZOOMmV2Lrs3Jt80agihTQsNP29W0alPTqlBgEwm0O0+HbeMqouMfiSli8XzUhEEWLkmE9NJLZHe29q4bslJXux+5D4PMknGHcI9nA4exO4oRqHzolJVrpX6v4WkpCTmzZuHw+Hg4MGDLF68mFdffbX0eEUExh+hqhIggUAAq0nN0PGFJCfIOX7aXUrcRRpk5OQFKn2WnM4gDpuI4Td/MzhqcvpCBk1v6r7lcI1awaYh4vMmIoRoig7XofW9F3hutJpmd6jp0EHgnV+P0dDXrtx3ZXGFeEK/s5YwPJKb89Jh7HITzi1Ktu0ook9vJS+NDaP5XS6ufmdGK+jY9uP2Kkk+qNXx7NjrpGcPJdNOH2PT2/HcCndMtIy8gkClBm4Xr3gJ14t8vcHNTwfsDHwknBrpCk6f92DM1BJBxUkkgEhi8eHl5Gkvr79bzIwXoxkxsRCPJ4hdn0WYw1Dm9bd+DyN5xFPW/MoXCLLvgIugKYoUe30MeJk55bUqad/l5+eTWxBq/U9KlDF2SiEvjY6keWM1u352cO895Qnq5WutPHhv5Ynn+nWUTJtbxJibeoZJSSKSwoPX66Ze3co7LxLi5GTl+EvHBZM5UK6I4hbiYuTExciQJMol8+vXUVKnpsj69etp27btnwkDC956lxZNVXTromflXUX8csTNqEmFLHkrrowpzZGTLs5d8rLuw0SMxX66PZ7LoL7hDB0Qjk4rcu6ihxdmGMk4EodSW8grL+gq1IKPipTR8yEFO5cWEsXtKsJiCtARhoXiivdtFKBGSxiRFMuzqaUTGDmpkIW/IYm93lAi/sZlJdHRbpRq1R8+G/8bMiD/JPTo+RA9ej6Ez+dDEAQ+WjafRR9vwONzUSNNxpkLAZaukdN/0Ex6PzIQSZKwWq1s+XoLsZ5UFJIKuzYXi2ji8acG0LffU2i12lJ3cwiR6zqdDrfbXWZte+rUKZYu+oicbDnJKckMH/sMjRs3ZtDjXfh+XUKpgQ6E9mKD+6q5nnmVPXt206lTZ+B/nvS8hVq1arF4ybesWf0hby/bjUyUiI6px4jnn6F58+b/cg5u0qQJS1Ys/h86238fDz88AEmSuK//Etq3ChAdGeSXIzIEWU2WLF1URtf09xAEoUJpJoVCQbduPenWrSc/793HO3Pnk11wIWQUpJVQh99N32dPM3m0wJ1NVBQUBVi0ws6BEwms37irUmmffxfh4eEYi+GNKRGMHxlObn6AYFAiJSk0fl+64uGhQXl8vDCcGXOKOXxkBzHBZOQoKKEIDw7qC0GWfWph0w9OJI+CEqsPlzuAOjyI3aTGc6068+fYkWRegkEVbrmL4cNUpKcqWfyxGaNwlOvmUPGbXJAhCiLNmih4/60otu9xMmZSEZ37ZDP5uUgGPRqOQiGwebuDKbOLycqQ4z5fi2gMeDRGrukO8WCv++jff+DfFqP/kp//QKjVamQqL2EqHY7oowSyGxEVSLpZieinWHuV6nflMPCxCHoOziU1OdQ+2bdHGId+TMNsCbJweQmFRQKWPD115PXY9tPhMmYPv0enuzU4HEEcrmClxiDXbvioXUNRhvj8LSaOiWTSLCP3tQ8trDKyfITpBPYf8fDFei+de1beevhHeG3uq3zZ5Cs+XroKj81LkCDJ1RJZNH1BuQFpy3dbeOf1BahsejKEC3jxohJVqGNdtG4p8Mp4A3VqKLl0zct7H5mJjZYx++Xo0gmoXSslazZqWPNZqP3I6XQyZdKzXDj9AX26+ZDJ4Jt1n7OwIIE3563EYDCQnZ3NksWzybxxGrVSwuVR82D3gQwYOPTfdm4DiI9P4mpGEXVrKUlKkPPpogQGjc5n+1cpRBpkBAKVZ5ohROquWW/jvg46qqeFzicYlHjrfRMbVyVV+J4xQw08NCiHpx8P5+IVH0ZTgFWfWxlyc5HodgdZvtbKohVm6tVWYLYEKm21On/Zyw+7HdSuriQ5QcYXyxI5dd7Dt3uqTn4ePriDzm3B4QrSpW8OacmhFq+cPB8SsPPr0Mbr3nZa9DqR0ZOL8PsllAoBt8qFqdrPSL7QgjwpRWLmUBWvv2ujRXM1p897CA8TKSgKcO6Sl6R4OYkJoUoqmz3ID58nly6kJUni48+s7DsY2nHFx8q5mlHeARJC1dc7dvpJ+U2LlSRJ+LUlNL8jmthYEYWiYmLmfxNXr14ts7n/9NNPAejQoQN9+/blyJEjAEycWLZlY8aMGTRs2PBvOYcePbuz4NJbKLxhqAUNajSUHK9N264XmfqSnlbNVeTm+3ljoYXT+/WkWkPZfKs1pN2096CTIk4TlHnRhfnw5sSz/p14vq59ApdH4pfNKSxd6eSLz/dgyldSnfoVPkfhUjRCQMFVw09oXAp0nvKLFkEQMBgbMm/hKZa+q+TDTy28OOL2gkqlCslRyGQSki9IdsaNKsUi0hBGtslDUAqWq2AW3HrOXrRV6N54fxcFG1dlY/DcrviO/s2G7Zp0rnSjJggCifJk9h+1cG87La2bq9m9z8mK9w30f+oXEtx12fG9nM/ucjCgz+0NtM8nMW5aIX176Vi33sZT/SuuVOl2n5YpUUVIFgmZIENh13DhwgXq169f4evLxSAyksycAJ3aaTl51kP3+yrexJ+/7MXrg4WzY7mW6WPxSjOP9QorJ3uQnetj8zYHr0+pWBJjySozqclyTl/wMHWuEYNBZMWCBFrcn8n6zXZ6d9ejVAhs3eHAYgvyyXvxaDUCTTtnkhgvp0dXHYP6hvPEo2EcO+Vmwkwj61cmlnFUjo6SYXdKxMZV/1MxuIXiomKiYiUe71O+ClUQBD5ZlEj3x3P5YEEsD3XRlUqffL/TyYRXjbiM8cQTW4b4vPXeJKkad7YrKUN83oJKJTJmSARr19sY+ZSh3PGvv3USHyMvJQ2+/yqGqbOu8f2PF5H7dPgFD0U2J3oEJK9IbKQCSiCJaly1mNBF/rFh0/8W5HJ5qeFRzZo1uXr1Klu3bqVXr14AmM3mMhsoq9Varhr0t6iqBEgwGCRMFc/+gzdQqiX2H3Hz3uuxtL9Lg1wu0OwOJT/scvBg5/JE/sKlNuRFqRRpLuGNyAVRQu6IxG0JYqaYaOJxYCNCCM1RPsnLVc5gE0sQ3CKKy3qmTXegizHj8Ugk1JZzJmMXCc56hBGFGyc5XEOJilrcUXoNLuykCNWp52uBkB+6/za9n8W2nReZ8bKeiXtycHrMiIKqSjIHL0ycwZiJzyAGZTjMSoYMDhIUHETEepg1Xc+QAeFMf8vEG69El7mPPJ6QOc/FY3pq+JsQhcgDDx9gQH8FGo2AYEkGKtdhhFCFp7kEvv7Ozsp1Fpo2UnM1w0emO4sIqToiIiXRZ1BEWtBoBUymIC4ThDsbl/l9sxwFpF9rTHywGoIgoERNYUFJleKQnp7OJyuc+HygkAt89E4cSz+xsHufg937nLw9M5ZeD4Sefa9X4qO1FuZ9YGLRnMr3AmfOe+jfO5wNW+1otSI//+xH7Y1EhpxiS+WxkSQJizXA46PyEYSQKdwfQaMRqexS29+lYt++fX/aBMRqtWHQh56lls2UHD7mxWQO0Py+TB68V0d6qpx9B13s2uth7DPheL0SIyYW8vQT4ajkIoPH5OP3S4hi6PplDhFX3HXuurNiKSOADvco+PFTC7hDc6lLcmDFRENacYaD1JIaESHcnldMUhG5+uP0fUTN0ZPF2I1uBveL5JXZFnbvzaJOLQWCAGZrADEox+wIkhoj0b33w/8xCZANGzZw6NAhcnJyUCqV1KlThyeeeKJMtZ8kSXz11Vfs3LkTu91O7dq1GTZsGKmpqX/wyXDgwAG++OILCgoKiI+PZ8CAAWWMaf9u3BpLR46aSH7+YDZtXMvmPVmkpNVl4eIBpWZigiAw583ZTJzyEuvWruPKpSvUa9iVJ554olIZLrVaTVxcHHl5eWV+i8aNG7P4o0VlXnvp0iXq1XASHlbx2D7ySTljpn9USn7+byI6Oprnx00Fpv5vn8r/CHr3HkjPno9x/PhxHA4HL3erWzqn/7u4p3077mnfDqfTic/nIzw8HEEQuHbtGp+sXcyM+RcIC4vg4T5PM/qljn8LN1AZkpOTycrXYbO7CNOLJCeWXceNmFjED58nc+ykl8ILsbQINsZCMUECxJOKCjXXzpzha+M17mgkJyZKzqxJ0USEi2zd4SAjw8/c9zLQKqOQEGndrgVRBjlHTp/kwEkZnTrdQ/2GdxMTE0ONGjVITk7m+60b2fbDl+w54qNFy4fZ88tQHA4Hm79bzyPPbMNmt1GtekveWzKaa9eu8emqDzEXZ1CtZhrvTVxEvXr1/tYY/Zf8/Adi/6/baHhHkJyrImuWG9i4+SqbvjtP0C9DrQswZqiaIQOj+WG3k2cHRZTbgERFytBpRI4eC4ZaGxXFCAK43VKl7S4l5iDBoEReLmz83s6jPcpvqLJz/dSuRFMKIDFejtka6uu12gKMeKmAKxk+Hh+Rh78oGZPJ9JfiIQgCjw3ox2MD+uH3+xFFscKBY/u2HcybsoBUU31EQSSF2gSlIHnyizzQ083bM28vRBrVU7HsnXhefbuYLzbZ6X/TiMdoCmA2WxkycCgWm4Xc7GvUq+XjocdUdL5Hj1Ip0LUjHDmZxwvjBjHllQVMnzqYha9JpVWkXm+ApauXM/Gl/cx7e/m/vYnr+9gIFq0cwfuvh/6dkeXH7gzS8ZFsOrbRoFYJHDjqpk2L8hO30xmkqDjAsrfjmTmvGJM5gCE8ZEridEpEGiomLJVKgehIGb8edvHMi4VsWZvEzwfctOySjVbUYnV4QeWhSUMVXq/EstUWJo4pX7pvtgQ4fd7DqCEGsnP99OulR6sVsViDqDVVb5MWRYnPNtgY0j+cX4+4WbkgHo9XQqcV6P5EbpkqglbN1Hy1PDGkh2YO0LJzNjqdm04dxZsC5T6+/s7Hd6uT+GG3k7hoGZu2uFmz1ke1dBk9uqo5fNLND7scbPsyuczvKAgCQwdGcPC4m3MXPRhNQerXVfDUcwW8NimaaqmhhMTBY25GjbNiyG1Z5v1FYed5apCavQddON1K2rVrV+VY/KfRsGFDvvzyy0qP/9GxvwsPPvQgG755g/xMN0FniPSL9KTjPZfAjLHXCOrMCD41eSYd9Qm1blgkE00bKXh/mR11cXWa0YCchF288IKOWa/aSbS14ob9Eh3bB3G6YPqkCMY8G6D1vUWEF1Se/Y0UYunzRD5bllacMAAII5LTZ/zMW2wiyiBSv87t8XL7Hid3t1Zz6YqXEjM4cqsWi+49BvH56g/JLrhEmlR2IRBurcmseXu4r315rbRWTVUYhRxipJohs6PfwCU5MGOk+m/bPIMyfL7QAn/kUxF06JXDj18k0f8xORk3LpObLfLaPC8LlpnodLea/KIAJ896aH6Hkr0HXOj1YoXVMnCTXI0X8V33I0eBMqjCav3zhidqtRqvT0XvbhrGv2Jk/LOGcm65kiTx9gcluN0SHe/W0KmdlsYNVDw6LI/nnjHQrbMOv1/ii2/tzFlg4snHwhgxsYglb8aVaaPf8bOD9VvsmC0BWjVXs+2LZHoMDv1o1VIVzJsRy48/OfD7YfzwSOrVvv1bN6ij5OPPrUx/s5ikBDkllgD1ain5aH58OV3G3Hw/eQV+Xp0z60/HAUCUiTRppKp0fqlbS0VYmMDpc17efL+EgFuO0yZDKIklEK7AKdioS8WCc16Vme5dK9fvbd9Gw7hpReXWHgVFft5b4qRFs9utpCqVyNuzDbz5qkRxSQCdVk3rrnYMOhVvzQ5j+NOhNYMCJX4fyKVIfD4fSuU/LyH0W0iSFHJgj4vDYDBw6tQpqlcPEdh+v59z587x+ON/n/6ZXC4nIPejkIWSnS2bK1n5mZVZ75jQ6UQcjiDf73CSmx9gUN/wUJubPcj8D6x89okMMe4ar0zW8WhPAwoF/HzQzZjJEhlXzhAViIOb7bomCrgiO051qRF1gk0RBRG35OSK7RTFvgCxkSp+2mTA7Q7SvP0pikriUKGmGvXKuMKaMRJOJLEkl1bIC4JAjD8N43n4auNlfCiwed1UT6t8TK0IHTt2xOWKQVNkoAV1EApDX+DL9zJqxCHeeEskIVZG7yF5DHo0jOppCo6cdLN8rRXL9WiaBtqWnpM+vytb3sslW3uSSARslJQj3/2Sj+Lwi9i1N0jS+Rk+OIJ77tKQk+9n0XILLpdIQ387Tgn7SE4P8NnyWJo0DGmg+3wSyz61sXjBr6TcNI64IT+DTq4m3l2t7PNbxaViUlISwaDAkHH5PNEnjIXLzOz+xUF0lAyHU2LOu8W8u6wErSZkdpqYIOerjxKZtaCE7l305RK1DmeQ7Xuc/PB5Mi+MiKTP0DzOHJeTgo4M8RxSpocSc6A06f7DbidnbiaNY6JEkhLldO2gY8ywCPoMDTnIR0WWX2Pa7EG83soNWnPyAyRU//PVjHUa1ObA0VP4/UHOXHaSkBSk491hdOscqiY6fcHNPa10HNovsGKljy+/LuCBBxQ8e7M74cn+t5OZ235yMHqkHYc/SG6Bn7SUikmsjCw/Qa8Cn+SlgGyyuYoCJQqU3MFdXOc8V6WzKFDiEKx0e1DG6inR1K6uRCYT+PmAk0EjiogobkBCcTWsN3xYKSZLdYbUagG6dlHw62EPI0YO/9NxqCrOnTvH/fffT82aNQkEAnz++efMnj2b+fPno1aHxvBNmzaxZcsWRo0aRWJiIt988w2zZ8/m3XffrZQsvHTpEu+++y6PPfYYrVq14tChQyxYsIDXXnvtb3Nr/iMkJCQwfMSLf/iaiIgIRo4aWeGxYDDI4cOHKSoqolq1an+qGvvMmTN8umo+Fy+eo8d9LqjEpyIuRo7dZv6Xn/df/Gcgk8nKGRj+nfi970GNGjWYOu2d/9j3VYZRY2YwaOx41ryvKtOx+eNuJyqVnBrpCp4YZibW2jK0r6LseFstWJ9zjmyGDw4nLVnO4DH5rF2SQN+eYUiSxGffCTiLw1Dbw8jcW8AFnZWO93dh2qtTkcnKj/m9H+lP70f6l/mbRqPh1NHL3DjrR2GM5syxfMb+NJ472zXlsy82VZoc/jvwX/LzHwi7zcbVqxImq4Vtu8OYOdnAzMnlX/f1tzbGjyg/wN5qPxRLknFhRRFr5uXhBj7fZGNI//KVCIGAxPY9DnJuyEm3tWbW3KPc115brpLv9Fkvp85WrI0GkFcQanmZ+FoRJ896eW1SDJt+sJOXG+SbjcV/i27NH7XTvvP6fFJMdctURYmCCLF5vDax4onopVGR9H0mr5T8fHeplcv71Ni9p9CiJ4nGOArlzD+Rx9y3r/PZKgONG6ho0URF47rFzHhlBKvfK5tZUSoFxg5TY5x3lt27d3Dvvf+e22uTJk34Zn0r5n1wkNrVfXz6pY2Tu9JRKgWOnvRw9JSbCa8a2bQqiZjo279ZICDx1HMFPDsonLq1lHyyKAGvV8LpCvLrYRcvzyn+w+/NyPTR9+k8lCqBaqkKqqcpWfqRG/vFNFTVLjB7SiztWmnIzfcxZFwB6SkK+vW6rV9UUORnwIh8Rj4VgVIBW3bYqZEeitOabxQ8N6ESq8E/QHRMKmbTNeJjZSTEyhgyrgCnKyREHhMpY/N2Bz26liV41GqRj1aXoFAIfLcmGa9XotAYYEDvsNK2rGEDw/lyk40onYawc/eRedbK4wfPUqupxMBHbrfBXbjsxWgKUKu6goQ4OcMGRrBug43T5728/3os+UWBmyRzEI8nSGaOH59DjaApRnKBFxfuuKt07RZg7LMRdOmXg0qd9IcVQv+XER0dTTAoclcbkew92cQEQvqQSkFFnKM+OEIb0zwOoRI0SJKE0XCajCwfv2zTkWhtgFmZw32dZQzuG86rr+dglucRldeCvfv3kf6VlWkvRhMVKSMlSYY/318qnP97yDVegkEJq89JZbliH16u3vBiiNAzYdTtMcflCjL/QzOvjI9ixrxiHI4AdRpULZM5avQL/Lz3e644r+C1uUkL1kcpqPBKHoq1V8DsZ/CYfBbOjivdcGZk+Rg/rYj33gnj1Tm/ICtMJ8YXimEhuRSRQwNalNmAe8PzaNk0tBncut2NWJTMgw/ZqdXYT5hewCu4SEuXAQK/HHYTphd4e2ZIhqB1MzUdemdXWAF9C0ZTkKibSw+b3EyNGuVdQ/8Ites0Ztwr+3n0IT39ns1j0etxpfrNxaYAz082c+NkNBiKStsqWzZV8/nSRFZ9YWXFujxEAWz2AEMHhLHmazt1a8np8HAWTRupCNOLnDjjoU5NJXs2ptCpdzabtznRqkX69tAzY56RQEAiOlJk6IDyz60khcaX4YMj6NBGw48/OZk9v5jPP0ysUB7kjfdMOFzaKlfFNG7aBLNlT6XHg0EJmSDQ5yE9dzZRMfnpSBLdIZK7QBAIkFvG+KoMfEpyciuv3CoqDnD0hI9nxhkZOVSPTiuyYYuT5atthOU05aTsfLl7QCYTiIuRc/q8h2ZN5CyfH0P3fkb0hS1ACJFlQcGPUm74jy56/wrWrVtHs2bNiI6Oxu1288svv3D27FmmTp2KIAh069aNDRs2kJiYSEJCAhs2bEClUv3tSS1BUUTQI0etC3LulBy7WYYkyqjfQKDEEcRnVjDzNTevv2tGqxbxuWXkFwWIN6j4fkNU6f135oKHk2c8DB0YxlvvWThZ8jOaYAT5ZJGrPksj993ohNuyHmpBS0OpNafd+wkWRvDK7CIWvhHJu28YmD45QHJJg7JjiOThsnicO4IVX3+0L5XNW89jc+YRo4kkPj6uwtdVhpMnTxLujyJZqI1TsmONvIAQZkWSQGmJZNK0Qs4djqd3Nz339MzGECEycYwBr01FqrV1OZIxLBhDTXs7zomHiA+mksUV0giRNH7JR07CXia8qOCbrQJfLU9Dd1NvvHlj6NFVz9TXjXz5yUnS4nxsXlf2OVcoBEYPC6ewqIS1i09gF82ISi+CJHJM2EN1qQFRQhx2yUL9xlWbE6pXr05YeBzHT+eTle2nyORDkkQ6tVNz5x0qnr5J7i1cVoJGI5YaTPTo6uXZCYXMeTm6tJPr0lUvE1418sr42/JY016IotcTBZxQ7CQ20c/iN2MYMDyPmS9F88obxTxwr452rTUUGf0sWmGhWSMlbk+Q+/vnkBgn54UZRXy8ML6c+cWk2UXERVdc+eT1Smz/ycP3U/98i+P7ixfR7b67ufeRbAb2CWf1YkPpscd6hdG2ayGf/pRIaqAGckGBu9DJd2vO4nGYmf+6ocxndemgRRGVRaJaYNFycxn3599ew0erHOQHcrnOZXx40RNOEtU4xE6iiUeNDjcuHIoi2t4tEpAFmbPAxMUrPpo1VvH+67GMedrA4rdKOOXLJZF0EoV0IjwxHLuyiyuX/KTVCnDhwoX/mJbi1KllK/5GjRrF008/zbVr12jQoAGSJLF161Z69+5dqsM8evRonnnmGfbt21epmduWLVto3LgxvXuHfBJ69+7NuXPn2LJlC+PGjfuPXMvfhd27t7FsyWw6tvFRLcXH1m9UvDVXy/yFn1UqL7Bhwzp+2raQ2ZNkKBQyZr1TeYX01QwvsXE1/1Onj9vtZtPGbzl55CTRsdH0f+IxkpOT//Ub/3+Ga9euYbVaSU9P/8OW9v+/onXrtgSDb/PIM69RM81FQqzEyXNgskTRopELAGuJjLBKzChFQUaESsOSVWa+W53Ma5OieWdJCW9Nj+XwCQ/OfBnpxY1uv8EKhz8/xUuWicxf9OfI3mefGoH1oI9U/286vwrg4nc3GOd6gcXLFlX+5n8T/yU//4E4czKLOGNLVNFnWPVFCYP66cu1n50442b/ETeDistuUIJBieenFlGQH8TmLCImXqJLRw0DeofR68lcWjVT07Cuqszrh40rwG6XSPTVDbVpXG9Osw4HadJYRoO6cu5qoeGz9XZO/hoGCgUFRf4KW98XLC2h2BSgZVMVb04LGcfYHUF27HUQb1Bx/fp1atWq9bfGyuFwsGL5u/y6bytKdREFaTeQlyQRbauDTJAjSRIRUcFSc5zfQ6sVkctD7Vgbv3ewfYsct9dNOnWIFG5PdFpXbbxZaQx4ci+H98Sg1Yp0uMvLpat2khMrFisePUTOyKnL/m3yE2Dmq+8y8aXhrFi7jWPb00r1ge5sokIUQZKga79s7r1HS5sWarJz/Xy0xordGaDEGkAUQ5qwJnOADz628ONuB21bqjlzwUOjeuW1XQqK/Pj9IT26A0fcPDggh8Z19GTckJBhxGCJZvZcB9Mmi/R8UMsv36UybHwB73xYQrNGKkzmIBeuePjkvQSaNw5lkJ94NJwREwu5cEVCqW37L9tmKsLDjzzN7Jm7WfO1jfq1lSyaE0tsjByzJcCiFWZenm0kv9DPE33C0WhESswB3llSwqYf7ERGCaXiynV/dxuKokC92koKskMVbzohHFVxS44f386oYXJ273Px0hQbLlMYgkcNWhspNb3Mmqbjx10Oxg2PJDVZQWqyglXvhaixia8VkZXt4/kxKjIzM/E4c8gu8HBvByWN6qm4+6Ec0lJErM5/pqvxPwF6vZ6omHTM9kyC6RewXwtD/5uMul/ycYZDVKMuDsnKZfEkSreA/ZfWxKAiU36OlKa5vPVaDAqFwMrFUQwefoyoYBK6zOZ8vO4YndtradtSw1OD1Cw8f51Yd/nKhKAUJNddwJY10ZglEz58yCtwni9UXiE8yktmto8r131ERsj4ab+TD1dZmDo+ilPn3BSbAtjtEm/Nf7NKsZDL5Xz2xXaWLX2fFcsXc9mbR2KcAoNB4NWn1dxRP45uT+TQbWAOsTEyAgGIjZYx86VoqqXKWfmZlUfHFvL9D7ns/cVLiq8+zbinTLKoRJZLsxZBbPYgr75hZfsWBcm2ZgRtAY4e3Yk+SsOTfTWMGRqGUiGgUon0ejKX5ARFaZVr9/u0bNlRPgkBcPy0G29xBIIgYJXMpNVLqbJe2ZBhE1i2eBg/7rZitgZ4sH9OqKNBEnCb9OiLGpAeTKBAOsWPu+082DnUGh8dFTL4e3FkJMGgRMN7bvDpJ0H8KBj3bCQ3sr3Y7KEK/qnjoogIl7Hn15Abuc8fRKcV2bnPydXrPjxeieXrrIwZaih3frv2uWjbUlOqw7nmKytmk0DPwbksfTuO1s3VCIKAwxnkrcUmdux18s6CqldRT3t1KoMGbsdmDxKmr6ATYo+Tls3UTHg1RED4InORcushCAJxlsZkywuxSKbSVuffIjqYyLJPT/Hs4PAKK0sXfmRBLE7gpy/C2LfdhEpU4jXHUyzYcauvElecwvwPjEwYU1YewuuVmDLHSON6Glp1MqLOaYBBiMQnecnmKmFSNO063f2Pa3m3WCy8//77lJSUoNVqSU9PZ+rUqTRuHGpl7tWrF16vl+XLl+NwOKhVqxZTp06ttDLqL0PyUFykIsWaisbTgDAh1GGQmWniMqdpQAtSBT2SVaKQbIrIogbVqdn8JPlFAYpL/Dz/ipG0ZDmD+oYTCEKbVkoOHy/BXuDDocskSmGoVNajpnQHp/y/snFLkIwcFzMnRjH6RS8L3tuJwpiKKqjHLBShSiog2i1HU1Jx9bAgCPhcMi4cTmDgiEKOHD5cpTCsWPIxhpJ4zIo8FA3O8PFb4TRvHB1y4z7g5rnJAYZPKCQjM4Boj+C999W0aaHmrdcp1Y2XJAmj7iLeqCxqVJdhdwSJyncSNJfgd2g5LR0kiXSckRksfk/Lj7sdvDoxupT4/C1emxTNV9/eoHYtRaX65+NHhvPpl1nUyGtPmM8AhEjiK5zGLlkpEK8zou/CKsVBFEUio+Po3M7OJ+scCKKMjavjmTKnmA/eiCu9zs3bHfzw+W0C5JknIqhbU8lzU4uwO4LkF4a6uuZOjS6zP7iziZqG9WXkF/mZMCqKrh31OJwSw18qZPc3KWWqOh/uFsaCD0sA2Lw6mVPnPGz43k63gbmMHhpBw7oqLl7xMnehiYwsLw3qqNj+k4MuHW9Ll7hcQfoMy6NT5z5VqvzOyMjAbgvNRyOeNJQ59sJUC6rMO4gPJpUh85MtLdn+zTF+7OIo1V+G0L2ZkqDkWkaoavXdpSU894yhNJHj9UqMnlCCkF2LpkJtglKAA+zAjZviqNPUTAhSr1YuRlOQkrNuWjVSsfaDxNJYBYMSy1bbqNcmmyXzotBFu6idfw8XOIZcUhArJKEPRBNBNIXZl1j6wWw+/Gj9n47FvwOnMzTf6fWhubuwsBCz2VxGXkyhUNCgQQMuXrxYKfl56dIlunfvXuZvTZo0YevWrRW+3ufz4fPdNvAVBKF07Pwrc8GVK1e4evUq0dHRNG/e/E+3GB88+CvrP5/GD2tVNzUvQ89CkdHF42Me5o23vyxHJBYWFvLtN++x+dPbRjollmCpH8fv8faHQfoPHPMfmeN+2fcLk8dNRWeKROsOxytcY8tnP9Dqvha88fbr//Z33nr/P21+/i1+/XUvS95/lVrpLuJjYelZ0IXX4ZXpC/42EvT/hTgAtG3bnrZtd3D9+nUsFgu9BsQz4tneGE03nzUx+McfILt9vE0LNTPfLsbnkxj/iolY4z3lkogx7mRO7jtDTk4OKSkpZY653W6++fobvlq3Hp/XR1JaIjlnCkj1lzfDjPImcuHwhQo/5+/Cf8nPfyAunL5ImrwmcoON3j313P9YDiOfiqD7fTq8PolPvrCyY6+TYY9HMP/DEhYuN3PXnWpOnPZw4YqXerUUGPxJNJRaUVxQQEzEeTQakTUfJPDc1CJUSoG2LTWYSgLs2uckK9dPbLgWVUY6VlkRjpTjjB8STod2KvIKfCz4wMb5MyJOqwu1ZOC+R/L5ckVc6WbX4wmy9FMLuQV+HumuY+7CEpRKkYe66DBbAshkAmJAyZHDhyudLP8K7HY7I559hOeGmJn9vAZRTCIYlPj6uxKmT/+ZlMJ7EJHh9f4xuWQsDtD+4RIKM2TEGZtj41wZ4vMWlIIKdVEtPvkim5FDwjGZg9SrXXHbOITaG1zOv8fI5scfv0XyHKPT3ZpSInfbTw7eXlLCnY3VJMXLadJIxYbv7Wz7yYFaJaCQCdStKcdYHGDt11bWfG3F65UoLgliiBAZ+VQEE2YaWbckocwi1ukMMvylQj54K46WTUPE5YOPFrJlRRINg7VCA34RBAr9vDzhMBarnUGP6VnzQSL3P5bNpDGR6HUiTz1fUEp8Qqjy5+0ZMdz7qI1Nm9/7S3Fo2bIlZovAoz3UTB0XkjGwO4J8ttHG4RMeIg0yln5qYeEyC7KAGlfAjUotYSoJEhUplmlns1gDrP7Kxs8HXSgVArn5PryO0GatUH4dc/RZ0lNg0iwjhXkyPGYdGmSIBHHag7gL4+k7KAuv4Cc9RUEwGGTPfjfL11i4lunDVBKkTk0F0ZEyggHYstPOYz3DeHOhFa01EiwpVG99jYuZ/+wJ9H8bk16ex7SXB1K7fgBX8jGuX1KgdEfiFZ1kWUz4A0EuchxJDCBXe0hJUXMh8xcQgugMPsIileQWBKieJnJfBy27N8voNyyLHCmXgEmg/zP5NKir5JGHdJjDrqB0RZchhIJSkPMcI9FfG5OlmCB+TvErAJFSLOnURSbIKJbyyApcJ8oLzRurWLTCjMMp0fwOFetXhqreJ8wMbTbr1P1r5L9cLmfU6HGMGj2OL7/8lHWr36bI5GHU2CCqoB5XMAJTvgt1syBP9gtjzz4/PfuV4HKIGKLknL/o46XxWq7m2Llx7TzBQJBoKR4/PnK4Tgm52A5p6dndj6qoISk3tUAviEeQqyRsJU6Wfuxj9ZcWwvQCTRoqaVRXTY9B+QzsE8bgvjocNhgyykS1ZAepyXKGP62ma0ctZy54eWKYlejituSSQaE+k11rd1Q5Bs2bN6dx8/58u+Ej3p8bR6tmar7f5WTB0mIuX3Sg5jw2XTZBlY1Jr9lo2VRdpiJekiRenm0kJUHB5XMCCkcCbywwsmF1bJl2/bwCP8NfKsBqDaDRyHh9oYmmDVVMHBPJmYse3vmgBI9HYtRTEWg0IUf7Dd/bWbnOypcfhX7vRSvMGE0BEpPh+o0AT40tIDZGhl4nYrMHyS8IMGL0K7RsWXUttOrVq9P7kVE8Ouwjvv00qYy5S2Z2qOK3erqce+/R0qVvDmqDyCXjAWp7WyMKIvX9bbjIcZpK5Y1rHIKF3Lwg46YVseC12DIVnKu+sOD1Bnl5lpelK3Jw22W4Ay5chkLeeEnP7HlWsi0+PvpAzf4Dxbz4vJakBDn7j7h5471i8nIlDu0MQ0QNZFGAkWLyCRAktkYkk14pqyH8T8DIkRW3R96CIAj069ePfv36/UfPw2ISiCCGNG+TMq3kEUTTSGrFRU7QhFBrdTypWCUTl4UT2H4NY/gvaqxhGXy2LJ7WzW+Tst3v0/HjbgfjnwvgFnzo3RXr3wLohDBUkgaNR8Xla/ks/thCTq4fSR7AHrRSQC5hWhkB0UOxFSqrb5IkCZnKT3Kikq9WJNCqa3aV4lCQX4AcA/a0A+zddNssRhAE2rfR8NO3CTTvlIMnLx47FvoNdJCUYqPEAYk3Nfvyog4xZJSX50fElpIWxaYAg8fkc/5cCVHOBPJdVzBEl3Bvu1QWLC0pXQ/9HjKZQKvmarSVK0VgiJARodKV0dhVCirqS3dyVNzFvff7Wf3J21VaI586dYrqSUWEa+X4jdHUvMNJIAB3t1KXPtNmS5DEeHm5FvP2bTS0bxO6Dzo+nEW1NAXjpxcxdpihNHHldocKByLCZdzXPnRxFy77eHN6dIXt7OOGG7j/sRzGDDPQoqmaEkuAoyfcHDzqZvseJ8kJct6fG8u8D0q4eNXLnHdNvL2khOaNVeQVBDh83I3XB2NeeOxPxwBg17bdREbB8MFlK/Hd7iA/7w2Q4q9YViHG0oC3F/xShvwEMBlFosJEFs6OZeDwAj78OJvWzbR4PQKnTgXQmWoT4w4Zw4qCjHgpBVvENZa+G033LqHPkiSJ9j2z+faTpDLSLKIoMOLJcM6fD/DMaDtqpQxBEKgjNeEU+4kliUhiyeMGfpeMixfOVykWfxWSJPHJJ59Qr1490tJC3SG3TCx/35kUERGB0Wis9LPMZnOpxuYtGAyG0s/7PTZs2MDXX39d+u/q1avz5ptvVjkxevXqVcY/N5CkOCNNG3o5dFrOu++oeOGlN+je/eF/+f5VK+axYp6ynFFabIycOZPdfLZuCe/MX1H2PR+/z7iny0o4vD0zliHPF/DqxGjatlSXauDOW+InJqlXOWL478CNGzeY8vw00vIahDo6bp5OlDGOU99dYEXtFUx7dVq597lcLjZt3ER2Vg4NGtXn/vvvr7Bt+bf4u3Qy/2789NMO1q6ayIYVCnTa28TzkRMXeX5MfzZtPlCmLV2SpNIK0Zo1a1bZgOifGoff41bX7aqPlzH8CYlNPwQpNPqpV18gP9tWRq7mFtySi7T0IMGb/Oet+aTjIyZKzqSSKlRsEqopimTb99uZOv22M3tRURGPdH8UKUNJlCsBERlHzx0hhRqVSr2oiwzs2b2XCRP/WL7ir+K/5Oc/DJIk4fN48dY4ycHvkygwBjAWhzR23lhUglwOqUlyOt+jYcKoSCaMimTT93bmfVDCY730jBlm4Hqmj2tXTRh9l9A7Utix28erL0vExcj5fGkiN7J8nLkYIknbt9Xw7Q8O9u4JAm4CtU9wYEtsaXa7SUMVd9RXM2eBifUbPGjtOmxXkujeP4e4eIiLETGagjicAaIMIo/1CqPXA2Hs/NnJ/cvNyGQQrVfjdMKF8wf+1lh9uOQtXnzWwoP33h7MRFEItV5j5/WXLhJnb4i7RMf1TF9p1d9vcT3TR3GmHotVSbQnEStmYiptaoUITzJbtl5n5BA4fkZGzh8YNhcZ/Wi0/74LoyRJrFu9iNcnydiwNTQp7fnVyfK1Vr79JAm1+vZEfe2Gjx6DcqhdXYlSJXDwmJu+PcJ44lE9L71WTFysnPvaq7iS4eXJsQWMezaSgSPzadJQRYM6Ck6d83LyrIcp46JKF/pHTrjJOR9JilS7zEAlE+QkmVozd94u+j8ScsWsV0vF4NGFyBUSCfFysnN9pCQpuJrh5dQ5L2F6Eb025CL+VzI6SqUStVrkheGhDF5BkZ9Bo/MZMiCCr5cnolQKXLjs5YXpRZw66cMbCBKfCB6PRL3aSn4+6KL9XVoOn3Dz8mwjI56KYOW78bjdEqu+sLDoioPrCT+i0Lt5pJOW55+JZOs2NwveUNCAFmWqRrK4gr04grAUPyMnFuD3S7Rvo+Wt6bEkJ4aqUVd+ZmXj9w7WLE5gzDADoycXIvkUxFubICHx056LxKb9wY7pv6B58xZMmf4RM6eNQS6zk1BbRn5+CSYTJOkSiLU2QiPo8AW95EpniE3IZ/2a263QR0+66TMkl0iDSM10BT/tdxNlENBpJdQqOXqNimuXgrz8ihOXz4OFkygkFeFE4cFJiVBIuE5OjtNIg2BrwoXQvSdJEoXkcJidxETJaN9eZM+8JN5bbmbSrGJenRjNow/pEUXYssPB9DeLKSoOUKt2Wz778rN/KybrVn/Gu/M+wFTiJDU8irhYN1LQTbQ5Ca0zkeMH93PssJ2agabU5aZZXp6f7z++ysqPM9DoZTz4gMie/WfItV8mGBBABnHxSRiLS1A4JcIoxokNR+R1Hrpf4MdtUC1V4MMFCaX6xifOeHhmfCG2vDBWLpP4cEUefpuOGlIrIi/FYLrkYezPVzCrsoiJC+C0K8lV7sEQLdH2zjvL6SP9WXS6twebv13Jm4tKMBhEftzmw++VkxAn0qmTn2s38jl6GBQ2NW0fyqJvTz33ttOSV+Bn0QozuXl+NBpo0DRIRmYmvxyCBu1u0KeHnvq1FZw44+XQMRcJcXJmTYqhTQs1hcYACz8yM25aEXc1V/LRO7EMf9HI0k8tRITJcLqCuN0SPbvqWPyxma++tVG7hoJd61NwuCQ++NjM5xttFJ2T0OkE/FIAnU5Pt+6P/OX74MWXJjFjWgl3dPych7roqFlNwS+HXRw86sZqFHG6fDRuEGTBrFiKTQG277WxbedmdOYayP1a5HIvR127qSU1IYIoAvjJ5ioFiqskRYhs2OJg63Ynne/Wo1GL7NznIL8wgFYtUlhkpdmdci5ccZOZ48PjgenTvdT13IsHF9nOs+za4+XAMSdyVQCbTcLuAAGBODQYiEZDGG6ZFb8+D1W4jx59u/5XAqQS+Hw+/D45NWhQ4XG1oEUuKXFJDjSCDrfkxEIJzaUOqK1aMuQn6dVPV4b4vIX7O+mod2c+x45IBJXOys9B8iIgkmxrTkHUbha8FkvL9kbS87riUBYSrH2St2dFcs9daTz7XAmn1hdhoPwaqESWhyE6gNMZJC4mZCxos9kIC/tzOuA1a9fgwOn9TBqtq9DRPRAAn1tOPCk0pCWCXyBwPYBXvMJpDpBGbVrf6+SF0WWrnqOjZKxfmchDg3KZNt6NxSbw+QZF6cbvj4y4pCBcvOyr8BhAiTlAwFN+DSoIAtWox5Hjx2jdMp+srKw/nRj76suljB8CHR90UZu21Kp+FEGgdMMKoFaFtF//CGq1yBuvxOD1Sjz9QgGiKND9Ph1ffWenexcdPx9w3SRR4dcjLiaNrbiCShAE7rpTw8mzHpo2UvHW+yV8t7rsGhXgk0UJdBuQy6pF8ei0IlczfOh1AjIReg/NY8ni+Xy0Ys2fisEthBuCZbTtAHILAij9lRMaSkFN0e84vFvdCZIupEX92uQo2nY0c/FGE5SoSUZb7h4Iw0DtpvJS4hPg6EkP7VprymlS38KEsXq2bxUxlYTuGZkgRyGFZGxcgo2gFESGgpIS95+Owb+DFStWkJmZyWuvvVbu2O+v968YMP3Rs9O7d28eeuihct9XVFSE31+51NpvYTQaGT2yF2vek27KWYXGOY/Hz6CxY3G5XNx9d8fS11++fJlduzYTDPhp07YLNWvWRCYUEGmouHK7ZVM1L83aQV5eXpm/nzp5gGG9ylYp10hXsOaDBBYtNzN5thGZ3EBYeBL9Boyma9cHy33G34EZU2YSkZdYoZRNjD2FNSvX8dTTT5WRjlu3eh0fLlyGptiAzKMkoP+c8VEvMnf+HNq0LW82JggCCQkJ5Ofn/8dMuP4dzH5tHN98pChXnd+iqZInepfwwQfzefzxYQDs3buLjz6cQ810NzGREifOQlxSY6ZMfbu08rky/NPjUBl++P5zFs1UcGfjaAaNLmDy2Ej67z1AQ08HFMLtezgg+SmIPcjbI9V8+W3o+fP7JUxmHQ3rP8ilI7mVkpZySUFOdk6Ze3xgn8dRX4hBT0hKJyD58apNyNx1Kj1XmSQjPze/Ss+KXC7/0wmTfxz5+Xe5z+3YsYN9+/Zx/fp1XC4XH3/8MTpdeWfYY8eO8fXXX3Pjxg3UajX169dnwoQJlZ7fX3W++7MQBAGFzsXsaRFotSLpKQKXr/lY9Lq+VJdSkiQe6J9LZrYPp0tixWdWtn2RXFoR2K61hiceDWPo8xmcPHWF6HCB9r2yGflUBAMfCSc9NdSa4/dLPPp0HvNfjWXPXiPGyNOsnBdWOnAcP+1h7ItWrAVa5P44JFcJdizUoTGq/GZk2g/j8+Xx7OAIGjdQcTXDx+KVFvr3DuOl0VE89Vg4XfrlcP2siFtuRS6ruD38r+LYkV3Mm1hxJr5PDx2z5uaBvSFhhQ3p/8yvbP86nvCw2xktqy3A48NMRBe1JgkNp9hPCjUJUPlCMUgQuRyuXPdy/FwEWo2W3HxThS7Li1f56d3n6X/7OgsLC0lOcFO/joqZb4dMo+Z9UMK6JQnlFpU10hXMmxHD6XNeJo2NIhiU+GiNhYefzOOHz5NJTVZw6pyH42fcpCQp+PBTC/ExMurVUmC1BcnM8bJ+ZQJ63e04LV7qIszUrMLBThRElOZkdu0r4f5OOpxWOaZTSciSsxn7tIaxU4ooNAaoX0dJ25YhV1SrzcPTQ7qz7ovdREVV7Z5wuVwYwsXSBeX46UUsmBVbplWrXm0lW9YlcX//HKIjVYTrZezY6+S5pw28+o6J5fPlTJ5l5JuPE0vdn3VaSEpQ0KmjguQEOY3qR9P/4TDc7iDvLfaQbivbiikIAmnUxi5ZsJplTH/JwLVMHzMm3K6aMUTIeGFEJF9+a+Ot90288kI0C2fH0mRvbumEaSqRePr5IVWKwf9FnDl1getXrCjVAgp5kDlTYmjaUEVGlo858/dy7rKPhFiRWC1sWZeCKMK3P9pZ/ZUNjzdExJ+76CU718vdLTTs+dXHlBcjeLJ/GEqlgM8nsfpLO6+/KUeudGO2OrGIRha9GUnvbvH0ecJE8d626IXbG6lQdVUKyL080PcGGp3Ec68YSUmU8+6sWEZOLGDq60YEScTpDvLhvChkMhmvvHGIFSuWMGzYH1eTVYZZr85i1bJPkSkCNKiv4J05Au1aRRIIwIYtxbw6JwttVgRpgdoYhJjS98kEOdWoiyAJYIezZzI4vTeJZ18spl6TIdSr34CF86fwyENB6tX2seeXLH4+6OK+u7Xs2gHhETJ2bowtM+Y0baRiz6ZkmnbKJj9bIEITRhOpQ2krvRotNQKNMXtjqd/kAquWROHzSTz1fD53Nr7EazOfZ+6by6ocgymThvLVsmhGTjDy3TciCsIRRR8mo58t33twewMk+RrQoEsm65ansWGrgzcXmSgqDpCUIMfplDBECJy/7MVWoKeBvzVmxxlSEn0olAJdOmi5kuHl6+WJpeSKTCZQq7qCazcUnDjr45U3ihk5JJxxwyORy0NjQ06en0eG5JKT7+fItjQS4m7PC/NmxNLzfh0z5hXz1UdJCAJ8vtHGwz1a8PGn26lZs+o6YBkZGXz9yWYMERo++cKC3ycScCmJpRqa+Bssej2WeQtcbP5SQhHQ4VUEqJ4i4E3KYOzTBi5dlvPNJg8Xrh/GHwwiyoIMHazhjWmhaqUio59X5pr4+lsHTruIGi2p1MJv8XG5wMzhg/lExPpIS1HQ+0E9cpnINxv348o00MDUDjtWMmynsTgtqCQNsRqRiAQHAx+1UaOaix07/RzYD0l5d+KLOc6+3Uto27bjf9SQ4P9V5OXloVHL0DjKr2NvQU8Ybpxo0HGDS9ShCWrhZoIhPocnHq28qnP4k2GMPuzGozERkPwVbqJzhaskSunIBQWSR8WyVTa0RXUIEsBX7Qy/bkkofV7eeDWCzseOY7nejIibBKgkSZjFAqRaZ+jUSkGBMVSRr9cJeL3ePx2Ljl06sGfX19zdOqbC4+MmW0g2tyrjti0TZKRJdQkKF8jTnWbN+Io3uGq1yD2tNcjlIQJw8Uozmdk+UpPkHD7hoVWz8mvOQEDi4DEPEkEysnylibff4t0lVlRFFT/j2mAEHrWCqEg/+fn5f3o/UVSQi88vofZGoUZDRmaAJg1UTJ1rLCWbNBoRpVIgv9BfZjy6hcMn3NxRP7TxVSpDjvE9B+dRPVXOp19a2fRJaO/1wSozi14PtdL/UbenTAYS8P0uBw/cqyu3Rg29X+C5Zwys+drGiyMjadLw9vrtsZ5hLPn02J+6/lto2aYFhw+tYOfPTh649/bzEa4X8QuVk/mSJCHKb5MXJ8546De0CENxK/y+QjZvs9DzAT1RcQECuQE0QsXPnlUwMfXxssR9gTFAWkrlW+yUJDnIgvi9t6v0RGQE8GGW56HzRWGhGIW/8uf978LKlSs5evQor776KtHRv1nD3qzeNJvNZVqGrVbrHyapKqrytFgslb5HoVBUqvP8Z8mlTz95n1ee85GSVDa5o1KJLH9HyWMj36Bt2w64XC4mT3yacM11+vXwhbwANn3DyQvhJMX98XdZSorJyMggPT299G+RkbHkFlwp010CkBAnZ86UGBZ+5CIydRZdu3at0vVUFccPnyC2klp7QRBQunRcvny51DV72w/bWPbGx6SX3BHa2wiENPTtfiaOepmPv15e6ZpEkqR/HOmXmZlJtWQHel3F91HfHioeeeYrBg4cyp49O1j/2VQ2rlCh1d5+RvfsP8GoEX35aMXGPyW78U+Mwx+hsDAPf0CicQMVC2fHMvc9E0k13JzO2EmyOgHJakAMtyIZClnwmo5layyle9o169307jOMxMTaHNnwPuG+ihNgZnkhrdoMKo1LTk4O+VeLSOG2nnVx2EWeHKBgx9o89M6KxwS3wcbdHdr+x+L754Qw/gdxy31uzpw5vPLKKwSDQWbPno3bfTv7dct9bujQocydOxeDwcDs2bNxuVylr/F4PDRt2rRUcLkiHDhwgEWLFtGxY0fmzZvHrFmz/qVA/Z/57n8XUbEq7r9ZzSiKApERIm++X1J6XBAEPpwXx5DnCxg3rZC5U6PLaVoKgsAHb8YSnwjb1yex/ctkTpz28PLsInw+iZ0/O+j1ZC6D+4aj1wlExwXBYOSuO0MLuzMXPAwYZEdx+h4Si9oSW9KEZsGOVKc+ZzhEsZRP+h0WDnyfxvDBBtq0CGmcbV2XxC+HXGz7yUFsjJzJY6MwOZ00vENCJq+YqPwr8Pl8hOmDlWYS8wsD2Jx+zkpHuK47Q8PGvWnRJZ8xE0pYscbKmAkltOlkQjrXHL0QgUJQIhPlhGHASOWZBrPmBuowkeGTtbw9fzWTpsznibEBzl68LXDt9Uos/tjN5az6dO7c9d++Vr/fj0oJOq1InRpKvthkJSZKVobI/S0e6KRj74HQ/SiKAsMHG7jnLg1GU4BPv7QwdFw+RcYAyYly5s2IYclbcez82cl32x1k5gQYPdlI98dzGTulkIIiP/mFAdRUXqElOXQYTQH8fon9B/2k+OsTcaMNS5Z5+ObjRBrVUzLwkTCGDohgwqhIjm5P4+6WPl6ZOrrKsTAajfgDoQknJ8+PKAhliM9bEASBt6bFUlAYclke2CcMfwDenRXLI0PyGNgnrJT4hJB0w8efW/jgjTgOnXDzWK/QxmjLDidKU1ql91kyNRAlkfVb7Yx71lDha/r20LP3gItAQEKlErmjvgo3TqyYcAck7n+gZ5Xj8H8JO3fu5M3Zb0JASbu2Sg58n0qvB/Skpyro0FbLtq+TGNBHi9Hio2sHLaIIY6cUcfy0h6Xz4vjswwTuv0dPtE5LUZ6KrTtdvDopimcGh5e6e4siPNxNy6vTNFhtEl3vlzF/joE76qvZd9DFpQtiGeLzt4j1VWPFJ27ubadl7tRounbUsuQTM363AnORnBITWIplDBxq4eO1dn7ZnMLna9/GYqm6JMaaNWtZtexT4kgmNQ32bo7nntYhh3e5XKBvLz2bvjDgFR1liM/fIpkalFCEOqcB0+daSE9UsnjhYtasHMf+zQbenB7DkAERrHo/jl+3JrP/sAeTOcjIZ9QVbmS1WpHhT4YjSTJSHE3KaIjegsGfyK6dEl16FTFwWAk9u+j49bADh+UshYWFVYrBtWvXiI820XNwNgf2i8STSmPacGewMw187YjypFMjVY0l5gxWt5uWXbOZ/mZxiKjdmMKWtcmc2JXGs4MMiIKcuv67sEZdQp1g4uQ5L599Y2POu8VMfzG6lMj5+YCLp54roG1LDXs3pXDu52o890wkm35wkJF1u9orOVHO9q+SSU9RoNUIfLPFztr1Vi5dDRE799ylJSFOjtsjERUpY9QQAz9tSOK5Mf0IBv+F/lIF6NfrUVID9bB63ah8kVRz3Ul9WiIg4nWoeO4FB7KT7UgqakusqRkJ+XeTdSSJU8dERoy18dW7acRc7cxd0gO0oCMp2njUCnlpcik2Rs7Sd+J4uLuacKJINUSibXiRwS9nM2qKjXqNJGpWU7D7m2ReHBXJ88Mj2PN9LDPe8HI5ejsZ4lmckh21JwqNoKP9fX7O7EvllReiGPhIOCsXR7F9SzjOtBP4CmMZNjCceW9Wnnz+vwy1Wo1MLuGVKq8Ec+FESWid5cBWWqUOIFdIZWQdfg+FQkDhMSDKAmRF/4pfKlvFaBLyKBJziOO25t3P+/yE++Mx668xbZK+TBVmdJSMnd/F0LjvGU5pt3Ejei/ZyTtpPfACu76LCRmfGUJyERlZviolQmNjYwkKAfIKyptyuVxBjh2ViKBiojdVqoXN4yL9dy7eXq/E2q/sPDmihL17A+z51cXqL+ycOi7jwa5+9m4NY/TEkGzJ7/HKnBLMJpG0JAWPDsvj+Onbv5HPF6r6XveZnyh/xd0uLsFGUqLAuQueKrVSpqbV4MQZD3JJgVxQYMrVcCPbx/0ddbz3kbn0dRNHR/LshMJy555f6GfKHCPPPW0o/ZtKJZKcIOPFmUbWfJCAVity9bqXy9e8bNnhoEUTNT/9WvF+R5IkNmy1M2VOES/PMVKvVuXGZQ3qKMuMnbfwaA894brKzdYqwg9bv8Vqkzh/OXSetxATLcMQ78YrVWxAU0QOBUYf3R8tpmXHQp4cAIbsVhSRS5S1LhNfdrPvoIuNn0WRpThX4UbcL/kpFnN4qEtZkrJWNQUnz1ZufHPmghfRp0bGTS1QKYgTO4VRx4mOBjcOtJog6Tdb0P8TkCSJFStWcPDgQaZPn05cXFnjsbi4OAwGA6dOnSr9m9/v59y5c9StW16r7xbq1KnD6dOny/zt1KlT1KlTeaXXv4vjR3+i8z0V7zHDw2REG6wYjUamTB7OM49d46O3lXTpoKNjWy3vzFSyYIaZYyeLCAQqJlsKivx4StS8NXtemb8//MhQPvy04nMKBCS+2y6nQ4cO/9a1/S0QylbeLpy3iKSS2uX2NnJBTmxhOvPfWPA/fYb/FqxWK3Exlc9vobWrP2RW9uHrfPqeqhxv0qGNip73FbN168b/7Mn+L2Dvnr0cO3SDNV/agVCR0CeLEjj0YzpLFupRpGbT8KGLDBht4tFHZcxbUsLooQbq1FDw/koXm3akM/jJkbRpexcFsmsVjqleyYNFk0l8Qnzp386fP4/CWpY/8EfmMWdqJP6YTDwVrGdckgNZfLDKJqBVwT+O/Jw6dSodO3YkNTWVatWqMWrUKIxGI9euXQMo5z6XlpbG6NGj8Xg87Nu3r/RzunfvzsMPP0zt2uXNKwACgQCrVq1i0KBBdO3alaSkJJKSkrjrrrsqPbc/+93/LtLSq+F2hwZgizWAzR7gzHkP9/bJZuP3Ns5ddLNwWTHXbnjIyQtUSP4AaDQi8bEyjMUB1GqRt2bEcuSEl7ptM1j7tY24GBm9u+nYvN3B4H7hxMfdvh1emGwjvqANSqHsZ+uFcKpRl1ztaZYvMpRbTIuiwLzpMSz+OLSx7/OQHr3Bj8cv0b3H4L8tRnK5HLtdKLcYkSSJyTPNdLnfQVRRE9KpTbwnjd0//ILHFsORtY1Z9FJ1jqxtTHJOZ8Kl2wSBSq7CLjejRU+edKPcdzokG0WqQnr2e5vVa7eRmJhIrVq1mPPGOp6ZEEFsjULiqxeTVNfIV9+m8vLUeX+LIHJiYiKXrokEAhKzJ0fz0Roryj/YxIiiUE7fafRQA9PeMLLqcyvvzYlj/cokpo6LYv13dnoOzmXi2Ej8Ponv1yWx5oMEfvg8maceC+fxkfnUrCFiE0yVn2CkkTo1FYx6sQRtcU0EQUAnhFGYoePaDR+zJ0fz4Se3iR5RFFj0eiyXLhwmEKjaIjciIgK/X+TAUTcXrnhp2bTiex9CVWl6ncjuX108/ICON98z06ieilbN1Dx4721dph92ObirSz733aMlJ99Pwzqq2471BUFEd+WZdzUavL5Qm9lvydTfQhAEkhNDVRTDxhdwI99Ftu44JXEnees1PbNfe6FKMfi/hhFDRyCXiaTWCPDhW3EVuojPmhRNcoKC65k+7umZjUYjMGNCNNezfLRsb+TTN1MJv9yBOzydiAxTM7BPiNy2O4K8PMfIgwNzGD+9iHUbrWgjfGzc6GP6XDOvLzSxebsTq7Hy+0wURETkpCXLiY2W8flXbq6fMJBa0obGnvuo4WqFTq5DrYEftwV5fHgBE0eFM/+d2VWKg8fjYcakmTTnHiK1GqaOj6yQjFQoBCKUlbft3HKzj/Qn8/lnAVavEkiI0vD1ioRSMvgW4mPlLJkfTXickzYtK09e3d1ahVJQEF6Bec4tKO2xGA/Vp3B7a96YHMnPPwfp0NrFwYMH/9Wll8FPP/1EXoEPY4GCFKkW1aiHUXOZzLSt6Nr/TGzjLMx2L+lpct6fG8eJ3Wmc3pNO6+Zq+gzNIzffj0wmMKhvOM8/G0F2zD6WrAxwdEcaH70Tz3erk9FpxVLZD4czyKtvF/PNx4l0vifU8qhQCAx8JJzPliYwcmJhmXkoPExG7Rpy2nTPYvteJ0ZTgKfGGKnRJJdBzxZTq5qCQ8dvL/iSEuQ80NHDrl1V0z+9fPkyJUYbebLLRHuq0cDVnnhSiRLiqC00pr69E2aTnFtlRV7Jw0l+RY2OcCmOuv5WJErVEW9KeagFLWn2lnz1iYZvf7CX+a5ZL0ejTSzm+Vfs7N8Rx6TnDEwaG8nBH1IZNjCcFl2zsFhvj+V9eui4804ZTmw0CrSjMW3RxTj45P3Q8+twBjl51sPla16SEmS8NVtHQApw5TLYrblVisP/FcTFxSHJ/dwQLlZ43Cd5ceEo1e8Sf7e8d9nlfLfNXtFbAVj9pY1wRxphuc3xyx1kJewiO+pXcsKPckK5g0z5OZoGOiIKIn7Jh9Hm5OQ5NwF8BHTFdLy7/PgQHSVj2cIo3nlLw5Dhflq1lPHrgQDtupg4cyaI2RJk8UozXq+iSmulevXq4XEpeXNR+XWJ0RT4w2o5mSBHhpxT525v3s5c8ND8nkLemRzHtU0tcB9uxQcLZMycqKaRrSsp5rtIMbVBPNeKlp1zeXdZCYdPuNmw1U77Hrms/cZKTLyffg/reW1iFLMXmGh67w1aP5BFk46ZnL3gRS6XkChPrEiShDP2EkHBT1ZesEpdZI/2e5Y33rcQDAvFIbKwKY8MMNP5Hg1FxQH6PZPHpu9tuD0ScdEire7PZPz0Qt5ZYmL05EKeebGARa/HlTNmiYmW4XAFkSQ4dc7D2Us+vlmZyLz3TWzf62Tq68YKW+k//MTCoz30fPlREk/0CWfm2yZKzBWv8a5k+EiKL18ZGQiAXPHHmoO/R272Ve69R02NVAVPjs3nvY9KKDL6sVgD3NdF5KxiXzky3y5ZyOIqtUs64/qlHYaLnUkobkUksbhwIBcUJOXfQ/+hxTz+jJG4FA/nxUNlNv1OycZx9hKlDOPXw2UJ4bq1lOQV+MnNL9+2LUkScxaY8GmLkclDcbwhXCAy3sXUGQKKgA6Z1oVeJ+OBHg9UKRZVwYoVK/j55595/vnn0Wg0mM1mzGZzaRW2IAh069attCMzMzOTxYsXo1KpyhQKvf/++6xbt6703926dePkyZNs3LiRnJwcNm7cyOnTp/8jWpe3oJD/sQFNeJjI5cuXUYlXuK99+fXcHfXV1K6uYsHS8klpSZKY8IoFfWEDzp+6UOZYo0aNcAWasGyNp8w6wO0OMmKSm96PjrxpnvSfReu7W2ERiis8JkkSXo2r1HDYYrHgKvGUrgV/D70QwYUzl/5j5/qfQHp6OifPVl4leD3TR2RUIpcuXeKOep4K184Ag/uq2Lp57X/qNP9XcOPGDSaNnkJTVxeWr/BxNeN2gkihEHi0RzgvDI/g0AkZgu45ciw9UWlqsuAjHY8O1yFpx7Jo8ToUCgV79uziuVEq8pP2YpJlE5SCBKUgxbIsCpL38t7bWrZuvi1ZotPpkJRl5wp9GCiVIl9+GklR6s8YldfwSV68koci9WUu6H5h0bKF/1FDqX9c2/vv8Xe5z/0e169fx2QyIQgCEydOxGw2U61aNQYNGlTp4uPv+u5/hfsf6Mfab97l6cf1jJhYQLFZom1LJU3vEJj+ZjEer0TdWkoa1FVzI9vHzwdc3HNXxa6iMplAIHh7QJgyLpIhzxXx9sxY1n1jo8/QPNKS5dzfScc9d4WqnJo3VpNzQ06KUPFnRhHPdd/Jm7oq5WGIkCEKlBoNiTIJu0NJt269/s3I3IYgCDRq0o6fft1Dp98supd94uCHzyJJsTUubSXRByKINSZzjL2UUEQ1oXzGUpIk5AaB9GZxXDxuJbfwBnnSDZKojhw5boMNfaqKLau2lsnMB4NBXntlFs6zGpq47kUmyEKtXQeN9OvZn883riuXTa0qRFHkgQcH8PYHK5g0Vs+mVUk8OCCnUg2d7FwfEWFlB/bCotCGf+f65NL3VEtV8N7rcaz7xsqTYwp44tEwPt9oZ9QQAxDSe505IYoVn1mwxpzHUBRX7vu8khurrJDhY0XEvOpEu6rfPm9zPGcu5NHrAT1uT9lJSRQFOt+j5vTp0zRt2vRPx0KhUOByhQir8cMNFBRVTp6aLQE0GpEeXXVs3eHk2gUls+ZZUN3UwJIkiRHjS9j/fSRBZzS1axjRakSsv1nU168nRwovBlvFgvlWStBoA3i9wh9qGl257iM5QU7XDloefySMy9c9rFznoHljPV9+d5Ti4uIy7Ub/RQiHDx/G7w+QmioSEyVUKC8BoWqVaqkKFsyKpag4wJDnCygpCTBomJWEnJt6NkLoOY8MU2AqCSAIMHhsAeOeNfD6lOjS3+7sRQ+PPZPPNysTqFNLxdkLHlYtr5w0CEgBDJEh07eUeBU/b4ol2d6wdPxRkUCUP54rigN4Ywr4cYechXM1rFpftda+CeMnEE8qWiEMW9hZOrWreHyONMgQNXaopOgkKAWRuHmvBuXEkUJ69YxKK8nbtVKj0UJ2no+mjSpexGdm+QlKAkEpUEqm/R5KnY8SxTmiSzoRZ2uEgng+Xn2cUROqttFd++kKggEJn0tOMtXJit5Hr8e8vDYpuZS8tdmDjHulkMMn3NSuoUShEOjzUBh31FcxblpRqSHRM0+Es36LjXatb8dSkiSMpgDBoIQoCny2wcZT/cNRqwS+/dHOsVMedFqBR7rrqVlNSaN6KvYfcdO2pQavV2Lia0byCgKMesqAKMLar+0UZ+lJKW7B1e98/KK8zNYaJh7qoitNHj7STc+8j9Zw331/vlPgww/eQgIcASeBgEAJB/HhQSVpqENT1IKG6lJ9znOUJrTlMqeoxR1o0VNITpmW4N8i1dOIJ5/ZS+euVsL1IlZ7gDPnvTRsqGTo4+Wrn5/oG8HXWxzc/VAWjRuqGNw3nPs7adFooHqwIXohHKdkp2lTGYGAxIszjFy86qX5HWrM1gAXrngZO9QABiN6vRZB+H+njex/GmqVlrgG+eSc05Ek1Swds9ySk7McphZ3ACEi1Ce6CAQDpTrVEbbqfPvDRfo/HEbNamVb+k6ccbN3v4saRCEGRPQFXbgW9isuVTE6fyI1PS0JEyJKx9D8iBMsmx9BhEHg+SHX8Ab9FJcEMERU/Czv2+9m00bQOZLQShHEEI8TK3d1PEbtRh4e6lk1gxutVktsYiznL91g4UclPPe0oTQWYXoRo91GfAXv80s+zBRj93mZOtfID58n43JJPDbYQlxWBzy4sGJCRMTrFWjAnWXmdIMUR/iNB5kzZyfqCCseh5zYRIlGDRSsX5FIXmGA3Hw/C16LJTVZzouvlLDnsxR++s5Em3vtHNh9gHjTnaVFBX7JzyWOE6F1UWIJEB+fXMFZV47r16/waHc9WTfgwuZ8IgIJCJl382T/s8ijgqjVIs9NNRIXK/LoQ3ra3Klg1gIrMhksej2ObvdVTBL/csjNnU2UdOqdhUolkhgnp/+IArw+iVOnAsQF02jduYDhQ7Xc215NUXGAT76wEhkhY/5rMYiiwOTnouh8j4bnphaxenHZalZJklj6qYV3ZpbvTlj9lZXU9MZVikNcQir3tCpk7kIzkZGwebuDIyc9BIISHdpoWbdGwdSZe3AX6/HbNRQ4zQgI1KFpGa07AA8uJJmXYimXgMJBapKcrAInDrMSMejkIDtQSEoEBPREEEsyfpeXybMy2f+9tkzhwbwZsfQclMv8WTGlHRoFRX4mzzZiNAV4sKuSbXvMXDb/SMf2ct6eHUvXR4rIKApw111w6LDEE4Mfr1IsqoJt27YBMHPmzDJ/HzVqFB07dgSgV69eeL1eli9fjsPhoFatWkydOrXUjR1CHVm/fU7q1q3LuHHj+Pzzz/niiy9ISEhg3LhxlRYj/R3QhcWTnZtV4b5UkiQuXgmSev4kfbp7gYpbml+bpKfnE0WcPxdk0ng96SlyTp33Mn2WjcLTKcRI8dil8gTjnLkfsGzpO9zbbxMN64DbDTdyVAx66iW6du3xd19qhRg+5lke+2EA+vwI5ELZGBSEZdB/UN9SI6NAIFAuOfZ7CJWJOv5DERYWRkx8I/YdPEm71uUTca+/F2DgE8+HKkSjK19jhOlF/L7/GZ3d/ym8984iEkpqoBCUxOW1pUfvg9zbWaBPbxV2e5APPrZSPV1GrZrpDBr8x1J9dpuZ5k3kjH06jCUrr7Hl+wsgQN9uSoYPicbuCPLDL7cTCC1btsQTbkey3t4f262hquj6dZQc/imG1V/msvG768hkAk89omTZOv1fkoGqCv7R5Off6T73exQUFADw1VdfMXjwYOLi4vjuu++YOXMmCxcurFDw9q98t8/nw+e7nXEMafBoSv+/IvTs1ZfuD87h5FkXDeuq+OzDEPEyenIhI540MHxwROkEW2IO8OyEAqz2IN1/t5DxeiWycn3ExdxekFZPV0BA5NU3LSx8I4re3fTMWVDMxu/tTHshimHjC1n8RgxyqXK9C0EQEP7VwHlzkbzpZgVJm7b3/SkNjapg1OgpjHz2MILgpEOb0GLyg2VO4qxtyulTioJIfelOTrGfMMlAtFB2aVysvk5UtIUHenSguLgYW7Gd+EAaDqxYcCIJPgb1HV7qmnYLGzdsIudQMYnuamXcVyOJRXFDycsTprJy9fJ/+1oHPzWS5587QM/B+5k0JpLmTVR8s8VOn4fK6gxJksTsBaZyrpcLl5t5d1Z58hJgQO8wVq6z8v1OB83uUHPmgoc33ivBbA2g04qcOe9BCPNyzrKPGt7maAQdkiRRgpErnCLBWIsoY/XSTVYpVG7C9KH7pKJWEkOEDI/HU6XszrZtWxnYR8/2PVZWfW7laoafmS9Fl6tYA1j1uZX+D4cRphc5dc6DzhvDxmUaSrTXkIkW7m2nZf/3kSTammKWjPy8L5/e3eTkFfhxOIPotCId22oIRufjs9Ytt0iWJIkMLtK+mYomTUV++tVFp7vLywMcPenCYg2SnecnLkbGibMejp5088IIA89NKeLBzjoOHDhQRvD9vwhh0bvvI5NLRBiCf9iyCeD1SdjsQTKy/DRpqOTFGUY0RbVKf7egFKAo4ix+r4vJs41k5fqRJEhJlJe5BxvWVfH1ikTeXFzCigXxbNzsRhFUY6WkTBvpLeRynZo1BE6dd7N1S5BYW9ty448gCKS5miLU/wWV2sn0N42o1fWrFIuftu+lFqFNoeBXUFQcILGCypkwvYg+yoOzxI62AkfGArKJIQGnZMePjxgS0OsyK/1eQRAI18v45AsbD3Up/3kOR4BpbxnRR8koMGWRSLVyr5EkCVlUMW+9rOH1iReItzciklhOZ2hKqxH+LHKy8klJlSCgoIQiajS28ca0sqRBmF5k2TvxPDgwh94PhnTnBEGgTk0lWo3AjSwf6akKNBqxXKJo209OEuPk/LjbyYOddZw86+GhLjrufyyH7vfp6Hm/jhJLkDnvmlCrRLp11nLynIe2LTWMfrmQ7vfpeHf2bdH1kU8Z+Gy9g9dnnCHJ1JowX0sKLt2gVedzHNqZiEIhYHcEsVrNVYtDTjZBAtSlKbE3Ta0ArJKJY+ylltSIWJK4wmmskokAAcKFSGySGT2V67WpBS0Kv46LZ11s/zaKjd87uHTNX6Y19vcYO8zA8dMeBvcLY/FKC+8sKeHEUZGmhNp8gwTQaeHxUfk8OyiCd169HR+PJ8iIiYVICje5RhkW2z+uIekfg9hYBT9/G8W4lzNZs+4qWpkGQ1SA5PQAPdIFjh89hsUlYLJ76NNNyeHNl4h3hcaZGHdNrmVl8cSoAno+oKXX/XoCwZDu7Prv7DzzeDhrlh1BU1KNQu0FOnX2U7NmGIs/KEGOCUkK4hRseOOvMny4nF7dwpEkiajahZw4KrB4mYP5r9+eI4uMfnb94iI7x8fWHS7u6xzGQ91LKCo0sWrNeQK5ydS3duDUqZ3ce3/VW3tj4xSsXJDAiJeK2LLdQeMGKgqKAhw7LOJ1K3FKt8e/oBSkMPIk2kQjvR9U0kPSsu0nB/c+ks2D9+oRCpIpSPyVNm2gY0c5G79z4d9Ru0ICQBREqnubkl10hchUEx3uVtCxrZbOPYpxFOqRe8LwaSxEJpr5cGE4P267QVL2vez/5SdemOxj5uu7cFmUyCQlIBFJHCUZQWyyYlq28eFyucoQS3+EdWveY+174cxbXMIP2qNEe6oR56lFfHELLMUmLgonUUaD2y3x3TYnbneQ1CQZbq/E2vVWHuxc3rxn30EnxmI/u/cF0GpFPnonnuaNQ2TCtRs+RrxUiPlINBGZTVjy+llWfXGDu1qomDEhmhrpZUmXls00GE0mzpz30OimSZ7TGWTSLCMRYUK5itOzFz18vtFOu3bVqQpemjSN50bcx//H3nkGSFF1W/up6py7J0eGnHNGoiIqAiqKKAioCBJFRIIYEAMqKkaCEQQxIYpgAlRAiZJzTpNz90znWPX9aJlxnBkvvOm+99P1a6arusLpOnXOWXvvtXZ8l0rDLhfQapR8uCiJxPjK8bHn91ruuLeUHdtcxFEXFSoucgKlrKYxbSrmr1mKkzz5tEBh8UnWrnez+JVE0pLjaN4tH0VITQNaokSFnSKKySNCBD9egmdM9L45l9fnxdGhjZZAQGLX3gB5eTD7mVIsFhGvT8Lnl3lqRmyFNqkkyby82MGX37rpcK2H4jwV7ejF0d37USr8/1YDuFWrVv2P+wiCwNChQxk6dGit+/yRPAXo2rXrn1ZS/qsx8u5pzF3wAO++rKz2TH/8ZYDOXQcgikKNlUMQNXRZu96DSh393QYN90BEidYbj9nRhTjBRFgOYbBWn+OLosj4CTMYM/YhcnNzUalUJCcn/1sz1/6I5ORkXnv3FaZNnIHWbkLjMRBWBPHGOeg76Grun3h/xb42mw300Yy9mmSK/LKX5Dr/N5zMf49HH3+ZieNvZ+iAMu66Vc3Js0FeXuzg7MUIgmgibut6+t94OweO1v67nDgdJCm5dkmH/4s4evAYSUJUckIr6Ekr6MOej0rZsbYYKawkqBcYM1JCub8y6CRJEoFAAK1WW+U5btqsDdt+UDOwn4JHp1l49A+Fixs2h2jarFPF/0qlkvsm3MOylz4iraxxVKLLkcKqrxwMu80Ylc26x8S4e6Jcxk+/ePF6FP/2vvNfTX7+O93nLu1/6623VrygJ06cyPjx49m5c+efZnFeybnXrFnD6tWrK/6vV68e8+fP/1NHqv3799OmhYn9h+3s+Daahbr3oB+lkoqsvEuwWRWsXJTEwBF59L9GX+XFPu81OyNuM1e53kNHA+g8yaxeV4DbIzP8di2//AzBkMTMyTJPz4pl7MNFOPxqEmvJZAvLISRZIr8wXOPi2+mKEArLlLsk3vkwqk+5Z9d5bDYbWu2/TvczOTmZNet28ty8mTz3xmbU6jD2XCNJNbzMAQyCCa2s54xwELXcBSMWAvgos5ymfodSli2yUq/NHBJC9WlBZxCocH6XHTIr3viYq6/tQ7dulS54n3zwKfHe1BrNgIyChcyTJzEajZftYlobJEmiMD8TKRThhTfsxNhEnn3Vzr5DAaaOs5IQp+TIiQBPLyilc1ttlUwmSZLJzg1Xm5hegiAItG6uISs3RHFphJlPl/DWiwnU+U0TKxSSeWt5Gd/84OT0iZ8x6zVIskz9BjK+3fGkequTF7IsE7bm0bNLHCfPBElPqf6c7NqvZNrjfaoIqf9PcLtK6d5ZzdCbknj6lVJMJoGh9+fz6VtVzZ82bfPw0zYva5al8NjzJZw4LnPRVYgqYiDiU/L5Whe//CwR6+wAAliIZf2GEI/PiPDQOCvjphex9LVE1GqB9xabGXXvViwF7TBjQxAEvLKbsxxBLSiY+ZCWRvXUDBtfQFqykkb1KxeAFzJDDB9fyNcrU2jcoPLzQEDi7imFtGqu5siJADFl+xk7duxlt8NfBUcPHiUmVuaFJ+JYtdbNyTNBmjaqHkRxuiKcPhfi+oFu1OVJIFjIDORgDXuIJVpumB23naeeVjD0lkoN1+zcEGOmFfHinLgqpgtNG6kpLo3g9Ub48msfKbTiDIepJzfDRjyCIETfgWRSQj5966rZedCP5NXXOJkE0Ag68opEpo238uR8O28uefCK2iISiiD9VjapLa3P64sP8v7C6pmYsiwTIsgx9tBc7lhRBivLMnYKKSCLVnTlFAdQokKLnpOnwxWZjn9ETl4IKQKtm6t54oUSnpweW2HwEwrJ9LwpFzGkJcZTlxw5Ewux6AVTlevJt+5j6mQ9Q24y8MzzBeBuCYAtnEJmZuZla4HJskw4CJIsYDBJOLVHeOWB6qX2kYjM1xs9+P0yna7PRqEUsBhFnpwRS6e2Wk6cCZKRruLoiQB5hRG+/NZN3546LGYFKz538vJTcUx5tJj2rTWolPDsq3bWLEupYmrQt6eej7908sFnTm6+wcips9FSolv6VyeIh91m4PM1pRT/FCVkEuUMTpecZerjxSyan8AHnzlp1uLKKiPKHEEa0JIEoSrxaxZiaCV34Si70WNCjYYczmMm+p5VoSZI7ZkNETlCWOWlvEjLj794GX+3lcycUK1ZfQAWU3RhnxCn5KmZsTz/up1zJ0KI/mhf0GNkyw4f947SVjEkgWjW9jsvJ9L5hizKyiPk59euk/dXhiRJWC0iKpXI6y/E8MO2i2z4LJaUJEU1x/NP1jg5cTpI3a65nN8bJMbZBI2gJdXejVxpF++vdPHVdx6CIZl6dVT89EUqqckqvvg2G2WqHSk/xPebZazbDVgVFvx4KVKdZdAtAi8/HYPNGn0WBEFg6WIrrboWsu5rHdf28dLvah0zny4hJz9Mv146PvjMxU9rkqtkm04YbWLW3GI2fazA5slgycLXGD9+/GW3RWFhIWlJfjq21dG8iZp66SqaN1Yx9xE16c7OxOLlOHtpKrfDIJgpiNnD9MfD3D2ssgpn7oxY3l5RztMvOrAlB/nxq9iKyoLcHMj8QV+ro60GHcmNndw6WMcPP3vZtEFBcmFPTJdkolzgL/Ry67DtNGwk4Mzxoyqsz4erjvPFhzGMHu8kJfeqKgHjzMgpTp+4SFFRURVDlT9DUWEeL7wp0aqZmtzjcaz6ys67y37B5ZMpLAnRq71As8YmHn0wpsLIdPd+H2+8X06vrjqGTyhg9pQYWjfX4HRFWLnaxbc/eqiTpsReJrHpi7Qqcj71M1R8/0kK3fqdouSEkrAtn7QUBQufT6gmtXQJA/sZGDejkLhYJSollJVL5BaEaFhXze1j8hg9zIJGI7DmOzff/uAhJqcru7bsxuv1otfXrjX/e9SpU4fUjO60v/ZH3A4diVJrbhh8nPcWWejQJrrmGDLKTt62prST0yp+1xTqUiLnc5L9NJc7kscF3IKDVs30TBqt58GxVu4cl0/EryLZ3YpkofJ3MWElWc7gINtoTy+UARWOfcXcNvwgSn0RkQiUOSAQjjB9Ujx9e+oYNr6AzV+mVFlXiaLAzMkxbN0RInKwHT7xFIVSJi2kruyVNuNyuf7p9cNfAZ06debokRHcOf4jZkyA9q015OaHeevDCKezGvDqa7O5ePEiy99ZzoBrq343HJa5e0oBXdvrOLIlHY1GRJJkvv3By8zZZaiI9usicyZTJlW+p3JzcykuLsZkMpGYmIjRaLzsvvvvQPv27flx2wZ+/OFHDu0/TGx8LINvu6VaVZkgCIy6bwQfzV9NkrtqoEGWZQpjLrBg5vz/5KX/S2AymXhv6Vq+Xreaa4a+SbytjFefjqVhPTWSJPPjL+uY8/h3GA2JHDxaQNuW1RNannszwj33T/lfuoP/DARBwEoceKKZ94UmB0s+CDLvxUlkZ2ez8I25FOSdwGwSKHGI9Ow1iDFjp6JWq+nQoQOvv2ogN99HanLVdb3PJ/HWSoF3lw6r8vnIe0aiUCh5b/H7KMq1+MplHnnagaiQGTLIiEIRrZz8/kcv02b6ENVVk8z+HfivJT//1e5zf8Sl46SlVQqQq1QqEhMTa83i/EfOPXjw4CoZXZcGveLiYsLh6lowAG8tnkfLpn6u61VZYrbicycT7rbWuL9GI9KxrYYnXypl2C0mMnNCLPmgnK4ddIwaWnkMSZKZ97qdsE0m4pFZ/3M5X3wVoF34aiQkBt62g4njNHz+bjL3TrKTszWHBLm6BEAmp9GEzYyZWsS6lclVJj2yLDPrmRIUAtxwZy7LXk/kzrFF6HP0zJ7xKDMfnVHjPfwzmPbw01EDnNxc7h54HxT/+f5JJjNp3faSlwcJ8SJPTdLRu1ssoyfZEYIaMmhcY+ZWfEkdHpvxBB99/mHF584yF0lC7RGy8nw311/Tn2fnP02zZleW6fV77Ny5k6A/lzfmxdPxNy26/Yf93D4mn72H/GjUAmkpSpo3VvPVeg9DbjJSr46a85khHn++hEiEWskNAJdHom66il37/HyzMqXKQlelEnhgjI1zmSFOnHHToq2Izarg7IUgcmI2mcV+1FYPKjUE3Rq0hY3wWbMZfbcGp0vi4bnFLJhblez/4WcPEvH4/X7y82s3mPojcvPsSC4/fXvG8PGSZMqdEebML6F9vyy6ddQRFyPy8w4/eXkSZo2WwSOL2bFdolGoI52IQRAEfBEPBYFDXMgspwNq7HIReVwkkKemcftCHp6q47aBBgbclctVnXUkxilo0CzI7vI9SD4dCllEhQazWo+hbj7LPxN4eW4Cy15PZOYzJSBDeqqScxdD7D0Q5JWn46oQnxDts++/msgtd+dRYo/QUnn+T9tBqVT+acDk/1cE/D6ssQLX9NCTkqhixtPFfPp2csVCDqJE1+ipRYQv1CMt0LLi8wSak8UZznEMq8rEfWPhjsFVian0VBUfLkpk3PQi1nxQVdogKV7Bis/clGVZEXDQmm5kcYaLnESUFUhIxJNMqtGGLa4QpRLc/4OGbUFxiCE3WZj/Zhk22+UbfABE5BCFZGMlFrNgY9cWDZ984WHYbZVkkiTJPDynhEhIoH2XIEeObiXoUaPBQJggZmzUpQlHxO1obW7ijBEKyw4h2hNZ8r6TSWOrZ5JPfczOyeMC9jwoC3j4/IsgLZtpsJeFOXU2hEJUkGbvjIkYbGRwkgOoZA0WYgjgQ4rLZfpUHfeNjB779+u4sBys1eW1JgiCgKgOMXNSLD/8GGbvES+RiJ6HnyzmzIUQVrPIHTcbWb7KSae2Wr76IJlzmWH2HfKzeZuXx18oJs6qoF6Girkvl6IQYcLdZkodEUY9UEiH1hpcbolmjTS8MS+BuybmU1wS4bGpsdXcXAGG32rmjXfL6H2Vjk/XuBh+a+2L1In365jxazZ6T3QcsEkJHD2VyYefl/Pr/gCrHht32e0AkH0un/Y0r3GbSbCikbWc42hFkO8S4akV9ARkH2E5VK08DsCuzmTubB0KVVRmp3snHT276tmw2VOhg/pHfPejhw1bPLRsqmHwjQYeGmfl5dfy8MkedIIBUVAgyAruG16b26/AwOsMdGmv5ecdfkKh0BU9F38FiKJIfoEbWTby+ToXLZpqopU8v4MkyTw138nnXwTwFZsxWSS8+lyyvDnIYTWCKsT7L1q45UYbwSBoNFUzoW4daOTNF/RYEj1ccwPcdYeOcFji7Q/y2HPYw8OTUiqIT69XYvRkBzt+FkmnMZESiXEPXcBoKeaJh228+kw8764s5+EJtmpl9oIgMH+uhbY/ZGFxt8YZOXtFbeHz+bCYo9e9/M1E5r1mZ+YzpVid0TJ1jaxFQOAUh5DkCD3bB7h7WPV52rhRFj5f5+aeO3RVJFVat1LwmbEUPJUVQhE5gl17gWBsNgpNEEERJBBUcu60SD1712r6+FpBjzWvI6fk3SQDetlE945GunbU0a6tj6xcH3oqx6M6NGaX/UKNVWe1toNXIicvzJBBRm4fk49CIVC3ocDJM0GatxDR60Tmza5aWt6wnppIROb+kRZ6dNby9oflXMgKo1ELDBlk5Iv3k+l2YzYDrzfUqGOuUAg88rCByTMOYFErMZlEnC6p4rn4I8pdEs/OjqNHZx2SFDV93LTNw4ynSjAZRc5eCBEKy9w91IxSARuWlqFxmPj111+5+uqrL6sdZFnG77dTkq9BIxlIFNLwn4th9PATiNZiJDlCSaaZlnJ1w6k4IZl8OZM9bCKRdJqGu/DGkt306qYnNkbBmLvMTJgYpJNQndRSCxrqyI25wAka0RqbEI/N0Y+IPcKv/Ega9VGjpqAok3UbPAy92VRrRtOsB83cuW8/emcyXmMOxSoPGoeWlStXMmHChMtqh7867h39AOd638jyjxfz5KunsNliuXXI/UzudhWCINCwYUPsrnR27s2iW8fK/vrRly66tNPywO+qG0RRYND1BmJsImNH70UU4ug+sAuDbh7EsWPHWPDSTHyeLJxOH6lJCrx+EVFVh4mT59C1a/f/hbuPQqlUckP/G7ih/59rxY68ZyTnz17gl2+3YSyOR4ser9KFM6aI8dPup0OHDv+hK/7XQqPR0O2qPmz87k2+WpZYMb6JosB1fXS0aBLmnodcTHtKx+g73dw+UINGI3L2QpBnX5No1vouWrRo8b98F/9aNG/dnAvnitAQHRfVVGZzSrJErruMCcOeRJIkZs8cxqJ50KzxbxVzksynX33JA5N2s2jJpyiVSp565m3uemAUU+71cdP1WhQK+GWXn+ffFJg05YUax7DhI4dxx/ChbN26ldmTHyej6GpemJnJs8/nYTKB2y0jOhJJdXaiqO65f3ub/NeRn7Iss3TpUnbv3s3cuXP/1H2uXr1oxOKS+9xdd12+Nkr9+vVRqVTk5eXRtGnTiuMUFxfXSjL8I+dWqVS1TuJryxgtKMghIwFibJWTicLiCBlptf9czRur2bbbz4rPXfy6z0cwFGXULyGvIMzseSVMGm2lc1sNY6cX0q65gZ8+SUJF1OAlLe9qPpiXzduLs/GpfAgJR5HLfcT66qEUVARkPxeF45SK+aRIDTm6K0KnawqYNslI65ZqTp0J8fLiMkpKJTq21tGiiYKJs4oIujSkhRL5ft16Zsz+9zm5pqSkIJpkpKKadefccjk6DOgU8MQsBa2aVQ5+LrfEzh0yBiy1Tk60gp68nKwqv5tKoyQiR6qXfP+GsBRC2qvj/jsn8OKS5+na7R8rA9m791fq1REriM9gUGb63BL2bKhT5TkBGD0sRP9hudRNV3IhO0yMVcRiFti4xVst6waii5jc/DD5hTLtWmpqzfCZPsFGSWmElYujURlZllm1zsW7H5by/ScpqFQi+YVhZsw9yM69frbtU/PxWgcen8yBo37q1YlmE7y9oowDRwOEQ0r8fv8ViYFnZGSw5E0Xk0db0elEduzx43TLHNpUhw2bvUx52IWttC1N5VRkZLZn/0wbrqqyMNEJBuqWd8MubuIE+1ChpiGt0Ao6Qv4gS+efxa7OJDElwvJPyxk11Mzw24y4HAFK8sHvAZ9Qyj0TDMx6MImmV13kqoHZxNpE1CoBnU7g6+/8FGZrSEnWcHP/mnW1DHqRtBQlHp+EyWS54uz1vwI0GhUJcUEEQaBZYzXTJ9i4eVQe/fsaaNEk6hb79opyvIVm6v6O+LyEOkIjDsk70cYVM360tcZzJMQpsVpEcvJCVfSisvPCHD4YIMPflSPsIkxdGghVJ0V+2UdpzFa27w7y1Mw4xk1x1koqueVyNPowR477EWQFBw4cuCK9W4VSgTtcjkMuwSbEkVLalflPHOKVN4u4prcKlz/E5m1ebr7BwMlfK4NW+w75uHNsAaWFKorDbvTpeaxbaKVrRyuyLPPzDh+THnKx8DUDB4/YmfGgkTqpSg4cDfDIM6UUH0uia6Q9gl1gn/wLGoWZi5lF9L9OQ/duKr79wYMvnIOx3IZG0NGGq/DKLtw4iRDCLfuJT9QRCslRgtgNJqLvD4cmh3C4uuPvnyExUeCm641c20ui+yAnC5eW88S0WNq0UFNUEuHN98ooLpXo2UXHsPGFtGuloVljNU0bqTlwNECpXeKu2y2MHWnl2Kkgyz5xct9dZtYuT2Hh+2UUlUQotUcwGgRAwGhQMPjG2gmJgdcZuPP+AvwBiWt61J6pZDKKoKgMeMpihGt76XnhTQc+P8TFVde/qw2SJCGH5VqzjAE06HFSSjJ1KMeOizIkOYKEhAIlB9lOW7l7lWfVKZagrH+WsXfHo9OJ1K8rMvbhIjZ8lsr8N+yMHWGpUkoKUFQSZuuvPr7+MIVFy8r5eaeX156JJzlR5HzOYZpHukZLnSQ18TUQyJeQkqREFAWsFpFdu3bRs2fPy26Pvwo8bjU/bfVy7mKoRv3jUeMcnNiUTpr3Nz3Qkqjch1/YiwYDcuxFBl6nR6EQqamyOhyWKaeYF2abGHVHJVHds6uW9tf6OHMhRPMmGmRZ5qZhpbj2t6RZ5DdSUQC/vQ6aplsZfls06P7djx4+eavm4LAgCNzQT80X7xSj0lzZ2JecnMzx03KFzvbjD8XiD0h89kY5kE4O50kigxQhg0LjUR6a4Kr1WFPvt3A+q+o76Pqr9cyKzSXsboRSUBGWw+QmbGX6dBUjh1rRaETsjggvLrTjd6nQCTWP8WbBxqkigbrocGkKaNwo2l8VNQShBUHAKFvxeDyXrf8dkrQ0bxLg5cUO3l2QSGzMJU0/mSUflLFlh6+aFnmMTYHfL1Nqj9C8iYbXn626xvruJw+hiEy3jrWX3ndqqyFWFYMQhD5XhVi52lWFOLoEWZb58Rcv0yfYfpOtiV7H1d31GA0iXp9c5XsxNgXfbDyFIr91Fbmw/wn79+8nL+sM2kBCRd6CVtCT5OgADrgonyIFa62ZvGk0oIxSMoTG0cy3wkrdd6tFQTy1a7EmkMp5jtNAblnxPlYICuLlFMzYMGLh3eVHuXu4geaNa5f+SklSEq+JIYwZX8BOx+ucfP+tQHl52WW3w9+ABg0a8NgTC2rd/vz8d5k+7W4a1SnkjpslVEpYvMzJ5i9q1vXv3lmHKb2IRW+vIT09nZMnT/DCs/fRKKOcxg3UTL4vtaISxlHmZdysh3A6n+S66/595k7/CgiCwNx5T5I1LosPl60kLyefJs1aM+KeEcTEXFlg/r8Nn37yDg+PrznZJzVZSdMGHm68dRHHju7l1rFrkOUQsXH1GHHP1CqeLv8/QJZlklOT+F78HpMUA8j48ZIq1ydRSCNbfYp77h/DzbfcycTxQ1j2ikBGeuWcUBQFht+qpbg0h6+//pLBg4dSv3593n73W1Z/vpz37v0epVJBoyY9mTd/Aqmptb8rFQoFffr0wRJnRu3QkOBuDu5oAP9S2oCLMpq3qTmo/6/Efx35+f7777Nt2zZmzpxZ4T4HUYFztVpdxX0uOTmZpKQk1qxZU8197pJrXUFBAQBZWVnodDri4uIwGo3o9Xr69evHqlWriI2NJT4+nnXr1gFU0SmZOnUqw4cPp3Pnzpd97n8WobBMjFXBug0ebro+uuhqWFfF4RMBunaoeUJy5ESQ+0dYqJuuYtQDARbNiePlxQ6ycsMUl4Rp0lDNpNFWurTX0qZnHhGfnvUHYomEJQ6wlQQ5jTShPnGhulBUl4DsIyfhF6ytz1JSdJGAX8DlDWGJC2FAQAzm4ioPoj/dnQWzChH0bjyRMF36aNn6daUGoyTJvLzEwYpFe5GC+j81hflnIQgC90++nwUzXqdRuG2V80TkMGc5QiPaUCDsoV6dqqXWJ88GUftjcdXmEvIbioqLeeHZ+Yy8dwSpqancPPQmPn3mK9Lk6uK8PtmDgIhJsKIrNvD4jDn8sHXDP3T/Dkc5A/tVTrC//M7N7TcbibEpCIdlvvjGw7vv+3F7ZBo2UNCtk5ZDRwN8+nYybVpoKC4JM/iefFo2VVcheEIhmQmzihh1u4lnX7VzXe/aXVLTUlQ43ZWLFEEQuONmM5nZYdZv9jLoOiPJiUo+XJzIfVMLmTLWRtuWGo6dCnDb6HzmzC+leWM1E+6xMufhWN54388vv/xyRUZhzZq1oLRI4IZhubz/aiIvL3Hw9YoUlEqBx5/yklFydZToFKBcLsVGfLWMjEvXbpUSkZBpJLSq+FwlqKlPc3QBI8Ulxxh9j4HV37iJsSpITFagNAQYfKORCXcnolCIFBSFad5EzVfLU4lEZAQhOlg0bJtPfak1EdWxiolRTdBpBWKsRm4cOOKy2+CvBKNNTXGJs+L/3lfp6dFFx8YtXs5nhqJkigz60sac4iBe3AhEiZ90GmAULCSSSkR9okJ/tibUSY1qaF7qG9t+9dKkgZrN50QsgppmcgeOs5dEOY0EUgGBYnLJEs7QLCbAoheSSYxXoDYUc8G/mwbublWIqbAcojRxP7MeMDBnvoOyEkXF2HS5iE2QUUp+zhXsJ05vwuisi+hIxKfwsmOPm2bN4LnHYhl8Y9Xsww5tdHzxQQqLlpZx8GiQr5bHV8iVCIJAn+56vvtCRf+BbnZ+XpcbNp9GVobw+SUSy9qRLqRXLBq1NjfjHhaZeF9lRtQzs2NYstTJkgX7SHZ0BEAvmNBjQpZlzgjnKSiMMGBELnffbkZ0JCLLMtnqY3TrJvPz5i+59trLewdcChB4vBJvvFdGp7YaPn+vUlsrMV7Js7Pj+OIbF+NnFbH5izRsVgVffONi514//a8xIMnw7spyurTTMndGLEMGGrl7SgEZaSom32flq/VuXlpk58jJIG+/lMD0uSX8aVxChnGjzBQWR/j2R09FgOqPWPuNH5Uro+I+gsZiGjfQ4nKFadFER15eHikpNS/AamqHkBT5U4OpID5UaMgTzhMQvYQjEc4lrcdiFkkQQyALZPu/x1euxkIs6Dy0aifx1qtx6HTRZ/eGaww8/kIpkQhMGWul/7BcZk6OYfBvAZ2v1nt4Z0U5bz4XT4xNyRPTYnn8+RI2bPaiVqoQ1H4y1TuJL2+JKmBhz8EAndvV3D57Dvi5vo+eQFC+omqAvxI0ikTGTT/LvcNN7D9cVbrg8PEAh3YaSPE1rELyiIKC5nJndvMTeoeBVWs9jBxac4byl9946MA1vPDydu4cLFfM4wQhSkq/91E5N11vYOdePyWnY0mMVCU2yzW5zB1TGSiISNHs0tpgNAqUqXMwXSH5qdFoaNvuar749ieGDIyO7+cuhvAYcpHczSmhgLZEs69EVfhPJRtibAqOngxW+UyhEHh3oZl7x27FUtAGr+0ir72q5YZr9FW+9+T0WD5Z4YSai7ii55fUyMj4Ys5zxy2xZOcG2bLDg4kivLKbGBIqxgpZlK8o41mnU7JxSxk/fp5a0WcvXf/k+2xcyA6za5+/GpH56NQYbrknj28/SqlidHfqbJBXljjQqAWyc2u/qazcMJGAEm15Gqu/OozLF6JbJw0d21Q1jpvyWDFDbzJyISuEIEDDeipEUUAQhN+0liWCwcrnzGYR0WjAZc69osDgjxs/Jy87TDp1uMCJatsvBXxqgwIFMlHC00UZLRtX7isKVGyrGTJKVJRSQDyV728tOsJEA6GluXq27Qzg9Un0q2WOvWtPAMGdQIpQl6JQDl06wS+7yhk48D9jmPNXgdls5p331nDw4EE+/+FLpEgYg/En9Pra54dtWsZWVIkufGMuMyZEWPMdTB1XdR1psypY+aaO6+96nr59b6gwGPpvRp06dXjsyUf/ty/jX4pzZ47SaXLtSTWd2gTJzs5mxMixjBj5/7fc2NzHnmLXlwfoJPWtGGcicoTTHKJIn8Wtw25h2oxp2O12lORXIT5/j/uGq7lz0goGD45q/1osFu4bM4UxYx8kOTmZ/Pz8P03gCQaDrF2zlk8/XIXX4+WQageNQq0xCdaKfcJyiJLELBbMmPsvu//a8F9Hfv6r3Oc2btxYRWvzySefrHacESNGIIoiCxcuJBgM0rBhQ+bMmVMlZTcvL6/Ccf5yz/3PIjkpnfWbjnPmfJDzmSHqZ6gYPdzMo8+V8unb2mrkWUlphMPHg4wdITB8QgHzn4ijeRMN7yxIJBiUeWhOEVf30NO9s47Bd5WgyG5KmlQ/+uXfjInOc5xM+RQZvzmhawQdRnsj8g2H6NVVwbmLQYIhmTefS6JdKy2SJLNhs5eZj+3CmtkVtb8uyiabWb4kvrqezaQYtv+ax9HD1YWo/9UYMvQ29vy6h68//ZY0uSE69Lgoo4hc6tEMv+AlopLQ66peh04rICgihAgRlsMohRq0TGU7aq+eHW8dYv3qH6jXKoOzR89SKjlQoSGBSid1j+zkJAdoRrR0QCmoEO0a9u3bR8eOHa/4vlq1aoXbs6bi/70H/YwdYcHrleg/pATn6XRsnvpYBDUXTpRTZD5KfL0IX6z1Me6BKHnUrp2OgSPyaN9aQ88uOvILI2zZ4eWGvnqefLEUf0Bm+24fU8bWrMF57mKQ5ITqg/l9wy1MfrSIQddF+40gCMyYFMPCpWUseiGBFk00vPZ0HM++Zic7L0rGCwIkJ4QpLndccTsEAkrCoQhXDyqgTWsVer3Ipm1eKE2sQnR6cWPCWuuxnJTRii41bksiHZ/+JM88Esu8R+P48PNydu7188XSquTE86/beWBMtL0uyT+UlUdwOKAONkq8Wi5mh6hby4Cy+0CApJSm/2dLTP7dEBVunA4lW3/10rNLdOGpUAj07xtdQHzxrQu7HbycpSGtKgyJPLKTsxwlRa6LCjXl/hAFRWGSEmoe8k6eDZKeYkWSZNat9zBtTgljR1iQhDCyLKMTDLSTe1JELmc4AkAMCcRbVax408bK1U5+3e8nHJEZPT7EJ59sQuVIQ/CakU12pNh8lr5uQqcTePlNJwpJX8087c+QnZ1Nx3Z65j+u5c77C1j6upJlH5/kh00BIm4Rl13Jr/u9vPVSTR7H0Lq5huy8ME/PsvHeR9FMyd8jI10Feg92oYAGJd3RYeAAW0kSKjNIfbKHli1FJt5XnTiZMNrEdxtKKP/FUyULKkKYuFiRyfdZ6dVNy+C7C9F44jmo/hGN2c/8pxJ54e3L13iUZRmvN8KoBwoQBYGlryXWOKbcOsDIomVl6HUCK1c72b7bxzcrU6sYo335rZt7HixgxZuJtG2mY/AwBwk2NU6Pkv0HPAwboqNBXTVtW6r58js3d95SM2H01XoP8bECJXYJlztaTvpHLezc/DBrvgqRLiUiI1NoPsL990ZL5RPjVbRrpeHixYuXTX4CCMjkcoF0qmsul8klaNDhpozm7SSmPmDkudcc3HitgaKSCI8/lEByorIi8/fJFwt5fV48bVtWJSYFQaBRfTWFxWF2Hwiw4Kl4Dh4J0PG6LBo3UHNtbz1fLU+pEliYMtbK6KmFRBwJxEZs3DMtm92/7uP4qSAznwqz6ctUXG6JT7/0cjEzQvOmCtq2UnPoWIDzmWEcJQLt27e/7Hb4K+Gq3t04cewi5eUSRSURNm/30LW9juLSCG8s8WAsbVtjdpsgCCTLdZACEk+/dIZre+uqPaPzXrGTe1FNLLlIxfGsXudm+BATkiSTkxfGYhZpVE/FpEeKcTmUGMqaVZcHUkgY9JUfdmyjYfN2X60Z0d/+4KFZS4ELWZev+30JU6bOYeqUsxw6dpbJo7UEg/DoLB1PPvEzYcJRyQfZgqLcxoYfs6poOv8eX2/w0LhB9fG5a0ct69eJdLx6B0lxcMM11U2ZtFoBU0wQ2V1zUD8ihxEQOSxuwyj6qNOyAGXAhEKKJ4+LaNFykZNkyI2JIRHRIpOUdPlGIzqdla4d3FWIz99j0r1WXlxop0NrLZk5IbSaqMlQp7ZagkGJW+/Np0lDNWnJSrbs8BEbI7JiYRITZxXyxTcuxo4w15g99fJiB5GIDXXzY9w8QIdGo2PCjCLi45QMus6AvUzikzVOmjZUcfJMkNPnQsgyHD0ZYMggE0NvMqBUCiQlKBgwIpc6qSpGDzOTmx+icQM1x8KRalV/f4ZAwIcgKXBTRogAdrkINRryySJEAAGRQnKiQZ4aUEIhFmKRZRln3HEenlI5hrk8EsVyPvWEmrORisjDRhxunNjkBArIwokDN+XUoVE088rVhl9/Psyh41H5sj+S8cGgzMuve7D56oIASWRQWHgWk0mgZcvqFS1/459H27ZtKwj2u0de+5vUSs3r0/xCCavVSkFBAQFvNhu3RLWwa4JaLXBdzzDbt2+nV69e/6ar/xt/Bqstjvyi/GpyK5eQW6CkYZsrH3P+ryEnJ4dfvt9BHXfVsVohKGgqt+OC4RBTZzyIIAgUFxdTN/1PApUGESni+4euw+12c+fgYUQuqIjxJVNPSCFednJOPIoaDQlSGiGjn4DNxYuvPl9RWf3vxH8d+fmvcp/7n7ZDVBtj1KhRjBo16rKv53LO/c+iecv2nApt4sTpADcOz2XmJBt33mKiW0ctY6YVMm92XMUifu9BP2OnFaLVCbzwZhlvzIunSUM1oZDMvNfs7Njro2FdFZ+vc7N4WTlZx000uER8/u6e6svNOch2UuX6FWVwHssFUhKi5NK0CTYKiyI89nwpA641MGm0lf59DbRurqHfgL1oiuozYbSudj2bB2yMn/GPdZwrhcd3kYG3RNj0wxlUnjisxNGKrji0F8kRz9KyYX1GTSnn2VlK6qarkGUZt0ciz1dOrJDKScWvNA9XzdwKyUFOCvtpJXdDhwGxWMGBzYdpJXclA5lMTrOfX1DJGvx4UaGmOR2rEAGCS/kPZ7T06XM1D058hrEjfzsW4HRLPDCzjMDRliSEkytebkbBgsF5FUcO72T1kTjSpEYA7D1VgDfuCGcvBPnhZy8Ws4gsySx8v5zObbWMu9vCvNfsFBaHq5U2Ajz1sp1AUOLshSAN61UOKrExCjzeqhGfZo3VZOeF8fslJs0uRhDg8Ydi0WoFPlvr4vNvPCQl2rh9xJXpoAqCQK8+fThwYCMGbwpWgxuA/QfDKMsTqrzg1WjwUHu5m4xcY3nypfNEPDrOXghiMiooLIDNW8K8sriMB8ZauJgd4rHnSmnaWEXfnpULu0uZtCmp4L/gRV/UmJlPHOKzZbHV+sZX610EQkYWLv7kP+oK+X8JHncQqczG2GlFvPNyAj27Rt8xsiyzfpOHhx4vobRQTVe6VfktDYKZVnJXDrAVI1ZURRnMW1DMm/OrL35Ongmy72CQ/reV4PFJ2B0SXpee11+BsMqPluKK7Jwk0kkiSgj6ZS+61BPMeLqUmZNsPDUzlnc/LEcQBQ7siGPDllLy8opp3EhJ727xiKLAex+V43QokIjQqFGjy26H8+fP062jihJ7hOuu1nPqTIh1XyiILe5O/G/mQo4mG2vV9AWIsSro2kHH4g+c1bbtP+zHV2ijpRwtUQ7JQdRUJcJchiweHW+u9t1LmDxexyP7stB5K/t0vnieOVOi/aN1cy1dO6rp2bWQAdfaGDAij03bI3ToeM1lt4MoigRD0Ka5hvNZ4Vqj1IIg0K6llnMXQ6xY5WT9p6nV2ubWAUb2HPDRZ2Ax7tMZNPc1QOFSEi9LFAnZbN50gvseKiAYhI1bfFzTQ0dCXNX34opV5dSvo+TUuRAfv5WESikwYmIBI283MfhGI7IcddN+dbELRX4z8sXz2HUXmDBGTedOat77NESzxiqOnAjS75bLn4yHQiHUgpYs+QyirCCZDERBrDC1usgpFCiJJZmyMwLPLDjH6/PieWt5OSsWVhLGlzJ/P1qiYuIjxaxbUZ18LS6NcPh4gPOZIfpcpaOgKEyvbjoWvVAz0Z4QpyQzK0KMvTlO61m6tNcy9X4dby9zMe+5EK175hJw6jCVN0AVMvKdykGmdBazVcGYqcU4yxVXRAD9lTDhgfGMG/0RLz0Zz/7DfqY8Wkx8nJKmDVX8sCVCPWoPwmsxUGg4jtJh4KobcxgywMxNN+ootoeZOsuJv9RAitw8msUW8PLIHDfHTvvZuTeA2STi9sh8+6OX+0daeOFlD02o3vc03nhWr8mvyG4bc5eF0VML6dZBW42g+3qDG08ghLNQYNzEK9eCV6vVLFz8MQ9PG0+/oRvx+SS2bZNQC1Yayq1QocZBCbmRLJau9DNmlKGaRFBhcZhVa/w0rhfh7juqE32btgYRRIHGDWpeKgmCwMjhWlbMP0daDUGITPEkxsRykGXceRbayj2iEkm/JR3kcB435eSTRTZneeKJ2Vc0F+jV+xoaJH1S7XNZltm83cd7K8vYdzhI1xujmuihkExWbpj7R5opKonQtqWWqfdbKbFHyMoNMXq4hZQkJXfcYubHXzxMnFXEK0/FV2TFhcMyr77t4NCREPfeH+SJGZUE5Zi7rPzws5u7JxfRqb0GUZRp10rL7CkxFe0aicjMeKqEa24ro2cXHfsO+3l0akw0QP62g+9+8jByiAlBc2Wlp5279uPjD76ljFJacxWH2YkZG+k0RIMOJ3bOc5xs+SzpQtXfyS97KaOYFOqSZ93LsFGRClPFcmeEuS84UWIkV75AqlB1UR6Q/eRynhTq4aaMQ2wnhXo0oDlhwuSTSS7nMWLB4Q2iztHR55Zc3nwhqoEqCAJHTgR4YHo5quwWFXMYJSqMegU+fzRjSq2uvVz+b/zz6H31YFZ/vYJht1Z/f546G8Rsa4Rer8fn82GzChQURaibXjt9Uq9OiJKS/8F84m/82zD4tvt4+8MHefGJ6tvCYZmNW5WMHN+t+sb/z/Dx8k8wFdcspyQIAkZHHN+s+4Y7h99JYmIi5zJrz9wsK4+gUl++r87vMXPqLJSnLMRKsb/jKcy0lrpx1niQdkMa0+fq3vS5us9/LFv6v478/Btw0023M+bLt1CqPDw6JYbn37Tz6tsOFAoBn0/ixuG5mAwi/oCM2w3eIjMff6yhW8foIlOWo851t/Q38uT0mIrJlNsjccfoEkp25WINVdVlEASBRDmNEvJJog6F6jOYEr18/l5KlQXf6OFmHnm2lBWrnIwaaiY1WUnnLrB7fRl10movG0hJUhIIlf5Ly94DgQBnzpxBFEWaNGmCQqHg4sWLKOVTrHgrgYNHA8x/xc6FiyWgg5n3askr1LN2YzE33rKA2fPfp7w8l0hEpEnT3oy8L45v173Ns1OsvPTqJtSONASvCdlSAjFFZCjCiGejHTObszSR21YQpPVphiw3JUwYB0Wc4xhnOIxRtpBKPTSCDtkUvqJsr9/DarXSovUNLFn+I+NG6tix14/TLbFrp5K0cPVjCoJAQ7k1F+QTFe1tluJxCUoeut/Azf0NiKLAnPkl1Kuj4t5h0ZdaYpyCkZMKeHFOPG1bRjMlXG6JV95ykJKkZPitJh58vJhHH4yhe+foROH0uSApiVVfWCWlUc28Bx8v5raBRm7sW0kC97lKz8kzQW65p5i5z1+5sPQzLzxFny4/0zjShsNHf0aWZeJiBSSVv0r5WQyJZHGGdLlhjdp4EdGPLNX+PAqqMHeMdeAqNGIpa4JF0vH2s4U8/dxFNIYQemcGRw8W43GWcVVXBSfPhtiy3cu4URbqZwT4+O2TNA525fyONG66M4fn5ppo1UxDqT3CG++WcfhEgF5dbXy97jNuH3r3FbfDXwKSBS8e0i0Cyz5x8uxrdszGqMFCl/ZaREEmVaiLsoaFuCiIpMh1yeI0neS+/Pz1fh41OHjkITNmkwJZlvnhZy+TZpaQnwOlspIIIdpxNUpUREJh5JDMMXajlfXohcqKgKAc4BDbaaOPsGZZakXW78jbzdx4Vy6N6qtITVIy4FpNxcIvFJJ5b2U5VjmRYko5efIk3btfnjC+zWZjf4ECnVamxB7mkSe8pBVfXaXk2etWVCkh/D1kWaaoNIxaFS3j+yNeWOAh1depoi8oURH8gwSIoApVaMrVhFibAkEdgt8KJcrkUrQNM7ltUOUC+cZro++d9FQVk+61sOBtDxs23nZZbXAJVrOSWQ/EMGZa4Z+auDnKIxw6FuD6qw217uP3CZQeyaCO3KRiUhYluTMozdGQk3mEDV8mcPxUgLsmFNCvt54+3fXYHWHeeLeMsAQ5eSGemRXHAw+7KCkUicha3vnAw1ffeygoCtOvt453X4/l+Ik8rDaBn3dInLro5fOZZdw33MTnX3vIzQ9Rp071zLLaoNVqCRFEREERuWRxBo2sjQZ0fvvtlERwUYboiqGeTckX37h5eIKtxvddWoqK1CQFp84GadKwcqGdVxAmryDMo8+X0rW9lptG5RFrU+B01V4G6vVKSB49KjSUK/MRBAuPP1/Mx194qN9ER+bROBoFojJCCEA4lgS5HodLdxHSOoggUVBQQMOG1cmkvzrUajWldpljJ6MSN4vnx7P/YJi3l3opL4Mj7MIoW0ijPkah6kIlYi7hycfUbN/tx+lSseZ7J5+u9uMuV5AqNaOZUK+iD8SSiNfRgE8+3caxX1MqiMuTZwPcMioPpUag1F1AKlUD6RYhhq1bZE6fC9K4gZqUJCUzJtm4aVQe4++20LubnlJHVJd347cKip0iKen1GTHq8vX6q9xTJMKZ00cYeK2BJW8HSQ01ixJUv92HATNJcjp7c7bQY2AOTz8Swy39jUgSfL7OxdwXyxDzGlBSpqX3jeeY+6iRLh205BWEWbCkjE2/+FCroLio9jnrQxOMvPjaaXx+Hxk0Qi1o8cte7OaT9OhbztJF6eQXRhg22o7rcAlWKRo0EASBdBpwQt5PHRpyXneUoXdeWVLFgAED+eCtZUy8p/IzWZaZ+XQJsiwTicCT02MYNrjSaMfnkxgxsYCwV8t3X0MwaOfxaTE8NjWGex8sZMXCJG4bYOTjL5107aBlyJh8EuIUaNQCZy+GKC4JYzOpeWJG9YVwv95GpowNMv9VF+3aaHlsamWw0eWWmDirCI1GYO6MWGQZsvLCPDqvlJ3fpvPaswkYDSV8ttbNi688eEXtcNVVvSCipDXdyOQ0qdSjjlAZXNTJBpKoQy7nCajKSA+2RACKldnkcpbkBCWZwS0kp0W4qlssh48H2L7bx6q1LrwuJY1pyzF245CLSCQdFWpKhXxKFHnUiTQmh/OATDt6VBCYGqAhLbHL0WCURaWneQc/b76UxIefO3nhDQeiCBq1QNYFFQ0ClQkMTm0OGp2EVGblm3XfcOuQW6+oPf7GlWHYsNGMv/8brFYHN1ytqegrx04FGDa+lElTosEZi8VCdh706KjkyIkgPbrUHGw6dFxDj351/1OX/zf+gI4dO/HRh4346IszDL9VXeXdN+GRAMPvmoFS+e+nv86dO8ei1xZz8tgpRFHkxpv7M/KeEZhMtRtj/itRUFCIWtbWqnWsDKkpyC8CohyDUpPBqbMXq8wBL2HJ8hA3Dx5zxddQXl7OiYOnqSNVz5wXBIEUd0MKc4voe23fKz72P4Pa2aq/8b8Go9GIoEojEolGKWZOjmHvxjp8/l4yafEGwoWJuHa3J3i4HZTbKHK5eXVxZYbbpm0+GtVTM/Smqs6CRoPImg/jcScer1GbQY0GO8UcELZQZDjOc4/FVst0EQSBebNj+fBzJ5IUPcY1Vyvx+iV+2Va7QPmufX5EoLCw8J9sneiE97mnnuf6Hv15+M5HeejOWVzb/Tree+s9tm/fwh03RxfobVtq+GRpDLs2xbH52ziGDzFy60ATVpMHv9/Pq298xNLlW1i+cjOPPfESR48cZeRQI/feZeLgjjjmvW1n0ovnefMDHwe2xzNvjoVy03kAQgRwYqdQcZ5y2Y4sy0hIHGcPTuykUg8LsQiIHGMv+XImUkzgnypvnj7zWc7kXkv3m5xc10dPbkEYwW2tdX+9YCREpZZVqfkELzynYfAAI6Io4PFK7D0UqCA+AZo30fDugkSWfVpO71uy6XxDFnfcn0/zJmqefyyW1s01fPZOMnPmlxKJRH//J18q5bo+Vcva3vuonOv6GPD65CrE5yU0baRm6M06Nm368YrbITk5mYSYZNSCGqU9hSVL3QweoMcfd6HKcy0KIinU4wT7iMi/MxqRZbLFU6j0IcqEkhrP4Ze9NG4qsf6zVFQamVgpBYsQQ12a0SFyLVpRT1yTArRlaWx9vzkPTJRYsaqcuBiRt1eUkxSvpNcNXop1p4lxNcb+S0dG3C7Qon0pXa/Lx+uD1e8n8+Y8LWu+eI9w+E9Ew/7CuPGmgXglDyaDgmVvJLHh01Q+eSuZjavScJRFqJeuwyLXbhRjxoaJmCih5ejAhvcacFUfJ517l9CmawkPPmLnhmt0CApoQUdsxKMVdCgFJRpBi1bQEUsSx9jDEflXzsvHOS7v5Th7SbWZeGluXAXx6fZI3PeAg+xTBsbfaeSeoWradCvmg4/cZGaHGD4hn2BIJmTNw2CQrijC2apVK/YcUpGWLLLmGx+60vrVtB7V9jq892HNmc4bt3jp3FbL5197KiQDfo8LFyUMQuWETBAEDJgol0srPhNdsWz4ofYS9e9+9FDocpKtOME5y88k9TnIpq/jqpSSOd2VkiM332BEp5GvSDImHA4jKiA5UUnPLjo2bPbWuJ/bI5FfEEFUCCTG19zOp88F+fDjIKlSzSRbjJxITpZIOCzTvImG9Z+m0rKZhh+2eFm11o3VouDM+SBWo4Y5M1XI+7qTnHs1aXl9URzqwcmDOqaOtZFXKNGrq57x95q58xYTj02NYeeeACqlTJ/uekCmexcdS99/47LbASAmPhYFCtoJPVCijFYkIBImTAs60km4htZ0Q4uBwwcFTp4N0qZF7RlErZtrOHuxcgwvKgkzcEQuYb+S6eNjuHeYmekTbAhCVPOvsLjmd9b7K90oSzI4xHacLomb7ypgwyY/+39Kx+cVqR/oUI2AFQUFjWmDMmBCrxY5e/bK3L//Knhs9jiK8hQMvqeQ6RNtTJnh4pmnI4SzM2gXvoaOQh/SaEAmp8mUTwFRo7Xc2B0IyVms2+AhIU5By6YaHppgpW1rJUpJWy2jDaLzB6unAavXeSo+UykF6tdVs3JJPLnCOcJy9TmfqbAV19+Rx8uL7eTmh2nVTM2g6w08vcDOpNlFLFpWRqxNgS5sIU6VQP3GKf+QbNTOnTvp2aUHfbq4eW9pEGXIWON9KAUVjWhFn64G8grCDBmTz9Cx+WzY5EPhjiFMCK9XRjzUg+ljjXTr4eam2x10bKvm9K91+PnbZIrLAuTk1Ty//Wajj3RFXQQE9rKFw4b1mHru5PX3AixdFA02pCQp+X51HO7kI9Xm3qnUo5g8zDorPt+VVUe1aNGCs5m2Kn1x7XoPep3I4BtN1K+rZvit5ir9TacT+ezdZKzxIV58Xseg6408/GQxQ+7LR6MR6HVLNiMmFtC1vZZvf/BQVBJBEGQuZgXJyQvRurmGO4fU/nuNuctCgk3Dw5OqVgmMmVbI2BEW3nslkZtvMHJLfyNffZDC/DlxjJ0eXRc8+mAMgaBM3bp1r6gd1nyxhjS5IQVkk09mhRRISA5yWN5JDucxYqYhrQhEgpyzbUHfYzuzXi6k4GwS+7fH0bOHAtfBZowfLfDos6XExijY8Fkar823UGA5gAkrKrMHRdPDdLzrCIs+cnHk11h6330epclFBo1qrCSKEaJSJ7pYD2s/jqVJQzXPzo7j249S+frDVFa/n8L996txKHMB8MpuisPFvL7YQ0p5Bz5Z8ekVtcXfuHLodDqWvP0Fqzd0oO01OQy+J49uN2YxanIBg/qp2LH5We69507Wrl1Lk6ZdSEzQ8do7jhrX0Y6yCLsPamuUbsnMzGTVqk/58svVlJTUvPb4G/88BEHg5VeWcuRif/rdEWHa3DBjp4e46V4V1w6Yy6Cbhvzbr2HNF19x721jufBlMfGnG2A7kcG3CzZx8/WDyc3N/befH6B5y6b4VO5at4cMXpq1bFLx/6zZLzNuloLtu30Vz3YgIPHm+z4On2nCDTdcuYnXxYsX0fhqNwI1CCZys/4z7fF7/E1+/pfixNF9XNdbz5GTAfYd8qNWC9w9rgzf3g4kl3YhXkghgTTSSnvQiDbs/DXM+x+VA/DRF07Gjqi5PFGtFujfT005pdW22SlGREQX46V5M2U1QusSlEqBVs00nD4XnQyevxChWMjhi+/LcZRFqu0fCsnMf9OOSv2vSWd+cOJDbP9wH3XyWpJUVo8ke33Ss1uw6rW1fLN2Pes3ebhxeC43jcrjxuG5LPmgjGAw2pEjERkZoYJ4kGWZdV+t48ZrBrD71+2EIhEcZRHUaoEB1xoYM9JcUWrbqpkaWeem1HCa5MbljH7qAnPeyqfdnYfJSd7MCfahQYuLcpSoMWIhWlwtkc0ZJk2b8E9lvYqiyMxHniMcFunSXsudNxtxB/217i/JElA5OEu2Qm66oZL42H84QJ+rqk9iM9JVvP5sApu+SEOWZF57Jp7bB1US6UaDSP++Bj5b6+KhJ4qJi1Hw6/5ARXuu+c7NvsMBpIjMzf0NOMoivPa2g5tG5XHTqDyeXlBKXkGYu4ca+eLzd/6xtlBGX11xzuYsfkXFtNnlXNsPCkyHq0xIEklDgYJDuh84a9zGBeNOslJ+ZMRDhXTpBln6fXjlqoNDUA5QmLCLl54zkRiv5PrrFFX6i1JQkVjeml7dNXQamI9Xn4c2xkO/3npen5fAhs9SeWCMlWWLY7jjgUIO6jbgSjiOpAxgskq88XwML82NRaEQEEWBXl0iHDhw4B9qh//fMXPWLGwxMrcOqNSTVakEvF6J7Xv8tGyuJKKqmQAD8ONDj6Hiu3HhdFLz+2A70xdjVkdirWqefTSWxAQRO0VIVJ/M2imiA71oTBtiSaIezWgrdEfQ+ejUNpodHYnI3DikhAsbWtKw7GrqRlqR7GxHcta1PDlbyV3jinjkgRjeeikRrVqB1y/TosXlZz0LgkDX7gPofUs+4XIjmkD1EulYbwPefA1ef6cMvz+amRcOy6xa5+L1d8sYdquJZxeUIUeEKn2kpDRCZnaYsFyVzKpHM85yFIdcjCzLxERS+OizAKX26u/4UnuElZ8GMIfjaXtjNtt/MbL2k7hq2mbfbPRUyER4fTJqVYSioqLLboeysjIUCpGsnBBjR1hYsMTBhT84NQcCEiMnFWC1CLRooubX/TW/Ix97vgRRVkbLUGuAIAgowzrKyqNtqVAI3NjXwGMPRX9Hf0BGliD3rJZUR2fUQqVMgF4wkVrUg2fn+ygurdquaSkqVAolCbEqpj5ezCdvJZOXH+GXLd9cdjsATHpoEmEhQESOIKIgmbqAQDt6YBaibq2iIJIs1KGhqwdZ2RFy82sPshw9EeTReSVMmFnIzaNyufuBAkpKZPy5Scyc7WX4/UVMfSKayb/0tURGTS6sQgjJssza9W5eWlhObjCqsW0OpGLVmFizPAmlUsDj0NSopx1tMyPIIlJE/HthWAPy8/M5e/oUqaaofMyHHwUoPRtHutyYekKzCr1ro2CmOR3x4iFLPIam06+s/lLFoS11+PajVO68xcT6n3zMedpDfmGYOGqvRrF6M5g9101C/XwS6xXRqU8JrRrrOHgkTKKUwSF2UCTnIskSYTlElnyGTMtObBaBDz93Mn5mITOeKmb/4QBJCQp8fplTZ0MYDALaJDt6TxI7tm2/4rY4e/YsMyc+ilEIEgnLKH1W1GgJyjUHZ2JIZP8BmSljbXz1QQpfLU9hxeJErukfIp4UCshGjZoEVytSCntizm9HVmbUmKdBXTUrFiYycEQe+YVV+8/uA34efqIUnSc5mm0Ya2bjuhi+WRXHNT31VeZ7er3IDdepqs29tegIEcTndpOVlXXFbaE3xNLv9lx2H4i+51ascvLQOCsrVzsZO6LmMkWlUuCu20wkJii5dYCRr5an8sLjcbjcEie3ZTDv0VhSk5XYLCLlzjDFJRJvvZTI1nXpHDsZxGKufelo0AtEFAFSkyv7+eZtHsrKIixf5eShJ4r5db+/Ygy64WoDRr3IidNB9HqRuukqPv7o3Stqg182byUsh3/T9YyOjaVyAQfZTgaNaSq0I1ZIIk5IpoV0FSmudggC3DLAwMRpZTRpW8qmtSZKKcLlkrl4TmToTSbUaoGB1+tJrucnoCznliESezYns+jlGBrVVzP/VTeHD8lEgkriqF2vOZ4U6tWjVm3W8fca8cWdJ0c+xwn2oYuY0eW3QIuegvwrM0b8G9URCoX45puvmPP4RJ6e+yDbtm2tRly63W527dyG1SLTqZ2GO242cttAI+Ew7DtYSoJpI1bhWYKenSxe5kWpVDJ+RlGVwMPBowHuGB9m1qOvVOn7LpeLKZOHs/i14STpX8LMC8x97GaeenLq34kP/yYolUqmPjSHpSs2cdtdyxn/4Co+/Pgnrr22/7/93IWFhbzy7GtkFLeo8CEQBZG4cApxmXWZPHbKv/0aAO4Yfgeu2KLfuICqCMth/DYXfftWZlympKTw5uIvWbWxD9cNkxkwMsyge9WENONZ8OoyRPHKKUOj0UhEWfszHpEjKFT/eWOwv8ve/wtx7tw5TEZ4/rE4bh2dS05ehG82evBmJ5JITLX9E4V0Cu05PPl8MQvfc6JQyqQk1f7T1q0nsomq7pYB2Y+bMtrRE4fNjk4X+FP9OK1GIBSWo4vrrzzUlVuQXucEd9yfz5yHY+neOWrMdPRkgJlPl+D2SITCAomJNeuEXS7OnDnDiV1nSPM3rpLKLQgCSa567N+1iTsGalj4fAIqlUAwKPPxGhd3jsvnk7eSWP21m9IyPV26dEGWZSaOncz2jTtQRFSk0YIv34iw+tMceveBN160VnHqPncxhD8c4epBuSxekFYxuN06IGpo0eeWXIJZdWhL94ptsSSSJjfgEDv4cf2PDL518D91/xs3fIvTWcr6zXrSU1QEVOVE/GEUNSwoi4Qc9FRKIRhNVUtEBQGkPzGxlGUIBKkxc6pNCzVPvljK07Pi6N1NR6frsyixh9l3KEDddCUr3kzi82/c5BdEuH1MPg+MsfLlfVYUCtiyw8e9DxYy5i4zRYU5V9wGkiThj3jwym70gpFURxeOfWnHF3sOByVkCz9ilGNQo6YcB2HCaPxG9HIaEhKeSJjF7zt56nETb87T02fgVvSSCU3YQkTtwRDv5uNXTLRsGl1MXttXxZZPyyAYh1/2EiaMCRu/bAuzdUMsLbZnEvEreP3ZJBSKysFBFAVmTTWzbZ+Lt19SoVFriI2pXu5gtUhXnPHxV8HHH39Im1aaapqym7Z76dRWS70MBT/FXkAuyKgxsJAtnqKeVN0wQJZlikzHuK27iMWswGbQcJaLKFBWkeaQZRkREVFQoEGB5vc6mJKIzyej1wt8vcGD62wqCVJVkwZBEGgS6kxeyU+0aaFBqRTQaUV0ETNxcbVnrNaEQ/u3oJLVWEOp+PFgpioBKgoiaSXdefO5/Sx8PxubTUCphFbNNDSsp2L4uEIMWe1563kHi97Op3EDBY5yicIcFVZfOnlcpM7vdOvUgoZWclcucpKTHECFinCuTI+Becx71FYRSFm73s2T8zw4cg2YCbJ3l8iZ88FqusEvLrTTq6sOoyHaRz5d4yIlSYHD4bhscwutVktZeZhnXrHz7iuJLH0tkalPFBNjU9C+lYacvDBrvndz161GFAqRFxc6yCsIk5UTok5aZVaO0xUhKzeMxapALqxd+iIkBjAZqweILi2cpJCSBE+zGr+vFJQoSlPwBy5W+bzcGUH06zl10s/P3yaRlqJi8mgLT71adlltcAmlJSVYYoNklp7CIseSzRnq0KhGiQ+9YCS70MSS5eXMm139ufP7JTZtkujcQc/k+8zE2hR8+a2b7D1WrNRH8kqk9djPmy+bGTmpgNtvMjFvdiwznirB5ZHQagROnw0RLkrEU2aio9CbsBzmAidpnCCRlqLC7ZEQ/kdTb4FwJFqC9Teq4ty5cxTm+Rl0vUi+XeTcKRU+PFUcpi9BEATqyc04pt7M4S9SqmRfd2yrZdOaFLpdU4r7ZAaKP8mBEBBwlgm0oydaQY8kR9i4/AKR1DPoRC2tpW7kcZEj7EJAxGgN8uD9Fh6Zambwvfl8tCiJuyYVMGSggTtvMaFUCkQiMus2eIgo3ZRjR5aCFBUVXZHBzSsvvEp8UQaZpnyWLxeJl2MRETnJflSyhsa0rjYnqqmLT59iZPAP54kvTSRHOFVRmichofmdP1Kndlo6tdVy75QCJFmgToKeE6fCOAtM6Eqac5y96DGiVzppkFH7HLd1a5GfqDrWOymLZm3H21n16ds88eQrl90OABcunOfeOww89EQRESk6p7NaFJQ6pBoNKi8hOUlJqaMykNWnu57ma13sPRigSwcdjeqrGTXUzNWDc1jwVBz1MqJZ418sS2bGUyXcP6pmYvXbH3yI5Qls2xmgbUsN3/3k4dlXSpk52Ub3TlFzrg8+c/Lme2UsfS0RtVrgjltMfPeTh2aN1SiVAj9u/JzJD8y67DYISkEKyCbeqsLrD7Lf/wt6jFiIwSJU1/m2RhI5tPMcDdoUkOFtT1Pht99MAL/s42juNo6cCNCqWfQhCPkUJCQoePqRaFLJ62+5eGuRhKWkFSZsqNiFRASxlr4UIUxiYu39zGpREFS40KOmHT05q97N2eAh1LIOl/fvQNA/g/Pnz/PorHu5tX+AR8YpCARkPlu3m/ffieGV11dis9nY+stWHp40E0tsOV3aG9hzIMDw20wkxinZtc9HfKyCTVu9PD0zljsHw8rVaua8FMRmNdLv9hL0egGN1kTTZl145vnpZGRkVJxflmWmTrmLxx8opltHDfwm0TRiCHyy5leeeXoaTz19ZVUff+PyoVaradCgwX/0nEvfWYa1JLnGuZhOMODIzePMmTNXpPv/j8BkMjFjzsO8POc14ksyKqq7nLKD0sRsXnzt+Wrl//Hx8cx+dP6/7Brq16+PYIkQKYnUmGhgVxcwdOgt/7LzXS7+zvz8L0RxcTEmgwK9XmTE7WZ8fonxDzkwlNet9TuJpHPPcBOfvZdAUZHELXeV0KZbCW27ljJoaEmV7JfN2z1EiLoYy7JMsZzHUX6lEa3J4TyZOSHOnJbYf7jmjBlZltl72E+dFCXDx5SiLKhPCfmc2m3D55NZvsrJgLvyuP6OHMZNL+T0uSDJ8QqaNW33T+t9frT8Y4wlNTs2CoJAGg1QKcWKyb5aLXDPHWaGDDLy1AI7H33hokOnvlitVr7/9nt+2biVOpEmtBa6kSrUI0VqSFpBH3avyWDslEon8oKiMA89VgrmMha+VF03LTVZyYtPxmIzqKttUwlq6tOcXdt3/1P3vmvXdlZ/OocDP9bhtWcSeHiCjXtGajhr2ElErpqN5ZGdyBkn0STZK8gct4sq0c4OrTX8vLN20u3rjW7Mpig59Edk5YaZMtbGtb30ZOWGaN9aw/QJNsIRiSMnAnTun8uSDxy8taKMlYuTuPkGI0plNJPi6u56vlyWzEuLHOj0Nf+Wf4Y5T0xBFEs5yf6KsjuLEEOSvRONXb1RyTpiSfxNm0lFY1rRlp6kCHVJE+rTxNeTpLL2LHnHx469PozWIK++IbLkIy9rv1Gy48d42reuJLlycyU8AT8H5G2c5zj5ZHKAbZw+F6JHPzseh5pQuYE137kIBKqzyS2baDiXWbte4vY9Cpo1uzLjp78KPv/sHcaPsrDxZ0+VZ9frk+nSQcv6zV7uvltJgeVAleimJEvkao+ij3dyXrubMooryzhkPznmvaQ2dnNLfyORiEwwICIjE0sSeVysOI4gCEjUHCFQ29NZ/kk0a/jdpX6s7ponWIIgoCpPYvvuaF8zaNWk0YCN63+47HaQJAkRB2qVSDJ1ySOzxpIrAQF7oJxwfhID+hp5cKyNzu203HOHmeULEwnH5JLgaknixb6U/HQV7O1NamFv0mlCFmewy1WzMBUo8OOlMW1QoKKrcB3JF67jmakxtO1cRtvOZUyc6sJ+0UIzOhBDIu4iE3eOKeHawfksXlrGy4vt9B+WiygKzJwcJWz3HvSzfY+PsnLhinSQDx48SHyMSHZeiCdfLCE2RsGXy1J49MEYZBl+2urlnZcT+OEXH49MsfHogzHUz1AyYEQeX33vrpDq2H3ATyAgM+x2DXZFXo3n8shOUtIiaDTVp0lrvo9mens9Ika5dhF4hcdGi4ZVjaOWLHWjLW1ArEVNWkp0IZSaosTvu7IMkLzcfOITBOp1zSGEHycOrNROqBtcdfhpq5eVq51Vnp2y8giD7izFXNiaffsgMU7J2yvKWfCGhxRPawyCCQMmTp4OkxCnYN2KFHRagRfetOPxybRpruH+ERaC5QYKy3w0ox0AXpyYsGA2RdvPaBDRWPxVJEh+D78czeBWoiQ+Pv6K2uKvAIvFgtkq8/KzVsqdEnhMGDDXOqfSCjpsRnWNDsZmk4Lbb9OgETTYqT3zuoR8EknnGHsIyyFEQUFCoCFSTga5wjlUgpoMoTFthKtoRCuatAwx+yELgiAgCrBkeTlDbzIyYoi5IpCsUAgMvtHI07NiCFpysei1TBg77ora4sSRUxSRg9GdQSepH3WFJtQRGtFa6EYCqRxjT5Vn3KHMY0D/6pIP6SlKwgo/GlGL23Kx4jvB+IvcfkvVoEffXnpGDjWjV6o5+EVTtEd7oy9pSCkFdKQPrYVumEIJnDgTrHaeS9i7L4KWyooqWZbJ5ixqQ5ApE/ScOb3vitoBICJFKCiKcMfNJnZ9V4cYa1TPulkjNfsO1y5Tsv+wn6Z/0Ha7d5iFGU9Xkm2iKPD843F8+HmlnEr9DDVmk8jOvdXnjm6PxLPz3SS72vD2+z6Onwqw5IMytqxJ55b+JuLjlDRvouHFOfHcOsDInBejWbBqlUAoJHP0ZID6GSqCQUe1Y/8Z6tWvi0otMWBwmGBIpi3dUaMhidp1lBVhPYneZsQIVclqraCjVaQHD86ovGeTScBgDmE2Kdh9wM/bbypIL+mJRYhFFEQSSaOA7FrPVUI+eXm1R35OnA6iD8STJETNFDWxTuJiRHKMe1BqapcT+xu1w263s2jhfO6/rz8fL4owZYyW+hkqmjVWM3e6hmdmlHL7rVcxecJQHpo0DbVdT0a6CqtZwZoPUrh9kIle3XTMnBzDl8tSCIVkug3IonWfTD5d4+bxqWpuuzFCbHwcE6e8xGerd/PUM2+SkZHB1q1bGDN6EANvbEuv7o1oXOf8b8RnVQwbrKGseN+/RA7ub/z34OC+Q1ik6olqlyA6NJw4ceI/ci2Dbh7EW58uJKafmvy6p8ire5K6g+NZ8eUyunbr+m8/vyAIzHh8OtmxJ5D+wFO4KSeS4eGO4Xf826/jj/ib/PwvRIMGDXC5ZUIhmZWfu2jaQIWrTFFrVBFARCQ+RkGpXUYRNFK8pQNJmX1JzLqG8q1duXdkmKUr3WTlhDh2Mkg5pRxiO4fYjhsnzejAOY4BMq191xKf1ZsHZ5VXlIv/Hu9+WI6rTOCqvg4yNzchOdCMVnSl3B8gZ2863//g5+xZiQvn4eJpNU3r6cnKhjuG//OmLo5SB2qqDyKXoIzoKC2tfs133Gzi6w1uBIWJR2a/AMBrC97AFLERK1SP1McG6rF3h4q8gjCvvu3grgkFjLvHyIDrtBUaf3/ETdcbCFtrLlGxEY/fW/tE9HLw1qJnWLlQX+G8CXDmYoCXXxEpqb+Jopj9FBtPkJewDdNVe/hhXSwNG8vkW/dRFLOfQLmeb3+sLBHW6UR6dNbx9oryaucqLgnz2POlvPVi9UWoJMmsWutm0HXRzK8lH5QzdoSFZo011M/QsO7DVCQpQrNGGvr11pOUUD0r1aAXGTPCTHrGlUW+Tpw4wf49G+ncXk0siRxmJ2flo+TJmZyRj3CYHWTQmEQhDRkZDTpsQvV7iCWZvFMWpj9ZRCgs89V6D13aa6n7B/doWZZ5bbEbF05a0YXmQke06NBjpHWkB7Hn+tLK04/YUF3GTnYxeHQ+192Rw5IPypAkGUmSOXlSYuacMsLh6s/lrn0B1LpGfy/2a0EgEECS4ObrjTz1sr1icdq+lYade/2MHGLmXLaPKY96ORP3A5nmnRTG76Yw4yfue9hBvfrw+UcWLF0PcCb2BzITf0LZaRuzn/FhMEfo2kHL1xs8KOzJiIjUpQkuHJyQ91Eu2/HLXkRE3HL1PhITzODVhX4OHvXjdMmo+BNH1oAWl0ciGJRxl4uIiEiR6uXjfwZJhk4dVHhxYiOesxypEvSIyBFOCftp3DJAOCaXD1c7uaqjlvuGW2jfWkvblho69vZQoDkJgEbQohRUhOQgx9mLDj1F5HJQ3s5Z+Sgn5H0cZidpNECDFj1R6QGVoCbB24zUgj7o81ug9SSRTkPOcYwszhDEj7NEw+5dAg8/5uTlV/04SsFmEfn8azejpxbwytsOpk+0odZlYDbX7iD/R+Tk5BAfp2TaeCu/7PLTf1hU3mTirCJOnw+y6t1kft0fwGYRmTy7mMR4Be8sSOKXr9I4cCRAu75ZXHNrNqu/jhKh06eYkOsfo1yo6szqkV2cM+6kecvqxHdhcZh3PyxHowGDUcaHp9o+l+BXOOnTM0p+yrLM52s9fPA+WEJJqNWV74NfdgRISml82e0A0KptKyIRWPKKjSFjHYBMiNrHmDAhzpwQePoFJ616ZXP7fQVcd2shPa524t7bBms4meIigRvuzGHJ+y4yCq6tINZEQURhT+b9lW60WpERQ8ysfj+FdStSeHZ2LMs/c5Nd6KMlnTEI0d9TRIGMTE6uVEE6z5hqoNByqBpxL8kSpzmMDzfxKXF06tTpitrir4CWLVtitgjExSq4/hoDfilQRdMbqAhoX/pbq6udcOlxlQpR70OFmhI5v9r2oBwglwvUoTHpNKwSFLIG0vFHAmTKZ8iWz3JQ3s4xcRfxCVTIYvTro2fNd26G3lSzuUP/vgastujc9djhY1fUFl6vFxdl1KVptW2xQiI6jJRjr7gPT+JxJt5nrLbvgaMBVAEzsq2AXldpcVFGmTKfus3d1UwfzpwPkpqsZPqDRgLmPJSCioucpAWdKrQejfaGPPV8zRpr5c4IP2wKYPotY98ruznCLrT6EL1udjBhtBHVP1CLZ7XGsW23n3G/ZWJ276xl4xYv9w03s2CJo0Kb//fIzQ9z7mKoIrPxErQaAUGAoycr3yOd2mqrEbqvPxvP3JdKmfNiCRezQ9gdET5a7aJ7v2K0me3QCjoMOW0Zcm8Rjz8UW6MJ360DjBw5EcDjlfjuRw+tmquZNqeYSfda8PkilJZWl+aqDXFxcVjigpw6Cc0inVEISmSiwcDa4KKsVnJUI+gozlFz4kyAxcvKSKsXptjpIxyWmfeimzh76ypBhwRSKSQbj1xdcztLPkMMiZy9EOT4qUp5qF92+lj6STnr1ruZMcdOqCSO0/Ihjqp+oVcvEaPCgAx/zw3/AWzatIEpE28k4l7JuFHaGishO7bR0qMzTB19keFDAvgtmRQWR3hkSnVJIZtVwYtPxnHzDUYObc5g0n1WPvnSxbDBWjZ8pOC7r55h585tAKz4YDGrVj6Eq+w4k+8Vua6PirEjaje4GTIgyKZNG/51N/83/tdhsVqqGYZWgUa6onnvP4tmzZrxzgdvsXHben7YtoFXFy64Yl3lfwb9rruWx16cRUH9M+THnKPQlEl24glMPQU++fKjf0jz+5/F32Xv/4WIj4/H61Ux+N48CovDXDyjpq7cnBLyqUPNZFGpOpO+vTUMv9dJ/bI+VYS3dYKBNPtVPDNvM+9/ZmfhC3GMnVhMXDABMaYYW0wODtd5rA4TCfZUFIISPSbKTrSg67XHmDVNT/fOWgqLI7y0yMGevREM+c1JIaMirVshKEgT62C3HkPltxAMSNj8dUgP1uHoL0cIyqF/icNZu45tObP+G/Sh6hNZgIi5iA7tqouOKxQCGWkqjNaWFWnexfnF1KW6A1nFdwrr0u2G/fTqruXH1akcOBKgoLj2hW5Uw7HmbYIgYDLVfM2Xg4KCAhJiXZhNVe8tFIYhNxm5bZCBIyeC2MvKaFxfR4zVwJhpRSQmCzwxM4LJILFqbYAHH3MiCvH072tAEAQemWJl1ORCVn/j4oH7rMTHKvh+k4d16z1o1PDldx6aNNRU6CyeuRDk9XfLuOMWIzqtwML3y9iw2UOJPczPO71cyAwxe14pCXFKft7pZelrtWd1XdNDz/5TV5bttPDN57nhGjUT77HQ+ccC2gV7UY4dLy5c+hxibQKi5RBFfhlnuQJraZNaj5VKfbJDRax6N4mF75exYpWTkbdXaptGIjIPPFJCYY6K9kQn1G65nHLstKDT74gBBSnUxRyyoAzvZ+3KWJYsL+eawbk4ilUoCuqTE7lA9/75zJ9rpVc3HeVOieWfh/hus42Fi/8ueakN6XXqsmrdWT59O4mF75fTf1geN1ytx2IR2XfIz9T7rcTYFCxeVkbb9iBFHCx8IYG0lHhEUeCGflomzy7iriEmbr7BSESSWf21mxWfu1j6WiL7jwSY/bgPs7spYbKIEKap0B637KSALMIEMWPlJAdoJXdBI1QO0mFCyJLM0wvslLllAhRjo+bSzYiliFZNNSxZ5kJjr0OBmEXva3pfdjuIoohSncDdwwtZ+9Ux6jt6U0Quh9iBRo6Saz48xCb5sJpVZGcL+ApjuXpQEcNu13LHYCN+v4ygClKkyCSHQnSyHokIESLUoRFZnKEuTVASLadVokInGJBlmUPsQCBaEqgVdETkCAVkUUQOreiKUlBhJQ5Zljll2MecZx+lefPmPDB+Cs6CIlKSQwRDMoGAzKzJNo6dDDF2moMvvvr6ip6H9u3b89FymY1bfKz/JIXZ80o5nxWi/zV6giGZ8TOLyMwOcXhLHX7a6mP01ELCkajrscUkolDAc4/F0bWDjj6Dczh0LMBPX8cx7dGj/LpLQhUxEBL9NGoqEXIE8Qc1DBqZy6TRFmwWJVu2e9m4xUu3jhpeeKOMzp1UbF1/HKvUq9q1SrJEiTqTFaskPl3j4thRUNiTSS9rSan2IhNHRn83l1vi3ZXlfLzqytpi6NDbefWl2SxaWs4rTyfw2apssp1naESbavvKskwh2Sj8Rurm9kZGpuisHwVKUgV1xT6BcBj70XrY0HGEXTSR22IQzFFSzWnlyfnnOXrKz4xJNlKSFBw5EWTOC6U4ndC3t5aSn4MVmW0GzLgpx2pP5Z3ldiaMNnHHYAPnLzj5cMXP6EsaoY4YcFNGDhd+c6hXMnvOrH9IW+r/dwiCgE5nIByWiTMrKfY7kBEJyyHKKKlwnJYBhazAQgyd29fejhezwhDU0phGHGArRXIuaTRAgZJSCikih6a0QykoiZOTOcyOivmnmzJiSSGX89SnGa3phiAJHFmbR4+dJ1j+vokRt5lZ/qmzIuOzpDTC5h1eJAl6ddWRnKgkOU7D8dIgItXnbH8KlUQCqbVuTiaDC5ygVC6gWJHJ2tdtxNiqVl7IsswTT7tQOFoS1+kobVqr2Lh+H716Cax8N4aL2SEKisJkpKmwmES+/8lLu1ZqXnrVR0FQIlv+AR1GVEIlSWoQzGQfSGTS9GKem2OpqJo5fS7IsPsLyC6QKVJtQKdRIKrCWG0hnn88jlv6GykpjaBSX3klzJQHZ/Pu4iloNCKRiEyDDBUPzC6maSMVJqPIyMkFPD0zlgZ11UiSzA8/e3lpkYMlL1Yfq77/ycPgG42sWOWkbUsN5S6JhFgF4fDvqip+G/NiY0TUKoFHnikhrzBMdpZMfEE3LEI0+9wiJeAO6ejcrvZkha4dtHz3o4d1G9x895OblYuT2bLDh1ol8PPPm7j11tsvqw3S0tLQGyArUyBNiAblbcRTTD4mrDV+RyJSY1nqJfidGh56opjxoyyMv9tCo/o++gzOwV6oIl2oahooCgpayp05yQGUsop4UggRIJeLyEjEkkh8cUcGDtvDmFFGNm/30r2zlhibgh27fWzbESZO8JEi14NQPXauy6TAX4BSK3B134GX1QZ/I4rc3Fw+XPYk363UMP0pJwP71U4yDehn4NipEC88aeObn8rp2tFQq9xb3556Xn+3DFGMan+3aqpm4iNFfP1hKm/NV9Prlvu5a+Q0fv5pGX6/izXLUoixKThwxI9WW/tzptdDqLR274a/8X8Po8aM4Ond89E561fbJssyAZuLq6666n/hyv73cN0N19Hv+n6cPHkSl8tF/fr1r1j661+Jv8nP/1JYYlQIBGjeUId4rhExpHOArSTIaWiFqiy5CwdhvYP8IhuiPblGx0FBELCVNeHMqX18+b2bhi1CjBziZMSQ+IqX/b5Dfu4eu43Y7O5oBT3WYCrBM3E8/tgOYtIddG6n5bGHYoiPVfDym5l8vyaf1NJuFSSQKRLHVdea0RpDmIwCjevls/Ct88Rk1eFiIPeKyhtrw+133s7SJR8Qk59UTT8iKAeQ4wq4pmf1SKksyxTbJYaOHFnlc8WfTLqVqAiFRN58Lg5BEGjWSM1jz9cejd5z0I/grrkE0ik76HRVxz+7tT+F0+lEo3ICVSfHSfFRx+FG9dW0bl45yZw4q4gRQ0zccE3lJG3uTA0jh5q44Y5cps8tJSVJgdcnc00PHY9Pi+GnX3wcOxWgWwcdsybZaNs3k2UfO1m+yonNIqJSCjRuoKawKMzC98p47W0HoiCwaH48CxaXodOK7NmQjlYbnYQ/+HhRrY7AAKUOCUm6skVu5oUjvD7HQmqyEkO8m5Lyk1jdDSiKOUCDZAVOhwKfXUtY4aN9Bzh64gjebGvUTOMPiGo5CrRurmHJiwk897qdG+7Mo10rNfYyiT0H/RQVyujl5Ar9sBzOU5emNZYaGrFx4ZQae1mEKWOsnD4b4uPdIgHOADI5R+MYf18ESVdIkCDNW/Zg6QdLq2mu/I1KzJj5HLNnDObLb908MMbK2BFmtuzw4fXJTB1nYeCIXAZdZ8Sg1FJSKpFd4Gfbrz6G3xad8DZrrOablSm8uMhOp+uzUAgiFqOK9i31DB9dRlmekfiSqyiK383waxX88NlRGsntMApmGhLVCvXKbpyKEo6qtqAKmUjUW5F0LsyJHta+aaVZYzU3j8pj24UjdJSvqfZsuGUnceleln0SYNUKDWZvLNYGYZo3rz3wUhPuvW8GL701jblPqpgxcwt1g21oS3cC+CgkG7dYiqI8npzDKuJ1fkJmEU9+Kks/yuTMxSChoMxPm0OIARPt6UGEMAICLsoIxV9EL7s45PiZhpH2xJBVFvGBAAEAAElEQVSAIAgEZB+Flkyu7Xc1J0/vocjxCzq1knAkgr0YGnm6VIw3ITnIOfEoSrPAr9t3IyDw4acruG/EGPZsK+H4iXJ0OvD53QTDepa8t/qKNaAbN25MKGLgyAkvF7PDvPJ0PGXlEfYc9KNQCNx+k5Ebh+Uy65lSXp4bx/VXGypkP0pKI9w+No9FS8t4aZGDVs1UTHuyhF++SmPpohiCQRl7WQSLScPnX7s4dU7PvNlxnDob4IY7cxAEEUGQUasFvlofJiVRJDs3EpVWKDlERrhlxZgUkoPkx+5h4TMmJFnmicdDZDh6ohAUlCmKUDc4x/Db4ti518fkGQ4SE9uRnp5+RW2hVqu5Y/hkvvpyEWkpIl27KPlpcy4loXjihEodSFmWOSnuIST5CCGSx0UsxBAkgB5jRcZyvnARlS4MHolczqNBwwG2opI1vz0rIgqHjg8+CPHtOgdqhRIpqCCoC/HWy3HExykYevgQGkdX1IIm6nIt18XuLmXhKyLnLjiYMcXE7Glm+vX1M37aIU6eFQgGBSTCCCiYPGsCAwZduaPoXwUtWvfg6kGbcZ+sT2epHk7s7GcrJqy0oFMFEReQ/RxjD0eO1lyCLcsy77zvJyaUikJQEK+Mw60s5oKwG70eEhJBdAr4HfkY3OYoSSRX6iD78WGnkA70qhIQipVSMefHc+/9P3Ngezx6vUAgIDHrmVJyC8LceK0ehSjw8NxiTAaRInsYlT5IWKqdIKsJnbp25Nza2ktFlajwiA7ChkI+fCOGJ14o5bZBAXp20dK+tZa8gggPPV5K1kkj2oaH+ej9WMY8VIRao8ZkkRk6Np/EBAWJcUpOnQty7GSQkhKB8WMl6ga60F6IEvtRwrkqElwt+eWz07T/+SQxFiVSUEWozIyxuBeNxHLKrcfZszmOuFgFhcVh7n6gkPoZSl5/18OwEU9dUTsADBgwkDdenUK5M8LwCQVc00PP1q/TMBtFftzq5dF5pdw0Mh+FAvQ6geLSCB8uSqJR/aqZrVk5ITZu8dKlg5pdewO0aKohI03Fpl+8nDkfZv5CO7Mmx/D86w4a1Vfz8tyq8+xSe4RrBh4gdKF3tP1xEpYiRCJQ2xSnxB7hwceL0RbXw60p5tlXSglHID5WJBSqXT7gj+jTpw+vvCihlirH3hgSyOQ0XtmFXqiaeOGUHYQIEZKDVcjr38OvcPHF0hQMv1Vade2g44H7LPS+ORef7EUnVDWE1Qg62nAVB+XtnOYQNuJpTVc06HBQwnmO4cmHz77y8OAYK68v8iE4zWSVh2gZ6RXV4/vt8o2+VpjlDA75ttK27T++bvgr4pOPljD7geg4rVQIBAK1Z78HgjIqFaz+xk2/3oYKPfLLQXqqinp1VBw9GaBlUw1N6ocRfYvIzHIwc3JlsOWqTjo2bPEw4W5rjcf57icVQ0b0vKJ7/Bv/3ejevTsxTY049hdhC1cGmSRZIs96hnvH34Na/SeVYv+fQhCE/xqJt79X3f+FOHnyJAatD5tVydlTAqZAVDi3mdyBY+wmXk4hjmQkJPLJxGfOZt4cIydOhVG4Yqmt0sNEDM0b6ggHZQb1MzBqaFWirkMbLas/Ern5zq2YC1pjk5JwqYq46RaBBfOqloe8/IyNBvVcvPv8SeI90Yc5KPhIThaZMzOO6+/MZc7Dsdx1u5ER9+eS9VOY+vWrR0GuFKIoEpccx4HCX2gotcbymwGUXSgkx3CKBdO0NRJTm7Z5CYRM9O17XcVnvfr24PBXZzBQc0ZqiZhDgwZyhWOxTifSsY2Gz9a6uOPmqt8JBmVmPePB765uPiDJEYpjM1kwc+4/etv8+utWjhz38Efy8/6RFl5408F7ryRU3HdhcZgSe6QK8XkJDeqqmTUlhgVL7LwxL4mH55YwoJ+BZo00NGsUXYD4/RIjJxfQpb2ORg3UfPWdmwVz4+l9VeVkr6gkOml/bGoMDzxWxPhRFsaNslZsj0SiZSWvvOXA6ZK4baCRhLiqr5slH5TRvP2VTexEUUFqshJBEKhbXyY5Nptffj1J2KtDONaZdKFSZyUrvwhVxgFK4vdSp6RPtWMVCJlYbJVOzk9MiyUQkHh6gZ39h/w8/2gsZpOCiXfp4bdKNj9ejELtkWSVN4bT51wkxit57CEb69eXEF/YFYkIBWTjLJdpXt4XEQUHC3ez6I3FPDjtP+P8938Rbdq0oUXr63hx4UZWrXVz60AjGrXAl9+5+HmbH1eRmXXLbNShEWq0WCjlgSnHWLAoh2ces6FUwPLPnJw+F+Lbj5P5eJWft94O4DyRhAkbEbGc8+atWCwBdh8CMS2LM4F89IVNiSOFs/odaG1eEpQaJI8Zv93ARV8W7VvIJCcpuO+hQsIRsDskEBXslzfTSGqLEQvlOLAL+Ti0WZgLQpx6Mw5FWEup6RCb1my+4rbo2rU7xUUzWP7xKwy81c/ab3agEhVodQIx8RKBkgixiaU8+rCJls3UnL0Q5NkFxZw5oeOHrxXYhDjiBJkiCtnFD9SlCaG4i9w4CCaOMWIxx7PkgzJeX7iXkwERBAm9WUKhkgj5M+nWXsHBoyGcLj8WmwJ3OMJ55QH8rghKSYWASIKUiiJfwfrVP7Bz9V6eMz5PbIqCq28M0q+3iYxUJStWR7C7GvzDYu+vvPYp48cOYsy0Qjq31ZCYoMRkFPH5JcZOK6OkRGb5py627/Yz4R4zifFKdu3zs2qdC4MuGsDJzAnxw88eDDqRzjdkMeuBGHp20VFijzDtSQcuV4RFLyTy5IslfPaVm7atdBh0Arv2+QmFwOuVycuN0Lmjiq8+SGDG3CI2/LARMagjLEVQ6gL06CTwxItBSkslZJcJn2ELot5HMBzB7JG55rY8Su0RVOpk1qz69B9qi2kPT+OTlR/y1LMBbDoDibYwdukw9vBJlK44QoQoo5gIYUTUGMxBfObDdO5qpH6Gil93hzh3SoVQFkdy21y+XpjIC28UsfbbAE5HBBkZMzbq0wKNoCUihckTLpJVcgqzUcIWG6F3Zy2frXWzY4+P2AwRGv1EVpYGsSgdpajAH/FSWuris/dj+PrrMiSlj0AoQlER2IR4YrAgEcGpLaVzl87/UDv8VaBSJlJ6qB7pNAQB9LIJJSqaUlVPXSNoaSt3Z++5TTw+z85Tj9gq5HoCAYlJ08uIZNdFKah+y0TJpmMbgZVLEisIgEhEZsGiIla+7cZib4oaDSVyPlmcQUAglqQqxGfFNQpqNPa6rPqqkGu667lzXD53DTEzZGDlnGnUUDPrN7nZuLmYbz9OZtwjV7YQ1GhDlKtzSAjV7LBdKuTTsxe8Oi+ZKTOclGZaeXdeDG/IPhzkY9VrcHjCvPBMhHvujCe/KMLR4yHqerpx5PhOxo028MU3HkIh0GpEEuMVlOYraR7oiSAIBOUA5zhaY2mjLMu4zBcwuJKJyf2dfIMAJtmCvtjEiLH7WP9lPInxSpa9nki/23Pwus08Me/Ks4Hy8vLw+STue6iQOQ/H0qW9llBI5rO1LlZ/46ZuupIzF0JMn2jlfGaYFk3VPPZcCVf30HPXbSYUCoGvvnfz2VoXZqMIssjPaysNPW/sa2D6JBt9h+Qw8FodW3/18v0n1bNuY2MUzH3MwOxpB1CYXXTrqiDfHuar790MGVR9ji1JMhs3e0mIFQkacxBKLWzcWM4N/RXo9FY6dep22W0QExNDQmJT7PkXCMshlIIKQRBoLnfkOHuwyfHEk4KMjNN4kWxfHomRDDI5RUNaVTtemVxKj15CBfF5CWaTglefiWP8fYfIcFa/vogcxoubtnTHKFSur2KIxyr34oTte4YMNLLgOSUpjr6UU0oMRRVGJL+HUTATSxJer7fatr9RO04c389Ls6JVFQP6Gfj8axdPTKs5o/rLb928NCeeSbOLeG9BAsMnFlQxvPw9du710/oPMhEd20QlIVo21WAwiNw33Mi+Q176961cew3ub6T/sFxuG1B9DXT0ZICsgsT/GkLob/xrIAgCH3y8jCdmPcGe7fvR+YxIComQ0cf9k8Zw5113/m9f4l8ef5Of/4VYu3Yt6SkCp07AuRNKmhHNntMLRtrJPSkhn2zOIiAgIlC/UZheXXVs/9VHSOWGWpLt/HjJOaqh2FnG6/Nq1pFp2khNo2YRWgw8xdp1x5AjAnNmVddAAbj/biOL3spBdkcz4XzxZ7lvpD5qanOVnp17/fTqpuOtV62071tdU+ofwf33jCNyRE0LqTM5nOciJ5ABjailVbvWvPvxRZo39tOuVaXJxM69Ph583M2yFRtRKKJEZnl5Oc1btuC7detRSEqSqYP4u0xSr+zGWq8Uk7Hq5GfOw7GMfbiQX/f5GT3cTEKcgm27/Dz9Shn3jnmSXYkHOLT1GKaSONRo8ajKccWWMGfeY/8U+fvBslfRKGW++8nNjX2NZOWEeP9jJ8dPB7GXRbhuaC7vLEigXh01P+/w0a+3vtZj3T7IyMrVTk6cCfLp20nMfLqElxY5aN9KQ4ld4vjpAPayCOkpKnJyQ0y931qF+ARIiFOy4s1Exs0owmwQueeOSkJw+24fc+aXcusAI4vnJ5KbH2LCzCLat9Ly6NSoWdQna1wcPx1k2L3VSzT/DK3adObg0f20a6UlPVmF1y+hEjUklXfGLFQVmLbKCUQyW+FLOkxA9qMRKp8Jj+zCoczHpJDxeKWKSa5GI+J0S9x1m4kbrjFSWBwmYnBUkJ/Cb2WGNWVXA0hqP1ZL9FjJiUp0SjVmIdp/rMRhlws5yUFaCB1pJnfgnYXv/k1+/g94cu7LXHtNe4pKfOw55CMQAGeRlljqUgcbyUKls2YsScRIiRw6/QsTpzkQVSE6d9DQv6+OMQ8VkZsfJqOpiBw5h7Mc/JEwHVqribFqmD7RRosmGvILw7y48DxrvjvMS4/FcftNMSiVAidOB5n+WAk5++uRlXOWuTNj6NlVF333+SRee7eMdz4so0TYhlMd1bwD+OlnEIrqEQprKbOcJS1NYsmi53h8zoIrbotBNw2hQcPmTJ96M3ffpePIiSD1MxQcOBqiSRMF332UgEIRff7qpKm4uof+/7F33uFRVWvb/+3pNZn0HkKv0gVR6SoqKopIxwqKIGDDrkcUVCwgiIgFFBSUIkVFFEFAitJ7r+l9Mr3PXt8fo4kxiZJz9D2+3+t9XV6Smdlt7b3Xeta9nue+GXV/CXs2GTEIJWpnEg25hBxOUxF3mIVz4rmqZyQ78r4HK/hxk4Gm/nZo0eOUrNgUJ+nbV3AhL8CdQ83MeTmBVWudjH+8DLNOizHRSdioR3arUUW5aNXiAr6AIHhaUFxWiM4VS9EpLwfzkti93olXV849owwMHZDDM0/dz4w3F9a7DVq1asVrM5bw5ON3YHMKel2p4UJOkPc/cWA0KGncWUmZVaakWDDhURvJaYKwHCEl3pmeiAD6m4y0a62l3Brmkftj+HSVi9fmVhBtVjDsZjMPPVfGlVdbadNOZu+GTE6cDvDYC2U8PiGG3lcYsDtk3nrfzubtPrrdmMedg6OZ/XJE287hlHnwmVIOn/Az5GYTZdYwB496eeT+WNq1juJcdpD3P7HTqa2Oh8fG8P5iN5MfuYeZsxbWq9xblmWu7nk1sRWZXCIaI7klcINXuClM+IknX63grfec2M5Bhjodm7KYVpco+GJRejXd6DPnAwwbe5bFH6SSlKBi3muJpCbY+ORtM8GAkmZSVR+tlFRk0AQDRjQND7FtXUpl5cgv5bAffWonLj5Mv0G5dG6v4/DRIMtXKggVGHB5K5jxajRzFtjxOdTofEaUqEinEUpfSx4d+zgLVy6gYcOG9X4u/i9gzbIvaCO6VS5wF5FDJk1qnawrJAXJogFvv3eS1WtCtGwNgaDgzAkFxvJmxPszCYkgp9W7iYkNsmJBZmWJOkQWBB+bGM3+A+VsWLefWBIpIpf2XEEuZ4iibkMHgyeJrdvzGX+vkZ37fdWIz19wbR8TfXu4WbjciQJ1naRDbagozyGlmR3PEVeNqo6QCBJKOcuCtxLod3M5hrNdyfgVESULmWP23cSbNXTvpmHLj15eetOKpICKxIMMvEbDhZwQXyxKqTQ783hkxj5i5dh3Z4hxN+YIO2lGO/I4R4UoraYr7sSGWg1x1la1JiKYpRiOHVJirQgTG6MkJUlFWoqKkweN5Ofn19uZeMYbzzNxdBRfrvfQtaMOv19m2NgiruphYPHcZIwGBWXlYd54x8rqb1wcOKomMUGJTicx8elSrFYZqz3EI2MtzFngYOqTcTXuQ3KiimlPxnP14EJuH1y3yZakEDTrYmXJO8ls3Obh9BkFM9+toGtHHRlpVTGTEIIHny2lcZaKf02OJ8qk4NtNbubMD7Nzb5D2HTrUO1522wVWp5+w9hAN/R2RJAmdpKeD6E4RORxhF2HCyK4wIEHaWdISdRSehnhXc9SSBlnIlJBPadQRvnmj9qqEnpfrCZlz8dk96H6V/SkLmaPsRomKPM7RTLSrVlavkBRYopQsXRYgtaI7CklBhSglnror4pJFA1avWMPNN99cr7b4vwyFUsWhY34WLfFRVi5zMtvN9X0NdGpXfaFm5VoXMdGRZApZhvg4FVd1N/DuIjtjf5Ol6fHITJ1pZd5vpCKKS0N0uCSy2FBQFCLGosASrcDnq8o21Wgk3nopgWH3FTH0FjM3XG0kEBB8tkbmu21mZr01/y9ri3/wPwuPx8PqVZ+xd88m1Got/W68jWdffJazZ8+i0+lo3rz5P5I+v4LVamX37t0AdOnShZiY2rmmvwL/kJ9/U+w7HEBTkUmWSKeIHBr9rE2pkBQkklapd7RPsZFL4pSMvLecMycVhIM5JNcRDOdzjqRgY2TlQfT6ul/ARg3U3D/axNh7oN/gAkzG2lfNlEqJjAwF/twgFcYz9L02VOleGx2lwOONZNVFmZUkJoDP50On09W6r4vBkSNHKDpeRmqoKUjQ9NcrtjLknTrBGx/O5q2P51GQd4i4mBB5hWEyG7Rn2eevERsbCdbfnfseS+Z/hrE8llZyZ+xY2cNmskQLLMRTKGUjpZ9n/bI4Jr9QRmFxiJSkyKuiVkt8NDuZ3Qd8vPORjY3fh9BbG6FyN+bA3hPMnDODc+fOsfijJZSWlNGu4+UMGT4Ek+nf1/t0OBzIITdz30hk+lsVLF3twmaXeWSchacmxVBYEmbGvApuubOQiOaXxH2j6nYgDochJVHFux/buamfiXdfT6LCFubMhSBmo4IX3ihj/N0WBlxr4sZR+Qy9ufbM2IR4FUaDArdbrpwkXMgNMnWmlTWLUn9VQqJjYH8zz7xcxrD7irA7Zdq20uDzS5X35GIRCkk880o5X32SSllFmA/eSKJNl3IaSbXvJ1ZOocB5mPPSUTJFRP/Trs8mO3iBUcM1HDwmmP2+jScnVW2fmx9i2pORZz4pQUWDpgEqiuyYpGiSSKeQ7EjmzW/bVYQh2kqbFpGJUE5eECkYWSn2CjcOyymCOjsa4aGo9DxJIgtVUMPJkydp3rxubdL/yxBCMGJYPzJTw4wYFMvtt0UR1yiPKKKxUkKzWvQNJUmiSbg9p+w/YiaGrT9Y2fmjwCQnYJZVnD1eRus2AmEJ0KmRlsQEFbOnVQW1KUkqZr6YQMe2WrLzgpWEQMtmGr5cGk+fW84z45E4enSrmvjo9QqenBjLt5vcDLjWxIP3Wir7YCEEr812sPhdmWh7I3zeM6z/eh2j751McnJyvdvklZceJi05YvrkdMmUloe5rk9E0/O6YQXcMyKaIQPM+Hwy458sRasTzJoXRq9zsuzzUjZuEMQVdyCp4Vmu6hnJUHh5hpPda1NI9bSonLDrZSPxFWls/34bny6JYupMK/ExCj5b4+LxiRbGjIzGYFAw4ali0pK9TB6fUJld5vHI3DGhhOOb9Fi8LTntOYgOIyZHCxbMcPBhXAlZTQ+Tm5tb73Jvj8fDzNcf4+vFcWRlqLFWhJn9vo13X0ui+2WRzH8hBF9vdDPxqTJsZUp69FRw8pTMg5NdICtR68KoDH62fxXJcLr3N/1lSXmYqW9YWb0oC49X5vEXy/h8QUplFQDAB29qmfx8GUs+C/DlGsHmTRWMv0+HTg8Gg8ShTQ3Yuc/H+5/Y2fpFRiVJ2DhLw1U9DDw5rYyVX7sYd6cZm/0U69ev49prL77ke/236/FdEDSTmlQjWfSSkYzS7jw3dSPtO0o8NimK+FgPj7/oZ8X86sQnQJOGGl54LI4PP3XwxMRIPzh5QhQLl+eQlXdtrceOI4W8smMEgwKt9mftY4XEoBtNbPzBwzdL0ygsDrF0tQu3L8zDE3UsXlpI2e7mzJl3isI8PSn+ppiJwYuLo+whihiSSjKZ8cpM3nr3Hx3k2hDwBqst0vrwkEDt2Y8AJqJRasIU5Wrw5FoIaB04Qy4smmxyVefxCS9qVZghN5urEZ+/xmMPGTlxoYRzJ110kftFzK+EqobZ0q8RJMCadV6+2WrnndfqNmwZPTKK+x8rwahXEQqFUKsvTvtTrdGy4B0Lg2/fgfVCI5JFAxQoqVAVkK08ypp50Xy6woMip3m1DDzg5yqqzuxybmD84xX0623i8wWp/LjXy7hHytm+U8n3q9KQJImv1rt5baaHinIlSFCmPIMTmXhSMUnRNBFtOMxOPMJJMpkoJRV2ypEkBXqpZuXNL9AFYzif468sjY2zqPHKpf9WnHjk0A5u6KHhhqsjx5s+p4KRg6IY2L9qX/FxSl5+JgGNRsGZ836u7xPN1Fc86KzNUPrMGPQ2np1yAXNshLQ5cz7AJyucFJeGaNJQw+23mbnxGiNTZypRKms9DYQQvL3AxsiBFrr0KkdjzUDhNeMzFtFnYB69rtBxbR8DpeVhFi510Lm9jq8Wp1du37yJhpGDori8fy79b6yfOWppaSkXzuQQLdIplkpwsZNM0QQDZs5yFC8umnAJeozYKceVcojNa1JJT1Wx8isnb83dSolNQlLK5Bd7uOkqEzGWOi4UMJrgiGIHWtlEDIkE8FFBKRk0IVFKo0Tkc4qDtKBDte1CIQm9K+lXpKiEoKap3i+QkTl98ky92uL/MsLhMMX5gkE3C2JdbdCgxasuZMjoE3TqoGbkIDN+v2DVOheWKCUzX4j0TaFQxGD40XExPPKvMu6cWMSdQ6NIilexdaeHpatdPPdILJnp6l8dK6Kf+9B9Mbz1gY1bb4j4Bdx0bSS55KkHq+bNrZprWbs4lRVfubh+RCltLunGtdcPZ+F9fSsTcv7B/24cPnyQaS+M455hIWY9p8Hjlfl09fOM/zCaWW8tqfdc9/9nBAIBHn/4SQ78eBCN1RSR2Ip5jU5XduDl11+66DjgP8E/5OffEE57DknRRnQFrdCiI5fT2EU50VJ1EjJPOkXbjmEK85V4TjWkU6g5heRwnL00E+1R/axTKAuZXM0RlDFFXHKZi7xSgccj15gE/YKc/BDxsUpMRgXDBpr4eqObG6+pPSizuf04MjZz9+16Hh5vqfx8604vt1xftY1Ckti/fz/dul18KctvsXLZagzlsXWW9etKotmx9UdeemUegUAAl8uF2Wyu9iJ9sfoLlr29kga2NhFyQopk5KWLxhxW/4jcyEXj1GJWfZSERiMx9o5obh9fzNolqdUcK9u10nL2tAJLXheiiUcg2L0jsoLRqFEjnn3hmX/7On+Lffv2oVJGNIeefVhiyhtWVn1UlXGTlaFg9rREPl3lYNEyBwhYv8XDuLsste5vxVcubuwX0bcZcm8hLzweR5sWWjq3U7B4hYNgSGLAtZF7J0lSJbFZG5ITlVzIDSDLAoVC4p2P7Dw/Oa5W7Zwpj8XR+5Y8Fs1J4qHnymjR1EIwGLzodiguLsZRvod+vQzc82AR1goZk1Hxuy7bkiQRDioxpOci4ksoKhKMvUfP2g2Ct6cnMfCufHILgjz8XCmTxlhokKEmEBBEmasCkgVzLVwzYCe+3JbEB1M4zE8YRRSxUhVhFhZh8uN+5NVnTZWk17TXnehK2lBhOI+hxRnemWLmsk4Wyq1RvPV+NkuX5ECpklOnTv1DftaBHTu2Y9IVM/7uGAb2N/H+xw406DFgRkPtEhcAJima+EQZhbaM/lcYiY1S8/0PLmx5UXQM9aXg0FlK1Gdx2IPsWFe7SdHIQWauGZzP5PFVJaMKhcQrz8XyxTdu+vaoPrnNzg2SlqLiofuqr15KUoSA2rCpDM/OLpwuvoBG72PpZ4uY9OBj9WqPDxe8RV72CYbdambJKidPTozlii5VGQ3hsGDCU6UEgzKfrXZi0CtIS1YTliMuwD266Tl1NkD/QTsZe52xcpslS32kupvX6FsVkoLY0na8+uY+ZkxJYOT4Qu4ebqnM9H5pVjkFRWHeeql6lozBoOCz95Lo1LOQ42fLuYTqZlHhsjBn/dtZuHA+zzzzfL3aYPXqpdwzzEdWRmR/r7xl5blH4uh+WdX+JUmi/1Um/H74aJmdc6eVqC60JD4UMekrF0X0uP94nc/PsJvNvPexHY1GYt5CB+PuslQjPgMBQf/BZZQdzqCNpxGqs2qCIsDT409Srs0m+2AqKpXEnAU23ng+oYaJgiRJ/OuROHreks+QAWbuv0PDPZPn14v8fP6pF2hI2xqf+4SHsxzFZ9ORfUDP1OMeWrYO0DhLXe0afo1+vQ28Nd/GEz8noev1CuJjlWjy69Zi1ITMFJWEaZBR1dfPmFfBglmJPDmtDJdb5o7BEdmBHXu8hCU/jrgTFB0y0Fa+MkIASGDETJxI5hQHIiZau8MX3Qb/1xAMB6plSOow4MGJgdrjMxd21BqBUqXk8v6ljLvHxNlzZqZOEWRWdMIgmTgsbaF547on4Jlpaho2UOE9n4LCH7nXCaRxigN1mg7lchaXE5QYMOrrzuY0GhTotBJFxeF6kQD9rhvG5h9nMPhWHW+/d5oK6RSNGmi45RoNO/aGad1CwyNPuogNptcaLyolJdEKC/Nek2jRVMuRE34mP+lG503kkXEykiTxzIt21iw2Em/vRIoUeQ+MooJj7KE57QFQSWraiW4UkccRdkUkBHATJ8uERahSK/y3CCo9xMZUxS1nTkngNlFeXl5vHeRQSPDMK+WMGRlNOCzYttPLsw/XPtGePD6Gy67LYd8PkG7tU/kO4ksiTjThoO8HRj9UTFiOSCo1SFdx8FiAOycVM2SACVkWbN/lrXXfB48GMBkVTJ8qkfbrfXtSCbkv4fOCjTTMDJCeEsk8feulmuNubIyS5x6N5cXpk7n++usvug0Wf7yEdNGIMikfvTDRhDYUks1ZjhJFDB2lKkO6oPDTq29UZSbqrTcaufXGqrH8rfdtvPuhp85M5G27vFzdU89ec4izuzVo0GLETENaVv4+UUqjWOThF95q457PpULnq/o7nmQKycZC7cYfReRQUVx60e3wfx0vvfAy4TNaGvkuq3zvDaGmhPMasrFkIyaji6/X+4gz6TAaJJ5/xc6k+400bajis9UORt0WzcwXEziXHWTpaicV9jDbdnoZPSKaHt2q7pvfL3PnpGJ6dNMz/okSjAYFb0yJ3MN+vQxMeb2c6/oaq1Ug6nQKPF4VPXrdzJNPTf8fbZd/8NfC6/Uydcr9rF6gJMbyy3Oi5PEH4Ooedp556j7mzlv+Xz3HPxOBQICcnBw0Gg2ZmZl/vMFvMH7MAxT94CAz2Lrqw2I4+VUOE12TeGf+3D/xbGvHP+Tn3ww+n4+Tx39EyMpKY6M2oisn2E+uOEscyciEKCQHXYyLe6438u7bElmhCHmSImWiFmoO8xNqoUFIYcwpTpLSg0x7Kp7ulxlYtEzFR0sdtZJjR074K4lPgOEDzbw0y1or+ZlfGCIpSWL714nVJne79vvQaaXKbEmXW6akUMGePXv+I/LT5/GipO4AWYkKrycSmGk0mlpXWua+OY8UW83MWKWkpGmwHeZksMQ4K4nO4pIwufsS6dyzhFEjNLS/RMPhI2EWLvahy29ZGbRIkoQkLq5k69+BQikhy5Egd+YLNSfTAENvNrNwqZP774jm2VfL+Hi5g1G3VdenvJAbZNkaJ2sXp6LVKmjaUMPbH9o4fiqAzy8IhmRefa4qU8OglygpC9XQqvkFJ88GyUpXs+ZbF7dcZ+boST+vPFN3pnDDBmrufbSEKY/F8fR0db2yvr5Y8xmjRwj6XxXDyrUOXp9rQ6+X0BgDCF/tgaosZIQiyMHNDfjhRw9TXrdy4nSAxydEno3HJ8Tx8qxyJtxj4YUZVsqsYcqs4UoTKYiU+G/9NoF5C87z0Scn8OWGOckBtEJHFDH48eLVlPPB9GhuvNaAxyPzypsOdqw3Y0aDqe1Zvvm86p7FxymZ8kQMl3fxcs/EEhYueIWrr776P8qK/v8VK5e/hywLhBBcNzyPnduUNKItuZzFQN2ZNeWG03TvrmLea6mV7T7lKfj2ey8PPriDjNIe2P02TKbSas92WXmYmXOdfPtdECFLODwK1m+uruHUpYOO6W9V1Djmiq9c1eQffosH7tfx7KF85KASfWyI7Vt+ZNKDF98W5eXlbN+yGLVGIiNVRZTJUI34hMg79uTEGK66LZ9ht5gZPjCStb16nYs336vgwzeTadZYw6jhGvYdijiMZueFUPssv0sknzguk5muxmqTGXlrZJ8r17r4dpOnWn/x23O5c6SWuS8koOU35ykpaei8jPVfbqo3+blp4yqWvxMhI4QQHDjiZ/qztU8eb77OyNMvlWO80I44kfYrIkTCYq7epx076Wf9Fg9ut8w1vQyofia8N+/w8tm7lmq/nfq6A+v+JiQGsyr3qZY0ZIUvQelT8/GyMsbeZcbpkklNrr3v1OsVmHQqZr5t56Hx0ZSV5derHaylVppL1clJn/BylN20oANGosAa+Ty/sJxs8y4qbOFaM5oUCgm1+jdGXR6Z6N8QAH7hI4gfDTqsfgeDbxd43Uo8/jBqfRClNsiIccXcNSyqmsFDi6Yahgww0/PmPBLLWtZwWZYkiSaiLTvZgFRct0HF/2XYbDYkCUpFIYk/Z3umkMkx9hInkmu8v7KQKaWA5qlGfCk2jHoDHS/RMvp+F5kVEXKqVBSgiHZw4IiBW2spTQfYd8iH2SRVM3jRSjp0wkCeOEu6VL1Mu1jkokSJQBB06li5xl9DNucXrPrajdsj43UbL7rkHaB//5u58473yTtVQHK8howmAVZ/FDGm/PwrBbM/sBEOSdWyZH+LaJ0Ot8dHOCwYfpeNlIIe2OOO07BBkGMn/axaqiLd0akaeRolxdBR9OAIO4kh0u8pJCWpNCCViPxKkfIsHu1RrLoLJPhrVoiERBBzkouGmRGSc9NWD/6SGJrKzXjrjTn1nvgpFDpefkbHB584GD0iitRkVd19uVGBTqskytq5xjuolJS0lLuwe9c2Dv9YVZGQnqrmuj4GRtxfhEaloE0LDR9+ZueuodUzavMLgxzcJ9HQemmNfaskNS1D3Th6ZB9tWytq1aP/BQOvN/HKbBv5+fmkpdVOrv8WBbmFkaot1SmUQRMGyUQj0Yr9bKXxz8aFvyCgL+eG6+teMO9/jZG33w7xykwnTz5cfTx3e2QeerqcxfMSuXDWRZCmtep1AiSSSjnFpJJV+ZnfbqRMU0wSEb3rKCmGC+IENlGGRao+hlWIUkKE4C9cCzp27BhffPEF58+fp6KigkcffZQuXap0lwcPHlzrdiNHjuSmm26q9bvNmzczd27NZ/iTTz75S01efD4fG9dtItPbusaCh1JS0SjQkTVf7CQhyoy6qAGmQAO+PVHM4pV76dtLy7Q3K0hPVdH7CiONGqh5clIs53OCbNzq5v1P7Cz7wkn7NjqcLpkz54NccamWBZ+4IKDl5hvVyDIolZG4R6eLYsS4Ctq0kBg8wIjTJVjxlZLGzXvz+BMv/WVt8A/+O1i9eil3Dw0TY6n5fHdsqyXGlM+5c+f+FN+T/yZCoRCvvDidDes2ovUbkaUwmMM888JT6I16Fsz7CGu5lVaXtGLM/ffU2n+fOXOGcwdySQ82q/FdrD+ZU3tPkp2dTYMGDWp8/2fiH/Lzb4bCwkIaZQbIOUeltqBKUtOGLniFGztW1GjRKJWsX5nIzj1+DBXVmfd4KYV4UggIP05ho3H7Q8TGq+l+WSQAHT7QzIhxRej1EqMGRaFSRcoEd+z28a9Xy/n47arAJxwW7NwdJK8gWFnSDvzsLFmILEfMhHpfYcBml1m03MF3Wzx8Oi+yDyEEDzxRirfMTHx87RPUi0WPvt3Z9+U8zG5Lrd/7LU66976yzu1tNhtBR7iGS/wvMEpmci+cQKWPp7i0nKQEFaVlAoM3ldgLHZj28kYa6pKRfCYS5dRqAZ5feIlN/GvS2jt16oRC0vHFty4KikI0b1J7ACFJEpe01NCkkZotqzIYMa6IZV84GTMiGrNZwbqNbg4fDzB/ZlJlNmfLZhrmvJzIizPKuayjjolPl2L4lSTCXUOjmPmujZefrnnvftrrJSFWwZkLQabPrsASpaw8jzohwaxpCWzfBVf2uLFe6e22imLSkiPHSEpQEQyBwylzU38N2z8uIq4W7aRiKYfbh+swGhRc19fEVT2MXD04D9XPj0DXjjomjonhldlWOrXT0eESLZu2enhiahmfL6gqJzSbFNw+zMi89wJ04SqUkoqQCOLBhQo13qCTSU/s56NldqwVYYqPx5Hl6kRx3B7mTYuqlazu10dPeoaC22708dWXnzPothEX3Rb/V1BUXIjXJzh4NEC/HmbytqSRyxnacjmH2IEs5BoTLVmECSSd5d3XaxIC/frouflWPxvfKyZDboJXLq3M8DiXHeTG2yow5LchVo5saxAuHnrgEKcmOZk0NjLJKSkLE2WumdnscMrEx9Y92U5KUOGynMNbKJGoEfi99SN5Vq9awr0jZZ6aJvhmk4d3pkcyZ8LhSN9tc4Rp2VTDxKdL+fLjVJo1ruonHnsglluuNzHmkWLWLk7l9qFmet1UAIBSAUKSK8mSMgoRCGJIIJkMFERKPm32MCaDonK8eHeRnRZNNGSk1h1GNGmswqBWQy0J3mpJg8KvxmazYbFYLrod5HC4cnHK748Y0tXV5ygUEmaTAoucWm1CZMbCN9/5eeKhyHXd+0gxWo2C4beaCcuCqTNs5OaF2bHLi1IpEQyJymMKIVi52k9qoEGtWWWp4aZ88GEuY+8yI/7gFougivc/9DNicIiKCvtFtwFAmBA+UV137jzHaUY7jL8xZYsijlRHB1564ySvvWipsa+CohBGQ9XFHDzqx19hpJQI0eYWDs5yFAUKNOixUkycIxGTvRWWn01z7JTjTNuPNtrH2Ntryq4YDQpmTIlnwl354KhJmCslJSYRhR0rXq8Xvb6mmc7/Zezdu5dEKZk8zqAWamKkBDSSjniRzHH20VRc8iu3dy+nOEgGTQmFjjH/rUSG3FPMmnUatOVZKCQFQghyOUO6Wc/O/b5KDcpfQ5YFL82ycv9dFvb9UAa+qglLEy7hPCfYL7ZWLgLbKcdIFDEkYKecVlzK+vU7OD8+SMPM6mN9YXGIz79y4nEqSUltXC/yU6vVMunBqTwy7AkwltKyqYbdB/x06aBjYH8TW34sxR8K4xaOGu/CL/Bpy2nS0MLa79woy9PRSDpwm9l7oIgtW4NEl3eo9f3WSFp0wkiJyCdRqjm5k+MKeWxiNP+aegpNMIpouSrDMSgCnNBuY+mMKPx+mcWfu3l1eoA0a2dUkpoLZ/+dEmcnt/ZPoag4zMx3bVgr6mbLhBB4PYK4OhzO9ZIRa7BmTKZQSEx/Np5RDxTRpYOOvYf83DmxiJGDotDrYOkaFxt/cOO1W+rUQzdJ0Rw+LDNymES4Dl8CgGAo0lcUFRVdNPmpVEu4sBMXpaHc7sYf8iEhoUVfIz4QITVWa92l5hW2MAq/kc/e17JlWxkPPqAnOVHFD9v9vLvAg1anYsfOANt/CtCUuquiJJTIvxr4KkQpLmxoQupqz2UrOnOcfRSIC5WZ1CXkIyPTnA7sZuNFtcG/A7/fT1ZWFr179+aNN2pqkL/33nvV/t6/fz/z5s2ja9euv7tfvV7PrFmzqn32V7tbnzp1Cp3bSBmFFIlcwoTQYySNRpikKCzE0zBdx+Z1MSxZUcjM2ecIewy8NyMBlydMu9Zavlrv4dU5NhqkqygpC6PXS5iNSjZ+nk4wKDibHUSvU9AwM7LAEAgoWPS2ia8X6ygsKuHTBfHMfM/PZVfcwkMP/4ujR49y8OA+9HoDr73Z+5/S5/9PsW/PJl5/qu65bL9efvbu3f2/nvy87+77Kd5uI9PXpnK8DpUGGXfXBOJVySR6M9ASz/69Jxn+1ShGP3gXo+4cVW0fK5etwlBmqbOCV19qYdWK1Tz4yKS/9Fr+UV79m8FsNlNcGuK+0TqshrPVvtNLRpKlDGJIID7dQ+vmWpxOgSJc+6CikbQYMJFXFOLm66oyN1UqiU/eTsblEvQfUcD1w/Ppel0uX3zrZsm85MqMTYAPP/GiyW5Nv/4ubh1ZztTX7dx+n5XLelsxqDQsez+Fn/b4aHF5Dl2vzeXtBTaG3WLiQm6IVV+7GHBHIbt2B3GGvdx2223/Udtcfc3VBOPd+EXNshuPcKFMFlx66aW1bBmBEAKprjfuZ0jAQ4+8xKgJIQqLQ7Rro0aOLkUpKUmWswh4NCSI9GoBlRCCYks2Eyc/8G9f2+/BbDbTpds1PDG1HKNBQThc94y6pDSMXqcgxqLk6yVpzH0lkfyiEHdPLGb1Wi9rFqbQIKN6J22tCPPdFg/T3iyncZaarze4Kr+7ppeBcFjw1LQySssiEWswKFj8uYOxk0vYtstLhS1Mh7ZaVq9zkVcQYvcBX63nFg4LDhz289pcmW372zL2/sn1aodGjduw91AkaDUalKSnKHn65XJefCYKRYvDlEi5iJ/ZBlnIFErnMLY+xbRnLJX7UKslpj0Zx7xFVURDnysNfLs0DZ9Pprg0xAtPxNGxrZa7HywiNz8SvIZCgvGTrVjKW1eWsqkkNVFSDAbJRBwpmFVGFsxMYtPKdIxJTry4EQYnbVvVXTp6/VUG2jRT8MOWL+vVFv9XoDfE0rCBmhcej2PtNwFUciTbViWpSKMRJzlQec9/QTF5DL5VW+dkevwYI77482jRo1Ur2PpT5Hm9fYyN+NwriBUpldsaJBOZtm6887bM2QsBSstC3PlAKX6Pgo0/eKod+5JWGjbvqL0kEGDHLi9j7zEQFy9wuQRaff20nkqKs2mSpaRRlpqKijCWaAVLlrtp162UiXcaee7eJG64PsSp4woMP5eaBoOCz1a56HtjKbePsVOcr2DeQjv7DvkI+ZXc82ARmekqglob+9mKHy9NuITmtEdCwT62coYjGKP9XDM4H/XPxGdOXohGDVQ0b6Jh/5Gajse/YMt2H+pA3dmwGoUWn6/2/qIudOh0Jd9sijjgarUSNnu4xjPwC8JhgcMuKNdcoDhhJ8Vxe6igBDUaynPMfPu9m7smFfPQfTF8PDeZ6/oaueFqE2s+TuH9GYmMvL+UVs3ULP+yqk/0egVSsG7JBaWkxO+J9BHJiSrOnK9dG9FmD1NaqELrTuKxF8uwROvxeut+fn4LlRqyOVX5txACH27MkqXW38eSxMo1td+rl2dbK3VPC4pCjLy3HKWs5oLyMCUin5McoDntaSN1JYEUYkmkKe0qiQ5JkrBI8cTnX05RnrrOtul+mR7ZbP2dq5KQkDhw4MAfXv//RQhlmLZ0o5QC9omtHBW7KCAbD072KzexV7GRXWxgL1vw4iGX0/iDYZo2UqPSwBtvO1D6zIRFmGJy0WEg5Ffx3MNxDB1byK79vsp3KTs3yF2TigmGBNf0NJCc5cEtnJXnIkkSjaSWXEI3yqQ8fMZiMmmGWqGk0HAUpaRAK+lILLqM62+xMeNtB8WlIcrKw7wz30H3GwpwOGUKChQ888JT9W4Ls9lMSBXi3IUQH34UiPRxY8soKgkza2oC996j54LmYK19g01RjCk2wOAxhaxZ60PnjCzWx/gaMOttD6fOhCKZ03XAorRg7nSEvOTvcUjllZ87FGU0aulnzEgL89+OpjRxDwe1Gzij2c0h5Vb2KjeiM8hMetRN5ytszHk6mfSSnqgkNbKQkZT1rx4y6COSQw/cE01ivJJz2UHO59QuJ7Rxq6eyb6oLdcXImelqokwKPlnh5PV/JfDMQ7FMfc3JkBFuNi5OJZzbiFDg98c0t1twZVc932521/mbxZ87UGt09dLDbtqiKbnSaaLsTenTV+KYtAuBjKDmvY8JpvHu/LrHnNkf2Mi3OYmztcb7YzeevC+GuwZr+GhaOiGXnoR4BbP+FUuCqyUFXKCIbIrIISCq77NEkY1sqqDUcILchC2c1+8hixboZDMH2EGBuIAswqgkNQ1pgQ8vxeThxU0DmtNG6kIpeSjrDh//Y3To0IGhQ4fWSWZaLJZq/+3evZvWrVv/oTSDJEk1tv2rEQqFyHVdwI2D5rSnvXQFqWRxnuPkisiigkIRIdbH3G5m3aoYJEs51/TW4/YIUpJUvDElgTULU3nukTg+fjuZsbdbuKqH4edsTgWtm2tp1KBqfJt4bxSK+BKKAsV8sc7HpdfaKfPcyIMPPQdA69atGT58FNdffwNmc+0Zwv+bIMsyP/30E5s3byY/v36VKv+bIISgoqICj8dzUb9Xq7V4fieZweNR/OXk/1+N/fv3k7OvgDh/auXzLwuZY+yBoITNa+U8J3Bhw0I8DUrbMH/GQo4cOVJtPx63GxU1ieKQCJItTnGe4yz+YAmDBwzh+43f/2XX80/m598M8fHxnDsv07e7jvlt8rAeMBITSK982PzCyxHVNr6ZF5moXH6Zlg9jC6GidsdAt66YVlk1AxK1WmLCaAsTRls4fNzP9NnWGqWDB474+epLmQyykIobUlrkZs1GN1p0JKHB0PJHUpJUPDw2hm83e/jmszQGjynEH4AVXzpJSVLx8lNx3DC0lC5Xdkal+s8eN6VSyXuL5jF65L3oSqKx+BIRCOyGUgJJThYt+uh3swcsFgsKk0AuDtdaDuURLjIbZdCqVWueeu5Dxj/zDJIopEQUEyP8ZNKU4+zjlDhIOo3QYcSJDWtsPrfdPZArrrjiP7q+38Ozz73OwQP7aNuqlG82eeh/Vc2yIZ9P5tBxPw0zq9o5I03NPcOjmbPARs9uGobcV8S0J+Jo1VyLEIKtP3l56LlI9lvjBhruuyOax18s466h0TTIiAzy05+N55vvPYx5pITzOUEUCnC6ZPpcqeeVZ+JZ8KmDls009L/KxMkzAR58tpTP56fU0JR9450KwkLJ0Dvep23bmlp1f4Tr+9/C3XfMYcTAiGGSyy1o0UTDjaMKePTBaLZuO8M33x7HbpdQqMM8/ICBSWMTamiWXn6pnvsmlxAIVGVzSZKEyyN4YqKFpAQVrZtr2bbTy9Mvl2N3yoTDgoP7JFpSd0CucSSz91A51/Qy8sXSWC6/eis6WVQ7zm/hcP7iNP/3K/X8o5IoIQTLly9n48aNuFwumjZtyj333FNvA5vfg9tVxutPxVFhC7P/YIB4XJUl1ElSOrIIs5+txIlktOiwY8WqziU9tW7Dr7gYJbLCix0rV3fT88Ib5TzzUAzOQjPJUs3yTEmSsJS1ZvAde7GVaDDZWlGOjod+KEaZWMSSDy00b6LG5Qozf7Gdu4dFER1VvX+psIX56js33y5N46t1XnYfDNGlW92lf7UhNa0Jx09v5ekHY7l/cgkvv2njk/e1pFX0rVqMCTTBY3Nx3cAdfLM6liF3VOA5k0mMpxEG4AJ7efYpL3HKWFQhI0uXFrFlax4+j5ImtMWIuVIrOlrEEEoJc1W/Yg4dl1nxbgrvLLSzfZeP5EQlOq2CUYPM3DmpmGt7Gyp1UX+BzR7m86/c6PHU6gsthCCg9pKQULchSm0YOmwMI4a+T89ueowGBZe21/H9Ni99u9e8dzPfrUCWZEY/l8cN10YmOe9/dJy1Xx5DGTAy+uFCbuxnoNulNbMM+/Ux0LmNkSVL/WRmeel1uZ6sDDUqFYR+x+xFCIHLGyEfHrzXwqNTyvj0neRqJoPhsOCeCRWYylrjUlj5dpOb9m3N9dI9NBqVBAMBzonjZP5cRqn6A/1jj0vBtJnljL3DQlyskpNnAjzzShklpSGioxTMft/GoaMBRg6MYuzdRgqLtVx90yFa+rpXatcVcIHGtK71GHrJSNBuJL8wRFpKzfFeiEjAXBtCIlRpohMO/6P7+Vt0796dclFCI1Q0k9ohC5kKSilP3k1MrCA2RkF5WZDg+UYkB5qjlJTIQqY8O5/e/Y8THyfh94c5p92P3w9K1JiIQlPakB+2Z/PBG0nMWWDj+dfKUSohJlrJDVcb+eo7sEQruXOUlsdObiPe0ZrEnxeA3cKBNe4wL0zUc+XlGsY+uosUPWgrZPLPKSEEOslAekEfFk/PY+H7eQgEqop0rIEAjWmNRzpLVFTdRGNtEEIw6/W3cHjsGIklwZ2CjMz6Nfms/aaEHRvjuH1wFD9sK2Prhq1kBdtiliyERBCr4RzGJjlsXJmE3SHT6+Y8TPiIIrKgqcxpSbbhKA3w1KmlqjS7eHVKNC2barhu0F7KDrdBjrJizCrk4/cisj/X9TVxdl/E/GTXXhsHjvmwl2pJPN8bhe1X7/nP3aZVVcz1N11X7+fC7ggRDAou5AbZtstHVoaaW+8uYO3itGqJDMdO+nlldgVRZhXhotr1SAPCR0Jy3VmRoTCMu8vCyPFFhH1qnEea0NofyWYSQlDO1lqrMSAyd6lw+/l+u4d2rbUs+NTO3cOqj9PZuUFmvWdDq4++6KxPgBYtWqCR9OSHcrHuVGNIquBA8VYQyhraqxpJS/H5BF6eaeeJB6s7169e5yQUEkTFBthn/YE4kjC5ovECpdIZGsSGKTicRKK7KTlJm2jSPMQdQ6MI+AULPzlN0floEq0dcWJDHV/BU8+aSUkK0LaVCZXSzPWDTlFwTI0ePRc4SbZ0AkkhUKkE6f5LSJaqYie3cHKBkzz40F+TVFFf2Gw29u/fz/jx4//wtz6fj3HjxiHLMllZWQwZMoSGDRvW+ftgMFhN/1+SpMrM/4vNCP/s42VkhppVy8Y2SxbaiC4cYw95itPcdk0V6dIgQ03/qw3s2O2jY1st8xbaGXyTGY1GqpSqsTvDJMTXPSbHxyoxKow04nJOc5jjB0soyvucDd/8yB2j7+Kzjz+msOgoIixwO5UoVTqG3j6cBx96+H/E1OXPxKrPVzH7tTloXSbwSQRMHpIaxTP73Vn1juH+Tjh9+jTfb/ySUChIl659OHTwR75bv5yMFBmXWxAS8Ywd9wydOlXNfX55Jn/5f7/rhrJk1dM8XUey4qpvNLw6s0+9qhv+bvjovYVEVyRWjldhEeIQPxFLImk0QiWp8Ao3FziJVZTQUGpJQnkms16bzQeL3q/cz5W9ruSnzw8Q5aryRggIP0fYSTqN6UgPFE4FgT0+XprwOt/fuIlpr07906/nH/Lzb4jklHbcevsRVn0Sz/Q3z/H1upMog0Z8YT8Ov4fmzcJ0bBvpbC5tr0OfXILX6q7hLhkSQTyxZ3nwvmjmL3HQr3ftk+1FnznZsUnLwBHljL5bh0YtsfAzB9t2hMkq7lv5wuolI/qfdfbKNOcY2jfSeS9Z5eTeUdGolCBJMHpEJKCRZcEtdxYSHy9x+92jaj12fdG4cWPWbVrL6pWrWffFNyiVSobcejs33Nj/DwcTSZIYff89vP/CQlIc1cusZCFTlpjD80++CUCLFi2Z++7n2O129u3bx3OTpxBTnEoLuQNOKjjLMXwqFx26tGfmq/N/d2D/M6BSqRg/4WnOH32GmfMquKSFpprzYCgkGPNIMd0618xIWv6lE69XcPZCiNefj2fOAju5BUFkOeIYPX9mEhOeKiXGoqDPlXoMBonbJxQxZIC50rTqfE4QmyOM2yNQKgUmo8TGrR6uHVZAnEXB9l0++l9lonkTDY9PiOHGUQUMvcXMpe11FBQFWfCpg4R4JV26XPVvEZ8QKaW5/4EXGTTmaaY9ITFmVDSbtnkY0M/Iug0eEuKVTJqopUVTNVt/8vHYpNoJML9fEB+jpN+QfOZOT6RlswhhIGQoLA6TlBDpFq/squfKrlWkSMtLi5Ar5Dp1Z13+AJ9/5WLzDi9rv3PTpLlEYXGYT1c5uGNIzXMJBgWHjvtp2czEld1v+Lfa5K/EH5VErVmzhrVr1zJu3DhSUlJYuXIlU6dO5c033/zTSlZLSwpo3iSR6W86iQ9k4VAVowxVkVwpUgOSRAZWSggRIJo4OvYs48c9Pu4cWvv937LDi8ptIZczWKKVvPt6Ir1vySPKWvdzaSaGPaeUdJF6VZVruBPxn2tKz2s306pdCJdbpltnHb0H5jH92fhKMu67LR7eeKeC1/4Vj0ol0bunlsMnfbRoVb/3YMDNQ5k0fiFjRwUQQmbGbC8dfN1rTDQNkglvfksGDD2G6mx7EsJJyMgcZAcNaREpUQ0DEjQVMseKduJRl5HNSSQiJFQKmcgNTrDpiziKS8N89Fkk8+fh+ywMG1vEq/+K5+hJP/FxSkYOimLUA0VMfSKeRg0ifdLuAz7ufbiExPzLOcdxzCKaaKk6BVqmK6D/zdfX2+10z54fSYiV6H5TLhPHWBhxq5lxj5fg88lcf1VEO1CWBZ+tdrJwqZOfvs6oVs77xjQNt9zkYcrrpdza2cyN/ep2WB59l4477glxYF+YHtcXk5gsiI2RiEuHHMUGzGUtiAmmV9vGTjlBKcDYyUU8cn8so0dEcdVt+dx4jZHO7XWcPBVi/kIfyvymxIaSKTIdx6AHf9Bcr+wAjTFMuEKJARO7+R41aoIE6zTqkIVMYrJgwRIHX21wE2VSkBivIi1ZRVFJCK0Gdu/3sW9DJgk/6+DGRCtIjNFhKKpqoyCBaqX2Nc4rEM35HHet5Oc333uwOcKkiOryM0IITrAPFSpkQrRr1+6i2+F/AqtWrWLXrl3k5+ej0Who1qwZI0eOJDW1Shrl7bffZsuWLdW2a9q0KdOmTftTzkGj0ZCcEc35ot009FxKhfEM6Zdls3RqEo2zNITDgi+/dfP0v/IJ5mWhxIBCUpAQzqDilIYTxp3otWrw60kjBYGghDxsQT0fz1dgifYy7cn4Su3XXft9PDWtjA9nJbFrv5fnXrHitZs4xzFy1Edp3EBD48YSb0w0kJ0X4ocfPUx+wMK0N8vZuS6D0RPsXFhrxyRFo5AUxIcyoSQi0RQQfhS6Ezgtx2hY1J7Zr7/FvAXvXHRbbNu2jR++20pz2lfTSkyhAUX+XLr0PkzXywSl5SFuHSlY8+UO0hI1GA0ST9yjY2D/BNRqCZNRwTMPxfLEk8dJ9EfuZUwgA68/TLZ0gpZ0rnHssAghYkro2jEBSZJYtTiO7jfs4a1X4rm6Z0099s3bPYTDgruGRhFt0vDM47tIq+hard/2CBd5utPcftcHF/9AENGBdrnDzJxXwbebPXw4K4nMdDWff+VkwO0FNP9ZluT0+SAGvcTHbyezdYePpx8+SENfx2r9hBCCU8p9vDep9rH70DE/BUUh8gpCjBpk5v4xMq2CVWWckiSRJDLI5iQNaVltWyEExTEH+PTtGH7a62PHLi9frXezeIWT+++MJsaiZMMPHtZv9lBYCBkZfqxW60WXCV922WUYErT45VzURgU7vspg5RceHp9i5bxiH429l1a71jhbK+Yv2sDn62wMusEMEmz4wUNuXojmWXoSHa1pSTp2rPhwE00sWaIF2eePowhrKEjYwXtvm+l9RVU/eMdQ+GSZixdf2kiIECOGaFj+hZNSa5iEOBUut0y5A5pxKVbzadwKL2aVGb0w4lE4sJkOYw+fxGRrRBlF+PCgRsNttw25qDb4q7FlyxZ0Ol21BfDakJqayrhx48jMzMTr9fL111/z7LPP8tprr5GSUnuSzqpVq1ixYkXl3w0bNmT69OkXTap5PB6+W7uBtlLNBBRJkmgoWnJcvY0J91Y32bqur5Enp5XywuPx5BeGqmn9AyQnKHlvkYP7brfUetztu32ofRZOcxg1ajrSA125AVe5nRcmTSUuw4UioMJc3oKsYAphwnw953vWLP+KH/ftIDGxdrPNvxuWL13OW8/PI638V3rdXnCVOBh52+2s3fAl337zLRXlFXTp1oUePXr8rYi+UCiE2+3GZDJVxpsej4f7Rt+KXn2KQf39aNQSy1cvZu9BN8s/SCItJRLLlpVbue/xiWgnzePqq6svTv2SnT5kyHBu+GgWew6U0rl99Rju/cVB2rS/jpYtq/eJ/xuQn5/PG9NnsG3zds6fv4CFRLRCj0pSc4YjZNKEOKkqIUgvGWlJR06I/VhFCbFSIoV5F6q99yNGjuC1aW/gOe1CgxYlKk5ziKa0rVa1pJF0pDmasnPtPo7fdZw+ffr8qdf2D/n5N8TLr73CiIHD6X51BR07Krihv4odu+24ioKYDVBmVfP1Bjc3/GxCtHRhDDfcth1nQWPiAg2QUGBVFuBOPMFH70bRqIGanfu8bNvp4cqu1Sctx08FWLHGh8sexfbvFWz90YFCIeNyh1EpVSTjQUP1uougCOCNP8vtQ+LZfcDHii9drFmYwvxPHbRpoSG/MMSBIz5emmXl7uFRrFhr/I+Mjn4LnU7H0OFDGTp8aL23HTxsMLk5eXz52VpMZfFoZT1ejQtXbBnTZk6lTZs21cqkoqOj6d27N59/3Zp3336P7Zt3AHBFy65MenQCTZrUFLT/q9C7d1/mv/8ib09L4IGnSslIVdG5vZbikjAbt3ooLAnx9ZLqq+V7D3qZOtNKowYqikrCTH+rgimPxdE4S4MQgh9+9DJ5ShlqtcTWndDzFh8xliROnynm0LEAO/eVIUlgNqkJhBOY9sp03G4b8999kb7d/QSCIY6cCJCTH+Ct+RVMuCeGXpcbuKyjjpVfu3h5lpXyihCPPxDLtLd0zJoz5T9qgx49+pKWlsWcD2eSn3OMcivs2ONBqQiwaWUa0VFKwmHB9LcqKh3of4tPV7k4f0FgKW3NkFtLUEWVIQvwWI34PE4+ebdmnZEsC5Q6HSXKPFLkmkLMQggc2nI6tNXSprmW5x+NQ6ORcLllut+UR9eOelo0rRoUQyHB+CdKGDLAzKIVGj76eNB/1C5/BTp06ECHDh1q/U4Iwddff80tt9xSWTI1fvx4xowZw7Zt27j66qv/lHMQQuJ8TogftgdIkRtTojmHIhzCK6oWexSSgniSI+XYMTu4a6SeuR/ZOXkmUEMfNxgUPDfNSYEzTAZNWfzpCUYOkcjMUON0e8BV21lAAB9GapKpWklHZrANV3Y6w+FTHk6dC5KarGL7Lh9vzbcjhODyzno+mZtcaazkdMmoNTBs2N31aguLxcKAgQ/w2txp2JwCfTCmTkOPmFAae84eo0s4Up5WRiFxJNUwVVBIClrJXTlt2oDO5Ce9/ErKFQVYYw/Tv6caIeDwcT+XdY6YccXHKbn6ShNDR5egVgvmzLczYbSF5o3VTJ1ZTml5GDkMJeUhrMVaWkjxtBAdOcB2WotLMWPBh4cC9UlsihImPbKkXm0A8MmiWdx2k5lzF0JMfsZBnCFMUAkPPFVK4/dsGA0KvD6ZWIuSxyfE1NAxBLiyq4HUZAd2h4xaVXeQrtFIaBQaQiFo00LBwndiKolBl1vmkadPsftrJwmuSGDrFk7cmfu58xY9X3/n5rph+WjUEo4KJYunZ7JUF0Ly64kNp6GUlFhFMV0uF5zJU3F9/zvq1Q6hQAAbxUQRgxkLbaQunBVHKaOQBFJr/L5YdQ5P0MfKj1Ior5D55ns34TD07WHgjSkJ7Njt49DRYOX1AZy9EMBmC1EmtvIL6x8mRED40Ui112MKnZs137hrxBrl1jBP/cuNxdmUI6Zv0RsFQoDTqsUXCmBU6NHGeLAQ/tuVCB47dox+/frRuHFjwuEwn332GVOnTmXGjBnVjOrat2/PuHHjKv/+T6tdfotGTZLIVRxjx5lvuOwSiVUfV+kaK5USN19vom1rLTcO2EN6SZXDtUVO5JRXTaqzLc1/lRmVRXNyxVm81jAfvKRn7rwcoiwyLn+AsJDp1FbD4NFFWPOMZJb1o4mko0yVw8gnL/DQ/dF8usrJs9PLGXSDmZbNNBw9EUCpVDD43kJmvpDIDXv2oivuXk0HUhYyx9lHlF7Dy1M1TJl8ga1bbPVqh1envUasSKzRnwEkSxkUBi+gU3n5cHY86zZ4uPduFc88VLsR45CbTfxreh6FRdmkSJGxPYUG2IWVHE6RTpPKCX9A+CiM38nsaebKdk9KUJGYqECrjWhjhsOCdRs9bP4hSGl5iI07fOiD0Xy+ykmLFgrUCTL7A2sxuTMwYMZJBUECmIyGemfAPv/c0wy8wcTSL5x8NDu5ckH81hvMLFru5L7bo7FEK0hLVlUanfXqrsOtLuWAbxsZogkGzHiVDlxxJ7n5GsHyL4Nc26d6Jr/DGeaJqWWsmJ/MG+/YmP6mnaRAlxq6balkcZYjHBY/kUFT9BhwK+zkqI8yepiSfr1j6NfbiBCx+P2CdxZWsHCZg6u6G0iIV1BRIWNQqYmPDbF580YGDrw4qSxJkkhMD+NxweCbTERHKeh/rZ6tezQ0y/KyZMkm9OUNUQaNhAxWyrXZXNtbiSlKhdUWJjFByRWX6lh6SmLrZriUSLWdhTig6rnJCDdjH1sZfLVM7yssNc5j5GATa7518PzkWIbcW8L+jRn0H5HPoreSsEQrOZ8T5JpB23CV62ju7FnNCd4tnJwzbydPc5ysQHucVBAixJbNWxgy9L9PgG7atInu3bv/4QJds2bNaNasShu4efPmPP7446xbt46776495rnlllu44YaqBIBf3q3S0lJCod8RiP0Zr77yGhpP3QtyBslESqKK+LjqsYDdEebGa0x8u8mD0SBx/2MljBhkZshNZnQ6iTET7HgdulpjSVkWPDPFictmJooo0qWqhQAzFtrKV3IiZw9xIpU4KWK2qERFRrg5rnw7/a+6gY+XLSI6uu4qpb8DhBD868kppJY3r7HQbpKicJ21cWnrriR5GqAMq1hkWQrxQeYumPM/Oj/+LdxuN2/NmsaWTavQaYN4vAKBlku79mHyY1N54flJ3DnwJFf31AKRZ6dHNz3HTxm556ESvl4SMUuNj1PyyVsS/W+fSOvWWyLmxpJEcnIyRUVFlXzBG28u4pmnxmLU5NCvpw+vT8HqbzU0adGTyY89TWFh4X+lHYQQHD9+HK/XS9OmTSvHGI/Hw+JFS1iz4gvCoTCpGSmMe/B+bLZyvt+wgpzsIo7vKybF2RiLSKctaZSQz0F20Ey0x4OTOKl9rcfMogVnOESMSCAUCla79u83fA9CcFKxD4WsIkgAGbluuaaKNKY99/JFkccqleqiF0z+IT//hmjcuDFzP3yHJx58it0/hNnpEmhMKvSxYZ5/5XlatmrBHSN70a2znrhYJZnpanZ+n8DiFYVMn3GaomIZlTpMsl7BpGdlwmE/990ezaz37axc62bQjaaI7ucKF19840YXshCtSUbWePEZ3QjAEIol7NdyTNpNgkgjjYYoUFImFVBiOMnAPgpun1BEdJSST95OYvFKJ9PfsqLXSaz9zk23zjpWfpjKZ6vDdOh0LUZj/Uo8/0o88vjD3H73KD5bvJTCvEKat27ObUMG0aRJkzo7qMTERJ6d8sz/8JlWh0qlYtJDr/DY1Ed57Zk4JEni2Ck/Bp1EXFwsHbrcxOjJW2ic6SUhLszmbaWkJinZ9kUGcbFKXp9bwdETfqbOsFJukwmFBJ3aamndQsep7Mas+mIh0dHRREdHU1hYyNdrV7Fl8xcIIWjXtT8PPTUYgyEySHTr1oMVyxdy8sQ+WraJ4dqGHfh87ccsXJrHdX10SArBug0e1BotJlMsn37dlllzXvhDraCLQePGjXlx6pzKv0OhEO/Oe4eu177JUw9auPk6AzdeY2TS06XMfimh2grk6XMBPlpuZsAtg9nw2WYSy9qiLddHNF6UJfy49xAffubjziFVmpHBoOCRKT5G3jmGj+evxnPehUGqni1WbM7mlkEDWfn1OobcpK4sczcZFaz6MJnrhuXTsIGGfr0NlFeE2bzdS4MMI5+stPDyq/P/15l7lJSUYLPZqmVoqdVqWrVqxcmTJ+skP+tb3qQzJPDK7BLMJjU5FCAHlJjjfByq2ErjcHviSEKSJHzCS7bmIDaXnftHR2MLwbWDi3j6YQsjB5nQaiV+3OPj0X+VkZMn0YRLMEsWvAUxXDfgJ4xxMuGYImRn61pL9nI4TQqZNT4HiAmlsmTZUYIhgU6Opt1lXlKTVTw/ueZkOxQSrN3gRqcVFBcXExdX+4S8LhTk2bhwwU//awzs+VYLNU3ngQipqZCrhvdicmlBxzp/GxNOpkX3QvbtX8+wW430uyqW0rIwDz1XikKCyy+NEDyP/8vO+s9iaeDsjkyYd2bsYd23xVxyiYLGDdR07ahj9To3k8fF8sKLQaiIrAarlRLZ+p/wOtWECPLsY3pKylRMemA8896/+GwnIQQ+TwFCaPh0MbRzXYfSHSnvPRb7FRKw7L1ktFoFd04s4rrfcRW+ppeBYycDLF3tpH2bCJFXXBpi8w4vQkCPy/R8ssSH3SWTlhVizZLUao7oJqOCeTNj6X3+HCdPFhCSwySlyLz6rJl+vQ1s2+nj0XExvDXfRpcOajatv0CiqzXRcgIhAuQozhCIzeXF26N5/EUXfr+rXtkSJiOUE+ICJ2hLZHExi+Yc5idCIkgSGSgkBWERokBxFpFyjsED9KhVEvsO+YmJVtKjm57LL41UCyxc6mDUbb+YeoUYNcbKjp1BVEKLFiVhQpiIJkSQXM7UWvoeFAHiMl1Em5XcNCqfobeYSU1W8d33XlatDkNxOpqmJ3j/6Wiu7WPE5ZZ5/2MX8+b78XjcTJ5k5I13gn+rrBGAp59+utrf48aNY/To0Zw7d45WrVpVfq5Sqf4yfTun04lCFDHxPhMvv+Fm+vPxtbZTowZqWrQJUbKxapxyYsMUiq/VoCdDasw+sZUkTwaxnsbY86zkcxSNxYnHI+E4nkVWoE0l0SWMdq64TMt3W9x8t8XNuiVplUTZ1T2N3DsqmmuG5ONwynz0gZGxEzcjlyeicMTiVdqp0OSRlB7E75UoKlMixZbhO/vHBMevkZ9dQFYd0gsAqTRk36YiRh4K0rxTkC6X1l0VpFRKKNUyFZocigK5xBGJUXy48eOhlEJUCom4BEFSWoiPnjdVLgb9gpgoFQNus9OkqR27TYHekY7Jm0KIICHO4jV6uaSVmsmTItUxR0/6eXV2PmU5BtId7YmSYthv38CZM2fqRRicP7eL6U9YOHo8wCUtqy9GvPtaIrdPKOL6PkYG3WgiGBKs/NLL7LkeGjq7UZawl743n6S4BJo3UzDm9igS4lUs/txBr1vyGHSDiSaNNOw/7GP5Fy4yUlXMedfNrh8VVJQrSa9FYkOSImNrscgjz7KTJllqgp4gN3VScvJCgDGPBOh/lRGnS+bDTx3kF4Xo2U3H+i0emjXSsHFlKn1vKUAWCoLBurWkf4u9e/fSJMvHnn2QWxDihpEFNGqg4sTpIC8+Ec+D9ytZ8UU+K9Z4KLUFePm+aDJT1eza72XZGhcjbjUjy+CWnGil+Dp1T5WSCpPFx9i76h63RwyKYtsuH16PQK2WGHuHhU9WOHngHgsNM9V4XUqaeLpVIz4hYria4erIOf1ukoJpxIlE9vEDVuvvaST/z+D48eMUFBTw4IMP1ntbhUJB48aNKSoqqvM3arW6zsq9uvS8f/392tVrkUW4ThMVWcjoagmxl3/pYtbUBJISVLy9wEbo54SJwfcWcvhogFBxMk1FO24esp0nJusYNtCERiNx8Kifh5+uoOhEPHbK6UD3GvuWJInGoi0n2FdpZPULTFI0R48f4+5RnXG61dw88F7uGzsBheLvZ8Ny6tQpFE5NrXExQGI4jSJnLolSeqT97eC3ebln+BjWrF/1XyF33W43Y+4ZwKS7bcx4KjIHFEKw7nsPr8z6mlHD99G8ifwz8VkdLZtp6NlNz4YfPFzTKxI/6vUKLu/sZ/fu3dV8RYQQlc9ndHQ0b739KRcuXGDfvj2ojVpendm9Mh74o+f4r8DK5auYM/Nt1C49irASn95Fm86teeLZx7hr+D2osk3EBTNQSErKTll54PgQRg4xMOkOAwOH2mnu6BOp0JEiWtDJZGARcRxhJ1G1illFoJP0hESICkUpva7pWXntny1Zyrsvf0CqtSnJUnOQIga1ZzjKOXGMRlKrWvdVUpL/p7ffP+Tn3xQdO3bk2y3rOHjwIPn5+SQlJdGpU6fKYPfVNz6j3/BR9OsZoF8vIyVlIZasshNSCabPns7AgZFMMiEEc99+hVXffMlN16ipqPDz5DQnXr+RBybN4OZhyUx++A46tc2mQxs1lmgD733ip0HDLlx+5dVERUXhdnlYvWw1gYCPYVfdQuOmjVj1+SKKrcfwBiSG3K/i0q6DaNt2F6kJZVzdw4fDITH6EUHLS67hoYf/u6RhbUhISGDCg1VaOn+3yVZd6NbtShISPuG191+lIP8ECoWK6Oh07hjzKB06dASe4fz589jtdnpeq+aN157g9om5NGusJK9AR0GxGYVC0KaFhCTBtj0KbrhpJI8/P6ZyRctkMmEymbht8EhuGzyy1vOIiYlhzL0PVvvsjjvuxOv1cvBgxGRg1H1tkGUZo9H4p2fA/BoqlYrxD0zg2uuu59EHH2DKa2cIBcOEPVq2bC1k6K160lIVfL9dSYUrnTffeoeUlBR69unO2zPeoagkDyRB3+v6cPeYOXy6eB5XD/mGzu0VuN0yR0+pGDr8EW4aMJh+1w7k/rvHU5BfiLJcD2oZf4KT62/px6NPPsrhwwMYOOZBLmlmo3N7BSdOBfl6o4eo6BSuvWkifn+YnNLddLk8io6detKrV9+/ZcDzR7DZbAA1Apvo6GjKysrq3K6+5U1JCWZ27c+mSycokM4TJ6ejsSnRxudS6N+DVaXGYlYhpDCKEh1NA22wJh7klo5GzGYFr7/l4LVZTtSyjrBfTbuuevr3VbPqTSeELeglIxmFfcj1/sTgO3ws//gnUq1dKjXChBCUqXKwhcpoSu1l6hISpWUyOmEmgIIN6wUnztno2FZD53ZVEXcoJLh9rJWA1UxQ6eCbr76lb9++F9XeAMuWLmf5vFVYEsO8+WIqXbbUwXwCbuFASFXBQphwrSLjv0D4tZw462fHt+nE/cqx/qZrTcx+v4IFnzoYcK2JtWsUpLsuASlS/impQ8TFqri6lx5ZFnyywoHZKKFUgtpZdU+VIT1NnZ3Ilk5QKop4Y4aPNcst3PHAFuLi4upV7u3x+Dh6VEWy45LK0mmFpMBkVnBJSw2te2aTmqSi3Bpm8guljLvTQuf2uhr78fkF7dpomP2+neOn/Mz9yE5JWZj+VxlRKGDSMyXs2x8GhZa7RhirEZ+/QJIknn4ohqVfuGjUQM2X37r4eIWD2R/YaZSposMlOrZ9mcHAuwro3ldQWnKI/QdCCCFo2kJGlgVzP7KjVsPatV/y7HMXXyIdCgkUqIgitlIHVympuER0o4ALHGQHkpAIEqT/jUHmvJrIFTfmUWqVGXaLGa1G4usNbl6aZeXhsRa+2+RDr1bSsa2W6weVk31eQTM6Vi4wCCGooJTzHMeNE70wkEJW5djpEx6KE3/i4zeiyEhVsWSli0kPeYnSq7EF3cQbDRibnWH7V+mV+qcxFiWPTYjmmt46hox08vosD4GwVGd55N8FvxghmEzVF8GOHTvG6NGjMRqNtGzZkmHDhtU5+avvQpDH40EOu3h3kZ+sxgo6tq3bCaX7FWo+3uis1KwsIZ8MGtf5+zQacprDhAkRhYXGtOK4bT+bv9HSlmbVSAXh15Kb52Dhcgcfz0mqofVrMCj4cFYSjz5fyppFaezfruW+R4vJyctjwmgL1/ZJRqmMGJU98GQJGkNEg6M+MZhSqURRh/wMgAoVOvSkWTtz+Ie9lNkKefyB2idrX653Meo2E6mJErPmuiFXoBdRpJKFSlJHysHj17L+6+TKUshfQwhB9jklneRenDl5CC16UqVWlW0mqUK0uPo4C+cmVV5jy2YaBvY3cceEYnbv/hFvUQvatYUP3nuF6a/Nv+h2UGvUxFqU1BZCJCeq+HpxGl9956bf4CJUrliUFamkBhogE6ZBI8GrL8TU2G7ErVHccp2R7gPyGDMymq4ddTw1KZbZ79t47w0T6c5OuDmFXV1EVKj2NpVMTlIzw2xZFyF95sy34Q8IrutjYNQDRTx0XwzL3k9BFoLBY4p4+5UEWjePPM83Xmvgqw0eOnW67KKfiTNnTqLTePAH4No+Bm6+zoQkSXz1nYtla5w89kAsKrWgXVsl056q8lDofpme+263cM3gPNKSVSyYlcDI2z38yqS9GoQQoAxXGgrWBoNe4uSZACG/ElkWdGyrZfOOSH8RCMgEPZoai+e/IFokIAdV5IvzpEkNUSoFp0+e+a/PT77//nsaNWpEVlZWvbcVQpCdnf2nasH/GqWlpXhdZbhUAcKh2rVsrYoCBt70m3LkT+xkpqkqZa7uHRVNz5tzaZSp5cgRmXBxComko5X0pBb0YtZT53nttXwUSoHkMaEp74CbbLTo67w/GklbqXEtC5lSCvAQKfeNCaVw+6AAQ24xc8eEuQxav5LFn37zt0uEcLvdKEN197UKSVnDskAr6TEVxfPxR5/wwKQ/1oj9s/H+e2/w4D12bvqVpJEkSVzf14hCgldmFzOovwWofQwd2N/Eu4vsXNPLiM0eZt4CN8uXeli2fDI9enfn/olja41RhBDk5GRTWHAanc6M293xf8TsqzYsXbKUedMWkG77lVSBHXLWlXH95htp4mqLiejKccqRdIQ1n8RzSUstM99xEF3RvJo00S/QSQaMIgo/dZvGyUImTIg88yn27pK5Y+id3DjwBt6ZMY8G1kuqvS8KSUkz2nJI/MgFcRI1GmJIqOwjwyKERvfnm0X9Q37+jSFJEu3bt6d9+/Y1vmvVqjVffLWHzZu/Z+GaLwmFJO4eewN9+/at9mBJksT4B57EfddEfvjhByxGD9NebUeTJk2QpMgkY9UXO1m37kuyzx/FRQpvv3trDa2d/jdcX+3vnj171nrOp06d4sCBvegMBl6f1etvn9L/vxFNmjTh5env1fn9r/VHF3z0JVarlaKiIhITE4mPj0cIQX5+ZCUlLS3tTyXf9Ho9l1122Z+2v/qgcePGrPpyXcRIJRDg0KFDnD9/ntLSUvzaDMY80KpaVsUVV1xRq0nVhEnPMHbc47jdbmw2Gw0aNKh8p1JSUli9biXHjx/n4IGDGE1GevfuXTkJbtu2PUs+28SBAwc4e/YsyY1l3h3elQYNfl0q/+fo3/4d8Nug749W5+pb3qRQKkhNUrJ5mweh0pIebMzR0G5aFl9BHAFK4vdw082w9DMJlc9Cecwx2jQ20q2rmjuGmTAaYvjyGw+PTQ6SUX4lP27dTJs2IQIZR3Fk64kSkeypFFsnli7fzL3jJT5dugm/zYRKqHFSgd0dQhky1BngWikmTqTQ/OcSkLAIc/b0EW4bWUCTRm769NRQXBJmw6YghtJmNPSmsU+znr17d9erFOal518mRBnNGmgYMKwCmzuAlnwSfpNVIITAGneIGHWQcFFEW9GIGQdWokRstXb/BXZlCS+MjalGfP6CCaMtLF3jYsjdpRhKO1QeozDxRz5aoKNrp6pSzWt6Gdnyo4fRD5aS5ugMEnhFxN1Ri47mdMDAWZxeG7cMLSU5NVJOVx8dYIczzI8/hYililwNCD8pSRImo5IeXfU8fH8MLZtqOHM+yJwFNhZ/7mTGC9Uz5b5a72bBm0l066Snz615vPx0PINurCq3Hjkoii+/dTHxESdtWtVNHDdrrEGvk3hqUiwP3Wth+P1FPP6AhcdeLKe4NETLZhreeTWJUQ8UUlIa5sN34iu1SQF++MnD6IeK8ZefrtfzUFAoiCcZDTrslFdmlyglJRk0riS7Cs0HGHu3j4eeK+PNFxO4qkdVNuwVXfScPBOg/7BCsoqvZvvicrp8cZCQW09jmhP/Kz0nSZKIJRFJSJRSwAVOksMZNEKLrAiiMvrp0UnF01MrOHM2jLaoJQ0wUxS8QFjtJC7Vz2MTY6sZP/2C9m20tGzpZPsOFa6AYN++fXUSoPUpbforIIRg4cKFtGjRgszMqmzwDh060K1bN+Lj4ykpKWHp0qW88MILvPLKK7VmNdV3ISguLo5TZyPGklNet1JSVqVP/Vtk58iof5WZ58eL8ncWP1SoSSSVAD4SSCVaikMSCpSoUEvVJx4WbwNmzskmJYMaxm6/oGkjDXZnZNKfmx/C7pD5Zml1bVxLtJKPZifT8aocJNT1IrwHDruZb+duwUjzWr8vIpcMImN9hq8teUWFrFzrYmD/6qRThS3M3A/tLP8ghRiLkqEDDXS/9gJR53pVluoLBI4yDdPfdDF7ek2ycMkKN0prMmpJTQvRkYPsqCYL4Uk4xZxXY2v0uQqFxIwp8dz/WAl5sceZcL+FGe8frlc7NG9+KVt3/oTdKRMMihoLNCpVZML/9HM+kksuj3woQVD4SYqpO+4zGJSkpagZe4el8rOJYyzM/7AU4RTEEE+2djdJwcY15C8Cwk8wNpf0xKpnY/zd0fQbks+Ee6JJSVIxclDVmDFragLvLrIze1pE/7BvDwNfbQjSo0cPLhYNsxqz8rMgY++I5pbrq/rw6/oYeesDOzdc7efj5Q7WLk6rcR9MRgWzpiUyfGwRV/Uw0LyVG8+BmtU9AFZKcNhUrPrKw+OTap+Qf7PJzcZNYdRKFQqFRH5hiLifpVd8foFK1P0eSpKEJJQUkUOqyMISIzh6dOdfthjk8/mqZWSWlJRw4cIFTCYT8fERSQmPx8NPP/3EqFG1x61z5swhNjaW4cOHA7B8+XKaNm1KSkpKpebnhQsXuOeee/7088/Ly2PU8Kt4aKKWrHQzkyb8SDPv5dXkgDzCySkO8/qcEAuX2YiOlnC5w6Qmq5gxJaFSI1utllArVOxanUk55xCUEfuzwalKUpHgawqFTSv368aJAiVB6s5QFkIgkCkXxVzgBImkE0M8PjzkcY4X33BSUBJmyTtJXD04j6kvPsq0l97+U9vI4XDwycLF/LTtJ/QGPcNuH0qPnj0uet7XpEkTfHo32Gv/3iXs6KgpORATSuLbr9b/V8jPXT99x8sP1y6D0K+3gSemlvJ76wkKRcSc8cz5ADcPsaErbEFmKA0JicOfnGPA6pt55LmHGTZiGB6Ph2+++ZKTJ47y04/f0r+vgmuvlLE5ZGZOX4Le3IF/TZlFTk4Ou3f/hFqtoWfP3vWu+qoPQqEQ78x6l0xbm6o5liiggAvIIRm/00sxeWjQopF0uISdjpeGK6sHfvwphDGYUGcmdTwpnOIgQRGoER9AZLHVg4sWnvZo9sThwsNLO17FGbZTgYNEkUoymdUWKtJoRAEX0KAllzMgwEI8Ro2J0SP//Dnz3478vBhh+YtxGd6wYQPbtm3j/PnzeL1ePvzwwxql1+PHj6e0tLTaZwMGDGDEiBF1nt9fLWpfHygUCvr0uYo+fa76w98ajUauu652J0mtVsuAAbcCt/7H5/RbvZd/8N9HbGxsNTJbkiTS09N/Z4v/3ZAkCa1Wy6WXXlqtRKE+0Gg0NGjQgMLCwloJvZYtW9apQSJJ0u/qZf7/gF9WM202GzExVRNCh8Pxuwse9S1vys/1IoTMppUZvDPfyddvV9CKzpziIGo0GMuymDP/MGFHFAkKBeml3XGWKpn/UyFvvXOGj+dHceO1Bn7abWP9vCIsngY4nOdo1lKQH7WL3BItrlIj/lAYqcDI/LkShvggqY3dFBSHwKYlypOKQFAoqjThfkFIhDjPcS6hivBXSkqa0Y4TZTLWsmRW7oqQCKn8PAGWQCMbKLeevehSDq/Xi8fqpdzr4twPjUgKNqY5EkeM3yErKrA4m6BBix0rjoSjTJqkICUlmnFjf6R5sAsBtZMTYhcatISFjAIljcPtiZZicGEjqHYyfGBNnUiIPM/9ehv44is/OmEECRxY6dVX0LVTzYzKnt0MdGpjJDcngFpoOKncQ4OWToq966EinkRra0rJp5nrck7kbKtWOnQx7eDzC/KsIWIQleWJXtykWJQIIVgwq4qwa95Ew1svJfLa21YWLnNy55DIpHvuhzYaNVATY1FitYXpcZm+GvH5C27sZ2LmXBd7D/m5to4S+uOnA2SmRUIpvV7BzBcT+Ner5cyelsDqdS56XWEgNVmFwyF44fE4+l9dfVLd4zIDH85KYuS44vqV9oR0JJNBedQx7MpC4itSapSmBYSPErmQlKR4hKAa8fnrNhp+i4Wv37ah0sgkJAmc1hDxZbU/DxbiOc9xNGjoQE/2Sd/TSNGCKFcS29btJZ4UmkpZIEUykH3CT3KgBbbiAq7uVbcu2003ati9VQ+UcezYsUozgb8b5s+fT05ODi+88EK1zy+//PLKf2dmZtK4cWPGjRvHvn37KnWRf436LgRlZ2eTkaqicZaG4QPNfPCJg6cfqpl5FwgIvtsYJPXnsjSXcOBQleBWWTD6a9dSraCEeFI4yzEaESk9M2k0BANyJZEXEH7yOYeNcsJHFOQWCA4d89O2Ve0a2R5vxHRsyw4P991R+3FVKom7h0fxr5fd9SL+H370YRbM/Yhk0QCtVL0PcgkHbhxc4ASyiJDAzlwln61ysOEHDyMHmYmJVrJ5h4cVX7p4/fn4Sj3MKLOSZx83Me2hcyR6WwCQrz2GXqlkwxo9dzrLef7JKLIy1Fgrwsx618myxQrSHa0jpYGSRKrIopg8MmiMLGRi4sNEmWsniRPiVfiDgtkvx7PiSydCVterHY6fOM70kxX07KbnvY/tjL/bUvmdEIJQCOZ8YEdnrS7ZokHH8dOBOs3RSstC6LQ1ydr2bVVcyPZgJgaTSVAcvRVDcXNiQpGFlwpVPp7EE9w3WoMcrpoUS5JE1446PlrmwGEXtL2sFMJK9KYw998bWYD5BYXFIdq1v7Je7aA3GCgqkbn/zuqxhyRBgxQN148o4Mouulqz9yFiHGvQKbA7ZHr2VLCk9Hv0khGlK5ZoWzP0khGXsHOWI6RqE3jvkzzuGGYiObH6FPrE6QBfr/ciitO5fWxEQPyDxXaefjDyLpqMCsIqLyJQe7uHRQhZyJgwU0YhPXuo2HGg7Hfb4j9ZDDp79ixTplTp8C9atAiIJLf84uq+Y8cOhBBceeWVte6jrKys2rW43W7ee+89bDYbBoOBhg0bMmXKlL9E/3HC+OF0bif4ZpOHM+dCBPQyuwLfEkMSegzYpXI8IS9J0TruuTeyuPHcq+UEAoLWLTTMnm8nryDIo+NiuLKLHqddgRMbWbQkliSOK3aSImpq/AMUkk0S6eRyptpih194yeE0TuyAIICfsxyhIz1RSSoCwo9PVUG6OgGHR0l5uY8HnirhhquNfLH+RxwOR721f+vCju07eHziU0SVJxIdjKOCIC//NIM3G87ik2Uf16hc+DVkWWbz5s18+O5CbO4KTJQQS3WDJiEE5zlew+AMIhVR/41SbyEEel0IqQ5NckmSiI9T8fFyV7XM0F/j09VOzpz3c8OQMhJze6KXDJVEoIV4zK4YXp0ylUWLXkej8nLrDSq2bXGyYn4qDTOr5jf9r4JFy/dxy03daNtKzXV9/Hh98OTk10hvcAVPPf3qX1IVuXfvXrQOU+V7eVIcRAJa0Rm1pKms4jnMTlqJzni0pQwdXNVfWywSefjRUXsWckgZQCWpOBjaQXtxRTVNb5ewk8dZdOiJCybjoIJzHKNBuBmxJCGQKSafA2ynlehc6d1gwIQbByriUKJERsaBFXuwnGAgUOt5/Cf425GfFyMsfzEuw36/vzJrcsmSuk0VBg8ezFVXVZGHvxavrwt/taj9P/gH/+Af/J2RmJiIxWLh0KFDlZnGoVCIY8eO/e7iUX2Rn5/NlCeiSUtRMeYOE3PfOUZHuQ/tpMvxCBceXBQ4jbSiE9EitjJAiQ82JJifxqh7trDnBw0T7jPx5efnkUrT6HiJjlefS2DGvAqsFSE+WV5Cq8J+keDVCnK5jJ8ASagBiQNsox1XcECzAb+uEIujCWq0eHUleGLP0aWhoHx/IVpvo2rnnkkTsjlNS6mm1qYkFNgrvPVqizJ7GU2DnYmVkiqvMyY+xEtTHcx7fwcVNpkubVU8PMFEw0w1fr9MfMNcDuSuJzXcmJbByyozIjzCxVHFT8QrEjBlFdM6VfzuSrgQ0KK5ksMnrRgx47fkc9eousuzxtxp4N4fjiC0bt6aamTwzZGFyR9+8nDfuG0oCw3oMKAKmKqR5xcDr1uJ2RimxJ1LMpGJiRoNZ7MDLHq7dk3hiaMt9Lk1H6UC1nzjwhKl4EJukC++dXHmfJAhN9dtsPOvx6O4b3IJj4y1oNNVJxeFEMxbZGfeq1WTgqwMNaXlYS7rpOPFGb/Sa5NgwLW1B9tXdDFgNimQZblemfh2ytHGunjmEQsvTtlGbFk7TFI0QgjsihKcKYdp2SDMt5s8dQb6AKOG6ln56XlSm3j4enk67btW1JnpLEkSSqFG0nrx+d0kJ6lJbHKC4p1hFEElqVIWEMmAPsF+2tAVraSjUC7D4ZQxGmq/vvJyQViWUWtDldrSfzcsWLCAvXv3MmXKlD/M3IiJiSEhIaFO4qK+C0FlZWW0aRGZ0F3Ty8CCTx2s+cZV7ZnyeGRuG11IcbkgZNmBUh+gZWtBDHD2+HmC+Q1qZGp4hRu7qhhFQj6NYgQVwe/x24wYlG58PgV5trMki0yOs5csmpNFCyQh4S5zMHjwIR57IsjdI6vOYf1mNy/PstK3u55wWKBWSUydaSPKpKpVfqJlUw2ZDUL1mihrtVoGjbiVzxevJE00Iol0ZGQKyaaQHFLIJJOmqCQ1PuHhHEc4daqcU0ov6zd7aNVMzcjbolj3aVqlPvcvuOlaA88+V0iFJw5Pwimuvi7I/aPNPPmCnWVr3GzY7sCiMSKFdGhLm5ARTq32rugw4MQGRAgAWf7965JluLS9ludfK0cWsfVqB4e9mCsuVXP0pJ/PVropKYaBN+mYt9DOuewgshzJvA1IEtEiC/XPZfwOrLi8QT7/ylXros9rcyu4e1hNAsbp91GYtB2EgpBPzTU3QXrSeb5adxIkGHSdlgE3RDPhyVKWf1A9WzEsw+x3bViMWmSflpji9mjR8+azp7AZ7ZXXPX+xiznvTqlXOxQVFaGQJKLMSkIhwZp1HrbvCLL6azeiJA1NvAKD/vd1ZQNBQZ9b83n24Rj+9WgcSiX8tNfHg09t4fhJFb5gCJNeRcBQQXKcliv65zPp3mgGDzARDAoWfubkoyUeRFEDsjqVMHlCPDPmVRBlVtCkYeSdUygk+l+vYc/n2SSTVeMcchQniQ9n4sONI/EI/3oihgF3uv8yEql169YsW7bsd39z1VVXVZsj/xbPP/98tb/vvPNO7rzzzj/h7H4fx48fx27L55hXJhSWeOvleDq303Ld8Hw6tyuntLyE/ZuiSdZkcu9jpYwcbGTgXQW8MSWhmj6u1ytz6z2FPDW1lPQsNUJdgstZSp7zHNEGP+UV54nzNax2bJsoo1SRg0O2okDJIX6irbgMJxWc5RjNaEtTqW2kCocScjnDAbah0YbwhQNoJR0iLJDxs+IrPz0u1xMKyzRIlzl16hSdO3f+j9vHarXyxMSnaFDUOpJhJ0XiJL2zIY4jViaOfZAFn9Sutx4IBLhz+N2UHXEQ60yhFV05yA7sUjnpojEq1BFSS3GEJDkTk1Qz4cGmKKPrFV3+4+uoLyRJorTMgxCaWmMYIQQKCQ4e9fHDTx56XFY91jh7IcDm7V7eez2ReR86Wbt6D3Gl7XFaziHMFQhZoHIkERWMISO5GJ1W4ocdQdq21DJ2cgmd22l55qGqCpfbb9Oy5PMyZk5JJupnI8crLg3y6px13DpwP7Nmf8j6b1dTVppLekZzBtw85D+umHU4HEh+JT7h4Rh70aCljVR1LyRJIkrEkEULDrGDlFAabk9VHzNquI4RK07TUtRMHhJCkB0+gwYtAQLsZxsmEY0WHS7sSEi05TJKKKCIHArIpgNXVmZ5SihJIROLiOMg2+ks+qCSVDixIZBxUkEKDSormipEGdOef5luV3b7UxPr/nas3R8Jy1+sy3D//v0BOHr06O8eT6/X11uT4a8Utf8H/+Af/IO/A/6oJOr6669n1apVpKSkkJyczKpVq9BqtXVmCPw7MBiDDB8YCRgy0lREWWQOWreTKZoRSyIhghhFNNFSzQwotaTBUNqEj5bkcf/dZsJSAEVCLld2jUzAH7rPQvs+Oaj8xmqlewpJgYaqSbpCKHEoShl9l447hitZ8PFRKioE3S5TMWJQPBqNRIcrzyKfz6qWeafHhJ+aBKcsZAJKFwZqOhXXhWAwiBRWRIjPX+1HrVRSUh7mi6U1iZj5SxwkJirx5yWTFmxZrYTFIJloL/fgmGEjO79MZPTDxXy3xUO/3jUzA4UQrPrKS6goiUJxnkQykBQCVd0yUCiV0LiDjdUfpWD4FdnV4zIDc2fDqDF2FDYFFhLIzc29aD0wvV6PFDIQa29AtuY4Fn8COsmAQTLh10mYTbUTa1qtAr1OYu5HFTw/OZ5+vYyUW8MsXObgs9VOZkypO3MmOkqJ3y+49Z5C3pmeWOmoXG4N8+z0cvr1MtTIAFIqIwGm6mcn+Qu5QQKBiJlCXUiIV+Lz+S6a+JMUEoVyDi20WoYPMtH+Ej/TXtvHyZMyIOjTW83DD8Qw4akS/AFRqy5g5b4kCOkczJ0Rh0oloVCH6swKE0IQwMdllyrIP5BNbEKIFQvjad/9BIkFl1T+rphcUqjKzNOUZfHuh2d4/omagb0QgqUr/LiJEDadOnW6qDb4n4IQggULFrBr1y6ef/55EhMT/3Abp9NJeXl5vcn9upCWlsapcxExQoVC4uM5SUx53co7H0W068Ky4Fx2iBEDTaz6KAq7Q8ZsMpBbEOLWu51ExctURH2Lx6bFXNKS6HAKRWRjjTrBwP4aXns+sbKM/dTZAOOfEAy+Sc+Tz12g1FdIOy5HJ+kJCD8e4Yw4F5dfzquv/kC/viHSUlT8tNfLex/bWfdpWuVCwYhboygqCTH0vkJmT0ugbavqBOiufT6Uqvprer340gucOXmG06f3UBE6g9Idh0yYplxSzdhJJxloRRcKSvYzdaaHWfMcXN7JwOCbzHg8Msu+cJKdGyIlWcmgGyLZMl6Fk3zFbtpmhimyquh1vQeNP5YmcnPC5T4Kw/kkkkLqzy7Ov4YLe6XWqiRJ2Ms0lFvDtUqK5BeGyCsIMfCuQs5dCPLks0/Wqw1iYuM5l53HgjeTuGVUER/O0fP518Us+yCJVj9raIbDgoVLHbw0cx32Yj0JiRJ9eqnod3UME58pJTsvyD3Do7FEK7mQG+SVt6wkxqlqZLr7fDJOl4zS4KdvdwO9r9Tx+Vcudh/wMuaOKFKT1WzZ4eHBZ5y8/UpiZTYtRN6fr9a7mf9mEl076cnODTJg6I9w7nKSPK1w+YJ88Y2L737wkNmoazU5iYtqh5gYPF7B1xtcPPa0G3V5Jjp3EjH4KSIHf5mBH3cXEw6LGhq1AIeO+Qn6FXy3PJn01KoFiW6d9fzwZQqdryog5kwv9F4jeMFVaqeUnbzyosTbc2z48WErUxCWJZSqfFyHlaS1LECrUhBjMHDFrhIeHK+nSSM1x076OSdO4JN8ESJJUhMQfnKVJ7Api2gT6MkeNjHuVhVnzgdo3OTiJWH+L+Hw4YME/EGQlbz1Sjwvve7mfF4ZvbvruPUGE26PjMfu5UzOaW6+Ppmxk4u5fUgUzRqpmb/ETlFJiOQEJSs+D3Hhgo7SUjXOCpmpz0aTkKjgmZfLKa8I0bLTebZ8f4EodxYKlJRTRBA/WtmAATNunPhws4fNRBGLAROnOUyiSMNKMWZiaEAzcjRHMMoxtA62qySCAgE/p8K72LWngv2HfVzaIf5P0/xcuGARUWXJtWqgRsmxXDh2nKKiolorLF6a8jKOvUFSgg0r+7cOojtlopCDqu0kpyfRuWsnMrwxXPi2CH6TmBcWIWyJBYy5f0a1z8+cOcOPOzajUCjo3uOqer/nF4NAIIDfF2LdRjfXX1VzwXfDDx7iY5V076pnznw7S1e7GHVbRAN99ToXazd4UCkgOzdI/346Tp23cersJtq01NDrcj0jbo1ix2474x8vIRDU8N4biZXxnxCCrzd6GDq2iMnjYnjvYzsFRSHyi4J0uTaX+FgFLregTUsN/XoZaN7Eyvj7+pCZpuLFx2M4fnobE+7/kFuHPMiAAUP+7TZo0aIFHpODPP951GiqmVP6hY8zHCZE8GeteAXZ4XPcMz7IJ595ELICpyuER9ZTQn61sVQIwVF2I5CJIR4TFlw4yOccMmGiiEUCjrOPFBr8bBSbVeszqJeMWEQ8P7KezqIXZziChXha0rEy7kwiHZ/wcii8g/vvGc/Grd/9223yW/ztyM/f4rfC8v+uy3BdWLNmDZ9//jlxcXF069aNm2666Q8zOesjav8P/sE/+Af/G/FHJVEDBgwgEAjwwQcf4Ha7adKkCU8//fSfKtiuUlWtRioUElf10bBvRROc2MjnHH58ldputSEqkMr6Defp1MGHCGho3tFHemqETJUkiWt6GVi5ou6MECEEMmF88eeZcJ+JtBQVr71Yc6J+y01a1s4qJZYqctKDq9KI5tfI1R5hyK1a9hy7+DHj7NmzJGlTwPOrc0MQH61h/WY35dYwo0dEER2lxFoRZt5CO2cuBDh+VKKxp2WNCTpEyGGNN5YBdxQw8AYzr8+toFtnXY0SzTnz7UhFmaQ5LkFNPkfYSYI1hSXLbHRsW3ulxKJlDl56OrYa8fkLel2hJyqmHIVdQUDpqfdCol5vJMHWFIWI4rByG2YRS4ycDP7fz45RqSRWfJDCiHHFfPmtm9Ejormuj5Ez54N8/pWTK7vW/tyu/MKHFFRz8nSAex8txmqTUSohKV7F+LujubpndZKg3BpGpZTIKwgSZVLg98s8+nwpBoOizsm3EILi0vBFVZ78gqyGDSg6W4LHKeFwhmnVXMviD6qXesmy4NS5IClJSg4c8deZebpkuRchU5mhdPNNGr5+J4+4cE1SupxiNEYf4+6N4qFHi3j5MRMGg4I2l8DJgir9MyslNKMqTouVU/js05Nc08fL5V2q2loIwVMv2CkrUiJECII6rFYrSUm1Z/H+NzB//ny2bdvGY489hl6vrzR8MxgMaDQafD4fy5Yt47LLLsNisVBaWsqnn36K2WymS5c/J/slKSmJsopo8gsjRKNWq+Clp+Px+WRmz7dRXBpi08oqOZuEeAUHjviZ8GQJi99Jqcx2stnDPDntBDt2HqJTazWlVgXvzahO5jZrrOHzBSncfEcha1dYGDRAhTKs5KjYQ5ggUcQQJIATG5bSRCY/W8DUZy08/XI5n81LRqdTEAwKPl7u5JU33Lg9MllZCsY/WUrDDDVTHoujYaYaj0dm6Ronkqr+91qlUtG6XQovP5OA0aBg6HA35WVKEqgu1xAWYXI4hdXu4N57ZcwWFbNOuEhOllj8uZNhA8307aHnXHaQIfcWkZGqYvL4KGbPt1NYLJN9ToXSFY+PAMXkoApraEJbSikgX5wjTarK+JdFmAIuVHN/1pQ04o4HjrJ6UXLlYghE5AnufqCcOLOOD2bEM/S+YrTauvUga8M1/QaxbMnrfL/NjTkanKlFrPsslYy0qv0olRJ3D4+mwi4TDAn2HvTRtJmKV9+2kpWpYMsOLzv3+fH5BQpJcPJskK1rqr/3six46LlSJo6x4PbIOJwyt90YxW03RmF3hLn7oWIkICc/yPqlaViiq8+hZr5r4/bBZrp2irz3DTLULFsUw6BbDmMo60ZGuAV33r8BrdnHhAk1JSL+CBUVFRQXS9x1r5vW3l6R7GYp0rdo0FBADkXZeqa8ZuWFJ6ovFPr9MuMesXJpO1014vMXaLUKnnk4mlcezUPvjWjMmqRoOote7AluwlkiUKIBJC7hUszhaAhHDOBO+g9S7pYpLVXw0FgNPjyE0ZAYJ2NMOkWZ/wJqSUVMjMTM8XqiTFHcef8mUkobsHBRNl9vKGPAwPb1bo//CygvryA6SknTLAMP3CuQdYJ1y1No3qQqPrv5OjMfL3dwzZACYiyR/vDlN6106aAjJVnFx8vclJw3kVzahUxJRzA/wCMPHGTUvR4mjrbwxBQbG390oPSmoESFV2kjOsFFfJKMUi04fCwf4TGSSVMyaFJJ2shC5iQHMBNDE6kNdlEOQqJRsGO1BUWNpKVV4Ar2la8nvaGXQ8e8dcpp1RfbNm8nJpRcp26jpsLIoUOHapCfgUCAzd/9QGagdbVtFZKCRNKICsVw1r6D4lIFtwy6ly8933Ju3wmUVh0VlOKV3AhNmHtHjqmUY3A4HDz1xL3EmHK56Ro/sgxzZsxHVjTjxWlz/9Q5w8GDB7mxn5lZ70WMV6/ra6w0bPxui4fnppcTY1Hy6LgYvvvBw8fLnXy7yYMsQ/fLDDw/OQ63R9B3UB52R5irexp55Zl44mKVbNvpZfCYIsbdFU1UlILFc5OrLWpJkkT/q4wsXe1g3kIb990ezTsL7cTGKEhKUEX63oZqXv9XQiVh+tB9MbzwRjl3Tiph7eI0BvZXMmrCDDIymtCx47+3CJyRkYE77KA57TnDkcrS8oDwc4SdNKMdFZSSz3nChFGjRYQ1bNocxkIsApkmNKGEPPLFeWKIJ0yYcorQoKUrV1UmeiSQSqZoyhF20ohWmCXLz8fZhRc3cdS+UBwQfgSgRccuvkeDhhZ0qLHgrpP0NBQtOX3hMOFwGKXyd7Iu6oG/NflZm7D8v+syXBuuu+46GjVqhNFo5MyZMyxZsoSSkhLGjh1b5zb1FbWvr6Pn/yR+Of5/+zz+DvinLSL4px0i+Kcd/rgkSpIkBg8ezODBg/+ycwiHlaz+xs0dgyMleNOnRNNp0yESyjuSRXNKyCdUlzUrIBNGq4HHp1QQm6Fg4bvVB2JZhjZtFRRvKiO6lkzMEvJRoUFW+EmIqztAS02RCFGdRD0vHcWjsFESzsNMDF7c2GNOctNAmS6Xav4fe+8ZGFXZrX//9t7TZzIzyUx6Qu+9FxFRQQURKxYQBRXBDnaxYsXee8GCoiDYUQQBK733nkB6JslMptd9vx9GEmMSH/Kc8z/neY9en5SZ2bNnZe97r/taa10XYU3PZo7WGGazGdkoNyA/FUmhrELmm4UOlv4YZPg5xbTK1WAyykw8P4W7bkolp0sZBqn5TkILNm6/Ps640y2cMMDIeVPKOGeMmRFDTVS7E3yw0MvylRHyapPuxRlSLkZh5igHWPSNl6unmBpsNgC27AizblOYuc83rdkoSRJpVh1xEcevdbc42W/VLh/vphocUiYO9XS8wo0PD5FAUnOtS8fG5HRRSYyqmji3PFCN2SjROk/Dwi99xOKC0acaee3dWgqOxhroNUGyM+vTxVFswdYY8wro30vP4iUBHrrDweYdEUad1DC2QggeeKqa6ZOt3DOnmqxMhWFnFfHQXU72HYiy6Bs/F5/TeMx01a9BYjF9i0be81rlU37IhaGqHY8+U8ATs+2N3vPuxz7Gn2Xhh5+CuGsTrPo1yCknNh7z+viTGEZ9fTp410wrP6zaS/VeSIvn1W0eqiilxLydn75z8tq7tYwdq3DmqOTxMpwKv1FOHkkyKKnHWk9IS5JEbuWJTJu6gdz2VYwbq8Vdm2DRF2EqKhNoFRmZpIv3saL3fwqWLVsGNB7xvO666zj55JORZZmioiJ+/vlnAoEAqampdO/enZkzZ/63buwUJYezL9vJ/Nez6u47rVYi06nw4aderruzkvtuSSM7U0NVdZypN1ewbGEuaan1Gwa7TeG1JzO4YkY5igwP3dW0Y7c1RaF7Zz2nX1RBfqIvO1hHe7o36LJXhcpuNvLL6ijjJpWQYlFId2qocMUZfX414YJ8chIDUVCo3VVKIH0/t0w3cvUtFdw9I5WHn3Vz8jAj8xaVtjgW8Xicwwc31hUtHn44yszrlDod4OT5JdjBWuw6C5nOBLY0lVgMZLeB19/z8svXeXU6kEP6G7nk3BQmXVdOfp6W+29N47V3fOwtNtGZznWjnWER5CA7cJBFCQVki2THf0D42MdW4sQp4gCpIjmZUCD2E16dw6BTKph2pZFuXTRs2xHj7fdC6Eu6EUorIBYXfD0vizGTHuakk0Ye9zpQXnqAmtoYDz1dw0XnpLDfHmtAfP4RUy+1ctXNFZRVJNDpJPJytKzbFCItNSnHMXNaKnsORHnmtRpOv7iYM0ea6dfLQFlFnC+/9zPpAivnjLYQjQouvLqszgzJZlVY9HY2Z1xcwvMPZ3DBleWcfYaZIQMMVFYlmL/YR9tWWh69uyHp2Km9Dn16Fa7qozhEHvmZehL6OF99/hJ9+51Iv36N5WKaw7z35mHASG6oR52sg0dbSiBzN6ecrKVVvsSq1Qnmfxpj1a8l3HebndxsDas3hHnudQ+VxRpuu6n5+3TEMCN3WQ6RGmxbd3ytpMMmnEQIESeKBRsH2IZemOhEL7ToSRCjDV1IkzKIiSjlGas5eZTClEkWZMnKvE99LP8pwJgTLHRqr6VzBx2TJoT59mU74ZAfZ1olS5Z8zI033Xrcsfi7IC8vj1AQNq/RkeLL58JphY1yEYDLLrTy5VI/+w9G2LIjwtrvWjWYENm5N8KFE38lp2wEWklH5/gA5r7zEx/Pl5E0cWIeHZ3U3gT0lbQeUsHcV1LrzHAmTNATx0grqWOD75QlmS6iL+tZSarIoFy3j/xY1yb3E7IkkyPacbRkJ+1ax/D5fP/lZiohBIpGIUEcmaa76oVGRadr/FppaSn6qLHumV+jKSacfhi9KU4kDF6XkVA0wOknlrHg/dns3aNFimgIEUKLns6iD/qoke/eWMlPK37igUfv54Xn7uW+m6o5YaAefjfeO2c0LF21l7vvms5zL3zwX/q9f0Q0GsWaIvj0nWwef8nNg0/XoNNJeH0qwZDKlROtnDXKzG0PVvHTmiDfzc9l9cYwsZigQ1stkiRhMUu8/Wwm9z9RxZSLrezcFyXTqTDqJBMjhhqZeG05uVlKHfHp9SVYujKAp1ZFr5eo9ao8/0g6V99SydvPZdImv35N3rEnwqTryvnkjWycjuTnr51s44P5IboPqiQ7Q0d2tuDZp+/nw/lL/q0YxONxtLIOi2RDEUqdJu1RDtCObpRSSJggChrSySaP9ugxEsDLYXYTIkCEEB2lXsRFrG6c3Y+XLvRtpC2vSAqdRG8OsYseDEIn6eklhrCOH4gRxYCJhIhTThE1VBAmhIpKazqSS1u81FBCATVU4KSxuZuTbA6qO6mtrW1kxv3v4j+a/GxOWB5a7jLcFP4oNt+6dWvMZjPPPvssl156KSkpTWuAtVTUvqWOnv8b+E81FvjfwD+xSOKfOCTxTxz+d5GRkcXcj8o5fYSJ7EwNjjSFX7530v+kTRQETcgoxImSS9smP+8xFxAsDzDuDDP339pw8yWEYNmqEJePtzLv8GY40q+OABVCUE05ldYdxMMy1cE4v67Tcurwpk1vlq+MYiFJ0CZEnEJpD1JqFTOmGPhm6XZKqiXGjTZy8/UWWudrOXNiCXfPnn7ccejYsSPCGkOtUhskHqbqDtz3WAHPPZZKNCpwVSWYMa1+zFarFYREoK7y+2cEZA/t2yQTs0F9DXz3cS6Tbyxj+U9Bhg82cvN0Oz/9Ws4eeQPZoi25oj0WbGTTmsKKIGddWMP5Zxu49GIjqgrvfOjjmx/8tG6loKpNj3kLIaj1SITtqxk4oHuLCwxXXXMV982YRbfgcGRJwSqlYiWVksogU28p4Ot5OQ1GLn1+lQnXlDP3+Sx6ddNTVBJj+u2VfP5uNnp9MpZ9uhu47PpyzjrdzKTxVmQZFn4e4rU3QzhLh2LAxJHKo8yYlopGIxEIqqTaZC6ZXs61k210bKdj9/4Ir75bS/s2Gl58qxa7VWZgbwNbd4QZc6qJU4cZuWhaObIM559pQVGk38ekAsy810W//sOb+8lN4qQRJ7J61Rps0Ry+W+jC46nhvjtSyMtJmrE8/5qPDxZ56NxRw4N3OujfS895U8p4f6GXqyfZ0OskPlkcZMk3KhnlQ/E4drN1Z4Q+PfSYTDI/fOnk8ecP88VXe4lHNLg8ES6baODBWVlUuOLsORjh+wX1I1GbNwsCePGIauySAwdZVFJC3u+u8wAaSUtu1QlEXCHu3/QzsgTZ0W6k5u4lHtKjw0klxQ0MLv8T8K908XQ6XSPJpv9uCCGoqNjFBy87efo1NyVlcSxmGU9tgtNPNpGdZuDDDxL89L0fjV4lGBCMONXcgPj8I2ZOS+XqWyvo2kSx4BgG9dPz82odnsIKMqK5jeRFZEmmmxjA9shyXnjExmMveAC4eLIb08EhZEjWuu4hR7w11tJs7nngJz5+z8n5kyvo1MaIM03BoKdZmYXm4PV6sZj8QHK9O+1kE6rGyx9rUKUUYrUKzrzAzSP3ptbpzRYWxbjuzghrN4UZPqSe9JJlideezOCyGyr46JVMrr0xwECGofnD2J5BMtFdDGIrv2JTUihMX45Jr6V1G0H3QJzA9s6oUT3VlKOgoEFHXqQn6sFuvPlACRgCSCEL6fFcFEkhVhtk684qRp9q5qTBETZu3Hjc3cI7d24hxazB6VA4VBglN7v5LZ3NqhCNJbs4Dx+JcdHZKZx8gpG3P6xNbsivLycaE5RXxLnobAsnDTWx71CUvBwNX3+QU7dWarVJDeg/QpIkhg8xsnZTCLNJ4tsVARZ+5aO8UuXJ+x1ccFbT+6k2bSV6jT7MgsV70eoSfDo3h7MmlTD37Sfp9+onxxUDIGlMicD5uzt3raYc56Dd/Pyho+68b7/RxsGCKKdfWMZNU7WYjBrwOXFG+hHS7+KD+V7OHdN0Z7yrOoEpkcpettCT5D4vKPz4qaUngxs8X2tEJetZSQp2smhFmpQsuJZnruWD940M6F3f3T+gj4Hd+5Ka0qXlcUIRwezbHHy5oBBnRWuioWpCgWZstv/m6NSpE9VVMm183QlnHGDSxU2T14VFUYQKoQgsfie7kTROjy56HnrAyGO3HiIj2CVZpIt05ZKr1tGxk4ItJYEr+APBcAy1Us9JZ5fSppWCu1aFFEEgEKVMHCGLVg3WL0mSyBcdOMB2dFICo7A024Wpj1lJdWooOprg2quvY/7Cj/6tmEQiEd54/WnWrP6OeMJPlZxNvqjXSYyLOG7dUTAFKA4XNdlFZzKZSEhJ2ZvStPWcOyHMbTem4PUlGHV2Fd5YAl3UwWMPJYgQJhUbXX4fVQ6LEHvZTBs6kxVoQ9nWI0wafxE9eqkcLLDSu7u2geb36FP0LPzqIIcPH6Zdu3aNzuXfQdeuXXn2STd3XJ/DY3c74W7qJm7GTChh+GATdz1azR032Nm0LcyMe12cPdqCXifx4NPVSZO4OUld2MKiOAu+9NGji46FXwW56uYKLGYJIZKO8CVlca69o4LDR2KMPtXMoH4Gdu+L4q5VmXGPi5fnZDQgPgF6dtVzz81pvPSOhwfvcHCoMMrZF3mwl/WnnchEKpIIHQ1wSLONt994h6nTr2pxDILBICFPGIAsWlHMYdrRFS81ZJJPlAghguTTnlypfu9kwUYvhrJLbKSAvaSLHDSSFjvOuim4PxsMHoNRMhMT9foHGkmLXTgpZC/tRXd2sZEsWtGV/oBEJSWUUEAX+pIntSdHtGEH6zAIUyMNWUmSkCX5v3eq8L/tSP/NaE5Y/t91GT4eHBNTLS8vb5b8/DP+lah9Sx09/ychSRJZWVmUl5f/r7iy/Sfhn1gk8U8ckvhPi8N/xdHz/8+YOv0O1v98F5ffUM6ok0yMOsmEL6BywomCX38OkhZpS0iEKBKHyJfaN/isV7gpDB8ly6ty8/TGunvPveFBVOQy/1UtIrWUQOvNFFRIiKiOqBqhfacEmXKM2loY0EfHg0/XMOIEU6Ox5YMFUTZti+BnK5KQSRAnLHvJDWbx/lsBrr1R4Y4b60mDpasCeIOZLXI/lSSJm++YwZOzniPf3aWOAE2LtmbZYhej9pVy7y12PlviR6uTmDrRhk4nMXaswo+f7aF1sLGAflREEBY33TrVE02KAtVulSUf5aLVSrz0toenHnQwpL+Bb5dX8fb7RRwujBMKJTVNDeWdWfBmDfMXlZMgQTik0qkzDOln4MulAc47s/Fm8sulAWJESG+n5+77HjvuGBzDmDFjePn5RyisXIWlphPWhJMoYQKSl3BFgpEXFHPyMBPdOus4cDjK8p+CuKoSdfdxfq6Wm6baGXd5KTdcYWf4ECORqEpmhsJTr7h57a0QZmyEfTrMmhSC2hoMMSMpJX144qXdPHa3g4umlXPp+SlcdI6Fjxb5eP2DWo4Wx6h2JygsSurU3nhV0iCpqDTGnBfc3D0zjQVvZPHKu7WcObEUnRYKjsbQamDc6HQGnXRli+Iw6fJJPP7QkxwS2+no7suWBVWMWXUAVVuLFNdSVhUDY4JgSOGtD2uZuTdKml3m6ktt/PhbCLcnzoefBkkzmfGm7yaiBpl+q5cfFueSYpExmWQeutvO7LsE026tZFA/I6eNMPPWhx6Wrgwy9/nMunzmux8CRCrS6EZrdrORNJFBNq3Zz0HSRCYmqeF1UCNVYIjZ6MFgKox78YXihGp05GAhIycdvb5pp9a/M4LBIHqdyklDTZw01ISqCiIRgcEgsfKXEK8+rScbB3mVydHcSlHCoP6Hmz1e9846hCo4VBijd/em471tZ5Rbrrdy820eOtK0CYcsyaRrnLz+fgWhsMrm7WHcRTaypMaGOVpJh7GqPes3lZJqVzhluI7lv/qxWiTC4XCLNjcajYaikgDHyM9Uu4KqDRKN1Tsvl3GUk/qrPPdYw67+NvlaFr6VzXlTSlm2MLcBaWGzKmgU+PaHIJnkNyA+j0GSJPJEe6qUw7z3qo2ThibPOx4XDDrlAGkHT8EpJTtYakUNCeJoJC3p8dbgP3aQYz8khtGQ/J82eVFcLtdxx8BVWcn4cWY+/jyA3SpTVNL8nqLGnUBNCKwpMk89UJ9LTLvMxk33uOjXS88Vl9iYfFM5P60JMWuGg2GDGv891m4K071zY8J8z/4oKSky817JqtOOrapOcPP9LuIJGnW8CyHw1Ca451Y7t90gOO+KMmJxQbvWWvbs3nrcMQBo16E9hfuP1v2/L303K96vJz6PoUNbHc886OChGRbSq3+fOJCgY2QQa37+mUOFUdq3afzbXng1gLW6N7UcIij8mCQLh9nViPgESJMyaC+6U8AeepA0DPEKN0OHJRoQn8fQrbOek08wcvrJZmRZcNcjVQjJQowomhhoNMc/DfB3QufOnQmFJCzYqE74uermCAaDTCikotVIZGUorFsnqC4yY0zk0uv0Euy2pgtB540189CjpRDsAoAZK4mYQnFpnLNOM1FQmGDHLolrpli5apKlrqhb4YpzwaRqSnfWsEutoLsY+CfzMwMKGoTOT5VxB0Z/Lmnx3Eadc2GtB2QVu1XLhtUbqampaXGHWywW48brJ3DZuaU8OlOPpzaFEWMK8BdmYpFsuA1HSOTt44bpJnp007JzTwqPzr6SKVPv4ZIJU1i/fj3ffvtt8tmbksDlLuSCSWEenGUnGFQZfGoVJl8+A+iK8rtxZlRE2MUG9rKZrvTHIBnpIQaxnTW0NuSib3WIp6+x0LWTjj0Hopw3pZRpl9sY/4diyEXjYqxauYR27W5s0e9tDps3b8BklFm6MsCwQQbe+rCWWq/KoL4GCo9GuPfxKr75MJc7H3YxdZKNqZfW80YTzkth7aYQk2+q4PN3s8nK0DDnHie3PlCF1yd44dF07FaFH34O8unXPk46p4g2+Vp+/Tq/wbV12fgULple3uQUEsDJJxh54iU3AJdf7cFZNCw5ofX7pWOUzHSPD+X1p97gtNGjaN26dYtiEIlECKuh3wtC2RRxiDJxhAQJyihEMoRItYVRRAXVVXrS1OwG121HerCBH9nPNjqIHiiSBoFoMFXRFP78qhkr5RxlC79hwoyLUoo4iAUbnemNg0x2so5+4iRkSaGD6Ml+42/o9SD5bWTE25FGBj48GFMM/7fJz38lLP//0mW4oKAAoEUC9f9K1L6ljp7/GxBC/Mecy/82/olFEv/EIYl/4vC/i7Fjx/HxR69y2QWVZKYrfL0sgNEgcffMNG73VLFp6y6MeoUwGgIcxRZsjZTQUikfIaB4aNVWJRwWDDz9KNdOsXHqcBOu6gRPvVTLrh0SNd4KOtGbzNquhAhgJIZLc5iM1gEqPWGyszSoCVi3PkHEZ2TE2SW8OMdJv14GolHBgi99PPS4D2fFIHLQ49IexmssIS01AVIZGqHy/gLIy9WQk6Xh9fdr2blPy1ff/NTiWJw57kxi8TgvPPUiVGsRIZVaxYXf74fVXbh5lw9VB9tWx3nxlTJSUuNIksCjlKMx7CQr1KVOeDwgvOzRrOXTN+sTv3BY5cZ7XFwxwYZWK/Hz2iCfLfGxbGFyNPTi82R2H4yRnt+dNT/sQ1EVDknbkBRBe6fCsEE6fl0fpcIl+H5VkG27IsQToq7LMZEQfLbEzx331+KrMdC1+2Dat2/f3M9tFpIk8fLrH3LHrZPoeNIBDh/eR0VplK5dJXKzTKz4McSir/woGnCkyVS7YxhNEuOvKuPWa1O5/EIrZ5xiQlHg5vtd1NYmMBoVxow088gsM0+/5MGS6uXeB6y0aS1Yu/4Ib727h7JywdKVEcpdcV561MknX/h5e34tWo1EUUmcNLvEmSPNzLnHyYeLfYyeUEIoLIjHBa7qOMt+DDDzmtTfO80E78z30iZfw703O3j4RSe33Xtyi+Kg1+t54vk53DnjTnzyStIdGmyOKKlpEkdKa9FYVAx6Lc5UmV/Whnh5TjruWsHM+yrJydaSYpawpUGnDjHuvSVBfq6ZgwU6xl1WwsgTTQwdaORwYYzX5vopK4FlK8PMed6NI03m7ecyycvR4vYkePDpat77MAIRA1qCOMnCgIm9bCZGjB2sJU1k4iCTBMnRp6QIf08OajbjVstI1OjRIXOIXaz55rcWXxN/B8TjcaJRQSikYjTKyLKE0Zjcbjz9QoBIyErOH/Qu9RjYtVtt9niHj8To0lHH06+4mfdq4wmHYFDlm2VB5tybx6NzwigVzW8XNKqBSAyunGhjzvMe5KoezXY5WcLZ/LDiCFmZMnsOhZlwXgqPvVDTYsL74MGDmE0ym7eH67SHe/dX2brmV3rFT0IjabGkRrj/rqZzc4tZZtggI6s3hBuRfJIEny8JYhMdmv8d2CiWg/TqVk+sajQS06408uYDJUmiE8gglxIKaE1jp1ohBFFrGUMHJI+xdlOcCy8//o2uxWLgvDP1LPo6QOs8LRWuBIePxGjXuvGe46V3PLi9ca6/omE8JEni+YfTGX1JCZdfaOWFh9MZcW4x3yz3c9ZpDYsW0ajKHQ+5GDPSwoeLvIwdZSbVruCqilNUGufnL/MabKKdDoV3X8jkzIkljDvN3EAD+ovvAgwfYkSWJSRJ8OxDTp57w0OrPC2qmmiREd74Cy9g+bcrqKKMFGGnazcadJj9EWePNnN/ahkE6+VWJEmiVbQHF05ez8ZV2Q0mFj5eHGDNKj15Uhppwo+XGnTCQJx4sxMVGeRSyF7k30micEoZl13avJ7zOaMtfL0swIN3OFjwhZ9dP5uooZiTWykU1/xndcH/pyAQCCChUpa6gYmTFO66Kafu+tqyI8yl11XgLcwgy2bETy1p9vrrobQ8zjOvudm1L4pOJxGPC6KqVNd9HsCHJAt+/TqPcESl34mVpFg0vPpalA8/rmLG9SbOG2siM13Dd4vTGTKiBn1pa8o4Qg5tgOS9XWXdTc9OIW6+Lp3sTImffi3ggw/3klLaF6uavOcTIkG5XMihFa2YMqMCd6WWefPmMWPGjBbF4+uvP+P0E0s5+QQN19xeSVllHLtTsO3oaiRkhg1R+Wpedl3xflBfA5MvTuH8Kx7n0dlPYwzaSVUzCBOkQipFbw1x241JDemHnq4h7NNhQ4cHF2kiWfjUSXp6i6Gs4wfiIo5G0qCRtBhkLW1PKmDB3Iy6e2lwPwOTLkhh8k3l5GZpGDoguebqdBLRaPjfvxD+hPVrl/HEvXYmXluGyShz9SQrobDEnBfdxBMSigxFpTFc1YkGxOcxDOlvpHe3IJ984ScrQ2H2U9X06alnysX1xbxhg4xMu8zGyecW89zD6Q2IzwVf+pg7v5bWec0/L5NrpGDH7gj+chtZTUhTSZJEXqgTt824mU+/+KxFMaipqUEn66hWK3CQSWs6soctSJKKvlWAB2baGHd6DoGgyjvzDrLgk33kVA6rk/TQSQa0QoubStbyA0ZhQoOWIP66v/OfERNRJBquuS5KsWKnM/3qCPOICLOL9WzkJwwYUdBSQRFZtMIspZCIKjijnVASeqqlMgrFXmLE0KoywWDwuA1B/xX+48jPfyUsL0nScbkMezwePB5PnVvx0aNHMRqNOJ1OLBYL+/fvZ//+/fTo0QOTycTBgwd5//33GTBgAE5nfTIzc+ZMJk6cyKBBg/5HRO3/wT/4B//gHyQhyzJznniTsaNHkGoX2G0Kkix4Za4HoUqcc6aRRELmo9ey8PpUlv1YSjgi6NZJx9RbVF58NJ0RJ5jweBKMOLuM51+MYIw6MPh6Y9FV49UepUjaSVHUQEKKIbRhsnIThOIqZpPC+LNSuOicFGIxwXsfBfl0sZ5JFwtiKUfR6FSqK0EbT8HZfQsdOmhpI0WIRMHr13LpBVbat0m6uz7+optwRCUel+jWvUsDHeiW4OxzxyErEi8/9wp+bwCHycmFoy9i3dp1VFWWIssJ4hoVf0iDbLBTWeYjNUWmJlxASfwoOklPTE0gaaOccrLM4y+6WbI8SK0vwdpNEWxWHW1bG7jgahWNvjPtO9sYM2kripwA2Ur3nmeQkVFGSuZ2FBHi9CFGXn8mvcFGc+78Wu68vxaPR+X512t56mU3Go2E260iu/Jo7x+CImko/OkoD977ELMffaDFcdizaw/lxRqKDyfQW0LIOsGOzRYOG2UMUgq6qB1tRS41NQfROiuxmiWq3QleedfDM6+5kYB4UI++ujPtBxzmu0+yMRpl5n/m5fyzTVwz2cb23VECQZUe3TVk5MWZMtnE0AF2ikpiTLgm6RxstylkZ8gMH2Lmw099fL3Mz5LlAawpMr17GOjbQ8/ufVGW/RSkZzcdJaVxdu2J0r2Ljh0/tubZ191MuamaTz79rEV6n8cw4uQRGO0R0mxxvpyXTecOSWJDCMFXS4PceqefzWtlxp2t4/4nalBkiMUEP/8WwGSWsVll1m8LccEVZTjSFIRIGjatWe/GbPAjIjoUQ4ycfEh3aLBbkwTLpOsqiIYkQn4dfo+WrgzDKiW/u1bUsJfNxImhM8RATeBKFFKpHiErBzJNGtzVEqWaCi4er8HnNbL2i3ws/ny2Kb9QXV39H2V29J+CsrIywmGJ9xd4uWaKHYD1W8I8/mINcVlgyfEgSuvJTitp/LAyRiCoNkkEvfKuh6smWrl6ZjWzHnLzwB22Oof2soo4k64rx2SE3icX43ZrcQoPKZK9yXPz4OLBS62cfYaFz7/xk5CaX98SxDAaYc/eGOPOsGIwSARDaouvf0VR6NPDzh0PVTFjmp2PPomwca2MQdKwld8wCgsafaxJHcBj6NhOS1FpsltSCIGqQjAkCARVSkpjKDo/zUlKhwiQkysadZN176oBg7+uw9NBNuulH0gTGQ3iJ4SgwrqNq64woNNJuKrirN0c58Enexx3DFq37cmhwl04UhX0eokZ0+xMu7WCOfc6GdgnSbZFIipvf+Rl7aYQJoPMhPMaT7UpikT/3gZ27o3Su7uen77Ipd+oIpb/FGTG1ak402Q+/crHky97GH2qiV7ddLg9KlfMrGBALz1FpTFuuSa1SdkCjUbigrNSmP+Zj6mTbASDKvMW+Vi6MsD5Y82MmVCCxSwTiwsOFcSwmCWuu9LOhg3rjpv8HDlyJBqN4GB8J13pT1pa89eSokg05Wmbgo0NhwS9hlZy8nAdJpPEqp+jxCqd5Lh7g0Sygxct1ZShojYr1SBLcpLYFmF0kgGE1Egq4I8QJAl3gIkXpPD1Z7XIxjj7j4Q5YXjv5j/4N8bChfMwp8U46bQAD93VcCqqb08DyxfmctakEl5/KhNF0TLz3uSNfPhIrNE9EgqpPPWqh3fmfo+9pjslHOThu5MO4ENOraZtvDfpnlykWolYYZQHb9nLkqXVvP1SKoGgSlZenJJSlTKO1pGfLvNeJlyu8tg99dIwg/sZuPZKlVPP2kx434kIBPu067n8Mg02m8JHr2bRe3gZPyxd3mLy89tv5vHaYwoTry3n8XsdPPFcAN/uXAaqHSnP+o13XzQ3mlpSFIl3nktnxCgveYH+dYWe1qITe3zr+WZpkN17E7z5OuTTET0GaqmmkH10Er1JkezIkkKmaEUxh2hDcurAmO7lrRfSG8keaTQST92fzq2zXXXk54cLg6z88XMSUSPXz7j+v+yzEIkmuPTaMk490cRT9zu57IYK+vTQ8+GrWaTZZVb9FmLqzZWcfELzXYSXnJvC5JvKeObBDJ58uYaH72rsB5CdqSEjXaFXt/qi3a59ERZ97WfJRzmcObG02fUhHFYpPCwx9sIqbLWdmz2PFFLZvHMDfr+/zvT7eJCZmUmqI5XDrt0cZjepOJPu7K0qWLcsp64z35Gm8OAsG2eNDjNlynryXEkO7VjDjxkbEUJ0ZyAKGmqopIDddBA9G/wuIQSH2EUu9dIFtaIGpARdxYC69waFjz1sJpd2ZJCLhEQVZRxmD0ZhxiY5SCQkQEsamTjIIkKIzfxCSsjBooWLuXzKZccdh7/Cfxz5+a+E5YHjchletmxZA63NBx54oMFxNBoNa9asYdGiRcRiMdLT0xk5ciTnnHNOg+8tLS2tE9//nxK1/yu43W6OHj2KJEmkpKSQmZlJIBAgFApRW1uL2Wymbdu2SJJEPB7H6/ViMBioqKigtrYWh8NBVlYW4XC4zlk2HA4jyzKFhYVUV1fjcDjIz8/HYDBQXl7OkSNH0Ol0tG3btoEzbyKRYN++fcTjcTp27IhOp2P//v1EIhFycnIIBoOkp6djNjddHf1/hcrKStxuNzk5OQ3kC4QQVFVVIYQgPT39v9XMxuVyEY1GyczMRNNUZvXfjFAohMfjwWKxEIlEiMVi2Gw2TCYTqqqyc+dO3G437du3JxKJ4HA4jstVORQKEY1G/+X7/ohgMEgwmHRt/p/47X9EKBSisLAQo9FITk4OR44cQQiBRqPBZDKRkpLC4cOHG9wXqqoSDAbrBL3D4TCKomA0GtFqtQ10cIQQ1NTUoNFoMBgMlJaWoqpJoXC/309KSgpWq5WCggLsdju5ubl190Dnzp3r1gVVTW7uSktL8Xg85OXlYbU2Hgv8B41x8fjzaZUvM/+1LPYciPLa+x4G9TUiS7B0VZCtK1qhKBKpdoWLz62/319/KoPLrnHx0RsZPPNiAN2hfnQSv4tpS0Asm3TRjqL0XxC6GnKzNGh1gkqXSkaqwuJ3csjJqr+eH71Px/hzw1x8VSX6WApuv58sf1ccfQtYtSSDbbsizHo0gCNV4ZM3s+oSzWGDjEy+2Ma4y0rxelUO7N7NbbdM4a13Pm9RHIQQ3DD9RvasPERWqC0OYD/bWPTxO5x5ho4H3nKSl6PFVRXnxbc9zFvgoXdgDJqgpu7zceIUZ63k1+XZZDg1RKOCwqIYBr1EXo7C2ZODZLe/lzvP7k55eTn5+fmYTCZm3T6LHTuXMbBHKSNG6mmVruOn1SHCsTjjJpXw6N1Ohg4wsn1XhAcf95MZ6EFWoBWh0gAqIUCPmz20Ir+u+zQj2Iqflv6C53ZPixzfV/ywkkfufByzrYpHHzEzZEAaV86sZNig5Ei3I01h3eYwdzy4AYMnjkYjoSgyV05MoUtHHQcPx1jxSxC7RWbrjkMsfjdJfAoheHNeLVnpGmY/VcMJA40cLAjx67oQyz/N+wOBZOTic1O4+OoyyioTVFZLlFVGkGWZtq1lKipUlszPJTO9/toJBlXGXFLOunUhln+eUZd83nFDGl985+fRh27m1Tf+WleyKZw7bii2FIVvP8lp0O0lSRLnjDHjqlJ55f5MVn1XyTvvWph5n4t9uzS0ag+njTDhD6qs2xQmVGsgurcdTjUfKyominAFy5CUGG3aJV1Nj5FI8bhg7sdePvzUy9YNMIgRdVV9AJuURn9xMhukFfy4JJPe3ZJ5xvrNIa6YUUFNpYG02s5oMbD0o3Kk9DLCqYdJ9bena2IQ06+4il/WrWlxLP6vw2q1MnCAg6deddGtiw5ZknjqVTfvPJtJikXinY+8vDBnP0Z/P7xUE0stRQqaGTq6hO8/zSI7M3l9xGKCl+d6OFIUZ8YdfpwlQ/libjHf/XgUu03GaJBJtcs8eb+T/r0NHDgc5cwLqiko30NPMaRR3uSVqjGmhmid50AIuPySFGauLiA73qbJ3+G3F9CtB6z51cqzz8UIJDyk2Vouc9CtWzeeeEzHnLvTOPciLwSstKIDktWDmlOJ3liDJ6jywptuZs1IazLf238oSucOOs6bWM2+vQJJKLiDYfTmBIvfy2DSFUcQpe2b/GyhtJdHpzXO+7fujHA05MOLAH0Qa24tz083c9s9v2FTbNiiOcTlCKqzhCun6LnleiubtoW56V4Xo8dOa1EMZt39GJMnnYheJzPmVDPrNoX54OUsnn3dzb1zqtHrJWIxwfljLQgBc5/PajbvNRklorHkpveZ19xkZcjs2B3l+rsqOVIUBSSWLcyl9R807C670Mojz1Wz/KcgM6c1P6bbtaOOKddV89wbHiQZ+nTX0b2zjv2HYnw2N7n+QnJM/sqby9m0NUzX/sefSyqKwsTLx/PxvPnsjK0jskXimBzCn1FwNEY80LgLM0SAzEyJSFEWqz4yg6MCrWxACaQCyQmgo+xHQiZVTkMvdGwRv5Aj2pIlNSRp4yKGgsIR9tORXpj8Ocx9v5xThjXdtfTZEj9nn5HcJ+m0EnGdH0uKwKzX0LHj8ZPhfycs+XoeJoPMfbc2/XfOzdbQq5uelT+F+W5ZjKIiDeMnV1JcGcKZpuGR52qIxQSjTjJx9SQb99+ahru6hs/eLydCkLGjMrn2Zg+57kFY/6B1rJV0ZPl7sWHZVkaMrcBdagJXR2RUVOIcEDtIJYOA8wCPzGrV6LxSLDLPPJ7ChKtWotcoDO4FBn3yejSZZHp211JQGmpxPIQaZu58L3fckEpxaYJ9qzPICnVBILCkRshwNi0L6HQopKTFEOX1RJ0kSXRRB3LXA8sxh7IYIHrVvZZGBrmiHTtZR3cxCL1kwIKVasrwiCp06ElLTzQrMZCTpcHnTxbpdu6NsPZnhU6uAXz9+nK8Xh933z+rxb/9GKLRKJs2rkGSJV58NIOb7nFx/ZV2Rg6vv+/OGW1h9Ckmxkwspbg0Rl5O4y55s0nCZJAJh1VGDW++09BmTcosHD4aw2SUeWWuh9m3p6HRyJw0xMjn3wY4f2xj0vLlt3yYXZ1JCVupobzZ6YIIIRQlwdKl3zB+/CXHHQe73U5arh2Py0svhgAS+w2rmXWzrS73/CMG9jXQtrubtat+QkLCgJkYMeJ4cJKFXko+5zLIJSh87GAdeaIdJlII4KWQfaSRjlPKSu6ZqWQvm2lPj7rrRgjBXrbQg0F1x4OkW3yqSGcbq+kkemPGShWlFHGA1qITaWTSlq54Ei62bNjyf5f8/FfC8nB8LsP/6vV27drx6KOPtuh8/idE7f+MQCDAFVdMZuvmtSQiEgIVs1mH2agQi0jozXHat9Wg0cK+AzHcNRICgdkiiIQlgj4JrazFIllBGyemBJB1MTxuGUUTI8UmyM7S4HYnqHFpUYQOvVYiIceIEUFOaBAJDQiZhEgQTkTRKgogkGWBxhhHp4BABiGj10oEggJLioper2A2p9Cj5wDunPXkf0mzcP369Tw8+zZcVWUYjTpOOGEUM26+h4yMDMrLy/nqi/kcOLCLDet2468JE44GiEckNLIWSStwZttBqgSRQFUVhGTm2utu4rTTz+ajD99gy+Yf0Ws1mFKySHO0w13joXOnTpx19lls2rCJd994j4A3iKJVGHfBWUy5ajImk4nFiz7jxadeRAQUNJKWqlA5Wp2W1NQ0OnXtyM13zqBjx47/8vcdDxKJBK+//iJffPYmFlOM7AyZo8VxorHkaGUsAZKAeEJgtSQr6XabTKf2OgqOxikqiRFLWOncMROdNkFC1TLi1PNJTc3iqy8/5dDBHRgNKoFAAI0GEgkJX62MTmeke6/OKIqGoqM7icejqEJDTl5HtEoCV+VhotEQCEEgKPAH4qSlGsjJ7UR6Rit2bP+RWDRKIiFhtaUy/sIpXD75mmblIP4VYrEYX37+JY89OIdY1ItJYyDglYkqAcy2GD6PTEyFVLtAqOD3atDKCrI2gaKLEg4pqHEtegxISMTkICZbDEWTfCDbbQpajYSnVlDjBgM2wpEwOkmLKsWTGxc5SjSi4LBpMFtVrCkQCCY7RvwBldwcBZ9foCgCX61EwKcFJJTfxwIEAluqhfmLPqZLly7/LdfH/0VEIhEkqZpVn+Wz5IcAP60O8c28XHQ6iQpXHK9fbTBK90cM6W/ArDFy/kU+zDo9bUVjF0GDZMIeaIc+dx81ngR+n0w8aGDSeH0D4vMY+vY0cPpIAxPOM/DNMpUPPt5NuqLD7Ulw2/01FBapzF+e3ajCrtNJvP1sBpNvqsB/SMOBXfvZt28fnTs3X/X9Mz5f/Dk7vz9Am0QXEsTZxhrStWmcP9HMI/fa696X7tTw8F1OstK9vD5nF/5AcmOnQ4+VVE4+SUeGU4MQgk3bw3y02Ee1O0GXDjoG94EH7rifNE0WUkghYghS4S0lPSPC0gUZ3HyXly8WCHS+PIQ2wiHKGDxUw92PVpHh1BCLC+65zYLHXcTCxQcR5Xk4fEkTge5iADtZRyr1zwF9lZVly5Zz0UUXHnccnn70GQwmN3Nfs/Lqe7XMfrqax+5xMubU+iLb0AFGfvoyl1POL0ZNwNIFuQ2632ZOs3PGJSWgifHUq26mXWYDBNU1Ki89lkbPrkkyZsa9lbz6RGajzrkX3vSQm63h7ecysaYkk8nS8jhnXFzMO89nNSA+IbmpWfxuJsNHuek/ooJOXQVarYQsQd+eer5etoHi4mLy8vKOOw579+5FkaOk2TVNjrkCXHaRmRdeKMJRMohLrviF2fdYefhZNxMvsDJquInPlvgJhkDRxnCZ9lMaLEBSdUhI2HAgMg/zzYd5ZGXU/x6NRmLaZTa++yFIHu0bEJ9175E05Iq2PDinkEXv67lgiosVy+NosaNPCVGdsZVISCZRm4Kztg0+62H0VJAh5bC7zN1i85u/A3Jycogl0hGqi8nXVqE3CtYtzeOVubX8uCbIkH4Ghp9Vw4+/LWHsSAuTJ5iRZYX3PzEyfGwZqSk6rDaJ4vIIibAOyesgFtKTJTkpjO/B7JV4+9l0+vbUN1i/OrbT8dHcVMZfEGFHaC35ogPW34mlcqWAMu1+TLEIi772MeMOldqD2ehjMYo5TJ7U0MTCK7uI2cp45y0dedUnIqOwXfMzSnrTG+W/glarZeRpFzJ5+uu0CvTnCPuJ5ezjhWctjDrJmRxfDao8+7qba++o5LUnMxpcU/6AyoIv/ASrTLT2DSX/d11ahwhQEtnFHQ+4uW66kWcfX0vb0MC6UT9VqBSwhxTsPP2Yj3UbK9DoJIoKJSxmhW37vGToc0gJZOGTSjj1ZC1TL7Nx1hlmThhbxLXXJ/D6VDZsjfHrphg/TvTRsa2WhHBwzTU3tSgGdrudSFQhN0umQ1stz7/pYdzpZp6e3TDX/uI7H4ePxLjtQRdZGRrOHWPh5BOMDeKxdlOY265N5WBBlIVfBXjmQWfd2PtpFxVz2XhrA+LzGO6ZmcbCr/zs2BOma6emu2y37YrQKk9m2eJcFAVefc/DdyuCfDs/t8H7nA6FRW/n0P/0Iq64fmiLYqEzWFFiNjrQFVfVNj7/xs95ZzUkHoQQ3HJvNcUuDQrFZEr1621t6j7eetnO1TMLGXVKCtOvSI7pf/1dMa+9tZ+yYoV8OpBHeySRjJuKygG2ExexBtd6MYfJpwOVFHFEv5XscFc2r9Xw27oQwwY3JMy37Aize3+Ux+5OelssWBQmxdMBTf4R9hdEOWvc+BbF4e8Cf8CHRiM1a/JVWh5n1UrB9i/zccRa0wmJHetXM+5imXtvTsVuU0gkBF8vC3DBVaV8/Fo2d91sZcV3IfLLT+LCyWsIuHXkSk2T+g5fV7ZuqaY1bUkjA62kI58OFIuDuBwbGX+6qUnDR4Dhg4306SOz5KMczjivioULVG69LoEjTSEtDaJy41z1X0GrtfDrukLuvzWNUWdXk+YbUE+q/YtHaVOPWlmSibttpIl2jZ7FOklPa9GZEgrIFHl4M7fTp6uGXt2D7NwVpdzTvNwKQCIOsx708MXnCbIqTkh6LPjbsPzLFVx307UtKob/EV999Rk11eWcfrIJr0+lvDLegPg8Br1e5r6bU3n7Iy+zb0+aDnlqVXKyFPYciPHZtz7cngSPPFeDySjRp4eek4Y2XC8jEZVKV4Jzp5TSr5cBT22Cn9eGGHe6he6d9dx2XSoTrinHVZ3gsvEpmEwytd4EL73j4Z33Q3QIt0VCooDd1IgKwpkHMFgjxOOg1tqx1XShTLcfsy1KTXXTnjJ/hVgkTmd6c5CdBPFhsfk567TmJ2omjrewe1UKfnxECGLASJQIEcLERYwaXAhUsmlNFq0opZAKiqmiDCMWXJRSKUpQUXGShVVvwBgx1117Hqqw4WhAfB6DRtKSLnLZym8YMGHHiYNMfHg4wn5yaUcAH2mO/x6nd/gPJD//QRJCCG647iqWL/kFh5qNXbTBixuBIBaKkdNBpWN7Da89kV23+Y/FBPfMqeJIUYxZMxwcLIjy9KtujhwAAlrSErk4yOSI4WdSWoXp29OMjMTm7RFqa4CYjhRHghRbkkVz10rgS6FtrD9RwhzSbiY3U6FPDx1pdpmNW2J4XSlUeyLkt03w/GMOWudpWbc5zNsf1TLx/BQqXAm+/eEnrrriHN6ft6RFeqrH4jDixBMpKaxEiw4tKQgsfHPoF75YOAxHloYO7QzccIWW8SMVVnQP8sDDQdpHB5BKOpKQUOMqlUcKSO/v4btFDn5ZG+auBz08ct/DPDDrUXQaBaNOIZZQiYaOkKNWI1BZzkqef+wlNGjooQ7BKulRhcrip5bw5uuvoMgxVHcK3cXgum6mPNGJ0lAB3lo3FYV+rto4jfufupdRp438L10PiUSCqVeNp7piG5++mdVASHntphD3PV7NhWebmf1kDelOhUBI5Yv3c+jeub6jorAoxrjLSjn3NJnrr0olHA7z1oev8djDbmxWhdEnG4nFBBu3QeFhBX0ojbxEe2RkDv16BK+2gvHna2jbRs8b73spK9qKKiRmXG1nysVODIbk4v7Uq24+XOSluGgXvTsf4YYnbWRlaFj4lZ8FX9Twy4oX+ObrBSxctKrFBKjb7eaS8ydQU32AAX31XDfVjskos/iLCMuWGfF6jTgzfIw+1QxCZsXKOLqokWA0hiaiR1UDmFUj3Rhcp2+SUBMU+nYQSyvm0/ectMrVEAgKFBluf7CGzT9pyRbtiIowBkwoCS37lY1kZkY4ZZgGV7XKvbek0bm9jn2HojzwRA2HC+NMnWji2RcjOGJtUKkknw4oKL/fx+BxVzB25FjuvP8Wpk2//r90ffxfxSOPPMxZp5kwGWXeW+Dlu/m5dRvzaFRgMjY/3iZJEhqNhD3YFiWo1D2E4yKOBxcqAhupWIP5uGoO8dHb6SiKxBU3VTB+nKPZ4545ysy2XRHm3OsgzabhnWdSGHhKOeEqK227h5qteOfnaonHBbI+RsJvYenSL+jc+c7jjsWLT79MXrwLSFDGEbJphZp+mFm32Jt8/zVTUnjhjaNkBoZhJZUQAYo4yM49USIRlWvvrMSRqnDTVDu52RrmLfDxwOw4PaID0Ui/35d+cIh8SsK/MX5yNcaDAzFIEVSbC+IaWvuGsv6HPeizKnnyATsD+9QnNrffJJj1UCXLPwKnvysaSYtW6ImIcJ1jpBxXCPoDxx2DyspKaiu9nHhqgrsfq+bJ+53MfrqmAfF5DLIske5QeOqB9EbkpdEo88kb2dz6gIvzzrRwywMunGky10yx1RGfAIcKY/Tp0bArrbg0xq/rQ3z6dkOR+JwsDbnZWgb1bVrbzelQyMoRFO21M+G8ONmZGlrnJXVgJRKsWPEDkydPOe5Y3HnnnYRDEnldm0/j9HoZjTGOETOBahMzbg+w9PNMzCaFW2e7uGmqnduvT2X0+dWYyzuSsLtIbeVl3Jk6yiorOFiobUB8/hHpNgMVNB4HOwYbDlauOoStVRGmRBoWi4+OXULce5uNLh207DkQ5aGnPFTsrybo1eCihAxykIXC1q1b6du373HH4u+CCZNmcON1U3GGOjDobBezn6qhaycd33+SJJHOnVLG4ncz6d29/hrs84ieqy+LcMHFAVL2nkhrNHVTD1v4hUKxF13CgtUYZkCfpq/dfj31CL2baMjAUfYTJUqUMBbJQKbdRG4bLa+/HaJ9ZAAZiUwcxClkH1vFrzjIQkHBpRwlqvWRUmkjI9QZ5ffz6BwfSFWweWOmv8KJw0fz7MNvU85WMtJlPp1va5DzmE0y993i4J7Hqlj8jZ/x45KTAUeKYky8ppzKcpk+oRFoJR1xEaPSuZGcDkFmnqnDU6vjjY/cBLQSG0I/YBF2ZBQihMgkHynNRU6nMKePNGHQS3z0SYSdW2Q0nvaUUUQqnckP9+a7b1dxyw1xqqoTnHOGhadfdXPlRAeXnJtCZrpCVbXES+8p3D/7xRZPkH22+CMynRJPPeBk5n0uXnk8nVtnV9GhjZYzR5mJRASvve/hwOEYN0+zc86YFPwBlY8/9/HcGx4+fCVZvJk730N1TYKrbqlgz74IJwwwNND71GkkLjq76bFLSZI4+3Qzz73hYfy4lEaETywmeGd+LWuW5KHTJV+rcavMuqnpjaxOJ3Hp+Sls27aV008/47hj8d7r79OfU9BLBtzuSm6ZVc7mbXFumm7B6VDYtivK3bO9VG5rwwA6cIAdxESUHNpQYdiPT+Pi9fcU5r6YzomD6wmTG6dp6dVd4dKLku7df4QsyXQSvdnCL2SL1ghUijlMEB/5tCeSuZ9HHoZX3/iV8BGVS6a5OXGInmmXW5El+GChj1/WRMiwG/jsmyA9u2n46us4+bGulITKsVpirFy5knPPPfe44/B3gSIZyM8NUuGKNyo2Aky8yk2rmmGYpRSQoFoq5awL4jw9u/6ZpSgS546xkJutMOHaMl5+LANJF0WHnuICE1Ks+Y50naRHFgpxYuxmI2aRQnt6kCd1YFf4CLL8114BkpQ0CSs+rMfuacPbHxRw50wrm7aHGTC4ZftkgHMvmMq7b85EkiS8tZD2u+mbJEn4a3RUVSdwOhrnptU1CXw1OqxNMKCK0HKA7fQSQ+r0a48hjQyOsA9TuyJ+WZzRoFlg7MQSar2JJrsMyyvjFBySqP6lM/lqZoMcylBl5btvlzJh4vF3Of4RH817hbwcBZNRYuuuCMMHN7+enjzMxE33uFi8xE9muoJeK3HoSAyNksybbr4mldGnmvH6VD5a7OP5Nz3MfT6T4rI4QggeeqaGu2ekce4fTD1DIZVpt1USiQrOHWNhwZvZfPyFj4umlVFZlSAUUunfW89ZY3SsWrkCk6sTTtlM65O28tIcJ9mZyefTpm1hpt70M97yOF3zdbRu07IGmVAoROHeo8iU0I6u2CUn5WItwZCKg6b3J99+HyaCjp4Mrsv/EyLOPraxiZ/JpQ0yCvvZjoJCZ/oQJkit5KKb6E+IAIfYxVBpFAB79SsJxGuwqcl13ocH+1/ki04yKeEAvTmhzrAQoLXozC7WEyHMhMv/veuiKfxDfv6HYsqUi9iwahf9EyPZwyacZJNHO8LWUuJylFCwjHdfyGyQaGi1Ek/en86Ea8pwpMr06ZHCBWdZuOKmSlZ8FaUyWsJhdnNGf5nLL3Gy4EsfgaBKq1YyFaUKjuwwHdtrKKtUMRolWuVrqXb7OFK2Ep9Hw/ChOhbOzW/QabX4Gz/3zNLgK9Zw18Nuhg/RM/v2NC4628LF08t54l4nUy9Njny+9eaz3HHnwy2Kw5iRp1NbGEYrK/RQBycfZL8jGg6zz/ULT79vJBxWmfWAnzXro3SJntBAW0mWZLLU9pRuSXDXw8VMvthC+1Z69u2W0QgdSlxHRrgddpyUcBg3lXRjIJnkU6QeoJIydrORXmIou9mIKbuSO65I4Y23VFqJoQ2c+yRJIpd2eMVGytLXoDcKZt1+NV+ecBaz7r2LnJx/T7z81VefIxLYwbsvZjZykBvS38iYkSaefrWWC8ZZWPVriLeeyWywCYCkw+mCN7K4eFoZb33kZdplNt54z889Mx1Mu9xa9xA668IqpGBP7CIDL24C6fswmoMoMR0LPw+S6kjw/kvZfPtDkP599JxzRv3ib7MqPHKXE4tJ5sffAmzbGeP9eW4UocFoEpx0kpmDR4N07VTFzTOu5OVX57UoDjdOn0GgqoSnHknlkvMsCCH4eW0Yn1/FlBLFr4b48sNs7n04QOm6NmSHs1BJYMBEjAjbYqtpT7c64hNAkRTaJ/qwtcrLJVdWkZcv07aVgqsmQX6OhrS2NdTuTMOImaMcQELCmcgjWOll1UofCz9IY8gAA5Ik4XQYWb4oh2tvd/HSW14MRg0R+wFMCS0By2bOPsNMh7Zafvw1zIatEVQ3PPHQs5x2+pl1Bm7/oB7btm5gxpUGflwd5PQRDTWLcrI0HDgcRVVFkxX2gqMxYj4jGrSoJN2+XbadaLPLmXCBHotF4rMvopQcMtC+jY6+PX/f+EuCSLT5xDUcFmg0EuGwyoQLTLw9/yhhr4a28d7I0tq//D1+v8Bbq5JKDqWl5S2KRXVFDa1/T0qqKKMXQ/HbDjRr7KAoEvm5WgJFyXXJhIXO9KF0zwHOvvQwl15k4vKL6qUX5i+I0i06vJ74/B0myYKtqjulgR1Y835jwgUWzhltxutXeeWNjVRsTxBXVT5Y4CORSOpaSZKEJEnMud/GDyuKSRzohCIpaNCSoN6ROJYWZMCgpl2km0I4HEZIYWpq47w8JwNfQGVgn+Y3KMGQoG2rpgssOVkavP7k5xe/k03fkUd44ZGGBotNdUTM+9THtVPsTXYmHtvcN4cUi0xKMJ83393JuDP1vDUvgtksMaifgS+++LxF5OfB/bswCB0HC5uXKfH5VQJBlWJ+IUoUWyKTCyeX4/PI6DV6ZuwKk8BHqrsrMWcRTzylMG50smts7aYQK35ufvyuTRuZjYRIwd7k62FCGI0Qi+mQpDhnjtHz1gv1uoD5uVpOG2Hiiuur2fJ1Gwrih0iIOHG5ZY7XfycsW7oCRdJiwIg9VeCuTfzetZzU/+zUTtuA+DyGbp31nHZ6kHXzPNil5N9XkiRkoZAgQUd6ETWvavI7hRBccFk1ttqOdKW+CygiwuxIrKa0XAVXHmqijIjVRXnaDrIyZFI9KoYqC1KNTIgQJHS0SwykjEIOshMFhdaiE04pG7ertsWxWLNmLbdMv4028a4UU0hmvpvunZsuWt1yTSonnl3Es68nC481bhUZgV1ko5V0CCEoyfiNd940MGxw/Qbt3ltTmfVoFV/Ns5Ll7YNAoEVHmWMD9z4c5+Lz6t97zmgL6zeHufyKKrpVnshuNtJbnEA0pnLeFaX07KLnwMEE1WU6Xn1Gh111EFGChM1+7rjvVvr1O/518Bi+/eZjHGkyfXoYuO26VC6cWoZBL1FWEWfVb0ECARVVhXVLW5Fqr9/0PnCbg9Ubglx0dRlV1So6nUR+roaCIzHiKpw/1sz3qwIcLIiR7lQ4WhL7y7XNZJIYNtjI9NsrmXO3s45kKS2Pc+tsF2azXKcne+zf27dpvvDdvYuW/eUlxx2HL7/8Er1qrCuqdaQ3JVUpPPfqXj741IsiSyQiGlJqOpMrtQUJOonebJJXQt5BrrzMgJCNvPxamIqSIH16RZl5nZlWeclz/PjTCPlq7yY76CRJwimy2cAKDJjJIp80MihJ/41nnrBw1hkmxo9LYfCpFVTtacehr7K5dMUmDLIBp68vbaV0Ykej3Hv9fsqlI/SMnowkSejDTrI6RXn2qYf/IT+bgD3VxoyrVF5/v5YHbnPw6Vc+Hn7Ch8cDOoNKwmOj0x/2i5HMg9x9S9NSUwP7GJGA2x+qojoUpZS1EAII1f3NEyJBmCAaNOglIwmRQIOWXKktubSlRBRwkB10pBfOYEd+Xbet2dx0zcYwVovM+RM8ZFaeiIrKzt0H+WqpH59fRatt+dTDGWeM5bln7iQcVjFbktILx3I5U2UXrr5lC4vfzWpwPqoquPbWGsyVPRsdTwhBiAC5tGM/2+lC42JkXA5zz51Gdu6NsGVnhA5ttHTuoOPGqXZuf7CK15+qNzyqqk6w50CE+x/zYi3uhwrsYj1xEUdCIpM8NHENXk/LnwXH4Pe5CAbjRCJhLjjLgj/YfAfqg09X06mdjrkvZNaRtOGwyl2PVmGzKky5JPlczcqAB+9w8ONvQQaPKSInSyEYVDl1uKkB8QnJovrc5zM57aJizj7DjE4nMeHcFD7+zMfLc9IZ1LeejE0kBJddc4D9h2J8+k7DQnr/3gZ++DyT8VNLqapRGTnytBbFYePGjSREnDzaY5eSzyhtVSve/uAgD85qLH/gD6gs/VbQj4ENzkORNHQV/djOGtLJRS8ZyKENNaKSnWwAEjicAq1LRxVlpP6B3JTjOoqlQ2SJtsiSgoKGeHMC2kCMKHYyGhCfkORvuor+rJeX06FDh2Y+3XK0XGH/H/w/x5EjR9jw22a6JgZTxhGc5ICzjFajt/Lcu14unubmhqstzbbUT73UxvzPfEDywfzKE+kY7CG06DFi4cdleq6b6aN7ByNfvJfNey9m0rFbnPbtFPr11jNpvBWDTmLkcDMvPJLBC486yG2V4LMPMhqNmF5wloXzLlRJj7WBiI4LzjJz0bQyojF48HYHF11dyo+rg1x6voVl33/VojhUV1dzpKAAyeqho9qnAfEJIKPgENmcP6WcS66q4tBvuRCyNCvKnxlrx1tvxThpVC1Hv+vPEM5goHQK3RlINRUUc5jWUmdSyWC3eQX0/4WTznfRvU8Uc7qPtSzHlOti7fc5dO+qxejLQ5aScgBxEWvgCp5PJ4afoGfPuhy+/zQTr2s5548Zy9tvvNOiGEDS5fXTT15Gr5MaEZqQrDa9/aGXqZOsKLKMxSwzohkx526d9eTlaPnpizx+XhPCbpOZPtlWt+DtPxSlaJ8Fu8igyrgfx0kbWfS5wtY1DravdfLykw4UWUaRYfWGEGefXt9x5alN8NPqIGs2hrh2so1DhXEO7jSQYTWRmWrEEWzPri+7cHifll17I+zdswafz3fccSgpKeHIniJy2kW45DwLPr/KkFEVXHRRkGWrwgTjMbp21jHlRhfbfrVQFC7lMLsp4TDbWU0Rh+jDMArY0+TxW6tdOe1kMz9/lcv7L2fx7fxcrr7MikYrwOzlKPvpQj/6SyPoKPWiNyfS0TOSs84N0KF3BTfc5sZTm0CSJKZMSCE1TeG2GSk8PCuN4Scq7P6lNc8+lM51V9hZ+E4WP3+VQ2aGjE6vcv89x98B+HeC2+1n284YHq9K5p9GIxVFYuwoM2980DhZUlXBjbNcGCs7kUo6FdJRXPbtTLjWw/pVGdx2g41rplhZ9oWTF1+V8YSDdfevwSCz8Et/s+e08Csfy1YFuHh6Ofc9UY3RKDFmtIYjaT9TVh2u0zP6M8or44SrUyChwxNz06dPy0zyEmr8D2uMhCwphCN//RmNLkHbMVspSV1X99nseAc2bRRcekF94ub2JHCX6xslHgB+UUs0bxdtO8X55ZtcHrrTQf/eBk4ZZmLRBw7mPGxk7OlGbrjKzmdL/Ey+sYJ4PPldkiQx/nw9blwIIQjgxUBybQoKP8YcLT16HL+mWXZ2NjUhD55alS4ddZiNSSOj5qD8i2lanVZCVZPXUrpTg8nY8Jmal61h976GQS4qjdO5fdMbd502meQ3hURCcOBIGAUNo081cccNaSx4K5tpl9morlEJB4v/+mT/BEVRifr1+CosbNjaNEn54hteLK6u5NIOLVp8uFHcWQwQI+kXH0Unz0jauIdTyhHadg0ybnR9x1Netob9h5snVseeoadY2dfka0IISuQDzLzRgBrR4EhXefZRWyPCWJIknp+TSiK9GDNW9rMdjTHSovH/vxOWLvmerp0VJI3Kb+vDTP6DA+28T72cfUbzpgiTJhiJ2huPz7WhM4qkUFOTvEb/jO9XBSnclE4uDbUv9ZKBPmI4GkOcSl0htvQY9z7lY9vqdJZ96WTjTxl8skhBan2IbFohUHFImfSQBtOBHugwUMYRakQFkX+1kP0JoVCI266/nXbVvUnBjuKoZED/5sk0R5pCTpaGhW9l8+R9Tnp315OaqmCTkhvBGrmcCy+UG40kS5LEnHucmLI8yMjoJD0RQuR18nHxeY27zQf1M3DmWIkoIVJIpTjzR+a9a2Hdd6148n4n1ZUaesVH0CMxmDzRgfbxXnT1DOGVR99kxQ8rWxQDAJernGhU4PUleOY1N5ddaGXJR7ms/Tafl+dk0DpfyxmnmhoQn8fgTNNQXplg0dxsVi/JZ9E7Oaz9rhUvPpLOzPuq2LA1TIe2WjyeBPEEfL+q+Q79JcsDzLjazsTzU7j2zkrGXVbCWZNKuO1BF1dPspJmlxtcO23yteze3/zasmFLmLz8ds2+/mcsX768wTiln1oqKaGnegJdKsfRsfws2tWcjA8PR8UB4HeHd6Udt9xgYMVPUeY+k0arqhHIm07mt/e6ccaZAd56P5kHuKpU9DTfRWbATF6bOFHCHFH2kH3qZr74zMRZZyTX030Ho7iOmOkg9cBLNY5AJzr6TyL190KEVtLRKt6DzGgnaqgAQMgxFEUmGGy5/uPfAbFolBMH6/nx1yCdB5Zw200y5sND6FAzktSygfiDgmJR31GuM8ZxpDWfEPTurueJe53MfyOT9HToy/DkhJaooty+GU/HlXQ6bxO2EWsozl7FEWUX6SSbWbzCjZJega5VEcXZKwnpq7CYFB55xtPoewJBlRtnuVi/WoOuJh8ZhbDkp7Qiwjvza1GjGrJyWi6FJUkSl0+5hTfmBbjmagPVpoP1r6kKW36xMPjUSuYv8rN1Z4SPF/sZPLKCX38CWyKj0fHKpEJsOMiU8ogSJiIaOrLXUoMhJcItdwa4brKeOyY7Of9slRNGVdK2lZaBfQ0MGVPMOx95GXVOJYOGebnyAguHNjjZx3ZKOExHetNHGkZ3BhEjyiF2sX7jSmpr/z0C1GLW4XQohCMqW3dG+GVtqMG+/BhCIZXPvw2w8O3sBt2pBoPM8w9nsO9glKKShkTdycNM9Oii49G70ognkpz4O/Nr8foa5ntarUT/XgbWbU7Ga/ESP+eMNjcgPiGZc8573YnRkkBtYsvgSFMY0NuAxxNvsZfGJ/M/IUGCDOplRdLUbBZ8kmDDlnCj9189o4rseIcmC/rJhq62lHO0/lhSBnoMxIxuqqpVtvIbAXyECBISASpFCTXBEDnxjmzhN4LCTzrZVFDU7DmXyAfIp2lyUyNpMUsWVqxY0ZIw/CX+IT//AzH96itI0euxSFaqKUdyVPDI4/DJu2mMOMGE2STTthmNL4DWeRoqq+pvyAOHY7jd0JYu9JdOShJ+3tP55IVsOvYtY8L0clJtCtddkco5oy0ggaLInDDQyNABRnKztVw4LqXZyu/Ma61E0wsIV6fwzvxaXJWCwaPK+Pq7ENG4YNmqAD+uDhEJt2xBe+C+B3BmxbGZ9aTScHH2SdVUtV3FvU/XsvmHPNZ8n82UOyuwZNU2WqSPQUZBAP0YgUWqr35oJR2d6I0PDwHhI5vW2FIF89+xc+JwmRuuTuGdV23k5oEkZBxpCq7qZAt7ceZPRHuvQjvkZ0pyV1BtPIgQAgNGKiuTK1q3znq++zSDNq0ivPv8B6xZ0zIzh2+++QJHqozF3HT8X3jLQ7/een74KcizDznRaqW/1EuzWWU0Gon5r2cRTSTI7VZMVsdScruWcPm1lQhXNoXW37D1PsDXn6TTqX2yS1KjkbjwbAtffpDD5TdUYE2RWPSNn/OvKKXvyCOcNamYp15xc/l1lfQ8+QhxVSUl24fRWYvO6UbutBt/q02kSg4O7pfR6xIsX770uOOwa9cuwu4oV0xMbjpOHVfJwd169KlBLjhfw+RLLNw9Mw05oSWWUOnJELpLA+gk9aavNBw7DvayFR1GgqIxuWXEgqem4b8N6G3k7plp+A2ltKVrUjv3D9BKOnqqwwi6rGz4uCsjx1VRVBLjnseqWf1NPrddl8anX/t5+7nMRvdPfq6W5x9Nw2zQs3H91uOOw98J8ZjKV0uitGulZX0TD+2brraze3+UqbeUs3VnhOqaBMt/CnDO5FJ8XgkDJvSSgYQugLFVOXfMaFz5HzncRN8eBjr1L2fGnW6y0mU2bA03+X2fLfGxa2+Ep2an8+X7Obz7QhZbVrTizFMtOLPj3DXTyj1zqholXImEYPrNNaRUdqe3Ohyv1kXXrl1bFAujxYiLUgAUFCIihOpJZcPWpte7wqIYmekaPp7r4MbbYrhsO4FkMmOWkpIklVVxgr/r1CqiMfEphMCds56pV+m44Sp7kyPQ48elUFKWIN2h8OT96Zw5yszDz9bfSGmpEmEC7GQdceIcYjclukO42xbx+ruvtigGSUMyiVRbMnXR6WD5T0FisaY7dWtrVWq9TZORgaBKOJLs4oWkRuwv6xpuNG+8ys49c6qJROqz0/wcDfsONV3BvnqSjfueqGrytXfm12KxgNd+kHPOqu/OG9LfyLljzETCzVfFm0IsLEAo5FWfwCVXVvPtD35UNRmHUEjlyZfcvP+uwBPzUsRBEsRRUbGTjob6/MEomenNMPYfaEh+5eVo8QfURpsAIQSrfgsyfYYHR3aYAuMGVFEfH1WoHGIng09MEIlKGLBgc8TrtFH/DLtNISU1hoMsqilHo0BGRuPN2D8AoyHAk7MdqM5i/F6JDGcypm5Pgm+XRuv+/k0hkRAg6p9BYRFEQVMn2SNqnLz7sbfR5158NUSqr1OTx9RIWnLNTtq2F1xxuY7xZ5sb5B49u+pZ/JEdd/o2pD+0zaVJGcnOT7pQyD7iNF/AaAoLP16IqTINjaShLHUjL85xNMh5/4xAUCXFIpOXo2X4EBML38pm2CAjAXOSDI45jzD9yqaNLSRJYsJFemqoBKBWV8ZVVzTfbX7VZCMxZxEmk8rse80MGZC8159/zYexpAdGqSFpKksy+TWdefrRZ1oUA4B4XCItVeaqmyu44/o0bp6eSqpdQZIkhg4w8u38XErLE+w/1JhofPCZar58P4c2f9LxPHW4mUfucpBqUzjjFDPTLrez6rNc7n+yhkATnVTfLPMTjQpeetvDyScY+fTtbL6el8s3H+by0atZLF0ZZOqlDbuNJl9s5ZW5niaJiUBQ5dOv/QwbduJxx6Ft27YE8SJE0pjoADvowWCsUv34sE4y0Jk+1FJdl/9pYibe+yiCa30n8kN9MEpmFEnBTjr5rpN47mnBtl0R+vfT4FeaXtcBhL0SRYbW7eNk5MS54xZznUEcwIuvBcgMJp/31ZSTTesmj5NPOyopQRUqcUsNh49EsKf+9+nc/V/C3t2VjJ9cw55NFqSyNnSJnoBVSkUr6Ugjg76ciJca3CI5RRCNSA2e439GSXkcR6rMSUONDBoeZR0/oMdImXMdDz4dYuPPGcx9NZUvP3Gw5kcbuf2LMSl6qs37yDp1M4u+UNi7Lo/Nq1O569EAbm+Mee8LzjiviiXLA2zZEeaFN2oZdEYR559p4YuFVmY9W42/y0+UWrZy+UQjo081kXDbsVjs/1ZMLrlkCqu3dqOoTCajZwlVugKEEHhx4wx1xLrvFJ66PZMrL9bz1G2ZpOw9hfRQZ7bwC9WinLiIERBeyuybCWXsw0lSI9JKGoXsoVKUEBcxEiJBqXUTFtlKF88o2sf6kyc6kecZjNg1gJPOqObFl6Ic3q1lxm1+/Ov709F7Mu1ET7pK/RnEqcjI+HADSY3wfKkDbaWumNnFtdMvaFFjzDHoDQ4sJoX3X8rimdc8SJJg1qON8/EnX3Fz9SRrI23+Y5h+uY0PFzX+/pxshbseqWH65TbOPTMFo0Hi4mnlvPtJQ26jTb6Gex6r5uPPfbwy18Ok8U13HCuKxIgTjGza3nTxr29PPdGYoLCw8Dh+fT12bt+FgqbRVGpO5TDGT67i3IlVzP/Mx2vveRh2motffkg2xjUHA2aiNNxn5NGOeMhAvtqZ7gyklmp8uClkLwXsoS/DyZPa0ZFe7GYjm/kVP14KxJ5Gf48a3VHCek8DXubPMBu03HvX/S2Kw1/hH/LzPxDVrgLMxvqNQmY7P+eOrU+Y2rfVsn1X85XybbsiDUZKrp1RS8/YSZik+otblmRyE51I+M0M7W9i+ad5nD/WwtABRu68IY2v5uXw8LM1HC2OUeNRycpsvmKW4VSImWrwKzWsWCYhHe6G7chQFj3bDldhCr+ujnPiYONfjpI2he071nPOGDMGjdIgoU6IOL78TfzyvZOLz7NgMiUJydtusLFkQQauzPVNHs9DNamkNxh5PgZJkmhFR0opQJZkqso1nHp+CfsPxKlwqTz1ioe8NnESMZmNW8N4ahPkDTrKj8st/Lw0naWfO9my2sm4aaWU27fgk9z06lFPFMiyxGOzUzDJcV58+uUWxWHptwvw+hLsPRhtMln8elmA3CwNp41ICmxHIqLZh7yqCqprEpiMErIscfWlNuz+9vQOjKGj5xQqduVQrNuJKbeKx+9zNkmidmirY0AfPdt3RSktiyFJMO1yK4f2aTmwOhtL0QCM4UxSrTqunWzn/tucnDLMRCAoeOMZJ3NejJKRKaiujrFxw1+PCf8RBoOBuIiiKBLrN4c4uFchJcvLiOEaxo4yM3yIkR9/C7L/gKA7g+oMCo4hXcrBRioCtdFCDhCUa+nSpfGSOHaUmZQUGSdNi5AfG7WyqGkoh3ozdUYVUyfZcDoUSsqS2n7NjSaffooJu1UmEW3Z5u/vAq0uTqjcxq33V3OoMMbR4hiqKlj2Y4DLri/n3CllxGKCrTujvPVhLbc/5GLj1ghvPp2JQaMlQYIieS8dOqlcNbn5zo3rr7RhjjlYO687m9ZLtMnT8NwbbqbdWsEX3/lZ+KWXideW8chzNXz9YW6DUWpJkjhvrIXpl9vRaCS6dNBxzuQyvlzqZ9e+CB9/5mPAacWUrumInXSMkhmdMPLtt9+2KBb9B/emkL14hZsM8jisbCdRk8qUa2soLm1IUFXXJLjm9so6XbVpUywIRzmqSJAQCXyxACPHejhtVJRBw2qZekMtftyoQsUr3HhEFTERTXZEjdexdlOEc8c0nxydcYqJux+tYeAIF3PmRHnt9QhPvlhLOKzy5PN+XHIxebSnNyfgIJNqUc7Jp434t2RAZCFTWpGUMbjz4Wpunmbnursq67pNj2HfwSjF5XHufby6yXVz9lPVZKTLnDmxhLMvL2X7rgjX3lHZgEjt1lnPtMtsnHZRCW99WMuOPRHyshUeea7pY558gpEVvwS5/IZytu+OoKqCwqIYdzzkYsPWCB+86sSQ7qZHl4bkyeUXWdG10PBalSU0aHBpC6ku13LX9Wb6DK1i8CkuBg5389EzOZRXRzGTQn9GMFgaxUBOJUyQfWxtcP6KpGCszeP7VcEG3/HEfU6umFHBlh3J9bKsIs7gUyu5dpIJadcgbMWDkITMJt33lKatZZ92HZv4iailkg/fTKNjewUFGY8vxqTryjn78lImXlvGdysCDb4/oUKcGBIy8ZiMydS8w+rfGTpDsrg9fboWT5WmTpbgjXcDGCo78M77TRdCAN6eFyBSa0AIQVSE2S7/RivqzRjjcphX3vUw9MyjTJie/Bu5PXH27o/XPeOaghK2MPUyCzWepp9hndrrsOX4SftTATuDXGqpQkZBbmYT2hy++2YpqSIdVagYHEktz2g0OU7dFD741Mv4P5nfPHynAznFR0SEEXK8SX26Y3A6JSoppVgcJiaFMRiaP1+DXkJIKqRWcdE59d/57dIYqYmsJj+jSBpiHpXS0tK/+tmNYDQ72b4rQkVlguFDGj/fFEXinplpvP5+w82515cgHBZNGhhBsqD17Yr6Ts+sDC1z7nEw9MwiPlzkpagkxvbdEW5/0MUbH9TSp4eenXuijJlQwi9rQ1RWxfllbYizJpUSjohkU8UfkJOlIS9HwxUzKhp0yh8qjDLx2vLfz/34TbCuu+46YsSooBgfHlKwNTnF8Mc8HyBqdlFSJJEWa+zKLUkSaVW9eOwpP9OnWCgz7G1Q5DmGqAjj0ZQT9Bh4YFYKwwcbePG1hsX1I0UqRiyoQkVB22xzgiwpSMiU2TfSuo2K1ydo2/bfN4r9v4yQP8q29VoiIkp+onGnpCRJtKc7xRwCQFvdinkLm+5eLq+ME4kI0p3JPcM1V1poZ8skW5PFtMkpjcabrSkK336cjS9rJzn9i/jsQwcd2yX3lXq9zBUTrbz1TBbC5KW8QuWm22sZO6GCz771sWl5PvfckkaPLnouOc/C2hXpDBkucKQqvPROLRp7gEOHDv1bMVEUhWeffw9L5m0UVoSpMO1hg7KMMgqJEUEjacmIdCDd3Zv0SIekc72UTys6oum2Hf2wn2l39ibe/ijGK8+lEDBWUOz8lc6nHGX2cz56nrebbYYf2KT8QCiiYnC3Rv6DhqRf1HKQHbQJDiD76Eiy451pQ2dsfzKNkiWFbgzgKAca5AHpIpdNmwTXXebhg/dbVhgH6NF7BGUVcTq21ZJqlzAYZHbtizLgtKM893oN8xZ5mXBNGR8t9tY19TSFNvlayl0NnyXrt4QpLkmw8rM8pl9uZ3A/AxPPt7LkoxzWbgw36IxfvyVMn55JORWtVmq2cQnAZJC482EXG7aEGk1e7NkfRa+XKCgoaFEc1JhAJUFMNCx6RYmAK4fqVYN54oZ8Zs9SCO/sgTPSjgCNC5/HEMCLkYZFOwUNGnQYsbCT9ZixMoTTk01C2OtyBqtkZ4B0MoM4ld4MJUqEtSznqHYnlZY9FGetov95hxnQV0tYBJv49mTBPa7zEqqOcPTo0Sbf01L8o/n5HwkVa2qCaFnSaevSSxomNWNONTNyfDFXX2ZrRKrE44I353lZ8GYyyTpYEMVfmYK1iURACIHFEWbOfY27LFIsMvffmkyapk6y8dmS5sdAN2+PMG60iVOGGbn+5gCW2iyMkgkrqWTE89hXsZHvfnBh1EuoqoosHx/nrpG9XHqBndW/+hrol9QYCrnlRlOTnSRdO+no3d/HkW9rG1URyijE9heCuxZsHGE/ALI2wc5fWtVJC9w83c6WHWEuuLKch570UFASZsP3rRroGOl0EldcauK7lWVUVhWx/FeFnRdHuOvmFE4cbGRwPwOqwUNFceVx/f5jSCTAYJBIJCS+XRFg7KiGD2JZFlRWxesW8wvOMnPDrEp8AUEwJHCmyVw10cawQUY++9bPKcNMdclX5w46oo4jVFeZSY3n0kn0pVS1kIjv+UstPV9A5anZTpxpGgqL4sx5PEoX3ynoJAM15kOcNjbCS0/l1X3PuWMs3Dw9lbGXlrDqszx++zaXoWOL2LVr+3HHYfDgwfjx8sHHEmWVUVLzEjx2j4NLzrXWuQMb9BIfvKhBSTSdOOfQls38jIGGm2shBP70vVx7VUqjz8iyhFEv/2U3rRY9ceLY1QwKimKM+10OIBRWsVqav95lWUKnkfmnDtU0LGYNPkMNJYf1dOgR5oyLi2mVp2XoAANPPeAkK0PDvoNRHnuhhqwMhftuSa5lNe4EBcVhcgasZvyJWjZvh9RmjIggud4JOYaddEzVp7Dqlx84ZbieS8db+G19mA8Xe3lmtpP3F/oadcocw2XjU5h4XTlfvJfDheMsfPKFn9UbQny/KkDvLiZ2Ha1PpsxaA3v3bmxRLHyBw2S3ilF4dA9BAmhUBQtO4oVtGH7mYbp2TVaRC47GKCmP8/i9zjr3XUmSOGGwjs2HaznMblonupFemlt3TYfLg9Rqf2M9P+AkBw0ajrAfIUcYMVzPvsK/Hr0LRwTLF6TRLt4bWVJwiCivPbGDJ18owRTKoo/oX/ddegykRtNZMncpPXv14JzzzmlRHPQGHSIe57X3PFRUJfhuZZBASGXImKOMG20m06lh/ZYw1e4EEb+GdZtDXHptOTdOtdOlg44DBTFefMvDxq0hHr8/nXGnJbVkK1xx7nu8mr4jj/D8I+mcfIIJtyfB7v1RTKZk18jUmys4cYiRU080ccMsF4/d7agjTUrK4lwxo5xBfQ3ceWMq73zk5fDRGBkOhckXWzlhYFILNSdbprg0RlaGpq7r1GaVsdta1uFjNsugq0ab5qf7ocFYfDb4vVnB/vt7rORQwB5ypDaoQsWtK0LvLEerDXE0vIqUyu6kiqQLtiZkZ9+BKs4cVf8dHdrqePeFTC66upza2gTlJVq6RU6ktWSt00KzhdNIk6qRczbzwn1mZlxnACVJaJxzhpnbHCWcNtLIrBmpZGVoqKyK89p7tSz6xs9bz2RQXpkg4NZTTQXp5OCKF7bYCO/vAiG0LFkRYM2WEB17xHn13SBXTrSydHmEnERHNq2p5Ne1IU78ExG2dlOIwpIw51xXxOJv9mIxaOmoUfHudmMjjSrLXjoO9PD4fVn06KKnsirO8296uOV+Fz6/lqDwNyie/xEJs4fTTzaz5IemNy4AubkgbftznikhAB0GzI7mydWmEAzWoqBFQUOrvOQ25qE7HEy+sZw3ns6k3e+TUUIIvvguwLJVQRa+1bB4aTDI9OiqZXvgV7TedJatCnDBuMaj7ACLvgpiIw8dekojZcxbEGhgCNTgvV+GUNxtUVpVNtDuE+pfT+QoQkMo1LIR5zNGn8dH817g3DHNF/b69TIw++mGIy1uj0p2ZvPbP61WIhhSKTgaY9VvQb74LrmxlyTBil+C/LYuRDAk6N1Dx2/rk0YqD9/lwFUd5/o7K1BFUgLgxqvsPPxsDb+uC5KbraWkLE5ejsLeAzH2Hogy42o719xRQTSW7EzOytBw6zV2rrql6i9j9WcYjUY692jLgR17MGPFSdMkM4AFO0c4QFzECKYUYww0Ty6aJSuHDwsqXHFUvZ+jhl9wVPcmRbIjhKBGquCwZhu2sJGExceZo1I55UQDA08r4ePP/Ew438LR4hiHjoax4sWGo4HmdVOIygES9ii7Dyb19CSpZU0jfxdIMuTEO1DJkQYdbn+EXjISF8l4p4Xb8PTTR8nPDXLGqfX5f0lZnCtnVjQwQtJpJSRFEHEWcv3Upu9zk0lmyFCJc880Nnmt9utlYEAfPS8+lsbyH0M8OMfHV/MyG+wZIbkHePWJdE4YW0S6QyGqj7To2v8jIpEIa9as4buvV+Aq0SIJ0GokrDipSBSTRWOSHyDuKGbui3Z6d6/f8y36xkfIVsQn76XSq6uFMy90UbWjFb3D7dFIGmKRKMUcYg+b6Pp7fneA7fRgELrfiS+XKKUHTcs7yZKCWVgJ4MNCsjNSkiSksImX59YgpK+5/oaWyYHpdRqCIZUbZrkYNdzMgYOwZUuUNm20PPO6m5unp/HArQ627gyzcWuY009uer3fvjtCVkbD/cKLb3l45fGMRnqssizx5P1OLr+xgjNOMXOoMEpBUZzzx6Zw3pkWtuyIsGFrpFkjzB9Xh3jx0QxuuKsSQXISZvrlNk47ycSXSwP07KJj8+bNnHLKKccdB0kki8mF7KUjver+PUrStNckWTBhIY0sdrCWtnSjmEPkiDaNjK2EEJRQQC+GNPj3GioQqATxoZKgOwORJRm/CDUiSiHZcGfGSmf6sEGsotWQI9x1Uxr9e9mwpiis2RjiqsnbyKsZ0uj6rzYfwGYHn9tMSUkJrVo1fR23BP+Qn/+BEJKgQyeVraXbMHpM7C+IcM3tFew5EMVmlTlalMBdpTDynArefimtrovk8JEYdz9axdRJ1jrH4eKyODFP0y3XIfwM6KdrtvV7SH8Djz5fQ7vWWtyeBIcKo7Rv07BaIoRgzos1lByVWfq5iiniYK+0EZ0w0oEe6CUjHRN92bp9Gb37avD5fNhszbc2/xGqmkCnk7jhGiNPzNpHViCpDafaXIwe1XyyN/58PbO+L8Ki2urOsZISAvj+UrcnhB89BnzCw6iRSiNN1b49DcyYZmf24zXccr2t0UNs4Vc+Plzk44nZaZw4yEi1O8HLb/mZcq2bvGwf77ySiqzqcPuar7A0hWAoyoTzrfzwU5C7H6vG7VG5+JyUZIIaVMlK17BjdxRFlrhsvJVN26N07aRjxlQ7aakKR4piPPO6m6deqUGWJT5+vT4x3Lk3wv13GyktKWDu3IPkuU4kK96eI+G9VFYlmnRRjEYFFZUJzh1j4aZ7XMTCGjI8XdFJya6SsOMwLzyR3mgBy83W8MCtDt76sJY7bkhj8kVWFnxz/E7Per0eVYqz73Cc0081UlGZYPuuKHM/LsZklAmGVFrlaLAorWluik4n6VFFnMTvbxBCcJQDlFJIaljhtLM8DB4s89A91jr3wmBQxedXSRPRuq5hn/BQSw0yMmlkEsKPDj2SJBGPSXUVvFa5Wnbtj9SRs39GYVGMSECLTt+8/tXfGzEeutfMA495OWe0hQ8+reXCcSlMnVS/hnTuoOP9l7K4bbaLpSsDDB9i5JzJpdx1cwpXTrQDyev8tfdqOX9s04ns0h9CKN7k5lgnGRCubL74opJflyeQjQm8IbhqZiVnjmo6WYJkMpyIJ0eCtRqJ6Zfb0OkkikrjvPSEgxHbC1APJcW/o0qA7Kzj73qsqakhNzPCgtfSGTrShdPVmRza1hswVHalqKKQz6v28tFbjkbrNCSNmqopxyllkkFDTUWDZKJ7bDh72UwHqV6DsyZewYw7tjBgIHzyhY+pl9pYvyXMxwvDRKMw5gwtZ44ysXBxmPz4kGTXijhCGUfIVPPwBn10pHeTWo/t4j158pEnW0x+nnLGqfyy8ks+WOjj0VkOhg8xUe1O8N6CWn74KcR1V9i4/1YHbfK1dBx0hIVv5ZBICN77xMvr79eSm6XB51dZ/G5OAw3lzHQNbz6TyTW3V3DDXZVkZmholavlwrMtzJyWi6JInD82hVtnu3hmdjZLfggw6sIS0uwyiixx+EiUUFiQ7jDSvbOeZx9quKlevSHEky+7QZJ49PkaDhXGGDHUxB03pLJmU4i+/Uf9+af+JaJhiQvPNvDzKpmMZsaFTJKFqAgTFzFK0n/juusVrrrMhtmUSllFnIef3M1v35aQ6elLTOdlwVe13DDV2iDBT6hQVBwn4krDgROz1DifsAoH5aV20p0CyeSjpsTEqWdV4UhXueFqC7Nm1BO7GU4ND9zm4LX3Pbw818PnX4coq9AjkUyOLW20FBcX/2MA1wRGnnEBz7zyIe+/nMWQ/gYGjSrnpLHlKChYSZDlGsL0aevoM6iGKy43IEnw5Xd+yl0JFr+Tjd2mcPsNds64uIRat0w1Jfi1ZZxwcoCP38iqu08znBoeu9tJ/156lq4M8vM3u2jjH9zofMIiiC3bT6bTQTMS9AAcPSIRxU9MRLGShizJuCglj/aUc5SbrriuRXHoN7gnPxf+is7XjfLq5BRU1046Xn0ig3vmVHGkKFlcOFgQY/w4C5+8kdWkiYgQ8PbrZp5+oZIHnw5z5igjRmPDvG7brgiHd5rJk5IalBnksmXDCjZvD9OvV8MNbWl5nPc+iGBMJA1SXFXxum4yW6pKSAQajb0nz0MQ0QZarHU7btzZ/LTi9Wa7biEpgRGNNuxYzHAq7NzT/PSY15egpCzOaRcWc/P0VBa8kYXRKOMPqLz6roc33vOT4m3Dpi8MBA0VmDVhFn8Z5ovFYK4ahKxqWV1xkJU/VhGOxzhvghtdzIZZ2PDjIayppVdflTEjzZx1ev0zOZEQnDellJGnXdyiOAB88ulienXpQw2VGDERFRHcUnKDbhXOOvI+TAAJicP2n4lHE4T8CZqLuhCCcleMWY9Vk5EhM+ViwZxnfiUe0ZBIALJKdrwDrQOdKDH/QiAoSEtVWPVFNqPOL+XOB9zIGpUXH3cw6/a92FzDMGLCL7yNJJQAakUNQhslERe0ytHSr68Os2Noi2Pxd4AsSxgw/0syOSIFOKLdjlGrQ0Li6lsq6dBOIS9HSygsUBSYc4+DandSMql/LwOfLAqjuNsQy6lpUi/3GNq00mC3Nd+40KmDlrkfeVmxMk6GU9Nsd3mGU0OqXaHKnSAvU0sgcPz7IgBVVXn1lcdZ+cMXHNzlJT/Ui4GcnnR6j9dSYt5KJBrkaOwAraSOJEQCN5VJKRxtmLY9vfTu3rAx6InnfFw+wcSA3gbufaQWz9ZOZMZa1+WcWklHW7pyVBygjCNohA4j5jriE0Ag6mRVmoIOPYk/meAYLMnC/VW3tKxJCOCzxR8ypJ+eL5dEsGtsOH1daCtSCNR4Ucx7IK7QpaOODm219DrlCDOnpTbyMVFVwcvveOjeuWEOXVQSIze76d9isyrIUpIwfu29WoJBFa0Wlq4MsGFriG27Inz3cW4jrmXj1jBen5o0UBqWwsuvBUm3G5h6rQ+d0Y0xReXRu7O49+nfgFuPOw6RRC0SEiECHBa7ySfZ5avHiJf6QphO0tNTDKGAPcSJsYVf6Sr616+VIsgBtpNDGzSSlqiIUEUZEcJUUESCOGFCOMisK0AYMBGkecmCiAiTkMMcKowxtL+hjkcZOsDIdTN8vPLyz6RUdcEiUgkTxJe2nw59vOzbYSQmh3A4mjY1bCn+IT//w1BbW0tWhoI/pNK+fw3h/VF8PiNdOuqIxgRen8pX87LZtC3KrXcGmDBeoLG5kCRBtT+IQaPj5KGwbnOYg4djPP1CAF+i6cVZAJLcfFUx6dib/O8XHknn8hsquOEqG+eMtqAoEocKo8x+qpotWwR5ZcPJkZLVtDzAj5edrKenGIJO0qOLm6l212I0Nk8+/hk+f4xFX/u5/9Y0lq1wsXnlVtK8XUDV4A80r93idqsUqQVUixo0aIkT/V0DZjjb+I2ESKBIjR9CxRzCQTYF5nUsmJ28wfwBlbnza/n+xyCKIqHTQopN0LZVw1vnwOEon3zu4/N3s+sWuAynhodm2Rk+VM9NN8YYd3E1wtWGiLFlLs/umhJqaxPodRJLPszmlLPLmf1UDSkWiVSbxIXnWHlrXi1bd0WY9YiLC86ycPE59R2MrfO1vPhoBrc/6GLYQCN6ffJ6CIdVFn/j57uPc9HpJIYMDHHD9M3k1Awm4Tfx9oe13HNz44Vm665wUuoglnQT3r45UacN46eWE0/QNkuonz3azODR1dx+fSqjTzXx4/rUJt/XHIQU59yxZvr00PPG+7WccYqJR+92IEkSqip4c14tSz9zkU3TguF+UUu/fgo7tq9GkSWQEziibRmkjkTxKeCDnUU1jFq7iW8/S6VNvpbnX/dR7VIQ7KOV6MheNqPHiINMEiTYyyYEAgkJIQSeKoUPP/Vz/VVJ8mvYQCMLv/I3+JtAMrG+9e5awgEDaRn/dH42Ba/Xz4Kv4pw5RuGzJT70WoUrJzZdzLnrxjROv6iYWp/KuWPMdcQnQI8uekrL4+w9EKVLx4ZJjdeX4NmXgmSG6xM7QzCDoKMMo6cVgUg5EybKzJxu5bLrK5o91+qaBPsPqNw6xY6QE0RTyrnsUj213gRGg8yF5+n57GkXkpBIyBEuvGjKccchkUig0UhEowIjliTx+SfkSG04esSF19d4bYzHBT9v9PL/sfef4VHVXdsH/NvTeyaTSU/ovXeQriAIiIANUEFRsRcQFcUONhQUUECUIjbEho2iUqRI772H9GQmUzKZXvZ+PwwkxCTe8Dz3877X8Xqdx5EPSfbs2bNm738511rnWUqQ7tLAWl1rVaiJEuGEtP8imWIhgBdbHgT88NfOcpYuD+IvtKJ1NkWGnK0/5XK/MgeFEjJbbsYdkSh3QUtHHzTosFNcwz3+EhSCEq/LW2dioC6MGHEL507+wtafsyorJ9NTFTz/RBLXdPHzzU9eruut45nX7Oj0VFbqznjOyo69AeZ+4sIfEGs1jwOY9qSFYEii3CPy2rNJlVVkcNEhvkJEkiSGDdTTtKGSD5a46NlFw6LPPdjKouw9FCIYFKslxzb95eeDxW6WzknFkhifeyRJ4usfvdz9eAnnc8M8OunKM/sABr3IS1MsXL/hn5NpMuTYzUeY9a660oDjUswWzLYwSeVi62eFiCkFjBpq4PnX45InkYjE5996mTnXTcyehg51pcFDbVA66rHq55N4owEssSaEzsbIDZxi8oPmWo+//44E2vTNxVjQma5CFuWSkxPsRV0cRaWquyXt34zhw0cQ9X7PmnVh7pjgRpRFSUsDtzuCX8gliyZklfUmZ3U5Dx3YxsP367j/rgTataq61y2Jcma+nMRbc1xEYh7q1YNZr6bV+gzePMzAu/NdhLR2cqMHyAi0rnRHL8eBJ+MAv35kZtkKDzpN7XPYgSNBiktj6PBRQbzy3CQlEiWMV3ATkvwMHjL4quIw/u4H+eX7nxDNB2mRLufE6TAl9ijzl7oJhSUSTAI2RxSkeKL40prncrjccSmh5d9UIKhjIIj0Gp7PjOeSGNRPj88fN5JcvDhGuq13tTEz09abW8avZ/QoPffepUetEvj2Jz8ff+ojFtDQ4YYzjL7NwvuL3Lz5ghVRlCgoiuLjGK2lrjViXSrk0/PanqjVV6d90bRpU4IRA5t3uIhGq/SLL8dn33o4eSbMw8+Wcv3Fz/Xj2ngn17Zdfnp3rykx8cGScrLS5TwwLpExo6rWLQa9jGcfsyBIMhbN8WNUq0jyNyF/dwWn95bTSGyLS16CpPQhVFgwiBrcoSLaRvqgu8ywNBjycfjgJlr3ySU9VY5cLtCkoYJDx0OU2mQsXPr6VcUBYMuWLchRIBAjkJiLWN/GE+PUaLUCK789z9mjalLt3cjhJNo0O54yDe2igznMdkRiNSqeAMooon8/Be3aKMjND/PVKg/Z9QW6tFVy90Xt+SWf57F9czFqRzZLvshn0HVaxk8sR+NshKkilYgswLTncrBmhSgK7yervDGnOEBrqSsaoSr2fsnLKcUuomIUvb0NpYUxVpy5wO9/3nvVsfg3IDk9GV+um7Dgr9YZeDkqJDcaY4QlX/gJhX2kpeiYsyjMvDeSuXFcIW88Z2Xt72HG3etF5UmHmJyAvhiHJ0g7KYlwSFfrmvEStu8JMmZU3XJAngqRouIYZwsCJCf8c3W7TiMQi8k4eyFMIFK7KWtdeOP1Z2nd4C8CrgpaBfpWM/8yCAk09fXhrHkT+eWnKZDOoUBJClmoUFFOGR6PRIktWqnp/vk3XsrLJe4fb4hXz/8cIiNcr9Z1YyaN2MMGFKhqrEs1aOsk+gE8uMiiceXvISmAwRKiR+cEOrWp4Pjx47Rq1eqKYlBWVoZKGWTowCR2/6ahif9it5EQJ+Qs3lSWLdhDq1Y+hgzQY9AJjH2omHdfqfK1KCqJ8sJbZdx1q5G5n7j56odydu8PsW6jH2vSP+/RnO4Y53LCNGuo5Lc/49yIKMYTTR3bqrlmWB59umsZM8pIiyZqvvzew49rfUx5OJEJj7jQlrSgQ7g+slIZWZKEy2vnjGsvmWlyQkHXFcXgEryeIDoMtKUHJeSzh01oJR0RwoQJVkvCqQQ1zemAJEmcM25DbLCd3cdAEmXEiBIlip4Ejms2o0qsQCVTIvPpMbgScOPAYzyLtaLqO1ILWmJSjKDkrza+XUKe7CSp6TFKihTccm8xqz7NqPTDeOwBIy1b+rhz4m5Sk1S0aq6gRQsZK74Gq70DDv1fuN3uq4pFXfgv+fkfBqfTSTgMvbuqWb8lyLGt2dUWbmdzwtw7qZTvlqSzYC4895ialJzuBCQfJcJhREnJR69YEHQ+SgJlaMKp+BWlhKKBagMigA4DO/b52XNQy6+/x00jevfQMri/DrlcYM/BIEmJciRJIitDyYC+Wj7/1sPr7zvJylCSYpVTkCcjo7hXjZvcIJhoKLUkn7M0pjUqlYDbI17VpsaaKOO7X73cPdrEsgWJ/LbJz5wP/iJUEGHhp4oalTWXsPSzIGYpmTZ0R0Kq1hLRQGrBUXbRUupUmaESJZE84RQBdRmnwyU8eKeS7EwlTleMMQ8VM/GuBH78NAOlUsBeFuXVdx188lkFd91aVW3z0fJyXpxsqZX0u76/lqR0L6eOqgkrT6IU664eqw1arYFDx8t5+pFExj/sAAQy0mR4KiTsDpFVq708cX8Csxa4WLvJz6zXao/LtCct3P9UKSOHGjhzPsyz08uY+ngiobDEos/K+e1PH/LkGAWKzfh8QdZsEGnWREXrZio+XFrOmZww9oumAo3qKxk+rgi1Cvz+qpZwCQmtBg4eDVHhFWnZNO6+dwkyGcjkAlt2BIhEoV37K3e8PnDgACmpAq8+ncT9T5Uy941krulSdU/LZAIP3W1mwaIS/Dk12/QkScKReJTb+yjxHGiKU3+ShGg6yWJjXNhBkjBhIUGwoCroyYSHttO1i4KfvlWgCVsQibGPzbSlB0YhAa9UjjfpNCmaCKFYlGNlf5EabYQ5ksUHC4q5cZCO+tlKpj1pYcKTpRw9EWLiXQlkpCnYdzjEi69VcP6YDl1qOUkZ/61yqg2BQJhO7bQcPRnm03lpvPKus0ZF9iVYk+RotTI85fDkxESKSqKkpVRVcC+YmcLdT5Qw5Do994w2odUI/LzOzxvv+DDkd66WoRZ0Xj56P5G35x4lO0XG2y/Fq0Iz0hQcORGibcuam9SZ88oxFnYkSYw7LEqe1qyYfwx5lhelUiAtXaCMEipwEwtCly5drjgOVquVvEI5K1d5UNkb13lcQkVjFi05xEdzLsu+SxKPPecgwdGSCmy1ZuKDUoDj7MGMlTSyASgmFxdltI/1Q1WqopBzHOY8ycgBSoVU2wABAABJREFUPyH8lARKyYw2ReHTEBBKSGvo5/239DwxZTvmvGuQ+OeWPYm6k1h1Ye2aFcx5PbnWjX7/njreX+Ti5glFTHvSwrFTVRXVcxa5OH46zNiRJo78Q9VTvSwlTrfIC5MsfPx5OW+/WL0iQlnpEA9JiXKKSmIsW1nBL59n0P7aXBKMMkY/UMx3S+JzxqXuiB+XZVSrMhAEgbGjjBw4EqSwKMrOndu4/vrrrzgOCoVEeqqcsBgmJkVr/V5FSSRKFKXVwbBBtc8LLz9roseGQ7z9UiKDrtPSvn8+P/9sRykqKXYEUcYsBKkggA81WvSSqdqc6pLsFHCeMEHmfxwkFFTgp4gUMjBc1N2qDUqlgDVJjk92jFJnGcnudmTRmNyKk2RmZtb6mn87Nqz/gf17YV9uBoas8/y0Mo1G9ZUEgyKd+57Dn5+GTjAgQ0afbnqmPFx7cvHaXjremuuiQaYamyNIVkbtCYoSW3y+P74jk9//DDB77hYcLhmSTCS7vkSSPEy5R+LdDzyoI2bmLfLw4D0G1GoZkiSxfoufR54tQy9ZScCKSUhEklpwmkPIVGGMLU5RrzzG5Cfv4qdftl9xHBo1akRyuhJBcjDzpVSGjyukZ1ctC2emVFZaFpdGue3+IsY/VsLGH7KqSURFIhIPPWvjw7eSubZXfD127kKYG+8sYsuOAEu+9FBUHMNzrBHZ0RY12mpVgprE0o4s+nQfixYHkElKImKMli3h85UGmjWOE8Tb9wR55jU7Xdpr0HuzUaLlCLtoIDXHiJkwQQrJwSWzM77trVf8+S9BFEWikSC3DTfw2PM25r+dUm0NevRkiPcXuZn5spW2LdTs3B9ErRL4eFYqcjmMfqCE++6IkpqsYP/hEAiQXxjll58kFBp5Nc3SS5i/1M2fO3w8Nx3qZTrYsrWEFT950JQnE2m0lUn3qLFYZKzd4Of46SCds1Ts2beFEruV+r7OCMiwWfcz7SETD08wotfJ8PtFFn9Vjt0hIooxcnNzadToyt3eAd58+W2SSSeSWMDLU808cHcV4TJ2FOzYE+TO+zdQ4Yygl8nRR60cZgcxohxjD22k7tVI6aDk5wKnsW+KsXFHBe9Nt/DqOy7G3mwiEJTYtivArTca6NJZybn8Cvypx1m8IsbsOUFa+vvHNUcF4lUmpfWw+Y7R5foSzp3di6UUjrq2IItoMUqJVFCOSAwkAatYn/xoEU1oTcwbZf/+/QwefHXJgX8D2rTNZlP+IRrUFzieu5M20V7VntOIFOasag9TJ+vp1S2+T/D6RJzuGBqNjC/mp9NnaAkqe0Mywy2rvvtAc/RSMSfYS/2y5rwwfT/ffZZUI2Fx6myY0+dD/PqHr5q51SUEgyInTkdY93UGh46FuWVCCU5XrDL5eTmKSqI43DGWz0tj3KMllBReua5hYWEhLtt2uo+SeL/QQopQs8BIJsiwuFth4yBW0mh2WTdORrQhvv0eel2/nalPa1m1xse5czGiIuh1Av6AhBDR1JmglgtyVJKGBrSgnOryGpk04gInaC11q/F6t+RAiaqymy4shcgxbSdDHUSSJMberGfvnm1XTH6ePXsWq0XO/I8CNIxUb50WpRhePGjdDXnznYMMGaAnyaLgzReszFrgoqA4ilweT+48dq+ZXt20zFro5u33vIy+RcszjybywRI3xaXRWuVCPBUxAkGJ3/4MUF4eY/ZrySz/poJP56bQf1QhRSUxXnvGilot8MlnHjb+5UcQwGqRs2BpBYqiplhjVZ1cgiBgIYWW0Wu4//H9KFVX1+YdiYhkkYEgCMSkKI1oRZqQTVDys4sNnE/YRoanI2Yp3qEZkcKUmY5z48gYE8aZuWm0g6bO61AICvySl4KMjbwx1cKYkVmoVAL7DgWZMq0cz7Fm5IRO4hGqf+9Nacsx9tBUaldpOheTYhRwDrtUTJc0FRpdmAF9NPQZkU/ndmrSUxVs3h6g3CMyf3Yikgjzl5az5zMNqY5unJDtoUH9KNHoP1d6Xyn+S37+h8Hj8eB0xVi03MvBP7NrZKybNFTxxP1mnn+zDEmEoNnBGUUpLZsrePMWFS5PiC9X2gkXptEk3JX85C3Mf9XAjNf/IrG4C0bBDMRvxFxOEQmLLPvKw4Q7EtCoBdZt9PH+Ry7mzEjmxbfKyM5UMPDWQiyJMpo3VrHy43SGjyvmp+XpRKPQobuLLKGmTiJAIslc4CQxKYon4iVSdnUbXa9X4PtPk7l5QhEjhxgYO8rI+zOVLFvh5sd1XoYP1nNtr+qk67vzPHjyLCiI6ytdchiVJAmnvIiopRBTJMYe90ZUkhqlXI7SGKRXTxmpKfDzb2HyCuOvmfp6GW8+b6VLhyoiIdmqYP7M1ItGKBWMHBL/7GcvRGq0QF2Ofn1UlB6x4FR60KhjXLhwgQYNGlxRHDp1uZ4dWxaz90CQ5BSwJsvp3F7D/XcmkGSRcyE/wuvvO7m2l44SW6zOSSrRHD920O0F1M9WMn1qEmnJcm65t4iJ4xJYtSwDhQJW/FDBe4viTsivvOMgHJL4+uM0unTQIkkSO/YGeW2WkzenWTh+OsIzuz1YJDdGwUxUXc7aLR5U+hhJiTLmLXaTYJIx+1UrCSY5ew6GaNdSxdIVHsqcMV55Y8IVxQDg44WfoNcLJJhk+Pwiep2Mx6fZyC2IkpggY9xtJgb00fLzyiQ69d5K/XA7ki9OAAHJR47iEA/cE8NolCGT5ATK1cgQKWEXSaQiIKOQHDSSjqa05chhFWptEHWyF4NKiUrjpmGKDI97N06PnIx6UT6aaaZtSwvlnhgfLfcw/5N9NLQP4FBRCQNuKWLY9TpGDNFz8zAdb85x8+V3PsSogBhV4HGoSCOJ3FwXjz9zdW1//xbotBI6rYxH7zVjNMgp99Q9hkiShKs8hsOu5MYbQ8iQE1U7uXOMhqlPGklPVfDr55mMe6yY+UvKkSJKTJ7GJPm7VjNBEyWRiKWQQf2trNng46G7zZX/e+dlK2MfKmbqYxYG9Y9r53p9IvM+cbF2gx/BWILkzrhYNS+Q6mtNrtNGhVfk53U+5CTSkd6clu9k8+bN9OvX74riIAgCw0fezbpV7yOXlLVm4AEUKPhtU4CXZzro1klNUUmMuQsriAXU6DNzyVKEyHdvRG9vjiWWWRm3E+ylBR2rVec0oS0+ycMJ9pGAhQrcNKUtarSU46CIXJqJ7bGEL2r52Rvhtbt5etpuvl5uZszoQyhsSkJSzcQbxDeXSt0/6+DVhn17NtHt7brdwDu11ZCcJOP6/nrWbfKz71AQhULg4LEQy+amcj43wrpNdbeVVXhFlAro1lHNG3OqL+p8fpFIRKokGDbv8FPmjLcUv/KOg6wMJY9OMPPntgBt++YzuJ8BmUKkUT1ljfaqS5jycCIPTCmlMP/UVcUhHBGZ8GQp7TvBod9O0khqU+OYeDdDCs2bFtcZZ0uinAYN4OaLeocqhYysggGc5hAmzDSkBSpBQ1SKUsh5jrCTNlJ35IKcXOk0frw0ox1qQYvkl3Bi4wInSSAJX/CfTUu8XokbBslp18rPG6/tIN3RnTzOXFUc/k3YvmU/ytzWhM3FfL7YXFmVrNHI+O3HJAbe9BdhuwVNOBGFqu5WaEEQKCwUSczphpC9F1GUak0qLf6ynBnPJaHTyRg5VM/IodUTt9cMzWPEuCIa2QahQsOnM8+xaHEuOnMQlRqu661l17os7I4Yz7y4j+K9DbD4m9BMas854wZ+/yGJroMKKSm+OqMfgPT0ZJSyEFNnOMhIU7B0Tmq1z5CeqmDTD9n0GJpH5+vzuG2Yie5dVRw/FWbVGi9PP5JYSXwCNG6gYu3XmTzzqp2WjXTs3h4kGC2jggNkS40r184QXz/nCMdJSdDFN/A+KwnehlSctnPX/SdY/7MVk1HOzJes/P6nn8efdZLgaYYWFdHEIi5EdhEKg1xUkh5tQoqYyfq1G7hz3J1XFQOPx4NKEWXKw1bWbPAzZGycBDabZKzf6ievIIpcFtf9a9VcTau/Vbu/P8PKHQ+V0Lu7lltuNOCpEFn3exhNNBGrtbzGPfHl9x4u5Ef49cuMyvFkUH+Y8riRoXcUsXJJemVrqCTBiTMhunbUcN+dak6cCbFw8R8ESs0MHBpiy64IW3f7CIUkOrRRM+kBM4kJcn79w8fcOW8zd97HVxULt7OcNnQn1qigGvF5Cdd01TBosIwvPpdjK1JhJIocOSrUqNGyiz9IkbLQoMNBKX68tKMHMo+ME7FNPD7ZS3YjGfWzlbRpruTTFT6uHVnMU4+a+H1lnBR48XU36xY2q9VsKbmiFXt3F3Nwh7UycXfDzXacO9LJpBEnOYAiZqC50JEoEQ6zk0bRlixd+On/M/Lz+PHj/Pzzz+Tk5OByuXj66afp1q2qIGH+/Pls3ry52muaNm3KG2+88Y/n3blzJytXrqS0tJTU1FTGjh1b7bz/G5BQoDMHEJRKpr8Oz774OyliPbSiCb+qDJe8mKyGEaY8XL/yNQa9DKVSoLA4il4noIrpyYq0qrGesgrpuCQ7EiI5u9MZ92AJb79qIitDSSwmsXq9j3mfuLnhOh2//uGlW0dNNcOxQEDk3smlTH7QjCAIdGijpmtHNbdNsPP796nVEhSRiMSUV+28+7KV514vY9ztRmbNv/JKv9W/fsv426Js2RFCG2xImeYcIUs+CpVIzK9Ga2tKopCCkUQUKKoRn5egF0xobE156vlj1G8oojPI8LhkrP7Dz+iRBmJCpI53p9Kw6NJ+v77UrJKENgpmzJKVo+ymodQCg5BATIpSTC55nEWHgXPSMYL4CROkTfMYXbpo+XGtD1EE5VW4QBqNRoKhGMW5ctoKl8YgibKEY0jWYvr0VBGNwp+7gixc7qbEFqFlUxUfz06tca6PP3fT7xotH7xZJd/WqrmKp1628/n8tGqJd0mSePJFOz5/jKmPJaJUCpy/EKF7Rw13P17K688nVdOHvq63jmOnQkx5xc6sV6wMHumiZbRhrWt6k5DIvr0STTtdnQa6XK4gGo1/Z05KaX1RdzVGlCTSMJud9Bx5nD83R0GSk2COMf0JHSOHJjJ6Ygkhp6nSMNiRupc/vkunScOqPVLn9hrW/6Smx6BTSCfUiICfqoIjnWCgtdSVXE5zXNoXl4QDUslGg56Kww2Q1z/OUw8nceetJqa94WDxF+V8tySdrh2rnqNbhxuZs8jN7Pd3kiTT4PFB+/btryoWdeG/5Od/GERRxGVX0H2Ark6H6GHX63lzrpOVH6fzxvMyfvvTx5IvPbRsbqB7Jw2TH0xk+mwHy1dspG93DXfcnECvrhEmP7+XfUeCyOQSiALRsJxP3kvihmurFoBtW6oZM9LIoNsLmfdmMtf307Ntl595n7h5/fl4BUyHNmo2bA3QtYM6vhGvA4IgIJNknOIgMXmQmHh15Gckamb5VwH2/FaPn9f5eHueE4VS4LbhBrIyFNz3mItG9SsYfbMWr1dixbchIsVppJW3ppitle2UQSlAadp27rpDyR236xAELV98F2Xp5z7cJTqibg1r1waICmEevFdPhU/ij80+yhyxasTn5Zg+NYn+Iwtp2khF6+ZqBAFCIbHW9ioAl0sCAZLMCso9Eg6H44rJz3bt2rFudYwf1/oY1F9Hk0YqxoysIikaZCtZ/F4qk1+24fH+MzkUCEj89HNGpa7V3Y+X8O4rybRvrY63Yb9ShkYtsOarDFKsCvx+kc++9fDAFBvbfslGp5PRs6uWrxelcfvEYn5bmcmvv1fw57oD1JM3okG/c3y1uF41fa1d+4OMebCEbz+JEwSeihixGJTaY/j9dZsk/B1up4tQSMLpihEIisz52MUzj1ho2UxFiS3KR8vLWb7Sw7K5qdRrHKboRG7cwEqSiAhBiEl8sdyIqIhQoTpOMBwjhSyaCVWDaTaNsUtFHGcfGSYzrz4f4I05Tu6/08hNg/WVE+HBoyGmvGon8aLeT4JJztTHE+nSQc3DD+8h0xRmw48ZnLsQ5ed1XuzOGA/fY+LLlWFy91kRhCjd6BInZmN+lMr/tnnWBlGC/KIID4xLwGiQIYpSNR21y7F1V4BwhYZO4QEobFWLn+/mn+HkqQKWf5SESiUQiYAiaMZlV6BCjoKqMSwmRSm27GHqFC1KpYCtTKRpw6r/pyYr+PjdVG69v5jZC+VoNPEKp7GjjBzeksW8RRUsn3OMZE+ciBIEAa27AYu/yOPYiVilnmZCOI0DBw5cMfkJMGbMBPbs2sE51SkskdrJP7++iJnTE8hIk3PsVJjX3y0nI0XNZ58lVFYnlHtiPP/qaXaudpFc0QYXdkxYqhGfl6AXTOgkA0H8tBd6Vv49AQuZUkMOsxONpKtc9BgwEyhoxJ4DJSRlBtHa2nOSA5VkWVWcY+TodzN05JAr/vwAdrsdSYoQCkl1Oi6XOWMMu6jN+th9Zh5+1ka9TAVTH7PEHWAbqMgrjFLuidWqwfX5tx5uu8lIhVdEo67+Hm+872TC2PjGOhQSWbCsnBcnWbjt/mK6ddIw6YFEzueG2bwjhLGwPTuX68kx7OSFZ+qu9k9NVlBQHKVL96urdnQ7ZYQjEm5PlLR2heSfDZHsbYlG0BGUApQZTmKPlNI01B1bWWGd54nFqshchzOGPGTETiFqNDQUWlYepxAU1KcZGknHBU6SKmVRgZvWVLXxCoJAEqnoJSMnOUCiW8Ph46FqbdeXcOpsGNFh5dNlPnZsVtFvkJcDK8oRBAgGg2g0V2eC829AYa6T1rHmOBJP0KFN9TEgK0PJyb1pfPm9h6mvHmXnQRmSVLNiCeJaY4rydAxCAv7yVNZt8DD0+pr36O79QV6cXLcR14gbDHz9g4+QLYBG0JEcbEphuITPFyRUaxW1JMr5aYWVG26+gG9nKnrBiK4imz93ONBqwVasIBKJXJXRlUymwVYWwV0u8cbzSbWSt0qlwMP3mEGSeOUdFxV+HX/tCbLp+2wMtRgRRqMSf24UuBBuRisxLgXgkyo4z3GsUhrpQn1iUpSc5I1MvFnJY/cbSTTL2bjVyfS381HktEU63Z7nXjnBgvcSEQSBwdfqmfRQjHlvFNCgo5Pl7ybQtFHcpHHnviCPPnUKz5kmnNmVz9Yt2+jTt/cVx0AQBDwVYYpLY4wZaaR9KxXjHyth9AgjC2emkJ2pJL8wwotvOyi1x+KxuIhgUOSJaXZ+XJ5RzcRvxA0GlnxewbsLgtXeS5Iklq/0sPrLzBr3VKJZzruvWPlouZsZz1nZtT/IilUV/PFNVuVasO81Wu67w8TNE4oIReR8uSAtbjR4MaF+1yMlfPRuCvOXulFqrs7dGOKdP+XyUp6uhfgEcJfH2PontKFHNfdpv+TlBPtoQw9OsI806hEigPaiKaZa0GJRmwnpbHy/LBOdVsbgUQ78BRYeeEzBkxOrYrp+YwSLmFYrkSEIAkqflSMnQnRsG9fHLyqWSMMal20SwqjE+BysEJS0kDpwgVMkl1+dNNTVIBQK0aBBA6699lpmz55d6zEdOnTgkUeqkvMKxT/TBqdPn2bOnDmMHj2abt26sXv3bt5//32mT59O06ZN/9euvajQgUIpxxeMcm1fDd98LuOld86hUsp4ZryJsaPSePhZO+dzI9Wka16cbGHkPUXcM9qEqqx+nedPpz5FXKBZRXsO/qKhz55jNG4sQ60WGNBHx3dL0vn1Dx89umhYsaqCl94uo08PLU63yO79QZQqWPBpOT+u9fLIBDN3jzZy3+NldB6Yz+SHEmjSUMXJs2FW/ljBQ3ebGTLAgEol46d1XrTauhNXf4fX6yTZImPyp35CKceZOtnI+NEJaLVxY8WX3zjKgQ1WYuUJJFG7vEn88zagUDzHHTcryMpU0riegkeftzN8sJ4WrcBWXIG+ljWiizJMxMe6LKkJx9lDC6lTpQxBJo0Iy30cFbYhj+pQoSaFTHowkChRgvhRoUaOAp16G106qHjsqQoaNtXz4aIrJ/1btWpFqS1KNFq1By627OWhSSEeub+KxBTFBN6a68Lnl/hxrZebh1X/THG5nwq2/JRVLVbXdNGSVxil/6gCJt5lon1rDecuhFn2tYcbr9fz8axU7p1Uyp23GNn4V4CXn7KwY1+gVmO81s3V9LtGx+nzEVRyBXJBTlSK4tSfJWopRKOBoE+Oyt4IKaihKP/kFccBQKdXUhrKpyGX1m9xgjpMfEzX2ppRaj/Pjo1JlVyAKErM/cjDX9ujlcf7pApadAjRpGHNMUihEBg3Rse8V5PIkppwjN1kS02wko5MkMXd5gmTRaNKvWyHVIoZK0nReuSVlrJmvZfZC9106ahixnNJ1YjPS5j0oJnlXxeQnxOjV48u6PVX1zlbF/4rNPcfBoVCgSApSLLUXTEhlwukJCuon60kySLnjptNrPo0nRfeLGPH3gBPvWznyIkwKo1En2vim469h4JEZRG++iSJ8/uyObwtk8lPaJmzyI3rb2Lp2ZlKHr03AffFKqve3XUYDDLOXYi3ED52bwJTXrHz/eoKYopgZebn74hJUfx4cVGGUgEaBTgcjiuORc8+Hfn+pwD3Pe6kQ1s1S+ak8frUJDZsijBnboyikih5u7JZMLURX8xoivHktaR42iITZKSQxWkOUWzZSVH2en79wcSLzyTQqL6ShvWUvPSUhY0/pZGWLtGZfvSQbqAp7dm4McbMF5OY8Z6T+ll1T/JpKQrUko47boVOve2cPCHyxfe1i/xGoxJbtkXwa2xkZghI3qt7ePV6PfYiBbePMLBlZ4DRtbQiAbw0OYni0iglttrLwjdt81MvU8Hn38U14socsbhj50WHv59/82EyynjzBSspF8klnU7GQ3ebef35JKa+XlZ5rkSznP49dWz6K8DCd9KQJ7hxpRziq8VJNYwFunfSMGygnr4j83j8fjNzXk/B4YoBEidPXvmg3rNfTyrKBd7/yEWzRiqWzkmrdLNOS1Hw6jNJDOqv450PnQSDoEJFCplEidBc6sw10lAauPrSyD6Q9HALlKjJFGq2mycLGShRUYGLP7cHuP0mIyNuMFSbCDu0UfPBG8k1XFQH9NFhSqvgpWdN+PwSz73sZd23JvZ905IPXkqjuEBGUG9Diikrz5eAhWVLl11xHP5NiEZUBIIShSXxe3rq4xbun2KrofmbXxjhwSl2Mkr7VGYsIb7hsPqbsX+rgUPHQuzaHyTJIkehjNGensSIskfxG7bk3RSnbKe8+SbemgXjx8SfsXqZCk6erZ71/nGdj9efT+L3b7L4+bMMfvk8kztuNiEIAk88aERILiYmVY2pQkTN+wvL0Re0rfxbWAiSnZ19VbEQBIHZ73+MNluLX/LW+H9YChJJyuPmYXp6d9cy8S4jWh38vsparS0rwSRnwXsWsjqW4pMqcGHHSnqN811CKlm1ujfKBQWNLrpEXo7EQAOWfxGkYX0FarRk0YiDbOOCdBKbVESB8hhH9X8gyaKU5F2dllFJSQlKBaxYVftYG4tJbN0ZoGPb+JjWsJ6SGc8lsWNvsHKsgPgG6K5HS3A4q899v23ysW6Tn1uGGfjkCw+tmyuxlUXZvifALfcWodUI3DLMwJadfm6+t5g7bjby3iI3Py7PYOZLydw8zMDTj1g49GcWaT1P45M7GXydhqOn6jY0O34qhM8nMWLk1VV9JZhFAgGJ1V9msmVNKos+j2C5biflLdZTlL6ZG8c76NtXzhnFPs7nB+ucF9Zs8HFd7/iic+Y8NxpbE4rJI5smtR6fQiZlFHOe49SnWa2bKY2gQ40GyZHCxKdKKSqp/t6l9ihjJ7gwl7WlYagTb7/nZfKjerzWUyCPcvTo0auKxb8BkiQRCYQQENDr666WvvMWE506qBh3m5FFn5XX+H8oJPLkc04SnHFdbLOnKc+84CMnr/o4FwyKnM+NEA7XLV0RiUoIchF3yuFKna+GzWvXyBMEgbdeM1JhOR3/Q1jN8ZMhgiGJmCReFfEJ0O/aUVR4JZKT5HVq8gG0aKLC6Ra5dbieMaNMpKcqayU+Ae66302rYF8sUnrlfa0XjLShG6UUEJT8lCbtY9EHBt551UK9LCVGg4wRQwxs/z0Zmh5FIxr5c0u00vQQ4No+anQNi1j9jZWmjVSV8bimi5b1P1nxZxyjcbAdM158vc71dG3YsGEdBr2MT76If8/PTC/jp88yefpRC9mZ8XhmZyr5dF4qm/4KVK7hAb771cvokYZqxOcl3DfOiDlBxl97qtznc/KiNG+iqtU4CqBXNw37j8TlROZ+4uK915JrHKtQCCydk4bLLWK8+B0IgkDPrlqWvJ/K8284UCgEGjZscMUxuASD2UBQ5q3zu337/Qp0hW2rEZ8Qr1JqQUfyOE1T2hLAixwF2TShmFwAtNEEpj1pYc6icsY/4EZ3tjvKRC9PPFidaJX+h/oOAVncKAn4/Bsfcmf8PpMkCUkeqebGrROMBAlgMNWtKfl/i44dOzJmzBi6d69pZnYJCoUCs9lc+WMw/PP1rF69mnbt2jFq1CgyMzMZNWoUbdq0YfXq1f+r124rLCMQgFBQYuyDJWg0Mox6Ge++YuXOW0zIZDImjDUx92MXDmescs3YurkavU7G4s8rEKJ1VxYqUFGhLma/eh1p3c4y8DoV701PZvWXmTw6IYE1G3zMX+pm+dcVZKYpaNpYRbJVzoEjQaZPtbDt52x+/iyDJycm8uZcJxu2+jAkiDRqEJdiWrPex/bdIQb2NlaSs9f11nL4eIjwVfiftmzVle9WhwgFBJYuMPPgPcZKQisrQ8nS+Ul0GuigiByU1D1OypChM8b49Q8fxaVRvvnFiyhJDLytgP79ZdhTdxGUqher+CQPZzlCPeKkdoqQQQYNOMouDkl/cdywnjPpvyJkXqBLNwmlTEZ7oSfpQn1kghyVoMYkJKIRdDgVRQwaqOT4cZG08vacO8ZVjYXhcBgQkJRhwlIQn1RB044eHp1orLZGkckEXphswWpRMPcTNz//5kUU4+8jSRIfLHbRq1vtbf6jRxj5bkk6cz5288NqLzZHjM8+SOOhu80olQIL30nhgyVuAPYdCnL37bUnYgBuudHA9NlOVBqRkBSkMG0zz81ycGB7Enu2WPnrTxNDH8xBYXGTaL66dm9RghgxLkgnSSIVG/HOinMcx4MTc6A+B9Zb6XBtAV2uz6fjdXk07VLIwtkalM7sSrkqD05uHFS3T0vblnETMY2gpT09CeLnAFvZKf3BeU5Qj6aVxKdPquACJys1Xs0VTXhqmodP3kvl/IUYt95YewcxwG0jdPhjAWa9v+SKY/A/4b/k538YMjMzkaPgwMG6y8xz8iJYLdW/OqNBhtUiZ9YCF/eMMfHF/FRWfpzOuo1+BtyczwdL3PywNJ1e3eKtmkaDjKceSuSN55OY9JK9xnuMuMHAxq1VA92N1xv4c3uACq/IfU+VMvf1ZEIhiAohbLL8Wq8zTzjD9YMEmhiyiPh1aNRygsFgrcfWhubNWhAJC3y3KkT/4SU07VJA94GlfLDIi93lp1VrEdFSQoqQiVVIr0Z66HQSzXoX8+wrEcbeoq9Wsn0JDespuelGBS7BhiAIpEkNEPMa8/0vAb6Yn0aJve7sWzAoEovISXN0I/n8QLLyBjNzVoATp6vPWqIoMeFRJ5I7kWE3CijUEjJJflWtnpvXbyFRkYg1SU79bGWdr7UkylEoBG69rxh3efVrP58b4ZHn7Dz3eCKLv/Rw6FiQc7kR2reqistn33iqZbEvx5ABevYfDlXbCHVur+bU2TCWRDlNGisZOVRX58L47tEmQmHYsiNAeooco15Giyaq/zGLfDnatGlDqELN978EeOtvOnyXcOctRn79w0c4LNGCTsSI0pR2JAmp1eIWJkQ2dWsnplGPqCzIlh2BGkZFl9CquRpbWQy/X6SgKMKvv3u5foSd0hw9r02T06l3GRzqQZqjG2nUIzXYnOzi61D6rQSoIq8qKCc/L/eK4/BvgkZpYde+YGUbUNcOGqY8lMgt9xbz9Kt25n7i4pZ7ixhwawEU1Udbi8A2gNHZjCeecfPquw4eGp+AGI4/Rw2FFqRaVCxaJvLbb2r2/JnCTUOqzjH+NiOvvlOd4N66K8CQ62pPYAiCwKCBceL8EtyqQpSBRFIuamlKkoRNKmT48OFXHQ9BEPh0xVJsWecpkp8hLIWISGGKhPOUZm1hxXJzZUvO7gMhBl2rqdNh9JXnDeQkbsZO0T9qb4qICHUsFRIEC76/OTvKkRMKw7mcKCrUJAlpdKA3dopoPfIoQycUI0jQsmIAZ06cq/W8dSElJQV/IMqyr+MmHtWuU5R4+lU7ajXV2sq6dtDQqpmq2ph4TRctLz2VxMQppdz1SAn3Tiph4K0FbNwWYOWiNPYdCrJ2g49IROK+yaU8/aqdvIIIP6zx0rpvLr9t8rNwZgr7j4R49xVrjRgrlQKfL7IQsJ7l7jt1lDli5BXUPqe/OstJs8YqzGbzVcVCq4PZryWjVsc1l/v00LLqyyR2bkxm/5ZUVv0SpPCPDnSKDiC15BpGjHXUIHsPHw8x7xM3d95q5K25Dlau8mOJxU2N6jKqEgThomuoCwO1u8xDvApYg5agT0H/4aWMHOtg2vRybr7TwXWDKtCe7Y5OMJAgWNi3P0pqshyfPG7c8r+l6/T/TwiHw4hC/J53OeNJ1csRiYi8NsvBgFFF7D8YoUt7FSfOhLnjoWL+2h0nvlasqqD3TQV4jjeurNZWCWqs+b248SY/o+5wMHNeOY8+Z6Ntv3wcTpFvf6mZaIH4OLZhqx9RkuhzXYS81I0UKU/Tp0/dJGbHtmqi6njy1SEr4tOvfKg1AnLFlW9yL6HM4aRrew2RiMSZc3WzBafPh3C5Y+QWRpjyqp2d2yXadHHQrnsZYyY4OX3xtUdOhAiUmms1aRAEgXo0JYcTJDZwMrBfzfFfrZbx5isGPKazKGJaKi7rwnn/YzevPptYqya8JVHO8KFaokTArbiqhPDva78mK0NOmTPGzA+dNK6vJCOt5ppKEASmPJxYSZIC/PqHj9uG173hvPNmA3fe5+RsThhbWZT3PnKyc1+QEXcXceNdhXz+raeSNLj0Hpc+X7lHrPU6IK7N7XDFGPdoMVNesXPgSHxPUD9biU4r4HDGuGv841ccg0tIT0+jKFLMih9qT4yt+y1CophW6//0gokQQYwk4sJOJg3RYSBEnPwNKctp3ULF/sMBCs9rMAgJqLSxSgL3Enpeo6BcqLmfgvjzEtLZyUiT88rbbt6YESPs0XFc2ssRdqDUhjFTfV0bI8qQEf+/1fs8fvw4999/P08++SQfffQR5eU1EyqX4/Tp07Rr167a39q3b8/p06frfE0kEsHv91f+BAJVpPslCaG//0TFGF07KdDp5JTnJvHgQ0Eu5EWJROL3pChK/LExxOdfhmnWzkHjNnY69yvmr10BEkwC77xqIZpYXOc1OYUS2neU+OA9PSZLDI9HpMIrYiuLMnxcERVekd+/yeKPbzPp2lHN2fNhlnzp4dvFGQwZYKisRG/ZTMWXC9LYsTfEpAfM1M9WsnFjlJ++UbP/2xasfKspd4+R0fcGO7ayGOUeEY02oc7P/fef668fwpIvHSRZBfr3qn39O+NFE6ZUP+XUXXzkFuyMvU3H2hWZbNkR4P4741JoTleMWEyiZfsIudbNnE/Ygt1ygIKUzZzWb0WNuprDu0VIJdOYRKsufpZ8rGfTT+m8/0YS4QjoUz1UCDWvISpFyJed5PaROr7/MUQSaWSHWvDJwsVXHIdwOIxKJWPaszpKkvbiNeUw+bG6C40evTeBMSONHD4W4oYxhdw0vojBYwo5eCxcafxUG1KT5WRnKJg+NYmH7zZX03A16OMEfLNGSs5eiNSqS38Jcnk8YfTwRC3F1h0sWaRn9EhD5WtMRjkzXjBzx21anO4YMpnsimOBKEcuSATk5fjTjxNpeIi89PWISh9yFJxJXM+ICW52rM1k7x/Z7FiTxbNPJODXlRAiSJgQB6W/yOU0BcXV12J7Dwa5b3IpN40v4q15LryGPCJSGIWgpJ7QlM5CP1rSGT9e8jlLjnSCI9IuznOM1nStlAQREAiGo8z8wMmF/Ainz8fnYVGUWLvBx52PFHPT+CIemWrD7oihVIv8+uuP//y5rwL/bXv/D4PRaCRGhJA9lVW/+hh1Y/WHV5IkZrznqKZDB/DNz16aN1Hy2rNVk+exU2ECQYm0NAUP351Q64PYub2GcESqIeQbEyF0GdEVjojsPRRk78EgD45LoH8vHf176bh3rIkht57CdjREUrAhckFBRAqTx2k8uDizK4nCYCEpsWwckVOkptbU16gLcrkJmS8RKxqa2NriwUkeZzAQd/2+cMZHpw4R7EdPkRxoXvk6v+TF1OY861amM/MDFzdcV/uEIEkSt92s4Y/vSsEdv67UaCMWL8vl3jsNOF0xHM5YrVW4y7/2oXZUZWnlgoL04r6MHL+edq2V9O2ho7Akwi9rwkQCcnoN9LDgvUS279Uw+oiDevWuXMB4+9YdCNoAp87Ka1TpXg5RFAkEJT5408qdj5RQP0tJ/SwFR0+GCYUlJk00M+nlMr5amMZN44vITJPTsH4V+RmJxis6a4MgCGRlyCm1RysrCopKoySa5Zw+FyYxQVbnYhfi5HyTBsq4C/fkUgwGGRfyIxiNV57VjkQiSEiYNNrKytS/QyYTyExXoNfKOVV4ED/ey0r/L4sVMZTUvUlToKRLRxUhQsjl8OMaLzt3xUhKgjtu01fqWiUlyug5yIbfqaWsPEJbsSetBB35/rPUJ7OG6ZIgCDSLdWIPG5EkCRGRMopIjF795u/fgNbtm/P7mlJOG8N8uMTNIxMS6HuNlj49Mth7MMiM91z0uUZDTl4EMZhUpxamBh0eP/y+Kp17nixFWda68tgEWxvemrefH5bV3Bj9vDbEyf06nnzOxesvJtTY7NQG2WWHBCQfnoiXzuFrKys8Tsn20bJDs/9jR+vMzEx++eMnbh3Zl4M5p2nWWEmvjnJiQKvLqhtzC6J061R363DLpio0ajn16EIxuTU2XpdQxAUa0LzW/9UGt2CnTTMZ27cKJBPCKZVSQA7m5DCfL0jjjodKMEsX268k4arc3lNTU/H6BJ6438jL7zgw6AV6dNJSUBxh574gY0YZCUdg/+FgNQ3m20cY+PRrD5MerGrf6dZRww/LMsgvjHDdLQXceqOBFKuce54sZd+hILvWZpNkqTnOPPmCjS07Aoy4wcD53AhtWtRePWJOkGMwxl3j35uezL2TSnlhsoX+PbUIgkCpPcr02U58fpGM9OSrvh90WqFaO9/lMBpk1EvTQn68Hc2EhYoTXeg74DBNWsTIqidx5FiEElsUg1pNn6HFOO1ylJEEnNgQEf/xe4kQRo2WMEHU1F4ZEMKPiUycDiNKUY3rz9Zs+DOAGg1Zgr7y+btU3fHX7gAxvw6VLIzT6az1nP9m+P1+klJEXEUlKJ1ZLPuqjInjjZw4HWbam3aOnoxw8zA9r05NxOmO8eacuH78gneSePAZG906qunaUcutw0x8c7z6d6YRdGTZ+uIo9bF4Uw7lprNotaCSqZjxnpM+3bXU/1uF4NvzXITCEp9/kEpuYQx3hYfDx/LIK6q7UsTpEhFEJT7Jg5DgxuOL0ihZTuwqtyKxWIyfV33H7Tcp8HhFFi4vZ8QQQ4371WaP8s6Hbu642UjrJnq+3i4nVaEFoRwxJuPINjPDRjpZ9omewtIoOLPqfM8ELJxW7GXEsNrXkwDX9dES1Tspc0UpLlVw7GSI5d942PRXgNeeSarzddf20vLnZx7kIdVVdUeFwyE6t9VwXR8dH39WznW96762Tm3V3PtkCU6XSCgscexUuFYy9hLkSgm5PYvBI4tQG0PxqqY3UxAEAb8/HvNHptpY+E78b4ePh0hNljF7oauya6wuaNQy3p+eTLEtxseflxP9vJz5b6fQtJGSDVuDNcizK0Gz5s04duAUew76OXQsSPvW1ee+SFj2j/OMEhUBfMiRkyJk4pRsgMBB6S8oj/Dw/RryXUo0MUiTRMJBeaX2/CU8/YSRAeuOYizpW8OArlA4hycUYOiYAO5SDR63jAygMa2JEaXId579ig00j3YjQUgkKkUIE6R7j7qrMv9fo2PHjlxzzTVYrVZsNhsrV65k+vTpvP3223VWarvd7hqJPLPZ/I8uzatWreK7776r/L1hw4bMnDmT5OTaTfoA9CaR15+3MGhkGYaAHpvHT0whY8GyeOXeDbfZ2LNDRobUEgspRGMRik/nMmRUCc1ax/h6VQX6DB8BV5Xz9SVEpSiRjLP8/GUaep2M0SONjH+slBJblLmfuHl/RjKtL9PPHdRfT4JJxoJPyyv3Bpdw8kyYb3/ykZ6i4KU33UQDKhpITcmUGsQPEABnOl6Hh4HDd+ANQf1GTUlPr7sb53KUlZWhVsvo0K7u/UxGmgKzTkMUNU7JhkWoLpkiSiKelGNMfsSIOUHOJ7NTeWa6na8WpvPMI4l88X0Fyz9Io2E9JfayKFt2+li43MuS55IYdquT8qCzsqLapSyg69ASPnq/qtW8QbaSoQP0TJxiY+fOXTgL6pESaYgcBWUUky8/SVJymIE3F6Mr7oggCJhFK4cPHL7iOOj1enRagScnmslO8/PCm3mkJtfNN6SnKjh51s+MqfF176X1jr0syiPP2Zn0QO2v27jN/4/+HpIk0L+nltkfuXC6RUbcUPsed9UaH4P66+nbQ8OKH4vp1a12eZmpjyfy7S9esrLqnpv+Dl/AjzU9yp03B5jyWNx48/X3nWzaJqLVBAmGJPxhgfDFRIFaLZCaKtCsqQy72U7Yr8DniKIKWPjmx0JenGxBJhN4a56T3zb5uONmI2NHmdBpBX793cfUlzeQWtCvMnGYIFhoLLWmmBwspJBBQ9SXEeQudR6xBsd472kLPTprKCqJMudjN3q9gMMh0q6VmjnTk0m2Kjh5JsyLb5eRYFQw9703mDJl6hXH4Z/wX/LzPwznz58nOSNM0A1Pv1TO3sMBJj1gxpok5+DREK/NcjD4Wj3dOlZ/+D77xsM3n1QNEvsOBfn1Dy+/fJ7BqAnFlW53taFXVy1HToSqkZ/f/FRRrQ3qu1+89O6hZeWqCj58q2rgVKtl/PZDMl98W8riZbmcPhtDQkSnFWjga0OiJwuLFOAIO4mFFdhsNjIyMq4oFrv+2kNEitCa7pRRTAl5tKJL3JxEAjEsUnb8JLG0HM4FzyFDIBoTCcei/PBqGjKZgFIpVCNxJUnii+8qWLGqAoVCoMIr4tOo0EveSpfUM+cjtOlmB38SQ8eU8OtXqdU0Bjds8fP+nAhZwQbVyBaNoMWg0DHjOSMDR9pITRF45D4jNw/XV8a2bQs1Ko1EUlLdC+G/wx/wkWiNsXVnGJNRYM16L+FIvHL1Uss6wPKVHrp30tCrm5bVX2Zy5nwYW1mMu241kZmuIBKR+GpVBRu3+ZHJYNZryYx7tJQKb7wFyesTq+m//R0ut8iFgjj5KUkS3/3i5ZtP0pn8sp3H7jOz5CtPnZ9h/+EgTRqq6NFZy1cL0uk7Ih+lErZtWU2/fv2vKA7du3dHFGKEwrJ/3JjLZAIRv5JErHhw1nqciUTKKMFC7ZOjV1PCiBtVLPrCT/ueNlTObFTeFKKyEJ8tPU+va6MsmG3m8NEI5nPXU8I+2tGtcoC3UUhH+tR6bkEQMEkWSsijRMhFlER0uivX+Pk34cnJz7Pul62EgxATJW4YU0izxiqCIYmCoigP35PAtb20/PKbjwpzGZTXvkDwylz07Kbk+TfL2Ls3RkOqjjORxF/bRPoML+S1Zy20b60mrzDC27N9nNxjpp6rI39+dY4ufx6neTMlBUUR1mzwMXxQ7Yua3/4IY8REETkUqU9iNWmw+0/hCQZxUIwoD7Fizuf/V3ExmUwMuH4ov/74NcnpUT6ancqnKz3cMLaQkTcYSE9VsGa9F2st5N0lnL0QQRe2YBISOScdwyXZSPzbotgp2fDgRE/t7TseyYmequohURIpSzzK8fM+hgzX47Tv4Y8/gyTq5Hz3lYVzFyIcOhomNdCcGFG0RvVVZ2wbN27G0hVn2L0um5y8KB8sdvP9qhDHdqRjNMoZNjDKnQ+X8PrzSfToHJ/3bhqsZ+BthTRtpGTYZRpMXp/IlFfLmP92ColmOV6fSOsWKvYcCDB/WTkvT6k+TsdiEnZnjKcfNrP0q/I6W8kvwWpW8fGSAL+tMvDVR2ks/LScdz50oVQKaDUCkijx0lMWXnxHc9UO5wrFP7cJy2QQo2ruM2LBWNqfkyUnOY5ENo1peNHoK0/aTBNaUcBZ8jmLADgoxUrNhEBQ8qNBSwYNKeA8jWld45iYFMODi8a0Qefqzn7ZRjLR1lpVV46Tbl0VvPxWOSpvFiqlDfEq9cH/DTCZTGiNCsTGRwidrcdbc91s3e3DXR7DXS6y9eesahUrI24wMO/jcu5+tAy1jkqyq1VzFXbNGZK8WTWevShRyMylc1MlTreIgEjv7jpG3lPEdb119OupxeGKsWq1F7lcwO2O8eq7Lr5fls7wQQZEUWLw6ELCYQmVquZz/do7boJREUfDzWQYJIYPNrBsRQXj7r7/qmKx+pfVhEpkbNwWYNGsFMY/WsL4x0r48K2UyipshzPG4DGFfLkglfRUJX0GOrFmScx6S0HvbhYkCVb/4WfaqzHufcTNHWOU+KnbCC1EELlCxB+o+94MBOIt/NGIwMjxNjp3UKJSCYgiFBbX7hQM8c6cUDSC3ByjYcOaUjx1oW377rRqXMrr7zl5YbKFv3YH6jy2oDiKQiEwcoiBLh3U/LjWx49rvYy7rfaxfcNWP7omXvQGieUfZFSTTtHpZEx5OJHXZjlYvd7HoH56nnrZTkyUuHmokc3bZZQ5YliTaibTyz0x1GoBa5ICa5KCD95MYdFn5cz52M3+IyHuHPfoFX/+y2Ew61EafKhVEvc8Ucqdt5i4/SYDGo0Qb+UtC5IuxappT1+CJEmECVJKXCdPkiTOcwwZCtrQDVVMjVQqkQKUkMcxdpNqr8eiZYU89Whcv/VCfrzqcP4cLQ89uRGVrTGJUjJhQpRqztDz2iBfLs7C55fo2MtOB/pWM1psIrbHI8vknG4nTf3XUEgOMWJXtVf430bPnlU63/Xq1aNx48Y88sgj7N+//x9b5f+O/ynBOWrUKG688cbK3y8da7fb6+wCiEZ8rNsA/oAAuEmnAUIU/vg1n04ni7hwWkknqR8KQUlA8uG3nMec4MKiELDZRX5ZG6Retgx76jYSXM1IDNdDhgyXvARv8nE+/sBYSWwLgsD705PpNayA1i2U1YjPSzifG2Vwv6r5zeWOMepOBznHDCSFmiEiotOcpzzmj3cB/S0cBsFEWUEWJbFzIJRSXFx3VerlKCoqwpIgUFRad/V7OCwRDkMa9TnBXlKlbDJpiBIV5XIbFdYTvPOWjqyMizqd6Qr8AYlgUGTcbSZ+WONl+mwHZc4YoghNG6pY9G4KjRuoyKwX4+jpXaTK0kmNNaDCepLZb9TUmhYEgbdfsHL9bYVEhChnOERI46RpM4Enr9PQuYORhcs8FLqLkZwZxIgil8uvOA4HDx68+D5w6wg95d4o23YFaNa49qTyX7sDrN0Qr35v16pqHZpsVWDQC2ze7qdfz+rrlXBY4uWZDt57rXZSXpIkjh2VmHLIxRsvm/niWw/bdvnp3b36eXLz46abkx7IJL8oSvcudcsvmBPk6HXCFccBQKMN8fC9Rp55NBGvL8Yt9xbxxEQzb06r+l72HYrrLH/2YSpvznWRYpXz7eJ0Es1yIhGJr3/wMuMtJ2VFau5+vBSfP0ZMFLh3rAlfQGLsQ8Vc01nLtEmJtGutZsBNf2It7YoSFU6hhEBSDpGAiNqvrUZ8eqVyEtqdYu336ZUFeRlpCj6dl8Yt9xZx640Gxt5cNSe1aKriuyUZ3D+5lB/XeDl37hw6Xe1JPoVC8Y8Jk2rHXnE0/4v/r0AulyOXC2izC5n1WrxUfPLLZZQ5oxRfrLS7XLQc4g+cQiFUy0B+uNTN689ZkcsFNOo4yWcy1l7V5yqPoddVPXynzoZZv9VPakq80m/briBnzkdo1liF0SCrQY4plQIT7jAy4Q4j9zxRwpvTUjCbZNz72GnO/RnBEmxIA6k5pyN7ryoWRUVFpNMACYl8ztKB3pUuckBc29PXiuP5bl6fFWX8bSb8AYmBtxbStUP88wwbqGfeYhfX9tIhSRJPvVxGWoqc75ekV+qinDwT5q77txM73ZVSCrDGsqlX3BpBEKg46qT/9UfIaBgkJUXg6KkQUmk6ma4uNRZRfslLdj2BRvVV1G8IXyxIoWG96gNvTl6EWFhOOBxGrb4yJ7sGTepRWlKIJMk4dirK2o1+2rdSsWVHgBNnwrz9ohWjQcZHyz306FI1yDRtpKJpo+rfU4JJxo9rfUSjErMXuonFRMY/VsKn81Ix6uOLxNoyVcWlUeRyge27A3TvqOGxaTY6t1PzwltlNKqn5Pp+er78voJ9h4J0bl+dmBdFibfmuXjj+fgizpokZ2A/HQlGGVv3Xrm2W15eHgqVRJk7zJYdgRoTE8Q3PIGAiL1YSZZQj1zpTK0LrwSSOM/x+Eb+bxvyiBQmbM3hur5JTHvFTxN3//giVSCuA23LYM8vp7k/kk+4NBmBeKvv5QN8hDBCXWWIxCtL82QnMVui+BxRQqErDsO/Cs2bNyc9MwmXM97St3ZFJgVFUZRKgfTUuHzEW3OdPHpvAjNn2Qm7QzWcViVJIk95jJSiAB63HEtZu2r3QxEXwGfiwAEHEyeXoRb1qENm9K4upAsmfFRQGCnEElXy2QepRKMw9qFienfT1qiUXvipm0A0jCtlI+07COxcmEaFV+SeJ87RPEHG2nVBWrXLplGjRvzfYtJTr3D4yCEOHz3Gq+86eOkpC2NGGFi3yY/dEcNTIfLXbh8zpibV6jT+2rtOStxqSuQbkGQRzodPoJXySCaenCqR5+AVKzBIRs5zjMZUdxOPSVFOc5gmtEWURFxCKbmqo/TtJrLg3QxSkxV88kU5JS6Bhe8msnlHkLkfuxDsmagFLcX680x86J6r/twPPTKV9955gLsfL+XDt5KZ8VwSP/5cwter/EwcbyQ1WcFXH6Ux8wMXL7/jwKiXcfp8hJE36Pljs7+yOsPvF3GVixddn+NjQCQiMXh0AY/fl8CCT0McO1nM5IfMZKUr2HcoxEeflTP+dhMjhhgZMcTITeMKKbFFa22TCoclSkpA7jPzyfIKJt5t5JWnqzayv//pY9kKD59+I3DX+CeumgSu16Ad+YXFlZX4l8PvF8kriFL/b63rQcmPg1I60hvZxfnLL3mJEMEiJBOVwuRxBh0GTnMIjaTDIFQtRENSkOPspTkd0GGkgLMUSRdIp37l9UekMEfZHTc6IEixLIeIFOYMh2lGdafOqBTBkXSQA0dDxM41o0w4h0IGvXtfuenLvwVyuRydPonyshISO55j4TvJPP1aGTcN1pOaoqj1HnzigQSWfOkhOUHB+h8zOH0uzNGTYQbeEGLv74dI9bSrXFO5FIWo2x7mlzkplRqaJ8+Eee6NMoYP0vP7Zj8HjgbRqAVy86PcOtxAhTdG4/oqet1QwmvTTBgNMsxGBTffW8R3i9PRaOLnlqQ4IVXmjPHFcgsN6yVy5ESI+UvL46Zwmqsju5d9vBy1NoJWI3AhP8LSuWncPrGIfiMLsCTK0WvjSe+ObdV0bq/lmZdd6Ewx/lydWrnuEwQYPlhP985qeg4u4bP5ZlwU0VBqVeuz6DGfYfYrJt5b6ObFyZZaj1n+tRebx0fv/kpWfRaXOfl5nY/Tx2XcdLuL9m2VTHpMy6D+ussMOCR+WuuFzCCmpLZXlQQZe8eDPDN5DbnnBZ6e5kZURJj6mKVW4nnOIhddO6jZsjPAh0vd5BbE1yg3XKurYSC4doOPtBQFkx80MOM9ZzXi83I8OsHM7Q8UM322E51WYOP3WchkAhqNwHNvlPHxrJRqRlSSJPHi2w4eHF9dLmPiXSauv62Q3III014de8Wf/xJEUWTJR8tIy4rRqZ2WA0eCGPTxSiWvX2LPLgkjZgo5X6lPeDkclKBCg5dysmnCcXYTEYJ0lq7Drc8hYinAbAafX0Jwm9E4dBBR88lHcOa8gx07YuBNQECGV+bF548hk6LkcgZdhp0/vrHQrHF87F/6ZQUJrubViM9LMIlWkvUm8g1bcdvU1KMJX32+gslPT7rqmPy/QGJiIsnJyf9IxNRW5VleXk5CQt0SKUqlss5K0rp0H6MRmDk7QANakC1USVhli03YfWo99WmBQlBSgYtQ0z0s/SCBzu3jxEhhcZQnnnewb5uagMJN2HyYs87jqFQyHr5Px+MPmGs8E9YkOdGowIghtbdSJybIOHYqVHnNw25zIB7tRAuhqiMpNZSFjUJOcZCWdK5xjrRYQwqEHGIR8Yr1LpOTkwmFJc7lhnG5Y7V27329yovNGSbCYbpwLRW4OKXfQrvWSob2UPDYxJqfN8EoIxCUSDDJUCkFls2tmQh1uWNUeMW4RERCAcXKQtJSJQz62jukrEly5DIZhlgS8sZ5PDzBRMc2GvIKIyz6rJybhuiJDgiwdPZRpHACD4wbf8VxiEQiBINx87SeXbUMHajj+tsKGTPSWGP963DG2LIjwJovM7nnyVLWfFV9zM1OV/DgMzbGjjLywLgEEhNkfPuLl7fmOTHoZDwwxcZtIwxMvCuB1OSquC3+3IvSmUWhv4D3P3JS4ZV450MXv/zu57bhBtRqgV9+97JshYdvF8fJv8QEGSW2uotfwmGJYCguBSSX1+0FczmMRok7bjby0GQXf2z2MeMFE0MHVN/Xd26vYdaryTw81UaX9hpeeqpqbapUCowbbSQ7U8HjD8jZuqOIbxan0q1TVRHdw3ebmfuxizfed/LiU0l0bK/kjw270OpAZ4iSmCjw49w0Ro7eSmJ5K6yxTAQEnMmHWDLLXKMTORKRqPCKjBlVuxTL688n8ed2Pw6HA6227mK+K8V/yc//MKjVakRJ4pvFVZnWYQMNHD4e4pufKlCpBD5c4uax+8zVXuf3i4TDEms2+MjNj3AhL0LDevHJ5JYbDXzxXQWPTDDzd4iixPervXRsq2bTX37WbfRz/HSI5fPSWLDMzci7i2jeRMWutdnsOxxi/WZfZaVgbSixxbBa5KhUAl9+YqFLv7OI5+phJZ1T4pWz8gBKlRwZelzYsJBajfi8HFmRluzYfoi7bxfQ6wQaNVDgcIpYk+S0bKbC55f4/U9f5YA89fHq5eUtmqpY94OVvtfvp6JYSUepb+VkFa+W6Ue4JMR69lJOmGak1NBDkyQJu+UgTZIj8ZbydAVPvVyGTifw8lNJld/lm7N8uF0Cdrv9isvYBw0ZzIIPtpGVIWf/+nrVSO4yR4wbxhTg8Yl8tTCNR6bWrjcEcU2rBtlKNm3zk2CSM2ygnmaNlCSaZYx7rBSbPca7813Uz1LSoU0VgWQvizLhybiL3bIV5WzY5kejEsgrjPDso5bKVqv3Xktm7EMl3Dpczx03m9DrZBw8GuLNuU5uHKSvloHr1U3LwaNBKjx1X+/f4fF4aN1G4uReAxOfsrHh+8xqG3+/X+S+yaVcyItRWipil7ahRUspBaRR3VxGEATSyeKMYQvp4WYkhuohIFAmKyJHOM7jo1QsWOwlxdOm1kVqkq8pq1bl0E5sS4RQra2fHpwkUHvW3k0ZiWIaOo8Kn/4svoorI8L/jVj5ww8M7jOEh58p4/lJUSaMMaHVynA4Y8xa6GLbLj93326i/3Xwg3sjKWWdMRNvuQlKfnLUB8hsGGTvvijyoA5T4mm8wlnCYQlJ4yU1TYY2JOH1g8MZxmCVcaE0gp4IYSm+QdSgw10op3nXQqY8buSJ+xO4aXwRNw3WM6CPjjJnjA+XuMkrjBJFpHlryM5SM+UVO2dywowYbGDuIg9qhZZeva5e6/NyFBcXs+SjpRw6cJgEcybZ9TXMX3SIr3/Ip2M7FbEoHDwcxV4mEhPh+tuL+G5JWmXVUTAoMuM9J3kFEVp1krAXaDHbOmAUknBJZZSSR8hURONmEi0aqym2udix04EnYicr2hw1WsoFB36ri+v79+fP39eBKHLrSC2/PmMhLUWBJMXnonc+dCIAN4wtwuWQoQlYsURTKEg8RdfBHbn19luv+vP363ct69YMoDD3T3oMySctRY5cKfHme246tlPSpYOGFKuC2a8lEwjEuPvJUma9YqXfNVpEUeKZGWXsPRCkzBmjVXMVaclynK4Y23YHmDHbidMd49NvAtw57nFWrljG/GVujHo5uYUh5DIBlVLigyUuTpwO43SLPPGCnZUf13RRnfGeE49LgcWXwtvvnOOTr/IZf7sBtVrGL7978fshIibR89pHuGHIyKuOw8QHp/HotHv4YUlitYWkJElMeslOWXkIJ1vJlpqiQEEpBbhx0IoulcRnUPJzlF1ECFEkXSBDaIBVSsNOMWq0HGM3MkmGETNRIsSI0Yz26AUTYSlElCg2isjlFCYpkShxk8MIQc7jR46CoOgjk0YUcR635KAeTePPk2CjRH4BfRhKj6biEs5iVVhJb2u+av3Tfwt8Pj+hsMS6lZm895GLaZMszP3YzcqP624NHDXUQE5BEFGUaNZYRbPGKm4eZmDZl14mTV2LNUGDTB9ArRXZ8n12JWEJ8bXRykVp9BlRwMbvMnB7JCJR2LLDj1wuIJMJdOuo5qfVIe6dEMQd9kNMhlon0qpPLgkmGWoVFNuijBlpYvkHVRvo1GQFA/rouOOhEn7/bRWTn3rxiuNQ5ijg0cckHrong9snFiMRrx4pKonSvpWGoydD2B0Sj95rBuI6zZMfqTICuRwpVgUjh+n4aFkpJguc8u6kaahbZXJbkiRs8lwcsiLuGJVBQVGUSS/ZmTMjudozf/JMmLmLXfTvpyDRLGPLzgCz5/nJ25eKxduFtoKawPYgzxw9yRf9nHy2yEIwKHH/E05yz8sZfZsSY+qAK44BQFpaGlkN+nJm605CyjK6dBcY/UAxn32YVrlGl6S4e7HHK3LsVIhrOsso98TISlfywiQL/UcV8NDdZgb21VHhE/nyew8Op8ji91I4dS5SadBUG6xJckIhkVBI5KflWZVE57W9dFzIjzB8XBET7zTRvImaU+fizsg3XKtj6IDqBJJMJpCcJOf0aZGnJ9/L19/+flVx2LFjBzpjmIxUFR+9m0Lfmwr4YbWXHp21nD4ZI7GoI/XEJI6xh1zpNJk0QiEoEKUYxeRygVMIyJCj4KBiEzfcAEf/SqJUvocnnoL7x1krx9j9h4OMf6CEwlwPyWUZ/PqVixZ0qtyfJEsSBZzDhR2jET6Zn0CzxlXru9//iJAQSa9TokfhyMTawkmpLa5BunnDlv8Y8rOiogKHw0FiYt0O9M2aNePIkSPVKjkPHz5Ms2bN/levxV0eQREzVyM+LyFGjGQykCQJd8Y+tv1krabNmJmu4LtlKVx3o52K/T0wdDrC178ncut9xUyfZq7zPQV5PKlcG67rreOd+S4mPZDIX3uCuM4lU0+ouf5PETKxSYUEpJrt9jJkqFUCSvWV27Hk5OQgk8vQqiVuvLOINSsyqmmQ794f5PW3/CgCCRgxohLUJJFG0KTh289NtWrCi2JcCi/BJOOPzX6itXBzkiTxzGt2pJgMdbKbP75Po2kjJSPvKfrH641ERVzmwxxfl4XBcOm9tYwdZWTyS2X0vUaDZC1Ckqm4cfiwK45D48aNCUViTHnFzvjbTXz7cwU3DtIz4LYC3n3ZSq9uWiQJ1m/xM2uBi9mvJZOSrCAjTc6W7X769tRRUBRh7iduolE4tqUeYx4o4cGnS/EHJUIhiUWzUuh98Tx/bPZz+8Ri3nnZitUiZ/Y8H5t/V5PhaYU7sZhSu8iWn7JJT5Wz52CIn3/zEYlK9O2hpd7TCj5c4mbx+2mYE+TIZHHT1toS2d/8VIGnPK75faWkn04rMPx2F8rz7dFlHub2OnwrOrRRU1Ia48FxVYkJSZLIyYsSCIr06KImaijm7lHmasTnJTz5QCLDxxVS4RXp11vFnt8tyA0FjBxm4GxOmA5tNFw3EDJTz7Fh0ynEGCSog7RoWjMRUmKL0rSRqs4igLQUBXq97B/HnqvBf8nP/zAcPnyYrHRljUxrarKcC/lRPvswlRnvOblpfBFDrtNhNAh8tNjHheIwHQfmct9YE+3baKqJ1I8aYuCm8UV066ihS4eq6jRRlJj0op3xt5nIyY0SjkjcPMzA2y/GS6OPnAiTnCRj1BADGo2MXt20THnEwoJl7hoEIsD6zT7atlRdbPORkMlg/B1qPn+9hGQykUlyZLIrH9S1+hhlgguZpKjVbbjyOPQUFlVNSGNHGVm6opxnH4tf46J3U3j8BTuHjgb5dkntLffWJDntO8c4+GvtDswqQU09qSkXOEkROVTgIFtqhhoNHly4ko6RmFnBnbckMbBvVSVhbn6EiVNKmf1qMit/9HFkjxojWnbt2nXF5GdSUhJarYxP56VVIz4vXffSuWm88b6DpV95CAZFflzrZeSQ6lmeWExixntO7rzFyPrNfjb/mEWSRY6tLMpdj5Sw8uN0tuwMsH6Ljw+WuHGXx2jeWEVhSZQKr8jMl6x8+b2Hx+4zM2qogYG3FrJiUVo17U1LopyflqfzxIs2PljsJi1FQatmaqY/m4RBL7Bhq5/EBBkd26rJzY/wyzofYfHKq50aN25MYZFIw5ZBTpyBPjcW06m9kp7dNFzIj7BlewCPW0ZyWRc6k46ISDG5nOUISHHX6ku6i3ahEG2LsxxYmcyPq4tY+d15RBGS1SLsbMPqxX4uRM/RRax9kSoIAhYxgxAB9JjwX2ZgBKBBz3mO017qVYO0L5OKERHx4KZpuC8F0VzMKXXf3/92pKenY0mPkJ4iY+0GH6+/7SMakRGVYsjVQTLSlSAI3DzUSMPsEAuW7eRUvgwpokJCxBSyUHAyAV26g+efUzDu9ngr3J9/+Xl3QZBJD5gZ1F/PoWMhxtxfivtsKsiceChDJekwkkgWjYkSxi2dY95HdhTqKEajxOIvypn3iQtBkvHQPSb694Q33gkQyEumaFMGUUUAp+oCxw75iXnNGEnk16Ub0KlNPPrkI1cdi2+//o4P3p6P2ZGOSUzGQ5AKU5hESyb5F4rIvyACEio0pAv1sanzKT5mZuDgCkzWEBqNQFFJFJkyxo51GZgTFJQ5Ylw3cgd2v4wmTWQ0NAkcPSlSXCLhcOuRIWPNN0YaZCv4bMVZSkolGjSAj7/wsGHtJsKh+Mr4y28CrP7DR/OWAkXFMdwOJRJpJJhMBBxhsiqsyFHgVJait6h48umrr3aE+LP35tsLWbJkId9/8wnFNi/+SBSfU8GocTYaNpTRs1tcR2j77iAaDUyf7USvEziXE8FXrsIkT0Qradi/o5w+Q20kp0cZfr2BX77IIDFBxmuznXy88H3Ujvr8ZRcREsoxGmQkJcp5Z76blCQ5Zc4oMkEgLUXGoNsLefYxM4kJcnLyo3zxbTmnzkbpPWQQ1pT6/LTqECOH6Dh9PoI/INKxrZpYTGD7fiPDb7r9qmMA0LFjJ7r0mEjnQe8x5SEzndppOJsT4e15LnLzosijGjySmxPsQ4YMDVrUaDjCDpBAI1eiNobJtEZwl8fIcx6nWMohU2hAueimXGYnUZZIRAhRGslHhhwTFmwUkiudJoifFGUSQVMRaqWfigovGq2APqpCjCpQa8IEYx5kITWeaDH1xcZEYhFyhKOkpEDzZjKi5yJ4S0zYpFJkEkjJIZZ/9e3/UTz+DTh/upzhQ9QYDTKOngzz/BMW5nzs5p+WVQoFrF0t0Wa7g86dZbz7uom0FAUd2ytITI0wboyW+lkmojGqEZ+XoFbLmHhnAmMeLGXGc0l8+X0FJ8+G0esEhgzQs35zEIcDpKCABiMReQCFKspj9yWw6a+4wWE0KjD92ZpEgCAIzH0jmT4j/nnD/Hco1eU8PCGFotIYXr/E5AfMDB2ox10e4/pbi/AFRTLS5ASD4sXPINGvd90JxsED1Hz9pYmUFB/T3pB4c9ZGQg4Tfq+MiMZFl64yRnfTMnhMEZ3aqXC6YgwZW8SwgXoSzTL+3B7A5Y6xaVUmz71exsS7TDw8xYlwoTlpocaVawi1oCG9ogN71hyn23X5+CsU6O3NqB+2snXrNtp1O35VcQA4dHA7qlQna3+w8OosB3fcbOCOh4tJTJBjMso4fS7Mdb11fDI7lbmfuJHL4508J8+G6dxeQ+sWKjLS5Hy60oNWIzBhTEJl8js1Wc7ZnLrNVz0VMVKTFfj8kRot/RPGJDBisIEVqyp4+4MSwhdJ+7r02n0eBRp3GmdOn+L3339n0KBBVxyDvNw8TCaBe8YY6TuiAK1W4OfP0lm3McBHH0ToKFlBgNZSV0rJ5yi7QIIoEYL4aUALXNjw4kEWVbD61yhmZZSHJok8NKH6Rr1TOw0/fS2j/4hi8m1+enB95TwmSfEutTKK0WMi6hV48JEyhtwQ5t0ZCcjlAkol+Ki70kuQx6iXJefkiQinpAM0i9SsVP3fQjAYpKSkpPJ3m83GhQsXMBgMGAwGvvnmG3r06IHZbMZut7NixQqMRiPdunWrfM2HH36IxWLhjjvuAGDo0KG88sor/Pjjj3Tt2pU9e/Zw5MgRpk+f/r967Wq1QFqgegeNJElc4CQiEhIiHsoZOEBRjfi8BEEQeGWagUn3leLMNVHmipGaIq9TruHM+TDNGilZvd7PY/eZa6xdVCqBZIuMsQ+UkqBTYQm0rJPgTiELByWVzteXYBMK0Bkj2O1lVxwHj8dDr25Gdux2IyBxzbB8WjVT0biBkpNnwrjcEuYkOQ6vnUxfVbw09sbMePccs2bUJJO+/L6C6/vpCIUk3p7npFM7Dfc8UcIjE8w0aaDkxJkwr8x0cupcGKtZiUojVnYLeH1SnTHMK4gQDIDF14znXyvkg3er3lsQBN56IYlRE4oZMEBDt/7PX5UOutlsRi6TU+GNsXm7n2cfS8Tnl9i2K8Ca9X5mfuhCkuIyf18sqNq7tm+t4eV3HCQkuElMkHHPGBP9ronrsi98J5UHni5FEiXWfZ15mQwCDL5WT9cOGq65oRC1PxltWRsySSJGFKUxSNMmqkofjG4dNdWkCiMRiRnvucjNj1A/W8mrTydx3+RSFr+XSr2sKgJ0w1Yfr81y4XPL66yM/jtisRi2UoF63naYpRQknfCPxkupKfLKbt5ffvfy4ZJymjRUYjLGi5dkqigT7657f3rj9QY2bPWTkxvFh5ewTc7Bo0EaXCy+0+tlTLjTwIxp8d+H3lFYazemXifDVV73uChJcQL6ajikf8J/yc//MEQiEdq3rvnApyYrCEckCoujvPJ0Ep9/U878ZeUUFUexWORc00WDNUnO2o1+dDoZXTuoOXAkSMe2GlQqga8XpTHpJTuhsETPLhpy82Os+S1Mh/Yy5r1Zc/Arc8TVwr5dnMHdT5TyxxY/T040M7CPlglPenjxLTvNGqv47ldfPLvmFrE7o4wZYWTw6EK0WoFgUEKlgqCinIpIfBNts9muWMC4SdNsCs5swVLWHhd2UqmdLPQJbjo0qXoghlynZ/GXHn7b5GPwtXq0WhmL30tl8OgCGmTXPYB0aKfkwK91X48KNXpMeHChlYycMWylaWMF3dspSM8UycpIqEZ8QtzBcsn7qVx3SwGSLYPyQJAUUq/K5Xzfvn1kpNXe1gbQrpUaj1eixBYmK13Ba7Mc7D8c5MHxZlKscnbuCzJroYvbbzKwYJmbAX21lSZOKVYFM1+yctv9xQwZoOPYqQgfvplMZrqCXfuDHD8dxpwgx+6IcvJshJkvWTmbE6GgKMI7H7p49xVrtUEsJy/K2Zwon7yXyqdfe5j6eCKTX7ajUgp0bqem2BZj6owyPBUxevfQsmbTlU9u4XCY+llK3nnFzHXD3DQpGURxSTmv/bYbM8nIkdNc6FB5vEyQkUlDVJKKfM6RKz+GQaMkEInQpi2sXpmKQS/jwXuMPHhPPDO2c1+AB8fZSHN3pFAq/cfrkS7+KAQlSkmFR3JhEuLPUjaNKSKHg/xFPakJZqyECVFMLhW4UaBERlyAP0FMJi3TfMVx+LfhiSceoEcXCY9Dy4XdqTSvaIZKUGOXX6Bh/5N8szitcvLu3V3Lg+MTuGFMIccPyFCKOvxhH5bUCKu/Ta9WfXxtbz09u2oZPr6Izu00tG6uYuK4BKa/ZUcVNRAk7ljdmDaUJO2mVRc/b03Uo9dZ+e5nH7sP+Jk4zsTLb7vxl5hYtLwcj1NFu8i1cSkFAYhBhr8JZzmCHhNhgggVMlYsWcnNt4+64rEQ4MyZM3z41kIalLWNP3NCPPGjrWiEzVNIEjFaCp0JSD7yOINTKiUhmEwToQ3YQCqNbwgaCHLc2Hly6lHeetXEXQ/YycqS883itMrqeEmSWPaVjxnvuHlnholrLsppTJ1UtRHs3F7Fjbd6aBBrRwrxlhaXvZTD3iNYMwMkpUQozHFBWSpNhFaVG4GkaBr+cxWMu/1u1m5cfcWLusuxcME7HNq3irYtgpy9EMNdJidda6VNRx9PP6FHvPhw1s9Q8eO6Cn5cns7j0+ycPqSlZUWvSmmETMAtK+Vk7l5+XWFkzS8uRt+m4tWnLfy20UcoMY9wRKR3dy3PP2mhaSMVkiTx41ofsxc6EQSJjVsDxGISjz1fRrtWKswmOS63RLvWKg7u/x2vL8a0SUks/8ZDRqqCtq3U5BdGcLpFrrumlPkfzmLK01de9XYJNpuNr7+cxx2jTDwzzYdVrUAVTELnb0uaoZBgci5mSYapoAvlOHFiI5166DDipZzc2BmCbgGNuxF+bKTW9zJ9qpyZ75+k/KwCuajCIToxkkhDWuPChk/mYsbMCMePx4iE5Fisdk6dUnD+gp5yexQ9ZtJ8bQGJUvkhFIYYKo0GnaMxlmg95IKcZLEe50qOcjTsY9zYBP7YWkHkSHvOSscRJB0ul6tOTad/MyRJIhaTyM6OP6MJJhml9ij9emhZs8HHTYPrMlbw0iJwHdqgjrO/uBh4aA9//JzEK+846NNdx6vPJDF9toMhA+re4HRur2bOx06WfOXhwfEJZKQq2Hc4yJSXnJQXmGkf7FPZIRGLxSgMHuWjJQXsXh9v7Zs4pRR1HdVMKVYF+rr9I2pFWpoetVrGky+W8Oncqg3jzXfbadFEw2cLkrGVxXj6NTujR5ro2E6J3RGjcYPaz1dcGkMdNfLg3UpuHaGnUwcl9zxRytKXrXRok1x57c88KjHmwWJuHW5kxGA9G/8K4PWJPPtoYuXcMux6PSfPhMnPldEx2KhWAiQr1oxDJ8voSJ/Ksby4SFVrhdU/wel0YtD6aNwR6mUp8Qckhg3Uc9tNRmxlUQIBicx0ReXmN9Esw2SU8c3iDPrclA+ShLtcZPggA7fcWLM6SKMWOHchTFFJtFZDy0+/9jDiBgMzP6zdoMySKOfRe82s3+KnaUMlZ86HayU/fX6R82dkZEZbIG9QxpvTJ3H99ceuODnmcDrITFcwa4GLrxamM/o+Ozv3hVCrBZLEqjlWEATSqEcaccNRSZLYwe+VfgKXDCrzpXNEUk7w2MTaiyUaN1DRoJ4cm61+9fUvJ5Ahq/peAUpgy4oc7irJYcXSJMbdoeH1Pbmk+FvUeu6oNR+lUiAzG2ylATSG/3f6x+fOneO1116r/P2zzz4DoF+/fkycOJH8/Hy2bNmCz+cjMTGR1q1bM2nSpGoVaGVlZdVi0Lx5cyZNmsTXX3/NypUrSUtLY9KkSTRt+r9L4gqCDCXV9w/nOY4SFQ1pQSkFyATo3bvuvVaHNmpEbQWKkoZs/usckx9M5PEXbCyfl4ZKJeByx/jki3I2/RW4KG8jp1kjJdNnO3l5SnXpiy07/Zy5ECHvrByZINKMukkaGTJEqrdzh6UgXstZrFYBZ9mVDwQNGzZkz/4YOp2MWAzuuNlAJCyxZVeAVk1VfLs4BZVKYOT4YnI2BuDi7WSJZvHH93buczl5eaqR+tlxM6OFy8s5eiLEiMEGug0sJuDWkmmVMXiQio+Wuzl2IkKZTUCKylm5NI02LVQ8PNVWeT1yOTzxgo3lH6ShVFbFJxgUeeoVOz06azm5KpFN64twumLViGmtVkZaihxRVGEy1a5FXBcOHjzIdb21bN4RwOESOX46QqJZRnqKgqMnQyx+L7Vai/olnDgdYtarydUKw3LzIxSVRslKj3cTPDAuoUbhEcTHt9tvMrFuQX3MQtw4qVR3DIVSpHH9uic1pVKgcQMljz5vo0G2kgF9dPTpoeHGuwpJT1VgMcspLYuRkxtBVdIIFBeumDOIxWKE/UoSxRQQwO+jTg1uiEtAaDUC3/5SwbqNfn7+LL3aXD14dEGdMgYABr2A1yfy++8x2tCTYvECe3ddoLAkwLIV5SDAVz94eHFyPPnZqa2av3YH6d29eiWpJVGOzyfWuCcu4Y/NfpwOgQMHDlTTIv4/xX/Jz/8wJCYmcu5C7ZnWN55P4p4nSvngzWS++L6CcERi1I0G3nnJWnmzRqMS733kIhyRmPamg5Ufp2EyyjEnyPl0XhqFxRHGPeSg5EA90iNN2eZbxxffernzVn3lQJ5fGOH+p2zMvHjeL+ankt72HFt2+JEkAaNBYNUaH43qh/l0Xlolkbb/cJBHn7Px8axU2raKby6Pnwox9nwex88VoUB+VZmcgYNuw5a/iR1/HkOSBKJSpNZ283z1cQ6f8TLsTj9+t5LcPJFITOCOzU6sVhdDBurwhiIUl8YqMy214dCxEIG/VfBdjnIcmLCQSSNOcQCDLwV7mR2lKk46r/+2dnI2O1NJWoqS4lwD7elEnvU4ffrUboZTGzweD3rtPy8CVSqBa3vp+fRrD9FojC++9/Dn9gDmBBkdWqu5Z7SR9+f7sJ3IoOBoiMGnyli5LBFzgpyObTX8tjKTtRt9HDgcYujoUjIyBBrUVzBqiAFRknj/IzdJFhkbtvh5bbaT/r10WC1yugzK4/abjKSlyPn1dx9HToSYNslC905apk4v46ZxRXyxIK1aJXMoJDL2oRLat1JzMiflHz5VdRQWFpKVLmfMPR7MWJELcoJSABAI4qMd19T6umQhk3zpPHJRRbqvNTIUNKp3qNYBvXsnDdp0Oz6XhwSsOCjBSk2CSpIknJRWttM3oS1H2Ek9qSlW0rGQctFBO5kKyikhHzkKErHixkFjWnGBUwAIyOjZ68rvh38bDu1fz12jEvllTRZpwaoqGn/yGZbOTamhQaxSCSybm8qjz9u4Z7SW2fPCZNWTahU+V6tlPH6fmSVflfPH+hj2w9l0jjZGISiISGEKOM/ZpN+ZMzOBUcOqJDu6ddSQX2jinidLWfBOEq/NcnLdNQmsW9S4UkO2XHJipwgJkQSSyOMMnejLQbZRz9GEz5Z+ztQXnr3iOHww+0OSymqalEC8lapQOk9MiiJDjhIVDkpoSZfKYwRBQCA+VptJZv2GKLv3liHIBA5uS6u2OBIEgXvvNLDpLy9bt4fJzS1n8EANLZqo+GGNl29/rmDrZon2sf7VNHMtUhoJPisFFZv47BMjt413o4iJ+MPeyo0lgE4wYs+R8+nST5n44MQrjgHAqh++Iuj+Ab/PiQwBrUZGr54KSsscJCYrqZ+trKxC6tlNS6cOSt6e52LLnxItPL1ryFiYxVSyxRa4FcewhJL5YoGGb1cXMO52I/ffmYA5Qca+QyGmvelgyAAd945NYNRQA+7yGKs3+BjYV0VeQZQFM1Mq52FJkvjsGw86rYwDR0Is+qycX7/IqDQUACi1Rxl2ZxFO9xKemvLCVVfBvvTCY7z5QgJTn43QzjcYmf/ieCaAwWfCE7CS0ucwB3wHEFypdKJv5XsYMZMm1eMQf1FMHlr0xGJRJk/1k1bRjraYKSYXLx6C+BGQ0ZbuOMRSZs09zMEtKTz/modvl+tIKm+FRTDSQfKT6zvFGdkBGrUMsmSGkT496uMPSCz5PJ+Z75/EUy4nwSAj2SKSYJLz05oAvoBA0HCMjIpGFBVd4MVnX2LZl0uvKhb/BgQCAeTI2bs/vj4cO8rI4q88PHm/mdEPFNOne00N4s9XeikpFmhz8Rk1CYkIed2Y/Nx+ikpivP9JfP5NtsrJL4zStUPt730hP0LnDtpqZpf9rtES9WtoHuxZrbtBLsipF2pPXqACt0ckLVlOKPTPum3huosLa4Ug03H0ZJD6WYpK4nP3gQBljhgbf4wnwzLSFCQlyvnu1woeGJfAG3NclQZol0OSJBYu9qMTrGRnxU1DPlxSzpwZyTVcfRWKuPbdbfcXMWakkWEDaxLGkYiEKIJC1NT5TMsFBTJJXu3/IZ+SA3svXFUcfD4fRoOMPtfEx7TO7dT8uSPA0AH6WknGNet9PHqxkvH+O00s/srDrcONzF/qZvJDNYsgpr3poGUzFUPvKOS7Jek0aRh/H1GU+PYXL1t3BendTU0kLHHqbLhWbVB3eYzi0igfvpXC6AeKWbVMVU1fMBqVuPshJ4aylihREpMEhg6UsWPHdnr27HVFcdDr9TicIi2bqtixO4zW1owXZ+Ty2jQ9gjIKddxfMaJIiHSib7V7WGUpR2EQUSqEOs16mjZS4dhb9byFpRAVuGkv1NyYJ4UacmyPjROnw4wYouONd3MpPKNGg44ELJX7mjLtWbr3lPAEBdatzOCGMYVEY/4risH/CVq3bs0333xT5/9feOGF//Ecr776ao2/9ejRgx49evzfXNr/iGBYjHs0XFyfh6UQXsppL/QkJsU4yDbSpfqcPCnCTbWfI7cgijyiQZRF0ajjyXOnO0b/Ufn06REn0qY9aWHKw4nI5UK8+OgdB+t/8vDjWi/DBxmwJMr4a1cAt0ekTzctm042xB51YBPyaUirWt/XrshFq5XwViQjQ04ZxYSSz/PTV4mMfbAEpfrKtB0BLBYLgVB8Pnj2scRq9+rPv3m5b3Ipn89PY8G7Vjp2P0tqqD4ADk0OUZ2LHfuCXH9bBSCRmiInySLjxMkopzYlkev304w2nPhV4thmF4IgovKkYzIVMf0DDz27xqWEbPZY5XOi08q4dbiBYXcWMmqogUb1lZw6G+bn33w8/UgiR45FObYqisJejzUbCrjr1uokp1wGG7f5ePL5llccA4i3/5/PjTB0oJ55b1RJkkwYk8CxUyHGPVrCz59lVOtu8PpENm8PMP/t+Lx27FSIF95yYLXIaVxfyenzYVzlIj271t1uPvBaFT9/WkbIa8aRcBJLkxI6ddRx5nzdk5rLHUOrEfh+aQb7DweZ87GbpEQ521fXQ5Li1ZEltihCUX1KFfmVhPWVQKlUIojKys+vctRj6ZelPDShZnJry04/0ajE96sr+PzbCtZ8lVmjSvSmwQbWbvQztg4tzvVb/OTngq6kJWo0NKQlKVImp2xbUSoFBvfX8dLbDoYN1NOxrYaH7zEz4ckSvlqYxtkLEVasqsDpEmnZVIk/IDLy7mLWfp1RjWy+kB/hsefKCJarsdlstV7H1eJ/p370v/hfQ/PmzTl5NoytrKbDXdNGKrq00zHglkJOnwuj08qYMyO5GkuvUAg8+5iFco/Eg+NM3HJvMS++VcaaDT4++NjD8NtdVBxtSna0JW7KcJepePVFkdY9ixg6tojrbi7g+TfKmPlSEsdOROhzg52sVkWkJqsYf7uJHWuy2b66Hvv+qMeIIQbuf6q0srWoUzsNqz7N4MWZjsrradVczbrvkzGnBQgJwatyLuzZszdbt4mYpRRMqT4OK//EK5VX/j8kBSlM3MNTU+RMeyKJo/sVlNokRgxT8+JUPSOG6onFBD77KshdtxiZ/3YyHyxx1/peTlcMt0dEn1VGRKrpmheTopSQTwqZGAQTneiLRUrDWSbjt01+nK5YnZkVgEYZOtKph1NZStd+XbBYasoG1AWDwcC53AiRSO0bCJc7hkyIi7HfdauRu8eYObuzIdOetFBQILLya5HXnjbA/t7UD3Yky9WDil0dGD7GUSkmLZcL3Hi9gWHXG1CIal552sJXC9O57SYjo0eYWP1VJrePMPLQs3FS/NjpEB8tdyMIsHaDl59/8zFkgJ4WTdV88oWHcFjCmiRn6uOJNRbEcUI9jW9/8dKmTU2n4LrQrFkztu+KoHJkoULFeekE5zhGJ/oQJlyDGL8cGrQgCViEVBKwsHu3iN8fw10eIxSqmlkEQeC2WxWUpm1HbQiSw4ka90NYCnGWw2gxcJgd2KRCFChpT0/cONjFH+xhExW48eHGSSkiMYL4KaOE5nSgHCepZCFJEuWCnX17t11xHP5NyMnJIcUq5/sfw1gCVS64Uen/w95/xklRdtv/8Leqc5yenIeccxYEJJoBRUAFE8EAmDDngKKYQDGDohgQMyooighKlJxzGCannu7pnKqu50Xr4Dgz3sM59+ec+/87z3oF3T1dVburrrD23mtFSEwPN6hXBPGKa7dbpU93A7dNN3P5xY1XNQ0+x8R3qwJU72pNeqgdWim+MdNJehwk07qd4PJL6ldV5WbrGH2+hYoqBatFZtVPERJj2cREjL1iMxUUkUY2mTQniJ8oEaooJYFkBLB7556zisWWjZuxSY5G37eQwD5+Zye/4cWNhFzP/Omv8Ptk5OI2jLrYWG/sCgZVrrimih2/2diwpAOfPNOWSeMk8jqXcLowyszJDjL1mQ26d2skLYaK1sy4z8mLz1p54q0y0oZvpThlIzFxZkGYKfJY8MKrZ+XsLYTgi88WYTUH8PpUZt+fwi9f5vLF4kzWf5vD7dMcXDuzjPLKM/PnZRdZ+eEXHxbsDer3AmSI5uSlm/lyuRZj82Jemp3MvTOTSHTECYre3Y18ujCD1b8G2HcobmpwzTg7Pp/Kxm0hFs1L5/DxKC++4eKF16vZuTfM9VcmoNWCKmDyVXbMJon9h8OcLozHID1Vy9I3M0CoPP/8c02OwZ84dXIHP62OkljVpUE9bLuayvFDGvwBQWs6N+i+2oFeyMjIFj8+t4GW3v7EiHKE3ThIoQM9aUNX/NSwjbU4KcNVZKVDnwq+XWYiz9MPi2RDETG8xlIcaRHsiQp9emsY3D9u6qLVwDffR1B9FtJS4YW5JvZtTmPT6jT2bsxg8WtJGG1R9BgxYGLn1l2EQqGzjsf/6zAYDGh1WopO6jh4JMywgSY2bQ3y26YQzz2awhVTSnl9sZv9h8Os3xJk3PUVPP+UlnBApiR5S+08ZpMc7N0Dkgwtm8XnzAmjbCz5zNOguYQQgpffdvPi4yl1Xl+xOoDRldeoFrutui1vvuuv3WxWuxquZjp8LILXe3ZbkW7dB/PlCj99/lKtM3uul9EXWtBoJAqLo9z1sJu9uyQefsLHjAcqqPFEWfSRu841qqrggdkugqczkcJmflwdf7YPH4/UIz5rr8sa1+VzuePXs+9QmJkPVDD6uhLGXF/CgnfcuNwxJE3DLtV/IkSA3WIjBeIYERGmJuLHXxmiurrhKsqGkJ6eToUzbvoE8Y3+ywtdddY0f2L/4TDFZbFanb2JY+18+LmHBJtEflGU2x6q4PCxCNGoYNe+EFfdXILJCEUlMTq21XHFlFIunljMpBmlXHBlMSfyI0y8wsqa9cG4mejjlfgDdY8biwnueKQSjSbuNv/wnUmce3EpM+928ek3Xp6ZV0OvwZUUrG+NI5qFW67g3HN0XH+lld9+/bbJcYhGo1gsEucNMPH2uwHSoi2IHG3Dsy/6iSSUNGqaUswpbCTWuYfDIkiZ30XpKSO9+3vp3LeS+x93EwzWvbaTpxSC+Gv/X0kJ6TQsmwVgrGrFy294mHF3NV63lhB+SshnG2vZIn5it3EVpnbHOHjSy3OPptCquZ4kh4ZGe6f/j0MIBbdcTkDEC1aclJH2R3egRtLQkd6UUcAnX3kb3Tu98Ho1wplOLDWfURfG1zKjL7Ay8Qob3/3k58PXMhh9gbU2wZ6dqWXRvDT69TSx8MV0hp5rxOtTqahSiEYFF4+woDGF6UwfqkQZIVGfuPbholVXD4s/gk7jd3HE8is1tuP8/ksK3TvH12IDzuvZ5DhUV1fTPFfH/bfVN2EbfYGV5EQNu/aFyErXYUsJUWLbTXHS74y/o5AdG5I4uDmHI5vzeG9BGgWFCjUuCARVgrYirhgvccX9h8gbepCIuQKrpzkJUhKxxBIuGRGPlyxLDO5v4uvv489Ct4560lO1fPdh3PTy+KkozfPiZqUXDrPw8y9RrCSAoiMUrHstkYhg78EIHdrKLHj57GQSsrKyqKxW6hCff6JTOwNjL7GybLm39rWSshgXXV2MTidR5VQ4firCnY9U8vYLabwzL50H70jivVcyGHuxpc568u8or1SosZ7CfO4m5r8doltXLWaTTJsWcVPihjD31WquHR8nfXt2NTL9hgQ2bQuwZn0AjfxH/EMqprwSzhsqoTsLfx9JklBQase85GArXpmn8s6HZ54DVRV8/7OP2S9W8+ozaby80M2gc0wNtsdfO97GW0vceH3155Qde0OsWRdi31Yzp6On2cMmtot1VFJKhiGFrh0NXDrSyurPcnjseSdX3VTK9j0hzjvXSL+LCvngMw/Tr3fw2rOp9OpmJBKF/GM6eg4pYcod5TzzcjWjJpVy3qhSKk6bUVDOqlvun/D/r/z8D4NOp0MIuHZmGQtfTK+tUhRCsOwrP19/LmEySrRvo+PKy22NZpanTrLz5QofGWkaPvvWxydf+Yj5TGS4e2AhgVMcpphTaJBxeiLEPDLOMpmUZB0Os+DK690YnS1ICueRbsxnyqRy7rjZUfv9RqPMtElxF7SX3nTz8Kw4mZeRpiUzTcPxU5HaLHFmupYunTRsCpzdhub7lT+QqbTGQSrZvQpQYjEs+p1s3aYQDEDbdrDgXgtDzrXRrk8prVprWflZSq2o/c3Xx816hl1egk4nMaCPkc++9fHSm9XcOsVRSxofPxXh1gcreeahZFQB107+DUtZZ5JEOgAuqjjKbmw4iBJGEka8kpNgyjH6dZI4vTOXqKUKd42CI6FhMubQiSCn2ElqdhLPvrj0rOKgqip6Pcx/21WrY/pXPLugmilX21nwjpsVH2UxblopsizRoY0eZ34C7UN/VBX+5VaxiWTK81PZ8HuIfj2N8cqk1X5Ky6OcM9DABcPqk0WXjrTy5Qofk+8oJy9by4zJDpwuhV37w5zX38S3P/m5dryNl950ceFVRYQjop726J8wm+PtDV27n9fkOCQkJOCsknCoIaqpJJFU8mgdvzRthHLzPoTJgxwzYXa2wiqdadENEajNEAsE3tIEmnWsJNNhRZEjtGil8uIzdjw+ldW/Bln3fSrT7ijj9HqFrawhR7TERhIFHEUhhoMUdOjRY6SSEoo5RZQIGlOYq8fK/LwshWylNQfYRhu6YsGO/EeuqYTTlJJPb4bGnZVtCn7f2Wme/V/BJ0sXYTHLeEuMdTYoO9lAp3+h/WIySdz1eCVpqRo6t2ucBHTVqFRUCppFmhEhhNt6EtXsQYoacMaqmDmh4YwnwNVjbYybWorJKHP8hEpfJI6wi1xakyidqRS1YidD5LJTXkuCmkoQPeEKd5PjUFVVRSTqQxUqsiTjFW4KOU6EEAKwYKWSMtrQhVSyKCGfYk7Vfv7viC+MBHoMtGpR//1rb3JR9FsHcmNZZ8YNVwYWXHzz7Xb02igaV/NG92UOJZ3sZvmMHx2P3WUXWdmwJchNN28mp2LQH1WoMkRkflnzCyNGjmhSHFwuF1npET7/1sfCl9Lp2rHu79qlg4GnH0zmhdddvPhEPP6SJJHk0FBd1ngbkkbSEAlLpKdqaJ4nM/K8+uOfLEs8MiuJN96r4fW5aeh0Eq4alSsutnD1LWVkpGm4/GIrsiTxyddenp5fzT0zHPz2Y4TXX1VY8mkp5/Y1EIkKCkti3DMjkWEDzWRnavn0o7cZN248rVrVN29oCKqqYjEJdu2JYafunPDXSqXKKoFGsTaaGDJIJozCTEogkxL5BFGiVFNBNwYgSRKqUDjFQVrRiWTpjFlN2BniANvw4EJoYgRydzHrVjMjhhhx1Vh4dZGbibeU8t4r6dz1cA01u9qh6g/yyAMWrr7izJwgSRJDzjXz8dtpTLh+P4bqVLxBFz6fD6PxLHuh/x+HRqPBbDMQq0zkiokVzHnSzFMPJHP19R7S0mT69bGwfEWIBW950fiTSKo+h2S0NBu4iccelLhuynpyys9DI2mpqdIjTB6KSqLkZOlITtIwdICJB552Mvu+pNq1UTis8thzToxGqU4l4fbdIZ58xosu2HBbN4BJWCk4Hd8w3XlTIrc+VMH7r9StMPf5Va6dUYHJ2HB7cWOYdtPdjBn9NVOvPvNdlU6F7CwjSz7x8eyzURKqOmIXKWQSxlVzgqrkIp6a5+TN92sY2M9ELKzltw1Raqq0RPxeTKgs/RAOH6lC/he3nhASB45EOHoywupfAzwyK4lO7QyEwypLv/Lx1As1BKMyAVG34v1P1IhqkkijNV2oopTdbMCqJmIMWzh58mSTk+N6vZ6+fYexcvXnzH0knnC+Z3oiY64v5e7pDoYPMuMPxKvQv/nRR6Jdw8+/BXjyRSehsCAQEDw1P062ajXwzSofep1Egk2DViOzc3eQ5ESJg0ejvL8gnTkvVxMMCtq01PHrphB+v2D4YDPn9DKyZn2Q/hcXMn60ld7djBw+HmHlaj83XZfABUNSueORSqIxgV7Wsn5pCzZ8ItAKA2l/mJmqQsWTeohbb06gvFIB/rla+K+QJImBfU0sW+5DpzegopIYao5vWyJh8y6OS3toLbrV2S95hZsS8mlPj9rXQiLIAbbSJtwTGw5qyp348fL1Oz7Wbyrll+9SMRrluBTAaQ0ivZAqWyVKDNxlOjJDDbeyuwyn8SYf5VRxFFQNWp0Gp76U5Ehz2tENDVqqgqUc2HUEm8nMxCkuFr6aQHqqBqFv1uQ4/F+CQQehMOzV/EYrfVsiQRULZ9ZqJslCDzGIktLDjLmmgE8WpdYmy2MxwRvvuXHXqPj0FQwdpHDydJRlX3sxGiU++dJHl/b6Bs2+JEni/luTWPCOmzeeS2PoQAsjzzNz3+wqyspjFISLSKUjrejMHmkD6VIuaWouAhW//TSGnDI+/yCZlGQN5/Y1YbJH2bw1TGqKFq9PxWSUUJWmV36uXv0D141v/PPXTbDxxXc+unc2YDQrpOaU0qenngfuPLM+PZEf5cmXqrnhahsjBptx1ygsW+7FZpO55HwTg/oLDHq47ubfcBXayTRHas3NhBD062nk/tlVvPSmi1bNtTz0TBWvzklly+8xvF5I+WM427YrRPFxE9mSCSW5mHP71R1oH5xTRSis8slbqVw2+VdcLleTDW4OHz7MZRdaG+VErh1vp8/5BXzytRetVuLU6SitmmsJhmDYFUUkOTS8M79+a/zUSQnMfqma8wY0LMWzbLmXDu21fP9JPDm4c3+IFT/5+e7DLK66uYzCEhvjR9nQ6yWqXQovveVi+54wcx9J4XRhlNserqRFnpZ7ZiZRUh7jshtKiEYFRoNMpy4Sedl6duwJNykGf8KeaKfSWUIa2ciSTE7VQN544jivvFqIyRbD44/SuaOWLxdnkmDXMOvmRIKhhsdbu03DU/cnM2h0IY/clcT558XnlHc/ruHtRRHC7iTa07PWvEsRCqc4RInLxUuv6VjyhoGUZA3ffZjN7JecLP3Sw54DYWbfn8ykK85U/V4w1MKIwWbOn1BM9aYeHC40s48wMaL4OIbG4iHi1/3bjNP+48jPr7/+mq1bt1JcXIxer6dt27Zcc801ZGWdWRwJIfj8889Zs2YNPp+PNm3aMHXqVHJzz2Tdfv75ZzZs2MCpU6cIBoO89957WCx1NzQzZ86ksrKu2/SYMWOYNGlSo+fXlGP/d3D06FHatdYzf3Yqj8x14vGpRCNwOh9iNVZiQT13zUrk180B8hpwBvsTh45GyC+M8vqzabUEan5hlMm3bWP/Lj3ZkQ70ZRjb+IUU0mhBe7RhHaXFp1lVfIDm2hZIqgGQUFKKmT654YrNyy+2MnxcMd4aifWbYhj0kJUDx05Fa8lPgG6dDWzefnbk5w/f/ECamoMGLRs2B8nJNLF9TRJTZ5XzxD1Jtc5oa9YH0EgSn76XVM/NMzVFy5LX05j1iJPvl2XyyKxE7p9dReeBRaSlSdjtMlkZWl55OrW2QnHdj1qem3+YxR/uRJYltDqBEhC4RCX72EKMGDpjhLwUhd/W69EpbmKRAM+9pnLfzCS8PpWMNG3tIv/3nUGc1TE60gdPZQUL5r/KPfff3eQ42Gw2wiGVL1f4OHg0wsN3JtGymY4DRyLMf9tFy2Y6ftsSZNI4OwaDXDv4f7DMR3KwTaObE7O7OR99sotXFrkYfYGVFR9l8cLrLgb3bzzNdO14OylJMi88fqb9LRxWmTKrnBsn2XltcQ23T3Ow50CY737y/6PQstUiN9n0CeKbv3BMxUUFCaRgwIQVB2XJ2+jZVvDILB/dO5soKI4xd94ODm6xk+HqRYgAEcLk0RZVqOznd9LVHNLCvZEq4ufnKfXTf+hGhMGDyaBjwPBqzJ5mmKgmmxY4KaOQk3SmT622C4AqVA6xA0lSsacESUyJ8eU3EoriJJd2dKYv+RzBjwcZDQoxNJYAD91m5J2Pf8RdauK2qSZ+2tQwSfx/HVWVBeh1EP2jYlAIQYFhL2pYwVVmxOdXG5QvKCmLkZKkYelbGUy9s5wvV/qYMTmhwYXRkk89RH1G3KbTaFodZc59Vnp2M1BcGmHCjQGQ/nkn7HIrlIcVdGoSZRTEN15/IT7/hEEykSe3psp+kDK3j9aW5k2Oww/ff835wyX2flMEQqacQlrRGYtkQwiBBxc1uDAQF2qvEMWkk0MFxbXSDH/CLzy4UveS5wih1x7gjffDpKfLjLkwfg+eKohydK+RzFh9QsJOIhUF6ZRXVqJqwzTm2xAhTEJC3VgPPMfE4KEhdn/qIoEkKiklQUlh3c+/NZn8lCQJVY0TkX/qkP4d5/Qy8djzzjqvJSZoOBmrabQuJyyCpKTCkRNRenVr/Pfu1M5AUWm8CiAUUolGBKvWBZnzYDL9e58ZNwf3N7FrX4iHn6lCMQheez6Zi0acmUP9AZUpd5YTiwkMeonkRA1PPnYvH3z8VZPiIMsyNR6VVBuoKEREmHyOEMQf1xMTSlwaRDH8SwpBY4zQeXARsf1wonIHnaIDkSQJpyjjFIcBKOA4PuEhmxZoJR0GyUhn0Zf9/E5uizCbVqXWPoe52bBofjorVvu454kq1q2TcUQTcKQrXDO+4XGuf28jiSkKrmoZSchnrff1fwVDRgxi5Rc/0cLdjPueOIHdoeLyaEl3nsOq4sNo7GESLAYCsQghrZuIycn0SQZW/xogvVmIInkd1vKOJKSE6NPDyLy3XMybHZ/L77w5kWXLvYy+rpSMNA2uGoVQWHDpSAvHT8Xv+fW/B7l1loei0xpiqpY0XA3KwgD45Rrat49vygf3N+GqUbhkUjEXDbfQqrmOfYfCfPyFl8LTgqVfvHhWcfB4PJj1IT5bLrh3Rrwl9Zw+Br76zk/pSTN5VefVamkaMJHh74wrlIyh1R4mjNGzYrWfkgNJuAMS7elxJlEqILDFS2nOulpi+O+IxQQHD8eYNMVFh86Cz97JYO/BCFt2BOnV1cjkq+307Wngssv97HNtobsYiOEvc0hQ+DnOPjrRF1mSSSMbu0hkn7yJRK0Dh8NxVrEwGo2MH2Xh8hviEkNZGVoeuiORdZsCPD2/miqXwuiRFkYONrPkMw9tWtq5Z3oiOl28jfe516pJS9HQoa2eh59x8slbGfToEj9fn1/lkblVHDgU4ad1Ab54Nwt3jYLXp5KequV0UZSLJxbTurmOe2cm4vUpzHvLzaffeLj/1mRWfpxVS6S/vyCDLTuCXLmlFJIPkhxogyOYg4SEWyqn2LKfwf3iBkqvvxdj8HljmhyDFi1acGyfwsXDLbTK0zP/wQJSgm2wSgl0CJxHIcfZxXqSRUbcdI8K/NQgoyVIAJ2oIUKYYvJpR3dUVHaxngSSsOIgpho4vF/L1NuruWumlYnTy2jX0cTb8zNrtVBff8/NSw+XkUR6nXOrtB3k3NEVvPBUCkajTCik8s4HXubOC1AZLcIr3GTTgnQpl2SRyZ7gRnQH+3PRmM2Yk8PcdW/T4/B/CV6fwIiGVq0kbp9exlvv+ik7nEyKUlfjNTvaAdfmRPoN20O7jiopyfHinOGDzLRuriUSqqTEqbD8B5Xhg0x4vCpCEnTp0HjCvH0bfe06AOJrjqBXy0t352BTPWxhNQ6SSRKZeJOO0HdAGTqtxMQrDQwfXLcyUaeVKCiK8doiLzW+MOcPNfPV9003PgsEPCSnN77PSnRo8AVUNvweZNT5Vlat9XP/rRl/+XuVm++pYMmr6XXGO71Ow4xZNfzwiYRNZyVqqiYhRUPMKhPy6AiHVbRaiZvuqSAjVcN3f8j67DsUZtSVVVx0gUqO0gktOrZ8W8Y9D+ajlSRauIbgxU2pr5qtO+Pr1/zCGC8s8FB2JInKWBghYOxFEX77bR1jxlzepDh4PB4cCY0XRJhNElodPHpXEu994qFPdwO3T0vE6VJ4eaGL33eEGyS7W7eIV2AvWOTmtmln9hCqKnjuVRfdOxv4dVO8+j0Wg8KiKLGY4IPPvHz5biZLPvcwdkoJsiyhkaGgOMr3S7Pw+UXc5Gh+eh0vkluuS+D+p6rIStfy5vs1PHlvMt+u8tc7r39CDB/50iGEELUEaEqgDZUBC/mcIj1Fw9MPamuTAb27GVnwjrvR75NlifOHmCkrV5hxfyUGg0ThaZWA20h3zqmTXNdIGlrTmYgIs/aHEG+842XGNBvbd4dwViscPRnBZJKZOLZ+UYlGI7HgmVTGT9mBoaAvibE0dvArYyeolDn1rN/i/3/X7f3gwYNccMEFtGrVCkVRWLZsGU8//TTz5s2rrQT45ptvWLlyJTNmzCAzM5OvvvqKp59+mpdffrlWiDkcDtO9e3e6d+/O0qWNV9pNmDCBESPObLz+VbVBU47934HNZqPGq9ChrZ4PXkvnmVeq+fJbPzfdYEMlxmvvOpl8dTN0Oti0LcjQc+tnI3x+laVfeVn7VU4dweHmuTp+/CyLvkMrSD6ZjgcXNhy0ohOyJJMvDhNJO8Go3nquHFuNx+vkvSXHMEcjjbZ0y7KEUCV+XtiGJJGFisKePafYteskPVcYarMopwtjWMz/tfYNDy6CNSaqVSPnTyiipDxWS3wCHD4SJS1dqqMjFAqp7Nofz5ZoNVBeFeXamWUYDRK794cJRyRSEnUs/zCjHiGSnqpl3jOJbNntY9P3uTirFZ55xcln3/gxl7eiilKUoIYThyM0Ex0x6XSYOu3lp7UB9h6M0CxXx8n8uHFV984GHn7ajbNMRzYqqf48Vny5ktvuvBWDofHJ9a84dmQXl55v4/nHUnh9sYuLJhZjs8jk5Whp10rPht9DjBtl5YYr7ew7FCYvOx6H3fsjyNTPCIZEAI/9JDGDlzWbvcyYYue6CfHNZjQmMBoa/52MBokkR91hw2CQeXdeOpfdUModNyawZUeY8ioFRYWTp6O1rXV/x/Y9Ic4f03Q9o1gshl4jgaKhOe1wUUU1pXTqHeSr97Jrf8ekRA3LFht4dp6HZW8c4JS/mK70R5ZkykURCSSTLtWlQUyShW7KYHYHNpAYaI6LSqopQCBIIRMFBQsJdYhPiJsqdRC92Cr9hFGBaESmZStwOf3sKV9Hs2hn2tINADeVeNL389oriYw4z8SN1yUwYlwxFU4jObndmhyH/xQoisLnn3/O+vXrcbvdJCYmMmTIEMaOHftvc+RzONIY1NPKi4cCBIQPd+JhJFs5OQXtsVQZuPOBYyxaUFfnSFEEN91VwXVXWln9awCvX1BUEuXux6t46cm6Bl1r1vvZtjtEVJVI6XWc75ad0RDNSNPSqrmWH9b4uX5Cw2TMJ197SbDLVB1OJ5MMCsy7aBbo0eBnAZJjuXi1J9Am+2jXrl2T4+D1VjPgHB0//nwAxWemB4NqKzolSSKBJLqLc9nLZnqKwUhI5NCS3WxECAUjFsxYCcsB1A47+HphIm1bxZ+BGo/C0/Or2X8owsOzklixKoi2olXjSZOaZpSWVBFJyYfy5g1+xp90gm7dJb5a6aNTO31tYunGySam/VRAxGWhlHya0x6jsWnjIMQ1scudJsxm6R81Ms0mGVUVyHK8PVXWSNiSw3hKqutVSgI4Ew4x/w4zVrOMu6bxNvy/tpN+8LmX3t0NRGPUIT7/xJ9mg1Ovs3DRiLrztMUss2RBOmOuL6GsMkbrPCu7DxxrSghq4Q8K+vYQbN53GKfipB3da0kcVagUcgwBhAk1qJcN8bkgJqJ8sjiFSEQwfloZFRucFEdOIVDpyjnoJSNCCCopYQ+b6CLOQS8Z0EsGjJYITz1maTABcelIK28tqUETSkFGxmKhznrk78jK0FJ4tAaF2Flpg/9P4N+VlP/vQglr0NtCnDe2hOcfz+aKqaUkOwQlZRtZ+loavbvHN7Uer8Jjc4/x41ofSz7Tcvf0RO6dmUi1W+G1d47wzY8BHr83g/MnlJCX42LmZAc6ncRVl9no38vAxFvKePTuJM4fYmb+22727VN5a7GXl1+QyXAPIkMyIRDs4FeaibaECVLMKQL40GMgnTyqbAe5ZYqj9tzHXGjl4uEWxt9YQmGxjkvPt3LrlAS6Dy2idevWZxWHOU/dx+vPpVBQHGP6fRW8+kwqD99tp0PfMtoFuzY4NiQqmZx2HWLG5LgL8FsH3bSmX50OEYjrEZuKOjPzgcN8/X5mbYXTn5j7ihuvS0eCzkxOdoirbyljUD8TkajgseecXDrSwm3THLTu6EHsNLMr+gsmxY5J2AgRX+90oBdG6cyYYZTMWEkgaPQ1ufob4vfcrp1reWCmiU3bQgwdW8SAPkYUJU5UG/QSndoaSE/T8vm3Pj56PYPunc/scbIztSyYk8b0+8oZMdjM1+9lMXVWGeu+zkWvl7BaZObPTmXi9FKqqhUGjynk+ivtJDk0rN3ooqA4xo+fZjN3gYvPv/XSvbORgf2M/Lo5SGqyps6+4fipCDfcUUbrljqGDjBQWHySQwdPEYpJDOqnY9ZMB7c9VMHm7UG27E5k+t1NN7Vo3749Tz8RYsGcNExGiUdmn8AcyMQsxSvB8mhDtmjJcfbhxY2MTG+G4tFU4srYSZ++VrKzZRYujKGJaDnKDrpwTh2ZlFzRmjXfbWbj9jKyMzV8uzStzn124yQ7Dz9aSkRph/4PsjssQthbl7Dg+fi6w+NVGHlZFbGTrWgfah7XrSdAPkeoFpW0lDqQI1ripIwWvn7sCayna9euTY7D/yWYzBIGvw1VCXH9VTauv8pG/xEVBA7Ur7Y2R5NxKhJ2s4bNW0O0bqmjpCzGht+DhMKClUuzafcXTfi2rfS8+X7N3w9Zi2qXgvlvPgytmxk4cEhDSPLRVwxD84d8UoG1gBuuNTJ8UP29uhCCdZuCmF2teONpmSrDScaO0VNZ1fRCoS5d+rD2pyVcOKzh99dtCpCTqeX2hyvp0l6PENT6dAB8stzLDVfZ6xCfP/8a5I7bo7RwjkAjaSAEeMFXXkOldhPNYi156/0KkBT69TRy07XxMXT/4TDjrnGRWNWFNHJr15DWYAKOQHP2spkyw1FKI6VkxVow+9l89CaFaEiLpaI9uaIZMfM2pt9XzsghFtzehtvGG8Lw4cOZ/egr3Dez4ar5XzcFaZmnY/4bPrR6wRP3xvdySYka5s9O44opjXffzZudQr+LClnxs49+PeLj6/Y9IS67yEp2poblP3jpOCifWBTsdokaj8qHn9ewZkOAqRPtPDIriV82BPhhTYBFL6WTnqrjzffd3HRdQj0TZkmSmPtIChdcWcz9tzqY84oLo/HsuBMl5iM53Yi3zE0xp5CFjIKCCTN2EsGWzwOPm6ioVGjVQss9d1goKY816ImiqoIX33TxylOpNMvVcevU+OtvfVDDsS12tDS8v8+jNUWhk7z2ZhW/7/GTnKjhxmsTGDfaypff+Rpdv3dqZ6Blcw2nlJ0cPq1j0jXw+gupbN4e5KobQ/j9/nqFjP8V/MeRn38XWJ4xYwbTpk3j5MmTdOzYESEE33//PZdffjn9+vUD4hWcN954Ixs2bGDkyJEAXHLJJQAcOHDgH49nMpmanGlt6rH/O8jKyqKiUqG4NMbX3/vweVW6dNSxdnOQNi10dG5v4Opbyrj8YgtLlnm5fVoiNmvdjceyr71Mudre4EZDr5eYfqOJ515cS1azGANTDOw/+BPOMh2mZB8rl2XSuf2ZzegNV9nof3Fho6LfAN5qLckiC0mS0KAlS2mDryCd0VduYeXnKUSiAme1gsEg4fF4mlzVMfKSkbz28yJEchnZNoVunRRefS6TR+ZW1W2rz5Sx/vEsqKrg4adq+Pa7GHpfGiEliLV5Bb98lVOboRVCsGy5l0eedXL345XMmOyoU6UKcQLFYpHYuTfMfY94KSvUo/ObKJVPAioJiSoprm6kkcdxx4+0tal89l52LdkrhGDFT34eedaJz6Wlu3oeB9hGDwZi9NnYu3cvffr0aVIcDh/ex9QJ8YquW6cmsfBDD9OvTyAlWYtWI2iWo2Xlz36++9FHSXmMx+6OVxjl5UkcSigg2XMmy1dh209axzIem2WhRTMdu/YnsfCDGrw+lSvH2BjQx8iqX/x1nO/+iu/X+Dm/gZZQo1GmTUsd6ala9h704LDL9Oxi4On5Tt6dn17v3vnhFx/hsDirhMH69etBaFBRMGAmnRxOpv/Ea89mNnhv3nu7jY++PonDLaNWxUmLMgrp9BcTmL/CIBmxigRSySZXak1IBNjBb0SJUEERHRv5O1mSSSSNK66o5qkHkjGbZbw+lVcWulm4eA9F/r20bKZjwDla7r7NXkvcJyVquGu6g4ee9CJrtjc5Dv8p+Oabb1i9ejUzZ84kJyeHkydP8sYbb2A2m7n44ov/LcdISWvNql9WcPNUI88+t55LzjVw4pSOGFYSo+nsWuXjvIuKuOt2E21b6dh7IMpLr/opKpIwmnx0bGvg1WdSyUjT8sLr1fS7qJARg8ykpmj44jsfp0+rxKoT0Dm8PP9UUj3zpMx0LZIEK1b7uHRk3QV1YXGU195107aVjkp9GI3VxyXDTBxYIf6hY08gSeBIkBh2wdAmx6Fd+x789O1SWrQQhPe3qpVQ+Ct0kh6HSKaaClRUvJoq0tKj9Oh3jGZ5GjZvC1NcFGH717l1tFIT7BpeeDyVq24u5dDRMLGYQPoHnTEJGVmWGTVGYtXHB0nzdajz/FXKhRT7K3n76WaIkAnVUUFibiUfLXJgMEgEtS5OyWvppPbHk1zB2Cubltn/E9defzvPPHU7iiLq/V4QH7sDARVZlvAHVK6YUsptUxPo29NIr/O2kOHrRKrIRZZkIiJEVcIhhozyMOK8RIQQ7D8SbtQd88uVPi4YYmbx0hpW/xqgdzcDfXo0njCNRGHmlIbnO6MxrgsVDKqUV8bQ6M6O8NNqzfyyLoRbFNCToRj+QqbIkkwz2uEX2/Hj4TA76ST61vmdVKFymF1EwvHq5ykTE/j6/Uza9NoHldm0k7rXflaSJNLIxiQsHGMvnYjPXQZrlIuGN+7MPnyQmdd2+MnAQpk/rovWGAFaViZQUFD/hVbi/wb+XUn5/y52bdtNdoaWl+cks2y5j0tGWPh+jZ+fv8yqNfkCiMUgKQl0esHgc0y0b61Hr5fISNPy9ENJDB1k5NkFbiQkFixy88Z7NWSnGvH6FNw18XbSm++qIhyWCNTo0QoD9z3io7Xoip749UqSREvRke2sw4iZ5rTHhoMwQQo4SnUgyHvLJGZOjq9Ri0qiPP6shx07Y4RCEAh6ad08iXP7mbht+m18/OnHTY7DqZN7ObdvOgOluOHZqOtKaNdKj1bS/LMucjSVw8cDzJzi4O23q0igbkeTEAKFGOnkcWD/YUZdW8KdNzno0dlIQXGUuS/5ObwtgS7+QZzIWsEFQ5MZP8pW5++fe9XFs6+4GHKehvNHRrhyTDq/bAjw/KunsRQ2JzvUMJmVpGbSdXCrszI+C4VCJCcKXn+vhssvtnLrVEdc800RXHZ9Cffdmsigc8xUORU2bQvVIT7/ivtuTeLp+dW8Oz+djDQtE24q4ev34mt6SZK4dUoi7y/z0KWDAatFxlWjMG1SQq3syJvPp3HR1cW8+XwC4Yhg0vRS1m8JMv9tN9mZGo4cj2I2gYzE+FE2unY0kF8YpbDUy+UXW7nxmjh5ctlFVsZPK2HY8L5nFYcPP/wAjUYiwS5zw/RqLIGsuCmpSCCJNGLEKJZO4BdedJKW3mIEAY2LhJ4H+W1ZDmazTGl5jO8+j1JYfpzWdKmnDy1LMp1EX05E1vDCE4565+eqUclwmNnn/L3W+LLGnM+Tt5trPzvjrhqkIz1IUVNriSGjZKY9PTgsduESlSSRzhF2kyu1Rlb1vPv2Yp55fk6TY/F/BoqGbLUVMXcRu/eH6d7ZwKfvJzJqwiYCpa1JDOUhIVNFCcWm/RjCKhVVGn7/Mbd2zyyEYOlXXp580cnHb5wphOncXs+J/CiBgIq5AZfvxZ946lWuFZbEKOQ4vcSQOGH4B2RVz3OvVtO3h7HeXv39Tz0oiiCRFFKimdQoNfy4roJYrOnzRa9evXhlvp3CYn+doiAAr0/lpTdcJCTI6ISRjb9JtGyvweNVsNvi5/jj2gDvv1K3WvmhJ7xkO+teB4BVSqBZrBM1MSdvLQBbjpcN3+VQWRXjy28DzHtJxV1toblUP+Gnlwzk0IJgygFSwgZunFnBjdelYzHLVFbFeHZ+Pj8vr8RencuKVWX4QglMv71vk+PQokULCoqi/LYlwOBz6q5JIhHBfbOdeAod+PBwYlfdbgW9XiIcEcRiosFuxUhEoNPCdx9kceBIBI1GYvb9yXh9KkMuL8JqhpgiYbPKjDrfQnKihl82BCgpi3H3E5V0aW+g2qXgcseoqIqhqoJVawN8vqjhrglZljinl5HWrfQ897rrH9fjf0cwGCQU0DBzmp4vvyrBVp5LzOAlIcfPFZerLP2siupjmThPtUWHzNH9Icau20/MACPGlfDCE8mMOj+unX3keIR7Z1dSWhZj0Uc1PH5Pcu36LS1ZxkLjXI4ZG2GCmCI6LhiiYeIfLe4n8iNEooJgUMVorF/EoKoCAUy/0cyb77tRMFFUEiU3S4tG1rB3717692/Y3Phs8B9Hfv4dgUA8U2q1xjeeFRUVuN1uunU7Uyml0+no2LEjR44cOWsC8ptvvuHLL78kOTmZ/v37M3r0aLTahsPyXzl2NBolGj1j8iBJUu1CuKHJPRQKUVYeY9SkYsJRFVVILHk1nb49zgyGLrfCRVeVoi1qy/DRRbw5317bqnfoaIRX33Hx/qsZ9b77T/Topmf8lWHmPpLJzXe60AYSSRUOrr2hvA7x+SdGDDaxbmOAoQPrk177DoWJuuq3k1olO8dOW5k4o5SS0hi9uhk5mR8vTU9ISKj3PQ0h/2Q+FbpT3DTewO6DEksXxbOn0yYlMO9NN288H2/XGn2BhYfmVBOLCabf5WLnyhyyA62RJImijLX8+FkWSYlnBnFJkrj6cjul5QqqIrj7iSqmTbIz6vwz5Ma3P/lo10rH5eN9tPAMIPuPjWVrISiRTlLqO0KKmkOIAJbECB+/kV3vGKMusFJYEmPuy26MITPpIpcKipFE4w6SDSESjnDqdPy7hRCkpWhYtTaAxSxx4nTcfOTTtzMwGGT2HQrz9Pxq3DUql4y0smJlNT6PGysOnIZTDB1fybynz7Tktmym47ILrUy4sZSDR8O4a1QCQcGkcXZa5NWdSI+firBzb5in7m9YAiHJoaGoJEalM4bbI7HopXR+XBvgmpllPHBbEl06xCeAxZ/UsOgjDxNGWzl48CC9ezdMKv4dfr8fRRUkk4EXFzIabPZ49UJD0Gol+vc28MtalWPsJU+0IYjvXxgjmYkQwogJo2SmnejGLjagx/CPf2fTm7j0AkvtQslmlXnkriRslhp2Hwjy3oL6bdAQv3dnz/VSUe4+a7fn/20cPXqU3r1707NnXJw9LS2NDRs2cOLEiX/bMVyuSrbuCFFWImFJjPDQPcksXurl2wPV2EUSQtFQU5zA/feE0COhC6URC+qJGQ/Rv7eJu6efaZG4d2YSd96UyH2zK1n1S4gTe82kOAw4OgXJaabjoWeqyUjVMPv+ZDLS4vfUbVMdvPBGNV986+O7H/1cdbkNi1nmp7V+vvreh80qs/LjHBYu8TBn/nEOHjBSKuWTLhrW6fJYTpOZrRCOCgoLDgFNI4mHDBnOfXcoiJhMG5HUaFVmAskUcwKrxoy55x7WLkurvSe37Aiy/Ad/oyZR985I5LJrKkGAT84nRTTSzmorYvQlOsZcZMFqqeKTT9dAdTqRoIxTLkUSEj3C56OJ/HEcZwsCVT4uGbeJCy6QOec8BSWiZ/f31aS3T6Zjx4YdURtDv36D8fkVPvjMw+Sr688lS7/0YLNKzHignF83BTHo4dHnnHHyJwei4X0cch4iFJTo3lXL83eauGh4/D6RJInbpjqYOL2MT97KqEPUHTwS5okXnIg/Kko3f5/H4k88/FORczQqGo03QEqyhksvsLDo3TD25MZJxIYQCPgxVDXHRKAO8flXKCikko1KXLs4V7TBjBU/HsooIJfWWEngyTkbmDIxAZ1OwqDXkEHDuko2yYEiYkREGL1kQEElEhGNViZEowK9LYTiVghXJTJtVjk9uxo4f4iFDm3PkAu/7wwSq0oCPMhNl/r7H8O/Kyn/30Wlq5KnZsS13r9c4eXRu5LZvT9ch/j86AsPH3/pZdokO1dfnsWpgih3PlpJn+6GWs3w4YPMzJlfTXKyzMdvZKDTwuNzXew7HKNzZx12mx4lrGXrr0Zaic5YpQQiIkwxJynlNJ1FP2RJRkbGSgId6V07f5mw0I4elEsJfLfyKFt3lnHkWAyNLxljeWdi5j3cdYuFnEwtU2eV06WDgW9XbDurOESjERQFtNq49NJlF1k4kR9l3S8u1NMN6xwDqHIEk1EiPVWLpGprz1kIQQn5lFOIHgMKCpEqGWeF4M6bDKjWahRNGKNWi2p1URTaw7l9TXWIT4iPHw/cnsRlN5TQurmWCWPsZGVouWacnUlX2Lh6aiWnfizHIdLrnVtUDtKnb9MS4n/CYDBQVBKiVZ7MbdPOzHXfr/HTq5uRQX+QACdOR+naofHkSos8HZXOuIZJv55xvc51m850lrVtqePA0TDvvJROx7/oZ0ejgnc+ruHbH/1Eo4Lh44oYdb6FmAJzHkohFhMUlcSYfEcZVouGXWuya9vgB/QxcdVlNm57qJLvfjrjnH3P9ETeXLKCQOA5zOamjYnbt63D54PVvwbY9VsCOaGu5EhxbdUanGjQ0E70oDJ7I+FKB9qoFk/afn78OLl2fkxyyEQ1AfxEsUsNt1ZqJR0xv5nc7PprTptFRqNX6UJ/SslnD6cwGr20bBZ/5rw+lV07IEdteC3YnHYcZz+t6Yzmj44tHXp27dzdpBj8n4OQkNGQ4OzI5Fs28uPyZPJydGxZk8pHn5ew6L0THD8VQauRCQdlUlN0fPtxSh2DYEmSmHSFnWMno6zdGGTYQHPt6/fflsgVU0tZ9nZG7RwuhGDFaj+btgWZ9RcPjGMnI5QX6rHLFjSi7nyv9aUwYbSHy64v4crLbJzb10iVU+GDz71o5Ph94eEENuGgmdKRwqCLtm3zmhwGSZJ4+plFXDFtLNOvCzBxrA2tVmLlz/Him8x0DWXlAiUoodfD+FFWFi/1cOfNiX9cE3XWMIXFUcLVNhIb2e+kkUO55SBBn4zilOk50IkUMlPmjCFUDfZ/IMRSRQ7byg+w+A0jV4w6s99OTdEyb04iDxvdfL6ogtYttWzZ6uals+gIMBqNmE0Sz7xczeruAabf4CDJIfPL+iCPP+PDl59NFeX8/F1ynXvgT4y+wMrCD2qY8ZduhT/x8iI3jgSZm+6p4NrxdpITZd58v4blP/i4aJiZX7cEuHSEhTkPJZ9JdEx2sGlbkKfmVVNYEuXN59JokafnhtvLuPuJKmQZdI1vKbGYZSIRgckkU1nZiL5UA1AUBaNJ8NM6P5t+yubaW/MZdYGVKVenM+fFGpT8ltitQbzJm2nbWktldRRRFCWtrBc2knjy9uM86igDfRhbgsqbL6TSrZOBT5d7uPHuct5fEOeWdFoJn+RqtNAjgBcDJkyJHiZeEd9LnMiP8Owr1ew5GOGG28upditcMNTCHTc6atfaP60LMKifiYH9TFRUKYwfbeX628q5+jIbgQCN8nNni/9o8lMIwZIlS2jfvj15efHBwO12A9Qj0BISEqiqqjqr77/oooto2bIlFouF48ePs3TpUioqKrjlllsa/Px/5dhff/01X3zxRe3/W7RowXPPPUdqasMToNFoRBLg9qpcdbmVbp2MdYhPiGt4rFyayXkjyjEeGsCUiYeR7FVIEji9Qcy+PI6fDNCjS8PXffxUhGY5Ol5/x8e279PJ8nekNG0TN0xsuJT4jhsTufDqYha/rK1jMHH8VISJk90kVQ1scDNuC2UzdaJKl/Z6Rl9Xgtut0K5duyaTn2tWrSUr1YDVBnfdcqa1tXd3I9Pvq+DRuVXcd2sSNqvMyMEmHn/eyeZfjWT/oXMZFH46dBJ1SMm/YsrVdm68u4LPF2Uy6toSBvQ2kZykYfueIG++V8PBfRraeQbVI72MspGkRJlS/c8oEQ2pCRKJjoYX29dNsPPyQjdRESGNbI6xF6vFyMiRI5tcup2Tm8Y3q0q5bZqDUEilyqkgkCgqVXn/lbqL0S4dDHzyVgZXTCnl+cdSSM+JEbRtxVWUQiy1mGcfra+xqdFIvPxUKg/OcfLVexmMm1rCNTPKmDDaymUXWRHAx196eO8TD4tfrl/F+Sd27Q9T7Vbi+jVz03DYNXh9KkUlMSZMK0VVwWSUuek6O7NudvDjLwEG52qb7N7Ws2dPdBhoQXuOsBsVlazYP8tUVFSp2Hx5mDGTzxFMWImIUG1b0t8RwIuRMwvuZDLI5whhgnhENXap4ZYKkVBFhzb1F+q33GBj8BhPo+cXiYCkixIT8r/Nxe5/Cu3bt2f16tWUlJSQlZVFfn4+R44c4frrr2/0b842GZSXm0NNtZbjPshqLtEiT8eVYy28+8EJ7HmF3HObhV7d9Zwq0PDSKzVUHjZSEizGYo9x65T644xOJ/Hco6m0Oec0iWkxJlwp4XLqyMszcN1VFopKY1wzo4xlb2eSkqyhd3cjYy+x8dIbbq663MqPa/1Uu1SOn4pw2UUWNm2LS2vcdL2dt97zkXDkPKo5SDlFpEt1nzW/8OI2n+aRa2zMfdWFEos1mfDWarUYdUkEA25CBOrco39FiCA+ajAkCe65LQHTX1qzThfF6NSu8Q1whzZ6wlEVc1lHfJoj8fv9by3iQeFHpBYy6oJ4y98j9yZwwYgQ464pxhZsR1RVOIeR9cgHs2QlUNyBz5fvwmQWvPacjftPuli05NOzJv3nvfQsWRkann/NRTgiuOFKe62W2uJPPHy10keNV6FfTxMv/5yKXi8TCKi89YGbxUu9HNgYr0p4/vVqduyKMmTAmflVCEFBgWD37wZ6nFvJsBHQpqWeTduC7DkY5vZpCYw638rOfWEuuLKYwf1NfPldlCF/iOH/uTn68HMvobCgqDTGwSPhOmP0X7F9T4j9BxVyM/Sk5uSeXdWXT4OCP+6c2ghiRDFgxEcNzWmHgoKLCkxY6M7A2soOTdDBoaMROrTVo0RljFLjpIMFOyEChESAGhcs/crHlIn1NzxCCL5a6ScpReZ4+AeGnGPl2gl2VFWw4B0XNV6Vt55PY/eBMNfPrCStegAq20GV/+MTQf+OpPzZjoXxN6JkpsfnrmgMTuZHaP6XJOWmbUF+WhdgxUdZtVXRbVrqGXmemYeecfLpN16uHBMn7M4bYMJogFbN9Rw5HsETUOjW2cAVo2xYTDIzp8m08PapPRe9ZKAFHagQxZziEK3oRBEnaU2XBs83LdqCk6Un+HVFKn3Pc5JaMQAVlWgGrPzZT162jnfmpzP62hKUmOasfnNVlVi52seYi2y18WrdQs9V4w189lIhGdRPPqlCRbFV06ldKqXlMSRdFDUcJ0qPsRc9RrozsHbsikTDHDi4BaO1msdnmbjuyhR0unhV5TXTy5h1S+PaY+MutfLiG9U8/9iZdb4kSSx43sGwXUdwlNclP4UQVOqLuPTSS88qDhqNBrfbz00PO+q8/vxrLj5deGY9kZwoU1Le+Aba51fR/bEbLCmPce04G0u/8taSn0dORNHIUh2SPRoVTJxexkXDzXyzJAu9XkJVBd/96OO9ZR5qPAoJdg3f/eTHZJR54fGUeqSDLEs892gKV95UyqjzrazbGOTqy21s3RXmk08+Ztq0m5oUh1AwjKtK4u4HvThcXWv3IwlSEgl/mcPKPXbsegvhSJBWbURt9RvE5Zu695T4qeSfsy86WUP+6Ri5f9ODNZtlWrZRcJdGaSa1oxntqPSfYMfuUjq3N3C6KIoh4mj0e42SmZiIUsRJbCSiCgUVlaSk+lWm/3+A3mylIlRIe3qhnOjHkPN30qs39Oqp4dtVftKyBO+8nsoPq0O890IKFwyvbJD0ArjxmgQemVtVS34CDBto5qd1fnqNLKB9Gz152Vo2bw/RsZ2epW9m1I6vh45GmHC9C7OrPbJ8xk08JAK4kw8gOVws+ihCgl1i/6Ewp05HsNs0zLrJwZ2PVmKsak4GrTjANjrTj6BfomPH7mcVi7y8PEJhlS9W+Fi+ygdInNvHyOfvxDslZ062MfpCK1PuKKd9Wz2vL64h9UsPV11mY9jAuFnthD/MKT0+FY3auBSRLMlkZ+goKAljLOlIhmiOJElkEZfY2ccWaoSTBKmhIhmBRpYYe2nDe9/777SxbHkhwYCMJCs4nU6Skxsutql3XrKM0SjTp7uRQFBl2KWVCEVLwA9ur0JySin9usbXuQ1h+g0JDB5TRLlT4dbJCaSmaCmriDH31WpKymKs/Dib/MIYX3znxecXdOtkYNWybL5Z5WP1b4E6xOefGNDHxHn9TQTDKuu3xCvvQ2HBV4szGX1dCRu3BhnYL37PBYMqGo1U23G0cVsQkwlGDDSx8ucA0WgU3T+xpX/AYrFgMKqc08vCuKmlOBwaplwdX3d98lkIxVrG7Ke1jBt9Rnu2vDLG5RP3EjzQizR/R/DHCxKKkzbXzgtXXmbnh18C9B55mgSzgRP5UbyqlRgNSyoVcIwk0hg4IG6od/hYhNsequD1uWm0/UNiQlEEn3zt5dpby/j4jQzKKxXuf6qKjDQNq38LoMQEYy608MqcVMZNKcPrhh49GpcVOxv8R5Of7777LgUFBcyePbvee3+/yeLutWeHSy+9tPbfzZo1w2KxMG/ePCZNmoTN1rjD79kc+/LLL69znFoX1spKYrH67V1ut5uERA0fvZHBM69U8+S9KfU+A3HNjmYtFfylGjJcvcAFMRHFyT7KcTHzrgger2DSOAtG45kBXwjBe594yM7Usnu7TKqvfXyhIMVd5hpCSrKGa8fZuPwqNxl5EXp3M7BrX5iCfJn0yr6NbpQUTQiLWaJjOwPzn0pj8sxKSktLazcO/wohXwiLWVBWodLxL1UihcVROrTV0b2zgUkzypCkuBbbgYMK6ZUdaxc+EUK0bNF41Y0jQUP4j/bG6dcnMGl6Kf6AICtDQ6vmOo79nlDnoRZCUJS8mSuujjJrRhpJiRqqnArz3oYb765g4Ytp9fShrBYZnVYiTBA9RsIEaZWXh8fjweNpnBT7K1q27oPi/54pd5Zx9ESUh2cl06+nkUefcza4qZblePXBxVeVYrEIAhEfanKAXl2NjU7+udk63B4Fi1nm04WZXH1LKQK47IYSzull5MJhFj5+M52XF9Yw6BxTvWdg3aYAsiz4/mc/RgMs/y7Mky86eer+ZO67NRFVjVf3PPyMkxde8XBObyP7Doe5+Y4OlJaWNikOmzZtwoINo2TGJhz4qEHUJLJzb4ieXY1UVMX49KsAzmpBvz5a+vc2cOSIoJm/I7vZSHfOpYxC8jlSq8P5VwSEF5DQS2diKkkSWqHDhJXjHKCHGFjv2j2impbtI2Sk1ScAGov3n1jyWQ3+YIzEFO0/xkGr1TaaMPnfwpgxYwgEAsyaNQtZllFVlauuuoqBAwc2+jdnmwzq228gAomM3CgXDjXz0DNVHDsV5dxzZZa/n1bbotKutZ4Lh1mY9UgFK38M0ra93Gjs9XoJNSYRUWW+ea05+oiD37Q+Fi48zpQpWh6/J5l5b7l45uH42DtqpIXHnwiy8EUbud3LGTnExGN3J7F1V4iDR6KUlsfYfziM3qTg77COlJhMwelKyiIFZNEcDRr8tiIqlTL6dYlXy7vdgl59hpwV4W3Sm7CH0zktH8Yh6sdYCEGZ9gRzHjPTuqWOHXtCvLLIzQuPxzO32Rla1qxvfOw9nh9FG7GgSaihd0eBr2Y75SXpmN3NkJHxW4vwWQvJSIlw12OVJNhljpyIsnN3hOTqXpzkMMl/OPc2hKRoNtgOM+85Kws/rOGCi0edlb7dn/jtt1Uk2WV2rM7hk+VeLppYjMutkpEWT7YM7Gti+GAz5w85s8A2m2XuuiWJ737ys/9wmM7tDQzqZ+K91w30HlRNhw4SFrPMrr0Ros5Ekr3tsTuTWPn9jyx4wcwnX0e5Zpydb1YF2L4ngserkp6mocajsHZTkOt2B+ndzciM+yvITNfy1vPx+eH3HUGeeLGaTxfW15Y+eCSMzSKj1UZ46mEb361vdXYJEMVIlDB+Gp5HhBCoKKSQSQmnaUu3RqvXbaFM9hwspENbPYGQgiJitZplf0eYIB5clHCKLuEhPD9vA8MHmeppRT35YjXFJwzoTAqfLU6iX68zJPP5Qyys2xig14gizN4cvC4HPg4hIaGRdESj0dqE938a/l1J+bMdCwGUiMLKHyJccSlkpWt4fVGAnKwzv9Nri9288FhqPTkISZJ47K4kLp9cWkt+en0qHl9cD/mtJTVMvjqBr1Z6uXi4hQvHVpHiGtAg6ZJKFkWcQBUqMaJ1tCv/fkwrdnbvDxP1x+dUpz6faycZmTXdxjUzyxh1voWkRA0CcVb3fmZmKq++W0Xv7qY6nR/Tp1h5acEB7JHkOrp/QghKErfz4CwLkiTx+mI3Y0br2PrlKYzhZBRiNJfqajDrJQPd1IEc063hhquttTHVaCRSUzV1dPP+jpQkDQP6xOPy41o/GzbFSEiQmHCZiYjWS744jBYdaeSgQ88RaSfjrh171uNhVVUVBoMgI+3MuXh9KjUeFYf9zDjcuoWeUwVRvD61XustwIdfeLjiUiv+gMqR41EGPmbi9fdqamM399VqjEbYtjtUO66+s7SGi4abmfKX6ntZlhhzkQ2rRWbOy9X07m7k180BJJl60lJ/wmqRsdtk9hwMc/h4hF7djLRtpaeiorzJ94TVno4UK6WgUCGTxosKDJEkQuZKFGIkJ9WPwytzE+jwczmhUKDBfY0QAp3dz2ffwaAGjEFfeNpO/6Eb6aIMxCRZSAzn8cobJ5h4hRWHXSamaVzLURUqCjE8VOPHg0IMo06m38De/59LjP9P4PwLLuSrpd8QwItVSsBaNpST33nY+l0xfcdE+ODNeKfg/Y96MSg2WrR0NvpdWRkaXA1ofZ88HWPy1Ql886OXk6ejBIMxql0azr+ymOZ/eDsUFglszrboMVEunQIRT3R7W2xmyUIH3TvHEx2BgMrzr7v4fUeQNq30jJtShqYyh5xgd5AgVcTH1aiikpvX8qxisXz517TICfDNB9n13lv6ZiaXTCrmkpFWHr07icefd/LR6xm8vNDFhVcVY7PKHDsZZdi5ZlKSNTTP1RHWuRo9VlD40RkU0kQembSoU/hkkIx0F+eyj9/pQf01qlNfiDWh8aS/3abBZpUpO5yClFbCiRMnmkx++v1+3DUqu/aFuWdmIms/cZDq6wDAbjaS5s2lpHg/X670MXFs/b1aMKTi8yusWuNn+fc+JAkSHTJHj0d4+6V4sr9Fno57/6Yp+s0qP5PG2hu9pmvG2XjihWp27Q1z4GiEa8fb+fp7PxcOMzN3gYurLo/x8ZderBaZaEwgS3BObyPZGVpeX+zhkbsSWbkm1OQEiCRJJCXp2bAlzAXDjPTuFh+n3DUqoaDMtKkwfkzdMTI9VcvKz1MYOHwv9tIzclw2Z3teeXMPb78cn7/vuiWRybdVcrowhqfCQlu6sIfNdBA9a+dbRcTI5wh6jOgw4AvGk26PzK1iyasZtfKDEJ9Lrxlnp7gsxpjrSigoifHmc2mc2zd+zgVFUe5+oorrr7RhNklIaP/fr/xcvHgxO3bs4Mknn6xz8/+pz/mnwcafOJt26sbQtm281ausrKxB8vO/cmydTtcoW98QaWq1WrHbZAb0MaHRSP9oEJCRruHIH5UdXuHmKHvIpiVt6YoICF5+4DQvv3aSFZ8n0SxXh8+v8uCcKq641MqqXwKEfcbajaq2Jp1vV5Vz7YSGSd8ffg7SsYOWxa9n4vULXlzgpXJbLi4qcVCfoBVC4NIXMHxg/L1LRphJTJSwWq1NJqr9IR+SpJKSJPPpN14OHYvi8aokO2Sa5ei44lIbwwaaeeNdHyt/iCArMXScIa6MWNizr3H9sKKSKIl/uMMN7GfikeeqUBRBn55GEGCibiyqzEeZcYfCrTc6al9LSdbwzEMpvPaum3eXemq1i/5ESVkMVQEdBsopJEKE0WNHnRVZn5eXw6dLQ1x+iRWbVcP40TZW/eKnX8/Gqx779jCg1Qs6dzBw6FiEc3oZqapu3MgDQP3jbbtNQ3KihiXLPHz/SXadbP/g/hGuvKmUR+9KpksHAzUehYUfxtvYe3aNZ0cH97Xx6atpaO0+np/n5vufAxzPj5KZrsFikbEmxDh0LIzXq5Kent7kWEQiEcIECYsgVZSSSBoJ1S258dYN9Out57dfNOgrW6JVDXxjq6AoVkBmpF0t8ayVdCSLdIo5xSlxmFxao5W08XuVSk5xqFbL7k8EhR8delrSgT1sYpe0jnTRnAA+VGJotCo1ujJWvtnw4lQIgd8rMe2OCqo9MWIK2KwSN1xpp1mOlo++8KIq4Eg0/JcSOP+b2LRpE+vXr+f2228nNzeX/Px83n///Vrjo4Zwtsmg8vJyNLLgxutsbNsZwWCMt5fNeSilQW2euY8m8duWImpqGq9y2bY7SKQ6gfbKH6ZBEqAkIspzWPLmDprlRdixN17RqSiCqbdVk1DdkYRIFu6qNQzsZ2LyHeWkJmvo2lHPlTeV0jxXx8qPs2o3xPmFUa67tZQW2X5Sk3X4QhHWbowha7Rs2x1G8jnw+XxNJv4BhE4lmrufEd00HFx7mBR/u9r4KULhmHY7Tzxi5LYb41nejFQNXTsYuP2RCpa9lcmAPkZmv+RsVMfqmRd86KrzKNQdJTEm+PgdByXlQT75dDexGIy6RMclI9ORJMGTL7rYezDMm8+noaowYOQ+cqs6EKJxV0pZktFqZM4bYOaJF6pRdOVndf1/Ihr2MG92vJ1/+CAzH3/pJTdLy7zZqbzxnpvdByLMfTQ+7yhKXFvpp3Xx85owysqk6aX89FkO7Vvr0Ri8ZBUPo7TYywn2AwYSceCknOPsI00HNd54vFKSNKxall1LglRWxRg/rZSJY208/pwTrU7inF4mHrrjzOK4Xy8TA/uGuP62cp68L5kWeTqiUcE3P/p4e0kNH72RwY13lzPj/goeemzEWcUjOSUVpSJKpeIkLIJ1Wt+FEBQnb8GhCyKVSchIRIk0KE6vCpWwwY3LrXAiP0KMGCWcJpf6RExURHDjRI8RPSb8eHAVW+nRvxqrXTDuCh2d2mtZuMRLqCCbLG8OPS/dX4f4/BNDzjXTt4uNkytbEmILKgogyKIV33//PWPGNOxy/L+dCPp3JeXPdiwsKCggwaZhw6a4McHkqxK4eKyLwtIAHq8Du02Dx6s2KgNjMskkOuJ61BazxM+/BbjsYgsPznGy/3CYtq10jL0kvoGpLJdI+QdS0yjMOClDoP6jhI8ixZj/eghjeWeqtAXEcg9zslDHrQ+G6NLBwKKPamiRo2eXQVBcXNxko7z0jGbceYPghjvKMOo0aNCi1akcPB4CSeaAbgPGmJ0k0pFNIZSkUu663ci40RaeednJ1l0hvngng6sKTrFzcwktlYbbpGRJgyOSxW9bvHXMRbt2NLB+S7CeWcWf+GVDgIH9TPQcVIlUlYnek0FMjvDi3OPEFAstSSZCmAPSFsKyH63WwOOznzzr8XDXrl0kJsis3xKsrabZvD1Iu1Y61m0OcvHwM5vch+5I4tpby3j/lXQcCWfI0jXrA6xc7ee9l9O5dmYZD96eyLbdIbRaeODpSn7fESItVcPMyUnMXVDN8EFmNBqJ7370s/z9rHrnBDBskJl7nqzCbpX58LUMLriy+B+vo9qlMH5qCcMHmimvjLFjT4hR47o2OR4tW7bi0ObD+JUgAXxYaKR4xeQjs3mYiCvGvgNnqq5PFUR5aYGPDZsj2B2CY5W76KzUJ/9PS0cIxsKsWqPwykIXt0511M4HNR6Fux+qIU9uzQnlABERRqCino5xwZXFvPtyOuZkP7GKhiulyihARaUHA9nPVtw4yW4e4sSxrf+fS4z/T2DD+p/QaFUOxnaQLDLIpBk69Ij0Il6YnVT725lNEgaMbNgY5bYbG/6uXfvCtG5e9zd54XUnO7bBsQMqxeU68poLWubpuGSkhVBI5fs1AS4eYaZZrpZn5h1F0eiIFSn4gjW4M3ax+qvkOkSP2SzzxL3J3DSrku8Wp9KKznU0NdPJZQfrMJijnDp16qxisWzpAubc50AIwYbfQyz+pAanS8Vqibf1D+hjYNHHbiZfmUCr5nqeeMHJY3cncc+MRIJBwfY9IQZfVsjkq+xcOMxCyzYqpWVlJFNXPk8IgTNxP1YhSAu1abDjUyvp0AsDfuHFIp15DkMiQCzzOGa58X2oqgqUkJ7WSnf2uKrOytjG5XIRjaqUVsTIStcQNVehehUiRFCIkRDOwXPEzBPPbaZ/b1MdWTevT2HQ6CLum5nEhDE2dDoJn1/llUVxEnj2S9VcPNxar7ipxqOweUeQEYMb12hNsGsIBNW4hmxIcP0EO59/6+WbD7K46e4Ktu8J8dXiTEym+NznrFa49tYyTpyK4PWpvL2khkhEnBXpFwjGiEU0rFkfYtigeAyNBgmNOcT0KQ13LyY6NHTqLCgr8WOS4n9jxkpBwZm9VFqKhnBVAtZAEpXafJSYQnu6s1ezHo2qQyMMSEjxZ1EDwaw95BdEKS6NYtBLdZ6Hv+KW6xJY8qmHfeua1Unc5uXo+PiNDC6eWExaqswRFMrLy0lPry8bc7b4jyM/hRAsXryYrVu38sQTT5CWllbn/bS0NBwOB3v37qVFixZA3AX64MGDTJo06b917D8HnL8Sm/9Tx/4TxcXFJP6hL2I2SZRXxmpNdP6O/Ydi2DChCpUj7KYbA+qIdGeprQmezuSc4b8x6DwIBAU3Xxdv27OYZR7YcmajmhhszvPzTjHqAnOdhRHAht8DJCZKfPJ2GqXlMb5eEaSkLIokK9So1bhEJYnSmclXCMEJ9jPoPLn2gZZlCYOBs3KBTkpJxHkqypcrqhl1gYXZ9yWTkiSzYWuQJ16oZsEiF2+9HcVc3oHEWBZJlOKisrZV0yAZKT5p4NjJCG1a1s86v7zQzeSr4xmgiqoYQoUv382iYzsDpwqi/Ly8Bv5StBFJLuSWyQ1X4t54jZ0x15fWIz+fmuckXBN3Ri3WHCPBkMyw4Y3Y8jWC/PzTWEwSX37n5cdP4620CXa5VqOpIVS7VHp0MfDRG5k8OreKsZdYefQ5Z6OZ/0NHI+T+pYJEr5N46cmUOsQnwPTrHZx3jomrbynDkSBTUaXQKk/HnTfZ2bEnQnFphA+WBfBLFUg1Wsp2GXC6/ezbdCYjuedAmCl3lOFI0LBx40bGjRvXpDi4XTWECHKAbbShG/kcxiRZKDyWzs/H9bTgD+1ACfCl4hCt2ccWjNjR/0GKmyQLOqHDgJH9bAERr8o1YaUL/eq0wwshOMlBcmiJBi0xoggpSkjjJiPWAhkZt6YIv1Zm664QFw6rP1Gv3xIkEBR0aKfj5utTsFpkyipiPPNyNet/DzLmfCsvLgiQnNJ4pfl/Kj766CPGjBnDueeeC8RbbyorK1m+fHmj5OfZJoPy8/OxO1Q6tNHxxrteNqzM4uKJJbRs1vB3GAwyGclGDhxQOHAkTKcGKqPvfdhLO2VAvQpFSZLIcHfnxVfWkpAqmP9GDR98HEZb2jpetShBcanCA09XseKjLOw2DSVlMbbuCrHopbQ6labNc3X8uCyHUdeW8O6CVLRaiR17Q9w4q5w7bnLw4J541c7ZEN5tO2ZwwxUuzh9iYvDFp9l27DQWJREhqQQ0bkzWGDOmZfPZcj9PzfWj9aRAxE6VGqP7wDJ69JLQaeGKqaW8Oz+9diESCqk8/aKHQ1sc5EmtsSl2NOpuFi/18szDKfTpZmDuq9Xc8YCfadN9SKqGiBpFr5OY/7qXZx9PIOCTaEV2/JlqBF7hpkP7eIy6ddJTVPIzz8x5gAcferbJMQDQaERt4ufN92uY+0gKiz6qiVctnYiSlRFvof19Z5Ab767gikus3DbVgSTB59/6CIXhmhmlJCVq0dskXGUVnOYoLelYp1VLiI4cKdvGfY+XMuYSc62j6Z9ITdGycmk2l08uYdUnWZw/oYTbpznqne/tNyayZUeQ0dcWk5yooaRCITFBYuVH2X+Y1kl076Ln59WfM2LEiCbH4cJRF/DROx+QTCa72EBn0bfWubrSdpCZd0U5p3cikybtpEVVRwo5XqfiXQhBAUepogxL1MKrz1h46BEnMcVAFaWYhZVk6cwiMyLC7GMLneiNnSS2sRYXVXSkN3rVgOKK8f07J3mbY3RlABlSIhWOvUy+tvGNwdQbjNz862EyfXmUU4RAUCOqURTlPzIZ9O9Myp/tWFhRUUG79hL5m7MYPjaf84fp6dxN5dZpDq66uZQbrkzA7//nBGcsBpIkuOeJKvQ6icfvjrfqjZxQRDgs0P2RUBLSP5OapoQQnQYfpmZbiLKyAjJpRo2oppoKJCCJdMxYcQY9bN0BUuYu9NYIl11s4foJdvQ6iRWr/Xz0uQe9VovDkEowGGyyxuNVE2/juVdvofC4Hl1lC6yxZAo5joxMR9rGSSdUnJThN52kTbbEtz9H+fS7Gg4diaFzZdF9aCE+n4RXCaDQeJJc+GyUlbsRQvDLhiDvL/PgdCsUl8QYe0l8Lf1XlJTF2LYrxMoVgtTCQRgkY3xNIiBFZFHMKaqpoJXUKW7aqO7Hp61BVdWzbm+22+3o9AYWvONm4lhb7Xq7RxcDLy90MXygqXZeGnSOCY0GJtxYik4b1z09cCSM0SiRk6Vl2t0V3Dczkf69jQy9vIih55q47GIb5w0w8cFnXjZuDXLjtQlcfUsZU6624/GqDZrCQXwuzUzXsmFrgGXLvcSUeEKwIbI4GFSRJDi8sTlr1ge4+uYyjp+KsHBJ04sEBg0axNcff4mEzAn205X6hhgREabYW81lAwy8dXgzKVV2vvnez/GTKq+/qpDq6UwyDiwEOMJutrGWVqITNhyECFDICfzaKuY/lEBxRZRV6/ysWO0nM11LUbHCqdMK6ZV9SY+lESCCgkIWzTFFzBRsLmLI6JMYjConNOvpqtSV06oR1ZSQT08GoZG0mIQFTXop77+dzGMvhf8jx8L/bcQibvTY6MFgtrOWEH4EghS7WqvZDjD5OiOPbq1k/x6ZgqIoeTl170EhBA/OqaJvTwNHT8S7Om6+00X5MQet1HMwSmZShaDyUDFHXQdY+JKFrAwds25JYv5bLvILFPZvyGXPgTCjJpayL7KeYZ0MjRI9j93rYMsvfjSVdffZMjJCjoHfhkbTeFV5QwiHfLTIM3Dvk1UIAbPvSyY3W0eVU+HFN118tjxAy+ZavvnBT48uBoSArgNLycvWEYhEEZLC5RdaeHVRDR9/HsCgh6Oa7TSTW5MWaYVW0uEXXlxJ+7nq+hgrV2nqdMj9HUbMHGEXuaI1WnRUScU4WlfwxXsOLp3kp7A4Ws+cCeLmSxp3RpzHiOrOSg9eo9GQYNfg9Sp8+o0XjSNIdcLPtGymJ1oe5nTZWtIr+pFZMJxLxmyld1/BJRfrKCtTefsjF/Nnp3LB0DN7OKtF5uE7k7FZZHbsDXHupYVkZWiJxiAxQWZAHyNLPq1h3KVWflgT4PorG57nf9kQwGaVmTLRzpJPvcx5xcmN1yRwuiiGL6CyaF7dwpnkJA3fLMmi+5BCon4tpWUxaKQLpzFEIgoWe1zu6edfAwwZYMZsltEb1H/UoG/RXEsBYUx/VM/78dKh5ZnPr98cQudLJS3YDpvIYzcb6M1QLCaJAQNUTuX7EYoWne4Ioy/VM2NqCt/95Oe6W8vp0Kbx+yXBriEtRcPm7SG27w6xfW+IGo+K1SIz7lIrYy+xMv/taoxm8Hq9/2+Sn++++y4bNmzgvvvuw2Qy1bYTmc1m9Ho9kiRx8cUX8/XXX5OZmUlGRgZff/01BoOhTrul2+3G7XZTVlYGxLPmJpOJlJQUrFYrR48e5ejRo3Tu3Bmz2czx48dZsmQJvXv3JiXlDMF15513MnHiRPr27dvkY/93IMsybq+KqgqmTkzgxTdcvPB4/aze2g1BguUJOCQtZaKQDHLruRNCnOxJ02Qw/foQQwea2bUvxC33lnPwSASdVaEseJy0aEu0kg5bQW8Gnr+d22eYufQCEz6/ysdfeth9IMIHr6Zzx/0u1vyowVDZElnVUyLtoTsDOcEBCsVxEkklRoxqKtDbAix548wNWu1S8PnPbgIfMGgA3/sW8+ITqXWIpeGDLJzX38zQy4uxF58T37BKkCIy2cV6skSL2lgkV/Tksis38vKLVkYMjrdru2sU5r/tRpLgvD9aV15+w4+k6Pn2Jz8d2xlokafDkeUmVBlvf1GFSnIyDVabQZx0URRR60DsrFZ48kUna34L4XKb8FvW0SxTwWzLPOsWlpbNczl+CPxBidTk+EDUt4eRx55zNupO9/6ncT0XiAtaxx07Hcx8oIL3Xkmvk10JBFRm3F/O63PPJBp2HwizYE5ave8F6NjOQE6WFotF4ufPc+pUJxeXxrjgcifN1TiRGBFhDuVv4+W3arjzlvjk0K2TgUXz0nn0OSfLl3/aZPKzqqyKmBTEIJKRZIWg6sUravDhoYcYVC8LqZcM5Ik2uKjCT03t63m0pYwCuhInwFShspfN5HOUPNEmXkmNi3yOkEQaCVIyZaIQgA5qPxwiufZYlkhHksPNuXryOjat1tCh7Rny9MCRMHc8Uslj9zu44S8TY0aalgXPpPHg05V890OIXFpTWlLYpBj8JyEcDtdLZsiy/G9dqB/cdxBFqGzcGsJsjJPt/2pdqKgqmc5+XH3TBn78rK4LcllFjH17Bb2lhjPKGklLwGXE7Q3z4YZWpIgM5D+y817hRmeM8dXiOPFZXhnj8klVVJbr6XWOB6GLMOpiPY/fb8dkiid+LhpuYfWvAS4abqFXVyNdOxl4/nUXNTHdWWW1AUKhci4ZaebSK53IJ7rQR8kkRABZyOgVI8X+o4y8/DRlJ2xkVw+vJXfT6IAPF5Ul2/j4XQe3P1zJwEuLSUswYTRIVFZImJwtSQ81BwkcairFZTL7Dof5ZYOf5151c+yQhrTKfiQQJ0uEEJTGTrNw0TFWrC5CjZrRSlrMwkaVKCVFqjvGCSFwpe7lgbvjlWXVbpXnHkvmsee/Z//+SXTu3LnJcdBodITDcZOdg0fDzO2ejCwl8MoiN5lpGorL4jqbN9xezrcfZNVJfD1wexLjR1u59cFK7r/VwRVTSpEytpNU1rqeRpUkSbSL9SHfvJL7ZjacELWYZXp1NbJzbwSzWcZqaTi5d04vE317mnjukRScLoWZD1Yw52UXzz+Wgtencqoghk6/gVgs1uQMf2FBAakil5ZSJ46KPexhMxqhQUImPSnALTfkIssSs59SeOTJ/XjKtXV+m2PsxYiZngxGEhL4IEcIjrMfEDgpo0AcxYyNEAF81NCaLiRIyZSK06SQQUvpzOZEI2lpRluMwkQlJdhJRJIF2n94XjUyeCQnXehNNi04xE581PzHtbz/bybl/0R2djZCVog6ilGjMbbvFmz4Lpevvvfh9wvWbQzgdClceFUxGg10bKtn5hRHLeFU41EoLIly+eRSwiGVpx88o1F2+UVWampifPKVjwuGWrjoAh0/vVVGUgOmZzERJSUnxIcLUzldGGXo5bvZWVyAFTtpZCMQlHIaJ2X0aCv4ekk6Qy4v4oPXM+jxF7fxmVMcjL3EyqBRRaA7o3faFGRmZrFxrUQPdRgxIrioJEyAtAyBo81WcrI07D0URirTkFzRhSrLUVZ/nsr4KRVkVcV1TCukUi6/xELnjjp27NzLtt8hoaQHtr+Z3fi0Tl5/38XcV6sZcq6J5x+LJ4UXfuBm4KhCXnw8hWGDzMRisPwHX9wUTdFgLmsXJz7//jtKLdgl1tdKS7QQndgW/gVFUc66pa9Fixbs2hbFkqAyblopj98Tl0R67V0390xPZMz1pdwzI5FhA034A4K9B8N4vCruw3mUhzLwZu7mrjuMXHq+hexMHUdPRLj0mhKGDDBxz8wkrBaZ7hi4aJiVl9504axWaZajYe6Cajw+tXa92xCEgE7t9Aw5V8eIQWYeeLqKj17PqLNeFULwyFwnUyclIMsSI8+z0LubkSFjXaiq2mQSaPDgwaiSQoqUSYUo46jYQ0s61hKMPlHDUfbQXunLR+8cJhj2URmMMm2WG0s4g7bhc2ufBSt2ejGYU+IQR9lTW5EuawR2g5GHHg/Srp3AbIfmuVqcLgVFqAT9EoFYCD+nUYiRTg5FnEBCQqCiL8/Aqa0Bo5et/jU4RAoGTPioQYeebgyolRqRbDWsXZHKr1uC9Ov/7zFL+38NqgC9TkZWZGwikTxaY5HslIR+5pcNfoSQ6NPdwEXDzczJK0Y62IGLxx7ipbkWRg4xI8sShcVRZj1aRUmJ4PNTYb76KEIsrMHnTaKz1Ld2nS9JEmnk4C+103/kRo7vzESnk5h1SyKjryvht81B7p/tJDtdT1VllK5dGi/yycnSIfTeeq9XSiXkNRcEgsGzGgsBcvPas/CD3dhtMo/dfWYdk5KsYe4jKbTM1fPScxJaS5ALh2qY94YHd6WB8iIZgQ40Knv3BMhKshCrsiA5m9EFG0UZ60jJKqImKNG8mcyrd5np0cXOtp1VuA+dqRD8O4L4aUUnaqjGbSzkmuvg+SfS+HaVn3BQw4ixpXTtoqV9az3TJiXQLFfH/sNh7r4/QIanN0ig8g/a1w0gOTkZt0flwmEm3vvEy3sL0jmv/5lk2on8CJdNWo/95AByy4dw7FsXD6w8iT6rjLxmWs4f0nDibdqkBN5b5uHCoRbuusVBQXGMZ16p5qPPvZiMGnbvDxMOw95DIbp2qDveB4Mqs19yIlQoLI4hSZCVriU3S8eHn3uYfr2jwWPqdBKTr0rgmRf8WK0xwtGzM8M0mySCYYVda3IZO6WM04XxKvdQUGqUeAbYvTdax0/Am3KIO2bEf+NIRPDsS34SA31Aiuv4J4l0trIGvc/App+sxIgQ1QQYd4WGh++O73kvu8jCHff4kGON/5ZVToUqp8KK1X56dzcQiRlYvS7AhFEWiktjfLnShyRJWGwSzZs3P6tYNIb/OPLzp59+AuCJJ56o8/qMGTNqq4nGjBlDJBLhnXfewe/307p1ax5++OE6A8ZPP/1UR0/p8ccfr/M9Wq2WzZs388UXXxCNRklNTWX48OH1Wq1KSkrqaFQ25dj/HWRnZxONaVm23MvEsXbWbQxw12OV3DMjkawMLaGQyvvLvMyd7yG3eihI4KGaHBrXCNG5s9i6/Qh7DrjYczDMg7cn0baVHp9fZeGHxbz9RiE5lYOwSUmYC4bx+mMneWbeMfSylltuMrD8/UzmvOhh/VcZZPvbx79UgraiGwfYRis6YcKMBxdBAiSnxXjrdUedSqgnnnf9Y6ViQ5B1YVq30DZYUafVSsx7KoVpE0+T4I4P9rIk00Z0ZS+byRNtSCETAyZ0xW2Zcus+LDaF5EQNaakarr/SzpgL4/pPS7/ws2GNnrBQ+G1jiAduix9j8ZsJjB6/EVtxT+wk/kvyttKp0GP4aSRJwh9Q8fkE9uq2dKc1ij9Gyanj6NtF8Xq9/6gp+3d06daXjz5YQLNcPet/DzLq/Lj+1E3XJXDLfRW8+VxaHQLylw1+ft0c5M6bHAAMH2zm2x999OlupKwixkVXFzN+tI0WeTr2HwqzfJUPn1+trWBY9YufSAQMhsYHq7IKhbVfZteTZcjO1DJvro17bzqK3p9KKO0kSVKM+W96OX+osVajtGdXI+GwoNJ1vMlxyMrNJMEuk+C1I9rtIrvEwcGabSTTuAlTCpkUcwojFqpFBUlSGilSBqpQ2MV6EkVq3MldlihXTxPCj4qKBRut6YJZsqKIGAUcJZE0HA2IeBslM6mRlvQecozOHfS0ay/h9Ss47DJmo0y1E2Y94KZjRw0Tx1lq43z/bUl88V0h6Wo2Bd5/n0P6/xR69erFV199RUpKCjk5OeTn57NixQqGDh36r/+4iSgs2o1GkvhutZ9wRGbn3hBpKZpGTWT8AZVTBVGaS4mcPpXA+Gml5GVradlMx94DUfYdiCLEP5tkBYIq+mgmqWTXLn5VoeJM3kPnLhIpyRpKy2OcP6Yay+k+tPnDBEsIwZp3i9m45RCrl6dgNMq0b6PndNGZ9roxF1rp2cXAKwtrsNsbd8VsCJIk2LkvQumhJDJiWSBRm6EFyIm1Y8eOYjqr3etVtVpJJFjQml83lvDjp9mkt6ikdfEIBIKcPz/7l4W+RjHy1vMOrr6ljFhAT0ZlX2yS4y/nIpFFcxQRw+06SlREUIVKKzqzj83UyBVkK23QY8AjO6lJPchDD+po30aPP6Cyc2+IVs31PDoLXnjnNeY8+1aT45CW3ooPvyjjxmsc/Mmz9+5upFdXI79tCVBYEuOGO8q54hJrgxX/rZrr6dXNQI1X0LK5ntMnZLJo0UjMJVA05OU0vlRqlqOlvEohEhH/WC3ndClYLRIpyXF5kP1HwtzzZAVXXWZDVQVvf+QlEAg0+b7Yv/sgGaIVSNCGrtRQTVu6cVCzgY7t9LUtWuMvs3Dx+SYWf+xj4eK9HHYeQvI5CBGirVRX+1iSJNrQhe1iLQZMmDUGYuYKYiFB+2hPyijgpDiAAPoyvMHzSiOHYtYjhEDrymTpZ4fo2bXhZ+6jT8KYvbkcYx/tpR5oRLyFORKJNCkG/1P4dyXl/zswm82UlCpcOkZHtcvIBUPN/PCLnzXrA9x+o4Nly318/k4W7VrH7/ltu0Pccm8FT96XTO9uBm6+pwJZiss1hEKCguIz49K14+30GVGMEtaxc2+Yu2ba+GbFfgIFtjramYpQKE7ZzDN3mnj3Iw/hcNwcozWd6zhkJ5KKWzjZt3cL0+4qp38fUx3i809kpmuZOsnOa4v8Z7XRffn5V2ihduQg25CQCeGndccIKz9LJSX5DGG2bXeQm+7aR9Aj0apvAWG3CUWzmzadI+z9PLdOssJZrXD+ZdvQHBtQe81REcGcVcVtUx0cOxnlkVnx+T8SEXz6jY/3Xknn2x/9vLzIHa+gHWzmrRfSGDvJRfdoToNtoQBJpFFDNUnEteTS9VkcOXKETp06NTkGANu3b8cuUokJLz6fyswHKggEVUIhwb7DYd57JZ13P67h1XfdGPQSIwaZ8Dj1ZIfixKC9dCgvz9nDOx+XEo6ohCOCTu0MqAKuvqWU1s31zHkw7og+62YHw64oxmyCh+5I5KW33Hz3o4/LLq6/lt29P8ypggjVboXff4gXQYwfZeXiScVMviqBLh30nMyP8sZ7bgJBwUtPninwSHRomDjWwtq1PzNixAVNisPq1avR6VSqRSkaRUcVZfjxIok48WjEQnviunT6cDei7CPDmkCREqR5uHuD915z2lNNBSGCtKErqUoWUiCe+HPtLGOXvJP+AwQL56WRmx2XMxl52RF27hSkkIkfD105p5bQ9Asvh2M70Zo0JOVFCBdIpJJFHm3qFK74hYdO3WLYrDJzXqzhymvP6pb4PwNVEQhNmJiIkU0LTnGYVLsRvSXCtl0a9DqJlxe66NTOwLfLkpg84wjHDhqYOV1Fl1CKxhAjFFZJSZYoKobm4R6kiVwOiZ20oE2Dx7RIdvRRK/c/VcW82fF7tnM7HVNurcZo0CDporRsHSe6GkNZRQxv1M8pcZgUMogRRYeBYPpRUhMEySkSu3dvO6tY3H3v00y5bgi/r4onDYUQbNoWYvvOCImJMuNGm1nwRjUpBYN4cs4vJMVa0Ju26CUjYRGiwnAYY3Y5ISXAHdP1bNhygJ/XhsFjIqWrxMJXEkl0/FEE4FMprvTjMR2kZahPvXMJCj8BqYZQygkMthrm323hqrFxEuvBOVU4kuIGwWZTvGPum1U+omEZrT+ZtMqB6CQ9QeEnOf3sZAz1ej2hkMqmbWHmPJRSh/iE+Lrvm6WpXDD+V7zCgtMTRegifPhqKu8t8zY6/5jNMokODc8+ksLajQFeWeTmjblpdTun5ldz7cxyrp9gY8rVCVgtMj+u8/PYc07uuzWRK8ec6TC96/FK3lriRq+TaNms8XVlhw5aTDo9Pn+Ilq2bNzkOkUgEl1swZZIVs1nDWy+kMXVWOe4qLaairsx+7iSLFtRvfT9yPELxSQPZkpGYiFJs3scV42O0aWll664Qdz3oQV/QuXasEkIQIkAz2pFDy9r4RZQQX322hd37Stm4KoM33vGRF+1EaX4BJ/IjtGpef03+wuvVPHpXMldedmYumXVTIlPuLOeGq+z07Wnk2pllaDRn1/7/T/iPIz8/++yzf/kZSZKYMGECEyZMaPQz/+r9li1bMmfOnLM+n6Yc+78DSZJo174vDz69kXBY8NjdyWzcFuTme8spKIzi9UqoQRN9+uopKdlEYaUWvztKLNR4pYQqR6muieEsiLH45XSiUVi23Mu6jQE0Gonrp2pY9PZabK62+PHiiVTTuqI/eox8+e06ZkxO4JPPImT72tVZzCVKqRiFmRPsR+OoISVJJhqKcO3VRnp3jxMTxaUxnnzRyTffB4lG/7kl6+9Y8/PXXDe+cVK5T3cjqqWakCtIMSfw4AbAhJVKSqhM2Ed2loYxI3XMvDGTvgNriJY351jlSb7/Icqv62tYvzFCrDKVbFdXDlvWUVR4huBs3ULPmpVJPP38Pj77IoLZ1bhz7659Ic7rb2LtxiDhcIyqEgPWWBo1uPGzm0ya0VLpiveIm9tuvoP3ly5uchwGDhyESpxQfXaBiwuHWtDpJMaPsqHVSFwyqZhO7QwYDPDrpiAtmukYPsjEx196uWSEhSEDTDz/motfNwf59oMsJOC71X4OHgnTuqWOnz/PYdf+MPPedpGdoWXFaj9Xj7Xx9Q8+xl1af2G7dVcIrVbw1cogby4MEvRpQKMwfKiWh+62MaifEZ/9NFde4+L2W6ykp1rYttvEA09XMfpCK9MmxSe1BLtMaWXT74mklER69zBw+OApbLJMjVelNZ2ppvIf/y5EABMWDrIdu0jChBkLCbSlO8fZQ3IzL/07yTx8ZxpXXOPCUNGKTJqhQUOFKKGQYySS2qC27Z9IJwe3qOL4wRjuEwnMedXPnn0KP67Q8vHeFuhjVn7Tu3np5RPMftTMhMstOBI0pKdpqC4qQabpchCNQVEUSkpK8Pv9qGrDcT2bNpJ/hSlTpvDpp5/yzjvvUFNTQ1JSEiNHjmxyJW9T4Pe56NJJR5Uzht8vKCyJ0aurgQfmOFn2VkYd7UpVFdzzRCUE4hvXSEzBubsl1bslDsZs2EkkxmFkvZOg0nDWWhExXCE/GSYDvmANegy4ceK0H2LYEIHVFs+Y3vWgB9vpPvUIwSQlh8qDMV5bVMg9t9k5mR+lWe6ZaTYYUklK1DB+jIVffvmRwYMHNzkW2bltefGVX7G4ejW6qc5SW+GkgqwG3I6Tws34cOlJbr7BRlKygBIaNSeKyWEy0qwY9BJVhTpy/3KddY5HC8q8J0lIilBadZpsqQWtRBcS+v/OvgPFZKfrGDxQz50zbGRnagkGVabcWV67kG7fRk9ZadOrnoUQhIJOXnrTzaB+Zrp3MrBpW4hz+5q4daqDwf1NPPRMFZVVCpeMbLyydsyFVn5Y48dmkdFp5Qa1MP+EHDVw4EiEzu0bbtvZfzjCef3NDOxrZPWvgTpGS38ivzCKzSLXmg/26WFEUYKs/jXInAdTOHQsit9Xc1bVwEaTsbZd10k5qWQRMTmZOtHMgcN1N18Ws8xtN9q57UY77poYrXoW0zLQr9HvzqUNQfyUSydpJmWRFu2CLMkkk84x9uDRVKBVGl4+SpKEQZiIEsEhUlm5Yj/Tro/Q/m8uq7v2hdm4XqKt1JVDYgc+UYMeI368ZGU1rCX4v4V/V1L+v4PDhw8zuL+RH9b4uewiK1066HnwGScfvprOtbeVs/KjusnIPt2NfLowg5ETijHoBadOK4S8BhJtBkwWeOcjL6t+8bPopQwSHRq0Qk9G2SAmXreFS0YrvPyChUdnb+bISROWWAo6WwCR4CQvXfD4Iya0Fc3wiwAxKViH+PwTDikZWySDg0cKmXeNo9HrmjDGyrsfV59VLLb9vgMvPtrTE4tk41ja93y7LL0O8RmPgYmH70rkZH6Uz74KYSobQGX673zxbma9Ku3kJA3vv+1g0viDmKv74hM1VKRsp18vlWdecZGbqeXlt13ccJWdH9cFGDfaSvfORro3QOrqtO5/cQUSgjNrTa1W1+ic/U/Yt3sfIbmCFIeGm69LYNwoGzodbN0V5s5HK/h6pY8n70vh4hEWVqwKM39BmKTifrUVkTpJT5q3E5U1Tjp3gSWvpte2zgOs/tXPxBllfPluJhqNRHKiTP5xDTdMDWG3WLnniWpsVplhg8y1m9/d+8PccHsZgaDKjMmO2u+64lIb5w+xsGy5l6VfejEZJZKTNRgaKCoY2BdWbdnVZPJzw/rvSU1XyM+XMKHHjoM2dCVCCC26OuRi3FU9RsBxGrlaW0cr+a+QJAmTsCCjxUFK7fVJkkSSyKRVrCftWhypraLS6STefsXB4KEBorEIHaXedb7PItnoKvqz1fsLtnAqNXIFBtVEM+JeE0II3FIl3uzdXDxAR//zywkVZvPO64uYPn16k+LwfwlCSGhNEQpje2ge6okx0c/kO4LccfMZia1ZtyTy6TdeHpnr5PMlqZw/oYhmeTquHGNn2EAzFrNMlVOhfa9yUtV4siJMsI5W5d9hU5PYuPUkoZDKV9/7OHA0wuBBWtw1Kuf0suH2qHy5wkeVU6k3HgG8sMBLakUvApKfU7aNTL3OxO+7wlAYpaRYpn0HiROn/1kj9+/Iy8vDaIibBR09EeHqyW6UylRUdybhxAKee7UEgxWO2X4l09uGPOkMuWuQjOQGu1NRfJjp91XwzQ8+nrg3mZZ5Id58M8qaNQp9hpWRnBp3ai8rV4hFtAwY6uHght2keDqik/S19+9RaTeyPsb/j733jI+qatu+/3vv6TWT3gm99yIgotjALvaO2BV7xd57772gCIrYFayACiggvQYCpNfJzGR623u9HwYSYxLvcD3X83vv576vwy+SaXvWrL3WOo/zPI8jYm7gsnPsKHqNi65tZMmKEA67xKN3ZXLsEW3rRdneOGdeWk+iKhujZEIVSXboVnH7jXcc0BgASLINkzHG6SfYOn28Vw89hYUKshzh+FFmvv0hxm0PulvlXjqDqgoM+lR88ejzHr54L79d3GEyyTx0eyY798RZvT7Kr79HaGhS8bZo/Lggn6KCtrUnO1PH+y/mMuHYKtyeJCcfY6Mwv/Oz559rk8QSGmYF1GTHSuGuoNfr8flolfwqKdLzyVu5jJrQQj+pB6t/9HDdbC/33uYg3aWgaYLvl4aZdZsbb6OVgONnEiSQNJmPv4rx5TdxdMEM7N4JOP+SCPXShBU7RVJ7bXiDZGKEmMTaXT8w8ohKGmt0DCEHrTGTE89YwVuv2Bk/2oQkSUQiGs++5uePtdFWnf627yHx8mNZnDcr1cHVo1DPrj3dHob/Ev/tyM//AMwmQcAr89BTLbw5t4Vmj8aIISZOPc7Chi1xahtjnHKik/FjzBQX6Fi3Kcol5+3B4R3d6fu5TbvZVBrhlcdyKNub4IpbGjntRBt33ZBOUoVPvwmicwTwez3kUIjTYCaQtQGzVeDzJBk3tQo5UNhpZsQsWRksxuHL/ZnVS7NIJARPvepl5OFVGBU96ZkaRxxiQlY0dF3Hl51Cr8QIBrsOHGIxjaSqsY019GQgvRiMJEn4hZcytnDYeJlP3mvLKGfnqdh3FJMW7snWKj8aGmnYUSQdKkmCsRgDMtsHaHk5Op55xMnPS5tJhGycdlE9Py4saGcqUFmd4Jrbm/jojVz69zVw32M+bMlsejIQi2QjJqLUsIc6KhikjqVqeyk1NTUUFHR05usMZWVl6JSUM9r1l6ZxxGnVPH1/FmNHmDjhaCuaJnj8RQ/NHhXklLZTn54GfC0ql97UwNCBRp68J4PZDze3Vh3ud3zdj7EjTJx/VQP+QJI9a0rQNInTLqnDbJLbbVQr14SZcU09imbkubtdZIYOIm2fadCKOU0cvnQjhxwKTz2QzvRj2xbKcSNNfPl+Phdc3cCooUZGDjVStjdBTk7nGdbOUFNdzmGHGPjjjxh5jRPQ2IiNNCrY1eVrPDQgEKgkseMijx6YMNNCM1v4AyMWmiot/FQTJSstxIRxetZ+I9jB+n3zI4PeDKaWcjS6Dk4EghhhiulPS8zNst9iLPvKyZDI6NTYSUDCRXpdD+69ZwW9ekUZNdSI2SwRyd5FunRgVYDtPlsIPv74Y7777jsikcg/Pvfjjz/+lz/n7zCbzVx44YVceOGF/7b3/Dv0ej0Xn+dg1i0e8rIl5swP0LNEx23XuDjh/FpOPsbGsEEGKqqTfPRFAEmTcboHESNCUolTrP5FBxYoECXsirewx/gnA2OHtCP/hBCUm9YzZLDGcw9LvPrmetzNGtvXhfjjx1xuecBNXZMgGtXYvBEKuiAEMxLFzF9QxrWXC776PsiieW33+eeLQrz8WBZ5OTrufHzFAY3FjAtv4JzpP1HyD0SdHgNROnd0VySFxL5irzNONfLVi9XkUNTheS2imYPGyal2RgkMatctN4qkIAmFsWNkli7ZQTKeIJdimt0Sm1bkctN9TZTXRZjzsUaDO8mOXQkuPNPO4iWpa6yuTeBM61yAvTNs3bqVHoVxisZaueeJZmQZZj/k5tsPU1IEwwYZuelKFy++7SUW77pSPxZLSZRoAo4+3MiqD9w46dw0Qk1KPPWKl/deyO3wWH1jkvKqBAP3tRiffkkdeTk6hg5sI0pr65NcdlMDLz7S1irtblYxGiSslpTLfNmeOIreeUBaX1defzmPXvc0TjKIEMKGg5irFKdNz949SfwBFYe94/tt2pZASVgw0HUFtAEjQXyYky5yA8Pbke0GYSap/nOVa5QICrpUVVvDBKaf/jsnnKhw7plmNE3w3twIP3wPuQ0TQIICelFHJSH8SHro0aMjef//J/5dSfn/E4RCIaJRjURcIc2psGp9lH69DCz8JsTl5zs7Ncd0OhSOnGzmzXeiZCZ60S/eD33UQLwxhse+E6++nnOvquObuQXEQnqMkpnihsP44vMfQAozYaKEfnIUj6+Cq2am8dzLCtu+601+PPX77GYrOaJHl8mYHIpQjQ3EYl3fi9GYIJk8sK4gn89HLwZhlezERYySErlLbfyTp9k4aUYtbzyXwYVnbSc9s2tTqKEDjWhpVfzZvAxXXpiS3oLrLs1k7AgTyaTgmx9DnHZxHcWFunbtpX/HUUfo2fh5LTkUdvq4l0YK9lWbCyGoCVbyzGPP8fq7r2IwdO6K3hnS0l2YM8J8/l5BOx3sg0aZ+PWLIo4+o5qX3vaydXsSXV1vihKDOtyzYdmPNxhn7ivFHTQ8jzrUyqZtcb75MYTTprByqZH+0QkpM6xoSkfzqqtXYs9pZlB/A03NKj2L9Zx+oo0dO+M47e0JZrtNbtXFb/GrzJrdSDLZcW7UNySJRLs/J/R6hboaPb0YSBVleHGziZWYsZEgpZnZk4HYpZQpjEqSgQMUVq/+Z8JZRUXXRZicQS4//ry13d++WBwkqsbpy6jOr1My4BKZZMZ70ZNR+7RFl2ASVpIkMBkFrpidZ58L0iM+EkEL/tA/J/f/t0KSFISUJGKtZV3Cx8j+Gtdd3lGq68yT7HyxOMjE4yuZOMbMy4+31wvMzFDIzzYiVe8jt5FIiHinMnIAmiFCrx56Dj25GoM+pf19zil2jjq0LXF5xok2jjuvhvmv5bXel8mk4OU3A3z3uYkCkUu6JKElgvyxoYYfPylg154Ex5zRwLp1GgUlncvsdIVkMkkkKvB4k5x8lo/s6kloaHiKVvLQXWY2brOwcWuM6r0ahZ0YGQJkhPvy3odVfPVxDrc+2MQ7z+Ywb76bxnodGXWjcdSlrikTD7vk9az5A4TOQ4NlCXabhNWs0NCcYHjwMExxM75KN88/VIEka2RqfSB7LTdcbue4I9snePv0NPDZu3kcceo29tRE0OXVccx4Dlj3FEBTowikLuXpALIyFBoakzQ0JoknBT5/EpNR6dIb5KsfQhw+ycLKNVEmHWTu1CwU4K4bMpjzsZ+n78/i028CNLrVdsTnfsiyxOxr01n0c5BX57Rw9GGWjmtyWGPBp1H69IWhw61s393SbUkkTdMwmVOVv+eemoor4wlwGFNcSo5vBCvm1jH5h12YbUliMZB9OQT8KsMYzfboSkrio3FJWWxJ/AKKid6RUR32+Doq6E3nclU6SUeJI5dnH41y3S0BkuUJLJKNrKpDuOKCbUguN2YT+FtkIm4rj78gdxgDr08lFhdYzKm94ujDLOzY/e+TVPsP+fnfED5POdnZUF9pwumK8vuiItJdbQtBXUOSk2fU0vuHEMGw4OHbMygY6KV5dS1pyfYVE9WiDJ09jK9Foyhfx7Szavjg5dx2Ysw3Xeni2COsnHSGm4Aa4tKrNK640IXZLJNIZPDxFwHufrgetSXZ2sLxd2iqIB4XfPJ1gLc/CCBX90fBjCexk9uvS+fTb0Mpcu4AkEhqrN4Q7VJXaN7nQdzeJEM5pN1G5ZBcjBATWb9uKcGQ1prhv36WhYdnb6UwPBwb7Uvq90hbMSQd+AKBDjqaDz/rIampOLOjSGXjmHpsKT36JOnfV8f20iSVu3VEVD12m8yAPgZskoO+Uls7gFEy0YtB1IkKKtmJqdnK+vXru01+zpv3PvGEoE9PHdlZCr166DjvyjqSKqQ5ZKxWicx0BaNB5oNXctuJyp97qoMX3vQy77Mg6Wn/vJlYFDNxXzrX3tbC68+5+OStPJ582cvzb3hxOhRaAipCg1FDzfy5KI8eYlC7VlkX2RgqDuKTT3/j2Qc6VklKksQ9N6Xz5MteTj7GSjCkccL0ad0aAwCrLY1F38QoiqWCnh6iP6Wsx4GLGrGXAql962pSJKhgJ30Yyl62MU5qa9O0k0aeKGETK+knRmNJ2lgyr5RYThmm7Bpy/UVYojl4ctbSd0wN50+UefDuPeSIzoOZBqoxY8OGg1plFz/+rFLU0rGdSpZkstyjuP/hP7jqcpXDD7ZQvjfI0NEdBfq7i08//ZTPP/8ci8XCoYceSnp6+r90cPjviCHDDuaDTz5Dh4I/pJJmM7Brp8b3SyMsnp/Pop/DrN0UIytD4eKzndx1h0oODmqzVpCZNLCvGLwVDtIRSKi6OFt0P5GX6IMhnkZCF8RrL8PoCPPxW3nk5+p46yUTH30WZPOOKHk5OoRIBZUffxlAp3ZNHMmSTCwiM+Paeq6+OK2VlPjgEz89CnVkZ+pocIcxmA6M8O7Tpw9mexYebz0FXRxgm6ihoAsJlKBooV/f1Lw4/ywLL7y6BZ2mkK7ltc7TFtyES9bxxIP7AnsBCaVzMhVAEyqaksAf1Hj1uTRuurWcrcF6zA0p0493n8/F3ayya2+cNIfCgL56Zs1uajUPeuldldPP7H5VSyAQQKeojBxq5On7s9hdHmfhN0GmnVXDGSfZGTfSxNYdMSIRwSdfBTlsYufE7VtzWwhFNK660MmgfgaOXrwVe9PkDpWwAbz0H6TRr5eBm+5t4o7r0slIT43h6vVR7njY3UpqutIU3n0+h+POrU1pgQ434m1RicfhuQezWtuRk0nBr79HCIZULjrHiRDw9Gs+Hnnso26PA8Cpp57K3bfeiztWjxETEcLoZIHTIUNjPqddVMM3H+a1IzTqG5Ncc5Of9EQJPtzY6HwO+vEQIkg+JR0ea6GZdJGLh4YObrCQantLEKOSnRSIXhglM1kNBzHnzQ18+mkAB+kYPL0o+ks1lREzYYLEiHDiqcd3eM//AIYOHcqN10fAk4nPk2Dp8iAHjTZRujvOsUd2HSw3NUhkhwdQSJ/W/dogGckNDqVxq5EeE/ey6OcQXn8qMyJJEo5wCeNGuDlzug1/QOW8WQ3k5ehY+4eegnj3iWkJCadd4dNvA61O8n/Hmx/4aaw7sKpHSdA695IkKMnu2kxBp5NQFIlRw0xIjqYug9f9sBtMRJU0CnsEWTyvTdNcp5M4+Rgbo4cZOfnC2n8kdCcfbOCrz0tJF9kdSJR6UYUVR2v1ZTW7ydbyca8MMfum23nmxae7NQYAJT17MGaEsVMDQL1e4par09m6I8aHr6Rx+Ik1RLeWtJNKEULgTdvBMUcZuzQvmnmWg6tmN7Bji47B0SntYgCDZKTEPYXaxJ9ccHeCwyaa0ekkrrilgR1lcQIh0aURyA+/hHHY5U4lMV5428f4Sd0/w/TpOwolsQI7TjRUBjCcTKltbYqJaMooUwwlThQbToyGZgzmBC1+D06pYwIuKRIpk0s09HQkMSRJgqS+Xbyw5Nc4ktBh6cptHvYZKKWqpQcwkl1iE1nkkyZlQgzi0Rhu1hHAhxEzsu4/ZkedIejVk5mn0tCokZ0f4OrLu3a8v3JGGrc80MQjd3bevWWyqNSIvTTuM93bwAqswk4P+rerAlVFEjnNS1amTI8iMw67jKrSjvgEGDnUxJwXcph2VjV2sx6nxURDg8DkLaYg1Ld138uJ9Ke2sp6lKyIcPsnCMw+5uPhaN6eceuYBjYXBYMDngzsfasFSPxCjZKYm+zduvdnEux/5uf3adO69KZ3hY1uQo52vf4qkEA3qKMhLVbEaDBLBsMpA2jqc6kUVbuoYrh2C0Zu6b2MiSqNpHWeekeCTd12YQimSLU3KTHXLiVRxSNSucfb0zu+LHkV6CvNlIul7mX6snUZ38oCk4SDV7m0yCiwmpV3c/3cEQxqL5xeweEmIDVvj9O+j4/IL0rjkxgbeeS6nXVv2yjURbnugiT9/KGbxknCXRqsAfUr01DakOm4qq5OMGNr1njS4v4EVqxXGDDdzxS2NPDQ7g6zM1LpatjfOhVd5CIfhw3dcbC2NsXSlv9tm0YlEgmQCFv0UpsWv4nQopKcpJPed4yVJIkPLh/o2rkgVKnX8joaGOZ6BS8pKyUn0jOP1h2kO15MhtT/rRQhh6qJqHkCK2IjFozzzmINrLtxNcWw4RslErm9Ua1zmANYqPzHt8LZE4o/LItz7UJCA24SMQkNQ4qkX/ESTKuFQS6ef9a/gP+Tnf0OEwyGifjP5vUJ89m5BO+ITUtWIrz+Vw5yP/Tx/nYuzr6yjIMvMGmUTIrGLbArQUAnbqzE7Y+z6I5/pM+v4YnGQ44+ydupCN7CfgYmTBDlZca6c6eLdeUE+mBcjEZfIzpG4bKaJj17dSq5/eIfXemmkqiHKSTNqOHGajdeezmTWlQ0ITzGGUDYbtkYYNczI9p2JDq/9JwR8CgefaOSme90880Bmq4YZwM7dcR540oM92qvTDJ0sKTh9fXn3w0quuSwV4J1zmo0/13uZ/95ySrTBWLETJkg5O5BRUEkS2dGX62+v4LlH09ldnuCld3x8vyTC8cdaWfq1jVwpFxpyCdVH+H15FCNmCiUTzbpK3nq/AhUVh79z/bhcilOGTLriA8rub9++FUXR+HNjnD49I9x2dQZms8Tin0PM+yzAI3dksHNPAp0ideqmee2lLiadUInH17VAfXlVgoTfSl91NL98tYGvpoU46Rgb992SgRApYluvh2ln1+Ku01GsDei02sMqOTBjZdpZNcy6OK1D23zfXgZ27Ulw1exGFEXjuOO6H+iaTAY2bBCMEUUgpWQXNKFSTilN1OIRjRTSCz1GWnBTTxW9GUKalEGDqCQqUuZV+6FICn3EUKoow5YZZsoRSWZdnoPLKfPtD7U89eo2Fn+UR5+eqd/q4UfraArWkiW1TzAEhI8W3DjIQCNJTE3gqbVS0kWiwCxZKdsFz7zm5cl7M/ngbYXNf27u9jj8HUuXLiUzM5PHHnvsgA8M/91xyaXXcs2V3zB6TIylS2Qc/ZOQMPLN+xksWlzPsUebsDvg5c8DNFTrCHiMNFuWMGk0rPhNQhNaO0JLkiSGivGsD/2GoghqbVuRLRJGk8bZp1m48Yr81lalqpoE9z8WZPxoI19+F6K4QMdBo43cfF8TwbCNrvwGNaFS0xgl162RSArmLvTzxeIgPYv1PHZX6vD9+pwWrr/5pQMej9l338m1l1xPDsXt3GIhRTr5aCa3k5Z3IQTejM3Mvil1SH/j3RCSkmTc6aV88tkmDJIJozXB4VN0PHpv20Fs1DAjIV+CYF1Lq5P4X1ErlXPE4QrHTLWwc2+cJd+5eOSpIJs265k1282si+Jccp6TCWPMlO2Nc9nNjfTrpWfCGBOvvR+humkw143vPvHfu3dvGtxGSstiqX+XGLjt6nRuusLFtz+F+GVlhHBYo7ZexWFT+fm3MEcc0p4AXfJbiN/XRrn1alernvTs2TpuvW0ZPZPDcZKOiorXvBe5eC/vv5FJukth8c8hZlxbT6M7pR1tt8lEY4Ily8PUNSYpLYvz2bdBHpydgduT4KFnfDx6ZwZnTW8jGBMJwVWzG8nOVFBkOPcUO+df3cCosSczbty4bo8DpObyH+tXMmbIOIyaBZUkxaE0+vSJYMr0s3mVhRGTGjhhmom+fWV+WRFj+eoo/jo7cfYCkCeKOyQ0EyJOHZU4SCfjb7PcJ5pR0NOD/mzmD4zCgu0vVesxEWU7axnMOEpZj5cmZJG6n/QY6OM9eN/Ft/8uAbz48aDHwI033XhA4/C/BZmZmcTDOvpqg/nm27WccJKBn34NU5BroLo2Sc/izgOzn35O0kf06nS/zgz3Zveucm6734NBTccvvDgkF+nhXtz3UBXDBhsY2M9A3556Hn3ei66pX7vXZ5BDE7U46bx6u5Ea7M2CQYMVPv0mwKl/Ow+sWhfh2x9DSAcYiqSnpyM1thHnO3Z2rbGXqrKG3/6IEEnGqK5XSCREp5WyLX4Vv08h7KzipivTO31OUYGekmI98z4PcP8tnVd/fvxJgt4MZhO/kyXySSebBHEqKUMlQV+G4hGNVEilmLHRnxFICYn1Kzfi8/lIS0vr1jhUVlZw4tSupTImjTMx/7MAFovMi085mXnOVgp8qXUmIeI0pm3gyKkavfp0fR5NdynUNahEanO6LH5I8w3grXfWcORkC9W1CWobVKxWmT2VcdZsiDB2RPsgORDUeOltH36/ysO3t42hEIKHn/PQ6E5SW9f91t9YLEE+PSljMyUMaEd8QqoAYYgYy1b+JEGM4RzM5s2/YbbATjYwXBzczr1aExrbWYeETC7FnVa4CyFAl2glPoUQ7NgGDlyECWLtggANyz7MWlsiIJ+eVFHWKqtUQSnZFFDLXsxYSc85MGPE/zUQEtGoht2h59gjDWS4uibLXWkymkaXTtdmi8BDmGFMRNlncBkSAUrZQB+R0jNOigQ1mb/z7H02nn3TQ3G+jrqGJA/e1jmhOqCvkYvOcfL6EzbSk6Mo3Pe+f12HjZIZq1nh/QV+Dp9k4fijrTjT3AwdOvSAhmL9+vX4PTIffRJlTDKfGBHye8aYuzDG1x/kYzTuMyJV/osCJDmVhFKU1NjGwrpW4jMpktSylxFManemNkomCj0TeOfdn7H8w9sbDLTK/nSGkmI9d16fzvrNUd6Y28Kxp3XsSvonxONxrBaJi8528MYHLdx4RceE4K+/RxjQx4DFIrfuRU+94uXQCRbefV7PfU824/Wp2Gwy/oBGrx56evXQ4/Zo9CjU8c0PoS4/f/uuOMX7JDDycnXsLk8w5eDOn1tWHic/V8flFzhZslzPVbObiMY0NA2MBomK2gRfzc9lxBAjX30XxB+Id5v8NJlMJOIyck0JU06u5sPXshnYz8DBByts/LSRNNGxOrqGvWRTSANVZJGPKlQ2Sys4aYTG4iURgvb11Ibt5Kj7zByzK4i7w4Q0P9YuuhY1m5dePfT07aUna0Ajng0pz439EEJQwU70BkEgqGG3yXz6VYi77tDIbz4U+774JkcIFr1bRiW7EJqOpqYmsrK6TnR0F/8hP/8bwuODpBIkI0PXKZkFMGKIkYuuD1PfmKBsF+xansZABqCgo4VmVFSipghffJhy9j7mCAsffRHgodld6xaee7qNX3+PcOixTST29CE91gNFUgjuCvPhlq00i2pyxLB2B4GkSFAmbyI3TWLyBHOre5kpoxqbx0VEBFBVkVpQzBCNRjGZ/tlwZD8UMpn3WT0Xnm1n2lk1HH2YlYx0meV/RPj19xi+Wjt96NyRHMCSyGDd+r3t/nbGKSbWbGqiR+56qms09Gjoa6NEGlwMZTx6YeDDebv56YdmJGuYua9m09CYqvJc5s5v3bj0GAniJ0oYq3BgT+Tww8+7qGoMU6AVdxpopLTQLDQb6jj44C5WxU6gqWFkSeHd53KYMLbtEHnlhSm31BPPr6WuWsFmNPL44x7S0lVuucHCyce2HZqmHWFl2fIwL7/j49pL228Kmia49hYf1sZUaXt+dCAPP/ErJx1ja7tuo8STL3voU6Ln04UqI6Sus1r6uIOrL9bxxeIQmelKu+qrZFJQ15ikME/Hrt0xamqqW91x/yuUlW0DTWq38WZIuaSLHDawnBIG4KaWJEnsOBnJpFanbhfZ+PG2c7IDsEtphCQPLz5u4aRj28ZF0cM9N6e1Ep8AUyYbWLqokgZRTQ6FyMi4qSdKmMGMYxt/YsREAb0J8M8aZj6/xtKXc7ntnhbsTcMpVdZ1aww6fS+fj6OOOup/HPEJKQO4yVPOpHTLArILfewuU3A4w/jitWSWF/P16yZC+GkmgiCJhIoajfHLcpXsLBONbCc33N5EwogJEyZ0lhCZsT6Eokn8tnIW/RilIC9Afq6ORd8l+O23JCpw5612Tr+oHk2FDz8N4vGAUY7SIpo7OIQD1Ct7saUlWL1aZv16D640hcsvtHP1JXZkGR58uhmPz8LEiRMPeDymTp2KPd3OWs8v9BQDySQPgUY9VdRTiQMXW1hNidyHPLUXOkmPX3jxZW7h6mslBvUzMP+zAPO/DJCemcHy9RFGHqQwfFCS2vokerNg0/Y4Bn2CLxYH+HxRGKcrm5asP8huGtP6fYUQ1FNJMGMnH76Ri04HU89qYMlvTdwyy8lN1+pZsVrPU6/4mbMQjEYdAX8Qq0XB5zdy5JkaRxx1No8/ec0BGZ1kZ2eTkdWfX35fRSCoYbNK/LAszJwFfoIhgV4H1XUJ4nGVnXtivPlBCx984ufEqTYkCeZ/7mdbaZwln+ZTkJe6tyuqEiz9I4TsDLI7tgI1pqDTS9x0jZUbrszCaJTZW5lAkqCiOsFxR1jZsiPOzt1xJElQujtGNCboUaTjm7n5BEOCI05r5shDzXz9Y4jn3/QxeULKbXnNhijhsEY8DlmZCmOOrufIo8/izrvuO+C5AOB0Olm96Q+OOfIYauu9VHtlHn8mzqjxejZ8V0B1VS2fvZmFBTs2HBSjp4xNWLHTgpv1LKeH6E+MMMl9+qG1lBMjhoQPL024RBYJ4tRRjodGejGYAD56MpAtrEYndNhwECdGhBASEltYhYyMLU3gtCtoqqCmLkxcpJ5TRwVxopixkk8Ju9mKBRs9BhX9t9P7/G8FISEjIzUU89obu9DLJiJbe/BEvIpDPupYhZFIaIT9+i61fWVJIRnVI2GkrzaKraxmoBiNRbKRUzuJ00//k6I+LYwdJzH3kyBOTWl3tnGSQTk7CIqOyRG/8BAlgstTQFGel6UrIiz8JsjJx6S0hL/6Psgfa6PMusjJHfd1X9MMoKikiFhDBKNkRpEU4k0ufvolzJGHdqz0vutRN7UNKt8tDfHiky4Wfh3kyVe83HFdR8L27kdaCMbiDBwgcfDYjuNZU5fk1bdDNFQr/PpriLEjDBx/VPt9d+6CIPW7HORJubhENk3Uspk/0NBIJ5skMltYjUAgCYkoEUpZTx8xDGOLjXXr1nH44Yd3axxsNjs1u7pmHNyeVFAJKWkjOauSavMSmtwa/frDk7dZGDLAwU33dd1avWFLjIrqJLZY150KZqxU16ksWR7mkec8vPZkNjfc3cTZ0+1ceUsjJx9rY8YZDmxWmW9/CvHEy15yMiWCIcFJM+oYP8ZEKCRYuiKCXhHkZMgUFnaf/DDoDSmjNGLkdZL8g5QWHUKgoMMomTB5etJoKKM/o9jICmzCSRqZRAjTTB0god/3336EhJ+QtQZJ1ogEDBw1pY1M8wc0rLINJ72ooowBjOxwDUmRQEtzg7etgyhVtR9ki1hNiAACjSZqcZBBQG4mzXhgxi//WyAkgc+jUJRtZNoUC8tWhpl0UOeVaD8sCyNJgvKqRIeYetW6KA27XPSW2p8TrZKdoeIg1rKMokwr9uwIr95nZeE3QS4918kfayPs3J3oUJz0V+RlK0QUP7La+XNCIkCfXgreltTeqygSJhMs+elLxo8f3+2xuOXa2zBiQU0kkZBSMjhmlYvPazMeliSJwYMl6moDnWqaBoSPUaNk/AEVIQSbd8Qxam0xZCPV5NGj071EkiQszX3YwzZyO5HDkSSJUIjWSsTOsGtPgrwcHX17OfD4NH74/iuGDOm8rbozWK1WVA1OOc7KaZfUEwpr3HC5C5tVJpkUfL44yNsf+vn4jbbEyMnH2Lj/6VSsJoRg6hQLmgbLVka4Ysw/XhUAAQAASURBVIaTQydY2LErzpmX1bHow3xWb4h2+R2ee8PHXTek9pQTj7Zy8sxaLjzT0aEFXwjBK++28NYzqcTy4ZMsHD6pbd9asyHKeTMCrFmXYOhAAx99GQCh/aPM0F+haRo69PRkMN7t2Uw7dQP2tCR6WWavvJYeySFkU4AsyagiSQ178eOliD7UyGWY00K40zbhjMVYvkLBFelNRqA/GiqN1BAyNtCnRxh3VGO3fyvD6Fi8EBMRbDl++vVO8TOLFmbSb9Raqv1puMgmSZxGasmhgOLwcK6evZ4Fb2Vz70MhCpuP6FCwkhnpS5Pw0yzXsH379v+Qn/9TUdyjLwWjN1NZ3fWhxutTaajREa11ke4tRkNLGQ+hpz8pt9+kbhcD+6UCvAtOd/DG+y1Eol23F0Uigpdfi9E3PpYssloPuSbJQkHLWALyGtawhN5iMAZMRC1NRF3lvHmPmVfeUXn/owC3X5sKjgvyFSK7TPisjfTtlcaOsjgI/QG14/bt35c9e5vYsCWG16fx/c8R6uoE8RYLAY8dMwoxol2+PkaE7Oy2xSIa1bj7sWY+eCWv3QbY6E5y6DQPuho9kiSh1yw0NMZQZAsfLgixYXOCM05SwBCDBHjMe4jn7Gb6iUYKCyR++CnB5o0S1atimEwK+fyD1hxhZMEBmSC0tIQYNtjUjvjcj6074tTttlESHNdq4JKojXP3jZvZuKmFe2enDk5Wk0x1XZK9lUkuvqGeK2ekUVyoY+2GGA89ESK+uzfp+1p/DJKRTbs1HnnOw6SDzDR7Vd77qIVmr0phvo4+vfQktyQ6VJ7th9EZZv7nAd54KodLbmxoR35++V0QCcGxR1p5sy7JTz8sYNKkQ7o1DnXVXlRUgqIFKw6CtLQG0CARyNqK2RxFTUooXiNaRLTaCKkkMXahcSfrNU46tn12/dsfQ8x/rX31wJ232li/Ok6mewQeGtDQyKcEu5SGVzRhwEgDVQxnIptpRBWdy0RERIgRI2QefNrL2mUu8nChqgcmCfFXZGdn/5dan/8v4/ob7uHdd7L45dcnMegFQksR9nVSRevv2kP0J48exIhQJe8gkGgi0eSkOlRJvdRMkeiHg3SC+NjFJiKEsGqC8uRucqReDA1ORSqVeeXOcpp0lSSlGMOG6jh0sp7pM+qpq9VIxvXk0INM7DRo1WxmFQPF6FbHXk1oNCkVVLCT7KbeDCSXRCJOXbiSpx9J8uxLdWTlJ2gJaMy+4/l/aSxkWeal119gxpkXUq7toJo9KCjYSUNBR8DQwOTxEpPH1/LNokpqalVCsSTD+kms2qjnjcP9FBUP56dlP7Np03p+WfolHk8LZdUxwsG99O4ZYe5CP9t3JaioSBL3OPFUh1EsMdzKKiRVh4SMSgJJr5KOgT4jm0CfJL/AhSwZueQaDzZdDNUQ4aJz7IwYbmDdZpWfl2dzxaz7GDlyDA6H44BIz7/i3vtfZMb5x3LiBTUUF+goyNVxwel2PlsUZPvOeKoiJC5hMOezZkM9ZrPG6nVRgiENZPj0rTwK8lKu81fd1kiLX+OcU+wcM8XCWx/6qa5LUFyg452PfSz4ugVBqmI9P0fBaVdY8FWAaExw9UVOlq+OsmJ1lP69DRgNEnc84mbxkjA6RbDoxxBms4zZJPHtj0F8LRpOh8zJx9jYuCXBhq0xHOEilr6/htItM3hv3rvo9QcmjP3hB/N47um7KSqQOfc0Oxu3RFi5KkEoHqXHhEqi22RCbj9urR6VJBoqBkw4MWPFQQvNVLCDIvpgwY6bOgSCnvRDRWM7axGwTzU5gQEztY512FxxHGmQ71eJN9up9ddiwMgARmLHRSPVNFJNTG3h7dftjB5u4vk3fNx9/xLSyaGYPpiwEqSFUjaSIAbGKA88dt+/NCf+t0CT4lTLpfjxYtWcDNNSlUqVm0I89GQLt9/oaO3siMU0LrupAbUL4nM/IvEkwWgCJ1Ey03Vsj/yCQbNi1uwEm5PUNsG2tSZOm6GxaEEVtLTJ9UiSxCAxlm2swSJs5FCEAOrlvYRFmKGMR9ei56PXNmEtbuDU6UZWromwfnOU8sokU8Y7U23o/1VF0t8w68Yrueeyh7C1pFNFGaonyZnnxMgr8vP8E3aOmGyloSnJw895WLMhyrfzCsjNTu3FRx9m4Zo7mrjilgZumeWiZ7GeHbvi3PWohz/WxEi3m6iuhka32o7YePw5P++9o2Fv7o9Zc1BCkIsu3EZOSQ0P3uUkEhW8816MhjInOZ5UIlmWZHIoJGgr57JrEjz3UiOZ/kEMYGRrx5JPNLOLjWxiJXkUdbvCB2DSpElMfzzMzVeldbqevveRnzNPSiWxhRAUFyl8MzeDn35NJcKHDDBQVKBHliR27OpoSiaE4NYHmph9jYtXn/TRVU43hJ/a+jjLV8nMey2XDJfCrj0J5i5sobE5RYpu3RFHr5fo30fPYRPMLF8d4eZZaewuT7J+UwxZht49dDS6k6hCx/jx3TcDPOroo3jlodeRVLm1cq8z2HDSQDWNoobMUC/KoxVYsDKGKfj2dQulWt2hgB5kU8hmVqEJlXhmBUNGx7j0IjMGvcT7C/ysWB+jutZOYb6e8qoEoYhKkeSiXlRSLnZQRN/W64mIEFukPzjyIIXK79rW+Qp2oqHSkwFYJUfKOAY3ZWxGMSRwOP/nJbX/HdDrDGhxjZiaoG8vPQ884+GSc52t9/l+eH0q3/wYJB4X3PVoM3NfaX+uv/lOP1nBCZ0WrOglAy69k5PPCZLp0vHI8x6cdpk3P2zBoJdo9qisWB1h6pTOq3N/WBZG1SWJxSKdGmv50rdx3ckGlq9OrX+19Un0Olix/Jduj0NlZSUJTyquN2DChxsjZuoaE0wa1z7meewBO8dtXoWufhJGqe2xmIjQlL2GeXencf3dbv5cLTjt/Gbimr11XKKEO5W52Q+rcKLHxB62dtCC1IRKQ73EM6/7WqvlvT6VZq9KbraOHWUxvD4VqyX1YTPPcnDizKVA902PUmdwM9Nn1LNto56y1Sa+XFyNoqTM7KYeZulgdKcoElazxDlXpvwtjjrUQiyuUVef5MmXvRxykJkBfQ0ccpCZk2bU4rDLnHB+LW89k0O/3qm1ssWvctuDbkJhrVXayGKRufgcJxff0MCzD2S17iPBkMbsh9yoKh3m6X7MXxDF0TiU51/exLLf/YRCKiaDjmg02i3eQAiBIoOsKWRKebjddSTcVuJoGGlmD9vYw1YUoUNGwYELp0vF2GMtc663UFKsMWRAFhfOamLVl4Xki4Gtc6AH/SDej4o/S7EJjQhBtom19GVoq+mVHw8t+ev48rW01muyWWXychRs/hEE8CJjJUkSG07SpGw2rjIydmoVUnOvLhO1xfTFI+qxWLr2IDgQ/Evkp9vtRqfTdbs14z84MCTjXpx2meraWAf9SUhN7mNPa6bYNx6HlN46MXMopFHUUMoGBjIKWTXS0JQkJ0uH1SLz6J2ZvPWhn5cf65wEeuWNCLqYnTSpc1a9RB3CFuMyjr2sFK8Xxo/TcfpJWRgMEidOszHi8EoiEQ2zWcbdoKCaqjnySIVr72wiFpXQ6bUDCu6uuXkWV85cTY9CHdOmmAGZz76IE3QmiMQ0+oUOYTOryBWdt6XUG0sZN1Zhb2WCX1aGef5NH0/em9Uh85edqWPmBUbef2I3OkmHKqIMUsfSoFXz3nu1FDkLcaVFSWRU4fXpGXx0Oe+8nNXahn/J+bBrT5zjTo9hrO/LVlZ3kQ2JkiRBkb6E0tJSBg4c2K1x8Hq8nHdDxwOQpgmuvTlIv2B7HSa9ZCCvZRQfz1vOjHNTmc4FX4SRJZkxI4z0LtFzziUeLMk0pLATZ2AUtr9shEIIFJ1g7Egjq9dHsVokfH4Vg0Hmvedz+eTLEI/cuJtiMaCT7xghuyhKUgWzSUKIVBBmNMrsLo/z6nstHHWYha9/CKHXy0SjXesJdhyHFuJJKJXXkZOrcfDBCv36Knz5XZCxTnj2wUz69bYSjwsWfNHIQ49Vklc3CT1G3NQzvJPfxC+89O5EPlHVwGhsP6cG9zdy3Q1xnn92HWnuIdhxkSRBuSilgSpAYjBj0El6CkUvdrGZ/qK97qcmNEqVP7HtFJT/UURci+NWahDiwJ1e92PatGksXLiQlpYWnM7/eVUC69at4/H7nyU3VwFkjO4SpKSNSnaRRSY69Pjx0kAVfRhCf3UMlckyAtZSehdrjBoWwd28nq2lcVRVMHWUBUWy8ePSKEXJYeRIRa1raCF9KFT7sIO17NrVxJ8bIwhVh5N0LNgJ4icst5CZHaWkl56yvX+yu0lBEToSxEmqMIYp7bRwssinSuwm5LeyO1DLay/YefCpW5g6ddoBO0FXVVUx+5o7GaMdTpwoNewlqLiJOfzccIWRwQPSWfJbhFUboiz8IJv8XB3BkMbkE6u572Y7ldXwxvxGLr/0VI6cFGbWOan3fWVOnAXLoqxaDgk1QbYoYggph2+faGZPeBvDGNFaMRAXMXYntmJqtlFIbzyGCuL2Ml5/Qea192DNxiCfvZtLICgoKdJz3JEKN12ucfz51zHu4Au4+OIr/+VK5YyMDKYdczoffvAS4bBg154Eb82JICUNZDjsyIYEh4yW2VVZj19LotfJFBTqMBgkWgIa51xZT5pDwR/UeOmRLI7a584eCmsEQoJPvwlQ16By/ul2fvsjwsK389oZB63dGGHmdY2sWhdjwZv5RGMaT7/i5YvFIbwtKooMHp/g+ivSuHqmiy2lcRJxwQuvhlnxi45vXyoBIeNIr8Kn1NO/v4Ga7V5efuFVrr/p2m6Pw5YtW3jumbv44NVMDjs4dSCMRDTOuKyOow+1EAgKjLYoNbUhYnGB2y0whLIpCIzEKJkoFztwktHO+TWdbHqI/mxkJTr0FNOXGsqRMZBBHkliRJMtPHe3g1OOsyOE4PU5Pm65XYeTDOqpYiebcJkspGeEsdh0nHuFm6x0mUPGm0jXubAm7cSIYsGOU0pnpJhEKesRWoyZ55zDqg0b/m0O6f/TEAoDxkbssTwK6NlKrOR4R/L56zv56JNKhg7REUnGcHuTBIIqFrueYLO/nTzBfviFl+aWBDrNQGTACr54I4cBfQtxN6uUlcf56IsEW3fEqKkN8+1PgrR8QaDFg31fm7smNAK6RjLSNYJSOabCBoYOMnDCsUauuzmGUpM6l+j8WbS01PPUC0HkiAPNEKevfyo7vvWx6Mf1mA7w5540aRJFI3LZ9Os2BoiR+6r6IFYR5dyz12DJqWTgQIXMdIV7bs5oF2hKksSLj2Txx9oox55Zjxy3ElXj5BVoFBfJVG91YEum89yrNbz2TCpQX/RjmA9eN1HkG9NqYGjCgkvLonTvOs67tIaeDCRDLSJPMrUjUjSh4U34+fQLmd7+SVj+VnWVJmXQQ/SnkWrculrGjGnvEv5PMJlMKLo0bry3iafvy2onDbXo5xA7yuLcf2vqt/r9zyjD9hmxHTnZQnqazO0PuyktS2A2Sxx/Xg0P3JbB6SfY0esldu6Oc+ejbk442soVM9J44uk60kVKbiRCEB2G1v2gJWMbX32U2Wr09vybXoJhFdmjcNJUGy8+2rFD65rbG/j4yxCP3JHB43dnkkjAZ98GuOcJDy5XFuPGHdTtcSgpKUFxguJRiIsoBslEUKTEjwQCF1k4SacFD5Bgt7yRXdomNFWjmj2USP1xkYVrn+mdJjTK2MI6/Y84zCaaDOt46/nMdtp0kyeY2VYaY/JJNSQjOrSAk0hckCRBX4ZRRyUbWYkiFDRUZBTGjFfZtk0if9/9ExMR3NQxlsNbg/6Ufn4WI8QkVsd+YuzYVIfIyy+/TM+ePTn22GO7PS7/FbZt28ZXX33F3r178Xq93Hzzza3yK8lkko8++oj169fT2NiIxWJh6NChnHPOOaSnd21SuGzZMl555ZUOf587d+4ByX39V5AVCQUF4c7i2Zf92KwS515Zz+UznJw8zYYsw7c/hXjxLR/P3J/F82/6CIU1rrurkbuuTycrU0cyqbG9NMFoqXM9YgCr6uLTb+q5/RoXsgyXXeDkqENTJjWX3FjPQ896OHySpZ1Exp6KBLfc2cLSX0HCwFppGUWiL4X0RpJShkpNzq1Mmx7h259i3HxVquvs0ec9RKICk9z9SvjGxkZMmhlFryIj2JvYwXAm0tgi0ezVyPpLs2fvEgPPP2PhgkuX4NSlYcNJ0tiCIS1IXlqc02e4UatLGBLoTxlbiFDTKoVixEyEYJcSJyECWLETIsjv4gd6MggHaYT0bvaKUpxpSf7cEOWmexuprlMRAgpyFbbtjLO3MoHdJjNrdiOXnZ/GiCFGdLoDk8kDSHPls3VjDcOih9OQu5LF8/M5d1Y9336Y3ylHkExqNHtVXno0m9HD22Lgi8528tQrzZx3VT3nnuZAUQSyAnddn05lbZLpF9ai10sYDRIen8rwwUaMRon3PvZz3ql2dDqJM0+yEwhqTDiuioI8HWkOmXhCcOm5DiqqE2wrjTGof/sOyp274yxerFJENs31Lg4+KMi2nQkCAYHR2HW35V+hKAqSLok37iZNpH4rD41kk08m+bipw4AJkVGD3SHIz41gscCeiiQr18gcc4QVSZJYvVpQpPXrNClQJPqygeWMkiazTfzJBpYjS4KMHJXJh+i55zYXRQVtPMuOXXFqm6Ko/ElKCRxkFPx4yRC5NLfESZg00sL2Tj8PUvstAoYP7yi9+K/gXyI/Z82axWGHHcaVV3bfqOA/6D4qyisIBjT69dbz0ts+rr+8fZvyshURvLuz6dGJSHe2VECDqErpG7p78dRLO3jy/tTzpk6x8ObcFn77I8wh49uz5ws+D7Fnm6mDEdBfYZLMuJw6HrgjrcNjBoPErIucfLYoyOD+RtzeJObcnXz3S5wxw43o43aiwQOrThs/fjxCgvmfBbnv1nQuPc/JxefCgi8DPDgrF52kxyxslLKBfmJ46+FBCEG1vJPeQ0Pc/mAMIlZE1MRTL6Rz5OSOWYNgSGPNphA9J+9hxjlW4nEjcz74E/8uO+ZmJ5I3hwcf28bJ0/V89s1W3noxv90hE1KVQRecZ+DFZyqIaSrNor1AcFIk2MgK+jOSqAgQjXZdsfp3CBEhEum48C1bGUHnzeu0ulCSJOxNA3nxta0cOslAqDoLEZH57NtG7DYZm1nBUZYKgv++2HiUWrJyVY461EpxgZ67HnNTXplk6uFWTCaZs06xcdt9e/CELRjjLoKuMhJGP5KmEEgGWfSMi6df8xEKC6IxwavvtfDrH5HUwj6/AItZ5pATq5Bl6D+w+60dlbV7kRD0Gxrlh09zsVlltu+M8+fmEPNfz23d3AwGifPOsDNyuIEzTv+TmDsNSUkgJ9tXBKgiyS42cfaYjuM3cogxJQHxN8OUKy6yc8RhcQ4/fjURrxkNFSNmjJjpzeDW1r8sKZ+YiLCBFeSLHpiwEsBHA1UUq33Jas5HCME6fqNZqsZs654UBKSST3/F6NGj2bp1K3fddRennXYaPXv27DI7lpnZtezFf0ckk0nOnn4OfXopDB+iZ+vXA5ASBvZSSiZ5eGlMGahgIALsYD2DxTiU9GZuvd7G1Rc7W+/VUFhj1uxGjj/awklTbYyY4CY72LmBVS8xhE2BP7BiZwjj2lU5t2gefMoaFr6fic2qEI1qzJrdxIo/NMwVIzsVAS+kF+tZjkGYuWa2mzNOtvHiC09z6213HdB4PPXI02TWF2OQjBgwkuaUuPE6E9de0RZQn3C0jZ2748y4pp5vPyzAZpV5cHY6L7zl5bTjHTx0a5RnXq3n7htS7cWffBXgow+iDEkeTIQQjdTQT0odMIQQ7GYLw5nYbgwMkpEBYiSb+YNsCshK9CK4O5O7HljND19k8egLHo492Y89mUXc5KPfIJU3nk/j9ScdXHvnW1y95guOO/FyzjhzxgF9f4B5897l269e5fP38uhRqOOIE9z0DA3HqWUjRSWEEGyvrUPut4X+fWQMBijM07N4SYgjD7Fyx3XpvDbHh9lkaCU+t+yIcd2dTcw828HHb+SRTKYMqhJJQYtfa0d+jh5u5tarXbz+vo8rbmng9BPtlO5O8MwDWQwdaEQIwdLlYa67y83rc/wM7Gtg4wZBlm8Yg7R9rZwS4C3EThOh8HqmTAuzYP7cAyI/r7niSi6fYWslPgGee9PLjDMcnHaCHVUVXHFrIwU5ei45z0F+jo5Va6M8+PivBMr64Ik2MpKOVfdGyUSh6E0Ne3BTTy8GoqDgpp44gr7hg7no0tX8ckGc9DQdb70h0Z+RGDCynXXkZOiYdW2Cy2ZkYjTKJJMap81w89YbggItHz1GvDRRzg76ixFYJQe9xCB2JNYjKzqefOIp7rn37gOeF/8boJcUZKEnThTHX4JQSZLIDPdHhPpRUxWm2b4DfWF1apo1ywRZy1BxUDvN64gIsY01DNEm0JK/jmVf5JPmTM3zzAyFzAwz23bG8Xg1vpyTTSwuuOm+JhZV/Y4jVkR6vBBP9jouvFDHZRc4cDocLFke5pnXfICRi2fqee7lxVht0LuXzD23uPjwkzDvzAmTHs1BjxFTMp/sZJha85YDGodAIMDu7XsYKsa3C2qNkomh2sGsq/uN0qDMLpePd57rWJUlSRITxpiZdpiD1e8Pw04ae5K/UNg/yDGnB+jXK8bchSHmf27g7Ol2Hn0qRLZvcqftnL3FMDxqE15jHTphIkNrO5PViL3USnuwJTKo36EQYh2ZIo9i+rZ7ryzyqWYPRp0Om61rIqYzZGS6GD5YZdpZNQwbZMRiltiwNU6fEj3vv5iDJEn4AyoPPO3hjafaSMhRw0y8/WwOR5xSi8NkRMpO8s0PIV59r4VgSKOkWM+1F6fhdMhcfnMDQ4ZrLFuyBIvmxIGLGFHCIoBB0XHMlChDBqRTVZPgiZe8LF0R5vBJZpq9gntv7igN0+ROsnNPgu/mF7QaLRkMcNZ0B+NGmbngOuWAOwNCkQARopSxBVWo6NGTvU+eqIladrMFR3aYLIuMtXoQGVoPBII/WYacWY/NlUDRQcCrQ3hd2AurmX2pjcwMhU++SrTqQ5eWxfllRRS9QeLYI82cdoKNT15Nx4yFMLWs5zcUdKSTw3AmtPoJbDX8SoM3gqI30pDxJ0pzAXvZTk8GdFrtpJcMZIkCdPpU0qKiooIePbpvNtYdxGIxSkpKmDJlCk8/3d5oKx6Ps3fvXk499VRKSkoIBoPMmTOHJ554gscee+wf39dsNvP88+27W/6dxCeAXicDJvLpyYqfSsnoE+Kr9/OYuzDAmZfVIYDDJpj55K08XGkKOVk6Zpxhp7ouydV3NBEIauzaEycn20S4IoilCwI0ovi44UInny8Kcsl5To4+rG09eeOpHK66rYFDp1fx1L1ZTBhjYuXqKGdfEKTQP4ax+/QyYyLKTmk9HmsZOS4DznSNW2aaWLMhweD+Bgx6iUtubKBPiR5NSBgPQOqgsLCQhDGGKy1CSb6JbTtibE/+jKEui2df8/L60+11u19828efv2SjaVDbEKAg10BxYQ6JhGDi0Q04A72oZjcaSYZzMKWsp5cYRDYFbGEVOaKow72ZkkGqSFX6S3qiIswGVmIwJbjndhu+gJ5Pvo7y3INZzLimnvmv5dHjL0VIazdGuOleN2edbOfdj1rw+TQamw68wi/g81Ko9keRdOhMSbIydYwcYuK3P6JMntDxXP7Qsx7OPdXRjvhUVcE9jzezaXuMwyZaKK9KsHJNDKNBYuxIE05nglhc8PT9mdx8v5tB/Qz06annwdsyeeVdH8eeW4PVLBOOCPr11pGfo7B4Xop83b/WjR9j5sJrGxg/2sRpJ9iQgDkfB/j48xDBJivodmC36hg30szS3yKs3ZQ4oI4AVdLYw1ZMWMihkAH7fCo0oWGwRYlkltG/r45EMuUhc8d1LgrzdJx3ZRPDJ9fw6ze5hPxKq2zc3yFLMorQIYSgPyNZxY+4tCya3G5WLFOYtqKFCRNlHrvPSVIVHHdmAwmfkwF/KaCIigg7WMduZT0GvcBSP5AWqblL2ZIAPkA+oHH4J/xL5KfNZjvgDfo/6B7C4TB+r8aAvgpfzMmn97hyyquS3HaNi7wcHZXVCW68w09GdHCXDHk2hey2raBncAILPo0yuH+AGWfbkCSJ917I5bKbGnj0eR8zz7ETiwnmfBCnYbed3JbB7GFbl9emCQ3rP2hvjx1p4u15Ldz1qJv0TIVmr4arfhSLq0rJzIuhePRomtbtybtt2zamn+xizy4PL7zpY8kSld3lccr2JChUi2jBQ5QQmeSxgeVYhQMJCT9eEoS54QwrLz1QQG5oCA36MpLJBgDWbYryyddBAkGNEUOMfPtjiOsvT+PQCW2L7TmnwKdfh7j7dg13cy367X1ZHNrO5EN0HSpxK6sTnDXTS6jWRX4yj/i+A1iFsoVsOR/FFgKHl0GuOO4de5HMRvr1a28c8E8wmyTe/rCF809vX7mxZ28SAmldzgMLdr78NsrirxTym8eRJEGg2cdT9zl5+W0f8+tW0C80qZ3Qe0D4iBZuBSXJCefXYDZJ1Deq3HCFC1UVrN0YZe7CAJk5CXLythGJaTxzdwajhjpTelhzYjz+ko/axgRGAzR7VeYs8HP8UVYOm2huzQaZzRLVtUlOPvm0bo9DhsuFFm/g8w+ysVlTAt5Xz27imQczOz0oD+5vJK9vM7ub7Oh0gk2G70mETUjIaKgkiNGPEaxYsbmDnsql5zm49KZGxo82tWrm7EfZniQuOYNB0tjWv9WIvQTwYiet9W+FUm9yRBENVFPPDkxYGcHBrYGRJEkkRQKbmk56fvedv2fNmtXlY51l3PdDkiQ++ujAHKX//8ac9+aQbjFy/10GbpsdpTCZxyZ+x4wFGZmRHNL6uwkhqJC2s1n5FVtCx++/Gzl0Ypzhg1Pz22qReeuZHI45u4bRQ40YEl23XhskIwkRZQSHd5B3cErphGsG0HfUVgYP07CYFeJxjYY6mbF0rlcoSRJpIpOI7Kc5HKR0Vwyx50fgwMjP1Sv/pJ80GoAW4SGRXsXPvyv8sTHI2dPtHHuEFUWR6NfbwCnH2fjiuyBnnGhn6hQLV9zSxMo/PCiyhKal9K/mferniWfDDEoejN9Ug9+1E7NkpCG8HoevH1HCuMjqVOJCkiSKRV9qKd9H/Duo25s6LN58pYv35lWir8ohyzec+novR5+8hl+/y0KWBd9+oOeyW14lN6+IyZO7p2+3H++89Thfvpdy5bzqRi/6PSNSIu5S23Wla/k079RQsrZQWhalKF/Pw7Mz2Voa55rZblr8gk/eSZFHiYTgujub+PiNvFazK4DrL3dx4jQbV9zayDdz21cOnHGinXfm+1m5JsqW7TFOOsbO7IfcKIpEYZ6Os0628cBt6Tz+opfnHsrk5JOSZGpFqELFY6hAczWCJqNvLsJfns4ZDyT4eYWPWCzW7Qx/OFLNrIvayPu5C0K8/3GQrb8VA/DES14OHmfmwjPb1pZjjrRy9BQLE6buJG1rjy7nfwtuiuhDrpQia0PCT5IkKkm2sQa9MPDWnCBFlhwGRkYhSRLlopRsYxqzrg21mgwCPPZsgIrVhYz+S/tUBjnERJQtrGKYmIBBMqEJjbxkbxZ9veA/5GcnEEJgdapIXbj1qiJJs3UXAWslgZCKulePJgQZ6dCvX4Lde34j6rVgTNqJiChxoggEpWzglEO0VuJzP4IhjQVfBlk0L5XstVjgnedyCT6ssvBrH/c/sZeP38ph3Ki2oHLqlNQ+f+IFddx/azoffhrgpceyiCcEL7/Twu9/Rhg0VCEWq2V3oAZnoA+5wf5Ux3ce0Fh8MGculqb0TuevLMnkUUxjqIIMh4F/Om4aDSDQUtV23oGMGbKdpx5MFRtcd1katz7YxGPPe2mutjC4E2NNP820FKznqhMNHHqwjj3le3hnznbk2t54QxEEGmPE4Ujavj0KQRVl7GIT/WirYJEkCVnIZLg6N1D6J5hMVqYfE+H80+xs2BLlzbl+hBAcPM7Eus0xlq+K8NX3IZ66L5PiwrZ1/Pc1US6+yo9c1w/UHBLEWbNjFyMmhpl8osLS5REefdHDiMFGTjnOyswr/AzRJrQaoEBqzm3kN35dE2DoYQGKC/TcdrWLU4+3cs0dTfTsYWi3pu7HnAUBrr3U1anDfK8eegb2DrNz585un5MrKiqIRRLoMePHSz+GkS61kT5pZBIUfqLOPzjxBDNfvaohqRKNUiVWRwyTXY+iwPQTDJx1qoUHnqlnUD8rl1+Qxuvvt3D2dDser8pZMz3U77GjNPVCyCpPZ1fQd5DAJzfSQxvMGA5DklIJuEZqWMdvZEhZBCzVvPKcnVOOTyWfN26NccFV69B26XGIrn9zF1m899b73HzzzeTk5ODx/LOW/IFi5MiRjBzZUZsUwGKxcPfd7dfhmTNncscdd+B2u/8xkS5J0v/1zlC700RLNIRICAo846ms+ommZpWrZqZx1cz2ny2EYOPWGL16pDOov5GjD7Py2AseDhlnwuvXWPxRKRbf6A6fkRBxQvpmZl2Ux9vz/Ew/pj3vIcsSrz2Zy+7yONMvrKUgV8faNTJDwke0M+JNGW6NZ3N8GTG9n7QsPR98GkNNCipqkuwuT3DVhU7qG5MU5SuMmXhKt8chNzcX7CpnnWBn284IXy9Ip09PA6+96+eFN6J8/k2I6cenAvf1m6P07aVvjcP+SkDq9RJ33Wrjrmt34AtGGMpBrQahlexkL9tJyBG28jv9tTGt3y8h4pSxmWwKW8+JJslCHzGEvWIt0ahg/FgT8z4LcOcjbj54Obfd50IqoXzbNemsWB3l+Yeymf95gN/X+rs9Bvvh94TIS6Qk+xJxmXBY47arXZx5WR133ZDO5Anm1vvzuyUhPvkqyKJ5Be3e4+b73IwYauThO9rm96yZaSz8OsD0mbUEgoKn78/is2+DpDkUXngki5Nn1PHonXDdZS6uu8yFpglkWaK6NsE9T3g6xJA5WTq+/TCfJcsjnDqzDp0/C7NnEP1ELmEClOnWoVNa2LLDhc+v0Sbg1j2IuIIqxdCEsdWgVwhBdeZKbpkNM84qbpXH2bk7zpW3NvLCw9l89GY2wyc1cNZFHgLh9vJ9qkjiMVYSS6sGSaAFguwRq3BHWtCEIJtCBiRHIblT77t5oZuB367BaZNxNxkY+5fYF1LFdMPFRNbLP+PIinDC1FoW/ZAgXhlrx0nsv/YytqCiHZB04j/hXyI/Bw4cyK5du/4tF/AftIfX60Wv6Lj9OheSBFYL5GTJTL+wFqdDpiBPR162QmBX1zeDgsLMmXo+/2oFoQorz93v4IlXyhky0EAgqNLYpFFXLXH/b7no0JGm5ra26iREjISId+qg3iBVEo5HuePhJrLTDaiaxJGHGVvJhZ9+CbHktwh3XJfBycdYicYEb3+4mw/mJfG1JJHQEQqFut3uuGHDGqZMTLBlg0Jody47d+ZRRRkDGUoFu2iklkGMwSAZKRA9iRBEIOjDUHxaM/c9uop0vQVVqDjj+bz+Vjlffhckw6Uw40wHLqfMT7+F2VYa4+V3Wvj0myAnTrVx+CQzsixx6glW3v+wmV9+iWGNDGVd6U6OPLT9uITDGsef7sFZPpFcyfaX9tne7E5uxY0HhxTnqAkGnn88iwnHVuN0TMT6Tyzy3xCPS7g9ST76IsBZJ7eNXY9iBc3SApHOq9fCBIk1ZNBbGgNSal40e6BnsZ6n7s/irFOiXHfLbzQ3WAh5TRjTA/QblKTArFLbkHJHLN0d5/N3CzDo4cQLaqmuVbn0PAc2q0RZeYKvX20jBXoUpdys31/g5+MvA9z1eDOD+hm45FwH9z/l4dN38oDUQhYKC3TKgWmfXnr5lbz7xo3kZKWWradfClBTLbXOv85w+EQr3pU51ERDOKR8iuiDTtITF1HKKWUXm8hoMHL/kz7uu7WtwrowX8850+0cNK2ae2/O4LCDTXh8Ki+82cI3X2v0bD4CgSCEH4HAJJnYxSZyRXG7bJleMpArimmgir772oj3IyYiWLDSRwyjtGZtt8dh8uSOFSj/U/H2q+9isidw2IwkNZX6Hj+RrkRp2uOgPyPaPVeSJEoYRMLiRtYnKF88gjNXbeXY6UGuvMhOn556dDqJow+zsH5LjKTUtTZvRIQwY+tS1zaHIur8FTTVRln7SzY6ncTwiQ2wt9Onp64PQBfHaYFtpSp5Bd2XfACIRCJ43V6QwG0pJXtkBa/fl83wwUaaPSpvzm3hsRe8XHKek5OnWTlpmo3r724iEoL7HvETbE4lwBS9imyMMWxiAw7ZgS2eQ33ecu66OY1zT83DYJD4/c8ot9y5El9pFtZ410GOFQfV7Gn9t+zLZvP2BkqK9GRlSWypWYdQFYQAQ5mRux72oCgSsizx1D16zr32mQMiP/fs2UNelkbvkpS+0C+/JinQsjpNAJlUJ9WNCf5YVIwrre2evOemdA6aVo3ZlHrRF98FOeU4W6dBeq8eeoYONLJ6fYyDRrVVBxgMEjarzHWXOnnrwwCHjDdx3y0pMmZraYzr72qiR5GOCWNMnHZxPcmWHgSED3/RGq65ysyJx5iJxgTvvL+Ljz+J8/6HMgdalC1JgjSnjKYJbryrmQXzJMzpCk3NKulpCktXhPn+44IOr1MUiasvs/LQ9Z3P/6iIkCTRSny2iJROVH9GtlbHJEWCMrYQD+ta1yIfbrIyY1w2o20djccF8xckKAgO6PAbGSUTRaIPdVRQTF8EGkrS9H+kf/w/GclkEkUHUS1BOmk0U08mqT01KRJUZ/9Kj14ayR3p5IUGYpFsRESIam0budkBvv8snfpGlT83hLj5jiC5tYewg3Xk05NxI/d0+Lyvvg9y5sm2Dl0uNqvCkZMtfLYo2I743A+jUebGK9L4+IsAYY+FZb/GufNmJ1MOtvDzbyE++CTAm0/nMP9zP6/N2Uv9Xj+0HNh+9uXCr7CKzu97AJtwkn9Qgp3lUX79PcqhEzs/Zyz5NU7avm4nK0727m2TnzEYJJ57MJspxzVSHdJ1+KyICJHot5aVX2W2I46vmik478oyfvhOY1R8Wru9WpIkiunLFrE6tcfs02lPigQCgdPV/STofribA7wzr4Ubrkhn9HAzo4ebaXIn+fTbINt3xfngEz9P3J3J+NFtY9DoTnLR5UHy6w5L7XH7LlEVLeyu2MnRR1mZdXEam7bG+PK7IAs+C5MbHtGO+ARQJB3D1EkEzctYtbR9a3tJkY9wuHM5nw1bYlx2ftffdcpElW3btnab/CwtLUVChxFTyiFdyunwHJvkINyQz5gRLSxI30tDjYEaaQ99fONxtLjQhMYnu2qY+9EOvlqQzm0PNlNRlUi5ZCM4/oxm2DqaPPZJjQmgoZg9TeWYtFpypLZzuCRJ5FCIJCT26Nbj3l6AXt929hs+2MjSL/LpN6aWWDiCic7nZ4wIoUDKYfqQQw5h4cKF1NfXpwiv/x8QDodT5jb/he5eNBrlqquuQtM0SkpKOPPMM7ttbNpdjD9kLFvWLybcsJc0XwauujHcePs6vpiX0eF8/Nm3QUYNNbZzG6+sSXL+6Tbe+KCFsVP8rP9hGxnB/q1SImERpCZ9FVOnpM4rxQUdC1/2o3eJgTEjTJx+vJ3bN1rRRzrGz5IkUZwYjGxdx/ln2Dj9hPZxsD+gMvshNxed66Ci+cB0QE4582QsvIHbq3Lno83odBIer4oWNXLfbUaeeK6JI6cYWLspwszzuo49DxlvJmptoEdwdFsnnWSkD0OJijDxgcu542Z44tlfqa1TcDeDIgwU0btdpyOkEpwVMRvzHu3FE/rtqEaVjHSV3iWdVwBPnWLh+Td93H4dnD3dztOv+g5YyksjSYI4ZqwY3MW8PbeGay5LdfM8/pKXh5/z4LDLNHs1mj1JEkmBxdz2m1bXJmhsTjLjjI7Sf6edYOer70NcfoGVwjwd11ySxlOv+OhRaODowyy8Pc/PJeemrlWWJXbtifP4Sx42bI5x/Hk19CzWc83Faa1aobIsceRkC0ZhJdezz/xUSp2phyYnsyn0M3M+9rOnIg5drA+dIZlMIgkdmqxSKNo03Zp11Zx3ocpF56a1e36/3gbeeyGXa+9sZOHb+ZxyvJlXXklg0Az4cBNz1KO66tBbY5jNcO15Ds6e7uCr7xXufbwRx55UO33G39bcNCmTnpGxVEZ2kUNahw5Vv/BSyS60hI6Y18aatSrDhwl+aviFXrExOHAhSRIxEaGMLUQJoRwgCfxP+JfIz3POOYc777yTTz75hFNOOeXfxsT+BxAKhdAZVXr10FO2N8GAvkZuvy6DqVOsvD3Pz8uPZbPgyyCPbajGEu6ouQiQyKzirFMtnHaShbPOTOAOebn/Chf3PRrEksjCHMgnXYrRIGpwkU02beRRTwayldUMEQe1C/wDUjP63jsZ09vCJx8YsLX0REbh/VdrSCtuYs5rDt74wM/UwyysWh9FE3DuqXbuuzWd6cdFOen8egLBKNFotNvkZyAQ5pWPwkS3DqavVsA21pJHD0IEUsZBKK0ZAkmSsND2vi6RScJp4oF7Etx223KKmiZTXq5x2cVWTtu36WwtjTHv0wA3z3JxzOFWIlHBgi+DPPeGl/dfzCXdpXD5pSZWrQ5RFtnMQEazfMX6dtf43vwg+tq+nbZM9GIQ6/mNkuZDWfXlXm4z1nDvzem89H6wW99/PxwOPblZghWrInyxOBWom00Si34KUS/8ZIsBnYq8V1NGL9ocDFWhUtsYJxBMOYCOGW5i8ad6Zs1upDAvwpRDzLw1N8KhEyzMuiiNd+e38MJbPjJcMq+/38Jl5zu5YkYaAJU1Xh6/q/OKy/NPt/P0q14kBDabwmtzWrhihpMPPgmQ7lKwWkCRwWSU+eWXX5g6dWq3xmHy5Ml8Nj+1+CUSgnffj6FLWvG1qB2qVlrHoEbDTS05FJFLm7ajQTLRj+HsFTtQg0nmvxnk++8buewiM5lZEt/8EGbtxii1lTquuy6G3t5CUiQ49Xgbx0+TWfTjj+iNgoMPMmAwCn5fG6GnKrG29BcGitGt7e9+4WEnm+jDkHbEpxCCPWyjkN4YJTORUPdlEP6p8vN/GsKREKoxxj2Px3j3jUwmjDFx671eft7dt8vA1+Xvw6CTtrFq5TrsaSqbdiQ487LUPZebreOgUSaiMYErN0a8oWOWEcBNPcZO/r4fsiQjCwW5oZgvFjVz2ok2TjreyLcv1WIQZsKyH0UzkE5O673pxU1uXpi4pOFp0hEOd1/qAOCyCy8HJNaL5YyfEOTL99ukHjLSFWZfm87AvkZuuTnB7bf5EEoCKW5i0Td+cihmOH0wCCPBWAtlsc3kkklPaSDVOb/wxcJc+vZqO5ROHGtm2bcmxh9dh2+Hjhw6T7BECLYzEpOMMWxWmfsfa6FifRbD1WGYJAsaGo1U8/acLVgsgr2VCXoW61HwkEgkuq0F3dDQQK+S1LElFhPIqqHLRIA/YzsfvpLTjviEFDlz140uFnwZZORQE6vWRrn0vK4P2EdOtvDHn5F25GdNXRK7VWLRz2F+/rSA7My2o9Tg/kYWzy/g+PNqmftyFk/eK3P6zAZ27Kxl+eIcMtLbrufBu5ycdEKUcy5vICPDhE7X/SNZPCYzd2GAJ56OEKnMp0jkEquLcMRRexk9IcGQgV2PzfRjbdxwYy09tUEdHvPQQBYp0jQle5By9PzreUAn6RnASLaKNQRFm56kxaa1q3JYuymKMZjd5XVkksdafkEROgyYcFNPxv+hk+eiRYuYPHny/7juJL1eT7jFgKzpCBOghWbswoVRMuF2beak6RLff5hHfmhI69polqz0TY5l3ffbePWdZq662MEJU23YrDI3XLILWiSMmNi8tSPh3ORWGTKw8zVw/ZYYxx3RdRB9xCEW7ny4GWfDBObN28y1V6TOHEccYuXDTwNU1Sa54AwnqgYffOyjdoN6QOtAU2MTWZhx4Or08bg+wPQTTWRnmbnpHje/fV2A2dw+cHpvfpBkY3ZrUBYhRHFhx+DqkfvtHHNiICUl9RfZgJb0Hbz1vLPD2UOWJd55PpvhBzdAbefXn08J9VTRk9QZvprdmEwmLr36km59//1oampCL1Xx83KN0cMjra2dWZk6Zp7l4LKbG7nnxgxefLuFgf2MrYH3C68FsTUMbndP+/TVDDi8gvdfy2slvI84xMKl5zvpPayejGRhp3uuTtIT8VipqUtSkNe2fp13mp25CwOsXh9l3Mj2e53DLuP2tJcTafe9PArpxd2/f79b/A1Z5BLAT1YX3RcAFn8xX3y1DptTZXfNbkZqh7aey2RJJkMtIlKRznkXr+TRB9J472M/Z0+3c/1dTUQqi8nuRO8wVyuhkTpiItrORAZScgaV0pZ2xOd+pLsUDj9Mx4pFZTgZ1+HxVCtxFcq+0uWMjAz69OnDs88+y8SJEykuLsZut6PT6Whqamr32kGDOq7r/6eIx+PMmzePgw8++B/Jz/z8fK666iqKi4uJRCIsWrSIu+++myeffJK8vLxOX5NIJEgk2jQeJUlqLYzoau+QZXjgdhcvverDs6qBdCmH2jU9OOrkch65z86Y4UbqG1VefsfHvM+C/PZ1+0RgYZ6OSFTQ6NawGTR8hhqqdLVoqFhtMHqkglWLc/eNqf1I1dr8CzpDbb1KXWMSfOldnk2tIg2TXc/3S8MsXR7h/NPtZLgUvl8a5t2P/Lz4SBabtsXZsG7LARU4DB48hAfuCfDQHRmcPM2GoqTIz8OOb8S+py9Gj5kftrbgo5nqwxq6fJ+mZpWkqrWTv4uIECpJgmm7eelhB4ccZOaEaVZ27Ipx1ikSOc1jO30vSZJQhI5sqZCsRAE7dMtx2rvWMpVlqZ3PwlGTzWzbto2JEyd2exyEnKDJvAtHdBwZ8RJefrmS4qIQJ06z8Pjdmam4qyLBFbc2MPvadOZ+EuD7ZWHOOy11fvnq+1C7AqO/44oZTm64u4ljjrCyfVeMiuokAI/ckcn0mbUsWxHm+stclO2N89aHfp6+P6u1OGfTthg33+/m2kvSWuX31myIIrV0XFNkSaZQHUB93UZsFpl4Quv2fNhvfpumpYrb9iOetYerL+38u+Xn6jAZJRZ8GaB0TwxVk0nDRVP+77z0eAbTDk/pSQdDGq++5+O6u5p49YlsjjrUQs/BTQxQO1ZNA9hw4MeDGQsh4ce675zYJGqpo4J+DE/tqSGIrY+ybP0GHNipYQ87ZR9CaBiw0oN+hPCTIPFvK/z5l8jPL774gqKiIhYuXMhPP/1ESUlJp+y8JEn/0QU9QOh0OsIRjS074pSWxbn4nNS4jhpmYu7CAE+/6uXKGU4eyqokWt6jg75cAC9ZJX4G908t2EpaI9OPN/Liq4ISzz6x9X1zp0DqzV6xg0p2pVy8AKeUgUXYWcevWLCQYTehWf0MGqoiKwq7l/SlV7y4bXH35NHS3MzkE5dzzmk2Lj7HicMu8/NvYU66oJaH78hg/GgzY0YYWR6OHdDEXbt6A9s2KYxUC2gRzfhwY8CABTsmrMT/weldkiQQMiceY2XjlhY+e76C9Exaic9oVOOa25v4+I1csv4SuN55QzprN0a5anYjH72eh8kooclxkiRJkzKor0vj2+/DHDc1tXh99EkM11/H42/X4BLZtOAhM9KH77+v4vKLDezetbXbYwDgcLo4cWoIvV7ipGk2vlsawuuDWRelcfyRKtdes5wi/7hWN0FVJNnLDizY25GyjUo5qhRj7NGVZGcp6HQSgaCGP6CybWcqw/343Zn0LNZTXZvg2dd9XHyOg3HTKklzKvyxqKj1vbwtWrsWqr9/7+GDjazdHOHME0x89UOYTdvjTBxjoqY+yTOvtXD80VY+/SbIhg3ruk1+er1eyqsTqKpg3eYYhmA2StDFa++UM/uGjlUE8bjgl9+ShAjQn46tPXERI0KQIC3Yg2ns3mbmtpsFaXobQw4N8+ePxdxyt4/v3+pByLyLvMIED97h4pV3fZxztp57b85oDRKEELzybgtPPZVgt3cbIcmDw55y/XMkBf5wOYaQERMWAvgoYyvZ5OOSsoiLGJr416ud3G43FovlHw+kkUiEUCj0/5zmZ25eLr4WL3NeLGhtlfl5aaId4fZ36DHhtOvILAxgtcpcPsPJSVNt6PUSldUJbn/YjT+g8uTDDmbM/J2CpoPbBYFhEaBKKsWsN0AXmutREUaHHkeomI8X1nHaiXDs0UbmfbGWwyfYOepIPRUVGvM+2opc35NoSEE2RnnkPgf3PxOnoQZyMrtfvdHS0sLWDduRkcnKEjz3UOeJh5OOsfLQY40Ue6ZQw17c1NOHYe2qUuykMUJMYjtrqReVDBmhtiM+W8dRL3H/HQ4uuqocLTiwU/2fKnZTQn8gdQ8k0uqwWex8NEfPQPWg1muUJZlcirFpTrZHVnH8aV6WLUrnQM8xAwYM4NnSlOmG0SihKvEOkhX7oXP6GTqwcyLtlONs3PloM1fMcGIypg51XSEY0tpVjAA88bKHg8eZqKlT2xGfrZ+tk7j6Yifvf+LnxitcjBiuoDOqPP+mj4PHmTjqUEvr2jFmuImhg/RUN2YeUCI5O68f19+8l2HxKSkCf/8QNBax9vtNjJxW1+VrbVYJqytGc6CCjHh7jSWVJDpS94MfDw5cXVZAF9M3RY6K8bjIIhjZi6qK1pYqVQW0rrP10r6LDuLDjzdlCGj/PxO0nzNnDh9++CEHHXQQRxxxBIMHD/6vX/T/AGprazEmnRiFGQt23NSzid9xCBf29HqWLdOT1UmFLUBerD9vvbeEqy5O7ZOHHWxGS2tEbrHhIJ2flyQJhrR2Tri9e+rZtDXGEYd03FfMJhlvS9f3jD+g4W+RKSGDhLsHX39fy+jhRt79yE91bZLr72rk4TsyOfcUBx8uDJCZI7pN/AshsBrt1FFOjijsVH8ukrGbc09Lw2FXuOeJZsYcUcst1zg5bJIJd7PKcy+H2fC7mTzf0NbxCmWVMuvyjoTuhDFm0jLdbHOvYbiY1JrMkhw+xo7ofD81mWQG9tfhq41i7KRqx4iJJHGSIkEVZTRL9Rw17QiOPOrIbo3BfqxcuZIZZ1o4/QQ7tz7g5pnXvYwaYmRvVYL1m2PYbTJrNsS4/dp07n2yGUWWGDLAwLtzowzWctrNlWDWTt54ztVJpa9MVoYeEdbwCQ8SEnZc7btYggZKd8fakZ+aBsGQyh2PuPnwldzWjh2Ak6ZaefEtH88+2HF9FkLw9U963nq3ox5xVyiv2ImVNLy4W9eUziABQkBtnUoP+nWqtWmWrNTUOAGVypok/XobKNslkePv8Q9SYwU000D+X/TqwiJAFbtRkzD+8EYmTdJx5nQLo4YZW9fH46da+WVRgipR1mqGAyl37B2sJ0Gcg6ekyJ+XXnqp9b2XLVv2j+Px8ccf/+PjB4pkMslzzz2HEIJLLvlngr5fv37tKnb79+/PbbfdxuLFi7nooos6fc3nn3/OwoULW//ds2dPHn/8cbL+IRFWVbmV3j30fPahhSHj11Hrs5EdLqFmdQ/Ou2Q36GLk5CjsKQO72cS0M2tJd8lcMcPJgD4GtmxL8uXiEN4GI+kNI+m3z0MjKRI0JLaxc08NN1xtaz0bHXuElbc+9DProrQO1/LbHxEG9TNQmK9DsgUg1Pk1RwnTp1DhjWcy2Voa472P/Hz9TRJLQ3+EJHjwsT3UeyNYzQ1dEsWd4ecfF/DBKzmMGd621qS7FD5+N4Mjj/mTAeHJpEmZ2IWLufMruf6Kzs9Mz78SIup2EiFEXMSooBQTFvQYkKy1jBmWzw/LQkSigqEDDSRM/i7PXxERQk9q7CRJoiQympq6n7t8fjisoWlt3SiaEJSWbuPUU0/t9jjEgwa8ihe3rpLMZDGFjYdw742bue/hJnqUCILRBDnZCi88lMPzb3p54t5Mrr2jieOPspLmVIhEBQ5b1+cVp0NGUeC+fY71M6+rZ+WaCIV5ChVVSdKcMudfXQdIrP2hGIul7b2GDTLy8eu5HH9eLZPGpQowrrjOi8N7SKfrijWRjslpII6GFtS6PR9ycnLQGQSmuIUm6lq1wRWDik4nsWFLDLNJol9vfevv8OfGKMuWwKYfnOhDfciXQtRJe7j4WDvHHmnF41XZU5HAlSZzy6x0Hnymma++D3HSNBtOqx4p0HEP3sM2AvjoyUD0GKhgF0HRggkLEYLtTN5gvzTEQWxgOUM4CL0w4FYqKZM3oo8b0WMkSuSA7ot/wr9Efv7yyy+t/+/z+diwYUOXz/0P+XlgcLlcxANG7n2imTNPtvHXWOjp+zN5e56fk2fW0qOPxO8Ny8iMlpAlihBohJwVmIvqWTCnTUPGadOxeo2GUtung8skQAn9+ZOlpItskiTwOXZhtAfIi5sRZg8fvJNFSZGdSFRw1NFh8uPFHd4jlLWTOS/lMGVS28J7zikOTjjaxvQLa1n4dh7nnmZn5ar4f6kV81ds31KKI5lDULRQxlbG/UV/L0/0YC2/drmQxkUMkzVFKM26xMa77+3mvCPbAriF3wQ5+xR7O+JzP0YPN2G3yezcHWf+wjChkCCbVACQ5RnJzTevYNnvbq67zEkiAaZ/KMWWkRGkggS9t4BvfqwhFFQJBoPdrkyZcvjJZLg+4t2P/MRigssvcGIyySSTgi3bg8hpXkpZiqIaiEQkEiQoFv0okHq1vodXaqDWsIOvPshl4lgzkYjKshURHnzWg6pCeprMmBEm9lYmeGd+C6vWRkl3ydQ3qZx8jJX6xvaZp2RSdDn2AF6fil6RWfRzmB8XFLSrvpp5loOb73Nj0EsYDN2vfmtsbKRnkY5X32thxBAjkqbgShbw3ru7GTUiwtFT2uZfNKox/cIGzI2DMFLf4TrjIsZm/qAvw3BIbdUjAeFju7qG884yI4Tgh59jZFNETdhLKFzJS2/7WLEmypdz8jq0s826KI2flzbyw08+CuRiLDETSVMDxf1jXH91nHfn/El9o0b/Qonq3yIUefukvpd5J2jxbo/D3zFr1ixOP/10Tjuta/3U77//nvnz5//bD8X/t5GVm0lOlqGdRlAwrBKlucuqH5/URHaOQCmVePbBTIYMaJtjxYV65r6SyyU3NGAwwEsvGDn9gp+wJ3IwYyFIC3E5zIXnG2jxKuz8thGn1tGptpxSCuiJQKOqPsKUU6pp9qj8+lUB+blta8qNVwlmXL2HH5fEePPZDE6YZuHOxwSxhMBm6770xfr164mEIozgYHzWlfTq0XXL4KgRerbsDFNIL2opJ5uOrc+SJNFTDGQ7a7nxmK6rrQ6baMHu8LIhuJwhYnxrlawqVCrYua/N0IZfeGmybeOGS008/myIDN/YTtcGm+REVo0oVUU88nQlCbWg29VekNofK6pVdu6O06+3gcMP07FmfiNpomObo6zvOqEgyxL9e+uZdlYNR0628P4n/nai93/Fex/5efq+1J5VUZXgyVe85GYpGI0yY0Z0fe1jR5j46PMA51xZh8koccPlLswmie+Xhnn6NS+vP5lDz+LU6885xc6jrxyYIYSvuY6S5NBOK5fzIkNYuaa8y0qVn38Lc9EFJrZt2c2OdfWY3b3RY8AjNVCr34VZdZItCogSxkLXc82CnTgRdrKRngxke/NuvlgU4tQTUnvbyKFGYrYGCHROQHpoJIMcekmDSIg46/iVpsaKAxqHv+Oiiy5iyZIlrFixghUrVpCTk8Phhx/OYYcd9n9dh+7/JiorK8k25SFF9GhSgiFiHLvYTDN1DC3SsXenDlcn5ocAsqQQDxpIJgU6nZSqyjEmyaMHSRKI2iKGH7qT/v1kdDqZYQMNnHuqnXufaObS853tSFGACaNN3HJ/E7dd4+r0Pn9tTguW+oFIkoSUMPHFoiCLl4S47tI07r4xnd3lCV5624crTcFkApPJ3O3EuCRJGMw6silkG2voJ0a0059rcK3j+uuMrVWFUyc5ef9duP52Lw4HJJMSNm8fSuiPJEloQqVct5VjpsXp07PjmhwIagwdLjNuuMZzL/5EZqIIm3ChKf+8ZxtMAkHn0hI+3DRQQxN1aKjc/9h9nHvuOQdc1SKEiiKnJDheeTwbry/JjGsaMBgkPnkrl149DGzfFefZ130M7Gvg0vOc7KlI8MzzEQSilSiMixglPWkXrO9HMimIxlU2shIXWWho7GYrmSKPIvogSRKquYVnXotRWaNy5ok2vvw+xEvv+PZ1GQkmn1jFwQeZGT/aREVVktXrI2iaxNc/BDnh6LZzsKYJZs1uYuq0azCZun82LMjLpUouxaY5qacKSUkSzdyLYkiixQyYGvvgEjmE7FVMnCDzxVc60ug6DpG9OZx7yRaOODy1Pg8bYKSppuvEVMrUqG0+NIoa6qigJwPpL0agbdf4ubSaeR9vo3e/BOef4eTS8xxs2ZbAlB7HGw9QG96DQ0vFbhFCZFOAh0buujulC3700Ud3rnErywcko3WgSCaTPPvsszQ1NXHPPff8ly3vf4csy/Tu3Zv6+vounzN9+nSOP/741n/v/55NTU0kk8lOXxMKJdm8PYbDLjNkmOD5h00s/a0cSYajD8tEkuDQk6q56jIHwZAgGlXoWaxj8c8h7nzYQ3btwZTJGxmqTWwtHIFUJXNBeDhbK6P8sqIFp0Nm40aVz76KEo4lQYJLz3ViMKS007/5KcRLb/n4+I087DaZuKsGLdi5iVUgo5Rrr0yN3+D+Ru65KYPvvwiRlUxJAlSuieJx7CTD5aauruvk5V/h9/tpqt/Ujvjcj4H9DLz0gpHLr/2JfLkYJegi1GTlspsaee3J7FYSHuDjz4Ms+0FPCQPYzRYkFIYxAUVKGduUi2qmz6xj2hQrVqvMPY97UIwqHmNlhwSqEIJy4wZcscLWf8cI426Cb38KcfxRHWPf199v4cyT7K3PX7U2Sol/dbfHAUAvGRmeOJTthuVUKDvJkHJI+AVC1rDaNb5bmIfNmrqPaxtUBvc38OS9mZwys46LznHQp0TPT7+FOxjd7seS3yLIMrT4VZwOhafvy+Lw06ox6CWeujeT7CyFi66v59Lz0jpdS81mmTNOsnHW5XXUNaqE9vYgc5/0SVD4qWInKioZ5GLCQu9ChT01Ejab5YDGIT1bw1/TSFTEKRC90GOgrjHJmIO9mOMZaHICHE3ccYuVgw8ycv7MIP1aDk/to/uL47ReLP5kHb+sqCfsM2GIulB1EQyuRu6abWHuwgAnTbNhcagIf3suYC/bMWBkhHRw699yKCQoWtjKGvLo0en9IUkSBaIX9VRSRB8y1WKaLDupy/iFaJ0elRgVFRVdmqfpdLp/TJi0e263R/Mv+GsG6j/490PTxUl3ySz6OUTZnkSru5wkSVxyrpOLz3EQCgueftXDBx/vonh4PUaDxDlnGjliclbrJFRVQbM/TmO1gVGJzrOWkiSRIfIoVVZz9DQZfyTOtx8WsGNXnNsfDrWWbH/+rR+lsaMLV0xEyO8dZsqkjgcJu03mqplpvL/AT5pTIRjUKCoq6vC8LsdBU0kKjXJKGciodtUnqevOppZyCuioJbOXHeiak2iaIN2lIKQksVjbDbN8VYS7buhYbr4f06ZYWPhNkOXLZEZyKDvZAIAiKRS5D+GzNzbx5eduAkGNfBrIpPMqrkaqyadk3xeS+eSzKOGAQllZGSNGjOjWOJx/weWcNv1NcrMFJpPEaZfUoSipqk2dLNiwtAcSsPCbABu3RgmHZT75dAchXTVGTHgTLcjGGDtW5JGZkbrlzWaFY460MW6UmfHHVFNeamTe536274zz/INZeLwpt/cffwkz8yw7T73ia3dN40ebWLoiwuGTOm4SwZBGWXmCY4+wcspxtg5tp5Ik8eidmXy/NNzthQqgoCBF4vz+Z4RN22KEzWGyAoMpbJrEzVevx5rbyEFjDTS5NdaujxNpSqNfopAqKju8VyU76cnAdsQngF1Ko782im8Xb+LPtT48TTrq+J2E5uPhC5188Imfq2Z2HvAB3HSNnT1rzOT4h4IKNPbF2+jhjqY/WfFDdqvA/8BRTQghaDbtgewatOp/n5bJ/yR4mj0cPbk9uZOVrmNHbTV5okeHirSkSNAgV3L0FBufLw60Iz73Q5IkbrsmnQuvbaC2QiY32QsXeagkyKUYd/5KnnkwE39AY8qW9USre5MZL0GRdEREiN3SFhT0WLBTlf0LD15up7wqwahhpnbEJ7S1QB53bg0nTLOwrTRGi19DQo/B2P3grqmpCaOwYJBMJJO0khidocEbQ0YmShgnHfWv9sMsWVOtdf9wpmr2qAweLDPklCRvvLkE4mZ0BpWWWEqvVIeeRmpxkYkxbubBx5oIRVQm0HViJ40MWvCx4LMET7zUfXfz/WhpVph+tpd3X3fy0N0Ojli9Ec/uYbi0nFYx+2a5hnA8jrtZ7VTLM5EQRGOCdT8V0X9iBWlOmcVLQhxzePsgcu5CPxXVCS6/pRGrVSY9TebS85xMHGvmi8VBqmo6D8wA6hpU1qyP8uxD2Rz7lxbhkUNNnHOKnYtvaGDRvAL0eolASEOn61qDtjP43BH6afmd7uuyJJNszOCCqxuY/3puu2quhqYkj7/oZe6+aqxtpTHenbsVn0/w4wo/6U15RDUVH26MmGmm66A1QhAH6cjINFCFCNm58HI/l17tJ90lMWakgRGjBKU/dqwwTYokFZQyeF/Lp14yMFiMpbT+9wMah79j6tSpTJ06lfLycn766SdWrFjB/PnzWbBgAaNGjeKII45gxIgR/8/pJmdmZiJZBRmRXFaLH6mWd6FoRsZwBO7GXxCShkc0Us0eNFQEGlYcFNM3JT0hqa3J9Ba/SotfQ6WBGvbgwIXRU0z5zkYuvcjEmNE6Zl7XQFIVHHN2Da88ns3QfS3weyoS3PmIm8J8hRvvcfPMA+2r0P/cEOXtd2P4kpXYySbg2EtBvsKzD7YlkYYNMvL6Uzk88nwz1bVJBg6acEBjcexJx7Dk1T8wJWys0/9EXroZWZJIz0ny7G1Wjp7Stv7UNMYwk0nv2HiMbhNxEaOSnaxWvsemNyGZIgwbDq4MfatRxV/x6AseZpzp4LTj7dx+veDLxR5uuW83Bi3lFt1Z1byqCjbtiJBHx7VHFSp1+l2cdbKevVVx4loeEydO+JfmY8+evXnqET8XnJFKULw5189Bo0xcer6TNIeCokgMGWDk7WdzmP2Qm9Xrowzub8BsS+KO1JBN6jwuEChdJIvOubgZp7c/vaWS1r8JIaiglL1sJ0NJZ/KhMm+9mM/0C2t58S0vl13g5JE7Mtm4NcbrH/gozNdz4xVplFclGTnUxEO3ZxCLCW57yM2jz3uYcrAFf1Dj198j+Pwq9x/W/TgB4OJLr+e7r05nCBOpzPyVE86PcN3ldtKcCnUNSR55egc/f7MXg8vPC2/FEAkHcWKtFe5/R4I4GZ7hLF9Sxqq1UY4/zsALK2sxRft0+vwmainZJ2EQE9H/j733DoyiXtv+P7O972bTeyCE3hUQRRAERAUFRWwgFlQUe8WK9dgBFVSwIkUUFTsWQFGKSO+9pCebbO9lZn5/LARiEh/iOc/7O+d9z/UXZHdnZu+d+Zb7vu7ropLD9OCsRi31GXIBZl8qUmwdNY4Ez8xwsWxlAINWT6qQSlwTpyZSi1400St6NkF8wJ6Gde/555/f7LnVanWr1tGtwfHEZ01NDdOmTTtlybKTIcsypaWlf7n3U6vVLRZBk5qrTaHVWpgxp5I9B+Lce2sKbQs1tC08VgSJy0y8o5qCfBWLFsdQyEpUaqjqEKO6LkFJWzWOqggGydYo8Xky2spdWf7FNnZ8mYNGNpBPOjIyLz29lvcWlqNWJ4sFR0sTXDDMiNWiQKEQeOpRI48+vJZsZ9+GoowkS9Sb9nHGkBBdO57Yd377Qwil78Rvl5Voh1csRW2QWvzef0ZVVRUd27U8doy50MR7i73cdr2HfQec5OUq2LRNSZ/zyhg2KLku+WFFhNpaibBHj5PdBPFxBsMbWO5O8z7GXKTl+cdPmMzdcJWFZ2e4eGn6LpTsxyjbyKcdMhLe9F30Py3Gge/VROUIu9mIGStZzr7cfe92qu4TmXi5Ga1Wgdcn8tY8L/sPx3n7puQc8ehzTnp101Llip9yHABkhYhKVNE9PpiYHMWNAy0SHrmarl1UqE9aM+fnJBPhi78IoNHAnA89eLwi4SjcNN7aYAp1HPVOkcVf+NFqBRZ+5uPay63YrArsVgWfvpuDPUXJ6GurGDbI2GIhHZJF8Zlz3Zw/xMj3tfXEq+OUpa2ibYc4/7jCRCIO7y/cw8GjcbpbNMRLJfRGS6vikJ6mpjzgQe9JZSfrkZEpCnchPZKLLMu4VJWE1X6emeEkGpOIx3X4cGOXT0gUCYJAtrcXm72rOI0TPhOJujgPPrCO1ILkfDFooJK1i8rJIkmMS8hxvLjoJQxocl0mwUqmnJ8suMoyblUl4fSDGC0ikaiM4ElH48nBi7PhM6lyFsW9yvm+LopOULJ582b69et3yrFoCX8r+fm/NdD+F8mBPiVV5KpLbPzwc5BvlweZeEW4UVVHEAQc9QnWbohy12RLA+vsz1j4mZ+CbA11R3QomlmEHYcaNZliMSmWCoKxZJ9nSVs14ciJhy2RAGRFk42WFxc3X9wyY+X8IQYm3lFLZZWInNC2qkJps1o5UlWGgNCspqYZG4fZQ1QOk0tbtIKOoOynlP1JPlKogO9XeinMVyGS4Oufojz/eDJxpVYLRGN/YXgSkXlzTphi92C0gh5JlojJETSCDkEQaCt3ZZtjLfm0o4z9pMhpTQR96+VqREWUkBTAih23uhJ1mQmt1t+qqrbVaiXg02BuE+fma2zcfI0NgD+2RPjx5yDGYxUmn19m+DkmgiGZrp0SpKcKeHxh6p1K2hbZGhKfJyPVrmTMCDPfzi3A5zyMzZLghdkerhhtZvT5JqodCQ4eiePxSYTDUoNu1uSJVq6aXEOHYk2jVqdYTOaKm6u59goLq9aGObNP899ToxHo0kHDrh2nLgGQn5/P7n0JVn+TwdWT63B44+goJ1PIJ9vdh4QrzvrdAQQU1LOVLnRHRkYSxEbmAgA+3BTTtfl4C6l88WWcAn0OnQJdOMxuVGlBbrjKSiQik53Z8rCZma5EUDfulTZjp668iE+/quOqsSaOlMURlVFqCpdz2SUa5n8WA/HU2W9/B06ns1XmUv8u8Lp87D/YmGEz4So9Mx+3sj2xjiK5Iykk5yM3dRxlL6lpCbw+qdF9+We0L9ZQ54CA00gQBxUcxazWk6Y3ozFEGXRxBdEoKNQyVbrdHIwfQKcR0OolBgxQ0L7IwI+//Ey3HLh0pIlLrq9m6h3NF1PUaoFO7TVs3BrhlgfruHqsiZmvR0nPPnUJAqVSiekYA092p/LFMn+DhMfJCIUkdu2SsBHCgJkELbOTji+mPvwozG03mjAam84Rs94Osn+PwJfzUpk8McGwcZW0b6th5FAb8xeHcezIpUjqnFwYxUGOyZQJ+9nHVjr+SWrCJ7sJE8CDCyVKDBob55474pRjcBxarRpTeW9uHF+KwuZErYVSwyYOhNSoJA2iJkh6TgKTQWDYuApuu97GhMssjZyFX3/Xw9hRZvR6JU9PTeWl2W7eX+Tlg8U+hp5tQAa+WxGkQ7GGlZ/lceXkGq65LDkmKpUCkYjEgSMx5n/iZ8r11iYJE4B3F3m57CIzjvqmSYWCPDWjzzfxxfcBLhtlZv4nfjLS/7U6bZpYCn+sEOhxdhXXXG6iqI2C5b+EKa2M8dqzGQ1tqJ07aHnp6WRi6/4nRH6d0wYTVnaxAT1GvLgolBOommEVlnGQAtpRyVE8OGlPTwyYiMYiVNYe5pfvPYhChIRiL5VyFYW0R40GD06qKaWYLo108kyClURE2aoOkZZQVFTEpEmTmDhxIuvWrWPlypVs2LCBDRs2YLfbGTx4MEOGDPmPkQJp164dgk1im3clBWIxAcmP1aDFYVlL3BcjFBTwU04HejbE1Cu72M1G8uUSStqfYFQ9/ZIHX42RIrJPGFVEQK6U+eDV7UQn+/j1y3wGjS5HFGVeedPNjj1REonkHB9PyORlK/nhlwBdzw5xxcVWUu0Kvl0Wo3S/jsK6IeSRYCd/kJbiZdp9zSc+7rk5hXkf+7nz7idaFYvb7prCl59/SbgiRhtFCVdcV0n/flrysk20LTxJwiQksXWbSGfhhCbZcQMPm9pIdt9D7NmrYNfvFrathrnv1DDlZj2P3Gvl4JE40150smFLhN9+D7Frbwy3R+LrHwPMfjGD7EwVjz7vZOEbWU0KUTPecnPBMD3Lvl6NuaY7NjmZIPbJLupTt7HwVQsjzk0Wjssr44wcfz6vv/n1KRv8HMeK5Uvx+iS+Wx5g8WcRVm/0k5muZMVvIQIhmd7dtTz9QCrpaSqm3p7ClZNrcNQl6NxZyf6de7DVp6MRdKjRsO9ImHhcRq0+8V127o2yd7OZ7HhRo/MmzQU7sllehU9/hBQ3XHh1mKwMJXv2x9CqBVavj2C1KBg51MSwQQa6dtTR9SSbAp1O4NVnMnjlTRcz53hY8k42u/dFGTncyLNP3ceIESM5VfTs2ZPCkhSOVP/GC4/YmXjFibkxO1PF6y+m8JC1nnmLIwTrdcQJUsaBJnMUJOfFOqrJphDBlcH4m47y2AMmjogHsMp5aP6k6+mVXXiFOmJCIQbJRBVHyKekxZb6mioLl46Eyfc7CBzJoSRxwlwmS5Y4qNnIIXYgIiIj8Mor03nsGPvzX41IJNKIkelwODh69Cgmk4mUlBSmT5/OkSNHePDBB5EkCY/HA4DJZGqQqZg1axZ2u52rrroKgCVLllBSUkJ2dnaD5ufRo0e54YYb/qXXnpubwprVCT7/NsAF5xqY94mPQEDiu2UJdu6QiCtjaBRa9CoNClmDUJXPgVKZeO5+zKlR3JZ9GH0tJ2SPF4ezKGrY9woItAv3xxNbyVOPGpkytQ6jWsuyn8J0+aWCgf2MhCIJ3HKAKtVP6DAgyEqsGRFuvVHPHZNPkC0CQYnnXgmSFurbcHy1oCERUxANnboHQEpKCpU1ybXc/kMxXpwRYNceEZNR4MYbdJw/RI9CgPMGGxnUX2LVuhB/bInww+Jcqh0iDz5VT9VRJeGoApEoIglspDYkPkVZRMgq56qxFj75MsDyX6KsW5egvEIiTcrnNErQCFoCeDnADqJKHx++aOWb75Ro0bOLDXSgR4Peo61uCK89vpeXXy9FrZWIxyXat9Uy+XoT8z4K8PYHEeqccTp3kxg49NxW3BGg1sXxxV1YSUUjaLHKqbjSt5GXqcbhTHDpDdW0KVDz5P2pDOir4+npLj6ak03Rsc4yUZR5dqaLC66q5L5bUxg7yoxSAV8sC/DMTDf9T9MycriJ8so4o6+tomtHDecNNmJPUVJRFSfFqqAgV01ldYI+PZu/xorqBDqtgto6kUsuUTN/yQ+8Nyu1kbzMtVdaWLgkwNSnXWj0EqJ86vcDgNsdQ2+UEbR+Mmq7EMBLupBMfFbbN3LhuAAP3mklxWYnFpN5/V03b7z3Oy6/hWLvwAaJK4WgwCRbiRBCT3L/rBLU5Nb3Z1dkOQDBQLITTpZlMsnHTR2pLZDBAHIoZAfrMdiiDBnjZdqDFmxWJbIs8+u6MJPv2oRQfpLHgFLiwmFGVq+LEo8JBAKt80xpCX8r+flf/O/BZrOh1kBVTYIJl1mZdm8K54yuZsxII9ddYUWlgm9+DPLzmjDvTM9AqxE4Y0QVbhfccbMZi1mJPyDx/kde1m6McM5Zenas1TRyBv0zXDgooiNuTykeT7LipFQKdCrRsG5jmP6n6xl8to7X0suhvrHxhQIFgcBfJxHrnSLlR9RYNeZWubeFghGyKaSKo82+7sNNe3ogEucA20nIcbToyaMtFiEFr9/Fyl/q2XvIT4qzG0LMy+Mv1PH01FRGDTfy8RcBHr6r+YTFOx+cSHwClNCDzfxGT3kAOkGPQlDSRe7LHmEDoiLKZukX8uX2pJBBghjVlBIiSI7Vhl86TMIbIxIBtxjGmqajQ4cOpxSD41BpRLIyGicnOpVoeHr6iQqJXi/gC0hIUpJ1O+7i5GRz56MOrryk5WTruedo+Wl+gr17ZbRWkVnPpTJiiDGpB+oTeeM9L08/aOf2R+qYc6xVIiNNxVsvZTDpnlrsKQqGnGWgqjbBb7+HOVIW56sPc1i9PvyXbAaNSoEtxdaqOHidekZcUcWs5zO4aFw9B+WduHCQRzEatITwU2faS3EhhGLrUGtk0kJh9lWvoVNkYMOmUIHyL69NmTAg+FPZwe+YsWHSJ9tce3TVsW5DuEGw+s/4bV0UIdD0OUsJteG9D8u5aqyJV+e6mTvTTnGRimtv8RCqSkXG06o4nKyPBLBrV/NJZEmScDqdrF27lnbtmmct/DtDQGbzjhgut4g9JXn/X3O5kTnvVVN0sCdu6ihlPwAWUrBb1Iweo+PxF12c1q1lwyKfX0SdMHKaMAhIbngqE4cQMvdR1EbBmy9mkJWRnB4d9QluvsvNtrVGdGYvb72UQYpNydOPWPnmpwAT76hFEJoyhk6GJME1t9cQDifZkkoSKFrB9InH44RITvrxoJ6Hn6ime+cTBhaQFOO/9FoHQkRPnWUneb4+BPCRaCZxFZL9ODI20DkvRn6uivOuqKJbJw3PPpTWEOdly0N8vVRAE89kwWc+nnzOz+ndzZx/niY5H8yUaSN3aVQQEwSBQjqwXVjbUHAIyD4OsA0jFkxYsRxzqs5M+XtJp559e3B0bSlF7tNwxvahalPG6y/ZKCpQct+T9Vw8wsgtE5NtR+GwxHuLfVw4vpLFb2VTVZvgjfc96HUKXnkyef6B/Q28Pd9LXo6aLTuj/ONVFy8/kcYHr2Y2mJl89l42cz/0MnJ8FW6PSGqKkktGmhg5zMCN9zh488UTrG5Zlvng46REySOP2bn61hquvbxp6/jFI4w8M8NFKCThqE/QOat1zC+FWsKVqCWVLBJynDqqiBPDiJkUMvDgpHu4P5sO/8Ks58z4BReG1DBHt+SjUjXPNI9FFChQoBLUdJf748VFjEhSh0nu22D4clz2QI2GMEEUKOgmnKjGawUdbelMlVxKVA7jFGvIaOdh98GNCCgooISeDGjWqA9JoLKy8l+WlFSr1QwcOJCBAweyb98+ZsyYgcvl4rPPPuPzzz+nZ8+ejB079j9ifMxrk0nssIRdyoKigzz5UCqjL7Bx8IiBEedHaE/vRvOaVbDTVe7HFuXPLHjSTkVVnCdecvHNt3GsFDZx6BUEgUxfd+Yv/Jk7bpaZdr+dn34J8e1PIWY8ncaIIcaG4+/cG2XcpGoSlXl8OT0XERELNnIFAwigRkMKaRgM/hYNCXU6BblZSn788VtuueXUWeCCICBICtrQEZdtM7+tD5OQZUrL/VQ7EjwzNY32bdWMnliNtaYHkizixwski+YKQYE/EsX9WzrFcveGRJUUkPhg5g7mf1LBkHPU3DM5BUmGh56pp2M7DSoVhCIS5x9jco8dZWLk+CpumWihV7ekpvnzM3zs2a5GpVIw6BwFWs1OPloSRacV6N1byYJnrY0cj/Nz1Syek8rIqy9ixaqtrSqM79y+ns/fz6LXoGoMBoHCIhXDBhno0kFLaXmcpcsCXHB1Jd9/lEeqXYnbIzL5WhvBoIQ/EOBA4mdMoVxUMRNt8tW8OMvNIyd1RL03L4yhvluz7HKAHKGICXcc5b7bbEDS1GPbriibtkcYP9ZKvUvkuxVBgmGJcwcaml1zdeukpWc3LSaTgql32Pl5dQiFIkJtbS2ZmU3lTFrCxOtu5523HmPCuOa7Dh6+087nX4XJKFLjCYjU1VdTK6c30sOWZIl9bCVOFBkRG6n4qpTcfs9R0rPi7PX9gi1QTAa5SEhUU0odlWRnC3Q8fScbN0k4HRIF8ZKWL9SVwc69FdxyrZWXttsQxBMxUQgKSmJ92KD4CVECPUaWfrz0fy35eejQIZ588smG/3/44YcADBo0iMsuu4yNGzcC8MADDzT63LRp0xq0lOvr6xv9rsFgkLlz5+LxeDAYDLRp04Ynn3zyXz6+ur0SxUUqSitEPlzip22hiueei9MxdiZazUFS21Xw/GNWhgzQ4/NLvD2vlPc/SGArPZ2QagOS1k9I6YEWpIujcgQVaiRZwkElNZSRIIEaNWKpyDsLfXw9P4eOJRpkWWbpd37uf8JNdrqKLp00SJKMo96H3wfRmBqnS6K8Ms6mbVHeeN9LVY2IHDHhVTqwizkIgkBMjhBPyGRnN5WXawkZGRnUeyw8P6OGee8J2Op7YhFSiMsxpm0+xO2Gw6i0UXI6ViGGNWiUSmSNkuHjaijIF9i1LwqCliJ1O4zxNJzUNJLrqOIIYbfENeOUJNxphOUg9dRQTHcyhBOSSibBSk/5LHaK65n6uJuEEMdMhBTSGhKfcTlGbcZ6OveMc+U4K+GwxLsfRji03cAjN6ajSGiwi7kkNJvZsqOKex9q3kypOTgcDjTGGE7DJtS1Z6JAgbNgDUvm2+jU/kTXwfrNEa64uRpRgm8W5DYyoFQqBR6/N5VAQGLHnhjfLq8lGpMoq4jz5bycRuP2lOtt3PZQHaFw8gZy1IsU5Kq5bJSJm+93cPEIY7Pj3dwPvYwabuTMPjrueszBuecYm9XVvvoyEws+DrH7QISoynPKcQDw+hOc3c/AfbemcOElu+kWHwiAS1XByMuDPPd4cozfsDXCbXf7iDgtGIMZuEU3m5Ur6Sz2byCcCSiayLeoBDVmwco7C7ysXBvETj4xImzmVxLKEPli82bcAApURAhz2rkSM/5xYq4RBIFBZ+r57lMVw0ZV4nJkYCONmMlBh2ITSlmNoItRXFzc4rFbg38q+RmLxTh06BBut7uRU9vJGDRo0D9ziv/noFAokMQks7OsIs7QgVYObyzkzAsq+GNzhL69dZw/xMgDt6WwfXeM66bUo3Dk8O68Or780U9OVpJ6P+5iMwtmZ3H+FdXIqDjETlLk9CbsRJdciwYdMUM9gXCCmj2p9DqrjgH9NfhDAhOm1PDujEwG9teT38GHy1WPRTqxKbGRzief7eC+25pPaL73kY9duxN09A7hiH4bktSySP6foURJrtCWcvkgopxocu0KlEgkSBWymq00iCT46ecwPoeRMBV09/fnw/dXsGJlLZMm6lm2Msh5Qwyc1r3xYvO9hQHcR1LJOqkdwoyVODEqMn5Fr9ChkrXEVUEuP1fJ/XemsO9gjFdm72HTb0fRyxYyycNKKmXKXwkr/FTjIybGMAkmxoy7qNUtTunpdvYecDRqyzKbFJS00bBsRZDzzzUyaniyEjn9yTQeetbZ0AplsyipcSQa9OX+jMoqCeJaoiKMH29i7YYID//DidEgkJutIhROMH2Oh+HnGBhxRSUjBhvIzVGzcWsEWYYrLjYjSkk2XVG+ilnvehEEKMhVs3NvlK4dmyahJEnmjy1RFj08vlVxyErLxuk8yJ0POzBblCS8JuqpwqtwIEtK0shixHAV780+oXs7akIlmg4iVWW/4ao3ooobifkCSKLUbHU+qU8TIYT/GItGz5HQEaJRicFn6Xn+NReTm2mnDYclZs4KkR5pKjGhRIU/KPHIP5x8vyLCr6sTxD1mTLWnoaIMrSHcqjgsWbKk0f93797N7t27W3x/SkoKV199davO8e+A1CwTB7eYGHppFV/OzyI/V43BoOC7T+2MuGQL0UoDmYlsooTxaiowmWN88rmS7BwFh0rjhEJSs9o7cz4IoHeemEQFQSBLLqKe/Sx5J7sRkycjTcWn89I441wH8r6edDhtM889ZWbBohgBP7h9kJ4js21XhB5dmm5cZVnmlzUhstIVSJKSz7+IIqAgGj51ndc2bdoQIkBUjqBEgaqqI2MuKae4o5+zzlRRVi6yYo2f4ecYmPkPI3VOkRmz1mPdnGC3ayNd5T4N1dyQHMDXdi0/Lk5tpKX6+6Yw54yp4IJzLPy8NkRtrURR/TD2sJFH71ORGe1LeZWW11Y5eERzCJO3eaM3gFy5LWWKPeRJ7dnDJnrQvxFjpljuyuHa7fy66lcGDhp4ynEAeP6FmZw7YAAKw0bOGuHn7deSUi+vv+PhmnEWJl19Yi7S6xVMuc6GzaJgxJUVqNUCb76Q2SDnAlBWEScUkXnukVRUKoGXZruQZRolbIwGBXdPTmH4YAPPTHcy7/VsNBqBNX+EmTvfw8gJSUasXiewbXeUwWcaePPFZKFIbGHKk6Rki7DVouThO+3MWdRye3lzSE03cqB8G37Zg5t6ssjHiAUfbg6yEwspRAiRIIELB1Y5FUs4ha++D3PJyKYdGLIss+KXGNnYgOQzYSMVG6nUy9VsZS1aWYcCBRIiWRSSRT7bWUdnTm/2GrMpYDO/kkcbbLY9gIzOKJIVLGh27I3JURLE/+VszK1bt7JixQo2b95MIpEgNTWVs88+m6NHj7Jlyxa2bt3KLbfc8m+/Xt24diNdpYHU5K1izbcnNm6vvxUiK9i92XWFRtBikdIYfbkLHSaCiHRqryGxqajZcwiCgNqZz0+/Ohg+yMBzM91Mu8/O+ecmN0PBkMSiz/2sXB1CkNRYI/mkCM13g2XIeZTX/rWGq8Gg4Nuv3m9V8nPNmjUoXTr8bdbz46cp5OWcYFTVO0VGTqhEpRSoKVNhMbpxpu9myCANCSnBT6vCuOtURPxaTpfPaRQzhaCgWOpBRczLE/cbG9jRi97K4oa7axl4hp6rLjnBKrxslJlzBxgYekk1UbeIJmrD6OlCm2P6+hu+OsAZoysZPUbB/kNxli7IbPY36tReg8kQ57Xpr/PAw/efchwUShUWkxKVWqakvZLP38tu5KB+2w02rr61mrsfd/DhrGxSbEpuHJ8cH++8ycajz9Wz+POjeKrtnN9RSywuc9Ut1dw43kpBrortu+INpiXNQS3rkE5K3nXvrGXFp3lccXMNfXtpEQSBC4camTHHzfS3PNx7S1Od7i07ohQXqXl7gZdDR+LUOBKkWJWEQqFTjgPAx4s+Jj9X3WIR0mxS0K6dgi/n2el5loNCzqKcQ5TK+0gjG5EEHpwoUNKPoQ2/k51M8qV2bKtaQ0KI4sdLED8KFKSRTVs6E6kKsW3HGjavTuPqSR7qVkTRt7C9FnQRrGYFBr0CNDH+3JwhCAKZciESEnVUEwol14Z33333KcVBEAQWL158Su/t0qULn3zySYuv/9Vrx/HEE080+v+1117Ltddee0rn/2dQW32IoF9i+ad5tClQkd+phs6xQQiAqbiS35flNRQk7SlKHrzLypBBEa6buIdYSOa+22zMX+glsT/erKFfBYfIPDa/iYhECaNBS4wosZjMwQMyO/fEuO8RH5GITI0rypCBOrRqgRuuttChWINeL/Dr72FuudfJwlkpfPzNEc4/18CCN5OSM06XyPTZB1n6cSl5zv4cFfYiiwquHD+xVbHQ6nJ5dXoN3RIDGu5btaChQOpE3J/AG3Cd0GyPgxgWqZN2k9fLyXl3GHnttTipNQVoBR062cB+tgFJ06IayulRf06DtriEiB8P6eQ0uQ5BECiRu7O5/FcuHq3lx7IDtKcnkFxfVGeu5cMP9PTpeaIYfPVYCx8uDvDK0z4y3Kcn15T6EIqYnjdnvcmM12acUgzWrVtHWqqCeDyCKu93KmtifPZBGp3aNx6/+vXWcfloE8tWhBolPk/GfVNSuGxSNT8szmX6Wx6mXGdrlPg8/l1ffSadsy8q54n7ZQpy1ew9GCM9TcUZp+mY9qKLx+6xNzDpEwmZh56tp6ZO5KE77Ow/HEeWBaZc3zIZbPIkA7fdF6WyMv6XHhsnIxqNYjQIXD7axOvvuVFrJdTx5G8XST/Mg3cmY799d5QJE4PkOAZhOybPkE3SzHUnf9BN7ocGHUF86GianE2EtbzwtEjYZ6YzPRAEAZ0tyDOvqnno/ipwtG3yGQAnNZiNMO3B5iU02hSoad9BwW5HNQeFbYwfomT+Eh9pnu6U67ZRWNhUfvHv4G8nP7///ns+/vjj/3GC+ndfTP47Ysjwq/l+5UI2b49x3ZUWVCoFf/xYwE+/BJn9gZdZ73m45/F68KTi8Rso6FbFD4tzsVoaP8i79kUp26+lh3AW5fJBNggrKJI7YyeD+DF2YhAf7enBYfVvRLdZKQr0Qw7IbD7iw60/Qn6XGNfcUk9GZrKl97BhPbZ4DmmRtihQEDRWUlsX5blXXTx0Z2MW5Z79MWa97SfbexpqNCjMilYZDlhSzMTLYuTRlkPspj3dG72eQQ4H2YWd5qvDlcJBYhUCxERA4jC7yff1Zc+Ozcx8MAdJlcZVE6rp0TPIFeO0hEISb88L4TmSRoarV6ONfT1ViMQRlSJLP7VjMipIs6c2DGwpNiUVZQG6yWc2JGmjchiVMUJNdRwjNjrQnuq0fTw4tfVV3DGXXsf2DS8z/S039916Is7/eDiVq2+t4ec1IW673kZhnoqvfwyiVid1TQf003PlGDOvvOWm/+lN255lWWbue2GMiVTU1gRPT80hHJH46ocgXp9EIBBn1HAzq9eHWfipH7UaXn3bg9EgoNMqGDvKSF6OCrdX4qXZLvYdjKFSCazbGGHKdVYefd7Jx3OzG7VSAbw824tCldqgZ3SqsKZZYE87fKoyLPYEbr9Ie2UnLr+ngvo6mXffq+G3dRJVNYkG/cVuHbWkpChQ9hO4/GItjvoIn36hZdk7paTHm+rFOqgglUwKhfYEZT8H5Q0o6i28Pd/PbZOsvPJkOlfdUs19t6YwdKABQUhWE2+f6kRfcVqTJD0kW7LLj0p8P7cET7SaTHqiE/QgwG55E/fef1er4jBt2jQg+fs99dRTDBo0iHPOOafJ+xQKBSaTiZycHBSK/zxd0UAggVrSc3BPgvMuryTVrqQgT0VdvciEq42MPl/H3oO1mAwKenVL557HHZxxup63F/iIxgTG31rDvFlZmE9ycFy2Isi7b0vY4iY8ODFhQSWocWvKuOMmS7NamkqlwJ23Gnjlfj+RkJIXHrCTJ5VgFzSY5RiVzv1cdGUp+zfkNBjMeLwiiz73s3xViEBQ4q6b7Tz/SpDaKpkECfr1P3Xdmt69e5NQxNgi/UZbOuOkhk51Z+N1hFj0az3xgl1sWJGH2ZScAzq0gwH99Mz9wM8rz0tsCv1IoTEbogaC9oN8vyijUeIT4IzT9Dz1QCpT79SSGeiLLnc1+7RrSI+2ITfWpmE8NEUs2MKFbGUNWXKbRm3Lx6FBR0Rfx/ZgPZ3o06RVUCEoKPJ14aVnX2l18jM7OxudJUpMU8lrLxQ0LAg/Wpps1W0OV44xM+9jHwaDolFbLMDcBV66dtRSWydSkKfm8tFmzhnp4OHHQui1Kiw2iesnavllXZBd++J06aBh2LgKgiGZ7EwliQT8sDiXI2UJYjGZtoXqhk3X9t1RivKbX2Z98pWfOyalcM3lFsoq4sya17rWpvTMNjjrthEOB+nJWQ1xSCWTPLktW1jNIXbSnTMwYiFMkNLgPh5+2s2ZfbUNzObjeOJlF6LX0mxS0k4mMjvozOnJufyk98iy3KBt9mcIgoBONmDAws4d0NaWxfDL3fy0cC8ZwcZt/rIsU2nYhhyJt3peaA719fWsXLmSX375BafTiUKhoGfPngwbNoxevXo1xKu8vJwXXniBTz/99N9+vZqISvhUtUwcr2u0cdu7P4GJljdRVjkdZW0WJqx0GLaBcBhCf5HUkiM6fH4Jp1vE65caJDb27I9x20MOrrvSwtuvZPLyLB/fzGzZWExERJQk9h2M0aFd0/NV1yYwmxS4va0z/HO5XIiGGua/aSEvp/HznJaqZNGb2Tw93UltdZxrb/Fw+80ntPBlWebF17y895YSwdv8ZlJXV8yHHx3i/juSMc1MV9G2UE2NI4FW0/gzh0rjiLVZ5HmOtdaf9HJauIRVK6so6Smi1wt/uXm1mpV88dmXrUp+Dhl6CS/MfhWzGV59Jr1R4hOSkitzXsrk7IvK2bEnmWQ8DkEQeOahNL76voJ86XR+W/Mbv6/IoLQ8zqLP/Xz1vUhmtsQejQNDvHk2pWitpW+fxvFPsSk5rbuWDVuj9O2VHPfvusnGeZdXcvsNtkbyI+GwxE+rQny/OBeVSqCqJsGwcRUIMZmcnKbJlZYgSRJ7du2jW6eW5b1kWSaRgC+XhVA7C9AJRkrozlZ5LVZS0aIjgI+u9G3yOykFJe3kbuyVN9NFaFro0WMkUNOWxUtruG2ynrs3HkTv69HsNcTtlQwZkMrzM70og7Zmr1UnGynjIAniqITk89W2bdtm759oNEpdXR3RaJTCwsL/VfOjfyd4fV4eu8tO20I1y1YGSfhM6AQ9DvNOXng8pdF9dhx9eulIz3eg0grceVMK/XpHmHjDarIcZyTX4yR/o3IOEcCHSAIRES06unNGwzwXkgNs3beaR2+xky21QYkKhDJ+DOyiU0cl7y7yUV6VID1VydMPpvLDkiwGXHiUyRMs3H/S/i3VruTZx2zkZPt45cXVqEx+FN5kca41WLdqA+0TjVn/cTnGPrbix0M/+dyG4jck7+esQDdW/biWO29Vc86ZMpeN20Be3dnJ9ZwMAdlLJUfoSK9GpooRQhixtDiW6QQDClnBhHFGlv3ghnDyfW7BwUUXC/Tp2XS9eM0VJj5cVE90Q4QEcbp0l/AGoLKy8pRjoNfrScQFOhSr2HMgQFqWskGn+s8oaaPhaEljvXaXW8RRn+ywzEhT4fVJXHxNFVW1Cabe0XzCTaUSaF+sYf+hOB3aaVCrBPYeiPHAbXbmfeLjwqsrKS5Kuqqv2xgmK13J6q/y0OkUrNsYpl0bTbII0gKMBgUKRdKk71STn4lEgoQEs9/z8MHrWaSZA/w+34mNdHTGRENR/4FH/WQ6+jdZu+kEA+3kbpRxEC16Uslqdk3oSXjo5OtNnNITPjMGLxcOTeHtTk4c9Y2JcpDUA63gEJk2dZP9x8k4vYcW52+5tJU78d23vyEYw5jNHsSging83qLhUWvwt5Kf69ev5/3336egoIBBgwYxf/58+vTpQ7t27dizZw9bt26lX79+9O7d+5++wP8X8fTTT9Ovz3zi8QRTpjqY+XSypW7YOUaGnG3guZkedu3yo9UFsEezqK8NcNN9Dh6/106XDlqiUYnFX/iZ9oIbT50RKw6yKCSccpg6cQfVfgNayUw62ejQsV35GzmhPHLjXZLtRAhoZT1Cah3VFWpKHMMpYyWvP2+iXy89q9dHWLh4C9Eo5BVKzPs4zidfBvhpVYgrxpixpyj4ZGmQjZskMmvPxIqdg8qt3HHP7a1iPN58x428dPdr5PmK2cyv7JDX04aOGDATwk8ZBwjgo0YuI0to3CZQK5ejy/CiU8rotMmFb+KIsqGidUQ8SLZYQIqjO9t/dLH8l0PE5Agp8Tw6/al1LCpHOKTYwdSpD1HUtpDR197F4/eYuHSkCVmWWf5riKmP+zGW925IfMXkCFUZ65CjEj1jw/CoHbgzy1mwcAFKZcsLtJYw9rLxLP3sPVzuOjZtj3L3zSnkZqnYvCNCMCShUQuMvrYKf0AkngCbRcH9T8YY0E/P9VdaEUWZNz/wMHmi9YRwcULm3kc9xMryqDfs4sM5Nnx+iQuvqqZjOzUfv53Dxm0RXp7tRq8XsFgUlFXEUKkFLjrPxIO3p/DrujCT7qrDVa9AG7cgRbTYOjh5erqTz97N4dorLFw4vpKbJlg5vYeOqpqk2camrXF+33ig1XG46bYbmXH/bPxuDfr6EiTdISojlbz/rsTTT2opyFfx/HQ/gy+u4qWn7Fw41MjN11i58Z4aFEqBIQMM9Oqmo0sHLev+OIhjh0RatAiFoESSJZyao8j5B+iQpaSuroajpQnaRfthjtqY/epqjAY/11xuYsEbWby9wMvzr7uprk3QqUSDIKogrm7ChpNkiVL20yl0Nn48aNA2LLSq5VIkRYJJkya1Kg6dO59IHIwdO5YuXbo0+tv/LQi4QvgFF2pZj+yzMfoqiVBYYv6sEyYu7dokJ8K6+gR7DsTRaBS88Fgaj7/gJCFJnD68jE4lGvJyVOzeF+PwfgUBp4EYFahQc5S96GQDdoOCbl1anpC7dFLjVFaTTzvy5OJGOk1FYlfK6zVklhwkJ1NF9x5QXR9jynU2XnoijbKKOK+/42X4MBXLv1NRXpdg5KgLTzkOKpUKjVpDXrQdDioJqBx4Ey6sgh3B7OH1l2wNic+TceNEE6+/W4E9oOC1N8M43UHeWUiTBOBxjDrPyON2J7qgAWVcR1yMkis0LRCoBDVFckeqOEIbOjV53auowxTJQcKHlealRVSCmmB9GLfbTUpKU0ZQSygrKyPDriLNqmtg9TrqE4DQogmU4pgjcn6Oktq6BGaThlhM5sVZLtoVadi9P4rVouDA4RjDLnKR4exDCsl5I14W46n7dtFneJSNP56QtNi0LcJ9T9YhAKv/CHN2v8bVcUmSeeCpekYObVo1P3gkxo+/hPhuUTLJV+0QiUSa755pCQf3HEaJmg70ajKvqgUN7eSuuHFgFmwAGDHTmdM5ULads0dUMnK4nvOGa6hxiCxdFuD07lokXQDJIzbaKMmyzC7+II0sdvEHnTitQf9JluVki+hfLMwTxIkTwxrNQbDEuGmiEY+7lnUr/JidHZKJA7z40/YwcHCMpd/+c0ZEv//+OytWrGDHjh3Isozdbmfs2LGce+652O1N78X8/HwGDhzI0qVL/6nz/p+AhIhoqWfE0MabuuwsJUcJYaR5NkWEIDbScKXu4PX7jXz3Y5Sl6xykSnnNvp+0anp10zJ3gQ+DPqmRLooytz/sYNFbWQ2MyAmXG/h84RGob17jq0p5kJnP27jrsToWz8lqVKAPhSSuu7OGp6emMuluT6vi0KFDB7SpQU7r0XzCt22hmupakc6dFdwxuXFMBEHgwTttLP/ZQXR9uFnDE41koKq6catf145aXJ4E368MNSokvzcvjNHds0UWvLquDUdLt5OVqSAalRqKYydDFGVq6xPIcfmUN7kAo0dfzvChL2E2CXTp0PxGP8WW3Mzf9aiDt6c3lTm4bJSRL6a7SFTb+fybIJeMNDYQGUIhid4bDiFWFzQp6kblCEJ6LYP6N2X9du6g4UhZvCH5KQhJ46Vf1oUYfsxk5UhZnHser+PB21Maxu2cLBWvP5vOHY+F0Wpblq35Mw4fPoxSUhB0mCgtjze7sf7t9zB9empZvjKOIZjd8Hvl0xYnNRTTFQWKFgs5UcJk0bJGpC1cwOIlpSz7LJXMTnW4N1WSkjhRxJFkiRrbZqbcrCUUlli4JEyhlN3sfeOhDhUqwgSwmZP34e23397sedVqNRaLhYULF7Jt2zYeffR/p0X+3w1aNVx1STIp/8bcIHo5EwSIGeoZMsDW4uey8yTGjU5+7ozTdXyySODBx9ZSdkSZjLkcIuBWEY8piJJk3XahT6Nn8hA76Uo/LHIKCMlnQc49xLfzMxt1uu3YE2XClBoWvpmFxSpz23XNX9fN15qZu7CM+2+18fR0N2vWrObMM8885VjEwvGG1nJI3ms7WU8qyYKX4k/yMhE5TIIY+vp2vP7Wbl5/KYWSLgFcPyelitrTg52sR0Kig9Cz0WeVqEjQ8lpFlmUkJNoVaWhTLOM+UIYx1oV4ajk3XNO8XBjADddqeXLzYZTZlSx8JYWVa0J88GmLb2+CAQMG8FQE7rwphdfeduHxNv++3zeFef1dD5Fo8rk6Wh7nkefqicehME/FkbI4CgWoVPD0Q2lMmVrLex/5GDnM2KRgDKDXCcyc62b28xm8+Hga19xWw9Q7UrjmMjPXXGZm9/4YHyz2cfYZOl59JmkoFAxJLPkqwI3jLSz9LkCn9s2vkT/5LEw4LKNRKU+ZvKLXJzVe356eSSIh88PKMHXyLk5jENFIct8vijLlR5TkCc3/Hlbs7GUzChT0YUiT1z1CHbI6jBBTIpw0gEmSQDQqM39uCiPHbaF8Xwap4WJUqHBSSxVHaUdXguJunC6xRebtgUMiGrSoBQ0Zzt6Q/QemrBr2b0iwdetW+vbte0qx+Cv8reTnd999h8Vi4ZlnnkGr1TJ//nyKiooYPXo0o0ePZvXq1cyePZvzzjvvn77A/xehUCiYN/97rhk/gqXfJpOK3TtrUasFduyOcloPLV8sSOerH4O8+d4hPDVKQmsTXH2wBr0+efPV10tEw2DP9XHU+zuRsAL8MnmFIiV9BbzOBKLoRi1HkXcJqBMWZOQGJzCnZQ+IITSOEny4wJHHuOsPcM5ZWiZeYeGS0Rre/MDLL4vA59Lid4HXDjPe9OCoUZIWbks2OUQUQbYpVzFs9FCumnBVq+Jw3ojzWP3LGtZ8/QedPKdRziF2sB4FSpSCElEZx6QxUhU9Srl4qGFh4taUk10Uw6o2cOPkxxkzZgwul4tJE25EU56N1mVCRKSMg9RTQyb55MW7EMiowx+qZkdiBenRtqglPX5NLbVSFTffeQu3TJkMwJlnnsm7b7/GU4MXk4jHCYcE/P44KeadRJQ2RFUIwRhErZDRa9sh53u58uLRjLvisr9tOqPX63ljzlIeenAS+w7u4aZ7ainIV9GhWMOIwQbeX+zH4xMJR0CtUiMIUO+M4/GKzHrPjVoF7y/28upcDwP6GknEFGzcKCI7M6mL1lBQEuX5mQIHS514PRJanYJR4yu55xYbLz6exo49UV57x8PgAUaWrwrxzY8BvlsZJM2uxGiSqXLE8If9WIwRKitFaupjnDWqnCnXWfnHQ2ks/tLPC6+78PokEIws+2lNg2B6azBy1IVs3biVHz4LU+suxxRJx48HZ72KOx/yYLWLlHRScLQswc33OrBaFWRnKEmxKaiuFbl3Wh2F+WrOG2zgsks1vFS1m0M1+1EKSqw2mQlXaZl4pZ3PvgkwZ56PhKQmiB8zVnLqz+Qfj2/iudfKyEhPuhQGQjKjhhlYvyGOK5DAofydLLEteRSjQo2bOo6wBwup7GETINCJ3gRkL2UcwKOoY+XaFf8UK/Oyyy7725/9d4dKpUKWBXrQn3BdiFnvrKaknYrFS/1cMcbckAAtq4hz4721FBep+WlVmLxsNU/cn8qnX/u5Y5Kdju3U+AMyX3wX5o3fdfTi9EbVTJdcS2loO7v36hs2bH/G3v0JApE4HWiaDATIldtRF68ht2IAeyrLoWgfg87Uk5muorhIw+ABRh5/wYkpLYK6Tkt9fX2rGG56g570aC7RrP2YFCoOVe3EItvRmR0MObv5NmFBEDh/sJkvP0jh17UuJk0w881PwRbPoVQKHJecCyfipCkyoQViVyqZlNO0gJGQE1QJRzhdPJft/P6XG3mVrCYajbb8pZvB5599wC3X2VjyxQmpiA8/8aNS8ZeJg2BIZseeGA8/68RoFKisTnDlJWaGDzIw7LJKJtxWy4b1MiW+QY3M0dSChvb0Ys/6jaz5I8xZfZNj+Gk9dDwzNY0lX/t56mUX5w2OcNMEKxazkk3bIjz6vJNLLzTywiw3G7dHufpSM3qdgh9+DrJpe5T3ZmY2bPrfXeTFbG4hEdUCQpEwWZrUZqvyACmkN+jhnoxiurKl2s3qeZ1Y/nE9PsthZvzDxiUXmunWMcjUqWtIq++F8VjrbjkHMWCmWOhCUPZxiF0k5DiqY9pNUcL4BCdWmt6DUTmCgIIqjlJMZ4LeOlasqmLuq3Z27o3y2htbqagU6V6i5M4pJqbPjhONyq1OiJ+MGTNmNGF5/k/ja05ODh07tqxT9e8Al8tFepZM2B/B/aeN3Z1TDNywZh9GT1NWmiSLOKkloHaQnxUiIaYy+ToTc9/ZS4onu2Fj7JNdBNP3I+sCiJowCz/T88WyABmpSvbsj/LA4z6OHlRy9Q0eJl2n49KRRoqLNHTo5afslwps8cb3r0dZg2x2Mvr8HArzNVx2YzV9e+roWKLhcGmcX38PE43KBAISwVCiyXX/Fbp27Yre8NcJQqUSbprQMhv29lsMTNtRRka4qf56SOdApU3ww89B+vXWYbMqKS2Pc9EII0+85OLQ0VhDG2QgmEwItASFqKZ/Hz0ub5w+5zjQaVToDTI33aBn3MVG1GqB+Ut8ROMSOr22VQQBg8FA+/bF1FTt/Mv3qdXw6N1pjYpeO/dGmfqYn+3bIcJhJLfIPVMjrFoX4rYbrKSnKln9RxhLWpSD4V/I8HXDJmUgI1MnVBLM3MPX76U0e72l5QkG9NNR40jw2lsB1qyLU1OXYMWv9dwedyAmkpIkZqPArPe8zJzrYdzFZiaMNTN4gAF7SuvWhvX19ahQYXV05dIJ61n2adLk6TgOHY1x0z31rPg8m+mzgiQ4cb+lCll4ZCf72PInZbvGkEnq37UEBQrERHLO/WpxKlPu289XX+3BLKahN4kobC7uvs1A2zZKzh1VT12FhgLkRskDSHaMBQnQls7sVa1Dkv/nWGi1Wq6//noeeughFixYwK233vo/fuY/HSaTqYHdGQ5BmOS6RiGr8PklNBqBT78O8OOKCDU1AjlZSsZfqcXnl0hNOZF06dFFy/efJ0lD0ZhMWaWay8cm0Dnbso9t5NGWMEH0clLDMSQHUKDCIpyYn9z2Xbz7lrmJxFe3TlqenprKK2+6SbMrGwxj/wyVSiA9VUnHEg0Gg8CunX+0LhgKGUlMFi2Dso9q9X50sho5ITcUKgH8ghNv5nZKOsjk5ijZuiPGbxuieLwWzh+u5q2fPegxohV09JDPZBO/NjmVVtAn5Wnk5uUC6qlGqRaZ/Z6X4iIl29wVhCoLQCGh1bT8/BgMAuk9Sln8Tga52SqMBgUm06nvlw0GAyZzBg894+TFx1N59DlXk/Xgq3Pd7NwX4+Vp6dz9eB3rN4V55Dknc17OaNTW/suaEDfeW8snX/p5Zmoa/oDEnY/WUZCr4vlH01AqT3QRHCmLEwpLDL6kgjP76OneWcN9T9Sh0yoQBPAFJK4YbeaRu5Js3nUbwzz1spNp96VyZh8dfc8r5/qrLE0Sq/sPxVi+OojGGCcztfk9R3OIxWKkpqjQ6wQGDHNR6BqEhjq2s45UVxpLvvJz/rkGlLRM9BAEAY2sRZ8apFLaQKq7C3rBiCgncOmOoml7hNFdNGxZ4iGAtyHOWnc+Cz+t5obxZlZ9l87Zo8rJz3BRUyfi2BcjNZZNNBolUK9lxlsennm4KcPZ4xXZvk0m79j60yKksLtMoKhDBLMtQXl5+f9/yc/S0lL69+/fqDJ3spbjgAEDWLVqFZ9++mmDKPJ/0Tp07tyZNesO8Nabr/P5p++wclWYeExJekYWO/YpmfygirMHXcr7H57Hnj07OXy4lDW/rKWqqh673Y7R4kMWKhAUSix2ASGgQIwJVNdqCIYTqJQhJFHG41WQVaCh1rOLo/4dCArQGkTMZh1qdTqxvBCWIiV9Ow8kxX4xa9eu5ab7thGPhZBFiEQ1lHTryKiLR/L1119SXlqGOVWDrHLiiLtpU9KOGdOWtNrF8jiefv4pNly6gTdnvkVqjZk8QwZDLxhC/zP707lzZ5xOJ0ePHkWWZX7+eTk7d6ynW1pXBg2+mAsvHN1wj6amprL0u8/Zvn07K3/6hUgkTJ2jkH27DiAIMHTEOTz4yIOEw2Fmz57FogVzicdEunQ/jeVzf2pEs7Zardxz32Pcc99j+P1+PB4PCoWC6dOfZef239HrtAwdOoErr77pX6pdlpWVxfvzvuHgwYNs2LCBlSu+5dc/DiJJGibeMJUrr7yyYaDfvn07n3z8Nrt3byUWCyPLMsGgEpVGZt0WE2JMj0qlosM5HXj2hgkcOHAAs9nM8OHDMZlMzJzxNOvW/Mx9T3lIT7dgMmchKV04PCZem30XTmctXy39gFpHDXZ7Fs/dPIl+/fqxevVqdu7cTlXFLgKBIB99o+D9JXX4vArMlgLuvPsWRo4a06qq/p/x6JOPcNlVY3nz1bfYtnUrioAFo9VAl+4DGT5iOH379mXTpk0889g/qDzioK42hskiIaBAqTHhDxtZ8ZsbV32cREwmQQSDzkSXPmfwyTfrWfB5LYmEGovZikIVpUKxD6e+gqzMTM4bNIo27YqQJImBAwfy+7rfWTD/XQLhchRKEXOKTI2vFJeyBoVCgVKtIC0lhfQMO4cO1+Fzhdgk/4rRaOCO+2/7lzpgejweDh8+TDAYbFFb99+9rfPPKG5fjKfah1bQo5Y1HPIpKcpX8fKbbp6f5SY/R0U8LpOZrmTGU0mm3sirqvljS5hrxplxuqUGc6pEQmbhQi+d5LObbNjsQibuWA4z5xxlwjhTw+LmOCRJZsasIGrZ0GKySSEoUMjJSmgWhQSO2Lh28kaWfXZiDHj8Xjtf/VCGgRReefkVps+YfsqxKCwsoC54hP5nCuxY1o5CivHixC2XI0nJzX5ziCVEwsYqlv8qEookKC1vWT8oGJIIBRSY5Th6S5zEX5jZAcRVQdxiLTY5KSjvFeop028jL9wehaBEKauIys2zq2RZJq6NkJ7evF5gS6ivq+TWy43MeMtLMCRhNCQZmz27alm7IdKQnDwZm7dHKMhVUlMHc17OIJGQSUtVUucUuea2GswmBU/eb+ea8SJ6f/NtgymeTrw8cz1nLTpx/DP76HjyFSffLcrlujtrGHtDNSpVMrE667kMzuyjY8nXAR6+0860F524PCJTb7fz1IOpCEKylWnWu14qKhOcO/TU3Y0BEEBMtJwoEQQBoZmfTyEo0MhaLNgRojB8pIP3PvLh9kpcNcZMuyVxHn3yDzZuEgkGBRKyRB8GA2AULHSlL5IsISGiRMUWfqPctAmt/+wGQyRItjjtZiMGTIQJYhDMaGMGZr11kKvGGunaUcvc107MA1U1Cb760Y8gqti2bVuzMh6ngksvvZRzzz23Va2DAwYMYMCAAX/rfP+nUFNTwwXn2Vj5s4fX3lBzzpknYt2np45uZznZs3I/aaGShmc7LsfYrfydvn0TvPaSDaPBzI331nK0NE48rmMjv9BO7oZorqe4fzXPPWGhXZt0QiGJdxf5yM9RU1cnc94FQXKCvWiLnURtnBd2HWHm7DJ+XJrKgrkpTLr9AOvXHELnLkSBgFtXijceRO02kt3GiaiIkZomQEJEq41zzll6Hr3bzgVXVXLLA3Wo1a3vhjGYslvUdE4kZErLE+Rmt7zBy0hTgjoKJ8lty7LMAXbgizn4aX4+y+dD3FpNv/4ypbVhnnkoldtusHLBlVXcOMHC2FFmuncT2LasBoPYvKGLg3IWfhLCJmZREO+CTjCQkOO8/OBh3nqnlGFD1Xz4sZ+sdBWdu/RvdRzMZhPlcaitSzQwck9GLCZTWycyoN+Jot6GrREmTAyS4TiDToIRhCRbrNx5kJ9WHiCRcFPtSFBVI/LVghxkGWbM3svyn7fjdIugjHFaLzUdS5qyJCORpKN0pxIt5wzzYqnvjFXKIIcYVcpDxOxlPPGokUNH4qzdGOGBKSn07qZl7nwvN9/vYO7LGaj/xs5UFBIYZAvSvj6cM3wbHTpJFLdRsmN3gvJDGmSFltxsNddcpeenLw9jc50YH4qFLnhlJ3vY3Ky/ACRb28s4QD4t/c6VRKqjPDfdR129xPo/EuQpi5BjBsJyOUhxXn4tiMaXidXbkwKc7GA9xXJnTIIVWZZxUstR9tGJ3ihRolQJdOratLOiJXTs2JHffvut9cH7D0SnLqfz8+pNDDnbSJ/TNGzfkCAo+9A6C7n2lr3s2injcirIpi3pZFOKxAM/H6E06qZ9Oz9nn9F4naDVKtBq4YeffVT6gqRQhwIFEUKUsZ8QAfLkdkiI2Gm8ZlHYXJxxWgbNof/pep54yUUg+NdrKbdXYvb7Hnx+mXTxr9/7Z+QW5lB18DCk19Ctd4IHrtAQjsi880Ephw8oSHfmEFS4EbpuYvXHaaTYToy3v28KM+6mavp0MzUq4ihRIZIgLseasKELac9uNtJF7tvItDAkBzjAdvLiJXz3XoKAuYxRowR+/nUVMnDtHaDRKDj7DB02a5KkkmZXMvBMPS+87mJAXz3Hl6VfLgsgiq0rjBcVFXHjFRLzPvZRXhXnm5+CjBqeZPlu3x1l844oH7yW1F1+8fE0xlxbxcI3sxslPqNRiWdnuvh+cW6jv48dZea9j7w88ZKTp6cm1/Tzl/g5u5+esaPMvPKmk8w0JTv2iowYkuwMnTnXzQO3prD4Cz8lZ5QiCBBPyKxamkdRQfLYi97K5LxxVUwab2HcxSYSCZj3UYC5Czx0bKdGpVZQ5zl1SaRQKES6XcmDj/vIdvVBJxjIphBBVlAWOsBDTwXJzVYgqUMt7gMScpwEcR6530iPrhIvvLKeykoZjU5mygQd4y9L49DROCN/205KTTvKOEAh7bFHCnlp+mHO6qelY4mG1FQl899OSWrfixL9zi9n7IVeZr8V5rNFJkraBpgwzthAYqmuTXDpeCeW6tMaXU/QryIRBp0u0SrfmL/C30p+iqKIxXKCYq3RaAgGG7NJCgsLWb58+T93df+PQ6vVcudd93HnXff95ft69DimLfNw644vCALZ2dlUV1cjy6c22E6ZMqXF12666abWXcApok+fPvRZ2LzrW1ZWFllZyVae/v3/54Vj9+7d6d69e5O/C4KA3W6nurqa2267ndtua77F5M8wm82YzckKxSuvvHFKn/ln0a5dO9q1a8eVV17Z4nuS3/P1Uz7mGWecARwzfsnK4s67HuWOOx/5y8+MGNF0sz5q1ChGjRp1yuf9u+jQoQMz32hZCPuCCy7gggsu+NvHP9Vno7CwkMuvuPxvn+dfgVgsxpw5c1izZs3/+Bz/pyU/zxx0BrtX7QNAIShRR2yUtEkw95UsJEnG55fQ64SGVsIFS/xE6i3UO4OsXBNqSHxCsjVZ7c1ukVmTRzGHnUe48d5aXp6W3uB67vaI3Hqvm0RpG6KU/eX1SogNxzcJVioOaRvpz6pUAm3y1VTuiXP44OFWxWLSLTfw/BP3UFmhwhouOGZIk0bMV8i3P3m4aETzJjZ/bAvSpj1MvdOOKMLyX0N8/3OI84c0ff+MN/xo6tpQk7KFx+83M/nOGgrl5o1UXMpKunSB3fv/IBZWo1TK9O6lpLdOQWB1ciOQTzGH2E0nuXeTY9TpK7jo0lGtlgEpKOjA9j1buX2SlSlT63j/1QzSU5UM7K/n8RfqmflMRiOtp70HYtz9WB219SLdOmkYNaGKAf10VFaLBEMSLzyWjkYtcPWt1cj+5kXaAfSCkarqxgsvQRAw6pO6THfcmMJjz9cjirDwzSy6dtTy1Q8Bhg0y0L5Yw0dzsln4mY/nXnPxxfcaNGqBZSuCFOSpKatWM31c60wOzjzrTNb/+nuLC1i/7EFPC1p9iAgIVGn3cNetJjLSrCxa6ueKyUnTpYgkoROsZEklHGZXk82PQki6wgNYZDsJuY4jKb+ijllQhm2E5SA+3EjHGFbiMfqwUlBiqujNoAs288xjJkacayCRgCVf+XniRQ/uahNWwYTL5WpVLE7GuHHj/vZn/52RkZHB/kMh1nyfybCx1bz/kZfrrjzBbJw/x86460tZ9ethtKKJqBjHmhblvAEKrrrUhN2moLZe5J3pGQwZXYMvKGFEywG2M+SsBJ+8l9VwHxkMCm6fZKNHFw3jb3LRMXjCGEiNhoxwB3x7U7l+ynY+/TCV+XPtLPrMxzc/7WHTJhFzZSc6yMc0CmUIJvzsrtnI+hqRip1mfv3Vy2svKjlwSMTpUFJQ3HKSsiWMu+JmZr49k4fvbFrsmPOBn1BNCstXhenZtflC608ro5T5A+hlT4M0xC42kEIq7eWhJ5Ki4Q5s+qIU2u5h3PUOft8UwR+QmTk7xDvzgsQliTopRJpc0OQ5CckB4pY6UsO5FCd6N7Q4qwQ1GeEOOLYZmbO9nCxlWyrCO3l3/j2tjkNGZjss2s3c8UhSWuDPY8GzM1wolRCNyuh0ydduvctHjmMQakFDTI7iVlUhqBKooyoiUQX7D8cxGBSo1QIXX1PJgH4GVv8RwpiiYM7r6fTpqeOuRx28MMvFPTenNGi61ztFJj9Qy8TLLTz8SJR8xznJYqGQ1IEukrrgc2Xy5Vfb+XxBklF15eRqXno8nTtvSuHZGS7eW+RDbzx1t2uAtLQ0lGqRumgVGUIu5ppzcFaHqCKCjExcqKX3+ZVIUrJQGlTVUSdXkn6SW7VVSCVFTuOgchvtxcbzlSzLHGYXSpTUydWkC9mNzh+To5QL+9F6BJa81A4NGlIxECGMFh0pvnQ2+35FQEFnitAJenTkoZSV7OQPFLISFWpSSKM7SWOaWrmcWEyiT59TT4j7fD4ikdZpR/+n4vY7HuHmGwax9hs9t99sYskSD3udW7Am7NSsshLATy/OaqQ3bgh1wyDnsmjx79w/JUF2ZuMUiNsjsugzH7GEgBkrJXRruA8kWWQvW1GhajSvyrKM0fjXbG21ClwuiU3bIpzWo2ln0f5DMdoWqAgEIB4V0Btbp/n55ttvMv6K4Xw+L4vTe5zIzVx+sZmFn/l5ftoGJE2Y3xY3TnxCUuv92nEWHnvejTZrNxH2onHn4YmGsJPBEfbQnsb6tXYhg1q5go38jE1OR4MWPx78uCmkA3lCW5Ah5m3Ltz/+yNMP27jqEkuDfMoXywK89IabV55I46XZHlavD3P7JBuiCHc9VocgyNTWi3g8zlOOgSiKlJXuZPqbMS4ZacJiUfLgU/W43BJXXWJm7nwvU2+3N/yexUVqsjJUdO/ceH747NsAl11kbmJwBHD9lVYuvLqS334P8clXAQJBiRceS6POKbJmQ5TunfXcf2sKoXDSFHDbriibd0ZZvyXKrdfZKC5S8+u6ENfcXsvMp9Pp3V1HxxIt67/P4815XsZeX0N1rUgiIVGQr6Tf6To2bo+gFEJIknRKHYIWi4XySpFddSKdT2InZ5JHFUcorB3KLZO24ldGUSiPkC01XfMeYTfp+WEy0nWccZqepYuazrH2FCUWq0y56zDEDHjkevJoi6faxMVjfXToBFqjwHcrkglopVLBnJcyufn+GnQaPVpJx3NPRXl5Zh35RSIBrwp3jRZLbR/MnLjusBxEj4nE/ixihu1UVVX9jzE4Ffyt5GdKSgput7vh/2lpaRw9erTRe+rq6v6WtuHSpUv5448/qKysRKPR0L59e8aPH99I/FqWZZYsWcKKFSsIBAKUlJRwww03kJ9/Qo9l+fLlrF69miNHjhAOh3n//fdbFIKOx+M8/PDDlJaW8uKLL1JUVNTi9c2ePZtVq1Y1+ltJSQnPPvtsq7/rf/Ff/Bf/xT+LhQsXsnr1arKzsznrrLNITU39jzQ3ag5t2rQhrPTBsZxTZ/EM3l7wHbfdYEWvVzRy5E4kZF583UNxdDClh9ex4rcQ/XqdmLR9fgk52jLjWIOWtBQNQb9Av/MqsFoVKBDwOFVEHSkExSo0aAnIXkxC03ZKn+zGiKXR39ShVPYf9jQkPwHCEZkYESxWy58P8ZcYPmI4Lz4PskRD4gnAFijm0Sd/pf/p2katfgD/mOmiQzsNL09L5615Xn5bHybVrmLKgw4evTuV8WPNaDQCPr/IK7N9LFooobQf4rZbNXy3MozBHKc+vo/0YOOW4Jgc5ZC8m9zt7ThNbotCUHBI3EXNNvDrKkkRasmhDTYhDb/sYQe/Uyi3x4QtyaRQHqD3oK7cee+pOzwfx6WXTeT+uz/hmw+teF93MfCiSkZfYGTR534WvJHNI8/Vc6QsQU6mkorqBG6vRDAoMuflTIYONDL1mTpWrw8z/al0+h67Pxz1CbIylGzd46clIYKYHMVqacoIDoYllEqBQFCic3sN048xkGscCR573snKz060A199qYWrLjFz8EiceFxm1boQwZDEeSOuaZUZIMBrs1+ld5fTKBf2U0Dj1l1JFjnIziabFjjeii5wgO0gw9Mv+XliqoXrrrBy+UVm3l7o5ZXX/ZT4+gECiRbYH8fhx01aoICY1oWUWo25qI6oE9Jr2qFBhwETDiqpk6tIF3KwSGnEDgzk4SkHuddUS1QRhJgGqS4fHUEkWW62QPn/OqxWK3v2hvH6JNZ8m8sjz9VzzphyhgxImu798HMIpRLalIhU1YQYMcDALdfa0OsEPv8uwL3T6ji7vx6XWyItHcTSfHQZXiRzhFeebJo0AxjY30Beth+xPoHqT21yFimNvTuU1DtFYnGZp54PEPCoiAaMQCVx4hTIJSgEJUbBTFe5L/vZiscnYdnchZHjtuKuNZOuslNY1Lxm6F9h9JgreOSh37jtoTVMvd1EXo4aR32CV2YF+PpTNW39/fhg3kpunCA2MQN1e0Q++jhGJ+kM9rCJuBxFRkaPgVyhuMm5MuVCdh6sQT6Yi4edFNKB7HAhCreChBwnxjY2CitpI3cmg1wkJFzaUsScw7QxaNDt6tKstmM6uVTIh0lJ5FEePtxqoxOv18sXX8xHq5a5cKiRc8ZUMO1eO9076zhSHmfGW25ys5OtmhdNrOL2G2wU5KqI1tuwoWKf/jdCchCLUUVcEjFmx/nxo0zaFCafdX9A4t5pdZRVxjGblHy78ISh34yn03l7gY/zrqhEIcgEgxLROPgDIq46BZb6Xs12SVikNA7sSppHZWWomP5kOrc+WMsPH+dxy7VWhlxawTPPz21VHIqLi9GaJI5G94BMgxO1P3MHHbrFueIsFXUuBeeOraT8qIC99nRqqaBaLiOVTCRkahVHGT1GIC9XxZKPf8NYX4JOMuPHQxn7EUmgRscBtuOSa8imCCUq3DiooZyMbJHZr9i4+fZdqBVKCtpInN5FxcGjcXYdCKELyMSisCW0Gp2sR4maKCHa05NUobFpqyRLHGEvmVIRPvf/rAUtSRKrV69m7dq1FBc3vX//b0R+fj6HDov0O7+caffZuX2KhtdmSNT6K1CgJI+2TYwWAayCHW3MxpBLKnjorhSuuNiCQgFffh/gqVeSRbc0OZdsobHJjUJQ0knuzWZW4VM4yZeTcRYEAY8nqdv7544hSP79UGkcTU0J106u4NslSgryToylNY4EN9/n4O3pGbg8Evc/WUdeXsvass2htraGKy4xcXozidWrLzUz+90KUkyahoL+nzF2lJnpc9ysX5ZCPC6z4NNKnp8RILdqILWUs0veQAElmLASJsgR9uDFhSBIKDMrqXVKpMfb0JnTGrXCewylPPGAnYmXn9BdVioFLh1pxmJWcO+0ep55KK0RSWH8WAtfLAvw0DP1CPKps/yCwSBiIsKL0zK442EHbQrUPPlgKl//GGDmXDexuMys506wc+NxsJibjk/fLg8y6x/Ns3gBhg8y8OQrLnRaAY1a4N5pSR+Onz/Pa8S8791dxwXnGnjgqXrWf1/QcG+MPt+E2yNyxc3VzH05k7RUJe8s8PLTqhBGI+j0MgP6Gpj9fDpf/RDkk6/85GRriMfjp9QxqVKpcLlk4sHG300QBIrkjuxjC51dp5MJ7OB3goQpoB0aQUtEDnFEsQtLUR3F7QS+/jHAmAuaL6D/9EuYrHQ1PbsqWP6ZCSt2aqkkTADZYWC9A2S0rPjJx8v/kJl4pYn3PvLRvbOOSc9ayEiDX9fAzNkSu1alocVEG6HxPkOWZQ6xi3zaYYmlUKbY2yTX+Hfxt5KfxcXFHDlypOH/PXv25LvvvuOLL77gtNNOY+/evfzxxx9069at1cfevXs35513HsXFxYiiyOLFi3nmmWeYPn06umNiZF9++SXffvstt956K9nZ2Xz++ec888wzzJw5s0FTMRqN0rNnT3r27MmiRYv+8pwLFizAbrdTWlp6StfYs2fPRpoqf0e78L/4L/6L/+Jfgd9//528vDyef/551OrWM2j+ndGpUye0lgR+d5KdoxJUWCt7M/TSbbz/egbti5ObtKPlcW66pw7K2qEXjJR4BvPLr99SUysy5XobkNRfkmx1UNd825qbOmpLtSgPdKIN6QTL/WzhN/RosGEkkzQcVLCLDfSQz2zU4huWgxxgO11ozFCXNCFSTkrQhsMS+w7GEQWZc889t1WxUKlUnHfBGOLeb/hjexWp8SQ7RiNoMR/tw8DzNjL6IjXDh2qorRNZvNRPjy4a1Cp47AUn115h4eqxZn5bF+L+R31MfzSFGTMcqLUivmgYWVRw1tkaCnI1vPGBB6E2H5vZy+nDqlm7yoGqtg0adHiox4WDzlK/ZBL42Ho/QRxbPBsfLqpU+8mM56MUVOQL7UiVs6jiCEfYSxAf0559jAkTJrTq+x9HamoqF4yawsQ7Z/HcQxYmX2NjydcB9h2M8f5HPt5+JZNIVMZRnyCekHnyZRfDBhoYOtCILMvsPRjn2YfSePMDL3c/VofhWBL9/il2rt7kIe5rPtHnMh3kqcmNNxdLvwsw+Fj78Rvvezi9h5Zvlwf5fWOEjdsiGA0C9pSmi9CSthoiEQlJBElS0O+MUzc3OA6bzYbZaqbCewSP4KRAbo8GHV7BSTkHSJAUjT8ZopxgB+sQkcilDWmxXmz9pJYRvxxE0EUIEyToF9C6CtnGOkroigEz5RykLU0N1cJykJgQISA4GXqxh7enJxf5N9/lZvvH2ViEpJB/ipzGXrbgkCvJJA8lKrx+CW9Q5vwLdez5oYRqasimkFL1nn96A19fX8/nn3/Ojh07cLlcJBJNNSUFQWDx4sX/1Hn+T6KmpoZgjYWR41y8M8uCRi0kn/PPwoSDoIybMIQzCOiqeWe2nhHHmN31ThGjRkOaRcfixQkyU3TEEkp0xYf5cmEOdz2mpE1By/NGn15a/tgRwHISG+M4NMEMfl5Tz/0Phch2nUGhkHKihZoDbOJXusp90QtG9IIRQVYgIaKP2/E4tGSrskgkFIw4v/W61Q6Hg68/W4NS46eiKsS+/RKqsA1tXXtypAwiBNFUdGTwhXt47ikTwwYln9NlK0I88kQQa2VvXNQiINCPYVRwCEMLTGmAXNqym020p0cj5p9KUNOZ0zko76CGcsoV+2hTLDP5ej0qtY5pT0bpIjS/aRUEAb1sIk4UqyGVWCzWKifbTz6Zh1YtM++1TMZPqeGSC81Mf8tDMCzRr7eOx+9NpWOJBklKGnM+8aITjUYg5i5mq+oXMhLZFMf6o4qokGQJl6+CcdfuZcVXaVjMSswmBXNezuCCq6q47CJTI7MmQRC4aYKVQf11jLuxhuHnGDjnLAN19QkeeDRATym9RRMolS+TbbvqycpQ0b5YQywON93n4J3pGSREgdNPb77TqyUIgkDkmO6jJ2MrR93bSc+O88OSnEb3diwmM2ZCHc56kU6J3kTlCB7qERDI1KZz3nA/4y42ce3VMQaP3Eq8PgUzdtrTEyVKBJTsZB1u6ogRRYMOK6nk0pZe/ffSs5uWvGIn70zPpKTtid+x3ilywdWV9Out5YuPdGijqbhlByqlwCFpO8jdsZM0Q/HLHg4otlAotaeKo6xb/TuQNMJtDpIkEQgESCQSKJXKv+wI+78JVVVVJMIqsjMEKqoSbNsXpf1pMep+0WAhpSEB3hzs0ULiQj1Op8RFEypxeSW6d9LwwasZjLjUSXual2kTBIFUOZt6zQHKpd3kx5Nzotqdy4IlTiZe0dRwbvEXfiZcZmbhwgosR8/g/JFbKWgfpu/pasor47i8ErOfT6ddGw2V1QlEUW7oxDtVrFz+KXdNbLmYPvYiIzv3nEiie30i+w7FMegFunTQoNEI5GSpUSoFlEqBSeOtDB1k4IKLNtCmdjAeuZ7Dim1EhRAKlYykCmPCxO23axl/qYVRF4pk1TWVOEykVnDN5c0XdIYONPDQs07OPbspq3D0+SY+Wupn285T7wBRq9VoNPDWPC8P3m7novOSY/klF5g4/8pKUqxKPF6xgTCh0Qj4A1KTpLUo0sBkbw4Gg4DXJzL/w1yyM1XM+8TH4LMMzUqODDnbSId2PqprE+TlnBiHUmxKnp6axpjrqhAEMOoVXDjcyM0TrKjVAm9+4OGGux28NzOTA0fivPmB75Sl4mRZJhBMIIsxRMRGsgR2IQOFrGAXfyAhoUJDDWU4KEcr61GjwSe5iNUqiSSi5GYnNU3/vD4IhSSef83D+6+n8dW3UWKEUaFCix4jZjqdlAQX4wmefHAbM9+q4s5bTNxw9QniSLs2Gq681Mg5F9ZRvUdgl7yRPNqiw4AfN6WKvVhkG2bZluyySqQ25AH/WfytrF3//v356KOPcDgcZGRkMGbMGNavX89HH33ERx99BCTFZ8ePH9/qYz/ySONW21tvvZVJkyZx+PBhOnfujCzLfPfdd4wZM4Z+/foByVbsG2+8kdWrVzNs2DAALrww6aS7a9euvzzfli1b2L59O/feey9btmw5pWtUqVStZmn8F//Ff/Ff/G8gGAxy1lln/V+X+IRkdb9T9zZsWreW4kRP7FI2djEPzxY9I0ZvRG+NoVBA1GsgxXE62UJSi0kAlBETBw75efVtD3feaKNNgZr0Ag9Bh6+RMyYkFwwH2YkUEynnEGUcIKEMo1WALZ6GHgNVHCWdbFLJZj/bEWQBLTpC+FGiohOnNUqIirIIVhfdOyevSZJkJt3jwFkvYDCaGXVx6+UhJl57O/fe8SOBtH1YqrIaknQmwYax6lw+n7OH9z86hCWchyozwMN3mejbS8eufVE+/NjHH1silFcl6NtPzaZfvHSpGIwgCKQDQdnPjqU+NhMjnuslHI+RX9eVQ0c38+3XJu57bC+//2QhUyqkiI6NmGJJU5VqRFsV10/UMfhMC5NvX4XF0Rk7WejQY8SCCwcpaTaGDh3a6u9+MsZeNoGc3LZce8+TxGMuwqEYaXYV6zeH6DLQR+cSDQgQichMucHGhUONxGIyjzxXT06mkp5dtZxxUMf6zRH+8UgqA88wIAgCM55PMOWOX+maOKtBp1SWZWqEowiZ5Qw/J8nQicdlPv7SzydfBfh4ThYff+nHH5BoU6ihslrkgqFGnp6ayjMzXHyxLMCYC5puit74wEssLqEzpJ6SZEtzuPu+u3nhsVcIyD7KOYgCJWpZQ6ZdQ5vOYbZvX4kukoZRTCEk+KhO1JAgigo1LkU1WkmPBj2xQArOWBkahZ62rv7sZTNWUtnFRpSo8ONCKavJp7iBzeWT3dSkbqBfB6jeYmT5Cicz3vRy2yQL991h5KIVuzDUn4EfDwAd6EmUCFUcxUktxXRBnVHNpg0KsmLZ7GcfGnTc+cCdrTJ9+TNqa2t5+OGHCQaD5Ofnk0gkSEtLQ6PRUFNTgyRJFBYWttgJ9O8KSZIQkTAe7sdlk37m9X+kN9KOXbY8xF33V1FSREPic+4HAabPjBF3pBCRtfSkOxqHjqr01Xy1KIU2BUlzxJZcyAFqasUmrM/jCIsR7nzAT1vvgIYx1S3XcYS9GDGTRhb72YZCVlBCD7TokZGJECJDyEVZdBBHqZaSkpJWx2PUsIspCHWEnJ1cPVbHs7fmkpEoopT9lHIAE1YkWcJ7UMm1kz0YzE4EWUHALxDwCyiEP9DLZnozEEEQEOWWvyeACjUKFKTRPEu1iE7sZD15uQrees3I1KedXD3WjC0FZH/LRmzxY89jIOxp9Rz+/bIvOf9cI6l2FcMGGXC6Rb5ekMOcD7189k2AeNyLIMCylUGGDjQwsL+eTdujOIUq7FIOeWKnhgSlQlCQJhbgOaDj3od38fbrycKFIAjcc7ONX9aGmpzf7RGZMrWOZR/lNupumL8whrixKVu4AaoYet1J3QtWJZlpSn74OUQsJrJ69W8MGHB2q2IRDUOqWcfZZ0OXDhq6dLQ02bRrNAKfvJ9G37P3YK3ORivoyCTJzI+H03njrd8Yd7GJb3+MYPd1QKPR4U/fQ5vuldhTFPyxKUaew8pRt4sQAUIECOAlTJC2foFZ73l44v7URolPgLRUJZ+/l81tD9WRZjKQEe0CQhe8Uj27hfXUyGWUsg9JllBoIwwerODgSpGMWC5ujwdIPv/N3UNKpZL8/Hzatm3LiBEjKChonWTAfyr+8dRzmBRmLh0lcON4K/VOka4DysmlLSECSC05NQKSkOCqS81s2x0lLVXFlZcaCIclHnrOhcmWwK/ZTyBkwR4pbGLqo0GH3hLjrEE1rF1Tg9qdixRW88QLHnxBkRuvtqDTKQiHJT5c4uenVUEWvZmNUePnw+fc5DkG4q11s9z7B4vfSyU/98TxN2yNUFmdwGBo2RW9OVRVlaPVtjxn5mYrWfxpmGBIYuoz9ZRXJTi9uxaPT2L77ihXjjFjNjX+fFG+mjMHwPpPD+Oy7sOgVpKhMpOQ47hCMOJ8meXLE3z4gYf6eiVV8q9kkEsubU9IP5nlBlPHP0MQBIryVYTCMsZmzOsmXW3h1gcDpxyDcDiMxawiFpMbEp+QZJpePMLExq0RPljs466bTxTxhp9jZPEXfq6+9MR+YNCZer5dHuTyi5uu2QA+/iLAR29lNUgm/LImxIuPteztcf65Rn5bH+HKMY3voz49taTZlfz4SR6iKPPt8iCXTarmw1lZ3HernZlz3Cz8zM/ka6y8s8B3ynHw+/2YzOB1xihjP21orBlsE9JIlbMIE0oyPtERI8oBthEhRE8GoAnpiJesYv5sO9ffVcs14yyMuyhpMLb81xD/eNWFo05kxEU+ZEFEi4UAPuqpph9DG41TSkFFB6k3m4/8zAVDm97Xer2CV56zMOVaBaLHyi7hdwrzVQw+R82blxtYuSrAvPkrSa/uT1SK0adP6wpjLeFvJT/79u3byG3JYrHw4osvsnLlSmpra0lPT2fgwIHY7fZ/+gJDoeSEazIlb2aHw4HH4zmhc0ky49+5c2f27dvXkPw8FXg8HubMmcP999/fqmrr7t27mTRpEkajkU6dOnHllVditTbvKhmPx4nHT1RcBEFoYKf+Mwv8fwWOn///7+v4d8B/Y5HEf+OQxH9SHHJzc/F6vf/zG/9D8cw/3uTGSaMpq9zIobAGRAVxOYG1Po28+i44qaWag8SopE6uRiSBmzr0ijAFNhUvve7l0y9D3Hq9mesnarl37xrSAx3JogCFoMQnuzms2kq3nlESokRZRS3uOhU5YlssYgql7MMhVKCS1VRwmEqOoEKDhEiMKFHCdKAHBuHEgkuUE+xQrGV4V4EVv4U5fDTB7He9lFdIKGMmLrl6TKvnx3A4zEsvTEWnkzDZwxyJ/kxKsBhTJJsEcaoUh4iYQkSDepyiB115KtddLaKwVaPSJQjHlMiyiWGD9ZzRK8bevR72OdZTFOuOTjCgx0hQ4aOcA2RVFiKQoIIjmDflMfCCo5x9pgpNmhutowMSIjVyGQ6qkBCJEsGMjSxPMYtfq2PWG2WoDVFq2IGOg4jHYmUnA2vAxvgLryWnJItX35zxt9YJ8+e9yQ/fz+eiYSLpdpnf/rCyer2XTiUqZNnDgSMxtFqBcFhm9rtuPljsZde+GGf20VPSVs05YyqocSTQqOH6O2uxWpSk2hTU1It07q1g+7aVaI61JoakIL16QUa2RPdzSjEZFUTjMr26ajl3gJ5h4yopr4qTmaakYzs1PbqcqEzffoOVMy+soKpG5Iarkpsif0Di1bluvv4pSEmxiWEX3vW3CxdnDxrAc+rnUcU1gEBc7af7GSJvvJJCUX7SRGPrzijzPj7MgiUB4j4FajQoUVEjVePEAYAcjpMWzKcN3YgQRK1UUiccQUjoSBDDSjo1lFHJIZSyGkGZYNSFapZMs5OTpeLBJ2uY847EMy97mftBEJtZRUgRpb79j1x8ngkQ+P7HKN4aI25vjHyhiArtdjTRBEp3LpuPucqOnDSMybfe/LdicRxLliwhFArx+OOP07lzZy6//HIGDx7M2LFjcblcvPPOO1RWVvLoo4/+U+f5P43s7GxiRPBY9vHas+mMOmmDJwgCFwwzwssw/9PkRum39WFmvqQg23Umu/iDngxAEAQScpzUnAhtCpKbuwuHGlnydYDxY5syh4Ihia07YxQJTRmRkiwRMdSiS+gbEp8euZ4yDtCD/o1MY0Kyn138gUDy/tOiQ6OTUGpEjKlBvl/2Q6ukDjZu3IjkUpAmZOFV7USWARn2sRUTVnqRNLWLyCF2sYF2vr4Y/Cc2s15cHFCvp32sZ8McbyEFN3XYaH4j68KBBl2LawKVoAIZBKXEQ884+ey9bGxWJYcOevjhrRpS5ewmn4nKSX3GEAGMljgOh4PMzMwm72sJPm89o883YdALgIDHJ1JbJzJ5oo0bx1s5cDhOtSPOoaMx9uyP8fi9qcx4OoOUgiry4+2bZWbapAzWrt1BLCY3uGm3L9Yw75OmG/APFvu4fZKtUeIT4NrxOmbsOkp6pGlSW5Zl4pYa+p+ejLPLLaJSwi3XWrn2jlo0GoF35r7U6uSngBKjNcHLT2Rx/V213HdrU6YygNGgoGMnqK8KNSpWqgUN9f7kvxd8FEWJiowzd/Pze6mNXLq//j7ElPtF2tafg/ZYW3W9XM2unVuIRMNMu6/5+SwvR43TlWSaHYeVNPKkDmjQkikkW52lqMSODWuIW46QVt8Ta1byHNOmTWv2uGq1utWmgf83YMumzaCQCIWT9+jQ0bVEAhoyyCWInxoqaEvzZlEO9WF+XR/msXvsDQaJc+d7USnh+cdSaV+cYMeuGl594zCUtcceKWr4rCK1DotFwT23mZn5vIpf1jqJRmX+2KyluibBZTdWIwhJKaE2+WqGn2PE6RYZOkTLvNkucBVixMq+CqlRG3riWJeKyymyY9tOzjrrrFOORUVlFV8ui3DnTSlIkkx5ZQJBgPxcFYIg8NnXQXzBOCPHV/L4vakMPuvEfR+Py0y8vYYO7RqvQWRZprBIYrGwh7a+LmTJhQ1jX5ocZOmna0gz6TGJaXSVilCjpYoj7GYjneXTEQSBYCBZ9D9uaPNnuNwiel3zrxn0CrSaU08CWywWqh1Kbr/hRFGzoirOu4t87NoXpaY2wdqNYTq21zBicPI9d0yyceXkamocIpMnWjEaFFw03Mjoa6sZNtDQRCZg2Yogbq9IuzYnWJhKpUCi5Tw7CRGaSy8JgtCQsFYqBS46z0T7thrufaKORW9mc+MEK1dOrmHCZRZa01xsMBiSbFY0VFNKQhGhQOyIVtATk6OUso8oEbrQp+H31KGni9yXTaxCjxE3dbTNFphwo4dgUMtb7wZY+JkPnU5Bv146Fr2ZxbALfOT5hxCVw+xlC2JGKW0sShyJleBNweruiAYtZRzERS1IKvoMdHHxSA1PPWIh1X4itmf11REyl+EVK/n54zROP0murG9vHVddFue8i9bhd0T/ZZ4i/7J+bZPJxEUXXfSvOhyQfPjmzZtHx44dG6pZnmNVsD8nG61WK/X19a069htvvMGwYcMoLi7G4XCc0ud69epF//79SUtLw+Fw8PHHH/PUU0+12HK6dOlSPv3004b/t2nThhdeeOHfarI6bhj0X/w3Fsfx3zgk8Z8Qh4svvpg5c+ZQU1PzH3G9rUVRUREF+UVYNLspr4yRlSOjVCrwB6vxq2rwOUUyNUrOG1LHgH56du2N8svaODdPsPPL6ihlX8ps2SRx27YgSpVMNC5RrtnJ0cQeVCqB84ZomfeombaFKTjdIlU1CS6fVEttzQFqYjrS0sBuSJCVIRONyVTWxJClGG2LVIy5QIPLo+K9DzdSFtJikuxE5SheyYMsCSz9Wub75VGiUVCJJuJqP3q9xKDBrdvYATz84I3cMO4QQwdaqas3MneBl2++30dF9QHqXSIKpUSKr4AOnI5O0Cc3+N4tlOTLZGYqMOgh1S7wwy9hvv8xjFmrAWuQPf7f0OllbFYF9d4Ybdw9yRTycMt1uLI30PsMJaf30LN1V4yYEGYLq1GgIlubQXpahI4dFXiDAlu2ujkY3YZWNpIb70i1t5R2tOeAYisWUugtDUyyBqOAAwIOL1decjVffr+0Va0sH3/8PnUV8/hpsRbhGPP1yktg8VItr73j5YeP8yjKT87F/oDEQ8/Ws31XlNVf5WFPUeGoT/D7xgh9eum49EITobDEmx/4OFIWY9ig4+1LIQ4d9aDXCaTqBcodUOcVUKuTCQabRYHZpCA7U8kXH2Sz+0CMG+6u5ZLrqikuUtOvt46K6uR5IjGJ5151MfMtLzo9JOJQXyeQCGs4ul8kLv7I8OEXtZrt4XQ6uWzkOExxKxHCyEiorX6yc3Tc9pCDcwcYUChgxeow0YiIkNCgRYmIiIxEGplkkEcK6SSkOLtYz3rltygVCqJxEBBQIgICIXxkkIcFG368VIlHWL7az56JYZyuBPU1ajpL/bFEU3BW1lKbso3777Vw2w22hut96mGY/Z6Xp1/2st/tQR8xkx/pgQIFsjKOW3DQpXvXVsWgOezYsYNevXrRufOJNv3jRnB2u527776b++67j8WLF/+vmTT+b0CtTjIPxZQaRp3XPLvr/HMNPDsz2Sr49HNBMlxnUksFObQ54QBPjLzsExuP8ZeaGX1dFZ1KNI3MOEIhiYm316BQyfhlN+aTzBNkWWafagN3Ttbz2gsnNoJH2UcX+jRxyzYIZgrkEo6wFyVKtIKeuK2Ki4cb+X5lmK2btrYqFgveX0ie3BYECHjUdO2gIWQ7iuS0kENRst1PVnKEPXSgJwahMYvHKtgpivWihrIGOQc7GZSyjxy5qIH1fRwxOUodVY3ckP8MWZaRkQiGJR6/1trQXnnvbWa+/m4HwaPGRh0HcTnGTtZjIYU9bGT0mfDLL8u5/PKrTzkOer0Jnz9CQZ6B8qoEzz6UyoQpNcx8Jp0uHZKOu9t3R1CqBO671caAfsnvlWJWo3S3/F3UYjJhc5zdtOdglKrapjv8n9cmjUr+jHGjjbz6xhH8+9MbzKSOx6jGupWbJulQq5OM5SdfcXLTBCt5OSpq6xLYUxTUOcpPOQYnw2iCjDRVQ/tuS0hJUVD7J2ZgQo6jNybHiVhUIJa5n0/npTUkgI9j1AgD6zdH+HJ2JTnHdB9TyaKiXos7PfSXBXOLUUWt29Io6ZxNIbvZSCb5yLKMQlCQ6uzJPu1ajIS4aMQ/1yXxfyuMJh2C7OCjpSJ1Dqg5ZMYka5GQsJNBGQfwyW4sQuMkeK3yCGpLiDNO0zckPpetCLJ1Z5Sv5+c0/H49umi58lITl044RM0qI1Y5nYgcQp/pZtAZRr7+KcADU+xcODSZSKutT5CdoeLum21MfsBB145aRgwxEI7I3DOtDmSQYklFcTd12Kxw7R01fPJ2NgcOx7njfi/yoQ7IiQOYTKfelRCLxUhLEXn1bQ9Bv8BHS2IowxZkQDa4uWikGkEBTzyYwv5D8UaJT0i2eH84K4tzx1ZQXOjFZFJydj8dV93gZtcmHXlyHtlCUaN7Vi8Y6SkNJJD1K0895mbG61XU78sg19uVBHHqqCKDXBTuDL7+wc/F5zctnm3YGkGpFFpMjC7+ws9lV566JrxKpUKlNjS0rL+7yMtHn/t55K4UHrwthZo6kVnvepjyYC02i5Iz+ugJBiUc9QkWfJrUw5ckUClh7CgTY2+oZtzFJoYONOAPSCz8zM/OvVEuubDxdzl/iIFPvw40Ow4CfPNjgLdebFrQOlIWJ/VYcjUYkvhgUYBPl0Y5cFjm8X+4ufc2C4IAldUJEolT93BIyjDKaHWQmprAnlGJRuvk941RpIQKLTo60tSAVCEoyJXbUk0ZNZQRXV5IZqItqYKKkBygImUnY8fHePguK5GIhCAnrz1grOKMvmFeezGTgjx10mR1S5TJd66m/KA2KQlyrBgp+2Q2flTHkHVbWf5VaoNHgSyDjEzXLgIF+U3zaAV5ai4dq+SbnyR27dpFz549TzkeLcbpnz1AJBKhqqqKaDRKp07NV1n+Lt59913Kysp46qmnmrz25x/uVN3Kj2PZsmWEw2HGjBnTqs+deeYJba6CggKKi4u59dZb2bx5c0Mb/skYM2YMI0eecMU+ft11dXXN6lD9n8RxZ++amppWx+//Nvw3Fkn8Nw5J/LvFQaVStVgwsdls9OjRg4ceeogLL7yQoqKiFhMpJycE/lPw/vvvEAvvorRS5IzTtWzfG6EoX8HVl1oIhES+XBZk2Ue5J5kfmYlEJK65vRaLXk2KkE4PuiGIAsf3O1WKvYRy9vHl/GyKC9VMfcLL8pUi6riBhBAjLU1PIBiiQ7FEn95qnrg/D4NBgSzLXHRNFXfdlMK5Z5+I8dNTZZ6d4aLe5SI9TcknXybYuxdUsop4SEsq6SSIE4urEAwunn3yCQafO/iUY3Dw4EFMuiMMHZhMNBgNye+v0ybbUEpiGg7uV6BQRdgb+QNJFGhHV3pJ51DmWElJoYrf18hIHitORRVt6ERavBCFoEhqvYkVaHP38c7sNG6buo3dFTuwpydYvzS3UYXW6xMp6V1NBtn0v8DFrJdSeek1Px99oKdTpCtGwUyCOJUcIUqYg+wESUE6+TipISB7UaImk1xMgpVQmY/PlnzO1ROuOqU4iKLIF5+/y4qPtYTDMu9/7GH+J35EUabeJbJ1ZWEjcxOzScGs5zK4/KZqRo6v4qVpaTw93c0rT6bRpcOJpM2YC8x8/q2fn9eEmXZfKjaLgh17Ylw91sSzM9zce6uN884xolAIbNgaYdqLTvR6gTkf+sjNVjPwDAO/fJ7PuZdWUNJWxZc/BGjfVk0koMLuOI1UMpGR2cl6zNjJ0YHSHEMOmPn/2HvvwCjKtu37N7O9ZrPphdB77yBNil25ARv23lGxYMMCdvS2N1ABC1IFRLFXmtJ7DQRCerLZZHvfub4/FhJiEm/icz/v+z3vcx//aJjZmdlzZ665ruM8z+M49r2TS8ZfxtIvFtd1uJwO3njlTSKeOG3phF1KZ5/YyjnjDMx9LQOfX2HjthBCCCIhmdlvqUgPZFJJCZm0xkISQXwUcpAj7EGPAQWBNZ6JEo8Tx40AUsggiJ+eDKnTjtKiRZVdxCWXWBg3ykhpRYy35nipOLaXgKc1eox06yE1ID5P4q4bk/juFx/9euhR4ipWfruVmF9HiqcV6YE8Hr1/GrYkG2PGnf6z8Wd4vV5ycuptq2RZJhwO1/2t0Wjo2bMnW7Zs+dvn+L+B8vJy9EaBzapplmCRJAlZklAUQXmpRLZkICQCJJ9SzahFz5Fj9XNPo1Fm8ewsHpzpwONV6N1NR/7RKA5nnIemJOMPKNz/yEa8igXZnYY3HMKFk2R7hNtvyGDWiwmyNSIS7dvNGWOlksUR9tCe/pRoDnDJJA1DB6j58bcggWBtk59pDiUlxahO6HMaHZ2Z9dp+hDZMBC27+B01GsIEEYgmzekgcW8f51CD2HUWfdnLZnJEW9LIQQIclFHCUbrQl0IOERC+BlX+J+GgDMwe4qoYlVX6uspJe7KKBXOTGHPeRjQRC3pMhGQvmD3cc6sOk6mGhYsFv2+K0HNQuNFx/wpnDBvDp8uWMPF8C1NvtfH6+y7eeTGd1+bUsnt/BJUKjhVFyM7U1GmeAlisAqVGadKQCCAmh0iyJMZHIQRzPvaQnaHik6VurrnUWnf/CUXQlK+tTifz3YpURpy3EafPgsGfSViEcKpKuPpiLVdflsSGzUHe/NDFkH56zh1j4kB+BJNRJh6HSCTYojgAKMSJn/BHsdvkJrXqTn6fHTujJNNwjlSuKuCRGxLkv6yNMWa4rhHxeRJTb0vii6VlUHWKNnFEj7M6hMcbx2ppHBQhBEXHwakuRE6qwuDJISWaaKsOiSA7xQZAIIRAg5ZIGErkfK646sNGx3K5XJSVlREMBjGbzfTu3fvf0mn5PwnnXHgev/34HnabzNz3oZcYRg2VVFBMO6krPcQgDrIdldCQSiYKccqko5x9jsLeghhXXVyfEHnvYzefvp3RaFxVqSRmv25j7Dn7iFV24rh+N9++kszvWwK8+aGLzFQ18z+J4KqViIsYOW18zPlE4qUnU+nZtX5+celFFj5Z6mH3Oh+KUCgiH5tHj1YTptOAMgxRO2bHADIkG9VSDe06NHbg/ivs2u4hHtMw77Vk2sZ71D3XilBYNHsXl9wAX37v563nmjbyUasl+vc0MPOeFEw6LZXycbRhGzElQg5NX4tO0lPjMtOrm5YfV5l4dGYNP35aQI6/HXvZRExEOeot4e5HoxiNEuNGGuviu3VniEeeqSYWFxSVRBsYQAEUFEb4+scg6/9oWXKyX98hLFj2Ex5vnCVfePl+SU5dEqRNK5l/zkhj574w0+9NJiNNjdkkM/tjNxMvMDOwT8ME/NRbbKz4xs890x3Yk2XuvSWZKSk2nnm1oQ7p+HPMXHBVKeeMNtZ5EJzEZ8s9BIOC1JSG44GiCJ6c5eSeW2wcORZhwuRatBUdsUfy6IrE6vdKWbb8IPasOE+9XE16RtsWxSHg1TJqJFw4zsqsN90cccfIiXUmmXSihCnkECqhojN9GtzzZizks4d2dMMeT68jvI2SGaNrCJ8v2My4MQG++i6Ir9pMmTiOrUMBKxak15HYkiQxuJ+en1ZpGHpWFRlluQ06KW2k4ykcwH2P7mLBB4kx6/tfAkRdVoqK0xgzrobhoxXe+aetQQLr8okmtu4KcPDgwf+75GdVVRUfffQRO3bsqNMiOSkef/DgQebMmcPNN99M9+6NRXBPB/PmzWPbtm3MnDmzgQPiSa1Nl8tFcnJ9Rsfj8TTbet4U9u7dS35+Plde2XDR9cgjjzB8+HCmTJlyWsdJTk4mLS2N8vLyJrdrNJpmW9r+/0CqwImM9f9PruX/Nv4TiwT+E4cE/ifEYebMmXX/v2zZsr/cd8mSJf/dl/NvRWVlJYs+e4ny4wppqWq27wpz+41WHpqSeGne9UgVH76W0cD1HUCvl3n3xXTOOK+UNuGedS/fgPCRz050UQN2g5ZO7bSMHe8gvK8bObH6rH+oIkBIvR5JFWXWk6l1//7rhiADeusbEJ+QeKk/fn8KF11TyoxpKXy5OoxelklWEhlfNzUIFECCgAZHdXGLzC3W/PYtl1wQoaZW5olZTopKo2SmqyksilJWrqAqakf7aPu664wQZi+baUdXqivU7F/dmXZkUygOkad0J53WCARuUUM15RAF9f5slq10oFILVPooiz/IwmSU+GSph9U/+onFBP166bBoDZgyq5jzeipLVvmY+z7k+XrXtRCqJQ2t6YRF2ChgHwaMHOMgaWSRSiYRwuSzC70w0jbclc8XLT9t8nPv3r2c0V+hugbOu6IUg15iwnkmunXWcSA/wsU3lvPkAymMHNqwcuvBO5P5dKmHKY9UMXmitQHxeRKTLrCwZJWPtb8H2LIzzCdvp3PeFeV89l5mAzH7gX30fPFRNhdeXcon72Rw09Qq5r6WQU6Wmh5ddHy5OkZMkahxhtBJJiLmChy+OH68mC2CjHbF3HungbxWajZudvHB/CCRI3m88PSLPPfSs6cVB4DVX6zGih1h8FGYvAMpGuaO6xL3m9kkM26kkWNFEa67LkJeuAdF5NOXEXULIyvJpItcDrEThThGtHSSEq3HCWOkTQTw0Zk+dcRnWAQJtt/KhtWpJNtUxGKC1T/4GTnEyDd+L4WBPahlmSdvTlS4lVXEcNbGaZ2rriMEptxkY9+hCPffbuPpx5J46OlqAoEi/vj9ONaSJKbd/yBbd23925IjFoulAdlptVpxOBwN9lGpVHWSSv9TEIvF6NRFj9PpR4imNSSFENTUCL78NsDJzToMBPBjJjE/VkkqQg4bGzYH6yqf7Mkq5r2eibMmzpMvVdO/t45brk5iwedevvzex/a1WXh9Cpu2OZgyrZb+tRdQGd/KoSMRNKYIPrcbFWo0ND+eSZKEWmjJV29FpQvRrq2F0vIoZRUxRp7Zso6FzNwk9mwvwiySsMUz2Ph9KY6wk56nyI9ERYT9NE9wS5KE8ic3YZNkobcYRjGH2czPGDFjJ53enIFa0tBOdGM/2+ghBjZomXYLJ56MPbwy3cLajSGWfuXl65/8rJifhU4nI0kSeZY0zM7OFKesZcG7SYwdWW/Icv/tggefqqaiomUVj9ffcBc3XLuMjxa7uX5yEqGw4Ko7ylEEnDHQkJDoiAiEUl94se9QGIMlioMSMmhcQRwQPtp2iGM0ytS64tz7eBU5mWpefTqFsZeU8d5HbsaMMBKNCo6XxFi/OciIwY2TrakpKtp2UHh1poZDBRWYjDLPvhZFkWTuf8pB61wNs55IravSf2JWNaGIwphBRtZuarker1olE3LpKCqJcsf1Nh5+xsGS97MaPSfLvvLhrzaRemJME0JQRiHF4ijvfhQnJUVi+DAVKjnOnQ9XUVqRSBRcMM7E1RdbMBplUuwyyPWVozVUYcVOoFLw3CtuZs1oTEQuXhFArslEEk60Qo8r6TC14hAxZypmrHSid52+ZEgE2Mtm1JZoA1KzurqaZcuWkZ+f3+j4PXv25Oabb/5/svunKdRWewiHFVSKkdaRxBzPLjIo4khdxWdPhuAXXlxU46GGjj1DfPZhFudcHsRsSrwHYzGBLNMgaXoqMtPVWDK9RFO20U6d0A2/bLyFQT2tzHjAROv4INIlHUII9lT/zK23yQ2Iz5O49jIr8z6pZOe29eTSHlWthN16ECEFkONapBNMU6qSw7GjxxoUWv0VqqqqCHlVWAwG2iu9GlRoypJM+1gfVn+5ltbdlEbmi6ciN1OLFTupkSzSRQeOcQAP7kaap6dCHTVR6QiRm63hmelJfLW6ELu/PREiuKnBiIV2lQN58I79SMkOsjJkKqtjVNWGuWySgYF99FxyczmXjjdz5UQriiJY8bWP9xd4eGLGu8jy6Vc8Alw4fjJPPv41uw+EWfpBVqPq70NHIrRvrWH08PrxpbI6TpvcxlSYTidzxUQLep1ErTteR47WuuIUl0brtFoPH43QpYOWy24pZ1BfPZeON+MPCD7/yofNKtO+rYbbHqzk1muSaJWjZuvOEO/MdzN5goUBvXX0H+kgpWgEeslQ99ulxVsRKUtnT80vlJQFeGf2iy2KQ2oafPxWBmMvcuB26OmnjE7IspxAMmmUioQB6anSEAF8xIlil5omyXW1uUyYvBtbNItkJZWA5KW0FJZ+EWDypIZjdopdxTlj9GxZUEMSDU2vrNjZsV0QiQg8XoVHnvSR4x1EEYdpXzWSLV8e4X5tKW/MstV9JhwWVFXHadOmTYti0Rz+FvlZXV3N9OnT8fl8DBgwAJfL1WAw7tixI16vlw0bNrSY/BRCMG/ePDZv3syMGTNIT2/4I6Snp2Oz2di9ezdt2ybY8Fgsxv79+7nqqtNvF7nxxhuZPHly3d+1tbU899xzTJ06tUXi616vF6fT2YCI/Q/+g//gP/g/hYsvvvh/hDbp38GihXPokKdQXhynskxNh25yHfEJidaRpogsSCy+0uwaHOWFRFOLCCthHE6FzvEBVFOOxQofLfLhO9iW9HhOg0mjXjLSKzYCl2Ndg9iu+NrHfbfZmr3ei842c9EVVUQLOjFYqRd+V4RCvrwDj7ocvQFUasGhQ4fo2bPnacUhHo8RiQom31bOs4+mMqhvfZa6sDjKPyYfJXg0s86tWCvp6CkGs4mfUKGmSBRQQQl+PAwUY4gSYQ8bMdui6AwCSVHhc+r4YH6Adh1U2ExqTEYYe0kJ11xqZd7rGWg1El//5ENvr6VbDy3nXVFOVoaaa2/Qs2nrHxQf0ZHmGFCng2aX0ikS+YQJ0ZV+JEn1v1sa2RSLI5RQgCVy+nrbkUgEkxEmXF+GSpbISldTXhnnt99deH2Ch6bYeOmdGjLT0xpk4Tu31/DH1hDRGFw6vmkhe0i4jL7wVi2znkjlj61hBvXVkZGmZs+BMG/PdVFWGSMeh26dtFx0tom3P3Tx6D3JfLDAzYxpKYwcqufMYRJdO2l54fUaKp1h2vcpp32bag4fjVJaHuONl9Lp1ysRo0F99dxyrZmzJhbz649+4vE4qqZKqZpAKBjGZgtw/tU1JCUZmPu+HoOh4Tgw9RE3rcJ9KOYIHejZqNJLkiQ6ip7s5g8ihKkUJaSSRYwYObSlgH0Nqtxc1sO88ryFZJuKzTtC3Hi7BypzMIXTkQmhpxCA2+/xkGwLQNCMJm4grHXTvafCnDdspCQnXFdPnv+lJ1M55/JS1nyTxdgJDg7kx9i7d+9pPxt/RlZWFpWVlXV/t2/fnl27dlFZWUlGRgYej4eNGze2SFtx//79fPnllxw7doza2loefPDBBrr377zzDmvWrGnwmY4dO/Lcc8/9re/QFHJychBqI7VuL6t/CHDROY0Jou9+DhBzpnDPdAcaNASEj0xasZ+tpIl6IijV2ZubblvHszPjTLzAhEol4fMrvDPfxS/rgxSXxVj7R5CLLzSzcn42Wq2ExSzTtrUWs5SEQhy7sxeXX7eGth1j7Nn+Bx2VvvjxNEvMhkWQVm2jrPk2ldnzfDz/QpyAEiAnV02Xbv1aFIvhw0ex8bdnqYgqKCnleGri9AnVazBCwqAoTrzZ64mLOIo6SIHtF1Kqe2GTEtWxfjxUUkIenciR2jT4jFEyYxBG9rAJrdCjlmU0Vh9Dhkp8/c90Uuwqrrk0iW27QtzzuIPX3q/lkbtTyM1SE9F48Gsreeg+E2NHNk6e/XNmKuMu/4FI5NHTToplZmZy/oXX8+FnH7B8tY/sTBVdO2mZ+1pmA8fiEeOLicUEX37v55OlHt6eZee2qQepzTeQLNV3lASEjz2q9bSuinDmhBBV1XEy0iVc7jBDzg9y5SQrU25MYt+hCBu2BGmTp+buRx106ahl2CA9WzYLyisUunZW06adQt8eOjq01ZKTpcFsksjNyuDux6p47rH6d1hNbZwX36qhoirO0P56tu0M07nzgNP6/idRXFyMWUompaoLN0zZzBPTrPh8gsm3VfDQXcn066UjvyDCo89WU3A8Rsws2Or7EXXMSAAvV0zWYM2PceUkK+8vcFFeEScjXc1LT6TRtZOWcFjh89U+JlxfxmfvZlJcFkMVTrxHYiLKcQ7RnUEcN5Wx4os4Pl8N0x+0kp2pxu2J886HPj6dD0ZPOsloyartSrqIczRpHSHJRz9xZoN7VC8Z6StGsCe2gVgshlqtxuVy8eabb+L1esnIyKBdu3ZYrVb8fj+FhYXs2bOHJ598kueff57U1OYNWP5fQUVZOTWuOEUFMQZRb87VXQzkINvRCC0pZKEQo1JViKL1UVET46mXnVwwzsQ3P/u56cpEQuhf1TekpqhYPjeLG+6txJYk0zZPw971Zjoq/UBKmLwdJx+TIcY1lzUf+5uuM/DC9gzSycGnuKmtlTh7jJabr47y0mvb2L/JSrTWyvGi46cdhy9XfoVW6EgPNs1bSJKEvro9tbU72bQ9xJD+jd3VAX5dE6lLkEmSRFvRFYdcjFdxY2mmej6q9dAq50TSWy3Ro4eK4hIPWrR4VFUMjJ+FLKnIdPVD1AoiR2OkoibEUT75+BBer+DWa5PQqODpV5xIEqTaVRgMKYwdO/a0Y3ASw4YNp8oRp1snbZPrgt9+D3LBWQ3fm+1ba9hzMMKY4U3TYXsOhBl1SjL95adSueHeSp58IJnlq/2EwoJbrk7ikXvsLFrp4ZFnqhnYT8+Lj6fUObzvPxTm2ikV5Oao2bE7wiUXGbnmUiu/rAsgHBkJ4vNP0Eo6MmJtKa45woABp2/yI4TAbpdITVFRUSHooPRuQHyeRDZt2MF64iLhCC+EoJRCbKQihKCWKso4TowoGnSkkE4Zx+kTHpsgxE8MV0p1J55+YiMp9iBnndnwe4wcqWbtQi9JIqXR+eNBHQ8+UcuPP8Wxlw3CRBJRIgCYAzl8820hTz0Sw56cuPbPlnuoqo7/3zU8Wrp0KX6/nxkzZtC5c+dGmSiVSkWXLl04dOjQXxylacydO5f169fz0EMPYTAY6jQ+jUYjWq02Iex+/vmsXLmSrKwsMjMzWblyJTqdjuHDh9cdx+Vy4XK5qKioAKCoqAiDwUBqaipms7nRy+Gk5lhmZmaDStOpU6dy5ZVXMmjQIEKhEEuXLmXIkCHYbDYcDgeLFi3CYrE0mAj/B//Bf/Af/J/CZZdd9n/7Ev7b8MeGnzHoFNQ6BVUgiSsviTTY/q94Ir0pzvlTizh7jJ6rbvVijWdRxGHy6EhNVTnzPwmREm7TpPGDTjIQdBmpqo6RfkKbJhBUsDVTIQBgS5I5cABSQ3FqcZAs0k60osp0VvpxxPQLMZ0Xg06msrLytAmeoWeM46VnP+TeW20NiE9IuHKu+CyZCf/YjdGRqBZIuNfvIY1s2tAFnaQnLEIUcoBN/IhKG6VHNw0vPZPEkP56PF6FOR/5+GCuloIjEbp0VDHh+nKWfZhF+zb1C/GJ51sYO8LIsAuL+XVlLqn2+inEwcMRJk5eT3bZqLpqATM2jFgolg9iUQYjS/Wxy6U921hDn06n3+LcuXNnXnohQk2twqqPs+ncof7aCgojXHpTOelpKmb808nC9+oNRvILoowbZcTljqP5i1mPRgP788N8ttyD1SIzuL+eld/4WLjCy7OPpNSdb8vOENOfr+ZIYYQxIwxs250wLikui3H5Pyy0ylZTVa2Qk2JCjsn06abh+cdS8PkFV91ZwctP1bfFGQwy772WxMXXuPH5fKfdwaKg0HOIj6enpzJgpAPZ2ZrPvyym+7T6Sf/vG6P0xkZI9mEQTVdTqSQ1KqEhnRxKOUoBe9FjQiGOQDRo841bqxkzwk55ZYxrb/SSXTEq0eZ84vnJIJej4gAOd4iO7hFopfprKal0Mm78Ns47V83vmxqaQI4ZbmT7njAvP5PE5TdXUlPTsLWsJejTpw/Lli3D7/djMpm44IIL2LZtGw8++CC5ublUVFQQCAS49NJLT/uY4XCYNm3aMHr0aF555ZVmz3vnnXfW/a1uiUvBaUClUhENJ5HqSmPaw8cAwYVnm+rd3n/2c/ej1ZxzoYXBA228OruWvdUbyEkzkGUOUBT5Bl1tK+zezmglHekVQ3nwkfU89ryTk8b399xkIydTxbIPspp0f3/2nx6Ummz2sAmDQSEaCeOpVTFgcJwk0x7yf4lSpZSQQatGnz3Kfq67SI0tScUj9yXx1TcOivamU6IqplevxpJRf4ULLpzI7Hef4fprq5l4vo3xF0XR+RuOi5IkkSRS6vTn/gyHroCZD5s5a4yemf/cxvoNUfxuNQazwK6VOObcB0Ihk9ZISATxUUYhIDCnBLDbIiSlRlGroU17A6c2ePXvrU9owa328cjdKSTbVLTrFONw/jGuu6LpQglJkjhzSJTt27czZMiQ046Fzx8kElaorlU4Uhjh1ZnpvPlBLRu3hwgEE1VtiiIYM6kYf1Cw8Zs81Gp48WmFBx7bxrZSCSmuIapEaN0O7OEQ5YfsaOiEBTXHj5UQspSTkxdlyo1JqFQSr8yupV1rDWeekSA+Vn8b5rVnDGSHu6LHyObNbpao95DRJsTOfWUkWWWqnXEG99Pz5AN2ps2sQpIkrBYVGjXcdFUS115mZcJ1ZZw5LJV/XH73aX9/gJXLvyA71hYtempcCnc/Vs3qBdmEI4IPFri5f4YDj0fhsal2zh9rIhBQmL/Qz+yPauiYIxONS1j1RmY+E0FRNPQfIvHlJ/WdIDpdQmamVzcd9z3poLJcRq7pTgF7CSUXkaGxUuTdiSsUJM+uYe1nrVnzUwkqXQwlqkLraEdOLJs9/EFX+gOJCmzZnUYbUpsk51WSCos/lTVr1jB27Fi+++47vF4vl112GUOHDq3b76Th0S+//MKcOXP4/PPPuf3221sUv/+JKK0oobZKi5UkwoTQCA3FFFBDJQKBYq2hTJSh1ik880ASt17bCmdNnEefq2bh8iAqWeKSC80kWVVUVMSpdcVJtjWe25VVxLBaZHQ6mQXvZnLeFaW89GoAu7sPSFAtKiijkB4MwilvQ6tpvhDBYJDQyBpQIKitQSHKqGFG+vXSs3i+nhde9fDmnEpMpnNPOw5ejxcJNTphbHIeC6CJGygrE8x6q5bl8/SNdDb3Hwpz9JCW3FOq2SVJIk+Xy3HjWro6z2uk4xwQPrLbRkhPrdcxVhQop5CkLA8aXzqyT9XgeGoSg2S2aE1JuIAvvohx9EiYa67Qc8ZAPfMX+ujSCe6/TcX0R2/n5VfmnXYcTp4jLcWKyRhJmP6cqPz0+RX+2Bpk2Zcerr2sobHfdZdbmfJoFaOHGRo9h25PnHUbE8ZYJ9G+jZYF72Zyxe3lXDjOxAN31m974A47996SzFV3VlDjUsg9UdyfkaYmL1fD2y+k8+ATtcz7KMy2bVW0byujcXdo9nezxbIopajZBF7zgUj8JxROVHk2F6skYceHG5OwcJAd2EkngJcDbEOLno70TKyDhJ+9bKIr/RtVAsuSTFbNQGY+v6YR+Xn4sIJa0Tf5/apdETZ80oVWZCJJEj7hRgJ2iHXoMIDDRv8RTq6erGfsGDVffOsn6JdQFOW0CwT+Cn9rdrZr1y4GDRpE586dm90nNTWVffv2tfjYP/zwAwAzZsxo8O933nknZ555JpAw+IhEInz44Yf4/X46dOjA9OnT61zUTx7nVKOhk055px7ndFBWVlbXHiXLMsXFxaxduxa/309ycjLdu3dn6tSpDc7978RH8+fy1pvPA4nFQjQCYb+BuBLBZlcSTmMxCIZBLStEYgomk0ySRUaWJdwehYrKOAaDhFqVaOGNx2VkoUKllujcNRVJNlNSVIasCqHTScRiglq3gkYjE/RJiIgGlaxCIYrWHCcpSUajFihxQSAITidYLHEMeplwSMZVK6FR6ejSrROvvfMq7du3/+sveZoQQjB//nwWzJ9PVWUtsUgUS5Ka5HQbZqMGWfZjtRjRGVLR6VMpKirEak3lttunMHToUIQQ+P1+NBoNOp2OAwcO8NbrL7Fv714kyczV11zF5VdejsViQQjBr7/+wtMzHqGyxIUQEgaTiX4D2hKOeLDbU7n08jsZPnxEo0EpHA5z+PDhhIZU587/tkWQEIJNmzby9VefcvToIcrKnESjgtxWOYwZez4TJ16OwWDg2LFjWCwWiouLee3FNyg+VkgkFsJoVdNv8ACGDx/L9q0/UFV5BGeNj0g4hM2mIxwWZGZ35tLLbuH7bz/jwMHD+L3VRKMRQCIctDF6zFmUlR9j97b9SHEZtU7DBRMv5LIrLuXF555i++Z9KHEFnQG69mzPnVMexWq1snfvXrKzsxkxYsTfdjb+cyw+/fRTPl/6JuFQAJXKhKROobQoHykuEY7FiQbVyIqGOAoKUeypCrJKwuNWEQ+rUaklkmw2zFYz/kApKrUfBJRXKChxBbWsRYlLIAk0WhVWcxL29DS8bh9atEhqiY7d2yMkQTwa58Ceg9TW1GKxhQn4IBpSoygSZlsEa5IECPx+gc8nYTGl8vDjD3PJpf/vVm3+O+DxeKnwx+jSQcfRTTps1miD7TqtRLUz3khTByASSRgUPXZ/Ev+4rhwlqkJCpidDkCSJcG0O1eEyrE1kRU9CDhuodsbZsjPMBwvcuD1xLrm5jA5ttTxwezJdOjas0Pl8lZ+0UDvM2KjFQSEH6SL6YZTMicWevzWX3FLEki+8p22yB4mWtsrqGOePbZrAat9GizXdTbwqkcUtoxATVvKk+moAnaSnM305Jg4i0o7w2+qMuslhklXFQ/ckMXxIkKtv8nCoMMAVlxobEJ8nYbWomHprMotWeunTXY/RING3Z8Jc4+knDTwxdS+poQ4YMRMljIVcVG0OURz8lczyYXVmIpIkkUQKY845ffLTarVSUxvl47cyGxCfJ2Mw/81MnnnVydYdYQ4ejtT9Pm/NdfHYvXZ27Amx6ns/U260NXn8zz73MmyggX699Lw6uxajXuLbXwN8vSCnQSXVwD56ln2YxfCLSnjiRSdqjUQwqLB9T5gpNybRZ3gVaZGOBPNbEwJe21jCS68d44vFycx7PYMHZjhYNLuenO3ZVYfOWN0i06P0LMH0aYnqI59XoMotYMGyCM5qmTOGaJh0gYloRKLKdACTSgHvXx1NoEVLMmlk05a9bKIXQ4kR5QDb6CT6ECaIJxhmy84QS5eHSKrq2aS+Y1u6UENloxZoi0ghfKwLs+fvRAlp6DagCo1KJjsXevQS+IOC88YYMBigdevWpx2HP+Pss8+me/fudS1zJ+doy5Yto6ioiLS0NC6//HLGjTt9I5G+ffvSt2/fv9xHrVbXyTL9d+HQvkIGcRZKZS6P3bOHaSlFWC0yfh/EPGb0Io1duwPcc5uBs8+M4OgRZ9aTJjLSklAUwXe/eLn70e9xlhhQ5Bg9c2VGjzay6vsA23/MQ6ORSE9Xc909lbzzQnqd3m8kInjuVRebNsUJU4MutQadRoumsjX2tpX8+Hk6l99awaZfU5jy4EGq9ntJ9ndAI2nxCy/HNXuJRSV0p2Qerr9Gx+sPJ1PqrmTp4ncZOHD+acfh4MGDjBlh4r7bbGzZGUIdaVortw1d2MNGIiJMNq2RJRUxEcNpPELewFKm3JqCSiWx5INMnn3NyQ+/BdBqJFKS1RwtVCiv2EN1dB9miyAtVYW+FrQIlsxNp3f3ek3Mn9cFueyWCj6fm1XXTjt5goVlq3x89aMPryehSRySQuj1zWsz6nVRIpFIs9ubwsYN3xCNw7ABZpZ+HuO+29VkdPHw8btpdS3llY4Y90x3kJEqIwRcc1clKXaZTl0E3XvCiMEqHE4t3/7ip18HAzu/zCYlkmiftolUQu5O+JSf0etlZr1dg9+vcKwoysA+eixmmaNHFcqL/Kgq1KgkNUmk0Ds2isPFm/Daq1Gd4NG37wmTXxAhGoWhA/TMmJaCxZzY6KiOkZGmYu3GMM+83LLKz/179qNGg8d2mDdesPPyuzW0PvHdn3owhX9cW8baVa3qzmUyyjx0TxIXnKNn4mVuHFvzcFJBJnmoUpy89KTS5LysZ1cd1TUKW3eFMdp3MHyIlml3p5y47hDPv65QVh5BUIyh0kSIAFaSsWBmP1vIJK+BmVaEEGasjc5zElZsbPx9I2PHjuXgwYN07969AfF5KsaMGcPWrVvZuXNni2L3PxUlx0vRylqsSgp72EiMKGo0WJIUevcVPP5QKu1bazhwOMJbc10EQy7uuz2ZD1/L5I+tQSZdX87Qcyq48WoTjiIDt02tZfG8lAbEYDQquGlqJU8+mHhmZVnionNMPP9imJ6SASEExzlEX4YjSyrk2gxWri5hyi1N/6YLFkawxtNQUPAnF1BWFWHiefXdrdPusbDwi1pqa09fA3nYqDNY+O4S3JITC7Ym9/FrnIQicXbtjTPuklJ6dNVy9Hg0IY0iJPbtlslzjGpEUqnQcNVlBlYu+p081xmoJTVCCFxU42+1k4Vv1ydyIhHB7gMhtLmlWO1xPM7mTSxVkhqDMKEKqqnZ0orXtsQ4ygEUBI9NtXD2aAO//n6II0eO0KFDh9OOBSS6pAb20bH6Rz8XnmVi2hNuvv8ujqo2m1jUzsPbS1m3roZ3XklGq5XIyVJz/jgTtzxQxTMPp9SZvO3eH+bGqZW882Jao7EgLUWFy61w3+2NE1lqtcTTD6Xwynu1vP9KBvG4YNrTDjq30zPmHA/W6h70U1KJbAvx5bat5NL8eB8jis4QYeWKxUy6+IrTjoHTqVBTGyeu/HVJc4woh9mNjEyQABFCBPDTmo60kurjbpBMqIWmWf1staSh0qHD61PqxthYTPDZMj/ZNG6h94haTCSRKiXmwEIIDrELHXp60L9OZkk4BV/MLuDtDw9A2AK6wL+FP4C/SX76fL7TciuPRqP/cp8/Y+nSpf9yH0mSuOyyy/6y4ulfbf8z0tPTmzz3qf+m1WqZPn36aR/zv4JwOMzoEQOIRN3YkmRSbBrMZhmfP87x4hDDBhl46kE7HdomBvcnZzlZ90eQtq01zH8jkz49dFRUxbj0uhqoNWAJZhImRBUlRImShJ1wOMSurS4MJidt2gmm3prCeWNMhMKCF95wsnhZFI2QicmQFE9Bk+pm5JgYbq/CXTfa6NpRy5FjUZ5+pYb8XWYCnghJ9gjRkIpIJEJ+/l4mXzqGc869mJnPvPxfYuvz8/OZevdkzugfYdZTeorL1Hz2eRC9RnC8tIxRg/S88VxCdPeN94/w0ZLtXD7BTF6Ogy8W38C0+4PEoiqkWDIqLMjGKrp0jHHH9UloNBIfL6pk9uxn+efLz9G1exZOp5Oy4zFSlBx60AstOlxRBwe3H2DWcwbOGBzilfem8PFHHXjr7c8oKSlh7969vPfmm5QcrcIaS0GRFLwqJ936tOeFl1+lU6dOf/v7ezwe7rjtcmRxjEAggkYj0bubisMFEQIeD/M+2MtnH/8Ts1lCq5FwVCsEKmx0ig6im5SDIhQcoSJ2b1yL1/krhcUxVCqJC88yMWNaGqYTZi4/rTnGHQ/fTE6WijbZMiOGmNi4TVBTq+D2uvjp50UkuTrTO3YmsqQiGPLz/Ue/svrLj0mza+nZVUONUyZWa+PY7mKeeeJ6/ME4I8/QU2FXMet5hWtvmMZVV930t2Oxa9cubr1pIlnpCiXHVfh9EooSQaWqpY3cGX04lRAByjmOjVRa04lquZSS4G6CAQUhJGJE0EQtBKoD+F0u0jPh5uvtjBmhY/oL1ew7FCUe0CJcqYRFAG/YjTvsJ+wUhNUuMnJi2JI0jOxfjSJgyRc+VELNwAGweZOaDvE+aCQ18c47ePOf6Qzpn5gIbNkZ4o5p1eQfdPLoAw+zeMEiPl/1+b+FAA2FQmzdupXCwkICgQAGg4E2bdowcODAFrlptwQ1NTUsWLCAnTt3EolEyMrK4o477qBdu5YJtjcHnT6D4pIqLp+go3J/nOVfBbju8sRC/vtfA/gDCtNmOpj3RmOx+uder+H6yVaOHo+Sla7id5dCL7rX7afypeBSjhMR4QYVaqfCEXLz+VcCl0fw0Rv12qKHjkS4/ykHT9xvr2sjOng4wr5tBvKkxHNuJ52QCLKPzfQRw1BJauSIEZtFg1YroyhKk+dsDjnZac06YwKkp8m4iKFCRSUl9KFpzajWdKSEoibdcM8YZCCvtZdosdSoPegkvD6FL76MsmOrTLrailBFiFkc6I1xCo5IGGJqathNEB+QaK8ZOUzHlNuMTLh4M62qRtUdS6/XNTCnOR1oVEEG92u6eqp3dx1enyArQ8Xd01x8sTCVF9+soV1rDXsOhnnzQxc+v+DiC8x1k9yT+GNrEJNRZvpUO488V83j9yUzbaaTZx9JaUB8nkSSVcUVEy307KrlmVdruOCqUh64w8aws6vp4B2RqJY8qeEU7EjoeA4XX7We7evSiUQEPr9SR5QAqNTqFk3stDpB+zYJd02nN4heMmH3dWX9JxqWf3KcKfoyovEokdQieuXp8azzY5Aa/6YxESNOHA8uLNjQSXpai06UUUgbqTO52ixqs9Zx9SVW2re3sOQLHwsWRemtpDeZ0T9ZUeDHU9dGdxL2WC6HfPuQUVFaKiGI4ypKZ88WHynWGONGAELC6/1LpvYvYTQaG0kXDR06tFnS4N+F/fv3c/PNN2MymejatStXXHFFi3ToTwfxmIKEhFrSYPG05aC3hiwxguRTxq+wM8h5k9YwZpzER2/V6//JssT548x07qBl7D+qcFbJxOKCGpfCuJGGunv8gnEmkiwytz6YkA7QaiW27QwTrLLRPjgSl7UAtT2A9vBAAknHef4pK8WlMcwmia6ddPywMo1V37p47/11eHyCvDyZeydpeeLxKG1a19/fyXYJtUqFiKs4fnx/i+Lw+dLZPHVP4l5ula0mqvU0uZ9KUtFZ9GEvm6imjKgcoFMnmam36LnmspQGY+C0O5P5eV2Anz7PBRJVPzffX4nDGeeCcWZqXQrf/uznmsusdcQnJO73cSONeLwKsz928+CdibFJr5MIh+GJW9MhpiY5lo3Ruoef1wU4a1TTY+s3Pwd4+7KWSYV5vS5Cfolvl1rp6u9LZeuf+X5ZBnp9/diSkaZm0exMLriylIeedjDhPBPzFnmY+VBKA6OPJx+wM/15J3/YjkNV/eJXLxlxBtQoisLC5V6m3ZXM1ZfUEzxjhhs5VhTl/Im/k1s2GllSIUkSrcN9iATWEdBEmP9GRp1OHsCvGwJcfms5y+dmYTDI/L4tRLvWGlyeUIsrnWJKFIdcglHvZkj/JMwmGUd1jLRUNZ8t93LTVda6Rfmp6N5ZR5++Ksq+z6I1nRJa1Loa+vRoXhJj6AA9BVvtPPBgjNtvqJdQuepiDZdcaGLMeAfy7v4YJTNCCByUso8tdGMAVqkh8a3DgB9votKpCfjxUFZWBiQk1rKysprc7yRatWr1v4b8VKIKMSVGJUV0oS9W7NTojjPq0mO88kx9nIcPNjBskJ77nqjm25/9nDfWxNABBvr20vLbr4KXX4C28b4cW+di8JgC7rzNQNdOanbtiTH7wwCBWgtqdf29mJOpQacPEffG8OLCRmpdR0tKJI933z/CpROMDXTCAf7YEuLIXi02BIfN60hKCvL2ixkNTLXUaonuXbVUVBSddhyGDRuGOllQVltIFm3qiKOTiIsY8fTjvDE9hU+WeXB7BOPPMTF2RMKAaPf+MPc+5MbvdqCLNqzYj1oruPcWG79vqcDv/42AV0WNJ0Lv3jJfvWOv+45CCO5/shqVNsZ9d1i5YJyJ4Wc6wd30NfuEBz0G2tCFI+yhhzSYclFETwZzzXXr+ORjwdWTJL77dhlT7n70tGOxbds2ykvDuNwyT85ysuTzEId+bU1usH4saxXqwvZVRVzhOszyTxMdwLdcnYRGDSP/UUxerga1KqH1qtfB/EUe+vfS190DQgiefMmJQS9x3hVl6PUSoZBg7AgDU260YTTKdO6g5VhRlE+WevhsuZexIwzMn6Mmr3p4YlyTQI2ZbmIwh9jRZGcCQIkqH0tylM8+ffu0yU8hBI4qhQuvLkVCi5MKUmk8bggh8OGmD8OIE2MbawEJFaomTa6k5spTT0AWMtFogmz1+RWuua0GR7kKNaVkiNy6DhUXTg6zm14k5mNhEeIYB4gROZFEqB+nJUkiW+lAbaQGCzZKokdOKwang79FfiYlJdW1kzeH4uLi/xW6I/9dGDZoOCq1l6cfTuWqi83odDKFxVEefbYae5KKhbPrJ7U9uuj4fG4mfccW8+uKXGxJKvwBhXMnOjEfHUI3yVq3SGkvurOXzfhw0Z1BGDDh93twlx2g8Jggxa7itXe9/PClHn0gmRBBtEi4caO4A/zwi4JOJ3HHA9WMHmHgpafs/LA0h7sfreLHhTmUFpchIWGRrShRBXeVl11bVnPzjQXM++iLv0XyVFdXc+/dl3NG/4RmW0l5jKsvtnDHdUk8/Ew111xu4pufAvQecxyTQaZjOy3bfsyrIwqunGSltDzGtVMqmHBenNdnF/Hm86mcO6a+ykaWBDv2BejUXqZnVxdFhWosRT2wk02NVI5XE0QdMdPWeSZ337uWzDwvGalqOnQ6yOB+PRBSnEhAJiPakf6MqXuARUxQsG0v108ez9jzxjHzmTdbLOIMcPutl+L3HGbmQymMG2nE61OY84mbjVvCtM5TMbCvhjefS69b0LvccaY+4mLPT0Xo/J2RJRm9ZCCmk7jwLAvDB+spKY/xzjwXF11TypWTLEiSxJJVXm67NgmjUWLxSh9vz3OdEMuHnCw13TtrOXz4GIGqHKrTtmJJC6DzK6yck1mnY6cogoXL/cx8WsJdpWPu+2bWbQyy8hs/KXaZhZ88RyQc44Ybb2txHHbv3s21V12EXqOmNN9G62AvLNgSDtPKUcpx0JN2JEl20kUOBeyjnCKyRWt0fhPHOEAbunCY3Ziw0k50QxfTEy+O8+FL+/jgs0Km3JzE688aqXEpvPaek007glx7voVB/XVs2R5i6ZdxZj6cyhUT6yf/D01JZt4iN08856JXfDR6TJTl/szG1WkcOBzhvElOio9LgITFpsNuj1DrULNj2y7ee++9Bu2SfwebN29mzpw5+Hy+RttMJhO33XYbgwe3rLXwX8Hn8/HEE0/QvXt3HnvsMaxWK5WVlS2qXvtXUGEiFheEwgr6DBf5e/Rs2BzgpXdcDO2vZ+5rmXy23MOkG8p5aEoy3TtrOVYU47l/eqlwhFnzVTZr/gjSuYMWjRRvUKkWJ8qlkzT8tOQgbWO9G53bK1yIuMSm7SFWf5bdYOzq3EHLotmZXHxjOcvnZTF/kZe33guSW3nmn7RDDWSLtpRTRC7t8OuqaNtaRYc2mpYnQyQz/kAAk7Hx+CGEoLAoTioJMkxGbtBifipkSYUc16IookkydcxILaXLg3i8jcnZWExw7qRq4vv70F2pT4CKWsF+tpJLOllSomovJqLsYSMHpC0suCOFDm219B/k4+hXbsxSEkIIlOQIPXr0aFEY9Lr4X243GSUmnGfhoelehl1YxDWXJpGTpeaHXwOs+aIVx4qiXHNXBePPMXHuiWTf4i+8HDwc4aM3M7BaVCyencmFV5chS6JuXGsKA/roOHQkyr232Jg+I8At97iwhnKadIPWS0a8jhy++clNSrKqAfm592CYjKyWdUioVFr250eY+6kPYzCbTko/jrKPAD4yaIUm1I4yjtO/Ty3332Fm/D+20i08osHk8qQ8QiatKKaA1iTuyRQyKaYAm8ZC+5HFLJmXWzf5nzzBws8/VsGx5q9NQkKQmAjHRYwaw1Gi9hI0OkFaII69qhcpSjZBfBxmLyIKH3+kYLK6cbskiouL/7bmZ01NDZs3b6agoKCORLVarXTo0IGBAwf+t+iz9+3bl6FDh5KamkpVVRVLlizh6aef5sUXX2yW0I5Gow0KBCRJqusgamqelEiWCNw4sZHKfrbTSwxtlLjRSQaMkplH7m46odO+jZYenfWUVXUlFNzLmOFGyipjDfYZPtjA8MEGgkGFcESh75mldAslKoOCllK0LgspJOPW72ZQ3yR+3RCgb4/E+VQqiUkXmph0YUOCb/pzRVx8YW7d38tXRNHHrSgS1LqCLZobHjt2hNYnTCoy09WktwoRqGzahb2EAjTo6CMNw9npWzb+0jSxpdPJpNrVhEKJjqorbq/gifvtDB1QT0w9/XAKdz5cxdIvvVz2J+3gf5xr4oKryurIz69/8uN1qWgdThDxAkF1wMPjL/gZMdjQgJwE+Hmdnxq3vkXrJiEEOk2UMoeWQbH+OFWlXHeVvtGxIUF+33CFlbfnuTlzmJGzRxkbORxLksRzj6Xw9felKJXxBu8QyZXGl9/7SbLKDYjPk2ibp+HO2/R89FwxqdE2iZhKeg4dha3rM8nJarjcHD3MSElZjI+XerjpyiReeqsGi1lGrRLEYjF0uqbv36ZQW1tDyFyOMW6hoirG1ZdYef9TD9Pvs7N5R4gXpjfWnDuJSy/W8uxPNZgUKx1FL44o3+D2xJs1wCkvA9nm4rbrGxsL6XQyr89K4uYrD2F09UeSJNLJJSSCBPFjpSH5mU0b9rOlTh7nVCgiThWlmM0JR2az2UxFRcVfPiclJSVYrc1Xkv6/BLPFjDNUQ3/qZXaCqQU8+5idnftCPDbDw/HjAqtV4rqrDDw0xcZdjzg470T3zNmjTGz8LUownqi+VQXtxA614q1HisHgh6CFlEguilzCsaKSumdl264QV1ym49u5hRAyoOfUdaQKe8lgRp+3iZuu1zNpfGIMfe9jN6t/8KPIEg7rb6TaVXz4eho9ujS+x2tq4/To01g2pDlIksScj97n0n9czk55DZ2UflgkG5CosKtN38k7r5oZPVzPky/VsOGrXNJS65/FXt0SCauh4w4Qzc+omyO75Sq69oqRk6XBnqziy68S873PV3u599FqPl2s44whWo6XxHhzjodKR5yzx+honavhmrsqsaWr8bidWP9kdiOEoJCDtKYTeslIVEQJiyBq1KglDZ2jg7nxzjWsWpxCKNh4PfNXeHrGA9j0Br7/LUi3jhp+/lZNH9G4cjQ1lsfWtaW891EtHdpqWf2jn1/WBRgxRM8rM9L5eKmHpau8+IOCDZuDdBtRyJD+eowGmd37wrh9Ck89kMLFF5pRqSTiccGq7/xceks5Sz/IwmhIaGgDLJ+XxR33ubBX92r07OolA3phpEQcIVdqeJ21mmLadvHh9MmUVZSfdkJIlmUkRc3O7YK2dOQ4+ViFvdE84Tj5pJGdqNoUJWSQQ4zoibVD4/eHCjVhEWxQuX4SilAodnq57Z4wgRAUHgWzoxu9ouls4ZeEdrwwEVMFUetiRAKwQ1qLJGQMmLCSTCZ5TZ4XoLXowjEOoP73FH0Cf5P87NWrF2vXrqWoqIi8vMZugQcOHGDv3r2cf/75/+UL/N+IRYsWAU4+n5/JgN46Plrs4a05fkJB6Ndbh0oTZvOOEIP66vH6FF56u4bvfvEzZriBxSsC/LYmSkl5jODxLNJpOEE7KQj9Bz9gwYYXF+UUEXQKXnrNz7sf+nB7FGQ0dKdHnUmFIhRKogW4o/mMPVtNSXmcvQfD9BxVzNpVOcx6IpWvfywkqTyDoBIgrERoRzes2DlwcDOK2MdXX61i/PgJLYpFOBzmxusuZMSgMLdcnTBLWL85yKQbynlsqp3nH0vl/KtKueO6JF5+N4pKlpj7WkajRX1OlprJE008/ZKbkE/NMy/4+P7nEJPGG1i3McDXP/p58YlURg01su9QmAmX+MhTCcpyfqJ9O4mSEoE3ICjyRrCZNcQUQUmRxIGdekKRICarTHoriVbppTicxcRqbCQ7e6KT9HSgJ9sqnWjFOubM/id33PlQi2KwY8cOXDWH+ePrXHQ6mWBQYeW3Pn5eFyAzQ6a6Js6PS3MbZBBtSSrmv2tn2AVH2LvLiUGYMeSVsumHDEymxKSuXy8Yf46ZGS85+eIbH1aLim8X5vDGBy5+XhvksXvttM3TsGt/ouU3HhcEwwoqbRRHm19p30aLPyCx4L3sBu2/sixx9aVm3N4Ys+cHmfFSLXffYsXtVVjze5Dbr0/i9dkvcO554/9lJvvPuOaKa7AlS8Sqk2kfHFb3MtCgpQ1dcIpKjrCXziQmjO1EN3ayniyRh1VKBgFB/CRhp+MJZ2OAMEHUrUpY/01unSsxwOIPMvn8Ky+bd4Q450wjTz7jYWBvQwPi8yRuvCKJJSv8hNarqFGVcc2VOtZsCDHtwSjp1WeQe+KlESuPojXswipHcStu/vncq9xwww1/WzojPz+f1157DVmWGTduHN27d8dms+Fyudi/fz+//fYbr7/+OjNnzvwvVR//GatWrSIlJaUBcftng7r/KsxGC3Jcw+ofA3zyViZX3uDimjs8zH0jjdHDE5POaXfZOXo8yoefubnpvkoitSaszu50Oe9gQgPIrmLz9hBag4QI1U8gtOhZ8UUUEXdzVBwgjw6opQR5WE05x1R7yDWn8OSDxiYnHVaLim4ddfQZXEuSrx3xqJsKiuoIpLqYkMNeNpEuspFSK3nlvSger2gxSXzehVfz+vv/ZPpUW6Nt3/4cIOZMRpYSFdzRv2ilAVCkeLNVpFXOGFqVmuWrfVw5qeF9/sU3fgJHW5GuNOz8kCSJbmIA21lLpshL6DtJGnqLM9gofsSgT5yB12JFAAEAAElEQVRr4j+0PP2tE3M8CaehjLHnj25xVXKNK0Y0KpqsxozHBb6AgkoFWXkxrBYVv6z3U1EVZ/N3eahUEp3aa/lucQ5ffu9nziduDh2JMOoMA4/dm8yCz71otRLnjzUx8XwT7853U1IWo13rxrOuWEzw07oAsaigX08LJpWBSFhgDeU2WREphCDiNTDrzeO4vDFWfefjmkusyDJMm1lN+05ntigOVZUqnni+lo0bFQYqfTnOIXQYyKYNHvshImYP5kgcoch0aKuhVZdqCkp+xlDTDotIJoiPco5jksyE0vNJi+iQXBJxESNCmKjahydtL5/OTqsjPt2eODNersEXjqCjGlsTelJCCDzU0o7uxESUsox1PPywlisvtqPVSjiqYzz7z3x++7KSjNq+9GIIO9lArCqN52cVIQVNVFdXtygWJ7F06VJWrVpFLBZrtG3NmjV88sknTJw4kYsvvvhvHb85nOrMm5eXR/v27bnzzjvZvn17s0mnlStXNpBmatu2LbNmzWq2q8rlciGrFI7G99NZ9EVCqqvk/fPCSNZG6diueWOvQf01rF6nQS7uyh+bj+D2Nd2lZTDI7DsUwRhOXJMiFFSaOKrKBPGjUrRUVMVItasorWg+KVHtjNMqV8ZgSCxuDuRH2L1dRQwHQgjA2KK5gMWSxO79VfTtmRg7zjlbwwvbNtJJ9CGJFCQpcR8XU0CcGBISEREmEv3rNsBgSEGtlljxjY8LxpkaEJ+QqMx6d1Y6511RyiUXmgmGBD/8FsDlUujTU1s3B3NUx3j1PTchlxWBoIZKiilAk+xBp9Yy5PwSnrg/mXEjjdS6FT5d5mHj1hCZmR1bFAen04nPDxmqTKS4hKL30bfPX7gzqyWGDtCzfLWPV2c2TbJKksSl48188YqDFOoJvqTaTtwx7Rem329r9vhXXWrkg/dKobJN3b8JlEbE50lcNt7MBVeV8fVPfjq0SRiPxBV9ix194yLC9ddpeH+ei9dnG/nn03YWrvDw6TIPep2E16eQ3gyn7KoVSHEVSAn9unC1jdkf+Xj4nsZV25GI4Nd1IcaNbHpOAAlJFCxOcNX/WzZt2MeWRlq4YZWPiAhwWNlNO9GtjsQLiyCH2AnA0aNHycrKol+/fvz2228cOHCAMWPGNDrvL7/8wrZt21ok6/Y/GeZkMzpHUl3MFKGQmqZwyXXVbNmgob0ygFwpmbiI8+7jx5kz9whpOfUJXZdHQS/r0cTNBPFjJnGstGi7kypziXvC4iUrPXH/OqpjbNkZ5stPsli3/hjufW3xxhp2KZgkK4bSsSx8qYS57xcSNdRwyUUWDqzPQ6eT+WltkEef8jD5Kh/PP6dw+cT6JJHXl5CTuPbm4bQED98/lW7q3oSyDtCx3w727FEQQN/eMo9NM9OhrZb1m4JcdLapAfF5EhqNxCMPmHjmvsMkBdrgtR7F0q6C+e+lUlMbR3fK2nL79ji+ajPvvq1w+LiH736I0d4xDkvqDs4bG2XGy05yszTodHGORn6ntqwNuZGuqCQ1fuHhGAexkYJFsiGEIESAHayn7QnX8USLtZZ35wc589yWxaGsrBRreozfvshl/kI/hT+0b1ZPMzPSkVWrt9OmbYRqZ5xe3XWkpqg5c0IxRqPMrdckMXmCBYNBZufeMI8+V000EqOqSuKlGalMurA+0aZSSUy6wIxaDa/PcTHyDD1tW2vq9EUPHlKwN9My3one7JB/I5JShNmfjRAS0aRyhg4XvPtKOndPr2LFam+LkoMqWUVMEViwkYSdPWwkSaSQQgYRwlRQjBkrrelGVEQo5zh9GM5u/mi2vjOX9hSwj66if6NrKeIw2bFOVP2UhYxM7kmiVQK9MJJBLlWUorNE6N5Zx8FNNrqJAXhxkc8uAvgavGtiIkolJUQIY8BEMml4pWp6dldTWFj4b3F8P23yc8GCBUyePBm1Ws2kSZPYuHEjTz75JOPHj6+rAt2xYweHDh3i66+/xmKxMH78+P/yBf5vxDOPP0uPbloy01TkdKlA8iZjF60RRPiuqAyNTstF66pItZhxuEJcMknLWaOMLFyokOLPwRzOQBAjynF2s5EeYmADsWJZkkkWaRxgOyBIIZNSfNhFFkGPHyMKXejbIIsuSzJ5dKQyGmX0sFomTzSze3+Y26dVMe6SUkYNM6DTSliSNFhrE25cu/gdFRq6KwPYf/h33n3r6RaTnzOfmspDd0a55KJ6UuWy8RYuOsvExBvK6dJBS/dOWl6d7WLeaxm8+5G7AQkIUOuKc+PUCtavlcmN9CE1ngt74Ze9JXw4bz8GrUyuJYfHpoWwpDm5+QYtyTozurb78FapKNvQGXs0m2QEevVx4vajfL3YTlqKinfmenh3Psx5NaXBhGjLzhDX3byOjNIRaCU9ObTny69207Hbl9x8y30tam+c/d7LPPuIHZ1OprQ8yvhrytBqJUYMMXD0eIQh/Q2NvjMkJrHT77fx0SI3l01Q+GOLmktvqeC1p9Ma6OVdeLaRhSs9dOkgMebiEkxGiSXvZ2ExJ0jALh21XHKhmRvurWT3/jDRuMTz01M4f5yZa6dUNNI9PIkbr7Ay9zM3ZrOKGS/XMOl8E7NfTmflNz5ys9U8PeN+3puz6LTjUFpait5QS06Kicixxlm0mIgSJkgtDsrFcTJohSzJGISJMEH0GDFhoUTOp5dS/1J1agpxZ+zijadSGxCfJ3HJRRbmLfRw1j8cqLxp3Htb84u8e25N4q7t2wmp3ZwxxM4dd/vIrR7ToIJCLWloG+zPTmkdqWRRThELP13ITbf+PSmAFStWoNFoePbZZxslo8444wzOPvtsHn/8cVasWMEjjzzyt87RFLZu3Urv3r159dVX2b9/P3a7nbPPPvsvtfRaWu00cEh/fl+/gYALHn2+mtlvJzPjpWgd8XkS7VpreP6xVM4bY+Sme5wkOZPZui3K7fc5WbtOIexIJR6Ns4015Ip2ZEp5lHIUm68DOgxECbOXzcSJoKgjmG1RJLcK9CG6dWq6RRFgyEA9v81vRbrUmjQEu/idLNG6QZZVQiJGlMrs9Sz/LJlIRDDphnI++WQOL7/89umGG5VsZP68OLGwi/vutGC1qIhEBJ8t9/LULCd+r5FifkR9QmvRJzyYpcYkvU94MCc1fQ/H44nFvD6QTla6h3fmubjrFH3M9+eFSPa3a7bd2SZSE5MZ4atrk9Fh4IrbKhg51EBtbRxvzEcZ60lOtTD9qcda3A3g8ym8/6m7wXWdxMIVXs4bbeK7XxLtq9ffXUlKsky3TroGLa5qdWKyOukCM86aOKMvLqHSEWfcSCP+gMIDMxzIEsiyYO5CNyOHNiRBFnzu4eMlHoYOMNCmvZp5i9xEjSHiQQmFxrGNixilab9z1nlx7rgpDatF5ttf/AwfX4xGI3HDZCtLv9neoliE/VGObU/BqIQRgItq2mrbIXffyEezrLTNs/HmbC9vzg4wZKyDc8/V8fzKFD74tIRlK47iqIjR2qbiovMFd92cwshzaihTbcSS4SMvT0JyxnF5ItS44hiNMj6/wmW3VPD4fXbuu83G2RfuwVI5spERwnHyMWBGlmQq7Vt5/z0jI06JX1qqmjdetHMvNWz4tJwUkU0H0YOD7EDvtZNOMtFotMX3xaJFi/jiiy9Qq9WMHDmSbt261VV51tbWsm/fPv744w+WLl1KPB7/bzWKS05OJi0tjfLy8mb3mThxIhdeeGHd3ye/r8PhaJK8jUajSLKGqAiyU9mAASMVyduQbTWYLRKuWoG6JgeLL4+IHKCmNgl7ctPVa8cKFTRoMcVSWf31AVq1i3L0eLQRyS+EYNoMJ8m1w0FKjGWhEGi1UQiCztGOV9/byytPp/DwM9UEg0odwXkq3prron9vHVt2BFn3e5T3P4xAZStqqUKNlrZte/xlrP6MAYPO4fnX32Tph5k4nHEWLw3TXQyhjEKOcgBZyAgEmbQij44cZjeF6l14yiN8+JmbC8aZGslenDQ2UaslPv/Kx4evNp3IU6slBvfXM/z8co4cktFGrSTFs1DbaygPC2a87GTR5360RT0w2A9QYPySnl30OHYoBBx2vI72SMB9Uw8jW0pIS5V54Qk7j99n5+zJ1S2Kg9frRatTE1cSv5sUMnLgoIOxI5rev6IqjsenEAwpzVY2AqSmyMT/NI7V4iDuTEOjanxv1scmQXaehEfUkJHVvLyLTifjDygMHWCke2ct2/eEGTNuUotiACARBQE9ewq27g6wfLWWj9/M5LU5tWzaFuT9TyVmPdF0UuGjT8MNFt76WBIffljJwH5BxgyvH7fCYYWLb6jCWaUiEGk+Booi+LOijVrSEBR+/MKLSbIQEzEq5KOUigJylI5UUcoWfkESKkDBRBJWklFQ8Lp8lJeXM2rUKLZs2cKcOXNYtWoVHTp0wGKx4PP5KCwspLi4GKvVyiWXXNKi2P1PhdvhIYeG8ib5BRFiXgt9qfdiUEkqskQ7fAV29jl/BxK/0fpNQYQ+Sra/B8UU0JV+jc4RF3HitgrOGJjKmt8DPP1KDa8/m4ZOJ/P9ilQeeLyExcuChGNBtOipxUElxcSIYopaiarc/Losl7Z59ePqWaOMDP9Wz9BxDh5/KsDZo/Uk21TEYoKr7ixHq4EjRw4wbtxZpxWHI0eO4Chz0ifWj3Lymf9ucpOJ7f35Ec4c1nyBxdCBeuS8Y2S1ruLJG/SMHZmoRn7qHSfXXpZIpAUCCitW+7FozfxjksJrL2Qw+NxiipV1yCqJJ2d5uWKilVuuTiLFriK/IMIzr5axc3cROklHUVGcDuHBdZWptTjIIJdM8jjANiwiCaNkwaiX2borwjMvn31aMTgJRYly3x3JpKWqCQVppDseEgFcKftQ2VzoDILKmjATxyexfnOA0vIY5RVxunbW8eg99gbSJn166Pj6s2zGTCxFVlRMOL/xmiAaFYwaauD1ObWs/MaH1SKx6jsfF51tQpZEs5WbkiSRYjKx6DOBw1lDPA5DB1jrJLZuvTqJ7372tygOskaBsIQXF7lSO/qJkRRTwH62YsFGO7qgw0A5xynnOJ3pg1pSIwsJNVqCorFEUrKURo2oYq/uN3Kj3TApNkL4OcYB9JhoTadG308IQZw4GbQikzwOx9ewf3+QbvRLeCCQTD8xgkIOUYuDTFpRKo5SRSlZtCaZVHx42M3vSOoYvbrrKS4u/j9Lfn711Vfs3LmTKVOm0KZNG6ZPn87rr7/OkiVL6vZ58cUXgYTZ0f333//f0l70/zqi0SiRcJj+fbUMHVtNO88ZmE5pW28lOlAQ3ocr7MDo7U5vUtmwLJ/jseP0j49JZMFO7NuRntSIKvLZVecweBIatDgoow/D2c8WWtEBJxV0oz8H2UmEEAViLzFiJ/bXkEdHUvwdee/9tUyeaKZXNx2vzEzljoequP0aK+/N0rNjb5jHZ26kYncWHQO9KKeQ/WwlLd6K0tL8FsXC6/WSf+A35r3UuE3JYJB5aEoyHyxwE4vD5RPMxOJg/lNLaDisMPm2co4dVtMjeGaClDgRn0zysIsM9kQ2kursiyRJRCsjPP3sGtQmH44qNdllDd1sM+MdCB7P4rJrf+ePn9OIxhVefy6lkYbTwD56Pv4QbrpqL1m1A9Chx1WjQoq5KSwsbKRJ9lcoOLyHcSMTFbgTry9nwvlmpk+1I8sSb33ookvH5onUbp10ZGepufQiC5deZKG8MsY1d1WwaHYmaalq3vvYxcatIb7+LIeO7bREIoIVX3u5+MZyFrybWedyrVJJvDA9lZvvr8RgkLh8gpXC4iitcpofQgwGmYx0Nd8uyiEUUli4wstTL9WweE4mhcVRrrxjM7FY7LQNob7//ntsSSocVRLZfyJ1isQRak4I1nemDy6cbOEXskUbYtSTbQH8qNQK2mjixeYRtST1O0C2WcO5Y/6C5OqvZ94bJuxWDUnW5qtHbEkysjqGOZzBNz+60da2arL9WJIk8kRnHJShQsXyxSv/NvmZn5/PGWec0WQVPiQqkYYOHcqWLVv+1vGbQ1VVFT/++CMXXHABEydO5MiRI8yfPx+NRsOoUaOa/ExLq53OvfBc3n75XdKqe1JWvokrb6vgjuttjfYTQrBuY4iPFnuQNXFKWv2Az61mw7L25Mbb1b2UFRTy2YXPXERqlourLw5jt0us+ipC5EiIe++wcOcNCSOgh59ysWq5QkFhlD49mm7B27U7jpZ68jZbtKGSYlpR38LikErpNSDM4nkpdc9Tsk1FVUVRi6p8li9cjsXRmTff3s/ipTWYjBKhkITXqUYOtmGA1Ida4aCEo7SlK3vZRF8xAp1UX1kZFiEOsQOrQ7B9d6hBS3c8LrjmzirMjq6Ygpn8vmEDSdYo519ZytmjjOh0Env2R+jJX1QWoUag0JszkCWZmIhSospHJSJcfKGZn9cFUOUWk1rSkYrSUma/PZtnX3z2tGMghMBolPl5XYBad5x7brZhtSRayOcv8rB+c5Dx55po11pDXo6G1jkavv8xyrSpzV+zPVkmK13NP2ek1Z1Dr5d55d1aIKGJ9eJbNUy7MxmVSuLz1V42bA7y3eKcOkL1xiuTOHIswgVXllGjHCYl0LAlsjJ1K2+9pWXcqPrFx81XJXHZeDMXXVNGKKxQXVXZovtBrVaB34JGF8EdT7SXxdrs48cv0nE44ww7y0HMmUIrs4mwS6a0uBaDQeaeW23cc2vDY5WURYnKAZYtttK7e/2zeCA/wnV3V/LpO5ks/sLLrddYGTEk8R1mv23kjqm/oq5sizWWRpggZRQSI6GF5hW1tE0PMWJoLk3h8QetjPn+CFRmY5FsxEQUCYhJUWw2W4tiUVlZyZdffkl6ejqPPfZYk58dPXo0kyZN4rnnnmPlypWceeaZ//ZK9ZPwer04nc6/nANrNJpmk6CJasiGUKvVZGRlUFJUBgiScl188L6OQX0T3yEeF8z5uJrX5xQw9XYrcxe6mXZXY3Mdf0Bh85Y4OVgT2tjlguKKGJOuL+Xph1O54CwTKpXEkWMR7p1ezd69Ct1PPPOSJGEKpeEzlpAe6IQBMyu/8TN8iI5pdyVz7d2VzH0tvS6JKIRg2Vc+Pvk0iqm6IwvmVOBVfMhosBOsI9ha57Vr8js3h2uvvZ7xi19l1IQS0lJURGIQTd2HxRjEGJPQ1uaQHGyHX1VDefbPDOgGO3YopHnzePkhPS+Yq+naO8pH7yWTmpKQibrz4SqefCARr1BYNJkIPQmjXsaxqzWdySOInxIKMNVY6cAZvPHqVvpwFof1Gxk+TMVHb2Zzyz21WGra0EWq11JLD+QQ9PvZU/kH6zdEGTcyYYqoKE2b7TQFs9lMalorjlc6wAv2eA5zPz7E7Tc01Ck8+Vt8+4uPI0djXHOZhV83BDhndNNzntXfRrBSf++GRZBAWj4xt2DR5zK3XWdr8nMrVgdRuxLPXkSEOWbcSmtT80RhrSuORiPx+5YQmekqXB7Bw4883aJ7AaB7946s33yEay6xsvtAhG27Q8xb5KFfTx06HSxf7ePCs02MGNwwaTrrDQ+B4nTMJ6oHhRA4qURyyFxzu4OcbInhg4w4qyW2bo3jcViQIgp/bPY0cJM+Fd//EkDtaTiuhEQABYUdrEMSElr02JV01BgBKfG+RKaacgrYhxcPEhJW7Jx13jiEENhsNu69916WLl3KkSNHGknPde/enZtvvrlFsgn79+/nyy+/5NixY9TW1vLggw8yaNCguu1CCJYtW8bPP/+Mz+ejY8eO3HTTTbRq9ddt2Rs3bmTJkiVUVlaSkZHBFVdc0eC4/w4okkKIYN3fMSIEvGq60K3J58cs2ZCCFo4XR3jq5RqKj0O7duDd60YWMsfFIVrRsa71NiJC5Os20io5wvhrywkEFWZOS6Fn18Rc0GiUee/VZC6dpOOKa9egBI0kkUIbuqBFj4tqSlzl/L4p0oD8hBPr1/tMzHhYy72POunXR8OilV4UIah1CQ4f2nHacVj91eek6CxIIQm1K5Ovf3Rz0TmNn2udFo4XN/8sVlTF6NhexafvJoyAqp1xXn+/Fp9fcOFZJo4XR7nyVge1LoWXX5LwhySefdVJwCejTwrjDYWZeW8qkyfUr806tdfy6TuZ3Pt4Ff8418TTz/tR70gQqSER4BgH6MlgtJKebmIAR9hLF9EXS3Kctt36tdgnxGSUuWBc4rsPP0PDyvnl4EnMZwLCh6vN73zyfhJ9eyaez0gkkdyuqVUwmySG9jew91CkAfF5ErIs8fLMVK6/y9GAXD58NMLzb9TgcMZJsspUOuIEfBI/LM1m9sce3pnvwheFqFRGWhPanopQcEScZGWk1XUynAqrRUbTRHHTX0GRYiSTRQkFZInWqCQVrUR7qighi9aUcAwFhWRS6UPCj8AnPOgwkkcHDrCdnmJwA5mwsAihySpn5Qdmvlh9kO9/DlNcEic52AYZVZPPnJNKrNjqnimbtwNVqqIGurSypKKt6MpO1lMmCvHipg/D645nI5Vs0ZodsbUsW+lm8vX/2m/odHDa5OfEiRNZtWoVjz32GJdccgkTJkzgzTffZNu2bRw+fBifz4fBYKBjx44MHDjw3+Zw/b8N1dXV2Oxxtu6KkuTplCA+T0GiuiaFKkooUO1EkgWKiNEm3quu/P9U2KV0SsRRwiLUYBHswkF7erKN39Bj5Cj76cdIIoQBhRKO0onedfoOIREgn91kkoe7uD6tOXSAAaNRotKZaBcKhQRac4TWZxSRZKgkvD9AvDoVl9tDONyyWGzbto0xw5u/j0YPS2RZistiPPmAHYtJZvuecIMMy+erfbRvo6NqR06TpiZaSUeKyKgTBdZIWvJqh1Fm/gljdccm3WwNkgl3RSqbtof47fcgD9/d9AJnYB89mpQqRE1Cp0uFhoPb1Bw6dKhF5KdKpcbtiXOoIILFIvPE/fUaKrnZavILopzVNNdEfkGE3FNajrIy1Dx4ZzJzF3oYf46J9ZuCLHgns74VWCsxeaKVnt103Pekg8/erV9E5mSpkSTIOyFan5aioqi0+ZdpIKDUtabq9TI3XplE7+46HpxZzdzXMhjSX8vWrVsZMmTIacXh0MGdpKWoKPEqKEKpG1ArRDEh/PSmvg0+mTTyRAe2sRYVKnapfkMtq4jFJNRxFdvFOjLJI5ZWyMI30rjvSQfxODQnxxoMCWyxHGS3xNffH23y5Qjw5TdhUrxdMAsbK774BYs/qdm2CxNWijiCjExNjfO0YtAUwuHwv9R5SkpKItzSB/BfQFEU2rdvz5VXXgkkiMzi4mJ++OGHZsnPllY7LV38OUIVRR83U1CkJa7E8bj+pI2lCO56pAqrRcWMaSnk5Wr46gcf996mJltp2PYiSzIpZh3nXFvD89Nz685/09WwfXeIx553csf1iVg+Mz2J9ZsqeeblEMs/bpyACQYVVn8dIfuU1l89Rryn9LtFRYRw9kFWfJpal8kFaJunRm3868qwP6OmpoZSKugbG4MoUwgRwIQWA1481ACJ7GxURDjEDnQY2MUGzCIJI2YC+IgQphN9KHQeYPLVPlp1cHLuaBPlVVG+/yGG0dGFtFAbkEA5MpgvPt9Bt546du8Pc+x4nHhUqtMcbAouauhM77pnUy1paKN0p2K/xL4DNTx4p52br0pi1PnHsBxN5+O5n3LTbTedduu73+9Ho5FZ9mEW733kYsDZxaTaZYwGmf69dWg18PvmEK8/k8bOvWF+/UFLO88Qfvl1C/fd3vQxN24LMaB3vXPzXY84SEtRsfSDLFJTVHi8ce58uIqeZx6nfy8dew5E2PJ9XqOFb4e2Wp59LIVX3/bgOliCLZog/cIiRGY7P+NGNY6Z1aLizhtsPPFCNTZ7eovuh7ad23Bo+xHUUhQXTpxyCVKtiiFjqqmsCWNLUvHYc2GGDNBSXhVmysOBRiZLJ3HPdAcfvJbeaFzr2knLy0+lMuvtGvILoqxekF237czhBnas17F4ZQW/rS1m9fdBVEErUcJ0oz8GTHTqsr3Z609LVaMyJsakqIggUPDhxStcmEymZmOhVqsbJUvWrFmDoijcddddf0maZmdnc/fdd/PUU0+xZs0aLr300mb3PRWhUKgB2VBVVUVhYSFmsxmz2czSpUsZMmQINpsNh8PBokWLsFgs//YFv9agpT3diaYVsnyBge6d638vlUrCURPj3ZdSGD3cyOTbKlj5jY8J55nqxrlaV5wJVznRlnemNGMdHbtFeWSQjmPHNPyywc9dD9bwQl4t6WkqVDLkb0km1Z9CIYfoTB8AUl29OGT+lXLTXoTRzVcLMlm4wsv2PWHSU2TOnFhCbpaa1BQVm7aGUTlz6eAaiiypyBHt8OPlgG49qbFUOsR7spmf6dKtc4viUFNTgyxLXD7BjEEvIYSfZx9R0a1zCpGIYOkXVTzzYiFJNsGjd5h5boZMu5rB9ZpiXqhZV8vgMZs492wtP6z1cv0VFvr10hMKKeh1ie6dP2tinsRvvynk0BYtegLGClLsAdp18BGJlJF+TLC/+nfsmUE+ey8Hr0/hl5+gRxMmEgbJRLZox9xPDnLHTWY02sbaj/8Kt9z2CPfddSc1VGCXMtGUdmLS9Qf4+O10km2Jd44/oDDjZSdnnmGiS4coBYVR1vwe5MwzDOh0DceDbbtD7DsYIQ0/UREhaClDSSshVaMm1zEU57F9fPV9gIvOaUgkOqpjvPC6C20oi0LjNmJmB9dMUuMP6Nm0PcTgfo1jOet1Lwd3GJh0qcLchR7UajUbN25g2LCRLYrBiFHnoY7/zKIvfJx5hoGf1gQ4d4yRnfvCdO+s59tFqdz7uIP3PnIzdoSRWpfC0mVRouWZpLl71M0RKijChIUIIVKcvVCcehbsySeIHw06IAwGH5Eo3Du9mrdeSG3we1VVx3jkST92T78G845CDmLBRgAvMaLEiFJNOT0Y1GCNl04udpHJdvVPpGrMHA0Wcs+999RtT0tL46677sLlclFSUkIoFMJsNtOrV6+/5bERDodp06YNo0eP5pVXXmm0fdWqVXz99dfceeedZGVlsWLFCp599llef/31ZmWa8vPzef3117n88ssZNGgQmzdv5rXXXuPpp59u0brnX6F121YcdueTEU/M4xyUo0ZH0p80Jk+FJZJB7zP3ISJa5JiBkpIQMXZgl1PQKFq2qn8gN8WEIsXJyInz+VNmhg5MrO82bA6yZJWXkUPr7/sVXwV47IkQUtBKLq1Jl+rJrRQySA6l8ewz6xnYL0Kn9g3XkmNG6nnBHOKrbyMEwwp5OWoOHo6gxCVU6tOXwJJlQUhJvEeTvR15+PE1ZGbIfP9jhPW/RzEaJa66Qss782sBmbtuTGpyjHlldi1t8tRMurEMWZYIBhV8AYVUu4oR40sor4hz761JBEOCld/6uPYyK/166qmoirF+c5C8VA2X/6NpqZVH77Fz35MOJDWUUoBf+AgTpCv90Z7gJQySCUUoHFFtZ1RXhbMuuvq0Y3AqQuFE4mT0cANSWiVhd0KnsjZjO18vtdO6VT1PotVK3HG9jarqOKt/9JGRpm5SU/8kBvbRE1OUOo5h/6EwU59w8N5L6bRvk/h9FUXwyVIvk26s4KdlOUy7K5nvfvFzx717sbiT0Uv1948QgvLkrTx0m5GHn3Hy8VuNdYS//tGPVnP6JLAQAuIyRiy4qWUn6+ks+hLEd2KO5aar1LDKWREKBeylPd0xSVY6iB7sVP1GtjUJbdRK3ODGnOljxdtJdO2kZXB/AxXOCiLVKWQHu3CAbRSKg+TSHrWkQREKFRRRyEEGU98JaMLaJE8lSRKdRG928QeDGdvo/pQlFV3FAHaH15Cdnd3o838Hp81QTp48mUGDBvHOO++wZMkStm3bxpQpUxg0aNC/fYL3vxlCCFLSJPbtgX6iTSPi5KhIuGINYDRaRYeIC3awjlSavyHspOOhhrQT+zhFJSrUaFBjxEwPBnOAregkPXERI0iAQX+6AfWSkR5iENtYg1nEWPN7gFFnJB5ig06mpjbGlbeX4XAqfD43q66lRgg7y1b5uf8JJ1Fny7K5fr+fULj5lploFFxuBZtVxuNVSEtRM6ivnqVf+uoG4RVf+8hNN6L3ZjRLQiWTTiUldY5oGrSE/Royg5nNfkZTm8Xa9fno9dJfOjCn2GVCBKimAh162kf7MOet9xsQQP8KvfqMZs4nP1NUGubO6xvqhpw/1siFV5dxy9VJjVrfhRDM/tjNu7MaZqHHDDfwxCwni7/w8ukpxOep6N5Zh4REWUWM7Mz6YSIaFWRnJn5bk1EmGhHsORCuy4aeivmLPVx8ii4KQP/eetyeGpw1ca6+xMK6HRtOm/x01tTQu7uW8vIwVVIxmbRGCEEZx+hzCvF5EipJTVfRj+PkI+KCTvE+iXYLBeLEKeYIWpuXtnk2zh5lZOW3vkYmBifj+NUPAVJJRRPXsmDhfm651thIO6esIsZXX8XIFekJzbHaZEIaF8SaXowHJA8xjQclInB7mrFFPA2kp6ezZ8+ev9xnz549//Yqp+TkZHJzG1Z15ebmsmnTpmY/09JqJ2dVNdl5cfYW/kHHyEAKOcgPPwVQnq4363n/UzfdO+uYcpOt7nNffxMlM9S90fMbF3HkzFKen954kdmvl55zRxtZ/aOfCeeZ0Wol1n6dwTV3VfDos9U89aC9zkiioirGVTfXYK7oQYwoFaIIP17CJNqf/MJDwFhJMPkY55yt5h+TE+TkhIt03HytmZKyGM+/fF+LKlwUBJnkkc9OwiRE+sOEiBAiRow2dAEgXcohVWThoIxSjhEhgg09KWQSIUw+OxPu3o4okqM9z/1RhFoXIxaRSRchLETQSFoUBLHybL6rPIJNstM63p0uqDjETnqLlEbx8woXMnKDyd1JpAY68txLv3D1ZRZsSSqefcrMfXcF8Lskdu/ezcCBA08rBrKcMHIqq4gx5aZkjhdH6dBOi8erYNDL3Hm9rW5y+/jTXvI8QzBIJo4e1LL/UJhunRuOU4oieOGNGt54LvFsLFrppU0rNQ9Nqa+Ys1pULHg3i4XL3Tz0bDVnjTQ1qTcKMOFcM58s8WBrfZjf1xZg8rTGh4sH/tH8VGv82SYef6Eae0qrFt0Pzzz3DJecdznxOIQJ0EcZibZaj3AIJMoJW/YybpSenCw1nTtoeWdWKpfeXM7nc7MaTPA3bguSfzTCyKFNEz39eul59DknWi2NCF+9Xub6KyxcfwVMusrJml9i9GE4WklHRIQp+wsdyEhEEIwlFm0lFKDHSCatKGA/WVlZLYrFoUOHyMvLo0uXLv9y3y5dutCqVSsOHjx42scvKChg5syZdX9/8sknAIwaNYpbbrmF4uJi1q5di9/vJzk5me7duzN16tS/rePcHAoPHSebtiRl+Oje2dZo+8ZtIZ58wI4kSSx4J4Pn36hl9sduOrbTUOuOs31XFOOxfkRy97P68+QGFUnBYDIXXFnG4f1qOrYV7NoJGb7uGDGzl02UimNk0watpKOjbxT5+g10bBOmR9dcnp+uIxhUKDgexWiQqXVFWftHiF9/kOng6tPAyMAkWciJdqHYuJNkXzbt6c5n8xe2SId18aIPyM6Es0cZeex5J8vnZTVI4F59mYX+fXQ88qyDl18LkFMztpGZgkVKxl3VibkL9pKRJjPnIy9V1Qp7D4QZPdzA0/90suqT7Ebzu+27w5Qd1ZMjGahI2smEa908MS21rtLS51e45s5KPJ7E32s3BkkKNV8pl0EuVb6j3Di1kmtvntnsfs1h5fJ5fDInmVmv7KHycDUWbxuOHBHcOLUSAahV4PcrDBtsoG9PHf16Whl0bhGyBOMuLeXx++yMHZEw0Xz/Uw+z53uorpHof/ZucjLVjBujIS83iWsvl7FLZnTOAdx/33pealtL1y5qOrXXEApJfLrMTadOao6od2GzqFCp4PnHMvH5FS6/rZzbr7Ux/hwTarWE2xPn8Rdq+PYriRxTKouXH2f1khQenFHDszNu5r5pr3H22RecdgzGjDmbGY8H0Mt6Fu03UBP34amJEohF2bcuC41GYv4bmZSWx9i0PcSh/BhVFRIp7hRiRImIEMfJx6d1oI5r6RYfQjEFODmEFh3JpNOK9piwUh0twpKVT2aGzMh/lHDNJVZyc9T88EuQL7/3oS/tfoIoPVH9ygFqqSbXmIrdDmaLBrc/ircWdN7G44NaUtNO6gpt9qIrDTbZKWaz2bDZbEBiTvV3zYX79u1L3759m9wmhOCbb75h4sSJdbrFd911F7fccgvr16/nrLOabsv++uuv6dWrFxMnTgQSCe/9+/fz9ddfM3Xq1L91nU3h/IvO592CFygJ7SYn1JM4cWRUxIg2aneGBMHjwkFakgGPR8GU4WPMGWbGnGnl6PEoy78qQPYL7rvXwFUXJzVKCnRqp+GXdQG++8XPuWNMFJdGeezxEFlVw6hhcwPi8yRkScbm6MmLr+5k3jsNq/BrauMocRAKrN8UQolBr14qat1R0tLbnnYcho84h/mz59eZ0Ugl7Tn7ggLaiq4kiwycRHnktwKCdifXX2nkwRnVvPh4at0cRgjB/MUe3O4454818dKTjdcJ8xZ6eOmtWv7YGiI1RcWK+Ynx1u2Jc/BIlMVzsnhnvrvZxE1muhq/X6GkMoYFMylkYZIar7XUsoQmo4qN2+HFN1rW8g7g8sb4ZImHp6Yl5qdLPrYxcfI6KGtLbrtoA+LzVNx9k40vv/cjSVBd0zzn4PbEiSuCn9YGyEhTM/XxKj57L6uBhIosS1w/2UpJeZQxE0vQ6iTGjTTSql2YQGADrmob1KQjGQNEbaXcO8XArdfbmHRDGc6aOCn2eqKzpjbOnE/dmEynX+0YCASQUFFJCXajHmfAw07WkUlrenEGReSzV2wih3boMOChljKOkUsHzCd0Sa1SMnnxrqhzd9K5fS2tczXceYON3OxE/GpdcQ4fi6KR1LipSZi6EWAfWxBCIBCkkYUBc0PJRVQEVbWIWGMJAB0GTFgaySidhFGyIMW1bNiwgfPOO++049EcWlSe2a5dO2bNmsWSJUtYvXo1Dz30EFdeeeW/5UL+gwTS0tJQqUAlS8g0ZPu9wkUIP92kAXX/JkkSGqE7obPTdHYgTgyQiIgQJdIRKillAKPZw8a6kueTC40aqshrQrsBEgN5pmiFI7aPaU9X072zlrtuSKLCEWPBcg8BP3y/JKeB5pMkSVw2wcyufSHeeDdAMBg87QWBwWDgm5/8zHoitcnrWfqlF40Gpk+189FiD888ksoT99u56b5Ktu8Oc9OVVsJhQWqKRJSmBf0BYkRx42SX+INO9MIgJRyAT7b8NwVFjmE2S4TDglhMNGoxghNZnaooZWxBfUI2wCCZKCypPK3vfxJPzXiaMSNXMqCvhsz0ho+sTidz9802rr27gtefSavb7vbEefIlJ2OGGxsMzLGY4Lp7KrlhspVvf/E3SVqeRP9eOg4eidSRn0ePRzleEiUaFYy/tgy/X+HwfjWXXeNmztsWRgzWJ6QDooJ5Cz18/6ufFfMbk/J9e+g5UhglHheoW2DfptfbOHQkSjgWQ8k5iL8kGTUa9Bibdba2SDa8wkVfRqA/xaVOJaloQ2dKlcMAXH2JhYnXlzN8kKEB2Qvw4lu1OB0CNdVkSLloS7vQffBeUuwy3btomHK7gcNHI7z6ZojUsjPq7tW2wYFsl34jW3RqdH1CCPxph7DrYtRWaoiK0GnH4c8YOnQoy5cv5+233+bKK6/Ebq+fZNXW1rJw4UKOHj36bzf56Ny5M2VlZQ3+raysrNkW9r+DQLiCTm30mI/1OtFSG0Vd3Yq7Hqzg3VeSkaSEOcXXCxpOPB3VCloakzm1OLh0kq7ZSdpVF1t4YEY1E85LkPYqlcRn72Vy/pVlXHBVGdEoBIKCULUVa1U/IkqYAjaSQztSySJMiOMcZC8bGX2GwsEDMus/60ByJBcQfLavlHffP0hYjtG9e/cWxcJkMnGYAjrQgySpvrohKiLs4ncKxQHaSAnReFmSySCXVJHJNtbioYYaqtBjpC3dcEmVVEtlxJQIfRmJNqI7YfRUxjbWoBYazFhJI4dOSj8qKeE4+XShL5nksZs/aCu6YJXsxEWMco5TTAH9abriVy1pcFRJnHtxFasWpnLBOBMP2IuIFFmJx//avf1U6PV6rLYcnnu9itkvZ3CsOEZZZZzP3mucYDhWIJF7QrcorWogF1+xnmkP6LnyYhN6fULE/oGnHEyeYKkjgRat9LJ4TtPJiismWXn9fTdtmplAQ8I4QJIlPn3fzvTnq9Goj+ILKMSV5qdaobBAp5U4dvQv7NObgNFoJEaMpGg6XaV6WRtJkkglm0CRhRvu2MQPXySex1FnGInHBX3HFNOvp46unTXs2hfmyLEobVpp/rLiLBaDWFzBH1CarYzYdzBMMnl1HRZaSUfJMTVV1bE6uYdTsXy1l0gYnKKCcooYzDhkZArJp23b01/8QcLluLlFfFPo0KEDO3fuPO39u3fvztKlS5vdPn369NM+1t+Fz+cjTowaqujXummdbY1GqvsddTqZmQ8lKiErqmKYjDI33OmisLqaf75garIVc8VHWZx9WSkbNkJNpZa+6E6YZA6iiHy2qH6gdWoScSmKVRWlxynJBIMhIR9xza21FB/Ro3a3Qh0JsZP1ZIhW5Ej1v2m6ksdxfz5F5JNNW3buW9eiWOzdu4cJ55n5YIGbh6ckN3nvdu2kxWySidZam3WRzaI1xRzB59Bh1xrZva+K75fkoNVKfLbcw2W3lPPYvXb69dITCCjMXeThnbdiZDmGE8BL275OZj7akHgym2Q+n5dJn1FldOpfwR236JBovppIQiYWFyCp8LQwCXrgwAFspgLOG2PmnDNN/PCbh7dnb8Qsw8qPsgmFFF56p5bft4TQaiR27g3z+vsuzCaZ1jkqRg0z8clSD8+/UYMkQSSscOUlBvYciPL5x/Xf66PFHiRnGwQCR/IuOveIcd/dyaSnqlizIci8T/wkW3Tk5cisWyeoiGnQaOC622t58hEzy+dmM/czN+OvLUOlgvKKhBnda68mk5Ue4pd1Vu54qJpAUGHoAA3vvPk0Y8acc9odhH/88QcVZWosGIAYrRiIzmuk2/nbGiSqcrLUdVrPD9wVZeCY7RyvthBV+zjzTDVGjZYD33biANtoQxc60hNJkvAJdyIpQx7p8dY49inozyvhm4U5PPmik5deEFhcnXFxGEVziHKlAHXcgAo1PrzkpumZ9miAay5NkOSKIlj9Y4CHHllLTsXIRtVQ1mgG5tQj2NJ68tKslxg9ZnSz312W5QadE5Ikcccdd5zmHdQ8qqqqcLlc9O7du+7fNBoN3bp149ChQ82Sn/n5+VxwQUPiunfv3nzzzTfNnqulWvAAB/YdRKuFK25y8cob35OsNyN8cQrYR2vRqYFmYVRE2MMmbFIKaeU9MLTZxA+rMhqspx69J5nbHqxizqduenXTM+CUqu+a2jjX3l3J+69ksGSVl3fmu6ipUpFU1Y8gPpJoLC9yElYpmX37GhNqb88JUOGUsNo0nHeOjq++D1DrUKFSRyksKDztCvB+/fphtOk4EF2HzaymxhWnf3RMorVYAjUa2omelEgubrnawO9bQ1xwVSldOmrR6yR27gszZpiRO26wUVTS9Jp37cYAb89KQ6uR+GCBm+nPO3nusRQ+W+7llmuSSLUnztscFEVQWhFDKGDA1CTxCaC2+IkRQ0RsLe4ejsViJFtlPv/ax9lnGvj6Jz/f/BxAZRJUJe1jdOfmZc3sySpSkmU2bQ9SUBhrdk3/8RIPN11p4YobXNhVyXToq22kHX0Sd99kY9EKH3vW5CHLEn9sC7Hq43T2HAiz71AxyUkyo4el1hUt5Wapef39WqbdlYxGLfHVDz6ef6OWzHQVbp/2tO8Hg8GAjAS6CGphJZMUTCSRJSVk0TrSi4DwUUERNVQSIsgAzmxQtFCjKiHcaid3Xp3E0IF6yipiTHu6mo5ttVx9iZkrbq1i7HATH+xwkIoeNZoT3a1qOtMHjaTFJzx4afg+cxoK0OhilIaPkkv7BtsEopHOdCMIiXA43OLuiKbQ4t50tVrNVVddxaBBg3j33Xf56KOP+OKLL5qs5pEkibfeeuu/fJH/m6DRaPD5Fbp3U1GzrYoU6tstSznayEkYII0sKigmt4m2GgCvsRh7OwWTTeah8RpeeVWFv8JDEvY6ll2PEb/wEMJPJk1rBwJYsFET07N6QSr+gOC+Jxz4/Aozp2WwfLWvSbF7gPtuT2bhCh9VVVW0bt36tGKxfft2IhHBQ087eenJhpVGRSVR5nzi5puFOZhNEm/Pc3PzvdXUOCSsSVo6tJW5d3oVRwqj3H69mqXpBeBo3LoKUM5xepCoXt7PVnqIwWg0Aof+CNZw0xVJ0fRjTLrISEyJs2ill2subdx2/P2vAdy1MhIS6eRgl9ITpFegZeLF/v+PvbcOj6ta3/4/e9wl7kmb1N29UNyKFihQoMWhSHF3d3fnQAVpkeJQoULdvWka15nJZFz27PX7Y2hCSMJpznve3/uVc3NxXZDZe8/Mmr3Xetb93M/9BINYzFrWbAizZKWeCaPbk8enHm8hI03NeVfWgZQMvsvK4zx5XxqnHNteeTn/Sz9jhhu4ZpaD5b+HafElujS+b3AlcNiSv2ckojDt0lqGDdLz5L3pFOVriUYVPvksyGNPhbl2lhaVswmTWcLnBTwZ9JsQ73QBaXTLOGwqnn61mTm3n3T44+APsWdPnLRUFQZDHJ/ud6JeI0pz5wSuIhQEAgmpHfF5CLKI4/doWboqxJQJJt54OoNZNzQwZriByeOMeJplXn63hbRUNVa1lWoO4BMe4sTpFZqAOWSloTrIRb/uplnlYXTiuHZBrFpS00P0Zzvr6CuGtlpIyCJOo30b582AhT+AIExj7b9uE3L66aezdetWVqxYwe+//05WVhZ2u52Wlhbq6+uRZZmSkhJOP/30f/k9OsPJJ5/Mvffey8KFCxk/fjylpaX8+uuvXHHFFf/85MNEU2MtjRUg4cVBKhnkEAz6WP91HsPXljN1qgaNWuqgxBs5XMPC5S70ifbKVIUETkfXC6fVoiIcaa84kySJQEDhYKkagzcfGym4KEdPjFrKGcrE1s21ETMOJlAlSvn5l32MYko7n+FUuQBLQwZbtMkyXVVXPgudIBqNkENRO+ITQCvpGCLGs56lhESQfErQoqOZJsrZSzYFFNLnjw7ICRp1paT3qyaxK40SMajd90wTOVSwn74Mb9csKY1smkQte9lCP2kENuGgmjLKxG4iKj8OJR0j5k6tRSD5LKZnQMVuE1fc4OW9V50YjRDC30E9/M9w2x2PcvvNM7jnCRd6nUTPQi0PPevmttnOVmVuo0vG5VY4dGW9ZCC37kheuaec556rRqUWtESCXDbTiF7fdj9IktQluSdJEsU9tPz2e7jT1wG27oySlpI8v6hAi92m4qSjzUy/so7rL+vcHmX+l37UGohEvd0ah19++QU16lbF719hkqzUlhvaqfePmmRm7JAoe0qj3DLbzPWXOViyMsRjLzYTj4tOFa2KIqivVhMNmHjxrRbumtPxeyxZESLoMZL1l5JDW/1gpp67nm8WpLYjQH/fEOaDBT7U2gQV+q2MiR7d6gNlFjZqamr+qZXHnxEKhbDbO++m2hnsdjvBYPfW4f/XCIVCqFCTajJQ2+Tr9BhJSnYMtlra7mGdTqIgT4sQgv0VQRRngOOndB7jOexq+pToqDUnUGqz8OIinRxUkooi+qJJq+fzRWrSUnR4fQauvNnVem4sJjj+TBf6faPI+cMvMoPkpmY/26gRB1sJUBUqDMKcVKeQSaITy5O/g92egU5bzp7SOCOGdJ3AHT3cwNqfulYQqyU1GqEhlyLkvK189EpO62b0grNsjB5m4I0PW7jvKTdVNTIBj4YejcejltR47Xt46qbON9RqtcQlF1j44OECnn5mPyp9OXnR4k6PbaIGgyXOJ69lcuGc9zn11DMPexyWLvmGGWclf2uVSuKEo8wce4SJE8+rQQjBw895yMnS8P28nNb4+aarnMxb5OOBp9288IiZn5eHGDvCyJHjjXiaEyz8LkBVrYyitFVX2Kwq0EVxGXYz46ogt17fRowO6qdn1vk2ppxRzfdfmRkYHZckN6JQ8Z2PMzZs4oXnDcy50smcK528/I6XWFxw89Vt88jIoQaunmXnhOk1NDTJqCQ3q1at6tI+56+orq5GJo6CxDAmoJJUhIQfva7r9TUzXUt2Lsiu3liGbeHLjzIZMdFFDQcZyJh2a5lFsjNIjGELK3GKdFJjhcz9tJRbrrPx3MNpLFvWRJo3h1oqyBMlHHtZGb+vi3Jws4lMk53bbpeZdV4b4aNSSZx6vBmLSeKmK7eT6W1fhioTx2FXYTIkn9Pu+rX/O8hPr9cL0GFetdvtuFyuTs5oO++QKvUQHA5H6/U6Q3e94AF2bdtFS5OeNRvDFPeN4W1xM2GcnoF9FHbu+p39uzQ464djlmzsYRPFDMBOCg227Tz7hLWDkEStlnjl8XROu6iWh55x0+QWDOlvpLZGsHdfgqiicOO9LiRJ4PUmqCs3MYY0gvja9RX4KxShIKnbz0FffRfkx5/j6LASbEmQnw+zZ9l57g0faRkSzZ7GbnleTzl6KhvXzmPKGBsrPuzXzlPxEPSBbJauqmPmdBvTT7dwoDxOLCbo1VOHVitxw92NnHGSpcN5pQdj+PwKx0xOkmOTxxl5+lUPb37UwqbtUR69M5W0VDWBoKDZm2i12vgzflwaJC9Hw4uPOLnl3tV49w5qtQU6BD8exoyVaGzR4fL4Wbr0J84//+LDHoN4PE48puKVx1K48NoG7r8llftuTpKLG7eGeeBpT5fnNnsTNLkTlFXEsVpUXHRtPR++nNUuHlq5NsTin4NU7tcxKHwUEcL07rGty2vabWq02uSaDKBWJe1HBvXTdyo68voUehZpueKWRhKJpK3f8i/zmHl9A02eULfuB1QykmykODGaLaykmIHtXjZJFnrSn3xRwmZWspkVpIhMTFhoxkVBfxebv8prjacH9dNz/BQz9z7h5pQzfXiadSyutjAqMfJPvEwvfMLDdtYyRIynjJ30pH/rezZSRV20gUHhKexnGy2imUJ6tapPK9iHTJyESHR6/4ZFkhifNm3av6WK8V/ecdtsNiyW5IPyd5Paf9B9aNQSWbkJfty0Dado6xQdIdzBAxQgg1w2s5IUkY7pLxkVl2kvM87X8ORDjta/VVd7mftKHUal7dgCerGPbThJJ4QfC51vJMIEMYYyeeM9H/fdZufzd7OZcmY1dQ0JcrO6vp3SUtVotHRrQ/P9t58S9RlZ+Kng19+quPIiO1mZan77Pcye0hgfvZKF1aLixyVhdm7WYmrqhUPJoJEYK77dT8IR5Kt5WTzyvJchY3Ts+fkgqdH2ipJaDqJB25ol7CH6sYdNqNUybqUJB7Wk/sVSwG08wLjJMlkZGo490sQZF9chhOC8M2xotRKJhGDRdwFuvbcFk7c3vShqJcV8eBCqGPF4/LA7vv/jo/e44wYzb34ks+i7ANdd6mjnHwjJyUlOwE8LctDrVTz8nAeXu2MW5dOv/cx7IzmJnnOqhQ8X+Lj+8o6b2VhMsHRliBOmGHn+zWZefreZMcOMzPuTKkqvV3HJDCsD+2u58GI/6QfHYJZsHLqr9u75tcN1QyGFvaVxKmpi7C5VU1JS0uGYrqDVaEnIAq8PlryfRX6ulvLKGMec2ozS0OYB2iI8VLAP5Q/Fs0KCWlFBNgVIkpQkH1M3Y8v2MXWontfeb+HpV5u5/VonP8zPYcWaCJt3RFj4TYj9+xR6H2PC1ZwgjSxiROj/J5WVCQv9GMVBZRd1VLRrdAOQJmWDkNjMCjSSGoddQlHHeO5xG8cfZeWjT/0cMd7E/C/+deWnTqfjwQcf5Msvv2T58uVUV1dTXV0NJEvijzjiCE477bTDvt8OFyUlJdxyyy3MnTuXL774goyMDC6++GImTeqi1ey/gMbGANGQihANDCN53TLNVtJC4zCVFfPaiyso6tdxg3PlLAsffrQXR0NOO9WPDSdfLY5y5czO3+/n30KMHdFeMbp9d5TKchVRr5k+9EUjaTAKM7vYSH9GdKoqyqOYOirQdNIcSC8ZyKSApUuXcvTRRx/2WISDkS4TXFpJh1GYSSOLSkoJ4SebQoYxkToq2MxKEKA2B7n/LjOLv9OijXe0BUh6H2d12iU+XcpJ+uuKECbJSm+SipA14geK6Ecp2zvtEgngUlVz0fkG5s6LsnGtmo8/91OYr6Viv7qd4uNwMG7cRHJzU/E0hzn2CBMXn2tj7kI/p8+sw2ZVEY0JdFqJjCwVckW8de5VSxrSoyVQV4IsZBIFS7j5qhSmXljLiUclbSxisa67cgIEQwKXR+a7XwOcdHT7jUIiIbj/KTdmc/Lcs062MPOGBs6eamHscAOvve/lmlmOdufsLY2x6LsAR00wsfjnULfGwWw2IyFhkjpuWA5BG3ZSVuFvp2aPyjKnnaxrVbacdYqV+V/6eW9eC1de5OhwjQWLgui8ueT6BvDJO2tAaeGGq6yYTSpkWfDZ1wHufKiFQMTQrgEFJEuLA7tHcdSx28jtEaOoh6CuKUFBroaZ0218/UOQvT/3bFfqJBOjtLSUfv36HfZYxGKxbs1vGo2GWCx22Mf/V0BKSgoqVEiZ9fTqoe/UbmbGNCvPvNbMg7d19L1b8JWfaEBHZn78b616nA4Vp51g5uFdClUtpaSKrNY5ztDcg8U/VDLn6mQ3Wp8/0UquL1gUQKnqgYX28YQkSfQSg9nMCrJFISpJRQsezNhJw0QpW1FUMUKhECZTR8uMznD1NXN49P6ppKepafYqXXa1b2xKIIwB6CJfERAtmLGRSR5e03byc9vfQ7166nj2wSQBc/IFNWgyDXgaw5iwIHSRVv/zztC7lwaVTqYgMoQ6xwaaIjWk/6U0NiaiVEr7GDtEhcOuQSS6NwdUVlaiGfUXux+1xKihBj79ys++sjiP3tWxJPq8M5LP3jmX17Pg7ex2avYLptl49vVm7nzExZP3Jb/78VNM3JNagdagcMt1HQkps0nFMw+mcd0sQztVlxEzWY3jmHPrcras1qNWS3z9Y4AfF3QsEbZaVDx+dyo33teEz69QX1/b4ZiuMGLECLTo6MWgtnsVMxs3x9uRuH/Gtl1RvF6Bweri3psdSJJEMCJjI6vTJJ5KUpEvSqijggKpF3I0OWdJksTAfloOHggiUEiV8/j+x70s+z6VkmH1ZKVoufCczkm8KRONSClNiOb2a06T/gAPzzJw/xO/s++AzKJvFra+tmbNGtauXcsNN9wAJOey/5vNhTvr4Nxd/N2aCt33ggcwGoygltn3ewb6glpWLc5rR2jWNcgcd+ZKSsscKCjYpaQ6U7E3cszkzn1BDQYVBXlaFn+TIBGwUbpFIFCwkkYhvWhpcFNp3Ey/XgZc6FFIYMaGH2+7PgR/RiPVeJpC3PZgE2aTmm9/ClNbKzB5ihlIbzaKZcx/KZNESh06tRqNSqG+sbxb/t/Ll8zjt69yOefiZhxK5xZvznARz7y8j3NPs2A0qijp0VY9UN8os/iHCBs3y7zwmIqRQw3EYoIvvvXz7ic+PnipvXDoxiudnHheDQP66PA0K2Smw+3XOrlkTgMfv5bVLoF8oDzGXY+5+eWzPFJT1Kz41siEE7cT2unAJFkQQuBR1ZHosYNXn03jzsdkZk038NQTdzBlSvdK3z1uFbc95GH+W1mMHNImeBkxxIjBoKKqJt5hjoek3+mIIXqefygDk1FiypnVjD6hkmMmmUhLVbN6fZj6pgRqSYWj/g+fUiGxa0/XSbsml4xKlYwZLWaJs06x8P48Xzt7rkNwexK0+BXmXNHxOX7srjTOvNTbrftBERp6KH2RiaPH1N6XWNRQSzkAAqW1MriZJsIEiaqC9MwzEosL/mrF/8CtKSz8opFIXCEvPrLDM22TUpLVZupf0OoTBC17CCs6vIobX7OaEUqSzxrEGPaKzexhM3oMWLAzgFE0Ucs+ttBXDG93bUUkG9Wiklm/fj3Dh7dPFh1CZ37wXeFfIj9//PFHPvnkE6LRKCeeeCLnn38+Ol3nZTj/QfcRl1VMGmNiw0Yv62p+pacYQAoZqFC1+nr8GSpJzUAxmm3qlVglO6lyHglVjERmBcccJ3j8AUe7488/28QXcwMEXG1SfLNko4foy36S3oHpIrfTRa+OSnozhF27NwKg0Uhce4mDdZvDVNe2TQR7S2McqIiTla5m2CA9u/fFUBTRrUXa39JCSqiEZm01B/dqeeBODYouyKARUYwmFTfc00RRnobvv1FT6JrSKvPXYaBEHoHXW8OLr+3jlOPMfPNjgN5HlbF1cznalmxkWVAn12BV0ls38ZBslFNj2cyPn2ezbFWIR57aREVwD+lKAQoJmnVVaA0R9lXCxFMCFORr+fKjHH5eFmLkcZWYDCq0WujTS8vwwQZ2b6lDNCWVrnERY792AxrZTGNjI7m5HQPAzrBp4zKGFkvk5Wi55RoHJ19Qy8O3pzBlYnKj8PuGCA896yahCB5/qZnpp1uZdoqFMy+pZduuGJdeYCMrXcO6zRFq6+TWhem0EyycMauWQf31TJnQtukIhxUuuLqecEThkjn1GPQqHFZ1p0E0JNUVPQa4serXs3ObmtT6kZgkC5G/9NcJhRTOv7oenRZm397EpVd0z99q4uQJrF3zI6efYmpdwIoKdMy5xsQ7z+wiMzAQt2igmgP0ZXhrg6+ESFDBPg6wg56iPzWZK3n7dSOTxrVNkoGgwtmX1bFjbxSrScPH88M0uRT699az9bseWJVmPDQyhPGdfrZC0Zf1qp/IF+3JTyEEjVRjNWo4+bQERrPguCOtnHSMmUeea8bbpCUlBZyp/2cyfo1Gw7Rp05g2bRrhcLjVXuLf7Tn3V4wYMYIRI0b88wP/RaSl29hR1YyNpEl7TEQZNUJLQt5AQ4UVlUtN2G2msjpOQV5bUJPiVPPQA0buumsFGc1DsEoOhBAE8FG2L8y6zWFGD2s/NuGwwpMvN7Pw/TaCf+2mCJdc6SPVNQwfu9D8QdJYJDs6oWv1yPkrJEnCJlIIE8RMxxIfZzyDtavWdYv81Gn1XZZvQnKjacJGGpAgjRypCIAe9KMH0Gjcy+NvuTnhKDPvfegipRM1tIt6Cui6KUEGuXhoJIfktYPCTwKZCCF60p9dbKC/GNmOAG0WTQSydjH78gzmzvWidufx8HPb6VdkQa/WdishdggmcxbjRtYSjSXH+oKzbFxwlo1IREH9hxL4vbk+HrljKyXxER3WsgrtNu65wYTJpOLFR9OZfmU906Za6FOSVIIfNbEjgXuwMo7FJDGwr553P/GxcWuUWdNtZKRp+H1DmGdeb+aCs2z847OkKi/FqWb0MD2z72jkuQfTeezFZs6YWcuZJ5uxWtR881MQd3OCD1/O4qlXPHRT/MZpp53Gg3c8TFzEOm3MB5DQhUhPbSOG4nHBhm1hfl8HGzbCsUdpqa1T2LNDzab1UYJBL1ddbMNkUhGJKLw/L8BLzyvk+vohSRK57rF8/mI5732yC7MFQmEFn1tLcWg8BejYw2ZyRFG78bbgxNJwBJWx1cyZnVSOhMOCsy+rpaFGQ3a4qHWzFhcxInRPxfm/BRqNBp1RZvRwPY/elcb0K+oYOdhEKKCiIF/NhdONBIMJFv8UIBZXuOFyJ1kZGnz+BG982MJPy4LorApF+boOXt6HIIRgT2mMGy53IOljOElnCyvpKZKqKUcsl5ff2MOIYRomjTXx3osZnDmrlo9fy+KDjyM4Qz063XgnG3Wm4cODTaRQzm76MIwYUaq1e9DqZBSla6+1v6Jfv36UVcSZPM7A+/N97VSEhxCPC77+McjIkWYqf2nCprTfFAkhKGUHDpUDt1KPWvp7UicUUhAE2aFehSZhQhMKs2mbmdzszpMPv6+Jo45acJJOqV9FvGg7uypryFWK0aDFRT316jLOPktLKJ4gHFZQxOE1fjsEjyfEp1/7mTS2bS4PBJM++Lc/5OLpB7reCN5whYPHX/TgaU6gUdPq5wZw89VORh1fyXe/BshM0zCwr46iXjKF+ZouSaxJY4woVg+0gE/VhD99F6lZcfR6CVGT4Jb7XVxxsY1hg/Rdku+TxhqR5WT1kkZz+HvKnJwc1GiwSU4iIkQ1B/DTQqJKzbhjG/noTSd9StquF4sJbn/IRdhlwWQO07s4+d0zMyUCtX9TwowTF3UoQkGtaxMXeLwKLbhJITNZYRFT43SocTrBbO1cUQ/J5yIrU0XsgNyaKPWIRvS5DQzpn0ZdtYuAN0FRUVHrOYe8ig/9TavV/luthg7hkHrT6/W227f5fL6/nZ87U3m2tLT87Tnd9YIHGDZqKNu2biXiqOfrd7I7KDmzMzXMezeNo86sJts3DP6YXtQaqd09HAgqzPsiyN59CYqLVQRDAnUgnf4MaU2ctggPW1lNT/qTbrEwebya/TsTNKnKyZJLyBU92cdW+oih7a4dEgGUwj1s/jaP7bsjLPw2SF62hqryBDkUIZH8LLnRAYja/sRU26iNVJPTU33YJPPevXspzFOTnanBoE+KPVSd2GxoJA1yUxonz6jlwVtTmTjGgKLAVz8EufvhFhy1IzlYW8XpFzRitagR6jg3XGln0Qc57SoJILnvL+mh5cgJRj76zMfjd6cxfpSROVcIzpxVx8C+OnKz1SxbFWb3/jjeRi1DxjWRlaGhZ0+JSy408dIby/EpJiR1gpNP1HLr9Wl/JNQUph5v4enX67qd1MwrzMdkqmxHfB7CY3elctG19bz8eAYD+yaTG7Kc7IuxdUe01d/5uTeaufhcG5ecZ2PbrhiBoMLlM+ykONVcc3sj67dFQEna+tSU69lfFqNXz45z1SvvtaDVSOj+ePbPnmrllBk15OVoOO2EtiaE9Y0y51xexwsPd/4M9+utQyixbiUdhCJhFjbUqJFpS/IeEDsRCAYyuvXeDggfe9hEb4Zgk5wIRXDgh0aOnrqVJYvT2/32arVEbqFCuDqny3UghyJSB5STU6Bw01UCqyXOVTcICj3j29m/9ZGG0ShqqOYAHnUtwlFHZq5Milphz75lpIV6YxQW/LRQy0EiBNFqVDQ2Nv5LCZi/olvkp9vt5vXXX2f79u2kpaVx++23d9u37D/45/A2q1i3KYoUcOLIaubUc/bzy9JdZIRkaqv20iM+tMM5GrTk5QtiUi0VDQ1cdL6Re29KaZcRl+VkMPjWuxEaWyBKgLAIYfzD68EhpTFSHMlWVrOHTfQSbR3k4yLGfraTRT4yMfJy2x6IEUP0PPScmxSHmjEnVuBp0GGMO1EH05JZd0cTJkcUf4vqn2YA20ExEoxGkaJ2RnEEQVrwZ69jzlVOTjrajCTBjCvcOFwDO5VJO+RcVvy2m7wChfRUNe7mGHklCjt378PkLWKwMrG109whSJJEeqqWr38I4g8qlG7KJRRWWLGmnjsecTF1nJHLL0zHblWxZGWILxYHiEQEV8+08+nXfh6/O5Xn3/Ti9igYLXHseSH2Jn4ETyYtuLCZZaSw47C7GwOEwzF+XBqkySUzcoiBM0+wcuGVbuxWX9IvKqxBUauwpcls2BKhtiGBTgsZaRrOO9PKu5/48HgTDOijIz1NQzisYDSq0Ggk5r+ZzV2PuXj+TS/DBuo5UB5jT2mcqceZsNlUHDPZxMvvNBONQc/Crheh8aMMnHS0mcx0NSee+TtK5RjiIsaEUyopLtKyc0+MUEQAglOOMbN1V4QDpZuAmYc9DjMunMFjD9/Dyce0JyZmX26hvNLNd1//Rn2TzHCOaHc/qCU1PenHTrGBGs0err9Ow6RxycUxkRAs/inI8hUyw/qZefqVZowaLbfNseELyLz0HJREemAmi62s6rRTHSRVAQaNnl3SCvKiAzBgJkALB6TtpOYFGTdaT9++enbsifL8m17mLgywcbkVc8zB1z+UY7F0nwDqCv9/kJ7/f2H48MFs37yfOEllrEKCNKeaee+nsHNvlOdeDfPbonTOmdnEjwtT21k4HDlRT2ZPN3bjejZuVJAjWlJFNtZYBnc87OKkY8xccJYVm1XFD0uCPPiUl4aGBMeeXYvJIOH3Sai9WaR7JqGXDJSJHe3mL8HfKxoUEkhddEyTpThWW+e+R10hNT2F6IGOya9DiBDCgIkAXgJ/8doBQFJaN2FGo0AWciuZ2+6wrrq8/fGaIBl4RETS4Lx3HxVVpXsYpEyknxjOAXaSEDI6DEQIgjHI1u/TWL0ugtqfQUwWnH6Cme+/1qA1/2uqlbOnX83GNQ9SUdnCZRe0baoOlelAssRo9LFetq1fiaWpL2ZshPDjtu0htcDP2FHJZM7Avnq+n5fLou8DxGKCm+93Me8NLX17tVdGXHlrAw/cksK7c/3849UMfl0R4v6nPXhbEgzqp+e1JzLIz9Xy0ac+mr0Jvvw+wGdfB2iql/h5aRUTxuqx21Q881ozI4cauP4yB0MGGEgkBGs2RkjI3VNm22w2bKlWqtyl7cqLDkEWcbQpXvqUJEuEhBBcf1cTVncfomEV25fEqFiS9E0+VK7+8RPlvPbuLuwmHaEQNLvU9I1OaJ1PBQJ/LIyr1kAMJy24GMYk9JIRIQQmzOyXttJLDGl7ToSgVnWAjKIAZlNSVfbtz0E8TWrS6ke1zqkJkWAbq7HYLIwcObLD9/lnWLFiBfv37z+sY//cuf2/EwzmBCajjmUro9QeNPDzhp5YEk7WSgGef34vlvQQklrmi8UBvvs1BAJicYHDLuFqgiGDdFx5sZ1HX/DwyuMdm74t+NLPuBHG5Hqt83LBnCgqtcKHH69nv0uFJmFC7dXy/BveZMwwSE/fXjrOmFlHbaWGEV34zkMyRvXQyEF2k0cxRsmMX/Jgc8qE/LrWSrLDhc2ewQfzG7Ba1Qzur+PYI9rigmhUYfplLuoqtKgSMRJ5G4k09iQl3AONpMUnmjmg2sbQ0TGuvFSwe28TC74WfLCghZnndiRp/AGFaFzQeNDMwMRoTJKFWCDKY88s56RjzB0agfn8CRZ+FSPvEBmWUKFU9iCsPUCT00V6ipbJQyQevSudJneCt/7h46PPoxx/0mXdGgO9Qc2SlaFWFXCzN8H0K+u5bIaNq2bZu1TEAqQ41NQ1JvjsmwBVNXH8QcHDt6cyuH+SGDj9RDP/+NSP1SKxbHWEk442/nOCWoBXW03KqD0sfiultXlHNKpw/1MeLrmhgaED/z72VQQ4bGr69+84p3WFTZs2oUGDV7goYxc9GUAxA5GEhH+XlyOO3sxNtyT7D6zbFOHJl5tpqTOjCjpBpWPXPi8FeVqmTzPwypau7TCiRNCiw6Ot4txpyfXB25Kg7ICgiQqGMB4hBCptMpPVv7+KvfuT/vZ/vUcOodoVIsoBtEKDS6pDNvgp/TaTK2/yEG2yY7b+v7HnyMjIwOFwsG3btlYPZlmW2bVrFxdccEGX5/Xu3Zvt27e3U3Ju27aN3r07Wrb9n+CXH5eQSQEWZxX9endOlA/sqycjTY3sa6suSQRMrYTVR/MDPPZkBJOnJ7qYnaVaPweVfeSQ2i7Wt0spDBUT2MxKDM0aBg6UsGSEiGsOEKhKJ0vKRxGJ1vJhHXo8qjp6Dg7w7TsprN8c5eY7ghiai9CGnGSqg+xgDVbs5PWM4aktJyVSRLEymOZEA9nZnVtkdIaamppW38mLL9Dz3I5y0sMdE9hCCEKqFt5+JoMPFvh46Fk3bo9CdbVA7csgSB16DOglB/feLnjn4xauvtjR5fvG4oCAr74LMWaEn9NPsHLEeBOTxxnZvjvKs683s2OXjLfWQiH9SA9nI/klakv9vLhxK5YsifW/dGwCFY8LnA41iqJ029sxLSODob2bOn2tV08dH7yUxfHTq9HrVBTla6j4w+N0489JX05FEXz/a5Af5ifFX0MGtFeAP3pnKpN+3g/1yWrQ1MbhnD59FW++bGXC6GTPi1BI4bUPWqisiRMIJpBlgU4nodNJfPVhDsOm1PDgo0H6lGhpcieorVYzYLCB4YM7nxfdngSR8OH74gshEEImiA+LZEclkqK5GFGihNv1jAGwSDaGiPHsYC2DxFhqqcCnuJH3mrj8BhefvJXebu6KxhT0dL2/VKMhGBT0KdYz88oWTAYNpWUyqewlRWTgJL01nsyQcollHOCLz6289LaXcEQw/XQbsix4+a0dbNsuE2zRoEFHcYmEgvJvqzQ/bPJz2bJlfPjhh4RCIY444ghmzZr1P2aD/V8OMT2LvowyMDGYjFFrefBOJw/embypTzvPTfnKMrISPVonhpiIUp3yO05rlOkn2VjwZYCyili7wKehSebkaW6U2nysgUIGoKKRGjbzGyViUGunOpk4TrOeJrmR7dG1qERyMykQ5FNMqpRFddoqrr6sTSlYUR3nwmk2ZkyzcswpzTjqhqDHgAkrUkQi4ZHZoVtBXIqTSCQO28h41JgJLF28gpEcCUBzzgaWf5OKy6Pw8/IQeTkaysoETjpmTBSRoC5tLSPGCI470oLVomLJiqRnh16lo0ge1OnEGhNRjKYEu/YpfPxaFpDMQv+2JsyzD6Rz6gltAXrfXjqmn27lnMvrGNxfz6ihel56p4W3nslsDfriccGjz3l574NmtEEwenuiL5JITe287KIz6A06Nu+I0r+3ngeebOazD40M8J6C5G37/cscy7h2lpNZ57cF7hOnVlFSpOW5h9rGJ8XZwsdf+Ll8RvI4s0nFi49k4A8oLFkZ4qelAWwWFdde4uCYs2uQZQWVWiIjTdVKmnaGhqYEToeK/Fwtzzxm5tob1/Luq3Yeft6D3armm49zycnS0OSSefrVZvQ6FQdKu9fgIx6PkxAKbk/7hUCSJJ55xMGY0T7uuTYdtdx5wJ9PMWXa9cw8Lzkeu/fFmD7Ti8qVi8GfnfTtMZTiMzYjqRQMehVGX/K5MEhGVBLwNwkng1FhwIgW1q/ahCJk+g2QGKCJ88lrOe1UiYGgwgnn1JNottOTXmyuq8WZ0bUZd2e48cYbu3U8JMfpueee6/Z5/y8x7Zwr2LDuO3Zs9hEXMXQY2LlHRgjBgD56Xn8mnVEbGonu7Mf4KfsYPUZN/34qNm6LsGlbBEmo8EfN9Awnm/MIBDWWX1n8cTZLVoW54xEXazdG8TYLxo3RsnheFgu/CfHBUxnUhuvoRVGrgjiNXNw0kEZyXrDiwIuri/knqQQx0vnvGk73csa007s1FlfPuZIHrnyMPF/HTUSzaCJOjJ2sJ06UGFGKRfukkCGYxdz59Rw9ycRlMw08f1cZGZH213KSThO1Xao/k6X8arz6KiKxOLlKT1JS91JR7qcivosC0Y+B0mhkESdKFI9jF7NvkjDoVdx5fwCHbzilptV8972C3JjJedee0C3f00M44YRT2L51DU2ezzslLPbsj/HNz8lGWGUVMWbO3khzQMXkCTpqXGEkCV5938vLjyWJQZ1O4tzTrJx7mpXK6jgnnldDRpqavr30HKyMYzZJvPBQOv1663jgGQ+JBBx7hLkd4QLJpnDllXEuv6mB448yo5b19PMeRcDrY6NhFZ++m03fkvbNhR55zkOTO0FeztBuj8Ovy39h7LCRmONWMshrFxPs0q7irLESS1eFqKmTeedjH7UHTPSI9EEg2MuW1t9aIZH0XYpVkqgxUCwdA4BFNLKbjaiECgkVAVoQKJixIWxu7r9Bz0efrKCqUsJkEUyaoMFiFXz51Y/oI6lIQk0IPzYlhbqdMhdf7SYWV4iEVEQi4GcfDlIJ4aeZJhQSzDx75mGXP/8Z9fX1/21JzcOFJAnWb4mw/Hsjhe6jkkpwCSzYSY3nUNqwibMv9/HE/W2bys3bI9zyoAuPS6DE1Rw53sSGLVFm3dDAbbOd9O+jp8kl8/bHPj75wseGnwo49pwaVn6f3erTeu8tyS7n51/kJxKSyMpU8+idaZSWx7GaVfQp0TJsUgPNB1yk/DEfJoSM21SGnFKNXi+IhsIEmyz0l8e0kuWhtFJQ1Eiq7luyHHHE0Wzf/CnbtinMnO2mICvIuNE63B6FDRsSWJr6MTiWwdYDq8kzp+LV1lAVq0Ik1OhsQb5bkMrIoY7kxU6B2693MO3SWgpzNUz5k/JbCMF1dzWwd4eGodFJraSITtITKCvhjAvKeOUZR+sav3VnlCuua8FeOwxJkvCJpNdcnuhFXqwXTf69TDy5nmceSb73I897KMgz8PUvWbz+5vRujcGQIaPZtfVnbry3iRGD9VTVyTxwawrjRhr57fcwS1aGOHpS58/S0pUhbrjcwQVnJROvTS6Zsy6p442nM+jfR4/TrmbG2VZee7+F7+bmUJSv5aTza7osI/91RRi1L41w9m6+mpve6p0KSYukJ+5N46xLYixfHeoyabhqXYREQtDiM1NcfPgEkBACHUb2spURtDUQ8gsvgfQ95NhkPpgf4a0P/ch+M1m+CTiI4aGRmBTi0eebOX6KiZnTbTz7fAXCVdLp56uhDJvaiqHfPm64Mo1QSOHUGfU0N1oZRDKR06Aqo1dfhY8+9bGvLIbHI7Hw2wBnn9ox2blhSwSfV2At2cu0qRYK8jUs/BbGnlRNuM5BlDBHHD3msMehu4hEIu3mzMbGRsrLy7FYLKSlpXHSSSexaNEisrOzycrKYtGiRej1eiZOnNh6ziuvvEJKSgrnn38+ACeddBL3338/X375JaNGjWL9+vVs376dhx566N/62RtqG7CTitX493NHYb6WDZUV5MWSsY65qQ9zbt/IbTeaeeJhiXzPlNZ5FDmFVFHAbjZiECZSpbZyb71kxC5SMMhGfvm1Hr1e4fqrDCxctJ66gybUzVnkaFNpMZaRli8YXKTik9ez2bk3yo03RclramtChJJGBgXsUa3nmstMvPrmfpTygj8aVeZTXHz4dmCDBw/m2SeS6r5zTrfw/CsHCZamY8bReswhlXtUjpOXo2HPLomG3RmY3SX0Q4+HRmoppyf9SQTNxKJ1DB1oYOPWCCOGdCTlIhGFjVsi/LzIRFF0Cnc+uIz35/oYN9KIuznB97+EkZvt+N1mBjCsnTWPWbJick9gR2AZ5VXxVsuNcFjh8psbuHW2k03bIgQCSrebHu3etot0a9c2SumpahAScb+Rhe+nc+QZ1Uwaa2wl97wtCrnZmi4TFU6HGqMtBn88MgbJRHrVJK6dtQdhd6G1RMjKUHHGSRaavQmmnWpl/ld+LjkvGZ8ajSreeTGN06f50R8Yghkr+WjYpf6V6to4S1aGCUcEo4fpGTYoOe4vveXD23T44xAKhdCgo5oyMkQeRfRlO2sxY+0yrtdKOkzCwkZ+o4g+9GU4MjIbfzjAxOPr+O7zVJwONfF40v/dh7vLa/kkN1FZ5q13FHTBNGKpXoYMVjP15GZCYTeLF29HacghzdefGFHye8Z595MYE8cYGTog2WCxd7GWk4+1UF0b56gza9F4nfTtF+XAwQSNjY2HPRZ/h8Me0ddffx273c6tt976L2Xl/4PDh4KCPmHBaz1A8Z8EYZIksfDjVB58oooPPtkPIfMfhE2YEcPgmfuzKOmh5bgjTcy8oYFffgu1mhSffVEz+n1jk15ufzzXeRSTIfLYyDLKxV4ECmpDjHdfdNDstXLPHRK95eFo0KGSVChCocGyg2NPilNc1DaZvTvXx+N3pXLmBR6a6nTEaECgEKCltctnv9g4NmuXdGsyGzJiCNsW70OSJJppYOw4iZk3NNCjQEvfEh3f/RrkYKXMIBSkvygOGlI38dDjcOYpbca4QwboOf8sK8dMq6GuqYwcOgZXbttu+vVMtPPl8DQnqK6V2xGfh5DiVHPp+XZe/9BDKCSxanEeen3bZl6rlXjgdid79rgp+2EE+1WbeeDa+w97DAAKC4rQqw6wfEWUn35UGBGf1BqYNYoaqiglN1Uw87y2myUeF0SiCo++4OGZP5U+XTjNxvQr67CYk5v9Q0HsgfI4L73jpaSnjlhMcNrFdVx6vo2F3wZYviifuYv8zF3k59LzO6oigiGF8qo4xUXJ7OtxU0xk5HmorjNw9CQT99zYRvSmp2l46v50cnM0vPB2abfGQVEUJASvvOvj/LM6KiVjcTDEHZ2W3UHSnzOuyJhMKgJBhWkXeEmvTqr6Dp2TEs2gPlLBTbftxJoiY1MKWl/TagSBWEunpc4RESItK0F5VQK9KYbZLlPnUnjn+cx2xCckyfQvP8pkwjG1aBsGQEJNNNZ1E5XO8Ncu6/9T0bdvX4aNOJGqmi/Y1rSKoWIyGk8Ob33QzJWzrOh0Eos/S+GsGXsQ9elsWGRn5aIwHpow4iSPYrToWknIRl0ZJ56g4be1YRYuDrBxS5zGeljydQY5WTqef6OZjz8L0SM8kqH0ZDMrMAoz2RRixMQ+tmAQ47BIdvIoZhfrsQh7u7JjIQR72ITJHqXS8hOGQBb2lt6tTbfchjoGjO3b7UY/kyZNYtIZY1nx5RrSvfnoJSMJkaCeSuqppDeDMWElQoitrGYdv1AgepFFAY3UUEcl+75UWLGyiREj1Oh6HKR5nxmH3FbCYiOFzfxGhsht1/0RwEsT1iwfD95j5s6HPVhUOvSppTT7YMDgBDu2HqRersIkrEhaBXNqkAvO09PkVjHhWDeOmlF4aCAuC+SmPHpOyuWGm6//l++NW29/hE2bzuShB67hH5/WcsWFVqxWFZ997WfFmjD9ems59cIaahsSTJtqYc4VDpasDPPRp2ECQYWfloU4/6pa3nwmE6sluX6EQgo33teEw67iQHmU8ioZb5OGiZM0FBclScvpp1t56pVm7r6xvWpBlgV3P+bi49eySHWquODqeioaY7iyFpOWosbfkuDsS2u58Gwbk8cZqamTeeU9Lx6PQixk4qG3u785dDqdXHTpNH74ahFr63dhlmzIUpS4Okh+kUw0ZuCFt5rZuUvG5MunyDcUpGQskS+K2aFbzqZYHSrUiD/+0aClVhwkR+qBk/Sk3Q5hdBgpYycDGU1U4yNvzE5uvNpOeXUTcz8LYjYb+HlpCFnIgMCYWYNeL6GNarC48smIjqGsYRcDGUMD1VRRSpggQXwkkEmQ4Jijj+buB+7q9ji88sor3T7nvxvC4TAtTTpEHIq9wztYYEiSRM/EUH76eQmnnBDi6efD1NcLDEbBmLEG9mxQs3e3TDwuuOUaJ9t2RXn9wxYqqmWsFolxIwxkpKoZPKGO3iU66hoS7ZpUDR2oY8SYBF8vlpn/iZrflrm56Hw9115uRZIkLp2l59GHt+GITkEhQU3mSu66Q8t5Z6Wg1Uq0+BI887KfRXO3kekZQaNtG0IbIVhrQmvtWqHYFWZcNJsb1v2APqbGHszC5C7k950B1KjJJfmZkCBdZKMOWuktDSIuYhxIXcK3n6e3lj4eglYr8cFLWUycWsWDtysM6K2ntDzGM681E4+BLZrfofIjJdyTxuV2jj95Bxq7D1VCh/CmYPeMwyRZSIgEpexEj46arGWYbAkSUcFX38e45EIDPy0Ps/inMFlZuXyyYEG37cNmzpzFO28+TGVNjEH9dRw4GGfcyOQ6M2msgUdfcHdqceDzJ1jwVYDv57X52aenafj4tSwuvbGBL97L5uV3m0nIoNFKXH1bI3ffmMKpx5t56FkPD9zaPnnvbUlw4z0u8GVz3pXedsTnn3Hr7GRH7Wdea+bW2e3nT39A4Y5HXIRCCmecdW63xkKn0xHERxZtv5FXW4156E4+fD6FXj2T+4Cde6Ncdr2b6M4AVard9OwX55mH0ti208zsOxp55I40rp9t4O0XN5L9p2dMCEEVpXhoxJzVRN8+GvqNrsfXrEGVMKNDR5AA+9hMXAojfunFsz9p8EoQVnzcfV8Ys0nFiUe3+e+t3xLh4st8WEMFXDPHy+r1UR64LY1LznPw4lvNPP6sH0UjuO327tlDdQcHDhzgwQfbrv/RRx8BcMQRRzB79mxOO+00YrEY77zzDsFgkJKSEu6+++52wieXy9WOKO7Tpw9z5sxh/vz5LFiwgKysLObMmUOvXl3b6fwrSPoVJvB6JGIx0ek9F40qJBIwfhLsXraTwsQAbJKTpk3FnHPhXvqFjux0Hu0lBrOLDe0aDgOYsWHCyrp1tbz9ajo33+/i9+/yqaiW2bqzDotZRUODjbvvjnL8kcln7sHHAqQ1jepQnShJEr2V4bz9/lJOO1nPD6+6SCEDtaLvVkVtWloaLreGZatCHDnBxA8LUzn/0g3UHTQjubORVTEa5FoSKOSqsrj4ag8VK0rIjha27m1yKCJT5LON1RRHBvPUK7v54v0MbrrfxYK3srD9aX5WFMHlNzVSVaZhRGwCkiShjth56j49azdFefc1DUUtRxEhSIh9nXqSS5JEfnQQU6evY/YVZiqrZTZsjXD7dSmMHGLguHNr8Hu7nxCLBqPs3Bvv0PTvEOYu9BGJKuiFIBQWGI1Su94YRoOEz9+1ul0IQViOtUve6CUDmd6h1Pr30fPYCvr1VfPsG8288ngGfYp1XHxdPaceZyHF+YeI6rVmLpql5cOPf0edMKBBDZEgF1wT4YoL7eRkqfnHZ37uf8rN1OOsfPhJGFk+fAWsoihohQGTTs9u5XdK5BGUMIgdrKUvnXtlApiwYieNTCm5L9GgpacYiH93DhdctplvP0vl1vu82FpKCOCmRXhafXRb31soNNp3oAqpyQz3IppWxTPPmJh6fFsy8YHb4PHnPHz61nYMLfn0LYQffo7x/begDZkBQdzUxKUzjcy52sJNV9t54Il6tmwXNLfE/23+xofNRI0ZM4bLL78cq7V7pXr/QfcRT8ioUGEvbGTtxvYlExqNxMP3OHjgTsGqdWHe+STA+y/m4PMr3HpvC6tWKcSCOpqDBi6/sZHRI3QcNdGEq8xGfidNLHSSnhxRRBA/2nQXJ5yoxh9M8PJ7zWT3kdhbtZQUg4VIRCKg+LnrJgvXXekAkr45T77ioU+xjvsfCxDY24MRtGVMhRAcYCcVYh+FUm+0irFbpvZbt6xBRzJADegbOFAd5ot3c0j7k4dZVqqX+U9XkfWHBx0kVS8pBS2ceUpHRVZmuoY5Vzp47NldNPjCOAO90El6QiJAnXEnU88M4w1J9PqTGfTvGyOtJHJnOPNkM7c82MhlF9jbEZ9/xp23WLh4XQUDPeNY9OmXnHveuYc1BgBDho5h3dofSE2ToMWGxp18bIPCTx0VlDCIUeO2twtAtu2KcuJRZkxGFRdfV8+cKxwM6KOnrCKO0SDxxMvNvDvXh8Omwh8Q9Oqp5cOXMsnN1jDkqAp+X1zA2x+3cMMVTnQ6iemnWThjVh19irVMHNM2FoGgwsXX1XPr7LYJSaWSSE9XM/9LP1+823mHutmzHLz+fgX79u077HKYlpYWhFBTX2bm8Rc93HG9s913rqqVCWvdIOd3en4QHxpJzYHyGIt/iGBo6N2q6vszsqRC6mNVJLwydVI5KqFBIYFNpFFpW0+Jb1I7Q3xZxGlIX0tBRoI9K7Mx2WRSLCEMtihHjO9cHZ+WqiY3TyJeH0OoFAzG7m/+1Go1w4YNY8qUKQwfPvxfUtD9d8DkyafxzSerMWkUNoifSA1l8NSzUTbtCHPbdQ7yc7S8+LSFux6rQa9upLouhqElRkaGn5HD/Xg8sGmLTItbS0vMj/cHBa3Ryk1XO5FleHduC2fOaiAzQ81ZJ1u56FwTr725FHM8jQLRC49Uzy6xAQArzqQv8h8lvgnirONXMkQOTjKJEKReXcZpp6t5+8UCVCpYvjrETXcvpepAOn5VgPGTx/H8K/+aAveBR+9n5Ykrefax5yktryCeiJKSbsAY0lIZ2UNcjhEPyWSLfEKEqKOSMnaTTSFDGIdaaKAJKr9vwZW2jv4TdrFl8y6ksAWhieKLBxk+XGHT+uVkix6kk4NCArehDG1GE0MGwL1P+ulZbOG1x+2t5WZ7S2NcfVsjBw5GsBsVautlAh7B++/oMQUzMCp2Dqr3IEwyAwcN44prL2Py5MndLmv6K4YPH87zL87jkllTueuxpmQDIBO0uDVsWaPHnipz5JF6IhGF8adUcfIxZt55LhOnQ51s1vNNgKFHVzJikJ6YDDW1MkUFaiprZGxWDYkEpGUItm5S6DeumoICNT5/nEgMVqwNcdtsJ4X5WrbujPLIcx4iUYUrb22gxadgt6oZ2E+Px5MgoSQJp0XfBnjjQy/zv/SDkPB5VSDZefyZ5xg4cOA//8J/QSwW49NPfsKi2Jk42ccdc2BAHxs2q4N/fObj7keacXoGEtXU05RoIMhO9MKAm3r8eNHFTBT9Qez78eKhkQhhStlBtTiAhBon6ejQU0sFEcJs5DdMBpmBqRqKh1fjqdeRQV/SArlI1FNPJQlkFL1gyHBwN8vYBu+lsVHBUadjbcNPOEhnFFNaiYqYiLKHTSz7dTkHDhzo9kb5/4bn3X81NDY2YsVJyOfvtKkYJC1e3HUGrrhYIq1lDA7JjCzizN+5kfR4Hmp3hJvureClx5PlzYeUz+s3hzn+9GbS4yVkihzcdXEuOreMvH5NvP6CnfQUNRde2cz+VXmMVnqjkTQolQpzn6rirQ92U9InQWWNzH33pvDSS8uRZB2vvGjgmCPaYgW7Tc3DdzuIxJv4x9zv0arV5DQNw4mWfcGtnXaJ/jvk5+dj0PVFHa/GQRoaSYuNjhsjB2nsZQu1ohyBINNOB+LzEJwONU67htnXBXHYongjYYoKVFRXCZxYO1Us2qVUzI0T2NG4Fit2PDRhIEKLcFPDQeJEOf00DS8+4cTpSHr5rdkY4axL6gm2aMl0j6NZdhEIBLplhwRJH9iEouGuOXbmfuFnxJC271VVIxMKC6ZeWMPN1ziZdrIVtRoW/xzkoWfdZGdqeG++jxln2VqJgoI8LeGIYNxJlfTqoePma5z066Wj9GCcB55xU1WhEInCslVhrr3UTnamhmWrQyz6LkhJoZ51lRX079f1trJnoZbexVren+dj9foIl19oJzNNzbrNET77JkBOpppGl8zBssOzrziE35asIIHcWoUhC5lI4TZWfJbTjhQb0EfPr4uyGHvSFlKiCjddncakMUYmjTHy49Igl97YQDiiELU2sz3+I6m6FHRqNQdcbjLIYzwnUFNTxrefNdKHocmEpgQREWY36zFLZgYmxrW+X5YoYDMryW4YwV3X7eNOZyMZaSrczQqJZieZ7kl4pAZSnAF0uigHymMUF+m44Qon73ziQ1LldTtJ2h0MGDCATz/9tMvXJUninHPO4ZxzzunymAceeKDD38aOHcvYsWP/HR+xSxhsGkSzQtzt4MW3ve32IIfwxoctTJtqwWyE2atKaVBqyVIK0YR0xNB2Gv9DUgmXLB9u/7xHCJFCBko4FZs1jsOmYtYNDbzwcDqnn2ghHhcMHttEkX8iS5av4r7bYe9eyJI6503UkoZYiwlnitzaMd6tqu322KU4SrjkmlLuu0Pm/LOs/PxVOus3R3joqb3sWG+kRB5CFfsRYSMrV7gZEC3s5LOoKRR9OcB29FUpnDWrgdQUiUmnVnPyMSamTDRxsCLOW//wUXNQR0FscOvYWBr7css9W7n1BjNWYUMlqQgKPza69s+1k8rucvjmuyizZpi45RoHq9ZHOPWiWjxNEvGIhKIoh72vaWlpQa1RyHTq/+jWntmOtF2xJszC74I4TAYaGxI894YHtZD49bdwK3l+yA6uoUkmM73jPLZucxSVSmG7ZgVF8iAs2IkQosWxF0eRC5VGobxSQSUJfloa5IP5PoJhhRPPqyY1RU16mhpFETx9fzqTxgS57eEmdFqJy2bYufHKtvt36nEWSg/GOOHsBuKuDFA3HNYYQLIRZpQQqTk+jppsYPvWFQQa1RjcKsKxAKZOehAAhAiQ3cnvZRUp7NuuZ+TRtTQ1Qr9wMVby2c4a0sgkR/REjYYW3JRrt6GSQhQ3HYFMjPHHVLYjPg/hzptsfPNTLeGtaXz+TYgsuYScaN827sgt+PCFndQ3uLn7FisLvw2wY5uEpJL/pTi5Mxw2+XnTTTf9W97wP/h7lJeXYzOqiJsC7N+vx6ZJ4fHnfdxzS3u1maLAi297efC2VPwBhaOnutCWDaNAtG0CWmo9bFTWsm27D5Ovd5eKuHRy8UibiEai/LgENm2Lcc9NKRTmadmwNcInX7Rw9UwHL70T54ff/GzYkSxb2Vsa55pLHIwdrufsMxXy6dXuPSRJolgMYCuryBU9UCkaIpHIYZOf4VAzPl0dxItJWN288VQmaanJyWPP/hhxGa642MqHn+wjXJPeuiHw4uayszoPbgHOOdXKa+95eeAxH6+8sZKWFkFWpoTiD/H84wXc96SbfWUxxqUkiSuVxN82o5ATyaC5b6+u37NHgQZFF8YkWdhbuqdb3qdHH3Myr7/2IB+8mMk1V7Rlpao5QE/6I5E06f4zEkpSyXDnDSns3hfjvXktHKz0EAoLfH6FH+blkp2pIRpV0OnaG4CfM9XKT8uD7NwX4/yzkhOlwaBi/ptZzLm3iTsfdTN8kJ5oTFBVK3PbbCdHjG/7Tcsq4qQ6VOw/GO+yTF6jkchIV/PFZ+9w591PHdY4vPP2O4iECrnFwvLVTfywtJojx5uwmCWWrAyj10OzJkJ+fEAHhYYQgoPqnWRH+nH3Q6U0Ngqc8bwunwknaehyymms1pGIJc3oo3EFv4jhKlqKyp+GKuBAmHzgdHPXDQaeeMxMP0aDD/w7vOyyrWLIWDeSUGF1JLjpehNnntK2EKQ41OymGpU2iuYvGeZ/hqeffpolS5awcuVKNmzYgN1uZ/LkyRx11FHk5OT88wv8N4EQgscffIKccA/CWfvIsqtxh6ppapL5abkaVAK3J0HvnjreeS6DonwtZ86q5cqLszjp6LaxDocVpl1WS00dfPFebqtKGeDlxzKYNT3CjNn1DOqrY8NmFfnZgvq6AAfju5BEMivajxGtnWzjIkaUMEYak946ODnILjQOHxt+zKVHQdv1j5xgYsV3BsadVEVxuopIZD2//76SiROP+JfGZNfOdRQUVfLmc1oaGiXm3BrE7M1CH3XgpxkX9QQJ0JP+hAnipoESqX3AYJHs5LsmsXLVMpxWDTqrjLG5GJuIsmnDXsaIY3FRzw7WoUOPM5KGurIfOyvjaHvs4vtPstv5a/Yp0fH9vBxOPK+WzHQJkx2eui+VjVvjbNhYQ3VtOZpq+GTBN/9W769vvvmGRx+ejd2qJjtPxzMPpPHuh2GWNhg44YwIzzyShkol8c1PAbRaVTvFkkYjcd4ZVoryNbz5UQvP3JbK7xtC3PeUh3EjjTx+dyrFRTrCYYUPP/XxwpteRg0z8uCt2ZhMKiqq4jz/VjM/Lg2RnaHm4nOtvPBmC24X2OyQUBRiMRWpqWpq6mRefddLepqG1BQ1eoNEcaEJX2QgL7/yj26Z+v8Zx0w+FvwqisZ5WTyvvQn9hNFGpoyX+f6HUmRZIoeeWHGQQCaNHDToGMCo1nOcIoM0stjJBgyYkJBQoyaVTJxSOgX0Iij87GID8YCOz+YnMGJDR4IgPkrx4CCV4X+Unca8Ubb/uofBR7qY/14qKpVEfaPMaRfWI+3oSVyJs0dsJkIIDVoK6c1+tnPWKWezbe+W/6P74n8irFYrYcJIKgF/YwEWCUNxaHirGl0jaTHFU9CgoTrcxA+LdEzeWcONV9kpzNOyYm2IBx6OMEw+KpnU++MWsntSqV9dw3FnbEOljZMoL6FI9G99XSWpyBSFaOoN0HMbJUUS11xq44Rj4lxwdT3HHNE+CfntL0Fee9+L1aJi6HA1VaU6lEgEZzyLhCL/S00MevQo4eDqemJEuzwmRhQFhRhRJCRUmr/3T7MZ9MgRLd6IBgOp7N/pRgiIU0sD1WSIXHLp2b6xCX5MWCiWBpIl/GxlFTqMCAQTJ0l89EZbs0hJkhg30sjPn+Vy6Y0NCNbRuAsWzP+U2dde063v7/V6MRoUSoq0NLgSpP1htyTLgktvbOCjV7JIS1Hz8Rc+zr2iDkVAdoaaHgVa3nomk5+Whzj94loeuzuNMcMNf3w+weRxJl57MqP1O+4/EKdyvx5TQz/ylGwi9WFu37YNHE1cc5mFu+Y4efsfPjTOMGs2WDj9xM79W3fujWE2SRw9ycSdN6Tw2dd+1m9W6N9Hxw/zctFqYdxJVdTXrqe6uvqwiT9ZlpGAKMkKGpf+ADdeY+1UDWgyqbjqYjupThWrN4Tx+hSuvMjO8VPMHD8lGTNMv7KOJ+9JRRFJVeH4I1QUiwEkhEwjNQxlYjvFoEEyMkRMZJ2yhE38hpMM8uiJVtJhxU6UEJktQxBegXIwQRrqVmWyZG+mR4GWE482s2JtpDU2OfUEM+/Pcx/W9//fCKtVTUOzh3BYz1uvSzS5Xdx8tYPMdA31jTKvvOulyZ3g9acyOO3iWj7/MJ1V68I8+fxenIns1gZThwtZxPHjTXqHqxJoNRL33JTKpXMaGHF0FdkpJrx+mURdEXrJSG2lleWrwn/joJ6EhMTS5XEs2PEJL1qnhoKCgsP+XIqiUFtTi8NfzC13H+CJZ4OYDVpiIS36hoGkKzpK2cYARrFdXoMjkNXpviciwkhI6NI8zDrfznWX55CaomblujB3POxm7rwEFm8PyhNB0sjEQhsnYRfpNKzpxeyKPYSIk05SOejvzHv+D0SJgKJm7285PLI7zEOqCFFtCx+8lsKMS32katJZvnw5U6ZMOaxx2LNnD2PGqKisUHjobgfnX11PZrqGjDQ1O/fGKMzT8NoTGZx8WhCbPcQrLyeQY3p66Ppy3qUHmf9eKlqtxO3XOrn85kbmvp6Fxdz2jNfWy8y+vQGPT0ab6qLfhC2UHUyQna7CHI3Qo1BNvxIjMVngcEisXBfh4TtSaGhK8NLbXsaOMPLArak89KyL8SdXMXSgnrmvZ/HA0552xOchlPTQcd3lVu57rB6TRRw2EaxSqZAMUcaMMvLqk21+7+s2R5h+xm56x0d3OEcWMgF8WDtJHgIYfXmEfQmi5r3sEZsJEySBgte5C72zApNBxehhGhZcb8MfsHD+rDUoLVZmX5HkBRIJwbZdUaIxwcC+eixmFZdfbOTux9dgCqSRG+vXgTvKDAxk8VfLueqSpIo3xarD5aVbCdK/w7/U7f0/+L+H2tpaTNYEjS4V+qiVkuh4Pn13M6vW13HnHAe52WrWbYzx5Cserr3MzsC+em6914u6bDAO0V79YJdSoH402mEb8Fd0zd4pJIiKMNaYkyPHR3nnhTYj/BFDDMyabuesS2vRaVV8NzcXtydBWUWct/7hZea5Nm65x4vJNaDLLp+ZIp9GagiKQLduXLXGREpekECZD7Ndpl9vHW+85+fVN8NogilIqIgaPBw1Wcv8hcuwRLNJJRM39ST+xphdUQQ+H0wYbWiXlZh9RwOXzKln4hgjL7zVzNgRSQPjiWOMvPq+l+su6/yzf7igBVedljVrZc47o/P33LEnhjqaDAg1Km23vE8//sf75GdrGT/KAKYmFKGgklSECbZ2sV67Lo4sCzSa5I8wqK+O+55MBk79eut4+v7kvfHiW818+0uQFEdyEu1MqZqZoeHHpSHsVhUNTW2lb3abmvdfzOK+J10sWRHi3NOtvPF0e9JOCMEdD7vYcyCK6p+Qu4GgQm1t1WGNAcCSH5ciJTQIu5sHb09hcD8dy38Ps3RViGGDdPQs1HHNxRquvnYF2Z5R7Yiqcu024iJECpnsW+WnUVVJ378x8PTiJr26B0PifVrv60zyCMg+dtas5IbrWuhXEibFqWb9Ri2PPR4jq2ECSBAUPvaxlRLfOOz+ZCYtXhXjgZt3sXK1l+cec/yRPIhRwT40kozJ0L2GRwUFBcycOZMZM2awYcMGli5dyrfffss333xDr169mDJlChMmTOi2kuS/Gg4cOEDA5SFvYhXvveokK8PG8294eOgpH7fNdnD1LEfrsbIsmH55IyMGG9sRn5D02pk9y8nKdeF2xOchDB9sYNIYI1fc2oixti8F9CFbkoiJCOXsQ4uu9X6CpDJAiw4LdjaLFdRQRioZnH62uh3xeQhmk4qbr3FSWxtn6WofLzx7BxMmrO628nHJkl/Zs+0d5r+ezubtUa67Pk5e0xTUkgYkyCKfHqI/O1gDQCM1FNN5CZVeMmCV08lt7tNamqSgUKvaT0yJ4qGR3gwmRcogIkL47KUEtPXMmWVHp5OIRpV284der+K8My28+0kLobDgnU8C1NbLSY9LrQQamRnTz2bV2g3/Mtl3COFwmHPPPp6mxnLSnGp0Ookf5uciy4IlSwLYsvw8+2jbOvbRp37efDqj02uNG2nksRc9/Lw8xNsftzB0oIH5b2a1nms0qrjqYgeD++n56DMfJlPyOxfma3nh4Qw+/crH3Y95eH9uEIvegD5iQTSZSKhdvPGiHXezwmMveFAUwcN3pNLoSnDvE27i2TEybFtZsGA+M2Zc2O0xWLlyJdVVNWRkCuZc5eShZz1U1coU5GrwulX88I0Wu2sow7ETIUgVBwgTpA9D2cwKhjAeSZKIiSil7CBGBCNmjJiJEaEvw1FQKGMXHtGIk7Sk1ycKfRjWWvLkFg3sl7aQL3qRK/Vs/Xw6SU9hbAj7Vuzh3Y9dXH6RlawMDb98kcPwI9ZTX6umgF44SCVGlAr2oaDgCwTx+XzYbP++JnD/E+ByuYhr/fTtaSS4199uPjqEhJCJS9F2NhwAdlKo5iBatGQWBfj4tUwW/xxk++4YZQcViqX+7aoZDiFN5NIS2I8/JhiodJ5AT5Uy2bRJkNszWVKv0yZL5P+MDz/1sXpdmE/fzsb8x/MTiwnueriCXz71o/iUf2mtOmHq8fwydyl1oqJDieoh1FLBMCaiRkMNB/H5SqlvlDt0h4akXVBFBaiRyKUHFexjsBjf2mROEQrVHGAvW9p1dq7mQKsHmlmykiqyUBA40mO8/FTnG9a8HC0FeVruuM7J7DsamTf3Zc6adiZZWVmH/f137tyJ1SLxwQI/OZkaojFBQ5PMqnURTj3eQo+C5Dx79cWOds1LLpxdTyCoMP10KycdbeKMmXUs+iAbq0WFy63w2F1prd8tGFK49Bo/uXVHJpPKEpgwUxIZR6guwKIv17DypxROO97CmbNq+Xl5kHtuSmlHHEAyNnz5HS+RiMId16WSk6Xhhis6brYvPNvGVz/4+fGHRVx62XWHNQ49e/cgjWzqqSJLFBCz1zNqWNc9KYYM0LNybZgXHk7npPNrmTHN2npfQrKB57e/hLhmloNN2yKtzQ0bqCabwg6l0pBMBhSKXknbMgxs43cGiNHk0INStjNIjE2WCP9p2x0XMaTUJkYPS6f0YAzNnwqAtBoYOHgwb7zxRrs4weVyAfDmm28CyT2WXt/+2b3zzjsPa9z+O0OrTSBIYEoL4HIbmf9ZjK07IzS5EyQSYDJKXHCWle9/DZCWomLKRBNHTTITDjbz0YJGCKmIRiKdqj/jIumheWjcoyLMQdvvFGTGaGzYTpW/kcef07L6Vws5gWPYxza0tUOJcAAbSWu5DPdwrrx6JTpznJAIdFr+rYgECX2A/Xu0mEy1lMn7ufbyOd0ah5aWFnQxI03U4AjnUlNTi4SMCoGa/ThIZRBjiBFFbwuDr/2+x4+HlqxtlPRWiPsivHdbGscd2RY/Tx5rYsXXRqacUYt7vRq7yoleMRIm2E5F6IwVYivPZau0ikZRQyM1+PFSJPqQQKaZJgQCB2noJQO1HKQ3Q6inmpSmIuyk0NhjCZdd66WlyUQh2ezctuuwyU+DwUBhgZqy8hj7DyRY/HEuVTVxWvwKRflaLGYVl93UQKwxB486Sl68LzGipMd7Ur1Cy7Dxe5k8SUN2loqGGhXDjqpk0lgD/XrrWb85wuZtcXz1ZrILIzhTFdT6OEu/zeCa2xspsevYsDVKSZGerHQNldUyNouKux9z8+vneZxxooVTL67jYGWc9FQNx08x8dDtaXz/a5DjpnQtBpt5npU3PmomFld3q7IvJVXiuj+s+2RZ8Pk3QV5/M0xTPIpO7KWAXq1zWESE2M5abDi63I8kSKDHgCKgSaomT5SQ0Ae45VaJq2c6Ohy/cK6Dk89x4bCl8+b7AV5+I4Q2kIakaIgaXUyYBOmZCfoUmQhs6FoMYXAVc/cju9m4XkIlxYmFNZjN3euP0RX+Z9ZJ/jdGIpEgEJKJR1Xkkmxq5PT2ZetvTm6YaWbaqfD0remwZwh79idl8j/+FMepdB742aVUGuokYmnlQDK702DbSm3eEuryltBg30I5ewEVltQIrzyR1uEB0OkknnswnZo6meraOKkpakYNM9DkUahvlGlqEujoOnDVYcAj1ZNA7tZmf/SYyVw2S89OzSq0+gRPPO/jtacsZFceQ4ZnBOmeYeTWHMW6LwsxGEGVXYk7az23PeJnycpQl9edt9CPuqGQ4890sbc0RllFnKkX1qBWSRwz2URjU4LSg8m/+fwJrBYVwwcZeHduxyxWVU2cl98MkBsewC+/yHhbOqoKhBA88FgAa3MJikhgtOm75X26ZvV35GQlM8WXzzTSZN196MqtClKzp4TZtzQjhCAQVHh/vg+XW+7wmUcONaBWwW9ruvaY/Hl5srvkeWdYeW+ur8PrD92exsXTbbzwlpcb72ukoipOPC74fUOYqRfWUlSgoShPy5gRBjZvj3T6HqUHY0nys8572OOQUBJoJB0kNARDyeZLJxxl5sl703nsrnQuu8DOcVPM3He/hpYeq6jN/ZVd5l/ZqPkZjdBQLA9nP9sJ+bTEvFYaqO70fWQRJ64KkxPv0+E1i2QjM17Mm2+H+fKHILNvdbPw+WLy66e0BlH72c5ARrfzQ9FKOrL9Q/npq6SJ+Afz/TR4YklCwaTGaO6e19chaDQaxo4dy5133smrr77Kueeei9/v56233uLyyy/n1Vdfxe3+76seaGpqwpzWzFdz08jK0PDFYj/zFgVIMZoY/KdOjEIIzrrQzfYtKq69tKMnK8CKtWHOO6MtWGvxJXh3bguPveBh/pd+TjvBQt9iLSK/jGrVXtaKX9iuXo2benLoWCZ0CAoKfRmOxazhhGO7/h3Hj0zOmcceYSLF7mbTpk3dGouKigoeuv8Knrk/haoamatvasba1C9JfP4JGklDH4ZRwT7ixDp4d/4ZhzxCD0ElqchMMeBK3UqMCClSBs3Gg4ihq3jhvRAnngxLV4U4ZUYtF1xTz3HnVvP6B14UJRlQjxpq5MgJJvr11iOEIKHA2JFGXn0inc/ezWL2pYLzzjmKpqbOO3IeDhKJBKdPHY+Qq7j56hSGDzFw01VJe46d+2LEAnpmXWxot9ZEY+JvOx9npKp56R0vsbjg8bs7roEA40cbaWhKtM7x+8tizLimjh+WhFj9bR5bluWzfXU2c+dpMee50B0cynkX+xncT8+Ct7IRAp5+tZkzTrLyxtMZ7NwbQ1LB66/ew1dffdHtcbj1htsBCa1e5pPP/Rw9ycRjd6ViMqhZ9LGJPNd4bFIKakmNWbLRVxqGCQv72IqECrWkIS5ibGcNefRkqDSBPtJQ+jMCI2b2soU66SBarUCXX82Yi3biLl5KtsWBDScxEWWv7neq1XvRCD059Oj0c6aFevHWu23rgNWiYtIkNWlZUWSdHyMWUqQMhkoTyKYACYk1a9Z0ezz+p8Pj8WAxqrnxOiPu9E0kRPtYQwhBjXUzTnNH0sdOKgG8WFMjvPmSncJ8LbMvcXD/LanUVEk447ldvq/Om4vJqEIjdR2zGIWZtBQ1XywOYLepaWhq+2zBkMK8hX5efyqjHcGk00k887CTtP51WOwJ4vGuG1V0hZycHKLmRiRUVIuydupRIQTlYi8mzOglIxpJS6HUGxpyuPaOpk6Vpo8+68PoKcIomahgH0OZ2Ep8QnJ+LJB6ISHhw0NCJCgTu9Chb+cFnkk+XppIaIOdJtsOYWAfHeVVMk/em47ZGOHN15/o1vdPdhcWNLlk8nI0XHK+jYuurWfxzwFOO6HrTeLU480sXZ2MAW1WNVdcZOeTL/x88W0Aq0WF09E2V34wN4DJVdKhmgbAJFnw1zrYujOKWi3xwiMZpDhVHHdONXtLY63HNblkrrm9kSkTTNTUJ5KNR7pAZoaahAwu1+GXeubk5GDARCqZlLKDhAyVNV3fTxXVcWobZDZtizJtqplvfmrfUb3Fp/DC6z5iMcGNd/iQFUEzLsIEMdN1UsaMjQgh0qRs+jKc/WzFJFkwY2Mn64mJNoVyQLRQm7WSt16xIUkSX/0Q5Ng/2UR8+3OIFGcme/bsaffvIfLz0P/v3r2bLVu2tPv3fwMScTXpZhsDepkwY0eOq8jO0LD441y2Li3kt6/yaXAluPE+F/WNCqdeVMsZM2sZPVJDWrrCF3MdNKZs6jAPCCHYq9pISGqmJn0l1ZnL0I1ZzaLPLGz6LZtTZrrQm+J8/Y2CLVBIS+ouMnr48JQsJZ5RhjtlK64eS2jMW4ExkEOsMp+90iYUoXR4n4ParTQ0h/DHQkyYVkFKmsw3X33ULRW8Xq8noiTXVxspjOU4xnLcH1WBEqlk49XWEipZy+LPUmlW1bdeP0Azov8GfvvFxkdvOcjIkNoRn4eQfLZT8aXtBCCbAqo52OFzqiUNuaKYcvbSk/70oB8bWNbaiDOBzF62sEWsxI+XFDIpYSDVHKBeqqC2IYan0sEQxqNoZdIy0jp8lq7Qt29flqwIs+yrLJ57o5nbHnSh00kM7Kunpk7mgqvrqK6JUy8qyI/3pQUPaSRt2RyxfHKqj2bzvCF8/XxfjLuOwFo5ip8/TWfBI32p/XYCPaunMlQ+moaDVgxGFYP76zlheg3bd8fweBW+n5fLzVc7mTHNxkuPZvDmMxkkFHh3ng+9XsXDt6fy+gdePv8mwN1z/hDFyAL13zie6XVS0vJQ1b0GkCpJIj9XQywmOPEsF4/emIJ7azH5og9adGxhJdvE72wWK9nPdvowFC/uLu87F3VIElxwjpFTTtATNjegTmti1vTO58JePXVkZqi46W4vrzxpJKfyGDKah5HeMoi8+ils/bI3b70bpbhAj1Z0zR1pEgaWLk/Q03UUfreeaCJGWtrh3xN/h/8oP/+LITs7G3+LJik//4NQTGYKBRn+QeBPHicQLF54kKMnBVFkzd+SijoMjBwvs+qb7dh71fHi4zYmj0s+fCvWRrj+riZ0lXZ69Ih1Wabcq6cOvU7FpTc28u0nOUgSnD3VwlmX1BKLqoirXZiUzktdmmnEUeRG8iscOHCAkpLD62Q3cOBgXnk2wpgxKkoPyHz4UZz8liHtvqskSaRGetIoN/DyCwm++SnEtZc6qaiWmbfIx3lntH84q2riPPWqF1usGP2enpx5+g4UexM/fZpDfm5bcHfbtU4uu6mBIVMq6F2sQ5Lgx2UK3/8a5IKzbNhtKr78PsAvv4WwW0xY5TwCtRaOO30j77+R9NcEcLkT3HiPm6odTgokM+XSLiZO7F73RkmlprwqWRY2+3IL+w808ev3qzE0mWmilgxycYZ7sHFxnCHrDqIzx7j5Gge/fZXPDfc0suBLP5npaixmFSlOFfvKYjz9ajNHjDN1KAvauTfK1h1RRg838PDzHvaXxfhgvo6Lz7W1jrssC/YdiHPT1XYyUrXc84SLJneC2oYEn72dhV6v4pHnPdwzJ4VZNzTwwUuZ5OW0jW2TS+a8q+oZ3F9Pvefwx+HYk45h/lvzyQ0M4+W313HUxM4XhN9Wh7E647z7fCpPvuBn4VfQQwwFKdn9s5w9WDVmyuRdpIiMDuTQQc1WMhJdl53kUIQ7VIWrQaG53khPJb9VERMUfvQY222Y/gyHpz8zr15N0KdigO84trOGPnk6Bg4ffPgD0QVSUlI488wzOfPMM9m6dStvvPEGv/32G2PGjCE1NfWfX+C/IMoO7OGqS8zE4oJ7n3Tx/a9BNJIGly/OxZf5yc8P0KefYF9ZlJpqFQkgFu98AU/aVyRfe/OjFr76IcCFZ9uYMlHH9t0xXn7Hy5ABWo6erOOzb/bz2Ll2sjLVfP19grWrfie9fkwHr72oCKNBi0WyEYq7qG/ouqTS5Ulgt6mYNtXKrytC/PLLT4wYMeKwxkEIwT13XkZ2Blx3VyN2q4oTj9NR2mMnmzftwFY/BJto+42NkpmQ8JMgwSbxGypUgEQePUmT2nx4g/haA8BD76M1JIiLFuzuHgRECylDD/DdZ+ls3Rll264YH76cRc/C5PMcjwve+aSFK29t5K1nMjhYGUNRYMZZFq69s4k+JTo+/TrAR5/5GNxPzwlHmRjQJ8ydt1/KO+99fVjf/a+YN+8TMlL9mIwaTj7GzEvvNHPkeCMzrqmntiFOwqqQEH+1iRGtvk6hkML2PTG0GhjcX49GI1FRLTNlgpG1myKt360zDBmgZ/ueGG991EIkqhCPw6IPstqtScMHG/hpkZbJx27HVNePl98q5cE7HRw9ycS8RT4umVOPzaImFhc0uuJo1PD0E7cwZcqx3VI7uhvcWOwyxx5p5tUn2lSui7+NUxQf22lMkEcxa/gJ6x8la1WUUkQfbFJSgZUkQ9fSmyFYJUfyJBkiVWF+/nEVl11u4KP5texw1RMJaNAKNQMTR7KbDV3GIGpJTSTYPsIfMdjAGSdaOFDezMtv/EiP+uNRS0klaA1lKH9TufG/FZFIBE3YQSwGzzyt49a7lmBoLkIbdhLXBomklpHXI0pVhURD6hISUQ36pmJSEkk7BJtIQW/3MKBPe8WoSgWJv6mCUGsEak1H/7s/Q29JlhXe9Ugzg/vrMBolKqriFOZr+frHIOecZum0QzjAHXOsXH2H91/qJ7B8+Y8887iVF1/xUHswRH2sEodIQyGBh0bSyaGEQe3OKRaD+G1lFVNOaeL+Oy0M6qenvCrOE88F2b/BQWaomCrdUmyx1C4J33xK2MZqdBjJppAs8omIMD5bKQlTC7IMZpeVgOyivtFOVoaGRpfMy28E+XVZDJUKzjhVz4HKOEdPNjGwrx6VCnZs7x7p7/E0oddDOCI491QLC74O8OS9aZx9WR1/x5/8+TUhBGOH67lwdj2hsED5y3nLf5OxxjovlQVQuXP4ff0BhgzQ06NAi9GgYkBfLVMvrCUvR43+jxjzuCPNzP/Kj90msXJtiNNO7Pz3/u7nIDodeL3BTl/vDDk5ObhpYKR0JHWigqqWGl55R+HEozruSYQQvPC6n/CeEpYvChDSezl1qprppyc/jywrLFkZQk4Ihh5VRWOVjhIGcZBdOMkgTKBTb1mAMAH0JGM/s2RFEioiIoxNb0CfXc7m2l/JchrQ6gVDh6j46C4rxUU6Pv06qdw95DP44act6HSQYlxJXu/ZnH766V1+d41G8982vvs/QVZWHyoDW9mzyUZQBJk6RccHL7dVP36+OEBltczqxQWtfSI8zQluur8Jt1fmnU+8FA6Avbt+xenrhS5uI6b1E0opRS0CvHavHa8ngSyrOGaKiUH9knu6h25P4YclAeqJIWVv4h8vZzC4f1KtfbAyzp2PujjjJB1nnGhhwaImHn0iSlZ9CZtZQbYoxIaTqCpIKKOUE49LsGGnmhVf5TL5tGpcTXDCsX5WrPiNyZMPzxZJr9cTU6IMZ3I79X46OThEGlu0S3j4PjOzzk/HZFJhdXjY27wJh01N1FFFzww1n3zho19vHaOHdk1EDR9swOaAOp8XbUyPnRRK2U5PMaC1mVNcxCiXdjJSHI1a0lAp9pNHMTlSm3gghyKaRB31VCRVyxiIiSg1opyBoSMwSpZkY6E0LyefctLh3QzA9u3b8bu13P2Ehy1L81j0XYDLbmogGhVIEuw/GGfMcANjxivUHtxPvN6EorTF65IktXuuhRDYcZAqtVfiFyYGsnXLar7+yI7BAO9+4uOlRzM6dIjPz9Vy700pPPFSM9de4mDUUD0PPesmoQhUKokvFvuZu9DP/rIYZpOKc0+1tlYVHcI3PwVRqaBHzyGHPQ4AipJgw5YIv62UcW/qRU6ikG38Tn9GopG05NIDRSSQULWu6amqdOoS5R2S2BViHzZSCGXs4Y4bHWSmqxl/Ui2hkNLO+uqvyMqCX35SGJUY1iFucMRzMcsNZOZ42WR0YY04Or2GV2pEpahRSFCiDGWvYRXr1q1jzJjucSid4T/k538xKIqCTTjxqV20JNzYSUEr6VCEQkxEWyc3SZLIa5rIbddtpMrfjEqUo8OY7M76p5IMIQRoYrzwhJPRW8pYsji/1QQ4EFTIy9bw3dwcTj6/BkX1901X1GrYulGiz8ha5LgaVchGGAOXX6liQVMpiYb8Dh3tYiKKSK9l2FAVK9dI3drUfLNwMbX7zKQWeWkJKOSEi7oMvnPjffjg482MG5fMsl96gY2zL63jm5+CXDgtaej+64oQ3/4cRArYqacKq60CtSFArx4adu+PkZutaQ3QVSqJt57JpP/ESrwtMlfPSmH6aRaaWxQ+XNDC97+GOFAeZ/gQPZ4GEICNVEJ7xnP+tF2o7U1oNBBq0RJodGJT0qmzb6ZZrqNXrwsOewwABg4ez29LDvLTshDHTzHz4pNOds6KcOE1NRzcX49NdmKQTFiCBVS3VPPeaw5GDjWwc2+UsgqZM0+xcOJRZkJhhffn+XDa1ewtjXL89GoeuDWVyWONhMOCDxb4mLfQh0YjMXywnoMVMmoVfL8kyHvzfAwfpCcYEqxeH2biWAMzz03FbFLRs1DLLQ824ffLXHBNPSMGGyjIU5Ofq+X1pzK4/u4m7DYVfUt0lJbHaWhKEA4rGA0Sfft0VFd2hSuuuIKP3vqQID62bE2w6NsAZ5zcPrhd/HMARcAX7+Vw1a0NlO7SYRAWYiJKk74UKaeMB6fb6dNLw6rfVXzx3c9ovNmkBIuRidPi2IMnECJPpHYZ7KtRozXF2LRBjZTQkEBuVd9F/pkyQLKy9aCgmH7oJD1DxUS27/uJoSP/PVPxwYMHWbp0KatWrSIQSNpMpKR0bTr+Xx0uVw3HjNJx7hV1XHK+lWVLFWKlJYyWC1G51MSaIizfvZsJJ3v5+TMHPy8Pc95VdTx6ZxrjR7UnoE882syHn/qoqpXZsSf6RxIn+SOPG2nk4nOsHHlGNSkODet+yG997cyTLVRUxTnxzNVkVx8JSDQbyok5q1FUccwhNaHmAI5YLm+8U8YF0zrf1H24wMcNlzvRasDTrNDsrjzscdi4cSO9ippZsUbhw5ezKMhrI+hafAlOPGsjgZ2jsPwRvHlEUg01hDbCNi5ilLGLoPBTKPUmJqK04G5XPuulibSMBOGwiiZkAml7eOdxO/vL4lxwdSMrvs4lNaVtjtdqk2Uvtz3UxPQr6tiyI8ppJ1j45IsAVqMWn1/BZtRRWhXF40kay0sqqK7cyRuvv8BVV8857DE4hHmfvMA5p5hITVFz/T2NGPQSB8rjPPdQGumparbujHHfUy4QMPsSBwAnH2tm3pc+Nm5Q+HWJgj6YjpASxC0uzj5Li8OWVC2ddnEtkUjXQV2jK8HjL3q48/oUPv/Gz4yzbZ2uSWmpasZPFuxYYOSHn+JcOUvmh6Uhpp1qZcZZNiQJ0lJV/ONTP9GYgsMu8czTj/DQw4fnfwyQEAlsNoUn722vVPW4VGR3UsIMSeWaWWVE5/Ah3AIvLnrQr/X1UnZQSO824vMPGCQjmQ3jeOmV33jvjVQcdjVf/xBkwWcxwrXB1mYNnUEIAar26/6OPVGOPcLE1OMt6PUSzz++jh7+cclKF5FOMHj4xMf/FpjNZrRxC6++0cS6pekcc6SBLxY3smt3HXm5EsvXRiku1LLgXScpTjWe5gTPv1bKwnmV5LrHYicFRWrscN1zp+l5bWsladHiTt83aq/mjKl6lrxfTVqiYzPBkAhQ0kehrDKOu17LhKO8oBYsXVbH4vkZNDbJDOz3N37ohVpsVuu/1PzM72shs5eadUszWLYqzOeLojR56li9WmGU7+gOqngAlaRGrRE07czhpksVFKMfKWbE0tyPLMlGlDCSMYwp1jUZayQ5pw6XJgHgMZah73WAp++yMHqYidr6BE++5OWnJRJPveTlrKlmLr0qgLVxADYljSbqeGlnI151C3OuTMbiGrWESpK75QdfX1fBKcdZ+PwbP2s3RejVQ8ubH7Wg0Ugs+i7AnE685AC++THIo3em8Nr7XhZ9FyAzQ40iIBROWieddF4N/fvouHyGHYtFooY40HlCV2iiWP6UE6yskeldrOOKC23MXehn6EA9qU41C78NUJSvYeIYAw8/38yJR1s6JN8rq+OsWBvGaICBww+fDM/KyiJMkBbhJlsqJCORy77933Pfky7uuTG19X0iEYVrb2smUV5MTqI3NCcrfb74dAXTpoZ576Mwi7+LY1TbaA6EycyVicsKcWJkU0gDNbioI0PkdfiNhBDUUsFA2jz1LNjx00w0vYyNS3NwNyc4/6o6wiE1azdoOPYkP/5QHKszwVsvOVixJsxHn/pYsiLE8CE6Nm1r4eyLx/1tDKfVav9XNHz7KyZNnswrGzdiTWjJz4BH7m6bYwJBhQ/m+/hubk47UmrHnhiVNTKP3Z3CMZPNeFsU3v6khRWrdzBqmJnevdTEEhLPvKjiyUdUaJsKkRQNH7xWg6OgibdftnP/o37qD5owp0ZY9lVuu67iPQq0fPJaFqfMqOXYySYuPNdKr2Itl86sQevR0O+EUtIcWvLzJGbNMJOVoWH40X40GonLZ9i49f5mzjvdyjNvv3TY5OeypcvIIrdT2xKtpKNI25M9+6s48Sw3oaBEMBKnx4Banns4jUlj8pHlJMn20LMe+vfuWqUejSpkpqtJxBSamndSFBhEg6hiG6vRCC0KCgGVhxypALWiISJCyMTbEZ+HkC5l4xEN+EQzNslJnBipZFFHJU6RQaO6khkzpncrIZZIJJBlia07okyYWs05p1o582QLH3/up7hQy6L3c1rJxVBIYdrMJvauqKCEzoUnjVR3SJwBmLGi06i5+3EXhXkaBvbVdeotDHDiUWbufSJZeSdEUnzh8yucfEENU4+z8MrjGWg1El//GOCUGbW8/Hh6q3CqxZfg1fe9lPTUoTcfvk2UEIIUp4YHn3UTcBnJlQtAStob/tlyQ/UXrsam16Mp3MuuAzU4YvkkkHFRh17SYcrw8eJzllarmPtvdXDjvS6CIaVdNcefsX2nTEaipMu1LF/pxa6d6wg7D5KoLeqwVssijpRTzbcf2Tn/4pVk1kxCjYYtW7b8h/z8n4hQKIRCgvyiBDVlB9CZYiTsjThJsNe/jGL/eEx/bFZDUgtxYwvnn6LjiPHV7N6TYOGX2zDV9cMRTxqFN2tqOfEELQ8842HW+TZsVjV1DTL3POHG3ZygME9DVY1MilPNrn3RJCnVifpzf1kMs1GFKZhNS9ALSKSRgpTlYf0WKCyW2NGyjMJI0gtMCIFX1UiZbgu/zHVy56MuYnGFwsKuy0f/ivq6BtLdw4nkLOOsqUZ+n6fmILsJ4EODlizycZDc+OkwIMclNu+I8MtvIR57wcMX7+Wg10l89UOAcEQweZyR+25O4YGnvCxY6OGFx50cMS4Dd3OCD+b7eOPDFj5+Nat1gtRoJCaOsLJ0qUxZeYzpV9UjBDhsKm6/LoXLb2zCbNDg08l4tdWkyoWYJAsm92j4o9LYCawTv1Ayysu552h56kkjOXnda0hz/PGnsnPzPG57yIXbk6CoQMu9T7i57nIbxUVaLrt2OU11GvSYMfltzLwkQO/+fqpdYb79OIf0tLbH/NkH0/nt9xCz72hk9FADtz3kIhIR2Kwqpp9mIRRRePiOVH77PcK4UcbWMuFwWGHvgTi79kepa4hTlKdl3EmVBEMKwwfpsZklTCY1xYU6giGFRd9GUCFx+3UpLHw/h8rqONV1MuecZsWgl5h2aS2r10f48ONrD3scdu/eTTwRw5u+jSfuTuHn34LM/8rPSceYkRB89KmfglwNbzyVgV6vQquV0DQWYda52KesI61HMz3yNFTXxzjxGCOnn2jhnlvsnDGzlt6FQXJzVHwyP8YA7wTK2UNuF2WczZo6zjhNzw8/R7E29KSS/a0Egg4Dbrou14qIEAJBHeUkhEwm+RjDGfy2dAU8cNhD0Q6BQIAVK1awdOlSKioq/kd1gVepTXz8WQtnnmxh8bcy7B1KupLRSkzrJAMFkWGs+3Eri38KcNqJFiaOMXLqRbV8+3FO61zmaU7w3kchFn2TYPEPbp56IIWLr2vAH1AY3F/PpefbyM7UYNCrePiO1A4LdmG+lrtuM/Hk7fuRnbXccauR6WckvS/Xb4ky57bV1O5OI7bbwHmXNfLxm2mo1W3j/vY/WtiwOYbdpuKLxQFqG2SOOeHwu7hu374ev9/P609mtCM+IenF+8XHqRx3wg4sDZMQQlDG7qTP3Z8CCq2ko7cYwnbW4BGNlLMHHUbq1WWorX4iUYFIqadPIaxYFcWPC4spwabtOm65M8iRk8ztiM8/Y84VTo48oZlExMT7H4TJET0xRO2EDc38vL2cKy818dSDbeoUWRZcffsHLFhg59xzZx32OAAEgz7ycmyoVBL7D8R49K40zjqlLUgeOlDPVx/mcMkNDazZGGbsCCMzz7HRe1QtGb6B5Mlta5BoFvzj5a2ccF6SnJt6nJkFXwe4+JyOCYxgSGH9lgipThXhSPK/n7y36xKc8aN1rF3gw6gILr+5gfdeyKR3cdvm4p4bUznvDCvHnlNDqlPFsqWLgcMnPyFZyv/nzRcA0t+XzKWkwYwLjXz++l5UwaSdihCCPWymBTd9GdbpeUbJjM2Q7IxsMKgYNdTAdZfJHHXyOrSVdoKicx9KHx4mTmi7b+oaZGrqE61jcen5dl58s6q1qkVBUFV1+F7Q/1swaNAgpLQEVPXkvEvLefMFJ+efZUGWBZff1EBtlYosp4byqjgpTjUpzmR39bRUH6+8uAKsLUT9gv1lMXr1bLsPL5hm5sVXDxAuz+qgbK/lAIouTGW9mkrddrRhA3baiJawCLJdWo1pmyAaMtJP+SP+iwuaWxo44fStZBdGmX6GhaMndV6psXFbFGdqUbfHY/Wq1cx992uq94U49ggzUyYmOxIrimDgKDdqf+fbGyEEZhNYsmtQ9vfH6RvY2nwmLII0Zq3BYUgQbOlo+XMIQXzIJPCIRjRoyRhexjcL0luT5zarmvdfzuCtD/w89XyQzz730avlSPaxlT1sQ4ceoQj0ip3RR7q5dJYGd7OMzqDvFgmckZlPwmAiOyPEwu8CXH+5g8rqOJIkePOjFk49wdJByT5voY/KmjhnXVKPXi8xYbSBKy608+AzHo6coOGqi+zkZGnYsiPKg8+6yc5UE3QcwNLS+bxQry7DF9AQiSRjxNQUFRNHG/jyhyBrvitoRwysWBPiiZebue/mFM6YVcs9N6YwdoQBWYYvFgd48e1mgh4D1lxBv/4jD3scbDYbEhLbWUuB6E0OhaTUjWTR4o0sW11NWoqaRAL27dJgdfchLdpW2aORtOR6R3Hs6cvISBSRQzpOMiiRVHiqmqhlM3CocZaMGSu72cj/x957hklRflvfv6rOuSfnIeecURBBxAyIioFkAgMmDJhzwIgBc0IEFURUBBMqQUFBcs5hmDzTM9M5d9f9fmiYsZ0Zz/Ccc13v/zk+yy/S3dNVvavqDmvvvVZH0ateCiAmohxiF5nkJuntBvBSpTnMzWP1zP/Cy8+/+ik6KmNxdqBVvB2yJCOEwF1Zx9VTNzHuEhWbtoWJ1Kawe7cPbyD2f1QR/W/A6IsvYs5Lr9OBnrgMf1CY31AI8eV3PiZeakkiPqscMZ5+tZblC3LrCZucLHj5iQx+WOXj86U+jhSrWLkqSpqnC7niRDJIAupy8da6GDTidzrFBpEtRRl9yaHGcy+JFvEbT8hI3DbVzuD+esy5ZQSRWTw3J+mzoZBCMJSYr3t312G3wZwPXNTVtVwGa+P6zdjjmc0Wa+gDmXz5aRVd4oOxAgXtVrFueWZ9glejSST4B/bRMeryMqJRBY2m8e9a8q2PC0cZWfajn8Hn1fHdN2sxONrTQemJS6qmznyIHJOaukonLtYiIZNJ83Iq2RTioBy1SIzTJz9bKR/DJVczYcpVLY4BQJcuXYjJibnv9AF6enTRUlEVR6eVePelzKRx1WiU+XZRBpntSnGH8pMkygCqRAkqNE1KRgXwoVILCvM0fPqVh17dmk/sqVQS4ZDE7Nc9dOkiU1YRIxKBhe9k0ql9wzW+boKN0eeYuOS6CubNyeK3DUEWLPZyxzQ7i7/xUVJypMVxkCQJf0CQmSZRVq0n/8TvjspBXEoNKTSdKIlZHbzxnJ1rrgviqDtOemsfvTK0jDhT4aZrU5Nko3p00WHQw/ufuJnRhG7zjj1hAnUGUmi+XV+Djt83hGnXSWGfew0F/j5YT7jNu6UaivTbWfqOjd7d9Lz/lmD6NXvRxiEr69TMgZvD/yM//8OQm5uLJqOOVgUazKYo99/uYux5KYm269UBZj6+hoNH7BgwY+tQzvpvcpL0eR66SzBu4n5q12uIymG0HQ9w9llGbr7bw8IPMqmuiTH5lkpefTqD7p0bHtoDhyNcfHU5U++u4pM3k9v4IhHBbQ9UU5itZzeVGDDTk8G4TUV0Pl3Ney9lYjDIHCmKMOulHaxaE0URgisv05N5JEbXjlqqHTFCQQWXy9Xim7dTl478tnoLIqwiPVWmlKO0pQsFdCBCiHKKKOUI3cQAPGoHIUeM4g1adv+YQihq5uLLq7jqCh0Pz0wW8r3zJiu7DwQ576zEQj/fIPPwXWn88luAe5+q4Y1nG4wxLGaZNGdPfl+3i5XLk0nL3FQ/u9fZyejk4Lh6L+ZoViPx7BrtMUaNkEhJi/Pa62FCcRvDhw9v0e8/ifT0dGpdCloNPPZiDXqdit+/zcdqUbF1Zxg5pqO3GIJW0hGOhiiv3c/mncU8PNOeRHyexLDTjPTqpmPH3jBP3ptW73B56wNVmIwqBvfTs3iZL0kf0WCQ6d1dR+/uOtZvCrJoqQ+rRUWHtlpKymN4fQrz38iiX69EdYAQgs+Xepl8ayWfvZ2oVDtJ2tz3pIMhAw38sCrAsWPHWiyD8NWSr9DpJR6+x8bE8RYmjrdQWR1jzR9BqhxxOrZVs+6POG/N9XLVpSa6dtCx6/s45FZy5UVmZt6SR3ammr0Hwrz4lpMuHbTce2sqLz+ZybxFHgb00/HV++mYJRuSkHGJGuxSMrkRE1GKVXtZeFMqq9fUkkUBB9nBIbGTQjqcyPS7iIlokxpZJRymC/2wkUYlxezkD2xKGh5v866ITUEIwY4dO1i1ahVbtmwhFouRn5/P5MmTGTZs2P8asxC3O8D6zWFefjKD2S+5yVeaNq1J83bm1TfWMfZ8M2aTzBVjzbwx18XMW1KpqIox9BwHKdW96YmVKs1KDh2N8uJj6aSnqvh9Y4hbHqhmyAADw4cYmt18Xj7WxBMvHubbz7IJhgRvf+ymyhFjy5Y4NZVaTEoaqfF8tnxfQ3rrYkadCwU5Olb/GkWpzkLt7siZo/YSwEMgqHDueZe1OA5Go5VjxTGGDGy6LSknS409K0y8Mo6LGlJIb7LqSZIk8kV7DrOLbvTnmGo3l9xexOhzTZRXxvh4sSArXUNaWph4JMDxMpkZd8jkxLvQrfPxZs8vN1uNTq0i13Mm1aIMB+V0kzpCOIsM0YHFC9cyYXyY3t0Tc45aLfHuizZGXfk+F188oZFhwz9CSLRvreG+px3odDKXXNi4tVGSJB6bmcb0e6tZtiCX/YcjmKMZpMdaNfpc23gvVq9cg8cbZ+IlFsZdW0HXjloG/KUFzB9QGDO5nJHDDJx9holN20LU1MUpKonRuUPTG5WDR6N4cNKlLXToqEsiPk+iXWstF59n4qc1AeLxU9M8lCWZuNJYZqFvH5mDxa5G1ZuQ6MTQmcPcNyODo8crKPoqSjweo4wijJgTVW//QL6ohQ6fX3DSmyYzXc399xh5dqaBA+FtdBMDkiQ/AsKHO28rjz2QWNRu2h7iwWeS51itVsJul1CKEm1YbmrodAodAf8W6PV6grE6vGEDRb90ZeiIA+itYY4dE6RHC0kXeazfGmfV8mNkd3Tw9SdpGI0yN19nYfG3JaxdVsCyFX5uuLuaFZ/n1ZNSer3MssWpnHHub6jdWaQr+cSkKA7tYYaPivPxO3moVBLVjhgXXbmV3cUqMowWYnIIhydAx0B/jvr20peh9dUkkiSRKrIxB1OoCa7hx5UBbp+a0qhKJB4XPP96HWUVzRONTcHv93P/HQ9ircvk1/WVbN0Zom/PxE0pyxK9eskUl7sxYaVOVU40rQSkOLI7Czlkok2hFlkVp9ukw6z4eT/qqJGYFKF1uzg3T9TxwCNRaqikzV+6rf6K4xzCip398ibS0yWevTOF22a62LwlDpLgvFEabrvRwrSrzbz2nhtNdSd2soEMsulCX2RJhRCCOqo4FtvP3Lkhnn06lR/WtTwhBjBq1HlMu/ZFPnw1mxvuqeKlN51ccbEFkOjVTcv4qeWMOtPIxeeb8QcU7n2ihkBQUJCnxmiQGHaagUF99Vx/ZxXDBht46v6G9U7fnno+fSub6+6oolZVhlpkkyYlkzcO036uuESFXi8xenI5AL266nhidh0bfyxEo0keS84YbGTLzjBffe+loirKHQ9VE44IQiFBNCYIByTaes9kx4HfGTXq/BbHoaysjDRzBjW+ako4hIMyVHE1usM5hFK9FBvr8FYZ6Rc9u9H45hMunDlbmDBCz1nD3Bw+7OTzJbvQV3YiNVxIJ9GbOqppL3WnUHRgJxvwUss2jQOiOmTUqJDJp12SpEzCQdlNfmGcQf30SBLEYxIaZz76uBUvLqwiBUmSsJOGxnM6iz5fS0GwN12lAnYV/0FAV8VrrzzDi7PfbnEs/i14/bXXUKNGJ+mJR2UCAaW+cKW0LMbZZyYTL3M/83DPzY3HIIDzzzLzwhsuxp5n4udvNeSdID6FENTpiwimHSU1XdAmJON07kLtTeW0QYn11fe/+Hl+dgBnjQohKXTrJnHD9QYOFzVo3vbvYeSPYLjRcRd+nej88HjjHCmKEotDMCiw2RtX2DcHq91ClMbffRJRIljiGahQc9z+B4/fZWqysyU/V8M5w41ceWMli9/PSSKO9x+KMG+Rh0fuTmXfoQjPP2HnjptjfPTJIcrKE3JwOOzkevvQVjImip+o4TC7sYpUzFLj/YgKNTGi7GUz3RiI5YRmsk2k4onWceHZF7J+6/qWx8FqxWaPEwpL/LwmSE2dwu8bAzx4R+NiBki4oj/3lIV7HtxAgS0VdU0hyHGiGUVUeXz0CI5s8jhF8h4Ks6L0761j/JgcLpxY0Wy1/t4DYeI+I+9/4kWrj6HTSeRkyXRs13hvmJGuZtwFZm5/yMH4MRa++zSXV99zsXNfiGCossVxALBYcwiFywhEE/dFhTiOEStFHMAm0hoZtnmoxWAPMvXmMHm1Q6iVypk8oYR7b226c+Do8SiRiML8zz0gJKafMEEVQrB6XZBbZvjJ8vWkmjKyafpe9sgOpk818dj9Np5/o45X3/gDEdMgy6DIUSZfZWBQv8Tce/oAPSKlEm0gysiRTV+XU8V/HPn59ddfs3HjRsrKytBqtXTs2JFJkyaRm9tAPAkh+OKLL1i5ciU+n48OHTpw/fXXU1DQEORffvmFdevWcezYMYLBIB999FGzLlHRaJQHH3yQ48eP88ILL9C6detmz68lx/7v4NChQ+gNCsdLBL8uzU8ir84faWLIQD3DxpbidNYy741k4hMSG4lPP0ilz1l/kmnTEYpHuftWC5Zge8or6/j6ex9P3JuWRHwCdGqv5bN3spl+XzVjp5RzzZU2WuWr2bIzxCvvuFHCapAiqNHSkV4J98O8Y3z8elZ9trtday0fvpHY5EycXsH0qSZuutfPjj0hauoU7CkyZnPTuqBN4ZqpVzPvvXlYPSEWLzTQjzPqH1o1ZtrTHYco5xA78UiVdDjYi57xv9wn5d356oN9BEMOZj1qr3/dblMRjTUcJxxW2LY7jMkoUVQSxeWOY7cl4vrHhgh20qgs1eL1KfWZPiEE0ahEjrM/jo0lmLK3siO+irRYAelKLjEpQjjjGH0Gh/nwjVR6jyilstjM9PunoNWemrmNzWYjGhW8PzubH1b66d1dj8Uss+7PIJOmOmlTMwIZFeVpG8ho4+GW0Vq++UHm4vObF7y/cJSZcFjhxTcTenmhsOBIUYx2rTWsWBNoklCAhMbf4WMxHpqRyvgx5voBf9/BCLc9WM27L2XSrrUWSZK4cpyVQ8ei/Lg6wAUjTYTDCq+86+KPzUGmX2vH6Yrz+++/M2rUqBbF4fjREtLSJa65omEirXXGeX62n6JjkK7kkyIymf9khHffPIIwhvCm7ePZe9O4+i9/07WTjo9ey+aOh6tZuTbAyDOMHDoWIXunFpU3HSToRG92sxGLqCKHQlRoqKWKYg5CRGHyNCfBkIIkSXQUvXDi4BC7iBLGj5cd/EF3MaieDBdCUMJhQgRJIaHPl0cbjMLMAbaTZzy1auDp06dTV1eH0Whk+PDhjBgxosUk8v9N8Pm8qGUZp1tAoPmxQyvpKHfAzEdcFB1XyMiATbu9rP0zxNYtcaxKOtHCvZQrAd54poHwBxh2moEhA3MZd005nZogqE5Co4FIGC66zImvxoROpSOoDmGN5NAm1rO+eiiVTPJj7fnlu99pTSdSyUrIgUiQUpPJVtVKLOlebLamjZmawqhR5/PJvEf/kZiyWSUqqeEwu5Jamf8OM1ZMWDFiwZYd4KE7009IXcBF55h54Y06gkGBWbbQIT6Y3fyJjTR27jra7HcWl0aRook5JVPKo1ZU4hceTJI1oeXoHcD1039n/S+Z9aSLLEucPzzCunXrTmlBI8l6ZjziYOhgA0qcZmPSukCDL6Bw9mWlHNgPrT1DmqyOkCQJbU1rlq8oY+JlFha9m83MJ2t45pU6OrbTUFMXZ8eeCC8+lsZZQxP3zdnDjHy/0sdb81zMeaYxIR8KKfy8JoCwR2nbTs0FI5sfiydcYmXFmgAqVcvnRgCr3UZdnYOyihh5OQ3rhMcetHD+n1vQVQ5NIm7iIs5e1Qb0rhj9RlSy7odsWhe6+fTVQ9TEHfThDJw4iIlYk1qHQgjCkp8Ue3L76/gxRp6aVUH7ygHsZzsqoUKPETe1hAiQFokxemIF6eky3Ttr+ei1ZA3ohEmfwIrMEXYTJ8LAgQP/fvh/PcLhMAazj7TCYo4frCKtog2HKw7TmyEJwvnEvW2rS8W9qZIpN+3l5VlWnnvZx+F9GvqfUUv79hJjzjUyYlwp0yZZGdBXT1FxlJfm+NHHLFQpVTioQGOI8O2iHIb8RTokM0PNxpXZXDGtnEsvirDilzjbf2yDHw95tG3URgeJcVntyuXia2u5+Opy5jyTSZcTrZXHS6I8+GwNRr2ERtP85r0pLPrscwJVYRR8tKk+m4lTNnL+BSGumWRArYKMTIXvpfVkZaiZNFHLdZOMGPRalq+o4LnXnbS3G9n7WwbEq5k8RYUSD9GutZbKasFTs51otBqsaj1bY7/RTQyoTyRERYQiDqBFiyE9QmGewO2Jc9PNIezVPbGdqFz5/lAlX3y1myWf2ujTS8PvxwKkkkmh1OBsK0kSaWSjETqK4vvZsTOE13Nqm1yDwcDlV83gtocep01Boovrz60h3nwuk7xsNZu2h3jhDSebtwfx+OCaq2zcMMmKTiejKIIfVgV4/g0nC9/JZvKtVUkE0slzfOr+NNb/5qGSMo6Lg2TIOWgNcaK2csaN0/DUQ4nigh6dtVx7RxWZ6SqGnWZoRHyexLVXWhl4novJ461cckFCC/abH338tCaAoy6OQ+xE7dSeUseK0+kkVZtBHIU6HMSJozIGycoPElFC3HFzOs89G0eqTT6nkAgSaLeRX5emJe217rtDMP6aQ5T/piYlmkMR+4FEwqm7GMAu/iQtmkUQH0EC5NKGNBq0AaMiwk7WY0uNcu4IEx986mZwXz3bdkboeloNw4e5KS1V+GV1FFN1Z1IiBZgkKwTNpJ74nvaiFztjv7J5y58tjsO/Cb+u+RXphGezpqaQeQvLmH59Yp2fn6fmwOEIg/o2JDD/3BbivtuaJnMARp1pZMFiL+qahsRbpX0r4yb7eOCu1HrCsKgkyvnjSzl81MrGTW4WzTWS4epXLzVTUuJh6p+bGHVBQwfG8fIw105OTlxv2RFk1mt1PHp3GvMWefj8Gx99uukZNlRHTej0Fsfh0vGX8N6L75GhNF1lWU4RubSmyraD3M4uhg/JbvJzAGcNNfLDSh/nXVnGoH56crPVbNoWwh8QLHgzm5tmVrN9e5xpt9dy9kgtKm2cX/7w4K9OpTen16/FJEkihQx6idPYwyb6cEajY9VQgYMyutC/nvg8CauUSkm1YNWqVZx11lktjoVWoybFpiIcUdi0LUg4DO1a/4OGe3ctnboIPn5DxcrfjqBRQ1aWzP1PRNhT9judo4PRn0jmxkUMh2UvrVr5uP2GVK67o4rbpto5a4iBRUu9jfxF4nHB7Q/WMGmKgftuy0WrlXB74sx538WN91TzzouZjXSwR59jorQ8xjVXWNm9P8yv64M8MTONGY/UtDgGAI898TpTJo5DCAgRoIxj9BFnUEslO/mDVqITdtKJE6OcIkqkQ7QrakNuqD0yKhyqYr77xc+dN9qbHMdfedfJK09lsmKNn1efU/HOR6VYbQniPuRXYa7uQqqUyXFxgKDwN+ooUYSCL/MAt95gZ/XvQTZuDbPr94Yu1VhM8OZHLm65v5q3nk9U7erNMVx+6X+sEv4/jvzcu3cv5557Lu3atSMej7No0SKefvppXn75ZfQnyg2++eYbvvvuO6ZPn05OTg5fffUVTz/9NK+++ioGQ+JGDYfD9O7dm969e/PZZ5/94zE/+eQTUlNTOX68+cqWk2jJsf878Pl8ROOCK8dZmqzas1pUXHOFlTkfuOjTo+kqILtNRds8Iwc22cimFZlSJmER4rV3i9DpBc8+1LQ4dp8eeqwWmbmvZrFoqY+nZ7vwlKSQ5xuFXjJQJUqAg5gkCw71cW663tCsiP3UiTZe/9BFVrqKaXc5ECKOLKtOqcLnyJEjWE0a8jKMiF09G2UrADKkXI6wk1xtFvZAMoEkSRKZvq58s3Q1982IY7MmFudOV6IUXlEEL77pZOW6AGcMMiBLEk6Xwu0PVpNi1vHTyijVlTLZFCPHVfgDDeTnhi0hhCuRUbIpmbTuZOXLTamsWO3lt7V7sFrhqvFGWhckHnqjEUzZLi6+ZGyLf/9ff4csSQzup+eGu6u4/7ZUJt9SRVqqjF6YiBGjOuMP3n7TwFlnJKpq9+yPEIk03/4YDic0Ny8dbWbZT37ystUMGaBn044wkQikpyau66btIX5aHUARgrOGGjl0NMLY80xcPjZ5AOrSUcsHr2Tx0LM1fPpWQ/b7pik2zrq0lHfnuwmHBempMsWlUQb31fPdL346dWq+LeLvMFlM+PwSOl3iGhwpinDx5S7qqnX05rTERv/k7ViXx/G6fdjbHmLK5X/RNHTHmb/Yw5/bQsgSPDW7luGnG3C5FWw2iGsCEEu0QvUSp+PEQTGHUYijRouNNEIigG5fHzyadfWaNalkkkomxeIwqWSRQgYH2U5cxFGjIUwQG2n11/MkUqQMJCGh059C5RsJ51+VSkXr1q2pqanhiy++aNHfPfDAA6d0nP+/0bVLe379RUEoAlcwQHN1MYpQKC2P8+sHPTFipkh2U6nfx8AegrKcAG8+D53b27jmjnAS8XkSKpXE4zPTuH5G85IFN91dhxw3kJIBV1ymEAnH+XZVFL1DW9+yexIaSUs70Q0nDjKkhnFJlmRax3tQGtx4SmNhamoqHi9JiZmk368IDpf68VJEPu0I/P2E/oIAXvToqdUeZ8xFGtTq5DH8nukpPD87SM/QQECgQYtRMrNnl0Rldaxe9+evePpFL/rq7vXPXxYFOCiv1781SCZ2HVLRb0Q5zzxiY/gQA1aLipwsBY/n1KqejUaJseebmXSphcdfatoxTQjBr38E8QcU4nEY1NeEc3Xz8ZajemrrEuOl3abi/dlZfPipm32HwmzbFWbTisJGcZpwiZUfVvp540MXN11tq3+/ti7OTfdW4XIrdOsV56vvQk3ecycRjgiiEUF65qk5eg48vT9/fr+FKTfW8f4cO3sPRTDoEy2nc14xcNmkX5DiWtRoQI5jTY8w72U7PbuZuecRJ+dcVsG673LZsKkUz1oLEhLZooBSjtCaxpWXtXIZAwfKjYT9JUkiPS+C37iZwvJO6EJpHFJtJhQPYsRMJ8dQKsVGXpgj1ZtGQCJh9tJrPjZujVBWrqKYn4gRRY3uf03l+v8kNm3aRHamBkGEoSPUrFyzl9xgxybN9WzxbLZv3sfZF7pJre5NL1KRjkmUH/Xw3tYd3DbDxpPPe7DEjMihVKz+3sQ4jBGZdLKRAypumlpKu241fPJ+KmZTw9rr3ltTuXhCDcKdStd4Jw6yg0I6NHveKncG8aiLe29N4YobKsjJUqHVSqTYVMy4IYUX33BSXHZqWperf16NogjaSd0BKKg6k3UfOVi9rAxBnMPOEHkZBhZ9YkpaJ19zlZWLLzAxbGwpcRRq6xRSbDratlKzbmOIH1f5effFdAb1M3DzPTX8+K2KsuAxgsJXT7RkU0Ak5yAff2ShU7s82nSvpnd4WJLefaqSg7kshYnXr6VVG4GbWvo2QQAAWKUU4iLOkq/CdOzR/LjdHOKKwOEI0amtnmmTbNwzvaGFs2M7LeNHWxg2toTJ463cdr29/j1ZlrjwbBN2q8wLb7iYcrmVxct9ScllSFSEmcyCVtX9KbVv4NZ7K2jfRsOQAalJROmAPga6dtLRp7uuWdNBSMi0tM7X8PCdDfuQzh1SufQic4I8be3lt7UJc9SOHTs2+z1J55ifj1/lxkkNOgz0ZRjh9mt48mETN9wap3MHLbZUL/GaWFJHhDtlP2+9Ym2011KrJT55L5WBZ+zHXpGLLFT196da0qAWGqoppw9DATjGPko5jFFYiBEhShRbVoA9G7LR62X2HgwzZnI53y3MpWunhjEwGhVcce1BytZK2KP5GLEQJoQaDQbJRCwmJbtT/T/UIxgIocZAUPhJi7RizpzjdO4Y4KwzjFx6oZlLritnwiWW+nlZJSe6GPX6pscYIaC8KoaIJ55jj6ij9zA3TzyYvF9uXaBh9bIsho8rR/akku/qlzRumSUrbZzDWLd2daIC0q1QVBrm219iHC2OkpmuYtOOEGUVMTRqiSXLfRwuiuKqg9tnpXDgaBiPv+VOsEIIYuoIx8MHKKRj0rmUcQRLnpNWXT24AxF699BRUxcnJ6tp6qemLk7fHnoUJcSho1EG9tFz/llpFOapeW6Ok+PFcZ582Ma2HVFWrwtiNEBdmYG2dG5y7NZKeozCUr9POomICFEhH6G7MhC71HQbdo5owzOPP9li8rOyshKVWsZmk/H5JNQqmRsmm9i1P1LfFfB37NobJiVF0LmDls4dtPVGqD8tyaO6Js5DT/zBoYPg80JWbpx7Zpi46JxMbpxZzW1T7ew9GKasIsb3qwL8tj7EPdPtZGeq2bA5xMOznJw1TMcjdzeMxzarikfuTuO5OXUsXuZj/GgzS78P8Oa7QXxe0OgUdOYwtz9URWl5nAVvZJFiV/HgrFNwBgZ69+6NiKrRWgLsja9CFTajUlRkkodVpFDKUY5zEBkVWeSjEwYMoUyqpOOUSkd4+D49bdukMOmWCgrzNBw+FiU3S8Ut19lYuNRH7+5aBvTR46iLs76Lm0/fzaZ1QYJk9njj3PdYEX9+FyDVk81O1tNKdCSTfCQkPNThytjFrKcMpKXKPDenjm8+zk2SW1SrJe6YlsIt91ezcVuYfj111NUpqOWc5n7yKeM/jvx86KGHkv49ffp0pk6dytGjR+natStCCL7//nvGjRtXL3p6yy23MG3aNNatW1dfRXbhhRcCsGfPnn883rZt29i5cyd3330327Zt+8fPtvTY/x0MHjyYWExw9rDmN0ujhht5b8E/bxhNBpkQQVJP6DvoJD1lBzJI71L5jwvMcFhwqChKSQnIR7rTLtqqfkObRg5FHABAaIO0a9O8QVJBrpofVvkJuDWIuky8mmpsKbFTyua+/eq7WCwxYhGZFKn5jJ1BrSfV375ZzRONozXf/VzGhEsTJNi7891MuMTC5FsqKa2IYbPI/LEpRO/uOha/n8PS7328PltFoXM4+ShUUUpxnYdgKFGxUFYR44bb3KQ5h4EEWnQcPhJHiER17vkjE8Tcr38EWa8N0aurFn+1GUNYw9UTxvPLr3+0OAYAC+a/jyzLVNckjvHky7VcfIGJ8ooYmL3o2v/B2L4yZ/1FU+vCUSa+WObjzpuajtunX3qRZbj1OjtfLPfSrbOOSkccu1WmdaGaL5b5mLfIQ9tWGi65MJGdX/ajj+U/+dnwfdNVzq0LNESjCXL5ZEVyRrqaNq20LJ2XgyRJrN8cZO+BKGOuqiEswtz7SMvJYItdS/FxpV6X9oHHvMSrc2hFWpOtaZmiFentj9ff7+v+DPL4i7VMv9bOtVfZ8PkV3l/g5rwryygpifPKnBB14ggZImGsJUlSPakJsFMknFjDBJGQ6BwdxEHdBrqHz0QnGagRFZRxhIEkjBZ6MJi4iCNQUKFGkiR2iD8atcSnae0cP17U4jicRDweZ+/evaf8d/83oXWbjsgqiYeeqyEsC8Ii1EhaAki0V8TbkHJiIaUTBlICWSz//E9ef0/H4H4G1m8O/pduluGoYOkPPi4+P7kKr7Yuxnc/+3n+sTQmjm8Ym59/0sYTzzv4Zl6MTE+yOHoKGRznYKPjpJLJsbCKaPTU2pz7DbiAx19ayatPNa40/PRLD5eNNvHV5yHUYRelnmoKlA6NDOggIb2gllRkDajkqYfSCYcVFn7l5+tvIkgSjBurRSfp0Uo6nKpyAsKJiAtSKvty3rgNfPyevV7nKBBQeO4VDxt+tpBNQ8ukCjUKCR1NRShUp26jU36I8WMsHDoW5YPPPHTvpKW4TOG66Z1PKQ4Bf4Dbr0+I15dXxhqJrh84HOG2h6rp11PPcw+n46iNM2+Rl6qUrRQ6hzQ5/8XtVfTv0/BMhkIKcxd6iMUUBvTRNyI+ASZdZmXxMi8eX5wLJpSRk6XGH1AQAlLtMmq1YPYTGfgCCq+842LEkKbJzbfnuXjy/lTeWXBqhi9Fh4/TVnRn9+btnD40SDo5SJootapSvIEo7UVvMkiYekWUMDXhvaz4xc35Zxv57P10zr+ygvWbg8x7K5XThgTAkyCt97OVo2IvBbRHI2mJizjl0jGc5oN8+2Tje2/pjz4mXWZh2iQbYyfvZf2GKKqICRMWCmiXqAKp6cFVV69jyacpdO6g5blXPMz/UMJe24ccbKQR5jgHqaIEtaQlFouh0bRc5P/fgKqqKgb31/HJZ2Eiu9ujjzjIaiYdJISg1qnQhzOSNAhNkhVDzRBmPbeK9GBXspSErvUBtmMllY7SX1xlHa2o/K2asVft5JdvGky1WhdoSNWkEIqnUMIR1GiIEKo3Afo74pogGekSRoPMpReZeeyeBjIhHhds3x0GBIqioFL9s+nmSVSUV1JIQ6dDotIoE+oS96dLbKdr70r69Gic6LfbVAw/XY/b62DenKz63zXqTBN332TnihsqefsFDR+8lk6/XWWk7D8jab6uNu3lmSeN9O+lZ867HvJjnZocZ7WSHlGTyTZnWcJsohnneEgYKLnDQY4dCbXo959EcXExn81/lLXL8hk9uZwXH2tMJGi1EhazzLSJTScUhgw08PQrdVw3wconSxrLDyS6nBL/rzIFufma5s13+vXU0aGtlkXfNE/ibt0Zolvnxuu19m20jDzDwIrVAWypgqKiohaTn3a7HYcnkbgspANqSU11lZ4HH/NhcrZn+85yxozWMP/VvbRVGgxOhLWO0/o3XQxiMsq0aSfwlQdRiCfNG6qT/5247u3pjiIUwgRRoU50oqhX11cL/rY+yCN3pSYRn5AwDFz4YSp9h+zHVpaHHw/qE9vyuIgjIWE2/89o3P1vg05jQEbNQXbQg0HkVg/hlps2Yswqo2c3DW6XwsXXlDP31Swy09WcP9LEF8u9TB7fuONGCMHib3ws/iCLs84qJjvaikD6YR6a2XSVWXamhmhAQ3pNlybXE2pJg8aTxYrVfl5+x8mHr2UysI+e/YeiFJdHWbUuwO1T7Vw+xoJWK1FeGePhZ2vZfSDET78GGD6y5WuBqqoqMjQFOMJl1FJFishASApBUzmXj9fw4lNZvPKuix5djKSlqJi3yMPsJxqPE0II3v/EjS+gcOkFZkrLwyz8ystSg4+ikhglR1VkVg5j1qxNLP7UgqM2zo13OFHrweJrfn9uJYViDtFR9EJCopoyyrX7OWeEhpIVMtWqYwQzDqPWxYmF1RirOpGuJOa1yrLGBn3Noby8HK1GoawC+vbQMX6MhW6dtFx8dTkTxlkaVTBGIoLPvvLi9SkIITheGuPnX/188UFir1qQp+HHr/QJI7PKGNPurmbKFYl9QSQquPpyKxdfU84rT2WgUcNpoxys/1EhrvKhCthQ0jw882DTmvC3XGdnwk3lLPgsRNnWXFL9/UmRtIRFiFLtfgzqGr79vEGntLkq+ubw3rvvYbLGMZslZtxoYc7LwIlQ6iUj7eme9PlK/T6O6/9g1AgdrZwxbp1q5e15Hn75CTLldLRhGweNLr5YUkl6doS8XBWHjkY5cDhKjy5a/loDZ7WoeGt2Chccr2D9H9CT0zli/Q193gFq6xS6dFbx2fN22rbS1GvyN+UzA3DnjXZefMvJ9l16pLos3MqpJwebw38c+fl3BAIBgPp26erqalwuF716NSzSNBoNXbt25cCBA6dEQLpcLt59911mzpzZolbk/5NjR6PRpE2uJEn1FaJNDZo2m41gUOCoiTV67yRq6xQsFrnZKpxYTHDkaByBjA8PtaISgYLd3ZqKskqiUdHkw6QoApVa4okXazlyQE2bSGESoaiW1AgBYRFCFbSyfkM1I5tOZrN5e5jKUhWaYApxwlhj+QT1x1u8uAWora5Fq5GRZQVFKE1WfgKEo3E0NL9RkmI6PB5BNCp4+yMPP/8aIBhS0GgkFr+fQ1aGGiEEG7aEuOb2Sl6flcnPv3ioXePHKJnJoRW2eBpDRq0lK0uisiaE2VtYX3EhSRLaugLmvOvg2okmrrrOSdkhI5KjNahiODRFSCETXenPocBmli79hnHjLm5xHH766XvCXi2Ll3lpU6jm940hWuVrKCqJsmttHjMecXDjlOQJ/cKzTVw4sZxzRxgbLbg+OyHSfO1VVqbdVUXPblpqauL8sibE0vlZ3P6Qg/LKGHNfy2Jgn4aqkkF99WzdFU7K9v8dhXlqauoayM9DRyPkZKrq7/UqRxyLUcP+QxoUc4DU1NQWV3sY9AYEgo8Xe7jpajt7dgv8eBoN5CehRo3blfh/lzvOEy/V8s38BrFzi1nm0XvS2LQ9yBU3VJJulfH74xzwbqWj6FN/v51sWddjoKPUi4DwsYdN9OJ0zCaJg4ZfiIe1xIJqDJiSNjmJxXHDPa/HSIRwohrrBCKECAb+WWvv73jjjTda/Nn/mzFkyFDyC3LZtK2USRNNLP3id9q4h6D9CwHqFrWUcYxeJLcKSZJEu1gf7n90DXUuQdtCFR6f8vdD1CMcVshIU7F4mZc/NgW55gor6Wkqfv0jyB0PORhxmjmJ+Dx5jMfvt7FyTRXRHZ2SiAaAGFG2i9+BhMB3Pm0wYEZR4MslH3Pz9JktjsXtd9zNbTd/y20PVnPXTSm0KdTgqInx7nw3+w5H+HhONj+tKeWt5/Xs3W/i0UfW0do3sH6ciosYh9lNkAD29BDLP8/hWHGUcVc50VS3xRDMwGsuZta+KqJhNU5tMTmnH2JIax3rPi1FE7FQfFTDJVd4Mdlr0Okkgm4dOkdbsiOtkh3HqapvAa1I28hDT8S56tIGoubum1OYv9jN4uUeXuratcUxADCb5PoxqDBXzeRbKln4TjY6nYzbE+eW+6tZ8GZ2UnXDhEusPPlSLV+/t5dMX7ek7wuLIH59JTv26PliuZdgULBzbxidTuKdF7KZ/0XTeoQWs8wHL2dx0aRyzh1u5PQBBnx+hU+/8nLseML4Y9O2EKGIwFEbr5fY+Ct+/SPAzr0RaurimM0tr4IHcDndlFFJW9ENm3KCkAhDjujCEXYn6XdqJR253j6s/GYzay8OcsZgA7MeSuXFt5x89nY2UXWgPinTWfTFQQX72IIiFOLEaN0pQEGmICcreZ511MR4b76brz7KQa2W+PiNTK64sYLt6wU6tPWVv3rJSFrJUMZfugPJXIur1Ebn6OD689OhpyM9sQo7B8XO+i6f/4cGdOjQgaWfh7GG8kmPt6aaGgRNV4U5qU60VEuN17WyJJPu70RIBEFK3P8RwuRIhY0+a1MyqTqcxp9bQwzulxhHdu+PIIXMFNKRzfIvZJtSKPUdru9s+CuEEETSixh3oY07H3Fw323JxNkzL7vwehVUaona2loyM5vWdP47rDYrehoSVEIIfLiJE8OIBUlWmHBZ0zISQgj2Hozy3ae5jeZcq0XFU/el8eZcFy8+lsH0qRZeu7+I3HhDZWs8pYKx5yd+658bY1jjGc0m3lXuLGQ5RgwHiog3KQ0AEMKPgiAW1BEMBlvcRfbO28/x0mMplFclqhv/XpV9EgaD3KTO30nk56o5UhTBbm18fivXBpFdieuixOV/dPitqYvTtrUGlSyxY0+IXt2Sn2MhBE+9XMdzDzdNCow+x8x3P/vJzVGdcvV3OBwhjSwMJ0w2zFVdOVK7nZ6x1sx55yDZ+TGGjlHY/Ouf2Oq6YMSCrFb+cd1lNskUUYn9LyYhQgiC+JFJjpUsyckJAKlhrbH8Jz9fzW26akmnkxnQX8WusioEAicOsimkihJk1LhqgqcUh38LWrduw95du2gV78pW1gJgrUvBXteNdWV7GXauzJgL9Nz6gAOfX0kkSv0wdJCRNoXJ89jjz7kJOQ0gJDIKAjiPOIipA3Roa2/2+Ca9CjPN36PClcoNdx3jy3k59frhXTpqefU9J88+nJ6kKZ6brWbua1lMvauKaFTg8Uaa+9pGyM7OBr2CxqenO4OopQK56zZ2LMuvXyfVOePk5ajp3lnHnA9cfPWdL0naTFEED86qoXWBms7tdTw+MzG+1dTGiUQFnyz28/mmVpglK9rKoZw9ZiUmWxRfRSpByUOYAOpmYhEiiB4jB9kBCLToeOAeIwP7aZmydT3TrjVx+9Q0rBYVdc44L75xiC8XHSVYZ0arb3kCNC0tDUURjD7HxKp1QQb0TpjH3Xq9nYnTK3n+kfT66370eJQb7q7inOFGvl/pZ+5nHo6XxrjzxpRG44EkSeTlaOjaUcu2XSG6dtSiKAKjUWbBm9nc8bCD4yVRhp1moHJVB6xSKmERJH1gbbPnajHLHDwoMFe3JSvStn7+0El62kR7U7ZlHx9+UsvUyRY2bQ8hNdHd8U9449W3yciSuOtmO9Mm2fl4voNYVdM+FAHhIy5FOLwhD5tVxR0PVzNvkYfnZsXoEx3VsJ/1Q7aIsr/qN4adHuOdFxPyCXsOhLluRhUfvpJFqxPVn5Ik8egDZq6Y7GGXaz1TJ2h48bF0PlniQVGoN+GrrI7TqqB5GrJNoYZN28L8tCqEVbTHHYvg8Xj+RzqD/qPJTyEEH3/8MZ07d6awMLEwc7lcAI300mw2GzU1LddFEELw1ltvMWrUKNq1a0d19X+dYfg/OfbXX3/NkiVL6v/dpk0bnn/+eTIymi71DgQCSJLgnfluLh3ddNZp/hcebr/ezgPP1DD31axGD+tzc5xECSPpo5SEDpFNITIyNVTgLNXzyttu7r3d3uh7F3/j5ZwzDbQp1HLPw26iRNCSTJx1oAf72UZ3ZSALv9jDjOlKUksUJMjXl14L0D14FkUcQEcKtVQRcqrJyWl52bLOqMNXrmfAoAAb9jUtnKsIhQhhaqkml6ad5GtVZbzxoZvZb7lw12pQGcOEwgpDBxl440MXF44yMaivntP6G1jwZjZT76rirltSuHtLMUZfYmNulMzInnTCnlQMBKigBANF5EitAUjzdeKD11289HolhZ5B5Ii0xICmQHa4DeUUcYTdtI70ZO7bc5k+/eYWx0FCTbwqizfeP04kliBo3p3v5oVH01GpIBBUsFmSF2JqtcT8N7K45rZKsrPUjB9jwR9Q+PJbH9kZal56PKHzd/oAA+vWR/CVW/BFYrz4posbp9hYvsKfRHyehEEv4fHGsVqaXsQfKYqSldHw3uy3nUyd1PC8fLLEg8slyFbn4jH6sNvtLR7Irp96E6XHvmfVumBCN1D5ZyJdI2k5Wiyoc8b5ZImH6dfam1y0D+idcDB+4l472RkqJkxz8MuqFZgUO1r0+PGQQS4dSFQMGCUzeaItW/gNs9NOhsghJoepopwwIeIi1myVR4hA0jMVFRG8woOEfErPRnPjx/82qFQqBp52MdqN7/LY3Wls2FRGTKyjpEhH2KMnKHmJEKU/I5rUKdRKOhyleubMLCCScQxtSoCn7xdNVvIt+dbHxEutTJtk5c+tIZ55tY6yihhjzzdjMEjMmN78fTrtOj0v31NGVqxN/WsenGjR0YNByJKKgPBRxP6EOL0Q/LlhPTdPb3ksnn3qOdJT1Zw7wsiV0ypxewRKXEKJyVw/2YSiCNJSZdLTVHy22ItKK7Fb/TvxmARIieoVJHQYcNcqXH5NLfsPxpCKO1FpOEJe9wM8M9NOr642Ro2pI6g9wJKPM1AUwYgte9m/U0MvhqCt0yFqBdtYS1f6Jxwx/xLOkAjgxEFrOuMXHrr1D3DVpY2JkSmX21i01E9RUdE/6mz/HbGYmlgsQfps35OolDrtwhJGDDFSWh5l2iRbk21dj9ydyhfLjlJ3KJ0UMhEI6uRyjqh2kWOMYDQaueVaO+WVcUrK6yjIVdO5g4Yde8LNtuS6PQrxWEIzev+hCMXlMYx6iVBEIT9Pw8vvOonGYNWXeTw4q5YFX3gYe54ZSYJlK3zE43DT1VY++9LHxReMb3EMAPxBD6k0diqVJIl2ojvbWEeeaJNEuKS6uvLiqxsYulBPOCL4c3OIjoNKCPjV7GUz3cUgZEkmk1wyySUiwhyzr8VoiZGXreW6GZVMuMSK3Sqz5o8gP67y89ozGfXzwfHSKIcPSISUMGrCeHCiP0FG6CUjuTWnscvxJx3o0WQ8syjgKPuIRqOnrI39vx3dunVjyxaJHrGOIIEJK6XWLVhVNlSuTFJEQ6WIH2998qEpWEUqdSe6eGqo+EdXXqOzDR9/soPB/QwIIXjyOR9qd2tK81Yy43ItF5yj8ODjbso2HyY33q7+HIQQVFl3cNVVKj5e7GHT9hA79oTRaCTKKmK8+KqfrTsieP0K7dtpTin517NXD7ZvP4QWHQ5RTgmHsWBHg5ZiDhFQfFRVN71xrqiKU5inrpfP+Tv699bz2IuJjWubQg0O7RHSAgX1HQc6PfUkY2qazBHCzVa9RgiiVoyodVHKw8fJp22jzwSEjxBBNGhJV2dz7NgxurYwIbR39yYGPmekuDRGrPl6CaJRQSzW9LwHUFkd46OFHp5/JJmULCmLMmOmjwxPH7y48FdbuO+JWl59JrF+LC6NUlwWIydLRX6Omh17w3TvrOXVpzIYd205115pZcIlFvR6mT0Hwjz4TA1dOmqTnI6T4hUVpNhV1NTBgAEDWhSDk1ChIp0cvLiwk44RKyKmpiJ7LT26q/GHBR+9lca2XSFefn0Lx4vjqGJhikqi9S2bf4WiJJJgDkrpxWn1rxdxgEzycOIgIkJJidiTCAgvMdEg5RCPi2bvN4C0NIlDqi10jw/lGHvRCyMVHMeEhWj41DpE/i2YdO1Enp7xNFXGfRgCKdjJJE9qQ5X6EFddG+HJE+ZdY88zI4Qgv0sF7d1ncuHYPxl8Ooy5SIvDofDR/DChkmyMMRWlFS7uvcvIbbfswh6Lc+BwtF6juBFUCkH8WLA3+XZM78agl5n3mbee6HR74lTXxJOIz7/i8XtSGTa2FLO5+UrKvyM7Oxt9qhqpRiJMEKftAO89nJZUpNK5g5ZN20N076zjw1eyeOT5WuYudHN6/4Tfw4rVfmrqYhj1at56riEBlZ6m4vuf/cz9QKEgWpDodJR0ZBtTMdjdtC4fSLE4QLF8gC6i8fOqCIU6qujzF7+OCssO0tIk3vnYzSP3WpP2h6kpKp59JA273cmLs6s5Z+ToFsehoKCAYFChVb4GCKIooFIlrr/VLHP3Yw4CQQW1WqK2Lk5Wuopffguw4I1snnm1jq27wtz/D5qwvbvrOHQsyrbdYc4/YZaclaFm0bs5nH9VGS88ZWX0rp2YHcNQo6HK0diM8iRiMYWqChWtYm2aTJylBzrw3twyrr7SzH1P1jD0zEtbHAeASDCIRi1xzRWJ2D5yv4l77thMXt3gpHk2LuLskzfy0ExTvSzg1ZdbueCyWjpHhzfax6olDW39A1mxYi3nl5Rx+zQ754808eZzmTz+Ui0fvdagJ9upnZYUnYkUVR4D+5YCCU3TSbdUMnm8JWE22krDb+ubT+7s2hfBUS0YP8bE6oUqDCoDXq/3fz/5+eGHH1JcXMyTTz7Z6L2/L5TEKeqi/PDDDwSDQcaNG3fK53Uqxx43bhwXXXRRo791OBzEmlithEIhZBkOH43y7Gt13H97ciZi/mIPWo3ExMusuDwKI8aV8eR9qfTqpqOoJMYzLzvZsEEhxa6mbaQ3KVLDzWgnHb9oxawX/gCVwi0nyKBgUGHuQjevvOvCbJI5a6iBiVfq+XP9OsqOG8ms6VdfQZAmZREUfrbJa8gsy+fssSW8N8dOz64JQudIUYRb7nYjH++MXjLSSfRmB7+TS2uOsoeKiooWx3nUBWez4NnP+X51FV4OYBOpScK5QggOsoM0cijmIFkir9HDGhR+wvEwuUcuxEMd1WwhJ1vF6HPNjD7HRDgs+GK5jxfecPLRa1lkZ6pp20qD2xNH0iRn39LIxkMdHaVeFIoObGENlaKUVDKJEcXh8pJOIVap8UY/V2rNDrEeCQlHRe0pxaFTl56sPPQDKWaZWTPSOGuoEbdX4dMlXt78yM2wwXpW/xFg/N/I8qwMNRecbUaWE5tSrUbilSczkoiBKZdbWbikiva1vTH2WM3QQUaefqWuybYIgCvHWXjrIzf33954Y7V7f5gUm4zVoqKmNs5zr9eRm61mQG89iiJ45tU67DaZYDiCQRtm/GgzM2feyeOPP92iOASDQaprFX5ZksW7892U1QTIoDV1VJFGNjERBaQkEiwek7l8WgXpqSo+mNC8wczIM4xs2h5i/GgLXy3I4srrq1j7vYpCOmDA1OiZzySPco7RjUEgQUQJIzLLCaoDOGqPkB1prJnnFx4Eoj77FhNRdqrWkZEVo6xS+sd7Qq1W/2sIz7/jm6XzGNRbTYpdxdMPpvPk7FqiQqKA7uiEkb1sbrLC6SRkVGQqraCqFSXBjUy9K5GlbMrNcunHiWqgwf0M9OmuY9ItVdx5Ywrvf+ImLaV5sj0rQ0ZSR+HEkB4XcY6wmy70qyefjJKZLqIfO1mPJmZCkluu+VldXc3enb+Tladw74N+rKWn0+oE6aUIhSWvFbH024PY0wXnXVFOmsWAPVVgkmzYa7sRJ8ZeNtOT09FLBoQiKP6lhmK2YMPBoNPhy/l59RrOF5yvxmSST3QISAzqpyO6s2u9vIQkSXQWfdnDJrJEPpkn2m+rKKGEw7SiE0H81Fj3MevG5rUsb7nOyvvvz+GZZ15ucSxate3Nkm/3YzWr0Olkvv0kD7NJYvOOMPc+WdOsWZskSVw+1sTKNdvYuR9kWWAwx+iUAb99U1i/OW3fBoadlsfrH7h46yM3544w8fY8N9OvtSd9XziscNdjDh6ckYaskvjuJx9ml4TVquKL2bn4AwrXz6hCpRJoNTJzX83mWHGUn39NdLM8NCOVdq21vPWRi84dtWRlnZrpmYjHyGkm4SdJEmkiCyc1pNHQNqmXjBw+GqX3EAeiNgOjpycBfAhcWEhhG2tJE1mJNlzZgVNdyeiRMm89l4fZJLP4Gy+3PlDFhEus9O2p484bE07gsZhg/NW1HN1uJ79uCG3R4aKWY+wDkTDBOok4sQRh3sx5W4Sd8vLyUyLE/w1QqVREw6BGQ1n67/QdGOGm6w0YDAGWfLWfZct3k1l5GnrJSFDyNFeMCCSkWxQSmzPlhCxLs8dFTSAoqK6JcecDbur25RJrvZO136aTnpYY2378Usejs8pY8NlRZG8aSHFCujo6dRR8uypGepqKFLvMrNfq8HtlTJ5CFHcuQf0eDBotQknoGrcU1990HRfOv5h80ZZqyujN0KTOIJeo5bGnNzBtkq0R6RSPC2LN70sBOKnOtO6PKHLQxhbWJHTRMKP1Beu1l2+8zsCv3x/GVtfYoEsIQSWl2AucfPpMGpOuO4g2pquXogDwCQ+7WE82rfDiQtZJp1T1rCiCcFhQmK/mcFGk2a6ubp21fLG8sSkHJByJ/QGFouIol1xXwTlnGmnbWsP6PxR2bpeIVmdRnreawQO13HimlkNHJYaNLUGllujQRkPn9lqOFEXZsCXE9ROtCQ3gNBW3TbWzfEVCKkkRia6ga6+y8vX3/mZ/zwefuBk22MC6rYWn1CUGiXk+g1y2sZZc0RqBgi3fzXdf5aDTSjx+gtDu00PPgvcSMf5za4jHXqjlo9eyGvkXvPaei9q6OIW0R0EhIFyUcAQXDk7jXKyksI+t9BCDkhJMMRHlADtIr8viiec8TJ9qpLI6zt4D4UZdWCexYYePNLsWc62VkMrDEd0GDIFsUshAlXZqZmD/FgwfcSYPqWZi0EcJRCS6xgZSIyrwZuzn/tuT5UAkSaJbJw2hjYKCqhHs+8rJ1uVOiKlJEzlYJA2V6X9SkKtm6fIwreiMR7ONZ16p45O3GxsEOV1xLPYYnrT9WOoGN3o/LuLImRXs+q2AcVOq6TqonMvGmCirjJLbjN4mJPR1dVr5lPmM9h3bU3SwmF38idXgIzc7eS84frSZ0ZPLuXKsBYNB5rmH0/EHFHbuDROLwcKvPZhK+mBSmRk2cjet28fJTFexa0+USkeMQueQpPFVClgJRWuR8JNBPseUvZSpkpNfMRFjP1spoH3937pFHeWimEVLJQ4cjvHJW02bL90xzcZ7893c+2DLO6NkWUbWWPl9Y5Dhpxv4fqWfQX31zHyihlBY0KeHjrKKGCXlMaocMawWiZpahYI8De+8mMXkWyooKY/VJ2aiUcGCJR6+/t6HJElUVcdIS5U5VhxFCIllK3zce0sKI4Ya0WrAYlbx7Cwt99y/CmttZyIVumYTK4uX+tEo+mYTfipJTa1DYtD5xThqY7z8xp0tjgNAXFLQ66T6ueD8s41UPujjhdmr0Ne1Rh224JPrcGiLaNc5xm1TG56X3t11xIKaZtdoRsmCSavny7kpTL+/mkBQ4dKLLDjdSlJXwKFjUaSICXXcwLadYcaPtmCzqjjzNCNPzq7jkbtS6dlVx/7DERw1sSY9bh6eVUePbipW/OpHEzARt9b9j+2D/2PJz7lz57JlyxaeeOIJ0tIayCS73Q4kqjBTUhpYeo/Hc0ruubt37+bgwYNMmDAh6fX777+foUOHcuuttzb6m/+TY2s0mma1q5oa4LxeL7KkQuNPZ96bapb+WMLoUSZUKom1fwYZ0FvP67MSF3/qRCvPverhjmtNxA1e5KgedW1vRMpmHMet9BCNBxaTZCVNyePdeYdZ9LWX/Bw1SBKd2qkZ2EfP3FezktpjNm4NMeW6teRXDa/XtzFi5qyzFbp3dfD9TwqXXFOJUaNFI2mIeoyYHP3qNTolSSJbtEpUoiIRDodbXNExacpE5sx+iSkXWFi2yMC24FpsIo0UMgkTpI4qYiQ2gBlks4M/KBQdSCMbBYVKjnOcg+gwso21mLCSkws/Lc6jML/hmvTtqWf95iDT76/m07dy6NlVx7crgkje5DawKGGcOIBEeXo70R0fbizYCeNHpxPkhls3+3syyaWWSkJh3ylNbi5nBdmtIqxbVlCfzUuxq3jozlTW/Rnk/U/c/LAy4aj+98rG6poYQwcZmjXckCTIzhaUqH5jzkw7F40y46htemfw0xo/Hy10U1kdR6uRmH6tDb0+MVGv+T3ArQ84yM5UM3ZKGXUuhUBQYeQZRu553MGK1QF6d9dS54ozdZKNd+aWcc6IFGbN2dniWBQdK8LrVVj6g58x55l54VkBMTjMborEQbToEAjiIkYB7ZANIS6+SM8F52m45b5qfP7GVcon4fMnEgYnMWWCmU0/6jCKpokUWZJBJAhNA2YqMv/g7bf0vPC6CtGqBMdWDanh1n+Z9Gtx5W5BGw1TFtxObcCPV3jo2jVGIARmi3TKC55/CwzaAFUOFdGo4OxhRmbP8ZHn7VfvwCsJmYgIN6n7GhC+pErbAs9Afl/7I+deUcagvnryctRs3hHC6xPMfyM76fmpcsSx2xL3dzwuWLk2QNtWTY/zy1cECAcl/HgJaGs4EjlER3o1cjmUJIkOoic7Vb9yxZVXtzgG33z9DbKIQ0RLaunghDPsCciSTFq4DYerDjNlooEbpzSY7+zYE2by1N+xFZ1OJ3pTzEE60uuEnm0GXcUAarI28eZLGUmbv8EDtITCDffjr7/FSCd50WGUzPQRQ6mmjG2sAwSFdCSdbNzU4sONVh3CZm2+ZcduVeH1nJqYe3Z2Pg89+zvtWmn47O2cehO6Ab31WMwy/7RnlmQwWeMc3JqD1ZJo8bnuqsYECcAt19k494oyvvs0l/uequW6GZVcd5WNnCwV6zeH+Gihh6vGWZj3uQeLSaJ7Zz0zbkxhcL+GRe3LT2Zw3YwKFizxcMe0hFTBDZOT76EFX3gY2D+1fn3RUqjVUpJ8RqP30RAneSx3iRpqKjT0iA1LJIlOXPKoiLCbP2lHN0o5wnEO0ks5nQKlE7tWHuS0kTVERBi8dlR6GzdfnWwSMvNhF6W/tyc70qARnkke6SKHbfyGQZjqn1eF+D+a28SInJIZ2L8KkorytA28/LKa889uIAsH9NZz09Qo51z8G94KKwKBBw95tGsyzlX6AwTiXuLRGDbSqKSYdJreiNZIZVT8GeSss2WMjm5gcHLfXUa++MbPwi/CxKJwxhA1M6ZbeOw+G2eMLSEcVrjn5hSys9REo4L0NDWd22sYNqYMbWV7XNEwLg5hNEeIBNRE44ZTIrsKCwtp3T2fA7v2MIizG0ki2aU0ssIdueHuY3z8RrJmYllljG27wsTjosk28QOHI+RkqvF443y2xE9Ep/DCIxa8gTifLKqktExw870OPnsni+6ddWjSKqhwHSU73gZJSszjDio4yh7CBGln1ZKVqaZXDxVF2xwUcwi10BAhjAoV3RlEDRVkU0DM5qVNmzaNzqk5DB02lgVffMm0yXauucLKQ8/W8Pwj6UnX3OONs3NPmO27w6TaVZwz3Fj//q59YcZfX0GkOh3J4EfSBVj6ow+VLOFzakhPk0npcZyl83LJzW543mMxwfV3VjF+tIXzRybmuNq6OBNurmTUMBNdOmpZ8IUHk0Hi07ey69etiiJ47T0XP//qZ9SZyXPj2j8DbNsVZsvOMPfcP6PFMaiHSiEWj9CGLuxkPZbUCLMeTqF1gYZYTJwgLZLHnUF99ew5YGDcNRXcPs1Gv556SitiPP+6k21r7HTyDaSCIqooRYsOA0ZcSEQIocOADy+bWUOmyMOAGT8enDhoRzdswTRee3MFr73rwRTO5q5Havnh85xGz+OqdX5AkJKmUCz9SqE9To0zhpBcOINxpl5+zanH4l+AQ4cO0bWnYO8uLdZYOiECFHOYDLWKe5+qQaVKyH+dPcyILEs88oCZGybvp9DfD6uUgjV2Yg8vQUSEMWR4sFlT+fmXKLGMPbz+op2X3nJxz+MOnrg3rX5tePBIhBtnVvHa0xl88HGQDd/uIcPXpX4MiogwR4wbeOtJM1qtzFsvpnHhRSF+eKMjDsoJmyv5Y20tGp3ClAk6pk0x168/QqGEQWNe7qlJ4BgNRlrRmePaHQTqNKzdkKjyPAmDQeb+21O5/IYKnpiZRt+eeowGCUmCWa/Vcd+tKTzz/EHSa4ZjrRyOryKEiyg2jMg4qaQ4SV6sLlaLXCdRqdqJWUlDI3QcVw4SzDiKUbFR4w4TUAJkKoV4cVEqjqJPc9Olq8z716Sg18l8ssTDJdeW8+Er2fVJtJPQ62VS7Sp27dqZaOtvIS4edy3LvprDj4tyufq2KpDg9VmZSUaLbk+cMVPKeer+DB55rqFj97apKby3wM3sJzKIRgUTp1dy1lADi9/LQa+XuO9JB0UlcT5/L4OObTXsPxzlydm13DizmkAozpwPnDzzQDpzPqyj0zkHWfxFlNETPHy/KIuCvIZ12vrNIR58pg6T1QT/YN0SjsaJxwRatUQodGpa0GpZIq4oKIqoX9dfO9HMFeOMfPVdBcUlZby7wMn1YywcLknuCojHQa1SwT8lCIWEVivx/uxMLpxYzsXnm8nJVOFyN5CfTz3vweIcjIMKvvwmxCN3Jbw67r7ZznsLPJx3ZRkDeuvJTFdx9mXlfDQns96YqrYuzv2Pu9izL0q3biq+/SSX0RO3Y4jk/o91BP3HkZ9CCObOncvGjRt5/PHHG2kAZWZmYrfb2blzZ/0iIRaLsXfvXiZOnNji41x33XVceeWV9f92Op0888wzzJgxgw4dmnau/J869j9BURTiIR15/gGoUFPp/YGRw4woCtwxzZ5Uyr7wax96bzaZ4Z7gAafuOHTfwpg+Ov5Y0LbJcmqAHNGag65iDv2ZqPQRQnDeleV883FOI12ggX313HFHmNlzfsKg1iFcqYRMlfTPktmyx09MjjJsgIV9X/VucHP723ENmPDjRSDw+/0tvnnNZjPp2YKnH0jlk0+qGMBItvM7PjwU0h4DZrIpJPWEyYlVpFDGMUo5ShAfWvQM4uz6atBaVQmXTfIkEZ8ncVp/A3MXejh0NEJRSZTVa6K0i+bX/xYhBDVUoENfrz+aSR4lHCZdlYml6yF8lQKVo/kFvIwKL04sKaf28BYd280Lf2tjOImhgwy8/qGLW6+zM+7acu6YlsK5w40EggoffeZl3ucJLZPmyM/F33iRVTBkqETvEyYm551l4v1P3Jw11EhNbZytu0L8uTXE/kMRvvggF4Ne4qNFHi65roJwWOB0JzazVotMfq4ap1shLVXFhOEW+vXSMvstF/5ADK9PxZIPctm6K8yOvWq274oSibXcAMtkNqHE4f4n6shM0xALWnBQjgUbubRBjRYTFuLEOCBtJb+tixefSlT4jRxm4L0Fbh69u2lx++9X+vn8vYa282GDDbgkB81IquERThTilHEMN3X0axNj3YYg3bvomPVgOi+/VcrCz48QDamRVHFOP13FUw+nMXZKOXGlGE2Zlv61Izh4ZB09B4QpLTu1ye3fBEmWuGy0heffqOPhO9MoLZbIPUGkALSiAwfYRjcxMGkTHBcxDrKjkSasyd2GzNTjfD7XSMzk5JelGbRv0/iZnLvQw4RLLKxY4+fsYUY+WpT4998TDOWVMTZtDzL2pjIcjjIysgRfz80kNdy0UYFRMiOhoqCgaeOwpuCsdSKiKmorZAqlxtU7depSrpmi45br7Emv9+qmY9niVC4avY286jM4IpINAO1SGiFbLGljC9CpvY75ixu0LqORpskqWVKRTSFe4cJNHTlSIekikYjqRG8iHh/frzhWb5D0dyz9wUefvsNaGgYAtm/9hRsnWVjybYC8nOTzHtRHz8q1gUYb6/rjfe9j5Zf59W3aR4qizZ6bLCfcyYtKYrzyVAaHjkZYtNRLdU2c9ZuDrP6qALNJ4svvfCz/pGnjmdMH6IlEBHMXehh9jrle6+gkFnzhIRQSrF4ruO/RfqcUB61RhdNbRRpNy2U4cTS694/Ku+gaG9xIIkIjaekoenPM+juKKoLVmYJdSrQNGtx9wJ2oaKrgODVyGTfNdPDFh9nIskQwqPDTz3HywoWN5n5ZkukgerKbjRiFmRhRgvippZL0Js47JqKEVT5qa2tPSQbk3wBFURBCoaCTj/PPblwl3KZQw7VTdDw7u4YMk4WgX2ZvbDNdRN/6yjQhBMXyfsIaL107wda9v9CKTviiHvzCi0lKrhiKiDDlqmP0qxxZX11/zLibF16Ooyprh2LwE7dXsnZDmG9XeenbQ8sFI02EwoIvv/PjDySqQs4ZbuLKGyupKdOhjcbQa2QGDxTMuDWdabfX8cTTb55yPG6761YevPbxZrXgc0Ubvv3uEGM9ZYw+14zRIPHTmgCxGIwYYuDpl+t4bGbyeiAaFTz8XC2XXGhi2JhyKqoU5rxoY+68EM5SK7qaLrRHxfrlJbRaW8kN0zSMGKGCM0r44cdjCI8Ft7qa7GyZGaOMxOIalq/wM+YqB/fdbubdKgc55f0xYq7XjCzjKH68SDaFe+6ZcUrt/7fedjdnj/iAoYOMTLjESm2dK1HhdbGF3Gw1azcE+ewrL106aph4qYV3F7iZ+UQNORkaHA5w16px+TQMHuRlznNptGudhaIIVqwOcO+TDkaeYWT0ufZG84NaLfHOC5lcen1FPfmZlqrinRczeeyFWjq109Krq45aV5zeI4/Tsa0Ws1lm594wNovEzCdqaFPo5roJViQpYcAZjQqys9UseD2b8TfOYuTIs08pFtF4QtO6C/1wpe1GNgeY/Ypg1rMR1BqF3EI5Md/00LN9dxizSWbYYAPXXWVj554wC77w8vHnXtwehfXr43TwdcYgGWlL1/r1/yF20Z2BbObXE0OdoD8jcOLAhweVMUihzk7MF0BEU9DJegpjnUiRcnBsPcjZlx7mhcfS6NtTh8ud6Lj7ZImXs4cZefGxDDZuDTLtLg86g0SEABgkrr9+aotj8G9CeXk5LrdCToYed0WYIrGf1Fw/104xMn6MmWhUsGS5j1fedTH/9SyGDtIzeJSTdd/sppXSpb6Yxy881GRv4o7JWoaPLaekQsZilrh/hgpXyMDOXR6WrfBhtyUS8G5PnCfuTaN/bz39eumY06mO9z/6BcIGhBTHkhplWEeFi861A9CqQIPKWs3h6p1kSHm0852N2q9GEXHmPn2cxV8dYcVX6RgMMou+8ZGRpsJkbt7wuCmcefYwvvnyGwoj3ajgOK+/6+WaKyxJRjL9eurQaSQm31KJ2XTit3jjZKSr+G1DiIsuktm2bTWOMhvpNX3q5wKrSOUwe+oLPRxU4Ir40NeaUaPBg5NM8mkvelAUXYe1XTUfPZNJcamK6beVURDshT7Ny+PPpnDZ6IZikvNHmti2K8Sl15ez5uv8pGddCEEwLFi88E1GjTqnxXEoKysjL0dmyq1VdO6g5ZzhxiTiExKO619/lMv1d1ZR51LYsiNEv156BvTW8cEnbj741I3Pr3DB2SauuSKx1l74tRdZJfPx6+nM/9zP7fd4iEbhjCFGcrNVbNoa4oeVAaxmJ8NOM/LEvWlUVdZwdF07Lriwkox8N/m5Kg4diVJXrSYak+nfS6LuVx9GqXGBjVvU0qED1PjAZJbZsGHtKXXCyKhQlDjf/Ohj3AUNc7rRKDNpvIUtO0IsmJvGorlaRl0a44vlPiaPT/xWjUZCa4oQD8ebNPKLiSjV7iDjp4bwBxO6xt/86KOkPEZaSkIT+qGnXezaLuNlI0KO07GiLxdevptP3k8lN1vNjVNsXHWxmZvvreG39UHiHiuTr1LQ2h1oNOD1CCJKlFXLcqioivH0q3W8/2o6l11b1uIY/Ff4jyM/P/zwQ9atW8e9996LwWCo19k0Go1otVokSeKCCy7g66+/Jicnh+zsbL7++mt0Oh1Dhw6t/x6Xy4XL5aKyshJIuCIaDAbS09MTpFp6srbNyVaT7OzspErTGTNmMGHCBAYOHNjiY/93UF1djUrRNrQXOvJZtdbJQ3cmtwSVlEV5araTwtB5IIFPuLH2PMiKr3J5+yMvf/xD05ME5GWr6zMC+w9F6dpR26wg+jVXWnhznpMx52rp28PH7HeiXD42nc7ttcx6rY7sNIntWidEm9bL8OJCIYZae2oOrqWlpaSmyESjkGIwo4lp6SVOZyu/kU4OlZTUE5+QcNdsQxcg0U5UwqGkNvhYSiWXX9J8C+ZFo0z8vCbAkmV+shynJxneHGEPaWRTRxXSX2IbIYw7azvP3mni9ukKtVSRS+smv7+WSrDXcOF5LdcxSZxAY/JSCMG+gxFCYcGQAXo0WolP38zmg8883PVIDeqgnZjTxnU3KxwsCrN+c5DT+idXYO07GGHh115a5auQJEFRSYz8XA09u+ooq4xx+dRyFAFnnmYgFkuI2X/4qZvbp9mZOtHG1ImJCqZ7Hnew5FsvnduruWOaPeGaHVb4fJmPSdOrMBllCvO0+AMw7OJSzh1h5Mwhel5+y82gIU3HqinE43F8bg0hNWgqW4HtCDaNTHaGi6GD9+B0C/7cGMNU05GuoYGU1K0iFBYcL43w4/cgyVEuGBmi/9/0dma/7WToQEMSqeX1KWg0gppQBelS8iZcEQrH2EcX+mOSLAlDpN3b+NJTymn99Wg0EvfdYeO+O6CyOsqRohjpqSosJpnqavBUmgiLMPt0a+kYOI3S478TV/5f1Wdz8PvhvBEGLr+hkp17wsSFOqmCwy6lExERtrGWDJF7ItnioZYq2tAFs5RcaRcJqdjws5X2oUG4lOM8+sxR5r2VmtCRPYFlK3zsPRjh3BEGnn3NxeL3c9i1L8KYyWXcd1sqo840EovB19/7ePMjFwvezKZjuwQ5cPBIhK8/iUAz3WpxEUOSYOXPX9GtW7emP/Q39Onfh68+XIpaavo+CWcc5Y6bmtaIbl2gIa+Nm0hVuJFJA4ASbzxX9O6u48FZkXpTvfYdZKpKXPXVe3+FEAIPThQpSoV07IQWWpjd0gZSjVrmfR5g6hRjo7aW8soYS5b7Wbe+5RWwAEKJcNvUFL5f2VgraOokK5NvreS0/oZGVd4Lv/aQn6uu1zZKnDv/WIUYjYr6StIObbU8fGcq9zxew4N3pGExy0SjAvM/GMBJkoTZpOL5h9O59YFqenXTcfYwI16fwuJlXjLT1Dx0ZwoLv+2BLLc8EZSIg4rj6t2kRDMbGamcTM6cbF1KVKOVEvvLa3+HSbJgMWoIKXG8xBsZtKglDQW0J1dpwx+/rWTouQ7uu8uILIPkTWs2hlYplZO3bQ6tSSOD3WzCJKxJldGKiFNs24AJkkwi/x8SCIVCSJLCdROb73CadJmFhR/piMh+qfQfJQABAABJREFUegyMclo/wbwFKwnXmYmGVQREgCwlnx7ec/HtcJOWtg1t7j6Uw3F2hNfSTtcWe7AVEjIefRmhjCO8dqeJ+x9ZRVqwPXYlA4czQhfH6TiyNjDrSROXXpRZn0T/bX2QOx918ODtKezeH2bF53nc92QNnYYUEfLLmFNktNnHsJglpt+QwjlnmujZ3Us0+g+ClU2gtraWR+97DANNj3mQaB2UwnqcziBOVxyjQc1dN9r5cWWYD96PoYvZ2LTJwb13msnPVbNxa4jnX3cS8KjZ97sehIFO7WqZ82YI+Wh3cpW8enI/hQwCTi/PvbiWM4dqmXq1mvvvNDHwnHJm3ZPG1Vc1bGiffsjOS296ePENN6uXZfHU89vZskVBUlQJ6Z4s0Mbh6pumMXrsRc38mqaxevUqhp1m4PIbyhnQS8+QQQb69tDyyHM15GSpuX6ijdlPpHLfk3W8/JaLVgUaurQxsmM72Ct7k4eBgr5/sPyzROV/QucyQopdZvH7OVx5YyWvPNV0m6HBIJOXo6asIlafhGpTqGHfwQgHjoTJy1bTp4ee1oVqbrrGRttWal7/wEVRSZwvPsgkFBb8/FsApzOOx6tw/QQbHy/2kJaqolfXALt27aJnz55NHvvv2LlzJzq1jFeqYofyK6nGCFJJJ6xKO1SSKrFmO3aYew7tpV8vHecON3GkKCEtptVCq3wNN0y2MvstN9u2QHvfUEo4TEgEUKPFj4c4MfpxJnrJiFXY6URvtvArADFbJYWdHdw+3Uhudoy1vx/n/Xn7iZRJpCiJ9WN6oCPe9VlMmLQVYapAr5dJT5V54dH0+mTdwL4GbptmJxoVzHnfRUF+b9Tq/7ht+n8Eflz+I53aaTh4KIxfFSEtU2H1d8kVyg/ckcpF54S56d5qvpyby8P3mplSVIzTV0FxkUw0Hkelj2CICF59yYLe1Y1B5FHqO0ZVqApbdgB/pYl4UTYmOhLARy1b2L4zzpCBUW6f6ebYIRVqxUJE9jNosEyv3mpys5P3uW5fjEza0ZpO9WOILKnIiLalbo+Wx549wpgLdXy+1Mvoc4ynfM1rHLVkKQVUUkxPTiNQVsfIMbt4/SUr/XrpCQTiXHx1Oc8/ks7gv+wDAwGFybcmNBhlWWLo4DiKEuWJp9aSWzEMj+k4obQiLuwPWnkrq9cGqKvW0lecWb+OUIRCKUc4yl5au06j+Phv9OqqY+K1broFRxAjSmoXF5eNbpzM7NNDz+C+epZ860uSbftza4hwEALB5iUymsL2LasxmwQqCTZtD/HW800b6KWmqNDrJLIzVDw4q5aF72STmqLi7Rcymf22k3fmu+nUVstX3/kIh0VCE/nVLE4724GqvD0poVZokVm1txp3+m4UvWDYaXp+XOXjzpsSXM2ij1K54Y4Stvwp49iZR+WuGDFbNTpriE7ZcM8MA9MO/El25ZB6PWlISPUd0m4i2x3mwlEmftsQRJZP7X6Q5YS0y7vz3VjMKkaeYahfn23eHuKexx0gWegY68cvK39m534Xw083kJOl5uvvfFhtcYpce2gnGo+/5YY9vP6ijSvGJea4jdtC3HxvFS6X4Myx5XhrdBhrOtAukkNR5i9YAgXY/Tl4tug457y9mFKD6LQStQ4ZvaMjMcNexlwW49ghH06njCQJJl6l45ZpaaTYVbQp1PDa+y7aFKoxmwWRSOR/pPrzP25U/emnnwB4/PHHk16fPn06w4cPB2Ds2LFEIhE++OAD/H4/7du356GHHkpySPzpp5+SjIYee+yxRt/TEpSXl9c7zrf02P8dVFdXE4s1bCJyPL1Y9N5WvvupjOnXW8hIU7H8uwi/rIyhVLZm3wmTAl/6AV570sJvG4LYbBBLPw61TWuIVVLKyIENmxqPTyE9tfmKRYNBpm2hhsH99cz9zMOnb2Vz8TUV5GarKS2PElcEfmOUNFfrRll4RShUUozJGsWiEzidTszmpluJ/w5JklCUhKu9Ra8Bb0Js2SgseHDWO8k2BbNkJSiSB04hxD+Kwsdigrfnu3CV2HGKA9ipJU4MFzVkUXBC5LymfhBxUoMRM0OG+XnnvRCtQoPZyyYyRG4jDUKPcFJHNXk2DdOmnZp+hz0lPWFqpElco0VLvcz9zE3PrjrMJpmVawO0LlCTm5XCTz/FsJf3xR7Np1p/gCGDA9w13cbUu6opyPVx2WgzarXE8hU+NmwN0Tpfw5HjEYrL4iiKi6GDEqYGSlww7Wp7UgWVEIJnX3Py0ltOZt7SQMaPPsfEn1tDfPdpXn0bmU4nM2W8lYG99Tz8XA1LPkzci7V1ca6+vZJvvvdTViYobNWuxXEoPn4IocjEIzJGk0CdLpj1YAoXX9BwjtGo4Jrphzm4UkHraEOP0/dTVyPTO34mMiqmTPmTtt1cjL/YQJ1L4ec1AYadZuC+vwldv/Cql7xQN8opwilqyKctWvS4qKGYQ2SQSxA/URHGSip6fyaTxntYuTaA15fQPrn2ZhelR7RoQqnENQG8UhXqukL6iV5ERYT94a3sYSNGh5pwy80d/3VIT8/gppkOxp5n5tf1QczWOB7qktyFM6Vc0kU2NVRwQNpCrtSavsqwpls+RQmqUOJZSgm15shKmT5DDtK/nwqLTeH3zQFkSaDVwseLvCx8JwebVUaWobQixpJlXh57oRa9XubSC80sm5+bRKh1aKvBQ0WzxlcVFGOxKkRjLSd4zhp5Fk+lP4Oz3Nnk+2pdPOkc/o4O7dRs2RCo1/n7K9xuiX0HI42E/V9+IoOJN1fyyF2pzHrMzLBftyWeo7+N8WUcw4CJoMGLV6kgN9SJVLWLw7F9mNJiPPWgjfHTKrj5GjtjzzWhKPDV9z6eftmJEs0+ZW03tdZKVU0i4xyJiCTSOitDzeP3pHHRpDKuvNjC2cOM1DoV5i/2sP9whDtvsCd9V+9uOv7YFGLIwMbzdzQq+PnXAH176PEHBEeKIrz0losRQ/T1uqIajYTPn9xe9PfviMcTpMB3n+ayYUuIjVtD6PUyLz6aQV6Omp/W+Onb79SqPgGUqIxRo2NTdDXtRHdSySROjDKOUkYREhJbxW/oMRIiiAEjkpCb7QgB8HjAH9CiEOI4B+uTiX9FCYdJD3REtzuHx287hldTQTTQ/GJUCIEOI72k0+tf6yr6c5AdSELCRipxbQBDbg1D+gu++0FFx44dTzke/9uh0WhQUPinCyhEourDWt2Do0e28vl7Nq4cF6X/cAcdlNOxYK8fEy3YMdUO47hqNYMGRUi1q7j4/Fo++7ycWAyuukDL5MvTicYEi5d7cDj2k5FxDNu6VGpStvP4I0bGj2nYsEqSxJmnG3nzuUw+/dKLLEsJ19d7Ulm2ws+TD9jrzW9qauO89r6TX34LMHWymWdefpqzzjqrxbGYM/t1UqrzKOYQbZu4RyFREGDEhmtzW149uosUvRkUga62Da2ieciSjHutj6k7diLpvJj8eaQGBpEpaaiwb+Gmu4OMvTCd884PJojPv8EoWcgX7Sheq+OpbUFq9ccY0M+QRHyejMvMW218+5OPr7/3M//dxNrJ6Yox4BwPBze2Yvf+MLc8OI/LLr/slMwcli39iJcfSeW5151MHm+hti7OO/OC/Ph5Pp3aaSkqSbgar/oqn6yMhrnI6Ypz3iVbqS1P4e1HEsTHp196+PhzD/176TGbZDZsDRGJJDRF9fqm7zmzUSYYUpJea9daw9xXs1Cp4Pyrylm2IA+PV2HS9AoiUVj9VX69Ft3JjotoVHDBhLL6W7t3txhFRUUtJj/37NmDEJCeHcXr9qKr7kyW6NDQuYUgllHCN/Nzk9qB77rJzo33VPPDT2HWLrdjd59GCh72sgUZGYEgRJAMcmlL1/q5z4SVIAlitNS8lSuvDfDYfQ0kcd+eeqZebWbYRRUE9/nrkzwWyQY1feg+YjvvzWm6WGTCOAuTbqlk1kPp3HrvFqLR6CkVjfxbUFNTi14r6NpFJhCKcP0kW6MKZYAeXXTk5ahZ83uAOx+t4YoxZhYu9WGz6an1hinM03HjdUa6dFKxfWcZc+cfwV7WFeQAwaiLtFg+WRQSJ8ZR9tCP4Sz9Zg3fLneSWXUa+X+p3Nu3vJpvV2zi4JYGom/PgTB+t4YOtG/yd6RE8/howW78kTCfv5fNXY/UUNit5bq/AF98toQIEdrTA42kxRbLJrDbzLUT9hO2FBOOCB6cYU8iPiFRCXjRSAtXXeOhQFOA4jeBvQYMAY7Z13LVVWqeeigDlSqR3OoxOEJfcWaSa7gsyRTSgUNiJyECENFz0101iIoCvLio1Bzm5SnN7/mvvcrG7Q9V15Ofh49FmHJLNf5aA61GdG5xDIqLi+nTQ8X2XYIrLjaz9Htfk7ImJ6HTSVQ5FKZNsnHR5DJMBhm1GkrKYsycnsL1E2xotYnf/eMqP1fdVEVK0RBsUlpDEkxkYa1OZ7v2F3Ra0OpkyipiJ75f5uN3UqmpjfP7plokCWwWAz+sUli+IsLSH/x8ucjKmCvWgN+CTWMhqvWQXRhm8xvp/Lo+wJLlPvwBBYvF3uI4ABjMMj0763nnpXSenePkhTfryEhTUVun0LGdhs/fz+GCcS7kWhWK10LAX8ul15Vz/KiaiF9LiigkgIfd8npaK10xYCaAlyrzHi69KsYV4xrOZ2AfPfPmZHPV5VHUO7tTKW0kI/MgdaqddOwgU/RHIlhWUrFWD0VUCQSCfCkhKVak2suadUH2/d6qyTU0wGn99GzbFUanUnPgwAF69OhxSvFoCv9x5OfixYv/y89IksTll1/O5Zdf3uxn/qv3/47MzMwmj/3311py7P8uIkqYqIigkRKVrmZXW45tj/DSnVlImhjaYBqFpCJJErWikgNsx2hw8OjzEiPPMCJL4Ix7MUjVpIjkzEdA+KihgvVbgoyeXEY8Dl07ajh8rHlWcP+hCHk5akafY6aoOMbG7WGGDzEwdaKNnEw1E6dXcCwUYqP7Z3TCiA4j+bRFjYZ9bCZMEJWIY9HKp6Rrlp+fT1xY+PI7LzGdqK/QyaaACoqR/2ETEBMx/HjYJ7aiRoNepaHM7eDzpQYeaab1+b1PPJw3wsi3tRLZNf3w40VGrt8A7mUzhScmsLiIU2bcic7qoWe3FHZujZMimegkerOT9eSIVqTXa4+WUCUdJ9Omx1unOSUNE4CU1DzmLjzAnTem8NEiN9t2hfn+s7x6jY7HZ6ax+Bsvl02pJbtyCHq01FJFMKyw/2Ccc4ar+OKDHLbsCPHjqgBxRXDOcBMjhhr46js/Oh2MPtdMRVWcp1+uZVBfPb266Ru1jkqSxAN3pDB6cjk3X9Ogn7liTYCn709rcqLp3EFLPA5/bg0yqK+BtNREy0HvM8tQRbUMHDioxXGIRGMoxLCSgdd8nMvPMyURn5AgI+a/k0qfoYfQFfUiVpVFBgZ0koGICBNWe6isjbNoaYxwGEoropw/skEDKxIRzHnXy8/LDOSSg50MNrOGAD4CeDFjQ0bGiQM7aUSJcJS9GFVG2rfRMLBPKlfdWMHxI2qsxweT+5cW5XQRYxcbcFGDXUqnuxjEJlbh9yucgsfBvw6pqWmUFFeyeGmUUASWfJjDZVdux1Q5LGkRJiHhVlVx07UmvvmmkrijcyNNRLe6klEjBZt2udlatpYC0RZTKAVdaVeWle5Fj4lODCFGlEr9HlbVVnPOFWUIIejSUctHr2XxzsdugkFBLKZw4xRbI4OJ0vIYQhNhp/w7PZUhSQSoUzgo4yjD+hoYOOjsFsdApVLx1odvcPnoK/FHGrenxsLqehOOpnDwcAwn1WSQnBBziRriNelcf4uLn5amJ1VLtm+jQa/SMn0aqC0+1KYwmzyraCU6YSOVCCHKKEKg4JVrMAgNzogPdfZmpl5t4PxzMhg5xsG8T8LMfTWLFWsCTLqlkngcqqsFVOYzZvL5LY7BSVw39UFmPnEPEy+z8MaHLu66OXkTefoAAwP76tl/KMLBI1HMJpmbr7FRUhZjx94wF/2li+rma2xcf2c1n7+XnRQ7IQR3PORAX9mZ5x/2EUsrp01rmdMH6Nm5N8It91dzznAjfr+Cx6vw2ddeJl3amLRY8IWHWFzw05oAndrbOa2/oVEF/uffBLji6jNPOQ45eXnodmeg4hiH2YEWI2rUBPDSlf5YSUEhTpwYKtTsZD1RKUxcNN/OFAopDCJxX+5nG4fETgpoj14yEhIBijmEgkIrOiJJEpmBzjiEFze1CJquoK2hHNPf3LANkol2ohu72YAmtY5F89Jo2yqFM8aUccaZF2EynVrb378BpaWlSIqG+Z+EuXJc0xWPn30RRFPXmhQliwMuFRu3Jcxs0qKtGmSJ/gJZUmGs7UBW+kECoTiXjTFz2ZjkjeoP3/kYd4GZzu113PtkDaZoBnL6Hq4Y27Rsx2n9DTz2Qi1WS2IseXJ2Ha8+ncF5ZzVc0/Q0FU/dnzCv27QtTE318VOKxbo1v2MiE4HALeqwScmdUSe7dQyYMGBGV9eKPOkvRNqJ29QomWnlGcxO1tNa6ggShESA3M4upk9NZ95CD+rqpk3FADLJp4gDdPH3JSz7mHFz80Jpt0+zMfstF/femjjXOe/6CTn1lFfG6N5Zx4xpfhZ+9j433nR3i+Pg93vJzlRz9eVWlq3wcc5wExefb6bTiS6E2W87eenxjCTiExKa8Z9/nMo5l1QxsHcuH37mZve+CD8szEtaxy1f4eOyqRUsX5Db6NkWQrDnYPiEu3ICsZig1hnHYJBYvMzH+LFmzCaZa26v5NwRJnKz1U0aMmk0EhMvs/D9L4mChT0HQvQ/w97iOBw+dIDs/DgXnmVn7oIgGbFk2a86bTG3TtcmEZ+QWNO+82ImvU53kF3dH1mSMWMjmwJqRCUOyuki9W10vBBBNGgRCJS0Ch6Z2fhZMBll3nghlZunHMTg6lP/epwYWVnNV/kbjTJxBcaca+KuRxLmqIWFhc1+/t+Kjl06cGjfNmqcEn176Rg/pnmC7YKRJibdXI0SUaE3SKxdlscnSzws+ipCYYHCd6s8fLsSsjPVzHvXxn2P7sO7oRDZLlE4oIysrEp+XReilasPGkmL32GhAz0atSzblUwKIz1596NjPHCXDX9A4f6nayCuadSdcRKSJJFlM/PcwyZkGVavC/HAUy3fFwHUOmoJEEwa442SGV1db3bUBcnKjTPl8sZzxrIfArw4S0Wf0DnI4RP3pLM14bogO9S/csfNdlQqCUdNjAk3VxKsykxac/8V+bTjKPsgAkuXxhBUoqCglTRotUqTfwOg0SQIx4efreFwURSVClKsGkzHuxANN9+p+XfU1dXRtrWWwf1svPOxG41aosoRSxr7tu0Kse7PEGoNHDseYfaTmbw9z00sCrOeSuP3jSG0Oombr7HX/40kSZw/0ozNquLma49iq0vmD1SSivxoFw4d3kuXzlo+/dLLTVfb6om89DQVY89L3Cc3zawiGFSwWiRKK2Js3Bqid1/Ba0/rqKwOkp9rIDszcZ3aFNr4+dcABr3EqpU/cv75p7BWVoWpdaqxWlQ8+1A6iiLwBwRGg4RKlajwj54ouFFiEmUVMTJS1YSDMj3E4Pr72qO4OMwuMHkxWwRfLkijd/fGz1mPLjqsWR4MNSZyDdm89LKXM09L57Ovvcw6cpRgaZv6BJAkSfXdsy65im5dZcoqZQJBgdnUNKdT7RAsWerF55VOSQrln/AfR37+29GpUyfC8QgH2Eo3MQhJkijjKO3ojiluSYjQ/uXap0nZVKZu5pZpZm6f1jDwTZtsY+h52zhckkJ6uC0yMtWU45Sq6N0vznuvZdOhrRYhBGv/DHLD3dX8vjHYqAJGCMGs1+q466bEd199hYVr76ji4vPN7D0YIStDRUWJBn1ZJwaKAmRJxi+8HGInMWJkybnUGg4jeW1ETE4slubblP4OSZLIy+3IkuUb0Jo0lHKEAtqTQS5FHABEUmueV7jq21NKOEIebckgN/Fv5RAGk+D3TUH2HAjT7W+ui9/+7KOoOIpWLfHc8yZunvEr6eE26CI2yuUjVFBEhlKAHiMOdREV2oPM/8BKdpaZ1z90YzSpiIkoFslObzGEKko5xG5kZDLIwY2BcMyHnVz279/f4nZXgHDIxRsfuBlxuoGFX3v5cWFeowzJ5WMtrP09yrfLt9C5q+CCM7QcL4nzwacebrnegkol0a+Xnn69Gli2q26qYOhAAz+u8vJYz3QG9NYx/wsvM5+sYcmHTeutSZLEmHPN/LQmUF/9tGlbiKfua5pQBhg51MQV19aydU0OqSkqNBqJ6yebeea5AGVlZQwYMKBFcSgpqcSk1hGLRbGmKNxyXdPtfyqVxMUX6fj4jTIU4qScMGopy/qN6dNM3HmjvT5+kYjgpnscdBlcSmqKikpHBH1tW7JDnfDi4pBqKzlZgl49QmRkqdi4rQZvuY3c2gH1iwAhBAfi23jzPT8/fZXFgkV6ylZ3xPw3bUa1pKa7GMgeNtGbhClBgWjPYXZh1J5ay+u/CReOnszOTc9ytCjA/kMRbn/Qwduvp3LrXWuIlediiWcQkQN47Ue59ho1551j4otvy9mi/oW26k5YQtnEiOJPOUp6h1omXKlny34PisHN0chOhCIhqxTMtihCCbIvtAatWo1KG2NYfz3DBut45DknHleUTRvrIKajpDqMRhvnzLGlvP5sBq0LNBwrjrJ5Z4iX3nQRi0hERICtrMUoLOjQ48ONBGTlR/GGshk69IxTikP37t354tvPmXjJZNr4utcvdIUQ+KpNzH7bxVP3N34OjxVHOXoshotKejO0/m/qqGY/2+jJaSj7IgwasZ3LLtYyaJCG/QejzP8kgra8IwXhVuCCFBFgi7SaY/IeDMKMSlGjN+mpC9dRKDqTHUyQBMWRP9i0M8BZw3VMv97Cx2/rGXNxEFNKBElS46vToqtuh8iqY9rNp65nduGFF/Hlkvf55oe9GAwStz0Y5Y5pdtq1TrRcPvpCLZGIYNmC5GqtNgVq7n7MwW3X2+slLvJzNTzzQBqXXlfB0EEGzjzdQElZjNc/dFFeLKM1FHHZOD1PPpiPSgVffufjeGmMVWsDLP8uhNagMLCvjvcXuPH5FK6+3IrBkNA9mrcoUQnerrWaT7/yMH6MmezM5CXXvoMRDhalt7jC6a946ImHuOOKu+kc70+2aMVBthOUPSDF2a38gUro0KAhjgIotKUbblFLEftpR+P55wi7yVMSFZcenInWXnxsZS2SkNBhoA2dsdNgqFIpSvBQh0BwgG10En2SFqdhEeSwtJPMLKgMb0HvbI0EuAzFVEaqSLHIvD7bzq59YW64u4pQyMSrb758yrH4N8Dr9QKC4gMGvvvJz4XnJBPER49H+fiTMAWxPCRJIh6TmP22k0G9TVhjGc0WjFriaYiomhpnhGBQSdKJAwiGFMxGmTMGGxgyUM/Xhypoly3XJ1+bgk4rcflYC5FIoo36hUczKC2PEgwJWuVr6qu1b59qZ9jYEvR69T/KTzRCXCKAl3zacoQ9ZIk8silEJanxChdF7MdOOn48xP4/9v47Soqq7frHP1Wdc09PjjDknEGiJFERTKAoBlSUYBbFiFkRcxZUzFlEAREVRVCUKDlnmJx6pns6xzq/P1pmGGfGm7nX87zf+/29915r1oLu6u6qq6pOnXNd+9qbODL/IE2BxKni3h5DMXdNT8yTFAHiHyWk6t/TalQ47M3L16QkyxiNCZbjwo+8fPmxihRfR35YVcj1V1m54Gwjb075oUXJz9b5ndmwZT2jhxn5+CsPCz5wM+eOBNuoxh3nwOEIPbo0rWmcla5GpVE4XhTjy2VNzyvPPyfRbbHmjwCjhjW83j792svwgcYGycwPF3kYP8aEJCW6CS44x8SR4xGS7Co8PgX/sQiXzyhDkuDsEUYuu8BSp2XfvZOOQ0eihMMKy3/0k9ex8rTjUFNTzs03WKksl5CVxommcFIh113ZNKNWliXGnq3lt4U12KmXQ0uRMigWR4mJaIOET1REqKWaPWxGRmZIf1OzjKWBffUolhpw179mxMIf65vv+ti9P0yrHDWSlGCs6v8/rozffPPNVFVVNXr97LPP5oYbGj+/9+7dy2OPPdbo9Zdeeons7JYZ+fwTkpM1/OlVmDzawuHjEcKR5u+9YEgh7raR2srPzr1hJk4to6QsSs9ueubNSakzpDl8LMI9jzu59iozj1ccZOPS7Lpn9sBRVVjd6cRFDIHSpFYjQHI8mw8/3Y+QY/zye5DxY4xs3RRBNKObDqDIEbw+PZddV4OzQtPi4p9G17Q9gZMy0slBrTnRpKzd40/7yKoZ2aibRycZaBvrzQuvHWDeIzauvqWCiePNvL2teckVg2QiKkL4QwHU6OnDkESiOOLh08+3cME5Tcdr+U9+7DaJyy6ykJmmJiVZxVffenn8Ni81VU13OjWFvLw85u+O8O2HSXz9nZ+LzzPx+As1vPF0GpXOGDNmV5Kfp+HcUUZCIYEjSc07n9Qy/+lUPl/qY9XaIOv+DLL4nabXvoP7G9CmVKJUxxuNLw6RQXnZfn76OpWpd1RwzW0VLHw+rS7miiJ47V03q9YGUKslfluaQ5JNxaRppUy+2EpOloacrMZJ5Vum2rnxngq8Xt9pxwHAZoHjRRE83jhWiwpZlrCY66+9lasDqGrTiYooOKqYcr6F9vk63nk6FWOg/jxZJTu9GEo1R5DS9tOrW/NjUU62ioq9UWyBPJZ+u51zR5m4/gobo4cZOefCdbQqG9Pg+o+LGJ70fXRpK1GxuxXvfVLLbTMaj9FCCFZ8H8NXmE55vAin09lom38H/01+/ochOzublDRB57ZuNm9YRXqSDr83iCnWdFtcSATp3FHdIPEJYDbJ7Pg9gwlTS0k2+/jqmxCt4z1I7VLCqqXpddVdSZI4c6CRFZ9kcfalZdwxPYmpV5kxGWX2HQwz71UXg/vr6dUtMYGyWlREYwkn5K4dNYy/rIrI8TYkk1TfEiJZ6CkGs4fNJCkZqOMKLmMZAW/LLrc9e/aw/pfdROOJgUbmODWiEiNmrNgIE2YXG2knuuHK3MqgQRKjRqk5cjzG118LdBVGLCE7AHZSqPQUY9IcYM68atq20nDeWSbCEcHi5V7CEYFWAyOG6Pl+tY8Vi21cd/sB+vU2MXyYnnZtrHz4aQVHjpbgLAuw8ctMWuUmBqvi0mqunGzgjYNHSQ92QiWpyaJ1nfZnRIQ5pgqQ5M/Cq/UQj/+TjVpjRCJxLjjbwtjJZdw+w9bsROuOm8y4fNV8Mr9+8P74KxWXTy/jnZfS69pijxdEmD6rmoBf4vWdtditKopKogzoreeaSVZ+WxcgqRkGGUCSPbG4h8TAVFoRw1kTb8QuOImyMoG+qi3Pv1bBUw8nzke3zhr0lmiLJnY2m41IXEEmQjgqmv09gOwcCRdV5JBPlAh+4aVT9xh33diQCa3VSrz7Sir9hldSuiMdDzWocVPG78SJ0aVLnJ+XZDRgxK3dEOTqmT8SrExCi44sWtOaTmza9BuVVTG2b1dIFdlNLjY1kha10BAWIXSSHiMWZFTotKdf4fx/DRdeNIk1q5djNm9n9Jlq9h0IMf3uCoYNMVBVXciOXUdQawQWs8xP62RqvDoWPJfGEy9UU1i0C3Ono7TKUtG3r8SufTFumFVJzGcgX3TDEU9Mxmso4YRvLwvfMDOwr4GHn63Galah00q8+m4t996WRM9uWvbsj/DWR266pUvMvjGFw8eiTJ5RRma6mp5d9ZwoiCMpKiJhhaiIIaQwAaEQU/mJyUEycwRmh4PnX/zo36pgdu3alUefeZgH73wYEU64fSvE0cdNvP9JgBSHipuuq2ejbt8dYvKMKiZffydbN21j/do1qGJqFOKo9TGy08Mcq1mHKmxGW5zMawsqefcLNxqVimhMQY6V4Zci1MpVRPVuenY2cfkVs/l19SY2/LERFTKZxmy8OInovZhNZkYNvpCzzh3Np98tZ/furRiyioj6dUQOdkCtGJCMVZzQ7uPph59tZGh4urj/geeZfedVmEPVhMJRxl9VSjgiiIYTWkI2R4S2A46h1SaSNBo1eLwKbneM0ROL+eDVDDq1T7CjMtPVWMwSXyz1sHKNn2pXnIw0FSNGqNhzIMzBE3EKSwzc9mAVE84zc9aZRiIRwZ032hnQS09ZZZwX33Tx0lsuFnzgBiRkGdJSZLQaiesm23jtnVrOvbyYvj11FJXE0WolalxxnDVxdFo13323hPHjL25RDAYOHEinIe05tHY7oEIAMjJxKY6dFNrRE4NkQhEKTko5wQGSSKWcQgLCRz6dMf7lUHyUvXipoYoSAll7GDNcz6AzNOzeH2XZ91HKywRxBU7Iu8igFbIMIVsJGnMQc22YmhoVFZTgwkm2yEePkaCxHGF3Mrob7NgbplJVgLCVEY9BMBQHBVBrufW+GvyhGJ27dOSn1StbrH36/woqKytBVghV27j3Ljfv9yvnlmlW9DqJr74J8/33cdLLE1rlPlFLu/YSVTUxvvy2FlkdbNa9NUyQOAp3TLczbXYFH7yS0SCx2TpHwwtvupk8wcojs5P5dkUp8TgNHGL/jtKKGBePNbFhS5BYTDB2cgk5WWqsZpk9ByIM6qdnzh0O7DYVkiyh1RpbNB4aLDoiqIgRoReDqaCYPWxGCIEeI/l0RkEhiJ8AXqqpoO3fzL9Ooppy1NTLNkiaKI6kxPxn9DADL6UWQVXTLNdKSnGQGMNkTzI/rT5Bl45NJxuX/xSgqBB6D3Girc4jJ9CeKkrrpJhUKgm13LK54aWTpvLwg8sZOcTIgmfTOOeyEu6f6yQ5SUVmuhp/QHDTvZXMvT+hn5bYDx9vfVSLViOh1QrueczJ2JFNJ/A2bAlSUhbjlgeqyMl0MXmChQG99by60M3OfWG+eDPRxVTpjPHCfBflVXHeezlh9JdkkymvilNQHKN1rpqlP/i59Xo799ziQFEES37wc/7Vpbz1fBrt8rUcK4iSlqLi6pvL0elg7949XHLJJacVB4kgwwcamDWnhqgiNWahywpGQ/PXl90hqLbvIxrIxRHJq2PGm7Hhw4P9L4mdsAixm410pDdJpFDKcWLKkX/ct7AINkjsayUdRYU6Nm4JNmpDPkk2eWiWg+9XBfB5+befkf9TmDdvHopSz9wrLCzkySefZNCgQf/4uZdffhmjsX5e2xI5h9NBaWkRDruKXt11lFfFWbTM28jc5iTees9PVB3lxqkW+vbS0ypbZtyV5Xz8esOxrn0bLZ+/mcH4q0pplSM3KlYCxIiio/l1iyzJuGogHBb07q7l7U88nDXKzP7lFThE464/n/BQGwwyYmyMqgqJ5MyWn++R5wzli3e/JSQCDTS9o3/tayyg5+iJCG1b149zJWUxIm5zk9JMAA7SWLV6N0OH+Dl7hJHhg4wsMNZCY6l1INFVCgK1BjpFe9VJv5kkK3u2a9i8LcSAPg3jVlwa5dOvvdx8nb3BuUtLURHXBMht3bSRZJP763BQVBJm9341859O46qbyxg+yMDN91Vw4HCUV59KbUB6uuBcM0t/8HHnI05en5fKOZeXoNNKzXqfAOTlqKk+GEX3N+38KBF02kQ+5f1XMli83MvoS4pJT1VjNkns3h/BbpXZtSaXy2dU1K1dRww2NnK6PxXJSSrat9FiT21aIqMpCCGIRECSBZdcX8ayD7MaFDSPF0aZfb+fNE9fClJ+5aP56YwaauDK62uw+hubVgIkB9pxvPowoZDSbHyKimOY0BIj0mDsbZ2rYcQoWPPtBlK9XdGgxS1XUiAfxB6RWLpEIT2m4/UFIYYP1dLzFMkHIQS33+tGU9WK3HgeVVTicp1+Qvyf8N/k538Y4vE4ZrPMa884mDyznPdetjJlepAy72biWj9yXIve2YYkJQNJkvAYinh0WvNsyjumJfHg01UgyyjGGh65z9Jke3LbfC3nDrcw/8kk3nqzGlkVJyiCvPmig9Fn1g+mxaVR7FaZjz73EfbpUCpy0aOlmKOERICO9MIgJSq/rUXHBGs11JVi9QnUupaZujw/9wWkuAqDEYIBQZw4RiykkkmYEEfYjR4TzlZrWbO0odD1g7MEV047yrFfVCRFExPXNCmHTesOs+NPBwXFUX7fGESjkbj/Ngf3PO7kuslW7pzpYP2fQea+4kJSwZpNPtb+6SPZISNJEn266/n47ewGA9YzD6Vw070VGNsGqT5owBHJq7v5QyLAAd16uncBtrdnT2xji1tYbElZlDuLsFokcrOav2XTUtT83Tfn6kutJCfJnHFuEd06azh4AJzFRrKjPdEKAyrZyXH1ER6YW83CT2rR6WSKiqOs/iPQQM/rVPy6LsBN19kpKIpy16NVCTfjzzzcf7uj0baKIlj2o58c0Z4fVhbz1MOJ17fvDuMNRSgrKzvtOAwbNowlby9Hb1QIBv2s2xxkxJCmk4Y/rg6QRwdSyOQQO0izGXjm1qYfIJGIwBdQSCKV9vSoO3dB4aeiciNFJbEGeohnDjJwz6123n48g5qom8PswoAZtWKg84BykmwaHP+wkNOiI04U0P/FVI7jc/13KG4OKpWK5154j0smnkPF9mPotBI2i8zaDUHatNLwxcJ02rbWsPdgmLkvu1i/JcTRghjXXGbjnU/c7NoXYu9uA+t/TCJMiIAiaE8PUqT6BLU2ZsIQS+aaaVWMPzfC7NttPPp8NTqtxNaf8+qSiSOHGJl5jY1rby/HZlXx63oP33zQUEesuibO+KtK8PoEKimG0RKhoCBGqlUiN0+LpBKUl5f+WyyIQCDAc4+/SK/wmagkVYNFVag6yONPr+L1d2tJdsgEg4J4XBAMynTv0Z2bb7mZDz94C3fZArp00PD+5yFemZtJTqaadz6t5cfVpRgNMo/MzqBLBy3HCqM89lwNG7eU0zpbS3q6RGmFhycefoK0QCe6xQcndJlFnDIKqdQV03pQKwpPFDJn1sMoUQW3r5wH7jJyxSQjXy0rxOkU9Oujpk8PB1ff/grjzx/f4iTw0aNHefTBKXzzjoZaTyr3PumkZ1cd5ZUxalxxMtIFZrMOf0Dw3CMpDB9kqGMi3XJ/JXnZKh5/oZrDx6LIKshMU3PXTUmkJauZ+3INZrPEG/PSkKSE3tMPv/gZd2UpX76dgUol8dx8F9+8n1mXLMjPk3ntqTQ+X+LhsedrsFrAblXRu7uOpx9MsM4njjMz4boy2ufrmP+0HZ0uMYHcvT/M9bMqeP6ZuxgwYEiLFrqxWIzysnJcopqO9KY93fErHo4r++nGGXVxlSWZNHIwCRt72IhKE0dOKsNnceETMjqdwOwJIVUbSMsL8+vSrLrkD8CT9ymMu6yS2kCYHz7PYv2WCoSAoQMspCTb+XKJj1n31SIQRIICfZuDXH+VhQF99fTvlY4kSZwoijLl5nKmXGbh8298PHxXGq+87eHob61IC7VnK7+Rmtbhv4nPf4DNZkMjqamhgiRnKmt/d7N7g8CEGVVtG3JJxUctR8VefLjR7BHoTCrC8SAq1RFSY62avNfKdAfRFvu59wkf7fI1DL+omHNHGmmVq2HVb0G2bFCjxBMO2b266ejWRY3VJrHoWy9XTGic0Fj/Z4D0VDW79keYMsNNz14yn7+ZUcfwE0Lw1XIf195ezoevphONCnr1+edEyt9xzfRreHvOB1QFSsmhLZlSKzJp2J5eaNmESl9NSWUVGn2MGqUQR7Th3CsmohRwCBmZUnEiwR71JrPiRydDzzDQKldDu24eytZWYIunN/hsSASoooTeJBj8jmgOb76/l+uutDTSX66oivHN8gBtS8fVs6wkiKcUMerMxGKv0hlDp2/4G/8KPXv2xOXRMXZyMW1ba3G5FZZ/kkVmev18YsOWIJfNKOOb97L4aJGHg0cjfP5mJhZzQnOt+/ACkh2NmWZPvFhNWUWceQ+m0DpXg8+v8NZHbs6/spQbr7Ny+cVm7n2ymr0HwiTZZQ4eidE+X8PaDQF6dtXTuYOWl95yM2umnSUr/Kz4LKtBwfqaSVbOGmZk7ORi3n8lnRfedJHqUDFiiIFwRJCbe/rz5NzcfKbevIETxyVQhdka/xW10CJQcJCOJmDn940hzhzUtDfD5h1BFn3pYNOfxbz+1mFsxf2w4CBMkP1sI9khMFgiCEmQ7k1C69QhSRJZIp8dW4/WaT4LIVj4kY+33w0S8msIR2NUuSWq+JU0kYUGLbXUEHLC1VO9nH+hn1AkTq1XwWFXUVgc5YJzzWRnqpl0fSXhZkwT/0/i70nLpUuXkp6eTpcuXf7xczab7X9VvkSQkFA4d6SJFxe4MJlkNm4NMrDv32RllvrYfSCCI9SWNx+wICU5qdWU8NSjSU0Wb/R6mQnjzHz4ZW2D188Zo+H7Q2XY4xkJbctmEBcxYsSorIbLLrJw1412xl9VRqFuG+rgoAat6QHhozpzE1+84eCaG12YRRopyc130TWH6TNu47slSzhYs4MeYlDdOG/EQjVlpFV15L5HtrPog3pjwlBYQfUPKSBJkpCExHc/+XlkdjLZmWoMqZVEnOE6Q+ZTUazbi9rmJO42YKXhWjC98gyuuW4954wNcv01RnRaiRU/+1nyvQ+tBi6/qOFac+WqCAG1zNTp17UoDsnJdu58uJQZU2xcer6FlWsCuGrjnH+2qVG3J8BFY80s+tZLWUWcdq017DsUIRoVTUpzAJSWxTDRmKHp1B/BWRGgz8hiOnZQEwgqgODo8QhIErKsUF6l8Pp7tRSUxLhgSimSBD26aPljU5DRw5pex/6+KUif7nqcgdPX/I1Go3jcMgKJfTVqRl9STNeOOtq21rBhU4xDe9XoKjqzV9pIt7YxBvXVMe+VGv7YFKR5gRdQnKm886mHW663N3pvx54wvkorVklFwFrApRMaasBfNNaMVuOjpmorP6+OYApm0JsRaFxaFKFQRgGlFWomXOGmW2cN54/TUFkp+GpJGFVFK5L9CUkaIcRpd4r+K/x3pvkfhv3799OutZa7HnGy4tNsVv8RpHM3wedfw95tDlat0jN62iGKk9ehCAWhDpOc9M8svXAEdLKGoLGc/r2br1iNGqlBJ0xklw8ns2QUSWX9WLWmoRPLc2/UsG1HGHeJjbzy0bShK1lSazpJvelIL/axhahIfMYi2QniRy1pEEJC1rbMwbXgWBFq1GjNEQQy/RhBe6k7dimFdCmHtnRFZw3wylPJjYSuVSqJD+Y78KceQoj6jKA1mMeoS4pxueOcf46J9BQ1k6c52bk7wiXjEwPwtl1hJEnilSfSWLc8lw9eyyA5SY0jSeaFx5IbJD69PoV4HKZOtuGsgnLjPrZofmKn9DvbxFr2yBuYOEnQvauWCEEypTy2bNnSoji0ymvN6rUhRgw18NuGZspuwPo/g3Tv1HiAP+8sM8MG6tm2I0akKJce0REkk4lFspMt2tE7MoZQtYWXn0hl2YdZfPtJJs+87iIQaKzTcuhohFVrg0yeWc7EqaVYzDJpKSo2bw/xy+/1E4KDRyIs+MDNOZcV4/criUq6khhuQiGFb773oZITC/iWQI+JgaMC9Oqm5f4nXMTjjRPqR09E2LNTIlvKRyfpEywkbU2TYugAH3zux1DZjlSpoa6VQTKRUTGYW+6qbfSZSRcZKRCHyaQVA6TRdJfOoJ80gi6h4VRWCNyieWq+Dw86jChCoYgjpJPzX7f3f0BJSQlnjepKq8wy+vYwMHaUGZtV5oJzzKz8MofB/Q2kp6oZNdTEqq+y6ddTz8wpVnRaiYLjatpHzqCfchYdRV96iCGcwRjKKaRGVCKE4JDYSSkF5NOJQWIsRT/059orJA7sE7z2VGqjiZBGI/HS46k88WINs2YmNdIRS3ao+Ob9LLp20vLB66k4K2W6tTfTt4eeUEgwqI+f115+8N+Kxa0zb8VQYSdMgErzXiqTdnKEnRwRe9jDJszBXHILz8W6YxypB8eiKelEdqqWRx+cQSAQYNVPX/LY3TaWfO/n4zfSWbnaz9W3lOOuVejaSce3H2fRr5ceo1GmWycdX72byfWTk6g+kM3vK02c2G0j7FUhx1VIkoRbONnOHwgEueF2/PnrVlyro7Qq7UZ+VQ96Bs7ineccXHxVFQ4HyDL8sT7Knv1Renfxs2PHjhbH4NWXH+KdF2SiMcEdD1Vx07U2fH6F+29LomsnHTdcZcXvF3z/aRYjBtczyjp30LLyy2z2HoxyvDBKkl1myftZLP0wi8H9DBw5ESU7U01RcYzHnq9BUQTr/wwRDAkuGZ9o/1zwQS2Pzk5ukiV1+UUWWuWoaZ+vocoZp6wizgVTShl3ZQmXXF9Gl4467rvNUZf4hIRW0tIPslDJCvPmPtCiOCz5egknDp+gL8OxS4lFTTHHyKdLk0kuk2RBh5FO7TXsX9eKnX9ksnNdOptXZ7B/fSv6DY5xx0xbg8QnJBaDX76XSnqqitQUNcPOMHCsIMoNd1Vw0TUlvP+Zn5jfQKanD52iA5GPd+X1+VFKS+NIkkQopGDQS1w32Uo8LrHkg0yeeLGGt19IIZp5FJDoQE9WLlvFmOFnN2AZ/adg3759PP3008yYMYNJkyaxefPmBu8LIVi0aBEzZszgyiuv5NFHH6WoqOh/dB969+5NJB4npgoQST/KuPPUmLKrCdgK8RtLKeEYR9lLPp05QxpDn8jZtK4Zii7iICT5OarZhiLqYyuEoFDaz+BRYe66KZnMNDVTJ9v4dUkOA/vp2borxK69EWo9CqrKHCZdVcuTL7oYMVTDtl1BPl/iZfF3XpS/nl1CCFb/4WfKLRWUFAsuva4Mo0Fm8buZdYlP+Es3/wILbfI0PP2ai4njzISCNS2KxSWXTqTjqDbodQb2swVF1DMmhRA4DUfoPczP8kUpWFNDzLjWSKvhRyhL3kytqMYvvBSJI/zJarTo6EQfFOL8yS8clXey6Ds3ZRWJucknC5Ow9dtNuWMLblGNR7g4Lvazjy10oV9dMlOWVDgrJQaPK+bbH/3E44JoVPDFEi/Dzi9BHUjCixtFKASElyqKyWrrpX2bxELx4Wdr6NP/7MYH+y8w56FXOXoixp79Eb79uGHiExIarNOusvHqQhc/rgnw8hOpmE0S0aigoipOskNm1dqGyZw16wJU1yjMfyaN1n91OJlNMnfd6OCNZ9L45rsAn33jw1kd58JzTFRWClq5BlK5rQ0XTfLSrkcVV1zn5tiJKG+86+KCc01NdupkZ6qZON7CjfdU4q6Ns2hhBj/9GuTQ0RiXX375acegVX4PDh4SoIqTGW9Pb4bRSxpCT4agx0hZrYe75riJRhvPs9ZtDpKarKJPDz03Xm/lj59S8OZtISLCxKyVdO0eY+mXdvZtyGX/+jy+WqxF02cTVeoTVFn3EgjFePiZGoQQXD3dxYInkrEfHkV22QjaOM+iS3QwMnLCHIljpJNLV/oRi0u4PXFun5bEgmfSuHisiVBY8Ou6IGeMruDEMTBJDg4dOnTacfjfRiwW4/fff2fkyJH/smh5zz33MH36dB5//HH27Nnzj9tGo1ECgUDdXzBYv86RJKnJv+7d+2A0SBSWxHhqTgo+v8KVM6q45Opqlv7g44ulHkZdXMI9D3roVD2WfLqQIeWS7u6NNZ5O725Ns0QBunbUNnrG3zrdgj99HzGiGLHgEo2lAADKtId5fq6FBc+mU1UdZ8otlZw9wsS0G3RUZmxgt/4XypM3U5L+G7Zhm/hxWRLDBhnJStNixEzh8aJ/PO6m/nJycujZtzP69Gp2qn+lWlTgFk4Os5NKSjFg5NiGLC69ppojxxPr85QkFdURV4P18akICB+Z2RCNCXR/yZQsfMNGWcbv+ET9migmYhTpdjJ2YpAdv+TVGd2dCo2kJbdyOOs/7MqEyS5mPVzF1yu82G0yX7+X1YBNWOWMsWiZj3MvGkurVq1aFAeVSsuXb2fw6PPVrP4jQElZFJtF5prLmmcdX3iumZ/XBgiHBYGg4Iul3ia323swTE2NaCShUqsup0ZTwpHNeTz/uIMjx6MEgxJ335zMDVfZcNhlBvY1oNXKtM7VsvWnPL79KItP52dgs8h8/Z2P8srG62CvT+Gzr72kp6rJzm1/2jHQ6XRIahV6XzrJwXaYjTKLvory7rwM/vxDjcslqJKLSBZZXDzOxKTpZXRsp+XFeVZ85sJm4+QLR1j4cS3vf1FLLFb/zF+7McgV19SS7OyJT9Siy65g5NCGBQhndZxvl8fZuiNK2+AZdJDqmcGyJJMt5ZNMBsFKO67fzuCNe9rwzfMdSDk6KpH4BCIihKyOk5ub2+yxtwT/pRv9h+HIkSOUV0Vp21rLwaMRjhdGWbSwvo05PVXN04/a6drFxwsP7cGNk19+h6FnNF3RXLkmwPgxJt447sMfhZLyWLM06+MnFOSYro4NZVEcbN+ZuCmd1TGuuqWcwuIYZ/QxIPWMsXnLL+irW+Pwt0OSJAySiTzRnlJO0IoOREUEGRUB4SMSj5NsbdnlJksQJozfqUkkOqWGidsMKY+AbRdnj2i6aqLXy3TrJlNWEsBwiuFC5YFkbpyqQk6qBkAbSkIdkjl6IsKhY1H2H46waGFG3c2U7FCx5IMsHpznZMC5Rbz/Sgb5eRpuutPNti2Jz3vCCjX+GG3oiYM0KiiiiKNYsLFxiYmKSBVxDpKipBMINF81bAp7d+/F7G7HiYJCnK44BUXRupb7k4jFBK8sdNe1HJ2KHXvCVFTFqKnUMCDWrRGtXSWpyPL25tmXd/DacxpmzK5i/FlGLr6ulDtnJjFmeEIj5aOvPLz7mQerWeKnRTkk2VU4q+Pc/XgVb8xL494nnTw/34XHq9AqV83lF1mYeY2ddz7xUhjbgMMa50RRlOtuLyclSaY2RU1WVlaj/W0OWq0WUsp47N4U9h6McP9tWs6d4OSFeVZ6dNERjQq+Xu7nsbl+3BXGutandnTnkG8dm7aFyM9rXEH74OMQKdH8Jun+eslAaZEOZ3W8wX3z7scBWsW6kiSlNtjeKJnpKYawm411xiGnokYuRVaHiIWjlNu3oVUCtPN0p5rTZ8D+vwQhBFOuHMM7Lybz3BsuXn8qjRl3V1BSrrDi08YVckmSePyeZKbPruD8MRZy4h1wSA3ZdGpJTVfRn51sIEQADTrypXpXSRMWTK4BHFPt4qfVXq6Z3PiaSUtRoyiCc0c2Pe5mpqtRFGjTSsPbLyYz88Ywx4u8rPwqg4uuLWNAXy8FBQW0avVPtdaGWPzlYjat2UqqQ01qr2N0SldYvkwhWcrHKlKx4aCMgr8ckLugktSkhTpQc8BA/qD9LF3yBVpNhNJyhWpXnEtuKMNulSkrE2z4I0xOup4Bfzi5fJKOm6aa61plHrjTxleLq+hZMoqDsR20pxNOygiLIDVU0pMhqCU1u8QGujOwru0qIsIcYgciJCjfaeCum9VkiXxUaPjxs1K8xhKMyevp3bv3Px12AwSDQQLeE+TnabltTiXPPpzCfU9W8+n8dO5+zMnc+5O5YmY554wykprS+HmjVks8dJeDQ0cj9O6u47rbK5g62cq7n9UyZriRKyZYCIfNvP1xLd3OLODCsWY6tNUQjQne+shDikOmQ9umnc0lSaJ1roayiig6ncTg/nrOGWmida6Gi68t5fZp9iY/l5WhpktHLRs3rT3tOAC8/MIrZJDXQI8uRKCR1vCpsKaE+GCBA4u54QReq5X46PUMrp9VwdTJjXW9UpJVyCpY+oOXN96r5bZpdm6fZmfBuz7mP22lt9Kjbvw0R204yvK4554/WPBeBcXHNWgUPRE5hj8WpKBAQa/ScfO9Ts4ZreXXd0pJJRsjZkqPVPDQAw8z9+knWxSL/22Ew2Fat27NyJEjeeGFFxq9v2zZMlasWMFNN91EZmYm33zzDU8++SQvv/wyBkPTY0RLoVKpsCXH0enj9O6u577bHHRspyUWEyz70cc9jxXSoXhUAy06k2SlU/BMdhp+5u5Hg8xf+Auy34aETFTvZtRwFaFYjIvPMzN+jInLppfRub2Ws840cteDNYQ9JtID7QgQxFth4b3PKrjlBhuzZiSx7EcfW3aEePvjWvQ6Ga83TlUV2Ir7okJLtWU7EyermmXRTLvKxlmXFLPuu1wmXH+4RbGQJInX3nyF1b+s5t7ZM6k0rwa/BVmoiercTJyg5ZF7HciyRHaWxMUX6unXU8/FV1Wxee0+tDEzVhwM4Cx81LKHzSREaByE4j4qiuOMPL+CB2ZbuexCE98tSuHlt128sXADQb8Kh68dvRnWYMFVadpLZprAZJR4ZaGLex53ghCMHm5g4w/ZVDrjTL9zIyXVCn26a4kqcZw1Cm+852LrrjAOm8ymDSu44YYZLYqFEAoXnmOhpCLabIH34rFmeo8uZNYMO7c+UMXhY1HMJonC4hj9eukoq4g3aIt959Nann8ktcnvGjvaxH1PVlNZFWXkEAPXXm7llhvsdDtjO5nhzgwQY5DjMr6YhyrvVvYdquXRu1Oa/C5IaH+qVPDtj37OvKiYbu2N7Nkl4ff7G7RN/xM+fv8T9OYYDn978qXOda/Lkkw6OWiEhoLCLQweV8QT9yUzaqgRV22cjxZ5WLsxyGcL6tdYSXYV99xp5P45a2mVr/DLN1kNkvddO+pY+U0K/c/exRP3Oxh2RirXz6qkdZ9jyJWt6SA6N5hLWiQ7XcUADrKdbgxgN5swWiM8eq+V6VPqGW+jhpkYMcTIeZNLOVEcw6CDnHAHvlv6HXfec+dpxeF/G5s3b8bv9zNixIhmt0lKSmL69Om0adOGWCzG2rVreeKJJ3jkkUeaZYsuWbKExYsX1/0/Pz+fZ555htTUpq9BgOSULGo9ClPvKGfFp9ncc3MSt16v48AGNfcfLE9I3fgE6dX9Uf+ttVsOmzlW4KqTvvk7Dh2NkJGiJhIRdfrEKckqPv/IyuTrfkMuSucIe8gV7UgjG1mSiYsYTsMROgwq5ZrLk1n8nZeffw3ww+f15rRPPQDrNwe4d24FX7+TRdopBQGTSUJLG8r9hdjt9tO+9gF27dqFzVTJsW25HC+I8sDju/lpVQxtzEwr8tjNJlp5O1L8czoTdhxC0VcSjIUJecyUcoJs8ht8nxCCcutOYr4APdKM/LDax9WX2ujeWccPy+w89MQ2du5QQMjU+ELce6eJW6fZkSSJjp1kAjt8jTRRJUnCLlI45BTE94A3HCMnC3buDZOWokKIxBgwZ141dodEdisLmZlN6282hzFnX8IXSxdgs8hkpqtx1sSpdsXR/IM+tVoF4bBCYUmMtq3VPD/fRZJNZtxf2sWQWENfd3s5ua21lKh+QevNgJiGiKUcRRfgyVst2KxqRg1Ts+F7A+deXsKaPwKkpaqoLtfy0zHBu/PTGDGkfi5gNsnMvslBpTPORdeWcs/NSVxwjhlZhlVrAzy/wMVj9zi442E3v/5+W4tkI6J+DZl6G0rGYQ7sVWGXrchIdI+OrNvGSRm/bQhwxQQrE8aZicUETz5bROBIbqNz5xTlRLUeWuWpKSmLcd4VJfj8Am8tRKuTMbq7UqLbS1qHGr79zNEoEfnO+2FaVw9nH1to1YTxIkArOrCZVcioSJMad8UVSoewJkdxOBzodM0XLk4X/01+/oehffv2lFXEGTdGw9sf1/LiY00P/lddamLeqye4/wY7i1d4G7maAbjccb5a7iXoA5UnDYfIYN4rB/ni7ca6I/G44NMvwqRQnzwLE2TPjij9hjlx+0NcPdnI958m1VXEFEXw0NxSln/sJ+Y1U00FAkGYIKkiEyflpJPDUWk3JmFD4G9RLFq1bUVRUSmyoiWNpltE9SpNsxqYAGaThHKK2FU15UTVfs6/TMvs21LJylCz72CYh+Z6mPVgkHZt1bz5bHqTVYSH7nSwYUuIOx6swFujQz7ci2wlkVhJBTLwUGBfj8esoAiFXHc+Fn8eep+RVKkzPmrZK22mXbt2LYrD8UOFZNMdl+cEX72TyfWzKrjlejvjx5hQqyV27Alzx0OVGPQy816toWtHHZMvtuCsiXPbnEratdYyZoSJgxuNSP6mY2WVkli1OsqE6xKL9PPOMlPpjPHupx4WfFiLWgUOu4yzOsbrT6fViYsn2WVKymMYDBKvzk3lgimlvPBYSoPWk4njLSxZ4eO+uQGuuSXMwP56vv7Ox8BeOvbt2cC4ceNOKw6BQAChjtChrYZQWIAEwc0DuHrSQTDVEI+D1pVFVmAAIfaxn620Fz3QSFraBAfw7IurmTjO3GgxFgpIWJtxYgTQxI04axomPz/9IkQGTevRGCUzKqFml9hIO7phlMzERJQSjkHGcbq3Ugh51/L2Y1ZumwMqrwpZbv73/1/Gjz/+QNtWMdq11pCZrmbJD14KiqJkpqsbGXNs2RHi1Xfc1LjjVFbFee51F6ZwhyaT2ipJjVGYKaOgzgTo72gV68Lrb67hmslNC7UL+MdqY4pDxutTGDHEgMZWTWWZimtuK+fi80wcPu6npqbmtJOfQghef2k+Vlucy6YofP5VjOo1WnqJYQnNJgkgiVSyOC72U8IxcmgLQFI0h/Xr93Lg+JNYLBZmPRzg0vPN3HCljYlTqqEwl97htqiK1ChC4dNnCvlm2WF+XpqC0Sij1UpkZUmIEoW2dOEA2+nOQDazmnZ0Qy2pCQofMWJU646DowpkBXcgTLqrFzVUkEYO6eTUnwtvMlZPWz5861OuvXbqaSeI/H4/yQ6ZUEjh940JpruzJs71d1ZSXBojN0sDCPr1bL7DoX8vPd+u9HPXjQ76dNcz8Lwifl6UXWd6ANCvl57fNwZY+ImHeXMSC/cHbo8z/KKiuhbHUxGNJsz0Dh2LUFoaY+qVVgqKo9xyfyUWs0QkIprUDzuJ3t10bN7eMlF7n7eG1qJVg+tbhYqoiNRV1f8OvT1E5w5NJyIcSSpkGQIBpcFi/yTCQZkbp8dp1UFLVoYaWYa33w+SHRzc6B6TJRVpNb3ZvX4/3aWEc21YhKimnDfmH6EjPfFRyw/SUQR7qKKMGGE60ZfFX3zD43MfQ6X6zxkTe/fu3WySXgjB999/z8UXX8wZZySO9eabb2batGn88ccfjBkz5n9kH3bv3o2ICfKyNSx+t152Qa2WmDjeQq9uOi64aCvGyuENPqeSVGSLNtiTqti5PpVjBVHicUGbVimJz04tpcYVx5Gk4uG7kpn/gZvRQ424ii10Dp2ZkH9AUJT5CyuXZpP3l7t3nx56XnvXjUqSOH4iilSTgb26E6a/ku+h2s60bVXQ7PFkZaiJRCUOHo2gxAMtMzwiMfaOPms0GRka/lyZSlFJjEhU0Do3pUE7a6scLc7qOL+sDXJsayrd470aXK82HHQRfdnFRvQYSCYTgaCyqIT7H3Mx/30XkYhApZZIShYYTDEsuccpq65CVZ0JmihRRzETJ6i5944M+p7pxHXYwQXX1PLcI/X32hMvuujTU0NhSYzaQAwhEnOqH34JUOVU2LQyl8tvrMblcpGUdPoabwvfmstLj5j5cJGn7rUDhyPM/8DN8cIoQiTGPEURfPClh1fnptVp+MfjgkXLvHy82MM1t1Zw07U2LjnfgtcnGjFIT0Wvrnouu9iIQS9zywNVhAMSbWO9SZISyQoPNUQ7bOG9Z638vkng8TbP5vZ4E4Zat95gZ85cF/GCDNSinDVrfmbSpCtOKwalxSXEQmryRPsmn/cOKZ2jIS3+g5ncPLMGxXqCtvkaZs1I4s6ZSY2kwC4eZ+LxF5xccr69ybFQp5O55QYbazcEeX6+m9JCNe4KM73p3GwRXQiFXWxEILAnK0y7uvG8QpYlXpuXyvgrSvF5VMTDMWKxlunA/m9izZo19OrVC4ejscTVSWRlZTUgNXTo0AGn08ny5cubTX5efPHFjB8/vu7/J8eBqqqqZrvD3lu4ALUsEpqCFxfTraMWVZqLJx9N4vxzEhI1R09EmD1nF0Wb8kgOtK/7rM3XmudfKWHs6MZaw4oieOvdMKHj+Yw6v4iVS1LqDBJ7dtUxbpzEZ4sKSarJp5ISSjmOJCRU5gBPPWbimssTRfm3P6rl+8+yG7XWDx5g5JpJNlb+GuDqSxNjZTQqKC4WZKPBJKzs3r27RfJoLzx3Pw/Pggcer2X58hgep57UWDIxomRIeSSJNPaymTgxDOEIBklGH8gmW+nAMfbhFx6yaYMeAx6qqXHs5eopMtdMzuDND2t59nU3484y40hSkZ+n4ZOFifO/cWuQ+e9HuG16fcH05actnH/+NrpFhzWKbZXhEPfcbGLypQZefstFLC74c0eQZ16rocIZZ+J5ZlQqCa0Wvv9uEdNnnL75G4AjJYd5T7qQJIkhA2QsZplRQw0s/8nHzVObHlO/+8lPJCqw21RMusDM2SNMPPeGi1ffcZPsUFHjilNeGef9V9LYsjPComUedNoCqqoVkq0yd0y3M35M/b2sVks8/WAKc+Y5+ehDNe3ivdF12Nkg8XkqHrozmfOvLuGpV2p44sUacrM1DOyj57mHU3ngKSfV1XHcbjd+/+nnT2JRBSm3gKhfgy5oJR7V4MNDkUjoEzspBwSBQ2G+OD+jbr+Xf+lgwpUb8JanoXfnECdOlfYYKfm19EmOI8syD85KhlmJ39lzIMziJSFisSP8uTfhcp/2N9LBMy97qD2Rig0w0PRaChLzFFmo2M0GOot+mKREYUgRCqUcx6tyMuoMC7/++muzBqFqtfofCyYNtj2trf6L/2Po2rUrkgx7D0SIRGl2AiJJEkPP0PPG+y70spHu/WuwmCX69JF55AEzB49EePiZGuLl6ZT7vPRnAHFirN2wg1fednPbNFu99kdIYeotLtSl7Rq4mJVwnPzgAHRH9CQP3MAjdzd84MmyxMypJt58p5wcutKDQciSjEe4OMgOwoSxYMUtqtFhJB5vGS35rgfu5M9NVxILxhu4ap6ET3jw+GMcPBKhY7vGiz0hBFt3REn964arEEXoMWJP8/LiU4mBUFEEf2wO4vSE0OkTYsDNMWN1OpnUFBVt8wwsfTObHKWeUVarLkPqsIdFT9sTDo8KLP/Jzb2PHsdZaMEgEiL8eUoH1v++/l/q5ZwKRQjc2mLmTLfTppWWxe9m8sEXHiZMLQMhqHErpKaouPeWJNJT1WzYEuTCKSXUeuPcfZMDR5KK1GQVC9T/3FodjiiEwoKxoxMs2bQUdQMdz0hE0P+cQrbvCvPhlx4kJF58PJWBfQx897Mfh11Fj866Rpo7ABePM/PFMi+7dios/UagqGHbvjADrRWnHYfCwkLicYkTRTF6dtURMZSh8WvJqOkPp3TNJRLwIZJIZSfrQSRcWeMFcUZNLOGt51Lp0lGHEIJN20IUlUdJ+oeEQUTjJSujvuomhMBZBVlS86ohJiykkMV+tqIIBR16kkilZ3ctZ5+tRq+TOHOQgVgMfKIWi+1/Txvp/2Ys/upDJl9o5sjxCKt+jvPHd3YM3naELXsbbPfNCh+LvvXy3MP1zp2FxVGm3bYL19aOdbq/p0KLjgBynbnBqYiKCAKB161qclHuro3j9wvctUqjNmFIXCPHCmKkpaj/akuSQI4x9Awj1a44B46EWzS5dTqd+Kr8pOVF+PJLDaGydNr95W78d7SmE9tYS7ZoU9cOkmkzc8N1Ud7/opb8PBO3XJ/Ea297KP2zNenhdnULNlmSSY21xrVfy4NPHubFp+wA+CJhatN/RxOzEKkOIUkSqSIThThl1u34DKWkmuLceZPgigk2dDqJzdvDzJ6zm9J9KtKjvRrtp14y4vBksvSbpUy+cvJpxcFut1NcClPvqEAlw9qNAVZ9lY3dpmLclSWo1RBXoKyJNqKTKC2P1UnF/PJ7gBlX2xokPk9i2EAj733u4VhBlDatNKQkqxgzwpjQAD1lsvve57V8sdTLqCFGLj7PzOrfA3z6tY+Lxpro20PPmnUBqqrjTRYoT+JYQRSjsYUMQTlG6G/uA+nkUspxWtGx0eZxEUer++eWcq1GItaElEg0KigoidAxNgJpn8QVV/3Bq6/EkQKWRk6xJ2GSrMRFFL/wcIS9qJDRY0KPgcPsohsDyBSt2c7v1FKdMOFCg4gKSkpKWqyN/f8VKisrcbvd9OzZs+41jUZDly5dOHjwYLPJz2g0SjRaLwUkSVJdEaCpJGAgEAC14JmHU5os+LZtraVzdy8VqxqzbnQhB3v3liNdLDUwvYDEgv5oQcLkp1c3HccKohw6EKRVaEDdfrjkCi6+SFOX+Dz5uXdeTBTLZ93vYt0HresSnwBWkvj190PMvLbJw2fLzhD6QAoXX1lDcnr832pdA/B544RCosG+nYqCwjiLl4YoKwNHba9GySkhBEfYQwd6kizVF/9biQ4URDah1Tp54bFUBvfXE4slnjVvfVzL83MlKpwlGPQSI4ck1SVIOndUc/BgLY+eMl8+eCTCngNh8vM0vPNiet0zo9IZ465HqjhyPIK7No7DLhMIBP4xuXQqjh8/jre2lK4dszh6InEtfbvSx/ufe3jsnmR6dEnMc35dH2Dxch/33JxUl/iEhDzU5AlW3B6FoyeifLvSz6LlPk4URv/R0KrKGScvW023TnqGDzIwcWo5xNV1umy1OVtZ/20KdpuKFIeKl95yMXxw00y2z5d4eWR2Mv6AglZSY67NR9u1lHDId9rXgyXJgrfa06x5C0BuspnzJlax+JsIndppOWuEkXFnNT3vCocFKckqhgxovog2sK+BuS+50MRM5FYNxcc2dFLzY7gVB2p8hAlyRi9Ns8fWvo0Ws0Vi1gwbc1/czlnnPvBv3Rf/06iqqmLXrl3Mnj27xZ/t0KEDv//+e7PvazQaNJqm79/m2rJj8RAqSbBlR4i4ItiwRfDDV1m0aVX/PW1ba/nmk2TOnVBAYGMGxr8SKjrJQNXBTG6+t4wXH0+ua7v2+RWm3+5CKmpLdrQtrj12brtnP+++7qC6Js6Lb7kQQmLWTBufPm+gXbRb3T6WOVZxzeVmZFli264Q/Xrqm71/Jl9sYcot5XXJz1fe9KJ3JbwihKQgy3Kzx90UKsqP8+qbATYvy8YcSKKQrWixk/YXQUMn6bFYoG2XGHNm22iXr2HvwSBPPbee9EN5qP0pHGYXUb2L1m0EZ3bXUuOVmXZXJWOGG/nw9XQuub6Myy6yMO4sI/5Aoj18664wH7/esNuwb08D6W2rKaz5FYuzEyYliTBBfMmH6DsswH2zEgSqV+am8eSL1bTL1/LgrBQ2bw9y1cwqghV2rn8gxtsfVxGNRlGrTz9NdeTQduIKXHGxha27wowcYmT9nyGqa+Ks/DXAzGvsnDe6/p5f/2eA3zcFmX1zEouW+bj4vMT18ejdyQiRaIM36CXWrAuyYlWAh+5M5oYrLVx3ewWOJJmP32i6c7FfLz1HjsWxxDMo5iiZ6hAXXlOKSoZhAw2Ulsc4cCQhP9C1ow6/X3DnzCTmv1+LogiW/uBjw5Yg+w+HaZWrZdWqHzn33PFN/lZTkNQxBg3W8tOqMI89F2buPA+tS89kO2vJIp+eDEKWVNTofmhwjeZkadi0OpXfNgT4YeUeflzj54sXHZzRN52zLi3BoGt4PXfrpKPb/YnnSShkoefIIp55pZaJ5xsJBGH5tzGUiizSPF1QiBMmYf4WIYRAoMNQN7aFRRAFBRMW9vInSDHUQgdIpJJNukOP3S61+N5oDv9Nfv4HIjVJxa59iYlSc9XwUEjh9w1hvGU2Wof60luyQA2U/exhxJrNGAyCdt5zCBEgSjGyJOM0H2bCeCPvfeLl6xVeOrfX4vEpbN0Ww1bRo04MXghBmXScWk0ZKdEMqk1FPHdL0w/1K6930yUytMFk2yol0VMMYYu0GtnoR+83ESVMLNSyOHTt2pUb75jO/Hlv4aSMVBoONEfZQ05Vf+64bxcrFjVeELz3mZeI00YNlZSLQlSoSdHYCWqL/9KpEpw5rpzCAhmHOg0hCUq9Nbz/qY/rrmy6QhEOC/74QyEj1qZuEh0TUUJ5u9n4XWrdQ1SlSoj8ntFHz+ixbhxlndjPVjqKXixb/C03zLjhtOOgs8j4lWLy8xIPSrtNxR0zkrhjRhJzX6ohM0PVoFUxP0/DhPPMjJxYzO79ETLS1Mx/3015QCJbKE0uVmtFDbYkhZRkVbMTLa1WolWuhgfvTFQ2Dx+LMP6qEr5+L5NZDztRyfDI7ObFuq+6xMKtfwRo7RrGHsNqHG0jOJJP3/TFZrPhqpKZ+1INr85NxZ4cZ0fNWjoq/bBJicVCWIQ4zn6sJJEjtSFb5LOd3wGJnEhXdv55iMsvEagsVQTjYfwemUhI5gQHaE/japJXuDHaw3WaN8cLo9z/qIdIONHm0txkO0SAZNJwkMZW9c/kqtugCllJSirG4xUcOBKha6cwrhooYwdJpuZNy/5vwZIlS/j8888577zzuPbaa/9nvlQCf0Bh5u0BcpxDE9VACUqqjtVJEfgDCm9+5GbFJ9kNWL15ORq++zKFASP3Ez+a2ehc1VJDXGqoaezWlOBLOUhea4FaJRE77uOTxWquvrT+/hJCcPuDVVwy3sTz8108Nacxk+77XwL066lDq5X+0hmTWPNNNhdeU4oiBLUeHcktFLYPxwJYLTKaI92o5jBWmq5kS5KEWdgI4MNE4rqqcIXp2smI1eLjnlsSn/vwkzApoablHuyxTJYt38vzTwqqquOkpcG675PYdyjCnLlhjmz+E8Vj4IR6J1ZZg1ZWseSDtAZFqDP66Fn9rY7B55YR3hdscmFoD6fx3ZIVp538VKvV5OT1pLRwJZIk8cGrCYZHLCbQ6yS+X+VHAhZ+XMuMq21NJoneeM/N7dMTMVj9R5B7bm6eZTV+jIk16wK0aZU4/w/NSmb4RUX06KIjN1vD+1/UsvdAhB8/z677rdtuSGLn3jB3P17F8o+yeGS2g8unl/HsGy5eeLRxVbqiKkZhSYx+/UecVgxOQm+SKXIfIYP6xH4qWexiAyZRRopU3zIWEzFKkzeQ61BR6Yw1qs5DovVr36EIZlPjmM1/3805I3V88+kWwhGBVKVj8hQPFpWVxn0k9VBQOMgOutAfvWQgIHwc5wAKcfaxlQhhZGRkVFhIYjcbESgtlob5/xJutxtIPJ9Ohc1mw+lsXvu5pa2eZ555JloNDPgH3fbhZ2p4f5UH498YFlG1n5ycppPUFVVxkmyJ9xRFIARUlEuknpLIjNsqmHhh87976QQ9vy2pBE99QdgkWdmxTaaoJNqouCCEYM5jPlLdA4nJx6mqOkZmZua/mfzUsfAjH7fNaNwWuPdgmIpyCVc56E0KmU2MQS6qMGNrkPiEhKuzKcPDz4uy63R6NZqEicng/npm3lPJik8bz19MJglbUqwuGQrw7me1SBK8+VxagzEpLUXN+69kMPyiYqbPLqfWn0nPnj0TEj+ngReefwiDXsHjU+jQRsuKn328/l7DZ6EkSYwcYmLNN3quuKmsQTvnSVwzycqE68uwmmWWfpDFy2+5WP6Tn4vPazwPdrnjHCuI1BmIyLLEa0+lMHbHQZIqU6mRyrnkIh12WyLB26m9lrgCX3/nZeL4hvOcL5d5MRpk8vM0LP/JR9t2EgdC6xjVzcLIUeeddtvrhAkTePWZV/+RPRxThXlotp1av5OObXV8sijArJlNj/0ffOElPVVFYUmUwf2bXvsUlcSIBbXkuAegkwyohJqICKGVmr5PQgRoS1cCeHH5djZ7LEIIYjGYeZ2V97+s5YwzzjhtNtP/JtasWYPNZqNPnz4t/uzx48ex2+3/o/uTm5fPuOG12K0y0271MHq4vkHi8yQkSWLuIxZuuOIwRnf9vpu9rVm6qIqffimhbSs9SlyitFjC7OyEI5pYayaJDJYu3cP27VUEwnHOGCDzwRupRCKCl+YfJOwWZJOPLKlQ12Tz2kInt8+w4fMLkuyJ+7+gKMqrb/o5eDhObo7MbTNNdO6gJRoVHC+MMu8FL+tXGcnyt0dBIaT2tEgODCAQjPH7ahX2QAaH2Fkn83aSNFSjKeS8C+O8/mz9GJeTpeHsEUaunlHCwRU2hM7H6JFqPno9va6rSgjBu595/mKxZjH+qlJee9dFPA7zn0nl4bsatjgHAgpPveTGXS3TOjeOufMetu2Mcv45Rm690UjXjg2LOrNmJnHZ9DIuv8jCgN4G7EY9ilbm940h+vfUsHr1z5x99tjTj0MghkYlc+R4BJ9fYegZhrp9rK6J88SL1fz4i5+pV9j4YqmHQ0ejDB1owFkdZ/jfzNAkScJkTBzbqKEGXnnbxY49YV5Y4CI9RYVW2zz5JRxW0Met2Kx62g9289QjGbRtrWXVWj9PvFDDMw+ncEafxDixaVuIX9cFKC6NMXGcmYNHI0wcZ+abFT465GtRBBw+tKtFyc/O3dtw+PhRXn0uifNGm9i1O86n7/1J61hn0qT6ayvk1TYqckmSxIjBRkYMNrLzoJ9+vfRIkkSndhr2H4o2kII4Ff6AQBO2Ub0zmQ3pJezZH0EXSkGtyEQJo5X0qHVRipJ/pksnNbIssW9/HF11HhFDDUmtapk9QofbHeKn1VGqa+J08Y5CLakJiyDFqsPsO+SgY8fGhf1/B/9Nfv4HwuOLEQwmEi2//B7grDPrKxVCCJ6f7+LH1X4uHmfCpJP5fuUmykqSSHf1xiRZ6RkbwU7vOjRo8eNBTWIiFU8qZ/LFFlaurOWjBUlYzCq0GnjpzVo+/XwvQUspGklNRO9m4ECZoooY2am7+XV9kKyMxlqSBw5HqC21kCE10b4hybSlG13P3sdvG/x4yk343GGi0WizFb6mcOPNN7Lg1QUU+A9jFyl17LywCKJCTbKURvX2tpw59giPzkkkG8sqYjz/mpdff5ZRPCbcFBAmSFcGUJW2jksvMrF2Y5BXF/ip2ZdHp0i9QUSaUHj+sR1UVHq4b1bDybSzOo4sQzgsoT9FZ81lPMHdt5saiDafRGa6mrPOUrPp4zBd6McR9pARa17/qCmo5VqC6iBbdugY1K9+gA6HFX7bGGDlF40n4Hq9zMtPpDFrTjULX7Zw6w12Og8qoqpmD2me7g0eWDERozZ9J+eeo2bztubtJRVFEA7XV1zat9HyzEMpXHljOWu+yWHStDK0zeh7Aei0EnpLBJVLhTWWhqu2iCFDzzntOKSlpaEzxjheCMMuLOKm6+10bKtm0pXbiYc0KKoIOp3AEsoiV0lIC0iSRFzEaUtXijhCEimYnPlYq5MQQrCLjeSTjYsqTogD5ND2L4MugZMyCjlM5rFWdBt8DJVGEA7IpFT1JZsQxRyjFR0a7adLVGHEUseizk7T0WvoMX5dI5h2nYmZd7ix22TWrHGTWt2HI+wm6Dn9e+I/EUeOHGHVqlUt0rA8HUyYcBUvPXs7mvLOdW0QAJaqrlw1fQfffp7CV8t9XH2JtUltOY1G4sZpRt58uIjUaL2ukUe4MKV6adtaQ+DPBFOq2niUTqMKeOvlehZPJOLgviedrP69nAfucLD/cJS5L9VQUiAz+xs7Hy3yMmN2BY/MTpiu+fwKHy3ysPLXAF+8mUgLffK1h/FjTKSmqOnZVceadQHOv/CyFsUhJSWFqByi4ISa9koacPoaeQHhQy/M3HWfh9w2cl37dTioasD0PxWSJBEL6HjomWr2H4owZ1bC5KdbJx3LPs7kxtlOln0RRsS0yK40evStapJ9r9FIzH3Izj0zjpDu7d7kb7W0iFvr8dGpnZY+PXSoVBKBgMLkG8txWGWefKmGBc+ms2t/mNvmVPHCoyl1iQshBO98WsvuAxGqXYlWQllOMEWbQ1yhQUukxSyjUkmMnVxCr246jpyIsv673EZJ1p5ddUwcZ+HrFT6umGDli7cz6DSkkDZ5aqZdZa+bPB44HOHKG8uw21XUuFrQ1hSLIaOgRccxsY98Otcx57qI/uyQfuUwO1EJDZIqjs0R57Xn7ZhMSTz0dDVvPpfWKEnw7BsuYjGFq26u4I7pSXTrqGXFz37uf9RHwKtCiakJRyLk04lUKQsRE2yN/YZCvMnryCvcxIjSlQHoJQM+4eEQO+hE7zoGjhCCMgpwUo4eAz5qkTUtM8H7T8Hf4/mv2An/TqunJElUVMWb7QgqLFTQ0PA+FELgNB7h8gmNEz3+gMKxgijt8hOf+fm3AEP6G/i6MN4gkSTiKgLB5o8nEBSIeONrQFfenlETdvDK3BTOHWVEliWOFUS564FaPPta45DM5CjtcYYLKS8vb/b7/wkqFbz+ehSLxcuUy8x19+umbSGmzvDgqzLQnUHsdP9KsmjsVFxJCXm0r4tVnDgqVLiNx7lvtqmBQdlJ5GZr6NJBy9adIfqeIrGhKIJde2KN5kHb94S58ZqmizFqtcTUyVYef7GaiZcMo7q6+rSPfffOLdS447zwlz7cyAnF3H+bo8lnYUqyiiH9DazdEGzEwjQaZXSaxPi2aVuQqVdYmTi1jHb5Grp3ro+X16dw/pXlXDHB2uB6z8nSoLfWQiXEjbWcOazhfGb+02nc8VAlr77j5ooJFhSR8CNon6/hlSdTEULw1oe1zHvIwZynaiitcpCTk0NZ2elpoffo1QNJ0VBBERk0ZowHhI+2HRJyHg/cnsQVMyvwlSTz2ltebp3RMCF76GiEtxaGyc1V8fo7tVx2oaXJhOqzr7nRSFrMUqLokUkrijhKW7o22jYiQkQIY5BM6ISBPXtihEJKk2uG1b8HsFkTr99wpZX33nuXKVOuafbYW9Lq+e9CURR+/fVXhg8f3kiO5LPPPqOmpoZbbrkFgBUrVpCamkpubm6dQdKmTZu4666WtTD/K8RjTq6+xMpl19WQE+3MiKElzW7bt6eOqM5d938hBAfZQW64M4Wlh4mVJuRKcqTG83BrPBXjsTakYGb9ulV8t8rHvBe9GMIOJGR2sgGEIOjz89KrMjv3hplxjYVN20I8/ZKHD98XWJ1dMAkbO/Bz6U8H6NLfw969CheOj2Go6k4WiUJ4mXUHOlWMeDzeIsajQZ+NtjKFQg6TTT4Vpr3IfgdOyrCSRCDlCM8+2nj8lySJV562c8afO0g1xPni7ewG8x1JkrjhShu79oXZuitMZXWc9BQVdquKvQcijBxSn5s4dDTCxZNdyMXtaCNyoQqKNEWEVQe581ZTk1rpJqPcYEzMy5WpqPLwxVuZnHVpMdu3/tai5Kcsi0Tn7MEISz/MatDlkOxQ8fKTaVx7WznT76rgjhl25s1J4esVPua9UsMF5zTfkh2Nwv4jEa69rZyeXXTY7Sq+XObjifuSG0lmAHy22E+s2k6vsyv4dGFivR+JCJ56xcWKz7Ixm+rv+4F9DaxanMOg84pIcUhccK6Fr771UeOO8dg9ycx92YXd3rL7e9rMm3np2dsZOyoxzj/1sJUPP6kiNdawmKSuzubzr51cfVlj8s2GLUE6tdPWJUZPFMYY3F/HKwtd3H1zwyS2EIJ7Hq7FUNkJtdWJNxDnrZeSaZOnYdc+F/OeL6ai1MT5Zyu88nRq3TM1GhXMeaoIlyfOwhfqy+iKIpgxq4YdK06g8afgytpCfps47boMb9F98U/4r9v7fxjKy8spK1dQapMwnOjHLfdVUVBU3xr12PM1qNUSqxbn8NScZObMtrHu51QeeipMacpGIGHo4SANF5WYsVFLYjKl08Hg/ga0aonLp3jYvS+MXiex91CYon0ZfP+jmkXLBNvXpfDua8l8/V42R4pCuGsVfl/fOCm2+0AYahonRU/CLlIoLRa8Ms+B3hrBLJv/pevf3yFJEq3bWkGKsoN1CWdmcYIKStCQmJQlBfNR7RrKbdPU9BpazqUXCXZ92ZPWNcNpK3Wlu3QGbenKfsNvfPyulS4dtezcG2bzH1pyo10bTGxkSSbb25sPP4xR66nX2olEBLc8UMmdM5PIzEy03J+EYq5h+JDmBXjPHqMmrHNjkEwoxEnPTGt226YQDicmrkt/9BEM1q/UDxyJ0r+nvtlK94DeOjzVGiZNjPHw3Fo6d1Jx9uUuitPX4pSLqRXVVBoOUZazhjffMODzC9yeODv2NJ0AXbkmwJkDG1bHzjrTSDwOW3eFUang6xVNO+UBrFjl5/KJRlyaEizRNHx+hZycpnUzm8KOHTswmROLhS/eymTa1TYG9TditkfIbRfm8Ud1fPyBmevvraai1S+41WWERYjIXy3wAkEu7TnBAYQQ1FCJHgMZUh6d6IMeE3vYzA6xju38zlH20o0zyIp0Iq90DK4CG8lVfSjgIDVUUE4hx8R+4iKxUFWEQoUo5jgH6ibAQggklcJbLydhTfdz4aRajhxQs35jlKL9JtKlHDRokf5Bt/Y/HaFQiNdee40ZM2ZgMv3Ptu+PHTuO4gKZtHjrBq9blRRcWzrT98wqvlrmpUuH5pkyfXpqiBkTugiKUCjjBGUpG9nyazqvPmelKu1PQiKIlHOMj950NGDsaLUJaYfCQrh4fJxHbk5Cv3MUIbeJx5728OzDKWzfE+KKmWV0PfMEYyeXYDZJLH4nEyFgwQduflwdYMaUxAJp6BkGaj1x5H/QvmkKkiSRl5+Kx6egoKBSK3hwNbmtEAIftRgxExJB9rOVNnRB48pCp5XrnieSKv6PCRqTLcae/WHOG21qxDab91ASSWkx+jOKMEHOHtP8hGT4ID0xY9P76tZVct6F5/6rw2+AE8cP4PUrdS7Jc+ZVM3OKlaKyGKsW59Cvl56pk22MHGLg/Cml3HhPBVNvL2fMpSW4axWWf5TJG++5ATh3lImPv/I0+1vLfvQx5szEBDIcVpg4tZTpU2z8uTKPc0eZOGuYsVnN6SsnWljyvZ9YLJFEunmqld83Buk7pogh44rpPaqQi64po6wyygXnmDh+5M/TjkEsFkNRFFLJQoee7fzOAbGdw+rNbFX/TIqURX8xmgHSaPrGzyKpthNPPedjQG89vbrrmDi1jDXrAlQ6Y2zeHuK628tZ92eQ/r0MPHZ3Mku+9zH28jJm3REju/xMugfG0DMymt4MpZpyisSRhJwDbTnCnkbXUYUoZg+bEAgOsYP9YisH2UFXBtQlPiFxXWdJrbFix0YKVpLQmxLJ/v9bcJLRdJIBehIej6cRG/RUaDQajEZj3d+purdCiCb/PF6ZBR+4m/y+WEzw3c8+LNjrXouLGMf0WwjjY9e+hs91n1/hmlvL65jg5ZUxHn6mmjEjjPTqJeOSKuu2NXpyeevdhhILp+LNhUFMvsbPcpeuiNLSOLfepNBzYDV9Bldz0QURylb3xhFIFCi16EAkrunmjvuf/tq2NyLJgpcfTqLnICeDzy6nx5lFXD3NRU21RBZt0Eo6Wke7U8zRRvsYJ06MGGXJm3B1XIVm4G9UtF5FMKmAEUOaZ7sO7m9g1/6GMV3wrg91dRYRt4VDR+u7CkwGqcni0El0aq/FYlJx9ZRbWnTskaigTZ6ag0eifPCFh749dAzs2/w+9+ulZ//hSKPXfX6F/YeiHDgQ44qZ5bz3mYe3nk/juTdcTLiulHser2LS9RX0HV1M7246Hr67cSKl1helSBylJuhjz/6Gv6HVSsx/Jp3zzzax7Ec/qQ4V77+cznOPpKIogtvnVNGrm45e3fScKIYnn1oINH8f/P1v8ODBmBwGCqVD1IjKBr8dED6cWRt55dkEmSEnS0M0KjC6W/PuKyZGjqvi08VevvvZx9Sba7joEj+W8u7s22rCczCPW+5OaL6eRCwmuOfRag4ejqIS9YnAZNIJEaBYHEURyim/72UH60gnh91iIztZj6vMRJue5Xz/c8OCV1lFjFvuc3LzdYlxw2SSCIVC/3js/yewe/dunE4nI0eObPSey+VqwHCPxWJ8/PHHzJ49m4cffpgDBw5w33331ekh/09BiUeJK3DskAozNgoKm69iVlTFEYpEVESoFhVs4VeiRCg0bCMi+5FRNTAOPBURwqj5S6bAlcqt9zk5flTQOtifHKkNvaWh9JaG0ZcRUJPGN19JXHJdJRs2RXl/vo7cqmHYSUUjabFKSWTXDGLHz+mUl8kEnRbixKlUH+eA5Rfa9XeiCTpY+ePKFsWiXZsuqEWC7CS138O3X1uRMopx4cQraklJa1rHGxJJQXNSlCsnGZtM5EHCnG7m3RWkpaj44NUM3nkpjZffCHD59U627AhRVBJl7IRqUouGkUUb1JIGtaQhPdaGbqERTJri/qvbson4nnJvHS8NctN0AxqNxFlnGqmqbn492RSEiKNWJbq+/i7vchKPzE5GJSeSjpIk4fUlrpt1m4PN3k9fLfdiNkr8uTKXe29NYvQwI7ffYOf6WRWNjuvgkQjPvhBCa/cz75F6AtXSH3ycf7apQeLzJMwmmesmWwmGodIZ5+6b7YRCiXHTH9AybvzEFsWhZ88+pCSr66UNw5BqNTTKFSQF2vLgXDdfLvHWHYcQgl/XBbj21krunGkHoLomTlwReH2CL5f5mHRDGbv2hfH5FTZtC3HeJU52/JwOmjCjLqnm56+yGTnERKtcDeefY2L5lw6SWtew4EVHg2KiRiPx7CMpeLwKpeX1BV9Zlnj7ZQfBzP20PX8bK5fZeeahFGqqS1sUh3/Cf5mf/2EoLi5GjunpLAYBEpXlrRg98QTdOusY0EfHH5uCrFrceJJ56UUmvvuxhsPL3FgkO2ZslNu2E9bYiDmjHBI70XoVnNVxFr5u45rr/cy5zUTIUsq8R61oNDJ5f2uLOikWXFTi4Y33arnuSnODxIDVLCPpgtDMnDhCmNrqGOeMMGJ1VOOq4N9y6dIbZcKqAHJMh4REEB+VlKKjfpKnlwx4PBJtPGdikEyNWjmTpFQKYloWfR0krESprZHJDDUtTi5JEprKfK6cuZ/rrrBwvDDGyjV+bp9uZ3B/Pb6gm+Pso5s4I8G2iWmpdEbIyWr64VlapiDFEgOxCjWXX9My1pfNnkWb3FJuus7OZTPKmTcnma4ddahU4A82/8AXAiShIqt6EEs+2cr4KyPkZMNvq8x8uvgY5WXQq5eKCeNSCQQV/pwT4tMFmcx+tIqXnkhtUPFf/2eQl95y8dU7DStHsiyR7FBx92NVOOwyXyz1cs0ka6M2t937wxSVJFxlv10YJBAT6LQShw4dIje3sR5jUygpLCXg0ZCZrmLnvjD3Pemkyhmne08Vi99NrXtwjx4Gt01XGHvJHg5sMyALFQpxtOgQCFLIZDcbCeKnB4OAxDnPILdBC+kJcRAftejQ17FB49YKspVk1L5U1GjYwyYqKUYr9EiAg3R6MKjOXbKWGoYOSUgJ3HZ9Ei/dm0Vn0QaPcHGAbbiFEyMW+g3sdVox+E/EO++8Q+/evenRowfffPPN/+h3y7KMJCUaY/8OezQba0Em2yt+5fCxaAMGzqk4eiKCPruGmtRfOFEcQWeKsG99LlaLimSHig/fF1w5bTX3TrU0m8i653YL982wkhZIjBndxAB+XfsrVdVxaj0KRpWBVhkSu/b7+XiRl8Xf+RFCMGGcmU/nZ9RVTw8ejhKLyHz12VfcdfedLTJ1uf+hx7l95gwKLL8xa5rMe+/twFxxZqN2/qPsRYWKPWxGoNQx7XzeJDSaIi67oZILzzHTv7/MzqJykkXj1kKfqMUXCRGNwfwP3ERjgmlX2eqOw25TYbbFkMolMkUryir2NbvfzhqFOI1NG8IiSInmCBMvbdnELh5XOHgkwv7DEXp107Fjb4gjJyKcPcLYYGI5cbyFCePMFBbH+HKZl8FnGLjhisSiMvQXg728MspHizxMusBC578l0Fes8mMxyWRnJuL7/AIXV11q5bILE8m7jDQ1Na7mzShMRoldeyL06l+LkGMkpcQ5elSmnX8kBkwYEXilaipV2xg5xMj7X5y+4ZFer0elVlCSy8ipGUSWyKeIw5g6HMZwOJ+ceJeGOq7RfFwH9Nzz0EFm3WJix+4wsx+twh8Q5GWrGTHEwNr1QYqLoF2+hsfvSabn4Co6h4Y1YHVqJC0dRW92sYE0kU2GlEtEhNgirSFHtMWAiRMcQouWfoys69TwCw972UIIf4Pn9klk04b9bKMtXdntc/5flfxMS0vDbreza9cu8vMT7PJYLMa+ffu48sor/0d/a8iZg/hi6ToG9NEzaoiRssoYSTYVRoPE5dMqqayKU675CSNmBBBR+5hwoZZnH83h7seqefDpanp11VFelShynjPCgLtW4cbZ1fy6WuCpcnDl1X78sSB+sYee2NBJesySje0btXz/c4DzxjRkDb74los1v0fQsx+jMJNFa3QYKFcdI6ByYdKoCXm1tPOdYix3yjDrxomsTujctRSKolBREUGjj1NYVYoIxelsl/h4fiqtcjWs+i3I3GcPUFugIyWWSQVFlIjjZNG6biGoRk1t3gYWfZhMt06JwrQQgsumlSckP5qQiIBEoqqiKobLHaekPMbzr/jZstZIlrcLAa+Pq27YwMolKSTZVQwbaGDfofpW8b9jz4EwJpO5xa3Bw4aPZ/MfL3HVJRbcHoU/d4Ypq4w3PxctjzapUf3WR25CYYVLzjcz8zoLy1b6uedxJ4GgoLA4irNaoaAoxrrvs8nJ1PztO2OMu6SaUEUyqRjRKFrmPXmUfftqWPBiQzOh2Tc5+Om3Yt78sJZlP/pwexQikUTbZY0rRpJdpm//M097TngSsiwz/dYbePW5ZyiQN1Ec15NutRCVQ7Rtr/Dhs3by8xL7XVwaJSdLxcY9x+niHkRkW5jndpciyXH04WRS0bGHzUiKRIXPy1efy3y/soLePdXI2ihHT0QpL5Fp7RnKUf1mlL+kpBKs+34Uc5Qd/IFKqAkRQEImiXSclNGBXuj+aouPeiJMv3YbvYZWMHmSgV/WhFm7Poq1rB8vvbaXyy6y8uliL3MeP6tFsfjfQM+ePVm0aFGT7918880N/n/hhRdy4YUX/q/vU16rjvy+aQOauBEbDn78OcK8R5puyX1xQS01VTpq2YERM23ozDH2kZIZ4dwRVn77qISUeONrLioixIjWnTOzUcUbb2awaWuYd1/bSrZrQN22OklPR3oREgEOVm8BRU0WPZskp7SKdyZgK+a5F10cOFjDz394mXWZiceec5EZ6sOfG/5k3PjTM4IFGDJ8CL99vhGjwUNSmorn57tp3V4hpnKxu3wtXWL/nOqR4xrat22++yw7Q40iID1VRW62hlhMoEVP0fd9mbbhOE6lAl1tTpPSRjrJgKjI4odfahk3piE5Yvf+MO3yE7+792CYGnece261A5CTqUYyN20y2Bzatu/Btj+/pG+P5vMM+Xka/EFBfl4iJp8u9mI2y5w32sTTr7oa+FwAFJVEefpVF15vnKHnFzNujInS8hgFxVGOHo8y4uIiRg8zkZ2p5td1ATZvkMkqH0Zt/gbycupJDp9/7WPOnc1LLA0fZMDrU3hkdjIbtwZp01rNfU/UMOTMy09bA/okAoEArlP4BnqdRFyONtqujBOYq7rw9L1Bnny6DJsNvD6B5ErB6O3Bq28W8Mh9VqbOquDxe1PqSBAdepczZZKKuMaHOmzB7OpKMiZKslfz1EON93Xpj/4GPjN/x3WXW/liqZc7T5EhkSSJiePNCX3pHA2pySoOHWheLqSl+G/y8z8MJpMJnWQgTBBv60089bCFKqcDV22cquo4U69orGt0ErfdaOSG309gcfVCMXh55CEjb7zpxVabjC2aSm2lYM5TVbz9Yhrffq1i+m1VFFco9OvVfKV46BkGUhwqYnHByIuLeW1eGgN6JwYWrUaiKFJEmujU5EVdJB1GigQ474oSbDaJcCRM586dWxSPkpIS9myvIiPWljbUt6e3pRtbxW8ERL24f/SvtpLmYI6ms+IdHWXyCXr3FuhoWoAdQCeM/Lk1hsfj5erLjCxamMnuAxFGXVDFwf0qbCSzlz9pI7pgqMnn5fnb+ejNxnEUQvDehyEc8cyEfiEeOnRo3Cr9T8jKaUOls4jRw4xkZ6h57V0323eHqaoU6AyCeFw0WbH7aU0AtSfR3pji7saG9X+gt/pok6fhjpn1jBRndZwpt5bTKkdD3x56Pnwtg8dfqKakPEZ6qoqdeyMMHaDni7cysVkbTpyra+LodRLlIUFRWQyvT+HSG8qYfLGF8WebiMVg8XIf6/4M8uGr6bz7cQACFpzyXqwSfPnl+4wePfq04hAMBpFCVkrKPBw7EeW9l9O55rYK3n8lvdHx6/Uy776RxBUzKqgp01FQeRhdhpNyX5i2vsEYMHGA7WibWIifhBYdMeofGBpjlNc+8hOOwFvvlLNvmwGrM4lc2nGE3X/p2tVfUwHhpSplC4/cn1jIt26lRtKFIJrQxe0jhrOTdcSJcfZ5/zOOwP+nsW7dOo4fP868efNOa/uWmnyUl5fjSIlTXVreSPMXEppGiibES2/5uewic5Otpx8v9vLT1xn4A4JhFxTSs6seq6X+Oj6jj54bbzDS7h8mf/l5GhSdj8rIEVBH0fiTiYZU3D6ninh5BvHj3ThMISZksoeW8cGCxhOAaFTw5TIv0ZAaW9zEjh076Nev378O2l8YNWoM/Yb0YczAQ8yamcSAPkFuumMNeldrdIFkInKQQg5jEQ7a0h0dujr9sZiIUiQfwPmTFaNi5eNCHyE5QrW8FXV8EDbq9Uf9wkt56ib++D6VvBwtkYjgw0UeptxazsevZ9Tda5G/TmMSqSxeGuahuxq7oAO8/3ktKRkRymKb0DvboEJN2FJKLKWETumJRGJLtP5MRhmzUeajRR68vjhajUSHNhqGDGg88ZakhE7xeWeZ+OzrehZBrUdh7OQS+vbUMXG8iQuvKWHEYCOTJ1gIhQRvf1xLSVmUV59KIxxW2L0/zFff+ti2qr6lsntnLQs/qeW2aU3v5+8bQ+jdeWR4eiXiWuohJG3GjRMDJmRJxkYqPWMjuHrab4Rpmdt1cpKGpCw/vs0uQpYKzNkF1NaoyYt0aEbHNYMfV+7hRHklj9+TwlvPpyOE4PeNQW69v4pYcR4qm8RV06vZvDWCqrx1k+3skiSRI9pQRgGt6UQObakSpRxlLxq0fzHs2zYwkDNJVvqIYexiA71FYxdYjaRFEfE6aYv/BIOPUxEKhRq0ZVdWVnLixAnMZjMpKSmcd955LFmyhMzMTDIyMliyZAk6nY6hQ4f+w7e2HLfddh9XXzGW+55wYtDL9Oiio6QsxrETcfRlHekVbUNR8lqee05Gp5P47mcNr89LtMwtfDEdd22M4eMqiR/tjJdy3j1ezc8fJWGLp5NLYszaUvUrefQgBYkd0lo0QkccBeEUTL/TR6eOKqZOthJXBI897SNU7qCT0hsdBry42cufCG2QTp0krNVxJl1oYuGbXvyKt4F0CfxlDCftpXWb9Bafc0VRmHHdTERBOpnRNmRLakRc4NpbwZTpu/j522QuucDMuDFGhp6zk+jh4XShPwfYRonmAGa1EaMljsXm5+v3Mxq0ZUqSxOybk3jzw1pee6pxp44Qgnc+8TJsoI4b7qxg5w5BStkZZEvJICUMD5WD/RgweiMjR6jp3EHLS2+6mDjO3GiMjMUEn33tJT2zRwP27+lgypTr+OqLl/j6Ox+fv5XJoH56Xljgov/LjZV4hRC8/ZGHpx9KrpM0iEYTY/uPawKMPcvErJsS88LLL7Jw+UWJc+UPKPQaVYjencPNd7pY/FFKXVt9JCI49+JqrCcGkfaXHjdARjyXjV8f4TZ1MW+8UG8u+vq7bnp01vH8o6m89ZGbiqo4D93pQFHgnMtK+OZ7HxZ7010C/wqdOnWiQyfBmm9ymDC1lGcelGjTytaI8fbM6y7iCnhEDTWiEoeURnosUbTwUcseNtOO7thIaAWGlABHnXvZ84sFtc3LgnejXHerC5fHSTgMxdIR8v6SP5IkiVzakUs7CsVhgvgJE8JDNb0Z1kBvXyNp6aKcwfq1v7J2bYAk0uhILyRJYs+BAhZ+7Gbnnght2rT5t+Lx/++4asptPHjP90RUCcd2c0VnJk45wJfvJdedcyEEi5f7Wb5YQw8xuMEYYxY2DlWvYewYHWt+24/vmAXzKaz5mIiylz/Jp1PdaxFTJb27ORjc38DWrTUc/c5FnBhhlQ913ICDNIL4seLAjbuRxMZJyJKKiMeISiUzfJjMZ8tivPRmLT6nHhthNKep+XsSZw4/kwfttzPpPCNPPZBcx65z18a56sYKdu6N1Gnk/x0niqIE3QZ+/S3Gpec3/f1bdoaQJWj9l6mcWi3RtRuUlkloXTnUUkmXJubnJ2HwZ/LdD5UNkp8nzd7eej6d7btDXDGznJxMFSVlMXKyNKzdGGPK9CEtisN5553PgtcfoKSseemcGlecjLQEIeWN99xkpKlwe+Lk5ag4dDTGBVNKmTjeTHJSQnt0174QSXaZgX2NRGMSW3aGuOEKG1kZatZuCvL1ch879oTo1c3GjCk2dq4T6CQDsYhUp48phGD33kSRrLkZf0l5rE57+9WFbrbtijJp8nRmzbq/RTEASE1Nxe/T8eeOEP176VGpJHr2lCgoTZDjTsJJGb0YiuyTwdcVUSgwnZS6EYJPvjjIT3+4WfBsel3iMx4XyGoFQ3k+1r+8NpAS90tOLk1KeVTXxOnUrvlnW262mrUbGrPostLVvPtehIfvjlHtiqMo/3OSSP9Nfv6HQaVSISkyrpw/Wf99Gkl2FRddW8oXb2bw7meeOpfapuBIUoE6iiIUwkmFvPyqgqNwKGl/MSFTRRabf9jJ1cFK7rrJitEW5dqzjBSVxOqqon9HYUmM1BQ1l19kYcxwExdeXU5GmozRKFF4WE9qrBWH2El70aPBg71KlFKjLuWntzJ4cF4NXl8MlZoWa5m8+sKrSGEtbaXGOjpd6c8O1tFJ9K5bvCuiaf0xgCgRskRrsuJt2bTlJ1pRXWcI0mhbYzU6WUd0a39eP3GU114MIAct2Gp7EGc7ubTjOPs5wDaicpCCPyJ88LmGayfXf5+iCO55xE2kKAebpKFW1BAlwsqVK5k5c+ZpxyAW8VJeGaO0PEan9lreeDqNq2dW0K+bhh7dZR57vobH7mkoPF3ljHHfw36SPH1AAq2kp7xG5sbLzbz9SS0vvukiLUVFrVfB51e47nIbRSWJbEZ2ppq3nk8nHFao9Sq89o6bPj30TTIGnl/gond3HaUVUUYMNjH0DAOvvuMmK0PNq++4UckSY0cbuf/2JIIhwSdfBHEqhRiTQ6hUEmUlB047DjnZOcT0bs4/28Jt05IIhRRkiTph/b+jTSsNyckSJi0ckg6x+cccPvo8wEcLNxKrcWDGSi3VOGhahsCDixzaAhARYdp3VBh6RiK5OXqYkaUr/Nxxbw2GahOd6MMhdiIJGQNGAvjx46F3nlSnsbhhcxQpUF+8UEtqUkQGlYZDVFZWNt6B/3A4nU4++OAD5syZc9oGDS01+fjmm8845ywN3y3di8OT1ojlWGjfwK3TDTiSZG5/sIqnHkipY//5/Ar3z3Vy/tlm7DYVDz9TycghRkorEu3eq/8I8vNvCWMVs0li176EO2RT2LYrjJRUywNzIyQ7VKz4oZKqH0JsXJlMh8jAOpdbB+lsXevhpfkebpthqUsUerxxrrihGr9Pok07CBzToNPpTtvQ4SQ0coiZ1yQWqCOGGtixXs/ibyvZtqOU9DSJz5f4SDowtI55fBL72EKGkofIOs7VV8QZPVJLRaWRl+bHOVGyDk/MhFYxU+X107mbwuo3HHXuyVqtxLSrbASDCl8s9XLlRCs794ZR3In98FFL0Ccz7c5KFr7Y0NDjp1/9bNkV5rcVmRw6GuWTL/fj9wlGj9IwdnQa985NPBNaEgedVtCzq5avvvXy2deCDd/n8v4XHopKo0DTE6zS8hjJDlXdv4WAT+en40hSU1IW44dfAqxa66esMkZ+nprhg/Qs/SHOzLsrCIYEbVtraNta0+DY0lPVGPQS6zcHGfy3xGs0Krj/ES/22h51CQGTZKWnGMKJ5LXEVCfIrByMRtKilXT4i5NR5YVbFAevN8oPn6Vy5vnrGTlUz+vPpNNrYE2zJmySJBH2GljwjJ28HG3da2cOMvLbshwGn+WkpFiP8l1b1EQxYmkyiQpgxEIVZSgizm424yCNXNqhljSERJBCDlEjKmhHvb60WtJgFQ5qqcF+SrIdEpp4KtSERAC1WmnxffG/jaNHj/LYY4/V/f+jjz4CYPjw4dx8881ceOGFRCIR3nnnHfx+P+3atWPOnDktTmb9K7z11nysVhXzn03jzIH1Y1VZRYxxlx7nREU5OkuI194NoVEnFlQFRRFa5SbOt92mZs5sC7ffWkA4pqDHSHW8Gi9+WqNNMEblGIGsXRjNCskeMJS3IVNpgyzJhJxB9ji3c8v2KswmCaOzI21EDnFiyMg4pDRsIpm98XUcLqziq3ez+GiRh6y2YfYV/EFupAtp5CJLMj5RyxF2E9f6mPPI/BbH4ttlyynYUEZurD7ZL0kSDpGB97iem+7cxuKPkjEYZB570MxDtxzB6M3BkFFFRmqU1d9YiMfhutvDTerR9e+l45WFcb5c6uGyi+qf24oimPVgNUoctuwM8+jdDmrOF9x651Zyoh0xxR2EpQCB1MOMHW2guCpIablMj846Lp9ezpvPpTVwe596eyUur5aHnni8xTEwGo2MO/9qdm/7hE8We7jqEisnCuK88mYtt82o1+WMRgW3PlDJpAvN/PxbkGdfd6PTJRbnF5xjonWOhvtva5pdZDLKnD3CyOffFBLYK9NjpJ/rJlvJz9Pw+WIfscL8RkltgEylHV99dYIqTykOu4ojx6Ocf7aJx+52sOBDN7+sDfDZgoTJlUoFg/vryclS88KCXS2OA8DLLz7AK3PT0Olknn4wlTsfqeLVuWl0av+XT0BY4fn5Lr77LorGnwJUc0DaSqbZjtWbjwCOSLvoI4Y3SFrpJSNdRD92sYH02lwmXrOdeFhHa8lIfzGG/WzlCHvIoz1aSUdEhCngEFWUYsJCGtmJ+6MJo1FJkmglOhDAS2upPsmWpuRxx71bUYSKI0eO0K5du38rJv//jHbt2hEIm3CH/NiowR7NoXK9ij7DdtO5i0RKkoZNO/woVenkuHvX3QsxESVOHC16klRJLPy0lp+WpnL9LVs5vE9NuNpOVIkRJkg+nbBJiWdVtf4YY8eq68yAzjtXzWM71zP+bDODBqo4cEBh0eLdhMpSCRmcxPwKTTS81EGR4txwi4e2HQSTJ5hZtMyPHhMVuiOMGXtPi2JRXFxM1y7wwmMN59F2m4qlH2XSZ3g5V0138u3naQ2YscGgwrUzXdgr+7Fm9TaqnIn1/qmIxwUvv+3msgstrPuzPkH1/Fwrw7asI+pKuMrHacwsrPsOYnz6eZjvV5Zz4YUy1e4423aGcSTJTJpWRr+eOm68LqEtunFbiMGyRElVVovJUkajkf4DxnDo0M94vPEGJIeTeP1dN61zNfQ9qxBHkszKL7PxeBUuub6Mt19I58ZrbaxY5ae0PM4F55g4dDTMLdcnceRYhBq3wgev1heW+vXSM/0qG2ddWkyvrjpa5WpIb1WFv9KLpiabL5ZUMuUyC/6AQB018er8IBee27Tk1Qvz3cyaYeejRbUUlsS48+65TJr073WOJCUlkZ7RiSk37OWTd6FvTz3PPWnhnN1/IhcPrBuvZVQNxqVTcwiSJGE3GIhGQzw8z8WY4REqKhRWrPYSr07hqG4rXcNn1o2VEifNXRujXb6WHXvCTRIUILG+aop5/MNPUeye9ryxsIjCshAWS8sYsP+E/yY//8MQDAYJqbxMudJKkj1x4ypKIpveu7uO71f5OWdk0+zGn9eEUNxplDg2MGiQxM7lHRsxIdNre3JwaRUXb17Pi0+k0KubjoefqebMQY0vSkURLF7uY/G7iYVIt046brneSjgquPumJHoOqiKLDlRQxA7+wCLsqFDjoQZZksnIUhjQ28AXb2Uy5Pyiv5xEW6ZRs/a3P8im6cqnXjLSTnTjKHuJSREMJoUKfxGZtG60bVzECOGvY4l2EL05xE4yRF6jSUlMRCmIFNA5MBCLZMdac0qtRqoXxa+UitDo4qgEdKw+h5cf38/rCyoZdqaKUAj++COOzplPir8tVZRSyGGs2Dl29FiLYmA024hEBROnlvLD59nYrDJFFRHeeSUhHPzimy7OvypRrcrOVPPL6ijLV0RJKu1fx/wSQqAIhUVLg6z4NAtJgj5nFdKru5ZWOTq+XOZp9KDQ6WTSdDIPznIwaVoZ+w+HuelaO3abisLiKC+86cKgl1m7IUhuloZd+yI8/WAK0WjCxfOpB5LrdFd27w8z465KCkrAYK2mXb6M1weKOH22x8ChZ7Bs2YI6/UQhaOBS1xRkGdq1V8hvayAzXc29d1gZMyrEjFnHUO/rQCGHSRKpjVgnQeEnRACzZE1oeTq28sb9De+li8aZePltN6JawSRZ6MGgOmF7GRWH2Ek4mJgs+AMKH38WIjOe1SChYMVBUUji+++Wtigh/p+AY8eOUVtby3333Vf3mqIo7N+/nx9//JHPPvusUStjS00+ykqL8HgFs2drefzJX2glOmGJphMjist6iJyububMShh+fbvSxwVTSpEksFtlQmHBzGtsjB1l4pWFLvwBhWsvt3L7g1WMnVzCkAEGrpyYmAR8852Xdz6pZdqVjZkisViCsfLbd1l1zOf+vfRkZiu8/WEN5a7d2LxtMGLBi5usmv588tJB3vuwiI4d1Pj9CkUFMuFqB3ldypn/bAoTrjlKSkrKaRs6nEQ85qubfEMiMXnFJWauuCTx/627wqw/sIMOojeqv4pALlGFgkDT9hhrVqQ0KBaMP9vEvFdqiMYULr9I5s5HQnz3SWMDNYCpV9i48qZyzhlhYuqNbqzVgym376DrkBo+uC+JTduCjL6khF5ddZhNEqv/CFDjUtj4Q8IQqFN7LU8+2DDJUF4ZJRwOn3YchBA4nW5W/RbBalXz4J0O1GqJ9FQVLyxwNWtO8cICNwueSSUaFUy9pZqq3TmcMaKS7PwoOdlqLhprprpG4URxlCsmWBnY18AdMxy8+KaLWEygCMGyHxobElnMMvc86eSScWauvtSK3Sbz67oADz7uI364M2apYTJdJxmwqizMfVZw3z2byKkaBoA5koYtXd2i66HWrbDvUBi1Js6r85ITEiwq5R8djzWGCKnJjecPdpuKSyZo+PK1FLJoTaUoIUDzbfhBfOgwcJwDZJBLulQvxaOXDHSgJ0fFHqooI+0URogJCyEC8LfkZ5HqALa4gxMcwGyP/2Mc/k8YfPwdXbt2bbbtExLj2KRJk5g0adL/6n5s3vgDTz+Y3CDxCeCwy/8/9t47TIpq6/7/VOc4Mz09OTDknKOoIEZQVMSsgAkTmDPmhAExZ1HABIIoiooRlCQ5w5DD5Njd0zlXnd8fLQPtzHiZe9/v+97fva7n8Xmku6eqa/epU+esvfdaZOfLPHSfiovOzWv8/Yv3RrjuzjpmvppN28KEdMvHn4VJkfNpQ2dUkhpZyNTo9lGRvgy1WjD5IjO3X59DRrqaVevCPPzUYTx7tdgiRRgkI304kV3R1cS1DahzK8jpWYXdpmLj1iiuOjWeBjVG2UzcncFlV7t5ZZqFma/m4PMrvPVBKe+8vxuvW4WkFqgNETIzZMrKyjjppNZV+cx6ZzaZgcJmCXqrlMaenSp8fgWrRcWo00zcZj5MnbqUSVcZ6NElBaslsY7Jy2k5WTD71Rx6jyjlpXfcjDjRRCAAv62MYLYo5OSokCS4+7F6giHBJZeb6VxUxvYdh8nLU3HD1SbaFFiRZcHIyyqoLNFhru7F8M0HsNqiKAICDXr0db0J5tTRvXvTBP/x4KSTR/HN17N5e7Y7UUGaoeadV3S8P6ecs88wEokKfl0ZxGJR8cazWc2aIY25uoqigpa3g72761CrLGzcFgYE2ZlqQiFBXY2abKVti0mSPFVbTj2pEn9A4ff1IZauDPLr7yEuHG3hs3dzk76LTivRJk+DJCX0jFsjgyCEwOWsZFDfhOFir2563no+k6tvq0FRINOuJhaHU082MGyonq0rNAwOjqRUtZsBJ1fTu9c+Vq4LUr/SntCg/ROOkJTlHECLgT7xhAvxEQkcJzXsYiOKzk9hG4mzh8K6dQqle+NUUZpUPfhnmEnBjSPptTgxEFrUwOOPTWHO3C+a/+P/ctjSs7nhynrufXAtneQBpMdysFZlsqJqFd3oTw3b6ScNBCmxDiplH2rUqNEQIoDJr0nsc7/zs+gzO06Xwlffe3j+xRCpjvZoFR0Nop5Q5gF6Dwkx7ckE+XKwJMqH872sX3JMN9y58MAdgvMnVJGfp8bfoKX8Ry8WqWm3ZlRE6NQtjisg+OiNbDq113P/LelceE0Na9YL+vVrXbv3wi8/5J6bm+9i02gkrrnSzHvTUhh4Sh1XXqGhdw89m7fEmLcgirmqF2mSDVX1QM4cs55XX7BwyokJfcgDh6Pc9mA9hw8rVFb70OsT196hrY68HA1GvYYuDCFMkAPsIJ3mPUBqKKMPJ6FyaZg/93dee9XMp2/lEA4LVm8MMfszH+eeaeH9TzyYjSoefc7N7Xe92KoYHMHjT77ClZePZOy1VXz2bk6jbIkQgrkLfXw434tKJTAZwevT8MR0J/dMsjHr1WzueKQei0XF4L56nA0KC77xcbg8xtqNQX5dFWblN00lBy1mFa88lcmzr7l478VsPp5hY9TYNagrOvPs8xF6dNPSq2tCps65L4vHnm3giSlHze8URfDkNA+lpYIHnq7novOsmMxZnHPOvyYd8eLr07l49GVcNU7GkF5HVqYKRZIp1vyOGg05KVZCLv9frhfVuhg5OSrsafDSG37iYS02pS1ubQUz30vhgYeXofFloAqkorIGCNYF8XjlJh2i551l5oxLKrjm8pQk6URIJKU+nO/l6ktTuOwaFwgYe4GObp017C/WkkEOcz7fy7DhKrr16P8vxeRY/E1+/puhoKAAS4pg5GlHych2bTRsK44wdKCBp192/aFZk8yS+/wKL7/bQHrnEE89YuWp5yA92vzC0CZl4pOMnDzYQGaGhjb5Gqa94eKeSbZGMikUUrj3SQcXn5es83nqySamv+VCrZa4+XojM17eRo6nD9kU4seDgkwWBezW/s70p2xIUkITsjBPw4HD0Va3NklI6JtZjBxBwlVbok8/wQ8Lshg2ah++A6lYOaodIYs4xWygiC6Nr6WThYTEdtbQUfRsdGz0CBd7pU3kxTsnlYcfQVREEAiqslZx2+VatuyIs3mVFa2kI9vTB9kdZ/V+Dy5q8eBEopZ9HCKHNvRmKH48hAMtO6o3h+HDT2Xd2p8YdZqJkZdVkputwW5TN7Y23H2zjYlXpnDiqBpUNW0xhOwUkOzm68VFIBLhg0cyGsmTFKuK886yMmuuhxSrxO590WbHll6vontnHTM+cfPryhAmk4TdlnAO/XKxn3qnjKIkXFclSeLC0RbaF2l59rUG6hxxFCXRNmy3q7BnR8jPUTPr1VzOHV/JSYOHHXccTjrpJNJSVY3XbTSq8AcUgsHmxbxr6uKYjCoqa+Jce8XRBUj/3gY+n53JmPNqyakrZAfraC+6YZFSEUJQRyUl7KENnahU7SeWUcqjDxk5dVhT0uC6cVZeXF/bSLjrJANaoWcXmxIaotkH2LozwuS7PFgq+zQh2sMEkISKSLh1JNi/A3r16sWLLyYvUN555x3y8vIYM2ZMs5sXrVaLVtt8lXlziZGevQaxZsUMtu8KM/9TKzuLy1i+8hAWC2TlygwbcvR3PX+khfNHWli3KcTL7zUQ8wtee8fPfY+7mDjewvsvJ9pr4nHBy09m0v0Y/bVe3fS0LdRxxiUVzHwlp1H/saQ8xs331nH7jWmND/TvfvHz2gw3112Zyrdzcqio8vHCmyuoK5MxmhRK/MUIfwq2sr7Ul5kTCw3U7LctxZYu8fI7DdgzFCwWS6uTQRVVDkIhWxIBmvR+mUQKdjZLyzHoVERjCiERoU1KOs8/bWm2SnrK7Tb6nlbOmcPNdGxBJB4Si7yaWplTznSTWj2YkK6BMy5y89LUBJHVpaOOcRelsGVHhBmfujltmJGcTC0//hZs1Mk8Fk6XTGWtDrvdftxxcDgcROMyJpOK/l11DB2YWPB/+oWPM4abePhZJ0/eb2/cVMuy4IW3XBw4IDP6EidarYShsjt50Szq9PXMei2b9kVHx6PHKzNucg1P3W+nf28Dd92UxqjLq/j2kzy+/C7Azj0RenZNjBt/QOFwWYxlCwv47pcAtz9SRzAo2LNHIav0NAzN6F8BaKJWMjMC9BkYpfR7T2LeMQSorKhs1XgIheDi66rp29PE6IudOF3gDcRRq6rIEE0J7KDw076T0uLYOXW4gW9nAkHIIJctrKRAtG8yZwkhKOcQnemdkH6he7PHa0NndrExifz048HA0XlUFjIO8z56DHawu7iehoYwmSrD/5qRx/+f4HQ6MZvgkvOa3ksffe7j0jEWLv7Tez266HnvxSwef8HJR2/ksHxNiAMb02lLQrs4JqJUZa/izjt0bNul55IxVk47+SixesqJRpYvNnDGmH0EN6U3mlWlqmwU9PGwcHZ60rN30Q8BHrg/RhvHgERbtT/Kk4+vxZYaZNTpJqbcmcqUO1O5+rYaPB6ZGodETY1g584dwBWtikdFWRm9pKIW39fGLdTWx7FadARDCpJa5rprjDicCr27J+a5TLuassqWK5bicYE9Xc33c/Pod0o1zhod9lyZ225KYeKVqY1VVJdeX8X9k20UFTZ9tqnVEpnpWhwb22EX+VCTj6hOjO+0P9ZooYYAK5avYMSpI1oVA0gYzmRnapj5ShZnXVpBYb4WZyBElt/KpecbsKWpicUEmXY18xf5GH9xUzLGnqaieG+0cW77M4r3Rrnp6lSeLchg2PnlpFpUXHCOlTmfRYn/lW+urCIrQ82ka9JYuynMfbfYOGFA8/Pi2s1haurjqFQJuavW6H6uXr0aRSZJAmrF2jAXjbZwz+R0FCVZkuWhp9389EEZ7WI9WLvSyYvPmGnXTsVzK1o2I7WQhl9qoGO0e1JnhSRJZJBLBrlUW9cxd6aKrp10BIIKg09x4qwwE8DbYofRkUTSsaijEiNmIgTZuWP9ccfhvw2jz52A3/cmW3/P5NrJ21i7RaAWWqKEqZeq0AotERHGh5sqSujBoEY5FiEEFbEDhP0hAkGFkZdV0iZfSySgQW0I0/60g1SVH+SMEUaum2Cic4ejCbunX3bx0pOZTUgerVbis/dyuOaOWl541Mr5WzZhqD05yUxJETKl1vV8+LSVOqeRT77w8dT9etRqiVmvZTHqymCLa+SWUF1V2qhh2Ry6dlVjVJvILDmdGc9vp0FXTm6kC/l0bHy+W6RUtIdO5q7r9xFKqUCtESg+Kyn1g8nEQLm0D5+2ljPH1vLJjAwa3ApGb6KK34SFgPBTI8rJkZLv21pRAdD47OgRGc7td//KRaOtGI0qTh9m5svvAqzfEmbkqWZ+WBJEd6gfb7/yLheMvaDVnIHRaGT+giW889YrnH7Jh2TZFew2LZW1BoaedC5XjDOyZvWPNLjqcbgCfPW9n+27oyhKokK+S0cNWZlq+vUycO3lVs66wMWylVF6dde16AlwwgADN95Ty9yFXi4+18qqnzN49uUSZn0S5YLxtRS10RBBRYanI9/PruCrRaUMGpj4jTdsjIEzm/S8INdfa2H3ASNnnX0tFkvrTFH/jF3Fu/F6PUjCTo1Tx4H9ERTAQgpx4pS4XMSJ46QWvTDgx4sGDelko5bUeEUDPXpKrNkiCNdb0aLFjP6PCk8Vt9wSQB/JpE5xoJV8qEMSJoOO88fXsHRhXlJhUiwmaGiAU8ZUMvPVLPr0SDxndu+LcvM9TnYWKzg2ZZIWTshKPbOsjDL5EGrZSDXrCNXFqHWk8+jtd/1LMTkWf7u9/5vBbrcTiwlc7qNGNjdflcYzr7oQAt58LpNrbq/ls698RKMCRUk4fA47rwKDXrD6lyzOOMWILIP0Fz+vEtNQ60jU5E990E66Tc05V1YybnI1l99UzYXXVXPmKSYmXpnsVlrviLN9dwQhBLfeaGXczT4q8n6jTneQIH5qNIfYxiqycxTOH3n05s1IV2MyqlrV8g4w8tyzcNFyS3CDVMfJp0dItccxmVT8/HUGWSM2U5K+nIPsYK/YyjZWU0B70qWjiw+BghYdnUg4gG4Vq9giVlJLOUWiKy7qkhwbIfGw3KvayMCTw3z7tZmpD9qZ/XoOWelHr0ktaUiT7LSXutNPGkZf6SQMmGgndUUr6ZCQWt3Sd9ZZo7Ba9Pz0W5DFc/LYsE4hFEreHKamqJnxSjpxs4NUMpIeGBERpiJlE998lsmQ/gmywOuTcXsV5n3l5apLE6ZOILj6ttokV9hoVPDmzAYW/Rhg9XeFRCKwe1+MTdsivDXbTd+eelYsKuC5h+1UVsepdySq9/r21DPzlWy+/SSfxXPyeePZTErK45x5iomlXxZyzxP1RGOC226797jjoNFoCIaUpI3xdVem8NTLriabZUURPPSsg7HnmKmtl4lEkt9v10ZL224hTGoj7en2xxj4na38jhc31vQIF99ZStbgffywKJXxlzb/IJIkKJH2UCEO0SDqqRIlbGEl6WTi1dRS6fAzdpwD9c4TSFWSF79CCKopQ6OWSE37nyvn/9+C0WikTZs2Sf/p9XqsVitt2rT5xwc4DnTq1JW9B2Ns3hHhtJNN3HFzCgvnpPPxe+lkpKubtOgADBlgZP6MPJ57OIPaPXayUg3cd0s6KpVEKCw45URTEvF5BFdfnkKXjjpuuq+Wc8dXcsbFFQw/t5o2+RouPT+xcNu1N8LMOV4Wz8nnirFWunTUcfpwMz99nsfECWZuujqVlYtzGXJqkPRhm3Cm7yBEgMqslcx4M4XFn+Zzw4Q0AgHBnE8/blUs3nrrZdIsIT5uwZ18194Inhoz+VI7BnEaITmERa/DoNIiWb2ceUrzLf2SJDFiiIUrr/axZXvLiZlQSKG+XmCq7omFVEL2AzwxJfn5oFZLDOxr4M1ns1m3KcI1l6cwa66XDVvDSZ9zNcicf1UlgUDLDpstfddIOMZzD6VTUh6npi7xDAuFFR692063zjpGj6tk8gN13PZQHaMuryQ9TUPbPCNKRVvE4S7YYoU0pO7ltRctScQnJObRma9k8/wbDY3nGzbEwMZtYaY9msGVN9dwsCThZLxrX5Qh/Q1oNBIXnG1hztu5fPVhHkV5BqSWSqGAuM5HQa6G8VfqCRrqEEIQs1eQagkl6eH+I4TCEHAbObQ+h/Dak0jffzqFdcM5JHbhFs7kz4oAxdJaJl7TciKxojIOscTzQSWpaEMnillPRBz97eIixl7VJuJaL1v5HR36lqtMpYT+5xHIQsZQUMuJF5dRmb+Eytzf8HT+lVsec/L1nAysWWHOPUdDXG5Z1/y/GQcPHkSvk5qt3PvmJz9Xjm1ewqdjOx0+v5JIkL8WJDt4tAqtPmMzH800c/mFJqrr5STi8wjUaokXn0nBm74P+KOLJKuCbz7JbZJ0HHO2mcuuBJcqkczTSjoKHCcx5TF/0n0+5bZ0ah0yPbvoARWVFcWtioXb7UYRYWTRcl9pXB1slImau9CHNQX2H4qSm63mUGniPjMaVRTkatj4p/npCN6c5eG6K1JITVEz7lITRpWeCZebmXRNWrKxiiSRk9WyJFV9nQpzJOuYj0vJ+oMhG5vWbz6ua/8z2rVrRyis4nBplP69Dbz6dCaZBSFiXjM/Lo3QsZ2OO26wsWl7hLkLE67mx/4WO3ZHWLU+xJMvOps9fp0jzsGSGD266LGYVTxxn53pb7uRZcHoUTrcusoWv5tsr+TEQUYa3DJVNXGefdVFPN50vv99fYjcLA1bdkTx+2UWzGtdpeO61evwObV8v/Rodf7ni/zcOjENoAlp8fA9KYQzEh1Y6f5OfPxZgEy7GsnccrV7hCAaLaTGmuqpHoHKkcfaTYmxZDapGDFcTZQwdVQ22U/AkUTSAXI5ul6qEAfRoiONdMyk/J0I+gtcfMk4Nu/uyQefRZh4tZHJk9RoNTJZ+REGnFOJNs1LKfsoYx89jyE+4Yg+ayfKttsYdoKJ7+fm43aq2PxtW9JSNITCMqaUOBt2+Jk9z0uDWyYWE9x0by279kaTDGGPRVqqGp1WIi9Hw6wZRurbLqM2ZTu1ooJKfTHbTb/w0stqhp9o5IKzLWw+Zs1lT1eTmaFDUVo2sm0OgUAkad/2Z6zfGEUTsSQ6MkVbRMSAH3+TxKZeMqJzF9BQlkr+odG0cZxCmpSBSbLQhf7kRbsRq89gwvUubrq7LknGKw07TmrYJlZTJg5QLg6yTazGjYOuHK3Y00o69CE7jz53VNv34vMsvPexm2uvSGHuezk02HcQrA2zdevWVsXhCHQ6HXfc9QC/LN3NuzM38vBTS5n/xVruve8pbrv9QebOW84PP+9i6bK9ZGZ34aE7bHzzcR4/fJbP849kcNmYFE4eYuSJ53ykVvXDs7Ur4RaMnY9Aiep44vE4fU6uYfiZDSxaKGEwCdp1yKfvwAmEZSt7tGtJ87cnt+wM9i3sz76F/bGXDSNmqScYj7HwRzv9hz7A+Ak3/lPXfQSHDh3i/lsfIFsU0kMahA49ebRjKCPpLZ1If2k4QzgDK6nsYTMVHERCIkyQbazmoNjJAcM6Nu4M0FCvI0oIM1ZsZCIQaNDiCkWIKDEGchr9GUEf+RTa15/BoY2ZFPWu5NV3Pfz4a4Cnp3voP6KaqgNGfDs7cfllUXoOraL7SeWcdVEt2zfq6R46lexwF/QYMUgm8mJd6SOfgho1/RhGPh1YvdJPhw4d/qW4HIu/yc9/Q3Tq2I8X3z46MXTrrOPcM81cekM1LrfCVx/mUlsXZ/iYcjqdUMJdk9VY9oxA9qRRW58gn047RUeDqqalU+ANxHlrlhtIPARuGJ/Kj/PyuW+yjVBY4YfP8rng7KaEz7sfe2io1XLnww5iMcEDd6awYaWNh9+oIfvknfj1CZ2vs0Ycre4QQlBSHkMRrctmAdz3wL24tHVERNOZRxZx5NyDfPpeBn2663ljpht7upqv52aw4jcLIrOCfNrRj2GkS8nl+A5tOUa9GrOUQlepP32lk+knDaOz1IfsPzJXm1hOpTiMWzio4hCbtL8w5TGZHxZk0bHd0coBxeBvdmEDiWqbY9tofClORp07slUxsNvtdO4yiIF9DIy8vJIuXTTsPygT+pPT+0lDjLz6mo6qgqUc1GymXNrPIeM6Ij1WsuQ7Gz2PeVg/Md3JuWeaGXaCkVg8kbF88YlMFCGY9oaLUZdXMubqKkZeVsmH872MGWVizIQ6qioF38/NY/uyIrYsLeK5hzOwWlS8OctDToaWB6c2L1b/6Zc++vfSMfJUM2ddVklDg4zZbCEvr2WR7OZgseY3Li4BLj7Xit2m4tIbavh5WYCDJVG++cnPeROqaFuo5alpHnz7inj3g6abmzkfpGPuv41q3X7yaPeHyL0dp7qch++z8Mh9Kdx4VSo//RZs8ft8/YMfSVKIEcWDCwmJngwmrPai2Opo8ChkZ6rwWUuTxogiZPZImzBiIT1TZsLVd7cqDv8t+Hz+TB69y0Y02rQ1o3cPPSvXtrwiWfF7FI0/I4ksWLEmzJUXNk8SANx8dRqnnmTku0/zWfJFAYP76Rv1ESGxGZ76oL1ZR9G7b7bx5Xd+Mu1qPno9ByEpjLsxgHbAWr7+0txYzT/sBCMnn2BkyZLFxx0HIQRffj6D7+fm8cvyIHO+9CLLRzdF67eEGXtVPen1fYFEhbokawmr/XRU+hInxl8l0FWSipyGAThLUtl/KNrsZ2Z+6sfi6EQD9Wzjd/RpQayW5pcQOp1EaooatQo+ezeH9z/xcME1VTz0jIPxk6s5+8qE7EB+VoTi4uMnPtLT01GrJfxBKCrQ8MEcD5CQhgGYcEkKP83P54Fbbdx9s42f5udz01WpxOOQR1vqqUrEM62e04c1X4GUnalBiEQ3xZFrkWU4ebCRcEThwmurOXVsOS+85WpWWP+OW4w0pOxr9thhESI9P0hBnvaP5KVCpW0d999tJC1NRSTSmq4AiWwK6BDr1+hGa5BM9BOnUCrtpti0lFLLejaJ5RxkJ+1FL+YvaP63FULw+vtebNGjbV2ZUh6FdGQvW9kiVrFJWkp9u98YenYDsiwxgBFJ5GZzx1RIxDAiwuzUruDl5y188EY6OzdksnNTOhuWZ3HDVUekCgRTH8wgO69lEum/GWlpaYTDAldDU8JPpZIaOyKaQ0Guhg/ne1i2KkKIAPvFdnaLzQhLAwP66Nm9P8qQfi2b/w3oY0CYvI2dEX37Sknzz7G47UYrkcwEseQXXvaznfJSiUEj6pk1x0ckotClo5Z6l8zQgXoiAQ1SM+u7v8KhQ4cYPESLS1/S7PshEcAXD3DtnbVMur+WOV94efoBO7v3RTnzFBNvzvI0kkpPP5DBfU/W89NvgcbXIhGFt2Y18N0vfq65POWP+1ygsQS5++a0Jufr3lnHijUhVqxJtHZ7vMm/kccXJ0bz9x5ATIqQkvbPkf5dunQhFDFz28MOTEYVb8/2UNBG4ZxLA3zwqZc3P3DToa2WeybZCAYVPvjUwykXVDD22ioGnlXGxddVMfwEI3176rn5vtqk8bVpW5jxk2t44bGMxtfOH2lGIJhwaw2nnaInmLmfmGh6bW5VLe27Rvl5WYCLJ1bz9rQszhxu4oyLK7juzmpGXV7B6Csr6DGshIsmVrFtVxiNRoAES39c2qoYhCJhgn4N9z/hoqYuzvotIeJx0eI9YTapSLH9Mb9joKZWcMpQIzFbFYpQmiUcy9V7GDRAm2SC+WfEifLU8z7em+1LzH+qONkUUEhHitlA9JhEUkxE2cNmAnjZzWYOi91sFb8TJkSEEPm0R6Cg1//doNkSJEmibbuOLFnmw+NX6N/HQO/Bcc4YbmbuBxlsXJWOsW05Kdha9IJIdXfm1TeDqNWw/6BCLOsQj96Xxs+f57Pim0KWfJHPWSOMXHpDNfc8Xs/pw0zkZP/1b2I0JPQPTxxsZNvqTN74MMidrxxm8mMObr5Jy9hzE/tjjUYiEEjex6n+CbO/8vLDPPliA4rSdNwGggpzv/QjicT1B/ERI4YbB2Vif9JYV4TMPrbShX7NJjVzKSIsR8GVxY1XpyCsR/d7+bRDjYbuDKSaUgwY6c5Aukh9m5CsJqwsXHT0XtBpJRCJToU+PfTY07Q0BFwcPHiw1bH4M6xWK9nZ2c0WXhkMBt56Zx7X3uHl0wVeotFELCqr41x3q4Mtv2Zgk7LIUdqxaYPUbHwB1m4KE/ZpSXf0JqV8IMKXRlpmhPbtFd55Xubg/u+Z/+V8Th7Vn322X6lL24pfV4fPvg9vx5UUdNJwx93P8+lnv3L2OWP/5Wu+784HsMVyMGJhk1iOTBw1GmopT0pmKwgGcArdpAHkSIUUSh3py0l4cSOHddRVaVEh0ZGetKMbqaT/cSw1ZqxECVPKvsYkpFrS0E0MJNaQysynCrhropk3XgZ3eRp9lFNoK3Whjetk8kvPJufQWbgdWkyYOMhOtvI721jNFrGKOlGJUTKTih0PTjpIPbDK6fzyyy//cmyO4O9Z9d8Qb814i/NGnczbH7qZfE0aAFddmsJJgw3c87iDgyUxQkEJuTabcDyChMAsWVFqe3LR+E18/4Wd2242s+DLXaTUZDYxv6gTFfTtoyIYkvn8G19jVZNKJdGrmx6PV+HZV508eMdREx0hBK++52bHJi3d3afz5bzl/PhLNT26q5BUsG1nFNmZTo9Qf2qz1nHPbUeJ06/+0Eq75PI7Wh0Lk8nEx5/P5prLJlIY7UQW+UhIuKil0rSD6y5S8+7HHpatDlLnkPl1ZZALR1uwWlQUtYXDrv10ig9IOmZQ+JHz92FXC8IHg0kO3QARESKEj/6cgoMa3DjQCC1aSc3bHzeQnS1x4WgrKhUs/iWIxx8nSDEd6ZV0HEUoHGRnY7u9HzcpbY307du31XF4483ZjD1/AN99nMfoCZX4fRKT7q9n9uvJ7e3Dh+qxZciUNbiJWMro0E5Dnx569PqE49zeAzGefMmJxazirecyOXdCJdMfy+DOG22s2Rhm5is5vD3bjdsbJRZTSE2RkBWJg6UxZr+Rwdsfenj4WSf33WqjME/D5h1hpr7cQH21mjRXDzbt9nGZp46nH7HSuYOOekecV2a4WfCNj0y7mmdedTL8BBM/Lw/x2pvzWh2HD2Z/wcUXnMDiuXl06Zggpe67JZ21m0JceXMNkiSh16iRhJrtW8MYXR1JwUbFYRdPTHfy+L1Hx7TVouKa8UYe2u9kt6jDGsvCRiZq2cC7z9p5+51a9AaBOxxk9BnmRgOYI1j8i59t22VSjWa09sMoMS2KSo3PvI+BXQRbimPcdZONGyak8sYMNx/MXooUshIKK9QF3aTEs3GrasnUqpN0MP//jCeeeOJ/9Hh7d2/hsUkpzPzMy+590cZ2dICRI0y8/E4D149LbTSzOQKvT2bmhyFy422oqjrYKI2gUkEz0qKNiMcFhmM2TDNfz2DU5ZU8cndCRqOsMlEB0xzUaokuHXWUVcZpW6jl2itS8Hpl9EaFTu2Tx86kq1O5/t7jN7k6fPgwfXuoMJlUzH0nlzdmujn7ykpMRhXBkELPLjpUMX1jq3WcGKb0MHYljzQpgwqfmiUrQs1Wfwoh+G1FlEzS0Nb3Y+wVvzN3dhq9uyeuU1EEny3089YbgoJoZ1SSiogI0SAv+cvvHAwpaLUS6QYVM17KxuOVKauMs/dAlIMlMdoVaal1RHE4HH95nGMhSRJIMGuul9mvZfPAVAcff+4lN0vNgcNROrbTNTq8H0GDW8ZZqyVfOtpOrdf/taN4WmoirlaLiuVrQky+No3ivRHOH2nhxScy8Xhl6hxxzptQndRqCTDqNBMfneSg+Nc9ZEc6NWqv+oSbhryNLHojUS37/sc+RL6fZx62cv7ZZqa97cRsbl7PuzkY1HrayU0NAbSSjt7iJMpSluD01tGBE0iTEuTF4e2VvPCal3tvszZWQ8Xjgnsec1JbqsdABC1H77E0KYM0MqgV5dRLpcQaNHz/vZtC0RmdpEMlEmNB30yLv5NaooTYIC0lPTuGzRRm2NC0Zq9l74EondrpsNvU+D3/nNvzfzo6dOiAEII3Zrp5/N5kzVRJSmxy/6yndQRrNob5crYViOCkllyKUKHGVWmi78ll3HeXAY+v5SrKSEQhFItSmf8rvftAVjZceF01fXroeer+5GRQRXWMel+QWrESCRUd6YlF6Ye8L86bj5bw7geHePuVVPp01/PhfB8CgdHUckKqOVitVgoLzRzOO0DtYX1iXfjH/RwUPg5a1rBgpo2hAw2s3xJm2hsN7N4XI+I1csa5DbTrJHPrg3WMuzCF6W83kJWhYfpbDdz7hAOLRSLVqsLhknl7WhaX3lCN1aIiO1NNz34K199dx3MP2+nYTkc0KvAHZDwNKsZd6ydfm5+QsbHWMmSo4J2X06iukxHqGEH7QWyu5rVqK9UHKGrXukTwEcz5dAYnDoTXp7ZpJPvOHVfJUw+lEJGjLFsT5M1ZbtJSVQRCCikpKjq01RAICK66xMKES1KxpakRQtD3tFJOv6gCs1mF1ZKQO/rg5eyktY+iQEa6hntutjFuUjVqE2w3LCUn3pH0eB5xYlSpDuDT1VC1N0rdRxoeutPGlZOqURQJk1GislomGhVEY4IxoywMGWCgtCLGB5/4iIXViFbywCedfCKfvTMf/eGudB20jXQysbX76+3tEaLDLdXTpkjg9igUFkisq1yKTjGhCBkbmRTSiWpKsHdo4L47Uri3+DAmX69mj1lPDd1qT+OdZw6zel01B8uj6DGSTjYatOxhK3ERa0wa5VGEgiCPIg6wkzQy8OCkHd3Qoies9tK144Bmz/U34IP3X8EgFrHux6P3zp79Uc4akVjnZNg1PPlgKk9PstBSns6AmZpamc+/DhLyann+OT3nnXX0OSxJEqeeZCYQFDz7qovXn81i4fd+aurijWamxyIWE1TXxkn7w7lbkiSGnWBk2AlG3prlpnd3PT6/wuw5fn75NUpxsWDuQi9XXpiC2yMjVOmt0rsFcDq9eB1qLr/OyesvpDV+r70Holx/qxtrVR8qOYxNZFLBIQZxGjr0lLKXjfyGSVhRoSJIABm5iVfIsbEwixTs8Tx27dhJ3FaF7OuCWtKQItmoEWVUcggzViykJlXaHosAPszy0Tllwbc+pj549Jlm0Ceqcrdv3cHFF1/cqli0Fjabja++Wcf9997I829swmiEaAxKD8lkm93UW3ajaMNElOgf5sLJz15/QOGpl5zYchV6nbadDLuaS8bq6d87m/2Hojz9sotpD9t4feZLvPnOh8yf/yFzPpmBQVeFRqvGmtKJG26awqBBQ//HrmnnlmLa0oVD7EKNBgNaqilFg4YaKjAII0YsFNIBo2RGEQpuHMSIUkMZVtIopCN6yUBEhCnnADWUEyZEZ3qTIiX2Q0IIHFSzgzX0EkNRS2okSSJPtOWw2E16OJs82hMhxHZWky0KyZfaAYl1qlGYiROngPa4qCNOHBMWGqgjKHxkkkc5B7CTTXu689gDT3DmmWf+j8Tob/Lz3xD5+fm8/Pps7rrtOmZ87OGCsy1o1LB0ZRCfT+Cp1yK0YbTZVZgkcNWp2RZZTSd6Ey/ux9AR2+g/SHDScIVFi5aSE+2MXWQTI0oZ+wngwbk3QiAm+OwrH6/NcDOorx6vX2HTtgiXnG9GACPGVtC/lx5Jgh9/DaHUZ1LkHY4kSbQJ9WV7xRqiFTnk0IZ2pOLGwV79ah65TUebAi1uj8x7H3v4aL6XjKx2TJp0yz8Vj8GDB7N22++89vLr/PTdz7jdDrp2VfPoJVpqHTJfLw5Sc9iE3hLjgrPNSBLUOWTOOcvAS/uqWe/9mWxRiB4T2GuxFfh4+CYjT01vYDMrKBAdyKENEhL1qkpiBX7OHTqajb9vxhAyY0BH1Bxk/AXXIlRennhxAdPedGM1SwhZTbfOGg4crmSbw0Oh3BmDMOGT3JRJ+8kUuYCgOvUQxkI1s+fMarWGCSQyVA8+8gY3T5nCJ2/k8NaHHpYsCzHgjHLuvCmNju20rN0UZsYnHpz1oMgKskdQWaoiM03h1il11Dpk/H6Fay63MuV2O/6AwvAhRi6eWE3v7joUIbH3gIMHbkunc3stew/GeHy6k8pqGSEkJt5ZRyQqCEcE4ydXo1ZJuN0Ct1NLLgVoSUUdsbDiFw9nbavBYlUTCMiEA5CXrSMvU0ONI8biJVGen/4JvXv3bnUccnJymDHre0Zedg75uWq6dtCxvyRGWUWc2joZKa5PlM5jwkIqDdRTwUFinihvva/m80V+Rp9hRq9T8+OSENW1MpGYwnnn6VixvB7hSqdIdKbSd5i2vj6kYUePn9PP/52xY7RcOsZCMCR46wMfm9erURxFBHASDBix5vjR62RcAfhtuZaB/Uxs2Rnh3PFVjDjRyKWXq5j/VR3BBgXZa6BBVUtaFnz3w/p/akz8N8Cakkq9s4Znpti59cE6fpyX31jJqVZLvPxUJqOuqOTRu9IZfWbi3v9lWZAHHw9grRyASlJhcHTgrsf28+70TEadZubDeV6GndB81d8X3/q5+rKjOy+dVqK2Ps78RT4uG2PlH3WgxeMC9R/r1q4ddSxc7Cc/V4PbozQ6/AKYjCrsdlsLR2mKWCzWSGzodBL3TLJxzyRbkpbZr78cbVvUoUerk1H7EwRmW+8J3P3ISn7/Xt/E2Oylt7yoHHmoJBVGzNjLTmb8pTshvZyiIhXBoECOSaDRUWZdT0wVpkMXmV75Wor3Rpolg8srY9hS1UmkYGqKml4pat79yMPka1OZNddLIGhslbYbgCwbcLnjpNvUvPtCFs+95mLX/ig33F3L4jn5Sa24sZjg6ptdWOp6E/nDURwg6NPgapCTfpMjEEJQWh7DblOz4Fsfvbol2j1fneFmym3pjdeye38UWRZMur+O9148moSSJIlnH7cyfMNeatWHSTMZ0OoVBgxQMfXRNNoUaFm8xE+6HRZ/lmih/Gi+F7Xa0Kp5wGpKQeNvvptCkiS8dUYUWZ2ksZnT0I/5b+3h03kVDB6oJRqTWb3FT9SZStvAIHaxkW5iQKMxIIBbODnATjSyDtmtIp+O6ElUCbalK7vYSE8xJGmjExA+9qu2cMZIwdCBan5aqrBrH9x4p4tP3rUntaGGQgr3PFHP849k8OuqEJFwy7qz/81Qq9VEYxJ19TKPv+DgjhtspNsSeo6FuRpef9/Ng3c0lU/ZvD1MmwINLqeDnKoBZEhHZXdM8a6ES4u44+7lZLeJMnWKaNZE8P4nnfTqLTF3RjoGwzEanz/6GX9LDfNn5BCPw6XXONm7yUp2sBt1VNCLExrHtFrSkBnuiG+fjXHXr2fuzHT699Zz6Q3VtOs8pFWx6NixI8tWRikvUbBRT5l6F3aLCXcoSFZBlJO7a1jwjR+tVmJIfwNfzsrl0huqwZXLwFgf6g4c5MvqnWzYEuH7uflk2I/OA6vWhbjn8Toy0lVMvLOWNgVa4rLCiJNMPP1ABrX1cUaPq8JRq0IOGZBlQbqcT1/RDSnyR+wC3Sj+roJhu4tR1BE0GnDGHKg4RN4xBp5CCGr1++jUJcIns5+md+/+5OS03Fb9ZwSDQb756l2WfG7l25+DzP3KS0lZDEWG0eOqiEQE/qDC1x/lYrepGHFhJZeNsTLuoqbs4jc/BQiFBK89k8Er77n5fm5es/PR4iUBThhgIN2mJsWq5uarUrn4PAvzvqplydIKvH6ZkmIv+elqhg60EAgq3P6Qg7ZttMx+LYe2hVrqHHGuuKmGd6dnolJJFOZpSLFauG1iGtff4WDJyvJWjAYYNmwYEcKU6XbSNXYCqWRQ1bCaQ6WxJtImJeUx1m8OE3KakUWcSukQb80MM3VakE7RQQz6QzYqUeVcwTrpZzJFAeqwRO/uWqriFehEDjYpmcguFftIwYZeMpAd7MbG34LU4yMq7aZOVBAnjqL3YzDH6dVVT4pVw7bi3eicqdjCmfQTw9jEMvoxHC1aDhs3gogyYcI1rYrFfwvC4TDLfl3AkvnJ64+E/4DE5u1hXnglyO79UbwqB7lyu6TPCSGIEMKHh4gryr1TFFT6OG3bGCkpj1GQq0maCyUJLjo3kaSZdHUqj01zJj33j2DqK07OP8vc5HWvT2bhYj+3TbQxaJgTi7MTplgG7Qhz3x17mDuvDksaXHXNE62Ohd8NhkAWZb+04cyRezCmRlBkiHosWOuHkCGlUEEpu9lENgWNnSJt6Uob0ZkqDlNLBSEC6ND/pQlOnBgGzNQ7Ba+/aGHyLavIrB+ISbLQid6UcxA3Dg6xix4MavL3IREgThz9Hz/b7n1RDpXGOHFQYk0eCCp43SoyyaSq9P+9F8LevXt54enpHNrnAFGErDZw8y0TMZnVLPriKW4c10B2pppunXLodUo5u/dHuOrSFHIyNWzYFuaLb/w8eb8di1nFh/O8PPf40Wdwp/YJ7d+2hRq2bPqVeDzO5Zdfy2WXXUMwGEStVmMwtNxx8c9CVuKUc4BenJDkXeIWDg6wgxTyKGM/gzmdQ2I3dVSQSR56jKhQ48eD+KNrRy8Z6EhPNopldKVfoz8KJNaZmeQRFzGqOEwhHQEwYiadbNrRNSH5gUw+7ajkMNWiFA1a1GgI4CMFGy7qyKMtWvS4ceCkBh8ejFhw40ARMibJQn1d/f9YjCTxt6DI/wnq6+v/ob5XMBjk9VdfZ+6cj1CpwmjUEAyoiCsyqSlauvXsw/U33M7ib+exYcNqaisCxCKgUgtU+gixuEI8pkIttImSd5VCXJExGTWYU2NEYzIIFalWNWqNCn9QIhoJYzWrUakgFFGIxkCnkQhHZOSIDhHTIkkqFClGOBZFq9JhMlnQagxEIgkzILPVj94oIwBF0XP5FTdxy613/Y8RPEII1q1by/q1S1CptZhMWWxas5lwJIItS0NlxR7qauvweiQsxmwKivI5cGgbgaAHs1HCbk9Dp7cT9GvxuL3IcYV4NE5R2zZcdPlYLrrkIoxGI5FIhP3796NSqejcuXNj2bwQgrVr1/D5Z2/h8TgwmVO58OIb6NSpK3M+mkt1ZQ1de3ShU9eOrFi6CkmC0Recw6BBg/7lGOzcuZOZM57D3VBKKBSktMxNJApZWXYKi7oTj4dRq/RIeHG7Kig7HMLrltHqdOQW5NFvcG/WrPoCrSahFxsIKxiNmaSm2nA6ndhsdjq0zyMQcFNQ0I4xY69Fr9dz+PBhvvj8fQ4e3E+DO0QkoEKJCpBUqDUKBouW7IwCevfpx4TrxicRm5WVlXzyySe4XC7OO+88hg07fpOjluD1enlx+hMs/20xkiqO0xXHaBAY9BIBv8DboEGWJTQ6LXn5uXTu1olQKMS+3WtAihKJQjSqEAuriMfUCY0+TRSNWgVxPbIskCSBWp24FyLxMIpI6PnEZUEkrEWn1mOz28jJycFg0bJ//zosJoVwWMblVhAxDdYUCZVGJhSCYEiHWtKCLLCkmHj4iUe48MILj+t6tVrt/7rD8f8mWpoPV61ayY519/PkfXqeedXJwsV+ptyWzqB+Bqpq4rz0TgOHS2OcOcLEgkUBNOgwevOx+Tr/kbUMUZO5noEnh6lzxLn7ZhvvfOjmnsm2Jo7JqzeEeHWGm8/fP0oOvPSOC4dT5pcVIYb0N+APyNw60cagvk0XLNGo4NwJlfw0L1GF9OV3PuqdMr8sD/LxmzlJVVnPve7Ckv0Ql1xy+XHFJxKJMGZ0b7YszWl2DtmxO8K4SyDXNRiAcu1+ojn7MESt5NcOB8CLA3fBRq6dYOT04QbqnTIvveVl5+4o9obe5FKISlLjFx4OsxutRuK5V2JcebH1j++gcLgszuQHavlpfgHlVXFuvr+WuW/nJpEHXp/MOVdUce0VKUwcl6wJunRlgFmfeZn2SAYT76pFrevMrI++P64YHMGzzzzMLz/NYdfKosZYRKOJ6okX3nRz2XmpDBygZc8emY/nhtFXdcEWbcN+sZ10srFL2ThVVQy9ch9vvNCUgJ7/tZcV68JIJKpXpz2SwfS3G0i1qnn4rsTC1udXuOzGat6ZlsWchV4W/RDgonMt5OdqWLk2RHVtHLdX5suZedx8fx252RpGn2EmGhN8PN+LySQx48VswhHBux952Lw9jC/cgdkf/3DccTht6BkUlHVv8ZmyVfyOhVTMWMn9kzGMIhRC+DnILtr3cbFrh5pBylmECHCIXcjE0WMgRBAtWoL6OgyxFCTFQBA/NjLoLPUBwCsaOMQudBgwYMSHm4w2Pn78ys7djzn4/nuZNL2Vu+5X+PDTIBqdwm03pNCxnY6NW8N8+4ufh+5IZ/gJRk48s55AMIdl639r8br/W+dCgBGn9OP0E8OMOt3Mex97qKiKIwS4q0yYtAZuulVm0rUp6PUqhBAsXRli2hsu5r6TQ1llnGvHSY1zxLEoFfuQ8/YyYoSe96ZnJZHTxXsiXDyxmh3Li5olRp980cnJQ4x8/mWELV+3xxZtw26xmUI6JG2UjsUu4zK2rE8hw67G4ZQ5e3yEbxcfv7GLw+HgtBPOxBbKoq3UlWrVQUSHnRiNKp5+wM7gfgZq6mRmzvXgcMl88HI2B0tiXDw2Rp7zRABK8r9n9U85TboGFEUw6vJKBvc3cO8kG2mpaoJBhU++8PHDrwHmvZvDngMxxl0uk+0cQDEb6Cs171S/S1rP6Re5eO7hTAx6iatudrL6d0G2Kg9UgnqlGqGJsfBTG7G4ip/Wns3d9zxx3HH4+usvCNc/zS8rgpw02MCvK0Pcd4uNs0aYGgm875cEeHOWhwUf5FLvlDnnykruv8XG+ItT0Gol4nHB/K99PPK8kzefz2D0GVZef7+BcERw/63JZHqdI87Ya6rRaRMGeNs3abBnCJb/kIXVosLVEKPPaWW0L9JhNqlwNsikWiWcDQrz3stl0Y8B6hxxtu4MI8sSBXkacrM17DkQJTtDzfOPZGAxq+h2YjlfLFp93ETwzp07ufj888jSZtMukCDS/cJLvPtaflqYQVqqmjUbwtz1gJdAvYVggxG/7CeID2uKIBJS0yk2iFSpafKgTl1KjW4P+bFuVBmLKfD3o0opRyZOOlkoKDipIY0M2tK1Me672IAJK0V0oZpSqqRD5Kjz0ComSK8lJd/Lh++m8vZMP799nkmmrydl4gBBvJhy3fijYZxOwdsfvMmos0e1eO3/yfPhX82Fq1atYteGW3nsnrSk11esCfHw0x5cpWnYXN0xS1Y2iRX0YjC6P7o/nOb9RNJL6dJFzf5yP0WFGq6+LIVYTPDJAh8er4zRIHH6MDP33ZIwAv5hacLw8L5bEmPknY/cLFke5Lbr0+jVVU9pRYyprzSwca1EeqbMy8/YOPXkBKH326ogDz7r5KpLrLz+CrRxDGvShl/OfozdZRb//FOr43TeWedTWlxBP6n5vZUQgjX8RCd6kyk1rTBPvP8zJixYScNGZpJHxhHIIs521tBe6sqQCcW8Ns3Gzj0RHnvaz/59IMskpPfiWuLIZJBNEV0S+t9CNJKiGeSQOeAgFmvCR2TBzFzatUkkPR96xsGiGbmkRQsoutDOy2/8c67vx4O1a9Zy/6QHya5v35jwjYkotakljLrqDAYP7cPsD6aTkxmgospHQU6E5x7O4Itv/bjcMt0667hglKWx8+Hc8ZV892my2eSdj9Rz+w1pXHdnLYNPHN+q+f2fRYf8TvRmaGOF5rFwiGoOsBMZmTTsKCj0ZHDSOjIkAmzld7ozkFQpHVnIbOV3utIPPYYkAy9IrCe3sZp+0skAVInDuKgnTowc2qBDxwF2kkUBBbRHIyWMyA6ziwhhejM06fzKH+eLE8OIBQ0aiujCJpax62Bxi4Rxa+bCv8nP/yMcD/l5LIRI6IOp1X+thyWEQAhxXGXzkpQw36moSLixHfkbIQSyLP9Dc6J4PN5qA6N/VxyJRXV19X+MwLgsy8TjcfT6ppVZLY2n/8Q4NIe/ymweuX+OjYOiKEQiEQyG1lVn/U/hP3mBCy3Ph0IIbr7xEm68vILRZxqoqI7x4DNODpfGcLriNLgVvpubR5/uBm57qJaqKli+XKCV9ajNIbLzFE4druemq1L5fJGPjz/3IckahEpmxEkGLv3DhfzDeV5q6mU+n5FDVqYGj1fmjQ/czP7Mi9EgEZdh3owcZs/zsnFrhB/n5SfpXQohuP8pB/17G7hirBVFEZw3oYrXns7kgakOvpx1dMFZUxdn5BVuFv+wtVXz55T7J3Fy33VcPz65aiceF5x5UTV167ugQYPLXMM5l4xExse6Fd9iPjyA1D+cZhWh0KCpRLa4qIlVY4znUNA/h+1ri0EINGgwk0LBH9V9gZ5LWftzbtKYX7jYz+eLfEx7NAOPT+HBZxy0b6OlQzstO4qjbNoR5oVHM5j7lQ9JgvNHWhAC5i70YjGrOOcME2984CEmp/PSq/NaLWIeDAY58/SevDPNnqQtDVBRFaPv8Grs8TzM0WzsIg8FmSrDbupFFYWRXqSQTpgArpyNDBsu8di9dtoWanE1yLz6nptPvvCSbpPQ61RotRL1ThmNBh69205hnoYVa0L8+GuQqQ/aOXGQESEEoZDClZNqWLcpzOizzDhdCjV1cZ6eYueM4Wa274qwYk0IlQpMRonvfgmw90CUrh11XD7WSp1TjWy4g4svGXfccXjqsafZMLO4iZ41QFgEKVatBZVCTJYZJE5H/Sf5m5AIsE1ahT03TLQqDzvZ5EgJ4424iBMnihotO1SrkFJdRMMalJABO7m4qKU/w9FJ+qTjRQjhzNjCxlV2jAaJHieXE6soxIOToSdK/PBlBstXB7npvjr69dRx/kgLF4628PuGEA887iWyvz29x/Tkxdemt3jd/61zoc/n48xTB9CurYzJoMaermLYED2dOuh54jkPxVu0WDLCdO0GWq2KSERw4iADt01Ma6xwHnxqHal7Tmuy8Q6JAIXnrMeUFqN4T0LewZ6uZu2mMIdKY5x6opHH/tRqfwQVVTEeetbBupU62tafBsAG1c8MUs5q+RqtxbzxiY+TBifIgUFnlfPtj8ev7/byCy/zyWvz6UhP9Bg5aF9Kz35xvpqd14Sgnfull19/D3LSQBPPTAvSvu4sokQwD1vF4s+bjqOPP/ficMW5++amRNiX3/lYuynM9Mcz6X9yHbGDnZGgSXLhCLyigX5XbOftl9MaX1vwtY/rbvWQLReRS1tk4vjTD9C+j4cQeXz06c/HHYfpLzzFnu2f8Mhd6SxeEuCUE42ceUrTltVvf/azvTjKw3elEw4rPPScg5Vrw6hV4PEpGPQJrcGNv7RpJO8m3lVLWUWcG69KJSNdzaq1IX5eHuSpB+xYLRJXXOeiXfUonKpK+l+0j4JCmPNlwk3+zhvTSE1REw4rPDC1nt37YtjS1Ey8MgWfX2H6Ww1892lyxe2GrWEefs7Bwll5TLrbRUCczNvvvntccXjztbeY8fZLtPEPwi4dJUy9uPDmbqF9Z8HWDSo6BU5OqlD3Cw/uNutocEKvYPPjVREKFXlLiCkygZpUeksJ8rxGlOGklmwKEnJJx8yvHuGkhnK6SH2pFmV4cdKZvknP0aDwU5+/iqsm6Ji/MASHO2OI2ShLWcsZI4zsWlLI3uAhBg4ewLyv5rZ47f/J8+Ff7ZO///57Gsof4p5JaUmvL/7Zz60T9XSWBza+5hce9rGNDvQkmHaYC6/18cjdqVx+Uw133WRrnIeOYNGPfr5fEuCkwUZ+XRVk9msJ2Z4zL65mwy9HO1XKK2N8ON/LodIYXq9g89I0pFiilVdOrcGSFkdWBJInHZO3iFr9XtpFBjRLSgkh2Ju+npWbVqDTta774erx17L+tw30Z3gTYgqOEl4nSC23DG8WK8mjCBtZ7GQdPRmcJGejCIXtrMFMKroMJz9+b6ZtYfK5VqwJccNVaiJ+LWrU1FGJARMq1CgopJCGKtVNp35+7r8tjewMDWs2hZjzhY8bJ6SwZmOYH38NYpAMeCqzefvLV+nXr1+rYvFnuFwuVqxYRjQaYcCAwY3rTUVROHPYSHJKOjeRBhRCUJaxiw8XfUDbtm2pra3lxRcew6hawYyXmq63jqA58vOCa6p4+gE7L7/bQHl1BrM/+Q2ttvX+J8cLRVHoWtiDoVLz85kQgs2sIEoUUBjCmU00WSEhj1jCXnIowk09MaJYSSNEEDVqOtIzSTJwq/idvtJJKEJhPUuxk0NHeiJJEgdFMVbSyJLym5ynpfcahINi1tOHE9nNZkyYcOFg5brlFBQUNDkOtG4u/Ldjrr766ivWr19PZWUlOp2Ozp07M378+CRjFCEECxYsYOnSpfj9fjp16sTEiROT2ueWLFnCqlWrOHz4MKFQiNmzZzfR05o2bRolJSV4vV7MZjO9evVi3LhxpKe37Lz81ltvsXz58qTXOnXqxDPPPPM/FIHmIUnSPyQ+j3yuteSMWq1OIrokSTquTfl/CvH5nwq1Wt3imDne8fSfir+6R5p7T6VSYTQ23yr9N/7fQZIkXnvjU6Y9N4UX313OoL4xMtPVHDoc5cLRFhZ9F+LSiTXkZGvIzVaz93CUCROMrN3k584b0xjcz0B5ZYw7H6ln9/4IBTlq6l1x4mE1S36L8MuyMGaTRDiqYDFLDBtTQXaGmnBUUFUtk1HXnwzyqdcd5KmXDvH5+zls2BrmgqurGH2mmX699JSUx5j/tZ9zzzRzxVgrHq/MlKkORp9h5rq76ujWUUd5ZQytVmLBNz7e+SjIjJk/tHr+nPrsG4y/4hy+XFyCLVXC51ewmFXs2B3BHzCjZNWhxBRMFsG6dQs4YYDEaSM0LNOtw12fSr5zKBpJiy5u5ZD/EL64TNzkxrMzjR5iEJAwM/HgRCAokXbhLY0x6ooq3ngmg84dEkTXqScZeft9P6PGeDBbFGTUbNkaIuRWY1RSiVoC3PpQPd07awmFFW57qA6hJJyVDQYNW4vjDDrhXCZPnkJubu5fX3QzMJlM3HjzY0x+4HEuHJVKTY0gJU3hkjFmenfXUdhGoba2CpdUj8e8B7NVoTA/TuhwGGHZSn1Ijcsbw6iO89My+O33ICajClkBjQZMBhX1tWBJVcjNVlOYpyEzXcWdj9SRl60hGhPotBKr1gV58a0GPD6FSFRQ75DRaNWsXB3lzptTOX2YkZvuraVDWx29u+sbNVQDQYVZn3mJRAXtirQYDRoW/ZLJe++3Ttvq1jtv4eIll6IvNWKWjhLiURFhm7SKok5hHrjdxruzPWzc+BsdRW/SyUIgqKWCUvag0cfJrB2KCh3bWI0vq5j0NDVqlYSnQaLWGSMtI8atN6TjbFD4arEfp/MQSlhmc3QZnUQf0slGkiTixPBmFjNtqgWNRuL8q6rQakHVpoIMBQ5Uyrw6Q8MdN6Sy+Zc2zFvk44vv/Lw5y0N5uSCzbjDh3Fruuv/OVo+J/wYEAgE0mhhPP5DJpPvrUISWay5P49JrHezeqSLTnIIuLcQPn7UsI1GYr8G5J4aeP1U7ovD7+hDdego0Gti6M8z5Iy08fGc6O3ZHqHe2rAeak6Vhw5YIkitxXp9wY7YKZHe8CeF+BHF1OCl5FJeVv0xI/hl7du1D88f2xaUrpUvPOM8/ktFsZeoVF1qZ9pqP9Z8VgeRlMyvIppAuuc1/t8+/8fH5jObnpQtHW3js+QZSzR6MRokwcYw01VE+Ai06PJ6jhibllTEefSLKEHlUoxYwgLVhIJWry3Cllx7X9R9BSWkNoYjghIEG7ni0nqenNE9Qjz7DzBsz3TxMQrbg5ScTybDX3m9Ar5PYuTdCeYWcJN1RXRvHnq7itRluIlFBJCoYOkDPR/O9BEOCNKsapVomQyngiy93cfpZChOvTGHK7Ue/g6zAT7+GuOg8C888mNAdvvDaKr79JC+J+AQY1NfA9eNS+XCeF6NRxdq1W447DqWlpSjNJOtTSCel+nTWVq2kJ4ObaBBapFQilT1w63e3eGyVpMLlUBGMKnTkKMltxUY91UkyEkdQRQlFdEEIQRWH6c/wpLEthMCXdoDCQhX9e+s590wLK9dU8/b7B1AHZPb80oGMcFv2c4i62trjjsN/EzIzM/novVAT8nP6qyHaxgfCMVOBRUqluxjIQYrp1beeJ+7PZ93mMB3b6ZoQnwBjRllYuNjP8KFGivdGWbMxTCgkqK2WmD3Hx7XjEknzwnwtj95tp7o2zhnnubDG8vDhxkEF155n4LsfINXZg1ypDUhQEynFQirVopQ6KhEItOjIpz1pkh19yMShQ4fo2rXrccdBCMGmNZtoRzeK2UhPMShp3g0KPwcpRtD8HBsRYTw4CRFAjRa9ZKCr6M8uNmEQJlJJJ0yQBurJpYgYUcKEMBktTb7HU8/5CPntpJBKLRX0YxiH2U2UCEZMhK1V3H27gXsmH+VzunXWcfkYK2deWsHVl6VQWx/nmsut3Hyv65/yxzgCWZaZ9vyDlB3+nQtHRbCbBbPf1ePy5TP12ffYt28fSq26CfEJifkv1ZHDrPdm89RzT5KdnU2Xrj344dslxOPNS8Ns2hamS4fk+WXH7gjpqSqefc3FvZNszP4campqWi311BpEIpGkpPSfIUkSaqGhM12oobxZ4hMggzzKOEglh+jDiUlSSAHho5gN9BRD0EsGZCEjEASFn91sQoWaDvRAkiQUoeDBSXu6N3ueNnRiFxvJIpn8TMOOFh372EYWeZSyHw1aLJamRtz/DP7t2Ktdu3YxcuRIOnTogCzLzJs3j6lTp/Lyyy83lrouWrSIxYsXM3nyZHJzc1m4cCFTp07l1VdfbSQoIpEIffv2pW/fvsyd23zWrEePHowdOxabzYbL5eKTTz7h5ZdfZurUqX/5Hfv27cvkyZMb//03Cfg3/sbf+Bv/b2AwGJh868O8ND3MZ1/+gr9BhTFup3SzGo8qjNEq8FsU3B4JSRLs3BNlzeLCRm3Qzh10nD7czANP1/PZVz4G9zVw+w02rBaJr7738+kXPmRFxudP6Oe1L1JT55QRQqEuYyNSxlZMBhU7dsl0H1bCmJEWzj7dxFff+/j8Gx9D+hkIhRQ+/tzDjE881Fap0apVLPzKTzQep7wiytLfA8gx8PskTjxBx/eLF3L7Hfe3Kg6SJFHQppAMi4vbr9fTJl/DtuIIT74UZNdWNbn1PQmklHL6qHqmPZHR2LoqhOCDOV6eeekHIn4dMVkhP9SDOKV0CfbDLFkbNwoWUvELL9ulVeTmqDilr5ZunXTc8bCDyto4WXYVzgaFyiqBRa8jOw369dVTXqFm0+YQkVCE80aa2LVTYveWxHPRqo9iz47zytOZXHF9A2qRQSxo+ssk419h3769vPnKs4RcZmbNUKFDTwrpfPuxnwZVLbZMQVa2gj8Q5oQBevYciCELFf16Gdm9P8rJJ2t49ekCdu6JcNO9tajVErdOTOOay1JwNSi8+n4DK9eG8PsFpWUy4aAae0acWyfaSLWq+HlZkG07ony1OMCCmbkU5CWy+MGgwrQ3G/AFZJau9DPrMzdt8rVcd0cNBXlaenbVsXt/lOraOFOnZNCnh46nXnJx9xNuFn37c7MV+n+F9PR03vvoHc4feTYZJgvCl0JA+Ilovej1MQ4fhlsfcJBi0iLrAuyKbkT1B+mlEANVHGJ6diubUbQRBvfX8OnbWY3X43TJPPiMg1BYRVllnNemZvHMg3Zuvq+ODu00fPtzgO1bN6DENKhVoDPKDO2j5sMFAd75RPDg7emcPsxEIKjwzCsulqwMsHVniKHneDl9mAlFwOEDKuS6HFI8aexjK2NHnE9+ftPqgL8BdrudWFzh56URGqqNTH/czNhxDspXdaIvRRCBqpRfiUZFkgHRsaisimOhadWJx1TCjDfSGiupV60L8eSLTkaeaqZbJx3fL0kYyzWH9VvCnDjIwBaHAB+EbKVce5WO794rITPSscnnFaHgUzno1S1RQVNaHsPrUwiHw8edYMzNy2EvJdRSjsZehVpNi0Z0kiQxtL+JHftTyaUNMjLbWcPWXeFmP69WS0m6wX8+VtscM3Pe1xPSBMkhjToqyaB5sjSgr2XYyUfj/fKbflLreiYRn0eQHm1Dla+cYDCIydQyoXosdhdv4LrLTbzybgO2VFWL5LFKJSUZ+R3Bj78G+PStXNZvCeMPHCVHlq4MEgwK3ng2g47tEhv6qpo4Dz3r4PRhJkacaGTM1dV4aSBdykItqQmGZW6/Prmi7YU3XVgtKp74o2q43pGQacjMaH7PNPZsC2OvraKkRJCWnnZcMQAwp5gIBRKko53kVvmoiKBF2yIhkC7ncTC6s8VjK0IhGpUoogsKR4lsBZkAXqKiKdkQIYwRM348pJDe5HdxWfYx9hovjz9wtIqsd3c9115hZcQFlRh2ZP6huycQqv/cDqx/Be3bt6ekPMaSFQHOGH60sMntUpHdzG9tkEyY7X4evD2x7vj2Jz+Xnt8ykXLJ+RZ+WBrgpqtSufeJOnZt1WN39uOpZ3fx1TdRbrnZQGqKim+/j7Dw6xj2qhM4zG7UxjBP3Wth74EYaGKkcTQZoJBoD84kl54MRi1pCIkAJezFJepARauLUnbs2AFxCRtZqNGwjdVYRCp6jPjxIBMnm0K8uHBR23h/yCLOXrYiE8dGFvm0p4Q9+EQD7ehGL4awiRWkYW+UdDhClPkd2Vw4bj2rfkokURrccUZfVs/uHRosCHy4iRDCQTXdGICCTJQInozfuXtS0+eIyaTixScyeeYVJxPHpXHmKSaK2hr/pS67F6Y9RJ8OK3n9UT388cy75DzYvL2CO2+/kpycPuhDpiSS/FiYsXLo4OHGf58z+mJ+/v4Dnn7ZxRP3Jd/TgaDCvU86eGdaIh5CCFasDfHA0w6MehWTrk1lQB8Dr34Q+39eRGMwGIiKhARhc/FThIKCgg5DowZ+c1BJKuIiSg8GJRGfAGbJSkfRk1L20pk+VHKIMCG2sRo9BiykNo6VGFEMNNXAPYIjkgh/RiIxoCebAnx4yKMtTqmGlJRWuuG1gH871u7hhx9O+vfkyZO5/vrrOXToEN27d09o2Hz/PWPHjmXIkIS2yy233MINN9zAqlWrGp2gRo8eDUBxcXGL5zrWYTkzM5MLLriA6dOn/8N2bo1GQ1pa2j97iX/jb/yNv/E3jhPV1dXccvMFXHpuhLU/ptIu2h9n1ma69Q1y6UVpBAIKi34K0L2zjt9+l3lvenYj8XksAkHBy09mcvF5R52F+/UyMOmaNE6/qIKLz7WwfG2QLRtVmON5ZIZziUhBSt2lnH+emq8/TuOCqyu56DwLHq/CqSebkGXYsi3Kj9+Dq0aHiRQ60QEdBjw4KWM/OpUPnUEmq0DiwEGZFcsVtu+awW2339eqxd0H77/CKQOKuWH80YXIgD4GFn2kZ8JNLrZ9W4epsIIXnkxsqJasCDJ7ngefP2HCVJinIbC5NxUcQoOONOwJ4vNPEJJMxy6CT95Op2snXWOWe9/BKDffV8eXM3MZc3U182bY6dFFz2+/B3npnQaGDlWDkFi/KYrXqSfoUZFNAVkUUN6wmelverhhgpkFL6VR/GUJEw5dzbwv57ba2XTSjVeDMx2UMF3pl1T1qCgK+72rCepdjDnbRCQCvy3MwWpR4Q8ofPmdj48/9zL2mirCEcH141IxGFT89FuQFatDlFbEeOI+O08/YEeSJCIRhfc+8bJxa5j7b7GhVktMvjaNFWuCTH3FRcYxeoEmk4on77dzze01TJ2SyZIVQUJhhV+WB9m5J4I/oBCOKNQ54oQjCqkpal56MhNnQw0vTn+Kp6e+1Ko4ADz84J088oCZTxd4uOUhmLsgzLatGoIeDSnYEFEFp99DG7qTRxFVHKZSu5cuHQ3kZqu54VoDNXVxpr8d4af5eY1u0QD2dDXvvZjFmKurUasEO3ZH6NVNz7vTs+h1Sil9e+pY9GE2N9xTS7pNRYpFw0+/BXnvxSxOGnyUvDGbVDz7cAa+hxS8PoVBfQ1s3BpmzDlmwiGZXE9PNJKWLJHPN/O+48QTT+SCCy9odSz+06HVamlwSrw/K0KOLpvqWi8HNqdTdEw1mtZVyMfza7l+QtP7euvOCA31WlL/RLz5aMDSroYzhh9tFzt5iJHH7rEz7U0XLzyWSZ1D5nBZjHZt/qT1pQimvuLizhvT+On7KjJEDyR1nEvON/PjT4fw7bNhFcds/oVCiXUtp56WIOrCYYWrbq3F3dC6IoKrr7+KFd+txuGsx6YJ4/OJJPO3P8MbijYS/2pJTTcxgIM1v7BmY4ihA5M3o5GI+MsqVFeDTLa3Dzuk1XQmnUPsIiyCSS2AkJCOCKQf5KrLMhpfW70uTqrIbHHDnRrPpLi4mEGDmhqFNIdo1I3Xp2ft5jBCaSrnI4QgHBao1RCOKEl/u3Cxjw5FOuzpavr20BOJJjRiTxlq5JlXXPw4Lx+j8eh8kJejYdar2Zw3oYrRZ5iZ8VIW111ZQrzBhqJKtCYfIY1jMQEIlq0O0bu7rvF5XO+UsaW1PN9rtRJ+vyAQVBh1/tnHFYPE+WIYsBImRIOoTzIjkomjaYbwPwJJkjDqVXiDTlJoWjlbTSlZFBAnjkN3mKxoPipJRYgAWeSzk3V0Ef0an6WykBuJ0URfRNOW2oi9jEfva9qeaTKpeHNaJjeM20tVQwCjZObkEc3ryf63w+12U5Av8eYsD7+vDzP+YitpKWr8oThZLdy/kjlAQV7id4rFE67iLcGgVxGOCL75PsivS0AX1yM4QNQlOLyiPVM2hZE0MdS+IgqVHOqpQlZFGD4izr2TE+PowOEo5128mryqU9FIGgSCIjphP0aqxiiZ6UZ/9ogtCEOk1TJAdXV1GLHgpJpsqRCbSBDnMaJkU4BBMrFDrKUDPdnDFiShwkYmO1lPIR2TtD3b0plycYCDFKPHQFu6kC01bTG2SKns3GGh19BqzCY1pSUCYzCPQfRqjLsQghL2cpBicmnDXrYy9oTmEzSBoEL7Ig2llXHOOythXGowtC4ZfCxcLhelh1bx2iNNj9G/t55TT/Dw2rs/kUJTXdMjCOGna5ujFZp5eXn0HTiKXfu+46LrqplwSQp5ORo2bQsze54PSVvAuFvd2Kx1+AIKJoOKC0ZZuOmqVGxparw+GUdDChkZGS2e838CkiQhE6eeqibVlAA1lJFBDiYseHC1eByfcCMhNSvRAJAq2TkoiqkSJbhxMITTKWM/MnGC+Bs/p0ZDjEiL5xFCNJorHYt6KskgBzs5VHKIzvTBra1r9X6hJfzbkZ9/RjAYBGgsda2rq8PtdtOnT5/Gz2i1Wrp3787evXsbyc/Wwu/3s3LlyiRjm5awa9curr/+esxmM926deOKK64gNbX5rHgsFkvSLJEkqZH5/792eD62xeW/HX/HIoG/45DA33H498ELz9/PBy+qGH99lHznCCqzV/LZJxb69TpKel17RSpvftCA3y/o0rGpXlKdI05tfTyJ+DyC3GwN999q46vFfnZt19AtNByjZG7coBbGO7Psm030WlLJpOst5GVreOxpNzWlBuIBPQ6/IEXkkYslSfstg1zsIofdzpXcewfEY4LZ87yYzTLVFRIHDx6kY8emlVHNQZZllv+2qImzKSTG6ItTUxmwZjv3XJ+oarj/KQeSBC8+nklutoZAUOHDeV5eqd5GWnU7aqmggKaLbJeo46BmC7nONCZcDlGdgwvO1/Lkg6l07qBjyu027nqsnuceSRCfPywN8NHnXj57N7exjVUIwdwvgkx9UkFxKhxkJ50Dg/jpp184c4RCIK2ENs5h1Ow+zPLlyzn11FOPKwYAoVCIyhInOUoH7JiTiU+h4KOBjFAnXKEtlJTF0GgS2ocfzXfzw68Bxp5jIdOuYcRJRm6+Oq3xb28Yn8qPvwV4c6abU048SmLo9Spuvz6Nl99t4Ivv/Fz2h0bs8KEmBv4WYMg5ZZxzuoVH70pv3PjfNjGND+d7ue5yK6OuqOKd6VmMPEabNBhM6IPGZTjndDMP35nOeRO+QogXWz3fVFXs4uMFggvPtjD1JQ8ep450ORc9Zrw0ICPoy0nsYxsl7EGFGnMsnfo6P7UNPm5/xE8gGOeeSbYk4vMIJEnipqtSWbEmyFW31lCQp0GvkxgyQE9WhoYTzilj6AAjY0ZZcHsEGzfJXD2pgVNPCvH2S+lJSYi7brLx3OsuMjPUFBWYKC2XefA+E69MKSEz3AmtpKNAdOD5p6f9TX62AIMRUn2FqMJW3nqvloxAv8Z5KiC8+IIxHn4syP7DUZ55yIZGk/hN124KcdUtdbgazHjE7+RQhBo1tapSOvfzs+BjexPi8OQhBp5+2YkQgkfusnHe+EqeeiCDMaPMqNUSew9EufMhF/tLosyc62XkSC3rv9uDzpPJkmWl/Px1Btfdso19xRp0QTtCG0GxOulUFMcbgGmvufloXgCnQ0EVSW3V2G/fvj1DRw1i9ZcbCYQ8BIKCn5cHGHVq00quaFSwrThM5jHbHYNkRA4YuOLGGp58wM4VY63odBK19XGCIYUlK4LNamceOBwlUG8hRTKgEYnnTBf6UcwG8kQ7sslHQoWTag5rdrLorZSkKlKVKlHRIrXAfgqV0io9OINezY+/BjhvpIVIJEFenjHchKIIZnziYeFiP+k2NU6XTJ0jzlff+8jJ0jDnSx/L14TY8GNicz/hkhS+/sHPE9MdRKKCi8+zJhGfR79/Yj6Y86WX22+wobbVste/jnA8zN4DKr750ccHc32oVAlivN4hk5dzNO619XEOHG7Z66DeEaeyOobRLHHzzbcddxwqyioBiTZ0xJO3iUg4A72rCAmJBn0pnoizxb+NigidOkl4vJuIH+qLjcxG3dMayihhLxISNuyYlTQ2s5wMkUsqdgSCrvSjlH2ERBAVKhQU0sighL10pR+HSW6pD+JnUH9ti0T9oL56wtYKog161ELNbbcffxz+mzDnkzd447lM+vXSs2x1iFfecxMIKhS1lfDUO0gjmVxOaPlLbN4Rpn2RlpMGG/jxtyDdW6gY/36pn00bFdzF7RgU74BKSsjDNVDPXrZgCaSSTSExZLawEgwhLhqj480Xj3a0dGynY8p9Rl57sIT0cFskVEnE57FoS1f2xTa1eg3Qtm1brCkWKlyHSBfZaCUdVtIa33eJOtRo0KJDhUQ5B9nPdtKwN2tqVCh1ZItYSRAN3RjQ4nntIh9K8tGTQZxNdJJ6J70vSRLt6MpmsQo3DtrRDUlOvhe2FUe49yEfVWUaNEJHjVvPI1M9nHm6jh49/3lj3JUrVzB2ZBRaSHpcMVbFhx/FcTbU0UZ0brYSv1Szj+k3P5702oMPTeO9dzP5dclCPvo8SCwaoqpOy+jzJjL5lim43W4m33w+n88QFB2jhxoOK1x3d5QbJz30T19Ta7GfHcgiUfWrklQoQqaaMhzU0IshgEAmRp2obKK3KYTgELvR8ddO9HHixInRkyGoJBU5opCDFBMi0JiI00gaVEJFWIQwSE2rXp3UkvqnpFNYBKngEL0ZSowoMWKoUNOpa6d/OS5H8G9Nfgoh+Oijj+jatStt2iSE+N1uN0ATsjE1NRWHw9Hqc3z66af89NNPRCIROnXqxJQpU/7y8/369WPo0KFkZGRQV1fH/Pnzeeqpp3j++eebXbR89dVXfPHFF43/bteuHdOmTfu3Eqg+XkfF/wb8HYsE/o5DAn/H4f8WPp8Pt7MYtdpAxJGKR13HlVdq6Ner6YL11uttfPa1H49XJjUleTHz+SJ/UmvUn3HB2RbefN9Hfrhngvg8BpIk0VkewIZQPW63wjkXNmArH0quZKFYbKQTfdnH1mY1bSRJoijUl1kfrmXNkmxuujqVa26v5TdfiO3btx83+el0OmnXpuXKppwsDWZLgsj97pcABr3E01OOZpjNJhW3XJdGYZ6GOx/eT6w6DSGSs60OUU0VpfSLn4bGkXiWCSH4aVYJO3cf4us5ds4YbuKex+s553Qz67eEuP+peooKtVxxczVZGWruuMFGnx56xl1iZttON7+9n0IILyXZv3DPlSbiMrTp6qdy7++k1vfiw/c+ahX56XA40ClGXNTTh06N39Fl2U/UXkK37hI1zigBh8yBw2C1SgwdXcboM81892ketfUyPy8LJhGfRzDqVDNLVwTZsDXMoL7Ji74bxqdy1a01jeQnwI0T0mhwKwwbYuDym2v44oNcdDqJtoUaflgaZPaHEcxGE2+8FUKvkxjxB6lqMqmY83Y2Z11aycgRRjq116FWK+zZs4du3boddyw+nP0h8biCHJcIBCRMkSw6xQYn2o3+GCZB4WM3m+jFCWzhd3JyFUaODDH2PAter4n5i3zs2ge9e7RcZdG1o5bFvyj07q7nozdycLpkpjxTz4Jv/Cyek5+UbBh/sZXXZ3h4+zWJS691MvQEFb/9HkKnk5DlBBky7RE7195Ri14vMfYcE25jKRmhjkiShJ0cqhwlOJ1O7Pbm9Qv/m6HWqtAqJvzph3CVy/RCjyJkdrMZFSqyKSQjnMPCd6t57/0y8tpGUUlwxnATK77J42BJnL0HohTv3sfMj0IUFkr8+l3zMgOSJBGNCUZcUI7DpaDXw3e/+Jk514NaBS63TFWNzO03pHHeWWYmP1CHtXMptWV63psd5uorzCz81I7DKbPngI8Uq4oUSxqTHqinfy8jr8/wolaB4rehT1W3Wj7qmWlTmd1pNs898QLp9ggvve2mdzdDEtmmKIK7H6+nQxsDzoMR9Mds5iIhNdmhQUx9aj/PvVKOTicR8esorxbceHcd33yaR69uR++L8soYoy9xoCGF+nZLSZODHHKvJNfTn54M4YB6Cw7zLqwWCacnilZSs2RZhGFDj274LjhXx+d7K8mQm2q+CSGIWkP07NnzuGPQrfsgdKxHUeC+W2xcckM1sqyw6McA3TvrWTwnvzEBUVEV4+LraqmqlinKNaBGzZqNIU492YwtTc2ES1J47X03Y8+xMKB3y5venl31/LYqlIivNkyb3hGGFxiprI2z4Fs/n76VTYo18fx1NcQ59cJKQiEFo1GFVqtCr5NYsSbE8KFNN8LT32pAAG2KerVK2y0jM0FEGjAx4kwj14xX+OKr3cRlGHOujtEXR6iPVJLZjOGGI3UX0+420bO7jgGnrKcCLeGABjWJ/7IpaNSvQ06Q1xXSAcrEfqKEaUtXukkJkujYytsN4jcOqnagV0w4RLI26D/yEhVSHDtF1KsqycpquTrtvxm7ijfR/6nEOD31JBOnnpR4vtbUxTl99FYMFSclVWPLyMiKzIyPPYwZaWH0GWZGXV7JpedbGqVeGo+9N8KGzRF8ezqQE+3c+DyVJIl0suglTuAQu4kRIUwQS5aP7b/nJekYH8HlY81Mf6GCcHUWJloe0wbJSNQfY+aMWVx/08TjjkPHjh0x5+gpcnVms+o3CqUOpMt5xIlRpTqIR1NHlk2PkreSbG8ca8kgKpVS8ptJfh9BjlTIAbGDODG0NG++JEtRythHqdDSjubXLUHhJyoFyMvWok7bwYadISbcEuGum9KQFZhwdYCcuhMp+IMUyxaCJbPLmDWnmO9+ufG4Y/BnxGJR0gxNqwmPwGSUUEkSbenKTtbRVfRrNHeShUwJe5CsSpP1uSRJ3DzpPiZefyf19fU4HA66du3aaFCl1+uZdMszTLzvOdrm++jXM05ljYa1mzXcOGkqQ4f+84Rua6DT6onGIiRs1w6gEwYEgkzy6PUHUXlI7EZCRQWHcAsHbeiEDj0eXJSyjxwKqaKkxS4IRSho0NBGOkpIqklUN+dRxGH20P6PcdGObuxmIz3E4CSJkIDwso9tqFGhFwa06PHgxI+HbgxAK+k4LPaQio1D7OLdx974H4vRvzX5OXPmTMrKynjqqaeavPfnH+OfdaY+//zzOe2003A4HCxYsIA333yTKVOmtJh9OfHEExv/v02bNnTo0IHJkyezefPmxjb8YzF27Nik9vojx62vrycej/9T3/l/CpIkkZOTQ01NzX+0s/fx4O9YJPB3HBL4d4uDRqP5t0qY/G+hvr6e/Jw4Hp9CPGgkZi/nuvEt66FNuMTK+596uHfy0ey7q0Fm2isBHrqn5YWnEFBRpqKXKGi2JVGSJHIN2cz/uow27pMaNXCihJFIaGW29MwwSyls2C2xeXuY/r0NvPNCFkNGlbN7d8smC3+GXq/H7295HAohsKWpWLY6yL6DMT54ufnqghMGGkhNU8iweyjbs5OU2HBUkgohBKXsox8nJzlBS5KEPdKOki0eVq4LM/wEIxIqZnzqYcmyIN99mt+Y4T5YEuX+pxxMHJfKOaebuWuyhR++PkRRXR+qqOex+xLtM5OuSWPDlhDjr9lA3N26TK5Wq0WlBiEnYu1UVeLN3MWosyWqamV69tDz4mXZZNrVrFwX4onpLtJSVLz0RKKaZ/GSAJf8hc7XlRda+fwbfxL5GYsJPv7cy4GSGOdfVUU4ojBsiJHxF1kJhgTnnGGhvEpm3tc+Lj3fwqiLHET2dqKn6IAmqMW3KshtO3YzfHQDD91rYeorLkrK46Snqzn9okp6d9cTiwm+Wjibbg+/cNyxeH36awg1vPWCnYcfD5HfMKiJeL1JslIgOlBNKZl5YX5elEWbgqMbvfNHWfjgUw9vfuBOqk49FnsPRtl3MEp2ZmK5aE9Xc+ZwE90665utsr79xlQ+ml/G9j2CayfYuXeyDZVKIhhUeGu2mzseqWfrVgWfW8vGX1TEhIGN2h+xa+xkhbqgKMr/+dro3xX5+R2oiezn4ft0LFuh5cAPThzUkEU+mdJRE4kU0smLt+dg/XJuuknH6vVhZn/m44HbEs7GsZhg8fd1xOJxZFmgVjedu4QQxGICvVZFihU+fz+XwvzE2Fm8JMDiX/wYDTGuvTyFi66r5sPXsynI0+J0ybw2QzDq8kruvCmNC8+x0KeHngXf+pj7pY8PXsmmbaGW1RtDlFXGCcUc9B8ystWxkCSJ6264jjkfziUSKOf519KYeFctPbroGNTPQG1dnO+WBLhirJV9u2NJVSyyiKOgEMjbhk6jQqsykG1XIbLCVFarEFUFjL60iqJ8HV07aSkpkykpUWjXXsMb03V06WhBCMGq9WFuvvdXQl41T96XyrVX5nD+VVXUrlDTKXYiC2eX8PV3NVw1zoDdpmLZqigHlV1YREZSFYwQgkPqYiZcd2WrSOApDz3PjdeNoKwiyMQrU+jSXsdtD9Uz4kQTt05MS/psQZ6WnxfkMnREA5ptJ2MmzIOPr+eLT3R8ssDHZ195+faTfNZtCXO4rOXqzMNlMXKy1Hy20EuHtlrmvJ1DKCy45o4aPn4zJ+k5mG7T8Mhd6dz6YB0fvJJN35561Gp47nUXh8utXHa+BYNBRU1dnFfec1NVl5AEuf3OJ487BgC33nYr38z/Dg1alvwW5aVnUunbU8/WnREefs7BWSM1VJbuomq3n6xoBzSShrAI4krbxelj/Jw+PJVzx1Wj1sYJByR6MQw1anaxkY5SMhktSRKFdMKvryW7KMje8lV0Cg1FK+kaK0bL2Y+s9XPnQxIzP4ywr6wGF7UUik7oMLB2U7jF+27NxnCicjb3IJeNvKJVcfhvQiQaIxSSmlQo52Rp+GZBGqecvRwRSMESTyei9hG3uNDEFE4cZObKSTVMnWLnnReyuOb2WsaMMnPB2RbiMiz4xsevq0L4G7TYgx1BgriI4cONChVWbFikVIRQsJHFDtZyen81N9zmpqJSpqiNmntuN9H/jwSCTichq6I4qSNCqMXrUYSCWmiZ++FnXHfDta1q73357Ze45sqLeHayCb2+hiW/lrN3f5Q26XF+mp+LWq1Cq5VwuuKccPoGXDUJ4q8lqIUOG9lUcpiONJ+MqZZKMClpWEjBQHIiw6ty4M3ejj03ytl58PqzqWT9ofNbWh7jnifq2btbkFd3RpIJmSRJ2GNF+OJBtm/b3lj01loMHDiYGW8YuGxM8+8vXhIjFNHTRspGI7TsYxtxEUeFChmZNDIYPqJlolKn0zFw4ECqq6sT5mU+H9Oee4Cqym307CyRny0oqTBQ1PkSho88gdvu7/MPK3pdLhcz33+Z7dtWoNMK4oqBc86dwCWXjG91q3enbh2p296AhIQWPRIShXTEKJkJiyCHxR5iROjPcDaxnAhBGnBgwIiFVLrSD4NkokE4qKKEfNo1OUc1pWSQl/RaPdUE8BLAR5QwblFPGzpjwEgKdjbyG2aRigEDAZWHuCaIJmYgBRs+PAnXdwoaq4g9wkU9lahQESPOCSec0Ko4/BX+bcnPWbNmsWnTJp588smkCoAjWptutxub7agWgdfrbbH1/K+QkpJCSkoKeXl55OfnM2nSJPbv30/nzp2P6+9tNhuZmZlUV1c3+75Wq22xjeXfgVSBPzQX/k2+y/81/o5FAn/HIYG/4/B/C7vdzoHDEYr3qnHJAXIlPSZjYrF0sCTKJwt81NTFaV+k5apLU7BaVLw1281NV6U1ZuHf+sBPhrs78z4/wKRrmz/PZ1/5iMdpsR0RQKfSABJpIoMgfvy2A5h1HlzhXcQ9LbcqCiFQCT1TpwVYOMeA2aSiTYGmVeMqNTUVf9iG2+MhLbVpi87aTWFOO8nEpu0RtBoJW1rTzzz/uov1W8I8cpedwnwtK9eGmPnhz6RU9kfIKtLISCI+k87v7sTrb62jR2cdEbeJd2Z52bSkMMn1skNbHXPfyWH0uCpOO8lITpYaRRXFgIlQOFE5dYQ8GdTPyFXXhvj199bpOtntduKqMFqMlGb/yhWXaVi3LYpKpeOG8amMPPUogXfmKWZOPcnEmZdUcLgsRsd2OsJhQX5OywvJFKuKUOjo7xKLCa6cVMM5p5vY/EsbtNrE5van34JccXMNF45OEKkTLrZy5eQaNm+Wie/rThGFjSS6QTKR5x3A8m+2smpTOa8/m4HLrSBEorV4y44I3/zsp7zs4HHHIR6PE/XHsReq6NhWBz59i79dJnlslpbxzG2WJOLzCK4fn8oHczw4nHEy7E316d7/xMsVY628NcvDzj0RenbVs3hJkJeeaDkZk52l5vXnbEnanyaTinsn2+h1Yg0pjh50EW0bNwSyiHNIu44D5t+JBORWmz78t6C61I3FHuKmqzKZ93UFDenFRFzmJOLzCAySkaxIJ/KzqvnhMztvz3bz8HNOpk6xc96EKgQajAbB59/4uWJsUzmQn5cFcTUI2rdRM6i/ofHeBXj3IzdP3W/n0y98zP3Kx/XjUxurp+zpap6aYufeW9L4ZIGXgWeV0aOLjnPOtPDtJ3mNZMU9k2ws/M7PstUh6pyt79oCCAQCGM0mKvea+P7nCD98ls+mbWF27YvSoZ2Obz9OpbpO5qXnQ+QfU3Gyl63IqiiOKgNW0pCRqTgcBhXotDF0cR2SoyO7HbXI23qjQkV6t7V8vyCrcc6TJIlhQ4ysWFTAsPMquG6chXlf+9m1S0aO6TjAdgw+E5Ivg6lPe7BgoS396AVsZSWpIoMMcogSoUZTxuXXXsJNt9zUquvPz8+nZ5/zWPbbl1x6QzWvP5NFKCJ46M7mzeRSrGpOOknNzgUhrFIaNfvbM/KyYp6eYqNTex1FhVqyMtSMHl/FdVekNCHnhEi00z/7kJ0xV1Xx4es5qNUwf5GP665oPgF4yflWfloW4NQLK7hhfCo5WRpGnGhk974Ig0c1YDRIIEFGupq6+jhZGWpef/UxPvz4u1bFwpQa5ZCnmPz6Tlwz6RA3XGvkhbdcZGdq6NpRx6N3m9m8tZ63Z5RRUiajNwpGjVQTUSS6DC1Dq1bRu5eWUFDCWbWeSJ2NHLll8iUn0oWePXfQ4QKFN99dihI0oBZavLKPlPQYppiGOXPjuNwyCz5JRacL8u4H63F7FLqmSjz1kpMn70/W//P5FW57wIWn3kB2nkJlRWmrYvDfhC7dTuCzr5Zz3ZXJ+/5YTPDYNCcXXaThknNVBEIN1DtlFnyjsG2bhrlzZe67x8RL7zRQXRdHq03o377+ng+1oicmK6SadZSUymSgZp/YRhAfaWSgoHCQYjJFHhq0FLMeI2Y2/KKiSO6OCQulO/xcvWY3w89u4M3paSz83k+dJ0CUA5iwEBcxNFLT53AdFSjEUQd1lJeXU1RU1OQzLaGoqIjCtiYmXadHkiQmjk+8PvUVJ3c84uCJ++zkZmu4+yEPFlcnilDhoo482jZ7PBe1tKETh9jVREMX4KAoxi7yyCSPYjagQ9/YuuyTnGh6buG799K49aF65r6bl9SxVFSYSJj0O7WyRcOdfKUDH834mHPPO7fZ9/8R2rZtizdUyIatZQzqm5ygdTXIfLRAQ48+vXAuc2GQTWRRgECQRgZ6DJRmFHPrXbcc17nC4TC3TLqER253M/yEowm2BneUyyfNIBQKoygK/fr1a5EAramp4c7bLuWJeyK8OMWAJKkIhyO898nb3HfPb0x/aWarCNBpLz/HmDMuxEoaUSJkkcdBdhIWIaJE0C8N/0EAAQAASURBVKJjAKdQwh7SsNOJ3pRzCBc1KMhUU0q9qEZBSZhmCZl82qKWNMRFjEoO46WBHhzVpo6LGNWU0Jk+lLKXHgykmA3sYTNqNIkqYg107evhvtsVhvRPwR+08NjzLjYtjeH0yPgpJY92hEWQeqrx48ZMCt0ZyHZpNRs3bGTQ4OPTw/5H+LcjP4UQzJo1i/Xr1/PEE080KfnPysoiLS2N7du3065dgo2Ox+Ps2rWLcePG/cvnBpI0Ov8RfD4fTqcziYj9G3/jb/yNv/GvIzU1lfLKKBu3qjCkxoh5MvjmRy+Hy6McKo1x01WptGujZeeeCDfeW4fDFSc7Q80J55Rx0WgLp55s4v2P/aTZq6l2RJjzpZdxFyW7BZZXxvhysZ+8fBXegw2k0vzGMah3oIqrcaTsJrtXFS8+ZKV75zwOlkQZeUEdSkBuloByUUc6mZSUVB19USS6AlqDiTc8wMUTr2fxnOwkfcaaujiPTXPy4es5eLwyl91Y3cT8Y/Y8D6Gw4MtZuY0LsMH9DEy6WmHEmI3U7szBQsvJQwMm6uoVnpzmBZ+Nux/UJxGfR6DXq7h0jJWvfwzQpYMWTdRKAC/titR8MMeD3aYmK1PD+WeZuWlCKj8sq2xVDLRaLZ16FlJTXsLnn2ZysCSGzW7m11WhJOLzCDQaiRcez+S9jz1MfzyTwf0NfL7Ix6jTmq9y/HlZkCEDji5gZ8/zctYIE9decTQ2kiQx6jQzVovE3IU+IEHsRaMKCxZG6aE0Xz2c5e/OgfpqXnvfzdmnm1Gp4JYp9eRkqZn6QAbvfNqyLl3zEGRnqQmFQSU335oGCddOoYpz5UVpLX7m0jEWzr+qikUf5TU6MXt9Mo9Nc3HqSUYmjkvj/JEWrpxUw4/z8onFBfoWzCLCYeX/Y+8/A6SotrZ/+Fedc5icYchZcs5JBcSMAioKKCqiGMCclWAmiQooQbIEI4IIknPOAwyTc+icu+r90Do4Z2Y84Dn387/f+5zrE/RUV1et2nvX2te61lp4fGI14vMP7DrgQ1YZTyLp1WwkFxQ09HTjtGELCuX11T38T0FxcTFBR5AWXZQUFIUwm+S0vVXg169qV3kDmH0prNuYzdjR8PhDFoaMzKdxhwJi4sPs3hyPQS9jxCORhlZ3DjMilwuIosR3m90893oJarUMtzfEwWNh3vmonHGjzVjNMlRKAZNRRjAUCQSs+aJmt3OTUc7EsVacLonunbQ10pwTYhXsPuhlxqvRTJx64rrtIYoi9424H+V5E+qwmQVL84iOkvHQKAOXs4MsWe3gky8quZIVQlncgiABPDgp1p+jwm0nTWxCKo2qEfBnxEMYRAvJNEAlqDFIJi5wApNexidT9LWuedFRcgb31dNhUC7uYiPyskaYcNCcjlW15CRJIoeL5JNJY6ENakmHR59PHkUERIGvV62gY8eO120DgAuns1DJFHyzKJGkBAUlH1VQL6XurV2z5gIHcKCXTHhjL7JrfTJ+v8RPv3r4YpmdjMsBSstCjHu6mFnvxFaVkPF6RZ5/p4wr2UGGjS6kdzct63508tJ0Pwq5wMxX627kMXSgnqlvlfLmBxUIgsS2XR46t9ewZU0yCXGRa72SE+TJl0ooLAlRkH/hnzae/TN++mETKSkSeVIpNlHi5C+JjD6QgUWr49LeaI6IRpZ/UYExwceyhRYapavIzg2SkRlgyWoHwwbref/16CpivtIWZszjRVzaK4NAzRIFACo0yAQZLz9t5aXJEs+9WYbN5mfDWiXaitRIGqlLjU7yMnXiOToPsrN6sbVKHTp9ViX97shj4kNmkhMV/LbHy9fLQ5gKOtM6HE3upQwO5h7E7/ejVv/95i//VzF16mvcMqQdndtraNXsqn3e+bicmwfoue+u6n7e6DuNDB9dxO7tcl5710GUVSA+SkNFhUjQZsJXKSeAjwgLYCEs5HKGgySQRhPhao8RSZK4wjmc2EiiPiJh6ovNCBOmiBwqKUOoUPDDWhW7D+XQtImK/j0MHP8lnigxidMcpJXUuRoB6pAqyeQc9WhKqTPvum2Rm5tLu1aKGuTaK09Hs32Ph2deL+X4ST+OvChahRoSJsQxdhMnJdcgYt2SkwpKaERrWtGZ8xzjinSOWJIIE6aSEkKEuIHukVRqoxav7jwFUgnqsnS8cRnsXBHN8nUOHrnfXGupJrVaxkMjjayaWUCMWLOhklJQYXfXrZK9Frwz7TMmTxpFz06VjLpdhk4r8NOvIZaslTPxyWmcPnWE+fsXgltNPJE5fp6jhNUBnn96yjU3ntq4cTX3DKukd9fq7zerRc6az/V07vcZP3z+K1JUgHfef4suXWtmCM+cPoV504K0bHr1HBqNjKce1vDurLP8/POPDBlyyzXfe/PmzWnTuTVHDx4lnWb48CJDThTxJFGPMgrZzxYMSg1eyc250FEkROQoqKSMAD7CiBgx0ZaeFJPLKQ6AFCn74cdHDPEE8CGT5JRTTB6X0GIgmwxa0AmVoKaD1IeDbCdMECVKTFo5LrtITo7IzQNkxETLWTovnidfKmHFMmgV6kkRudgoRSSMBi1KlGSTQRupOy88/RK/7vnlmu3wV/hfR34uWrSI3bt3M3XqVLRabVWNT51Oh0oVSSsYMmQIGzZsIDExkYSEBDZs2IBaraZnz55V57HZbNhsNoqKigDIyclBq9USExODwWDg0qVLXLp0iWbNmqHX6ykuLmbNmjXEx8dXU31OnjyZUaNG0blzZ3w+H2vWrKFr165YLBZKS0tZuXIlRqORzp07/z+103/xX/wX/8X/dZSUlJCUIGfu9DjOX8wn82I+b30QZMxIA8vmXa3HmpyoYFAfHSMnFPLEOCtxMXLGPFnEzn1e+vRW8s4LSpISkhn3dDFrv3Py+EMRZejWnR52HfCy4MN43G6R/jceo22oX430YZsyD5nGjyMfbr6zkIWzYqoczbatNMx+38yLzxyika9LNQfUL3nJ4jyt6IKDCNEXCEhcuBSkRYuaNUL/CuEwZJ2IpVn3HNLryVGrBUIhQIDZ78aRnKggOVHBHUON/PCLm+E3RlSJoiixYp2TTSuTazjHOp2Mzz6M5q6RldgrwrU2QQKwUU5Rvp/M8ypUCjetmtdNtrVurmL7Hg9Lv/ZhrOiMLfoMvdpAWXmYXl11ZOcFuWNsISOGG6isuH4H12i0ktQ+l7atNBw/E8DjFenavu4adZ3aanj7w/Kqf7/5QTmXswI0rF9TETBnkY3ln14dV9/+7GL9lzWJHYAenXW8+3ElgYBEpT1MxqUgMp+1zui+UlChkilZ/9VVFcW4UWa+3+Ji3Q8uvJ5rT/VWKBQE5X5c7hA//Owl2+6gLh2mW3KAIoiilhTLP6BSCjhdIneNK0SQRUjjrKwwDVI1dGyjwO8XiY1RMLivjs2/eejVVcv3W1yMusNU41yl5WES42t3Led86sVib10rOSwTZMRKycgsWX8ri+f/Onw+HzJlCKdL5PzFAM0bK+nUTs1vS6GWZqm1YuwoM1NecfDL2uQqUmvNF4nM+8rOkFEFBIIigQD076mlYbqKG/vpefAeE2aTjN/2ehk7uZgJD0SeeYN6Ss5fDKBWC/wVR6VSCYTFmir3g8d9DOit5dgpPzrdNd7An7Br1y48mSFMYTXm9GLen2ZhxicOPvy8nMcfMrPwozhMRjmHjvt47tVLZJzJQ/RqiE4qx38xrlqtMogQ8K2lrhxkGy7sCJJAI1rRnl7k6H+jc/u6x2S/Xhq+XWakfrANJ+S76BgeWG0dEASBejThjHQIl+RAbnDx87pYjAY532/yMvWZ0cz7fAPNm1/fO8HhcJBx4Qx9e6qrap2mJCrIuBystSQFwIXLfoJpp8mwXeSuYQriYxV8NL+CcxlBbuynJ7cgxOovEskvCvHApGKUikgX9kqbSJ/uWnRaGfs3JVeRGpIkMf7pYk6f81erkfoHTp7188GnNpbPT6JzOw3lFWFGP17ImgWJ1YiR9DQlaxcm0unGXPr3VHP69Gnatm17TXbwur2Ulkq89ryJLu1lTJichZhtIb6k59VmJmXgK/UwfMQetv8URb1UJTIZVFSKLJsXU+15WS1y1i+Np22fXMKZLWptiOJVl9K5U8TmgiAw/aUYWvXII0lqQrLQoOo4jaAl0dGeQ5tPsWq9g5F3GhAEgZcmRxEbI2fy0z4Ueh+SLITWmYxJjAEB0qSmVPiLmDNnDs8999w12eF/AmvWrKnWtwIiQekFCxbU+Z2zZ8+yZMkS8vLysFqtDB8+nMGDB/9brysqKopmLboyYvwBOrbV0K2jhqLSEN9tdnN0a8160YIgMGt6DLcND1JQoqDYBolXeiBQTDnZNKApRsHye1OjMoq4ghJVDVW9IAikS80ppYAS8mlHL9ySg/McI4E0GtICEZHiQC65WXaen2TgzZlOlJIOixBDfQlOcQCNpEONBhd25CjQoiNZqE9R6Prff2q1Gren9kyifj10NGmgpO8txSQFI/VL5YKCRCmNw/xGutScGBIRCVNMLiXk05CWXOIUzYR2tKIzR6SdqNFyhXO0oyfnOIZLVYys4XnmvWKgT/cUKu0iH8y5wMnzPqKjrGTlhrh5QN119ju0U7FC4wJPzb/5JA86Y93lra4FFouFL5f8wK5dO5g2fzWBgI/2HfvRtt051ix/kYLsSur7WxL1pzrAyaRTIRax67fd3P/g/df0O1s3r2HtZ7UHJ8wmOa2aKyn7NQGFTcmUR1/gi1XzadasGeFwmJKSEgKBAF53Ji3raLw18UEVY55ZeF3kp9fr5fiR40QRT4pQ06dPoSElQi433xrku+9lyEICjYnUPf2jqdd5jhFHMjJBRiL1SOSqEjkSzMvgNAcJ4keBmijiiCERE1FVa2mQADIEWtIVsxANLghfDPP5u5fYtjOPNYujEQSBt56PZuvPlTgLK7FRSjrNMQtRiJJIGQVc4kyEtM2rwOl0YjTWzFS5XvyvIz+3bNkCwBtvvFHt88cff5y+ffsCcOuttxIIBFi4cCFut5tGjRrx8ssvV3VR/+M8f16wX3/99WrnUalUHDhwgDVr1uD3+7FYLLRt25bJkydXUx0UFBRUdZyXyWTk5uayc+dO3G43VquVli1bMnny5Gq//T8Jp9PJpk3fY6soIr1hS3r37svOHTvZ8esu1BoVfQf2Yc/uzWRdOUt0dCy33PogLVq0ZOXXK/l183b8AR99Bvbm8YmP13rNubm5bN36A6FggI6delcpWtPS0qpk16FQCLvdXkUar1+7AZfDRZcenRkwcMD/36WsZWRksODTRRQXFpOYlMD4x8fRuPH11aLLzc1l1oezOHXiMDqTnH79+zNq9ARiYuqOhv8duFwutmz5icrKEho1akmvXn0oLi5m9aoFXLp4GgQlVmscUVYT7Tv2pVevPlXPTZIkdu7cwfKvP6e0pISmzVrSp+/N6HQ6LBYLqamp/7TJhCRJhMPhqoi8JEl4vV5UKtV1Nyz4VyBJEvv27WPHbzuxWM3cf//9GAwGgsEgu3fvpqKinIYNG3HDDTfgcDj4duMaSoqziYpKJCEpHZ1OR/369Tlx4jgFBQU0atSYivIisrPOYrHGM/zWe7l06RIHD+4lKiqWvn37/WX0XZIkjh49yoULpzEarVgsVi5ePIXPF0SvtxIKBdm7cx/nz1/ApDdy69238tDYB/8b0f8nWL9uGVOfsCAIAnqdwOl98bTtn8MLk2oq7WUygU/eiWPc08X8tCKZT96OZcqbZdVI0sF9dRSVhDh7IYDXF1EkvfL01Zd1j34VHNj9KynBFhhDsQTw47RcQhZTglBuIjHeyQdvWQkGYd33Lg4cChETIzBmpI4pr/h45a3NxAbro5b0OKjAjYNmtMcrOOndKzI/XptZjtNZexHxv0LWlWyCmhJ6d1Pz5HgrqUkKjpzw8e4nFXwwv5I578ai08l4eoKFPrflkZ6mpHVzNdl5IZo2UtWqWgJo30aDyeSisMJfa0fGEimPTM6SVNYEA2Zcfjt3jcrig+lh7hxe07nNzA7y42Yfnov1CJkvM/TOAEfPBvlxeTIqVeQaHrrXxPini/F4rz3LAiLvnjNnj/LxW5Hn366Vmo2bnDRvXPc8CgQk7I6r5Mpn78Xx0FPF3HWLgbtviXR5/mGLizc+qKBLezXPvlEKkoDZJKOwOFRrF/Q/oFILPPxsEZIEaclyLlUEoA4OU5IkjDW5Qm4ZbOCnrW4Cvusjgpu3iqWssJRv5iZhDLspo3pTjT9+8wIniJESWfeDm/tH1O40rljnIjdbhtUsUZSjpLxIRYrYBEeelmn7y3np9SwWfmqiV1ct23Z5mTTeQo9hudzcX1+jxMLp836KisO1/k5+YRCPPhun1ofgNmDx1q9W80v06NHH/euO7f9FxMbGootxk1coIVfAhUtBnnvMyhuxeVDcoNbv2LW5jLnjqn1jomUkJlKtIZxWGylH8NzjVuyOMOOfKSEnP8S7L8bQ8U+1bwf00tGri5bbHiwgGBJxuSUeGGFi2TdONv/m5ub+tdfS3b7bw/jR1Qe+1yuybI2DjUsSuXNsEZq/bipbK1YuXoXZEUdl3DG+WxVFepqSNd+5mfZqAl07XF3DOrXVsP3bRAbdXkrmRRcVZXLq1VHvThAEEqU0dBjQYeQsh2lFZ7RBK/mFgTpJ/StZIZRBK1ny06QIDepc25NJ55LiKDPeMNK+TeQan5mo4oF7DdwxfjyLl21Fp7v2Tf83a5fRvZtE+z+ldo4fbeKTLyqZ/15NRXBpWYj8ohDTXjfxxTI7fbpbWPOdk4LiMLu/jyiwFi130KKpmhZN1Qzqo8fjERElMOgj6+COvZ5qpKUgCHz0Vmykecytxmqp8pIkMeXNUr5dkkRMdGTMrdzg5NExlloVYRqNjAdGGDl4NHhdGXjtO7dj43oFY0ea0Gpl+Lwymvq61SAtNYIOQ/4NzPz4HB9NszBrgY1nH7PU+rwUCoHxD+j58q1sEqXq8ysshfBEZ3Lf3dF/Oh4clQraSOm1BndinM2YM38HI++8Ok+8XolYd3Oi3PHkx++k0+AKzm/OJMob+b1ksTHfffP9/6fkJ0Bqaiqvvvpq1f//KgW3pKSE6dOnM2DAACZNmsSFCxdYuHAhJpPp31qzD6BV606cPnGA8aNNuD0SFpMMZ0+xzvnXoJ4Shd6BAi1GLFWpvm3pWRXwjjQ1iiVaSq4zGCwIAmmydLLEDARJ4DzHaEUX1MLVhaw+zYgJJPLE5AM0C3cjl0sggEWIoR098UguggRIoSEenJQREWrFy1I5duzYdTWCTE5OJjNHjc8XQqOp+WzmfWWnYT0VjvyrflIlZbSiMxWUcIaDCMjQYyIxWoukyCboduFxudGiQ4ZAnJBMUApQSmFEydfkAjt+iqtqqJaokTFpgpGZcyLzNilBweWsII0b1B6EOXMuQNBX+zi6Ipwl+S+aQ10rZDIZffr0o0+fiC0XfPExabE7ePQegXvuNJMYrtkALSqUQObxDDIzM2nQoPb36p8hioEadWf/jOREOYUE0Ag6EkobMv2NGfTsfwPbfl1P4/oShcV+EmK9QO1cgcUsJxhwXdsN/45P585HFpaT+hdNrZLFRqz+5gQGLLSkc9Wc+aOpV3upN2c4UOscEASBaCmBIAEMWLjCWRQoMVJ9Lb3EadrQrapHAoBckBPva0rGvgDfbnJw2xADFrMcjU4kh4vEkswVzoEEKtSk0ID29OIMh1CEFHi93v+b5OeaNWv+6TGCIDBixAhGjBhR5zH/7O9paWlVhOi1Xo9KpeLll1/+p9/5d6KiooLLly9jMBg4sH8bO7YtZ9RtIVrfAHsPBRnwqo1gQSLJ4cY4VIXs272YN1+w0HuSlrKKImYvfJgnH/eiqUxGEVNOi5YCuRkZ3DRwNh07D2TRV+soLy9HoVDw7tvPQOgcI24J4HaLzP5gLpeuhOjRJY6cAjUDBt3NwQN7yck6iV4vcOlCEJnHSFKoEQqU7Fl9iJkx7zH/q0+vuWbq/wtUVFTwzZrFnDq1H5VKQ+++tzNkyDAUCgVvvPwmu37Yi6U8ER0GMijgkV8n0u/WXrz29qs1zhUKhdi9ezfFxYWkptYjNjaWx8ZOpCyrnGSxETrS8OmKWZW9jO1b1zFh4uvcdFMdVZevE0sWz2P71uWMvDVE4yYSv+0TePVlJ0qlxMP3aciTedFoZIweZsSgk7F5xxY+n69j2oxFADz6yJ0o5ZXUT1XSu7OCY6eyefetjSiVIIoCHq9A06Yt+XrFj1ULmN/vR5IkSktLmTv7Tc6dPUow6MZmD6FSKpDJZaQlGwiFZfgCanQ6DWq1ml69h3LHnaOrFqkjR47w69aNKJVyunQdRLdu3a+b/PkD586d4767HkBp12KV4vDi5oN3PsIaE0IuF/B6waCWo9QKFBYH0WvkdOmgYsxoLT4/zPu8kkAgsukbM8JI43iBFYudZOcFSU1S0KiBiuFDPsHvE9DqRaKj5MycJicuxoigUJN1OYDbHkYQZKQ3qUfbDjfw08aNWM0hGjUJUFIWpqQsjNclQ+G1EHTpcFCBHiNBApRSxux35jHvg/l8OO99Bt806N8yPv4v4mLGaUYMjASjfAGJ9T85Sa+nrJOQSoxXUFYexuMR6dpBi+YfUnMdTpHWzdVVKdJbd3q4e3wh/oBEKARxsXJkeje5geMYtAp0WoFAKIy6NJEUexvKG23l+bfL2HPAh0apxGNXIpbFsXKpnd4Dw/QbKHLi2GXEwpYkkIZJsBKQ/BTHHqBHDw2jHitELoNGDWQcO3aMdu3aXbMttv6ykUcf1vDik1fT8ocOMnBTfz33PFzIoBH5/LwqGb1OhkolMO7pYgw6GanJCsRalFd/RkDwIkfPCfbQWGqDlUiDoBIpn3yy6MzAqs1BFHGIFQ155aW9JCX56NbxqsMvihIffWajskhFcoNCnpusY9OvAXKzZNw+qpxXXtDTraMWmUxg9rQ4Ot5YUNcl1YoLFy4giRH1G8ANLdVkXA5gs4t1NpBY850Tj0/k0SnFPDrGQlyMnHGjTLw3t4KNm9yolJCdF+TOoQZuHqCnvCLEyg0ukhMVeLwioZBUJ3EcCkk8MTaK0Y8XMbCXFrc9iP+cr9om6A9UCIXcOLB2l2vk7SY2by++Llt4vX50zlTiA42JIcxpDuCUbCSRXtW187JwErMUS2qgKTM/3M7NA3RVJMQf2PCDC2d2LK39LTl6aDexJNKeNlXrs5lowraGPDxhJy+/KkerFVi8ykFKkpzuw3J57nErg3rrcLpFVqxzcv5SgKQEeQ117awvKtGagrz4qY3G6UpOni3lg0+ykbIbE+WrD4CdMpqk1Syu/19EAvEtmykpKQsybVYFBYVh/AGJDl3CnNuUhzVYPX3QJ3kIxmUy8o6rmuAfNvmpn1Z3cNpskuNwhFCpFNWIzz+gUgk8+5iV5escPP92GXOnx5KTF+LlaeX06qKrIsj+wJpvHWTnBjl+xk+vLloEQeDwcR9vfljOi09FYdDLUavB5b5+5WdElKAkOtlHepqRsvIwdodYjfj8AzKZwPtvm7j3kWLi9Vo0lXUTjGq0BPATIyTSSGpFDhdJrGzAjFn7+earhBrHi6LEwuUOEujIee12ol21l73449zRCX4eGl09eBcTLWf8qAAbN6xi1Oix12yD37Z/yztTrMz6wl71Wfs2GqKtLl6dUcaUidaqzusnz/p57o1SPnorlnc+ruCuW4zk5gdZ+52Ln1dFsgKCQQmDvmZ2QLV7qOXdazbJGTJQz70TCpk7Pa6qOdpPWz00TldWW3Ou5AS5sV/d9u/YVsOC5R6aN6+9g3Rt6Nu3L2ptpPlNpS1M2K2rFlT5MyxSLJt/OcFLGhsbf/LUaAz1Z7RoqqRYfRGVV0cUETLZTjmO+FPM/tBQzTYOp4gyrKvTr1UISkqLBe6fWITDJdI4XcnPW70kEI9cUGApbotOeQJvVCZSXjqCIFRr0vX/JWQyWVW/jX+GLVu2EBMTw4MPPghASkoKly9f5vvvv/+3k58/fr+GcGksTzzjZO0yKzqtim17/qKpkCgRDEE8yQQIUEYBSdSvkekTgVRnp3MAeViLwShQ6swnjpRa3/kGwYwxHIOAQJAgbsmJXojsif4ghCRJIosLNKUtAArF9YuHBEHg/gcnM+mVaXw2U11VvmTrTg/bdnn4eq2bPt00lOiKMXoj6lYXDi5xOmIXwii0QboPdvH800YS4rTsOyzw5ozdlF1OwOi3IkkSGrRc5iwJZh0z3lahVApUVIZZuc5NYaFEq5YyLmcFkSSJ0XcamfhCCTf2qzknQiGJlRsdlGk8aNxmooiLrD9SgBwuIkPBpbM5122HunDlyhW+WvQRB/f/zLFfk3j1XQeasubV1mlJkvDhQUREVWrk2/Xf8fRzk//puc3mOPIKsqpqXv8jjp8KoiGy3mkFPSeP7OLWIef5dbUamUygvELg8ecddZ7f7RGRyepW0NaGn7/fDIDiLyg+BUp0mGhAi1rXLI2gRS3pcEsO9ELNqH0FJZiIQo6CJNJRo+EUB2gtdUUmyAhIfkBCJxgISgEKyMKJDQUK4knF6mzMnPl7uG1IpHlgYUmIMHJUqGhDN2SCDI/k4grnMGJFj4kyCgkEAtdli7rv/7/4Xwmbzcbbb07GaTtL+1ZBDhz1kJwo46ev4xB+f6n36wFPjjcycHgZoXNBrM3z2PZ9clUkxmySM+udGPp2d/HsG1n07KYjpyBEjFZOy6YqftuynXhDPHq5kYDgp1nzEJ9+ZOb9T52ERYlhg/SUVYT55vsSnn3MwpGTn+JxBpk3I4p333cR52oSiYj+Pm/M7igCLh+P3P8o32/99t/Czv+r2LlzK/Nmv0S7Fm4aJILRKOPsoaPMfPd5GjToSvHxClJdVxdBE1ZMFVY2L/2V/QfWExVt5Ia2vRn38DMcPXqALxdM46a+QRqkBXjvzQAXzkokiuncIPS8eg6vFaunAQWKnSxZ9BqNG7e65vohdWHjxlUU5yxj03I1kqTktZnlnL8Y4K0pkajJ97+4yc4LsWxeAvV/777csS2MudvH6Cfux+XyYjXZWDrnasfWXfs9THqxBK1Wxq03GTDoZXy3+QLdu9bnkQkvs2vHRmRCOV6Pi+wcJ2aTjE7tNFy6EmbIAC3DBukJBmHBMhuHTvh5/Tkrd98iIIp+Nvy0mIfGLKHfgPvYsO5Tbmgu8vD9RjRqgfU/buTTObHM/GAxyck1I29/hdLSUkYMG0krXxdUgoYwYQpi9jLmRi2THjFgtcjYusPLOx9XkJcjI4WGWO1J5G8L8vqpTJq189C6hZou7dQIyFnwpQ+fV8BkVjPyDi0LFjs5th9M4froNUECdj9ZFXZ694ZJD8u5Y2Q5CaEGpJKCBxfnjp2k8piXOJrh0R7nlsEGRgw3IAGrNriYMctGwKWKRMQQSKI+chSUUEC5r4gXJr1M8sYkWrZs+S+Nj/+riIlN4eS5E3y/xUVefoid+32EaxeVVUGrFVj9nZOH7jXXiMi2bBpJyW7XWs3iVXZy8sN89l581ebszAU/p88GyDyjJt3RAQmJOMzIBTk+PLhDPkbeHsPnH0ScNYczzLsfVrJpjYH93+oJxGfStJmMjPJK/AEfNsNFfJoKevQQuHg5yPSXYriUFWTLdjfLl82lXbtF12QHn89HzpXjTF1ac77I5ZG6lk+/WsKbH5STlRukdTMlrz0Xg8crsnydg/U/uOsk8Y6d8hF2mGlEa+yUc4FjgIBW0uPFTXt619gcyAQZ8eUdePWtPWz9LuL0u9wiT7xYglYDbfrD2QtennnNjc+pQm6PpygviXFjMpk8xcUjD0bWm8YNDNjt9mtO87p8+TKpSQq+2+xm3O+NDpo1UnMlN8ATL5Ywb0ZcNUXRpSsB3p9Xyfz34vj48wqefKmUvGw5MkFGw3QDE+7XMGdRJb+sSamqdQlw681GPvi0gm83BVjznbPW9O5T5/ykJCro1E7D6i8SmPBcCT17avmxbB9Jpd3x40VCQo8JH24KzSc5cDLEe3Mlpkysnh5vNAgItW7A6kZxvp/mrj/S2OS0kbpRTjEXOUmIIILai0IZpKGrJYIgYM7pTO8bDzHmPjXDbtbgcIrM+9zDsX0akio6UkIBChQ0onUNZ1guyEl2tmPa+3tIrS9y93AjPj/c2FfH3oNejp3yo9UI3HazgXdejObbTW6Gjirku2WJNGmoYsNPLrLzg2z95mrphWaNVdw5TM+d91+m6Dc9akmPFy9u+98Liv1fh9vtRquBcaMt7D3oIeNSkLvGFzJ3WhwzPBlkHM9DXZqOHAU+YwGy+CK+/TqqiqwqLA6x8UcvKWl1E405eUFOnw/x/KS6VTd9u2uZ8GwxZUUq1qwqJj4eunTR0POWHB570MKgPnoqbWGWrnVwLiPA2NEmNm/38MSLpcRGy2lYX8msd+JoUE9JMChRWhZGFCObz+sJiHbt2ZUN+zeRqBa5d0IBlzJDCDJ4b24FD99nrqFIbt9Gg1wuMaCvip/PVhJDTSITwIWN6N//ZhaiuSydJR0dew/6+ehTO5MfNVWtMT6fyNinSinPVyOl/8YTt+vYsKAcXLWQpJJIlnAaleBj9OMFPPWwlc7trhK1t96o4uEXtlwX+YkUplNbDUUlZdjsYSxmOXkFQaKtco6e8jF4RD5KZYT8TU5QMHGshaYNVbg9Ijn5ITb85KRRuqpKLaZUCjicdQeS/H4Rv7/2QNqoO4wcOubj5pH5mI0ydFoZ5y8FeOfF6oqmpAQFmdl1K8Iys4KEQgIGw7Urv2QyGSZzHKVlIQJB0CjqJq0EQaCwAFbON2PUR3HqrLPKZ/5HHD7uR2cMkxE8gkImQxRhyI0q3n3NRG5+mCVrHCTFywkGYNr7blw+WZ3EtyRJ+ENhPnwzhthoOUdP+jl+Koit6ArRnsaYsHL4aJgb2sjJzfOgRU+FUES/QX2v2Q7/UygqKmLChAkoFAoaN27MyJEjiY+vvdbwxYsXadOmTbXP2rZty/bt2+us4xoMVlf6CoJQlZn4V2uCrdyFIFqwZPXgrjtOoo914Qz48HjEGqQ9wJbtHhT2OGJI4Th7UP6pUc8/woiFSspIoPaar1JUIQ3TBK4cLyb9Lzqnx5CIjTKa0ZbTHCRZalCVTuyUbFzhHAmkohUiBFcJuXTq1Om6xSE33XQrXo+bASNm06Glk72HPQzopeOOYUZu7K/n069s5AuZmKX6XOIUUcRi0ikJW4pBkAi6tRw+7iAuRkGUVc7QQXpu7KdjwJ15yEQl+UWFeCq0RHviketL6NXFypsz7KxZLaIpa4AipOMnXTlFcjczZlfy4lNR9OqiZcqbkYZLfwTGKirDPPN6KU8+bOW9j11UZJSQQwaCJENAIJF6kUZKob2UlJTUOc6uFTt3bmPxwhe57/YA8aZIQyivR6rWbMmmyscVc56WLWUYDQKHT/g5dNBDODyp1vH6Z5XkyPueZPrcJ5k3reYacuCIj8p8A0l/CsTICPHoA8aqd0h0lBxBFnn31taQcvFqPzcPe+y6xkNxcTEhIirdetTOw1RQDEgYsdR5HjNR2KhAT3X/NyD5KaWAdvQik7PEkIBFiCEshSkgixQa4MeLFgPlUhHZZJBCI5KoT5AAhWSTwyWSKyPvkl0HvLhc0Ir2mISr16MTDLSQIo2TDJgREbHb7aSm1j4nrwf/JT//F+KP7mHTX3DSuZ0OSZK46V4Xn85IqDEBjAYZn35sYuSY43w93VRFfP4Ztw8x8N7cCpo3UXLwuI/C4iD52UoaBzoRJcRXpem5TtjpN2QfSxcaGTLwquPx6jNRjJlUzM4dEj6HjocmOPC5lTSTGiBJEh5cgIQOIypBgzrfxLS332X6ezP+R+xjt9spLCzEarVWWxiLi4txOp0kJyej1WopKSnhgxnPYDZ56NTOROvmarJyg8z70kZaooz9u/fRUupc5axIkoSEhI0yhJCCimI3axdqycn/hQdGb6FeqsTPy3WoVBrenx3Am5mIQiwjhZrSeKWgwlDckka9zvH0kyPZ8N2+v10OQJIk1q76jJ+Xq7mYGeThyaUMvVHHui+v1qK5qb+erNwg458u5rulSVUv/pQkJffe6mLp6grmTY+vIj6PnvLx+Asl3DHEwBtToqvG1RPjLOw+6OHBSe/QoomKB0aYuGNINFPelOh4g4ola1zMnR5XrZ5U725aduzz8Ob7FaxY70ImE9BqBCaO0fP6e+/x8duxDP3TeOraQcvlLDfjnr6Pr1f8cl3p8u9P/4B6vmaofo+yFkYdYsYHMobfeFUNd9/dRu4YqqfXzaUYMxqiQIELO/rSJmRud3Ai4QyXzssoPZVAtLchekFBQPKz8PRRggEN0YlubrvVxqABKgqLYP4CJfsP+PlpSwmdGYgWPSIiZzlMO3qhQk1e8q9s/zGmSvEAMG60iSEDdfS8uQhTYVvi/lRbxkIMHqkBpz0Hef+dD1i88qtrtsF/EsaNn8Tdty9l5B1GTu+sh0wm0H1oTtVG7x9xLiNAWrKCE6f9BAISgcDVjX44LHHwmI91P7i5khNJ/7OYZGTmBKvIz5ZN1Wxbn0z7/gUY86uncJTHHeXHFYk0Sr869k1GOTPfsOB0VHBoZQqZOVBYGEYh2ojRypAUYeJi5Ex8yES3TpEx+/lSO53ba3h//oVrtsPGjRtp1VRd64YUIulckgTfbXbRsL4ShULOF0vtjB1l4t0XY4mLVvDStDLee616ZUivV+SJZx3ElXdDK+jRoideSuUSp5AjJ6zwog7Xrj5RC1qOnZQY+WgBPh9czgry3ONWsnODdO2oYd70OLRagV93eXnx9VIKL3sRKtR8+JGD24dpiI1RYDEbCP8zNvtPMJvNpCUraNFUzfzFNh570MKjY8zs3OelsCRMh0E53DXMQFKigr2HfJSWhQmHJd79pIyzp2WobanUCzRFJajxFXt5/vg5Um9w11BDQqQb9dK1Dj76rBKDTsYtN+qrxsOxUz6mvFnG0rkRkqNdaw3RUXK8vjD6WDfFxs307KJDrZKxc78HuUzgwNfxJCcqmL3QxpQ3y5j+ckzV+3rjJjc6/fU5+XqtBZXzahqbIAjEkEAMCUiSRKZlC1731SYIBsGCLn8Aaz/MZ9HCTISQkhh7B1IEMwhQKOVgwFKHCgaMggVbuRKl2s/PWz3cPczAhDFm3ni/gtPn/dx2s4GSsjCTXipl3UYv0faW3Hl7CcY4O86Al/0/p9QkVeUCn35kof9NpygrllOPJuTlnL8uO/ynoHHjxpw4G2DFZwkcPOZjzD0Gft7m4+nXSvH5JDD7uWSrIBQUiNYH+OTFaOqlKAgEJNZ+72TG7Er0BgX5eQI793no3a26+k6SJCY8U4E2EMWmX1307qajbaua5SScLhF5UE+nYH9kgpxQbpD9RRnoG+YhiRKzF9gw6AXGjjSz97CXpHgFdw5Vs+57FyolZGYFePyFYma8HMuBo16USoEoixxRFK/LRxr9wCiWLfmUpFSJGa/EkRAXUbhv2uZh+AMFtGyqwu4UqZeiZOxIE8mJCkQJnnjEwMoV54i2xdcYjwHJj50KGnA1GClD4AInuO1mLet/cLHwazvtW2vw+iSOn/WiUQnE14PFc+LZ8JMLb1QmRUovhorGGIRIgKZQe4ZQwmVG3awnPjayXo15ohiFTM5v3yYSHRV5TnLZ9fmITZq25dDxPXTtqGXwPXl0aaeh3CZy/10m+nTXsnO/ly+W2omOktG6uZpjp/zM+9JGbkGI4Tfq2bImmRffrd5o7eb+er5e52TMiJoBn/mL7dwxtHZScsc+LyfP+THoBYxGORczA9x7u4Hc/Orp66PuMPLEiyUM7ltTERYOSyxd6yAlua4KxnXj4Udf4u2PpzL5YQvFLjtxdZDpfslHWJKwU4nNLfHWhx6GDtLVSMP3ekWWrXVisgqMf1BH0Kdk2So3B447GXCrj9RkBUNvUrF8lYezB8w0Fnuj5Tg+yYNGqKlstVPO8KEqYqLknD4fQJRgw5J4Rk/I5OyZTKItcjwBL3klSsKECUoBCmVZPP/it9dti38nGjduzMSJE0lKSsJms7F+/XpeeeUVPvroo1oFLjabrUYw02w2Ew6HcTqdtTYH3rBhQ7Uydenp6cycOZPY2LrHQTAYJOgPgrYctUdLUlk3vKVufPKL9L+tkJ9WxxNlvTqfcvODPPeSm1hHB2SCjBZSR47Lt+MPe9FSU1mXQBpH2UmslFSjfIJP8qCJr2D+x1b63VSB6K/bhwkTRkCGWtByg9SdQnI4yT5ESSREgDSaoEFHWApRLORijAkRHx//t+pePz7xWfoPGMqQwe34bWNiNTVivx46PppfyTszfsUQSECfWsLLL+u4fYgVhQJ27ffx3CsC94wr5deNEb9GoRCYOyOWL5bZ+XhDLG+8X8G3S3xIoox5C5ys/8pEsuOGyDwTAG8MVqkhH36wHbu9gpeeNrNtt5c7Hir4PcAFZpOMSeMteD1QUirSiMa1qma1cgM6nY7ExNprrl8LPB4Pn817lR+XqjibAecuRtaiAf2VbPumAJPLSqU6m3q9L7Hs86iqIJAkSSxfV8qEh+/m5Vc/pEuXLrXuUxMSEiguLGXzFh8POdy887KF5MTIWr5yvYvpM/0klfWq4hjCUojouGCNtebt56MZ93Rxtb21KEqs+zHA9gPprF775DU3gfT5fISDYRSoKCSLJKl+DRW8V3Ljwo4aHX68VcrUGvbDRQn5IIkkkAYIlFJAPpk0pS0BfDiopOHv78tE0jjBPlJogICAjXKcVNKWHlXNYJWoaEhLyqQiSsqPk50bZPwTlagkfTXi8w8IgkB9qRkXOI5araZt27Z/uS5cK/5Lfv4vxHffrmXE0Ao6t4u8WPILQ9RPVVTVS5Mkif1HfMya56WoOEzzpgpkWi+d2tY9IG7qr+fzpXbiYhQYtSqUF1tEiM8/wSCYaervxpdLjuDxSaz7wYXPJ9GhjZoZr0Rz28VC+tyh5MdfAvjtEhelkzioxIAZAQE75RhkeqLDiXz7zTfcM+reay5Yfi0oLy9n+rvP4nJcpGlDgfxCCZsrigGDRrH8y5V4Sn24PC6cfgdanRatQUlqqpuflqegVAoEAhLTPnBRcN6CsqQ+zVBQJMvignw/8TFKdHrIzhGxhJKIFZMJl0UzoP8lrCku/KKPUEDNopVBRt1uZMlyH3pPHBbqjkxGiQmcPn0Gla6CJUs+Y+zYiX/rvvPy8mjSIMSKb3xMmxbCECVn6hM1HYj6qUruv9vIqm+djP1Td+I7h6iZs1Bk3xEf5y8FSYiVM2FqMTFR8mrE5x/o2VnHI/ebaVBPycXMAL1vzcPnFxnUR0ff7tpaC+n36aYjMcHOS09aadlMQ0lZiI8/t5GcqEStqmmfhvVV3NzXydatm7nppqHXbItffvyF1kQam7kkB8aUcobfWLNboE4n493XDDz22H5cThlaDIQI4graEXMFdAWNiRfrVb2UlKhw+v2kpAf49fuYamTIqDsNvPRWJd/84CQ38BvuYhMRmlzEQTlOoZJuXUTMxpqkQWK8ghG3a9n6mQz+QTChEwzES8mcPnnmmu//PxHxcQremHJVPdK7m5YJzxWzfH5iNSWjyy0y5a3SSB26NQ4WLrfTrHFkrEqSxLini+nbQ8eJ7WlVzkdZeZiHny3mqUcs9O0ecQDMJjlDBmk4uLgcy+91ePySj5SGfhql1x5FfWWqiUFbMxDKFTT3dYlsesOAD4KVAR4at5eliyNp9cdO+0lKlCNI1+7clpWW4fPWnbouSRJFpWE6t9PwwpOR+ndnLgR4dWY5HW/Q8MyjFu58qIi+txTxzBMGUpMU7D7o44sFPvQFN2D4U00eQRBoILXgsGILidFaKKn7umKjFHz2XhQymYw33i9nyWo7n70fX22NGNhbR89NGnoMLsVzMR53mcT8L928MNlEQbGy1s1QXWjXrh0z3w2xekEib39UwbDR+Qzuq2XvYS8P3GXi0xmx7Nzvxe4UGT/KxPNvl3HPbQa2/xZGX96AZLFR1ZzXCFrq+9tTfPoMS1bZeHBk9U29IAgM6a9nxXoH+474eGVGOS2bqaioFGnSUMmyeQnVagBGWWUoFDIG9tEz45WYPzUEiWLJGifTZlXy6cw4nnrYysC78hh8Tz5dO2gYP9rE6m+dJKfW43qQnJaCv9iL+h9qtEqSxCVOEQqI+IJh/NLVY2SCjOhwKgXlBTSnfbVOryLhukRLVZCLapLzenM6uJnln0XUC289H01FZZift7upsIWZ8ICZH7+XSJIaIJQ1JFAaQN1hJ/palDgQUYLpLH5aF/fHZryENcZDRUUFUVFRtR7/nwpBEJDL5cz7ys6CD+P46VcPO/f7OH5YTpRRSVllmPo0I4E0gkUBXnnyAs+Z8gkRxOuBxASBhESJ3t20jJ9cwivPRXHfnZFneOa8n1GPFdO3m543XlATDKpYvMpOQXGYRR/HYzRcfXZfLHViKGtWtZlRCEpSQy0pyZGjkJfxyTuR+SxJEi++W0a71mq+/sbJ3Omx1EtVcvyMn8+X2nnwySJA4rf1KfS5w3HdweHs7Gx691SxePZV5ZZMJjB0oJ7G6Uqefb2UVV8kci4jwNsfVeD1iTgcEoIALzyv4v3pe0l0tEUr6JEkCQcVXOYMjf9U8iEshfHiwUIM69c6mTtXS68uGj5b6mD9jy4Obk5m/9EAS1bZeerlUgb01vHl7Fh0OpF3PzzIkQNyQj4lfW7ysGTO1ffO0xOsHDnhY9zkEnoPK+TU7hRWfxek74A7rssG7TsOYOqbG1EqBUwGGclJSuZMvzpv2rfRMHakibvHF/HAiAgBnJkdYOpbZTx8XyT9Na8whN8vVimEnxhn4YFJRZRXhBk3yoTZJKfSFubDeXZWrnexd1NNMsLrFfn4s0p6ddMS9IPXJyIgMLC3nmmfVPD0BOvV2oDxCrp30jL1rTLenBJdFai32cM8/Vopbo+IxWq5LjsA5Obms+obL9+skqHyRFNIDklUX1MlSeIiJ0mjCUlCfQDKL1/i7oeuMO/9qKrO85ezAox93IYhuwPl8gK+XlmOojgVW6AAiyyRODENX5HIsstZ5LvKaCu2RymoSJeacY4jtJQ6oxKuBg68khtXyjEaNVDTtnspclc0gqjEoSgkJkEkMTXETytTUCkjNVc/zjpESUWQkBjAZrNdVx3Yfzf+XJonLS2NJk2aMGnSJHbs2MGwYcNq/c4/7ikkSar18z9w++23VzvXH8eVlpYSCtVeRPvcuXPExUs8NsbA/PeOgypAQkM3U25X4vFpuXlUPhaTjNtuNrB7t8jxIwJRRd2qnotDl8MTD2lYuuAClmDNeotyFEhIHGYbTWiDRYpDQqJSmYcv8QLfL7aSnqZk9H0CGxZl0ozaSxiVkEcTIt3iFYKSVBqSSkPKKeSy6gguvx03Di5wHOR+Hh4Wy+HDh6+7IeYf+OWXn3jyYVOtadjPPGZlxgdu9FGV/LzRWu2Y3t207PxRTefBeRQUhaoaqP1RN16hEHjnxWiOnChg794Q789S0cTRo8YzVQgKGoU6sOjzE/y40Ylf6UCukJg41sTD95mxOUTmfu5m7WqJmMo2XOEscVIKBkxVohYAjBIKhYLCwsK/ZQeAtWu+5r47gmg0Wlo2VfHCu2URMVl/HS/H5eN11seXkMHKRbHV9hKCIHDfXVoOn7jAonl38vILOm659SFGjR5f9feEhASWL1vORy/PpkFlH86sL+Wm3RmgdeMPihgqG5HiSUcuXPURs5XneW5CzbIsjRuo+OLDeCa+UILbayApQUdRmUD3Hrfw0SfPUVZWds33XF5ejhgUUaMhWmXiivE3oh3NsASTkJAokWeTH86lNV3w4CKLC7WOXVEK48KOhEQFpWRzETVqYkmhFV2ooJgCsmhOh6oxIBPkBCQfR6QdAATx04C2Vb7CnxEjJJDrUnHjUBdiaT3+ahdgEEz4JQ/10uoRCoXqHBMKheKaidH/kp//C7F50yrWfnY1EiWKVE3McFhi5Lhyzuw3I3gTUGqD/HZaRjDWRSgEdQUHyivDNEpXMvWJaO68104nahJGECFAd+4S6dkzxPyZcRgNMrbv8TL+mRJaNFVy53A9r0+10mlgASF/PvFoUblUWFwNUaLiiniWbMU5CCm59/Y7Gff4g0yZUrN25vXC4XDwxGN38fEbvmpqhJKySm6+5zV8Z5tQKMslWWxEY9rhctgpdGRxtFBG045F3DhAQ0FRiMI9TUkKplZtgAW1h/Y9bMyZaWHInRW0DvSJRG1//3u0L4GyrBy6DLvMZx9b2LDJzfD7Cwi7rNSZ3/InSBJYLQKbfljOQw89/rfqXIbDYTzeIDOmhzCWNeX2BzPqPPbuW4z0uyOPB+42oVAILPzaxsdf2LCa5SxZ7cBklJFxOYDZJOe2mw11Xs99d5l4dWY5iz6OBwSOnvSxdaenKtX0H2Gzh7GYZDz/djldOmgYdYeR6S/HMOXNUtZ862Jg75qR1XtuVfP23O+ui/wMhQJV15zJWSbdVFOF4PeLLP/GzeJlPiq9QdQ6gW79fERHydi1O0xelpLYcFq1x+fHi84YZsZbhlpVYO+8YmHjFierv4xl1H0eEot7cIFj5HKZWCmR45tS6LC/kHvvUfHKFGM1u942VM/m5WXgqLlpiCeNAlsWfr//v82PasGPP67jmUervxanPB7FoLvzGDIqn1tvMlAvVcGZ8wF+2eHh9eeiWbXRQVZukO27PZTbwmRcDpBfFCI1ScGD91RXs8REy/n60wTuHFtIn27aqufWs6uGXxaXVZGfPjx0blX36zIpQYHd7yFdbFml9vkDSkFFYmk3HnjkN+RaH3NnxPLY1FJG3DPhmu3Qtl1b1iwL1ZnOdei4n9hoOV9/enWMdW6nYcX8BCa/WsovOzzMejeGm24M8NjjPtBUIIgKmtkG19rJVi4osGh1WGKChIqD1UiyPxCUAlhjw5hNEbvce7uRwyd8tQZHNBoZrzxv4K2nApS43Zw+IzJtdoDb77y+NdFkMqE3pnDgqI/Xn4vG4Qwza4GN8oowW3d7WL7eSYN6SgpLQpzPCNCni4Hli+WUlAp0pGHtjSjcTZn/xW81yE8AmRzuusVI6+YqNv3q4tMZcZhNshqRe0mSKCgOUVQcrpbaDRFH+cF7TOw75OVcRoDmTVQ88oAZp1MkOVHB4BH5dO2gpqDUds12AEhtEMORUyep57/quEqSxDmOohW0JFf2grZ7Kcs+RVJl9TQ6GTLChFFw9bkasWCnHFESa1V/uiQ7WnSoBQ1yFNU2C1FWefXSAKK86vfkyAleg7g3RBAhPp8b+2nJysr6L/n5DygqKqJNCxWLljs4eyGATgunjyvoEBpIZWUpMipJFCJkj0OqoMRtp567A1ZiCROiMphFSfgKSNCmlYqX3ynj/Q8CqJQSdr+XH1cmVJu7Pbto2bXfw6NTi1n++7py+LiXLxeFSQ0lIyFhpwx/7BVEeRDBZebTLzyMv9+IJEm883EFVrPAsRNBSgoUPDvVh0rj4YHRar5dnMSYJ4s4dyHAJ1/YGX7bg9dtjxVfz+bVp2t/ZzZpqMJilmN3iHRsq2HZvAQenVJMWpKSG+/J58M3Y1ixWs7b0w9w7HgYj0OBmWha0LGaai+XSySSRn2hGc5AAs++vAeV0oGkCLL/p1Sio+R8/Gkpp0/ISJSnse6InnVflaKNt7FsgYXla92s2ehg8ezkGmtGhxs0PPKAiffn2FiwzM7i1QrWf3vtHX0BnE477W9Qcf5iEL9f4PlaguImo5wXn7Ky4Gs7b0yJZt0PLh570AJAQVGYQb11vPFBOdNeinQ8VyoFvp6XwJrvXPQYmo8spMEfDFNaESTd25HBt51ixlsGbuyvQxBg/xEfz71RhtcnMuIWI62bqSgsCfPFMjtPv1rKo2NMPPRUMZ/OjK2qPzr5EQuPTS2mxy25NG6gIhSSuHglyMdvxdKmhYqRj9fRNa4OSJLEJzM+QhYw0YZeCAic5TBeyUkyDVGjwf17jUMD5iriEyDa24i8rSZ6Dj6G2QKE5QTteoylnYkSzFjDSRzN3QEU0oKO6CRD1XvEYo9BK5Vy4feGNwbBTEOpFWc5hFrSohY0uBUVqExuxo7QsGiOjgRbT4L4Oc8x1MTiK43FgY9GrbIYOlTGorlRyBUO5i3ycDlDyVdfzuPlV969Lnv8T0Kj0ZCWllYnAWGxWLDZbNU+czgiwY26Shkolco6lW1/EKf/iP379zP6bj2PjTOw9Js83nohisF9r5KYzzxq5dOvbHz8mR15UX2S/S2QC4pI/UFFBl5dDkdOibTpIlJ0NINod+Oqd5YoiWRwAjVa3EIllUmHkZvVyOUw6jY14++PrhrLv+0I4caBTSrHIlRPoS+QslCgrDVA6Yo7T0OLEnNGUxSCkoa0pEi6wsbvLjNyrLnO+/5n2LrlG76Yrq/6nZ37vFy4HCQ2Ws7N/XWoVDL69pXXSo5qNDKef9LCohV2Xn0mci+iKFWrGf/KM1ZuO1JCyGaqM0vELEQRlgVJKhrMOeEgcWIaCz8oYv5cG3JJhbq0MSZlAE/qOW7uLZAU52LX7iD5V7TElXXELpTTrU9XNBrN37YDwMWMYzwyInKNarWMAT11fLbUzmNjLKxdZmXQbTu4/1ZdnTXdJ40z8+F8G1tXG3lx2gKWfOXngQcfr/r7RzM/IamyEYIgYCUOa0kckiRxmTOUYEOLG51kwIOLyqhCLCkqmjSufR+RnqakVfNYet84m2bNmqHXX800uh4bRNTYAnKU6APx9B9SRqP62fy4KQOFQqBXI9i7LgmNT4dcUpDBcQqkbBJJq/q9kBTkLEeoR1MucRoHlTSgOT685HOZSkqIIYG29KhG7opSGBlyNGhxYkeFGit1k5HWUDLGUivZZKCrRX39B0JSEBGRRUsW/Evj4c+4viJT/8X/E/j97mob3JQkBRmXA4TDEtM+dHBqvwF9YiVTZ5bz+Uovz02zIZfB6m+dtZ4vHJbYst1DeUWY7JwwclHzlxvOGIOW++82YTHLkcsFBvbWsXFxIpnZIQ6f8HHL/QW8+LSZM/sTOHnYwltzbdga7sApK6cBLVGFTLQO96RVoA+LZi/nww+m/cs2+XrZZzz9sLtGGlZcjILvl8fjTzlLMzpgIprT2l8pTziANrGCOJ0FZ4meH1ea2PebCmfAV/XdkBRESr3EN4tj2LLdh7K4Ya3pKjGhNA7uk+FyS9x7m5FVXyQS0kcUrzbKap2MoiSSrTqBV/Jid4iUlxfSvVNnft60+brvPTU1lR07vZjLWiBBjSYuf4ZKJWB3itwxtoDXZpax77CPHRtS2fNDKjs2pvDqM9FEWeR4vSIWU93T32KS4fZEUoafHG/hSk7EGa1t2Gz4ycWIRwrp213HnOlx9O2u460PK3j+7TKmPG7hwuXaCxT/ncpuBrMGlxQp7u/Fjddd/SyVtjC9bipl7qsJqE70pUv4Zhp6unLygI6WjTXs2RyP1aDGixunZCMkRdIgJCS0Jj839q89wi6TCfTprkFA4MYb4QR7SaEh7YXepAqNSfS1ILmgP+sXRvHG9OrFq+2OMFKo9heeAIiIrP9m/d+wxv99OO1lNTrsRkfJkcmhX08tKYly8gvDtGutZvPqZAqKQ/j80LWjlumvxLBsbiKvvVfOc2+U8egYS62/odfJaNtKzfHT/qrPTp/z47JcwSd5gEjXwcuZdTM4NnsYtxtiqb2GrUpQU1GoYdJ4M49OKcHjCXPvqHuv2Q7du3en0ibx4KRSwuHq602lLcxjU4uZ/W5NJ0MQBF59OpovltnxeCV8ghubx0tURSu8DlWtxOcfUKpgylN6LiuP1ljjJEmixHKcl5676rAYdDLiagkc/IEBvTWEjZUYsbD/mAevdBN33nXftZqgCvM/X8+YSWX8vM2N0SDj1Wei+X5ZMqGgRFFJiJz8IH26aUiKV7LvFxPJpT3RUHcjCrmgwOOs/bp/3eXlnlsNLF7lYPxoMxt+ctXapXjLbx4sRhlj7jHV+TsPjTSxamPkHR1lkeP2iNzUX88LT1rp20N33Y0OCgrO0qRLOQWqs4SlyNgspQANWtJpgRIVeq2ckWN95EXvxSFVIkkSXsmNUhegWH6l2vlSaYiESCZnazzvsBTmPMeoT1MA3DYVa7+vuwOpyxeouia5IKe8WIHdUfv8ycoNotGFyTBvY+PKKAqKwphMNVNu/9MhiiIZl328+1I0KUkKrmSHSZOnoxCUFJFDGo2BiEo9l0vcQA+ihEhtYoWgJNbbGO3lzuzcKdG+tQaFQkZiTn9kV1py73BTrUGLXl11SCK88X4Zox4tZNT4CpKKI5kXedF76Tj6DGs2COzaoeXdeQ4EdYD7JhYy6O58tGrY8otI0b4mWC/2JyG3P5aMfnw1LYlbRpbx9gvRhEX4dJGT226/9rXwD5QU51YrQfKPaNNCxaUrV1OuZ74aQ0KijD0/pPLRZzYOHPGxcWUUv222EJPsQyVXVAUDApKfTOksHpzU+33MGwULMWY14YAMk0bJHWMLaNU7m8wrIsneVsQ6W5Ag1iehohPqsz259R4b7W9QcPMgTZ3lSu6/20RUlIypr7ho1XoQKlXd91MboqJiiI3W4w9IdGlft1/fp5uWwycivq/DKVJcGmL4AwW8OrOMSpvItl1eBt6Vz7c/uzhxxs9XK1zM/MCDLqc9idmDqF9wE0myNGwJx/AWRvP04wpadimmRY9cXplWwbwZMSTFK/lwfiVPv1bG6++Vk56mZMRwA99tdvPQSBP3TSxm9OOFPPJsMb2G5xIMw5Ff0lg8K54V8xNIT1MysLeOuBgFoWA+Xm/djWv+EadOnUIe0ERqqgtyRETiNFGo4yrJjtrFEXZwnqOIhGkktKrxfYsUR73i/uRfMBFzeSCJZd2qgpiCIGAmBiux1boW/wGrEIsMOR4psrabBCtthZ7UoymCJCcoc9OqlZwlK92gd1CYsp0Tsl00ojXNhHbECymkCo1oGxjInu9iGf9kOQ/dayKyBAtkZl68Zjv8v0AwGCQ/P7/OjI3GjRtz8uTJap+dOHGCBg0aXFeJq3+GwwcPUT9Nwf4jPvr21DC4b03y5PGHLLRpqeTxl234Wv/GUdVmTgp7EEIqjOWNKCgQGPuAhmFjC8lJ3MpZDnJOOsJxdmMmmrZCD7pJQxCDcoYOk/H5HBOPPWSoIj537vOSnSXQhm7kcZkz0iGKpTwKpWxOSvsopxgHlVV7FoikzOdF7WfyU0ruvUuLjauqvgQxHW+J8fdmbn8P58+eRxQl5iyspP3AXH7e7iEhTk5RaYhbxxQiKAMMubnuFOq+PXRk5V5dN7f85qFXl6vkbVqyglh1NLJ/soNTKCIBcr/kx4iVeHtbUor7kljSHZkqSP2+lzi+N5bPPojltalmfvkuhq+WyslO+JXSmEzemv7G37bBH7BY4zlw1MeUN0u5/cECMrOD7Nzr5b7HC8nKDfHwWC0N0+veByfFK6iwhZHJBGa8rGbL5uX4fJF11Ov14i731BAGCIJAI6EV9WjCWeVhChtkkDLcwrw1n/DZwoV8skBWK2dQWhbiyGktHTp0wGCoW5j0z6BUKjFFGQkRwIiVzb/6uG+Ejl+/j2XzhhhmTYsmGJNLUAr8TlTq8ePlGLs4Jx3ltHSA0xwklYbECAmARBSRxsKVlAACDWhBstCgGvEJUEgOiaTRUuhMa7rgx4dI3TXGRcJ4ceHGQSVlVT7jPyKPTLRGDfXqXV921F/hv+Tn/0Lo9TGcvXB1Iy6TCfTvqeWtD8tZvNJF664u9v8aywP3GuncTsO4+4zs35LEtFmVXMmpXl9HkiReeKeMxx40ExIFfvjJD5KszkEmSRKCxof5H4gxtVrGS09Z+Wqlg2VzExhzjwm1WoZcLnDLjXp2/hyLM+UoYSlMMvU5wV7UaGgr9mHB3C+5fPnyv2STfXs2MXRgTbk4RFRXiQlyQmKYkpSdfDjTwNkDSZw9FMtHcyG5gRe5AFYpHjdOKqRIHmelOodJj2mRywXWbQxg9tZdRFdZnsKOfRFnLDFewW1DNRSRhRotVzhb7VhREsmN3s1Dz1ay54cUdn6byoFNqTz6QIi3XnmKrVt+va57l8vlyDFgkmIwE8XGH+p2Cn/c6uaBu41k5wQ5edbPok8SqpSMgiDQpb2GjUuSUKkEftlR9wt2+14vHW+IpCDodTJkMujXQ8vGTdU3vKfO+Vmx3smPXydz93Aj6WlKenXVsmROAvGxctb96K4z3XHFBje9+lyf0uHRpyaSpTmGKImoUPPDz/5qL5JxT9hQZHQg1teoamE2ChZSy3owdzas/c6Fwmon+aZDdHrgBN6WOyiMOogCJZIg1kru/gGtRiAclmjcRIZViMEiVE+VEQSBWGcLvlkXqiKOAWZ95sDgrn1sFZGLAhVff7n8uuzwn4Imzdrx666a4zQ2Wo5WI2PeYjvFpSGOnvQz/IECTpz28/n7cVRUhnG6Isq6FfMT0GsFkhLqJpfSkhUUl0bWRL9fZN0PLrZ+F42q8z4K4nZRajjPifNuyitqXzfnLXQhiIq/dFgMKg0GvRy5TEChFK5L2SaTyWjQJJbdu0O07ZfL7IWVfPuzizfeL+fOcYW/NxKpfeMcEy0nGIIvltkJKdxEq80kCeloRRNeyV3rd4JSAK0pwB236NGnlpEXt4NyoRCP5KJcKCA3bgcPTfQzZNDVYMGPv7qIjqrbxpU2EUGUE8RP5846unYf/LccvJiYGFZ/s5txT5XQslsBnQfncuO9+fTqquPo1npsWpnC0xOiOHdWIK6yLXLkhPhrJZEo1HTQFi63YzXLOHAsQL8eOiY8YGHTNg+ffmXD748cHw5LfPODk0++sNGzi47E+LrvPy5Ggd0R+d6u/V7atoqsrw/cbWLNty5E6fqU326XlwnjNdwzqYTz5l/IT9xOluIUqTQCIorj3GwZkyYY2LBRRau7TuC94VdiBxzgy6UyZCk5OKTKqvNpBT1pNKaMQk6wh1KpAKdkI0/K5CBbSaEhesEUCRj5NUz/xEZpWU27fv+zB41MQx6Xqj7TlzVl3FNlNYh7v1/kuTdKmTMjlujoSNDt6Knwv9wg8P8ivF5vVRminfu8NG+gQ+mOBDzChKvqehVwhTSa1KrKMWAh/7KWYYN0aLWRmlwhawGjRtTuWwGMvstEWUWYt1+IRilqUQoqSqwneONtgXkfWGnSUIXZJGfYYD37N6VwJTtIUUmQ9+e4SPa2JjbYoOpaZIKc2EBDbCcaseF7HzqdQKsWcs6fv/7SLxqNgUpb3QGp/MIwMVFXbWA2ReamQS9jw1eJzFloo9/tuUybVcn8j82Mf7GEE/IdHJf2cJ5jGLFUS+kTJRGFQkJUBBg2RMO3S5I4vbMe+39JoO/YixREHazyRTSCFkNBa1Z+4yUutu5tlkEvREguQcLlqbhuG/Tu3Zvvf5HIzg3h8da9yfwzdFqBRSscLJkdz5efJDDt5RgO/JzGM49amPRCGQ+OUPLpK0nEZPbHGrwazIt1N6N+ippn3nCRfkMlzz6pY8+PyaxZmMCUN8t5+8Votq9PYcPiJDavTqZ9GzW7D/rIzg3Rr4eW75YmMXdaHG89H03XDhqeHGdBJhPQ6WQEghLyP5lJpwlz5cqVWq6+dmRkZCBDiZVY7PJiytK3MXl6MT/9oGXdCjNDbpGwRIno62j+AZGUZKmOjbofL/F1ZMsBxJJExT/Uh9EJBgSZiNmfwuVcL7NmWDlxMIqnJqmor2hY1fX7z6gXasV334cQRQmFAqJJ4MypzGu0wv8Mli5dytmzZykpKeHixYt8+OGHeL1e+vTpA8CKFSuYO3du1fGDBw+mrKyMJUuWkJeXx7Zt29i2bRu33HJ9vv4/w4XTF/l5i5/1P7q47666g2V3DDVgMgvs3hLL5MlKEtN9GLBQLBWhutSR1ycbWbrWicMhopPM1KMp7ehFopAGRBrDOEp0zP9Ay/DBMpq1K2PQ7cXc80gBS9Y4kCFHKahoJXQmneaECQECzWhHa6ELCVFqkgYdoSjtV4pSt6Hrvo+FiwUeHWukNi44OdiQlctW/S2bnDx5EnephvZ9Sli0zMO2dclMfzmG4TcaeGyMhU0rk+jRTc2W3+re+5VXhomJilxYQVGID+dXVsv4O3LCj8prxS2z16nCc0o29EYRHx5CSjdKrvqmkiThjs1g+YLoGorLTu00TJ6oY8zD91U1vPpX4Ha72fCjh3tvM7J2YSJTn7CSkqRAIpLFsHydj+176/YNDx330+z3oGCkDFKIvXv3Vt3HX0l4DIKZGDNMGOugtOIQubmZJCcn02fgeB6c7CMnL1h1nn2Hvdz7WJhXXpvzt0nPP+PNGa8DEkXkUlGgY+At5fywxV21rjz7lIYTit9+b3oEKTSgLT1JpxlNaEtboQdWIRa35CRIADlyGggtaC/0ph29yOAENulqrWhJkiiUsimlgCTSAdALJtJoTDF5tV6jJEmUUkAhuUQRhx4TJ9lLWKr+PMqlYvLI5JuNa/9lu/wZ/yU//xciN7+A194rr1pYVn7jZvFCgRULNSAT+fwTaw31SZRVzpLZ8Qy6K5/HphazcoOTuYts3HRvAY3SVTz1iJXl8xIoLPdhJopCsmr9bZushF695NUWJUmSWPutixffcNK1vbaqac6fYTTIeGKCjgpVNmq0GDFzQrWNID6STVYeHnfrdUVy/4yMjAxKS3OZv9jO5FdKmfZJRVVkKjM7yD0PlpNxWkFp4j52fp/EfXcbUKkE5HKB4Tfp2bEpBl1KGWUUUp+m5PO7M6Fz06q5suoe/wqSJFQds3u/lx++D+MUIiomNy72SVvIky5jlyq4qN/D01PhhSejqjrcGQ0ynp9s5vmn9Lz1+gvXbYPUtHoECeATXJQ7/Py4tabqxuEMM3uBjUfHWGjbWsObU2vWsQFIiFPQtaOW/Ud8nDzrq/a3S1cCzPqikpenldKtY2RzLooSKqXAz9vd/LbXw4VLV5WccxfZeOeF6FobbT31sIV1P7i4dCVAwxsKuGN0OafORUj9zOwgGzdrGDjwpuuyw/33j0HU2Tih2kaIIGJxAi+/G9k0lJWHuXhGgVGq2b1REARU9kTW/eDi2PYUVn0VxayZFvZujWXWZyIFcXuQXEZ2HfDV+C5Exsex0z5aNVPx3Q9BkqT0Wo8TBAFleWoVsbxivYOTZwN4qfm8fJKHInIxYCbgr10d+5+OgQNvYukaVw3VWKe2Wtq2UvPDsmQG99XRq6uWNQsSmfZyDIGARFFJmMemltBxUDbtBuRQXBriXEbdNj51zk/D+krKK8I8MKmYpHg5FrOcX76NYfuver75IUzTJjJuHVNAXsHVAJMkSXy91smXyx1YokMEJH+dv6G2uti130MoLNG56/DrtkX3Hn2Z8ZYBe4XAe3MqefODco6f9qHTwj8bPi63yIVLAdLrKzAEIrWe02hMBidqBMJESSTHeAilJnLSXt2VfP65hlufyiA/bhe9H7zAjl+NPPvE1Q1HcWmILxa7OHjUV+da+ukCN8qSekjGSkbdriI7+1Ktx10LEhMTGX7b7SgVMsoKlSTFKZk41lK1DslkAipBjVJQReY+ajxS7UpFh1SJ3etj1heVnDrnZ8deDyMnFPLzNjez3oll9UYHsTFylEqBFfMTOHTcR/uBOdxyfz7D7isgJy/EN4sSSUtW/OWmYt9hLy2bqSgoCrH/iI9eXSPrq1oto9Iepn6DujvG1oaGjZrwxTInLz9joV0nka2bTDSop6xW3N5Y2pz7HqmgQT0lC+ZY2fVzLOu+jqZNczWSPMBpDnBS2kehlEO+lEkRuViJwYObTM5yliOUUkAi6SQIqb/XEz1NKo3wFVnpfnMhMz+xc/aCnwNHfTwwoYIXpojI3VaKZdkUKs8TlkJYQomcOCYyZFQ+X62ys3Ofl/lLbAwdXcDYUWY6tNEwqK+O/nfkM3T4g/+WDcD/NVitVmQy2H3AR8e2GuITBELyiE8lQ45PivzbQeVfpprJKxO4khtCIRPIIQOfrG4FL0TWuBZN1DSsr6JxMwmnVIkqrowRt9dUWimVArPfjaNtKw0q1MSJtQf9ogP1WP1NAFGE+mkK5nzy2rWaoQq33PYgny+rfb65PSLnL0VKTPwZwWBkbVKrZdzYT0/f7joWfRxP/156nnnMQlKqRBu60UboSqyQVG0cVirz0ZkDvDDZzFvPR1d1k4+LUfDhO1ZGjvVTrr5K2FnEeM6ckdi6s26/d99hH06XRLcuco4d2XbdKX1qtZqE5FYMG6zjl52eOr//214vndtpqn5z7YLEquv/A0MHGXjr+SgEr4HYYE1Vj0pQY6uMBNNuu0XL+PtNRFnlTJtVwZtTo+nT7aq6XhAEhg0yMG6UCZNRRkFRZENrtcgJBiUyMoO0a321vt/C5Q7uuS1CBoZCEvmFQfbuvXaRwJ49u5BkQVzYERufZP+vsYy510C9VCUdbtCw7IsoXn1FTchSXOc5Ikqo2rfEIYK1fv5XECWRIrJRJhXx28Zkhg3WI5MJrFjtJzpQu4JJEARipGQWr7bjcQuIhLFX/vX8/J9GRUUFs2bN4qmnnuKDDz5AoVDw7rvvVtXWq6ysrFaTMC4ujhdffJGzZ88ydepU1q1bx0MPPUTXrl3/rdelVqk5uE+grDyMyVA3lWEyyvD+HhhwOCUmPqLnsuwErehCtBBPsucGoos64fZKpNE4Qlr/Po5LpHyKyeMGetBK6kZaoDVaexonDmjYvVOge0cNoiTilyL7Bp1gIEmoT6KQhkqIpGz7BQ+rvorixP4YThyIZtO6GLp3ihB7674N1Og2r0SNvdLO38HB/QdxOH1ECbF89lFUjTkukwl89Uk8v+yoe62Y+6WNKKuM594oZfwzxcybEVcloAmHJWZ86MHqaYheo6BYf7bG98NSmIrY48gEKI8/xN13KinXXRU/ObHRu6ei1j0jwNhRJk4c2/637v/P2L17J57KTXy3LIEON2hQKAQa1lfx/uux9O2uZc8hkdS0xpzL8JJfWJMAFUWJjz6vZNyoq35ujDWM2x0RDOh0OtQmZQ2y7g/4JS/pDWHSOA0/L1fww/q3OHLkEKNGjWfEffOYOr0eQ+6Hm0bLWPVzX97/eB3Nm/+9Oq//iJtuvoneQ3tSSBZKVHiyknn1CQttOldwQ5cKZr1jpHGoIzlcxIWDMxwEQCPoqmrihqUQGRxHQKCS0qpzawQtrelCCXkclXZyTNrFAbZSTB5moqsFXRNJo5CsGr53pPbyKZSoUaCg6e+BAi8eDvArJ6X9nJeOcVTaxWVOM/jmgTRrdn3+8T/Df2t+/i9DMBgk6CtmQC8jQ0YW8MxjFt56O0BaWR9CBHDX/7XGgvYHOrXToNfJmDjWwsmzfuqnKfh2SWJVB7MWTdUo1RI6i5dymxskSPw9TUSSJErIpzLqFO+9dbURkiRJjBxXwbldcUhhK7febKvz2gcP0PD5J+U4SgWsxGM2hrAb9yGVxzJ8kIfvvl3LPfc+cF32CIVCTJ50LyqlSFKCnCED9eTkB3llejkWk8AvmwVii7pQDx/dbz5VVaT5zzCb5Dz6iJp5ixwUBH/DW/C70+XRc/qcgw43aLh1mJovjuQR46/ZuR0gHJNHr656jp70M/4RL8ml/SNy99/Xb7/k4xi7QOknITbMuFG1Ozfj7jPwyeeF5OTkkJaWds12UBuC5CguI48pZfPaBF54t5xtu7zcd5cRi1nO9j0eFiyz072ThiirHJtDpHXzulOo2rZUkxgrZ8TDRTz+oJm7bjHwwjuRSM49txmZ8UosK9Y7mb3Qxh1DDdwyWE9crJyTZwPcP7GIfj203D7UQGZ2sNZ0OYh08k1LUdCjk4Ztu31kbmvMbUcv06FHBUdOBPh4zurrToORyWSYrHo0sW7ycmXkumD1BjeHT3pp30YN9to7A0qSRCjuCuu+TESrre4o9eupZcKEIPOnm3nypWz2/pBSo67i50vtdG6rYcacSk6cDtCCutNGJL+K9T86+WqVg2aNVOz4LpGhdx+npNBKYrghMuSUUoCNMlrRmXMcIT2q9nTp/3QoFApa39CT3rfu4pN3YqqaErVvreapl0vZsiaZrh2uRohDIYlJL5fy8tNRDBlwdXO+cZOLl6aXs3FxUo3fKCgKsfeQjys5Jfj8Eu++GIPXJ/Hx5zZmvhppfhUTLef7r5OZu8jGkFH5GPRyzEYZV3KDNK6vYtt3CZy7EGDKxLMkOWoWD68QCujYUWDbbi8+H3z88ZzrtsV9D0zkxSnbObrDwD0TCvn8/Ti0GhkWs4wxk4ooKw/XWq/21Dk/DmeY0Xda+HqtA7/MDWJEEZ0iNeA4u4mVktBjJKhyEozJ5s0XdJzP1DJzTgVPPmzh+bfLWPV5Ig/dp2fs5GK++V7GncMMKOQC3/zg5KM5HuLy+uA1FvDsq0V8+LalGnHwy29evt0AIU0uM94ykpUnJy7973fxBHjmubfJyDhDq1Z5HDoeIhyWqqWXmgwCf8Qc6tOM8xylldSlWiMKn+TBnnSYnevjOXTcx6oNTgx6GS2bqWjaUEXTRmpSk5Rs3+1h/GgzSqXAV7MSSGiSCz4V/fsqUAhyxj9RyeFjQVCEmDoxRGxM9XXN6xX5coWDMfcYuX9iEfPfi6uyj80eRkCgc+fe13X/o0Y/waefHOaFd8p5a2o0908sIiQqCUvhqnIG5lACRfsCdOh1gbvuUNO0qYyde738tNVDfEFPugvReCQndipRoqYVnZGQ8OKhrdAjEvRhF1aiKZUKyOcK0cRjJY5Awmnuut3I/C98LF2oQB7SINnTqaQYA2pait3wpe/FJcvD55GhkAVZ92UyGze5OXjMR71UBT8uT6pqtKJRC2Scl/H95usPDv4nIDk5mYpKidUbnbRqrmbUXXoWfHYZSlKwEEMW52lGO+QoCBFARcTPCUthQgRQEClzIaj9yAQI+BTEkESldIINP4Vp0fTqvPD7Rb5c5eCHLRG1u0EfyfKZ8ZaR/kP2YnIq6NK3DK0OHh6rYcSt+qrNbIcbNBw57sfnMuKggqAUQIexWsqwTJDhc8lJT5WTmRNCLpRfd93rQYNu5qZBL9C8scDwG/XV5tNDTxXz4pPWamvQxcwAyYlX52XDdAULF3t58/nfr0km8OyTOt5/6yhJtg7VvuuWnLjjzuAsDvHwfbXXPX/mcSMrV2ZBQcSHFAQBGXKyrgQ4cMRHlw6R53E5K8Ds+W4uZ4qcu+TF7pKY+qGZ12ZWkpmZed2q54CvnIkPWti2y8vQ0QWkJilo30bD6DuNGPQy7I4w02dXsHhWAgVFIaKs8mpdsP+MkXcY+ODDPChoXONvYSmEWiOxdI2TxbMiewRRlDh9PsCHb9au0rrtZgNvflCBUikQCkls/NnFJ5/bWDw78v1AQOKrVQ6OnvTz1MMWAGYtsNGgvoJg4NrFEkF/OaLaTanqNMvfNdXw8QAeHGnkk8/sOG12jELNZ5jFBeKpSdaLkogbByXkk07tCsMiIZt06SpxEZD8XNIcQKX00a69gkqbSFxMpPt8MAhK6s4QkEtKdh/wEa60YqcCg+baujz/T2Hy5Ml/+feJE2s2cm3RogUzZ878H7qiCG5ofwOHlyv5ZdtxunZyM+F+S63HbdzkAgnOdPVz9KSPoQO1GImQPJIkUWQ9QuMODnwZcmS5V8eNJEnkcol29EImyCiTCsnhImk0JllqQNAe4N0pFwlILi5ziuZSxxpBuxL1ZZTaIJU2sYZvtnajG0euhYR/6MRtkxXTsevgv2WTI4ePkCKkIzNdoUv7miIQAK1WRuN0JY9OKWX+e7HVhFQr17vY/rOSHbYYFKn5LF8QQ5OGkeu7khPk4UkV2It0uFP2oPKH8CizyddXoiltiFrS4VOXU6a9hNnqx2MXSW+ooEsnA/sPXubUlWJSxaZ48RAbV/c96HUywqF/XQyyYtks5k9T1hpIHTvSzOfLbNRLrWDup3GMmVTE1CesDOytQyYTuJgZ4Lk3SundrbrYa8d+FeMeb1n1/8eemsDslz4jyd6o2u9IkkRJ1DG+eDGyB1GpBGa/o+TxV2bSocM3dOjQkQ4dVvzL9/hX+PSLedx5612cOXyeQnJwOy00cHZAgx43di5zBh9u0mhMPlkcYxdxUgpadLhwUE5RlZL5MmcokwqJESI+u0rQ0IQbkCSJI+zEhBUrcWSTgUuyk04zNOhwUImEyFF2YZasxJJMAC+F5CBDTn2aEkMigiBQJhWhw0A6zSiliCKyEWQCL7w2lfEPj/+32+e/5Of/Mng8HowGeOxBC0tWuhg1xkG6vwMyQUZYCuH1hXn+7TLsjjCtmqmryK8/oNUKtGqmplWziBNZURlmxid2ftwUQBIFCsoEkhPLSHG1wRMKcJJ9CJKAiIgcGUnxwWqdPZetdnFuZwIJnhYUKzIpr6g7tabSFkYKRepPtaUnFeUKbnvAz/K1JTw0MpZJry6/bvLzyy+/ICXRxfovU6vUqA3qKenbXcdL75ahtSejF0y4dQXcclPdHRFv7KcjJz/IlIlW7nm4iJLDV4jypzFnfib33W3ggXv0fDz3Esb8xBrFqcuEPOR6DyfOKHjvIw8JpT1q1PlQCxpaSB0xtj+Mzhyqs4CyQiFgMQs4nbXXZ60NbrcbxALKNMW0S1eTmmxh+aeJHD7uY+13LtxekfZtNGxZncztDxXy5MslZOcFyckPUT+1dsfpbIafrJwQDesr+GyJjdkLbXw6M65a3Zyb+us5cNTLg08Ws+/HFCxmBaNuN7J1l4dNv3oY9WgRWu1fK3TsDpHnHjMSF63kzdNnMdlS+PnHXOopW+NwOP7yu3UhOTGRzMwM9MFoxNgK1i1JoEE9BZ8ttROS1a7cdOOgUyd5rU4xwPgHDMz9MotH7jfR/648xo400be7jpKyMItXOdh1wEOLpiqenmBFCsn5fl4xMeHaVS1ObT77jvjYuDiJlr9vKM8dSuTQMS+jxx/GVxhFrJRGA1pwhXPI5BKDbxn0t2zxn4AXXpzOvXcP4JPPbXw43wZA+9YaPn47hjGTimncQEn3TlqycoN8872TqROt1YhPr1dk9kIbGhWMf7qIGa/EEhMt/z3dxMerM8v54I0Y3v2kgs2rklGrIzV5Vm108tTLJbz2bDTRUXIkCeqlKPC4BYwX+uBFiTvuZ/xBEQG4aYCezbdX8suGw0TbW6ARdISkIAVCJuGETPYc8zG4nx6lYdjfUrYlJyfz5DOzuOuRZ2jVxMizr5eydmGkhMVzj1t5dGoxX89LqAp2QWRNfua1UuZMi2P808UM7K0lM6MEsTzS1CZaSMAqxVFOEU7sODSX6NVOQXKyQP16OmbOqWT5OictmqroMSyXO4cZmPyIhe83u5n3lY1gUKJHZw2tmio57DiM5Dawem2ALTtyGDpIj8Uk56ctforzFMgUEpNflDPyTgODR4VY+nWff2lcGI1GFiz6lpUrv2Tnvk9Y9LWTR8Zc3ZzWbyDhKvSgEXToBSONpTac5TAqSYMWHTbKaN7Wz3efWmhQT0mDekruuTWiPtpz0MvL08q4e7iRFZ8l0G1ILhmXA1UbgUceNPLD3IYc+lrHXvxoMdBAMOKSbAy45SDT39Jz8wA9ghBRWk1+pRSZIOFyS2xYnFhVMwwiSotA2MRNN11fWmDHjh0xR3fA7TnMi++WodMJOP0+gkImqVwlL6yBNMTsFL75OJfLspPIRBUmknBgw0w0OsGI7k/poJekUySR/nvTh+OEZX6KxFw06GhOBwDyY/bw4TsGhgzSMfb+IP2Gl1BcLkOgnBvoVkV02cvNvDRd5I5hel6bCUdPBupMUfx1e4DGTZr/V/X5F1CptJw866OkPEyLJkr8chc5ylOYA8kUKy9xJeZnzAqBPO8eLGWtKCYPH140aPHhRS1pUWrKmb0gQDAM/vgzaBWw68DVZlw+n8g9E4q4Y6iBDV9F1he/X+Trb5zcMaYQuTuOeGebqvXtg+cz+eLLHH5eF4NWKyMUkvD6JcyJbrr0P016usCevSHOnpQTXdyxqrt6md3PxndimfpmGTbH9TV1gEhgLDkljb2Hcnj7owoa11dTXiGSVxhg7oxY+nS/6g86nGEmv1rKB69fVcTu2OMnVBrFrM8cPPVoZEyOGWnA43Hy/idbUZQnI0kC4fgrRMeJJBkFCksE5n1pY+JYS406nlqtDINJhILI/z2Si3JbkHhHe8aMPc/48QGKisNs+laJsaw1OozE4MSrOMOCxR50OuFvZUcFAz4mv1rGwN46xo40k5UXZP9hHwPvyqN9GzXb93h56mELifFyTp8LYDHXrZJTq2UolLX7+OXqLMz6AJ3aaiivDLPvsJcjJ31/6QPK5QJKJQy8swC9XkCvFaioDHHXuEL8AQkkaNlMyVefxJOTH2Lm3Ar2HvTSpKGBdu17XbMNEhJTSU48hDvgo1fXupmVQf00fJaxj5ZSJ8y/N6cJS2HyycSFHSc2TJIVrRDxH3ySh/PyQyhVAUq8ecRJyajQECaMCjUyQYZNVkxIXclZ30FUog5R4Sc1PYQ3P4jgMXNqeyz37vchM5fy7usG+vRSsuVMMVFSQq3XWCLls/23IEqnHkFmo0efLtdsh/8kPPbko9zz8ygs5a1ZsPQU9wyvvheGSMCjoCjM689F8/p75VgtMo6e8mMSE0GAMtM5HnrCy9OPRzNqfAXZOfaqWq92yrESGwnUSB5yuUxbeiAgo5JSAviJk9KwEs8FjnFS2EO61BIDZnx4KDdcoFUPGy89F8vwB/K55UYDwwbpsTtEPvncxtmDRpIr2lfLnA5JIQoUmdx2x23XbQ9RFNm3cxctpT5Uyq/85XtUo5GzZYOO1nsK6N9XiV6jYNtvIfzFMdSv7IZMkOHJSuf2e/aiMweRywXcFRpM0SLzPpPTr2ekZNPr75Wz4acKGnX04nYLnLvsYeIYI3fdEoXLLbLgaztvvm9DXpGIVYwhT56BU7Sz+1DdhP7Rkz7S6rW97vv/R/h9ZcTH1k5xyeUCjdLl3NjHT6N0Eys/S2DB1w5mLbAhlwvEx8q5ZbCe0vKra+H5iwHK7PE0aHBVIHXr7beSeekKG5d/h6EsFo2oxaew4465yJRn1fT8U63UhDgFRQVnEEURmez/TdL16nWrePfN6WxYtQE8cIqDiFUloAS0GCgiDzNWmtGOMorw4sGAiXo0QRCE31WaJ7nAcexSBak0QokKBxVkyk8x5VkBvdHFe58UEaqASsmDnTJkggylSkKDhvb+GymlgPKo45RUhIghica0Ri1oCUshCqQsyiiiDV2RC5Hmgw2k5mRHnaFrt3+vYvwP/Jf8/F8Gg8GAzRHipbdsFBWB1y9hIeb3OpJ76dVGzcjbjcTHytl7yMuIhwt5eoKVmwfoKSoJUWkL4/eLqNUysnKDDLurEk1+S6LCEXZdIzm47DpOUHEclVxHdCAJEYkKRS433yKnU0czr0wv550XoxEEgfkLfMS4m4AA1mAyXyzKZNSdtdfNmTXfTU6lQENa/q4mhagoOfGJElEWGT5/3SmhdWHTD0tYPi+2VjLxzanRfLsxDymvKVJQUWc9PoAKWxi9TkZcjIJNK5No2u0kASkbIRSg/cAc7r3NgCXWR7GwE409FY0zkTAhynWXqN/KxQfvWPlxq5sr+d46K/+YBCuFhTIS1X/txLs8IvXr179mG+Tm5tKsoReXUyQm7uo9dmyroWNbTbVjbfYwj9xvZsRwI/O+tPH+6zXT3zweka07PKz/KpEmDdWcueDn/XmVtRYM79JeS/+eOg4e8zO4rwKVSkCpENi1P9IIZP2PLg4d93FDCzVHT/kIh6FtKzV6nQy/X6SkLMxdo21oKtNp7IsjSCQFPC+cWWfnx7+CJElUlitAEkhqYUeUZFVNsKY8buXrr0sRs2p2Kw4RJDmlbmfAaJChFfTM/TTI92sS2L7Hwz2PFDJkgP739FSJBR/FIwgCbZqrWbn6AtaixBqpYS7JgcPvxWwzM3xkGR1uUNOzu5LMzDA//OpEVppGmtQAHx5Osg9UXjQmD7feeut12+I/BcnJycz7bDWPTbidTSsSqggogH49dEx+tZRJLxaj0wko5AJvfljO0rUO7A6JUFiiojKMxyPSqrmaYEii65Ac4mIiRHjTBkp6d9XwwjtlqJVCJOXHIue7zW6OnPRiNcvZud/LH/vyoYP0vPd6NE9P3YsubEXjjeXylVLuGl+IyShDpxEIWe2cCxeTHKfG7Q1h83pRBkWmPGFl4+ZoPv38xb9tC4/bh6PSwoZvAoQlNW375/HYgxbatJCTlKCg7YAcbhmsp3VzNQeOejlwxE9aipL7JxZRPy2aY+e0tO/alLN7z2OtTKCIXAL40KJHgw6dIZb7H57NUy+N58Y+IV54MopgUOSNaW4CLjWzPvUQn6ymUZP23DemLxUVNk6f3I8/YCemnhO/34soisTGqli10UHzpiqG36ynUUMlN/XTEQhKjHikjIGDn6izu+v1QKvVMmLEGLKzS5gxZylL1tjRaAXqJSto0Fjgx8xt6AQdcp8ZY0Vj2go9cEtOznAQTbSNzt3MNEpXIYoSO/d7uZwVJDZKzuLVdpo0VDF3USVPjLOyYXES900s5OH7zNw51Mjkx4ysWnuWhKIemIUoJEkiKAVQoyOnUMOL75Tz8vRyEuMVNGukRK2BgkKRpARFVQ1kp0tk1heVrNzo4423F1yX6g0iyrIPPvqSR8bfS07uMZo3VpCcJHKyJAN1SEssV7vO+/CQLZxHEiVEQpRTTAXFeCQH9WiGRtDikZxc5gxevHhxc5GTxMSEubmHggMHC7DbNNiVl4iKDZOcIOPkOR3RUQLvf1qJN+TDHCsnHJY4696JPKTFpNZgKkvl5ReuMHdRPrcO0fHae2X8vDK5GkEPsGqjg6KyELPn//258Z+AlLQ4juzPIRAI8dOvHs4fSOL9ORUsXHGF1x82EW2Vs/4nFy63j8ysAxhK02nia1ulBHZKNs7ZS3jxqWj699JRXhFmziLb775kAf166pAkidF3GBlx61U/T62WMW60GZlMYParZjSeCLGoEJTEeZtSedrAlFcvMvcDKzNmV3BDSxVrFiRWqXonPwrZuUGG3LmXuNzeuLDTr48CqzmyDl+8IqLRaGre8F8gJyeHgvxsnnhAR5xVyZfTklBLekR5JROfyWPYzX5uaCPn/KUAB4/6eHNqdFUafE5ekOOnAjRydmbxrFOsXFPMPXep0ekE1n8XQCvquSJl0qKlwPrF8aSlRNaqUEjiy5UOHn62mEUfx9cgGP5wcSVJ4pLsONGudKKlJKwlCcyecQiZpKQpVwkPC9FYwr05uOUoiuRS0tNrL6fzVygtLee9Vy1czgrxzOul9OyixWKWEx+rYNtuL688bWXTNg/zvrRh0MvQaureeBcUhfCEPfgkT1XzT0mSKBcKuCKd58E2Klaud3L6fIBWzVScvRDk7IUAZy74qwK9f0Y4LOHxSlQWKal0RyMBisR8WjZT8vhDFhJiFezc76HrkDzk8ggp8f7rMbw0zU6rVq2v2Qb3P/AoK776hvhoLeEwtdZSBPD6RNIa+Umuf5yMCxJSWI43FMDjE1E5YggS4DJnCEoR5VlA4WTLd1batkzliRdK+WXHbzSspyLaqORcRhB7hQy7J4BJ0BMVF6Z9Rx9Nm0jM/SxII0/XCMHqATwQLgvzzNP7eO1NOevizmAuiqnhP9rlRfQfCAP7W3jz/Rwax4vcd/9j12yH/ySkpKRw34RRfP7JLNIkBXeNK2TCGDNDB0QagK3+1sm6H1wsnp1AcqKCbxYlMXNOBavWeXBgQ+AKDu0Vhg+JkOUvPadnxP5T6Mt7RBS6f1LP55FJfZriUBbjTjjDLUNVNG8uY9/+MDt2hFEWqHjy+QB79hympAQa1Ffw3hNaunaI7KOnPG5lyw4PK9c70WoFxtxj5PmTHmyKAqyhSNaXTVbCFeUJuvfred1rIcCOHdsxm0RwQsip49KVQK0N4cJhiQuXAnhlTlKyerFtcSl58vNEi8kkSelUUIxP8lFBIYEKJfYKBRp0GFPL2fFj9cDtW8/HMG6UiV635KPXKjiwOaVa3fc50+K4c5iHDz4to3cnH1fyRWS6W7DbKjhw9Dxd2ldfM0RR4t3Z8PTUJ677/v8RoXCEuKuLBHY4QyTGR34/NkbBS5Or1+A/c8HP19848HpFVn0bYOk3Wj6Z81mN80x+7ilGjxnFimUrWbNiARPHKxk72lKDiAf4/7H33oFR1Gv792dme8luNr2HFnoVAUGQjgVUioCKgNIRRATFioqKDUGsKEpVUVFQFFHpvffeE9J7drO9zbx/LCbEJB44zznPz+c95/ovm93ZmXtnvuW67/u6NCo/v/22lrvuunHZq38GSqWSl16dycZfNxDlSkWBCj2Vsg4u2UExeTiwIQoKYmowbBUEAY2sI5G6dBlxjn37c3A4ZJKSBDqZgqzbGuDiBQHZHka4rKMBLdBeLSCze62c5xh2rKgEJQPvNrDtQDnWwhKOFu8COaRXnkIareiIeI0BqyiIxBbX5Z3X57F0xeJ/fWz+5Uf8L/5HUCgUlBQpWLPMgkVKpISLBPBTZDpJ524SWo3It2vsDBsUxqB+YfTrbeC+MXk0qKvitXdLGdjPwKfLbUwZa+Gh0VYiMjuFsphXn3+DYKJFoAvHAruIpwESQcqVBTRp7WHJR6E27AXLrNw+NIcenfXk50HDqxO0WtBQkB7Nm++W89QUIwsWO1iy3IPXpcTpCVDuCJBGe8L/yKjGZNC3j44jp1x8tdpOi5b9bjgeguChXmrNroLldgmV3sN+NhHtS2TBZ+4qC/Zr8cV3diY+HMrovf5eGXf00vHS9DAS4ix4PBLLvytHpRLZvSGanfvKmP58Bj26aJkywUjTRqHJsU0LLYPvDqP/4L0k53ereVCVRBqnqTh0zEPbVtUnsANHPWj1sRgM1YnG2hAMBjlz3gGyQElZ7QRvUXGAmGgFWTkBGtRVUmaT+GSZlbEPmSuqFIpLgtw3Jpd3X42iYf3QwL9hq4sHB9YuBP/w/SZGT82nTooVvx8UIgwfEsa4h8zUTVXS655iRElFhByLSqGAiEJ69hSRVT5ysxSk5HdFRERAxCgosBBNrpTBmu9/umEdoC+XfYk3XYEuUWTZh9G89HalYYcgCLz4jIEXn9tHYmmHKgSoJPjZc8gJ1HwvnbvoQ+E1YixK4635x1n4noWYaCWX0v2s3eBizDATD08poNQaRJKgZRuRowe3El7alPBgHBJB8smkkBxaSLdSbi3DbXVxKg92/1ZGInXRiyWoG17iSn4+ogitGiu5p5+Kd+aL7Nixg0GDBt1QLP6TEBkZRVG+klv7ZhMZrqZ9WyUd22n4aLGNkgIlrRuZadlCwYnzTopLJTq00THhYTPRkQqOnvQy49Uizl3ycu4S+FxK0rMiMIbJXLlcDkoPKoVAgVPi9Te9iBofScnQpYOet1+MrmiVPHTMw6PPFLJqrZ2779EztH8QaznMflcgOy+A2yPQppmG11+IJDVJyRvvWdm114tJo8USCcu/deF0ezlx4hhdu3a/4Rj89ONPvDh9FgFPkHCiEAgn71Iez79sI0prwq1y06iujj17gxw9YafEGqB+qorsfIlwkwpzWJByp0xUjJ6oeuGkH7lIqtQQHQYc2MjWXGTY4Ptp3749v60/yrgx/dnybDpl6XoSXJ1IFgwkyhJFl3PYl3eGswfy0NpMeH0efKYCLLFeHh6qZcqYONTq0MJz/FMFfLysjHqpKpZ8Y0MQBAbcaWD1r8to0CCNrl17/VP3gyzLfP/dF3z0wRvYyu00bqDh95UJpNVT43BK3DMil9u76TmyNYpgEF6dV8LG7VuxBRXYyiVcRTIxRhVrfnWw94AbSRbo3VVPq2YaTp7zcuFyAK0GVqz28vlX5dxzu4HbOup55+My5nxUhlIpIKmCnNJuQRHQ4w9IaAQdkugjOsbPe7NjSElScPfwfC5fEYiNCUetLuepl4t48/1SwowidqdEuV0iGJA4eHAfXbp0u+E4bNm8lT1bz+L3K8i5LCKiQ21wY487jF97BK9bpKRQxOuXCZMtNL5aEZrHFQrJoVjIpVQuRJIlggTRoEODlnCiMEd5adIqQJ/uKlKT/Xy/1s4zUyw8OCAMtVrg101OJj5dSEyUguaNNdhLVdhzLei9dVGgpNSXQ4H5BIherBeDaDfLRFpEOvbNYvpECz066ykuDbL0Wxv5BUGmTgjjxecnsHLV1hsyA/s7YOXKlXz//fdVXjObzXz22Wf/0u+RJFCKClQqiUXvxqJUCmTkeFn2YRSLv7bTuIGape/HYgpT4PVKLP/Wxty5O4gtbI8dKwD1/K1ZsfIs1nIJmz1I394G2rZU8+0aO0PvDWPqzCLee63m6rkRQ8KY+24OuJpUeT3cn8CWrWe5cNnHl6vsHFyfUkF8/oHUZBVzZht4ctIJZHMJn86P5rV3S3A4JCJjrl8C6A/MemkSyz8w8fSrxXw2N5Yli3KJLugKUgJydlO2fVbMas1l6rRysfjDGFKTQ0mO37e4mPJcMTERaty5TmJsLQlY/XzxahEyMlr0+OMO0qipxIbvk6rITCmVAuOGm8nODbBph5tet1VWl+47HGpVLpOLuMRJDBoRvTuCMoooIJsyyUp7etbokVHH34Jztn03tC4EKC4uxhzm4sx5HYXFAX7/tjLh8eSjFn7d5ODVeaXsWpuMLMPEGYWUlAbZfcBdoTt4Ld7+sBRzuEyutBk5oASfBpffi1LnR+X3sm23xLYfk6rIehQWBxg8Oo8l74cqGX9a5yIQCMlgnb3oo3N7HcGgxKadORj1ImOHW5g6rnId1qShmuH3meg1OJvunXUs/KKcu283sO6XHxky9KHrikNmZiYqXxh+m5I1vzkZ1K96Yl2WZbbudnFoQ0q15MuZ8z4GDHaQWlQ5L+eSwejnsmjfRsdvm51Y7RJHtyRVGGfJsszC5eW8t9DL4HuD7Nzn5vwVOH1RxixEVammB1AIChJLOvLO/M18+K6RydO2oi1oiEWKJYCfLC5iJZeZD4bTt7cBr18iM8fHii8X/Mv1Mv//gvsfHMqWjfMRkHhifDgZWQFuvTuLBnXVDOpn5JevElGrKx+4J8Zb+PzLcurcnMu4kU40WjOz55fi88l8/FYMj0/3M//dHZiLmqMnjEJySKIeDmxEiTGY255m+zdRFWPbiCFQUhqkR/98fv4tyJ5fax7HPl9RzkdvxlTpxLu1vY6pz51l67aThBlFHK4gQVeQWa++/E/FYt/e37mvv5LfPs/CUNSYx546xNpvo6pVqM9dUIbLIzHzOS1ffrkXZX4EdUpbkM0FrJQSIyQgiBJeyQmygrZ0I0t5hlHDPVWIzz+QmqymUzstvbrqazS87NZJz/ufWdl1REVsYgcGDniYn9Z8wYQZB2nb0sGbz4cTFang8HEPs9+H7r0fpUGDBv9UDK5Foybt2Xd4WxVZrD9QWhbE6bFw5KSPO3rU/Pktu3xs3BnGyYvh9O4zmMXL7qvVhCk6OprHp03h2PHfGDXMXiPxWW4PotcJrPlh0f8a+QmhztHyMiv1hOpyXHrBiEmOII8rtRLFTtmOhIQSFSkJGj7cUikZ4vPJLPvGztsvGCkPuGhBuyrHCBPCaSl35Dh7iI4QOXLaQXSEksdHG5n1lJ76UitOc4AkoWa5Qb1gJPNydV3ZfwX+S37+zSBJEgGPhkRvCwL4kYWzpKsPE5VazNB7LbRtqSWvIMDHS2wIAnzwejQzp0Vy9/Bcnp5sYeRQE+OeLGTys4XYcs0kCNUXU4IgkCo3opRC6gvNEIIgyaFeHZ9PpqAwiCTL7Dvswe6umj2Jsbbk2wWnmPdhFtG+eiQEGlSw9Ta5lIucoKl8M16lnXrN3NRJ1pOZHWDbTg+PP9n6huOh1VY/f1mWefIFG7+tA2VBCxqgoZh8Dh0O8vSsEt56qarWyaq1dtweieaNNWza4cLhlPh0TqWuqVYrMm54OE3S1Mx8q4Rhg8K4b4CG15+vrpnSqIGa228X2L2sCAtVNwgB2Y/JEuTpyRGMmBzSdUurV5l5O3/Jx4hJpSz5Yv0NxeDkyaNk5vjZviaJtz4oY/NOFz06V2/xf3luKeFhCjKy/Pz4q4OzF7ycOe9l5U8O6iQrsTtkgkGZNs01/LzeRe+uoQViUKJW8WkAlVIgOVFFaVmQiHAF5Q6J7JwAXe7KJ/uymlipHnVoHLpHAkAh7Pz6CtbIk+g9sRQm7SAlWcDpkiktUGMqbEYCddizbR9Op/O6F/yyLLPs8y8o85Xw+BATifEqSsr8+P1yxfnfd68BcPLKm5sQbZE4rWrKKEJQewnPkjhywlNFaP+P4z7zUjmGoraECeHs3hNqC7jtFh3f/+wgO8/PF9/Zmf1sJKlXFy+Hj3t48uVi0lLPsubn4whOMzEk0ZrOCAjkcgUZGRd2TFiQkchXp7P1k0iaNtLgdkssWeHgrfdLURbV4czpM/Bf7rNGSJJEj86dEQIaosqbYrCFcyC7jNU/XCaKZBrIDbEdcLLuyinU4TIKpcDRU14KigJEWhQhExpZoOPNemw2icuZfjz6AhIT1bzyTCQ3tdCSlRPgrQ9K2X3QzaRHzPyy0cWXH8dVmcjbttLy64pE7h2ZQ9tWWl6aU4pGJaBUKNGqJNIvypTmKNi7y4PT6yUYELilo5rP340hKjI01RYUBRg1dSJOx+vc1XfgdccgEAgwc8ZLhHtiK9pRAOrRhCvB82S7LtJA2xD5SCpKBPIU2fhjL1JgCPDB7OgqFeJ7Dx1k+PoyGkk9KsxxwonC7I3kl2W/Exkbwc7Nuzh7wkpJoYxaDlJKARY5Br1gpDhQQJy9LrGOa2rgbY3IsV1k2/YMnnw0dG5vf1jKzn0eHr7fjCVcZPcBD2qVwD23G7m/v8Adw16kQ4d/rsrhzTeeZe+ulciyRIeb9BiNAlNnFjF5VDg/r3fy8pOR3NZRx5UsP6OfKGD6RAtzZ4X0rdIz/Tw8JR+vV0anVVJYEuS+fkYeGx1OZISCARh56tEIBo/JIxCQmf9qNLIsc/CYl/qpSvYd9hAdpUQQZVBImL2x1KFJyCxDAn+Wj0cn7Gf2GxIfzI5k/FOFXM7w0L6Nlu8+r1NlM+J0SQwdm8e6NQvo128gaWnVtfZqgyzLPDnlKXx+L5HEoUCBVZlHTISK+wZoeWxcGF6fxOgnCrh8UUAhOSkOHMBsVOEvDBLljKOu3BS9YESSJQrIIo8rNKEt+XG7+P7rMMJNInsPudmxz836lYlVNm99exvp2knPrf2yqJ9owHquKQmB+ApyJywYjtdWj5y47Sj0bjrdrOPb7wIIJcm8PiPI62E2fKKLJo2V/PhlHAqFQI8uXp57ZiyfLFx1w/fE/2skJyczc+bMir//Ha1tly7kIooSvbvqUSoFsnL85OQFSM8M0rKJhqnjK0klURTQ68AT9HCUnUQSjxYdJRRwYbWbNm0E4mNVfP+zgxNnvLjcIZ3wpHhlNUPNP6BQCJjN8GcDV0EQcBUb6DMkm/ZtdBVGj3/GHT31PB2XiSVcZNQT+VxKD9Cnu44Dx2x/WaXzZ+Tk5KBVZtGmRTg9Ouu58/5c0prouVR+nARXCwRBwEI04d4oDu/fTrd+RViMGvx+UNpiiShvSLb+OArLLuqVdUUtaIkmAUmWuBT3Gx/PDeeXjdSqrz/xYTNPv1pcQX6mZ/oZPrEQq0/kzv42WukDTHoknNU/ncHjkfjqOwdKqx6lUPOWSymoMKjNNxQDgPXr13NHdw3rNjlZtyKh2mfv7Gnk9y0uho7Np35dFYPvNvLup2W8+HYJ998bxkP3haHVhgyJXnq7mD2HPCTGq5g6PgxTmMjHS6zk5AVJiFOQm6/ippYa/tzXFBOl5OO3Y7h7WB4KeyTKwgaIiHz+QSblYjl7N0bTZ2gu44ab2bbHXaHteS30epF5r0Tz7GvFjLzfxMofHbQWr9/l/LdffyNCjqfQmc3zrzrp1E5LfGxlrGVZZsYrJXTtpKtGfEKIgG3cTKZkiwO9YMQpl5OrPc2YEfEUFgd48qVixg03k5UbqCA/BUFg/Egzew54WP6ti8fGmnjkfhM6rcAvG9y8+uZWdFduwiRVGo8qBAVBm5nkJJg0Xs2bb12k2F2AAmWoIiuQyPQZJbT5VcOoB0zcNyaPjKzD1x2H/zRYLBZcXgPvvCjy7qc2bm6pIS5GyXef16wnrlYLtGmh4ZM5MWzY6mbOXDcOqwavX6Jph3xWfxnBz2vUvPP+cbbs8GDLAbfsREDAEXOaXxdHVEvqREYoWPpRJANH5fLVKhvDBlXVk136jY0LFwOMf7KAaRMsdGqno6gkyHsLy9i1149ZZUZpC0dfrsEnFrL2x7WMnzT+hmOhEJXc1VPLjz9dJCyrCyWH0+jU5xzPPWmgXRstOfkB3vqgjKR4JY+ONLFxm4c9m+I5dMzDIxNPUy+zBRHSVU18CVJoQiYXuMxpzGESPW+r3X3d45drTDj8gXvuCCOnfDwnjm1jzbfjGTFY4rFhYWza6af7wALCLXG0aNmRaU9PvmHN49rwyKgneHLqTlZ8HKjS/u7xSIx9yse0J99l/txnGTusula+3SHx/S9avl+9+YY6cm6/YxjTXprNonejq2mAvvR2KRMfMbNg+fVL3v0r8M7bzxMR6UfKqd4RCeDBiQY9ReRWq/yUZZnLnEZExEIM33x/kqemyOze7+GFV50U5igoLgZvoIQIYqsdG0AlqDHLERT7srmnXRjNGil47U0X9aSQnIdQUzbwGvy7RJD+S37+zXDlyhUilHEIPgEVavyyREqrEjatSqpo/Y6PVfJxSy0Lv7Ax7xMr0yeGkxCrYNcBD488YOazuTFMnVmEJ+AlL2kTCqVA0GHAWNSIMCEcADMRnOMIckQealFNcXaA46c9zJ5fxpB7jLw43cLRUz4euVBG8eVcoq8+FIIggD0CMwqShEZV7kyzEEETuS3H2EWXjgpWfB7B2vVOzl8IYi3Q89Pqnxk8ePANxaN+g9YcP32Elk0rB6BZb5azZWUsSc6r7l8CRBKHR3bx6ae7+H1DAXf3U2IyCWzf46ZJmrqC7Fz8ta2K7tO16HKLnrc/KuP3LS769amdkHtwqI6ta3LBVkl+emQXV7SHGdlTJNIisujdWGa+VYLbI5OapOTAES+Cqg5Lv9xAamrNZki1ITc3i2aN1cREKZk1I5Kh4/K4fMXPsIFh6HQieQUBXp5TgjlM5MNP4th/xMuZ8z7sDpmD61NQKKC0TEKrFSo2JY8+XcixU15aNdPQrZOOr3+w0/3WmjVTv/vJzvDBJhYutzJ3VjRp9dSkZ/pZ96MDpaSirtCk2mdi5RSs0mkeeczFtEejKu7dwuIAQ0Yexna8JVp7GEePHuXWW2+9rji43W6sxTZUWj8nz3hp3yeL8HCRgY/kIioEJj1ipk83A/fda2DQPXpmvlHGyk8taH1hRHrrk5udwcARxbz8tIn7BxjRaEQuZfh45qVyMg8kEnX12cjPg0Vf2Ol+W6jdXQCWfxhbZUN4U0stPyyN577ReTRsoEZ9rH2FcdhJ9qNCRV2aoBX0uGQHlziF4DEwdIgfhc5B0C+iLknBGO3FG1WIqPjf0YD5v4ihQwah8ZtpJYeE5xGgJJhPGq0wYSFffwpjaiHzX7BwR49QwuLCZR/jnyxApxW4o6eRSY+YQRBoUEfJC2+WoFSq+e7z+IoFSpOGapZ+EMeCpVa+/sHOy09G1LgJjbAoEEWBrNwAv31dWVVQUhrkobGlXD4YTXmgiPBINWlNA1gsIg9NKmD0MBOD7w4jNlrJj0tj6TX0Tbr3uLPWTPKf8euvvyK7BOoIjSpec8p2srlEGYVoZSNut4AFEbWgIVFqQK67jNefC1STxrilrZb33zLx2KP7MBEBbgMR/iQUgpIYax1mP/cGrbiVWOpjx4UCJR7cXOY0TtmGAROxQnXxj0QacHRfLh8tsXLylB+7M8iJrakVZN+UMXDomJsHJuTz0/J4Hugf5LfffqZ//xubEy5dusSm9Su5v7+BZ6ZEVIwtDqfE488Xcuq8jxZN1cz5uJScvABNGqqJjlRUPL/f/minVVMNz02NIC5GiSTJrN8akrlY+n4sSQkqRBEevj+Ml94qw+OV6XWbnpQkFb9udtK2pZ70iwqUPhGN6MepyyXgql/RIqcS1CSVdGLmq5s4uisKvU4kIU5k2Qdx1aowDHqROS9F88Kbxbw66wmWf7n2uuNw+PBhHHYHqaRRSC6J1KFBoAVClsC6j/L48puTxKf4GDYojIF9jShEgZ9+d7DwCxuKMiVR9WwozHvJK5MRy2KItjXDgInTwn6mjVQyd0EZfj/Ur6uiTXNNjfrRRoPI1HHhPDvTRatA9Q2nRtChKaqHN/EMc+d7aRy4BSOmUML0qjxznu0ST72YzbzZ4SFyxX+J3NxcEhKqm5P9nSGKIuHh4f+244eIMR++oILIcAVjHitl85YAAwdoWfmTnW8/rYz/mfM+howoI5CdQlKwFfEEKCCLUopoTgeK5Gx27brMikVGBvY1kpMX4J7hOZw448Xpql3XXZZDurU1bXMdXh+Duhpw+2qX/RFFAUEQ+PitGO4ZkcvKz2K5ubWe3kMK8Xq9150IyczMpGVjmU+WWTl03IPfoeNKto+Y5nmcOJ2LwhUOkohdLEGFmrTCOxGKrnn2BDC6biPLtBlf8x2UFBoR3EbSnZk8PtiARiNQL6V2WY74WCXHTvh48nkrp84GyLqkRlHQhLffzaPXbTpef6+M1s01tG6u4YFRJcS7mpPBlb+8Jlm4Mc1TCO0XSnK8VQyf/ozJo8N5dV4p9/cPY8VqOxczAuAI490XLMyfX4yg9pKUKlGvjpLbuxl45+UonC6ZwWNCklq9u1a6uO8/4uHBCfms+CSOmGuqP5s10qASVMQWdarYE0Q64nBQxv2PHCTMGEp6OZy1k7sdbtKi14t895MDfxCioq+/GthoDMOLCz8+IjO70OPOA9zeR8HtvdUUFEgsXOyhLDOM/sNq11S9vbeSOTvPYrD4iE52keL2M2OmjQ2/g76sJUteUrMoKpvw5CJWLrNUECrF1gDrvo6vkFQAGHS3gdt76OjU6zD6jO5VPAI85Rr6P5CL1p5IM3eLinjIsswxdhNT2Ix3PzrLnFfDkWX+q4H8D/DwqKd48uXnmTzKhFol8P1ax1++XxDhjXnl/P6dmWhbB8KvJiS8spsHHtzP+++reeEpI+t/k2lDe05zED1GohLttRqFtWmhpW6Kmudm2Zn+jJO+dyq5pb2adRtdBPxAUQKNujk4csLLspXlBANwYIeOBrZeCIJAuVxGNidoKXXkmy9WMmbCGBSK2k2xakK3HgNYvW49q1eEM3jEdhTFiShOt+TpKdlgKcQvBXjv9Qj69QmN3t/8mIXdEUSSQbBFVRKf1yBFSOOYvAuD10xBUe1dh4GAjM9f+/gV8Ivs2/Mbowdnc++dlXv5hvXVPNBfy8AxAR57/EUslpo78/4ZxMfH89KrSxkx9TEa1XXQqomPKzkqdh5QMW7ia3To0IkXZy1gyISxTBvn484eWgQBNu3w8NZHIk89894NEZ9+vx+tzsiOPUG63JPNC09YaJKm4fxlH58ss3HbLTr6dDXw4dL/PdrN4/GQfukAY0fp+PKtK0T7q8uqBAliEPQUyFnYZSuJ1EWNlnJKucJ5zERioxiFoEDMT+We+69w8ZSWuJLOJAkakq4e4wrnuMQpGtC82neYiEA2edm8RyInrwRbmYK6VwsvArKfoByoJgECocSDObJmjfj/Kf5Lfv7NIMsyWq0eXFCgukiMGT6ZE1Oj5uXYh0z0GZLDY6PNyHKoDbywOEBRSZDDx718tshI105hCILA2Qs+Hn/6IGVH0tB4IrFazhAb5qFjew0D7lJw/pKZu4fnMu4hM26XSKtOReTnCMQGGpLDRTSyHpMQGpjyr1aH1AS9YESr0PDxPANfrbbz1apylC4LdanLiaOnbjgej4x+khkvPsj3n0kYDSEdye9W+Ul0NKqWEtAKelLkRuRfyuHD99zUb+pm0w9xFZlaAIdTrpIR/jMa1FHjcAbx/8VA7vfLFEjZmOWGiCjIj95LnSZunr5Th8stcs+IPPrfaeDlpyL5eImVY6e8ODwmZr/0zg0TnwAREfHUvbrxNBpEVi+O55s1Dh6YmE9mtj/U1vlMJHf2MDDysQJioxW0aqYhMV5ZURH558zWxIfNLP2mnLmzomnbSsur75Zy4oyXFk2qDvYX0338vMGJtTzIvFcqK1nnf+QgWBJFXC3ul+WU0rO7mhlTqmZBY6KUrPsuinZdT6C0NrihCV4QBOyOcnR6CUlSsPe3pIo2DKstyIxXisktCDJicBjfrXGy6huRFF9zrnCeHNJpSUfEfJH3nktnzjvZiMogNpeX6KKbiRJC5HhQDiAENLz/qonPUvIICgFemhFRYyWM2aSgyy06PlvsoRGhQfwshzFipq7QuOJ9esFICzpwST6FotBcQRz5ZA+GqMtk5Ho4e+zcdcfhPwmyLHNk70lulrtXZC1dsgNPWC4OcxbRdUVeH2FCr7Pw22YXny638ek7ofv0hyUJNGqfS8ZpUJXFIcuhdl+NOUCb1kruHZmHWgUPDjTR/04Da393seJrP6dPa3jsCTdt2niZ9byR+nUqNzVnzvtISlDy4vSqVeGREQrWfB1F667ZDOqiZd5rURXEqMcj8fgLRSz71sbHb4b04x7sL/H772uvm/jbtH4T8XKdijGvUM4hjyvUpQmNhNYhAxHyOM4emspt0QthKCxWOneo3r76468OPlpsZeoMI62a2Tl1poyFiy+gzG6IxZuKTg4lfk5zkBbcUqHfA3BBPkE0tbu0x3gb8N4nhxBFOLUzuRrZ17aVjnvvMLB6nZObWqhYtekUcGPk52efzqVhfSUvTKv6GxgNIgvnxtKmZyZatcCqRSGzlovpPmbPL+XmVlo63qzlYoafz+dVZqlFUeCOHgYa1FUx7aVixg83M/UpB4qyBER7XaaOsGHVZmKK8tIg2cDlHYlEutJQCkokWaJYkc1RxTbqyk3xxV7GaPbjD0DAIfDVKjsJsQoQqGIkeC2aNFRjd0jkFly4oThcvHgRJSqKyKM57asY9VmC8TjEMyz/MI56qZUb71EPmrmzp4FBo3J5eIiBgkJo2VwBOHj6me0kFt6GRIBt+9y88EQkt7bX8elyG+1a174J6HWbnrcNwZC2XQ3QB83k5qtQBcLIJR0XTsJkM/VoikJQEumpz++/XcH5vIRBL9LrNgWnT5/+P0d+5ufnM378eJRKJWlpaTzwwAPExtZcDQGhzZLf76/4WxCEimRITYSHIAh4fTIJJPP5slxSvK1J8JkoKDiIIAjor2rJut0Sgx8qIyrrNjSCtmLMMBFqyT7HEZrRjhMHc8nI8lMnWUVivJKZ0yP5dZOLoBRq4e5wU3UicvseD0JZVLXXfbIXAZGdBzwkxClqrWDMzPYTsJqY9YaDO3saWLfJTdtWOgqK/Gi12usmeqKjozlxxsehE0HCDAIzntQwdnhorJMkmUGjcomLVhNp1vP7goY1HlcpKNE7kpg510qTNBWHT5Qz4wWR4UMNKJUCX6+uvUInI8tPsMzCrsXN0KAjUdBSYDhDfKyCjdtd3NQy9LxcyvBx6qCOeH8dMtTn8PgqtTSvhUd2gTJww9XCly+f5tRxD3ffXnvVVeRVwqZVMw2tmmnodZuOaZNFEnwtIDdE+hRrt5Gd6+Ho5pQQOb2kjHHDzdV04Nu30fLGC1G89m4p78+uOrfoNcpqv7sRCwVZsXgj0xHFEEnyV/B4ZSLCFbjdEr379L3u+2H0mFEs/OgzYsRYjLIJQ14P9iwrZtu3VgioiAgkYkTJ7xs28sZLNR+j1BZkzHQ7Dw4M4/etfl55Q8G+jCTqua+24ApASQKO4nL63reXvZtiOH/JR0qisgrxWXHtBpEnp+qZ/2wG0Z7Kiv5Sr50m2d1C8+o1lycRREDALMWwY9cJvF6JopIgqfWqu4j/F5Xo3/8+vlz+Ieu3FnIhPYDdEaxxLwOhfUK5XWLdXiVJ5W2qxF8j6Khr68zTL2ymW1clEdam6AQDLeWOXOE8Wn3tSSEI/d6RZiWWou5sW3WGzVuzWfpJOKnJKvr3ldi0OcCujREs+srOe5+WI9uiuCycoly2okJNczqgFFRonAbOnDlD8+bVSaS/ws0338yCj+Kx2go5siOGXzfZ2LKtGKMR6tY1sHW3u4L4BBhybzjDJ5cTYwZDaetaS+yiSeKi6wTzPlZyV6+ai4Jsdj3f/Ojn8bE1761XrVOgVFYlPv9AuFnBlEd8fLdyKePGP3FD1/yP0LBhQ5Z98TtnzpzhypUrtGsQyYRpbSvG2SZNmvLhgp9Z+e1iPlq2EYBWbXox7/3xxMT8hSX9n/DLz78w57W5aErDMLpaUF5SythJObTvaKd9Gw3vz44hMV7Jl9+76dn7+qQ8/hUoKCggrZ7ApNFGfvz5IiUnlUQEkirGE5tcQh5XkAQfbeUe2CjlMqfx48OAiYa0Ip2zyMgclXdhdkRwYYdMe7lTFX1OhaCgHk05JR/AKZdjEKryAi7suHK8lOQ6adNYiUotIXtCc0Ui9bjISRrKraqMc5IscYHj1FfeOGdyPfgv+fk3Q2pqKj6tixJ1OvmqC8Qa9DVOrBBaDDdvrGHx1+VkXdChFoMcPelh7gIbqxbHV8nMNk5Ts+67KFredpKIOA1zXwijZZNkrmQHWLDUhsstkZqoJEyv4o2XlejLWmOigEShHtFyIpc4yWXZgx4jbpwV7ZI1QS+H8fDjeYwcamLG5AhGTighlRgy3TdO8NSrV49Hp7zLnQ9Np2dHO2azCCXVheb/QCxJZHAWM5EUZsETM4t55+Woioyd2y3h88lVdGCuxfnLPu7soWfJN/YqbqFZOX7yi4KkJCpZtMyNx6nivGkz+rAg3y2O46aW4RXvnTYhnP4jc/l1k5Pnpkbw6tORZOYE+HjZRL79uhWz3/j4hha5arWSi+mVmySNRmTkEBMjh5joOSibhDglfbrqGfhILmU2CWu5xO6DHpo3Utd6rSmJSgqLKzN5n70Tw8gpBTRtqGbkUBMKEX763cnqdQ4So5UcP+2rMBYCOH02iAo1Kmq+D9zRF3l2Ws3EqF4v0quHih/XFdKqVavrjkNBQQGCrCClTpCvPqnaVhBuVvDJnBja357NG287sRVqCQREStmHCzs3063ino32pEFuaDGqkvOwU0bk1ZL9LC4RRwpxjlSOnrGijPDStmXt1Sitm2vwetwcUv2ON+hDlDQoUJIvZxFDYpU2g1QacpJ9xF61zCo2n6FLMzhzSkdBfsF1x+E/CefPn0clqNAQIgWccjnWOru5rYXAoL5mhtxbeY/d2dPAqXNeRkwu4JevEhg1qYxEVyui7MlAaDL1RxYwdLiCqRNMmE0KrLYgC7+wcVN3G8H8OKLLb+ZmQQ25kJ5jo/2v+xl4n8BbL0UQYVGw/LtynrhGr+xaqNUC9w/S0aGttsozp9WKfDInhj5DchjzRCH16ii5v38YW46kX3cc1Co1akLPn0/2ks1lWnNrxf0lCALRJBAmWzgh7OZmuQemsOrP/d5Dbr5dY2fdisSKxEiXW2DMcCODRlzkxLYybHIZ+9mEhRjKKSNdPoMXN0qUSMgo/mLZoJBVlNtkBg/QVyM+/8CIISZGTM7n/v5hWCy1E6m14eTJA3z0es2akAqFwLjhJizhiorfoEFdNYvnxzLysQK273HxytPVyZs/3qdUwriJLuqWdg9logVASiTZ2Yij/s1kFSSS4G1SsVEQBZEYKQWlrKE88Qh7NsRUzDWnz3mZOKMQQaDC5Kg2uD0ygnBjlR4ARsLQEVaF+ASwUUyfPooqxOcfiI9Vckd3I3NeDCPcl8gPxhK8lmyGP6zi+wXnUDu1tGgicWv70DENeoEya+0bvzKbhCyJlAkFuGPOozH48PpBYY1FVR5DOmdp6etW5RxL5HxOsJeWckjkXmWLY/8RG91v1VNmFUlqfGPah/+vkZaWxqRJk0hISMBqtbJ69WpeeOEF5s2bR1hYzXraP/zwQxWd0Lp16/LWW28RHV1zZwqA7NNikmMIOiUsciIyMocPSyTVl5AkGVEUWLHKiaaofoj4/BMsQjQ5cjoe2YW6sB5ff3+eZ58IJSjv7hPSi1cpBZ5/vZi5s6Jp1axyzj983MOoxwuItN76J4diPyfZS4TOwFszI9l/xMvqXxwM6lf1umVZ5qmZNsIKW3H65Al69lKzcLmNVs00REWn3hDZHR8fz8MPBXh8vJ4z532MHV6ZZD11zkdUpJIFc6K5/5FS9JK51o29wmHh/IUS7uihYslXLtT+0DnXS1VRWBIkNz9AQlz18e7Vt+wYilpUFARIsoTfkk2HmyLpck82u9aG5vgvv3WjKWpEAD/1G0Bh0QESizpXGFBBKOFaEH0AUeUlPv7GxkOf14rfpeb3LU6G1qJ3v32Pi9bX/I69uxpIaFCMq9iBfHU8L7H6uecuXcWYvWmHm+kTa57n2rXWMvPNEoJBueL9breEzSoQVsO63GBLxW3MpnEDNUdPeivu0z9jyy4XdodEuEmkrFxHy5Ytr5v0CwaDGMICmAQl2MGFAw9uRI+eCGIr5AastprHMUmS2brLxQ9L4vlilZ0PPisj6Aojyldde9AomHDlpPDjuhKcHonuNUhQ/YE7e+qYayqGq+SnVS5Bg7ZKQvEP5BNaM8rIiApYtrKc/MIAvfu0ueH74j8FbrebxydOxXpFy4nDTYAgPl0mdwwq5PjOeCIjKp9dr1di4Khc3C6BYFEMEtXbgBWCAik/gW9WXaENoXFYJaipLzcjKz2XQECusRCpsDiAViMQYREBgfpyC04VeRjziI8mbawQtGAv0vLAhHziopQ82D+MhCQHW7eXcmVjS6KEuIpjBXxBAoFAte/4RxAEgXff+5LJjw4l0pTByCFhdO+m5Id1TjLzZT5+80/JCr2SxLp38dN3a6hL7VXuatREkcDpM3m8Mb+MZx4Pr1KtPP8zH63b3sGa9Qe4o7uHRg2q7gmXrfSiMaTRvX3tyd1+fbR8NnrTv5z8/ANNmjShSZPqHYoAERERTJj4JBMmPvkPjyPLMvv372PzptVoNGpatb4NtUrH28+/S0pJs4rONFyJRMuNOXVoJ7OfNZIYr2TzTg/LV1v49LP/PfIzLCyMwmIZjUbk99VRvPbOZb5bfYbSQhWSFEqINqc9GdJ5jou7aC51JEKIqbjWXNIJEkBCwogJDy6i5cQqxOe1SKI+eVyhAZVmdZIsUUw+N3Ebkhxk9crtdOkmkLOpGAvRxAiJeGQXx9hNglwXHXrsWMknk0TqYSv+98gE/Jf8/JtBoVBgtAgU+08Q761LMFj4lzpALrfE/A/dJJd05+KRI2zd7eTmVpoqxOcf2LbHTadbVCx8J6rieI0aqJn/WjRzPipj42Yfn37uIbGsM+c4QgoNgZDRURPaEpAD+PDgwkFA9ldp5bgWxigXX38SR2y0kmFjSolxNOU8xzHUoN95PWjfviNp9bqxaP5mgmoXRq+i1sWsgIAOA02FtuCAtb/8wo59mVjMSnw+GWsZfP1DOSOHmqt9trQsyMUzSubsFXHIfn6/10VCgoKZb5UQES5SJ1nFiTNejh6VsJDAyDGlmM0KbvoTObZ9j5u4GCWfzImpEuf3XoUFy46xeNH7jBk79bqv3+9z4XJLXL7ir7aZTUlSohBh0Og8ht4bxgMDwlCpBHw+meXflXP/+Dy+/iSumk7NsdNeGtStPFaYUSQqQsRsEvlqlZ1gUKbjzVocpUqCx1pTpL7Mg6NLWP5pqM00LlakAC1Wiokkjj8jIHqom1I9xn+gSROBS/nNr7vtF0Laj6LWzfTJlhqfB1EUmDwqnOnPOEgLtMAsROKXfZzhMOoaNoIQkkvI4iLxch2yuIgfH6lX7/tkqRHp9sNk5QZqrRa+lOHHIIXj8AcJw4jJoECh8WOz55Ptv0QTuS0GIbQpUQoqgvhwynZs5vN06FPO1m0y0f56SKK/xuP/p+Pbb5dXaMLIskxJ/AG+WxLBK3NLqxCff6BZIw09u+hY9FU5F44ZiQ8mV/yvRH+Bx56QmDi6clMXblZwdx8jn8xXk+a6qcq4YhTMtAp2ZdW3O9mzp5jffoggNz9AnWQl23a7OHDUi1YjcM/thgo34KaN1eTX0B4kCAJjHjJjd0gEgzLzPyujc/faSY4/o++9fdn13StEyDHkkUEy9WvU79EKOiwqMznyGUSrXG2j+d5nVua+HF1N41epFFj0gYUu91zh3kYGLqb7SU8vIc8r04DmGAQTXtlDFhc5yxHayl1r/H6fKZ9AUCImqnYiz6AXKCwKMn+Bg9GTqrfP/yME/H5SEmuvRExNVpFXUPU3EASBZx6zMOzR/GqL84pz98nIMqiUIkUxB1GWJhIRCCUwREEBPi2xpNU490QIsRQ5lVW0Dps20rBmeQJ3DculKMtXayIqO9eP3SHRqfPd1xmBEEpLiwkqvFiC1cXi/WHFDLy39hgN6Gvgx6UQURoDzhgCjgZ8sWwHclg2er3M2Icqq2r79jLwyNQChg+uOZm17NtyvKKX5gNO8fqLZuJiTCEpgS3lPPZMOg2yO1cjZyOFODyym3yySKAOvpC5MpIks3m3kkcm33xDsfh/jTZtKs0EUlJSaNiwIY899hjbtm2jX7+ajR4HDBhQ5X9/zGlFRUW1bn61Gi3FvnxSpYYghD4TVtiUQuNhftvi5K6eRn5a68PkSax1jRRFHFaK0aLH4aisxFMoBFxuieGDTfTrbeDlOSXk5AeIj1GSWxAgJVHFJ+9EMeHxA7gFIypPOB6c5NmtpAVvxmU5wZ09LfTuamDEY/mcPu9j7ENmYqNDpnMvzynl4p5YkoQoPJKGk2ccKBQw9YVCFi5aQl5e3g3FvEmzFpy7eIaH7/+zxl45j40OByA5SSQdF1pqJqgknZ3ExNAze+acH0pTWLEyj5efVfP2zChGTM7nrZlRFeaVdofEK3PKOLApnHghlEQJyH7yIg7Qt6+CwWPyuL27ns+/KmfaBAt2u4wCVYj8TFUz8nkN05/djLIsHuzhEGYlGJHHB2+G8dQsF7m5uTdU5SfLBizWRuzYcZZLGb4qXQoQInw+Wmrjm0+qkmdD7lPxZuZ2unbUc+qchztuqpqw02iEWpNXAFERCpwuqaLzZs6HNrQloZZKr+zGhxcNOtSCBgERtyd0f913dxiz55cy809V+2XWIG9+UEZMpEhGlp87+44mPz//uuMwbeoUIs0avP4ijpXvRo0GC9H48HCCvVjkaMKJQlQH2brbRbdrChuCQZnRTxRQ7gjS4c4sCrM0aLQaYoO1VxyZnXX4YkUuwx5QUVZWe2LIZpcQJAVBOUAOGeRwiXCiq+3pHLKNArJoxa2UqXJoVA9em1eGyh6Nz+P9y2dDqVT+ZcLk/88Y9dAYXAchNdis4rUEd33y3Ok07nCKR4Zr6dROx/otbjbtcDGgr4F2rTWcPJXH96uvoM9vRri/atJF4w+nTt0cfOe9aKmsxNeV1eGdj3N4ZkrVxKssy8x6p5TxI0xMm+EkltB4kkIaeeVXuLQrClfAg1/jJ9wkMmWcmTYttLhcEp8uLCHxT1qJdlUZjRo14p+B2Wzmi69+Y9u2bUx+ZiK9u8g897il2rgAsGGHktlvPUGdlEaseHk1On/N+/MSCiinlJbWbnz38RW+Wp3B3XfEIAP7jwh06zGY555/gsLCQqY9PZoGqaXc3s2P0wkr16qJjruF+x+4l+xzz9R63oGAjCjeePL3fxNWq5VpU4fTpmkJowbIqFUCP2/YxNz55TR1dKm2HlYKKqIK29L/wQOkNjBTP60jH3/yKjqdjtOnT7N92y9IksStne+4oSKgG0FERARuXxSFxSXERCmZPTOc2TOhsCjAwmUOVqws4ER2CXFyHcxSBEcV21BIKtSyDi8eooinOe0BOM8xrJRSj5pJZAA9RjxUSosEZD9nlfuIC6SE1tGINAt2ZOOWLQgcIVmRgiqoJ55U4kghlwzSOU0UcbSkI0pBRa5w9t8Sm/+Sn38zlJaWotOXkRinQTqeRBl2tu/x0LVTdZLI65XYvNONLqc1akFDgrs5m7fs4KnHa84Af7rcxgevR9e4uJo2IZzPv7AjFMZQRC7llFVomP0BpaBEiZF4OZUsLlGXxtWO45FdxCR7iI0OY+deN0f3K0mkHtlsJOGfqPKB0OSy6bdNNJJv5oh3B0FKan1vCfmYqVxYqWUdHdtoOHRQQltajzhXBHM/3kXjNE2Vtq4ya5B77i8hsqAtYXIkxXIeQx8+QsOmQdZ+lVCFTL6U4aPv0Bx27hf4flH1a/r0CxtzX645zuMeUtNr6CpGjZ5y3dWfKan1MRo09Hsoh8/mxtKpXag9zOGUMOgEft/qYs5LUfS/s/J3V6sFxgwzo9MKfLzExhMTKgkfWZZ54Y0SRDHUZlRqDbJzr5ve3fRMGROOViOw5jcns2a7CM9pT5gQSZQ/ngubM3j86Qw+mmthyqN6hm8uwOZ045Xd1Ta3Cr+eU+d8VSpHrsX+o36mTn/8uq7/D+Tn56PXiTRqUHuWskkjFQm6KMz+0D0QJIC6lupUCC1qfLKX8xwjgVQiqKwq1mPE71Xw+jwbP35RnTwNBmV+3eTEGoT48CjqNCtj6mQdsdFKtu/y8ekiL6ey93Cz1KtiYgwKQU4JexA8frZsVRBf1AkrxfSqzXLwb4wffviB/fv3k5OTg1qtpmHDhjz00EP/0nbV40f34pO9+GUfLux07x7aSN97R+2JlMH3hPHIY4Voi5tUIQB8kVmMHVm96u/dD53EOlvVSBaoBDUG2Yw7U82wMQXYfV4GPpJH9856enTW4XDJvPBmCWaTyLuvRHP8lJdet9V8bimJSrbucvPs4xF89mU5BYXXv7nr0qULYnwAX44HB+XEU6fW94b54ig2nyC6LJlVa60MvqdyXCi3SzVWMkFIGqNBPRVffx7Fhq0upo7XkOKrlDfRCFoa0JxcOYPLnKqS3YXQpleMyefWJCPrt7qZOb3m89t32ENBgYzCGklOVu51x+APeHx+Dp/w0De25lbPYye9dGpffb5s2kiDLIf0Wf/sSpqe6WfstAL69jLwzkthyLLMiu/TWbL0HDF5ndAKekTEGnWJ/oBGMlBqDRIXU/mecLOCW9tpWfmjndfml/LKjKqbfkmSmfRMIQVFAbp1v+NGwsDG9T8ha534nb4qrwdkP/mBXJzu2hNLTpeEO+ip+FspqAgvaE2WeR8qnb8KiWsJV9C2pYa5C8qYNiG8yrz2y0Ynp857ad9BwbzZ4fj9lYT7HT0N/P69mrvvPYG58LZq5xBHCifYSwJ1KJRzublVBGOeKMRhT0Clqn2M/78ArVZLSkrKX5IWKpWq1uuU5Zrbgzvddhs7ftldUQUOYA7EU3ypJY8/e4TohQqUSpCq2dJUQkJCRIHPlEf32yrnxgNHPXh9MnqtcDV5G4vHE+okCTeJaLUipWVBouLK6NIuyJbtOQSLjNwU7IlSUOGSQZZDa48VC+LYtMPF068WU2YNkpKkIsaiIt+RAgL4RTdbdroIMwooFRpatGhR6zXXho639uS3n4+Sk+dn+Ccuzl9yYzTJlNqCJCUoiI9RMHGMgV/XnCO8uPq4L8kSjrArxMaEMW56IacveVCqJb5Z6WfYUB8N66tZ8l4s8xdaef6NEiRJJjc/QJtmepyqIs6od4EYxCs6qV9HYsvuID9/kUhcjILnXi9h+KR8mjZU4zbkEeZswrmLAW7voaPXbi1bd9vJzCojNUVJt07RWG0STid4vd4b0pnrP2AIH2xdSHxuN+4YuomZ0y0MvdeIWi2wbY+bOR+VMX2ChQiLAo9HYsN2F1abxMUrPtrcJPLZB+F8uMhGWj0V8z4pqyDlfD6pipHktZBlmbzCAEaDSHaun3c/LePHNUFiPBay47ZSv6FEnRQFJ88EyMnUgjMMtd7H1l0uxg038eb7ZfR/OJcHB4YRG6Vgyy43W3e7mPtyNG+8X0qZTeCxKTNu6H44f/oCoqTE7g1Sn+YYr2m7TJTrkcFZLqoOsu2rKD5eYuO9hVY6tdNiK5f4YZ2DsiIlQZ8GvFpESYHD60KLu9YEgoiIwynx3Q9esnL9jBtRc6L/o8U2Lpd5uKLagFLrw6SR8fvy2WdfT7SchBYdVkoIEqQ57Qng46J0iitbfPi8AknaaHrd2euGn43/BBw7doyS81big9Wrc+Opi6TPoW2rUEXvkRNeDm1MrpjXBvWDZ6ZK3H3/acr3qzHJleODbLQyaJCSbz68SJyjco0T6Uxj8edZXLpSwBPjQu3sJ854mb/QSse2WjweEMpiquwfvLhJC7TkENto1TzAGy9EMe3FIh4YEMbHn7kJy29RZT7NJYMOt7W7oaKQmtC1a1fW/baHcaNvr5C9uBa/bvYSGd2GiIgI7hsyiM8+/JxAbly1gia37KSUQlpzK2o0uFUCT06bT2q9UGJg0vRGFXNYbGwsi5au5cSJExw+tBu1RsfMV+4gJiYGl8vF0s8VPDmx5vP9bq2X7j3u/R9d878bzz49hlnTSmjXunLOrJsisfhTJWpnzWO2QTBRJMWwcPGvaDQa7HY7j04YTEJUDvf1CyAKAmvWrOGD96J5+50lRETU3NH0P8GIh6fTc9BIenTWIclwc2stQ+42clcfLb9sLkewRpPkCJlMxUspuGUXlzgJgIzEFfEcHrOdMlsxMYo4yv1lFd2Lf4YDGzZKOc5uZIWfqAQvqnKRaGs8BaZjSKYSXD4fkWKAW25SM7h/MVabxKLlp8m9osZhU9KI1oRfTSyWy2W0aHNj8g/Xi/+Sn38zZGVlkRgrYy8TKEXGbdMx5alCNv2krtBt9Ptl1q53MvsdO57saMAJhLQFD6cHSc+suYrM7ZFrrAiFUFa2QR01O64UkIDuqshtSUU78LWIIZH9bEIta0igTsXg7ZDLSTfuYXg7kW5355GfriOxpFMoayYbSa1//QLm1+Ljj95EDjpRCEqi5UTyyaRAzq5muhGQ/WRyoSJTIcsyluggyxfEEAzKPDkzm/Ur7bRtbGDxChuvzC1GCohcviBSXi4Q62pM7FXiNEqIpyziKCs/j68Ws/p11Cx8L5JpLxbV6GpqKw/y3U92ftnoQqMR8Hgl2rbUMm18ONFRSuqmyBQXF1+3pki7dh1441UP5jCRXzY4eXVeKWq1gCzJnDopo9WruPeOmomAofeG0eu+7AryMycvwOMvFCKK8NEb0SAI6HUi8a+KrPrFyYQZhZSUBkk/aSC5rFsVeYMIbx22bknH7pBo11pLWtsigjtiOSnvJ1luQBTxCAhYxULsQhlvfyjx1YLq5HBxSZC9Bx3c0b/0uq6/Iq42G26PzIlTVVvwr8WREx5U7sqMvRotLhy1Vk/7ZC9aDLQQOlS85pFdXOE85ZQhILBli5+Rkwr4fH40KlXo93a6QjqOvbrquXAyyIixPp55IjRgnzrnZeNmH0G/EoUoc1DaSqrcED1GTHIUjYU2OLw2ThTtIx6BEk0+o0ePvqFY/B1w+vRpbr/9durXr08wGOSbb77htddeY968ef+Ug3dN0On1aPQ+suWjaD3R9OiuxOmS0etqr0pRqwT8gart2QHZjy/o58HRZRgNAo+M0NK5QyiJcOFSAGMt2rUQMocrJIcTR2UiU2R+XBpXUekJocq4FavLeeqVInbt9zDrTwTXH9h3yMPRUx7KrEH632lg28Gj1x0HURRZ9OVnDBs4nECZjA9vFQKkCrRu4hME/GdMzJh1CadLZtigUEX4P6opEgQBWYa333UT52hb4+YvnlQOKNZTLJqI8CchA6XqTHyxF/hhmYUvvnGz/Gs/ew96uOXmqvdBMCgzY2Y5ZTkGktSxxMTdeMVKwO9lzkce7uxhqNY+aSsPsm2Pm+emVl9EltuDREUo+PwrG08/Vvl/SZIZ/1QBi+fHVvldZ0wxM7i/n7vu3UtyfndkpL/swhC1XkzG6vd9q2YavvjOhssV5MEJeYwbbqZuiorjZ7x8ssxGp3Zazl30k5F+Drp3v+44XL6QRa8eKn5fe7HKYvQMh4h2p/HJwovc1bNmIn7BZ26sVh0CF0kWQptHsxDBOaeAPqhh3QY3ox+qJM1feCKCeZ9Y6TMkh5taaIiMFNl9wEudJBValYDVFmTi04XodSJZOX4G3GVkwkgz9VJV1G8UwFZQXetQIShAhlw5A0/AR7cB2YiiQGF2KaWlpf+WjcD/Fvx+Pzk5ObW22v2zePr5Gaz/pRdlFBJzzW8eFUwmLCuakQ8dxKdzoFZkkCzV/N3F5FGXprijz9DzttAaxOeTeW1eCXf20LN6nYMHB4XGQ61WJO4ad+yffndw6byIdKwpJsxECZqKMcLpEFm7wcm9dxgRRYHoSCUer0RRscTRwwEcdgFBPEa4FAOyh7aNNew/5MHr1hIIBFAqb2w70qNHX96ZPY/HHg2ii7WTGC+i04nEqBTs2ufhw88cNEjR0qW3kj1rTxBd3rSiXS8g+zkt7kf2unlopIAr6MEUHqQ4cJnm+bdyz6CD3HmngvsHa+l/p5GifBc7Djo4uiUZs0lBYVGA0dMKWPpeHJERIeJr/qdl7Dvsof+dRt54Por0TD9ffV9OkSITC/UJFEeyboOLu3rr6dml6rMw+51yigrlG47BHXfcwWv610lxNiIqswsvv7mTpd+UEwjKRFhEPp0TQ1KCis+/srHyJzv39DESE62gsEjiUoaPuQvKSIxXkVcYoE83A58st9G+tZa8giArVtsZObT6vLh1t4ui4gBNOl9BFEIGMla7QHijfWz5PrrKevn0OS/9R2YQE6lgzLQC7u5jYOLD4fS/y8C8BWVs2ekhNlLJbysTMBpFTp318dKsT29Y4zI6OpZTlwuJkOOrEJ8QmtPqyI0pIZMFS6y88EQkWo3Aph1Onn6xHHdhFMlyQ9RoKKOYfDJpQCsyOEOpXFjRBnotioVcSs9CgrMlflMBr88t47npVQnQLTtdrN/qYu/GOJo20lBcEuCjxVZ+/M1JSiKEm7MpLAriuSCjLksk3X2WEvJRyiLN7H3I4AyFusu0bt36hmLxn4JV36zGUBpRK0GtLqpLft4lnG6Z5R/FVturaTQiX35moUfv05gKQsm5oBwgX85i5x6ZTE8WSjmKKCG0hxEEgeSi21i77nfyC4ox6EXq11HxyoxIjpzwMf1JD4m29pXjIXa0hMzCNIKaGdPU1ElWsWJBHG16ZpF3WUcqPtQ48eEll3S8Rie/vr/qXxIfs9nM8y9+wr2PTOLBAT56dVFgK5f4YpVIZn4qc9+dB4BOp+PdBXN5YsKTmIpisARikJEoUGSTyXkSwhMpUWahCVfx7IwneXjUw+Tl5dVKyLdo0YIWLaomxvV6Pa3b9mHBst+YOLLqujUrx8/nK9QsWX7/v+S6/x04f/48sRG5VYhPgEAQVP/At0IpKisSWk8/NZppo7Po3EELV4tybusIR04U8uQTI1i09Od/qb6v2+1myaK5dOmgY8xDZkxGkd+3OmnbJxODTmDK2HB27rLx23cHqSs1QyPoUKHGRDj5GhsdBrbijrvuoFmzZsx+eQD39HIy/RkHAVfjakS5LMtkcoHwMAXz5wWpl6JlzCQv4eVpOBruYN5rRjbukPhhnZefFydUkXMcPczMnPdtrPg4nPDyyo6Kktgs5j/56r8sHtfiv+Tn3wwWiwUZNRqDC09EBupSLdLlRnTpc5E7+igJj5D5fJEPQ3kqYXIDzDjJIQOVrMaJnaBHxfJvHUybYKm2MfxHYuPlziAt6IJRCMMruznDISLkmGoPoxc3KjQE8HOEHShkFUEC+PHidfhYvMCMGi0ObBSzh1ZyJ/x4uXThxsuXbTYbRw/+TGx8gEzdZtq1E4iJgyXLjlPkyyWFBihRU0rh1UVL84oW5xL1FQYPDA06CoXAvNnhdNpfyOGjsPKLcPrcU4relkokcZgJkE8WxRTQhJsAgehosUaHW4AuHXQoFQJbdrmqVHr5/TLpmQHMJpFfvkpAqRSQZZmd+zw8MCGfLz+Ow+mUbyi7v337Vh4YYGb3fgevP1+1guHlN61s3uGudcBUKgUkGbr2z8LukBCE0H2w/MNYHppUQHSkAp1ORJJkBvY18uxjFu4fWU5SWceadV1LYtmxp4y7ehu5qa1AdHQhe/YGKbKeJcN3jIb1VXTrouaJSZEs/aacJ18u4rnHIyp08I6e9DLj1SJmzYjklZcn8uv6Y9e94G/QoAEKpcy7Hzt58D5jtbYsv1/mk6U2BJUb/KHBuEyRR3i0m2zlBpS+MHSFaRVZJYDLnCKeytZop1zOWY6QRgsaCa0BCAT97PjxJI1259KzhwqPJ1QtO2lUOGfO+DGYvTw9NXTMnXvdjBnvJrqwPSmCkRQgQIAMznCZ07Qm5GxvFMy0lm/lBPvo3acHUVE16xD+nfH8889X+fvRRx9lzJgxXL58maZNm/5LvuOBB8dx6cJkHr7fw8cLz5NxRcPAfkZee7eEwXfXXOG+doOTdm3U/HosB1PQgk0u4SInictrREFuPLn4eWzLZSLTivnpm0iSEhWkH3ZiqIUA9eCiDo25rN7P1HHhVQiyP/DgQBMfLbZRZg3g94P6T4+O2y3x03onTz5qYcjYPNq10WIy1UyS1oaGDRvSonVzjm05TbbiHI2ldtXeI8sy/ohM4iJl9qmOIxZreO/5aObOzUFnAKs7SHFJsJoBGoSIQ0EIuaZfuiTTSNDglO049TmgkNHaYzEJESGR8nAzfYels237BUQRRg/Q8PCD0Rj0IseO26E4nuGjCxk3xsu4kUZMYSK79nt47mU7+Zka4uu4sDmKuP32228oBgAKUWb4fSbuHp7Lx2/GkHp1jD583MOEGYXMezmqRk25hV/YMOhh6bfl1ElRMuSekBngxu0uut6iq/F3rZui4s47FexcUkQ4URSSTew148UfcMkOGjQOVpjOXItT57ykJqtZv9XNxIfNfLrcisMl07OznmXvxxEVqSAiXMHeUzc2P/o9Sg4echOURTI4RyoNcWBDjZY4IYX0U3ms+N7Jg/dVJUDXbXBycLeKFnTgGLuJlZNRC1fno6CCJo7uvPvBZu67R19hFnj5ip+TZ72IIhw77Qu5g9+up1UzDZev+Pju8/iKFthAQOajxVaemFnM/Neiad9OyZrtjmqtxz7ZgwcXeVwhWhGDTlPA2y9aeHiSlZycnP9T5Ofy5cu5+eabiYqKwmazsWrVKtxuN127dv2Xfs833yxmwL0iP/90mig5oUqrnUbQElXSBk+TneQ6MnBakyokV/5AvpxJkCCXDHtYMiuMopIgO/e5mTWnjIBHyR3d1KhVfg4e9XBz66pEvq08yLufWkEQuag4SorUCJMcgQc3mcJ5JKfEc6+VcGs7HRczfLw6rwSlpMF1MZkGjoaoBDUBOUCOcAmDSclHb0bR/vZsZKuG33/7nb79+t5QLJ6e9jTRchKJN+Xw1YLECmmacnuQWe+UkpqsZO2PCo4e82I05JKlzkGvUeJ2igRFPyl1gix4N4oRkwtZ/V4sr8wrZeZ0A0/O2EtqQXN2LFGw9YcC3LILr9pPh45qNu1wM7CvkcycAAWFQR6cmIdeJzKwr5H7B4Tx0KP53HaLjgiLgropKl6YFsmgfj7uHLANQ2kDpk3P5PJjAUYNM6LXi+QXBnhljpWNv6ho2UzN9u1b6d6953XHQK/X06RVfbL2nSY52BRFXlespp3EJcC5i37cHpmvf7Bz8oyP375OrBgXh9wTRnaun95Dclg8P5pZ75Sz9st4Jj9bxOdf2Fi/MpEJTxWiVIYS6EqlgCTJ/LLRyYeLbIQZRR6738zYh0KE35AxucydFVWtUKBpIw3vvx7FhOnFBDwali+T2PyjBAoJha0+qZ46OPKKuGvwScaO0lAvVcX77z5NbGw0rVvfdN1xGPbIQ0ze/jiNqFMjGSYIAimaFDJz0+l4VyY+txKvRyTR35g06ld8xoCJODmZ4+yhCTdzmgNEUJX89Ms+ssTztHR0QSvokG3RfLVoH9/9ksmDg4yEGUVWrnFw8VKQu3oYsDsk+j9YwrkzMj7RzSfzoujdNTQmHz7uYcVqO9v3ZFGWCQZZQpLhUvlJGtCCw458Lly4QFpa2p8v6T8eHrfnH+iPK3G6QgUffxi1/hkxUUrCo31I+RI+PCFNfmcDSrdGkICVLC6RKV8gTAhHVvoxxJVSx6Tkwn4LkrmYcxcD/PSjjLIskSRHWpXOkCucr2gRDgsP0r5N6DfXakUeHmpm+VvxBKQAVzhHkCCqGIHV339/wwmQv0LLlq1Z9uUm1v3yA3M+34VWZ+CuAcNo2bJllfe1vbktazasZvmSL9i6cRsKpYKR9w1mwKABOBwOVCoVERER/yNibsrjM3nrTRf3jd3B/ff4sYQLbN6lZN9RA2/P/Ry9vnbt3P/X2LN7C/f08cOfuggNegGlwYMkB2vUwfTJHiJiQ4VHZ8+eJTYi+yrxWRVtWmho1aSUgwcP0K5d+3/Zeb/y8lSmjiqkd9fKMWzc8HCG3htG32G55OYHOJvhImB0c748gBc3Cr3I0y/NYPCQ+1Bf3cj4/X7sDnhocBgpiQoGDtlO42D7ivWFT/ZymdNo0BJQWpk9z0ug2IKp6BasyXvZ8Us0b39YSmmZxGOjw2v0sXlqiplvf8il0BaJHSvE+Xh3wdx/yiT6evBf8vNvhpSUFErLzWRnFRCRUIJUmkY5Vhrm9mTj0ivkc4VW9ApVTVwdhxLkuhxnLxYiaSzdTmn2ZUZMyGDRB5YKrUdZlhEQalzUQkjvsiBbQd2rN7NG0BEnh9rS6snNMAqmq47CuWRykSa0RS8YSaUhkhyaOA6xnQ70qmiBDr0/nwNsQhQESkrsN5zhX79+HX17evn8Kx/r10aSnBjaoM59BfYccPHIo/vJzZExYaGF3BGNoCEoByjRXSaqRSbPTK0klQRBYMIYPbNfVNCrXxkN7d2qmAJYiKZIzuUCJ6hPMyzm2jM6giBgChN55tUSdq3VVcT5y1XlTBhprqIpKggCXW7RMXdWNM/OLsbhro/ZXLse5p9RUpxPw/oC3/1UXQds5lMmft5YXutnZVlGpRTIKwxQP1VFUIIr2X6mPF/MM49ZGNQvtLB1uyU+WWbj3ofzSMrpWbkZ/vN1izD7vTI+WmLjUoafLT8kEROlYMM2F1t3y7z5QmUl17OPR7Buk5Mx0woIBGRy8gN06aBn4Tux1ElWMedjKxs2/Mqdd16f1l1aWhqWKAlbeZD+wwtZ+G5kxYYnJy/AU68UMXN6BD//kseptWE4wjMY8mCQKeOjiYxQkJHl5+U3jnN0SwRma0MucxofXnJIxyCbMAgmLnCimnOyUlCRJrfhisvHwLuCtGutrSCPdu8r4dZb1Fcr5mQmTbOTWNitSlZMKShpQAs8sosglVqEOsGAKIs8P+u567r+vztcrpDds9FYu/PsjToc3377Xcx+BR4dY+TC5QDLv3YxbWI4fj/sPuCmU7uq7UH5hQHe/qgUo17AF3uZHKeLHKuDm+iCEtXVMVOHwdYa25ECHpl4iqenGRi+7SwGe/VFR1AOUCLmEi+lEmXRMGxQzYQrwAMDjLz5fhm978vhs3djaFg/NMGfPufl2ddLeO7xCHrdpic6UsHwR/O5q1/UDS8mfV4/dWnCadU2SuQrRHhTKo4hyRL55iOMfkTNZ0uDNEoTKM6wEONuDDkhiZKgkMPEGSf49rO4KgShLMs893oJQ+4xMmhUHgqViuzIXTRr62XsI1pUKoEV3xSwYzvEFdyCzeXl0dFGOrb34XJL3NRSi0Evkpnt5+JZBS4cmAqT+GaOkWWLroAYROkJB3sM9dtfZt4bUUx6wfBPLXj9fhmEkFbmmOkFFJcE8ftlWjbVMPFhMx8ttdG2lRadrpIY2rzTxbqNTj54I4bkeCUzXi3mtXlltGym5ux5Hwvn1u7KPXighq2rCwk6vaRzGU1AS7hQOc65ZAfntLvY81Z1ss7jkTh41MueX5JxOCXe/dRKYXGQ2BgFU8aGV/wGI4eY+P6REzem9wcU5WlIJo1CcjjCTkTECs3iuJJ2vPXSYT5bUsSwBzQoFfDVtx4uXxSoW9IdQRBIkOuSTxYpNMAh2zASgUJQYspuS5fbD/HMdAONGyp58uViFs6NoUHd0D0tyzLf/Ghn9vwyDq5PqdIeq1QKPD7OwoSnCjhxxsuly4Eaq5QvcxotelzYSQ42IP1SAW98UEajhgokSfo/5XBcWlrKe++9R3l5OSaTibS0NGbPnv0v1+Lb8Nt3aBFJlBtwSNxMmtQKM1HIyJQos8nRnGLEbSruH2Cm+107iJASiCKOIAFySMeLhwB+tH6Y9FQJWikMrSOOSGd7RBQsfO0SsW2u8NKcEjp30PLgABMGfaha5JNlNho1UHLpgh9VUEEWlwhyHokg4ZE+OrcLI7dQTfs7srCEizwyxMznb0YT566UH1EKSlJpRPFlHfM+TCfcJOKylfHDdz/eEPnpcrk4eegkMUlefv06oYqmuSlMwTsvRzF4TB71GgdI314fXNCGeuQF0jEkXKJZc5mjJwIMebiEqEgNm3e5sJgF1m5wsmyRiV17LrBpix9RlklNlsnMEDi4T2bztiJmv1tEWj0tKz6Jo0FdNU6XxFeryhk1tYApY830GJTNsEFh9OlmoMwWZP4nNnyCFxEHriINr77m5oNPCtGplQQ9avILlFgS7TRsqCQj4zxw/eSnJElI5NK8Vwk7tmejFtQYAn4uXJJRq6HX4GzCDCJHN6dWSwglJah464UoHn26mDt7GnjixWJSk5T06x1JbLSSbz6NY8FSG/0eyg11MHlksnL8PHifkb0HvRXEp9Ml4XDJFWvzP6NPNz06vUxBgZo28m0oS655nwDhwXhyTpUza85Z3noxgm/XOHhz9lRWfLv1uqWhiotKkAQ/olz7mj3oVVKYLxIsiiMxEGqFTxDqV3ufUlCRKjeigCy06Dkt7CNVaoICJXZtHp7Iy7wzVcMb87aSlNcDj8JGchMHiz+Mo98DxVizTUQ7O5CGmf3fFvLtytMkSPUxiFrum3iR3l0NBALy1Ur5kDzV05Mt7D7o4ZW3yilPj6YUB8fZg1JW8vnCt3lrzmfXFYf/JHTp0ZkT6xZjcNWctPZbcunRVc3eo389j4haH8e1W9AYVEwcO541K3/CWWZF5VASFxaPFO5jzKRRxMfH8fmnr9EkzclhpZUzx/VEyC3J4TSNSKogPgOyn8uETCINgomA7McS5yHCUnmebVur+aaxG8mjw4yRLj1uZcLk8f8W7VatVsvAQQ8wcNADf/k+i8XC49Om8Pi0KVVeNxj+NeaDoijy7HNvUVRUxIb1azmba6dDtw5Mfqr9336uVyiUoXXnnyAIAo+O0/H+K6dJcFWtdpVlmfzwDF558gUAtm/7lfv6BvgzgfoH7usr8fWva/5l5GdxcTHlZSfp3bX62stsUvDE+HBy84OsW5FIz0F5+LzRjJs0ln53963G0ahUKqJiGnHu4jlu66Rn9XcwdOROfA41oqwKGecpRZIaJrJg0Vds3riZT19cilplZdQIHYGAzImzPsIMYq3GfAD336dj9utnmPT0RCZOnIjiH1TV/k/wX/Lzb4gWLW+lUUoOv21x4gw7hcepolQqxEoxjbmpilMkhB7AZvLNnGQ/KTQkwl2P8+tV3HTreZq2kAgzy+w54MFaqGHU5FI2r4mtUvnj8UjcN6oAY2FVbYU4IQWjbCaLizhkG37RTb16AhHFRgRrpQlJGUWc4yjNaFeFNAo5EMfjlh3kqU8TZpGx2+1YLDW7SNYEh8PK0b12Zj4RUW1x1bGdnuO7dDTtfIXnHvexaOkOLmVKxMQKTB6nY8TQqGqaRUmJCjweiPA3rNENNVpIIFfOIEiQvNzanSmdLom8ggDuAjOd7yjileeN9LxNz3drHKxaXLO2aatmGs5d9DNp6pQa/18b6tRtxMmDasrtEifOeGnRpHIwUyhEunbSse+wp4qG6R/YuN3FlWwfC9+JpUeX0CR2KcPH6CcKaJymqXAu1OlEnphgQRBgwZxz1HHVbDghR+SzfmUiBr3I5GcLuHzFT3ysEoNerFFb5q6ehorWy3tG5DL/tdDk7vfLBAISe3ZdP/kJEB1bl8cfsfH0qyU89lwhHm/IpCTcLDJlTDi3tNXR67YgN+87wcynTYwYGl4Zx2QVSz+OZPIzRSz7KouYSAWpBZ0BOMdR/LIPHYZq+qUV313ejCXL93PnNa2k/qBEQApNinsPeRDKYmo1AkuhIbmk05BKcWu9YMButxMbWzv58n8BsiyzbNkyGjduTEpK7fIW/4zDsdcnMHdBGTsOOKmbrGHijELefSWasdMLaNbIydD+Yei0Aj/+6mDpN+X0uFXPY2PCqZui4uRZLzNnByg5eYloR1WNYnMwltPHzhOUZBzqYq6Ip0kONq6opvLKHvIi9/HyFDVr1+1Fzgr8pQmERiPy5gtRvP6Og34PFNAwLeT8mJKo4s3noyqyne1aazEaRI4eO3LDLq6myDAOshWFpKDEchKX4iJaTySyECBgLOOJyXpOnQ0iWKPofnc5S855q3xekkLmZncPz2XMMDONG6g5e9HHkq9t3NnLwNoNTj58I4ZHphTw8lNh3N6jsjq1Wyc9J854GfzALuylbvqPLGfogDAsZgWvzi2hoCjI5QsiuoKWqMhCALL8V7AUxKBSCvij8ripcxmfvR+JViuiUd+4u7HX6wUk5nwYkszQagQ2rEzC65MZ92QBDw0ykRSvZOCoPOqlqoi0KDh41ENRaZAtq5MqWt8+mRPLTb2uMPvZKF55pwSXu/auCJdbpkDOJmDwUzdRQuYwGSVKNEEjNq8LZ8BFfEqAZd+W88ITkRXGIYXFASbOKOSpSaEuDFOYgpeejOTlOXDyrIdb+2Xx/NQI+vUJVYFp1MobiofP76W+3JwyikijOSJKLnMK8arhgiiIxJXdjK/Uy4eHi5CRUKBExFaxhtBjoJwSJFniAsdJuzo2hcmR6DK6886MdBxR59n8YxxJCZXjmiAIRIQruL9/WI26gAATRoazaIWNbftdmCjHIJsQBAG/7OO0sA83bhKoSzypFJNPwC+Sk+fHoJVp3Ljx/ymH46lTp/7bv0OWZUpKHZg9ifgi0unZ0U+c5RT7DwZQKOGhARrGjojjrQ9Kmf58Oc2kjoCMlRJEFDShLVpBj1UuJku7n9j8Wyv10a/+hDGehmQdkEjrms7ylXY2bHVhCVdw8oREwC+QfQXqKtOIDTZCISiQZZlySinXHqZBA4Hje8OJLKtLk7Yn+WKFjyhXzQZhkYFkflp7jqBKwhgOZdbiG4rFxo0bESUFw+/XVzNzhKub0kfC+eK7ci6qXNj8dlKFhiTJaVizLRREHubjd8x88JmVUmuQ7Xu85Bb48ftkFniseH1wSyc1q1YHsJ5LJU6ugwmRQnK5UH6OGZMNFYkAg15k3PBwGjVQM/2lYt58IZIX37Cx5FMFGk8EWnsjJM6SJlyd9/3ANVKw4bIDU+o+MrK9tO96Y/e81WolKV7i6Ak3XXqoiI3ykZGl4tFHzKTVU3PmvI93FpSx5JvyCrLyWvTtHWp133fIw8RHzDw3u5gzO+sAofls6ngLU8dXrtdnvVPC16vKmfNy5XztdEnotLXPi6IoYDSKlMvGWtdGsYF6pPvSWbvBxaUMP/fc4WP37t107tz5uuIQCAQwGIOU2POJpmbN8Tx/LpbTCTSTW2KluFpF57WIIIYsLhAmmJn4QjEnjx/G5ZYZ3lPFsPui0OlEZEHgtTc3Y1Bp+W1xBE88a0N1uRVpgYSKez6aRCKleI6xmwiLxKRxobXjm++X0qWDjhFDKgmxe+8w0reXgT4Diog92IECcsiX0zlx/Mh1xeA/DXfedSfvvvke3iueans5l+xAG19Mh5uiUSpCxT0RNexPPB6JoBDN77tWExcXMm6dNPlRjh49SkFBAYmJiTRv3hxRFImPj6dbt+6cOnWKyIQdWC/9jNkZSUO5FRmcwyu7Ea7OvQnUwYUdSZbIizjAvOeqFgRcSBd4dMpU7r67/78nOH9jREdH8+CwR/5fn8YNoWu3PnwwdzH31iDLPma4kaUririccZxIWyI6DDhFO7aoAh4YM5gut3UJvVGW+SuOVxBq1/r+Z3D48GF63+YHah5z+/U28NCkAh4bE86i+VHMW5xE/wG1664+9vgsJj51P4vn+elyi46ju1QcOeHjh588bN2rZu77n9K4cWO++eobfv9lAwGLm0Jy6NE1kvXbXNx7h4HfNrv+cq4IMwok1Itn8uTJ/9PL/4f425Gf12OiIcsy3333HZs2bcLhcJCWlsbo0aNJTq5sR9u4cSM7d+4kPT09pHuwZEm1DMZbb71FRkYG5eXlGAwGWrRowbBhw/6y3ep6vvt/igvnDnHpFKhzmiIlnGXsKC1LvzhEeakKvVAza64UVIiySEAOoBSUWHzJhOckkZtTTknSbmxOGdERTqbDQefepdzWWUmnjgpOnw3w0wY7HqdIshROkCCl6ky8liwQJESnGZ3GRtvWAbp21nMxw8+hY1YQdlJsU4EgYTQH0R/SEy7U3MaZSF1yAxcwhwX+siqsJjRt2oalnwdY8UnN2Se1WqDDzRoa1FOxa4OZz7+yodUIPHRfZZwupvtYucaBzS5x/qKXUr9AGrW7yUYSRzF5BIPwzQ/2Cv2ra/HhIivPTY3k2LEgvy1P4blJAXz6EtThcpWKoz8jKVZNbk7hDUQAOnXqxEfvq0lJUnDfqDxWfh5fYSQkyzI3t1IzfFIe3y6Mp02LykXA3kNuXplbytsvRrP0Wzs/r3cxd1YU9euo+f7zBEY9UcBPy6suFCeMNLNgaRbejOoLihzxIgGFh6dmFfPoI2amTYjgsecK+eWrRJo2VPPeZ2W1XsOhYx7SrnGXX/WLA41auGGHv7KSfJ5/3UlMlILvF9W8yDUaRLRGP8OH1HzPvPpMBJs2FtO4CVyx5xPtbkikHIeMXEEc/Bk+2YsdK5f2u9i5T4dCIfDeAgcn9hgImkqRJJnMnAByeXit524gDKtQVMUgyoXj/1R7Z21YtGgRmZmZvPLKK3/5vn/G4Vghynz9o51fv0kkrZ6a79faefDRPJLilJw+72XgKDtGvUikJdR++MrTldXet7TVsX6VlkcezeX0T+FY5Lgqx5YL45n+0lm2ro3l5TdyWfNTFhFGHXqDRHxykOUvGenQVsuUsTKd++Wwaq2Dh++vudLg9y1OFrwVQ4N6KiZOL2XtV4m1xqFeHSWHjl+6IYfjCxcusHf7TuqlSTz1eBjvLijH4/Yx8MEyWjVXIwh63v3QTcm5GOyKAiaNtfDpomICQX/FplMiSLdbdfTrbeDrH+zsO+zhxBkvox4w0fFmHbv2eVAqoXFDFbf3qF6V2aKJhr732Pl9a5Ah95q4o5uBJg3VPDzUxNGTHgYNL6WIC7TgFtSCBo/sIj1iK2+8baJrx7AqRkOCELxhh+fs7GwiI5SU231IksBXH8dhClOwfY8bn0+m24BsZj8byboVCRw/7eXbHx34/DK/f5NYTfMrOlJBnWQVaXVVLPzCSpdbak56fP6lDaXRhVYhsnJhIg3rq/F4JIpLg4Sbwym3mxjxWD7JCUra35FJSpKS0rKQsdSMyRF0uEnLiTNe3vvMSn5hAFmGi5f9xEYreP6NEvYcdHPf3WGkpLa8sXhIMirUiBHFOCOLSIhVYsjwUpCjrGr6J2gqNEEvyier6Hg7KMeLh31sIJbkKnp5SkGF2Z1KVEJWFeLzDxQUBWlQr3ZjotQkJZu2ehCDSnqMusi27eeQAiJunx9TaTQtPZ0rnv9YkvA4XZy8uI2IeC9Hjx6tVTf4P9XdWJZlvB4JSeukbiMPC9+JxxJeff58doqFOp8Wc5MQIq1MVJ1fjITjdair3CPXIt7fgOPHMpj2eDi9btPTf7AdUVIwfqzMVx9EEOdrWkHuCIKAmUhU2R356JNd3OzvShlFNGqg4uihIOG1GIQJgkDQraXM4aRxQwWWmOvvhAE4cfwAuigHrZvXLh3SsJ6K0jIJzzWkBEC4EMWlbAXzFpSx8J3YCtkMSZL5alU5v2528cMHsdzctZDUslsxCKaK602iHjFyAuMnb+WWtrqKzwJ07agnMU5BUbGML70Oya6Q9Es5ZRip/fr0gpGsbBlBr6B37xuTAVGr1Zy7UMbkR8wkxCvZtN3NT18kVDxXDeqq6dvbwISnCqlfR0WPzn/S3VUIKBRwVy8DeQUBFGJI87k2qFShCq5IS+XvGhGu4PIVf616yOX2IMgg/sV2UymoCA9Tsuegk9u76UmM85CRfu66yU+TOYwHhuhYsugkEXJMNWO6MrkINTpskh0EEBCQ/8IULAQBt7qUYYNMxE2sfu7DBobxxcpyVAovggAH9gokBqqvSUVBpK7cmCuuw0RaTPh8Mjv2efjtierrPqVS4L23zTw0+Bz1SttRIGdht9W8LvpPh1Kp5NNlCxg7fDz6IgtmTzQyMuX6TKS4DNZ+EWrTHj/CzEtzSnh/dnUT2jc/9DHsoSkVxCeExqY2bdrU+r1NmzZFqVSy6uOfwBkytWn6p/1kUA6SwVlykzbx0nMG7uhZ+dwFAjLfr1WwaNmNGRz+F//vkJycjKxoxLpNp7mrZ9V1ybFTfsIik3n7gw9Y9vlysrNyaNGwBQ+PeacKb9Wpcx9+XLmKHrUMaT/8KtD5tn41//OfgFKpxOutnWj0+mT+KPBs1khDbs5fyy6lpKTw2htfMuyxkZRbc2hYX4nbLZOTr+Tl2W8QFhZG3553YyyIwuKPoRFRZJoOkV8YwOuVMehFOrfX8etmJ4P61cxj/fCrj8+X/u9Uuf/tyM/rMdFYs2YNv/zyC48++ijx8fGsXr2a1157jfnz51e0UHq9Xlq3bk3r1q1ZsWJFjd/VrFkzBgwYgMViobS0lC+++IJ58+bx2muv1Xp+1/Pd/1NkZOSjKUkmi1zq5N2M1Xaaho1lzp8UwF7750ILvMoJXRAEDLKJ49kyoEGJAyVKnHkGDnwXz6afs2l9m4fjW5PZtMPNk+MvIZmKeWyShpEPhKHVCKzf6mLuAhdTJkTQ/dbQAO52S9w7MhdB5Wf0g2aiI0UeHV57+6JCUCIi4g9wwy6uTZs2Q0D4y4org05kzsdl3NZRz/39w+g/Mpf7+oUcL6e9WEy5I8jIISZio5Vs3e3i9Hkb5VnFREg1Z9llJJzR5/j1q2hmvVPK5Uw/k0eFE25WkF8Y4P3PrNidEjMmW7ivH/z8SzaJ2T0R7AK5is14PBJabc0kWlYWhJ+5eEMxEEWRp597l6lT7ufBQToWfmEjPdNPRLiC7Dw/waAMMtw/Pg9TmIL4WAU+n0zD+mp+XJpAZISCgX3DWPiFjWkvFaG76trqcATZd9hFXr7E9z/4kCUYcK+aOikK8oXtuK4kECHF4ceHI/wSXXoEWPh+Aucu+pj6QjHlVoGCMj/TXyritWciiQhX1NiKLEkyb7xfyuvPhUipSxk+3v6wFL1ORfeeA687DgUFBVhtDgx6oUajqT9QUhakfl1Vra0UlnAFBgNcOhBFvnwZs5xKOJFkcRkFCrLlyxRfLc1QoUZn8pNY38XEoWrOXtQw+dkiyq0CprzWJAnJFPvP8uKbedzZS4dgsoKtZo0SFw5a3SSRW7QBrS2ZMFs9JKWfvLy8/9ME6OLFizl06BCzZs0iMvKvdSz/GYdjEHh8jLlCt2ngXUa0aoHFXzg5fdnPoL5GenTWY7VJfP+znadfLeaN5yMrKrYFQWDOq2a67z2HpaAq+RkkQFSESGqSiu5dVew+7OTQxmh0WrGigu+PYyz7MIYBD+dyVy99NW2zXzY6iYtRYjYpSL/iwunxc/fwHFISVYwfYaZl06qtJ5nZAUwm/Q1lep+f8QING/hYvzoGtVqgbx89dwwsZvlnSrRKFXj04I0jS77AAw8qePyFIlBInPDvpaXcCYWgwEwkq1ZfZMQQBZNGhQMhjc8hY/M4espLq2ZqNmx3Mahf7UmqUcPCKCz106KJhvc/L6PcIfHpnFhaN9cycayOJW/GIvslcrhEmekiP34ZQbs2VceEouIASmXkDWe6w8LC8AdEenTWUWoNtbi+9UEpWbkBlr4fhyzLLPzCxsvvlJCdG2DMMBNzXo4i3Fx1vLiU4cPtlrnrwRwKivzYymV+3+Lk9u5VEya/bHRQUBQImUYNNFRIGWi1IkkJoWMaDSLdOur4eYOTD16P4rnXS2jZVM3Hb4Xutd82O/l0uY05L0VVVIulZ/p55rViundRsXqtk1+3BHn/oyk3FI+wcCNWzSG+/MTCre0rpWZa3VqAM708RNpcA6dcjh0r9WlW8d5MzqMwOojWavEUOyreK8kSBWSRSwb3pEhAqJL1vQUONm/zIwrQurVAeAS1au8ePenBUa5g3XfRFVXPwaBM605FxHvaVBuftYKeJG8ziu1Hcblc/3U4/hNEUcQQBql1fOj0YgXxWVIa5MBRDyqVQKebtajVIsq/WNoH8KGl9lZGhaDEbhMZ2t/I8HFlqAsa0m7wBTZuggh7wxorOfWCEY3fhA8vOgwcPhoAxV8bhBVZvQSDehQKH61bt6rxPbUhOjoSjU7i2ClvraZe5y75ycgMogzoCeKueo06H199HF+lA0oUBYYPNpOZHeDDxTZka2S1ZwhALWiJD9Zn4vR01q2s2rHRoK6aDz5xEuGsND5RosKHt9px/kBQDlJiDdC5bY8b3kOE2sIDjB8Zw93Dc1ixIL5avEVR4PXnohj/VEE18vPICQ8N6qhp20rD+OkF9OmuZ81vjho3p7Iss32Ph0iLwI697opOI6VSQK0S+Ok3B/feWf1z739mRaEAF7XLM7llJ6mpIoU2EZ9fJjs3SHLj609w+P1+6iSrkEUnR6VdJMsNsBBNAD95XKGcMprTgbMcxit7CMPCJU7Ven8Wk4cBE4Ilm7iY8Bq/U6cT0WgFjDo4edaH2ln7+ZqJxOcV2b7HTVysgjYtNLU+Fy2aaBDCSqAU4kiirDz/uuPwn4a0tDR+3fILq75bxfpfNlBSUoTFksuaZVEYjaFnu083PSvXOOgxMIdZMyJo2lDD5Uw/Hy4RiEnozfiBf90OXtv3SmF+pOKatR7zyUSjVHBrJ4F+t1c+06VlQabM9PHAQzP+Zaag/8X/Dl6d/TEvPDeRb386z319vahVAj9vUJGZH8O89xYTERHBK2/MqvXzzZs354P3YjlwNL+acdLpc172HTPz6JMd/2Xn26FDByYvUfD42Jr//+0aB317Vc6d16M88P3KRdzV3c+MRxMrOn4cTompL77Ipq0+UnPbhYqmrh4rvrwF7328m/ffNjN3QRlvzYzivtF59O6qr9CI/wPbdruJimtH3bp1/6nrvVH87cjPf2SiIcsy69atY8CAAXToEHJonjRpEmPHjmXnzp307t0bgL59Q/pBp06dqvW7rq1Aio6Opn///syZM6dWXcrr/e7/MSQDTo8cqtZQ+vh9k4fYOHD5fHhkN9oa2nKDchA/3moC0Oc4SgzJ1KVJRTY0ZOpylIR4F98vjUMQBG7vrmdqdCZrlsdRZpOY+rQNpxO6dVWy8rM4ho7Lp01zDeHmkEHOd5/HM+zRfBxOiRWryrH/xeLOK3uQxSDRsTcu2u1yuQj6dJw+56Vpo+raFbIss/egF2eRkTGPlfLqCyZmTLaE9J5SVTRvoqnS7tM4Tc3wwSZu63sUz1lzNQdaALc5i70bY4mLUfHVx3F06pvJ8dNeSsskbHYJtUqgSUMVz75aypYtEiXFUMgOouUE1MVJLF5RwKOjqi+aT53zUlqgJibu+lzer0WjRk1IiLfw4vSQQ3UgIPP6+yUcOelh7qxo+nTVI4oCT80qpG0rLYP6Vm9HHPuQiTY9M7m/fxjNGqnp1lnHxKeKceVEE21rh4DA69uyyJRsjHxIwZovHGSo9jBuZBjjHjZWyA40baTh128SuLVPIdrcRqxZe4lte7IxGQVGTy3g4QdMTBhhxhQmsv+Il6dfLSIlUcmuA27mfVJGQVGQxg3UXLgSTZcu128IsXz5UowGkTbNNQgi5OYHSIgL3dO28iDLV9rZtNOF1yuTnROo1dhFlmUcXi+C2o5BIXLEu4UkqREOSgkiYyaSltyCKChwyQ7ygidoe5OCVb/Y6XWbniXvxeJwynz4+WmO772CrqQ+q5bZ2LGvCLtaRaTcDGUNFS9XFKdoqPbTqKESqy2bK1eyMCvkWise/+6QZZnFixezf/9+Xn75ZWJibvy+vh6o1QIPDgw9T2cv+Bg6sgyK4vGYHPz+Y2IVU7Ih94bx2Zc2Zr1TWsV1PTpKicHsh4I/HTwml9PnfHS8K5O7ehlp0VRdYfLyZzSoqyY6SskD4/Pp001P394hM4OvVtkpt0vMnRVF/4dzuft2A4c3pWA0iJw+5+WN98u4pa22gmw8c96HJEHd+tdv6ACQk3OcNV+GV5CypjAFO3+PYcM2F4uWOti1r5ipU4y4fSrattbRt5eBpV87mPmSi+ywTejc0eAxkHfRw75Dbjq0Dc0jRoPI95/H8/KcYk7mBOjQRluj1McfUIgCsVFKenc10LurgW27XUx4qpAvP45j7EMmVnx/keikPO7vrsTuUvPlKnsV8lOWZaY+X0ZKap8bun4Ak8mEwZDIzn3pDOoXxsGjHi5l+Ktodj4/NQLPWyVIkgdruczXq+08/Uoxox40c3//MAIBmUnPFFI3Vckbz0cz6ZkCysMknn2tmOUry+nXxxjq8PjJwfnLPtq21NCmhZbDxz3MfLOYF6dHVhtbB/Q1kpMf4JeNbrxeOH8ppGvr8UjMXVDG2i+r6hLWTVHx5Udx9B2Ww9ovE+g1OId69erdUCy69WrDqEHHK4hPCJH0v/8QRa979pCflUicHJKgyOMKNkppTkhfyyt7uMgJTMowEtJcnD0VRG0sptxZgl42c4K9RBNPM9px6cJudu1zM2aiE2NBMyxSLDIye89mU55wlCcnWqpVIMqyzItvWjFHBKuI258440PpqF3rNoYkLpee+q/BRy0IBkXu669l0Vc2Vv1i572PXBRmadC54kEM4jPlMmigCr/grZXYUaDEJ7iprfDNKdvRWdwMeDiPcJOIO/UI4x6OY/ITDiJqkAr6AwZMeHFjEiycPaWgUxeBY5lFWGpoL3bJDnzBABaFBUEso9Ot169zCdDlttv5de0HrNvo5Ilx4dWSzbIsM29BGSUFCgT8JFC5oXLLTpo2FWtcG0BIrqH97dmElzaq1Uk6iniOHrlc7fWTp/2cOy+j5QCSHESNlijiceOo6Mr6M4qUGch+Je5y6QYiEMLhw4fpf5eJQEBGoRAIM9acFI6KVOD7k2ZdICDz6rxS3ng+in2HPYwYYmJgPyP3jwuZNkX/KcH36XIbN7fWsHa9k2XflvPwUFNFDKdNtPD6+2Vk5wUZOdSE0SBSUBQqFCguDeLxyEhqNw6fDaNQvQq21HKK1ybrePtDD+mZfg4f9/H6Hdc/Hmo0GlZtdmHQqmji6kgeVzjHURQoiCGJujRBEATUsoYgfjSClkg5lkwuVGgk/wGf7CWds+hMXuIjK9dmwaDMuYs+JBka1VeTVxAgLkbB0RM+VCqQFf4/n1YFZCRkMcAzL9lYvjACt6f231qSZIJXpeGVggqtznPdcfhPhE6n46ERD/HQiIcA+O23NfQf/R4N63kJMwocPiHTqEk/pj84lJ82/8Sn36QTE5PE+MfGUL9+dc3X64EgCEx/bhpvPf0OyaVNqhjP2bGSrbxIsqoeW390cNPuPGLiwBBmQqWJZ9SYGXTseH0Vzf/F3wdarZZ35i0hMzOTLZt/RW/QMvDBdjdk7vrW/8fee4ZJUXXd37+qzml6cg7knJEcJClKEEmioIAJBEXFLAbMWVFQwQAiBhQDwYAgQUFAcs6ZyTM90zlXV70fGmYcZ8ab8Ql/30fWdfGB6e6qrtOn6uyz9t5rvbqAB+6bQPMGpYwaIqMSYdkqke37Ynl91qL/Vu1Tk8lEm/YDmTVvKdPviK3y2skzIZYsd/P9p+kV/4+L/+uY68yZMxTnr+ONdypjgFNnwzz4mItDh8BXKnKArSQqqWTRGFEQ0QtGCg/H8+33bhwumbN5Ei88lsjwiYVMvD6GKy434nLLzFvk4vCp+sx55+3/tuv/T/jHkZ9/xp9NNEpKSnA4HLRtW5kp1mg0tGjRgqNHj/5tAtLj8bBx40aaNGlSqyHP3zl3XQ0+ANp16MQvJzahig1x1ViJGfdHNRY3bfNz8/jd1HN2q/JZRVE4xSHSqVfl706lDJkIjYSqJfwmIYbWShfy/L9UvP/oiTA9u+iY9qCL0mMJmOzNUaPhvfVFvDnnJOMnGFm0xMXdt0dbqawxKuKsKkYPNRMbI7Jjtx2Pu+bA5jSHkMIKL740t843d2JiIpJkZfqjDn78KrFaBejib7yUlii0cvRm3zc2rtx4HI0xhD0YJq9Q4s3nklAUha27ApzLl8hIVdO9k55ZL8Ry582HSHdVbVco157lioECqclRQkWlEkiIV5GcqCY7Q2DarbHkZGk4eSbE06848RfF0SbQAQWFYvIoCJ7lrVkRrDFubhhhriARduwJcOPUIqRINqPGjKzzOBw4cID+PVUIgoDTFeGZ18pYt8nPys8zqrgUHzkR5uUnkqqRF05XhLsfKyUnU0NCvAq7I8LKdT5GDTWxZq2b4I4IZsGKwdcMs5LFgvmbaCI3pu8wL88+Vl2jVaUSmPmomRlTI+gLW9Osy2HeezUJEPhpvZdrxhcQlhR6dzXy3qsp5BVKOJwRpk+Oo362hpa9z/DhR/PrJGh8+vQpFFnhxtEWkhLU3DezlEVzUjl1Nsxdj5Yw9eZYvvogDVGEH9d4GX5zAbeMjTo6L/3Ri6KAKEKb5lpkRxzjb43w6H3JfLfKw/RHD4NdpnW4BzFC5fUaBTM53k589/NKflmeXkG2AvTqamDZSg+zP9hNm1Q9Ow7IdOqssGn9Bhp4u1YQ6xFFosh4iJEjQ8x+JZNTZ8Pc+3gJzrgwLo+M3+//xwt+14T58+fz22+/8dBDD2EwGHA4HEDUgVb7Z7vzvwm73Y4sy2i1Ah6vzMhxDpJye+PSFjD9LlMV4vMCbr/RyuBx+Xi8cpUK4fCfOOZS41GGDVPRr28ya3/1cu+kWMZMqr3tWFEU9DqBb+an0aLXWcodEcwmkcnjrbRurmPqwyXMuCeenl0qyagWTXUsejuFm+8pZte+ACqVwLgphfTsYqBxm4vf8CuKgl4v0fJPCSBRFBjY18TAvibuebyEEdcYyC/Usm13gMEDTIwfY2L+py4GX2lgwOUhbOV+khPjGTulmAljLBWGJqt/9bJjb5CIDPfcGssHnzlrrahascpD/16VSaPLuxtZvNTNkeMhGjfQkJ2t4quFlZXMY24vZMkKN/16GDlwJMizL3spOpzAgHF/b45MuGU677x1N5u3+ykoknh4WuX9qigKE+4uZtxIC688WVmJI0kK9z5RyrbdfjZtDXDP7bGIKoG7Hi2h2BYhHIKpt8SyaImL5Suj1Z5ZGWr2rsup0EUG+HK5m9vvL2bh7KoVxD6/QnKimqcfSuDLZW5mvGAjNz/M5h0BRl9jqVGXUKMRmDAmhjUbfVx/rYUff/yeIUOuuehxKCo4WuV3uIC0FDX7t6TQoNMJTNmF7NkN8cF6aNFxiJ0ISpQAy6ABJZY95J7UkmmK5633JR56fCd7jquoL7ciQYgSynl5BiZMcpFT0jcqn3C+bTQxko1wTsPl1+5g4exkOrSJBsX5hRL3zLBRL1uF/CcZkVBYQZBrDzsFBARF5MSJE2RmZl70WPxboNPF8M4CBxqNwJPPejDmtiVH+UMHi7c5Kz46QjhygiLhLGnUq3YMpz6X9DQJ32l3NRkln+LBXm8jU2+w8MvmADqdQIxFQKsBiznqdK0Rar5vfXjQEp0D8UUd+W3Lb0gpu9EWdatSQRlQ/OxjCwmk4hFKcbis1dyH/xOaN2+Ox6flmQdNDB5XwMdzUiqkGRzOCPfPtHHkgIjHoSYRQ8VcBvDjpUmj2udgQrwKraCtYk74Z0SQkAWJITfm07+nkZtviGHFSj+7NutpKremlHy8uBARKRBOIWu9HFCvpqV3QJXxc1JGnvoIFktUD//vQJYjCEJUz/mvUG6XOXI8REqSis07/Lzytp17J8XRpKGG8XcV8f2n6cRYRERRod+ofEYNMXPF5UZs5RE+WeIiOUmNNUZAkmTuvj2O6yYVcNctsQweYEIEymwyB44EGX9XEVIEzCaBq/qaWPWhHUGE5PQQ+/J+JU1uQIbcBK2gJaj4KYs9yODRfg4dg4PHgjSuryU9zVynLrEGDRpQ7gCNTkb2RcgWat7Ie3GhI/rMzKYJJznIXmULqWShRYeNQkrIR6sPc+M4I0uWhdiy3ce2nRE+/MiPxhePogiEDTYs8RIvP2VlyoOlbN4aIGR2o9hrTjiUa/KYcruOr78NM2maHUEXJhxWatRLXr3eh9oZTRiErAV/2eV0CdVx1VXDGDjwGs6ePUsgEGDK9HoVVZaXXVa73BlEtWOXLPmE1SsXoxIDhCU1PXoN5qbxU6q99+pBV6FEZF5/aRZqlx4hrCZk9JLVJJ0Ns3/hwIEDlBSX0LBRQ1q3bo1Kpapz5+Ml/POQnZ3NxJvvIC0tjcLCwjp1qMTGxvLB/GXs2bOHb9ctR5Yj9Ow9mDsf6PI/sge8594nuP669azflM+Yay3EWlWs2+jj2KkQH72Vgk4nIkkKDz8nccfdD/7lsZZ++zF33FS5yBw5HmL4GCcJhV3IFixkAwoKhZzjINtopUSvKcXenk/e2YUmM8zEe0oZNcTIvFeTWbnWy63TS8ktEBh/86M8+OT4/9V98D+a/KzJROPCBvvPbtlWqxWbrW6i6QCffvopq1atIhgM0rhxYx555JFa3/t3zv13DD5eef1lmixpxlVXann+iUr9uh6dDTz8mJuXX12PqbQJZmLx4yGPU/jwkEql7ugFQrQpNWuXaAUdGn9cRUXl3IVOjh4WkA63IkVKrch464MNkPKz+GjBLySmByizy3S7TM+VfYzExYp4/QrXD7fwzKsu9ro300RpSyJpFcYGpzhMhAj1aMGB/Qfp1atXrdddG64dOYyVH3/H5YNKefoxM90u01NUGmHWOy6+X+umQX0NYdbjLVJhtjUjtiSNQMYqhl6pYcv2AFOnu6E8CcUVi2BxosSVMOsVMz5LAced+0kiDQmJQvUJGjb38farSZTaJE6eDZNbIFFmj9Cvp5oHplZu6BvW07Lo3SQefdrB6gVnSQzXI41sVIqK4vLTvPyWk4++dBJjFvH4ZFo20THtVivLfk6hQ4e6VXwBJCQkEApHuPOREnLzwyQnqWjRRFuF+KwNsqwwbmoRT9yXUMUUadptcbw+1077DhF+PnMUc1nUZU6PkQQ5gxJyuaJfza7vAF066okYHcimcl5/OhGTKUqqfv+zl6QEFWfzJAZfYaRpIy1NG0UD/mAw2mIbkeDXX9fSt2/fix6Djh07s/33H5Fl6NJBzw3DLQwam4fTrfDdJ+mkJlc+zoYONNO1o54uV+Vx161WFs9NxWgUcXtk5nzoQFBH2LItamBz7SALer3AjTeG0KGnWMlDQCCOJDSCFrv2HNMnx1YhPi/g2qvNfP6tm5eftmIyxjFuahEvvqThiy+3cOqkQHm5QlqmzEPTjPTrZeHBJxz8tjmMKGqRgjI+n8QbL8/it60X3/7/T8Hq1asBeOqpp6r8ferUqfTp0+e/5RxPPP4AajUs/8lDeRnoixujE/SE4vIZN7r21uyr+prY+Lu/wpxq36EgHl8ERSlAUYWQks5wxUB4cWYsALPm2Ym1qnC4ZJyuSI3Vn9v3BGnaUMONdxYjuuNIiBF56J7opt7pilBQLFUhPi9AEARm3BPPyFsKaNlMS7dOeo6eDJGc47jocRAEAQXhL9tIw+FoUuJcfpiDRwMUFEl4fTK9uqtZsNjJlJtjuKxd9P4ff52FsAQvzi4nGFLo2tHAik8y2LY7wDNvlKNRRzWDu3asej0nz4RYs9HHA1OrJkRGDDaz+hcv5/K1dG5XtTrs/qlx3HSzm+cREQJmrM626DTlZNX/ezrZDRo0ICfLzMEjbkQx+iy+gA1b/DRpoGXolVXnhlotMPv5JHoOzcUaI1boOF9/rYVrJxbw4etRE8CJY2JYu9HHC2+V8/Gc1GpjPWaYhW27AmzfE6DTH67zi6Vuxo6IEkljrrUw72MHYyYVcnl3A9cMrH2etmmh44ulbgb2NfHNmt/rRH4qsgdBiK3xNVEUqJ+j4YclSTz1oosVn3lp4bysovsjpAQ5bdyGOxCkmb8XztQ99O0Ry9oVOuo1K6tCFsm2FHQCNZqVJAhpnD6Xxugby4gxq1BrBOxOCa1e4sDmDAaOya8yZ1s00RI0loKz5mtyUY5WpeL06dP/bc+Q/1OIiAzobWLUUBNTxuuJV6pL96T4mlFuLsBS7xglxyUSAvVRCSoiikSx9iQZHXJ5+7U4rhz2G0ZfOhrZgNmfjgETJclb6d5ZhU4rsmJROlqtwM+/evl+tZepk/U8d98JUnzVK12CSoCAyoVejj4vjIKZlLzLKbUe4Kh+M4KkxShbCcgBgqKXhk0kXI4iujRRUeYuIzc3t866+cmJbfhx9QGeejCeoeOKEARQiSJ2O7jsIoFQhCwakSk0qhw+JYIj7jCnz4VqPW5+oYQqZKKY3Aqt3D/DHXOabz5JoGtHPd//7GXojfkc3qOnrdyH/Wwlm8Y0ESqLJILBAKe0mzhg+QmNN4kUq5GQzkHzNhF+mp3Gmg0+nnnjaJ2uHyAjI4PXXnTz+L1WNGpq7XbJKwiTEC8yd6GD46dD2MoiLPs4g6QEFXfPKEWng5XrvXz8hZs7xsfSv7eR1b/4ePxFG7kFEoOvNFFQGGHz9hDTJ8fx9fdeFr2dypdL3dRvV4DJlUOG3JGty04RjMsjI0uhuCTM/AIn815JZvlPXnYfCHLDcB27D5zj6ImTRCIQY9Tw+pOxqNRa3phnZ+7LKUx/opSkFFOdqvJatmyJTp+CL3KWE8J+WlLdMdkmFKAWRFTnHeEFQaARrXApdvayBRUqjJjIoB5hwcHCRXZefjaO0bfYiPHmkOnvUfEcUxSFwuJjzP0wD69LxTtzIC1bocCxh3R3uyrrhk/xEM44yoz7kigvd7L5iwY4Ew5x+33FLHgrpUqhQlGJxEOPe0lwdaCMYpq1DuMXajeQvISaIQgC9erVq9NnJEninmk3MqD7aZbN16HXi0QiEVas+pJJt61i2YrN1T4zaOggrh5yNQcPHsTlctG4ceOKvX2/fv3+Oy7lEv6P4YKm7F/pyv53QRRFXnx5Ps8/fT2hcJgFn3nw+GQemBqH16fw5XI3r8/1csedL9CqVau/PJattICczMo98JR7nSQX9qjSiSwIAunkEFYClJBPCpkIgoDek8FVQ66nd99ebN++lWdmb0KSwvS9si/DR4yt5sfzv4F/NPn5VyYaf96U/F19qGuuuYZ+/fphs9n46quvePvtt3nkkUf+koGuy7n/jsFHOBwmKUPiyQerE6S33mTh2sER+l9zkDMnEzBipint8OLhAL+jU4yoUBNBQiKMUah94yX6rOw7VMKd9zvZsVMi0WKkiZRa7X1qQYPZ1gyfdR/DrjKd1wG1EwjKZKSqEUWBtCQN/rPJnOJwtN1EUaNGTQYNSSMbNw52bdtF4fC6GVxA1KSj1O9C2pfBfbeHkI1uQgRp0CTMvl+zsJzXdnG5I0y+9xAnfvERDgkUlUjccrufjJI+lRs3F0ScElPv/A0BPfEkY8eGChVJShpn8g7SbXAuWelqIhEod0QIBODu22p2qH/8wRhWrDgFhfUASCKdcutBtq9Jr8iqqFTR3z0UUvjpt1CdTT4gKsvw2dfFfPhGMn26G/lutYeCourzp2dnA6vW+6o4kv/ws5cYk4r3PvTzsT7A+HE6unSIts/fPyWOITfmg9GN3+bFkXgAbbyLLAsUlAb5/Bs1115lrqJ/eAGFJRJiRIcuzklKUgyBgMz1k4t4YUYCHdvqcbkjPPi0jdfnOmjeWIPDKbNhi5+pt8SSGK/iqy/eZcKEWy9a+6Zz5868+LSGBR8HuGagmWFXmdFpYe1GP26PzH2PlrN/v4ygiMQlRmjcTOaZR+K5cVRl1YnFLDLj3nhizC4WfxOioEjiugl2Ck9pkRU4xl4SSEVG5iDbMSsxmOJcjBle+8P56v5GNm71M2qIhYfujOOO+8q49ioL142C3QcCzHo2hdXr/QwY5MJa2hKrnIyCgl+dR4iD7Nmxl9OnT//lOPwTTT6WLFnyP36O3bu38sAdsdFqJ9lAXCgrmpgRZDR/sXqpNRCRo89luyPC5AeKeePlePLyTmIyweArYqq4f2rPV2A8fFcc108uZPnHGVXmfKlNYsqDxQRCCg/dGceJ7Xo+fU/F9p1lPDjdRFl5hBZNaq9kbNJQS2a6hsPHwky43kKpTSY1tW7Ovg0atmHrrnPVCEmAUEjhxOkQ2Rkq5r4fwHEkm16bTiKoFIJOI/gS6TEkn1nPJjKgt4GpE60MHlfIG88k0qVD5fEa5GgoLA5jNolMeqCEnp303DzWikYtsGylmy07giyYlVKtslylEgiGFN6Y52Dh7Ko6eBmpagyKmZTSrkA0O1yUYP9LZ8m/QvPmzTmbLyOqIK9AwuWOVOgHfbHMzUN31ayfK4oCo4da+Po7Nw5nhFirivxCiThrZQusWi3gD0QTerXFALeMjWH+Z64K8vOXzT7yCiU6tq28f9u01PHTOi9fLHPToomObpfVrOV3JjdqfFRUKpGSVjfyx+mMEIkoNephy7KCoiio1QLPPWGlZQsvb8xZj8+pRUFBawqhCftQFRuwCLG4FTVl5VETJwuxVY4VwEuG0qDWFmCrP4sivCTbohImISWXkfefQBQFenYxsGKVl2FXReMQs0mkd2+Rnd/mEheuer2yInOaI8gq6W8lCP+vw+v1oje4ef3pbG67y4HZ0aLW3yTBX59Jt+QRCBTx0aIzBAMCRbYQakOIBFnFLfcGuHqQjhGDfQRDXuYuOMXufSFiLApxVhPT76iMd/r3MvLauw6uH24hvV0BxTsMJAQru4x8iofcuC30age5246Q6G2KIAg8SmEYAAEAAElEQVToBAOpznY42EU8qcQQixYdGllHrnMdy7+wMPHuYl6YEc+Lzz/Mu/Nq1uavCYcPH6bgoJ38IxpKHQ5efzYeq0XF19+5WL7KR/N0De+8ksRdD5zm6PE8LHICDl8An7aMR6fqWfBFiDO54Ro7B55/zYWxpAUeCingdJWWeQCXWEpiYxvdO0UNVIZdZWbDxjDeHY0pIZ9kMqokDwB0gp6G7p4csazjgScD9O4q0iDHUiEXMWqohR/WFLN3794qnWX/CRs3/ExmusgHnzq5d1Ict9xbxLcfpVepVg8GZSZMK6bcEeHE6TDBgMxl7XU89Ewpew4ECYUU7p0cy2vvOPhlaWbFutiovpapN8eydqOPJcvdLPkgjfxCiYl3FzF8sIklyz3k54mke1uToGSDAHpPSxR3CyLnJArF3bTpY+PR58sYN8rC1f1NPPlyGXfeEsvAPkZ8foUFi53c/Xgp/Xoa+PL9NMwmkcJiie9/qV9rB15NEASBnpdfy+EDc4jJLuVwwRZywq0xCmYkJUyecIIy7SkEAfYGfiNdaYAGLX5LAWf957AIRlqFe1fKEgQgqPh56ZXfkDwGMgOtq6wHgiCQLjXll1WlxEQycVKGvVxAtORRrCslOZKDOmKAhCJiMlz8MD8es0lk7HV6vv1hH60bamjaUMOV1+UzYrCZ1GQ1q3/x8ctaAVNhK84Ih3Fo8mmerOaW65+66HH4n8DFmBD/GQcPHuTpp6vrH86aNYuMjNqNIP9fYsmSTxjQ/TRTJlSu1SqVwPBBRqwxLp55+j7uf+DZap8TBOE/EkeXcAn/r9CwYUOGDp/Osu/e4tFpOjJS1Sz8wsVbH7gpKI7hw4/W/eW9fAE59Zqx5+BusjM1FBZL2PINpNcgwQiQQQMOsqMieehPcjBi9HAyMjLOr2+T/jsv8W/hH0t+1maiERsbC0SrMOPiKgM0l8tVrSLzYhATE0NMTAzp6elkZGQwZcoUjh8/TpMmTaq99++c++8YfHy34husMUqtVX0J8SpGXWtg+evZxAvJeBQXx9mN3iTTytsVFWpEQeSQsgO/4sUg1EzcuBQ7M5/zkVDQhYa4CXlq15aJk9Iplw/ToY2eDm30jBtpYdiEggpnSLtLIoUM0simiFxsFCCio5hcVKhQUIiJjakzSa0oCqu/X0N7pRc2Cily5RJxQYPWIX78Ir1KQBJjUfHx3HhadTuGp9DM0uUumnm7V6tYUQlqUko7c0j1Ow2FFOLPu98Wm/cy7jozzz4SX9GO4nBGGHFLYY3kH4DJKBITJ3PeHwdBEIjRGSo1e/4QhF649r9D1P+08jsmXmehT/doy06MWeSXk5VyCoGAzLc/erCVR3j4WRs5mWpaNNVx+FiIiVPsGMLx6CUrVuLZ/FMR8Q1LWfFFImaTyJArTDy3ywP1NvH5R7G0ahZtuZFlhU+/djF2SiGL56VVa9F5Y44Xva01HutWFCXqyD3mWnMFCRBjUfHeaynYHREOHAly630lLPsolRZN9bzydjnx8QLfrfiaUaPHXdQYxMfHY5LjOLFfZPV6P1f2NXDwaJiGORqGjnCTUNyR9POyC6G8ID8f2EtOWs1zetJ4Cwu+sDNwuI2YM91ws5eGtCD+D5uWTBpQoJzBRwGyXLsRgaJEyadBo2zkHbWgt3Vi1TsCX5tyUeJ8dOno4oFHPeQ4ekTdlM+3jSZFsrEoiexkA6dOnaJ58+YXNQ7/JhiNelo1UzH7eQMDh9u4QIloXaks+9HG9SNqTu4s/cHDyCFmHn2+lG++96DTwuABphoJrbO5YZzuaDvHiMEWvljmpsOAs4y+xkLDehp27w+wflMAo0Hk1+UZOF0yb4hh0so6U/izi8k7ThEQPbTrXnubZCAgU1QsRV1hdwew2VX07183nbunnn2T22/uy7pvtMRaK4lbRVGY8YKNiWNiuP9xJ4GzGSSG63HKl8/iZStYvnw5BnkhS77S8uAkM5GY0ujnHJncMt5PTEoJjRpoOFXgo6Q0wvtvJNG3p5H8wjA9huRitYqs2+inaQMNKxen16gH+tUKN3sPBXnmoYQqFdgA23YFELxRQjKshCiMO8lt026pkLKpK1QqFU2adODsqc2MHRnVeL1/SvT4DpdMcmLtUhpJiSp6djXw0hw7Lz2eSJk9QmZa1e/rcMkk16IHCJCcoOLQsSCLv3Xx41ofGg0seLMq2eH2yKQmqVnxSTpXjsnnxlHVyVRFUVjwuYv3XktmzKRS5swbXadxyK7XjsVLD1ZJ7lzA0h89tG9VWbV/w0gTN4w0EQopiCL8stnP7fd7UaTodepKGzDn/eNMvtmMJPrhDy20KtRI1F4pFxaCqIKV7dNqNIjnOzUfujOO6+8owlYeYdwIC3q9yHNPxNBrywHKCktICzVGgw4HNvI4SSyJOHXOOhFA/xZs27aNwf2NCIKAx6OgpjLZ4lM8uOKPgtmJLEPIaaSwOEKjhmoy6oUJS5CWo+D2ChQWS3z7UXoVCY1B/U0s/dHNI8/auOvW2CrnFUWBD15P5rb7iunRVY+98RlWrjpOwKXD7Q8hKGriQxZOHvPi1JzltHgOnRy9txUUsmlMvFBV99NQXp8duwqYdmssZ3IlDh/cWaexmD93AXH2NPxWiZtGidz3RDk+n4JRJ3BZSzMFRTLDx5fQr5ee7t0jXN3fw41Tiskq6sAnX++lXTMTg0bZ+PDtWLpdFk0Ee7wyL81y8dtKC6lKMlaS2KqsJp8zpFMPEZFgXC7N2gb59IOqurUnTspYSeQQO2hN1xq/s1bQYVXH8NUyB9MnV0/Q3HN7LG99PJe2bedd9Dh4vU6GDzLy7Bt2sjPUiAIMGpvPyCEWGjeIrl1Lf/TyyN1xDLnCjCRFY7rnZpXTqpmW1BQ1DbI1rNng48E7Y6skBC+gfy8j73/ipKhEIiNNzZvPJfHOAgcnz4Q5tEdD83BWFRJeEATUaGggt2Hv3nW07yAwYpCZETcXsuzj9Io2bqMRHrornqv6Gbl7RikXlpWxIyws/OrcRY/BBaxZ/R0hCVLS4M2XFN6fv42deyTsjgg6UYM2kIAXD+DjjG4Xd9xsoX9fLU+9oEO1t3s1PVadYCCuqANOjtaaCMuMNOEou8mkIWnkUCYeYvZiHy6PDbdboU1LLS2bViatj50KIfm0bNsewe0J0by5mvc/cdK+tY7YGBGHTYWfIiIaNxNu0vHTL2peeat7ncfivxMXY0JcG958802MxkpplpiY6mvVPwWrVn7O8vk1d7r17aHjlbm/IklSnaS6LuES/gkYPnwsHTr04PPP3uXEsQPodGkMHzOegQMHXXSSadToCdx395cMHqBQVCKhCdcev6sFDYoSDSLLdAW06trsH5f0+MeJiSiKwvz589m6dStPPvlkNRON5ORkYmNj2bdvX8XfJEni0KFDNG3a9L98bqCKRuf/1rn/iA2/rCASUSgsrt0IZd/hAAWc4XflZ46xh1iSUMt6dgsbCJ/fqKRTj3Mcr/HzYSWEV12OsbAVFiEWFWrkvyDlFGTMJoHjp0KEwwpZGRomXh/DDXcU8tysMvxlRnI5ySkO4cONiRgiSLSiC27snOEIRw/Vva3H7/cjhlWoBBUpQiZthW5kGlN4+B5rtYBkz4EgHXvb0JXVo57SiohPX2vlq14wQkRT8Zv7FS/prWy89ERVM4sYi4he99c6FMGgQkDxUWLZT2HyJoJqJ4eOVzeAWrLCS8NG7eo4AlF88N4LFYYpAAXFEr9t9RMKKfyy2ceQGwuijsQjY3jp8QTufqyUPtfm0q1/KRZ/JqlSQ2KIo5g8yuwy3l1tuPH28ug1mkV0Olj+ZTytmlUu/qIoMP46K907Gehy9TneWeBAkqIVRfM/cfP7L3q88Sdp0kjFtt1Blv7gobhEYuCYfK4ZX8DAMfm8NLscjUagV1cjQ68woZyPko+dCnPtVTp27/r1osegqKgIs2Al1daZ6fdEuP7mcvILw7w6K0B6cc8qerNaQUdTqROLPxU5dbb6/azVCqhRI52tR4QwZqxViM8LSBfq4SrXsPhbT7XXLmDJMg+LPgtQvrUVaWWdiReSiROSyPZ1ICGvOw8/7uGBe42k9N9BbvIGAkql86xeMBJLIidPnrzocfg3YcTICfy+00+n9nqGX6OjRMgFIM7XgOdf9WJ3VCccf1zrIdYqYo1REQopNK6vJiILfPZtdU01RVF4+rUy4mNFnnzZRll5hGceSqRday0lNon3Fjk4fU7ipcfj2bA8E7NJ5Ps1HpxyOWXqXLToMdsboQlZ2HMwgN9fs/DaV9+56d3dwGVtdXRpb6RdxyF1TtZlZGRw2x0v0POafGa+XMbPv3r58DMHPQbnsX1nmOdfCvDbkiz0rgzyEjfRtlMzGjVqxJAhQ7DZYxhxjR6VJ570/H6k5/cjw9uOzPJumA71Ze/3DTi4S0Nibg+m3uPl7Q9cmE0i46+LoUsHA78uy2T3wRDHT1W/l7bv8bNqvY9Fc1K54vKqiTZJUnj+LRceY4izKQfwti7iybce5aaJN9bp2v+Mx554DUnWkF8YZsPvAVat9wLQupmOzdv9tX7u951RYw8BhdG3FeD1yRw+XpXYa9VUy9ZdtScCN+0IcC4vzO+7Ajz/aAIL3kzFZKwMpSRJ4fedAWzlEi63TKN6Gu54sASfr3JuBAIyjzxXRs8uet79yEmrtteSmJhY0+lqxbPPv8HjLzhZ+IWT8HkzE0lS+OwbF/c/WY65BvMTrVZArRZY+qMblSggyTKyIhMvp/Hl57Bnfwh1jAdJqfydU8ikkLO1fo988QRxcjI+xUMR5yiy7OP7n6PPS4NBZMn7qSgKjL69kGvGFzDy1gK6dhFY+EUIb8PfOajehA8PSaRTwGmefvGlOo3DvwVqtRqLJfqb9u6lxq2NukA7NAXQdgsLPpfYuzWBvVvjmfVuhMXLXPy+w8+CN1NYsSidJR+m0byxnjHDLNW0gwGGD7KQk6WpsaI+O1PDysUZ5BdF+PZ7H9pQDGVeD23knlwm9KWBrysZBf1p4RxIJzmqfZ9DU9oJPaoRnwDqoIVTZ2TGDDPz/c9ewn8WZP4PyM8rwIAZrTONZ17yEvKrWPllKns2ZLFoXiJrliXz87epbNjiJzFBpHljHVkZGgJxucx7LYl9+yDpXG/GTLDTroeNLn1L6dLbwU8f1CPV3vG8zIhMTj0RS7KXQs5SErOPn37SsXxxYjVjoYR4kRDRZ4aqBvfnC9ApRgqKak6SxceKlJbWrSuoabMOfLXCy313WEmMF+nZ1cCKRenExYq8+FYZkQis+yaTIVdE42C1WmDi9VZm3BvPVf1MrPkqk3EjLRw/LTF8UHWn9gu4so+RLTui19eyqY5TZyXKHTKacO0V8jpBj0EP026N5bNv3Nx+k7VG/co2LfRkZaoZMCqP0+fC6HQiZba6d0edPlZMQrzAZ3NTubKPCbNFRmeUmHqbkXlzDdz5QJCcHIU0bSoEjSz7LsR3PwU4vF8ddSiuATHEV+ynaoIWPbEkkiU0Qi1oMDiz+HRxgCFXmLlhROV9pigKU++388wMNU0jneik9Ec4dBnbNxgZdXUsjeppibGIJCZDM6E9jUKd2Po7KJHa487/LTz22GP06dOHrKws6tWrx9SpU7HZbJw6Vd3w68+wWq3ExsZW/BPFfxzlUAG1GKxmnHYBgiCQlhwtdLqES/j/I3Jycnh0xsvMX/gD7773NYMHX1On6vr4+HiGjbibm6YFUBQIa2u/F0JKkIgocS71IK2HN+aNOa//d1zCfyv+cZWf/8lEQxAEBg0axNKlS0lLSyM1NZWlS5ei0+no2bPSQc3hcOBwOCgqigaI586dw2AwkJiYiNls5sSJE5w4cYJmzZphMpkoLi5myZIlpKSkVKn6vPfeexk7diydO3e+6HP/V+HzBdFoBF58087sF6NZQ0lSiEQUdDqR4hKJ338P48VFe3pVLtyBaDXnbvEXcuTmWIjFg5MzwiGy5KaIiDiEEvwxefj0xahcIklKOggQSxK5nKzmfAhgUwo5LRwi8aSZ664VCOlsDBmk4a5JZjZt85OeqkZtdRLvSiE+nIUBEyECHGYX5zhGI6E1XsXNgb0HiUQidcqc6XQ6JKFqYCzofTRuULWas9we4YYJTlILeqMVdCCARtHV2hYGVFSkCgi4Y07zzH3VzSNEUSApQcXpc2HqZ1evxD10NIjHKWJut4nXHjXTsa2B/CIN7yxwMP8zF++8lIwoChSXSrz0mo/k9BMXfe0XkJ+fTyTiI9ZaWQH962Y/U2+2Muq2AiQJVixKx3h+A96ulY6BfU2kNS2gpdQzWm14HkmkU6oUUCjn4zuo52xumE+/cZOdqa3x+gAmj7fy62Y/ggidr8xFDuoQytKIdeaQ2n8Hb72QyIS7i8gvjDB+TAwP3RWPSiUgywrf/+xl9G2FLPkgjYQ4FW6PTGGxRFl5hPhYNVrtxbW8A6SlpeEXXagUNZm2HuT+5OJ37QHEiKFGEwZBELCUNufNd/Yz+5WqsgWKouDxyaQq9TjLUVKpXVcpJdyQWe/vZtjVxmrV2F8u9XDyiJqQT01TKdrO/sfNgFmIIT6cRYumLu6dHMuJ0yGuGf0bafmVUgxJpLPu53VV5DEuIYpbb53MFf3e4K5bYrnuWiNLlx0hPpyKTtBjOXsZPa/cyeRb9Qy6Uo/TJbPoKxe28ggvPpbIrPccrN3gw2gUSEsWeeY1Gz/87OXm62Po28PA7gMhHn3Oht0hkZmuZsfeAL2H5SKKEAgqfPl+WoWJywXYyiJ8udTDptXJPPHCUX78aT/+YASDNkyKRuS62wv56sO0KkH07v0B3nzfgcejkJhoxhB3JTMe+3sEz4gRo/jpx89ISjzNvkMhTpwOYjQInDwlIYY0lIRPktn4NJlJmcya/TEATZs25fAJI/UzbLgyd+CPHETjSiXOHa26y+c0BZwhlRyOarYRG1Tz5jtu5i2yoyDzxVIPDXLSWPVlBuOmFtK1o4ExwyxEIgoffeFi5RofmrCZgaMKiIvVUFKsoNZATn0FKWLkuhsewOtxUlZeTOMmbejSrcvfnxDnkZqaysCrxvHDdx8x7GoT8z528vLbdpo00PDDGg+XdzOweJmHJcujhHdhsYQAeP0Kshx17Q2GFabNKMHukNl3KEibFtGNase2Op58pYz8wmil0x8RDis881oZKpXAmg0+HphS9bkiywq33VeMIiu8PDORB58pZdhVZp58uYy+I/JITlQRlhROn43g9wgEAgL9rurPrDfrPh+SkpK45dZHmPnyC7z7kROjQcBgEOnRSY8Q1rH4Gy+3jbWS86fW3v2Hg6xc60NWFERtkNzgSXKExmTaevLovbsxGGX22H+jndIzKnkjWJEVmSIll1Shqq74WfEwIZUHT+peQioVdk8QjS7CiZMqGrcvIsaoJj4B7r/XwHefZGAri9B3RB5alcJtd9txlWlRJA3F5BHCT9eenRg+fGSdx+LfgGAwyKr1PmY+kMDEsWbmzD2BvyCFcM4BNq5IruhOEUWBQQOiHRjj7yom5jxhajaJGAwC46+rvfrqtnFWPvvWzSPTqlcmqlQCfo+KRFsrTnEIK0mc5gjN/qQrLwgCKBCk9iSEpHfSuJGIVitgK5Nxu+q2FanXIIfDW3OxEEe+I8yyT5OraP8C1MvS8OX8FCZOKwEE+vXW822Zm64dU1EkP3rBSLy9JR67i1ShVaXYw/nlu9RyiEfuM7F+o5pVX5mJM2jR12BcBjBlkoEbfjyGKqgmqARqJdOcEQfhYM3HWLvRR2lJ9aT5X6FPn77MeCREdoYGk1Hk+Kkwer3ItVeZWfiFq1YJkHEjLIy4pZA7JsRyeXcjmWlqQiEFalH3CYWj8k0XoNWC1xdBb5agljyRoiiIKpk4q4ptu928NrN22Z4hV5gpKpaY8lAJn76TQsAjsHPnTjp27HixQ4EUkslIV5Oeqmb7bj+HTwXYsS6jgnAdPggenKYwbGwJni1mlPwEFn9UhI7a9wkX5nJtcGDDSmVcHiPE89svKjb+7qNX18r9xLyPPGxYmkTzcMuKc8WSiLW0J18s2MHr74R5/1MnwnkyQicYOHRSoXELgUAgUGGS+0/An02I/woPPfQQ4XCYzMxMRowY8Y9uDw+FVUQico0yMgCl5crf7la5hEv4v4DhI8ZSr34zXnnvdcoDe4lVPDUWmBUbzjJh0jgm3zH5H1vt/Y8jPy/GRGPYsGGEQiE+/PBDvF4vjRo14rHHHquyQKxevbqK0dDMmTOrHEer1bJ161aWLFlCMBgkNjaWdu3ace+991ZpUy8oKKh42F/suf+r6NipL5t+2Ueg0Mi92Ni7T6G4QA2ygCPgQ2eSkCQ1belRLciKEeJoSCuSuh0mNVmNcs7DoH7wxde5BCIhhg0yMuZaM4FAPGMnuCuIGrWgxqrEk6ucJEuoFBovVvIopYAOSh9UHhV4okHNukVn2XvgBBnZAm63TFqaSEaHc4R8hezbJ2Msa0gbfze2s556SlPq0YyTzv0Eg8EqbRD/CSqVisYtGuIodGM670yq+MzsO1BM6+aV1QtzF3gwlTSPEp9/gKSEazRqiCgRZCKIQjQwUnR+cmqRGXj4rjhunV7MtwvSqrSb2soijLipjGYt1Sz7rNJhPdaq4t2XU5jzoYNew3JJjFOx/2CE9ILLKVHyLvraL+Dnn7+jdTMNO/YGK3TmRFHg8u5GVv3i477JcRXE5wWsXOsjLpBdhfi8gCQhnSIll0hJCp9+dY69+8NceXntJKTJKKIAUyfG4nbLzHs/iNVnpDRmP89NMZCZrqF9Kx2TbzIwakhl9YAoClwz0IxGLfD6XDv7Dwfp3U3P+LuKmPNCMp99CwOvvuGixyE9PZ2QxkVA8qMXDJiFGEJqD0mhzFqDVzMxHD9RvdJiy44AHoeGNERkZFR/8SjUosXp13DFNXaGDtIyYpgOj1dm7gcBTuw1kVXWl+2sZQ+bAFApKrJpTKwQreQyurL56ptdXNnHRKP6WmY+buSl+0+R7I9Wi4cJUlxUctHj8G+CVqvlmec/pGWPSWi9iTQKd+AAW4lXUkggGX1uK1557SAffubA7ZOiJgoWkRE3FxIKK4wcaqJ/TyOPPF9GbIyatGQVX63wcO/jpUgRhc7t9TSsp+G3rQE8ThGfW4sSUYFa4rbpJVw7yMT462LQ6wSW/uhh1nsOwmGZfiPzicigs8hcd52ZsKRj3QYfuQVhug/JpUMbPcmJKjZtDZBfKGE0iCgRkSOHfTzx9Nj/UgXEcy+8xw1jBqISnNx5i5Xbb9RzJjfM63MdpKrSuWf6c3Tr1p29e/fyxeK57N65GZ02iLmpnp5d9djKJa7oXcbb80+jKHDNVSYa1dex/rfT7NoXxGhUUKki+AMK5WUCGlHNsBuLSEtT0a6ljvW/+flymRtFgUb1tKz4JJUX33KyfZdIh1Z64nqq2LA5SN4ZGYMxyNtzXuChu+IYfYWenfs2cuvEudw2eSb9+1/1X5obsqImGFIIhRTGjbKwe3+Qr1a48XgjdBhwjptvsPLmM0ncel8xt461Mv66GHRage9We/h1ix+PN0JsjIqr+xm5/b5iZtwbz5ArTKhUAs88lMDQG/N54v4ErhkY/dvOvQHufqyUdi11vPNSMoUlEaY8XEJ2hpre3YzRRNLXbhyuMIIiMP1JG3qdwGVtJLauzGL5Tx6eeNaN4EwiR26BETMenPzyzW7GF0/gky8W1X0QxCBSRCa/QMFiEdBpRT76OIQUUlFapqLPtfncPNbCDcMtRCKwYLGTn3/1nW/TV3jmjXIKiw9h0xwn4NahL6tHcnlzStnO76zBqsRjwIQfLyfYx1mOkCikoSBTJhSSmBama0OBDZtCaCImdDo9HkeE+nJLkt1ZiIJI8FSA+yYf4pkGhRSVBSnIFyg/logKFTI+QCFMELNVw0uvvvJfmhP/l5Gfn4+tXGLtRi/9e5mY/66FGyev56Xp1hpleVKS1HRqp+O3bX7UKgGHU8btkatI8fwZGo3AilWeGsnPsvIIO7cJZAnpRJQIIQKUU1LNAT6kBAng5QxHSVYyqlUGyoqMTXeKK/vG88smH7l5YdTauj0Pb5tyK7f+fAdqm5pYq1hh5PZntGmhQ5YVfv7VS5+uZtSqcLQtWyehKAopZFGqX8c5vYd4R3OMmPHixpVwhAFDAowbHUdcvMCyFTaSS1rz1rwTvHTeJO+PaN9KR7mQRyxZnOMYjanuXu/Gjifsp3nD6nGmxyvz6jsOwl4rkiRddEWOKIpkZLZi36EjrF+aSaveZ7GVRZAVpUaDxgvQ6cQqJM9Noy188pWLeybVrG3/0zofi+ZEO2NCIYWS0ghJCWoUU5BwaajG5HO5UESDemo2/O7HoBdxe2US4msufCh3RDiTJ9GhtZY7HypDKU9k5cofLpr8LC8vR5YjJCdGr/mpV8tZ9HZKtUpTrVbg0/fj6dnfTmGRh/b04gBbazUSDCshQgSrzXGI7iEKOENHelf8zau40ZTWZ9TNu+h1mZmJ4/VEIgozn/PQ1t+9WpwqCAJJjja89PpG7rnTwv2PRis9FUXBZIJim/SPcgivyYS4JsTFxTFp0iQaNGiAJEls2LCBZ599lpkzZ9KiRXXDtHA4XKXjUhCEij31/5YDdPeeg1mxagnDB1Xfnx48GiQ9swM6ne5v+4v8X8CF3+J/05X7n4h/8zh06NCRDh0+Jy8vj3EjbiI2Lx2rEE0ARZQIpcY8GvfM4cGHHvxHj88/jvy8GBMNQRC47rrruO6662p9z396PTs7u4IQrcv3uZhz/1chiFo0igF9eX0WLzxBCzqRdZ7kTFciFCv7kSKOKi5bf0SinMHBQweZ/YqZe5/w88i9VjZs8zDv1TQa5FQupA0begjvqVzU69Ockxxkr7KZZDJQoeY0h+lM/wqS8MIYxAfrcXp3OUGlgHYtBVYvyagg/8JhhXseOcPWFSEyPfUpIZ8k0gmG/14G84lnH+emQxNJK2yEFj1xgWxmvX2K60eYCIcVZBl+/ClEnJReJbhIpz5nOEIjWlc75hmOVKn2E7wx7NpbVmP1Y4umOto01zLkxgIa1dfQobWOo6dCrF7nJxIRmf1KUo06eHfeYuXbH9zcdmMML7zhIuAsrVVS4a8QCvgYdIWRGS/YWPVFdJyv7m/km+89uNxyjYH/4iVBkiP1aiUFk0mnjCI+X+omI13g5Dkf/CGD/Ue43BF8PpnCIompN8fy29ZCbhlbxLc/uLFaosHyvsMhXnmy5sz+Vf2MvDi7HLsjwpfLPXzwRgp5BTK7DiUz9YGa9bFqQ2IanLJtJNvVBRUaVBYvMi5qKzLx4yXpT93Fh44GuW2KG4M9BxuFWImnnBKMRDNYLsVOKQUoKMSRSDguH5NWR1ZhfzYsKGHd16UokgqzN4t0wQwCxCjxNKEtWkFHSAlwlL0ElQApQiYCIP+hG3rkEBPPPVcA/qYoikIR5xjY/r/WBvx/GRs2bMZVZKaD0gVBEOigJFFGETaKUFBweCS8udCls45P302tMK+RJIX3P3Hy4DM2Hr4rntHXVBLzkYjCw8/aaFhfw5QJsSiKwuvvOnl/XgSVLZtiKZeCQyo+KCvnqxVu9DoRh11ArVbz3ptxXN7diMMp8+5CJx994gNkFs9PpXN7Q3SD8KWTx1+08/rTCVw3LNoaKEkKi75yc9vE4fy4ems1SZeLQX5+PlMmjSY73cOyhVnozlcidWijZ/ggM1Me9vLaq4/jdpag1YZITlDxypOxDB5QKengdEUYN7WI+jkqvv80s0LmY8pEK3kFYSbeXczieek43TI3TysltLc9VnsqJUXnWHPmDIKoQlZkbp6oY+YDMTz+oo1IBA5uyqpCrKxc4+PO+5x06ahn604/q9Z7ePXJJK4fpua6yTPJzm5I48aN/86U4Ntvv2HTr/PZtSa7ouV81BALT0yPp9/IPAYNMHH/lDgGjsnjo7dSqlSFjRxi4YrLjXQfnIvJJFJsi5CWouLgkSAznrehVguoVHDbjTGcPBNiyDgHRaURXB6JIVdYeOu56O9WP1vg8m4Glv/kxemSMZtE4mPUOBwK/S/XcyYvzHOPJJKTqWbdJj9fLwsQ42pMltK04rlsIZa2dOfwbzv5+OOPmTBhwkWPwcmTJ1k4/zW0ashM14EoEw5DwB9GZ8+imdKMgoIzvPrmAT74xIlBLzBogImv56diMasYe0cRj92bQL+eBgRBIBCQmfNhLrPnHSW7rC3JpJPLSc5yhHi1FasmnuE3+lj160nGXxfDXbckYzCIfPO9i2MnbXjsYcIhgQQ5AwMWQgTQY0Qn6MnyduDQ/u3YlRKMGDFgIkwQDTosxJFGF86Km5h25when/UFjRo1+s8D8C+DTqejVxcD7yxwsmlbVL6hdy81PbvWHlN16ajnrkdKuPZqC6nJKnLzwyxZXrsp2LKVHiIRhUefL+WxexMqyKNDR4OMn+QgtrATCJBMBrvZiMUqUxizDjVaRFc8sjOOPE6gRhM1DRS2Ul9pgddUAAYPkYAWh1zO4KEiN0wupqw8ghRR0OpqlgupDQ0bNmTw9QNZ8dGPxBr+eoNlMAh8PDuVy4cV4PXAyTMh0jJlCs+eJZV6JBvjeOwlHz/+uJuzuRGa54hMn2aiVbNobFNuj9D2MgmnbT9fL1Po3FHDiCGVJZKBgMzY28sQZBVePHhxoSgK9WiGVoiSJTYxn9Oq/cghgXybl4Fj8qKmc1eY+HmDj8dfLEfMa4A+VovD4aiTBMaVAweTEZMfJdISVYybWsQbTydSVFK7lEA4rOAPyOzeH8Aao2LkYDOt+5xl8BXRBO0fsWCxk9bNtFhjouvqvEUOHM4I8fEqXp5p5vZJW8iw9aiimelTPOSZ9vLh47Hc/1QZUyda+exrN49Nr3nefb/ay4DeBr5a4SH3tBqTTkajvniSadOmTcQlRjh2MirL5PbING1UswFhQryK+OQIRUVqtIKOBCWVAs6Q8SdjK4BTHMRsldjv/5V6obbEEY1xXZRzlL3ECwmoUONXvBxlDzr0WIjD6KjP2jWl7PpFj0k0I4ZUVfZQf4RW0FFYoiI9TYM2HC1WcAo2undT8fsekWAwWKf21P9J/JUJ8R+Rnp5exUSlSZMm2Gw2vvvuuxrJz6VLl1YpVqpfvz4vv/zy/6rJ58OPPMPIa9cRF1tOn+6Ve6qDR4Pc86SWjz+dTWpqdUPgfyMujUMU/+ZxSEtL49dt63n6safZuH4zREBv0XHnnbcy6Y5J/2iJC/gHkp+XAPl5Z0BROMcx2tMT8Q8aQipBRby7CeXivlo/LwgCalFk8Lh8Yq0qvv/Zy+ABpirEJ8D0aUaevPcIaZ42FZ9roLSgmDwKOYuTcrKFhoi1SMMm+5uQf7aYabfFVvm7RiPwzmtxdNtzDvFQG5yU48WN3qT/W5mAzMxMhl3fjx9WfEpCLHi8CnanTGrTAhKMJtSiQKEjXGGGAtHqAsHgxafKZ7/fRU6kBSZi8OGmLOYIjlA5xlAzInIEERHFZ+DFt8q5dpCxWtuDxyuz/3CIh++O49OvXOw7HCQ3P0JMjEBaiqpGx1CIVj42b6KlbQs9m340M2riSTZukbHZbHUKbtt37Mm82R+gyArDJxbw3KOJDOpvYvYH+cgyNWat5UjUVKc2CIh41WU0S1Xx1nPJvPKOncPHQjSvwbF69ocONBoYNC4fjQZUIgwfZMbhirByrZcObfQY9GKNBDDAmg0+ysojmEwiu/cHue72MjKy2vHWnA/rPB8Sk7LpflkuP6/ZRDgS4anpcbzzbiGRc81r1NrK5QT52yL0GJRP4xwDx04HsBcYSSntiQo1u9hAW7qzn60kKCkcY2+0VcukRwnoKQ/ZKHOVkCBqEASBOFLAlXJhEGuEVtDTUunEHn4jUUnDa8llxLWV46pWC6jU0SD9NIcJEeKyLhff3vVvw6fzF9JM6VYl25pIGolE3dIlJYwhsZilC6NkzAWo1QJtW+ro2EZfhfiEaAvnqzMTufqGAiaMjsFoFHngzlg27ShACh9DORVGrRFYNKey9d3rk3nrAzsrVvno08NIfJyKx6fH07eHgadfK68gPl9608k78118MT+Vnl0MVb7PLTfEEA7L3HPXZBYvWVqncVAUhUceupnG9cuYeX9SBfEJ0XbrB5+24XRJzLgLEuJimfuxg7YtdAweULUtxRqj4sv30xhxS0E1E7PMdA0PT4vj/U9cPDY9ntVfpdGx9z6cwaNcd73A4Kt0LF4SYNVGD49MS0CSFJav9LFnfVa15+bVA4xcPyrEkmVeju9Mp7g0wk13FrHgzRReeFTkjQWv8/yLF2/u8UfMfftJln9cVWsTQK8XSYhXMe3WWHbtC5CTqanWDgtRM7b7psTx0ecu+vU0MvsDO5KkICtgNot8+k4qZeURXn3XjhSBnEwNR08o/LgqyM8/FZGUqKJe4witm2v57buqruXfr/Zw2/3FaNQKDz9bSnaGhgG9Dezbp5ASsZLLSSzEYiW+Yk43VFox+5W360R+PvHY3YgiNGigYfQ1ZsaNsGA0ipzLC/Pky3lsW+si096VoL4YtCVRPUeNwMPPlnH4WIjP56XRtmVlp4ReL/LgXXEEAyLfzpYQJIFsGpGiZGLP2sCwIVo+X+5hw/JM0lPV+Hwy108qZPNmmZhAQ9J9OeRxChd2woRRiBBWwuTQhHghmYZKKw6b12OOdeMo9+D1CWjQoMeIHRvx9ha0GXCIF569hwUf/1CX6fCvQL169cg9quLDWSms+83PS7PLOXYyRHFpdXmGC8gvlHj4rnjGjoySKreNs9J/VB7XX2upJuGyebufEluEMddYkCLQvnchibFaQiGFsCMGq617RYubR1VORkM3c15KoFfXKEm48Xc/dz2ai3JcT1ysSLdeoNY7OXx0AzOnxdGquZajJ9y89KafNWsEunU2UGJzYzYJWKw1k2J/hQceuZ8Vy5dT7gwTCik1Vr9KkkIwpDDxLhtl+XqyQ224/rYdjBpmYKXvOKUHZHTl2axZs5+P5tb8HRZ+EZUB8AcUDh0Jcv8TZTz7moPOl2kIhmSOnwpjKxbwhwQswGX0pZhcDrINQRGQkfHLHtSiTFJGhKaN9STGq3hxtp3pT9oIh2QS7O3IkBpwTjiIyVRL73ktWLF0Ic8+HP0tdVqRWc8m8sY8B+fyJPYcCNKuVdVuKJc7wg13FIECy1Z6KS2LcOpsmJgYgdvvK6ZhPQ2jhlpwumUWLnbRuIGGWc8mYSuL8Oo75Xy53E1EkWmTpqOwRGLuXB0PzFhPxB6HGDQRNpSTmOmnpUGidQs9Q64w8vhLNhIT1PTtqad7p6qVda+8XU6ntjqmT45n1BALfa4pIhh20qVrr4seA1mOkFNP5NQphe9W+TDUQIhLksKOvQH8AQWECCqi63o2jTlE1Bw2i4boBANexc1JDtC2u4cfv8qgqCTCG28fZs26veTmyxhD8YjqCLoEO6HiIIfYQUs6Rb0ELnwnReagtI04YoCyv/z+iiDzyyYfWnc2QcWPO2MP1wzRs3Gr8o9pea/NhPhi0aRJEzZu3Fjja8OHD68i+3RhXSwtLUWS6qYH/F/BnHeX8OYbT/H8W1tITxUoLVNISmnBa7OeJysri6Kion995Wdqauqlcbg0DhV46oWnqo1FcXHx/5PvolarLzphcon8/AciNi4R0RggzpVZhfi8AC16AnKgVvIlrIRISoZGTfXsPxxkxU8ennwggaISibff93LgoERqisjUSQa6DSrj1+92keprjoMy8jhJAqlk0gAVIgbFXOt5dOiJtdY8hQRBYPKtBp59OA+TlECe5hD3PnR3ncdClmUevP9Wel92hL3rUys260dPhBhzcxklJ3TIyIiYyOU4OTRFVmTyEjdxz30Ct4xL5eSZMG/M2cPOPWHsLonPP4ynTcs0Pl6cz+tzjuFwytx0vYEWLSyMn1bEC48mVuikHTgS5MGnbWSlq1j0pZtP3k6t0PO7ZnxBhQFQbSSe16eg0wmIosDbryQw9KZ8Fn/+AdPufvSix6BDh46cyQ0z4x4reYUS73/i5GyehKiCk2fDbN8TpHP7qtWf1wzV8uqGfAz+6hquAMXkkpIhoygCh46HeGFGIqNvK+TlJxLp0TlKUgeDMu8tcvLtDx62/JCFVisw72Mnsz+088smHyt+8lBml5l0kxV/QK5xHF6eU05hscT6pZkkJ6pRFIWNvwd48vVcSkpK6qyhY43L5Ezuac7uz+SyK3OZcJ2VzNQAD9y/mbSyzhWyB7Iic1o4hJMyssoboSpP48TuCAfYQld6R69P8SMgsp+txJHIbnE9WZlqbrnRRLcuEqfPOnj3PT/mM1mcKssnHTcCAqUUECFCDHEkkIKMTIgAmj+474qCSIqSST4nMablc3X/yiq/w8dCuH0SeWxAgxqNIcAP331K37596zQW/wZs2rQJjVrEEo6W74aUIGFC6DGgOl9pokbNwCu0VYhPRVGY/YGDj75w8dncmrOzgiAw7GoTq37xMXxQdB5OnxTHfU+WoNcL/Ph5RpXWQZNRZMY9CTzwVCm/bQ3Q63zFVY/OBmKtIsWlEs+/6uarxQKp9TVViM8/4ubrrbz2zt46j8X27dvo1MbD/kMyTRpWJfSeeb2cFk21vP505cI/+0MHd0yo2VTJZBRp2lDLkeMhmjWueqz+vYzMes8BRA1rUjIlnrg/hg2/hbl5ooSptAUpHfaiUgmMm1rIkCurJ4wuYNpkM998F61QT01W88Jjicz+0MGrM5MozD9W5zEAKCwsRCX6aJBTc5AjigLWGBXb93gYOrB2ImFALyNvzLWza3+AuDgVk8bH0q6ljjO5ElMeLEaKwGdzU0lJis4BSVKYM9/BZ195KS1X8B2J8PGcyrkVCik89qKNoyfDTLs1Fo9XYfN2Px3b6th7MIDeGkDJ3EasVsDnVzjpFEgo7kCcnIFW0OF3126yVBOOHj1Ij846pky00rdH5aY7O1PDwjmp3HJPERu3fIdao3DfHXFMuikWiCbzxk0prEJ8/hF3Tzbz5eLTUJgDRI1LQi4j3qCfZo00yHI0wL1rRgkFeSoyHB2xRBLZxxbSqUczoVIDUlLCHGIniiKTIKSSlarj9/XpPPCkjY8+lkiUM4ghDh9ebBTg3hKkU5ciTp8+Tf361Sux/s1o1qwZTz/hRxAE+vcy0r+XkV83+3h7voMFb1V/ximKwlcrPIwcamLFKg8D+xjR6UQWzk5l9O2FDL3SxPBBZgIBhSUrPJw4HUKrgbEjY1i70UtZkZYGhQMqD3j+FpcVGWf6Trb+kFHF+Kd3NyObvs+k4xXneOTuOBrkaPjsG4lNP2RWJEYb1dcyaICJSffY2fR9HEnNJE6U+8muX3Oc8lf4+KOPcTkKqN9AxdyFTu6ZFFtx3Tv3BrE7I2zbHcBRqkZ7pD0NIxpOcYhsWaBTOwPhQIh9KSc5clhm7aYQP67RMWhA1efFm+/ZyS8Ks/qXqM58UalMbLzClZdruLq/mU3b/TTMUZOarGH6w25aKJehFXRk05hsKqvaHUoZJ7Sb+O7T9CoJ5rUbvUx9uJSwVEKgPJW0+ql1Irv27t1LkwYSm7eFGNTfxNX9jOzeH+TDN1IoLA4zbmoRLz6WRJcO0fjQ54tw9Q0FvPxEAj27VD4zvD6ZMZMKue+OOKSIwt0zSsjKUDPxeivfr/Yy/OZC3G6Zs6cFNK4MDKKa9atL2Lm3jKULU9nxaxKHj4UoLXOQlqLl0eddXNHLQtvupUQKMkDKIt9zjIl3F1M/W8OIwRb8fpnVv/qIs4qUlEmU2yNkZWgYfa2Bb1cK9O7d56LH4bLLOvHuHJGsTJj+kJv0HIVSm0TS+Tb4ufPdvD3Pj9aTAmENeX4/IQJIioRaUNNCuQw7pRxnPwHFhxo12ngHP32TxZncMIeOhbjqCg33TzMhCgK9ryon7Aly5VUavli0jXpK0yrEJ0RjwObKZexhI2q0hJRgNVkuAK/iolkzgQWLApREThPKOsaKLxKZ9mgpDRpd9v+8gkpRFBYsWMC2bdt46qmn/lbHCsDp06eJjY2t8TWNRlNre///JrlkNpt5/MnXkCQJl8uFyWRCp9NV7GsURfnXk11waRwu4NI4VOL/b2Nxifz8B6Jv336s+v4dRFfNxJAoiJgVK2UUknC++umPyNMcwV3q4+gJNTrBxC6Vn8Vf+/h4oUyMrRkmOY4S/Ixbc5QOPRVG3lrOF1+tx19ipb3cq6I9w6CYyOc06dSr8Xu4KKdNy9rNi7IyVXi1NrQaAb/goFXLuotdr1+/hqY5R7hjfFVyr2kjLau+TaLPlU4yi/rgxcVJDhJSQsQa9Nw9He64OVrt1byJlg/mRLP66zd5+eYHD906GZh6awyjhxnpPzqfWS/EIQgC7VvrmflqGSW2CA6nTDisoNVCdqaaj2YnVyH3FEWhVTMtm7cH6NG5esDq9cnYyiMVm+f0VDWiKLDt97VQB/KzqKiIrpcl0qWDyPo5dj58I4VIRGHjVj+zP3Dw1KtlLPkgrYq+0aihJh6YcQqLL7NaUGZXStElOti3MR1BgMkPluD1yWjUsHylh2ffKEenEwiHFa692swjd8fx5CvlDOxr5OdffcTHqnj4WRtOl0ycVWDgmHwEEVau9TLoD1Vm+w8HOXIixEd/2JgJgkDvbgY+myMx6eFpzF9Ytwqfs6e289m7UROpUDBKzgwZaCQu1s/jz/zGuXwVbm8YXzCCRiWiDRjQoEOHnsPsRI+RkxzEpFjw4aEBLYgjkZMconkLgV+Wp1Top/boDONGmZlynw3HUjP7gluIIY5UslGjppxSznIULTpCRLWhdFTOUwNmShJ2sOaLlIrNnywr3D+zlEKbhEiY2yaZSEg28fmy/XUah38LPvzgPZo2UlO2v4hwykky60vUT1Vx6GgYb1EMyeUd8OGledOqz6GX59gB6NhGR3JC7c+o5AQVTndly6XHK5N7VkUkqKZjTxtt24rMeTWWxg0qN6x33xbLzFfL6NXVgMMZ4cPPXOTmhxkzqZCTx8ElqWibVntFs1YrYDLVPUjYves3BvQKs2Fz1RZRr09m+54ATz2YUeXvwZBS0apYE9JT1JTZq+vhiqJAWbnMPQ/badtGwB+QcThkvlloItMZra93B+C+maVkpWvIyqw9jEhKUBGOyGjOt8N3aqfnyZejVTB/N06aducYkhMrr8vhjPD7zihx2Lq5lkBAJhCQMegF7M7a22mdbhmjQaDUFuG3FVkV92hWhhpZgeWL0qtUlqrVAtMnx1FYLKHTChSVCLz/iZMOrXV4fTLTnywlzqpCrxc4eiLMvZNiee6ReLpclUuvbgY2rsgiNVlNiU1i7kInew4EOKjegZCnJlZJQZLrVuGi1yr4/HIV4vOPeH5GIgPH5JOVoeH9RU6+X+3lk3dSKbFJJMarOJcXJitDXS1hFWNRoTFGHY4jSoTixO1kN/XSsa2RTu30PPJcGZGIQkRWsBeYSJeTKKUAKwkkCelVjqUWNLRUOrGLX/EnHSUc9nLLvWE2rldxmTygSqtsltKQQ0Vb0Kp95ObmXiI//wSv10tJocC333sYMcTM5u1+Zr5ahtkksmiJk5tGx1T8lpFI1MzLYhZITdKQmy9xzfhCbhxl4abRMWxYlkmvYXl4vAoaNQy5wshP6xRiLCoCQYWPFrtp2VqDbW8hiULVGLNcncfEG7V8+6OHr79zR9fikMJVfY3cNi6GwQOMbN/j571FDj5/N7VaR4ggCLzxQixdN5VTlmdGow6wb8euOo/Hq8+/RnY9+O37DK66voByR4QWTTTM/9xFx7Z6EuJENm0NokGLS5+LOsGB2uehtFTHfbeb0DgbEFEFiCSdYdggHd+t9vDBp076dDcQCCp89V1UAmDbT1lYzJXPm1KbxJVj8tmxN8jkCbHkZGrYdyhAdj0ZX14ZWim92ne1Ek9yrKEK8RkMyjRtqOXRe+J4/W0b58RDLHx+QZ3GYPu2X7nlBhVPveqnsDgqS3T95EICAZmTJyD/lJbxt7rRmmzExEJhcYgH74yvQnxCNBn25ftpjLq1kJWLM7iqr4mr+hm5qp+ZcSNieOUtF5/ONdPI2a5ijmUpCsUlxxh641EaZxno1FHDucIAB4+G6NPdwHMvhGnq6YNfcCM128H3HyXRsJ6W02dDvPxOOb/vDGI2isiyQvPGOvpcm8u9d8RxzUAjv2zV1Yn0y8jIwB9Qc+NINU89FwR7KtdNKiIlUUV+kURpkYihtAkJwfqoBBXJNOcUhzgm7Ka5chkAitlBQoKTXj00iJoguw9C28vz8NlMiLogaZkK1lgosUlYk2RuvMnE51878KEjnpQav5daUGM1atElODmQu4V2Sq8qBS2SEuZszO+c2xVGW55Na6UhxYFtfLrEy+H9akxJRXWaD/8T+E8mxACff/455eXl3HXXXQD88MMPJCUlkZWVhSRJbNy4ka1bt3L//ff/v7qMOkGtVhMfX/dq9Eu4hEv4/wcukZ//QLRt25Yyh4JRVQZyZo3vSSKN0vjdyB4f8cF6qAQVISVIecxROl9uY99+PQ3LuyEjczp3M+/NEWni7xUNXATQosNS3oUDa46xLfE4TqdAW7lzFV0aixCLX/ESVPzo/qQvqigKxeZDtG9f++Z6/UY/vlAQMeYcGeUdeO3FN1iy7Is6jcXSbz5g7nM1T9OUJDXNW4CtyI9FiKUdPTis7KTEcJZbb6x53Pr2MHHPYzaenWXjiemJJCWqUatg174gHdvq6dROz8LZVasoRo23sX1rmHAYnC6JM3kSyQkqxo2MYceeAE+/VsZn76ZWZJkhWiV06/Ript0aW+VYeq1Aud1ZpzFQqVRIEYFG9bW43BHufLCcX3+VCDlNyKIJc4KPgWPyGTvCQqf2egqKJBZ87kRrDnKCX0kI5WDxZyITodx4msSGZez9Jrmiinbuy8l0vuosLz6eyNX9aibc5y3Mo6AozAevp1SI1jucEaY/WUrbFjq6ddJz49QidDqBfj2NCILAh586uf9PbsgXkJGmJjPVwcmTJ2nYsGGN76kJkYifti2jFV9atVjR1tWji4HlX2jpP9SGoawpCVIWoiQiEeYsxzjGXlSo0KIngkSQACXkE0M8oqBCFW/jw7eSqhlHCYLAWy/FsnZjAdn5LcgQKjfkVhJIV3LYwyZa0IEj7KIt3Ste9+CkXXsBtTpKem7fE+Shp0s5cUiDWbEgIrL3oI85E60s+a5uVV//Fuh1KowZEqfDe1m7JJXT5ySefNaD264iJHjZpV5LWIJt23RMPt8x7HJH2LTdz3efZDBrnp0tOwNcM7Dmef37zgBjhkWTJN+v8nHXtBCN3D0xC1YIg2uzg35X7mLhAgP9e0c3jNmZGvYfDtJvZC7FJRGen5HIb99lsXKNn/umS3SmM2XFG2q9JklScLvrzvyp1Dom3+PAH46wa1+ATb+H2LRFwuMP07d39eRLapKK46dCVYjbP2LvwSATr69uiHYmN4y7MIate1vyjXASxerhjnsctPZdWbHxtZdoKS7188KMBB6YaWPqxNgaz7FpWwBJUvD5FS743Gk0Arv3B8ipX3fXd7vdjiAXYjCIlNokXnnHzvHTYS5ro2Pdb35CYZnikgiLvnIzcrCZkbcUMH50zW6TH37mpNgW4ZsFaVUImp17o2vBn1vqL2DqzbEMvSmf+ybHkRCv4tlZZWjVAj99kVFhuHE2N8z9T5WSk6lmxGAzM+6tbBNMTlQz84EE5n7swGz2s8m/G7G0CypdXfWgBVrUIFNyAWkpauplq1mxKANZVli51kvXQbkkxItkpqmZ/GAxufkRxlxr5vHplS34gYCMJAax687hM+fx0msCQwZWronXD4/hvidL0OlEjq2KEmNFnKPpn1y/L0AlqEjSW5n3XoheXXPYdyiIrdhJyZ5TJHgrK/5EQaSZ1JmfVq1h/OSayYR/M4xGIy6HwBMvlbN+s4+9B4P8+HkGBr3AC2+Vc9X1BXRqpyOvIMLWXQGm3Wbl3Zcrx/GOCVamPlyCNUbkmoFm/H6ZH9d6SEtSs3Kdjy4ddJzOlVi70cf8WSlIkkzbHrtwKvXIohEatLhxUGo+zG87IgzsY2LJ+2kYDCKSpPDuR3ba9jtHu9Y6+nQzYDKouHZiEQ1y1Cx6O7VKIsZiFklMlnHvyUZOKiPsh1AoVEGm/Cfs2LEDfyDA7RMsqNUiq5dkMPOVMj5e4ub7TzMqWuAfmArHToYYdEM+d94eyytvGKhv741W0EcrWWWgOId1Xx1kzJRypk/W02toHu1aa8nJUPPOy8lViE+ApEQ1C95MYdESF9edl1Pp0kHP+NExDBxxEM8uU3T9+AMEQUCrVnH0RIgPF3n5fZcPtUahRVMNRSURwhGJLn3b0bRp0zrNCY1Ghz+goNcLjJ1SyPTJcXz2bioDR5Zg21uPHLkJgiCgKAoyMtrMn5lwXc3PQ5NRpGE9DcdOhhhwuZEzudFkjMcrs/DjMJl/ID4vXFNqqCllxQ6chfVZts1BTq8TDLvaxM9rwmR6OqEWNDjT9vDb0kTiYlWEwwqPPF/GFZcbmf1cClqtEH02rfOxZoMPW3mEBz9zkZdbt2rHffv20a6Fwqx3vAho8JuLadFYx8wH40hOVBMMynyypIjXXsslo6QnakFDA6EFhzWbOGH8FZ2iZ9gNAV54olK/X1EU5n3kZs58B78uT6+I72VZ4YW3ypk914fPrQcUfLgxUfO4xhg0pDWA64YrfP3tOjT2dPDEIFlKOectwuJOIEXJIkKEY+xDVWpk3jtecqT2HHHvrNM4/E/gYkyI7XY7Nput4jVJkvjkk08oLy9Hq9WSlZXFI488QocOHbiES7iES/h/jUvk5z8QKpUKrUZBm1GMdE6qUh0B0UXZl3Sc1UsT+WVjIbPfPUlRsULjRiLPP2zi4CEVh39qjN9SQNZl+ehdWqSd7WtszU7wNua47wQGJaZGV/SmtOUA0baOeFIQBAGf4uGEajcD+kl8uTzA7TdWdxt1OCOs3+TFeTabc/kSQ647SP7ZuosD+32uKqTin9GsqZp16wIYiLYrNaI1e70lNeo/XUBWsoEFb5lYtKiQrz6JIzNNw6vv2lk8L7XaGJ3JDbPvqI+AT6DV5Wdp2VRLu1Y6zuWF2XcoSCCo0KmdnusnF9GpvZ72rXWcPhvmi+VuHrkrjqv6VbZRHTkeIjFBxeFjdSM+UlJSyCvU4/dLeJ0aDv6QSYbSqOK7hh0hChJ+p7BQ4menD40WnC6ZHatziLWKrPjJzoNPnGFgXyPjxxno3D6pynVqtQIqlcDAPjW3iB49EUIQoLA4woS7i+jUTs/k8VZSk9XMn5VCz6F5HD0ZYvWXGQy5sYD0VDXxcSoOHA7y5nO162+0aS5x9uzZiyY/ZVkmEolWden1IpMnmrn/iXJ+/iZaXXLvI07EE+2Il5MrWvTUgoaGtAQFjJhJJZtyijl73pH1HMcwKRZ0MX7atKg506vTiTRrosKdX33+6gQD2Upj3DjRosejODELVmRFxh93mlvGWs5rMUaQJIFzx/QYPRk0EJpTqhTw++aDbNoWoF796iLwlwAdO3Xns0Xr+WVpJlu2BXnk4QipZd3JPJ+MyVbCHGMvK1eXVbS5/bjWx4jBUbJzwpgYbrijiKv6mqo9E/IKwhw8GuKydnp8Ppn7H/HQ2N2vSmWGRYilqbc3k6et49B2A1qtQFGJRGaaGodLZunCdJo01CLLCjOe8pBjj34+aLOya1+gQi/0j1iywo3/b3DdK1f8QlmBAQOJXDHETj2hKeZQMjYK6d41t9r7J91k5dV37Lz/enUi6dDRICVlEVKTq68t9z7swFLSDquQgJUESh2FnFbtrbI+CO44Rg9V0bCelqOnQhw7GarWih+JKDz6XBn9++jZfSDAFZebKCuXkCMyj76oMPPZe+s8BidOnODy7ga6dtQybEIB0yfHcd8dcYydUsjlXQ0sW+VFrYaX5pRj0AtkZqh5Y66d+/6UhPn5Vy/7DwUxGgScboU/qnYWlki16jgD5GSqaZCj5eYbrNjKIry3yMnSj6oSqDlZGj57N5X2A86x6+eaXXFvG2vl2+89mOJkTnq2kpAoI8vyRVc8BQIKBcV/bWpywWhNFAUGX2HGbBKZ8UIZv28WsHoaog6YWTS7hAUfFbFiSTytm+v49Bs302638va8QzSrr2HIwOr61M2b6MjND4NaAgkiRGps6bwAk2giFI5Wk7ZpoeOHJUlcO+EkBw8dQxXRoy9qRAo5qAUNIbeezMyak5f/ZsTFxaHWh0mM1RMKydw6Nqai2+OJ+xIIBmWOnAgzeEwRn3+QRO9uVav7VCqBN59NYsQthTRtqKV7JwOjrzEz9eESBg0wkp6qoXkjgSXfefjgUwcrV8q0VXpyhN14cSEjY8SMJmLgissV7rwltuLYdkeEFat8rPsms4qW6POPyoybWsTVN+Sz9uvMKtIkUkRBhZZG9bUc9Cp1Ij/ffuNdNGqFtPPPL1EU2LE3yDfz06o955s01PLCYwnc+5CDNE+7KPH5JyS5W/Dp52vJzAKDVsWX76dy8z0l1Z6PF9C+tZ4ZL1TVcdTpRN6fHcuo4Ycx26oaOYaUIGXOECOHSwRVId6bE0e/XpW/z5ncMMMmrK5zMrj/gME8NWMWJqPIwrdS+PhLF299kM+pg1Za/sFYTRAEVKjQCdpqCd4/wmgQKCyRyC+QiIuNroPfr/aiLcupVdopS25CMXnEEIfXL/PotHi+W15OIvF4FCedO4sVx1r4ZVRj+bZxleSwKAoMHmDCYhb44BMnn81Npc+1Bfj9/ouWAHhv7ot0aa9l9WqZZDGFa6518eaLlc98nU7ktpss1M/xcd+UvaTao9WeDUIdENpuRNR4eWlm1WeOIAhMuSWGnfv9lDtkkhKj6+N9Mxys/cFII3cHjJjx4uY0hzEqFhoIVeM4RVFwCmWM7qznsenxPPmgwvpNLvIKynjlDT+t3T2iRPn5oU0liwLlLOekYwgIRKTqnRn/27gYE+I777yzyv+HDRvGsGHD/qe+0iVcwiVcwn8J/2w7pn8pjh49ymVt9cydFUN+8kZ8irvitbASoiB2BzdOgAbZGmKs0KCpxN4tCZjjQlzd38i3y8OowgYa9chn6WcJ2MtFDELNxJYgCMTprCDW3B5oFCy0pgsFlr3kZ61hv3E1viabyGhhZ88hP8eOyPS/toh9h4JAdLH/bauPMZOKmP1CtD25XpaGT96PR1aX1FkTwmSO/UvXyoOHJHRUBkgaQYsgaYlEaj9PaSk0CnYmpagHg0eVM2ViDJd3M3DbfSWcyY1W38iywg8/e5gwrYgl85Np3ARWLEpn6cJ0Zj6QwPw3U1n1ZSaZ6Wq6dTKQnqpi6Y9u7nnUxuKlLjatyOT64ZWZYK9P5sFnSkmN1+FxCAQCF89+CILAuJumceWYAg5tiSOTxlUCUY2gJbOsByu+j/DoPXFIYXhsejwJ8SpUKoHhg83Ub6Rw01g9acmqGoNYlUogUkOc9f3PHh5+zsbrTyex5utMvvsknd7dDIy/K/qbi6LA/VNikRV45R07g68wcf21ZmY9k0hKkoqCotqDt7N56joZP4VCIdwONZ8s8aAoCuWOEDv2+uh0RR5rf/Ox9XeFWLlmPaIcmlBC1BE1QUilLd05y1Hq0Yw9bEQR/jrI1KhU1DajksmgjCLiScaFnaDi53TMZl553sywqy0sejuV5Ysy+OHzdKZO1RDSOgBIEtJJUNJ5/FkX4yfee9Hj8G/C1t/XkZ6iJj5WxYyZXrLKulepQlcLGprTkYjHTJ+hxezaF8DjlYmzRjdb8XEq7rrVyujbC9m+J3rPRSIK3/7gYdRthbz1XCKKovDcLAfakoY1aiyrBDW68hy+/cELwMxXynA4ZcxGsYLw27Y7gMqZXPH5+LI23HiLi627Ku9zRVFY8ZOH1+faUYtR5/aLhd1u5/DuI2jQESJA+3B/EsP10AtGUsnmhx8qn5F+v8z7H7t57GkPGzco9B6Sz/FTUeJJkhS++d7NyFsKKSiSePDpUs7mhgmFZJ54oZzkBkVs/kXLaY5wQNmKW3GQJKQhRgz4FV/FOfQqXYXeX70sNTffU8yir1yEQtG7ZM+BIANG5dOrq55G9TU4nDKjx5fRulM52zeYOXZQzbdLlhIO163a0WAwUGaXaVxfS71sDaOvsfDYizYCAYXkRDUblmWye20OrzyRyJvv29m518+HnznpMOAss96zM+9jB6NvK2Tpj15++CyDDcuyuPfx0irrRYMcDQePBmv9DoeOhaiXpabUJnHnI8UYDQKvz7VT+CciUqcTSU1SVWhE/xkajYDFLKJSyaTlhMjIMNVpPLw+A3sOBLE7an52LV3p4aq+Vdf9y7sbcTsF1LYscgOFSIRoEOpAPVtfRo918dFiJ9+t9jJ+tIVJNxvYuivA62+7qq3b/XoaOH4qRDguOof1GPEotXc0SOZymjT4A3kuCLz+dCJ9L9fy+UIL5o4HOJ64moDiQyVo/ldNLv7/hJhYyC8JEQzBwD/9tjqdSNuWOuIThAo94j/DYBDJSFUx4wUbd0ywMqC3icenx9OiiZ6H7oznrtvi+HVZJrv2hgidy8IsWNGgoxWdaSf0oInQFn1MmNvHVa1ye2+Rk4enxVUzUdLpRD56K5qc/HxpZRxbVh7BUaqhXJ3PVVdoiQihOhn9FBcUo5EsfLfKA8Dpc2HqZalrJfZGDDZhtCgkyNVb0iE6HzWeJF55u5yWzXSIolBr5fcF/NksDqJEqybGU+3vJ4V9mLzpaH3xPPW4qQrxCVAvS8OKj5OZ9frFyyFB1Az06IkwTleE+DgV0++Io9dlMaSFa9ZQVQJGTpwO1Xq8w8dCfLXCzcIvXTRrFP0tbWUKYqh2ElKLHokwFqx4fUrF804QBAL4adWqck1dttLDhOssNR6nd1cjBcURMlLVXHG5kd27d//H67+AMls+P/zsQwhrMSa7eeLBmqsw+/c2oku2E1Giz0wNOmzlErfdWLM2NsAtY2P4cnl07n6yxMv6b+NJL+uKRYhFJaiJEeJoJXQhQoRiJa/KZ0tV50jNlLn1PNmrUgkM6G3EalGht2dXqxAGSBdyUKEmj1MYMHP48OGLHodLuIRLuIRL+M+4RH7+A1FWVkbjBhp6dzfw7RITyf23U5CxluOxazkWtxZDVhG/7/VwzfgCSm0SS95PIzNdw1X9ouYdckQgkHyMl5+xIggCoXDkL0nHmBhISA8gKzUToAoKrVqoObgtmfzjyTRvqWArjxBBJi1DwFasZsQoH616nWXIjQX8tM7H/FnJXNauMsPevrUeiyVUZ3fvUdfdwStvu2p8La8gzIkjqmqalpIS4ZvvvTV+Zu/BIAFbDKIgYhIsxLgb4HAoTJkYy+03xvD4SzZaXX6W9v3Osf9wiPunxDFhqo0HpsZVMwaJj1Px0VuprNng45N30hgzzIIaDcEgXDuxkLkLHaxc6+XVd8q55qYCpk60smFjhARSOXHiRJ3GYeBVwzh0QCBLalbj6ypBhcqRzMbf/Xzzg5vX59q5ZnwBPYfm0vXqc1hMImt+9fHUa2UMn1jA4WN/DoAVlq2sGrQ7XRFmf+BgyftpFY6hgiDQt4eRz+em8cBTpSiKQqP6WpITVOTmS0QiCjNfKeOq6wvo3c3A3I8dNX5fn09m534trVu3vugx0Ol0SAEdr74eJKv1OeZ/6mfolRY6ttUz9aESHEW1B+hqQYPyB/pSJajJpAFeXBiw4HNpaxiTKMJhhYNHwlX0PGt8HyHOcpQDhvV8/Ima64ZX38zdeWsMpqTKuZlJA+zl4qV2oFpw8sQBsjLU/LDGi86eXSM5KQgCWTTE6YCFX7hY8LmT5X+Yy0OuMGHUaBh3i4NWnUto06WcGffoOHXQwNCxJfQfmceSb/xY5No1nsxSAmt/CdDssiKWLTZwZmsG234x0bpbEUdPhLCVR8BX+XvrBD3J+b2YdJOa9j1L6DuklNaX5/LjWi/tWukISzLr1q276HH45qtvMcoxaNCQQ9MKsyeIzm1vfjyffeXl5JkQnfqU8t5T6Ui/9yY9rx/lu5rRrZ+NfiNyuer6fH7b6mfi9Rbat9YyeICJ594sJ7NlPp+/nUjbwBW0pzfthZ40ojUnOYhdKSVNyKI4az35KRtwiTb0viS+Xhq9X8ZcG8PYkWa8XplB4/LpPSyXl+aU887LSbz0RAJrNnh55DEfhT9fRmv/FbSLXE6jko6se28LN40ZXyeiq0WLFuzcp+Wb791MusmKoij8viPAZ3PTmHpLLDGWKNk4aqiFtV9nkpqsIS5WYORgMy2aaMlMV/PuS0m8+3IyBoNIUqKa/r2MrPqlktht2VTHyTNhSmw1f6835jmIj1Nxy/Ribhwdw8tPJNG2pY67Hi1h1jx7lffK/yHX53TLBEMK4bCMIFrR6WqvnvwzUlMj9O1pYNiEApyuqgTo7v0BPvzUWaOsQUa6imwa05HLsVHEdmU9IQJYitow/xM/X8xLRacTadVcS2KoPp+9mcRt0yqvy+uTWbchyM5dYIgJU2w8TCYNOMPRGuMMr+ImJcdHVkZVYqxRfS0ltggd2+pZuTidrAZhilM3EVYHiImpmbz4t0Or09C7h5a9B4O43DXHa0lJ4l/GWcEQ57tUouvZmGEWvltd+bwUBAGtqCc+WA+AWBIoo9K91WSmGqG/eUeA/r1q1p61mEUa1dewZEWUQJIkhQl3lqKUpmGtV8qOXWEsMQJeb80xW00QVSKNaM2vW/yczQ1XSXjVBLVa4I9+KkElwBnlKEeU3ZxWDhNQfHg8MGqoBYsl+p1LbBKSVPMNbHdEUNWye5KEIG7FgaSE8Sguzlm34KSMTKkFgYTTjLm2ZpI3J0tDOJiL2+2u8fWaEA6HMZu1uD0yh84nbGxlChql5ueIsbQJDz9TVuN9umNPgOQkNTv2BOnbw8At9xbz/iIHHp+EZK3dvdcplGLEhFGw4HGJnM0N06K5iEdxosfInv2VcZVKJdSaDAKol6nG4YwwYrCRY8f2XewwkJhUj7LyCAICepNUIc1UE5o31RDEH/3uYgnZWWIVDek/IzlRheO8dvScd30kuWvu0qlPM/I4SUSJ4FU8nFQOUmQ8hFqtkPQn3fHPvghi8dSr9Zxp5GCnlHo0Y97b79X6vku4hEu4hEuoOy6Rn/9A5OTksHNvNJBp0VTHN58msH97ImNvgh+/TmD76mxWLEpn5eIM7r49rqKVqHsnPRu2+NCZJAIaJ4897aZL31LK7BKnOYSsVK8QiSgS+lgfY8foKNRXzzAqikJJ3F4efyQasJWWRcgrkJjzQjIHfs1h97pstv2awNgbBSKSyPefpvPco4lkpldvGzSbVXWu/OzVqw+rfg3zwltlBAKVwf6eA0EGjSwnvrgqaeRRnBitGh55rpTX3i1n+hMl3PFgMR9+5mTLdj83THQSb2tT8f5UOYfPl0SDs9bNdRTmqnA7FV6ZmYhaUPHIfQJyUFutyqLi88lqZDmqM1hii2CNl7AVqREjUaL0TF6Y1s11vPR4AjOf8xFT0AFBFFCpag+2asLKlT8Qa1Ghp+YNBoDkNjP5wWLunRTLj59nMOf5JPR6gW8WpPPtR+k8fl8CC95M5d2Xk7n7sRJOnQ1zNjfMhGlFlNsjPPFyGQVFlRv+z75xM2l8dUkDgMQEFT06G/h1i58jx4NkZWiYPMHKmg0+dDqR9d9mMvOBBHLzJT5e4qpwCIZo1ceo291MueupOpHhgiAQE2vF7gnRv7eJw5uz+XReMu+/kcTWlZnozLVXa8mKXIX8BIg7X6kJCm6PzP1PlVZUrv0RM14ow+sRav2uJRQQTwo2CshQZ9Czl1CjARaA0ShiMv1BcgA9gqCwa1fdDR/+DbBYjOw/HOLUKRnRV3t1hokYenY18NbzSZg0ejZtFCqquGfPc3Pk1wzqFw0kI+8KMgv6keO7jHah/qjcCUy8wUp6ukBI9Nd6fCflfPVVhNT83rRTetFUaE975XJiz/Sga98yUECO+VMbpKAn1d6RpJMD8O1sT9c2ZuLjVOzcFyRCBJ/PV8vZqqO8tAwRkQA+4qle3Zxkb8cLTwl0H2Aj4VwvEoMNUAsa1IKGDBrQKtiXXdtVuMu0/PiTxFvvuTh9OsKa9SHsZSB64mlEa1R/IJf1gpHWdOEUh1CpZF6cGcv6n01Yu+xB1vrZtCEqiXHdUDPLfvTSt4eRNV9lsmF5Fl+8l0Z8rEj/kXkUFEWIiRFxJR/AqZQD0Xs5MZSOfb+f5UuXX/Q4iKKIVhfPd6u9WC0iW3cG6NXNQIOc6utNrDWqy2wxqRg0wMTAviaGXGGuJqPSt6eBbbuqVuK/+FgCg27IZ9e+yr/bHRHunlECikJ+gcTyj9MZeqWZBjkaruxj4uv5aRw9GeL1d8srPmPQixVdEX/GkeMh7I4IPp9C/RwNySl10/sz6CPMeT6Fe26Ppf/IPEbcXMD0R+30uiaXWe/ZGdDTzG13OZh0j50deyqvo6g4QpHxIBIhWtEFERXH2IsWHX63qiKe2LtfQgyYSfI1Y9svRg4eDbLsBy8de5Yx74kMEvO6ETnSkrOBc5zW70AQFA6yHb8SJbEURaGEPFz1tvDxe9W1n8NhpcL0KsaiYuiVJjp3VxB1/jonSf8tSEhI4VyuREGRxLsfOWp8T/0sNSfP1JzIk2WF3PwwD06t/D0iEbA7ZX7f6a9Y/xQZxPPbg3TqcY7jSEo0NvD7lYr1XFEUTp4JEYko1YyN/ojYGBUej8yc+Q7a98tj6xYQMs/w+CMGjp4KkpOjrpPBzdARgwlrAvgcagaPK2Db7gB7D9a+/p84HSLs1WGnlDzlJIfZiQUr9WiKlQSOsRe3rpD7Jsdy4kwIRYFrrzbz3qKaq5lfeKucW/9U/SrLCs+8XoasipA4YAtyl9UUZ62neddyklXpFGevIzUzglpd+zilp6hwuWpO9tcElUpFOBzi7ReTueeJUuyOCF0uUxEwlNb4fqsQz8EjYSY9EI3/IKrxu2iJi8deLOO1mYlkZaj5/mcfbVroiI9XYTIKiGl5FJsOIilhipVccpWTuBUHESXCWfEwHkMBkhLGnNeOR58v4/GHzJQn7cGImW07QpSVR/ce4bBSK6EMUGyLEGMRsTtlDIaaK0Rrwj3Tn6C0PExYCOKR/H95jqLiCGo0yIrMOe0BJlxvYsv22tf+zdsDtGoelbbxuTRVEo9/hFrQEEFiJ79yhF2UUYQ/EKH4jJ5N26uuL6FQ5f1VE1RE12GZCMVFtRPPl3AJl3AJl1B3XNL8/AfiyJEjHDkmcfpcmPrZlZu6GIsYrTCqBSVlEbbuDJAYr+XEfhNnfmhLrGDFrEjkc4rdbKKt0q1Cu01RFE4bt6M4IixZpKWMIkoVO/VpgR4jPtGBO+koU6eq6N01GojMeKGMN59LrqgEhGiW/JkZsfhCYZav9HLtoOrmIuGwgt0h13lTIwgCWZnJ/LYtn1XrfVjPB9FnT0NaUS+MQmWAFFKC5MUeI+QGi9rKuVz5fDWQyE/rvNx8Twnm/MuqtM2KqDh2QmLcbWVs+j1AyK/BF9Rx9x0iNk+YjnIv7Anr/jKwT4gTyS8Ms2t/gMwMNSp1hDP5QV55M4hGVGPQhcEVh7W8O3qMOE1FNGlSc1tSbVj82RzatdFwbM1ZhKQCVMYAkgRqexpx3oZoBC12pZQ7r7Ny0+goSfTqu3beeDqJjLSqt3laiprZzydzx4PFCAKMG2XB7oig1QgMvSmfXl0MDLnSzOpffMx+vnbNzk7t9Rw8EuK71R6+fD+NXfuDtG6uo2UzbUXmff6sFN6YZ2fgmHzqZ2vIL5I4eUbmpVcX0bVrjzqNAUBSejImUykfvZ1Q5TeJtapp1DxCYKuvWiUwQCkFJPzJkTNMCJkIekxoLQFGD9UxeFw+N46KVpOeywvzwacuOrTR0ba1mryNZ0kVcqocI6gEKOA0cUICgsnNXQ8rrPyl9sBbkhQCf4iznZTRv4+Wb776kE6dOtV5PP6vo3PXIaxY9gH+UBjZ6AR/zbrBftFFk0Yq1m30k7c3mdRAIwYN38wD0/V8uDBAqqdS/+wCBEEgsbwdny/ejKiO4Es4ToItrdqxFUUhn9O0U3pUM34zCmYaSx25+4GdZKSpCZT6kAjj1ZeAIhATTEOPEXfiYYYP0/Hws6W0bKah1CbRs2fPix6Hlm1b8bWwgogioaAg/OliREHEUN4As1CCXqhOvOsEPclSPcJHrNg4hh+ZuPKmfF50jDirigbUXM2iEtTEKom4Y87Qp3s88XEqVixOpH3v/UiFKQy87hzTbo/htacSefjZEtxucDs0OBwy3mCY2S/FMnKoBUGIktHTH91N3u85xPsaAZDoS+eTBZ8xcvTIixqHUCjE2TPHSUoSWf6ThwNHQtw6tnZSvH8vI0uWuyl31O76XmaPsPRHD6IQfaYdPRHix7VeJlxv5bNv3Dz4tA23V8bvj2oN52SqmfdKSo0u1q89lUS3QbmYzSK3jrVSXCpxw+RCVi/JrPIcLiqR+P/Yu+/wJqu3gePfJ3t0pHuyN8gURBQFQcSFIMgQEBRxAG5ciII4cPBTVEBEARUREQUBFQTZS/beq9A90pW9n/ePvBRqW6SKtsr5eHldNHmSnNxJ7jw54z6DRmSRm+cr2Qjq6JFtlxQDCL4nlf//+H3uDKXPnaE8/FQ+v35Rmwz1Yc6eUHDox1qEeGJJxcODq06R3CyP8S+G4rCoeeoVC5/O3IAu5WoMASPx1OIMx4iXg/d5Js3L2+/b8PnOkk4qqnwNQ0flkXbMSAtfF7x4yOIsLhzE+eti9xfhCEnD6ZLZ5ctDJatRo0VjdLLzh2gS48ueav6w3Eb3zudzdevmOmz2AKby98gTgPr1W7Nk0Y80aaJi6Uo7PW+zc9P1pQdmTeFKnhlvZtHsBJTK0u/RT78qpuetISiVEj6fzLMvF7FihR9vXk2G9QVvaC5DB2u4/VY1UzelkxgInlvUk5uxj80kyXWRCmJZ+osVhaRgwkQb/uJwXBolaRneMrN7IfhePXDEjUoZnEX30cQohj6eS7MWap5/LZ+1i5K49d5iDIaKB3Z/777772Phtz+gPpVIsc3P1JfDKTYdZ+kKW5nN7WRZ5plX8tHnNeEYuzERQ0uuKzkX1WEgQo7hmGM3U2ZaGHRPKO9NL2L0CBOjXsxl9Pg8Rg0zUbuGikPHPLz8lhmbI8C740qX7HlsTB61a6jYs6pmSQdnfoGfwaOy8EadYcvPSTz8bC4Wq5+w0PIHv8+kyURFRZV7XXlsNhtOh4xOK/H22Cg69kijyw160jlFhFy7TB1/r+zBH5AZNiCMNz8oIC/fjyQFV0f88HkCBoOC3Dw/7VpreWJ4BC2bBc/zH3vQxH2j0ti2+yRtWmhp01zLkRMn2bzdSYJKotji4GzkL6jQsHqNh517M9CYJM7of6QwT8ldQzKZ/UEc3TsbWLTMVrJR1IUOHnWTFK8K1k6dY+HdD2645Dg0aNAASQqhbiMPd3U38P1PNgb0KvsYOXk+Ms6oMGDhtHIfNeu6mDzDid8PjwwJLzMw5nAEmDWvmOXzkpAkkKWKv0cAVKhpI90IQED2c9p7iPyiTF583czGpckln8fbb9Xw2bYMoj11y72fPDIJJ5LTHObe5v0uOQ6CIAjCHxOdn9XQe2+/jsep4vZ7zHz8fhidrw/unn1LZwOvvVdAl47lnyTO/c5C3x4hvPaKkhaBjiUndypJRS0aEi5HskfaQC25MbLehlmVitKnp2HuLSgkBQmAlWKOsw+PwsbjjxoZ9VBIyQ8Xi9VPfoG/VMfnhcY8EcndD2SW2/n5yedWXI5LP7m9UHxCA54c6mbcu/nc0snAkH6h7Njj5rFntpKTF4PGE4ZNWYA/zI1arSPepOODKRI3dzrfCTBsYDj39Aih460H8J6ORi0FZ2bmkYkzM5pdmDGGgGQxEe9PwmlxkExisG6RTUVhkb+kaPuFZFnmRIqHAY9kc+ctIYx+NILIiOCult/9ZOWdD4twFqhJLGiGBi1phmMMeXBQpWZ+Wq1WigszqdvcT4PuR3nvtWjq1DTi88lMmZnL2++eReE0YZPMPHDv+c6bkyleWjQt/7Vq0lBDQVGAedPjeGxMHl9NiycuRoUsy/Qcksm2XU5UKsjK9Zep43VOdo6P+T9YeHiIifAwJd/+YGfPPg/PPHr+16tKJfH8Y5GMHhFBXr6fQ8c8jH/P8Kc6PgEOHzjMuOeN5XZGfzQpjDt7byHJfF2pDtAi2UwGp2lxwU7sAFmcxYGdpjQm1Z1P7RpqFn+ZyIKlVuYttBITpWTa27Ekxqv48NNCPs86QmZRJjpzPVSoMZONWUrHFClj8Z7h6LYEIkwqdh5wcOykh0b1y27e8O0SKw63F6dsR4eBU4r9fDMxnJEvVa4MwpUiPs5EoTnAjC9sSJqzRDvql1n6LssyGdqjtL1azSNPFZHkaolOMpCYcRMfjD2J2WsmUSp/loVO0pOdKfHh+1E88kwBWcYDxNmaofj/4wNygOPsRYMWg1T+jvEmojmep6RpMz9HklbRvrWR+wbo8fpkZn5+lsPHPCQlSox6wYOcnUSKKh+9ToHbXfFMpd+7pXs33oydiC/HTw5pJFCrzDEWCoiWE8t08p4TRTzH2IsPD7ffquJEylH2/ZRE74EFyJT/3AD0hGCq7WX+IjuFRTIdrlEz+F4NW3ZmcV/fSCZNK2TXfje7dkqE2WsS66lHOBqKFXm8/MphVEoHve4wUruGmkVfRdH1rhScOxPQS0ZUkhq349LjcPToUWQCDOgZxsyvrXS/SU+xteIBQYs1gFIJU2cVVbgs95tFNpbMSaDPsCzCwxTMmlfM5x/GMeMrC5nZPvR6CVO4isxsHx3a6tl32E10VPn5O8SooEFdNR9/XsS70woYMdREQaGfLn3SaFxfQ9OGWg4f93D4uJuiYj+N6qkxhSt59bkoHn42v9z7LE8gECC/IIDNHiDEqGD3fhcZGQHSFUeRvWoaFt0UnKEkBTt3QguvJndrOnf2PUBEqJoh/cIY1EemQ9ddKNNi0aDBi4eaNeGXNXbue8BGbc/VRBDcHM8iF3LwUCEtacNZjlMoZVNDbkgMidgoIk9hwWHToMOACjUyAXz48LvgwadyeHZkBDt2+wgPk+jdw0B+gZ/Pvipm0efnazCmZXoJD1NgMFz6jK8rzbZtm0lIlPjfhBiyc3y8OqmA6V9Y6NJRj8sls3K9g04d9ESZFFx3Rxrjno2kXSsdGVk+Pv6iGK1GKhnQHPxwAafW1aWmq3bwzl0gO2U++2A7sU1z8dQoJMOditZcl0hvDVpyHdmkkmsr5pFnCgiTo6ll6YJSUlIkm3n25X3Mnx1VZoB7wVIbMjKvvxjDjR2C52Qjh0YwdYoPhw+GPZVHfp62Upt9GY1Gvv7+K7pcezNt3J1xO50oklN4eWIBu/Z4eOLhcKIilew96GbMeAsZ+5LI4DR6g0w9x1Vl2ihJEg3klkyespItq6K59Z48duzw89yTYeTk+XlmXC5Hj/vweODx4aHIksTdD2TxwIAwaiWrWfKLDZsjwPOPlS6dEhWp5IfPE7mhZzpRkUru7R3K9C+KeeHxsiVWNm51UaN2O3S6i5fXudCSH5bgKFbz7tRC5n+aQK0aSn5Z4+Dh4aHM+3o90QUtMBF8vYsUOaQb9lMjQiLH7GPW5LIb4WVm+4iOUvL4gxF8+lVw1uuUiTHk5fvJyvWz+vukUueDNnuA2wdm0KCumudGRTLnu2K27pS5r284g/qEYTRI/PyrnXHv5DPp4wJOn/GSmuEj1Kjg1i6Gktdh/2E3T7+Sx5dT4vj48yJioiU2bVzFwEHDLikOTqcTg8bLg4PC+GGZjR9XOqhTU0X7Nud/A+SZfdzWP5usbCM+xS5GP6Xmlpui2bXPxaSPC+nUM5NJr0ZxW1cDkgSbtjt58iUzGWmw/jcnt3YxULuujD2r/AF2h2wrtf+AQlJSnxbs81pRKAq47d4MJo0PlkgZ0NvAW/87QZg7qcxGcUWyGQVKPLiQUOD3F11SDARBEIRLIzo/q5lAIIDFmo5W7yczTc+Tw/VgMqPVSjitKnweI1M/szBqeGjJiYMsy0z8MLhk+a33HNS/oOPzQiYpGoUkMXT8SeJjFUyYoKJGzvWljg2VwrmaG9kd2MA17ZSlZmxkZPlpULfiXXCjIoO1cca/m8/Tj5gwhSspKvYz+WMr332tIiquzp+KyYCBj/HUy31ZNi+BZWvsDHsqh8xsH4m1JIpNGZiPezDGF9KuvZp13xtJuKaYmzuV3UgnLFTJ2OdCeHv0aWKdjfHIbjI4gynaRWItL7GRGu4Y7SI7+yRfLbARyEoGR010efV47d2TTJ5YdkrKop/sZGT76H17KG+OOf+YarXEwLvDqJWk5tOvitmyaR2ST01IbDQPDH+gUs9/06ZNtL9aQXqGh8VfBjtk/X6ZIY8UcGBbCHWdLdCixxLIp/Mtxxj/so7WLdVYbRcfpU6IU/Lu1EKmTIwlLib4OkuSRLvWOjq213P37SF8+FkR7duUPRmXZZlpnxehVcOPK+1YbQHWr1IgO2M5csLDV99ZOXrSg0oFGrXEQ4PDubWLkT0HXfjcqUz96F0ee+L5SsUBwB/wU7Nm+R0PjRto+PqLELrfvRa134AWAw4sqBVqrvJ3QHXBcqV8OZsc0mlKW0IlEx6Ljncm2/lloYEHBpSeSeb3y8z82kJMjIIPPlGwaOlRcnL9RMcGaNNSz/vTrNzSxUiESYXLFaBFUy19hmWSlKCifh0NjwwJp3kTDas2OPh6oZWfvo+mz6BNuIr1tG/t5c3Jhchc+mYPVxKfT8bnU6JVqvHaw9mn2ETTwDUlMzB9spcc0z46d/Qy/KlinFY1tQn+mFBKKqLddTFTVGGHIARrGrdursVg9JFrSyHLn44xEI7XJ+OQ7SQG6uGh4g46SZJQymoOH3axYE4sbVue/wF0V/cQlvxiY/RzTqLMrcjgNGeO6giE21i/bukl13pVq9VMeHs8o598FLN8hAhrTJkfYE5NPmGeiqfN+fHhxkmfu1U0rK/i0QdCCQ1REB4OGVgJo/zb2hQF2FM0zBxXB2VAw/fhOdj0Fq6/QcHyVQ6stgC/rvJTx96OCGJLYh0px2PKjeXFl9bTtrWG5EQ1kiQx4eVQHr//JPrilnhlD4bQSx8US0tLQ6VUsHy1g7FPRXJbVwOjXsxlQK/ya0R+/EURIQYFew66mTWvuMws0RlzijAaJH5d7+Teu8N48uEIlq6w8cYHhUwaF02DusEBjJRUL4+PyWXnXhdO18VLt/j88OzICH7b6eLLby28Oy6afYc93H1HCK+/V0CHq3VMfzeO/Ydc1KmloXVzLePfzUd9keWwvydJEgVmBWPfKESrVrJsoQ5TQXtiSSeUiHKXZkb6kknxnqJdV1/JZi6PDtcz4Y1c9N7mSMCREx4GDPHRxn9TyQAhQJgUgV42YKUIl2Sjtdyp5LzBSCixgWQOKLYQG6hFvJSMT/aSxknyfFns2ObioU16Iv2J+CQPb7x+ivA4B6uXxJVsmiXLMt8ttdGiiYbomPqXHIcricvlwuMqYt6MOJavtrNrvxunS+Zsmpf0TDU3dtDz8H1hfDiziDnfWRncN5QVa+x8/HkxGVleCgoCTJoQQyAQLFdxcJuRpHMdnwRfg5yIvdx6i4PxLyaSGK/CZg8w/fMzzPz0NBF5LSCkGALFhOn11M7uUDJIZJKiObUpmdvvSeONcaG0bq4lM9vHjDnFLF9j5/auxpKOT4BHHwhh7hd2NDnRbN+ciVIpUVRURGRkxXWXf89sNpMUUhvJI5EZuod6iT52/abl56kNWTQ/hYDCi8oTRmj+NSRIYXik45g9Z8t0Np2jlFSEaQ30GpxDdM61ZGRqeWj7SazqXLx2A167hsRm+Tz1aASSJHHfPaF8u8TGrn1u9hx0MWlc+atkdDoFN11v4KoO2dRMUiNp3MhyPiMfCNYo9vlkvvvRxsz5kUyf8eYlP3+A06dSqFkzWF7pnakF5OQFGDYwjDFPRDFymI8Ro/fx21Yf4aEKEpNkerdQMPGlJLr3zyA5UVXqu+pMmofeD2QRaVIyflI+kgRx0Ure+6QQiyXA+NFRZQbCQ4wKFs5KYMQLuQDs2e/hyylxJfVkAQb2CSPEqODdaQUYDQqmvR3Dht+cTP60kLhoFeYCP1ZbgEiTRP9Hsrm9i5FxoyOZufDSN/qZNvVjEhMUZOX4WP19MvsPu+k7LIcok5oWTXSkZ/o5ftJHQbaeaEUkN/bOw2lXMfFdB+Hh8OaLUXz8RREPjirCFGZFo1CjsEYSVtSFZKmYex/YS3ItMwFZJk/5Gy39nUrlWJ/s5Rh7aUDZGvZ1aMqJo1uoXVPFoEdyCQ2FqEgF992nZeH361Fk1yHKnxjcMIlUrBRzFddwiB2ESeEcOnTgkuMgCIIg/DHR+VnN5OfnExoqM7hPGJ++EU+CpTFcUAJIlmVmvXeQT+ek0bWzBmRYucaF0xNg7vRYnn7OjrGw4s0CwuQoTpzKRafRYcivV+Ey9Jo0YPio3dx62IBWGzzBjY5UcDat4s0pnM4AtWqo+GJ+MQvmB5fi+NwqNHl1Mfg0NOlS80/FJD4+nuP7DXTsnkevnmpy8/zc0c1Ix2v0ZOX4+XiGlZz8AF06qln/vYJed5WdcXdOz1sNTJiQRZpLRSZniJbjCIs9w6fvxVO/zvnbPftYGKOeM7Nj8Ski7HVZsziXhx0FjHs+lORENRarn+mzrcyaV0yLZlpGP1p+x8H11+h5e0oB/fpqadday/Q5HmRZrtTyf4/HQ3qGmzfGRJfc7tW3LBxbW5NEV/2SzoYYkgjkJDB+3CaiaudjNCpwuwMlr9+FvF4Zt1smPctfZobikL5hPP+6mfkz4lGrJT6bW8zwQWElj+3zyTwxNo9et4Xw4uORTHy/mLcnubAXq/AHbLw7xcEXF5wA5xf4efODAvYdcnPwqIdvZsTT6/4ZdLzxFlq1anXJcQgEAqgkNatWeel3V/nH5BX46dFDyaTxoRQVB9jwm4b/TbFyvGg9YZ5ElLIaiyaT8Fg3tXMSiXAGO6wb0IIDB7fw/PhC3hhrKqlzarMHuP/xHHJTdWSekuh9fw79eoZwc1cNu/d5eOHVIjxOBU88FE5RsZ8Bj2TT584Qtv1SE6NBweFjbl5808zZNC+33xzCgs8SCDEq+N/EEFZtcPDehDja35bG9Tdee8lxuJI4nXaMIRIvjDbw7IsF1GsIWtMW0s9KgER4pJ97b1fy069uHrk/jMOH/aSuyi+pi6mWNPhlHz7ZW2YJIIBVLiI6NkC3ful8NDGWju0NmPN9nDrjJTvXx5hX/fj9J3BkgRwo/3Prl3348NDzDm2pH5Pn9Lw1hBmz7ezYeAIdepyyl4BHXakNPgCWL5tLXLyfqEg4fng9elcM4Z5EPLjJ152mdx+JDStPg7n80gAZnEaNkq43GFm43MLYp4MdDWqjl0LTEcKKrytzG5/spYh82hV2DT53CbDEEl7cgA1rN9CgmZeP3ozhmaf9RNjL1iJVSArC85rx/rQjvP+mCYC2LbT4dRYohlTFMUY/8PglxyA0NJSG9dSkZfoY2DsUtVqibi01H35WyJMPlc7Bv663U1Dop6AowI9fJXDPg9nMWWChUwc9kkJi/WYHNRJVFFv9zPzazZrvk3C7A+TlB/j566RSG3PUqanmhy8SuXVABjWSVKSme8udEW/O96NWQfMmOk6c9rFhSQ263pOOJMm8/WEhA/uE8voL0WTn+nj7owJ+mR+BSiVhzvdTWOy75NlvCoUCv0fF0m81SF49DfxXgwTFcgG1KX9TPIAoRQwD+53fvKjbTTo+muJBMitwYCc+/SpisZXq+DxPIk1xnNaBzuXOnGsUuJqDqo3E+5NRSWpqyA3IIZ0Wrs7Bjvr/v0mcuwZ55uN8OD2bt18Nx+UK8MTLeSTEKlnwgxOV9vQfPv8rUX5+PnGxEuPfzWf8s1G8/mJwlmV+gZ+xb5l5/jUzIUYJhUJi96qaJbVbIXje+Ohzubz4vJc33syn0OIlqbhtqUGhAmUWne8q5sO3z3dAhhgVPPeYifp1bDzz8hbu6aUnxKhn8azoko7Pc6LsjbBuSeT+gUex6s6i08kkxqmYND66zNL88DAFssJPHZqQJ2ei8MuV2uwLwOfzIQUk8kIP0eFmG3d0CyNnRwxR3iTITTp/4P8/xyS5Dlm+MxcdCNNoZZwuGdlvwY2L4kIbSVxFLEkcif6ZJg3VJe/9mGgVjz1oAqDfQ1nUrlHxz6mmDTSsTG2EKzWawtDj/FiYxW+7spFliaJiP2fTfMz+ck6lN/rSG3Vc006FVqtky3YXsdFKHh4cbFNivIolX8fidgf46Vc7739SyMSXkggLVWLQK/j482IKiwpJiFOSm+/n8FEPLz0VSb+7QtFoJKy2ADPmFPH5fAs1ElS89kL5y/FjolUoFBLvTC2gSSM1Z1J9PD/WjM0mk5Ss4Pmnjdx1awiLf7GRGKei+00hdL8phEBAxmYPYNArUCqh413phIdKjH06kqUrbERHJ19yHLZt3oaMzMSXolm20sF9Dxej98ThSlNx7EARkcRTj2bEUMRpw29sWm8k1NyYENlEHg5e/OUIDpVEvKshybYLBl8k0GNE7VdzVauDzJwSyY13pbN736/EKxNRu0zYlQXk+wppSItyd283EELAHkLo4esJQ0GRKouTMUcY84SRV57W8vaH6Xw8NQ2DN4oYEqlLMyA4WKkL9WGzl1+/V/hjsiyzZctmvl/wCcVFBSQk1uDeQY9z1VVXVXXTBEGoQqLzs5rx+/0YDRL5ZgmTHFNunbrw4gbsK85j7cmG6DCgU9oZ+FQK17XTo9bY8Mv+UhtXXEipd/PrBjubt3rR+gwVngjqMOBxaGjT0czNXdTUrq1g8xYf+48Fi+2XV8Nr9jcWQgwSjRtoOHXCTY0ztyFJErIss0+zlpaGiutHXozJZMLjlTGe6sCipZtY92NiqSXoA+4OZcwbZo6e9OBR2HDYK56Z43LLqE1KHnxuKFExUbz6yhM8M8JUquMTgnGe+m4kLTedBntd4ovasHdBLrevO4GktWD1OlCZk+k5VObYWedFd5esX1vDjR30rFznQKcNLu+qzLL35s2bM/WD4MZJEOy4XLTEQ5KzXpnXTyEpiClsSWTznfS8S82MOcU88VDZjtlps4u4q7uR1RvLFnqvVUNN25ZaXnjdzJtjopgxp5ju/TNo2VRLXoGfXfvcvPB4BAN6hXJHXzPmPXVp5K6NQlKQnriG1QuTSy0LjYpU8t6EaPo9nIVeo6BOTQ1D+hp5fcIzLPzh0ne8PnDgAMn6OmzalF7uezBYBqCIr6bFExutIj4WGjfQ0qN7CJ17pzHtbQs+P7RpHk5khIJ+9+dxavMxohz1CZHCqWm5li/n7GDRz2k0rKfG5QmQkurDmxdJM+81qCUNgfQAi6ed5mPlKeL8tckkhag4Ly63zNi38pnwfFSpmbJNG2lZ8mUi/R/O4t67QwkxBn8w3trFyLTPi5EkiQf6h3HgbMUzqq9kZ1MOkhCroqAwQGSMnxeeMtGvZ2jJxmkHj3oYO9HM6oVJGAwKMrJ8dL31MBG5MSU/UmvQgKPsoancttQPdq/sIT92Nzc1CnDitLJkk6roKBXRUcH3Vo/uIdx6bwatWmg5tPwsidQu08Y0TqE2eBh2n6nC5/HIMCOZ22PRuiM4yUEMalWlZvsWFhZy4MB2OrTV88HrMej1Ejv2utmy9STL1tiwn/Lx8nNJjC4s5uTqs0R4Si+Lz5XTkVDSjm689c466jaVCQRAqQSnS+auvl5++XYvMZZmJZ3EDtnGYcU2GgZalens0ko6TEVNUHEYhUKB2lpxnbpwOYat28/v3JuR7UPyacjVHyOiZiZFxbmXHIfw8HDq19Hg98uo1cE2dWyvZ+bcYn5d7+DWm4yo1RKrNjiIiVIyZ0o83y61sX2vhwfuDWf5ahvhYQrattTxwqgIDP8/A3LFWjujxuRx7dU6hg0MK3dHYrVa4sFBYRw96WHEC7ksmp1QamDJ55N5elweTz4UQUqql/hYJREmJUP7hTF3oZWPJkbx/ieFzJhTxLeLbXz8TmxJbcAiawA5ION0OjEaL+19ISlk7E6ZZlxV8j0gISETQKL87xdDSIDQkPPX5Rf6MXpjyFOkERoI5wxHaUCLcm+rQ49T8paaQX8hraQDpJLBvWxSqUWjcpeIxjga8sWcs6RkZFJslWnTQsPXC62EFNcmy595Sc//SnPy5El8fpnPP4wrVVszKlLJJ5PiePS5HAqKArz2fFSpjk8Ins988HoMbdaaSUzvhk3eh5rSnY3u2BOMf6H8zrdetxv53/RC9h928/iDJha7y9/QzyiFYihoi77xKho2CTD34/IHYjZuc6F2moKbsslqfHgv+X1/ToMGDSiUcmnT1sqXU+P4eZUd2V/xTxoFSvTGAE67Hb1U9rE8spvYBD+5eXp0GAghnLo0Lcl9GpVEsbX81TT1aqs5cNRDu1blL1nfstWPHmNwEzxbC3JP6uhydw5PPhrGvY9mER2p4NNP3uDDKd9UKgbRMdFsOeQhO8dPYrwStUoqcy6q1Sroc2coc76zEhaqpLDIT2K8itkfxFNU7KdjjzS63mDgkfvC6dbpfFxCQxQ8OzISnw8W/mS96IC9KUzBkZNuUlO07F8eQaS9PmGShpwjNobtPMwd9xTh88qMfMBUchuFQipV+7THLUaWr7YjyzLvTi1k6oz+lxwHSQUDbg/h2x8cjH1BprWnW0mekmWZTM5whF0kUhuVPYKatmtLBvM0aGnqu44dvtUkynXK/U0ULsfw25YAXq/Mqu+TaHDtGXz5Mk59On6XmkhiMUllV5sB2LAQJkeVzBSN9CcRlhXL8JHr2LlRyxMPh7PoGyfxOS1LbpMvZxNKBD5jFjXim1xyHITz/H4/zz87nFrxR/nfS0qSElQcO3mASdOHExl/K8+MfrWqmygIQhURu71XM1qtFlO4irg4BT5l+TsQpnGS+jQnTkomXIrEE5XKIw8Ea7YNvldHgfZsubfzy35sigLeejkam8uDRWGusB0WCtFhJCn9ZrbNac7c1xqQs+oaItI6cGu/LM7+/07KEDy5WPqLnUkf2tDrFCz/JpGY+ADF5OOQbexXbGL0aCXpqQf/VEx0Oh2GCDUFYUd4701TubU333wpip173bhVxcxfYq3wvuYtslKjdn36DehH165dCTdp6Nuj/Hp3CoXETZ0VFBLcOTOCWKJz2pGfGoYh6ypsqnwG3KPD75fL3SX8nOw8H6YwBX6/jN2pq/RO7wcP7iUQkEt2zDx91ovGFVHhyWiIFE5mJgy7N4yDRz2MfzefnLzgjN08s48XXs/jm8VW6tRU4XDKeL1l2/7cqGCtsOvuTGPzDhdKJRw67uH4KTdrFiYx+J4wZs21kbu3FtGeuigkBVa5iA4dpHLr4UmSxEtPRBITHbwuKUGN152PzWa75DhYLBYUHhVRWe3o3rOAH1fY8fuDbd93yM2dgzJ5+L5wYn9XtD4hTsWAnqF4fXBLZyPRUUoUCokFX0Tx0Eu5FNRbwy7lKixJu+h9t4al82Lp0knL6W3xeDMTaObrWDITSiEpqCHVp6X/RjI5QwOaE5Xfgo9nWYM7rZZTIkCSJCY8F80nX57fOVahkEo6PuJiVWxet+mS43Al8QdkJr4SzhfzLcREKYiMCL5/JElCkiTe/6SQD96ILenESkpQ8dIYNWnRG7HKRQBEEIMGDdulX8lUHyVXziAnbD/m2uuZ87mRTybF06WjnoU/l30vKhQSna418ND9BjI0hzkjH8MnB3OfR3ZzSj5ELulE6UMuumxZo5aQFDImKZoYEggQoDA/9ZLjcPDgQcKMXmb8L/hcJUnimtY6nhoRzooFiUSbtHTvlc+DQ/W0vOs0GfHryFafJF06yU7WUoiZJrRBISkIzWuMUlKwfE1w5mlSvIoHhxh4+R07jqbryEhYS3rCasw1NhGmDK/wR12UL4ncbAV6nQQqb7nHQHDHWu0FY0uTphWRYc/j4Zdy+eSDcDIzT1xyHGrUqMGZdBVuDyV569hJL6NHRDJ/RgL1aqtJjFfy8dsxfPxOLHq9gmtaaTl8zEPdmipq19QwekQkna4zlLxnALrfZESjlnhveiHXtK645l7zJlr8PnhgQBjtuqcxZWYhqzY4+OTLIm4fmEHP24zccK2Oz+db6N8zWLvyjm5GYqOU3NLZyPXX6IMbKs1LpHGDYFDOpHmRgIgIRaXq/YGEF0+pZbxRxJNLRrlHy7KMJzSba1qfP/6jjx24XXBWeYimtCWBWrgp/7wjmfpI0sWX/CsUwdcbIJ9s4kiq8NhYKYmz6V6Wf5NIiFHJp/+LpVGHfHx+mezs7Is+zpVIoVBQu4a63E2FAEaPiOBMmrfkffV7er2C2nVlPLKbUEwUUfr8T2v0leTX35Mkifq11djsAZo11uAPrbg+rZVC/LKfQEBmzwFXmev9fpmxr1oJK2oAgAxoDJX/KaLX61HoCnj9lWAJqLYtdfgjsio8vkiVSe9eak5ot+OXS9cJDsgBsqN2clcPJRpLPNFSAiYputQ5VsCnRK+VOHWm7Ey8YfeG8fZHBSWDchcy5/vZtMlPKKaSy6Id9flyrou531vIL/AzbGA4bmdqpc6HAHw+D3n5fm7rasBql4kwKUudm1+ovHPUzTtcGA0SR096uPnG8suPPD7chMsjY84vv7ZyICCTkuqlKE+B6mxT4hxNS86XDFIISUXXsGxBCOlZfkxhFb/OsVFKWjXTMurFXPR6JVlZFb+Wv9ewcX1iY5S8/radurbSJY4kSSJJqoMSFSkcpYFcdjAPQC3rytQTv5DKr8diDaDRSCTGaojx1KGh83oaB9phoaDkvOBCsiyTxokyg6YqSY3BXJ8539jYf9iD5AgpOb6AbI4rd+OUimnaFNq0ufSNn4TzZs38iM7tjjBxjLZks8FG9TXMfE+H7FzOqlUrqriFgiBUFdH5Wc2EhYWRmaPk3j4GbBHlb4JipZAIzv8gDSh8hP//ScXQAUYUtU5ipaDUbQKynwNsRa1U0KyRlgPra5IlncEvl13GHpD9nOU4IYQhIxMuRREtJSAhcZpDKE60okcPNzfcmkfvQQW0uSGPcU8bkGzhTHg+CoVCwUODwzhp2EJs1+2072ql1x0GVJXr8yulfuMw5Ohsut5Q/owDhUKi1VVadDqw2HxMnVVU5phjJz38sMyGw3b+pCrEGFqyxLk84aFKDrGDXfJ69sqbOMQODISQQxqhzkQeGBLgyEEF3/xQfodrdq4Pnw/WbXFic6jp0Wto5Z44sOzHr3h2pIkps4PPSa2WkKWKN/mQZRkJGYVCYsb/YrmunY5nxufRc2gmT76Sx/otTox6iXenFXFTRx2fzS0u935OnvHw2DATi2YnsGxeEotmJ4AkleyIOXuOiyjX+d0qndi5pl3FMy+aN9Fy5v9PzHfvd5GYoKnU0t8GDRrg0FsxSKFEp97IuMdNtGxfQKtr8+l/XzEP3RdGnzvL3yzjtq5Gdu0rXbdRoZAY+WAYOzfE0PpaN4d2xjD9/QiaNtTRurkOOxbqVLCEVCfpMRKKGg0+n8SMOUW0rmAjMAhuMJWedf6zlpruRf3/n4clyxx4nBW/nleyDtf3YOU6Jy2barG5vCxZVvr9kmv2U7dW6c6AIQNC+GGRngY997DP8AuWxqtp0z2Xpq3cTPwsn5HvnObD2Xb2bYkp6ax+7EETX39f/mc4MlKBxwuDB6kIaZzCHvUadsir2csm8sikBg0ILWrAgh/K7zQCmPuNG4MzuMFEInXwe1VodZc+02nv7m2MfCCs3B9tkiTx8nMhBHISGf2Ige3bA6i0Xor1Z7AEilDLWhpJrUpmvYYFYnBalXz4aRF5Zh/D7g3jo5lF9OsVwm+rYzm4K5JDu6KZ8aGJEFX5+RaCswyRoX0bHZ7QnHJ/+AMU6M5y30AdsiwzZ4EFjzfAddcrGPFgGGfT/SQmXnot6MjISBTqOiTGKfnqu2A9GFO4guw8HyFGBbd1NdLjlpBSu/Zm5/mJCFewbouTBwdWvKy0f69Q/EUmTqVUXNrlbLqXuBgl9/QIZcT94SxdYWPPfhdRkUqWzknkti5Gnn7FTPfOhpIZWBZrgKsaBzsDHhtmIjPHXzKz1OuVeWR0LpPGRWOxypUaGPMFfPjwlYp7PDXJIAWX7ChzfF7IEe7trymZrfrFt8XsO2ZHmZBB/UBLlJKKJOqQS3q5r2WoFI5HcuGVy1+G6ZTtyAoviv+fdSojI13kFFMpKZAUCpxOmTUbHdx8o5F3XgvHFBXA5SrbaSbA1S0q7hxvUFdD4OJlvlGo/cjIxJJMFmfxXXD+5/EEO7Iqkpbpp3VzLSlnvUTXtOOQy+ZLWZY5qzmAy+cmO9fHwBHZfPRZITZ7AFmW+W2nk049svAca4ReMmKVi1BoXSQllT/AcjHp6emoldCsUfCzFR+rokkLLwXklDnWJ/uwxhzl9ZciuPc+PwcMv5JrOIpZziJXf5yMpDW8MFbmi2/smCwNytzeL/soNmtw2lWMeD6XjKzSOcLtkdl30M2QUbnkmc9ft3u/i1vuNmPKbFMqdyskBZnpCtZutqNQwG1djCTEShQXl38uVpFTJ/Yx4bkoxo2OIuCXiYlS8v6MwnKPrZGkYsdeF6ZwBXn5fpzOAF8vtNCmhZbYaGWFg+lGgwKDTsEr75Q/WeKbH6x0vk6P5NcS5atR7jHRxc1ISQmwbkvZvHTO4l9srFhnZ+deF3fcHI7FYqnw2N/ze2DmXAuaosQy5RjOSaYuXjwl9cJ/TyZAQK74A+RTuEpqFHucKg6xA5/sRZIk6tKMA2zDfsFnwit7OMoewogsd7PEEE8cazf4eGNyPk5jDulx68lMXk2bfkeoUceL2mTjwHEfjzw68pLjIAQFAgHWrfmBYfeWf07+0hMavv1m2j/cKkEQqgvR+VnNKJVKatdpwfotTm68KcAZ9f5SP0RkWSYg+UqdqGgcUazZGDyp0OsVrFwcTWznPWTGbSAv9BDHVTvYyToCBKhbfCO9+ln48BM7Y1/UsUexHot8/mTJJhezh02YiEaLjm38ysmw9aTFr+GIfj2xUhJxUjIJudej3deZgjUdiD7Vleiiq4hIdJbMSqhVQ82DQw0snBtFy2Y6TqR4CI8o/8ToUui0WmpXsNHNOU6njMlej4RIPXn5fu6+P5M5CywsXm7jibG5vPiGmTlT4zHozsezVZvr2by94h9aq9a5SYhL4NEXHyI8WU9CXTtOUwrJUm1q0ZiEvOuom3szb7zlZP3vTuyycnzc/0QOQ/uHMu8HO5LuRvr1G1Lp5+7xOBnSL5z9h9z8uNJGnZoqCC2u8EStgFw6dwq+DpIk0f0mI19/nMCSLxOZPTkOmz3AWy/HMPuDODZvD27K8eIb5pLZoVk5PsZONLNtl4vFy60MfDSbwaOy6XV/Fi6XXPIDye1QlCqvoEHH0aMVnzympHqJi1GRk+fjwBEPVpuGqKiKl8v+Xnx8PMkNE7DJRWgkLbG2piRldiEutQt6W8JFSw8UFfsx6Ms/uV+x1s61V5f+UdmiiQYXTgxSxTsPhxPJWY7hxY2+sDbHT1c8+83hCJR0/suyzLPjCrm6lY6UVC9btgQwRVS8Uc2VrG/fvvy40s7gvmE4XX5+WmUjLeN8nJXK8l/Txg00fPlJJB07yWxcEcMtXbQ0rq+lxy0hPDQkjE7XGUrl0PAwJf4K3rpbtruoXVPNsVM+dq6J5/SBGIY/IhEtxdGem0mQahLpT+Sb+Z5yZ93s3Odi7w5lST0wFWr8coBBgx+59EBI7jKdvBeqW1uNxuAlrrgl8aldiTvbjUaWm6lN41I70AJ4cGMu8PPaC1EMHJHNL2vtWG1+xr9rxuE4H4SwUIksb8VLkAsUWSTVAJVK4tHhOrLC9pbpNLPJxWSpj7HrgIPu/TPIyPLxytORREUokWWZGV/5uavngEuPA/DIiJfZuc/FWx8VMG+Rhbu6G5m3yFph5+sX8y0MuDuUoyc9aC8y0KXTSoTJkUyb4Sz3vmRZZva84H0BjLjfRMf2er5damPGl8UMeTyHvsOz6Hy9nlHDTCW3+/SrYvr9/yxQU7iCzGwfu/e7mD2vmDZdMri2rZYtO51ERlauJrZGKxER6S81g08lqWhKW46wi+PyPvLkTDLkFHazjlzlWWxOH6+8nc+1t6Ux+ZMi3J4AyrTGRASCu65LKFCg5Bh7S32/yLJMqnwSjaTijHFnmfgEZD/pYbuIVEaWfK4iiCGPit8/ntBsDHqJQSOzGfNkJEqlRIO6GgxGmaSkimeMXqliYmI4dbbizsng97dc7sxEALc7QGa2j2PswY+P+lzFfraQL2cjyzKKgjh+/rX8zqmcPB+ZqQpMRg0vvpnPpx+GU1z7N/KVaSXvE7ts5aBqE/0HBfjx6yT0egXdbzKQnunj9oEZNL0+lfsfdCDtuQGTuyYe2U1a6A7qNQzwwMOV7+A5deoUkk9Ndu75gcPZH0dwRr+TrJB9OGQrHtmFWXWWzMR1fDYthKhIJdFRCiS1G0XtE7QbeIjBozMYMkTJG5MLSDupQeb37+0A+9lKJLGk7okmPkrLky/nMnBEFi+8buau+zIY8HAW7Vsb2bW0Bjd1s9P2pmyaXp/KA/eqCDlxPaFSOd/vCj9OF8ybnoBSKXEmTa7U+RCA21XEtVfrUKuDA92Ll9twu2VefstMYVEwLrIss26Lg+27XTz0TA5ZOX4eHBTGuHfzsdsDPDsiktNnKz538ftlkGDHXhcPPJnN8VPB91dOno/nX8tj1tfFDOwTSqQ6vMIOVI2kozBPxeQZRbjdZb9oDx51c/K0lx+/SqRFMx3b9yqpX//SNz5LSExk/4EAAVv5q7ggWMpLpuLz00jiyCW93OuschHNW0poNBLHT3nwFoYRFabhdPRq0o17cGFDi459bGaHvJZd8gZ2sAYFCmpJDcu9Tx9eDh930/uOEI7tjmPfjnAO7ohhwkthgITF6mfgoKcrXQtXgOLiYpITAhWeH0aYlMj+yg00CILw3yFqflZDzz7/Jg8/2I0H+hvZujuNLG8OKkfw5MmrL8TkDuDLPb+BR7ilPq+8voGbOhrQaCQiI5QsnhdNntnHjyvzefmNYig00pS2aCUdCdkdmTllH4YaudRuGuDQoa1IspJgsRuJGtQjSQrOxnGbUul0i4vP3ovjTKqX9l1OEO1KQCcZUEoqlKgIyAFSw7bz3tjzJx6btzvpfH1wGc2u/S6OndYz7NHRfzomba+5iZRjZ9i6y0WHtmVHbmVZZv1GH4n+BmQXpDL+2UiKLQGWr7GTX+hn+KBwWjTVBjf68Z7v8x983yheeXE1S76Qy8wA/elXO7ImjkXLFxAXF0et2ol4C99mUG8NY187xZp1x/C7NNjcLrpeq2TOgmAnYtOGGgqLA7hcMnExSp5+pYCXx0/nlltuqdRGR+ckJdflyIk9zJsez/hJBUydVURUnIKT6Ttp4GlX6j49sptU3V7iE8tf+vbBp0U8OjS8ZMbbtzMSuP/JLPYccPHAEzmkpHlpXF/DqGEm3hgT3FDBagsQCMiEhSpo2z2Vlesc3NrFiEYXICD7S5YKhRPJilVenOMCZWqOAXz8eRHNm2i4b1Q2PbuHk2LuikpVuRT08cyp3HJjN2JsyUT7aqKUlNjkYqxKM5995aLzdeUv3Zo6q5g+PcrOtHM4Arz0Zj7vjg/OPJFlmU3bXLwxuYDkRCXuDGeFMwXcuKjHVYQQzlH2sGWrF5crUG69wHk/WOl5q5G9B92MnWDh1BEtdet5uHNgJnJBXQa/OLBScbhSqFQqrut4B4+NWUZ0pBJzjoqbemUy5ikTg/qEolRAQaG/3OWaDkcAuyP4ud6x101BUcWza/1+GV855R/2H3bjcgV4/rU8xo0OduyYwpW8+nwEs79MI9FVFx3BjtSYrA7c2vM3BtyrYsDdRrw+mdlznCxfJpOQe11JLbEizGh0qkoV3a9ZqzF7Di6mQ9vyr9+11wu2sj+cLRRipPRsR2v4KVq1gdHjzURFKvhuiZX8fFhtVzH/2zwiIyUcbg9yURRqXwhZ0hkSfrdszyd7scYdxlzspqDQz+OPhOL1WZk0eRVh9hqo0SBH5ZBYz87Kt6MxGhTUSFShVks89XIuQ/qG8vT4Yq67cXClf/C3bdsWf0CFpPCxdpODd6YU4vHIPDfBzDuvRJf84JFlmamziomLUZKR5cXlklm+xs7VLcufPfft9260lnr4zuoZNiqNaf87XxPU5Qow7t18rr9GX6qsxstPR7FgiZ12rdQ0b6ItVdMO4KdfbRQWB0oec/d+N+FhCpausDH3WyfhIcGYfDrXwpRpcysVB6PRRNebbSxetIsWvhtLamvqJSNXyddy2rSOLveY+Xy+haQoA7LDxMJvfPjUVu6+y8iYp8JYsc7O0y8cJs1xBsX//xdLMjmcYRu/EiHHokSJheAAqeTRYVcXcjR8FdGuuqjcYfj0ReTrUgj4ZerYz7/PDYRwkgNEyrFlNhsrVKcRk+TBYvHz3qsxtPr/WfNudwBJUqFWixrIv9eoUSNOp0diswdKakdfaMacYh4cGM7oV81891lCSU1cCH4Wxk8qoKAwgAM7u9mAAglZ4SNFu4t0pYKayUpeneSmXm0VTRud73ApKPTTc2AeERnt+GluGu4IK72HZfHE4+GcPnWKn5cfpbAwgCfgI6mGjwcGx+P3y9zS2cAHMwqxOwNEm1QU5KkxuELJlzIpDC/GEF/Ene1k1m4J5d577610PCIiIvDbIvnf1CLeez24SVOIUUHfe1QUFmeh8hdgt8v0ulHNg/dFEWIMlh5a+LOduOLW6Isj2HTmNJs0bvKsdlw+A025mqPsQicbCcWEGyeF5GFUq3GHpYBKw9btATQGH6GhsGuvm/p1VPzv1WgeGW0GfRbhaPC5FeRkKmnsrl9ufVG7bKFdOyXzpgdXA2ze7ia51tWVLHsB4RFRZOWcxRSupGaSGlO4gt37XYSHKeg1NLgSodASoG5NNb/MT+S9j4u499EsGtbTUFjk59RZLzLB0kAnUzxlat8D/LzKTp87QujXM5RX3jZzx6AMJAnkALRqrsHnlxn+dC52b8UDxbIskxCnotji5Oa+GYx/NpIuHQ04nDKz5xUz5zsLD9wbxsQPC7m9q5FvfqpRqQGQ2++8la+mz6VQyiFerlXuMRYKkQh2ZIZKpjLXx1ODA9p1aHxqIvzxJefVFrkQa80dvP9WFOZ8P/cOKyQ8rwP+pB3s2hTL7gMuBg0/SExua/QYMZNNOJEU4MNJxSubsjUneeZhHSPuD7blXBmkb5dYKS6EvoMHMvJxMevzz9DpdBXW54X/LwFTcX+/IAj/cZJc0XQJ4W+Vl5eH11tx9h399FBqxe1mxVobE56PomFdDbIM9euoWbDYztsvhhFvb15yfJE6E+od5I3xoXS9QY/NHuDTL61MmWkhLEzm6pZalv/ix6hVYYqA7t1VHDkkc+iAAnV+TWpI9cq0wSU7ULTZQrHbwTefJNCovoZTZzzcPbAAS1YYRncMss6BFJ3Dqy8Z6dsreJJntQW4c1AGaxYl88saO2PftjH84Ze4p2/lZz2ek5+fz0PDbiXMWMii2Yml6rUBTJ5RzNSPZRJzr8YWepbRbxYxuG/ZUeBZ85zkOofwwAOjSi5btWo5X86awJPDZW68VoO5IMCsb3wcOJ7Eh1O+Rq8Pdn653W6GDr6JX75WodMpkGUZuyNAr6GZLP8mGbVawuEIsHqjg627XGi1EuYCJc2vGU+PHnf/6ed+9OhRZkwZyryPdUiShNMZYMNWJ8+OKyA3Q0OMtw5qn5FiVTba+Dy++TyclyYWBGsCPmzCFK7EnO/n4y+K2H3AjYQMBGtOFhX7Ualg+TfJnEzxMOCRLCJNKn6Zn4hCUbqjdtd+F0+OzcXrha+mxbNitYvPJyYS4zn/3ilWZmNodYBvP48sWXrq88m890khc7+zcOctBvR6AzsO1GDqx/P/1Ki21WrlwfsHcuzAcXw+mdAwmW9mRfL5fAvdOhvo26P0Sfisry1MeLeQcJPMrV2M3D8gjEiTkjUbHbz1YRFSSlNc4WkowyzUrKHk2qv1PDIknCPHPTx+v4Ga7pZl2uCTvexhE0nUJo1TBPCj1Hpp317B4i8TSnWAbtvtZNCIbCS/GoMzjpCCBhxW/caLL2iYOdNHdEITFiz+9qI/+NVqNTExf27DsH+Di+VDWZZp1awJg/sqWb7Ojl6pI9fsIzzSR3FxgBuv0zP34/gyAwsvv2WmRTMtzRtrefltMxqNxLuvRJdbM+/7H628M7WQKRODS+EdTpkv5lv4aGYRzRppGDc6qqSDBoIzidvdkI+5yEeSPh6dJQG/wosn5jQhMXay87yE+uIw5NfFxPnNl2RZZpdiDUvWLq7UzBa32839993E8rmqMp3rXq/MNV1yiTzZpVSts4AcYA8bacl1JZ1PReoMwtscIcTkYcwTkSz8ycni7yWScq8vOUaWZfYpNlOTBpgCMRxmJ5IESXJd1GgpVuXgjDzN+LF6fl3rYfteO8+MDKfXbSHkF/jpcW8u5mwVUbEBZk6JoPP1eiQpmGtee6+ANZschEckc++gUfTqVblZn+dMfv8tVq/8lHatdJw+6+N/r0bS+z4zCqVEh3YaNFqZQ8fcXNVES2GRjz37Pcz4XyxvTy1kxqQ46tQs/R44cdrDXX1s1MgO7mReoE6lOH4fV7dSIylgzwE3Br3EtLdjad9GV7LL9stvm1m+2kFYiILWLbQUFPnp3tmASiWxYImVmGglX3wYj14f/L7o/3A2b7wYxbeLbXz6pZXkZImsXB8jHxvPkCEPVioGH77/EYsXfUhsjIS1QI3fEobSFkFAb0NhKmDyO6FERyvocU8hrdr6+fCNWAIBSE5UoVRKZGT5uPv+TJwpiWRbHbTgWlSSGpfspKDWBhxOP4W5OhrQkjAiUEgK/LIPKxZOa7ejNcioFBKyDDpXNNnuHFR+PVoMOLETwI8TJwaVhjqqBoS44vDixRl1itCkQrIKnBxYXwOD4fzAxefzi9l59HZeGfdmhc+7OufCFStWsHTpUoqKikhOTub++++nSZPKbVhysVy4Y8dvvP/OQ3z7qamkEz4QkJn9jYWvF1r45Zskflnr4P1PCnlgQBht/391weRPikg7rSQxpxM6SY9DtrGHjURHKBk7Rsv8xTZaN9fy8H1hvDG5ELdHpmFdNQeOeDh4QMaRFYVbshNQelAbPMTFyRTbApjClIBMsTVAWKiCa1prsTugsMhPWoaX2BglX01NoEaSGrvdT9MbUomOkpgzNYEmDTS06prB1/N/+1OvpyzL3Hx9NwK2Qp4dE2DYwGBZEHO+jxt7pvPmS1Hcffv5cwGPR2bUmFx27NUSGdaMvTv2I/klNOipRQNsWMiSUmghX48HNw6sqFAjq51EXn2Chx7QMnq8mfAwBf5AsI7zwN4hnDrj49QZL19OiSMqQonHK5OZ7eOuXk4KCySa0a7UAKpbdpEVt4nlS0zUSlaxdIWTqV+G8fEnCwkPL7tb+MXs2bOHX38cyfuvBr+bHh6djccLRr3Ehq1OHr4vnJXrHeSZ/SgUUGTxY9Ar+fzDOFIzvIwel0vrFnreHBPNw8/m8Nl7pXPjbzudjHsnn+9nJXD4uIfHX8olN89HQpwauyNAx/Z6nhhuIsSo4JZe+SRkdC5Vg/icAimbmx8+xjOjQrjt3gwiI5QUFQew2gPBVTYeGYNBwqBTcORkBDNmLq30e2JI/6Fs37KNVoFO/7/52nmyLLOb9cTXceC1a0nKvaGkLikEvyszIrfy1v9g5WoP879zEaYxUOR0ERkl07unhrQ0OLAPwrNa41d6uKrXIWZNjeTbH+y89ZKRsKL67JU2EhWpIEwVSoHTitUK8XLtMrM/zXIW3jr72Le59HnL8VMeetyXSYSpBYuWLkah+OPFmdU5H/5Vf/Q7+WJGPNybT97KJS6m7ASLbbtdzP3pBsa+POmS7kuSJBISEsjKyqpwhcmVQMQhSMThvOoUi8rkQtH5WUX+KKk7nU7GPP8QBs0Jzqbl0/UGPY/cZyIyIjiy23twAbI5jro0RSvp8coeznAYh+ksIQYlGn8I+oK6GL1RpEVtZuQINU8+ZGLFOgffLraxZSPEm6/FSCj7+Y1EahNDYskXsUO2cVS7mRr13GRmShj1Cp57PJwh/Y3o9RJffGvhrQ8KiI5SMmtyHE0aBk94du938fxrZp582MTWnR5WbNDz8SffUbNm5Zb0lefAgX288NyDqKRCHh0aRoe2enLMPj6a6SQmsQu97r6fKf+bStrZDBzeMzwzwsiwe43o9QrsjgCz5rlZt702H039usyMw4KCApb9vIDt29ZhNIbSo+f9dOhwXZkOlfXrV/H1F2OZ9IqSRvWDJ0+fflXEynUu5k2PKzV7dONWN29MiWDm7CV/eSbLnC8+Zv/uLxn3tJKG9TS43QG++8nN1Nkqrr2uBwF/gGJLNjlZR5EkqFu/BflmK4cPbUDCj9fnY/zoCPr1DEGSJDweGXOBj77Ds1Gpgst+JaDAWos7e/Rmw+qpvP1yGM2baHE4Anyz2MWU2V58PifhIT4KCn0kJyo5dUJJeF4zYgI1SmKVRQq2hANc1VSFVitx8KgXvT6auDgTao2BO+8ayu2331XpWZ+/t3fvXh4d9gA+hwtDlJMGdVTkFQRQKqHPHSEEAhLfLXaQnanAVqjGEAro7Rj1wXqFvnwTYba65JCGjEwSdXHX2sf8L000a6RFlmV6DTJzdnMdYj11S56fW3ZxJuw3ajd0c/i4B79bx803KfnwHRMffFLEwmU2unXSE2JU8tt2NznpaqJz2hEqmQjIAQ4rtjH4YRc/r3bQsNGtvPfBpJIO9or8l09w4Y/zYW5uLnfdfj13dFOzdZeTAXeH8N1SB82bqCks9lNYHOCVpyNp2kjLyRQv078oom5NNYkJKn5YZuPT92L54hsLi5Y5WP5NYkkBfICtO50MfDSbgX1C8fpkjp70olLC9dfomPl1MUvnJJWaEWN3BOjeLxP7nqsIDUSTGb4Ln9pOSAi4/B5q1VBSp6aKhYv8JPkbEe+vjQIlFgo4qdzPYy+O4tGRlVjy/v/WrfuVb+a8zKRXgjkAgpufPT3exc5tPmoUNSeM4OxUm1xMivYQLoqpaYhHEVDhNphpfy2ERSvZvkdPw0ZNUSpj2LhsKxH5SYTK4bhxUhSRQ932NbFb7WQfzcOYH4kbJznq09j9dvQqLTEhRpSocBeHYDUWEhLlJDzMgyTBsaN+wrVaUHsINwVQamQkSaaoSKaoQMfsuV/Qvn37PzUL/kL9+3YhM+MUw+4NY9N2F9PfiWHTdidPjylEoYSIKBmrTSYpXslzIyNYvsbBvsMebPYA9/UNY2DvUGQZ5nxrYe48DwnZN6DDgIUCimIOMGGChkKLh6mzi3lgQChOF3z1nRWlArRaCY1a4pGh4TwwIIwfV9gZPymfgF/GXBjA55V5/CETz4+KRKOROHLcw7h3zcRGKTlwxIOkkPH74HSajzEvvUffvn0r/fxdLhc9br2F+JhsHG4fE56PQpYhLkZF8yYazqb7uLV/JjnpavQGmfAoL/f2DqVOTTWbtztZv8WNPy+aYmuACKKJIYkibTrp8mmi47247UoK81Wo0WAiGgOhWCnCRjH1aEaEFMxHftnPIc1GajS00a2TkXUbvBgNCgYN0DF/STG7toNCBWqFkhCjREDhw+7088OcWNq1Pp/3du93MXBEActW7MVgKH8GP1TfXLhlyxamTJnC8OHDadSoEatWrWL16tVMnjyZ6OhLr2n5R7lw377dvPHa0wS8GUSEKTl+2kNhAWiVKkIifURHKCi0+LFYA6hVEpZCFYn2FiRINQnIAXKlNFJVh5AVXpTuMExJNn6YE8upMz6++NaCLAc7L7PzfLRqqmXTFh9JsTqUConGjZQ8/ZiBVyfls/egG1N4sHxFq6u0TH8nlt92uTmT5iUmSsm+g258fpjwfBR2R4A+w7LIL/DyxZQEGtfX8MjzFlpe8zR9/8Kg+K8rV/H66Iko/Q5UsTlc21aHzREgNc2L0y0TGaHk2jY6rLYAu/e7cXhCeW/yfBo3bozb7eaL2V/wxWef47DbMYaq6XDj9ezbfgRzhhmTXoNktNOxo4KQcDVbdmkJNQbo0c1LqDHAj7/a2bvfwz13hfD6C1ElA+Jbdri4f5QZb3oyVgrx4MJAKKGYcOLAiZXwWA+mKAgNj+bmbvcwcPDDhIRUvGS7IrIsM/rpB7i90zEG9dYEZyY+mkXn6w38ut5OUoKar6bGo1RKwVrwksTn3xTzv48LefGJSAIBeGdqAV06GhjaL4wPPyvC6QoQFalkzwE3Fouf6GglFmsAlVIiIU7JgcMejAYNfXuoWbrSRd1aal58IpL8Aj+jHvNQt/j6UjO9HbKNwpq/sWxRBE+OzeO5URHUrqHm0edyOHDUjRwArUbC64OWrW/gf+/NwGi89HrYJY/jcDC4/xAO7T1Io0AbTAQ3rHLJDlL1e6nRtJioaMjM8nHiqJJwbyLhcjSy3oo3MoNxLxm45moNDz2Tw5gnTSiVEgOHFaCxJBFNPAZC0WEgX5mOssFR5s2KYMaXFr5b6MFRoCO5npdPPgzl0edySYhT0fv2UA4fdzPrcw/4NMSShBIlZimTmGQXTZrKWO0yjw4NJ8So4IdlNlZtcHL11Xfy/ocfXnL95+qaDy+Hv9L5uX//Xj567xHmf6ItNVM+M9vH4McDvPfBQhISEi7pvqpTB09VEnEIEnE4rzrFQnR+/gtcalI/fvw4K1cs5MSJE+TlnKWwsAC71Qe+KEIjQvB5/GRnZOP1ejEYjBhC9ZhiAmSnFeJ2+dFqtdw3/AEOHdzGqZM7aVxfQ0DWsv+Qk4KcADp/CPglLHIhSkmBVjbglTyg9hASIlNULOP3SShRodb7iYlXExUdwZmUXCT81KqhRKEM4HDKON0BbDYJkymSps0a06v3g9x4Y+dLGr28VD6fj2XLlvLzT9/iclpo3KQ19w58mNq1a5c6zuPxsGjRN6xY9g0KyY2MjtvvvI9ed/crt9OtMh/gY8eO8fmsSWRnnUCSIDKqNk2aXsOaVd/RsqmXqAjYvkcmMuYqXh73/p86qS3PwYMHmTvnA/JyUwEVXW7uzd29B170h+I5Bw7sY9I7z9Gojp2Gdf0cPOZn09Zi6tUJp0EdLYeOy9Rv1IFnn3uDunXrsn79er6a8yEZaSdRKNXc0r0/Pe66B51OR25uLidPnsTpdJKXl8cnUz7EnB3cWMUre9GGqIiM8aPT6WjXvguPjniW2NjYyxKD38vOzuaNcW+yb+cBPF4rCo2bGnUaUrtOfVJOnsHvDaBSqYiNiaHffX254YYbcLlcLPxuIbu378EUYSI9M52t67cT5o1CVgQgJouICD9REQoyMv3k5ajwupWEayNweW1IOi+1GkTQ6+5B9Os/lPT0dL6a8yHpqSdQKDV06tyLZT8vIi31EI5iFQ6LhjA5Ch8e7KoikmvraXtNO0aMGlvmfVuR//IJLlxaPiwoKODpJx7iyOFdqLUyRr2Eyy0TCIDPF8Dnl9BqlahVBuwOByplsFxDeLgCtxv8/gAuh4RaI1EzWUVyoopjpzwUW/z4/QF8PomwUAXXXq3D4ZLZscdFQX6AkBAljRuo6dBOR0qqj992+shM80FAhRYdRikUB1b8agdGkxubVYnfpUPGT7hJiRIFXq9EqCmUN96dxI033vin43T06FE+nzWJ3JyTSBJERNbmgQefIyIigqmTp7Fr2x4koF6jejz53OOcPn2ET2e8R6jBQaRJg7lQT59+D3H33eeXmaanp/Ppx59x7PBxoqKjGD5yGHfccQfZ2dkcPnyYhd8uYtfOrbg8mdRMVpOZ5cVpCyEuribtr2vHkGFDMJlMmM1mPB4PkZGRLPtpGV/N/pqc3GyUSgWNmzam38B+3HzzzX+50/McWZb55JMPmPfVx2g0XsJCFP8/W10mK9eP0aAhNERJVrYTpVJCqZTw+RUYQ0x4PW5ionzY7R5y87wQUGIrUqNWS2h1MtpQP9HRMVzX8XaOHt7H6ZRTeNweataIQG+IIDSsLju2LUOr9aNRB2vPWiwBfLIGmy2AUikTYQolPi4cn89FZqYZp8uPhIxer0Cn19P+2rt4c+Jbf+n70el0Mua559m+/Rf0eh9xMUrq1VZzNt1LaroPry+4Ct1mlfC41GhD1MgBcNo8yB4Vfnyo9S5UCg0EJJRaL8VFEmpJTYgyHJvPig8vSklClkAhycgyhKmiiCAGu2ylMJCLrIDoWDVxcUqubRtKsVVm30E7xcV2DLoAubkBbMXBWYL6UC86g0x4qJJr2+qIi1GxebsLqyOcz79c/offFdU1F7700kvUqVOHhx56qOSyp59+mnbt2jFw4KWXNbnUc0Or1con0z/hy08/x+30EkAGZFAE0Oh9yARQKnVo1GHYCu0QkJCRUWo8RERK5OfJKDXg9ygJjwgQFxfMi7nm4E7teeYARUUQEyMTFamiQ1sdueYAm7Y5ycuRCHiU6E0e1CoJjUZGrZZoXF+DUiFx+LgHtVripo468vL97D3owesLcFvXEFRKLfuOGhkwcBS9elV+ufvvbVi/gXdem0RxjoWAJg+t0YlGLZGfH0CSJELDdURGRXPd9V0ZfN/ISzoXSUtL47sFczh75iChoeEMfWA0DRo0wGazsWLFz2RnpZKRmYnfa8FsLsRuM2M0BHB7JJpddR03dOrB1q1bWf3rIpITPNSvrWDrbhc5mWqaNmlDl+5d6H3P3ZVe5l4en8/HlI/eZNf2lbS+SiK/0MeufXaMBjVOlwOX0033mwzExSpZtd7B2XQvgYACvT4Kj9uKzeoBhZ/QUInoKCVOh0xhsZ+ADOFhekCHKSIMvV7PHT0Gc9ddfUlPT2f2zElkZR7D4fDg8cpERkZz/PgZzJkeQvwR6AnBqSrAGOOgeUuZfYfcSBLodUosVj9RkQr69gglJU3m4PEQ7hv6FD179v/L8di2bRvPPP4M+dlm1CoFaq0fpc6FTqfAoFdSWBQgPy94rKTyEm6SSIhT4fdDfmEAn1tCZwgO2AUCMrmZKpSyFiXBfKnUuwkJ84OsIC9PQqP2U6u2ko7t9eTny+za7yYnJ4BBJyFLAfx+8LqUKFQyIeF+jAYFlmIlWi1odUo0ujCSk+txS/eeDBgwoNLfB9U1H14Of6XzE2Dbti1M+eBlWjRxU6eGnwNHlaRnh/PSKx9VauVNdergqUoiDkEiDudVp1iIzs9/gb+a1H9PlmX8fv9FZ9MFAgHy8vLQaDREREQgSRIKhYIzZ86Qn59PUVERkZGR1K5dm5SUFJRKJXXq1EGtVqPRlK0FlJ6ezvLly7HZbNSvX5969erRpEmTy/bj9p90OT7Asixz7Ngx7HY79erVw2QyXd5GXgbHjh0jKyuLxMREGjZsSFZWFna7naSkJPR6/Z+OQyAQwOFwYDQaq+T1DwSCOwSfew6V5Xa7OXjwIIFAgKuuuqrkPX/8+HHCwsKIjo6muLgYnU73h7M0z3E4HJw9e7akfTqdjrp16/6p9v2XT3ChcvlQlmWsVitpaWlYLBaSkpLKnVnudDqx2+3odDo0Gg179uzB5XLRtGlTVCoV2dnZ6PV6kpKSSmZmp6amMm/ePAwGA82bNycuLo7GjRuTlZVFamoqkZGRNGzYEEmSsFgsLFy4ELPZzM0330zjxo3R6/VYLBa8Xi8RERE4HA5ycnKIjIwkogo3tSoqKiIQCJTk/Yu5WA7wer2oVKpqleNlWSYvL48zZ86UfMZ+P+Dk9/vx+XwlZTYCgQAnTpzA5/NRq1Ytjh07hlKpJDY2NlifLiEBpVL5h7nQZrNx8uRJwsLCqFOnTpXGxWq1YjabOXLkCLIsU6tWLVQqFREREcTFxVV4uxMnTpCVlUVcXByNGjUCwG63k5eXR0REBAaDgbVr11JYWEjt2rW55ppryM7OJiUlhYiICBo3bnx+VrzbTVpaWsnnCoKxd7vd5OXloVarCQ0NJScnB5fLxa5du1Cr1XTu3JnExMRLep7VMRf6fD4GDx7MM888wzXXXFNy+eeff86ZM2eYMGFCmdt4vd5SOU+SJPR6PXl5efh8vjLHX4wsyzgcDiwWC6mpqURERFC3bt1S54N+vx+lUonX6w3ulK5Wk5SUhN/vJzs7mzNnzpCXl4fD4SA5OZlbb72VPXv24PP5iIiIIDc3F6PRSP369dm7dy8nTpzgqquuonbt2litVtRqNdnZ2axYsQK9Xk+3bt1wOByEhoZSp04dioqKOH78OHq9nmbNml3WQXEIDoQ6HA4SExMvS6fiOZIkER8fT3Z29p86N8zIyCAvL4/4+Hji4+MvW7t+z+12c/bsWTQaDbVq1Sr5TPr9fvbu3YvdbqdRo0ZlcoHVasXpdGKz2Th48CBRUVG0bdu2TEmiS42Dz+dj3759OJ1ODAYDTqeTyMhIGjVqRH5+PgqFAqvVyunTp3G5XMTGxtK6detLnulYGUeOHCE7O5t69eqRlJTEgQMHcLlcNGjQAJPJhM1mw2azkZWVhclkQqlUlnwurFYrqampOJ1OPB5Pyfdi3bp1iYmJ4fDhw2i1WnQ6HTk5OeTn55e81yVJoqCggJycHGJiYio187uyVCpVtcuHl8vl+J0syzKHDh3CbDZTo0YN6tUrW+Ltj1SnDp6qJOIQJOJwXnWKxb+68/OHH35g+/btZGRkoNFoaNiwIYMHDy51YizLMt999x2rV6/GZrPRoEEDHnzwQWrUOL+b+KpVq9i0aRMpKSk4nU4+//zzUkspcnNzWbhwIQcPHizp9Lvhhhvo3bv3RTsQp02bxvr160td1qBBA958s+IaVeW53J2ff0Z1etNWNRGLIBGHoOoWh+r4g/9yEvmw+hBxCBJxOK86xaI65sKCggIeffRRXn/99ZIOZIBFixaxfv16PvzwwzK3WbBgAd9//33J33Xq1OGdd975R9orCIJQ3VWH80KoXt9/VUnEIUjE4bzqFIvKnBtWu93eDx8+TPfu3alXrx5+v5/58+fzxhtv8P7775eM5i5ZsoSff/6ZkSNHkpCQwKJFi3jjjTf44IMPSm1O06pVK1q1asW8efPKPE5mZiayLPPwww8THx9PWloaM2bMwOVyMWTIxWsQtWrVipEjz+/C91drFwqCIAiCIAj/XuXN/K1oNvDdd9/NnXfeWea4PzPz83L7q7Md/0tELIJEHIKqWxz+yzM/BUEQ/g7Vrtdu7Nixpf4eOXIkw4cP5/Tp0zRt2hRZllm2bBl333037du3B2DUqFE89NBDbNq0iW7dugFwxx13AHDo0KFyH+dcx+g5cXFxZGZmsnLlyj/s/FSpVNVySbMgCIIgCILwzwkLC0OhUFBUVFTq8uLi4gp38Far1RVuhFgdOlUg2I7q0paqJmIRJOIQJOIgCILw71TtOj9/z+FwAJTU8MrNzaWoqIiWLVuWHKNWq2natCnHjh0r6fz8s491KZvTHD58mOHDh2M0GmnSpAn33ntvhSe4FdV1OvfvqnTu8au6HdWBiEWQiEOQiIMgCIJwKVQqFXXr1mX//v2lan7u37+fdu3aVWHLBEEQBEEQhHOqdeenLMt8+eWXNG7cuGRDi3Mj67/vbAwPD8dsNv/px8rOzmb58uV/OOuzdevWdOjQgejoaHJzc/n222957bXXePvtt8sdxf/hhx/KretUnZYp/J1F2P9tRCyCRByCRBwEQRCEP3LnnXcyZcoU6tatS8OGDVm1ahVms/kvDcgLgiAIgiAIl0+17vycNWsWqampvPbaa2Wu+/2MrL+y/KCgoICJEyfSoUMHunbtetFjr7vuupJ/16xZk3r16jFy5Eh2795dsgz/QqKu07+DiEWQiENQdYuDqOskCIJQfV133XVYrVYWLlxIYWEhNWrUYMyYMSJvC4IgCIIgVBPVtvNz9uzZ7Nq1iwkTJhAVFVVy+blam0VFRURERJRcbrFYKlx6fjEFBQVMmDCBhg0b8vDDD1f69hEREcTExJCVlVXu9RXVdapOmyQplcqqbkK1IWIRJOIQVF3iUJ3yxd+hOj2/6tSWqiTiECTicF51iEV1aENFunfvTvfu3f/SfVSn51ed2lLVRCyCRByCqkscqks7/g7V7blVt/ZUFRGHIBGH86pDLCrThqpv7e/Isszs2bPZvn07r776KrGxsaWuj42NxWQysX//furUqQOAz+fj8OHDDBo0qFKPda7js06dOowcORKFQlHp9lqtVvLz80t1xF6Kyh7/dxIzE84TsQgScQgScfhniHxY/Yg4BIk4nCdi8fcTubB6ErEIEnEIEnH4+1WnXAjiNT9HxCFIxOG8f1ssKt/b9zebNWsWGzdu5Mknn0Sv11NUVERRUREejwcILke9/fbb+eGHH9i+fTupqalMmzYNrVZLx44dS+6nqKiIM2fOkJ2dDUBqaipnzpzBZrMBwY7PV199laioKIYMGYLFYil5rAs99dRTbN++HQCXy8WcOXM4fvw4ubm5HDp0iHfeeYfQ0NBSRe7/LZxOJy+88AJOp7Oqm1LlRCyCRByCRByuPOI1DxJxCBJxOE/E4soiXu/zRCyCRByCRByuPOI1DxJxCBJxOO/fGotqN/Nz5cqVALz66qulLh85ciSdO3cGoGfPnng8HmbOnIndbqd+/fqMHTu2ZBf1c/dz4UZD48ePL3U/+/fvJzs7m+zsbB599NFSj7VgwYKSf2dmZpbsOK9QKEhLS2PDhg3Y7XYiIiJo1qwZTz31VKnH/reQZZmUlJRqUdOwqolYBIk4BIk4XHnEax4k4hAk4nCeiMWVRbze54lYBIk4BIk4XHnEax4k4hAk4nDevzUW1a7z88KOx4pIkkS/fv3o169fhcf80fWdO3cu6Uy91PZoNBrGjh37h7cRBEEQBEEQBEEQBEEQBKHqVbtl74IgCIIgCIIgCIIgCIIgCJeD6Py8gqnVau65555yd6O/0ohYBIk4BIk4XHnEax4k4hAk4nCeiMWVRbze54lYBIk4BIk4XHnEax4k4hAk4nDevzUWkvxvW6gvCIIgCIIgCIIgCIIgCIJwCcTMT0EQBEEQBEEQBEEQBEEQ/pNE56cgCIIgCIIgCIIgCIIgCP9JovNTEARBEARBEARBEARBEIT/JNH5KQiCIAiCIAiCIAiCIAjCf5KqqhsgVJ0VK1awdOlSioqKSE5O5v7776dJkyZV3ax/1OHDh1m6dCkpKSkUFhby7LPPcs0111R1s/5RP/zwA9u3bycjIwONRkPDhg0ZPHgwiYmJVd20f9zKlStZuXIleXl5ACQnJ3PPPffQunXrKm6Z8HcSuVDkwnNEPgwSufDKJfKhyIcgcuGFRD68MolcKHLhOSIfBv0XcqGY+XmF2rJlC1988QW9e/fmnXfeoUmTJkycOBGz2VzVTftHud1uateuzbBhw6q6KVXm8OHDdO/enTfffJOXX36ZQCDAG2+8gcvlquqm/eMiIyMZOHAgb731Fm+99RZXXXUV7777LmlpaVXdNOFvInJhkMiFQSIfBolceGUS+TBI5EORCy8k8uGVR+TCIJELg0Q+DPov5EIx8/MK9dNPP9GlSxe6du0KwP3338++fftYuXIlAwcOrOLW/XNat279rxqt+DuMHTu21N8jR45k+PDhnD59mqZNm1ZRq6pG27ZtS/197733snLlSk6cOEGNGjWqqFXC30nkwiCRC4NEPgwSufDKJPJhkMiHIhdeSOTDK4/IhUEiFwaJfBj0X8iFYubnFcjn83H69GlatmxZ6vIWLVpw7NixKmqVUF04HA4AQkJCqrglVSsQCLB582bcbjcNGzas6uYIfwORC4U/IvKhyIVXCpEPhYsRuTBI5MP/PpELhT8i8uG/NxeKmZ9XIIvFQiAQIDw8vNTl4eHhFBUVVU2jhGpBlmW+/PJLGjduTM2aNau6OVUiNTWVsWPH4vV60el0PPvssyQnJ1d1s4S/gciFwsVc6flQ5MIri8iHQkWu9FwIIh9eSUQuFC7mSs+H//ZcKGZ+XsEkSbqky4Qrx6xZs0hNTeXJJ5+s6qZUmcTERCZNmsSbb77JLbfcwrRp00hPT6/qZgl/I5ELhfJc6flQ5MIrk8iHwu9d6bkQRD68EolcKJTnSs+H//ZcKDo/r0BhYWEoFIoyo1fFxcVlRrmEK8fs2bPZtWsX48ePJyoqqqqbU2VUKhXx8fHUq1ePgQMHUrt2bZYtW1bVzRL+BiIXChUR+VDkwiuNyIdCeUQuDBL58MohcqFQEZEP//25UHR+XoFUKhV169Zl//79pS7fv38/jRo1qqJWCVVFlmVmzZrFtm3bGDduHLGxsVXdpGpFlmW8Xm9VN0P4G4hcKPyeyIcVE7nwv03kQ+FCIhdenMiH/10iFwq/J/Jhxf5tuVDU/LxC3XnnnUyZMoW6devSsGFDVq1ahdlsplu3blXdtH+Uy+UiOzu75O/c3FzOnDlDSEgI0dHRVdiyf86sWbPYtGkTzz//PHq9vmSk02AwoNFoqrZx/7B58+bRunVroqKicLlcbN68mUOHDpXZ5e9y8Xg8V1yMqxuRC4NELgwS+TDon86FQvUg8mGQyIciF15I5MMrj8iFQSIXBol8GPRfyIWSLMtyVTdCqBorVqxg6dKlFBYWUqNGDYYOHUrTpk2ruln/qEOHDjFhwoQyl3fq1IlRo0ZVQYv+ef369Sv38pEjR9K5c+d/tjFVbPr06Rw8eJDCwkIMBgO1atWiZ8+etGjRolL387///Y8RI0ZgNBorPCYlJYWPPvqIyZMn/9VmC3+RyIUiF54j8mHQ5cqFwr+PyIciH4LIhRcS+fDKJHKhyIXniHwY9F/IhaLzUxAE4TLr378/kZGRPP744+WeKP3000988803AHz99df/dPMEQRAEQRAEQRAE4YohOj8FQRAus3Xr1vH555/jdru56667GDBgQEnx9GnTprF//34SExN58sknqV27dlU3VxAEQRAEQRAEQRD+s0TnpyAIwt8gOzubDz/8kNOnT1O/fn26du3KN998g8VioWvXrtx///1XVJ0YQRAEQRAEQRAEQagKovNTEAThbxIIBJg7dy4///wzAEajkZEjR9K2bdsqbpkgCIIgCIIgCIIgXBkUVd0AQRCE/6qMjAz27dtX8rfT6eTs2bOIMSdBEARBEARBEARB+GeImZ+CIAh/gxUrVjB37lx8Ph99+/blmmuuYcqUKZw5c4bGjRvz+OOPEx0dXdXNFARBEARBEARBEIT/NNH5KQiCcJm9++677Nq1i9jYWJ588knq168PgM/n4+uvv2bZsmUYDAaGDx/O9ddfX8WtFQRBEARBEARBEIT/LtH5KQiCcJn179+fG264geHDh6PT6cpcv2/fPqZNm0ZxcTHffvttFbRQEARBEARBEARBEK4MovNTEAThMtu4cSM33HDDRY+xWCxMnz6dF1544R9qlSAIgiAIgiAIgiBceUTnp1BtHDx4kF9//ZXjx49TXFyMVqslOTmZ9u3bc8stt6DRaP7yY0ybNo3169czdepUYmNjL0Or/70OHTrEhAkTuOeee+jXr19VN0cQhP8ncuE/S+RCQai+RD78Z4l8KAjVk8iF/yyRC/+bVJfrjnbu3Enbtm0vekwgEOC7776jf//+l+thhf8Av9/PrFmzWLVqFVqtltatWxMfH4/D4WDfvn3MmTOHX3/9lTFjxhAfH1/VzRUEQfhbiFwoCIIQJPKhIAiCyIWCcDldts7PSZMm0a1bN4YOHYparS5zfW5uLlOmTOH48eOi81MoZd68eaxatYp69erx3HPPERkZWXJdIBDg+++/5/vvv2fixIm8/fbbGAyGKmytIJT1/fffA3DrrbcSEhJS8veluOeee/6uZgn/MiIXCoIgBIl8KAiCIHKhIFxOl23Z+4QJEzh8+DDJyck8+eST1KxZs+S6TZs2MXPmTJxOJz169GDw4MGX4yGF/4CsrCyeeuopjEYj77//PiaTqdzjPvroIzZt2kSfPn1KdZ7369ePpk2b8uqrr5a5zahRo4DgFP5zf+fl5ZU57ve3z83NZfHixezbt4/CwkIMBgPJycl07tyZzp07l7rtunXr+PXXX0lNTQWgZs2adOvWrcxxF06db9myJfPnz+fUqVOo1Wo6dOjAkCFD0Gg07N27l4ULF3LmzBl0Oh2dOnVi4MCBKBSKMu3esWMHy5cvJyUlBY/HQ3x8PJ06deLOO+8s9/gLLViwoMIOuqlTp7JgwQI2bNjAxIkTS3Yqv9DcuXNZunQpzz77LNdccw25ubk89thjdOrUiR49ejB37lyOHTsGQJMmTRg8eDDJycll7sfpdPLjjz+ydetWcnJyUKvVNGjQgD59+tC4ceOLPofq5Nx7cvLkySQmJlZqgEdseCSAyIUiF/43cqEgXA4iH4p8KPKhIIhcKHKhyIWX22Wb+Tlu3DiWLFnCggULGDNmDIMGDeKmm25i1qxZbNy4kYiICEaPHk3z5s0v10MK/wHr1q1DlmVuvvnmChM6QJ8+fdi0aRNr16790zOHb7/9dtatW8fZs2e5/fbbS0bGLqxpcvz4cSZOnIjT6aRly5Zcf/312Gw2zpw5w7Jly0ol6y+++IJly5YRGRlJly5dkCSJbdu28fHHH3P27FmGDh1apg0nT55kyZIltGzZkptvvplDhw6xcuVKHA4H7dq1Y9q0abRt25b69euze/duli5disFgoHfv3qXuZ968eSxevJioqCjat2+PXq/nyJEjzJ07l5MnT/LMM89cNBbNmjUjLy+P9evX07RpU5o2bVpyndFopFu3bmzYsIHVq1eXSeo+n4/169djMpm4+uqrS12Xm5vLK6+8Qv369enevTtZWVls376dY8eO8frrr5dK7DabjfHjx5OWlkaTJk1o2bIlDoeDnTt3MmHCBJ5++mmuueaaiz6P6mL8+PEAREdHl/pbEC6VyIUiF/4XcqEgXA4iH4p8KPKhIIhcKHKhyIWX22Xr/JQkiV69etG8eXM++ugjvvzyS+bPn4/b7aZt27aMGDGCkJCQy/Vwwn/E8ePHAbjqqqsuelxSUhIREREUFBRgNptLOpkq44477uDMmTMlSf33hZy9Xi+TJ0/G6XQyZswYWrVqVer6/Pz8kn8fOXKEZcuWkZSUxJtvvlnyBdGvXz/Gjh3Lzz//TPv27cuMyuzdu5fnnnuOdu3aAcEEOWbMGDZv3sy+fft49dVXS5Jov379eOKJJ/j555/p2bMnSqUSgP3797N48WJat27NM888g1arBUCWZWbOnMmvv/7K1q1bufbaayuMRbNmzQBKkvrvCzk3atSIGjVqsGXLFoYOHYpOpyu5bvfu3RQXF5dq04Vx6d27NwMGDCi5bP369UybNo3Zs2czbty4kstnz55NWloaI0aM4Kabbiq5vKioiDFjxvDpp5/SqlWry1LA++924ZdieX8Lwh8RuVDkwv9CLhSEy0HkQ5EPRT4UBJELRS4UufByu/ic3z+hXr16tG/fHgC3201oaCgDBw4UHZ9CuYqKigAuKUmfO+bcbS63nTt3kp+fzw033FAmoQNERUWV/HvdunUA9O3bt1RtFYPBUFLD8dwxF2rWrFlJQgdQqVS0b98eWZa5+uqrS40e6fV62rRpg9VqLfWF8ssvvwDw0EMPlSR0CA5ADBo0CEmS2Lx5c+WefDluvvlmnE4nW7ZsKXX56tWrkSSJrl27lrmN0WikV69epS678cYbqVGjBgcPHsRsNgNgsVjYsmULzZs3L5XQAUwmE3fddRcWi4UDBw785echCP8GIheKXChyoSAEiXwo8qHIh4IgcqHIhSIXXm6XbeYnQEFBAR999BFHjhyhZs2atGrVip9++okXX3yRoUOHcvPNN1/OhxOuMJepPG2FTp48CUDLli3/8NgzZ84A50eGLnTusnPHXKh27dplLouIiPjD6woKCkpG4E6cOIFWq2XNmjXltk2j0ZCZmflHT+EP3XjjjXz99desWbOGLl26lLRj3759NG3atNwdBevUqVNq9AuCXzaNGzcmLS2Ns2fPEh0dzalTpwgEAng8HhYsWFDmfrKzswHIyMgos2RAEK50IheKXPhv4XQ60ev1f3hcenp6ufWuBOGPiHwo8qEgCCIXilwoXIrL1vm5fft2ZsyYgc1mo3v37tx3332o1WratWvHRx99xGeffcbevXt59NFHxSxQoYTJZCIjIwOz2UxiYuJFjz03qnOxmid/hd1uByi1i15FHA4HkiQRFhZW5rrw8HAkScLhcJS5rrwfgeemxJe3O9+5gsx+v7/kMpvNht/vv+iO4i6X6w+fwx8xGo106NCB9evXl/wwXbt2LYFAoNzRLKDceEAwJkBJTGw2GwDHjh0rKfhcHrfb/Veewj/qz2zkJkkSX3311d/QGuHfRuRCkQv/K7nwQs899xxPPPEEDRs2rPCYX375ha+//lrkQqGEyIciH/4X86EgVJbIhSIXilx4eV22zs/33nuPsLAwXnjhBdq0aVNyecOGDZk0aRKfffYZmzdv5tSpU0yfPv1yPazwL9ewYUMOHTrEwYMHadGiRYXHZWRkUFhYSGRkZKmp/5IklUp4F3I4HOUmyooYjUYgOGrzRwwGA7IsY7FYShLWOcXFxciyfEmzXf4MvV6PJEnMmjXrb7n/C3Xr1o3169ezevVqhgwZwrp16wgJCamwwLLFYin38uLiYuD8F9e52Nx5550MGTLkb2j5P8/r9aJUKktGIQWhMkQurDyRC6u/oqIixo8fT58+fejTpw+SJJVcZ7VamT59Ort27SpTW0y4sol8WHkiHwrCf4/IhZUncqFwMZet5meLFi2YNGlSqY7Pc/R6PU888QSjRo0qt5dfuHJ16tQJSZJYvXp1hQkBYNGiRQBl6l4YjcZyk3Bubm7JCNWFzo0QBQKBMtedqyOyb9++P2z3uan3hw4dKnPd4cOHSx1zuTVo0ACr1UpWVtZfup+LxeKchg0bUrNmTTZs2MCePXvIycnhhhtuqLC4ckpKSrmjaedGrWrVqgUEYy1JEidOnPhLz6E6USqV+P1+jEYjd9xxB++88w7Tpk37w/8FAUQu/DNELqz+3n77bZKTk/nuu+949dVXS+pZ7d+/n2effZZdu3Zxww03MGnSpCpuqVCdiHxYeSIfCsJ/j8iFlSdyoXAxl63zc+zYsX84zfrGG28UJ7hCKYmJidx+++1YrVbeeecdCgsLS10fCAT4/vvv2bhxI3FxcfTo0aPU9fXq1SMvL69UcvX5fMyZM6fcxztXcqG8L4K2bdsSFRXFxo0b2bt3b5nrL7xNp06dAPj+++9Ldeg7HI6SafbnjrncbrvtNgCmT5+O1Wotc31RURHp6el/eD8Xi8WFbr75ZqxWKzNmzACocCo/BJdELF68uNRl69evJzU1lauuuqpkNNJkMtGhQweOHTvG0qVLy61Tc+LEiX/VdP5PP/2UIUOGIMsyX375JY888giTJ09m7969f3sdHuHfT+TCyhO5sPpLTk7mrbfe4rbbbuPo0aM899xzTJkyhYkTJ+LxeHjiiSd47LHHytTAEq5sIh9WnsiHgvDfI3Jh5YlcKFzMZd3w6FKIpU3C7w0ePBiHw8HatWt54oknaNOmDXFxcTidTvbv309WVhYJCQmMGTOmzPT8O+64g3379vH2229z/fXXo9FoOHDgAAaDodzlx1dddRU//vgjn376Kddeey06nY7o6Gg6duyIWq3m6aef5s033+Stt96iVatW1KpVC4fDwdmzZ3G73bz77rsANG3alFtvvZVffvmF0aNH0759ewC2bdtGfn4+t912G02bNv1b4tWqVSv69OnDwoULeeKJJ2jZsiUxMTFYrVZycnI4cuQIAwYM+MPNI5KSkoiIiGDz5s1oNBqioqKQJIlbbrmlVJzPFXQuLCykQYMG1KxZs8L7bNKkCcuXL+fEiRPUq1ePrKwstm/fjsFgYNiwYaWOHT58OJmZmcydO5cNGzbQsGFDDAYDZrOZlJQUsrKy+PTTT0vt1FedhYSEcMcdd3DHHXdw6tQp1q5dy+bNm9m6dSuRkZF06tSJzp07l1sAWxBA5MLKErnw30GlUnH//fcTFxfHF198waZNmwgNDWXixIninFCokMiHlSPyYfW3c+dO2rZte9FjAoEA3333Hf379/+HWiVUdyIXVo7IhcLF/OnOz3NLlyIjI1EoFCV/X4oLa1EIglKpZMSIEVx//fWsWrWKo0ePsn37dnQ6HUlJSXTr1o1bbrml3CnkrVq14qmnnmLRokVs2LCBkJAQrr32WgYOHMjo0aPLHN+6dWsGDx7M6tWrWbJkCX6/n6ZNm9KxY0cgOH39nXfeYfHixezbt4/9+/cTEhJCcnIy3bp1K3Vfw4YNo06dOqxcuZLVq1cDwVku/fr1K7Ps4HLr379/SQI9ePAgdrud0NBQYmNj6du3b8nzuRiFQsGzzz7L119/zcaNG3E6nQBcd911pZK6wWCgbdu2bN68+aKjWRAc3HjwwQeZO3cuK1asQJZlWrduzaBBg8p8yYSEhPDGG2/wyy+/sGXLFjZu3Igsy5hMJmrVqkWfPn0IDQ39E9GpevXq1aNevXoMHTqUrVu3snbtWn744Qd++OEHmjRpwsMPP/yHhcuFK4/IhZUncuG/w5o1a/jmm29QKBRERkZiNpuZMWMGjz/++N+2OYPw7ybyYeWJfFi9TZo0iW7dujF06FDUanWZ63Nzc5kyZQrHjx8XnZ9CCZELK0/kQqEikvwn12OeS8qTJ08mMTHxkpO0JEnMnz//zzykIAhV5JlnnsFsNvPpp5+WuzwxNzeXxx57jE6dOjFq1KgqaGH1d/z4cSZPnkxBQQHPPffcH47+C4JQ/YhcWDkOh4NPPvmEbdu2ERUVxRNPPEHdunWZM2cOv/76K6GhoTzyyCO0a9euqpsqCEIliXxYORMmTODw4cMkJyfz5JNPlpohtmnTJmbOnInT6aRHjx4MHjy4ClsqCEJliFz47/GnZ37eeOONSJJU0vN97m9BEP5bdu/eTXp6Orfccouoy1ZJgUCAnTt3smbNGvbt20cgEKBu3bpi6bsg/AuJXFh5zz33HGazmfbt2/Poo4+WnDMOHz6cVq1aMX36dP73v//RtWtXHn744SpurSAIl0rkw8obN24cS5YsYcGCBYwZM4ZBgwZx0003MWvWLDZu3EhERASjR4+mefPmVd1UQRAukciF/y5/uvPz973WohdbEP5bVq5cidlsZvXq1Wg0Gu66666qbtK/RmpqKuvWrWPjxo1YLBZCQ0Pp3r07Xbp0uWgtGEEQqh+RC/88q9XKI488QpcuXcpc17ZtW9577z2mTp3K6tWrReenIPwLiHz450mSRK9evWjevDkfffQRX375JfPnz8ftdtO2bVtGjBhRssmKIAjVm8iF/07/+IZHgiD8OyxZsoT8/HwSExMZNGiQ2JjiDzgcDjZt2sTatWs5ffo0CoWCli1bctNNN9G2bVuUSmVVN1EQhD9B5MI/7+23375ofWOTycTLL7/Mjz/++A+2ShCEP0vkw7+uXr16tG/fniVLluB2uwkNDWXgwIGi41MQ/kVELvx3+tM1PwVBEITzBg8ejNfrJTExsWRnd7GRhyAIgiAIggBQUFDARx99xJEjR6hZsyatWrXip59+QqVSMXToUG6++eaqbqIgCMJ/1l/q/Jw5c+afut3w4cP/7EMKgiBUS/3790epVBIXF3fJt5Ekiffff/9vbJUgCIIgCIJQ1bZv386MGTOw2Wx0796d++67D7VazfHjx/noo4/Iy8ujXbt2PProo2IWqCAIwt/gL3V+XuoO77/37bff/tmHFARBqJZEPhQE4Uo3YcIEJEli1KhRREVFMWHChEu6nSRJjBs37m9unSAIQtXp378/YWFhjBgxgjZt2pS6zul08tlnn7F582YiIyOZPn16FbVSEAThv+sv1/xUKpW0bt2aG264gbCwsMvRJkEQhH8d0YkpCMKV7vDhwwC43e5SfwuCIFzpWrRowahRo8otiaTX63niiSdo1aoVs2bN+ucbJwiCcAX4SzM/ly1bxvr16zlz5gwqlYqrr76am266iVatWiFJ0uVspyAIgiAIgiAIgiD8Z+Xm5orNUwRBEP4Gl2XDo5SUFNasWcPmzZux2+1ERESUbPiRkJBwOdr5n1NYWIjP56vqZhATE0NeXl5VN6NaELEIEnEIqk5xUKlUREREVHUz/jYiH1YvIg5BIg7nVZdYiFz4z6gur3d1IGIRJOIQVJ3i8F/Oh9UlF0L1es2rkohDkIjDedUlFpXJhX952TtAnTp1ePDBBxk6dChbt25l7dq1LFmyhMWLF9OoUSO6dOnCddddh0ajuRwP95/g8/nwer1V2oZzs3N9Ph+XoQ/8X03EIkjEIUjE4Z8l8mH1IeIQJOJwnojFP0fkwupFxCJIxCGosnEoLCwEIDw8HIVCUfL3pfivdmpequqQC0G8988RcQgScTjv3xqLy9L5WXJnKhUdO3akY8eOmM1m1q1bx6+//sr06dMJCQmhbdu2l/PhBEEQBEEQhGrk7Nmzf+p2tWrVuswtEQRBqDqvvfYaAGPGjCE2Nrbk7z8iSRLvv//+39k0QRCEK9Jl7fw8x+/3c/LkSU6cOEFxcXHwgVR/y0MJgiAIgiAI1cQHH3zwp243efLky9sQQRCEKtS2bVskSUKv15f6WxAEQagal7VHMjU1lTVr1rBp0yasVithYWHcfvvtdOnSheTk5Mv5UIIgCIIgCEI1pFAoaNSoESEhIVXdFEEQhCoxaNCgi/4tCIIg/LP+cuenw+Fg48aNrF27lpSUFBQKBa1ateKmm27i6quvRqlUXo52CoIgCIIgCNVcUlISGRkZHDt2jGbNmtG+fXuaNGmCQqGo6qYJgiAIgiAIV6i/1Pn54YcfsmPHDrxeL4mJiQwcOJBOnTphMpkuU/OEi/F4PBQVFREaGlqypMLtdvPLLz9y6MBvGIzh3HHnvTRo0OCi9+NwOPhx6fccO7qT0LBIetw1mHr16pU6JiUlhe++/YzMjDPEJ9akb7+HyhxTHXm9XtatW0tOdhrJNepyww03ig75/+fz+Vi5ciX5+WYaN25SshzH6/VSXFyM0Wi8pFh5vV5WrPiZDeuWIMsBrut4B7ff3hOtVvsPPItLk5GRQVZWFgkJCSQlJQHgdDpZuvQ7tm5egUKpoHOX3tx6652o1eq//Hivv/46TZo04Z577vnL9yVUnsViYeGChZw+mULterW5p18fwsPDq7pZV4yDBw8y65PPycnKoWHjBgwf8aBY/fE3CwQC7Nq1C7PZTO3atWnSpEm5x504cQKz2UzNmjVLcmFFvF4vZrOZkJAQEhISLrktzz77LJmZmfz222/s3r2bAwcOEBoaSrt27Wjfvj2xsbGVem5C+bKzs9mzZw9arZbmzZsTExNDIBDg1KlTeDwejEYjZrOZ6Oho8vLysFgspKSkcPLYSRITE+l3bz8OHz7MlzPnYLFYadWmJY2bNWLNqjVEmCJJrplEypkUJFmiTds2rF65hsz0TCSVRHxcPB63G0uhFZ1eR4Om9XFZ3chAx87Xc2ePO9BoNBQUFFBQUEBcXBxKpZLFixZz4uhJkmsl06dv77/0e8HtdrNg/gKW/fgLbo+bZi2b0LlzZ6666ioiIiKQZRmXy0VoaOif6nh3uVz8tPQnMtIyCY8I5+4+vUp9j5zb4OFSlzHv37+flJQU6tevT7NmzSrdnqridrsxm80lvzMqKyMjA5fLRY0aNUo2vpVlGb/f/7eVRLPb7aSkpKDX64mPj2f//v388ssv/LjoJ2zFdjRqDTXqJaNCTWR0BE899yStW7fG6/Vy6tQpVCoVv235jc3rtxAVHcW99w2gUaNGLPlhCauWryYgy9RuUJNjB4+Tk51HnQa1eHTUI1gsFj5490Oys3LQGFRo1DoiwyO4o9ftdL+tOwu+/Y4dW3ZgNIZQv2k9CnILUClV3HbXrbRr104sif8HOJ1OfvpxISdP7sNkiuWungP/8LtQEP4qt9vNzz8vZu/udWg0Om65dQDt2l3zj3/mCwoKWPDtbA4f2oHRGEaPnvfTocN1/1g7CgsLOXToEBqNhlatWpV8JwQCAbZs2cLpU0eIiIzl5ptv+dPfOX9Ekv/C9kz9+/dHqVTSqlUrGjVqdMm369mz5599yP+MvLy8P72LncViYfJ74zh1cgc1EhXkmQPoDDWpWacVm9Z/x/39VdzYXqKwOMAXCxSYLbUIMeox56UAEBdfn2HDn6dRo0YcO3aY8S8/yNC+fq5vpyT9/9g77/CoqrWL/870lkx6L0DoNfTe7NgFFSkCigUUFLsidgFBQVSaqChFRUEFRRFEQKT3FkoC6b2XyfSZ/f0xMGHMhAuI93r97vLh3idz+j777LL2etdb4GThUlDrk5k+YwFyuZwP3p/GmVPfM+kBQcumKlLTHcxa6KJJ81t58OGnqK6upqysjIyMDIxGIz179vxbeLxu2LCWTz+Zzi3XOGjW2M2xkzLW/6Zi4qSp9O7d32dfSZKIjo6moKDgimYss9vtmEwmAgICrgip1hBcLhe//rqBNd99gtViIjQsmnuGT6RTp0719hVC8NKUJ9m5/QduH6SlbUsVew/Z2bZHjTEoCrs1n9BgKK9S0bHTVUx47EX0er3P8WvWrOGblQuxmIsx11ZjDJTx7KNGOrZTs/pnJ1+uVvHW20to3LgxbrebrVu3cDrtGEHBEVx//U0EBAT86Wf+7bdNLF86B5ezDOGGAGMCDzz0PO3bdwAgJyeHadNe4cSxrbRsqqBVcxVnshSY7bEMG/E4Hy18ldF3Obj1OhVOl+Dr7518u07L7Pe+ICYmhujoaLKysli16nN++XkFMskOMh233DaGW24ZfMHJ1HPPPUefPn245ZZb/vRzAiiVSsLDw6/Iuf6O+DPt4R/x+dIv+PC9jwgoC0Pt0GFTmqkJKWXshPsYff+oBo/7q9qA/zb8mXJwu91MevRJUradIqg8Eg06TFIVlWEFjHhoGA898uBfdNdXHv9N9WHTxs28+fJUlJU6qJVhD7CgDpPx3odzvGOz3bt28/Lzr+IulyG3K3ForQTHBzJn/myysrL44J15lBWVgQSde3TC6XKyb8d+ZDYF5eYyXMJFeHgY3Xt345HHxxMfH+9zD1arlW3btlFdXU3r1q1p2bIlTqeTb1d9y+pv1qAL0KEP0CFJEo0aNaJHjx507NjxkhfJ/tcWwvHjx5nw0ESyMnKQAOnsfy7cKBUKgmXhCIegQpTgwIEMGTIUuHCgw0AgIZRThA0rCpTIkOHEiRsXSlQEE44bFxWUYiSUcKIpIpdqygEIJBgrFmTIiCMJO1ZKKMBKLcFEYKYGOzZkyHBLbuQyGU63E6dwEipFEieScCismELLGPHgMB4af+ntwu9bf+exBycRZIokiDDMmMjgBAAatDhlDiQFhAWGI9NK3HT7jQwfNYx3Z7zLvl0HwQWSCkLDQygvqUASMnQBGu57eAy3D76dn35cx6vPvU5QTQR6VyA2uRVzWBnDHxjGgKv7M/3VGZxKScXlcKE2qHhk0jjuGX6P3wnkxo0befzhJ3BZBSrU2LCAQvDCa88xevTov3TSWVxczOpv1lBRXkGnrh256uqrvGMXSZLIyMggPT2dkJAQkpOTfe7FbDbz6ouvsWfbPlRODULhIijayKvTX/aSt5t+3cSCOQupLK/GLVwYQwKprqqmuqoGrV6DzWxHLwWiEEpsajMduyeTmZ5J+skMZEKGOkDJmIdG89D4h66IMvzkyZM8Ou5RcrPzUNm02LHhxo0GHTbM6DGSSHNUqKmglDzSCSSYSkq93wMIBIJwYogiHjducjlDBSXI8YzjBW4UqM7u6QYETpyo0dCElqRyDANGEmlGWMdArJgxUYWndGW4cZ39LuW4cSNw48KFUq6kSdPGdOnahXvuuedfPu8/uT281HFhQUEB1dXVxMbGNmi3snXrr3ww5wXG3C3o3klBfqGLT79SEBU3gGefn+r3W7xSY4GCggIWf/Iup07sRqkAhSqYocMe5aqrrr3sc/478d80JgLP4uCXX3zI0cO7kGQy+va/mSFDRv7p+efllMPx4ym89vLDjBjs5Lr+cmrNbj7/VuJoagTvvrf832YPtHHjOpZ88hqPPyDo211FWYWbxSvcHE2N5b0PlqPRaC7pfJdSFhaLhWlvPk1x4SH693Bjtkhs2SHjmuvvoWOn3rw1dRIDe9np3N5JboHENz8qGXTLWIYNu/+i7uVS2sI/TX5eDr766qvLveQ/BhfTqFutVtavX0tm+nFCQqO56eYhqNVqHnrgdl6eVEP/nnWVdPd+Cw8+Vczv38dhDPRV6y39upq355XTqrmaxx8wEhqi4Nk3Xdxwy1P8sPo9vpovAwlee6ecE2l2Gicoych2kp2vQG8Ip1Prcrp3VvLzplrcbriqj5YRQwJ5/s0S1qyvRQK6dNBw6/UGikpVbNiq4O5hE7j99n/dcV8pCCHIzMykpqaGRo0acepUCks/fozP5+lQqc4fzLm5Y2wNz0/5wkcZc6Ub9ZKSEt6d9RIFeUeJCJMoLHaT0LgTTzz5OiEhIX/6/OBRbv766wa2//4T+/bt4M6b5Yy7V0NIsJz0LAcz57sIDLuBJ5961XvMxo3rePO1p4iJtPPj5zFotTJsNjff/lTLj7+YOHLcxoghgTz2QBAajcTPm83MWhTCR5+sRqvVkpqaylOT7sXlKMFolAgKlGOxCiLD5WTnOkiMVzDjpXCcTrj3MSXPvjCbt6Y+znX9HXRLdpFfCF+uUdBv4DDuu3/iZT/7siULOHPyM6Y9ryIk2FPfc/IcPPBUFS4RS21tNWVlRYQEweolMURF1JHxeQVOBg0v4LP3w+nUzrehP51hZ/wLASxY9A3x8fHccVtfbr+2kFF3adBoZNSY3Lz/cTU7DzXh+ckzWfHFAjLST2C3u3C5QaUU6PQBREa3JywsjKNHtnLi+H6cDjcqlZZevQcw4bEpl6Sign/2ABf+PPnpcrkoLCxk+7btzH7xA5pbOvoMYoUQ5ASf5Pm3n6K0tIzUE6nExsdy59AhSJLEZx9/xqYNm5HLFXTu1okHH3mAqKgon2uUlpby8Yef8PvmbUhAv6v7Mfah+wkNDeXw4cPMnTWPvJx8lCoFdw6/kzvvHsLatWtZvvgLrLVWQsJCuH/cGK6+5uorGv5rt9v5ce1P7N25D2NQIHcPv4vGjRtf9vn+TFs49715/Dh3IxGWBJ/fz5X/9I9fp0ePHpd9b/9O/LcM9Pfs3sPTDz1PXGlLMjlBBSVo0OHEgVPpYOGSeQQGBDJ+5ASSqjqgkOoW4SyiltOBhzBIRmKqmqKWNAghqKKMNI6SQDPySKcRLQjGo9asppzyyDzemP0q/Qd4FhHfnjGLZR8tw2l1IwkJrU5DREI4ao0K8yk3YZZY3Lgo1uagb6IkpnEUWp0WlUrFuHHjLqm+/n9vC0+fPs0dg+6g1mxBiZpEmhNJHAVkUkMVzemATKprXwpEFhmcRE8AIGHBhAoNAjctSMYgGXELN7v5hURaEiMleo8VQpBOCgpUJErNMYlqTnIAgSCMKIKJII0jhBBBJB5ldwFZVFJGe3pSSgE5nCaOJhgwYsZELunYsBBJHI1oSVFQJk/PeIwbb77xossoMzOTwdfeRWtzN+SSApdwcojtJNKcUKK8bX+tqCaFvbSlO5WqYvKlTJrZOmCUQgFwCzd5pJPDGbToceNGqVQS0yKCrJRcEkQzKigBIIQIQogkTXmYWnk1raxd0EqeRWGXcJLOcQJbalm38Uefvmfz5s08NHIc7ehBgBTk/b1clHCS/QQGB7Bu009XTA0thODYsWOUlZWxetUaDu84hrYkCKVbhUVXTZ47iwC9Abkkp8pURbAqDL3diNA6qZKXoTVoUcvVqHVqKioqCC6MIcgVjhACSZKwCSt5EadYsGwuK79YxfbVewivSsBEFRmcJJFmhBKFCyf5ZFJCPm3pjlrSUCFKOcVB2tEDvRTgfQc50mlieobw+dfLL5sINplM3HXb3aSeTEODDpCwUosOA0pUuHARTgyxkm9b4xIuDrCVUCKxYsaGFQc22tIdnVRHSJhEFSnsJZJ4IojBhYtc0imjEB0GVGiwY8NCLQI3SbQlWvL0g0FDLu9dTpo06V+2jf/k9vBix4UHDuxj3vuvEBZcSVS4xPFUQVhkW1548W0CAwO9++3cuZNZb41h48pINJq6NvLUaTtvzzdjCLuN5557tV4dNJlM/PLL9/y64TtkcjkDrx58ydFtp0+f5uUXRzHteRfdO2mQJImychdvvmdHa7yZxya9dNHn+k/hv2VMBLBjx1YWzn2W5yfAwN5qnE5Yvc7KvCUq3np7GY0aNap3jMvl4rffNnHsyC50eiODbhzSoCI4JeUYy5a8i8lUQ5u2Xbl7qGcu4A9ms5n7Rl3Ltx/LCA3x5We27rKx8IvmzJ6zBIvF4mlzg4P/EsVjbm4uL0++k9WL1T68CMBPGy2s/rUrr0+de0nnlCSJiIgIVq9eTXFxMQkJCfUW0cDTLz380J08OjKf6weqfX5/6tVadu238uPyYIKD6srH7RZMmGyjW9/nuWHQ7f/yXv5t5OeWLVsu67gBAwZc7iX/MfhXjfrWrb8y/4OXGHa7i45tJXLy3Hz2tRyZMo7Rg7MYfJPOZ/935lfQspmSm6/1v3pw88g8Jj8ewqSXSggJkjHnjXBuHFFAXJSckGAZJ087mDc9nKv71Sn8cvIc3DY6H4Ucxt8XxJCbDMjlEj9sqOXteeXotDI6t1cTG6NgzwEbIUEyZr0WjlYj8fCzVvpc9cJFVdg/i61bf+WjhdNo1shKeCgcPAY5eTX88pWRsND6YdtnMu08/moYHy/+3vtbQ426xWIhPT0dtVpNUlLSRQ3MSktLmTB+MLNfsdOpfR25tnOflclvaVmw6Ls/bQ2RnZ3Nc0+P5uZrLOTkVtO7m5a7bq2/mvXkK2byy9tTUZ5FTXU5kjARbHTz8buRREUoyMpxMPaJIu68xcCQmwzIZBKrfqjh6+9NLJgZQfMkFV98W8OBtNsoLMzm0IFNOJ1unh4fxJh7jCgUnvLYfcDC4y+WYLW4CQ9XMGFsELv2S2zb6+KHJXqCjHXvQQjBs2/YaNL6Me4YPPySn724uJgpz93Kms/U9d6H1eqm1805xEbLMZkEC9+OpEVTVb1zHE6x8ckXVbw/tW7C8fsuC+9+WEF1DRiNQRw/VcXrzxm465b65Tp6YiHZeS7eeSWUzh00VNe4+GxFNeu3mFkwI4J5S/Vk5LektnI3QQGVNGuiIjXdzv7DNhxOiUcnvMrwEaMueqD/Tx7gwuWRnwUFBSxe9Cm/rNtIeVk5WklPRW05nemPSvIdlFaLCrJJpZpKFCgIIgyjPISaoFLM9lpiLc0IcXrqQqWslMrwfB5+8iEioyKIj4+ntraWSQ89ibEommC35z1UyIupiiiiQ7d2HN5yjMiqxugkAy7holSZxxnXcYLdYTSmNRpJh13YKNHnEt81go+XfnTZ9hsWi4VVX3/D5g2bMZstnD6TRpg5Dp0lEAd2zOEVtOzWlPcXvHdZ17jcAa7b7ebq3tcSn93Gb722CQuyHrV88c3nl3xP/wn8twz0B990J8pDwRxmx1kiLN5b/lZh5ph8Nw5hR+PWIyERRQJhRHtUR5KMMlFEJaUkSW28x2RyimoqcGCjG1ejlHzbUJdwkR19jPW/r+P1l9/ghy9/oqloSyAhCATF5JHLaZw46cIASimggCziSMIgGZHHughK1qLWqhg7dizt2rW76Of9/9wWCiHo1bkP5UWVaNESQDCVlCEQOLDRnWu8714IQTlF1FJDGUUk0pwQKQKXcHKKw2jR01hqCcBBsR0VKtpIXf1e8xDbaEcPFJKSbJFGLmfQYsCKmXb0wCAF+hzjIR33oUBJMr19yFghBCnspYJitOiJIwlFSyc//vrDRZfRExOeJPO7UgKlYAAyxEk0aIk+j7itu5caDrMdBSrkyIkmkWgSfdqoTHEKDToiiaOMIk5wAB16QoggglhAooR8yimiBR05xUE6Sf3qXeuI2IU2VsEvmzd4o2VaJramlbOL917PR4nIp5g8qmXlbD/w+5+u15s2bmbaq9ORV6lx1ripcJbiEi6SaIMBI5IkYRc2DrMDCYm2dEMj1c0lXMLFMXbjIclriSYeFy4qKUWOAhdOAggihsZUN83HWQrxVS2wCxuH2EZnBiCXfPucWlHNGVJoL/Vkp9jgt38GSOUQry1+keuuu+6Sn1sIwbUDrifrdDaRxBFDI1SoOcpuokkkgCCOsJMekn+FXaUopZQCmkrtsAkLh9hOMr1RSx4CwiSqOMIuOtMfteS7YF4hSsjgJB4tqBsHDjRo6Sj18e4TNARwg6MQSrPKqbWZiJISqBYVVFJGgtTUW/5pHEHgRgAV1eWcSE+54Djxn9weXsy48MCBfcx771GWf6DyIU527LXx8qwAPvpkDVqtloqKCu4a3Ivl84JIbuupfydS7Tz7RgkJsUpaNVNy4KiDlFQDtw95mFGjxiCXyzl27ChvvvYw40e5uekaFQ6H4OsfHKxYo2XWnM+JiYkBPOOf48ePYzabadasGcHBdd97eXk5I+65mrDgGrRaGZIE994VwJCbDEiSxJjHrYx6cDGtW7f+C0rxyuG/ZUxkMpl48P5r+XGpEp3OV2iQm+/g/qcNLFn2s893derUSV6Z8jDX9TNzVR8Z5RUu5n1aQ6Upgnff+5yEBM9ChsVi4bEJw+narpgxd0NIsJzfdtqY85HEmAde4eqrB9W7ny+++JQw9UJG3eWf0LxtjBmlpgnW2mxio+Vk57uJim7LU89MJSws7IqVy1vTn+eua7fQu5t/dWePG/O5e/irdOjQ4aJtWbZs+YVPFk2jX3crTRIcHDmhYv9RLc9Nfpd27dp799u1ayd7tz7J1Ofrt/3PvVHCHTca6NG5fvlYrW5uHq1k2Rcb/+V8+d9Gfv4Pl48LNeppaWnMnHovKxepfFanhBB0vjaHvevjkct9K8Fto/P5dnF0vd/P4Z35FXTuoKZ9KzV3js2noNjJS0+GMHxwIAuXVhGglzHyzsB6x+UVOJnwQjHffRbj/e2TLypZu6GW5LYadFqJ224w0DxJxbbdFmbMLWf1ZzG4XDBopIzlX276S0N6tm7dyKovXuSzOWpvI+dwCG4dlc+6Lxv2cOlyXT5rf071/v3HRt1utzN71sucTPmdju0kamsFx04pGTnqMW68afAF7+n1V59g9O076d6pfgOzcauFn3dex9PPvHGZT+xZnRo57BqWzLETHangppF5rF8R67ecS8tcDB9fwPqvPNv3HrLw+JQSdqxNQAjBoGH5LHw7gkbxviH5BUVORk0o5OcVsQgByVfl0reniupqFy2bqXnpSc8KV1W1i+feKKWwxEXr5ipOnbaTX+hEpZaIj1bw8Ogg+nav36A5HILrh0t8vmLzJdePBfNn0rPNKm4YqPO7/d0PKygudfLLbxb2bUjwuw/ADffk8vMKj1rlhw0mPv+mhnnTIwgNkSOE4Lq789jwdf1yPZlm56UZpXy1KBqZzHfbjr0WPltRze03N2fhci0GQyRdO1SRlGDGGODAanOz8LMqDAY5clVrBt95L926dfuXz/xPHuDCpZOfSxYv5ZP3P8NYEkEAwVgxk0s6lZTSg2t93lmOOEM5RTSjHTopALdwU0QOWaSSTG+ySCWYcCKkuvbCJZzsl20hXtkUt95BXnUWnZz9fVRzAA5hZy+b6cG1PhN8gEpRRj6ZtJY6+/xerMph0IQBPPbkY5dSRIAn3HX8mEfRl4YQaAtD4KaQbMopoSUdqaHSEzynctD7ni688PLzfPXl16xeuQaX00mnrp146NEHL+hvdbkD3JKSEoZfP4qY4uYN7pOfcJJfdqy/pGf+T8DlcrFhwy+s/moN1VVV9Orfi3vHjPzb+ZkXFBRwdbdrcbkFMmRo0RNNgo/6zS5sHGcvyVIfnMJBFqmUkI8aLTLkJNCMDI7TSepHujhOITkEEIQLJwaMNJXa+r12vpTJDY/145MPPqOza0C9+m8WJo6zDyMhWLHQwdgNdWMJVYIn3FhYoaKwin6D+vDguAcu+pn/P7eFP679kacffgEXDty4CCGCJNpQRhF27CRKHn/3alFOGkcJIZJAgrFhIY8MIokjQWqGEILD7KAVnSkhn2xSaUt3vwQdQJ5Ip4ISmtHhbP3JQ4seA0E0l9r7PWa3+JVkenkJpPPhEHYOsBUANVoMoTo27l5/0WqXHu170aK8jqjdI36lCwPr1cG67ZvoRF8kZOSRjokqWtHZ+404hYMU9tJB6oUQgp2spz296pG6ZmHiJAdRoKQVneotCphEFUfZxYDrBrDo04V8tOhj3nltdoOkmxCCvWxCjQ5tpIKdB3Zc1PP7w/bft/PCoy+RUNbah4A0CxOH2QEIdAQQTgzlFHvaCSmq3nmcwsE+tqBEhQTE04wwopEkCSEElZSSznGUSgWJjlYEEMRuNtKE1kRK/n2dT4j9GAmllELaS/6V/zZhobRJJht/33DJz37gwAGG3jKMZrQnXIrxPncGJ2gjdeWo2I0WfYNt2bnvIVnqDXgIzTIKaSq1O1sem4mnKbFSE7/HHxN7aEJrjrKLRrTAioVEqa4fVDcFVSLIgwA3lOSXoc0KxVkIB8U22tMTNy6smKmiHDcuyihE4GbK7BcuGGX5T24PL2ZceP/oG/n8gxrkcnA4ICRY5v2ul660UGJ5kBEjH2D+vJls27yITd966mh2rkf4sXx+FJHhdZFh1TUubh1VQK01hEcnvsSnH7/Fd5/IvBFm53Am086EKUF8uvQnfvrxW5YvfY8u7Z0EGwW7DkoEh7ZmysvvUlNTw4RHBvPak06u7uexfamucTFnUQUVlYLZr4dxPNXOnCWdeOPNeVe4BK8sLjQ2dDqdyOXyv4Vn7fJlHxEX+DH33OG/P3n2DQcDBn3gtYWrqqri4QdvZOVCifAwX8u+j5dX8cFiK3M++IZWrVozZfIjDB10kGv7+5J4drvgtvtsTHn1cw7s38kvG1bidDho064rp9OO8cnM4np1CCC/0Mkd9+Xz6ZxIWreoO+e+wzaeeUPNvIXfXrFo0ftH38CPSy0NvqNX3y7DahNY7YEcP21g8pT3admyZYPn27t3J0s+nsTnc9Wo1XV9b3mFi6HjnLz51goSEz0Lki+9OJ5nHjhM86T6YqSbRuSxdnlMg/d178Rannz++38ZMXkpbeF/3pjxf6iHTz95hxkvSj7EJ3ganthouV+CU5LA7YaGhD4ul0AukwgNkdOtk5YAvUSNyRPG8uMvtXy7OMbvcbHRClQqifIKFyHBck6k2pjxQQXdO2vQqCUaJSh5e34FAPOmR9C/p451m2q5+VoDLZs6yMjIoEkT/wOGPwshBIsWTOOHz9RotXVl5XYL9LoLN8AqpaCwsLBeaOu58z45aTTDbslkzot1jZHdLpg4ZSZWq4XBQ0Y0eE+pJ/f4JT4Bru6rYfrcLRfxdA3j1183cNPVFhLiNOQVOElKVDbYaISFytFo6gYD7VupiYmQcyLVzpYdZromq+sRnwDRkQquH6j3vsuQYMjKcVJV7WLu9EgALBY3Qx8q5NVnQnxWbKprXNz1QAH7D1vo061++QIolRItkxxkZ2d7G8eLReqpI9x/W8P+qa2bq5AQKOQwaFgeSqWEzSa4qo+WR+4LIsDgqSvnvqMDR6289nY5O36M94YCmGoF4WH+O/KFS6qY8kRoPeIToFdXLe/Mr2Dpd43Q60EAew4b2XO4LkmCJgDsbpDs8MUXX1wU+fk/1GH//v18+u4yGpW39b4fJSpa0YlMcYocTpOAhwSoFdWUUkAyvb37yiSZRw0iPGq5LgzgCDvPKnw8kEsK4txNETYJhU1LFIn1iE8ApaQiRiRSRiHh+LahQVIoWeIUDmH3mSSH2+JYvfJ7Jj4x8ZIGilarlfH3PUpMXguPcubsoY1oSYiI4jDbSaA5ChRU2qv5+suVbNn0G4biUELsMciQcehEGvesG8nLb03m2uuvrM+USuUJLbwQxH9+XPwvUVFRwci77sWVIyfIFIWcYNYf2MrXy1Yy4/3p9Ord61+e49SpU3y8YDH5uXk0btqYB8aN9Rtm9WcghOCW625H7zbS5Dx1cS7p5JNJjGiMEiWBhKBCg1WY0Ug6kmiDXMjRnFW2neQgFizkinSqKKc7VyOXFGSJVAIIavD6Rncoi+Z+QqKruV/SSScZCFQEo02Qk9y4K8ogCQQ4CqA0s4JT+SewY2Hn/p38vnUr09+e/r+kE/8Cs2a8iwUTcuSEEEkrqTN2YSODkyThUWpYRC0nOICBIGqpQoZENI2IJpHTHKVAZBEtJRIrGpPDaUrIQyAoIgeFUPqE+p6DGi0WzBxhB41oSRNakcGJem3e+VCg9Et8gqfdVAo1ZkwEEU61qfKSysFqtfn8LRANEp8AWnRUU06IFOkh+8UJSsj3tvkKSYlbuMkXmRSSQxDh9YhP8NTpIBFKKfmc4hBO4UAgCCaMGBrjwokDB9u2bqNvj74U5ZRioOFEe5Lk+SYiiCWz6CS5ubmXnRhu+usziC9rWU95qZMMNBXtKCSHcKIpIBMLtTiwUytqiKGRT9+mkJSohRYHdhQoyeAkThxetWww4SSK5pxxHEeGjBT2okZDKJEN3lsQYRSRgxH/YaEAaklLSWHJZT370k+WoUDlJT4BSinwWjHUUoMWfUOHn0UdmRNEGJmcBCCfLNToCLtAXQ8linKK0KJHhQYLtT7bbac9/+RBoGokCI43oogDYYFmWUmkZx7BbLKiJ8DrDZpEazJJZcmiZZdtMfdPR0FBAcJVyOjHTOi0Ehq1RH6hk7tvC2Ds8ECG3qrmjgdWMWLkA+ze9Qs6reS1b3j3w0pmvhzmQ3wCBAbI+Xx+FE+9WsJHCyczYrCGkOD6dSepkYrWTSv54P1ZFOV8zfovND55HX7fdYxHx99NQEAAn86WaJ6kp7LKxawFFWzdZUGSPOKUgYOtfPZeJHk5GX95eV1pOJ1Olnw2n00bv0W4TZRXOolPaM7Lr8yq5wn+78TxlD3cM6lheqtvdxsnjh/ykp+rVi5lwhgH4WH1BTUPjDSyam0Nb7w2kfkLv6Gk8HA94hNApZJ4YaJg3EO3MelBPSvmqtFqJbbsWM+kdeXY7P5tTaa/X87CmRE+xCdAlw5qXppkYfHHs3n62Tcv5fEbhCST43CAqj7/CHg4pCE3G+iarKK41Myw8fcxc/aqBsdlH334Fp++o/IhPsGjhn3nZSfzPn6H19/4AIDaWhMhQfUJKpdLUFXtvuBcSLjNOJ3Oi3zKi8OVMx77H64YCvJP1fsQzqG21s2zr5Vw2+h8ho8vYM3PJpxOwbX9dKxZb/J7jBCCzdstdOvoOWebFiqSGqtYt8kMgEwm1fN/OB8xkQoqqlzU1Li4c2wBzZNU9OmmIyJczrc/eq45sLeW594oZfTdAXy12vNbgMEzYf8rkJKSwksvTsRhL2D1z7XYbG7vNrVaRq1ZYDa7/R5bWubC4fRkg/SH3bt30TwxkyE3+b4DlUpi/nQ1q75e0OBqpMPhIMDQsFpKkiS0av/3dbHYvXM9N1/j+XT1Ok9iq4bgUbHW3c/m7RZOpDn4cGklP28yc/3AhgeE1/bXsXu/FavVjd0ukMs9hOG50JLPv61h2OCAelL1wAA5Kz+OxumSKClrmAxRqSRcrguTJf6QeuoEaRn2BrefOm3n+/VmRg8NZM2SGL5fGsO6L2No1VzFnWMLqKp2YbW6yStw8uBTRbw6s4zBN+t9vgGtRqKygXJNz3bQoU3DXj/dO2moKj/Mw8OzGdfAP8l1lLtuyMBmLb7k5///jjkz3yeiPNFvZ5lIc/JIJ10cxyasZJNGU9r63dcgBaJCw0F+x0wtB8V2MsRJ7MIzsTYSiolKTFQSTMOricGEY6LK77YAgjDj2y5LkoRkl11y27jmuzXoy0L8hgwGSkEEEY6RUCKleFpJnWjr6E5ZbgWh9mjkkofIDyKMRsVteP2FqZSXl1/S9f8VjEYj+jAtTuG/bawS5XTsmnxFr/lXYMJDj6E+GUpkbSPUkgaFpCDUFU1iYVuef3wylZWVfo87ffo0r7/8Blf1uoYRt4widWUe7Azk2LIMxtz2ALNnvHtF73PRwkWoyvW0lrp4Q1dVkpomUitCiCSfDEop5ABbceHCTl19iyOJQrJRSWra0hUZkMkpOtALueSZNMiRexKzNAA7VgKdwdT8oe67hRt3hBVtNzddb2lP245tkMtkWI5C1Y9wZEcKqfkncWIngjhaiGRyfyvjmp7Xs3DewitaRv80ZGdmo0SJgUAa4Ulklc5xGtGCKjxJqY6wkxAiaUIrWtIJPYEcYzdlFJJEWwrIQghPmHwJeSTQnGT6EEY0GZwgVRzGJVzYhQ2X8PTPpRQiQ0Zn+hMuxaCQlCjPJntpCP9qncOFEw06yijA5XZdksdZZEwEVaKu/XLjxiUanhxZMSM7T+txrv4LIXAIO5Wi3EtYGQkhmoYjRsKIRgBNaE2y1NsT1o+cfWymkBya0BqDNZjCnGKiiPeobkUGOeIM1aLC51xu4cZ5VsUbRCgbN2686DI4HyUlJVjK7EhIlIh8CkUOZlFz3j1HYaWWYnJpSjt6STfQgV6o0XKYHViF2ed8WvS0ozudpL50ph8VlHBU7KZMFHFIbKOQbNRoOM4+7/4OGh6TObBTSRnVVDS4j1VYUKkvLylocUkxwfiGhwoEMjxjVQUKqilvMJKhlAKCzuvjJUlCOjs9LqcI9VmP3IYgcJNHBvKzi03llPi9lqsSMg7mcuqHLGr3gLNGENsiiq43dKT3wJ60btSWtvJudKIfOaRjx47d3nC5/n/Hj2u/Racxs2xuJCs+jOaz96P48fNYyitcvDC1DLVahhAO1q1bS15uFkWlLoaNK+TgUSsnT9vp2M6/SCU2WoHZImjTzMH1Axquk9f2c/D9miUsnKFBqfRt8fr2UNOnSwl2y2maJ6moqPSIQvr10LLluzi2fBfPkS2JTHooiBuG5WOxXJmEn/8uuFwunpg0GrfpMzSKPNq2MDN+lETLxBRGjxzA6u9W/cfuzWAwUlbR8PdaXiFDp69b3NqxfT23SBIohQABAABJREFUXd9w/3N1Xx2hxnLWrl1Ln24N93l9u2uIibAydrgWnc4jOhrYW8PkSQaWfF1Tb38hBGnpjgbr4cDeGg4d3Nrg9S4VAwbezorV/nkit1uwc5+FTu0884uIMAXTJws+W+x/3Go2m1FIpfU8TM+hQxs1WRlHvH+3adedLTtsbNpm5uPPq1j7iwm7XfDwM8UEGGSknvHfzrndgsMpNq+9xJXC/8jPvyEaYsDfmV+O0wV33GRg9WfRzJ0WwZlMB3fcl8/tN+qZvbCSwuL6A8CFS6ro31PrVZJm5TqIi1Zwrm9WKqCismES6nSmnegIBfdOKGTSw8GsXR7Lw6OM3HePkS8XRjN8cADf/VRLRrYdAZhqPY3OwaPiTyXe8AebzcbjE+/luy8f5KGh+/jonWCqa9wMGpbPgSN1k7sx9wQy7b1yHA7hMwgRQvDyzDKQBTS4mrH62094YLj/T0Mul7hhgJOdO3f63a5SqaiskTU4yHI6BRbbn8v6LpcrcDg95w8yynE4BKUNkIwbt5rp3U1DRraDux8sYMpbZTRppCS3wEl8jNz7rvzBVOtGrZJYuLSKvj00hIfKMQbIKCv3XOuHDbUMvdW/x2xggJy+3bUMvi/fb1m43YLDJ/D6qFwsMjIyaNlMwYdLq/2e124XfLqiihFDAhg/Jgi3W1BrdiOTSdx6vYFH7gvk7gcL6H9HLharoKDIwbFUG6lnHLw8o4zvfvIsJigUEnHRCk6k1m+QFXKP6rUhlFe6Ec48BvSooH93///CjIV061CG3VJwSc//P0BeVr430cQfIUkSRsLQoCeFPVRT4ZNk4o8IIQILZmJpTGNaoEXPEXaSIU7iOJutuIYq7NgaPIcdm8cPTbjq1Uk7trPZY33hklw+KoGLweZffiPA0nD4SyiRVFHm/VsvBRJFAsXk+ewnk+QYyyJZunjZJV3/YvD05CfJDUnFLXy/D7uwUR6Vy6RnLj3U/9+JnJwcCk8X+1U8yiUFASURLF/i61nqdrt5bPwkHh4ygf2fnCQ0K5GQ2mjOcIxqKjBKoSSUtubHJRv4ZcPlkRv+8NmipTTGf0hSLI1xYKcJremEx5uwhkrv9vOVXjJJThQJ3qzh5yAQ5JPZYF+WTxaJNPdmAHcLN2dECofYRkhfDapYiZLCUvbs2EvNVrBnQY2owKY2I1fL6KTuQ2NNC8I1USRomtJNcRUfzfiMjb/8+idL5h8Mt0flDh5Fn1u4sGAiRmpELTWc5CBNaEMzqR1aSY9CUhImRZNMH3I4gx0rOgKooIQCsunGNcRKjdFLAShRoUJNNRXs4hdOcICj7OKo2E05xTSmFTJJTq2o4aQ4SDnFpHKY0+JoPfIMPISXTfhf4HEKB27c2LGgIwB9oH8Lm4Yw5Y3JpEqHvYSnGi15pPvdt1KUnvWqrFNgSkiYMXGQ3znJQVLYQ2f6EyM1QoHiXxJdYUSjQEmmOMV+tlJANl25ihZSMnFSE1pJnejKVRSSezaftwItOgrI4pDYjk14FhXyySSAYPJIR4/xspNcmEwmKqsrOMJOrFgQuMnkFEfETuzCiiRJuHH5JF2SSTIipTha0ZlTHKp7PiEwU4NAkCoOc4Sd2LFSSSlnOIYKDVoMNKM9YUQTT1MiiKOAbP/lJQQlFBBIMHasDdaJLE4x7L7LS5Lap3/veuRrEKGUUXjuLggnhgxO1GvPzi2SxtLY57fznoAwoikit8Hrl1BAPE2pogy5JCeYMHI5U28/m7CQRzqRIgFHDhzemkLmT8VYj4NcD7ouoIz0LGK1oQvgpkfv7pdaHP8vYLfb2bhhOV8tivRJ8qtUSjw7IYSiEie//l5Leno2Gccm89t3kexdn8Brz4TyzvwKKqsuLLwIMEgEGOTUmBomu6pNkJQovLkP/og+XSWaNfaQmm99UMGLk0K4doC+LgpJJnH7oACmvhBKTXU2p06dutRi+I/h55/XkhR7it93VfPp+5G8PzWCh0cZefuVcPauj2XFshc5fPjAf+TebrrlXj79quHlt5VrlVx9dZ23sNls5kJBWJIkkZTooKysDJN/zRQANptAp63PHQy5KYA160z15pM2m0DRgFXhuetq/qRY6nwMHjKctz6o5kym730IIZg8rYx77gjwiSzumqwm9dQ+v+ey2+3otBde4lTI676dpk1b8/LMMnbssRAeKic908G1d+dSVu5kxkthvDSjDKez/rc295NKlErDZedIaAj/Iz//hoiIbFrvI9lzwMK6TWY2fxtHzy5aJEkiJFjOk+OCeWp8MOOfKUYugxGPFPLK26X8tsPMdz+ZGPpQAdl5Tp6b6PFysljc/L7LQpBRIj7GsxJ+712BzF1c6fdeduy1kBCrpKbWjdkieHBk/RCegb11JDVS0qyJinsnFNKhjYpvf7LRqm3fK56xbNrUZxhx62nmTlPRraOG5kkqHh5l5JvF0Tz7eimVVS5MtW5OpNpZt6mWa+7Kpf/tuTw2uZjv1pkYfF8BcrmMnr2uQaPxv9pSXV1JVHjDH1pUuLNB9Q9A9x7X8f3P/smSr9dY6T/wtkt65j/iqmuG8FVdriaefyyE+58oosbk20ieybQzeVoZfXtoefjpIiY/HsK+DQn8sCyWhTMjEUhMf79h9dcX39bgcAnWbapl32ErsVEKSsqdvP9xJQBCUM+a4XzERiuIiVKybXf9we7cxXauvuZOFIpLc97Iycmha7JEzy4aHptc4vPMxaVORj9WSIBBTnyMgtvH5DPikULun1TEoGF5zFpQztxPqpj4QBA7f4zn5PZEnpsYQlSYgg5t1Qy+yUBOnoPrh+Zx5LiNFyeFMHFyMelZviuyndqrWbqy2u/9ORyCg0etBAZIlJT6V6KcW+0LDZbjdP/PeeRSMPOtt8nNyb2gF6UbF2FE0YFeOLBTKHI4KnZzSGznuNhHpSjDKsycEccoJBslKmTIMWAkSoqnM/1xYOM0x6ik7GyoYFaD18vhNMXkksIeDvI7qeLwWdWUEwsmdPguEFhELQlJcZdc99XqC4eVu3F51SrnEEU8JeTX29foDGXfbv+DmoZQVVXFnj17OHLkSIOK7f4D+vPM1EnkxB2nUO8JIS0ISqesaSYLls7924c1Hzp0CEVZw0RMkDOcbVu2+/w2c9rbnNmYS1xZC4KkMHSSgWgpkWT6kEUqFlGLJElEVjVi/pwFV+xeXTa3XysG8Aya1Whx4USSJNrQlUJyvN+NW7i9BI9NWKmhChlyDrGdg+J38oUnS3MQYZzmaL0FxFyRjgIFeikQgWeB8Rh7MGCkI3099yCTiIgJp1uvrhhvBuPNEHdLML1u6UqfW7oTcovC+7vxZgi6WaKlqxPvTJ11xcronwcJFy5kyHEIOw4cqPGMsZJojZlqwqX6vlgySUZjWpJLOhISGZykKe2QSx5/6zRxhGxOE0UCyfSmDV2Q8CwONcGThCOYcEpFAWkcIZbGdJL60Y2rCSOG4+z3UWJWCE+CnFMcqtdWCyE4zTEa0wIJGQYCadzs0qxv+vbtS6tOLdjPb+SKM8TQiFwyyBanvWpVIQQlIp9UjhBMhFfR7BQODrOT5nSgk9SPKOKJo4k3kY2H6Mpr8NqFZKMngKPswkAgOvS0pVs9/89MTpFIM881pHjCpGhaSMk0oz3H2EuOOE0RObSiE27clCsKGThw4CWVwzl8+/V3aKwGkulDvJREtJRIa6kLTWjNMfZgFiZUaPwKK3SSARVqas8qRYvIRUcAJzlAFPF0lPoSRQIq1GctD1oTRhSZnKKCEpSoCCGCasqpEL5h60IIzpBCGJG0pycgcZRdmESdWtwlXGSIk1gMVTz2+OUtjt0/9n4qKPFZdAskBBPV1IoaokjEiRMZcg6zgwKRRakoJE0cIYU9NKYVFmqxCxtCCNI5jhUzp8QhVGiQo6CMQmpF/XFfochBhQoLtUjAPrGFWmqooZLDYieFIodyUUSaOEoKe2lFZxSSEruwUSoVEB4SgSIEzgV0nHsEtaRFhZqwiCuX8OSfhC1btnDb9e4Gicdxo4N45Nli3ngukNefC/Eq1Fo0VfH5gmjsDkF1jf9xjNMpKC5xcfdtBhZ8VtngPSz/RtA12f88EiCpkYL0LAdCCA4csdK/l//58O2DDAQYnCz97MpGh/yV+H71p9TU1PLWlDAi/uCTqdfJWLEonLnvv/ofubcOHTqQX9aE7376gz2KELw5x0bHrrcQGFin/AwNS2TNz/4VkQCbt5txOGV06dKFrXtkuN3+5x9frq7h5uvqCzMUConl8yMZ+nAlE1+0s/YXE1+tNjFigpP8YmWD8xmHQ2Cz/zmx1PnQ6/XcMeQh7nu8mAkvFPPFN9XMWlDBoGH5JMYpGDvcl9+RJMmHwDwfRqOR/CKP+OocTqbZmTSlhFtH5XPTiDxKyxzU1tZy5swZPv1oMrvXxTLlyVBuu8HAYw8Gs3FlHFqNjLIKF3feYuDmkfms+dlETp6DXfstDB9XwA8barn62j/HmfjD/2bef0PcN/ZpHn3+NtZ9GeH1Unh5ZjlPPhzM9PfKKS5z0bSRkpF3BhISLGdALx2Tp5ay9INIIiMUvDitjNETC+naUcPs18KJj/V8PKVlLsY9W8RT44N5eUY5bzzv8d+57QY9v/xmZuq75UwYa8QYKMfpFHyz1sS098oZP8bIjxtrGTuiYe+i4YMDeGVmKSFGOavX1XIkrQ1z3n/9ipZLRUUFhbn7ufX6+mGfwUFyHrkviI+WV7Fpm4UJY4288nSI16R9604Lk14qYWCfYNKyE/lgXsP31rxFe3bu/5Gr+/rvqHYdUDF0dAuf32pqati0aSNmcw19+t7IB+/txmwp5a5bNSgUEna74PNvrXy7Poa58x+5rOe32Wws+Ww+WzatJju7gNuuj6RrspauyRqemxDM3Q8WkBCrIDZawekMB5XVLtq0UPLW+xV8uTDa2/mbat1886OJvAInFZUubh2Vx/tT65IeOZ2Cl94qZePWWiLDFTSKV3JNPy1zFlWiUsI3P9YQHCTDGCAjJ8/hrV9/xLGTdsaNNjJhcg2TH5PokiyjoMjFR1/I0Rt78tIrj19yGURERLD9VzmPjtHzwBOFDHu4gKoaN3qdhF4n48lxwTz7egnLv6nh0zmR3hB9s9lF71ty2fBVrI+hdd/uOn5dFcct9+bz0EgjyW2DGTEkkKEPFfDN4mg+fCeCW0bm0bSxkiaJKjJyHAQbZWzeZqFbR41PuILTKRj/XDHjxwQhSYKXZpSx8O36Pljfr6+la7KaHzfa6Dfg7ksug/+vWLNmDcvnfkkokR5FHfVVkC7hxIEdlaTGLdzIkFNLNS1IRiWpsYhaUjmMHRtJtKEJbRAISsj3JAARnb0eaTtYTys6ESpFYhLV5Il0Ymjsk005i1SUqGhLd+/vlaKUo+xCIIijic+E0y5sHJXt4vs3v7vk579z+BDe/O1t9NUBfrcXk0dLOvn8JkOO24+KyY6N0AD/5/kjLBYLzz3xPEf2pqA1G3DL3dgNtYwddx8jx4yst//Nt97MDTfewI4dOygtLaVx48YkJyf/LYzwwbPK73a7MRj8eBuq1aAUNCT0deFAq6375u12Oz9/v4EEc5t6cb5ySU5j0YpcztCM9iglFYWl/hdNLgcqjRJRJRosVycOb9inTJJhFCHUUEkgwZSQRyhRWIWZFPaSRFuMePpLl3CRTRoWakmmD3vZxAG2EiiCAYlKSlChIYI4nMKBHRvppBBAkDfhibMUr4WeQFBDBQEEU0MlMmQN+iAqJCVVxTWYTCa/7+f/O1w4kZAIJZJ8MoknCdtZOwMXrgt6cBoJJZOT2LHhwIFR8rSf+WSiREWz8xIXBRGGUYRyikPoMaNFhx07WaTSkT7IzvpKeqw0QmkvenCArTQWrSkkGztWkunNcfaxn9+IE0kYCKSWGrJJRSA89e2sAlOva3TJZbHimy948dkpbPz5V9w1EgqhIIc0r3epZzFIQoOWZtQ9Ww5niCeJEMnjwVZFGZHU+dPppUBcwkm5KCJE8u2/K0QpViyYyKA9PVFKKnLEafSSb1vqEHbM1NBMalfvvvVSAKEiggxO0pPrPRYCQk1Eo1AiIvz7wl0IVquV71f+QJJoV68tMEhGwkXM2W+84ey9gYRQQQmnxTEs1CAhQ4GKcooxiWoKzypbz/mq2oUNOTKc2DnFIZJoQ1PakckJcsRpgonAhZNicgkkhCTaIEkSYSIaDVpy8VgAKFABApvMwo9rf7jkBcFzEELgwsUJ9pMoWlBAFjYs6DBwjD2EEUUlZRgJpgXJVFKKiSqKyUeGnHwy0aLHRBW11BBGFAaMBBBELdWkc5w2dOMQ2wgVkYQShRsXReQiQ8KCmQjiiKcpyrNE6BlSCCbMm2zMhhklanI4jSxAEN44hKsSBqBSSwjbWV/QDHCfFx2rQsOp4/89asB/J0pLC2kS3/BicEyUJ9/BXQ1Epz16fxCvvVPGrNfqf3MffV7F7YMMdGqnZuhvtUyeWkLrFmr69dCSEOeZ7yxcasJJAlt3ZTFZ+O+HC4rdZOepyclzYgyUNdhXy+UelWlBXtrFPPrfAg67ifQsJ53a+yd/oyIUOO2FWK1Wv0Ijp9NJerpHrZ+UlHTFlX3vzFrMzLdeYNEXO+nfXWC1Sfy+W6JF6z6Ulhzi/tFX43LL6NnrRjIzTjBzXgUDe+vqJSVavqqaDq1VrNvs5KkpPcnKGsML0z7mrRfVPu8z9YyduZ9U8fsa/57NSoVEx049uP2epziwfyd2h5vHnurPup++ZvW6tdxxo5a8AiemWjeJcQo0GhnLVlm56trRf7osysrKsFgsREZGcv/YR9ix7UduuMpEdY2b5auq2fZ9HHp9/fIvKnGi1vj3cpYkiUE3DeeDxZ/x5MNqPv+mmtXrapnyRAgd2qix2dys/MHCA/fdTExsIrNfkbz5NrxlopSYPyOCMY8XsfqzGK7qrWP5qmrWbzYTFiKna0cNH38B746Z+KfL4I/4H/n5N0SLFi0Ij+7BNXf+zv0jAunQWsWZDDsrVtfw4EgjCXEKDqfYGPFIIaPuDmTYHQFc00/HoOH5dGjjUbDlFjjo2FbNoOH5NGusROAJ173xGj0fLa8iM8fBoWM2WjVTIZdLfDAtjNdnldPthhyCAmUIATa7IDRYxqofasgrdDLbTydxDgEGGRnZTkJD5CjkkJWZyq5d2+nX7/JWsv3h0KFDXNPXCX7CSAFuuU5Pv9vKeW5CMDddU9fhSZJE/1463psawbuLG7Nw0ecXbGiH3vMgLz73IwN6iXrJpbJyHGTmBdOihYf8FEIwf94MDuz9nsE3OGgULNi4VgUEcuDMrXx67yaUCgcOl4qrrxnGvAX3o2rIbfgCsNvtTHjkHu65OZ8Rb8uZPE3Nc6+XkRiv4K5bA7DbBRFhcioqXdx9q4H7hwWSmePkqVdL6N9T6yU+8wqcjJ5YyH3DAvlqURQqlcSu/VbufaSQju3VtGup4r2PKxkzNJC96xMIDJCTm+9g9sJKAPr10PDTr2Z++rWW9EwHL0wrZfm8+kqTnfssnM6wM3thBTKZhm82tGDTHgPBoZGMf3zUZSf/aNmyJcdP65j7SR4vPx3KN2tNWDPsGANlWCyCj7+ootYsWDwn0mdFePdBG7cPMtTL5Aeg1coYc08gK1bXMHa4kdAQOeNGG5n/aSXH0xzYHYKkRkomjA0iIkyOQS+jtMzFbaPziI5U0Lublt0pAzxKk4LNvDG7jGatbgXgnolwfh4GITz/ZDJIywe53H+o3v9QH69PfpNmogMKFBxnH21Fdx//S7dwc5KDxNMU8ITRNaYl0VKdqkiJCicOOtHPmxhCQiKSOIwihBPsJ1n0QUJCgYIQPG1eczqQwUl28ysRIgYnTirwhEefT3wCBElhNBGtSeUwheRQJorQYfBOrBKTEmjWrNklP3+fPn3QJMyiOqWcQOFL/OaLLDTo6vmBllHoN8lEub6Ax++f/C+v6Xa7uXfoKBxHlCQ66ybPokLw6czPsdkdjH3ovnrHKRQK+vXrd7GP9m/B+nUbmDNzDhWF1Qi3QG1UMOnZSQy+8w7vPn369GFa8Ay80ZJ/QKWhmDH3jvP+nZaWhsaib3BSYySETE7U/SA1rFi+VPTo24PTq/L9vl+rMKNA4ZMERokKF04qRAl5ZJJEa68S6fwkN3JJTmNa4hQOCskinFj0BGDHRj6ZRBOPgSAs1HKQbQQQRCmFXsUngOm38+9GIk1kU8ZeXLhQo6GbdFXDD+aWrri5/T8FMmToMFBDFTasaNGjQUuN8JDKF1KGC9weD0Fs6Ajwqk2KyCGZPvX2lySJJqI1JzlAJPGkcZhYGnuJz/OhkJSEiihSOUzIWeLrFIcxU0MH+nCC/QgEIYTTgd7IkZNPFk4c1FCNw3bpfndKpZKZ787A9IaJhQsWsmr+amrttYQQiYkqJCRMVNGcZO93IISglHwaUTculSHHhW99a0UnTnKQApFDxFlCuZQCqignhsYI3F6l5x/V9gAVlBBGw5lpo88qVRUoPL7sWLn/4frt6MVgz549KMp0DbZB0SSSRWq9CITzYcVMAZlE04g2dEEhKc+Gq+eTxhHa0g2Z5LFzSuMIbtzE04ymtCeNw5zkAHoC8ejJPf+rRYccBS2oW/gKwIgVMy2lTpSLImqoIlFqTpmskB/X/MSkpy99QRygqKiIAIIop+jswmZrdARQSw211FBILjr0FJBNGcW4cSFHiRoN7enp02/WimoOs4MIYomRGgFQLopJYQ9KVESRQDXlSMhoRnsO8TsgkcZR1Khx4CCAIFqQzBF2ACCQ6KoYSFHiGRo3aow+WAsCSgvLUWYEIgoV5+db8hwjBGZMhEf8MzO5/1kkJiZxYKfE7YP8b9+y3UzrFkpOZziIjVKg0/l+p/fdE0jna7N55Llinng4iGZNVOTmO5j3aRWl5S4+mBrOzSPzaZKgomUzNZIMnnylhMoqN0oVqJUyTJVHaN9Ky8A7cnnlmVAG9q6LGnG7BdM/gMefnMnYp17CZnV5ky39ES6X8OStaEDF+neEWh2A419EZBsD5Njtdh/yUwjBp4s/YOOGlXRqKxACDqTAoEHDuXf0+Cu2SK5SqZjy8ixMJhM7duxg+7b12B27OHrweyY/Hsigq/U4nU6eef0T7h2iYECvSAYOzmXEkACu7a+jvNJDDCoUEjl5Tu6+5xlkMhnDhz/A0iV2bhixgkEDrYQFO/ltl5r8klD0BhfaBkLB53xkx2J18upL91NTXYFaLWP/zo+prNGx9gcHb88vpWVTJaHBco6esKNWyxHytsxb8OBll8HOnb/z0cJphBirCQyQkXpG0LX79bzz7ue8+dpjBOoLadXcyuIva5j4QJDPsUIIXpvlYPi9DbfJI+99iNdeOc69E3dSUVHD90tjvImA1WoZI+/U06WDjeHjd9C6hf+F2SCjHJVSotbsJjREzuMPBXu3jXu2lOdemE1Y2JVXv18x8nPVqlVERET87SY8/614+tk3mPrqEBRyBy9MLePOWwOY/mJdBWgUr+Tma/WMmlhIs8ZKKirdtGyq4rVnQ2nTQs3xU3au7qfn2QnBrPzexHc/m7DZ4NRpB9MmhzLppRKmzilj3uJKD5lT7gkX/2JBFF071ikeT6bZGTWxkKfHB/HVmhoGXe3fa2/dr7UYAyU2roxFkiSKS528MHUCa7/vzcx3Fl2RMpHJZDhdDTeMTqegvNLNrTfUDfKOnbQxb3ElOflO3G7ILagmLy/vgl6T0dHR3Dp4EkPHzeG1p2W0aaHG5RL8+IuV2R+pmDmrLnRx8SfvoxGr+XGZBs56cd1xI2Rk13D/kxv45LN16HSX5mflD1+tWMId1+UxYoiOdz+soFM7NQN6a3n61RIysx3I5RKvPxtK4nmZ21+aUUaLJCWtm9eRrRNeKGbh2xE0bVz3W88uWjZ9G0f3QdnkFTiZ9kKYTxnGxSiZ/Xo4T7xUQmK8km0/hDHk/gI2ropj9oIK7n+8kNeeDSU+VonV6ubzb2pY8lU1W9fEERykwOEQfPLFEdb8msBLr7532av75zDpyWk8/cQ9HE+1M/PlMMJC5Lz/cSXHU+0cSbExemhgvVCYYyfs9OracHhKzy4aPvi4LhTr1usNtO2fiVYjER4qsXmbx6Pr+YkhGPQywkLlTHkilLmfVNC+tZrc0mqy85zcebOOh0aGMHV+LRKCgiInOflOr5+MUikhSR7CLSwi6S9p1P+JsFgsWGqs3gy8zUR7jrGbQBFCAEFYMVNINlEkEEw4eSKTInLpzjU+5ykgmzia1MuIC6CRdBiEkWoqMBCIirqVXUmSaCxaUkQO5ZTgwoETB63o7HewFiyFIxNyZMixYsGMCTVaEgIa88SzEy6rDCRJYtnXS3nkgQnkpp1CWaJHyNwUK3KQ2ZS0oavP/i7hJIMTJNPb5/cyUUiBNZt5785n6kvTsJrsIBN06dGJp154iujoukn71q1bqUmzEeX0HbhIkkRsVTOWfbyMe8eMuKwFnX8nPvtkCR9O/YQmtrZEnA0Vd5mczHhiNgf3H+SN6Z5IAJ1Ox6A7rmfzsh1EmnxDcWukSuQJLq697lrvbzKZ7IJJX6BuTlsramje5tJJ74bwzOSnuOr7a2lr7+5NeAQe1dkJ9vuo3cCTtKaAbPQEIgF5ZCJH4Te7N3iShx1kG13oz0F+R46CrgzwIb9iRCOOsw8Zcr+JuM5BhRonDoIIxYYFq7Cg8ZMJ3C1cyA2ekKr/wRdCCFSS2vP/Z70500nBhYtyigkkGAu1NBGt/auQyPH0O0SjREUlpQQQhBJ1g5nSzynoI4knnRM0plWD9xdMOE4ctJCSAagUZaRQQjG5BBFKE6m1z/7xJKEWGk5zlCYtL98b3mAwkJmWjdVuw4WLRJojSRLlophs0jjKLuRC7s3CrUTlUz4RxJJLOkHnJcyRSwra0BWzMHGUXYQTQwLNsWEmi1SanKeiFAicwolCUpz3m9svKXoOsrP/7ec3ommETq/l+huuv6znt9lsNJBj7uy15KjRkE0azelQb7tbuCmjkCgSSZLqnkuSJCKIRS205JOBkVAKyPKEv0stcQs3R9hJHE1oSSdvmdqElcPswI6N9vTwKWsLZtR4xmEOHMjPTkFDnJH8umHTZZOfP/+4HhVqTwI1KRm7sJLJSaqpQIYcOTLMmLyJmTToMVNDZ/rVa7f0UiDNRTJF5HJc7PP6drtwoj17XLzkWWA9JvYigFZ0JEiqqz8VooQj7CSeZuRyhrbdWxAaoyRc3hp3DViOejyQy60WaijwKfdzKKUAF05at2/4m/v/jJ49ezJzOjw93kVggO94bv8RKzPmVpIQq2DBZ1WkpttJaqTkjedCvfsKAZHhCsYOD2T2wgq27LDQspmScaOC0Oug9y05PDshhKG31am6RwwOZNPvtSz4rIqVn8SwYEklKqXEzJdjGXJ/AXIZ9Oup49AxG2/MEVx340Suu+46EhMTePqJkWzZbmFgH09fnV/oZNnKarJyndSa3YSHyolveuXEQn81bhs8lg/nTqKi0uWNsDsfTqeguExFwB8ijN6eMYWY4E1s/ErlJcrcbsGMucuYPauIp55+7Yre5+9bf+HL5TN4bKybqU+oKSwJ4ZPPq1n5Qw2L3okkK8fOm8+HoNfJ2Ls+nomTS/jyuyICDTIMBhkFRU4qKmV8smys95yjxzzKpCemsHLlSkwmE6MfakPTpk357NO5vPjWcqY+76sKnbe4mm27Tbw/9RTdO2mQpBgOHLHyyttlXNvHwva9NlZ8GItBX9dnrF5nZvFKNzLZ5blTbt68gW+/eokV81UEBnjGvEIIvvzuR96adpL5H64iNzeXEydOsOrrjziTncOjY2Qkxik5ctzGOwuhdYeh9OnTMKcnSRKvvfE+r7w8ifGjdnjf5/lo0VSJJF14MVutwid8HqCw2MmZnGheufbaBo76c7hi5Oc333zDTTfddKVO9/8e8fHxdO99L1t2LSUn38na5fXVHXK5xNQXwnhlZhn7D1tZODP8rDmsxPjRRmbOq+DT96IYNjiQYYPr/C2mvFXKVX10PP2Ir3po9wELr80q92HvWzZTMX1yKI+9WIzd4ZF2N0/yneiWV7hY8FklO9YmeD/4iDAFn7wbzt0PbuW5Zx9lxsx5f7pMunTpwoSP5TzxkP/tX/9gJyDA6L3379ebWPJVNW88F0rrFp5Jw95DNl587m6eeGYunTp18R4rhOD48ePk5OSQlJTE7bcPo1WrTrz76Rzy804jhIyevW5j4Uf3ExQUBHjUmJt/XckvK+pP+honKLlvqIXVq79i+PDLW9E/Hxt/+Zov56p59Pli0tLt9O6m5Zu1Jux22LCllq8WRXstElwuwdvzygkPlXPztQY2bvU4NJ9ItRMVIfchPs9BqZR4+akQ3vqggluu909wT3kihPsnFfLo/UHMeCmMYQ8X8NzEEF6fVcaEF4oRSOTmO7jtBgPrv4pFq/UoBYSAcaON1Foy+ezTRTzw4OWF/Z+DWq3F6RRMeTIUhULigaeKmPpCGF2TNcxbXEnTxvWVwYGBMopLG1bFlJS5CDLWdTJCCNq0UBMcJGPnPiuDrtIREixjyNgCKqpcKJXgcoFMgpfeKsXt+o27bgvgkTGeVatXHjvtPdfxUzbenl/BrFfD2bTNzK79VkJDAmiW/DB9+tRX3PwP9WGz2bzegpIkESAF0VH0pYpyT9gkAQQSQgBGDrGNMKIJIKgeCWCi0uth5w9BhGGiigCCvOGk4JkgprCXCOJw48SMCSeOC65Sq9F4Mmmf9dXbK9tEx0EDuGHQDZddDoGBgSz/eilZWVns2b0HlVpF586dGTZ4BGfyjhEjGqNASQXF5JKOGzjMTkJFJHIUVFKKGi2dXANI3XXYM6mXogBIW1XIPbuGs2zVEi8BunzxFwRVR/pN3SxJEuqKAHbs2MGAAQMu+5n+aphMJj6YOY82Nt+JuFxS0MLdkdXLv2fU/fd61bjPTn4GeJt1q9ejqQhE2MERaia6aQSLP1rmEzXQvHlz7Hozoty/oqOcYoyE4hQOiiMyeGvyR1fsuSIjI/lw2XweHPkwaocOPYGYMeHCSRJtMUh1BGKlKEUAIYRRQiGd6IcTB8UXSOKhktRIAs6QghINzWlfT/UnSRLNRQcO8Bu1ohq9FOj3XFWUE0w4NVTSio6c5ihtRNd6ZXaaY4x/9MG/jUXC3wmSJCHJJHQuAw4chBBBGYUEYiSBZihRkcEJTnGQFqKjTxmahYksTiIhI4QIjISQwl5a0xX3BdSi4CHy5JIcBNiwoMe/XYYVMwbq3n+QFEqCaEYmqfTE/wQmnBiySKWyrMrv9ouF2VKLDBlGQsgjA6uoxY2bVnRCLWlxCDv5ZHiT2LmF20v4GiQjTuGgVBQQ9ge/1CrKceJAg450jmPDgoVaTFR5bVdiaMQJ9iFEnepRjxErJmLw72VaQgFy5LSmCwfYSue2nQgJaTiZ3YXQpk0bSsjzRjz8EeUUEUYMhWRTLPIwEkoe6ZRR5OnDkJAho5pyCkU2kcT71B2jFEKGOHFWCZ5DB3oBUEwuoUTWKzO1pKGj6MMhtnOao8SKJkRKcWeVpHl0OLsYV0QuLUj2Hvdnvnib1Uo15XTjaq+VR2NakUTbs1YeTrJIw4qZWmpw40KHwWfR6HyEEslpjtKBXmjQYaaGTE6hQkMeGQSLcGxYMFNNy/OIT4uo9SqyG9OKMoqQoyAqPgrhFjjywXk2J6EqEeKJoQSJGgoJJgz52WRb1VTgxoQ4BcHBwX7v8f87ZDIZ4ye8ztV3PsriOZG0a+WZh63fXMvrs8rZ9E2sjxfl77ssDH2okG8XR6PVyvjlNzP9emjp3EFD5w4aBtyeQ6BexrOvlxIW4iGBzic+z+GqvnrW/mLmwBEr9w0NZMjYAsYON7JsXhQDh5QSHx9MQmJ7nnj2MZo29XyTLVq0ZNkXG7l3+DVMf6GWU2fsbNxqYfwYI8MHB5CWbmfae1VEJ/rPeP13RFBQKOVVSiZPK2PBzPpRoQuXWrnuhlE+bUlBQQF5WZuZPdl3ziyTSbzwmJohD/xCSckEwsP/vNq5qqqKBQvmcPTAl6xfURcJGBYq5903wvn8m2qmvedJIq0/qwpWqWR8+E4kbrfg5Gk7aekO1m4woVJp2bLlV58kSRqNhmuuucbHr3PMfRNYtlTB1XcvZ2AvNwa9YMtOiYxMC9t/iPIJ++7UXsPXi6LofF0OB35JqJc/4/ZBOk6k5bN580auuebSFsaEECxaMJV1y9U+55UkieGDNRxPO8P27dvo06cv8fHxXHvttRw8eJDpCz+krKyIxMRmPPb0eJo0aXJR1ysqyKJHZ//iosMpdmQyD5kZFVGfcrTbBQeP2igsdhJk9MyVNm2zMvV9Ba+9Of8vGwteMfIzPDwck6lhw9j/4dJx3/0TeeXlXNq3Wo1S6b8CNIpXcvK0nQ5t1PTpoadPDz0LPqvk50212O2C/rfnYAyQ0bSxigdHGtFpYetOC1vXxNc7V/dOWnp10bJxq5nrBtQRYFf11REfq2LSw0Hcem8+48YYGTE4AJVKYvW6WmYtrGD5/GgCAuqvULz6dDAPPLWRAwcO0KlTp3rbLwV6vZ52ydfw4bINPHyvb+OZk+fg069UBASocLkEplo3cxdX8uPyWG/ZSZJEt44avvnYxa1jnuTzFZuRy+X88P1Kvvx8Lh3bCvRaN7MPu0lq1pNnnpvGm9MaTlBx8OBBBvZyI0n+P6O7b1Fz57hvrwj5KcPKmMeLeHJcEAN6nafycQjGPllE39tySG6jQaWS2LnXQkWVi1tv0PHzJhPf/VTL5MdDOHzcRu9uDSegatVMTUKsosHGJjREjqlWYLcLuiRrMFsEX39fjanWRcopN+1bqwkPlfPK06Fk5zqY/n4JGdlOAgwyqqpdDOilZcmKmdww6Fbi4vz7ovwr7Nq1nY/mP4FWK+jXQ8OgYQV8MT+asFDPpLxRgpITqXauH+hL4N52vZ5RE4sYPjjA7/N9+mU1k86T23+3rpagQBnBRjkpWxO9hPqUJ0LZuLWWmXMrcLkFY4cbufPmAO56sIBxo/2rlVq3UHtCZZQSQ2428NlX1eQVVrDmoW6XVQb/H2E0GlHrVJTXFBOKx4PmnN9cEKG4hZss0jjDcdrRAwVKUthT7zxyFDiwe5OE/BHnMrdnchIZcqpEGUYplBxOE0okdqwo0dJMas8BsbXBMCYhxNmJ5dlwS9zEJEYzY/ZbV6QzT0xMJDGxbmLdsVNHTuZlkk0aLpwEEkwbunKSg7Sn59nJlIsYGnnDNZuIVqRxhDA85KdRCkGVq+apCc+wbe9WAKqrqlFxAXWyTfYf7/edTicHDhzAZDLRtGlTNv2yia8/X4Xd6kCpVtCoaQLBtdF+y12SJOLdzXj5hVf4ctUX3t+ee/FZHntyIidOnCA/P58OHToQH1/XZ+bn57N08TIyz2QSFRtJQUU60ab6/q7ppBAdEEdR2Glmv/u2dzJ0pdCnTx/uuOt2vl/xI2XuQvQE4MDtXShw4SSfDIrIQ4uBgrOEg1bSYxMeTXJDcApPMp0wokjjGFrJ/6KYUlKhElrSz357547NI4NyinHjxoKJxrTCjYtgKQKLsHCI7cSJJhjOhsLmkY5VVcu9fnxk/wcPDEYdkeXxnGA/egJJoJmPrUcbupIlUtnNRmJEI5SoKKUQF0460Y9qKrFQQ4QUS1PRjhT24MKJXdj8KndNogoteqpEGYEEkcUprxXI+RBCkE9mPZV5DI3I4cwFE3NphY7d2+q31ReLlJQUjhw6ihMnEjKKyCWcGFqQTAXFnBQHsWJGQoYWPXasFJJNDI2852hFZ1I5TK5IJ5xoQKKUAqxYUKDCioUWJKNERRVlnOYYciEnSkqghkqUqGlCa68yt4xCTpFPocghSvIda9uFjXwy0BGITjKQIJqxb/d+UlJSaNOmYV/OC8Epd1LuLCFE8iUNzvn3tqU7egLIIhUXDmJojAKPuvWc8ttDEKZyhmM0xderVIMOGxbkyL1RE0Xk0gb/YxilpEIvAmhES0+GeKEmnyxiaIRckpMr0tGi8yaZKlcUc9U1/S/r2QE0eg1ylMglBSfEflrSyceHVS4paEIrToujmIG2dOU0KQ2eT5IkNELnbfP0BNKGrpwWR4kinhT24sKJDIVnwVRUcZpjqFCfVYd6FkctmJHO0rqSTEIZA0qfIAqJhHo+vTJ0hBJFKJmncnwiMf4HX9xwwyBmzwpi+vvlVFW7kcslsnId/LoyzjsnOIe+PbQMyw5g+Tc1XNVHy9vzKvhqkadsC4udyORgc8DWNXEs/bqGJD8iinMYensAL04rRamSkZ3rZOnX1dx9q4HmTUOY+e636PW+faUQgo2//IBWp2Pcs7l076zk20/rxiTxsUoG9tHxzOvr+emnTtx445VP8HIl8f57b1Je+D0bvw5hyVfV3D+pkKfGB9O6uYqsXCfvfeykvLYD098a73Pc2h++ZvTdTs5FSf4Ro4Y4WLt2FffdN97v9ovF3r07efedJwkylPPu6yF+k2INHxzA1UPyCA+VyMxxeHNeVNe4ePKVUqpr3PTuqiEkWM623dUUVy/1IT8bwr2jxnHPsLEcOnQIi8XCdcGF2Mrfred3CXAizcH1A3UNJg5+cISScS9+csnk58GDB+nVxYFG47+cx49S8Mz0RfTpczY5pSTRqVMnOnX68JKucw4BAYGUlRf7tZXLL3LSs7OGKW+V8dGsCJ8xststGPdsoWcu/UQxFZVuIqPi6NbjRt6b+8gVIcEbwhUjP3v37s2WLVswm81XJMz3f/Ag9dQBNIoLG2tYrYKlc6O8f48dHkjyVdnceYuBmS+HExMl53CKnWdeLyE9y8FT44LJK3CSlesgOlJB44S6Rn74kABmfFDuQ35KkoRKJXHDQD2zXhcsWVHNh0uq6NBWTXSknDF3B9Khjf+Qt9Yt1AQaXKz44gM6dfr0T5YGTHriFaZPs3DXQ9u551Y7QUaJX7cp2HNYz4x3PmbdTyv59seVlFbYeHCk0S9pHBggZ9BAG1u3bqG8rIBjBz5g/RcalEoZnCUrvl+/g0mP3cv8hV81SFY4HA406obfjUolUVJcyPSpTxMT25Tb7xh22eF8JaVWht2u8SE+waPYXPxuJIOG5dGzq4bFX1QRFSmnS7KGg0ft9O2uoH8vDXc/WMCwOwIpKGpYfm53CIpKLpBN2i0wW93ccV8+Xy6MQqeV2LXPSoe2GhbOjODgURtLvq4mPcvBQ08VMefNcNq2VHuPXbG6BkkSjLinPx9/+vMl+x4KIXj/3Rfp2dGM1Spn/xE7yW3VPoOc6wfoeHdhBQ+PMqLV1nUoQUY5vbpoeP7NUqa/GOYlM4UQLF1Zg0wGrc7aAxQWO1m0tAokweL3Iuu9/2v66dmy3cLuA1aG3haAXC4hRN3qoT80ildSUubCoFeQm+8JoygtLSUmpuEEFVcKx48f5/vvvycjI4OKigqefvppunVrmHjdvXs3GzZsIDMzE6fTSVxcHHfddRfJycnefbZs2cL8+fPrHbt8+fK/JARakiSGjrybZQs/xyCM3kkTeMKJj7EbN26UqDjBPiLwkOs2YfXZN4p48sn0G/4nhKCQbOQosFBLe3pykgMkiTaUUUh7enGEnXSkD3ZhRYacInKIor6FhicMNcRbd0qVBYwcM/wvW8UMjwgjixIfIsQkqtATiEySEeTHF1ItaXEK3/ZAK+nJzcmhoKAAgI5dk9l54DDBwr/fsyvESqtW/7mwvC+WfcmiuR+hqQ7AbYdc1xmiXY2Idnsm2W7hYkfaLhqJFg1Ki7QYOHX8WL3fdTodN998MwUFBT6r++/P/oBvl64msDQSrTBgRlCiLaDCUEK4NQ6FU4k90IxJV8HDox6gV69edOnS5S959z//tJ7dPx4k2B1OBSUIBFr0HGcfAoEOA9Ek0pn+yCQZ+8QWIogFPAotl3A1GIKeTRqhRBEiRaISaTiFgxoqkZARSLBPqLQLBxZqOSb2kEBT0jhKPE3pQC9yOYMCFdEkUHw2i3aMlEiYiKKALMooQoWaJNpSEpH5P9XnBZDcNZnf128nlEgqKfX53s8hUWqOThgoJIfwcwp4PLYeMqEgnRQSRHMCpWCSRBuOs58U9tJB9PRR9jqFg9SziyNnSCGR5pwmhXRxgsa09L4nt3CTxhHCialHcsolBQjR4CIRgA0rOtXljYtSUlIYN/JRmpZ39LbzR8ROGtOKkxzETA1KVB5iEs1ZRXwZ+WThFi5iaIxM8oSghxJJNmlIHoqPVnTmIL/TjPbe5EjgiQ7oLPpziG0gPInFWkodvdslyWMtoBUGjrCTGlFJFPHIUVBOEYXkoMPg7TciiaOMQkbcOZIDKfsvOcxRrVYTHBDM8Yq9xIhGxNAIBUrKKSaH0zSmlYfYFuDGRUf6kcIe2tPT5315CMLWnBD7qRGVBEhB3m211ACSj0pYIHxC/evdF1qcOGhKO/bzmyfBGhb2iE1ISHTCE07pEHZqIooY88CYS3ru81GQU4gbF3Zhw4G9XgKqc0igOVXsQomaWqobrJfO83wEzpHZxeThxEEZRTSjPSc5iAYVJqpJ4zBt6YbqvLGGVZg5wO8oUVGyt5oyikiQ/I95hRBkcorGUkuEEORwGgd2JDy+0u3bt/d73J/FP2Fs+O6cZbz5ymA2royhpMzlUW6G+s/pMPQ2Az1uzOGX38x8+l4koSGe5L7jny3C4YAl70eiVsuwOwS6BrwbAXRaiahIBYvnRGKxCL5cXcOto/IJCg7HZrPVIz/nvPs6GrGOjSvU3POwgg+mRtSrd5Ik8erTKu58aP7fmvzctm0b5YXfs+Atz5hhypOhHD1hY9GyKlJO2qmuDeKlVxf4HfNUVZUQHdFw+xYVKWfX8ZI/dX9VVVXMfvtJfliiZPh4QfvW/rkJSZJo20rFydN2htxfwKfvRdKmhYrh4wuZ/HgIvbrWjYncbsHEySl8+eUnDBs21u/5zkEIgclkonnz5hiNRubNfYvru/vnCcoqXCTGNUyyh4XKsZgvXVxQVlZGXPSFk4FVVZZf8nkbwj0jJvDJlxN4fmL9/iA+RkFFlZt+PbXccV8BE+4Pol0rFQeOWnn2tVJuu8HAmiWhKJUSX62p4afNEncMHv2XEp9wBcnPIUOGkJGRwWuvvcbQoUNJSkr6j/o2/RMa9c+XL6JZYiG5eVBrdvslV46esBEdKfdJzPP2vEqemxjM6KF15Z/cVs0Py2K4fXQ+H31exe+7LbRsquLYSRu5BS7efD6UPt216LUSVptnsOp2e0Lra0x1H+6NV+v54OMqXpwUzJxFlfTpHkh2bsOEWkGRk8hwBaWlBVekTGQyGS9OmUlJSQmfL/+U/fs243C4aNu2LXa7ndFjHmX8w5sxqE8z46X6E/5z6NzexY6Uo/y2aSW/fKWp51Vx6/Vq9h7KYceO7fTu7T80uV27dixbLOepcX4388tWM62bmXj47u2cSPudxx5Zwm2DJzB4yIhLfm6NVs199/iXlSsUEl06qPlqdQ3rV8R5jb1dLsHcTyopKXNhdwiWf1NFfqGLpx8J9jvgW/VDDSWlLopKPO/sj1i/uZZbrzPQv5eWURMKcToFSY1UrPwoGoVCIrktTH/fyZS3Slk0K5ImiXWNukwmMXxwIAVFLiRJMGniUNas3XNJ/p/79++na7KVA0dtyOWQetpO+9ae785uF6z+2cSxE3ZaNlNy2+h85s+o8zYtLHaSlmGnstpF1+uzuX6AHqUSft5sBgEvPhnMzn0Wtmy3sGmbmZF3Gqi4QCblR+4LYu+hQl57p5zXn/PUM7PZXc9UPTVDx9FTAeSWBrN2s57yShdNmoYSF63ktVcmIlMYmTVr7l+6YGSz2WjUqBEDBw5k1qxZ/3L/EydO0L59e4YNG4Zer2fz5s3MmDGDadOm0bhxnTebVqvlvffe8zn2r/R+fPaFZ9i7Zy8H9/9OiIjESAjVlFNMPmFE4sRFAEbCiaGYPGTIOMIOOoq+3kleoBRChjhZT5EjhOA0R3FgRyBoRw9cOGlMKwrJwYWLGioIJpwS8skjnViakEc6CE/CJEmSzibUKCCH07SnJ+AJhctwneTH7+XccecdXtuMK4kRY4az5fvxBJXWqTQVqLCfF7r/R7iFi3pZFgCVTUteXh6xsbGMfeh+fvpmKMbisHq+gLWiBmOcgaSkpCv2HJeCL5d/ycdvLSGh0hPamC3SiKOphxA6+9nKJDlGEUI1lT6efufDRBUqdcMD0POxft161nzyEwmVnuzFSKBBS7AlnOzAEyTf04KY6Bjad2xH3759L9uv6WIx/70FBFVFkMJe2tPTR51pFjWc4ABB1L27PyZBakobUthDS1GnlDq3CFBBKcGE4RZubFg5yi6CicCNi3RSCBPRxNP0bPIQBb2kgZSJIo6xl2R6exVlZaKQDvRGkiQUQuklW1WSmkSae++lVlST1OLyvR8vFv+tY0On00laymmiSKSSEkLwn4UVIIxo8sggSkpACMFBfieRFhSQgQIVx9hDK9GZdI7TjauopJSDbCNERKJFT+3ZTNgAJeSRRDvyyaA5HUjjMGUUoBdGBG6qKK+XWO4cTKIKgadN9JeJ3irMWLEwZNiYyyqTKc+8TFxxCx/SyY37bOIbK2FEkyjV1TEjIcSKJuxjC7mkk0s6KuE5NoQIkunjJfSswowMuQ/xeQ6SJJEk2nKUnXTCv2JRLwWgFloCCKKQbFy4MBJCNI2ooJhgzk3uJFRoqK2pYdOvm7jm2mv8nq8hhIaGUm2tohGtqKSUdE7gxkkgId6M9AC5nCGcGKyYCSC4QTVuPE3JI8Mbkm4VFmRInOSAR8UtatFKehQosQkLaj8LJwC1VBNPU1SSGqVQEU40EjLiSaKEfE5x0JOEKc7OBx+9d9lh/wBavRYXTqopR4t/hTp4rDycwuFN3lRMHpHUj0LKJo1oEnEKB0fZhQY97rP/aTFwnH0AOLBzjN10oJdPHQTPYkNb0ZWTHOJI1iGUqAgmzm95VYhSLDixS1As8imnmmrKsWNj947dDBky5LLL5kL4J4wN27Rpw13DXuGmkTMYO0xBdOQFCHm1DKdLUFnl4r7Hi3A4BRWVLiJC5VzbX+e1DuvVVcP362vriU3O4edNtQy+yYAkSeh0EmOHG+nVRcvg+0vrje9ycnLIOv0zKxae9bp1inoZxc/BoJehVtbgdDr/dG6EvwofLZzKa5N8761dKzXvvelpJ28b46BFixZ+507Nmiez68BGOrartwmAXfuhWYuO/jdeJFatXMrE+9wY9DLcboHbLfx6UQLIJIm50yIwBsq4bXQ+N1+r56o+Oh/iEzzz17nTA7l26KfceeeoBuvyt998zjcrPyY6wo7DCZU1BhIbtye/0L8vfPMmKj5dUd3gsxw9YSM2vu1FPnkdmjRpwpKNDdefQ8dsJDb6c5G452PQoJuY98EbdNlazDX96shmh8PDQWRkO5j9Whg3XaNnyVfVfL2mhgNHrHyxMNprVwGenBojBjsYPuFeVny95YKJqf8srtjXNWJEHaEzY8aMBveTJIkVK1Zcqcs2iP/2Rt1isbD+p89Y/2UIP26s5cmXS1gwM8LnIzbVunn46SJUSol5iyt59P4gHA7Bb7vMrF8RW++cBUUuqmrcfL0omuJSF2+8W06wUUaPzmqef9OzWtayiYKUk3auuzsXnU6G1QrBRhnDB3smMpIkoVLCyLuMIINp75XhsEu8+nRoPeIHYPbCCnp31bJ+u/+V2MvF0iVzKc7bwIwXBC2aqjh1egdz5u0gKv4GFny4ikfHDSWvoIikRv6PzyuAsrIarh/gQibzPwh8YLiMl+csbpD8NBqNRMR05Kdf93Hj1b4DH7PZzewFFSz5IIqoCAWtW8DtgwT3PfE+sXGN6d691yU9b0BAAMFBDYcohoXKeeyBIJ93IJdLPP5QMA8+VYTLBV2TNchlNp57o5S3poT51KUNW2o5dtKO0Shx76OFfLUo2sfE+mSancenlPLWlFB6dNZQUuZm8E0GYqOV3pCCyHA5xSVOQoPlPsTn+Rg32siIRwoZfKOWX39dz/XXX7xPcEFBAVqVmV5dNUjAR8ur6NNdy859Fl6cVsZdtxoYfJOBohIni7+s5q4H8rE7BIlxKgIMMh69L4h+PbXcMy6fxHgFXTpoeOGxEDZvN/P+x5X076mjcwc1z00MZvW6WiRZwytnIUEyjIFyDhy1Yqp1M+RmA0tWVjN+dBDg8QN9f0kj9hw2ggC5AnYeBLcb1BooqQSdARAw+PberFt/4C9TPHXs2JGOHS9+QDFmzBifv4cPH86+ffvYv3+/T1soSdJfQuQ1hEOHDlGSW0o0jSinyJsQQIcBHQG4cVNMHoXkEESoZ0KJJ2GFVhjQoPOoPYAKiskWaYQRjcBFMXnoMKAnECtmjrGbIMJQoMBEFS6cnsQW2Ckgiw70RibJCBVR5HKag/yOEGA7G0YcR1MqKKFClFBLDe3dPXEctDPqnjGsWffdFX/XTZo0IblfO078nE5YrYeI1UhajxJG2L0T4PNRRC5hfggJh8pKVJQnkiAiIoJnXnmSd16dTUhJLIGEeMgFVSG22Co+/3jZFX2Oi4XL5WLR3I+JP0dC4kkQ4S9rdRxJ7GMLcaJ+pmq3cJPLGW69+uLaoflzFhJV2divaiO2uhnHDqYwfca0y3yqS0dNuYlaSmlD13ph6TopgKaiLVmc8iqd9QRSJcoxSh6iQS8F0kp0JpOT2ITlrGchhBFFMr05yi6OsovGtCDyD4sFmZwik5M4sBOLxxtKhwEjoT5JlCRkXsK1ES04yQHaiu4+qjFPkqaDRGeGY7FY0Gobtmf5s/hvHRsWFxejtGsIIY4c0tBQf2LuEq6z4bh19VySJGRCRrZII5d0GtMKOXL28xuBBKGQlIQRTaiIooJibNgIJYooEsjmNAoUlJCHDSs2zOgJpAmtSeUwThzIkPvNJC6EIJ0TGAkllSNohM5HTWgXVg6zEyFzMf7RSw9zLC0tpbrQRKBUR145hUeBXEAWAkEC9ZV2SklFc9GBEvKJJoE0jtKeXqjOayOFEJzi0AUJ5kApGJlQNGgHAWAklCxSUaE6azuRRRDhtKZOFVVCPqFEYhUWNv+y5ZLJTwDhhBgSKSSLJrSuR9iWiUKcOAki7IK+rQA6ArCe7cfO+Wc2JxkDgeSTSQp7SRa9iaERWaT6jaIwiSqfJGgSElmcQoaCCkqII4ks0igVhUTaI1myeCnPPP+0t9+5VLRLbouBINI4hqYBSxvw1A83HjGHGg0FZGETFo9aVlJiE1YyOIGEJ9lTCnvPJkySk0hzNOgwUckZUjASSmNacYhtDSaNC5RCUAglSjzf2HH20VZ09+mPLaKWdI7Tlu44hYMMTqBBjxI1duykpZ65rDK5GPxTxoaDhwwnuWMPZkx/lqL8Aw3uV1TiRKOS8dGsSBLjldSY3Hy6ooqZcysYPqSuP+rRWcOb75aTlm6nWRPfNjyvwMmGLWaeHOfrxdqquYoObXVkZWX5lMV33y7loZF1AiL3v8iQ7nTxt45+KC/PJ+ECasU2LSWys7Np27Y+aXfDDbcwasRs7r3T7ZPcB6DG5ObbdXKWf3n5nvgABw/8zmPDPe1O765afvnNXM8GDTzE3PFUG82aKJEkidWfxdDvtly2/+Dfkk2SJK7p62T37t307du33vb357yBsH7PT8u0qM8upptqLYx7bhOLlru461ZtvfeaGO9JLnQ6w14vF4cQgukfCB6eOPGSyyApKYm8omBy8iqIj/V9V0IIZs6HR5949JLP2xDkcjlz569g2tRneO/jg7RuVoPT5eLocRsPjTIy8YEgRjxSyDuvhvPC4yEcPGrlg0+ED/F5DvGxSq7rW8HGjeu5/vobr9g9/hFXjPxs1arV3+qD/W9v1Ddt2sjgG51IkoqbrzVQVuFm0LB87rzFQGKcgoNHbSxfVU27Vmo+XxDFxMklrN9cS6tmKpo1VnlVSMdT7VRVu2neRMWcRRW8NSWMkjIXr7xdxtIPoggNqRsk795vYcQjhahVEBejxu4QhIXICA2Rs2OPJ8TXahVkZDtZ92st/XvoWPpVDeWVTm4fk8+XC6O953O7BZ99Vc3aX2oxBli4ZfC/9sq4WPzw/SrUYj1L3qsjHDu117D0fZg8/Wd+/bUDL7/2PnNnD6dfz/rHCyFY8b2Cm25rRYBY0+B1IsLkVFdVXvBeXpzyDk88PootO3K5bygEB8n49XcLn3xexctPh/gY/MrlEjOnKHnkxVmXTH42a96OPQe30r2Tf/Xn9j1W2rVSU1LqrOe78dC9Rl59u5TsXAdu4emkrx+aR4/OGgIMMrbvtZIYp+Dj2RFcd3c+zZqo6HdbDm1aqmnTXMXxNDtymYf0Ppxi55WZ2ahVsG23hSfGabDZ3KjVMiRJ4up+OsyWhrMf63Uy3G4YOcTA63PXXBL5GRsby/ZNSkKMVg6n2JjyRDCvzapg32Era5bGnOepoub6gXrenlfO8lU15OQ5mDs9Ap1W4r1FFXRP1rBidQ2rfjBx710BOF2CnHwnY4cHesuufWsVM+ZWcN89/tXr2/ZY6dBa7Qn9329l+B0BDB9fSKBBxj23B7B2UyR7Dhtp26yEXzadJCquLyVFZ3DY8unRNYay6ka0bVHD8FsLmPqujeXLl3HvvaMuuiz+nXC73VgsFgwG3wG+1WrlkUcewe1206hRI4YOHerTVl5JOBwOnnr0GRKK2uDCiQYtWZyiBR0JPW+il0hzUsVhKilFgRoFSjpKfakVNdixEkW8N8lBicj3qKOIR0YhStTE0xQNOmqoJIfTGIiiM23Zz2/IUVBGEa3p4iVz5JKcRFqQSAsAdouNyFCgOqu6jCKBQMkzSNYKPYXZlWzfvv0vSXT19pyZzHnnPb7/Zi1qqw6BQC/XkFZ7kGamjj4TrkpRSgHZdMC3gbQJKwHReuLi4ryh77fefgvJnTqw4P2FHD10DLlczp133co9w4f+xyxujhw5gsqk9xlzyJD7zVqtlFQECCOH2UEL0dE7UbUKM2kcBaVg7+593DjwZtp1bMujkx4hIaG+lYEQguqyGoKk+tsAFJKSmjITbvflZ+i8VAgEFsw+yY3Oh1EK5YzweNu5hAslatI4QifRz1tWOslAa7pQJHKpoIQWJCNJEm7hUTuHEOlDfIJnHNSYluwRmwgjmjCiKBI5lJBPIL4KLqVWCW4Bdk+iskTRnCPsIFCEoMNAFWWYqaU57bBmm1m+ZDkPjnvwLygtD/5bx4Y6nQ6HsLGPzQg81hrnwnbNwkQGJ3BgR4kaMzUoUOIUTuTIMVOLgxyS6e1NSiUJmY8yXJIkH7JPCIENC3Yk76JQHpkI3Bxnn9dX0SHsHGU34SL6rKejApOoIoMThBJBrNSEk+IAR9mNXgSgJxALtZipwYGNwMBAlMqLU16fj8rKShQuFW7h9iTzIQ8rFmTIsFDrVeP7QwgRnOIQdmzoMLCfzWiEnjiaYMVCMXmo0GDD0uD1XcKFG3eDi0sAdqy0oSuH2U4kcTSng08bZRUWisihCW1QoUat8T++uxCEENiddg7yO3oCyCaNVHGYSOIIJIRicqmmggjisGNFi4EqGg55NFODDSt7xWbsWJGj5Dh7UaFBhRoHdg6yDSMhmDFxShzyhtafi3w45zMKnmRbAkEk8VRTSS3VHOA3JGTE0JjQ4giOr8zk1h8HM+Dmvrw1a/olt58KhQIjwZipwUJtg1Ye+WQizkY7BBOGFgNuPMkMhRDIUWDDQlu6YceGGROxNCZWqvvOAwkhWfThJAcppwg5F667MmQk0ZYj7ESOnN38ilEEo8WACY8yuiltvREj8SQRQRx72UQAAURG+Lec+Tvg7zA2PIcmTZrw4UermPjoCHbuPU3PrvXf/9Q55UydHEriWX/HAIOMxx4IRimH33ZauH+4px+VJIlF70Ry3+OF3HSNniE3G5DLPWG5a9aZWDQr0ifa8hxuGKBg9+7dPs9aVppH44S6OVlosJysHIf3Hs5HcakTlTrqL1W8/VlIkgqrtbZBn8riEhrsB9VqNU8+8w5DHniSV54U9Oziae+27bbxxhyJZ55/77L6At9raCgqcfLldxaOp9pY+UMN7VurvYrgWrOb5auq+Wh5NTqtxLQ5FYwdEUhUhAKVSuY3c/05hAS7MZvri5Dy8/M5cmAVa5f7EuIGvYyl7xtoP7CAJ1928PYrYV6xkNstePfDSgb00nLHmHxefy6MW6/Xe3xrcxw8P7WMkspGNG/evN71LgYvvTqXex8fyZTHLFzdV4MkeRISv/6uk7Ydh/8p/3mXy8VXKz7j55++QKWw4XApaNGyGxMfexmNRsP9o69j4QyJNi1U3j540axIZi+sIC3dQWq6gwUzGg5rv/NmPa++98V/B/n56quvXqlT/S1wpRp1h8OBw1HnHyNJklfVcCGyuKqqjKaRdUtEo+8O5K6bDfzwSy2pZxzExSgwBshYOjcKSZJ4/dlQxj5RxIfvRJCd5+DnTbW8+2ElbVuqiAiTM2dRJWcy7cx4KYzB9xWw5H1f4hM8/pxDbjJQXunijefDiIpQkJ3rYPxzxQQFytix18qBIzYevDeQlFN2Fi6pJDvXwVcfRWO2CB58qgiVSsIYICM13cH/sXfe4VFU//d/zWzfJLub3hOSEHrvUsSGHbELFqSIKChYUEQUewULFkRQFFARUcSGWFCa0mvoEEjvZZPN9nJ/f2zYsGaDgvj9lN/nPI+PZMvszJ2ZO/eee97nVNd4UKsE332czI13f8rYsWcnxfXzZfNYPj/0YPPRSWquu3MuQ4f+SHT8IGa9s47771QHHlROp4+pz7k4/6Lb6datGx8v0HD7TaF/5/dtTtq273bKfdbpdLzz7mds376dNz9ahMVSx+GD2/l5WVJIg+OEOCV2e/lpt8O5g6/i4ae/4NflKc0k/PsOOTl63M26jXY+XFqPzwfPPxpDZrqKgiI3Bw47/eT5BWHM+6ieoUPCGXmDgZ05TuwOwfiRRowGBQuX1nHnSCPjbvUPAJZ9bWH2fL8puNGgoP8VBTz1cDTjRxq4dEQxpRVeZs2pZfZ8M4YImWmTonjqoWiuG9uyxUG9xYtSAf7Db7msPBR69OjBrJcMbNtVzZJGufwHSy3ceasxZFtPmRDJT+tsvPNSHNeOLqVtloo7R5r85ek6OwePuCir8JDZSs07L8Vzy4Qynnkkhj7dNbTOUFNe6eHgERftsoOvNbdb8OrcWha8Hs/SFRaEEKhUEh/PSeCtBWb6X1FISqssvN56Fn78G/1763AA428L45pLIvh4eQkrV5eyc19/OrVpYMIoEzfeOZORI2//y23xf4lvv/0Wp9PJOec0EWVJSUlMmOAniex2OytXruTxxx9n5syZpzToP9P+8MdVP6KqDucwu/HiQYMOEzFBxKdLODnAdjToyKQDPrwUcZwDYgdt6dbMB0yLnyAsIY84UsiQ2gXeiyKOSBHLfrYT3hh2sJvfAClAZoZCJLGo0ZDQAkEWURfNl0u/Crly/HehUCh4cOoDTHrgXvLy8lAoFLRq1YodO3bw5LSnsVc6UXrVONU2rC4LSQ2pyM6mZ4BNWChPOMb7s/2J5Cefj/T0dF585YWzvs9nCofDgewJvud9eFv0cOtIH7aofuYA28HtVyIh+ROqk92ZJB3zK8QOHS7m1l9v54mZjzPkYr8C6+TtCQQ+4cOBFQkZLfrg35P81iz/VwvBGW3SqS05dVK2AI6IHKooJZI4EklnJ+tJE9mYiMGNkxLysGOlI00J7KUUokITUj13AilkYsPCTjYQTwqRxGIj2KNqwBV9qMuzIrb71ReRUiwmEUM9NdRQiQc3PRiEJEmEu018+dlX3Hn3nX+vYf5B/KvGhpGRkVRYyzAQRUd6s5N1HGM/iSKdA2ynPT3Qn2RdUE05OWwkmUx8eFESFiA+we/JWEvL/mo2LP4FBeRAaIuMhLsxRV3go1qUoyOM9vRgB+spJR+FUBFGBBm0J1wyYm9MXlegwIcPM1XEkkgn+pDLXsrNRXz//fdceeWVf6H1m5CUlIRVqmcPG4khkc70QyEpcAtX43Pi1Cn2WvR0kfwBXU7h4ADbOUoOarS4cNJAHVp0QcnwJ6OcQqKIo4TjgcWvk+ERbhxYyeMAWvTkcRgzNSSJ9MBCWg3ltKU7B9hOlCGK62665rT7jgcnP0SiSKcVTaWmXuHlANuxYiGdNhxhD8lksJ9tdOEcctmLR7hDlr7ncxgQJJFJEumBbdaJavaxlR4MRoMWC2bs2HBgI4dNeIUHJWqiiA2U2/uEl0PsxIMbLx4yaY8XT8Aa42Q/7jh7MjnfHOZ5wws8/vRjp9UGSUlJVFKKgUhqqWQfW2gvgu+HcoqoogyAelFLIq3IYRNdGUAMCVRS0uizKbGPrSST4Q8qPCkY6wQkSSJTtOcQu/DgbvG54xX+ihG9FI5aaMigPRUUU0sVZmqQ8BFNEiXkYSCK3pyPjIIcNqMjDDs2hl575b+VsOhknK2x4ZmOC/+INWt+pqjwKGMfKGf6fVHceFUEKpVEZZWHZ1+vQQgYMrj5gu3doyOZ/V4epeWeAEmWnKhk5SfJfPNjA0NvK8HjEVhtPn7+PLXFyrbyKjff/fwS69cu55FHXyEtLY20Vu3J2b89kK1x/3gT98+o5OM5CUG5BC6X4N7pbsbe+ci/7fmWJImhw27n069fYtSNzcnleouXwrKwoHDIP6JfvwGkpHzB4kVv8szsbQgBHToN5MVZE0lObl6xerrIbtubm+7cQN8eGmrNPkxGmQuuLaJDGxUXnRfGgo/rmTjGyG/fpKBSSfyywc7t95bz6ORI4mJ0rNvk4IKBodXj6zeruO/hpmqjE/9f+OFbTLojNCchyxK3XKth5Worl40opn0bNQpZYu9BJ1dfFs6bz8exZYeTyY9X8MLsGhITlJgMMpPuMLJpRx2LF73L7aNOvzIiIyODt9/5isWL3mbm3DUoFQJ9eCq33X4fffuGUIX9Rfh8Ph6aMpZzuhzgmw81aDRKhBBs2r6WSfds5NXXlxIWFkb7bE/QddwqVcUbz/nna+0GFON0tSyScroEubkHsNlszfxzzxb+PU0l/g1wtjr1L7/8ks8//zzwd0ZGBi+99NKfmrm2a9eFH1Y4uOqSpgG2Xi9z0zD/w/zLlQ1076zhxAJpVKQCc72X2yaWU17pZuHSer5amBi0OnPZiOLG0BU5yBDa5xM882oNW3c5uOwCPRlpKu57vBJDuMxrz8TyyTsJDLqqiPseK8dqh15dNRw55sbS4CM2Wsn0F6rR62QeuCuSzu3V2OyCuBgFs+bUsmBJPdFRCvp0dVJUVHRKb62/Ap/Ph1ZtJ0x/Ks8UGwkJCbzx1iLefmsml97yPm2zfLjdgrwiDWPHPc7wEX6i6ZWX4zleUB4U+gR+v8zX5iuY/8HjfyltMSkpiaFDh+J2u7luWNuQZNwJyLLitBMcf1j1GcWlHq68tYQXpsfQtaMGh8PHh5/VM2eBmYx0FTkHXbRKVXLlkDBGTyojNlpBWJhM/95arrzIT3zKkmDkvWUsfCOeXt2aBp5rN9pY+lUDX7zftF83XBVBabmHTdsdFJV4aN9Gjc8nmPpMNZPHRTLqJkOAVC4sdnPnlAqefSSa9BRVSNIQYP5H9Qy/JoIvvnNzxdCRp90Ojz/5FtOnXkXn9ho+WV7Pjt1Ozn079INKkiT6dNNiaRCs/CSZB56o5KJz/QOfqy4N58uVFqY9V80D401ccWEY770ax7gHK6iu8eHzCUxGBTeOK+X+u0yMuDoCjcav8nzhDX+gUkKckp/X2Rg9wj+hVKslenTR8P1qK2pNGGWleSz/IIlO7TSMmAw+JJRKidtvNGC1mjlSWM1PG2K4f3Q5Lpft3zLVc8OGDSxbtoyHHnooyMO5TZs2QSuSbdu2ZerUqXz//feMGTOmxe2daX94+OARymyFZNCeSCmWg2JnECkjhGAfW2hN56DSyjhSqBDFHGY37QhWe9VSSRKtKCKXViEmr35ftw4cIYd2dEeFBieOFifDAG7cIctRA9tERqE4/fv/dHGycjE5OZmhQ4dSXFxMbW0taWlp6PV6Xnz2RT5d/BnCCV68tOvShg9nfxcIIjvTEkSA4uJiHps6gy0btiC8oAlXM+au0Uy8d8JZUUUOHjwYj+EpTubZDERipuokL70m1FPLdTdex0OPPsj8d96jurKGNb/+SvuKnkFlq0aiCK8w8syjz3H1Nf7QgRPt4PP5QCXYwToiMCHw+ZVBIoN4KRWnsNMqO+3/JMTsBF57+1X6dRmA8DaffAshOMxuJCRMRBNHEmaqKKOADDpQTw3FHMeGhQ70wkh0YBsOYSOfQ4BA1UIyK4AKNdWU04vzUEj+QfAO1gXdI8IFdS4zTlFHDP6E2xOVKaXko0VHIUdJFOmoJDVel/ffsi88gX/V2NDn8+Gyu+lBb2RJpocYzHbWUkYh3RkYbDUgScSQgFs4OcQuPzHWSGC6hYtj7MdKPU4cLSoXj3MQK3Wo0ZBEKxJIpZBcXNRwlBz0RKBFz3EO4MFNMhmoUFNLRaM6X49VWDjIDtrQNdAv+4SXIo5xkB1k04Vyinlj5luMG3d6at8Vy7+ioqacLDoRJzVNmlWSmvaip18h2wIpVUMFxkaFsks42MtmWtOJcIwcZCcadMSQQB017GMrnUSfoO00iHpKyacL57Cf7ehEMbEkBT7jEk528zse3IRhJJMOFHOcaiqw04AaDQqU6IngIDtw4SSzWzpDhgw5rTY4cOAAe9btC1q4A39FQkfRm52sp4AjRBKLwIdAkMteMulADptpJ7oH+j+v8HBcOogyVpBclUnyH0g/oxRNZ9GP4+ynvdQTA5EY8C8EppNNkThGCcfRoMNKPQ2innIKceIgiVY0UI+V/UjIpNMmiPg8gThHGr/+sJZZs2eeVlVBdXU1Pnykko0Xb6Mv8QHcwoUSFS4cjSX/DmRk9rMVGRVhhLGZn9GgJYlWhGHATBVO7BxmD6aT+sQ/QiP5ifEYEinheMD642QUkksCqXiFFw9u8jhEO7pTQwVZdMBMFTYsRJOABh2l5FNBMRJSo1K2lg4dOvxb9odnc2x4puPCk7Fjxw7eeXMKeq2FCaMiyS/ycPnNxVhtPmrMPlRKwZ41rVo8n327a7npzlKenRbNoL7+EuXySi+rfrHRsa2aiiov5/bT8cnyeh67v3mehBCCVb808OOnyZRWFDPuoVtY+NGvTJgwhVtu+pQrhggUConunbXcPcrI0NtKuOxCPe3baDiap+TrH1VMuv8Vrrrq6r98zP8K3HrbWK6+6n3aZtZwTq+msuV6i5eRkzzMePLNP71eExMT6d170VnfN7PZzK8/LyEmSqZXNy2vPBmBTidzvMDNkzOrmfl2Lb98kRJIdge46Fw9/XtpuWpkCRarlqdesTOorxarzceiz+pZv9mBSgVdO2hw+7rQu3fvwHdPjA335WzmnptbVqyq1TJXXhzOQxMiOV7gxuuFrFaqwPy5b08tcdEKHE7BVwubxo+9uwkuu/UzHp765BmNmxMTE3l55tzT/t6psHz5Mrq0PsS9Y5vm3ZIkcU4vHfNecvHMrEcZcsmNfPfzB1x1SfM+vrTcgz4skk+W1zH04tB2IUu+rCfK4GLcmMuY8+7X/0io6v/IzxA4m536NddcE7SiHfD5qazE42k5KGjNr9+wZYediioPcX8oY3a7BbPn1zKor46Lbyzmpcdj6NlVC0is+DCBS4eX8MHs+GaydKUSSso8xMXIrPrFyqbtDtQqiaJSN507aPj2o6YB5F2jTPz6m40bxpbSqb2a8HCJikof94838upcM+cNCGPmjJiAcXN5pYdJ0yvp2lHNZReEERej4IohYSz9ygJAl3Z2tm7desoVob8CIQROpxeXS2bx5/Ws+L6hcTIFN14VziXn6SksquWSIZ2RJR/xCRk8Mv0tjEYjsiyTlOQfoJ4o6XzsiTcZff8I7h3lYNilGpRKiV17nTz9muDq66Ygy3Lgs38VHq+JWnNdSPl8QZGbsPC009qm3W5nw7rv+WlZCg6HYO4iM8cLPHi9gvxCN3eNMjJ6uJEwvUzOASfPvFaNxerjtWdi6dGlqfOZfn8U9z5aSUSYxPiHKtDpJKJNCnbuddKji4al8xKDViIBbr/JwDWjSimt8PDj0mRW/WqjbZaKPt21TJpeSWGJB0mCK4f4ycPrx5aikCWuHVPCe6/Gc04vv9ze5RIsWFLHrr1OrrksjNfnw7Ix/U+7bbVaPT26xLFxq51X55pplXbqEokTIc3JiUokCWpqvURF+hMe01NUpCYrefXdWt7+oA5jhEy/Xhp++NXO90uSSUpQUlLm5vKbS1j+bQOS7Jfxz342low0FYs+q2f/YRe331tOmywV+w+7aJWq4osFiUx6WmAIF4G0e63GR72l6T4edZOBWydbiDBGs3q9DZ9QnbItlErlP55+90f8/vvvzJ07lwceeOBP00ZlWSYrK4uysrJTfu5M+8PyqnIiMBEp+dvAiwflSeVmNZRjIiaI+DyBOCmZclEUFM7gFi7KKESDDiWqFgfEWkmPV7jJaZwcm6mmitJAYvbJ8Akf9VTjxdOiWq5BX8OA86467ev+bECWZaKjo7FarVitVsaOH8uYO8fgcDjQaDSBwVVZWRkJCQmUlZUFpZz/VRQUFHDz1bcSU5ZGUuOk3Ce8zJ+2mFXfrmLeh++eFQI0o0M6lWU1GHx+EiONNuSwiWzRJUid2yDqqE8r4b6HXiUyMpKHH32IjRs3snNVTki/PoWkIKwiitdfmc3jTz4WaIdJd9+HtsJATzo1S7p2CSfeGAevPTTz//TcRkZG0r1PF0o2Np98H+cAOsJpK3UL7KsTB1HEc4id9OBcWklt2S1+5yC7SCULtdBQSyVW6mlHd3LZh5mqQDL1H1FFGWlk+1O98d/PaSKb/WyjveiJQlLgqYKkqCQ2sZWj7EUl1I2kkIGeDEaFmipK2cNGskUXUIh/u77wBP6VY8MDBw5gFE3hVZIkkSQyKCO/Rc/BeFIpIZ8ITNRQEQhwyaQDJimGelFLDptpK5qU8V7h4Rj78eLBh6AL/f2ktPBSRzUyCjrTD6WkIk8cJIYEWp1EviWTQZ2oJofNyMh0pE9QCbIsKUgjm1yxlzqqUaKkuLD4tO6byspKHrx7CiqvNmSQkizJxIok8jncbGHLI9zkcZBO+Bfij3GA1nTGKEWRIzaRTGbAMzOBNMpEAdv4FZPwq/ot1DaG4vm9GzuLPhznAEXkohTqxtA8H3asZNIeCQX72IYHdyMR58SLh1SyUaLEgwsXDt54Z/Zp9x2zXniFsIroQMDbyZAkiRiRQAUl1FNLPTXYsBBJLEfIQYeeHDYjhM8fhIYCvToMlUpNokgPuc0IyYRT2PEKL4o/+Ccn0YoKivHh4zC7CcOICycSEhp0jQpkH3vYGAhTCgWVWc/KlSsZMGDAX26H+XPnk04bvLiJwIQPH5UUE08qGnTUU0MtlXSkFwYpMrAAUEkpsSTShq6B+y+aePQighrKg9Lt/wghBAIfKWSxn23YhJV02qCWNDiFnUKO4sFDOm0oIQ8XTlrRHid2okmgnEK60B8ZmQqK/f6j2NERFiBUk8jgy+VfkpnZnFg9gf+GseGZjgtPxhOP34NaaeGrhUmBecyEUUaO5bvZutPOrHfMjSG+ob/v9cGbz8cy4+VqHpxRRWKCkohwibtGmujXU8vQ24qJi5X5+gcba36zcd6AJnJeCMG056pwOAS/b3NwwUA9r8xw8sTj9zLjydeJTehJjyErSYqXiI1WMOZmA689HcvYB2307juEvv3O5YNFF6JWq/8lY8O/CkmSSEhI4M23l/LsMw/wwpv76NROorxSUFwRwcR7n6R167b/smN47703MYVXM/Xe6KDQoow0FZPHmVCrpSDi8wT0epkxNxt4630zl5wXxjlXFKLVSDxwl4nFb8XjdAkWfdZASWkhO3bsICkpKWiMbGmws2ufo5k/7AnkF7obq4Ikslo1/0x1jZewMBkkEbRgp1RKJCe42LdvHzExoQM7zyZcLhc5OTl4vf4Q6VALUB8umMmHr4SmDttkqbFbj3De+c/y8INLSU2y071zE0FeWeXh9skeJt33FHPfvM+vqv4DAbppu53V6+28+XwMmelebhp3FZ98+utfsoI4nb7wjMnPOXPmIEkSI0aMwGQyhUy6DAVJkrj77tOX8P5f4Wx36iqVqkUPi1NNLL/9ehlul4eLbyxm5owYLhrsL6/bs9/Jw09Xcd84E1dfHkGt2cvw8WU8/XAUNbVext5fQbtsdUg/jn49ddwzrZzKakFcjJKrLgmjtNzD6vU25rzU3Nj9/AF6VnzfQIc2ah68O5KtOx08/WoNep3M/FeawpdcLsEr79Ritfqot/hY9nUDU5+pYmBfLdmZ/mPPK1KR1SX6jCbTf0SEIY2rR23nmsvD+ayRsGuw+pj5dg0vvlHDs4/GcOVFThQKiYNH9vHErDGce+G9XHf9rc3aPTk5mXnvfcvnyxZx7bhVeDwuUtI68cDU+2jduvUZ7e+IW+9l3IOTWTovnrIKL5YGH+kpShQKiYnTKjHGdj6t7X7z9edMHhceUKeeSNW744FyZjwYHeQD2rm9husuD6e4zBtEfIL/3nvz+Vi6XVBAZrqSK4eE43JBWrKSKRNDJ20aDQqKyzzMfTmO1GQVU5+tom93LS+8UcP0+6Lo2NavQF32TQOjJ5fTKlXJjCnRRJkUvPxWLRMfqSBcL6NQwqB+Olq3UnL9HaV06nY9CoXitNs3KiqK0gqZh56p4JvFScz/qI41v9s5f0DzTloIwdZdDp562L9Km5ygpLrWwyfLLXz9QwN9e2jp3U1LRZWXay4LRwjB6vV2enTRkJTg7xqTElQsfjuB+x6rZOjFes4boCev0M2zr1WDgIVvxrN6vZVVv9hYMjeRb3+ycd2YUmIS26BS67jy1kNMusNEUryDA7nhCOEv+dfrZbw+I2qVh1lzarnmunvOyr1xtrBhwwbeeecdJk+eTI8ef54KKIQgPz//Txc3zrQ/NFfWBZWfGYiimnISG0mZKspIpWUPm1gSqaSUJNGKKko4zkF0hJNBO/I4BIBHeLDTgAIlOpr8JN24SSIdoxSNXkSwh40YRGTAO/TEvh9hDxoaU2dFbbPyeKew44yzcPkVl/9bnWtto8/cH/dJCHHa+3ngwAFuGjaCdtZeQcSiLCmId6SRt+kYq75fxWWXX/a39/uVN2dx8/W3UH7cQpQ1ERVq0mjDYfVOwvURGNWRuBVOWnfM5O2XPiY2NjZwPHt25qCs04Wc4AOEuY3s3LoTaAw/OXSIvb8dJMXZJug7siTTRnRlm+IXXnzqeXr06PF/fm4HDBrA3I3v4RZuUshEKfkT1asoo490AeD3ty3gCLEkY8CEAgW7+I1M0Z5E0jnCHqooI5p44knFKEVxUOxCgYLjHCRWJAUIzhNwCBs1lDdTVMdKSUhCZje/oxIqwveE0/nCdmR0SEd5oAs7xTp6cUFQ4FEcyRhFFDv5jQdvnvxvdX+cwL96bGi321H9wV/QSBTVtDzRlCUZhVBgJJpc9iEhk0JrTJJ/ImWQImkrupHPYeyiAR8+lKhIJB0TsTRgDqhCXTjw4EHbmBbvE35ytJd0XrPfNUrRRAgjdqwhvRfBHwp3mN348KJW60/rnC949wPCK2Ox425x4aoV7fidVdSKSj+xj5ZaKikln/b0QCPp/D6+1NBO6k69qEWNtllYUIKURrxIZRe/4cRBN/oH9f2ypCCLTviE3wvVi5tUsrHTQBIZ5LCJVFoHeZDWCb96tiN9iJWSqKSEqfdP490P3vnLbQBQXlp+yoAfHeEkkEYCqexiAz58VFNGFHH48OHCr4xsR3fUkoZyUUBZbX6LlQ0AarR4cKMgeDJaQTGxJJIsZaASKo6yFwmZngwOBB8BqEXzkIsg+PyecqdzPVjqGtATjhYdBRxBRqYL/amgmOMcwEAk6bQhAhPgVwdniy7UUE42XYKuIZdwks8hejKYfWxtURldRzURmJAlmY6iN3kcZBtr0IkwVKhJIp1I4qijhkKOEkkccVISFaIYLXr/WENSYBZVFJFLCllEEYcXD2UUYMdKA3X8+P1PPPDgA3+5Lf5p/BNjwzMdF56MvLz9vPFMFDqdTF29l6nPVFFe6aVbJw0VVV4UCokZL1fy3LTmHqrVNV5yDji544EKbr/RwMQxxkB1wpwP6njm1Wp6ddOSV+DF4RDcPbWC9tkqBp+jx9LgY90mO9cPjWDGA9EMu72E8/rr6NpRw94967j8ko60zZJJS5IwGGRGDTfwyRcWfv3NSfeeg7ht5J20atXqtI71X42IiAhefGkeFouFgoICjEYjKSn+oKB/5TFs3PAjCgT9e+uwNPhY8X0D1TVe2rRWU1Ti5oqLWi6hPn+AntXrbNw3LpIffrHx9eIkjAZ/H6fVwr13GLn0Ahc33n4JiQlJGAwm0jO7s3/vBtQKM6+/62TxZxbuGmXi8gubfsdm8/HLBhsmowK73ddMYASwYEkdI66O4K0F5mbPM7tdoFQq/9F2FULw/nuz+fXnZQzqK1CrYc4bEm3aD2TKQ8+iUCgCQZQuZwMmY8tEZFYrCavVyptzlvHCc1Ow1B2mXWuJ4lJBnTWahx99nk6dOvHVlx+w6LPdLF3RwNWXh6FSSnz7k5XyCg86Dfy6wc7OHBeDeqtZvfonhgy55Kwe8xmTn2vXrgVg2LBhmEymwN9/Bf+u5Oc/NeE/XXz00YeEh9n47stUfALmL67j9flmvF4oLnPTq6uW4jL/imSkScFj90cycVoFH8yOJzfPzZadjqDt2e0+xtxfTnysAkmSWf15AilJ/gfN4mX1gbLdULjzNiMLPqln1HAjV14czqUXhHHdmBL2HXLRub3f4HzU5DJuGhbByzOaGHefT3DfY5WkJStxuQQ/rVcx8u6/vpJ7KkTFJHHdJUcYfk2Th194mMyufS6+/Sg5yEi6XbaaJe8Iho16i37nnB/SU8RgMDD2jnt57PHnycnJobKy8m+tshQXFVBY7KbNOcdplaaiY1s1u/a6MNd5mTElmgVLc2hoaGjmGdYSfvl5OYtnB/sVVtd4Mdd5QwYgffm9lXdnhjZJlySJEddE0LGtmvWb7QgBJeUtr6xu2+Xg8gv1nD/QP9gvLfewfGUDiXFKpj1XDcCwS8O49boIunXSMHFqBVXVPtpna3jlKf/1sHq9jWnPViFLEv37aOnZTcvsD84swdJoNOIRCei15STGKxl3q5Hb7y2jR2dN4EF1Aq+9a+aKi8ICBtNH89ws+sxCeJjMD0uTAw+Z56ZFs3BpPd/8aKVvdw0GY/DDqXN7DT8sTebbn6ws+6aeH35poF8vPccLPKz93YHXK6NSyQwdWcIdNxtY9WkyC5c72JYTy0uzErn30Qqy25RzrCCDl9/NoFsHC/uP6NHqIzmel4+lQc2ECaef6PdX4XA4gibhFRUV5OXlER4eTkxMDJ988gk1NTXcc889gL8ffPvttxk1ahRt2rTBbDYD/uTiEyuBy5YtIzs7m8TExECZZ15eHmPHjv1HjsHjdgMyZaIABzaUqCkil1iRhFJSIhCBss5QkFFQxGEKOYKRGEzEBBRxHuHmgNiBExvhmPDgwoaVdJGNCjVePOgI54DYjhMHGrTksIkIEYmJaBzYqaKUBFKxUk8HerGfbRhFFPGkBpQdZcoCvlv09d82dP93xdGjRxk7YhwKq6bFBOSYhmQ+mPvhWSE/IyIi+PK75az6fhUff/AJdVYbvXp0Zf49rxEdHY3ZbMZoNIZMDo+MNuFVeaCFrs+Fk8jopmfFogWLiaiKaVFhlabMRkj/mkF/RlYGydpWWB0NbGMNGuEn4KMbw2vqRA2l5NOdQQFSI5oEUkQWe9lCGAYkZAyYSJEy/US+2IPASwd6YcfKbn4nXbQlijgEggqKKOY4arQhyacYKYEYEtgtNhLXLgrqFCR3iMeT6WWgeRBqpxL+0Fx6dJi2RdGj55+Pvf6v8e8wNmzdujX1ck1Qu2nR48TZ4nc8wu+jJ0kSySKTPA7Sl+A08TApgg70BGCX2EAXzkGWFOSLwxjxLxw2iHoOsZOunBMI1yoThUGBSX/EH4Ov/giNpPUrpvFhigod2NUStm7eRqSIpYS8U35OgZJM2nOI3X7/TnzoCMMo+Y/LTDVq/GTciT48FPyK5tbkst+fwi2cFHMMM1VIyChRkUImblxk05Uj7EGFmnwOEUMCCX8IDDNKUbQV3TjGPjrQi1iSOLrrIMXFxafle9e+c3t++XUjGl9oAtSCGRMxKCUVOhGOBj2dCC7hrxe17GUz3cRAahTlOJ0ufMKLLIWe4DZQj/wH4tMq6inmGF3xB3nKKAnHiImYIOIT/L7Y1ZSFVOwCOAwWunXr9lebAAB9hA4LZgxSJLJQ4MLOEXajI4zO9EVGpooyCjlKe+G3OnFix0h0ENFrFlUcYQ8yMipJTbpowwF20En0DmoPp3BwlL2BUCcPbpzY0ROBBxcKFFRQwlH24cNf8m7DwhGxBz0RmKkKhGXlso+uDAgsBqlQ04p2RIpY9rKF5Pq/74PYEv4bxoYn9tvltHHuObE4HD6Gjy9jxoNRnNOr6b6w2nwMvbWEBUvqGDOiqb+pt3i5fVIZbVuruH5oODde1TQffvGNWoQgaL4A8PEX9fy4xkbHdhp0Womp90ahUvnfP6+/nnWb7JzXX48xwsH6r5JQqfzXWEGR3x5sxgP+8uf9OWuZPPEi1JpYLr50OLeNHB9YjP5PQEREBB07dvxX70YALrePPl3UvPOhmW9+tDL86gg6d9CwM8fJsq8tDDlPz9WXhZ5315i9HMp1MePlasbcbGg2nwTIzlQzsJeZMTfXsmtfGSt/3sGHr8QRHeWfb9dbvDzyXDX5hW7uHmXi4BEXDz1diVIdhd0pcc3oUj6bn4Ahwr9tIQTf/Oivwm2dqeLcfsH9eF29F4vNGFRl8k/gzdnPYlCt5OfP1EHX+dKv1nLDtecSHiYTHQXVtVBrtmJpMLRo7ZdXKIiJiSEqKorrbhjHnt1bcHvgrhuuDApZmvnKAqZNHYfNnsPm7Q6EAIvVy9Hjbm6+LoLzB+opr/Ty4xozv++YxUUXXXxWvXDPmPx86623AL8S6+S//13wn9ypL/pgJis+TAwkTz/2QJO/yJadDj77ysJXPzQw7lYjarXEwL469DqZHl20ZKarmD3fHLS9KU9VMeomA1U1Xjq00QSITwC7Q5AQp6Cq2ssHn9bx21YHChmuGBLG8GERGMJl7I6m0bZSKfHiY7HMnl/L3JnxbNzmIC1ZxbBL/cq5r3+wsnhZPS63nwAtLvVwNK+B28c8eVYS7IQQHD60hXeeDu7ADhx2kZKoDJmgJ8sSU+4WfLpkHg9OeSrkdo8cOcI9d9+ASi4mNVni6HGBStOKR6a/8pe974QQvDPnZVb/8D73jDWSlKBk0zYHa3638faLcRSWuJm/uJ4hAxVs3ryZCy+88C9t1+vzolYF3/QHj7ro3S30Q9LhFKf0HDUaZJRKiZdnxDJifCnbdzvZtddBt07B2/P5BE/OrOa1Z2IDx1dW4eWqS8OYclcksTFK7HYfS1ZYuG5sKUvnJRIWJvPFt/U893o1TpfA5RKcN0BP+zZKRg2PIC1ZxdsLzMiSL9Su/SWMHPUAXy7x33OJ8UouPk/P+dcWcfO1EQzqp6eiysNHn1tok6ni6an+e2frLgcxkTL7DrlY/kHwoFuSJEYNN/LTWhsJ8QpyDrjpc0kBsTEKEuOVDL86AlkWLF5Wj90hUKkU7NnvYvp9UVxyflhjW0Xx6HPVuNygUEic368Gn0/C6dbw3qvxXH7zAS68IJpdBwzsOmBACDBFWIjS5zH2jrmo1S376v1d5Obm8tRTTdf9okV+r53BgwczceJEamtrqaqqCrz/888/4/V6ef/993n//fcDr5/4PIDVamXevHmYzWb0ej0ZGRk89dRTfytB8FSwu+zsYzfJZGAiBhsNSEhs5RcyRQdMRFNJKWktqD9LycdAJHVUBxJ4wV8K7MVDLInESE0+RV7hZT9bsWLBi5dKSkinLXopPJCsbKYaFWoc2MikQyBRVyNp6SYGUEsFReTiw4eFWlIi0/6jBraniycffRpTZSIytYHXGkQd1ZQjEEQRh0GKpKK+4RRbOT0olUquHHolVw4NDkvx+XzU1dVRVVVFVlZWMwL00ssu5e2X5yJKQydCN8RUc9uYxwN/V5ZXoaHlcyc7lVRXVP/NozkzXDTkIl6OnoWl2EJPBqNERSn5OPCnkhZwmLZ0a6bmkiWZtqIrO9lABCYs1GEWVbhwIqOgveRXN2rRoxfhFHOcY+zHiQMVKlRoUCBhEeaQdhM+4cOFg+RWTf2tUqsgPKFlpVrMtkR279xDr169zkLLhMZ/6tgwIiICj+ymylMa6KsUkgK9CMMsqgJqzpNRwNEAoZcgpVIsjp1yAqFCiwsX9aIWC2Yc2DCKaI6SQyf6NvNpVJ7CD1ZPBCUcb/F9l3DixE4m7TBEn97zLzw8DDtelKiwiYaQZf/VlKMnAqMUTaJIo4R8WtORQnJxCBtaSR/wpATw4WtG6p0MGUWjP+1hqqmgFW1pRTskScIhbBxjv3/RRIqhhxjETjZQRiF9CD3OC5eMfvJXeFBISjSVBn5c9ROjx476y+0wcvRtLP/4KyIr4pudV7dwUUslGbRHCIEdKz0Z3OxzBimSOJFMPoepdVaT6mtNKQUk0zysy6+O1bCH31EJDU5sjU6iPiKJxdt4TqopQ0YRkuBMohV72IhJxDRTVFYpSzjnvL5EREQ0+96pkNYqjRI+JVGk05ZubOUXOtIp6J5QChUe3Ozmd1qJdoRjRHHSFNgrPOSyj0jiMOMfD0VKsXiFh51swCRi0KKngTqqKENGJodNqIT/GFLIREKiiGOkkIUKNa3phAc3h9mNGxcKVBRwBDUalKgb091bB6ngT8BfaRKOw93yAsPfxX/D2BBgxvS7UMjg8cDSrxu47srwIOITIEwv8+1HSfS9vJAlX1oY0EtLeZWX/CIPj90fBQg++7ohQH6a67xs3ulgxYfNr+FbrjPw+1YHCXGKgLXVCWRlqCgu9eDxCErLvVwzupTbbjBw41XhpKWoeHdmHJeOKOa5adEMu9SfIu/xCJZ9/QkT7lrNnLmf/deME+12O3a7HZPJdFasjv4M511wFatXvUzXDhq++7jJg/nCQXruvM3AkBuKueMWd8jS9w8/reehCZG8taCOyeNMLf7Gxefr+W2Lg69/bGDlx8kBcQ2AIULB2y/EMmhYEUuW1yNJUGdRkJqeysWX3sySj96m18UF9OisITFBwYHDbrp3VnP9leHM/bAuaG7qdgvueLCBMeOePXsNFAK1tbXs3f09Xy9srsi/aZiW1evLuWeMkS4d/Nfks6/6mPNBHVPvbR78WlDkxu1NpLq6mkkTb2BALwf9e7mpqIKnZ3yCyxOOXqdCkpVcdPENvDxrAa++8jx2++fExyr5bauH379LDVKWXn1ZOM/PrmHB+28w9o7JZ+24z5j8/GNd/b/Kg6kl/Kd26h6PB53W2WKaXJ/uWma8VM0FA/Rs2u7g3HP8xsyikUsyGmTKKz38vtVG/956qqq9VFR5ueT8MMbeX84L06Obbe/FN2p4630z942P5IG7InE6Bcu+beCqkSVceqGePn9QF7Zvo6ak3K88/XSFhYmjTQghmPxYJdGRCua/Ek+kSYHbLVj2tYWZ7wjOOWfwWWkfh8NBTKRolni+/7CT3t1bfmD07a7htff2hHzv2LFj3D/pRjJSrdQ3+Nhb5y+RvuoSJ/fdeyNz3l0RIPlPhY8Wv4vs/JIN3yQGdbrjRxoZcVcpH7+TwMEjbo4ccxCdfuok0qB973cR3/38EddcrsPrFSxf2cAHn9RTW+9l6y4HI66J4JrLwwNt0rOLhl9/s3HhoNDqq3Wb7IHVr6cejuaaUbU8/HQVN10dwS3XRqDVyuzZ7+TR56s4ctzN5OkVPDIpmj37HVx+YRgvPdZ0r+t0MmNGGElNUvLkzGrOPUfLx59bWPRWAj26aKmp9fLy27Vs3Obk2tHFpCWrOXLMTaeuLauN/ww9evTgtZlNg+ZN2x388Gkyv2+188izlUSZFLz4WDTZmRq8XsGK7y288Z6Z664MJyHO3+XtP+TkjffMFJX6pV/JCUouvSCMvEI3i95K4HiBmzvuL+f+8Saefa0Gt1swb1Y80VH+Ttlc52Xac1XkF3m48zYjsizxwmPRXDWyhPEjvWSk2rnjpqLGPZS4/EI9bVvv5dpLovnqB8GmbbW8MVPH6g0q9hUeBc4/4/b4M3Ts2JHPPvusxfdP9G8n8OSTT/7pNkeNGsWoUaP+5p79NXzx+Rfk/HaAXpwXIHBMxJAo0tnHVsopop5aJCBeJAd8PU+gTvi9zjJIwS05cApnYNJVzHGiiQ8iPuFEYEQffuN7EkmntdQp8J5eCqcjvTkuDlBLBW7c5HOYcIyk4/f9kySJKOKJIh6f8PucKYQSh+Ofm8j8X8JqtWKz2YiKisLn81FdXU3h0SISyaacIr+alu2oUDf6o0qUUcAxsY9WurNbKfFHfLJ4Ce+98z6qBh2SkHFoGzj3ooGMm3AHC+Z9wJbft/q9q9LjKGo4TIqlTaC/FkJQrSulda9WtG3b5BXYuVsnVv2yDq03dAiH1+ikXcd2Id/7p6HRaJj88L08cd8zVIoSSsknDCMWasgQ7fHgbnZPBL4r6VAIJS4cdKAnuezDgyfgh3jy5zLpQIZozw7W0YNz8eKhiGPsZTO9xYXNJvBHyUGBkl9WrqEz/dBIWo6Lg8SQSIQUWsngVXkwms782fBX8J86NnS5XOCROMIeLMJMEq1QocGOjX1sJVt0CYTueIWHAo5SRgE9aRp7yShC+jUCjQSZhb1sJo5kEknHSj3bWYuOsGbEp4FIjpJDEukh97eBOuzYcApHyHCbPA6RTjaJtGL3gfWn1RY3jxrBKzveItPSgQNsp6PoHVSKbhFmjrGPBFIRQlBJSSBdXCfC2cdWMkR77Nhw46JGVGAimmrKAqXRf0QFxdixYcFMD84NUrdrJT3tRU9y2EyDqCNcMhIlYjFTE7KtA99D10iKKZGE9Jf9DU8gOjqaex6+mzkvvEtcdSv0UnhjKX8tuewNlHTXiWpMxLRIfCeQxhZ+QSkrSfZlksMmZKEggdRA+a+ZKo6xn870pZBcPLgD5fIn3t/LZtJFGxzY0BGGN4S0/kTJ+Q7WEy9S/MFcuCjgCEmt43j6hdAChVMhNTUVLTr2soUUMonAFCA+hRAcJQcHdhJJI45kaqmkqPEYTnjslVFAEhlUUUI4hoB1TYyUSLRIaFw4dRJLYuOCno8eDArYgfiEl51soBsDg8551KUq4jgHJ3bUaHHRChlFwE9UcwrbgrjvU7Cq/7lFtf/0sSHgX7jSlhAeLrHkSwsLPqnj+09Cq2X1epnB5+i4+rIwnni5moVvJtA6wz8WtFq93PlgRSAX4OsfrNwwtOXqvFHDDSxdYaHTI8Gk0eFcF+f11/PxcgtjRhi441YjT79Szfsf1xEfq6SkzMPYmw1cc3l4kLfjiGt1yHI5Cz98m/F3PXiWWudfg717c5jz5pN4PaWYDDIFJTBw0JWMv2sKSuU/FzVzyy238+H7z7PyJOLzBAwRCt56MY5xD5bz4x+UvCtXW8kvdCNJgpIyD/UNLYtz6i0+DhxxctOwCDwewZIvLXy1qgG3B9pkqsjOVGG3+3A64YG7TFwxJAyrrYqPl79OhCGK6TO+YOGHc9iwdTcxUWrWb/Gx9KsydBrB07Oq6dVdy+FcN8u+thAeHoZW23L/cCaorq6mqqqKhIQEjEYjP/64kuFXuaGFhcxxtxpZ9nUDXTpoqazysG6zjcJiDwlxCm69PiIQ2rT/kJN7HpN46JHpPPHYKJbOlYmLUQe2e9sNgsdfqiAtWcVt10fw6VfvcMeYj5g67VU+/uAX4qnn2UdiQpbUT5sUzoU3LuP2URPP2vXzXxt49J/aqbtcLsL/JORQrZYI08s4Xf4bdM9+J1a7/9919T6yM1U882otwy51EROt4IJBTTeP7w/3dHamiv1HXPz+bSrhYX5iQa/3J1Kf20/H5TcXs+On4LADIQRer18NWm/xERvtf1BERyp4YkoTuapSSdx8nYHkJBvPPvMgL8+cf0ZtcjI0Gg119c3LCyNNCo4eb5lYKKv0YjSFJjCnT7uT7FZWXno8htRkP+l86KiLh56u4qohbj5YMJv77p/Btm3bqKurQ6FQsOaX5eTnH8FojOL6G8fTv/9AVn73EauXapp1ujHRCqZMiOT9j+u563Yj511bzsQpPf/yMV9/w0juGreEc/t5mPRYJT06a1nybgJGgwJznZf5H9UxalI5H8yOR6GQGHuzkRHjSxnUV49aHbwvW3Y60GokEuP9t36bLDUCDxcM1PHxF/V8+6MVn4BWqUpefjyGhDglQ24sYurTldTW+di4Mpi48HgE3/1s5cBhF6vX2+jfW8vsZ+N45Lkq5s2Kp1Wqihcfi0GW4JcNNl6eEUtMlIK7pu7m668+46phN/7ldjgBnU6HpIgMmI673BAbo2TYZRFcdWk4n3/bwENPVyOEf/XM4xHYHT7WbbQzcYyJH9dYmfNhHS88GkP7Nv6O+eARF1OfqUSh8Hu0ZKSpmDDayPc/26ip9bHyk6RAJw9gMip4+8U4rhpZwvVXhhMVqUCSJK4fGsG3P1m5+drgCXxKspIZL1cRaaxlyGA9n8yJRK2WqK4Bfdg/W9LwnwyHw8HjDz1BF9G/mXJNkiS/3yJr6M15ePGwm43EiSTiSMaHjzIKaaCOFDIpCjtCrDWVUvIQQmClniKO0usPxLNdWCngCDYsqNFgpZ5qUU60FOyLnEYbaqkiAhNVlJNGNofYhVd4iCCSRNJQSWqqKCOSGJwa21m3SPm/Rk5ODk8++jTFR0twOTw0eOrRqbVER8RSWV3ZGOXhZh9bSSM7EFAFEEUc9aKWWnNhiynMfxfz35nPp29+SXJd+6DrZf0nm/ny06/IcHcgWvgVTTXKcurCanAm7iTcZQKfhFPXwIWXX8CjM6YFbfeWkTfz2cLPiSyPa3YduoQTb7QjkP4thODL5StYOG8h9gYHklLiymuuYMy40YSFtew59Xdw8aUX87T2ORrsdfTgXCRJIlfso4S8U9pBAMjImIhBJ4U3lklLKKXQi6+SJKEVety4UEsaWtEWWchs5RfSRDYRmHBip6RReZpFB47a9rGbTXRjAA4cHOcQnaQ+zbYthMCRUMfFl1x8NpqkRfynjg2PHDmCCg1hRDQSj3txYseLh96cTwn57GQDspABgQoNGrTsYB3RIgEXDgQ+ijhGeohAthoq8OClD+cHSnyjiSdMGKijOQGjQYuV+pDKX6/wE+MCLztZT2fRlzDJ/0z0CR+FHKWaUrLxn2uXy3VafcIFF17A2xlzcOxtwO1zcYDtKIQSJSoc2FGjoQO9OcRODERjIDJAwOqlcDoLP4FnxYyWMPI4SCrZVFNOgkgLIlIBbMJCPbW0oj2lHA9p6yFJEhmiHcUcpy3d0BNBDZUtks0ADuyoGieHzhgLg88/9y8d/8m4acSNdOjUnttvGo2tzk+whWOgA70Cx+HBE6Ry/CMUKFGjQaNWI3tlOot+FHKUbaxBEhIyMgYi6Uw/6qnFgY2OUlPqsSRJRBIbSJjvyWBsNFBGIa1pPr4xSJEohRIZmTIKcONChZqGahs1NTXExzfPIDgVBgwYgFWup52vJwfZQSZNpbj5HEaDnmypyadXK/R48VBKAVv4hRiRgJ0GsumCmUriSPWrnUUf1JLf2sNEDB7hYTe/EUMCNhqCfJArKSWelObnuvGSVqLCg8tvkyArUWj9510IgdvpRqVpCl50OdwofAo8uGjmD/I/BGHHjh0cya3ggbsieezFahLilOj1LasM42MVGCIUdO0YvCCz+HML11wRzvC7Spl+XxS/bLAx4pqWFcgxUYpmJFmD1T/PCNdLbN3tZNGbCSxf2cD+wy6mTIikX08tZRVe3vu4jtvvLef91+ID5fIA1w/VcvGIr/+jyc8dO7bx5msTWfCqisR4/zXu8wk++mIF90/OYfabi/8xFWh1dTV9e8ag0YTefoc2aopL3XQ5r4BIk4zTJUBARrqSnINO+vfR8eh9UXz4aT0znwgt6Fv+XQNdOmiIi1Ew7PZSrh8azsI3EwjTy2zd5eDhpytRKiVWf54cROQ9fj9s3lHDK+/N4o23lgRev+KynrzwaBQ3Dotg4zYHuXluenXVcP5AHc+8UsP7816kV6/lf7ttcnNzmfXSw6iVZaQnSxzNE2h0GbTK6ky7bi1/LzpSgaVBcCzfxeUjSpj/Whz9euiYPd/MpcOLMRllikt9aHSpvPzKIr7+6hMeuttDXEzwM1SSJJ5+OJpLbipm7M0GRg/X0a2jlZfmvow+rDM/rf25UYHdHJIk0ae74ODBg3Tq1CnkZ04X/wj5WVVVRW1tLW63O+T7HTp0+Cd+9r8CLpeLkjIvXq8IIltOwGbz4fUK1m60MeKaeFwuwRMvVweSxRUKCZ1W5t2ZcfS9rACFQmbsLQaOHndRa/Zy7egSEuKUDL3EX9b+yXILD0+MDBCfJyMjTcWQwXr2H3Y1psn7seY3GxaLj5paL106aNiwxc7iZfXMmxV6wDL4HD0PPbkGs9mMyWT6W+0jyzLJqZ3IOZBD5/ZNK27n9tPxwuwapkyIDNlu8z/2cfW1zUvQKioqsDXksfjT5KDvtW2t5tO5CVx5Wwn1Dd+wfesvnHeOl4NHzNjtXp55JIpO7TSUVRTx2ruTefP1WM7p1VyRegJDBut5830z0yZHoVBoiI6ODvm5UDAajTwy/S3Ov+527hmt586RTYNJk1HBQxOjmLe4jnmL67h7lImiEjcOp49hI0u4b7yJCwbqMdd5+ehzCz+ts7FkblMZf1mFB7fHyYIlLvb8mh4yKOv1Z2NZ9JmFo8ddQQn2W3c5eOSZKoZeHMbg/jraZKl44z0zsdF2XpwezR33lxMTrSDSKHP5hWHkHHTwxntm3n4xjiXvmBg47FmGXDw0pCffn0JScPfUCh65NwqfT+Bw+NBqZSRJ4oahEdwwtGnQMnx8KYvfTmDe4jp++MXKtt1Ovv0oKehY22Wr+Wx+Iv0uL+SWCaUIJCaONvLZNxYmjjGFvKZk2U80f7rCwoTRJsA/IFq/yUZWKwfdO2kC5PNvmx1oNBLXXB7OrdcbAq9/9o2aWbPPrpHzfxO+WLYc2aVsUbmmljToRFijosLp9+pCTSG5yMjEkEgWHSmXCgnD0KhEkSngCNWUo0UfVHpnEWaOsIdsugQm9C7h5Bj7aRB1pEtNic4KSYEsZFrRnloqqaKUNLJRosJMFXvYSKrIppAjJGtaMfiKwf+ovcHZQkvG6tu3b+ee2yeTXtuRDKLIYTMd6Y3BGQlOSKU9tVQ1Bj9pg4jPEzBIkVjra9i6dSt9+jQnwP4O7HY7Hy9YQlpdpyASxSs8VHrK6MYA/2S18a1obwLhdSaqo/N4bdFL+Hw+WrduHbLkLDIykgcfv59Xn5xNTFUq4ZIRIQR1UjXmxBLmzH0roJC6+46JHN9QRExDCiZJhU/4WPXaWr77aiWfffUpBsPZVzbKsozL5aLLSeEdmXTgELtwYG8xtMMj3LhwBkpj/QEoylMSUX8MO0kmk2rKkJA4xE4iMNGaTuxiA8fYT3t6UEERm1lNMhl4cFMuioiXUgLbEEJQrM/liusu/Ufa578BZrMZDy7sNBAtJRBNAofFbhJIQy1pG8uwm9TKQgi2sBoFSoxEEYEJKxaOsBuf8JJGaxSSEp/wUUIex9hPR/o083rUEUY5RX/cHVw4MRLDEfYQIxJJIA0FSmoop5CjZNGBfA7Thi4cYjdOYUeDDh9efPjQ4K9aqhEVqFVqvF7vX1Z1KBQKPv78I4YMvoTs0i5ES/G4hBM7VmqowEwVh9mFHSslHCfmD+XXaklLFh2xCDMCH53pRwFH8OFjB+tJEq0CdgEl5FFGAQaiOMzOgLo/FMLxhzwB2GggklhKySeF5mndFmFGjRaFpKRO1FDtriA9PbSK9s/QuXNnnn/lWabdNQOTJ5ZUsoLuXwc2aqkgg9Dq9DpqkLUQGW/Ce9xP1qbThmThV4F2lwbiEW4OsQsLdXShX8jtaCU9BhGFFy9Gov2l9KKy2bOgROQRgYk0KRuHsLOPLXSiD9YqCx+89yGPTJ96WsevVCpp3SmL3D37EPgQjX6apeRTQj4JpASsDhpEHYfYRTptyKA94K8AKaOQPWxCjYYS8simC/vYhk6EEY4BO1YsmPHgpjWdOUoO9aIGg+SfsNuxYgzhc1v/vf//VmEjl324VA4GnjuAeosdy14nEdWxgIpaqjBHl9ChUwcUSgW/r91CPWbS1WnNtvk/NGHL5l+ZMiGSz79tYMXCJF6fZ+bIMVeLydu79jqZONpEUryC6lofrTPgwGEnb39gRgK8Xrj30Uouv9Dv3XnC2uqPWPu7neyMpkXC4wVubrm7FLVaIilRxUd3RnLwqIsvvm3gq4VN4glDhIKXZ8Ty6QoLz71ew5MPNc0FFQoJrSY0b/KfgtdffZRlc9VBnpmyLDHyBi35RbmsWbOaCy4Y8o/8ts/nIzw8dAVog9XHjeNKeeLBGK4f6rcbcLkEH31Rz/Ov1/DbN6nEx/nHPiu+t/LLBhsXDAwm8N750Ez7bDXtstW89q6ZV56MoXvnpt/r3U3LTcMi0OukkArGvj00aBT5FBYWkpqaSllZGTGmBm662l951r+3Liilvm8PLavW5OHz+f4WYZyXl8fjj97KwtflgMALYP+hXMY8eARnncwlLRQfbthsp3MHFcPvLOO2GyIY1NffJlMmRDJlQiQOhw+VCi6/1UVMTAxbN6/mqXtCz9dkWaJXNy37Drno0kFD984afO7j3DNpGXeO/f2Ux6A4y3z5WSU/t23bxkcffURpacvpkwBLly49mz/7X4XCwkKioxS893Ed40eamr3/1gIzPTqpySvysnqDjfc+qmNQPx1ajURpuYcDR1zk7Hcy5YkKbrnOwMP3RDHkxiI2bXPw6H1R9O6mxW738elXFoaNKiE1URlIww6FIYP1bN/jDJCflVUenpxVw4QxRu54oByrzccny70kxiuJimy5vKdzeyVLl37M+PETW/zMX8U9k57g3vtuZP7MpgecUilxyfl6RtxVweK3YoNWfr74zsnB4+nc89A5zbb1xeeLeXiCMSS5pdfLGMKhpraWcJ2FNb/5UCokVnyYiF7vP9aEOCUvPR7FM69WUF0rA819MMCf8C1Jfm/Szl36nvYxd+3ag5iYKMbcHPr90cMNnHNFIavX29iz38kX7ydSbfb50+seq6R7Zw03XR3B13ckBXmUzF1oRqdR0Ke7NiTxCTCwj44XZtei08oBUr6kzMP0F6pY/kFi0EPu2isiePGNGjZtd+LzwQevx1Na4eX9j+s4XuDF43EB/vM18gaZ5cuXccstI0+7PdwuH5PGmbA5fBSXevhwaT133W4K+kx5pYf9h5243YL4WCXT74ui55B87h5lCnmsGo3MpHEmlAqJK4eEMWl6JZYGb9AA549onaFi2y4HQgieeyuZLTsd+HxQskimvsFHapKKrFYq8sqiGHGDnuNFHm67z8WgvjqOHPeRkJr+j5tZ/yfjlx9+QebUTz0fPnLYQgO1RJOABh1JZARN/mq15UhWJWUUEEUcNiyoUKNGE1Au+RPbc+hMvyCiSC1paCu6sZfNzfzlXDjI5yBt6U6M1LSoEEcy0SKBrfxClD6KlH4xPDz9obPYMmcXJSUlvPTsTHZv2wNe0Bm0XDf8GkbfMTrg1fzog4+RUdsZlaTmkNhFazo1S7SPlGLIEh0oo7DF3wozR/HN8m/POvm5Zs0aNNWGZqRdOUUkkt4srRz8oStSlZra2loGDDh1IN+wa66ifcd2vP7yGxw7fASBoN/Avtw9qckXesWXX3FsQxGJ1owAySpLMjHeJOpya3j8kSeYPee1s3PAJ2HdunUkkk4dNZSLQjy4CcfoJ/4p5DC76SB6BbWN/3rfQ2s6IUsydaK6UelsoZZKomgemucUdmTkoLZUSAp8wq8ojCeFzJhsv89oTVe0vjBqY0oJQ0cCCbSW2gbItuPsIRwjPnyYqcYYFc6UaVPOetv8t+DENaZETaUoIVZKwoYFgxQZSC334EFuDOAJw4CRKJLIRE8YRRyjmjIUKCkln1LykISMDy9a9MSRTBn5FIojZNIhcG/rpXBcwo5LOIPCa04o2boxkEpKAsntRqLpTD8UKHHh5CA7CcNABCbqqEEgiCYeD268wsNR9hIfG3va5WxhYWHYLfaTrlO/r6UWHa3pRBgGNvMTDdQRflIpe4Ooo5Cj/kUBnPjwUUc1mZLf1sGJg2rKOMYBfHixUk8fLqKYXBQoAh6hoeDGiRIVLuHCTCVdGcg+toKgcfHNjY5w3Dg5Qg5ZdCRX7MVCHcm2DKY+8Aivv31m/cOQi4fwdts5VOw3s1NsIErE4sBOLZXIyP77TFRjkoLH+0IIcuUcZjw3narqKua/sgC904iJaKJJwICJYnGMCorJpAPHORjSY/UEThDAOimMjqI3u6TfUKAgQaThxUsp+UhIxJLEfrEdFw7a0xONpEP2Kdi3e/8ZHf++PfsRCFLJoohc8jiIjAI9euqopowClEKDFzfptCEKv0/qMbEfO1a6cg5hjSRnHofIZR/dGICVehzYiMCECyeJpGPHSh211GOmp/Ar7dVoAz7LoWCjAQORtOvcBo/Chmu1BoNkDDwnoojFWB3F7+t+Y/CQc+ndpQ+rd/xAfNzpqWD/f8PO7T8zbXwkP6yx0bGthvG3GXnxzVreezWu2Vhg2y4HkSYFUZEKNm73//vdRWbWb7Jz07AIBvbVMW9xHZ++m4hKBZcOL6GswhOwyzoBm83H3MUCgzGBVWsasDnc1FTXcPmFep6f3uQzO+eDOp6cEhVyfnnTsHAuG1ESEG5AY/WD8+9nY/yrcPToUVqnWzEaQs+Z7rpNyYTH5/9j5GdSUhKHcuWQ4rGX3qzh3juMXHZBU9+lVkuMGWFEApZ908A9Y01IksTCN+K5f0YlcxfWMfgcHVabj2XfNKBRSzw3LZq0FCULPiFAfDZYfWzd5UCSYP0mO28+HzpwGODS81xs376N1NRU1qz5iTE3t9yX3jQsgm9+rP3bSe9vvfEk774kBRGfAB3aanj+ETv3z7BTUqYiKSH4OrfafCxcWs/UeyLR6SRG3th8YfrEtXvxuXWMvG0YKoWTUxVwqFV+j9sT6NXNR15eHuddcDXrNv3A4HOaE6dCCDbvkBh/X8sLj6eLs0Z+7tu3j1mzZmEymbj00ktZtWoVHTp0ICkpiYMHD1JUVESPHj3IzGy+Avo/NMHr9ZKapOTLlQ3kF3l4YHwkMdEKSso8zJ5fy+btDqw2H32666ip9bJgdjw331VGUoKS3fv9JdGXXBDGT2tsXHpRBDW1XnRamc/fTwx0BjqdzOjhRnp11TDynnLM9T5SQgcvUlXtZcsOO3ExCrbvdvD1D1ZGjzAw/Gr/f0L4y56nPVeN2y2CJPwno6DYzZGCL88K+ZmcnMzMVz9lxsxp2G3HSUmUKCgSmKJ7MfDCC7hi5ALaZDiJiJDYuVfQqfP5vDb7yZBKlvKy43S9ornRL8ATL1cRHaVkzksJJCUocTp9LP3awrVjylg6LyGI9HtoQiR9Li1ECFPI39m4zUHHtmpefNvHbWPvO+1j9vl8hOvdKJWhVzNVKolIo0xVtQeVUuLRF6rp1E5Dbp4bfZhEZY2Xc3ppA8Snzyf46HMLGzY7uOQ8Hc5TLDZKkkSD1cfQi8P45kcrV18WzrzFdUyfHBUyEe/heyK5dHgx4eESOp1MZrrMc4/G0KGtmlfeaQpD6dBGzewPVp4R+dm77wVYbV8w5e5Ixgw3cP0dpaSnqLj0Aj279jp5+pUadFq/PYTdLpgwtYLnH43m3H76oJW6P6JbRw1frbISaVKw4PV42pxznANHXEGrcSfjUK4LJDh3WBFJ6d3QhwESuHyg0UGlGSp2gkYXzYZt/u/o9LCl0X5WlltO6v0f/IoOCanZxPsE/Mo1ByrUtKErKtRUU85h9hArksigPVaFGY/GibB76cfFyJJMtSjHSj1RxHOcA3QSfbBQSwTGkAo5f9pvG0o4Tms6A2ATDXjx4sQRRHyegEJS0Fp0JvOieN6YM/sfKfM+G8jPz2fk9aOIKkklvdHb1Ffm4/OZ3/H7+o28t2g+eXl5WEscJEjqgGWAUQq9aHaiTVuChITPd/ZL+erMdUhORbNEdgtmUlsIwgJQ14exa/vuPyU/Adq0acOc91oOd/xw3kJiG1JCpsIbfVHs3roHh8Nx1gMNqiqrKPcWYcdKCpmo0FBLJdtZixe/DcMufiNVZBGGASsWijlGJLHESkm4hJMD7AR8KFD4FwFE3yCSwy1c7Gdb4Po/ASEETuwB1XPEeRIdaUv9D+BrgJTz/ri4I2NopoTzWxH8u94j/w7IysrCiRMPHhqoo1TkY8fKdrEWJ3b8d5bkT7BGxko9AN7GkJdUWpPeaIngFi4OsZs6qulMv6BFDLdwsZfNZImmxY0UWrODdXQW/QiT/FUVCpQ4ceDCQbyUQjwpQft7VOSgRuMnQk9Sk9aJGnLYTBJpbGE1AsElV56Z1YHb4UUgOCx2Y8fqf1bgQIkaN/5nq4RMJcWkiqxGVWou2XQJHIdNWNjPDqpFBVbqUKFBQsKBDRdO2tGNAg5TQTE6wqilikzRAYWk8Ku/qaaYPNw4cTeen52sQ0sYu/kNDVryOUQ0CejwB4fZaCAcA9WUEUMimXRE8kjs3ryX2tpaIiNDL6KfCgqFgiXLP+GBe6dwePcRaqurkDwynelHuGTALqzsYSPxIpUUMlGgxEw1xxX7uG/6JFZ+vYrifWWkOduiQEkVpRznAJHEkss+ksjEKEWjFEpcwoE6hI8rgJV6ZCTKRRF1VCELBTqlnnzpIC6vmyRfOgmk4cRBLElBfYwTB6kxf70q6gT8AWYCFWoiiKSKUgxEkU1nFCjJ4xASMomkoUFPPbXsZD3RIh4vnqASfj3hdKAn+eIwW1hNNPG4cFJLFQoU1OMPfdI1bmc7a8kU7Ykmnn1sIUGkNevHhBAUkYsXL3JyJvV5NvRSc4JEISlIFK2oLTUTnW4idkcSsUmn3x7/v+DQoUOE6T3kHHQyqDEpu1c3LZ022Rn3YAWPTo4iM12Fw+Hjoy/qWfa1lU/fTWDvQb84IzZGgSTBG8/HctkF4Yx7sJwXH4sJVGbNfjaWWyeUMWmciSsuCkOWYe1GBy+8KfPwtNn07++3qZg391WSTYvJ2e8K2r/CEg8d2oaeX0qSRPfOGnLz3XRs/MyqXx307nvFP9Vc/zgqKyvJSG15bBcbo8Rmrf/Hfl+WZS69bASvzF3IwxOb+ichBJu2OwIBuH/ErdcbGHpbCfeMNQF+4dO7s+Ipr/Qw9dkqUhOV/Lo8hVqzl9feNVNc5uHSC/R4PIIZL1Wz54CT8wfo8fkEx/LdvPBGDS89HhOyEtRml1AZ/XMMj9uFXtfymEerlfD5lH8rLNrtdlNddbhFJfT5A7SYTApuvgcmjbZz1SVaFApYvc7O069W89y0GDZttxMRJodUs55ATLTMiCsrmP+Jg03bjc0Cx6DpPEyb1PR8Kyyy02OggVtuvZuHH/iRnl18zSqR53zoYsC515zVyrmzRn6uWLECrVbLiy++iMlkYtWqVXTs2JHrr7/eLyNesYLly5dz0003na2f/K+EUqnkyHEPvy5P5Jf1dm4aX0ptrRePF7xeQWyMTMd2avYddnH4mIvZ82txueDN52OD0rrdbsG4B8v59qcGnn449MpT5/ZaTAaZD5bU88pTof0tVnxv5cZh4VTXern4PD2ff2PhgyV1XHSunk7t/P6WVw4JZ2eOk6VfWbj1+uYrAyVlHsL0MuUFp1YE/xUIIdi3bx81NTXc9+BzbNnyO7t2riU2UU2XrgPo1as3N9xwC/n5+TgcDu66L/2UZdWxcSls3PY7W3c5UavgonP1GA0K1vxuo7bOx/uvNZEaGo3MyBuMZGeomfZcNXNeahq8aLUyEWESC5bUM/bm4Mme3e7jqVnVREUZad/lhjPyrJBlGZvj1BPDeotffj56hIEH744MDMAO57q4elQx46dUoFCA0aCgsNjNRefqOa+/jvMH6nhqVg0+X+iy/UNHXWi1Ett2OflxjY20ZCXbdjt4Ykpofw5ZlujaUcOe/cHE3s3XRvD6PHNgpXP/IRdu9+kZ/J/APfdM5pabFvPgXSY0Gpml7yby7Gs1PPNqDSD4amESsTFN3dum7XZuurOMyy/Sk1/opne30AP3gmIPsdH+Dl6lkrhzpJF3PjQz8gZDM2Lf6xW8u7AOp9NP+k++/SCxMU0PB4fDx5Ov6lFqUnlwzEFMJ1kGvPRmDd07a9mfd/oq4P+fcM1NV7Nv/WGOOHLoIHo2U64dYAdKVGTRMTCZNRJNishiO2upoIhOnTuhKtLQhp4Bv0YtOiopIU3KJlLEsI+tGIgkPIQ/2QmEY6SAw4CfIDjITiKIJIKWy3SjiefQ/sNs3LgRgO7du5+ZzcMfUFdXh9PpJCYm5m/7Jz08eSrxJVlBPnayJBPvSKNo6zFWff8DMbHRyA7/qrFAoKBlNbS//Lvl37Maa7nsqnF/a59DoUPHDnijHJwUNg/4FWp+IiT0CrtX4cEYGfq8FxcXk5ubS3Jy8l86b3aLA1MLfpkAao+W6upqkpNDBzKcKdauXk8KWUGl5PGkECuS2M3vZNMZGZlSCqiijIZGkkctaSk15VJoPU6qK4sG6tATTgyJHGEPslAQhoEGzLhwkk3nZv6ONVIFHuEhn8Ok0Qbbfh8yMqKx+3ccgBpRgZ5wtIQ2NHfhoEZVflbb5L8RGo2SKGcS9saS6k6NZeonQn2KyKUNXVBKqgDhcpg9dKBn4Lx5hTdghxBKva2S1HQUvTnATjqLPn4fY7wkk8ER9uASDvwukDJRxLGPrc0Ch2pEBRWU0JcLm3kgGqUoMkQ7Ssgjhdbkc4hffviVadMfOe328EkeDrETEzHYsJBKG6JoUnw1iDpy2IyMzF42Y8VCby4I2ie9FEEPMYgtrKYH5wYW2XzCx2F2c4g9ZNCOvrRHkiSqRRl72UwH0Ytj7EdCIosOaCU9DmGngCN48dCO7tRQQSG5nMPFATuBdLKxCyv72UbbxsCgwPmtDWf79u1cdNFFp90WAOHh4cz7YC6rV6/myQnPkdHQZAGik8LoLS7gGPvZzjo0aPGp3cxf8i6LF3xMze92kjzZgYWbCEyohYY8DhOGARsWdor1RBBFEcfIpLl9mUe4aaCOOmpIJYsM2uPFQ5mnADs2jMRSTy1ZdCI8ROhZoeIID9zy0mkf93fffYcKNQJBMcdQoaEd3ZEkiWJxHB9euklNi1smokkS6exgHe0J7b+fSmtKyaeSUqKJpwvncJhddKQ3IFFCHk4cuHFynIN4cOPGv3DQXvQM+CZ7hZdj7APAQBQqpYowVXiLTp4movGq7Egq/znYvnXHabfH/y/4YdXn6LUCWYK6uqYQ2fvvimTrLgfPz66hstrb6PsvWPFhAm++X8fHX9Rzw9Bw0pKVVFb7AmrA0nIPbbKaCJYTdlgLl9ZzzehS8go9DBp8HRMn38CXX7zH6688jNVqx1znYsaDOg4fc2Gu8wZIIp9PtDivAr+yTqP22+Ws+d3JzLkRzJ133z/XYP8w0tLSWPFZy/PU4wVujh0r5KYbBnJO/0u4Y9z9hIe3rHw8E9x2+1289GI+t0xcx7hbPCQnKPltsw2klhdXVSqpWT4GQHyski7tNXTtqCE8TCY8TObVp2O5bWIZxaVe7n20gkH9dEFq34cmRjHnAzMPP13FrCeb8ypf/aDi1TcHAdCr9wAWv/cOQ1tY+1vxfQMDBl99+o1wEux2OyZDy+dEkiTCwxS8+sa3fP75Yt4bvRIhfHTqPBiVditFJTWo1RIpyUp+/c3GVZeEPl/f/mjlhekx9O2pZsLUatauSGpWYbl4mYUBfZqqTF0uwc/r6jh4/EHS0rO56ZZHueK2Fxk+zEf/XhLllV4WLlNijOnPY4+f3aqgs0Z+5ubm0rt37yBPR19juo4kSVxzzTXs2LGDpUuXMnXq6fm5/P+E6OhoYmMM3DqhjCVzExl2WdOF9uPaBsZMKqdrRw133x7G0IvD+WR5PUqlFER8gv9mnjcrnu4X5reoWgO4YVg4K1Za+e6nBq4Y0vRbQghenVtLz64abrnOgM8nuO/xSmZMieGcXlpuHFfKHTcbGHmjgfJKL5YGHy+8UUOrVCUD+zYNgkvLPYyeXMYrT8Uy8ZEG3G43KlXLk8NTYd261cx9+xl6dnYhSQ6efbKOyy/SU5LvIDpKxly8hrfW+6iqTWLK1Jfp0qXbKbdXV1fH7l1b2LvDyvVDw6gxC0beW063jhqO5rmYOSM0IXxOLx0vvlmLpcFHRHjTzZ2WqmTTNgebtjsYPdxAXIyCdRvtvD7fjKyI5J4H3qF37zMv9WyV0ZXd+3bStWPzlcQdexx0aKtm0h0mFn5Wz3VjSvnwjXgMEQraZKl579UEvvi2gZuvjeDN980olRLrN9sx1/nQaODyC8N4d5HfM/RkeDyCB5+s5OmHo9m604ks+0s58gpO7UtjdwhuuCrYLFySJM7tpyM33012hpoPPq1n6DWDzqgtjEYjQy69nUefX8rzj0ah18s8Pz2Ga0eX8O7MuCDiE6BfTx2jhhsoKnHz+jx/8nuo1fmFS+t5d2YTqd2pnYYlyy1cP7aEuTPjA0FRlVUexj9UwdE8F5dfEMaIaw3079VcxTnsUgPf/Qo7cyq487amwf6gvi70Wjdf/7jljI7//xcMuXgIs9PfRDqkZBcbSBaZ6InARj2F5BJFHKm0Jo+DqIQ6kG6rljRkig7kc4iamhoiXKagoJqwRiWMSzhJkbIwiChy2Uf4KYhMO1bceDgkdmHDQms6UUIeblq+F3x4OX7sGA+NfJQw2YDLaOX8S8/j8aemnxFpuX7demY+9wrWSrs/uVnj4uobhnHPfRPPaHuVlZVUFdSSIoUurYtpSOGDuR/wxrzZWBX14PMTo17hbtEXUgiBB3eQH9oJWEU9ikTfX1JZni66dOmCOk7CUWNHe5JHbDwpFHIUI6FX/R2xZq648vKg135b/xvPP/Ui7lofkkfGqbbRe0Avnn7hSRoaGgJpmX9UaMkqCZ/wNQtFOgGP7DrrnpZWq5Uje4+SRkfMogoPbsIwoJPCkCWZDNGOIo6RLXUOeEL6hJfjiXu4c9otyLLMG4/NpdJVghMHmbSnlEK8eHHjxomdKOKpoRzlHxJB60Ut+boDZNk7UE4xqVIWrj+Ifh37wSa8lHKMLCn0wl+hKMKd2nBW2+W/EYYwE1qnHi16UqWswOuSJBFHMiqh5hj7aUNXJEkiQaRRQXEQYX2YXSSQSiG5xBGahFdLWmQhs58dxJFEnOT/XCqtEUJgwUwue8mkAzYsHGEPPuFDQsaLGxUaoogNaTUB/nTxInJRoUJCprSwDK/Xe9oKl+yOrcnfVYILJ0lkNAulC5eMdBH92MPGxuC7rJDhQ7IkkyayqaKUJFoFXosQJsKICFpUiJYSkIWC7awlliSypKZwHa2kow1dKBBHKOE4FZTQmX7NfVSlMNJFG4o5HuTDKSTf31L5nMCi9z4isSEz4EN8op+WJZnWdKJe1BBljOKq0ZeTlZXFgW0HSfU0kZku4eAo+wBBP4YE2swrPBwhBwtmdCI8kAZ/4jv72IYPQS/OC6qgyGrsmwo5SiLpHGQHbUS3wHaFEBRzHKfXyQfvLjzt58PW37YhISPwYsdKFh0Dx15GAT1oHiSllFS0Fd0oo4CIk2wRTkCWZNRCjcD/HD9KDu3owQF24MFNEhmkkkU1Zbhw0Zl+uHCwi9/YzM9ohA4lSnwIoohFi542Uhec9S4iUrU0HAaftfmxiHA3MalReOv9VQv2+hAf+h8AcLnsXHSunkNH3azdaOfeO5oq73p30wZEDo+9WM3K1Wr6XV7BpefreP+1eJwuwcy3a+nUruk6DbVoGxWp4P67Irn/rkhuvcfFBRdezWuz7iUh2kx6ksSwy8JQyCo+WV4Pwp8x8O7MeNJTVQzso2PlaitXDmlOGLlcgh/X2Nh/2INPRNOh80Deeffx/2jP6+TkZGotsRQUVZKW0nye/8o7tQy/Wsfa38vIiP2Su+5cz9x5y88qASpJEo9Me5GCggJWfLmY/LzDFBUV03CK+8jnEzidoZcjfl5nY/zI4IWa15+Jod/lJQw+R90s3BZgwmgTN44robjUQ3Ji0zNw7kIn7TpeGDjHkZGRbN5uY2eOsllFYnmlh8WfC1Z88/hfPvZQCA8Pp6xSanG8brP58Ph0GI1Gxo69h7Fj7wm853A4WLTwHX5c9Tl6bSVvvW9myLl6dLrg8e2+Q06O5bt55NkqLA2CHl1UXHBdEXePMjGon46KKi/zFtWhVMLbL/rn106njzunVJCZpuDlJ+qpq9/KkzN/on3HK5AN/Vn41XYMxmjunzqclJTgqpKzgbNGfjqdTqKimiY6SqUSu90e9Jns7GzWrFlztn7yvxKJiYk02MNxWGu5ZnQJbbLUxMco+GWDjdIKLxPGmOjZRUtBsYdrRpdSV+/l9WdjKa/0EB8bfDrVaonwMBlzna9FP86aGh8PT4xi4rQKnptdw7WXh+NyCVautmGu99K9k79U+Yc1VkZcExFIv/vh02QuvL6I9z6pR6UEjUbCZJCYMLUCrVamTaaK0govxSUe+vTQ0LGtmvj4cJxO5xmRnxs3ruezjx/lu0Ua3B4F146u55N34rjv8Uo+mB0f5GVRU2vnhjvvIC6hC7U1/rTbVpmdGTlqMhkZ/vI6n8/H5HtG8PSUWvp0Twx8d9ytRt5ZaObHte5m/hcno0MbNflFbjq18xOR5jovNjssmRvPoaMuln5lwVzno2M7Nb99k8L147V/i/gEuHvidMaMuZgvFpholdp0vMfy3Tz0VBUL34wnJUlF985aft9qZ+IjlSx+269cPaeXllH3lrHvkIvXn4mlXbb/gV9W4WHS9AouOlfP3oMu7nywnHG3GUlOULIjx8Gzr9UQES7z/Oxa4mMUHDzqQqmEhFglv2+1M6BPcyWPEIKtuxy8/kxz8tjhFNTVebl6VAnmOsH11992xu2h0+nI2e/hshElXHq+HgE4XaIZ8XkC110RTt/LCsjOUPHIs9U8/XBUwBvW6fTx1Kwa+vfWBX1/7wEnlgZB984aHniiEktjumNeoRurzUd2hppjBR4G9AmtJD1R0lBVE6xwrazy0KWDhrMwz/mvhkKhYPFnCxk/+m5UeVBeU4iNBhJIpzP9AqoZE9Hki8MUkRsocY4liVLyqS6sQS+5MYutuHEi8Cs/k2jFXjbTTnTHIEXSTQxgB+taTOct5CgxxBNFXEC1sl9s86vcRMeQA4tSCvD6fNTYq6mikgRrKps/2cUU80O8+uYrp9UWK7/7npemzSKlui2RjaoSIQTfzPmJPbv3MP/DeaddNlxeXo7KHVwe5MaFAiUKSYFKUlNrsZKYmEhUqgFbrt/z1EQMVZQSS3O/lDIKiCeVYxwgTEQQRwoSEuVSIfpMFZ8s+egfK29+6703GT18LOFlsUR5/J5uPnxY1XVUiCLiPMEhO+Xh+Vx01QVBJObaX9fy+H1PkVrVLij1fNeXB+n73TnEhsej8mpwqeykZCfz8usvBvwYh153JStf+ZUYT/N2cQgbCRnxRES0nCB7Jjh48CAus4cdrMNEDBq0lFOEV3hoSzc8eKiiFKuoR+AjDANpZKP16nE53bz7xjyKzSV0oCfHONBYkpxBV/ojSzIu4eA4B3HiYB9bUAkNWvTYsODEgcKuQkJxylT5aBI4xG5SRXYz+wqPcFNELr5CH+/Pe5+xdzYPJvwf/NCp9VRRShea+5cDREqxHBcHAwS8AxuGk3zIncKOBzcxUiJF4tgp70MlSuzYAsTnCUiShIFIjCKGGiqIluLpTD+qRQWH2U0buqBCTSUlLW5bISlQCw2lFGLAhMNrxW63n/YkeNC5A3Ht2kQxx+hKaMIsTDKgECoMRAa1xR8RgYmD7CRcGDFIkYHEeh16zKKKaBIa07yVREqxaISWVi0ECKWQxU7WoyUMZQsEcDQJFHIUTtpGlVxK7969Q37+dFBaWIoTqBHlyCjwCS8RRJJOG9SShjBlBKOn3srI20f6VZPVftW/V3g5wm4c2PDipUejTcIJKCQlbUU3dvEbViz+YxR67DTgQyAQpJEV0jrGJMVQJPxWGwqU7OY3dCIMBUoaqEMgaEcPju07Tk1NTdB88s9QXFxMGtkcYz8y/pAu8C9YhmNs8To3EMWxU1q0KFCgwEgsFo5ykB3EkRK08BBHMhZhZi9b6M5AujOI/WwjHCPVlOHF17ggFcFBsZOkA0mk9Y/HcBE488BTBcIJkgaUMRDRKgKFUqZ+v4dqyslOzmpx//5/R89e55O792fy8uswRkjMeKmap6dGB53vdZtsLPu6gcioBD6dGxOk7DRGyHz8hSXwd2qSkgOHXbRv0/z6tdt9lFXqmDvnSVLizYy41sDlF/qvs/JKD4eOuli/yU5pmYc7HypHIYMQEouX1dO9kzaIBPP5BJOmV2CIkPCIdD759Id/LAH9/xrTH5/NyMk38+zDDgb08VeHmuu8zJpTizFC5okpMZSUeRg1uYwH7lQyd85LTHn4mbO+H2lpaUyaPD3w9+OP3cP23duCwptP4LufrfTs0lxU9N7HdfTrqSVMH3xuoqOUCOHjthtaJqpvu97ArRNKmTDGRL3Fx9KvJTp3vYwHH3oa8Csyx98xjPdeiWD6C9UM6qvjxmHhaNQSX35v5f0lHt6as+Jvl3rLskzffpfwxbffcf3Q5sc+d7GTK4feGfK7Wq2WO8ffz53j7+exRyeSYPqdC64r4okpUQwZHNaY+WJh+coGvl+SzBMvVzN+ZDh9umuZOaeW1+bW8tq7tTQ0+DAaZZITlLz4Ri01Zi85B51MusPER59bSE5Q0rGtgh+Wahl7/yoslq48/MgLf+u4/wxnjfw0mUzU1zd5OURFRVFUFJwQ2dDQEFCD/g8tw+NV0KOLlndnxXM410XOQScbttjZsiotoDQ8etzFT2usgMz3q20czXPh8cAL02PITG+asGVnqnjvkzoenth8IOH1CtZtsjN4gA4JmPtSHKUVXlQqiQfuikSjkZj2XDUl5W6+XZwcJAuPNCkY1E/HnbcZWfSZBZfLR36Rh4/mxBIfo6C4zMO2XQ5em2emqNTDD7/aqKzWEhYWOjnvzzDvnedY+o4anU7mww/NjL/dyIdL63l+egypySosDT58PoEhQiYqUsEHr2m4d/oGVn3sn4Tu2LOJx57YxNjxL5GensXj0yfTs1Mhfbo3VwPdfbuJt96rw+n0BQUnnYzySg+RjaUNdruP4ePLeOx+fxu3ba1mxoPB21VIf9/jLjk5mQmTXmb4nfeRkS6TFK/kcK6L8HCZ91/3E58n0L+3jvc/qefocRetM9T4fKBSS3z+fmKQn0ZCnJJP303k0uHFLHorgZpaLx9/YaGqxovbLWibqWLhW35yeMMmG2MfqGDtihRcLsH4hyr4/P3mD4ZX59YyfFhEULAS+AnGn9Zaqal1Y2nwkpZqOOOwH7fbza+rl/PLsjgcDv91nJvnpk3mKUpOGxcDjhe62Znj4KtVNrp0NOF0NOBw+rj9JkPQKl6D1cfylVaemxbNzdcFP+TGP1TO2t+seDx+X5Y/I3NObnOfT7DkSwsHj7gwmtqe4lv/A0BMTAxffLOMr7/+msemzKCztV/IwIU0stnBOlJEcNJtpIjHLKroQM9AabdV1HOEHBJI4wh7sQsLWvR4cLOHjXQUvYPKHws5ioREmpQd2O5xcQAT0XjwksteskRwyrhVWCinED0RdKN/Y6JsAXGOFHZvyKG4uPgvlz97vV5mPjOLtOoOAVVhpfCXuarsaqpWlzGo92CG33Yjo8aO+sskQlxcHG6VA6/wkMdB6qhBgw43LlRCTSpZhEX4FzjmL5rHZYOvoLWnC2lkk8Nm3MKNBi1unKjR4VbaKVIcJc3XhjR3NlbqKCUfu8bCsOFX8vRzT/+jvo4ZGRl8ueoLPnzvQ376fjVCCNp3asdL937BRx9+zPqfN6CxRoAkcIY1cN2Ia5g4ucmHWgjBszOeJ62qfZBqzSoslHkK6Ojpg8bepCq1ltVz87W38vm3nxEVFcXosaP4bsV3mI9UY/I1PQPswkpZ4lEWvPjeWT/mLZu24nA46M6gwLWRQhZWYWEH64kklp4MDlzPdaKGfWxFbVYz78kFRFqTqaIGO1ZsWOhEH0xSUxmXWtLiE17a0YMoKRaP8Jd3qtEg41fAFXAIPQacwoEmhBeglXrCiGA7a2gtOgXSt6sp5yg5xJFCBu2Z89x80lqlM+TiMyv7/W+HpPD7eoZanDkBDVo8uFGjQYUmKKCnlkpi8D/PZeQWvZSBxtLl7JDvgV9RXUQu0cQjhKCQI+gJ5xj7SSQNC+YWv2sTFjToaKCeNDpxlD3o9aEtEU4FtUqNslE92pLaGkCDDju2xkTu0ApwOzaiiKOAw4QJIzWUk0JmwMu0gmJ28RvtRQ/0UgQScovnQZZkFMJPnLWEE8rEEygWx1Fo5b+tgnI6nRSXFpNCNt0ZFPgdM1XksInOoh/hkWFceNGFgf04gf1sI5E07NjQoA3ZV0uSRJJohRsXWQyihgqOsIc0sikkl9gW1MQAUcRhppoEKZVYkUQ9tVRSQgSRmKlCRkZjDyM3N/e0yM+Y2BjyKEOLHgdWDrELlVCj+JMpriRJ+IQ35HtO4UCBEgdWjrKbMAz48AYRnycQIZmIFvH+BUEpCaVQ4sSOiWhsWP1l9mQgI1NdUsaerZV07N4BTWsZzR/sqL1uOLD1MEWlxTiwc/WNw/5yO/z/hsGDz2f+XB3zX5aYu6iOFd838PUPVoZeHEaUScE3PzWQla7ilmvD8PoaaJMVfO937ajh4aerAgE5k+4w8chzVSx9NyGoZFcIwfSXXAw+/waO7l+MUiEHiM+vVjUwd2Edk8eZuPcOE5XVXt5daGbTdgexMREYTRZuvLOUvt219O6upbzCw8pfrNx6nYFnpkZz/nUF/3HEp9vtRpblZvsthGDD+h/weHxMf6EWm82NLIMswyOTohh2qb9vS0pQMqivDo1asGP7r/8n+5ye3o5bJ6zkk7lxQSrLtRvtTH2mAZXSgdsjGHpxODVmD3M+qKNLBw0vz4hpti0hBBqNnwdpCVGRCqrMGl57z8T5F1zFi7Nu4NdfVvLoI3egUmnZtm07d93mol8vI99+lMRPa228Ps+M2y04t5+OKJOB1NTUs3Lsd094mHsm7KC8qoRRN2kI08vUmr28/aGbg/mdeHlmC0nKJ+HJp2fz3DMPYXd8zc4cF3MX1aNRS1x9WTjfLEpCo5F5Yko0Ex+pYObbtTxwt4lnGhciPB7Bx8stfPGthcH9dUSZZNq3UVNV7eXDT+sDNhGSJDFzRjQXXD+TW2+9/awce0s4a+Rneno6hYVNCa8dO3Zk7dq1/Pbbb/Ts2ZODBw/y+++/k5X1v1WsP4Pwucls5Sdx2mSpeWuBmZcej6WswsOUJ2s5lOvCXOfj60VJQdLyvEI3d9xfzodvNBFhx/LdbN/jpG93LYP7Nw0uvV7/ylOf7hpum1DGi4/F0KWjli4dg/fl+UejuXR4MaH65tat1JSUebj6sjCenFnNqk+TA4Ol7Ew12Zlq+vXScfmIYma+Xcd5Fw4/o4lveXk5cdEWDBH+Y1q93sZHbyew4JN6amq9XHlrMeFhMkqFRGW1l1HDDYy4JgKfTwRCmHp00fLFfB+Dr51CmF5JUnwN425t3qmdQL+eWj79ys7tNzYna2vNXrbtcrDsGwtlFR5+2+KgstoXpP47eMTFJ8v9JGKUScIU9fdX8wHOP/98Xpul5uZrtXyyvIGnp0a3GOBzxUVhrN1op3WGmu9XW7nuivBmRsLg9+h88O5Irry1mBuGhmMySuzc66FTOzXPTWtqo0PH3EybFBlIPnx0chRX3VbC8Gsi6NtDS1mFhwVL6tm+28Hqz4MHwF6v4J5HKxlynp4enbWs+L4BSQ474xS73NxckuOtXDfGxuFjLtwuQXamCp9o+fqqrPKQlKCkzuJF+CA2PoOpjy9ixPCL6N0FLhjYdH8cOOzi/hkVlFW4WbfJRmK8kkH9dAFCN6/Ajdcn4fYIlAr/tkMpTk8c3v5DTi6/uZhpkyL5/NsGJo4xUV3jI6+yhaSx/yEAIQSPPzKDjSu34rWKFpNmJUlCLyJwYkeLnirKMBBFLZV0Z2CzsvfOoh+72NAY3OHEQBTdpIGYRRUH2A7Cr/uwUo8XD3oiKBUFuHFRTSkmYmhLdwDyOcRWfiVRpKFGQyWl2GggmUyKOIoLJ2lSNkqhpoDDZFZ0YMUXK5g46a8FwG3evBm1OSxwDMXiGBbMdOEc3LjIFftoKLWxcOYSPnx7MV36dOL5Wc8FFIktIS4uDlNSBLvLN5JKlj94o7GPtokG9kpbmDLsPgBatWrFih+XM/KmUeRW78Xr83KcA8SSRARGquVS3BE23nrjDfKP5bNi2Vd43F56ZXXh3gfvoV270Cqps43IyEjuf+h+7n/o/qDXn37+KeyP29m/fz8KhYKOHTs2q0I4dOgQUp2qWbnucQ7Qjh5opGALmTDJgKsgjjdfe4snnpmBXq9n6YpPeeLRJ9mxaRdqjxa37CIpM4EX73+empoaCgsLz9qgVgjB8k+/pKPo3Yz8EQjCiKCd1D3odaMURSfRl22uX4l3pXGQXcSQiIxMLEkcYz+tRaeAZYFbuHDhJEryK/mVkgrlSZ6vbUQX9rIFI1EcYDudRd+g9nMJJ7nKvWS2ziA2Lhqh8yLJfkIuhUgyuCigGm33fU9mPffK/8jPFtC+c1vWFf/WYgkbgAsnysahvVbSBew9/khyyig5zgHa0q3ZNqpFGSrUFHOMOJEUUsknIyMQ1ItaDrMbCRnwkE0XGjBjx0qtqCRSCq4AEUJwnIOkkMU+tlBHNTq17owIgAGDB7D0jS8RbtGiYt/fJg48uCjgKPEitVnbCSEoJY/29ESJik38RE/ODbrfk2hFtIhnH1vpLgbh49RCDh8+rFhaPFd2YcWBnQJxhDpqUKKidZuWg9n+Kt57932SnBkkSE19jCRJRBJLa9GZo+wlJtIYWHjr168fs2Jew1xWjQIlMVIiuWIfRlomH7XoyecQ1Y3+wR3pg0mKpkgcw0doMhHAiwcnDg6LPdRRjQcXrWhPOAb0hLOfbUR4I05bHX/RJRfy1K/PIqOgHT2JIQFJkrAKC4fZRYnII0lq1ex79aIGJ/Zm94dXeNjDRsIx4ECiC/3ZwyYyW1D6Ao3VDvuJFgk4sNOZvoH762Rf3RSycOTb+aV4DUlJScSYYpBVMna3Da8ZTCVJlHkqMBKNCwdbft/KuHFn3yP7vwGyLHPTzZO48rYHueOWcCbdYWLBkjq27HQQH6tAo5JZu9GOyyVYOj8xxPclbr/JwKTplbz5fCwd2mq4d6yJK28t4borw+nWSUNhsZv5H1moNmu57Ao3Hk8Dw4f5x6DH8t0sWFLP14uSApkAYXqZFx6L5dufGpj2XB0SXrb9mMb+wy72H3bStrWaCaNNATFReopMVVUVMTEtz0f/HSCE4NMlH7Bq5RJ0mgbsDoiMyuCuiY/Ttq3/vnhnzstIji9Z96UGWU4MfG/+R/WsXm8LkJ8A5/XX+4N0wlV4PB6UyrNGRzXDTz/9xKcfv8bVl+uY+XYt5ZVewsMkSsq8pKWo6dSlP7t3rsHh9PHuolq27XaiUUl8+EZCSL/WtRvtpCYp+f4XG106hF48XPO7zJg7pjN48PkUFxfwwOTrGHez4OaHlP4MEIObW6/3z/9kWeKS88O45PwmvqGgxMnWrVsZOHDg3z5+jUbDnLmf8c3Xn3Pj3R+BcKJSmbj6ujsYe+8Vf8rLCCHYunULbo+Xnt3CmTY5dAVFQpySY/lu3ng+lkEn2R8qlRK332hA+AQ5B5zcPcpEvcXLmPvLeeLBaDwewbc/WVn7ux2FAjwe+z9+TZy1Lffq1YsFCxZQWVlJbGws1157Lf+PvbeOk6r83/+fZzo3Zjtgd+nuUgnFABVFsSgDBFFUBBNRTERswcLCQEEUUBQbAwsB6V7Y7p6dznP//phllnFnVRA/v8/3o9f78X74YPbMmXPuOXPHdV+v69q8eTNLliwJH6NUKv8LPPoLSElJYeuO6vC/8wr9IfLo7loWL0hiyWtWbrgmtoWnRnYbNU/cn8iTL1p5dkES3//soqomSGyMxJz7ajAZFYw4RU9dQ5Dvf3ajUkHbDBU6nYJLxkSfbCgUEqcM0LNzr5cBvwuJOXDYxzmnG3j1nUYWzkuM+gPKaaumS0cNhwskrp12ywm1h9PpJC62+dwKhURQBqstyNpPHaxcmhZWxHo8MgueqefRxX7MJgVeX3MCvV6vQKNqYMWLqdy7SIHxD1LWRpymZ+FiG53aKTllQPN9WxuDXHh1DZIylZUfBZAUOgYNHkMwEOS9j35m/EUabr2vFrtTZtqkGDJSVWzZ4eHn3/by2adrOe/8cSfUBkdx//wbWTjPxPvrGiks8RNjbn3BEGjazQRY+ZGNCRe3LtF3OGVkGT78zIksICNVyZizTaxaZ2fxq1bcbhl/ALZ+2TyhHjZEz2cr0lnzqYP319nJL/YRCKjweCVGTygnJUnBOaebUCnh640upkyI5eJzjYyZXE6PrhpyC+NOuHP76qvP2bqjgb49taQlq+jRRUN1bZBft3n4YZOL4ae0VJE887KVS8838fwbVpQqibLyGu6ffxOPzovhsw2NnHN5GZZ4BQiwO2U8XsHIoUZ6d9ex4QcXCxfXM3ViLKNON5Bf5Oe7tZls3enlg4/tLFzcwDNRyvx37fciSbD0iVTsDpnzJ5Vx1nA9UyfEIoRg5OW//C0f3H8DPlr7EZvX7cBgjydAcavHBUQAJzYOsB2EwIOLJDLIIDuqKkgpKUkUqZSQhw499VSzS2yiPd3oxSm4cVBILjoM9GQIFRRxhD1k0YmeDIkoic6mC2kim218H/ZFVKMOKUXoQD77kYVMZ/pQwmHcOGm0/vXUy9raWnAqm+7TTzVl9GEoPjzsYytd6ItRavp9u6Dxu0YmXjyJVR+/R1JSdO/iozjt9FOx7vS0KGE3SCZ6iSF8/ekGrp0WKkXu3Lkzm3du4pOPP+HhOxbSydGvmegSEGjw88BtD/P6+68wZdqUv3x//1PQ6/X07x894ALAarWi9EX2SbIIEsDXKukeJxL54ZufoKlyy2w28/RzT+H1eqmrq6Ompob75z7IfTMfRuXVEtB6MaRoeWLJY3Tu/PeU3/n5+Uh2dQtPQYAy8smha9T3aSUdMcJCAQcYyMjw7yOFNviFjz1NdhAGyYSDxlbVcgAxkgWtMGDHShad2MUvxAgLeozYseLSNDJ85HBUJgXCD5Ka0H8VcFQYJ9yhjSKVpMJd7z3ustd/C+bedxffbTiX6kBZi3R1CAX8aNGHnwdZBPHiYQc/0UecRjzJ5LKTeJFMED9atOSKXWTRCa2kJygCVFBMEbkM5HTcuDjEDnrQMpivkhJs1OPDi4kYukj9qBalNFBNjtSVVBFKc28jOpJOFkpJhVPYKOQQZuII4MdCMlWUoGtFffpn6NevH6ZsHcrDasoppA0txRUNooYgQXpzGtv4gUPspKPoFSZKZREkj/3EkYBG0lIrKkKp4FJLr3ytpCdeJFFPFWo0OERj1OAel3CgxYAOHTWUt/BWDRHAB+hITw6xk/Z0Q2GSmDxl0gm1w7F4eckr9BbDiOZCEStZOCh2MKxnswWTxWKhx6DufPHxF01hPqGycQe2Vm0CHFhJpx3GJqWvjQY8wolP4aGCIrJFS5LQL3wUc5gEUkkni1TaUE0pBewngVQ60Zs0stjl+plA4PiCMNVaNRISvTklInjLKJnpI4aynR+xiOSIvwVFkCPsJYMctvMDMSKeGCw4sVNHBUZiEEAAH/VUo0SJ4g+UvKHNAJkaykkjCwkFKtQtAsV0XUHj1JNWlIWiWI2rWHCYHfRjeHhOkUBIRSoQ7N69+7ja4t+E4uJiPvzgMbZ+mUleoZ95C2v54r1MYmOav6eSMj/jZ1Rw2/21PPlAInaHzDur7VhtMu2z1EyfHMNvOz0MvaCEyy4wk2BRktNWxeJXGmifreai88y8/2oqep3EeVeugKBAqw39uF5+u5F7ZltahKECjDnbxNNLrdTVh6rO+vTQ0qdHy34uu60Rq9X6v5r8FEJw3/xZdGm7lY/f0IZLsYtKCplx1zXcctsL5OS0Z8fWdXz8ljaCC5AkieuujOXaOVUczveFU8cb7UH0Ogm7Q/GPkFz5+fmUlJQQGxvL44/O4stVaWHrAb9f4HDKbNzkYsMPbn7cvIm3n0uisDTA6k8cdO6gpajEx+XTK/hkeXqEwjO/yM/DT9UzZYKZZ19pZPqkmBa2gtW1Ad5ZXc2okS+yZOvzbNlWzaP3xDN2tAmXS6a4LIDZrECnbZ2DMBpk/P4/ztY4HqjVasZdMoFxl0xo8Tev18tnn63j6y9W4fP76NP3NMZPmEZiYiI1NTXcfutVDO7dyPjRfl571xPl7EfPE9oQPJb4PBYTx8XQ98wiXn67EaUSFt2biCVeyejxZYw528jMKbH4/QIkmHrNBTy75N1/bB540p64kSNHMnLkyPC/k5OTefTRR1m/fj3V1dUkJiZyzjnnkJ2dfbI+8v8sJl91C08/fi079njo21OHJAnuebSOlUtTiY9TkFfop2fX6JPFvj11XDunitMvLqGg2M/SJ5I4d2SI2KxvCLJlh5tFzzdw8flGftjkoao2SEaqij/qe3Ra8PkjFXrVtQGKy/x07qBh+x4vT9zfesd9xlA9h/JVJ9zBZWRksD9XhHfQzz3TwIo1dvw+WPpEcsTOjE6n4OG5CVxxXQUVVUGMhua/FRT76ZCjIi1FxeB+Or7+wRXVrBjg+5/dPHSnkdsfbEAhSZw6OJHKakF1XQx3z3+afv0ilZx+v587bruW5R9sY9QZKm6Z3jzhaZOhZuxowRXXP0ZOu6507Rp9QfpnKC8vJ+jN5cJRei4cpeeNlY2s/NDOvXOiL0zXfeHgnlssLFpST+4RP7l5fji75XHvrLbxxbcuvnwvI6xerKkNcP2dVZSUB3j5iVCZwOXTK/i9a4VWq2DiuBiEEFwytYIjhV7GX2REpw0FKn3+jRODXmLVK2nhAcTmkKmt1zPxyptPqB3q6+tZ8/5z9OqmZexoM+Mvag4vKq/yM3JcGXfdFM+kS2LQaCSqawM887IVj1dm+RobCgnuvDGeL791Um/dR+9uiZw5NJGps6vxeGUMegUer2DFS2l07tCseAkGBTfcVc3jz9czbLCezHQ1melqdu/38s2PTq68sZK5s+Lp1klDRVWQl960UlBq5CgvYTYpWPdWOtfcEko1liSJ/j0EBQUFdOrU6YTa4t+A115cRqK9DXvYRDxJNIp6Yn8XpOMRbvayhXSySaUtEhI26jnMHrREV0ZDyPMrjkZisZBKFltV37A7sAklKvQYiSWBauwE8JMh5VAlSiNK34+FVtKhE0Y0aIkhPuK4dLKxiXr2sQUVGjxaB4NO+etq8JycHEScHxqgmnJSaIskSRSKQ3SkVzPx2QSTFEugOMCTjz7FY08v+sNzf/P5d6SJ7KiLZZ1k4OD+/TQ0NET4Yq54cyXtHD1bKCRVkpqU6hwWPfQ4ry9/9S/f3/8W5OTk4DO44ZjsnSDBFkE/x0KSJCS5ZeNptVoCgQA3Xzub9IqOxB4lU+zgrfEwbeIMlq9582/NidxuN4pg9AX5Ub+71hBPElZqqaCIdJEd7kPVkoaOoiclHKEzfVCiIoCv1fMERbDJH9JJHIn0ZRiN1FNLBbVUcFb30ahMCg5sOURaSWfiLgHv4VAKvDIeDH0IbTj9GDqfSlLj87X+ef9mZGVl0W9QP7b8shWVUGEhJSLZfD/b6NlEVNpEqP/TYySZDLaxMVwSn8deMmlHgpRKvQiVLQdEiHBKJoMsOlFHNWlSW4qEwCNcEcSRR7iop4renMJuNmPAzE7xMwqUNFJHushBK+noIvpzhD3UUQkiVJLfhg6o0bCf3+jJYLbzEyqV+oQ2ASsqKug/uB+r89egCmpAhPpapaRECEENIWsQMzEIBGZisVLLVr7D0OQ36cUdGjektkCo3D+Jliqxo7CQTBkFuJvKq3uKwWiOsXrwCS8H2R5KckfLdn6kUdTTlo5o0GLHShG5xJFAkpROuSikgEMkxyRyzqgoE7TjwM6dO5G94g8tAAyY2LUtklBLTk1Ejwkl6rCtRQVFpIo2Lc4lC5lKSujDUJSSkn5iOLvZhAYdg+SR7GULiaSFxiDhp5IS3DiopZIeDA6P3QHhJ41sksjgEDvIZRedpT50lvvy9KPPsOzd1//yfb/z9ruYiY94Ro9CkiRyRBd28BMdRU+06LHRQCXF5NAVAyZsNNCWjhSRCwgGHxPyJISgkEPIxxCb0VBHJXEkUEER3RhADeUk0LLyQtc11P8lkMphduPHT2f6RGymevHQnh4cYBtWa+Nfbod/G95+czEL7gzZSi16rp5Xn0qJID4htP568oEk3l9nZ8otVUwcZ+bx+xJJSVKy54CPhYsbKKvws2xxKkUlfmwOmdtusPDKU2ouuqaCceeZwmuXe29RMeMOic82OBk51MCBwz4G9ml94+aUATpWf+KgujZAcitZBIWlGtLSWu9v/jdg27ZtGFVbue36yLl0Vhs1q5YquOS6uxhz4dVMvCiAFKVKAOCaK2J47yM7828NrVff+9DBBaNM9Orz95WNx+LIkSM8uuAWMlOtdO8U5J2Nbq6/ShvhuapWS8THKbnoXDPvrnGglIIM7KujpMJBMBjiOlKTVNgcMpNurKBtuprsNmr2HfLh8wveWJzC/MdCuRGXT69g5pRYLhxlQghY86mDZ1+xsvr1ZLp3Dv2mna4MZtxejSRBVqaa/r20GPQKNvzgilB7HovvflHx8IW9TmrbRENNTQ233Dyey8538ubTagx6BV//8CHTp7yDpIilwVrLmtcsdOusBTQ8/0Yj9Q3BqDkyH3xsD4cCR4NGI9E+R8PaZWl8/KWDRc/VEwzC8udTI3Jbnrw/ie27rcy7axpLX137T9z2ySM/oyE1NZVp06b9kx/xfxJDhw7jk3VnMO3Wb7hpagwI6NJBgyVeSTAo0P+BYhFCfhqTLzWzYo2dFWscjD4jRA5Z4pWMHmnitEEGrriugg7ZakorAgzur+PnLR6GDo6eCv/J106mTGheRO096OXW+2p4+qGQoshmC1JVEwyXQ/8eldVB0lJPvMxPq9XSo+dwPv7iO8aeq+OKC82cOqaYG6fGR5WkS5LEtEmxvPJ2Y8QOVElZgM7tQz+wiePMjL2qnPPPMrYYLHfu9eJyy1x+YQyXXxjDqnVu1n7VkbvufoT09OhlyocPH0av17GvzMvN17YkglUqiUfuUrLo5adZ9PiJkQKbN2/ivJEeaCo5vPqKGM6bWM6+Q166d44cgNest7PvoI/7n6hn4jgz551lZN0XDm6+Ni5il9JmD/LOajufvpseVolWVgdYtKQBh1NgNCi486E6Tj9Vz9kjjHz4uYMp41suqO9+pJbB/XSsWRYfbvOj5Q4bf3Fx07xq3n0xDb9fYHfIlFTEcsYZ55xQOyx+dhF9uqvpkKMOB3AdRXqKms2ft+H0i0tYvd5BgzVIbX2Q7LZqJOCe2Qk8+VIDSQlKft3uISNNzZLXrOw94MPplrl7loVft7m5cLQpgvgEUColXng0md4jixh3fvOAdf/tCVx6gYkFz7dj7mMygYAgPlZJRnp7klL0VNXCoqXtwscbYtry4BINWo1ETaP8/5zfz/80XDY3QWpIIIUU2nCA7fQUgyNKMQ+xg270j1DnxZJAPzGc7fxAisiMWKAehRsXdqx0oS8qSU26nIUz0YqzNhQMYqWWRJLZz2+ohJrAHyS7QygkxI6VHlLLcLMYyUK8SKKMQgxmLSPPHBnlDNHRo0cPFIkyvnovPjzEYkEIgRNbC2VJ8/1b2PLz1j89t7W+kcQ/8BAULomqqqow+SnLMhVFVWRJ0RWlBslM/qF9f+Gu/vchJSWFlHZJOKtsYUJZhRofnlbLV4MigNYUfcL/2MOPk1SR1UJFppV0pFTm8OiDi3j5jaUnfL05OTl4dNFT0jXo8OAKh3/8Hp4mX78gAfaxle5iYPj+zFIcLhEKgjATx2F2t3r/VZSQRDplFLCJL9FjQiATRyJ6jGjSFASqobHYhQkrccQREH5ATbABHD9BzNmg7wau3QJhDJCcnHzCbfJ/HacOHULhL2XsZxsqVJhELAECaNAQTyIH2YEkQqXJarRo0GCnAQ1autKfGioo4Ug4rMciJWMhsr3rRXXYszOeRA6wnSzRET9+bDTQQDUm4tjKd6jRYiaWbDoRIEAZ+WzlG7JEZ9LJoR1dyWM/JmLRYaSEPAL46MaAUJ8sBHG6eNxu93GRn0ufX8rK194ntjYVo4ghgVQqKaaMfNQi5ANqIZlenEINFRxiJwAxxOPGiR4jWXRGjSYy1AclAVpXHgaaSrf7cBo+POznN7TCgAETTmxYqUOF+pjgIJl4kkIEM34MmGhH13D/okFHKm0pqT+M3+8/YZGALMvMnTMP5FDIW2sEqAsHrnIbY865kMTERKZefw1ff/oNKbShjALsNJBBO7LoxB5+pZPoHfbKdgkHR9hDWzqGyUFJkugk+rCdjVipRYWaPWwGAQIZNVoUKJCQ8OLBI9zksw8/PvQY8eAGJKzU4RVuDJKJ4vzWQ4iiodHaSNwfqNNjSSBIgAIO4cdDIulh8vaw2EMa2WGv696c2kK5lkMXHMJKI/VYRW2EJzKEVK1lFNKWDrhxoGwKgItmjSA7waW2sY/tKFGhQkUBB2krOmKRkgmKIHYa6EAP2tCBIvn42uLfhLzDOxnQR4fHI+PxiFZDaof01zFnfg0P3J7A+GPWDL26aVn+QgpX3lhJbV2wBRE1+VIzq9c7wmnfZ5ymJSMjic++KWPqBC8KBfj90GomjYCbro3l8ecbePKBlvOlX7Z6SU3vc8JZGP9T+GDVSzxwS/Q5YmyMkp6dXeQfOUCvP5jSpiQpsTaGfg9vrGwkKMPL78Tw4stzT9p1VlRUcN89V/Pu8xJpKWpAzbZdVq4YG2r7w/k+1n/lxB8QnDpQz2mDdJx3loGHnqxn2pwqOrXX8MbiEIHu8ci89b6N5R/YGTvVyNvv26lrCKLVStzzaC0ajcR5Z5kY0l/PvEdreewFJTq9gTiTly/fS4/gFYwGBcueTWHM5DKWPJKEzSFz87Q4Jt9YybDBegy/y834+gcXMfG9SUhovU87WZg/bwbPP+yiW+fm9dG5I/WcfoqWUePLGHOWton4DOHuWRauuaWKd15IIcbcfI/7Dnl5eqm1RQbIsQgEQlaEKpXEuPPN1NbL1NQFIojPo+jXS0taUiUHDx78Ryyz/lHy8z+cGCRJ4rEnXuaNZS+z6LlnaLR5GNBHx7ZdHjq2U+Nyy2Evy9/j9XcbKS0PUFYRZNwYMxs2Ojnj4lLefalZ8m02KcjKVFFYEsCgl5g6IYab7q5h7bK0CJNngNWf2KlvkLl2ThU1dUFiTAo6d9Dw8pMp5LRVs223h0a7zNK3rDxwR0vSz+cT/LjJzSnD/17S+exbH+Dmm3LZf7iM6ZPUXDjKRPvs1ifK7bLUtMmIfLwz0pTs2h+a1JqMCh6bn8i4KRVMmxwqZXa5ZVatc7Dhh5Cn6FFcMVbP8tW5rRrRv/3mi+za9jZXXRrErNFEJWQBunTUUF2Zd5x33gyFQonfK475t8Rbz6Uw445q2mepOfdMIx6vzEtvNlJS5ueZh5MZOVSPLMP6rxycc7qBqbOrWPJIUngnc+WHdiZfag4Tn+WVAa66KeQBO6BPaMAQQrDuCyevvduIwylz9nBDRLhSeWWAvQd8rH+3ZSrsdVfG8vMWN36/4ECuj227PEy5IgZzjIvly1/mmmtmHnc77N2zmaR4wfQro6uaYmOUdOukpag0wNkjjCRZFHy50UUgIGi0B6is9jPjjmreezmN3t2bO/X8Ij/X3VaFpIAH74g+6KjVEmePMDD/sXrOOd0U9u3p3lkLikRMZpBlEAoorWx+364DzRMuIZk5eASQQse2a9eO/9A6ZBGkgP10pCd6yUh70Z3dbMIikjETRyMNSCiiliUrJAXZojNlFJLzO7+uoyEdx6ouzLKF+DZGiuvKyRZdMEtx4eO9wsMhduASjqifJQsZN04kJNzCGV4wHotU2lJKPjExMcdFekuSxDMvPsWMK2ciVWiwYyWOxD8MdJAkCREIlbSs/3g9G774FrVazSUTLmbYsGHhz3c47fiFL6qvH4S86QoLC8MTkGAw2OTv9wf4+/luJwWyLPPDDz9wcN8hklOTGX3uqD8NVnn2xaeZMG4SnpJ44gMpKCQFJhFHFaWk0nITr8ZYytRpV0Y91/5dB2gr9Yj6N6MUw6G9e/7Qv/HPYDQa6TekD4fXlWGRUyL+lkZbCjhIN1qW+QdFEBv16DCSQQ4CESIxRWhzTympwt+xJEnEiUT2soUeYlDEtTpEI5UU04k+TaopiVgsaNCRQiYxxCPpBIESiTZ04DC7aSNOo0FZg0KYQ6E8fg3+SlBnQtXhIi65Ytx/G0KtoLa2lmefXIIaDYM5kypKqaY87Gkc6tOOUEM5AQL48eKgkS70Q42aQ+ykDe1RIOGgESPR7Y4cNIZJ8yBBfHgoJBcDJlw48OGlilJ06BnA6QQIUMBB7DSgQIkOI8Ucpp5qJCQSSKGKUiwkkUqbcN/oFk406JA1geMK+vnxhx9Z9dKHZFlDIXOVlGAhmQwpJ+rxAeEjiTSSyaCeahqpo44q2hMZUhcQfhqpp5H6FoTwUZSQRzad0UhaNGjpw1Bcwo4bF1WU0JGe+PBRQSFZdKaaMmKxYCaOUvKpp4o6qlAIBUZicGGnE70p9uSy5oM1TL5q8l9uh2Nxx+w7qTxSTXyTlUA0haJNNKBESYIvg+J9pdRh4+Htj1PvbaAHnSnkIAM5IzweGkUM+ezHI1wE8GMijhy6RoyLQgiKySWBNDrQHZWkxis87OYX2tKJZEJZAEfL3o+whx4Miti0cwsnu/iFUgpoT7fjHj46durAgYKCVv/uxY0GHe3p2kTQF/ArX4EAJSps1KNt6rNa64szaEcQmX1sJVW0IY0slKiooZxiDiMjY8dKKlnUUUUCqRxiZ4sxo6KkiuTsBPqrhkNAwo0DP6G28QoPNZSTRSckScIozIjAPxcQ+P86jn5Vbo/AZGy9nSRJQgBXXNSyj5EkiUX3JjJ3QV0LAVBGqooj+e7wv30+gdEYw4JH32LctdeC8PL+x3YmX9qygjAYFGzd6eGzFenMW1jH7Q/UcNdN8SQlqvD5BO9/4ubJl3wMGaLmo48+4NxzL0SrPTH7j38aNdUVZLdpfa7ZITtIqTWFTduUjGxFyPnzFjdllQFOOa8Ul1vD8DMu4P6F9xAXF3fSrvP1V59k0bwgJeVw76I6auuDFJX48Xhlps6uQamUuPxCEzqtgi++dfLoknpGnKonEBC0z1Ezd1ZzRZlOp2DGVXGkJau448Fa3noulf69dTTagnz0uYM33rNxINdH104apk2M5eX3h3A4dxcvLoprIaiCZuuDZ162suk3DwXFVWjUEqdfXMJdN1s44zQDDY1BXl9hY8NPJt57f/FJa5ffQwjBTz/9yKefvIdefYRunVuWluv1CmZNi2Przsgy98H9dMy9OZ4J11eSmqQkwaJm574ADTYTbn8yKab6cNXy7/Hh5w7OGdE8/z50xBfeWIiGC8728+uv3/+/QX4eOXKEI0eO4HK5Wk12v/TSS0/2x/6fQ0NDA19/uYppk3Ss/zpAQXGA9z+28+s2D3a7zJurGpk+OS7iPe+uaeSjLxycd6aR+oYgA3prWf5CKkcK/Fwzq5IP30wPB94kxCspLQ9w2iA92/d4mTMjjguuLGfG1bEMHRTyBX1jpY2Pv3Sw7au2/LzVwyvLG9mf6yMuVsHzy6xs3eGhQ46al59I5s6H6ujTw8HY0cbmwAyXzPTbq9Bo4cD+v6cE0mq1vLT0fb77bgPX3/M6RUVBTEZ3qx3trr1ests2E3TBoGDlRzJHivTU1gVJTFAyoI+O1a+nMXdBDQ8+UYfJKJGSrGLuzfEkWCI7r+FDZPbu3cupp54a8frevXvZvf0t3nleR2l5gLWfRlfhQKjDCf4NUqBt2yyeWuRgyvjmgTYlScVHb6azfbeHhYvrabQHaZ+lZenjybyyvJHFr1opqwgl7vn8MHViDFNmV6GQQh5rh454eefF5pKLB5+s4+mHkiJMnCUplOhmd8jkF/uYOqeK/r10XDjKiN0hc++jtdx7a+s7VFdeFsPq9XYeWVxHbV2QD99IR6WSGD3p/RMiP7U6I9bGIOmtyOtXrbOjVkts/CgzTOreNC2eexfV8sxSK32667jiIlME8Qkhwvy5hclMuL4Crbb1xXeSRcnIofoWk54l9+8H4PxJZbyxOJXkxOg7pdfMquKlx5J46S0/sakT/lvo/wn8+JEROLGTQCqxkoV+YjgNVOPCQQBfOME4GuJIIo99ZImOYS+8oAhwkJ2kk41Fal7kunHQmFuLW2Oj3FtIJ9EbgUAmSDWl+PBwkO30EUNbKGsKOEBbOhJHIvv5jb5iWItjlKgwEoPkUFFcXEzbtm3/cjt07dqVleve4dknlrB+7Xoygu0IEmiVPJOFjMvnZPTp56GrjcXssiDjZuHGp1C3eYrlq94iPj6euIRYSp15Uf0h7cKKQHDvHfex8ZsfufeBeRiNRjRmFcHK6AEjAeHHbDFRVVXFxx99TGODjf6D+zFixIj/0Wd9+/bt3H7TnajrjajsOoIaP0sefY7J0ycxbca1rb4vOTmZDz9bw5uvv8WGz77B5/XTLjmT+vo6qoqLSXCno5JU+ISXWnMpHYdlc/kVl7U4jxACopTDR0BWIMsySmXryts/fLssY22wkifvo1E0kEEOajTYaOAI+/DhpkTkkUm78DPiE14OsI2sJrLDi4cGanDjpJgjBAkgCQVBfOwVW/DiDj2zSGzlWxJFGmq0NFKHQNCdgRxkB0mk46ARG1b0GPitSRXY1p9IpaKcOpzoMeHz+VAZlORzED8+JKGgl78nsTojXc7JYeasG06oLf4NuGH6jahlLelks4/fkAgp+Y6whxzRlSPsxUQs/Rge/r79wsd+fiODnCYPRwmQKCGPZJHRou8IiiA1lNOXYQghqKSYHgyK8Lb0Cg9b+ZYO9MCPn31soT3d6dBEJsoiSDFHsFFPT4YgSRKpog3FHCFNCpFyspA5wDZkBMPPHHZcfcOSJ58n1dps1ZBMBhUU0Y5uLY4VQlBLJb0YglJSkUYWSSKDbXzPPrbSTQwIl8nvZTNZdKGCQqpFGclS5IZupSjB1eQr3UH0IIn00P0ihza1sGCjnmrKGMBI1JIapVBxiF14cZNNJ9rRFYFMNWWUkIcGHcXkokTNzxt/OSHys6SkhB0/7CZBTkWBikqKaRQNGDBixEw8yTRSRz776cWQpiqILpSJAuz2RmRkKikmnaxQHyD8mIkjmQy6SwObfIB/pbs0IPyZspApJpcaKsJKx8PsJlt0aQr66RtBcKolDe3pjixCZPqx0EtGeoohHGAbTtGG9p2ik9it4ZY5tzDuy0tpJ7pFVbyWkU9HeobDt5LJoFwUYqeRzlLv8LOoJXr1G4AWPQaM+PHixMEuNiGQUaHGSAzaJt/w9nSngANYSEaLjipRQkpT+JRDNFK6v4zk+BT0p/s5tPcQ/gaB8Ar8+MhnH53pS4IUEl/YaOAE98X+FcjM6sZvu7by7mobu/f7kGURVXzSaAsSDNIqsZ2ZrsbubMlX/LLFzYYfnVx1eQwZaSrWrPcx8syLOPXU0+jWrSczryxi0eJ6Thmgo3128+axEII7H6pl8qUxqFQhoc17H9oYOKqYmBgzHm9o/fLYPXoy07fy4+YtXDXpWe6at5h+/Qa0uI7/v5GSmsGRgn1hv87f4+ARFeMmnsND96/l+iuDLdbPbrfMK+9KXH/jEgYNGkRcXNwJb/j+EXIP/cbPm93sP+zj3jkWctqqeWtVI9fOqWLW9HjOP6tZkDBsiJ7D+T7GXl1O984a5lwXWUElhGD7bi92p0xQhkBAZvLMSlxumdRkFTqtxPgZFXy2Mp07HqonI+1HJNlKWkpLL26AvEIfG39xs/CeBJY+kYwkSZRVBHjoqTrWfupg/ddOAHbuN7Ny1Rd/ukl/oqiqquL2W69i6AAbXbOdZKa1TgOeNdzAO6vtLV4/daCeT9/NYPkHNr75wckbzyZRVRPg8ReD5BUquOPBWh69N5GBTTkxQgg+/9bFm+/Z+OCY4DGlsqWl4rHweUGl/GfyME4a+elwOHjiiSc4ePDgnx77H/n551j87ANccFY923d7+WJlBnp984D+zQ9Opt9WTWV1kJumxhEfp2T/IS8PPFHPpEvMXHRuaDf/o88dPP5CA28sTuHqK2KYMKOCx+Yn0q2zlk2/eZhwsYnCUj8vveHiredSWP16Gu+stnPfY3UEZUFBsZ/TBuqx2mSeeqmBwf10XHmZmXc+sLHhByfnjTTy6L2hyURiQgMLn63j4afr6NdTh7UxSHVdkLGjjHzxXZDaqn1UV1f/rXI2pVLJ6aefyciRZxMMBrly0hncfK0c0TYQIjoXv+5HxszeQz7yi+xUVbtJTIhBpzUz9horby0xkpGqYsrsKkaepufJB5IxmxSUlPl58qUGNvzg4uG5zUpWj1eKWpL1ztuLufcWJZIkkZkeUtN6vXJU8mzTbx6Skk7cw2PHjk3Ex0qsWW9vEVAVY1ZQURlAo4UtOzzceHcNXq+gSwc1R/K9PPFAEsvft6NUSNw0NY4FT9dx6YUmenXTcCjPR79eodKR8qpAq+l1V4w1c9E15Xz5XgZnXlLKgcNeCosDnDXc0CrRB5BoUeLzCUrLA8SYFNxybw2P3J2A2SROyOdrytTZPLVoBtv3eBjSP3KyKsuCl99q5Kv3M8LEJ8C3P7mob5D5Zk0mo8eXRyS7H4uunTQY9BLbdnno3zu6V+SWnV5efiKZK6ZXRJCfSRY/qz+247C7eOH1Cl58LKXFe7/63olW42XGHXb6DRrLNdf8t9D/I/h8PuxWO+3pRhn5ZIr2KCRFyMaDFCykUCsqsNO6L5YfLz58bOJrTCK2qfzOhYwgnubfuBCCMgoY4DydckUBxdIRnMKGAiUu7CSSSj9GUE0pW/iGLNEpXEJZSj4mYsIL+ySRTi0VLYIuaqkkgVRUPjU1NTXHRX5CyP/4iWcf4/yx53LfnIcw18RRRQmptDxPBUXU19fTrr43WkkX9vQ02s3Y91uZMeUG3v/oPUadN4pVS9dQJA6RSXuUkgohBHVUUcQhVKhpX9+bfavyuXzHFXzw8ftcM/1q3nh4BWmOlovUqphCUuMsTDj3SnQ1sahkNV+/9QOPJD7KC68997dDfv4KysrKmD3tVjKruqKWNDRSj8NnRVSoeePp5VgSLIy79OJW3x8TE8Mtt85i0ROPUlFRgRChvurDtR/x7hsr8Ll9mGNN3H7jzZxzzjlRJ/KSJKExqpFFMGogkSxk1AblCROfAGtWr6V0cy0DxBnUUUkuOwkQwIiZNrSjjEKs1FJNKTphaCrnFWTTGR9eDJjYxxa60j9MbgWEn0IOUU81DqwEpQBoZSQhoVQqcGND6bKQQQ7VlLOdH9GgxYCZHLpygG0ADGQkKkmN0gnJxjT28i0gI1u7kZqSgkGTgvCDR3KhTQefy0dcbNx/m0F/gF2/7UKBCj/eMJm3U/xMPEns5GcMmGgjRYb+qCUNPcVgdvIzHelFJcWk0oZKStjLZjqKXmGvRKewc5jd5NAlTGZZSG4R6qOVdCiFigRS2M82utAPo9Q8J1FISrLpTJ7YG/KDFFqMxOCgkVKRh4NGaqkik3aUcISuPY7PB72+qoFMqbk6x0IyJRyhXtRgOcaOI+TXeJB4kiL8iVWSinaiG+UUspmviROJ+PFhJJZ4KZFYYeEwu6kQRWHfxkqKMBFHZ3pziF0Uc5gSjoCQAEGQAKm0oZjDZNIeCSgSudRQjg8vgzkzfA0SSlJpS6xI4CA78OLGj48/E9S3hvdXfIChxkIsFn7j+yZCzoweIw3UcpCdxBJPT4ZEpJpnSDnsFZtJIJVS8onFQjrZqNFipZbt/EhH0ZNYKYGgCBIQflSSGlnI7GEzKWQwgNMjfGf3sQVllKCfo8iiM4fY0WLD0iiZkYREsekgD8/9636fENoYFAgOsI0uol+YzIZQMJcHN3FEVqalS9nsEr+Eqx5SRCaN1LWq+LXRgJEYvLibStqDSCjx4WUAZ6CQFJSJfHLZhUCwlW9pSyfqqaZSlJJCBtWUM/ySIUAoELH30OhVAQAI+HVNIXrjP0OC/F/A1dfMZtr15zH3JiOZ6WreWmWLsGg7itnza/B4ZS64soxAAPr00HLjlNhwBZssCwKBSBLG6ZL5/FsXzzyczNU3V7LwngReWanl9TcmcPDgQVIt5Zw1zECX9mpunldDarKSIf11NFhlPvvWyaVjzFx1eQyyLJi/qI7DBX4evy+JBIuSb35wsW23l5y2MXRqr6F7Z5h4cZCLp97M4hc++V8XfjR+4k08/coMXopiH19XHyS30ETXrl25574XuHzGdcy9ycdZw0Prp83bPTz4tMStdzzFsGFn/KPX6XJ52HPQy+vPNHthDxuiZ+WH9gji8yg6ttNw1WVmPv7SGVF6fvCwj1vvr6F7Zw39e+u46jIz186p5rqrYpk1rblf27jJxZnjynj8/gQuHGVm7gIv23Z7w6TfsbjtgVpWv54WUeKdkaZi6RPJXDK1goAcg9Obxquvv3hS1bDHQgjBHbddxfMP2+ncQcu6L/yUV7Zu8dJokymtaN3qa/N2D7fNtJCRpiIjTcXKlwTTb3PTqZ2OFWvs3PtoHQiBzy8YfoqB919Ni2jn888K2Qk8fl90zuGDT9XMuWvUid/wH+CkkZ9vvfUWBw8epFu3bowYMYKEhIS/Nan/NyMQCJB/+DcKcp18sjy9BZF25nAjs6bF8vYHNt5dbUOrlfD54aO30iO8H/v00LL3oJdpt1bzwaupvP2+jWdesRIMCkrKfXzwiQO7U+aGq2K57vZqenbV0rWTmkNHQurOi841UVEVZNQVZXRsp2bzDjfzb7Xw5io7Rr2C9NTQj/jXbW4kSeLNJam0y1JTVBrA5ZF58oUGPv7Kybq30jlvYjmbNm1i7Nixx90eQgg+XLuSj9YuQ6914fODKaYNYy68lstnvMxT9yvo1D60I1VS5mfuwiATrrybkSPP47prL+LGqwOMO9+CSiXhcsk8sljF5TPcyEEPD9wew0XnNpdCtMlQs3hBMnc9XMsX3zoZPdKIEIKNmySumdm7xbVVVxXRpWPosyVJYvqVMdzxUC3PPpwUsQPZYA0yb2Et/QdltDjHX0XA7+XaSTGs+9zBx186uXysGaNB4svvXOzc60FvUDDhIjNXXxGDSiUhhGDDDy5+2Ozi9Xdt+P2CW++rwe2VWfFSKlmZal5Z3siiJQ1897ObkafpSU1q/Ter0UioVBJOl6CqNsilF5gxmxTExSr45gdXCyLyKH7Z6qaw2M8zDyXRt6eO7bs9TLyhkqBIOCF/q7POOpuHH9Tx0FP1fPpuegTxsGufl57dNKhUkWTE0rcaef7RJCRJQquV/nDXMTNNzUNP17F2WXoEgQrwzY8ustuEQrPqrUGGjy3hovNMqBTwzho7cTEKpl8ZS26ej5l3VXHnTRay26ixO2Ref9fBc8usZGUa6d5FyeZNn+Hz+Zh1y73/pb23gurqagLeYJhE3M9WOou+qCVNONCihDz8eMgWnaN+r2UUoENPf0YQwI+EFH7/AbahE3piSeAA20kghQZqqJdrGMAZIdKQkFI0nwMUcpAcupLP/nAqshYdZuJxYWe/+I1O9CaZDAo4GEF+BoSfIg4BkKpKIzMz+g7xX8HpZ5zO6x9k8MQjT/HTDz/h9/lIFzkoJSVBEaCMQiooxIwFNw40IjKB00wcZQW5HD58mOnXT+OztV+gqtawh19BhJRMcSSSTRcqKUYnGdDJBmqPBFj26hvcOGsme3ftZdMXW4mrS0WPESd2GhOriMs0UbfDRRtXE6EhAfYkfDYP1115A+u+WvuPTe6OYslTz2OpaoNAsEv8ggETSaQjEFQ7yph/132cefZIYmNbL7n5PdRqNZdfcVlUlWdrmHjNBFYuXEuKu2UJao2+lCsmX/6XzxUNb7+2nCRXqFQzkbQWhEK5KMSNg2QySKEtajQoUFBFCVWUhFOwjyVEJBToMSITRCAwiBgCHh9ptKWcIoRJps5UTqkjjyw6kU1naimnnAIKOIAaDb05NVw6668EbScVMcpY0oJZBPPVSKeEfD4D9RATZ0BhhMI9JRypKmLLli0MGvT3bHL+r0KWg8SRRI7UTBZq0WHAjJk42tAh6vsUkpI4kYiDkJK7ndSNoAhQSSl72IwkFATwIRAkkYYNK/kcwIuHZDJoFHXEYIn0QiTkmSwTjCA+j0VbOrGXzbSjG1bqkAlSS2XTcypRRQkq1Lzy4qtMmDj+rzeE1ExUCCGa0te15LILlVCRTDp+/NRRRQqZtKVlSF0CqZRTiISCbLqQzz4yadfUXgrSRBaVFFNHJQbMJJKOARMJUhpakRv2jDx6DR5c7OAnutCPYg5RTRmZtCeZTNRoWoTDQUjxaBRmLCRTTw3nnHdigUcN9VY0aKmnmhgsdKVf+LtKJJVs0Znd/EqQABC50DxqxdKWjmRKzRY8JmJIFW3YzSa6i0HEYGEfv9FTDKaKkpCFgRS56WaSYskR3aimtNVr1UhagiIY9W8SCoQmeNwbZCqVCkkhoZa1bOJLlEKFCjUBfKjR0oPBUecGCaTSQA3JZJBAKkXk0kZ0iAgfgpD1Til5xJIQUmOixEgMcSQQwM8OfiRJpFNOEZomj1MFKpzYCBLAQQMOGtGiw1cj48LeahidEzsatHjxkEQapszWw/b+7TAajWS3NTP+YhOBgGDKLVUczvdzy3VxpCSpyC/yc9PdVRj0Cj59J4OsNmqEEPy6zcPU2VU8+UCoyu3L71x4vTJVNQFSklRs2+XhvsfreOCOBHp107Lg7gSuv9PHq8vWYjQa+fmnr7lotA9Qk5ai4u3nUykp9zP2qnKWLEzihmua1+2PPddAeqqKR+Y1E5pnDjOELcY+fDMds0lBjFnJHTN9rFzxKjfPuvukt5Usy7jdbvR6/XFvMPbu3ZtP14/ggSc3csdMTdjX8UCuj2tusZKSnsJrry7hkkuv5Nnn1/HuO0t56pUfkCTo2HkwDy28mTZtTjz346/C4XAx9+bmcUqWBS+92cjVV0QPNoZQAvl7HznCquGqmgA3z6tm+QupETkmd95k4fo7q/nkKwcXnBPiDEacYuCBOxPILwwRiNMmxTBvYR2rXkmN6G9y83wkJyijeltKksT8Wy0seKEdry1bcVLaoTVs2vQLp/azh/MszhpuYNyUcq6/OjZq/7h8tY0Gq8zmbW4G/259/9NmF7X1wYjwbUmSWHRPPCMurmbmlHjuv13FT5s9/LrdzYN3tqwOPW2Qjhl3NHD5WC8DekeOSx997mD3PgeffPwu199w50lXCp808nP79u106NCB++677x+RM/+b4HA40Gr9dO+oa7X8dsqEWL7f5CGvwEdGmooeXbQtQm+Aptc17NjrRadT8OpTKdz3eC1tM9V88V4GLrfg7kdqUSqhqibAus8drHs7PSLsZcHcBK65pYrSygCH8vxkt1GRX+jj82+d3Dg1lvmL6lizLA2tRmL9107KKkIGtsueTWHC9ZXY7HJUf9K/iscWzcOi/451yzTo9aHrKi0v5Ya5Szn7vNk88uIGqioPo1CAydyWq6fcRv/+A3j4odu5/1Z3hMrPYFDwyN1mLHFu1n4uGDs6utH0HTPjmTm3mlFnGHhksY+zRk1EE8XVWlKocbs9YfXppWPMNFhlzptYzrjzTWSkqdi6w8PPW9yMO9+Eo5Vd5b+CwUNG8skH7/LS4ykUlvj59GsnXp/gwlFG2mWpCATg2knNEypJkjic76d/Lz0L5yWE0wYP5PqYfmslCqXE7Ovi2fhRJo02meWrbfy0xYPdIWM2tXzuPJ5QmM/46yq4aLSJ0vIAEy8x07WjhrkLarnhmrgWCXCNtiDvrrHj9TY/A/166bj1hjgeWaw5ob5CkiTOO/9i1qxezoBziklKUKHRSIw4RYfPR9jaIeLavSJ8/4GAaFWdK4SgoTHINePNXHJtBbfdEMdpA/XU1odsIDZt87DixVQKS/wM7Kvj+UeT+Wmzi7sfqSMrU83kS83EmBXU1Ab5/hcX8x6ppdEuU1AMmek6dn2TgcnUvGB676OvuP3WfJ5d8vZ//WYUSJKEFh2SJJFCJmWigL1sJiiC+PGSQibt6EolJRxgO11Fv4h2rBOVVFNKf05HISnQEDlQdxS92MI3CATJZNKO7mxnI/0YHqHWU0oqOtKTneJnnNhRo0OLjj6cFlFmZxV1oZAI+uDGgVe4UaKijqom4rQLNqxU2Sv+dqhLx44deeXNpfj9fmZMvZ7N3/6ISqjx42tSIWVhwEgtFeSzn06id4SCS1Nr4oUlL/D4U4/z4BP388CdD9GmtiPxwUQC+KmgiGJy6cmQ8Hss/lQ+WfMJN91yI488voDcabm89uLrlJaU0jUni6uunccNV99EW2f3FunxGkmHuSqR5W++w82zb/pb9/5n2LF1Byl0ZDebaE/3CI+6eJKwemq5esIUPvrsn0mSPIorr57M5p83c/jnIyTYMtBKerzCQ11MGe1OyWTq9Cl/6/weh5d4lFSLMiooRjQFbCSTQSpt0WMKpxRXUoIGHSBIJJV2dKeUvAjiMyD87OFXUmjDQEailJR4hIs89uHCQT+Gs9vxC168od8UCvaymWQy6MNpKFFRTxX72EKW6EyClEJxfgk6mwqFEhKDafjLwb07lHqszgCC4M2FwkPFdKAnS5e8wqB3/iM/o0Nq4V2cQTsKOUiQADqa5zpe4aGWCpzYEcj48GGjnkxCytCOUi8yRDu28A1KVLSlIwmkYKWOUvJIIZMk0pGRqaKEQg7RXQwME0N6TJRR0GqgFoRUp5JQoJX0JIsMtOhCgUxIdKI3MkF28BN1VbXH1Qodu3WgtsSGBh172UIcCbSjK+UUoMWArinRO5FUsqROUc8hIyMh0ZYOVFCEhAIVaoIiyH5+Q4OWVNqiauq/KygOb2YZicGHB5dwhNSfTVCh5iDbEEBPBuPCQRn59KX1RON4kvDgRiEpGDNmzHG1w1H0G9SXrat3U+4pojentZhLqCQ17UV3SjhCJ5o38X3Cix0bbpykR/EIVUlqskQnyinAjZ1U2rKDHwkSoD8jol6LiViKOdzqtbZGfAoRMpgx+yzs2rWLvn37/pVbD8Mru6mihHZ0I52QJYIQAiu17GMLPcTg8GbmUUhIiCaHUUmS6CB6so2NdBK9iSMRSZKwiQZy2YkeA6m0IZU2VFOGHSspZGLHSi1VlJJPV/qF33c02CmWBOw00pehlFPIno0H0KIjU4pOftpEgINspQt90WHCoPsvmqM1fP/910y6OPSsq1ShDISvN7q4bFoF9dYgJoMCvV5i/TtpYTGKJEmcMkDPipfSmDSzkqVPJPHEC/V4fYKxV5bh8siMONXIcwuTaZcV6uuG9NeTmKgjMzMzrCiuawgyc24Vh/P8JCYoqKuXiY9ToFFJ4bWF2y2zcZObL95rKXpJT1UxZXwMZ19WyoN3JjDqDCPnjNCxZNkPwMkjPxsaGnh+ycMcOriZhHioq4cu3YZw06z5x7UJffe8RXzyyVrGz3wDITdQXV2PUilz72wzA/pUsmX7u8yauYIrp9zD7DnzT9r1Hw9iYsxhIVSDNcjkGyuJMSlaEGvHQqEAS7ySr753MXqkkaVvNTJ3VnyLAGelUmLJgiQunlLBmLOb7f0uHWPi9ItLSUxQEh+nZPgpeqbcUsX9tyeQ01aNLAtWfGine5fWr6FPDy0H9v32t/zf/wz19fW8snQhC+9stncwGhQYDQoefrqe+bdGbm7+tNnNlh1eZk6J5Ya7qhnQW8fES8zIMixb0UggCK882XINk5igJCsrBVXcLUy9YyUej5uamlqG9Pcw5uzm/tfnE9w4z8v06+9i4fNfoFMfYtI4HT6fYO2nDgx6ia1fJPPy8o94fFEjd9298KS2x0nrVX0+H127dv1vAX8SYDKZqKoOcsaQ1ndnYmOUyHIovKhzew3jzm/dLP6Cc4ysWGunU7tQR37v7ATOm1gGhB7+JY8kY7MHWfB0Hffeaomacr3smRQGjS5m7sM1jBxmYNz5Jlatc7BsZSPDhuj55kc3L71p5eLzTXTrrCU3z8eYyeWcNcLAC8usWBulFn6ZfwUHDx7EUf89zz4VOWnJTFfz3lIlY65ayopV37d47vx+P7kHNzHygeily2POVrBtt6/V5zUxQUlNXZAxV/lpk30qaWofr77yLKefcT4dOzarCM465zJWffwS11zRvCsyfXIsk8aZ+fAzB/csrOWpBxO57zYL18wOcPNtFxx3GxyFSqXi8w017LtaTffOWm6cGgeEAoeuv6OK1GQVX3znIhgUTLjYzPAher750cXq19Mi7jMpQYler2DdW+lhCXpcrJJ75yQwbIiea2ZVsmZZy1T7N1baOJDr5cLRRh6Zl8gzSxsoKQvQo4uWhHgll06r4PYb4hg9MrQY2vCDi/mP1WHQSQzuqyd4zJx31OlGHnuhdbn9H2Hbtm0U5H5Knx467p2TwKC+WoJBWPeFgweeqAuHOR2LY0taxp1vYtlKGzdcE9fiuI8+dzL8FD2TLolFo5aYM78Gm10mPk7JtEmxrF0WmkQ98VAN0yfHYjQo+GWrlynjY7l5WvP5zh5hpLDEz7Q5VXyyPJ3zJlbywVUsmicAAQAASURBVKtxYeITQpOwCRdr2b7nCNu2bWPAgP99Xj//fyMpKQm/5AMRImaUqOhCH/aylQGcEQ7piSeJclHIZjZgEclo0GKlDjValKhaLHqOQi1pMAozqWRRTiE1lGMhJWqZMkA2XdjNJpQo6caAFv1HnJRAgkilgIPEYCGPfcjITSEwehJIJZ5krP4afvvtNwYOHPi320itVuOwOenLMGqpoIEaOtMnwg/PJzzsYXPEAjBIkE0f/8bobeexbMVrfPT1Gp5/9gXeX/4BOr+pSTHVKXyeo+omt8uDLMsoFAo6derE488+Fr6WrVu3orObWu1X4wMpbPh8wz9OfiIkbNRjIiaC+DyKOCmRkqJD7N+/n27dWvoEniwoFApeePV5fvjhB159/nVq6yuIi49l3o23cfrpp//t+ZKkgv38hh4T3eiPWtIQFAEqKGY3m/DjQ4kSJWrSmvz8jJixUkcFxS1CUY6wl2y6hL3xAHSSge4M5IDYjo16EkjBjx+dpGe3+JVORJLqCaQSJ5LYxkYCwk+Zp5DepacSID98v97Dof9LWhDe0PuOJpNXV1b8rTb5vwyFpIggOAFipHjMIo5KSnDQSIyI5zC7cWLHj494EkkmExmZEvJCSnhhpIFqSsknntB3nSV1QhYyh9hJH04Ll8JDKCHdKmo5yA56MAghBBZSKOIQZuJavd6ACCAQHBQ7qKMSkFChppFaKigik/b0YBA7PD8dVzvcPu82pu6Yjr3aRTu6ESuFAhsaRT1dyKaCQpzYceEgUaRFLcGuogQDJmqoxIMDFWrqqKKBatLJJkFqtq0xNqkgd7GJtqIDPrzUUIGNenLogpEYVJI67K/qwokbJw1Uk0AKAVovHTz6G7Ukxp9wBciYC87nqYVPo63URfVhBoiVLOSLkC95UAQ4zG68eIgNRUWxk59JFGm0oUNEv2QhhTz2k0gqyWQiEBRwMKqSFUKWCD7hwSc8Td6ikaigiCRazi9rqCCORIRbwuFo3Ts/GkL5EhLZdA6HXskitMiPl5LoJHqTzz66/i78rY4qOtMHv/DhxIYSFUGCHGIXChSohRovHnLoRsox/q8xxOMQNrbzIzICBVJEpQiATtLTVfRnF7+gQoVOMpAustnFpqj+2uH2Q4+JGGKkeHLFLgZ0Pu+42uLfBL/Pi14fGQI76gwjo84w4vXKTL+timuuiInqA5qYoKRzBzWTZ1bSvYuWw/k+dGYlGpfMpq1uFsyNVKrptHKY+NQbLDzweD05WWoSLErq6oNcMsZEfKyCG++u4flHQ+rOLTs8nHFa6z6yl11o5r11dj7d4OTgYR83Tj25XpgNDQ3MnDGOh+9wM/TB5mfzh19/ZuaMcbz0yod/ufpFkiTGjr2U66+/mbvuvIEumZ9x9eXNhN7Yc1Wcd5bg0umP0K5dVzp0iF6F8E8iNi4Rh9OKyajgpnnVPHRnAokWJfc9XscVF0VXf677wsnVl5t56qUGUpKUfPmdk/tuaxkABKEQoLYZKkrLQwKvw/k+Zs+voVsnDWq1RH6hn/VfOzl1oI6HnqqjvDJAndVArz5n4nK3PsaVVwZJtMBPP/3IsGHDT0pbHIvc3Fzuu3cK2en1BOXI71sg+GyDk3VfOLhotInYGAUbN7mJj1Py7oup/LTZTdsMN2ecpufjLxzs3OfD7giy9cvIuWMwKKiqCaLTSgSDCsaOvYSxYy8BQqGrTzw2jxfe/JUBvcDmgD0H1Vx59VzOPe9iBg0aweInJ1Bc5kepkHjk7gTaZobGwluma7lk2vfU1taeVDuIk0Z+5uTkUF1dfbJO96+GSqWiU5d+bNr2Q6vH7N7vJaetivIKPwnxyghi6fcIBkOl6SteCpXEaTQSqckqbHY5nEoWY1ayZaeXBXcnRT2HWi0xbIiezzc4KS63oVTAxecaeOSZeqZNjuWDT+x8+m5GWN131nAD106MYdLMSnLzfARFPElJ0c/9R/hg1cvMaiWborYuiEFjZc6sKxk0ZCQXjr08nBja2NhIZlrrg0hyoorq2gCr19v55EsnPr/g1AF6rrrc3EQsCzy+OHTGBLRsYljvAMGg4J3X36fensWChUvZvHkT1oY6Vnwq6NnFS/9jdpcUCvj0GyeL7k3kzGFGPvrMi0LT429J/+fdNY1+vbTcdn8N3TtrSUpUYnfIfPa1k1eeSmVwv9Dg5nTJvLDMytU3VzL/NkuLwfTNVTbmXB8f4b1xFCNOMbDg6Xo++MTOpWNCJEYgIHh3jY0lr1l55clkft4aWq1ecZGZ2fNrOPdMI0MH6Rk6RMfufT6efLEBh1OQlKDk/tsSGD1Sz+gJ5XTr1EyqKxQSKmXrC4I/wltvPIXd4eTzFc2lJSoVXDLGzJD+ek67oJjvfnJxxjGK3/bZanbv99Krm5Yp42OYcksVbk8D0yfHYjYp8Hhk3lxl44OPHdx1czw33V1NbX2Q79a2YcL1FTx6TyL3LqrDZFTw/c8u8ov89O6uxe6Q2b7HwyfLW+7sZrdRM/ZcI6+ttBEXG0p2j4bpkyQef/W1/8jPKNBoNMQmmnFW2ZGQ0KGnlHxy6NIinTxdyiZVtGUr39KJ3mTSnjz2oeaPy8ZkBClkokHDEfaTTXSlEIABEypUxJHU6iQ1nWzK+JbuNHtBOoWdRurDqimlrGbV8vdPCvkJoNPp8OGjjHz6MLTFtWkkHTmiK2Xkh0NByilABMBZ5ODicy9hw09fcff8uXz3xUayKpq9yIQQlJJPNaUYiUGuDnLW0FFcPe1Krp56VcTnyLLc5IEXHRISsvjno+CzO2Sxq2B/1MTjozBa4/li/Rf/KPkJoUXDiBEjGDEiulLq76Btu7Z484rIlprVgEpJRSbt0AgNBRwkjgQqKcWJPcJ3sEHUUEFx+H1BEcCDM4L4PBbt6MoufsFCCsmk4xIOlChb+EGGrkFJjuhCGfl4cOLFHf6MY0mTo8SnEKLJh1cmNu6vWxH8m1BdXY1CUuKVPWGSJRTmU4ELB1p0HGAbFpLD/po9GIRBat4Yt5BMrahgP1tJILVJ8dmJPPYAUEM5SWREEJ9HESclUiYKqBMhFbuFZJLJpIYy3MIZTnA/FoUcxIOLVNqEFYdHlehGYqimDBUqtCrtcaleOnTowK3338KDNy9EKSspFIeAUGjMYXY32TF0wYOLIg4jCYku9G0O4xQOSsnDcHTTAA31VHOIHRiJiSA+j7ZzyDcygcKmoK4y8jASQxWluHGiEmo60JNenMJWvqOEw/RjBHaslFMYobiM+F4pI1Vqy+WTTjwLwePxkJBkoaSy8g+Pk5ruZS9byaRdxH0KESI1i8glm+ayc4HAhxcrdfzGdwQIoEAK+39GgwpN02bbILRSM/lTKyop4QipZIa9NoMiSDmF1FFJT4awW/xCp06tj8HRcPDgQTRoSSeHOlEVocZFQBva48VNUDSH9NWJShQoOcIeAviJwYKPUIekQEKHAQ8uYrBEEJ9HYZJiSBSpNFBHbFPQVZUoJYAfM7Fk0A6dZKCNaB9WwuokA/EiiQaqSZbSUaWA0hzaxPIcCJ3XpqjDr/ZS4D2IDy96Y+vk2b8dAwaexup3ljEmiluEVqugrCJIv17RN74BThuk57ufXUydEBO27RJCsGGjizGTy/lsRQZmk4JAQODxanh56dN8+skq1Mpavvswk/TU0Fjm9wteetPKxk0e7p4Vx7OvWHn8+QbcbsE5Z7Tu2apUhtZCixckccV1lRj0TgafctHfapNjsfSlx7j/VleLFPvhQ3TcfZOTV19+ktvvfPi4zun1etm6+UsWzmk5r1arJR68XeLFtxbz0MPP/a1rPxGce/4klq9+mlGnq9BpFeHcBqUylPvw+6yH4lI/H37m4POVGZx3ppFzJ5bh87UejAUhwZjXJ6itC3LDndW8/Xxq+DkAuHFqLLPuqeG8s4zsO6Sh+8DHOO20oZw/ujfeOw1RKw5fWd7IFWP17Nz+w0knP+vq6rj5xiu4aLSf2BgNa9bbw56kb66yoVEr+OitFOJiFPy81UNxqR+3R2bGhaG18cEjPqZOjKV/Lx3du2hpk65iwvUV1NQGSEpUEQwKnnnZypffOWmfrabeGqSmRs8vv/zAqaeG7kWr1XLvfU/hcrnIy8tDr9czt337cDt/un4lc6YrOW1QdBHfxIv8fPH5OiZf2XpQ6fHipJGfl112GYsWLSI3N/e4B67/0BL33Ps4l158Krv2eejdPbLzFkKw6Ll6rrrMzKdfO/EHQzLh0wZFHyRfX9HIFRea6ZDT3Fm5PTLq3/kiChEiRluDJU5JVhsVZpOC/bk+yiplrrwshs82OPnwzfQWpe1arYJnH07i3AllDOmv4sCBA3TtenzG9hUVJXTIjpxgCSG499E6ikoD3HqDmcy0fLbtOsx1177K1On3cdZZ52IymaipbYVtAjxemcJiH+WVAZ68PxG9XsGX3zm5ZGoFj8xLpKZO4PUJHrmjln69tNBEoJw9Ap595SCXjRvENePjGdZLJl4jc/UsK1ltjJw6UEdhsYPN291ccLaOugbBZdf5ibX05aEFzx7XvR+LvLw83K5q2mfrWP+VE5NBwWmD9LjdMoeO+HjvQzv9empRqyWMBgV33mThk6+c9IhihbDpNze3TI9r9bMuvcDEmvUOXn2nEZ1WgdcrOP8sA6POMJBgUbF1ZyP7D3np1llLr64aHnyyjqkTY5h1Tw2rX0tj7iwLFVUB7A6ZRIuCa+dU4XDIXHJtBd07a5hxVSzJCUpKSmtPKPAoL+8Q98yKizqIZKSpOP9sIzNur2La5FimTojFEq9g6CA9026t4sv3MoiPU/LG4hRWr3dw5Y0VlJQHiItVcNpAPWcM1bNrn5cZV8VGeJn07Kpl1cupDBxVzPzbLAS/g8GjiwkEJYYN1rVImVz/tYMX32jEEqfA6RIcPOLjw88cTJkQ02JgTUtRYbXWH1cb/JsweOhgPl/zJd0ZiBtnyLMuSqovhJRRFpGMGi0qSY1L2FGialWF4hNePLgIEiSeZHxsw461RVDRUThoJEgQ3R+kwipRocUQ/p4bRT1H2EN3QkSnLIKAIO9I3nG2ROu44srLeGrb8xjcpqhptxBSxxaRC0ClKEaPka5S/1C4ka2KMWddyLIVr6ExqtkmNqJCTQKpuHCgQdOcIC2DXCTzzhPvU11VzR133x7+jJ49e+Ix26EV4U6DspphZ7ReAnqyMOeuW7jix4lInj8+zm5vmWT5/xLKispa9XlMIoM89hMggAETnegd0ffEkUgBB8IkhgcXRlr3xtJKehRCSQM1WEjGjSusGowGC8kcYS86DOziF9LIokyZR5amcwtLBKuoIZFkSjxHuH/63ONrhH8JqqqqMGKmlCO0pwce4W4iMVPCnpaVFFNBUYjAIzWC+DyKRCmNEpFHDWVo0FPAAbx4qRWVNFBDFp3wCBdF5OLEjgIFIEgjm0TSOMRO+jM8TGrFiQR28Qs9xGBMUuj5OZoSH7IcGRFBgCWTQXyTMjidLAo5hEFrOO6SP5fLhV/2UUoeyWTixIYOI72a0uUhpNjsRn+KRC772EqyyAiXLMvIdGdQuL9MIIVEEfL1PBbVooxS8oghHg1aqigjiJ8+DI0gfB2ikb1spidDyKQd1ZShkBTEYqFYHG6RHi+EoIhDGDARyLIx9bqpf/nej4XP52PCuImoD8bhp6jVdnQKOwKopwYj5hYEryRJ5Igu7ORnMkV7VE2bFDWUk0IG7elBvboSV2o95407l69e2Ui6p12Uz7HhxYVA8BsbMYtYNOhw48BIDAM5gzqq2M9veIWbAH7a0pFenIITG17+pNOOgk2/bEKJiipKsFJLdwaGN0f9wtdEcAawUYdCqCjhSNNYHqAbAyI2fGTRk4NsD9sipEUJEzyKVLJw48SBFT1GOtEbNRqshFTSqaItCaSE5i1N30tHelKUtpeYAaA4ZnruORBSq1rjqhhx5mns2LwTuSTI/j0Hjrs9/i3o2rUrJVXJ7N5fTa9ukWRcdW2A2vpg0/w+uho6r9DPtImxEXkFkiRx9ulGXB7Bc69ZmTfbwtsfeGiwSnTNeI+fTPV8+GZGhL2WWi0xa3o8t95XQ8ccLYGAk6/ez6S+IcjVs1rfkPjiOxdDB4VsnW6+NpYb73awavU1f69RjsHe3T/x7D3Ryd+zhutY9ML3x33Ow4cP079n6wRhnx5aSov/PPj6n8CYMRczbeqbVFaXceaw5u/0uYXJTL+tinVfOBh/kRm9TsH76+x8+JmDJQuTUKsl1m9w0rWDFo0GjhT4IviSoxBCsO+Ql6xMNU8vbeD2mfERxCeEyOynH0xi1BWlKDQ5zJgzLGTbldqeCdfv580lKcSYj7U+c5BX6Oe0QSbq9p+8cDMhBIuffZg9Oz7mnlkK0lKMbPrNxbrPnVwyxkROGw0ffGznk+Xp4bXrmcNCnz/hYjNjJpdz6gAdH37mIDZGwYcWB5lpKvbn+tBoJCbNrOThuyzcNK+GKeNj+XJVRvg8jbYg191xBy7XA5x11rnhazIYDPTs2bPFtTodVhLiW88bSbBI7CtuPdT2RHDC5OfGjRtbvNavXz8eeOABhg4dSk5ODgZD9C/yn1BA/F+DxWJh1LlXMG7Km9x3WwLjLzKh1So4dMTHI8/Wc0p/HS+80YjPL1ixxk58rJJNv7k5ZUBLU1pro8xtM5tl3HX1QWSZFsq/zDQVew966dGKN8UvW92cfqqBe29N4Ka7q7lwlJHTT9Xz1feusJ/i75GZHjKEnnWtilc/eJV773v6uNohMzObg0dKI3bvlr7VSFysgkfmNad9du4Al4yRuXzGA2RldaBjx47EWjqSm3c47AFyLC6bVsm6t9OwxCl5ZbmNfble4mKU3D4zjtvvr8YTSOD0U1RNxGcz9h/y8u1PTn79NDXcfmcNh5uvNXLVzU4CmslMuvZMZtxiYtOmn2kUSuY/NPxv+/vt3bsXnz/AL1s9vLEkhYF9mr/nSZfG8N5Hdu54sJZnFzRP4gb00VJQEtqdORZarYTTJbc6IXC5BFMnxHDO6ZFKjk++cvDbLi/Lnk1h6uwq+vfSceEoI59ucHLptRVYYhX0PqOQ5CQV7bI0xJgV/LzVTU4bNZ+tSCc2Rsmv2zzcPK+atBQlSoXMhg1fcO65x2cFIGQfpw1qVgft2ONh+x4vJqOC0WcYOGuYkew2Kj742M77H9sxGRXExyqREAwaXcy5Zxo5daCe/bleDuX58Xhkvl+bgdmswucTrF5v55mXGwDo012LJS70Pet0Cm6aGsei5xp46M4Enl2QhLUxyGvv2rjomgpWvJSKyajgzVU2fv3NzQevpYWNwf1+wePPN3D/4/U8dFdkOc2WHV46dmw5IPyHELRqLdl0oaBJRaSmde8cgAABSjmCJBRNCymJ/Wyjtzg1YsImhOAwe0gmnSqKyZDaoRFaaqkgW3RuUdYnhKCEI5iIpZHWyWob9bhxsEP8hEDGRCw9aFbAVFGKCg1SlFKsE8Wo0aN4Ou0ZpPw/UF1KEkERYIf4ET0mOtM3/HoiqfiqPVx+3niyA93oRycEMlWUUkdFCzWpQlKQZmvHp6s/59oZU7FYQuOLwWBg+FlD2f7+fhK8kaWNAeGnMbmKa09wkX886Nq1K5OnTWDt8+uJIXoJUxWl1NT870pVPV40VDeQLEUnPyVJwiRi0GMgkdQWixVJkmgnurOLX0JejqjDyqdokIWMEiVevJSQRwbZYUVnNPjxE0M8nemDM7uGhM4xmMzRd/ZjSQaRzDeffE+vXr3+/Mb/hUhNTSWoCOCRPZSII9RQQRf6YjgmbKgd3UgVbdnNJnpxSqvnSiMLG3V0bFIj2qjnEDtRocaJnWJy6UDPcLl4KKwtFwc2YrBEkplSBmYRRyEHsQkrOgw4sRFLAomkRxx7FGpJQ7rIoZyC0PE+x3GHcCx//V1y6IpFCs2tykVBhN3HsUgnm81swIkNFWoUKLCQ3GKjyI09gvysFmXUNPV/R491CDvZdG6hdA2F/XSlhCNNgU7NoT/dGcBh9lAq8okjARmZOqqQECgkJRMumXZc4WvHYv3H6wkWqkkkgWQyKeYwWb+rXpCFzBH2YMRMLjvp3cqzIUkSSSKdOipJIROf8JDPPlIyUmiML2HyVeO5YOwYDAYD+3btp3JzMUnuDBRN6eqN1HGY3XRlINUUU0sVmXTAgDEUBNSkukwhk2SRwWY2kEUnUmlLBUVUUUK26MzaD9Zyw003/OU2qKtpIEiASorpy7CIZ0Ataegi+rGFbymjACv1yE2bnTHEtVC6KyQFXUQ/fuUrgk2hb61D4MVDR3piOYZMjieJOJHIbjbhxIYWA+UUkEE7VIkSfU7ticftxbHDR0yCGU1bsAsruezC3eDE4/CSlplGeUkFJcUlf7kd/o149LHXmT1rImeeamP8RQq0Gom1nzl45wMbOW1VTLmlivRUFTEmBTOnxHLqwFB/FAgI3vvQzravo5PbF5xj5IVlVvR6LUvftvHwnSbaZanp10sbNVcAQqq/J15oQN00dbTEK+naUcPq9XYuHRMZCtdoC7L4lYZwRWb3zlratc8gPr6lRceJQJZljHoZqRV7CkmSMOiCx73ppFar8bQ+TUCWRatVbv80NBoNLy79gBnXTSItuSj8utGgYMVLaezc6+WTrxzUNwT55kcX695O4+mlVhYurqeyOsjejVns3u/l/ifqWP58agu7hFffaWTEKXrUaokvv3dxx43RvyuNRiIzXculkx9BkiQ+/HAlek0xsiyYfGMVcTEKYmMUHMrzMXywnjeXpHDdHQGuu3ncSWuLt996kRj153z6TvN4NmyInssuMDN6QhlpyUrmXG+Jagmh0ym4cLSRMy8rxW6XOe/MWDp30HD+WUY0Gold+7xcPr2c2ffVMnyIgZlT4iLeHxuj5O0lWs6d/CgjR47607G9W48h/LD5F7p0DD0/X33v4vtf3CgVcO6ZRr7/RUH3gSe3MvKEyc8XX3yx1b9t3LgxKjl6FP+Rn3+O+vp6vvvmfdpnq/hlq4snXqgnPk5JcqKSDtlq1n3h5K6b43nihQZq6gLUNQSYcXto9+tostmyFTZq6oK8sKiZePP5BNfeWkV6ipKde70cLvCRlKBk2GA9d9wYz5z5NREM/lF89b2Tqpog110VmqDdf5uFmXNrqKoJ8GdzVo1GIitTRW3NH5fkRMPl46/n2ed/4u0loX/LckjlGs1AWqtV8MhcBc++8TQLFr7E7FsXcN1t43n1cR8d2zUToI8uric9VcXegz6Wf2Bjzox4Zs+Io6omyOvvNqJSK4gxJHLlpQ0tPmPxq1aeuC+xBXGsVEosfdzAFTesZ8aMGwG47LIrjvt+W8NXX6zkhmtiqamVI4jPoxh/UchjtLI6EDZqvv6qOO5aUMtHb0aSEGNHm1ix1t6iw4IQwfPl9y6uv7rlRNzaKGM0SKQkqXhsfgJz7qvl828dqFUSVluAm6ZaWL3exfuvpoZ3tgA+3eBk6uxqPngtjVMG6Fm7LJ0RF5WQkqTk4IHfjpv8bNO2E9W15Xi9gpvm1dAhW82wIXqstiBX3lSFXgf5RX7699KRlKBkyw4Pew96uXysibwCPxeOMlJdG2TEKQZmXRvLo0usdBlaxNInkln8SiOXXWjm0XsSkSRYtc5BflGA/CI/7bLUDOqno6Q8wJizQwOKyajggTsS+PFXN3Puq2Hxw0msXGvn85XpEb8htVrinjkWJs2soLDET3abkNo1GBQ8/YrEI49NP642+DdBrdGgx0hPaTBOYWcXv2CjnlhapgcKIXBhDyeyK1Gjx4ASJTv4kTSRhQEzbhyUU0QqbUkmnQNsI4N2GEwGUMrsafyVTqJPWDnlFz7ym1R0nehGEYewiYYWXnJCCPKkffQd3Ifdv+6lL0MjFv/1oppyigjip0vXyOCSvwOVSsXKNSsYOeQshDf6ZNYhbPjw0JNTMP+uVDnkE1lEH9/QEOkrgYSSNLKIE4kcZEeL0A5JkjDUWli3dh1TpjUH99z38Hxm1c4md+shDDUW1Ghw6W24LA08u/QpEhJafm//BM674DzeeOltHMHGFqXZNlGPDw95h/L/R67ln8CmXzbRaLP94eLFK7nRCD0JRN+IjpMSSGvyoZOQCOALl6P+HlWU4sNLNp2po5IAAWqppI3oEPXzKylCgZL6dsV06tceBDhqXNjcjUiyAilUhAtIBAmgx0RiQuJJW/z9X0NSUhJBjZ+Ogd6UNHm3GqKkrBskEyqhaWrf6JCQMNKc8BpLAv3F6WzhG46wh74Mi/AvVElq2tOdfWIrdhpxCFtY5Qmh1PKu9KdMFKBAiUwqlZREDdE5CgvJVFKMhIRGrT6uRXheXh7emgDJUvPcNkAAXRSi9ajfcQd6kkwGCkmBR7jI5wCF4mCEZUSAAHVUkkm7JruPvAjiUxYyPjytptvHk0Qhh9BjxI0r/LpCUtKZPgSEHxsNWKnFjxcDJtqIjny8dj03z7n5hPz+Vrz9HgnuNJAgk3YcYQ/7xFYyyEGLHhv1FHOYtnTC31S+rvoDKxg1Guw04BA2aihDgRJJkvj4y4+oqanh8YVP4nI4Of/Cc2kY2sCalWspLSxHEVRiJp40sinkAG3pQCpZ5LOP3pzawke7iFyC+KmmnFoqSSKd3pyGQ1ipqz2+ShhfwEMQP2lkRW1DSZJoKzoSJEACqZSQh0Amg5yo51NIClJEGwyYmpLto4sXSslDgRIHNuyikXiSwnOCkJK2K/vYQjf6k8cBXMJJ7y7dET4FtRvc7PFtpqO2Ax1oTxkFTSFHBhwNNmIs5tBv6Y88zf4D8fHxXHjR1Sx7fQkrP6wDJDTaVPxeO/fMSQiX+JaW+7nv8Tr25/oYf5GZG+dWkxCvaDWMV6GQsDbKrFrXSHyMn0svMPHphlBpb2tol6WmoipIfpGPpW9ZGX6KnpnXxDLllirWfOLgluvisMQp2bjJzcq1dhbNTyQxIfS7yCvyk53TudVzHy8UCgUOl7LVflWWBS6P6rj7nI4dO7LnoJJAQKBStXzv1xs99Bsw6oSv++/CZDLx0tLlzLl5FNdfHfm3Pj209Omh5fHn67HEK+nUXsvSJ1L48Vc3X37nRKmU6NtTx+gzjFx0TQWzr4ujfy8t5ZVBnl7awI+b3eS0VXHq+cW43CIqcXgU6WkWYmNjcbvdrFn1HF+uNDPtVhfjzjcxpJ8Ol1uQnqpCrZZYvd5DUNGD7Ozsk9IGgUCALz9/jw2rWvbzOVkanluYzO3319K9c+vjQPfOWiqrAtx+o4UuHTTk5vk5f1IZs6bH0bWjhs4dNGSkqpg5JfqmnVarYMQQL1u3bmXw4MF/eL3nnTeWqyYtZuggL3Pm1zJ8iI7Jl5oJBODt9xv55Gsf667p8YfnOF6cMPl5ww1/fVfuPxw/bpszBbXKiyVOzctPpuJ2y3z8lZPKqgDZbdUsuDsRtVri0SUN6HQKzh1ppEtHDcs/sDPrnmqCwZDv5uB+Om57oAa/X9C3l5Yt27xccoGRN1bY8AesDB2k48fDPu5eUEswKOjZTcvIS0p59J5EBvfTUVsf5LV3bLy7xsa82ZawwjMpUUVNXYDd+30kWJTY7MEw4VVRFeBIgZ9Ei5KkBAVqlcSu/T7aZh+/HUKHDh3IyDqfuxZ8yj23qKlrkOnSUYNSGb3T6dFFS3npIQDatGnDE0+9xwNP34ut4TApyQpKygRH8n3cNFXHBx/bWfdWevhc7bIUPDIvkbWf2pn/WCEKRVz4vEIIPvnKyabf3NzxUGgycvF5RiZebEarVWB3yLz4hpXysnKmXjWUgKxj1OgJXDH+alSqv+cu4XQ6cdqLeHuVnZUvp7V63MXnmfjyexdXXx5alCRalBw4LHjoaTczJqt4d62Db38KBSIdyfcz4lQ93X9XFv/gk3Wcc7ohnF5/LFZ9ZGf5C6ns2uflzofqWPZMCm0yQhOBF5Y18PoKO9+szmxBDJ9/lpEDuT7Wf+1k7GgTarXEA3ckMOe+GozGuONujxk33MNTL11JabmXV55KCScyAkwZH8v8RbV0aqfh4bnNqi67I8iQ80rYsSELjUbC5xPMXVDLc6/7OeNUPddfHce9j9Yzcqie6ZObDdJvvjaOi0YbufbWKr5YmUFpRYDkxJaK2WFD9Cx5zcq7a21cdqEp/H5ZhnqrmvpGNcGgxHlnZ/LCm16mTjBSVBpg2UqZMRfNIDU1tcU5/0MI55x3FlvWPUGMLR6jZKanGMxBdtBPDGuhziwlLxS4QgJ+fKjRYCEZmSAd6U01pdRRiRY9vRgSDqkACbuwcvqoEfQd0IcXFi4l374fv/AiEAQJokaLASNmKY5Oog9b+JYs0ZF0slFKKmyigQIOkCqyqCmrIS4ulu3WH9EJPTqMuHEgoUAQJCkumYlXTzip7ZScnMyV107mu9d/JcUX6S0sC5lcdqJB14L4hFC5bDo5UUMs9JIRk4ihUdSHg0WOQh3QUF1ZE/GaSqXixVefJy8vj/dXfECj1cbAIRdwwdgL0Gj+2H/1ZEKhUJBhbsMR6x5MIpYkMgBBNWW4cNCV/lj5f1dV88xji4mTk6hvClX5PVzCQfue7Tiw7wBmOa7VYBpBkCw6kkwmdVSxk5/pI06LIEBtop5icskghzgScGClkIMI4Ah76CB6RiyirKKWasqJxUKHTu0RXrB/D7LDgEao2c0mujEAnWRAFjI7+JEO9CS+Txw6Xesebf92ZGRlsPPAz5iJa9XuACCxiXz8fTL8UdRQTnu6R7ymlJS0FR0oo6DVgLijm0qH2EFX0T9qWb0CBWlSW+pFNX58rV5jAB8CGQeNpBszWz0uGjZ89Q36utgI+wSBHHWhn8tuOtMnYgNEJxnoRn/2i98i+jUlKvQYqRTFGInBTFyEOlQmiIrWyQ9JklAIBZWEbEUaRC3xUvM8RCWpiRdJlHAkRDCj4xC7oC6Ax+NBrz9+f0ev24uxyXszVFbdC5dwUEkxPrwE1X6yOrWhvLAAh9NBHBYaqCGF6G1eRwUqNCSQTDu6EsDPjrKfuGD0hfgqBfqaOFSo2ff5StwJVhY8+TAPzFpARnUn7MJKAQfpc0zifFvRkR38RJrIIo4EvHgoIheZIFl0xY+HHKnZDstjcNB3QJ/jaoO09DQUqDAQnZQGMGKmhnJy6EoFRaHvshXPUgiRwBp0+PHTIGpaKETrRTX11BBHAgbMKJCooIgCcYCu9EcjaYmR4gmKID589GUoNVSgSJApL61kp28XegxkELIO6CI1p9vrXBbU6UGCBEhJa9m3/4cQZFlm0oTROG159Oka+i7LKnxUVhfy/YeZWI4ppc1MV/Pa0ymcMa6Ux5+vZ/xYE4Ul/lbJwUBA4A8I5t1k4uW3bCgUEtlt1Hz7o6vFsUexP9dHVW0Ag0HJlu0evv/ZzYHDPs4armftZy623VSLySijVkt0zFFzrP35829ITL9x2slrHGDQkLP55KtPuXBUy37lo889DDn1ouM+p0Kh4LLxM7jj4SU8/YA2ou2qagI89qKKJS9c93cu+28jJiaGbj3P5oU3vubGKZFr3N92ufn+FzcpScqwEMXmkMlIa577XnlZDCOHGnhjZSNvrLQRH6dg+x4PA/poeWRuIrPn1zQJqKJXygoh2LZHMPO2HL7++gsuOT/Ij5sD+PyCBU/X4/EKBvbVMqC3js82OLG527Bg4VwevH82hfm7kRSQktqBKdfefkI2krm5uQzsLaNQRK/uPGu4AZdHJq/QH7W8HyA330d8vJLrJsdSUBzgp80eunTQsGhJPe3aqpl/awKPP99Am/TW+9C26QHq6ur+9Hq1Wi03znqEsVdN4Yv30mif3XxNfXokM2GcmysnnsX6z7edtECwE2ZlTj/99JNyAf+hJQoLC2moPcD1V8ewbKUdv1+g1yu4YmzkwJ5X6KO6xk9CvIL1X7twewU9umhoaJSZfKmZW6aHkuNmz4hnyw43k26o5Mv3Mrjujmo+XZFBSlLz13/XTRaumVXJpEtiiDVLzFtYR0GxH71OQVamivdeSaVn1+YJsRACa6PM4/cl8ukGJ/c9Vs+dN8Vx+4O1SBL07qalrCLAxk1uJl9q5plXJOY/dGLqtlvmzOfzz3szfuZSPO46Ei1/HJghjgncaNOmDU898xZutxu73Y4QgpnXjeKbH508ek9iVBJ13PlmHl3iYPV6md7dQ/c6865q0lJUfP9hGyzxStxumXfX2rlseiUvP5HENbOquenaWLZviEehkPB6fbyx6hVmz9rAs0uW/y0CtLq6Go/HRnZbNTpt6z98nVbC7miuN1j6thWFQs/XPxp554MCHpufECZ7t+3yMPH6Stpnq7l0jIlGh8z6r5w0WIPcf3toIXC0fEGlklj0XD3lVQHeeK+Rb350884LKRSXBXj1HRten8ASK9G9syZqiBLA1AkxzJxbzdjRocXSiFP0+P0S54+5/Ljbo1+/fix4KInrJjZGEJ9er0xxWYAZV8Vy7ZxqvF457Au6c6+Pyy80hz1tp99WxbjzTTz9UPOEdv6tCTzzcgP3PVbHgrubFyxtMtSMGGLgmx9dvLXKFqGkPhan9Nfx3U8urhkfixCw7utkPvs+Cbsz8ruXZXhgMUgSKHUKLr544nG3wb8JQ4cORZH6KM5GO0bJjFmKo73ozk5+JlW0JZYEfHgopxANWjrSi0qKSaUNtVRgIZmD7CBTak862S3OX0UJarQc1G7j8KdKPlv3GUISePCiRk0iacQSjwM7VmqoFCWUESpfdONiJz/jF14UKOnKAMxSLOXewww8eyB7PstFdkrUUoEOPRZSUKnVJPUx0aPHyd3JBLh97m0UFczi0K+HiG1IQYuORuopVBxCY1IibFKL0BkAG9ZWiRII+UPasRL7uxJyn9FFjz7do76nffv23D3//z//xk6dOhEw+ehlPRUb9U1p05BMJrGShQaphlOHt14a/L8dNRW15NCF3WxCK3QR5I5HuNir2MxHi9ew4L6FbP9pB6miTYsyX1kEqaQkrG5LIo0CsZ8tfINZxKFBh40GAvhQoUWDlgNsI4vOtKcHLhwcYDu/8hXJIgM1WhqoQYUaJQo60guFAbwFIDf5wKokNe1Ed0rJowM9UUgK1ELDIXYRVxpDfX192EbhP0TitGGnUH6gmkbqWlWtQSiNOpddpIjMFgRlnahCQooaUBRPMpXHlGv/HgbJRED46Uo/CjhIdyJL0WqpCCdqd6IXe9nSqn9yOYXhkuK4pJZe2H8EIbecA5qIbVER4BOekPVIlA0fgGy6cJDttBPdicWC1JQYns8ByikkjkhbDCUq/HhbJUyCIogbJ3qMdKEvB9iOXaSENshQYaOeQg6RTCZ6DHhw057u7Hb8gt/vPyHys1vPbhzaXxqxMWWQTLSjG1ZRy37/NoyHzMgBiCWeOBIpIpdEkdYiGd4lHPjw0U1qDuJTo6Gd6EbF3hISRCrlFCIBCa5U0lydmDf7Hrx+HwfENhqpp+cxnqsACVIqsSKRSorZxSaSyaADPXHQGCYhs0RnFJKCgPDjsdgYNfr4lGPWBisatDhobDFGHUXIE9aA1PQ/I+aoG3pHYaOeFDLpRn/2sJlSkUc6OUhANeVYqaEb/UmQmjeuLaRgF1b2s5Xe4jRkZHQYKCGPJCmdZNJRKSDOn4weQ9P5Wj5HCjVIQoGEAr35v8Cj1nD7bdPp07WMRfdkhOf6P/ziYvV6RwTxeRQKhcT9t1uYfW8NOp2CyuoAX290tbD4Anj/YztXXRbDZRfE8Oo7oQqLnl217Dvko7YuGFZsHouHnqynT3cNLyxKCa8tfT7BzfOqUasELz1mYcSpelQqBUUlfh58qo7fdmqpbdCRkHLWSU9Iv27G7dwwYxM+Xz0Xn6dDqZQIBgVr1rt5/f0klr4y+4TOO27cJN622xg9cTkXn+snLVnm1+1qtuwy8MDDL53UVO4TxZxbH+CZp+GCq75h7Dk+jAaZz75Ts3d/PZ+tSKbBKjNtThXPLkiiZxcNqz6yc8M1ze/PSFNx762hseSnzS42bnJTXBLgxTet3D4znvhYBfc9Xsd7L6e1UMCu+NBL3/6j0Gq11NZWcHBnI4cOK3l8fhIZaSo8Hpl319h5fWUjj89P5IlXEljwwGQWziVs8bf/0B7mLbqKSyfcH+Gb+VcgyzKKVgRiEFp7JsQreeqlBs453dBiLAsEBB9+6mDqhFgunVZBeoqKKRNiSElSsXmbm4WLG6itD9AhR83OfV4G9Y2+Wbpzv5qxV2T/6fXm5uaycMEcJo4zRhCfRzGwj57eXW0sWfwkt8y+40/P91dw0gKPNm7cSHZ2NllZrZe5lJSUkJ+f/1/Z+5/gw7VvoVYHufryWN75wM7CxfXcf3tkqaDfL5i3sI7YGCXnn2Pijpnx4QdYiFD61n2P1YXVb4P66pk2KZZ7Hq3l/tstEcQnhErTlz6RzKSZlXyyPIMvV2VyydRyXn4iJWon/9MWN5lpSlavd6BRS8THSZx9eRlrXk+nS8fmh9fpkrnwqnK69TyfjIzok+C/gnPPvZDRoy/g5aVP8sGqpfh8Imo405YdHjp0ahmoodfr0ev15Ofn07Obnl+3NkYE2vweZwyN46sfNUy+xMeOvV6y26i562bLMedTMG1SLGkpKiZeX8VDdyUwbEjzJEWrVXD9VXqCwXxWr36X8eOvjvYxfwmxsbE0NnqZMTmGz791MeOq6BP5L751csv0eIJBwfLVdg7k+hl5mkRuXjGfvpsWUfrfv7eOnd+25cIry3n4mXriYhVMvsRMQ6PMTXdXo9PWkpSgIhAUlJYH0Kjh/tsTqK4N4HLJ3HBXNW0z1EwYZ8aol3jxTStZma3vAFnilbjczQuWugYZtVpzws9EQkIM4y8KEb0+n2DBM/Vs2eGhRxcNVptMgzXIi282MmdGqASptj5IZnromd+510tcrCJMxB6F3y/o2E7Nqo/sdO9s45IxJt5da+f9dQ6EEKz+xI4lXonfH518d3tkKquD/LrNQ62tA598k0yMKcDpg+uJi/WjVAgOHPaxcVOQ8ROu+9uK4L+K/fv38/HHH1NQUEBDQwO33347gwYN+tP3vPXWW5SWlobKii68kHPOOSfimF9//ZVVq1ZRVVVFSkoKEyZM+NPznggkSeKNFcu4ZsJU7JW1mGwWNGiJ1yRS5MvFQjJa9LSnO3rJiFs4KSCU/qpAiY0GjJipEEWkSZHjk1s4KSIXvWSkm3cgRikGWcjUUE4e++jFEExSLHZhpZF6NOgo4ADpZJElRZYo1YoKijlMdwZgt9lpm9OGXWm7KS0oJUFOQ0KiXFXI4NMH8uIrz5/0dgJQKpW8+NoL7Nu3j7defZvamlr6dBvAm9NfIDY2lksuuJSyffm0/Z0nnAoVfnzoWimP9uND+bvpQkD4ccc3HvdC9X8KKpWKM0aNYMOyH2lHtwgiIyD81CYUc93MZ/5/vMK/D7WkobsYxH624hNelITGag064uPj+PH7HyktKUGBkp38TDfRP5zk7RZOcpuSsY8lQQyY0GOikTriSSK9yduzgAMUcJCBjAyTqEbMDGAEVlHHXjajw0A62eHyX4WkQHaHJtsQUiA3UocfP1aaFQEBAnSgO8IqeHvZ28y+ffb/TAP+P4axF49l2Stvocfwh+W45RRiwMx+fiNeJJFEGjIyJeThxd3CwkIWQeqpppGQHURr8Ag3KtQYJDMuYY8gAatEKToMaKTQvCoUcuOkSOSSJUX2N5WiJPwcKFFw4+zjqyQ785yRrH7lI6hrroRpQwf28xs9xODwNbhwYKJ1L02DZEIWcjiBPo4kCjhIF6kvdmHlMHsijpckiTiRSDVlUZWTxRzGixs1GnbyEzKCYg43pY9LJJNOe7pTSTE7KcKImQB+JFnixRdeYu7ddx1XOwDcMGsGV30zlZja+IhFrEs4yGMfAziDfYHNdKQnZikOWQTRomcnP5ElOpNACjIylRRRSQndGBD2OhXIxJFIMhnkil3EYCGHLggE1ZRSwhEMlSacuIghPkQqRrEEUKIkiXSs1JBAKiYpBhMxIELVGl48eCQn1pQKnn3xqeOeG+n1ehQoqaKENJHVYpPnqIVBX4ZRRxXaJsXlYXbTS5zSYvFvE1aAsGWNQijIpD02QlZYoTYLRhCfR2GW4jCLeKzU4m5qFyc2ikQuyWSgc6oIxHvx4kHfynirTICAXUaFiryD/5w1y//Lc8O6ujrKin7i3Q+b/ax37vWyfI0tKpl5FH176DAaFFx2oZnpk2O58KpynC7B2NFGFAqJQECwcq2dR5fU0yZDRXFZgK4dNXz7k5szhxlYMDeBUeNLeXNJangN2WgLMn9RHfnFPra+2jzHFELw89aQylChkHj8hQaeX9aI2yO4fKyJ155O5sxLy6lrCPL/sXfe0VFVfff/3Oktk0ky6YUQeu9SFGxYsWChKCA2VBAUECsqYAcVVBQBKQIWUOxiR1BEEaTXBALpk56ZyWT6zPn9MWHCkMQHEJ+fvu+713ItmTu55cy9556zz/7uPXCQC6fT2WxWyplAp9OxcPHHvL38dRbevA61yo/Hq2Dg+SNYuHjCGS22HMeYW+7hxmFj+fHHH8itrGbAxR257+HeZ02Z91chk8l4YNpT2O3T2LRpEzUeN/3PD7J775OMe6AcrSbURzzydCVllQHstcFwkO+JCARCXMu08SbaZKm4Y3IZzz0WEk6NGBrFNbeUcP84E+f00FBaHmDB21YOHWvJ8hVPAOBweNFpZRF5HBqNjDtGRdO2lYq5C2soKnbz0yemCC/Zju3UfLBIcPmop+jffxB6ffP39Mlo27YtLzxDs4t0m3530aGNkorqIBMeLuflmfFh4ZLVFmDy4xXcdlM0h496ufxCPffebgr/bcsMJdddaeCGOyxMvdvE3IU1vL+wsad8abmfQ0ejeLRjRw4dOsRHH75FeXkJ6RmtGTHyLtLT0+vbN8CT08dxfl8Pw69t/l09YqiBh595759Hfi5YsIBhw4b9Kfm5fft23n///f8K+flv7tQryosxx8pRKCTUagkhBCPvtjB4oI5d+90UWwLkF3q5ZbiRn72Ch+6NXLmUJImp98QwfJwlwgPyrjHRXHh9Lec1kwpvjJKjUUtUVIZCcq6+VM+wcRbWvZMSoegrtvi5Z1o5LVsoqKsLUu4UfLKujmceMUcQnxAyGv5oaTKX37z+L7fL28tfJ+BYw/T7o3n8hUpmP2GOeOBqHUGemCPxzAv3N7uPpKQkCktkqFShFbDmyuddHgWPPvYiE5+Ygd1azg8fpjT5vSsv1jH9uUr692688nE034dC5mHx0vmcf/6lJCc3X7L+Z1AoFKQkqbh+iIErby7huiv1jQKmtu9x88vvLmy1QaqqA1xxkZ63X0tkwXIrVTXBCOLzOCRJ4rnpZkZPKKVtlpI9B73s2OOmZbqKVQsSWbzKzp4D3lCiXaKCX7a6WPpuLUEheOT+WC47YYDx6H1xPPRURaNjHMfBHC/pKQ3nvOx9Gy1bnXnITzAQQKWSCAYFt0wqZdjVBmY9FBu+H+qcQW67r5Q2WUquusRAmywlbyyr446bo/noy1rG3BiZavzV+jrmvlnDVZfoeeKBOPYecNPj4gJuuymaT5Yno6l/UW7f7ebW+8pY9FJCxAqVEIKftrhY924qV48poagqluQED89Ny0GjDpG0gYDgpdcKMUYb6Nq1KxkZzaeInk14PB4yMzO58MILefnll//j98vLy3n++ee5+OKLmTRpEtnZ2SxZsgSj0Ui/fv2A0ErdK6+8wogRIzjnnHPYunUr8+bN46mnnqJNmzZn/RqSkpL4av2X/PTTT3z9+TcIIbikXT+2/raN3zdsIyoYjQMbBSIHJ3V0YwDlFFNKfngCmMs+KkUpSaQjR0EVZVRQggoNPcRAggSxiZBnVDzJRGEih91ohZ4gQdLIQoseO1aOcQAhQmWQNqqQCN0ffnw4hJ1at52P53xNGcW0onN9ubsgwZdGzu4ccnJy/hblJ4DdbudwzmG69OhMj149Io6TmJjIlv1b0Qg98aSEnxcTZgo5QseTlFzHUSI7hiYYKgcFUKBEFSfnlVcaT1S9Xi+//vorNpuNdu3a0b792fM2/TMIIaiqqiIYDBIfH48Qgp/Xb8InfOzhN5JogQo1NqqooASjTP9f8x/9O5DWMpXaYitH2EcM8SSRgRwFlZRSzFFcNgcfv/A1qd6OeNhPKYVkswuPcKFAhRoNWXQgSjKF9ymEwIEdJeqTgkNiMItkDvAHViqIPanM3iTFoRNROKnDQj4mzPUp4eDNB1UmHJRtpypQhhIVEjKCBNgmNtCBngQJUEMFGf427Ni2629tt3/z2DA2NhYFcnpwHofYQZUoa5TaXSXKCBIkg9aUUUQtVuqoxYkDN3WhUm4ayO4SkU8p+ZhJRo8RI052iE20o3sjIquII2H1vARUU44QgjIKkSELh6iFvnsUNVqKOIpF5JNAGjJkVGLBjQs5cnoykIPKPzj/wtObE7Rp04b41rFYq6ow1Ss9NZKOtqIbe9iCVuiJJR471j8lc/3ChxI1raXOeIWbrfwIgFVUoUSJH1+jRbNM2rGHLXiEi9R6qxCf8FLEURzYMBJLIqmkSlm4hZM8svHhRYac1nRhD7+RQmbovVD/fPmFj7XLPqF//36cf8HptUVmZiZ3Tb2d5x97kbaiK0YploDwk80u2tAVK5Xh53Wv2EKAAAoUCARFHCWbXWjQIUdBB3pzkO2YSaY1nZCQUUEJ29lIkABadOHFkxa0wyyS2Sl+QYeBKGKoooxDYidKVCSTgRYDxRylnGI06PDh5wDbyBKdSJLSSSSNo+ynplUB5180iHHj55GYePpl3uUV5cSSiB4DB9hGG9E1TFx6hJvD7Kl3F5bIJxsZMrToiSeVvWyhpQj1gwERwEIeZRTRhdBYJyACBAkSI8UTQ4jAKBRHmlU0QyjQqZAjOHEgR04HepHNTiooplfROcR0NNKpRRfs+VaSTlIXq9uCPBoq99gBCY+7+fv3r+LfPDb84osPuO/OKCRJoqDIF/b/T0pQkH2kebuNgmI/gSA8MLOCtGQlWo3EsvdsLFxhxVYbxOUSDLvGwI4fMtBoZOzY4+buh8r44Wcn998Zw52jo0hPUTJvUQ35RX68XkFsjByTUcacJxsIrt37PTw4q4KsTCU5uT6+ei81XKnm8QR5fZmNyU9U8uyjsaz73skF5/7G+LuHsXjJx6jVfx7qeTrQarWMn/Ag4yecHdLo5H0PGXJ6mQ3/bRiNRoYMGcKXX3zExu9fYuMnZrbtcrNopQ2NWqKgOFT6/frz8dx6Xxmjb4xi+DVR4d/+4acruem6KMYMCxFz3TqpKa8MkJyoYNjVUQzqp+Xt1Xbe+zgUPO3za5gw8XFyc3PZuOFLNvywlrVvNa0uH9hPy7SZlQy7uukQLZVK4rYRQT7//ENuuunWU75mlUrFgIFXs3Dlp4wfG3kv1TmDzHjRj8sdwz23ePj1dxdXjiomOkoWeh9JIbu3gX21XDW6mG/XNJ2vMnNaHKs/DfFJ9zxYzoxpcaQkKUKE/1YXT7yoYNYz83n6qWl4Hb9y762CzHQF+7OPMvuZ7+nR5ybuuPN+Nmz4gSsv8lJjleH3N39NgSAolX78fv9ZEQ79d6RH9QgGg6ed6Him+Dd36lmtOvFDTogstNmDDBms51iBlU2/u5h4h4lEcyjZfd5iK9de3vxqwOgbo/joS0eYtY82yhCCP12ZkckkBl1bREK8nD7dNdw12sjQ20ro2UVDizQFew54WL/JyawH47jp+gYC6av1dVxzWdPnYoqWEx9r49ixY7Rs2Xyp1p/B6/Xy7dfvsmGtHkmSqKqxcvWYEm66LorUZAW/b3ez4gMXc15+N7yi0BR0Oh1JKV1p3aKGL76rY+gVjT2rfD7BgRwlj83qS9++3zDmpn5EGZq+byVJonVLJdXWQJiQtNcGuPeRClQqiSsv1vHIxCAzpw/BFNeLp555/bRfbFqtFq/fgFotY/5z8dx0dynDr41iyGAdbo9gzWe1vPNhLRs/TcOgl6HTSuHf+I/dHnp2aXy8Youfsgo/6SkKMlIVrJifzOJ3rGzZ7ubLd1N5e40duUziwyUNhG3v7hrGjY5m8I1FtD2JTE1NVuAPQE6ul7atIrcJIZjzRjX3jwupMDdsdvLp13VMnnZmvjD79u3hyJFcvt0YhUIOHduquOGkJEW9TsY7C5K54uZirrxYT+f2avKL/JSU+nHUCWJMDb/n1p1u3l5tZ927KajVMrxewW/bXAy5RM+0CZHhG726aVj2SiIPzKwMt82xAi8THq5AJsFrS6zcMjyKL3+W6NCqJkx85hX6mP58JffdaeKlN23/NdUnQI8ePejRo8d//mI9vvvuO8xmM7feeisAaWlp5Obm8sUXX4T7wnXr1tG1a1euu+46AK677joOHDjAunXrmDx58tm+BCBELrz64mvkHDqM3xsgWh6LkWikoIwj7CeVTJLJJEiAPfxKFDEkkUENlWxnI1l0RE80FRRhoxo3LmJJJJFU8jhEDRWYMCMQ5LKPWBLx40ODLkK5ZBBGOtCLw+zBhDmchH48EXk3m8mgLelSK1JES/bwK1l0IgojCklJank7nnx4Jh+vW3tW2sXv9/PeO++zeuUaKiwVOOocGIIxxIoEVsWuRpOi5M1lb+D1esnfW0QPBnGMgxRwGLXQ1pc0q3DLHVTLSon1N6hZhBBYdMeQghJp7iyiiUOSJOyihnKRR22tI+Jc3lnxLm+9sQRlpR6ZV4FDbcWQpmHJqsV/K9n/8dpPWPjaIoIOCUmA0AfoP6gfiiod7aRMPMJNOUXUYcNAND0ZRIWzkO+++Y4rr7rybzuvvxMPTn+AkdfcTFtfd6KlBhI3hRYkiBS2+X8kijjkkpzWogtVlCGvJ2BKKaQDPRuNBUIBHjJa0anJdPg2oisH2dGI/ISQz6SNGjzUhYkgIQTugxI2YzkdBrXGs7ctalsUwiewUkkOu9nJLxgwUosVHx7iTMZG+z6b+DePDdevXx+yzpCUdBC9OMQuLCI/tJCBFCY7dRjw4yONVjiwkU8OXtz0ZCClFIZ9WsspxkZVBNGdRDoe4WIvv9NV9CeAHxdObFTixUMM8fXBP16OsBc/PmTIaEF73NThFR6KOYYTB3EkkSV1wC98lJCHjSoMGAngpxfno5CUJPlb8OGaDxkzdsxptcWwm2/g8a0ziA7GkUgaEiGvTR8eJEAikXiSyeMQfuFH0YSfsYX8sILTShUGomlLt7BVQJ2ws59tWEUlbeiKQlLiwA5AIblUUw4CJGSYiAUEEhIWCigTRSSRQTu6c5g9+AlQgYVo4oiXIhfTFZKS9s5ePPvkcwz6adBpqafy8vJYsnA5PjyUUshRcYAgQbx4MEox9URdGkfYR0d6hUlBIQTFHMOPlzRaUswxcthVT3o3PIOptCRepLCH3yinJET6SiGfSgkZmnoVZTFHyaQ90cTWK8UP4aIOM8kRoVEB4ecA2xFCkCxloBIa7HY7Ux+acsaqt6ioKARBEqV01EJLDrvxi9BMWo6CNLLIZT87+YU4EqmijN/5ARNxpJBJCXk4hA03LpJIpzvnhdXwgmBYUX8cx4nU5iFhp4YoTNRQyVZ+xEQcvbgAKUcimAYt+qRQnVGDon7X2i4hxaciDgJW2H8k9GzFGk1n1Cangn/z2LCqsoRLeyuocwa5fXIZb81NpGWGEp9PMGBIIQ9PjG0yzGjhCisKucTyVxJxuQVJCQoUCokD2R4mP1HBb+tSw8/fngMepj9fxbm9tbRtpWJ/jodOA2vQ6SCvSMa6d1K4c2oZS+cm8vxr1aQmhfoYS5mfB2dV8P7CZMZMLOWjpcnEmBruIbVaxgPjY5j6ZAU+H2Tnenn2MTX5RZV8+ukaRoy45ay10/8B3G4377/zMt++r+GNZVaO5Pl46+VE4mLl3HB7CYtfCv3/p2+nsGy1jfOHFuHyCHQaCacrGFEleu0VeuYvtfHcY6ExV2K8IlwVGggIBo8IULnqVWKj8slIceDz1JGc2PzYt3tnPalJzYea9eoiY+Gavc1ubw73jH+Qp2ZauOW+rdw2wo85VsbcRQ62bneTkmJCp5N4ZXGAKIOfTZ+l43IFkclC96YQgv3ZXrp2VDf7LurdXcNDT1Xw0sx4Nm1xMW1WBbWOICWlgpat+jDvtXl8+MEKEqPW8+TMBkXnuedoGdBHMOHR9/j5527s2/sbN14scLr0vL3azryn45s83kdfOtBpDWeNQ/yvkp95eXkYDI3Jpr8D/+ZO/fobxvDeO/PZs9+DRiNx3/QK7r4lmltHNtxAGWlKhl5hYOhYCyOu9UV4Hx5HglnOvoMNK2A//uKkzhmkqMRHWhMmtcGg4EC2l66dVFRVB3nmkTg0Ghkjr4ti514P5ZUBfH6BViNFEJ8QSjtvTkUJkJYs46t1n3HvxMln0CKwe/duBvTyINUb8U+608Qtw6P45Os6duzx0DZLiUzmJCvrP3umPPTIC4y74zp+355Hzy5qMk4o1w4GBfc94eamUQ+GH3qZXFdP3Dd9faXlAQz1ylghBLfdX8bUe2I49wSF7U3XwUdf7uT2W6/i3fe/P61rVyqVpKR14UD2ATq2U/PVeyms/dLBs69Uo1RKJJjl3HxDVCMrA79fkH3Ei0HfcN57D3p4cnYV0UYZLdKUHDzspcji57NvavnwMwe3jTSiUMCHn9fyzerGKz56nYzXnkvgzbetEaucAPOeimfUeAv3jYvhmsv0yOUShcU+Hnm2EnttkB9+djLrpSoMehl1TujSpdtptQOESl0ee+R2WqaH0veS4uWNzgNCv+M3G+pwOIIMvKaQ1GQl5lgZlwwr5LohUWzc7AorN+curOHVZ+JRq2Xs2ufhgRkVBIVgzeKmlboZaUo83iCvLK5m0xY3Tpfg0ftiaZWp5ECOhxffqCEu0c6u/TBkVDFyuUSsScaUu2Lo3V1DjS3Ili2/cP31p+93+t/A4cOH6dq1a8Rn3bt3Z8OGDeFVt5ycHIYMGRLxnW7duvHVV1+d9fMRQvDQlIf56uNv0AWiaEcP5Cip8ZdTSiFt6EoOu2gtdcEhbGSzi95cGA5saQnYRQ372YYMOUqUpNEKM8nsZQvlFKPHGEEACCHIJxsv7nCwyPFAIxlyVKgJ4KeUQtLIQo4inIjsF17yyUYr9FRRWq+wySVIAElItKQjNkstlZWVf9kbyefzccvIsVh3uYlzZxIvtSIogpRSSCkFdKnuh6faxS3Dx3Ll0CFoKkIKWTvVGIlFgxY3LhxYSQhk4M60UuCsQuuIIigJ3FF27LU2utj7h0tJAYxSDIZqI/ePm0yrtq24YeR1aDRa3nrhbVrYTwi/8bTAfcTJlRdexY+//UBCQtNlun8Fb85/k7Vvfk6yrXV4whosD/JV8bekeduABGpJ0yggRueI5rdftvxryc+YmBhidfFE2xurVxWSkkzRgZ1sooPohQEjSWTgwUUhR9CgYyebyBKdiCIaN676ACOBCk2zQSAqSY0QjQfqQgg8uKjDxuU3XtLEX9b/7hcc/7dEDPG0ZPAJ+4Dfv9rOg3fMPb2GOE38m8eGC15bQFQ98SyXFHSiNy5RFyLhgCw6sIct+PFSSC46DOgw0J1z2csW9vI7IEONhu38hB8f53BxowmOWtKSKNLYxo8YMKEnCicOggSoxEIZhQTwYyIOLQaUqMjnEPlIGIgmihhqsYV9hBWSkgzaACEiuEwUYSGfdFoTI+L58P2PTpv8fHXOfLoFz8VNHWUUU4mF1nRGjxE5CpKk0CK4JCT2s5VOok/EfV0lyqiilK4MwC98jZLdAfSSkV7iArbwHbvYjFwocFOHDDmt6BQ+hlVUksch2tMzrIwMigAFHOYwe8ikPb/zPTWUcw4XNXk9ckkBViWHDh2iQ4cOTX7nZASDQcaNuZv4gkzKKKMVnTnANvToqMUKQIDQeXSjf8T1S5JEGlk4RS02qtFhIIiIID6PQyWpSRLpyFFSSgEJIg2lpKKYoySQRgnHItpOix6lUJPLfjJPsoeRSwo6i3PYySbiRQoyZDgrPNxwzTC++OazM1oYvuaaa1g8dymt6IRJMjfyarWIAtToCOBDhpxuDEApqbCLmnpi2kcM8RiIRkIKq9YhRPDWUcsxcQgrFUjICODHgZ44mg6qDJHwXuqwYyIOOzW0o0foOQuEwt+0PSA2LSYc2qWuX191FwbYsWMH0UEzbgpo0ap5Mcd/G/+ksWFmZgf+2P012/d4uHWkkZYZoXtbqZS459Zoht1Zwqo3ksPClUBAsGC5lT92ubnyEj1xsQ33maMuyK33l/Has/HhvvBovo9psyp4b0FyhPWboy7I5SMtXHDJfVxz6zLUShg8rIhrLtOzY6+Htq1ULFppY/rkWCzlftq1UkUQnyfivnEmpj9XiTk2tH3U9WpuvHv1/5GfZxnr13/HjVcFKLZI/LLVzQdvhcq0hRB4fYK4+vavrQvy2dd1PDwplmsu06NQhOawM16s4p21dhLiTWzaakSh1PH1+hquuLhhTOz1CsY/4sbj1SL5d7LlDy85JhlOV5D3P6ll5FBDk0RitU1BbW3z3EmRJUBM7OkH4spkMmY+9QoFBQV89uk7rP/+c0Zeq2HRnLiwZeDOvYJb7/fw/icObrrOwIdf1PL2ajtyuYTLFcRqDzYb6hQMCmodgstGFNG+tZbo6DjKqzVMnjaNSy65kk2bNvLZJ4vZ8X1jexhJkpg1TcldD79Kj17nYbUHuXiglkmPlbNjjzvse3ocP/zspK4uSHJKm38G+Tlr1qyIf2/cuJH9+/c3+l4wGKS6upry8nL69/9nBgz8XZ26z+fD5/OF/y1JUthnozlGPS4ujuiY1tx2fzZtspQUlgQYO6LxgEStljHr4TjefNvKizMaE0Bb/nDTqb2q/jwET79cTXKinFkvV7P4pYRGx1/2vp1gUFBSGkCjkRg0tJCXZsQzsJ+W5EQFP//m5PVlVsYMMzL4xiKs9gBxMXIeuz+WKINEscUfkZh2IrJzfcSmOM/YD8Tn86HTBiM+izbKubW+XYQQzH7DxqFDhzj33HP/dF8mk4m3V37JmwvmcvnNK+ndTcHgQRpKy+V895OaoTdO4uprhoW/36fvJXyz4VOuvLjxqnR+oY+KqgD5RX46tFXx+w43bbJUEcTncdxwlYF31hawatVSbrnl9FL97pv8FPdOGc7iOV7aZKkYdYORUTcY+X2Hi9ETSrn7lugIfw+nM8i9j5bzwAQTi1bacbuD5BX6mTazkpWvJ0YQpTm5XoaOLaF7ZxWtWyrJzfPRqZ26WTK7T3cNs15qnOCWkqRg4YsJ3DKpjCXv2pBJUFLmJzVJzhUXGRACEuJlFJUEuHOUiR07dnDlladHPKx5fwmJsTZeeSaeYkuAex4sIykhcmARCAjunFpGm5YqvnovlbhYOdU1AV59q4bN21x88JkNf0DG5RfpSElSUOsIkpyowGoLMG1mBR8uSebW+8saWQuciJ5d1MxbZGXEtVER5GtqsoLBg3TcPuUYPtGd119oTct0V8Tfdumg5u1Pf+GGG0ac1rX/t2C1WomOjvReiY6OJhAIUFtbS0xMDFarFZPJFPEdk8mE1Wr9032fSX/49bqv+faT72kRaE+81EBI64kiUaSzm19R13tnHeUgXegXkVQNIbKuvehBBRac1JIg1RP7QsKLh3b1ShYhBDaqKKcYH150GJBJMmyimqMcoBN9IkjACmEJK6SOT/wy6YAbF4fYQUd6007qHv6+W7g4wDbi3GasVivx8U2vcp4qli5ehm2nhwRvengSJZNkpNAChVCQTzZZUkecFhN7du7Gi4cCDtP1pImwX/jZw2+c27YfL86bTXFxMXa7nerqal65/82Iaz4OmSQnzd+augN+1jz9BcfEQfr4GxMpGklHurstt4wcy7cbvvlL13sybDYbq9/+kBa2zhHHlUkyjN64P02b9uHFGB3V7H13/PN/iofVydixYwd6u6nZ7WaSKOQwVZSSx0GU9SX/nejDEfZhJplKLBRyGCVq5MiJI4li/txj7kTHY7cIeYG6cITDa2oqrPWRIqHS9iABNOhR07Qp/vESaCUqXH4nqamp/6g2/6eMDf1+P5Wl1UhEPotaSR8OP6oVVmTISaIFafV9GoTUdibiCGBCQkYVpXSmL4UcbuSPCCG/yHKK6cOFqOoXnH3Cy362UUoByWSSRAYW8qmgpD4lPSRsiMFMHtmhMJdmfsd4QkrCdFrjxkXuoZzT+s1/2vgzFSWVZEpdUaGmRlTQms7ESykUi6MR5FWMFI8kJPbxOwqhQo4cNy50GOhCP2SSjBKRRwqZTbaFXJKTKrIoJR8t+novaVnYS1QIwVEO0JUBEepSmSSnhWjHbn5lGxtIogUObI3eTSdC5lFgtVpPuS02btiIvEJbH0TlJ5udJNMCs5TMAbGdOlGLFh1KVM0uaLSgLX+wETkKWtO8FUsM8RxiJwEC7OE3EBIu6lAgD7fjiSglnxY0rXqWJIl4kUo+2UQTRzSxWI7k8/1333PlkNNfjMrKyiKAnyKRS5rUKmKbR7gp4Rha9KTRklipYQHOKMXQUwxiD1tIIRM9Rko4xg5+RisMuKnDSai6QU8UmbQLV3ns4GdsooooYqjEgo0qZMgxEkMFJfVkchAHNuTIUUsnBMb6wLkVXLvAa3JQojqG8Atqqx04PA460It8slGhwe3w/mP6w79rbHgm48IhV13PbWPmE22wsXpRpFDhjptD86F+VxSQlanEFC0j+7Afr1+LSqnH7YYrbiqmfWslJaV+6lyCuBh5hMJv7sIaXp4Z3yjzwqCX8cFbiVxx82usnG9GrdLy1MsVrP/FyZff13H9lQa27XIzY1os325w0rZV81kImelKco76eKVe7abVyhDin/N7n4x/+pioOZSXFdGrdZC319i5705Ts+c/dUYFrz4TH+H7mZ6qZOm8REZNsNG220Te/2AUXq+XV1+ZxfzlG+ndVcJWC3sPKeg3YBjbdrzJhIdiueDcUJCQvTbASwtqmPqkm7lPRVr1VdcEcLgS+fJHK+Nva9qfc+n7Ch55cvQZt3mLFi3o0LEX6uDnTL4rUnzYo4uGL1aaGTK6mnfW1tGjs5wP3kpGXy/myiv0MfHRch69L7YRp/HjLy6uvVzPlHti+OAzO6vXpdKxUztWr17Oxh+/4Pctm+nSQdFkNgtAglmB11vJ5VfcyJuvfMzgQRKLX0pgzMRSLjpPxzWX6fH74eOvHLhcQWpqjTzy+OP//9PeIeSDdCIqKiqoqGjs+ydJEgaDgf79+4dXz/9p+Ls69U8++YS1axvKG1u2bMns2bP/dNJbUlKCTlNFTVWQHXs9DLum+Qlan+7qJokoqy3Ap984+G5NKus31TF7fg0PTIhh0UobPbuoGT6ulKn3mOjeSU2Rxc+ilTZstUFSkuR8/2E6VluARStt3P94BV5fkIxUFRpVSJ2xeaub9FQF99wajc8reP61amodQWa9VMXilxuXw33xrQO1SkHvPoPO2Pdy8ODBvPKih8enNL39x19cxJjUpKWlnfIxXp67gJfnLmDfvn3s37+fHm1NTH3iQlSqyMHpw488w2WDvyA5wU2PLg0DmJJSP+MeKMMcJ2Pio+W89lw8X35Xx4hrm1c33zEqiifnLOChh07vIU5OTmbFOxt4cvp47NYc9Fo7h4/WkhAnZ/qUWF54tZpvNzjp0FZFnVNgKfMz6Q4TV1ysx2iQc8PtFqKNMha/lNBIIdq2lYo3Xojn/scrOHTYS7tWzQ/O/xO+3ehEAh69L5bz+oY6ywPZHu56sJz2rZTcdlM0A/poWPyOG7PZfNr3w+9b1iMHWmWqaJUJl16gY8ceD726Nfwub71j45yeGsaPNYU/i42RM+shM3ExclZ9aKddKxU33G4hIV5OsD45dtWHtUy4zURsjBydVqKqOhBeETwZu/Z5USgkZk5rrLqSJIk5jwsmPLabFxZ2oVdnOxmpLnSakGLqx9/UCKEmJycH4B8ZAHfyvSmEaPLzk7/zn+7pM+kPF7/xFjK/IoL4PA6lpCJNZJFHdr03lx+N1LSnsQkzeRwK+3MCqFATT6gEMSD87GcbWgxhX7vjgRfHOEBnzmk0cY2XkvEIJ+WEShwhpDJ0CgdZdIiYaAFoJC2dRB/2OH+jR48eREU1Doc4HXy+9gviPC1pqgIvnhQKOYIQghhPEhVleZQqi2nn69FoIqyQFHQUvSgtttCuXTvatQupdZ6e+TRKh67J/QMYiaWYo8T6EogipknyAEJtvy1nDx+s+YBLL7v0lJVNfwYhBK+/9jq6ipgm77t4UjjMHuJpuo/xJNqZcN+E/9gHJSWd/qr7fwNJSUkE5UFopmIqQAAD0bSSOgFQIUpwURe+p08OofEINwfq1dFe4WmS8HYLZ7jc0y2c7GcbbekW9g0VQlD+UzElHKMrA5BLcraK7+hCPwxS0+RnjXBgo5pMqR2ZdOD9lauZO/8/l6P/t/BPGRvu3r273lexHL/wNUlmFXKElrTnKAcoF0VISPjwokBJNGYgQDVl6DFSyBEUND0xP65iPE58CiHYzzZa0iEiHdtMMlWijCPsI4AfH16SaUE8IUWfR7jw4kGDLqLvlJAQhBazLeQT8AVPayywYN4C5EElQQLIJDlWqkivJ9rUaCkhP8KT0SSF7Elcoo5dbKYPF0a0nwsHyfV9flOIJpZqypEhp4PUkwJxBCe1GDDWq+hjGpXVl4sSijiCkVhiScCBDQ8uqkV5o/fCcVT6yujbt+8pt8UfW7ajrTWCBCbicWLHXP+eTKcVuewjgTRc1DW7D7WkBRG6Rj9Nm64FRZBsdpNMJslkhFVTNVRwiJ0oadxXHP/dm4MGLcUcpRfnh0hUn4rVK9dwx513nNK1nwir1YpOMuAUDnaIn0mjFSrUVGChnGIMGLFRjQ8vXuEhgdTwu0qSJFqJjhSSSwepJ6lkESsS2cdW0siihgpSyYq47xWSkh5iINvYgIRECpkk04IA/rDiujN9qcPGQXbS3AtUeEFZbqBSVNGd83Bgo5QC8slGTshi4djhY2c8b/o78HeMDc9kXAjw8PTXeHDqTU0SLHeOMnHHzdHcObmUHzbLmDjpSSZPnsrzzz2KSfkxM6cpmPFiFcOvNXLDVQbuf7ycvMKQ8AMgN8/XbChuSpKCpHjBi29U4w9A5/YaZHIvu/d7uP72Evz+0PVmpCr4+sfmn73cPC8SMKBPqJ8tq/BjMqWeld977969fLDmLWpra+jRcxDDho06a2FK/9QxUXPo0rU3B3evIq/QR8e2J7yHJAmFXKLGGsDjFQhBo8Cj49+bOU3H3OVbSEkJeafOe2U5DoeDnJwcdDod7dq14/zz2vPx8kRatwwdo7zSz4LlNrbt8mCvDXL5yGIeGB/DpRfoqbEGGDvZz1PPLmTLbxt4+JnFPPOwMnwv+/2CFxf4aNf5Gnr16vWXrn/d5yt4/amm3/UZaUo6dzDh9bl55tHIcU5mupLVi5K5/rYSvl3TsChdWRVgzuvVrHojiWMFPt79yEH3zge47Pw8SjsEeP+TXbRpKVFUEvk+cTqD+AOCKIOs/h2ioHv37uQWaBh4dR6xsXJSkxX88ruLI8e8xMcpQAh27g2yeNl7DBx49ubKf4n8XLNmTfj/R4wYwbBhw7jxxhv/8kn9/8Lf0alfd911XHXVVY2OUVFRgb8Zd9cFb8zhpmsC/PiLJuRR6Ag2+b3Q8aGgyMeGX+q44NxQx/bDT85wqfEVNxXjcAo+WZ5CSpKCT75ycOkFOi6/SM/Sd228sthKfJycW4YbCQYFH68LrXKaouU8PCmWKIOMOmeQB++N5Ybbi2nXWs30yZGrADddb2T1p3aemVvNnVPLeHhiDG2yVFhtAd5cYeWrH5yUlAbp1q0nFoul2Wv5T9BFtWbdD6UMGRxJLrpcQV58o5paZzypqamnfYy4uDjOP/98kpKSKC0tDf/uJ+LOux9n6pNTMEVDmywlRRY/fj+88nQ8P21xEfQL5i+xsm2Xm5uvb57Q0KhlGPQudu/efdrG7mq1mtkvLWPaA3cwqOduFr+YhlYbGsB9vK6Oj5clU2QJGXBLEsTXr1hefpGet96xkl/ko0V60x3gBefqSE5U8O0GJ+PHRrM/29NsINS2XW406safHznm5Ytv6/jqvVRuHl/K1++HAlXi4+QEA4Il8xpemOt+UPDS1e1O+7eqqLCQesJ7956x0Tz2XBUfLUsOP1uffFXHF6uaDqgaf6uJZe/bUSglYmPkXDBAy4LlNixlfjZsdoZL3UfdEMWilTYem9zYqNpS5kcg6NFZHREEdiJM0UqEFIfdoWDDlsh9BIMgST4WLFgAhJL5/hMUCsVfVgmeKpqatNvtduRyedi2pKnv2Gy2RiTByTiT/tBSUtpseRlAPKnkk0M1ZU1Owk48VkAEECdM8JT1wS8AOewmlayIABFJSDiEDRXaZhU7SbRgP1vD5Kdf+MKfNwW1pEUZVFFQUEBsbNNG6KcKt8PdLOEoSRJKoSZIEBkyFAoF7oCLQnJBQCwJmGl4bjSSjtIKGxaLheTkZEpLS9HqtASUXpqZE4eTjYMEGvmiQYMqqhYrLUQ7lk5ZzSLzckwZehYuf/OM7+l1X6zj5efnYS21kxZo3eTcUivpkQk5Flk+ycHI36JaVUpW9xYYDIZm+yBJkv70nfD/Gx07dsSmKyelNrPJ7WUUhIl9gHgphVphrddkNgz9hBB4cSNDTgotKeAwh9hJZ3FOxL0VFAEOsRMQ7BVb8OKhPT0iymQlSSKRNALCj4U80miFAiUeXKF05ybgwY2S0LMVLWL5bfOWP30v/Df7wuP4J4wNs7Oz8ePFSAw72ESyCNkYyFFgJplyihEISjhGF/qil4zsF9tCKk2poXRWCMExDlJaH1LU+qTzPG5hcGLYkY1q9BgjCKDjiJMSw/6Wh9hBNeUECVBFGXXYUaPFSS1yoaA1XfDippxi6nCwX2xDhRoJTnksIISgtKicBFIppYhoEYuLurDy2IEdPz5sorrR+UrI8OOjlALSaFAIqtDgpq7Ze9RFHQ7sYeuMJNI5wDbiRUp9anfkmLRSlFJOUaMyeqdwsJvN9BYXNnqfOEUtzqCD8vJy5PKmF11PRkAECNR3zgmk4DiBbIySTCSJjJAFC81nAziFgxjiyaIT2ewiicZl1iUcI4EUUk4IfpIkiVgS6Cz6kMt+OtAz4m+0GKjFipqmFyNtVJNFR5SSihJxDBNmamqsZzRHCAQCeHDTQxpIqSjkELtQIEeBEj1RtKUbWkmPX/iwkM8efqOL6Be2STFI0dhFNT7hRSmpyGZXqMoDNWUUNXnfy5ChQk1X+oUXCQCiiaNSlJLDbjpIPWkh2nKMQziEDYPUeHzkE168eMkjh5p6+wodhnCf7Pa4/jH94d81NjyTcSFAjx7n0KPnYH74eXuTCe+SJFFpFWz6NIbbpy7k8suv5K67p/H6fC9Db/+SaANccn7oWGOHG1m4wsb850ILE035hYavuTZAkcXPy7PiI0qCax1BLryukCprgN37PXTrpObIMR9V1QH0Ook1n9XywecO5HIJr1fgcAR48oGGoNa5i/xce/2df2me7PP5ePjBcRi12dw6PEisScYPP39H7x73ERvXgslTZ3HuuYPOaN//9DFRc+jevScvzZHTt5uc3HxfhKhl4h0mHnq6kjE3RtG9U/Pzh7atVBTk52CxWMLt4HA4wkT13r17idJV07plKCcir9DHnVPKmD4llhnTQr9xRaWfJ2ZXMfPFWkyxWUya/DQZGZlkZNzGZ59quWL0QrIyfMjlkHNUzlXX3s5tN/+1+wHAZqtoVsgDkJbsomeXprcb9DI6ttMw/fkqzu+v5cdfnHzxbR3du6gpKfUz8dFyBvbT4nQJDh32MfrGKEbfGMXTc6v56gc/VdUB9hz08OpbVhTyUIhTZXWAC8/VkpDYl6uu7MsdI6zcdF0qarWMiko/L8yv5svv69BpJR6cEMu69TJqamz/sR1Opy88a56f48ePJyWlacLh34C/q1NXKpUolU0TTs11HiXFubRJgp5dNVRbHXy30dksEfX9T046tlUx/uFy1CoZkhRaMRhxbRRPPBDHj7842bXPQ0q9EfOj98Uy/uFyVr2exDOPNvjiHH9QV70RSTLcNSaaXpcWUFUdwOOF7p3UTZZ0jxxqZM2nDoZeruelBTVYygNo1BJDBuvQaSUm3Wlk2bJFTJzYjHTzFDDnpWVcP3QA3290cs9YE3ExMn7a4mLhChvxcQYuv2Yccrn8L3XKQogm//6SSy7h/VUJLJkLv+/wYIqW0benBrlcIiNNyaBri3nnjQSyj/j4en1dk6tHAF+vryMuVoff7z+j8ywuLibgPsC40ZEveqNBxt6DHuYvtVJjDZLVQsmBHC9CCJ5+JI4aqwivRjUFSZLQaGRMusPE6HvLuHigjtnzaxqRf3XOIDNfrKKwxM+o8RZGXheFXifju41O9h3ysPzVRGJj5HRsq2J/thdJglsmlpKR2tDVrPzQQ2brgRiNxjNog1AgkaXMT7U1wOTHK4gxybjxDgsvz4qnRZoCtYpmpfZKpURmhpJlryTidgumzqjgyov1jLm3lGijjEBAoFRKDBms58PPHSx518atI4woFKH9ZR/xMnZSKW+9nMgTcxorro9j1ScpyFVmUhJcnNvbhsnoo9YRYPn7NqIMMhLMOg4ekdG164B/3CCiTZs2bN++PeKz3bt3k5WVFfbjatu2LXv37o0YsO7Zs+c/Erln0h8iC6WqNwdBEA06jnIAGbJmSYfjpKQGLXvEFtrToz6QoAK10ODD2yg5OYM25LCHaJonKRWSIuLcS8hHhrxZUhJALTQUFhYSExPT7HdOCYo/J1n8eJEho0ZWjqW4mASRShItkIAKLOxkEx1F77BPnUzIwpMNIQRDrh7C4nlLEKVNlyKXkEcrOqFCg5XqRtuPcRAlKrpLJ1iRVIGj0s6oG0fz5fdfNHs/NIdvvv6W2Y/OJaO6A0pKqMXayOPtOBKUKRi6Kygo3o/aGnqPu6MdnDOwN8/OefqUnr3m3gn/vxEVFUX/C/uy5/Ocej/FBtQKK9WUk0Hk85hCJgf4AzPJBEWQAnKophwtevz4CBIkhUzyyGYr60kWmfXqthqqKCWTdsSQQDmFFJPfpD8gQBIZ7OZX0mjFJTdeyNH9+XCo8feEEJRSQJ92/dB3gdK1HqKjo/9R7f1PGRu2bdsWV31au40qAvhJJB0/Po4SCrkJ4KcH5yGXFNhFDQqUJJJGqSjEQn5YcalGW1+qrsNCASknLdTITlrIqMJC4p+mW6fiwEpburKfP9BjoDcXRKiHHcLGdjaGvRUTSKGCEozEIFee+rjt+PeSacEOfqKEYySSRhmFpJCJIEgGbTjGQQwimkTSkCGnnCJKyMdANBVYsIlqMmiDCk29Z2kO5iZU4sfT7HsziGMcwi+8JEstMIsUDrGTRNKwURXx/ZDH5oBG7wCdZKCV6MwefqWT6ItG0iKEoBILBRwmKZhxWnZA1904lPUf/ExMdXxEqb9NVFHAEfz4UKDETg0e4QqHHZ2IPA6RRhZqSYNaaBql2wOUUkhPBjZ5DkYplsNiL0ERUuEeRwqZ7GcbcSKp0bvDL3xYqaz3yPZhoYB29KBDp/QzevZlMhlCClIUzMVSX24fRyI+vFgoII9DtBOhiod0WqMVBo6ynzaE7CyCIoAcBfvZhlM4MBKDTjJQJ2rR0XQlV2n9/aZqQtFulpIoEcfwCjcJpJLLfg6ynR5iIApJiSwK1K1BEQM+ZZBLpMH1JHbr+mdPIEfBt19/h0Ku/Mf0h3/X2PCMxoWEckSOHNnBC/NrGNhXGxaDHMdX6x1kpinISFPxyEQX777zJpOnPMnESY/hvGMyn3zyCSvXzuOS80Pz7eWr7cxfYmX8rdFIEtjsAaKNJ4VdCcGkxyqY8UBcIy/EKIOMRS8lMnpCKU/MruTDt5Lp013DwGsKUCplDL/GwNolyfXl7YJft7mZMaeK9BQlH3wpqPWdy6BBF/yl3/vZZx5kQPd9jLpegyk6NOdrk6Vi9I1RDL21gA9WTaGsdCrXXX/zGR/jVMZEe/fuZfMv3yBJMs6/YAjt27c/4+P9VSgUCiZMfIpFb0yjpLSGVW809PMXD9RRUOzj8eer6Niu+TmyzR5ArdZFXPfxdjhy5AhPPH4fPTs0EPUPzKhgybxEMusFRzm5XhattFFSFsDpDtCjVW9SUxv6u2uuHcHV1wyntLSUYDBUCXHc3/KvPv9qdRTVNRXExjRNcB7IdjNhbPNznB6dVSxeZSU+Vs5lF+p54XEzu/d7GD7OQs+uGoYMNpCeqmDnXg8j7y5l3Bgjj0+J5fuNTq4ZU0xmCyXLX0kMe996PEGefLGKA/v38fJMGNSvYaE13qzg5VkJaNSVnNtXS7/eWnKOOrBYLGe1Hzxr5Oebb77JBRdccEoqpn8i/s4J/+kiMSkTj2cbe/a7sZQFuWOUkQdmVjDvqfiIQUR5pZ8n51TRu5uaXetboNGEHhSXK8j056t4Y5mV3t01WMobHsi2rVTMnRXPPQ+WI0kCmUwiN89HyxZK3pqbSHJiwy1x+KiXbbvcqFUhny+FHIZf21jVWF7pZ/FKG9XWALNfr6F9axUzpsXSq960dvd+L/16abjnoaVnTH7++usmXpv3CPeNi0Wt9PLos5Xk5vvQaeVoNPH06n8bI0feDoRKYILBIDExTZdDngmUSiUJyW25ZPhPXHieBgmYMaeKoVcY6NhOgym2DY+/bEStKCLncDUjhkY1CpU6kO3h8DEvtc64My4b+Gnjdwy7ygtEdtJXXarllollrF6chM0e5Jl51bTMUJKUIOfRZ6ooKPZidwSaJUocdUGEgMGDdJhj5cxbVM2+Q17Wb3Jy3zgTackKNm9zsWKNnbmz4nl5oZXnp5tZ90MdHo9g6BV6np8eF963OU7O8HEWRFBQWxfE5Q5y8z0WCku1tO9wHjNmPXdG1x9tMlFttTP5iQoqqwO8vzCJBLOCS4cX8eizlThdgiJL8yvFAG536L7X6SQWzE7gipuKsZT5OVYQ5MMvHIwZZkQmk1j+aiILltu4clQxUXoZ+UV+unZQ1behQC4Lyf9P9gQC2LzdhN9nIy/3N7b85sfnE5jj5DwxNZb+vbWAAyEEDz+9hrcWqxl315kvCvwnuN1uSktLw/8uLy8Ph8+ZzWbee+89qqurmThxIgCXXnop3377LStWrODiiy8mJyeHH3/8kfvvvz+8jyuvvJIZM2bw6aef0qdPH7Zt28bevXt56qmnzvr5X3LZYD5d+UUjguc4islDgQpVlA+5XIbFmkdKvQfeicgnRBIlSKnYRQ07+AkFary4UKEhlsaliLFSAm7hooRjzZ6fWzhxUccu8Qt+/HjxoMUQVpHYRQ2VlAICE2ZiiA8pgHbtbuQleLoYeOF57FyVQ4xovNppFzXoiCJIgKOyA2TVdCZWig+rJFsQRYJI5QB/0EMMJEgQlUEZETgRHR3NtSOv4atl35NkzwpP5oUQFHIEFWq0UmghRiO0lIrCsMrML/zYqKaHdF6jczNIRpzFVtZ9+RVDr7v2lK9XCMHc5+eSXt0emSQjXqSwk02kiMxQYMgJCIogdXFVrH13HUIItm8PJQz37NkTo/HvTRT/b2He63Pp90t/dlaVkkAachRUUEKQAEZi2csWZEJOAqmYSUaJGgkZZRRhp4ZYEunBwFA5KG4kZGSzkyiiUaOhghIKOUwqWfRgIIUcpoAjGDGhaUbRBSHPVUlIuEQdJvRIwFFxkJa0jwgVO8oBTMSFSROrsZQJdz3w32i6U8Y/ZWyYkJAAUiio5xwujlAOxhBPicinjMLwc1BGEcm0IJd9SMjoSr/wtjpRy0H+oI5aBEXUihrSyEKFBjvVOKklKIINzzsiwi7kZEjIEAjiSEKBgs70a2SbYJCiaSO64cBGuhRSUGaJjmznZ9p1OPV2kiSJhNR4/BYfClR0og8eXOxjK7EiARNmqimnGwOwUUUpBQgEtVhpTw8EQSqw4MXNHn4jmjiiMBFNHLliHy3pGJFMfpi9xJOCToqio+jNTn4hXqSQJmVRJUrJJwcXdWSK9iglFW6caNGHVYUnI54UCjjMEfbgF34EQWJIoCv9qVaWntZiUPv27UntlID1twr0PiOH2YNWGCinmLZ0DZOdNaKSnfxCR9ELY72K0S985LIfJarwZ23oSi772C1+DVUFIKOyvj+RNXM9AAqUuKhDf4JyNlQRINjFZtqLHuH3hF3UkMMetOipppwj7KUt3bDFl3LPpGdO+dpPhkqpotBzJCLsEELPRqko4Cj7aU0XIEROForDBEQAuSSnjGKSyMCHBwf2sGJeiQoP7iaPV015I7XriYgjiRoqSZTS0InQ4tIWvqNNXEfaDspEkoWsA+RuBYhQG/rwEsCPqn58H0sibpX9jNvkP+HfPjZ84dkprF6g5GhBLFePKeGuW6I5v7+W6pog85fWsGmLi3iznBdeq2bK3SZeXrw54toHDx7MH1u/5ZsNh+nRWY4xSsbqT+2sWmunri7ImImlfLYiJWLO9OTsKg7keFk6r+nKvUUrbXy6IoWcox56XVrArSOMPD89np37PEyf0mCTJUkS556j5c05Cdxwh40HH5nL4MGXnvGc1W638/xzD3Fgz3qUASV3TbMjk8GMB+Lo0FZFlEHGtPEx7Nrn4eMP53PJpdf8LQHU1dXVPPzg7bRKL+e6y/0EBXyw8iNKq9OY/eLSv2z1dKYYNOgizOZ3mP7IHTz8dBWzHowJcyZDBuv57BsHv+9w43QGm6zoW77Gy5Brxjb6fP36b3h/1QwevifI2i9DVbp5hT6ijbIw8bniAztfflfHo/fF0LOrBkddkCXvfsbIYe/RqnVnHn70JVq3bo0kSX+LxcXQG+5k4aqneOy+xn14UYmPvEIPttrmicU9Bz28OCOeAX0axnxbtrsZdYORGSdYv2WmK7n6Uj2j7y2ldaaKc/tq+Hq9k7dfTYpQUqvVMmY/Hs9Vo0tITWpauDDl7hiGjyuhdaaSg0dUDLqscXDSX8FZIz8NBsN/Lcn9VPBv7tRvuHEsz8z4nP0Hq3hiahyjbzRy/a0lXDqimFE3GEk0y/l9h5tNv7sw6GW8/nxkeJFWK+PlWWauGVNCSamX7ze6CExvUI7GxchDZdFmBRcP1FFeGeCbH+v44LNaHpoYQ2VVgHsfrSDaKOPCc7WMGWbk82/qqKoJoDlJ0Jh9xMu9j5TzyH2xTJ8Sknbn5HqZ8mQFjrogs58w0661isrqAIGA54za4+jRoyxZ+CBfrVKh0ykBHXffYkIIwQMz62jZYQLDho9h/fpvWPn2PGKMDtQqicISBddefyvDh4897RfKySThK/OeonOrg7wzLy2c+h4MCp6eW8Pjc5SsevdjdDodJSUlrFq1inOHLODcvhquHKynXy8NH69zsH6Tiz7dYzCljD7jxDKfz4v6pJJzn0/w/Ks1pCQpmPBQOZIMPl+ZgjGqoaPbn+1h+J0WlrxrY9xoU6P9zp5fHS7X795ZzYr5oQ64tNzPG8usPDSrlqsu1eP3C778vg5zrAyPVzD+1sb7glBS4tOPxLFohY3OHVR07aDmQI6Xw8dq2b37N9auXRkmq08H3boPoGtWLU+/XMmLM+PDoURPTI3j7TV23l2QwP2PV7Brn4funRurb/ce9NAqs2FyIZNJXD8kiteX1vDIpFhemF/NRefpSE1WIJdLTLrTxKQ7TSxaaaWk1M+sh8y8+5Gdq8eUhFStk0KDoxM7dqcziMMJA89xMvn2ZPYedHPf9Aq+ei9SOSNJErOfMHLO5Qu5edRd6PXNl6b9FeTm5kaE061cuRIIeY3ee++91NTUUFlZGd6ekJDAo48+yooVK/j222+JiYnhtttuCycbA7Rr147JkyezevVq1qxZQ1JSEpMnT6ZNm6YJyr+CKQ9O5vOPv6DYcYxUqYHUFEKQzS5qsZJKSxS1yXhj68iTZeMKOsmgTWgyKpwUcBgJKTypMUoxJIoMVKhx4eAI+0g/oQzyRKRILagSlmbL1vLIpj09iJHi8QoPuezDShVHOYhHOFGjJZG0+omkhVwO4MWF29X0pOp0MPnB+xn28wgUeUqiMIU/dwh7qIxfkcmR6F2YPLHE1jUmSLWSnhgRTzVleA0ubh3XOGV0yoOTMcfH8fZbKwlUg7M2lA9vJjmsnAHoQG+2sp5aUUMqWdRiJY7mrT1MzkTWvvfRaZGfubm5YFOEiQWZJKOl6MBefqe16Bz+fepELRXmfB6e+WD4ufoneuv+VchkMr784QuGDx1JTX4FGnR4cCFDhpEYMmlPAD8W8tnFZvQYceEgSJBoYoklnv1sJYhAhx4ndXhwo0JNKlnIkFNBCRWU4MGJFgM9pYEERH3oSTMICD8e3FipIhk9SWRQyk5+4zuiRQwg4cZJEhmkSi2RqUEEBNHttAwc2LTC7Gzh3zw2NEQZSLZnNWnBkSK1wCLy8As/CklBAB9e3Pjw0kGK9AzTS1F0E+eylR/RYsCDm71sQYmGWOLRYKCII2HlcAwJVGCJ6GNORAUlJNMCSZKQCVmzvstmkijiCJyQAt9N9CeotJ1WOzzw6BSm3P4gKpsalaSmVBSSQBoH+IMoTFipIokMoonDJJmxixr8+CkghxjiyaQdcuRUYKGYo2TQBqMUg0Xks4tfUAkNPjwECGImKfzekCSJFNGCMopIpSUm4pGjoJxitvMzXURfBKJZL9Xj+1AIJZ2lvo22uWPsDBgw4LTaYuGyN5ky8QF+Xv8zBl8M+eTQmwsiVKcxkpluYgC72IxaaPDjQ0Wo2qEHDYtTMklGG7riE16qKaecImolK5KQRZDhJyOAn4PsIE4kYiQGF06KOUoKLTESQy778YuQslyOvMGPGkFrulBrruDOybfSsmXjRctThcvjoi3dmnw2kqQMdopfws8GgI4oPLgIigDFHEWLvj6oLRSCCKGUeyGCTapmJSSC/IklGSK0L+FBjpJOnMN2fiKzazqSJHH4j2MU5RVhwoxAYKUSF07MJNNO6gaABh11TVRUnC38m8eGZWVl6DXlZKQpyUhT0rOLmrlv1vDcvGr69NRw+01G3nghASHgg88djJ5QSjCYyQ8/fM3Kt+eSEOtEpZIoLoJZcxU4HSXMfz6OZx4JiTistgAz5lTR57JClr+aQKd2an742cnBwz6SExXharCTUVDsp11rFRVVAS6/UM+0CbGMvNvC68817fPbJktF+zYmevbsfcbEp9PpZMI9NzJjsp2BcxrmGUUlPm6fUsarTyfQoa2Kyy7U8eYKG2OHaflq3ScMHzHmjI53MiwWC+++8yb7926hqKiA8/vLeGRiLEkJoYqiC8+FX34v4JGH7uSNN9f8h739fejYsSMff/Yrn36ymqtvXYJKaaWqyopGDc9PN+P2CG6ZVMqyVxIj5s/fbvDw3aZEFr0VGWpYW1vLssWz+PpdDSqVxJsrbFRWBcjN89G13i82+4iXdd/XsWZxUpg7MOhlTL4rhgF9tLyy+CAzpo/hqefeoVWrpucgfxWXXHI5933+Dm8sO8hdY4zh+er+bA+TH69gzpNxzF9Sw9JXGouyHHVB1v/sRAQF/XtrkCQpbJH49fuNq0EUComnH45j9us1xMfJufQCXbMWEo/dH8PKD2qZ9VDj7AxznBwkiZferGHz1iCj7mxsx/JXcNbIzw4dOnD48OGztbu/jH9zp56SkkL3XjeSc+R1bhgSIpRffiqeR56uRKUMrSpcdJ6O+DgZqcnKiITvT79xUGzxk56qZPi1UWze6mLahBgmPxFKMfP5BGMnlTL/uQTatW4YJEy83cTs+dW8vKCG73928fIsc4Skf9IdMcyYU8kTs6v4cEmDvcGUJytY9UZShGK0bSsVX6xK4ZpbSnh2XjVajcS1VxhQKhSnFIpyMt5ePpfnH5XQ6WT4/YJFK218/m0darWE2x3kh59foNbhIPfA23y0WI1BHxp4Vlb5ufuhl/jis3e59LJhXHPt8EahBCfi2LFjzJoxicKC/WhUArdXwxVDRnHRxUM4cuhbPloSSabJZBIzpsWyP8eL3W5Hp9OxccM69u/+jOkPxNMiVeKXrS7mvF7DoP4a4uLM1AUv5N7R407r+k/EOX0HsfadFVx5cejfTmeQ4XdZuPl6I+NvjeaWSWUsmxfZcQN0aqfmucfieOrlaiqrgtx7ezTGKDllFX7mL7Hy4y9OLh7YeMKSGC/nyDEfndqr2LrDw6bP09j4q5vX3rIyY04V7y1svEpVWOzjWIGPZe/ZWbs0OeJcah1BbrrHwtZNr6PRaBk69KbTuv4xt0zkvnu/R6+TMfTyhsWWgf20HD7m5dqxJdx4dRSTnyhn5fwkMtIaJiGFxT4mPFzOkrmRg5CMVAV6nYxxY0xceJ6Om8db6N1Nw9WX6bHZg6z+tJbUJAWznzDXt4mC+8bFkJ6i4OFnKul6YT7jRhlp10bNwRwv3/xYR9furQgEQy/+Dm3UGHQynM4gn31bh6XMT0aagqsv0aNWy7jpOg0LFrzOgw8+fFptcaro1KkTH3zwQbPb77333kafdezYkdmzZ//pfvv16xfRP/5diI2NZd36L7jhqmHsrComJZiJAiVHOUACqbSXejR8uQaiRSK5xt3sdFmQfHJ09QFGJiKTFpPJ4BgH6SD1IkW0ZD/baEHTCqQoYtjNr7QRXYknpATwCjd55KBASYwUIhZVkpr2oid7+I0KiulEn/A2CIVKJIladrOZtIy/vpIZExPDms/e58lHZ7J/5z6UfjXOgAOhCNKjdTcuuHgQFeUV/LZwb7OhRWaSyVXv44qrLuWmUSMjtgkh2LFjB9Gx0bzwynPExMQw8e5JqA+nYwrGR3yvzHSMSbdPYO2aj8kp24nb7yGNrJMPF4YcOV5v82nsTaGurg5ZIHLYEisloBZaCjmCS9QRVPoYcH5/nn7k9bMSrPRPR0JCAt9t/IbeXftQW2tFVu9GV0UZBqLRSnpa0BaTMJPNTs5hMIfYQRLp7GcbHeiFTmroS12ijgP8ESqLrv/bZNGCP9hIX0KTcrkkRyN02EUNRqmxdUNdi0pSSUbgAkBhkujWoidBBB6cFJNHFFq0kgynthx9i1hqa52MHTf2jBcGTxX/5rGhQqaI8HE9GbEkYKeaWBIwYKKIo7SpV7udDKWkIl4kk0wLoiQTQRHkEDvCitFabOSK/aTRilgSyOMQTpEeca9AyGLBjROjFEOdsAMSVlGFSWo6DFASkb+vRtKRV5JLMBg85d++b7++DB17NWtf+5x9Ymt9uI4WCRlWqgkSYD9bkaNAJmTIURDATys6R9yvqbQkQaTyBxtpL3pgwowfP8UcDdsCBPBzhH34hY/WdEZHFOUUc0wcpIZKTJippJQO9KSgXgXqwwvNtLtTOBrZCgCU6wq5eMiFp70IqtVquWfSXRzZkofPGiC6meA5raQnU7QniJ8CjtCZc6jEQimFjfpppaQiQaTiTrXy43ffMuW+qRSuzye1iYqKWmFFi4H29KCaMmqopJISZChIr09e14ue7ON3BAHM9QuBOvTUyq207JnOSy+8flbKYv/s2YghPvxsALhxcoDteHGhQY8CZb1NgCLkVyyykCSJLDqxn20R9jBCCNRoKaWg2YqUKkrpSG/yyA6FRCGhxYA6WkFFYTX+PBk9pIaFnuNevGUUhRdaaygnGGyeYP2r+DePDS0WC21OuB2NUXL2HvLy9erUiPmoJMHIoVEUWfx8+m2Qjd/O4pMlKvS60NzA7xcMuraEz1YmhZV6EMq9ePXZBG69r5TRE8rweAVen4oPFscyd1ENJaX+sJ3ccQgh0GhCA63lq+3MeCCkqHa6RJMVYsfRtpWExWIhLq5xn3kqeP+9pdx1k5WB/SIDjdJSlCybl8iDT1Xy/sJk/H6QyaBNlsTnP+Wf0bFOxrZtvzF/3lQenxzkxYc0QCIbNru4ZWIpz083h8Noz+ur4d1PCsnOzg4Hav43UFxczLIlL3M4ZzsqJciVMdw0ahIvzn2XcbdfTmaanGMFPh59tpKLztNxy7AoRk0oJSZajlol41hRFG3bD+CNN59rpMr/5JP3uWtUMGyzNuvBOEbfW8oD400U1of9LFpp47H7Y8PE54k4p4cGnw/mPCGY88rjvDr//b+lDWQyGUqFkiPHfFx4fREatYRcLpHVQsFbc0Ol+b9v9zD9uUoemxwbTnvPL/Qx8bFy5j+XwJbtLpavtnP7TdFYygJktVA2acUIIUK/rMLPwRwvU+8xNXteLTOUlJY3Xanp8wl0WonFLyWy75CH+yaOZMWqr0/bJqs5nDXy8+abb2b69Ol8+OGHXH/99ads2P134d/cqQPcdc8DrFn9FsfHgi0zlLRtpSS/0M+0CTEolRLrNzkZ0Cf0E675rJal79kYOTSKfr20HDri5Z0P7bRIUzD6xlApyuUji4k1ybjuSkME8XkcD02Moc9lBYwdbmzkZQIw6yEzPS7OJ/eYl1YtVezc66Z9a1XEi+Y4ZDKJB8bH8NOvTj76so7aOhtR0ZlntLJVmLefbp3U+P2CMRNLGTxIx5fvhNR2Qgh++8PNnVNf4pv3kzDoQw226kM7731cy203GWnf2kHO0SVMmbScS664k5tvbpwmefjwYWY9cSuvPBUIp/15PH4WrnyLSRPf48G7/Jxcan4cY4f7+fKLD0hNTefowaV8854amSz03csu1DNtfAxX3FzDw9NfoW/fxqv9p4MOHTpQVJ7Irn1ldO+s4vEXqrjvThOXXqCnotJPlF7WrK/HVZcaWLTSzncbHaz8wI5MDjHRMp6YGsfDk2K46Z5Sduz1csfNRqKNcnbv9/D8a9VcPFDHuNHRzF9q5fyhxei0MoxRMgpK/EydUc70++OIiw15dv3yu5tZL1VhjpXx/PT4RiRslCGkVH5ydhUfrl7ENdeMOK3JbklJIRq1QJeowGYPsOrDWn79w41KKXHN5XrenJ3A6k8dlFj8jLjLQot0JcmJcg7m+KiuCdCrm5r7H6+kXy8NT0yNRS6X2LLdxZBLQhOO1i1VbPwkjfEPlvP+x7X06KLm5ZnxEYOc3/5wce45Wi46T4daLbH2i1oWrbIx9Z5YOrdXMeVuE7kFZTzzemu27zOiU1USDAqG3lbCiGuj6NlVzcHDXq4aXcL9d5lIMMtZ88VXfxv5+T8BaWlp3DtlPE8+NpM6QhNsJapGidUAUVI0sY4kylQFpPmywv5lQRGkXBRRSmF9OIaEHx9CCHSSgTiRSIE4TIYUOZlxCgclHKMTfbBRzS5+wSPcSEi0ojNmKXK1VJIkWooOHGR7BPF5HHopikSRTt6xvLPSNnFxcbyxeD5utzucTK1Wq1mxfCXvr1hNeVkFac1M0ACCBDn/svN44eXnIz7ftnUbj06djlStQrIrIcpPINbN9KceZe3qjzmwfT8ap4GgPIA3ysndE8cxctRI7p96P5s3b+b7r3/g27XfQ13TBKhVWcEVgy84rWtt2bIlHk3j9FS9FEV7elAn7MRfrOXNpQtOa7//djz24HRwytGgRYacOJIwYOQg22krumGQoomWYtGJKHx46kNfCmlNl0ZkllbS0050J4fdpIvWmDCjktS0EG3DvooArejEXraQKdoTS6j6JCiClJBH5z5ZcEJImTI19B9IGNATR6fICwiAe6+B2XtfpGfPHn9ruvG/eWz4nxYLAid4IyeRTgE56Gi+zFBHFG6cRGFCJsnoIHqxk02k0xoJiWrK2M5PKFGiQsN+thIjEutDcUTYPqETfcI2Bu3oQT7ZmGisYPQJL1ITqzAyITst8hMgKTkRG5V0ZUD4HraIAqqw0I4eYQWgX/jYyxbkKJsk6pWSigzRhn1sDYfzSEh05pxwqTaAR4RK680kUU4RabSmB+dRiw0XtcRI8cQQ6u8Pi71UiBLipUgyTgjBEfZip4a9YgsJpBGQ/PgT6zj/8oFMn/HYKV//iVixdCXF1kIC9YrOoAiQQmZEoj2AASP72IoKNRZCZOYuNmMSZgwn+PcKISiLyuPaYVdjMpnoc04ftq5fiFwoQlUM9eN4m6jiEDvpRG88uKmjFjvV9GAgO/kl5ImH4A820IJ2JEsZ4WOk0IKqQBkHdxzgkamPsXL122dsR1JYWFjvZyuavL/qryq8zSe8+PDSmXNw4uAYB8OWNH58HGIHh9lDG9EVg2QM94d+4QuTpAaMFHGUeJEScZ8AlIoC1Gjqw/5s1FJDGUUhJbbfh9ftaeSrGiJaO1IrrBxiJx1ELxzYMBuaLgv9347ExERyT+DvLGV+dFpZo/mozydYv8mJUS9RUpzLxrXpKBSyiL9r20oeQXyeiJkPxvH03GqeeSSOMfeWcqzAx7jR0cx+vZpXn4kUUkiSFMrH8ASprA6ExRdKRdP+ocex75CdG8ec+e/880+f8/CKptX2aSlKAoHQ8b/d6OTS83UcPCxITml+YfpU4fF4eGn2A6xbpQzPvQEuOk9Hzy5qbrjdwncfpIZJshuH+Plpw1f/NfIzOzubp568jdnTg/TuHiJhK6uqePqVx5jzgp/eXTzMfDCBlKSQMOv7n5xMfbICn1+g0chQqkx0796HxOSWPDBlDCIYZMB5V3DDjaMAyD28mxvGNdxv3TureWlmHCPvsgASTz0cx5E8X5NViMfRt6eGujqBu64Ap9OJTqdr9rtniqKiIhQcYd7TZu56oIxH74shM0MZwcfMeiiW864qZPseNxpNKFsjPk7Os4+a6dpRTd+eGq4aU8xtI43I5eD1/bn/ptUWJCNNzq59Hm64qukxyJ4DHhLMTT8TH3/l4IqLQv1q5/Zqrr3EwXfffcWQIadeKfZnOGvk56effkp6ejpr167lhx9+IDMzs0mzd0mSGD9+/Nk67P9oJCZl8MlXlYy8LjQgeOrhOJa+Z+fS4UWYouXUWAOkp8qpdQjWfV/HV++mhqX4A/tpuXWEkRF3Wdiy3cXoG42MHBrF1aOLGTOs6QGGJElo1DJuvr75AcioG6IYNLSQaRNiUSqgd7fmH+re3TQsedfGiKEGFq+y8cxzU8+sIeqfzzWf1dKvl4Y7bm64ryRJYkAfLWuXJDDjxSqWv5rET786+fEXJ1++kxLudLt2hOuvFNz90GJ+Ss3k/PMvjjjEC89NYdV8SEpouB61Wsb94zR886OFpMTm2yQ5QcaPf5Sx8cdP+XKFqtEKT7RRzqvPGFjx6Qd/mfwEeH72UqbcP4pzulWzP9vD3KdCA267I4j5TxLd5HIJhVJi5OVGPvnaQXqqAoVc4o1lVhx1Rh64J4ZJj5Xzy+8u/AFo1ULJzGlxtG8TmkRMuDWaz79x0K+XGrcnlFpebQ3Q57JCEuNlaNQhD5vFLyUwbJyF+UusRBtljLg2ig5tG4jjzHQlldUBurT3cPjw4VN+Efr9fl6aPY0vV+p5+Gkn14618OC9MdwzNhqnS7Dms1pun1LGO28k8d7Hdu69PZp5i6xEGzUsfzWB5MSGwc3bq21MfLScFx438/m3dfzxXYOkXpIkZj4Ux0NPVXLPWFPEOZRX+tm0xcXjU0IrukMG65m/1Er/3lpaZijCiZN7D0XRsY2Dl95qic8ThSHazI1XaZHJoMoGCQlw51jByo8c+D1H0Kj/Z3gQ/l2Y8cRM3l32Hq3oSCyJVFASEfBwMpKCGRS5c6nEQjIt8Aov+9mKCTOd6INCUuITXvLJ4QDb6Sh60ZIOHOAPtoufSCYTJUrKKKKOWrpzHjrJQJSIAU2QSn8pyf7MRsTncRiI/tPSxyTS2fH7LpjwV1umARqNhqSkJIQQ3DtuIkd/KibR2RojKRSQ02wJujO2hjvumRbx2f79+5l614Okl3domEDbwW/z8+TUp1j47uukpqaSk5ODVqulU6dOYeJCkiTOO+88zjvvPArzi6j5uQpjMFLR4Bc+7OZyRt8y6rSu0Wg00rFnB4q/qSQ6GDlZEEJQGVfIrKmvntY+/+1YsXwFX330La1ER2JIQBCkjGJy2U8bunCYveHS1pAysAYteuzU0La+vPJkGKRovMKDlSryOESCSCOBVA6zJ0x+qiQ1XUV/CjhMDrtRCAVylCSQQt22hgoPXW8oLSlDVWxEgYIS8smo93xEQNALgSoQPhkmKZm33lzCk0898be3278NbrcbmSSjnFCyelOooQIPLowiFoWkxCCiceJA3wwB6iIU7nIckiQRIxLYxS/oMZJIOhIyetWXUYfCeUrZzWY06EgmkwzaUIuVAnJIIoNYKZ58cSjspxgUQSqxYKcaO1bMRPaZQRHAL/NFeA2fCla+9Q6d6RsmPv0iZO/Qg/MiJnUKSUmiSEfehNryOMwkU8BhggTw4qYb5zYitNSSlvaiJ7vZjBZD+B62ioow6XkcrejIPrZSK2yk0hIVamqpIZf9aNDRnXMpIZ/D7CY5NZl13335p+FYf4aPPvyYDV/8TAd6hhW8lVjYza90FL0jriPkyxlFKi0pJBctejrSh2x2oRQqYojHh5dqtYXRt45i8rSQtYPDXksWHbBRw3Z+Qi7kBAhgIJpkMjnKQby4yaBtOOFeI/SUU0wtVrToI4jP44iTEikPFFO3J8D4O+7l3Q9XnVEbFBQUICGjghISabqiooYK0mmDX/jYza94cJPLPuqopRsDwmXtKtT0EAPJYTdb+I44kYwDKz58xGAmSBAfXtToyKJj2AM2jkT8+CjmKB7caNHjxUMWHcOLQwBei5eoeANO4WrSHiKJDIo5ynZ+Cnnadux4Rm3yPx3JycnYHGZKSqtISVJQVhEgMz2yD/nkKwcLllu5/CI96akKrrpEy5WjSpj9uJkeXUJk2LECP53+JOgmM13Jnv0e4mLkrHs3hcHDitnwcRq/bnUz/qEyHpoYS8sMJbWOIEvetWGvDfDSmzUkmuUczfeR1ULJyOuiWPaenSn3NF58KSn1U1Hh4uOPVjDh3jMTQCjl/mbL8CFUwZd9xMuiFTY+XJLM8Lv9LF429IyOdSK++eYLRl4bjCA+j8MULeeqS/R8tb6Oqy8N9dEyWSig9L+FZ5++j/fflJFgbvh9zXFybh8BeQV2Fr3U4OcqSRKXXqBn3bsq7nu8gs9WhBautu78g/unf82bc+Jpm6Xis2+XcvvYt1mw6AtMpngsZX6yWjSM9b1eGHJJFIMHabn5nlIkQkHB+iZ8RAGqagJEGSTMcRIOh+NvIT9//XUTVw/2AEocziDxZkUjIZokScTFKfh8ZQrBoECSiPiOSiURa5LjcgkS4+WUlAZwuYKNQsYA/tjlpromQFkFHDnm5OFJje8RIQRz3vAQCGopr/SHLewAft/hZtl7dj5e3rAIfvN1CibNWPPPIz9/+umn8P9brVZ27drV7Hf/j/w8Ndx6+wO8MGc8gwfpMcfJkSSJO0dFc/tNUXS5oIB176Qw7oFyjFFOFr2Y2KjzUyolXn8+gQdmVtCvlxaFIpTorVH/ufpSr2t+e5RBRvdOKt5da6OqRnDHzc2TNpYyP3Excrp0UKNSyrj00iHNfvfPkJzSlgPZe/jwCwfvvNE02dCxnRqrLUitI8jry2wseCG+kSRbJpOY87iK0ffPiyA/i4qKSIipJimhabLihqvUbPrdwzk9Gqc6Avy+ExISs8hI/QmNpulHqk93DU+8uONULvc/IjY2luUr1rF69Xu0qn4x/HlqkoLs3OaVIaXlfvQ6iSKLn72HPLz1ciLpqUoqKv0892o1uw94SUpQ8PHypkuH5HIJjUZi42Y3t99s5Ly+WsorA9Q6JHbv9zHpTh1dOmgYN62cibebGNRfS0VVgFffqkGS4PXnE8K/iUoloVR4TqvsdcOG9Vx9SUiBe/Cwl29Wp4Y7VI0Gxt8aOuawOy0kmNU88UI1HdooWfRiY9Jn5NAo3l5tp/+QQtJTFAy91cINV0Ux+oYoFAqJKIOMnXs9/PSrk0H9tQSD8PWPdby62MorzzQEj8lkElqNjHtvi+aWSaXce5uJiXfEsPab0H0qBMiVZmQyMx9/10SbqiE7+yAdOzWfpPu/HRaLhfeXrY4I+dAIXX06aiSECAVb1FELyPDgYZf4lQA+tOiwUYULB61EZ9SShtZ0pkAcJptd+PBip4YgAQ6zBxkyFCgRCHbwM2qhRSgC9OjZHdmvoYCH5uCi7k/JTwCXy/mX2qU5/LTxJw5vzifF1Qok0BNFUASpEqXEnUTW2mXVmFrp6dYtkgR79IHHSCzPaqQcUkgKUipa88JTc1i1ZgXnnHPOn57Lawtf4ZYRYyk9dgyjzYwcJXZVFQ5zJXMXvHRGE/45817gpvybKTvqJM6ZjEJShtLN44oZPWEknTp1+s87+R+C2tpaXnxqLj3FoLAPqoScZDIwiTiy2YkWPXXCjl4y1nv9qUmlJQf58/eRCg2ZtEOiPYfZQza7CNQrpY/3f0pJRSs6USaK6EK/cFmor6BhPwozlBRbqLMcw4WDeFLxNjPEMAXN/LFle9Mb/5fD5XIhAnCMg8SKhEYp08XiKHGEPBf3sgVJSATwc4yDdKbxc+oXPmqxhkNgjkONlnhSiSEeC3kE8dcr5UOToXiSKRJHaElHSimgilL0RNGBXmECSQBFHMEkzBxhH2aSSSIDM8lYyGe/CNktyCQZxziEWnN6pWx+v5+a8hpSpQZbi+OkcFPVRTLk+Jt4XxxHkAAmzLSgLYfYgYs6ommcfquXopAJeUT5txIldTgijyfJ6SL6UU0Zh9iJAxsq1LSkQ3jBrC1dSRYZ7C76lU8++oRbb7/1tNoAoLS0lFeenU8XX/9wqbtMkpFAKlHCRDa76M65QOjdWMwxoojGjRszKRRwBC8ejMTgwUkBOUQTx1U3XsmDjzQEj/Xs05OP5V/iDDjQY0SFBid2/HhJJA0ZEgpUJEgN4xg9URRyBA/uZq0XAFLJpFyUUHrYw9GjR8nKOn1FWkxMiFQqJBeTMKM+6dnIFzmARDY7qaECkKFEiQM7Wgzs5w+CIoCZZFJpiVJS0Y7u7BK/UkeIwE6UGhbIhRDkkU0ZhegxUkUpdqrx4wMkWtAWNy50GIiTIsef/r0q9BcqcHavhH1aThBrA9RrrHU4cRDET/deTS9Q/R/gxhH3cu3Y8ax4LYG0ZAWHj/nC29ZvcvLxOgdfvZca9hwcfk0U1TUBRt5j4a2XEmmRriQxXk5+UfN9Q2VVgEBQMP7hMpbOS+KyC3V891Md06fEsmW7i2fmVVNRFUAmg4IiL0tfSeD+6ZW0ylTx9NyQIOe6KwyMmlDKux/Zuem6qLBA5vDRUGbGkrkJTJ7xObfdfh9abfNBgs1Bkhuw2a3NKkt37vVw4LCHZx41M+lxHyNunnZWSLbsg39w69Dm+YJ+vTVs3Ozi6ktD//7kawXXDL/sLx/3VHDw4EHaZzlIMDe8W44V+Hju1Wq27XSz6o2kJt8VLdKVxMc1ENfn9NDw4ZIkJj1WwSdvp3DTdRoGD/QzcsINzHx6MW8t+JZzT3i9ltSToZecr8cYJWfKE+W8vdrOvbebGh3L5xNs3+3mmUdiKSgOhPuxsw1JknHcPaNnFw0//eZiyODG9ip+f+g9fyDHy5J37Bwr9BEfJ2fscCPn9dXgcgVRKiUkSeKay/TcNa2MFfOTIgRf9toA9z9ewdOPxLFsjRp7XRRDRuWycE5CWARVWu7n4acrUSmV+IIxjLlfgV5dhjnWyb6DXpyuIPFxcpa/b+fOUUY0Ghl6nQyv98xyY5rCWSM/X3/99bO1q/9DPS655FIWLmjBedccY+yIKK64yIDNHuDdj2pRyKHaGmTiHdHMeb2mWT+RlCQF9tqGlZb+vTV8u6GOIZc0HU7l9Qq+Wu/k+iFNb//oSwfdOqmpc3p4e34CU56o4NGAaNL74a13bIy6wcg3P9YhkzWvEP1PuO2OaTzy3BjcrqZXmI4jM11JeaUflzu0stEUYkxypGB1RIlVyDumeQn3LcOM9LykhLvHRDU6fp0zyOJVdi64qBCF/M9XtORNeH6cKWQyGRdccBF7t78Z/kyjkdG5vYpvfqzj8osad2xPzqmiTUsla790EGeS8fpSKw9NjGH3AQ+ffevmzlHxbNpS1ewx8wt9VNUEWf9hani1p00WnHuOlkWrXDz/ahkd2rj4clVKeHurTOjXS8uKD+w8+0o1Tz4Qh9MZxOsV/LrNx/ipp27wnHfsIOd2CfLOR3buGWtq8l7o1E5NcoKGTr0mU1nzKmNHNr7vnM4gI+62cNtNRm66zohKJeFyBVm+2s6YiaWsej2Jr36oIxAQjLnXQoJZgVwh4fMKLr9IR4c2DauIQghc7iCmaDmXX6jnx19cLFppw2x2UlsXoG1LBS43PPtY8yUtd0yWM2zkWZQA/g/DjOkzaUmHiCCDaGI5wt6wCg1CKbJH2IcBI3qiMGDEgY0O9EB/QklfrbCyj9/pIkKJxKlksY0f6UJflKjZxWZa0JYEUiNKeQvIQa8xkBCfiBcVh9gZVjedjDyy8eFr9PlxlFLIgIxezW7/K1iyYClx9tQIj8/29OQQO7GIgtB1IeGNryWpTTxvLlvSaB+HD+SSJjXtl6mRdOTl5p6Sf7PBYOCjL9eyefNmVq9cg8vp4tILhjDipuFnHPCl1+v56Mu1rPvyK95d/h42p4vW7Voxe/Ljf0vg1j8ZK5evJMXbssl7UCvpUQstIOGiDp2IoopSUhkQVuQ1F2IihCCAL7ytjejKH2zESAw72UQb0RU5ciopxU8osfo48XkyZHowx8aTYAmV3IfIh6YRJIBCedaGpf+jYDQacbmd+PCyjQ0kijTMJOPFQxFHUaGmE32QJAkzybhEHQfZjhIVeeIQ6bQJ3ycuUcchdtKKTo2eYTvVpJGFQTLShq6YRByH2UN7euAQNorIxYOboxwgmlha0j4iDCYoggiCyFCwn2305sKI5HcTZspFEQf5A5lQUEUpcVbzafnBu91uFCJSreXBRQxNh4rEkcg+tjbpWQlQSgEJpKCTDPQQA9nFL/UEc+PxgwIlyhMWthLJYAvfkyU6RjxLkiQRRxKVohQ5ctRo0RBJbERJJqJFHM888RwKhYLRt4w+pes/jmWLl2OqSmrW41MjtDiEHQ1a9rEVPz7sWOuDzVxo0GEmmQqKSSKdVCkLiymXG0ZeH3nNCgU1gYoIiwEAh7Cxg58RCLToqBU1pNEKNdp6f81ESslH8SdTTTkKaigntiKRzZs2nxH5qdVqEQRpS9dQhYcwh1WsZRSiRE0GbTjAdjJoQwnHCDnBKhEESaNV2BKgijJMIo4sOqLHgB9fBPEZFEGqKEWJklqs9OJ8DvAHcSSRVK+ULqcIC3l0ZQCGQY3PV/LLSGqdgMiEoAPECUMFOQbMtMMnWrL9591kH8o57fb434KkpCT694njtSVW8gr9WMr85OR6adtKxSuLa3h3QVKjsJXYGDnPPWpm/lIrL82Mp11rFUfzfVhtAUzRjd+ji1fZ6NVVQ26el+wjXrp2VDN3oYP+vbT0q//v8FEvt91fxpUXG6h1wA1DDHTvombiIxU8M7eKKffE8M4bScxbVMOF1xeFPSLLKgJ8vCyZ1i1VXHaBi99//50LLrjgtNth6PV38trS53liSuPz3/irk6oaOS1amHlxcQq33TGNPn3Ojj1LlDGO0vIAXZsRJ5dXBjBFh/qm7bs95JUk0blz57Ny7P+EgoICurT3QX1ffeSYl/EPlfPqM/HcPqWMzu2bV/t276Tm8FFvWNGZlqIkLlZOXqGPzHQl8WYFF/Z38u67qygqT+Spl4t4fIoOmUyiRZqS9T+HhA19e2rY8HEaV40p4Zyeavp0b+j//X7B+IfLuWesie9/chEIRPP55x9x5ZXXnhEB/mc477xBzHnmNUZeB7eOMHLzBAuDB2pRqyPfG7EmGdNmllNVE2TqPTF0bq+isNjPmytsLF5lJTfPy4i7LDhdgvRUBQdyvFx5czHDrokiLVnBrn0evv/JycuzzPTrpSW/yMUn34HHq+fasSUkxssxRYeIzPFjozl/gI4D2bXc+7gOlyuG3t28zH7cTIxJjs8n+ODzWobfVcqaRUl8s8FDz95nL7T0rI0y4+Mbe5v9H/4aJEnisiuuZflbLxMIhNK1dFqJaRNiWPGBnLsfLGfpvIRmV3sa9tPw/ylJcmbMqeLCc3XoTpJhb/zVSYe2Sl54rZrLLtQ1kmn/8ruTGJOMGluQc3pq6Nxeze03R3PPQ+XMfzYejSb0fSEEKz+spbI6QOd2Sm67r5aExDNPcWzTpg033fIUM5+8G6cz2Oi8jyO/yPenZd/HcTLNmZSUxNu7fUx6zMqxAh/BIHTrpGb82Ggy0pRUWwOY41ty7a013DYiQHqqgrZZSvKL/Ex9sgK5JKgpXc2OPT4CgbQmieDsI17MCWcnfMPv91NXV0diYiIl5QZqHS6iDKE2mTktjpvGl5Kb5+OW4UaiDDLyCn28tKCG5AQ5X/3gREKwe0Mm3250MvDaIrq0VxGll/h6fTUymeCyEUU8en8sFwyInMy++lYNL880Nylzv2u0hnkL5Tw2OabJ7bcMi+LykSW43UFeerOGDm2U5JV1Pa3Vx5jYJIpKYNtON3OeiCev0MeGzU4kSeLi87Skp4ZeVNdfpWHZ2k20SPURH9d4/y8uqGHc6GiuuaxhEK/VyphwmwmlUuKN5VbeXm3nlWfief61ahx1goQ4OVqthD8QCvk67vWzYbOLc7pr+GGTk769tEyfrGP0BAvvvqni8DEfM+ZUUecUdGzT/MtMJlPTv//pJbz+b8LenftoRY+IzzSSDknIsIpKTJIZpwgltnehL0pJRZE4ihMHnekbQXxCaMLZSnQinxza0AW5JEchQgFKTupoQxdipYZJtEyShQIhBOQ5DrFjxw60ihgy/e3Zx+90EL3Ck+SgCFLIEaopQ4eBalEesS+AOmGnSiql/7l/jz9gTbUVsxSpWpJLcjrRG5eoI099kCtGXcLY225pNNE8dOgQ27dtx+n4c1WqTMhOmaw4sQz+bEGpVDL0umtPKyn+fyK++GQdsTSfghlHEjnsIZpYjrKfWBLDBFio9PVIkyFfFgqIO6E8WZIk4kUyRmLJoC072RQK76qf7LupY5fYXK/+i1RdKWJBVAVRoUaHgWMcbPbeqdaUcvOI6860Of5HQy4PqRdTyMSBnUpKsVGNkRh8ePDh4SgHSBIZyJBRTjFuXBiJRYma3fyKXMjx4gn7HZ7sgekSdbhxYpAaFNnxUiqF4igWkU85xbSiE+2lngghqKGC/WwL+8oCFJFLImkECNCSDk0SiAlSGnkiBw8uFKjRKXR4vV7U6lNbJNfr9Xgkd8R9FFLL1WIQRizkU0UZEPK5TCULGXIKxRHSj1su1MMuarBSRWZ9Ar0kSaSJVljIb/RsCCEIEsROTZhotZCHhMRettBJnBNOExdChM+jO+dyiB20ojFLYCaJOJJ44YkXufDiC0lNPfUqkN079hAdjG02zM5IbDj4KUiArvSPWKSoFuXkk003ziWbnQgBURkq9u7ex9znX6G8ooziwhKEWyKWJI5ygIAI0IqOGKRoDFI0rUQnXDjIoC12qjnIdgRBgko/Ml+oeqKKMmKbsV0pp5hkWuDBxdKFy7hh2A2nrUozm82ARC019GAg5RRzkB2o0NCZPmgkHdliF4mkUko+7ehODKEKnuP2Nzaq6EJfctmHDDkH+AMvblrRQNaUiSKKOYqZZDToSCKdnWyiG+eilxqsJdJpTYJIZR9bSYtvfsIuKUBuivwsishrP5J95LTa4n8T2rRpw+FjSr5+NxEhBAVFfu6YUsbUe2KI0ssaZQ4cR+/uGp6cU0VOrpf5S60UlfgYMKSQx6fGMnJoSJkZDAre/6SWfdkeVr2eyMU3FPPB57VIkpJj+YLBw4vw+UL2XwlmGS/NMPPGchvPv1qDOU7GxDti6NhORessFcPHWZDLJXw+Qce2KibcZqJDGxXnDy0Ki5N0WnHaAZDHceWV1zD90W94au5O7rtDiSk6RB599KWLJWtMfL5uPVFRzXs/nymuvuYm5s3+hEsvaHr78vft3DM2moee9rL/SDwvzV121s+hOZjNZn7d3UBxPTG7iiVzE1n3Qx1KhUR5ZYDE+KYpsOJSP/17R45jOrRRkV/oIyVRwbRZFRRZ/Fx7+ZcM6iax+jMvnQbZ6NNDhVwW4PftLnJyvXz+bR1bd7qJi5EzY041gYDg/P467I4A23d7uHOUkRprgBffsPHsY5Cb9yJ3jH2F0WMf4soh1zd5bmeC5ORk1PpOfPn9Xq66RM0D98Rw3W0h27gLBmhxuQTvf+pl5z49A/q4Wf5qw9gvI03J89PNvL7USlKCguceM6NQhN6T199WwpK5CXz/s4sjx3z06KLmwXtjwkrQWoeL2270cv0QI7dMcoWtBE5Ex3ZqrrjASmWlj8fub7DHUiolRt1gRKOWeHFBDRt+M/Dm4lvOWpv83xL7PxjZ2dl8vPYtenXXMnKokdYtG1Yq1CqJmQ/GMn+pjcJiX7NmypVVAay2IG++beX7n5ykpyro1knFpSOKuf8uExcO0GGrDQXH7Nrv4d0FSby7tpYLryviwXtjGDxIh702yKKVNvYeCm1/YEYFV9UrR2+6Lgq9TuLasRZaZoRSs7fvdqPVSrz2bAI3Tyijf28NPn8Nn366hqFDR5xRW/Ts2Re/X8Hba+xMuM3UaHtObmhVrrDEj14no7TcT1JC49u7qjqATGGOMNbPzt5HZbWdmdNi6dJBjRCCLdvdjHugnDtujuLlhTbkci0Oh4sfN6lIT5Xz/CsebLUBXn8+gZ5d1Xz4hYPcPCsvvFbD9CmRxIPfL3joGTf3T3vg5NM5LVRXV/PqKzM5emQ7iWaJskqBISqdMZOqee8NLTqdDJ1OxtolycxfWkP/IQW0TFcSb5Zz56hoBvTR0r5NLY88U8Hbq+0M6KPlxqsMFBb72fR5Q0J8VXWAyU9UUFoeYOTQ0AvT4wmyYbOLl2c1vcghSRIGfZDzzmma5JMkiT7d1Yy420JdnaCwROKb7xsrzv4Ml19+FRPveY2MZLj30XI0aomrL9MTDMKjz1ah00q8+kw83/xYR231ZtLbqti81cVF5zUMJkOhTC6efKBxSRvA2OFGul+cT+d2Kl59y8qCFxLDUv3ySj9Pzq4iO9dLbp6XYkuAF16rZuGcBO6cWs6K+Yls2+Wm2hZEq5Ho10vLt2vS6HFxPo66plXL5ZV+4hPanlEQ2P8W6PS6ep+g0P0ZFEFqKCeGeI6wD6OIxYOLdnRDKamoERXYqEKFusmAC4Bo4jjKASB0T8iQ04lz2MmmRmTlcaTQgkJyKSssR0YlvTgfBYpQ+bAQyFHgxoWbOtTokJDIYQ96YaiffMuowIIDG7EJsVx++eV/W3t5hLsRCQUhNVBUVBR33nUH6ekNpFl5eTn33DaB2iInikodNuz48Ycn8iciIPyoo1R/eyr3/+E/o6y0HD2JqGnaksWHl5a05ygHCBKgNV3ChFESGWxlPX7hI4M2KCUVfuGjmGPYqKIzkf7UClT1ZdQHaEtXzFKDH1MsCTiEjQNso7uI9Fz02wVqvTpMgiWIVHLYQ1vRNeJ7daIWX0otNwy74Ww20f8YeL1eFChpSUe2sxED0fWhRkfoxfnIUVBNOUXkEiSIizpkyJEjp4xCookjSJA67LSkA7nso5UIpZ8HRZAKSigil470bnRsE3Hkk8M5XBxWGUqSFEqVF9HsZQvtRHfyyaGOWlrQlgL205fBzV5PMhlUU0EtNQiFQKVqXolzMiRJok3H1lRsLSah3uMxgVR2sIkS8kinNV3pj4SEjVAojwc3ZbgpE6E0ezkh1WmQAJ05J+JejMJEJaWNjmshn0RSqaSUZJFJBSU4cdCPS6imjL1sQSXUyJBhpZIAAZSo6lWycciaUGj78aFBR5a/E2++tpBnZj99yu0QbYrGigdtM1O5kOdkJyzk0Y7uEQpdgFgpAY9wUcxRtOgpkHJQHFCwYMZbpAZaUUwp7eq9RI/DI1zsZxvtRHf0kpF4UtjFL7SQ2hFNHF1Ffw5E/06MlES6rR1u4cRGDU5Ri06KJGA8wk0phfRlMDJJRnVBObePvoPVH59e6rHBYEAul3EskI0OI0X/j73zDo+qarv+70xvyaT3hACh994RwQKoFAVBkKIgVkSwYEFE7IpKUVFQQRFR7CCKDaVJ7z0kQHpv0/v+/pgwYczERxTf73lfXV5emmTmzDl7ztll7XWvRTYt6YgdK8fZS4SIoYIS9ITRjp5B6lWlpCKDtpwSB3Fix4uXVJqyn624caGsDTqtECWUUhDwNAVQCy0+fEHE53moJS0xIpHMTwuC7ADOY6f4gQzaBjaZyikih9OoUBNDAlWU4cODT/zPeST+b4NWq6VF6358+vVmRl2rJj5WzryHonj3wxrsjt8PZCkq9jBiUiHpqUrm3h9NXIyCn7baaDcgh2aNldjsgoF9dby3OAG5XOLKAXpOnnay95CLJulennwwzr+2dcOXGy3Meb6Cd16N54Eny9h30El+kQezRXD9UENgHXUhzBYf4WEynnipgkdnRPHTNiWPz+/4p9pBkiSeee4Nvv12PRPuW47PY8HjUzJg4I0se/uWv8VHEvxBpMaYXrz27q/cfYsq0IcKIXh+iR2zoxE/7e3FgMHDmdm58//oOqdz5868/KIKu92HzS4Qwl8J++VGC4/NjGTZqhoenxVd7312u499hx08+2jw387murnuKj3THy1l8EA9I4fW9SHjboAft1i5e3YZ8x6MoldXNTfdUcSTD0Vzz61GTBYfqz4xseIjC4veMdEoSaLG7OORZyt44I4Ifv48BY1GxsC+MHmMYPw9zxGfkEaXLvXH4j+LefMXM+fRO/ni20zGDofbbjby3CIL0x+tIS0tg6HXjqNJ04957tGqkO+/c7KRwWMLkMvrvEAHD9Sz8WdbyJyY/EI3H35Wg1Ip8daqGhqlKvhknZmEOAV9umsCBOm5PDdnc2zsOejkugl2tBoZd0wyBtbtI4caeOKlfJ57cTkRERGXrD0uOfm5bds2fvnlF86dO4fNZkOr1dK4cWMGDBhwSZUf/9dRUFDA/Lm3cFlPgdGg5KMvzbRuriYtWUGXDmp6dtGw75Dft/Hzr83MmlvO26/GBXUuPp9g9tPlqJTw6ltV9O2uobzSS9YZF088EMPZXDcPzi9Dr5Mx6joDTzwQhSRJdOmgJjvH7+c48pZCIowyqmt8fLEikfAwOa2aq3G66gbkYVcbuO4qPbn5HhxOQekQPTPmlPHsIn9C3ifrLAweqGLugrcYPvzGi+4AXS4X99x1I53aSnzzk5UIoz9E57zC8sARBw8+WU6blpE8uagJ+YVebru/jC9WJAT5oHq9gvufdDP51rpwj7Nnz7Lo5VlsX58QKEWQJIleXbWsXZ5AjyF5zJ0VybrvbaxclBxQtwIcPelk5uN+H5Abh4Xx3SYLX200c/qsi6njjSQnKjhwxMmb71VjsuouanL/W1RWVnL3HTfw7MN2enXVUF7hZck7NWzesZfySkHXq2X07WkkIdbL0ZNWdBoZmz5LCTIRBn9A1WW9tCz/oIZvNlkpKvaydV1K0HcSHSVnxaJ4el2TR3WNl6ISD5u22QEJIYKVxBfC5+N3/15V46W0zIvLE8GSN969aGm/wWBg0FUTeX/lSyycH8Wg/nVlszcOC2PjJisTpxdjMgt+/CSJYRMLOZfnDjJTttpEwD83FFQqv99nabmX9R8kBxS1AHExCpa+GMe1NxcybEIBgwcaGDMijFvuKyE+VsEDT5ZzWS8tQwbpGHWbk15dNVzWW0v7Ngnc86ibh+6JDH4+heDF111MuuB+/Bf1MWnqRFY+9hGpZFAgzlJCHtEkoEKNnjBKyUdCFlB45pNNBu3J5GCDx5QkCZnwL0RrqCQMI148aGh4kiiT5CiEgnhSMRDOYXaQTkva0xMvHsooIodT6DDQjA6oUKOWNJhFNWc5jhs3jWmJyqhgyr0TL3lpSwAKyON0PS8/8C82rZIpiPh0u91MGD2RsKxEkiR/ubzf0+wkGdQvUSoNy2Xqnbf8Pef+Ly4KYZEG8kxZtKJzvb8JISilgHb0wI0/ZTuPLM5xEo3Q4cKJGjXVlGOhBruw4sOLCg1yFBxnL41Fy8BzVU0ZKTTFhy+I+DwPg2TEKKKppCSwoPcJH1lZ2bTonIE5DHxmf9lzDplUU06CSEGFBqu+mvjmMXzwzqq/77n4X44DBw4QQwJnOEYYEXjwUEYhGbQJePNGEx8INqsQJVRQTGOpFY1EC7I5Fij1LeQcxlpC0yFsuHCQQhM60Luezy/47QjiSA5ZXq2S1OiFkWPsoSlt0BFGHtn48FK/zqYOAv+G0hlsdOjW7qLmhUIIaiprOMMZ3MJNAmnIJQUIQZvfpLRHEEMH0Zt9bKYDfcglkyyOEE0CTWgdRISdhxM7Nsy4hBOVpMYtXBRwttYjtS3lFPuDf1DQjcsDJe7RJOAUDnx4KaUAE5W0ogtF5GCiqp7i2a8OzSWDdkQQw/49B/5wGwDcfOs4Hv7pCZqJ9iHbqJISEkmjGKke8XkeOgyc4xRNaUtP0RLcglIKOcZuUmkaRHyCn9RrLbpymiO0oweSJCGJuvtCISkRFolIbyJIkE5LjrCD4+wjRiQQRzIKVJRRQA6ZtKJr4L6KkuLYu2szy996m9tun3pRbeH0Ookjyb8BQx/kKNATTgKNMFNFEbnIUYT8vgEa0ZxsjqFC4y91J4UiciilEIewUkUZWvT+DVIRTyOaUUNFkEL+t4ghgULOEUcw+VkpSjESjYkqsms3ps6TrAmkEiclYxTRHGI7qY1CBzj9Cz/uf+ApZt43iTdWHECS3LRrqcJiFZw47cLbgCVbfqEbvV7GqGF6HruvTgjRv5eWe6dGcONtRXzwRnxQSKpSCT9tdZAQp+TrVUmBkmGVyr/+6N5Jw/THyhgxWM/ZXA9T7iumS0c1r71bxaw76ost5r1UwdTx4Vx5mY7rJhQiKdKIiwu98f5HIEkSQ4cOY+jQYX/6GH8Gcx5/ibfeXMCVY9bRo7PA64PdByQGXTmeDz689/+bsEOSJO68Zx433TWb2XdBWrKCPQcd9O+h5arL9Lz3sZm168yMvs4QOMcak5eps0p58K7gtVpVtZezuW6USgmHUwQRn+dxRX89Q6+w8vrKGuQy2LYuNVAFqdHIuP/OKJqmq3j0mXK6ddbSo5OG0nIPX260YjTKGX+Df56lVEosfFLNvfNepEuXtX+5HQoKClj31YdUV5XQvcdA2rV/iG1bv8PtdjL9/svp2rVb4Fq//XpZgxaKcrlEQpw/WCwx3r+eHnd9GMMnFtK/p5aUpLpnZd13Fl59q4o3F8TTv6cWk9nH26tNvLy0ioH9tMx/uYL7bo8kJVHBg/PLeO7RGJa+6N/ALynz8OSCSo6ecHLvbX4VaaO0OLp0+f18gYvFJSM/fT4fCxcuZNeuXQCoVCoiIyMxmUwcOXKEI0eOsHPnTmbNmvWvYuQPYOW7r/LsIz5OZKpZuKya3t00JCco+GCnjTtnO5g4OoxN263cNNLAJ19bUMglhk0s5LabjTRrrOJ4ppMXllSBJGjaSEWndmqOnnSx6vUEcvI9fLLOzItzQ6v41n1nZcggPQN66/hhi41P307ky40W3nqvBr1ezo+bbbz3sYlpE9zcPCoMjVrihy02Kqt8tGqu4uMvzbRqpmLFIn/y8Ky5fqVdYpyTqqoqoqJCq+4awoYNX3L94Bo6tonkoy/MFBZ7GTKuAINOhtUmaJGh5LXnYrlnjo5VH36AJEmsX/cpg8e9zPjrfbRqBplnYNWnMkaOmk6fPn4TnpKSEm6fOpLZ92gDxOeFMIbLmTwmnKXvmdj4UTDxCdC2pZqpNxt5f61fjVpU6uOHT1Ior/T7spZXemneRMXa5YkUlXh5cfmLPPfCsou69vN4c+nzzLvfRq+uWgqLPUy8p5jHZkYx70E/YW2xern57go2b7dz56Qw7rs9dBvn5LvZf9jJg3dHsnBZFY/Pig45OCkUElPGGVn8rprmzZvRo08jSksr+HHLPq4aUJ8g8vkEXq/gm5+sAVXwb/+++Vc7UbHNWfbG6j9tk9Gpc19OH1seRHyex9WX63j93SquH2pArZYxqJ+e/EI34+8sZsa0CIYM1KNR+zvXhiCEQC6HKy/TE2aQ4XIJMs+4kMskWmQokckkZt0RwfRHSskr9NA4TUF4mIzpUyLo17NucXHTjA4cOwtHz4BM8hPDTy6u+xxJOk8US/Tq1edPtcU/BTeOHc0bC5eSU5aJAxud6Be4ZxNphE1YOMg2PMKNQlLixYtW0uEVngbLa33Chw8fNmEhm6O0pQdyFLho2FBbCIEHFw6suHCQSCMqKCaHUwBo0AcCZQo5ixsXHuGiES1oL/XmiNjJcfbRqVlHbrxp9N/SVl6vl5KcUly4yBNZfsVp7cLSKkyc5ACRyuBd2q/Xb0BWqAuyB4iXUrCIGo6JPaSSgZ5wbJipji6m95DujL5x1N9y/v/i4jD46qt4d9l7lIpC4qS6kiIhBGc5SSQxKCQlkSKGCkrpLg3EJ3y4cFKUnEl5aTladxgmKkmnJYk0Cjwv5z0jm4sO+GoTWq2Y6i3kL0Q8qRxjDw5hw46NCkoIt+qpLo0jfGAY+WcKsFU6aOpojh0rHmzo0BCpisTj8eB2N+yT+0+H3W5HQoaFatJpSS6ZWLATLkUhhMBEJUXk4MKJDgNylETg95qWSTJ8wksksVRR6ieHLlB154sz/tCaEMSnEIIyigLBORfCK7yUU4TAh5FooknAjQszlbXkUS5C+GpL0AU6wkihCTrJ7z/bjh4kYiUu6eLmA/v27cN8zk4G7ThHJiXk4RB2jETVS2k/f/2NRAsKOUdjWlNNBa7aRO5QyOcMcSSzh03IhQIdBhJII4UmHOJXWtEZGxaqqag3vpxX3CeLJpRTxBF20o5e2LBgohIj0YF2PcdJIomlhDyqKCU8hFr/9+CwOzBJlZT5Com94Pn3CR+ZHCKBNLy1Gxqh4BM+TnOErgwI8tROIJVIEcMx9pAkGte7Ro2kwyc8FIu8WrVk8Fjr84rARqJG0pIo/FUTFZRQTjFO7MhR0JE+9dSgsSSyZMFrjB4z6g8rfUpKSpAhI4JYzNRwkgPoCMOHDyd2UmiCEhU6Gi791Ug63MKFwG/RIUNOLEkUkE1betBC6gjUbSodYReRxNWS/KHhxesPLqr1VvY/S4VkcZSWdMKAkRp5BS2VHZHcMtReXaAN9VIYQghuuvmmP9QG/1QoFAp8Xi93TTYy6rq6+/zVt6p4eWkVD90TvBYSQvDEixW4XD4enVG/Mig6Ss7s6ZGs/MjM1PHhrPjIxK97HZzKctGxrZKp4431vBLBnznRJE3JvsMOnpodjccjeH5JOWUV/mqzZx+NoUWGipOn3Tz1agW799vJOufm5+12wsNkCKo4fPgw7dvX38j4K6iurubddxayf+8mNGqBy63iiqvGMG78rSgUf50Ckslk3HnXQ0yZeh+ZmX5/2nseaHlJjv1X0a/fAPT613lq8TzslkquuUKg0ciQySTeX5LAc4srGTSqALlMUFbhw+kSJMTJg9Lb8wrcTHuglKdmR/PCkkpuHN5wH3LT9eGcyi7njkkR9ezfKqu8vPZONd99nBywaAOYeXskdz9cilYjC2StJCUoMFXn8lcghODF5x+jOP8Xbh3rISlBzt5D25j/hMQddz/FZZfVr8pwe/hdO6viUg/j7ixi8OV6Hrw7Er1OomsHNf2GFxITJSci3J+DUmP2seubNAy14qEIo5wH7vKX2C95p5oNq5OZNL2Yc7luvl6dTHSUnINHnby+opqSMi9er2DvIQddOqjp3U2L0ym/5LzhJbs7N27cyK5du2jdujXjxo0LCh7Iyspi9erV7Nmzh40bNzJ06NBL9bH/Z3Hq5F70Y+CT9Ra2fJUS5F1SY/Jy3YRCTGYvl43I59EZUdw+KYLyCi9rvjCzfbeDtGQFd0w2cvyUi/AwiQ0/2FAq4fpbCpn3QDTHM10cOeGkXatgj6VTWS4+WW9mx147Bw47/Qt+jyCjkZL5Cyp5fFYUX72fhBDw+QYLV95YgEIBN40IJz5OzprPzWzeYQ94jix4o4oRQwwoFH6/xD9zA2/85kNWL1ah10mBsKevVyUjk4FcDvmFHqbMcnDf/YsCD+11w0Yx6IqhfPPNV6zfkk18Qjpvvj0yKGRj0atz6djGTvdO9aXv55GSrKBxmrKe/+l5jBxi4IYphUy8MRyDXoYxXI4xXM7c+4OPGWGUU1R46qKv/TyOH/mVRXP8A/vDT5fz2nNxtLwgeMfrBbvdza5vUxgxuZB7b4vkbK6bxW9Xc/qMG7kc9DoZB486SEtWUlLm5aoBeha/XUN5pY9pE+qnLrdurqJ1qwxGj5lC3779qKysZPyYXmz6TB20OySE4OlXK5kwOpy5L1TQo5MmKHBKCMGzCytJTlIQE1XOxm8/Y8LEO/5UO/z0wxdMGl2/21q7zsw7q00kxCnYusvO2nUWunVU8f0vNmJj5Hz0hZkFb1RhMvuwWH0cOuakQ5v6/mI/bLaRnKCgZTO/9+2mbTa6dNDgcgkOH3cy7oYwrrlCj0Dio7cS+GmrjeoaXxDxCXD91f7F3qpPTEgStG+tpk0LFS63gsyzWrJyDJhNJVx/w8UFHPwTodFo+GT9xwzsdSWdRF9MVKISmsAiVycZaCxaU8AZGtEikEwcRRyl5BMfwhOxkHM4sHGMPbSkU2DBqhFazKK6ntoF/N5kPnzEk4qERBmFmKmmNV2RkLGbTTSjHXHUKak9ws1x9uITPhrRgpPsx3LIy+233snK1Zfe/8hut6NERTrtKOAsB9mGTMjx4UOLjlZ0oVLKC3rPZ2s+J8IWV883rqnUBoswcUZ2lLimMbRp14Zpdz9Cy5YtL/l5/4s/h6l3TuXTNZ+TZT5CvsgimgS8eKmmjBiSSMUfKOfGFQgdkUkyNGjRePRExXqpLjSTRGOSpPSgY2slPW1Fd/axBQmJDNphx4rUkMEgICGhJwwlarx4UaCg14A6b9tGzRv2JwWYOmEa327a8K8NSAh06tSJcoqIIYEIYjjL8QDpdIJ9KFCSRjPU6LBQzVlOYqIKjfCTUH7F51la0jmI+AR/CfoBthEp4oLIQyEE2RzDgxvnb8jCYpEbULXFkoSJKvbyC17caAkjiXQO8StNaEN7/GnkJlHJaY6gFhpsmMklEy1hfLtuI3PmzPnDbfHeu+8T5YknRkpEJwyc5SQynMRQX5F8HhFEU0YBMkmGTPgT0Y+wkzARgQwZUcRjwEgumShRkSplYBJVmKmmvdQLgAJxlkTS0Ulh2IQVN07yxRnUaIgmOHjIbzigIJnG5JJJKhkc4ldSRFN8eKmghGjiyaAlkiRxShygcUaLP9wGAD9u3EQzbwdKyCNfnEFPOD682DAHEsq9woP9N2n051FGAfGkBBGf56GWtBhFNFWUERUySErCjj/93UgUB9hKhmhHuBQZCAOKJJacWm/X7gwM3Hce4eY0h6mmoh4h6cOL0RbLxx9+zO133f6H2mHv3r2o0JBPNjEk0ri2TcFP0J/mMAbCsWJq8Bhu4fKXsBOGTJJTKUqRI6MDvYM2BiVJIp4UPMKNGycl5BNLfS878Adp6TBwgK34hA85CiKJpZ2sB+7mNRjSDVxu6Fd37RZw5YAjE9xeFyDRosXF3RP/NGzbtpV2zXKDiE+A+6ZFcO+jZYy7o4jZ06NIS1Zw6LiTRcuqad9aRUKcosFx5or+Op5fUsXP223cd3sks+6I9Cv+bimsl4VwIXp31/D4c+W88mQsg0YVoFErGD5Yjc8H4+4sRqmQ6NbJnydhsfj46r0kjp1yMue5CuJjnaxetYj2L71zydrmfMXgw3fbeOEBDZIkw+Xy8N7ad5gxfROLlnxQj6S0Wq189ulqftn0BeAlPiGdCZPuo3XrBlKNaqFSqf7HwowuBp07d+XdlV8zY/p41Kostu2288BdkZjMPqw2H6XlHp54IJqRQwzI5bBzn4Pxdxbj9QmUtZWjarWMT9eb2X/YwZgQFgbnodNKVFT5uOqy+vfIOx/WcN/tEUHEJ/gVlYufieO6CYWMHKqvWzt4/tpG8HsrXycx4mdefUwNtaryNi1gzDAfo26bg0KhZcvmdZw+dQiZXMmgK28go1lndh/YQY/O9TfLyso9GMNlfPJ2Im+srOHykfkolWC1C2bfE8EtY8NQq/2CoQ+/MDH+7mI+ejMhiATu2lGDyy0or/Ty1oI4Bt5QQHSUnI++NPPltxaemh1NsyYqhBBs323n/ifKuX1iBK3bNWyf82dxycjPX375haSkJObMmYNcHiybzcjIYM6cOTzwwAP8/PPP/5KffwAKhWDBG9W89lxcPdNmY7iceQ9EM//lCpxOuHWcn7iKiZYzfWpE4HU+n6DLlbm8ODeGPt11rPrEREmphw8+M5OT62bC3cV07ajGYhVU1/ioqvbicgu+WJFE03Qla9eZKa/wsfozE2u+sLDps5Qg0mvsyDAG9tNy5egCbrs5HI1Gxo3DwigujWTw2AIG31TAoL467rrFiM3mo6xC86c8GzxuZ8Avccmzsby92sS1Ewowhsmx2X2YLTDyxvl07Rosi9bpdIwaFXrX1OVyUVRwBKNBUFTipVkDAZO5eW5iG5CBg79MWpIkPB7BhWHuTqePbbsdOJyCLu3VJMQpkMl+34OmIfh8PnRaH5KkoLLKi8MpgohPgA+/MDP15nAijHKiI2WMnlqExerjhcdj6djWT/LlF7p55JlyLu+r49ab/PeMEILHnq1g6cpq7pwcEXTMY6ecZCQf4OzRR3jpeRcajZrUZBlXjcln8EAdg/rpKS3z8PE6C726aLj/zkiyz7npdU0eE0aH07ubhrIKLx9/ZaFVMyVqlcQHr4cxZPz7jLz+ZgyG0OVHvwe3x4lGHTxhWfpeNZlZbta9nxjYkfV6BfNfrvArmPto+fYnGx3aqBk5xMCziyu586ES3nk1IeDnCbD7gJ2XXq/itglG3nq/htHDwvju4+S6SbRX8PjzFbx4qoroSBk9BueSGK9gybP1Fwajh/r9wlZ+kM+Dd0cxoE/wYLjzgJFFK1KpqQntr/IvgvHNN98gF3KyOIqeMBzYcAknTWlDmBRBPCns4Wca0QINOqzCRBrNOMIu3MLt93iT5HiFh3yyyecsjWiOhMRZTqAWWprRnia05gi7aCE6BghQf/lgKac5Qif6BBZC4URiFWYOsxMXThJIDUqFBX8JYBvRnUNspw3dUaLG5XaSf6SYU6dOXfKFjU6nwyv3T5pSpCak0CRYkSN8yH+jYHe73SgJ3ccZpHDiZCnMeOi2f8ft/0JER0fToWt7tvy8FR+CMPxETjotgoiYInJpRHPOihPUUOH/ZY1AqVHgxYuesJDJ7ypJg0EYiSeZKsowUYUKdYOL/TIKiSOZMCIo4Awd6YPjhJ8oiyUZeYj7zIoZNy4iiEaUKNi2bRv9+vULcfR/NoxGIzqjBmeNA0mSaC26sZ8tZHEUI9EkkEY5RVRSihY9EcRQTC4l5CHVelB6cGOQ6vtzySUFbUV39rOVKBFHFHG4cFBELlr0pNCEk+wnXbQkQUqlQhRTQUmQCj+GBNJEMw6wlXAiOM0ROtI3qMw4XIqinejJHn6mE/05yT6KyEdTeXGWQAf3HURbq6AMkyJIEU0oIgf37yj3/RsA/oWnAzs5nCaciIASM5fTVFEGSH6iTJjRE0415VSJMiKlWMopoi09qBSlAdWmGg12rBxgK2miWUCBWU05YUQQQyJ5ZJFOC7x4UdfaSqTQNBA+BtCY1hTkFl1UOygUCiQkmknt8QoP1VSQzVHa0D3gQymXFKiEhmpRQYQUvClvoopE0hs8fhRxtantwXMcIQRePDSq7WfiSMYtXBxhJ61EFxzYOSs7gdZnoJpyv//qBUSTQlLSUnTmANuIE8kBxfH5EK1mdCDzxB8P+tFqtXjxoEJPEyk4WFQuyWkhOrKfrThxNOiHnUc2Lpy0pycVogQFStw46gUmnkcCaRxmBxp0FIs8En4z9leJMhzYaC/1okwUYsdKmtQMSQmG/iCPiED4BF4zCAfINCDTg6YNKJPh+OYc1G4NmzdvZsKECX+4Lf5p+OqLd3hhdv1xRZIkljwXx90Pl/DS65XsOeAXLyx5NpaSMi9fbbQ2eExJ8vvx7/42LRCwa1BItGqmorzSS1Rk6PlSUYmHls1VvPR6FZf10vLUw9EBb0MhBEverqag2Eu/njpefrMaj0fQpoWaz1ckMvb2YorKTl+CFqnDKwse44XHHHTvVCfOUKkkbrtZi9N1hs8++5AxY+pCZMrKyrj37huZNs7Gl+9oUKkkTmQeZf6rt9C97zTGjbs4K4r/Jjzy2MvcN/1GEmMllq2qZu1XFpwuwcY1yUEl2726atn8ZQr9hudTUuZhy1epGPQyxt5ezGP3RfH9LzYu7xOaAP/uZxthehlmi69epejmHXZm3RE6g0Cl8lcWZp9zk9FYRUmZB0kW+rV/BF6vl+82fsxPH9eNq8WlHj772kJ1jY/EOBeLFkzlxbnh9HhMg9Np4+N1b3LooIKHjgo+fjM4M8Vm8zHtgVIevtdfaXr3LRHsP+QgNlpOu9bqQMn++WuZPMZImF7GwmXVPDIjWHndr4eWw8edDB6oJz1VwfFTTt5fa2L9qqSARYUkSfTtoWPD6mT6Divi0y9m/+m2aAiXTEdaWFhIly5d6hGf5yGXy+nSpQtFRRc3uP9TYbdLFJd6aJwWvEtwLs/NyMmFrF1nZtSwMOJi5SiVoXevZDKJ9FQF+YUeln9Qg9Um6NBWTVmFl5HXGBgySIfZLJj/UDQbP0pm+9epPHF/FHc/XEpRiYdx14czbUI4j79QwZBBupBeEHExCkYPMzD2jrrvNSFOwQuPx9Cjk5pHa/1U7n6kjNFj/pzar1F6S/YfdgD+h+K2m418/3EKH7wez7r3k4iPj+PKK6+8qGNaLBbiYmSE6WUsW1Ud8jVCCLbstHMyq+EEvjM5fnI0PEzixGkXDoeXxcurGD6piINHneQWuJk5t4zxdxWhUDasMP09yGQyrHYFPp8gv8hDemr9PYusM246tPaTnN06asjJd7N2eWKA+ARISVLy3pIEvtpopajEX/otSRLPPBrNl99acTjqfFz9SYEW+vfSAVaapJn54SMFG1Ynsff7NAb21bP+Owsvv1nFspfimD3d3ylmn3UhhBeNGk6eduNwCEYM0fPrHgdTbjKSddbNuBEeNm78+k+1Rfceg/j6xzoS2Wzxsf47K6/MjwkqRZHLJZ58KIbMM25+3WPn2qv0NG2k5JmFlYwZZsBs8TH3xXIGjMzj5ruKGHJTAbfeV8KLc2NolaEiIlzGbTcbgybscrm/rbbvsiNJoFT4SxkijKG7Ubvdh9Uu6hGfAD071dCmuYWdO7b9qXb4J6GsrIzFL7xOO3rSTupBE6k1raWutKYrpzmMRZiQSTIk4LjYSwwJZHIIHz7a0bM2iXcHB8U2drOJairpxVWkSE1IlhrTXupFJLGc5IBf7UIUh9nBLvEjB8RWdvEjWRwlgdR6CyG9FIaRaLToSKNZyPOXS3LCiKCUAjRo/WRTRSRrP/zkkreVTCajz4DeVMvLAr+78B4uVeZz2RX9g97TqEkaZTQ8LtvCq+ncub6n5L/4/4/HZj/O/s0HiSYeNWpsmGuDVfx9khCCXHEaO1ZOcZAwIulAH1rRFZ8D3NU+EmmEFTMH2UaBOFvvM/SEoUFPM6kdLehADRVUitJ6r7MLKxUUE0MiWRxFQsYRdrHj2FZyjxfgPiHHcYJ6/8qOGzhx/ASOE6CtCWfzj1v+9nb734q+A/tQTQUe4UEj6WhDd8opQkLiENtx40SDjhxOI/DRgytoJrUnQ2pbG4rU8EauRtJhJIpIYsjkMACd6EtbqTuNpVa0oRs5nGKv+IVMDtGCjvWUUwpJQWu6UEgOajQh/RVlkoymtKGEXFrSGSUKPOLiVC5alZZSCgI/q1AjR0EZhQgRepO5kHPEk4JN+FWQrehMW6kHUVIcUVIcbaRutKMnKlRIyDjMr1RSQjt6cJy9lIp8BL5axeppOtGXplIbYqUk0qRmdKIfxeRSLcrxCR/nOEUy/pJxCRkFnEMCfPgwEhVEfILfO9Vmsl1UOwwfdR3WiErAT3JGS/G0pxfZHOWo2E22OMYRsYsqyjnBPkpEfiBAxy1cmKnBQ8PzWzdO5CE0MuUUEU5k0GaJUlLRlDYcxz8GR/riOMyvJJEeUmEnSRKJpFFKIeDvq85wnFiScGIjJS30Bkso9OrVCy8eGlO/KkEIQR5ZeHGjRs1BtrNH/MwxsZdccRqncFAozlFOIS3pxFlOUMAZ0mmBgoZJebkkR0KiOR04w3H2il8oFOcoFnkcFbsp5Byt6YYQovbe85Ojmrb+hPeCc4Uc+uYkW7/bRvVmN6bvoeZbcJ3z/93YVosPL27Xv1Ygv4fq6ioS4hru1zq21TB6WBjxcXIenh5JSpKSti1V7NrvaLCv2LrTTtuW6gDxeR5jhoex8qPQ6mEhBO+vNdEyQ8X+I06eeTQmQHyC/36/97ZIjpxwMmxCARVV3kA+giRJzJkZhclcfXEX/ztwOBwU5B+me6f6FW4At47VsHHDh0G/mzf3bl5/xsFN19dZwbVqruLDNzRs/2UZ2dnZl+z8/k5s376F228bwfixPRh8ZSuGXtWCWfcOweGwk1eSyguvVfHAXZH06KwJIj7PQ62W8fD0SIYM0jP29mKM4XLkchg22MDh405On6nfZxYWe9jwg4U7Jht5e3VNvb9LEiH9Z89Dr/VzPhaLlzsfKueu6U/86evPzc2lbQuBTCYhhGDeSxXc+1gZqckKrrhMR0a6CoXc7R+bJAmNRsakGzW887IPhTKKyTPDmDLTzBsrqnn0mfLaatKIIEXotIkR/LTVHjLMC/xBRT9vrz+e5Rd5mP9yBTfdUYTNLljzhZnpUyJCtk10lJzrr435W+67S0Z+KhQKHA7H777G4XD8V/hA/LdDCEFNjbVeWl1FpZepM0tY+FQsb74Uzz23RqBQSA124HkFbk6eduP1CpYtiGPVa/F07aihuNSLzeFj/2Ena95KoHlT/wCvUEiMGBrGWwviuPmuYnw+wbjrw4mNlv+u1P+qAXrKyr0UFPlLsMrKPXRup2bnPgcffGLishH5HMsMZ/iIP+dzN37CPTyz2K9kvRBqtYwDR90o1E2JiYm5qGOGh4dTWCJonKZCJvP7w1x4fLdbMP3RMjq2VZPRWMmmbfUfYiEEzyys5IZrDNz5UBkut4/RU4sxmX18uyaJ+++M5M5JEax5M5E7JhmpqqrG5/tzyY09el3Nuo0OzuW5OXG6fscbHysnt8BPaKYmK7myvx5jeP0JgUwmMX1KRNAALkkSV1+u45df7QAUFHkYeUshTpfgVLYLh0NgMvtYtLzan4wtk7iiv46FT8cx6UYjm3fa+XS9iTb9z2FzQNN0Ne99bGbR8ireXWNi1SdmYqPl7D/i5IXXqli2qoKDB3b9qXZo3bodaz6v4Fyef0L41UYLY0aENVi+8vD0SKprBMOuNnDvbZF882EyP293EB4mY+3yRL5ZnYxSKfHQPZF076Rh9NQi7niohFl3ht51kySJaROMTB5jpEtHLUWlHn4KcW8Ul3p4/PkKakw+hk0s5OWlVVRWBXtDNU51IpP/+RCsfwoWvrSIps629RbSKklNa7pyjpOYRBURxJBGMyopxYqZPfzMGY6jRE0U8XjwoEZHB6lXPYVbnJSMwMcJcQAndnozmG4MpC096MEVRBEbCBL5LRJJw40rkGYdCio0FJCNDDnhRKJAidXcsPLgj8Ln87FlyxbefP1NPv3kUywWC4/MfRhPMxPl8iK8wotTOPyBHeIsee5sNn32C6OG3UhpqZ/AOnHsJPlkhyQgKkUZNp+FhISGQx3+xf8fVFVV8c0X35Doa0wrqQtt6YELJwfYxhlxnExxiJ38gAm/urwDvYmREvDh4xi7aU57Okp9SJWaki61oBP9sGKiUJwL+hwrZjT4lSMGyUgMiRxlF5niEDWiErOoJkscrbWQ6EwWR5AhpyWd6Sj1oSltf5dE8JNDtep6vKg1DT9H/3QMHDgQLx6OshOv8KJGiwoNNVTQiX6kSE0JIwIlShpLrYLGRUmS0BGGXYTud3zC749YQSmt6ESK1DSgyCsSuZzlJG3oRkf6oMcY0h8UQC+Fo0ARUFSGQiQxWKhBJxlQoMLrvLiqmNj4WDRoyRP+RdF5T+Io4snmaL05cZkoxIEVHWEcZTcRxBAp1fcZNUpRGIigEc1pQaeAr6ccBdkcx4KJbI7Rgo71rANkkowWdOIUB9nFj4DARBUmUYUdCzbMtKAjXjwcYSe5IljlJYRASBfXDt27d0fXSIlJqqsg0Ug62ku9iCIeE5Wk0JQwjIQTTbbsKDv5gQNiKwfZhsBHPmcaPH4eZ7DWBj8BeIWHPJFFAWdpTP0y2HCi8OElXWpJY6klbtwN+qoCaNFTSQl5IouDbEOJimSaUKrPY9zEcX+4HSwWCxIy1ATbDwkhOM4+ZMjoyuV0kS6jhzSIdvTASg2FnGMfv5DFUXS14YlxJNOWHpRTjBVzg5/pFR48uNnPZiKIJoIYSinEh5emtKGN1A0ZMs5wnHAiA2pTVRK4K3wc3HsIHBIa9BxkO8fEHk7ZD7F971YsFTYSkuPw4kWn/3uSuv+voGnTVuw52DD3sO+Qg1bNVAzqp2XtOv/Gh1otY0BvLW+vrk9kWm0+Zs4t45Hp9dcAvbtpOJPr5qvvgm0kfD7BnOcqiImS8/X3Fm4e1XBp9MzbI+jUTk1kuIzPNtQdp10rNTrdpQv7q6qqIi2pYYpHp5Mhk+rarbCwEI2igNYt6o+/kiTx6HSJ1R+8dsnO7+/CRx+9yzdfPMSTM0uQfBUsW2Bk/4+JbPrUyJYvdIweWoZGJXEmx0Wf7g23d5/uWhxOf17DQ09VIXz+dli2IJ67Hy5l0bIqCoo8FJd6eOv9Gq66MZ+FT8USGS5nxRozew7ag46XmuRXOf4WHo/g+cWVrP/BxpJ3qhl8UyHnCrRERl5cNsqFkMlknKca3lhRg04rsXZ5IsOuNtCjs4bZ06P48r1E7ptTysAb8hg2sZBJ04sxWXw0SjLxxPw3iIgfSXmFl+uvMfDdx8n11K4JsXK0GqlBQlcmkzDoZXg8dWOaEIK9Bx1s/jKVV56MRQJ27XfQuX3Dc75uHTxkZ5/8023REC4ZE9m4cWN27NjB9ddfHzLQpqqqih07dtC4ceNL9ZH/Z3H69Gn69VSxc6/AZvMFdp+Wf1DD/XdG0ijVP+ncd8hBRaWXrbvs9O8ZfGMKIZh0bwkbPkwOMu8ddW0YV/TT0WNILu+/lhi0M3UeTdNVJMYr6HtdLlPGRSBJUG1qmLSrqvbSpoWa+S9XcDbPTXKCAp8PCou97D5gp7Lax+PznvvT7dG0aVMGXHEXo6e9wZwZ0KmdhmOnnMx+qpL8IkFigpy77hjFxMmz6Nmz9x86pkKhIKNZN5o02sapbCcKuUTHgbl0aKtCrZKRk+dm2NV6Vn1iZuYdEbz6ZhXHTrqYeGMYxnA5x085mf1UOflFHk5luejVVcPGNUmMmVbCYzOj6pFx/XroGHK5gy1bfmHAgIEX3Qa3TZvFHdN+xWk7RUS4RFGJJ5C4BnDTyDAenF/OFf11OJyCHl0aNs5v31rFR18GT+oiwmXMnFvGnOcr8PmE/3h3Bz/Hr75ZxZ0PlbL0xbjA9U28MYy+w/KQSdC9kwaZTCKv0M2Dd0ey56CDHzbbWLs8kU7t6s7HYvUxfOK3bNs2gr59L7uodvhozXIeudfIbbNKuO4qPRVV3lp1amgkJyo4nlk34CiVEoufiWXAyDy8Xv8EYN4D0Yy/q5genTUMu1pPTn6w5P+3SEpQkHXWzeJnYjl83MnTr1Qy5HJ9wNvk1z125i2o4KG7I7nzFiNHTrg4nulk1NRCljwbR5vaycXZPC0N7Fv8iwuwc9tukkMoOsC/0PMIN2c4TnPao5PCaEFHf6o5ZorIQYMOLXqiiCOShoM1EkilkBza0j1AyMhQ4RB2qqkImZ4OIBDIUWARNRik+t654C+B9AEWamhOB0r1efS57IaLbosLcejQIWbd9QCKCi1KsxaPys2SF97gpsk38v7H73Hr+CnsPb4JtU8XSPtuRWcMFUas5SbGj5rAl99+jrnMQjPac4hfSRTpRBOHBw/F5GKhBqO24Yn8v/j/h40bNyIcEvGSPw1YkiSa0Bqv8GKmikpKkSEnkUZ+n9xacr6k1gf3t/eqJEk0E+05wFYSRBoySYZNWPwBIBeUiSaRjg0zStSBsBsFKoxEYcWEhIzWUpfA6/WE48QGclAmgSICJCUIN3irwVJgR+7197f2mBpGjBr+9zbc/2KMGDGCh6Y/TAJpHGQ7ajQ4sdOR3oExuZh8EkgL+f5UMsjkEO1Ez6ANILOoJosjOLDhwEYr6pTedmGlhDw61H6GW7iQ/UY3YRdWyilG4COSWBQocRK8+LsQLpyBEnQJCflF6jCmTb+N+ceex2VyckBsJZJYtOgpo4g4kjnAVvQiHBlyqijFiw81Go6yGyNRDdo2ACSTTgFnaS11JUrE48ZNdwYhk2RYRA1H2RMyVAn8G3IKoaQdPREIisnlNIfpQJ8gu4EkkU4WRygU5wJeu1Wysnqq/P8ESZJYuWYFt99yJ7mZJ9BVRSDwB/JISLSnN3JJjlFEsp+tNIpqilNupUlpx8Axjom9FItcEqTgeyZfnMGFAwuCk+zHJ3x48eDETk+uqreBeP58lKJuIatFj5lqDIQeF2uoQo4CDTra0wuQOMVBBl53GfHxoTcbQ+Hs2bP48GKiMohsraIMNRpSpKZBr9dIOjqJfhxlF83pyCkOYqEGJaqA9UEkMbhwNOgBXsAZVKhx4w6Q4UUihyJyqKECr/BioYZUMkiW6ta9khIKywrQEUYijVCiRibJcAh/cJQGHYpyOfIIL9HEX7Sw45+GNu36MO+lL/jmQ0299ey5PDfFZV6aN1XRsa2aeS9VMqC3ltRkJbOnRzJzbhm3zChm0phw4qLlbN5hZ8VHJkrL3OTke/AJB21bqgPVlZIk8d7ieG6YUsSS5dVc0V+HzS7Yuc/OjcPDOJnlIiFO8bvrh/hYBR4PfL4iiaHjCxg6SI9BL8Ni9REV9efT3n+LiIgICot90IDa3+USuL113EBWVhbdO3qB0JtandtrmPPSpSehLiUqKyv5/pvlfP2+mon3lLD0xTiaNanbeFWpJGbcFonV5uOVN6u57/aGS8vLKrwI4a9cXP1ZDTY75Oa7SUtR8s2Hyaz/3sr8lyvw+qBvdw2pyQp27Bd89m00zy9YyOMLniEyrIIr+3mpscg4cNzAQ09b+WqlKkAY+nyCSfcWc2V/HYd/Tgvcv4XFHm6dNYX7HniDjh0vvuoqNTWV45kyHA4fX35r4buP64dUhofJef7xGH7aYmP+7BjO5bmZ+0IFOq2cXbt2ceLEQdo0EXTtWDf3KynzcOiYE61GRl6hixqz73cDkiw2H+eLwYUQPPhkOWNGhKFUSiTGK/jq/SS6D84lM9tFfGzoZya/SEZU4qV7Ls7jkik/r732Wr/q5JFHWL9+PdnZ2ZSXl5Odnc26det4+OGHsVgsXHvttZfqI//Pwmq1EhUBM26L4KXX63Z0t+6y07Gtijffq+aFJZXc/kAJa5cnMH9BJUdOBO8ofL7BQrPGyiDi8zz8vpByunVsmG3v00PDlZfpCQ+TERut4MEny3C7QzM1H35uxmb3YQyX8fWqZFYsSuCRe6N44fFo8ou9xETKSU9vGvK9fxSjb5zIzIc+YNnaHvQbKZh8bwVPzY7k4E9JfLtazhtPF7Ph81m8v/KNP3zMGTPnsWxNBA4nSJLgu48SOX7ShdEgodVK/LzdzqSxYZzLdeP2CD74rIZuV+fTd4SLJ5c0xWiM5MBPjdi2PpXrrjIwfFIxY0c2rEKcOErGN1+v+lPXr9VqWbj4A5RKHc8+GsOk6cWcza1TaqUkKVAp4YF5ZURHysnJb7hU5tufrOTkuZn5eBlrvjDjcgm27bbz6duJaDUS/Xvq6hGfADPviCQ7x83lN+SzZYd/YbN0ZQ19u2vZvTGNFYsSeOfVeL5elUzWWTelFV6efCg6iPgEMOhlfLEylvnz7rrodti7exMTRhv4ttan5cctNrbvbniRdd4u4UJERcqJjJAHdqQapfr9SBfMi2Hm7ZGcy3Oza1/oY1ptPt5eXcP2PXaeXFDJzaPCsDt89Buezzc/WrBavTz2bAXPPJLCsg9cPL3QTl6hAo9Hg1yuZcosE8dP63jzw1SOZoZht9Vgtzd8/v8CJB8NPlMAonZhe4qDHBTbOSC2YsVECumk0YwUqQmxUlKApGwIchSYqKKCIoQQ+ISPEpHHEXaiQdfgOZSSTxLpZIVQHAHYhAUvHqKIJZVmuHHhjDYx5JohF98YtSgqKmL6rfcRfy6DBEtjoqUE4t2pNCpqy9rXv2LkNdfDSS3dfVfQUepDN+ly2tCNTA5hFSa/OitfzzvL/eb6RimKjvRB4OMMx8knmyjiAkEl/+K/D1mn/QFHv4VckhMhxZBOS3x4KOBskAqvjAISQoSAgf85MxKNiUoqRSlH2RVIer8QLhxUUEwazciQ2tGI5rhwco5MGtG83vmkJKUSPtSHvjuom4Oqsf+/uu4QdY2K5sktqVaUkdw6Ligs818EQyaToVQp0aCjM/2wYkaLDrmk8Jdai5MUchYvHk6LwxwSv3JC7KNalCOEIFyKxEgUe/mZYpFLjahkn9hMLqdJpyWt6EIEMRxmR0Dtl8VR0mge6P8UKHHh8JNhwstxsZczHEeDFj1hFHAWF07KavvRUDhfBmwVZn/JuqrhstVQ6N+/Px2vbINQe7Bjo5AcAMIIp4BsfLUEoBUzGbSjPT2IIQGBD4k6pXFoSDjxzxtSaYoPT6APNEhGlL+jYj7fPgoUqCUNjaTmtKMnZzke/AmSP0CsiByEENiEBUtyKXfde+dFtQP4vWA/+vxD2g9oTRVlOLHTBL81zPnSepkkJ4o4CmtyKaso47DYQZY4gk1YSCKdPLI5KLaTK06TIzI5ILbiwkF3BuHEgQA6Sn1oTgdkyBpsP5uwBNqnWlTgxE4e2YFS+wvhE15KyKOSUnLJ4gDb2cMmlGjgIjeFv//+e5SoKOBs0GcVci4Q+vZbKCUVWgwIBB3pA/grNOJJxUg01ZSjRc8pDlIpygL3sk/4KBBnqaaSFnT0e7jWqoATpUZ0oh+NaUUGbUmsJdJLRQFmUU2hOEeNyYRcK8ODi0wOs4/NnBIHUaJEL4X5vcm1LswmCyaqSE9Pv7jG+IdBrVaTkqRk4j3FgXJkr1ew4UdroFIS4J3VJmKjZQy8oYCH5pfx/S82enTWUFjs4amXKxg1pZDX363CaJAID1fwy682PvvawjU3F/Dqm1WB71+tlmGz++jSTkNeoZt2LZV8uyaZUdcaKKvw0q2jml9ClPuex+4DDlq3UKFQSEwYFc6nX/vVn+98aOKa6y6dt6tWq8UY1YwTmaFtLT7+ys6gK0YFfg4LCyOnAF57p5pbZhRzzyOl/PKrLXDdVdVeNNr/bhXyl1+uYdo4H9U1PlxuEUR8Xoi7b4mgTQsVaz43NzhGLXm7mhOnXJgtgtgoOcZwGfc97udBFAqJkUMNvLUgnuUvx/HLr05qrAl41DNY/s6X9O7dm5Xvb+CBRz+D8CeJb/IcH360hWtHPsKwyU42bXNgtfl4d00NTdNVTB5rDCLukxIUfLRUyasvP/Kn2kEmkzHyhincO8dCp3bqkCI3gP49tew/4h/n01OVrFwcz7FMJ6vfX8BTs/I4dMxBeYUXk9nLlJklzJhTRma2my07bTz9ahVyud/LNBR27rNTXeNj8fJq5r1UwdVjCmjVXMWUcXUbYQqFxKzbI3n0mfKQx/B6BV9uVHDZZQP+VDv8Hi6Z8rNLly5MmjSJVatW8cEHH9T7u0wmY8KECXTp0iXEu//FhWjatClLF8PcWWE88kwFY6cVMWdWJMWlHu59rJxx14fRtqUch1Nw1+wyHpkRxaLl1ZRVeImPkZOZ7aKkzMMr8xtmy1OSlJSWexvcoaqq9nHVAD19umsZPSyMVZ+YGDWlkK/eD95BeH+tCYUCiku9rHo9geOZLmY/VU56qpLWzVU0TlNy/JSVffv20KhRo7/ULhkZGcydt5CbbxrIuo/jiYyomzAnxClY9pKc66e8z6Arh5OcXH+n47eIiIjgzWWf887bC3lnzacsX12KSiFx24SIeoFCj8yAl5faMSQ8yPDho8jJyeG9t8YDkJnt4sXXK7m/gVLp8zCGy7Hb/3ypq1KpJDo6jNYtlCx5No55L1VQVeMj0iijqMRDvx4a1v9gZd13Fgx6GXff4rdFOA+bzcct95UQFSHjxbkxhBlk/LjFxsAb8tHrJNq0VGOx+pgwumGl19TxRqqqvbz8ZhVuj4/vN9v46dPkIGJIpZJ4+pFoOg7MZfR1oY8VHianeWMvO3bsoFevXn+4DWQyf9m9TAbXX2OgbUslo6YWc9+0iHrBYG634LV3a7gyRPJepFGGp7YKvcbkJTpKjiRJpCYrmfdgNI8/X8GIIYYgH9Gft9t4ckEFE0aFM6CPltJyL+98WEOkUU67VipmzCnD5RLMmBbJgnc6INeCQ8Cvfvs0YhIhWsD8Jf6fvR4bN12XxYzpN/PW8k//TThuAC6fC4/woJDq91VCCJw4iCCG5nQMLPYsooYT7CeSOtWEkSgqKSGc0M9pGYUIBCc5iJqTKFETTTyd6MsJ9gdCLy6ESVRRRRlNacsZjnOU3TQT7dFIWoQQlFNMFkfoQG/OchKrrBpbYjlvvvvGX7KAeWPRUiJLkuql9EqSRLIpg72mX2j8G08+raSntfAToO3pSbQzkbdefRuf5CVZtEAhKUkS6WjQ4cSOQODCQUxicPnq6dOn2b1zNxqthssHXh6y0uNf/P1o0bIFP0oNewYLBDrCcOPChSPo97Lf8X6UIeMoezDiJ8TPcDxI1VxCHmk0J48sDrGdBNGIKOJIoQkn2F/vnpRHQbNe6fiEj/Iz1ahLw5CcctxqB85YE3HpMcT1NOK2uXllyct/sVX+b6O8vByVpOYMJ0ilKWo0KFEihOAIO/Hit74pIoemtMWAEQc28smmkHO0El2QIUeGjLOcxIuHtnQnQqrrJyOJxSSqOM5eYkUSVkxEXECeS5JEgmjEOU7ixE4cycRIdSnr0SRgFtUcZx/H2ENr0TVoA6VMFFJDBY1ozjH2YCSawWMurhpGkiQefnw2fdf1Q4UKBSqcOIghkQzacZTdNKIjsVLdPFBPOAkijQNsDVxnKJSQjw6/xYocRT3yX4ECl3CGtDnxCDdePEgX6ErCpUhkQoFNWIKsWyRJQifC2MdmHNiYcOX4v9SXWqqtpNE8ZJiPEP4SfK07jMa0RIMOCzVkcRQ3LlrTFTUaaqhEAlJoEiD0EkQaJeRRIvJxYCOcKPLJJpWMep+RzTEa0RyHsHGaI+gwUEMlB9lOa9EFjeSfi9mEhdMcrt2MFMiR4cFDSzoTTgTZpxsuxQ+FEydOkExj1Gg5ym4yRBt0Uhge3KilhktbdRhwYccghZMuWuLCQZrk33zxCg9H2Y0GHSfYhxYdMiHHgxsJiU70w1NbUXEhJElCg/86G9GMEpFLFkeQkCEhw3kilk49OxCRk4ynjNp5QhF7+Zmu4nKUsTK0KUpO7jyGDTPFxcVkZGTUO/d/4UfTpk3Z9lMYs+6Au2aX+hWUkXIG9Naydnki4WEyHn+hHLlconGailfmGzFbBAeOONHrZXy4NJHoKDmbf7Xx+AsVDOqvZ/b0yMDcSQjB4uXVflHDo9HMfbECjUrGiGv0OF2CtV9Z+OJbKyVlPp57LAazxctjz1Vw960R9azHrDYfaz43s2G1X3neqpmKb36ysmOvnaUrbXz346Wteph5/zPcOXMMi+c7aV+bCSGEYP33TlZ/FcebyyYHXpuVdZL1G0uYfY+RBU/EUm3ysuoTM4uXV7Pq9QTe/cjNsBG3XNLzu9QoKsjm+svkFJeGzsY4D2O4HIHEmOEGZjxWxsKnY4MIws83WLDZBT27avnoSxNfrkzkgScrcLkE/YYVcPukKNq3knEmR7BirYzLB03n+YX1N66Sk5ODuIgRI26iR48BfPzRcl5fdYScc2Y2fhgR8hwjjHKapFrIzs6madOLF4/dOGYSp06dwGxZ/4ffI5NJpCbKmT5VTpcOWhbMi2X0tEJ8HnhuTjS9u9WtpR+dEcX0R0t58Mly3nghjm4XKEQPHnUydVYJrz0Tx/OvVTJyqIENtRZzv0WbliqUSok3VlZzx8Q6Ethu93HfEy5G3HA3Gk3Dlax/FpfUgHPo0KF07dqVLVu2cO7cOex2O1qtlsaNG9O3b9+LKmP4JyM8PJzYhPZs3nGQ5+fEsPEnK8MnFjJ5rJHHZ9VNQvv20FJe4eWGKYV89k4SGo1EWYWX/YcczJpXhsnsbfAzBvTWsmh5Fc89Vn8C6PH4lYBzZtZNxCaMDuft1TUMuiGf667SIwT8tM1Gp7ZqYqPk3HCtgdx8DzMfL2PV6wlBEuZ5D0QzbNKTNG/egrZtQ5eO/lHs3buXHp0cREaE9iWZOU3w8UfLmHX/k3/oeOHh4cycNZdZ9z9BTEwMX331FVMfmMVLj9vp2UWDJEm4XIIVHzvYeSSDhVNHApCWlsbJbAVut2Dx29W88HgMapXE80uqmDA6dDrkpq1O2rX/40Tfb6HX6ymrUOJyCVpkqHhvSQJOpw+bXWAMl1FR6eXzbyzcOSmc5R+YuPmuYpa9HBcgBWc8XsatN4Vz9eV1ZUEZjVWMvi6MG24txGL1kZ6qoLTcy75DDlo3VwVKuc8j0iijvMLLWy/FccMthcyYFhmStJMkiehIWYNhXABpKXK+2/j5RZGfiUkZHDt1KFA63rypmrhoOTfcWsRzj8UEJPonT7uY83w5Tpfgrlsigo7hcPiwOwQGvf/a3vnQxJjhdYuS664y4PXA5dfns/iZOLp21JCT5+KpVyr5ZnVywIaiabo/GfDt1dXs2OMnF/r11GK1+khNKKFpeojyEQFr11Vis1aRHFtB324x7D5wjn379tG1a9c/3A7/FJSVlWExWcglkyYhPMaKOIcKNY1/k/BqkIx0EL3Yy+ZAuXo0CeSQSaJoVG9B5BA2yigiliQqpCI8wkMazYkhAbmkoJXozHH2kS/O+AMckHBEmSiw5CBcEpWUoEVPMo3J4jAe4cGHDzlyZMg5wi48uHDptXyyau1fTnnf9st2UkUbQglwZJKMMBGBA1s9vzWNpEUS4BJOlKhQeFQk05hMDhEnUsjhFNHEo8Wf0ntadohZ194H+ImXO269i+ocC8pyHULu47XYpfQe1JOnnp+PTPa/SyFaVlaG3W4nISEBlep/n/fu0KFDeWr2s6S7/ZYQ5xfRxeTixYsHd4CcyiM7UAptwEgNFUQQupyyklLa0DVA9MeLVMoowoARi6ihklLM1JBOS8xUIkdBDpmUUxwg4i4cEzStAC+YN8Fe024iYyOJioomKiaSrt06ExMTw4kTJ2jXri1a7aXzPPu/iO+//x6tM4wS8snmGN0YyCG2U4C/RDmFptRQQQs6Bb4DHQaa04F8cYZznKSEfNrTCw9uCjgbRHyeR7gUiV6EUcAZwojAhTPg+wp+n+NMDuHEHkR8nkeYFEGMSKCKcnbwPREiBiVKaqhAiRoD4ezmJ6KII58s7rznnYtuiyk3T8XgjiSDtmgkHT7hpZh8DrAdJcog4vM8VJKaRqI5Z2t9osOl4I0wizBRQXFACVhBST3v0hSacoZjtBB1bewRbs5ykkpKUaPhAFsxCGOt+tqLHDl5ZNFYtMKDGxNVyGr/SaQRpRSw7oMNTJg84U8tdAGQCayYUBM6yTySWBpJdapsI9G0E1EcZTd2rOilsJC+1ufD/M5xEgVKOtKXLI5wQuwjmSao0WKmihwySaIx4VIkR8UeHFgReEmnBT68fnJeeAEJD25AkE5LUqQmeIWHInI5wT5a043kxItbK0ZFRVGBg3gpBZ0wcI5TuIQDG1bswtqgTYEVEzH4799wIsmlzoe1ghK8eDFRhRw5negX+L6PiJ2YqSacSJzY8QlfyAqJ8+FaEjLCicSFkybKVrhL/InvnhLwlEskO5MIV2kg1kR4fBTWIgcZyrbIG8lZtmxZYHzq3r37RbXLPwEZGRmcyFIRHenlh09SWPOFmRUf1ZB11s2c58vZtsvBDdcaUCoFOfke2rb0Px+9ugaPNU0aKdFpZTx8b/AGhCRJzJgWyXUTCmg/IIdhg/Vs+DApcC8M6K3j25+szJxbQ7eOGlZ/buLGYQZuvK2YR2ZEclkv/+fs3OfgqVcqmXt/FJIELy+t4rOvzfiEn2xLSGyC1WpFrb50ntfJycm8snAtCxc/SUHeESKMEmUVEl26Xc3Stx5Go9GwZ89OXl3wCIkxxUwZF8Yvvzr4caudl+fFMu/BaH7ebmPiPSXY3M1ZOnEQn3zyER9+sASHw0679j24ady0/xpuJz4hncwz2+jTTc253IarH80WHwo53HtbJKOmFHLZ8Hz699Ki1Ujs2OegfWs17y6Mx+EU/LzdRusWGj57J5He1+bxzqtxzH4uhtzK/ugN0byyeBQRERF/+BwTExO5b+ZcAG6ddDUx0fV9QM8jPUVQXl7+p8eERx59mptv2tJgafqvexx0bFN3vwkhKC33Bp6N9q396+v2rdVBxCf4n4slz8Zx+fX5vLWympnZbuJi5BSWeLDbBalJCo6ecpJ1VkaYQd0gF5Cd42bUdWE4HYKrbiwgKVGJz6enpMLIzZMe4Oqrh/2pa/9PuOTpQ3FxcYwaNeo/v/Bf/C4enbOAu+8cw4Gj5YwfqSYtRRlERp5HTLScB++K5Oqx+bz/WgJtWqhpnKZEIFj8dg1jRoQm4o5nOtm4yUaPzlpGDKkjfhwOH3c8VModEyPqSaWnTTDy7MJK8oo89Oqi4eV5MXz7k41315iYeGM4r77lJwF/690QZpDxwWtGZjz5FK+9sfYvtUtOzlk6tHYBoQeI9q1UvLHqdMi//ScolUr69OlDs2brWfbWi8xdsBO10ofTreaKq25h4aLbkNcaWEiSxI033cHsZxZyNtcdIOPMFh9HTzpp2zL4/Ox2H4vflXjtzcl/6tzOf+a1wyfy8ptvMbCvxNqvzJgtPpo2VmK1+fjyGytOF3z7s52H741i9Wcmrh5TQGqyEovVi8NBEPF5HtFRcqZNNDJjTilFJV6+/clKVKScOc9X0LmdmnkPRgc6rs2/2rnmSj0JcQrMVh/paaH9YcC/u5ZX4CY1OfRrjp100rLdxREmN42/h5mPj+bbNXEB35TVSxMYNaWQ+S9X4PGATA4atcSZHDfzZ0cTFxN8P77wmp+gFkLw1UYLy1bVsGNDcBnoiKEGFi2v4s33q9kx3YFK5fcK/W36I8CUcUZWrDEzf3Y0K9aYKC61s2F1YZBq9EKcPFHKpDHhZJ01cPWYAh69L5JvN6z+l/wMgXeXrSDJkkE5RZwWh0mjGWpJ6w/w4SxF5NCMtiHfq5I0GEQ4eeI0qVIzJEnCIMI5yK+kiCYB37dSCighj2gSiCCadNGCffxCAWfJIROEXw3nwY1cISdxkJGWLVtw1ZAr0Wg0TB57K5nFh2hHLwxSOFHEYRMWTrCPRJoSQwISEiYqyTYfY+KYyWze+fNf2s2srqwm7XeUwjJkiBDlygBqtLhxYaGGMCKIlZKoFuWc4xSd6BuUQpzma84Hb6yhT58+PDD9IXSnYkmWErFQQ6H3HI5iG9989B2lZSX0G9Afm8VK917d6dSp03+tknnrlq28MP8lHBUu5EKBU2Xj8qsv59G5D6NUNtyf/bfBYDBwzfVD2P3RYVJoynH2okVPCzqhktS4hYt8sgOlsGfECRrTkhSacJL9tBe96y3Yq0U5WgxBCmcZMhxYOS2OYKWGTvTFhZPTHKkldvxl0AbC0WIIJL6fhyIKXPngMLlQaBTsPPhrvWtZs2YNR44c+fsa6/8Ifv7hZ0xUoUJNFHHIJTmxIolcTtONgZxgf8gUdoBkGrOD72lNF3SSgXPiFPGkNPhZcaRgxUwCaRRyNmjzyd+XGhsk0AESSMOBDRd2QODGjQwZ0SSQQhOa0Jb9bEFHOPPmPMnyFcv+cDvs3LmTwuNltJXqyCCZJCeJRriE/XftTWJIIptjnOIgkSKGOJIBiTIKqKAUI1FoJT0u4aSEPDoT7MMZLcVjFSb2sZnGohUatBxnH01oTQZtA21fJcrYxy/oCSeGJNy42Mdm9IQFfvaTwSpA0MjViqWL3mTB4pf+cDuchxCC7NPZVGMhUsQGff9CCMooqHcd4P8em4sOHGcPMSEsNADMVJNAGkrUpNMCuSSnBR2xiBqKyMWNEx8+HNippoxKUUoVJUQSRxu6Bc4lnZa4hYv9bEGFigTSSJGaAP6k+hSaoBdhnFEe4cm7V17U9TscDsopIoFUwqQIWtMVl3ByiO2c4Tht6FbvPU5hx4kjoMZ1YkdVu67IEZk4sdOeXigkBafFEWqoDCigW9KZ4+xFTxhGYjjDcZJEOj68aDEgl+T4hI9THMSFk0jiyKAtmRzC2K1uo00R7/8XQEfd+k6fqIFE6Eh7wN8/wr/kZ0O4avDNXDXmGfr10DJ4oJ6vVyWx56CDV96s5u5bjdw4LIzJ9xYTcre4Fp+ut3Dv1NDetAC3TzCy8mMTzzxSXzA0ZJCed9Z4mTLLyqTRCoqKvby7MJ4l71Rx72NlpCUpaNdazdIX4kiIkzP29mLGDDewdV0qcrk/tHjzDgt333E9ry39jOjohsPiLhZJSUk8+/xbeL1enE4nWq028EwePLift16bwVcr1IQZ6gjMzGwXE+8pZt6DUei0Msor5Tzx9AvcNmU4w64w8fYLCsLDZPy8/WsemrWBibc+waBBf97G6VJh5PXjefj+NVx3lQyZXOJsrpvGIdao735Yw43D/VWJPTtraNNKRUKsApfbb++mr13nKZUSqUn+sUSrlTF2ZBjHTrlJTo7nyfmLKCpq2NrlPHw+H7t376a4uJjk5GS6du0aaP/IqHhy8rIDOS6/xbFMiSuGNzxG/ycoFAoGXTmahcvXMna4nPfXmsg65/YLhq418PSrlSxbEIfV5mPTNhtWq+C3niMnTrt57dnQVcSSJDFkoJ6PvzLz3JwYOrRWEREuRyaTePP9at79WMmHH6/n8UfGMHaEqMcpCSF45U0TV10WhdWuwIuR9t0mM2jQEBISEv7WNcS/0ev/pdDr9bz97pd8//03XH/bIrq20zZ4IwwZpOeNlTXMfLyMt1+JJy1FydqvrBSXeli0vIoZtwXvbn/3s5UjJ1zcNDKMB54oY+nKarp20JBb4KaoxMvMOyK55or6JJlaLTFjWgQatYwPPjNxLtfDvAejuftWI4eOuziV7arn73geyYkKaqqycblcf0llExsbz7ljDS9Qc/I9xMT+tWTi2NhYHpvznyegI0aM5f3qSrb8+mrgd689G8v4u4sZOdTAuJFh6HUyvv/Fystvyblz+gtERv5+afx/wsiR4xh1/VLyCqzcfauRqAh/ucZr79bwypMxDOynY9M2Oy8sqcRsEfy6IZVzuW4ee66CEYP9Oze5+W4KSzykJilJTvR3AdddZWDJ29Vs/zo1KL3tk/Vmps4q4Y0X4nh+cSXrvrdy9KQTlxtsdh879zno3in0d94iQ8nDT5ezeml9ZcgPW6y43XK69xh0Udf/9foP6NhWwbCJhcy4LYLunTRUVfvo0l7Duu8sKJUKoiL8narbLXhjRQ1qlUTblmrO5rp55tVKKqq8dG6vZtUnZrp3UjNnZhRrvjAz8cZwPt9gobDYg14nkZigYNS1Yeg0Elt2OujbI7QqSZIkrhqgo1ljFUuejWPcnUUNEp8AsTFynC7BjcPDaNdKzagphfTo9deTv/8v4uC+QxhFNFHEUUUZpzmCR/gX0QmkkUZzPDSscA8jghyysAgTiTTCTA1duIxSCsjkEAAxJNCJvvjwcZTdxEspNBGtKeAsACpUJOEvB7dINWQezWTSLRNp186vKN3w03qu7jcEQ5V/o0kIwSkO0IbuaC5QmBqJpqPow76yLaxZvYZbpvz5EiIhiQYDloQQmKlB00DKrg0LSpRkcpBW+Al3Bzba0SOI+ARQSAriy5rw8MxHoECFQTKSLY7hwE4aGegwcMp7kB3f7yHvhwrkQsnnkV+jTJBY9t6bf8h+5H8SP3z3A08/+DwpFS2Irk2rFkKwd/VRJp+8hVUfv/+/SsH6zItPc2vRFHZu/pEk0gMlm+D3tGtMK1RCjQ0rFRRTRSk6wgAZe/iZDNGWSGJx46KIHKopoy09gj6jhAJ8+IglKUDuqNBgEEYqKEYg6CD15oDYhg0z2VSgFXr0tQEvkgI8Di9H2EGLNsF+oOdhMBhwuxtWavwLPzxOLy4cCARaDAECKpwolJIKn/CELHuGWj9XEYWWC0qvf4cMkPCXffvVmdnki2yiSQj4H/vwImtgE/r8sZ3YaEZ7YiX/RpMQgrOcIIdM0qUWtBc9Och2dmzZeVHt8Marb9LUF1r5riccO9Za0q/I76uJD4EgliRiSCScSJSoqaYCCyYEAid2IoihCa0pEGfI5TTN6RhS0adGi8BHBSVUUEwz2hItBaufIqVYWohOVFBMAqkcZDtt6R4UnpNKU86JU7hwEi5FcupE5kW1w3nk5uaitGuJRMspDtJUtAnYT5hrlYsNrR/UkgaXcIZUB7mEAysmwqVINEIXlKZukIxEi3hyOY0NMwqU+PBhx4IMBa3oXO94SklFS9GJI+ymvNYz+LdtlivPvGilkzHcSDXlQSrPYnJJpRlZHCVTHKYJrVDU9vkmUcVpDtOSToFj5JCJFzcHRCUObDSjHfJae5A0MjjKbtqK7qglLUpJRXvRiyrKOMF+JMCOFTUazFSjFCqsmIkgGid2mtIaDy40aLHtbfg6csVp0qRmeIWXMgoAcKgsPPPiMxfVHv8UCCFYsvhZjh5cz7OPxpCSpGTrThtdrsyjcSMFc2dF07WjhsVv11BlbYTXbcLnq0/CAFRWe0mIa7jyID5OQXoDJBXAmGEyvvqlB8+9dgCTqYIZ0yJ4fk4szZrUsHu/g9n3RBJhlLN0ZTXDB+sZO7JOmCRJEgN6a9FpnSx85XGeeuaPZ1f8UcjlcnS6YPXe60vm8d4iFWHwzYYnAAEAAElEQVSG4D6ueVMV998ZwVOvVNK/pxa5zM3Me8fwzqsGunao6/Ov6K+lf0/BdZOepG3bzv/fFaDR0dH0GzCRex59j0fvjWTMbUW8/Wp8oOTf6xWs/szMjn0OPnjdzxOs/97K5LFGYqJDWwG5PXX/36mtmtWf2eja54/ZtGzbtpk3lszlsp4umqW72PWLmlcXqJj14It07dqdsePu4eW37mXx0/Xvq5w8NzXWuL88h556233cNmULX2w4ymP3RTB5bDg5+R6efrWS2Cg/l7Ntl4NrrtCj18tQq2SMv7OI156LIzJCjvARZDH4W4SHyZg8JpyrBwSvN+6dGonXZ2fpGy9TbRKMv6uMN1+MDlhBmMxeZj/jYvDQu+jQqTd6vZ5Zj7X5HxNNXHLyMysri6ysLGw2Gz5faOXJv8rQPwa5XE5W5iFkVKP/HZ9hmQzkcpj/UAwLl1XRKEVJSpKCrp3CWbSsilVrTdw4PIwwg4x131kpKvFw/x0RNM9Qk5Sg4PV3q+nWEQ4ccXHPlPCQxCfANz9auWlkmD/gyCbwegXRUTIG9g1j1JQi1Orfv2mVcgdut/svkZ99+vThzTcUzJwmUKnqf94b78HYSbf96eNfLCZOvot9e7dyLi+X9FQlsTEKvl6VzBffWrj9wVIcDsGZPA2r1/xEbGzDSdN/FC8+/whzZyoYdnXdTszYkeEMH2zg+luLaNVczRX9dXTvpOayEf5gomcWVtKzi4b8IjcjJhcSHSmnSZqSU9k12Ow+XpwbS0S4jIzGyiDiE2D0dWFs3m6j//A8Zk+PYt6D0cjlEm63YPqjJaz6xMS0m8PRaIIHT6fTxzc/2mjbUsX4O4t46uEYmjRSYrH6+OBTE2s+N1NRrWXAgD9Oftrtdk4c3cp3a6IpLvWw8iMTH3xqJjJCxrjrw5l6czijbi3G5YaeXXS89lwsRSVe3l9r4tP1FhLjFTRJV9K6hYrsc25UKth7yIlGLbHuewvvrqkhPkaBTicRFSHjTI6blR+baJquJCZajhDQUL/scgnkcmiRoUKjlth/2EHn9qEXoXsOOpk+JQKAVs1VNElXIldcup3e/0swRhipxIlC8qe1RxG8A3lWnAyU+QkhqKCYEvLx4CaMCKyYaVsb9OPGhQIVCklBEo1IItiDWIY8sOkZRwq5ZBFFPBlSm8Brwj1ReAs8PDpjDqu+WEmjRo3Iz8/H4XAEFo8mqjBgDCI+A58hyUkTzVix7L2/RH7GJ8aTffpYvdRmgDyy/OX2IRbtJlEFCI6ymzSaBbxJPTRMmugkA6ey9tPa2Y0S8hEI2kh+0jRbHCOcKFrX/owEVIO9ysrEMZPZ8OP6v8Wv57eorKzkxx9/wmGz07V7V1q3rm+RIITghfkvkVbRCtkFJK8kSUS5Eig6eoatW7dy2WWX/e3ne6kgl8t5aeGL9O7UjxSahHxNIukcZBsKFFixYMdOE1qRRxYVFJNPNjYspJJBB/oETT5twoKlVu3520lpHEmUkIcCRSAJOoWmRBJDJodBCPSE08raBE+8G/dRN/fcd3fIczx9+vRf3hj8JyAsMgw1WiSghnLKKCCNDFz4S+cE4nfTV8+XYANEEUcROb/rfSkQ5JIZKNWuogwrFjRCW2urYWgwOb2MAjx4glTAkiTRWLTiINtJEU3QSDpkQobkvbgNh7LiMuKk0D6IEcRwjlPYMKNCQ2u61BLD/rL4w/xKEo1JkZrgFn71ZRZHA6rlCoqJJ5XWdCebIxhEeJBNSrUorw2ES6CEPCQkoqm/wQt+X9FznKSMIqKJC5kani61oFwU4hQOVOo/Nzd2OBzIfArSpMaUiyIOswOv8HuPunCiv4DwDgUfPo6wkxaiI+raMcFEJdkcozkdAD+JemFJfa44TQWlOLHRks5ESf6xOUecopqKgGfobxFO1O+GJiXok8nNzQ3ZhzeE4SOG8/nHX7KfrWSItsSShBM71VTQgo748HKU3biFCx9ejETThm61dgk+znKi1sezPzJJhlM4yCWTKsrIEO1QS1pais6cYB8yoUCBEjcu7FgwEkVrugSNKSUij9McoSWd2cMmNJIOj3BjoQZXTuhr8CuNy0iQmgFyIoWfMPdoHf8qPhvAmg/fRu1bz7r3NFB7b/borOGOSRGMnlpETLScrLMuVnzs48t1G3jrzQWsXfcFY0fUfx4Kiz1s2mZrcN7+y3YbzZr8XmWIoLqynDeWfct7773LiMkrWbbAwJRxRlISFUy4pxiT2Ud5hZcDP4XOv+jeSc3clw79ZZHQH0FVVRU6dQXRUaGvafBAPa+9W8OcWdFMHutm5tzyIOLzPFQqiftvF3y0Zjkz7pvzt57zH8HEyXfy00+NmTFvAR6fjeETizCGSzRO81dIDhmoZ9VrCSgUEpu2Wikq9WB3+CCED3pmtouUpLp+7EyOm537BU++EJrD2rr1F1a/vwiXq5zqaidatZmv349Fp1NzvlrVZPYy5o57eXTuKrp1684P3/dnzgtbePBOpd+LVAi273Yy5yUFLy5Y9JfbY9++fUSFF7Lu3aQA6R8fq+DzFUlcf0shCIkNq+sI1kk3hrP3kJ3xdxWzflUSYQaJX361cUX/hnmh154LrQy9bbyawWM38PMnSWzdpWfMtGKcLlAotCjVKYyfeC+DBg3+y9f4Z3DJyE+LxcJLL73EyZMn/+Nr/yU//xhWvbcUnewbvv9Iz/BJJpxOP5n8W1XZpm12unfS0LWjhqn3lzDtZhV3TArn7ofLGD0sjEH9dPy6x87Kj2ro3F7DNx+mBSbHPTpruPWmcAbfVMDQK3V8ss7KyKFh9UrXd+y1U1HpZcEb1Sx9MY4mjZSYzF7G31VM53YaRg8zsHBZNQveqGTLTr//YeM0BXdO8ocHud2CvEJPvZ2ni4VCoeCWKbOZNONplj6vIsLo77A8HsHid1xIqh60atXqPxzlP8Pr9VJVVYVarSYsrOEAIIAp0x7h4Wem8cFrChQKCZVKYszwMMYMD2P+K04uH3z7JSE+zWYz2ad/Zdj8+qSKVitj9vRIln9Qw7wHowkPk3Pz6HBmzi1j2/pUTmW5uO3+Er75MDnou83Nd3PrfSUM6KPhmitDT5B9Ap6aHc3QK+r+fjLLRfY5Dw/fE8nYO4p59pFoWteW/p887eLRZ8vp013DsKsNuD2CMdOKiImSU1Ti4aF7Ivl+bTJXj3MHbAT+CM6ePUubFi5ASUKcop43D0BstJzySi9PzY5GkiSSEoJfN39BBTkFbt54IY6EOAU+n2DjzzbeW2tGJvNRY/I/Y5IEOp2Mqy7Tsny1ieFXG/h2k5VrrqjfRj6fIDO/Fys+V5CclM3br8Yz99W2JMQp6pGldodAH9Gcx1+tu+4+3SrJKgq9UfRPx8SpNzNv53NoTfWJHSEEJeQRSQxekcIRdmEkmgzaokRNFWWUUcRZTqFEhR0bXjw4hD0kMSmEwIcXp7Aj4Q82aBrCZ1QuKYguSWHRgiVcNrA/r8xbhN4WESj3tVCD8XfKQSOIpszcwAroD2L85HG89cQKDnq2kSya1HqPOSjkLDLk+LRuimRnibWmopAUAT/ITA6TQCqpZAQCO/wBOP+BfBASMuQUcY629AT8Pndmqmh6ATl8HlpJj7o4nC8//5Kx48b+pWv9Pfh8PuY+8gTbf9yBuiwcyStnVfRHGFK0vLVyKXFxdZOygwcPIq/RBC1SL0SUKZF3l674X0V+ApSUlKCWNA2GGMkkGXKhwICRGBJRoKp9bmKpoIhwooglkVxO48ROovAvzIrJpZxi2tMzJJkmECSRjgw5R9mFQBBPCpIk0Y4euIQDOzaceYKI1mG079a2XuBlTU0NX3/9NXl5eVx11VWXvnH+j+HksVM0ox25nMaCiZZ0RoEi4FVowIiJyno+lUAt8eMLqN/CpUjOihMNeF/WUEMVDqxEEktn+gfugfPlvDYseHBRLSqIkII/zyFsFHKOrlxe796RJIlYkcQJ9tNWdEeGHENE6IVVQ1CoFHiFt55SHfzqQrdwoURNE6mu/z5fFq8WasopDrw2hkQqhN+zWYECD27S8QfANRcd/BUCApSoMFODASMSUEkxOvS4cDVINkuShFd4yeQQ3bi8weuJI5UzsuM8MOHei2qH82jUqBFOtV/tGk4UEhKduYzD7KAbvTnOXn+bSPUJFZOoREJCiYqDbEct/KpWA0Za0xWNpKNSlKBExUkO0FS0wYObfM6gRU8azQLEJ4ASdVDgU6g2kYQUCJX6LbxyF0Zjw+XHoRAWFoYCBTLkOHGwl19wYMNIFLG1nrTnLR6KRS65ZHGKgyAkLFQTRzLt6RX4HtWShma057Q4TCUlAcWzBj12LEQSg8CHA1vtZkTw9cZLqdTUhiHKazeHZMiwYQn5vAHkkonqAnJZkiRSRQYnHfsuqi3+KfD5fHy9bhU/fFSfkDPoZcx7MJpb7i3G5Ra4XFrUajW33/EA1w//grLyKqaON6LVyjBbfCx5p4rqGi8bfrQybYKxXnhqjcnLZxss3Hhdw5sI67+3MmxgNg/MmszStz7h9JWDeWzBs5zJ2odO6yZMD/ffGcnbH9SEFO6cR0KchNlsvqSl76Fgs9mIjvgd6ySZFLA7O3jMyRX9G167D+yrYfHK3Zf8HP8M8vPz+eSjZaQm2hkyQE9OvoENPxRwLs/FY/dFc0V/HQXFHpauqGbbbgfTp0Yw6d4S1r2fFMiBAP93ft/jZbzypH/t7vEI3nyvhpjo1JDe5CveXULO6Q9Y/oJfBHXTHTW8PK++VVp4mJzFT3mZv+RZXnp5BY88+gLffbeBcdOXIgkLLrdEm7YDWfzafUHz1z+L91cu4JU5inpqZ4vVh9MleGRG/XV01w5a+vbQ8PX3Vu6/K5InXqykf09dvfv20DEH+UXeBsv2DXoZUZEydDoZV1+u5+rL9TidPm6ZaSK/2MmHqxax89cfGT/hHtLT0//ytV4MLhn5+d5773Hy5Elat27NZZddRnR09EURG/8iGB6Ph43fruHHj1Us/6CGohIP100oJMwgw+EU3HazkRFDDJgtPl5YUsl7S/wS7rQkBRNvDGf4xEJWvZ5AUoL/K75qgJ7dB5wsWxBfb6KmVstYtiCeZxdV8tpzcYy7o5hR1xkYPFCPwyH46EtzbYK4xBcrkgPy8PAwOV+9l8QPm/0peQ6HIClBwWfvJKJUShw86mTO8+WMHhZGSZkHhTL8kkiar7rqOgwGI+PvfQGduhqdViKvUM7goZN44snb/9KxvV4vy956mc0/f4VWXUNevpUaMyQkxHHDqMncNO7Wejty7du3Z9Dg+xl688vcMUHQoY2cc3lelq+Wkdb0am67cdJfOqfz+OSTj+nV2Q6ELs24rJeWV96sDvw8sI+WA4cd6HUyXnu3mo+XJdYjtdNSlDw/J4aJ9xRzcFP9wVYIwaksN68/71+c5BW4mf5YGWnJCrxeuOZKPa1bqFnyTjW5BW4kCZITFDz1cDQ79zrYvMPGkRMuTGYv4QYZWo1E+9Yq1GoZhhD+mb8HtVpNTU3DpZFer0CtloiOkhMVWb/v2XvQQUGxh3derbNFkMkkhg7SU1Hh4ZlFVVx3tZ5GKQoOHXVyPNPF1z/YmHFbBBt+sPLDZhvdO2qIvcBDVAjBc4uq0On8ylCAVs3UhBnkFJV4iYyQoVFLeH1gsfhwuARx0XWvBSgo8hCfEFo9809Hr169iGppoGp/KZGeuomAEIJMDpFAGqUUcIDtNKFV0CIsmngiRSz72ExruqLDQBVlHGM3TUWboKAPh7BxkgP48HGG41gxI0eOG1fAB+xChEtRfPvVRr5b9z2dPZfhwc0RdmIQEbWqkIZNzN24SGmU2uDf/whGjxnF6pUfEnO6NZWUUlgb/JRGMyojC3ns6WdwuV28t/x97GYHkhyuHHIF3h/MRJ5OC0oqlkkyvMLbIJngFi7CovTUVJaDS0JRq+ipppyoBnziACLt8Xz5yVd/K/k5f+7T7P/8OGn2WgLWz0pgrTAxYfREvv5xfcDHs7KyEsnR8JxEhYbKypK/7Vz/LsTHx+OTvL+1agqCFw8e3MSRTJgUQYJIJZujqNERSzLF5BBBNFoM5HI64BfrwVXrSRgMs6gmm2PoMBBOJBHEUsS52s0DB0pUmKgijyy0J3W0TWhFcqMknnjiCRISEggLC8NsNlNeXo7X6yUtLY1Bgy7OAuWfiOLCYjrQjATSyOQw+WTjxoUVM27hIpUMjrOXNqJ7kJLbK7wcZgeNaBl0vNZ05Th70QgdCaQCEiXkUUmpX72OllQpuARZJsloKTqxj19oS3dOsB+N0JFMY2TIKKWAQs7Rhu4hyTYANRokJE5yADcu+l7e56La4YaxI1n79Hpi3fX90DzCjcBHI0JbLERLCeSK00EhNW5cgWAeK2ZsWAgnEoNkpB09cQsXblyc4RgOrEjIaE8P1JKG/aLhQAkhRG2oURpnOE668AfdadEHvV6OHGJcDB/x58IdNBoNfQf25tDa05hd1aSSgQ0TYRgDIU8n2Ocnmy/o413CSRZHaUwryinGSDRePDSlDRpJh1d4yBfZlFFEe3pjoYaDbMeHl3b05AzHa++bOiSQxjlONtgmNmHBh9evihWZVFEaUIHGkoQqUn7RpZ6frvkMHUacWIkillgS2cfmWj/XYCRIacSLVCzUcJJ9yFHQTGof8riNaM4pDhJNAkfZRRLpxEp1pfJpNKdQ5JDJIVrQMei9qTTlJPuJIZFSCqikhDAiOc1h0kQzEpMSUadJyMIEHoUH97duHFiRhYEyEVy5oLMbQPx3emf//8a5c+do08KHXB6axujeSY1cLrHt8xQ6DizA4/GgVquZ99RS3lx8Kys+ykOhkLA7fEwdZ2Tt20nsPeRk9NRiHr43kgG9/eusTVttvPB6Fa8+GcsTL1UwYmgYTRoFkz0/bbWhUMC0iQbsziK++WYdw4Zdz6RbHuDrT+9gyTN1862lK2twu0WDATAlZeI/Cm4uBWJjY8k823ClQGm5B01tNadOK8NkdjV4LJPZ9z9S4fOfUFFRwQOzxrLiFRHk9fnco2lcN6GQXfsdrPvOil4nMeq6MB6/P4rRU4u559YIrr+lkO6dNTRJU3LouJMTmS6efiSGls1UVNd4uf2BEq69Us83m2rYvXs3w4bV9dUFBQXs3fkhny73hySfy3VRUuoN8C+/RbMmKkqK/RuWkiQxePC1DB587d/SJhZzESlJ9cnJTdtsXHtlw5uOk8cYGXxTBWmpcVRU27j8+nyefiSKAb11WKyC9z42sWi5mYS4hhXKDocPny94YqpWy3h6tp75LxewcnECew5u45mntjFk2EyGDx/z5y/0InHJyM/9+/eTkZHB3Llz/2uDDv434dSpU7TOcNF3WBkpCQo2f5kS8F2wWH089mw5n20wczrbTVysnMR4BZVVXhQKiQ8/N3PruPCgB6/G5CdiQgW2gP9hLKvw0qq5im/XJPPlRguvvlWFSikx7GoDLreXoyfc9XwxZDKJqy/X8/qKaj5cmkBG47oHoWNbNR8vS2TQDfkUlnho3LjZbz/2T6N37/707t0fs9nMoUOH+HTtUn7+6UM2/fgh0TGNuXXqQ7RpU1+R9HsQQnD/rFvo0fY4UeE1xMcquGVsJCaTj3fXlLHp+1fYumUjry/9uF4i33XDRtOv/5V88cVqfthxkqiYJB58bOIl87zzer18tnYZw65qeIXrdvstEM6jrMJLiwwVPp+guNQb9N1ciK4dNej1spC7kTa7wGCQkCQJq83HLTNKeGtBHE3TVby8tIoftti47ioDb7xQf4fq/ifKKCjy8MiMKG64xoBSKfH9ZhvTHynjiQeicbguTgXcpEkTDh2XcLnqLA9OZbnIyXeTkqgg65ybpulKTpwOPUgv/6CGB++uv+O+fbedLzdaOfBjWlC6fU6em9G3FZF91s2IIQZeXlrFFaMLuOYKPZf31VJU4uXTr8307qpl5Usngvq9F2cfY+L0Ito01rJ5hw3hg4fvjeLqy3VBO3AOh4/OV9r5Yt3ki2qLfwokSeK9NSuZ89AcNm3cjMYShsCHmWoSSSdRSkMm5JSSH0R8nodMktFMtOcsJ2grdSeKOMJFJAfZTmfhL3FzCDtH2UVLumCQ6nyYakQFR9hJe9Er9CLeK5FMU2SSDBVqWokunGAfGnRYMZEk0kOOhXmyLJbMe/kvtYtWq2XJskWMGX4TWGRE++JxSQ5OyPZy/TUjGTbiOgBGjb4h6H3XjxnJlHHTMBYmECFikCQJu7Ci0ivJcZ8kydUEJaoACSqEoMR4jtmPP8iCZ17BV1inUP5PilEJGR5Pw36sfxVms5nN322pIz4vgF4Kx1pYzdfrNzDy+hEANG3aFK/BAY7Qx7NQQ7MWoUtp/5sRFxeH3qjDVBVaUWQRNYF70oBfUSVJEk1EG/azlWyO+v08JX9w2IV2EGWikJMcCASGeIWH4+xDgZKmtEGOggqKKacYJw6OsBMtBr/vHSra0wu5UOD5BewtBIrGXoqKiigp8ZPM0dHRdOvWjUGDBqFQ/GtB/5/gdDpx4SCfMxiJCiSdHxLbOcwOWtKZFnT0h18JPQaM2LBQRiFJNKKIc0SJ2ADpp5RUNBcdOMwOTFQThpEEUmlG+9r7IvT8RZIkEkQjqqmgDd04wDaqKEONlnhS8CGopASjiArZB1ZTTipNyeU0Lhx0710/kOb3MHrsaF5+4VWULk3QJpZbuNjLL8hRBBSuoaBBH0iwdwknXjyoJS02YSGBNPLICgrJUUoqlKhoLjqxh0305MpAHxlFHKUUhAyPqqCYCGLQoqecIs5xCjlyrJiIE8kk0wRJkiiVCvjgvRV/Kel57lOPc8uZWzmzq5BO3v6UUUAYEYDfS7NI5LKXzcSIRLTosFCDmRqa0Z4wKYJSkU8GbTjGXjI5hE/4/TvTaEYHeiGT5EgCjEQCMn9fI6inpJdJMgzC6Pd1pUXQ34QQnOQAHjyUU4Sv9p9UmhJFPPlkUZpfjMViwWD4/VL9C2G32ZEhkUpTznISJ3aMRCMa2BGSJAmVUKNGj6YBMQH4QxPdwsU+sQUN2oB37YVIkhpxRBTXqyhRo8GDm2rKcWBHQiKKONLpgqKnA0OK/7nwegVquZKWdOIQvyJcoG3rrz4qOVnzexk9/3iEsO4MQJIkNBr/2qVTOxW5ubk0adKEbt26sVydwevPFxMfKzF1ZikzpvnHzR6dNaxYFM/yD2p4eWkV4BcnfPNhMonxCt5+JZ5pD5TSsa2K668Jw+EQfPyVmWqTl+UL/H6Xt4xVMuG+97jyyiGsXLGQm69zU1YuD4gmrr3SHxBz86j6YcT7DztISun0t5e8A6hUKjp0vJx1G39k+JD6xOWLr1UxZZz/HPt21/L8kkoeuCsyZH/+/qduhl474W8/5/+ElSsW8/gMN43Tgp/p8DA5n7ydyJCxBSx+No7YaDlbd9l5dmElTzwQTf9eWkYO1fPMqxU8vbCSqeONnMpy8fLSKjweQXmVF48bWjWXuG+anF2/zGDJwkeYMetZunTpztqP32bGVB8Oh+DeOaXYbD40mt9/cBWK3w9KulTwNjAFdzhFINgpFMIMMpq3aBcIqf7555+Z8+JcaqqLEQLcHomnZkfxxTc1ZJ11heQXVn9uDgrUPo8mjZRUVvvXEt06avjsbcHIW1+lc+fepKb+NWHIH8Ulm226XC5atWr1L/F5iWAymdj8awmx0QrWvJUY5MVo0MtY+HQsQ24qYO3yBF5+s5r9hx28vboGh8PHyo9q2PRZ8EQsM9tFTp6HV96s4rJeWrp0qN/ZeWqNfVUqiRuHhXHjsLrdp0efLaNfA4EvmdkuEuMUIW9+uVziiQei+GS9hZziPz+xawjbt29iw5fP8tLjdWbU2edOM+PxCaQ0vhqVUsPZM3vxepxERSdy0/h765XencfPP28iLe4k3/xYxaKn42jVvO56pow38uSCCj5df5DJE4fw6JxFgcCT84iIiOCWW0J7mv1VbNu2heuHSmzeYW9wp+7T9WauvryOUHxjRTUP3h2FyyWC5PyhoJD7B/nzAUjnIZdBTp7/xlj9mZlbbgqnabq/XSaPCWfs7UUM6qurR6rv3Gsnv9DDhtXJQZL4wZfr6ddDyxWjChh01f9j773DnKr27//XSa9TMr3PUIZeBekKIlJEEBVQVIqINBUBRbEAImJBpSP2goCKvWC9FOm9Db0MM0wvydT0ZP/+yJAhZsYriPdef5/v8uHxmeTk5Jydc/bZe+31XiuQmPl3kCSJe0Y+wugpLzBjchgz55USF6ugRRMln35dxeYdVpwugU4jseaLCkbcFji4yK+HAH5xqZlVy2IDiE+AlCQl82dGMH1OCQc3JHPbzQa+/KGSqc8UU1nt4aeNVm672RBUfi+EYM4rpUwdH06f6/X8uEHNo3NKEBBAfFZVe7n9vjyaNu9+2WVe/5egVqt5aeFL9NrRm7CqOOTIaUQr/z1QRjERf6BADMXEKQ76/1ZISqJEPAfYglYYsFBE65qk9oDPSRGkiCZkc5qGBBJsFcKMGychNZNL8HljtqM75cJMNqc5xWHSReuAe7WAbFLax9OpU2CozOXCarUyaeyDNKxo7QuWqfkKr6cF27/fzVedvubW2wYHfa5Ro0Z89v0nvL5kJVs3bUMSEmFRYaR5Usg8fp4z7sM4vHa0Qk80CVRHmel3Rx/atGvDy0tfZOyIcVgdVegkA6FEcIL9fq9Jq6jCSiVKVIRgwqIsYmDfXpw4cYLlC1eQeeY8SrWSoSPu4LY7hvxlpcCOHTtQldY/QQ6zxvDFx1/6yc/U1FSMCTpsxbWhGBchhMAckctLD//3PauuBMvfWcqooWNo7ekacG52YeU4+3HhRI2aQ2xDEjISaUCEFItBGLEiq1clF0kc5zjGcbGPaBK5wBkSaUikVHu/GQkjViT7FgroCsABttCKS/xoBThOSDhOyCkwneXp5Y/TsWPH/wm1yD8Jbq+LkxxEiSog6VzgS6DO4hQOrEjIqMSChEQ0idipJpZkqihnN/8iUsShQYeFIjw1Kj4vHjI5QSg+yxiXcAYE3PweajTYsXGWo0QQ4/d/tVBEMo2wUc1+fiNJNCJaqiVR7cJKFeU0ohXJNMaBg/Xfr2fo0KF/uh1++flXYkQi+WRzXpzEQAjVVFJJOTEkUonlD71PrVRio5JS4fO8bUo7HMKOEwcRUgwWUcwpcYiGtPSTnA5h4wDbiCEhQCGfRGOOsAOEILrG9sEXtpRHLucIJQIrVVxLb//9IIQgi5Oc4yiRIh4vHrZu3kbr1nUrEP8MVCoVH326isH9huDJcKFARQVm//tunLTnOiow48JBDEkBz1ET0ZRjQYOOMkpQo0WJmgSp1nLGiQM3HpJIBXyKVaewo/qdX3QrOnOALZQLM2k0RY2WSiyc5Rhq1FzHwEtsFDyc5CAePKRKTVFWq7hj0DB+3LD+T597917d+eHLn1GjowIzEcTiwU0BF4ivOdbfo5BcIojBQnG9+3UJJ3asmIghjuR6t4shiWLySKJWJV1WYz9hIIwsTmAilirK0KbL0CcasZ314MiQo0mXIW/mC0xSokY4wF0Cijg4f+IE0bF/3TLr/49ISUnh8Amp3gCjPQftNG3kG++7PaoAQvGV1z7g/vsGERWWhyk8cNwfH6tg9qO1VXCDRuYRF+ObFyUnKvlhbTzX9s32BcgZZUwcHUrLprVz2xCjnJzsU9w3siOhRifPvupGJkFkhJxZ0yMYOyKE4eML0Gokhgww+I99+x4bT76oYemKuVevkf4NHn7kGR6afIwzWXmMvUtJWKiczGwXC5ZbiImSc1NNiI1KJXHbAAMz5pbw8qzIgH51z0En3/0rlPc++O94N16Kg/s38/JjdY8poiMVJCcqWf9rNVabl32HHbz4dARdO/qecfmFHjZtt9O+lZrRw0N4cooJq9XLkRMO5i+2sOb12ACysLLKybDxDzPzmQ/JzjpNi/tUTJhRxIjbjPTtpaffnbnY7d6gPAzwidHgPzPnS23QhoMZe2jbMpB/ubadhjkvlzJyWDAJD/DzJgftrrnO/3evXr3o1WsLJ06cYMmro/j0DQ0KhUTnDirun1rIonlR/vtACMFn31bx7c/VfPpmsB+23e4NsISTyyWeeFCw+qPlPDHzxatw1v8eV438TEtLo6io6Grt7v80hBDMn/cYLZupubGHLiiEBnxE0IP3hbH8vXLuuyuU+x4pwBQqR62WKKvw+jvUaquXiTOK0GklZk03oVT6lKHzFpp569UYv5LzXJaLErOnzgHjrv02KqsEp87VXXJ89KSTztfUP4npdq2OGc+Vcs/oqytprq6uZtV7L/LjGk1ACUHDVBUfLpHRqf8aHhwbzvxpIRj0MjKzz/DS8sls23IzDz/yTND+PnzvNa5pZictyRBAfF7E7Ecj2LnPzkvPWFnyzjj+Fd+fR6bOvqrnVB+ys87StqWX8FADz71m5plpgYqKrAsuXlpmYeu3SQgheHNVBRqNxKZtNrp21FBW7sHjEXVeSzabF48H+o/IYdSwUB55IAy5XOKnTdU8PreYaqtg3LRCzmW7WL+6duU7wiTnmWkRDB6Vx6QxYdx4nY6KSi8ffFrOx19WcUMPbZ1eIHqdjAmjQsmvDrvsdrjzrlF89+1njHo4g18/TQgoQbeUeRj+QD533mrgjQ/LeeODMjZ+meS/F6xWL5YyT0ByXUGRG48Hv3fs79H7Oh0CsNsFWq2Mti20xEQpeWySiYfvD2Pc9CKGjM5j5hQTDVOUZJxw8OJSC83SlchkEuMfLcRmF2z6MpGJjxcxb2Ep7VqqKTF7qaj0UFXtZe6L8y67Hf6vobKyEqVbHeQtB6BAhZv6S3K8eIM8uUxEY6WCMkpRo60ziAJ8pfPZBCbweoSbsxxDhoJKytDjGzzYRDWZHMeBr+zXTCF7lRswyWKQCTkOfRU39OvJ3BeevcyzD8baj9aiuhDiT9S+CJkkI9HShKWvLmPwkEF1Tv6joqKY9Zyv/8vLy2PEkHuIzEmhpdTFt4HkU71mGo7SICGNn778lY2fbcGpsNO8TXPOHTtC06oOqCQ1SqEmX2RRRG4N6RlOOWbOkIGkhKrqa5kw7EEiShOJkNLwCDerTq5j1Xsf8fEXa/4S6e92u8HzB55VyIMSxBevXMTIoaMx5EYT7o1CkiTswkpReDZ33HcrjRtfveqE/yRiY2MZM3kUq99ei7DJ0AsjNqqxUoUcBe3o7idFXcLJWY5SLarw4MGDu97yZEmSCBEmoknwkwSXEp8XoZF0xIkUishFhYoIYuoM3AIIKY1m7Qef0KNHj6t09v93oJSpqPBaAvwjvcKLCyduXDSlLTJJHjSOyxIn8eAlnCg06IgkFhdODIQhQ4ZO8i0ihIsoMthFmmiOnhAqMKOpR/1poZhCctBhwFXT/zagOQap9p72Ci9H2QMCf/nvBU7TgmuRJAm10KJFx4Gdhy6rHT5460NirCkkSErcwoWNavI4j4lokqRGnBcnKSavzrJnu7AiQ8Zx9hNPGrEkc4YMXDhpgY9QDieKC5xlF7+iEVpcOBH4PKENlyx4AcglOa1EFy5whv1swSPcKFAQTjRNac9JDtKGrgG/hyRJpNKUA2IrFkppRSc+/vATJj008bLa4feQJInxD41jwSNLKLYV+AhF0RSZJEOGDIG3zgoJAA8e1EjYsXItvQHBfrYEbOP7re1+RWU8qWRxisYEkrYXleVH2eVPg/fiJRQTzaRA8YFMktNUtOcAW4gRicSRyt4zGygpKSEysn7v7Esx8JabeeyRGZz2HqIt3TlLBg5sCCBHnCXxd9YNVlFFCXm0pTsl5OMUjgArmIs4xWFSaIqVChTUryRWoMBGrcRKCMF5TmAghDiSyeUcAo8vmCzVQbVFYv+Bw3jx0k60Q4OG0xwmtcaWwlXlQR7nwYGdkWP/HkHFPx1yuZz+/Ucwf8k7PP1I4CKo1erl2VdKWfJ8NA6Hl7yisIAqvJCQEMLCozHq8zlx2lXvQolvbhSo0Nu+x4bHKxjUV09mtovi0sC5VX6hm7RkD5+941OCCiH4eZOVRW9YmLOghJkPm/h4ZSyL3iyjY99cYqLDcbpUNG3eneUrn/zbvT4vhVqtZsXKT/nllx+479H3sNurycsv5amHtQwdFFh6P+6eULoNvECfobl0u1ZHbIyW33YqQN6AZSuW+e2F/ptQKetf8AJfJsRD94cRG63g7HknD84s5tFJ8NsOGzv32Xn95WjKKrxMebqYj5bHoNPJWPJ2GcvmRwWpJI0GGcuelzFr4fPIFXomzCjkfLabX3+zkhSv4J47jLyywsLT04J/z+cWOrnz7snYbDbef28Z27Z8j0btwe6Q0/26gYwaPblOX9ErwX1jpzNj5nDWvenxJ60DJMYpOHTMw75D9iAxXLXVy7L3Zax8K1jN+8F7r/H843IUCl87pyYpeW9xDM8vMnP+ggu3R4ZHRGO2uNnwWXSdFaWfflPFLTcFChC6dNAwb8nhq3HKfwpXjfwcOnQoL774IqdOnSI9vW4VwX8aP/30E9988w1lZWUkJiYyevToesNwli9fzubNm4NeT0xM5LXXXgNg06ZNrFixImibjz766KrK1Ldv34ZeXUyjVCWN0urvUBqlqXjqxRJ+2mjFUu7hySkmbu1vYPFbZXz1QxXDBhuZ9HgRo+8M4YbuOqxWL6s+q+R0pguHw8sNd1xg4dworuusY8Kjhdx4nZbRDxfy5BQTTRqpsFq9fLCugpXvl/Pw/aG8sqKMvAI3cTFyzp53YbUJGqUqCQ2RceR4/R53xaUe7HZBenqrere5Enz77WeMHu6t0ztl3kILy1+M9q9cAaQlK1n5kpIHn/yO7dtvoGvXQJ+p0tIitu7ydYD1oW9PHfmFHt5+Vc/0OevZsKErN9zQp85thRDk5+cjhCA+Pv4vqaKjouPJzJYxeUwor75exi335jFkgIGIcDlbd9nYd9hBeKjEwjcsfPVDFUNvMfLR8lhuu6+A7Xvs3Hyjng8+reC+u4LJhlffsNCzm5abeupZta6C5j3O4/VCeJiceU9E0qGthpw8NwuWm5kxt4RF86L853JdFy2fvhXHh59WMGBELqVmD1ERcgb109Gpff2dd+8eWmYt2gtcvker01HG2tdjA4hP8B3vygUxPPdaKRu/SOTuiQVc2zebp6ZG8K/frFRWenhnTTmPTqpVan6xvoqYqPp9ACVJQiaBusb75qeN1cRFyxk6Lp/WzdRc207DF+sreWSOkbAQOQI9XTsnUGrx8P1GiXbtkokyydm8G4YNSeDtNeUkp+ho305OWIiMM5lOfvn5a+4fd2VBB5eDf2p/CD5PM7dU9+JLMo3IYDeN6hnA5pMVVJLoxEEVFTSnQxC5eSkkScIt3BSLPNRoqcBCIRdIo1mNP+hRYknGJqo5xl6a0s5PSAohMHuLsCWX8PzLc2nTps1VG9B88/m3RLgS6yyJk0ky5BUqMjIygtTpv8fcp+cRkZMcRKKGShEkVjWm4GAh6VJb/+uV+WWoYpXkR5xCUa7BUB5CpjhOW7r7CRTwkR5HrDt5e8m7RBHvJ4jlkoJoRxIVpyxMe+hR3vnwrStug/bt2+OKqIZ61lzLlMUM6hPoI5mUlMTn69fxxvI32fTrZvBKRMVG8tJjz/0jE3XLysqYPO4hCk4XoyjRESdPwxppoWm7dEyRJr5Y8xUduD4geVkpqWgi2nKYHdixIiOYLLsULhyEYsKFAwN1qwQAokjgLBmYiKlfMSgHrUKLxWLBYrEEvf3/Et//GHK1DIVbgUbSIYTgAmcoIZ8Qwikil7NkEC6iA8qNvcLnY5lHJrEkYSTMXyoeKeI4wX7OiqMk0YhEqQF6EcJhtqNGhxsnkSIuiMh2CgdVlNOBnhxkGwJBCk0CiE/wWWNEEMNpDnOGDHQYkKHAgQ0dBsooxUg4Fm/+ZbWDtcpGSE1Zu0JSYiSMCmHxk3CJNOAwO1ALDaGXLJg5hI1j7KUJbXHjpoBsmkhtSRaNOccxzBSiFhqyOElTruEAW/DgRuBLkY8kDjNFQT6XcklOKk0IF5EUk++3kMgR54gjpd57K4mGVFGBWtJQVlx+WW1QH67veT2PumfQhu5UYOYoe2gm2hNJPAVcCFAnXopSCtDSCB0Gv6+zUYRSJSr8VRF6KQQhoIhcTERjIgYzRZwWR0ghHZWkxiu8FJFDDmfRoCecKBzYCcFAEnUvLkmSRISIxUIREVIsco+S3bt3M2DAgD91ziqVClNkGKoiI0fZgwwZ0SQiR04xeeSIc6TSBBUaSimkinKa0wGZJCNNNOMou2khrg0gQMtECeWU0ox2FJOPmSL/c+z3KKGAKHwKp2pR4fdCLeSCv8S+lCJa0Qm9QYfjLLSSOuEQNkooIIRUrFRxjmNIQqKBI5UkVTwSEirF318C/U8dGzqcdjb8Vs2RY5WMHh5CXIyCPQdtLH+3nFtu0pOapGDi41Zi41vzwvOPktawFYMGDUWn05F74RRvrIri7dXlfPVDNUMGBFeRLH2njA5tNQghKK/w8uGnFXz6TSUuF3z7UzWtmqvZudfO/EVmpk8Mp98Neua+Wuojvyblk1vgxqiXUVHppbTMg9Eg44l5pYSGymiUosDtDeH+iYvp0qXLX5of/hUoFAr697+F/v19Vkn5+fncNaw7brfg9oFGVCqJA0fszFtoZuqEcG7po6fHEAdTpz/PjKdbEBcXrOz7b0GhCqfUXEqEKXhOJ4Tg/AUXkTXvNUxVYbV5yTjuoHcPHXMeqxUUjbkrhB6Dchl2azj5hR6SEurmYRqkKDmasYfWzQ08PTWC9AZKTp518crrFpLiFbhccP+0Qh68L4xGaT5LtoVvQlr6YEymGIYP7cmMiV5mTdQhl8vxeARfrl/HhAc2svLNz67KfCElJYV7x8zl2n4Tue1mLZ3aa8jOcfHZd1VIMi0PPi3jtv4O7rldjtEg46dNdl5aZiUxqSVr17zFkNvuJSYmxr+/wvwzQeKwpAQlKxfE4PEIJj/p4u773iMvL5txjz7JqqWyAOJ470E7qz+v5Kv34zhx2klRiYe0ZAVGgwyN5urMj/4Mrpj8rKvza9++PXPmzKF79+6kpaXVm+z9n0hT3b59O++//z73338/TZo04ddff2X+/PksXLiwztXEMWPGcPfdd/v/9ng8PPbYY3Tu3DlgO61Wy+LFiwNeu9oT/Z9+WENcDJzOdBIVKef6rnW3Y8YJB32u0zNpTBi799tZ8V45crnE2BEh3DYmn7RkJSqVxA3ddZRXeBj+QAF3325k3VuxqNUy8gvdPPdaKVNnlWC3e7lnqJE7b9Ww6E0LZ8+7KCrxEBYqo2Gqkrc+qsArBH2GXiAyQkHr5mpCDDIOZDjwuL2UWLw8PdVUZ/nBe2vLmT4xjLWrl9Ku3btXrZ0uZJ2k16BgdYnV6uXkWSevza27XOTJh5X0u+t+0ho04eZbRtK//y2oVCpS0hpz5vgxdNr6S8S1WhlOl28lcOZDKsbOWF4n+fnF56v5fN1bNExxI5PBqXNyBg0ZxfDhY67oIderV2/GjnqeCSPh0UnhjB8Zyg8bqjGXebhriJGCYjdDbwlDp5E4mGH3J7itXhHLI88UU231UFDo4Wymi2kTwokwySkocrNwpYXKasHyF32E5o3X6fj060o++KSCb1bF+1czY6MVfPJWPIvfsrD07TIeHlc7SQ0PkzPlgXA2bLOx5vUYps8pQa2Sseegg7VfVlJR6ZO4q5QSk+8L44buOsxlXvT6+ifS9aG6uprqqnyaNwn21wLfw6igyIMkwYLZkdxwWw4r3jcjvDK+WZXA5JlFfP1jFYP6+gIHft1cTUVl/abf+YVuqqp9SuqiEjeffesL/lq/Oo6nXjDz3c9VvnKKFF+qrBBw9Cx+SX9+aeD+wkyx7D9W+7ckQcMGVZfdDpeLf3J/CL4V6sSGCdgKgkuWDVIocqHgJAdoItoF/I7VooIcztKRGwI+k8d55CgIIRwnjnp/f6/wIkeBjWoqsKAnhHZ0RybJcQknEjLOiqPYqKYZ16CTDLiFLwnXQhGSR4brrJO3Xn+blW+/ftXaw+Xy1JtaDlBdZmfciAlExkbw4LTJ9OvfN2gbj8fD8cMnSJXqJkgjiPWnSF+EUQrDXZhCm3sacdvwIby54i20P+rRicCJg0yS0VJcy2F2oETFeU6SdknYSogIJ/PoMcxmMyZTcNrkn0FsbCxpLVMo3VRKqDdwdd0lnFRGFTHi3hFBnzOZTMx85glmPvPEFX3v/wq8Xi/3DhuJ4ngYiTVBKniAkmQubM5mo3MjsaQEEJ8XIUkSiaIhuZwjhHBKKSCS4EmMQ9gAyeefKKjXQ88HAUjoMZLHeeIu8Q5VpYImHWRGAAWSFMXcuYHlfZIk+SfPfzf+qZN9lVyNC1842XlOIEdOO3r4+y4hBLlk+gNYLnosSsgoIa9GCVzbb0iSRFPRnlIKOckB3MKNHStu3MhwEE8qB9lGumiNQQpFCEEZJWRynMa0RivpaSZ86sbflwU7hI0MdhNLMp3ogwwZZgrJ4hRnOMI1oidZnKQZ16BJvDz/M41WhUe4/dd2ljiFDJmfpFVISpJEIzLYg14Y0WHwKwHTaetf7Dkrjvr7/gaiObv4lRzOEU0CZzhCKCaSaOj3ts3ipC88TLiCPEWFEJzhKI1o6X/Np66tf5yjQUchFxBC4PLWX71wOVjz0VoSPA1RSxqiiEcuFGSwG1mN12i4iAqyeMkSp5CjIIeztKL2GZ9CE06wPyBAqxntOcBWykQSYVIkjUQrSinwhVfVlImr0aBGSyiROLDjxU0l5aipv0JMjcansBUCN67LGidnZ2dTVlRJCEoiiKEBzf2fjxMpnOU4Z8hAhYYQTLSgg79UP0QKJ0LEcZCt6IQRJSrKKEWHAS06ZJLcb5MTI5KCFKI2UY2FIqooJ0ucQo2WVJrW+KjmAj6bhXRaEyKFIzxwsUtWS1r0NerkjvTyX1N6PXhdAg169u3Zx9hxY/90W1wu/qljw6KiIvbu/JQNn0eTX+jh068r2bHXTtPGSrZ9m0ifYXl8+2sBIXo1z0w7QkKsnP0ZW7l/9Eqcbg1yqZK4mDAemxTOnRMKKCrxMHKoEa1WRlm5h8VvlbFjr43EeAXNe2QRFiL3hyht+SYpoFps6vgw7p5UwNMvlBAdKccr4OYb9Yy7JxSNRoYQgl82W1mw3Gc7t2OvnTYtNPTrLWf7tkdZvlTLnLkr/ycqT+Li4rip71B27v+Oj7/ORwhomKJk/pORNGmk4qPP7Qy5/R5uvPHG//ahBmHYnZN4cdkzLJgVTKJ9+k0V13XW+hWLAGqV5Pd7vRQDeutZ+5USr3Y8MnndY5KMEw7eXVNBs0Ye3luk9c+V27ZU8+6iWJ55sYT2bdQ0a6zi/Y8rOHnGSZU9mYenPs+brz/Hji0f8fTDOgb1qx07y+USd9yiRZIVs3TJC8x4/K9bIKz6cCVrPlrIqGE6SsweXllhRq2S8dnbcYSFyrn5XjvayGk8Ov97srPPYauu5tFJWjq2zeZ0Ziazn/ycjl3uZOz9UzCbzZRXOMjNh4S4YEL4wBEH+w6YyZxzDzqtnLwCid5DbbRvpSImCjZsKaZRqoxpE8O4fWw+DVOVpCQqeXu1nYMZTtRaF5PG307fAXfRv/+gv9X79orJz7oGehexefPmOgeLF/GfID+/++47brjhBn+C6OjRozl06BA///wzI0YET4h0Ol0AWbt7926qq6vp1atXwHaSJBEWFva3HrvDYQPg2EknOXkext8bilodSMh5vYJ311awekUs4WFyGqQouX2ggbsm5NMoTcnC56K4Z1I+LzztIwBnPl/KrOkmv78FQFyMghUvxTD1mSLkclj0VhmpiUpuuUnPoaMOPloRG+Bl8tKyUnbudfDxG7EBx/P1j1W8+rqZB2cWseT56IDO5ftfqziQ4eDJR0x88t3Zq9pOEVEJnM/20OZ3eRcX8tw0r6Ns/SLiYxWkJnlYtaiU9z5+mfHj3mfFyk95YPwTTBy3nh82VDO4X91echu3WVn0nK9NIyPkuJ3B6pU3V76K1bKOH1erUSp9t5jbLXh+8VssWZTLlKnBJff/Dmq1mjvvnsaYR15m6fMqwkLlDBtkxOHw8vJyCw1TVAzuZ2D+YjOWMi8Ohxe1WobRIOOdhTF8/GUFjz5bjNEgY/xjhVRbBUUlbl58OpIbr9MFDDR/2mRlyfyoOkvkHxobRp9huUy+Lyzg/e9/qaKq2ktstJIH7wtj/hIzEhLvLIzxB2+VlHqYOb+E8xdcHD6u4uZbL98ge9euXYT+myBErUbC7YbEeCWmcDm9uulY/6uVmGgFq1fE8txrZhYstxAeJnH4qIvwMBlrvqjk7tt9E4JDRx2s+aKSUrOb05kuQkMlnn6xhO277TxwbwhvrirnzvGFVFd76dNTz6Lnojh+5oz/+4+dcvLhpxV079qcIyeN9OhooWnDKkpKbXz2nYPruyWwda+JFukVVFdmcuBgxB8qr64G/sn94UXMfv4Z7hs+jsTCpgETEKuoIioxAlNkOHuO/IsobwJKoaaUfGxU04buAQE+OZxFhhwjYb7jF5GUkE8UwWEGeWQSTUJQ4jGAAxshhKNCjZlCP/F5mB0k0pAU0pEkCY/wcPbXs7RJb8dtw4Ywc9YT6PX1pyz+GTRu0pCck2VBSquLqPKW09J8LZhh/iMvM2/WfJQoAUFsciyPPjmNJk2aoBD1VxZIkoRMBBOsYSKSrZu289yLczl/Oosob8M6FahySYFcKCgmHyd2QkUEJql2QUpt1XP27NkrJj8Blry+iFF3jSb/7DlCyiKRo6BSY6Y6wszilQv/I6mp/y1s2rQJ1wUJkwgevMc4kzknjhNC/UpKAyFIyBAITnOECmEhhXQ/oeQUDo6yh3TaAKDHyGkyAkjNS3HRQ88ohWEVVTiEDbWkRdUAdO0AAe5iKHOVEh4djkajISU1GY1Gg1Kp/I+EPMA/d7IP4Ha6cePiAqepooI2F60qaiBJkk/1KHZyVhylmHyUKNHWBF5VUYYKDW7h9qv7JEkiklgiiSVXnCOPLDTokCGjlAJsVJHBbjRCiwBCCKMFHVHXhLuEEoEXb9BizAkO0JT26KXaezCSOMJFFHvYyB42oEbLaQ4z/d4pl9UOI0bfxXvPrCXGnkK1qKQcc5C1STF56NDTkk44saFAFURcqVDjwY0CZU2IUzI6jFzgNCk0CbB4MBBKrEjmEDs4xA6ainb+c3MJJ6c4hAwZZzhCc9EBraRHj5EKLIRRd/l2OWZ8DqilqLV/zRPfbrfz6JQZ/PLDL7T3Xufvk01SNCai/cTkCfahEXqiiMeFkzzO48JBA5oTQ1KAylcnGUgXbTkobSUuPB6tx4hFFBFWEcUpDqMTBuJJRYa8JuDHiYRUQ/TV9utpoimnOMw5jvn7k7raIp5UyjHjlXmD7q8/wrdff4dAYKWSllJtUJVVVHGcfcSTRkOaI0NGCfkcYReNRCtCJRMu4fSXwAsEpziECyexJGOmkEpRhlEKo4loyxF2kiDSiCIegSCfLArJoTVdghZlfYujElZRCUj+xSVPGShiABngxV9OX0guCaQiKUERC1XFdmTISEi+OqGp9eGfOjb86svVPHCPB0mSiI9V8Mj4wGfdqDuN/PBrNV99UHsdNm8CQwd6ue2+XLw6GdVWL3qdjE/fjGPtV5XcOcEX5qJU+NLOV6+IJTpSwbpvq3hpeTUbtsn5+I3oIJssjUbGGwtiuG1MHvcOC6Wg0M1D99cejyRJ3NRTz/Y9NsoqvHy3urYScEBvKCx2MHziaFas/PYvjYeuFqZMfYaJ4w8x7k4zt92sQS73Bc2+/4mNbzeksmjJhP/2IdaJ3r1v4sD+LUx4/BdmTPLxIiWlHt5eXc7Bow5WLavtzw9mOKiq9ta5n6wLLsqqohg5chS//LQKm83pz4Q4ecbJ9DnFNEpV0bKpClOYjP535fLg2DAG9a3lDR5/yMTwB/L5fnUCC2ZHMfc1Bw1aPsHi12by5ssOJj/h5Ja+dQu0hvTXMveVNZhL83lm9qIrni+s+uB1inPeY/8vsQHzy70H7Yx6uJBvV8UzbTxsz8hk8JD7+OW7x3lzQa2na8NU6NtT8NBTq7lr+PdEhFXTqZ2Vx561YrMLnp0RQevmvufWv7ZYWfpOGV9/GO2f89tsXha87iQzvx2det2PPmovO7esYOnbZXz8Riwhxtr7KDPbxdhHClnwlIyfNr3K6JErWbbi07/tfrhi8nPixL/mTfN3wu12c+7cOW699daA11u3bs3Jkyf/1D42bNhAq1atiIoKvDjtdjuTJk3C6/WSmprK8OHDSUtLu1qHDkBMXBPWf7ORB0aGkpfv5p7Jhbw6J5LkxJqHZLGbJ+aVMPxWY4B/oVIp8dzjkSx+y8LKBTGMHRGKXOYLVsnJdwcQn5dixoMmbhqWg80ueGV2JA8+WczS+dEBxKfHI/h1s40f1iYEkJsAg/sZOHzUgdsjGDAil9bN1WjUEj9utNKjk4bVK2KRyXwm8FcTgwffycxHP2JQv0DiKMQoo8Rcf8qw2y3weAQhRjlTxslp0qiYV15+mhUr13BtlzuY9dIqbrxOF+Tx8dsOGwa9jNho320jhMDpCmwLs9nMnp2f8c0H6oBjUigkZk9Xc8e4HygsfCBARv5n0a37Dbzx+iv0viOXsFAZMVFySswe7rk9hHvuMPDNT1Xs2mejRVMlbW7I5s5bjcRGy3jjwwrSkhV0bKvhy/d9A6k3V5UTHSmnz/XBnWpxqccfavR7yGQSkSYZb31UzrBBRkotHj78tIITZ5zcO9RIj8EXqLa68XplHPxXSoAlQWSEnDcWRNNnWC66kLa0bdv2stvA6XRiswusVm9QyJLvfUG1Vfi/1+0WlJo9lFV4yclzUVUtOHjUQevmKpo2UtEwxUXGCQcffVbJmUwnmdluDHoZ998dSlyMnJ377CxcaWHDb1bGjwrludd8pR933WpgyH35LHrOp5ht3rjafwzNG8Oeg2EcOaln/mOnSIqz43YL7hibz0vPRNKkUQ79e5Ywa2FjRt4WgUKWy6+//kyfPsHqvKuBf3p/CL57bce2nSD3slfahF4Y0BNKNZW4FHYStPEsf2sZyxYt4+O1nyATChQoQIJD0lbCvJH+AAgTMTSiJSc5AEAqTTjCTtzC5Z/8eYSHHM5ygTN0oe7fJYtTWKnCpisnQh4NVXCWo6TRjPBLSD65JCeFdGROGRtWb+PAvuGs++bTeisj/gwenDaZ+7dPQF8SEkSam0URGnR+FUlqVQsOVG2lJb6yPnuejWljZjB97hQ88vr9rrzCiyB4cChJEhftzYT3j0l7DXoa1kyOfT6T5SRJvkR1r9JzWYm+dUGv17Pu60/ZtWsXn6xah9VqZWDPIdwx7ParZjHwv4p1qz8jpCIqiHgWQmCmCBU6SsgnUsTV+Rud4xgunBgJI4p4yjGzhw1ohA6QcONCIHDioFKUc5JDqFBTJHIDAmzARzIUk0s7fD6e6bQhg92kiqakNY5BOKB4o5UT1oOoZBri3TKy2YtdVo1BHorOpCEy0US7du3qVWBeLfxTJ/sAHrzIkLjAGdJpW+92iTQgj/N04HqKySObMyTQAA1aNOj8Zb6KS1TB5aKUQnJJphHZnEaDjoa0IIdMPLhocQmpdCkuBvxcWh5dJSpQowkgPi9CLilIFU0oJJcmtOWA9NtlCyJuH3o7X3z6JSUH8zA7i0mlCRc4Q7Wo8Ks6L/p0+jxN614EcWJHfsk0SIECJ1ZUaIiUYvEIDw5sKFGhlFSoJS3xIhU3LrI5hU1YcdZ4YDaiFVFSnL/s2SnseBE4sBIv0gLaGsAjPOSRiQw5pzjMkMG3XFYb/B6D+w3mwul8BOCtQ6F9MbE+XqThxIkHD0pUtKcHGewKIj4vwiCFEBeewItvP4dOp2Pk8NF4kWpCAAWF5PgJ3kQaUk1lAPEJvmskXbRmF7/iER7sVFNJGXIUmIjGjQsrVUjIOM4uktKSLssCw271/QaX2hFcVD23oCMaqfb+jSKecBHFfrYQKeKwUEQ6bVBJahzCRgVmWnEt2ZymAc05y1Faic4YpFDaiG4UkMVR9uLGRRUVNKJFEPEJkM1pIonjOPtRo/X3wY7ToO8K+s5g3V+7fQFZxOjiCOuoRlLCidPHqKSMiZP+vrn2P3lsWFSYTcMb66cwmjZUUVbu4aeN1Rw44kCnlbi1v4HkRCUvz4rk0dnFrFpXwYRRYahUEqOGhTCqJvyl1Oxh7NRCsnI8jJlSxPVdtSTEeLCUVdOiSd2enJERciJMctZ8UcHalcFVFB6PYNtuOz99khD0PI6JUvDoeBuffPwOEyc99hda5epAr9fzxltfsOqDlfS7+xvUKg9Ol5LefUbzybpnKC0t/dPzeSEEe/fu5bNPV1JSXEB8QgrD75pEy5Yt//2HrwCPPvYc+/cPYc7ipWRmnsRuLWbWtFAemxzuF+xUVnl5cn4J17bX8NizxTz+oInICJ/9z+btNuYsVPHyK0sBuO2O+3l5xSJmT9dQUORm8hNFrFoe6w/BAt+8c8wjBeh1Mnr38PU1Br0Mudz3bMzKcbP2yxLCNz3HqDtsNEz1hQTXN3aWySRSk2WMvi2DhybfxdvvfoVM9sehxb+Hw+Hgpx8+4pdPtEHf06Gthn69dHz7czX9eul4a+0eDh3cwXuvqIK2lSSJ+TPV3DH2HJ+9lYgvqCmUohI3904uZOHcSJo2VvHCYjPfrooPCA7WamXMmqZhzCP70Oke5p577uebrz5k3Ru6AOITfLaEz0w3sWpdJXMei6BbRyvPPDWB5a9/elnn/WdxxeRnz549r+JhXF1UVFTg9XqDwhRCQ0MpKyv7t5+3WCwcPHiQhx8O9OGLj49n0qRJJCcnY7PZWL9+Pc888wwLFiyo1/fC5XIFhC5IkuSflNV34WefP0qjNBWjhoVw96QC5jxqYsozxVRVeZHLodTs5bW5UfToHDy5a5auIrfAl8594/U6Xn3dQnKC4g+VkHExClKTldzQTcfc10rxeESQAe623Xau76INIj4vYuzdoQwamccN3TVs3GalqspLZKSMeTMj0WhknDjtJDau+R9OlC8XkZGRdOp2J9OfXcvzj6v8N12oUcbhYw7Kyj11Btl8/WMVfXvWDob69VKz6K0d2Gw2Hn9iHls2f8vgkXncf08ovbtrKa/0svrzSg5kOPhoee3K0ZZddlq37RNwTuvXf8mooZ56z3PMcDfffPMJDzxweUoHgLnPTuH1lyQ6tEnmp43VLHzTQnyMnINH7Sx+y4IENG2sovM1Oh5/0MSQ0fmEhcpZOj+KL9dXc+/Q2lInr1egqOfud7mE/8FWavaRHxGm2o7aZhPk5LmZPqcYg17GsEFG5j7uS4jde9DOrn2CkcNC6/RilckkJo0O51jOdVd0LbhcTqw2Ly8uNTP38WA1xevvl3HHLT5CZd8hO2UVXlo1U9O+tZaHniwiO9eXQH+RwAafufOto3LZuNXKnbeGMGF0mP+9wf0M3Hyjnj7Dcnh+USm3Dwzh/rtD+WljNf176es9B6c3BYc9jzCjlR832JizoJRHJ4fTpCZ9MjneTtf2ZfywKYonxhcz7ok3uemmvyct8Z/eHwoheGTyNE78eg53tUQaTQkjEitVhBOF3m3Ee9pL3+v7YbCZ6Cr6+dVrDmHnuNhHMXlodTqMVhNqNFzgDFVUYBO+MvpWogt5nOcQ25GE5CuFx4sarZ8ouFQ9mk8WINGIlpyyHqJYKiBCxFOBhSaXeGQGtBdpHBY7CD8dwcrlbzB9xrR/2/b1IT09nQmP3s/KV98mvDiOEEx+FU8ZJbSiNk3eV+LcgEIukEQjNJKW5NLmvPr8Qnr07s6htacxeYIXY/I4X6ca1is8KLUKJEkiITmeirNVAX6fl6KacjTokUtyWoiOZLAbk4hGix5PiINmzZr95WeCJEl06dKFLl26/PuNL3O/l/7/fw0V5RXICZx0l4oCznOSCGJIJI0KLOznNxqI5gGEfJ44jxwl7aXa0CEDocSJZPazhRTSiZLisQsbeWRSyAXacx1KVJzgAMUij1iSkCGniFxKKSSKODy4kaFCi444ZTKFxnM00EdTUmBmv30f0d5EkryNyWAnqTQlXESBGygCR6GN8XdPYuVHy2nR4nflHFcJ/0uT/SvpC9UaJXK7EgdWVNSvFFShRo0GhaQkjhSqRQVF5JBEY8ooxYuXvWwiVJhQoaaKchSoCCeKXM7jxYsNK3lkIfD6SsbrWSRxCScKlJzmEG1FdyRJohIL4dSfUm0ihhIK0EhaVEoVDRvW7UNZH5RKJR99uorFry7hrRVv4/L4iKjD7KS96IFa0qJGgww5heTUmdRtEcUYCA04p1IKa9ohmpPiIFaq0GHwEZxC0IDmRBHPGTJoIXVACMF2fuRaevtDw/RSCC3o6Fscx8EhtnOEHTQQLQitIQUrRRmnOYyRcMooJjwqnGkzpl1xXzPtoelUnvGluZdSQBE5JNfjr1lMPs1oH6CCjRCxFJEb5GUKvoA/dYSCX9b/yrdffo+sXEUrOvqPNYJYhBCc5jA5nKXlJc+eSyFJEtEikR38VOMXGo0NKwfYigMbGvRkcRKB4IM1711WW/To1Z2lS5ahpHaeU04pIYQFEJ8XoZCUxIpkCsimAz0BKBAXfJ6byAiVItCKfIrIJZI4DrODFNGEUExEk4gDO2WU0IU+HGMvTmEnkYYoJCV2YSOT41RiRo2OprTnNIf9VgmufLCfBE0TCL0ZX/8H9LylB/KairqcYwUUF5ciEFgslr8tBOd/ZWx4JX1hYlI6GSe20LRx3XPbHzdW88tmK14v9Oyqo6zcy1MvlBIRLufVZyNxuQVf/VBNcoKC/r1rx/KFxW7GTCnkobGhPL/IzOLno5g2q5hVy2O5f1rhH7aHVitRXiEw6IOJqqMnnVzTRlOnNRxA/xs0LP/wX0yaPOMPv+M/BZ1Ox/iJ0xg/sXacKkkSKlUwQVYfvF4vTz05iTDtQeZMkZGapODE6YO8+sb9hEffxKMznvtbjv2aa67hmmveB+CTj99j6XtvUlBsIyVRsGOvgy07rTz3RARdOmj5cUM1Ex8vwukSmC0eQk1tWLbiTaKioiguLiY3J5Mff3Hy7Y9mYqO8zJwSHkB8AqhUEitfjmHExHw/+Qm+VPOXl5Xx44YqflwTy/TZBYy4zScGs1q99T5ThRDY7F56dlWzbU8xW7ZsomfP3kHb/RH27NlDn+s8SFLd1V29umkZMamA+YslLGUFREcpiDDVnXcSYpSj1cpwu4WfA4qOVPD2a9GMm15Eq+Z6OrTVBhCfl+LhsYJ3P3mTR6Y9S5TJQ0xU3cfUs6uWl5f5qmnbtFBh1OSSnZ1NSkrd1UZ/BVct8Oh/EXVdVH/mpt20aRN6vT4oACE9PT0gzKlJkyY8/vjj/PDDD9x333117uvLL7/ks88+8/+dlpbGSy+9FDRwvhSlJdkkx8kJDZETFy3ngUeL6HO9jrAQOZt3WGmQqqyT+ATfTeOpUeW0aKJmx14757JdFBS56/0+h8NHcE2dEM6zC0optdiDtimr8BATXf/lEhMlx+n0Mnp4KHNnRLLwzTJ27LUy6N48Zj9qYt4iG4tX1E+KXCmemfUS6z5txe0PvIxeW0Z1pRlJJhg+2MjoKYWsWhaL0VB7Qx457mDlB+V8/m7gcbRsqiAnJ4fGjRuTlpbOi49f4MdNVibMKCIz28W8JyKZNb3WEPlCrou5C9Ws+WQ+sbG1hKjTUUlifP3XWGKcnJ3HKi67HQoLCxGu83Ro43vQ9+2lp28vvd+T8o6BRr74vopX5tReV726aykxe+neScdrK8to0aR2kNCzq45Fb1oY2CeYtFApJV5cYmHTdhtxMT7Cp6DIw30jQrilj57TmS4+WhEbtHLzzU9V5Bd6uKmXnjYt6p+YtWiiZNfxoiu6FrZt+ZbyCjfHTjl55OlipjwQRlqykuwcF8veLaOqxr/UUubhwZlFNG6oZNTwUCqrvOw/7GDmlIgA4hN86fPvL4llwIg8xo8KLiNWKCSWvRDN7WPymDIuDACrTRAaWv9KXIlFQ1GxjbY3nKdPTx3N05XcMTBQfWLQuyksURNhkuN1W/924/B/an+4bds2jm05hbJaRylFVFFJDmdx48JAOHJk2LHisUK61MaXyit8nphqSUMr0ZkDbEGyQ7WujFCriUjiiCPFHwahl0JIoiGJogEFXCCLk+gwkE479rGRvWxEJ4yoUPt804imOdfUKFracFTs4QJn0VC/mlMuyZGERIQ7jp+/+4VXFi74t23/R5j++HSGDB3CKy+8yvffrKe6yE4iDfzl9pdCi54Kai06ZJIMvcVE9+u7cTzjOCVHczE54/yq11zOUUyeX8nnEHZyOEMFFryShwQpnszMTOa+9Cz3DrgPbUmToO8sFnkYCfOTxpIkkSqakMNZdJEaXnhlHvHxweTq/xou7d//lyBXyimikPiaMvRyYSaHc7S9xOYhhkQ8ws1hdqIUKgxSKG7hIpvTNYnOgZBJcpqJ9mRzmiji0UhaYkQiTuz+MufmdKhReuYh8GIkDIEglAiOsddH+sjtPPXsTNp3bMeypcuQnBKp7mY4sLGPjSSRHkDGgs//Lr4wnXnPzGfTjg1/S5v9r0z24fL7QovFgsvqoQntyScLM0X1EozlmDFQe47xpFFILhVYqKYcCQk5ciqxEEcqTWnACQ6gQUtbuiGTfD51heRwjqPEkUo+WcSTGvRdWTV+vlaq2M8WGotWyJD7E+AvRZUo96Vr48SDG4/wYAw1XtGz7+zZs+zdvQ+t0KNBiwRYKOIoe1EJXzm7B7dPUSgghiS/SrWUArI5HeBvWSHMNXnuLvI4R2NaB1yjDmHjKHtJJR2pRm5dTC5K1H7i81JIkoQaDSqhJp025HKOc8Jn+K3DQDiRyFFSTQXjHxxH69atg/bxZ5Cdnc2WH7bTjI4g+UKsDrKVCBETFGSXJ7JQoAwq/48jlcNsRyeMhEhh/tc9wsNhduLKsiNWqbA7nLS4hPi89FwbiObsYcMfpqIrUZJKk4D09STRkNMcppRCYklCn6i+7PC5m2++GQUKSin023JU/BsCPpJYCshmOz8hQ4YKNSGEU4GF8+IUDmxUUo4cGS5cnGA/Xjw1HuA2tOjYyyY0aKmikgz2gBDYqCaJRjSgmb/PjBMpXOAMafhU7fYMcBeBuhHITF5kcgmZJKO4oITc0/loCkOR4VMiZ2Vl0aNHj3rP42rgvz02vJJx4cRJ0xjYbwVDBuiDLLpKSt18tb6ajV8mBoz3+/fW886acjrclE1CnIKYSDlPv1jK7JfNtGiipLTMi1Yj44WnIln3TSVPTzWx7J0yFj0XRUyUApVSoqTUQ2REsKjG6RSUlHpQKvHbjl0Kl0ugriP5+iJkMlAqZP9TAUL14c+OiV5f8Rrt0g/y0Nja/qZZuoq3X4WnXvyFnTv7MmTI0L/rMAF4ZOqTjHtgCt9++xWni3PZefgLnpySR5cOPoFXvxv09LtBT1m5h9vHwcef/kxISAg//fQdr7z0INPGeZg9yUhFpZ43VpWzYLmF9q00AVW34Et/Dw+VU1TiJjpSQWa2i4IiD00aKZk+MdFHGkr4r4EObTRs2m6jV7fgOcO/ttjoXBMYPGqojDlLPuGuu+65rPPWarWEhQarc4UQPDGvhJ377Dw91URMlIKtu2ys+aKSYycdNG9S99zd4xH8XnyalKDEKwxYxa10b/FNvcfSMFVJmaUIo9GIKbx+HslHrtfeIz27OsnNzb0sC5Q/i7+N/HS73fz8889kZGQA0LRpU/r16/cf8XUKCQlBJpMFDWbLy8uDBr2/hxCCjRs30qNHDxT1SeNqIJPJaNiwIQUFBfVuM2TIEAYOHOj/++IDpbi4GLe7bkJSoYDsHBer1pVTVOLhiYd86ettWqh54uFwegzKqbNzBdhz0EHLpiqEEMx+2YzbLVj6dhlmixezxYMpPLjTXvdtlZ8Em3xfKDcOrQpakWieruK7ny2Mu6fu9tt9wI7RIEOtltBoZEwYGcrBI3ZWr4il+y0XUKqjMJlM5OdfXqrnn0H3Hr3p3qM3FRUVfPnFarZsfJ/2rQUtmqgZPCqP+BglcTFysnNcqNUSa14PJu6KStwYjUYKCgq49fZxvP7h07z8TBgTR4WxZaeNeQvN/GuLlYQ4BTv3ebG60nj+xaX+RPeLMBpj2LHXSedr6ian9x0WxMQ2uOx22LZtGx3buAA1O/fZeHdNBYUlHiJNcsbcGUK3azW8tMyCxyN4/5MKPv+uisoqH6n9wmIzkSY55y+4aNzAd/81bayivNLLrv12OrUPVPlm5zpJiJXz9QdxaDS+a8xu9/L0i6W88UEZPTpp2LbbTv/etaqjaquXpW+XsX5NAp99V8XpTCfXdam7DU6cceJ2K67oWjhx4igD+hi4+UYDpjAZ8xebyTjuoNTi4YbuOm68TsvM50v4an01SqXgtgEG+g7PRSGXuJDn5tVn6x5MVVULOrZT1zvga9FEjVYr42CGHaNehsvl5cv1Vdx7R0idCleV0kVqSjyjbi9g/iIzbVsE9nteLxw8FoLR4Kai0oPdyR+2h0Kh+MOB4B/hn94fzp/9Am6zoIRsruF6/8TNJZycIQMjYTSmNQfYymGxAw9u5ChwCSeRxJFEIyKJo9B7AaVLiRoNYTUJwC1ERw6zA4VQoUCBvabksSntCZMiyBKnaEgLCsghlabIkfv88GrKA73CSybHaUd3NOg5wo56z/1iGbkkSbjs7qvSF2q1Wp6Z+zTpzRrz/pOfEOWsm0ysphLt74hZhU3N0cPHWP3ZR8x6chbfrfsRpVcFCCKJR4acfM5jFCZOc4g0mpFEYwpENvlnCuh/3UA69+jIraNv5rN3vyLCnIiRMJw4yCWTKspoSeCkyEAo5Sozc158lc5dOv0tz4OrBUmSiI2NpaCggDNnzrBj2w6UahW9e99QpzfkfxpOu4s8MokScSglFdmcoint/MTnRcglBU1FOw6xDa0wYMeGFn2dJa7gU675go58sFIVQKSBzwswBd/kVghBEb5S+Oia8I4T6r2s+3gdzz/9At2aXI8pzYRCYQKPz5Yhrg6FGYBa0pCTeZ6MjIx61U5/pS+8iP/2ZB8uvy/Mzc3F7XRjkEJoJFqyg59JFo2DiDe38KWYt6W7/zU1mhpVnKANXf2WGC7h5CQHKaeUaBKJk2oVkpIkEUsSVaKcKsqpppxqUUEy6aglDVZRRRYnkZBQoyWcaMwUcpgdqFAjECTSwH9Mx9mHEhUxJCIho5hc9rEZl9lx2f1Afn4+wwfdRWxuI9pI3UDynUsmxymlEBDYseHFSxgRVFFBHluQCTlO7Lhw0pAWyJDjFHbyycZMIdEkUEw+iTSok5y/+LxIIZ0KYeEcx/1E6EUIIaiiHA9u9IQgEGjR01hqHbDNPjbhBSKIYcPPm7hvXN3Xyb/DKy+9Sow1xW9/IZNktBAdOc5+tEJPBLF4cFNELm5cKBUKhDtwfK+QFKQIn/2LQYQSQjgOrJgpxkQ0MqecGJIp4EKdRK9vH0okIcNMEZHUTY6UUIAGLWdFBlEkECKFI0kSjUVrKvmNUgq5te+Ay74eTp8+TXJoA4rLi/wenXIUuHDV+xk3TsKJpIhcunCTvz0qhMUX8sS1ftsGr/CSwxmqqKQZ7TFTRGbNb99OCiQmD4ptPh/US/rXaBI4xl5OiUOk4vMsdxR6OF+YRRanaE0XJCQukEVT2iNJElnitO8onc7/348Nr2RcCNB3wAPcMXYpr78c7Sc5sy64uHNCPrMeNQUJHQDGjgjli++r+PiNOOx2werPK/hpk5XCYg8FRV6emxlO6+Yqnn7RwXNPRDBvodlPCI0fGcqzr5ay5PmooOfF/MVmhg024vXCmi8rGXNnYPu1aKLi8Xkl9ar9du6zk9ag8z9mTPTvyt6FEHz68Up+XF13fzFjkoIRD86nc+fudb5/tXH99b7Q0/79b2PKQ3fz69ZC7r0djAaJnzd7+GCdjKdnr6C6upqsrCxenj+J7z5UoVb7jj/CJOfJKSb69dLx8FM+JfDvEWKUYbMJKqu83D2piPcWR3NNm9p5cLeOWn+myGOTwxn+QD4KueQXswkh2LzDxsvLzHz6lo8EN4XJsZhLL/u6iI+PZ/V7Csb/LlpjyVtlaDUyNn9VOwbr1U3H+JGhDBuXzxfvxgfxRMUlbvIL3QwelYfHA21aqJk0OpSkBCUJ8XpuvvkWdmz4sd5jOXHGRURUvK/y5rwHIeR13gOlZg/KS27ZsgoZarv9T5/75fSFl2ci8Dts3ryZiRMncuTIkYDXvV4vL7zwAh988AH79u1j3759rF69mjlz5vxhR3a1oFAoaNCgAYcPHw54/fDhwzRp0uQPP3vs2DEKCgq44YYb/nA78F2oWVlZf+jzpFQq/Z5ROp0uwIdMCFHnP402ClOYT313bXsNdofgg08quPnuXE6cdjHlgTAefqo4qPMpr/AwbVYxRcUe2vXOZuM2KyFGOT9+nMCk+0K57b48zJZAL8wde2189Fkl997he8hHRiiQSfD5d4EJ1I3SVJSYPZzLCh5MeL2C2S+XYrMLVn5QDvgSwO1O32rIrOkmvB53ved7tf4ZjUZGjprAcy9+xb/23sLqb5vQovVg+t26lHLnAAbcaOTDZbFERQY+EMsrPJSWhREb6yvf6dXrRhxST6bOtpNX4KZHZy1fvBuLTqdi7TehTJ72GW+/+w0pKSkB32+32/nyi3dY900F1dZgrzy73cuqzyVuvnnIZZ+bXq+nxAzTZxfz8ZdVzJxi4usP4pk1zcRXP1Qx8fEiFHLBqIcKcToFX7wbx5Zvktj8VSKtW6g5dMzB8nfLAo5n5cvRvLjEzBPzitl/2E7GCQezXipBq5Gz/KVoP/EJPkPvBbMjkcslEuODV/Y/+66Ke4b6iMDBffV88nUlbnfdq05L3i7j8KF9V/QbI+xMHBXK+l+r6NJBy1uvxrBjfTIZm1NITVby3S9W9h2y0yJdTvvWWkwmOT06a0mMV5AYX/8ATamUcDjqf5gLITDqZTz1Qikz5pWy77CDRqlK+gzNYenbZQH3osPhpbTkAg6ngaLyttxwXQzFZi+5+b6+73yOlgVvpnEhX0P3ayy8/n45HTre9Mfn/RfwT+8Pc3PzKCafVnQKUKwoJRVNaUcxeVRTiRw5DWlJO6kHraUutKMHSlQcYw/amvLgVFczTnCQSlEGgFbS04aueHCTRGOupTftpO6EEE6OOEcFZqJJBARGKRSdZAiY1BSTRyTx6KUQ5JIcJRqqRUWd515MHiZifAnyatlV7ftuGXwLVSYzXhHc7wghyCOTmN8RTm61g6TUJDQaDSqlhqbedrSVutFW6k6i1IA2dAUkMtjl8wtFzRF2okZLG7rRwdOL/E3lfLJqHU+/+gRhvRTskv/CIbYRSjit6BwUguLCQfsO7ejXv+/f/jy4Gv/MZjPDb72TB26bzEdPfMm7j65l6E13Mf3hR3G5XP/VY4tPiCORhhxmB7niPC5cfqXR76GV9KjR0hyfb+MfqbMgMNVdhQY71nq3dWDDg4cikYtHePAKL6XWYo4fPkEjbytcJxR4zGC8DhSRvv7o99fFpVB4VFgslr+lL/xfmezD5feFUVFRuHHjFV4qKcODi71sokQU+LexiGIOs4OGtAggwUsoQIaMJrQNSClXSipa0JFqKoiog7ByCgdKlFRioYIyCrnAaQ5zUGzjFIeopAyQKCaXDHb6vSZjSEKLgbMiAyEEJ9hPAmk0ldoRLkURJkXQWGpNCzogeSSOHj16Wdf+gvmvEJ6b6C9pdgoHR9hJBLF0pg/tpevoTB+/ItVGNTLkePEggLZ0w4GNo+z2BfdgoDVdKSAHK1XE1hPqpZY0yJCRwzkucIb2XIcXr3+xoFDkcIAtFJBNGSUcZQ82qnBfQsJZRTUZ7EJRQ0aXkPeX+oHc7Dz/8632OLW0lboRRwol+Mq3G9CcsNgQ2vZsxVF2YxW+Mb5XeMgVmZwhg8a0xo2TInKopBw9IZSQjxsnh9iOA0e91/NFnCWjzudQuTDjwVWzGBlPAdkcETvxCDeSJBFOFIk0YOvG7Xi93stqAwClUoGBEA6xnSxxijAiKeRCvceZTzax+AKuLlUpn+Mobeke4Fcrk2QkS+moUGGhmAjJZxPjxkmVKA/YbzhRlBB83zuwo8PACfZzUGzjCDt95CndOMVBsjiJvsaGQQiBFzcgSE9P/7fnfqX4XxkbXsm4UAjB/eMeIjvfxOBRedw0LIduAy8we0EpoUYZtw2o30+8z3U6Hn+umLHTCklNVvLCU5EMH2JEIOOdTxvS83Yn57I8eL0iQIl2U089DVOU3DWhgB17bVRWeTl8zMGExwr51xYrEeEyRg0z8uX6ar7+sSrg9zmX5aKk1M1Hn1UGHY/d7uW5RRL3jHzwvzaeKCws5Oeff2bz5s1YrdY/vN7+zP5sNhuR4a46xSEAoSFyJCr+4+ep0+l48+0v6NxrIXOXNWHYeMH7n6po3KQtHg98880X3Df6ZqY94KlTYNa+tQYhfNWfv7/G9x2ys/QdC91vyaGg0MXBY4HVD6OGh7DsnTIqKj2Eh8n5+I04vv6xihtuy+GWe3Lp0Ceb9b9W88mbcX7Lvo3bHbRode1ln2dcXBxuUth3qPYYXC7Bh+sqmDU9nHXfVjJkdB6DRuYxYEQuq9ZVMu6eUN5eHdifuVyCsVMLeWxSON+uSuD71fEM6qtn7LRCDhyxk50D/fr1Y9seNRWVwVkrQggWvgnD7xyPTCbj2i79+OTrup8jC1ZYGHNXqP9z6zco6dKly2U9B/4s/pLy89ChQ9jt9iB/pt9++42MjAxMJhPDhw9HrVazfv16Tp06xc8//8yAAQP+ytf+KQwcOJClS5fSoEED0tPT+fXXXykpKaFPnz4ArFmzBrPZzIMPPhjwuQ0bNtC4cWOSk4M9gtatW0fjxo2Ji4vzlzadP3+esWPHXtVjDwlLoTjnEAf+leLveEcOg4IiN/dOLuCDpbFkX3BxTZ9sJowMJTVZybY9dtZ9XUlZhYfwUBnvLY6hSUMVQ8bkIUkSY+4MpUUTNfc+WIBSIdEsXcXx007iouV8/EasPzzGbPFgs3uZv9iM1Sa481YjKpWE3e7l2vYaBtyVy/NPRjC4nwGFQuLEaSdzXytlxO0hjBhi5O5JBfy0sZq0ZCVx0b6b9+Yb9bywNLjD/7sQGxvLlEeeDnitU6dOPDB2Nx3aOmhxiay7qtrLyIedTJgcmMA+88kX2bZtK1OfW05lRQkyuYH+Ayby2cO3o1bXLQv//rsvGNCrjE+/9nLbmDxeeiaKti192x457mDCjCLGTVh0RUEcrVq14vHH7Ay7RcaTU2oVMSlJSl6ZE8WLS81kXXDRs6uGiZd4VspkEjffqMcUJjF9dglL3y5j4uhQFAqJ0BA5KxdEMXhkHt/9Us217TQY9DKmTwirVxkzYVQYz7xYwq39AwcW5867GNzPNwDX6XyBQfc9Ushrz0b5S0TKKzw89UIpg27S8+ZHJy67DQDCw0No1QwKi8zsO2Tzr6qpVDKeeMhETp6LQffmMaCPkbIyQVK8gqMnnLz5agy315D/damfkxPk7D/swOkMHOxcxMZtNqqsXqaMC2fU8NpSMiEEz71mZtZLpTw7I4INW228+rqFyffZOXQqhoPHQoAuRCd4mDLXgU6nweX23WstGlfitJ9izRd23ls1/Ira48/in9wfCskXZHDxmhRCYKGYUgoQCIyEcYIDtKNbAPkjk2TEk4pT2CkmFxlywohEg5YLnMUp7GjQUUkZSlQUkM15jiMTchzYCSWcFlyLTJIhCSkgIfkiSsinMa38fzekOUfZQxPRzh/+4TveIvLIpDVdKJLncNvwW69qG2m1Wh59eiqvzlpMbGkDPyngEDZOc4R4UgNIDyEEVeGl3DLIp7ZQqZR4CRy4yCQZISKcCGJQoSGD3bSicwABHUMS4YXRvDjnZX7Z8hM2m41eXXoTbg5WRgCYjfnMGH/5fsf/DXi9Xgb0vhkOGUgg3aes8gKFcOK78zwuZvLqkr9mXfBXMGb8aKZunkEbczcy2I2HP15Y9iI4UkOMZXPKbw3xe1SJclzUBmGFEM5ZMvAIjz8tuYpy5CiJIYEsTmEiCid2DrGNG+64jpvpX+cxGK6HHtRTwiSg7AtwKm1/m9XApZP9S9Wbhw8fpmPHugN9LuJKJvtJSXUrXK8ESqXvHi0giwucJZQI4kihlAIya8KrIoilOdcE+BwKITjLURrRst7neqJoSAl5AWXt2eIMBWSRSlOu4Xoc2DnPCSQkP6nWis4BJGuxyOcCp/1+k9mcZjcb0KLHJAX7iemlEKJFAt9/v57mzZv/6bY4sPsgSVLtvCOT4zSghV/RD77+K4E0hPBSjplGtKOYXIrJ4xSHaUFHUiQfweMRHs5wBCf2P1RFA+gIIZ4Uv39nkmjIMfYRK5KxUExbugd83iKK2cWvaIUBF3Y06FGi9v9exeTSrPUfE01/hMZNG5H5w1a03uDQnRApHLMoQuClIO4Mjz49jfbt2zN8/wjOm0/gFA48eLBRjQ4D5zhW42uZgIlozpCBAgWNaIUcOQfZil1Y6/TRdAgbcuQ4cbKXjTQQLYggBjcucqVMSimgDd38ytFQTJhFESc5SHM6AJIvYK9STk5OzmXdOw0aNMCls9dYu0jkcp4S8rFj5bw4SaoU2L7FIs8X9iaFIQmJArJJFA2wY0ONNsgW4CKSaMRpjmAiGlXNb3iCA6SLNoRIvoCmOFI4yDbCRIR/P+WYMRJGotSQRGpK/iWQGUFSQhIpVGBBgaCILNRoCSGEspJy3nv7fZ6bP/dPt8Xl4p88NgT4ZN2v3DX8RnLyCvj83Xiapau4bUxevd6aAB4PFBZ7+Or92jDANi3U3H1bCCMmnaXaKqfzNWo2bLXhdIqASstHxodzLsvFe2vLWfpOGcdOOvlwWQwlpR5mvWzmtZVl3D8ihA1brLyw2IzRIMNu93k4hofKWLDczE8bq3nkgXCiI+Vs2WXnnbUqxk+ed1WfF38WVVVVzJn1IE7rKXp1c1NolfHWSjk9rhvCuPHTr9iHWKFQUG39Y0LK9fdr4eqEJEns27sZXMdZ/Bw0TPHy2hubeeSh9STGKZEJNz271v9bdO+kYdrsYm7qqWf4YAMhRjnvra2gpNTD7gMOOl+jRqeVWPFuGVt22HhnYQxyuYQpXM68mZEMGZ3PnUOMpCUpOHTUQXycnCYNVBQUuTl60sn5Cy7Cw+Q4HF4WvSWxaNmV3TfPPrechyYP55beFYwcqmTdN5Vc11nD5CeKSU5Q8sHSGEKMcjwewXe/VLP83TKyc10oFRKtW6g5dtLN22vKePqRcIYOMvrbrksHLR+vjOPme/Joe80Q3n//fRo16cqtY37gjZe1/grTsnIPzy100ajZrX7/84mTZvDIwxmcyz7P+HuURJjknMty8dpKC6YwOTffqEcIwayXHfS8YQQajabe8/sr+EvkZ2ZmJk2aNAlKodqyZQsADz30kH9A065dOyZPnsyuXbv+I+Rn165dqays5PPPP8disZCUlMTMmTP9kliLxUJJSUnAZ6xWK7t27WL06NF17rO6upo333yTsrIydDodaWlpPPvsszRq1OiqHvvZ07v44aO4IBImNlrBrOkRvP5+Gc/OiOC9Tyr4+KtK0lKUDBtkpGVTFXsP2nnpmVrZb3KikjOZThqlqbi2nYbvVycw8J5c+lyn5ckppgA/TPClgBsNMn5YG88nX1cxZEwecrmE1yu4tb+B71fHMWhkPovfKiMsVE5CrJyhAw14BWzfa+PdhdF0ufkCWq2Mpo2VnDzjJDpSTkjof6ZM8Pz582za9CNer5euXW+gadOmABiNRpYsX8ezzz6M5MmmTQtBboHEqUwtkx6cz7XXBodldOvWnW7d/rwk/8cf1pISY2Xp/BgiwmUse6ecM+edSBKkJCoZPsjA7t1b6Nf/8lM9ZTIZOp2aR8bVnVo69YEwPvykgrEjQup8v0sHHWGhMkAwYEQupjA5eYVuYqPlLJ4XzfTZxeQWuGmUqiQ1uX5VUHKCApkMpjxdxKxpJnp20/kmyAaJc1ku2rf2dVTDBhmJjVIw8fEi7A4vDocvhf2pqSYG9Nbz4bqqer/jjxASGsexk+exlHt55JkSbuiuZdhgIyqlxBfrq/hxg5Wp48NY+WE5n78bz8NPFbP8Bd/9MPbuUF5YYmbB7GBZ/HsfV9K1o4ZHny1m0XNRAQOnohI3cxaUkhwvDyA+wfcgmDU9gu63XGDfPXl07aDh3UUxxMUouPnGs2zebWLTjnAyTqmQK7RYbS6EpxKFLI/Nm7Pp1F5DalqLv9378J/cHzZt2oRzx31G807h4Ch7CCGcOFKQkCgiD09NMnVdSKABu9lAE9pgowotBppK7fAIty/JWiojV3+WKE8MKpsOh9xGviaTqOp4/yQ2hkTyOE8ygefmxYuM2sm/RtLRQnTkHMf9k0EHdsKIoAXXUkguOZyhQcOrn+DatXtXlpqWsd/8G3KhRELChROpJpjpIpzCwUkOEq41+Bdihgy7la1fPUGoJbDU2EoVRsJ8qeHE1TkpVElqVKUGfv3lV/r268u8l+cy//EFJJU28QdPAViUhYQ109Hrhl5B+/hfxOZNm7FleogmLOi9CEc8B7YdpLS09G8Lo/h3aNWqFc26pXPslzNIdgkFCjzCHdDmF+EWLlw4UKEmhzO4cHGSQzQV7QImNx7h5hj7kKPgAFuJEynoMWIknL1sQo6cEEx4cOOivCb4S9CRG3xkk2hAeXEFKtQ4sAeVy4MvYduODQ06f2iPBzc2rGSKPFq2bYJeH0zkXC38kyf7Bp2ec9bjNKQFcZJPnXgxlCxXZHKeE1RRjkzIMBBKBLHkcg4DIeioXwmlx4iFYv/fBeICxeTSgV7+PlCNltZ0IVuc5hzH6MSNQSShL+28nFIKiJTifP7DQgpSJl6KOFI4fvgyF0M9tdesV3ixUhlAfF6KeFK5wFky2Eky6TShLZWUs5/fkAsFCpRYqUQAiTSgAjNO4aiXAHNgRU/tOCCSOHI4TybH6MxNQW0SLkWRINIopYiO3OC/P4UQ5JKJBh2lJebLO/9LcM+ou/ls1ReYCmOCiAqPcJPLWeITE5C7lLw+520cShuSEqIVCUR64jgsdmLHSigmYklGICgih0yOo0ZLK6kTFlHMOY4RQRwnOUhL0SmA9PYKD8fYhwsXSlR4FC5MXdRUVuRQWVGJ64KLdu4eQW1jkqLJFZnYhZVSCjBTSKQrCrs9OHfgjyCTyRh5/73MmzWfVNJxYMeDm0a04hSHKBWFRBKDhK8sX4ue5nTwXzsg8z/fddQ9xgafotYtfIovJw4SaEgpeZzgAB7hRokKFw7CiOIwO4gScYQRRT7nib0kdEvTAtQNfcQngJFU+J2fbgrR7PrsICePnbqstrhc/JPHhgAGg4Evv97K2DEDiYqoBnxlvN/8VMXtA+v+LT//vpIv3o0PuF8qq7zs3Gdj8E0e1n5pYf6TMdw9sYBb++t5/f1yHhkf7t+2QYqS556IZMlbFtq2VPPEvFKuaa1mwexIHE7BW6vKOXrSycCbdNx7RwgTZhSx44tkf8hsxgknK94r4+hJJ3qdmvGTX+P666+/6m3z7+D1enlo8l08ObmEHp3VUBMYNn2C4IWln/P6Cg+TJj9+RftWKpVo9InkFeQRHxs8Jjl8zEFy6jV/5fD/FJxOJxs3/ouS4gKSUxrRrVs3Nm36F2WFn7NmhYYTp10Mvb+AoYMM/PZ1Ii4XrFpXwcB78/jod6nuF1FW4aXPdToMOonbxuQTGiqjsspLpw4a3n41xl81KYTg9ffLmTijiDdf9anFO7XX8MqcSCY8ocHrKWD9R4HVqGaLh7sm5HP37aGs+UrJmHHPXvEYMzw8nPc++J6ffvqecU+s4dChYq5p5aVlUzUzp5j828nlEoP7GYiNlnP/1EJ++c1KRZWXL35QM+fRSIYMCF7sMoX7Fgi27/kKo/xHzPlOysrdDB5VTWSEAYNRiySFMXzEZG66qZbzU6lULF2+mg0bfuWBmW9TXVVGSWkFoUYttw1Q8OJSB79ulXPjTfcwavTkKzrvP4O/RH6WlZXRqlWrgNe8Xi+nTp0iIiIiYCVXo9HQvn179u/f/1e+8rLQt29f+vbtW+d7kycHN6pOp+Ojjz6qd3+jR4+ut7O/WigtLSU53ovRUPdP072ThheWmNmx186t/Q0UFXuIjZbTt5eeQSPzWL0iUDHx4H1hTJ1VTPtWag5k+OTPbZqrmbfIwpLnFbRsWuOf5xK8/n4ZX/9Uic0uGDutGIdDEBcjZ8ZkU0CintEgY8PniWTnunnkmWJ+3WKjQ1s1J8+4eH6hmZQkJcteiKai0svj80qIj5HTotXfq2yz2Ww8/eRElJzijoFOFHKJTz78iIKSOF54+R3CwsKIiopiybK1FBcXc/78ea4LD7+qD2OX086pcy6/h+aieYEkm8cj6Hn7livev07tUw7WBbVahilcjlpd/ypdXLSCpAQlzZsoOXHGxarlMaQk+n7XJfOjmfhEId//4qRtSw3XtKn7e/YesqPTyejSQcPYaYWEGuXExfisElxuK7cPNPgHFNd10XJdFy0ej5fBo/L45M14wsPkeL0Cuz24LOrP4J6RU7l/+kjmP2ni+i5aNu+w8d7aCnLyXWzdaaNNSzWff1+F2eIlNlqB3SH8D5YBvfXsP2Rn7NRCpk8Io1m6ipw8N8veLaPE7OXNV2J4/5MK+t+Vy4Ab9aQkKtm03covm6ykJCmotsGDM4uYOyMiSD06aXQoDpcI8PmRJOjZyQyeHPbssfD96gT2H7bz5PwSPn0rlowTJsZNL+X9VUuuqC0uF//E/hCgc7dOHP7yI8KI5Dj7aERLjJeEMqQRQqxI4hh7aSd6BE0AlZIKhVAQKcVxQhzwq5vkkgItCjRChyLZyegHRnAhK4eQUCOt2rZi6t0ziLD6+tNoEslgF0qhClCh6jBQRG6AYkoj6WjONXiFh4NsAwTVVLKf34gmgTaebixf9Do39bvpqrVRdXU1QwbchiW3gmvoiVqqvX8toph9bEYnjEg1/yXRCHtFBRkZGbRs2ZJWrVphahxC+d5SQr21Ay0lKqqpwI61Xh83AG2VkV3bdtO3X1/69u+LSqVmwfOv4LJ4kHkVOFRWuvXqwqznnglaLP1fxWdrP8dQHgH1dKmqYiP/+tcGhg37ew37/wiLVyzk3jtHot6mw4uHTI7TiMAxmRCCUxxCh4HmdPArgM+IDPawgSTRCC0GKiilkFxSaIIcOefI4DRH0KD1XfNI/hLRBFJRoqYcMxc4wwn205wOSJKEe7OO/exAhZY0mqKTAkm3Q2I/jWmNTFJfUmyqQAgjZnkhUx77e/vDf/Jkv8/APvzw6c9+4vMicsRZKrBwDT3RSFqEEFRg5gQHSKMpTpxUUVEnGQ1QSZm/9FcIQSbHaU3nOhWQSTQij/N17scj3BgIJZszmEQMMkmG7E+4a12uukNjVOPJ8xH9Lpx48XJAbEWqUQ+q0ZJCE/SSEZkkRy4UdKCXv982EEqM8PXpF305bVQRThRF5HCeE6TTJuh7y0QJarQBFQAVWFChIoToehWjiTSkkrKAhQlJkkikAVWijL279l3W+V8Kk8nEA1Pu5+1X3ifGnIampvqhWlRyWnsInaSnIqfavzgYRTwhUgznNBnYDOVUlFm4huvQSrUEtYHmRIsETnEYp3BwjmO0pRtySUGJKOAgW4kUcegxUlljhxBNIm3phgc3h907Ob8vlx63diY/Nx97prLetokklhzOYiSUZNI5WbGfE8dP0rhx3Wn19aH79d1QoMBKFfGkco5j6AmhCW05zwlfSXmNavmi+vS0OIyRMOJIoZJyznGCMCLIF9mU1pSum4gmhiTkkhy7sKJEhU1U48XDBU6RRCOiiMeDm1zOUUohKTRBi44S8imlABdOPDWVFZpmoGkKwgXOLPDawO61YqUKE9E4cVBAtm9btMgUV6a8uxz8U8eGF6FQKOhx3QC27lrNrQO0jBxm5Pb78rm+iy4onOiTrypweyC2htTyeHy2bYeOObixhw6ZTMJS7mXCjCJkMsGydy3ExyjJK3TzyAPhxMcqyCtws/zdMopK3GTnuln2QrRf7Qa+QNlff6vm2VfM7N7voHljFV//VOUPPW3VTM3TUyOYt7CUqePDuH3sRKKWraN588Aq2r8bW7Zspmv7i8RnLSRJYuZDKgbc8w3Vox+84sXICZOeYdxj4/j4dVmA0Kqk1MPU2fDCgr832f7bbz7j49ULGXSTm8bJHg4fULJiqQqZTMG6N1S43b453ZqVscRE1fbNTzxs4tb+BibMKOLrDwKFKUIINm618c2HcajVMoYOMjJiYj5l5R5+WJMQEL4lSRKTxoTx4Mwi9h+20761hoIiN4/OlUhJSWDOFEeQDZ8pXM6Kl6IZOUVi2YrP/nIAllKpZODAWxk48FZG3dOHjJNneP3lmDq37dRei9Eg48GxoZgtcqIijXTpUP9CVM+uOlo0UXP/3b5xRXaOizFTCjGFS9x212x69ap7jiOXy+nTpy99+tT2OYWFhWRkZBAGvDykGTExwYt5VxN/ifx0OBxBAUb5+fk4nc4A8/eLMJlMWK31e0f9P4DdbifEWP9gUZIkFHJ4aamZ9AZKcvPd7Nxvp1m6Go9XBCk5yyu8VFZ6ub6rljmPReDxwHe/VPHF+iqGjM6jQYoSlwuqrB6KSz2MHBrCzIdN/pWLM5lOHnqymHlPRPgJMadLUFbu5YHphby3OIakhFql4IwHw7lzfD7zF5fy1quxfPpmHB37ZTP3+brL4P4KhBB88flavv7qPfLzsnnpmRAG9NZzcfWq3w2w52A+0x65l3fe+8Z/I0VFRf3lwIS6EBObQnXZ+Xrfl8slDPoru5l//PFrSs3lUM/kBcDhFHg8Iij58CLO57jZsLWaDVvtfLAkmohwBUvesvDTJityuURUuBxbtZeVH5QxcqgxyO/E4fDy8VeVhIXIOJPp4pab9Ow7ZEcIkCslCkvcTH6imFdmR/ptFKxWL0/OL2VAb4M/HW/9v6pRqS6/9B+gTZu2SJKKnl19K1FdO2h548NyGqepeOqRCJa9U0ZmtguDXiIz24XLJfzlmwBPT4vg8DEHKz8sJyvHzYVcF/OeiKB/bz2SJDF2RCh2h+CtD8twumH2dBML59aW8O7cZ+PO8fmsezuO0JDaQVVUpJxd+4IfEl6v4NkFpTw5xcS6byvZtM2G2w3X9r1A905aGja65r9S6vJPwqBbBzF35jyMrjA06AKIz4vQSnpMItqnOCJwsOAUdrQYyBKnkJD85WkX4cWLUqWkw7UdyDiYwc8//MK3X36PTVXByeqD2PCpCbToqaSMC5xGLhQIBCo0FJFDlIgPCoIox4waLS0kXzntQbGNFNKRSwoKiitwuVwolX/svfhn8dGHqzHnVtCKTgHEJ/iUR2miGW7cJNHQfy2Xlcr45otvkcvlvPbCQopyiylRluL1eIl0xaOVdDiiKiirKsJki/vD8AgXLkJCa9VQvXr3pFfvnuTl5WG1WklMTPzbylf+LricrgBVbxA8Ek5HcKL1fxIymYyUlFRs2y5QTSUlFGAVVaSQjhYDVio5xzHcuLhW6o1TOKgQFtRoaCS1xCpS2ctmQgknlmSu4Xo/SREhYjjIViooqyHOQgglnASpgf/79RiJEYnsZSP5IptqyhEIvHiJIZFTHKKN6Oq/5qyiEiXqIEIUfGObNG8zPl29jmfmPh30/tXEP3Wyf/MtA9j96aGA12yimlKKaE1nfztLkkQoEbQTPWrsKjpxhF3EiMSgCYVXeMknCydOIkUcCpTIkQclhV+EJEkYRCh2qv0qOa/wco6jVFJOKBHoMXKQrUSJBExEcZ6TfoXq75FPFiP6P1jne/Vh1Lh7eX3me6S4m5DNKYyE1fic+qY01aKSUxykgWiBkTAUKILOWybJSBdtOEMG7ejOSQ5whgwiiceFg7PiKMn4AqW8wksRuWRxkvZc59+HEIIczvnsVf7AD1OBEi91L/gm0pCDF7azdetWune/svCPe0bdTXqzxix6aQnZ2WepsFaiVChwlNswuWJIIR2VpMEjPD57F3GSRGcjrJGlxJYlBRCfF2GQQjGIEDI5RjKN/W0bKcX6n7V2rJSQTxu6+fdRLkoBgcVayjdrvseOlQ70rPfYBV5KKaID1yOXFLTxdmfB3Fe4sU/vy7KIGjHsHgyEIRD+fttKBSGSiRiRRDanSKABLpxUijKyOY0dK524EUmSiCSOSBHHYbYTRgTptEFCopg8DrCFZuIa8sgkghgy2I0bNx25IUAh3IR2mEUR+9lMR24gSooniniqRQUnOEChuECH1NY4rXIqfvWicKnwCg8nOUE8qdglADW5opCmtOM0v3Fd07v+dBv8X8YdQ0cyefwa+vf2Ehoi57W5UQx/IJ9BffX07KbDUu5h6dtlGPQyUhJrqY9ps4u5prWGeTNrqxMfuj+MtV9U8Pn3VTzygJEPP63g+CkH9z5YgNMpUMh9cwmb3cuJ064A4vMibrxOz+rPK5n5kIlnXi7lq+9ryU+ATduttG+tITpSTot0D/OeHcfSFd/+RytJvvriPdJiKxh4j69CMTlByaQxPos8SZK4pY+LLVu20K9fvyvaf8uWrZjw4EKGjH2Kdi3sNEhxc+yUklPnDTw9ZyFer5fly16kuqqMps2vpV+/gVctFPu33zawZcMCvnxXhcejIixUxqC+Eg+P9dBnWBam8EQ++66SIQMMAcTnRTRtrCIlUcG+Q3Y/9yGEL0h6UF+9f36sUEi89mwU90wuqHfuPWFUKFNnlZEQr6CkLJzZz73Kc3PG1Jus3jBVhUHnvOr2PzqdgRCDFJRUfykapamYv8iMV8gxW4pZ+o6OuTMi6jy3vAJ3QKhYcqKShc9F8fr7ZXzw7qtB5KfL5aK8vByj0RhkH1hcXMhnnyxHEoWEhkhk5UDnrv2ZOGnGVZsnXYq/RH6GhIQEGbqfPn0aoM4Vb6fTicFQf+nN/4PPr/LkOR9pUpdnyYVcF1k5bjRqiYfHhfPybC3VVl9i3blMF8Ulbv9KgtXq5dlXSlm/JsFPRikUMLCPgYpKL88vNHNzHz09OmkYNDKfm67X8eyMwPL0Rmkq1rwey4iJBfywNoGz5504HIKXl5t5dFJ4APHp27/EqmWxtLsxm7FTC7h3aAiPTw7n5ImDdOrU6aq1kxCCObMfITV6F68+DYvfltUQn4Ho2FZFq/Ri9u7dQ8eO19axp6uHkaOn8tjUDQFk26VwuwVuT92d3R9BCMGi12YTGyXjxGlngAr3Is5lubDZBKu/CE4ZBDh11klygoIlz8dgtngYPCoXrUbGuHtD+fqDeBQKCbPFw7xFpaz/tZo7xxfw0jORpDdU+T//xLwSTGEyIsIVLH/R59/Vqf8FTGGSf3Xsi++ranxmQQhfqvmkMWEMqTEf33fIzuI3yzBFJl52O4BPbd40vfb8Zr1cyvDBRm65Sc/it3zEZ3SknLJyD7NfLqVTew2bttvo1a1Wtt+6uZolz0dTUuqh55ALuGv8fwqKPLyzphybXZCcpOSlp6Nolh7Y1p2v0fLI+HBWvFceUDbw4wYrX6yv5Jo2avr20iOTSZw66+Spl+QotO1YvtpIWKiSuY8cxe2Bt9e42bLbyMTJE66oHf4vQavVMmTErXz2wRdBqrZLEUkc+WQFkZ/nOUU5pZiIpiEtOS9OUkI+cmoITJmSjnHtuLXP7TiqnajQ4MKOEwcq3EhIRBBLOJGc5SgCQTwp5HAeGTJ0hLCXTSSKBkQRjxtf2nI1FbSoSTu3iiq8eOosSb4a+PKTr1CjDiI+LyKWZA6ylWSp9rksIePsmbOMv3MyMSWpJEktSKo51gvGk3Qa2IaHpz7EgX0HmP/Ey+SXlxNB3SvGtmgLtw+/Lej1v9vO4e9Er5t6smrrZ2jsCXW+746y0rnL1XumXSlatG7OznX7sbhK6MSN2KgijywcNaXlJmKopJwjYhcg0GHERjUe4aYBLVCh8qUN/+6ZJUkSTUQ7jrGXckpRo6EZwWVqAi8KlJRTQgINkJAhR8F5fKXM+/mNVNGUEMIpoYAQwpHUoKiZ47nNIGrWjcJEJAf3Hwr6jv8HH9RqNZJc4lIeLY9MUmhc55hDJakxilDMFKJCxSG200xc4+8n7MLKKQ5hx0YrOnOC/UiADEW94xgADx6kSxSdx9lHJHE0kmr754sK0mLycGDDLIox/S5BvVr4CHuv5/LCCobdOYzXl7xBRvZuZMhoLnUIeF8vGWkpaghfEoOeCRehkXS4hLMmcbwNO/mZFLr5vW2Psw+v8CIQRBCDDJl/kcsmqjnNYeJJIYxITnMYqFvpW4EZ/SXl1C7hJJ8sKrAgISFDYvzIify85UcSEurub/4drr32WqY+PoXpkx8j1paM1WFFQhWQMi+X5CSQhkbouOA5g+eCO0jherEU/OJz72IQ0qWQSTI/mS2E4DDbSRdtsWGljGJa08WvMM8XWeSTTSp1+5oWketXlV7ct95s4puvv2X4ncP+1LmbzWbMhWYMhBJJDKUUEIqJ85ykNV2IkRIxiWgKyOYCZ1CgxIkDPSEBXuKnOUT736lg40klQsRygC148WLHhhIV8aTVaY1gkqLRCSO72UCkiEGNloKacKUEGqDWqLGcrWKfcydKaj9/lgyiRSJRxCPwokFHIg2Dwtn+H+pGWFgY90+Yy5Cxs5j5kKD7tRq++yie2QtKGfVgPmkpKtxuwaHzDgwGGVXVXswWD5YyLyOHBS/03HVbCBu22bihu44xd4YwYmIBzz0RQcumKvoOz6VVMxXzF1mYfF/9gpRBfQ18+UMVqUkKvv6xmiGj8xh4k55BffW8t7aCrz+MZ9tuG21bqmndwsPHa99m8oNXVmZ+ucjMzORoxi7uGWxk3sxIZDKJjBMO5iwwM3SQgWGDjIQZPZTb/ppgrWPHLqxa8y8yMjIoLCzk9o6JNG7cmDmzpuCy7mfUMDcR4XK27NrEvSNeZebTS2nbtv1fPr/Fr80h2mRmzBQJg15GXoGbwf0MTBoTirGGhtqxx874kfX/fjffqGfK00XcOzSEwmIPW3fbGNzXt49LkRivRPYHKsX4GAVqXWMemv66v39X/xs+T6P2VVLL5X+wAH+ZuOXWMaxcNjXAw/b3qLZ6+ebDBEzhclwuwYr3yxg7tZB3F8UEcFJer+CrH6r5+oPAZ2vr5moys91ERFRhNpsxmUyUl5ez6LXZnD2zh/gYiaJSQWRUEx6ZNo/4+Hj27dvD8sUP8t5CJTFRvoYRQrD2y2955OEjLF2+5qpXjP2lvaWnp3PgwAFycnL8r23evBkgqBweICcnB5PJFPT6/0Mt5HI5110/iHc/DlaRCSGYMbcEgeC3rxO58TqfRN9okDFhVBifvBXL/dMK/dt//HUlI4cZ/cQn+MinvsNzMVu8fLg8jrRkJS8tK0OpgCcfqfu3CQ+T07SRip37bEx5upjZj0bwy2YrN/UM9oEA0GpldLtWw523Gtm0zcaH6yo4mrHnL7ZMIPbs2Y1OvouZD2vYvMPObTfXT6rfORh++H7tVf3+utC8eXNi41uwcWvdD4tPvrZxfa8hl73fnJwcJFHF4nlRPPx0ESWlgcEkljIPd47PZ9qEUF5ZbuHHDdUByWfHTjqY9HgRcx71zTZN4XKcLnh2RgRDbzGiqCmrMYXLee3ZaFo3V3H6nIMxUwroNjCbPkNzWLDCQvs2agx6OW++Go1KJaFSSaQkqUDZhh83+M75tpsN/PRJImGhciaODiUyQs7HX1UybVYxg0fl8eaqcm4faKD3jbdfdjuAz7u1qNh3/larL2lxcD89908rJDRExo8fJ/DRijh2/5RCeJiMwmI3z71aStaFQNVatdXL/dMLeW1uFOfOu3hgeiGzXy5h7IhQevfQUljsCSI+L6JfLx2bd9j8fxcWu9l32E7/XjpmPl9Kt4EX6DHoAlOejUembo8pIoGQEAMOl5bkRCUNUpTMmGwkKaU5n37y7hW1w/81PPf8XKKTI32BCPVAIAJSWz3CQ5Y4hQsHiTSkhHz2sQkHNkKJQOAlghhivan8+sMGjNUmruF62khd6CD1ogO9UKEmmcao0HCBM7SlO2q0lFBAOq1pTgeacw3t6E4eWRxgK+c5QSSxNRNABVZRxXFqyxrdwoUxwnBVVzOdTgdq6lfJ1FVyWB1i4ejBY6SUNEd3SbKtTjLQuLIdOzbuJCwsjIGDBjJ/2Vw8Rge5ZAbtp1STR4vOTf9/p2AecvsQ7NHlOEWwoquSMiIbXJ5tysVE1dzcXLzeK7P9qAvX97qOHM85GtACSZLQSUYaSS1pIXWkodSCWJKpxEJDWtBK6kxDqQUtpWtpSntOsA812npJLp1kwIsbNy4faVnHdsfZR0Na0lRqj1EKwyCF0DisOZ1bdMMQqkeFhtMc5ih7sFBMSJqW0AGg7+L7F9of1DWFQk4chIbWrTj8f/CJCgo9OQGvWanCUIcv7UUYCK1RJ6YRSSwH2cYu8Sv7xW+c5jAqNChRcZ4TqNGgQovASxklde7PKzxUUcZ5TmIT1VQICwqUxEiBC5qSJJFGMyyU4MFNDmc4KQ5SJkooF2ZOi8McYAsePKxb89lltYMkSUydMQW7ZCWZ4Coz8Nmd6DCQyXESaFDnNpdCLslRokIuyZEkiSgpntZSF9pK3WgndSdZaoyExA7xM7vErxxgCymkEysl+0vNK0VZ0H6FEJwhw38MFlHMYXagRksT2tKA5kSTiN1hZ8H8Vy6rHS6FxWJh+qTHSMprTqQzATOFpNGszm1NRGOjihBM/nJ4IQTnxQkOspV8ssjhHGc5igc3HjzYhZVqUYFHBI4/BYI0mpPNaXI4QzOuCQjXiyGJ0hpF+u9RKHLQYghatFM79Jw+fvpPn3tOTg4y5HhwY8REEbmEEYUDO6fFYdzChVJSkSQ1IolGVGAhgmjCqSXjLRQTSkSdKli1pCGaRNJoRjQJVGDBTCEHxTZOiANBie+xJBFLIh7clFBASzrRQGqOWtLgrQaFUu6rCqEj7aUetJd60JbueHBzhJ3IkXOaw8SSTNaZ7D/dDv+XUVVVRV5uNmGmxoybWkLPITkMH1+Axy0whcu5faCBJfOjeWdhDFo1TJxRyJc/VHHXkPo9Xu++3cgX31ehVstYMDuKxW9ZcLkE/W/QcdOwXLbvsfLJ15XcOjqPwaPyeGJeCZnZtXONg0fs/LSxmltuMnB8awprV8Yil0GPQTk8ODYMtUpi0ZtljLkrhH69NOzbs/E/0VQAPDtrIj+sieLmGw1+UqtlUzUfvxHLB59UUFDkZsN2Na1bB9t/XC4kSaJVq1bceOONNG3alMWL5tK1zT7eX6yiVzcdrZurmTxGwzfvy1jwwuQg25nLxS+//IBGVcCbr8Tw+bvxfLA0lh8/TkCugEmPF9GkoZKjJx2oVBJWW/0Lb9VWL2EhMjbv8LL+X4JvP4xn8n11BwI7nPWP6fYctJOY2DhgYcvp0WGz1f0Zh8NLtU1zVYlPgJtuGkBFpZa1X9YdQJ2b70ahkPy2bkqlxJRx4aQmKfnmp9r+22bzMvmJIkbcbvRXCV8KtVpCo/YpPSsrK5k4/nbuunknP69V8v4iBZ+/KWfS3UeZOmUoeXl5LFn0FB+/rgpQ4EqSxIjbNLRvfp4NG365qu0Af1H5OeD/Y++8w6Mqvgb83u0lW9J7QiD03lFBaYoKFmwUG/be/VRs2At2EazYewMLqNgBkd57SQikl82WbN+98/2xEMwvCQKGIt73efI82buz986cO/fcmTNnzjn1VBYtWsR9991H586dqayspKioiHbt2pGb2zAmUSAQYMOGDYclqO+/jSuvuo0rr/iTRUs3csf18WRnaFixNsizrzjRqAVP3JvcpNW+WycDKpXEmvVBunbS89X3dTz/8J4MmxVVESY+Ws3n09MbuD2fdlIcj73gYOZ3Xm67pmmDT6tsDeOuLuedF1Mp2BFp1jN1N/E2NTmZWk78PzNLV/m5duLqfyCRxnz68TQevS3WhmhUoN1LT9bpJDZtPDTeJM8+/x6XXTIKf8DLqcNjyYCiUcGnXwf44Ks0pr1y5X6f0+FwkJmupn2+nqfuT2bCTeXk5WjpkK9jS0GYzQUhjEaJS8fb+f5XH//3QDV3PCTo2E6P1yeTkarhzedTycmKDUjrvDIWs4pj+jQ2ljz6fA1rN4S54FwbZ5xsJhAQvP6+i5/m+sjO1DDr/YZBwk0mCzff8QzPPn0PH3+9mfFnyuh0EhazxANPO/j8jXQS49XU1EZJS9GwaJmf6+928PWsCQckX6PRiMWez5aCrXh9gt7d9Py2wE9mmobLxjdcjXv+4WQ+muHh53k+Th5XQvt8HQN6x2KubNwS5u6bEjj+GCMnDTbTPl/Huk1BVqwNsGBJgPZtmt96oVJJ6LQxT95v5tQx9U0XLz+ZSsd2OlzuKL//6ef5N+zY7Jm0yy3HrNtC6zbt+PKHPV5zdmuEjm28bCnUs3LlSnr06HFA8vivIEkSb3/wFuNOuoikQNNePOXsIEqE5WJu/RbDDFrRiT5sZQ12EsmlfQNPjx1s2TVRSiJPajhR1El6uoh+rGA+vTieID4cVNCKDmzSLacotIkoUbToCOBDJooGLXW42MRKTFiIijAadHSkN5tZhRCCMnsBd95ya4vKJ7tVDsuLmtdxIRFE/ZfXvVd4qDPVYnemNpnxWyWpiHMk8cVnX3LRhAsZPHQwy9Yt4a7bJrLw98WYvXaQIGDxcPyJA5n0yP0t2p4jAYPBwKfffMzZI8/FVB2PxZ+ITBSPtRptNkyf/vY+n+urGV8z7fmXkd0xj9uwIcB548/h6uuv/kdxjRwOBxePuQS9bCSumW3KMYNEr0ZbzfWSgc6iH2tY2OTvQiLIRpbvyk5tqI9Z91e8wo0GbaNkM7pc0OdrsWxNoJDNZNEaLx70di3ZvdJAgkg1EAFNMhi7QtQBO6u2cm6v/U8I+F9h9uzZRImyQ2whR4rFRNRhIICPOJq+/3685NGRBCmFBFLIog1+4WU9S9FhQIe+QfKioAiwhoVsZhU9xaAG3m1CCDawnFRySCKVTaxEINPmLwnV/ookSaSITAJ4aSN1wSOcFLIRFRKZtCaRNIrYzM6i/TfwnDrqVO665W7M4eaNF2YsuKjetWjWWM/5hRf1X4431cf/p0UM4EQkSWKl+AMLe0KotKcHa1lEmsipjxHpEU62sBo/3pi3oQhSyIYGno5adOTThUSRxqyvv+P5qc/tlxx28870d7FWpdYbHgU0CsWyp50RDJhIIYMKirESzyZWYsFGTwY1eEduZiVL+AU7SWjRUYeLOGGjNZ1RS2pqKKcbx5JIKsuY22R4gc6iH2tZiEXE18fHLKMILXra06NR/UIaP5nZ+75rICEhAaGSEbJgI8vIoyNbWYOEhBYda1kMIualrsNIazqyaZeX527cOJrd2QCQTDpbWUOIIGlkx0IJYMCLmyI2YxIW8qRYglWZKAbMOKhAj6lBqJ3AVoG+k4Zu+v6oQnveySpJRS7t8AgnPuoACRc1mA/Cls+jjfnzf2PqixO5YpzME3doqKpJ5u1P3FQ7oqzbHOKb9zMx73ICysvR8uNn2Vw3sZLX3nXx+rPN33O7VU1pRcyY2To3lsD39ItKGXumhUcnJnLP4zW0ytZyx3UJaLWweEWQm+6t4ooLrAzoZeCH33zM/Sq7PnmxwSAxYayNY/saueneKt7/3M0l46ykJmt2Oazsnwf8gbJ27Vo6tHGTmd5YP6jVEjdfaWfyVAfVzg60adOmRa/t9/tZveInJv9fY69pm1XN7deE+OTj6QfsASuE4I3XHuO799IaOH6p1RLXXGzn9geq6N/LwCU3VfHoXfF8PNNDjy5N78j8YlYdbVrp+GO5iaREO6GwD30TRbfvDFNeFaWiKtJoC300KnjhdSd1geUNdlOcceYlPP/6i0y8sfFurWnvhDj1tAkH1P69odFoiE+w8NnX1WRlaBl+/B4Hth3FYS6/rYIX/mIz2s0Nl9k5YfROfprrJxAU/LnEz8N3JXLWyMbv3nA4ltOjYIea5ORkpk19kpsvc3P8ABMLlvh55uVaAIwGFVI0zPXXjqN7pzBWS9Pvqqsu0HL1PdMZPrzpMEUHyj8yfnbo0IFrrrmGt956iyVLYp59eXl53HDDDY3K/vbbb4TDYbp3/+erCEc75eXllBWv5bbL4rn2rkoCAUEwKHj3pVQeeNrB4GOa9/A542QzF1xXzrF9DZSWRaiqiZK3K3v39A/c/N918U3Ge5h4YzzDzinhhsvsjbLMQywzW+f2Wl5+x8XAfkZ6djWwbXuINq0ad1ghBGs2hGiVHetefbob6drBz+bNm5uMBXsgOGoqyc2OtWvwcSbe+sjNiSc0HZT56x/qcDqbj1fXkthsNt56ZzZvTn+B596Yg14XJRTWMuj4sUx75ZoDinvXpk0bap0xY073znq+fT+TDZtD7CwNM/g4I53b6zl5bAkAE8ba2LQlxI9zfWSmqXni3rRG97OkLEJ+XuMB1YzvPHz6VR0/fpZFZvoe1dC7u4Ff5/t46Nkarr6jindfisUhCQZlKmriyM7O5vkX32Pr1q08+fjdOKqW8djdiUy8SctDz9RQ64yi10tsLQyT30pLamo2FkvzE5a/4+ZbH+HK28dy13UR6ryCdz9188hdSY3KxVaOrKxcGyQjTUO1I0K/ngaSE9V06aBrMEj/5CsPJiP8+HuUb99PZ+QFpc1u+wsEZDYXhOk4cDvXTrDz6evp9StlNqua00fEMWdBa1xuNyH/Os4baWFjYeNBTWpykMKdFhYv+lUxfu4DRYU7qIu4qRZlJEkNDaBu4cCLh+7E4gtuEitJJxerFE9A+Ajgb7D9D2L9I5d2LBI/05Gmt9moJDWJIhUHlWTSmk2spDWdIApt6IJ5l8ekEIIqSimlkN4cjwBqqWA7m+lALzRoiRKhKHUtF1w5nhGntFyyI4Bb7riJCxZMoDZcTbzU+FkoZAOJpMaMnpYaSA8xtN9Q1r5f2GxCH0PIzKb1m+o/q9Vqnnp+Ml6vtz5xYa9evQ5qZu7DTdeuXfnh9++Y8cUMfpnzG3q9gevGXsjxJxy/z9tw3nrjbd577mMynPn1GZKFEHz10g9sLyziyWefOOD6Pf/UC5iLkpFwNKuv3DibNU6ZpDgkIREWoQaGEiEEa1lMPl2xSnaCws9y5jW6Ri1VTW4p1iRCtBbig6nIrQKMPP0kvvnyW9Iz0pEkie1rd2LdmIlKUqFOBMsJIFr7qatyseD3P7nltlsOWCZHMzt37kSNinJ24BCVZNAKM1Z2sJlO9GlUXhYxD87/9QA0SmasIp4QQdpLPRp8p5cM9BSDWMiPrGYB8SIFK/EE8FNOEWq09XGMu4tElvArOpoP56PHUO+xb5HspIqYR1z8ri3wRWITAX/z8TKbQ6vV0qd/b3zzPQ2yr/8VD05SyWYLa+ggejbou7KQWc9SDLs85iMiTJQwLlGDrYnM8V7haRDXM4EUqikjhZg3j07S010cRwU7WcsivMJDAim0pycCmTUsxIyVbPKbDH8SLyWhlw1s3br1gBJl/f7LXOIjGX/R52IvoQskZGSsu7aGl4sdyMgN4vlC7B3ZTvRgJfNpR/d6w2q1KGMti7CKBOJJqddrccKKT3ga7CQAMEhGOohebGcjbmqppARBlK5/iVNbX2sh8CY6OOvcxmFUmiMzMxO1So1eNmInke3seW8VU0gqWWTRGjUaaihnC2vQom2QuEqFmgiRZq8RJYIXD63pRIbUqv54HDY605dNYiU1ooJEKZUydtCV/pSzg0xjLn9tYk1pLXHJGuxDrQTWQ8QZS360m3zRkVKKiBCi0L+Bm09pPJ9W2ENJSQlvvHIXs9/TYTTG3sk5WVp6dzdw/jVl/N+18fWGz78y9fEUup6wnW/meDm2b9Nz6l/m+5i/KEBZRYRqRxSdTuLb9zPQ61WMnlDKF2+mN5gD9+9l4Ivp6Zx2YSkzZtdx760JTc6n27XREW9TccE5Vk4dHhs//f5ngE5dDo1z2JYtmxjQK8ju/Bj/S7+eBm6d5OGjT19r8WuvXbuWgf2aN/KOGGxgylu/AQdm/FyxYgUD+0YxmZpu2zUTbDz8jANrfFuemBbE7XTy63wfQwY23Mn68UwPCXY1T01KZsR4uOCim7j9oQd5+Ql9A8evUEhw/d115OZ259zL1/HgHYkMPja2m2bzthCTnqrhgnMsLFsdYu3atfW7os86exwPTlrMzfcv5JYr1ORma9lZEubF6VFq6nry6OOXHFD794YQAperhu/eT+PR5x08Pa2WVtmxBF41tTLTn0ttMqxeYkLMme32a+PRaSVmfuehoqrphcLpH7pISDDQo+9YVCoVCxf8wEM3GPnuZy9vfezm1adS65OQhcOCx1+s5Y8lIWgmoWpSohq/z91iMtjNPw5ANnjwYI499lh27NhBXFxcswFae/XqRYcOHcjKOrBYf/8lHrj/Rp64187QQSZ+W+DnrJFxVFZHuOHuKoIhgcsjN1jR+Csut8zj9ybGAi3flMA7n7jp1zNmcFu4PMBdN8Y3+TtJkujZVc/q9UH69GhooHPURlm8IoAkwfWXWbjyQhvLVgV44CkH70xJbeQB+tk3dRzTx9DAO3X0KVEW/vlbixk/4xOS2VmyjexMLd0769lREmbl2mCjFZzCHWF+/cNPaoq9Ra67L1gsFm66+V6gZZI2xMXFIZNAaXmEjLTYI9uxna5+W/bSlQE6t4/9r1bF4q5+/kY6x47aSVOLxga9xPadjY3BT7zg4OqLbQ0Mn7sZMtDE86/XolLFDOFdO+q45f4azht7f/3gNT8/n9enf8ojD93NrZM+wW6VCEcENY4ImWla3ng2ld/+BMwX/SN55OTk8OTTH/P05DtZs/pP8vO0TdZ5N62yteRma/j0qzquutDeKE7tijUBKqoiFJdGuGScDa1WRd/uBn741cfJQxsbdqZ/6Ealim3xv+Xqpp8nV50Bn7ccbSoEg02/6C2mKIGQFq3u35UI5nDxzBPP0jV8DFtZQ6koIp2cXQkJyggTojN9kSQJIQQ1lNdnYK+gmHRymz2vFh1GmjfgGTETIoBO0hMVEbaxjm7RYxtsj5MkiRQyiYgwZewgU8ojiQyMIo5trMOisTP4lEE8/PhDxMc33Wf+CT169OCSay/k9ZemkxNtTypZqCQVIRGkSLWJvAGZpKWmISFx6pnjGTpsKO++8x4rtBtobr4XVPnJaML7xmw2M2jQoBZvw5GKwWBg7PixjB0/dr9/6/P5ePuVd8l1dmkwyZckiVRvLkt+XkFBQQGtW//9ttymmP/bH2SJTsRT02SyLwAVqr16l+oxsomVdBZ968tVU0YiKVh3JRfTS0aSRczz6a/x/6RdRpRG1zRBuCLmadWte1duu/NWbrrtRu69917q6urYuamEINuwinhU1WpaVaRjSYyjG8dQ7Sw4IFn8F+jQoQOC3YaaEEH8lLIdAyZ2iq1k/SWhWUSEWccSsshv8v6HCZPbzJZxtaQmRWRSSQk1VFBJMSCRRRuy/rKFXJIkUkUWDirr9e3/4qSapL8kO3JQ0WCruhY9WpWKSCSCRrN/U5L/u+d2bh73f5hdjY2fERGmlmo06LASz0rmkyZyMGKmDjclFGAnmQDeXR6OqwCJLaylk+jdwFM6IPxsYgUW7HhxE4eNDFqxigXYRAL6Xdve1ZI6lrhG+LGTRK60p52dRT9W8UeTWeR3k0IWs2fP5sYbb9wvOQBoNOpdRubYuDuBVCopIZXGc64oYQL4iBKhM31ZztwmPTBh9z3OporS+vdokpSOSzh2xbXuW19Wi77ZxHhePNhIIltqQ1TEQmlsZhX5omu98TQqIpTZtzHusjHYbM3H4vtfli9fTpo2i6xIOzazEpkIqWSTQiYadDipYjubkJGxk0A3jmEVfzQ4RzIZbGIlSc1MwkvYjgpNs2OJPDqwkRUERSwElEEyERUR2o5sKH8be8KLmfrSCBsW0ugCAmZ98R3aFkoAc7Ty4fsvc/eNot7w+Vc8XsHQQU2HZwPITFfz+wIfZRUR0lMb6p7qmiizfvTy7EPJTH3TSVFxmNefSUWvV7Fhc4j0VE2Tzj9arcQNl9m4dVIVLz7a2ItuN6cON1Pni707vT6Zx15U8eQz1+xrs/8RNls8ZQXN69ryyij9BwwmKanxQvo/JTZGb/77vX23L1RVVdEqK0Jzht1W2VpWro/w8GMP0KdPPxYuXMj1Ey+iV1c3pwwzEY7ANz/UkZul5dkHk9FqJXIyI/Ts2Y+qqis59YLXuejsKHm5Eus2SXw4U8WEyx7ly8+m88Izqbz9iYenptaiVkN6ioY7r0+gRxc9oVAdO3bsqDd+SpLEpAefY+nSJdz77DQcNZXY45M4d8w19O/feFGoJSgtLSU1ScdvC/w8NSmZUEhQVRPFH5B54ClHk4ZPiNmAikvDvPCak55d9VRWR/nwSz9llXDzFRYS4tU4aqNMe9vJjNlBevc9hYsujvVlvU5GCIlnXq5l1gcZDexCWq3E/bclMP6aClavD9KtU+NF1MIdYRISW7W4LFokgqhOpyM/P3+vmalSUlJo1arVfg9u/osUFqypd0fu1lnH/EV+Thps5odPMjn9JDPTP3Q1+TshBN/94mPocSY8dYKzRloIhUWD+A57e57kqODtj90N4lBs3hZi7FVl+P0CnU7FhDGxQWbv7gaGDDRyzmVlLFjiJxQSFO0Mc8/j1Xz1fR33/E/80FAI1OqW275xznlX8+L0PSsPrz2dyn1PVvPAUzWs2RBkw+YQk19ycNX/VfDio8nIovkX4L+BBx95jfOurMbtabjaUlYRC2Vw85V2AL6Z42XIQCMmk4rOHXTc8VA1odCet0l5ZYTrJlYiy7EwCLvx+mSissTpI5qPnXr+2VZaZWt5YoqDE88tobi6I2ecMaZRuXvue5Q+/UfRuWMi059LZd28PN54LpUPZ0isK+jFuHH/fEUrJyeHF1/6iNPPvILyyigbNjefdXnNhiBt83RkZ2q48Ppynn+1lq2FITZsDvF/D1Zxxa2VdG6vZ9RJZrIzY/rp7psTmDLdyQdfuAmHY/Lz+mQmv+TgpelOHrwjgfBenIl1GhlJ0nDaiDg++arp+CpVtTpkOcqwYSMPXBD/EWpra/HXBGNbdaW+tKYjW1mLkxqyaUM3aQBaSRdLWqBdxWXXXkp15nbWiSW4qd2rZ5IRE16aX1msw40RMwHhQ42GqBRuMi4YxOKbVVFS/9ksWQkSILW3jRemPn9QDJ+7ue2O2/hgxnuoOgRZrv+N5brfqWy1jftevYMPP/uA56Y+y7NTn2H4icNRqVSMPutMvAmOBvGBdyOEwJtcw5hx+5ZwQqFpfvj+B0yOpmNEAViqk3j3zeaziP8dIhIbRGeQRxGbCQh/w++FiBk5RNMWbiEEEcK7tqz+znaxiQpRzHY2kUZOg7Jt6IIaLcvFXMpEEQ5RSR1uStne6LySDmQ/eKw1nDU2Fufa7/cTCATwuwNki3ws2AniR0LC5LahN8SeUe3fZQL4D9OzZ08iu2KwppBFtpRPKllk0AqBYBm/s0osYLmYx3LmYsZKitT09uEwwb0u+sRhxUo8ml3LQ8dIJ5EttWnUlzN39b3/jQUJEBR+3DjrDT51wkWYUL3HPMS25YdF+IDim3Xr1o3eJ3an3FzY4Pp+4WUNi8iiNW5qcVFDazohI1NJMZUUE08yWbRGJsoK5mMnCQ1aOtOHbaxljVjENrGOtWIxm1hJe3pgwIiTGgA0kpaO9GItS3Z5/ZVTJopYIn5FECWHtg3qapCMsVAof+NdeCC7gwDOPPdMagx7EtBmkkcJBbiEo0G5kAiwWvUnWeSziVWo0WAjER3NX1ePoZFRM4e2COQG/cFJNYYmziOEoJRC0shGCEElJQRUXoLWOgpSV1KcspHilI042hdx82PXcfV1V+1X2ysqKtCHTKglNR2l3uTTFSfV6CUjaklNopRGR6kXnaU+ZEqtcVGDGi1rxCKcopqA8FOHGy9uKkRxo/NXizJ8eLDSvC7XSQb8eCliC905lpAIIBCUF1USKqL+z7s9RPX22gbHmvx+R2yRI3gAXtH/JdavW8Kg/k33XUmCSPOPG1UOwZTHkjlpTAkfzfAQDMqEQoLPvvEw9qoynn8kmROOMbJsVZBN26L1Wd1XrQ9yXL/mn5fjjzFhtcQMQs1euyaWbOmNDwKcekGE629+lvT0pkM6tTTHHXccs37SIMtNWxrf+BBGn33FQbl2165dmbtI1eS4E2DWTwEGHHPiAZ8/JyeHNRubH0Os3RgiI7MDffv2R5IkjjnmGHJyMnl0Yszb36CXeGVyKs/sMnxCLMSZSqVi3LhLmfLyHKqC1/PbyvGEDbcx/e2fOemkUSQlpxIIwqTbE5n9YSbfvJfJa8+k1jtkFe7UkpzcMOGfJEn07duPp555m+lvz+aZ595lwIDGySdbinA4TH4bCy9Nd1Kzy5M5M11Dfp6OUFiws6TpSe2r77p4+K4kLh5jpdoR4as5Zr6ZvZw2XR/j4lvsHHeah+HnuVi8rjNPP/8VDz3yQn0bwlEdP8/1MXSgqdkkS3fdYGfqm84mv3v65Shjx7e897tiiTwCkSSBLINKBWeMiGPEmBIuPNeCzarmlqvjOXNCKQuW+Bu46gshmDTZwcjhZgwGFRp1LCHMy0+m8MBTNZw63o1Kgl/m+Rh2fOMBrxCC3/7wk52lYfQlpej1KkIhgTVORZ1PJilRTUqSuoEL/6XjbAwdaGL6By6efaWWrYVhnrwviUfuSmz08H4xW8+td7XcVs8BA47h26978eyry7lugo6kRDVfv5vBh196uOj6cnp1M3D2qDhuvzaeZ14JcNoZF7fYtQ8H3bp1565732XkhbeSl1VOr656Nm4NUVYZ5aXHU8jO1LJ0ZYDK6ihdOsSUbad2Ouq8glEXlpBgV1PjkCmrVGM2J5KUGOX0C8v56t000lJiakCSBJFI88tu4YjAbJJwuqIEI0m88MSrTZaTJIkHHnyepUuX8NCUadRUVxCfkMu5Y65u8RWtW269h1Aoyn1PfsDn0xsPHErLI5SUR2nXRocsw6z3M/hxrp+pb7pQq8FTJ3PWSDMTb0pg6aogn39Tx7mnWTCbVHz+RjpvfezmjItL0WgkPJ4oQsCSH7IxmVS89q6bSETUJ4z6K2ZjHeFICj26OHhyioO09IYjsDqvmqWrLUiSICcnp9HvFRoSiURQ/WWtLk6y0UsMYiMr2cFW7CKRoORHnRXlqisvZcJlF5OckswHD3yBFw9OqrHStOFRh4HtbKK7aKy3IiJcP3HezCpMxBFSB2guNJxaUoNoeA672c5jTz/a4sHLm6J37958//PsfSprs9kYf/lYPp36JenONvVbMaMiSmX8ds4Yd9pBWfn/L1FZUYUqqGk+tAAmKssrD/j8WqMGWcjoJD0dRW82sAyTiMNGwi6vwCLsJLKTbU1mW65gJ4mkki7lkiwyWcqvZJOPFh2q/4mRKEkSrelIWLRhC2twUU07elDBzkahKEQUovoQmkxR7yVcXFyMJMU8RY3ENdhurRKADDX6UsZfcO4By+NoJy0tDVucFWddLYZdhssM8ljDQrrQj2zyqaWKzazEgh0/3mbPJSNTh7uBJ9pfcRHz7AsTRr+XxSONpEUWUZbxO/miC/EkIxBUUULRrrAfIYKUix3U7Er+shufqCNCiJy8pr1T94XJzz3JR30+5p033iXkCSNLMhERJs5jJtmbQTVlZNGaMnYQxI8eI23phkWys14sJaTy01seikbSUCuqiBKhqzSAkAgQwI8eQ71np1s4qaacalGGlQTCBJGJUE0FKtSYsaBGQxup6TATyWRQyvZmPW4rVcWMHbv/HuYAZ50zmjdfeQvf9jpMUhwaSUsX0Z+trGEba4nXJ6K1qbGlW0ipSSa3uC1lYgcrmIcWPS5qmjWGu3Bgp+G7QCvpGhicdye+2shK2onu9QuEQeFnC2tIIxc1GjbplnPp5RO44urLSUhIQJIk3O7Y4qPVemDJzrKyshDWCDhjn+1SEjvFVjzCiWWX9/puZBFlJ1vpQC9W8yebWEUcVsy7/hxUUi527PIAlaihvD7xYVMJ/3YjhEBGpi9DkImyhkUIZMqW1FCBs94LWAgtq1lLV/o3GZN1rVhJHh3wIhAIevf755mvj2YkSUU0Ck35VQ0baGTmd3Wce3rjMFvRqIxBpyIrQ0uvrnrcHpnx15QjBAwbZOKLN9OxWWPvwOpagTluj560WlRsLWje4aLaEcXtUTFluounJjUeQwkh+OSrKD17D6ZL1/688/5ZB7zocSDo9XrOOOsqrrt7Ki88ZKif18fqFWJHRT69eh2cfqfX6xlw7CimvvUV11/a8L1SXRPl+Tc0vPTyhAM+f8eOHXmiMI7Kai8pSY07xeRpUe66+9kGx9LS21HnXcP4sxrrH69PptJhqndcsFgsjB13Menp6ZSVldUbcc8572qmvn0NLz7SuE6BgMy8xTquuqVxaJpDSVZWFtu2q3nuwSTGXFnGqcPNHD/ASK0rSiQqOP2iUt59KY2uHWP3JRwWvPyOi9m/+ElO1DHzexXOura8+/4r2Gw2Row4lZNPHtlIFn/lpBFj+PSbFxk6sHmDdF6Olj+WRPltgZ8TjjEgSRK1zihPTg2jtwyjd+/eLS4LSTRnflc4qFRVVRFuxnVsxIldeeh2HWecElPYS1YGuOexam67Jp4TTzDh9shccF05Xp9g1Ikmal0yi5cHOPOUOK6ZYEOSJN75NGaY2Z0ExueT+eUPH89Mq+WrdzOwWhpObJ57tZaS0jA//WEkIyMVX10ZLncdCA3mOBvRKBj11fz8eWazg9Rew4t45akU+vVsGD/lq++DzPipK09Mbtn4IUIIPvroLWZ/8z4mQ4Cy8hqsFsHTkxLo2dVAjSPKlDdDbC/vweNPvrLXwbUkSXt9gI8kfvvtN+647RJGnmjgmgl2wmHB59/WsX5ziLdfSK2P6Trs7FJOOM6GNU7FD79JtGpzDHffOxmNRoPL5WLbtq288epjaFUVpCRLzPqhhOsvs3DbNU1PhkaMKWbQACOfz9Lx4ksftVgIg5bg2WceIOD6hkm3mkhMUCOEYNHyAPc+UcO0J1Jo10bHQ8/UMLC/gaED9wzwhRC8+LqT2T/7GNBbz/e/+Jj5TkajLTCRSOzF8PaLqfUv1I9meFi4zM9zDyU3CP1QtDPMmGui5LXuT8/ObsaO2sHExw1EVfmce9J8nG49389vh1pj44orrqRz585/2z6ttvGq4dHE3vQhgCzLDD/uJLJ2dGr0HPuEBwdV6DrKfDV7Brpd28SKioq47MyrSK9sywrm0Z1jG2ShhZhxcwXz0ZhUGIJxtIl2qU/w4RVuNrOKXNrhoJIqyujZvwcVRZXkVjQ9ud291bS7dGz9sR2p6/jm95nExTXvVX04+earb5j2/CuEXDEDvcai4o57/4/hJw074nXhwaQl3gm///47j1/1LKl1rZr8vkZdxsm3nsD1N113QOd/9eXXmPHU96SGsuuPeYQTL248uKilmj6cwCZWokNPNvnoJD0REaaEQlw46EK/+mQ3xaIAH3UYMaNFS5rU9MLMav4ko1MKolBPvC+NzaxEIEghExVq0oZZMFj0THpgUr3e+uKLL5g/fz4jRozg0bufIKOiLQYptiPD1BekhCglJcV8+tUn6JvKKrCL/7ouvOT8y1jw258kkEI7KbaF2is8bGYlcdiwkoAfL8VsQ4+BPDo2ipHsF15W8Sc69PRkYCOdGhYhFvMzdpLoQE+W8As9GVRvBPzfcxWwnlSyKKWIAD4ihFGhQo2WMEEEMmnkkEfH+r7mE3VsYBkB/Hw158t9eg/+HdFoFJUqFuZh6dKlXHnh1XjdPnTo6cqAemOTEIISCpBb+enTtzdrZ20h2ZeNFzcFrG8yFmWtqGIDy0kjm1qqCOBDhwELdnJpV2/sWyMW0Y7ujTKYQyzO6ELm0I1jiJMabusuEOtJ65PAZ199csDtLykp4epLriVQFkHrMCGrowST3RwztD8XX34RCQkJJCcnc/HYCQTmaXdtzY6yjiX4qKMfQxolwAuJIGtZ1CAREsS8eIspoB3dKGcn5eygKwMI4KOIzfjwIJCJIhNPEiqVmrDFx8RJd3LOmHMOuI1NIYTg5MGnkri1Vf093l3vFDJJI2dXvM8KCtlQn/wviTSCf4kHXi3KcOMki9Y4qUYgiCcJnWQgIPws4zf6MrRBErDd1IoqtrIWIyYiRAgRwIKdJNKpw4WTGpJIQ42GCooJ4qcL/er7QViEKGQDWvTkSR1wihq2GFawbuvavc5djmZ9+He6EOC1V5+je6uPOeOUxrqp1hlh4Oll/Phpen3IsN089KyHb38Ms+AbO6eMK+WHTzKbTOJbXRNlwm120jOyuOPyVbRtrSMQkDnj4jK+/zijyXtz/+Qg3Y95irfffIabLiln+PF7+ossC+56NEhS5kVcNOHafRXFQWHWt1/w4ftT6Ng2gtkEy9cIuvccyk0334+2iZhpLTVPlmWZJx6/i4riPzh/dJjEBIl5i1R8/5uOSQ+9TMeOnf5Js9i4cSMPT7qEyfcKeneP6eEaR5SHnw9jSTqT666/q0H5rVu38vjDF/DZq7oGIQVlWXDd3QGOGXwfJ500qv54c3K49+7r6Ja/jGsn6OudYqprolx5R4gxFzzKCScM/0ftagleefkp0q1fcvl4HbN+8rJybRCzScWZp5i56d4QRmt7nI7tGHSCQEjPkGHn0LpNZ/x+P506dWqUzPzv+kQkEuGC80+jd6cdPPNg03rqz6V+3vv6OEwmM6tXzUOnBUlt5dwx13LSSSfvc9v2Rxcqxs/DxN6U+oOTbmPNypl8+VZ6vaGlsjrCmx+6+er7Ojx1MpIELzyaTHFphPmLAmSkqZl0+x7PpUBAZuT5JTx5fxJ9uu95Kfyx2M81d1Ry+flWBg0wUlkd5cU3nIRCgqSkBE498wFOPPHURnUqKCjgmitGMvn+OEYMabw6vHp9kPFXl5GXoyUnS8vIE82EgjJvfRoiPmkADz780l4nNP+UaDRKNBpl1qyZzPrmXeRoAIPByplnX8mJJ474W6+Cf5PxE2LK+rJLzibBVsew442MHG5mQG9DfTtXrAny+Mt5nH3uVQgh6NWrV7Or6rW1tXg8HpYvX8jLUybyyWuNgx5/9rWHT7/2sLPMyief/3FQ7+WB8ssvP/Lxhy8RDdcSjkioNTaC/jKuvlCiVY6K3xZEmPmdi3lfZaBWN+wPGzYHuer2SiaMtfL+5x7uujGe4cebUKkk1m4Mcvdj1Vx0npVzRjVcQX7xjVre/NDNhDFWkpPULFwWYGthmNIKE9m5nYizxGL+SESRhZpoNIJGExtUjBgxglNOOWWf2nY0D3Bh3wa5L7/0Cl+/+AMpvoYGGSEEOxM2MPnNx+jbt2EQrcsuvJzqeT4IqyhgHa3oQDwxOTqoZJtqLW06tubpFydTXlbO0489y7aNBQg5lrFVhw6QUOvUnHXB6Ux6eBJXXXINVT/6sGBvVMcisQk9JtKkmDGqTrixDVHx5vvTD1w4hwiXy4UQArvdTkZGxr9GFx4sWuKdIMsyJw4cQVpR20aGd1nIbE9dw9c/zzjgcAiRSIQJ4y6heoWHJH8maklDVESp0ZVSrN2G2WfFJZwkkU6YEE6qdpkjZBJJox3d641RAC7hYAPL0aElTJheHN/IO8kpaiiyrGPx6kW88OwUZs2YhT5gJigHcIta+vTtxfBThvPnn3/SsWNHjj32WKqqqpg9ezZ6vZ4HHniArVu38uDdD1FeVIVW1pE/IBeDwcijjz2C0dh8QkdQdGF5eTljzhhHSXEJ/RjWwKDnoRYPLorZRhcG4KGWAtYTh5Us2qBGQzVluKihI73Zwmq06MmnS/156oSbdSwhhUxa0Z6dbMVNLVEidKF/fXxGiMVoXMMi2tC53sMuJIKs5k981KFBi0yUzvSjihK8uDFgIkgADVqSycCdVsGCZfMPiiy3bt3KpWMux1AeTwU7UaNGjQYvHuxpFn6e/xN6vZ7nn3qBb778Fr3PjCNQQyAQIF/ugkWyExFhHKZy1K0iPPr0w1wy5jKsnqRdwQeCtKdhIqVysQOnVEMHejaqj1vUspo/UaEiDjvJu57LMoqwJsWxcMWf+5xIbW+sXr2apUuWERdn5sSTTmykXxYvXszES+4nyxXzBhdCsIZFBPHTnh5YpXiEEDiopJANtKdHAw9KIQRrNYswJevxuD0EggHSIrnk0q5BpviSuK3kDkjnuOOPpUePHvTs2bNF2tcUq1at4oZLbiK5Io84KTbWDYkg61hMiCBRothJJJE0qihBRtCaTpRQUO/ZqULNOpZgJ5EM8v5iqPewmoUkkIobBz0Z2CBpVUD4WcE8EkghSJAAdXSgF2asrGURdpJIJQsPTvx4qaUKHx5MWAjgI9GWRHyKHRsJ6Gus+B1BlvE7737xFgMGDNhru49mfbgv40Kn08nVV47io6k0cFoQQvDQs0G80VEsW/Yb/bp7OWFAhKoa+OxbHV26n0wwFOSk/j+yap2ftBQNF53XeI506wMB+h3/KF279uCeO07lk1f06PUqXn3XxdbCEE/el9TAaDrrJz+vfpTFq699TiAQ4JGHbqW6YjUD+wnqvDBvsZpRZ1zM+PGXt5yg/gFCCAoLCwmFQrRq1WqvHqgtPU8uLy/nu+9m4PM66dipD4MHD2sx/VBSUsL0159m65blaDUCtTaeceffwJAhTRsgFyyYy4vP382ZIyL06CyzfafERzPVjBh5GePHX9agbHNykGWZ9959le9nf0xWepQ6r4wspXDFVRPp06f//17ysCDLMvfdcz06aQVXXQAZaWqWrgox5U0VZ55zS30oO1mW9+le7EufCIfDnHXGAOZ8bGqUcFsIwXlXBbl94ieNDKv7i2L8/BewN6XucDiYcNFI9JpKRgw2MXCAkWpHlPc+c7N2Q4ge3eyccZKK6R+4ufeWBIYOMvLsK05+me/nrFPjSElWM+c3Hxu3hEiMV6NSQY+ueoqKo/w634c1ToVAxumSkWVolWNDpUnm0ivuZMiQ5remL168iDtvv5C3X4ynf689E5SNW0KMvqSUm6+M54JzLPy+wMfUt/zUuBJ57oV3yMvLa3H5tTT/NuMnQCgU4q47r0EEF/L4PXZaZWsJhQRffBvg9Y/jeGnaZyQkNO3F2RwvvvAEM798g+HH6zjzlDj8AcErbzupdcmotSncO+kVunZtPmD/kYbL5WLWt19QXVVMdm4HhBzhx+9eYNKtKnp00RMOC2bMDvDA0w6GDIznvNOgpDzCc6+6qfNGSYxXo9GoKCoO8/W7e7YDQCwI9NhrghhMeZSWbibRLojKWuIT23DLbY/RunVr5syZw9KlS/F4PIRCIQwGA7m5uQwaNIiOHTvupeYNOZoHuLBvg1whBLfdeDurfl+HtSYllrhC5cKVWM7F113IpVc0jiXr9/u55vLrKF5XhlSlp5ZKfCoPKq3ESaNO5Kbbbqx/4e7WAcuWLeP5p15k2cJlICTsSTauu+UahgwdAkBNTQ1jzhiHsSiBeDkFSZKIiijFbMODsz4BhAsH7pwyPprxwV7jYR9p/Bt14cGgpeSwbNkybrnydhLKs7BJMX3sFR6qEou46f7rOeuc0f+ontFolE8++pQP3/6IoD+EVq/hnPFnc855Z/PKlFeZ9fVsvB4fvoiXtPRUJt57F4MHD+bOW+9ixR+r0VdZkGQVdRYHNcFK0lWt0Ab0VGmK8URd5NCOJJFOlAilqkJC9jpm/zKrXh+Fw2G2b9+ORqOhVatWsa3tsswrr7zCli1bGshz/Pjx9OmzZ+tXXV0da9eu5ZNPPuGss87ap0Raii6E6upqrrrsKtYu3UAnemPd1a/8wstGVtQnsjFKZkIiyGZWUUs1ZuLIpDUpZOLFzRbW4KYWIya06AgRimViJxkNWtzUECJEV/oTxM92NpFAKibicFNLBcWoUNGKDhgw4KSGSkoIEUSNChVaQEYAPRmIHiNhgmjQEiTABv0Svp87+6AmQi0oKODBex6maMtOpIhEWBNk+Ihh3HXfnQ0m+uFwmC1btiBJEiqVilenvMbmjVswmAxcf/O1DDx+IBqNhsceepzfP/yTVE8ryiiinB0kkoYOAx6dg4Q2VnLzctk8v5BkdzY6SR9Lwqcpp8KyHYMwYXbG48FFHU7QyOR3bcPHX35Uv2vhUPDYQ4/z0ye/k+zMrvcA3aHZRJWqFJPBhNFkpE371vw5fyFtol1IJubl5hdeyq2FnHPFmdx4aywWWzQa5Zknn2X2zO/R+00gQcjkY+yF53HltVcetBh2/0tBQQFPPfo0G9duRo7I1AU8yFGZgCdEW7pQvGvbuok4ytmJiTiiRAjgR4WEGi1RwkSIokbdwIszShQLdiKEiBDGTjJmLDipxoOTKJH6UCESEt04BqsUjyxkvEk16PKgYFsBDkctcdjIpwsV7MTSWUfbjvkN2rF9axGXXnkJZ5xxxt+2+WjWh/uiCyG2yDHpvqvo38PPwH5hqmvg02909Op3OtdcewcAS5cuYf26FZjMVk488RTsdjsej4errzyL265w8fFMN3k5Wq6+2EZ6qoaNW0JMnhYlNWsUN996P+np6bz//lu8/soDnH9WhF5d1Lz3uZuf5voZNtCI1aLh94UyHToNZeI9kxvoFqfTyfr16zEYDHTr1u1fm/vkaB8bhsNhfvnlR4q2byIxKYOTTx6F2dzY2evv5BDLqu5Cr9f/7WLu4WL9+vXM/PJNamuraN2mC+eed8kBhbna1z6xatUKnnnyGp6ZJNXPo6uqIzzwTIS03DFcceUtB9yW3SjGz38Bf6fUa2pqeHry3axftwSjIYzbI8ht1ZlJD75AXV0d33/3GY6aKpxONzXV21GrwZ6QRX7bPthscfh8AVYsnUMo6MLnh3Yd+jNy1Gh69+6NyxVLmKTVavH5fPh8PnJzc/dpgOJwOHj4wVuoKF9PXo6GiioJW3xbLrjoZn7/7Rs2b1qNzRbP6LMvp2/ffods0PNP+Tcr9WXLlvHh+y/grC1DCDVDhp3N2eecj8m0/0meJElCq9UyceJtrFj2G25PHWmpaZx40umcc+5F+5WB80hl69atvP/ui+wo2gSoGDT4NM4++wI2bdrI8mXz0OqMnHTS6eTk5PDLL7+g1+vJycnh6cl3EfIX0Lkd7CyDyho7N97yCN2798Tv91NdXY3NZjvguFV742ge4MK+D3IhtqXlzVffpqKsgnYd23LplZf8baD4goICvvv2e8LhCENPHEy3bt0aldkfHeB0Onnp+an89uPviAhoTRqycjMp3LKdaEAGNfQ7ri//d/dt/7r79m/WhS1JS8ph586dTHl2KiuWrEBCIrd1DjffeVOLbPX9O4QQBINBdDpdo5X86upqfvn5F4KBIMccdwy5ubn8/NPPFO8soVXrXPr378+Xn8/glx9+xWw2cfb4sxg6dOg+vddlWWbZsmUUFRVhMpno2rUr2dnZjcotX76coqIihgwZgt1u/9vzKrpwD4sWLeKuW+6moqQSRCwGbLuu+RRsLsTjqEOIWLjZKDJatYa07FSi4Sg1VQ6i0QgqrURKUhpJqQk4a1wgSwRCAXyBOgipCPkjBIQPCQn1rtRHfuqIEkWFKmY0U0eIiBBSVI1AYIwzcMrIUynevpOi7Tuoq6tDpVbjratDL4yYsRDWBcjtmMOUV184qIbPvxIMBvH5fFit1v2Kv/y/ekAIwatTX+WT9z9D5zUhBNSqKujUrSO333k7Xbt2RQjBnB/m8PrUN/DU1iGpJU4+bQSXXXUpJSUlTHv+ZbYXbMdis3Lp1RMYMmTIQfOI3BuLFy9m6rPTqCyvQqNVc/bYsxgzfkyDCbvT6eSxhx/jz98XotcZyczN4IbbrmuwiLGbcDjM5s2bUavVtG3b9pDEuf47PB4PM2bM4LMPPqe2wkWdy4sn5EJCQivpkIUggWTChKilGhBIqNDsMtxHVTIGtR6DxkStvwYVanQYCOBDqKJ07tmJnt16MXfeXEqLSiEsESSACjVGzNilRDJ7ppLaKomfvv6VQMSPGg0qSUVKVjK9+/eMecnuKEGWZXLyclCpVFxyySVNjlP+l6NZH+6PLhRCsHTpUjasX0GcJZ7hw0fs01jc4/Hw6suTWbb0F0JBHy63D4PBROeufbjwopvo0qVLAx3g8/mYPWsGBQXrqKpyEmcxIkl6+vc/gQEDBhyU8f+RgjI2jKHIYQ/7I4vt27cz/fXJ7Chai1ot0OoSOf/Cmzj++CEtUhfF+PkvYF+VeiAQwOVyYbVaW3wF4Z88wIFAgNraWux2+xG7srE/KMoshiKHGM3JweFwUFpaSnx8PJmZmYesPkfzABf2b5B7sGipvi+E+Ncs+jSFogNiKHLYw5EkC0UX7hsVFRXs2LEDs9lM+/bt99vgFx8fT3l5eWw7vceDwWAgEolgsVjweDxs3boVk8lEx44dY8abkhIgllShOf3ncDioqqoiOTl5v3elHC6a6/uRSIRNmzYhyzLt2rU7IkMBtSRHkg44UCKRCMFgEK1WS0FBAWq1msTERH788UdkWaZNmzZYLBby8/Oprq7G7XaTnJyMwWBg+/btmEwmUlJSMJlMBAKBRluEQ6EQRUVFaLVacnNzqa2tpbCwkO+//x6LxcLZZ5+N0WisdyJ4//33WblyJaeeeirHHXccJpOJyspKJk+eTIcOHbj88r/fGn0068NDPS5sbqvv0dD3WwJFDjEUOezhSJLF/ujCf6fv9X8Ig8FwSLPA7SsGg+Fvva0UFI42EhIS/jWTNoXDw7/Z8KmgoHB0kJqaSmpq6gH/3mAwoNfHtmz/r2HPbrc38PyTJKlJr97/5Wh6f2o0mkPiua3Qcmg0mvotxx06dKg/PmbMmEZl09PTG8xxOnWKJWHZ22Rfp9PRtm3b+s+7+/vMmTPJz89vtGC+ZcsWDAYDw4btiXWYkpJCp06dKCoq+oetVdhfDof3tYKCwqGnxY2fmzdvZvXq1dTW1ja5YiNJEtdcc01LX1ZBQUHhsPJ///d/+/0bSZKYPHnyQaiNgoKCgoKCgoLC4cTn8zWKHeh0OvF6vXTq1KmR0S0pKYn169cfyioqKCgo/GdoMeNnNBrlhRdeYNGiRX9bVjF+KigoHG1EIhFUKtVRERdVQUFBQUFBQUHhn2EwGOpzLexm586dAM3GvP23JsVRUFBQONJpMe36zTffsGjRIoYMGcJJJ53ExIkTOfXUUzn22GPZsGEDM2fOpGvXrpx//vktdUkFBQWFIwaVSoUsyxiNRvr160efPn2azBSooKCgoKCgoKBw9JORkcH69esJBoP1ISRWr14NQJs2bRqVr6mpURbRFRQUFA4SLWb8nD9/PtnZ2Vx99dX1x8xmM23btqVt27b07NmTu+++my5dunDiiSe21GUVFBQUjggeeughlixZwuLFi5k5cybffvstnTt3pn///nTo0EGJBamgoKCgoKCg8B+if//+fPDBB7z00kv06dOH6upqli1bht1uJz8/v0FZWZbZtm1bo+MKCgoKCi1Dixk/y8vLGTp0aINjkUik/v/s7Gx69+7NnDlzFOOngoLCUYfZbGbw4MEMHjyYHTt2sGjRIlasWMGqVauw2Wz07duX/v37k5SUdLirqqCgoKCgoKCgcJDp06cPmzdvZsmSJRQXFwOg1+sZO3Zso3if69evx+v1NkjIpKCgoKDQcrSY8VOj0TTICGkwGHC73Q3KJCUlsWzZspa6pIKCgsIRSU5ODjk5OYwePZqVK1eyaNEifvrpJ3766Sdat27NmDFjSElJOdzVVFBQUFBQUFBQOIiMHz+eAQMGsH37dkwmEx06dMButzcqp1arOfPMM+nateuhr6SCgoLCf4AWM34mJiZSU1NT/zkzM5MNGzYghKjf7rllyxbi4uJa6pIKCgoKRzQajYY+ffrQp08fCgsLeeeddygoKKCyslIxfiooKBz1LF68mLlz53LFFVc0GcfO5XLx+uuvM2TIEHr37n0YaqigoKBw8GndujWtW7fea5mOHTvSsWPHQ1QjBQUFhf8eLWb87NSpE0uXLq03dh577LG89957PPHEE/Ts2ZONGzeyceNGhgwZ0lKXVFBQUDiikWWZtWvXsmjRIjZu3Igsy2RlZSlb3xUUFP4TLF68GLVa3WwCD5vNhlarZeHChYrxU0FBQUFBQUFB4aDRYsbPIUOGIMsyNTU1JCUlcfLJJ7Nu3TqWL1/OypUrAcjPz1eyvSsoKBz1lJWVsWjRIpYuXYrX68VsNjNw4EAGDBhAenr64a6egoKCwiGhvLyc7t2777VMZmZmffZjBQUFBQUFBQUFhYNBixk//9edX6PRcOedd7Jt2zYqKipISkoiPz+/UXBnBQUFhaOBQCDAsmXLWLRoETt37kSSJDp06ED//v3p0qULarX6cFdRQUFB4ZASCAQwmUx7LWMwGPD5fIeoRgoKCgoKCgoKCv9FWsz42Rxt2rShTZs2B/syTfLDDz/w9ddf43Q6ycrKYsKECc3GUlm3bh0PPvhgo+PPPfccmZmZ9Z8XLlzIJ598QkVFBampqYwbN45+/fodtDYoKCj8O7jvvvuIRCIkJyczcuRI+vXrh9VqPdzVqkfRhwoKCocam81GSUnJXsuUlpZisVgOUY0UXaigoKCwG0UfKigo/Jc46MbPw8WCBQt4++23ufzyy2nfvj0//fQTjz32GM8999xe4+09//zzDbwU/mq82Lx5M88//zxjxoyhX79+LF68mOeee46HHnqItm3bHtT2KCgoHNlEIhFUKhWSJLFkyRKWLFnyt7+RJIm77rrroNdN0YcKCgqHg/bt27Nw4UI2bdpE+/btG32/ceNGNmzYwIABAw5JfRRdqKCgoBBD0YcKCgr/NVrM+NnUSlBTSJLE/fff31KXbZZvv/2WoUOHMmzYMAAmTJjAqlWrmDNnDuPHj2/2dzabDbPZ3OR3s2bNolu3bowePRqA0aNHs379embNmsXNN9/c4m1QUFD4dyHLMpWVlYe7Go1Q9KGCgsLhYNiwYSxfvpxXX32VPn360L59e+x2O06nk02bNrF06VIMBgPDhw8/JPVRdKGCgoJCDEUfKigo/NdoMePn+vXrW+pU/5hIJEJBQQFnnnlmg+PdunVj06ZNe/3tHXfcQTgcJisri7POOosuXbrUf7d582ZGjhzZoHz37t2ZPXt2i9VdQUHh38lzzz13uKvQJIo+VFBQOFwkJiZy1VVX8c477zTpEW+z2ZgwYQKJiYkHvS6KLlRQUFCIoehDBQWF/yItZvz85JNPmjzu8/koLCzko48+IiEh4ZCs+rjdbmRZxmazNThus9lwOp1N/iY+Pp4rr7yS1q1bE4lEmDt3Lg8//DCTJk2iU6dOADidTux2e4Pf7fZgaI5wOEw4HK7/LEkSRqOx/v/Dye7rH+56HAkosoihyCHG0SQHRR/uG0fTPf8nKHKIochhD/9UFq1bt+a+++5j7dq1FBUV4ff7MRqN5Obm0qVLFzSaQxOBSdGF+4bS9/egyCKGIocYLSWHoqIiduzYgd/vR5blJq8zYsSIf3SNv+NI0YdHsi78ax2OhLocThQ5xFDksId/qywO+ojTZDLRuXNn7rnnHm6//Xa+/PJLzjnnnIN9WaDpm9HcDcrIyCAjI6P+c7t27aiuruabb76pV+hNIYTY602fMWMGn3/+ef3nvLw8nnzySZKTk/elCYeEtLS0w12FIwZFFjEUOcQ4muSg6MN942i65/8ERQ4xFDns4Z/KIjs7u4Vq8s9QdOG+ofT9PSiyiKHIIcaByqGuro6nnnqKjRs3/m3ZCRMmHNA19pfDrQ//DboQlL6/G0UOMRQ57OHfJotDlvDIaDTSo0cPfv3114Nu/LRarahUqkarTC6Xq9EK195o164d8+bNq//c1MrV351z9OjRjBo1qv7zbuVfVVVFJBLZ57ocDCRJIi0tjfLycoQQh7UuhxtFFjEUOcQ40uSg0WgOeCCo6MN940i754cLRQ4xFDns4UiShaILDz5H0v0+3CiyiKHIIcY/lcMHH3zAxo0byc/Pp1+/fthsNtRqdZNly8rK/vZ8R4M+PJJ1ISh9fzeKHGIoctjDkSSL/dGFhzTbuyRJe90G1FJoNBpat27N6tWr6devX/3x1atX07dv330+T2FhYQPX/Xbt2rFmzZoGSnr16tW0a9eu2XNotVq0Wm2T3x3ujrIbIcQRU5fDjSKLGIocYhwNclD04f5xNNzzlkCRQwxFDnvYF1ksXrwYiMWNMxgM9Z/3hb/qp4OBogv3D6Xv70GRRQxFDjEOVA7r1q0jJyeHa6+99m+3ih5sOR8p+vDfoAtB6fu7UeQQQ5HDHv5tsjhkxs+KigoWLlxIUlLSIbneqFGjmDJlCq1bt6Zdu3b89NNPVFdXc+KJJwLw4Ycf4nA4uP7664FYdrrk5GSys7OJRCLMmzePRYsWcdttt9Wf89RTT2XSpEnMnDmTvn37smTJEtasWcNDDz10SNqkoKCgcCAo+lBBQeFQ8NFHHwHQqlUrDAZD/ed94WAbP0HRhQoKCoePcDhMmzZtjpgYeYo+VFBQ+K/RYsbPadOmNXlclmUcDgcbN24kGo1y7rnnttQl98qxxx6Lx+Phiy++oLa2luzsbCZOnFjvEltbW0t1dXV9+UgkwnvvvYfD4UCn05Gdnc1dd91Fr1696su0b9+em2++mY8//phPPvmEtLQ0br75Ztq2bXtI2qSgoKBwICj6UEFB4VAwduxYJEnCarUCMG7cuMNco4YoulBBQeFwkZWVhcPhONzVqEfRhwoKCv81JNFCfqpjxozZ6/fp6emMGjWK4cOHt8Tl/vVUVVU1yG53OJAkifT0dMrKyv5V7soHA0UWMRQ5xDjS5KDVao+44O8tiaIPjxwUOcRQ5LCHI0kWii48+BxJ9/two8gihiKHGP9UDps3b+a1117j+uuvp1WrVv+4PkezPjwSdCEofX83ihxiKHLYw5Eki/3RhS3m+fnSSy81eVySJMxmM0ajsaUupaCgoKCgoKCgcISzbds2EhISiI+Pb7aM0+mkpqaGNm3aHMKaKSgoKBxanE4nnTt3ZsqUKfTu3ZusrCwMBkOTZQ9FGBAFBQWF/xotZvw8WleeFBQUFPaXxYsXM3fuXK644oomM1y6XC5ef/11hgwZQu/evQ9DDRUUFBQOPi+99BIjRozg5JNPbrbM0qVLmTVrFs8999whrJmCgoLCoeWvMZCXLFnCkiVLmi2rGD8VFBQUWp5Dmu1dQUFB4b/A4sWLUavVTRo+AWw2G1qtloULFyrGTwUFhf80QogjJgGIgoKCwsHiSIuBrKCgoPBfo0WNn5FIhMWLF7Nt2za8Xi+yLDcqI0kS11xzTUteVkFBQeGIory8nO7du++1TGZmJqtXrz5ENVJQUFA4Mqmqqmp266eCgoLC0YLizamgoKBweGkx42dVVRWPPPII5eXlf1tWMX4qKCgczQQCAUwm017LGAwGfD7fIaqRgoKCwqHhww8/bPB57dq1TWY4FkLgdDrZtm0bHTt2PFTVU1BQUFBQUFBQ+A/SYsbPd955h/LycgYNGsTQoUNJSEhArVa31OkVFBQU/jXYbDZKSkr2Wqa0tBSLxXKIaqSgoKBwaPjfOHYlJSV71Yc5OTmceeaZB7lWCgoKCkcOsizj9XqJRCJNfr+3JHEKCgoKCgdGixk/165dS5cuXbj++utb6pQKCgoK/0rat2/PwoUL2bRpE+3bt2/0/caNG9mwYQMDBgw4DLVTUFBQOHjcd999QMyz85FHHuH444/nhBNOaFROpVJhNBrR6/WHuooKCgoKh4WdO3fy7bffUlBQ0KzhU5Iknn322UNcMwUFBYWjnxYzfgohyMvLa6nTKSgoKPxrGTZsGMuXL+fVV1+lT58+tG/fHrvdjtPpZNOmTSxduhSDwcDw4cMPd1UVFBQUWpSEhIT6/8eNG0dmZmaDYwoKCgr/RYqLi3nxxRdRqVS0b9+edevWkZGRgcViobi4GK/XS35+vuL1qaCgoHCQaDHjZ7t27SguLm6p0ykoKCj8a0lMTOSqq67inXfeYcmSJY22gdpsNiZMmEBiYuJhqqGCgoLCwae5BB9CCKqrq9Fqtdjt9kNbKQUFBYXDwJw5cwC45ZZbSEtL45ZbbqFr166cfPLJhEIhvvrqK1atWsXYsWMPc00VFBQUjk5azPg5fvx47r//fhYuXKhs5VRQUPjPk5eXx7333svatWvZsWMHfr8fo9FITk4OXbp0QaNpMfWroKCgcESyZs0a1qxZw5lnnlmfBK6mpobXX3+diooKAHr16sX555+PSqU6nFVVUFBQOKgUFBTQpUsX0tLSGn2n0+k4++yzKSwsZNasWVx00UWHoYYKCgoKRzeSEEIcyA8///zzRse2bt3KihUr6NSpE3l5ec1mOz7nnHMO5JJHFVVVVYTD4b8tJ4SgoKCAP/74gykvPI3b6UaSVchSBJNFQ5wRZFkQlbWkZyRiNpkoLXdTvM2BCg0CQXpeChpVLYgoWr0ZjyeIJAI4a2UiQT1xNgtROUTIF0Kj1ZKckYTZ5MdRW011VYhAQEar1mHUxyGpVKh0AYJ+P1EZEhJMnDLqPKxWO7O+/QKfz4PdakRGIiE+nnHnX8Upp4z8x5OaZcuW8d47z1K0fRO1NXUEAnHk53fgznvvpGvXrgBs27aN6a+8SVFhEWaribYd8qis3ElF2Wai0SC1jgChoJ3MzCzOPPd0hg8fzubNm1m5fAFGs5V+/Y6jurqa7OxsMjMz66+9ZcsWpr/yJtu2FGCKMzJi1Ekcf/zxrF+/nmAwyHHHHYfZbObrr7/m5x9nUFq6jWDQi1YjYbMlc8KQ0zhvzCUt5t3i9/tZv3491dXVLPlzKQVbC3G4anC5tgABNBodCcmtQASQozJZOR2RJC2hkIvsrFzOOfditmzZxNQpD+NxVxKJCLx+FWajhBACFSY8XhVxNgN9+vThzjvvIT09nZKSEhYsmI9KJXHcccc3OXgD2LBhA9PfeJ2y0vXY41O59LIbadWqFVarFa1W2yIykGWZdevW4Xa7WbVqBT989yWlxZU4qgMIWSChRqNRk5RqJS8/kw4dezL6rLOw2WxMf+1Ntm7ZSnyinfjEOLYXrCQQ8FDjqMPl8hIJBwmFZIJ+NdGojC0e9LrYsxgMgxAq5GgcIU8UBCAJ4tMs5LdJol37TixbvoHthdsIhSKIsBYkmYTEKAajGoPBgix0ZGYmctygUzjnnAux2Wx/216tVktycnKLyO5IZF/0YSQS4ddffmXJoiXM+u5LAr4KNFoJhMDpkjEY1KjVJjSYCUfCeL1+kEGSBGij2ONNuKpCRMMSQooSkaNIxJLy6U1a5EiUaERGI2nRG/RoNJCUbqKyykM06kIIgSVOjVYrIYSETp9GKFhBnS9EwKsmGtQiZBWSJNAZ1aRmpFNSXAyEUasFickmbr398YOS2EUIwcqVK1m/bgXmOBvHHjuIyspKtFotbdu2bVL/CiFYt24dxcXFSJLE4gVLmP/bHzgcDtRqNdFoGGOcIKdVPMcNOokxYy9rtHU5Eonw2Wcf8+nHL1HncWGxJnDxJf/H6aefgSRJAJSVlTH5ySeY9+sfREIyua1zeeixB+jevfsBt1eWZebP/52vZ76Nx+0iPiEdXwBWr1qA1+PCYJDQ63VYrAkMOPY0OnbsyPez3yfgd2M02Rh24hjWrF7CvN9nAmH8fkFNtQaDWY1WE8Jk1GJPSGf06PM5acQoMjIyKCws5M3pL1FdXUytw8WWzcVEgiGsCUbyWrcmGvHidDpwOGpRq2QklYb2HY7h0ceewmazsWHDBj7+8HU2bVqLyWxg5MgxjD5rXLPjpH1l4cIFvPfO82zZspnKSjeREPi8AlmWibMJrJZYn4zKoNepSEnNo1uPIcz6cjaOmloQAiEJhABZipCUIpAkGZczSjSkwmyT0OnUuF2CaASsNtBotdS51ESCAiFkjJYQRnMUb53A69IioUKj15CalErr9nlo9Vr+nLsAnVZPRBZ06tKB1IxUqiqr0Ov1WG1WBg8ezOjRo/+2vYoujBEOh3nuuaf57KMPcTvr0JvD2KxqdFoVQtJz5lnXcsopp/DKtKdwuipBiqOyfAuVFVWEI2GMBhUqFQQCYLYkMuCYIVRXbiISCRIKG3DXypSXFROMBpBkA3q1BmOcnlb5Gfh9Ltas2YZGE0KlgmgU1GozcVY7Br0gr1UrMjJbIUc9aLRmli1dSHHxTiQJdFo1KSnJnHn2ZUyYcNlBT4wqhODPPxfw7VdvU1yyA4/bg9lsJjsnj/EX3FA/fmwOSZJIT0+nrKyM3dOlqqoqKioqSE1NbdQXt2/fzoIFC4iPj2fo0KFNxrOtq6ujsrKShISEFvV6rq6u5uOPXmf5svkEAkHSM9rjcNSws2gdoZBMnMWO212FzxckKoNOq0OSwshCTVKinUEnnM5tt92JwWAAYn1MpVIxY8YMvv3mE6oqtqFSQXJqay6ecAPdunWjoKAAs9mM2+1i5fL5aPUm+vQZyNIl8/lzwS+43F66du1Oh469CQQCxMfHYzKZ0Gg0tGnTBqPRyPLly1Gr1fTt2xez2fyPZCDLMkuWLKG6upqS4u0s+ONHnLVlBEPg8/modXrQaVXE2w0kJGbg9gRxOaswmyTi4xPIym6LLHSsWL6QaMSNSgWhEAjJRLcu+Rx3/Gmceea5SJLEy9Om8OsvM6jzeLEnpHLemEvZvn0bK5cvo86zHYii08Vx+pkXcurIs3jh+UcIhXVUVWxn88YC/G4YftowKsqLCIfrGDpsNP3796eoqIiVK1fyyCOP/G17j2Z9uC+6UJZlfv31Vx594FF2FO3AapURksBRG0GnlzAZNHjrJPRGFVZrGEmK4nLJGI0aLHEqwhGZYFCgVkv4AwK3JwqyFp1aRVTISLIKnUWFLEewxckYDSqCQXC5ZVRqAAOBoEwoECYpEfQG8NTJIHQ43UG0KpCEDrUKZFWIOIuVqAgSDoQQYT1yVEKlUjNsxDDumXR3g7lnS+BwOCgrKyM5OZmUlBQcDgdff/0JJTu3UlJSgdNZjMmgQqePZ8z46znhhCFNnqewsJDJjz7F0kXL8Pv8mC0mrr3lGsaNG8eWLVv4+KNpFBVupc7roabWj14bwmyyEB+fQ3GhC0lWYbKauPSqCZjiTLz28gs4a1106dqXG2+5gdzc3BZt9+rVq5k5cwa//z6XyvJK1JKMxSowGDVoNRJarZmoLJEQr6aqqpaqag9qlUCWQcJOgjUTjV6DVq3BVesmEPRhthlJSFITCvmoqanD53UTjkQxm9XEmc1YrAn07H0C69cuwuWswBafyq23PUqfPn1YtWoVb7/5NI6aYtxuL26PH7NJj85gJxyqA9kNkoa27fpyw033t6g8duzYwZ3/dzurlq7GHwyiFtrY+FwCjVGFVqNDyIKoHEUjaYnKYXRGGb8/gpDVpGdkcMxx/enWvRvlZeW88+ZbRII+NDoZnSFKnUtFNKRHlmVkIdBIGqJEieBFpzYghMAYF8Fs1iCp9Pj9EqGAj7BfixAQIYxOo0OlFgg5Nm9QqQRmi47+x/bn7nsfISMj42/buT+68ICNn2PGjDmQnwHwySefHPBvjxb+TqkLIXjm6Yf59uu3SU9VsbMkTFWJjsRoFnqtGgxeqkNO8tpE0Jtkrr3Uzjmj4lCp4MkpDp6ZUkfAFxtUavUy8XaJiBwl6NWiDppRWeuwJURJilezbrWGnHAnbCKZKkqoVZVjSHaSla5h4zo1qrCJPDoShxU/XrZL6wmYqrjsIgMr1obYUhAmL0eHq0ZFZZXA440QCEWw2ARENBhN8Xz/y08HHPNryouPsXPbl4w9A36e6+OnuX4SElSY9Co2bJZJTGyLy+XDVeYhI5xPIHUjPXrLFJb5uflKO2ePtKDVShTuCHPb/TUsW6ADj51ayjFbBX16q1i/ThBxJKCLxuHXupBNQW6deCsrl6xj0ZxlaN1GhMFDKBrFI3vQWOvo3k1NOAwFO6LU1khkZaoYe5aBpauC3HdrAr26GYhEBF//4GXyyypefOlzcnJyDkgGEDM0PHT/w/z+w1xc1R5EBHJphw4DFezAa9nBvXfG0a6tihvvriISBYNeIhyBSESQm6WhqDiCRiMRZ1ah10kMGmDgs5k+LjjXwvWX2UhMULFwWYDbH6wmNUlFfp6OWT95CQQgEgaPW0V2ugqjxUBSWgemTvuAUCjEF1+8z6xvP2PL5gLizIIxZ1g4ZZiZWleUaW+5KCiKEhdnJTO7Iw8/8jypqakHLIe33nibyY8+hTfkI84ksNtUaNQqfD5wOdSYsRIhQhat0aChgPXEk0IdTnwqJwY5DhVaIoQJEyAlI0JWjqB4h5qacjVCViMjIxDo0CG0QeKTwniDUVSoIapGkgRqlSDZ2xFV0EI1pZSzExVq7CShQ0ct1aALcP1VRm6/Lh67TU3RzjD3Pl7Dz3N9jDvLwtI1Vh54ZDodO3baa5uP5gEu/L0+nDd3PnfdMhF/qBizRWboQBOnnxyHyxXl3c/clJZH2FGgIVnOJjGaRZQIJRQQIYxGH8Qn+SBoJEvkE08yYYIUsYUIIXJoh5MqKqVizMJCe3phkEyERYid0mYC8UUkpEawWVRcdr6N4YNMON0yL7zm5IdfvXhdGpIDbcmU81FLGuqEi62sRbI6sSdGGTTAiCwL5i0KEPDLJKdkMev7P/6xzFauXMnsb99n585i1q9fQ14OHNNbRWqymtff81BRqoOgjZAqgNloJs4Uh86oY/yEcbTvmM/kx28nHCpHjkaw29QUl0aorVGRWtuTZGIDjWqpjEL1atp3CSOkBB594m26dOkCgMfj4byzB3P2yBDXTrBjt6mYu9DPA085iIhsXpjyPuePPYOqUhdxJhXJyRIej0ByJVEeqCE3vxVff/fVfie7CQQC3HjD+fTqWMzl4zWkJGn4Y7GPux6tobwizOiRFk470UwwBNWOKLN+8rJ8tZ/MNA0nDTbz9sdu1GqJpx5I4tRhZlSq2LvhjoeqWLQsgN2mpn2+lvLKKOWVEcxmIz6/IMEe4fgBBsrKoyxcGiJUkYgpPkAAP6jDRGRBToaayhoZn09gNkGXDnoWLQ9gMKiIM6vQaARyFLx+QTgsAD3vvD+Ldu3aHVAfmPrSEyz+813Wra8jI03LjVfYSE/V8MMvfmZ+7+G6S21cf6mdaBS+mOXh8RdqcVfp8dVp8IdDqLVRrHaZYFiAEPTqpqe2WoPLoSYYErgDAXS6CJpAArZAFk6qkdJKMBrBoFcRb1dRURnF6VDjcWqQkdGiJYVMQFClK2TIycOQZAeayEbWrg8TclvpNewYyosrqF0UxCrZSTnRjC/sJS01jSefeWKvbf6v60KAefN+59orJhAJS5g0eqI6D1arKmbcTlZz5YU2Pv3Kwx+L/Aw8xoijVqZfz9jYZMfOMFkZGswmFbKIjQ02bwsRjghCfvB59OiEiaQECBMhGtRQF/FhiAui00u4PFES4zX062lg7GgL/oDg9fdcbC4IkZ6qRqOWqHbIgCAjTYMEOJxRNGqJrAwtV11kQ6uVeP9zNwuWRHjr3R9o06bNActr69atfPj+SxRt34IstAgRBhEzWmm1SXjqvBzby82l49QkxquYt8jPlDdcnDrMyC9/RBDqTjz1zPQGi5CRSISffvqeeb9/gyRBl24n4HFV4nR7WL9mIWZjFa2yImwpkAlGM3jgoWlEo1FuuXEc4VANg4+NGQ9/mR+gV9+TefSxKUiSxIwZM3hl6sOYjXW0y9dSWg6SJpcHHppK69atD1gGAG+/PZ333n6c1GTQqEEIqKqJolaDLEN1TQijQUOPrnq6dtCzan2Q5asDRGXBWSMtrNsYIhwWVFRFqHUJDHoJs0kiHI4tnNx/awKjR1pwe2Te+dTNh1+4qfPLJMer8QcFep2KEUOM9O1u4LX3XWzcEiIpQaKsUibOLOHzg14nEWeWUKkkJMAfiC26jB5lxhan45cFBrp0H84ttz5wQEbxRx++i2+//QSzSWCNixn3d5ZGUKkgPUVDh3wdO0oilJRFiEYFpww38/NcHzddGc+F51gwGFTMX+TjytsqueFyOxedZ8VklFi8IsgdD1ZRXBqhS0cdLrfM5sIQZqOKVtla2rXRsqUgzPadYXRaiYvOtXLaySaeeN7Nn0sDhKMy0ajMCccaURmGoKKKkG8Nvy/wc8xxpxAMuCnduYQRQ0wEgjIbt3fCZs/imWefrV9EbI6jWR/+nS6sqalh/DkXsG3zVpKTJYYN1nPJBSY8XpmnptSycHEUSzSRNFrhNZYiEsvIy9UgC5lqh4zZJPHwnYlsKwrz9NRaSksk1BEjVhJIIBW3ppzKaDlqtYp4nQWbSU9Q6yItM0JlbRi7VcWIIWbi7Sre+qCOstLYc3fR+QaCQcGX3wRITdTQIV9PeWWUouIIwVCUaEQizp1HNvloJR1uUctW1Sqi2ggfz/yIbt26/SO5bdq0iXsn3sva1cvQ6MJo1VoIJZKQpiUrO8yVF0i0yVWzdmOQ1993MWKImZOHmnjvc1AZT+LyK27lw/c+5M/5C9FoNbTv0p6Ppn9CxB8mW7TFjJU6yc1O1UaMNj8D+ut46M4EMtPUnHdFOccfY+TKC21Y41T8NNfHvY+6CBXmErFWEFB76NdLz+UXWhEC3nrPx5KVYfr2O4Xnpz33jx2lCgoKuOWmsThrqklMkOjeWcefS4M4nFFkIUhL0ZCSpMbpilJZHUGjlpBjwx8S41UMHWhi2ZogGzaGMRs16FU6XC7QBxKI+nXISaWcd66GeYv8FO0MEwrJ6PQqbBY1kiQRCMrUeWXiTBJWi5o6nyAQlOnYVs/UJ5JJsKt5+2MXvy7ws3pdkNa5Wl57JpX8PB0Ay1cHuOK2KnJbnci9k+7fJ6NfU4TDYaa+OI3Xpr2GCEhk0YZKijFhIZd26CUjlaKYbawnniSsJFJHLdWUo8eMJEWQDV5GnqxDCMG330UIBSVUqNGjBySsxGNK9GJKcbN9u4zOn0QQPyGC5NGRCnUhhlQHWZlqbBYVkaigfb6Wt9+UaSU6kUwmAplydlLEJiRtCFM4iUTScFNLHU40aJD1QR6a/DDnnHPuXtt8SIyf69evP5CfAdCp094n+v8F/k6p33rzJXTOW4rNqmL6B248daAVemRVmEvGWRh4jJ7Va8O8/E4tN19t57LxNtZvCjL+qkoqd5jIDHTGIuIJ4mc7m/DhiSlzqYao3kOv7lqqKtTs2CETJyegx4STKlLJxoARl1RDpWonJq2ajoHj0UmGBvUrFBsoYRs2nYXkUB4SKqooRSDIog3VcRtJaVWHPxLC4ZSJBOwsXb18vwc0c+b8wEvP30BasmDr9jA9Ous57wwLwZDM/Y/U4asxkeRvgxotNZRToy6Jtc0V4NPpqXRu33BiLYRg+FllrFhoIJ4UEkkhTIgKdqLDQDu6I0kSfuFlpWoecbId2exEhQq7xk6ECI6gC60xTE4OdO2op7g8wtaCCG88m8It91eRnalBpZI4ZaiZ88+2EGeOGa/PuizAN7OX7Vf7/8rVl11L0c/l+MJeZGTy6EgJhZRRhF1KQIceh1SOrPeS30HmpMFmJoyxsHZDiE+/9jB/UYBnH0pi9KlxsTb6ZU67sJQ7b4jnxBMarrbLsuDEc0vw+WUevyeJPj0MlJRFePaVWn741UdtDSQkgUoFdV5BbIVbwmzS8MsXWWSkNdzS/fr7Tp6c4mDQACMr1kQZedqlXH/jxL8d2P0vr7/8Ok898ixqwJbh5+E7ExlzZhw7SsLcfo+LPxZECYbAIBnQGEMYfMnkic6sYD4RlQ+jbMeMlUzy0GPATS0FrMcvebCKRHJoi4SKDSwjg1akkYOExE62UkIhEhIatBiJQ7LWYk8K07WDgaraNJxlZpKKW6OKqtDtsnF7VU502cXcdYuVv77T3/3Ew/wFYex2EJKPL79auNdn42ge4MLe9eHGjRs5+7TTiLMHSUnU8MHLabRro6v/PhiUade7glY1x2OQGnrRVYoSincZQXtxPBqpYb8sE0V48ZAvdSEkgizjdzrRF5sUT0SECRNii/5PUlv76JCvIyNNw7aiMBmpah6dmMRn33qY+rqLHh0szFvoR1UXj8Wfjcu6ifMnQLdOOtRqicHHmoi3q5j4aA0ffelm0Ann8syzzxyQrAKBAFdfOZbyoi2UVwUwmKJotIKwT4eIaAgEo5x6spZVayNs2yqhEwYkJCzYUcfXIuJc6HQCAXz6ejqhkODxp70UFQl8wSgOh0y7usEYJAOykHFTyyb9n/TpLaioMfL9j6vx+XycclJv3n7RzsD+DWUeiQj6j9jJlo1qWqs7kBTORYUKp6oCd/I62nWMUrwkh+2BHfQc0IcPPn1vv9r/4KSbGXn8Akad2PC60ajgpDElCCHo0VlPeVWUwh1h2uRq2bg1jFolcHkEKhXM/jCTVtkxL3QhBEXFEXx+mVvvq6JNnpbN28JceaGVgqIwL7/j4rWnUzlp8B4d6fPJnHZRCf6AYPggMyOGmPD5ZV5+24XPLzP61Di+nFVHYVGYvFwNrzyVRoJd4oTRJYSCAptVRWKCiuqaKFUOmRemfE6fPn33Sw4rV67k3jvPYXthlMsuNPPkpKQG31fXRBl3dRkfvpxGcpKGsooIfy7xc/tEH22qhyMhUaUpwtp1C5MftnDT3bWUb7aTF+hZ/74PCB8b1YtJjuaCFEXdfj1Wi4on70vi2L7GevnN+c3Hjbf4MFV0ZAurMWBCawgz4IQwcQknM2poJWNGlSPLgvufUrOluCu1f4SoLXOiRk1a90R0OfDnN0u549lbOHdM87uD/su6EGDRooXcdP0YEhNUDD/ehNcr+Hm+j2BAJi9XQyQK5ZVRNBqJtnlatu+MIMuCUBiiEUGfngamPp5CQnzsfVNSFuGi6yrZtCWC1SZ2eXIK2rTS0r+XgY1bQyxY4kejkRh1ookFS4JMm5xC724Nx4Qfz3Dz5kcu5nyaTeGOMPc/WUPhjiAej8DlFkx7KoVThzUcZ6xcG+CsS8qZt2DbARm7pr/xAmtXfMQd18LSlQE+/7aOV59OpVW2Fpc7yukXlSIE2G1qVCo4/2wL54yKIxyGIWcV06aVlvWbQ9Q4JVLiO6HTmkhNT6W4dDljzohyXD+Z+5+oIStdy9CBRqa+5eLDl9PIzd6zg2VHcZjTLqoiGFQxYYyOO2+Irx/XCCGY8oaTNz/VEw66ycmM0rGtli2FYXKztDx2dyIOp8wZF1fx8mvfH7ABdOqUyaxe9gbPP5JMXo4WWRb8NNfHky/V8trTKXi9MuOvKeeJ+5L4eIYHn1+QlaFh+44wWwrCpCSq+OCVdP7voSo2bQ1z/aV2MtI0LFsV5NcFPs4ZFceXs+v47PV0bNbYfVq8IsC9j1fTpYOOZx9KweeT+eBLD1986yExXo0/IDjhGCPVtVG+/t5LKCQzdrSV8soIk25PJC0l9i5esjLAPY9V88yDyXTtqOe19wKsLhjIvfc9vV8yuOnGCQQ8f2DQq5j2RAqJCWqqa6Kce3kJZ420sH5zCFmGYceb6NVVzxW3VuDxylx1kZUrLtiTXOiCa8u5/Vo7Pbo07N+RiOCsS0q5eIyVB5+uwWxS8enr6WRn7ukLWwtDTLixgjuvj+emiQ5OHmZi4s02sjO1bN4WYtLkGpz+XghZzZK5S9HqZDr06EZ6Rjrx+pWEA2769beycE13olEfKSnZ3Hr7g3tt99GsD/9OF44+9Wy2rF2HJSmMLTFKMBDTc62ytZx5ahyLFof45dcooSAMG67i7ZeSMRpjA3GnK8oF15WzcUuIs0dZeOXVAKqoAR16DJipw0UQP1p09GQQWkmHS1NGuNUa7p9oZtjxJpyuKNM/dLNsdZAPpqVyxwNOfphhIKCuRWOKMP35FE4cvGecUlIWZvAZpTh32tGgw4yFTPIwSCaEEKxWz0Nlk1i2etl+z40AnE4npww7lUiwGoMpglon062TDqtFzbLVAYwGid9mZKHTqdhRHOaKG1yUFuoJ1saBwUtA7UbWhIiGNViNWtSyDuFIpjxcgQETXemPJEnIQqZGX0g4qQjJ5CcpSXDxWBu/zPNxzQQbA3obG9QrEJAZcEox1TURPnotjUEDGo7dfpvv5/LrPJxx3qX838Tb97vdu3E4HFxy0TDksIeLx8Qx+2cvA/sbGDfayjV3VnD+2VbGnGFBp5OoqIrw4NMOqh1R3p+ahkYDc37z8eDTNajVEk8/kMTCZQF+mutj7JkWMtI0/DYvwGdfhnG4A9gTZZIS1HjqBCNPNHHb1QkkJaopLY/wxBQHc3710qGtjnGjLaxaF+Tzb+vQaMGoVzHxxgS6dNBx7V2VzPkkC42m4b321Mn0H7GToDeOc8dfzs2337RfcohEIlw45iJWLlxNPClo0FDODtRoMWIipPZiTfGj0cmEghKuCiNWkYARC0ZMbGc9qZlRQiGoC4TRmyIE/RpCbiM6DGjQkkVrvHiopYp4EqmhkghhTFiIw4YPN35TBa++aKVrZy2z5gQIBGQWLPOxfUEuqd6GdkC/8LKcuaRkBggFoa7aghYdQQKo0RCVQsxd+nuzO07hEBk/Ff4Ze1Pqa9eu5c2Xz+XUYUaenlbLA/+XyGknmVGp4LcFPp6c4uTumxI4/hgj4bBgwk3lnHtaHI+/WIurKIGc2mMbKc4dYjNl7ESLFgvx1FJVbwzYKbbioobO9Gvwu4gIsynud5LTw2iK21MXCiGnFyKpo4iQjrKKCP3lk/HhoZTtBPGjQk0APz0ZSJl9GY88E2La2042bw1z4y2PM/788fssI7fbzVln9OP9qXbufqyGe29O4Nh+MaV65U0OVnyTR0KgVYPf+ISHtSyh7wCZOTMaPwR1Xpleg6pIKzsWA+YG7S0W26igmFzakUgaVZSyw7CSVnQgMdC6vmxURCk0Lab3YDfnn2Pm+rur0KghOUnD0w8kMai/kVBI8OVsL9M/cPHWC6lkZ2q57JZKeh37MGefffY+y2A3mzZt4qJTLkVn8BPUO7HHaXB7w4SrUugs92/QDreoxZGxiAkX6fjiWy+njTAzdKAJR22Ej2bWkZOp4Yl7k3B7ZCbcVMHMt5teWVq5Nsh9T1YzsJ+RUFhwTB8jQwcaeedTNy+85qRbJx0P3ZHIrJ99THnDSV6OhvPPsnLBudYmz9d3xA4iEZlAAPr2MJHVZhw33nzfPssgEonQtW0PkEPEpwbJytAQCIDTJagsU5ERbk8WbZAkCbeoZbNqOVpTbHsXvjgAMsgjTcpucF4hBCuYTyatSSSVxfxMLwbVG9KKxGac1JBFa8xYqMPNDtUGEjJ8ZOUKBvYzsnHnsJjsfwC5Duz/c4slKfYn5NhO+b/y2w/f8vDkpzn99Oa3fB7NA1xoXh8KIejZpQtWWx1pqerYIGaCvUGZdz728OLdaSQF8ps893Ixj0zySJWymvx+iTQHnWzChw8VaqKESUoPkpOtIc6kYmdZmNkfZpCVsWeSs3vC9tkb6Rw7cgehkECtVqPXSni9EIrIdGin5fyz44hEYfZPXvJytDxxbxKDTiumqDjE8lU7D0hW4849g8I1hWgNUSZcpEMAH76lJdHRFZMUF0skQykFmjWkmxJIdnem1r6BrG5VaPWCZx9M5qmptdxwuZ3v5gR561UNiY4umCQLspCpkHZQINZjTxQkJslkZaipdkSp88kEAjJqXSphH+TkOPh9ZnaTdew5qIK4rcdikuIaHI+KKMVpv2I0yUiFndhpWsePc3/b64Dmr9TV1XHZxcfx+4ymM+GuXBvk7Y/dPP9I7Flxe6JceH0F119q474nahh8nJFt28N89kZM530zp45npjkxm8FqUVNaHqbaIdOprZZ1m0OkJqlplaNFCCmmA3sbufBcC2aTipPHlvD6s6m0zm0YyuOr7+v44Vcf055M4dlXavl2Th2vPZPMyPPLGTrQyFUX2YkzS/w418enX3kYOdzEq+96+W7OauLi4hq1qTkuvvAM5v6yhtxcifULslCpGk+Wvv/Fy9w//SxbCqWFerS+eNxhL9UB967Fv1QiehcX3VHO669Fya4Y3OBdIoTAQSUbWEpGToRThpsYe6al3vDZoN3f1THpJhsmTxZrWExenmDFvFSuvb8Lfbu5uHxMLCHmm5+l88PcZP74ajFx4XgihEnuaiM7PxPHjChLNb+ysaj5xfX/qi6E2P04tn8eT96fyHmnW+qPy7LgjoeqmTnbQ5xZxfWXx5MUr+KdTz1Muj2RHl30RKOC2T97ef41J69MTqFt6z0LSKGQ4KTzipnzaRY6ncT6TUHufryGayfYSEvRMPHRaj55LX3XZNDLE/fG5L99Z5gvZ9VR55Xp0UXP1Om1dGynp84n0OskFizxoY5qMVllOrbTUV4VxW5VcfEYK0OOMyJJErdOqmTV5s588MFn+yWnRYv+5NsvbualR/VcfUclq9YG+XN2Nnp9bFFhzJVlXH+ZndNHmFGrJdyeKFPecFFWGWHKY8nMXxTgh9+8lBWrmPe9mWRvB4yY8eLGYV9PSp6HKleQ96am0reHkRvuruSy8TZ6dGnsqb5qXZBzLivllqviueAcC1bLHkNueWWEUReUkJ6iITNdw9jRFk44xsj8RX4efb6WGW+ls6MkwnlX+vjhp5X7JQOIbbOfeNuJ/PJlBk5XlKWrgqhV0Km9nkhEcP615TicUSQBURlmvpPR4N6vWBPg3MvLAMGwQWZeeSqlgQ5w1EYZe3UZE8ZY2bQ1zIN37EnSeMG15WzYEqRTOx0ujyASFhTsCNOpvRa/H3Q6iWBQcO5pcWzYEmTR8iBzv8pqND+pqo5w4fUVfPdRBpIkcd6VYe59aAYpKSn7JIPS0lJuuW4Qao3EDx9notXGzn/zfVUsWeHn3NMsnDUytjPumzlevvi2jok3xjPtbRebtob54s002ufrKS4NM/HRGt6b2vh9VFoe4b3P3bz2novsDA0vP5lKx3a6RuUWLvMz/soKrrnYTn5+bNEpN1vLiMEmCorCXHevkYSkzqxc9AuVpWGslgT6De2DSqVCDglU2th21HNO3sKU1wp51HdZRwABAABJREFUZfofe901dzTrw73pwtWrV3P56KsJGYvRSFqQVRitEbIyVAzobWTGjChmRxssgUxkongsRWgzi5n9eRJJibHnMxwWnHheMeWVUSqK9HSNDsIo7Vmg8QoPG1hOV/oDAl+Hecz9LhmDIebQsmZjCItZRTgs89HMOl58JJmOA0pw1Mo8fI+Nm66y158rEhGcfWENhcsTsLnb1jtfFLGZFDLJkFpRJ1xsMM7j9Xfe5bjjjtsvWQUCAQb0PAaTwYvNLmjTWs0Hr6Sg18eMvUIIPv+mjpnf1/HMA0kMH1VL/M5jGozRQiLAas1cnppsYMIYK16f4M336njuVSfZFYN3jRGjFCf/wQ03SVx6fhwGgwqfT+aF12uZuzDAdx81vW1/9k9eHn3ewR/fNj1mvPBKBzO/DXLJlRO47c5b93tHEMBLU54k0fABs34IkJur5rLxVo7ta+TSm8q5dLy10UI9wJ0PVzNskLF+cfvkscW8+1Ia3//iY8OWEI/dndhAXzldUYaMLmba5BQWLQtgtaq4dFzj0GX3Pl7DJy/b0UasOI3bMdkDdOwo8eVbMf007S0nqclqRp8ax6atYcIRQbvWWgyG2P16elotGzdH+P0XHRMffYxTR56yz3L4/NPPefL/nsUVcSKQSSeXLFqjlXR4hYcS41rOuzDIkw/GU1kd4YnnPHw9A6prI+gwIJDJoBXhzE1cMF7HqJONuD0yL73iZ+0SA/E13SjctaMyTJAoUSqlnfQSJ6CT9ty3qIiwVjuPOJMKq6stEhKR5CIqfLW09Q5qND/YxAp8KgeauCB5rSSCW/OxeVuxhdV4cZPWJpmf5/7cbLsV4+e/gL0p9csvGc0TE8sYe1U5P3+eRWpyQ28lr0/m9AtL+ea9DEwmFeWVEU6/sJQ4rZHwsgGNOhTEFN9ifqEXx1NFKTvZQiJppJHNepbRg4HopMYvcpdwUJOxELMtQrdOeibdnkCbVjqqqiM8/bKDN6fLGIKJZJOPkTi8uNnOBnQYaU0nalr9zpsv25g02cHSFVFWryvYZxm98vLTdGv1MWkpaqZ/6CY3S0PhjjDxNjXfzJBoXTOsyd9tEMu5+CYnD9/VMJO2EILxl1fzw2wJPSaiRNGgIZf2WKXYZHq5mItRZUCdUonJBDVVKkJ+DaqInlSyMROHP3UzRrufsCqAyyWIVqSS0MbBwjlp9S+a3RQUhbl1UhUz387g45kepr2bxKef/7DPMtjNuHPOpWjjRqxpdficOty1anwBmQGc1Ggg6TAWEEzfiNES5et3Mxr1n1fecVLjkBl2vJFf5vm5++bmB1bdBm/n8gtspCZrmPamE59fkJykZtv2MHJUxmBUkZulJd6m4s+lAdb+nluvvP+Xp6Y6kGW48Fwr464uIxS28NZ7v+1zzKu5c+dyyQUT6NwZ3n0plfKqKO984qayKkp5hUxZgQlNwE4HeiJJElERYQV/kEd7NrAcI2Z6cXyTK6pe4WEl8zESh5V48qXY1t5KUYqTKtrSrZFRoMC4hPw+1dx9azz3TczGGsgiVAJEQPeXcC1hEaYuaSOhSAStSos6bEYlJIJqLyq1TNHGapLz7Xz3/dxm2340D3CheX24YMEC7rxtPJY4iawMDa8/k8qCJQGmvRbA44GMDIkah4xqxcBG3um7KRWFqFCTJjUOOREVEVaof8MmEsmU89GgwyFV4EvexCtTLEz/sJZbroqnTStdvafUbmZ+52HeQj/f/+rj3FEWbrs2HkucijFXlHH5BdZG3tQfzfDw51I/x/QxctM9FSxYuHG/jF0QSx5z4ekXkGwxMPU1SEtVc8aZAbKrBzbq1z5Rh6/dAgRRunfRsLMixLfvZ6BSSZx1aSlP3JvEeeeEyappuFgWEkFKM37j/el2+vbYI9MFS/zc9Ug1TncUpyvKtZfEc9cNjXXHmg1Bxp8DGbVNZ/muVO0k+/gN7Py1E0XaNTww+RHOO++8fWr/ypUr+fGr83nmweafhdMvKuW1p1N4430Xi1YEiEahsirK7dfZefCpGrp31tO7uwGfX+abOT7y87QcP8CIyy3zy3wfbVppWbgsAEJQ55U5ZXgc/XsZaNdGy47iCFPfcnLSYBNxJjU3XG5vsg4njy2mY1sd10ywc+Xt5RTuiPD6Mw29R4F6I02Prnq80dN54MHH90kOAJ3btSHglbhwvIFXnklqsoyjNkL73pW08x9LkAAV7CRCGDNWaqlEgy4Wb8nixSqnoLXVoVKBqs5OyGmhilLsJBMkwHlXVbN6Q4g5nzS9iCDLgi7HlKHd0ZmtrCUtWU1mhppOvfshqYw8ddcmZFnm0jvaE/Wo8f2y571k6g8iPsS270opo4gfl35Henp6k9f5r+pCgI8++ojNqx7i5cmNw8YIITjxvBJqnVF++DiLC64r55v3MuoNQbspLY9w+a0VzP6w4SR12ltO0lI0nDUyppMCAZlRF5SSmqzm+svsfDvHy7c/evn09XTy87TcOqkKp0vm/LMt2K0q3vrIzdxFfoJBmfenpZOcqOatj/6fvfeOjqp6278/50zvk2TSC713pEhXxN6wgqDYxV6w917AiqiIDRRUwI4dUUCk914CJKQnk0zv5ez3j8HEmMQHnt/3Xe/7/Hwul4s1k5lT9px9772vfd3X7eWjxX7OGGvi/ttScbSqJsFbcz1U1yV556Us9h2McebESjZsLjuudrr91om8+mgFr7ztRq2C9kWaxo2xG+6u5YYpVgb1a0nSP/FiAwP7ajEaZKbc4CHm15Ou5JFHe3R/GUP2yRvpM6qB7z5NPYenT6jk50Vt+/GdPqGCayfbeOcjL2+/mEXnDlq++M7P+5/4uON6OyOHGqh1Jnjw2Qb2FccoKlDT4FbIdqhSseGSah58fC6jRo06rnYYf+5wrp0Y4qPP/Lg9SUadaCQ3W8XqDREy0mQiMUEwoJBQBDOfyaJ395akwrKVQaY97mTzL+1aPC8Av68N88vvQdZvjrB0cVP/v/CqSiprk9x+nZ0J51tQqeCXlSGefc3F+6+mUjmjUYW3P/SytzjG3gNRfvmsEK225TnufdLJZRdYGNhXn1LNN9zM5MuvOaY2eOD+W2mXuYKMdBW3X5eaywsh6DnqCEs+ak72ApRXxrn2rlo83iSDBuhYtynK798UsmpdmNLyOFOn2IjHBTqdjNeX5I5HnMTigtEnpn7D75aG2Li0dQsrIQR9xpSRk5UiNjq207C3OMbXPwaIRhXeeCGbm+4KIxf3wJ5MEc2qdIHcI4pkEmhCeoLFCYoTv/Hg/XpqglO5/vqb2rz3/5vj4T/Fwpemv8x7b7+OrJLIy5N54bF0zhpnIhQS9BlWR/v6k5oRMQABPOhP2MSv3za11ykXVRDyaZB3DcUstSSxvKKBaspJs6qYMSfAgN5abn/EiVYjceIgPS6Xwoo1QWrqkmRnqhk6UI9eL7FlR5T8XDUvPubAYJC591EPK+a3Iz3WvtnxhRDsYgPt6IpVSmOz7keuvfkm7rr7ruNqq7dmvcW7b7xGdrZEIgnbVuW0UBQCPPJ8PVu2JqhfNZA0KdUOMRHFbd+HsDsxGATBRIS7brJx1QQrsiyxbVeEyyfHyXeOpM68m2nPuLGYJeZ/EiUahVPHacjLlXA2JLn5anur15dICM6YWMmyz1ufP6xcE+KKq8IYAnlkDrTyyecfo9W25CT+CRMuHkVuhpNTxuj5dVWYhXNyKauIM+GGatb+0Hp/rXUmuPNRJ5++ncu2XVEWfO7jxccdnHZpJT9+mt9qG65aF+Kn34Js2Brlp4X5qFStrClDCkNHucmvHgtAmXoXJ13sZPYr6VTXJrj8lhrCYQWfX6FzBw3dO2vZuivG8MF6Hr4zneWrQ+wrjvPRghhJuSM/LPvumNvhvNPHs3fXPlSaJB0T/cik5bhVadvI5Jv87D0QJxBUiEZg7+/ZBJUwvRhMXdEKln+fQaajOX+w+Ksgzz6iJdt1AttYTSGdKTNupnNoeCOP8lfERIR9bKWvNKzxPa9Uz0F2cIIY2/ieT7goZT9+PNjJIGmro3d3PZH1J2LAxGZWEibAwfLiNq0RjicW/r9Sbri+vh63291m0PrftPd/xr69u6mosnHGyaYWxBWAySgzZYKVRUv8XD0xtTMfTwg8fonMVohPSJm2m4WVg/p1WBxRTuqRRJLL2XvgEOkxif3+39D6culCH2Sp6cGySenURNSMOFXDmy807cJmOtR0aW8gU7JRKDUZxttIpx8j2Ce24sNFKKDioWcbiMUFVmsSIcQxy/nXrP6RR280Mf7KSpJJiSsutnDzVXYOl8U5dMhL6ZZtZHv6tTheNgVUVDS0ON7UO91s/imXE+iOLKWIjKgIs5cttBNdSZMysRq19B/pZVA/K/M/UNHZ3weTZEUhSQ3llBg28+snGfTtmVJd1NUnuHFaA+3ba1oQnwAd22kozFOza18UZ32ScNh3TPf+VyiKwt49u5E1foIH0+gRP5F0wtRT1eLePepqOo4uYfgwI4X5mlafnxuvtHPGxEpOG2PA61faPG8kotCuUMOX3wcwm2Tmvp7TqHLyBxQeeMaJSiUx6UIL9z5Zj1Yjtao++hOyDLF4ygfsp0/zGXJmOUuX/sill152TO1QWVlJTp7Cr18UMu3xejLTVTx9fwYFeRqKD6dSitau8FDtLSOPdqgkNekGA+HMrWQFgXp7m8+eSbKgFXrCBOhIj8b3qzhMb4a2+J4kSRSF+7N/32+s2RDBVxJBH2v6e+xI6t+4iBEiQF24ArxpdIr2a+xfWiFw6UuJq8s5tDd0TG3wb8OMZ1+iqEBNdV2CYCjJsFNr0TQUkZcchE3S4dwbYK96Hf9csqKl2vZPHGAHHZK9yZBy4OhPnEMRibpcLrt6GUKR2L0OFEKYMsI88ZCZM05J7R6fe5qZR55v4LLxVh6ZliIBN22LkJ+rbkF8Alx2gYXvfgmgVYNaLXHw4EH69+9/XO3x8vRXyY91w1K0m9HDM7nhDjf2+pYxEMAomfG6rXz0icTUe+uYcmnK06zBlSQzQ8WMV4OkNQxsuXmStpv33rI1Iz4Bhg828Oi0dKbe4SYR0vHtj2EuPS9GhyJN4zFCIYVrb21A5erT2J5/hz2ZxYZNO3FIESQZvB7vMd+/z+fD42s7Zrk9SUpKE5x8fjWXTzDx5Qe5qFQSi772c9+T9WQ6VDS4FX5bFSaeUHCkS8x5MasxlfOB29N44JkGcrNVlJTGyc/TYDLKBEOCj7/wU3w4zvMPO7jpvjo+fbttteoVl1g5VBrn8RedHD6SoGdXXQviE8CRoeLKCRbq6pN8+vUPwLGTn+GQghEbhn+oIffGuwHyw704xG4s2OlITzTo8FCfGp8JoENPyK/hroeDTLsxDZUKnn3Fw9uvRuifHIksyVSq9jOov4HyqmSb55JliXgc6iilLydirU8n6Uywx1dP7glWbnq0F0IoqNQqon/bA9U4IOHSUkMZAsHq1av/tzBmK/hkwct8+Jq91b9JksQl51r45Asfr7+XUna3RmTl5ajp1U3Lpm0RBv2lj3frrGXX3mjja71eZsJ4M6/NcfPUyy4euSud/Ydi6HQST73son9vHVdPtHGwJMbND9Rx0jAjc2faCAQV3vzAQ4NbYexIAxPHW5jxeGaz8z/zoIM5H3l58wMPp51kQqWCaDR6XGqfoL8WoyHl1ztyqIEeXbVs3h7hnQVe1m4Ko9NJyJLEwL+l599whZUhY+vISBbQ2dcPLTrc1LOHjeSLjsgyKAYftmgaFeUuIEVQ/FfrcL1e5uJzzIwYbOCaO2uZ9ZyDtz/00qm9hpnvenjjAw91ziT9eun449tCLGYZIQS/rgpx6fVVWI1aXnz2ZUb9dOzk55YtW6itq+Djz9VkZ2r47YuCZr/5lh0RrrytlvwcGa1GbpX4hFQquFYjt/q8AIw6Uc/0N1wEQ4IflgXo1F7LrQ/VUZSn5oKzzVRWJzhrciU3XGHj4nMs9Oqm48b7avl2fj46ncwdN6Tx6Av1RNtrWb46RJpdhaII+vXUNaYh9+2p42BpnIF99disMuGKwDG3Q3nZQXLtgu6dm36ktZsijBttbEF8AhTmazhllJEffwvy26owdquKK26pYdgJer5bliL5jQYZjy+Bzy+Y+UxmYypvNKqwe3+sxTH/hCRJWC0SP37apEA98xQTN11pY8IN1cx4NYBqf1/sZDaOkUmXRHK1nhpRToQQ7aVumKWufPfTfiTDqn8kP/+t2LZtE5JGwZGhYfUP+Y1j+OffBkgPdmpBfAKYsVNdamH3/ii9uunYuC1C185qVi5TUdgK8QlgJZ29bEYBBvXLYOLUmkaLhj+h10NdfZIXHnE0m0/9vDzIWZOrmDszk8Wfx+gWbUeSBLVU4MaJhISDXDrSnSMU010MAAQVVRXH3R6fLFiI3pjEX5PO5KsTrZJ2ANdOtvHRwiq64yAmopSwF1V+OU/cZyMz00B+jobO7TN4d4GP66bV8t4r2fTvradTjyDOOg8+YxmvvqGCmkIs/vaoUDF/QzVOyx6uu6Z1AQKk1oy+f5i7qdUSSApREcG7Q8eiTxdzxZWXH1cbxOMRwiGodykMH5S6llfneBg8oO3rys5UEwqnVgjFJTH69tRx+Eic7p21bbbhyKEGnnnNhSND1SrxCSmexmxToDr1uijRm99//5UlPwV4a56XB25NY+woI/6Awsdf+Fnyc5BPZmfz0/IQU++tY/ggPY4MFReN1/HmO04URTlmP1S/14/RHEONnsxE6xt2GZ7evD93JWt+ySTNpmLFmhD311ViPdgTj+oI999tbEF8Alx6gYlZbztJuOLk0wFf3layZB3WcOvZWFopVfAoKZKojvIuNuHAhA2fcGPBzn62AdCJXmgx4KKGcm+QzMwEe9KKMXoG0EF0Zw+bOHToEF26dDmmdvgn/EfJz02bNrFgwQKqq6v/8XP/W/CobQSDQUKBJL/9EeKMsW1XPezVTcOjzzdQciRO7x5aNBqIR8Q/kouyxct5F8KrTzsaB+V4XPDkyw0465MsX17NzqogfcWwZseIROCp+zJaHG/2u2HyIsNaXeR2pje72ECuGd54PovxV1ZhNMiUlpbSoUOHY2oLkYzw3schLGY1H8/ObrwmR4aKbz7W89BTHpbOLSUj2vx4ZmysWhclHFYaJ1bbdkVZu8xEB9Gr2fXqJAN9xFC2swaTsJLWzs1TD2Vw8cUxCv+iiJIlFXm0xxqx88Bjm/nh89TAl+VQ8/m8LM6clFJcpNlb+laNHGpg264oX/8UIDPr+Cv5VVdXE0540UZN9IuPQiWpCQo/alpO6gKOfbz7ehpTbqvls3ftbR7z5BEGQhHB1p0R4nHR6qT38+8CnHd6yrtu1rNZdPhLeqfFLPPmC9lcfG0V0x5z8vOiAq6fVsv8z3wEggp7i2M40lVMutBCz6O+q59/GyB6lPyccomVM8ca2bN7J3Bs5OeRI0eYdKGFeQv9nNBXx41XNt1fl45aPnk7l9sedPLJggPkJdvhNhxmxOk+MuwGFiwOo6HtCasQAgkJDTqSJBrfAymVUtMKNJIWnaRl844ISZsTnE1p14mMMAeDewiFQ1hJI+pMIyZiuKkjgxRpIhslsk0dCIQaiKiOf7Lzb8CR0hKK2il4PAp+t4osXy8cSjsSxKkR5SSJk5bIo5YKCmk97b2actJwtIiNMRElRiRFfP4NB9lFeqgzRXRGiqa+k6iNM+32jXifCTLhAhOHSuNEY4JLzmuK09/8FGDShZYWx/sTl55nYe4nPiJRwZJvvjhu8rOspAwTmYw9KfVM7t6bwIK9zc+r/A4qa+o4e5yJcCg1wbNZZaprk3jqktj+NuEXQiDZGxg1tPV0w3GjjVgMQTrVnkLN9hJOOXc/nbopXH+5nfFnmDjlPCf1ewowEG31+wAJYhTmqyk/fASVNokjs3XVYmswm82s2RhuNWa9+a6fF1+JYPb2xCTMfP5WA59+Wsmr0408/YqLh+9M54pLrBiNMs76BLPe93KwJMYN99Sy6J1UGrwkSbzwSAZDzignI0PN9x/nYzY1TTid9QnOubyagEfDRZe7eepRM+efYWoxSZZIbXz9+GuQc081MXhgSwXanzjvdDMTp1aTSBxfmpckVHSiF7/+sQEhbK2O+4s+jxE4atnx1+c8g2zSRCZb+J329KCCg3zzrZ/7bpVS6XFfxumRHN24UaMkZN7/2IOzQWlzjlF8OIanVs9ARjX+XSWpMZTm4JZD2HonEUB4n4FEadPUU50NqCBeA2lkUiUfoqzs+FSA/xYEAh4yM5p+R7cnSTCkkJOlRq2WcKTLdO6gYe3mSKMCrjUMPUHPrv2xZuRn8eEYebnNlwTdO2uRZIkv3s/FaEwVNFv8jZ+N2yI8eV8+4bDC1Hvq+OiNHPKPfjcSURjcX8/PvwWY8VYqta+sIk5RQfNx9NpJVs68rBKvP4kkQTgcPi7ys67OzWvvJBg11IDNJvHybDdF+RqmTU1j9vQsDhyKM/NdNzZrgOcfbkpdfPgpP9ne/jhEXuNc0EEOalnClbeBqybYGDZUw+GSJG98EOOcyyuJxRSOVCTbnCvF44JIRCDLEvm5agb313H7w04kCW67zt7oPV9ZneCRF+pZ9I2PvBwNZRWp4lOvP5fFBVfWIsePfSMIYMFHr6HVSATDsHR2TotrG9hXzy1X25n5XgNdO7bdtpIkYTC0vXEtSRKyDAaDxDvzPRwsSXDOaSaK8jWcfrKJLIeaaTemcd20Wgw6ibNPNdO+UNNIMgHcco2d0y+tYukPfvTCjKROklB5uGi8nhlP2SmrSDByaOp5/HmFYOSpQ4+5HdIy8ln+x36sFlXjJtPqDal097ZwxlgTcxf6eP3ZTPr20LHwmwDzFvoIhRXS7Foevyed4kNx9h2MNfMw1Olk3B6FZFK0SnxEowqJo3tEew/EUKmgS0cNBoPMy086GHWqh360rk7KpoBNrKA93chUClizZi+5Hf93btga9u3djYhrufUaWyPxCbD0lwTmcF6bm6+q+kJ+X32IXt10LPjcx01T0li1NNzmeSRJQi+MJEIKJ11QwS3X2JsRn8GQwm9/hPluQV6LcfH0k038+keI0ydUoQrl4aWBw8YNpKWBSaWgllUE43VUulTEwypqqEDWxzAY2ibr2kIilsDnlcmKOmjXrrbNz+VmqbDaBJXKGmrq45jTonTsILN2c8q+YunyMHsOxHji3nT8QYVbH6rD51fYVxbFn76KqE/CVNuDHNo13m9GvB3mhiwWfrmMR+5Ka3V+8P78IEdK2o4xi77x0+CLo6KOzHg+i+YfP/np9gQ5eZia5avCDOybWh/v2BslP6dtqisWEyhKam6claHij/URvvslSCDYNlErSRIqGXz/IB4CiERBIwL4tTVElDDRkOC5mS5Wfl3QKJay21Tcco2dEUMM3PFIPQveymHDlggz3/Ww9odC3l/gJ56IH5cHbBw36VkKel8aBFv/jF4y4HKqOFKRIMuREmyM+dHImLMO463XcPG5rW8GAFw4XsuCHQ0oJDj/HB1Lf2x5bYpQcFKFDzdRIgTwYKOJR8oV7XGSyvQJ4kONhgNsJ0ECOxmYsfPD9060+lqyASMWVLJEVVXVf4T8/D8rq/UX7N69m5deeolIJMIZZ5wBpBSe48aNo6AgJXMeOHDg/+7m/xdIJBIE3Bp+Xh7kq+8DnHRWPUPG1HPOpfWsXBtGCMHzM108PsPFFZdYOXmkkV17Y7g9Ch07C7zUt3rcsAhS0CnGrOcdzSZIGk2q2l29K8nbr9kwOQJ4aVJNhoQfnTFBRnpzUi8WE0T92kYm/+9QSxoUkowepaZbZy3du2hT34m2vSj+O1yeMC+94eX1ZzNb7fiP328lnHGYvzs31FMNdfmcP6WaYCgVnF6dFcTq6t7qeVSSGhvp1Oj3cu/tFl6eGSStvner5zRjp/ygjuraRON7sixx/WQbn3zp48dfg5x5UT3DTnEy4aoGNm2L0OBK8uFiH+UVCU47bcIx3/+fOHLkCDqdhC2eh+powRYZiUjmIeo7LcPbfRmVOStpkCrJyktitagQAv5pk0ilkhDADVNsXHFrDclk8zbceyDGh4t8TLrQQl62CqmNYz1wWzqRqGDHnigHDqf8XTsUaXh0WgbnnWHmtXc83PFIHYu+9qHTSaxeUkggILj2rlr69dJhtbUk1dvC7p1bGXqCjm+XBrhucuuB+ZkH07FmRlCEQjjzEBlpan5emEFhcCBeGkiK1pVLDVSjRoMaNVUcISYiiKP//RNUati1J06Vz0NQ+ImIEDvEOhwnGShqX4AOPUF8tBc96McIqiilXtQAoC0C8xjICHZF5h/kW/9iCCVGIpkqEGPW6kmPF3JEHGAn60mS8qdJEKOMA1RZN1Nd+CvO9r9S7ViHT7ipExUIOU5EDrCZldSIlM/mn16GdloSb37hAaCd1KVZDFBLGvJdJ/LIk0HOvKyCV99xM3G8hRdmubnomioOH4kTiYpmZNnfYTLKbN0VoXMHFYcP7z/u9kjPSCeEnzpXKqsizS4R+weiEX2QjDSZkUMN/L4uzOx5Hj750k/XThoSikJCNM/OEAistn9eBJtMIEsyeaITdl9XzhtnY8OWCFfe6iS0rzMd6IGT6hZx+U94rYd49nEzBkeQaEDXOD84FsRiMaIxhdsfrmucsAJ89nWQN1/S0tVzCvl0IkPKJivQk+yyk7j+TjfTH3Mw9Uo7RmPqt8l0qHnq/gx6dNUSCCo88WI9Z02q5LwpVZw1qYpwWGH+m9ktfstMh5o5L2VhiDjIKjuJZ+9KZ9SZdXh9zePKx1/6EQjCEcHYkcajld1bRzwuqK5NEjtO8lOtBhdOgk4Tb89tqZIKhRRqnQm8uKighG1iNTvFehpELUIIZEmmC305yA6spLFnT2qs3H8wDr60RuLTZTxI0fAjvPh4FmePM/HLytZV6rfc7aGT0rfVcVM6bGTfuu2UH1hHfH/zOUOiFrxLIFYCKkmF2ZYgI+PYx4V/EwKBOCvXhlm7McLoM5yMPinIOWcl6XdiPfc95uHHXwOs/CPGvj2CeQt9xGKtP3d1R703/0Q8LvjiuwDnntp8w/3zb/3cfl1Tv5k21c6bcz2MGZYigxZ/G2DyxRbyc9Ws2xzm4muruOzGGqbeW8s7H/tQq+Hxe9K55s5a/IHmC0W1WiIjTcXcT31IknJcFiDV1dXU1wXZvjuKRgOvzHbTt6eON1/IoltnLbIs0b2LltkzsjEZJRZ+neofPn+SDWulFPH5F4SEH7n7DrYuL+Dhu22MHWnkuissbPm1kHS7iqxMNX16aPng09Yzd+Z85OH8M5rabuRQPUcqEnzxQV6zopv5uWomnG9m5rse9u6PUpiv4eDhOHc+4sRqlo57RbZnbzFDB+rp00PXaio5wJUTLCTiModK423G5GhUwe1Jtvn3HXuiaDUSHYrUlFcmuWGKjQvPThUBuem+Op57zYVKBW+9kMX9z9Qz4YZq0uxyKpYcRU6WmoBPIsMhMfW2JK++ruLKyw38sCzMWZfWsmJNiJFDDZRVxNm6287gwa3bprSGiROvpsGdZPHXfiKR1HOm1UiEI22TE+GIQqf2GkYNNXLT/U6iUcHSxfnsW92eB29P57aH6njtHRfXTGruYe/2JNFq4KPFrT8L7y7wEokonD6xgrkLvbw118OIc8rpM7qU8VOqUaIpUkbSgtoBmsLUXFBbBLp2EjntsgkXudC1k7BYZIIB5zG3w78JiYSfLIuZU09uThTq9DQKGFqDkBP8ucdSW5egQzsNki7W5rOvCAUFQefEQKrLNZx1iomDJTFmz/Pw5gce3v/Ey7mnmdokp2643MaIwQaSugDBzmt542Urq37M5suPsjj7TA2DBss8+qABU2aQg+xErVGwWNreLG0N8XicYDCIOmrFjJXlK9q+/w3bIlx0joWZb0gY0wPYs6MseCuHt6Znceu1dl55KpPF7+bw9CsuThpuYPO2KBGfBk3QQbZrAEXhAbhpYCt/EBFNpLEaLe5aHfc+5mnRllt2RHnv/RixoI59xS1FKLv3R/l1ZZjsDA16jFRyiFi4bbFKWwgEYqxaH+JgaZS1myMoisBklPEHFOobWl/7ffatn7PGpWL3yKEGvvnJz7ZdESqqE83mmH/Ftl1RunbU4UhXUVLWeobzxm0RguEE9jHryR2+n1GXVHPO+YIn78toNUu0f28dKlWqgN41k2xoNRImo8wX3/sxmHTHRX4Gw0Euv8RCUv5nwY8qqefOe/2N72m1Es8/aSapjtDGrQOgJFPXEjU5Ofs0A2kZSeKi6Vw+4WYrq4gRJZciutKXSkrZIzahiFRMFkADqbVwTwbRhxPpQA8kJKKE6UIfBotx6MOZlImDBPGj0sVRq/8zms3/mPLz66+/Rq/X88ILL2C32/npp5/o1asXF198MUIIvv76a7788ksmTDh+8uffBg06SooTxA4Ukqd0Ik3S4D8Q4tade8nsUsfYk1KKlD9x8ggjd1yfxmmXVnBEu5k+sZObSf6FEBw0rGfWLa2rQyRJYsqlVvYWx8jJlThSX4odB4pQqM/YTl5hy3R1lQoU/nnXI6mK8sDRdNCzTzWxam2I9u3bH3M7RMMm7KZQozn136HTyeTlg1KZRHX0UY6JCNUcoX98BAd3eRh2VjndOmvYtF6iM20raQ2YCRsP0au7hddmRbBK9jY/qwlmsLfYQ252U/fp0lHDI0/70XszsPsGYpX0VO3xc9XGPbiEjxOHqnn16Uze/+x7Jl425ZjbAGDr1s2oZAmTkromr+xE1WMrS992NFa9bnAluevR3ezcGwFg1FADPy0Pcfa41u95+eoQN1xh5aflIbbtinDqpZWcPMKAI13F+i0RIlHBgrdyMBok9h+Kk5fdeqjo3kVLfo6aKbfW0L+XjkXv5jaqoBRFkOVQ8dPyIEt+CtKnp4aDpXFuu87Oy7PdLPzSzylnH7sSNuCPsmVHlEyHqpnSyutL8skXqWrVPbrJWCwCX7WLfv1g7kcRjIkIRlxo0LKLDfQVJzZXNosQJZodIMDmSJKTHUDWr6SiApQaNdFkpJkX2F+/l5mTpKEsizzJymHrKsI+Hb1JKRbSpWyMUjZREWE3G+jGAHoymO2sJkNkIyGBAB16UI6/0u2/AUa7hp5dtYDEztVmqiglQZz+jCBJgjoqEQgKOySZ9WKMMcNTCp/iwzFuvX8dJZtVDAyfgiypUFDYx2aqxRFiRNCaYqSlSTi15cSDOgx1XUkjiypKKaD1qruyJCPX53HD5W4uOLtJVVJWEeeaO2uZON7MLytDdO/Seo7kZ0sCJKvzSVhcuBtqjrs9plxzOQ9sfpjly1PKk1umGnhwWzHZgT74hItQZjFJbQg5oUVb15G4tZYhA7L4cLGPaEzQrlCD25PkcGkcVyBOVHeIvFjTppAsybjdbWcQJJOCel8EtQhikExkRDsw/5NSNqxwkNWpmn7JdqgkFWkikxL20UF0b3acBlEDjhpOHZODxahGZNoZOHDgMd+/zZYaw3bsiXL6hEpOHWMkza7i0SeD9A609D+WUWG1wjmnth4Hb5xi4+Mv/Jx3mpqv5qaj08nE44JFX/u57SEni9/NxWRsPlHt31uHKs2J1q0jM9gD395Mrrl5O18scLBlR4RnXm3gYEmcz74JMKi/nlkfeIjH4frLW9+wWbzEz9WXWXn5rZZWLf8EjU7GnXAy0Deat17eyM/La7j3NhtZDhW/rw3z8mwXkaiafPIpoBNqSUNURCinmHqq6Sr6YZPS0Qo9JqzUJlT8/FuQrEwVcjIV7/zCQ84JpSxZmErn69RewyXXVRONCc4eZ0KWJZJJwadfBNi4UWEwbftHC5eD9M5lNOAkjdaVxX5NLQa9hNvtPq62+LdAEQoPPtOAHLKTVz+KvKPzPEUofPz+eqJC0I6+aIWBeS/U8cG8Mua8bmHUsKbFtBCCr38M8M2HKQKwrj7BtMec3HSVvZlftxCC3/6IcOu1TQpSnU5m4nhL46byLytCzHouk6Urgrwz38vs6VmNqXLxuOCl2W5eeN3N1CttzP/M18IPrrQ8jk4Hzgb1cS1q3nz9Lbp0UPPhLAdjL6ognpB4pA3v8rtvTOOS66u57AILu/bFkLxNG14REcJnqCBoKeP+q3WYjH+LH3LKFmPIGWWs/LqAux6rx+VOMnWKjfQ0FS53knfme1nwhY+1fynk8fvaMBedY8ZiTrVnJKKw8JsAHy70olJJbPypqKmtx5m46Sob519ZDXLLghz/BJVag8koYbO03XYGg4xKlhnQV8OXPwS46OyWasg5871EY6nK9Ldf31wxHIsJHnimnvqGBKGwmpXfFDbbFBp/ppmnX2ng/U98XDc5Ven51mtsPPBMPXZL0+e++clP164qlszPahRgnHsa3HeHlXEXVnHKGB3zP/fz3GsuFnz6+3Et9vfu3UH7Qi2TLrQw7pIq5r+ZzdmnmnhsRgOnn9x67H/nIy+P353Og882cNNVtkbFqBCCaAwsWgPrNsUYfHItA0+QuOEKKzqdxAuvu8nOlFn8TQCvT+GaSVasFhVuT5K3P/RSXBLjjutTfWnyRVZCIYXpb7j47pcQOVky9VVxjD2P+sK3Qnb3ockWrq8HDpT+RxM0/++BUKFOGHB5mkgtZ32CrTvC+KQSutCv1a8lsko5+zQTu/dHOXA4zuYdES65UMfXb5aSGW+ZlVhFCVnkYZTMJEMGTj6/hiGD1Ey+2IoswYeLfTjrk0wcb8FuazmPT7er2LQ9gqMoxurvChr7fXammhmPZfLNTwFWbwhz7y12npvpIpmQ6N79vzJyao6FnywiJ1pEEoUgfrZsllpV2yuKYMYsN29Nz8IXUEjLVJj3enYLezSrRcWcF1MbGUJIHPm9I7FYlEppH1pZg5DjyNo4B3XLaO8ag1myIiMTDehYviibE1aUc8mFOjLSJb79IUbJPh25dSOoZQ1nX9LAheO1XDnRjBAw/9Mw3y5RMNT3p0rejUwCgYLOePwFj2RZ4UhFgqfvz0AREnc96sSgk7hmkoUrbq1m/hu5zfiEP9aHmP+Zjy8/yDv6/VRRuLdnZDN7npc3P/C28HWPRhUeeq6e157ORFHgxnvrWPBmdrMU8fLKOFfeUsczj6WxZlOYcaPtnHuamYuuqeLkEW3H+FEnGti6K8rQgXq6dNKwdEWQjHQJSdN6EeG2EPDG6drJjMkRJFEXbzV7sZ5qMsjGX9fQ7FkZM9xAJJISSbQ5Z/06iAY9QXUDNXVG7r3LyIO37yLPN5C4iFHMDvoyDM1f6sjYcVAryjnELrrQl0PsopDO5Ertmn3mBDGGnaxjC78zgNF0ZyDb+AOfIU5cSbS5SXG8+I9F1UOHDjF48OBmxUsUJTVBkiSJCy64gC1btrBo0SLuv//+/9Rp/6/D1q1biRCiq9KPLAoapftq1Ph8CuVbFHbvTPLhR7VcM0XPXTenfNwy0lU897CDm+5xsq3qD9JEFlbsRAjTQA0ZOj3tCtomWArz1GzbFaVbFw37d4ZoUFUQyDjAww/qmLtI4vd1YcYMa+q0KpVEQTuFaE0YndRylyoo/AwZKpF3VG5eVZ0g4JPQ649dzp+IqFF0/0wKBaJRFLxohBYXtdRRSTf6EyeGwRLnozdysNtk7n3YS+Uv/jZTRH24iYST7DsQx2hMVbpvK905qYnw7dIgL892o1JJGA0SNdUCbVU3spWOjb+ZUbJgdA8lpttCg6uaUEQhGtxFVVUVeXmtV1hv9R4DIdoVqIkkPAhPEf7cbaz7KrNxYg2Qka7iwzeyGHthBRddU0VOlorPlvgZMVjfYkCet9BLTW2Ci66pZuxII2+9kM2nX/k4eYQBX0Bw1ikm2hWm7n3xN36sZqlNVUHx4RjxBPTpqeXZhxyNpOTKNSEefr4BvV6iVzcdOVkqtu2KcdE1VQweoOetF7J4+0MPA5zHvshtV9SBBZ9vo0eXpt/ljXf8vDk7hrGhE5q4mV/0HsrjQSKso2Sphr6JMY3PZwd6cEQUs5alZIsCDJjwqWvJ6+bj3TvNvDTbzYDuZlauTBKJ2dFIcYxWL9vdqxkkTm7mhauIJHWOTXQwCsL1XQgWbOWcYQa2f9anRcExnaSnuxhICXvpJQ1GJ4x4acBkdiDi4KWBzGOsdv1vg82aQ73rIKefZGLLH1HqqGAAo6jmCLWUk00R6txqVi7JI8vx180ILT8uyuXEMypx7XTiIAdZktEKAxJqMvLCvPCMjXNOS1UCrqxO8NCTu9j5WzaBsBN9oleb16RPWgmGXc3eKyrQ8NT9GXzzY4BN26NMGG9udj0Ah0pj/PxrmA4Mo7JuAwU9jj+16aSxJ4EE0YjghrvrmPNSJq/2rKXsgJ8BwyM89bCFzh3SqalLMOONPezelyCZFHy2JMDid3Mb08MmX2TlqZfqeevdQ+hiaWTQVEBFdmfz5fd+LjqnpRJr4ZdBdK4i9rCJ/mIEKklNLCIjSRI2swZVJHX8IrqwT/cHm5UyclR5yEKNU1QTl6K8fKuJSEQQCUucM/4sVKpjJ/67du2KSpbQqCWiUYWq2gROVwJC5lazEOJE6dxB2+ZCeuHXAe652c51k+2N72k0EpdfYsVul3nxTTdP3NtShaj7y9BgVRzs2KJm5LnlWC0yaXaZrcuKGtVyW3ZEuOHuWj5a7GXKpc0nk8WHY7z/iY91PxTx3oLjS3kVmgSZ5CBJEnnuIfy+bDmbNnlQaeOQVKMoOjpLvcimyehfJ+npTB8Oiz3UUUmmyEVCIkvKJ0Nkc9mU38gvgPqYG5voTjBzP3Ofbdo0tZhlPnsvl1nveXjpTTehgIpIQIO6IR9dUkWSBOrWVOwSpHe1IlsG0+4CK7IMni9Tf1LZQNsRXAd8WNKCNPgEsdjxqz7+DVDJMnVVagYlRqCWmuJLBYcxK+n0lrql3pDAmkwjUdGJ62/6nV++V1OYryGRENwwrY7iYoVx5zegJAUub5J+fVWcc6oJIQSrN0T47pcAazfE8NUZqKlLNPNNfOzuDM67oqrxtaIIXnzTzbfz85qRpxqNxIO3p3PNnTV0aqdhwef+ZuRnRVUcjy/JonfymDj1+MjuXTv/4JUnrdisKrz+BI40TaPF0d9hNKY2NC6+tpLDRxIEIloUoVCbvoWC7l7uuUGPzWpm+eoQZ0ys4q3pmXRq33S/BoNMh3ZakkmYOzObJT8HufG+OiJRgV6X8jw/ZaQRp0vBcrTK+zc/B5n+aIpk9fqSTJxaw8XnmsnJUvPi444WRSF1OpkPXsvmjMsqj6sdBgwYRUXZIna62/bi3bk3CkLinRezmXhjTapI1YWpdcOf/qzvfexl2Wf5vDLHw7V31nDd5TbystWs3RThhVkuBvTW0bWjhskXW1vNbHjojnTOmFjJNZdZMRtlLGaZr+bmce4VVdw5NQ1Zlnj2VTc//aUS+58wGWU+eiuLsy6r4oHbNYA4rmwAgOrqCjq20zBiiIG7HvByymk+Qskoan2cL74LtBjLflkZJBgS9Oiq49ARF6edlEpDF0Jw9S1utvxmI83blwGSkUgwzM7f9nLbjhpkXZRfPy/klbc9PH6PjS07o1x9Ry3xBOi0EpMvsnD/bWks+z3EgUNxIhGFCVOruf5yG0/cm9qYveL2LGICkl6IV4ASodGU3CtcRAmTQQ6Hpd3k5STo02/kcbXFvwWyRibeYGTWbCcjhhhQFMG5E1wYD51INXvw0oBNaj52V3EYT8zHVbcH6NhOw6tPZfLKHA+L38lh+e8HObIlSr7ojFpSkxBxKjhMAC+9GAyA2RHizRkOTh/btOY98xQTazeFuebOWr74ILfFXGPl2hA2q4pnH8po7PeKkvL63b0vhs0ms313lHtvTuONuR68HsH69es5//zzj7ktPv1wIdmJ9rip4yC76FFzAmdduJnnnzZx1jgjKpXE/oMx7nrMycTxFooKNNzxSB2OdJkBfVqfhxbkafD6FNwuhUCsFgfZDBanICkSKBCK+6k2rqehaBWUjcQs2TAIExp/FmZ/F76Y4SRJEjNWghyiQrUSNWoanBLz5qj4YZFAq9KgcXWnUKQKf7kVF2k9Kqirkbh40oXHfP9/wmDKQC05mTjeilYrsf9glC07I1S+ksBskjn5wgryclT07q7lh19DJKIysgquvbOW/n21LF0eond33VGfYjv3PVXP+KsqaZ+nIyNdRXo6vPexD60Gdu+Pcd7pJmY85uDqO2qxWlPFf7fvinF4r47uvQyMG21k8RI/556Wij9GQ6qAmgCSScjJUjV7Xrw+hfaFGtZsDFNXJ7j5Th+jR+ipbTi+8VHEVXyzJM4LT1m4ZMJq+iZHNmaNAgSFjzKK6cswPPEwzoZII/kZDAm8HnhlZoSzTjE12tn8iXfneymvShBnJ2olycKvUxupayd7+HrRGsINZgrp3Iz4/BPZUiHV4gge4SJGlBxaFqGSJInOog8H2E4pe+ks9SFT5NN91EG27FbjcBy7TdY/4T9GfkajUdLTm3Ze1Wo14XBzH40uXbqwYsWK/9Qp/6+E1+tFRkWmyG8k0QLCyx7NatopPeiaPAFZkVFqFT59qYyvvjvAyu8zMRhkTh1jRKsDRY6RoWQTIYwJC4V0xhUsZ+3GI808nv6KLTujdO6g5qtv/MTVUCLvwp6U+WoJ1LuTPP2yi/avahpJMYCH7zMx4bJ19I6NataxEiLOAe16fng0tcMshGDRVyFU8vHt5JjNFmLOEPuKY60qqeobknhqdYQow0M9VtIYwChkSabKsZbF85u8lp582MKlW/ZicQ1rcZy4iBHAS/fwibw8ax133GRk+p7DZIW7tfisIhQqwzWMGWbhpccdqFQSdfUJHn6ugY0H/NBKJkxBpDeJqIt3PvIyZYKFdevWcOGFx27/kJ2dzbjRRr7z1VHhOcTZZ8vNiM8/IUkST96fwQ+/BLniUivvfORl+Nnl3HSVjZNHGmlwJZn7qY9EUtC9i4YFb+USDAluuq+Oyuo4b37g5eG70mlXqKGuPsGcD73s2hcjFhcEQ0oLBRTArPc8uD0JsjPVdO+ixetLnePdj71otRLTH81ixJCmicK6zWGuuKWGV952o9eocdbXHXM7dOveleUrkpSUSVTVJNi0Ncrs17QUukekBhAJiGaQLjqwjT/Ii3RsQcy3k7pgFxmUsBc9Rtr19vL7j9mcNakCu8HAxi86kB9t8rLJEgn2adaxJv4ThXTEJGwoJi8Reznde0DJpkzSsZDVQeZIXTfyBjUFZk1ek5DDiBmJIgwIekhdwKCgzUz53JVIe3CI/0xA/78Nbnc9dbUxunXWok9LYq0roIFaPDTQn5H4cDHsJE0LohFSqp1nHkrnyqlbcPjPIiyChAmSnhXny8X2RtU0pNIRP3w7g4umVJEsSeA/5G5TnSbZ61stojBskJ6nX3Ex67lMLrm2mskXWbj4XAuJpOCjhUHe/yBGds1wDrKLDF8Rkur4UpsAqqqqsGaFWPhhJnv2xzhrUhXZ+Sq6dg/yxl8K0uVkqXnlKQfzFno547JKOrbTMvuDAF8tiSGSEl26yDxwt5kvvg9gMm7nYKmapNtOUiQJ+0Lc/1CMSAQmjE/5WcbjggWfB5j+fIKCYG+gnFoqyBFFqLWpTU6LVSHujKGRtJSm/cGD9wqum5zNus1BYnHBgN52du6NcvtD9Rw8nMDn0XDDTTcc1/0LIbBZVbi9Cht+KmTOfC+ffulHrTLSWqabCg3/FGK+Xxbg2/mtq8/PHmdi5jueFipYjzdJwKvmrzSm7MniyokwZ54Xk1HD2ZdX4fUm6dpJiwA+np3DnI98/PBrNZeca8ZskvllZYj9h2JEo4JIROF4N7TDAYEaDUIIDrOXOFGinpR6yYCJED56UNiq91kRXdjFBgQKjqMexCpJTbtkb8JH/ORLVrbzB9kahW6ds4hGFT79OsAX3/qpdyl4PYJ4VE19lYYh0jgABBVUUUoRf/NjksE8CuyOPLSaOMlkgqSiwiMasJFOPJDE3F5FNOohVCMIhRPH5f34b4LbK2NJZOCy7CeZVoNODyG/TG21YBAnt/i8WlJjq+3DpVdtZtgwNT8uC2Gp6Ys2HMVdo6KATlgliRJXKd1P3IXBqDBujJGrJlq4/GKJN9/1c/lNtcx5OZPTT06ldpqMMiOG6Hl1jotEQuG5mS5OGm5sQej9ibumpjF3obfZ8+31JZl8cw0jhhgIhQUqufXUwbag0Sp066Rly44I8RiNHottwR9Q6NJRRyIB9VVOnGI7t98f4bopTePu6GEGyivjXH1HLUs+ymvcvADQqCF81NNz/Jlmxp/ZnEz75Es/abZUAaNX53jo00NH6dF0yPufrufRaekMH2zgy+8DFOS1vqmel6NGqw4eV+Eni1nF8gMxZNT8sS7MyBObjylCCO591EuPLqnCQovfyeHDRT5OubgCrUairj7lY3rnDXbaFWqZ+UwW+w/G+ORLPy5Pkh5dtHTqoOG5hx1cdUdNiyJ4f0KlkujZTcuh0hh7iqMU5WvQaCROHmHk11Uhdu2NolbJpKe1vtHVpaMWk1Hmg0/9CCH4ZekPnH7GOcfUBgC5ue1Z8kWEsy/0QMwAMQcJ3BQFevHkA4eZ8149Uy7XolZJfPRpiP2Hw+z4vYh9xTEG9dM3tdXjLtYuyaa90lQbQC8Z6JwcSJVrH5GsYq66vYZLz7ewdVeUCedbmHB+SyXt1z8GKSmL89m3ftQqibc/9LLg0zAHi6FTv14EAl7ql0VIO0r6CCFwShXEi/Yg/Fbs7nySVi+HY3Fuu+e6Y26HfxN0eplkWg1bN+j4aLGXLIeaaEUuWVIavcUQ9rGFCnEYBzmECFErldKzj0KODcoqUxYQL77pprQ8zhW31vLurAxOG1/CrroGECAhkUMR7eiKJEnUiUqGnKBpRnz+iWGDDHRsF2DjtihDBjQ9T5984ef5112YjDLPvebi14FhThqu57mZbk4ZZWTIQD119UkSSXj6VRdGA3h9gl07Nh9XW9RW1ZApdUIrdJjsUerUm7DUdODhW8M8YHcia2PElQRvvJDBuDEmNmyNsHpDBEmCL77zc97p5la9jGUJ/NVWbNjJk5qrYo2ShQLnCGK9/sCTsxVz7UloZRUHtevpGhlGhpSDIhS2qn8jR7Snc7Jvo4DEi4u9vg3k0o6kiLKHTY1p0/laDddeqabBVdXiev4rnHrq+fz+2/totRKLl/iprE6y5rvCRlWm25Pklgfr+O2PMFMuSc3Pk0mY92mAdz/y8fi9aezcG2Pbrig+f5LNGwV1hzMocxeiSAp+SwkJrYrJE3XMfNfN86+7cKSpcHuTbNgSQS3LXHSeiW3bg9x9WyZrN4c5dUyTaKxdoZpzLq+iR1ctWk2qWN8l51m4/vKUsvOXlSGmXmFj1LlVyPtOoCPZbFy+mUT6sa+TU5DYslEi70EVHbpF2bZnNWZhQ4eBAB4E0JshaCQtcZ2PdgVN6vjHpzdgSTpwVPRg3NnrOfccNeedrcPjVZj9bpjiPRos7s7UUoHKb2fnrnqefbWBZx5JZ/KlMU4fX4XD07vNK7NLDqoda8gJ5CBFWhclGCUzCIEPN0II9BgZOVTPgdIIRUUtCdP/Dv5j5Kfdbsfna2J+0tPTqahobtQcCAQa1aD/i9bRuXNnzJI5lRJLKoAeMq0hP9oZYXPhtJSkNgl9adjdXfHvk3n25RKeecSOJIEc1yMUQYlmOx2TfbAr2SgoBONR3vzAw3WXWzAYZBRF4A8oGA0yyaRgwWc+fG41hw9qaEdXsilE1aDC+ZufenkHoyfFOOPiOrxuGb1WxmRVSMtM8OBDFp6Z/gsOkY8mYiOmdxE21vLYNAMLPvczsK+O6+9yUlcjc7yJvaNPGcXPb6zg6psPs/RvSsdYTHD5DS5szn4USZkoQmE9y4gQRCeMmDMD9OrWRAb07KbjjPFuvvxwMx0SfRtVnUHhYxfrkA1hiqXVcBieftGLPj+I93AaNqXpGIpIsku1lofuNTH+zKYJT5ZDzbuvZHN1pIHdXzlJk5qbmWskLS63ilOH6SivSpCWf+zpPJAqglVakeDC8RrmzN/J0EGtm6UD9OqqY+6nPnp10zHz2Sw++dLH+x97mbvQR8+uWh67O4OunbQMPr2Mjz/3s/BrP/femsaYYUZ27Yvy7gIvJWUJhCLw+pKs+LqQ39eFmTi1mtnTsxon7qGQwpMvN2A0SkTjqVSB734J8Pq7Hq6dbOPHT/KpcSZ5/2Mvn37l5/VnM5FliRNPMPDEvRk8Nr0BFJm09GNP8zrtzNP45qsZ1Dth/JRqiOnIcZ/UMtVVkukhTuAQu8mmpYLAJqWjCAW9RuaC8wwcOBRDq5Up2eIgJ9a+GVmgktT0iA9no2opiez91MVBoxMY9LBls4HOR4N8OCLIaJfHX33sVfbU/38i96i6TneUNgm5IuzYthON0NPg/F9fp9aQFH60OsFPy8LcfI2VmU8oVCiH6M0QJEkigJtxJ7VNIg7ur8NgTlIfO4QvEsNBLnld9tO1U+uFEJ5/3M4TLzaw1bsXu7Ol13BMRJEd9QwZ0LwPJpOCRELg9SrcfJePskoVTz0q8cYrYSKECTYY6J44CbWkpkIcIq4kMBvbNhRvC088dhcnj9YyqJ+eQf30TLrQwpmXVfL6s60TtVMutfLmB16+/zZJdqA9DlGALMmUHvBy6fod9BpkYPLFRp56pYG7HlexanWSNasV1DErTzzt5bmZLixmCX+9Fq2rHYWhzsiSimxRwG42otHAZZekiOCu3RV2VR4gHlGT2zHEzVfnAilS4U+cNMLISSeaeeONBJIuQkVFBVlZrV97a1AUhXBYUJivZvobbooPx7GYJcKyD0UozdTZkCJ/qqu0lFfGKcxvSTokFdqscCxJEulpKiIR0awYyKPP+jD8pbgZgNDEeO1tDyeeoMfZkKRXNy2njDLi8yeZ85GX6W+4eej2NBZ9E+C9j71o1BITzrfw0hOZ3Hx/LTfcW/dfmuf/Heqkmloq8OFGh56hnNqofnWJOso40KbiVS1pUht5lNCPEY3vZ5DNbspoRzeMWNnpXEmDK8GU22q54Ewzi9/NxWCQU4VbnnPx/TdQF68kS8onkzy28QdWYcf+lzFQ112gdkh0b1fKvTe5uXqaBbW+M/0v3cFvK2M4GxQGOU8kLycPz34fWsN+undv3Z/7345wKE52rounX1A4a1wGsiyxYWuEyy9StbmQsOGg2qfiusutLPsZ0iLtsSPYwu8U0AmA9Eh7apM7mPdGNoP769l7IMY1N3nw1ZjRJnXcco8XtbaB884w8ujd6ew/FGXrzhgzHnPwyPMNPHhH23YHHYo0FB+KU1mTYMqt1dQ6kxw4FMNkhMfvTmflmjCxf/DEbQ19+w2muGQV0x5xkpOtxu2Gw0fidGzXso8fLImRTApOHWNi/JlmXpvtY+FX1Vw3peWmR2G+hssvsbJoiZ+rJ6biczwuKK9KsGp9iMkFLWN2RVWc6toEb3/oZdnvIdzeJCu/KuCia1Op9jXOJMMHG1Iea21UBv4TGpVMZWUlHTu2brvyd/yxaiW9uuvYviPOlJsauOVaK9dfacJqUbFtV5T7H/WxZ3+Cbr0Uhp9ThlAgy6HCZlVRVhknM0PGYlFx+klG6huSZKTLdOus5cm/FDg1m2SWrw5RW/vPDLOExDc/BTlpmLExpnbqoOHuJ5yMHGJAp/7nFUB6msyPn+Zx20NOXprx4HGRnx06dOTQARWaqJHu9CBBDDUa0iQHuBxE14d5cWMtSGBPZuGR1vLJlz5GDjHi8aYsZCZe08CvyxQGKt1b3TDKiXWlJH6Eypowcz/1EY0pjBtlbEHoLvzKx8GSGHNnpoqAFR+Oce7FHiw1fXCILOS+ElKNnjLNRoqTCXQqDVk5CjpjnHNO17FyRZC4K4ZRryGql1izeinDhrUUbfzbkYhHue4KKwsW+9m4Vct3PwbI9/UBKTW+9WYoLlGHN3sb/frLnDTaQE1dnPVbIjx6VzqvzPHw8Vs5dO6gYeO2KM+86iIjWyHRoKZ7ckizsTMhElQZdzL9qrbTjyeMt/DSmy7mvZ6DTgeX3VhDp/Za1v5QhMWc2hj56ocAdz1Wz29fFDR7biacb+bxGQ34g4I0m8BiabtYXWsIx/wkRRIJFSNHaJj7eiYfflrDws8iOBuSPH6flQvPNhGNCSbcUE1Rvpp3XsrCZJT5eUWQMyZWMuu5zMbitACJhKD4cJxYUjSOE3+HTjLgqjdR0CFEXU0l2b2c/DE/k7sf2sK2rVDbECVHtCNf6dysT9mkdPooI9inX4UlkUWnRC/0kpG4iFG5q5g1umoi0vdw94PH1Q4jR47ih2/fY29xlHcXeLj8IivX3FWLJEnEYoIxw/TU1Cb4al4e7f8i5HrhsXQmXWzk/CuqsFhUaDQS9Q0KtfUKhnga6aQyZLL9BdRyhM2bD7BwTi6HSuO8Nc9DQwN09ZxETA4yb/5Gzj5LjVYrHbUFSp1j7kIvLneSFV8VNGYpJBKCl2e7efj5BmQJBvXXcualtWgP98N+tEBlmrsHu8NtF7BqDUmSxGqzOO/iKk4/U8Z92ERmpCPxox6cMipc1BIRQXILwjgyUs/19t1RPlkUJ+eozUNh9VhWvFfHskX1iIQaa6iQPOTG1PUqSghXO1j4hYePPz9C184aIv9F0o5aq/DofWbeeDEBkdY/I0Sq2oYWPUkSRI119O6lJhxRMBqPzxqmzev4jxwFaNeuHeXl5Y2ve/XqxcqVK1m9ejUnnHAC+/btY82aNXTq1Hon+l+koFariYlYY6BwyzVIKgVr9yPMesnKCf0yEEKwYWuU2+5eg+5AfxZ+FuWZR+DbpUFibgs96Y7LsIeuY3ZRUrILlRqGdRas/raQU8530rObmrXrkqgSBiLJGFElis2mpvawhV70xCo1Bd4EcXSKmfkL6rCQSXf6oZG0+Bs81AW2k5+rJj0rTrJcRQw/ihJDo4GxIw18+qWfbkPLUbxWIqEkavXxTXCvveEa5s6eh3FPH048eTdnn6Vi6GANe/YqLP4iiqG6J2lKapElSzL5ogM7WIsWI8NzW57r5uvNrN9ew579daSZ9ahUCulZCdiRpENiAOnxAiQkPEfqOKzejqTfADEDlqSDhJIkhJ+89iGm3dx6yvqTD1k5Z00x1DUnRoQQCDmJ3ari6x9CvDv3+NJYAv4aduyOsHFrlOcezqDkSNsqicNlcXKzmrr1ZRdYeP1dD99/nEdutoZ9xanqpV07atm5L+Wf+aedQe/uOmY+00RE3Hx/Ldt3Rxk+yMDNpbWMv6qKzAw1ep1EJCo4dYyRr37wk0goeL1Jps9y8+vnBY0p8kUFGoYM0PPuAg/3POFk0oVWenfXcul5Fl6Y5aLOmSAvv5Bjxfr1a5kywcILL4VJ7OpNuXSYgW1YExgkUzMDZkj9Dh7qcVJFjAjVxt1cOTGH3ftjHDkkY/N2aXXSK0syDpFHp87lvP5sqqBCNKrwyZcBps/4ndyakdSVqwgEV2EtHYZKUmM9E6LFED3YdO5drKcd3akWpaTHctmX3IxDk45aHyMutzEK/MthMaqJRGQanDJz5vlJWBJIXiMq1LipJWA9wsHDbS8ov/slgE6vECvaBWGJao/gkuFtV4Dt2klLICS48WYV78xaj8PVF71kRBzdhTyg3siyt+yNE+Ptu6O8+KYbtzeJXifhdCXx1Snkh/uTKeVCHVSIw8i42claeouhGLFQJ5VzZuexx9UWiUSCirJ9PHV3qo8KIfhjQ5hgSCHN3vrCUpYlMtJVqHYOxSalNz7fZsmGqX4kK35ZzoZVcczxzrzyVARsLp5/ykTfPiqMhgwyM1R8/WOAaXdH0YZNjQXAIoRRpbmIpjtZsV5Nyf0RNmyLMGBkDb8uj/HE1W0vEm68xsTv38t4kz5uv2Uif6w9cMxtIEkSGq0WjTrB/oMxYnGoqE5yxSQjKz/fi9FfQAAfMY0XvU5GCllpcCc4b0oVC97MYeP2KJGIwoknGJCklB1LW/6mAIdK42zcFmHUiYZUBdTn/BSvzyQ72bSpIoQgYa9maL/U5tbMZ7Lo0bVJGXzlBBvXT6vlomtqeXhaGtdMslHrTDJ3oZffVoeREGzfHcUf+C/kay1bgyghTFjoKPVs9pe/VtVsDUIIooQZwKhm6dNJEshHjegMkgl93M5lN9bw4B1pnDyiSR2Qn6tm7qwsrpca+OazElyijjzak08HvPmbCSYNaEOZCHWM9h274rDFefIeLyCTVARqAStXJbG5upOXyEQXUCEVgDvhQa9V0a5du79f8r8eoVCIbIeaxfMyGNi3SYFnMqbUmG0tJAB0Ogl/QCD5UnM7SZIwCjNRwugxEhBehg/R0b+XjvmfeXnw8QBmd2c07UuY/rCF887IQ1Fg0RI/I84pJxwV/PBxPl07aUkkYOXaMJMvar3P794f42BJDLtNxUnDjeTnqvl1VYhvfgoy7XEnBXka4vHjI/4vn3ILLzy9jJLKOKcMN7NlXy6Trq3h5y8zmlV+9niT3HhvHZ07ahvVml27qrjskrYXUBefY+bau2obyc9Hp9dz1QQLH38RICdTzSmjm/rBn17P119upUORlmk32nnlbTfPz3IzoLeWy6ZWM/RopXBJkpCklOr1r9f4J3z+JA0ujqvwk9tVyeznHbi9Sa67vZ7nX/bxzvsRZBkSURmnL8p904zE4oJEUvDg7emNGTyV1Qkm3VTN1u0Rrr2rjqxMFV6/wsTxFq6eaG2MiUlFsHt3DLUGNm+PcEK/lurPZFKwYm2I/r20vPdKk4XP3gNRXn82C5c7yS8rGnj0hXouOc9C357Nla119SnZvlYrMeelLIafXc6+ffuOeRNkz55dGGUjKgwIFNyZ29Fr1FQnXejqOpFGNjmifSq9XII80YmH7iulY3c3emuMF17zceiPIjRKXZtFXGVJJhrQ8v3HdhwZan75PciY8RVMu9HO1ZfZEEKwbGWIZ19zs/mXosZ58JVTPWRXj0QvGUCChAv0Fh39YqewS/s7198S58n7siiriDNxajXjRtn4absXRefHka6irvb4iI9/C1wNCqFYknYdYNbzWThrXFT99JcibiJGqGA7S79Mb0Z0xeOCSTdVk5sls31PlMwMFUMG6BkyIPXc9hlVQZn/N1R1HTAIEwG8OKnCak62uVEKoFFLJBUYfHoZsbjgtJNMPPdQk7JckiR274/x0hOOFoS5JEk8cW8Gi5cEiETggouOrzC0LV2hqvowOnOCG6+yYjLK3HytlZuvtXLelCr699aiVktMvbeOG6+0NfOd7NZZy8TxFi6bWsN3C/IaibmZ73mQZUGSti3gANQxE0mVm2iHrdx5nRW7VcWHb6ez8Gs/T84IoFZVUx31YKjt0mxT1CRZEBEjdnLRkoopGklLe6UXDdvM+HMO/+PcrDUs+uR1olGFa++swWCQaXArLJqTi9GYEnx9/0uQz78NYG0lc/L9T3xMuzmdW69psvlRFMHDT1fz8ycxMv0poUs27Ti09wh3PlqHLEsMHaDHbIyx5YCL9Fg7ipSetCss4cdfg0y70c7seR4uPtfMwq/8/PhpPrL8lyKqaon7b0vnrEmVHCqJkQga8DoN9CWrca5ukEzE48cnmJKQ8eCkoLorP35ai1dTTTyqIk90oli3gZgUxm6T6N5dRqgSnHxBBTpZS3mxgQxfd+JHi6hKkkQa2eDP/vPABIQ3tbFEJvvYymBxMsWHt6LOcDGwj44hfVV8MbMCR6J1haaTSqa/qNDgCpMpkq3G2wZqsePAgzNVvCyzhgaXAY9X4HQ6ycxsWwB2rPiPkZ+DBg3igw8+aLywCy+8kPXr1/P66683fkalUv1vwaP/AmZzakIaFakiKzFLNWkZCr8ucTQGJUmSGDpQz6/fajlx7DYiLhWX31xFVY3gyqkm6up28NvKOHuLk2xenlLfvPm+j22fZ1K8M0BoZ3vyKWjs4G5Rx6GGvWiRG4lPRSjsYRNadOTSjiK64sbJDtbSQfQgXcrC5BzFXff+SlqiE7kilSYSiHmpq61k3Lll9Omroa6ikP6nl7Fls4TbHyEUCh0zc5+RkQEawf7ITvIqOjDvnVqWvJ+OOZlODlmNKp+EiFOfthNtWh0DsxTq6z3sO6TgrE80MyG2mCS8/iQHtuQ17sRldKiiX+Ik9JKxMdikkU3/+FgOmn9j6NgoO3dUobjT0fuyGTemus3rLSrQIOla5r17qWfYUBUr14aIJzPIzs5u5dttIxhoICNNxfDBRiZfZOWMiZXcfp291Ypxb37g4cHbm1QYkiQxZKCe2x9y8sR96dz5SD3z38whJ0vNjDdcnHlK20WgJl9k5bmZLnbvj9EuX8sPn6ZIX0WhUcFw1QQLQ84ox5QjM/3RzFa9Qa+bbKPPqEp++0xH3NjAGWeo0WklNBo49dQzj7kdtmzeRMgdwaoxky7yqRKVrZKVrSEh4uxiAxZs5NGeAjrhj1Yx5oxSXn/FjLNBwUHbCkK9MDF1io1unVOkhk4nc/VlVvr3jnLF5M1YnD2JmDcTlg6QE+pJaBMkPaAcLYxcLcpQkDjADvpwIhpJS7rWTlZ3J9U1CUzHN7b9axCPS0SiClqVmkAgToduMbZtUKhMX8/YsyJMu83GNXfU4HHL/LIsAYqMLU3h7juMbNoeobI6wdLF+RTmawiGFJ58qeEfNw/cniRaNdxxo4UTBoR5dsZaqqskQDB0qAr/5iibtkUZ2EfPmo1hnn/d1UwRHYsJZsz0sWhuJXhSsddFLd0ZQJgQB9iOgoKiiTB5yqTjaosNG9ai1QkUIYjHBVffUUuHIjVGo/yPk8RgAMy0JCYkSaJjsg+uYC2FUi9wQbIhyV13reGt2Qk6dVBx1e219Oyq5ZWXDVRWlfDh/L0EKtMxt3Py9cuORhuV7bujbNkewx+OYlelY7G0TWaYjDKoFDLdPamQNrJ9+3b69Wu9OMHfodFoMJkz2b2/jE7t4e6b0li6IsQVl5hYue4wsrmETI3ENZOt5OeoWbG6hoVfB1GpJG5/2Mk1k6w48tTMfMfNynVhTh5h4OcVIc5opSjG5u0RrGaJV952c81dtfg8glzvCeRITZM6IQQ1tq106qIwbKAJSaYZ8Qkpr9fa+iQblxY2xsfcbDUzn8ni4y98vPSWm64dNdTVtV2htTUkpQQGYaU9ze1ZFKHgUVeRJEIkEUqNbX+Dizr0GFML8r+ghjKyaFLEmbHjbGhoRnz+Fc88amPdqhCWmg7UUk6MKB2yJb78yMKeAz5MRonXPjQwfHCq2vafJIcioKDm5NTEVwJNAjQayKYAt/BSXl7+v+rPv+HQoUMU5KmaEZ8A3TppiRmcbcYAr1SP1pDg6ttrSS8yUONfSiSgRpJCVKprsDZ0IyZHGNdVzdmTKzlpuJFXp1tZtfYIew4kaF/UVGDwioutZKareP09T6NtyEXnmHlnvhePN9nCX1wIweMz6jlxkJ4PXstpvL7TTzZx781pTLyxhmhMkEwqJJPJY/b/7dChAw3eXAw6N8XFkB3pSmRvHsNO3saokSr69VWxbXuSlRt9nDxSzxWXNMU/RRFtepgDqGQIhxWWrQzy6jse9hXHkCTB5RdbefLlBp5+1UW7Ag2BoIJeLzVWmA8EFW57yInLk1J6+gMSxSUxbLamOegNV9h4fIaLV592NPuthBA89GwDsaTxuJTwSILMDBWD+uuZ/QrMmOWiKF8gkjIr1/sp3lKI26vwzKsuPnqjua94fq6aHz/JZ9T55Vx8rpnNO6JIksTBw3EefaGBZx5METcffhKkqjqB0QIPPVfPV3ObWwIAPPVyA9GY4K0XshqfFZ8/yS8rQ/yxPsxZ40x8/VEu/oDCG+97WLc5QmG+mhP66rlusoUnX3JRlK/moecaeP5hB7dea2fpT0uOOQZEIhGSCRmTPUyvsTt47IEM2hdqqK5N8OLMffy8pIT8hqZClyrUZIlCNHuz2Gv8nX27QvQLdaacfy5CaLEq9OmZqrx85aU2Lj7HwtgLK3jzAw/BkKCuTvDgXbbG52vvgRjBGhs5f4mz4d1gGQ3aPImiqj7MW7CWW69JUFSgQQiobxD49JVcfZmOeZ+FGJh2fP6n/xYoyVRtgYx0FcGQwvjztMz4vQLDUbsyt+UgLzxjakZ8QirT46NZOZxycQVen8JVd9TSr6eOx+9Jx+dTsKfBTz+nM2D0fhKVHTBjw0YfCvtv4ftfgm0WrFn0jZ8Rgw0UH4oRi8g8cldLNfyGrZFW34fURvXJIwys3xKh5HDJcbWFPV3HwZpicqU0NOrmse3tGVlcdXsNo080EAoprV5/lkPNpIssLFoSYNwoAzPedHOkIs6qJQW06+UkJqLNiij/FTVBDyO6aLjrRjOV1QnOv7KKYEjhikusbF+ZKo52pDzO48/tZPtyB1m+vo3fNWPFQz3lHCRDZFNIF1SSivRYEaW1B1AU5ZjHBI/Hg0qqwWgQHD4S59Zr05h2Y5OQS5Ylzj3dTFamikenN/DmX2yiDpbE8AcUbrvW3uyYsizx/ON2/lhTQ3xH10YfS7O3A4P6HmbqlVZ+XRViyc9B3La9pDvbkUUBq9fuR6VVOHAohtujcNXttXh9CjPecDPtxrQW488Dt6Xz9kceNm2N4MjWUOreTsfYQFSSiogIo9O3XYS0NSgksWKnXL8DJaZBLTR4jIdxhWvpEu9LupILEahzOvFl7eL229W89lqCds4RJEmyk3XkiQ6tnq+KUrJJiZY0aKmkBK1eMOVKHY/enY4/oPDxov1EyzNb2M7VGw4y5TItG7fE0Nd1ZRfr6SNObJaxFREhjrCfDvTAh4u9+lXMuFPPQ0/5ECL5/z/yc+zYsYwd26RkycrK4vnnn+e7776jrq4Oh8PBaaeddlzVvv9P8fPPP7NkyRI8Hg8FBQVcddVV9OjRo9XPrl+/nqVLl1JaWkoikaCgoIBLLrmE/v37N35mxYoVvPXWWy2+u2DBArTa1qv7Hi/y8vJQaRLsiK+hvxhJSISYdp21VTN3i1lmyiQdz73q4/brHAwZ2PSgJRKCS6+r5ub76ti4Efw+Qa28hzQlh2ypudouShQ7GY0V0wEOspMs8smSmhZCuRSRJfLZwRqMwoJeMpDm64pbf4REwVLqnAn0sXRylA7Y/RnsXltKgCoSCZkbr9Px/KwAkUjkuGTLOn2EYESL/igxZUjayJCaJnEJEacy53feet3IySObJtcbtkYYf1U1X8/LbSRAnQ1JBvbVNabP/7wiiC2R3eriUCWpyQh0Y92GHZRuLWTjtig//1bN9t1tyysCQYVEvPnvFBEhitlJw+8R4sTo1Llt1VlbSM/IpaI6yYVnm4nFBB3bqTn78io+mZ3T6HUYiSi8+Jabwjx1I0H3JyQJLjrXwuSbanntmUxyjipDk8nUbqUQIjXgliXIzVYx+kQDspwqcrR1Z4QTT9Bz67VpTRPHv4xF3y8LMXWKjVXrI/Tv3frgKEkSI04wsWtxB0yefqz8pJQSeTfdux9f+AmFYxwqi2PRGlBJKhSRJCESzZRLfyIiQiRpIrn2sZX2dMf+FwN0Y7Qr0bIiLr1iOWpdAh8u7LTuvRk11hOOCKprE+RmN51vQB8deR39xJxWwqVdOJTcj18kaFfaFa2kJyHilFFMDeUU0YVcitBY1IgkZIY6Mm5kjC9+8BJpI2XxP4n/ifFQIJHpUOHzRRg70sDoYQbeE17icSelNSrenJvg8AE1/vXdyRTZqfSW0ij33bIbY4GXzSuaVNomo8z0Rx2MOq+CUEhpsYADeOM9H2pZxZx5fubNjxCLStjTBLfeqGfoCVqm3hvksyV+yivjrN0U4at5ec3sOLRaiUfutXGoxMXer1wkiKFBh1bSo0XPEbGfmM5NuiOB1Xp8FRzfeP1x5ryYxRffBVm1LszZp5q47AILDz5bz9pNEYYPbkne1zoT1FVpaN9KH4GUQrCM4sbXKklFB98wbrj9F7p0V/hwVg4N7iSvvB5g6844cSUO2RUsX1LUrPBFv146VnydT/+x5ehiaXz2RTXnnnb0NxSCdZsjfLjIR40zSSwmiLk64FAcJGIq3pj1Iu++t+CY2kAIQSAQQqOBD2fl8P7HXk48Qc99T9dz7WQrtc4ET92f0Rirxgw3cudUO+deXsW817MbU9/POdXM/oMxTp9YwfI/wsx/M5sRQ5rGgR17olxxSzUjTzRSWZ3g4nPMHCyJs2XHVsKRg5j8RaCNErNVc9P1epb+IbF2c4TXnm45KZs9z8tj09JbJVwmXWhhzkdeQpEUkXI8GDh0IDvX7ms2wQwID+6CjVxxmZ5qJ3w8bz19xfBmC5eg8FPKPgCSItHo1+0XHuqppj9NmQkBvAzv0bb/YHamGo0xhkWyNxYTrCpfQ219otHuQK9T8AdS55j1ngdJpD5XzA6EEKSTRQdTASIKeVJ7qv0H8Pv9x9UWx4v/ibHQ6XS2INYBKqoTDB8ms/77veSGmyuAEyLOQfU2nrrUwE1X5zSqTtZuCvPI82HefzWLX36v4vHp9ewrNvL9x00FaS4514LLneSyG2uY81JWI4lQUhZv9LWD1Pj+3EMOJk6t4aUnHPTunnpeGlxJ7n7cSUlZgu8/zm+xkMp0qLnvljTWbAxzuDSOLLfuGdoa9u3bRzhQzOvPZnLfIwHMyFhFBpaqsexY7GHj4jA6DGgLN5NmB5u16djDTjAw99NabrrS3uqxP/vOj8+v8NQrLkwGiUvOs3CoNMaHi3y8/KSDSFRQ61S4brKtMfYLIbjilhruvMHOmOFNceSxu9MZfHo5gaCC2SRz9jgTxYdiXHJdNTdfbadbJy37D0WZPc9H/95aOnX6Z8X232Ey57JibYgrCzWcdYqJsSMMfPVjkO+XBbjtOhuZDjWvzqnn1r8t6v+E0Shz0dkWevfQcdt1aew/GOOWB+rIzFBx+Eic9VvCVJfqUJuTDBusIxwSDD2znJuvsnHiID3VdUk+XOSjRxctA3pp8QUERmOqkNukG6sJhgRff1jQzJP7xBMMfL8swI/LQpwy2sClN9QwsK+Ot17I5raH6li/JULHdhp+39K20ODv6NdvAHPld7niUhMznmxqw9xsNa88l8as9n7mzthPZihFpgYtZWhjVkwxC5nJdjjj9UiSlFL6CS9mqaW9QUgE6N5DavYcm4wyj9+TzrSHPLgbUiuo/r2b+sb+QzEkX3PSOekC/yowD4d8TzpWevHEq4Lhg/Vk5xrYXSo44UwtSXUahfkBjhwpPeZ2+O/if2I8lNUyoaBEdV2UuZ96mTrFznMzjhApLUQvGUnYajj71NaJRoNBpk8PHeNGGbl2ko2XZ7u481EnerWaRESFySjz+nQ7d9/uJsPVjXrrHu64ycLLb7vZuTdKn7+NiYdKY3z2ZRiDP5+ycIh2eVpystTHrVzU62TOO83MFz/+wL333XvM3+vUpR+H920g6tczf3E9o/7i/ZuXo+b7j/O5/2knZ4xte+19/ulmRp5XzmtzJK6ZZGPmM5n88GsIh8pBaWIfXWm5QR0SAXr0jTPr+SZBz/6DMcaNNjYT1rQr1DBvdgY33NnAts9qSROpz0cIk2XXYc+IUVBYhrO+lGCdFXtdX0yyDbfbfcwFbrxeL6FQgJp6hWyHmjuub906YOhAA0+/4iIcVhp5lUVfB7hqQts2VDfdYGDGtHKy46nMZUmoMOpTtTfGn2nm1DFGhp9dTpV/J/qoA+dBA9mdAjx+T0bjelxRBJ99G2DyzTV8+nZO4yYRQFGBGo8nycpvClCrYPE3Qd58+zfSK4bisx0mNztBPB4/5r4jSXECxkrsGhNylo/B/fWsX2emKHhSai549NR2kYW5ZjSvv7mc887TsOL9WtLJIUNkc4hddBK9mz2/daKSGFFsUjo1ogwJiQaqSYs6+Gquli++cPLwfSa+/MTOxKv+AGcOGl8OCWLEsksYcVKcGU+l8fvaMLdc7ULlV7OOpWSLIvQY8OMmQph2dGUfW1GI0ylf4uVn7AS8cTSWCGlpx2cJ0Rb+Y+Rna8jJyeG66/6/MWtes2YN8+bN47rrrqNbt24sW7aM5557jldffbXVzrR371769u3LZZddhslkYvny5UyfPp3nnnuODh2ajH4NBgMzZ85s9t3/VDCH1ERSIYEMbGM1Fk2YEUPb7vyjR2r5+EuaEZ+QWvRu3CgwefLJV7qQLmnIEkFK2MthsadZmpyMjIxE7GjeVELECeKnq9Qy2KkkFe1ENyo5TCd6YcdB/sBikkkZa9VgbCKzsWOli2y8NLB9+0Y+nmNl9nz3cRcySMbkRkKqIz04wA4yRV5jh2yw7uOl6QbGjmoe1IcM0PPi4w5ue7iOT99OVeCrqknQpWPTLuCPSyOkJTu0UA8KIfDjJpyI4vOlvKQ+Wuyj+HCcqpp4qwoHgDnzfFTWB6kWvyEhkyBOEoUBjMBX7ULTbQ9FeRGqq6vJzc095jbIye2CokCDO8mF11STZpO54AwTtzzgJBZPqcD8AYWpU2xMvqg5uZpICFasDjOwj467b0pjz/4YJx2dnI8ZbuC9+V6efLmBwf30FOar+fRLH7c+WEdWhppYTBAMwd7iOI9Ob2DcKCM3XWXDamm698++DbDw7RxWrq3+x4E+Gk1J8SVJIiPagWqphkCojurqamy2Y/M+zM3Nxa7Tsf6P1MI4n47sZys9xaBm51WEwl62IBAcErtxHPVrsUstFxY6SU+B0oWzJpfx/js7scVbeohGRIiI1kV5pZ57n6wnqQhefMzRqPY78USZOeu3EEr4GcAYQvipzzuCNc9MyfYysuKFDOM0VCYJ8wiQj3JeqjI7ep2M0Sjh9hw/KX48+J8aD80mLRq1xIqv8nF5ktz7ZD0P3ZF+tPgGDD2ljiLXyJRB9tGfTSvpKAoNpKJmI2s3hRk2qCk2SpLE0w9kcM7lVXw1r6n6uRCCr38I8vGHEjUuhT0/55CV6IBVUhEXMZ686wA1UimrfsyiYzsNPUeWMm6MqdXCYwAP3WPm9D82EnHa6Hm0UiiABTtnTQ7y/a8xPvjgXe66655jaoeDBw+SnVbNqBOzmfmuh227ko0KgtuutTPl1hrmvZ7drJiGP6Aw5dYa8LWtJIoRbVGdWyWpUeIqbrrKzAOPe9n0uwm7dwDpGKjSFHPdfQ2tVvzV61MVMp95zMmm9TJ79kfp3kXL9dNqcTYkGTHEyNQpBlQqiceeqeLQ5ghaFVRXHTqmNoCU+q1Xlzg1Tg252WqSCnzxfYBXnnAw7fF6fvikJclis6p4/hEHcz7yNqqZoCnda/nqMIu/CfDsa25ys9XUOhPkZavIdKgZf4aJs8Y1paGGQgpX31lLz65HGD3MyMghDjQaid83Bgi3QWDuK461WWhQkiRGnWhg7cYwVuvxTcduvOkmpq69qTFLJCHieIs2sPL7DDIdavqNqEZBZjMrMAgzRsyECSKjohdDqKaU/WwnTThw4UQhQW+GNu7CJ0WSiMZNVW3Kq6y2TqFPTw3DB+sb2zgeF8Size85wzmQ8yf9xqwZdk4/2UiX9kE27bTy2AwPVbUJjpQpdOpGqpAEEh5DHepchUilAqixJrPQaNpOs/s/xf/UWGgymThS0aQOLq+Mc+VUD/XlJmR/PvXJaqpEHUVSV7RCT0jrpEZ1mKnXarnlb+TXsEEGXnrCwfQ33Fx9mY3CfA3vvpzVIq0zPU3Fcw9lMOs9Dy8/mSL2u3RMVaP9Kwb11/PG85m8OsfDodKUj2uk3opU14nRF5W16XV56hgjs973kJ+bKpB6rBvjzz39AK88lcGIIXpumFaPQVuJI94eSZKwkgakFkgRbw6yVMOK1eFGUjYjXUVhnoZvfgpw/hnNU8zrG5K8O9+HWgVvPJdF3546vvjOz7ZdUYYNNvDex36CQYVgSOHHH5PUVKUyE+JShEsu1DcjPiHVv196wsH5V1ax5KM8TEaZO6emcfG5Zqa/4WbVujDjzzTzypMOCvM1rN58fDFg4mXX8srbT3HJOWaMRhm9XuayCyz8sS7MGWNT5ENFdYKuHdvuT507aqioSj1X3TprmTrFxoatES6bWo2zRsXFF5h44fGCRuI8HE4y7Yl6Fi/xpzxUn84kN1vNoNPKmHBDNYmEoFsnLeGo4KE701stRnj2ODPzFvrp0UXLqm8KGXluOS+95WLajWk8N9NFn+5a7Omt20u1htGjR2PPSPLovfZW/37TNWbefrccEexGQPJQ1C1EbUUSaiE92p4aOZVa3p5u7GYjfcSJ6KSmmB0TUZzZ63nvyZYblmeMNXFvIk6/0BiOyHvYsdvJuNGp5yAzQwWGIH/Zh0fSgqF36l91FqTRnnoffPsb6Iy55JogCWzfD4/dXcX9zxz7+Pjfwf/UeGiz2qmrb+Cxe+y8ONtD9y5aPptvZ8Co38gUedjVyWYpxn+HSpa45zE3Ln8Uu1XGaJDZeyCKy52k+HCMM04xUvNwgOkv/YoS1pNIqnj3pSyuuqOWoQP1XHi2GZUsseTnAN8vC6IP5JEXGIBZdKC4/g96Da6DhAZZm+DcszU8fI+Vnl11bNgaZejAlvMBIQRLV4S4/zYbyWT0uNrinnufZdXyk0jzOlj1m5fd+6ONxX4hpXZtX6gh9g915eIJweD+Oua/2bQ2FUJgVdlwJfyUsIci0Q2VpEIIgRcXDVmb+XFmGt8vC1JdnaRDezV7DsQax4q/4+mHrYxbeYC02mz8woshy82Lr6Rz+tgmf/2DJTEuunwNkSr9cQmlMjIy2L3XQ162GpOx9aLAf6JDkYa6+iTtClOf8fiSZGe2rTDNzZGRtLHGfhzPKMNsgZ+XBxnYR0emQ80j09L5fW01dqObhUv8fP5eXjOfeVlO+bw765MsXuJn0oVNsWTLzghnnmJuFNbccq2Ni85NMPqsP+jTQ8vOYnFcfUctq8nKTSDLfua8lI3bm2TrT7ZW1btqSY3R1ZHMrAqijlKoz6FI6sIhsZu1LCVDZKNBh5cGzFjpySAiIsQh9tCLwal1tQDcoLgUnnx4A48+HWfLqkx+/T3AH2v38uUPPpYuziUvx0J9Q5LnXwrSEExgJxsteqopRUbGiJUkSYrZQT+GUUclqkNWTFioMa1Cr1dht9uPuR3+sY3+I0f5/yG+++47xo4dyymnnALAVVddxfbt21m6dCmTJrVMN7zqqquavZ40aRKbNm1i8+bNzQK6JEn/scZvDUIIknEdnegKnXajMiSork208Mj5E+WVCSZd3DwlLRRSGH1WLTm+fqSLgmbeET0ZxD6xlQZR06igTCOTSkoQKCRFkgDeNhVwf37+T7VQlDAds2W2/m4hR2kZ8GxSBr5oJnuLY5j0MsFgEJOp7VTrv6KsrAwpZqQ7/dmsWYac1JKuZHOA7XQSvVFLapS0Ws4+tfVrHT7YwA13O+k5spScLDWxuCA7s+mRz8tVEZeaKzmDwocrdxOjRsucMlbN4VIz46+s4rILLLzxfBbrt0S44tYa5r6WgyOjKVh+vzTI63P89I2fjEFK3V9MRNnPVjzUk0MRR7z7cKSlChgdD9av/QWzSeLRFxqY+Wwmz7zq4uZr7NxybcrEua4+wZW31zJ2pLHZwj8eV7j0+moK89W89o6H6y+38f2yADdfbQcgM0Nm14EYSxfl42xIctN9ddxzcxqnnWREliV27Yvy+IwGJl5g4aKzzXy/LMjF11Wz+J3cZuSv0SgzZICeFWvCraZUJBKCTVsS5NG00ChUulFc5sTr9R5zO5x77rnMeX0+gwZL7P/OSZaSR4nYy3ZWkyc6YMBEEB9HOEAuRRTShQZq2M822tG1zePaovns31/OHXeqmPPGGgrD/TBKZoQQNFBDKG8XK75w0Kl9avApPhzjqttrWfROLhnpKqqrFWQkMsjGKKVIBnOnXJKGODVxN9lSKm3J0C9FfCbqUhNfc5GewvYFqFRexowZc8zt8N/B/9R4aDRlcPMUQX6uiouvrebnRfmNfklVNQkibhNpUuseaRnensx4ZT1ffdJ8Y+jkEUZefsvFpddXk5OlJiMtVRyi+GASKWglO1uFQgUN/jj2QEe0ko68cG9iksy6TW66d0mlvfXp3vZGTqf2GtBEyaKAKGGMR5/9JEk++yJOejas+O2LYyY/Dxw4QJeOqft+dFo6r8z2NPb1vBw1b7+YxW0POcnMUNG7u5bte2KpojR3pXPjbR5EsPWNiUoOk0NLbx69JcHOnYI9vxZSFG7ywjUZJUae2DqRBzBiiB6VpQFb7TAumLAJnTmOx6khPdKJsmV6PplTgynXzcK5aTz1Uj1LloZJTzv2Ca7H48FiSSLJqbYYPczAz8uD6HQyPbvqmu2m/xXDB+t5bqarxfuBYCpV84R+emKxVJE3q0Xmp+UhunWONyM+IRXrPpqVzblXVPHY3U0K04njLSz62sdPvwW56JzmGxk1ziTJZNvFTmrrEtx+vZ2nXmlpmfJPeP2lN8gin1L20Y3+uI2l3H+3kUyHmnse8RA4ksMJ9EYlqYmIEH48BPBSRBf0kgFZqPBqyxDmSuIuOzIa9rAJIRQspCGs9aSbFTat1fDExizkqJGoyYlPU8Ppp0tcfZmNsvI4GnfzwjEJ4rirTDx4s4X77XXYM5LkdjqBrXX9cDl3Yf/Tn1YlMDtMZPVvjyzDrgPb6CwGkBTKf6yiZ2v4nxoL7XY7ZWVJqmoSGPQSZ13kxn5kGLlH41823QkTpFi/hlGjZS48X8+8RQoP3ZHOwq8CbNuWJCcXLr/EjCNDxYA+ejbvqEOr8ZKbrW62qflXnNBPz6PTGxpfjxtt4raHnPj8yWbf6dxBy5svZPH8TBdzX8qgQ7IvfuFBr6ts854kKfW/XicRDAaPebFbUb6PUSdms3VnFJNJocS3F6vIbbG4Ez4bn3x5kPxcNRPHWxrnbNMfzeDG++r46dcgl19ixWaV+W5pkA8X+zhtTEq11Lenjjc/8HCwJM5Xc3MbVUKRiMKdjzSw5psscoN9AKh0rGHqlOYEY3llnFlzguzancBdL3HS+Aq6ddbQtZOW7bujpKepWP5lQaNf8659UfILmit3/yv06tWLBleC0eMreOkJB2OGGUgmoaI6jtuTsh4pylez72CME09o3dZn/8EYo/+iFBt/ppmX3nLjrBfkZmmY/oSt2dhhMKiYPT2bqffUcvrJJnKz1axaH0KSBEMGGHj6/gwm31yDSpY47/S25/qnn2xk9YYIF5xl5qn7M3hpthtHhpraugTrNkV4/a1jL3hkMBiw2domPNRqibw8iVrPLgxFNbz3hp3zzk8RTCrUJOUYkUQYg2SiuxjIdtVKskw2TMJGWPYR07n5YkF6i6wqSFndSCKlCC1SuvPh/Epuu06g0UgMG6QnaatF8TYV4zP2B7UD4jXgrD/CjbcHmb/YS01dgpwcNU6nQiwm8cFMB5GwRDx+vF7Qx4f/qfHQYtWhUcns2BPnzuvt3Hx/HTqtzLVXGrFZfHzxQ5hDpbHGeftfIYRgzRoF7aEBRCzV+PLq+OqTNAryNGzcFub8KdX8/k0+V00yM+ECI29+4GH+4iAfzMzhuwV5rFgTZv5nfhRFcMooIwcPwM4N7UkQ5yA7aBc6gYxQKhNRCMHSdyv57fe9fPCWjbsfr+fLD3JbZHO+PsdHfR3M/yxAXsHxWb4sXLCIaEhFOYdoV9uNiyfs45zzwlw5yYAswTc/BVm6MoTNKnP95a2LTRZ87mv0Rf4TwwcZSKZV06NmNNXiCFtZiSSnalio9TEeucXK+Zd60boLkUJmIuYqhpzeNq2UnalGtnqpM/6CPx7mlOF6xgw3NIsvnTto+frTdMZeUE0sFjvmMeHIkSNotRIadYrYjsXatjcpLYuTZm9q/17ddazeEG61fwP8tjyOOmRHCMFBduD3+3j1kQJIqolba+g9IMGsF23MX+zjsVdNFJeHWi2wCXDVRCtX3FLTSH4mEoJ3PvLxyezmCvGcLDVTJuspLokSPw5HJCEEKqHDXw+jx6aysvoOryE91rVNmzh9OJNdu8qIGZ1EROhoVXgvPTiBvWxCg4582qPDSCn7qKOSIjq3EBTJkky+ewjPv/QrEy4wMm6MkVNGC9ZtC5CXoyYSUTj9gnr0BwfTj7TG6+ki+rCPrZixkk8HnFTTQC0mbFRTSgAvvdpL1LlTsf4/gf8Y+bly5cpj/uz/2wv9RCLB4cOHGT9+fLP3+/bty/79+4/pGKmqsuEW5uORSISbb74ZRVFo3749EyZMaBbw/09RUlKCjEw85yC3Xq/nvflRXp7t5vRWPMmEEMx8x8M3H+VRXhknHBG0L9Qwd6GPZFRLWiK/1Ye9Iz3YxzYySHU2jaTFIuzEibOHjeTTCYW2B9w/i14AhDKLsVhA19C+zY5l9bfn44U7CUeVY1b5Acx+czb2ZDYxouQXJPAE4uAPootY2Mk6VEJFnjH6j2kFmQ6ZRe/kNe4+X3JddWNV0KlXWpgx4zB5SqqyZkxE8LVfz2/fpDemhgPcd2satzxQx1c/BLjgLDOP353BpddX4fEpyJKE3yfj90J372mNniCQUqD1FkPZxh9kkofbBbsPCG7Jb1ll9J9QUVGMxSSjCKmxUMef96zVShTkaZhyiZXzr6zi5BEGhg7Uc+BwjI8W+blmkpWJ4y2oVBJf/uCntCxB8eEYXTpqee0dL3NnZmO3qZh0Uw0fvZFDXk7TfffurmPRO7mcN6WK0ScaOPc0M+l2FU+86OK1ZzJxuZPU1iWIxwU3XGFjyq019Omua0YKCyG4/X43hoaOzX4nLTpEUuaHHxYzdOjQY2qHjIwMtu6Msu6HTM7dvxXnoW7Y4ulkkU8QHz7caNGhw0CRlCI7HeQSFzEU2vYgVFBYuTrC6adaWPS5iudf2kB5mcDlTdC3r8x7M9Obecd26ajl/tvSmD3Pw723pLFqdRwbGZhperZVVlBqNfhwERIBjBozmlyIl0NwQyqdNOdcNQdKs0kmd7F3385jaoP/Dv4nx8NgsJpLz0vn2jtrueBsczOj+JKyOJqwvc3vGiQTR8pa/90VRWLBm9koIqWQvPMBN2YjPP6kmovOsSPL8O3Pbh5/ZiWm0kFYSKdQ6crsd5dzyflGIhGJLVvbfqb2FccQCRVlHCBBEq3Q0o0BuHGS4+1Mz5GH2brn2FN7nU4nW3emFmtZDjWBYPNzd+6g5at5eRw+EudwaYzPvg3w+zcpX+f7pinMeHoDee7Bzbx1nKKSao60WhxHpUnw+Zcx8kLNq3SKqJ7yCg/DBrV+nRVVcQxRB7vZgFwrI9VqMWPDRGYqldBVQLghyNkXr+a7z9L5fV2Y3n2PvZJthw4d2LknRjiSmg2eNNyAEH/6ELf9vT+LjfwdR8rjjQU8tFqpsZ8v/NrPWy+0rpjV6WQG9NGxdWe00X/xrFOMPDa9npdnuxk32tioKA6GFIQi+HlFiLNa8VdOJgV/bIgwdYoNlerYx0aA0kMlpJNHBQcpF2ZkaxUXn2tlX3GMn77W0lnp3/jb6SUjeoykiSy2s5quoj+VlJAWKyLsCqFDT2f6oJP0jZs+ZYkyDHUOBieHIilS6lihfGIiysrfVmHQ+/h+WYhYSIcOFxISTqrw4aIPQ9D5DeCHWu92uvbch1rdDbOlKaU+94KjsURAaAtoPEbqqcZFHb169TqutjhW/E+Ohbm5ufj9MOmmagb0MKGv6JVSvP8FBslEz/DJlB5ZzsQLzMx6z8PQk+vRudqhDWUQV4V5d84hLrpY4qmHbfTprmXqFDuvzPH847n/vqlgNkmccVklSz7MbxzvhRB8+X2Ad+YF6JQYDRKYsPDHmhjO+gTBsCAvW91sQbpha5SuHTUs+TmIohx70SMhJKJRwQ331PLMg5ks+TnA0p9/IzPakQwljwQJvJbDFPZ2s3B6HpffUsNJF5Tz0J3pXHS2mWQyFTtmz/NiNPrRaCQWfxNgUD8tBw7HefVpI25Pkp+WB1ny/7D331FSlFv7P/yp6px7cibMkHNUclCCAiqKoiIoYs45JzAHUFERczhiRMWMARGRjOQw5MmhZ3o65+6qev9oGWxnxgPf5fNb73mec63lWjLTU1W9q2rf+97huv6VnxK76PUii5/JZPQeB7HtXdAKOlQi2P8kYvTiq35eXiRhcXbHoqRhIESjaT9rHA1MHm/ihsvsKSJ1iqJw7+Nebr37xuO2wVGUtNdy3llmflkT5tlXPAAUt9Pw4ptuRg01cOmFVh58uqnV5GcwJLN6fZj7bj42HqzRJH1lzGfgyjsMbcbXsy+w8uEyH/1767lzXiMXnG0mEIKJ59cQjSsUt9dwuDzObxt8xBPJAtSQgce6xiUJjjIdjB1u5PUlXt792EeTK4E/KFFXV9fm6PVfEY/HiSf+/vkJJiI8/IKPMyZmsfgtPxp3sijtM1STnRXHEdlAQcMIzIKVgdI4Dsq/EdDXk5YGVrVI357J2L7JJbHkUx/7D8fJylChVYtoXIU0asqIZVaQiMmcMbOWd1/KISdLzSMPmrj7znUUuE5GLWhQ50KiESp/L6NgyBHOHJ/G3KccXHahhesvN6NRw8XXO6h3KCxZGqRrz+OLj/9f8J/sD12NQQqLYNe+KAkJpow3MX9uVnO359lTDNzzqJNX52djtahSio+ffBGCphzShGwIZBPaH+CM89fx+6psBvcz8NSDGQw/vY6brrLRvZsalaBm9XofK9eEOGWEkbHDjc2NHus3R1i7WkWRkM4hZTft6UqGcGwMXBAEMqRCmvbDK28epKJcYdD4am69xsbIIQYcjRLzX/ZwYIsFxW9l2w4Po085/gRPMBjkg399SE6ihAJKOMBOAg0xPlwWobYxTHlVnIduz+CuG9K4Y56TD5f5ufDs1ALtgcMxXl/iY/evqUXH9DQVJw2T2f1NNfnxDuTTAWRAhsOGH1i8UEOBa0QyrhQgFsigsX5tm9eaSCjk5Yl8/1E20ajMJ1/5mXZZHR+/lpdSuOjYTkPnEpGvvvqciy+ec1x2qK+vp2uJhh17ohTmq/nkKz8zz23ZqX2kIs7egzEuu97NxRfpSSTgk6VRKuoiXDDV0oIOy+WWWLosQoZsZKfqNyxKGv1j4xGOihCFu1D+k4OpM3aQEBI0NEl0bNd2p73ZJCL94aoOl8e4Y16SsumvIlgA0yZbOHOWD5Xq+MWiI5EIGrSYZQuzL4gzbHwjkiOPGG13E8eJ4g0kuPh8E6+8ugaXN3mBDVRhwkYWyW7gID7sZOLHSx4dWj2WKIiovJls3hahvCppu5Bf5MDhGGs2RFGqijGTOrouCALdlP5sZTWFlJBFPjtYh1Ww4xedpGfK7N0nkpFzYsKIf4d/LPnZGr9HW/ifTn76fD5kuWWizWaz4fF4jusY33zzDdFolKFDj23M8vPzufbaa2nXrh3hcJjvvvuOBx54gGeeeabNMeZ4PE48fqzXXBCE5sx1a0FFLBZDRiK/fYxnF4cYN8qI0yXx2HNN3HNTerNjlySFu+d6OHJIYMwkJ6qIFVFWE9M5UZnD2NU5bQYtWkGPpKT2v+dQyG5xHWrZkOTiQqZY6dHqMRqpJZ0c6jT7GTwygt3y7x4jgW27otQ7ZPT6truG/or1v20kpPLRUFDGVZeY6NBOwzsfOSmvqsMsioTdBjxugURCRq1uWfFV/hAGyfpTMm7B3Ezm3OzgnpvSOWWEgdFjYMfKnZQovXFbD7LgSXNK4hOS7erPP5LFyDOrsVoE3v/UT9+eeubMsJKbpWLtpggPP+0jGHFgjxURU6I4qUdGwkY6+XSkjnISSoL07J4n1MoPYDQa6VSoax5J69ZJy+btEQb/aZQyHJGZe0cGOZkqdu2L8t2KEMveySMYUiivStCzq5br56Rx9ukWZt9Yz/cfFXCoLEbPrjq27IjQo4s2JfF5FGq1wE1X2HnnIx933ZDO8JMMPPa8i/KqOLNvrGdQv+RY2AVnW5k/N4sZ19Qx4mQDg/vpqWtI8PKbfpSKTmSGi1OOG9Q40Zlkdu/cddycONu3b8fVqOKauxpZ8WUOby6p5J33Qhwp9zKAUYiCSK1ShiUnQJPlZ+IJEDzpmD0dKaOUvFY63ICkUEdYzcKHbPQY3cCy95MdXW996MViFlMSn0dx6kgjd8xz8tX3QYyO3kSRSXBMXV7QgRyBHgxiL7/TPqMYu1CItzKEy3oYXUE940f1ZdVGOxdNs/DSm5UnxA10IvhP9ofhcAif30bpoRhXz069/uxMFZK27S7quBKj0RXnslscLHw0q3lUu8klUVUbb76v23cF2HckwrrlBSkjelMnmRg9TM+ICVswVZ2KSlBzcD90GVhHyGPmt/XJEanWgpaHnnbRrauabpMEvv9Joa4mxm7W07MPNNXW4POKFBSWHPc9LygoYHdpgsrqOO0KNew9GGvmkfszittrOFQWp6S9pvnYl1xoZsUqJ998vRKbkokaDT7cmLBwMuPYzUaMigmjkAyIvep6jAaBWJ2txfXZI0W8+Eo5551lbvXan1nkpj6opSeDERGpoYwgPnaziRylkA50wyCYCNZ25cvvKjEaBPILOh23HTIzM6msUlBrJH5dH2L00GSiMTdbxa7SKLKstDrqtmVHhJwsNa+950WlgoljjBTma/AHZCIRGb0+1Y6hsJKSnPgrbFYV8xY0cdE0K4fLY3y0LEBCVghHFIZOruKWq9KYPM7E1p0RBvTW8exiNwN661LWFkVRuO+JJrQauO+JJjp3HX9CPkBQCdRTRQ8G48dLUPEjK1aeXxTE0tS31WKkWlBjVuyU8jud6c0R9mLEQk/hGDWDIAhkKLmUh4x0ZXCLa9IKOjKcfdAIe/lgsZXZN9ZR0MnHul/VFMZ7kEkuruztqE1h/KEEffvDG/NzqKnfz09rMzlUbiQQUqHVSGzd4kazqwDZBxnkcoAdKEL8f2zs/T/ZF9psNsIRhfwcLR99GqW3lNfmPY64zKzbHObgbh19YmOSvK4CIINSX8CX/9pJfp6f+kaJju3UVFTF2+xOrq6NYzEf+/nC1zx06qjF2agwZFIVHYrUZGao2LMvSsClp8R5erOCa0DlJhRLcOXtDRTmq9l/OMaQAQbuvyUdWVZ49LkmOhZp8AUk7Hb7cT//OXmdeeDJw5w9ycz5Uy18sMxP1d5cxp17iNz0GnJzVFxykZ5B/ZLTSL//2J5Tzqlk+cogn3zpR6sVmTjWyM+fFTarn3co0HHfYy6GD9UgigJLvw5w8XRrq9ckCAKXX6rj/tu3oYmbiLsEln0T5PKLrazbHGbBs3EsRjWJjjtxREHjKaAo2B+XXMZDTxxAkmD6mRa0WoFDZTFun+uksgbat29/Qj7g6y/fwWgUueIiW4oA5i9rQ1x+i4Mln/mYOc1K72467ny4kftvSW/u1i2rjHPT/Y08cGtGis/cfyhGr+5aHHVRCvLaVp7PzlTxxfdBDPpkMaiyWqKqJk73LlpmnmflsWddPLPIzcXTrRj0Al//EOSx5128Nj+H/Fw1y1cGefPZbJb/HOSbnwLUORIU5KrZtSfO+WdbKS0tbe5G/HeoqqpCltpWo6+sjlPSQcNZp5spr4rz0uIIBbF2RIkQyzrCqOE6ThmmZsELqwg1Wohom8jMlnnwtiwmjjGyYLGbx5530aVEy1sf+Lhmto1zJpuprkvw5EI33vT9XH+Fmatm2zAZ0/j2pwBTZtYiADnZKtLaK9SZVqKKmbEIQ3AEq5hwaSUP3ZXOo8+56NZJg4LAOXNq+eS1PN5blMvYc6qpq5M4bYrlf31seKK+EEAlaKhzSNx6tZXPvw2w/rui5s86myReeiXExrUaevUNYrDFGDVSxS3XGXn3gwjffqGi0NOn2X8aBTOB+iK+/sHF1ElmJo8zcfcDft6Y2w70IQhb8EoKN1wr0bN/E3Mu0SMI8O6SKDs2q8lrHIqCgg8XJbReuEtPFPCv93cj6hKcMkbDus0hdu9LdoDff0sa19/uBVd7nIqPaEw87nu+atUqosEYeXREI2ixafT0HSFx1w3ZjBpi5IKr6ijKT/q0J+/P5IpbHfzrEx9XzrJiNol8+HmAVb9KyI0F9B7SwIfv2FNE9V55Lo2hu/ey+0AtBRSjRkMT9TQ0SQyWUgvqWkFPxRFVm3HxNz8FmTgmuf/V6URmnZekXHno6SaefTh1crRDkQZXU+Pxrwk5OeRkqzGWxQiFFD5c5icrQ8WEMccmIg8eiXHJDfVEA2rqfjyJB36tB0XAGsvDog5wyhk7WfCEhWGD9SgKrFgdYt58F51KdMTbbyK+GYrl3i3WXZuUQ+WBHMTCcvJz1Bwu/3tR1bKKOJMvqiGRUKhvSDBuZOs5gWBIJj8vSSVwvHYwGAxElRiyInHn/V6qj+jJ1xpwmfYgREKkhTukNGkBBDIOsG1XmNWrtQgJHVqSdIhNONCipUK9G7uSTYHUGS06YkRa1do4ikhEYcYcLxZ/B4zhHBLEOffswzTF/HSNnNRq3CIIAnYlEx9ubEI6ggJuTTU5djW5BRKSJBOOyP+YL/zHkp/XXHNNqz8PhUKUlZWxZs0aBg0axMCBA/+pU/5btBW0/DusWbOGpUuXcscdd6QsCl26dKFLl2Pjs127duWuu+5i+fLlzJnTenVi2bJlfPrpp83/7tixI0899VSbalVGo5E4cZx+mV+/KCI/N0mavPgdLxPPr6EoX008qmbbVoWIIw1iOnJ9g5tFCxRFoaroB9RirNXjH/2M9Ednp6IoeIQGIh128Oy1Vp54LIHaW4iPJg6zhxKlZ4rNIkqIMkoBKCqM8diDOSx+14dLV0FarPXv5DVU0HQ4AsgnxHUZjUYp6Olm1bICyirj3PxAI888lEXfnsnRJn9AZu7Tbi64sp5P32rJD7T85yBjhqdWrtsVavjwlVxe+ZeXWx9sJM0mIGVWsbGpljybzLhRrfMM6XQiHfONXHFNkAfuM3Dphceei6mTzEweb2L81H3s3eogTpwcCtCgp5ZygvgAmeuu1LO30nVCNgA47fTzWP3TEygkF5lrZic5/lYsLWjetGdnqqmsjjN5nImEpJCdqeKGexs5eYAeq0XkuVfd5GSpmD83i1FDDZx+YQ3+QLKKsvdAjJNa4aA5ipP66/ng82Ndaka9wOQZNXz+dj5F+WpGnVWN3aZi4lgjP3xcwOr1YX5ZG+atD7zk1A8nQ0jtoJIUiWDGQexGmaL2JSdkD1XcyKEjQc67vI6+PXRMnqzipcUhNsk/YzeqOXmkxHOPZ1KQl3xv1m6KcN0tmxDL7NQq5eQLHVKOF1C8uGikM33wRJzsX5fNl8t9TJ1k5ovvAimKgH+GKAoU5qspytOyrtqF1p1DFYeaVfCUOIjaZMdVf2UkgexaUGBvYB3PPK4jI83I6x8HUGszGDLQwEtv+k74uThR/Cf6w4APnl7kpm9PLU5Xajd6p44aZLMDX6MbCy03zi7TYZ570kpOtopZ19Xz+dt5eH0yF1xVR16OmrMurmHP/hiJhMIl51tb5SZLs6u4dJaeD5+pJiNehErRYfYUoSMGtWrGTD3CR69l0+MPfiWfX+KhJ7wcWJuLzp/H8v17ue02I4vfDFJ7wEL3zlHOvFnL7XO9PDDvuuO+5xdeeCHXzrmKcefW8ubzWQiCwgVX1fH5W/kpnVTVtXFuvctPIpH8/8J8DZKksG2bzCDlVMIEkJDoQNfmNaNE6UUVhylRetJkPIylcxWP3ZvBpbPi/LVHXSvo8B7J49b7GnnmYXtzR5gkKTz6nIvSUoVBjKWSQ4QJ0p7OmLASIUQ5+9nL7/RQBpEeL+KTzw6SSAj8vvEn7rzz3uOyA4Akx+jXTcfN9zdy+7VpXHK+lWdfcTNlvIkX3/Bw05WpVeVIROam+xspzFeTk6UinlC4+9Em9HpweyWWfu1n1nmpm7+ORRp27o22STez4fcws86zEokqbNwSYc6FVm643I4oCnh9Enc/2shTL7qQEgL9eulY9GQ2s290MKC3jiGD9DQ4JT7/NsDEMUZUKoGDR2KoDc4T8gGWdJmAL4qNDOxCJo0e+OjzOsrKJYy0zSEcJUwhJVRzGDP2FmrxRz9jwoIotJ4AtilZrP4twXNPGBg1zMB1l5q5staDs2offQfHePYJOx3bGbnxvgauujhp24LcKLOnpY5AX36Dm71rTFgEOzIyCgoC4n99YRuw2OLs2KOQlWZGCLR9vWpZy/OLPJTEBja/53/+ntm+3jz30gpOHa/GYFAx9XQzi97ycONfRCIUReGm+xtJs4s89HQTX38bI+bIxCuGkAImesVPI1YZZYdpDxde7WHpwnbN5/OqHBj77WTDeznNhYSj3aETplfj8kgoCuzcE0OjFk6oKyw318rylUHWfJ1cb9UqaHBKFBWq+PCV1kWDenRJivr8dbRRlhVWbwhTVRdDqxhobIrgD8g0NCbo16v1se1X3vIz/9k4afEOmLESjPu5+979eL1e3v/cT99BatxNEk6HCkERCNkqcaorKPGOoaLuCD/8GuDjL/0IgkBOlgq7VSTdluDgwYOcdtppx20Hn9eFRn2sM9fjlVjxW4hFb3k5aYCOzVsjvPYvL5NONeF0SQyZVIXFJCIIkJmh4on7MlPEWxQl6cdvuyaNPaUN/LQq1Mxf+VesXh/mlBEGZl9gZdwoA7fPbaSyVsLpllGpBK6ZbePMP3Gqjh5m5MDhGLNvqmfWuRbyc9RceE09p44wcsNlaciywpJP/WzZGcHtkcgoFI7bD3z++ed4nVrmXONl+efqlEK+2yNxyY31XDTNyqU3NLByVQxtOIN96g3EdR5+eDMTq0XFzGvr6N5Lw67SBtQyTBxrYnA/PXq9yL03p3PjvY38tsHHt+/nN9u7qEDDl+8ZmP+yG52e5kT65PFmJo838/CzTrqWaDn/rGQHWoMzwctLAoiCmVAsyogzq2lfqAYEvv4xyDWzbdz/ZBMvPZFN9y5aqmv9GI3/+/3h/4sv7Ny1EwcON/LVjwHOO/NYgrjJJTHuTCf6sgF0O0rf5oTdnzsZ8eXvFEu9KKIlN7g5UMTSz+uZOikZ3+vNEplSe/ijvl5DBQWNw6j90c8dv1XSJNTTMTSYQsEGQlJrQI2mTbsJgoAKNdddoWNAXy07dsf45Cs/d99gZ3B/PV9+qGbMxBoKLWoE4fjvuVqlRkFG/GN/KGXVEIspjDw5mTxe+GgWM6+t55LzrRTmqdmwWou1oTcPr/cgqCTUoc6INBBRuTCr1Fx6YyNFhSKXXmDljAkmPlgWIL9Iwt8QweVx4KAaiQQmydpqAszm6M1ZF27lm08ymidgAHaVRln0lofP3kr9XmOGGXn6JXeLInTpwQQPzznzuO1gs9m467YoWRlqZkyzUl4V55e1IZ59xUNhvprGJgmTQcDjldEJRkyCBWPUTIwoApBQJNy1aqbPbsRkTt4rOaJDpdNwx1wTFTUxqjcUtnn+zEgJVZ4aDpfHURSFfQdjdOvccoz+lXe9PHxXBmdPSvrGjVvD3PmIk9cX5LT47Bvve7lmtp27Hj6x2FBRxWjyxwjEjRR0DnDLNU769rJz8Egjz79Ugbe8HZnBriiKQr3mAFVuDx3kPnSlHaIgIikStZThopEwAdLkHLSyiXL2ERBcoE7giTe1qqMRV2LURpwMDI9NJlmPvg7OLBSlnHL2kau0I5BditYWSjapec1YGrujRoNEgpgSJUyIdJOI3hznoTsyuO1BJ4cOav4xX/iPJT/HjBnzt78fP348Dz/8MBMmTPinTtkmrFYroii2qFx5vd5/O3a9bt06XnnlFW699Vb69Onzt58VRZGSkhLq6+vb/MzZZ5/NlCnHuGuOOsbGxkYSiZZEDg0NDdisAvMfymxewAVB4NpL7Vx1sY3d+6KcO8NLh4ZxbOM3+jMypfIiCAKaiA1DZoCYI9oqwa2TOuJE2aj8jEafYNYMPffemklmhor1W+o5fKASrVPE5fGxI+YgV+qIKqFHSqun3F9H+3YiV80xodXquPl+J3sPRsnpkiCw24P5D8XXowgoPqojdegFFQaDTF3d8Ss4KjTy5vPZGAwidz3q5L1FuSmcnRazyIKHM7joGgcPPtnEg7eno1YLSJLCVz8EufdxJ+u/TVW2dzZJvPIvL+s2R1CJkJWh5t6bbYw82cDE82v+dsG3mFXojXFmX9CylV6jEXj+KRtTzncgu2w4qKGIEroK/QgqPnaIa5g4Lo3tL5WyZs0aSkpKjtsOgwaPYvGihzHoRbw+ieL2GkQRJl9Uy5wZVk7qr8dmFXnseR9XzrKx+B0vWRkqPnk9L6WT49d1IS68up5H7kpnx54oFrOIsylBbX0Crabt713fIOH1Sbz9kZdhgwyUHxEoyNXQtZOWJpdEbo6K1evDPPeqh7wcFU6XRG62mreez+GiOdtQIr1Il5NJZZ/QhCd7FzffqOX191Wccsrpx/1MOJ1O0snG4ynjlWfsTJ7uwiSl01Puj4KCudcWPn7rWMezIAiMONnAj19qGDWhidr6IE1KPdkUokKFk3qihOnFYDToqOQgRf7BvLh4DVmZIkcq4hTmt+4im1wSep3A4meyuCzSxMefOhAQqVQO0k7ojOQHTR4Iu8Ep11NUlIXkAZUg89EXfnKy1PTraWd7aZT3P/cRCAh/awe1Wv23geDf4T/ZH/q8Al8sD/DoPZks+dTPGROSAcO7n/h4/1MfQ4dpCPTZzI5toHO1JyOQDLjd2moye1Zz9uQsVCqBr38IcNbFtYTCCjv3xFDLOgw6FWNOMdK5WMOIk9seM5o4TscHrzbhatJiJ4sciii3r8FkUZMI6Zg4vRabXcSo0hHyatE3diI3kfQ7toYsnp2/hofmGbntXi+bNml58yUTT77YhMfjOSF/WNDeSt2RKFfPViNkJTl5J19Uw4iTDeTnqvn51zA7f9eRUT8MgAmTNzN4WJz+fbXEXDZEQcRES99lFdI4qNnMPkMdCx63MO2MLHbujRDAzTblN0BAg5Z2dMYqpJEV6MlPH+9k8IYKenZLBvtVtXGqahJYvV3x4CRBjJ7Csdl4Aya6M4BK5RBVHKKITsmuy6hAJBI+bjsEg0HMZoGPXsuj9ECUux5x4vZI+AIKA/vqSLOquPCqOq6YZSMvW83azWGef9XN1ZfYuP6yY4mdc6dY+PRrP16fzHtL/Qzqa0hR0r58ppV7H3fy5bv5LdaEfQdjlFUmyMpUkZ2h4rcN4ZSE6/yX3YDIL58XUlSg4bQLqinIU7P8w3w2bImwe18Mu01k6Rt5fPV9EI9HoV2Rhv2lW0/oeWisC6JSCSiSgoBAerQ98xceZvAANQfx/yH80hJhgvhw04neHGYPJqFlolRGRqTtztekTZJ2GXmyngnTa9BqBIq7x/l8ybEOnMqaBN1b2QAcxYB+KrZ+GsKCnWoOEyWCWq3w3nvvMW7cuFb/5v+qL1QUBb1OzW3X2Lnz/gB2JdjML/7Xz3lxc+AA5AitPwOiIBJ2WrhsRvKc115q45YHnFxzp4OrLrbTrkDNztIoC1/z0K+3jq9/CPD79giD+ppYuyqI0phFe5Kd6zr0GLQaxo4w8vGHVSi1nQDwZ+/m548zmxNCR7/jtCkWdu+L0b2Lht+3R/no0xCC+u/Xv7/C522iMF/TzD0+ebyJdz720aW47WetW2cdu0qjKcnP1evDPPpcE6OGGOjXW8ecS+N88nWYmx9oYNwoEzv3RlOU7QF+Xh3ixflqit3Dm++ZGRvZUgHPPrmB7M4KB3YayXEOpugP0RxJSVBn3sUBwxqM4XQqDrv59dtjscqbH3h5ZEETHyx5ib59WwqNtoXcvHYIGTv5bmWQDZsj7DkQY/hgPZGoTGa6ltkXWDn8VBMnDdAzsK+Oiqo4BoPI0tfzGDC+kh9+CZGfoyY9TWTbrihPvZSk7ejXS4fdJrB8ZZDbr7W3mH4Jh2X+tdTH+FEm7n7UybZdURbMzeSUkUbGT6/B5ZFSEp9H0aVEy5hhBj75yk8sBoufyk7hZHz8Ph0zplk48+IaRo7PO+5n4oP3P8QcycNSVsL407fQvZdMv75q9u2T2LpNJtqYw7zDtRQVinTrIWI0uGlXqGbv/iQVViKe9MH33JROz646FEXhtw0RZt9Y39xwEY4qLHoyq1Ve6VuusnPaBTVcM9uW0kV78xVpzLre0Zz8zM5Uc9n0Wm57vBMZWSVs+t7f/AzU1ieYNqcWl0fipvsaMGhF2hVqOXLkyP/62PBEfSFAnwG9OVS2HqNBJD/n2Fr1wKM+dGX9sf1FtyJNyKSzlKQeyiQfRVEQBZGYEqWWclw4OPxrjMtvcHHTNSbcXgmfspcISQ5EFSJuGkkXsjFFeuFRIkSJNNNdCQgkiLcp/KooCnn5Cg/fnaSYmHo63HWDnUkzaikqUDNmuImcwijjT9HzyTd7j/vZb9+hPYIo0CDXQpoDoy2K0XgsCZuTpeaLd/NZ8qmP6Rd76B0ah1rQQOwP+whJHY/DhvW895aW/r0z8fok5r/sZu4zLq6cZeXzt/M5eWwjlX4HWk2CLpHhVHKg1euxKBn4dvfnpAnrGTFUh9Ussm1XhPZFGt5fnNsqt3RJBw2OxmMCROt/D+Pxa+nevfuJrQsBFSajzBUzLSx8zcvPa0JMm2JCrxPYvjvKvkNxunbSUlsp0xDeTyy9is6dRMJSlJgjjr9KS/fwqeg9xwo+siJzz13rmDxNQqPoWu1aBJKJO0ngu5+DGPQC51xayyvPZDNySLIBKxyWeX2Jl0Plce664di6fPIAAw893dRCSHnF6iC/rA0zfrQRk0l3QnawpsVxN3oYMFDHNx8dK9b07w3nnWli9vWVrPrOSVAOIItxuskDSBeONX6pBBVFdAJFIIqFwn41NDS4UNVb6ZDoQSQRYh9baKd0adFQVEYpHZUeLbpLAfKFDvyu/EKHwQ7ee8FOSYfkM3jgcIwrb9yEe5eavHh7yiilkGLc/lrM6WEmjDai0yVjzpqaGkSx5aQvnJgv/P9M8KhLly4MHDiQTz75hN69e/+PnkutVlNcXMzOnTs56aSTmn++c+dOBg8e3ObfrVmzhsWLF3PTTTcxYMCAf3seRVGoqKigqKiozc9oNJo2R7gUpSWPQ1NTExl2dQv1cgCVSqBvTz3denr4reEXMshJSXwehbGxK4YOm6jNXE+hc3jS0f2BoOLniLiLQfJYQgTpPnkrzz5mb/59Q5PEL38Kynx+iW9+rMXrVfh5bYA7J1m5aNqxDfQVs2x881OA95b6qWIzjqpsDJ52CAiEbZXIGXW0c2XiD8jUR6pb/c5twWyR6dVNx/5DMdoVaFISn3/Gw3elMenCWtZtCSPLCrEYnDHBxEXTLKzZFGbK+GQQVlkdZ87NDu6+MZ37b0lHEAQanQmeesnNxq0RenTVtlmtURSFzVujjB6mbzNB2q+XjgyzgVz3CGJKlEPsIqKEyBc6UCQWs3NPA727qLnrtntYuuzj47bDd998RJdiDdV1CWZdV8/cOzIozFNjt4nU1CVYvMOL3SYy81wLV9zmYN/BGOu/K2ox/jl6mJFN2yKsXBPGoBcY2FdHn2GNZJILWfXcdGXrI6PPv+6mf289VrPI04tcuPxxRo1I2nTZ8uRo2PQzLUiSgteXHMU92o322ssyi17djddTiiLDSYPU3HStmbsecXL+2WYSicRxPxOiKJIgRtClZ8oFTeTFu9KOriBAg307jz3QckwXkov/sGFqfvzcRCd600Q9caIU0BGLYAeS91cg2dm2/4jEUy95OHOimVfe9SLFRSRJ4bRxhuaN0/zFSZXcg0difPt9FC16tOiop4oapYwuB7tSMrQ9likyZjkHlVqkpuIQPfslOGeymVBI4detRkJBNyu2BwmHNCf0bpwI/pP9ocksEArLbNkRoVMHDQtfc5OQFFxume8+KEjtPHy2lvc/LEcjqjhtoobHH8xsTv5fPtPGtDm16LQqNKEMOsUG4yhYzZUXW/llbRi3t22OY5dbIhpX4WA/HdUlxLuuY+nTdk7qr0NR4Kdfzdz2oBP1gZMo+EuyQRRE7I29+XHFdkzWBHI8+fyceZqJXbt2MX369L836p9w3Y138NRj9yOaneTnqymrTJCXoyIzXUV2hkhlhUBO/RC0f/A2Wur7sO637axc7UcJtZ3cVRQFBZm0nBhdOmn48rsQD9wv0Ss2qjm5ElaCHGQXuUoRdjKR7Q2cM9lIQ5PE2OFGXvuXh1CDlQLSqeYwPWidFLSIErayGhNW6p1RLBaBwSePPe5n/9ChQ3Qp1mIyigzqZ8BiFgmGFe65zIbFJLL4HQ9en8wPK4MoJDvCJo83pSQ+j+LcMyx8+X2QO+5J47a5DRgMAmOGmqivgy++DROOKJwzu5758zIo6aAlHk92rS183c2QgToWvuahS7GGwf31rF4fZkAfHWs2Jv9u8dPHOsbvuiGd8y6r4/O38xg6yMDQQcl7sWd/lIcfjZDw2NB0DKJSJZAkqc3A7q8wm2UmjDWw5dNqckl23GVUD+VXaSWCYS/WyPAWf5NQEshIhAliEeyoFDUxpWWRVI+RIL42N3JBxUdePsy5zsWvKwWyvQMQFRFHvIpzZrp477U0zCaxeQSsc7EWn19FjUOPy5vcJABs2a0lvb2VGD7SsBKv8yKrE3zzzTfHPfJ6IvhP9oWhUIh2hWqGDjKQneemvGoH3eJDW9wfj7aG9KwEhw5Cy16SY7BbVaSnJZ81QRB4/tEsdpVGeWOJl9Ubwpwz2cyLj2dRmK9h45YIH76SyzmX1vH4E0Yuu8qNRbI3H0vlzWb5j/u5aIaGj1/bicnXnpOHkpL4/DOuu9TO9fc08OGrufyypooGl3RC619GRg7x8BGqauIUFWi44CwLE8+voX1R21uaKeONTL+ynnMmmxFFgV2lUZ552cWyd/Kbr/O8M+D+2+ycPqOGSMRPbb3ErHMtKSPljzwZJNs9soXdBUGgqzyQbYdXMigxPCU2VwlqCgL9cKl/I0aUur0ZrPwtzKl/dFWu/i2Bz62mseHEYuTpF1zFQ/d8yS9rmrjxcjsTx5p4fKELk0HkjAkmHlvo4uxJZrp31vLQM00EQwpN7gTzFrjo21OL3Spww30NBEMKXYo1PHJXBl1KtPj8EuVVCUYONTB+eg1Txpt44NZ0tFqBdZvD3PdEEw/elsEpI4y89KaHKeNNjBudXCucTQkun9GyyHYUM6dZWfq1nynjzK2K0fTqpmPMMCNarfa4baFVa1DHzZgECybHGBz1Ab5ckeQyLhKsNFh2ceZMM2s2RHj5LwnXXXsjXHpTAyuWFjZTSwmCwKihBj7smseFVyeFFh2NCTp1bD25rlIJdCnRUlWToH3RsXfaalHx16/w8nsZWExB9h4p4ZZHY7TLD2PUJ+OPC87rwOoNYbJydWzcGuHIkS0YTI3/62PDE/WFAMs+/hK9ScUT92Ty/OtuLvxDQObX3xIUKJmtJqnSyeawage53etQqQTq6hSaGkQ60oP2dEEICuz51MW4L7cTjRvoTCYmrIQJEFQ3UanZhi08DpWgoiv92MsWGpVacilChRpQkglSWk6MucRazpyS+vzo9SLvL85l+hX1/PaVifQMAX8g6QuP955369aNnMIcmny7eOL+dL7+SYPXJ6fQmJiMIgP66MnXWVGHW7dzTqAHLyzextsv67FZVTxydyZGg0herhqNRkDRRnj6GRtPz5fw1rrw420zPtBIBiw6Hdt3RxjYR0c0pvDmczltClLWNySwWZP7rK9/DHL73CZefPlzoO373xoy0zXU1AVZvT7CLVencflMG8tXBvEHZC48x0q3TlouvLqOrt0VisbVMG60iWeeC+Gs1+JuEtGHM/+4j8cgCiL5TSez5KMf0airyZFaf4a9KgdnTtGSnamiS4mZ269N49IbHVjMItFYkkbp3DPMvL4gu8U+u0cXHedeVsvM82yoVfD+Z34anAlWLStgysw6ojHDCdkhEBDJyobXF6a3sLkgCCx6OpNJ1TWYTQLlB/Sk1bROoVNAB34XV9K0U6F3YgTtBHPz5zrSgz1sJqZE6SB0RVIS1FKBk3o60XaOL0PM4a5bPCk+uEuJlu8/y6T/2BrKy0sRECigmJD1CL6AwvIVIQw6ATUCR44cOaHmsbbw/6nae1ZWFlu3bv3/5FxTpkzhxRdfpLi4mC5durBixQqcTifjx48H4IMPPsDlcnH99dcDSWe+aNEiZs+eTZcuXZorYVqttpmjcenSpXTu3Jm8vLxmHpPy8nIuu+yyf+y6Q6EQavWxylcspvDJFwHefT9KJKoweoQWrUYgl0LUtO7EbEI6jaXtyOlehtP8CwTsiDETXppwR/z0io1EI2gxKSL796W+UIqS/O+oP7NaVMyYZqG8Ks7G7aGUxOdRTBlv5odfQlx7qYkvvmtgy44atGqR2+aYGXlyBuPHx+no6Ydf19Tib/8OanWyClJRHf/b7pGSDlraFaqZNsXMv5b6eHthDl1LdDS5JKbOruXk/vqkAu48J68tyKG4/TG7ZWWqmT83i6vvcDBqmIGHnmnig8W5Lbiv3vhXAMmZSSTWtiKvLCtEhTCQTKJ1VwYmxY6UfHISHfj+h1pEbYL6Iw7q6uqOu327dO9W+vbSsf9wHLdX4rHnXcw6z4okKXyxPIheL/DYPRkYDCJPv+QiP0fdahIT4JLzrZx5cS0dizQ8/ZRE99CpqAUNLukwl15bwesvpDcnLhVFYclnfqJRhYduT7a3T5tiYevOKBdf70CW0/D6ZDp3TNpTpRJa8Lx06agjFPPw3FM28nPVbNwaYcbVdTxwWwb7D8WorKw4LhsApKen4xacyJIEkgYZhX1sQ4cBjc5Dv55tV6pHDlfzyedOdOgpEFqO13lwYiGNhBLHbocPF+cw43I3772uIjNajAAsWngYjE6yshX69lFz2lgjhd3ryAx0I4/2zZudgOKltGYr8a1ROnbsiBoNle5Snn7Ey8ghyUHiHaUWth3QUJTtQ6PoiIb/ZxU9/1P9oUwCjUbhy++DzLszjQUve1CpBNZ9W5QSdKlUAg/dkU7poToeu8fWYlNlMYsU5qn5faOKjrEe7GYjZqeF2dMMBMUoGLwMXqlvwfcL8OxiH00+Kz0YiLdoHau/zmpW6hSEpGrtoC8LGDlhC+aaU1sEg1YhjT17ZLQqNVW1EZ5/1U0wJCNJJ3bPl3+zjF49RYryVdx6dSZdO2morE7w8jtedu6Ncu/tJu69YR+5vr7Upm9i+PgQd99qoyg/nV4nNyLXyq0Wy7y4UOkSBA905I55ldSU6SlynpLyWYNgopdyEr+zElNanHa5EjqdiRceyyCRgDvnNZEZLSZKGAWl1apv0l4COsVAuWYHiiSDWmDM2EnHbQNRFDEak/Y9cDiGLMP3H+ZzsCwBSjLY/+3rouZkxl2POJl1Xusj4ImEgkqUufDqeqxmEbUKXip142oU6RoYQ6Fgpe5HF1O37QOLE50xwZjhetLsIpu3xKmuFPnt1zidShKMHh3j6UUuGpwSX76T6tcH99NzcJ+KQSObGDJERWGBig2b4tQc0ZHTMIJ0ouzZtYa0LE4o+ak3wPOPp9Puiz3YEhkYBBMmwUJaoBhjpxrK9m+jKNa7eTQtrATZzUYkEih/CMDlUkQNZXQkqS4bUgIE8aFBi51MqjhEOzqnnFdWZBz2HRzaGaIw0odOsfbJXwiApz11vzZw9oyd/PRlFrMvsPLimz569+7H6k3pJKTUd0OWIeOPPXY2VhzfliHHjj/p8f+C/1RfGAwGEVXQvYsORRAo7OGlunod9qaemLERJ4bbcpCs7vV880kOHfrW4Pd6mgt8f4aiKHhkN+0LU9OjR0egH74zgzMmHuvcU6mSPLdXzLJR3xhHZ5CIBsLoSX7/NDmHZV/s4YevbBgMfhYuXs/EDq1TRkBy5Lq6LoEgCJx3ppmnXnKfkC36DxrPrz+u5fHnXSx+JgejUeTDV3M5fUZNUjW7FT/+0RcBdBqBsy+p59UFWSxY7OaFx7JbJGgNBpEPFudx1sXV1NeJTJjm4PWFyaQgQH2NSPtWJqogKR6qkvQIrewkBUGgKNGNUrbRNdqfK2/8jX2bDTQ2SWzeABrJiKhu22atQavVcqQySvtCNTPOsTBlZi1fvZfPjKvrmft0E+XVCQb00nHJjfXce1M6rz6TTMps3Brhjnlhli0P8tmbeSnjph6vxMgzqzhjoolZ51kxXJccye4/rpKcLBUn9ddTWZ3glzUBVq0N8fGXfr7/6Ng4aM9uOv7OhalUAmox2QHcFi6ebuXnzbuBycdlhyHDh/DOb+9TJCS7jo2CGSNmFEXBp7gIWSupq9fwxP2ZLWKDVesi3HtzWnPi88/ISFcx4mQDq9eH+Xd6XNGY0uIYyWaMVF92pDq72T4OpxaHM/V6NDrYcxDMVsjI3IbLffzCiP8v+E/1h36vj+ISNTnZKnbujXG4PJYUmkmo/3b0PDdTy5of7QAMHN1IQcMwdMKx4rBVSKdPfAzbWYMFOxpBiw49dmkUldpt7LP9RKa3J2lkU0wPKthHKVuw2RXSPB04JOygROlDOtnNau9O6lB33cO9t7XsSsvLURONKMiyTGVNjJ17JHJzepyQLRa99iJ33HwWsy80Y7EovLfUxydfBVKEjSqr48i+1mm8AIxYKK9I7bK99lIbs290UNJew5jhBuZcaGNAbz3nXVBBXlP7VuMDRVEo024nVJGgnaWAzfUKAW09y75L0hP8FbX1CfYfijPz2nqqahIEHFacHgOvvvgai998+bg5HmOxGC5XkOJ2aq65q4GfPy0kP1fN9D/OGYspXHpzPdPPNLPsuyBaUc0NV6jIcA8lUzCS8cd92sl6eiknpTwTakGDTWVD395L4+E6MslNuS6f4sKfv520dBNFBRoanAnueayJ86da+G1jGJso8NEruc37hr8iEJR56oFMvvs5xOtLvFx1sZX1v0NejoazTjPx8hvHL/Tj8/lQojrSiqQ2FefNJhGTUeTyiyzMvV9o08aioErmm6I9WogrCoJAD2UQm/gZt9KIiIgeY3Ns2Ra0Glr1tXq9yFWzLSx+VKR9ojduTQ06c5zxYyxcfqMba1oCvUk4IWHEv8P/Z8lPRVEoLS1Fq207ifVPYtiwYfj9fj777DPcbjdFRUXcc889zS2xbrcbp9PZ/PkVK1YgSRJvvvkmb775ZvPPR48ezXXXXQckg8/XXnsNj8eD0WikY8eOzJs3j06dOv1j111cXIw/IFNeFcdkEDhtWhNyVQfSwx3Ro2L5DgdHVLsw4wEVFMjFrR5HG8wiHq1AMERIy2sgHJbpZFVRUyvhralGF+5MnBj1TVHWbQoz7KTkiz5skIEVq0NMGJM6TvXV9wHOP6vtYMVmEXnoKRe3XpPGtZdqOVwe57X3vKxYHcIX1JMrGBCkE3vcCoq6s3e/I0mO/nOozc9V18YJhRWKCjRcOcvGXY80MbivnstnWqirSzDw1GqK8rVkZpGS+Pwzbr82jadfcnP2JDNnXlzLDZfZOHmAgVpHgmdfCLJhlYF8X382/P4DiYTSagXrh19CaDU0d9IIgkCBUkw9leTRnmBIpuJgAnNTGuvWrWPatGnHZQefP8zaTWGiYXj07kxGDzvWFTxtioVvfwow6/p6broijZW/hThzYstxo6PISFMRCiuoFR0dQwOau4LTQyWU/qCm/7CDDOivwmSLs3FbhLNOM/PGs6kbpAF9dJx1mpEvvw/Ss6uWjVsjKdf0Z2zYGubM00zc+lAjfXvo8Ppk1GqBMyaYuP/JJiad0bYC3V9RcaQSk2LDhxM9ZizYyaGIMAEaE2VU1Zro3MbY276DMfQGmdrEfgoS3VJ+l1DilLGPHgyihiNMPlXFhZe5aVjXgx6JPOLEKGULWo+ZLE9nIrUKa2oqGLC2DkugfYtkqlmw0Vs5mX1HtuE64sNGOqdfVcvIIcfGcPp29/PmU7sBGH+eAuI/p2LXGv5T/aGsQJpNg9sr8cuaCBdNs5KbrWpzsb78IhuffRPgzuvTU37+3YoQNquIMZJFGaX0ZRia2LFnJRDycfLYdexYl50yevL2B34Ob7PRVxiCU3eYm641thrAZKSrmHqmhp9ecZBOLnElhoNqYkTQY0KMJRB9GWQYIzQ44yz9OkDXro3HbYdAIMChw5uZNtnM4/cde47aF2l46oFMFr/joaI6zkkT3Pz682quuVbk1uuO2eDm64wsfmoXOb4+KbZLKHG8uTt4/HYL8x6r4dCRBFZDgsb2v6D40rC5uzZ3f4qCSDtVMRPPK+fhe9KaN8w19XFMBhVWstjPVv5d2ioqBskoCNPoELn3JjvffvMRN95033HZQaPRsGtvDFlWePZVFwlJYew5NXQp0VBZHWfscFNKMiMeV9BpWz4riqIw5+Z6XG6F2edbueEyO3abinhc4aMv/DzwxEp0kgW1qEZviXHjNVYuuTDpVy+72cGBlQX0pzuiIOLd4+Krhl3MnWfE649z8Y0OJp1ioriDhkmnmjhwOIY1lkumow/7PvOxixhGLBQIehBAh55oWMQfVE5I6CfxR2fH6ZOgdM9a3K50VO4cIn4NzroYw8c1cOjgL7gbVQRCEgkSyCQwxCzEiBJS/GSSRx2VVCmHceFAgw4rafhw46AaFQJxg4usUBd0GAiqXPgz9jFunMKXS21kJNq3uC6bnI3jUDqbt0c4qb+exUsK+XldBu3ywwzp78VujeP1JXhjiY+O7ZKbqsWvh4g3paNRi+glyz/qQ/6K/1RfGAqFcLokgiGZR+/O4JFnXXz6mYZnFm5n/8EENqvAo1cZmDQuE5dbJitXol7YhtEzqlmA6CgaLHuwpse54jYH99yYTsd2Gvbsj/HsK278AZlvfgoyZYIJQRBweyTiCYWyyjjjRxm48f5GRo9UsX75frrRH0huhLLqhjDxrPVcMUfHPXcY+Xp5pM3vsv9QDK8n+f8Z6aq/pd1pDZmZWdQ5JEJhhZvvb+Ch2zMozE/yuU+bU8d7i3LJy1ax7LsQ5eUSdc4oX34XJrOpL3vkQ5wywY8hM9amKm9+rpqEJKD25pLY0oVzzy5FY20EARqdIi2f+j9Bafu7GLFgwJRU4zWJzFvQxM+rwwiuDujlECNHnXFCdlj00lN0LlYzc5qVT74OcNG5FgSgyS0x/GQDF5+v5qW3vKz5qihlXRsy0MAPHxUwamoVp8+o5dwpJnp313PgSJSnX/Lw5nPZjBxyLKa75SotM86xMOPqeh6+M4OtO6N89m2QqadbuHKWjQeedAICV86yEonIvPuJn/OntmyUqHMkuPj6ehQgnmh7pYjHFfz+wHHboWfPngRULiJSGP0fSQu30kgZ+zBgwtzQgW8/dXHkoJ+3F6tSkgJ7D0Q5e1J6W4dmYF89pQdj9OzaUmj0KMJhmera5CTGn/Hjr8Fm7sXmz3p/4c3n2+7JXvSWh6GD9Azoo2fV2nQefMp7XDb4f8V/qj9UFJl4XOGpl9yIIkyaUctDt6UjaP5+9FyjTxZdVq8PEW1IQ0vL+ykKIoVKJ+qoSEnu5Yd6U1vYQFO4HGfMgRo1+XQkXWsnqi+nvdCNQqWYCg5QwX5UihqJBIb0IHu+zm0hUHkUag18/m2QdKuGaEwhLz/3hGyxe/dupkxIvq99e+r411J44XU34bDMRdOSnetGvYhXcpPXSvMHQAg/ndulPr82a5Ij/b4nmnjx8eTz0K+XjswcL8amEg6zm1JlCwUUo8dIQHRTo9uLGDUxUDkdIZa8B3Ylxj3zfqIwX908+QLJjs8pM2tJRNUc2WMg6kjHi4cs8tm8aisbNmxIEdL6O+zYsQOVSsBqFRlWqOH0C2rp2U3LqaMMVFTH+WlViLMnmVj6dYBzJpmZ/5iGAvcxQUdBEMgiH6NiYT876MMQIFnsddp2o83wMHqkDk+/nWzatA2zsyvp4WIcVBIv3sGaLwpSplNnn2/l3sebCEdkBvXR8/hCF7dendZCSNPnl1j3e4Sq2gR9e+poV6Dhqx9CzXHrmGFG3l4SPi4bQPIZFxXVv01CxuMKI04ykBDabuhSFIWELJFN61ynoiCSrmSTTwfMQrL5KKZEaKCGXFrvkI1Z6xgyoHV/e/JAHe8YwRk7jKV7GT07q5k0Xs/X38Spd0Qxm0+MG/zv8I8lP/fu3dvqz2VZxuVy8euvv3Lo0CFGjRr1T53y32LixIlMnDix1d8dddJHMXfu3H97vNmzZzN79ux/4MrahsfjoalBzY13u4gERfQHT0ryaP7hxzPJI03KZq9pJQniRIIh9EJq4klRFMq1u8mJxVn9RQHX3tNIfo6aS863kpGm4uffmnjyhUMkEnD5dDNz5zcxZ4aNaZPNXD7TyvTL6/AHZCQZunfW0ru7jnBEadNxr1oXorY+wcrPC5s7DjsXa5k41sgVtzYQj6qoVSqQlBPrdLrrnqe54rbJ/PxpHvsOxfD6pBQC5aN48Q0Pj9+b0ZyAm32+jYcXNDFkYg2uRg3GRAaNDTYm3NzQ5rk6ddTicEpcMNWCyShw1e0NCLIau5SHwdmXQiEdBEjEVNwxr5FnH85KWVzrHAkWLHYz41wzHz/ZRDZJ/gwTFrw00SjU4KmIoHG2AxWoVG3zqf0VKrUOKahm/Fhdq0nGyePNvP2Rjy+WJ5M+733atjNbszHMlPEmvv1SJldI7ZRMi7bHXtOO8poAhyxreOQhG5dfZG/1OFfMsjH5ohp++ayQ+S+7uWKmjTS7inBY5pd1YUJhmW4lWpYs9fPWwmw2bYvw6vwczpxVQygic+N9DYQiEjVVx9/52eRsQrG4sPuz6MlJzfY3YEJ0DubJhdt5c2HLymospvDNT0H2bSpg7pP1/LrCiaGxBLWsx69upEaqpIvSDzcNNFJPJCqzZ7OZTok8FEVhD5sppjtW4U8O25nH1sZf6U2nVscF9IIRlaImQghttpNr52S2/NAfmDbFzL2P/c8GuPCf6Q8lKVk5P2W4kVeeyeGZRS7yctpOEOXnqFjhSV30fX6Jp19yc80lNn762k8fhrboTDQLVjLcvekzaivXX2FGlhU+/jKIVFtAnqdfktDe7GbksLY7c04dq2X5vzxUBQM0UU8eHbBgx4+bqkookDJJF/XYTIew21TU1da0eay/Yvny5WSkq1K4gv6MK2baOPm0Kvp2NSJY/dx0dbuU3189x4KjwcuHH/6KvrEYrWIgbmoill7FWy9Z8Adl2nWUWPRUPv16Jb/j5u0Rrr91HbED/bDJyffKmEgjHqsiElX48AsvTS6Z1evC1NXKONmFBTtunPgUV+r78gdiSgRLRoQ0u0g8LjH7AguTL14NHF/y0+/3E47KXHpTPbtKY1w3x05x++RY7vbdUQb/hZ9v5BADy38OtiiKrF4fJhJVGDJQz/23HiNt12gEZp2XFAa4c56LXp2MXHqJhZEnHzvulRfb2PqDhOhNroc2IR1L40junfsjxV0lzjvDTOdiLVt2RBi7yM1lM6zIf/j7qCpAPKOKqKCgcueSHktSxCgoqNXH1/F5FG63yFsf+Jh7RybnX1FHudeBHQU7mRQ5R7Hux32osxrR2GTsFhGNSo1eo6Gqzo9GkDgS20KP6Ci60o9t/EZfhqVwSHZUurNbXM+1t4U5eHAHjgaFkT1Efv41zrefmciJd2yT/8rg6si7S3YwuJ8eUZOLRePn229XUnZISziiJDmq70qnXy+Q5Rjz5jlpdFVREOhDjXZfiljG/wT+E31heno6iqJw7+NObrjMjkqEwxVx3n65pU948kUXobBMdvsg1caVGJuK0UcziAohfPaDTJ0Gy39NMG1yGgsWu6lvkOhQpOH2a9Po1U3H/U84+fm3MLGIwlU3+zAqds45QyGscmOwyPTqpsZFAzUcJl8pTqozCyZya0ey8KVfMaSFSYT0HC6PtTrafN/DPkQluf344rsABv3xx0MAhYWFyIrIDx/nM+KMai6/1UE8kVzrB/XVcfE1DvbvVZOTKMEgWfHhJkQ9Ajp6M5Q9js2UZPx9oaGhVk3HeDdMggWzcwj8kf+pVTYQJYJOaJk0iSlRZCHRaucnQAAfNjLwqZycOUnPT7/6+Pi1XCaf5STiFJk8+awTskNF+SGsBgGzSWTd5jCXX2Tjoy/9XDnLxpffBxh5soHzz7KkJD6PwmgUuXKmje9+DvD6Eh9dS8LodQI9u2pTEp9HkZOl5vypFj79JkAkqvDZW/lkpatxeSQam2Q2bAlz7d0N3Hp1Gove9PDTr0HGjz7mT1xuiQuuqmPxU9kEQgpLv/K3mkgEeH2Jl/FTTmr1d62hQ4cOdOmZYMeeVXRRBiDIKio4QB+GJjvf41AEhDYHGHfGOtatyCQjPWmTjDQVtQ6JwvzWn4c6R4L0NBWnnWLkomscfPt+foo9ZVnhitscXHi2OWVPsGd/lJvvbeL1547FpKUHYri8dnbsUTNuZOsJjfUbPRw8oGNg7zRGDTEA/40NW4PaIONwSnTqYObWq+089pwLf1BBEmM0CjWtJmyaNNWcPATOvayWQFChQ18NFeUr0LoKyQx0S7l/NtJxUpt6TkFNxK8lLdaePOFYjBWNmSj1HqZIkdAIWjrRC6A5CVujW4Ust57sDwRlHA0Sd9wVplcvLblZMtb0tmkjWsPCBS8ydrjMlJk15GWr6d5JS3lliLnPNPHkiy7S7CKVVTIRLCSUeAoV3lH4MvZxy/WpTU+JhEJ5ZZzXFuSk+PGiQjUNe+N0FfoRULzUUUGIAGq7CzFopScnp8QGWkFLUe04Zl31E927i2Smq6moSlBVriK7fiRZR6cThKQg7k7Wk4jGeP2lN447+RmLxdBoBOobZS6aZmXdjxY2NcTYudfDkIE6Th6g45OvAgQCCl99HSetqV+rCXKTYIE/OsYtpFGbsZHb7pG5dEZh8+cTCYXr7jrMmnX78IUTvPZIZgtaPkEQePTuDHqNqqBTBwmzKSm8mp+r5pmHMrFZVXh9EtOvqGPCKAOXzrCxZmMYk8FITX2CA0firFgdor4hgXICjWNWqxVJkfF5RCqq4ik0HEfhD8g0uSVCEejVB2rqvM3Jyz/DJdZjMiuInrZjUzUaZI7ldrrQj63CL6QpWS3WyGrlML36KhjboMM5XBYnllbNrddZOH9qJk+82ITLIwMieq2acCSBWv3PpC3/seTnvHnz/u1nunTpwiWXXPJPnfJ/JSoqKtBqYP2WINpgFr3+IiAESTLagmh36tO24kxbi6m2N3Y5ydMZUgI0pe/k7uvU/LRWzcPPujn/LEtKN+DMc62oVbBnf4x7b87gpitl3v3Yx9mX1uJySwSCCrtKo3Rsr+Hltz3sKo1RXy9RW59g5JCW3HGL3vLy8pNZLUatBUHguUeyWP+rm5q6w4jaGJIkHXfir0uXLtjST2bguLWcMdHEeZfX8eZzOc1V23hc4eV3PLi9MqOGpl7XA7em8/KrYQoT3SkUigkoPsrK2hYfaHJJHKmI03NEBRGXiaA7nThx1OhxU84RpTTJ6xhX0bGdyGkX1DL1dBPZmSo2bYuyc2+URU9ms/yncErYG8RHnDhlyj5Ep46BdKM+8xDDh7fkY2sLNque0ooEz1zSdnX6ipk2Fr7upri9hh17ouzdH21WoD6KREJh/mI3Lz+Zzbdftp4gFQQBIxZ0KnWrxNRHYdALmI0iwyfXkmXXcuq0Kgb0MLNuHWjdhShRLU3qGizZKiZdWEtBnpozZtVQeiBGul3k13VhivLVmM3H3+mk0Se54nrQv8WiZSOD9StMvPC6h+svO0Y67/NLzLrOwazzLGRlalg0P43q2jjvfXSQhkaFwQNVPPRUmEPVu0kQBxQ+/UhFUSy5sffShBlrq4kcEXWb472QTIBmdbbRvlMu816wEkuIfPD8DgDKqw38vC6D08c0kmZXodEevx3+L8Fk1qNWhZl3ZzJB1a2zlq07Iy3e96NYuzlCVbVEk0vCoBf4+ocQ8+a76NxRwwdf+BCxtSoCB5Cp5OOI7CIzXeTZF0OI5X2opxIDbmxKOsR0NDiDdG692Z6augSVicOYyacvx8QwbKSTL3VgFxvJkQtpaFS4apaNhW95jtsOu3btwqCj1eIPJNV+Myx6dn7ek87D97ag7QB46G4bN1wlcco5Ozl9gpX+fVVMmZBFLKZw5sW1/PxZQcr44+B+elZ8pWXIKduxVJ2aFAdQB6iqjzLr+iAXTrUwuJ+OSERh3wGJWEiDLCskiLOH3xmgjEoJfiQlQal2PeNHgKjWolLFmTe/Cchvca1toV27doQjEvEE/P5ju+b3fOxwI906a9m9L9qsoglJ7ufTLqhh2hQLBXnHwp0ln/kJhRSuv8ze6nnGjjBC3M++L/px46pKbB0b+OaTTCxmEa0GhL90avu0dQwapOLD13NTrum6S+1MPL8GrxggkrOSGTM0zJ5hRKsV+Oyraha9eghq26HWx084AaRCzzMvefh5VYRD+zScxKkp/qiHNARvnYu6jA08+bCZBx/3UVWhIY08jGaImF3s0f6IKphOsdyjhXiOKIj0lIfwwUcr+X11clxu1pUu5NK+mBL+FtxYqdemJvJH458sCbg9Tm643M6lF1hRq4WU53P5zyF84QhajQoDFmJCmJEjR56QLf4vwGKx4PcrhEIyM6+tY8wQCzfd28ShIwmuvNiKyZjkAH98oYvV60PMvsBGozPBjh0yhwNHiEfriStxhGCMj74KYbcLPPKsiz49dCx6Mov83GNr0HVz7Jw5s466Aza6xsY1UycoikKjs4xvKvbSjzEc1m0iajuCSbEiCXHU5iCaAGgcJThDLs44z8P8x02cdqoRURSocyS4d56XvZssTJkeZuvOCKUHY+iNbRcHW4PH42HSqSZEUWTscCOnn2pkxMnJhN2Pv4T56QuZftEhSeoOIcn1Z1cycWRtRLJoKJAEGrxR9uyP0rNry/UgGJJRZAE1WsJKEA26Zhu0oxMH2UEPZXAKNYiiKOxnG3Exkoxz/9JtqygKtbpSsqLFBDJLuenqNHbsD9G+SAsqH516dyEjo3Wl+raQlpZJdeUBflwVJDtTlRxBXxnkylk2zCaR33dEUhKQf0VVbYKuJTqWvZOJIAj86xPfH8ISreOMCSbuesSJxyvx6rs+ft8ZwWYRmXtHBg/emk5ZVZwnFrro3UPHG+97Wf5ziPOnWjAaBO5/wsk9N6XT4w9BoSdfcLFhS5ghA1PX8h9+CfL79gjnXvT3gjt/RnFxMbX1CdJy4xjztrNrp0Lf2Ckt1KiNghlLfW9mX7ebrz9M+rQZ51hY+LqnhbAVJO/ZK+96EVAIhGTGDjNy7uV1jBlmoH9vPdU1cT7/LsioIXo+XObnk68C9Oqq5WBZnN27FOw1w7j+8jJEqxNBgITPTPfR/Xl3aVWryc/D5TFqDlrwNnTjlF3beHGB5R8b8/zfBp1OR+eOCW66Mo3d+6JkpKm46mIbp59iZOyUXcgNEtlKEaIgJrv3VFUoHfbS4IbXF2ST/YeIlyQpvPJWEy8/v5EC18nNcVucaKvUcqJaQbC6wX8s+akTDOgw0qiqJEc+1pl29Fi6xmJuvn8fby3MbrF3uethJ9dcauWtd6PkZKs5WKVwcP+e47ZDTU0NnjoPew9E+f7j/ObOwkfuVjj9whoumGrmnY999Cwx4mgqYRcb6ab0b17vJSVBg6mUUaeF6dsztZD26dcBxgw3MGxw6jtaXSNhREtCiePBSUB0IxrCFBWqSOzs1mpRVCvoMDt6kTPyICtXxWh0qBjC+BZUTCpBRSelF3vYTGPD8U9H9e/fn3BYITNDYMmHUSStzAdvWThpQPI7Nbkk5i928dX3QdZujNFfaJlg9miqCWTup1+JhE6zlV27E4wYrmbORalNNWq1wCvzszn9wloURc3EMa37WJVKYPJ4E5deaG1eZ9ZtCjPyzGo6tFNTVZNg1nkWenXT8dyrbrbujDJpnJFzz7AwfLCeMy6uJRKRUeuOvxNYEARkZHwNRmbf2MAPH+c3U9lBslhz96NOLjjbwpvve1nwmI3+v66nW2QYpj/ZxEcTUvEuRnTRUP5d6/Q5kKTNasexYrVO0KOoEvye+IV8pQNpZJEgTh2VqFHjdCqtdmYrisKLb3rwB+ChR0M8t0Cm0SOhNfqIuk2MnSSz9nepza7uE8U/lvycNm1aqxckCAJms7mZT+S/+HuUlJQQSURQh0VyEwVtdlZYE7m4RS2PP2xg4+b9/LhiN4os0K6dwHN3mti6K85pY438sCrEvDszWjwwn34TaB5nNhlFrr3UTn6umu9WBFn8dHbz5uSS6Taqa+NMmNrEt99J3HJ1nA5/qSQEQ3ILNcijsJhFMnNkGuq0qM0JHA4H+fnHt9ndvXs3h0q38M2HOTzyvJuDR2KceXEtmRkqTAaRfYdiXHepnVeeabmgBIIKakVPoZDMVJiwsGmzTCAot9rB+sq/vPjqjXTwDmcPm+hKf+ooJ0SAYnpixEyEEOWufXz0qZMVy3L58dekUMq5Z5h58v4MBEFgzjVe0kg6SkVRCGYcpF+/MNt2xUhvGIBP46LnST1OSJ3R7fahCHKr45tHodMJpNtVlHTQsPjpbK67p4EZ51iYda4VvV5k8/YIjz3volMHDe987EPQRwgqvhRndxSyIqM1SLz/qb+ZL+Wv+GJ5gGtm26iphrdeNOJR1eE/kEHHRN/me5Eb70ig2oO/40a+WZJDICjz8jsefvglxOUzLTyzyM3Ak45/07Nn7240aFpNOAqCQKFrCE888wOL3vIyerieUEjBF5A5UhHji3eP8fAV5mu459ZjgfXPqxLsq+7PYfZQQDHBmBeB5DPipL7tln9E4kqs9QSoCF1GtseWaSUeiwEJFOXY57IzoqzamI7ZmODjL8ow6f/nOO7+k9G5pAPOxr3NXRmnn5JMZs2ZYW2RnI9EZF543YOrUWT4RAeyouALSoiqBGazhntvyWT6VGhrLlsQBMwGNQteCmCu64NdKCJNyaKKQxxQb0aIyDz9osCX77VMvCqKwqff+LFYVHSK9mnhj0RBRSelNwfFrQwepMZoBKul7U3pX5GebmOr7++fkUBAwUoG/mDbHfbpaSryckXm3XPs+X//cz8zz7OmJD6PwmIWmXWhnqULasmQCiiT99PHqrD0+WMq6KOHGbn5KjvjznSi2TuUTvRkC6vZwiosip00MYOE1k/Y2MApw8EfhjefzeLiG+ppcErY0tq1OG9byMzMxGxU88aCnBbFtinjTTz3qps7rk1rFihRqwVOGWlg8kU1zLnQyhkTzcRiCjv3RsnJVLXaEXUUXUo0VO3XYvX2xbuzkZlX7OTLDzP56LMIKnfq4GsgYz9vvpDZ4poMBpHXFuQwZVYNn7+bmVKQuu5yK+eeZWTo6fsotMpE4yfG92exWnA5EvzqUNOeDq36ISNm1DqZux4MYHZ1ZYjSKXnfAslntt6ykzpdLVnh1sUtVIKKmCfJ+W23imz9XaBQygW0NFBNRhuSOk2qahzuMHNujuJw5xMNmnnhNR+nn2JK6UT4fUeYG+5tQJUwk+seTKl2HYImfkLj//+XoNeLrN4QYep4O99/mEaxfxRLnqjirdcrEDVx/Ikgk8YbWP9dO8wmkdvudVO7NQt9Zi0Z3VwM7KelsjrBk/fnMbBvUhht5ZoQp11Qm6QFMYh076zllqvsHD6gYmAsVbhHEASyE8V4FB8xInSNDKM+bTVzH4vTv5ee088JU+QYhVbQ4WUruuoS7rvezV02B1otxIJatPXdSWSVYrXD+VfWIcsgR0+s0ykej5Oelnxfrpxl47p7Glg2wIBGI/DIkwFyXaNSrtutqyB9wEGWPJNF5+Ikp+zGrWbm3Oxg8VPZDOiTmvi67/EmMnMTxDv8SnE7LWUVCRrqTWQ09sMuZBJVImxmJYVKCSYshAhQTyUmg4qHbjXx/LOrKQ6f1JxgiCsxai07OPtMmR9W7mH+IzY0mqQg29adEQLxMBec1Xrn3d9h/MRpvP3aWn5cFSIvR80FU808cV8mB47E2LMvij8g07dn634lFlNYvSHMqmXHOppUqmRTQVuIxRR27Imy5OU86huS/IDPPZLZ/Pc9u+pY8nIez77ixmwSGdRXx5ffB/hieRCdTmDC6GSCWhAE3l6Yw9V3NvD2hz7OOt2MJCl8+nWAdZvDJBIyJtPxr4+KomA0iLz8VBY33ddIji0djbP1wnS6ksvmzTuaxU17dNVRXZfghTfc3HCZPUVv4dq7GzhpgI4XH8tm2XcB3vrQxxP3ZnDdPY2UV8aZeIqJZW/nNXcy7T0Q5fJbHCx7J49TTvdiJwPBlQmuY+eXI1Dv1HHzfU7m3pmG3aZCURRWrQ1z/a0BMh3Dk9N85YO46uYNSRLQ/6IFtFqB2661caQizoNPNVFbn2DtpjDz5jcx/wk7e3ZXsPTzA/i9Ik2+KCNHqogmZD5YnJ9CjaNSCVx3hYV9B9xsXNJI2h9iRTWUkfcXgouoEiY3T8LvbyDhS6Qk1zuHh7FVXIlOsWAjAzeNRAihRkNNooKq72OcenYdD92ZRrfOGg4eiTNvflKj4fZr07GYvFTXxfllUwK9ru1Gnb9iwYJnyM6FL9/LI82u+sO3RbjvYR81DRLbdkdRiQKnjNbz2e8aOsu9OcJeYkoEEIgSwmaKctfNqQm2tZvCvPCGmxl/0fnYVRol4DCj4OMgO8mnI73koUhBiYa9ZTSwF7PSepOBRjLg8YAlTSLsyGiVgx7AIthRFIXs3L+T7EuF0WgkntCg1yus2RTigdttnDQgGavv3R/lxvsauelKO4/enclp5ziJb0rdu7kMh+lySgWvL0xvfp9ve6iRS85vfW0SBIGpp5v4cJm/TY0NAL1OIB4/9u9hJxm4YqaV/YdjfPWvguafTxhjYvP2MBdcWU+6Pek7hw1KFlXMtrZp//6KeDyOIAjElAiBrT05aex+rr7cyIB+Gg4civPimx4umW7hmkttzLimnt93RDnzLIHKI5uoqVajlvXEVSEGDBRY+FQmRypiTPp+B/3kUS32NU6lDhOWlPcgrsSQEgImzFhJw4MTETWd6Y1eMNJ4uJQb7qhn/qP25j1HKCRz3T0NOOohw90bi5yJ3mekUBDxRl3sFTYiqpJcpf9/l/w8EdXa/6JtaDQadIqVhBQkLrTNh5ggTveuGu56tIlnHsrk0fuT3W6xmMLbH3lZsNhNRrqITiNyxW0OnE0SZ0wwcd0cOyqVQCxOysZPURQWv+Plq3/ltegaKszX8NQjFq69NsKEqU1cf6WRGeeaUKlg6Zch6h1/P84uSYAgYzWBXt/6mEtreO6phWjjBqIxgYZGmZ2rOmAxiyQSCvG4wvlX1XHdHFurjmf972Fs0WNJVkEQsDr6MOnc7Sx7P6N55EVRkhxv//rITwfveGopowPdCOJDREVvYUjzMQyY6M5AKnbvZcGiRh64w55yzreWBAjUZGAWNCSUOA77dq66Ws2t1+VzyQ0Oflyxnb59R7PghWeO2wYAjvpqIlGZ734ONAey5VVxfH6Zju00WMwin38TYGBfPaedYkJRFEraazhcHqfP2Ao6ddRiMYs0OhOcdZqJnl11dO6oYf6i34iUdyEjlEpY7TTvo2sXFft2imzaGuGkAan3rMklMX+Rh3tuSuPyS0ysWFOHusJA+/q+LZySWbATcRTzyRcOZk63cP8tGXTqkLw2terExE4EEkRjbVfBBUFA8puJ6wI8dFsGdQ1xFr0a5tDf/A2AoEpwkJ2o0JAp5KJRtDio+kOxUWlzhC2XJOF3MS3JyVXdYlgyrXh2hdm2fwu9h+WRXXhMoc5okOlREmDDNjObt0bRG/672W8NdXUBEnGFYEjGZBRRqwUeuTuD6VfUM/eOdE4eoEcQBLbvjnLDvQ1kZYrkZgtUVkexmQW+eD+PLiVa7n7UyZYdURK6GEq49cUzpkQxWWR8EQXRVoWmwYZJsNJJ6U2gq4NATGLPPomFr3m48Qpb8zFkWeHR51wM7K2nbIcWNw3UKRVISIiI5NKOLPIxCRbiQpRzJtu46g4Ho8bMOm47BAJhvH6Jbbsi9O/d0ofW1ido9EZROECiPkKDM9Hc2fBnbNkRoUeX1E3hvoMxLprWNp/ziGEaPn7FzX5fIwZTglefyW35nptEXn7OyqUX7sfoHkh/ZSTbdT8yf0GMjVvLqaxJUJivYtoUC6OHGnj3Ez9TJpiYfKqJWx5pm6bjrygvL6ekg6bVsRm1WuDO69M56+I63luUQ1ammnhcYeVvYTYuL+Kbn4I896oblSjQpVhDTZ1EPN5SpOIo6hwyGpK2sslZHNmrZ83GMF99maBIyWkuTCaUOHntEm3SwkSiCsMHGVp04kNylPTGK2wseMVNcacTU7AcPHQQP335CzGiZFHQ4vcRJUxN1houOk/PGy+YKKJzSjFVEARy/X2oUzuRSLToclEUhRgRQgGRUCjJaacLJot2NiGdMqWUoOJPjon9CVElgqqgiqcezKDWkeD+u52079cd6choxp6xhtx8BatFoKpKJuI1EHRlECdOo7CWLJ2RWn+MgwcP0r179xOyx/8FhMMyF55j5utPocDfG0EQyIx3gLoORJUweUPX8dITyYJiMCTz6bI46uxKJk5U8cR9BZx7WR3fLMlvLg4IgsCpI0388rmeC66qY/mH+WzbFeXCq+swx/OaN6eKouDHQ5hgUjSQEio5QHdhILl1o3no9t24lQbsnu7Nm94u9GE3m7D47OT5hqBBi1t0UKXbRa+SBOlpJgx6AX9Qwed1nJAdevfuzcdLNNx8ZZL3+KqLbQw/o4r7bk6jyaGm6E+b2pgSRSw+wLefZDXHtoIgMGSggeUfFDB6ajWvzs+ie2cdB8viPPOSiyOVcT5+PY/uf/KVe/ZHmT5zDVnVI7GTCYKErEi4aECLjmJ64rRtZMjgdL75SuS+uRs4fCh5rsxsmQW3mbBYjFjsMlMnm3jiBRfjRhm47SEnM883kJZ2/J2ORzFmzBgef1RiUF89n7ye1+zLRg8zcvF5VvqdWsHbHyqtigtt2BJh9FBDii8fP9rI9fc0MvPc1jf8b3/kZdZ5Fvr21PHwgiZem5/T6lp6/Rw7E86vpvSAjiOVCfr10rH/UCwlVrdZVXz4Sh6lB2L8sjbE0q/8PPlAJl6/TDQqU1dXd9x2KCsro2uJhtFDjeRlq9hf3vbWVhAEMuwaXv2Xl7l3pPPCG24cjXGef83NR8v8DBmkJxaDA0dizJ5u5afVIVasDnHuGRaMRpHzLq/jnhvTueoSe4tj9+iiY/xoEwcOJxg9SsWWpfXYpVQBvHgNGHPtvLdE4svl1WRajMSiIHiyyPb2R/vHtIRNSOeQQ016wYlNBPyfgRAFjFx5m4NrZtt48gUXV9/ZwPpvizCbRM4+He6/I/nR0gNRzrqklgmjTS0Ezo7izpvNTP7xMEpDFnVUECeGVTjWCSkpEjVpm8k1RPE1KtSxju7KwJSJCaucySHDBmJhNdkUYiWNAF4SJLD5i+jSuZ5Lrnbi84lo1ALTp+l55F47AFMnmZhyUS2N9SIF7Y9fG6XsSCm5+TK52Wr8AZmzLnTSdCiDsE5g2ce59Oyq48yLa7n8YhNL/nWIDMcoegqDm0UFBUEg0ODl1LN/o29vFfl5ag6Xx+nUUcPppxhpX3DsXdq0LcIlV/jIdA6hlK0pFFIaoJ3UAzt57Pvjd3+FT93IZbNM9OiSxohhcfjb1IHClddfftx2AOg3cCT79qwkK0dkzsykz1MUhZsfbOT9xbnNo+lXX27k0b2HyQ4mYwxJSSAXHOG9V1MnWH0BmZystt+/nCw1dqvYJhewoihs2h7hgVtTJwfnzLAx67pkgjsUkvnoSz+/rAkjitC7h5ZoDM69rI7zzjQTCCqYTIkWx24LarWauBKnC71Jj7dHOlLAa3OrweiHsBFBas+Lr+8gHJW5cqaNF9/ysO9gDJtVxU/Lc1EUgYy0ZANBIqHw6NNB7OSwg7UUKZ2xk0mcKNUcIYSfXiTpSWJKFD8eytmHgEiEEH685NMxJRGeFejOxk8N9PxlF92KTciywsGqAF2KtQQcZmI4cOMmhB+rkk4x3empDGHDhvUoavm4BUH/rZ3+kaP8F/8Y3G43eoyo0oK4/JW0i3ZtNbjwWY5w5+UGHlsYYldplEVveRFFaGiUmHiKkQ5FGt54Nod2hckNTSKh8PZHPi6/1cFbz+cgijQnFACOVMTpXKxpDor/iknjjOjSnYjV3Xn3cS1vLK4GQOPJJ2aDqpp4q8piTS4Jd6Ma9GHqHEnequNF+aFydJ585s0/yH03p2MxH+vmUasFhgxoXZwJkor18l+UZW1yFv6dAxh96m7y2sVJz07g9klkpotE3Eb0ggGv0kRHurOdtfRmSIvjAhTJ3Xh+UQVN3jhnTzLh88u88LqP0gNxLNoo1TmrsGUmePxWI2eengwi596Rwb5DdZx57hknLPqlUisYDQLLfw7RoUjDe0v9tCtQk5muYmdpjDSbyJadEV45K5sffgny/GsezjrNxKihBrbviuLxyhgNAr98XtTc/n5Sfz3Tz7JwyfVlbP0uTna0hAhBGs37GDclxpatkO8YwcWXrmPq2REuv8SI0SDy5bchXno1jBhI45ufgpR00CCIYAzmt1mNsYc68M6SSmZOTy5G08+ycNoFNRTmq06out9/wED279hKxN2S5xaSfIIqVPhcWkaOb0KnGLG5+qBNq2Dz9mibY00bN8nYycRE8l4d3dgHlGQXr5M6LK3QT2SRR7mwB7WgolDuhPjHmJtPcZFZpCfoilIX2Ui7HjEkJRdZhiWf+jlnkolgSKam1k+dMxNXg4r8Di2P/19AXaWDtCyFN5b4uOlKOwBDBxl49ZlsXnjDw1W3N2DQC1gtIq88nU3PbslF1uuTmH2jgw1bI/ToquOZhzKZNKOWk07WUrO6lkylZbLIadtLfl6CpU8nuwrPv2QD0r7BJFRhlISMXNGRDrGuvLuglDeWlHPGRAOSnOzcOe9MC1NPM/LSIhc2XHSlP1pBR1yJUUMZu9lET2UwaXaROkeCNRsjPHZ2/+O2g9GYrGDf9pCTj17LTUls+gMyV93hIC9Hxa6qBvSODM6b7WT5J9kpScIGZ4JLb2zg2UdSRysNOoGaugS9urXeYVJZE6c6UoeVPAYOI2WE5s8Y0EePYHWCO8mNlW9J47nXnLz4eFbzaKMsK3z2bYAvlgf4+NVcdDqRcMhz3HbQarWtis1B8p6XVcSprIlz6nk1KLKCwShy6ggDOp3ItCmW5iTAwSMxLrmhnmXf+Zl+VsuNfnVtnMYaLfl/4sYSGgs5d85WurgmpPg6BQWNpu0Cy/rfw5x/dtvJ5TMmmnjvUx9S/PhJ7QF2bNmJjIwBUwrnkqIoHGY3AbwM7AoffJSgSOnc6hSJIAjkScVUc4QOdG3++xrKaKAaPSai4RiTzwty1RwdiuqYD+3OAPawmUwlj2wKERFoEKqh6AjPPWXm+ZdDfPt9lKgvToMvTP/hfdD7hxJPuChsJ9C+vciRMolIBKSEgKiLcXijG5HAf0c920A8oRAKCugai1ust0F8TBxxLLbYsCWCEDWQ2d7NC4/l8eYHPi67yNZqjJeRrmLMMCO/rA1z6kgjH7ySx/gz3NAAfsXDQXZhwYYJK0048OAkQQJFUdAKOnLdA6lT1pBFYfNzphLU9FGG4qaRcvYTxEPPARFun2hgUF8LDz/bBIpCt04a9h08/s4WSMaRtvRe/PjrNiaMNhKOKIwfZWDx214anYYUqQWP+Qjz7jC1SgWSnqbi7Ekmrr2rka4lWjp11GC1irz6TE5K4hOSXY1vLLYw55KtoA9x20UaPl5WSqZZxG4TKauMM2Kglk+/9vP8o9l8+2lLf3rDvQ1cMt3Cc6+4+X5lEItZoNYR52BZBpOnDzohG0CS506vE1j8dHaLIo5OJ/L9RwVMPL+Gex938ujdGYiiQCKR5Nucv9iNQS9yqLyOS6ZbmTDGSHammoJcNZ981XLqZ8/+KOs2R1j+YXLtjMWV5iaCv0KrFTAaRM49w8KwwXqqaxOce1ldq7z93bto6dZZwxfLAwzso6dbiQabTcXmTRuZMmXKcdkhGo1i0AtMPKeRpp2d8UuVKLRe5IwqEfLy4ftfgvyyNkg4ojBtsoXB/fUcLIvxxXcB5syw8uLjSV7/s043M/2KOiaONXH6KUbMRjVTT287bu3XS8eh8hhPP2Jj/K5dOPZHyIq3QxRUxJUY5bsP0TmzA6NPmsDWnb+T8JsQjF4EUSFOLEWAJ9dmQlYHj8sG/9cQiQosfM3LiJP1fLsiyPlTLeTnqlstQnbvokOnFVrlHz6Kwnw1IVUj21iDDj0BsYl6wx7EoB1MXmLpNTz3iJnTTi1k+IQGZEe35g5KCQkBAR16iBg5iVHN3XDZFNBB6coO1vHFMomiaD86J/IhCus/qGHoz/tYusSGySjia9SjjWsp7nT8U7Ilxe3wN5UDcNFlLkLb+qFR4px9fYCeXXWEwzIej0RGmooLZwgsfWs72d4+zbQckpLAaz/INbPtXDbLiMcrk52pQqUSGDKpkh9WhXj2VQ9er4SjUSbemI5IA/ltTJtYhTTUiqZFYTSuxGgUq9i608Bppxix57uRK+VWuz99ihuVqDphGpD9pWv59v0C5txU35zb+HV9mOGDDSmcnFMnGVn0WjXuHVbSEgW4VHVcPlvfopGqV1ctG7YkhX9bw6ZtES4+38Ydcxv54eOCFmvre0v9jDzZ0OLnJqOIJCc5gK+/p4GLz7fywmNZSBIs/drPa//ysvCxLO582Mm0KWZWrDn+nIEgCKhQk/7HVI5KUJMV75BCHewoF3j88b3oTRGC0TiD+mjZd0hi9Fm1nDHByIghBg4ckHj/4yj6+q50VNoRJcwRSjnIDkzYCeKlE71JkOCQso0wQeLE6EA3silAQMBJHbvYQGelT0ohQY7qEWpLCNd24pC4lQuvhLdeF+nD8OZnSlEUGqllF5vowxBqolocrhOLE/4O/3jyU5IkamtrCQaDbQawPXq07JT6L5LIy8sjILq54Xwz1dWw/tudFCdSxyg9OKmIVnDHXVrCkpohAwwMHWTgUFmcxW972b47ysev5aWoiqnVAlfMtFFdm0hWMaeYeeN9LzddkXwgI1GluaUYaBE0qFQCZrWJGuooio1AbDg2DuBrsHPptb/z7SdZKS95IqEw5zo30bCG4k4SlbUn9rj5/X7yol3Ys28PI4e0TFxddpGVi66to0ORGo1aIM1+bIyxoUGhkTrakarsbVEysDhG42g6wtCrK7n9eiv3PelEMAUpN/+IVK9CUAQERWjBF3QUoiCiiplY9WZHVn/iR0moIdyBqZeUsvCx9GZ7/RnF7TWk2UReX/zUcau8H0VJSR+aHOsJhCTe/tDHsndSxzZ+/i3I6vVhrrvHwfDBRt5emENutpq5zzQx8zwrn38bYMHcrBZJC1EUePnpLMYePIw1o55ueSKiLs7WnREanTrSBR3tGsaw8nUH339eCWIc0V1AXqw9rsydXHepmscXujAaBdyJv+d/C0eVlPMW5KnZsSfKB0s+5JHHHj4uO2g1MpfP0fHCgk30V0amcGrJisx+dlBEJ/YrWxk2VEUkEqN0z050dV256Y7drPxay+79MeY9HqCyXAAh2fWZaMxAS+pGpQcD2cNmrGTgpoEcpQijkLoABvBgsMaoCx/AEatFUARkJAyYKTINpne/Or5ekhwJ++RbM5//AHMfC/D4ozIqRUV+nhlbiQajYKF33+Mn9/+/BAGRRFTg2VfcdO2k4bRTkpuO9kUaSjpoEAUjdQ0Jlryc2l1hs6pY+kYew8+oYuY0K1qtwNmTzBgNcOOGbSSUAJnRYtSChogSwmXfS9fBHixpquYAeflnmYwct41wLIbJkUFBvAcIkOXvRWOmg+lnWVCp4PF7M1CpBF5520d6rIgOwrGONY2gpQNdqVXKOcIeEsQ47cJqenfTsXbt6uMWADzllFP5/puXePGJLObc7KBjOw09umopq4izY0+MB29L56dVYby/l5BLOw5s/50BoxoYO1aVPNfmCFs3iZjrhnDL9QfJauekb2815RUSu/ZIrN3sYeLY1opICi+/EqE4NgCp6xZysv++6vrnZcPvURHTi0yZ5kFUuUnPkMnJVzj9FBMfvZJMfAaCMtHo8Qvh5eXlcagsRiympPizw+Uxrrq9gasusbHjl/ao1bBqbYiHn3URDrcc4+xcrOXcMyw8+pyb/Fx1M18gJBOfZ13gwlY/JDVhKEpMOsXM5hX70HsGNK+RajSUVcaJRuVWE0v+gEww1HYyLxRWKMrXsGtf+QmN9NTX1iCgJY8O1FDWLLJQxSE06MijA+ecWcYD80LktaJoexRaxYjTcBgl3AVBEDjMbtRo6MeI5o2J1Jjg5QW/46OWLCXZ4a8TDPRTRuCkjiPsISaEGH9GlLEjjdx0YxxbYx96CenIWgl97zhqrRp7ZhqCkEYwljx3Zn6yUPlH2MHBfV+gjvBfiqQ2EA7LlJVJaGQDTZoqIpmHMdsTxGIQcRvYdyhp2GhUZuWaILI1yMkDjKjVAqUHYtx4hb3NYw/ur2Pv/hinjkwWz9sXJ/A6mjjMHnozJGWjKykJdqp+Y3/GNxiC+WjMEdShAPhT3zVBEEhTspBsDRS2j3HlJRayM1V8/WOA2voEGo1Ag1MizXbiY2wPzn2e6dPG8tq7tZRVxpl2hpnXFmQz8WwXDlcpisWNIKsJxMMM7Nt2smpQPz0790TJSBf5+bcQbq9Mg7MJRQG7VcXNV9oZ9EdXz9BBBlQZFVx6oZkfV4VZ/lFec9FflhU++NzPM4vc/LYh1EI0aNXaEL+sDXPoSJz6xgRrvy7EaFRxqCzG1NlNpKW1Lmb3d2hoaCDNriI3+1j8FQ7LvPmBj+9+DiIIoMjw/qdevlsRZMTJetZtjnD+WRZWLSvCYhZxNCZ48Q0P3/0c5PlHsnj6wUxufaiRj7/wM+McC0aDyNc/Blm9PsTKzwubY9vEv2lG0mkFBvbRIQgCRQUa7rg+jSdecPHk/S0pn776IcjQQQbUaoHKmgR9bCI2+/Hbo3Pnzvy2Lk5uoAuxjHIGtJNp3FJFttKSUsVp28OjV+u4/0k/JqOKtd8UpsTTN11u5+IbHPTsqmPoIAMmo0hWhqp5miIvV2T/4Tg52a1P6xw4HGPH3gg7dkdR6aMYepayde9+xJiJGBFOHX8KapUKwQ4n5w5CrZaxmRMkJAWvVyEejaGSk+9a9Y7IP9bp9L8NFquJskovag18+W4+197VwIxz2qbPUMlaNm+W4OrWf7/3QAxNzExfhuHHzZCLAkye5KWs3EX7dirGjcpqLrzef5eZB69vomcwSRfjVOoIEaSOcnorQ1rsHUVBRQ9lMPuCW0kXjhWIMqQiLDXZXDRnNZNOU2Ft6EWMBgL+wHHbYcbMa7jtphUcqYhRvs9AnpyFI2sTsy408Pyrbn5YFSI3W8UXywM8cKeNjh0CPPfiSsIeA/6AjD8eZGRfNZfNzOCHVSGW/xwkElE4cChBbbXAOWfq+fyLOFrZRiwkkCBOJYcYyGgguRbUU0UQH2o05NKODHKpp4oSeqAoCh6hEX/eLj561saN9zi575Y0rrvKwIKHtxGOKvhwJYsVCNjJwIsLc0aY+J/nxf8NPB4PWekSxe01pKeJbN0ZYUAfPbv2xhg2ODX+UakEvluayW33HeSnFaWEggIlHVvSWc06z8oFV9cx6VRTi+JSnSPBtl1RbrrCxnOvKJx2YS1XzrQx4mQ9jkaJ519zYzKKvPxUdovjlh6IUVEVZ/oVtaz4tDAlMXvNbDunnWLiursbyMkSuWyGhRWr3cdtBwAFmTgx9LRsEgKQkChIdCPP1w6HUs3GTbvRYyPmgrdej/P+Wwnypc7kkIsoiLiUBio5iIKMTtQRlUMUUoIHJ/vZTk8GcYS99GdkCs9/FvnYlUx2sI4BSpKKxq94qGA/nehFtWULalMTP/6ko480OuW9EQSBbAoIKQEaqUMj69FpIRQKYTS2/r1OBP9Y8lNRFD7++GO+//57wuG/72D4+OOP/6nT/q+DzWYjI1vilqvtpNtFilZXsDVYT4G6CEHSUBuvRZTV9IuNQ1OvpUo5zLQLjpCnzkOdMOGUtThq3bi9ckry8yiumW3jjnlO5t6Rzvhz68hIUzHjHAs+v8y3PwXYVRpFrRaQJIXLZtiaxSNKD8SQA2YKKWI3m+ii9GnuvtNhpOyghmGTq5lxjoX+fXTsKY3z+rtBggG45VYd7dqncc0dDfj9fiyWtrtg/gyVVkUAH2K8pVMKhmTmPeFj7zYdo0YkkIQYsipGVo5Exw4qKvaZMMvpOKgmR0jlbIwpUaLZh7nwXBujplZz7aU2nn4gC71eYMDIBuKHYyj8m84TJVldqfcHSBBHhZtVa8Nce6sHu03g0llJAY6jiERk1GoBr9t1QqJPAPfc9xSTTx9Cml3Nmq/yMRhSg6FTR5q44XIbb3/ko8EpcehIjKdedPHV9yEK8lSEo0qrim+Q5PTr2F7DOy+kNQeAdz/SyOeOOCElgFEwk6bkgvNPfDACRHVuhg1Oo8nVxKB+GrZItWTT+obVIzoYNzz1/HUOCZdboqH++BWvY9EQP/0YRcDIVlaToxRixEKYAI3UUkhybDRNyWXruiB3P6Dw6kIDp0/bTdl+HV1PrkEMWWkXHELeH6MqYSXIAXaSATRQQ/Yf46NaQU8/ZQQuGogSYhtryFEKyaUIBYVayvHqahjYW2HrJhUadKhQISCgSnNh1MtkZR4bKRPFZGLoobvNPHtfJtmhbhiLFWLROAigaYVY/b+AnNxsAuEKzjvLxFc/BLj70SZ6ddWx72CMQ/tFstLVvPeWvdW/VasFzplk5v4nXDz9UAa52Sq27YpiN2vw6/bhiZRhNqiw2aF9ThyTTcWiJ44FKjX1CSzZQdRhkCtMSEoC1R+LczyWVMX9c0D0xjsRipQurXbY5dGeTeKP/PpxJq+952HPvhg9rce/gPfr149oNLkJ+2ZJAaUHYpRXxRnQS0dBbphHnnXhD8gkikppcAfRB2yoa7L4ZEkZX6PDS4iTGJNU+XRmEWuMsmFLCC06SgQju+JfM29+E/ffkv6nza3CbQ82EaooIJF9gM/fTufauxqQJKVFcae+IcFX3wfwudRkKjICAu6El27VQyjAgg83wZCX+nglE8YYm7l+Xv+Xj4qK469qq1QqQmGZB592Nm+iFUXh+nsaeeeFnBTF3rEjTAwZaGDYlCr8Abl5cuAobr06jXhc4uLrHWSkq+jcUUNtDTRVm7DWD2nBhyxnVTL/4Qw+Hxxm4aIVJJoyiIVVeFUNaIMy9z3RxPy5qRt7SVJYvyXMyjVhzjuj9XXvo2V+OhVrOHAkjiRJx69mqYljjmYRyt1FPK7C11SAGRtO6ujPSJqox+NV0OllvMEmjLTevSBZGzn7LIGfvv0No6uYCGF6Cb1T7S6o6ZY4mb2WFez9/7H3nlFSVG3396+qc+6enBhyzlmQoAQVAUUlCQoYUTFggFtEVBRzwIQRRAQUBcSMIFkyknMcmBy6ezrnrno/tMw498zc//F5n3etd/2991p8oKeruut01TnX2dd17e3dRzu5J4IgIAoiaWRjkM0cE3dQYVfw9NMROoavrpr7TF0VqFIURIN2Hp0awGqOohBrkmRPvuDE55UxmEClkf6r+VkHHA4HqSkKTl4IIFuPMXIUPP+UGY1awOuTuVgY5c5H/Hz1rZqFyz2MHWXkjbnJnDybIERt1gTR1axx3WNbWh7Haql+Rtq1VvHNrtO0onOtCh+FoKRdvA9kb0fQlPDiUymcOGXk7ScvkS23qPm9TacZMcnB809VJ6iuucrAzAdjXDO2kCSryJkLUSKRyN/qijl27BBarUC/3jqefiyZ73/1MmRsETqjyKzZDoYM0FPpjvPepzHuerScNYsza8VOAAVFMfIKYjRvqqJNSzWvPJ1SRSYWFEV5/Dk7t48xMfKaxPNjMQssWu7h9x9ya1Q+iqLAbaPNnDgT4aFZFbRtpea2MYk5ZNFyN+UVcX77JpvMdCUffu5i7aYAt4ww0aKpmldmW/jqy0+5/4EZDb5+AJ/PV0PD2h+QGHdvCRNuNvH9kixUKoFQSGLJNx42bAsgIPDUI0mM/stclJ6qZN6sFF6c72Tljz7G3mDitTkpXDG8gLUb/bRpoeb0uTC9umkJ/CWR1LyJiqMnw3RsW7vCtdweQ6kUauhIt2mhYv5HlcyYW8ETD9hIT1Xi80t88ed3+/LDDPLyo8QlWPOLn1snZdY6b33weDwEvSoks4uPFhiwmGDwjUeQFT6S/C1QCWoCspfKpBOMGBOiuAwaZal4/5W0Wm3QGo3Iey+l8uCsCvr0SOw9DHqR8J8JfK9P4u1PKhnQp/b6HY1KLPzCh8MuoFbHMVsELBaJ9EYxygugTaQHCkGBJEmI8UiNZKJCIZCWKuD2yPg9UZAVNGkuU+Rs2H7pn4aAX0Jllpl2hxVRFPD6JFzuOFkZda+fAb+CQwcESstjNZIFl/H0iy4UjpYoBAVhpZurr1bX2VUI0KubBsnggj+LcmNEiRIGhFpFEpehERIay5Jcs9pRLWiQy7JYtryItlIGhVykrOxig8ehW7duyH+aH4rlbZGQ8Mf9PDgrQCQqM6S/nm07okx90MeTs8IkpchMu0+HRJwf1wY5sSmHo9uDdLyqgEfutfDK0ymolAKrf/Lz6rsuPl8WoYWiDaZ4KkbBTFyOcYBtxInhkMu4yCmyaEI2zYgQIo+TRAnTtocXh6sYgAH9VTzxcMJXJD3VhcMZx2yRiSUX0jRThU6lorBARO1ohC8UJUYUm1HF+fNnGix/43A4yP2zRb/1n1JXv67IxmQSsTtr7+e1WpEFb9rYuivAhNsC7Ngd5dqra74nyabgwTut3DCpiBdnpdCtk5Z4XGbdlgDzP6rk4but3DSlBJNRwanTMabP8GE0+QjHoshCnDVLMmrFyrIs89I7TqaMMyNDLZd4gKa5Krp00BAISFwsiBOXIg0ag8uIE6VQOEtbamu5+2UvbttJTFo1J3xniXn1dKV/lXyDR67kVPwAZRQmtGvlcioooQO9EvsHOUGeXuA4Xtw0oTVx4tio7e4OiQKQVDmLI+xCkiXCBNHoYjQbdISPphuYPgfyD5pJq6fYLJumnOIA4XAAWQGHDh2ib9++f2s86sL/Gvm5evVq1qxZg16vZ+DAgSQlJf0tgue/SKC8vBylmNjkCoLA7CcsfPpFJU73KVwOBR2lAZj+LB+ukIvxUkkPaTBiNDGZZgpNCbkC3DBmB1t/Ta7VlpKRpuT46RD9rysn6tMz45lK5rxip0kjNb+uyKlyxPX5JebNd3LqbISZD9p4dJYbo70HJsGKRtZyjqNE5URWRtL4WPWplb49baz+ycvzbzgoKZG4c4KJeydbsFkVHD4eRpYF/H5/g8lPpSbMWY6Q7Ull0+9BBg9IBBvhsMQ1o+yEj3Wgg1ytPxeKBThe9AeOIoEcmpBNJqc4iEMuI5NcFCip1Obh05cwY6qB26aVsuLjzBok5ZwnjTz32Em0XgM+2Y1RqK3DFJIDhAnhxklLOqERtPhlL3nnYN05DenksHbNedr2cLD80ySUSoGVP/rIzVKxb1ect998h8dnPtbgeyIpKQmNRkG/Xro6g3eAe26zsmNviJdnpzB8YhEP32Xl2LZcdDqR4RP/M8H474VGO/8IcdNNWr5ffoRcV59alUiVqiIGDhD//C4yFwskrOlB3EV2LHJNA6O4HMeTdoJH7q8ex+LSGBf/DHLbdGh4FbhCZaPCIdGY1lzkNABBfGjQ0YV++Ei053XkCpROFY8/uYEN273MfdrEtEd9uOxausv9agQeOsFAR7k3f4gbMFniOF1lVe0CgiCQTDo62YCXPYDACf5AREQv6hg8CP74Q4SIjjSyqrRQfLYK2rUMsP+YhUCwCL2ueuG99RYjL7x5jnxJoENmS8qKnASkAEePH2zwOPyTkJaTRjN1MfdMTOhkTrvDgigI7N2qpXusL3b+qGXA9le0baXmkUciJJk9lFeG+XZVHF04jYwWRbRpKbJ7f5DxY81cN8hKq+aJeSAalblvZqKd/v1X0ki2Kdi0zcm7H2zCUNAVs5SK0pnNyu8rmDC6ei4L+ZS1HH4vQxAEjBoNjXMUvDw7hR7X5CNJf2/5nTrted744CVeeyaVtq3UNM1VMv6+UsaMNPLTsiyUSgGXO86/5hax6vsAgkKiWa6K/ldGyclUs3r1VgIFaaS6O6IWNAiygIMyJLkclazm2Mkwna++RPfOiQDv5NkIBr2Iz5xHLBonJ7MRo0cmjMqefDhR4e72xJl8XyVnjqmR7RkIcoz9bEWFBiNmSsknRAAbqUhIOEtV3DC2kkvH01m/JcRHH0pUOL1/axyUSoGvv/Nx/HSEh++24vZItGmhqkF8XoZOJ/L4/YmKo5eeqjk3RaMyq38KEg0pSbIKzJ2ZzOjbnZhLO2P8N+LToc2j/1WJYPjuSUbuvM3AndPLsDtiWK0KRl6TxGvvV3LzHcXcP8VCk0YqjpwI8+kyD907aVj1k5flqz1M/DfzgB17g5w8GyEelwmHpQYTn5IkYTLJ6FMqaNtGZMGrqdx6xx8cPanGELNUVdytWHmMsTfrWPjpedLknFr3Z0QO49YW4fbKBEQ/ds7Sko51fqYgCKSEm1KkPs/ByO8kyemo0eDCTpQoneMDOL3zNI3IqbFmKDMg4Ahw1+2n6d+z7o3h9Hvj3PlQBXfeZuSzL//e/fBPwfnz5zHoBXwe6NInzPQHknn0GTvl9hhJ1kTbdfcuGl54y8HOn3OxWhR4vHGWrU6M5/hRJt74sBKrWcGHS1xcLEiU7g3pr2PSWBMrf/Sy/IPqJGe5M0YQX50xECQ284UlSj7/LJVlqz28MjuFWc+eJTmYVZUYl2SJWEoBc2fVrvbLTFfy3BPJfLDY9adefcPJz6KiIt6b/yhrl6sxGmx8/rWHvPwYzXJVrFlcnSBOTlLwzksprN3o54m5dha8UrMKR5JkPlnm5unpNj5b4eWnZVk1NquNslUsW5DB8IlFDB2QqKCVZejcXltvy/eMB2wcORFm8jgzh4+H+PaHEP4zTdBi5LqbTrH222RaNFVx6mx1VdOwwTreW7Lub5OfarUapyuRSE6yKXjt/Urum2xhxNDq50yrFZk6yYpCAYuWe3j3pbrNNh+6O2GAoVIKfLDYxSuzk1nzi5+sTCVpqUrG3mDk+TcdfPZ24h55dKqVB/5VwYqPM2oUWgSDEhPvL+XqfjokSa5qJd2yI6F9JwgCI28vRqUUSEkSGTfKxIqPM9h/JMx9M8oZMlDHoWNhTp48AtzaoHFwu90oZCWqFCcd2iQxeHQRb75s5sPF5xE1JXh8Mo1yFMx/TE8kqmHefCfRGPW2QaelKAmFZWIxGVFMVHNmZSg5dCxM+9Zq9hwM8fI7TmY+aKu6X/wBid5DiwCBW8dq6HeFjoKiKL9tDTB9qo0f1/s5uakUz9oUSlL38P2PKprm1l6z4nGZDn1KUSsFkjKipGd0b9AY/OMgK5Ak6NBGzeHjYS4VRvlipafOymIAfzBOI1d3rh21n0/et9Cra6Iq2eGM89Tzbv7YK2NWhSAGYkxD3sX6O1KKS2NURt245IM0ogVF5CEho/g/dG1cNlL9d+gCGfhJyB54cWGtx1m7LsTjcVJSrPxxuIyg6KYk+yRTxqv4baOaonM6lu3I/LMtvwxFOB2jvSnzZh4nmnKJlBSBlgMLcLjiqJUiu/4IMvEWE0k2BffcbmbUMD19h5UwYHAezop8Du1XkFbWi1RlCpfipwjJIbrQryquMGDCRir5nKF3txivzk1wFbGYzM59IQ4cDaHRyNwypQxbEhza3KhKBiMUkpg9r4RNK5OxeXpyJn8fu3dtYsSIGxs0DlarlbPnE3Nq21Yqlq3yMOjmIp59Iol3Frq4tR7poQ8/DdI40IPV3+5lxkO1k+TXDzbw3GsOFix2ce5CFKdbQqmQicdh0VduCgrjRBxmOklXJoojggmCs4BzjL3zNE8+amLyWDM6ncjpcxFeesdJnx5aCopj3Da6fi7k2qv0vPKeE5NRRED4W11BAgpcijKcQgFJsWoRGIfuHMZ2Z1n0hIXWzVUMvd5HY+8VNc5rFmx0lfvzh7ART4st5OcJdI8NqbFvVggKWtKJXfI6MsilgHMJHex6kEw6DsqIEyUnN86h36sd6MNhGVW8/s4MlaAmIoeRhTg6nfj/P83PzZs3k5KSwiuvvNJgcuu/qI2KigriITUHjiQ0bJYvj1BxNhW9ZMWIl/Mcp4XcEQNmCjhHZ66spZmhFfToitvz7sdnmTvLWuNvX33rJf+chtRIM6xyKmFXgIDlAL98WbOi0GgQeXl2MmPuLqHHkCKUl9qT9OeEbBGSsNC76r27o78y81kXqWkSlZ44KqVAp44qLhZFGT+1lB6dNeRkKwkGpb+l4aHV+ZAUUOhx8ujsENt+0mC1KFj8pR//6Wakk1mjykor6Okg9+IUB7gknCJJTqOd0B2/7OUSZ3BSRpacToqzMx8/58ehjrBhc7gG+XnTcD0bNlXy63caTgcP0VG+ooZYb0yOckq9i9RIFs2F9lWvGwQTHejNGfkwMWJkOnqTt+US05/M447bdXzxjYfSQgUEjSxdtITHZjza4IksPz+fdi01ZKbX/7iajCLRGPz8m585jyVx+5jqDUuSVUF+YbRK//Wv8PmlGtqvv2z00bOLllefTiUr2curr2yjcaQTJqxECVNpOkdK2xLmv5zC8dNhWjRTseitdAaOKkQyHKC8KBuztxkqVDiFMjwpJ3nvdUNVdqvSFeeWO4t55F4LFXaJoxfONGgMACQpwtibtHy7sJyOsSs4zl5kZHQYKCIPHQY6Uv17NaI5HdsU8MVKL1HCZNOpTn0ZURBpqmrO1JnFrPnhKCVn8tE6miIgYqeESipIIRMNGjpyBVr07BPXsWFTHCFsoBv9EhkxICZr0KeKjBxczvPvtWDeghZMvrmQuJT4reOSSFZ6FrZ2zRFEAc7o0KGn8GLDxf3/SRDx8NR0Gw/OKmfFx5mkpyroMbCC3MqrUQhKxKCJw8fddWbyAXbviZHsbsuihaeIaL1oDGoi+gImjbMwZZyFO6eXMWqYscaz8exrDq65Ss+4G6vXsWa3q7j1FgMDhx0kfKY/SYHmzH2xgGZNlFzxZ3UI4n9u3w6GZPoOcfDNUisWs4Jg8O/p1wQDblb+6KN1czV33GpmwWI340eZGHWdga+/97LqBz9HjkioKpqQmlRO87YRxt6sJRiSWbspwJChGgTZyZdfbEXQBRFVEnG/DqEiC8lnoaTQi80a4+bhRjq109CkkRJBSFRUjLmrmIGjCnj+X8kUFseYcH9CJ27mHC/a891pJKQQkU1wNC4AAQAASURBVMNUpO6nexOJXr3DFJZE2bNHJqOsE9ZYooqnidyaC+4TZLW5RIYqg0aVPalQbmv4GASDhMMyrZqr+OCVNCbcX4paDdPvrb9F8qq+Ot78sJL0FAW3jzFjMYts3hFg3nwncx63MbifjqtvLmL1Tz7WrUlm3JS9lORbUDqyiQtR4umX6Ntf4v03rFXn9Hgl9h4MMWKongF99ImqObOCguIYr79fSVqqgiSrgpQkBeu2BGjZTMnTr9hZvsrL+JuMqNUiazf6kWUYcY2BH371oVAoGhzgiqKIUily2zg9B4+Fyc1WsWN9Gj+u8zHjgTgEE9V5UmkWslCOJTXC4YqdNJfbYxGSkGUZJ+Wc4TDW8mROfJdFjDxM6NFQu9PiMpQRIypLnLaRvrhxECdGE9pUVbv4ZA+t/hIEh+QgZkGDL2gnLaX+ZHhKkoLmzRQcOBRDrxMJh8NoNP91Of4rjEYjbq9Mkk3BA3eYufvRMua/kMqaX3xs3xOkY1sNpeVxZASWrfKwe38Yj0+itCzGxPtLeHl2CmXlMWY8X8FLT6XQqZ2GWEzm+199XH1zETdeZ8BsSvxGBUVR4jEZjUaA/1B0UukQGDfFSSAc5dCxIpq3lqh0/Y7oykDtysKDk2GDxXrv6RuHGXn2DQcmg/C39L+XL13AnOmJODUYlPjqWy/9emm5fYy5zgTxsMEG5n9cid0RIyU5sVaEQhJ3TS8nGJSxV0rcNdFcpy6oWi0w5gYT36/zEwrL9OmpxWKq/162WRXkXYry3Dw/vkoNhooepMdtlHCJyjwTXa4s58YbFVw/pLpyUKEQUCrqd1mvD0cO7yEQjPPAk+Us/yCdnfuCPDejbl396wcb+XGdH0mCWKy2RIfZpMDhjFNQFOXrTxKE5jVXGRh2axHJSSJPv+wgEJK5b0YZc2cm07yJmhdnJXH9hCI6t9fQt6eWiwUxft8d5IE7LBw/HWHw6CKGDNAxsI8ekJFlgesGGbjmKj1ffuvlqzVeVnznY8nXXhrnKPH64nz3ixe1WkSlqn8e+ndkZGQQk2JkpKsZNqGIe26z0KqZBkHwEJQCXDlAR7INXnrHSWqyghUfZzD2nv8cc2nUiQ64z77yMmywgRNnIjz+bAVLF2Qw9YlSPvs8zJdfVtCqnYROBwXFEUQl7P4xuwYx/uhUG1MeKeWe283MKbyI82AaKlOAprl1kwUKhUDnLuB0xfB6ZW6/c3yDx+GfBIPJiN/r5retAd5Y4ObnLzOY+YKDT5e50GpE9DqBa64yYDQIvPWRi4EDRE5sLMOa14+pt50Cqx2NWsDvVqIub44+/SRpLQqpOKrFGsnhi+UneWSqXKeh7uvv+GnkTBj6nGQ/EhIgE5UjREn8c6ccR2n1oFYLeCsVaCqaIcVide5BYkQQETnEDtq3h6KKhksBHTlyhD7dI0y8OY3bH7jAlu+yGD7GieJUd5rJSVV75Fy5JXmc4iKnMOaW89XnmbT/04RRkmRW/eTj8688TLy/hB+XZqPXi6SmKLl3kpmFX/g4tTeLk2cijBy3iav6aVm3MUwzV+86E/6N5Jb8/Es+856W+eYHL5+v8HBVXz0pySIKhYDDFWPjmkY15lutVuTNeTauPVFGaFdzlHEdFXZ3rXPXB5fLRWGxxHsLK1nyjYcXn0qhvCLGvU+UEZdg9kt25s1KrrEWffGNhz2H/JgEJ7qiDgy58Qgfv2OjS4fEuFy4FOWR2Qk5peLSOGUVccxmkdbN1Vx7tZ7PvvQQ9evoLPWv8bvGiKI1xIko4K0PK/l0mZtoFPr21DL9XitdO2qZ+4YDn7/+Od/jlThzLkrepSixmPC3HM4lJKIxkUvGw1ziNGnKdOwxO+FoEM0xNQ/dJ+OOOsgKdKrzvCpBTaqQxciRDr7/oBFivG7CUY0WhaBAISuJ/odAIUqEIF6695Z46amUKuKzoCiKwxUjrK6EehrGA7KPkODHEDWS2yhKo0aN6n7j38T/GvnpcrkYOnTof4nP/5cQRRG3U+DhWXYcJRoySvvTUdBWTWAROcQx9tKENugw1ltpZItn8suvJ5g7q/q1vPwojz4eJD3cikhSPtGkfLy+GONvMNYZMAqCwGP32RgzyUn7YOM62zndshNZFgkW2TjqKMJgEGiaq0KWEwHniKF6ftkY4JGnKzAaaXhLHyAIcZKSRcLlJsLnMuk1JI/bb9WxalWU1EiTOr+PRtAiygrSlGmc0W2mtWcwCpS4cdCTq9FEdInjZMgJteLj+fsxm31MGm+suuYP3rKxfqSf0ZM8HBQ2kmtKQxGwIuvdCDYnRk+cZhV1Vyw2oQ0nOUAKGdjCjVm1+iwXSxyUlkvYC83k0oKS2BkKCwsb/BAXFBQgKhIVmfXh9LkIDofE2k1+fl5e08zl4XuszHzBztL3M2q06cqyzMzn7dw1wUxRSYwFn7k4cyHCsgWJzP4j95swWtzMf383olGF1SIyY6qW6walEgjKTH+6gqaNVdw2rYx+vXVMvMVEud3NosW78Pplru6o4FxBlK++97D3cJCL+VEuFcZQqeC+yVYOH4+w6qFdDRoDAItZT+Mmaj4RCsmkBToMZNMcLVqUqKoMhy5DFbbgdRexbEEGTToXYZJtdd4zAOqwjQt5Rfz6bSpHToRZseo4+w+FKdprpHt8YLWztyxxgj+IxUAVM5FLSyp1l4hbykBSEKmworRLtG3h584xhXy+Opvn3mlZ9TlTZnQivQkgg/dAjBOuQ7SgE8diuxs8Dv8kWKw6CoorGNxfT0aakjPnI8Rdlqr2c4u3GfNe3c7QgfpaQarXJ/HdjxFySCdeGaPvxDO8PtdGYUmM196vZN7rhUhRBS+pnXz0eqLa1x+QOHwizEuza29MDHqRV14w8cQ950j3diS7dABTpuzGlGWnc1sd/nAMt+zEItTefPplL3pMpBd2ZPzkrRiTZC7mnWvwOPh8PlZ+/T7XXKXj3YWVfPaVB49X4oNXUxk+sZgxNxh5YVYSZRUxHnryPJ/OT+XKXtWE4H2Trbz8roNvvvfw4stJ3HR9JkqlwLm8CE/MLqJwby6us3r+9aq7lri7ySjy9aeZTLy/lA+XeHj5qRSMBoGnXnQQvNCIDCGFuByjJGM7X31homvHv5BfIYmbbz+Ocw9YYpkIgkBz2vOHr4IUOiIhkZTacG03u92OJMlMv9dKo2wVNquC8aOMOCrrlylxVEqEQhK/bQvw+dce/AGJq67U8+WHmVUtcrvXNuLRZyoYcksJQ/sb2C2VUyAUgQid26h4dlZ1+9KZ8xFum1bK2y+k1miLu2uCmRlz7disIgZdIsgPBOMcPBrE51Ny7UA967YEWPOzQMf2agb107Fpe5BlqzxcuBglJcXa4HEAkOKJNXb/kVCV3uiwwQYe0ZcjBxIkaoqnHRtXgCH9PEqVxLny/cRjIhISMjLNaEe6kINbdmLEhgoVXtzoqJuIcgkVVLqjnGQ/HehVI3COyhFCBIgSQSWrKbccJbV1OY1zupOSbGLz9gB9e9ZNaGzYHOLMSQWyKkxKMv8lP+tA69atUSogM03BFys9LHgllWdfd3LzcGNVRR3AO59UsnVnkPkvpFZVQ+89GGLMPSWoVAJb11TrNiqVAreMMNG1o5bHn60A4NipMI/OqeCaq/QcPRwhWhSp09hCkiXCUZm25UPxiBWU5J1k4KA4O//wM2++l4OHTuJwR0lJqn/TplCAQgR/oOFVLQAnju/jzVmJ++PXzQFGXW/g100Bnn6sbuIPEk7mPa7Jp2dXHZGQyNmTIjp7a1r0PMelwhgD+9RPtrVrpea9RZXIskCvrmo2ba8/FisqiSF5LajLeqJIPkmoyUFimihxl4o0e1NMgQ5s+uY8GzcVM2SAHpNRQWFxFIMxo95z1oft237C7VRw6myEATcWkpairHccC4qinM2LcsOkYnRaAY9PYtyNJu681YwgJCqLNBqBHftCrN8aQBBArRJo0VTF77uDqNUyaSlKtu4KMmR0EZcb+2xWgbYt1Wi1IldfqefpR5MQRYGbrgeFwkksJrNus5/f9wRp1ljFsMEGBEFg4i3mGpXwz73u4JYRJr5a4yUlWaBVqzZ1Xkdd0Ol0oITz+UFatFRy/RADL7/r5O7brASDElf30+PzS0ydZCHJlvjiWq2Iwxmvs4I3GJRwVMaY+kQ5x8+EEYCPlri4cZgRrUZAr1egVWjIzL+KC+rfWL8mmQdnVfDGc7Ya53N74ny6xM/Fswpuu9vF8Ou0bK/cgzqeuHcLSzQUl2sJhUUG9KrW9QuEJEZea+CdT1wMHDiwwePwT0KPnt3ZsMrNzCfDNGmqQaMRiURktu0KMfJaA+X2OCMmFlFujzFqmIEvFqQxfGwxjgMG0iq7IrgSz4lODnJM2MVHcw3ccK2R+R8UsmLleXyBOJOmlbHo7bSqRIEkybz/iY+ju4xk/VkR31Xux362osNIBrmc5iBZrd2s+NhKu9aJSnOvT+KpF8/yyy8xyt3nsIVza8ypReI5NEle1LEIH72dydi7G6756fP5sJljrNsc5dVnkti6M0wkP4dUueZcKAgCTeU2nEn7he+/Tq9RdSyKAmNvMOGojHP0eJivf/Byx/jE9d0wTMeiLwJUuiSyM5VkN5ZY+F4S3fvbsbjrnm8FQUAVTOKdTyu5cCnGryuyq9acJJuC8opYnYkmgCcfM/DYXRdI8WSRmdmkweOg1Wpx2GW+/dnHrp9z2boryDc/+Nj2fQ73zSwnO1PJteOK6N1Ni1otsHNfiN7dtBzakk2vocdweBRkSSJTHi4lK0OJKCakYG4bbWL1zz6enp7MczMS6+wfh0LMfdORkFMK5dYgPoOyH0fOTubOMTDq+hyUSoFfN/lZutJTtc8AuPE6I4tXuOndrW499o+XuikvlzFbZZJsDU8MyrKMRi2BHOPaoXrum2Jg4p3FhBwKWtMLaywFwnBS3o+J+vfEFimV48fLEEPGet+jQYdf9pJGFif4gzSy8chOfOkn0FpCCWNtlwZ7mQCyQOMcRQ3D0tcWVPL28+lMfdhFceAiceKo0ZBCZhW3VaA5hs0oUOnw4/MmYsP/DfyvkZ9paWn/R63P/+L/DIPBgFIf4fgxaB/tWUtDQS1oaS135TzH0dUjZguJyeevP4fHG2fg9eWEw2pCqkqMsolQ2Emv3iLdOtfd+rH/cIhPl7ox2WJc0q3H4GhFciS3imSKyBGKU3Yxqr+KgtJyZoxPYtyNJjQaEWdlnPc/c7F+S4D3XkrlwsUor75X+bcCXKVSSVaGSKC8EUVcIFio5M03wyhQkVEP6QugRQdRLSPGiWz4fg/lXj8t6YhGqBncCoJAhqsbb76zkdvHGWp8t7at1CQlwePTzFzVX+LMhVLSkhW0aGpl2LWxeq9DLWiQ5eqNuCmcyak9XpT+ZCIUkSxkUK46wZkzZxpMfq79eVlVheahYyG6dKh5T8iyzKznPDhOZqLpUlLLDblnFy1jRhoZPrGI8aNMdO2o4WxelA8Xu1AoBDb+HkClhGSbgs1rcmqQSHdNsKBRCyxd6eHaIQZEEZ5/08nG3wO89FQK/a/Qse9QiNkv2/ngczeL38lg+NC/TtQ2ikqijLmnhJ6dNaiU0KOLjjunlzF5rJlIrOHVDm3bdefl5+fz0P1G5r+3DbWsJYgXcz0tIlGNmxYtEiTENYM0HFjpq9O1HSCq8pHbKHHdndpp6DhHzfY9QW5/oJyj7vUoA4mKZTdOING+EsJPJPcoM6ebuOG6hOPsomWlLFkhsWNvkKH9HLRr4eO3HSmcu6jHF1AQCkU5edJO2FNCwKPAjJUokXrbYf7p6NS5F1t2nOKuiYlAzOWREKPV855G0OE415Rxd1zinVetVWTW8dNh7p7mxlLSFUEQ0MsmBFmBXi/SqrmahfPT+fBzN+985GHTthizX7Lz1PQkDh0L069X/Zvgwf11xEx28EKYIBXuELdO1rFtZxR/MMZJcS+dpWr9HICwHOSYuINcRVPUMQ3K8qZEjKcouHShweOw9pfvMerDPPdEBteNL0YOaVDJcV58u5Lvv8iqcjgtLY9z6y0GrqzjGg4ejfDNp5m0bFY937doqmbN8mSuGpGHsyTC19+LfPODl24dtUydZKkaT4tZgVYn0KOThjmv2lm5MJMzpwSy5eYggFN7kSdnaujasSZhpdWKrP4imR79T2AoSkFBYnOeSWPslOLDxR1TJzV4HHw+H3qdoqqSXIrLDB2g585Hy5g81lTnvLxwuZsl72WQkaZk/seVjLnBVIuEEwSBt19I47qby/n++zjdrhBJS1MzdKCBSFRm9N3FeDwSCkHA54enn7DW0gMTBKFKdmTd19l4vBJXXF/ArIdtrN8a5IE7bdx4nYF5b1eybnMMr1dClhMus1aLiEJl+1vro88vUVYRIyNFyZKvvdw7yYJSKdC+A5zddRhNzAKygM3TDF/IhKX9cULhMDZHR0xYMWCu+jwteoJ4yaUrx9hDqpxZ67vE5CgOKmhJV0q4xB42kCM3R4ueSqGMgLGEyTcr+W3pecw6DdeNr+SV51IpKivjmfkt2XUwHYczXIts8HjjLFoSomXlYA6rNmIXAhiNdbfH/5NRVFREp3YaDIYEaXPhUoxObTU1XLnzC6Ns3RVk9Wc1f79eXbX8vCybm+4opq6usWaNVWjUAv1GFtCpnZpJY02s+M7HvGcszHp8PzodqK1+RBGCLi2G8ja4cJJBLkpBSZKcibU8nd83beXNN1KY/bKTrz7KJDfHxOi76q+w27w9oUsXCEoJHcT/QUub3RknO0OJKMh8ucrHZ1+E8fsgM1NgxqP6qmfd5Zbo0EaN0yFTkCegdTYiP1pA3B7munQD5y9Fade6bsL95NkwSTYFV/bQ8f5nLiJRmQuXonXqpz7/pgNlWSvcTXfw+ccWunZMkJrBoMTr75Wycomb5s4euCoy6T/sIAe3ZTDzeTuduk3+29de6faQkiJy601Gfl4XIi+/bhei7XuCPP+mg/VfZ1cR4uGwxPufuXl0jp2356Wy8fcAkQi8+2Jq1fzqcMaZPqcChQK8PoFP3kile+dE/CnLMj//5ueplx08fI+1zrnrobusTHyglO+XZHHmfIThE4rYsM3PkAE1586jJ8P8cTjE68+ksH6Ln0sFUYKBhpt8OJ1OmrQQCfjDtGxqIBCUKCuPMWmMieETi5k6yVKr0vX+yRYefaaCJe+l1/ruc15zYDIomHanhYw0JXc/VsaOn3K59b4SRt9dzLBBBk5vT1yzKMqkpigpLovRs0t1bH7sVJixt7nRV7TGFsmhA3Dw20JcmhMkpWt56LmW2CurY5nL5OfBY3q05mv5/Jt9+APS39LB/SdBFGWiQoRukYEExe1MfqiU915Ko3WL6vG6f4qVF9928sU3LjbvDBEMShQrj3AmfBqTbCVODBGRFK0FmyWCWi3wr+lm/jU9cfyaX3zcMKkEq0VEJSo4eDiO0pFNprdDFSGkEJSkyzloMZBCBt7MQ6xbk15FskMigfzey6l4/aW0bVHImu/ziF1qSnKgBYXCWZp3DPDog2Yef6qSGbM96AwNX//S09P5eHsAvV5gxjQbN4x3YPF1q5OwihGlcSNlnXILAJPHmBm/oYTSdf4q8tMfkIhGZAQB1qz1c8/tlj/ve/5jp4rHF+ebH7zs/Cm3BtFZWharkpiqC00bq0AbJOaR/xbxr1KpSE6R+fiNdJRKeOVdJz8uzSISlTEbFTxwh5V7b7dw+HiYuARP3G+rKvpq3VrJorfSuPW+Um641syeAyH+9VAStz9Qyk/r/axcWNNAukcXLSs/zaT/jYX4cVGmPocxnIZBMOPI2Mcv39pq+Gz07qZl8VeeGt+3SwcNdmecdZv9tcxGV3znJS1FQWqKgi6dlZzNa3giOBqNolTJ2CwCrz6TxJCRTgRHBi3IwCpUFyao0BAiWG+nT1Dw0qqVgnM7XOCvW3/ZhJWzHKEzfQkR4rxqP826VfLN+1YaZSfiktLyGPc+Zmf/Di2//hpk554ylErISlcSCMcZ0k+HxyOgEX1YpBRCBDjMDlLkTJRWD23ae9i3DwyYKSlwk5JSf3v938H/2o77uuuu48CBA7jdDS9T/i9qw+PxcP31CuSYsl6tJYNgIkYED64qd/Z/h1/2UlYq0/nKUvoMK6DLgBIMzub0lAfTItadDFd3sgqGsHu9mSMnajPp8z+qZMFiF09NT+LUzsYc2J7G5Nn5XEzbhEd2USxf5Gzyej6ebyMtTWTOY0lMGlsdYCTZFDzzeDKZaUq+/dnHnRMsaLV/TwO2VZteXHWVArR+2tEDDXoUkhYUcSJy/ex/AB9qs49bbzGgsrlRoyWZurPqoiAi+K2cvVDTVe7TZR4UsgabTeaZVx189a2XT5Z6mPhAGS5//Z8ty3INsyRRVpDkb04K6chIXJBPIGrCf6vFqyD/ArMethEKydz+QBlLv/ESiSR+97z8KOPvdHBpbza5wa5U2KU674lbRpj4dnEWL77t5F8v2Nm+J8j1Qwz4/BJTxpkYPtRAhTOO3Vmz3cLjjeMPyFjMIm99VMkvG3307q5hy5oc+l+RmDR7dtHSvLGKHXuDLF1Z8/mXJJm3P3GhVApcN8jI2hXZvPZMKlf20jH7ZTvJyVkNHofy8nJiEZFVyzT0lq+hM1dSzMU6r1eSJYJJeYy5ITHOj95vJl88Xed7ZVkmmHyeiWMS7y23x7hxcgk/rvez5P00li420/taJ0qLGxUJ9+7O9CU9DTp3Ffh5o49Pl7lRq+CZGTYWvpvClAcr+H1PkOyMMFNuKeKFx84wuNd+Nv68i25tLrJ7g57lKyGpTQl2ipH5+y1v/wTcdPMkduwL4fYknqnmjVVEtNWborgcQ+fP4ML6tlx7XZAeA8vp2K+QCaNBcfwKzFJioQypXLRtU3O5mzrJTG6uwPHtORw+HmLY+CJmvlBR6xn4K+JxCEg+9svbOMouknP8LF4Sw7e7B118w+ks9ecsRzjMDs4rDnLGtp7i3PV06hFD3foMRam/owyZCHlVVJQ1XNuwrCwfvU7AZlEgxQUKCwS8wRizHrGhVMDiL72MutXBg4+7sZoVxP4tqXCpIIpBL9QgPi9j264gan2U5Z+k8OPSLH74IotB/XRMeaSUfYdC5OVHuWlKMZGIzNGTESrdEj2vzef8xRDKP426IkkF3Hpz3XOaTifSqXuMWNfNlDXdQJn5MAqUVFBApVhBr969GjwORUVF5GQp2b4nkdnLzFCwfkuA/r11vDjfWev5XvGdh937wvTsqiU3R8WF/Bh9etTvfN6kuUxGkxDjRpn4/otsHrzLymP32dj1cy5PPmwjEBQxiEbuGF+3q6xKJdC6hZrXFzgZOKqQuTOSWPGdn6ceTuLoyTDvLvLw64octn2X0Ne+oruGx+6zEYnAvVOfaPA4AChUMq+/62HrRiVvvSHx7U9+3J44gUiEdleVMOejIma+U4iy13ZcpnOcPg4Bt5pMoTFGwVJj06IRtMjIBPETI8YhdhCQq6tPPHIlR9lNazqTKeTSTehPJo1x48CuvMSAm8spPp1BOKCgQi7Bn3yOeU8n4pcfN6SRmxXCZGvPfU+3YebLOXy4rBEfLmvE029kMu6+DJpmDMTSQ0VWrBWR0P+ertP/TcjLywNg1HVGzCaR5au93HNbzftw8QoP0++tm0RPSVZwZS8tew/WHb8MHqAnEpE4dTbC8dNRvvk0E5NJoFFHJ2t+UPLHtlT2bkll3a86Uq/aT0BXSjZNq44XBRFzRXs2bomTmqxg5vMVjJ9awvmLEZau9NT6vEBA4om5dnx+iaAfIpGGmzq0a9+LbbsS1Zetm6vZdzDEuTMiL89IQv6jP5bTg3Fs7s3UyQoenVWJLMvsOxTi28XZbFyTxcfvG6HZaVp08hOPy3Rsq2Hhck+d8UE8LrPqRx8er8S23UE+fSudT99KZ8L9JWzdGag6xuON8+S8CnbtjRBPz+PnVUl07Vg91+h0Is/MtHDVcD+VQjlmKZnSS2pumFxM21Zq1v7wNqdOnWzwGADodSmJGGt+HP+BzsTLUzl0rObvK8syc9908O3irBq6yBpNQg85Lsms+tHLtCcrWP1ZRg0DjuQkBUveS0chCnz6ZloV8QmJZE+PLlo6t1PXS4AYDSKXh7RVczUTR5t444NKpjxcym9b/WzZGWD60+U8OKucSWNMFJXGad1CjSCIKJQN3/Dv3bsXvS6CSi1w83ATX3/nRacTycuP8fj9NiY+UEphcXWM73DGWb7aS1FJlEE3F7F5u59ye4yd+4LcPq0Uk0Hk+y+y6NlVx+IVHqaMt6BSCSxbkEFpWZwVq4KYKxMGn0GXpmp9vYx4XGbCHS7SiwaQHE1UhomCSEo8l5aKPrTrfCWlFWqa5xTSua2nxnGvLzgPchSbLZucTCVr1/7c4HH4JyEaCaCSNWgEHRX2OGNuMNYgPi/jzltNSJJAn246Fs7P4IcVqdwyWkRMqaANXekoXEF6sC2vv+2vdezQgXqy0kVKSmN06qDkwXv0WJqVUW47iPSXIhcLyQTx4cPNVVfqahCff8WMaTZKymPs/C2VVoPyOG5ZSyj9DNbkKEeOh1EGkjh/2ERaet3msXXhwIHdKBQygYCEJEEwKKOox0A1QphmjeuvedP/KX8W+0sI/OHCABV22HMgjMMZp3F24txXDVDhFsvrPI8syzjDHjq31dYqxtHrRfYfrr9y/vCxMPiN2IUS+vTpU+/7/h0nTpwgOTlR3PD0Kw7atlKj04mYTSKl5THicRmlUqB7Zy29umqriM9KVxyFCKkpSq4bZKB5UzUP3mlh3D0lOBwyQwbo6zSP1mpF7p9soddgH/0nXEDusoPTlo107SnVMhgut8cpKY9RVlEzObXwzXS+W+vjxsnFLFzuZuFyNzffUcwfh0J8/Ho6FpOCawYY0Kgbzp0oFAqMegGbVcEvv4XQ2Vvgw00SNfWuM8mlkLoLMGRZxme6RIsmSqJJhcTl2km1y9JJFpI4zj5UqNDmlPHT1yk0yq6+/ow0JWuWpJPWJIBaoeDg5kac3JnLszOTCARk7rovRI/4EJrLHUgRMsgRmtGV/viUDnoMdnLibBh9JOEZYIglU1pa2uCx+E/4H0eYdru9xr/u3bvTtm1bnn76abZu3Up+fn6t91z+91/UD51ORyAo1dvOfhkiCnToKaOw1t9kWeYCx5GiKuIBLe+9nIohbiOX1jWCFEEQaB7szVer/QSD1RP53oMhjp+JsGh+etVm2aAXeeReK4s+MlKSvJcwIZo2FRnUX8fx0xEG9au7CvXBuywsW+XFaBDRav7e7fbwI8/y+x/gSz7DPjZjVhhp1z3IG6/osBtP1XmMR65EgRIxxU7/3jpSk1QI/Ge9DEFSEokmIrTC4ij3PF7Kl996iCkDLF7h5rO301m1KIulCzJYtyKHgBSsl3x1YU+UknN5cqjATBJBAqSSjVu0ExVCDXawA7Da0tBqBQKBOAUXlMx/Mo3ufSvp2sfBjSMjXPq1Cym+NgiCQMSrZee+uheWE2ciXDdIz/pvcnj3xTRmTEti58+NKK2I07mdBkGAwbcUMnxiEbdPK+W51+3cclcxZpOQMCZ4LY3i0jhHT0RqtSy4PRIvPZXMmfNRht1axLy3HMx5xc41Y4vYsiNIm+aJdqfLVaV3jDfjqJRonNtw8vPQwcOUlyjIdl6BQlAg/ll9eUzYXeP3CMshCpN2MecpfdUC5w/K6GwBTon7akzkMTlGsfUP7r1XidWiQJJkJj9Uxsuzk3ntmVQG9tUzZICepR+mgipGZ/qSQiYl6du5724D78xLZdmCdDq313DbtDLWb/Fz9ZV62rXQcf8dAl2uLOfq4RV07lPBnEcMaMNJjLslsYHo2FbDhu/SUGWVEKfhGj//JGg0GsrLJN5b5AISm7GW7WJUymWclA9wlD0UcI4S8rGXKSg4Y8Bwvg8Zjl4oUVKuO0255QgO8wluvSVBzh07FeL2ex0MGFZBwUUF7y50cakwhl4v4HTG2fVHsN6k0pqf/UTcRtrRncaKFlRWqMlx9MUqpCAIAjrBQCehD23k7kjWcqbcoeTotly2fd+IP37L5eefdCg7HKbEHq0VFP4nNMptSTgiMGqCA93Fbnh9EipRJD0loYH6/tOZuLb0JaNwIIteTqfn1eUUl1bf56fORejRuTbpFwpJPP+mk++XZNGnhw5BSMyVA/vq+eaTTGY8V8Gd00uwWUUsJgW33mxizmNJXHuVgZRMmYviMQCUKrlWZc1f0aq5irdftXBoRyrPveXHnXaE7LYuJDlGdnZ2vcf9O2KxGMMG6Vm/JYDDGadtSw0ffO5mUD8tNquCa8cVMfcNB6+866T3dQXMnS3iz8uiz/WFrPzRiyTJVLrqb5HfezBIm5aaOp3Zbx9joXlTBQUlYR75l6vGZvqviEZlPvjcRTAoMedVByfPhBk/tQSXJ84Hr6Qw/+NKrhxRgEYN+4+EuVQYIRyRGT58ZIPHAcBmETl5UsJib09ORX/mPm6g2+ACnpuZzLefZzF6hImJo01s+D6NF+epsKTEUMfMBOXamzyA5nTgCLtoSSea0548TrJP3swf8hZKuERrumIRqjW7c2lJAB8hdSWnTsLVI+ys+y1CG7rRto1QdX9v3ZvEqfOJZ0+p1JNfksyWPUls2ZPE2UtpmJOyMDTWoG4CFjkFOabC76/7O/6TYTQaOXUuwtV9NZw6F8Hrl0hNqbmRPXshSpcO9VfVdOmg5Vxe3SRjYXGM3t21tGymZOe+INePL+HRORX88mVWDWOYrAwl3y1NJ7NJiBg1nwGrnMruvVGuvVqPwSDi9UlYLQKffOHmwVnl7DsU4sKlKEtXerhhUjEjhiZiAp2evyVzkJHVgulzyvF44/S/QstXK0NoC9uRHWlX1U6qEwxkuXqyYY2FSQ+WccO1RtRqgV82+vlwiZuNq7LZtS6TdSszeWG+gw5t1EyfU4HXVz0/uNxxxk8twWwUufE6I5+8mU7Hthq6d9Ly/ZIs1m0O0HVwPtdPKOL2B8s4lxdl9A06mreN1mnABtCzu5LzisMcYx9SVMUfuwVaNdWy4mMbC957rsFjAJCT24aQy0CH4CBSyCbZ0ZmJd7o5fro6HvrjcMKk53J3wL/jobusvPCWk8Y5Cu5+rBy7o2YsIooCMx9M4sSZ2veN2Sj+R926eFwmGq3++22jzbRuoWbGNBuPPVPBzOft5BfFuGuChaKSOP96oQJRAKNeRPg/7IH+isOHD3DrTUaiUZnUZJF9h0JEoxKvL3AybLCBWQ8n8eQ8B8MnFjHy9iLueKSUA0eDxCVQKGVmvuCg38hCHn6qnNEjDDzxgI3Dx8Pc/VgZkYjM+FGJSjytVqRPTy3FRVR1dxjL23P7A+XYLIqqNfen9X4UjkY1/AIkWaI4aQ+ZV0fQaQXuG38MjeIMG7aUIMvw4ecuhk0o4qo+OoJBJ0aTjRbN1Hy76vMGj8M/CSZzKlpFYnzVCiW33lQ7ISnLMndOL+fHpdnMn5dKzy5a+vTQsfi9VL75LJmC9C3E5ChaQU/piVSeeqGyKnEsyzK3Tytl8jgL235oxMwHk7j/Tgvbfk3lwScDlCdVm5SGCKBCQxA/3bvVf9+2aaHmUmEUURT46M1kWrSJk5Ujc/cEC0tXecnxdyU93Ir8cwUNHgevx8n9UyyczYvwwzofA/qpcSnK6nyvBi2nL9RfvOPxxiksiVW5pq/f4ue33/00ltoy7xU/oiBX7S8ff8iIJ/0YUbnmvJDgH06QRBqpSbXXop6dNSz/1ksgUDsOkySZV9704/JHMCotHDzYcCNYrVaLJMHy1R6On4rQoU3iswVBYOQ1BhYur52AA3j1/UrunJC4dwb00fH+okruebwct0dCETbRu3v9yfIre+lweSSuG2Rk+gMmOnYP4w2Fqu4hlzvOrfeV8NZHlYwaZmTCfaU4K6vnV51OZNqdVopLY6zd6CfJquDTN9N547lUVCoBWRYwm0Wycpo1eByCwSByVEM8DmvXRTCFMhFR1OJADIIZFSouyWdqEPlxOUaRbQ9PzdSxeIWXpq1iXErajl+uLtYIy0GOsZd0cmgqtKUxrYgp/Nx8g44jJ8K43DXXEIVCYMaDFnSmaMLASRAY2FdHt7YmWka7V3lmXIYgCLSO9eC7NRJSeSZNaINEHBBwOBwNHov/hP9x2/u0adPq/dsHH3xQ798EQWDFihX/04/9vx5NmjThj0Nh4gLEpXidJKgkS/jxokFLAWdxyw5yaYkaLR6cXOIMaeRQSTnmlErW/AjairZ1lsELggBFTRg1OZ+F89NplK3i4y/czJ6eVCdhOKCPnuwsPz6HnvE3JXRV6iuhh0S7pCQnSp99/rpbcupD06ZNyTuvxlch0YgmSFlnWfdNBjqdwJZtDvb+epSscBuC+AkaivHLfsoCLtLSBD5dkGjp83hktOjrdW6XZZl8TzlffaugoCjGxcIYzz2RxJvPpVJUEueTpS5mPG/n49fTUCgEVCqBtBSBE/l/0EHujVKofoRCcoALnKDDn2ZQhVzARgoiIsXk0Zou2KRUCmK7iEbr3jjXhasH38L9M58iO0tFwCWSEmyJUPyXzOBffiYxYGLKw6WsWpRF5/bVgVdCx6uc1Z/VJBtFUeDFJ5PpNayAcTeYePgeKzZrIoh78W0n7VppGD8q0U7arrWGYYMMPP2yg6/WeKvc83x+iXJ7nNEjzYwemajoOHIyjEop8OwTyRw8Fubex8sIBKSqzKJCkdCGvaLvdQ0eB7VGhS6YVqWvkmfeyZhrVXTvEmH+h+uIyzJKhUDAD089ZmHCaGvVsZ8uc7NhTTqPPOVg9/aNqGU9SlSEFB5mTtUw/f7EezdtD3JlT22VEPhlLF/lJ8nXApWgpih5J8sWWquNboDrBhm4qq+OUVNK6NJBw6QJWp7flka6vxeiRyZXJxC2BhAa5RGOpbJtb/W5rxns4PMV/93s14Vly5aB10pJWbVb9juvmunc9wCtor2w/oWMCclBDrGdAD7y1UeJCSGSLCLNmwsMbq/kuvFFxCIKSs5YaCp1w4gFn+IS3/18gl++zOazrzw8cIeVvEtRXl9QycwHa+oZlZTFmPuSn2BAjRY9siKGHNRhEGoTZSECDOiv4tknahq8NW6kYv23qXQbko/R0vDq72uvHcGzc55E6zPSOpaNQS5CjrkYM8lFSv6AhDzKn/NAerAN/nPZ3HLbbnb+lppw/rYqKC2vLUuz6icft95sqnou/wqrRcG1Vxv4baufoQMNNdwyr+qr5+7bLAwdnUesoC1SQM/ZC5E6K0sBDp8I8/j9iTbBUdcbKHdEee09F5k5Ar/8/CO3T5rSoHFo0qQJ29ZJvDk3lQE3FjLhZiMD+mj54HMP5RVx2rXSsH1XlHOnwVbZCaUqQNB2keUfpvPTej92R4z3P3PxzOO1jffi8QQxOmls/brlj9xr4an9SexdlszQDUf4compRqu/LMucOBtBq1EwbJCedq01qFWwdmOA196vZPGXHh5/IIkl72dw9kKUdxe6eH2BC7f7762NsiwTCslEIwIWORmFoCDgUXDdTXr6966diBw3yswX33jZ56ngjO8wneQ+tdb3Qs5jE1Kwkhib9vTkkLyDTvSp06TBTgkCArmB7phPpCARxyRc5AyHyJSq18V3nz1R69hrbiqnolCLFgMScWJEyKQJEon4Zvfu3QwePPhvjcn/7dDpdIRCca67tYRAUEKngVNnIzUMG9NSFOQXxejQpu4N+Lm8SJ0aY/F4QiutWyc1peVxzEY4eVLivjtsaLW1f3uFQmDGdAMvPZpHarB11esScTRqKK+I06GNmiH9dby2oJJ967IoKI7x9XdevD6ZTu3V/PBFFlqtwKqffITEOLFYDJWq/ljyr1j59adcP1jPTVNKGDFUTyyoxhZtVGeMm+Jux7495XzxvoVYTGb+R5X8tCyrKlmTlaFk+QeZzJvvZMuOABu2FpJkE0AGQYT0VAXljngNeQGA9FQlL81OYdT1Rlb96OW1Z1J54F/ltG6hJlxPFevHi328+7qKrrGrqzZ8cW+Mpx87xOQHAgT9BX9L7/bgvkM0jXaqkqLSCDpSCvpx65jDGFLLSc+Kc+xMiMfur19XuXkTFVkZSjq2VTPhZhMTHyihUzsNobBM725aRo8w0r6Nmi9X1+5U0OtFjAaRvPxonfuAnzf4GdSvOk66POU0zlEhCALLP8iosWY8cq+V+2YkqslcrooGjQGAUiGTlx/jmoE6/vWCg0aZSjb9HmLo1Upmv2Rn5oM2XnsmmX8962LX7jgubxRrCrz/Uiod2lY/D79t9fPAv8rp2NZLs8YqHp1qrRULptgUiIooF0zb0RijIAsUnlKSnx9hxtwKln2Qwe87Ymi96TXuxwrbIWbOibHtUBJd27sZ3F9gcP9kcleb+GULWEwiPyzJQqsV+XV7CJUmjfNnIphs9Sfr/slwVeajtQaQHTIKlGg1tR/+zTuC9O2prTFHXkafnjquvtrDz7+sJ+rXEnNLLFoa5rt1Hq7oruHsxQid2mq46sra6+ndk0ysWGUnvC+EGg35nKMr/Qjg49jx+gsZzl+MVkkJmU0KNGqBcxcjtGqhQaMSiRJGhRqvr26iri40a96eTz5LmF9+sNjNey+n8tWKk1hL02vxBwF8lBQJnDgdrlPi49NlHkaPNP3Z7l9EeoqSfr01nFmrpLJchV4v8/FnQR6620JmupJlnxuZcu8WlM5slN5UwgQp5AKpZGHAzMbtl4Cac09ujpJwSGLImCIWv5NeVa1bVBLjgRkO8vLAhh5z1EZRYVGDx6F79+54fXE+/sLNh6+l8cHi6i7EB++yMnVGORdfjPLAFAs5WUpOn4vyzKsOEGReeTqFCnuM+6e7sOfbsIWzsRChTHmewqL616TS8hjBoMzHX7hp31rNuy+l8fvuIE/Os/P6sylMfriM2dOT6NU1MccMuELHlEfKMBsFkpMUXCqIYTaJWM0i77+cVsPU+MKlKH6/zNZdASrsDe8S0+v1eL2gUgvEs2TixJGQkGSpVhzXkk4Ucp49wnpMso24GCG3VYh+XRUs+EhC6W6K3a+iUi6kTPwdrUqJQa/A5YuQHW1NltAESFQUi5KKVZ/r+WmJjojGSfvOEp+8mzB3BejcQY0gymzZEeT5l/2UlQiUlkloOE2u3LJGYh0SchJ6hR7B6ED2SOTSkrMcoXHjxg0ei/+E/zH5OWDAgL+lT/VfNAyiKBIIxonJMQo4SxNqi37nc4ZcWtBIaIEsy7iwc57jeKgkmQza0BWtoCco+1CqKrHbZTTUn70wRzNo1qiciQ+U4vVAXJLr1DK6jJ7dVKw7GiYUSrRDVzj+U5toIvM79/XKhOjt38D+/fvxVoToLF2Jg1KGDVdXbdI//zCJxV+5eOGNX7jyCi133GpGkmQWfxXH4Yqz4LM4RSUxQrJE1FrMSZeL7vJVtR7+St0l+vcR+WqNj/Zt1Gz5i+al2aRg/gtpLF7h5o0PKvnXQwkyxGRUoqUlR9iJUbagRUcldkIEaEwrXNgplfPRY6QpbTnLEYxY0Qg6VLKGUFD4W219mzasJBKRuXuimU8/D+E56sBCbd0LWZYpDVbyxH0m5rxqx+6M0zhHhccjcfZChM1rcup0xV6w2M3MB21MGVdNDmdlKFnwShovzney8kdfVeAvCAJzHkvixskljB9l5Mz5KPPmO3F7JW6+o5hRw4yMvcHIFd2rA96eXbSoVQKnzkXo1qn6PnRUxhkxouHVTr1792b9B1uAhKtw665+ZEnDs8+HyNDkoFTJxAxOhgwT+Xipiyt76+jQRs07n7qwmETatNSwZkkG3fs7cBQLpJBFZVzBa286+XpVGc89ZWD73iB33lo7g7xhYxRjKJMQQXJaBrmiR+3x12pFHp1qZdFyD6nJKsxddFgbC/Dn/WTAgCh24KMvax53w1X5LF31X7mQurDxt59QiUpys1QcOxVh5O1FCHElTeMdahCfAFpBRxf5SvazlbaRbtjkNIRSAVeJm59PHWbmkzre/sRNa6kbGkGHLMtEs86yfmUmWq3Ajr1Bnnk88Yy/ON/JTVMSRkLJNgU79gb56ls/4fwcskgkhgLGQowua53f25d6iqdn1E2imU0Khg7Uc+h0w3WdtFot0aCClFgyhZmbaN84zv4jIbLiLWvpQkNCGqW0OJl9h8L06qqlR2cNM+ZWEInIVU6LACdOR5hwS/1kX/8rdKxZ661BfF5G01wVD99jYe4Lm0ivaMG/nrnI6qXJteKC33cHyc5QVjlJA0wea+bzFR6aNxHY+Ns3DSY/W7duzaETSprmKmnRSMuny9zo9SK/f5/QT959IETAFyTkl9E2P0O5O8gvizJY80vCcMNoElm01M+A3nqu+sumPBaTmXy/E1FWYjX/JydnEVEVwxJMRVfSj9vu2srij800aaQiLUXJwmVuXK44ndtrKCyJY7XEKC2PUVAcpWdXLV9/nFlVNd++tYYbrzNw96NlrNvi59y5c7Ro0aJB4yAIArIkEItDmBCCLKBseoF7b6/fNOWe28z8caiMjn087N+9hWZye8zYCBGggHN4cdNS7liLQBLqYJTCcpBCztONAVVrqgIljWiBlRSOnt5OJJKEWi2gFEN8vNjP9l1RzEaBQYMVeCritA30qjo2Lsc4zSFCCje+gEQs9vfI4H8C9Ho9LrdEVrrAXbdaWPC5mxffdrB0QbUe1+1jTHy0xM37L6fVOj4alVn5g4+ObdW1Xn94djlaLQwfasTpjLP8Wy99+yrp3rX+OLBzBzWy3lvDpdWpvcRtI1R8uKSS1GQFBr2ITicydGwR33ySyQtP1l43mzdRceykRCgUajD56XGXcN/kLJ6boWTJNx6UEe1/1GGvdAqs+cWP0SBwzVX6WlXqmemJeGfnH0Huu12FK+Ri01ordz1Wzm2jTWzaXr+fQc8uGl54y0EoJHH+YpQnHrDy6+ZArff5/BJvvxeiUeWgGt9VIShpGurOp59uoUd/iWAw2GDy0+vykU7NFlmtoCPTfgXxijhHTxwnZCzlj4NhmFL3OU6ejSSSNmciLF7hIR5PXFOvbjo2bAswfGIx116tJyer7u3irIdt3DipmJ+WZZGbU/377T0Y4v1FLlYtqr4/v1vrZ8gAPctXe3n8AWutZJkoCnz4WhrtB1wCGq512ap1Jz5+fyHT7rRSvsHH5l1B8NoQ4hI9u6q54poSyvN1NJbbkYEJEx4KCs9wwzgnO36rJh2GDjTw3ZIsXn7HyRvPpdb5WZu2B8jIFnhzroKBfY1Eo7DyBy/PvBpky0YVA28solVTLdG/VEXH5CiGbCe3j0tl/R4Ri6n6bwa9iCCA2ytVJxpkBWqViMsjcc3woQ0eh38SCgvO0L+/yNHvS1H70/h1k4sR11QnlCvsMb79yccdE+qWqAEYN8rI9p+U5MZ7Jp5JHwS9fra6dmBKk5k6yVrvsffcqeGxw3uRIon71IcbKyls3hLD55fqrLResNjFlL9I5gS8ClyFJh6bXcnksUa+XHwCHBn4Qw0nu/r27cczT8VYtSiLvIIoDz9VQa++Kn7fspkkV1tsUgZxohSRRwn5KCrU3DixgkXvJdH/ikS3Tzgs8dkKD4ePh1n8TjoTbzbxyNMVfPpWOj6/RK99pwn5FLz6ngvBnsnQG+189I6F7p20HN6p4bMvHbz+dgHBUhsIESrihYTkJOJFMhu2BhgyUE9efpQTZyIcPxXGalUyb1YSb31USUFxDFmCUFjizFmJ5oGrMApmzgtHsFjrlv6rC0qlEoVKRZuWatq31pBfFKW4NPaneZHAJ2+ksX1PiOded/DHkTAd26q4speOXzb5mXBfMUcPC0il2ZiTK1DqzhHzK8itaMV7n5zitjF168knfC7SaddazZ4DIabPqWDKODMXC6L8tN5P53aaKuITElqhP3yRRX5hlHseK+OOW818uszDfZMtNYjPcFjiroecWEwiG7cFQW64HIooignepTyNc6ZSwtYDJBv9uM3rCQeVCJXJ2FztUAsaBEFALWtBFogRJ7WRj8kTTXz0pp4sd9eqa25EK9ySk+PRXVgUSnRRKwKJONkhl1FEHt3lQSjc1deQv8HONaMOsG1tKhqNyOlzUbwOFVPvkshyX0mOoCUHCBHkLIdJl0OkCTW7wFKSVNxym4pvF15E526EjPS/Zqr+/0nl53/xP4cgCESCKlKlRpRRSJgAjeW2aAUdYTnIRU4RI0Y7elS930YqNlKplCtwUoZWSGSqgvixl4l0vkXBHz/YMYTrXgSipgquv0bLll1+PHnp2LICVe6xdaG4LIIBM1+tOc3jD9hQKhPt4nW1+fywzodClPl1YwAk1d8StT904BCipEAtaBEQ6NalZjD0/Tofqxan071z9SZ26EADm7YHeG+hi99W5iDLMr/vDjLtyQr2nltPC7kjZjmFCCF8Sedo0c3FhHE6Xns/xDvz0mo5RgNMGWfm2nFFPH6/DaVS4IbhalafidA11h8fbiKESSGTEAE8uCgWz2GwRKmo9GCnFD1GJDyckPeTSeM/q3bq1zz5d5SVFWIxK9ixN8T40Ro+KD+CobQ/SkFFWA7hpRIREZ+2lGdnGpl+f+J3DgQkNu/w88HnHkxGgezM2r+PJMn8uN5H3546bphUDMDAPjruGG8myabg4Xus3DattEbVg1Yrkp6q4MPP3WzeEWT29CS6dNAQCEh89Z2XGyeX8NVHGVW6N9GoTDwu18jMFpXE8AcEwuEwen39xl1/RZs2bXBSTmPa4ks+i01WsmtNNl2lVgiRxLllh8zOH45yzVgFtz1QSpJNoMIh8fJTCaJMrxfJyoZAsQEHJTSnPfq4kcj5EI/ffYZomp27J9ZecDVaiBMngJfRw+oPygf31/PxF24kRXOymmYQdIcoLy1h5MgYV/bS1Gmat2lrGLXqv4mkuhAMlhMUghw/HeebhZkEQxI9B9ppLOXUWeWjFfQYZQtmubpy3ShY0Nv78errW3jlJQvPPXaWdE8nnJQzelRCF8jnl0hJrm4NefqxZJyVcX5Y7+dcXpQhAwz88GsAOy4ihAiITkxJEVwhf43NPyTcHiM6O82b5NZ7XZ3bazh+oeHLbzgcBiFCcpc8fvwqBbNJwchxFVRuy67XiVFdmc0b7xzlnVeVLPrSTYUjzpSHS1k0P71KDsJqSeghdWhT92a7uCxGu1b1b8Qn3mLmzQVFOB2F7NwbZsSEEl5/Lpl2rTV4fRJLV3r4eYOfrz+pKZiu0YikJCsxm0TOFTS86lmWZcIRGDqmiHmzknn1vSizHkli6NhCHptqIRYX6NFdxZCrBZZ/6+PukSamPVnO9Kk2Hp1qZckKD2890YiH7yvHmlPBVf3V2B0SW7dHMdhboQr7+em3Urp0qPuaf/wljNLbJDG+goZgSTKvvl9OPCZzsSBOSWmMnCwFTz5kq6H3N/aeEt6Zl1pLLkQQBN55MY0eQy8xZ/Y0vvp6XYPHwusV0GOkgLNYbBK9e2jQaeufR7RaEZ0uoScuykrOiofQ6WXiYRXaqIU4sVpEp4UknJTV0swu4iK5tKqzItQkWLlkN/DIk5XcMEzLozMDmOytMcXScBPhpfVn8cV9NXSOFYKStnJ39sR/Q4maTp06NXgc/ikwm80YDAo0GoHUVCV71zbinsfLmfJwKa/OSSE9VUmXDhrKKmK8+aGT6ffaqu43jzfOg7MqeGq6je17Qnyy1EPPLlo8XontewIoFAIGfaJNPSNdSa+uWlb+6GXAFXoG9av7+5zLi+BT+NHJLkyCFZ/sJpJxls+/DvP5uxn07ZkgJKNRmaWrPAybUMS+XxthNNZMLvh8EvG49Ld00CVJIhiSUakExow08vbrfqjNNwKJOSMzQ2T3/iAFxTFGj6g/6dS6mZqoxo3NmpAUkCWZNz900a5V/Wu+JAEy3DatjIfuttCssZode0OU22Ok/UWW4Os1fnSOZnVuogVBINnbiiNHz2I210/W/DuSkpKQSiUU1E7YKAQFoqwk29eVXb8fxlkZr1OL8Pk3HZhNIrOnJ2Myiqzb7Oe1BS4WvqXh7okWbr7eSL8bCnj2ibqrR3cfCAEyT75oJxoFg16guDRG8yYqvvoosyrpdf5ihHVb/Ey/N5sbJxezelHdJhoKhcCgfjrcroa3Nw4fPpxXXnyQ1T/7qCxX4SnUoZRU/LLRSZPGAv6CNLrLParG3oCJVDmL4xX7GHJjOcd2VRuEtW+t4fS5KPG4hEJRc35b8Z2HSBR2/5JTtYaq1TBxtJn+V+gYdmsRhSUy4UicYuUZkuMJd2c3DsaNTNxDybYoBSX/brgHG7YFuH9KogVWEM2kJoWJR0WSrLW7FP4LkGWBi6UB5BZH8J9tzDPzfAzqp2P3gRDzP66sSmI+NqeC4UMNPH6/rdb6K8ugk2rqX+sEA40cAyg1r6uh45p4v8y+Q2HWbvRz4VKUDr2jlNtlHIUG8rynSCYdY0k7rrv5OF9/nkR2ZuL5j0Rk3v/MhYBQZYrl9UnY3RFa0p3TOwq59movuqQAl7xn0Wga7gGg0+kwGUX0epFQSKZrRw2HjoWxZsQQ0g5zMO8IQlhHDi3owVWoUBMtivDwXSeJJxWRkZnQKh81zMhnb6fx7S8+lq704nDGGTqmMGGylxQiv1hBW8+VnOYAGcf6cPvY0ygsdgQBoh4DyRWd8NnO8+kCEw885CMUrsDmbsl9DxQhqD1oYmZUvjR85jxWf5VOp3YaBvWrOecfPx3m1tEn0dm7U07x35JEkiQJm1mF1Zx4Lt98LpVJD5byzBNJ9O+dIHlbNlOh14sM6a/n8PEwsTjMnZHMl6t8+AMxZr/g5rYxNjQaEY83zlsLClj+lYpHnrIzf15K1f0jyzLvL3KRnaGk/Z+x8xXddaxepOXGycUMGaBjyTcenptR97Obm6PivikW5s134nDEefEtF263TKsWKvYfirDwCx8udxylLso9t1lYuNxDLBZDqWz4niGIH5VbxRNPyEydlPlnG73M77tD3PfQNlKK+uLGQSn59GIwfrycKNrFux8GaOy+stY6VUo+jaV2ZDuaEiPKUXaTITfiEqfpzJW1qozNUgoVec1YvqqUOyYYeW2+n0hAS2Nqdh1pBR3t5V4cYjvJckbVeSRZIiR6ePqxNL79sZAKtwIZiby8vP+V+PB/ze39v/jfgSzLxMNqcmiBvlk+Lz2tY+HinVRUyBQUR/F7lPRmSJ0BlAlrQutTlggTJEqEuMfMoRMu/Lbz2EpyUQg1f/KoHCFiLWTxijhRn5YgAdIcjfhydSl3TKjNsPsDEkeOyJRzHFVhhP43FKBSCdx8RwnfLcmqKukH2L0/yOyXHTx0p4WjR/wIJDTbGupeaDAZUAoqPHIlxRSwd3+YcTcmvtPOfSE6tFbXID4vY1A/Pd987+XkmQhtW6kZ0EfPptXZjL2nhHYtTrF+Q5RoXGLKbRoOHAuzabtEWqqi3mpXQRBo20pNflGMZo1V3H+XkYVLTmAoT8b0F6dxnWwkYi5l7sNmVqwKEq1sSyo5Vb+VT/ZwjD3IsuJvOZYplEaikQo2bAtiMIgs+sjEXQ9sRo6L5DaRmTRMg8sTZ+0mP4LSWOXAp9eLDB9qYs+BMMtXh6vG46/49mcfgiAweqSJnl00SBL89JufwaML6dxOw6RxiYraf4fPL/HjOh8/f5ldRRjr9SJ3TbDQraOGR5+pYMEraSxc5mb1zz7iEsx+2cHE0SaG9Ndx8x3FpCTb0Onqd9b+dwSDQYKiF1/cg0d2sH+7nk5ya0IEcJvPEtVVIspK1PbG/PyjgxtG67n6Sj1XdNfSZ3gBN1xnRBAESh1BREQ6Cr2rzq0WtLSgE2crYixf5eaFWTVbnidP1PLYljxU7nSczvoDE69PotIdJyUzE2+lj8hGHSI2juYcYPZDtRfCcFhi5rMBlKr/GnzUhXg8ijUZbr3ZyJxXHbw8Oxm9Rvkfuw4UKDnCbkRZBGRSyCSTJqjsubzw6gXy/QGKZQ+iABl/qkDotEItLcgkm4Ip4xIbUVmWiQe19BIGEZNjlMjnybskYTL4CQUCVQkngMq0Q/TpndhA1dVuBXD0ZIQuXbo1eBwuXbpEeobMTytSMRlFFi/z8cfBGE3+g1ZsjBibfxPpd7QYuSQHhU3gwGEf/W4oJBaTyclS4vPH2bkvVMt99zLe+aSyVrvnZcTjMl9+60FnkGjdykc4LFNUKjFyQikKtZwwuoio0Co1XDvKwUP36xh3kwFBEPD5JUQR7p5o4Yl5Dav2AigtLUWn8XPLSAOzX7Lj8kjMfL6CUFjm9Q9cPH6fjcx0BV9/5yUUkljxnZdfvsyuar0RRQGloCTd2ZuoI8K6wx5EFGSTaMnXyj4+//oMU2+31NJTLCmLseb7KI2kdHx4EmttTOb4thSUZh9NW0h4PT7um2KpQXwCBIJSjcz+X2E0iKSlKrmUX7eOdX2IhEWa0IQ8TmK0yNxwrYlfN/nrdVL9+nsvWi3sPxogvVGM28fqubKvivyCOB9+6sRwKYli3yWsf+kqyKIpx9mLRU6uocvkpZImtK7rYwCwhhqz/rsyVq700yV2NQpBgSoXNE3UZFq6IqgSsQAuCF+EaEFinc2Sm2GnGIfDQWZm3eTIPxUGgwG1SuCRe62MGJog8J7/VzKvvufkkacrCIYSXTa9u2uIRGSuG19E01wVFwuiCCLMnJbE4P56xt2YiONOnU1oD8YlGY1a4NU5KVXz6qhhRu65zcy4e0u581ZzHaSBzKIvPSz/zMajT+3mxFkNalMIQQrz3UdZNZIpKpXAnbda8HglZr5g54NX06v+Vlwao7g0hlKZSIQ2NB6IxQQWLnPz2rOpWMwKUrPDRMrCNTQWL8MlljHsWhUvzbEw6OZCjp+KcMuIus97/HSEcAhKSmQWL/dRWBJj7swknn7ZSTwu1xoHgB/X+zl+OoIU0JKbGaZFYyVKUeC2aaV88EoaLZomnseLF+MoI8Z6k1U6TMR1qX+rK6jPgN5sOrmTHGpXjF/uCmtMa+xBBcMnFvHZ2xlVMaDHG+e5153odSKfv1ud3Lh/ipVxN5oYc3cipk+yKZjxQBLTHvPw1jshPnzHQreOWqLRxPz/+oJKln+QQbdOWlzuONt2BXl4djmZ6UpOnYug+VNndee+EIveSicUlikoitXoQPh3mE0iYUXD14Xy8nLCYYm9v2toF7mSroIWt+wkECxg3mtF9JJqb+YFQaCV3IlD+dvpO6KA1GQloZCE1SwSjclcOaIQrVZg0lgz1wzU89lXHr761sucx5KqiM+/IjcnUUl2ZS8tA/roGTPJTvGZC2SR0Ou7HDV2be9m3bZUjp0x0qGVr8Y5IhGZR59ToFTbQLqI5Lb+1wqzHmTndKC4YAu7fkuja/88LuYJdBp4ic4dNSz/IKOKdJckmSXfeLj3iXIWvpVW4z74bEkIQyCz1jOpEbS43Ylne/q9iefF5Y5z5/QyWjZTc8sII0oFfPerj70HQvTqIvPzDxFEv8hZ6TixI1H6DishNVnAbEkY7YwbZWL+C4m1VZZlZr1oZ96sJJ6Ze5gWhVfz2vzfaNoyhiU1hqBouBeCLMsEgzK3TyshLUXJpLFmHrpLZMPvAd5414sU1tLjLx0aAGo0pLu6EK1sh1u1hfHj1JzLizDunlLat1Gz/IMMTMbE+/84FOK3LUHSaUQl5TSlLec4QgtHZyKOICrUJGHGrrlARmsnP/2qIK4O0iRLj3g0h5POMtrSC/2f8lCCKY9O7epOLrdvrUFpLeOIYydmwUpxcTHt2rVr0DgoFAoiUSW/705kwVo1VzPwSh13PlKG0SCi1wl4fBId26ipcEh882kmXl/CxO6XjX6atVDy7VoP9soE4ZhkU/Dck1ZUKhcffhRh/cZi+vTUolDG2XckyORxZt6cW3Mfr1QKPPGAjYXL3Bw8HEXzH+Y4rUbE7oiTma6ke2d1wrBTkDAZFbRtq6LMLmAyaP40ME1cX0MgSRImaxyVX8X99yRa/i9DEAQG9NHx9VKREWO3ore3pCN9UAgKzNhoHGtPaelFmvzbXBmSA0SJkC00RZZl3DhQoeEwO9FjqtejJinUhEWfX2T7zgglZ03k/IUP+StEQSRdbkQFRWSQKBopN5xEZ4qyaXuQkdcYePPMRXQY/pYx4n/Cf3fc/z+D3+9HJ+pwmE/w3supjBpm5KdvUti6NhmjXomZ2k6eAdlLceoOwh23csXVIcqb/UZeyiauuCpI16ucbNjmR2UMcN62FZfsSDiSyzJOuYxj2i3YMiJMnWRh67pkshqHCYYlXn09zB//5sgWCEiMmliBpbwDaSlKHrrHxk/Lsti0OodX5iRz46Qihowu5M7ppQyfUMSSrz3s+LERHrcCT6UKifjfylyMHDkSr+zmEmdoTWd+XSvh8ycIinWbA9w8vP4M/i0jjKzbXF1RlJqipG9PHbeNM3D2YCYvPWvik88D+CpVLHglDUmiXpMTAH+gunLRYhZJS5M5yO+clPdTIRdTprxAUeZmxtztRquFWF5z0oRGNX4ro2CmE31IsiQ3mAAGGHnDbbjcMs2bqNizP0TjRkpatI2x6GMDv32XxiNTLTw7I4ldv+Tg9Uq8/bGrxvHjR5nQaERmv2yvIT7vrIzx5oeVbFiZTa+uiSoNhULgxuuM/Lw8m/ziKL/vDnDuQhS3p5pk8QckTp+LMG9WSp2Vsl07agmFZUbcVkxOlpLN3+ZwcGNjPn83nSMnwnQfWkBRaQSTJRettn45hn+Hw+EgEA9zmB3YK2M0klrj0hQQ67iDdz4LcnS/la2b9Yx5/CIRIvh8cOxUBItZwZABej783I3LHcdRoaQpdRtONZe6sPQbL+cv1pxgr+6ng5QSQOC7H8L13iufLnNz7lwcWRLxlQc4xHbKKeL4LgtzX3XXGH+HM86kh8rISFUSiTRc3P+fhGAgQmqqwNyZyWSmKbhhUjH+cJSYXL9mbgAv7ehOF+FKOtEHBUr2s4WyeAnaM73pGb+GrkI/mskdePGFOBu2BlEoBBrnKDl2qm4x+N+2Boj4E5sxBQpUkob0ZCVqQ4Rj2k0Ucobi9N8pzt6EbHYysI+Odz6trPNczso46zcHEMWGb+4CgQAd22owGUXe/tDDW/O05Hp7UEp+vceUU0RbqTcxvw4prZjnX1BxfHsj9v+Wy/7fcpl4iwmTUYHTFefNDytr3NOSJDNrnp0zZyV+2VC7MjMel5n0UCkyAoc25rL+mxw2r8nh+SeTSc8UKS1QYsnvTdOSYWQVDkZ7bCAv/8vCndMSn7NwmZuxNxjJylCSnNzwRFAsFkNA4mJ+jHatNWxclcP+3xqzb10uD9xhY+VPPgb107Psg0xeeyaFsooYb3zgZOlKDy+/48RRGSOSfBEAlaDGKqRgFqrXVJ++iEhI5uY7S/jmBy/hsEQoJLFkhY8hI50kF/cmgJczHKI1Xegi9KWxvyfZJVfj2N4FpazlwqW6nDH/83UplQJKRcO3ufF4HCVqKilPGPopJW641sD3v/opKav9+cdPh6l0SXz1USbNmons3ZjG7CcsXNVXz6RxJnb+lsqgG72EtBU45XLy5bNclE8RJ0oz2nOQ7RRxDr/sxS07CIt+YtQfhIYJ4AgGaBLriEJQYLgCDL1AmQaCEqQQiAoRZVridcMVieN06BEQCQTqKeP7B0OlUqFWCwwfUp2oiMcTEkUrPs7k+yVZ/PJlNs8+nsKsR5JZ93U2z81I4mxehDvHm/l9d5BrxhVy4+RibrqjmE3bAzTKUrJ7f6gG8XkZbVpq6H+FlkkPltZY/wMBiVkvOujdTUuvbjrWrU5Ha/MTL8siN1tVbxX5PbdZ2LG3OqasdCXMhPwBiWgcvN6Gt3pqNCrWbvKz50Ci7P61F02UpO6stS4EZC/BRkd54qFE2+LsR5P4Yb2vKo78K2RZ5oVXfDRy96alYyivzFWSalPyzItemuaqmP2yo9a6X1wa440PKklNFunaU2bl1zJDRjno0VnH+y+l8fK7lQy7tYjRdxXzwwYPIVXdawJAQHTRb+BVDR4DgE2bvqdUfaaGGcXlaznPcdLIwYOTESMFli7IYM6rdroNucQVw/LpO6KArbsCNYjPy0iyKbjndgvLViW0B28ebiDLbEF7sh/XDPPR5epL9Loun/cWuVj8dnqVnJHVouDr772kpSoxGQU+WuLizumlbNgW4Oortcz/xEW/kQVEo4kKuvqweXuQ8eMnNngcfv75B9Syng6R/oiI5KdupdOYI7y9yI8GbS1DjctQC1oEWYFZr0SpALszzswHkzi0qTG71+by61fZlJbFuPrmQn5c5yM1ReTqesxdAYYPNTDrWS9790d4YroBb+oJTps3EtQ4WPVjYh29aWgZVnOUVz5sxicrcriQr0eWQaNvzLgHUhE1XUi2hvn1t+MEJZGBVw1o8Dj8k3Du/Gka5yhxeyWsqTFee1lHerqiRrUxJBKed4y3kGwT2b2/ev7ZujPAgUNR/KYifHJN2SmPWEHzJkq+W+urMgCbOqOcfz2UxKtzUujVVUu3Tlqen5nCuy+mcak4hCE5gINS2tGDKxmGIIv07a3GahEJR2TUKoGDR8Os/NHLiNuK6dhWwy0jTIy4XoUHJ4LfgscbIybBmL9x7wNEoiI3Dzfy5txUOrfX0ChbxR3jLWxYk4FGoayzQyMmRznBH5w8JfH2XBO/ftiSExsas3qVzOofqtffHl20rF2RhSbDjodKzCRhSPNi6Pc7Nzxxgnbj/uBC9k8UKc6Sd0LDqq8lpLCKvItxTnOINHKqiE9ZltHp/nOXm0ofIVdujUm2NZjwu4xGTTpQ4Yjzw68+ln7jZsfuEAc25HJoU2N2/pzL0S2NUatFhg/RM+mhUp562c6hY2E6tlOTk63ks7cTFalj7ynhYkFiLZl+vxmDJY4tSaLcHuX73zzcNcHMY/fV5mIA+vfWceR4FH1pO1Z9X79cyrLVHjLSFTTKUnLybJS+vTU0aaSidQsVL81OYcuaHK4bZGDBYjcZqYoG+4QEg0GaNVOgSnPy4N3WOt/Tsa2GnAw1WTStQVym04igHMIhl9ZY68opIoNGeGUXB9iGh0qyaIIKVZ1dB5ehEJScPBXn2E+tUUaMGKm/q8GACS9uXLKds/rt9BtVwc61mbz6nhNBgFZ0QkLi5MmGSwD8J/yPKz/nzp2LIAhMmzaN5ORk5s6d26DjBEHgmWee+Z9+7P/1UKvVROUogjnCoP4J3aZDx8I897odg1lAZy6l2LUDQ3kbLEIyftmLv8UuflieRNPcBBkoyzK/bPTz+DN27ptsYdxNJnbsDbJ+ix+vZQ9lXgUer8S4W7Qsvd9Km5aJSoFvvvORmqzgj/yzmEqTuP22CBm5Xnr2UFJQEmH/gThJ5V0JG8p59jkFt95S3R48qJ+BfesNPDqnnFbN1Uwaa8agFzl9LsKiJUEif2p4/Z2stt/vRyvq6CD1QhAEYiVduPbmgyz9JAlJqjsLfxkKhcC/Fyx266Th6IkwPr+E1aogOUmg7KKeDVuD9OisZduuIAP71g5sAgGJopKEdkhZRYzHnnITudiEXjRnj+JXnpjjIy1NwfChNkxGkSsGVZAUblJnhl8vGNGJejweT4Pbm6LRCE0aqdBoBBplqxg6pogJt5jo92/GFpeD++snFDN1kqVKH1WrFenUTkNRcYzrJxQx7U4r3TtpGD+1hMfvt9Upb5CVoaRNczW/bgpwRQ8NwycWcvNwM0a9wLLVHlRK6F6He/RldG6nxmQUGf0X12SLWcHzM1NQiAJbdwVISqpbU6k+nDpxCotah94Yx+/UIyGja32KzT+lVjkLJ9kUPPmomf5XqnhoVgWdOyTu0e6dNHyy1M2+QyHMOjUqX93ksyiIeEstXHNTBbeM1HPrGB2RKHz0uRuHK0Il+zGXK3j86UrenFdz8dt/JMTHnwVoVTEc2akgxZRGdyGNIjmPMlclyz7Rsmx1Aa1bKdGoE4TItDssTH3MCfGGk+H/JITCcdr9uZl+5F4bA/tqGTmxlELVKZrEOtZ6v0Muw0pKVSWmKChIk3Mo5AKd6FtjoTcJVtoEBvDQY5s5vEvLmBuM3D6tlK8/yaxRPbf/cIjXFlRiSlbis3sozdrG6FE6Jo1NQhQElq/28POGUyx9P4MObc3kF5qZ/7GLM+cjPPuanRnTkqr0n06djTDh/hIqK5Qc3LcReLJB45Cfn096moJAQOKThRFy3P0QBIF8+SxOuZwkoabGX6lcgAIlOsGAWtbx2ks6brq+OlmkVApMuNmMUiHw6TI3ogDXjiuiWyctkiRz8GiYAX10WDUGzpwN8tN6HyOuqT5+6SovvbtpefgvwZUoCtxwrRGrReT+uyC5MqNqDlQKKjL8Hdi/8RAPzarA7ZX4/N10ft7gp137Hg0aA0gkQJrmKonFqLFpN+hFpk6y0KKpiqlPlBEKy0Si0DRXzdpNQVb95OORe2zIsow5x01R+ADZvpqVt0HZTzz9EmkGkcw0BQ5nnJvuKOHcWRmjozUZwSYoBSVH5T20owcaoWaVmklOJlLejjU/Hubl2TW/d5JVQX5htIYm3mW43HEiEZlQkAabnYiiiFFvpDJQQS8GU+TZzpnzEbp31jDolkKm3m5h9Egj0Rh8vsLNqh99pKUoufuxMj58I73G5hASa8dbL1r56bcCpOZ7uW+sCYNe5Ktv88g/H6epVcmkW4s5crQQi1UgoyDGhe0XyAzVrsqQZZlK7ChRkkQamhagyoZYBQSPQdyZeN8l+RwpthTSOyWhygZNC/CedRHCR6tWrWqd95+OM2fO0CirZtV7u1ZqnpwXrur2+CtEUWD/4RAd22p46mUHC15J5dknEnIg8bjM6p99XDehiAF/6r7VhbfmpjFkTCFDRheSlaFEpxNxeyTunGBmzJ9ru9EgMvxaLYuW5TGkSf3E0GVtwxffdpJfFGX7niAOZ4yWTVWcvhAhObnh7b3XDLudgnPLuGt6Gb26abn2agM3j5P48JPfyNAlo8NIVFtJZpMQX31gIzkpcb+3bKrG75cYMbGIT95Mr5rnHc44j8924TyRQ8qfa0eutyf79q6jWbQLytyT5GYruH5CMdcPMXA+L8Lu/UHsDolWLVTk5UuUHophljIJagoptUdp1VzNovnpSFK143mXvpeQiptXGRRdhizLFKjOMu3hRQ0eAwCvp5ycppBfvh2rIgnBkUFYDuKgghQyyRGaUZayl4fvN9CiqZpVi7I4fS7MjZOLmTTWXKMt/98xYqiBux8r4/4pVsIRGUEW0Qp6OscH8se59TRuFmH+8+k13JDf/sTJubwoC15OY9P2AOmpMpPHWWjSSMG/5tnp3U3HgQ255OXHePSZClYtTLRj/hVrN/qxO+N/q/2/uCgPTdSCEhWFadtY+oWWHp21rPnFi0IpQz28gd1wmo5tgzz9uI23P3GxZnEWjRtVz9FarchT05MJBGUclXG27gzgqIzXW8Vvd8Rp11bJrHl2unRUcm5/DsGQzO79bpauFKpMG599+BwLluayeVcyyIlYUBLboTVAi8YBHpp8icFbQGn0/a3W338SvO4iikpEHnvGztV9TLz0WpAxtxjqrSieOsnCrBcdhCMynyx1c+pshHfeSEardfHZklIO7FaSUXEFIFBuO8RX85LRagTG3VvCoP56kqxinWZxrZqrGXCFHp06wr58LWbBxiVOMnCAgqv76Xl3YSUvzUpm2WovX3zjwWQUmTnNVrXX7NlTwa+L/IiSwMU8kQ4dYd/e7cCDDRoHn89HepqSm66v3aGTZBUxmOPgqvm6LMscYRdx4nRnYHUsEwe5sC2vz9uD0eBn9I2JRFt2ppI2HaIcLLVRlrWdtV+nVBkVAYRCEiPGl7F/TwQrKeSGW6FGiws7+ZxBJavIEHIRBAG7J1xLe/4yolEZr1NNIyGdUs0pKiudDRqDy6h0lNKyqZJX3ndS6ZI4uCG3hmGfIAhczI/gqIyzbEEGVkv1PHzkRJjbHihl9WeZtGuVziNzKvju8ywMehGDOUarlioWzU+nVd8Admf9HVdOV5xwQKRxvBlfLLvIpPGxKvmDyzh4NMTOvQHS01SMGmZk4ujque5SQZS7Hi3jg1fTePgeG8dPR1i/1U88Xv9n/hXRaJRQSMZsTqy59SG3icSlYz5MWKteEwURrUpA3+kAl4qUeMv1hOJRYkTRYyRKhE70qeqwMMoWTnKg3s/wy16MsRRsQjbllOPHi5G6dVz9ePFSiYCAKc3PgjcS8f2gfnoWLXdhQEaDHrf7f8cf439Mfp44kXDwDIfDNf7/X/y/g1KpJC6GEf+8uX7e4GfxV27mv5BW5aaYXxhl6vSDOPa3ImC5xNoVSTTKrl6wBUFg+BAj5RVx4hLcdL2Rm643UlQSY/JDpUwaq8fji/PgnQkNH5c7zrU32YleaoIt0JQ+KCnmIkWVZyi2i5w5oCeDNjQhHRmZYNJRxt9cN3H17BPJ3HRHCc0aq1i5OszOHVBeKtKqXZwzp/+ea+FnnyymGe0TgsxyEG/ySbL1cO/jZRQUxwhHZLp0qPt7/PCrv4awNMDFgijvvB8mOZwOcQUuMUI0IPDgg2F694Nndjr45lM16anVj0UsJjPx/nIunRfodZWdgFuFobw9KXLCydEkWBl7k66GkVA0LNZbBg4gRpRUVlY2OLj7+qtPefIhM3Z7jPc+9dG+nZI7xtd9rCAIjBhqYOP2ACP/JCtW/eSlc/sEGfnanBSWrvSw4jsv0Rj0611/m9k1Vxvo1E6D3Rnn4NEIO/YGGDXMxORxFj5f4aHH0Et066ThttEW+l9RbThQbo+x8fcgBoPAybNRxt1oZECf6g3WI/dY2bE3yLlzhxt0/Zdx4WweqSlKJoxX8dlbVjzW07z7gqmK+Pwrruylw2IW6NcrcX2nzkU4fzHKg3fZOLA3VOdm8TKUKHGV6ljwaYAvV/uJSxJhv0hWrsDgq1Ts/iGdn78JsHFbKWNu0pCarODnDT6OnYqSYtXht23GU5JK0w5dUGVCdklTXLIdAgYyWrpY/kEKKqWA2ytxy5Qy/GUmBE39VRD/ZETDKopKEomTl952sv9IiKUfpvHuB2Wc3gnpwdaoBDWSHKeEfMoooBN9a5yjnEKyaIJCUBCRw1RSgYyMjRQ0gg6htDELl5VSUh7luRnJvPSOE7dHIjtTyaXCKNkZSr76MIPv1vqZ99Zmfvkys4YD7LxZKUweZ+bh2RX88mXC9GH+C6nMecVOKCwzfmoJoigQichkZyqw2yVsegMKZcOz2vkXE7IfazcFUDsaV+uT0ZNTHKJYziOFTCQkKrUXyWwcwVxmRXbJaGw+Rg1Lr/O8t4ww8tEXbh69z8aDd1k5dS6CKML/w957h0lRdlu8v6rOuSdnBoaccwYRUREVJagEI6KomAPmiFnEnEUEjKCIAUQQBCUnyTkMTJ7pmc65u6ruHw0zjjPjGb77nefe75yznoc/6KlOb1ft2u/ae6/14mNaVCqBDeurCWw6j3vv38LCc/zcMdWO2STw/jw3axbnNvqa5wwwYkitQnY2dJdM8Xbgjz8q2bkuA0WB51538sn865u9DhqNhmMnY/z8ZUNDF0ho7j76QjXfzsmqvSf6AzIPPO1g6coANptITqaKMqGUo6WVaN05mKLpeG3HUCe56dNTzZYdCieL4xj0Isu+yOaG21zs/TWhqxdXYsjI9WQO/orkeC5Fjv0NHr9nmp0Hnqnm83cz6yX9kqRw24NVpKWInCxu/miTIAiIeoXUYBYaQYvLrTB+ajnPP5LCMzNS+P6XAPc/5eDPPxX8frhqjI177zBz832V9O3ROLk6cVol9063cc8t9trHbrrGytr1IW57qIqLzk9i564ga9dKlFcKoDmFMZqGTa67ByuKwiH+JIM8nFQiI6PNVyH7wL8O/jrDKSERc8n414H1AtC0VKg+WoFaH8Nur/sM/4cE4vE4bm/9HEqnExk20MDcr7xMnVy3qaioSpBLjmqJvj11pKeoeHuOB6tZxaC+BlQqgasus7BnXxhNE9ruABpNopsvO1PNOy+kodeLjRp59O6ho7wqxpFjTXcDh0IyWo3AuYMMZKSZuX2KnXFTSqmsSrzP2XT5PProkwwdvIBeXbR066QlGlXo1lnHizNVHDvpY9zFCi3zDGRn1icE9h+JYDaLCKLAlTeVI0ugxLT4PSrsnnZkKHVOsqIgYomnYcDMoQMCH71lYXA/PdMeqOLSC0wYDCK33mDh3EFG3F6ZNz50UVFVROeWGnbujbJkmY+xl1gQRQGNBlauDdKmg8T26nW0jfbFICSIhbAS4ohqOz0GdiY5ub7czn+FuCTgdEk8/ZiJIf1Edu0v5sHHvXSrvrC2I0dWxUhLSeRBPr/M9IccLJmXzbT7q/5R/zQaVVCfbjCY92UAdU0rANSCmlamHFLSSnj+jRpunSFhMgkEggqRiES3Tno+/drLhMvNGI0iK34LMOvdMG8/n8odjzmYMT2JgnwNUyZauey6Mu6ZZmdofwPVTon5i7x8+Z0Pm1Vg69atjBw5slnrYLYkI0ZMeHExdLhC53YJA5KVvwdJzVCIFUfRCPULzG6hkg7nlvD5R9lUOiQMerEe8flX3H2znStvKqdtax1vfezmo9kN76eKovD9L36WfJZFcWmMux53IIpgMYtcMMzE8MFG7nnCwS+/BbnmCgsXn+Ph57iKP/fpuWxkEi1yBdrmB2idH0rI7MgSV42xsWHDeoYMGdqsdfjfhHBE4dQpmXBQYs9vdqyeVNq1Lmzy+LxsDTt2h5l2f5iH7kzmy/frZFX6dNfz4hsu5nz2M8kpApcM17NgkZcjx2PcdLWNX9YEmDyuaaOVyy4y8dsfISRieBQnlfpjbFprZvePGQTjVqbec5K7brbywPQk3B6Zz77xMecLL3NeS2fvXgm1pMcvutGIApdfZGLhj8ebvQ579+7l8lGJ2C9JCpu2h/H6ZTq305KdqSYpPUK561SiEHma5ExMjIgU0K5BEVcQBLJcfXnh1d8Yf5mxNtfs2UPNtk1OZj1lqUd8QqJI0DJXh3NLW9KEurwwmXSSlDT2shmzYkeFCqs5UXC//UZ7g+/y3qdu1M5cPIqT7FZh1qxexLhx45u9FgF/FeWnBALRGFeNMdcjPs/A6ZZZPDenHvEJ0K2TjulTEoa1996aREaqiiPHo7RppSEWl8nJVKNWC4gC/LY+xNMzlEYnHz9c4EEuz0MURFLLBnD+pZu44QY1V11uIRpV+GC+mx9XBMjPS5DmG7eH+Xyxj0fvThhQ5edpmPtGBg8/X82X72fxyN3JrFwbbLYkjMViwVkDtqTEPbcxiQ6AkmIo5BDdGFD7WFgJ0q+fmofutTB2shuzZKSANrVEdiEHcVFFBgmDUa2gQ61o8ChObEL9e5eiKJzgAEmksl/ZhocavLhIV3Ia7L0VRandu6kFNQ6qav/WpkCD5EqiilK0GGjVqlWz1uG/wr9Mfi5cuPAf//9/+NcQCoUIxSK4Agrrt4Z540MXSz/Prted1yJXw09fp9L3vIOkWlTk5TROhE0aa+HKm8u56WoboZDM9t1hunXSsmCRh8fvq6uyT5nuRnW4N3YlpbZTJ4dWZEst2cV6CuiEUUgkSVElQutWTWvu2W0qXC6Zu6bqCYd0eNRV3HOfjqEDUpk0rfys1uLgvoNYZDsScSqzNvDhuya++U7i628V5LCBb5YEuOnqaINA/OeeMMVlsXqmFZKkMP/LEO2dI2ur7um0xUE55dUnOfR9W7y2Ywy9pIIhA7ScP0xPWaXEvK98GEu6kRdJJMV/l3wXhcQY+F9hMMnElViTozbeuOusND8j0SBajQmbTYVUlcZhjaNWw64xWC0iwVBil1leGWfeV17OHaKnZxc9SXYVN11tY8XaIF3aa6mqlhp1gAdw1EikpKi49QY7FQ6Jq8dbGNgnEYCnTrbx9RIvv/4eZMUaPy++VcNNV9s4VRJn5doA90+3M7S/kWqnxNtz3Dz7upP3X0qjbWsddpsKg16grOLsqnpuv5P0DIUObTWoBIgZXQzs07SpzEXnmSirjJOfq+anFQF6dNEyaayFTZvibD1VjY2GxHlECePHQys6kk1LBJdAXIlRrDpEr84OPn49icsrKinfkY/9WE++n+WkRl9IvxEqdq/JqtXJqaiKM/WubRj79kbnEunq7oon5iIkq5l8u0A8LhAIyAiRbMLCTpTo/8kvNwaT3sTxk27mfO4mGJJZPDehhTRsoJHvlvq4e8YaIh4jAgJRwvRheIPCQwAfaWRzRNlNiCBpZAECR9iDSlGTqeTxxvtHMdskpl5t4/KLzPgDMk6XRGqyCqMxIX7+yxo/o0YY6hGfZ9C2QEuvrjrWbgwxfHCCGLv/tiSm3F3J0s/rOjdefsvNj8vCSEKc9p36NXsdbDYrpaUK23eGESKG2jitEtR0pg9hJYiLaiQkuveNs2xRBjff5WT3Nw7syU0T/SqVUEtmaDQCXTvW/249u2lYsylMQc15bPt5J28rleRmaxAFajvLG0N+npqaI1F01O+U0Ap6tCo1R0/EuPMRB04XpKU1vwO8TZs2xGJKkzELYHDfhOzGGZhNIu+/ks4VU8vp013H8tVBbr/RToc2WhZ+X8mKtSd59FY7A3plUFYRIxhSaNNKw3fLvLz1sYvhQwwY2p1g274T6GUzotz0ewuCgBxrhBzqrqdHFy0DLi7i5mttdO2g49CxCG/P8SAr8mmjEN1ZycII6hhJpOFVnGTkB3jwrmQ6ttWhKArbd0js22wjpbo9uZjZvMDHxcsPIphp9Fwoq4hT7ZTqEZ9ncO4QAxecY2LYRTUUBAaRJthJA9xKNce0O7Bb9ajcGciKjJtqFKAlHQCFCuEUKZYCIsepR3wqioKTyoRuqAL+sjDmNloigh+L/v+c3htDSkoKVdVSA+3uh+9K4u7HHVx7ewW3XGdDrxO4/eGq0y60ddez1ydxze2VPH6vUOtAe++tSVx8dRlP3d941+Vv64P06KxN6DSWxRto2Z7B9j9jxCJqAqEYh45GG9U6nvOFh2uusDC4X90mTlQ0OBwygvrsFbjycjKY+4ZI35HFtMrXMHGMBYtFxS+rPTz3UEqDja+iKMx6x8Xn72aSnqrm/flu5n/t58KhBnJzBH7/4yhFx4pJreqDTkh8T5WiJUoYe0UPLhq3FXNSnAVvZ3L7w1Us+iirni5wwsXcy/5DUea8lsG1t1fi9ctcPMLE9XdVcs4AA68/l8KxE1EeenI9B0sFUpPU5LdSGJkbJ7vVAM4W6WnJDOoT5OiJKFMn20iyi7Rp68VhW4XVpMbjhqhfy+o/Qoy71Mzni73cfK2Njm11LP08m8m3VnD3tMaNjBb96OOSC0wcOhpl7qcx8uJ15nqKz0ZBi0oqquIs/jSdzqcN7sZcX8a0a21cckEdqdq3h762m6llnpqyComcLDVjRpkZ0FvP3K88zHimmv699UwcY2HpSj8Gg0B5eWmz12HQoHOY/8bnaKwgaqOMnVLO4H56SsriTLneyOsvbaNTfGC9Ylwg/TCvv5jQei4pi9OuddMyNGmpamw2Fc/MSGbc9ZV886OfKy+r+46KovDc606GDTRiMYt0aq/j/KFGVq4NctF5CZJbrRZ458V0ThbHuGJqGYoCT96fwtP3axDF+uZO67aEEFUK112p4eUPP/w/8rMRxCMiqkAqjliATr7uBPCyfqPE1GsaP37nvgiD+uq54FwT3y3zU1Ep8eg9Sbww28uXX8YRK1qSpxiQxEo2rHPwxSd2CvI13PFIgoiR/6F3R5ahqCyGpUU1vc4JcI7RzO9/xAnEXOiTXaz7Jafenq13dz0/rfRz/9PV/P4bhHBi0xvB4Of9OSFyCxov7jYGjUZDOKIw/ys/s14PovFkQtRAwFaIwR7mistMGPWFrPz1KKXHjaQ7+lBFGRJxkmm8KK4SVEheK6dK4rQ8XRA4cCSKzh5lzMV5DY4PBGU2bVLIFRoWxAVBoEDpRAnHSTbreeFRG98uDTBzdg3Tb7CTmqKiukbig/nuBHGruDjOSfpYZbyes9sjOh0CxuoCpMzDtGnV8Hp2VMdp1UJDakrj++fRF5q4/Poy7r01iT499Bw6FuXQsSh2u0B+nprPv/WiUQuMvdjE/U9VM/uZ+tJv6zaHWPVHEKNWBZHEpKemvDWHjx7jtQ9cSHHYtT/M9/Oz6+XaPr/MtXdUoFLBoL4GWuRqiEYVvD6JFjlqziItRKVSUV0toqiifPy5l7tutjc45sjxKO4yMypUBBV/Lb9zjL1kuPyMvjJCvtyZLKFuf51GNilKJjtZh1mxYzotZZBHa/aymZZKBzJpgUpQEVR8HGMffrwolmoGDtCydb0GbyjOIXbSVulay4/ElChH2E0WicmqmBLFaqtLFrf+GcHmb08ONvaxhdatWzd/Mf4B/6f5+f8zFBYWosWILxTh5vsquOpyc6NjyWq1wN3TjciqpjvG9HoRQUjo7oy7sZyyijgD+yYqC4+9UM3xk1EqHXGOHdAgyhoqk3ZQnLGW8rRNOJVEwC+gM6WcqH1NFWqcrqbbrxVFIS4ryKml9LqwEseJTJ6ekYLbIxE4Sxmv1PQ0IoRw6k9y1QQVt9weYMvnXegZvpA+wnnoKtsx6koHDz3pZvf+CH/uCXP7Qw5uf8jBB6/U3TxCIZmrb6tEV9qxwbhRmpCFCjUuqkn1dMFU3INvvpF5+xMPXTtq6djKiDbceHIoKxK6pABfLfHWe/zWm/TUGI81+hyf4iauCp+Vs2l6egbzF3qZOy8CigbRlcGq35vWElm5NkCyXWTK3eVcNLGU3t10/LI6RHFpjEBQ5sqbyxFFmDjWwqdfeRt9DUVRWPKzn4tHJD7nfbcmNTh24lgrHp/M+q1hOrbVUl0jcfh050daihq3R+KR56upqpYY1EfP4y87uey6MrbvCuPxycTjZyflnpxsJirFGNJfhya/mIKWqlqStzGEwjKhsMyYG8po2ULD+eckAvyjD1jw5uwirNQ/IeNKjH1sIZfW+HCxh01ElTBqQUMruSu71iaz6o8QP36dys2PV+Bv9weBrH3kdnXy9ccZtcQngMmko0//ToiahK6dtZ2evM5ZtG7fDrO9LfbUNuTktyO3cxbpWRLI/+f23hjCsQCRKLz6npvH7qmrLAqCwPjRJnr30NCFfvQUhqBF38CtGhLi7ic5hI1kugsDyRZaki3k01XoTwa5FHKQ22+yMu1aG5u3J64rs0mkRW7CGbKiKs74G8uxmlX1xlP+jnGXmHntvbqRDLtNVWsWFospvD/Xy3uf+NBGzUTlKDpN87t923dsT8SvZcEiH2FjVYO/6wUjWUILTGodgwckiIfHZlgIpR3H7Ys1qVGrKArBYNNZ/fHCOBoSSVpmuCPbtyW64f+r67e8QkJNw+QzrsQpLIoxcpyD8g3tiYXOzslWpVIRjij/+N7VThmbtf49UxAEbrnOxg+/BPjl6xyuucKK1SJy+EScbSvymDLRRsd2WkacY2Lx3Gwy0tSMHG5m7ZJcZAW8wTBjximkt6tBMDWtTRhXYuhNEtPur2DFmgCnimMEgzIfzHcz90svLo/Er2sD/LjCj9sjM+ZiM/G4QF6OCo3mvx53/yvUaggJPqpTdhKTFP7YGOLTrz0MvqSMnz6zkVszCJuQglbQYRdSyXUMIVSazttzGo4Nvfmxi5uvbfrcvm2KFYNBXc/gzy6k0iN6PtW+IAKJLo8eDKGAjpRSiIxMtekwigx/lYU6o0cIsIeNbFZW4lRXIcsyLVtL+Nyaf9to0/8kGI1GvN44V95cxrHCug5LURS4YYKVE6ei/PKbn4m3lPPwXcn1iE8Aq0XFp29k8OKbdRvKlGQ1Ho/ED7/UN16BRN703GtO9h2OcNVlFt6a4270c/n8Mqt+lTn8p5HH7k5izPVl7PiLXrwkKXz2jYcvv/OxeUeYy68v46qby1n0gw9iGsSwlVjo7GRfZFnGbFKYt9DHBecaGTbQQEl5jPc+DOFzahg5oYxTxXWzzjVOiWtvr2DMxWbemevh8uvL2L0vyt7f8+jZU2DNJj8ac4zMdh5Kc3/Fd1oDMKSvwtp3N57MPbiPZjKwt4FVfwS55fqGhmgAV4+3svdQBEEQWDw3i1ffc3Pe+FJeeDSFh+9Kpk0rLReNMLN7QyZ7tqSQ0zrETwtTeOXJVNb9/t1ZrQFAcrKVt55P4+dVQYpKYky+tYJnH0lmz/os1q9IY9fGVJ58WsVDM2sIBGR+XRtk7KhETmezqujVTccnXza81o4VRpm/0MvPy6OMuzJAZsWgesRh2FhJICTz42fZtcVAr08mM0NVj/g8g/w8DWMvNnPsZJQPF7h57rUalq8OkJ6q4rwhRkaNMPHx7Aw6tdPi9iocPihQXt78ZokDB/Yh6QIE9OX06a5n+VfZPHFfCm8+l86BIxFuvzfGNnEVxcqx05rGx1DZvLVj/1kZak6calpTz+mSOFkUY8JNVZgqO/Lcw3r6jSjnuddrmDm7hpETSklJUnH/bfba51wx2szy3wK43BILFnl5d66bdZtD5OeqycpQ8+xDKXy52NeAVKuqjnPXow4evzeZn1cFKS8rafY6/K9C3IgJG7ZASwRBwCzY2LpZoaKqMc1thdnvu3h6RgrXXWnl+3nZqNUw4UYHiz62kVM+nGwKSBWyyPD0wHJ0KOMmu/EHZN5/JT1h1rWg6Q3s59966dxBy6FNebw3K41Xnklmy5p0+l/k4qlHjY02q4y+0MyuvREqyhLGnEk6EyJq3DUiGZltm70M3bt357Ov3LzyrIbs4vNJ93VFpVa48Hw1u9bk8cR9Kdw/PYkVS9KYM1dFYfpqqilHIv7PxqGymnA4kWe5PRJ7DobRaoVGJ+2OHI+i+4dczizYCBNE1EbJTFcz57V0+vTQc+djVVx2XRl3PlZFj646Hr8vGWw1mMwSl4wwEgg039wmFAohR4zEkkrp21PHtl3hBsd4/fI/Fs7VaqFWTq+8Mk6lI84jzycmuEIhhRqnRGqKmi1/hunSQcvICaU8+XINs993cd64YmY840CWIJpSQpXhMEElQDTrOG+9mMbbL6TTvo2G+29LatBkYDGLzHszg5fertOENuhFqqol9h2KotUIzR57VxQFlaggxwVefsvNF9/665kW79oXYdxkN8mOHqSShQsHISXAPmULIQKcOqIFWU0mDUluURBpR3eKOAKAX/FwgB3oMVHMcXbwOzuV9ZzkCC3pQDLptG+v4oUn7Hy/xIiISBpZbOd3dirr2KVs4ADbySK/lmitMR/mzumJAmkgKLN0aYwgfkyCBRn5//vOz//Dfw90Oh1qjUwsoiUYlBrtMjqD3t11zH634eP+gEwgKKMSE6Y2R47H+PnL7NpAd+VoC8WlMW64q5K7p9mJxcA2dCtvPW6hRxc7JWVxZr99gF+Xacmu6c9RcSeKnOgeUgtqKst1lFXE6zm7n8GqP4K4HCIjhpoQdVH+2BxmxFAjHy7woDtLR+sp067n1lV3INqK+P4HPZnlw+q5eQbwUlBxLr/N8fHr4nIUBTSuAmKWKkZcWkaXbuALxjl4JIpY2YJWsfoXjR8Xnoy9tMuLkJLq5PDR4wRrTHR29aOqYiM9uuh45jE143btxOAYUo84VRSFStteHn3AxGeL3eh1Tu640Y5eLzJpvIn35hRzap9IrtIGlaCq7XQ5wh4IxJut7QYweMilLPn2HYSYQJwYeYHePPvSWi46z9CgpX3vwTDrNofZ8meE6VNszHwwlXBEYc4XHhb+kAiCt15v4+iJGLE4uDwSi3701XN0liSFJ16qYdR5plrNkIJ8DRWOhsF34lgL5RUSd/5F+8/tkRh3YzmxmMK8tzJo3bJuY1NdIzF+ahmFRTHstuZrOgH4fVEqq2S+WxbggdvtGA0Cn3/r5Zbr7A2OlWWFxUv9fPuTj2GDjBw+Fq2VCshMV7P02yTOHfUHkisZC3bCBBOi46oYeVLiN/MoTv5kHSpFg9EaxmiPcc/jMkathu6ddVx7rZrlqwI8ML2h8PWn3+Zy5KQJm8nJkbUC4VCEGrmCtnTnMDuJEWFAfw1Wu4IQMaLW/3sc7P6nIRRQ0Cga0lop/LImyKdfJwj4eFwhM11Fh45aVm+sJCXeghQycVBaO5JxBjZSqaGSDKHhzTxFyKBCKaJb5zh9eugZN6WMMaMS4zLHCqPMfjvAj8tDdGyrw2CQif0D6RaNKRw8kEi+M9PVCZKnUGLAyFLc3jhBhxVPXCIeDWIS1ezZe7jZ6xAIBMjOFQj6DLhVFWQo4drupDOQFRlfymFuuSFRrGmZpyGoLWdAFw3rt4QZOqDh2MyqP4Jom+i6crkl9u8VyD1dFVahIi1FxdTJNnKy1Cz60cfkcQ2v4UNHo3ir9Fgakf4o5yTJ0Ra4q6vpILTmaMRHaWlps3XNNBoNoZDA4mV+JlzecAzN6ZLw+uVGtezaFmjp1E5bW6l/71MPMx9MabS4eM80OxdNLOXW6228PjMdRVEYNamU7Ew17fMFCldWkExDo5BSzSG69VA4VRJn6coAH33m4cjxKJeNNNOqhYbXZqY1SHxvnGhl+LgSZLnxQlRTaN2mPbtcf9K7o8iSeS1qO3j7rq6iRbRrA81pQRBoGe3OC7NWM+3ahAnezr1hXv/QzcbtIQb1bXqsymIWEMSGJLlKUJETb4caDXYhMc1gV1IppZAQfi4fI1JY4sSSZ6X6YBXhcIhKShAQUKFGQETUC2TnZRJ2xwgGQYeRZcuWMXny5LNaj//p0Ov1iIJAsk3k4eeqUZSENvepkjgmQ2ID9cMvAVQqgctGNl5cTUlWYTImXGZTU1RIkoIgwlOzatiwNeFgm5Kk4o/NIT5a4OGJ+1M4fDTK1dNqMJoU7n3CwbMPp9Sea4VFMSbeVEVFuZ48OZ/7H9/Fe7NTmf2+i2OFMbRaAbdHIhRWuGi4kSfuTyEzXY3LLfHuXDchKUIuHTkpH8Lj8WCzNa4H9neIoog/qOKnlX4WfpRF/wvKkNxJZHj70EGw4q6pZuRluzClhMjMUOH2SFx8von1W8LcdLWFw8ejzH87nfueqqYgX8MP87Nq48Cho1Em3rQB34k29O0P3boJxGIxflhexOUXp/Py206+/jCryc92/lAjm3eEuGCYiUsuMFLjlOnRpS5Wx+MKoXDi/jV6pIkfVvi54lILLtfZTUYBGAwGFCXA/bfZGX1tGfPfzqw38aRSCVx9pRlfMM7g0UWkp6rrdSo9PSOFR56v5qqby7litBmLSeTb70P8vj6Kq0aDb2crNCoFHx40ig5REBOmUilVPP1AZr28Z82GIJc2Qnye+c7bd4WxmFUMHWDAZlXx27ogr77nQpIVPn0zk1hMYcrdFfTsaOTnFREcVcXNXod1v/+AxhimQ1cjU6+uO4cK8jUowI+/+ti0JoOfV5Xw+7oYaWmwY19dPMvJUuP1yZRXxhvV8/zwMzfPPJjCeUMMzH6njMWf6wkeLkAYXcrI4UYeuSu5gXapSiWwcm2Q/YcTuafemMbi5TLPzD6F1yfx9hwP/kgGV9yWTXqqCr1OxOWWcHlkcnLNXHJBkGtvr0Crbb4p6P8mKMjoMaKWNbX3uqTy3owcs5m3Z1trpbhKymI8M9vJ8MEGWrfU4g/IFJfGmTzOzKzXaugV7tYgf9cJekwVnXj7o+M89ZCNKy+1snihwKo/gpx/Tn3Jm70HIyz52c/hjfkNxqCdbonLRjYtLTF6pBnfjgIyyOOQ8isqWSAlQ2r2iDMkpPJcDjWt430SkyeKTDztJG/PSmvwvQb00XPj9Tq+ei0Xn+QjoPhqO/jqra2iENG5KMhPpbg0xi0zqvjwlXRuuKuSk8Wx2m7QMzDoRWRV08UDWZGRiIM3iV/XnKRnVz0XjzDVNtecwRsfunjzxRSqaxLGvQVt2jR7HQ4dOoRZrSVuquKyi1JY9IOvgc56TqaaXfuabjqoqo5j0AvEYgrf/OgHQeaKSy0882DdpObd05JYvjrAp197Wf5VNn/ujfLtUh/ZmRqeeiCZtgXa08938NSsg+Rkq5lydyXTrrXy6x9Bvp+X3eh7220qku1ibQw6VhjlqpvKaNs6IetyNpJIsqzgcQnEYipefNTIS7McpKYKeLwKcZeNlJoh6AUDbqWGEo5TTSVRgrSlG2JMTRUlTRLjFsGOT3RwnF0EpBCt6UQVZQnjTQRCBLCRggU7LWnPnh1OJo4TkM1+9KY49kAqvTmHPWwih3zSyUUURGJKlCLxEAOHVzPu0mROFse4bpoLS1kPik434ImiTFVVFXl5DfdyZ4t/O/l57Ngxjh07RjAYRG6iT/yKK674d7/t/xjYbDb0lgh6dxrhiINjhdEmNyXHTsQIubRs2xWmbw89ew5EeOBRH6Wn1GgULdUhH7IKVi5MaXAi5+VomH6jjS++9dJzoIovP0qvPaZFroY3X05iThcfbz+3n2RjnFLVanSBDJBFQvEQl13rZuWiHJKT6i7Ioyei3Pmgi2Qxle0rzMRs5ZSUOzlZFOPYyRhnoWcPgN1ux5RVSjCgECjKIFOov2mMEUWPAQNGQk4zUcLoMaLzpyH7OrL11CH0GNAgYcBYbzPow4nSaTurv0ohIy2RLCmKwtKVAW6fsQFnuYqRY2qY+76N2bO0PPDIGgzOVugiyUTEAJH041w1UWDqtTZKKiK8/nqMD+eWY7EqBIISMZ+esPU4hdqTGHVaZBJjhW2D3SmRj/Ddd98xadKkZq2Dz+cBAao9UfJJaLzJJ9sy9LJ9PPtIMhecYyIQlPlyiY/FS33kZqv57tOsegTAy0+kceVlZiZOq+ClJ9KocSba7L+bm8Xzbzj56DMPvbrqUKkSJgkTx1q4cVJdEnn8ZJSs9IbB12ISqRDqk6J2m4pO7TRcOdpSj/gESE1R8dk7mVw4oYTs3LMztcjKzMbj0PPJl15++iyRMI6+rowBvQ1071x3bsiywi0PVDKgt56cTA3fLvUz57X0WtMDRVFY+ksQKawlRoRqyrGSTHcGc8iwhj/Dq1DHTYQJYiMJWwsnLz1r4b2PQpQctqKubsnBIyJrl5SgpPvrmeOcwe6DFjq18dOn0yEeXphCUbiEXpyDJAgkK3kcZQ96fYziYglPUMSeenZdsP9rIKkIBQVcnghbd4b54r3M2g7b4yejTH+4Cqf1MPaabHJoyW42oleM2IS6YOOikhyarhbm0ppX3tiBPdVDMCxz7tgSBvc2s/wHNdbqbnQmici2ML8d2IfLXcN5Tbi9fjIvhLayDR/PL+eJGTb+2BQiHFQRq0jB3qqarLQwVS7wB+K4qiB6FlIHaWlpdOysZuNmH1l58OfBtbSjO8lKYgPqU9y40vbw7NOG2vP8xKkYiBIvPpbF1HsrefbhFAb0rruXrNsS5NYZiUr1l4u9TBpnqb0HlFfGGXu1E2tFbyAhB1Gs2s/gAgWrReSWa20MvbyYZLuKkcPrdKEOHoky/sYyShx6UgjWamMqioJDKKFMfRQlrsF6WkDE7Etix44dZ2XqoNFoeeENJ+0KNPXGcD1eiStvLufFxxqXFNl/KEKbVnXX6rGTUbp10rJ8dYCfVweQJBg2yMDYUWa0WoHO7XWcOBXDZBR5/g0nNS6ZVi00HC8MEmy5ndCpDmTJrRAFFTElSqXhEBFLMffdlsT559Ql9f6AzHV3VJBkExsQn5Doipo0zsLHn3n+UYv47xAIkZwq89NnubUjvtGoQsirJbkJzWmNoMWo1tHvomJGDjdy6GiUwX3MrF+l5dslES6/qPGN2k8rQsTdjWueWUnGQVnd5xIEOil9OMxOduyKokiFJKX2puX5GZQcKSfqSCIznI/FYENIldC1U9Bo1Zw8UoijUo1OHcPlatoV+38rdDodSXYVrfK1zH46DY9P4qcVAU6VxCguk7lnmp28HA0znnH8oxlkSrKI1y+TmqLiu2V+rrrMwrJfAwwfbOCTL7z4AzI9uuj47tOEjMsrrwdILx6KGi1rThTT/+cibEkykZiE160ivWownVGzn21oQgKvvO3CahOx2wTyczV07WgmFFZ46M66zv0ku4rH70sQoc8/cwr8NLlfaArt2vdl544lXH5dGb5yG51jg2qvHbuQir3yfHyVLtRpfzKgt0LLPA2RCOTnaunUVsfmPyOYjCL33Vp/sqdDWy2/Ls6g/0UH6d/PwmUXmYnFFPYeijTqEv9P8Ppkxl6SuKZOFcd44U0nxWVx7LYEAd21o5aN20J0aKNFFCUkSTor7dP2HfqyeNlPtG6lxWQU6hGff8WUiVY+/tzD8ZNRvl/u58rTxW6VSuCVJ9OodMRZtirAUy94MJ/qS5ooImRtYdQlhQzoq+XAQZlvFu9FLG9F2F5MXq5Ym/ccPBJl7lcetu8KY7OJdGyrbfA5Hn2hmguHG5k0tq5Y1q+nnhsmWjn/yhKWLPPx1fd++vfSs3ljogNLp2+aNPo7gkE/ZpOKB6bbG/wtI03F1MlpdGyno2M7HfdPTzw+YVoZ+w5F6HLaUPGFR1O5/s6K0x1aie8Wjyss+MbL/kMxHrojGVEUeOYRO+Bm8XuwY5vCY/c0Tk4uXuqjbw8dC97JoqxKx4wXOjB8YA0PTY8wfGwx3TqpuOiCHBYvT8cbAI8fBAHMFlCUNPYf2UtRaZyLLr2o2evwvwlqTRwpIuHGQQaJcWsRFSWFGm6YEsZo86LRJBpg0tNUPPugmWtudrJzB+hiNvyyD1OkIUF4BknxbH7+5SBPPQR5OWoC0RAPPu2nZzcvk8ZZ0ahh/kIvq3+PcMsUW62Zr6M6TiwOmekqRDFxDv2dGD+DWFRBgw6H4QjheJR+PfX062vixzWHmr0Ohw4dIlnMrO3MdlPNmMt0TX6v6TfYWbSgirzKLpzgAF2Ufg2OrRALEXVRxk8tw2ZR8cqTqXTpoCM/28CDT3pYOLc+p9C+jYaAqhJZaajzDuBSl9KhUwRZPsyCb0JMu97cQHPT5ZZY+mtiMketFigtj7Ntf/NzZLVaDRYH6SkqXG6Jd15M5+rpFTx+bzIXDDMiigLVTgmPT2Ll2gAXntuwQPjqey6uGW/hmtvLuWdaYlLor8TnGYwaYeKX3wJs+TNCSpKKopI4X31QVwzSaAQmj7fQs6uOZ2bX8NJjKdx4byU1LrnRztkzSEtR4fHKHDsZpG9PPdNvsHPlzWVEomd335EkUEl6CmhL2B+ktf8C5CKJVBLTwGe4EAdldGcwR9lNZ/phFMwEFG+CqG4CiqKQlibgrXFTIPXgKHvoQE+Mp0l0WZEp5QT72UZn+qJR9GTU9EGulvEYNnCU3XSgN90ZTBmF7GYDgiIQIYxWH+XocQ39znUQdpuwVPXFggmBk/gUN6mZMuXl5f//Ij/9fj+zZs3i0KH/+qL9P/KzaQSDQRRFwKDSkpmv4fNvfVxzhbVBRUlRFGZ/4MLhEZh4cyW3T7Xy0fsyGVWDyD0tYJyuKFSLJVw64RArl6Q1uOguH2nmkedqWLskt9FAOfUaM6+/X8Kjt1u4+koLf+5NbBBzs5KZ/lAV199VQVa6mrwcNeu3hKhyyMx+LpmO7dSsWefmjXdldmyXad0iTLuWWo4UNl0ZagwffvAS6TYtB44kkaWkN+hkMWKmkmIqlGK06NBjIogXWVFoS1eihMgkD4k4FRSRRl3FxZO5hz8WpdYSBZDYtI0eaeZ4ocQ7L5goPOHk2kkyqiQP6S3iBJIPkpmpZ8hAHddNMNeOPX3/c4ju3fSMG2PB7VFY+G2E6nCU9T+nUZBflwTefJeLHd8oIKmorq5u9joEg0GyM9R43BGEyOlFsLp48fEUduyO8PFnXnQ6gTGjzFx3pY1QWGm086lPdwO9uuo4cjxG+zZapkyycv1dlTz7UAqP3p3MBVeV8MD0JM4ZqMduTXSFnNlEvfmxmxsnN+zKWLk2yNXjG26KjxXGOWdg46R9i1wNNouKUOjsdBAMZgMWJYlqRylev0xejoav3s/i7scdCAIM6qfH7Zb5aWWA0uM6UsQMFnsraS325JpbdtOtoxGDOc6OHTKVpSrSlXwiBAnix001lRSTFcino9IWjaBNVKKEw+TlqfjwkxA1m7qSddroCsBOKqUhmYNHw/UMxwBQoKBFkJ17YpyKFNOWbrUaJ0mkoiCxfkuInEw1991l5NNFzRtp+N8Gg0VPJOwlP1fTgNRq3VLLt3OyGTq6mB3u1bSUOtOZfhxjH0eVvRgwIxMnSIC2NHSGPwMVarZvVpGWrCezRYTeAxQ+/0hDV3lwbVzUYyA/2JfNm5bz69ogF5xbnwBdvznExnUqUpQsTpwopbAoxszXnKz7OYMdu6M8OFPC5VRo216DTiuwanWUrt2a/kx/R6dOndi9P4Q9SeDrj7IYeWUZw0Yd5vOFu0hJFsnPF3jubks9YvaFN51cP8HC1HsrmftGBrPfd/P0LCdpKSrKKhIjPW0K1Py0IIcX33LS+4IicjI1eJwqnGUGrJV9MGGlPGUr6QVenrxai1pt4MFnHQQCCsGQxMPPOXjg6YTxSmW5gCAqUJNOFzqyX7URg15FkkmPpAkw8kIN8yanMOWOGhyHE2S/opLRas9u5FUQI3zyRiY33ltJm5ZaunTQUlYRZ9uuMALQrWPD11MUhZfedvLxaxmUV8ZJS0mMz19ydRnDBxu4Z5odjVpg2aoAoyaV8sGsdOJxhWqnxG0PVvHq02m8+1J67Wv98luQB2ce4GDVUdKTtVhtMKovtMg11SM+ISGh8MV7mVxwVWmT5OaksRYW/eA7K/Jzz94DXH6hqZ62oUoFMv+cKKvUCsnJIj/+EmD5V9mMuixAG8+57NjyR6N6jW6PxOwPnORGhzW4BwOECTaSLCvEVEGcLom434kSO06b7q1p2S2XlvxVF0wFClTv9nK0Yj+5ShvKhGOkpzdf8+x/E6xWFT276Lh1RiUqtUB6qoqObbS89ERq7XmTnamm0hGvZ9z4Vxw5HiM7Q8XPqwM8/FwN2rAdVXUXHnriKB++ZWNA70THVHllnFvvq8axN5fU0xubjFgbKG+DUqbg5CgWzJiFRF6Qq7Qmo9MB4kKcUcNNePwyD92RzKXXlLLwo8Y7JW+cbGXW2yVIfuGsTa5KSorQa0Uyk4zEYg27twAsJLF7h5r0rDDfLfPz8hOpuD0ySXaReV97ee7hxivyaalqBvfXsWJtkG27I0QiClnpaj79ysOIoUZ+WOGvdbv/O1atC9bmSpWOOOGwTGFRjJvvq+TN59Nqp7kUReH75X7ue7Kama/WIElxduzYQr9+gxp93cZQ4yznxTddPHSHvUmzHkjE5ySbCr02YcgxYqixXuNCRpoanVqN6E5HRkZqt4sdP2ZhtSSOGX8pPHS3wpgbjjBxrJnFS0UiEZlZ77o4djLGPdOSeO7hFI6fjPHOXA9Gg8CspxLnpNsjcfh4jFeebKjtnJmu5qE7knnk+WpuvtZKmxYGfv0pQkZOiLy8gmavQ4eOfSg6dYy0RrT8du2L8uJjDQnKFx5N5ZYZVXw7Jwu7TUWHtlrefyWdF990sedABKNRQKsRuOR8E/Peyqi3B7v/DguLvy3jyF4d6zeHGPK3qYri0hiffOFl95rEKOcfW5NAUBg3spJku5pnH05l3ZYg8770YbJnMmHUjkRh7WSMLxaH0JgG89EXFkpOCYwYcUGz1+F/E2RVhHLhOCgqQkoAHQYOsJ3O9MPgNcHpQYp0wOUopceQPbQM9SH3tEGfTnElinb/dLtVEn/89fcAb842M/7SDA4cjvDLmiCSpNC3p4EVK2Xat9bw8+oA73ziJi0l4Wlw4lQizn6z1Md1Vzbe0f7t0gAV2v2EZT/tCzQsnJfCgSNR5n9zqtnrEAqFMGnNcHp7LREnNbXpL2WziiiChEWwk6pkspuNtFDaYiWJCGF8SUcp6OFi3vuZmIxiPeK2bUsdG5bZGTO5hheettC5vQ6XW2Lulx605iiHarbQMT6gXiwOKn4iOQd59UkL5VUSVVVqzhtXynOPJNfq4a5YE+S1D1zMeiq1lqe462YbY6Y6mr0ORqORXt1VnDvEyGff+Lj7Zjvfzc1ixkwHjzxfjckoUlkVJ8ku8uKbTk6cinHtlVZMRpGSshgzZzs5eDTK8tUBnp6RQiis1NP1/TtuvtbGxGnlWMwi77+S0ej9p2M7LRq1wA13VXLfbUks/MHX5NQsJHRVd+wOM/sDF78tzsVuUzF1ko1nX69p9PimIKCiLV1IJZuNyi9o0KGgoMNAmpKFSlDjUMpQoz4tFSbU6n4asRDA2ySRXU05voBEy1g3jrOfzvSrN4UmCiJ5tCGm7KeC4lrjPVEQaR8awg7tCnbF1pGvdCCDPKwkcZz9GLFgDJrxHNCRQS7Jgh4EKFFOkEIGB9nO0M402yj6v8K/jfycP38+hw4dolOnTgwbNoyUlJSzqmD+d2DFihX8+OOPuN1ucnNzueGGG+jYsWOTxx84cID58+dTUlJCUlISl112GRdeeGG9YzZv3szChQuprKwkIyODSZMm0a9f840r/itkZmYiqhQMuZWsXZLHZ996ueORKl55Mq121KiiMs5lV1dx4pgKq0GNEJOY9XqA9t4R9U5CQRBIU/KoPBBk0ffVTL6i/oWsVguoVTR5IQqCQOdOIucM0qPVCrVdQy+8UUOHdhricQiHZZavDjBmlJkH76ir7Bfka5g4zsTgi8vYvidMklVFICid1eZuy8aNqErySFfMRGiocZlEOifYT0+G1huHDyp+9rMNEbG2pf+Esr9W2DesBGnbXq5HfP4VN19nYc5HHnqWD2W3cwM9nOdREfqdn5ck0aqFhsKiGC+97uf4CQmXN0b3LhrmvV2X2D1wBzz5opupd9ew5vs6wnXoEBWrvnEgi9JZnTNt2rShukxgYD8D+zcXkRXKJ671c84ACxcMq7/Rnv5QFY/c1bhGKcCkcVbWbQ7Svo2Wqy6z0KGNltc+cHGyOEalQ+KD+R4uPt+E2xPhqVdquGCYkWWrAoRCCQdkm0Xkjql2+vfSc/hYlCMnolRUSbzypofMLJFxl5goq4jj88v/+Dsn2UUOHm3+2C9AOBDGIzvRhTR8/LmHN55NdHN+/l4mJWUx9hyM0rmdyM8/x0n3dMdJJWr0VEiVCGWZlJS15Bh7ERHJoQUOyiigI1YhmSLlKAIiebSuTYY0gpbWdKV8u57i2Cn6KA3FwVN9HXl21louGGas933bFQQoLDawYKGHzsq5mIW6gB0lQhyJ3l0M/Lk/jNMpo9H+ewL6P+E/MR7m5GcTCnh5Zkbjm1SLWeS8oUY+PaTiGAdQkBEQUNQh0rKDKEETuuoUHJSRTOOEioMycqX2pFfn4Hd4+WTfOjrLAxvfTDs6ceudR+jRPcSU63WIosD8z8Ls26klq2ogbrGKPYeCPDgzzNzXM8jK0HDphRoG9dUzYFQxLrfMi4+nsWtfFT179mz2OkSjUTIzbLjdTtq11tK6QM3oi3XsORIgOUmgR2ctn3/r5Z1P3DwzI4Uly/1s2Bqi1Xgr559jYOp9lXTtoOO8IQa27w6Tlibyxfu5PD2rhsKiGE89kILdKiKKCk89F8AWTceOmrKUzTzzIlwxui6+XT3eyvLVAd6fr/DiY6lMuN5NuCiH3EgWcaIUc4JDqi207RTl/HONXD5KoFfXuqT21+8yGHK+EyoglhZg8ODBzV6HY8eOodMIdGqrw2oSeeLeJGJxSE5ScffjDqbfYOPq6RW8PjOtdtypvCLO2CllOF0SU++pJDVFRVmFhMcr8eX7mfTtWbdxve0GO5dfZOba2yuodsaJxhRem5lGt0519xdBEBg1woTPL/Po8w7W/ZrYJFx5UzlPPtB47A2FFfQ6mHxbBXnZaiaNtdTrWo1GFXRaAafT2WwzvFhErh0/O3I8yk+/hFFkBXtqnEhFQ1kESNwbA9EIN19to6gkzpwFQazVHRAEgfTK/oy5agNTb9Rw/SQTep3A98uDvPyaH1VRO2qowIK9wWuWc4oIITYpKzFhRq2BqMZLPKhDLM0hLHpp58lnY9kWuuX3RG/XImhAiYHkhmgxqANWNGgJ4AdJTUFB84mPfwX/ibEQEjqcR05EGT3SxHVXWTn/ylJ++aq+e+rUyVaee83J2y82jHc/rfBTURXnsuvKSLariJdl01pKjEuGC7O47bpDKLYa0IZRayUKj2jpE23fgCCQkaiihNwUCw77fvQGgbhLoLg8zq03mpj7tZd1P5zuxhKFWvmcv0MUBXJyBJw+qdl54RkUntjDluU5nD+6BpvQ9Li8JpjM0l+PYLOqSbarSE9VMfO1xOhjbnZ9wlBRFPYciOIPJLq8r59grS1mbN8V5vq7Khg+2MAH8zwMG2hoUGT+/Fsv3TrqsJhFPF4JR43Md8v8LPk5wAez0ut1nguCwNiLLZRXynzyhQe1WuDdt2fS77Nfmr0G1VVFtG+t4alZNdhtTW/nIhEZlzshP1DQUmTw6GJuutrGyOFGXG6Zma94OVUco00XPWmZe6moivHUK856EgdarcBn72Qy5e5KtFp48NlqDHqReW/VyX90aq/jvZfTeebVGl77wMX9tyWzcXuY889peoz3ikvNvDfPzY+/BHBVxGiRL2KwqojHm298ds6wi9ix5RtW/RFqoHWr1QqNnlutW2p58bFUhl5WwoihBgb1M1B4Ksapkhi33mBl659hPpjVUNoEEvq5BpOE9ehgpt2yiWHnhbnpBgN6vcDPqwL88EuAC881otUm1m7/EQtt8oMk2xMM1diLE40nAweKxIGKSj8VlTBiqJHv5pqZfFcN5Q4bWkFDRUUFnTt3bvZa/Cv4T4yHPo+MljhatOxkPSlkkEY2BqFhR18wHiHV3x4NBk5wgChhdBhx03QTihcnvXupOH4yysmSGOMvTewlO7XX1TvHFv8Y4IN5PvJbqPhmTlZtrJMkhdfed/HyWy7OHWisN34NMPtdD5VVMpeMi+Fya4jFFfYciODxStRzB/wv0KZNGyKmIAQS/7dgZ/kvUe64qfHjf1sfQh1M7NWzhHySlHTKKKSUQqJaNx+8bGL8pQ2nRSFhbJfh78qRbTuZ8XQVGq2AQS8wcYyFPb/n8ekXAR5+YiX2aC46DDipRLS7MBLlm58EBvXV4/QqSLLMK+84efpVJxlpKob0M/Dl+5n1dJTtNhW+szA8UhQFo0nFNeMtvPKOiwdnVvPyE6kYDSqWfJrNrv0RikvjXDbSxC0zKjHoRK6ZXoEkg80icNFwE+cONrBxW5jxl1r46DMPmY1MO56BzSIydICBk8WxJjvuAbp10tKpnYbLRpqxWUReetvJW883vDf/siZAaXmct+a4sZgFjKcl7aZMsvLupx7i8XizDDHPTFCkkk0NlaeJTxkLSYTw8yfrEBQBI2Y60BM/HozUcUOCIJCttOQoe2indK93HoSVEIXqPQg+HRq0aNE1mmcC5NKGXWyggLo4IggCOUob1B0PcvDgNjSKDiNWYkRJJwcbKUQIcYidWBU76eRSJhxHIobJHuXQMYH27dv/l2vQHPzbyM8///yTNm3a8OSTT551EvPfgY0bNzJv3jxuuukm2rdvz6pVq3jhhRd4/fXXG91cVFVV8eKLLzJixAjuvPNODh8+zJw5c7BarQwYkHBhPHLkCG+88QYTJkygX79+bN26lddff52ZM2fStm3zBYr/CXq9Hp1W4NoJZh54pppjhTGiMZn+FxWRn5foGvp9rUJ+pBu9yEGICsR9MU4JhynkIO2VHg3WPyVYwEeflDQgP7ftChMO84+EpFpDrVizLCvcOqOKzdtDGI0i111lpUcXHUcLo3z1nQ+7TcW0a+uSUJNR5NWZyTw7u4ajhVFEUSAcDjdbz6SqLELXYELzYzebyFZa1fuclRTRnUH1iE9IOKy1VjpTSZ1mUAd6sZ9tpCs5mLHTo0XTQc1kFFFrZXSCnhQlg52sQ12m47wxZWSkaHEUmUj2diSq9hFLLqa8KsAVN1Tw2fvptRqcMx+x03uEl0BQrr0ZHjki48SBwaw5qySgf/+BLPtBYesvuVx1vZOiNRWoJT0ni+MNnO41Guo5Hf8dwbDM8b8Iu3frpOOt59O47LpyvpmTVW9DLkkK191ZwSUXmJgxPXGzLC6N8cjzNbyvhrXrg+gFE49Nt6PypSBpA8x8thC9NUx2joDPL9czAToDWVY4VRxHliXC4TB6ffM0jWRFRkEht4VMWYVUT38nN1tDbraGl990c6pIQaSMLPLJphU1VFDCCWQUzNgQEamihO4Mrq1sVVNOD4Y0+r5pkdYUUdJohVgnGCg7ksN10yt568UUkuyJ8+qCQUW89EEHLLqO9YhPgDIKaUtXDq6IUi0e4sPP3PTpm9+sNfhX8Z8aDz2ectq2VDfqHnwGvbvrWEYaLWhHCD/FHCNiKKdNW+jSPs62HeXs2KKp52p4BhElTA0V5JOQYHCl7yJLo8NY1njFN4NcttUcoWJ1Hx7fUAmAOZxBrmBFQaFCf5jl76bWI8sgQc5dc4WF5Wv8vPy2C5V4djIHWq0WtVpLeqqKquo4hw9LPPFyDd/Py65XxCkpi3HhhFKCAejeRc2WP0Ms/CiLB+9IZt+hKE6XxDVXWGsLXgP7GthzMEL7Nlrmf+3l2BEVaVI+NlIp5CC9u/u5YnTDDeCoESaWLPczZoKb3Mpz0J6u0gIJ7VXVCbq2P8XF5xt45xMP+bkBZj6USKhTklX066di8/KDnDfqXCyWxjuoGkN5eTmxuMzIiaWMOs/IvU9V884L6bRqoUElcpqQUPHEyzU4qiWc7jiV1TIZaSp+WJBT65KtKAor1wZ58Nlqln2eU8+5PjtTzQXnGvn4Mxfbd4Ub/JZnMP70pv2a6RXMfSODSFSp7ZT6K35a6eedTzxMv9HO4L4GKh0Sc7/08u6nHj54JR21WmDeQi9ev9xsHWgAlUrhjw1hLt1STfEhM2pHG0DAaz2KT72FLvEhqP4y/h5X4pwwbuXrT5PZfzhC10463vswjFlOBiGhc5ZXMZyvXynls0+KUZAJeXTowtnk04otrKaF0q42ZsqKzFH2INictM1VMeVqEzabxMLv/ezfrSIt2AMRkb3yZgQEYsE40iHtmT1aA2QYUvHoixGdRjIyGneh/XfgPzUWKoqCLyBTUSVx/QQbxwqjpCarGoxU9u2h58GZ1dzxcBUP3J5EyzwNXp/E/IU+fv09gNUs8OOCbLoOrKKt1LOuu10woHf3BHciLu41rOaaSVpW/bSZdGcPdKcnioKKj4OaLWTlRFnwsZkeXRIbuXBY5rUP3Hyx2IcoCLWasqXlsX/MMb0+mSR78zXuAI4fP06vblrMJhGdLnFuq4UmtjPJlfTvZaRTWw3rNge5fJSF/Fw1p0pilJbHyclKPO+rxQFenBVA9KUgxnVUxUPs2B6kfy8DFrNInx56Fs/NYuK0ClAELp5cyphRZkYON+H2SHz2jQ+LWeTN59LYvT/Cw89V8+rTabwz1011jVSP+Pwrbpxk4fUP3HRop0and1NdXd3sAohKreVoYZRzBxn4bX2YnXvD9XK4M/jiOx/TrrNz4yQrj71YjU4b5aPP3Lz/iQ/Rk0pqK4VNK7Lq3Ut+Wx9kwrRyvptbp4eakqzC6ZYYM8rEvK+9bFja+Pjhw3cm0ev8IowGkQ1bQ41+pr8iI1WFTidSoouz4INMLr2mjIH65sfCrVtWkZul4p1PPEyZZK2XdwoCeH1So7G5dzcdGWkiA/voeeKFGiIxhdHn2Vi7LsyxfzBAiscVwiFIFjTkVg3l10V7WbP5FJdfbGToAD0D++j5Y1Od4Up5lY4hfV0oisLGbWE+/9aLqFKoqpZISk5InwgCvP6hC39AYUDfbNZttZKdB263u9nr8K/gPzUeCqgwYsOAkShRnGIZPeVzGz22ijLM2HBxgBxaYcCEDzfVlHNI2UkHoX4hWlYk3Ol76NBJYPyN5Tz/SNOabffdbuPBmdX8sjCrntyISiUw445kVq0Lcs7oMi4aYWDcpSZqnBIfzg3jPp5Kli+fdvlFPPS6FbdH4vq7KqlyxGlV0PypIJvNRkzw4BYrscsZ6AUjp47o2bEnTO9u9a+7aFThsWfd2L09avM1vWCggE4A7JTX8MViH+MvbZj/fvOTn3h1KgIC2nQXy/7iI3IGN11npm9vNWPHVaP1tiGNHKQUB2u/z6tHbD5+TzKTbyunvFLip88alzxyVMfxeBqaFjWF/Px8tu+OcvsjDq663MKGLUF6X1CE1SIiilBWEaegpYYWuRrumGrnudecPHpPMucOMuJ0Scz5wsPipX7un35GM1/Nwu99TWq2/rYhRN+eetzeRGHpzN7v7ygqiXPdhESOO2yQkQ1bw9z2YCUzbk+mIF+Dzy/z2Tdelq8OMHGsBa9XJjdbzZLlCV17o0FEpRKbNC39O+LxOCoVeCUXpZygD8P+4leSTrbSit1sREIiSgQ1WoLUNzzMFFogKRI7WU+qkokOAy6xgrilmnS1EZ9TRxAfBpo2btYKOiSipCj19w+qmAHXgRbkGSXc+iLCboG+8nl/yVWTSCObo8oejlvW8eKjJl59Q8IfUhMI/nNT1dng3+b2Ho1G6dix4/8viE+ApUuXct555zFixIjaSlZqaiorV65s9PiVK1eSmprKDTfcQG5uLiNGjGD48OH89NNPtccsW7aMbt26MXbsWHJychg7dixdunRh2bJl/9bPrijw86ogUydb+eXrHH5bnMe+P/K5foKFbdtk2kcHkC7UjaqrBQ2t6YIGLdU0FE1XC5oGTuuxmMI9j9YQ8+tZu6FhV2U0qvDp1x627Yxw6dVlXDW1gq7nFGMxi7Qp0PL797lMn2JnUF8D119lY/lXOew9EOHHFfUvohFDDYmNlU6gU3sNsdhZjL5LGlSCGpWgJp0cjrA7QYApCi7FQYRIrabcX1GjVFDMMdw42ams45RyGDUaejCEMk5yRLWDnQcbupueQVlFHCmcSFRTyCSDHHoL52At70H5/jRyvb3xZ+3huofKWLPKwqYVWZx/roFzx5Zw6Gidcc3k8RbWbAjWruc3P/lQUMjManjT+Cfs2rWZB25LQhQFFnyYhL3PPqqcEV58rc51+MjxKBu2BsnLUfPl4qbdiJcs8/PtT35+3xSsDabf/ORn/KWmBgmqSiWw4O1Mfl0brHWLy8vRsOCdDHbvjxB2mckpG066vxMpQgbpsQIKqs9DqcmgYxsDb37UuG7boh98xKWEe15zHewA1m9YjRErV40xM+/NDBYv9XHF1DLenevmhded9BhWwrvvRUl1d6G90AOrkIRRMJMntKEvw/HgJEYYGZk82tbbxMdPSyPUKBXISv2xUVEQUaFq8uZj87fit5+MDD3Py4CLihl6WTEPPZuCu8ZHm25tsY4E0wAw9gZV7xBZfVJo1SeXtr0LOLfnSOJBA0732Wm6nC3+U+OhWozQuqWGoyeaNoTavVvGRgqiIGISrHQQepGULPDD/CwG99eTkgYGe5g9bKRIOUpECRNVIpQox9nNRjrSC1EQ8SluevePI6qUJn9rUVCRZNZwQrMTWziXjEhbTIKVqBLhmH4LV18jNkmWjTzPRG6Whq8/zEQUBbp2bX6CK4oiaRntqHJI9BxaiUW08dm7mQ2613OzNSx4OxNdJIk9u0TCEQVHTaKrqmtHHcMGGet1+p8sirJ5e4grbyzn6EEtqVIL2ghdSROySDNZuOPmpolJnUqNydEhQXz+DWmxAjZtVOjeWceCdzLR60TmL6qLS926C7QYlMkTzzzW7DUA6Ny5M5Is8PqzqTx6TwpzXsvgzY9djJpUSoUjzoJvvPTqpmf+25n8/FUO99+WTH6umvlvZdYSn5CoQI8cbuKmq23M+aKh2/HYUWYy0jRkNTEVAYn4aLOqmHF7ElPuqaSkLMbBI/XP06MnonzypZeln2cz7mILGWlqunXS8cZzaQwfbOD5N5xs+TPE5u1hJImzIoL1BoFtO+I4NnYhs7o/qUIWqUImBb6h2ONZbOFXjiv7qVRKKDPspSp/DV8uMDJ0gIGcLDXHC6NkpIn1pipEQSRVyiOrahDZVUNQRcyIp3WiDDqB/ZaV7Bc3cUC1ia2qFYTtRdx1m5mtq7K5bYqNyeOs/LAgm0Wf2XFl7CRCGAEVp4TDKCgNYutfIWij9OmhRSJ2ViTw2eI/NRYqikI0onDF6MRmbMXaIAZ9wzziq+99PHZvMpPHW5g5u4bLrivjxnsqyUhXsXhuNhPGWJk5uxpPdSK/agw6QY9K1vLWSyl88ImAtv9GynN/oyx3NRnnb6NH/wgrFqfX63jR60UevSeZAb31uJ0iC3/w8cq7roSO447GN7GFRTE8PolgoGEO+k9wuVy0yEnEvklXaakQTzR6XI2qiAtGKXw/L5sZtyfz7qceIhGZlx5PpcYl8+r7ic6iL78J8NwTIhmnRpDh6kWarzOdQ8Op2dSdC8c6iMUS94MObXTk52ooKZU4Z4CRWExhyTI/y1YF8Pgkikpi9D6/mJvvreLdl9LZezBCUUmCpG4Ker2IxSwQDitkpKkIBpsvBzTyool4fQq+AAwfrGfybRVs2BqqvX9JksJXS3wsXRlgykQrGo3Ay0+k0qqFlkfvTiYrG5QkBz9/k9bgXnLeECNjRplZ+EP9XNmgF1i6MoDVomrUxRoSY/Yd22mZ84WHMRebWbe56d93yXI/F5+f0IV99J5kHnmhGl9AwqBv/vZUisfYtT+KUpnFOZeVsOqPAIqiIEkKndppeO71xjvIFiz0UlgU59knwX5qCCllA/jyc4F1m6JUlqo5Wdz4fuWbn/xEnFYqhVPs06/F1q6M9u1UvPxEKpdeYKZnVz0bttV951BERK+VmHpvJT+uSJhk7l2bz703BZAi2ygpi3PxCBMfzMrg1uttbNzmQ6VSIwmRZhPh/yr+U+OhwWhAj4EoEUxpPvr30aI00TEZI4IaNV2EfiQJaegFI2lCNn04lzBBdirr8SouwkqQCqWIHarVhONx3nw3yIXD6nImWVb4bmmA8y6tps/Qas65yMG8r3xcP8HSpM7ysw+nYglns/OLnjw8NYXn7kll/w4dGncOKVIeixYnutDtNhXz38qg2ikhS02TSn/Hnj17uHiUmnjrXRQK+4kqEdIcfZh4nYdZ77rweCVkWeG39UEuv74Ml1NBaIT68Qo12NPDFJfFGDWplG27wihKwsBzxjPV3PNoNRZXG4L46dNT0+QetntnPbZkiXQhByGphjlvpNcjPiGhiTn3jUyqKhWOn2w8t3/5LR9uZ9NSHn+HRqPBH4AuHRMd3X/82ILFn2RRkK9h8TI/+Xma2v35qeI4l5xv4tDRKLc+WMkLbzoZPsTInrUtWPV7kPuerOKVd1wUl8Ub/Xw+v8z8r71MvNzCxDEW5n7VuFllNKqwdlOIPt3rcuRH70nmhok2XnjTyWXXldF/VBHLVvkpLIoRDMo8/2gK115p5dufEnH359UBEIxoNM1bC61Wi0YX5wT7aEf3ekbNcHqil74E8XGCAxxlD0F8RJT69+gcoRXdGURA5SS5/x4+/TrGXbcZMTvbkUkebmoakKZnICsyAcWHVtuw6OnGQdBQgal1KT06mmgv965XpD+D1nQhLUWDzazC7G1FyKvh32lT9G8jP1u1akVVVdW/6+X+XyEej3PixAm6d+9e7/Fu3bpx+HDjo7ZHjx6lW7du9R7r0aMHJ06cqB2/OHLkSINjunfvzpEjR/5tn93tdiMI8MGs9HpklCAIXDzCjEY2YCW50ee2oC3lNNQKiSghnO6E63mNU+KH5QEGXlDFsWMKWZ7e3PWAj5KyGNt3hflqiY9vf/IxalIJLrfM5p/z+O27HMZdakJBYeWaMFePt6DV1j+hBUHgpSdS+XBB/Y2kJIEogiKDx6OcnYudVlObxOUKBVhJZrt2OSfzltFr0i6slobB95iyDydVdKAXA4Tz6cEQjFjYzUZ8ODFjo6PUjxOn4uw92Ljr28yXvUTcRqpS/sRlTHQMApRTRGulK1WZm1n6nY3777CSkaYmJVnFrTfY+PGzbO54pIr4aUfoJLtIKKzg88uMvrYMd4WRbgzAU+alpqb5Gh5lJcfo1D6xcT9RFKNXH+jQ38OBY0GmP1zB4EuLefa1Gpb9GuS3dUE+X+xl++6GyeYXi70cPxkjJUnFC2/U0PfCIkZNKuWlt5xcPb7xsWuVSqB/Lz1/7qlbK1EUyEw20Crcu1bH8gwEQSDL05N16ySqnRIPPVtNeWXi+nF7JF5408mS5QFuusZKOKJgNDZuHtMYDh88CoBWA0ZjQmfl/ZfTyc9TgyBQVQ5hr4E0oaGbXqJA0BkPTkIEsJOo5LqVanayjiRSUaHGh4edrKNaqV9EkMRokzd7B6VkSgWYy7vSs6OZvEwdyRlZJKUlKoiiGTQ5oG0JlpYGMlumo22Z+L++pYospQD5v1Hy8z85HkpSYrTknbkNCSqAQFBm2fIodupvEIz6RLV09IVmFn2cTdmBXJb/aCWrTyG7NWvYqf4NBejNMEyCFadSyVHDRjZukqhxqBotIgFISpzUrBj2XBcHjWvYLqxmh/I7h62/0WmQiwtHNE3aOGrixOMKE6ZVMHqkiWPHzm6duvc8F0EUsGnMWFKiDRw3z6BPDz1Ge5QURy+Ki+DeJx0cOFw/1jmq41w2sZp33xBZOj+NjStsCIi11wWAqJJrR28aw6bNcdLk3Cb/rvNm1ZIeM25P4svF3tp4vnevxL4/97F///7mfv1a5GVr6NM9cR9p1ULDB7My+PnLbJZ/mc1XS3zs3FuXxH21xIfVLDbokD+DCZdb+Gllw17EcEShRY4aj7dpsi4SkYnHFQb1NfD9vGx6dNby4MzqesT5e596ePK+hk7AAJPHWVj6a4Ab764gEpPp3ffstN1c1WCKJ2OXG3ZJ5gvtSCETDToihCmPVGKyRSgsiREKyVw03MQPKwJMm6qnVNN4DFAUBSm1BMFeg6Io6IxxdqxL5ff1aoZe4uHl5w0UFIg8cnfDUf9e3XRcfbWaU+J+WuS0ILd/OgMv7kvSWAH7GLCOAlN/0JwO1ZISpybi5sarLVhTw6SlNdQH/HfgPzkWlpeXgyLWTpKs3RCkqDRem2+cwaniOJ3aahnU18DcNzL5cUE2336SzVWXWdBoBLp10vH5Yh//Vf31jBTvOQMMrPw+lT1bU9i7NZU3XraSm6VuMDJ+Bo/dm4ysKHzyhYfP383kyftTeOKlhLzGX1FVHefKm8p46oFkVGrprAyP8vLy2Lw9QRJeNspEtekYXrH+CKukSHgz9/DCo4mYlmRX8cD0JMbcUM62XWHWLM7meGGM596o5oVZAbJd/RponNnkNMIn8ln8U12MyM5Uk2QXeG1mGs88mMoLj6XyxrPp/DA/h58+z2H2zFQqKmDvgQibd4T5cUEOHl/T380fkAlHZS69wMjhYwnpq+bi/AsuwaAX8AdkcrI0vPR4Cj+tDDDokmIuvKqEUZNKKS1PmHGcydkFQeC6q6wEQwkd025dNA3MR87g6nEWlvxct8GNRGQQYM2SXMymfz6BwhGF226wEQoptC3QsOjHhkX5SkecT77wMrifnrQUFX176Ni1N4JahPSMpu8tf4fJnEGvbnp00SSiZRl8tyzA5deXM/DiYqqq4wSDCg887aCkLHEO1jglnnm1hpfedmGp6khO9VDsQgopZCDqIiSb9WRUDmDMJCen/kaA/rExxBMv1jD9gSB3v1rMrm1W2rQBg05k/+n7rMko0qOzjoU/JL6zUS+zfmucYYOMvPxEKq1batHpRC4aLrLoQw1bd4bZtD2Rsw/pb8Bk0CHJEqGITCDQVK/8/3v8J8fDnMxcUskCQWHSVTpumWrAZypucJyiKEhI5NNwXFYQBNrTgxB+TnKIQg4RI0ZPaTj5zsGYTQLJySoWL/UjywpX3VDDM/daYcdQUo6PQLN7GHuWt+DrRdHaAsnf0SJHjUoXxy6kkhZqT268I90ZxFFhF5X5q0AXZtyUMpb+6sduU9GxrZaSkqJmr8Oa1T8wsHeUlIw4D73iJNr1D3aqV9O9m4jJIDDtgSrG3VjO+i0hPnk9g+++SKUofS3l6qOElSB+xcMeNnDEsJ54XCDq1bNtk8jkCXG69HJz4YUR1nzQgXh1MrvYwBF2s/TnKDff6aSiqqE0RaLocHp9bU4G9G6869tiFinIM3DJFU42bqsr2ASDMs/P9rB4cZwWLZs2Km0MGnWM6dfba/9f0FLLPTfb+WC+h9c+cPHtTz5GXlXCx194eOjOJGbcnswX72Xx4asZnDfEiFot8uLjqRw6FuOXr3N44r5kLppQzvufJIwAYzGFJT/7GDeljBceS8FoFLn0AhN/bA7x6+/1r9NwWObGeyswNkJ59O+lZ85rGfwwP4uMVDWvPpXOioU5bP4zXLs20ZhCICjz3OtOss7ingBgMEtEhUijEhCQkHQTEDFjRY8RM3b2spmgUhfrFUWhkmIkcw0rv83ivKFGQmFQoSKVLPx4CBMkrNQV63yKm73KFvawiaPCLqIxKFKO1f62AcWHknWKtNwwq77JobJcxCLY//7xgEQhXghYeeZlPymhAmykotOf3YTIP+HfRqNeeeWVvPTSSxw5coR27c7OxfnfDa/XiyzL2Gz1dYBsNluTIwRut7vR4yVJwufzkZSUhNvtbiDKbrfb/3EsIRaL1et2FAShlgBsjExxOBykJKtqHQj/ij0HwujiTWsDagRto50VpziMoao1k8a7UVRhxICdaimOSTSSJKQSP9WZ4WP/5IJhegb317Nrf5S4BG0LNLXV4IljLYwaYWTQhVU886CB2W86+GZBcu3IECRu+DZrQuvoTEX4h1/8lFfEuWK0ma8Wh87K3KJ953wcm0pJP22Q4NNUMHighu8WpKNWQ7f1DhRfXWXBpTiQiNNe6FH7GoIgJHRgFBN72ExPhnCCA/iqjEy+tZLnH03mkvNNqFRCIiGa5WbtpgBPv6qhV/eE2+9Lb52g8GQpOHQE8DJihNjAxRwSovGXXGBi6a8JDdTvfvbj8Ug8+VQEe3UvesQzQQBNVEdlZWWzK7r5rTqyecdvPPe6k/RUFZdeYGJwPwOz33Oye2+M5V9n1xvp2bozxHV3VNKvp57LLzITDst8/0uA7Aw121a04IU3nfyw3I8/ILFiYQ5T7q5sUpMLEpsGf7D+eVVySiBbaJyEVwkqJK+FB6arOXIixoMzq/H4ZDRqcHkkfl2Uy/otIVKSVHg8HpKSmtYo/SvicVAj8+OKADaLho/mhgn7RQS1zKUXa3jmCROzH0xDUhKaOX/vakkjm1IKiREhSoSIEqKQQ3RnUD0St4XShr1spUopRSJxF9dZIhz37sNHgoRTUEglCzupOKkij7aUpK3j1psMTLguSkt3IuEqT9pGWOVBU90KM1YqKUaHARVqgvgwYiVFycJRU/jf1jX/nxwPo7E43/7kp3N7Lc+8WsOM6Um1I8olZTEm3+TCUl5fl8atKyIQjdSTXRAEgV5ddXzybjK3P1zFyZMyQqiE6riTiF+L31BGrrcLaaE8YkTZy2bMiq1e8iArMmXJW3nxIRMPPR2nXXAIJsGCFxfepM1s3CQhxby1Ugx/x5ff+XjnxQyCIZkb767EkrEfQWi+k+ucD1/itWeSefx2OzZLxT8eq9bHOcURUoracvSUnnEbykkvcPDV3CSsFpELx9RgON6XnkIS0UgEt6mQFJNCTXwPMWeUbKElam8ai5c4GNK/8YTD45X5pytXUep+E61WIDNdjdsjIwiwbQt09PZn6uSbWb/jj2Z3+hUWFjK4X8NkWhAE7DY1387J5rzxJXTpqGVALz2nSmL1qu4N1kktIDYS+j7+3MPtN9p5f76H3zcGGTao4W+64Ju6kShZVjhwJIbbK3HlTeXMeiqNVi00HCuM0qtb4+8vCALnDTHQvbOOF95wcuWVE88qBgiKiiylTqP478gkjxoqKRA6kSsVUFK9mlhc5rLryvj8vUy6dNDyzCwnqhSo8RwnOVRQ+/6SIlGetJ3HHjTw5rtuavzFDB+u4qb7qrjuKisL3smk74VF3HJ901qLk6+0snFPHlZ7w5FB0Zj4p8mFWJXC5k1bSQm3YuaLJxFVCtXV1f8tBOh/ciwsLi5G9tj58jsfl19kJhKFq8dbePa1mnqOtNkZKo6djDXQPjyD4yejGAwqguoQsVgUjdAwlwkpAQzmxjUXS8rjtC1ougslI02NWiUyfYoVlSpx3c95PYOHnq1Goxbo0EbD3oNRDhyJMPpCM9dcYeOlt12EQiHM5uY5fEuSRLUzzr5DETq315KeFSOv5R4O7BHRhlOQ1RGwusjPFuoRexeea6Jzex0ff+7htQ/cnCyOEYnKBEqzGzV3AEgOFvDxp8VMHJf4bIePxrjkwqY/54ihBrQ6mQeecrJpeQ5WS0JndNe+SKPacHM+9zB8sIF1m6N07zX8rLqed+3aRfvWWkZfZGbh9z4cNRLFZXFkGTq31/D4vamNatvnZKnZdyiCyy3Rp2fTG0qjUUT6S+r32gdurh5vRZKgxiU1apAGiekpq0VkQG8DXyz28cKjqdz5aBVfL/Fx+412bBaRNRuCrFgT5J0X03l/vpupk62UV0r06qZj574IPXr0anY8tFh0jLvEzP0ry2nv6cOGdetZ8lUatz1YxZzXEsTBH5tCPPZiDS6PjNEgcPEIEwRNZETrSDFBEJDjIkUnRXoJdsTjA7n00t2kZLvJylRx9HiMmnIdklbDgH46+vdKmINdcK6Bd+d6mHBzOfPeyqRPDz3PPJjCtAcq+fX3IGZ7a4rLzFx3ZcPOfkEQeOr+ZB5/qYaBfRK/hdGchMPlx6AXCIVC/+Nzw7ONhZBwdndTQ3JanFtuNJKZrua5V4oIHs+tJ28UI4oJc5PXt0EwISoq2tEdvWBEURRKOE6FcJKcshZ8PVuNJ+kIalHF8Q25ZIYSGsgxJYpLW4xRL+M5kcbMVzw8+5i9wevv2B1BCNQ97laVE0g7TLtkCatdJiVZzY2TrKzZEGLH7ggZaWpOlRua/ZsrisTC770M7KNn4Y9eLrrIgCU5ysP3WejUTsuo800k2cTaOJidqebjd6188OkJ3K5CyktDaANaMnydSa1qiUpQY1E8FEYPovNmk0E++9hCOi3IJC+xjhHY+20N52/dwYrvU+rxAKvXhVB5Evdutbrp3w/AbFRhL+3NdZMPElaVo9LF0YkGRGcaldESbrt/wlmd+yajULs/WLoiyGMzPchijEUfZ9VOZIXDMm987ObORx28/0p6g9dvmaehqjrO4NHFVFUqpJcP5OOZft545xjW9DBqNSz7PKfWME6lEvjq/Uwee7GGl95y0aurjlBEYduuMBcMM5KTqeGPzSGGDWyYQ/68OsDwIQZsVhGNGgb2NrB+SxirRUzIOF1eTDSmkJ6ha/Y6yLJMMCCiVsM/mLYjIiIDebQhTowijrKL9agUDQaMxIhiEAzojDGGXl7CzBkpjDhXy5J5pcieJDLNVsLJp/Cbf6PapyVWlYw7EqYjvdGflsiRZZkS4Ri79CtINmvxyF7uut6KIApNFtz+iuoamUyla2J/rkAkpP63xcJ/mfz8/fffGzzWq1cvnn76aYYMGUKrVq2a7OoaNmzYv/q2Z4XGFumfFu7vfzvDVv/Tc/4rA58lS5bw7bff1v6/VatWvPzyy00m9rt27SIno35iGQ7LjL/OwaHjEULRpslPSZGQqNNXiilRTokHcQglmAUrye50Yqog1VIRKepkCgJ9qaGCWJtdbPo+h9S/OCVGowpXTy+nsCjGlIk2LGYRm1XFvbebee8JO6p97bj0qk1s/S29XleLKAicaXwpr4zz3qceJBl+/CWIyymQldW462djGD9hPM/sehpNUIedVIS0ShbNza2tYI+7XMeyj0+RGm0JQCmFtKFLo69lFmzoFANH2E0SacSIEQ8qHDoa5cmXnBDX4PcrJKfK7Fufi1qdCKAd2moZNcLEg884+PSTMDG9g3Fjmk5OR55r5Ob7K3lvnpuTp+JMnWzjy4/MWON1lZsAPrp27dpsXbNp0+6iT8/n+erDjNqOJ0d1nGqnzNoleQ20jNoVaDl/qIG9B6PMft9Jq3wtbz2fVuv++sR9yfy+KUTrlhpSkhN6itt2henbo/FN+qbtYa69on7SFv8vOhUFRGQ5MTrVrkDDgkU+9h6KoFYJlJbHOXoiRiCokJGRQUpK03o6f0VB6xyO769gzy54fWcqmdE22AV1wn35/XJKzTsJUYybGkREYkqMbPLJFBKOmwoyatSo0VDCceLEaEf3Bt2roqCio9KLvWyhOwOJEKYkcBgnVXRnMFpBh6zIVFDEHjZRQHtK0v/g7rvV3HxPNbGKHE5o/0STVsN7r1t5fz5s/MmPFzcd6V2PlHUoZRxlD6ao7qyujX8F/4nxUK2W2bojTt9uekqrYvQbVYzVIhAKKbjdMpS1IshRJA6iQo1EnLSMALIE519RQka6mnhcIRISKD2lIapE6dxF4IsP0+jUTsvxkzGee62cbZs0pEl5CIKAFh2dlD4cZhdaRY9FsKGzBonbKpn5qAl/UMFY07rWTM2nduArt9EnOpDSfTt4+0Mfd0wz166Doii8P89DXramNkkccY4Rnzfc7N98zZo1tGkhkJutwSk5CFX5kaSURketAkEZt1umB0MSTo4C4GtBcJePASM2UNBaQTneGYuQhEtTjNzqIE88YMZmg+dfVnMwfJSy8HG0iollK2LceVuMgvz610hJWQy1LoZTXUqq1LjuW8xWTv9e9tr/R6IKxWVxbr7TjbW8DxpBi9mVwm+r13Dj1CnNWofWrVuzqKLpjM5gEGhboOHVp9I4cCRKZpqKUyVNS60Eg3I9F1+A9VuDHD0RZUh/AyvWBrjjEQfPPZzC6JEmRFEgGlX4fLGXX38P8sV7mcTjCvc/7eDma21MnWzjjocrGTmhBKtZJBJVkGWlwXucQTwOPbvoSU5SceTIIa6//vpmrQMAoowg/cP1i1g7BigKInp3HpmpNbz1fDoTbyknyabi5mutfLXES4dWpSz5oRBN2IYsSKhtPp6dYWbcaAtvfRhA3+kw77+ailYrMOnWCjq311KQr8FobPr9F/3cCqvdRsgbJnhYIuDy4bBtJ+RXY1YlY7elk94mHWO6kU59OqLanMTxIj9xa4BYLPbfGg//E2NhUlISCrBru8Cfe8K0b62hW0ctZRVxRowv4d5b7eRmaVCAV95xMfpCU733LyyKUVYRY+5XXm6abGX9lhD79v1KkllPNAKiO4Mkb1tUqCmybEMhQjAo19PDBcjOUHPgcNMyJI7qOLKs0Kd7Ik86cjzK7gMRLh5hZMeeMGs3hYhEEvql995iP71WUFBQ0GyT1E2bNpKSrOK2B6u4Y6qdUeeZsFnhwzetHC0MYjGJdGibxsWTyxo8NydLzdOnDfRGX1vKqeIYJrWx1i3571ALGrzBv6zhCT3duzTdyRmPJ+xKbGaR1BQVTpfE3TfZuecJB4/cncx5QxLERiQi88mXXnbsiTDvrQwunFDFWw/MPKvzfseOzUCC0I7HFW65zk73zjokSeGX3wJcPKkUk8aAozLxG2bnKjzxsIl9hyKkpaowmVT/KClTUhbDZBDYtivM+/PcZKSpefgqC/MX+Rh9YcI45If52fU2soGgzPSHq3jyvmQqHRJJtoRj9C3X2Rg7pYyHnq3GbBKIx+HSC4zM+9qDxSQyqK+B6Q9VIoow7mIzX3w+j1dnv9msdejYqQdFBxQUg494IIK1cACDR6yjfReF3zeGGNTXwLBBxgZFrDffqobTA4sBxYs39SDZSSEqChPHmQQLJscQ4lUxDpqOoMou474ZInl5Nn78JcDTs5z07KLF45P5+cuEduHtDyem6pLMWpxOkVh1MlkdvGQUZHPgqIXO7RqOirbI1eA+PWWw97CZapcJp6OMbm3NHDq4haysO5u1Dv8q/r+Oh2cbCwEi0Qhx4giigtUiolYLLF2UzLirN+GrSEfnzkVGosZ8lJj/n82zFBQihHDbDlGjVKL1ZdFHHoEQTnxee0UL3nj7d/pIbUCAavMh9PnF3D/NQMsWajZsjvLpQg8XjNByzoC6c0ySFJ5/xY/d3wsEcBqP0fbcIt6ZZSf5dNNHpSPOfU85GH+JhRVrAmzcFqJnny7NjgMjLhjPz0vnc+5gFSu+Tpjf/fCLn2l3u4j6dWjjZmJigMwWUd6aZaVjOy2Ll/qYOM7ER595advCjGtDTywk1xZSzYKNLkp/9rGFGJGECqNQ35fAJqSgLhrA7fdv4/svU2u/y/0P+0jy9gQBIj4dJWWxRqcEJElh74EoTvZi86eQdZqEK+E4IcoQEbn73rvOalo0HEkUoud+7uf1l9QoWh2rfkmrJ/Wk14s8fGcyj79Yzao/gg1MgxOfDe6+yU5aqoqXZu8mfjSX/IrzKY1tIquDm+27w1x4bt3zjEaRR+9O4oqbyhk/2kxqsgq7VWT4+FJys1R8v9zPx6+lM7R/IvYrisKq34M8NLOatBQVpeVxwhGFwqIYNa44R47H6NdLRyAo4/XJdOzco9nngyRJSCEtkiARURo3vpSUOCIiLYW6RsUu9MOhlOGgnCwxh0DObqZOgWGDMimrjDP7AxeOmjgVkppQejUvPmdk7CW5iKJAPC7TsU8VXSvPq7efFgWRFrRDIUCLDmWcPCXy3lw/X36Y0Anv2kXg6Al3o92fsiITUaKkkI2CghcXUUeYjIwMxMY6Fs4S/zL5+d577zX5t99//71RcvQM/rvJT6vViiiKDapMHo+nQcXqDBqrSnm9XlQqVW01urFj/uk1AcaOHcull15a+/8zwd/hcDTqZqhWqykur5+FjbrCgdsrs2F5NpNvdBHZEaoVn/8rqjWn6NErwvETv+LzQk4uzLhJz+Kf4ePZBn5bV0WFQ+KzD6zkuvtwmJ0ISTV883ZqPeITEp06c17LoP95lXz4nsLgofDOrCQuudDAO7MdGKtaEyhvwXfLapgwJrE+oZDM3oMRVv0RZM+BKFv+DPPey+lMubuSklIJWRISo1vNhEo0IgRNHGY3IiLDu2jrJeJPPGhl65/HKN4RICPSljixRjVAz8AqWKlSKuhEH7ToCLrKOXjQR2aKjp274phscbx+aD+ghN6dDcx6zn5aiFzg2YdT+eLrcqIRGb+/6cQ3EEqMQb70eCrrt4aY/b4bdWqIaE0EraAjrASJqELIstzstdi8eROXXmCuJT4B3vnETbvW2ga/23fL/Hy4wMPN11i5e1oSRaUxXn3PzeTbKlCrElpMkqSQkiRSXZNgMKddmxDs/mZOVgMyZdP2EFaL2ECzJRSLElB8tQTQX6EoCpLBQ252Gm9+5OKPzSFuv9HODROtHDkR5YFnHBw+FkWjgUgk0ux1aNmyBSdPFJISbksOHWpv1IIgEJdl8KbQi161nSySInGSg5xQDlAgdKKCYvSY0KKjlBNo0Tf6+SEh1qxSVIioMAkW2st9KOcUJRyngE6Igkg2LdEoOkpMf9KjncK6bWoevMvKzr3VLP8tSLvWGlavDxIKy7ioYgAjG1Sf04RsPIoTve2frw21Wv0vd0L9J8dDRdYRqzbz0WceplxtZtsvebWmYot+9HHL7RV0jPevvXlKSpyi4kMYC0pY/lUayUlqolGFz77x8tRLLsZfZuTNvzgtdmqv48sPs3jqJRdLPyokNZxwmTYIJnowmIDio8y0mweelLlhYhrrt4S46bYALYIFIEBciVEkHadf/MIEcRq2896nh1i01M2IoQZiEvy8KkCfHno+nFX3vlddZuatz8qbfe6vWLGSrHQNb81x0W2QRLdOJj792stNVzdc6+ffcCI4clBQEuTnaRgFC6n+9hw/dpCO5BJQfBi7HOLX79NZvirEHdNjpFYPoNvprokwQQ5V7GTk2GpuusHAtVeZEUX4frmfb3708+XH6Vw95RDR0vQGpnNO/UmGnyfUdt56vBK790a5ZlIca9UATKdNwFKVLL6Y9yWjLm5eB6zdbmfjthChkFx7HvwVn3/rY+zFZrIz1WRnqpEkhZfedrJha4jB/RreM9/91E0gKPP19z60GoEF33g5cSpGm5Yaep1fRDCUcFR/8pUaHprpxGrQ4g3EUESJy0cZefylGnbuDXPDRCuTx1lRFAWtVsBsEsnO0lBdIzHh5nJefTqN/L/JFMTjCnsPRmhboCYYktFodGd1fzSaZSq8J0mi8bjgoKze34SglaISB6NHarGa1JQVCditKtwehacftvLUQ3CqJIZOqyY3O3GuFpXEMNni/PpNdu16P/VAMnc/Wk3PbhqWrwpy3ZUNz8HDJ0zsPmTD7XJw8tBOovEYOpvA3t+zefsTDz/8UsmgPl60ukIOFHYlJScVX5JCurM1nnA5oig2uRb/W2OhyWQirg6QVD6AK6au56LzDLzwpovFc7M4d1CYOx6pontnLSOGGhl3sYk7HnHw8hOpHD0R5alZTjJSEx2IaSkqPvvWS6+uejavTCUtVY0sK6xY4+XeR1YjxVRMGKPhhwXZXDHFwfefpdeTOQpHFHbti1BRFSczveEWYta7LuIuG7v2R7jnCQcpSSrsNpEtf4aZ+VAKQ/sbiMUS8XvMDeU8cV8yfr98VrJZi75+lypHnG6ddRw4HOHPvSFOnJI4dCzGXTfbSUkWWf1HkEpHQt6oa8eGBeuyijgHjkSZNMbCDwvrSLC/o0apJDcTdu0Lc+1NHjRVbVi5di/f/6znyyV+whGFJJvIlElWhg008M2PfqIxiVBUYfS1pdgsKowGgXhc4Z1P3LzyjhOdTqTwVJQ7b7Iz760MVCqBKRNN/PDDEsaNu6LZ67Bn51rKyqJUVkusXZKLWp34nVQqgWhEwFVsQ+fqTfbpCYZISYibp/yJKtnHEzNsXHqBiQ3bQvy5J9xoh/oTL9ewbkuI6hqJd15Kr5UPWbzUx6KPshjcN8SQ0cWMHmmmQ1stxwtjbN4R4tF7kmndUsPoa8to31rLjKcd/LjSz/y3MjlnYIIAiMUSvgKr/gix/KtsPv7cTXFZnIJ8DWaTyIH9B5odD/v06c/jj3i48EI1Gzb9joxCZpLI4H4mfl4d4N4nHQwdYODN59Lqutslhehp3tejqkDdeS8L37LTsV0+511aTXRHpPa+5jWU0vfiKj56s+75Y0aZqaiKc9HEUlYuyiH9dI5cXa4h5dhQ1GjIPp3vxfaHUVpJvL0gn3tvLKR9QX1dV0VRiMcVDh038c6CfEDi2LFjuMs1GFNX/Y/PDc82FgIYLHq81BD2afl1bZjxo03kZmvY8lsaf2wOseLXfej1Apt2+jl6UCRe2bgpmk9xo8eAs8VGPnotlel3acn11J8m0gkGdJIZlaDCqT9J/9HlvPtq3bkwpL+B22+yMPaGMj6YpaZ1Sy0ni2PcMcNF/ERbLIKeqBJBW1DIFx+n1XvtjDQ1897M5JKrS5n1VCq/rQuiKOFmn/tGo5Eku4r7bk2Qqf6AzLMvBtAc6UOaUDcREK4IMnbCJma/YmDN+hCOGol7brEz4z6J7L9J6fkUN6GUEySrohRXn6KvPKLR9zYJVnZuF/lisZeNm2Ks+U0hqXxALeFmqGzPXY/uYPGnmQ2I79nveqkqF+lGn3r79nRyKFGOc4rDVFRUNNsQN7EW6Sxe5mP2G1HSXD1JPndLPeLzr7hjqp0Zz1Q3ID+37QojCPDSO06m32DjpZkmZr1ZzKk1ZnJqBlK1/Ri3PXCIoYN83HGjHYtZ5Nffgyz52c97L6fTuX1dh6kUV+jVVUfLXDW3zajCahHJzVZT5ZBweSSyM9XcM83O+ecYWf5bkEU/+Fi3OYw/IDFhjBm/X+HX34N06jy42eeDoiioBS12KY1i05+0Dgyst/aKonCUveTSusFz04RsipVjRFrvYMvybMymRPzqDYy+0MzLbztZ9KOPpx8wMHpk3bodOBLDFE9t0Eh0Bhmh9iiRGrauTObJl2oor4xzsjjKxt1eQqY/6RA4p15TkKIoFHKQLPIRBIETygHspOGglIMHD5Kc3PjU6dnEwn+Z/Lztttv+1af+t0OtVlNQUMCePXvquWrv2bOHvn37Nvqctm3bsmPHjnqP7d69m4KCAtTqxDK1a9eOvXv31gvSe/bs+ccxf41G06RQbWOmGqIo4vHKbN4RYkBvA7v2RSirkPjluzQy09W8M9vKuIkbyagYWBswFEWhhkpOKUfxFcdp2U7hu7nZtaPn3//iIz9Xw42TT5NCEQ+vvf4bWbRCa3c12fFns6pokaslvmUwu76vZHzlEV59zgpSYj2sgXwWLipjwhgziqLw5Cs1XHSegVfecXHPNDvPPJiMLIOrRqBvNyOr/4gQjUabLdw794N5CKjpST+C+Emy7/zb2gosW5TKOReXsH+PmxABYkoML05iQgi9YsZGSu2FrzKH6NhC4mDRalr4+uCzOtiwRUBSFF5+zsaksWa0WoHNO8Lc/WgNfYdXsHRRGv166dHrRbr1VDi8s5IPP1G47KLGx56+XOzjuqsS4tfDBhoZ0s/A6GvKKDxcRLKSwSHNJsx2a7Od2wB+W/0dUyfVJ+k2bg/TvnX9caPd+yN8/b2PZV9k1ybBrVtqGT7YxPNvOElLEZl2rZ1gUOaNj1x89o2X0vIorVtquOpyC+OnlvPQHUkM6K3H65N5f76Hz77x8uuiOu2lWEzh2ddqMFijOKSdGJxDGhB6RaoDTBqr5Zc1QU4Uxfj2k6za3yA7U82wgQZuf7iKr79LaKQ0dy0qK0sQ4lpaKO3qjXrKikQJx+nJ0HqfRSWoaE0X9iqbKVeKOMVhMsjDShIGunKSxjWNzkD8S+cUQCYt2Mk6ZEWufZ9UMqkSNSyZl4rJlLjerhgNo0aE+PYnPyWVaQRiWZw/2oZGI6DEQXZD5CTETssT5dGGsvChszonzgb/yfGwZauunKooYczFMZ68v36H8JvvhOkeP6deIUglqGmldKHcEWXvoSjDBqoTI9cZarJzRGY+1HiX8aP32vj22xNQVlDvcZNgQRdM5YvvjvH19z5a5qkRRBEBETcOqpJ2Yw5rUYVVuNVltDn3FF/OySUaVdi1P6H/9dDtSdx4byW790dqdZxlBTxeb7N/85ycbL75MkDP7mp++iwbWYYb7qrk6PEo909PIj1VTUlZjGdf9bBmuZZoTOH/Ye89w6Oq27Xv31rTS2YmvQcIvSNFuigICBYsKBawAFZQRCwgiggWUFSwKyqCqGAFK4giKFKl19DTy0wyva9Z6/0wmBCTuGHf+zne5973cx6HHxym5Zq1rv9Vz3MbP5OjtCSHunXm5Ggep31HEAURT2IBy+ZbicUUHnvCT47jknrk6HrBSBelL7vKf2P+qzWsXO1GpxVp21LH0tfTycnUcN21ARa9voFMpTlJpBElQijlBF17h3jl+XiAIkkKd0ypRAroSLK3qy18AkhEMZyHkiWA1ytzw13lrHwns14z7I/tAVav8fH1kkwiEYVVa3wcORZGFGDyjCqefiSZK4bFpzdDIZk3PnTz04YA772cxpadYQJBmfvHW1mx2sfil9Lx+mQmTa+itDxKarIKj09GikYIBTRoMNKrm5Z2rbU8PzMZUYx38yfPsJOZruKPb+uK9HsPhrljSiVvvVBXPFAUhRnPOrj1hvi6W41TpmXLludlB71OxKOpxBdxYxbqJ5V+xYuHmloVVwDZ7KJlfvz3HTXCxMvTcph8dwWd+qpZ9K6Lh+5NrEfnIsvxM33B08n1Cs0d2+qoLFOxdJdCfrso23aG6P03Xq8NW60oisITk0sACyVlUdb9FuDq28u5uL+BTd/m1l6TVdWVTHk6mUibSsStJlAgPT39/4g//Hf2hTk5OZiTBAqqt5EigF4rsH+vwtDrylkwJ4lfv8ph8XI37y7zYK+OkZej4rIbSwhHYM2n2fXWn08XR5k4tbJ2pVkUBUYMMdF6pYZH5zj4YY1EVqAb1dvsdOy/m+GDzOTmqti0OULB6QDvvJzKNbeX8eGrGbXXdDSq8MGnbrbuChHRhZn6pMS3H2WRlqLixrvLWbsiu1Y1XKuFsaMt9L/QwIgbS/H4zj0OAHA5HTxwp423PnTzyVvxiZiVqzw8PD3In7vsWK2g1ii8OT+NKTPtjLs+AZ1OoF8vA81zNfgDMjfeXU6LXA0zH0xiz64anFVOzGcRebjVFXhTDpPRLIgkwA13VuB2aDEkFqCOKBw4EuGdF9NItKkoKYuy8F0Xn632sv73AM3yNKQmqVj2ekZtAygWi28AHDsV4cmpydzzaCV3jbPVfp5WqxANRM/LDqIoEQkrTH88sTbmg3ji/fisAM2cg+vFRDrBQK6zH8dZTyAg8/u2EKeLo9w+pZKZU5K47gozarVARZXEi284+WN7EK0GTH/nTVbAYBAZerGJm68NUVQqYdAJXDbYyNOPJrH6Rx8jbi7j/gk2LrxAx6NPO1j5bla9tX+NRuCucTb8AYXOg4rIzFBR5ZDIzVLzzVofFw/tfM62UKvVOGrCbPlTJilF4IGJidx6Q51PVBSFZ16p4bb7K1j2evx6+fI7H2GvhtKsn5H1Af78Krf2PJnzpIk7J+wgp7ofAgKB5GO89XJqgwJORpqa52cm8+gcBw/fl0indjq8bpG0vzUDNRE9xccOomrfkdmLWtO+pY8OrX0kWuODLrv3C6RnN+fpV20AFB4+RMQjolKScWkq/9fHhufrCwEQwUsNQb+WufMVRl5qwGCIi/MN6mtgUF8D+w6FWPFtDSkZao44ttMxVr8QJClRjrMfoy3E6CvMfPhJgFhNUqMTqjIysiITSDrOwudTGjzHbBKZ/2QKw68vx+tSI8oaggGB3kKct9JlPM2sKcZG31ujEbj+qgSOHI9iNouYE5LO+Tfftm0Td42ri6lee8eLcrI9trMKnxCP59Ir+nLn/Rvo2VPNsZNRDDoBjT+l1s7VYjnezL0YzBK9e+iYONbC2NsjqOxNl4oUr4W5D+iplMtIJA01GmRFxiNU4009RE2NzKCrypg7I5HuXfQUlUZ54RU/a38JkEP7RgeWcoSWlAsnOXHiBB06dGjkUxvHI9Nf4IH7x5Hu7kyYIJ06NP29M9LUuD31Vxhd7hiPPG3n07cz+OhzLytW+Th8LEpOHhzI2UWo0oUcFTGo9Jw4HWLSjCou6mOgdw89a1Zk19uCXfOrnzvHWmmVr+GND9xc1NeAJCls2xUiLUXF4pfTMRpEvvrOy0NPObhzrIWFc1OxWlT8sinArHnVZKWLJCWKOGsqzs8HqCExloa+TSnFZRswVbdGL1nPcNseJYV00oTsRl+aQia33RzDbBLxB2SCQYWkRBFRFHj4vkSWrvRwxbD6BePySgkxaGvy6+gFI15/XNTryWlJXH9nGU+/JPPd8myKSmI8MO1XDM7maIPJRMUAheJRlJiIhUT2K1tRUPDjRUDAbrefM1Xef2Gi/x4uvvjif/nD/0/iiiuu4LXXXiM/P582bdrw888/43A4GDo0LirwySefUFNTw+TJkwEYNmwYa9euZenSpQwZMoSjR4+yfv16pkyZUvueI0eO5KmnnmLVqlX06tWLHTt2sH//fubMmfM/9r2rqqqISDHGTargzflpfPdjGJtVpEVe/GDo0FbH1ysFpk7fQskpNWpZR1G1B1ssgx7SEOyxHWSkuimrqOPd/Ps038jLdLz4SpAc8nGqT//j99GbJBwESIzmUrS/iqdfqEHr6Ep8m1LE5ZH5Zq2Pdz9yM3iAkYfuSaSsQmLC1EpuujaBlV/70TlacDhSgTVROq9xZXuFAxkZnaBHrWj4c0/D9RyVSiA3S4tqXzcqNMcpy1jHmGtMdOyoYtv2GD+uiWItvwCDnICkd/PgvRY27wjx04bNvLcglbumOvjpi8x6SV/fngY2fZdNnxHFXH5jBSd35ZBgVqPTCFw+Subr7wN89JmOcTfUL0j+/FuACrtUT6hKpRJ4ZkYyV+4rwF/jQa+YUOTzIzB3OOxo1PV/Q51O4OjJSL1Vktc/cPHsjOR6QfBfeGxyIiNuKmXiLdb4iP6DyVTaZbr3dZGWDjeN0bPgqRTe/8TDcwtrOH4qgsenkJGm4qpbS4lEIC0l/ttVVMXYu74Zt95nZ93an8lT2mOOJRImSLn2CEnNfGzdI7PiG4ktP+Q2OOwFQWD+k6ms+SXAnj176Nat2znZIeADYqoG3SUHFaSR3SSnTzb5HOJPenJJLRcJQIVSFO/GCg2nQmJKDIloPRU6QRAwK1aC+DGRUPuYEjQSCCqYzjoP+vTQ8/QrzUhKzSQ5BYiBFJIRdQrqNBF1GkSzwb8VtOhwVJ27ANZ/B/+u/rBX756UndjDjAfrB3InC6N4K8xkNjIBD5DobsfLi7YyqG/835d/4SE1+Z/VadMyIFYaa6A8GDFU06OLnh5d9Iy5OoEn51Xz+VdrGTHEwOmKCEd+i9NX+FMLeHdRIqIooNcL9OlR990WzE5l9ovVfPhqnP5ixddeapz/vIp1NoYNG8ZLL0zjhVnxBEylggcmWln4ros7HqjkxEkZTTARqvJRZZxi0FVOevUycLDgFBt+PYG1ohtWOS2u3C1CWAohme1065TFx1/4MNQ0b6AKCfG1lWylBSf9QQKHWqIlmb17gly68QRDLovxy08ivZWhVFOBnTIkIYJG7SW/hZ61GwKcLoqweq2fCTdbee9lIyNG/4nv0IWYz0zqlnCCuwbffs52ADAY40lynNtTR26Wmm27Qnh9Mt9/nMXyLzy8+JqXbp213HK9ic7tdUybZWfOy9U8Mb8arQb8AYUObbRcepGBB590cOEFep58KAmVSuClt11AnHR+yaJ0ht1QyvcfZ6HTiVTXxJjxrIN1Gz0M6J1LZnpdCLV+UxBrgsgTU+sX2Lt21LH8zQxG3VbGzAeTKC6NsmKVlxGDTVx2iYlLri0hN0fFa4ueZ8iQxicsGkMooiM5PUix/w/EmkyyiRfuqyjFRTUd6XkWh6eElFjK0IviXfGKCgU9BvTOjuw/vAGNTuHeRyu5+1Ybedlqdu0L8dyrTsZel1DvOoZ4URRJQ9fQIApO/MqN46u5ZYyeu261YDaJfPezjx9/bYZB7+KeSTVofRkICviNYdLyosx4oL590pIl2rUKEJMM7BSPo6ibXsP9n8C/qy+MxWKkpugx6j14AzIJCSIGnRrf1h7cftMpZL0bRRbRVXckNZJMmXoDWi18syyrAe9j81wNcx5LZtFiF8/PrPOtrVpo8fkV9Ke7ohG02CLZFJQcYufHXdlKBBMJJJiKee7lk9Q4ZcbcVY5aLZBoE1FkuPZyM79+lUPvy4q4a1wS7VprWfiOk0njbbWFz7PRIk9Dz256Nv6DGnhjSEpOp1lOdT2+3lVr/CRK2aSebo8XF+7mf7J6jQ+jUSAajRdcH53joLg0ilolYDaB2yszdZadhOQYh1K3YXO3ISncDLeulKx+Bax7N4UEc10T58VXvby73MlTDycx7qyJ55wsDQtmp/LI03YmT7Dx+bc+Pn8vs14splIJTJ5g495HK7njwQoeua/+9Mr3v+i478G+52UHRTCTlKgiJsENd5YTCscnCEUBxOq8RmMiQRCweVrz1LzdXHuVkfdfySEYUvhwhYdRt5Xh8caF3Hp202E2Ccx/Mo1X33Phcsdq19sr7DEikfiU+4wpSSxe7mHxcjddO+p472MPp4uibPw6B41GIBCQicZolO8U4O5xVr7+3kdqkookmwqVCKXlEpdcMuKc7VBaWopBp2LafVY2bQ1x6w3x5svWnSH+2BIhISG+dj96QjnllRLllRKPzXXwzNxk9Ho9ZRWaeo20Ab0NPPu8nyfnrCdamUrfnmKjcTXA8EtMPDTdx9hfBQzpVYRjMao0J4glxnm5Nc5skiK5yIeTCaTvJje/I4dPmDl8om6AQpZBEEAthji6rwDj4TbkCHpqAqVk5Z+f2Mn54t/VH6pFNUlpEs4qOHlaoO/wCubOtDJiiBGfX+a9jz18+rWH/GZahg0yIl4X482316OtzkMVNuMRnNRgR0BA8htZ+2Y+IiJBStnLZtrTo15ukIANB2V06KBqIPj7F7p30WNU68n2DcSHi5McYrfyO13oh2D01QrXNoY2+Rp+/SOIIEBq6rlTXwQDHtJy6/z7F19HSJKyG+UC1wtGkgwm5s8yMHpCBZYEEVkTIqbEKE39g+tujPHAXWmkJKnYvjvEvFedCGqRmCI10FCo/XzRhzHNxYjuIkeLCklMqWb3/jA52SLewhhVO3WE5TBjx3vQm52EwwqqsImUZDXpvrymOcvFXL799pvzKn4mJCSgxEQ00QR0GDh0pOkYu8oRXy9/4fVqWudr2bwjxM59YRY8lcr8151cepGRudPrhqek2Qr3PlrGtl1Bbr/RQlqKjWWfebhmpJl+verHSD6/zBsfuLnx6gRWr/Gz6sNM9Pq4f1EUhU+/9vLmEjcfvprOS29JfPhqer04a8RgE4P7G+h7eTHWBBUGY+Mbik0hMy+VsmOF5MgSKz82subnk3z+dYCjBQoqdGTStJBUjCi/bowyf0E5QkyNoJawJUvcfouJKXfayExvyLvZIk9DzOSEJo7xgOIlL1fFb1uCjJ9cjduh5Yab4g21tq1gz2Ydn6+uZM++MjIyRIorYny80kcZe8j2dyNJyWAHvwIQDJ5frNAU/ud04/8vQ79+/fB6vXz55Zc4nU5yc3OZMWNG7Uis0+nE4ahTh0xLS2PGjBksXbqUtWvXkpiYyB133EGfPn1qn9O2bVsefPBBVqxYwcqVK8nIyODBBx+kdevW/2Pf22KxoNOoGNDbwMdfevhhTZTunerfWO3baFnzVQo+f5wPYsSNYSiwASCafUy928ayzz08PzMFr0+myhGrd7EWlUgkkIggCIQ8OsorpXpJ3F+IxRSOH4NK9tBF6YuppiU//VxJ9zOrdFVCMYZgiILjKj5YmF679pGVoaZbJy3PvOLk46UCOf62OCQNroSDOJ3Ocxb6iRdYz0xtCiqiVSl89Z2Pa6+oP3U5ZrSWab8colUPF9+uyKwNsm+4CmY9GmPYNTvZfUhFYkxk3z6Z159PxV4dY8RNpXTvqmtUvEirFZg7PYm3l7q55NpSvlmWzZGDKgrXtUMRT/PsyzUs/9LNDaMSUKvgi299ZKaref/lhjye3bvoSTCqyarpTEgKcNy35dz+/trvksjK1R5mP1Jnt4G9DRw6GuGbtX5GnZlCLa+UaJ3f+OGqVgs0z9Xw3sdukhJVDOxt4PEHE1n/Q4DMogGsXHiCH9ed5PprtazbIBGNCrw5P5UrhsbFoLw+mdc/cMUd/2ATh49FcXqjHNmdwbIVp9m77wSZmQJ3jzex7LM4R+AbH7iaJDVOMIukp6nYtXPLORc/u/fsw8kjXyITn7yUlCilnKKSElSocCp2smhOMvVXLIyYMWGpV/gEyCGfkxyirdKtgTMvpIBM6nPcAMSIIVI/oQgrYRLM9TthU540k5SaiWSH4AGI1QDEJ9yKEw/Tpksr9NkadK3AfsyFqPrXOUz+Cf+u/nDnzh0I+nCtb/kLRaVRVCFbk6/TC0Yqq+roKfwBhf9KTDgYipHwt0gsqPjJbhXEZlGRkRa/lkdeasRoELh8qIFr7nDhlZxkKzFSM2IN+Hf/QvNcDY6aeJf5wJEw634L0K7TuavZyrKMQS/UU3gXRYGWzbVs3CCTWTgQmRju/E38sjq5nr0CAZkR1+/Fu6c7khKjdWs4XbkejRLn5jt8OIYmZGsyCE3ARipZNDvDDyQpEk5/iC++OkZu4AJEQSSVLFKJS3crFQo/vl7Jpx8dZcK9Ct8uy6r1yV8tT+ayEQcwVw3AJVbgU1dQXVlzznYACEfU+P0SC+cm885HHnp11REKxaioijFguB1PSSIp0bYcLZJ4fHshXS6McstoC4MHGFi52kfPbvp6dAGP3Q8ffOrm4dkOXpmbytm0gyqVwLWXm1nza4BRl5lJTlLxzoI0+l9Rwhfferl/Yl0H+sMVHoZfbOSa28uIyfFiSV62mofuSaRNSy1Z6Wo+/8ZLv156Zj+SzOKP3Ay+rpjHHrCxeJmXmuqT52WHtu06c+jgViQfmIlwisME8SOipjO9a1fPAooPe+qfvLHAjEoVn1D9/KswKaRSlrGJdV9kkZOlYd+hMB99Hp8abN1CS8tm6vrTXmewdn0AtTsdUVCR6b2Aw94/+eyLCA5nDcGQwr5DIdp2MOEs9JNdNhgAl1hJVFPKvU0IJOVlBTldYiVoLUbzf0jc4y/8u/pCt9tNVlqUao2Ixyfz3To/T0xPYvbc3ZgrO5AYiyfM1VRQnb4dsxFSk9Xk5TQ+UdW3p545LzW89y68QMfH+/cTsRwkGhGhOoI6qsEiJMang3ROLhlgYOo9GRgMIrIss35TkHmvOrlmpJlKe4yoBF//6OG7n+OCl2tWND5lAnDVZSZ+2tCQB/GfMOamScx9dhwd2mg5WBCmY1sdjpoYkrUKlb8TiUIKnoCWFnlqnp9ZtwZ3y3UWtvwZ5M5plYgqkSEDjUy4xYrJIPDdOj8vvnaQGtVxokKYL5fl1it4qdUCMx6ysOugnws6N17Ie2JqEr1HFHH7GGvtayVJoaRcwqAXSE9Vc/etNp5bVM1Ffevikc07QgSj+TRr1jDm+CcY9BpqZIXvf/bz+vOptX7/UEGYO+4rxXMkA4vSMN42xKyIaHhlTryZlmAWuH+ijcsGGymriPO7/fhLgHE3JDB0kAlLgoqrbi1j9dIsLAkikiSzYpWHW2+wIggCd42zMuFmC0dPRJnxbFxI5K8pKEdNjLzsplNNo1EkEJIZ1C+Bfr30zHjWgSVBPGfxK4grkGdlaFj9g5/ZjyZzujjKDbc6iVSkoHY1R1ZFeW3RKXJaahl0ZSkxSeS9RekMGWjkpbectfy0Z+PaK01ceZmRp19yUONsOngQRQGdSkN6dS9CjiDlmo3MeKSYiWMtyDKs+KqYN94+RmpZP05v9HH42BpGDGmGKcHG6SI1FVUy0YCMy1MJJ1LJULogCAJ6xYxb8rLg4ZfP2Q7/Hfy7+kNBFc8L02mGS3eK0vIYE6c4MBgVEBR6dNEydJCJAb31XDE0fi1NGCvz7U+VlJaV8/OGIDt+M5FDS1KlzNr4J4n0MwroW+ihDKrNDfJow25+p81/wUusElToBQN6DCQrGRxkOzvZgDYQ5VBBQqNnKsChoxF27QtRZY+xf982YPI52aFjp578uGZx7fq2LIlNDoIAqOU47Yjfo8KgF5AtDqqU3SxYoOHyYXXnc58eBr54X0+/kaU4qk+RHmn42/kVDzGdl6uv1fHj+iBJiSK5LWJMmWRjwt1+2rgvQSNoUVCwu8sodh/HRgrZF55ClPQIhU2f9VqVyI7tPwPTz8kOAB9+sIAH77Ww5PlqokqE4kN+Ku3WWr2LszH7xWpUMR0LFsQQ5Agao8TDD1hQULCYVdx8bX19FbVa4N2X0hh8bQmLl7tZ9WEW73+s8PyiGnp31zP2egsJJpG1v/pZvNzN7EeSeeaVGtasyK43gCYIAjdfa2HvwQjfr/MTiSoNGswQH8iY90QKEx+q4pJLLj1nGwC0bpfF2tMbsDpNjL7dgS1BjaPURC6ZSETZx2bSlVxyaVkv940pEmUUYtzYka5KfHBJDsnUhItYuvwI+w5V4PbKDfh727TUYkyrImxvnGPUmXiYXH2Ix+b4mTHVyqbtAW65rq6gq9OJjL0hgbE3xP9/+24tP6wNc9sYE6vX7sZ7oC9atATx/99R/JQkieeffx6NRsPDDz9cO/Le2PNeeuklJElixowZ/yNkpeeC4cOHM3z48Eb/bdKkSQ0e69ChA/Pnz//H9+zTp089J/8/DZPJRGa6mjfnpTHk+hKGXKJmz95Io6IJZpOIIIDkNSERZK96Iy/ca6B5rpZKuxtFUZgyswp7dYzrJ5TRvYs+zkMnychIKIqC3y8w9Uk7n77TkJNj0dteDM5mtCSZQo6SS8tapxpWQkQzT7JtdRZmc8PDoF8vAw9Olmnh7RefpAobiOqVc155B2jfuS3bf91JTJHw4UGllnl0jp0jxyNMuMVCWoqKXfvCfLrKg5gR5ZP3chpMF1gtKpa8aWP06Ai51QNY98lhNBo7zzxh5cphJlq1aLoTN7CPgXmvOTHoRYaOLsXm6IlNyCJdycFX5KJKu5UEk8jp4ih5ORremJfW6PuEwzLIKg6wLV6YO8/bLhKNsXKVj9tvtNYWP8bfZOHGu8v54BM3J05HGX+T5b8s7pRXyCyckYEGDbHUUi7oJYFGRhAEMqRWFB728/PGUmIx+PjtdHp3r3PICWaRGQ8kMfuFaqocMV59z8Ub89JITVEzbXL9Q+LxKUmMvLkU8b/QLtDpBI4dO3rOdhh321hWLv+McgpJVbI4wDZyaEkvLkEQBCJKmCKO4sROK6Vz7fXsw4WNhuvOyUIGfsXLbjbRXGmLmfhUZxFHMWAmg7x6z48pMYL40VO3phFQfFiSpNquHsRXzk6XpWMUwPc7nLU5jyAIpDubs+O3XfQf1httczh5Yj8Z2ecmfvWv4N/RH548eRgVMjXOWK26IkB6iooapZIyJZ68Cwikk0M68QM7rARJTq77TQx6gZREkcNHI7Rv0/CeL6+UcDgldITRY0BRFGqo5JRuN9veSuG+x6p47P54oavaGWPnvhC/bQ2iU4m4hAgn1btppvrnSc5wRGHi1EqOn4oQCCj069fvnO2wf/9+pGicN+6vpLpzex2PzrXjqDCTI+ioSNzJ+29YGxSKjUaRz5cmMXjoAZweCbE6xGMPJvLqK/FCli1RISh4sdF4UyqIDx1xX+AR7fhzd/PQAyZWfKYlvLXh+okgCCSTQcwdIy35ZD2fnJ2pxpLhY2/lZiS1m3snGtl34vg52wFAp1EIBBUeedqBFIOjJ6IMuFBPwSGJNHcfMgVrXSHXnsPRn4oIDzrG+k3xDn9jPKnjb7IyblIFO/eFMP1N4CUvR01FVd16lCAIPDE1kYeesnP7GTFAgILjYVKT443ARFv8Wj18NMKUJ+w8/WgyfXvqGdjHUMs9OnSQidffd1JlVxg1wsyr77nPyw4IoArauEAZhPqM8JuMzMGEn3CmbqSyTCQhQaBzZ5G3njTTqZ0uvpr/iBOxohlhQrTtECMnS4OiKOzaE2XjrwoBr5adW2U6dFDz6nvOelypZRUSjz3hJ9nbAwUFiSgyMjU1Ap3a6LlptIkJD1YiK2p0ARtBFEqTtnLZNWFsSWoyGmmyApgMMaJRNZZEmeJimVgsds7iN/8d/Dv6QoPBQElZmGBYIS9HTTCo8MlXHnr3E4mGDrFz936cLhm1TuK5GVZKy0UOH2ta7EsQhEYnmCodMVLzgrRrradzey2HCtRsWH2QNtHe1KhLGDQyQIUjxuiJ5Ygi2CwqJk+wsejZVO59rBK/X+GtF9Lo2zOuhH3nQ5VUO2ONqo4DVNlj+APnt9bbs2cvQmEdT0w18/DTdj59K4NIROHaqzWsWrIfVdBGWrbEXeManvt9exoYMdhEy+Ya7rnNVvv4HTdZufZyM4OuLmH8GEuTk34zpiSy/Asf855omORZLSp0WpGWLTTxSdE3nPy6OUC7Vlq8Phl7dYwJN1mwO2ROFUUJBGXeXurmp40R3n1v6XnZAKC8vBSTQeSdBfVVizu01bFuVSp9LtlDQumQBrF9AC/9+2hqH9+1L8SsF6pplqMhv5kGW4IKtQpGDo4XVHp315PfTMP1E8tJToxPQS5a7MLtkZk8wXZmG0EgElUoLJHqFXiSk1SUlDd9NoZCMhmpajQagYXvuhh+sZH9RyIUFBScczH40KFDtG+t5ejJMEaDwJXX15BY2J9EwRQ/C2SgMpcK11FqpNNkt4gyZGA8jktNVlFY0vj302gE+vTQ8+wrNU0K9uzeH0LxxRN5vWCgVawbNdUFtfHK5DstXDXCwLCrtuDxSaSUtWPz+4lECGPCjFmwxjMCJYXj7CfzzJq0R3Sg0sVqNTLKysooKSmpt57+P4V/R3+o18t4fTHSWxTy2kPJXDbEgNcn884SP5+udjFzajKPP1fN8zPrfIDBIHLDqPhvdVE/LVdskkhVGk5ZmgUrSWISReIBmkmdAdCgwWiJsLcghiQlNeofDhaEiXnrivaCINBa6cIhdmKyhJj/eg1XjzQ1uI6iUYV3P3JT45SQYyqCwfA526F37z7MflKsHWIyWWQkJdok/2JU7aPcrgd7Jvc/UsND9xt444NKunfNYOE7Thw1Mdq01HL9lWYMBpF3Xkrh6puOITtUZCgtar+7W6nBm7uTlx6y8OzCGt6cl8awi01s3hHkiXnVGFU2vDgpV4qQiWHCQjPaUmLZwU3XJlBaAj/sLyNFalwwU0osQ4o2nZ83hpLiYxjVIUo5iU1IIbdiICOu3c6nSxLr0bM8taCarz4TaB0aQM4ZjnvZLbPspeN88vVR3n+18VxeEARuuDo+IjHrhRoevDuR5V94aNFMw/zX4s3f3zYHeG1eGnsPRRh2sbFRUVKAibdYmDrLjtkkMGFqJcmJIrdcZ6Frx7pGzJCBRkwGgd27/2Tw4KHnbIfysnJiUTW+MhtBKUoSnWgj1AlaNVfacYKDFHOCPFrVvm4/22lNF9KomxwWBZEUqTmOcoHyssP4/LFG1es/eNPGyGt+J6OmJxYhnhdIShS75RC2vBq6dzbwyVtnciiXRCTa9JkfiSgoMYGyMvjknTRG3LAZSm0IooxWe37XRFP4l6qQmzZt4sCBAwwZMqTJwifEeUWGDBnCvn37+P333/+Vj/xfD7PZTHqKCoNB5KLeBq69PAFJkln+eeOd8QWvedE78mkutCVNyEIQYd/hEHqdwICriql0xPhgYRoLZqcgKwp3Tqti3qtOPKKdwvRfaNHFRTAkM/T6Uv7YHsTnlzlUEOb2e2pY8qaOZF9bbKTgxYlLqMJmUzjNYfZq1tOmvcToiRU8NMtOjbM+d0Z5hUyCv1ntCqlLU0YgGPtHAYC/w5ZsI0SA47aNtLlqD6u+VdO+rZbuXXQ88rSDa+4oZ8UqL7MeSqZje00D8Z+/0KGtDr01BECqvz1ffR0lEJDp0VVP6T8oB1c7ZTq107JxVQ79LtQjaerW1c3YEMqbodXEeTB27gshSY3fzJ9+7UNXk0c3BuDFRVrm+a2xnDy2A7UK7ppWyYtv1HDkWIQKe4zMVC2Hjkjs3hfm5nsrKCqNsnt/qNH3CAZlTh3VkBNrQ4acT3blQArWtKG8qu7vzwi35cRxkcwMdb3C59l48G4bv20JUuWQmiwca7UCBr2KyqoYxaWNJ1/llRJmk4gl4dyL4cFgEAWF0xRwiD9pRWfShOzaw1gr6GglxAOVmjPqBYqicJIjjU5xAuQJrUnRWTmp38EhYRtlnCaAr0FHTFEUjrCLnLMeDyp+9rGZ1HSZy24sYdRtpTz+rIMFbzkxmk1Ey6lX+PwLOsGApEQJlEURE2QweUjL/u8R1v9vRygYQhAV3lpaVxiKRhUenO7B4M+gE73pJvSnI72IEOYA25EVmRrLUR6cVHcN33xtAjaryNRZdlzu+r7KH5C54c5y9MYohakb2Gf8ib3GtcTa7OLl+Saef9XJneOstUHMO8vcXDXczMK5ybjdIl06aXn+tRAxQcIfaLwDUVouUXxCzZYVrdm7S0VlhXJevDUajQavW8XqNfFzwOuTeXSOA5crhv+MWxKsTno2wd+clqLGlu1Da/My7noL7dvo0AVTePQJH5XVUXyJJxvlFFIUBbvpKFp0RJQQkfzdbPklldtvMtO8mYoQgUY+7cxrjV4yMhr6ZJs1zsXbTGlHVXUMo7nxKarG4HQ6iUpRHp2USH5zLdeMNLPr5zxGDDGTJjdvwH0JkBTN48g+LV076hh3vaWRd43jpmvNPDTLzn232+o9vu9gnBf5bHRoq6NHFz3X3lHG6h+9HCoIk5aq5qWnU2oLnxDf0ljxTgZPzHNw4nSkAfn+pPE2fvzFzy3XJiCK51cAOrhrH22kXlRSzC7lN/bwO7vE9SSmSCx5y8aJgylceplMIBZi1fdBHp3loms/O9tW5ZISaEOIAN26xIumd9znZOEsG5aCS8guv4SskiEUre3OTz8ITJvlYMUqL3fe7+TSkW4shX0QENjDH3hwcgED6RgexNuzs2jVxc6OP6PxiQFZ5nTCVnI6OkElYTGLbNzceNdeFBWkmECzHA1mg5qjR8+9KfafAoPBgL0mxhvPp+L3K0SiYNCLVDhi7D7iR20KMPleHbm5Ams3BLj1BguV9vh0d2PwNiLc6PXJnCqM0r1LXBwmL0dDUalEaisnhbq9uBKPcLw4yISbrXz/cTbffpTNszOSef19F7v2hTl+KsryNzPo18tQe07eNsbChys9jX4HRVH48nsfNuv5pSKCIJCekUuzHDUTbrbQ5eIiHNUx9h710XV4OV2uOczE25tWCb5zrJXDxxrSK1gtKvr21P/jpGJetoYqR+Nxo6IoGA0Ce/aHmPhQJdmZatauyObVZ9NYsiiDFe9ksmK1j8MFUS69towrxpbhdMX4+I1kVn769nnZAMBZU82sacmNFuUsCSquGKnBhaPe43/59DHXxJPXQwVhHn+ummWvZfDGvDSm3ZvIsjcy+OXLXO6cVsX1E8v4Zq2Px6ckEgjKON0yt42xMP2BJPYeitDxokJG3VbKZTeW8u5HbtJS6vt8k1Ek0SpypBF7A3z8lZdRI8zcNc5K25ZaUpLVlFVIBALnTg+l0Wg4VSSRnalmwesetBWtMQgNVZzTw22ISiLNm9ddb9eMNLNilbfJ+2TZZ17attSyZEXDazgaVZg63UNCdbvaxxLldH76uX7cm5ej4fIrICFBIC2ST6KQSrqQU++8MggmFCCqRIgpEhUU0q2LioqK+Pr8vn37+PTTT8/ZJv/bYTabSE8X2b4um5tHx+kfmuVqeG6WjeVvpfPMKw7SU1RNKsxv+zNKuty8yfdPjzXHrS8hqkSoESrYq13PkMFqrrvSyLzXGk7Mh8Mykx5yk+BoX+9xnWAAbRCNBlq30HHfY1U4XXUxaKVd4vYpFVx1mQlFFtEbZPr1H3zOdhAEgS5dhzH4qio+/crLfRP1OMyN6xm4hCr69BWIhBVUqHHvacP8hR6siTDlCTttWmm5/qoEZAWuurWMtb/66dpRT3qORPaAY1Q0/5mS9A2UZP1Cx+v28vO3Sdxxo5V2rbQ8/pwDWY4L/k4eb8URdXCSI6jRYMaGETOF4iESrDF+XB+gpDJMoXiQqNLQL9iFErp0l5Gi504NBeALxDhyLIJOo6KDciEWwYbpeD+uvzbGBReXMPLmUi4fW8rnn0u0D12EUagrVIuCSGqwDR6nhvTUphuv6SlxHQGdVqBHFx3T70/RhbyUAAEAAElEQVRi9Ro/m3cE2bYzREa6mv2HIvy+JdBksxdgy58hHNUxxl5n4fmZydxynYX3PnZzzyOVxGJxX+Tzy0gxhVVfvX9edjh18gQianSSlVQysQr1KVYEQaAlHSnnNFVKGRVKEbuVTQTw1m5w/R3J0TyqylWkJat55uUaNm2ri+UURaGsIorOGiBn2C6OJa1jJxvYrfmFaU97sKXIPHxfXb4z8lITn3/T9LbHR597iDlttGol0jpfS3oGaFQCBrN0XjWkf8K/VPzcunUraWlpTRIjn42ePXuSnp7O5s2b/5WP/F+P5ORkThRGWbfRz7qNAY4cj/D5h6nMfrGG515x4vHGnWaVQ+KhmU4+X6YnORIv7GREW/PO+yGeecVJeZVE3x4GvlueRfvWOu562I5WI/DlB5ksWZRO2/YCyz8088uXOaxels17r6Sz6kcfFw4r4frrJApWdyPLeSGCIMT/Q6RCfwRZjDBhRhX2k1l893E2a1Zkc90VZm68u7y2qKAoCkuWhkiW4x21oOKnOubAYjm/iceDew6hVsNV18hMuN3IvJf8FBwWOH5S4r2X01n1YRYvPpVK8zwNJuM/r8qdXZvXubL5bWuQoRcZWfG1t0ki4Q9XeBhzdQKiKPDOgjSiqaeQlbqEIcHXnGWfhFEUiEkKD8ysahBAFRyP8NaHLhDiXeM2dEXFuSf7AIGAh6gEC+em0r6Nlvc+dvPcohr++CaFZsWXs++bNpSUKAwZaOCuh+wNkhpZVrhvmhOTo3W9QCBRykYfTsKvxIM6naBHluPcM03BZlURiSrEYk0+JY6olmBZEnc/UkUoVP/7hMMyU56w07eHnuycVk28QUOsXx9P7EUxRgyptrv0d+TRhjJOE1ZCHGQHBkx4cTX5vpK5mkUvJjD1MYXWPWuQhDA72cghZSflSiEnlUNsZR1hgpRxkiPKbvYqmznANszYUB/oT/nuHJxVGgYPNPDjLwHkmAJNnJ+KohDCT8hahiDKxGJw8tjpc7bDfxKksEyf7nq2/hnkw5UeYjGFF1/z4NjVkma0q1XvVAsa8oTWJJHKAbaR2q6KSwfVJb/dO+v4dk2QLu103HBnOdOfcbD0Mw8zn3PQ/dIienTRsufXZuzckM62jUmMH69Ba4jx8ZdeRl1m4vor49MCi5e7aZOv5dYbLNxyt4OH7rPw63epjLk6gal3JzJrfnUDfxKLKdw71YmtvAc5QgvaRfsQ8Ko4dHDPOduhW7duRGMyjz3tZP+hMGPuKufqkSZ2/NSMmDrO2dQUD9VfyMxQodHCbTdY6N5Zh2J1YC3swzc/hJg4XkNp4g4kpS5piykS5dbdDB4qI+qiuBJOMPdJc+1k5KS7jfiSGy9SyYpMNKmEoRfV7w7LskJxIZhIwBhJYfMWia5dLzhnO1RWVpJgEjEYRWQZ5jyWgkol8MnKMAnepqeEVFXNcFTHSLI1HfIkJ6rJzlDVW0d1e2Js2Bzg4n71CyknTkfp3F7HynczOVkocc3tZU0WIawWFT276Ck4Ea3l7v4LgiDQrZOOKkes0UbJP0GOiJRwgigRutGfC4SL6KUMRSxpw+9bg5iMIm+9kM47L6ax+IMgGxd3JP30EJIDcZ+rRU/BsRi/bgqy61cb6YGO9Xi9LEIiXWIX8c7iCM/dm8OBL7qSWzEYk5DAEXbRkg7kC+0xCmb0goFMOZ9sqS3umnhTrEJzgjHjA7y/MI0JN1v4fUuIjz/zY2+kcBSJKigKfPlBJonJAm73eU7B/ocgwSTw7kduHp2cxJ5f8hg1wozZKJKTqcbrVrH0DTP+vZ04dCSKySgydJCRT77yNvpeL7xew9jr6pI/R3WMW+6r4JqRZnKzNCTaVIwZlcBXSzKQhAix9FNg8NM2X4v2LGGHvBwNH76azrsfuenXy9BgxbD/hXpOnI7y7U/1kx1ZVnjgcQc1znhhPPZfBhX1MWToaFasDrFxc4Bqu0gwIPDmvFQ+fiuDSwYaaieyG4PJKBION97saZOv4fdtTa/W7TkYalDg+wu/bw1x6UVG1v0WIC1Fxa03WOr5BLNJZPkbGbRupebotjz2rs/D5ZZRqQSOHf3zPP76OLQagU7tmo4ne1+oIqiqu5ckReK49k+GXaZw7FS86DD/dSdvv5hWb7MC4lP677+STmqyihOnooy9r5KL+xlYuzKbyeMTuf7KBN57OZ3vlmfj9cp8/l68eJpoVfHnnvpN+LmPJTNpelW95rwsK3y22su3P/m57YZ4U+ruW62sXuOj0h4jJ6fxibDG0LlzZwqLo0web+P7H6Mkhht/raIopJCGz193rSWYRa4ZaeaBmXYCZzUvw2GZaU/Z2bw1yi/fGXhufoBxk+LChRVVEl9/76fv0CoCB9phEupWOOP5UsNzYPRVZuxVNMmdCKDHgBM7u8WNZMttOHVcoKDgn4U5/1NRcOQIcx5LrlWkPhv9LzRw5BCUlTb9+qikNKCwOhsCAm1bq9lr+pFC7R40oprScol+vQxIEnERt1/9HCwI895yN70H2wke6IhZaNhg1Rsg4tNx6xgz14w0M/7BSq4cV8oVY0t5YGa84XrbDVZMKhMDehvZtWNnI9+oaaz7fi2JRX158BE/zz4XpUwq4Tj7awuLsiJTwWmOqnayebPMXZM92JUKbOFcVNU59Oqq57PFmYwcYqJrRx23j7Hw7UdZvPmhmwOHw0Qj8Nr8JPZtSWP/ThsH/0zh/deTaunybh9jQa2K854DjLrMjDlBIIlU0skhASuVqtN06B5m+9o8Vi/NZsmrGaz7NpEC63oKKcCveHAr1Zw0bMOfuZ/MHJms7KYFAxuDWgVXDTeTqtQNxRgFM5mOPsQCer5Zlskbz6dhlGyNaj0AaF1Z/LG98SEigO27Q3Rqp6N5rpq7Hq7k2YU1nDwdJsmm4rXn09j8fR7TH0jiiYeS2bK98XNk/+EwX/3gY9O3uVwxzExaipquHXW89lwavS7Qs+BNJxAvAup1AgcOnTgvO5iMMgoyHmoabDD+BUEQyFBlUWjajiv5IEmpEfQYmmwWCIIAMQ2V9hjvLkhj1Y8+ho0pYejoUrr1r+KOu31UnjKxZ18Mf0iindKdltrWrPjKz6V/ywM6tdPh8sT49Y+GwxO/bQ3w84Yw2oQwd9wcb2Al2kR0adUkJQvU1JwfTVZT+JfW3k+dOsUFF5x74tKhQwd27979Xz/xPxg1NTV4vTGeXlDD79/kcPE1JXy1KkrQK/Lau3FScbPGAGED+qq2ZMl16+pqQU1RocKsJxP49icfsx+Jj/vfOa2SRc+k0q51PClZ+I6TmQ8m0atbXULXPFfDi0+l8sgkicFDffUKS7IiExJ8XDkMNFo9fXrpmDDZyZ49MigCWdkKI4ebWPiui1nTknjkKSeh4mzMqChXCiniGDE5hvX8OHsJhUMkJyvs3Am/fW3A5GpPOireerqUtxcX8tlHiXRoo8VkFKiukWsJ2P8OR3WMgFtTq+OpSGoiUYUqRwxrgsi9j9h584XUerQCfx1qsx+Jd0xEUeDKkTrWvVlN4hnOUxUqwmGFfYfCXDrISMe2OoaPKWXwACMpySq27gzh8cp8/l4mI0dVQHk7NIIWl91zXmt9oiaBi7vHePBJOx8sTOeKoWZc7hi9N7sR7SIaDfhDKtauDxIrbM6Fl5Rz4w06BvTRc+JUlHc+CCCUtCI50tAJZtGcKkppgYWQEsBeHaO8sunvEg7L+P1w8nS0lmvr7wgGZU4eV+gg9+NYwU/0uqyYMVeb6dZRx4HDYZZ95mX8TQl8/p2f517of042AKiqsmOzidxzm4H3X2p6gksn6PEpbvbyB63pghkr+9iCTUlBI9SfVq0UivBLAeY+p0WJaIgIEjm0IoeWlKgLcJqOoFKBOSTiDvgwkoAXFwJxIaVMmsWFkLxd8ex3sPC1vfz+TQ4jxrmx5iYROgLK385RD07S9FkkJuVQ43ARDmgIhupPZ/w/xKESVHTrpKPCLuF0xnl69+5U0TXcvB5HpazED/sMmlHCKY4fl+lzaRXtWmspLYtRWawltWIQP39UQSipkPIqP1986yUWU3j7xTQ++MRDr+HFqFXxAn+8gKngcErsORBm+64Q23aFGNTXwItPpfDzb36iMZlpk+q6kNeMNFNUEuWaO8qZcJOF/OYa9u6P8MrrAShqQ9KZtXKLkIhW1PLTT99xz70PnJMddDpdfI2pJIeRNx/lyWlJXNwvHlA8NzuB+TP3g1tNdU3j66WxmML+Q2FEQcFkFEi0qehxocKRH3wYXc0Y2N9Px/YSz7+0EV+NFgEBgzXMzAeMnC5Sc2C1gVBiCZcNsdW+Z5JNhTXXQZn3CJmRtnXE8IrEcf12nnnY0MAfL//cj8qZWUtTYa+JnpfIT3JyMjqtwGerPNx/Z913iUk0mnD+BUEROXI8wmOzXQT9KjRquHmMnltGm2qVzL/8zktetoZtu0J076zlo8+9PPOyk/vGW5GkuGAKxBPot5e6WTg3laREFaNGmFn+pYcOjdAp/IX2bbUkJjaeaEWjsH1PsMnJo6YQU2RERJoLbes9nhltxeIPCpk4VsZkFGmWq+GpGQnMf/YIwVgCktFJVIlgr4lRujuCo1om0d2tSYEEo5KAi2oyzkzPBxQfKtRYzpomiCkS+9lGEmn0Js5Pld+6NQXFLXlkXnx9VDQpdL9QZNJTMhpNnRCjLCtEowKCCGaTipGXGs+7EPafAlmG1vlarh5h5trx5Vwx1MSSRXFF8YMFYabP8lK+y4a3NI1vfvLz4F2J3PZABaXlEneOtZKUqKK0XOLZV2rYczDENz/5mP+6E1EUiEYV7rnNytadIZ58KP7bxmIKU55wMGSgkfsn2MjJUrPvUITnFtVwQWcdD90Tj6pUKoGBfQyNNk4FQWDpq+k8OtfBs6/UMGSgkYBXzS+/Rog4ksjqHKWoLHzeNAfJyVk8PauStBQV7TsKqASBy28pZ0BvA7eNSWDpSi/XjGycN/KHn/30/ZtIhSwr3PtoFXod7D0YwemK1Zvi/us5s5/3UFIVpGNbHaOvMNf6j5OFUea8VM0nb2dw4nS03kr92dBoBC67xMSmbUEG9TPy3ivpTHnCjlbT+KrlP8FsifNbNrX1dPxUlFj2MUrCpdS4ZHQJYa6+SsOCp5MZcGUxd9xoodoZq8clfTZ6dNUz8/lqFj2Txqo1Pp59vKHKdX4zDeNvtrJilY/O7bWUVkR5Yp6DzxZn1nJg52RpWPZ6OjfeVYEgQlqKihqnTFSSWfdZTu05kZykwlETo8ohnRf/ae/evXF6okyabkev1yCE6vtaRVGoNpwilHSKvCyJcASuurWUJ6Ymc+EFeu4cGy+6jp5YjqLEv9/JwiilpzS0cQyPx41VcPwrJzdtPIRfU0GitxWJ/jpRnIDiw5N0BKxO1PoQk6ZXMXm8rZZmx+uTicnKP64ku6nGoy2ldeRCrEIKx51+Tp089X+9wPD/H1BiXkZe2vgARDgs4/NoKY9ocVTHGr0/tDoFh/Y0qdHGJ9185hImXKMjuiqM3yfhqJLZvUvhrSVuvvs4m+LSKMOuq0TjS6XCF6Z9eECjyuV+xYPXLaBRqdm5N8z0B5IYdrGptkn+1/30zRofkttCamKAgpNHztkOR48eRa2KEiJAUiCfnGBrshSZvWxmB+tRKxokJNKVHHpEh+Ir96BOO0xiipsTke/QqFTMnd7QBnq9yDPTk3linoOkRFXtef13+j2I+3+tVmDey15mP+PHZhUQYlpa0D4uCqsohDIOsmZlRq2wmCQpPLfAR7KYQkQRKOYkMaIEIi7SNRKffhnmzXcfPGc7uFwurGYfq9ZE0JFHTIkRwIuICgMmEBXUapHSCukf9QKS/W145uWfuGKoqZ56O8Q3FvccCPP8zGReW+xk2CAjLZtreeGNGgYPNNYr8nXpoGXDliBlFVKDjZ83PnAxb2ZKo9QJ42+ynKkjGFi83MMdN1pYuPj88kONRoWMRIQQauK+Jqj4KaeQCGEMmMikGRpBy7uvpDD6ygSqayQ69apuUrRIUeK+SwhYGHpNFfs2ZbLlzyDj7nST4mlHPmmUpv7BIw/peHy2hxgxEv357Nl3mNGjGsa+7y5IZ9L0KpZ95uHqEWYEIT5lv2dvlLDDimALcOkVTkxmhWAsRmamQGm5gtPpPC9bNIV/qfjp9Xqx2Wzn/HybzYbX23gX+v8hjuPHj9M6X8OoEQnMf81FaaGa5nkCr8xLJC9HxR9bIyxe7gF7BllKZoMCgMUa55JYs96P2SSy5c8gXdrragufAOt+C7B6aeMOPy1FTVYziUhFnQp2pVCI3hTlu+/UpJtNfPtlgLZyDzLOKPYGigK8e2QvQZ2d1Wt8ZKZo0eWU4VeVYRIkogeiqP5SnT2Pol9Os2z27SohzXEB6XJK7d9qjLUlUtSMy6/byI9fJ1FaJuGoUnj6xRqePYvfBeI37LSZLoxVdYpxUmI5vboZmDzDzrwnU9i0LUj7/oUMH2wkK13Nlp0hWuRqWP5GfR7U1FSBGHVTK3ahlFhZgDunBRg8wMDY0RZuvDqBTduDeLwyMx9MIr9ZnE/t7JXGcOj8CHuvuGIsqtBb3HO7lWtuLyc1RUXblhrCQphjiT9z+x0aHp2czjc/+Zn5ZBWD+utITxXZsiPIt2tCCAU9SBYa55RUocaHhxqliqCliJlTjby9zENJWbSWC+5sGyz/3I+qvDkO/Wmun1hOy2YasjPV3HObjW6d/uKUc2Gqbo1aUBNwmPlimY7SihjFpRKdO+hZs8LCVbeW4aiONTl12xiqK6rRaQRuvjaB9173QxOiwDFFQhFidFHqgpHWShf2sYV0JYdE0pCI4LYep10PH9uXZFNRJXHNWAelBQm0oDklGRu5f5KW229Ow2gQ2LYrxIMzHew/6CBRyqEZbRqs2FrkFAqPGjhdLDG4Xzm7jiRhGQKhoyA5QA5BTBchmurigjadELUCkQIVAgKqfyjc/CcjFJI5cizKkeMRPnzVxuQJFrr08iAE4/byCtV40g5iS41g0AuUlSnoa2TcNWpa1wzi5KEQGrRkCVoQICFohdK2lKRuZMdGMyNvLqNzez0r3jUx9IZSkhNV5GWrueW6BPYciAvArFztxWoRKS6KYVTpaXdhGe5qNdfdEF8xLzgeobAkSlaGmil3JXLTtQks+8zD1CeqkXxGsl29G1wrWkVPteM8AxqtmhqqSNWpufWs9e1xN5g5fMTFihUS0+c4WbywIXfn20vdSJJMxBMX75l4i5V3FtoYVXmIooMWnnnBy9qv0hg10oQ/ICPLkGC2EIkodBlUTJaSSojjRCIKGg08PNtBVbXEww+YWbOujG+/Pw2BBCQJFBTMosDvmyNcMjDuR5yuGK+84+LzjzTkeDqAAMWqAu6708j3363kvkmPnpMNUlNTCYQUTpdIZGfEg7pwWKa0OoBTLCFHaXxSwGc9gfOkHnVBJ5LJREHmrYOFvPbWCT790Mbzi2oorYgx9CIDK772MO6+IFJ1IlZfTz560ccHHxTz+KMGrr7cyOwXq+nTQ092Zjx82rkvRG62hpOFUbp0aHya4NiJSC3H3NmQJIX9R8LsOxRCrxeQJOkfKYTOhgLk0nByXhRUmEq6csnVf/LGCyn06qYnLR3SW7t4/EGRwQNsON0x3v7Az5KlKv7cHaGn0PSKsJUkSjnFn2wgU8nDh5dk6lO3nOAgubQkWYg/Ltc29EXCYhi9DqSwgErWAgLBsATimQKnIiLKGtDEu0SJNpGqqqpzssF/GqQYTLnTxmNzHcx4IIkBvet+t45tdXyzQss1txRT/mtXXnx5J6OGm/jo9Qy+/9nPfdOrCATjscjOPSGSklTMfjiZK4eZUasFyiokZr9YzcnCKKlnigUvv+3k4v5Gbh9T52+6ddKx7PV07n/czq9/BLikf/y67t5Zx869jXPV6fUik+6w8eWqcr5/rQ16TKRjo4ZKLh3oY8lnTRzmTcButzPvmUlc3M9Ay+Za7p9oxZKgQpYVfvzFz7SnHEgxhQ8+ddGji4EuHbS1cUyNM8aixU52rK3fDF70roseXfXcNc7Kzr0hbrqnguceT6Z7l7ifLymLcv/jDkwJCi9PTqOkLMrF15SQkaZCoxZQqQUenZzInJdq2H8kQnYjlB9/IStTVSuAl5GmJhJRiEoN/cN/hQv7XMHTCz7g2+UN4/lIROHn3wLs+yObWEyhsDjKFePcNG+mR60WMJtFbphYjsXyz/G4TiewY098orWpqaDRV5jpObyIS/ob+WZZNgUnIgwfU8oVQ0307mGgtEJi5Sovt4xO4O5brUSjcXqkq24tq8eX7qiO4aiJodEIJCc35GttCoFAAK1G5NrLTby3zE+1WEaqUicoWGHbzTW3epk5Lbm20Fppl7j74SomjbcydJCJUZeZSbSJ3DqpAptFT8ClpYXjknqFSouQiKWmPyWqApySj/QzOZJHtEO7PSx52UL3LvEi9sGCMDOec3D3OCsjhph4dbGbNLk5JZykOfUbVgA+xY3aFCTZaEJrj9/X6XIe2//YwR3j7zhnW/ynQJYhEFQwnnXbnCqKsni5m+27Quj1aqjKYtTNp/jh8xSsZ13nh49GePktN15BxI0D69/4zoOKHyWtmPwWJq693My0exP58Wc/9z/kZ8/uKK+956RbJz06dzbp7m7olEqOc4AOSs96YkOSInGUfXTkQgwxMx9/8jMP3iWj14v17iVZVnh2UQ1RrQaDXofVdu6rvX/+uYU2bWSKt3n4a33kGHtJJYtsWrCL3+jORagFDQ7zEVr0KeWFuVbym2Vz4nSEZ16paZLfuHN7HScLJWIxmZWrvEx/IKnR5y351MPu7Rp06NCgwZwcQtEoHLL8RAtPfySiXDRQXVv4BHjiGTenfs8nM9SiXh1DkRRO1PxOUKrhggu6n7MdfD4fyTYFp0shkHwCt+UUfS/U4vZJbN3jR68T2LUvRF62hpjeDU1sXcvEcNcIXH5LKS/MSqVbJx2yrLD21wAvv+1kxpQkRt1Whk4roNOJ/L4tSI1LpllO/bitvDJGp3Zabp1cwWP3JzJkoBFRFDh6IsKfe8P1ajJnQxAEcrLU3DKpgr499GSkqZDl82sGh8JgVhkIxcJUU4FHcRLARw75GDDhw81BdqA3hOndPX6tJSepufJyLXs/d2ATGuYQTrESlSaGpbwnFdZddB5Yhro6h4xwC0IE2af6nVsuU6HXidw70cg3y08iObO55koj6/8IMOFvXPsmo8iHr2aw8G0Xd052EVWiGNRa/EEBnaSQVNmBpMocYkh4tUdw6YtweaVaIbZ/Ff9S8VOn0xEINM359XcEg0F0uvNb+f1PQ3p6OvaauLLv2+8HGHO1iUXzE5EkWLLCw4atPtq1ETmmOUVReYzsQJdaXs1qsZSxN+niIkhnOCN+3xpkxJD63DcqldCkswNISxUoJIpKUVMmnKRYOEq6L58WtGe3+3e6nXGkf0EvGMlx9mG3ej0xt5pWOTG+/jERnU6kyiFx0VAXRRUhJCmuWJqU1LgD/TuqnQ7UYQsWueGNqBX0JLhaMuzaQxiiyagS1GzdGeKWe8uZdm8iLfI07D8SYe48HzWHckhR4kmZW6wiNSfEPY/6KCyO0r61lj49DFx/ZZzo/qF7bSx7Lb3eQfkX1v4UxYwNiPPyFItH2bcyk0SbipvvLQfiinB/TWT9hR17wgg+a+3rBL18XlMO7dq1Y9ECP7sPRJj3ZAqd2mkpOB5h264QPbrCU4/Eu5+/bgrwyosmrhxeN+3Qt2eAaXdWgrfx4meNupSho1x4vLvYezCE22NGq4GRN5eRnqrCeGY9bPQVJjLTNTw/L4w6qYpXZiRz/SgTWq3AkWMRnnqxGluCij27QSpqRsqZKVNrgoqsdDVdO9bnIlz+Zgajbi0jJ+fcFa8FNdgdCndOq0Qwq4lUhxtdXahSn0aOxWpFWiAetF6gDKCKUso4RVjl5YnpEvfeHr+28nI0XDVSz+qCFtjTdrDiowS6dap774oKGb9TR4aSgx4LJZwgpARoQ7d6vDGqqlw2/nGaxyZp6DviCLkt22Locva9piWJfFAguA/0FTa0aAkLTa9Z/CdDbw6z4XeFOTMSuOzGUtJTVVS7deQBbnUFpm77+fr9JNJT4/dXJKIw5+UaPvo0gMquxoiZmCJh15wEsxdCeqyB5qgENYoiMOexZF59z8nk8Tb8fplp9yRy6UVGbnuggi7tdXy2OIvkJBVFJVFmvVDNunUhTK580jDyw2cltPutkEED9HRup+PHX+I0JU8/msyUOxN5d6mXzz42c8+U7XC8F+YzzSKAsBAiO+vcKR8AOnXvyJ6fTqPR+usljADPzbJx9x1R7ppmZ9StZTwzI5mObbUUlkhMfdLOvoMR1IIOtSHMnBd9XDXMRFqqmjVfpbB1Z4jHZks88LideU8k16612x0SY++rxFtmYS+bsTqNfPyFnxOFYS7orOPWG+JByNUj4M0FCn/uDTFuvJvciksRAyJ7PrMzcsNx0HlRomocVRry5S4ICBQrxwkRICPZwOr1v8A5Fj8BevUZycmCH9m8PUggqDB+SgVpqSqk3ALKPR4szrb11hBrqMAZDNEtOqSWJgFEUsItCZxKZ9CI3/hmRVK9SbAFsxXumFTD4Z8iJIXaIpe25rFpm3nxjRKenp7E1SPq7nmjQaR9ay1vfODinQUN/WwwKPP5tz6mnDWpCvHG3ENP2fF4YnTrpONUcfScC58AarUKQ6whr125UkR57DTKfhNjbnegNcawWgV+X51bm/inp6p56jErQwZpuWq0h4gSQtuISidAiCA9uIhD7OQ0h0hOBaXaWrumH1Ni+PHQRuha+xrPj2e9Xonh6PoHvqJ0Ul1diGc6mjP/1cHV5g8ghR9+9jNt+v/jQG4MKjFeNCqrlOoVPv+CIAjMn2PhhmtPYCnqxYBhfzJlspErhxvo2FbLp1952bYrhNWi5pO3Mmo3NyrtEh997iEUVghHFC6+poSuHbUUlcRY93lDpfa46FcSDz5p55L+RhRFYd+hEKt+9PP0o8mNbuDMf9WF3pONYPIhB7QIikA0pYhrrzTyxY+Nc4I2hVdems3tNxoJBBVmTq2LJ0VRoE8PA8lJbjxehaISid373Rw8EuHOsRakmMKST70MuNDAh595uPfMdGYspvDDL37Wroz/rT266nnrhTRee8/FzOerkWWFk4VRXp6TypXD6u79+yfauP/xKnbsCXHHjVaWfubh8SlJWBNEdh8IN6riC7B7f5i7xtUlgyqVwIgrxp6XDQBSUlJYvVPL4886mP1Ind1rnDEmzaji/ok21Op4vO/1K2g0Au8sixeHFBk+WJjONXeU1xPSOxs+v0wsphCJKhgNTa8I63QCGalqXnsuXvjr08PABwvTeWSOgwSzSHKSis8WZ9auKGu18aZhTmZ9f7fgzRruuNHCvkMRjhw5QocOHRp8VmMoLS1FUeJ/3/Ahev747QhSeTpqQYNXcdGhj4unZ9Qvpqanqvn07QwuvKyYAb19FJZItMnXMnNqIss/91F5ykpKExOaGVI+B4y/UKHdg9mVjydrN9u/Sa0nltexrY6V72Rw+S1lVFVLHN9jpgXtOMSfFCvHyaIFKiG+ZeLEzkndTnp0hxefMnDL+M2kFA1EQaGgYN852eA/DW63yOLlbmZMid//73/s5ovvfMyalsScR5Mpr5R45c0yVq9SccGgciy2+CZEKCASqjZjtupp1jPC/r3byNRkYXA2R0QkmFAC6WV8/XEij86pZtEz8bNoxKUm7pooseKFNixYcBxJ5SDb1RsESBLSiSpR9rCJVCULAyY8uKiihLZ0wyRYcCs1lJcJXHZDBUvfSKXZmWlru0Ni0nQ7LXI02O0Rjp5SaNai2znbQa3WUlYao5IiNOjIVJrhw0uiycBpYRtWX1LtfZDTo5TPl9bR82g1ce7Kf0KiTcSgV7HqRx83X5tAXk79e2Lj5gBH9xrpJ8SFuTyKkxphD4sW2NBqYfrTv+E7lkerlnU5bySi8O13UbKDzRtsnAiCQKanGy7dH3zxxRfccsst52gHNYePhUEQeOYpE2OuTsDpivHOMjdVTjUVdon7H7fzyxfZmNNdTSqTnxYO0zw3Ti14873lpKWoMJtELupj4PXn07j7kUo+fDWj3rT83MeSGTe5krwcTW3+L8sKSTYVbzyfxuLlHha+60KtFkhPUWFNEJsUUAPwehWCQZklizIYPaEcq+Wfn/93hPwCikpBE9NxjH2kk0tnoXftv+sxkqxkcCi4mcISidzs+N/y3FMWevy6HY9gRm+SkCRQOzMRAzbKzXtIdmVgERIJRnJwqU/RKtKt9vfLieWz8ZvdnCqxM29WIlu3OSk95WP6FAuzF1SzaVuwQczi8cZ4Z5mHPj31HDsNjmID+XJrdBjxUMNufiefDjSLdkGKitQox2jZsuU52eC/wr9U/ExLS+PYsWPn/PyjR4+Snv5/XtX43xmyLFNeKbHwbSeJNg0vPRsvfN58bwXDLjby1QeZ6HQi0ajCJ195ef6538ipGogbJydVBxg8KJEXFnk5djy+OqJRC4Qj9afr9DqhyVUAgIMnfRRpNxGVFExyEiYliZZCR2qUKhJJbXRlQxAE8qSOeCUXRRvMjJ98jI8XJ5GWoiYhAdQVGuwVMpHIuXf4S0uOkR3r2ug6HkCSlE1RzTG6Xezlqw8zUKsFDhWEWfqZl70HQ+zdK5Psa0uqlEcAL6XiCZyqUqwlMkqRgC1ZYdKMKpa9lkGzXC3vLEhj7stO7r2t4SrFn3tDnD6uIR2BMqWQ0xwh22zB55fJy9HQJl/Ld+t8XDG0/ppVNKowbYYHi6svCgrHNDsZOWrYOdsAYM2aNVTYJcaMSmDIwHiiMfEhJxlpaqbfHz/4na4YlfYYbVtpef09DyoRRg41MHigAVV6BSFPqwYrGR7FhZJ1Eo1GxzWXm7h4gJ5ln3mIROGrJXWJUTgs88o7LuYt8KJVGfhyhaGeYna71nFRj2HXVSIe7kXKmXVIWYmhswVISW6YoHdqpyPRpsLj8Zzz9Pj1Y67n4P5f+OiNDIaMquCoaROt/f3rHWDVVFAinyZZycKPBzN1CYYoqMggjwzyqEjaxuAB9Ttvfp+AAjRrHaZbp7riyU+/BpnxmExO9ZB4V/fM9RhSAhxkB52V3nWFA1UMjTY+0eWzl+E52paq5sfJsGaj0ahRRTXEXBApBvkMn38CSURUZedkg/80yLKC3x/j2YUuvv0oiw5tddx6dw1Hv6nBm76fX1em1K4dQrww8Mz0ZE6cjHD82ypEbZRwzkEm32Ok5wVaThX6WPhGMSF7mESbif69DDz4hIOrR8TXn0cMMTH/tRouv9TELdfVTTvFee0ymPaEk41LzRilJNTZBaxdlV1PXd3tiXHTPRVcepGR7l10XNjdwNqvNQwavgtzeZzE3qU4SEmXuPLqm8/LFhMmPsDkn6YiBdVUVElkpNU/vpvlalj7WRaDry1h7H0VGA0ClZUyF3Yzse6LFFo21+Jyx3jjPS99RhbzxENJXH2ZmWY5GoZfquX9jz0cPhZvUtW4ZYJBmSuGmujUXuKLL0P4JCcvvy3SopmG52bWb0iJosCFFxh4YFKU9+cWkRptQSJpYK9b5XQqOygSj6C2eYj4dPSIDOG1N9eT2/b8utpjx97JXRO/5eW3nRgMIs1zNTw5LYl2rbQcPRnl6fmbKdydgsXTEr/1NIWhYvIinc4qfNbBKJixkVJvegTixYglbyTRrd9xlKLmiIJIO6k3B0p/ZuSZZuKGzQEWL3fj9caVm3Oy1Mx7tYapd9tqFe4r7RJj7oqvJ4+5q4Khg4z07KanvFJi5WovZRUSd42z8tHnHhrZJvtHaLQKgYCvXvPlpHIIBYWu9I8n1pUKxZZtzH+xcUqYAX0M5LVwUXz8BC3p2ODfI0qYCCGMQgLtle6E2m7hzZdtXDn6GFXBCrTosZFSz8/+HXrBSJVHJKpvmqvJr3jIzxfZuCVAWYVEhw4d/o+qG/+7Qlbg598CdO/c9BBB21ZaBEMNCSRhLBrMi0/u48MVZSgoTLjZypvzU5kwtar2fP/8Wy9LPvUw5U4bd99qpaIqPhlZXCZhtQgN1hz/2tbISFMTDCkoisKUJ+wkJ6qYOz2ZOx6s4K35abUrz7Ks8MYSN1t2BnnutQCpKRF+XFvFNz/sITVNoF3rdKKRc98AAThasAO/K8wbz6cRCMis/MbLrn1hNBqBrX8GGXmpCYNeJL+ZhiuGmlAUGD2xjJbNNHy7PAuDXmD2izWMuq2Mq4abiEQVrBax3t/aIk/Dy3PihY95r9Yw5S4tI4fUj+8EQWDh3DS6X1rEL78H+GxxnNJjwi0ij86x8/l7+gYJa1mFxMnCaC1XpywrHD0Bi94+v/MAID8/n7Bbz+ff2vl9W5AEs4hOK1Bpl1CrBRYvd7P/UASvL0aNS2bVh1m0ztdid0hcc0cZRoPIHTdaWbLCw51jG97Di951MXa0hW4ddSx818W0extfM/71jwAen4wsK7U2bN8mPohx/VUJtdyAZ+OFN2qYdIcNiMeYb33oprwqxvNPpDD35ZrzWm/844/16HTwxmIfT0+3cfetOq67ZT02Xz6KtZqZjzakP1AUhaikcM1IE1066BgywMhn33pZ9K6Lzu21uI1maGJRUS1oMBpEug+uZN0vxUy6xVyv8PkXdDqRm69N4MlnnbStuRJBEOig9KSM0+xjM4IiIhMDXZBvP7dx2/1VPDLTw9OzDMx9+DBur0yC7tyFn/6TkJyi5e0lvjM0KfDdT35++CSr9n7LzdZw5Ugt2/d5eeS+RIZfYsTrk1m8zM+SZUEG91Xzy5YAV48yUFZRTk6aGxSBy0doGDIwmecWOeneWVdvZfnu280sW1JIq4qL2MxaMqmLXdKFHFKVTBxU1ApB6jBQSAGnlMOECdE+2oPIDpErrziMzuZCVClUOSMozkQmPRyh4LjExi1Brrv+3IVgBw0azJyZT5CsTcQRcXIicSM92qu4b2I136z18dtKCzFFwp9ylPdmJ9TzRzlZak4WRolGlQYr3gC794fQagTuu8NG5/Y6Jj5UyZCBRkZeaiIUVlj+hYfvf5BoZr+0Ni+yCImYHBcx9dH17P4jhT9+zKLfZcV88nWM9Vu8qFRCfBPEZ2mymGcSLChRNRvX/XbOxU+j0YjTJXPTtRbGXJ1AeaXEuEkVPHRvIo9OTkQUBb78zkvvkcV076xj1cFNdFB61W5lxZQYxRwnhkzhSZETe3Lod3kRF3TW8dOvQXTaEF9+52P2I0kNaEJ0OpH3X0nn5nvLuaiPgUp7DJ1W4GRhlESbiscfrD/wNfvFajZsDnBJ/4a5cTgss3+vgM+pYeG7Lrp21FFWEUOWz31oKhCMIkR1GM1RQj4NLWjX4DmCINBSuoBn5m9hzVfxouTXP/oYOFDF7EcMtGqhRZIUVv1YzfRnjqLzmEhzdQIhTiOl0TZ8v3R3N/btWUdpeZRVnyTT7eJikpMsLHomjXGTK/j5twC3XJdAgllk3cYAr7/vosIeJTVRDRW5dFe61F5HVpLIVJqzny3oFSPNaEulWMS+ffsYMGDAOdnhn/AvFT+7du3K6tWrOXDgAJ06dfrH5x44cICTJ08yatSof+Uj/9fD5/Oh1YDdIdC/lw6NRuD1911cPtRUb/VIoxG4bYwFq8XH5IfX4KnRkiJlcdnVZeQrnTApIuPuPsRLz1h5/QNXPS6K22+08Mwr1Sx8piHH0PpNAVo21+CuEjCIRgoddtrKPQEI4q+dfGwMCdgo0u7DTCv2bFdRViGRkaYiHAYDJsIx+bwUjiPhGDEaV08GkJHR6GRWLs6q7Vp3aKtj/pPxoPKz1R6WrThFWclpik6LZEvtaBXpilAlUKkU49Pu5fDRCF0uKcSaoKJ9aw3Nc1UMurqYZ6Yn4/YobP9T4tjpEDt2xojZU/FxAD1GrCSjMQZJT41/1nOPJ3PbA5Vs/TPE7TdaSE1W8duWILPneYicbIFK5eCkbitBOcL0x2edsw0ArFYrWo3IxDPB6W9bgvToomfX/nDt6uVvW4McKxAYfU0Mtb0liiDz5qIi2nb1sPw9GzfctolYYXPSlTiPUrWmkEDGYb5ZlkmHs3g7H5ho48n51fy2NVibHOl0ItMfSOLYyUpKy4K0b9MwSBYEgReetnH7jaewOJPiKuvqfcy8p+lVKZtF5PDhw+TlNU7I/Hfs3buXa0aasVlVVJQLTBwPu3ZuoqxMh1rW44m58XtUdI9eTBA/hRylIw3F2MJKEHO6h7at6l//fXqrWbmkhNsurX+wPTnXR1b1oHrrLBBP6lso7SnhJPnEJxSk1CKGX2xi1Q8B1K4slKBA4ZFCkuUWxITGD64IIYTzrXz8h8BoTkQtuPnh05zagOP52RYGbNnGDZcb6hU+z8aMB5O4ZsdOmuWq+f2LtNrCT7dOOq4eaeKhpxysWOWjb089itfCDXc4mHSnGVlWWLcxwE+fNZx2Apj1qIX+P5wgEqlg+bu2eoVPiIvbvP1CGpeOLmXz9/Gp5tQUNf37iRz4wkmUCKd0u7h+iIpWrc5v8vPgvoOECJJW1o4n5xXQsa2OH9cH0OkEwmGFS/ob6NNTRygsM//JFGY95+GSvlref71u4sVmVTFzmo32bdU8u7CG9b8HOHRIwelQ4feZOC2GuHyokZbN1Rw4EuFkkcQrc1Lp3UOH3RHDoBfw+Zv2yWNvMPHOG6VQ2aLe47IiE8CHWTEx/DKBPzaFEYtFVI4coq2aXrluDG+/+RyPP5DE3FdquHyoubZAAXDhBSq+X5HB1CftFBzdzovTLFw3ViQpnNFkE80cyGbrjpN07Vi/oKRSCVw2TMtv71VjIwW1oEEtGbloVDHdOurQagVenJVKVoY6HiT+4OW5V538/FuA5CQVobBCWYWETgv3T4ivmp8qkjhwOIzNpmL5GxmcLpa4bnwZCmD+L0T7/g6DJYBTewSj+8z5rPjx46Wz0JuwEqJaLCaccRyDNcigfk2Lh4y5zsAr850UK8fJJr/WzwUUH0fYRTb5VOqOgSxQWihz+21RWgR7YsZK6IyfjTbFQUL8t1drFDp2VDj+YxVWub7fVRQFe+I+LkiP8uQ8P36/TFJSEmvWrGHt2rX/r/h5Fnw+gY++8NIsR01JWZTFyz3sPhBGJcJlg03ccl0CahXEpPi1pBLUeCU/siPKLddZeO19J5t3BOnZNd6sO1QQZuUqL98sq4uhbFYVb72QzqdfeXj5nboC1OYdQRa966LaGSMUVvAHZEJBme/X+VEUeOrhuJ9JSlRxy30VWBNUmIwCm7YH6dRWy8Hf82oLY4MHGJl2v8RN95Tz6x8BgqGmpwobg14fv7+On44w87lqbh1j4ZH7Enn4aTtqtUBetoZmOWr2H44w4qZSHn8wic8XZ3LluDJ27Qux92CEFs3U3D4mgZ37w/z4s59QKF6A9Qdk3nrfx2dfholJIklJCp5ogEcnN34PqdUCvS7QMfqKusJCfjMNQweZmDC1ktkPJ5OXE6cQ2rA5wJSZDpa9UTcEsvwLD6nJMm+9OZ/J9z9+XnZo06YNxhwHrZpr+f6TTAaOKkEtCjz+YBIjBpsQhHix/Il51bz6bCqt8+MZa2qKmpkPJvPKOy7mTk9m4kOVlJZL3Hu7lfRUNUUlURYtdqEo8PiDifHhhiw136/zcfnfGvyhkMyLb7i45dqEuJjg/Un07KbH7YnRraOOy24sZfHL6Vx4Qfyac7piPDnfwR/b4urIer2IJUHkpmsSWLIoHUEQ2L47RJe+574ddeLYYVJtBmqOpnH8hJ87x+k5uiuVm+85wf5DYY6fSubFN5y4vTId2sQLl79vDZKaosJRHWPj5iAL3nKSkarmhadS6NVVT7+Lmi6+BhU//moDO7/MQZNyhIF9mj7DevfQo8hCrV8VBIFsWpBN3Rl5kN/o0EbHZYONfLMkkZkl1YgJPoIxmXRz5jnb4T8KIlRUKtxyTyWiCr7+MLNerlFdE+P5RTWs+yy7Nk7U60Uef8jKsCFaxt5XybjrLbTO1/LxFx5++cNDs2w9730S4LX3Xdx6Q0K9BjjE4ztRHUMtaNAqOioorkcBIwoq0sgmqPjZwx+0pAMpZCEKIj7FzUkOkUYOmfZ+YI+/xqAEOcROdu2OIYoKsYhA69atz8sUclRNWrQlQctWHphkwF0j8viTIURnFoogs0/ZghgM0LZV/eEzQRAYd72Fp16o5tnH6ws2BgIyT86vJhiON8FFUWDNimzW/Brgk6+8+HwyWRkqYrFoA+EolaDC4GzBylUVXDrIgNYg8dC9iYwaHqdYOVUU5ZGnqjn9RwHJvoYUEIqiEFMEzObGOZsbg8ViQasTmDTeBsCjcxy8+mxqvfz2uisSCIRkZs3x01bpRQknCSo+BEQUZNLJoxltOOD6nSvGltKxnY4vvg5iMCm8OCuFiQ9VMfyShgVL4EzjSaRj70q0USsKMpIe5rxUw5zH6k+dj7/JwlW3lfHTSl29HEKWFSY+4MRS3R5vtJTySj/Pzkjmi++k89oWlVHINCeQke/j5D4zYhO5p14wUl4a/82PnYywbmOAle+epSOjFhh9ZXwLctJ0O4VHfie3ahAhSylquWEDVhRErEISL7xexfBLzHRur2XDH0EuH2ri6yWZbNwS5LX3XQRDCvl5akChea6KfXvhwljnBjG6WlCTr3SkhBO0FrqgUtS4XK5ztsM/4V8qfl522WX8+OOPLFy4kKlTp9KxY8PJAYBDhw6xcOFCtFotI0aM+Fc+8n89jEYjbVpqOXQ0SsHRKF372qkoh4xMheIihYcnJ9RL+EddZuLxZ2oIBSNgLiPf3oUyTqNCTeWfBkbfUUlqmsCa9X4uGxy/abt11DL35WoenWPnoXsS4x38oMwnX3v56nsfn7yVwYAhLrJKL8Kn7EZ/Zn1Yi44gTXchQwQYOUJN964lvPqOjyWfSvTspkd0pROlClFRI4rnEeRKGuyUkUXjxOfV+tP07CU0WQAZfWUCT86vJlBlpbt0ce0N7dKUkdTlCF++lo7bI/PEvGo+eSsDmzXuIBa+4+Tam92ky82wyqlExCCS7jiywUV+8EKOso9mtCGlxQGSk+KHo04n8unbGWzaFuL2yVXUlJrQ+FPw+xIJWk4x8zEz2VkG3lre8bwcOsDo0aP5Ze17WC0qKu0Sc1+u4eU5qRw/FaWiSiI9VcWc532YC3tgJbXOgdhzKN5QxuOxI2xak0LPYUdQZxRzqCDMyJFqunWy1TsYIH4Yzn0smeFjSplwk7XetNDwS4ycKorSFC7orCeic+CglBLNUTB4GXtD44XNcFjG5ZExmRo/SBrD8WO7eXiikZde9yLG9GzfFeb377OpccZwe2UmTxPwbeqDSlBjxopJSaBA2UML2qEV9CiKggsHrvQ9fP+OrcH7XzXcxERVKVVVdb9PpV0iWGPE1sT6UyKpFBJX46zRnaZ3/xhev8KsuX4y/D1BgJgYoYpiMpTmDV4vKzE81JCd3jgH73869Dodmamaep3W7Ew106YYsFqbDgZaNtdgSIjyzsKUBhNvgiAwb2YyV95axrYdYcxVnTEqCoHAQXbsDmE0NJx2+gtWiwqTJUZUctGlQ+MCFXk5GtLTVGzeGeKqMyuSffuKfPbFDhJJp2N7FfsPhTEm/kqvXg2L801h66btZJCLV3Hzy+9BBvY18v3H8aKFLCt8+5Ofux+uQq2CAb31uD01PDur8fXhay438fSCGk4eFwhWWlEbXPToA6uW5tZOLQIUFkeZMLWSZrlqZj2UzJ6DYWJN1z7j3+VvDStFUShgD1Ei6JQM1q7Q4FZVolKKEcImMjJaNPFuDeHz+ago28Onq2RMRhVPP9o4L9zc6cmMuauc/hca4kTtROvRYNT7fuoICZbGf+/0NLEez7MS1uPYk4oru4QV79X9/mq1wOirLLRvq+POhyq4oruJ73/xUVQcJS9XwzOv1JCarGLf4TAt8jQ8d4sVs0mka0cVSYkqxt9kqVX4PBfIskx2hoZWuR62/bCPZrEOnBYPYk5zU2n5nqikEInFuHJIApt3Kkx62MXhIxIpySom32vgoj7xibSjJyJs2BwgNdGKw1dE0HoCX40WGRlRBUaTTKeBx7hpjI5tO0MsfT2JHMeFtWepCQsd6Ml25ZcmhTyc6lJGX61j8l1mLti5E4+9BZlSy9pVvBPiPgwaD5cPTeLgQS9SVDovLuj/JKhEkaPHwxw5Fubo8SjTH0hk9iNJRCIKr3/gos+IIrLS1UiKnirzQfAlEFQ7STWoiEbh1WfT2X0gxPZdcZqVNz901wpjrl7j48DhCFaLyHVXmLnxmgSefqmaG+4sw14dIxhUyMlS88yMZPr0MFBdE2PqLDtTZ9n59as6+prBA4wMHmDEUR0jFJaZ8kQVzz+R0sCnZqSpmTzexvgplQji+TVAzOZ0/F47M5+r5usP48I636z1odeJbPg6s/azBvUzMv4mCzfeU0FmWgrZGWo+/jIuhFRdE2PCQ5WoVDCwd1yR/nRRhOvGOuF0O5KiOYiCSPhEiCr1QR6c7uLVFxpv3hv0IjlZ9dOpu2+10rWjlifnV3PsZBSnU0GKCESjMO6+cnKyNCSdEVRasyKTm+79klOnbqJFi3P3hxs2bKBVvgaVGkBAkeGLJZmknpVQD7vYRIs8NdeNryArQ0UgqKDTCgwZaKDCLjHvtRqemZ7Eq++5uW58GWUVEt066Zh6dxIDeutrBUsMRoHpzzhY91uA+263kWRT8fu2IG996GLc9RZcbpn8ZmpuuqeMtq20GA0qrr/KzPibrbz1oYunXqim2hnD65MZ2EfPxtU5fPKlj69/9OH3yyz/wkMwKDN4gJEaZ4yCggL69OlzTnYoLinC41TTWu7O9z/+wtzHFQwGFZ+8nU7/K4s5VBDhxadSSE1WsWNPmNkvVnPj1QmMvzneyK+0S4x/sJJqZ4wRg038tCGAM+zDp7gb8HUDFFJACzpgU5KRXSGKShzQCA0FQElZnN+4WqlEQcZIQr1pfUVR8Mt+QiED11+ZgMfjoKRY5HhhiPffSmHaU+dHCfGfApczSkaawNsLUpn6hJ2WzeuPon240sP9E20YDCIFxyPMesbLkcMKIJCRpdAsR83Y6yw0y9Vww1UJ2B0SA0fYyUxTsf67tEaHNo6eiEA4Pkj0V8GvSiklTajfLD/IDrrRH4NQl9+YBSudlT7s4Q9sSgr6MzzbOsGArMTYcyiAFBUJR2DAgIHnbIeNGzdiFRI5zgEyUmVOHocd32aR7W9V9zcIUBI4wdi7Cvn0/fox07jrLXFu56tLmDTeRm62mt37w3x5hkLgpbddtf5UFAW6dtAx/6UAzmILojMdnRJkD3+QruSSLdT5Ll0wmd17Svn+FztLFmXQpmXd79MiT8PnH6RzxZhiXL9nNLjHaqgEFIZfeX5bkgLxtXK7QyISVRrktwDXX5HAtEcDWIUkrDROwWfCyuVDZNLT1GzfFaL/hXrym2txuuQmcwMAnVpNcknvWtolSYmyZMl6Nm8v4ZHJieRmqdm1P8zSlR7uGmth7KQKenXV07ObntOnYyz7JIy6PJ+kcB6KosesP8IbH7jp0//y87KDQadBY/Fx2VAtr+37580q5Qx/0eLlbh6dlNjodd+qhZacLDX9e4p8/OZeqv1e0iP5jb5fLAp798i07FqB2STwxPPVDB1kRKuNUwJe3M/IC2/UsGlrkKcfSyE7Xc3No0FwNW5XC4mc5FC8II5Mjx49zssWTeFfKn4mJSVx99138/rrrzNnzhzatWtHx44dazkda2pqOHDgAAUFBQiCwP33339ek3//ibBYLMiKQMClJaWyI2nkkCEIKKcVVr1WzJqfC/h5Vd2qpyAIJCeJdGwj8OsaA35O04GecS7EKEiFEgWFO5k4pYIu7fxMuM1IpUOifSstQwcZeegpOz6/giDA1SNMfPl+ZpyM2ejDrj2BIWzCI1RjxkoyGexhEzlKywZTcABFqkP4DnvZdVigSzcN634LsHSFD4MvExCICpHz4jTTqLToJQMVSjEZQv2uu09xo8osoWO7ptcDRFFAoxEwUbfCHFNiBLMO8NsXqeh0ItdPLOfDV9NrC59HjoV59rkoPaRL44mcACiQFsylxLiXo6ZNqPxJFLCbln9TAhUEgXBYpqrYQIq9G3ahFNKL2fRNKi3yNCz9zMOw4efnxADatm2LFFP45Xc/zy9ykputRq2C28Yk8OYSN5cPNSHZU0mhYaHDJmVxfH8h7y53MX2KjQk3W7lyXCkHCsIsfKbxwoggCFzS38jWnSEu6lsX0LVopmHT9qbFmpyuGCHBR27f/fTMF2nXysLbS108cGfDe/6dZW5qamLnNdWTkZGL23OcVd9EsJFGUVExt04u58rhZkYNN+N0KiScJdzRXGhHtVLJEXYjKzIRQoio6Nkmyg8/BfH5ggwaqKX/hfEA3+WWsZnUfPmDm2eesCKKAsGQgkpp+hoTBIGYEuOwYSO5rcK4XCquHOUnV30Rpr5ahCSJobr4Aa6EZOQakUgxRMviE1EH2E4MidSMxvn2/tMRDjlp2byhz+jZTc93PzXdiDlYEEGrjfMxvrnERSCocEFnHYMHGBCEOFF5sk3F6u+itFZSkZFZ/Y3Ehi0ObJamGzSRiExRaZSsvH8OKNQqmPGMnUSrioG9DRw4EsVCEmadGpc/RGW1hEr157kbAgiGAmhMYZSUYmZMTaoneiSKAqMuM6PXCTz1QjX+gILBIDRYjf8LgiDQoa2WLVslXl+k8PZShRXvZtYrfEJ8lf6RSYm8+IaTcEShX089k2bYG12RBFj1o4+g4KHCeBCtP4UQIUo4QSpZNKcd5Zymo9wLrdyVAnYTxM+d/c593XPfvn3kZglkZ2gJh8MkmBv/rcwmMT5hUBjBaI3iU5/E5O7W6HP91tNcfmnjf8/Pv0ZqV7r/8iEJaT6ee7LxoLljWx0JZhW/bApw+GiEC7ro+OL9rFquO4ivy990Tzlfvp9FLKZg0AmMv8nKy++4ztkOgiAQCsnkt5TJvtPB6h/WMqC7mkVzU2oLH/sOhRl7byWFR/Uc26uQSCYRcpiy4xQ5nR1k5cYAgZlTE0m0iaz9VeD9T0KMv0PDzddaqKiK82WlJscYOcTISwuD5EtdGw2OW9KZPfzBBcoAVGfRC/gUD87kg9gSjQy+sgq3WyaqPkpprBC1qEKllbh8hIZ3Xsnm+Ve8OI6moUTLOXz48Dnb4j8FkUiE1FSFYDA+wfT1h/FYbcPmAPNerSEjTc2Vw00cPhqle+8ooy5zsmjxKVLsMuu/zKulObqor4ERN5Xi88sUlkQJhhSGjynlymEmLh1kpNIu8eCTdlQqhfxmWhY8lVrL81ZaLvHYXAeFJXEang9fTeeCIUXkZDU8I+Ofp6JHFwMlZTHyG+lhXzXczOOz/HgDjQslNYUbb7mf+c/dxeyHE2vX699e6uaL9zIbJKdGo8j8J1JYtNhJfjMNwy4x0bt7/Ly9+ToLL73lZOUqL53aaRgyyk56VW8SlOTaJrJO0NMm1oOfv97JL1cEGHJRfY4MRVHYsiPIM481bMT06WGgTw8Dd9zr5Niu7hhJ4DSH0aec5oGJFvYdjrJ2vZ+jJ6M8cp+GFSve5bEZz5+zHX755Ucy01SYTHH+w6uGm+sVPiHuB6Y9Zeflp1MYcka06M89IWY858DjjbF5W5Dv1/mZMNbKJf2N/LTBz9oNARa86eT4KRMen8w3a/2UlEaxWgSOnYgw8pZSVCLccaOF7Ew16zcFuP6qBDp30BKV4NjJKAvnptauDL9wpgk3+Npilr6aRfNcNWPuruDGq82s/zIHtVogGlVYudrL6AnldGqvOa9JJxDQRiyIgoipoj1X37aPlYszmf1iNc/OSGbEWXQFvbvr+f7jLMZOqqBnNz1dOuhIT1Xz2eJMLhpVzNQn7eh0Ahu/T+WWCdsIFbUnScqOF8KVIKcpiNN9CPHfWxex8e7yk9x0bUKjvvHtpW60OoF+tx0gv7mGTX9IHN6vIqWyF3rBiMN4nB5dRH7+LURykoqunfQsfT2RT77y8PV3fiLh/8cH3xgiIRlVQjzW8viUepQLANt3h7j3Nisb/why931BUqp6kiHEY6ZwUZBi426GXV/BvFmJXDnMRGqKmndfszFxkptDRyO1m2+xmMJXP/hY8bWXwmIJSWWiUjyNzhAmN89FYYmDssAx0qQWCAhUUIQeY73C518QBIFmShvKOFW7LRb/BwWvL4YQSECOyudFD6jT6XBHfWTTkj69jvHbz2pyA60bTNHl0JJtGys4WRglv1l9f33f7VbefjfEtFl2Lj9zDvz4aXacRuqVmlq+SZ9fZsS11VhP9yPzrAJ+Hu04yl7KlUIyhbijj4pBDEYFY0CoV/g82xbPz7Yw7oajmGvqhgDCSogTHCSmjnDppZeesx0ARJXIlp1BrAkqOrZtXFBIrxfJzhaJHG9cMwJAnxjgu5/9PD4lmY2rchlxUykHj4QJeNW1YsB/h6IoHDygkErd764WNLR3D2PH9jXs2hfi1z8UWudr+PrDeEx47+02tu4MMe6uahLKu5FMRq2Gi4DAuo0BQtEIJsv5xUMqjYIsxpg0MYGXFtkJSyGqqcBOOQoyNpLJogVRwnToEI9NC05E6dG1aTqdnl11pKeq0Dcr5daBetauKyJU2KIenV5YCVLkddCcTmQE8lAJKso0BfS//DgvzU1mwIU67pxSww9roqQbk3h0qoysryEmNS1uJwgCKOCgHBVqysvLycz816fhz2/XpBEMGDCA6dOnk5aWxpEjR/jyyy9ZvHgxixcv5ssvv6SgoIC0tDSmT59O//79/+Uv/L8dJpOJPbtlWkQuIF3IrT1MBUEgRcojdLgd8xbW7wT6XRrWrBGIEaMTF9be0G51BRXZG7hstB9V2IJvUz/mTsrg7VmZ7NktMHSQiU/eyuSbZVmsXprFHTda0etFSsqiKMDYR0uJJVVQqjpGTIkhCiLZtOAwO5GU+ASgoijYlTL2ib8j6T1cPsTEnvV5fP1hFhu+zmXLjzlYexxCl+hCkqPnTNgLoDMI5NEGN9XsV7ZSqZTgUMo5wDYi7bbx3WdJHDgSbXJK5PipCL0v0DPpsQClSVvjxOKaUibebkCnE3F7YggC9cbO75vmomWke4MJFkEQyA50gZiKNnShN0PZsiaR5p3LGDWujP5XFNP5oiLGP+AgZLdRQREmxYrNKtAiL77y9PaHLlq1bn/Of/9fKCgoQCXCw085eGNeGmNGJfDNWj+XXmSkrFJi5hw3RmfT0wJae3PeX+bnpqvjRWCVCNU1MkZD079FglkkGKo/wZWdoWLDH0EiTfBzLVnhQW9QyM8XeOfFdKbcaWP/kQhPvVBNpT0+PVVpl5j2lJ1lK30EfSr27t1zznZQqTW88o4TfyRMh4sqef/1JKbdm0RJmcTg60pQaWIElPoSfslCOl2EvnQT+mPGig49uzaZ+HBOS1a91I77b9fT+xI7P23wM/SaKqprVDjscMcDVciyQnaGmqjW3eQ1FlL+P/beMzyq8lvj/u29p5fMTHql996rKCiIBUUUVJodxYaioijYe8GCvSGKHVGxYgELvffe0nsyvc/s5/0wkBiTeML7nus65z3+b79IMpmyZu/nWc+91rrvhLaPO+xj2+4QO9ek0KHLMOxD9WhzQGPUoCgKGkVBMcloc8E8FKQRXrZoVqGz+TBipbqmpsVx+DchFotRUBxr9PPB/Qxs2hHC5W5MQgohePKlWlyeOHMeqSIvR8PgfgbWbw4y9vKSRPUeCIUFOhLEt4yMv9rItEuSMJlkSsoavybAmIuqSPd1I+wyNTv+HY0KIlGYeaWd2+ZVMmteBStWJAy48iP5PP1gCkaDTDB6aocaoQ0STT2Ozyd46eUI/YZXc87F1fyxrr4gcfZIE4GQINkuE44mzCqaQ3VtjDdfctC/t560E6LuTX7mM0zE4oLPl3tJS9WQlqLw48rGxHN1TZynFjox6BQqpSJqqaSII7SlC22lLmRLrelKfw6wPaGhST9CBDAaWu5yrNFoKCyOUVmt8l/V0SIRwdW3V2A0SJhbVeLWlDf4vRCCCuM+oppAk599664QxUcM6E8UVAqk/RjtAdLygo0OD3/F8IFGXJ44WRlavlyU3ei5Rw4zcd5ZZpZ972PJUg9TLrai00mkOFpeAJEkiWpnnNUbQ8y4wkqPHjIfvZbRgPjo1U3PH8tzyMlW6McZJOHgMLtIcfWgeF0Hyktl3lqQwelDjfTsqueum5JZ910ef64PotdJbNwSZf9uha+WQef+FRzLj6Gl6eQ4RUpHQWEHazkgtnNE7GG32MARdqOvyeOBeyVK9jvIC/SjQ2gwafoUJF2YiyZIKDqV/qdX8807GTjcnRECCgoKWhyLfwsqKyvRaSX69NDz0JxkDAaZP9cHefkdF8sWZbN4YSZPzkvj6/ezuesmB+985GbFp9kM7GPgaEHDiY37bktm+s3l+H2CeU9U8+V7Wdx+g4PB/QxcONbC4pcyOF4QY/n72Q0MLnKyNCxemMGijz14fYkumKwMDWUVTa+XAAeOhMluxvlcUUAr6Qj5W65xBzBy5FloNDY6t9dy490VjJ5YjBA0cBP+K7p20lFUGmP7njCd2jV8rTtm2nHYFfQGmajPkCA+m0C6rxvPPN/Y4PW9Tz0EQoKl3zVtHxwKqWzaHENBw9HUX1HaHiEqotzxQA2LPnaTkapw9awK8rKVUza3Cfqq2Lk3zC3X2Fn0sbuRoYSqCu58sIpP38xi9Bnmuvx7QB8D3y3JxmpW6NhBR1yF73/2s+B1J+mpGr5dks2R/AhvfuDm/c88nDncSF6OhrmzUtBoJbIzFObemszva0NcdK6F917K5LyzzIwcZuKFR9J54ZE0rrqtnFisfv/ZfyhC+zY6unbS8fwbTqZPtDLl4qQ6uQWtVmLaxCQeuzeF3ftb7g0A0KFjH/yhxDVuj+Zy7IjExGtKWbsp2ID4PAlZlrh/dgpvvO+u+5nZJJOXrSEpSeHp+9Po3kXPnytSmXRHPq5Oq8jP+JU9ylrSyKadVE9cmbASCUrc+3hNg9w4FhM8sqCG0oooG39sxVMPJHP7TBtfLEnhu2/MVOWuoci6hY6nF/HB6yl8ttzLy++6GDsqsR9OuTgJtzdOJJrIM5KTk//bzD7+LyAWBZ8P5j9dg82q8MOvDe9No0HC6Y5z8x1ecipHYJbqi8V6yUj7wFDCThN79ocZf2UpHm+cEYMNaCWZiVM8fL7cRzCoMu3mcgqLo7z3UgZbfmnFmlV2zr/pKJbkMCW1XhR9BKFETnTQCdLIIpnmyUsbyfioP8PHRZywCOLzJrrCdYqGL79c2uI4nH322ahCJUqYr7+JYKhu/hpJ8Xfk4afdDX4WCKhccWsFalwm5DZSWhHj3Y88PPhsDZdfX0phcZQffk3ke+8u8aEt6dygcxkS+UgnelNKft1ZKZh6hL59NP+oT92rmx6foYwCDlAhitkntrCTdcSlMJ07a06xAAImk4XnX3fhsMuJjutmMPcOE4XSwSZ/FxYhbFl+lr6TzdOv1JKSrDDxAguff+NDVKUz5/6mz4OfLPMR9EN5xjoqbTsJikTMJEkiM94ei0nmqfmpXDvFVpcTSpKEPUnBFE0lXcqpIz4BKuR8Dh4PEI3FKSs9dEpxiEQFvmCUz5b7SE6JsZU/EAh6MJDeDMOCnd1sZJ9mPVWeANfMquTo8QhVNc03dZRXxsnO1CBEoili8GAJt6NhDHezgd4MI0dqW/dZsqOdMew5gylXu8jsUMHqZVn09I0lo2oIWZXDyCg4izK/s9kztkfUokNH/okJy/Ly8iYfd6r4/0x+AvTp04eXXnqJ+fPnM2nSJMaMGcOYMWOYNGkS8+fP56WXXqJPnz7/HS/1fx4HDhwgEtCSIppmtlOiuXz9TX0iu21XiLDTimKIYiapjrRzy1WY++xmy+oUpk82YotlYJTMZETbkxXrRLw6ja+/b3yAFULwxEtOenXTMfYsA7PvlDCYYxQkr8YrXGRIeWTSip2sYyur2Cj9hEeqoW28J+38Q/jpMwdnT6jG60ts2CnJCj99lk1KqozZ1vxi1BTScixUJ+2ls9SHTvQmRpQQASR7NZ8tTqZVro7e3XV8+lVjVXJVFdw+r5aMFB23zrAx9qIQTqkSYfQwoF8iRj6/IMXR8BY4sF+Q1EwrvCzJJGsdVFGCIil0Ef3xubTcdK2NNd/msvP3PN56IZXkdjVkkkeGlEvYY8TjjfPIglrOGmHiuWfmnFIMAMrKyhg2yIjFItO5g46zR5r4bW2QYwVR3nounXicRporDd43ChecbSG/KMr5U0vIzNDQu7uOVasbJ/In8eeGIH3/tmm9vtjNpeMtTLmxjNDfiNGfVvn55MvEhn75CZJVliXeei6dYQMN3PlgNRdeUcr5U0v45Esv/mM5DBloYNeODS2Og8tZwfHCKDfNsPD9Z+mMPt1E7+56Zt/g4IePs/FHw+Rrdjf5t2ERopZKkkmnH2eQTg7JUjrp7j4YDg5j0lQ35YftaNHSO3AO+3/sQO+hVdzzoJu0DJVy6Xij5xRCcIx9dKAH7XWdePIBG+1Py8CQpiUc8hLy7mTi2VtZsmAX7y/YxcsP7ac0fw8RTxRbupX+w3rSqbNMOtkU5le3OA7/JoQjiQL2gcMND0OSJPH4valcML2U/Yfqf+d0xbn+zkpqauPMuSmZj1/P4oKzLYwYYmT+HSksfimTG++upLomRkVVDHuGn6Kcnwn0Wok5y826LUGmT0xixp0VOF0NE4Hvf/VxbKedTKkVhur2PPJMIomMxRJdByfx1hI30yZZufVaB5tWtOJ4QQxvuQk7qeiEifsf8dOvhxGLoeWSDwA1VRWUFGpJr+lP6tGzSDt+FsH1w7jpWpmHn3LXxcWRpPDtT340ssT3vzTdHVvrjFNUGmPsSDOBoIo9qfkkU5YlbFaZ9VtDbNsVYsFDqXy0zMvt86vYtD3E/kMRnnm5lsFji4kc6oihoA8aXyqVlJKqpBDJOEJJ1m9U2LcBCf1nr3AhSRJpZLPyl5UtjkG/fv2odak4XXFysjQUFDUtw1FcGuXI8QjXT7fRKk9LqzYq7cbsoyTjDyoNh6g076ckexV9xpaRlhHj/KklbNgaRAiBz6/y0lsuLr/Cha2qJ25RS6F9PQHHcfZvySAzQ6nb35pCZU2ce2cl072LrlkyZtrEJD743M0ri9ykpWkQQuDxnFr3W1mFSk2NynufeLjrpqbHlRx2hTNHKXhxkiZlk0N7ijhMerw1Rw8nJhX+/vgZ05I447wqPnoqD/uhM+lYO5q8sjPR1uawn23NJqkKGrrQD2FyE0kuxJYWIlebiy8WIof29JAGkSplkSxl0D48gC7BEfz6q+Db5TG0BT1I8XXCZT6OyRZusQ70vwnRaBR/UMVolDl9SIIgefqVWhYvzGxkttK3p4GrJ9v4cJmXp+an8uoiV4PfjxhiZM7NDvJLIsyd5cD2t/v/yx98zJhma9IEQ6ORuOryJD5bnsi7Jl1gYcHfJBt8fpU3P3Az8ZpSNm4NsW5zqFHOAPDjSj+q14oaP3XNa7M1hVnzqrj1WjufvZVFeuo/H5QjEUFaioKjiYmdM4YZ6NlFhzbSvHGXXjKyY1eM5St8VFbH2L0/zO3zq1i7KcSmH/P44lsfm3c0nIwJh1UmXVWDsbITxdmrmDxVJjtLYe6sFHb+1pr9a9owdVISQsD0m8qpqak6pRgYjUZ0eolDxyIkWeW6IvNJ/L4uyBlDjaQkN46NXp/QkR813ERuloYv38vmp89yaN9Wyx0PVnP/7GQun2Dl7JFmfvkjwPBBRnbuC1NWEad1npaRwwzEVcH4cxqTix3b6TjvTDPf/WX/2bIzxOgzTMRigs+/8XHJuKblny4+34LJKJ+S9MWoUWfijnmIi8TnN/gzmDrJyqjTmi+sde2ko6S8YbxqnCp3zrTX/TvJqjB3dhKb/0jjwLZU8loL7DQ0+zNJFtyVRtq20nDulBKm3VTG5TeU0efMAt77xI0iS9x2fyVX3FrOhKtK+WNdgLattDz1mJmzLnby6aJkMtM1VNXEcXtUXl3kwh9I3CtTLrYSjyW+u0GDBnHLLbe0OCb/16HRRfB7obI6zrsvpnLXAzUN8oGLz7fw0LM1aGpzmjQ7lCSJVF9X1JiG++9IZvYD1QgBMRFH50ln/j3QY3hpQp/4xuS6DvNkh8KAXkbCbhNJtd1IrxqMI9KKcgrQosOIhTDNn60ihFGovx+Psx8ZDTmmDJKz/SjaOIcOHmhxHLRaLZIkU0oB1kArtDTd8QigRcfefTHGTSth3hPVzJxTwSXXlnHDFTa6d1Po2VNh2AAjxaVRPvjcTddOejb/3IqX33WzYpWfz5eFSY42rX0sSRI2kvHgpMKyh3HjBR3aaCn6BxKypjaOPpaEWdiIEyeL1thJYeAADYFg5JTlby648CpSkhWuv7OS44XRRjn8SRSURHFJlRRxGFXU70sB4aU8cy1vLkzCapHJztTwyHM17NwXZsUqHzqjyqHVOVxwWQ079oQRQlBeGWPOQ9U8/YqTzz5MYv1aMwsXB9EOXE+NOUFamoSVZ19xs2RpQ+K51hln2oxabNUNJSN9wk1uNxfDBhkJhCQU+R+0ppqAQSsxuJ+BR+YpeCts9KkjJDWJ617KpA/DiKtQvq0Vu5b2Qi/rePtDd5PPF40K1m0OYjXLiNpU3nkmhbVrVSLmCkIiiEc4OWJei0mvbVImxCRZSHF1QwnaaHui47lGVLBHbGQPm5BVLcekvY3+Li5iHJJ30KaXE1t6EBX1lPVwm8P/p7H3v0KWZXr27EnPnj1P6e8KCgrIz8/njDPO+O96K/+/RiQSwaDRIcWaTgYlSSIWTiycu/eHmTyjik49DNxwVhILH6zvHPGm7+WH91MwGmUMBplAtCF5kObsxdy5a9m9z80tMyw47AoHDkd45tVaunXSU14pocgS102z8vzLPoTsJ+PMrRTkAxJc1Fdm5e8R8qpHJNr7Tzp0OZNxb6ti8jW7+O7zRJJgNMqMOs3E58u9hMNh9PrmK0F/RXlpgJzsEMWVG3DUdidHaktEhHGF8lmxMsBN19hIdei4/8Ewm7c4uf0mC1kZGjbvCDH/ES+e/e3JP3KcR+8T3H1bEr9+fwTFmcmRoy6GDYT0VIWjBdG6lv5EfPnn7lQhATKqiBMnjkOk8fOqKk4bZMRskjnnTDMD+xgYcfYWLCWjcbpVRl5UzMyrbFw/3c7ICWX4fL5T0v3cs2cL+w+F6dUt8f3KssS7L6Rz6YwyRg4zcclFet7aX4wl0HTi7k8qZOTpOm6/v4olr2aSkZbo1Lj6tgpOG2xsNOr6x7oA8l86YsNhlbeWeKioivPmc+mMGF/MBdNL6dpJh9Uis2p1ALNJ5pkHUnF7BY8+7+T5N1ws/yDhvDh2lLlOJPrZV2t5/RkLTk0V55+jZ8eRlif7KamtSLLK3Daj8edMsio8OS+V6TOr2elZRzcGoJUSSYBXuDjAdvQYyZEa65QYJTM5aicKOIgJC4fZRW6gPVmFo1n3Xi0xYlRwBDdu2tAZPUY8OBNdTRg5zn4ISrzwqp4hI7Po1cXLnOuPo9NCYolNbODpKRHkWBW7foWup3UgJT0DbaSEfGKop1YX+NdAo9HSoa2GW+6t5KE5KXUSBeGwyubtIVKTFZ5/o5ad+yJYzBLFpTHm3OygtCLGjVfZGz1fdqaG66YmccWsCkxGiTadNbz2VL0h0r6DYW6/PzHWPf2WclrlaGmTlzD/WfFTlLbqUMooxB2p4d13oyz6sJhkkwmNBpLTY+S0imO3ybz+TPqJ9y/xwSuZXHRVKWcMOsDnywPUVBgYOFiluomu1eYghKDgUC29xWkNqu4GyUiOayCff7iBCReG6dVNj7tGw5XXu0k12Zg7L0DnDjo6d6hPiH1+lQumldLmREdXXraWvYfCDdbBv6KwOIrdpvDMA6mMHF9C785mpk62sP9whOvvqMLrixOvyKBjtN4ULJUsAsLHTrGaB68zc8fNDrbsDHP3/PUY9qXiCTqxYkeDFpPl1Do/9cZUfIFERf7a2RUs/yC7AfkTCKhMnpnQG3ruNSfRqEACHPYIr7xqIxisJhIVHDois3pjEJtVw4uPpvHG+26unV1B1446zjzNhNEi2OdcgyNZkJsnSJcTLp1+v8rbH7q5Y2ZjOQ+fX+VofsLhs0Ob5rvZrBaZwpIYn7yeySuL3KQ4ZELhU0twk60aXG6VvQfD3Htb0wU7gMGDFVZ/FMBGCmlkUcwR2kpd0UccFBTHGo2krVwVI7myL8nUm0RpJC3t6MFx9lNBMZkkDkBxEcOLmxhRwoqXUPv1vHG/hbNH2vEHVN79sICFb7mxVzQ2xDRLSciVeWjw48NNPgcw6QNoFJlOnTpRVFR0SvH4vw6/38/gvkYUDdS64vj8KjmZmmalHy4538LE68q48cqE2dbfMWygkRSHhlHDG99/BUUxzhzRvA5n9846ln6TID+THTKbd4Z44Q0nt1xr5+DRCLfNq+LaqUksfjmTeDxBdo2bVsrbz2fQtlXivvB447zwpgthl1GDLV8LT8LrruaXz7JIdignDqFxwmG1UT4DcLwwSkVVnGWLmm4qUGSJlGSFoNo8aREXcVrlyWzeHuLpl2vp0VXP1IutnDEsEb9P3shkyHmFZKVrOet0I/n5go3rBdbqbriVEi48T8/WnWHefzmjwdjkuDEWzhhqYtA5hdjsp9aP0rHLAMwcYe6j1bTK1PPyO24uGVcv87T/UIRB/ZrvKB/cz8CLbyUkTU6ODU+6wIrXp+J0qyz53MMdNzp4an494ffwHFj4tpNpN1fUubU3hUvGWXj8xVouOjexX5mMEpXVcV5f7CI9VWlWO0+WJQwG+ZRGXtu3b48xKcqemk30EkOxO7vy6JN/MHZs84R4NCr4O7cSjYlGhYCTkCSJNm0lnMfCjfSj7WV9WfjmalJSYeQwK6NOM/LOh24sFhl7Sh+UE19rOCJ4/eMQK1ZraZWjobQmwJsfm6iqjdOjZwYDeuspq4xx5R0RRo8w0Tb7AEZz84T8vxlaHVjsKkP6mejZzUCPbjrGXl7CiMFGhgwwUFIa5dufQuT4HM2aHZpVG/sPxHnwHiPPvOLktAuKuPhiE+edFaC6VjD/qTjXTG5oerR+S4j75sbp4h6TyHckSCWTVnRkD5swmKJ4YgHaRLo0mU/VWo4gK068bhfHOUAAD2nkkuTMIq33VoJRL23btZzg0Wg0RESYngwhShgXNY0I+pMImSq5+zYL485O+DdYzHLdevz1936+/slL7TIDPqeesE8l1a5Fo0gsfSeLBa87OXIsSp8mJO/qIbFfu44zBuho10HHi2852bEnwmNzm16XF77lxVTdkRSpfl12kEbBgU24qWH//v1069at0d81h8snX8GF579EarKCxxfnvCklfP1+NhlpibOsEIKvf/Tz9psqfdVRHLT9SoUjHzWkQ5XidO0Gb8y3sH13mAeerqGwOEZ+YZS5tyaT7JAZN6mazt7euFZnc+Xlh4npXMSJcsZI2L4qr25NGzHYyK/LDUy+tpjjKxyoSTW8/UIar77n4qsffIwZaebw0Sh7DoQJRxRU23Hi7kROVaE5jqNdFT9+koLFLDPonELC0ZbnyACyAnu362gd70EZ+Zgka6PHKJKG1moXgiE/OaRzuELH1z/46dZJz4Tz6s8YwaDKDXMqueUaG/c97MVa3R+rZKc8YqTCvB8Xu1AtNcyfa+LtR5o2igXw4aE1nRBCcIBtaNHTkd7oJQMhEWSv2MROze9kxzqhx4ibWoo5QnpGnPdeT+P51528/2HklD1TmsN/G/n5/xabNm3iiy+++A/5eQKDBg0iKiLNHkSFENR6IoybVsLhY1FunWHnluvslFXEeOk5F3ghKiLkto6T7Ehs4h3bavBqyxGx+udUJIVW1SNYvrCEjz7ZT0p2mD499My6zkHPrjrOnVxCp/ZajuZHCQYkIh4rf1ZE0JoidO0i8+uaCEZXxyZ1TWxqGoUHTRzNj9SJUHdur0NRoKKiosVdHUaDn7PPMrD/sJOKkvXsKoyjIjBYQ7z4loZpkyx8tTxCm+pRrFlcza/fHSOu+NGGbSQ5e5IimanU+9ixJ0z/3gZUJUJapBWvvnWMaZdakGXo2lHH1z/6mHBeYnHo0kXGu9mFVbI3GfuqSC0SAcrIR0YmPZ7DisU5rPi+jPPOU3j6YRspyQqXXKTnh9dKCQUhXtQaZ02iKzI1Gbxe7yndwDu2/U5JWQz7Xzpnc7O1rPk2jw6Dj6PRQFXUh120afR9+IQbj1zFnxt0PDo3tW4TyMrQMPsGOxdcUcqs6+yMGm7C5VZZstTDtz8nOhvOubwYvV4mHBZcMs7CG8+m88sfAQb0MvDCo6ls3h5m1rxKPn87q8Fo3EXnWnj65VoGn1PE6m9yUVUIBAUOu8yeAxGq4uV88nYyiz7xkJLlanEcbDYHZ40wN0tOjznDRLo1RMTjYAu/YxAmQGDCShatETRPLmSSh4tqekqD8Qsvx9hHChlkS20ASBbpbJJ+4gBeVAFhQsSJk0Ee2bRBlmSMeYlr5OqJBei0jSuWsZigvCZCXI1Ruv8onTO7Ue1NxUNRk0Yh/wGYzels3VXGLdckcePdFZhNCWdYj1clFBY8dm8K48ZYiMcFI8YXMXakmbatdIwe0XzF+OLzLbyyyM2fy3M5d3IJf52s6dZZz/svZ3LTPZV892EO23eHOHgkwrgxZn79tZLD7CKb1rSmE7F4W8oDhXgDfrozkHh5jHWHNvHCSw0Pdg67QlqKwr2zk5h3ZxLnXlbOuk1RrLaWk10//vgjZpHUaNwITozO1HTjmRe2cctMFeFMJUnEyPF3RePXcsklW8lt72Fgfy35BXG2bVVxe3S065ooiOl0EsMGGPniOx+TLmiYJAkhePi5Grp31jHp2jJERMPO9Sa2rI8S1YTp01PP4QMKebEhjQ4YJslCrtqJl5+rYueeGrp11mG1KBw1liMHEyYatVRx3vmnZoL4/AvvcsuNF+DxCowGuGBaKWeeZqRTBx1HjkVZtSZAsl1mzs0JLa/f1ga49d4qBvc38PUPfo4VRjEZJS4bb8EfUrFZFY4XRtmxJ8xnb2Wh00rcNd+F2xdh8FCFzHQNF51rYdwYM28tceN0qaxY5UeWYdwYMx3aJvY4lzvOhKvLeHhOCh3aaHnp7eZHNw8djdCji46cLC1H8yM8sqAWRYZQKITB0LLxd7MFJo9P4offfeQXRenRpemi4v79KroT4+qSJCGLxAUfl6IYDQ1TwEhEsGaNSu5fHGz/ijw6sJuNpIscjrMPD05spBAlCpLg/LFGzj0roStoS1K44yYbo0camDx5E7lVjU0csmnDPrYSJkgObanwHCcaS5id/AcNYTAYiMUF4Yhg4Tsurp9u+8duR51OorQ8yqbtIeJNcItCCILBptegzAyFYwVRhvRvmgA9mh8lKyPRsbzoEw+jTzdyJD/CuVOKKSmN8+fy3AYSDDOm2Tj7DBNX3FrOm8+ms3pjiJfedjHxfDOdp+i544HKU4rF3r176d+rPsdNuBZbue+JGhY83FDLPBYTzLy7gmumJNV1b/0dy77zkWSVMaUoRCsidYXTv6JWV8Cki3Rs2JEo9lpMMgvfcbHoEw+PzU2hoipOPC6wWmR27g2z/hcLPWKnIUkSzrxtnD7UjtkkN6kXZ7XIzLrOzgtvNt150xySk5P56osA997m4LH5WuytnSx828mt19lP3IMy5ZXNV1YrqmI4bAqS1LCDfurFVi6+pgwBjRyvAWbNcLDoEw//5F+qKBLqicvL5Y7z46oAR49H0eslhOAfzzh+v3RKum45OTkgxfHiZBt/kkoWclk7Vqza1ywhvvwnH2P+ot/69Y8+3B61kXbkX1HpCjV5aI4Sxe9V+HxRKt076zlwOEJFdZwn56cx+W+FKUmBY8WQXwoafTJ/bAJVBVmCPzYlHqPRwR8bYZ3qwe/7bxnQ/D8HRdYRiaiET0gN+INxenbVceeNDg4cidCxrY7WuVqeucsLatPXUhA/uTmJ+A7qZ6BDGy0TT+RAkYjg4y99KErDa+GBR31k1Axr5HshSwqdRG+O6H7nyfuTWPjMZrKcAxo8rlouJrdnFZ27yHz+3j6yactx9uMgBR16TAYFk1lm7NhzWhyHWCwhqWGTkhNFcg6RLdo00rOMiggBez6XjEtHq5Xo2bXh7zdsDSF8SWjKe9CRDFRUFj1ayJvvHuaHZck8NCeF8lInOz6txSY1XWx1S9WMOUth+qVmFA08NtfCz78HGH9lGcsWZaFRwOlWsSfJ/PR7gM8+kmgVz26UO6Z6u1LJZjZt2nRK5OctN12JyaCldZ7C+y/nMffRas66pJi0VIX0VA2Hj0bwlybT2jUSRVJw6K1887mOrHQFrTahaXr5DeWMP8fC+y9nYjHL7DsY5smFToYNNPDWyzZuuvMXkkw6DHqZuEdB0sV57dnMRmuGJEk8/4SNs7ftRzaGGTMyjf69DYycUMSYMwQTL7Dw/CNpCCFY+aePL5fvZM3GADOnGLjrpnrDrTOGmdi6p+UasEIIfF6ZnGhXfLhwNOEFchIpZHDY9jubfUU4XFnEXCncM+coDz1dyPAhBlRVkF8UY+I4C+8tCVOyJZeUE9xIRrQ9xz2H0eiruOMGK88vDCL9g5RXmCB6TJSSj5kkWkn1BL9BMtKfM8hnD8e1O9BFbYQJIRCIslZccGkpby608uPKCoLB5n1HTgX/4+Tnf9AQRqMRoURxxqpIprGbsFMu5+KLdNw1y8q4qSXccp0dSJBZHbpF8G/wokFDkrV+wZVlibYdBOWFO8h092mgI2qI2YgZBb98noPJlBg1eeyFWiZeYGXV6hC3zArS2jMkQQaq4PO62bl5K3FJIk/kNVtRUypb8fOqo9x4TSKJXL8pQiiktvhgB6DTC56cn8bs+yvJTBd893kGKckKHm+cYeMKOW1cCVG/HgsyDjKg+i8LxEmTu7iGcCREflEUn+qlms1IBYKBZ5US8mnRhG1890MV+w9FufkaGy8/a2PkmK30io5soL8BUKLfj0kyAGbSyK53+IsBZV1Z9fERbvIV88YLDs46U8vixQdxRJKRFYk3F3uZeqmRI8cjpKQ0L+7bFISaSN6OFUR47tVafl8fTJjxBFWSHRpum5Hotvjmm7WU5+eSIVohEJRL+fitxWRlx9i4Nc5T8xu+7thRZvr3MrD4Mw/3P1VE7+56zhphIhQWjD7dzJpNISacq2f+7FSqahKj+7v2hfnotUwkSeL3dQEevCulAfF5Enff4uDdj9z0H1NIdqYGi1mmqDRGrTPG799ncsNdVSfGQlvu8iqEaPIQ1/BBEm2lrqhCxUYyqScqipWihAjNj5VKyJzs0DRLVnqIQexiPckiHYOUOMzrhAUFHQoqqWQjUMn9SyepJhlCzhAfL63lrlsaV+vfWuJBrU1Bj4FC73Fa+7NRNDZ0VGLN+Y/hUVOorammTzcNHy3zseXnVg0OMaFQQo8pM03DgD4GOrbVMaif4cThpfnnlGWJ9FQFRZEYNtDIlp3hOgMMSKylOh2MnVBFSb4WbdyMM+zB69EwkOENDsZW7NSKSg6yk25Sf7qETuOBR1Yx/lxzg5FRnU4iFgerUebTd9IZdl4RGr2rxXHYsGEjNpHc5HobEF5KyWf/T2G+XxEmLdaaCNWYsOKmBm+lmR2VMnvX68iiNblSGvqkvSRZC8gvitImT8u825O5clY5ew9EmDHNRnamwrZdCVdcr09l3ZYgUy9OYt7sZPYdiuDzy3TpYGH1xiD3Xdt8cpVJHrvDpXz3jWCf3BZrPI1WhCmSjrBDrEUCdmzdybBhw1oci08+XsTMK2ws+8HP8w+nMaivgT83BCkqiTF0oIG5sxyEw4IJV5dxwdlmzjzNzC9L9Zw+vogeXXVcdK6FWmecp152IlSBwSBRVRPHalaYcGUZcZ8Jc3KYF59M5uwzzPj8Kh8v83LB9FIMeoDE9VPrinP/0zUcOhIhO1ODrEg4bBLZmQppqRp0Wokde0L06dHw3hZCMO/JaubemsyPq/yEI4LB/fQcK4gSDodbvEfKimDyRDOvvuPn0QVOPnu7MWEZDqt8+32ErBMJsBAClThxEUdJ8pKX0zDHqK6NE/M332WgkbRERIgt/E4O7Wgv1Xd0ilgvvnnvAP5AJc89Zq/7eSwmiEgBdokNJOEgm9bopMRnlJAwYaELfTnANtJirSnmKJWVp0aG/RvQrl07Vm8MYrclpnJGDjew6x+0EQuKonRoq+PZV51om6itvf+Zh0hU8OeGIGcMbfidTxxn4bLry7n8ImujQ50Qgvc+9fDCw6ncdE8lA3obWLMxxPcfZbN8RYKI/7vpDiR0wgb01vPwglrGjTHz6lNp3HF/Nffelsz8p06N4CkpKaFP94Z/M21iEq8sKmTitaVcP91G61wtu/aHefVdF61zNfzwq59rp9gadcp++b0PlyfOB69k4vGqTL9qLdlVwxqQB265EqnNEX5eHeG1pzJIssrs3BfGbJRITVGYfnM5ZVUx+vXUc7wwitevkpwrEckPo8eALAtKyuKMGNJ8vjN2lJm3lpzaCEhFeTHpKQqfLY1i93SnTfZOIlEYOaGYQX0N6HSwcnWQ6ZOSmiQaF33s4bqpSezaF27wPev1MpGIYEDv5teiW6+z88HnXi6f0JgcBfjsay+//OGnx+n5mM0yVrNMKKLiDwpCIZq87gB+XxsgI6vLKcVBCIFeJ6PXSWQbkog7jmFPiVNUJrjm9grefzmzTlsU4PCxCK++m5hOSsTBzUfLvFx+kZWffw9wzpmNmzpKymJU1cSolFbTSnQmmXRixCinAA9OerfR1ZnkLFnqYeaVdgAWPrjvb+9V4oEF6QTCSYQDx1EUF0P6SJw90sH+oxZW/JFKXpaP3bt3sGVXCLOp6fj+2xGPaggEo6zbHCQaFQSCKkMHmMjOVNi5T3DoWITunXSIjELU0g5NmvQG0g5x04zEd+3zqXUGXQBaLY3kbYQQlBTJ5ElN38cGyYRFp+f6q6yYTH6efWElks+BrGoJG2oIxoP8uSSb40VR/vxWQ2pNFgXiUII811bTr6/CjoPw66+/MGXK1BbFoaKiAuUElSNJEp1FH3azgVaiI6kkzj/VlJHPAc7qozYpZbJpW4iCI1p6hUbVnXsVFFKjbQnkp3H5VRtY83Mad99u4byVu7BWnd4onlWiDAt2Cn7uzOzdm7HbEhqmLpegQ3uZ7kPLCHu16DERiAeJizjdosORJKluvP3kGmXCQpRoi6dEAVRVZfe2A5w9RovZnFi/zGYJi0UmGBTs3h8mFIBUV+e6z2is7MR9D+/i43cSZ+M5D1dz+UUWNmwN88NKP0LAOaNMzL7Bxi33VaHGYclbqYwYnDBO3XcwzEPPhhoR5CeRnalB6/Dw2jNp7D8c4aFna8nN1nC8MMYvfzhJdnh48r4URp9hYvQZJtZs1LN6Q7DBWp2VrlBQcLTFcQiHw0hCwaI6iBAhSvM5QpQokQj0io+oNy5y5hCvjfHdoR34TaXkpFh4+Rk95qpedcQnJL4ro5qEqqnhrddVzIH2lHCctnRrxJ0kXiuMFyeVFNObpvP9VrFulFBMW9qSShYCQRWlFJRU8P4nPpDEKV0T/4T/kJ//y1BcXIyqqhxkB11EXxxS/aHFLVehtt/No/NSuPGeSs4e2TBxeO91O2MvWo+usDu1h2MIIYjFIBxRsdhUJsz08sGSVWhduYiQnkhSObWxWm64UM/WXWHKq2J8vMzLoL4GrrzUSt/h1eRWjmrg3mqRbPQXZ7BR/Bc6bVJ99bSiKsbGzVEMBpn4f8le1UNIGjZuC1LrUnn/5fqD3Tc/+bnjhmTGn2Nm9IQqPNRiIwW/8OBN24/W5kXRQMClwx8L0aNLKnc+WM2tM6w8s7Aak1EBIWMwSERDgsyyEXyxwMmi9/eh08kYDBo2x34hj07YRCphAhQrBxEiSrtwP0rJryc+/4LUYAfW/lZGWUWM0vIYGquPO27RMmiAjvwiG1ffVoHXp6Jt6iTyD+jVZygV5ftwuUFvkFn6dhZGo8xjz9fQv7cenU6mqibOzGt1PP9QiGOxvcgOJwufszL+nCyCIcHoicVNJr+pKQp33eRg684QobDKl9/7+OLdbNq20hKPC2bOqeTMS4pwulWSbTK/f52LcmKGZ/XGIHfd1Hj0E2DzjjBZmRo+eSOrLqFQVcHizzxcd0cVF5xt4usffdx1/pktjkNGRgbvfNH8eO6PKwNovYnDfB4dOMj2us3fTir72EIujcfeAaopxfG3YkMKmRxhD51EbzRoiRKmE70xS1a2izX0YmiDx8smkIuMvPe6lmpnDXNutpOSrOB0xXnxTTfvLPES8ieRSSr9QucQLYmhyxO4qeWcgWe3OA7/JphNYQ4dk/j5s5xG3RtarcR9tyXz5MJalr6TTfs2Wo7nx7hwrJlXFrm57fqmr81vf/YzangieXXY5EbGRRVVMVb/IdHOM4icEyL5EXGUJLRNdgQlS+mUiGOERRC9ZETvzOOHldV1WmihkEpNrYrFnLhm01M1ZKQruAMtN3XIzc0h2ISOVKUooZR82tGVTrHeqEKlilJKKWAX6zFhoRUd0GHATS35HCQsQkjaIDdfY+O62RW88Ww6Hdrq+Oi1TFauDnD9XRUczY9y7pkmnnsojbxsDVNvKuNoQZQX3kx0nFnMMrGY4Lc1QeJRpdkimIxMmCCDxWhkNTEipkNPF/pRTiFVlFJTfWpmX9u3ruTaS0x8uMzH4H4JGYSRwxruhUajRG62hrKKhEh7dqaGoQOMqELFakkckk2GRHdiSXkci0nm0bnJfLbcx5btQdb/mFc3Sm82ycye6aBPDx0z767i+4+y67o9IdHVNHlmOU/ck8wf64IUlcbo0FbHiCFGLrmmjEfuSWHSBQlTo/yiKPc+ntD3/fhLL7/+EeCrxVmMm15KMBjDZGr5eFMspmHcRDf9YqPZsXYrjy6oZe4sR93hpqY2zuRrazGVda9bL6spw0YK+9iMPdqYaAmHVWq8Qdo085pCCDRoMWAiR2r4KEmSSPd3ZcX3lcydHcdhl5lyXS37NyWRXjuEXAx4qGUvm8kWbcmQcqmilGTSThza+rKDNQgEmZmZFBYWtjgW/wZUVVUhVEFulo7P38rkjgerOXwswu9rA4xsYnT9qZdrmXWdnYF9DPQfU8iri5yMGm6iulblvU/c7NofZs7NDp540Um/noYGpGCSVSHFIXPFLeW8+lR63Siw16dy672VFJdEuWZ2BTarTI1T5cNXM9BoJNZvDnH1lObJmgvGWvj1jwDjz0kUIPwBlVg8ITd0KsjIyGD9qsbr5323JbNha5Bd+yJ894ufWmccjVZi76EoPbroGHtZMTOm2zhjqIkaZ5wlSz3sPxTm9KEmunRM3NNL3oc7566musKIVjVQE3HRtkOcgb0kLhybzJz5HgoO6dG4M0AXJpJUzoXjLCz9wYXVqvD0Aw4UBZav8PHtjz9jKx5EPJaQtXC6m+/2r3XGSbI3X0hqCj5/hNMGG/nuG4GDZPbsVVnyloOff/dz/mgzOl1CA3ruY9U8cV9q3SFdCME7H3mIxQVzHqlGUSQuvrqUc88yM+ViK7IExWUx7rm16T304JEIv60JcPh4hHMuK+a66TbGj7XUrT0lZTE+/drLoH4GXngkvS4HLC2PcMZFJSz/IJvb5lVhuFduUHhctznI9XdVEgzXnlIcfvnlF9JSFNRYjPkPB5g0PpOLrizl7edz2Hc4wtmXljCgj55WORo27whzrCCKP6AyZlIJSVaZGmecP5fnEY0KLp1RRl6Opo7IBKiqjnHt7ApyMjU4TODcF+Ao+1BQSCeHFDLp17des66sMkbbvMRnTktu2FW7/Jd0gpEkDh9YhUEfZcFDafTrpQf8dO3gZ+TgWu55uhOllWn4fS6s/xl7bxJqXGBPlrjoXBM3zKlElgS/rQ2weUeICedZSEtR+PIHH/qkMEX+DeS4B9ZNWKkiTpV1H2ePi9GutQVVFWzcFuKhOSnE44Kvf/Tx6dc+al1xxl9RwozpNs4fbUYIkMQ/L1YaJdFENO1SM1MnmTh4JEowFKJzewfznlQprYih1UhwYhJNh4GIpZyQ1YWsUQh4tCxe9HaLyU+TyURMihIXMRRJg0Wy0UsMpZR8drIOgBB++jCCfet3MefhaubPTug8q6rglz8C3HZvLbmx3k2SVibJwuHDSXTsW45e1hElzF7jb2QFu+EgjSgRCjmMHw+9GEaBepBoSRaWkm4YJTMOEWB71Vo60xe7VD+O7xNu9rCRtHRBekZChiJQa8RS2Q0NOmRJonPnzi2KAYDH4wEpTjSmcPR4jEtnlHHfbQ6enJdaR7B+94uf2+/eSlLFaBRJg11K5cDqDCZfW849sy1s3x3C41O5f3Yy3TrriUYFS7/1ctWsSgx6iS/ebTjlmJWhQfNfHOfT0iQcdplZ8yt5f2EmWRn1fMqOPWGm3FjO0neysNsUNBoI/G0a44/1QaLRGKqqIv9TV8cJ6PV6tFpBKBIghUz2sJEcmjZErjYeITmS18CxHRIj8V1EfzYEasgIjKyTd/g74sQI+bUkk40JC1m0ZjOraCu6kCHVa8N6lArScr0UlexDjhqRm7jOIOGrYhZWUslCkiQkJDLIxSFSWfblb0SFRFLSf08x6D/k5/8y7Nq1C0UDRDUUKvs5JLZh1OgxWKIMHiwzaqSei68pY8RgA6nJDb++7EwNf65I5YVXj/LJ12HOurCSilIFTdyEJ2ykrDDAsk+TOVZYg8+v0rubnratsjjjomLe/8zDdVNtvPN8orvy06986GpaNyA+T0KWFBwijTIpn/Y01vICiKcXcM5ZBjZuCzHjVicVZTLtu2jw+5s24GgK1RWCB56u5ZkHGuqXuNwqndprSUnW8OWSVM4dtxtR0w25+w4+e81Bl46JBLKyOsYdDwSZelM5xwoiHDis4dwxBhY8nFonAL/vYJhrbtqI4UA/UsvPYQdrsNpUxl0Yo3f3Io4dLSQtTSI1TfDi6yFKywvJpHWz71lb1Zaly4+z9FsPa37IJicrsTL27w0Xn2/m5rmVLHzpGW67/Z4Wx2HylBtY8sE7PDEvhSsvrU+E9h6KMHumAwlY8LoTrWogL9adysz1rF6VXjcSZjZJtMrVUlkda+BsfxLxuGDHnjC9u2t54r60Og0YRZF487l0zplcQiQqGHe2hYeereX+O1LqNBKbw8PP1bD8/WzstvpFTpYlrplso7gkxm9rAwSCUFbaclffoD9ErDqVpxe6mXubvcHvap1x5j3kw+HtnyBYJD1xUU+0a9ERIkCVKCNNajgCExFhSjhOb4YDUC6KKOEYNpIxYeEA24gSJpPWmCUrQgiiRBolCpIWRBRyaoew+I01fPulB40+ji8cprJKIMUNmDEQxE8ZhbSJ5qHTyqjEqan6j9t7U9AoCbOdvyYM8bjgpbddrFjlp20rLV6fYPwVJViMWnbtjjPvDpnO7bV88Z2XieMajnHXOuO89p6LL95NXAPrtoS4fELDx9z/mIdWnoEN3EGdVNGV/s2+z2QycFNLOjnIgSQKCuo71+57ogatJCecPE9wZnq9jBRseQVzzJgxPPfIgkTH3onrLiJClHCM3gyvq8LLkkyayKaUAkBCQYOKikbSkkIGySKdXWzAYXRzzpmZdO6g59rby9HpJLIzNZSUx+jbQ49GAy88migGvLXExbadEWZeaWfvvigd+5Uj4hKqFEfSRpGoIJeEw2iNqKCYowhUBKASx4K9ya6LTKkVReIo6dmnduCPx+P8sT5ILNa8PnNBUZSikijf/OTjsvFWHHaF04caefMDF2NHmkiyKpwzysywcUXMmmFn6sVWpt9SzulDjJw/2tzIQAbgzw0hXnkyrQHxCWC3KSxemMGt91WRlqJw7llmjhyP8Mb7Ll5/JpVHFzh54sVaNFoJs1EiFhPMvsFBj656Th9i4PYHqmnXSkNFZeyUCmOuaonOsT7oJSOZzn689dom3v+0iDatFIIhlZpSA/bK3thFYrSqmnKOshctWnLpQFGxj4uvLuWqy5NItiusWhPg7SVu4sJCUPiblLSpogQFTbPJNICuqh1ffJNPQaHK0T/akBVqV5c4p5JFsshgDxvRCB2VlNCXxDh8IvFNIkKEmpqa/7gb/w1+vx9ZkbjlGjtGo0JuloY7b7TzwDM1XDIuzHVTbZhNMkfzIzz9spOO7bQMG5go8txyrY1Hnqvhzfc9aHWQkabhlSfTGTrASI8uesZfUcoFY82MHGZMGIh87ObA4Qh6PUy5sRy9TkKWIRQWTLnYgioE0ZjgwTsTudmBI1EiUcgviv2jGZjbo/LxEvh6qZuk1IRD8qdfeetGV1uKXr16MevmIF6f2oC0PX+0mY+WeUkfoGHvwQg3XWXjwhOk3OYdIR59vobd+8Ps3JPQiL52io1b76vk4vPr5UQG9TWw+icDldUxXG6VaMzKrfdW8fu6GBvWC7QHB5B90hQzDMLTne8+2YbG7mPRi/VF+pHDTFx1WYgrbt5MZb5g974w67eE6gwh/46F7zhJz+ze5O+aw1lnjWH1z9+j1SmoqJhq2zHj9mN066SrI8SHDTTy3qduTrugiK6ddNiSZHbsDmMySJRVxXnivhTOHmk+cdD3ceH0UkYMMdC9s46DR6KMPj1RuF65OsCGrQmDu0hEMG92Mn17GnB74ry1xM3Yy0t4cl4KP/8e4Juf/ASDcUDLzXMrGdzPwIVjzXz1o48J51no1knPJ29k8egLNTz0bA3pqQqV1XFkCSJRFb22aSO75vDll0vRaODuW21cepGFV951IskS3Trr6dZZzydfenDYZH7+PYDXr2JLkunRRcfF51m47f4q+nTX1zkwL3k1k3seraa4LIZQwe1V8XjjvPRYGs+/4eLLD1M4+6JC5KLWZIo2SEhUao+QXxoE7AC0a6Vlz8EIo5rIt3/bkIJOKadrB8GhY5yQAagv6Cfbo+RmVFNT24aqjVrs2f+ZCmoK0bhKWjo8ek8qXQaVgibOZRMsPDU/tS6W48+xUHBNlAlXlpOvX4mn2kCqQ4PBHuTmGUauu8KGqiaaPKZcbEUIuOLWcvr3MvDO84miT01tnFcWuVi+ws+bz6aTlBIjVh5tUqoqKiLYU+INpitPFlUAfAEVo0HinSV+FGcHAEKyF48+wN0zk1j4rgu5pg1+Q8tHex0OBwKVQg7Tlq4AaCUdrelEazpRKvKJEknowzsHsXTZCo4cryAQVCktjxONqURDemyxtGaL2EmhbGLlaeRIbVGFSiEHOcpejFiQkXFSiQU7u1iHhEQv6mUBysinAz0bEJ+QaKTqIvrRut92Pl2U6LwsLY8x/fqt7NuuJzUthb59+7Y4DgBGq+B4YYy0FIV5s5PrjAG37w7xyiI3VTVxctrEKVT/IKtqKAbJRJq3O8d/yOTcPzfTq7+Gj16rH2HXaiWmXJxE/14GJs8sazTl6LAr+PwCtyfepFbw5h0henfX8+gLNbyzIKPBOQagTw89s2c6eON9N3NnJfPl9z7+XB/k3lkqJpPMtl0hjhVEMRllwuEwRmPLJiX1lij5/gP0lIZgEynkiwO0pnODfNmlKadWKqNXfGyT37skSaSKLEopILeJfC8o/EQIM4QxdTxRKlm0Eh3ZyVqq5EIyLHYipip69VN5e2EmXywPMPuu4MkhyybRlDydTjKQKnIoEkcwm0/NKLY5/If8/F+GrKwsJFmQ4lBo38PPNVPNbNsdYcWqIBt2CNZsU9n7Z2tkWWLKjWWNupscdoW5s618siyAZ0svcqVEMpYJBFxeThu9lgXPmBg+yMju/RFuv7+KW6+z07+XgXHTSvhhpZ/sTA0bNwpyQl2aXQyzacNusYFMWjUgCQCqRCmVARc3zEloffq9EloNlBRxaqx9ROHosUTF/q/o2knH2k1Bzh5ppm0rLY89qmPekxvY8lVeg0Q4PVXDklczOPOSYhxmA0YdvLcwvcEC0K2znp++SmHomduxlJyFCQvZnUro19tCx3Ya7rjRXDcuc9oQIxdNLUJb3XT3IICi6vjy2wDZmTLhvzUmSJLEC4+kcfqEL5h1293/bKz0F2RkZGC1aJj2N+0li1mm1hknL0fLiMFGPv8igoEArdvXa2GdxA1X2HhkQS0vP5HW6HXf/djD9dNtnHuWmbsfrWb2DfY6EwRZljhzuImPv/Tg9qh066xj3PQSWudqcbnj/PpngLNHNlyMDh2N0CZP04D4/CtuutrOVz/60Gok1q//nSuvuqFFcUhOcSB5knn3jXJ++a2cWTMtpKcq/PpbhE8+D2MvGVg3qhYTUaQTF29IJKr02bShgkJqRQWZ5KFBSzVlVFNOZ/qgkTSUiyKcVNGXEQ0IG5eo5ih7MQgjBRwiShhVqA1JHRmEKnBTQ1ANUVVuJEyUDvSjPQlJBhc1HGUvEjIVooi2cmtSyCQQbHlR4N8EgzEFk9FV928hBDPvThymVnyaU5ekuD1xLr2unIoKwdQbKnn3pTRuf6CKX/8IMG1iEg67zIpVAb7/NTEqbbcpbNwWxGSU6nRwT2L16jitpIYSERIy6j9oxgrUuustYnBiswtWbwjy5HN+Snenow3ZGT/lED8sTSUSERSXRklquqmmSaxds4qRIyU2/L6WnmIoGklLKfnk0XCcyyfcHGA7KWSSRhYxYhRzjJiI0o3+yJJCe9ENQ8ZmJEmiXeuExlWrHA3DBhqx22RkGcZfWQbAzr1hvvjOx5vPp3H5FW6y4x3pLhKukQHho9q+h1LFSXW8nBABvDjpSv+6+zAkAhxkB9WirE6C4q+wSylkZ2e3PBCAomh55Y0AGVkSR45HGpCRHm+cW+9LmKhNnZhENJIYe+zaUUc0pnL6ECOrN4Y4f7SZlGSFwf0MlJZFmTyzHLNZYvP2UJNGWZDQxHrgzqa1rjLSNMRigk3bgsx7MqH9t/z9bOY+Wk16qoZqZ4ScDAWdTmbZoqy6DqyeXfVceI6FmXMq0Wpb3gkMIGIKJqzsFhsBsAayCAasrC0uI8kRhohCjbofmUPEiKLHSHu611XVvXEXmzcUU1Toxm6XqKoCf7WZzqIv+9lKNzGgQUeAS1RzmN04SEdL88S9Etfz0WcBKssVWgfbNsohZEmmnejGbjY0IO4h4RgviFNYWMjUqVMZNGjQKcXk/zKSkpJQ5ISTNsAPKwP8uTyX6ROTOGtSMT+uDKDXJyQZrp9uY2CfetKkTw8DHdvpGDbQQFaGhluurV98hg4wMut6O7Puq6S6Jk5KssKCh9K4/q5K7rrJzlkjzIRCKkIkzCsBJk9I4vTxxdw2v5IuHXXkZWt55yM369ZHeVnvbqAVqqqCX/8MsOj9MGvXhzG6W5NBB0JlAWoM63jy5VrisVMz+5IkCYs1lckzy3jjmXSOFcR4bbELv1+lxhln684QK7/IpXVe/WF1YB8Dy97N5oLppXz4aiY6HTz4lJuCA8YmCdv0VA3pqQlj0TZ5Ci63Sjy/Dck0XAMkSSLL3Y8dkZ8a6Uv27m7g/LNNrFrj53hh4hD70ttOZp3Q5DyJZd95Wb8lRN9+vlOKQ7du3Xj8kSC3XJXMooMFZAbbsWrlUa65tmHx5urLbVx5aRLnTinBYtIyoLeB39cHWf1NfYe7Xi8xbWISpw02MnpiMV8syuKO+6s5bbCBOY9Uc8YQEx3aatm1N8zSd7Pq3r8tSWHOzckM6G1gzsPVXDfVRq0zxqwZDq68NHHNTri6jI+WeTAaE5rd028u55Zr7bz0WDqxmKgjsY8XRpl4TSlen0pNTU2LJaIMBh0en+DaqUnsPxThk6+8XHlZIl/evT+MJEms3RziiftS6dUtsXbtOxhm3pM1dGijwWGrj1dainJCE1HHDdPt5GQpbN4R4qmFTpyuOPc/Xc0XH9oZfckBSmuPkJcnY06Kc7yQus9x1eVJzJpXxchhxkb5do1TS2lpmDSb4KwRJt5e4mb/4ShzbnYw+nQT0ahgw1Y/Nkc6EtCuffOFpn8zUtPTOGuEjweeqaFtW4k4mgbE50m0ztNy1y027nqwhi7qcMrZRG6bKKqk5+mXnaxaEyA1JaHt/fK7LsaOMnPlpfVnrZRkhQfvSuGphbWce1kZobBMibSTLqJ/g9cSQlCg38FV5zR97gkGVYpKYsTi8NFnAdrGs3FTS1yKEnAZeeAxP9OmmPlsaRkjB4xtcRxisRgaNEQIc0jspBUdMUgmIiJMMccI4KUbA4DEWmXV6flqceK+UlXBlJnlbN8miBJFR9NEe4wImhMu8rIk04auKEJLAD9+3HRj4AkZiOiJjtO19BCD0Uo6XFTXkbJ/RVRE8ODktz+ivPSGhysnm8nO1PD956n0PKOQZ194vcVnZEjsj2aTzM1X23htsbuO+Pz4Sw/f/eLn0XtSaN9GhxCCDVtD3Dj7T6JHBmM5UbDQWUM8ek9Wk3q/nTvo6NBWWycT9VfMvsHOTXMree/FzAZNQdU1ceY9Wc3Cx9OYfX81H37hZfOOEEajxCXnWzj3TDPrt4YIhVR+WOnnwrFm9h2KcPM1Nt771I3ZJPPES7VcP93GS2+5WiyHJEkSHqdMnFpKNYdoHe1MEUfYzmqSRTqSJBNJKmXIcBVxTIt8oPluUgUthbrdKAY3Ol86yWpi3Y+IMLvZQEd6NWqQkyWZ7mIQW/mVBU+pnDMqqY4LuHKyhc++DOJe427SFd4vPBgwNT2lKrIpIZ8DBw6ckg5sc/gP+fm/DH369AFVYcjpMQ4ci/Hxl35uvsbG7Bsc5BfFePz5Wp591cmjc1Po3V3Pux+7uXZKw4voiRc8GMu6kiI11AAzSVa6Rk7juRfXsnNMhHattXz0WmYdUTb7Bge2JJm+PfRcdXMVodoA0HTyESGEgoaD7MQirHUaiCUcJ0KY80eZ+ODNRJK4blMxlqoelBp3nJLmJ7LAGE4lvyhaZ5wEMGq4kacW1lLrTJB8OoPgsovNTbqeSpLE/NuTuWGWmw/fdTR5U9mSFM4erWHF59tJbV/KDVfayMvSsGNPmLGXlfDw3SmcNthI/14GWuUpVFWXYqZpErdGLqV4j4xrd1su2lhDaisXH7xlrxO51+tl2rcWVFVVkZ7eWNO1KezevZvMNLmRrsilF1r44HMv82Ynk5utEBFh/Np8rGqcDz730CZPy4ghibHQM08zsWNPmGk3l3PHDQ56d9dTUBzljffduDwqbz6bjixLfPpGJhdeUcppg4x1I0x2m8ykCy1kpGn54HMPpw8xEo4I1mxI6IAO6W9oYCRQXhknK735pSU1RcFhkznqjBAJe1sUA4DRY0ZzN/fS3zWSHRvXMGOXjyxtJlp/K3LjWQ2+22KOEsLPRrESBQUJibZ0oZXUEa9wUcwx3NQQI8oQzkYjJcwbSjhGP05vdJ3YpVSSRQYlHKcVHTnCLsopJPtvA6KVlFBJDT0Zgg49Tqoo5BAgSJWycJBKHzGMnayjG4kFXEamqLC4xXH4N2HCxOl89cULeLxxkqwKG7eFsJolrr48qUGSYktS+GZJFn1HVLL71yx6jzrO8MF69DqJm+6pIBaHyROsrPgkm1BY8Mq7Tha87uKqS+0NDqy794epqpT4uyVbKllUUlzX4fh3VFNODwYRF3GKw6U8/7gFOWLG6u5JxokOutI9Tv7cEOSXP/yEw+CsLW9xHMLhALfeYKVf7wjPvfgrZmElTKjB+4mJGAfZQS+GNtCrs5NCtSjjELvoQl8sko0ad33sflsb4PWn0+u64VdvDIAQTLmxDEWW+OT1LG6920Xn+EDs1HcHmCQLea7BeDXrOMBWDJjpzxkN7h2DZKKnGMx21pAsMhp1gKpynNatm++kbwoarZ5oOEhFqcJNd1fz46cJMtHtiXHB9DKeuC+F0wbXk3bXTrWx6GM3z73mZNYMO7FYfdm5da6GiRdYuWScYMadCZLU61PruoD+jn9KxoWA/CManr4/CYdd4byppVhMEg6bQrvWWqqqY3z9fmajdVySJJ57KI1Va05VyF1iL5voTF8sUhJuTTnazEKuuNBKnz525tzro4N/OBJyg/etCpUq8wE0yQVkO7T4/TJFBw0Ea6wInNikVDqLvhxmN0Ko6DESxIcBM9k2KwG5AqfTjpmmO9hsA3QIBpGTF8ecl3hdFZWIxouqCyDLYIkp9Ar1IpWGBl61WypQ0JKc3Lx7/b8VR44cwe2Js/9QmHattUhSYjpDUSSmXpJEqkNh0oVNfydHj0eocao8OjeVpxY6OefyEsacYUKnlVi5JkBOpoaMNIXH76vvzonFBGeelriPDIaG94MkSfTvpefi8y2c/hfdxqHnlOB0xfn+18TYtdsT5/xLa/Afz8LqaUsHNNRSyU7W0YEetA8N5HDlOvLaNO1O/E+w2RxcMCbKxdeUkZet4dWn0slM17BrX5i3lrgbEJ8nodVK3HyNjdPPL0OOmDFUd6BtNI03Fv3GZeObjt07H7n5aWWEkF+hT6gxmX8yHrZoFpt3BDltcMPunMvGW9m6M0S/Xnp+Xxtg4dtOFn/q4fwxZgx6iZ9/D1BeGUOvEyQnt9zYAuDFF55i3Nlmvv3Vgzf5ID5XLbntQ2zf3ZiAqamN47ApLHwig7eWuOnbS99kh3ubPC3njzEz4cpS8nI0TLqujF8+TxDJN8+t5OG7U5pcB0edZuKBp2t48wMXn7+TRf9eRoQQjLm0GK1WZtmibDq1T+TxBUURZtxZSfs2Wi4Ya2HM6SY0GokaZ5zB/Y388oef8vLyFpOfZ511Dgf2/IDRKPP6+y6umWyjujYx+bPyzwCl5TF+XZqL6S+ft1tnPZ++mcmYSSXUOOv14J991clpg41cdVl9jn/WCDOjhpuYfnM5fXvouW1+NQP66PhtlSA9U+WbJbns2pfIrxe/lEFutpYxI03MnFPJI/ek1BVY9x0MEwgEaN0qlzceD9QZYwaDKlfOKufgkTA//R4mydaJUDBIrfEo1930XIti8G9Dt27dOHhkDe3banl8voOVq4PN7s8Tx1l5+BknumoD5prOjBp2hJwshc4dtNx5o+OEdE0ZqpD45fOmHatvv97OBx9Uk1FyOsETskK5oj1mrPjw4HYcYPIUiS9/8HHdtKQGXX6xmODGuytJc2g4/bxyQtU2tvIHceIYVBut6IAlbuPbzzYjaWu48+47WxyHrVu3okga2ovueHCynTUYhAkNGrJoTVvqXefDIkR6Vn2hR5Yl5t+RzANP1bC9/DCd1H6Nnl8IQSWl9GRwg59n04ZNrGQwY+ryOi2JjlO7SOUQO+nOQGSURt9LqcingiKyaUv7wGA+eNzDG28e4bZbdcy8xsoVl1n57bdfGDJkSIvjIEkSCDhvtJlvf05IRFVUxfhomZdvPsiuy7skSWLoACMrl+sYdt5qwhojgwZpcW+SGNin+aLu8IFG9h2KNCI/Rw03UVwaZdDYQi4dbyEzXcPHy7zkF0fRaWTmPVFDdW2MAX303H2LA49X5c4Hq3hkQS1TLrYmzJhSFC65poz7bnewaZPK58t9XDxeT6schfRUBVmRT4kIViMadOiJZB6hjAIM4SQcUYnayBGGDdYw8jQjl1yQxGvv+Fl1qAKHaNrg0qUt4fUFdtq1DvHzbwf5eOkOvMV2VAQSMqlS03+nk/Ro42Zm3hxg8OAQny5KwWFXeOt9Nxs3h4mwno6iF8lk1E2yhUUoUXRnYJPPGZXCGAwqbvepmQI2h/+Qn//LIEkSNofK4IEaYmj5+PXMuos+I03DNx9mM++JaoaeV0gsBs5aiaXLwtx8vQmHXeGbFT7eWRSlP3lNPr9JslAb0vPoXFujxGdgXwMrVvmZekkSP3yWSbe+h8iI5jZ505WSTxZtEg51WHBShUAQIkCu3Jpte/ezZKmG6ZOSMMh6BAaEKuF2u1vc/WlLkYiVO3jq+VLeXlh/GJJliWcfTOOSa8o4faie5Sv8PHhXw+Q5FhMEQwKzSaJnNz2KTjTQ8Pk7Bg/WsPtgJb9+Wf95zxhm4tqpNi6dUcbLT6TRvo2OQX2MvL09nxzRrpH+X0gEcUqVDAyNSTxHNQSqfJx78XpW/5RSV/3QaE/ttvv6y0VIUuM+8bNGmHjtPTcvvlXLzr0RnnkwhTkPFTFooBmDQeK3tQEefb6Gh+9OYdhAI3fMdLBmU4DJM8vIydTQuYOOKy9LYkh/Q73QtEnmwrFmfljpr9Ms/OWPAJGoYNm7KVx9eRIffuFh4TtOsrO0PHFfChOuKmPihRaGDzRSXRvn9cUuYv+g259fFMWWpKBoZDp0aFo2oSkcO3YMVYqQL/aTYkjC2rYcV0UV2fH2de9fCEE5hXhwMpCz2MV6ejMMH26Oc4CoCCFICGr3Yij5HGAfm+kuBuHFhZ3GleOTyKM9pRynhkra04NyitAKXV0nFUDrbrm07pJb9zdp5NCJHFRUJE6em7ScyelIJ8g7J1VEa5s3Y/o3Y9iwYXz4wQLueqiasaNMPPZCLXk5GiZcXYZeJzH7BnvdaKdeLzPuPC37Dpbx5vNZjL+ijHeez2Dh42mUV8V56wM3E68rx6CXaJ2rIejW8s0buSz5fD/pDgOhEMScNognRsX/StSlk1NXOTVJDQ/JJeI4FmxEibBf3kSayCaz+kRl8i+Xks3dgRm3/IlijCCV5+CzOlsch379T+Pn7z9h1rU6FrzoR7G76JipJXIgjIZEMlZOITm0beTyCZAqZVEijhMRYbTo6taTVWsCpKUodQYlsZjgiRedTJto5czTTGRlaPB44+zaJpPThGukJEm0i/Vhh/IbbdROdd2vf4UsKaSLHKopI536g4UQAtUWpnv3Uxv1NJmtRMNeeoRH4NpaxbAxB+ndB3YdCDNqmLEB8XkS10yx8eX3Pn5YGeCd5+uLTvsORWiVo8FhV8jJ0rBjT4i3lrh58K6Gh+4DhyMUlUbrCm5/hxCCnXsitO8s88AztXh9Kv176blthp1e3fT4A4L5T1XzzkduHriz8YHeapHJTNecktt7jBjtaY9FSsJLLcZeu/ltaWpdd15JseD9J4pJi9WTy6pQKUldy5y5EldcnlN3INi5N8yUayvwFCQ6I8ySlZ4MJiaiRImgQ48iaSgxrubPn9IZPvoosarWaP5W9Y+IEOlt7E28WxmjZEM6We0XYG9q9GmLRJjgKWl9/VsQi8WIRwVPvOTkvNFmtBoor4yRma7h8vEJ2YaJF1ga7V+qKnjrw8S4+/otQe67PZnbAyrrt4aIxQRTL8ng/c89bN4ewutLjGWWlMWIRv95FN1ikTEZG+aQFqtg6TtZzH28hvc+cXPssIzuSH/SSa1bCzPJI1VkspN19GIo8bCOiyfNOKVYVFdXo9c4+eQrL6nJCkvfqe/Y2bUv/I/GQqcNMiLCIbLKE6YdTqooOx7hnQ/dXDetYSPBn+uDFJfGGNjHwOq1sTpjkaaglwxNTnDUuuJEo4Ivv/czdIABkzHK7dc7SLLKxFW49dqEC/y1syuwO5o+TDaHguO7ePvTVF5628meg7Vok4N4fRp8/mijrvjCkhhdOiT+vX13iHm3N19gGH26iVVrglx0rgVZluqI5KLSGN3+IY8efYaJyuo49z5WQ7dOOjbvCOIPwPrvc+rWpQ1bg9zxQDWnDzEwqJ+RHXtCPPh0Dbdea2PDtjA3XmXj59/9ZGS0nAgePnw4Lzyb6CDNL4qx4KE0zp9WwpybHew/HOHyi6wNiM+T0Otlrp6SxAtvOPlzfZChAwysWhvgp08bE2CyLPHw3Sk89bITBMy+3saefTW88GgmVovM8EFG5spw9e0VJFlkUhwyv60NcP7UEMl2BadbJRBUycq2oNV2Y8qs1sTDR4iEa0lxqMy8Mo2HFggG9B9ESYWJqsq9mJNDFBcXnvIe+W9ALB7l6PEoH7+RyY49YYyG5jvYtFpQNIIK3REskXTy8yXuuKm+8JaWquGhu1N54KmaZs1rDAaZJJuErlRPazqRIfIoo4AqSpGRGXZanMfmpzLmTB3Dzi1h1DAzo87QcTQ/yufL/QR9EvG4StBlojO96yYmIyLEUfbix0un0DA2R35h8+b1tGnTpkVx8Pv9WOQkytQC8qQOtBc9cFJBJ/o02AuEEFQlb+fVuQ0Ljj266InGBZZWVVQfL29AaAkhyOcADlIbjfkrkgadMDQpaWSTkikUhwmLICpqgym5WlGJk2r6cFrd+7PG7YjyPF5+biPt2gbo3lnPoy9+z7333t+iGEBCMtBo0rBtd4hASKW6JsZN91QgBNxybyWTLrQyanh9J3ZKssIlF5o57ywzpw020uN0NzW1KqkpTXfuFpXG6N6l8dr3/a9+XlnkJilJ4rX3PBgNMvfOcnDpRYk4f/KVl0++9NC2lRaNRuLnPwKYzTLbV7aq27OumWzj8LEI500uRVudR/tAHzZ+XUYgqZAnXqpFr5VbnBtGIhFkWSJJdRBVC1n8hoMUh8yNdwSo3qJn9SoNa1cJHnuilnYd43hS95JUmdqog7NKLmLCBIVpExN74rCBRm67Ps6o86uwHzudPWwCwCtclJJPiEBCC562WCRbQttfHcqh9Qdp1a0EnS6OzgCtcnWMHqUD5QA/r9qOr9KCz60hRhQtekySpdFnAgimHsNCwvjxvwP/IT//lyEajSIrCeHmV59Kb5KIeeDOZDbvCHHfbQ527I3wypsB5t5oJWqt5MorFVplyciF/7ARCCMut9qI/Cwtj5FsT9z4qSkaLhwv8esXO+koetUtXKpQyecAFmxoTxy6k3AQJ0Y+B+hIL7yZO9i8IocHnqnF43VSW6WAuYy4qp6S03lGtgO3ks+alRaef9XDrddbqK5ViUYFby1x4nLH2Lxd4rG5qRw5ntAIKiyOctd8D3t2gUboiGtC9O0rQUTLsYIovbs3nbjt2hvmnlmNHTEtZpnH5qbw6iI3zz+SRlGxShL2uqpfGtkIBJXaY7isR0jSRqjy70f2OYg5yghrvMQ9Oh562sWLT6QQDqsUlxtJS2u5zl1FeTHdu+jYvCPUYJRNliU+ei2TYeOKeOK+FN771Mu2lXkNujS8PpXLbyjjuQfT6NpJx2df+1BVeGtBRt343N/Ro6ueXXsTZNzBIxEUReKqi61MnllG5MSB6K3nMvn4Sy+D+xn58ZMcvl7hY+k3XqwWmWceSGPOw1UUFEWb7L544U0nIOjUTgty0wtdU1i8eBEaRUHEBKldy1n9bQ5H86PMmbeJw4ckNEJLUARwe+KoQTO7WE+IAMfYRxu60F0a0OD5oiKCHy8RgmzhNzRoSaH5w4eCBgmJMAFAoidDKOAgRRxBIzQMCvRDhwFx4j/pxH+QkDZX/zI6oiJQiaFBi4wC8VPTPPu3wG63o9fJHDwaQaORWPNt/ZheVXWMWfOrqK6Nc+HYxHXUuaOGb34IccElXoIRA3c9VMv3H2fSJk/LE/MSBZLjhVEumFZC1y4GircHCJdkEi7JrdOCjZKolv5V1/DkKMduNmARtrqR8hKOESWCFh1uQxEfvpvEkk9K2faHjzzvwAbriQ4DOq1MTBWYLBDVtLwLvk+fPrz0vI2rb84nK81AUkqEQ0fDJHOUTvQGwEklXRnQ7HOkkImLajSKxNAhCrfcW8mPvwQ4fZiRj5Z5UGTB4s+83HCFnQnn1d+Xxwpi6MLNz+gbJTM6jQZTOKlZmRQTVvx46v4thOCQvJ0BQ3uiKE0nm82hplzQkyEYJBOGUGsqinykjKpkaH+Zqy5v3hzi0vEWFn/uIe1EcrtjT4gkq4zjxJ43eYKVXXvD/PxHgPNGmxjYp55AeeT5Gu660cGC150NuuNO4p5HqmiVp/Dmsxl0PkEw7Nwb5qZ7KonHVcafY+XZB9K4/q4K9h+K0LVT47VXlnWnVN1XkEkjIRngTd/H0reT6wgGgGunW1i05CCuY2Yi5mow+vEFI9xwveDqqQ0LkL276/nm0xTOHl+Lu7IGO4nPqJG0deR6VERIzgiTmZ7E4jeTmHHjH1gretQZxVVTxlH2Yf3Bgh4jEjIRQqAPMf2aHlTVWjn3jGq6tPdhs8ZweRTmPSmjaNrirfFxYOchOtGbvdL6UzJ++rcgOTkZR7KGiRdYmH5LOddNtXHfE9UsejETh11h3BgzM+6s5PmHU+smMdyeOPc8Wo3HG+enT3OYclM5N1+tMm6MmbNGmAgEVF5b7OL3dUGmTbJw+/xKikpjdGqvw2KROfPiYu6/M6WuA/QkhBBs2hbigTsa5nPJDoW4Ci8/kc6OPSEmTYzQjsb3i0bSkivaU0YhDquOVb9+ww03zGxxLFau/IkrJgm27NAzcripwRRATW2cf/LVrK6Nk9cxTJH2J9wVRpIyA7ROl/n4Sw/f/+pn3BgzOh2s+C2AXifx/suZHDwS4cayWlz7qnE0UQRKfPhKenVrGKePlnl45yMP985KZmAfAyXlMRa+7eLbn/28/kx6A6LlvZcyGHP5D0Sjc1qs/Wuz24jFPNx3WwpvL/Ew+nQTD9+dgqoKrrilnDk3Oxg7yowsJzRbd+9P5HUWs4zLo5LbjOKI0xXH44nzxbcJA8yTkCQajfY3/DuVvj11HD4WYfqkJErKYwwbaKxblw4fizDn4WpWfJr9l2khC3NuSmb8FaVEYip2m4IkQ2pqy7uBa2pq8AfUE7ll4n1OvSSJ2Q9UYUuSGdCn+b12QG8DfXvqefqVxBRTt47Nr8Md2uqoqIpx3dQkZsypwmSW6NOj/kwxdICRrxcbqaiK4fGq7DsYobQiRqscDe++kEJejpZ4PMKjL1ey/2g6Wl1/DFaISYI3P5PIyoXSSqitLiTNVkC63cC3yz9j7NhzWxyLfwuMRiM2q4wtSaFvTz3Pv+mqM2CNRASff+3jtz9iWK0S3bqDP6Di1RwiKRrg868C6PUCnSnOjj0hFEUmFFL/S+3hcKj+/w2SkbZ0ASAgfPh9Cd3+tq20xL1WvlumZdUyCxISuuwwX32YzBUzPHSsPqMBkaiTDHQR/djFetLIIkftwGeffMSkSZNbFIeuXbuiaqPUxCqQkZHRELAUc1znxubqhEG1EJA9BNMPc/vtOkYOb3jmikQSerOPPWDh+msPUaIew04qKnEqKCabNuTRodHrqiKeOLs0AzupeHGRRlaDKbkijtCV/o3uMUmSSHf25bGnV3POuTLhSMvNkQFqa2uxmiVeesuNUS8x8doybr/BwajhRmpdKh987uGVd1189Fpm3Xo0sI+BQ0cTpnGhkODdj93cc2vjolBC0ijEwaMRenXT1XlnPP5CDRVVcVZ8kkOSVWbsZSV8+FommX+ZfJwxLWGWddWscn74OJt3P3Lz4yc5jcbrO7bT8cBdDt79sBz3QQ3pnl6EfW3YpfsdR0YYjaZldJ1Wq014A2QXM2+2g1vvq8ZTo1BdaqAt3UghIzG6HguTv/8AbkMxFfJK8tQuJJNGhDDF8iH6nubjlWcb7u8Ou8KTj1i55sY/iHm1HBA7EMTJowMmrATwUshhtEJHhAi72UA2bWgrulBl3M3k673ce3u95MuzD8Hrizy8uEClrDaCSpwyUUCWVF+wF0JQYzpCtz5h1m9VTqko9k/4D/n5vwwlJSXE4gKfX21wA/0Ven1Cl+23NUFyc7QMH66wdl0BDoueeXek8d33VXXOb00hqvhJTW58mP3gcw+vP1PfFfPkgzZ+/KWcHW4PRmEGJIL4yCCPbNqwlT9RiVNOIUk4yJXa4MnYzRsvWbFYFJ57KJWBY4sIV+VRI5diMNlO6VCjyFp69Fbx1gR57qUIjzzlwyJbEXEJrR10loQhT2a6hpfeLuH80WbGX+bCUTKIvBMdJkII9pWUUiH289gCJ0sXNSa3QiGV737x8/h9TROz/XoZuP/pGtyeODv3hjGkRrFptXhiu6lVd6I3xenYXsPwPA1H8zW4PUfwuhWiAS0mYSMixfj48wDVzgpSUvVMurTlep8AekMS55xp5t7HEvohf628HyuMotNJvPeph1efSm80nma1yDz/cBqPPl9DklUhM12BuJb8wliz5GdBcRS7TebDLzws/tRTt5i//K6LWEyw+ps8lq/wU1iaIJx1OolLL7Ry6YVW9hwI8/piFwCjJxXz+H0Jp2NJknC54yx43Uk4LCirjNOvp46iwgMtjsOm9RtIV1sRtBez4JEUFEWiU3sdyz9NIRoVBEMqVouFcyZWEljXD5NkQRUq5RSymw30FENQJIWoiFCVug1bjpspfRQqSg3s3SNQynOpFpXNvr6HWjTocJBGMUdJJ4d2UjeEELioZscP+7FkuunaQ6Vndw379sXZu1vCXt4HMzZ2sok+0mkAVIoyQgRpJXVAQYPWcGob/b8F3333HaXlMdrkanj1qYZ6tWmpGt5fmMn5U0s4Z1TC2fbPdRHsRYOxSSnERZzKymO07nWIO2aZyEhV+OmXGFu2RdCE0iksknDGa/DjQbXVoPVosZFKLu3YyyZiIkoO7dBIGuIiRiXF6DGQRWu8uFBQ6MlgdFLiYLVDXsHCd9z066lHb3Kxft3PWKu74ggnhug9Ug3lNWF2/JnLxdOrSLH1bnEcJEnigYdfZfLE0QzsY+TQujxEtBQnVVSIYjKkXBLM4z8l7wmjrmMcoOI7iNU6iKBn/dJMNi3V4NQWY0yWGTW8YdeULUkmroSaec5EEhwMqwTwYqLpYoYPNx5DMRUhI+hDRFIKsBpC+PwRnE4nDkfLBFCFELiqPORJNnzCjc9+DDW1hCfm53Lz3CrMpsbran5RlCdfquXg0Qhmk8yYSSW0aaVh3eYgv39VPyHh9Qm27Axz2XgLt8+vwmpVuHy8haqaOOUVca68LIl5T9Rw2/xK7pzpoFWuFqcrzquLXKz4LciWn1s10Hzq3V3PT5/lcOEVpeRlK5wzuYTH7k3mvU/dPPNAQwLF7Ynj9mrQ61tugiUjI0sJZ1lTcpCcrIYdyRazzNTJWr75aSPzbrbTpaOOG+6q4cZrmx7ra99GR6s8hZ2Vu+klhqCX6q+DuIhTlrqBdx5OfL8jhhr54WuFcZdv5WipgjaaIDwNGOkc6N/gcKe28nLomJ5XHzlAemr9OpedAY/eHeaCKUfpP2A0vXP7c+TgUVDiRCKnpn/6b0BBQQFarcTsGxz88rufuY9X4/aoTJlZxqNzU5h5pZ0lS90MGltEp/aJLpNYHE4fbCAvR0NqioZl72bz5gduxk0rRaeTUFXBWaeZyEiT+fanAFMutnLV5fVFYK9P5fo7E+YY48bU39sLXndx9khzI+PDCedZ+GiZlxuvsnM0P4rZ3/S1BolizD62kJEcp6xk/ynFIhIOkpQmEYkmdHNP4vCxCN/+7EeSYPZMe5N51uJPPTx4VzK9uuk5fXwR551lom1rHatWB9h/OMILb7lIccjIUmI02udXadtKS+u2sLtqD7aqMxp1O7lEDam5ITLT64sKO/aEWb7Cz69L6zusHXaFtxZksOgTNwted3L3LQ0nms4+PcaGDRsYMWJEi+JwzrmX8+GyBQQDcc49y8RrT9cfDL94N5s33nfx6PO1xOPQtrUWl1ulsjrGxAusfPC5p9E6dBJvf+jh4btTWLu54bp//mgzS7/1MW1i4+mtcFhl78Ewu/eH+OHjHPR6Gbc73qDh4IGna3jj2fQGMkmQkCP46PVMhpxXyHOv1XLSOKilWPHjUrIzE9qcWg18/aOvTm/0udec9Omhr5sQ+TsKihNNEbdc4+DND1zs2tf8FI4QgngcZEVCkWhkYHISGWkaMtISZniyIvH28xl116KiSDx0exmrNzl58R0znTumEAgp6HUxdu2pxu0q5KWHNTz3usyBQzG0hr1Nvsa/HSNHjWTJe78CkGRVaN9ay7c/+8jO1DD9Wjeamjy0QQcC+CZtO23baXHXaPGWRcjz9ePPdxTcxiKSWlfx1ccpZGcqTLiqlINHInUFzL9i47YQwtl0t7TPWIqrxI8QySx4zQ0+BzHcaNCglfRI4SSuv82JVJPTpFGSJEnkiQ6Ukk8y6VRXFrU4DllZWcT1flKMBjI6HObQQVjyegp9euh5d8kRjh9XWbPFx2/LsxpxCqGQyr2PV2Mywjsf+MhTe6HFgMt+AEUfwhFTMdQ0rcFYJuWTIponomJEUEgih3bsZgMxESWbtqioTU4nQWJcurBc5vtf/KSnndr0R5s2bQiG4gzuZ2D1xhCrl+fWFWlsSQnd1l//DDDnkWpeeTLBc+QXRYlGBa+/72LoQD0fLfPSt6e+gY9FJCK48Z5KbrveTnaGhvMnl1N4XAZVRtGqPPd4ErYkmR9XBTjnTHNdjFVV8Pu6IIUlMXIyFUYMNrLoYw/9ehnqfET+jsvGJ/Hsqy702WVE3J0SZpax9riD+1tMfkajUQzmKKmpWj75ysfkCRYefyxGNwY08GfRSfpEsTkUAZOHgHUfGqvM0SMS550j8em7TcvyjR1lIjUpTMCbCkh0kPrU/c6CjW4M4JDYRZgAAzkTnaQnJIKkd6zlvtmNn/PGa5L4eWUN1au0dKYPe9lCqcjHQTpCjuHUlNG7O4RjcTzOlvMm/xX+x8nPtLS0/xbx0v8r0Ol0qHFRp1fTHCxmmXtuTcZkkpkxzcaBwxEunVGGP6By/bUGXrr/CBnBLo3+zkUVZnu0wc0Xjwvue8zJocPxus5PgGOFMRR9hK6MqOtg05NoG68UJcQ1fjS6OLnZcbSaEKcNr+aOm23kZCUuK1mWuOgcC4/vKcKREuHM0eefUizsdh3jz7Hw0NMu9MFMusf6IZ/Qh3DX1BJMXk9eTmIjueVaO2MmVJFXNaLBWKokSaSRg9d+DEn288wrtdx+vaMuaa+qjjH9lgq0ktKk0PFJCAHnX1qNQS+xa0tCimDjthBzH61i2aLcBqOQYy6qxLenNW3jHes2jRwRY/WPG0ntZOPeh6ecUhz6DTiTNxb/yeKFGdz3RA2FpVFyMjTkF0Xp1lmPXgfFJfEmndwhIdZ86GiUhU/YaZ2r5bPFOp590c+YkY2JaFUVvPaem4w0hYvOtbD8g+y6TruRw0z88qefqTeVocYkDh6J4PMn9PGEENzzaDUut8qNV9lo20rLngMR7n+6mgefqaVdKy0CSE9VOHQ0gtkosWZjiMHDWl7dDwei5KiZVBsLGdK/YSVfq5XQahPfwdgzjXy8zocJC7Ikk00bZCFTyGFaiQ6UZqxm8TsWhgyoJ8K9PpULLz9G5VYjXuHCKtkbPL8QgmPspweDOMh2rBk+fGm/Eo1IRJwWYlXpJLUv5devMhsY6FRWxxg7YSMVR3IJE6JCFJNGNuUU0pm+xEWMEH5stoQOT2lpKcXFxf8x+jiBg/t3YTYozJvdtF6vTidx4VgLK37zM7ifgc3rZZJImK6ZsJAV64g2qGPPnsOs9UbIX9kVK1oKOEQqmbQmDy8uvPEikoftoOC4hEY1YIoG8cRrcEaOYdQp1Hii6FVznRGW/W9ayHERJyVZ4oeP6w/70ajg6puOcHBVDEegLcekvbRuJfPJl15mXGXmpUWFpxSLdevW0rO7loPbLFj82dhISDi4qaFU5KOgUMQRUkQGBkx1pOxJlFFImCCt4p1Qa+OAoI1Uv0fkxtrhrqjhjPO28NwTVt5a4iEUVgmGBB5tjHjeLxj1MiGvFkNlJ5JP6ASVkI8VBwUcIkVkNh67FSrVlJGSHOXWO46R7FAYOzKZL77zsX23n2+/WcoVV17fohjEYjEigQiljo30HOKnZy+odSX2pCH9Dfz8R4BrJtd3fx45HmHmnEpefiK9rttSVQUfLvOycWsIpyuO05UwqfjmJx9L38nCblOYMiGJeU9W88FSD1dMSqJrp0Q30BPzUlm7KchDz9VQ41Qx6CUyUhXuusneiAiCxD49fqwZq1XhvNEmbr6nssEee/L9zLijglisZU6edVBiBON+DJjq9Jn/ih9X+iksibH6m5y67yQpSWlS5+8k2rXW4Nnahf1sQy+MWCQLWF24pRqG9tFR69IQjwsUReKPDUHunm3lueci5JQMZ7tYTS+GNiq62ttY8RS5+HmVi2mXNiRoe3TRo0hRQsVxDG21lB8swoCZP//8k2nTpp1aPP6Pw2RKmKFs3hFiy86Eu/uMaTbGX1FSR2YiwGKRCIVV0qwahvRL3BPjzk4c5qwWmbtuctR1SEFinRpxYSED+hi5enLDzmmrReb9lzMZfkERaSkKNU6VJZ972HcowvaVjaWVOrbVcuUttQwbaEi8H00cmkllVWLEpTBTL9fz1U8RfD4fFkvLJkH69hvCd18sIitdw7GCeh22Z1918upT6fy+Lsgt91ax8PG0Bt2V3/zk41hhlGEDE1I/Lzyaxm9rglw31cZ1U23sOxjm9vur+OaDbAyGhNvutJvKufU6Gz266Ll0nJ77H/yDpKru2EUaMaK4zMco5iiD7RL3PFrNxAssaBSYNa+KRS9mNDlGe/XlSfQYUcTiRYIkR5zZN5u47GIL6SlxvN6W66CPOH00EyfMQ1Fk1n6bi6oKln3v492P3Ikx64BAr4dwWDDpAgsd2+mYfnMFbz2XRnFZjB9W+jnvrPqDvhCCx1+spdYV56rLbZhMMl//6OOmq+0ATL3EyoSrSunTQ0+Pv4yARqOCG+ZU0r2zjgF9DHWkQ8f2ibHfMxM1X47mR5uVn3LYFTq20/HTb37adRjc5GOaQyjkx+sTOKsFVTUqe/d46N/bwLSJSZx7pokpN5YzeYK1yRzi9ffcvPNCBjqdxC3X2vn+1wDBoNqgi/4kfl8XZHA/A9/+5GdwfyMer8qxgijtWjfh/B0VHDwa4Y1nm57gGzEoxKKP8tmxPcbkCUlMusDCIwtq+XGVj4XvGrjzRjtX3FJJTJyaCda/BRs2bMDpEhQWR2mVq+XJeSlMubGcP34TZNjMZPQsJSe7gn1H/fTJkYkGDAQLutM+llU3oWIPpRI44GXshHU8/ZiFCedZmHFnBZ+8kVV3jgU4VhBl2o0V2J1DG023RESYaFo+I4fqeeyFGn5fE0JW4gyIj6z/3ms7cqxmb8Jcp5ljpgUbZRTiw03XU5Q5SMnQIOI1lBWZSXYIzh6ZICzvuyOxnn/9o5Z5T1Tz5nMZdWf/5St8vPimi4njLFx8vpV9h8K8eGwbOVkaFtxno2dXO/lFUR5dsIfdawvJcw1BkqTE+LxcRJl+P3bFjvB1aHR9CyGooJg4UcqUo2gsbrRpTrbmH0aKNd10cxK1LhXJGsequhFCtLhRKDMzE7NJ4tc/Ayx8Ir3J7vTRp5t4dZGLWmccW5LMl9/78PnjjD/HyvsvZ3H/09Xcfn8V2RlOhg4wUFIWY+P2EDec6N4888IqQgc60TOWMP2MBaM8fc9hPvuyjN694aJzE/vXn+uDPPp8DSOHmejSUcv23YmJotRkmQG9m8/zdDqJVrka/P4YLmMh6aFOpKutqAkda1EMIDH2brVJCJGY8Hz+FS861dzImPok2tOdcttqDm7L5sY7ajlyJExWWvPvMfF1CJxU0Y8zmnxMO7rhogotOqrNB3FZjvDczOansm672cjGzW6sPgcDxSg28Au9zy7i5hlWBvdL5d2PPTz7ige96dSmxP4J/+Pk58iRIxk5cuT/9Nv4X4OsrMTCXFOjNjse53Qlxnr+qmHTpaOOO2508NEyL9dOSeKpF45TUgGZ0Q4oJ8xcapUS4m32cfYZMj1GFDKolxWExNbtUQy1bVGI8M0KFxePSyRDDz9by/AhOg7sW4uozMLgySGAjwrNEaImJ3deb+Sr7/2s/S61yUQBICdLg4M0Qp5atmz+5ZRiYTQls2tfGd4qI71jAxosgqXkk6LWJxxnnmZCG4800uODxOHbkhLi07cyWPyZlwuml5LskAmGBDqtxJ0z7dxyTw2xmGiyIrP/UIRDh2MYNBI/f5VIZI7mR7j1vkp+/iyngav51p0hKg47yFU7NdjkFElDp/BQdhz+jWg02uKxJgC9Xk9pRZRJ15USVyE1WaGyOk51bZwuHbR8szxG9y7//HwZ6QpD+hupqY2jKBJV+zO5c341T9xvq9sk/AGVux6q4qarbVzdxPhoUWmMwqIoep3M2WeYmDTewvV3VbD4pUw+WJoYJ/1rJ8Fpg42sWpbL9XdV4nTFyc3Scs6ZJs4eaeLLH3zc/UgVZ4wc1+I4KDotPjwYhBmXW60bV/07ysrVRtpcGeSxnp9wGQp4Yo6RIQMaEkNWi8zyT1IYdLqTw+W7yBB5ZJKHImnwiFqOsLdO06SV1JHTz9tPm7YSRaUxjIYAn321ly/ezWzkHJ6equHT95K58OIqulT1xYOTzazCTEITZT/biBElcqLZYNeuXfz000//IT9PoNblxWiQm+1SBmjfVssf6wLMf8RDRJUZcuVuOnRQWL8hxvatkFzen+3bBD2665CQKCWf3gzDRTVB/ESJoPrMbFwfJis3zpQpcW6dkVK3vn7/i4/HF7g5sDMhVgCN17pKpYCbb2hYTNBqJT54M5k+px1mZ0ERVsXM3FlaPvvGy7gxZlBPTef1809eJcOmwVrTBYEgiJ9O9MYq2XGKatyZ2+nY1U3ntpXs3huj5LielMr+GCQjpSIfExYUNOTQhl2sp6/UuLvIJqVQWWli8aceXnsqjXBEcNWsCt54Lo0xZyTGS6uqY8x/bD8bV1QScOuopJg2dMGLiwNsp6PoWdfdEBFhDrKDPDrgKa/m51UVvPx0IrZpKQomo6CysuUksFarRWP1c+MdOm64KplOA0q54vLEfnXphRbOm1LKRedY6opR85+qYdGLGbTKrV8fZVniiklJlFfEuPT6MsacbqaoNEZFZZxd+yJs2Rni1z8DXDPFSiCkUlAcJb8wWvf3wwcZGT6oPjmcfX8lg/o2nyz27Wlg844QN0y3s2ZjiFpnnPser2bc2WYOH43y0jtOBvTR4/G2/JArhPh/2PvPOCmqrm0fPqo6x+npyYFhyFmSgAgKCEowgCKiGDAjJgwEAyqgGFExoYAIBhRRFEURRQRBkCQ5p8k5dM7VVf8PjTO0M+MF1+P9/h6f+z2/KNPV1VW7dq299grniSkxTHlwP7nePjiqRXz+eCqb9z5y8dFbaXHrpijUKxI3hpN5EgnYSRbScSsODghbsIcSyQz1pORnDU9vK+PJpGJeed7M0i89TLo7kSpHGK1SigFzo90mohF0YSvvLwk1CH46nFFkRSEY9WMwWkglE0GOifz9/xGPtLQ0QmF48vkqVKLID6d5CVd9ksUt91dw6QADN1xtQauNPdu9B0LceE8lbm+U7Iymbc3kmVUEgkpcQPRMaLUCF19gYOEnLs7roGPOjBQWfOxi5Q9+rrk8ttmTZYXb73PwxyYThpoLuGHcEXLbhXDqCkkLtWn0vGUUkNXaz0MTM/jwS+dZV7YAdO7cmdfn2Bk1VGLeEheX9I/ZgKJSiXattXz/s4/1m/10H1zIgAsNpCWr2LorSMe2Wpa8Uf9ODOhrYM68eu7lju10jB1lYfm3Xm65zkqP8/S8MD2ZOx6qYNXHmTRvpqFvby2vv3OYbTv2YTQKjB4gsnUXfPZeOgePRvhylYdd+0L4fHKT65YgCPTqbOHkN+ejLdMx+/GDbP/DiSto5PaJDYsWmsKJEyfQakWyM9Qk2VXcPbmSFjkali/MwGpREQrJfP6Nl2UrPfy6JcDegyFen5XMky/U4vbIzJxTw+zXaxk+2EjAJ/L9mhCeKiMhQceW7QFGDTMzYlwJI4aYyG2mwWQUWTovnYefriYYkunZVYfXGwvI33e7jY2/x4KDf2LW1CQuu66EO8adFij8D3GMxAQVRoNIhw5n3xUBkJ7RBrcLunZSI/pNhEIBbp9UToe2Wvr0NKBWwXV3lfPkQ4l06aBDpRKIRBQef7aW3fsi1DiiZKSpEQSB++9I4IEnKpk/Jz5wXV4p8fzcWibcksCyrz1YrQJT77Mz/YVqPn6noZDda+85SLDEBGSbwoC+BlQqCIUVrriplGuvNDPpbjuX9DPw8NNVdO+iZfMOucnv/29G3qkjOMo1jJtQydovMzAYRPRqFdnZUb773FQnMguJbN8dYNzdVTSPJDeYg0bBQnlBM266PZ+kFIX0TIWBVxfRtqWWnl11nMiPsHNXGMGTQKTVbqoqmmHxNkdExK0vIZhyis8/tHH8VISPlruQAlraRs9vELSzYsdL02ItAXxo0VJKAaO7jjinsVCLiQQjLvQ1LdC3OtXgt0cNNxORFAaMKqZfLz0IcOBImJ+WZ9UlTqtqJC7ur4kL1nfpoGP5++nMmlPDuwu/J8lgBW2YKy/XMH1yJq++6+SzRVvJcfWt+y1FUTjGXmQhzLUTqrjjJgttW8WoMwIBmdbdywm7QnXVn38mx4P4UaMhrIRIS9TRtZvC4cOHz7o4Tq/XU1QikZ2p5uK/4Xy+6AIDO/YE+ep7L61zNQy9JIHrR8UCg1deZsbnU2jRXMOvvwc4dCTE6CtNfP6th7cW+DCVdSFTyambQ2pBQ3qgI4Vb1ajUeVxykcyBIyFemVfLyg8z4/yxB++0cfVtZfz4q48nH268gviPvUHattRSWBKhRh0TwFRQoBFe1aZgMpmIRKBlroaWzTXU1EYx03TgUS8YCQUFPF6Zn9eH0GNi/aZgk4Hn9b8FCIaiaLQqVJHG9+BqQY0KkVLrLkaP92I0G0lJ+hsRZLsKS1KIoshesoJdyBabM/5GJ4NO0+08cGci36wOcuBoEI/Hg8XSuDjhueC/Dn7Omzfvv/qeIAhMnDjxv/3Z/+chCAKSJOOoVTP+gXLWrciO26hEIgoPPFHFpLttDb57wygz191VxjUjzHTqrHD5pGreereI4kIIR6PoBA1CvoaFCyPkSj05lRd74TOJkeRHlDDvLtzEiCEGnnqxlr27waI1sOQDHR6vl/cW7WL/kSAP3WnmiiGpFJZE2L4ryMSplSx+M63RF+W7H/1k051aRYvfX3BOY9GmbW+2btxNptyxwbnDBAm7TKzb6GPTtiDHT4URtSoCig+DYPrLsSHatVYjiiK335DAbddb8QcU1CrqAn9mvZsZL7p4bnr8uIbDChOnVKLRyEyZZEKtVrjl/jKcbpl2rbSxltDTlTAAb78XwFLbvVEnTxRE7OEMNm3axCWXXHLW4xCNSlTVyGRlqLl+lIWBFxpwumU++dLN0hUerGISFeVBgkG5Qds7QK0jikYtcOR4mO9/9hE1+hArmvP9Fx5WrS2mVQs1UligoFDm2qt1jQY+JUnhwOEQVouK+25LYPQVMeOj0wmMGFeM0yWz5fu/amTH5vPsx5O477Eq5j5XHxi9eriZ6S/UnFPiI6dFDntK9pFdncO7S8p4ohHC/mhUYc3aMBl/qcwTBAGDYiLB7uHmaxs3nFaLik6dBCrLu+Oilu2sQ62CrGyBx8drcDq1fLVyLWGHlR37/QwcYGPoIBNHT4T5bq2vSSGAdq216G1VRKuiZNOKTHLZw2a28zNGLAioCPr+uXL+/5dQXlqAIoscPBo+w5mNxx97Qyz6yE/Htnq2r0upewfuvzPGYzz06q2EvBr27pFxUEIyGezjd+ykUUUpWbSkLV0RFRG5MMrnr+ez9pdTrP4iBa9PZvqLNTw5KZE7JwQ4wA46K73igjwupRZyjnPbuIYtHaIoMPoaDe8scGOwhBk5PAWrVeT5uQ4MxsaV4xuD2+1GFLxUVSmYMCGiIkwQAya8ihPa72Lzl8lxZO3HToa5cuwGXCUJIEokJIcwiDKF7t0k+htvdwwqfnLaBflkXqyCc+zdZbz3SmqccEZKspr5c+2MvauMn77T0ItLEAWRNLKpUko5wDaiSqzcS4OWHNpgE5IRZZHtqxUG7avi2y9sbNkRQKXWkJ3deHCkMRw5cgR7sszE282sXO3D5Mnhp5/LeWZaTJDgtVkpjLmzjNtusNKnhx5FJi7weSYm3mrj951B5syIjYXbE+XGe8vR6wW+X5qJIAiMvtzCks/drPjOx6+/+xnQt2G1/KmCCIUlEdq3aTzQUVQaIcmuwmIWkWX46O10Bo8uRq2GVrmaOlXtDZvPXgALQK0SOO9CL4f/2IqqOosnny1j7guxAJYsKyhKrN3rTFw30sKipS4emtAw0HX0RJiaEiOZp4X88jlCS7kL6eF6Z9/qTSTkacl1N68nJUnFlAdUhH1ajrOfDBrafwDZD7oskWB+w7Xp7UVOep+vJixoQAmSQibVShldu55b8ON/A/bu3UvQL3CqUOL6UbE1rLJaoqBYYuZUO1986+XyG0tJtqsoLo1SUawh7LWweJGWNxc5G+XgXvGdh3BYoVWuluyMprcDbVtrKCwSePCu2Lx5YlIiN91Xwcn8MHeMS2DBEh97f8wkM9gOBLBXpeKu9BDkAHkcpoXQIe58HsVJJC2PPT+lc/h4GLc7etZCX39i9ovvM+aaC0lLgSkzq5g1NQmNJubnLFvpYePKZhSXRXhrkZPLBll5aEIiZtN/3kTeMComHnXLdTH/+E+edbc3CmjIztTw6mwbEHvPrr2jjEH9jNx0XwXBgExBiURiQkzM6O8ql7w+OcbQJ2jI8HRj9Ve/k9BafU6CDtXV1WSkqmJt4ys8tG+tYfK99X6RTidyy3VW0lJUbNgSYNf+EEajwCfz0gkGZSqro1x1YwXLX26FHiMp2EkTVEhKhDsmbOTn1RoWvZ7GhCmVXNhLz9BBJvwBmVBYZu/BEJ3ba7nmcjPPPR7zt37Z5Gf9bwFSklTYElQk2dWMGmFm3D3lLHwtjXBEqRPp+ivCYYWKaon+ffREo5EGn/89VGh1Mf7O47tUvPOOiWGDUzl4JMSr7zkoKolyQQ89by50sXNvCItBg6NKhcnRksRQlFG3HKFVCxUjh5qorJHZsMXP+ZcWMvpKM61ytWzfFeCPfSEMeoH5H7v4ZUUWK9f4eH+pm+5dtPQdUcTjkxLp3kVPYbHEwk9c5GSp6dhOS3GZRKvc+LUhGoU1G1P4dWcLJNlEVFbx/us7GXNHGY/el8PaLdm8OtPI2LtOotXbznEs/nfA4fBgEEyc3Ctw3sAibhhpZdueIOtWZDbwFXt3N/DyDDvPPnScVF/DYFo6OTgiVWhKMzleUUqL9iFO5Pu55GIDc59NYcwttdR6DXzwrp78wlo+XVaGJMG44VpuGhMr/vl5o58+PQzkb0tq9J23k0YBx8hR2jYqElTECSQiWLBx8uTJcxqLzp17seaHfHLDZrwegXBYadCJMuZKC1cPN9G2bz5Wi4rVn8YCn2UVElNmVnPwaIgfP89q9Nofn2Rn07YA335kRq+vVx5/enISO/aUcuiP9VgC2YSUEKWRElBEbEoqP3yh8MMaF/feZeDQEYl1v0QxCkYOsZOuyoXUUE4Bx0ghExMWvLgRZDV33mymvDpEVVXVWY+BIAhoNLGkRiikoNc3bncrqyWWf+Ph8Ul23lns5Orh9d0G3TvrmDC5kuQkFXkFESbfm8hN11rp1c3Hg4/4aSE3a3RvnxRoxYljBXy6wkNEUnjjudQGHTZ6vcjiN9K46pZSVv/sY8SQ+DhFNBqrun9xejLPv1ELvtgaXyHmY0g4+2IpQRBwOeCiPrEA8PDLdGz6oenEuqRESLDBhSOKkUXQmkKI1Zm8Ob+WSffEV4t6vDKTp7to10lgy6a/37OabRFS25cz8/Fs1vziY/P2AP37NB6U/m1bgCceSmT+R0Xk5zsQa9N5/T0Hiz510TJHw503Wnl4ooW7Hw1x6tSpf8Q//K+Dn7/++ut//aP/08FPr9fL4sWL2blzJwDnn38+t99+OyaTqdHjJUli2bJl7N69m8rKSoxGI126dGHcuHHY7fWOxIwZMzh06FDcdy+88EIeeuihf+zag8EgsiLQvr3Ii9PtDL+hhCEXG+neRceR42FWfO/l8QftDLyw4SZMpxMpKYvyxSo3lw8xc9sNZlZ8E0RT0ppEqTlCNDZZI0qYQ+ykGa2xC/Ubdo2gZf+RMKNuLWPwRQZatwbP/hwefeIEE+/WgybCwS3ZdZmitq20DLnYxJMvVLPgYxcTbrHFXc/xU2H27JVpI6Tij7pRznG27di2hr49TPy8zdQwW4eFYNjBy+94eeoRO/felsDhY2Fmv/w7VYczSfHUL3Bq1FTW1PdeCYIQxw0nywrhgIbvPrGxc1cVjz5oolmWmu27Qsx510F2psjOz5qzbKWH4TeU8syjSURlmD7LQ+fza0EW0Zoi3HWbnrIKCT1N85rqZQurVn15TsHPbdt+JyVJxaqPMutUmSFW7frZV26efrEWfVUnZr5UxAvP2OK+qygKjz1Xjc8vM3eBgzFXWXhqqoqX3trFzAfsXD0iG7dH5rftQZ590cunKzxMuCUhbpMkywqPzqjiqmEmvl3jq6v2ALjiUjP9exu4e3Jlo22fEKt+DIbis9cqlYDVoj3Hao8u7N+9BV3OCT7/RuaivnouOkPZWZIUxk+sxVDZptE2DAUFs1bfJFk/QEa6ijKiJJFGqe4Qh3emxo35U48qXHdXGffelsilA2L2JDNdxevz/35TZdarKaeCIk7QiV604TxKyCOZDNzUokj/c0X4/2Z7KOAiEoZn5zjo11vP5994OXA4TIJV5PpRFppnq/n8cwmzGb79NLlB8D8zXc07r1m54Y5qsmp6UcZBaqigG/3J5wi5tCOJdGq1hYSSClBpoighHQV/pHLtbRXkFQcJhWWWfRHGqNOiEWT2BrdgVCxo0eHBSVjnZN+XqY2qyUKslTgiS9gSYfvuIC2bayguk+jW89yCnylJWvJOelBwYxOS0CsmfLjxph1mzVJ7A5XKtq20vPOajbsmVfPMVDvXX52MWi2wcrWPGS/m4clPxUJ8AsFtPcWr02LJsNJyCa1GiAt8nokXpidxcFsQsbr+vlOETFLIJKpE2cNvdOGCuncxRJAEkkgobsu42zeTkBwmqiSzYOK1Zz0OBw4coH+fWMvqDz9GsPpy8JQGWfm9j1GXm+jWWce3H2fy6VceHnmmkoy0pp1Gi1lEPoMi1WpR8fn8DEbdWlr3N0EQuO36BK4ZYWbk+FIm3Bzjy9NoBFzuKO984EKjhjcWOuN4ov6Eoih89rWHpfPSqa6JYtAL5DbT0CpXw9ZdQZ6YZKeoRGLPgRAazdnbgD/XsIKyAJ98ZuGVuaV8+Z2PI6cCzJxmp3WumlCoYcXQdVeZueWBct5f6mL8dda6tXzbriC33+MmubIfCOBTPIQIki40DGjqBD3Nou2priwjARsqQuTQlhJO0YIODY4P5YOhM+S0P5+d+6pp18qHxRTl6x9CrPjeQm7LdhiMRoryj2AS2lMlbmfEiHOrfDlb/JttoV6v54phWgqKZFDgxnvL8PlkQiGFyuooCGAyiGz+0UTrUB9aCFpK0zbSv4+elrkp3P5QBY/em8jQgUZUKoHjp8LMmFPL+q+yGH9/BbsPhOIEFc/Env0h1v3m57nHYxt7nU5k2fx0vv/Zx60PlrFxg0hvqT8IpwUKTCcI2Qvo3ULg4BEXO2tKyKIFYlSLy1CMPdvD1q9SKK2Icv3dZYiifE4tjgB//LEdi1lBFEU6t9dy9W1llJZLPPd6DZ8vyCA5SYUtQaSwWKJXN12j5974e4Ce58Xfs8EgEJHij2vdQsPtD1Vwz3gbN15jQa8X2XswxNMvVTNymJlRw83odbEW8Q1fZ+N0ydx8Xxm/bgkwsF9DfzAQkDl8WCGL+s1gorMD1RXHzvr+AXbt/J3BF5swGQQWfhIT0mgMlw008up7Dp5+1M60WdWYjSKCAG+97yah4AJsQnziTi1osFZ04dW3DvPq7ARmTbPz7Rof8z90EgrLdO2kY8GcNK69o4wbrray5hc/r8930LqFhlOFYW6bVEFaioqXn07mqUeS+HKVh95DC9HrBSY9WcWyBQ3pUV6f7+D6URY2bPaz5dflPPPMzLMeh717d3HB+Xp8PtAkuhl6SYyL8P2lbs7vqmfR6/XFGdGowtQZTtZ/noI90IoERaIomsflQ3R8sMyDXhd73qs+zmbdJh8ff+Fh664gWelq+vcxEInALQ9UcO2VFqY/nMhDT1Vx1WUmln3tYf3mAKlJKmZNS6K6Nsr8D53c9UgFE2+zceWlptPUWiKz57XiWJ6JqBQmKVHG6Vbx2nu16HQCHy4rIznjPMxGidFXVLBmU4u/ufP/M/yb7WEkBD7ZR1aqnr7nG1n2ViopXX00b6ahtFxi/WY/ENsnZaSpGTnMxDOJZdBI8FNAwISVHKENOXIb3IdqCSdv44tvPGhVatLSFY7vlnnjnQAfvmeP2wNBbI/01XdeHp+UyPIm2rpFQaSZ0poDqs10iPZBczrJKCtRTgmHcOOgAz0oEA/j958b1cGE++/myy+W41M70NfkMP/DMh64q2ERy6q1flQqAbNJJDNdjcMZ5Zb7y3lzdirTnqtukjpNoxHISFMTCsfs45l4fFIiX33vZVD/KubOc+PZbkWJqhEQ0dZkYatJ4aWn94As0EbpjiAIlFPEdtahRU93+tfR2SWRTjOpNc/N3EJGGw/PDsk+p3GwJWYRDJay/FsPt1zX8P4VReHXLQHefjGF199z0jpXzZpffPzwix8pquBwyqQmqzi/q46rhprZvjvI5TeW8vA9CUT89UJoYSXWSaEh9jeVoEKR1MhKhLzCxmkwANJT1Rh0AvdOq+COGxO4/YYEUpJUbNkZYM48B+PHWmnTUsMfe8Kkyjn48VChOUWypunKzcYgRLXkne5WummMhYenlhEJh+vm3Jko4gTOyjCZmSp2rktnwkNOin/MYtGbQX5eX81D9xtJSVKxflOQ+R/4qayA6ioFjWwgQMNiM4gJgCWlSzwy0QacXn/edXDHuIQG+xS3J8ryb7z88FksvvHJl27Kyk6yaG4azbPV7D8c5qW3HdgSRKSw8I+JYf7XO+6333477t+KorB48WKOHz/OiBEjaN++PTabDafTyeHDh/nhhx9o27Yt48eP/z++6P+EN998k5qaGp588kkA5s+fz1tvvcVjjz3W6PHhcJi8vDxGjx5Nbm4uXq+XDz/8kJdffpkXX3wx7tjBgwczduzYun9rtX/PX3GucDqdGHUqbrvJwotvORh4oR6PT2be4hgRd7JdFafEu2NPkF82hNHrFdq0VlFZFWXOPCdPPWLnpw1+SvamkR7OjQseagQtnZXe7GULiUq9iIhHcXLpID0fvhdbxCbdpXDB4OOcOqHi/U9cLHg1rVFusZlTkjhvYAFdO+no00NPOKzw2ddennvFTXbFIBDAq6pFpQi43W6s1sa5J/6KYKCUnj2MfG+ogWB8pZJNY6HXleXMn1Pv7KUmq7n4awMTHq5g91cJ2KXYZ2pBQ16x3GTG+fu1fkIBAYO9Epdb4b4ptaiiOuRaO827+7lyqA6TMdbqvWFzgIx0NTfe4iOtqj9G4XTblxJl4QvHkNMK0VKLncaJoL3aCo4fKSIajZ61yvHe3euY8aidlGQ1NbVR3v7Aye87g+h0MV4Pg1EmGtSyelkCR49X88RkM61yNRw6FmbGC27ySgJcNshAQbHE3AUO8goi/LQ8m8z02FgkJ4mMGm7msgFG+gwvZNA1RWRlaDAaBFQiuL0Kt4+z0jxLw7GTkQZOq1YjEP0PauV/VV+VJAW19uxETv5E0BckKVnkx+UZvPBmLQ8+UUXL5hr6nm/A4Yzy/Vo/UkELsoK5Db7roAordqSAi6KSSB1X7F+xe18EPcYYr6cVrhrrYPQoHXffasJqiVVYfPxOOtdPKKNfLwP3Pupk8yYF9EKTKqjhsEJFbZgwIZJI5yh76CT04qRygFMcRIUWRZAauZp/Bv9mexgOywwcKLJuXZT+Vxbz6EQb99+RQGV1lDnv1rJlWxihpC0te52Mo584ExddoMecEEVyRIki0Y5uCAg4qCKHNhSlbmTCBBV332rFZBQpLo0w44Vaftkc5tqRRj5eFmDn7ggp6fD4VA1z3ghSVS7hDEpkZEXJbSWwY0+wycrU33cGSdekoj7YjYm3HqJ5Vye1NRAKOc96HFJSUigsCZCYEqWs9gBOVzoh/JwU9tM+XSI7s/Fq5sEXGWjVWuTWG+rXjGuvMjNkgIF+l+7EVDQkrgpBNnjo1D72DE8VROjSoenn2bK5BlHXOD+dSlChV0yECaFDj6IoVFJcxwmZd8JMVFXDPfdPaXKj1Riys7PZvjH2/1otBAkQUnuZ+aqHjdv83HGjFbtNhUEvcPK4gNvTtHCO0xUl8hd1V6NRpEsHHQeOhOOEVBKsKr5fmsXFI4v4ZIUHtTpmG11OgYoTCUTDKh6f6eDZJ2111CmhkMzjs2sYMdhEglXF1FlV3Dwm9pzCEYURp8VDMtLV/LTeh9l6biqWMcXmKO8tcbPk3RRW/6zl8QeMjLmpHEErodeoqayW4jY0KpXAh2+mM2eeg04XFZBkNuLxR3C5wOZoRwAfbnMepeST5mnb5G+n0YxqysgkFy8u0oVmVCtljfIlh46C21xNWm4yryy0IJwOkIFAu9PUZpWlJZw8eopkQYXWEkSW/2daPf/NtrBXr16893aEZ6fZmfpsDa/OSOG19xw8PsnOoH4x3tvjp8JMesxJ1R/F2AMtEWUtFVVRWuRo+OL9DBZ96mLeYicqlUCyXcSeIHLbpAqGDTYyZ56DZfMbBqVKyyWKSiWSbCpum1TB9IfttG6hRZZja9vRkxHMQr0fWZ74BzfcGWDKg8l170JRSYTr7z5M82ZqLh1g5K1FAe54pIKSUokuHXT8uuXclX3nz3uapAQN+YVRxlxpxmwSmfVqDUdORGiRE7PFarXAFZeamDvfycP3xPsbbk+U599w8MHc+Pdu09Yg3c4Q6VEUBY9XZsNX2Xz6tYe+lxeRlKiiTUsNHdtqefsDJ/M/dvHoxES++yQLrVZAr4tiMql48oUavl6ijXsHo1GF2+6rxVzVLm6sTVjJc/nOaRxO5R3Cqo3y4J1JfPqVp0k+X0EQaJapIcWupkWOho+/9HD9KAuR4kxsSuPCFglKCj/9spvhN/jo1llH1046LGaRT1Z4uGqohUSbio/fSeeGCaWYTKo6ntQ/sXm7n+snlLNySSajhpv5YZ2PrX/4+f0PP5ePK2XyfYl0aa8lr0jivQ+dpCareehuG6+958CoB5/Pd9Zrg9/nIydFpP+FarbslBEEgRN5YZzuKPfeFr93UKkE5syycdH2MiL72qARtJh0Gh68K5EH7rQx+/Vavv7Bi1oNwy4x8/jsGl55OplrLq9fY2VZ4ckXaigqjdFAnd9dz6dfBNmxLhlRgNseqiAnS819t9soKpF4bb6DV+c5SE9To4htMJhNKJEjiHI+J062ICm5HaUVMR7Cjm1UHCmsYutuM8P661i/7Z+1I2fi32wPNaIa1BFuvtnEFcPMbF/vIi1Jy9hbazi4R4uqMtax8EJKIef1jLB4XiIanUK1UoaMTAJJ6E7zoldSgp3698CKnYC3FUXFh1j0TC4+xYOXYjZv0rBgiYe7xpvr3t1IROHuRysYN9rC+V31RMyV4GucukInaOk7KEh11UYqKjSIqHAEvNhTJVocPw8RFRG1F5Pp3Np6W7dujUbUUxLNI1lqxpw3fISCcO8dFoxGkXBYYcnnLhYtdeOs1GIxxvye9z508cg9iXRoq0WS/n4P5w/Ije7/szPUBEMKNTUyO7epaC7nYCcViQilFFCgOUBqiojOGqAiWIPgTMHmbEcp+XSgXsfjT4iCSHrN+ez2/EKrVmdfIADQ8/xBnNfqOz7+wkPf8w1xtCOKojBlZjWd22uZM8/JibwwwaBCZrqGJx+y88mXbmgu8PgkO4ePhfnoCzcn8sKYjAJPPl+DqNfhoAhf8jFatIp1dZ08IWOoaYU9mIugijLvxVQGX1v8t9coKxCKRFn+jYfvf/YRCCi0aaXh7edTyc3R8NlXboKVCRTq9lKtlPPhAhvTXzo3f0ilgh/WSLw4XWHlGi8t2kbYc2ATXZV+dVoAMZ+8hDIKydGksuANhUSbitdfSOCyQzuwFfXGtVHN5N0FoAmR76nBELHTjvYcD+2jDZ05ym46K33iRLwkJcJhYQeDWwtkptXrv7w2K4Ub7ilj0t02hl9iQhBg7a9+Xn3PwQvTk9HpRIYONLLwYxcaHXVreNdOOj58K50JkyuIyJFz6oz4O/zXwc+UlPgFZeXKlZw4cYJXXnklTrk1MzOTjh07MmjQIKZOncrWrVsZOXLkf3/F/wHFxcXs2bOH2bNn06ZNrJ1uwoQJTJ8+ndLSUjIzMxt8x2g08tRTT8X97bbbbuOJJ56gurqa5OR6URadTofNZvsfu36bzQaiwvrf/HzzYWYcl2Z5pcSQ0WUs/dLLJRfpufbmWrwldjS1uciCRIXmJAGVms1rUpn1Wi3OKg2Jnh6NlmmrBDUWxYYHJ1YSY9n6xAN88Ghsk+z2RFEUePRBE88868NoFLAliFRVSyQnqeKcNrVaoHsXHdfeUYpFbUaRBfSOHJoH+6IW1ISVEH5NNbqgmuPHj9OzZ8+zGotgMEJ6qooSJY8UpXVdq6lbrMKbsZ9XZzbMCgmCwCuzEui78Sj28qyYSi35OMsNjLyhhtVfJJNkrze2B4+GeOipSl55MYWrR5jqCJ1/XO/nvmnFVDgVbhodm+s//epn5HATd9zrIrtqYFwWRRRUpPo7cKrUT611L4nuSxu26itBquVKBnY0curUqbr5+Z8QlYKMHJZEabnELfeX8/gkO08/akcQBLw+mVffdbCk8ghtHIOpXOfhzl0nkbV+xJCZEmcQSzM/lw4wceVlJrbtCvL9Wl9d4PNMGI0iPc7TUVYe5ZkpSXRsq+VUQYR3Fjs5mRfhiiHGWIVJI98DqKmN1o1tTW2UT750c/RkBEGAk/lh8grDtMiJjdnSFR6iclKDc/0dTpw8TsvmWlKS1ZQUg7fKxLiHdKQkqzGbBCbdZePSkaW48zOwntH27lRqyOMw59EXX4WLJ5/dz0fvNfztX7f4KS5UkBPXoZb0ZFf1R19lYtmJYj5ceoTvv7STk63BbBKxWUWGjKwieuQ8WkbTqdad5NW3S3ji0YYZutffdZNQ2x4j6RRwFD9egoqfIDFOlzSaUas7e0Lrc8G/3R6qVArZGVpymsv89l12nT1slQt9zzfw7mIXz710CtdhkeOnwo1yrAmCQGa6iqOe7ahqrEQIU528m/QEDy7dWrJsCp06JtZtHLMzNbz/lp17p0qsWy/R1jmYvZoNJCUqXH+NmeuvMdP/qiIiXh2BmgQKdxq5b5OT93tV8/7btjgF2IKiCPsOhTGEWmAQTBhcvTi4aRde2UNWxtmLfel0OkKhCK/OSeHy62ow4qNVe4kLeqgpKm86cCAIAsZG+JhtCSruvE3PJy8UkSw1r/t7wAc33F6LxyUSliR6/g31rMMZRf6bimUFGQEBWZE5zj5SyKyz4WYpmUOHahk+YtR/vvkz0Lt3b56YJiFJCjder2PN+j/4Ykky3Trb2L47xAefuvH6YkJEfr9Msj0msNa2VcN58e4SJ2WVUhxtCcSqhWscDcfUZBSJRmObnUH9jJQUwaZfm5EVbIWiKKz9+CTffpdPhw4iYTmEPygzYXwClw828fLbtWz8PcBLTyVTXRPjXd57IMTnxz3k5qg5cCTCo1Mnn9NYON1RBEXNkWMSHS8somd3NS6tk4BDjxYrGWJbbr93L18vTY7btMgyrNsYIFCQiVXohawuI6nLfq59qITamhJ691Iz7WmByN/qrij4cOPDjfq0G9mWruxnK1lKS1SoCeFHQKSWCiw7bZgKkhGahxFTgzRvpqOgMISvKoqUL1JW7aaZ0Isj4nayE2U2bdr0j/uJ/3ZbmJmZiccrs35zgNdnpfDGQicfv5Mel9Bt01LLd8tSuHjESYJ7M9BWteCt+Ud45Vkb9kQVU+6zM+W+2LGRiEzXgYU8cJeNa6+woBKd3D25kmcetZOdqUFRFDZsDjB7bi3zXkplyqxq7r/dxotvOaiqiSLLCkMHmnjjuRRuHR97X7yKi44XuHn8kfj1tVmWhg0rs7nw8iLatooAAumpKnKbqdHpRBQ4p6rP5Z9/wJgr4ZUXtWSK2dx47ylsCSId2+mQ//LqPniXjaderOH6CWXcPMZKWrKK9Zv9fL3ax2uzkuOETcJhhZferuW9l+sDIat/9hGNKqfFRW1ceVmsjfv1WTGKlZvHhLhxYjlDBxopKo0w/yMXa3/18/qsFFKTVdxyfwXdOutO+1YSn37lxX0ig5xIvP8awNtocOHvkJ6Wzup1B3jlmWSsVhFZVpoU7qyujVJWIdEiR0NBscSKVR5ohCP/TwTxgzbEJ+9kx1XrPHJPIrdNqiA5SUX3zlqqa2V+Wp7dIPHbr7eRYYNCjL69FJ9fxuOTCYUF5r2UyktvOljzi4+lKzykp6iYdr+d1i003PdYJRaTyJABRtasWcPo0aPPahwcjkLcNWFem5XCE7NrUBSFz1d6G6Vwgthcm3CHntemFJEUbo7eKNf9/cmH7Xy31scvvwWwWkR6ddPHBT4htpl//okkLhhehC8g89X3XgK1RgZdXkVOyygTb01gyMUmNm8PsHCpi0/eSa9Ljk6a1Qyv18G2vUeZOSUJWUzgqx/hy/czqa6JcttD5fToLnP4ZEwopbig8qzG4Fzxb7eH7dt3QFKKmHCrmZRkNZmtK9n8e4SWUieypNPXrgCVzTm+tph+I/Yi6hVumH4CkxG++uYIpSdNWKs7UEM53egfd/6kQAsKosdJoxlVlKJGQ01tBU+/4OSNhS769tLh80fZtT/ElPts3HlTbK616yJRUlWNVY7372RFxpV6kM+fT6R5Mw2BgExEUjh4VMXN91Ui4OEkB1BFBLp1O++cxyO7eRan8vIIE6B9zVA+nZPP4iX5hOQwjhqQJTWSoiGNZoQcVeQVhFm20otWpUKj9tMqV8O+QyHO69iQvqvWEUWWaTS5smtfrCp62hMBesqD6nw8taLBkOhnzA1qnng4AYs5CUVR+GKVlyefW4um1oje33gVn1bQI0YNyLKMKJ493+Whgzu4fpiW3tOTuPzGUgZfZOCiPgbKq6L8tMHH5UPMPHBnbD+fXxThlvvLuf92GxZzTK19/VdZTJ1VRXVtFL9fwaAXuf0GC2aTyPNv1JKafJj3Xk6p24eEwwrTZhSwZkU1KlWY6+4uo9YZ5cU3a8krjMTEM6+x0PV0Ms3vl3G4osyamsLN11rR60UCAZmPvvAw6alKOrbR8dnXHi69zMyBky6GddUiCmA0nFu1o6KSqKoU6DO8kBGDTfz6TTP2Hw4x4YGNVJXqIKzFj48k0jFgIqSr5bGn1FRV+ACFZs1ElGbbKM5To1Z0FFS5SYu2JFdoB4BKUaPHSC7t2cfvWJVEjFjw4caDkySzge6dY51uPU53VnTpoGPZ/AwWL3Oz8JMyqmuitG6h5uO300lKVKEoMboCtVrA71e46d4ybrshgUv6G07T5yWzbpMfj8fzj9iVf6zX8pdffqFv375xgc8zYbfb6du3L+vWrfsfDX4eO3YMo9EYF1hq27YtRqORo0ePNmrQG4Pf749tHP9SYrtp0yY2bdpEQkIC3bp1Y8yYMRgM56jS+jfQ6/WoRIH5r6Q1EBFKT1Xz/txkbryzlsdDHnIc/UgXLHXBzZRIFlVyIS+/fpKa2ii798j0EJrmUdJhIEIIv+Kh3LKfrr0DHD0p8MgzVSRYRUQRyiuj+KISO7ZquXRICAXQWHw8+qCJcWPqs7IGg8jMKcm88FKInKoBscCgEKsmPaHfjskWoqbM2OT8aAxhScUzL9ew5D0bkx7eSJqjB1GtH1uPg9gNqib5mxKsKhLSfRyVV+GuMJFJLt3oT8WRfPoOO0DnjmpaNNfwx74gpeVRnn8iKa6NQRAEhl1i4s0XFB59uooffvEx5kozsgx7DwSpyUsgo5HycYCMYHv2hDayk1/orFyAQTChKApOqjnCblJI5cTJqtOVL2cHo9Fc175+pmoxxKp/npmchNNRw6Yl5SQpGZic3QFwqMoQLcWsXJJZt6DtPRjioibIoH9c78NsVvHj8vrqj542FR/MTWf267WsWR/A75epdUis/y3Em+/48bhFVBqZ3n003PlIBcvmp/PtTz4WLXUz8dYErrncTHGZhNMd5YqbSnnjuWTKK2VefLOWsOQ+6zEASExKxKZXs/9wiHXrJcJBFZMed5KVJWA5XUysM0cpsW/FqdEjh3RUOYNYSKILF6ARtNhIYdcvNi6/vpw5sxLp0FZHMCgze24ty1Z6uetuK1dcloDDFeXtd3dwbLeJ9NpehAqSGHf7Fn77KZVoVOHQkQj+Y61oLscUr5OCLfn0gxrKyh089oiFrAw1peUSL77u4ZfvDGQGWiEIAh3oyUFlB3kcJkqENJpRQSF647lVvpwt/u32UIoo/L4zyNznGxdVu+dWKwsXhTCdvICrrt3G6pW2uozhnyirkDAaRVq3UrPfISG138ryd210aBtTK66pjTJjTg2Hj4WZdHe9fZo51U7/EeUkC0YSdSa8vhCl5RIlZRLH9+noGLoY22nS9jTA9ZubQSN+Z/PaFGwJIt+u8fH4czWoFC3pgdw6O50rd8KhKaOm5ux5zQ4dOkROtp5vf/ShjZgI20rIzTJRUaFQVhlusmXU7YnSlO844lID7847hbU6DRUajrGHkFcmbWdf7IIZWZHZHF7bpEDOGwudUNV4W1JUkfDi4hQH8eMlkxakC/Xq0AElgEbUUFVVRXp6+lmPgyiKmM2p3DutkutHmbn6Kh3du8SeQZ8e+jixjaLSMjq1V3PjveW88VwKfc+PtcsHgzKLPnVz7FSEG66x8OMGf5zi8e4DwTpOxTNx+FiYC3rqeefFVD77ysMLLwY4X4pVJgiCQJK/NYqvFVXFQRxUEMg+wKKlbp6fW0skopCTpWbkLaV4fTJPPGRnyMUm5i12MmdeLd179OeKK64663EAcDgEbFIyB2qqUPnttBoVJNkmsP6THHy4SVBSqNzell4Dj3LnrXo6d1Kzb7/Eog8DFJVAsmCkMGUDvS5QmD+33qH/8ZcAnmojbkrIofEEXSUlKEAJ+XhwoCgKWkFHc6UtJzlICplYScSLGy9u0miGVA1UaylJ28LgXiLLP/bTwT+QAB68+nIygy1oI3cnr3T3/0jl57/dFp46dQq3J8r6zQHGXWOhY1tto50soigw4wkzk+86gcprZ8W3QULRSmZOTaoTCYxEFG67z4GCUMd5du9tNjZvD/D47BpcHhlJUjiZH+bXldlYzCokSeH8bnreb6Q1PiSWIEkSPvsJHnukccV2jUbgupFmunbSMWNKMktXuFm01EUoDKA5p43uHzs34q0OkRvpThA/Kckqyiokls5L59o7yuLEKwVB4LnHkyktl1i6ws3DT7m4oKeBqqoo367xkZOlwW4T+eU3Py+97eCRCYk0y4px8X79g5fFn7np2lnPL78FGHyRkfRUNQoKl99YyivPJBMIKiBAn+GFpCaref7JZA4cCde1u//wWSY79oQ4eiJMm1ZaVn+aycBL3eCPv6di7SFk9bm1u+a27MSmTT9x+Y0lVNdIfLfWx1VDG47/yfwwNqvIwqUuZk1NYtuuGJ2LQ6nEqdQQthchiFEEZyp2KQtREKlK3MuSuWkN2hQ1GoF5L6Vw030VZGeoGDLA2CSV0O3jEnh7kRNRJTBquIlmmWq+WePDZBI4cDhMbo6GNq20fLMmJso0fLCR9m20aNQCJSUlZz0OapVM8ywN3//so28vHfdOq2T77iBjrmp8LgJkZaoQtGFq1Cd58Pb6OS0IAtdeaWbKzCrO76rnwbtsjX5fEARuH2dl9Tof+w+FGXqlwE8/ySTYYcjFMb9/5qs1rFiUGbd+1jq1DBvgQowayMnWUFBWf87kJBVL56Uz/hEfBmMa7y91YTI0/vv/p/i328PBwwdx+NiPWC2xsX1+ppWrr5CxKQ2vO2Kq4cZrzEy5z1b3t3tug3Ub/dx2/yY6VA1qwMOpQg3R2Ny3kUwJeXQX+hNxR6hwF7LhVBA9RpLPO84N19T7Cx+8Y6PP4J3UFOWSRQs0aHGKVbhTDjJzhq6OUsxgEDEQ82nCQYFkEtEKJYCAVntu/McVFRWUFZdhxUZruiAKIsnhFhwpdaDDSFdaoRG0yMhUCoWcqsrjgoESqaFOfDbbyCfWaoJWNwePVrFiUUacmGwoJDP2rrJGBfEkSWH2XCeD+5lJ9LfgFIcJKzEueiMmBozw8MJT9XQI4bDCgo9crF2RyeWjPA1s4JlQZOWc9skANbVu1m8JsG6jn77n63ngThvX313GzKnJfL04vpgst5mGRycmsuAjF79uDdChjZYPPnNjMgr4AyLDBxsYc2XsubrcMT96yZupcX62Vivw2mwbuw+V8NJTdopLo7y1yEnbVhrGj7VSURVl0acugkGFd19OZcacGoZcZOSum2x15zAYRCbckoBWC0+/WE1WusiBEwG0WgEBgbc/cKI3djmncQgHVYCWjBSR5x6PBeEv6Glg7xYDTleUyqooV9zop1lhe3bzG4GqBOSK7mSejhf5ir1UJf/BhHtBJszsFwWaR+s7gdLIppQCcoTWdFcuwo2DEAHSyKYlnahM+oVJdyVz+U2l3DzGWhc0T7KrmHxvIveMT+CKG0tISzQw+PJalIgWVBFSM2SuudrAdz/6ePnpFN5a5OSbNV7eeC6F5CQVJoOK0tLS/7uCnzU1Nf9RwVqj0VBTU/NP/WSjcDqdJCQ0zPYlJCTgdDrP6hzhcJhPP/2Ufv36xRn0/v37k5qais1mo6ioiE8//ZSCgoIGmbAzEYlEiETqN7mCINQtAI1tVouLi8lMU8dVJ56JPj30GPUqwuW5mBrJ2qZEc1i37gQ57WTMZhVevxuz0HibuVtViaZZHi3aqLlxsIrftkVZt8nPF+9n1E3WQEBm0pM17FyVRVJFO5xU46tw89AjBUyf5cVsEmjdGooqQyyYk8K7H7oIp/9KtVONIsj07C5iqglTXCoSJVayfLYZ/oSEZiQnFXLFUDMrBvtY/eVBEtJq+fWzLC4bW/q337UnqnjlmURuvb8KY4kJj1iDtcsJNnyWhccrU10b5fEH7VxzWynXjWw8+z1isIm5C5y8/4mLtxc5SbarWPeLRCbNGz0ewCCY0CsWBAQOsROVoopxTWIjmQzCUpj9+6BVq1ZnPQ4XDxrF4mUrCYaUuMDnmXj84QS+Wb0bpTymDiel5tO8fQC7QFwmz2wSOZEf5rnXguw7zZ04dqSFwRcZWPCxiwVzGheuenSijZHjy5j9RBI9BpZj9eeQ7D2fFEGLrMj8fqqYPM0eOvQroGM7Ld99klm3+WiWFWtNnzOvljseruTOGxO46yYrry9wEolEzrodpnXr1vzw7RquvV5EDJppTg5RwzHuvtnA9deYUImw4nsvH3zq5tUZZpo30/Dm/Ciff+InWO3Hr6rFnXqAjp0VUlNiFRlOp4JarWBNENm6ulncezeon5EPP/Py+rN7SXN25+BBCw8/WcNvWyLkHTHSndZ1AS1BEMis7cW2pZUMX3uSkKYCVcSEqbI9mUr8mLakI7uFjaQkC6iqRTRqhYA3nk7gXKpg/g7/dnvodILZLNO/d+NOsyAIDOivZetJiaSy3kx7aifLP6yvOtq0zc8td7kQFTVun0RiRoCfVjbDaql/zkl2FW/OTuH6CeWMHB4h97RzmpKsxqSNvTsJJOFXFfDodAdVldA+1K9OrfJPmAQrwbKu9Bv+ByqthN+jJhpRk+HrEtcWohV0aAQNx442VOVsCqdOnWL05VqemOkkEtaREW1B9boWiIh47Dv57Gsv465paMfmzHM0KfDlcEVJbe5HytqELywjHTfQVbqo7ppEQSSxvAfDr93NyqX1YkqKorD8Ww/bdgWJ2IuJVrWME4BSFIUC4x9Yozqah9qhxxh3n7ISxUEligIqleqc53pFZRm/umR27Any8TtNB05vH2dh/ocuXp2RzLc/+pj1aoxTLRxWGH2FmUWvp7FlR5AtOwJ1wc+jJ8IcOR4hMz1+/Q2FZJ54vprnHk9CpRJo1UJDptYGf2GrEAQBPQbSleacjBymrCLCnBnJDLnYGFep//VqH4MvMnLvbTYWfOxi8tTZZ02DUgfJhC8QJYSaLJI4eqKAE0dFMmnBXjajKAqJ4Ryip7JYPKsERe9DCJqwSckEMjZSUn2cdLWG9u0s5BVG8AUU3l7oYssmkQz3+bjYTblS2ID3M6QEKCUflUrGTw1SNEoRJ7ErKRRzivMZWDcfkskgR2nDIXagUbQkCik4PBLPv+5H729GESdwUYPR6KfEtoHM8ouRJZEuXbr8YzbwT/zbbeG6detIsIqgwJETEXp2bXqD3Lu7jkBiPjff6eCiflaKSiVGjCslwSrQqZ2O73/2YSrtQkKr43FVz/16G+h3hq0dNb4Uu03NjFdquHlM436k3y9jtoU5WL2VFI1A8+ymAxzNm2mYPbeW8zrquHG0lV9/D7D6Zx+5OVYkSUKna1oZ+0xoNBoOHomg5hSatEoevCONl952YLWouGqomQ8+c3P3zfHPOjNdjcsj46jS8NvXqTSXO/LTvFq+W55HRAziCPoYP87Aex+5WPSZm3BY4bKBRr58PwOXR2bKzGoGXxR75nqdyKfvpnPpdcWkpah5/dkUXnrLwbcfZVJZHa1bQyD2LHt319O7e/3z0pnqDUdUiVKqPUzUWk12pkBxcTHNmtUniv4OIiEEFBKsKj5+O42R48tJT1XRu3v9MygoinD3o5W0aqGhQ46WlCQVhSUSvbvrCIUkurTfw723mzEaRL5Zncfij46QUNIT0V5D7+6NX4fVosJiFtj2R7BJ/xlg/WY/XTrq+HxBRp0/CLFg7ITJldx6vYXCEolmmXratdYy/cVq2rTQ8s0PHp54pudZ24A27XqTYy9jwccuCoslZkxO4rwOWjb+Hmi06h9gw69hfJEALXvWcvN18VV6VouKB+6w8e4SF8lN7MUA0lLUFJdKXDXURJ8eBvr1loiczmP/sTdEz/P0DRKHep2Mx6tmyr2JzF3g5JKB8eeMja0ZrS6CKAiYrep/3BbC/1328FxtIUBB/nEUBdb95mfEYDPvL/GRJXdp0OkYUcJYm1cx5b6GIo+DLzYyaliIbR/7MRBPseCgGms0FYQYVZxJsVCmFJIh5JBNLOkZVAIUH66h26Aibr7WSu+eWo4ckwiGJcK4OMYewoTIbhFg3RfxVeZ/YvFnLlIr+5BIClUJ+/EGw3zy8eI4yoD/hKtHjKZdpCd5HK7zSyspQY8xTmxOFEQURSQpmk3baNfY2AqAJ52Iuy35wfWMvqOMvj31dGqv5eCRMMu/8SOW5zB9VgV2u6qOF3rbHwHG3+OkskLNiWNezMmHMatNWGpyUEfMONJ28cTkeEqRr1b7GHOVhdxmGpJSokRKG+ehlJQIsiZ4TpoQAB53NZ99Fea9l9NYuNSFShS4pL+pjipQkhR++tVPXkGEtFQVwwYamfVqDffemsBX33v5bXuAHl10lFVEKS6TSE1SMeBCI1+t9nLjaEujc1EQBKY+YOObNX4OHw+z9ot6XZSMNDVvzk5l8WcuBowspqpW4tCm3Eav/eZrrcyd7yQ9XY1KjPFO7zkYQqsVqaooPCcboBIE0mxaZk5raJttCTExupGXG1n21SrEGiudpBg3f1SRqBHLULQhTNXtePm1PTw/y0Cy3ooQqf/9FLLYyxasig2bkEzCae0AWZEpsW9jxjQTBoPI1PsSuWR0MW/OTqV399i83LYryCPPVOF3alm/uBWZUr3IlrOkhjeLdzJ4iJrMdDUvPJnMS2/V8tnXHsZdYyUcjtmcf8Ie/mPBz6SkJLZv387YsWMbDWaEQiF27NhBUtK5tbr+ieXLl/Pll1/+7TEvvPBCk5+dLZm6JEnMnTsXRVG488474z4bMmRI3f/n5OSQkZHBY489xqlTp5rkIfj666/jrrtFixa89NJLDWgD/kRRURFmU9OLrSAIiJoo6TTulDjVZWQ2D/ParFR0Whh33UHMjr4Njgsqflp1DrBxTcw4TZxSQWV1lI/fied8MhhE5r+azEWHCyitLaR3LxXr1kJzd1cSq5OhGooKKyk27KXfFcWYDAJvzE6gW+fYRPf6ZK640YcUBXuK/ayziQBDLhtN1PM2x06G2XMoiEWVxujLJfR6FU5XlNJyqdH27cLiCEmJKvr3MXLXLRZ+3bSX4/khdn6eRYJVRaJNRU62BllWSLI3vfn+s2X0zeeSuXtyBS8+aef8NS78NJ2dDyg+dBhoTSeOsJvzhPixP6LsRopy1s4twN13P8iIoYu5cXTTTmZqshqDUWbQXUfIyVZzYR8tS7+U2bFb5t5plYwdaebivgYgxsc6a2oSk+9NpKomyuJlbt5d4iQcUZoMuuv1Ykw8oCiKyduMjEC9kyEKIinRHDSygUjCNl5/NiXO0f0TD09I5MtVXtZt8nHFpWb0OoHKykp69ep1VuMwcOBAFrz1Hi2l9kg4CWcc5Zdvk+IcihtHWxk60MTYu8v48fMsnplm44Zrw0x+egehiMQvSzLiWjfWbvDx2Oxqpt2f2Oi9j7/BzHvvVyI5ItiVDD5fXIKs6JHwNFi0BUEgkTSoTCNPOYIBGzZSG8wvg2DCalax97dkLh1dQKhAh9UqkpGRgcUSe8YZGRl/Oxb/W+yhEhEJBmUUBZq63HDkNGG9YGXTbzJ5BWGaN9Nw16Rafl5pIle6GL1gpEapYMCwg3GBzz8hCAIP3mlj8WduZk6NrVHRqEI4DG7Fgdabhr19KeVVYQ7t0dFNaLwNxa6kEUJLdjYcOR4htaIvNiHeAVQUJZaBry74j8/5T7Rt25Zff9AT9Ks4j15Y5cS69y+nth8zn9nEqYIaHrjDRoI1VgU1a46DzTv8dffzVyz53M2Yq0wcPh5m9z6JRCEFBQXhjN1DgpyCZ39Pel/6O23bCpiNsTbr1q0EVi7JYMuOEPc/vB6toxlqnx1J68VhPEXz1hHMBg35WwtJiGRiVqwIgoCkRNjH7ySRhlGx8OXnX/Hs82cvbAGAEKVnVwOpySrUqqbnsEoU0OkEojK8OL1xioGqGgmrRSQaVVj1k5eps6ox6AUGjy7mgTtt5GRp2HMgxGdfe5hyXyKd2sXWNUGA/5DrRdREWDY/o9FK/WderuGHX2IVp1cPN7NwwRss+XD5OQ2D0arBTRVGQYsrUMPmH0348FLOVsKEqKCYdJohICBKeiSvGjMJ5HMEqcyOBQl/qcinr9pZtsiNStGgc7TByUESCBMhzCkOU64U0YxWsbY/KnBSTRLpdBxQgbqK/gABAABJREFUSFU1BPd14zh7KaeQzvSKC4RDbH1oSzc8rcsw5SRxgWUQapWKghU1iKgwJhiwNjfgcJygNmkfapeaiy+++KzH4X+LLVSpVHTrpGf/4TB6nUBBcdM80aXlUQYP0DF9Sn1w48bRFh57thqbTWTUUDMfLjuAPaw0ef+KouD2yIy/v5wduySemRzb4Bw/Faa6NkqrXA2pyWo++sJNapKaMqmWgFpk70GxUZEfgC07AgwfbOSme8tZvjCDieMT+GmDF6c7Qm5ubpP381dcNXI8P333MFr82LV6kuwqjKeFOCbemsCdj1RQWi4x8dYE0lLUFJVEePbVWr5fE0HyGYgx+J2kmdwaTVXMBqcqfrb9voUNqxuKBhmNIm5vrBo5vyhCKCQTjcbe528+zOSVdxw8PMGGRiOQYBWpqGr62UiSgifip1C7FrWgIiyEQB1m+3fpjL27Co/Hc9brQq3Tj0Yjct1VZm64p4JB/QzMnFOLwxmlZXMNpeVRahxRkuwiIwabGDnMxM33l6NWxSpjX5hup3d3A0uWufnhFx+iKNChC2yL/EqqVvzb98JkELFaVOzaH2r0c0VReO1dBz98lhXnD0YiCnsOhNBqBabOqmbsKAtDB5pYv9nP8EtM6LQC23cHuOKKK866UvDSS0cwbfIndGqnZcUHGbRuoWXrzgB3TKrmxtGWBl0jtY4on33r5PZJClMeSG7gr27Y4mfOMyn4AzGBlLGNdAIAbN4e4KqhZmzWmNjV0EEmqmpiz76kXKJVbsNFok2ujz8OJHDjSB2lFQ3nSY1DgySnkGmrQYqICELorOcD/Dvt4bnaQoBIxIuiKLz4hoNL+hn5bWuYBBr6drViGQ/d2nSiaOKdJjb+UAA19b8lKzKnxP20kusr7lrRmWPspUYpI4Usgkl5ZLf18cJ4MxqtnbnveFnwkYuk2q40l1PZyUZ6MgAdeoq9GymrlFCrYeVqPz4vXNRPi0YNa9dGaUUq5ap8bhqnZc36MJVlNWf9zP1+P9XlNbQReiIr9cJx5RTSifi9laIolJFPN/o3eMYaQUtyTXe6tj3ElUP1LF/p5dvPTFh9HfDhxnC0H3eNO4pircbrl3DWqGkun0dXkggTpEg6SrWmhsTkk/h8kKTVNdif/7TBx8tPxXyxx6cYmXz/HrKcveKuRVEUKhL2YdZI5zTvi4uLaddaoLxCYFB/I6/Nd3DsVJgY90HsnX7utVp6nKejoFiiuFRixss1eLxRDhwJ06engZUf2usCl05XlPser8TplqmqjnJhr79J6mVreHmngzeeS22UuuTW6628sdCJ3aaKSzaeCbVawGoRWfBKKqkpGmodUe6dVsmeA0FCIdc5zQcdBhSzk7atmhaM6nmensJ8hWNr2uKgCp+hFENWJXfcYiC3ucivG0v45geZPftD6AwqOIMGSRREuih9OM4+8pWjmAUzoj6MMd3JrGkmrh0Zq3zfs18iHBT4erWXZ1+LFT52bq9FjKqQT7XDTnZcssImJCGW96a6Ylfd3+6/w8bYu8to3UKL2yXQsmXLc5oXTeEfC35ecsklfPbZZzz11FNce+21tG/fHovFgsfj4fDhw6xYsYLKykrGjRv3X51/2LBh9OvX72+PSUlJoaCgAJfL1eAzt9vdaJbrTEiSxOuvv05VVRVPP/30f1SVatGiBSqVivLy8iYd3Kuvvporrrii7t9/vuRVVVVIUsOFLzExkRN54Sa5eyqrJbwegUQatplISoRwzn62fpdW14YyepyLrz7ZSbKzMzohJjzhoBJ/s318tyBWxv7HviDrfvMza2pSk5mNRx4wk18osfD9CG3cg1CfscGxk4bVP4jSyvWYEoNMml7BrytziEQUxj9Qjj8ooxYFlAiUlZU1OH9TqK4qoKo4wpvvO3n35VTG3FRG+/ax7JwtQeSBJypZOi89jmQ9EJCZNL2Kpx+NOerjx1pZ+2s553XSkGD9C7GyKODzN60yKssKgaBM82ZaBvQxMWxMFUYhkYDiI6yEGlR+ARRynCxy0Qp6okq0wbmb0QqXUHlO42C1WgmFovyxP9jkMV6fTFRWmDPLzndrvTz5fA0P3JnAzKlJVNfKLFnm5sW3HOh0AhtXZp9RlSny9KNJ/Ljex/QX/r4q2x+QeXOenzR/70Z5ZG1KCuUSjfIuQoxovmdXPVPus/Heh24UOfYenO1Y2O12dJKFGsoRExyMuVrVaCY1OUnFsEuM9L+qkLQUDS2aqTlZEGTn2mYNnOBLB5qYMaeGKy9ruj3qqst1rDhUS4QwGUoLijgJ0Ki4B8SCZZG0k6jsGsI6keoqAUNNyxgptiAgK1ECwVgr8apP0+lzWQkqlUBZWRkeT2yF+euYqNXqOEfwf4s9VKnV+Bwiq3/2c8VlDcUPZFlh4+YwGcTuRfbrufKKCL6ok4gzgU7Uz9WIEKBP76arjDu107Lg4/qx+maND0ETot/t+yivkNmxV6JNGwUNTVcnCYJAbQ28+2YSeYURXnvMBYH44KdDrEDUSghC9KznfuvWrbn9cw9W7FiF+PYjURDJqb6IRa/tYvHSYrKyRErLJapLNCRnRZn/kYt7xtvivvPeEhdrNwRomRMje1epBD7/qpoFi4pJLu1bJ+QGYFGS8NS2Ytv2o7QM9CScfIhHJ8ZaHQf1N7D3dz3fr63h0OEqMjMFOrUzc8/UCtz+CKnnnyQaPcmpMoWAQ0/Eq6c5bSkhD6NiYcE785l4/4RzyuSGQgrpKWqGDDCy6icv7dvYGz1uyTI3+UUR3l7kYFATwZh3PnChUgus+snHJf0NaDUCe35pzuy5tUx7thqdVuCxB+2s+ji+Zap7Zx0hUyWKs/G1o5wCsrJVTVbq3397Ag88WcWIwSYEEXZu33xOawKAy+lCoxjoEL6IEk4hI9OBXmgFHVFFYg+bcRsKsaT5GHWFjrQ0gdVr/agPC2RX9sVnzSdqL6NFKyc+l5qKYg0GMZvmcjsOs5MO9MBOGrVUkM8xQgQQNEFSk7REhGP8vl1ACFpJwIkGHQICxsY4BEWwX6wjNSmXcCiMGFGDGhKEWFDe4rdhawHhSAhX+DAR5e/9hP+ttjA9PZ2aWolQRGbXviA79oSYdJet0c3UvCVObrsh/p4EQWD2E8l0H1KIIsu88LSd4lKpLgj/V2zaGiA/Xybw+4UkaX0MHXMAjS5KVoaajDQ1f+wNEg4rVDsk+vUycl5HHZKs8Mo8BwMuNDR4LxzOKDt2BzEaBG4aY2XeYie3Xm9FrxNRFOGc5n9VpRu9YqEN5+GJ7EenhbzCSB1/7wdz0/hpg59Hn6nG7YmSVxDFeyKTDkpXVIIaRVGopYJ9/E4X5QK0gg69YKSsxERBUaSuNfVPuD1RNOpYBfhD06vIzowFfR+dmIhaLbD3UOxZQCwgatCL5BXWCy/9aYd27g3h9clkZ4p8uchKbjMNFouKS64p5qmXHGg1Ma7Vsx2Lo0cP0ixTzZffefl+aUxsCWLVuG+872D/EQ8P32OjWycD23cF6HRRPoIgcM3lZvIKo3TrpGfU+FJuH2fl68WZaDQCVdUSL73t4Mf1PopKwjTLamjDolGFvMIIKpWCTiuwe3+Q7l3iA0wn8sJkZWji/POKKomb7y/nykvNLH4jDb1O4Idf/IwaX4rZJDD3uVQsplggcevWrbRv37hwzF+x6ttlSBGFaFShdYvY9SZYVfgDMtfeUcYzU5Lo1S22bm/YEuCFN2vp2llHrx7aBoHPrX8E0GoEMtPV3HSthYFXFzNymCnuPiAm4nXwaJhJd9nYvT9IOKIw8EIDdzxcwd0322ierWHT1kCDa71ycCWz3mrN03NbkZEeJCqfFsgLCxzLM7Hky2xkWSASyMdZLZKUEvp/3h6eqy0EcDiDWK0qXJ4oI8eXUlWtEKECK3/xB1QSibam/QurRcQnOpCUCCrUuIRqXKkHmXm/hvcW7sFUdDFaQYcoiLSnO2VKITVJ+3jl2QSuv7o+CHP1cAvbdwUYOfYIhf7jJGksHA3tIUwQW0Uyw0eWoBP1pARbISoa5umKqYpWkCW1p1wooER9mD49E/hlC+h0hrO2AZ9++ila9MiKjKgL4grVYiMJBSWu4wgggA8jlgYt/n/CpqSwYaNERnqYH77RkOvrjUSESkpinPXOHvgcbio4QA8uqDuPFh0d5N6UBQvxlrlINCp4owU4nNG4FnpFoS6uMXywicP3e1i44FdM1e0wylYCgodq6xGuHg1fr1Gd05qwb98+nM4I2Rmxe77zxgQee7aazHQ1h46GeO09J1cNM/H7ziBPTLLTtZMOhzPKjDnVlJRFef3ZeOE3W4KKxXPTufzGEu66ycq+QyH692k8ALpzT5DKqmgdt+dfIQgClw00snl703v4P4X1UlNi129PVPHR2+lcPLKI4yeDZz0WTqcTQREwmQSOnIjQu3vjBU1HjofYuSuKW8nDotfRf6iHJW+n1j2fKy6Fxx62cMnoYiRdGEmJxM0ntaChAz2pUSrIE/aRkORDbxX5fZfApu1+1m0MIFY2QzYI3H+7IU4Qtkf/KtKUnEbjCFYhkUMHBSIRBY1GwGQUURS49f5KPC6RnTt3Nmmf/moL/w7/WPDzqquuoqysjA0bNjBnzhwgxmVxJnfTwIEDueqqc+O1+hNWq/WsVMLbtm2L3+/nxIkTtG7dGoDjx4/j9/tp165dk9/705iXl5fzzDPP1FVg/R2KimKq3X/HP6DRaJqkA2iMz0Kj0eDziryz2MkDdyQ2OH7a0y6EiiyqKSWL+EXEYcxn8iRTHP/OrCcTuPgiPy+9upnDR2WMJvAEg4y7XM+SZS4KSyL8tjVI82ZqcnOaLmVp1VzL8q+9GGpbxQU+/4Ra0KB35nDbxEo+WeHi9gcr2LIzgMclYrfqiEghQmH/OXF4aNQKHl+MIPiCngYuH+5j89YQ48fGKh0LiyOcP7SQsSMtdOmgY9+hEL9uCfD4JHudI5aYIHIyT2LU0MZVIy/sZWDNL36GN+L8f/+zjwEXGCkoirD0M4ns8oHs5Xc60osDbKOd0g3TaUqBqCJRyHEEhLpNXWPLrR4TOp2A1+s9ayVLtVqNRiMS8CtNKtbPX+xFDqvJL4oR7q/6OBOtNib6sWVHAI0m5sA/d1/DLDfA0EEmHn6qiqMnwrRr3dDZrayWKCmVKMlT060JvlMAOSr8beY4FFbQakSeeyyJb37wojnt7J8N1q5diw4DqqRqhg1TcfmlTY/fsEtM1DqjmLVaFrwrMHi4ulHOSIDkJDV/dwny6c+qKaMr/Sgln1zakc8ROit94u7VJVai6bKHTYvS6ox9MCjz3JxCVn3qIN3ZgzKK0Ipqjp+K0K61luwsFQXFsUC53W6nVatW/3FM/rfYQ7PFjLPGyeRnqunTIyZudebxTzzrQlfTvE6oLCwESajuRRUHaEenuJdQoxg4eCAKTSxBpwoidWJF+w+HePVdB7/9kFmXNPH7ZfpfWQh6P4qn8TkuKREM5ij9+xjo00PPSy8XQUk9V45f8RJoth+7rKLGK5313BdFEU+tSCY5jX8uiORIHckrETjurOG1VxLYfyjMko9gzlse3lviZswVCWg0sPLbEFXOMGuWZ8YlKh6+18qYUQYuvWIrzcoGx4vamYJkWfUkF6TjCuSRVxip4w5WqwVGDjczcnjs2BffqiEiCTxwRwK9exgoq5BYssxNRVWYggN69B4TnenDdtZhDmvZtWsXPXr0OKtxAJCjKnbsCfLKM8nMXeBg9BUWWjaPn1M79gRBgAk3J/DKO06eebmaGVPqk3uKojBnnoP+fQzMmFJfGfvh5x6uuqWU229IYOp9ibw+38m4axq2O+l0IlePUrPi3aPkKPEb9LASosxwiP5tm15PU5LV+P0x3+jbNT6cTtc581sJsor2kQsI4idChPZC97rPVIKaFoZmdBlxivffqHdo77sjgYNHQ4y8eT2T77Mx4ZZ6So7qmiijb95F4W4r2aYUgpaj5Cn7cDtUZIfbEml2hOnTkulzvpax45343SmYpWbIRPHgItBER4S+A6iT4MT+UxQcLaJfpwGoOpxxgARSFWSkZVJcdAhZlIhEImfd8va/xRbm5OSQXxxl5DAT+w+HMZtE7p5cyTsvxIR3CosjLFzqYsPmAKGQwnkddHzypZtTBbF20qEDTdxynYUBpztAfv09wNxnU7jurnK0GoHBFxnq7OimrQGmPVuNtrIlViERd1QmEpVYtTgrro330NEQV91SyiP3JJCRpuHqW8vo2E7D9RNigkB/Vv7s2hfk8eeqURSBqffb+XKVl4JiiZa5GlBAo5HPaf5/+dkKRES06JBCIiPGlRGVZd5cGFN1FwSBoYNMDB1kYvFSD69MS6Yt7eNoapJIR6NoOclBOhCzPyp/AnlFrgbBz/kfuXC6JS4ZXURqkgqXW+D7n72893IssWU1i1TXRsk53VUyY4qdux+tYMGraVRUSTw0vQqtVqDneXqsFpGtfwQY/2AFTz+axKjhZiwWgV17QyQlZ9OhQ4ezHgu/rxafW+abj1LrAp8Qq1R9/MEkzj9Pz92TK7CYVaSnqrjrZhvVtVFWr/PRs6uO4eNKeH1WCn3Pr9/UpySrmTMjBX9AZvyDFaz7MruB/Zs730FxqYQgQMtcDdOejVVYjh1pQa8XOXI8zKTpVQ1azidOrWTurBQ6tqsPElw/ysLQgUYGXl1MeooKgyG22VWUs+f80+uNuFwC/XrXB+GkqMzFF+qYMTWJd5c4mfVqLLnfq5ueD99MJxJRGHh1Ea1ytWi1AtFoLMFfVCLFOP8XOthzIITbE2XEuFJmTk2ifx89kgTf/OjlvSUuFryaxqcr3Pj8Mhf2MlBQLFFdE+Xiq4pISBCprI5S64hiT6wPQHRo7eP2McUs+jwLQezNyp9if791SkzkRhQUwoEDbPy9HINVxmAwndO78W+0h+dqCwESE1PQaAQ8LnC5FSIRASdVBJXm6M/ozDFGklixsoCRwxovcPhpg49QWOIgOwipPVw3WsuTky3kZGto01rFtHuOkeaJVYBKikSx+hA92sP1Vzc836rVYSzhdDrL5+GVanBn7qdzF4GTBSUYjrUiWznNrypAcjidDMXLbjZiV1LoEhrEpId+R7RIpGZoz/qZl5SUEEWi2nyEu29X8/7i7ZR4kgkRjAVEzwh0KsiIjRRO/QlBECgulVi0NITR2xoRkSA+wtQH7Yo5RUs6NhpATacZu8mnlb8fhyMu3pjvZsa0+jjGJf2NfPOjl9tPJ+Yeuc/CjddJzF98nOMnZPYe9vP1u0nMeddJKBzB7/efdfV3WloaNQ6ZiCQhywrHT0WYOS2Jz1d6ufn+ckZfbmbH7iCfvlvf3ZpoU6HXqXjswcaDaVptbB0xGUXmf+TmtuutDfaRkYjCG+8EUSLqvxWci0SgbSsN23YF47jp/8TvO4M0z473ebRagVHDzcyd7zjr+WCxWPDh5fzuOp57rYZvP27YyeDzy3zwUZBEZwda0YKSpHW8Pze5wbUn2VW89UIK906tpDhxKzmOfnHPPayEOCUcYORohQ/eyCUahYNHw0QiCs0y1Dz/cjm4dVw9voKfV2TU7aWksKrJADyAJqrH7ZHrujHziyROnlJQAbJ8br5CU/jHgp+iKDJx4kQGDBjAhg0bKCwsxO/3YzQaad68OQMGDKBjx47/1M81iezsbLp168b8+fO56667AFiwYAE9evSIa7l+6KGHGDduHL179yYajfLaa6+Rl5fHtGnTkGW5jvPEbDajVqspLy/nt99+o3v37lgsFoqLi/n4449p0aLFWWcnzwaCIOCqUfPSG072H4rw+KREcrLU7D8c5vHnaji+20S20pYDbCNZyUAn1BsG2VzLxRc2zDwMudjIkIuNfP+zj9+2Bvhpg8LFfY0oSmzD37uHnhpHlF37QlzQs3FDc+BICJcL9IGUxqN6gNaXQnFxBXqdwG+rkqmVK0nLCWE80YNy43bsqefG09C1+0WI4VWs2xRjRZ43x07PIcXc9VAlHo/C2i+yMRlF1m3yU1wayw7aEgQG9au/h3Wb/Bg92ezYWwE0JGx+dGIiV99aSjiicOVlJkRRQJYVvlnj5ZV3HLTINDH8Ki/J5RdiEEwIihBT06MH+/gdraJDRIWCTDrNySU2F8JKCIGGbUNeXOTkaCgsLKRDhw4Nrqcx7N+/n9499MyYksQtD5SzcE5anXOuKArLV/p4f4GCTrbz4pu1PPmQHa1WYNVPXt5638kN11gYdomJNi20vDbfwZGTYSb+pRIMoP8Feu58pILVn8ZvcEIhmRvuKcfji6LSyshBuUnDFQyI7NgTiuO3qvssKFNcKpGRFqMaGNjPwNdfLaVTp+fPahwOHdqDBwfdWkCXjlqc7mjcYuP3yyz8yMtny0N4PBCJSoR9IqmBLjTLOhx3rpIyib2HQpiNIkMuMvDFtx5uvLZxh/Gb70JUUUoq2chEkZHJFHKRlSgH2UELpQMmwUJUieJI38WuFWlxrfV6vchz022cOFXDoR8KKKeAaETmz7xQUqKKE/mxbHXv3r3p3ftvJLbPEf92e2g0WogqNWSmaukzrJTRl5sYOthAaXmU+e8H8RdkkOJtAwJUqPIZMgRS7HsoXhPC4IwPjttJ5atv9vHEo3KjAg0vvlWL2Sgy4IoyVNooXy/JiKsWNxpF+vUx4u+gYt+qEuyRhi0l5YYjDLwkdm6NRkBt8VGc+z3hgBopqKZNO4W3nrMy9mYXgvKfNyhnwuN3IwtNiyRFiSKiIjXYFkdtEbOmJbFwURliSS4KZr4+oiXGCAxDbzzSaIV2dqaG68Zo+P7tMpJOCwfIShTZWk1mmppwfoh0X2feev9XbrrW0sBZOpkf5psffPz+fTOMp9+B8zrqGDrIxCvv1PJRlYuTngMoKCSSipcSvvpyIT16vHvW42A226iudfD7zgDvvpjKlTeVMHK4mRuuthCJKHy5ysuh42GWvJGGLUFFVW2MdP77tT76nm/AZBTYtT/EFZea4kj8j58KYTSA3SYyc04NggAXnK/n541+Lh3QMNEy5BINHy47QaFQhaGmJRpFR9hSgWQvYdkriXz4edOCbl6fTH6RxPyPnEQkBbU6VuVytllrRVEQZTVmIYGDyk5a0qHB58Hkk7z/RkqDZ9SpnY6pD9jQ/qWtNTlJxaynzNwzuYLnHkvmqmEJRCIKS7/08fI7u1n6bio9ztPTa1Al5hMXYhfMdb6AnVT+UDYSVoJo/yKyqM2GSJXCqaP5NKPVn11ocYj6QGfT4fedpiqIRs+Z7+s/4d9uCyORCCoV3HtrIk+9VE1OVkwNuuslhaSnioiiwMwpSTzzaBIffObiy+88vDg9hW6ddUQiCivXeLnmtjJym2mYen8ia3/188FnboZcbOCFN2qZPEMiO1ODwylTWS2RmqwiklxIoCIXZ+oetizNbMBf2LGdjjkzkhk6tpQVH2Ty5vMpXHdnGXNmJDN5ZhVen4IkKbRrpeW9OWk4XVE+Wu6hoFhCo4FX33XSo6uO33c2LdrWGPx+HyqVQrDdZha/ZOGCntnIssIN95Tzx71Bpj1gp1mmmr0HQzwx00On6AVNVJnYOaUcIqpEUQkqHCFP3PxUFIWvV3tZvznA2FFW3lzgpFWuipvHWCkpizJxaiUjhpgYO8rCks/dPP1oLJHSuoWWeS+l8uTz1ezYE2BAXxPzXooPUK5e5+Wh6dXodTFezow0NXdMfOocq+DDZKSpGqVyAejfR48oCix5M61OdRfg2WlJ3PpgBYpCXODzTMyYksTYu8q49o4yHro7kW6ddRSWRHhzoRNRhIObmlPrkJk4rZzisgiLPnXzxkInobCCHFWQogoud33xy/7DIbIy1HGBzz+RaFPx0N02Pv/Wy1WXmQiGFFq0aHHW4zBs+DV8uvAbCgrqf6+0PEq3Ljpa5Gh46alkjp2M4PLItM7VxKqqlrvp1lnPvJdS6woK8goj3PFwBf5AlKpakYNHQzxwp40V33lZvc7Ly+/UIooCl15s5PMF6Rw9EeG7tT70OshIV/Paew4WvpZGu9ZaQiGZl952cOl1xXzyTj39iccr8+PaI1SXnyCneUtSU5IIhtUY9DJalZPVPx3B73OzbkU2k6ZXERYaF537P8W/3R62b9+eH1fL2C06km0iF/VVU76xHfuEzTTTNsceygEUgsZKNm73cPSEpUFhh9sT5eW3nUTciSgoaCQjRlOEnOzY/urSAUYeSSjD625OwFBJIDGPCVdrOP90FbEsK/zwi5/5Hzk5dkymskRDK6k9HlUNhm57+GlZMoqi0HeAqz7weQaMgpkcWuNOOIEnUkxLTz9OadcTCjVNm/FXCIIUq85U5/HFMiNZvm6YSCCfo1RSEkeRZ8CMF1eTttajOLHbBVRRPZVKOQWnhQ01aClR8sigOQF8jXa8xa5FwKok4sdL60gvFn38M81zVIwfG/MVr7vKzNCxJQwbZKpLjKWlqHl6agI/rPOhWhli/kcuunbUcuJUmJUrP+eGG249q3EoKytDkmRkWeTr1V6+XOXBbBK5/FIT148y8/vOIEUlErv2heL4sssrJXKbaTh6IszcBQ4KiiVUKrCYRe691UbzZmpqHDGRyuvuLuPlp1Lq3uWT+WEmPuxCXdABnd7FTxvcDLukoa8YiSgcPBrio7fTuOneCuY+l0Ln9vV2cN+hEBMmV/DJvIbt3K1bapDPIdgniiKCKOOoEdh3KMy0WVVMfySpbu3OL4pw9fhSQjV20mlJAB+dO6vi1qYzcVEfA4k2FV0vDLLhl3VEyzPQRCwEdNW4VVWkpoZYNDdWgKJWQ7tWGoaNrsZ1uDndIy1RC2pqDpbSc+Ae+l2oomdXHTWuEGlK03EESRXAaoklMLbvDuKrNqJDQmsI/2N+4T/rXQIdO3b8/0mQ8+/w4IMP8sEHHzB79mwAevbsyR133BF3TGlpKX5/LKhWU1PDzp07AZg6dWrccc888wydOnVCrVazf/9+Vq9eTTAYJCkpiR49ejBmzJizVqg8G2g0mtj2NKjnu88NbFsrIam8hIUgN47VM/46kfmLNpPlkDhY/itJoRyS5WyiRHFFPFRUWWiW1TCD5vPLHDgc5Pufvaz8MKuuUuaqoWZ+3ujjmZeqeWuhizvGWRsEBiIRhQ8/d9O7q4kff2u6bFsSg6Qki6hUAoZoAtaoQE52KcfyilCHLahU4XMai8GDhzJ75kP07qHl0NEQ7yz046uw8utvPvZuyqjLwAwdVG9sXn67ltXrfFx5mZlwWOHJ2U6SPYOoLPSxa18wzgGEmIFr0VzDpOmVPPasSILBgM8jUOOQUTxJyLva00ywgxDjSQWBo+yhBR1oTRcqKaYD8cTsiqJwnP11pNhn/v0kB+iWpDqrzOyfmPf2c0y5J5HO7XW8+VwqQ0aXkmRXkZYqUlYRRYmKIBrQVDVj09YK3n05ld37g3y03MN3n9S3QvXqpmfsKDOTplfx7Y/eBqqgdpua60fp6DO8kFHDzXTvouNkXoTv1/qQogozpyTz7Zogh74vIqMR0aegEiA1ScXjz1Wz4oMMbAn1DrksK0yYUkmtQ+KZl2uZfK8Ni1nEGWzYFtQUwuEoiibA0CEJbNkiMePnIKmJEVS6CCOGa1i7Lgz5bbFHckgQRIKKnzyOUEERG7d7gQRqHVFumeCg4JgOtTsVNGE8eg+BiJchA4ykpcSbxHcXuyktl7BjJ0NojkupwYINgGyhFVbFTgHHaNkzVgHVt3VXPv668daHrudnUu4OkhbqRoQQq9aL/LpD5MTJYjp0PLtA+H+Df7M9DIV9dD9Pw6pP0rnu9nLmve/l408kNBEzuZELSBXMSEQo4gQ5PYv5dGGsGqDv3iqijtiG9k8IgoCxrBNXXn+IpQsT66pIQ6GYCM3hY2FsRj2VZRp2bYkPYP8JrUbgznvMPFxwmMpDPuz+lqgFDSElSG3CEbI6VNW113m8Ms2z1XzzURal5RIvvV1LYoKKjz4LUFGp0Lt/z7Meh7KyMuw2gRAFUNu44Fq17hRaMYIlYGfP3gJUKlBrFGoClfSkfX0rmfkQY65punV/9EgDq5ZWQG0mUUWixL6NF6abQFB4YvcJmkU6UV1i485HKnjr+dS6cQoGZW59sII3n0+tC3yeiUcnJvL1ah8qTQqaiJUj7EIlhCkrLTrrcVAUBUV2ohLh3mlVJNtFstJFfv7VDwqoVHDlUBOzn6iv8rznFhufr/RSc6AZn5+opENnmZ+/ykSjqb9GSZK59o5yhlxsZNJdNnKyNRw/FWbWqzXc93glb81OYeigenu5ebufOx+uJD1Lxasz1EybuZfB/cxc0EfN8MGpqFQC8xY7m6zUX/Cxi7GjzLy7xEW7Vmr2H5HJz88/6+CnJEmISuy8EUIYhNga6Fe8uJIPEjbUMuxSTZNVCDdfa+WqW0q5YZSZb3/y8fOGAGEpyoEjEbb+kF0X9NdoBO66xcKlg/Tc91glt1+fgFCeE0eL8Cda0J4j7KHLX6rhRSNUlFQhICLRRPA+AqIGrFYwmGHPnj306dPnrMbiXPBvtoWiKJ4Omkf45J0MFn3qYv1vPtq3VuMLwI/LslCpBErKJFb95OP7pVl1LfEajcCYKy306KLjqptLaZWbyu87BeYtdvP4JDtXjzCTVxhhwccusjtq6dDazKS7E9l3KMS42zfSPIe49sUzceVlZma8UsvVt1Qwb04SndppGT7YzPDBjVVaaXjyhRq0GjhVECYcgYNHZFzO6DkF/XJb5BKWjrN+VX2SRaUSWL4wk01b/dx0bznnddTRpqWGFJsWlbfprY4eExFCKIoGS5aL+R/LPP9GLSnJKqpqolx4voGvF2eg04ncPNrK6DvKaNdKy6UDNIwfa+GJ52vILwqz92CIH9f76vzRNi21jBlp5vipCPPnpDagJxgx2My2P0LMerUWlUqg1qVl0KBLz3oMAGQp1CAgfSa+/M7HwxMSG/i9oiiw+I00eg8rrKMK+CtSk9VYLCpen5XCB5+5mf+Ri+LSCLfdYGX82Fil1Ibf/RgNKrb90ByzSeDRZ6pRq2P87hlpah56qpJvfvAycriZrX8EGXJx0+3Rlw4wMntuLSWlEfwB+ayFMAH+2P4HuUoHftm4n1Aoltxsnq3h2x99rNvk55V3HLRtpSE1ScXLB0MYDSLFpRF+/jI7zka2yNGwemkmF48qpn9vA0MHmmiRo+Wma618tNzDtAcS+WlthDfnBZj9so/uPaBdaw0Hj4TZsDnAig8y6uaxThejlOreWctV4yoxGUW0BolAUMZoEDi/m4H9h/dx8ICC3Sbi8spkZ6jJSoNHJ6aRnqpm8r2JPDLz2FmPw7ni32wPnY5KbrvByvdr/XzzSQa794e4eW8+57n6U5iwntz2xajVMOEaHYuWqXngiUquHmGOVSfrBL790cfsVzzY8i8kh2QQYpoNn362hbvHh+nQVktldRR0AdKGbOOKYXpuvDaZD5a50elibbk33lvG8SMCYacNc3VLElBTQwVyWh57Posli75b60XjaJp7MV3JRbDmceXVZXz9oQ/JbUKV9fc0AmfCZkskTAi8SeRIF9aJGLVWurCPLegVAzYhxrMpCiJWxU6RcIwc4qt7ZUXmuLibrNJOpAnZpCthgvjx4KCCYiKE+YNfiQp/n6iKEkVARCfo8dWYeOaZCK+9UUVOtgqHK0p1qZmLRxZz6/UWrrjUjM8v8+6HTvYeCJGWpsLtkpk1NYl9h8L8tOaLsw5+VlZWotGIPPtYElNmVtGxrY4v3q8XWht9hQWHM8r1E8qZPye1TpSuVa6Gz752s3qdn1eeTq5LzpSWS0x/sZrKqigX9TVQVilRXBJh+LVV2K06RAFCLiOWqvNJFGyEw6lMeXID3b/Vxe0jFUXhseequWygkQ8+9dC1k47JM6rQaARsCSqqa6KkJImkpapRqWD3/iAd2mjraDZ+3xFE1YQf1xTUgpp9e8Dj0pBfLNH/yiKyM9WUlkXxVhgpr9XRjljRiIKCXt/0+WPaJwL+oEzzNhLOlHwsZoGiUokB7bW0aWGOs6FPzHLjP9CB1EiMz1NRFATUqMpa8t2Kco4c8zJurIl1HxaQEmmY4HJRTa/eIhqNQGFxhJsmVuB12FBrIqSmCucuDNrUGP0jZ/m/DGazmQcffPBvj1m+vF5cIDU1Ne7fjSE5OZmZM89RmOG/QHV1NRp0JKb7wKEivfoCXEoN5123jxnTYtVh159W9ZUkhRWrHDw4NR+NNxWXI8or77j4fGG9o+NwRnnyhRqKSyPYElS0yNHw+OxqZkxOqsteDLnYxIKP3Lj25zJiTBHz37DV8ebkn1aKnHBLAt/9EKJIOI5daVxhN5hykmuuNDD/k1oyIlmIpgjnddRx/EQJpuIWVNfmndNYqNVqhl4+nlVfv8/I7ZVEqpKRwmoyO/txuuVG25jvGJfA/Y9XYjKIPDHTQ+kpPamCkdTqXoy96ydemB5rM1KrBcoqJF5+20F2hppXnk5hypNuak4Z6EZ/TDioTd5DpWYLJRGBQEDGYtBg9enIbCtRVb0Pd0TAXSuyTfqZXKU9Zqx4cVHICSKEyaF13XWFlRAn2I+ASH4eZGU1LEVvCoWFR0lMiC2GOp2A3S6ybGEqFpMKW0Is2FxeKTHsmgP4PSKRCLz5vpNXnklukM0RBIEXnkzmurvK4oKf0ajCrn1BDhyBu260EggpOBxRzu+mZ8p9icgyjBxfytvPpzD6yFEcJwwkCvUcKUElwKmEjZhrBZRCO30uLWfk5ToG9jdQVBLh69VexlxlYcmbaaz91c+YO8uoqony2PRRZz0OKSmpJCcLvPtekExnL3oISVARM66L5/9GC6VnjHLg9C3rBSMd6MEBZTt5h7Xs3BNk4sMuNEfPJ/NPXqAgpLg7cZQ99OhfyW0367l8mI5aR5S35vspOGSig3NoXYZKQCSIv+6arEIiHemJLff06aLw6/am7yHtjMTeroOx/7pq1NQ6j571OJwr/s32UK0LMOU+G8++Vkv7dhpeey6ZZ553s3a9i0OeLUQkBUEVxWCJYDBrOZEXoUNbLZcNUfPVkQIylXhqEJuUiWO7yEVX7aB9WzV6nYDDKXPDNRYu6W/g+29FjAah0cAnwNBBRr783sOPX6Xw+ddVLPigCLdfICkJXnnQwKdfRes2v+996GTc6FiSIzNdzRvPpTJhcgVrVolo9BFSMs5e/C8QCKDX6rHa/FS680iV4p0Gj1BDUttKfF4Ff56XjAzYuDWITU6hiHguXx9uAsGmM8n+gIxfXUt58jbUNjdznjRz+VAj0ajCfcYCDK5EMmt78+03a9m0qYxWzXWoVAL5eQqCRl2nBvpXiKJAz646fj7qJU1qTaKSQm24hJTUsxfBCwaDGAzQrrWWA0fCRGWR226wcTI/Ete+fibsiSpMBhEtWbQJduPkrr1cMqqMhXOTyUyPtdBPnlHNrWOtPHxPfSVom5ZaPn4ng8dnV/PAE1WkpdQiRaGyKkpWhopvPszk0RlV/PJbgNeeszeooJo1LVapv2BOWp2jrSgKX33vZd5iJ5f01zPsEiMrvvNiNMLRo4fPWvxNkiRCchgZGREVESVMiAD+1tv47H0b1TU2du5tXIgEQK+PCea071WO3qBwx81mAmGJC3sZG3BjA+Q209Clg46FiwOYvc0araKzC6lUKMXs4BdaKp0wk0AALyYpEa1OSwvac5Q9tKQF/EWYQjRDJCSBSsJiEQiFmr72/xP8m21hbm4uiizz0lsOLh1gZMItCXyxyos/AK/NTKkLYC361MUj9yQ2GtBqlavl/G56vlzlYd2mAFu+b1Z3XOsWWoZcbGTyjGocrphk9XkddSyal8jbi1xU10T59icvPp9Ct846+vfRIwhC7PthHSmV5zFpQiERo0JNbbRJ8URRhNIKicTEmHDlDVdbeGGup9Fjm0Knbq0YNmh7o0mWiy4wMn6slbatNFxxqZnvVlU1aP88EyECyMiUpPzGB29Y6dlVxxU3lfLqjGSS7eo4miCDQeTJh+y896GLpx6xs3qdj5wsNe8sdvHrV1lMf6mWWa/WMuwSI8GgwvJvPdx0rbVJkYt7xifw7Y9e/libw12P1vLVik+4dswtZz0OySmJHD1R02S75fJvPSyb37g4hEolMOBCIx8td5OcpKJ1rjaOozgUirUX5mRr6mzrgSOhuor2SERh/oeuOkGjr773kmCNCbr9iRefTKbnZYXsPxzCliDi9TW9yfb6FE4VRNhzIIRKpbBr1y569jy7BGFFWQUGzPjCam59sIL3X0+jfRstew4GqaiS+OqDjLi5sn13gElPVhEKKRgM8dek14uMu9rCux+6uOgCAyt/8FJYLNG3m4k77wjTInoeudgJEaR01wmiHSvo00PknlttjQaErhxq4e33QlTuaImp1yF+Wp5VVxigKApfrPLy9WovKz/M5I2FTn7c4Kd/n9gampaswutxnNUY/Df4N9vDn39azqC+Co9MjPEed2yrxZxeSb77ECnV3TmVv5/77zHSu6eW+Z8o/PBpFt/+5OPBJ6soKpUoO5xIM/eQOB5Dg2CifaA/90zaTIs2UXx+mZvHWAkEFT5b6cZgFLj4AgPzFrvYsz9EVZkKTWEHUiP1a6JeMWJvX15XjR2NAnLT815ExOOVmfFYAn/srqZ6o4na6rN/5sGghA49baQe8VRFgpouygWcYD9HlT1YNWZkdRBLUpBINMqBqmqypfbo0OPX1lAoHCU5lEsiyZQkbSEp20+3DhoKiiRCx2XCFUFSUwQGD9Ww/dNy7EpDuyIrMj7cGDETVaJIhGnuuRCDx0ygIIIJFUFNMRdefoIt22P0LDqtwGMP2OsqIfceDDF5ZjUudxQUucFvNIWOHTtiS1Bx5WUmpj5bxUdvpzegeEu0qXj+iSRenefgrRdi+9ebr7Vw5S2lbF2dg9lUbyMy09W8/1oaF15ezGuvB5jzkpmnpyQx8550Uqrr9/Z/PnetoMOSfwEXDNvAFYOtDLlES2GxxPc/+whHZPwBLeOusWI2Cfzym5rVP/uIRqM8OSmRybOqCQRlPlruPi34FuLCXnoeuCO2PgQjZz8OEJtzkcpk9ETYta+U9V9lM+1pF/sP2/DjxYQBDTFbr8fI7r2RJgPah4+FMRoFDh4Js/aLrLgugzcWOigpr69SliSFNT9FyA5ngRBLxh9hFzaSSSQFE1ZO7T/JqeNeFNVhpIhIupJTR7dTSyUFxl30smkYel0ph49FsFacR4RjGPQypWXCOXUE/B3+0eBnNBrlhx9+YPPmzZSWlhIKhVi2bBkA+fn5/Pzzz4wYMeKcFL//t8HhcGC1R/jw7TTuut9FdXUZlabD9LXILPrEzdBL6olj1WqBsVebOVkQYvFrKsRICtu3VLPoYw+332TG61MYO6GMWVOT4trZi0sj3P5wBW8+l0r7NrEXYOJtCfx/7J11mFX12v4/a63dPd1Dh3SnpICFioiiIBYeA7sT44jdgooKKAp2o4KiooCEktINw/TeM7t7xe+PLYPjzCCc4+8973vk9vK6dHastb57ref75H3/48daor/0ZuxZ2zC4/CRJkvRbCCHzxltRKn5piUUNc4CdFNOmHn+a276Nk0/TePODIImIDqNgokquZPvuBE8/lM5Ndx4kWnv0rfyH4HMHCVa4SBKjmBwcpBHfks/Ik3dz+hiNx+531ntgM9Il1m1MctUPGtUBkXSyU12bpJQkK6oUxlxSjiQJ2KwCkyc4GX6iBVnWuPMBPxbslLhW0evEKPffZefbZRJfLg5zxaR0crMlbr7Pw6B+Zi4935kaLf86xHufhRjSdzf792v8uDrEyN4munQy8cGHq9leIiAoehKkul470ousE46Ow+QQEgmBZasjnNDWwEPP1PD689k0L6pfFc/N1vH2bBdjLq7kvc8CuGuUuoD7j7BaROy21IZrt4moqpYar0lqGAwiaWk6LHGNL78L062jwvATzej1Ajdd6eKdT0L88GUmJ49dz64KHUrQimiK48iKYamxU1iWIsHW/Bofv7WKWDzEoP5mPp6TX+d8jhpqRVE0rr7DzaBBR6/qazJKuCt1dNH6YxMOc7TIJBE0qY5r9Y9oTSd2BX5lzPm1pEVbkv4HQnRBEGindWNdYCmLXmrDV/NqiSaTlEXCdPodt41bOoA/+1eSfj1quH4wFVgIAc1HpzFbmXaPC00TmPtRAbv2Wzh1iIf2rUKUVYSZeqeJbGM7pNZJrBYfK37agCcQJ83511Sz/tsgiXEiUSO79iZ568VU0WXOixmoqkYkqiGg0WPEQbq1tbJpb5gXZnlZuTZGIq6iFcQIlDlwaIeVvmUtSSBjB688mUW/XkZkBSxmIUU3ElAIe3SIhQF27knU4yvTNI1fNsRZ9H2YLxZHUFWNW69O58LzDvNdffNDGEkSyEyXeOqllLiFP6Dw44ooJ7QxcOE4O/fdksHiH8q49SInr7/3y1GvQ0FBAYmEFU3nofvo/fy88iA6dzNQJNSsgxS0DvPO6xk8NT3EjBe3Mn1WhPkf6DCHOmAigp8aXGSiaApJk493P6XR8RyAl+f6eeifVnp2lWjZ7HCBo8arIJmS7PftIMYG7LE0WlYMIFGeQEOjAAOVxd8fsSsgFtMIGcuoxkB2uJCYEiEj8+jH+oxGI5GIwubtGi2bGVjwVj6eWoWvl3ia/IynRiEaV4k59mEN2GmldmXN5gquu7sKRYEhA8ykOSWunexq9PN335DOV9+GsFlELjzXgdUi8vWSMA88leoOO1iebNAxDqnx8hemZXPtndVE4xrFBTrKKmVO7GNm8gQHHy4IkZ+nIooQicAPS77gwguPLvFhMplQSFAm7CFHK6SUPejzqvj+4wxysnTU1Cq8MMvHLVc3pHoBWLU2RnamRI0CP3+Xh90mcuO9bi4c13THydABZpYsCTUq96VoCtWUEiNCnBgl7MSMFSNm8mvSSc93IelBSHbHQwVWDnfCCGbQ5UJFeTVW1Ul5uZ8uXboc1Tr8nWCz2bBYdZzY18Tt//TQr6eJfj1T6u9dOhz+VTZvT3DHtY3/7pD6HV983c87M/MaJOUEQeDhuzIYc0l53XPc5QQDP6+LcuVtVZx3lp2ifJHFP0aY9mwtMx7Nwm4TUcIWcoQ8MmN5BKJeTj/3F1Z+m93ADlRWy/j8KmnOlCjhO5+EsFpE0tKOjcMrGvUwdHTTflSf7iZW/BJl9EiYeL6RuY/uJyvZUGglogUJE0DoupL5Tzjo2cXEul9jDOhtJje7cf9pQG8TtzxQzdpf44w93UazIj2nn2RlwOgyzGaBQX3NnDTIgtkkEAqr5GQ3vbdnZ0rEExqz5gd47el0Rpz3KmPOnnDUo32t23SlunI3r78TYPLEwz5RIqHxy4Yo+w4ksZibTrykOVO0UYP7W/h6iY+SMpmn7s+kbSsD734WZPTI+t27DptYVzj7dmmKK/9QguGtDwK88UJ9cT+TSaRlMz29u5uY846fKrfCxHMan3p65S0f23el9pKMNInvv1981MnP4hbFLGUNZoOegX0E+p5aQt8eZkIhjbnv5TZIkvfpbubKi5y8/UmQi89zMPf9AJ98FUIUhd9oGvSEfCJfLlCIC1GumORg3iw93ZSBdfe0CTOmYGe869JYuH8jLz7e9DTFwH565uzezoq3U8J5igKLlmaxYq2L8ioTmkGg/cBPsdlE3pzRhjkf5HDqUDc//RzAYm36Wf47w+2u5O2PEix810E8rnLyWA/Cns7YtTjljg1kakaemh7g7U80DpTKfPFNhPFnpXhpB4xwUxzog9SIfoVJMLNpq5577zQzckj9BpHr7nYjCCnhrnWbYgRKnRQmi+p9XuYwdzxAv54m5PRyqGpNY/DqyyksTj1Tt99k5fyNXpKJIwtO/R4lJSWIiPUo8A5BLxg4gZ5sEH7grXc1unZ04HKm7qdlqyKcf9lKhg200qWzxJzXBfIqm1GRv5T33nLQpcPhKZQqt8yoc0uYMNbBZROcDFmyGWuZq94xZU3mV1aiorCBn5BJoMdEiAABfNhxEdf5MbffSTiuMv3RbFo1b9jd3bWjkVBYJRLV6Njt6Lngk8nUVInXp9Ky2NBkR3zPriYm31RFWYVMQZ6O3fuTnHuGvV7i8xBEUWDqzencMkXPczM8XHe1FaxB8DV+DhIS8fJcfn6rFcve8xMSamg3IMyNV6TVazbq3tnExHPsDBlTyvOzfMRiKj99XoTNdrgo8tYHQfqdVkrvLhZ+3hhp/IBNQBA0EloCmSRWi0huto5vlyRJx8EJQk/cWjle3DhIQxREdDWFPD/Tw41X17fNsqxx3xMeyisU5r+c24Be5fKJTk69oKzu/70+Bb1sRRAEFE1mG2vpSB9Mv7tPssinPLafMH5K2Ekpe5E0HXGipJNN60g/fnlDxYAJO5XUUoUqyPQfKLBqpUZhYdNd1MeCvyz5mUgkmDZtGjt27MDhcGA2m4nFDo9IZ2dns2TJEmw2G+eff/5fddj/OuTl5WF1Jdm4Saa2FkRqcISb8/5sD28S4cnMCF16yLz5SlpdW3SzIj0xeyX5tX2orhWZ8bDIi69WkZGtcOUlzgY8noX5emY9ncOdD3t4++VU9cagF4iKAYyYsXv6gwdKtT0kiZPWKsqaVXq6JFuRjsYBdvKL+C0ZunQsFgHFVsPpp+qpCcY5sEVFVUQCeOjdX2HmEzlccWsVzZprVFanBLCOZfTB5/MiItCXEYi/jbDacUF1Pove3kSzQj9TLj+cgNi2M4EpnENusA/N0djCL/g0D0kS2G0C113u4rrLXQ2OI4qgF/SEdV7OGqvw/MNZLPo+zK+b4yx4Kx9BEBg3uZwZj2bTrdNhJ+e6y9M4Z7SdCVdVIEmw9vuCukD43ptTo6Cjx3uoXNMKr1qL3+Dhmgm3HPX1A2iqgTlvV7NuU5zN2xKNciZBin+ruFDisRe8dZw1TcEfUJn3UYBIROOLxanK9usv5DC43+Hg98qLnLz6lp97H63hkXsyGdLfwitv+nE60nn1hTTmfxTg0vNFRo33UFpmoUf8sPqfIAhYskI8/3BWo4mQU4ZbsVk97Ny584jk6r9HZbkXHYZ6iU9IJbZtNE0jYBIsKJqC6neSTctGu5YEQSBNy0LSDGQEOiFrSar5ic3iSnSChCtdpVU7leVzC1n4bYypd62moLZv3fWqEVA1jR9WeDDoTPywOo/dByw8fscO0pyppP9dD1bi9dpQfC6EfSIFI9NoZu1NlbgcyXhslBB/F4TDMq++FeCO6+oHAKKYKl5Ainh+0XcRBA2Wr46g04ksX1CMJMGVN/7K5g0iiVoHcaKkFYR55QkHQ37jBf79k7Rhc4IRZyeYdJ6LR1+oZc5zKTGYZFLjshuryMmSmDzRyZ3Xp/Pjiiijxpdx3pk2unY0Mve9ABs2x7FaBfqcXILRKNChrZ4zTraTnyOxZmOc8VdWMOUSF0aDgNcnA0dfzTUajZx8+qks+eFNZs1Io6ZWYdGSEhIJGDLAROsWKUfVaFIxYiYegZpEEituWtKB3WzCpFmQSaL32fj6ywhnuqt5Z3ZmvS7XJT9FWPFzlBZFek4ZbuHXrXFqvArJpMYt99fgrzSTRQ5xIuRQlBL3YT9+ahGRsAWMrFoba5RHTlE0VqyJsmttEe9/VstD0yqwejJZ+u0ybrv9tqNaB1mWEQSB00dYOePkVAd/braORFJrVKUZ4MXXfaiqxhvvwOVTluM60J8iexa1vnJOHW7htinpbN1ZhV7feJLAbhPJzNCx8N3DTteYU21s2Bzn5vvdhCMKq9dGG4guAbRvY6BfTxO9upno3c1U16lfViGzr0Tm0gscTLy6ggduy+DpmdsafL4pCIKAYExiKNpNyV49iqoysrNYt/dkpEtkZUgsXRllcP/6v4Usazw23csZo6wkElpdkGAxC/j8CtD43uEPqnTvDsv27SE72g6DkHp6wlqQ7awjlyI60BMNjSoOUkMVLelIcqeEcQjYB4O0IZtqYT8ANWIllgwTad3NIBoo2XWAtGg25fHwEYWC/q6QZRm7TeTB2zP55KsQ9z9Rw/cfFXLZTVV1yqgATkdKaKWooHE/q7RCxh9IqbY3BpNJJD1NIhhScdglXnw9wKTzHNx70+Hi4sghVsorZS66tpL8TBPmqk51rzmENEr25vD9sggn/W7MWdM0bn3QTWW1zM6VzRBFkWEDLVx3t5tGiWCPAKcziyq3QscmXIeKKplvfgjTs6uJjh10lBm2QdJIppZf54+END/lGauxaFFK3RI//KQnK12islrBF0h1vgZDKi+8EuTjTxOoiojTpTJosEDLYgPzXsqt67Y87aQUf/CwsaWcdaqVAb1Tz5wgwLRna7nqIlej57lyTZQRg8189EWIi861069HiHXr1h0173cyqRCLpQSMtu1K8I8LHSz4JswX34Tp08NEQZ6On9fHGxXYgBTX3EuPZddRwBz6Tadc6mT+h0E+m1u/UeW75RF6/dbZX12jUFRw+B5SVBrtGjcaBPr2MHHyMCt3PezhhVlerr+8/n6+fHWUPb9NbXhqZLx+jWTcd1RrADBk2BAev/8pmoVdfPJVNUs/LeTxGV46tjM0OcVx/hg75/2jgm9+iDBsoJkPZ+VhMokkkxoPPVODxy2hJvTIaDzzbJKOSp9Gfdm0ZCG73FupcifJyWrcdpZVKPTuqcdsFkkkBB5+qRU791lx2GTMJoVYQo/VIvL0A1m0a6XwzOvpmIxJHnt+Bzff/tBRr8PfCVXuGD06Gdl/UOa7H+OEt7cgS8nHgYIldxcTLhBZtCRFP1DrF7hzmoesTImhA83EYwL2RhKfh+DUWynMq2+TJElg+iNZnHx+GblpBuSkjOiun/hUNZWI6Gfp6hCvzRMYe5qNnCwdnXvI7FtcgVOu3y2Z1BJUmLYx45pU/FJcoENnUGjX+ehpsKxW829M7qnv89r2kHRUIgggBTNwBdqQniHSq5up3rMwqJ+FPn18PHK/HZNJ4O05emrtO3nqMUu9YhqkeDm/mJ/HHdM8ZGW6+ORdF2MnLiVanoFDziVKiDL2U0wbZJJ4qcaOiwRx9rCFdLKpogR7ZohvZ2dw/b3uRhOfh9CquZ73Pg3Sqv3RJ/1cLhfBkMrm7XGMTfBXHkJuto5R40u5+mIXiqLRs2vThYtunYyYLEkSUR0/r4sRtQVQvJ0bTZzvZzvFtE414iQzsWu5BII/NKCYO3QOd16XxuYdCYoL9XWJT0j5dxed52DRtzFWLZPQpx3b2LvVZMUfrUEDJFHg+2URlLie4t/4gzPIpYRl5GnNMAhGMoPtmT19DStX13DrjVbyc3Ss2RDl5bl+TMbUdMehaeB6x7GI9O5m4p1PAlxwdqoxQBZSUzuVHCSf5vUSn4eQLzRnnbaUPLGQkOMAUZ9IL4aiQ4/HsotERgnp6WCKaJi94PcmOGVYGitX+o9pHY6Ev4yA4+OPP2bHjh1MmDCBV199leHDh9d73WKx0KFDBzZu3PhXHfK/ElarlWhY46mH9bSpGUlroROFQks6CX3oQC88Ho0937fmgsmH2+LX/RrHmZ7El7mZWqrJ8ncmffdwykpEzj6tcYW74kI9iYRGMJQKwN95P4Y10IxKSureY8aGx7CPqto4OckUf6UgCDQX2tFLPQlLIpO4EEZOCny7PJTqJgyrXDzRiLdwNXNnpnh/5r+USyyhomoc8zibt9ZHW7rWJT5/j+xgR2bOjnLgYIIHnqzhwikVTJpSBZ68unNtQ2dK2I2bchYtOWxIf9kQY9QYN606pf4dMKoa/OlkZgs8dGeqM/CZmV4evTcTQRDYvD1ObrauXuLzEPJzdYweZWXk0BRnpD+g8PSMABdcWsttU/08eI8dLbuUODHCDi/DTxre4DuOhIryKDW1KiMHm8lvImA5hHBUJZFUKSlNsv9g4/xq4YhKMqmRlSHRpYOBe25IZ/wYe73E5yFcMcnJjj0JamoVarxKXXUsFFaxWUUK8/UUFxhwKFn1VQU1DYddaLIDTBAE8rJ1fPLJx0e7DOh1BsxCw3PUoSdO/ftK1VQCWi0+rYa4lnpNQ0M6Qr1HjwGFlAL3PrZRTBsyHSYKdPmIxgSfzU2NTp1zpoX7p2lUNfuOatcGygzb2Cj9QGn6CgwGjbMuLufrpen06+4jzSkTCCrccr+btm0kFnxhYOjl2/E6fqWytIKMFi6sohWvt2khm78zkolUQaNNIxvvIXTuYCTdqSORFLjl6nQuHOcgPU3C6ZB4d04GP/3gIL97Oc/PhCHDhLrE5+/hDyhs2hbnzRezGTXUSvdORibfVMXufQmmPl7DmFOtPPVAFh3bGcnO1HHumXaWf17Ix1+FWLYqiqJoDB9kYdYzuSz9rIipN6ezdbvMo895MRgEzj7NxpfzCnjz/QBy2MTsOTIjTj7lmNZi6oP3Iss2Fn0fJitTx6RzHUye6KjnlHy2KIwOPSCgly0E8SKTRANa0pFuwol0lE+kc2QkZUs70qZHBa+/6+fdT4NMuqaSeR8GMRkFnn85SIcTD/DEjFqWrYry9EwvPr+CCRs+3IhIxIiymdVYsNORPrSlC7LPxdW3eur2ld/jnkc8jBttw2SSuGi8nZtv1qM3KSSTRz8RUF1dTW62nv0HUx2Uh/DYvZlMvqmKdb8eLrjG4yovvObl3U+DjB1to28PE198kEZtzjpERPp0N7Hw+wiJpEY4cuREtKGRxGi3TkZGDbFw2nAbj0334qmRmTnXx5hLyjnzonKmPuZh4+Y4P66MMmqohYx0qa7TTpJSyYL+vcxcfqErlcw/AndfY8jL0nHmKRayLU7SMhW6dKn/+aceyOLJl2p5YkYtVW4ZWdb4fnmEsy4u55LxKcGWkwYfXsNzRtuY92Hj48d79ye44Q4fH32UGk3aalnCNudifFo121lHJ/pSILTEKJgxCRaaCe1oRze2sRbZA5H1ILnAPkyg1QmpsaVWZ+eSN9iFyWYkug7C/gjJqAFB/a9kY/q3YTQa63KEZ59mo3mxnswMiVOGWfhkYajufePPsvP6u42LbamqxvfLIjgdR77XkslUsB+Pqyz+McI9N6Y3eE9+ro7LJjhYtUxPGvU7/jJiLbj+dh+/bk2pZS9dFWHUeWUEgyrpaSI/r0/tyT26mEh3iYQiyrEsBWeceQHPvtL0qPy7nwb55+2ZLFke4eb7qkjPTjLkkl2UFX5HRc5yDuZ+T8Gotfy4KJ0plzpp01riuVdrGTb2INffXcUPP0Vxe2QGn+rmk+dakL57ONn7h8P6E3n3wxiznslpMGbudEjMeiaHdz89fF7dOpmoqFLYva9hcVNVNR58qpabr0rn5GEWvlseJStdo7q6+qjXQZHDqBrs3pegf08TZ15UQSCksuSTQp64L4uXn8jh0RdqkeWGyeWVa6I4HVJd4hNSv+l9t6Zz9yMePpydV49ayh9QeOPdAOPPTMUUbVro+XXLYb8rmWxcnX3CWAcz56aC1isnOXjtLT8njy/llTf9zH0/wMQpFcx+28/8l/OY92IesTgU5ulwunIafFdTKC4uRjDGKIt4CAQVTjyzFEVNqSs3BZNJpNanMmqohasudtU1k9xxv59P5jrolBhMX+Ek+jICQTFiFZpWNXcq2Tz5QuPPXDyu8sNPMXr1SJ3LJ4tz2LnPygVnVDBz2haG9a8FUiO5IwZbsJhVCrIDfLLQjD+gMHToscULfxc4LCJPPJDBa/P8zJ0XIz1+eBy2JpAkJ1vii3n5fDY3n43fN+P+W9O45s4qeo86SKUnQVJruuFAtIXJz20Yc0qSQKd2RtYszCPkF+vVbIJCDWVF33LOTfuZ+UwGTrvI5TdX8fj0WmZPd+HstYXKtLUENR8RLYTHtJu9GUtwZUcZ81ucvmZjjKSa5PEnHj/qdRg6dDhISdxaOe5mP3D/8142/pzGr7+k8fRrYUJtl2FwRhotAtxzYzqX31yNzSKS1EVR06o49aTGpz+KCvREoxq79yX4/OsQRS1kXpufYMzNuygX99CJ3oQJoEdPdwbRXuhBF6E/fTkJBYUsCsiu7MvYibWIgkYo3LTP5a5RKMyX2LF9y1Gvg6Zp+PwKdz/i4UBpEkVpvKB2sCxJZrpEn+4mYjGNp172smtv0/HXvpIkQtxCPC7w0uM5nHGqie2O74lrUXxUU5H9E9XNvudAwSIi5mqsHG7OCeHjgrObthtjT7ex8Nsw/7y98anFW691YBIshANHbmb6IyyO1FRXO7qSSMDN97kpEA4/H6Ig0paubGIV1VoZGhq53p78+nURZ02o5vSJZTzzio9de2R2LS1mSO+mm4sevSeTh5+r5fKbqthbkiSnUCamRaihkmyapvfLknIIOPby/JM29BjQoacsYxWX3lHN+p8yWbooi7VLs1nwoZNmzUSenenF7z+28f8j4S9Lfq5cuZIOHTpw1llnpboSGkl65OTk4PE0PZ52HKCqKl6PjnxvrwZraBFsFNGaiBxnzyYLu/YmqKiS2bYrgShBn8FRCponOSBuQxIkrGapSa4hSBGa+wMK23cl+O5bjSzy6/gMvfqDeHPWMmSoyI1XuNBp9R8+URDJE5rR3DeI7Kp+6NCzdGWMKZe4uHmKiy5dpDpeG4ddquPzMJkar0A3BV+Nv0Gn3+/PIR4VuWGqh+GDzLz0eDZvzMimyxm7KU/7BU3TMApmooRRkKmt1jH3/QBvzA8y5qw4sdX9aV07gta1I9Bv6Y87HCROBIddQlVVAgGt7hqWrYpy6kmNj4lCKhiprFL47KswfYd4efuJ5pQv6suaeV24+jKRQDwGaNxx3+3HTNiraD769DBxzmgH0ahGItG4UY/HVSQxZaDbtNRzxS2pjpDfQ9M07n20hmsuczFutJ2RQ6x8+W2Ei85t2ridfZqNhd+HefP9AOedlTLk73wS5KxTrNz/RA2nnmTFbqifUBIEgUCgcWf40HmEwiolJfuPeh2y87Pq8W0eglmwEieKrKU2sFJtL+tZhptyvFSziZUA2HDgo2n748WNgsJmVqPHQLZQgGRQqKGaXl3N9Uanxp9tZcOKLGa9E+fJ2bV07BPGZhXo193KzCdyqPXr+WxhgH6nlnDBlZWc2NfME/dl0aalgSf+6WLuLBt6o4xg0chRm6PTHVvw93dBIKSQlFW2727aUd2wOcGWNWauuSSNymqF/r3q2xinQ8JqETnrZCuiIPDki7XEYoc30f0Hk5x6QRn33JhWZ3Ov/0ca11zqYtpztSxZHuGc0Q0dGKNR5JkHs/jmxzAjh1iZ/kg2udkS193mY+rUJFptNit/1NO+ZzWLvg+j1ws8dGcGEjqyE60w6I5e0AHAYDBgN+Vz50M1jTqOH30eJlGeg4YKaGRSQBFt2M1mOtGnnkiNIAhkavnkRNrz47I4iYTGw3elU5AngSZy/VV27rw+jUQSDpbLfDQ7nznPZ5M0pZKpEUIcZBddGUiWkI8kSBgEE62FTmi7OtJjeClPzKhl5ZooHy4IMvisg4iiUI+X87IJdsQMNyeffvQiH4IgkJMl4bCLeGoPPzMtm+l544Uc3vogyCnnlzF0zEG6nVTCJ4tCnDrcwol9Ug59syI9LdokCevdDB1oRhDgjEnlmIwCB8sad4B/3RqnTcvGnc/zzrJTXiVz05UuTjyzFLtd5P1X8/hsbh4jh1q48rYqxp1ha5Ao+fzrMMN+S8JPucTJw8/VYjIevcgBpHg73/0kxJDTQ3z9SQYVVfWTyDaryKdv5NOxvZHr73HTa1QJy1dHefWpHEYNtbBoSZh+PQ8/Kz27mqh0y3z1Xbje9+zYnaDX4Bqa+fvTPTaKLrERdIqchCuZyx7Lz2SSi1FouK9bBQdmrAQ0L4m9EFgM8d0QqA2ihkDxQnwPBL6F6D4FVdWooZokCcLhcIPvOw6IxgT27E/ZQp2U6kycdK6DV9/01yXYThpkZtO2BF9+G6r3WVlOjW1eeoGTtq2M7NrbuE0NBBVicRWrReSXDXEG9zc1WcQcN9qO3tDQFgmIBEMaT79UyzV3uvluaZRZz+Tw2ZsFfPdhEbc+8BunGynBSkU5tlAkOzubrTtiTJ/tredjqKrGo8/X0r2TkebFepatjnLfLZlcMNbBs4+ksWl1JsuXWvj153Ten5tBcaGeKy9ykput49LznSgKaIpEbZWOoae7Me/pRYZSREBXSVnuDyQ7LyMrW+Oi6ypZurKhWGOPLiY2ba2/ru+9msvEqyt595NgnT+2ZUecsy8p56Lz7DQv0pOTJeHxyCxdFUOWj74Y5HTlYzIKuN0at/3TTavmev55e2bd79WymZ4Lx9kZe1kFS1dG0DQNr0/hsRdqeeiZWp55MLPBdw7qa0avE3jn4yD+gEIspvLRF0HOmFSOImsEf9t7+vcysXp9jFpv6ncc0NvEd8sarsmYU61s2hbn8em1+AIqJqPIe6/mkpMlYTYJPH5vJq8/n/tbh32qY/2KSQ4U5egbJdavX09mjkqLNjKnDLdywz/SuPfGdDZuadpv2LM/VdSfNO6w7/v1kjCLP7aT7+tdJyKnE/To0DfpywKoKHzyicqS5fWvPxZTGXNxBeFqOyt+Tl3PynUuOrQOceaIagQhNaIKqQ7ZMy8q54xJZbg9QZxOK7k5eubMefWo1+HvBINRoHsnI/EYHCxV68QtPbYdPHyviwvOdtRRMkiSwEXjnTw2NZPTRpp5aKqVGlvjPPshzU/bjkqjXcwAmek67HI2kaCeaqE0dUytgmjblaz8NpN7b3VyYl8z551l5+PX84jGVN7+JMQrz7to3rMKocvPtDxzDdc9XMnapVl0PsFYR7fwwiwfRlMqV3K0OPHEExEMCbx5a/h2QQZjTrMiSakczEmDLfy4MAurUyYabWinO7Q1sGGtwOBT3WTlKBhMSpMiiQCaBhddW8lr8/ycdpKV4kI9zYok7AYLEjo0NAqFVvUFDwWJE+hBJSWYsRPeXczaDUlem9d4F184olJZpWAxSyQTR88FXVZW9lsBQ8NiFnh8ekPeVFXVuO+JGq65zEnvbiY6nWDgsXsyeP2dQKMFIoDHng6j8+cSjieQZY27bkgnIz+Gp+V3nHDOBr76ysj6lRlsXJ7DEw/ZKMtZ+rvEuoCmHXk9iwp0TXanZ2dK6PUQjx1b8lNn0JNFPhnkEItpnDbCCnL977ALLrrQnxgRNrKCn/kWmSTNCowsfr+Alx7LxpLIJDvWhl/WNp0cPlieRJIEunYy8Pq7AUqqImwWVqGi0uiY5W8wGgRcmQpbdiZw6uzUSuWMGZ/guivs9aawOrQz8u1HBQiCgLXpPPIx4y8rsXs8nj8l6zebzXWqccfROHbu3IlNyWiSnD2TPH5lBUXuNjz+/GYOlMe4+mInP66K8vy0bDRN49pbq/n042rsYYVAUGnA03AIu/clmPFaiM8+VcmpGkCAWjQ0aiy76DiihDKPxgez8lm3Kc67r1WAt3Gho5CpgsqqGGk2A2NOTQXYsT8k6JoX65GIH5OiJ0BtrZsC2jf6mg83nbrLfPg7hcVO7SXeetXIk9MDvPvCTjLD7TCZVfoP83L9ZBdX3VZF5X4LvdQR9dbYItjprg3m54rFxOMqq9bGUOXDr+t0AvF4085PLK4RiqjceVeCouphqe8WUmTCjto+aOJuvOw+6nGm38NmS3VgAow7w8Yrb/obHd1/9a0AF493MHKIlZFDrLw4x0efU0q46UoXnU8wsnt/krc+CDJqiKVeR3AsrtaNEDcGu01k1ZoYW3YmuHVKGgu/C7F7X5IHnqxlUF8zF46z8+Kzbv5Ify16c/jimxBnnNwwafzVdxFica1JBdnG0KpVK1QxQVD2YRfqX38L2vMrK0nTslBR6cHgunuiBSdQpR2kklKC7MCpNXy+/FoNUcIE8dGazpgFKyHNT26uysZqhcKchsF9SsAl9fdb769FF83k1mt1tGttIDdLxm/M58yR5Vx2fkOL3aOrmZz8XGKRGKqmHFFt7++M7KxUAPf49Fo+ezO/gf0IR1Q++CyMy57B+ecY+eSrEO6ahonkXl2N/LgiyjP/zGTu+0HGXFKBxSwQi2tkpotUu5U623UIPbuamHKJi2+WNJ2I6dfTRCCgcdkEBzW1CiPOrMG6rzeFQmqsLwcIaQHOv3gFm1YZ6NjOiMkSxKJlsm/3gWNai2AwiBKB6gD0OOkgt12TzqihJmp9CtNnRli91EDMa8KJic5CPyDFcVpDZV0g90dkJpuxdcte3njRwRPTa4nH4Ncfi+rW+ZrLUoWfcy4tZ/9OAx1jg7EIdg5oKU5HqZGO/FytBRtKD2K3afzwU5QNm2NcfYmTC86uX2AxGkUM1gSXX3n5Ua+Bz+dj/8Ekj16Uydz3Atx5/eGOtMJ8Pc8+lIWqapw8voyN3xcjyymhtqceOFyc6dxZJL9Ax669Sdq3NtCtk5HX5vkZN7miAaF7tUdmyh3VzHup8b3PZBRYvipORZXMwncKaFF82MEc3M/Cj58Wcsakcs49w056Wup7K6pk3vs0yFdvp0ZKnQ4RlyPVhXS0SCaTBEIKGS6Jmc+mkvalFTJuj1yvk0uSUhQBy1dHuPKiFL91WYXMBVdVIsdFlq+O1xuLn/1MDrc/5GHWPD8DepuJR0WeeiFE5+SQeveQTtCTF+lMlc5DJk1zuGeSi48aHKShBqFsQzU1VNJGqM/puY/tFGltseFkk7TsL1P0/G+DKFmZfFMVi94p4KQTzcyc6+O2a9KZOz2XG+6tJs0l0beHiY7t9dxwr5unX/bRs4sRRUmJ1Uye6GT8WXZ6dDFy64Me3p2ZW6+7T1E0br7PzbWXuYDUiPyRcnE6HSA09Ivc4kGy8xTmzmjY+WG3iVxzmYt5Hwa55jIXtT4Fo+HYEv8fvv8RUsKE16dy8vll9OxiJBjS+HFllO6dDIweZWXspeU8Ny0LT61SRwchikIDfzg7U8IfVLnr+nQ+/jKE4k2jyNubLb7VFJKOx7KTjieVMv1JV11CxO2RueUBD1UemXPPqL+/RyIqPr9SVzgvzNez+IMCHnm+lkeer6EgT0/LZnoeuSeTjr9RGP3wUwSrVaTGq5Gdnc3RIi+/BRXlImedZmLfwQQTz2noa4wbbadPNxOPPFfLLfenhDUK83V8Ma+ggSAIpApMLYr12GwiA04/SCKpMXGcgwVv5bOvJGUP9XqB3Cwd0ajG8HNKee2ZHKZc4mL8FRUU5ad8oEOo9aaKlxu3xFnyUwRF1XA5dQ3220NwOSWW/xxDNFcd9Trs2L4RnQ6+nJ/PpTdUce9N6RiNItmZEivXRBvQsGiaxiPPe7HbxHqioE8+EyXT36NBzJ5OFh4qyGrE1imaQpQwrWuGcP1V63HkuenbW4/brbJ2nUKt20xX+UR2b/6RAweT1HgN9O5yOPGjaSldl2cfSiXCAN7+3MDCHyQy0iR2bt9w1Ovwd4IombjzAT/7VuXjD5WR0OIYBCNKejnnjWmY1AcYPdLK9Fk+Hngvg8Xfu9n241Yywm3RCbpUYUCsYqe0jvea4P8GWPKDjBUHGb4T2McODmq7oMUOXnk0o0HCVBAEpt6cQadBB3nucZFoxMWFl8k8eHcqniurkLHbJfYeSHLnQx5isVTRqbKy8qi1UbZs2YIsC5w92too97jVIvKPCx28vyDExefV98H2HkhijKXj3NkDt2k3ofRdTeYMNE3DH1Dw+RUevTuTWEJj5lw/azfGSBeaU0EJBTQuRiMIAtlaATVUkq+1ZG3NHl5500/XjgaGn3jYrwiGVC65vpI7rk/j8Re8ZB+DGGZWVhYOm55qTxJBgNff8bOvJMnVlzgpLtCzcWucF2b5OOsUK/17mVn4XSRFi9LOwPQ5Kf9v7vScut8wkdB44DE/B3/NQE7fwzln6VjyU4SRQ6zE4irDBpqY+eThJLXRKDJ5opP2baJcddl68mv7kkYm732wlWsmN37OHywIYbM0HfstXx1DDbpwpB1bqs5d6aEjfZEEHYIIkyc6WPRRGXjq0zToBQPFtEGvGYmR6tZU3SqBkMqHC8IYa9piEIyUHTCzYXO80cnXB5+qYexpNq6bnIp58jICvP5EFuVyGdWUkkezRs8x6Spn2l0Z3HC7D03yoU/zcvM1jWc383N1tCg2EI3FjqgpcCz4yzo/TSYTgUDjbf+HUFVVhcPRdIfZcaQMmY6mO4JSSRsBEZF9B2QevSeTF9/wc9uU1I0nCAIvPp3G2tU2wkqER59vXDXumx/C7Nst8d2r7SiqHIYBI2X67bTrXw0tdjDlCiv9e5nQ6wX6dDdizvUQ0UINviepJdiv7EaLmmj9m27Fxi1xWhbXrzL8vC6GdGyNTvh8PgRdjKDma/T1SPZ2pj+a2eiDcPMUO/G0EsJakL59RTQVbprqxu2GIrVdo8llSZDI11px7yO17Noj468xUO1Jef6nDrfw8ZcNr/8QXnsrQMk+AVd110a/O09phYTErl27jvLqD8NqMdeNm0+e4GDTtjhTH/NQWZ06t8pqmamPedi0Lc7kCYefr2suc3HemXY2bonz2aIwjz5fyytPZjcQ9ujb08y3S5suSrz/WZClqyKcPNTMKeeXMe3ZWob0T3Xa3nCFi9lvRYirCQLU1vtcRuAEbrsjxueLQnVVc1XV+PzrEI88V0ssrpKVdfQVzkgkgsGosYMN+DRP3XdqmoZsCFHQJkytroyWdGhwT+QIRejRo8fAepZRq1WjaRpJLcE+bTu72UwPBtNK6IhZsBLVwtTm/0x1bZI0sll9hMrX7n0JlLAFdHIdj9qwfjVE4ya27uvBml8dBMOpDTUYlvjlVyf3P9cGUTJTvc9D0LEPg/4vM8X/VdDrRR69N5M165NceWNtXbcQpMZRxl5aDuWHk3Vnn2Zj/kcNq8Ud2xu5/SEPnhqFS8Y7WPRuAR/MymPBW3nYbRIajU8r6HUQOYIyuqKAySgiCAIPPRHAtL8bDqE+n5lNcHCC3JdLp6S6lFQ1pTAcjR57IVDQBFwOPRUHDLw8NY8xo1UuO9/Ato+7kePpTQg/xcJhYv0EcYw0LQwiChIBP9z/WC3vfhrisakZDdZhUD8z3TqbMFe3xfLb6J+fWjJoPCEIkCsWkp0pceYpVvxBjfPObOjUJBIa8aSA3X705dxIJILRkKrur1oX4/vl9ddQUTRunOrmwnMdVFQpTJhSyd03ptfrZthXGufWa+188HmI56dlccUkJ107mmjVQqLvKQe5/u5qXnrdx7V3VXPhlEoy0sQmxeM+/TJCsNxOVqauXuLzEIxGkSsvcvLo9Fq27Ijz7Ewvk66p5OUnsjEaU8/8slVRenc3IsuxBp9vCjqdDo8bLhpvq/u9Hr4rk4nXVLJzz+Fup0RC45mXa/nimwgzZns5fWIZdzzkYeJYOyTM3HxnoB5Fgckk8sLD2bRrYeKVp6y891RzjLKjyeS5KelCpemudQUZERFN06jRqtjJRmJECWo+FE0hpPnZbV5JVPSTQxE2wYkkSMeTn01BUxkxyMLoC8v55scIi3+M8P7nQfJzJT6cnc8d16ahqvDlN2FaFOt55clsFv8Y4bIJDr5+r4Dxv01udGpv5PrLXZwxqZzHp9fy3bIIs+f7GTKmlKWrojz9spceIw6w4OsQq9Y0fV8u/C6CPpRV728xLUK5sJcplzbt658+wsL3y1OdiB99EcLpOLZxtvfnf4DN3YFwUOLLeQVccLaDqy52smJBIWefZufZmb46rskObY38sqHpa/h5fYwObQyYzSIhr4EMTzeSxLFr6SS0OJZWB5g7M71eYiMrU8ec53J47S1/vY6qvQeSNC/Sc85lFcz7MEBNrcLBsiRPv+zlk6/CfPN+IQvfKeDFx7LrEp/7DybZVyKzdGUUUZdOjx5HL/KRkZGBzSbQu4eRVi30pDdRTC4u1HPnDSnRTklKFeubot6vrJaxmEU2bUtwxSQnHdsZ2bUngcMu0q2TkQ9n5zPjkWyunezk1ilpiFKK0mTStZUIgsYFV1Yw9tJyHnyqhsk3VTH55ioMBoH+vc1MfyQbg0HA7Wk8o65pGtUemaUrI5itWY2+pzEEgikbmpOlQ6cT6mzrE/dl8s+na5k130/kN2qTXXsTXHZDFZ3bG0hzSfU6OmtrBQyNdLHn04ISdhHV6hdCVU1lq/AzRbRGL+jJr+2DafMQVr7ehX1f9MJV3gtTMuUPZFT14vRzvEiiQiCU8hMrqmQWfhcGgbrEJ0CVx4jdJhMIqjjTjt5H/jvBai9m3vwkumA2Di2Tg+wGwOGgye5FQRAwGQVUFd6cmcbgc8vZZFlMad73VDf/jnajt+AgjceeDjc6Nr16bZSqfRaMgolMrRBBE4nl7qS4WOTEvo37WZIk0LeLHZe7K63C/fngXZF9Jal44pU3/WzZHmfaszXceX0azYsN+IMKicTRawB4vV5MBoHRo5ouIJ3Y18ymrQ07qd96L0xcTaSKmfETcFR35pHnGu/I/HxRBFmBqy91cc4Zdiae4+DpB7OYOM5OQoySJIGRpic7DZhJkkBC95vGho7PF0U4Y1IZdz3s4fKbq7jgqgpuvCKN3t1MlFUqDB525lGvQ35+Pr6AwkXjHJiMAno96PXw/uchbn/Izeq1MV5+PJvLLnCSSGisXBOldzcjpRUywwdaCIYVThxdyrCzKjhtnIfuAz189kYacb2fK69X6NPDTK1PTU2UGgTuvakhFQzAwD5m7Pl+kloCvWDAV+LirfcbxiQHy5JMn+3DXavUxfK/Rzyu8sizfvzRKG06HJvIjyim/C4AVJG2rQzktAgRomE+SNaS7Gc7AbycQA8KqwYzbpKXOfNCpCup5HOWuyfjJ/l453fTC6XlSa65s5qtOxPc9bsmhCsvtaErLqEd3SlhFwmt4X3n1R+k7wCNE/uYcOgcBFU/giFORnrTfl+7Vnpkhb8k8Ql/YednmzZtWLt2LZFIBIul4UNYU1PD+vXr/7Q79O8Oo9FIUHI3qYUR0vyYsOA1HkSIKNz1sIfXns6pU4A/hNxsPY9NTWf22wFuf9DDXTekkeaSiMdV5n0U5LHH4xRXj0An6JBJsktcz5ix0K+vCb3eTCCokv1bB4kgCLz/Zhqnn7uCcGVLXNFiRETcQhkV5m2ce7ZAwC8QSaScl8em1zL1d4ahrEJmw+Y4OXnHFtD8+uuvtG8LG1f9SjdtQD2CYU3TEO1B8nMbd7AlSaBtG4nlFT+z6C4bggBX3lqFltCnBJOagJM0Zr25g+lPGsCfxqVTvHw6P5PCfD0Ou8jHX4YYe3r9ivXqtTE+XhBBjhrp/IfExyEIgkAaWdTW1jb6+pFwznlX88nCWfTsakIUBV55Kptvl0a49QEPB8uT6PUCd1ybxojBlgaGYcJYO4/P8PL0gxlkZ0p8+W2YyyfWpxEYf6aNYWNLGXOqra5b4RC27Uywem2cqgoR99ocLGaRZEYJWzcL3P1AkF/WJTHUFtFMdlCatpqsaFvSY82QBB1RwiQiEnPmB3jyJS/JpPabUqhGlw5G4gmVU04df9TroNfr0VuSZMgZuOPl7NStJT/TiGRKct5YI81b2Hjq5obdgYdQTBs2sBydMcmu+K8YMSMhYRB16K0RKk2rMKl2kvoQGXlxCo0aFetbkETBV2Zjxc9RBvRp2EFw6wM12Ct7kHRWsmZDmKEDLZxxUjUffqlSVlHA07NT1VBRAPV3/lR+ZhUrdlRhbZagqvp452djkGWRH5ZHURN61n7cmoHL9mJPl4nLSXLzNIYONPPusnR0tRrvflTCjVc7aNdKz7Mzvdx4pavuXljwdYjHp6aSQ327m+jZ1URFtcynX4UZP8bGwVKFdb9G6dGl/u/bpYOR6+92o6paow71x1+GMOlTdum7JTJ5Wlajkx4OIY0tW0kFuP5MDoo76JB18jGthd1ux+DUoQb16HQymfGWCO4UFzMCVGkHG3SmGDERpenOVVlLUlGl8Mbzadx0n9TkszPlEieLPqwAd6qKKyGhkESicZuu6hK89LoPr0/lqQeyGqVfeeuDAIp2bC5Iq1atMBp0XHe3mzuuT+fDBSGef9VLpxOMxGIa3/wQwWRM8WB/vyzCg7dl0LXj4aDSU6MQiqjc9s8a2rTU4alVadfagKJoRKKwfEEBA04vZcWaGEX5Eomkxu69CqvXxujbs75j7/bIzJgZxRor5uRhTdNpDB1g4a6HPXh9CmeMsvH1ewV16yHLGnc9XMOZJ1vRtKMfdxUEATSJ4sLD69elg5EXH83miRe9lJbLxGIqigIXnutg45JiFCXFNQow4uxK3L4kkmqnz/AqJk+yMnSQgYpqmadf8lG6X8JuceCzbMPuy29SjyaXYsqEPbSncVXmUvaiouIWSmndug0jikcg2QUECb76eCFnnmrkrgsyeX5mJtKvAkpQQ5RS4j56/bGNev09EOPmqwq4/dp0Rp5byjfvF/D0yz5OHl9GTpYOX0AhM13i7Zl5fPxliAuurMDlFOtoh36PkwZZGNzPzKCzDmIwpITDvnmvgHkfBYnHVWbM8fLYvZnMmOPnoy+CDag/giGVex6tQRaMhDQ/AiI1uoOI+aXYonHiycY7+wDCkVTy7Z5HalAVDYPx2CrjyXiSTLUlX3x4kKKCIFddaq/rYmxWqMNsFrFZU0Wpls30eH0p3s0/ijaoqsYTM7w89UAq0RYNi1gFO3EtSpwoPst+7r+hoV8FqWmg8WPsfLoozAVn21EUjXsf83D3jem0b2Ng/kdBbn3QjUEv8P3yCONGW7nytmruvSmd3t1MJJMany4K8cpcP2edYmXFGoXWHcYcEzXUCSecgMEAWRkSmek6fvq5aXqm75dFaF6so0cXIx9/GeLN9wNccn59X1DTNO5+2MOeAwmq3DLff1xIz64mnnqpljMuLOeRezLp0sGIIMCnC8MsWx3l9edyeO5VH68/f7gY5vbIlJTJZGWkRttvvM/NjVe4uPVBD3dck8adD9cw+9mGSb23Pgxy+ggbHywI0qVLr6Neh/z8Igocqb07HtdQFA1JEnA6JD55PY/3Pw8xcUolippKfl59iYPrJrsIhlW+/iHMKcNS96ogqo12FukFAx213qwXltEs3YkUzEx1SonlJGWFdPnwRJdO0OMgFQds19ZRQEsgRc+UdXAwntIo34XtvPt+BdU1ccaMzmB/xeFj1Xj1bNhqp2WRl1qvQnFx/W6t40ghEPTjijRHQcZFJkG87NO2YQppTXaHaZrGvv0qHQeUo1fMxCNGMjNUevYAGYUly+O4lGZEtuVz0pk7efwhB326GwmFNV6bG2L6q0HSPN1BSO3BBVpLCttuR9KpR0zKSDqA1DnZ3e2Z8coWxp1tZN2mGD99UVTnWw7qa2bZqshRd30CtGjRAkWByqqmC0ieWoX1vyaorJbJzdZRWp7k4aeCLF9kI0otMS2KSTCTLTfny3c8xKNe7r45VdSNRFRmzwvx/IsRXNkql/7BZlx0roO776skjRYE8TVZbA/iJZ1sfLoK9CaFRG06Z50s0adnBvsPJnHaxbo8xiPP+Kmq0jFmzHlHvQ6JRAKzCSrcMnOn53LPIx4WfhfhmYeyOPt3XeaRiMoVt1Zz/T9SXOvZmRI79yQZ3M/C0AFmYnGNmbMiZGdD52G13HStjRbFem6+z81F5zlYujJap3fRFHr1Enhn97ek2UzYHDJvfSDz3fLUPmG3iXy7NMLXS8JEYyotigyppqI7MzhthBVRFPhlQ4wb7nETLcklaKogmTg2ukCbSyHoL8cSb0sspOfn9XHemZPOaeeuwX2wEEeoOSISNVRSyl7a0Y104fDEwc49VgKaTEsSGDBiEIwUVg7j3ge+4833AugNAi6HyBWTnBwsl+t1z9ttIos+zuCiK9Zh3aKyS7eELLk55nAuMkniWXtp1SXEy89kpDjBVR8ZUg6BRGWDyaXfY8uOBKqsUVVVdUy0EE3hL2s3OvPMMwmFQjz00EPs2LEDRUl1A8TjcTZt2sS0adOQZZnRo0f/VYf8r0RaWhrp2TKe37hEfg9N09jLVjLIxRsPEjqYwXPTshpVmQVoVmhg+EAzc94KM2h4gB4nuuk50MuT99gJVFvYzGo2aitYzzJOGFBDtS/OS2/4aF6kp31rQ71qeVGBnl+WZHH9w5Xo+y0j1GEJGb230rGrTEWVwguPZhCPq4ybXEHf7iY6tDOiaanqymkTyrjkfDs267EFM6Io4nTqSBcy2MBPHNR249NqqNJK2cgKFPnICaNALEaHnjGaF+np2M5IRrqO4iLpiMmAKGESMZGHpyXxajVUr25DryHVvPBKgDGnWpk518+IcWW8+2mATxeGOO/yCq67241BNBAP647MCyQodOrUqcnXm8I111zHu59GKK9MBceCIDByiJV5L+Uy5lQbV0xyMnKItUkH/VAF84pJTr5bFuHpl711VfBYTOWNd0NUHTAz6GQPb70fJBBUqPbIPPa8l7GXlROPijhNZhJCjJxYOwpKR7BvQS92ftKT3AMnkRlqT9BUTmZekkjuFtabvmFX5tfouv1M2x4hkOCMUVZAIycrxQX71ot5WC0SzZs3P+p1OOGEE0ADj66ETDGHtHSVrz638uvKbO69zUkoCEKy6S43PQasBgO71hQxaIiGERNt6Uo7rRfFwV6ECRG1l6O3RampMBL8uTt58fYEqCXL04PLrojw8pxAXafHrr0JzrnIzYaNSZyk4/S35r5pod8SZTD+9P20Ld7AkD61tCiMkpWRoEVhlCF9a5l67W7WrNhEXBcgHhMQaJpP9u+MNu06Mf/jIGaLhk62UFA5FMfWETh2DCMRNnLuGXa0zDLSk0W8MitOSWmSf96RgSDAyePLuO/xGu562MO6X+MMG2jh63cLOGW4lRqvQm6Wjk/fyOOyC5x0aW/msmu9Dbg0K6pkqioFbrjT2+DZLi1Pcv/DIWqrU0UlTW46eQgpYa4bbgsQDKpEtDAndDp6Rc9DuOq6K4hHreTmabgpr/eagoruD/VMSdBhxExAa7zocpDdqQIAZjIymz73NJeIJh5OzmVRQMXvxPF+D03TKJNLKClL8sb0XB55PsX9eQiqqvHBgiAvzvGRnXlskyDp6enE5EzOONnCz2ujlJQlqaxWeOO9AAfLkmz4vojVi4ppXqRn2IkWOrU/nOzYfzDJaRPLCIVUqj0yOp1I5m+V5juuS+fAwSSaJtC+rZFVXxUx+9lcxp7qQCkrYuJlPm6/z8eO3QkOliV54ZUAQ06tJa20D3rNXGebG0ONV6F7ZyNrNsTZV5IkGksFZyt+iTLk7FJAw12r4HA0Tnrf1BqLmo4vF9ffy9q0NPDa0zl89XY+kyc6OFAq43Zr+AMqOh38siHO8DOr2bRJ44arbSz4zMqwwSZenhNg3AUhJl8d4MBOI66sJKMv9DJvjoOkvmneLTNWvEIVtZq7wWsV2gFUFBQxQa8hPSnqmodoEVCSCghw6cUG5s/OYNgASMvJxdAMPFQgGZRj5gb/u0CnE/EFVAwGgcwMCVmBu29MZ9G7Bcx4NIuP5+Tz+vO5tGlpIBrTuOXqNCIRrdHOEkglMPOyddx0ZRoXnG3HYhHrOjt6dDbzwiwf0+7M4Mtvw1x3dzU/r4+xe1+C2W/76XtqCddf7uDau0PE2q2kMm85dzzhoUWbJCaTwIJFTftZs+anOEqLC3XY7RLDhp97TOuQnZdNnCgFNf2Y83gWXQdUM/SsUkaeW8pDz9TQo7MRVT0sZPb8tCyuuq2aj74I1nG7bd+V4MIplZxxspWWzfTs3peoKw4YBTMySVRLgPZtmk7MtmlhYNvOOJ8uDDH6wnLOGGWjZ9eUqvIVk5y8/nwurzyVQ5sWBrbslHn6gUze/yzIGZPKOGdyBVXVCh/NyWP+RyEy8k5jyjV3HNM6tGzZkkRSo3snE1t2xFmzMU5ZRcPfOhxRee5VH1t3JDCbRJ57KIsnXvRy01Q3JaVJVFVjw+Y44yZXYLWITDrPwVWXpIqHDnsqee50ijz8XC1nXlTONXdV07qFno9m59Gpfcq2+fyHO8CzMnX07GqiuFDP0zN9TBrnoGM7Izde4WLGHD+/rI9y8XWV7PiNy7vKLfPAUzV8vSTMbdek4bCL5OY2PVnwRxQVFbF9V6qb7qRBZr74nV00mUQuOs/BJ2/k88jdGfTtYcIf0Oh3ykHe+TDMtXd6WPHb/nTG6QZqpfJGjyEioRcl+o0MMHVGJa+9F6Fydy4vP+dkq2FZvQ4nVVM5oO1AQKxH0WQQjGhb7Ug6PVl5AxCVbFavTa1BPCGwaYeNR15qhSwLfLVoM+1a6/D7Ko96Hf5OSHNlo9dM2HAQxEs7umPBTo1XZvGPjU/VLFsVI1mThlbSkvzyYbTwDaLg4AjWLigiHNJIc4JfqCEt1gxlXX+uuNBA514++g8KMv/xZriqu1LCzjpf0EEazQoMDeLl30NVNX5ek8RMKgFnwc7HCyK8Ns/P2y/n1iuqV1TLqFqK3/1oUVhYiCTqmDmr6Umi52ZEqFrVnmGjArTvXcFppyVY8U4rqn2pc97EKmJaNCVE6+3FsrntGDzSzwn9D9JnkI/XHy7EKBrJytLVTSEegtEocsH5BsLGKkrYhao1TMImtDh+arDjwpe2DaNZBW8WV18XZcHXEdq1MlCYryccUXnkGT9vzNEYMuRUzOam47k/IhwOY9CL7CuR6dTeyIJ5Bdx9g4ubplbT/aQD3HK/m6tuq+KcyRVMOtfOGaNSv0dJqcymTSrnnG7j2Vd9jBxi4ZP5WSz5MosXnkijRbGeiiqZHXsSpDlFbpzqRq9PiQE2hWBYJbswycmjFdYtz+GbDwq4/9YMtu1M8OOKKCf2NdOxnYHXn8shGtO46DwH6zfHOeuicoadfZCJV1VSekAgvY2H9KzkMU8GFhTYCDr2EddiOLxtuf6OWmxWgZWLs5j6XC3brT+ygw0kSdKNgfUSnwAOLRMrdjawvI6/VCfoya8eyMH9EnffkMbc6Tmc2NeMAPUm8gDycnQs/iyLpd+mYc+Ic8eTNfSYuIGTrtrKux+KfDwvE4NBYOZcHxlOAy1iPfG6dTwxvfGu44NlSXbsSqLJ+j+dMD9aCNqRsjXHiG+++YbXX38dVW14U4iiyOWXX85JJ530Vx3u/zTcbjfJZMNR2kAgwDlndSE3zcreNZkUKm0xYMKHhwPsQI+BBHE60puAqYwbHq3k4kY4BQGefrmW51/1EfLpaRHrSaZQn5XxkJGqzvqF9z4Sad/GwIdfBCmvVLj+chcXXFXB1JvS6dCufteApmmMv6KSNi30HChN0qq5gXat9Tz7ipcJY1OVEUVNjdy1KNax5Kcoj9+bwQPPaCz8et1Rr1E0GuWyi4bh3hsnr/JE3JQTIYgeIzkUUpO+iVnzZXp3axgoBYJKqtKrwGdz89mzP8njM2oZ3NfE7bcIdGdQg0SFpmmsYQkSenoIgyjRduGnhrZ0IyBVgzmMFrXgVwIEDOWMPVfglqvSaNfawMcLwky5PkxhrDMZQkOnTdVUdqT/wqqNKxCbmjc6AtasWcOtN43j9mvTOPtUG5oGH38V4vV3/LRsZuCtFxt3FGfO9eF0SHWKc6+/42fq4x6KC/QEgiBErOhrismItURFwWvZj+yoAk2k3O8jPTdOUYEBvV5jzc8C7SInNhCgCuLloGsl6TlJnp+WxZABDTslSsuTXHRtJS89ns0zM328/EQ2PUZW8/W32456DaLRKF3ad6FjB5VEVMeuvTIjhhv4eG42gpCqll0+QU+ur/GxsSqtlBL9Zk4ZqWfDBo395TEcpKP99k862UQJkSBBPs0xYMSHh1L2UkgLCmhFreEAiYwSJJ2KGjMTVIJMutDAwpdbkiEXU2veQ1av3Ux/PJ3mRXpOn1jG41Mz6dqx/j36yutBnn1SwB3xo8aN3Dj1Oq686somr12v15OVdfRjYP/X0JQ93LFjB1dMHkUkqhKrSqe7NqTu3qp0rePS68J89XWc8M89kTQD7txVnHmGjrFjTPgDCo+/4CWRVPEHVRZ/UNgoJxLAmAur2LukDUreXgYMEGndRmD1Lwl2bDKQXtmLiL0U8g5w8SQThXk6vvo2zJLlUbTyZph0El1HVbB9q0Dm3pMapb3QNI3V4tdoQhKDCeJhiTVb1+B0Ni7mdiQ8//TzzJ8/g6hfomNsSJ3YTFgLUsJOThDqd+EltDibWU0RrckkxY+saDIH2Ek5+zDbkugjmQwakeD9uY0n4D5cEOThmzLJjqT4l1VNZSM/0YpO9cb8NU1jn7QJr3k/NpvG+LFWbrk6jSdf9LJxaxyLWSQSURncz8zXS8LY005gzhtfHtP1HzhwgAvGDyY3S+Lmq9IYc6qVnqNKGNg7JfRy4Tg7udkSr73lZ3+pTPvWBsoqZVoU6bn5Kher1saJRlWWrory+Vv5lFXIPD3Ty6dfBbl4vJOf18f5cFYeFovI98sjXHupAX9IpUAoJpFxEEQFyZdDeqIIUZCo0PZh7rqZVQuLGk1+3/OIhwG9TTz5kpdAUKVlMz2JJHRsp+eTr0L07pZKXFx02WOcf/75R70OvTr3QW+uZtnnBQ26EJJJjb6nllBZriGHbVjSokiiQDwmonjTcOT5Wb0kC5czNfbZfaAb076eVFJCazpzwLkCxebFbhPYv0ekpzwSvdAwICs3b8YnVaIGU0nsTPLQUKniIDEpQK7SEkdHIy1PaMGuTXvZs2MP7Tq0pUWHZrz2yDocdollq6M8/nxHDKKVZT99Q3GbQr5c9F2T1/13tYUAp5/Wj3NPi3Dn9enM+zBAKKJy1UWuBu9TVY0eI0oY0NtEr64mvvkxwrwXc+txPCqKxhW3VjNhrJ2TBh2e1jpjUhnNC/VMOMfG/I9CtGymZ8olTnbtS/LB5yHKK2XWbIzRokhHhVuhUzsDp42woqExe36QCWPttG1l4Kap1Zx3lp0b/lF/Gmb9phiTrqnkl6+LkRXoNvwA3y7ZfkyB7i+//MKdl06l0Neu7m9RLYTftYOkw01eocJlExyUlsvccV1qCskfUJj7XoDFSyMEfksgP/VAFl07GvH6FE6bUEZxjpUDi7rhFNIJaF72WX7mpedtjB3deBfrjDk+vvg6RKVH4fO5+RQXNizwV1bLjDy3jJOHmVEUmHZXZp3ARSisMuWOGlp3vJwrrrzpqK//9xg2eDBnjfRhsqSmapavjnHVJU7OOtmGTgffLYtw57Qa7rs5ndNHWuu6zlVV5YKrqigtT2I2iXTuYOCKC12YzQKX31TFV28XYDAIPPeKl+bFekYNsTBhSiVdOxi4+hIXWRkSP/0c46mXasnMENm6I8lHc/LrqH8URWPeR0GenFHLyq+KsNtSmWVZTvGEPjE1k7c+DHKwXMZpF5l0rp0Rgy1oGnQcfJAlS/cc9YijqqqcfkpXVn6RRlKGcZMruPuGNIYMOHxfb9kR5/q73cydnpqU0zSNux/08+rsGE4XODNlcrNFVq3S6JAYWM/PlbUkm1hNBllEc3dgc2i0a2UgKaeEO/r3MvHsC1HUmBGrSU9tJIQpnkkHGgrXAkTbl5HboeGUkiCk9tCS/RsY0N1Dnx42yoJXMWHiZU1e+3+zPTySLVy1ahXXn3cTJ6h92KD9RDu6YRasJLQ4+3K/Ye6LWQwZcNimrPglyuQrQ7grDHSiTz2RvtKcHzFm+JEPNKci5KcTvRvQH2iaxhZ+wYKDEF5a0wkDJhJdfmTuqy6uv6eaD17Lq8ehDPDoMwE+fDmLzHDKd/JpHrqN38Qrz9Ufm1ZVjU5DDpCT24l33vvimNbplFEDiFRGOH+ixoN3uurdV7PfCvLsY3oKvH3ZJ24iYi9Fk3VEEkmsiUxa04UkCbaxFgArDuJEsWCjFR3RCXo85t30P7sUbyTG0w9kkZvd0I++6V4Ps16PYVbttKUbVsGR4lHFwz62ki3moOaU0qWHTJcORp55Nkk3eShe617k9HJMJo1oRMTobkHIHmbu57OOqTlGURSGD+lKTlZKXK9tK0Pduj79kpcZc3y88Gg2Z5182JavXBPjsiuD2Ms7o3VYx4XjzfyyIc6Dt6fTqrkBTdP4bmmEux+tIStDwh9QycuRWPlLnGl3pTfonIfUPjPg9IMU5EuYDCL335pOz67197YfVkSYNS/AvJdyicdVPvwixMtv+IlEVeIJjX/ekUGndgbOvqSCDu0MuLJOYtojLx/1Wlz5j7M599T93HZXmIxoS2qFatKLA9x6rZNB/Y1cfKUP3a+DGhWqBNiurceBizgxqijFQRpGzIQJoKJhTYtjcAYxGSVqPXDxBCsP3d1w6nXV2ijjLq6hS0cdb7+aVTdZmkxqPPpCLeGIRn6WgTcfKcaYdFGSvpwbrrJz/RX2OuqSDZvjjP9HJZWlIqIONmzditHYcJIFjs0W/qXJT4DS0lIWL17M7t27CYVCmM1mWrduzcknn0xR0fH2/UM4klEfObwns56ReP+zMN9/p7C/RIGkCQkdCTGIU8siSyskRgR9u22sWVxUTx0LIBpV6TmskvwDo0iSYBMr6cnQBoF5RAshdFvF0oWpG6baLTP07FLWLi4mEFK5cEolkyc6GXuaDYNBYNvOBPc94aHaI+MPaIw93cr4s+ycf2UlTrvIA7dlMGSAmVhM451PgjzxopdXn8rizmm1nH3u3Uy6qAnm3yYw/YVHWPH9O/i3FpAZblvPqJdoO5HabOfHTwvrcUUkkxqX3lDF4H4mft2WYMaj2Uy8upKf18U4oZ2eJd9pZKpFtKJjnWCHosnsZCM1VNGVAXXV2hqtioPsRvtt7i9BjAxyMGPHn72R269zMXmCA4tFZM58PzffHqW7OhSDcPjh1DSNA+Zt/OPei7nwkguP6fp/j38+eAs+9xdIv63BqKEWzj3DxrjLK7htSn1HD1Jda0POOsiZJ1ux2SSWLI9Q5ZF5+K4MAkGN52YG0PaeQJ7SqsGxApqXncaVpLskjPY4GhpZGSIVpXpUdw6ZieaARtRVgrXIzWfvZLDw+zDrNsV49p/1q0iKonHJ9ZVceoGDp1/28fQDWSxdFWXz/lO5+55HjmkNbrn+NhZ89jFF+XrOPM3A/I9CtG1hYtp9drp3MtLvJDeOPSdiEuqvhaIprGcZOgy0oTM+PHhxEydKNgVkkY+GRtB+ACWrhNNGmdiwUWbTeonWsX6UsJMEcfIoxogZn+CmUr+bF562ceYpVvoO9ZBTNhiDYMSv1eLOWoPZniQZE5FR6dZF4sJz7QSDKrPmRinZD26vjB0XCVOUTTs3HpHn7r/ZwYUj28Pzx59MRdk2Qn4JvNm00bphFEypDkPnGsisIBLQYw00IyPenCBewq4DJIxeHr3PwfljHXy9JMzy1VEeurMhEX6VW2bA6QeRZBM2i4TFrlJakSBZk06+3BoNCDn2k90ywKhREkaDQNdORp552Uu71gbWrE0Sisp43JAZ6EhuI89TlXaQaud6LHozVR6ZS6+6lLun3vUvr1dVVRU333gN61ZtIi2ZS7qWR4IYe9lGF/o1EASLaRHWsRwjJkQEZJIkiNGeHthxsYMN2LLDfPq+vUGxKxZT6X9aKcZtA3EKhx32pJZgB+tRkMkSc9GkJJWUoOpj/PBZFg6Hjtse9DD2dBvnn21HEARUVSMQVDnnskrS0y2cde4TjBhxbOP/APdNvZmDexawc28Cq0VEVTX+McnJ5AlOvvw2jNen0LGdkYF9jNw41cOoIRb69zLz8hs+Nm9PsHl7nA5tDSRkyEiTCIUUKt1JSkoVJp5jx2KWuPvGdFRVo9tAN9X7bbTkhAbrqmgya6XvyCiMcvoIK8/+M6teJ8eX34Z47hUfmqYx4RwHO3YneXxq6h78bFGIu6a5QYBEQmL5yr3HtAZPPf40M194lYLmcZ64P5PRvyU21m6Mcf3dHrZuBl3CjoSebArQoydurUafW807r7to38aAqmpMucXLqs9zKY1U054eeKnmoLiT3GyJ3r0lTuwvMfW+JB3lgXV2VdM03Pp97Be20SUxHJNgJqqF8eFBQSaZtxu7S8a7L5MeQ/uiRFWqfwwioUfqUUtOq0LefWEjyaTG4NGV6KUeZBS6WL7kKxZ8/eMRg56/sy385puFPPPEFF58LIueXUycMamcpx/MpEuHw0GMpmnc/k8P7dsYmDzBiaZpDD27FE0jJcjQ2sDWHXHe/jjIRec5mHTu4e7rWfP9rF4bZfnPMZZ/Xkh6msQb7wV479MQRgNUuRXcNTIGg8iX8wsw6GH+R0H27E+yblMMUUhNCe09kMQfUEhPk8jK0HH2aTZsFoHPvwmzdUeCL+fnU5iv4/Kbq2nX5RYuuvjoRc8O4eEHH+G795eS5SvCJFhQtVTSvYx9ZGYrLPzcwbOv+LBbRa673EVejo5ar8ILs7zMfS/Iif0s9OxsYMOWOKvWxpBEmPlkNv+4OkpB5SB0gp5arRo6/sLqbwoa0J4kkxrdhpcQCxhJaHHOPNnGjCfS6/moqqrxj1uq6dPdyPRZPsxmgWBIIy9bh6oKIOUx+Yo7GTXqtGO+/kMIh8MMGdiJW6524g3I/LwhRlaGjv0lSbx+hWhUY8G8PDq0rR/oJpMavU8uoSBf4rrL0rBaRBb/GOHn9TFeeTKbZkV63B6Z86+s5Ov3UuJIqqrx+rsBHn62FrNJwGwSsFoFojGNJ+/L4qU3/JSWy7Qo1lPlljl5mJX8XIk9+5NMvflwYe2N9wL4fAo3XtkwYJ4938/KzYOZ9vDzx7QOX37xGfPfuIUPZ+chSfDQM7Vs3h7H5Ugd3+EQmfNsNs2KUkmRSETl0hurKKtIUlIm468VSU8Wka+2Zh9bUVGxYCNCmKjoRxBVBvTXce9tqS6tV+b6sFpFFBl8AYVbr05D0gkEQyo9uxi4/OowRZXDG4gCJrQ4Gwzfcf75DipqCrHb05AVPfF4kpqaGm75R4AzT06t9akTE0x/+esjamX8N9vDI9lCgO4ndKNNoBcCAlv4pa7A66eGsrSfyUrXkZulo9qjEq+1465NkkMR+UJz4DeOWcdm0tqVE4nJuLfnkJ4sYj/baUNnHL/5Owktzm42kZQiZGQrhJIRgn4dgiZgSYvz0dwsQmGNR56r5cJxdnp3N1FRqfDsjAilW9LJ8XarswsbhGU8/rTAJb9rWpJljYuuq0xRqH328zGP9S5b9gM3XHUlLjUDLaOSU4emFLO/W5JAcWeT5etCgjjrhB8wWhPIoVRi00k6caKUCDuJaCGK20coLVWRIk6y1eYIuiTJzBKGnQTPP+7i069CfLc8wkuPNzy/LTvinHJeKZ5qAxIiJoNEmktA0mvk5YiMPMmA3aHx088x5r+cw633+XhvrpETlN7ohFTRSNVUqu0H6Ht2d/756IPHtAYA0x66lc8/e5/TR9h4+Yn6ceimrXH+cWsVsbhG2xZ6du+TCXkNmCJZqJYAmMLE1ST5OToiv1EGGfQCfbqb6NXNyLRnahnQx0w0LLJrYTuCOduY+4qzHhWaP6Aw+sJyTAaBM0628tEXIVSgUzsD54xOUaO8Ns9PIqnx9st52Kwisqwx+20/z870MXGcjYljHXz5bYTps71YLQKFhdncfvd82rRpc9TrsHLlT3z2/nVUVQcY2t/K9JfD5OeL1HpV9AYIRWQsvuY0l7s2+KysyfzKSrpzIoIgsFvbglsoIUvMw6akExb8eKRSOnRS2LQhNTdmS49y+cVWbr3Ghc0qoigany8Kc8fUMIUVQ4novASztpFbIGM0wY79EWJxlbdezKZPDzMnjnJj29sPDY29pjVYM6KkuUQiMQW/TyBUY0IwxOg9sAdvzvugyev+jyY/j+PocCSjXlVVxdln9OO1ZzL48IswOkng++80jJVtyUgWEcTPQWEnsrOCnGyRgnwdLz6WUzf+vn1XguvvqSYelagslaiukdGEJDrZRmu1a123WyUl1Ni38/brTtq0NPD51yGeedmPyy5issCsZ3IoyNPx1ocBPl8UpqIqRcAdjqh062jklOFWft0Wx1Oj0KKZjq+/jxAKaWRmiqgaZKZLXHOpi5lvBjBaOjNrzkfHTFaraRpPPXEvCxd8QcQnY4/loiRFqtQKrKqLDHIJFq1hzGlWenUzcbAsyTc/RDhluJWF34V544Uc3l+gMv9jmUnjRM4drWPT1jjnX+JDkE2YSXUsxIgQJwaonCD2JEM91CGlUCbuptKwny5duhGK1rJ/5370koDDIhERQ7RukeID1ekEBvYx8eqsBMnKHNLUHGRdglhmgPMuOodrbrjm37pnVFVl2j9v5+dVn3HemWZMRoEPFoQoLU8iigIjBlu46mInFrPIF4vDfPJVCKsF9h6QiSc1NFUjL8eAP6DQspmOGY9lM3mKj8CmNmQmmyEIQkrRjxp8eWt541Unq9bEmP22H02DSec66N/LxILFYebOi9K+tYG7b7EzcqiZpauiPPBELWWVMsWFOu66Pp2WzfRs3Bxn+hwfOZkSXr/KrVensWJNjB9WZzPv7a/R6Y6N8y8WizF+7AVs2biVdLKxSCYqlDIy0yQMBkgmBaprE7SgA9kUICDgw8M+thEjSiGt6pKeoJFJHiECBPGhNyoM7C8x9VYXOp3A3LdTYhIhnx49RkAjKcbIzRZp2Upg38HUyEhhvp40p8SPP2hkJVqSqeUjk6TKvANnCyeFxfkYTTYkSeKbT75BVTWsTgvNWjWjqszNy3NepFu3bke87v9mBxeObA+j0Shjx5xELFpGNKoRrDFB0gAa6PQaOnuYdm1FenW1sG0LyDIUNYMlK4Jcf0VaStwFjXMvr+S0ERauvzytrli0Y3eC8VdUIIkaNbUaBp0OUTFgjKdBTS4V7Cei85Kbr5KTJdG9s4kar0IyqdGvp4nZ8wMoETP22jZEEqluymLaUEgrJEFC1RTK2c8+tqVk6kS44fYbufa6f88WHIKmaaxYsYINazeiovLrul/58ful5CrNyKc5EhIeKjkgbMdoNZBuzUREh6KPk55nZe/2PTiSmaTHmrGfnZhyPdx0tZPLJtixmAW+XhLmvidqcdgFdm7RUeDvhZOMOtt4kN24KUMwxpAVFVEykiHkYsio5MIJBkYON6USKmvitG1pxO/X2Fcap6DAwYlDLuCaa+/8l6/7xRmP89H7s0lzqnwwO4d7H6vF5RC58Yo0igt1bN2ZYOpjNWzZHkevFxBEATmpIoow47Echg204PUpPPZCLR9/FeLEvkYiEVi/OY4kpbp57ro+nVqvwgUXB/HX6MimkFyKkNDjoYJy41bmzrLywRchar0K+0pkhg8y47CJfPtjlEhMZdwZNnKzdHz4RYj3X8vDZhX4blmEK2+txmiAWFzgpVc+/VMb8EckEgnGnD6WXVt3k5amYnYm0OshFoNEUuXRezM4sB/eeidKwCsRjiro7VHatpEYPdJGrVfly6/jBNx6AlEZAZBUEwIiKnEKco1oUpKYGiORAL9PRI8Bg6AnIUVo1lyjrFxBCKVTpLVBh56wuYKApQSDLU4kqnLVxU5+3TOU8v0H2bV5N450mQkXnsDOkmImn7OCu/7pY88ugRbt2tCyTUu6du7G5VccuUD6d7aFAA8+cCurfvqYonyJnl2NLPwuQka6xBmjrFS5FRZ9H2biOQ6unexi554E9z7qYfX6GDaLyLATzbicEoIAny0M0ae7mXFn2AgEVd76MEB5pUyLYh1TLnFx3xO1DB1gZuhAC2UVMjPmeCkplbFZRSwmAUWFrEyJZoV6du5JUOVR6N1Vz8ihNlb8EmXrjiRdOho4WCqzbVcCRYGzT7dy0xVp7D2Q5KFnfQwadhnXXvevF4FWrlzJi8+8jKfag6STGDi0P4s++wZTpQuteAfzZjtx16jMfS+AP6AQCKnsL1G47c6H6dChBzt37sTjqeabhW/RrWOE1WtqOWmQhc8+U9B585GCmQSs++k62M/MJ7PIzEglssorZS65zs3WX2yoJoELLj6fxYs+Is3l4Z6bXLRuYWDL9jivvOWnX08Tny3SGDD4PAK+gxgMBgYOOoP+/Qcek9jbkbB582YmXzwWvT5Jmkug2pPao6662M6OPTJ6vcALD2fVqTi7PTLX3uUmP0fk3c9CWC0ier3AmFOs3H1jOpIo8PGXIZ6e6SUjTWLyRAdpTonPFoVYujJKNKZgt4mIokhWhkRJmczwEy0882Ama36Nc/fDHq66yMHpI22EIyqX3lBFukviwdszaNMyRTFwwdWVjByUmgzIzJDwBxSmz/ax8IcM3n1/8b/E+fvUkw/x1YI55GSJpLkkdu5JEAioRMICwwYbKa9K+b7+oMq2HQkiURWzRUSSBOJRBUWRCNToUwlLSUYyJ9DpFDq2MyMrGhWVqbXMz9HhdIis+zWBxQSClOIabd/GQJ8eZiqrZVb9EsNTaiHb1xUnqcRvrVCJN6eEouYxendLctoIK9VuhS8Wh9i1L8nCtwtIc0nUehVueyhB195TOG/8xUe85v9me/hntrC0tJTRJ51OVrgZmVoeFZTgphxZiGN1JrHbBCrKRDRNQBNUTJoFRUzgFNMwGDUiOi+SMYGgS6LKEv5qMyISCeKAhoiEhA4derIpIml1k9e+lrtucrBjl8xrr8eorNRwZSeYdnc6o0dY+GRhmC8Xh1nxk0a+tw8uIfXby5rMbn7FL7ixZyTIzYVhg8x4fSrLVkdQVI1LL7uLyyZf/S+t1dvzZ/PcE88Q9sokFI08mqf8UHRUU8petqKJCWyGdJIxBQs2FGQkJFQhiT7Ly7VXmpEkeGlOkOpqDadLY8qlTjq0M7D4hyhffB0hHpU4/1wj992Sjsspoaoai74Pc/09Hvx+EBQJo6BH1cdIzxQozNdhtYhs3y0jCGYKC1zIio6+/U+mefPOvDL9NcKeaEqgx6Jy8eRJXHjJhf+SsE0oFGLShadTXbmfyyY4uG1Keh0fZUWVzD9uqWLfgTihCPTobGT4IAtuj8IPK6JUu2WaF0mEInDWKTYuGe/AZBJZ8HWI2W8HuOemdN77NMiXi+IkvQ5iWgxndow2rXT06makvFJm/aY4nU4wcKA0gdujYTEL+AIqmgYGHRiMIgN6m9BJApu2xVE18PpUnHaBnCyJfSUysbiGoqgM6G2hqsbJ+RNvZ/QZ4455LV6fM50vP3sRSUpyy9VpvDjHT88uRvr1MtVRduWEO5BPi7q1TmgxtrKW5rTDJWTi12rYzGoEUUZnljHoJJxOAUUWCdYYSMRFjFiIEcGkF0nLkrHZIBSVcXuTxENGHDjJowWgcZA9xAnTnp6YsFCZ8QvZLcIMO9HEu+8lCFZbcSm5xInhoQIZGQs2EmIIZ6aZH39a1aim0CEcT37+H8CfGfXa2lqmXD2RirKtCAgkZZVIWCQa0KFqAqJORtMEJJ2KaFCwWQRsVhFVFYiEBWRFRa9PdYCG/HpQJURDDAEdakIHCAhAkjgZ2akRIFHQSCSFlBKbXkNRBaxmEUGAQFCl5jdar1hSQ4eEgERauoJOrxFPpAjGzRaFSEzAYdNhMurQGx1cdMkdjBs37t9S6aqtreXLLz/n28Vfs3b1JtSwgChK6MwiF06ewA8/fElV5QHSnAKaoCGJepoVpxGKmDht9ETOv+AyPv7oHb5c8BY6KUYgmMTrNVCyuwpFUdAZ4fQxw7n4kik8/9Qz/LJyLYIqojNJjJ90AbfcdnNdZ15JSQnz573Irp2bsVrsRGMy5WVbyMsGnx9cGW0Yfeal1LhrSc9I5+RTRmG1/nWcjqFQiNdee4UVK77D761ApzPTu09/Bg0+laU/fMae3VvxB6LIyRCKIpCekU6HTkNo374NffsOpFmzZixd+gOzX3scd3UVfh/IUSM69CjI6E16zNYYFqsBd40XtBCgEY0JZOdkcvbYizn33IksWPAp3y3+gFDIjySZSSYVrBYFvz+KpDeRm5OD3ZFLWbmHsoO/YjFrmM1OLph4A+POPf9fVvRVFIWvF33NE9OeoqKsAlVVEHQJ9HoROSGQkNVUogkppTSMiqCX0UQNLSkgqQZUNFRUQEXUy7jSNUDF4xZTwSECXm9qHF5vBLPeRUFRPqePOY1169bxw3c/osnab2umoKKgx4gmJjAZBXQGga69++FyZSAn4yiqitFoZumSTxBFEYupgJ79ejNgwADOO+/PSb3/mx1c+HN7mEwmmT9/Lm/MeZZ4PIiAgCgIxBMQCYvYHUkkUcJuF34Tr9GQZZVEQsNg1CEKGsmkiiiB0SCSnSkRjmj4Agpmo4jRIOL2yAT9BvSqAQk9MS2CzpwkPUMlFE4JsRj1IhaLSCKpEYsqhCMqctSEqghoqGSkZxMIB5BjMhI6FBQ0UaVnv+7ccecd9OzZuDDMXwlZlvnk40945YVXCfiDFLcs5v5pU+ncuTPRaJR4PI7T6UQQBCKRCJ988glLv1uG3++nNnCAeMyPQAJJZyAcSoCmoteJmCy52CxZVJZWY5AMxJUYOoMOAWjesjmXXH4xQ4cNZe6cucx/4x0iQT+SMYKiiYiCk2QyQlaelf4D+jBh4hRatmz5b19rPB7n3Xff4YP3XsKo86LIGjU+GU1L8WoGQirRqIbJrKdjh67844rrqCjfx9cL3yESriWRlBh16oV07dqD6upqvvziY/bvXUssLhNPCGSkm5GTcSKxJD63gKaIoEkpu2CRyczUMBgkFFUgmRCQpCShsIKmgt2eEl0JhzWicRWnXSQ3W0d5pUwooqLTS7Rt04V/TpvxL0/FJBIJ5s6Zy2szZ+P3ehHFJEabCoIOARmHHQRRIxDQCPgEkPUIkoLVKRCNy5gMKnq9SNAvoCR06PQiec3S8Vb5CQcVRJ2KzakgiuDxaKiqgoaEWS8hqSaSioKCgkjKT5BMSXT6VMCYjOow2cMMGHwK4VAle3atRdUE8grak1/Qnu+/+ZRQQEAURAaPGEpBYT7Tpk3702v+u9tCgI0bN/LYI3ewY8d20FTMZoFQSEXRNKwWAZMxJfYTj2vU+hQUBXSSgNMhYrUKSCJ4/QrxuIpBLxJLaOglAYPRgkGfQBA0krKCz6+RneWie/cTad6yHV8s+BiP+wDRqEaaS0SSQFEhHILiZtkUNetCrdtLZWUJBn0MBAVBEGjeog09eo1k7ZqlxKI+uvfoz4SJVx6TsMfRoqamhtdmzmLxV9+SVCswW2LY7QJ+v4YjrYB7pz5H9+7d631G0zRWrVrF7t3b2bt3N6Ulm6iq9pGRVsRJI0+lQ8d2vPLywyTibtBAb8yi/8Az6d27Dx07dqzzbcvKynjk4dvZu2sDOp2AxWanbdvuXDXlHgoKCv7ya/09QqEQ7737Bh+8Pxef10M4oqEmBeSEiCDJZGSlktWqCuGwSiSmIYo6CnJg174EopQSgTAYRDRNI5EAvSEVKUSiAnaHCZsli779B5CVlcPGDcvw+2qJJQQ8bg9+vx+nQ6RNSz2yrLFrb0qMUxQFYjEVDQ2j4fDkmadWwW6TsFoEdDoBnc7GhRfdwgUTJv3LviHA+vXreG3mo1RU7MPv9xKOJEkkNWwWCbtNIBzWCAQ1NFXClS6SkWbGYnVRWNyRjp1O5Mdvl7J181ai8QCONCvdurVDp7MTDJaRTMRwpeUxYtQ5hEIBfvj+Q2LRahRFIzevLSNGnU8wGGTdmmVs+nUpfr8Pr0cgHhEBDbNNZvCIM/HW7mfPrvXoJJF4HDweKCwyUFzkRK/XI+oyueiSmxk0aOifXu9/sz08GlsYDod5Z947vDn7LXy+WgymJOmZSSIRjUCtlEomIeNyqcTiGnLUkIoRDQp6vYKkA5NRIhJVCQZAlVP7l4CAYJCRRFBkDUVO/S1JHIddxGKSCIYVbHYVkylla/V6AbNJJBbT8Ho1oiE9RsGAJIpo+jhGSwJJr5CQNWQ51VkoiiJ5eQX8c9qL9OjROGXX0SIQCPDB+/NYtvwHtmzYRzQYR5REuvXuwuVXXs6JJ55IVVUV+/bt4/OPFrB96w5AJT1Xj6Ikycsrpv+AYYwadQqiKCLLMp9//in79u5m3c+bqa3yotNJuLJsyGo5mhognoCOnQdx192P4HQ6+fyzz5kz+3W8NT6at2xGvwF96devH927d2/yuQ6FQiSTSVwu17+VJwCIRCK88cZLvPP2LNBiFOTqiERVfH6NRBL0OpGsDDhYlip+gIDRZCInO4tAwI0oJIlENUzG30QpFbBZdeTmtWDChTfSpUtXLBYLLVu25JdffmHG9CepKN+PqonEIh4UJUYkKhMMJTDoNawWCVUzk5ffmngsgCyHMBhMFBSdQNBfg89XSiwWQ6ezM/Lkc6mu2kHQ76V1286MP//yf+vZ3r9/Pw89eBvbtvyCxZxqDgqEFAIBAbPJgZyIoSYFLNhJqkliRBERsAg2YlqMJAk0QK+TMBiMGCxxEvE4ckIkmQCdZkJFRdCDTicRj/0mgipoJNQ4IhKgIYoa6BQcTgU5KRH1G0ATQVSxOmUEScbnBUExAMJvRHQqenSIOrj4ygu55ZY7mxx3P4T/WPJTURQWLlzITz/9RHl5+W+BybtA6kf49ttvOe200/6/ODz/13A0Rv0QNE0jGAyiKMqfGodEIkFFRQVpaWnYbDYEQWj0/fF4ipy7RYsWVFRUoKoqgUAgpUZntx/xGKqqEgwGEUURnU6H2WzG7/cTi8XIysr6lzgtjxWKknKq/3isRCKBXq8nmUySTCaxWBpX6vwjBEEgLy+PioqKI4oWNYVD62exWI6JrPp/EzRN+20jbrgOsiwfc5fmfwKRSIRYLIbL5ULTNCKRCGazudFz1zQNWZaJRCIYjcY6kQ1FUQiFQrRq1Yqampom74dYLEYoFMLpdNbrUohEIixcuJDly5czatQoRo4cyeLFi/nmm2949tln6943c+ZMwuEwt9xyy59e13+zgwvHZg8bQzKZJBQKIQgCen2Kz8tsNjfpbCmKgiiK9WzDIRtQUlJCKBQCwOFwNGnPkskk0WgUvV6PyWT6w7ijitfrxWg0YrM1rXr8vxH/ri08hHg8jk6n+7cC2WNBNBolFovhdDoRRRG3200ikSA/vyG32tGgqXX4vY35/b2hKAqJRKLBvXAI4XCYcDhMRkZGg3vv/zcSiQSBQAC73Y4kSSSTySbPE1L3bzwex2Qy/eaY62jWrFndWiSTSfx+P1arFbPZjKqqqKraqJ195ZVXOHDgAHfeeSd2u50FCxawZMmSOlvo8/l45JFH6Ny5M5MmTfrTazluC4+MppSOD0FRFGRZPmIgIQgCOTk5VFVV/Vs24H8DNE1DVdV/2Q79VfbwP43f+zuSJGG1WonH40Sj0Tqbeeg9jXVdHs06aJqGz+dDEARcLlejr/87v8VfhVRyN4HBYDhmO3ws94OmaXU+gl6vJxaLMW3aNDp16sT48eMbHPuQXsaxxFD/zfbw37WFTeHPbOQfccgebt++HZPJ9KeCfKFQCEVRcDgc9fyCQ7+roij4/X7MZvMxcR3/p/F/zRZqmlbnvxyyaZqmpRqejiKePXSNDbl5/2+tA6TiFVmWG9xviqLg8/kwmUxYrVaSySTBYBC73Y5er0dRlCPa69+vxaH9xWKxIEkSiqIQDAZRVRWLxYLJZCKRSNTljw7tQ4e+X9M0vF5v3XdbrdY/TXj+HsdiC/+ybEYikWDatGns2LEDh8OB2WwmFjusfpadnc2SJUuw2WzHROp/HKmb60icL7+HwWCgWbNmf/o+o9HYIPA/WvGNlAp7/fc6nc5/SbzjX0VTD+OhxKPBYPgfTUKKotios/d/CUdUqv4/kPgEsFgs9drijzRWdihR9sf7VpIkXC7Xn94/TTlBFouF7du307p1a0499dS6Y/0RGRkZlJaWHvEYx3F00Ov1pKU15A9rCn/Gr3o0z/KhgKYxiKJIRsbRq3f/N+JYnJa/An8MJP5/BYR/tDGHIEnSEQMZq9X6l04AHAsMBgOZmYf5bv/MnouiWHctZrO5gf3S6/X1vk8UxSYD9hEjRjBjxgxee+01xo4dW3fsRCLB/v37+eijj1AUhaFDh/4rl3Ycf8CfBfWSJB1V8ul/ooj9PwFBEP7jybb/DWjM3/mjD3PoPf/OMY60D/9v+S0EQfgf2Z8EQai3V5hMJk444YQm/b7/lmfufzv+lcKjKIqkpaUdVbLr9wVvnU7XYL+VJIn09PQ/fuw4/mIIgtDAJxME4ajj2f/JAvX/bzQVr0iSVC9W0ev19e7NY7HXkiTVi7kPxdK/h8FgaDI2EgThf+y5+Mss7ccff8yOHTuYMGECr776KsOHD6/3usVioUOHDmzcuPGvOuRxHMdxHMf/Sni93j8dZT3UVXUcx3Ecx/HfilatWjFu3DjKy8t54YUXWLx4MQB33HEHL7/8Mh6Ph3Hjxh0XxDyO4ziO/3qMHj2acDjMe++9Rzgc/k+fznEcx3Ecx98Of1k718qVK+nQoQNnnXUW0HjGPCcnh/379/9VhzyO4ziO4/hfCaPRWDc63RQ8Hs//uZHo4ziO4ziOY8XAgQNp1aoVK1as4MCBA0QiEUwmE82aNWPgwIHk5eX9p0/xOI7jOI7j/zvmzZuH2Wxm9erVrF27lvT09Capxq655q8RRjyO4ziO4ziOw/jLkp8ej4fevXsf8T1ms5lIJPJXHfI4juM4juN/JZo3b86WLVuIRqONjsL6fD62bdtG586d/wNndxzHcRzH8T+DPXv2YDQaKSwsZOzYsf/p0zmO4ziO4/iPYffu3XX/Lcsy1dXVVFdX/wfP6DiO4ziO4++Fvyz5aTKZCAQCR3xPVVXVUXNXHsdxHMdx/F/F8OHDmTFjBi+99BJjx46tI7I/znN3HMdxHH8nzJgxg4EDBzJu3Lj/9Kkcx3Ecx3H8R/F70cvjOI7jOI7j+J/HX5b8bNOmDWvXrq1TevojampqWL9+/Z92h/5d8L9JQOZ/07n8p3F8LVI4vg4p/D/27jpOivp/4PhrNu/2uo+7o7tDpEOQkhC/tHQJSoggiCCiIAhigAgS0o0g3d0l3V3X3du78/tjfxysd6Anp4h+no+Hj4fszs5+5nOz75l5f+rP1kOpUqXo2LEja9asYfr06Vmvjxw5EnBMnt6xY0eKFCnyl5bjZfFPOr5/UlleJFEPDqIeHvszdfFo1dDnWUjlecvwMvknHd8/qSwvmqgLB1EPDv+UevinlOOv8E87tn9aeV4UUQ8Ooh4e+yfURW7KIMl/ZOmyP+Dq1auMGzeOIkWK0LNnT86dO8f69etZsmQJN2/eZMGCBcTExDBx4sQ//MAvCILwMouIiGD37t3cvn2bjIwMXF1dKVasGE2bNhULfAiC8K83c+ZMHj58yOTJk/9Vq6cKgiAIgiAIL5c8W+29TJky9OnTh/v37zN27FjWr18PQPfu3ZkwYQIxMTH07dtXJD7/QQwGAyNHjsRgMLzoorxwoi4cRD045FU9hIWF0atXLyZOnMj333/P5MmT6du3r0h8/gOJc99B1IODqIfHnqcu3n77bdLT05kzZ87vLgIn/DOIc/8xURcOoh4c/mw9yLLM1atXOXHiBDExMVmvx8TEMHv2bEaOHMmIESNYsGABKSkpeVxq4XmIc99B1IODqIfHXta6yNN+qk2aNKFMmTKip9NLQpZl7t27Rx51/n2pibpwEPXgIOrhv0f8zR1EPTiIenjseerihx9+wM3Njf3793P48GECAwPx9vbOtp0kSYwdOzYPSis8L3HuPybqwkHUg8OfqQej0cjEiRO5efMm4Ih1Xbt2pUqVKnzyySdOCwE/fPiQM2fO8NVXX+Hu7p7n5RdyT5z7DqIeHEQ9PPay1kWeJT+vXr2KTqejUKFC9OrVK692KwiC8FKy2Wxs376do0ePEhUVhclkYtWqVQDcv3+fPXv20Lx5c0JCQl5wSQVBEP4aV69ezfp/q9VKVFQUUVFRL7BEgiAIf58tW7Zw8+ZNChUqRNmyZbly5QqrV6/m2rVrKJVK3n33XYoVK0ZGRgbbt2/n5MmTbNiwga5du77ooguCIPzr5Fnyc9y4cTRu3Ji+ffvm1S4FQRBeSmazmQkTJnDjxg08PT1xdXXFaDRmvR8YGMj+/ftxd3enU6dOL7CkgiAIf53Vq1e/6CIIgiC8MCdPniQwMJCJEyeiUqmwWq0MGzaM06dPM2TIEGrVqpW1balSpfjwww85c+aMSH4KgiD8BfJszk8vL69/xGpPwh+nVqtp165dnq3C+jITdeEg6sHheeth3bp13Lhxg86dOzN37lwaNmzo9L5Op6NMmTJcuHAhL4or5AFx7juIenAQ9fCYqIv/FvH3fkzUhYOoB4c/Uw8xMTFUqlQp6xlZpVJRsWJFAMqVK+e0rSRJlC1blvj4+LwrtPBcxLnvIOrBQdTDYy9rXeTZau9iRU9BEASHIUOG4Ovry2effQbAmjVrWLt2rVMvqHnz5nHy5El++umnF1VMQRAEQRAE4S/SsWNH2rVrR/v27bNe+/nnn/nll19y7Bmf0/2iIAiCkDfyrOenWNFTEATBISEhgaJFiz5zG1dXV6eJ7gVBEP4txOrGgiAIDr/tFCQ6CQmCILwYeTZOXazoKQiC4ODi4kJaWtozt4mNjcXT0/NvKpEgCMLfQ6xuLAiCIAiCIPzT5Olq74+IFT0FQfgvK168OGfOnEGv16PT6bK9n5iYyLlz53j11VdfQOkEQRD+OmJ1Y0EQhMcOHz7MrVu3sv79qDf8pEmTsm37ZE95QRAEIW/lWfJTzE0iCILg8OabbzJu3Di++OILevbsic1mA8BkMnHz5k0WLFiA1WqlZcuWL7ikgiAIeUusbiwIgvBYTExMjknN8+fP//2FEQRB+A8Ty7P/h+3cuZNNmzaRkpJCWFgYPXv2pHTp0i+6WH+rq1evsmnTJu7du0dycjLDhw+nWrVqL7pYf6v169dz6tQpIiMj0Wg0lChRgq5duxISEvKii/a327VrF7t27cpaaTMsLIx27dpRuXLlXO2nTJky9OnTh4ULFzpN89G9e3cAFAoFffv2pUiRInlXeOFPE7FQxMJHRDx0eJ5YGBMTw2uvvZZtdeNdu3Y9dXXj/fv35/1BCH+KiIciHoKIhU96nng4Y8aMv7p4wl9ExEIRCx8R8dAhr56TXySR/PyPOnbsGIsWLaJv376ULFmSPXv28OWXXzJ16lT8/f1fdPH+NiaTiUKFCtGgQQO+/fbbF12cF+Lq1as0bdqUokWLYrPZWLVqFRMmTOC7777DxcXlRRfvb+Xr60vnzp0JDg4G4ODBg0yZMoUpU6aQP3/+XO2rSZMmlClTht27d3P79m0yMjJwdXWlWLFiNG3aNNf7E/4aIhY6iFjoIOKhw/PEQrPZnG0+Yw8PD4Ac5zn29PTEYrHkUcmF5yHioYOIhyIWPul54mFAQMDfUUQhj4lY6CBioYOIhw55+Zz8ojx38lOWZa5du0ZaWhqFChXKqoyYmBg2bNjAvXv3sNvtlC5dmjZt2uS4CJLw99uyZQsNGzbk9ddfB6Bnz55cuHCBXbt20blz5xdcur9P5cqVX6rWir/CJ5984vTvAQMG0LdvX+7evUuZMmVeUKlejKpVqzr9++2332bXrl3cunUrV0H96tWr6HQ6ChUqRK9evfK6mEIeErHQQcRCBxEPHZ43ForVjV9OIh46iHgoYuGT8ureUHh5iFjoIGKhg4iHDv+GWPhcyU+xoufLyWq1cvfuXd566y2n1ytUqMCNGzdeTKGEf4xHv9v/+u/Ubrdz/PhxTCYTJUqUyNVnx40bR+PGjenbt+9fVDohL4hYKPweEQ+fLxYKLw8RD4VnEbHQQcTDfz8RC4XfI+LhyxsLnyv5KVb0fDmlpaVht9vx8vJyet3Ly4uUlJQXUyjhH0GWZRYvXkypUqUoUKDAiy7OC/Hw4UM++eQTLBYLLi4uDB8+nLCwsFztw8vLK2u+O+GfS8RC4Vn+6/HweWKhWN345SPiofA0//VYCHlzbyi8HEQsFJ7lvx4PX/ZY+FxP52JFz5dbTsPQxNC0/7b58+fz8OFDxo8f/6KL8sKEhITw9ddfk5mZycmTJ5k5cybjxo3LVWCvWLEi165dQ5Zl8Zt6CYhYKOTkvx4PnycWitWNX14iHgq/9V+PhZA394bCy0XEQiEn//V4+LLHwudKfooVPV9Onp6eKBSKbK1Xqamp2Vq5hP+OBQsWcObMGcaNG4efn9+LLs4Lo1KpsuYuLlq0KHfu3GHbtm3069fvD+/j7bffZsyYMcyZM4euXbv+p4dF/JOJWCg8jYiHfz4WitWNX04iHgo5EbHQIS/uDYWXg4iFwtOIePjyx8LnSn6KFT1fTiqViiJFinDx4kWqVauW9frFixd59dVXX2DJhBdBlmUWLFjAqVOn+PzzzwkMDHzRRfpHkWU513Hrhx9+wM3Njf3793P48GECAwNzXOxNkiTGjh2bRyUVckvEQuG3RDx8uj8aC8Xqxi8nEQ+FJ4lY+Gx/5t5QeDmIWCj8loiHT/eyxcLnnpROrOj5cmrZsiU//PADRYoUoUSJEuzZs4eEhAQaN278oov2tzIajU5D8+Li4rh//z7u7u74+/u/wJL9febPn8+RI0f46KOPcHV1zWrp1Ol0aDSaF1u4v9mKFSuoXLkyfn5+GI1Gjh49ypUrV7Kt8vd7rl69mvX/VquVqKgooqKi8rq4Qh4QsdBBxEIHEQ8d8ioWCi8XEQ8dRDwUsfBJIh7+94hY6CBioYOIhw7/hlgoybIs/9kPd+zYkfbt29OuXbus19asWcPatWtZvXp1tu2f9Z7w99u5cyebNm0iOTmZ/Pnz06NHD8qUKfOii/W3unLlCuPGjcv2ev369Rk4cOALKNHfr0OHDjm+PmDAAF577bW/tzAv2KxZs7h8+TLJycnodDoKFixI69atqVChwosumvAXErFQxMJHRDx0ELHwv0vEQxEPQcTCJ4l4+N8kYqGIhY+IeOjwb4iFz538DA4Ozhr3D48nua9UqVK27R+9J5KfgiAIgiAIgiAIgiAIgiD81Z572LtY0VMQBEEQBEEQBEEQBEEQhH+i5+r5GR8f/6c+JybDFwTh30iWZa5du0ZaWhqFChXK6hUfExPDhg0buHfvHna7ndKlS9OmTZscF0ESBEEQBEEQBEEQBCHvPFfyUxAEQXAwGo1MnDiRmzdvAo7F37p27UqVKlX45JNP0Ov1Ttv7+/vz1Vdf4e7u/iKKKwiCIAiCIAiCIAj/Cc897F0QBEGALVu2cPPmTQoVKkTZsmW5cuUKq1ev5tq1ayiVSt59912KFStGRkYG27dv5+TJk2zYsIGuXbu+6KILgiAIgiAIgiAIwr+W6PkpCIKQB0aMGIHRaGTq1KmoVCqsVivDhg0jNjaWIUOGUKtWraxtZVnmww8/RJZlpk6d+gJLLQiCIAiCIAiCIAj/booXXQBBEIR/g5iYGCpVqoRK5ehQr1KpqFixIgDlypVz2laSJMqWLfun500WBEEQBEEQBEEQBOGPEclPQRCEPGA2m/H09HR6zcPDAyDb649es1gsf0vZBEEQBEEQBEEQBOG/SiQ/BUEQ8ogkSc/8tyAIgiAIgiAIgiAIfy+R/BQEQRAEQRAEQRAEQRAE4V9JrPYu/GNcvnyZ3bt3c/PmTVJTU9FqtYSFhVG9enWaNGmCRqN57u+YOXMmBw8eZMaMGQQGBuZBqV9eV65cYdy4cbRr144OHTq86OL8Kxw+fJhbt25l/TsmJgaASZMmZdv20XuC8FsiFv69RCwUhH8uEQ//XiIeCsI/k4iFfy8RC/+dRPJTeOFsNhvz589nz549aLVaKleuTHBwMHq9ngsXLrBkyRJ2797NqFGjCA4OftHFFYSniomJyTGpef78+b+/MMJLR8RCQRAEBxEPBUEQRCwUhLwkkp/CC7dixQr27NlD0aJFGTFiBL6+vlnv2e121q5dy9q1a/nyyy+ZPHkyOp3uBZZWEHI2Y8aMF10E4SUnYqEgCIKDiIeCIAgiFgpCXpJkWZZfdCGE/67o6Gg++OAD3Nzc+O677/D29s5xu+nTp3PkyBHatm1Lx44ds17v0KEDZcqU4fPPP8/2mYEDBwKOLvyP/h0fH59tu99+Pi4ujg0bNnDhwgWSk5PR6XSEhYXx2muv8dprrzl99sCBA+zevZuHDx8CUKBAARo3bpxtuye7zlesWJFVq1Zx584d1Go1NWvWpHv37mg0Gs6fP88vv/zC/fv3cXFxoX79+nTu3BmFIvv0vL/++ivbt2/n3r17mM1mgoODqV+/Pi1btsxx+yf9/PPPrF27Nsf3ZsyYwc8//8yhQ4f48ssvKVasWLZtli1bxqZNmxg+fDjVqlUjLi6OQYMGUb9+fVq1asWyZcu4ceMGAKVLl6Zr166EhYVl24/BYGDz5s2cOHGC2NhY1Go1xYsXp23btpQqVeqZxyAI/yYiFopYKGKhIDiIeCjioYiHgiBioYiFIhbmNdHzU3ihDhw4gCzLNGrU6KkBHaBt27YcOXKE/fv3OwX13GjevDkHDhzgwYMHNG/ePKtl7Mk5TW7evMmXX36JwWCgYsWK1K5dm4yMDO7fv8+2bducgvWiRYvYtm0bvr6+NGzYEEmSOHnyJD/++CMPHjygR48e2cpw+/ZtNm7cSMWKFWnUqBFXrlxh165d6PV6Xn31VWbOnEnVqlUpVqwYZ8+eZdOmTeh0Otq0aeO0nxUrVrBhwwb8/PyoXr06rq6uXLt2jWXLlnH79m2GDRv2zLooW7Ys8fHxHDx4kDJlylCmTJms99zc3GjcuDGHDh1i79692YK61Wrl4MGDeHt788orrzi9FxcXx6effkqxYsVo2rQp0dHRnDp1ihs3bvDFF184BfaMjAw+++wzwsPDKV26NBUrVkSv13P69GnGjRvH0KFDqVat2jOPQxD+LUQsFLFQxEJBcBDxUMRDEQ8FQcRCEQtFLMxrIvkpvFA3b94EoFy5cs/cLjQ0FB8fH5KSkkhISMDf3z/X39WiRQvu37+fFdR/O5GzxWJh6tSpGAwGRo0aRaVKlZzeT0xMzPr/a9eusW3bNkJDQ5k4cWLWBaJDhw588sknbN26lerVq2drlTl//jwjRozg1VdfBRwBctSoURw9epQLFy7w+eefZwXRDh068P7777N161Zat26NUqkE4OLFi2zYsIHKlSszbNgwtFotALIsM2/ePHbv3s2JEyeoUaPGU+uibNmyAFlB/bcTOZcsWZL8+fNz7NgxevTogYuLS9Z7Z8+eJTU11alMT9ZLmzZt6NSpU9ZrBw8eZObMmSxYsICxY8dmvb5gwQLCw8N57733aNCgQdbrKSkpjBo1irlz51KpUqU8mcBbEP7pRCwUsVDEQkFwEPFQxEMRDwVBxEIRC0UszGvP7vMrCH+xlJQUgD8UpB9t8+gzee306dMkJiZSt27dbAEdwM/PL+v/Dxw4AED79u2d5lbR6XS0a9fOaZsnlS1bNiugA6hUKqpXr44sy7zyyitOrUeurq5UqVKF9PR0pwvKjh07AHjnnXeyAjqAJEl06dIFSZI4evRo7g4+B40aNcJgMHDs2DGn1/fu3YskSbz++uvZPuPm5sZbb73l9Fq9evXInz8/ly9fJiEhAYC0tDSOHTtG+fLlnQI6gLe3N2+++SZpaWlcunTpuY9DEF4GIhaKWChioSA4iHgo4qGIh4IgYqGIhSIW5jXR81N4afzV09Pevn0bgIoVK/7utvfv3wcetww96dFrj7Z5UqFChbK95uPj87vvJSUlZbXA3bp1C61Wy759+3Ism0ajISoq6vcO4XfVq1eP5cuXs2/fPho2bJhVjgsXLlCmTJkcVxQsXLiwU+sXOC42pUqVIjw8nAcPHuDv78+dO3ew2+2YzWZ+/vnnbPt5tGJ6ZGRktiEDgvBfJ2KhiIWCIDiIeCjioSAIIhaKWCj8ESL5KbxQ3t7eREZGkpCQQEhIyDO3fdSq86w5T55HZmYmgNMqek+j1+uRJAlPT89s73l5eSFJEnq9Ptt7rq6u2V571CU+p9X5Hk3IbLPZsl7LyMjAZrM9dSJmAKPR+LvH8Hvc3NyoWbMmBw8eJCIigrCwMPbv34/dbs+xNQvIsT7AUSdAVp1kZGQAcOPGjawJn3NiMpme5xAE4aUhYqGIhSIWCoKDiIciHop4KAgiFoKIhSIW5q08S37+0fklLl26RPny5fPqa4WXXIkSJbhy5QqXL1+mQoUKT90uMjKS5ORkfH19nc4zSZKcAt6T9Hp9joHyadzc3ABHq83v0el0yLJMWlpaVsB6JDU1FVmWcwzgecHV1RVJkpg/f/5fsv8nNW7cmIMHD7J37166d+/OgQMHcHd3f+oEy2lpaTm+npqaCjy+cD2qm5YtW9K9e/e/oOSC8HIRsTD3RCwUhH8nEQ9zT8RDQfj3EbEw90QsFJ4lz+b8HDFiBMePH3/q+zabjaVLlzJx4sS8+krhX6B+/fpIksTevXufGhAA1q1bB5Bt3gs3N7ccg3BcXFxWC9WTHrUQ2e32bO89mkfkwoULv1vuR13vr1y5ku29q1evOm2T14oXL056ejrR0dHPtZ9n1cUjJUqUoECBAhw6dIhz584RGxtL3bp1nzq58r1793JsTXvUalWwYEHAUdeSJHHr1q3nOgZB+LcQsTD3RCwUhH8nEQ9zT8RDQfj3EbEw90QsFJ4lz5KfKpWKadOmMWvWrGx/1OjoaMaMGcOWLVucJqoVhJCQEJo3b056ejpfffUVycnJTu/b7XbWrl3L4cOHCQoKolWrVk7vFy1alPj4eKfgarVaWbJkSY7f5+7uDuTcalW1alX8/Pw4fPgw58+fz/b+k5+pX78+AGvXrnXqtq/X67O62T/aJq+98cYbAMyaNYv09PRs76ekpBAREfG7+3lWXTypUaNGpKenM2fOHICnduUHx5CIDRs2OL128OBBHj58SLly5bJaI729valZsyY3btxg06ZNOc5Tc+vWLdGdX/jPELEw90QsFIR/JxEPc0/EQ0H49xGxMPdELBSeJc+GvX/77bfMnDmTAwcOcP36dYYMGUKRIkXYt28fixYtwmKx0LZt26wVvgThka5du6LX69m/fz/vv/8+VapUISgoCIPBwMWLF4mOjiZfvnyMGjUqW/f8Fi1acOHCBSZPnkzt2rXRaDRcunQJnU6XNQnyk8qVK8fmzZuZO3cuNWrUwMXFBX9/f+rUqYNarWbo0KFMnDiRSZMmUalSJQoWLIher+fBgweYTCamTJkCQJkyZWjWrBk7duzgww8/pHr16gCcPHmSxMRE3njjDcqUKfOX1FelSpVo27Ytv/zyC++//z4VK1YkICCA9PR0YmNjuXbtGp06dSIsLOyZ+wkNDcXHx4ejR4+i0Wjw8/NDkiSaNGniVM+PJnROTk6mePHiFChQ4Kn7LF26NNu3b+fWrVsULVqU6OhoTp06hU6no3fv3k7b9u3bl6ioKJYtW8ahQ4coUaIEOp2OhIQE7t27R3R0NHPnznVaqU8Q/s1ELMwdEQsF4d9LxMPcEfFQEP6dRCzMHRELhWfJs+Snp6cno0aNYtu2bSxfvpwxY8ZQrFgxbty4gb+/P4MHD6ZUqVJ59XXCv4hSqeS9996jdu3a7Nmzh+vXr3Pq1ClcXFwIDQ2lcePGNGnSJMcu5JUqVeKDDz5g3bp1HDp0CHd3d2rUqEHnzp358MMPs21fuXJlunbtyt69e9m4cSM2m40yZcpQp04dwNF9/auvvmLDhg1cuHCBixcv4u7uTlhYGI0bN3baV+/evSlcuDC7du1i7969AISFhdGhQ4dsww7yWseOHbMC6OXLl8nMzMTDw4PAwEDat2+fdTzPolAoGD58OMuXL+fw4cMYDAYAatWq5RTUdTodVatW5ejRo89szQIIDAykT58+LFu2jJ07dyLLMpUrV6ZLly7ZLjLu7u5MmDCBHTt2cOzYMQ4fPowsy3h7e1OwYEHatm2Lh4fHn6gdQXg5iViYeyIWCsK/k4iHuSfioSD8+4hYmHsiFgpPI8k59aN9Tjt27GDhwoUAeHh48M033/xlK48JgvDXGzZsGAkJCcydOxcXF5ds78fFxTFo0CDq16/PwIEDX0AJBUEQ/noiFgqCIDiIeCgIgiBi4cskz+b8BMe8E6tWrWLx4sVotdqsCWe/+OILHj58mJdfJQjC3+Ts2bNERERQr169HAO6IAjCf4GIhYIgCA4iHgqCIIhY+LLJs2HvcXFxTJ8+nVu3blG4cGGGDBlCvnz52LhxI6tXr2bUqFF06dKF5s2b59VXCoLwF9q1axcJCQns3bsXjUbDm2+++aKLJAiC8LcTsVAQBMFBxENBEAQRC19WeZb8/OijjzAYDLRq1YpOnTqhUjl23bp1a8qXL8/333/P4sWLOX/+PKNHj86rrxUE4S+yceNGEhMTCQkJoUuXLgQGBr7oIgmCIPztRCwUBEFwEPFQEARBxMKXVZ7N+dm/f38GDRpE+fLlc3zfZDKxYMECDhw4wOrVq/PiKwVBEARBEARBEARBEARBEJ4qz5KfaWlpeHp6/u52J06coEaNGnnxlYIgCIIgCIIgCIIgCIIgCE/1l6z2LgiCIAiCIAiCIAiCIAiC8KLl6WrvgiAIgiAIgiAIgiAIgiAI/xR/esGjQYMGIUkSn376KYGBgQwaNOgPfU6SJH744Yc/+7WCIAiCIAiCIAiCIAiCIAh/yJ9OfsqyzJMj5v/o6Hkxyt4hOTkZq9X6ootBQEAA8fHxL7oY/wiiLhxEPTj8k+pBpVLh4+PzoovxlxHx8J9F1IODqIfH/il1IWLh3+Of8vf+JxB14SDqweGfVA//5nj4T4mF8M/6m79Ioh4cRD089k+pi9zEwj+d/Jw5c+Yz/y08m9VqxWKxvNAySJKUVZb/elJa1IWDqAcHUQ9/LxEP/zlEPTiIenhM1MXfR8TCfxZRFw6iHhxEPfx9/gmxEMTf/BFRDw6iHh57WetCzPkpCIIgCIIgCIIgCIIgCMK/kkh+CoIgCIIgCIIgCIIgCILwr/Snh70DHDt27E99rlatWs/ztYIgCIIgCIIgCIIgCIIgCL/ruZKf33///Z/6nEh+CoIgCIIgCIIgCIIgCILwV3uu5CeAUqmkcuXKFCpUKA+KI+S1S5cusWTxDFKSY8mfvxDtO/andOnSL7pYwl8kKiqKlSvmcPXKGVxcXHmjRReaNm2BWq3+Q583Go0cOXKEuLg4ypcvj5ubGyaTiYsXLyLLMuXLl8dut7Nx48/cvnEWDy8/3mzdjaJFi/7FR/bHWK1WNm5Yy84dy7Fa9KjUbrR8syctWrRGqVT+Zd8bGxvL/HnTOHRoL7JdpkLFygwcNFrExb+ZLMtZE3D/VmRkJGlpaeTPnx93d3en96Kjo1m+7EeuXz2F3W4jNH8pevT8gGLFiv0dxf7byLKMLMsoFDnPeBMTE8PuXZuRJBtFipajZs3aT63PfwJZljl8+ABrVs8mMyMZjUZHq7d60axZyz/8e09MTGTdL0uJjLhFYFBB/temG/ny5QPg1q1bLF44g8zMVMqWr0mTJm+gUj39tik9PR273Y6np2dWvV2+fJnVK38kKuohQUGh1KrTint3L2E0pP+hfebW7du3OXhgO7IsU6ZsVQICAlAoFKxbu5Arl08CUKZsNcqWr8Xdu3e5e/s0GrWCEqWq0LJVB44c3svli8dxcXWnRasulCtXjujoaNasWUpM9EPKlH2V+vUb/qH6jYuLY+WKn7hw7ihmi0y9+i3o1r0Prq6ueXa8/1VGo5F9+/aSnBRHkaKlqF69OkajkR3bN3Lu3GGiIqMxmWxYrek8fBiLxWLG19eXjm/3R5Ik7t9/QEJCAlcuncFmjUWSQK31oFHjTpQuXYaMjAwOHdhMWlo8Vpua+Oh0FJIRWdLStl1nVBozWzevISkpFo0G1GoJi1WJp6cfYWFFyci0Y7FaqFKlKmZTErdvXgAkatRqTIeOvf/xK1RbLBa2bFnPts1LUEhWlGo3/te2H40aNflHxsSIiAjm/TSThw+uola7UPmV1wgODiIpKZakpHTy589PkSLFSE1NYvvWVdy7dxuz2U5ISADlKtQnLuYe169fRq9PRqvVULBgeQoUKsGvp3ajVtqQJDUNGnWgevVaXLhwGklSUrfua4SEhCDLMjdv3uTYsWMcOnSA61dPoVIZUSokvH0L8vU3c3n48CFzZ3/Hw/v3sFrteHq6UaN2XQa//zHBwcF5WhdGo5ENG35m4fyZJCcnoNEoKVGiJGXL1ebm9eOYzRkoVa40faMz7u7ehD+8j6vOg6JFi+Lj40NISAgHDuzlh+mTMOoTkRRqXqlamw+GjsXPz4+AgICs77Lb7Zw9e5aff17Ntaun8HADV1c3mrzRibfe6ohSqSQ2NhYXFxf8/Py4du0aO7atxWrVU6ZcDZo0af6H78+Fp7t27RrLlyznwplL2O02dJ468hfMT2x0DLdv3kCSbFSoUhJ3l1BOHD1JUkIiFtmMQgFunhL5C/gRnK8gNquF8AexGDIU5MsXQsFiBQj0D6L+6/WoWrUqCoWC69evc/DgASLCr6BSarj/MIkL589hyDRTpFBR3mr3JkcObyT8wQ1MZjspyUokuws2iw2FWkFYgVDqN6xHSGgAF84ewC7bqVXnDVq37pBn18br169z9sxxVGoXGjRoREBAAHq9nps3b6LVailZsuRT7wP/LJvNxt69u7l86RiyrMSQoSQ1OY3CxQrTqUtHfH198/T7niYjI4NNGzdx+MAhEpMfEJY/jDead+DmjXOc/vUYSpUL7dr3xGTSExV5Gw+PAOrWa0hMTAyHDmzEarOgVPpw/PheoqIi8fBwp0WL9qSkJHFo70Fku4Lar72GVmvkxo1LJCWlYbVkYLOZUSjdaP3W23Tt1i/rGnft2jU2rF9ESnI8WhcfEuPDMRhSUGt0VH6lES4uasxmG/HRycTHJlCgcAF69O6On59fntaLwWDg7NmzrFi2kgtnLmK1WtGbM7DqbdhsdtQuSqrXqMHosaMIDQ1l5YpF7Ny5gZjoRAzpCpAlkK345dNSpkwJ2rR7hwMH9rJ/70osZhM6dx+GDptEiRIl2LljE6dP7cFmt6LW+HDu1yuoNJkoJInMTBeUaPH196FAkWCiIm8RE5uMMV2BRu2KWqWkSPEi1KpTi46dOxAUFJSn9QAgyc+xPNM333zD2bNnsdlsFCpUiAYNGlCnTp1sD5ZCdvHx8X9qFbt79+6xdPF07t65jCQpqV23OR069sTT05MjRw6xYtl0TIZEklNNJCXG4+djJyhAyb2Hju8KzedN4eKNqVu/JceOHeHe7VNYLBkolC40b9mNVq3aoFariY6OZtmSmVy5fByFBMEhxejRaxjBwcFs2vgzUZG3CcpXiNatO2X9wOPj41m1ch7Hju5Hn5lCQGAwtWo3pV37bnh6euZp/eU1SZLIly8f0dHRL8WKZeHh4Vy8eBEXFxdq1aqFq6srO3Zs5OcVk/hogEy9Gi6kpdtZ/LOFDbvc+ejjrylZsiQ6nS7H/cmyzKwfp3D8yCYa1gaFQubAcQmr3QObNY3XaspIksy2PWasVhND+rlT8xUlsfE25q9UYldVoESJihw6sAGFwoanZxCduw3h1VerZe3fYDCg1Wr/kiRkYmIi06eN49DBHXRr78Kg3l54eihJS7cxZ6mZU5eKMvX7JX84ySBJEgEBASxZspAdW5djNBqoWLkWHTv1wdfXF1mWsdvtKJVKLly4wIhhnQjLZ6VtC3e0WomtuzO5fENm6PBvaN78Te7cucO2ravR/38SJTcJaQC1Wu10w/1v82fjITj+9nNmf8XVy8dx0dgwmNTUb/AWPXsNRKPRcPLkMX6cMY6woAx8vKwcP51KRqYCf39/ypStRs3azVgw91PGDrNTt7oLkiRx4YqJUV+aKV2+De7uHpw7uwerRY9W68H/2vWjceNmSJJEZmYmFy9eJCUlhatXTnL18imQJGrXbU67dv+cuHflyhV+mj2RlOT7qFVgsrrRrn1/Wr3ZFkmSsNvtjPt8GJcv7EOr1iNJ4OKiIS3Tn8lfL/zHNG48SZZlxo4ZjL/HaYb0VREcqCIl1casxXrWb1fRt//HvPFGS2w2G4cOHSItLYVSpcpQrly5rH2sXLmAPTt+4t1udsqWVHH7noVvZ+sxmPxQqtQUzm+gezsLPl5KDhyDddtVjB03m7Jly2bt4/bt20yePJJ7ty8REiyhc9WSmulD+w79OH36ODeu7sFdZ0WtlgjLpyIx2Y5WAyMG+nDwuMS67So+Gz+bMmXK5nSYf1hmZiajRvZFp7lHwZAMLFaZ67es3LhjxdUFvhvnT90aLgDsP6JnwMfx1KvpQuVyLpw4Y+D2PQsPIqyUL62hZFENdaq7snWPnsMnTZQu7sE73bT4+0gcOqFgxwENn42fRenSZZzKcPHiRdatnUdycjxaF0+uXz2FWplKWrpMlQpaDEaZC1cs9On3Md279/tTxyliIaz5eQkb182mbnUjO/clExFlQ+cqYbWB0SSjVoFCCYVCVdyPsOHlqaBAmJr0dDtxCVZMJplmDV3ZfchAy8ZuDOztTaCfit0HM5k4LZmYOCt+vgo6vuXBnv0m4hJsDOnnTaXyam7esTL1xzTuPrTg42fHXSfholXgppNIy7ATEWnB309J13ZeRMVYOXLKwLgRfjyIsHLmgpG0dDuXbigZMfIbWrRo8Vx19Si5funiCbRal2yNvQ8ePGDtmgXERN8nJLQIHTr2JTQ09Hf3azKZGDzwbRrViqT321rc3RQkJNqYsdDC/ZiKTPpq9h9KgD5KCmZkZFCsWDG8vLwwm81s2bKeHduWY7OaCAjMT+eu71OhQoU/VQcGg4H3B3Xnwf2zDO7tAZLE0jVpJKXY8HBTUL+WK16eClauyyA13Ub39p50fMsDk0lm/opUtu/T4+Hm+Bt2butBm+bunLtsYuK0JLw9FQT4K7l9z4LJZCc+0YaHuwJJchyb1aJC6+qNhIFyJe2E5lNx4owBWYavPwsgOFDJyl/SWfRzGo3q6WjXyoOUNBtzFqcSEW2lYlk10TEKipZqQu8+QyhatOhzJ5bDw8Pp0LYBsmxGq5UoV1qLl7tEbIKdfIFKDhzVo1RIpKcp8PGFnm97UrSQmr0HjezcZyA9TYldacTFBSqW1dK0gQ5vDwVT5yaTmirj7q4gOdVGcpISjcIdm8WMSmsmND+4ukqkp9tJSbVRvJiGS5dUSDYtLgpXFCo7ki6eiuXUDO3vg4+Xkn1HzCz7xcr9O0a8vC14ezt+wwGBxRg/ceYfanz9N8fDPxILIyIi6NLubaIjY3GTPSkol0aDCzE8IJqHSICs1qNQStiMGkrxCh54c4VfcfUy4O4pgySTlm4nIdmGGjWFKY0/IdixEcU9IqU72GUZBUokSUahtlCwgAIPnYY74UYa1tPQvJE7t+9ZWL0xHTdXBQunB1G+tJb9R/V06pZGkKEkcUShwQU/grFhIVpxB623npXzfbnzQMGC1Wq+nLzouRrdExMTGTWyD6GBcbzRwIxeD2u3aQiPUJMSo8TV5IGssGNxM/DOwD683fXtP7zvR8/JO3bsYOHcxSQlJFK0RFFc3W3s27uNB/cSUNjUaNUK9AYZf2sYQeTHqNKT5hdHj3e70adfb9LT04mPj8fPzw8vL68/faw5mTdnPnN++Am1aywFCyhp/JqOg8cyuXPfipeHgqYNdCgUElv3ZJKYZKdudQ0+Pmr2HsrEZJbRqCUMRjvBgSpKl9DSpoU7FovM3KVp3LgqEZhQFS2uJCtiSPO+Tb4CFtq1dKdrO0+USti0I4OflqdhtrrzxcSf+GrSWDLSbhHgp8BNp6BEUTU79mVQuZyWI0ftGPVKQEY2uRBsLIkrHmRKqUSob1GzYWV+nDP/uRrH9Xo958+fZ+3P8zh76jSJMWbsJi1GDAD4EkgYhVGgJJYIonmABTOBQeDlpiTyoQpfN1c0OjN6s5WUFDsushuBBY2kG0x0aefB++944+ej5PAJPaO+TCQ21sbooT50a+eJViuxY5/jvmLkIG9CglR06ZtKapQONW4YNPF4BxvwcFegVEpIdonEBAVqDag1dsxmNaXK1GXO/Lm/e23ITSx8ruQnQFpaGocOHeLAgQOEh4ejUql49dVXadiw4Z++mP8X/JmH/XnzfuTnFd8RHAhenkpS02yUKKrl0g0fKleph1W/lzEfqElMttFjcAzrFoRQIMxxEyjLMlv3ZDLyiwTKltJw7aaVNxq6MnyAD4H+KjIy7fy0NI1fdnoz+pNv+W7KYD7/0E7FsmoMRpnYOCsjvtATHmXl7bc0NK6vJTJaZt5KJa836UVIaCEWzP0UD10yQQFK+nT2IihAybFfjcxepqJPv89p1OiNv6Iq88TLkvxMSkpi7Jj30GkiaFDTTGqGgm17VVSo3ISrl7azcaEWtdo5QJw4Y6D/8ATsdgmFEmw2Fd4+IfR5ZxhNmryBUqnk66/GkN9/L0P6arICjNks89H4OA4cM6KQwMNdgdkqs3xmML9eMKFQQINaOvz9lEyfl8rp8ybmfReARiMRHmnhyx9sePg1JzIynOtXjxMcoMRodiGsQDkGDxlHWFhYntRJQkICg95rS9Vy8ZQsruWdrtkvpj8tM5Jg6kb79j3YsuUXoqPuEpyvCC1btsHDw4P4+HiMRiP58uVDpVKRmprKsCFdqV8jjnwBZu7ctxAbb+fEOQ3BwaGkp8VhMurRG2T0BiNjh3nR623n7z1yUk/fYUlUrFSb5PjzFAwzIUmgUGq4dN2NcRPmUK7cH4uR/+YbXPjzyc/4+Hh69WhF/WrphEdZuH3fgtkio5BApQ3lo5HjWbV0NEuma/D0eJx03380k5HjEwgLUXP5uplBvb3o08ULN93jlvDMTDuVGz2kT2cv3uvpiaeHksQkGzMXWbjxsAyBAUFcuXQAjSqNW3f1fDzYmx4dPbHZYP22TKb+JPHN1FV/e+IwMjKS/ft2YLVZqFHjNVJTk/jpx6H8OEmVdT3I1NuZ/IMZg9yY4R99wbjPhnP65DoG9vGm45uOBP6eQ3q+nplMYqoXP689+I9r1Ny4cQ2J4d8w+n3nnhKpaTYGjIzj8g0zGrWCjEx4paILLRppOXXehau3Pfh8/GyioyPZ8suHzPvWBYXiccyUZZnX20XQo6MnPTo4/6YTk2y062dj9k/b8fLyYteuzcyeMYqSRa1MnxiIh7vj/DGZ7PR8P54HkWZ+mBhA+dJaNmxPZ98RA6fOGSldQk2jum70etuLxCQbbfvZmfPTtud6EBj4XkcCvS4REW2hZWN3PNwl9h7Wc+yUke0rQylU4HFjy5hJ8UgK2HfYyBsNdRQrrGbu0lR6ve1FnequxMZbWbQqjRt3zLRt6c6g3s699BISbbTrb2fQ+1+xYvlsEhMekpqaRtGCMH6EC6H51GzZncG4b5IY3NebQb29s+rYbJbp/UEsemtl0tNi0KhtWKxqXm/cns5d+vxuo9B/PRZu27aehT+NJiHBgFoNZgt4eUgkpdgpWUxD3eouHD1p5sw5E3bJxphhvvTv7o1K5aj/B+EWug2KISLKSqniGooUVBMeZSXQX8kXI/1wd5Oo2Twci9VxzTcaZN7p5ukUH2VZplXnWM5cMPLqKxq++dyfh5FWZi9OISHJRnyiDbUaXLUKxo3wY8rMZN7p6slrtXUkp9hZvDqNVRvTKVqkJJOmzCd//vy5rqf9+3ex8KexDH9X5vW6jsbepWstbNrjyQ8zV7Ns6SzuXN/MoF52ihdRc+2WhR8WSFR8pQP9+g/Ltj9Zljl16hSRkREcPbqXFnVP0blN9pg3ZaYR98AhtGn7NkajkZSUFLy8vLL12Nq1azOLF3xLxTIWfLzg9AXw9ClFVFQEbd9IoXt7R1L11l0zE7+3U6RUzuX6PX17tyUj5QJblufjo/GJeHkq+PBdH/z9lGRk2lm0Ko39R/Us+j6Yvh/GMriPN3WqPy7rsV/1dB0QS6WyGhRKiQplNOzcpycwQEl0nI1aVV24fN1MXIKNLu08KFVMw7FfDezYp0etkvFwV7F5aQi6J66dp84Z+XRyIqvmBNG+bwzzpgZRKP/j33VUjJXvf0pm5fp0KpZVk5oG0XE2PD0D6ffuh7Ru3THX9QBw+vRJhg7uSHCQktIlNJQsqubSNTO/njcy7iNfPv86iaRYFRqTN7UbG1k6288p9scnWHn9rTjSDWbat3ajdHENR08ZOHTCiNks06yBjss3TNy5riafoTR+tvxISCRJMaQFXGX+bDdKFlcz+ftkNu7MoParLhhNEucvG9EbrXTv4E3+UBVurgpaNnbD10dJcoqN+m9FMLCXF13beWCzO+qn9wcpjP5sMVWrVnvmMf+b4+HvxcJ79+7RrGEjbBYIk4tTUCqJSTZwlTN44IU/+bBjJ4r7mDDiihvpigQ8/c24uUG3Du6MGOiNWq3g1/NG3hsRj+J6ZXxszg0kGXIq4b7HUKkUEJePFBIJoRCe+GBWZqL3v0W37kpGDfPEapV558NY2r/pQamial59LYHypgZc4VdKUAF3yfkaH6O6Q6TmKtvXBFIgTEXHd5UsW7n3TyW8bDYbPbq9wXdjMyhXSs2ZiyaSU2yUKqZh934j0yZp8E4ugwuOTjA3lOfwLeLBBx8PQa/Xs2/3fqIeRuPt7U23vl2QJDh6eDN2u51adZpTr14Dhg0ezsVDVyFVgQYXTBiwhNzCnKkmOL08fvZQJEnCJBu5y1WUKClGeSQk7nldwqeAF+nxGagtLljUJkIKBzHpuy8pUKBAro/3tzZv3Mzk4d9i977PiEFeXLxq5vhpR2PM+3196NPl8YgcWZb5dlYyG3dkoFBIFM6vZmAfbzzdFWzdk8nazen8+FUQlcpps/a/aUcmH4+wkz+xDrIsEx68ny3rPShaSONUjuhYK13ei+bWXTMN6ugwGGXCI63IOO69k5NlzEkehNpKYsVCJmkUp4JTck+WZW7rjlOgSgArVm7JdS9di8XC0PeHsXPrLhSSHZ2rBJnuSHYNmaRjw4oWLRJK/AkmjKIoJSUGOZMzHESnUmOVrBQpAp07uLDqZzOmeD+USfkwYyCS+6hczKxe7E3DujokSSIp2caRUwYmfJfI5E8DqFxOi4+347lLr7fTrFMkUQ/UWOICMJCJu8ITrasVpW8Sg9/TUbeWmq4DYxj3kR8tGrmhUEjExFn5eHwycallWLB4zTOP+W9Nfj7p9u3b7Nu3j+PHj6PX6/H19eW1117jtdde+0u6rb7Mcvuwv2/fHqZ/15+f5wZnPcCazTKzFqVw6IQBu13B+kWOoSMtOkcyb2oQ+YKyB8+5S1P4cVEqZpOdwe/48F4Pb6f3f9mSzugv0/hxsjezFqciSRIe7o6eUDJQIFSFi1bBvYcWShfXMHtKAO8MNxIeZaVhbSv5Q1X06uQc3M1mmbZ9TYwau4IiRYrkrqL+Jk8mP61WK+t+Wcm2LctQSAYsViV167emS9d3nHpOms1mtm/fzKULR3BxdeeN5p2yegTZbDa2bdvE5o0LsVr0aDTuvNW2L02aNP/TQw0sFgu9erTg60/SqVz+cUCWZZk3Oscxeogn9WrkPGSiVddIpk0IoGghDUnJNn5clMKeQyZc3UvyxcRZTBrfkV/mPb45PXzCwGdfJ9KqsRu1q7sSHWNhxsJU0tLsFCmkovnr7lhtMlt3Z1IgVM3kMX607BrFlmWhaDSOAH7+ipG2vWKYOMqPDq3ds24yr94wMWC0xOSvV+TJsPCxnw6mb7tfGTgyluPbCmQ95DnXnUzFhhHoXBUMeceLMiVU3LwjM3upBb1RReniatzdFFy/LVOrTgtuXL9Im8a3mLc8hZb/XwcJSVZmzEslIdlGkL+CtAyZfEFKEpPs7F6TcyJ35BcJrNqQxv/ecOf8FRMlimjw8lRw+oKJuAQlC5fs/kMX/X/zDS78ueRnZGQkPbo2JjjATEy8lU+H+tGmhTsKBezYn8kX3yURGy9z6UB+3N0e/+biEqx0GxjL63Vd6drOE61GYvu+TBauTOO78QFULOv4bX09M4mgQBXd22fvvdmwbQQFQlXcvmemRhVXSpdUs/eQgZQ0Owu/DyIoQEVUjJWGbeP44sv5BAQEULJkyb90uKTJZOLDoT2xma7Qo4MGrUZi8x41ew7EM2+qD1XKuzjVA0DPISY6dv+RDwa3YevyfBQr7HwTZzDYee1/EWh1BXHT2QHw8y9Mrz4jnHo/vgi9e7zBmjmZTgnrpGQbnfpH80F/b5o1cNw8mUx2Fq1O48AxA0tnBBMTZ6XTABtuOj+WTk8l0N/5OpmeYeftd6PZsiznHmLrtxm4Et6Fdu27M6BfE9TKJLatCEWpfPy3NRrttOgSxZZlIZy9ZGLsV4m0e9OdGlVciIm3Mm1OKnfumZkw2o82zT3YvMvIjZju9O498E/VxY0bN/j8kza0aqJk2LvOQ8vOXzby8YREtiwLQaWSOHbKwDsfxuLlqeTbcf6EBKkY8HEca+flw9X1cV0aDHaadIzk0MawHM/bX7Zm8PEXCYwY6E3T19zI1NuZuzSVW3ctrJqbj7ffjSbAT8nC752HtKal2+jwTjR9u3jxv+buKJUSZrPM0rUGNu0twIwfVz4zAfpfjoVWq5WG9UvxVjMt+/bJWBK9URg8STQn4VMgnfp1VOzZLaGKz49RmY7snoxda2DJLD9qV3t8b5CcYqNt7yi+HReAViNRqriGy9fNfDAmjuJFNPj6KBkxwAdfHyUWi8wvWzNYtCqNhd8HcvuehY8+TSP+gRsVqhv4ZUkAU2YkEx1rY/QHjsZ0WZY5dNzA8HEJaFSwe02YU3IMYNveTIaNjScoKIyfFmzLVS/5+Ph4PhzSis2LNWi1jv3uPqhnyrd6IiJkohOtBOezM3qYOx3e9MDF5XHS9oOxRl6tO45GjZpl7e/UqeNM+3YUdauZKF3czLlLJs5eNDJqiC8N6ziPlsnU22nZXYHOzRuTPoLCBbVEx4JvQCk+HPElQUFB7Ni+gf27JvHT1y5Z90MAB44Z+GxKInvWhDo1UsuyTN8PTbTt/CNVqlT5w/Vw+fJlJnzWns9HeBAda+POfTNjhmYfKrl2SzrXbpp5t7sXAz6OZ828fE7vt+kVhcUiExSo5OhJI5UraKlTzZUHERa27s7ERSvRqL4Ok1nmxm0LarWEzSpz6ZqRq0cKO8XgRxauTOXEGSPVqrjQp7PjmSAy2sqHn8ejVkmUL63h4lUTp8+baNrQlc5tvPhxYQpXbtho32koPXoO+MP1AI6OOJ3a18XHM4Nh7/kQG2/Dz0dJ43qOHuxjv0pEn6HAM6E0tuD7nDvml3XuPOnAUT17DumZMMo/67X4BCtv9YomPd2GwuqK1526uEjO99pW2UpUyH7OHPZHp1Pw3ewkfH1U9Ozoya07Ztr1jaZ+TReCg1ScOG3k5l0zIUEq+nXz4mGkhek/mrBkavDz1KByM9KxvZYtB7Ss23D8mfcN/+Z4+KxYKMsyVSqUQ5Hshl7W8yoNATjHYUpSGTfJw2n7RDmWe5qzDB2so2tHNyRg444MNu/KZN53QRTMr8ZgsFO9YTyB919HKTmPULuhOY5vkXhibntR1lIXhfT43LHLdu66Hafkq6m4uEgUK6zm5BkDsXF25PCiuNl80ZNBQalEjsdyUbsP98A0dqwOZf12OwGFxtK0afNc19fu3TuJvv05pYtb+GFeCtWruODjpWTngUz0Bpn0dEi4HoyeNLzwI4TCRAQeonwZNfVqawkPl9m3z4oiriDptgzwj2PkEBd0OiUPozQsWGokM1aB2q7Fj2Ds2IhV3cPd20RwQnU88EGSJDLkVFKDLhIQasLX387duzLWRD8ik9MpQhnUqNGiQyu5oJczuKQ8TqM3Xmf0Z6MICQnJ9XE/0rB2I5JT7lKpkoL8IWrqVHdhw/ZMvDwV2e5DHmnQJoLeb3vQrb1z3iIp2XGfsm5hPqeOE216RXH6ghGrGdq0dGfG5MBs+5Rlmc79ozl32YynpwKzWaZBbVc+G+6HUikxZ3EKsxenU6OiOwmpZsJva/GMK4+n3d9pPybZSHjQQcZN+Z5GjZrmri7qvM7De+GEUYQQCqNERQJR3OACWlxxxxMbNmSPJHRaFRl6OyH68iQTRzLxWDARVtBGxXJa/HyU3LklEX1fi09sZXSSO7Isc5erZCgSKVXJRIH8Sk6fkEhOUJNpy0CLK2qtnbBCFsZ/6kGz13XUbxHFhbMaClKcYKmAU0ezaK/zeBWLYsH3gZQoqsl2PO16x9Jn4AoqV6781GN+YcnPR8xmMydOnGD//v1cvXoVSZIYPXq06An6hNw87MuyTLPG5Ti80TfrR3j1honvf0ohItpKUrINdzcFg/p48TDCyuLVaayZH0LhAtkfIPR6O6+3i0CpADedgsIF1dR61ZU2Ldxxd1MgyzKvNH5IaD4V86cGEeivYsrMJPYfdgwbaFJfh0bj6FFiscjcD7fQ/HU36tTQMf2nFHasCsnxQn32opGf1tTgs3HTnqve/iqPkp8RERF8MKQ7tSvd4p0uWnQ6BVarzPptRuau9ObH2Wvx8PDg8uVLjP/8PTq9aaVhbQVpGXaWrFEQn1qELyfPYeSIvtSoeI93uqjx8nS07s5aYuHSrZJ8892CPzX0e8uW9WTGfsWQd1yyvde6eyQbFudc9wAz5qdQoqiaJq+5Zb32/dxkomLt/Ho5P01qR+LiAhFRVtRqHD12vw6kUJja6YH48ykJhIaonXpXrt6YzuETji70r1TQcvOuhchoC8d+NTLsXR8G9PLOVp57Dy2M+DKMGT+uznU9PMlms9GrWz0WfAed34vh0Man9yCp2yqc/etDHa23WZ+X6Tsslu4dPGlQW4csyyxabWTa3GQCfG38/FMIvj7Of6t3R8SQnCqz6Psg1mzOQK2WePt/Hr/9OgCu3TTTfVA0hQuq6fCmBxFRVgL8lbRu5s6FK0YGj7GxfuMxtFptjp9/5N98gwu5T36eOHGCYUM64eEOBiMc3hRGUIBzEis1zUbd1hGc3lnA6QG0be8oxo/0o2xJ5zpPTHLc7GxdHoJWK9G4QyS7Voc69QwBuHHbRKf+MaiUEvVruWKzwZUbJjq39aRaJS3t+kbzy7x8fDsnhYcRFl6t7IbB5M6Fq2p69R35l/SAN5lM/K91TT79QMH/mjt6K926a2bslESMRhlvLwXJKXYC/ZVMHOVHwP8n/M5dMtLvIzUVSiUwf2rODZQr16dz846Zz4Y7Hqpv3zPz0QQb/+vwGY0b5/4GPa/06VGPrUudH17fHRFLj46e1KyavRFo5oJkYuJsmC0yJ84YufvAQkiwkqH9fHi9ro5Zi1M59quR9Aw7zRvp+OSDnOdbslplWvfxoFbtpiRHzaFYYRXv/qYRcfkvaRiMjp5CfYfFsXZ+vmyJ54lTE7l8w0RsnJ2p4/355JsA5i3YnOt6yMjIoE/vNujTb/PrzpwbUr6fm0yBMDUVy2p5Z1gs0ycGMGl6Mst+DGbUxARaN3OjxiuumM0yG3dmcPWGmdQ0GxqNxOQxOccdq1XmrR5RbFnunCQ+dFzP7CWp3Htg4bvxAdn+FqMmJvB6XR2N6mWfgmXBSj1xhl707PneU4/3vxwLv54yEVm/nG2blITE1kEtPX5IMMsmznOE/G5BuBWK5v0BOkoWU3HhsoXvf0pmUF8v+nZ5fN3u8l403p5KVGpHY2eAnxI3nURwoIofv3KOBWazTP/hsdy4Y+GVilrSkpScPK+nX083kpLt3LhjZs287A+tEVGOXqb71+V8Xa7V4iElimkoUX5wrhL/P0yfRL2KG2jawHFufTohlQ3LdWhTwtCHXKZZUzX16jqmsdi2N5N2Ld1JSbVz/IwBmw1i4t1ZsHg7wcHB3Lhxg68mdufnOVqn36heb6fLgBg+HeZLlQrO91yvNH7AT98GOb1+6ZqJwWPUTJ2+mn59WnBss0e2UTgA039KJjSfirYtne8Z7j20MObbYnw7dfEfroevp3zChdOr2b0mlMbtI9m4JCTHRKQsyzTtGMmOVaG81SOK2V8H4uGuxMNdwc07Zn7elM6Rk3riEuxsWxFKcKCKsxeNjBiXQNuW7pQoqubzKUl8MswHm81xTUhOsZOcYqN6FRemTXBOAFgsMpeumejUP5pTO/Lj7aUiMclGx37RzJoSSPEij8/b9AxHjyCbTaZBHR0li6r5draBTVvP5Wr+w4ULf2TXlm+RgdqvuvJKRReiYiwsWJlG/hAVCoVEZLSNUH9XIuIN1K3hwmfDffHydL6/k2WZFl2i2LYiFJPJjs0GOp2Cdz509I6d97U3gamVcixDlHSXgFdvsHhmAP6+Str2iWbNvHy06hpJk9fc+GVLBq/Xc6VKBReuXDdz8LieyuW1bN1pxPthTXwkR/LDLttJ1N3GHHiXCd8upkaNGk897n9zPHxWLJw/fz4/fj6HIvby3OUq5aRqJMjRZJBKIalUjp8J9z3G1m0ap2fj++EW+g+Py3p2nbMonbmfheJvKez02Vg5gmS/SxRMrIer9Pg5yi7bifQ7RrPWVoYOcCdfkIrTF4yMmphA+APwi6pBNA8oTGlcpJynHYtV3qXfuHBWbUzns+G+bDrYgFGjp+S2uhg18h0avnqaXQcNzPsukInfpPPLOgua1FBki4qHlntYZDu+BCJjJ00ZT7fOWr6f7OM0MqNVtyguXbYQFqrkreZuKJUyew7puXjJTsHUmvhIjvMtQ04hJegSLn5p+OhciI6RkRMD0BWIZeNKP0LzPb4n37Ynk3eHJWKLD0KHO5mkAzLFqYAVC7e5jHeIB/NWzKV48eK5PvakpCTebFYTrc5Eo7o6vp8YSId3oilVTE2DOjoa1M657tdvSycmzsZ7Pb2zvffzpnTiE2wM7P34ve17M9l5IJMd+/QEByhxd1dQ+1VX+nbxJOD/G/4+Gp+A3Q5jhvri463EbpfZvk/PtDmOe66gABXHfjWweHUac74JIjnFxltdEjFfqISn3fm3fF6zm1dfK8a8BZv+cF1s2LCBjwZ+TFmq4Sk9HrVzQT6GFleKU55Er2sElo7lo6FuFCqg4uxFE5OmpWG9VwR3YzBJBY+wZWWQU4eIB+EWWnVIwvt+bVwlN2RZ5hyHCaUIMZqbePgbqVRBRUCAxKlzjntbm0WBVq3A31fJrRsSXrI/AYQQzh0ALJhw8zHhotBSuIyRXT/n3Ong5h0zH4wLYMGijU897tzEwrybZf8JGo2GChUqkJycTHR0NMnJyZjN5r/iq/4Trly5wquV7Hh6KDEa7UyZmcShE0ZmTgqkZDHHiRkeaWHw6HiKFFQxaogv479NRJZhxqRApxs6nc7RCmEyy3Tr4EnZklruPrDQrk80b7fxoEcHT/KHqJg2IYBAfxVp6TZW/JJO/+5eTsHhvZ7e7NiXySeTEli/PYOOb3lQpYL2qcm3KhVcuD/lyl9aT3lh7Zrl1Kl8i/f7Pr7pUqkk2r/piq9PCt9PG8f7Q8YycXx/NsxX4uvz+Oa3WmXYtPMOfXu/Rfe26fTq9Pg9H28lo99XMnPhDVatXEiXrn1zXbad21cx50s1VqtjCoNzl0y4uylo08IdrVZBeoY9KzluNsus25bBoeMGVCpIT7dTsaxza0q/bl407RRJZPRVIovqeLOpG64uMHVOKkULqZkxP5UHERYKhqkZ/5Effr5KPv3Qj2adIunT2TPrYtmxtQebd2Zw577F0UV9sC8Fw1R07B9Dz4459+YoXECN3RJOSkoK3t7eua6LR/R6PX6+8POmDBS/06nO1VVySnwCKJUSX48NoP+IWBrUdnTd79XJlV/PpZM/VMutexak+xYqlnH0MLHZZG7ft7JjZSgqlYTJ7EgsPY2bTiI9QyYhyU54pJWK5bQ8jLTSvm80bVu607sjbNn8C23bdf7TdfBfc/jwQSZ83pN53wVgl+H4aWO2xCc4pgbp28WTddsy6PSW40Hz8nUT+YJU2RKfAH6+Stq2cqf+WxH4+TqGuKem2bOGbTzSa0gsJYqoaVRfR9PX3CgQ5vhNfv51Ig8jLJQupqFNn2gKhKrw8lRSr4aGpg3UmEx2eg/7DFmW8zxp+PHIdylaIJP/NXf06Llz38y7I+JYMM3Ro+GRc5eMdH4vhtEf+DJ/uWNeuOREM2+87v+0XdOorit7Dumz/l2ssIZVs2SadfmCOnUavLDFa8wWKWuBq+u3zHz6VQIPI6zM/jrn8vR+24tXmjwkX5CKmlVdqF7ZhQtXTRw6YWD8d0lM+yKAT4f5cuCYgTMXjE/9XlmGlOQkbt+6wO0bepo1zF5312+ZadvSg9mLUxkz1Ddb4hNg9Ae+NO4QybKZQXQdGIvW7el/g6dJTEykY7t6tGsp4e/rOMdv3jEzc2EK56+YyMiwUyBExaC+3ixdk87+o3qmfhHAzbsWGtZ11NPl6ya+HO3H0VMGRw/VVu60bOxGTLyV2YtSGTMpgS8+9st2bZckx3+/Va+mjmlzUwAIDXb+XdrtMmcvOr4vJ13butKyx9pnJj//y/buXkGYr4KA2GpOiU8AjaSlgLIgZRreZcWcwKy/V5UKLnTr4E67PtGUL62lehXHfckrFV0oXUJN3eo6HkZa6Ds0lvhEmVt3LbTuHsn0iYF4eSpYvDqVBSvT+fRDXxY+kbCzWHzp+X4M124ZCfRXU63pQ7Raie4dPOn7/8MLw0LUlCii4fY9c7Ze5QCtm7kzfV4ysYmbc5X8vHjhBJ8PdBzHhSsm1q1U459ShvRiRzm80XGv8kiDOq70+zCOL0f78fH7PkgS7D+qZ8TQ//H+sKmsWD6TGRNV2X6jOp2CGZMC+eiLeJb/+Lin5KOY8yjxKcuOOrPbYdyHBlo2bcpbze05Jj4BenT0pN/wuGzJz8IF1CQnRf3hOgC4c/sGSiXY7Y7GvlmLUomJs1K4gJrObTyyrl2SJJEvSEVKqp3UNDtjJidy7ZaZmFgr7u4KXDQSael2lszMR3CgiqRkGx+NT2Dt/Hz4eCtp3zean6YGMfarRF6poOX7LwLx91Ny+bqJMZMSGflFPF99GoDNJvP1zGT2HdFTqZyWVyu70K5PDL07e3L/oZURA32cEp/gmFph4+IQXmsTTsvGOsZ/m4ynu53NmzfRocMfH/5+/OgeklLs7F4Tyt0HFn5alkZ8ou3/1zywsmZevqznJYCDx/R0eCeGXxY8bpiyWGRS0+wYjXba9o7CbgeNRiI1zU6m3k7Jwi4oUoLhKfeaPvYg3F3u0fP9GOZPC0alkvjoi3jS0u3ceWChRWMdpy+YsNlgwsd+jBjoQ6f+0cz/3p/+g87hFfk6CkmBQlIQYCjBg/h0Dh8++Mzk53/V7O9nUtReBRkZOzYAEokljKdPM6RNLMS23XcY2OfxPVGh/I4egnsPG2hUT0edmhpmeyRDknPy0yqZsFtUTolPgHjvS4z5XEHndo+TTDVecWXfL2FUbxKJJcaE3W5HwdM7vMg2FR4eCr75PIAf5iUTUjjnRN3vychIY8madDYtCeGzSensXB5AWKZjgeOH8i08CaA4FbJ6rco2mSNrbtMrLZzFsx3XZI1GYv3CfDTtGMm+dWF8NyeZxcv1JCWokM0qbinP4mkLJFDKh7rcRXYs8iV/qOM5z2KRqf9WOOsWOuLIk5o3cmPUUBs/jfMjwOz4G+nlDK7wK+WojkVhJDiqCkPfG8aWPblvBH748CFlS0ncvA+fDHWMfjGaZGw28Pd9et0H+qu4eSfnBPubTdzoOjDGKfl58aqJy9fMLP8xmFcqumC3y+w+qKfzezFMmxBAdKwNZPh2nCMJl5ZuY/kv6Rw4qictwzEiKF+QEh8vJeFRFpKSbfj6KNmy2p8a9S/hGd3QqQwqFdy6eT1XdTFx7Jd44I2n5INdtmPFgh07RgxUoCbJrvd5vX0i33zxOFFYtJCGNi3ceatzBNfPJ7F8VkC2a3bB/GpWLPSmc/vLuCZWR5IkvOUALKoMylczsmJWED9v0LNnn4USBdxo21Jm1rxMkpPAbLThInuiwZU4IinNK8T7nePVuhJDBvhy+56FW3effkwlimp4cO9mrurhWfI0+Wm32zlz5gz79+/n3Llz2O12ChUqxFtvveW0yICQO7GxsZQrqWHFujQWrEolLVXmwHrnYUT5Q9X8siAfLbtGMWaoH21benDwmJ6+w2JZNefxjdv+I3q8vZRsWxGSNeSjTnVXurbzoMuAGB6EW0hIsvHOsDg6tPbg6k0jIUGqHFtFmjV0Y/u+TNZvzSAp2YbJ9PROxHa7jMHw9AfKf4rt25axbm7OvfAa1nFh0ozjrF69iEE9bfj6ZL+Zf7Oplk8m3aN7+5xbL/p21tCyx4o/lfw0GAzcD7cwYlwCrZq48WZTN5JT7UyYmkhmpo2Fq9IY8o4PN26bGTAyjnZvuvPxYB/MFpmFq9KY9H0ypYtr8fdzXAhUKonYOBs7VoVQvIiGB+EWvvohmc1LQ5xuUE+dM/L2u44WbC9PJWVLarlz3+K0ja+3gpKN3Ph02OOHWnc3Rbahbk8KCbKRmJj4XMlPNzc34hMcc9AVCFNz/rKJSuW02O0yO/frOXTCgFolUbSQijIlsv+9APz9lKRn2lm5Lg2LFapX0eKmk1i/NROr1fFgMWZyAo3r6ahaScvrdXRZQ+srldWwYGUabzbNeT7ETTszUath81LnHhnd23vw/ifx1KvhytINK0Xy8w8wGAxs27aZmd+P5sT2MDw9lHzzY/JTp3oAaFRXx5I16VnJzxNnjDSu//Qby1aN3bhy3cz0iQFs3plJ+77RLPw+iPyhapJTbPQaEkPB/Gq6tPXAYoFPv0rERSvx/YQAvvjYj9otw/l0mC/NGrohSRLxCVYmTU/mzAUToz/wZcF3LrzR9SsaNXojz4bAJyUlcefWGT4e5DhGm02mx+BYFk13TnwCVC7vwmu1XZg4NSnruNZuSSc5xfbU/Sen2nHTOZdVo5Ho1tbOiOH9MRlTUChUBOcrQUhIMIUKl6Bhw8Z/+Qq25crX5sjJfQT4KXj/kzgmfeLH3KVpT93e1VVB8SIa1s7Lx/rtGcxamELvLp5MmpbEz/NCKFdKS3qGnW17Mjl4zMDwATmvTLphewaSPYXwcC8y9TKXr5my9WL081ESHWvlwlUTX3ycc6JPkiRereRCQrKdzm092Hcy98O9+r/zFl+OdsVqhdR0G6s3pPPl9ETMZqha0YUOrd3JzLQz6ftk4pNs5AtUUqGMlmO/GsjIdExjIMvwMMLCF98lsXFJiFMSqEUjd76dlcyM+akM7uvt9N3b9mYSHm1h1YbHv69HWjdzY9L0JM5cNGVN0wOOXl4BfoqnnvsajYRaJRrKn0o2cveOjvxSztcba0A4c78LyFa/KpXEzMmBDB8Xz4SP/Vi1IYNla1IpU1LLNzOTMJokZk0JomJZrWPuy3Mm2r/jmP/8zabuvNnUjXa/Sdap1RKfDPXlfz2iad7RjRaN3TAYZeYvT6NU7QdsWpKPhCQ7eoOdpT+n8emHftmmpDEYZQL8VUTHJOaqGlxdXUlNS8LfT8mUqZn4JL1Cqs8NZk31cEp82mwyI8cnsPvnUKcRHA3ruFGtsp03unyAPiOBIgVznrYmNJ8jYfgo4RkVY2XhqlTsNjsGg51tezOZNieFsqUcUwX8es6Iwq4g2N8tx/2Bo1HOYMx+r2wy2eEZCZKchIfHUChUwYCRcbjpFJQrrebNpm5cuWGm83sxjvv6to7ERHKq4/cuSRCfaCMsn4rxH/mhVkusWp/O3sN6CuV3fP+i1Wm8/443Pt5KHkZYcHeTWLYmja7tPGjd7PG5V66UlvWL8tF1QAzHfjWwbG06VSpo2bk6NOsctFhkRk1M4OivBj5+34ec+PspCQlWsW1PJqvmBNO0YyTnzp3NVfIzNjaKqV/489PSNCKiLYwZ6kvhAmq6D4ph2heBTolPgPq1dJy5aOKtnlFo1RKx8VZsdiheRE1qup2ihTVM+NiPoAAVRqOdRu0j8fGWsClM8Js/n1W2EsFt7AERRNzOxMtLomnHSCQJvD1dOL6tgFMyfMvuDLoOjOXnn4KZ9kUAk39Ipl8fV5ZOCsffWjBru8DMUhw/+CuM+MPV8J+RlqLHVXLDLtvJIBW7/PR7mEckHNe733qjoRtbdmfSqJ6O6BgbmLPHV5PfQ7xdFJD++DW7bEPyi+Ptttl7m0mSxPeTfGnf4TbehgIkEEMIBbNtB2APiKBuDVcK5Vdz4YqZXu91+N1jeZIsy4we8QknDtzk9cYqLFaZzZtsWYlPq2whXoqkilzf6dogSRKBpuIc2ZPA4JGJjh7pb7pSvIiGMiU1tOkdScQDFS4xpShvLIJCcowOTSKOm8oznP0pgPyhj6/vyak2ihRUZ0t8PtKzkzszZtyHaEfyUye5U1QuSzi30CiUKOxKTPE2bt68SYkSOU8R8DSJiYnUraklLsmcNZWR1SpToayWrXsyUKskx3y7v3km3XdET9WK2UdTAlisOE1nlJpmY93WDA5vyo9a7chrKBQSTRu4Ubm8lq4DYwjwVfLN547zYffBTKbMSKZGVReMJpnlPwZnJRQfhFt4/5M45ixNYdT7fni4K6hUWeJBVHrWlA0GORONq41MvSlXdZGWmk4IhYnxOY3KLwk3Lytnz9ooYneMvtb73WXimOz3t0qlxIxvvGnSPppqlXMeRVSulBaVdxxyguOaqEBBpvddxn7oQ71mSegSiuFpykcCVi4dvAuuevzzWdDpJMz+icRGJZHfI4BYzSHebKmkZTMd4ydlcvm6meRUKxt2ZBDor8TDXcngPt7UetXxfJecYsNssmM2m9Focn6Wz408SX5GRESwb98+Dh8+TFpaGu7u7jRt2pQGDRpQsGDOP3bhjwsLC2PJT3rCQlUM7u3DvQeWHJNKSqVE/+5eLP8lncF9valfS8eG7Zmcu2SkcnnHj3vslESWzgzONteNQiExe0ogjTtEYrXK7F0bwuzFqazZlMm3nz+9R0rPjp4cOKpn6Nh4vL2UWK1yjnMu7jmkx2b/c61ZecFsNrNr1zauX/0Vdw8fWrbqlOOCOwqMTsO8nyRJEmH5JI4c2slHC3JOkFosMqHBklPAfJJWq0Cr+XMPd1oXbwaPvsymJaFON/iv19WxcGUqE6clUaOKK6O/TGD5rGCnC9DEUf5cuGLi3Y9iWTvf8ZC9YXsG73T3zEpifjE1iR++DMzWMl+tsgsf9Pdh5oJURn/gm623jyzLnL1k5sB656FPKqWj1evJ+VKedOe+7bmH6ygUCkqWqYks76BqRS3DP49n7Ie+TJiaRKN6Ojq38cBslpmzNJWoGGu28thsMp9MSsRskrFYZVxcFPQaEkvnNp6c3OHvNDn2D/NSGDUxEZ2LxL1wC0ajnLW4w5UbphyHUc9YkMKyH4OzXXAVCokpn/rTtk80kir3Pb7+a7Zs/oXZP07EbEqmbxePrL+hu5tjoY+nSUy2k5H5+NEjz8IAAQAASURBVKZYq5HI1D99+0y9jFbj+P2+1dydCmW1fPBpPGvn56PnkFhGD/GlepXHydb/NXdny+4M3v8knrnfBjGwtzdxifas8ybAX8V34wPoMzQ2KzFfqmga169fp3Tp0s9bLQCcPn2aUsUcC4wADB0bj1Yj5djTymKR2X/U+P9D+x3nZNPX3Hj7XcccjDklpRatSqN9q+zTOlQqK3Hg6K+0aenKgpVpVKhzlxJF1Jy9aKb5V4PRar1p1KQ1ffoOxcMj52khnkfvvkMZPOAwvp6xzJ8ahL+vY4GOp7FYZCwWmbgEG5t3ZmAyy0z/KRVJIdFjcAyjh/gwb3k6Q/t7o3OVWLAyld6/WcQsNt7KnCWpbF4WQoUG15k+wZcZC1KpX8uVdVsziE+0UbKohsb1dUyYmpTjg9aTUlJtbNqZQd/OXuw+lv7sjX8jIiKCtJQoWjYOIzLayoCRcdx5YMbHS8mcH4MoV+pxPOr0P08WrEhlxvxkTp41sm5bBsgwfIAvdaq58ulXiYz9MOceqkP7e9OsUyTv9fTKuranpNr4YV4KO1aGMWpiAv6+SqcEsPH/G0JnLnDMmZyQZGPKjGQu3TCSlvbsRlKTOfdTwvxXZOqtaOw5149dthEQ7FiN22yW+XlTOuu2ZmC1gbengsb1XTl30cSYyYlUKqulyWtuXL9jJibOztk9BbLigSRJVK/iwt61YdRqEc7DSCtjPsj+oGQy2Rk8Kp6DG8Oc7jWmfhFA+1buvPF2FJ3betCqqTtXb5hp0jGSof29adXEkViQZZkd+zKpVlnLoRO5axh/o0UXlqz9kmH9ldy9b8NT8iTdM4kAP0/6fRjL1Ztm7DbIyLRTpaIm29Q14Gic7dDKxKyF1md+l0YtkZxi58PP48nUy9Sr4UrFclrK1r9PlfIu7Fkb6nQ/vW5LBmMmJTFmhGeO8fTsRSPFC2dvGPpli4kGr3fLVT24u3tw5sJDWjR2Y//6x3Pzliiq4c2mbvQaEpuVjPDxUvDl90nExNsYNcSXpg0eJ2hfq6Xjyg0TvYbEsXV5CAePG3j//xs77jywUKa4hr1HDEwYlb0hR5IkJn3iz9Cx8QT6K52mVgBHkvzrz/yp1jQ82xQyTwrwVbLk53RsNmjymisPEn4/mfWILMukpSYiSd7EJVqZNcUxbYPRaCclzZ4t8QmwbG0av54z8uNkxxxzdrtjaO+UGcmsmpOP9Aw7Xd6LYeXsYAL8VRQuoKZSBTUxqjsEWRzPtUbZQLTXGWweiZQtrebbzwMoWsifS9fMTP4hkeu3LCyaHpTtuFs2dufUWSO9hsQSG28jIdFGTKyVOJebuKR744bj3HFBR6Ih5g/Xw3+JLMvYZCtKSYUCuCFfwJ9g4onCjZI5fsYa8IA3GmVPdBlNjlW+Ab6bkYFHegWn3r0PFddo3VrB7bsyiREZ6P6/8cmAnlcqq5/amFezqg5X32RUyUbC9XH4y8FoJOfnhDRFAgVLGiiU3/F7dHWRCA7OeX7Kp/nmq+84v+k6oZnlcNWeYed+PeqEx7mXaB4STAEkSSJFTiCcO9iwICOjwwPvzPysXxJFMAWYNe0OSu94SpS2I1uVEFGYAFOxrPqQJAk/glBbazBm/HlWLngcExISbU5D3S9dMzF9XgrRsY4YGxqswq41kKi7hZ++ODbZioSCJOKRJBN2bCjTtdy/fz/XyU9fX1+OR1iypu+TJAlPD4lZi1Jw1ylITLJz/baZIgXVTPjYHw93BYlJNlatT2fU/zfK3H1gYfveTCwWmdrVXbl0zUTzRo/j5LezknmruTs9h8SQkuro3W+1yvR+25O2LT2oUcWVfUf05AtS8TDCwtQ5Kaydl4+2faLZsiwka+5pcPSi/GVBCE07RjKwl+O5tEB+Jbdx5Afsso2bXMCaosTFP3frhChUEhb/28yb40OFMgHUaJCAnz0frrhhxULhQlKO8x0/Kpfb09vuAPB0l5CRkZBIJp5G1TT0G5hBvqj6jhEpEihlG1ZdMsMHedK3qwc6nYLkFBvT5qZw92EqY4f50rlvEssWWPAKkClRVI27m4bLNw0kyBIzvvRj7JQk7j200KWtJ9PnpaBP12I0Gl988nPPnj3s37+f27dvI0kSFStWpEGDBlStWvVPrVQmOLNYLOzcuZWN6xdy7ZYJV1eJCVOTmPTJ05Ml5UtrOHjMkPXvjm+5s3lXJsUKa5g+L5n0TLvTqotP8vJUkj9ERY1XXFi+Lp0P+vvwy9b0bHPi/PYzYSFqxo/0o1O/aIaMiWfGJOeeB/EJVsZMTsTXP/vEwH+Hc+fOMHni+7RrYaNrS4m4BBvTpqzDw6can372ndMCRBarEpvN9tTkZXyiHa1GjdUGOaU/VSrIyHz2E68xd404WSLC7zC8v49T4vORXm97MW1uMh36xTO4j1uOLW8Vy2oJClBx+bqJcqW0LFyVmjUJtMUiEx1rpfRTekc2a+CY03WkTebydRNFCj4+hxL+f2jRb5Penf7nwdylaQwfkL21/8oNE54+JXO1yMHTDH5/DB07HEGjiGPx9CDa94tm2/JQp15vcyu6cPSUnvdGxmUNYXuU+CxRVM3kMY7f1P1wR4/WQX28nb5DkiTef8eHA8cMTP7Ejw/GJvBeTy9aNXEnNt5K90GxNG3gSqe3PHHRSmzYkcE3P6bjrpOe2qqo0ynw9VZgU+buRue/5sSJo6xY8jlliltw0WppWNeN1DQbV26YKVrIsUr1o3kuf+v7n5I5cMxA7VddadvSg6YNdLwzLBar1THc18tDSYfW7lkJ/5Xr02nd7PGVv0hBNV6eClZvSKdiGa1T4vORlo3dWbMpg/vhFvIFqbh4JfsPfPh7PsxcmMKMSYH4elvJyMjIm8rBcW4WCNWwbU8mlctpiYyxUiAs++/fbJb5ZlYSJYpoSE23E/j/Nz8e7grq1XBl0vfJjBri4xS7dx3IZP32DOrVzH4OP4yw4OstsfOAnh2rQrN+/43ruzHkHS9adIliz86FbNu6lu9/WJ1nyd5H/P39cfMIITE5Kqv3gbeXgp37MqlaycUpTsqyzMgJ8UREOYb0Wqzg56OgWCEVqRkyCgm+nplCoQJKmrzmxut1dYwYl0DXATF0buuBj5eCHfsyOfarkeEDfPhudjIebjK7Dmbi7aVg4rQkRgz0JSyfinOXjQz7LJ6oWCshQSoOnTBQv2b2hj+7XebmHQtlSmgYOCoOF4/cLQZ4YP9OdDpHz4P8oWpu37MwYqAvyal2p8TnI707ezF/RSojPo9j87JQZi9O5dtZyfTp7Mnr7SKpWTXnOKVQSBQuoGbJmjReqeDC4RMG1m3N4OvP/AkOVDHtiwC6D451Sn5u36vHx0tJUoqNll0jMRhlvh0XwKuVAhj4cZxTg+yTtuwyULN221zVw39JRga4YMQu250W3HhElh1zVXZ6N4Y3XtexdKaj4e3Xc0beGxnH/vVhTgthpqbZ+F/PaG7csVChzONzJjLayq/njVStpOXqdROB/tnvOdZty6T9m+74+yo59qsBvUGmQhkNgf4qalVzpWJZLT07emY1wpjNMj2HxODloaReTVemzEhGBiwWUKufPef1bzVu/Aa9e/5InWop+HhL6GUjZquVnoNjmfV1IOVLO/YXn2Bl6KcJvDcijllfZ7//fK2WC9/OstPngxiu3zZjtoBa5ZjWqVt7T/R6O7fvmWncPoLpXwZQu5qO0RMT8PRQUChMw6o5+bLd97Rp6c7RU0Z+WppGv+7OiUBZlvlwbAI6tQaTyZ71AHrukom5K91YsKhLruqhSbM3WbzgKt98lr23r1LpSEp+8GkcUdFWMvV2XqmkpVplF6fE5yNlS2qp8Ypj+K8kOUa8gGPI6LVbZsqW1Dw1yVMgTE1UrJVR7+fcW16SJFxdJeISrNkWmANHvcQl2PD2kkhJs6M3yBQpnfPoqZycP38epSwxb3kaX4993KCelmHP8dyNjLby86YMNizKl5WYVCgkmrzmRrlSWvoNj2XLslC++NiPKTOT+fqzAAb08uLjLxIpU1FF3NWroLThWSKSKQM8CAkO5vR5I++OiGP8SMfiYr06eXHyjPGpCd++Xbz44NN4tq0IyRolMmpCMrt3/Ep6qkQBuSRueFCk2D9zkdgXTavTEpV5l/yUoJBclnDpOno5HSsWAuXQrATlI8nEUbCUnqKFsj8/r96YTp/Onnw5LYkL1wxYpbMEEopSa+Wh5T4Fi9p4p6cfqWl2elw+S1h8bRSSEiVKUlOf3ZhXvITMq+XiWbbKyPnEQ+SzFyaAEGxYyfC6j2fhWJbPcyQQM/V2lEqJU6dO0axZs6fu90kmk4mt67ZSILMcdmycPi1TrbIMFk1WwjJDHUegpTCR3COFBIpTIWvBrnQ5hZtcQMaOnxSMnzmY5MQoEmMvcf+BnYqGIjlO8+Ap+XLxgoTBYM/qMBQWouLmHUfybuueTOYvT2XyGP+sBWxu3DZz664F2f82V35NxowJT3xxw4MMu4kYHuCi0/ypTjEVK1bkg0F6KlfQsOegHjc3BSkpdtYvDHGauurAMT3t+0ZRtYKWFeszcHOTaPZ2FIlJNnSuEh++54OXp5KV69LZvCuDed8FcvOOmV+2ZPDzpnRKFdMyc3JgVpI3I9POl9OSuH7LQvVXXFi2NjVr8cdPPvBl1yE9bVu5OyU+H1GpJPp182TVhgz6dfPi1DkDJgzEaW9yz3KPIrbyKK0qYm2XclUXJcvk4/MP06hdzZVps9IwRQWQRiKuuOOOFxbrs3MUNpvjev3kWgmP35NJSIRQSUGCHI0SFanpenTxJZ2m4knwusIXE9S0e/PxtcbHW8m4j/z4dlYy0+akkhblSZVaelbMc/R8Bcdv5scFafR6P47da0No1S0amw2W/JyGzsMdd/ecn/Vy688tO/3/fvrpJ+7du8crr7zCsGHDaN++Pf7+/ty/f5/bt28/9T/h96WmptKn15ukREzCYrjCkH4+LPsxmA/f8+Hew6f3HLz30EpQwOMfuotWwar16VRr9pAd+zIJyuFG4EkKhUSfzp78ssXxcD5ykC/rtz/9QX3H3kxKFFUz9qtEFkwLonRxNS06RzFvWSpb92Ty0fh4GrWPpEMrd0qUKJPLWnh+cXFxfPvVIDYtUjC4jwuVymlp8pqOZTM0VCx+kh9nTHLavladFmzemXMvhOu3zPj4laBh4/+xdkvOfwNJkkjPUHHlRs4Zzl/PGylR8tU/dSwZGUlPTfIAtG3hQb5A+ZnbvPG6jsMnDfy4MIUH4VbU/3/jnqm3P3NeFIVCQquV+GpGEm1bujslh8OjrKRnZO9N166lO5evm/hxYQpG46MhljIHjunpMiCd0WO++91j/j2XL19kQP//0boJNG+ko/vgGLq188w23BegdjUdrloFg0fH0aRDBK26RXHitMGpd9fazRl0y2F170d6dfJk6txkXqvlmtWDJShAxdblIRQtpGHMpATqvhnO+G/TGD5yOjb7s0Os0QRt2+d+CoT/krmzJ6GQDEwc5ceJM0YmTkukx/uxHDpu4MBRAxevmJg+L5nfrt23akM6bjqJQD8lc5am8L/eUTRuH8ntexbMFpneb3tRr6Yrk39IYvDoOI6c1HPhqol6NZ0TnBXLapk0PZn2bz7jt9fSne37Mjl93phjA0LpEhrCoxyt30dPGSla9OnzUuWGzWajdOnSnL6oJSnFzsyFKXRt50FkjNWpPmYvTqFl10jMZihRVM3g0fH0HRab9bsdMdAHN51Eo/aRfP51It/NTqZx+wg27sjk+NYwvpuTQkLi454498PNfDE1iUPHDYx63ydbAsDFRcFP3wVRvrSWWZNdGP9pO7ZtXZcnx/zIlK/G4+t2gXKltCSn2Bj4cRwJiTZWbkin/4hYOrwTzZUbjvm23u4fjUKSOLQxP6d3F+T8vgKMHOzL/Qgrs74KZM43gbRs4sbVG1YOHM1EqZT4bnwAkz7x4849CwePGdi0M4NMvY1Zi1Jo2cSdgxvCyDTIvFLRhbXzQ6hexYXQfCpaNnZn+8pQChdQk5BkZein8aSlZ+/F9N3sFN56w53BfX1oWEeHLpdzfsbExGA2y9jtMtdumqlaScupc0bat3r6edq3ixfhUVbWb8/ko0E+/5+QisXV9dlTMNhscPmaibWb0wkOUrJzdSiv/H+jjpenEo36cY/qhatSKVNCQ+tm7litEBVjZfaUQF6t5Nh+zFBfRoxL4Nylx9dZWZbZd8TI9EXe9Oj551a8/7dLTExEYXMn3WAiXJl9DjCFpCQq1sInkxN4r6cn7/XwzhpxsGpDOrOnBDolPsHxt1syI4ivZiQBjmRoz/dj+OiLeBKSbJQvpcVgkhk+LiFbfD10XI/BYKd550j2HtZz9YaJwaPj6TM0lrR0G13aeXD45OOGeI1GYuakQMZMTqBVt0geRFgwGu0cP21Epc5dTw6VSsUPM1cxdX5RMm1qYjQ3MCuMbFkekpX4BEfP+6U/BnHrjoUd+zKz7Sc+0UaNV1y4csNM8SIavhztxydD/di0I4P6rcMZPSmBBrUdC4LWrqbj4DE9mQY7/2vuQaN6uhxHOQEMfdeLb2akMW9pWta9z6VrJt7qEUVsnMydix5UqB3Nl9OSaN83ihHjE5EUuZ8mpHbtBoTlUz11tFKm3s7Fq2ZcXRXUru7KzTtWEpJsRMXk3Nu1XUt3du7PpEl9HRt2OO77y5XScPeBhaRnTI1is8mkptqznV9PavKaji++S8rxvY07MqlZ1ZWC+TUkJVuJirHi6/vHG4X37tyHKU1LUrKdkCfmGfbxUhIRlf1YF6xMZWh/7xwTkyHBKooX1nDhiomaVV25cNVxL1+zqiv5gpR0e9uFonUjaNYtjoOb8/HWG+5Uq+zCgF7ebFwSwoSpSTwIt5CWYc+xEfKRQH9Hh4EnR4nMmxZAzZoKilORWMV9rnKKvgP6/OF6+C8JKxxKpHSPJCkWN4UOryATHn4mPFQ6LnCMW/JF0uQkUuQErsi/ckd5nu5dsje47T6YydGTBgaPjkenkwi/mJ8PR1vxq3aVjh9E4B6YgVJjpvugGPoNjyOwUDrntXuI197BhIFLV00YDDmPJtq2N5N6NXSMG+3F1V8D2bDWndYDHnLP9yCXlEcoXTeWxXO8szoY/TAvhXKlc26EfJqrV6/ikumOJEkoJRWmWF/0Rhuy/+P5g7WudjJ1UcQTRRmqZiU+ATwkbypQEwsmjLIeu2zDxxaCMckNf0+NY5+ykQfyTW7JFwmX72CRHc+/aquOhKTHccHTQ4m/n5Jjp/RMnZ3MytnBTit3lyymYfvKEBLTLPgSRGWpLkWlspSVXuVVW1MMUgZJxFKpUqVc1QE4RgEqlRJnLpiYMDWJz6YksmRmMGcumti8K4PIaEcceBBhJTnFjtXmSHRWKqslKEDJrtWhjBzsy/wVadR8xYXvxgewaUkofYbG8dH4eMqUVKNzVbBydjAhwcqs66G7m4IvP/Hn6i0TZy4YMZpkFq1K4+I1M7VedeHeAwvlc2iMfqR8aS33Hlq4csOEpLLSdthdRk2N59OPXZHUFtzxQqvJuVHpabRaA00bOBqjf15nIM2eThXqk0AUEhIRD6WsaY9+6+oNE+nJSmbOT83x/QXL0yHJn1vyJR5KN3ELSuXCJRtKi454OYp0OQW7bEf2iaVtq5xH+77Xw4t9RwyovTJZt9Q/K/EJjlzDoL5eFCqg5ugpAz07ejJyfCIKSSasQGGnzmrP47m7Z9psNs6cOcOZM2f+8GdWr36+FZ7/Cz4fO5hxw5L54ttE+nTxyhp2+GYTN97qFUXvt71y7J3407JUp2Hqa7ek07CuKx7uCvYfMZBusxMVY3W6QXgkU++Yn8nXR5V1U9eisRvDxyVw76El2+rxqWk2lqxJw81dYtsyx9CfujV09OzkxZbdjuH2ew/rKVNCzelLOgZ/+G5eVtEfsnLFXEYOtOfYe7V/Nw2NO23jnf7DcXFxXHC6dX+Xfn134OubTr0aLllzety4bebdURJff/sF/v7+9Ow2nwa1LE7zmQHMW26ieq03GPTJSRZPc37/7gMLIyaomDZ95J86lqfNV/OISuXojv6suVcNBpl5y1LRuSgY2t+HzbsyKFJQw/VbJi5eNWEw2HB1zV5XRqOdO/fMXL5mYvgAbxISbdjsMkvXpLFuawZenopsQ8oVCon5U4P44rtEajQPJ9BfSUIS6NxDWLxsM0FBOa8u/UdFRkYyaUI/1s5V4+Ot5dQ5x83Gs5JUrZq6sf+Inp2rQ1m1IQOLxfkCkJZuJ8Dv6UngAH8lx04b+WKkc8ukSiVRp5orv2zJoGB+NTVeceHy6XFYrErmLU/NNhQMHL1tH0S6UqdOnVwe+X+HzWYjPu4h7/fx5MeFKfh6K+n9thdvvP64NfH0Bcf8hW+8HcVrtVxRKuHgcQMVSmuZPzWYNzpHcve+GZ2LDS8vFTtXh2YlBUoVh7o1XJkxP5lhnyWwZ01ott4tScl2ypTQZA2LyolGLZGRYWfXAX2OPZ2jY614eyo4ddZARKQFX9/c3cz8VmZmJjN/+JKL5w8SGOBIjFjNdm7dNdGsgRvVK7uwba+eFo3cmLUohYgoq9M8bB/0g2O/Guj8XjQbFoWgVEoM6edDsSJqNu3IpNarjmTuzMmO3lKD+3izaHUa7/bwYuDIONIy7Ax/zwerDcZ9m4Sfj5JvP/d3GkpTpKCa2Hgbtavp2P2zK2/1mkKFitVynG4kt2JiYti3exnrFwXw3kdxdOofw7iPfKnxyuOb+uhYK626RWE02mlQR5c1DxM4GqmaNnCjQKiaj8YnsOzHYMYM9aN4YTUffp7Amd2O8yt/qDprrsv12zNoVE/H+JGO6+uEqYlcumpm4bTsD+lKpcTU8QF0GxTDez0cvWBbNnajQR0dsfFWlq5Jp1QxDeM+cpwHfbt48mavi7mqgwIFixMSrGLTzkzsdsdCQyfOGNFqn36euroq6NvVi+Vr01i1Po3WzdyZ+20gg0fFc+SUgbrVs9+s2mx29h7O5JMP/KhfyzXbtCjgaK1fvTGd7Xv1FMqvYvIYf5b8nMbQfp6sWJ9JmSemBMkXpGLpzGAmTE3i7oNEFArHFCGhBarz4+w5eday/29js9lQqyRkhZ3AkhFcP2+gkOxYQdggZ/KAm+iTYP8RA1PHO/dyvHrTTNVKOT9Uh4WoSc+QMRrtdB0YwycfOP+Ohr3nw2dTEvnqh2Q+fqJn34MICxqNxI5VoVlJpPffgeOnDbz9bgwd3nRH+Zvkko+3Y4XxmlVdOHrKyNKZ+WjTK4rIyMhc14eXlxdTpy8jPDycls0b0aa+K95e2a/dkiQxfpQvQ0cn0qyhc4/HxatTSUi0M/fbIKeery0aubF5VwbDxsajVkvsWu3ohbhgZRoTR/lx+oKJoMCn3ycEBahQmd2ZMCWDNVvS0GoVFAxT8eUn/pQtqeXTiSms+llN8SJq3unqWCV45/5Upn73OZ+M+eOrPCsUCmxPmcXlzn0zAz+OY8+aUKd5+a7eMNFtYAyr5+bLmv/98f4kjp4y0KaFO59MSqReDVeCA1WM+8iPQaPiSc+wOz2oPrJtTyZlS2k4dc7I//I9ZT5aK5hMMgNGxjF8gA9FCjrm0Z6xIIVzl0ysnB1Mh34x3LxjoV93L5Quf3yaLJVKRWqiY07WJ6feUqslypXScOCYntdqPd7ftVtmhvZ/fJ2++8DCil/SSEiyU7yImtIl1Fy7ZaZiWS1uroqsfb5Wy5WdB/SkZtiZMCp7T2J3NwVjP/Rl9pJUenTw5KsfkujRMfu9Hziuv5HR1qwFTx4ZP8aD9mfuUC6+JqdUO7lw4QIVK1b8w3XxX2GxZIDSwn3bFbxCMzi/JwxXFwVbdmVy974LBnMCMVFJrNtkIDXdTjXr64wfc56FSxLo0U2LJMHS5SZuXlMSGKpl/7qgrPPmo0G+nDhrYNmadKyZLiSbtGg1Ep6+NiJjMxgw0AVPXQQJ8ZFkmlX0HxHH/KlBTvO6Poyw8OGYZCSFTPEiaooX0XD/oZUtuzNxyyxAYVtx7m7NoOXJmzRokoGssqBSSdy+p+CDatX+cD04knCPvzc9WcPUaVZQJpEpp+EmeeJu8SOCuxTklRx7b6slDb5yMNc4A0i4ym54xIZgCbrFffk6qSQRSmH8CSaDNC5zknxyQcySAV8f5/N70mh/qjV9yOihvjkOrdZqFfTv5sX8cTKpliSM6NHighd+lJJf4ZbiDGazGa02d6MBAOyoKVXcTmS0FSlTonH7SNzdFLi6SMQn2lAqZepU03F8W/6sa9bA3t5cuGKiy8AYNi8JwWyRmbkwhREDfSldQsM7Xb2IiLYw9qtEypTU0KFfNJLkGO7u663kw/e8qVzehUG9vXn3ozher6tj10E9aek2bDYIDFBxP9xCneo5r01w96Fj0aMPxsSzfFZw1uKt4ZEWlv4UgzHOEy+f3N0TaTVWpP/vhRkTa6cAJVBJKgrLpbnICYLjw+g7OJwV8/ycGoAy9Xb6DI3DZFQyZ6aClJQUhg7wwNtLSVq6jek/pTJrQRoZmUa81G7Urm9k5PteNPtfMnFE4oYnycSTRgrVw6SnjhTQ6RS4uiho0UD71IUBP37fh5Zvx9C/hxcatUSz13XsPhSXq3p4ludKftavXz+vyiE8ITY2Frv5Dhu2p5OSZqddy8cnvk6noFs7T979KI7vxgVk3YgYjXa+/D6ZCqW1hIU4bnQehFs4dc7IjpWOm1ObTab525EM+DiOX+bnc0qeyrLMp5MTs5I0BoMdu93Ouq0ZKBXwxtuRvN/Xm+4dPNGoJTbuyGDy9CTMVpnRHzg/9Lq7KbIWQLh110KG3oVKr3bMs95OuXH+7BEmfpDzTb8kSdSuKnP16lWqVKkCgLu7O99OXcoH73chMeEBvj4SqakyWld/Jk6aR/78+QGY8u1SegztTbkS6TRvKGM0wcoNGgLy1eSzz7/m4cOHfDBuOBpVDIULSNy5J2OTQvnmu+9yPZ/LIz6+QWzamZ5tldBHdh8yULGslp83ZfD5iJwvHKs3plPjFRc6tvZEq3GsXN22pTtVK7nQq5Mnzd6OondnL3p0cO79OGtRKhXLaRg/wo8la9Jp1D4cvUGmcAEV3l4SN+9Y6TowlnULnIeBpWfY2XNYgY9fSVw9vfl4wADq1av3p47/t+bOmcLEkTL3wy206ZVAwfwqjEZHL6WnsdlkypfRIkkSZouM7jc9JvIFKtl3WE/FsjnX39GTBjIz5GwPDXq9nbffi2bKpwFUKvf4s+bRLnToF0OAn9JpoQCACdMMdOv5QZ4tfPNvJMsyyFZKFtMxY34KrZq6OSU+AbRaJaOH+DGsv51fz5uw2WXe6+mdNX9hwTA1bzTUseeQY8GF386/Co4boPkr0rh9z0KVCo//tmazzPHTBgb29mbrnswc5w4DR2Ls4FE986YG59ibZNaiFHx9HPPJGs12Ll++/KcXATQYDAx4tx0f9Enm21Ha/z9/Qrl83UTr7pFs25vJZx/60bF/NBFRFtZty2DX6uxJ3VqvulKvhuNhrvnrbsiyzIIVqYwc5EtIsArtE+06DevoGDMpnKVr0pg6PoCGdR8/SHZt58mG7Y55T+d849ygofz/qlSpJD4eBMuX/sjIUV/+qeN+0upV8wjwkylSUIMswztdPZ0SNuBIsm1cHEKrrpFPHY5ZuoQGi1UmPsFKgL+KDq09mDgtGYtFdropk2WZjAw7o4c49rPnkJ57D6zUrOr61ClSihXWYDLJdGvvyRsN3ejQLxqLRcbbS8n0iQFOU5NotQpUytzNh1K7dm12bVExd2lq1pD1GlW0bNieQf/u3tm2t9lkvpmZxCuVXJj0iT9BAUpOnDHSY1AsiclWxn+TxLqFLk7JjT2H9IyamMBbb7iTkWln3DeJhEdZmfN1EKWKO34LRqPjYUOhgJmTA7KGtW7erefmLTMVymb/zeQLUjFzciBWq0yrblFsWJSPwZ/b82QalH8rT8//Y++9w6Oo2/3/12xv2fRO70VAihRRQOkdQTpIR4oIiiBdKYJI7733oiBVkA6CCCoISq/p2ZTNZnuZ+f2xkhiTeMDH833Oc87vfV1eXiST2Z17Zu7P/bnL+23EEOzA7QFBEgiWonjAb3gkFyrUGPUKXnlVQXRs/rC+sA3GMwQYBA6fsFH/FW2+9whg6thQ6rZ8ypuvaaldQ4vDIWJKFzm0NTyfv6tXS0uT13UsWWvm0Lb8o8uC4E8O7tsQg0olMHVsKOM/M72gNfzjniuWf8HJb/dQ/SUf9x77eOc9f/L2z366SkU1Wdm5WUJJkliz1YLNJtHwVW2exOcztG1mYO3WLFxuCWOA/50wpfsoEqPE7pB+p4woOLF16UcHolvO0MEGPh6V/5meNiGQQyfjWLbeTaXyKsLDFDR/Q8O81RdfSNChZMmSJCb7CuRWn7kok+WzI/IkPgEqlVczeXQIi9eamfZxXg7PA8esvNPFyKZdWdy976JBuzi6tA+g+Rt6XquroWO/RA5uyctd9+Cxm3GfpSH6JD5fnEGbpvp8z5spzcvFqw6O7Yzlh59dzFqcQWqaD41aIMgoo18PI3aHhICE064g0+wjLOi5TABAq3YtWbFsCWEhMvYdsdK5XW6MPGV0CF0GJZOe4aNDS//UUqBBRlKKlzIllUycmU58kpeBPQMpEqPg2k0X81Zk0rShFlE0YLOLKBQC2VYfyzdk4fFJNKynK9Tv162pYcaCDE6cs3PjlpuHTzx5aKLA74vnrzIzZXQI3Yck8/Wm6BybliutwqfKQCbIiVZHsGP7Bt55553nN8b/EThdVspUEDGn2enbzUCGWWTfQRtuNzR9U03Nav53MzZGYNHKbO7IvkUtKbh1S8HEEQYMGDF4wxFCf2ZAHx3d+qVz9y4ICETFiPx8y0WATk2JYkq8Pi9JyT6c9yJwy1QkJriJw4nVJrFoRjjf/+ikVY8EXq2l4Um8yKXvvdhdXvr00JGRBmM/NaPIDiHDZcfr0vEy5VEJGjToCEqL4PD2n4l4KZF2LTUkm3wvVByvVKkSTr0VySwhIWHFzMumN0mVPeWm/CIxYilCHUVA+4gAggo9TxBhBBBEjFCCLCmdO1yjfJhIcopfIfxZ/KjHSIQUy01+wGvN5sFjXY7/zLaKzF5kQe7VU6NK4cnL2jU1LIz4lWYN9dSsKefmTZFj33oISKqK0R7GhQsXaNy48XPbAPzFQWOABrncQfEiSuKTfGxbmst9brf7aPRWAgtn5F+zqlVW07GVge5DkrDZJSxWkVMX/EWgTm0MLFpjRhQhKkLJtLG5I9pxCR5GTDTx/sAgqlVS43KJ9OhopNGrWjoPTGL/N1Y6ttLT7d1kenQMyPe5kiQxd3kmb9bX8cWUsDxNWi63BJKMOMVvtH211QvZwpIt5RRsVCqBYPyF/xAhAo2kJc7zgDNnRKo1imdIvwDKl1Zx7aaLIydtzJoUSoBexvtjsti9Mpqv9mSiUHvxuuWoTKWxee4iydyoo9KYOTmKjl2s1PQ1zjPy7pacpGaeLPT7SZKEwylStlzhcUnRGAVqbyArFstQBolc/tGFx+3Abrej0/3r+jH/UvJz2LBh//IX+P+RH7dv36ZaJTeXrrqpVF6db9Pau7OR8FA5PYYm4XRKKBRw/5GHWi9r+Gx8GE/iPOw5lM2xU3bWzM8l25bLBQ5vj6XSa4+p1zqOj4YGU7mCikdPPazdZuHN+lreamXgh5+dOJwiFes/4Y3XdBzdEUt4qJyl6800estPWt6jYwAn9hZh8EcpvF5IRQOgZWM9l37tyKDBH/y32uzvQpLyViccDgfjxg5kZH8r7Vv4k8aSJHHueyefTnuPZSu/wufzsWLZZ2jVTqw2gdnLXMgVEYwZN4fHj+/x3tDOuN0uKlaqQfOWnyKXy+kdFfUvd3u93rAFc5evoUFdLeF/4k3auMuCUgGdWhv4YlkmV645c8YMn2HHVxaiwhXEJXkpWUzBgA9SOH+gaB5uvPcGBDHwgxT0WoG32wZgs4ssW2/m5Hk7/bobmfxFBsGBcrYuj2btVgsjBgYyZEwqg3obUcihXqs4OrYxUL60iktXnXz9jY3iRQMYNyIDny+dvYfHsXd3CWbNXoP+v2JV/i9w+dIxoowKvjpso04NDYkpXrQaf4L3j6rzf8T+ozZm/K6+XK+mhrnLM/OIuVSppGbkJBP9exjzdQtnZPo4espOcLAsR7zmGbbvy6ZnJ2Oen4F/1G/XqkiqN0nA7ZZRvYqCJ/E+1myTU7RUS4Z06fMv2eB/OxQKBSIG7j5w4/JI9O3q30j+eM3J4nVmHjz2kGURc7onXv+T8rsoSjyN97Dyi3DWb7dgDCh4sRUEgTZN9Xz0qYlTX/kLHHa7SJdBSVhtIucv2zl2yk7ntoZ8m8mfbzi58L2DapVVjP8sjX0bYnKS46IosW67hf1HbXzwbiA//+IiKkLOiRMn/nbyc/v2dfR7O4OWb+a91pcqqDm4JZZO/ZN4f2Awe9dGM+4z/9hmYQn23p2NjP8sjddqa+g2OIm0DJEte7Ox2UWexHvZeyibt9sEkGn2qwNXKKvKk/h8hg4tDew/6uc9fcYpnWLy5iku1K+tZubSa3/rmv+MB/dvYtDLyLb6ObIKo/qIjVaAQIGTDs9QqZyKpwn+5KcgCFQoqyQ51ZvnPh85aaNorCJng7p2WxYTRgazaE3Bo0HgD/BCguSIIly84iQl1ct3V5yUKakk0ywS9YfGIVGUcHteTOgnNjYWSV6GeVPSmL4gneu/uunbzcieA1Y6tjLkWyNGjE9lYK9AhvQJyvlZ0Vi/OnSrnom8+04gr7aOY/A7/kTyme/sHD9r59z+InnGauMTPbTonsDnE8No08zArMUZvDcgiF5v5yZ57tx34/aVZ8C7Hdm9Y0ah1+B2+5PMUZFK7DbLC13//zXExcVRt5aGc5espMZpKCbEEok/ueiVPNiKnWHVwhD6jUph6tz0HA7ikkWVmNIKTpCBXxH39l03e33ZfDGlcK61d7oYmTovA3OWiDnLR+d2+Tdzfzx2615LPu5xj0ciMclLv265f9ulXQDT52f8zrX+fO+A1+tlxHs96N0+nlkfBiMI/tjq0VMP745JYcG08DwChI+eerDb4YMpqQjAzTtuGtbVIuHnf5w4M41WTfS8+oomj6/s09XIlwetnDhnp2PrAERRItsqUq60itQ0X4GJLVGUmDwrHavCx4De/rXk3CUHa7ZmkZUtIooSzRrq6PaWnqBAOeNnpNOuhZ6BPQMpVQzS0tKIiYl5Ljv4fP7uolGTTKyZH5mTkPN6JZJTvQV2aQM0rKfl88WZeX724LGb42fsVC6v4sYtD3VqankS52X7PgvxiR5q19Dyeh0tLbolULmCihJFlZy56ODeQzdajYwypZXERCto3SuBOVPCqVZZjSRJHDxuZfxn6VQoq+T4GTtNG+qoUyO3SLZuexYet8S7Y1JIS/chpRRh47ZEdu6r9Vw2AChXrhy6AC/ZNoFl681UKKvKoT8wBsjZsCiSZm8nMWWaHZ1WhslqR60WqFhOTXCQjJkTcxsSShX3+8QeQ5JYtMbMa7W1jBifwo+/uGj8uo5Hcf6Y468gSXD0lI0v10fR/4MUBvcKpGNrA0qlwPVfXUyfn847XYw0f0NPfJKXXQesOQ0HpjQvgtf/TGllGlzOFy8M/F9AaEg42eYMAoIkzp7zsXuTG2VqGQRk7FwXj7GIiamTdCxaYSVEFo4+qzgSkB14n0xVApmeFHyKW+jdSsZ/pMMnqlCipiQVeJT4hArVXcyfFsLUeRmUKq7k1Vf0JCZb2bjdxumzAr98F01copd33ktm38YYNEoZwz7IRm8uTZgvDJdgZ+Oqu2hDrdR9Rc71m2moUlWEu4rzmDuUI7ebt7RUlUSzibXbLQQGvpg4pEajoVmbJpzb+APBrgjU6JAJMqKkEhjFMOLUN0n1PcXjkXBiR1WgWgU4saPH/9mBQiilpMo8ffozlaiaL34UBIGyUhU8Jb/jneGpCB4VapWM7Cw52rQyGOR2Hj01UaNqwY1Hj554GD5Iz6g/dF/bJom0evs6mdeKkJVVeFxVGDIyMihTUovd5uDuIw8n9uTlt/7llptWTfQFJiBv3nYTG63AlO7j3NdFEQQBl0tk/Q4LE2amI/pEisQoWTAt7/pYNFbJ9uVRtO+TyCcfhaBRyVAo/BM2W5dH0bFfEvVqaunUxsB74018MSUspynD4RCZMCudUsWVTPko/351/RY7GekanNoM3nrr7ReyRcXKr7Jx1zkG9gykdAkFtgQXavz7BZ0QQHleBid473mYOf8IIwYZeamiilGDc7n7Tx1UUadxEqEP3kQh5NoxnQyCxXCyXDeYNNVKWMoreRKfACpBgyPVyIPHbkqXyL8GfXvWjssJZ897eKdLwdfw4w0nCmcgRbPL8avvDMWL+pDLZVy4cIFmzZq9kD0Kwv+vSvQ/EFqtlh9/cdK5nYH9R/LzFAG0eFNPs0Y6KjV4TEykgl9OF+PkBQcLVmVy8YqTse8FcXRHbD5OIoXCr2J89KSNmYv8Yy1lSqpYPTeCiDAFD594GD8jjdZN9QToZbw3INc5jRkewpjhIUyZnU7RGAXBQXIiwxWkZ/ryEAr/EUkpXkJD/zVF738FNWo15PjZ/bR4I3+CVpIkLl4VGPh+Lhfpli2r6Nsplbda5W7wBUGgYT0tM8c5GNS/LdlWC5NHKenczggoAS3nLmUx8L23GTkolM0L1Rj0Aue+P87sOd/SrddEKlX61/lOe/d+lzMn99Dt3WRavKmjQT0dmWYf27/KRqcVSMvw8lodLVUqqhk2LhWDTkbLxnrcbpHNe7K5ddfDxsURLN+YxaI1Zj4dE5pPPEkmE1g+O4Kqbzzhs4XphAYr6NvNyJHtscjlAt06GNl3xMr8FZnI5QKDR6eyaUkksdEKhoxJpV93I0VjFaRl+GjbTM/494Po834Kt+4KdG4XQLNGCk5/95DxHw9i8dLtf9sWycnJ2GxOgoMCuXaqWE7Qn2n28nq7eDq2NuRTXz9wzIpaLeRQEZQrrcJiFfnpF2fOIl22lJKIMBmdByUxZlgwjX9P9Bw7bWfBqkzGDA9i9RYLXyzLYNvyqJyg4OBxG7tWFdzRq1bLaNwwkku/teDUlTRCw6IZM/EdYmOfn9D//zIGDxnH0tVjkET/O9vunQQeP/Uw6YNQOrY2cOyMnc+XZBS4cd+5P5s36utQKGTUrqFh4cosTBkZzJkSRmy0guUbsjj3vQOlUiA5xYvTLTJ0bApWm8gPP7to9oaOIY0COXXeTrZVpMfQZDq1NtCmmR6PBzbuyuL89w7Gjwxh/1Erok9iyNgUZDKBQKOMJ3EemjTQ+ccmBdj+VTa1XtZw69fzwKi/ZY9zZ/bz8aaCg8pK5dXERCvo/V4S/boFUvtlTY7ydkEIMsr48RcXDTrE07NjAB8OCc55l1wukbHT08jIFElO9RIeJqf7W4UH5p3bBXD4WxvD+wchin4xsWF9czujsq0iavWL8VkV+r2DwyhfRcvm3RZUKqFQ7j0AuUwodFwT8Cc+/9DJnWURUf9O9C6KEodP2Bg9xZSHy9XukKhSUU1CkjcP4f8fceWai2qVVbTuGY8lW8JgkBNolHHrrptO/ROJjpQzdWwY9Wtr+Oa0g1fqtH9hO3wydRlDPuzOlA+CmPx5Gtv2ZrNxcSRdByfTpb2BFm/qsdtFtu7N5vLPTpbNzj+qqVbLmD0pjC17LJQrrSQ6UsHRkza+OWXjyPbYfNdWJEbJkpnhjJxoYsk6M+kZIotn+juHXS6J3QesLFmbRccufejeoy8bNyzgi6UZeDwQES6nc1tDznjy6i1ZpJq8nDpvIzyizAtf//8lqFQqHA7/ZINkyxvPZKie8uEQLVv2ZON0Srz5mpZK5YJ48MTDtDkZJD1S88nnmSz4LD+v7PL1FuITfNgcuR2OBcEY4O+W69o+gErlVST+zit84pydDTstOUKPrZvoaNdMT5GY/DHhtHnpmDK89ByazLYVfrEZpVJAknghLq9Dh/bRpF4CndvltUPJYko2L4li+LhUvlyfm0CcOTebsiX9BVmVEtbNj2T4BBP1X9HydlsDHg/sPZjNnOWZbFgYmRPPqlQCNappWLouixZv6Gnxho7VW7IYPTSYRTPC6T8qheH9g2jbTI9CIfDbHRejJpvo3M7Aio1ZGPQCsxZlkJji5fNJ/jXH45H4+piVL5ZmMqxfIPs3RfPGWwnUrKrGlC4nIOD5kx8JCQnUrRXOgycZtOqRSJd2BkqVUHLxigOPp3C/Lwh+zrfLP/ntcehbG+cuOXA4Rd5uZ2DRZ7l+4sYtFx9MNvFZCz1Wm8ScT5TY7BL9RyXTtrmeLUujCAmWk2n2sWqzmcPf2ug3MhmfT8JmlwgNltOkgY5Uk49P56QzY0EG+zfG5MSeh47byMzy0b97IG63xOdzUjFnSvj+aoSnABiNEBWuoEIZJW16xqNSyVAq/EJL1myQm4oRa6+KDQute1wjw+xk484szh8omu9cCoXAZxPCaNEtHrlc4PNJYSyZ5U/Y+nwSzbsm5FBi/Rk//OxCqxFo11xP8aIqpo0N5bOF6Wz7KhtBgBJFFcwYF5bTOd+9QwC9hifnJD8XrrCiNpUFwKFJJzri3yMU+z8dHTv1ZMH8SagkNcp7FYn2Fcmd/s6IJDvdTMee31HBWxejFIqIyG1+RsrSUJTSPOUuJShNRPbvUzECOCQb17lIUJidPWuL0HNYMusWRObREBg1OIh3R6cx+pM0VsyJoH+PQOavzGT7ZoHS6Y2RC3IQwEAgoa5oUrN+o0aldLYsC2DHvmzGT/+VjHQo5i2bk5CSC3JEhwbUNsJCXpz2pc+Ad9i+aQcpJODFi1NykKS/QVRZMys+MlA01si+w1aWzb1FNV7N9/eiJJJOMkXJXYNDieShXe6/ngKgEXTceQABWj2lMt8A4Fm053a7mL/0ER1bG/IlTiVJYuMuC1uX5d0v6XUydqwPoVHb+L8ljqnT6bj/0EKJIgJVK6rz8Q/bHRIBf1rfzl9yMGpsNr7MEGROIyYPNGiZxoYVgZQpqWJo3yAyzT72HrLmUEDl/1wZDeppGTUpDcft8mza8ZSmDf2FrVVzIxjwQQrVq6iJCJPRvGs8Oq0MnU6GyyURHASPn3rp0CeBmEgFrZrqafmmnuu/uti2z4yuiAzB633hRgmPB6bPzcDrgcH9NXx85QHFPfnPkUUa73Q15KGzeQa1WsYH7+lYNOEx4c7c58KDmwCCiEtXcvqMj9pCwetViKk67Xqd5tju6JxpZPALzQ4dnY4qsSKnvrtNiikwZ9T/GSRJYsqMbIzmqqgFLZJdxy/XbETGelAqX5wbuyD8r01+/vbbbxw4cIBHjx6RmZnJRx99RO2/4NG4fPkyx48f5/Hjx3i9XooUKULnzp3zEO+eOXOG5cuX5/vbrVu3PveYyvOgRo0aTHoEkWEKNBqBuARPvm4jgONn7EginNxb5PfOJQNtmhpo904iXdsXPj4WHCinTVMD4WFyLl11kpbh5METD6lpPgQB1i2MYNCHqRzdkZuc8Xgk7A7/BvKjYUH0Gp5CpzYBdG5rYMNOC5+Nzx9US5LE1r3ZWG3z6d27N1pt4R2i/13o3mMQ7w8/QJ3quQnaW3fdnL1k5/xlH1Ve7pDn3p07vZ/xWwv+nvVqadEo45k1M4TdX1s5eNzO6rkRaDQyVm+xsGtVWB4F24b1tLxaS6Jd38+oWvWVvz3u/gzBwcFUrdaQB3cOoNfJOHHWjk4n0LKxjvXbLWg0MlJMPqIiFGxfEc21X52M+TQNc5aPurW0VCijYvg4E00barl01cmcTwoW2NBoZFQuryY908f6hZH5eE3famVg614LBr3A2+0MFIlR8v2PDgx6GcP6BeUcd/uem0GjUwkOlPPgiYcPp5jwifD5pDACdY+5d+8eZcuW/Vu22LRpE/Ve0TBqcF5+xeAgBd/sjKVplwRaNtbRpqkBl0tiz8Fszl1y8MvpYnmOX/55BL2GJ/N6XQ3dOhjRaQUcDolZk8I4fcHB4rVmAF6vo2Xb8ihmL81kxMAgbt11039UCpM/DKVUcSWiKBWo5vcM4SECrzRsS/Xq1f/W9f4r+E/2hQDt23fk8MGdPLx/me5DUihZTMHqeZE545mtm+i5/KOT4eNSGT3UzyVmSvOyeouFX++62LTY/96lpftwuUEhhx5DkggOUjDmvWA+HhGMTCZgt4ssWWdm/1ErxWIV3LpQPGdz06apgYmjQmnfJ4EAg4yl67KQy/3PRZWKKk6et3HjlpOwECV718VgyfbhcEp8/5ODVZss3LztRqmEuEQfjV6VIUoFC048DxQyz18m+8qUUDL2vWBOf+dgx2ErKiX0617weOapC3a0aihbSs2Y4XkDILVaxsLp4TR+OwGQqF1dg0ZT+OfqtAK37vnJ5VdtzqJjawMN/8CztnmPh5Zter3YxRaCdu37svCLbzCl+/D5JMxZvgL5/vyQ2LAji/cH5ediTc/wkZbhy/FxmWYf5iyRd0akoFYLOJ0SQUaBPt2M/HzDRVq6j7BQOR6PhCTB0L6BfPiJiWWfR+TZCGeafbw/IZUMsxedVs677wQyuHcuT3dispf+o5JZs8XMp3N8uLyxrNs44oXtUKxYMZau2M/G9YvQ6s9hd8Tz8ksaju6I4asjNuatyESlFPxKzTJ9oR3AtV7WMHl2OkViFLzdJoCM+j7uPHAXatNGr+oIDZGTlOpjcG8jh47bmL00E7nMzxN+ZEc0/UYfpFjx4ui0MvQ6iVova3j81E2v4cm0aqzHoPePWuv0Ah9MSWfshO4vfP1/B/+p/rBYsWJcuS6hVoFFlp3nd4LGQbrZy6OnnjzcvqEhcg5tj2HsNBN79rhJT0vnk/EBlC7hT15+sTCbbw+qCQyU0aeLkZPn/aN+BeHQcRur50ZQ62UtcQke1mzJ4uETvx9bMC0cn8+f3Ny2N5uvDltznvGpY0K599DN2GnpREfJ+WBwME/ivTR+O57h/YMoWVSJ16t4IfqXwwc3s2NpwXaNilCg1/kTtWEhcj5faOHKTy76vqNBrVJx6aqDIWNNrFsYmdOlDvDyS2quXHMyZEwK86dFEBQoY/MuC+lmkaqVVdRo+oRAowyfV6BcaSVtmurZuy6aTbsstOmVQHKqXy24dAkl7w0I5stDVpauN/PrbRetmuo59K2Nl19SU7u6mrfbBFCmhJIZCzLo2zWQ2VNC6f9+GqXKVX+h5Kder+fajUzMFjfD+gaxeXcWcQleisTIMWVISJJUoF0dDpHUNC+L12Rgs0skm3x43BLTPg7Nx/tbpaKaOZ+E0bJHAg3r6jAaZVz43vG7QFR4Do1MUKCM5FSRLu2NvNc/kIEfpjL5w2Dq1849nynNS89hyXQfmsTxXUU4f9mOzS5yaGtsTkfUuu0W0u85mfrpeNat3/ZcdsjKyiI4SMaiz8Lp1D+JYkVUDO5tpFsHI0qlv4tr3TYLSxZeINhUjWyrxPRJYUyclVboWlq2lApEBa0aG+jYOveeyOUCHVsbmDw7nWKxSpxOkVeqa6hXS4PdIfHxdBPZ2XmFl16rrWPCqIInv3Q6P2+rJEls3WPlq11yiorRZJGOTGunT//Rz2WDv4P/VF8IftqXz6aLSG4DIWJ+HnEndoKlSIySv6vuHr8QSiSRQhESpSdEUoRIIffvJEnCi4eSVMDsvcGeg1aG9A3MJ54qCAIr5oRRp0UcoijRqbWBinUTiUitV2CiMNxakY1bTzBqWAA9Oxkxpfv49rSDS5fOIHNpkaFELsnB5qRBPQ1XrhcuMFwY1q5cRylXFUyyx0iRJlQlztGxugJTBqzcnMW0saFMHh3KwqUJPHbeoRhlkQn+980rebjNz8RSKudnz65TEP+6E9/lkOH2OSgmeVAIuXay6hLA4+PDKSZmTQzL2Rs5nSIjJ5lo3kiXh+f2GWKiFASH+ihXrtwL20Cv15Nh9qBWijR7I/9UYZUKKmYvyWD0EH8ceOWak0HvOok1Ncr57uGA87qddp2/4+ThEKIjFQzvH8TWvdmUL134s1uxnIqlq7OpRjl+vpTC1etOalXTULaUX+Dp8k9OTl2wY3dI7FwdSYBehscj8mqbeDq2MtCjk59OcPeBbMbPSEMU4ccTRXC6JFr1SCIuLo7ixYs/ty1+vHqMzAxYudGC3eEjlUwChHBCpNyOe0mSMIfconGDwkfI69dRs1Bvht+1KT2SGy8ebnAZuU8BePmZCyhRUoyyGIVcH6cTDPz2wEiLVg5iSmRRvJicu/e8ZCTosZvCqUAxspIMvNH+R1bOD+X1Ov4JtafxHj6YaCb7VklCBf99lCEnxvESFut16tWr99x2+Cv8r01+ulwuSpQowRtvvMG8efP+y+Nv3bpF1apV6d69O3q9ntOnTzN79mxmzpxJyZIlc47TarUsWrQoz9/+05t9hUJB46Zvc/jEbiaNCmHgh6lsWRaZw6UFftLyj6enMbx/UL7gpnRxJT/fcOZJxP0Rl392MmJAEJeuOJg9OYypc9OIiVQwaVQIiSk+xs9I//17+IV+PluY4e/uDJSTYvLSsJ4Wn+ivKjeop2XRGjOHvrXSpmlu0CyKElNmp9Ovm5HSJZQMGvAWGzYd/Mey9s+LsLAwJkxeRYf+w2n8mp3vr2YSGS6nY2sDHVsr2Hf0FOPGJjN1+lIAVEovCkXhDj82WkHVimoa1NVx5KSNj6am8fF7wQgCBdpbqRT4aIjEju2r+ODDT/6la/H5fNy58wNLZ4TzxdJMfvnNRXSEgrq1NGxZFoU5y9+ZNrxfIG2a6vn0iwzGvx/Mm6/nLgTXbzoZPCYVh6PgoPgZoiPldGylZ9DoFOITvXw+KZS2zXMDwJ6dAli8xsysif57vnl3Nh+8G5Tz+weP3bw/MZWNi6PyBIGPnnoY+EEKA3oYOXvm6N9KfkqSxDeH1/PV+oJH24vEKHmns5HgIP94ulIh8P7AIK5ec3LstIO3/rC5CwmWc2hrDJ8vzqD/yGRKl1TRsrGOAR+ksmRmBONHBiMIAlkWHzMWZPD9T04qV1BiShf48YaKtr2TKVVMRlySl1t33QUqfQP8+At07Vfqha/1n8B/si98htdeb4rk+ZnaL2v44ZozHy/dtI9D+eFnJ9PnpfPTDRcvVVTRq5OR8SP9iU2rTcQnwrFdsWRZfLTskcDsKaHUrp57Hp1OxscjQrA7JMqXUeYks+x2EUHwJxLGjQhh5sIM3ulqJDpSwZ37br48lE1Wtkj50n7V8bMX7TR8Vce+oxYufG9nxrhQjAEySpdQ4vXC7KUZxD19+rdtIUpaHA57oQq/cYleikQrGNgzkApl1AweY+bGLTdVKua9N263xOK1WVSrrC5UlEEQBDq3NXDtVy/1a2s4fsaew6H0Z+w7bOXuAy8nzqWxem4EDerlBlWbdmWzaouTIrErOXxwM63a9KZVq3Z/az3w+Xxs2bSIpg31jBgQyLEzdhavNTNldH5/cPqCnTo1NZy56KBYrIL2LXM7ERKTvfQYksTnk/1FILtdpMeQZBZMD+fVV/zPxdN4D10HJ1GqhJKWb+oZMjaF7Suiqf+KhpPn7ZQrpWLTLgu1Wzylb1cjxYsqOHLCztFTNmIi5fTtFojd7ueg/SNiohTsXhNNl0HJfD45jE/mB/5tvsvw8HDGfOwfLe/fpyU2uw29Tkb3twJyOnV/u+Pi1j13oecQRQm5DB4/9SCKEg6nRGABI9LPIAgCRoMMnVZGyu9Jn6835R3VNZvN7N3xCWe+DMjhBK9TQ0OX9gH0G5mCWgVHtsfy9TEr31918t35Qy/M8/V38J/qD/2jeF4MwTLCynmxXsvCIPjfW8FhZO+BxxzcGlPguj51TCjHT8fx/aGitL2UiUuZgt4Xgia1IoGSmlINLAztG0jngUm0eEOH7k+8yNduOrn+m4sJM9OpWkmN6IOfb7qoWE7F7MnhJCb7xz/nfJJbAJYkiW9O2WjRPQG5DLYuj6JqpdwYyeuVGDImhau/uChRqs4L2cLndeQkywpCYICMTu+YyMj0CzmVKy/w7Vk7p76MZdZi6fcOvPy+55WXNcjlAh9OSSXbJpGU4mXHyihOnLOjUsrYtSqGb886WL3JwvwVZiqVV/LoqReHU6JnpwDWbrVwZl8kbreE3SmyfEMWFcqq8HohNlrOviNWps5NZ+msCF5+SUOmWeT2PTe1q2swZ4n07D3qhexgs9mwO9wYDf4u6pBgOSf3FqF593gMejlfHrbydgEc8as2ZyGKcOO2h+KxCsJC5CQme/PxaT9D9SoaoiMULJwRnlPAOXHeRpO34zl/oCgKhb+QEWiUMXVsKCs2mXmnS0CexCf4Fc23LY+iebcE3p+QyuN4L1+uj8lzL3t3DmDCTCdJSc8vgnX27Bn6dzcyanIajV/X8eor2jxUKGq1jGH9A1Grs5g2/Qpp1+wIQkCBgix/hFYnMnJoXvv5fBL3H7u5c99D9SpqgoxKvv7GyqjJJjLNPrLTlQRZy3P2fDKhwU6mzktH9FFo8vP6ry5M6V6adE7g6UMZRdMbE8d9HGH3kbxumjVr/tx2eFH8p/pCgNKlS+PzCkSLBcfVJhKJ9ZQEAdySCyf2nGRnKvFUIdfnZCmSyY74lfqvyileTMZ3V2Ws2GTmcAGcxeBPgNd7xc/t2q65AXO6QKDSgkmThOAwEOyNzUmECoKAwhHMo6ceypRUMaBHICvW2qnuapqTdHNLTn51XqHxq/Dj9YwXtsWVS1fQSBGoSiRweFsMZUrm2tqU5tdjWDg9nHZt5Rzbn8LPnmQ0kg4nDuTIKEZZQoS8fO2iJOLBg5e8ic1nsEtWNAYPRlcMv+nOUM5eH42gwynZ0ZZ7wJnDsew+YKV9n0RCguR4ff6YKzPTl48b/o+IjArG6/U+NwXKHxETFcj9h6lc/zU/f3p4mH8i8eIVO6++ouPjSVaiTPXzXZtG0GFMfJmZc39lyZxgAo1+Zfc7D9zUq1VwY9TdB25aNtXy48krRKTWoUev7yhWLgO5QkQmE9CoBSzZPg5uiaFIjL9g8manRLauiKLOH/Ygn3wUSt+uRlp09zdZhIXK2LAogjXr5vPptEUFfvafIUkSHrcThajG7vRwal8sR0/YmTzzKiZBhdOqxCt5UWg8NKgrIzm18Bg8OdUHHr8P90oefuUKcuRo0VOeaqgE/3rulOzc5ReipWKEC/440Cf5kCEjNvV13Ckubl32j95HISOZ71CiIlyIxvWoMd37nSE40IJKIcOTrUOX+jKhgj8ud0su5MgJl4rw2PRrjjj1v4r/tcnP6tWrv1CXVd++ffP8u0ePHly9epUff/wxj1MXBIGgoKB/6FsWjrFjp9Ch7WFGD5Ex55MwhoxJxRggo2iMglv33Ny666bbWwGULZl/QRnSJ5CJs9LYtTo6Hyn3mYt2ikQruPKzk0MnbNx/5CEyTMGP152cveTA45VY+UUE/Uel0LZ3AnGJXnavjqbc71WPTLOXXV9buf/IjdstcvC4DVOal3Ez0pixIIPWjfV4vBLf/+jk7bYBDO7tD85vP8jgm28O0bbtW//ttvszXnqpKlt3nKJ718bMmxJKnRq5L0+n1nDw+E2mTBrOlm1HcHuUeL2+QqvBqWk+DHq/svnDxx7Of+/gxi0Xep2MX++48o1aAzR6VcOCdVf/5ev45ZdfeK2WSOXyajYtieLsRTvDx6VStbKKo6dsXLvpwpzl46vDVqbOSad9K0OexOcnX6STkOxlzbxIFq0xc++hu1Dl3nsPPSz+LILeXQKZszyD6fMz+O6qk88n+keLtRoZMrk/EPTbxUvxP3SIzlqcydJZEfm49koWU/LZhDCWrM2k3Et/r/vtxx9/BMlNsSKFu6+isQqUSoEhffyB68RZaRSLVbBknRm5Ato01efwuR4/Y+fsJSdfb47J4URr3yKAVj0TKBarQKeV4XZLWO0iLd7QodfJuXbTRqs2A6hRoyarV86kXGmLn+9xY3S+zef5712EhFclMLDgBNN/N/7TfSGAWqPF44bmb+rIMBfMt1W7uoba1aNo1SOBbcujc37u8UgMHZvKqMH+76pQCIQFy/MkPv+I0UOD6DUsBY1axtptWeh1MkRRIi7Bi0bj73zeuS+b2BgF9WtradlYz4XLTsqXVXL9psTg0Sm0bqrj9HdOwkPl7Nyfjcstceuum37dA5n0QSiXriZx584dypcv/8K2aNm6J+t3LmV4v/zf/7sfHCSlyBk+USQ+0UfxUrVZt+EDRo4fRJc2Vnp1UqHXCZy6YGfucjMjBwVx5KTNz41ZCEoWU7J4rYPObTRs2GGha/uAfMfffeDmUZyHY7tiMKX7aPJ2AvVe0VK2pJJtX1ooU1LF/g2hlC7hJtvqZMPOOQweuJHlK3e/8ETAl3u38+rLdxn5eydnh5Z6Tl2wM3VuOiMGBBESLMft9nd7L9+QhUoJ7Zrrmbkowy8KWElNZpYPucxfvBsxwT/S/v1VB8FBMpJSvZw8b+fwt1aOnrJTr5aGb8/aEQRQKaFms6e0a65j5EQTdWpqmDAyhMhwOZNmp7F0vYsGdbUM6xvE2UsOvjxk5cDmgjdQxgA5lcqp0KgFSsSk8dtvv/3L9Cg1azdjydoN+caYKpRVcflHJz6fVKBQx7HTNipVUBESKGf7V9l06xDA/UfuQjvHklP9fK5Wu8j0cWF06p/InOWZvFZbQ92aGkzpPjIzTWxaGJovwSAIAss+j6DLoCSUSoG3WhpYt82CR7zyL1378+I/1R9aLBaUChdOJ9gdNoi9jDuxGsFSBMGeWLLcvxRKP6TVyihVQsmvrgc0qhvExZ8EfKlKjFIYT7hFp6pqggLlTP4wlPZ9EhkxMIjmjXRYbRIbdlpYtdlMgEFGSJCM73904PH4J4jGDPM/Z9PmpTN/Wnge4SBBEGjZ2EC21U8d8cfEJ/j98IovIqnS8AmpKXdeyBYabSCmtJR8vLbPcPu+G5dbRmCwj4ZVVfTvHsilK3ZmLsokyyLmxKUFoVdnI4+fehjWL4j7j9wMGZPKSxWU1Kysp1WHbNRpJZB5tHgCkzmblMLqJSEM/iiF85cdDO0byIUf/EW42CgFTRuomfGHqag2TQ3EJXjoNzKFfRtjeL2ultGfmNi4OBKFpCI+/sVU72dMH49MBgaDgnKl5fTsFEhKug+1UqBMCSXbv8wm1eSjT1cjep2MTLOPFRuzePjUQ2CAjF1ronMSJa16JBTK4Qr+4p/DKfHgsZv7j9xEhito31LPexNSWTE7gqVrzWxb4V93j5yw8eW6gnlLw8MUlCqu5PKPDlo01hOX4KHSH+JmpVJALhcoV77yc9vB4bBhTfdhNAhcu+li9uSCp5r6dDUye8kTMtNkjP7ERLZNxOkUC5za+fG6E4NelocSBeDTOelUqahm/tTcMdgmDXQ8jvPQqnsiQZ4YNHIl2/c4uHLDys6V0Yybkcalq458yRNRlPhsYQazJoRRv7aWao3iuM53hBGNw+VDKRdxOBz/Mj9+YfhP9YUATqcTrVaOYJH9Uew89zsgQ8B/X82kEUreyTv57zyGFpkJQ/UbnN4Z9oeCciD3H7lp1SOBzm0MjBgYnE/kVKNUsHVuFJvXpRJV1MOg/k+pXFHJjV/TWbPhDqr4CgR7/JQKEv6CC0CAQYZGrsqTdFMJGqpJ9Vm45BQypYTH82LjvYIgYAr5idVzI/IkPsH/vq2ZF8GEmenMmhjKD1dSEcxhBJhLk0I8RkLQEeBPZv7OFwqQKDzCEOAjUfiRoll18sQBPslHWvhPfLU+iAFDTAT4RAzVL/H4sYBbcrJ2sr/poFuHALq2N5CW7qewCAmWUen1J2RZfPk0FcBPtWR36P6W0juAUqWnbg0d13/xkGLy5hunbvSqjomz0mnxhpOkOAXFhIITaUYpjHMX/PtTm11EkgSWrjcXmPy020VOX3Dwzc5Y3v84k7Pb49AEeBnWz0i7Fnp8Pomd+63MXJTBR5+modUIXLnmpHYNTZ7E5zMUL6qkd2cj0+Zl8NmEMGpW0zBu1k/PbQOn00lstApTkoj7aRHa9krgk4+CiI6QYbpvpIxUCS06rLYsLp+5weN4Mz07BRQY532xxExmloZ0fsKJnSKU4iG3qM2beY7XCDpekmrzM+cJlSKRCXIec5tI/MUGlaBGhZ8D+gE3iaEEbpyY5cn48IA5hHhzNkaCiaQIgfgbGSRJ4g7XKEJpZIIM+T+Ysvxfm/z8VyGK/kXHYMg7AuR0Ohk2bBiiKFKiRAm6du2ax+n/UxAEgfoNWtKq5xY+eDeQLcuiMKX7E1umNB+bl0ZhsYpcuOzIV60tX0ZF+5YG6rd5Ss9ORnp0DECSBDbusnDuewfj3w/ig8lpHN0RmydYvvvAzZAxKdx76EYUQakQOLAphmJFlNy45WL6/AwEAcJD5USEKKjbMo4WjXUc3h6LMUBOptnL9q+sbNxlYcfKqDxOuH83NX0+2PRvSX4C/PTTjzSq582T+HyGts3U7D54i8ePH9OocUd2f72ZHp3yt4JfvOKgYlkVKSYffUYkM6RvIFePF0OpFPj1jotp8zJo20yfR/gBwJwlotX+6+pkLpeLAMMfeJwEaFBPw3dXnDx84qVjKz1VK6k4fcFBtk2i19u5Fes9B7ORJFg7319xe39gEJNnp7NteVS+zfCqLVm0aqzPSQCPHhLM8dN2Tp2zc7uriwpl1Bw9ZaN9CwNfHbYycnAwpUuouP6bi1de1iCKEonJ3pyE+Z9Rp4aG9x746Dvk75EWHziwlwCDv2L+rEPrz7h200X3twLIyPQxZ1kGt+97OLg1FrtDYuEqM0vXm7HZJPR6gfqvaNmzNiqPGESFsipKF1dSpqSS5bMjEAQBUZQY/FEqb9SXs2ZeOM26riIqagJr1h1kxPB3sFktvD0giU8+CqVqJTWWbB/rtts4ejaS5Sv/66r6/1T8u30hQOPGLdiwZhpREQqSUgtPmrvdEnGJXt6fmEq1ymqexHu4dMXJ8P5BNG3o95MpJh8lixceWBoD5MQlevjuioM9a6NzxvqyLD7em5DK3sNW9qyJzkMH4fFI9BiaxDudA2hUX0eHvokM6eMfdX4WJHg8Eh9PTyPL4mPciCCWr/iCBQvXvbAtOnbqzsgRh5HJHtG/mxq12p+cPXrKwbxVBjZs+Tpn86FW+wOOD0bP4vjxI7TucwGbNR2z2ULFMgIajYBBJ3D1mrPATijwjwdlWZx8eVjG0lnh9BmRTMfWBtq3MODzSXx5yMrR0zY2LfZz4EaEKdi6PIpZizOQyRTUralhxRe5lf4Ag4z3B2qoUCaNObMnMOXTBS90/UcObWXf2rxJlsWfhXPwuI13x6Rw76EHr1fi1Vc0fLvbz3v96Zw0mr+h55OPQjGl+wtYzzhA69a0Mnl2Ou8PDKJTmwAOHLMRF++lY+sA0jP9a8a6BZF/uI8ib3aK5+22BqZ97N9kHz9jw+OB66eK5ST7xr4HzbrE/5eJ5aQUL+2bw8XvTvxLyU9Jkrh4/hDhQU6WrjMzoIcRrdb/bBw8biM+0cOoSSYWzwzPE7impnmZtTgThVzgtToadn+dzd0Hbl55WcP2r/xCbn/+nBkLMni9roanCf5NzajBwazaYiYry8enczIID5WhVngKJLsHP7+XMUCWI8KjUgnI/lpD5H8M/l3+0GQyoZALiJLEwF6B/PCji0uuH0h0qQgLUiH8BccjgMcroVPLeH+ojuVlg9h/2MbH486TkmklLsH/PjWop2Xnqmg27bawZG0iaek+Br8TyG/nS6BU+kfSRn+aRtcOBhasNBMWKs/xuQUppgN0amNg/Y6CBSyUSoEmDbQcOF4wt31h6NT5XRavm8L0j/O/W7fv+RNz3+7Jm+yoU0ND+z6JFIuR4/UVbiuvV+IZ/WiZkipWzomgVfdEtJklKWKpksMPiCUKV5aTgUPPU/tVNV4fNH9Dx9hpaQzpE8iMBRl5eEefoWiskoG9Atn6pYXHcR5ECT5fZMGepcn3TP1XuHf3FyqWUyFJAonJPu4/8nDvoRuFUuDBEw8XDhTlqyNWeg1LRpRApRTo2SmArh0MTJ2bkSdGF0X/+qlS5d8ES5LE46ceugxKonxpFVUrq7h5287ZSw6exnto0jkep5McHk9BEAo8zzNEhSsoUVRJizf1LF7rV1JePjsChUJg575sFHKJKVOmP7cdypWryJA5WXw6JpTDJ2yFJnEVCoEQvZaST5vx4PR9LCG3GD4+lTHDglm5ycLD3zvfq1RU8cNPLhrU03LpqiMndrBk+7j+m5vp4/InV0sUVfL+oEAePU2nUjkbMxe6WT03hpBgOXM+CaPLoCRavOkXtgowyPj5hpNZizNp2VhHw1d1OJ0iklNLLcHPn/iTM4GIoj6OHDlC586dn9sW/y/x74wN9+//ErVGItX+mAhf/gJjJEVI4hFuyYWFTOTIeSrdJ4NknDi4IX1PUcpii7zJN1tC803SlCmp4ospYRw8bqXbu0ks+zyC8mVy35ez57wEyoKJrprAV1uL5eyXGtTTMrhPAO263yHzopYAKQRRZ6ZkMX/jSHqGD5c3fwwrE2TIUouTHXiTc+fO0rhxk+e2RZOWTTiwbxEN6uUf/wcoVkRJtk0kPFROx/ZqEpIyyUi9hum2mwcpCRilUJSosGEhSApDp1KQLD0iWh1EdNlMHtw5SWB2KRTuADzaTFwhT5j7mYF6tbS0buli81Y329cFERiooNu7SdT6g9iuIAg5RarjZ2y88rKGWYsz+XxS/ndo5qJMGjQa9NzX/We8UqcJmUm7EONjadb5MbvXRuXcM7fbr36uVcmIjJBjsxTe9f3Hkf/VW7Kw20WiwhWMnWpi8ui8au/vTzQx7v0Q5HKBCaONfHv+Fj8cjc2hDFIoBPp0NdK0oY6eQ5MoXVJBpzYGatcovOjfua1fef6zCX4bqZR/vbb/ERqNBrtTTeUKbm7eMGG5ZWDoAAUKInBiJY2knBH1AHsDHiWeYuREE/Onhec8w5IkMX+FhZ9+8hFEIMGE41ZmE6+7RqnsKghSfv8qE2RESEWI5xE2KQsXTtKEBGSAQQrGiY0EHhNIMGJoMuqy9/j4HTVqlcCWHXbu/qIh0ORPyD/mDpFSMVKJAwScOPBIbpD/c0Hi/5/8LASHDh3C5XLl4ReIiYlh2LBhFCtWDIfDwZEjR5g8eTJz5swhOjq6wPN4PB48Hk/OvwVByOl0+aux43PnTuPKOsaVb2LZsd9K3ZZPKVdaRYO6Wr7eHENQoBxRlJi5MIP0DF9O0CFJEis3ZbHviJXX6+owW0Te6peEwykx7v1ghvaJ5I1OCXy9KZrf7rq5/qsLg15G22Z6IsL8aslDxqaycVEkKzdbKFZEyfVf/SP2GxZF5iERPnrSxuK1mTniEMFBfn6MVk30fDw9jd1rcm0SaJTjdjtfiNfpn8SpE18y8O3CHUjnNm6OHN5P796DGTLoGCpVKh1ba3K6A89cdDBzYQY7V0Xz7pgUVs7JW2GrXF7NjpVRdOyfxOt1tHl4Yjbv9dK6be9/+dorVqzIhtUyrDaRibPSuH3PTbFYJbFRChxOCa8PDh63E2SU0bqpjkmz0tFpZXwxJYxNuyzsWp17P6pVVvNWKwNteycyrF8gtappSEjysnZbFgq5QLsWevqMSCYzSyQyXE5YiJ8qYMJn6UwZHcLVa06mjQ2ly6AkWjXRM6BHABNnZbB7TRRut/SXI2kACoWcKlWqvLANLBYLp04epGkDNfNXZlKvliafXU1pXg4cs3L+sp3YKCVJqV4uHvIr+Ol1AhM/CGEiIbTtncDBLYWLDkWEywkOknPwuI12zQ3IZAIzxoUycpKJXaujCdCJrFs1iwNfLkCldGIyefC4ZQwYlYzbC0Wi/d2nKSkiO3esZcDAkS8k6vA/Bf+UL4S/7w/Dw8OJiCrH91eTEEX/+ExBCt57DmYzrF8g9WpqaNUjgWH9gvhmp1+sy+EQ2X3QyqnzNm7e9vD1N1ZaN9Hn6/J2uUS8Xom5n4Tl+U6BRjkVyqjo3iEgHw+uUimwaXEUnQYkUe0lDVUqqHn3naB8x8ybGkarHok0elWLJcv0t3yCQqGg34CP2L9vJ7t6XEav8+H2yKldtwOr1o7IMz597twpViydyivV3JSJ8pDyJJs0ycu2pRF8PN3Ezn3ZxCV4OHnBQb1aGg4ct2E2i1Qsp6JNUz1Wm8jur7P5cEggH/3e5VWvlpa9h7Jp0yuBujU1tGys58jAvOJ6VSupMWeJ/HzDzayJBdNTNGukZsGaH3A4HOh0z18cksuc+TYqgiDQrrnB/1/vBO4/cvPjdRdZ2SLRkQpu3fP4u6sUQj4i/JaN9UyYlU7J4n6xn3ff8XeF3brrxmqDC5edHDhmQy4XUMj9PJ9ajYzJH+ZWp+evNLNvQ3S+LsdSxZXcf+TO143xDL/ecdHiTR33H3mQy1+M9/DP+OWXX6he2cHsSdFs2ZtN50FJyOUCbrfEG/W1LJoZwYYdWdRtGceQvn6S+cs/+rmoKpdXseKLCI6dtrH9Kwten4RSAXsPWvnxuovRQ4OJiZJz45abucszqVhOxaFv7az4XUCpdAklBp2MTm0MxCV6+fmGC6Xyr69FEPyqyG63hNsl4pNp/23xwYvg3xUbhoeH4/H6EzNR4Qp2rw1hwKgkbt93c3x3BMPHuQt91lJMXrQaAZ9Lzez5VjasCKFDaz1Xf3Fw47bAzzdcOby5oSFyhvUN5OhJG98fLZrnmS5WRMmOlVG06pmA1Sbi8UhYskUiwgofUZTLhb8cLzYa5chk3he6940bN+PUyf3MWvwTIwaoMOhlSJLE6Qt2ps7NYMeqgm3euomeOcvSMQbI+WxCIfQdR6x5KDTKlFQRZJQT8KRivu+oFjTokytz+/Z1SpaATv2T0Gpg5GQTfboYC72mjq0MvD0gkXsPPX6hjxtZuCQNTZs2fSE7yAQ3pnSJd98JYkCP3G7WiR+E0GtYMnNXZjL5g9A8BQyfT6LLoCTG/6k7vF1zPVu/tNC/AH7orXuy8flg4+K89FtOp0jb3om8UV/LxavOnOSpTitgSvPm68z1+STOXnJw7IyVyR+EUKOKmnq1ItmxL5tP56RTv7aGxBQv0TFFCA0teN0oCGazmbKlVGSafVishW+QJUnC4nKilKyEO8sQmlCKbw+d5s791N+pCNQ5z9HFK06av6Fj3grz76KJAucvO2neqPC1qkfHAAZ/lMqMcQb2HLTk7AMCjXIObomlcec4znxnB0GgdHEl0z8OzUnObNppQ5OWmyAM1uoQRStmc9r/WL/479wnf3N4J6JPwinLItObRrCQm0yTJAkTiZjJQEsAcuQk8oTSVKIqryITZDgkGw+4SbXSngK7EAFavqln+YYsti6Pou/7KRzd4acV+fKgDVdKKL6Iu6xfFpIvhlQqBdYvC6ZZ81s4HYEMGajNScgvWWfGays48aX1BiJ65Vy/dpkmTZoWeExB6DugD8eOLvrr50SS+PpYNi63yLWbLpwOD56MMOpKryATcvMHCcID4mS38TkVeN0C8cluzh4P58TZRJ488SFTiqjVCp4muYlLUPLKK3LWbHZTp2UcWq2AJAkkpXgLXIcOn7Dx6ZhQdu7Lps+IZEYNDqJiWRX3H3uYsyyTh0/cmLO30PudQS8UEz5D126DaN5kNapgFzqnkq6DkhFkElqNjPQ00KaVxqxI4lopL4YwH1J8wZMtHslNYIiPXV9ns2K9BbmoIT3TR1CQQONO8URFKvB6JUKC5EwZHZJD9RIbrSA8TCiQKz0mSkHDV3X8dtdNiaLCXwrSeTwSAgIDPkjhi8mh+KTC+dr/DEEQSEv10rCugqc3AqlIzZxuXkmSiOMB9/iFclRDEASKpL3Gzj0nOH4iiTq1VGiUcr7/wYM8I5bilpd5aLyAW0ggtpyN5kU03N0XWGCnNYABI79xFS16KlELpaTiCXd5yG2UqAkmHHVoNlNm+OjcIfd97djawHeXHQwafJ3SqQ3IIJVH3KYa9VCg5GfO41FnEhxVcIfq38E/lvz87bff0Ol0lChR4p865b8NFy5cYM+ePYwZMybPqGq5cuXyEPGWL1+ejz/+mKNHj9K/f/8Cz7Vv3z727t2b8++SJUsye/ZswsP/WgF9z84VLJuuQKeTM6BHIL/dcdOgrpZK5VWoft9UyGQCX0wJo/Hb8SycEU7DeloWrTaTnunLQ3o/+cNQDp+wMmZqGsvXZ6LTCvR9P5VXXlZTv7aW9EwfnfonkW0TGdwrgJkTwti4K5tHTz1kZPoVGjcvzRv0gH/T+DjOQ+ueCej1cuQyaNfCQLf2BrQagYQkb07Xy537boqXqPqXiZG/gxs3brBi+WfEPbmHSqXl7a6D6dSpWz5+GaVKkWO3gqBWgU90U6JECfYduMDCBTNo2etLRF8WNquZN1/Tsmt1NJlZfuGkghy7TCbw0dAg1m7LyqkMX/7JzYkL4Rw80h+F4l973aKjo4kuWovWPQ8zdWwIjf4gJnLhsp0PP0nj8NaYPAHnzdsuegxJQqOR5XSwPUPX9gG8WV/L5j1+kuVWTfQM6RPI4rVZnLvk4PNJYURHKnj01OPnu/zRwd0HLsZOS6N0SR31WieiUvlo0jmekCA54aFy+o9KYdbEUMxZvkJHLB0OkcCg4n/rWdi7dwsjB6o5djqb1k30vPtRKp98FEpstAJJkrj8k5OhY1Lp283IhJGhnL1o58o1Vz6H6XZLZJrFHAGTP8PtljCl+1g8I5whY020a+6vbEdF+BPNJ8/ZEGQyTuyNzBmt8Hj8hYc7D9xMHBVCv5EpTBwVxOeLMwnX7Wba1MesWr37ha/534l/0hfC3/eHALv2fMubDUuzcJqRviOT2bAwKk9X3dmLdrbuzWbjokj2HrKi18k4/K2NjEyRxg20zF9hplfnAOZ8Eo7b7Velbt0zkU1LIomKyD3Pti+zefP1ghMxF684820an0Gnk1EkRsHC1Zm8NyCowGMEQeCtVgbWb7dQo+ZbL/wOnD17ihlT3+OVak5ereomWKfm17sG5szfQI0aNfIce/78GXZvm8DhzUq0WhWgYuQgPU/jPfQflcK6+RFM+DwdjVZAypB4570URgwI5OXKan742UnDt+KRfBJ2p5QzYg5+BeS3WhrYf9SWp6Pzz/D5JH6768qj9PhnvFRBgcfjeSE7+CQVPp+7QN8C4PXC15tjWLQmi5bd4unS3ojdIRa6wREEgbo1NMxekkm9mtocIv4ZC9Kx2kQWTg/PERxMz/AxYVYabo+Uk9x7+MRDqeLKAjlYB/YMZN6KTFZ8EYkoSsQnepHJ/EFycqqPxBQfZUupmL1cxvhP+vxL6+OJE99Sq5oLuVxF365G+nbN27GZZfGxZbeF4kUVaDUynsR7aNJAxycfBdO+TxKCIPDoqZeoCAWHtsYikwmIokjfESm06ZlAcJCfdqdkMRUnztr55KPQnM39b3fdZNtE5izPZOqYUCQJBn2YwuM4T4EdxXa7SKbZf0827MwiMFBFy/Yj/vH44J/GvzM2jI6ORiYoSEr1sWt/NmVLKbn+mxuFQqB1zwSmjgml7/spfLMzNk/x0eUSGTHBRPM39Nz9zsBvtzJzfjdyUBDdhybTorGedu8ksnlpFCWKKtn/jY0u7Q0FJi0VCoG+XY3MX5nJ/qNW3mplICmlcGVul0vEZis8IXXmOzuiqH7he79+wz62b99EnZbDKF1cwOWWePTUw/5NMXkKY0kp3hxl+rOX7BSJUXDkpI3O7Qy8/FLeSaBjp/1dgyWL5X1mYyKVmG/4UJD/WQ72RXPl9nV8Pomty6MY8EEKfbsYcxoSCoJCAY/jPKyaG0ndmhoWrMpk5wENxYoVe8Hkp4zYKFmexCf4fdrW5VHUbv6Uew88DOkTSLFYBT/fdDFjQQYdW+rzdGcBDOoVSM9hyXjcEn26GtFoZHi9Ejv3ZzNtfjpbl0fn2wNoNDJ2r4nmtXZxVKmgYvMeCwN7BtK3q5EFq8zMnJi7wT1y0sa85ZnUr63h0zFhXP7JyeylTylTSsmCaREsXpPJviPZnP6qCC27J2E0Gp973Pv+vZ8ZNyKYL5ZnUrGsiivXnLzycv4pr9Pf2dFqIS32ErEJbyIhEhbl49SXRXI6VQVB4M3X9RSNVdKqSyqSR0mRciZiikg0b6agRLHC76tSISCK4HJL+fYbKpXA2nlRvDc+ldXzInKeMUmSOHTMwYL5Xoq6SuQkFgSNA49Poly5Sv8j/eK/e59stTtAECiii+Kp+y5pUiKRFEWGnDtcI4IYygsvA3BT+oFq1MvhSAbQCnpKSpUICfm+0M+QywUUCoGoCAXVKqvYe9DK2fNeTh5VEJtZFVvl04SFBvrFkrzkKfhFRypQhWbR6g2RYQODsNtFVmzK8tMpuArugrXJzAQYJc6eucjcec9/z6OjowkKKYbV5iuw8UQUJZJSfEz5PIOGdQN4rY6erVu91PLkHWcXBIEilCHLlUE2Zry6TIL0Ah9PT6N8aRUXf3ZQq5qG1+rqsNpExn+WxsPHXsqVlXHhSHHeG2/C65VYu81SYGen+/f3YtKHody662bsNBN3HrgJNMooUdTPiS/5TAwf2pVvjr84Vdy0T8dhNMoZPcxAQqKX3+5KhATLeLuNgbWbrVz/KQGn08WhrdFYNAnIZQ+JkUrnO88T5U1UFhvzltsJDgarysONW1A0RkHlCirWL4zMsdcfkZzqJTKicP/QqL6Wb07ZCAmEsxcdLF/lJD0NlCqJXt3VDOhlQKuVsetrK7OnhOH1SnTom8zQEUtfyAeYknzs3y9Qm1r57m9RqTQ/cY4b0mUEBIIIxWtVY7BW4bT1Z+QSBJkro0TNQ37F41AgRWWwY20sG7ba+EWWjV4qWJTPTjZlygokJFi4Zf8JHx6CYmy0ramiYlk5i1c8pWJFNZ075H+v69fR8mZTJ1e2pRMqRBIvPURCRBAEAqQgkoXH1C//z+WQ/rHk59SpU2natCkDBw78p075b8HFixdZuXIlH374IVWrVv3LY2UyGaVLlyY5ObnQY9566y3atGmT8+9nD6LJZMJbQOv7M1itSTlJrKvXnNx76ObWPTcliyl5EucnTp4wMpgteyxUq+wfdf58SQYZmSKXjxbN91K2bmLgzAUHL1dRMWeZmSPbo/MEiL3eNvL54gycLoFBvY306Gjk6nUHnQcmERutyBf0PEPfrkb2H7Xy9aYYHA6RHfuzad8niTo1/COnz5JSMxd76T1wMElJSX9p0xfBpo3LuXZlExNHClQurybbmsXmPZNo3XI+y1fuyTOKUbVaAw6dOEP5MgWf6+AJFUNGtiA5ORlJkmjYqDVaXQiiKLJ393IG9fKL41z4wUHt6oUT7tarpWX0p5mEhzk5/4MclbYcC5cswWQy/SPXXKZsNaqWOpeT+Lz8k5MFqzL57Y6bb3bG5qu0v1RBzUfDQpixoGAS7fAwBaOHBrP9KwtBgTJOnPNf37PuJ/CPZq5bEMnkz9M4ed5O0WLlefWNd2j7djRjR/cmIlRBVIQcj9dP8j9odCpp6T7Wbc9icO+gfJ+5aG02LdsM/FvPwpmTB9gwz8Cu/Vm0a27gpQpqxkwzYbVJeL0SOq1ARLiMW3f9VWS/0mduhS09w8fS9X5Fb5kAH001sWFRZL73ZdGaTLq2DyA0RIHLnbdC5/WKjP40jdmTwsg0i0T+7seVSoERA4MYNclEfJKXTUsiGT4uFQl4t7eK9ydd5ptvvqFatWovfN0KheK5EoT/JP5pXwh/zx9KksTKFfM58PVGosJ9TPo8g7QMHx36Jvw+yuJXTixRVMnsSWH0HJbMu38Y1fzpFyejPzHRu4uRft1yn+sPhwT/LmKTyv6NMUiSxJETNr5YmknXDoYCeYnkcuEvedEMOhnfnrUVOI75DNGRcuYut/L1oUEv9A788st1Fs8bxFdr1eh1Cp4t3xmZVroO6cD0WTvzjJbNnP4B25Yo8iXlihVRMmFUCJv2ZLNteTRTvkijfGk1s/6wUa1XS0u/bkba9U5EpRDo0DcRuVwgMEDG4N6BvFZHg9niw/OHJOAfkW0VSU33EfN7hfyvOJQdDscL2SEysgxff/NDHgXeZ7hz302SyUvZUmqWzopg9CcmZDKJLItYaDEGIC3Dx9A+gWzebWHUu8Gkmvzdiz+fLJYnARQaImflFxE06hCfwymVbZUIDS64s63Wyxr2Hcmmdc94HE6oUEaF1ytx576bDLOPvetiOHHOhc1VBoPB8C+tj3K5goSkwhPNCUleHsV5WD47Mk9iQJL8yvUAB4/bCAmW5zzjMpmMzcuiiUvw0LZXInVrKalYzh97PLOLJEksWZuJ0yXx9aYY3ptgQiZAj04BjP7ExM5V0XmeEUmSmPJFOn27GtmwI4sla824xQDmN2vzXNf/7/CF8D8jNmzYuAv2zK/47rKD9yeY2LQkisrl1Vy95mTWonTik9y80uwpPToGUKm8igePPRw/Y6d/DyOz5zowZtbAE5W72Q8LlWPO8lH9JTVnvnPw6Zx0UtN8pGf6WDi9cBtXqaimxktqps5Lp2QxJZXLqzj/vYPX6+bvaFq/w4LZ4kMUpXy+88x3djKzRGQy3ws/+6IocvybrygaI+PAFv94efd3k/jpFxeVyql/L9Smo1BA8SJKbt9z4/VJLJgWQbZNpM+IFKpVVtO7cwAeL+w9mA3AslkR+T7r8VMf4fyFYIsEZw5Gs3StmVGDg3irlYFew1MYM7zgw0+cs/PqK1oa1PPb6+MRIZgystmzZzevv97g+Y0gyBkxsHCxukkfhvL5kgyWrMsk0yySmuZDpxEoUwAlkVIpsG15FCMnpVK9yVP0WoGAABlvtTRQpqSK2tUL7pQNDpJTuZyaV2urmbfc31zR/a0ATp63M/6zND58N4g7Dzxs3GnhyPaYHL/Rs5ORTLOPtwcm8c57Sbz8kpqenQKIilDSr3sA27dvz/N+/BXi4xNQVvV/7rdnbYybnsaC6Xk5aC//5GDmIn9y1On0cdN3Bq9PZPooXb4R/cRkLx17ZBKYWJMQyR8feu652fnwBkWqJ+Wb6niGr7+x0uhVLXqdwO17nnxrTvkyKpbPjmDy7DQePPIQFqzg6WMZQkYkRcy5HXhmKZ1iJX08ToJbv10hKalRodf+vyE2/Du+MCy8GA/u3EduDqcqRTCTzn1uYicbOQoySCVdSkGJCjfOPInPZ9Ci49dfpUK5reMTPRhz6HG0jBxrJjq9NkXxx0qiKDHsw0zOnPMi8ymRFB6aNVEwbaKf2kCvhys3bbTvY0cUJTq3DSAh0UuAvcjvPKC5nylKIgnSE6KVEqmpphf2h5VfasDMBV8xc1L+jumd+7IJCpRx6UhR5HKBg8etnNsZhuAtOB4qJpXjlvIilSuoGTvKQHionD4jktm+MjpPYahtMwMbd2axanMWbXsnMbSPkalzM9BqPWz70kKPjrmdeg6HyP1HHr4+ZmPEgCBOf2dHr5Nx/VTxnBhVFCXWbsti3fZfWTB/Jt2693shG3y9fze1a6j59oydj4YF88lHoSQm+ycaVRqJ6BIOlowMYc7SFH69LWIOuo3DYqWItzxqQYNNyiYz+DfUgekM6m1kYK8gAgwyhoxJoWVjPe1bGGjbO4G0dF+BfNOfL86k0auFj7NnmkWav6Fl8zYXpEdR3FeZMEGDKPlYP+MJW3c+YM5nBn78xcmnY0IQBIFVm22ULFX+uZ8HSZIQBS9FpPJ5ni9JkvDi4SaXCSGCaIojR0E6yfhkXsq1vMGqEcH4RFi79VeOnXBRIrU+AZ4gsgNOEBWhYMA7erZsvktISn5tC1ESiZfd58LqYFZvzmbthiyqVFJw7KuYnE5YtUakQtnC19FB/XR8900cZIQRQjgWzIQRhVJQEhwiIkmyv7TDi/jCfyz5GRgY+C93tv27ceHCBVasWMHIkSPzddEUBEmSePLkCUWLFi30GKVSWShxsST9Fe+Q//9XrjmZOjedTYuj8lSST523U79tHEVjFPTvEUivt43sO2IlxVT4+NDgdwIZOjaFCaNCChwZ/XhEMM27JjCkTyBKpUCtalqqvaSCv6Cb0GplOWThWq2M/t39nUPvjkmlT1cjT+I8jPssjVv3tUwvV+4vr/mv4HK52LFjPadOfIlK4SHbJiJ6M/h2V2jO5wcYZAzvp6FKxUw+mz6amZ+vzPn7xo2b0av7F3Rp687p4nmGazfdxCVHUrVqVe7cucOEcYMxqJ/SuokTl0sgQC+jXR87bZoHEBnqJSOz8C6H1DQfYeEViSw9msltKhIR4Q+k/+51/xmnT37JnhX+Tf/RkzbW77Awa2Io42akFXhPwc9D9fGMNB48dhfIwfY03kNEmF/YZ9MuSz5l4mcY+14I277KpmKlqty9+ysH9o2jYjkV3ToY+OqIDb1KwO2Ch4899OlmZMuebNIyfAzrG0RQoJy0dB/LNpg5fcFF9z76v2UThUKJwyGybkEkLbolsHtNNNt/J9n3eiU27rKw++tsbt52MmaqiUmjQpg6N4MJkkRCkpe+76cw9r1gpoz2LywzF2XQplciE0eFULm8ikdPvXyxNIPYaAUfDQvG7ZYQxdzveeKcjcdPvVSuoOLXu24OnbDx4LGHT8eE5iTFh/ULZNEaM8s+j0CjlnHnvpMzF+0M66Ng/sbVVK269IWv+/81/jt8Ifw9f/jhqH5UKfMTPxwJzkmipaX76DwokcbNdYx9LwSbXWTHvmy6D0niwJaYPM95jaoavt1ThPZ9Emnxhj7Pe1KxnIrgQBnNu8aTYvIRGS6neFEF5y87OXoqAYNOxozxoTncsmEhspxOv2ff+cfrLn676yYoUMa57+20bKzjh5+ddGhZMH/bme8cyBVBBAcHv9A7sGrFDFZ9oczXwR0SLGfhNC/zV33OZ7P8Pi8jIwOj3kxQYMG2fqO+lrnLM/H5JC5dcXJsV376B2OAnGkfh7Jqcxabl/q5geMTPcxclMnln5y81crA6i1ZDO8flO9vp81LZ8L7ISSleDlwzEbH1vltkWXxYcoIIDIy8oXskJGZxLL1WUSEKXitTm6gee+hm3dGJIMIH31qon93I2PfC6Z5twSKxig4eNxW4D1JSPKiVAo0f0PPOyOS6dPVyNsDExnUK7DAzjdBEBjzXjBrtmYx6YNQypRUcq0AddFnsNokalTR8MlHoTnPr8slMmqKiW7vmihfsS6zZq/+l9eI+vXr03OJxMhBBSeb567IpEdHY76OqHOXHNSs6v+ZQuEfWf2zWEDRWCULPwtnwcpMBvQw5tglLd3H5NlpKBQC44cEM2FmOq0a63Pud2S4gtY9E+jd2UjVSmruP3azcJUZt1vixi0XEeFy3B6R9i21XLp0kfr1X/uXbPDfhf8psaHdGk+AXoZaLXBwawwRYQqsNpFV6+zcvqEh0BXKw2QT6za6KFvOTdlSCsIDtXw2w0twUl3syky6dcj1jT/94sLrhRu3XIweGkSzRv51ee02C4+eegpVt3301EOVShoePvXy4ScmAvQyRpxPZdrHoTligm63xIadWXxzys7QfkG06p7I9PGh1KqmJssisnJTFut3ZKHRgM/nfuHnf/my2dSpco2v4/1r9OqNVm7/KufEERcfT0zGGOri+J6YPPHeM7Gh9QsjuX66OLEVEvjlaBA2wUL7HkrmTsufODh1wUamWSSikFm/LNKpUNE/WfPNaRvf7imCQiFQrpRfBbx9i7w+x24XmbfCzMbFebvmP3xXy4fTV/Daa68/tw3CI2IJDXYU/vtQOfVf0VCzmpYAg0Dj13TY7BK9hifRsZUh315BoYD4RC8hwTIObcnVBDhx3vGXHalGo4xuHYy83cZIy+4JfpG7EirOfe/gq8NWAC4dLprPnwYHyZk/NZwlazO5dtNFn9+71aMiFFy68QutW7d+LjtUe7k+G3ceZsPiKJavN6PVyhj2cQoymUBYiJzUNB9VK6nZuTKa/d9YuXrdyamjgQwZk4LbqyY+0ZNnQmHge2YCn9RFLxhzOjGVgopyYk0exR/n8LdWWjfNe18zMn0s25DF4W0xOBwSbquKlRuyGT4wbwd+2VIqypdW0byRnlrV1PQekobCXBS54G8UyRCSeaD6iYoeEYVCICH+/j+2f/gn8D/FFxYtWprL0hl8GivpzmTucQMtehQoKUoZoiiGXJBjkyzc5ybx0gOKCHm7/GSCHCk9gi8P2Xi7bd77KUkSMxdl5oijxSV6wCcnSPAnVzySmzt3RbhdiSKSn0dbkiQubEmmyeUb7N4Ugk4n8M1Of2x19bqTbv3Syc7UIAjX8UoiBslIKSoh4uMO1ylOWeLif6Vy9bAXuuc+n48Thy+gsAaQlZ3KpA9DiI5UYM7yN6Gs22bh55PFchLxpjQRHPpCx5fVaImNkfP1dv+1bv/KQt9ugfk64gH6dgtk/zc2VswO59M5GdSuoeGrnXI+nJjJzIWZ1K2lRpLg8o9OpowOYfUWC22b6dm028LFQ0XzFAdkMoHBvYP45Vc3GzcspUvXPi/UCS/IvGg1fs75Z39XvKiS6ePC2HMwm407snC4JbatimD24gwqlFNx+24qZ84mo1HJKVZUxqulRMqXMeR006emeUnPFHP8+MwJYfQcnsyyWRE5gsEej8SKTWYSkjw4XYXnB3Z9nU3bpnr09lBixeo59pcJcsI9pci8ZaBj7x84vDuXcmtgTz2nTh6mZMn3nssGLpcLmQAaSef3J6qnOMIeEBgsYvO4CMsMINgUi0bwN1BFUYwwMZqffz5DudIqAgwyalfXcOWak3f6XMeQ2gC1WuDhEw+fz8/G5nFxR36VMr6Xc0S7PJKb3/gRnyjSqWs2YVEiRSLUfLklKA8FgF4nQ6Mu/H5q1AII/ikRD27cslSMYjBZZKI0B/Lkqfkf84X/WLayWrVq3Lp1q9AKyv9rOJ3OPJWm1NRUHj9+jMFgICwsjO3bt5ORkcF77/kfqAsXLrBs2TL69u1LuXLlMJvNAKhUqhzuiT179lC2bFmio6NzuEweP37MgAED/vHvX7L0y/x84wdmLMhg85KonFG8Z3jzdf+m/+ujVp7G+zOl2VYx33F/REiQnLQMkbcK2ZQLgkD92lp+uuHKEQYa2COQoR+nFnrO1DQvOm3e+12jqga9TqDf+ymULK7k0RM3A3sEceTI13To8OLE3U6nk+FDu9KldTKHN2lQKgU8Hhk796vp+m4yu1ZF5VFrbFBXzdwVN7BYLDn8d3K5nM/nbKT3+31o18xFu2YCHg/sPihx8acgFixahyRJjBrRk8kjTdStqYbfR5x6doLtX8lYvT0IS5YZmeBi8ochBXYRrd3upXffUTRs2PCFr/N5IIludDr/ONL8lZkc2hpDhlkk7C9GrGQyAUmU6DU8mWM7Y/MI+2RbRYaPT+WLKWFUqahmxIAgRk4ysfdQNm+3ydtZFWCQERuloGfr0wz9OIWIMIFuHQycv+xk85LInC45m11k+LhUShSRs+3LbL7/0QWSxOM4L59PDmPU4EB6vr+B9u07vfD1N2nehR37Z9GmqZ/ztvuQJKIi5DnKw22bGji6I5Zp89LYsc/JpZ9EvF41n36RyZ2HLlZ8EZFH4X7CyBAePfXQY2gSLpe/Su/xShgMMn676+baTRetm/hHrx48cjNqsolju2LzbKiyLD56DE1m5oQwqlVWU6q4X8QEIDxMxsuV1cxdnsnMCWGkp6W88DX/q/hP9oW//PILSuky49/P240TFirnyLZY2r2TyIRR/k3Um6/p+PmGq8AEv0Ih8OGQYNZvz2LSh3k3uF3aBfDZonTeH+hX6p09KSynqpuU4mXkpFQSU7y0baqnTVMdI8ancmhbDHcfeBg12cRLFVTUrqHh4WMPXq+/y2jFxixaN9Hn64o0pXn59qyDj8cveiE7eL1eHLZ4YqIKrppWLq8m7umvOf92OBwEGgtfh5+t0XcfeKhWWV1oN+vrdbV8sSwzx9cViVGy7PNwBnyQwvD+QcxdnsnNWy7GjwyhWBE/v+WsRRlkZol8MSWMbKtIp/5JlCut5KUKuV04VptItyHZDH3/ixeyA4DPY+PL9dF8OieDmYsyKBar4PZ9N/FJXsqUUFKjqobX62hZss6MJIHok8jI8DLhszSKxSqoUTU3+Zdi8tJ/VArzp4WRnukjLsHLW30TiE/08vU3Vs5ccqCQ+ycjOrTM5V16qYKaT2an8/F7IRj0MkoVV3Lqgp03X8vLU/U4zs3dhx6O7sibXFarZSz/PIJ6rRKYMGneCyve/xler5fLly8TF2+m5zDYuCgyp5tCkiSWbzDz4JGH9QvzisBYsn3MXJTJ+oX+BHRqmpcpH4Qwe0km86flraA3elXHTzecdHs3CSS/8E7JYkqG9g1izdYsShVX8uipm7mf5nYQd2hpoEkDHX3fT+b4GRt1amj5cn009x95+PWOm+AgGY1e1fEkzsbhg5v/nyQ//5P9ocVipmhpGXVraokIU+B0ijRtn4Z4uypFxN9H8aQ40tNSyE4rxeWLLrToKSIYsWPFHXOLd/v5748kSYz/LI3K5ZUkpnhzCgOCINClnYHuQ5Lp1iEgn2+QJIn1OyysmRvByfM23m5rZOMuC4EBMiZ/nsaU2elERcj9QhehMvp1D6BDywC+PuCma49sBE0aYeESIiLfHy5K58HJ3H/kfiE7uN1uLl04xLp5MlatE4gpn4TPrqGIWInqxJCsvMK2deQrdBeNVTJ/WjhfLMvkg3eDCFeFEWmphCRJHP3qe0KCsnj/3QAMen+MtftANlPnZlCzqo6nFx4T+qdxVZ/kI0F/nS+G+J8DnU6WU3iYOSGMAR+kcPaigz5djYQEyTj1nZ35K8wsmRmRj3s4JkqBxZL+QnZ4tX4Lvj23lWqV83ZlmrN8uNwS35yy8sZrOlo3yY35tVr/+OWwj1NZMC08J3Z2OEQmfZ5O2VIqahhkecRQtZr8BZEcG/gknsR5CAvxd4x3bR9AlYoqKldQM04Db/VNJCJcUejepFplNYkpPlRKgd/uuqlbU8u3Z+yUfun5xxvbtWvH3NkfcOWaA5VSzo6VkWRZRMwWkehIOTGRipzEqznLR3CgjL7vp1C7hgZLtsj4z9KRJFg0IxxRlHh4W0lxwVjgZ0Ulv8rYqaf59qyDnm8HYDTIOHLSxrL1WUQFa7h6zUXNaio06Fm+UMHjp5l8NCKAyHAFT+M9LFxtRiaDXm/7u+K+2RNFvZbfkZytR5D7KFZCRBvnYPHMIvQckkJoWH7RrH8K/8m+sEyZMog+gTjvIxToMRCIDBklqUigkEtNpBeMVJXq8Ss/ECSF5esADc6swAcTj3P3oYt3ewcRGiLn1l03XyzL4KUKahrU0+b4PJtbIJWnRFCMx9ymrK+mPxn6jKpAEAgRo0m/K9K2+3VkKi+teybg9Ur8fFWgpL02pZ9xkwqQKZm4win0BFKC8gQKIcR57tGg4fOLHQFcvnwZVZaeCEslTp4/SFa2iMUqolYJRIbJePM1LT/fdFG7ul/HonIFFVKQCbIKFkiykI5H9LJkrZnBvY18c8rOgmmFd9S1bqLn8k/+/VXDDvHEqEojZBkwCb9w4lsRh8eNzytx+ISdpbPC6dAnkZ6dAgqdxBnUO5Bfbpl58OABZcoUMq5ZANQqgaljQwvMQcll8PCpl827s9n9tZUncR7OX3Zw8ssY6p1NYOeqGMqXUdG8awKfjc+NYc5/76Bl49y4rkpFNctmRTB7aSYJSV7UaoH7j9y81z+IXWuiGfhhCl8dtuYp+D+jnnn4xMPYSVbKWWsXmHgOJoIsnY6VG7Oo/bsSvEol4PN58h9cCJ6J81rIxBuUTNPOZj4dF5zTNPHgsZteg77H8lsNjJL/OhWCEr2pHOu2PGXUUL/fe+VlDa+8bubGl4lkPvHRsm02waZqVBBCSJUSuMZ3CIJIUJBARrYbPGqqUJeE1EekmBSEVo7PR3lVv7aGzbuzaf5GwXQmXx5wIDeXQpIkzJo45szUsXHbWZSPPJTMaMSNhxef2w7/Ff6x5Gf37t2ZNGkSq1atolevXi+sWvhP48GDB0ydOjXn35s3bwagYcOGDB8+nMzMTNLS0nJ+f+LECXw+H+vWrWPdulwF3mfHA9hsNlavXo3ZbEan01GyZEmmTp36Qi/n82LgoDEMerclL5WTFRo09OoUwOI1mbjcEqOHBlG9iprVW7Lo0q5gPoZT39nRqAX+qkFXrRLwenMz69GRCkxpPq5ed1CrWv4N2qLVZvp0yR8kNH9Dx517HlRqv+pj365qer2//W8lPzesX0Kfjsl0aZ/7+UqlQO/ORrRagYWrzYz7Ew9f9Zfg8ePHeUYyihcvztYdJ/j226PMXXcMmUzOm03eZvCo15DJZJw9e5aq5VN5HOfh4LFsAo0yOrcLoGQxJT06atiw4yF71oRy9bqLoWP9BOl/HJf58pCDA8cEQq7MZOvGz1BpgunWYzgNGrzxwtdcGAIDI4hLeMxvd920eFOPWi0jLMTP1VZY4cGc5eeVM6V7adc7kVdf0VK2tJI79938dMPFlA9DqVLRHzzLZALzPg2nbe9EOrXO3xkgE/yk1eYskZGDg9ixz8rhbTE5i5jdLvL+xFQSkry0baajXi0dpy86CA+VIwKtGv/u9ETr37r+Zs1a0af3Ek6cfcKQvoGs3pxFeoaPIR8E8srLWp4meOg5NJlrv7oY9W4gWb5edOvWl3lzPyXLsj9P4vMZ0jN86LUy5k8NpW5Nv4DSr3dcjJuRxsPHHmaMD2X6/Ay2f2Vh/cLIfBuqQKOc1XMjGTPNxPYV0dy87c6pkP7wk5M18yJxuiR6DUvGECBw/fr1vzX6/nfxn+wL16+dwyfvBxX4O61Wxut1tXz3g5PX62q5ecfFawWMXT7Dq7U0rNqcle/n2VaRtk317Dlo4/C2mDyb/ehIBevmR1Kr+VNmLcqgfGkVoiRR+fUnGANk7NsYk2cT+/6gIN4dk0q5Ugq6Dk7i0zGhVK30u4jCdw5GTTJRs3ZrWrRo+0J28Hg8aDX5322fT+LEOTtP4r1kZgp4PB6USiWRkZH8/Es2khRUoE9ISvGSYnrmM17oqyAIAmOHhzBnWQa/3XGhVQuM/yyNbJtEkFHGpasOVs31jwoaA+RsWxHF6E/S8PokqlVSE5fg4bsrTjSaQAICCh7Z/Cuo1QYkycnCGeG4XCIffZqGWi2wdn4kpYsr+e2um+W/J581ajhz0UFiio+Zk0LpMyKZMiVVlC+jIj7Ri9MlMvfTMCqXVzNpVhpD+xiZv8rMZxPC6dzWgEIhYM7ysXSdmZPn7Sz5XSn9zgM3dqdIy+4JtG6ip3Z1NR9MNtG1QwDD+gYSFCjnxi0Xfd5L5osp+bmvntlxeH8jy5cv4tNPP3thOzzD9m1rOHhgEzUq2+nWXsmB41ZebRNHjapqDHoZt+66qVNDQ1Kqh479EunbzUhkuIKzl9xs2pXF6/WCWLdD5MwlH5JQhLuPLIQE+Ue9xgwPpnQJv5DImq1Z7NiXzfdHiqJSCbw9IImSRRU0fl3H8g1meg1LRqEQeKuffyzp3XcCadVYj14nYMkW2bM2llt33fQensIrL6upXUNDcqqPfUespKZ5KVvu760JL4r/ZH+o14dw/MxNur/lj/HWbbXiuleacDG3izBSKIpPErnHDYIJxSM4eSS7SUjRbA7sCsEYIOf+IzcfT0+j8es6ZDLYfcDKa3VcOetjoNEvcDhigonZk8NyeOTsdpGx09Oo/4qG8DAFGrWMNk319HrbmKOS/kf/OWdZBgEGOTa7yM27DjIytZTQlaT9O6mY0r2EhCjYtjyK+m3jXsgOjx49Qi230aKNSICpFlWlMNy4SOQxSVwiJthGlYr5x9fBL8Z2/5GHbKuEzOePewRBIDa9Ll8uesL2bY/Q6kWcTkjPtnPnSlG0Ghk9Bz3i1hUT+vQyKFFjFkykG+7S/i0hhxrH480doVWpBLYsi+LH6062f5WN1SZy5qKN1+to+fWuC1O61++jfk8+JiZ7MRpfLNHVuUsPenVfzqCegQQa5Zy5aGf+SjN6nYBWI/D9VSffXfGL9CgUuQ0CVSqo2HPASoe+SUSEyZEkP/XHwJ5GzBaRkKC8e44hfQKZNi+DpbPC860na7dZcrp9AZo01HH8tI22v/OkazSyv5weA39xslxpJZd/dHL/oYdz3zsYPLLxc9vBbreTmQHDPzZhscCKdVZmTArOd5wkSez+2kqdmhq+2Rmb51m9dtNJo7fiyM4GWUaJQj9LKxjQy3X06Wpg9OR0EuPkKFNLUtLbAPdTFx8MukPZ2uko9D7CHr7JmXVpHDh2lXJlZYSHyenfPZD6tXOFOsNC5ZQvpyAyzEuzN/Qkp3jZ9qWHNVuyQICWrbo+tx1eFP/JvrB06dI43SIy5ChRUZyyPOZOnsTnMwiCQAmpAvE8pALV8/wuSXgCplhu/ppO867x6LQyqlRSMXJQMC+/pMbrlRj2cSq1X1Zz+UgEzTve4d6NVLI8VspQsGhriC+GHx7dZOR7eqaOD2Loh5mYz1cmSMgbCwQL4VSQqpOJKed7S5JAnbr1X8gWaWlpCDY5Ij6UChnrF0ZitvgYNdlEssnHa3W0fHPKzpTZ6Qx+J5CaVdVkkEKI5EQl5J0EkSSJx7JbDGmrJzhIoOu7yeg0AvLC+2uQy/2xqEwm0LGVgbm/JFGjgcTqcWGUK6Xk7kMPk2elc/SYg9Pn3JQsIc+ZnioIsVEKPB73X1IDFgRjgKZAPY6Vm8zcuufmp2+L5RSFPR6JCTPT+HBKOuGhcibMTCM4SIbPl5fKyZ9MzHu+sqVUrJ3vLxib0nx8NDWNIX2CAFg1J5IJM9PYuMvCa7U12B0iO/dbGTEgkAXTw3m9aQYqS8EUIgB6yci9R8k568jBbxW07vT8yXCVSoVCISPVm0CzOgJzpuV95kqXUHHsqzDqNrpGQGLjHD9k9ERz4tQDRg3NPbZfdyP9z1/DkqqlBg2Q/07LESHEEkEsTtHBNfNpFKIWER8e3NixUkWqg1f7lJWbzDyN91IkRkHX9gFUr6Jh2rwMbt525WmGAP8E1pZtbmK90aQG/ErpEiL1XtHQt7uRVZvMLJ99F8Hyz02X/2NnWrJkCXq9ntOnT3P+/HkiIiIICgrKd5wgCEyZMuWf+thCUblyZXbvLlxc5JmjfoZPP/30vzxn37596du377/4zZ4PRYsWRZKM6LWZhR6j1cqQ8BOnt+2dyK7V0TxN8BY43ux0iixZa8bpkjj9nZ03Xys4837+siOPWMehb63IZBI9h6Tw+eRQ2jU3IJcLZGT6WLg6E4dTovkb+VXZsiwSo94N5thpGy6XiF4n4PEUPhr4V7hw7hBTdhTMs9mxlYEW3RLyJT/TMoUCydIVCgUtW7alZcv8yYdVK2bz9KGJ4kUC6PZWAKZ0v9hTSJCceVPDGNTLwNlLDvp3D0SlFGjTK4HK5dUEGv0V/VSTjJkTQmjX3INCIZBiSmb2svH8cLkZH42Z9reu/c946+3BTF8wijo1/Aq7wO8UBWqOnLTndCn+ETMXZVCjqgqvV80nH4Vw5ZqLYR+nsGRmBLMmhuULZlUqgTIllTyJ9+aIVWRbRXoPTyYyXE7VSn5+wJ37snPUelUq+GJpJl8etvLqKxoqlFVx6ISdgT0D2bM2mq+PWVm0yv8s+3wSbu/fcz1KpZKp01cw+v1W3PjNTYmiSiaOCuHiVSfHz2QQHipn+rhQAo0y2vdJpHkrB1qtluYt3uZ64Ll85xNFf/fL3nXRedrzK5dX89X6GGo1e8rFm534/tJxVMps6tYs+DmMjVZgs0s4nSILV2cydngwl39yULyIkkrl/U6+WBEFc6bAsHFvY3OEMuy98bRo2f5v2eFF8J/sC5OS4ihZrPBnpURRJSlp/gDJaJDxJK7wDiJTuo9AY/4x5tVbs2jSQEv/HsZ8XU4ej0Sv91KYPzU8z5jb5M/TqPeKJl/3jkwmsGxWBDWbPaVmFRWrNpuJS/Tz3dWsqkGhDGLW5y9Oe6DRaMjMUuF2izkFl9Pf2Zm5MINmjXRUKKuiUysP7/R6g34DxtOsWWtcHj/XU/eOeYtTkiQxY0EGArB5TxbfnHIwe3J+Pj7wcwo/K4z8ERXKqrhw2cnGxZEcP+vveHzG97d1j4WfbzhzuiAjwhRsWRZFisnLg8cefroho1J5NZ3aGHh3/ARWrdn/QrZo33EAKzZNZ8JILfu/saFUChzbmdvBUDRWSbNGOt79KJXuHQ0EB8ro0DKA1ZssRIYriI1W8E6XAMJC5Dlc1t+ctnLngQdzlsiGRZHUr527pgUFypn0YSjT5qXz9Tc22rfQ88XSTEYNDub2PTflyyrZ/mU2L7+kIsgoMPijVOwOEa9XwuYQ8xVL/oiisQosFwqfrPivsHbNQuwZOzm5S41M5r/PsyaFse+IlS17LEwcFUKxWCUKhUCPjkb6jUzmabyXqXMdvDt8BvsONObOnTsIgkD56hYOfjmOC5ftxEYrMOgFho5NRakAn0/AlO7lmx2xOR1UY4YH031IMr/di0ejlrF3Xa4gSpbFx8hJJqbOSSc6Up4jIDdykomty6PydJAN6mVkyJhUst2Fc2n/k/hP9ocP7mZid0jcuOX3c1u2uwhxF8/XRRIjFEcnaIkPvkTRcnJqFlVy7aaLtr0SCQqUExUhJyHJi6uyROXyKpo10jJrYSYdWhhyCpkDewZy6FsrXQYm4XJLKJXgcklUr6Jm70Er3561k5XtY+NOP0/un6kWJEli98FsfvzFxYeT01CjQa9UkyR7wLfn4Mt1/m7oqAgFocEKvF7vc1NnJSQkcP0yVHI09McvAqjRUJIKJEvxKLXX//Lv1WqBUsUVuNS5XOiCIBDmKQFJJQCwS1Zi631PgMEfF+zaEMrN2y5Wrb9BRrqI6Tcry6YEs2VPNsvWOejTxUi9mlpOnLPTtGFuHFazmoaa1TSs3ZbFt2dtFItVUryIkqfxHtr3SaJ35wB6vW1k8Tovb3cdyosgNTWVsBAZr7eLp1MbHafOOykaq8Cgl9GkoY7ln0ewYlMW5eo9pkJZFWnpIj5RwpItIklw+qsovF64+8DNhp0W1u+w4HJJuNwSIUEyGv7OLf9GfR3Xb7roOSyZD98NpmolNU8TPKzclIUlW2TlnNxEsyVbzMMzLYp+IarC+KFT07yoVQK/3nETFiLn2k0X2Vbhv6TQ+SOejXomJUvIFV627rXSqIGKJg1y74MoSnw4JRVBBgunh+db715+ScPw/kE8fuJh9yYbFMIm4JU8qNQSDx75SLsVQ/Hsl/2/EECDlijLy9w6eZfMwDtkh50mIq0WermOg1sLV6+vUEbFgB6BVCzn37e9P8jPHR8YIPD48WPKly//3LZ4Efwn+8Izp85iCJAQHGocXiciIkbyJ7yfwSAE4pBseX6WJU/GWOYJggUuXrWzd0MUR07Y+e4HJ3sOZLN5t4VLVx2EBMkICJCjVss4fSics5ccdOkiIYgFV44FQUAt6lmzKYuTF7OJf6CmnBRWaLffY+4A4JIcyJETHx9PnTp1ntsWJUuWRAz0IGTI8HkEVmw0c/iEjfnTwvMkmTwekdpNkrEkSwRayvML31NKqkQw/qKGTcrmIb8SK5bl0NZMAodZ6NYhgIPHrBw8bqN354K7oY+dtrNohr8ztGRxJQFRGURFBPD9D24qlFESoJeRmqAk2B2L0RpFvMnEyYpJdGpTcKPW1V8cZJjFF6ZSlCRVPm5pS7aPA8f8jQ1/3OsqlQJzPgmnaed46lTXULyoP27sNzLvdF6DulqGjE1hYM/8hXpBENj/jZVmjXLjxWfnzbL41eJ3H8hm7fwIXqvjP0ahlBAlMUeB/c/wyJwEGGSIIvx218X9p+FUqVJwkr0wKNUiAaEOpowrWJDUGCCnUSMFP23PJBB/7sSHF82fQjBRBJ1OwEDpnMTnH6ERtESIJTASghoNT7iLS7ARF34ao0MkNFhO/dpa7j/y0Of9ZNo2M7BqbgSvtkygWwcj/XrqUSoEdn9tZfV6B3JTUZJiztKls4I3Ggax96CViR+E8G6fILbtMJF0W/WPTZf/o2rvz+D1eklMTCQxMfGfOv3/SRgD5DlBbkFITPYiINC5nYGypZT0GJqMyynStncio4cE07NTAGq1wOkLdr5YZmbyhyFoNQJjpqZxcq8W3Z+44/YczKZqJX+3SGqal+9/dLJojZkz+4rSZ2QKx07bWbPVgkIhYMn2UamcimWfRxSopP3TDSezJoZSvrSSTv2TuHDZRYWKz89l9AySJKFVe5DLCx73lMkEtFpZHofncIjcfaimVKlSJCUl8f33F/0j/fVfL5QMNzk5mQf3LvHt7lgCDLl2efM1Has2ZzF7SSZVKqnIMEvEJXgoWUzJrtVRJKeK2B0it+65WDQ9lOpVcheayHAF8z9VMGLicS5fbkWdOnVf+Pr/iB9+uMTyJeOJCHZy6LiP2tU1dGjp/92kD0LoNiSZpwke3ulsRK+TkWLyMmdZJoe/tVG7uooPh/rHAWpX1xATpSyUzwtApfTfx2foPTyZkYODeKN+rpPv1CaAb05ZGfpxKhq1wCvVNVw5liu25fFIfDTVhCVbZGDPQPYfsTJjYQbFYxW8Wr/H37aDz+fD65Po0zWA/Udt1K2lpW4B19KpdQDZkj/xEBYWRlxi/sXm5Hk7jV/X5Ul8PoNSKTBhZAgzFu1izVwtH0wW/tLpBuhljJlmokwJJb/dc7N6SxY7V+aObgmCn2Pymx3RtOyRyA8XPiMp6Sn9+o/4O2b4P4GoqGLcvH03nzLtM9y87aJre38A1ehVHXNX+McZC0rkrdmaldMx9Qxb9lhISfWRnS1RoUx+H7P3kJXmjXT5+L1+vuli6tiCNzMqlcAb9bWULKYkPtHLgc3+AGTFxiw6d/17goCCINC6bU8Wr1vLR0M1/PKbi4WrzXy9KSbHj7dtBh8Okej13jSSklLweR1Mm+di3XYLguAfXXQ4/cJggiBRtrSKDi0DUKtlzF2WydgReQtINrvItHkZrJidv4Mq0+yjWBEFk2enM3tyKPNWmnOSn107BNCyewLD+gbl2QRHhisIC5H7u6hXRBEcJEejNJGenk5oaOEbwz+jWbNWNP9iHCFBLr4+auOrDfnHIwVBYMb4UN4bb6JpIx1NGuhJTvVRuoQKhQJGTTJRv7YWvU7GyfN27j9y06W9nrMXXSz9vOCOsREDgug3KoWT5+1ER8iJjlSwdlsWpy44qFVNzbrfR8qH/YGj/+PpJn742Un5Ap4tgEtXnVR7ud5zX/sfYbPZuHB2N0e3qfP5pbdaGbh4xUFahkip4v7fVSynwuP1J7tq1n6ddu3eAuCVV14BYPDA9gzsIrJojUid6gqqV/3/2PvPKKmqrnsfvk7l2FWdIzknQTKIgIgSJEuWnCVIkKCScxYk5yRIUpEgoghIElCQnDOdc1dXjuf9UNBt290+cD/+x/i9j/ccgw9UVdc5Z9c5e6+91lxzqihZzMWGHSbKlFSwc20MgUYph49ZWb4hE5lUICpCyr2H7hxzsRcwBEjZ/EU47fsmMn9SMJ+vyWLgaD+T9K+ts4IgsHJeGE273P9/Rjbp/1XYzDYEp47L1y1kZnnxuIQCNyXZkjSUr13l9u4ieWRu/rjmYPyMNDq20vHTLzau3HDyLMFNyyZaypZU0KFvAivnhRETJcfp9PHzSRuJKR5Kl5CTmOIhMkxOj44BfPxhEAM/Tub410V4v38ijd/QUK1ybuwjiiJNOsRRtaKK6eOCiY70a5Ou22Zi9VYvKqWMUZNTmTwmiDIlFWjVftb6y252D3x9kKL21/LdKw7RRjwPCcmQFppsc7lEHA6RAL2U114XefBDMkHk3SSKoshj+VW+m5J3vahcXsnyBf7rHDfdS/nSSr7eqGPQx8k07RjHtHHBzFicgVYjUL9Wbqx04IiFNVtNXPypaJ7fY2APA4PHpXDmNw9Osf4ryz5cvfoH0ZEyYuNtfLnXwmsVlUSESfn1dwdnLtiZtiCdjwYa0agFenUy0PE5m91s8TFqUjKDx6XwYW8DC1ZmsnhaaM48lZzqYdLcdO49cjOwh3/TP2pwIPceuugxNBGP128A07tLALVfzzv/7PrOzCcj/EmojEwvCrmErCwv85dnMWlM3uSUKIpMX5TB22+qWb/dxWcjg5i5JIO0zFebA4KDg9FoZLRtqeLuAyc3b4oMHeokrFgWzd9WY3f4+OG4lcrlFTR/S1tou23PTgH0Gp5EZEkbrhtOFEL+wl+K4iEawcGwMS4qW2sVmNCK8pVGEvCUvV8amDDjPJevetn0lYyK5RTUqa7ClO3DahMJD5Uikwncf+wmJir33hcEgaWzQqnS+Gke5uV/kYvTp09RtpScx7ekfldoJLgonGDjET34VBaSAs4j9SlxKjKpXUdgxaJQdn9nYeEqGwtWZBEcKGHABwE8eurm0nU79WqqWDAllLa9E3LWp0b11ASHWxETCl6vRFHEKdgJ1HlYvSCCtu1tha5rgiDgFb1kimnE8gC9VM/t27dfaSwqV66MJMSHLcNChsnNuu0mxg0NzMeu2/KVFV9iDKUtVUCAEDGSOB7ylLu4RL9ESgkqoBeMiNlF2PrlcX4/FcSG7Sa27Mqm2VuafObHP56wEmSUEBHmf/3EaTvCs7LcfhrFH/szmb/oLijtBKm1qLVe1C4tbmL56biD1DRPPuMgr1dk4YosalRVcPLkEUqXfjmtS4C0VDeHj9lo9U5u0WPfD9Y8xksvkJ7hZc7nZp7cl3PtdxG5ysZPx+1UqSDnt8uOHA+HkGApRaLkfHPInC9ZGxvvZvPObE58m18+wBAgJSZSjjFAmpP4BOj8voKdC+MI8RTN9zcu0UlghAOb3cdnc9LYtc/C90cOvvT1v4DVCpFRPsoVYGz3AtWrSTn3VW6FJ1v/hLE98u6zNn5lIi1NoCwFdy8BGAjGSjYhQgSVqc1t+Vlq1TPz5cpcPdcqFZS0a6Fl2CepFImWYsmSsXuzikex6QQapZQpKWfiBC3GABNNG/pb9G/ccWK15VJue32gYNLsfy4+/MeSn7t37/6nvuq/eA6rzUVEiIRLVx3UqJp/8z9lQToDewTw0UB/QNG3q4Fss5c791x0+zCR9dtNhIfJCA6U4HD6OPiTlZAgKQo51G7+jAkjgnizrpq0dC/LNmTxNNbN0tmh9ByWSKbJR/2aalo00eZoPz144uZpnIei0TLuP/Jy4qydc5cc1P9T4snlEuk6OJGQQAkbv8qmTTMtUinMWwkz5rxaVRv8C4PNISl0UySKIna7LyfZ4XT66DvayQe9xjFh3ADc9ju0aurE5xWZOVlFQFBVJk9dglKZd1HYsX0Ncz7T50l8vsCgngE06xrP2d/sOF0iF686iQyTcuuei0CjlAnDA3E4yJP4/DPGD5XS7+PJ1Pnq6Ctf/wskJyezfMkYDm2To9OG8/MpK2OmpjFyoBGNRoJaLWHv+kj2HjTTY2gSj5+5KRItY0R/I5+NDOTtjvFI/nRp0RF+XZsXlea/junxM3ZcHpEyxRWcPGcnLESaJ/H5As2b6Niz34LF6ssRiH4BuVxgyYxQWnZP4IMOegb2MLBiYxbfHbbQul3BVa+XgcvlokIZOb/+5kAq9bfWFSsip20zbR5B/TbNtHyx7SHgr4w+ideRmmZ93o4rQaEQuPvATfXXCm9BqF1dRaliaZz73X89BTmAg3/BvnjVQaBBINDoZ158szEq5366csOZ0+ahVEro1TkAATd7D31F23YfEBSUv1Xnv4BhIyYxZUZrvt8RUWDwcvWmi/mT/b+fQuFnt/UblcyGz8PzMJEOH7Ow/0crF686SEr24HKLHPzJSmyChxJFZRgCJNx/5M7Hcvz6oJmty/PqJIK/6PJ3ru9ajYR3G2uYuiCdJ8/c7N5vZv12M8M+CvyPEzzduvdn2tTrDPv0AqlpGSydGZqvgKVQCNSrYefcr4vYsSqYMVNSGT88kHcaaRAEAbvdx/KNWfx8ysaOVRFIJAJ1qquYOCedbkMS6d1ZT2S4nN8u21m23sTi6SEUK5KfubhpZzbD+hkpFiNj5WYTxgAJwz9NYf7kELQaCZ98FESXQYksnh6a00obl+Dm09np9Oykz9GTiwoXyMrKeqXk58OHD4kMl3DoJwsuN/nc7F8gLESGwynidoukZ3q488DNkpn+xGb/7gYuXXPgdIpUKCNn2qIMtGppngTOXxFolPIszk1ikpvObQM4ftrO8W+K0GVQIlPHFnz+k0YH06hdLF3a6vM5CpstPrbtsXD0eK+XvvY/48SJ47R514EgFBzg9ukawKavsnOCeIAAvYQBYzMY8VFdfM97uU6fPsm+bzZw+9YNPl8Lh3dE59xXTRtqGNzLwIfjUzh/yUG2xceXe0243VDjNSVFY2T8cc1J294JzJ8ckuf5EQSBQT0NHP7ZxtpF4VR7+ylNG+ZfQ8Df9lqtkvjKGl//NgQFBfL0djqBRpGmHeNQazS4xPxJGnPYDU5/FZwn0QZ+fUWNWuDb7y2MHuJPRJ86Z2POF5mMGmTgSaybRu3iUKvA7oS5nwWzZGZuq3Nyqof+o5OZPCaYEf2NvN8/kb5dA5i7LAOZDBrV05CW7mH1VhNt3tWx8k+FE51WwpgPAylTSs6YKalULqdi6IQUPp8eQnyS55V0b+/ffUCIUDLf6/e4SgVqYM1MYNXGZEYOyc9U2rDDhFzmd4a/dt+JWOQSjsRShLlLIhPkWMRsnsivIgRkUf21/OxDt1vk0FErv19xoFKCXCbh0TMPJYrKmTQrk2tXpfTqYycgxERUpEBCqgu3V2T7yoh8v4dUKrB0ZihNuzjYt3/1K68LF349RFa6B71Oxk97YvjjuoPlG0x8NiqIBrXVpKZ7Wboui+hIOe1banPWRL1OwsalkXQfmsCQ8Sn8dqRojrQB+AtV6xaH0bZXAq3f1RIRJsPjETn8s5UGdTSYsr00rKfK8QZ4ga8PmZFKoHQJBfcfuRg1OYWxQ42MnpjJrvVabtxOYuKYQIoXkXPjjpMlazMJC5Gye7+FRVND2XPAwt71kdRslvhK66REIqFc5erI5TdJSfNy7VQ01RolkRarYf1iLT6VFYlGwjOdh9crF84w16gF3B74YpGeHr3OEpFSD6Xgvy9FUSRVEkfoa7H8tC+G6vUykNkKZvVLBAmCU01isgeHS6RVC/8cve+whYFjkokMl1GymJxHT92UKSknIlSSb+8hCAIt39Zy+tQxPvjgg5cah38T4mPvsnVFEJ16mDASRTYZWDDhE71ICigIpcgesXiujrcayDBb3RQvkquD2L2Djs/XZrBnfSS37jr59aKDyHAZ25aH5yT7ZDJ/+7NU6v9t3nlbxrkvkwkif3yYQizvtRJIzZJRpYIKTYAZ0VT4HlaChEfcxEAwNlU8ZcqUeaWxcDqdlKkYSIrxV2Z1DmbLLj9j86/HWbXOTpi5fk7CXimoKEUlwF84esB19IIR8F+jIiuSXy+a0GgkzJsYTJdBibzbWEvbZlosNpGvvjGTmuFhw2J/8Sg9w8uhH+2UEssiCAJaj54gdwxxyrNs26TA43UzZNQZxLvByLJDadM7gfmTQnizrhpB8Gtnjp6SilIJ/boFcPbGy3eLer1ezJk+Pplo5bUKCorG+J/N1DQvtarlXR8Tkz00a5eO6llVSvj8BC6v08P90/c4K3/EL78msn9rNGWfJw/nTw6h36gktu7OZnh/vwP80ZM2fjlrJzxUlsdz5M9YvDKban/ZX37YX8+ur+9gfqBFL+bGjS7RSULYr7SoJfLbHyL1a6k4ccbGimWzmDp9ySutDSFhEmq8JuPeIxeVyhUc01656kWJf24zCxkoi8TTsmkuOezMBTsXLzvxiTJcONBQsJSlCycycudBfZCHpbNC8xWYBEFg7sRgqr8dh89qxClKKRapZu5UY4Hfe+qcndf/NHYarUCtev+zwdrL4v+/7dn/j0OllLFpSTjdhyYx4AMD7VvokMv9wuOLV2fy8ImbIb3yJpwC9FJq11DzYR8jQUYp/Z4npERR5P4jN2aLj48GGHmncxyp6V4+X5OJXith9GAj8Ykeeo9IZs38MOrXzg1E/e0iaZQuKSMkUM265y63VSsp6f5hIkWj5bxZV0V6ho/zlxzY7T6KRPsTCsM+SeXuAzefTJpAdHR+R+GXQZWqb3Dq/C80qpc/OD59wUGmSc78FS5S0gQu35QzYPAM9n2zhYFdnvBu41zjop6d4MCRy0yeOJQFizbm+Z7r135l/tiCgyJBECgaJeP6bRdHdkXnEYL/45qDnsOScio7druPr/aZOfCjv73CGCBhYA8D5uzHrF61gA+Hjv+PxuCrHWv4dISYE6A2bajli1kCzbvFs3V5BCWKylEo/MHS75edREfKkMsE3m3sr4BNGRPErn3mnM3p8P5GpixIZ+eaiHztauu3m/jgfT2t39WRmOIhNsG/2S8M3Tro+fmkrcD3JBKBti20HDlho3QJOcWLyNmxOoJRU/Zw6GAxWrV+ddMjlUpFRqaP/T9a6dstgLIlFVy+4aBxhzh6d9ZTr6aGUsXlWG0+FAr/b5qVlYXBGEqL7g+pXF5GarqXIlEyqlRUEBtfuK5MQpKHqhUV/HDCysiBRhavzmLGhPyJjvXbTYBI1Yoq1izKGwzZ7T5GTU5h3aJcdkn1Kkr27DczoJuC/ft30bfv0Fceh38DypYtS2BYAwaM+ZX5k0IICfY/e1dvOhk1KYUlM3OZ56Io8uiJG58ILbvH83oVFXqtwIXLDsqWVHBgWyQ9hiXhE/2ugn266vlkVjp9uwWy54CFU+fstGuhzZPUdHvIsyl8gaLRsgJ1a16cx6VrDqaNDaLVO1oatYtlYE8DX60OY8/BufTuuZUFi7YSEZE/aP47CILA9BlfcPXqVaZO7Fag82Z8ooeT5xzs2xzJoLEpLJoWmiehp1ZLGD88CJ8Pvj1soWMrf0V8zsQQYuPdLFyZwY27LgZ8YGDhtBDWfWmibg1Vnk37gZ8sHD9jo3iRAFLSvDyJdaFQSOj5vp7OAxNRyP2mYR63yHsfxFOqmAKZHAx6KcP7G6hb488O7eIrj8Ply5ew2qzs3R5Fn7+0KP0VXq/IL2ft7D9iYfzw3AKDXC5Qt4aauAQ3fUcls2JOKBIpLF6VVeh3uVx+fdSv1kQydloa326OZNd3FlLTvDmB9l+h10koV0pOpwGJzJsUklNs+uOag0FjU3irafdXbu16gbi4p1Qtnntv+jW3cs2sQoKkZFtyK+fXbzuJS/DwdgMNf/w6n9MnD+HzeahWPo4lk6VMXSDntYoqxs3wM43ebazhvab+hMni6aF0HZxIeoaXyHAZe7ZF5Em8p6Z5+GBoEusXh+dJlpcpIefYKf/aEPrcEKUwKJV+bdv/onBogxQIAVkUi5Zz9aYTg96GTXqL0r5cHTun6KBkGV+eOOUF5i/PpG1zHf3/1MJXspiBLm31NHk/DrXKPxccOWYlIlyWb90PD5Xx5YpwmnRIRCGqMGepGPeJDYnSi8Vlx2rz8XYDP6O6MGZ8q3e0LFmTxa0HTkoXlzF4XEqOZubLQiIR8Ik+QCRDEYvXkILXJ+JN96BGi9pWhrXL00lOzeLjYXqCg6SkZ3iZvjiNI8dtVCqnpFJ5BTqthNPn7WjL3cWniMVkh1Ilpaz5WMuy9UqOnrTlMWf445qDcdPTaNNcy+JpoSxZm0ml8gqO7olm/2Ebk36SUttbGyFTwJfhw3rPjQFIKf1TPlOiF9BpJZQoKicrK4vAwMLbdguCy2XH4YSvN0bhdIms3Wbi4JdROYUWo0HKynlhfPeDhUnz0lk4NW/nU5c2esoUcxW4xgmCwNB+Rt7vl0ClckqexLpp31LH4ukhbNuTzfavzazabKJLW71f4uCABaVCoEEdFXWaP6NojIyKZZUsWZuF2+fFGJPJo4cibXsmIZMKyCQSvC4ZWHUMHe3mrQYalqzLQqOR0Kiemps3b1K5cuWXHgvBJ+XQT1aiw2VMnJdOrw+UHDluJjDGglwuYNBLsDt8nDhrY/SQgsf5wh8OKpVTULOqit1fCYwYe4bL1xQofTpMpFOuLPzwdSgymYDdVbirM4DN42DhShd71kfkKZhPHhNMtyGJDO1rpEoFBV9+nc2hH6352nXBn4y9d/f3lx6DfxPkUi/RUVK0aglp5kQEIJLi3OQiFcWaeRjxmWIqJsMDunWIyleE9HpFjp+xYbOJfPVtNh1b6XOkql7AbPHh9Yp5EjozJwVQbPclSrpeJ4TIHLf3ZOJ4JLlB2q8+XnQrt2op58d18YSRnyGYQjzBhFOEMvzOMdQyJw0bNnylsfhk/ED6vP+I95r6NYMP/GjNl5DLMvnwWjWFtlurBA0e8S/rr0eBzeYjM8vLl3ssPHvq44sFAps2mtAHu5g23kib5jpEUeT0BTvDxmYgSyiTJ1EnESSEpL/OzHm/8e2OYGq/ruTC3WgEi0j9anYOHbXy6ez0HK3NjwYa6dRaz7gZLt5q+fJ+GWfOnEGr9aGNrcnbrS9RvbqEtxuqOH/Ridsj5kh4AAwZlYX+SR2/+dXzU5UKMoq4KyKTe3n7rWTe759AeIiM4kXkxCa4iUv0ULWikuNnbOh1ErQaCSWLy7h200WnAQksnhaaJw78ck82t+46CQvLe79pNRKO7g/hwzFXuX5Zgj1dhy7IiSbYRoMqPqw2gTMHiyCRCGzaaUavOM+vv559pa4AvV7FyEF6Fq7MZMuy/PF1ttnLT7/YUZKNJfgOJl8WbWrKOHPBjtcH335vIS3Di1olYekaIxNGP8CYnp/96b/fY6lErdxjB7rzsYNfwBAgJTJITYm4N7jLZfbutzLyQ10Oa/gFMrO8fHPIwpFduTmjbXvMxBR/eRO8/wn/nyQ/HQ4HCQkJOJ1OKlSo8P/FIf4V0Ol0BAc5+HZTFFt2ZdO+bwISiYBGLdCvm1+f7q9Bo88ncuSEjXMXHTyJdXPukoMBHxioU12VU8UAf4vosdM2vt4QmcOcefzMQt+uAXkSn+APND+fEULVJs8Y3jeAqAgZm3eayDT5qFlVxcAeBiQSfxC3cGoIdrtIo/ZxNH9LS6fWehasyOTRg1tA+/9oHAYPmcDQwRdYMMlJ7ddzF6VLVx1MWahi0dJtZGZmUisggLGTK3D58mWMmru82zh/wq5NcyX7jtzhyZMnFC9e/E/vCIgiBZp/OBw+zv7m4MzBIvk2FNVfU/FBRz2nz3swZXvpMiiJru31OQ70sfFu5q/IxOf1cePKPhITexIZ+eoP8PWr55j3cd4FOSZSRkSYlBmL00lJ8yKVCkgkMKingRZNNAwYk8zUBelMGB5Iu5Y61m3P5s59F+XLKKhUTknXdjpa90xgaB8DtaurSEjyt8nrtBLWLAxDIhGoUFbBiTM2lIq/2bQqJKjUhb8fGSZjxuJ0tBp/dfu3y07mT1TQqvdK3mvV4ZXZDs+ePUSnE/j+q5hcqQOHD4Newi+/Onj01MPt+y5M2VLGTGhHdnY2Qwd3YMZYGw3q5AYfV2866dg/AUOAlH7dAwo8j/krMlkwOZhrt5x0eE/HxavpfDQxhdGDAylRVE5Kmoc1W03sPWBh97oIeo9IoUHrWMYPDyQmUsala0427zTxemVlnucvNsFDaLCUEsUknL4a90rX/2/D4s830q/fB9RpeYYiUTLMFh+RYTKCg6TMX5FB4/pqTNk+dn9nxuUS+XpTJGVKKrh514XdITJyUCB6nYRPZqVSsYyC3fvNgP++zM4Wuf/I49+Qr81iwBi/vucLGQSdRiA23p1Pt3FoHwNTFqSza21kvuLBV9+aeaOWGqVSgkopYAyQ8NnIICQSgdrV1dx7aGbomJ5s2/4jEsmrM6CrVq1KUHDBTOGtu7MZ0d+IxSqSlu4tlMn4YR8DfUcm0/FPbTxFouV8MTuMN1rH0v25TqhWLaHHsGSCjBKCA6WcuWDH4xWpUEZBVraPZ3Eess0idWvI6dpeT7cOAXi9/iShRCLw1bfZ/HHdyaKp+eVGzl9yEhZZtUBt5r+DRCLFoJNgeP4bxSW4OXrKxvVbLgL0Ejq30VGxnJKHT1yYzT5S0jz0727Is8FPSPKwfEMm3x+zIZPC+BlpREXKuHHXRXyih+jI/KHRrv1mBnxgYOOObKRSaNE9ntQ0L1Hhsue6x/nnD59PxGIVKVlMxsiJyUikAjKZgMMhkpLmJTXpPg8ePPiP2I5JibGkxVpJTPbw3RELaqUEU7aXoEAp08cFcf+xP1h3u0WGfpKCyyWyZVkEgQYJJ8/bWbbuHDMmhNKpjfa586mDSuWUjBsWiCjCd4cttOwez6al4cREyVEqBCRSWLsoLB/jODRExvzJIXyxPiuPS/ydBy6KRMkQRRGb3cfl6w5er5K/yCiKIpeuigwdk5/N91/k4unTi0RHCyiVEiaOCWLJmizqtcjg2slrhJjLIxcUuHASWoByg9Pp4+Q5O0d25TfVUaslLJkZyrSF6SQkeUlK9THrU2O+z4miyJjPsrHfL06wpzxGwf+cZIsZJARepHJZKau3ZFMsRpZTqPorBEEgKkLGjAlB9ByWjEQCvlfLfRJRNJgHd28jiYrnw4FqWjVXY7X5WLXBzfEfTxOVWp+YjLr8tDaBg98+RKr0YHO5UOqd7N0QSdVKufeg1eajTa8EBvdU0blt7nw457NgmnWNp0oFJVERMlLTPEyY6dcHDzRKeRrrRgQ+/cif5J290Epk5ls5cYREkKDAP/8qKZxRDmC3ZWI2m185+enxSnG6RMqXUfDJrDQmjQ4ucB5q10LHhh0mzBZfHoZhUoqPmq8Xfm6vVVBSuoSCGROCCQvxFy8uX3ew4xsz326OpGmneMJDpMz+IoMfd0Wxba+Z0+cdHP82JodVB3D8jJUla7P4dlMUXq/I5Dkmju4JJDy7KmliIj7ffTKzvGg1/nMvUVQgPT39lcbi0aOrREVIePjUzcNnLsqWVHLwy+icuTw9w8vY6amcu+jg7G+2PLrOAB6PyNxlmSyd6Z+/qlZSsm1dIK1bejCkleWe+jQaTa5rvFzlIVvMIKAAgx2naEcd6OCL2eH5OoV0Wgkr54YxaV4621ZE0KuTgWdxHnbvN9O2mS7P3HrynAOr9a/f/l8ASOUBXLnuwOJwU5Ha6DByV3EOiT6LW66jyO2BSD0qzJiQIEGZFUzD5qns3BKYUzg++auNmZ9n0ORNNcvnhnH3vouWH8TzYW9DTouzX5ohPUf+4QUePHaj1npIcj/liXATiShHBIIIR+czos008MelxyQme5gyPoC1m6/hdXmJoKjfREf0kUIcScRShbpIBSmhRJHmfEhWVtZL7xPv3LlDkO4R7zXNfY6LF5Fx7ZaT1yrmviaVgij4CvqKHIh/cSbzGJMwW0SSH+r5+WI5QkUFZm5iTlHgTAli4ngn02b6zSyzTSLerDAqkF+fViPouH1bpGP/BEzZIiXfucO9+x4O/Ojm+P5wFkzJG1/ffeDi6p0Axkx8Pd93FYZnz55RrpKP2Ov3KZH0LpcO3+KHw/EYCOTGnUQ+GmBEq5GQZfLy8K6MaKFgs80Qazm2bHvGgP5a+nTRk5nlY99hMzFRMt5vpefKdQfXbrsoX1rBlDHBRITJOHnOxnsfxKPV+OPkhGQPEaFSGjZQkJLuwW7Pq4McaJSya1MwKzdlMn/FMzxaKaJcwu37EJfopmIDG3VqqigWI2X0IBljZq56peRn8RIlEcUUTp/xMGFaBlPHG3PmlcfP3HwwIIO0BAXagLvs2WygXs1oLl11cOy0DYlEYHAvA+GhUroOSqZlUx17GmRw/acHBNtK5SGbPBCuESiGIP9T95H4P6zlog8kSKhADeISH9Kw9R2mjDPQuY0eqRS+P2pl+cYsFk4NyZGtOfubnRu33Oj02S89Bv8T/tHkZ0pKClu2bOHy5cv4fD4EQWDXrl2A/wFdu3YtAwYMoFKlSv/kYf/PovJr9Thx9ghNGqgY3t+Yx4hIFEUmzknntyt2vt0YhdHg1zjq/VESlcspWbswnJBgKY+eupm/PIOp89MoEi2nWBEZ9WqouHLDSdvmWmo3j+X9VlrKlVb6N4M7CmZnSiQCndvoWL8jm4VTQ2hcX5Pjij11QTrd2utzFguNRmDUICM7vslmSG8j44cH0qTTAfoPHPNKrU0vEBQUxMo137Bk8WSmLLxKRJhAcqpIVMzrrFg9k5CQ3IrEvXv3+GRcT9YsKJiiDdC1rYujP+1n4KCROa/VqNmIn0/t593G+Tdmg8clU7mCguCggoP5Ib2MrNmWyLjpaUz5OIj6tXKvsUi0nBVzwxj0cTLly9j59putDBv+ySuPAeS2XIA/UNvwlYlncR7CQmV4vdCwrooP+xhyWFobPg+neM1HbP/ahEIuweny0bpnPN3a62nTTEdMlJySRWWMnJRKkSgZWo0ElUrg05F5NRPfrKvmh2PWQhMpew+aKRJd+FRy7nc7y+eE8kZtDU9i3cxYnE6d6mqKRGlJTU0lLKxgjb3CsGPbMnatyhWs/+GYlS+/zubbTVF5Ascjx20sWzOHylWqM+5DKw3q5L33qlZSsntdJBPnpvHx1DTmTQrJ2Tj4fCILV2WTkBKARi1gs4vPafshnLtoZ/bSDFLTvei1Enp20nPmgp2qldT8uDuaTgMSmbIgndrVVLxZV41WI1Cnupov1mUSGSGjzbtaNu80sWJuGMdOu4kpWvaVrv/fiJDgAKLrq/ntipPp44Jo19I/1yQme7h41UGJogI6ncDTZ26GfZLKZyMDeauBf47KNnuZMj8Nu0PMcSEHWLk5i7KlZGzZZeLrjVGc+DaGGYvTaN41HkHiN1ByOEXmLc9k5V90ICuWU/JmHTVvtIpl6tgg6lRXk5TqYeOObDJNXtY/bwPaf8RKvVpqbt1z5bBEy5ZS0KiOhTNnTtKw4ctXtv8MqSyI9IzMfHPSw6duBvYIICnFUyAz9AUMAVI8BRBXfD7IyPCRlOIhIkzGm3XVvFnX37736282vv/ZwvaVEURHytGoBQwBUkYNNjJ1QTorN5kY3t+Yhx3Rrb2/+DV1QRqjBgUSaJTi8YjsO+xgzQ49K1fPe+Vrb9SoMTu3+SOsJg3UtOqRwOjBRob1M5Ca7mX5xizcbpF7D12EhkjJNkv4/mcrN+646NhKz/XbTsZMSWXyx0HMeW74dv+Ri8nz0+nxvo72fRLYtyUqTwL0l7M2Zi5Kp3JFBQ8euQkySvH6QEAgLFTK14fMOQnjF7hxx8nISanUrKrknUZa6tTwsHu/hRqvKdlzIJvPp4dQs1ocAz7uwcSpm6hQoeIrjYNGLeGHw3Yql1fy/fbonEDx2i0HHfonYrf7OLQ9mnHTU3nrDTXdOwSQbfay7stsjp22otUK7PrOhELhY9VmE4e/is5zz4weEkjrZloGjU3h+x1R2B0+AnSSQqv6r1dR8dmc3ISFKIqs+9LEpiXh7N5voU51FdMXZ7B3fWQ+LcZ1X5ooUbphPjma/yIvRK+H7Gwf8YlO9DoJO1ZHMnB0Eu36CRz8/heSEkRCQuHmfReiGJSnoHfngZua1fLrw75AneoqZFKBXfvMaDRCgfIuv5y1c+mEkWLeynm0DgOEIBSZDThz5leKF5WTZfLmY0r9GemZXlJSvUwdG8SU+WnIXrEIZDI9gGJxnD4UQ1Bg7nmuXKjkRFs7Iz78nej0egT7oiE5Gp/o40n0YSaPCcqT+AQ/E+e7LVG81T4uT/IzNETGwqkhvNsljro1VDgcImOGGHMK4HsOmOnTJYDvf7ay6SsTDq+PpMizKNOKE+Qukodh5THreBrrLlBCxO0WSUt3snb1XGbPXf1K4yAKegx6/3Fu3XMxd2Lhz0/l8n6W4dA+xpzXwkKk3L3vpvW7Bf/N42durt9yMGmuX5vtt0sOEpJ8tHhLx/HTdpo11tKxjZ77j92c/8PB0ZN2vtsSmU+KpEkDLbfvudn3g4XObfQsnBFIm3tpZJ604AlM5I26Sjbvys7R777wh53IMoX7HRQEicRFpknkjbpKbt3x8MPO6DyJ4OAgKZuWhtOwTSyfzkqneRMHH/YxYDRIOPubgwUrM+nVWZ9nDvxylw1lZinM+scsmhnAwpWZXL/tJNPkI8vkI1Fykaq+N3Na48FviPQ44ByhKjFH8uWvKBojJy3Dm9PaP6ingZbdE9h7wIJaLTBpVDDP4t1o1QKu/4Fh+m/FvEVfMO7jHgRKIjAKoWQp4qlRz83erUVZujqbTcukGD0xFKeCPznjA8dtG206n+XXn/2dLotWZ7J/W1ROov69plpGDDD6O4R8IsGBUuZ8kclbDdS0bZ67p0xO9dBlUCIGrYoBH3po1tRAZpaPZats3P0jm5iM6tzyXUJtD6dj/wTqVg1A6zPwjAck8BSpKMWHjxAichKfADrRSLJDybFjP780ceynI3v5oIMH/tR6PKSXgWmLMti1NiJnnxSgl6INcuJJciMT8s9DFjEbFbmFaIuQQUC4nZmzJcRkvOkfQwEMYjAiIo7gh9gkCvSijIgIAatJQllq4MJBlv4+Xn0aPnyIpkBCLBXIyPKyan4YxgAp+36w8NMvbq7e8NKgdRz1a6qZOi4QpVLClp0Wtu+yU6lqfk3nv4NOpyM9w0fdt6z8cOAUpaiMBj2GGjdQqaW0+iCBZXNCkUhA4S68k1EuKAjQynka6+HcRQcliiqIiVKQZXLSrLGGT2elMX18EO1a+Oeq85fszP3Cb4BZs5qSvQcsJCR7eBrn4f1WOto2V9B3VDKbl4bnmRcvXbWza5+FD/sE8sMxC8WLyMk0+ejWQY9EEDh8zMrFK07GDxPJzn413d9ss4Rh47IwplRh8+Z7HDqYgTFYxOUUcWRpCUipQxGyyc5OY8XaTOrWUOUY873AZ7PTqf68UL1pZSBT5yTw7f4nKO3BiIIPjyYDj0mkTHbexcOcKSMx2ZPPDBb8GtCmdAW6579rEUrjeVaMzyc8ZvrcBxhDPKRnehnRz0hosJQ7913s3JfNz6dsyBUiKWl/3+n1KvjHkp9paWlMnDgRi8VCzZo1ycrK4t69eznvlylTBrPZzNmzZ/+b/HxJdP9gCONG/0itar58ejCbvsqmVAkZcQleBo9LZve6KBatyqTVO9qcTdjNu05GfJpCXKKX16soaVBHRUKyl9FT04iJkHLgJyvFYqTUqqZiyoIMAg2SAt2Qwb+RSUzxEGSUsnSdiTVbs+nWXk/rd7XsWhtJqx4JNK6vydmMN66vYdaS3I3Qm7XtXL58mfr16/9HYxEcHMysOatwuVyYzWb0ej0KRd7AwuPxMPmzAbzbSERTiA4c+DeNbrcjz2vdug9i1PDvqVnVmyeYvn3PxZWbLuQygdY94yleRM6Q3oY8OhpyuYBUkHPjjiNP4vPPmPJxEKOnpBIcEfufXD516jXl8LE9tH5XjdfrT3LXr6nml33BqFR+w6dDR610HJDInnWRmLJ9jJma4k+EiuB2g0wqIJfD229qOHTUilQKfboZiE/2snlpOIFGKdduOVm8Oi9VvmlDDYtXZ9G1vTtfQuX2PRcPHrk4f9FOgE5CdKSMZo21OUFnSpqHKzddzJvsT1AXLyJn45JwOg9MQiJV4PW+WmDncDgQvUkYAnLlHJaszeTgl1F59D4BmjfRcOt+Cl9+fZD5YwtOhld/TYUoCtR+XUmrnvGULCpHIoFffnWj0wcSoJfSrm8KYcFw/qKdujXV1Hv+7wUu/OHIqbCGh8ooU1KOSiFw8pydU+dt6LRSzFYflSv42WiN2sVRrpSc4EApm3d7Wbux0yuNwb8Rz57eZcFEA9fvptK2Re5vGRkuo/W7/v838Who1SOBtYvC6DIokZAgGXI5PH7qZuzQQHp3yWX3Op0+1mzJYvuqcM5fdPLxtFSKxsho9Y6OqhWVLF6TQUam3yDn19/tjJqUwsRRQYSGyPB6RQ4fs3LwJyur5ofSb1QylcopCQ+V0f19PbWemzOduWDjzgMX7zXV4vmLskL7FrBuz6H/OPnZo9coPp07gbULNDnX5PWKOJ0+nsZ5KFVcTnxS4XIOdrsPsYAS7Q/Hrchl0GlAIt3f1/Pe21qcLpGte7LZtS+bapX9Ca4SReWYzD6cTpHxwwOZPj6Y5l0TGNgjIM9z6NfXlXHkFylfH0rGaNSg1QbT6K0erNvQ75VZnwChoaHYnTqu3XRw6KiNs4eK5GxeShX3G3Fs3GHC5RK5dd9J62Y6pnwczAdDk7h83c4nszLYuSYyDzOtTEkFO1ZF0KZXAvOnBNPk/ThKFpNRqriCx8/clC2p4IvZoUyYmc7W5RFUf83/G5stPmYvSWf6onQqlFHksBrT0r2MnJjKrrUReQT9u7XX88nMNGpVU9OxtT943rFSoP+4CWzY9GrC9k63lM5t9Azpbcx57etDZtZtM9GtnZ4AvYRPZqXz+JmbT0cGkZbupfuHiQzrZ2T04GikUoGMTC+jJ6dSs6qqwGR56RIKarym5PhpG3cfuqhciH7UC7xIamZkevlsThqt39URGiJj5z4zO1ZFcPyMjfd6xPNhbyN1qqtIfl4wOHHWRkTUrb/97v8C7HYvZUrKuLAtipbd45kwI41yZRR8c9iM0+Wj0usKYqJkpKRKadQujhED/C2E4C+cWiyFM39EERD8urD3HrrYe8BMx9a6PBvQxctsBGZVK9DkRSVoSIzXoNA7kckEvv/ZSptm+dfdlDQPDoeP+4/dtHxbiynbh8tZeKGmwHGwmZg4JjBPrPYCbzVQE1M6DXuaHdXzpJQNM3qjSPuWBbsL63USihWR5WP5V6+iQi7za4OnpnnZtiI3LkrP9LB5p5NypRU5ZAOzxceaTU/ZtP4pMWkNchKgmuRyDBl3gUM7ovIlhD9fk0nvLgEcPHqN7OxsAgIK35j/FUFB4dyM9eLx+OdyjwfkhQ2lAN8eMlOxrILG9V/INPkdiUcOMhZoDjVrSQYOq5yz+0PR2aPRYaAECs5tT2bHnj84dtAf1w3vb6RFt3iqVVYUqsHcs5Oe/qNT6NzG/xt8Nk7LwKt30EZmYsrWcvKcnY8GGIlLcHP9tpM6CY9fehz81+dj3qRgho5PYfyIoAIZsIIgMG54EPceujAGSKj17jO/CWh1JSvm5G1bvffQxfavnMj18bzVykbPzkaaNVFTq0kiKnsYZaxv4cXDLS6hEJXoBD2KQAvy4Ey+WqTnszkFS0G9gFIh4PWCTObXp46KkPHt5ihi4910GZSITichLFhKWOirr5H/BtSvXx+HVUKMszgiIpaQ2+zZEowgwLbtLora3syXPFMJGiSxZZk2/yFJaS4WTwvNw1AG/xq2en4Yb3WIw+kScbl8pKZ7uf/IzWsVlVy66uDeQxcKuYSzh8LydAM2rKdmy04LS2feRpIpJdxTkhuXU4n9Q4ta1GAmjlJUxSgUbCBjIh21QvpKST+n057vGiqWU9LqHS0d+yfQtKGWew9dWG0+1HoPN/mN18T6eY7hFT3c4wplqIpLdJIkfUSS9BGBiVLCU2vmYfaFU4T72rPcPRvNvUce5i/PoG1zHctWOMjKTsZX+hqLZ+pp8mYQogiHf7Yxbtox7LECDVskI1d76Ntdz9gPgzCZvWzbk83dB2469E7Gk60nyWRB5tFyzX0Nu93+0oSpMmXK4HLDsV/cFKUSaeG/U74iNH5DTVqGl/1HrPQcloReKyEpW0/B1sf+sdDr4VmcmyVrnPToGEBUhBSHS6RNz3hCgqU5ic/UNA9T5qezf1sUWSYvfUcm07dbAJPH+OefU+fszF+RScO6Ktr2SaBSWSXhoVJOnbcjCLB/WxRBgVLS0j0UjZEzcmAu839YPyNHf7HStlcCRYpVe7mb4TluXbmDVOKjkjcEwRtLTOIbiAkiWp7LIgmgEfXE84gbv4TSqksysybrqVpJSXyih0XLLBw+IOP1Ov49hEQiMHOSgcnjRe4+dCGVQHRkMG80yoY/kTHdoouEZDd9hqdy6KuIPGuK1ysycGQm2pS8UiYyQU6ovSweqR2b5gmHtkexerOJ9n0TkUohNFjKjAnBXLhkZ+2XN15pHP4O/1jyc8+ePVitVqZNm0a5cuXYu3dvnuSnVCqlfPny3L1795865P95RERE0LL1UGo1m8ywvkaavOkXMN+2JxudVsJXqyN5+MRNh36JJCa7OXbaysp5YcTGu7l228UX6zLxeODwV1GULpE7eU0YHsigsclUKqfgzToaJs5No3J5OUFGKWd/c+S49r6AKIqMmpyKVCKwdXkEkeEyMrO8bNhhoscwM9uWRzCsn4Fte7JztHTSM7152gwVMpGsrKz/9ZgoFIpCzTGOHv2B9i1clC2p5adfCmcqHvlFSu1GjfK8FhISwsIle2k/oDPvNXHyRi0ft+/5K4MzJwTRvqXfJfP6bSfTF2XQrkVukjk51UOA3k6VCoULqcdEycnI9PFazVcTsn6Bzl368eHgb6lT3cPhYzbq11QzrJ8x532JRKBNMx1BRinjZ6Rx96ELQYAB3Q30625Ar5Pw+xUH46al8jTOzbRxuWM4cqCRjyamsmlpOK9VVBIaLOWzOalMHh2MWi1BIhGYPj6I9z6Ip8f7erq00/s1A7+38N0PFpRK/7GjImQ8eOxm2fp4hvY1oNdKmL8ik6WzQvMstIIg8PGHRgaOtbyy3p8oirhcdsCf/Lxyw0n111T5Ep8v0K+rnM07MxCEgjc9AIFGCa2b6ejSTs/DJ25GTkqlf3ctQ/uoUaslOJ1RbN2TTa8RSXy7KYrKfzL1uHPfxcQ5aWxflXsdRaP9ic2uHQJYvDqT3Wsjcs7v7Tc19OtmoPeIJJp3N/FBryn/UQLo34agoFA0KjtFouSFBoYymYBCDkvXZjFjQgihwVImzklDpRZoUEed83f3H7kYPdmfRB08LpWKZRUkPXQToJMyeV4qCrmE4f2D6NkxAIVCwOUS+XR2Kg3axGIIkKLTSHgS52bgBwGUKq5gx+pIBn2cTI2qKoKMEq7fdrJrn5lb91xEhEn5/YqTyWPytsb5JTb+c9fCRo2acPx4I15/+xuqv6YkPETKiV/t1KqmYvnGLLYuj0AqpVC20dY92bRvmTcxkZLm4bPZ/kAuJkrOt4ctzF+RiVwm8N47GnZ/Z6Z1My09OwbksAkyMr0MGJPM8P5G3m2s4fQFRx5TG5vNh0pbnJ1bjyCVFsyc/08wbeYaeg7vxtJZIfkC/4QkDzfuuLh224VOI+XCHw5Wbsrii5mhtO0TT8M6mgJbcqVSgeH9jFy84qRNMy3vNtZQtqSC8FApKpWE1j3j+WlPdJ6Ktl4nYd7kUNIzfQwem0yxIgqqVlRw/IyNj4cG5nMyFQSBuZNCaNYlPocZFx4qIyggg8TExFeSRImPvcmMBcac/2/aaeKHY1a+2RiJ/jn7f+xQuHXXSY+hSURG+FvT/9x2HhQopWRxOe81LXwOavG2lllL0omJlHLvkRuPR8wn9QD+ttJHT1zUf+8ZwUFSRg4MpGlDDW63iMnkjwfaNNPxZh01X+7N5shxK4FGKYN6GcjI8qLTWbh9+/Z/pZIKgSiKyGRwaHsUF686CTRK+XJFOAF6KQPGJCGX+c1zXqw1DoePcdPTePrMzdhhQWjVAkdP2QrUFgT4+ZQ/rrj/2MW2FRFs25vND8etrF8cnpOwS0sDg1D4ZlTmMJBtTqdiGQWLV2dSoqg8jwlWRqZ/g9igrhq1WiA+yUOAXgLCq21FHA4nrZoW3LYI0LmTgmXn01CKMWRIEskKvEOQjAITfC8QFppXIxfgl19t9O3qNxVt0TVXnsaU7eXAjzZ6dtTz6cjcWEqvkzDuIwNRURYWTbxFmNm/0VOg4sZNL216JTC0r5GqFRU8jfOw7ksT0REyxg8PJCnVw4MHD6he/eVNHbp27cbYC9+xfruJZo017P/RkkfK5AW8XpE/rjr5dnMUXQcn0bi+hl/O2piyIIMKZRX0GJbEmgW5iRyn08e85Znce+jEmRBOmDccDbocY60gMQKF4w2mz7nIvq+U6HUSJo0O4sxv9nzHfoEAvTSPTFfJYnLsAXEIHjj8s8BXq8I5+5udj6el4nCIyBWFx9N/hcPhIEAn4coNJ8GBMiqUKbxIU6mcghNn7Izob2TW5yZKJbbkmu13Rk3IZvAAFSqlwO79Fo6dtFOmjIbJn4jUqe7f1zyN86Cwh1DCVjunAPA6DbCKZjLFFIJKZHDioF+HXK0SsFh9Beqp2u0+7I7cefTuAxfREf6xLxItZ9+WKAaOSebKDSdFi5d/6XH4N+HBgwdERUghy1/cqFlTilIp4fwlO3JLWKHxVZivCFs236dIKW8eKao/IyhQSliIlBVzQylbSsHtey6mL05n3ZdZfL0hip9O2ihRRF6grnKfbjpWr09FyAxAigyPD+zYCSGKCIrygBsYxOB85+cR3aSSgM/loXPnLi89Dq/XaMTRUyeo9hd53DbNtGzbk83DJ26G9jWiVgkc+MHO0vhMzsUdoZikNCqvHpOQTjopaAngETeRICXEG0F5bz18IRdRxFwk62YFjG6/ZJgECQ3rKTAaZNR+XcbeDZF0G5JE505qNu24yMXD0Tn3vCBAq3e11K2hov67ySD1cHJ/XrZ+3RpqDvxo4egvNk6fNxPmDaBoVj2uZJ7h1q1b1KhR46XGoWLFiugNYSQ/NuOMucHP34TkKehOGxvMO53jqFhOQfwzG46U3OLYn5GueszHIzXUfN3IolWZfDrSH7v37mLgyHErh47m6lBs2pnNmCF+Wa0ew5JYuyiMUsVz76lG9TXUraGiUbt4rJlyYh+K6PUumrdQotNKCAqUkpLm4Vm8l8XT83dAvtNYyzeHLAQXafxSY/ACeoOHBrXUPPre4Wff/sk8zif6sD7PWJbjdW7af8X8axg9u7pwKpIQfDKMKa9RglBuXjuRx+RXoRBy1vOFy7NITHNhF2+gRouVbCxkU5Sy3P0tnhpNYxk1xED50v7nZ9VmE46HJYjxhRd4zi5tGpXLypk4J4O339QwZ2Ioep2EhCQPS9dl4nSKyKSWVxqHv8M/lvy8evUqtWvXply5/HoPLxASEsLNmzf/qUP+n4fb7WbjhjloVPDwqYuEZA8GvYSJo4JyHrAyJRVUr6Kg08BEHHZY96W/7fLcRQdvv6mmQR1NnsQn+BNlaxeG89pbTzl8zIooCvx+2YlKJXD/sZt6NaPybG5277cQEiRl8pjcIC/QKGXcsCC2f53N0nWZ9OwUwMEfcyeFrbv9zNAX+P6YjamN/zPDo5fF5Uu/MKSLQLnSGpasyaR7Bz0xUXk3/o+euvn9mp7h4+rk+/vq1Wuwc/dJjh8/yg/n/uDno/s5/FVUjks3QJUKSnatjaBdn0TerKOmSLScRasyGdrXyM+nCq/0Op0+UtKhw/s9/6NrCwwMZMaszXQZMgibJZtf9uXX7QJoUEfN2OmpRIbJ+OSjQOpUz53ca1VTceybGFr3TOCN2uqce+itNzRkZHpp2jGOVu9qaVRfzbbd2VRt8pSoCBmI4PWB1+tj6+5sklK8SCQCFcvJCQ6SsmttZJ4Ab3g/I+37JvjNn9ZEEh6af5qp8ZoKvf7VKpwAarWauAQnVpvPr9+S7SM8pPCkitEgRRT9rWUFbXxE0a+NqFELCILAT7/YeL+Vjn7dcjdWSqWEQT2NGA1S2vdNICJMRuXyCpJTveh1ErYsC88j2JyQ5KFnpwCmLkhn+ezQfIlZmUxg2ewwOg6W0/K9Dq90/f9WNH2nPcfOzMVkLpwpLIoiT2LdJCR7uP/YjYCIwykSoJMwa0kGaRleEp7rOVauqOCHY1bsDpGrN52821jDoJ4G7HYvtaqr6dkxl32jUAgsnh5GvZpmfvzFxu+XHYQFSwgOktC4fRzFi8p5p7EGnVZg+QYTCoVfY23Wp8E0ahdHs8aafPfA14egYeN2//F4rF2ziMTYM0wdG0yJon539l8vOpBKIT7RTcf+CXw0wMiAMcmsmh+W034niiL7DltZuNLvsqtU+JNvJ3+1cfKcnepVlJR8Pi90baenYV01i1dnMntpBlHhMnZ/ZwEEenXyGyUFBUrZvjKCdn0T6NBSi92RN3kwY4mTTp0/+kcTnwC1a9fF7hBzGEwvEBvvpu/IZOZNCmHJc+02j0dkx7dmRk9NZUB3AyHBhYc9Naoq+fqQhepVlHg85CSOHz11YwiQFNjKA/DZqCDa9opn1bxQHsd6OHXeTosmBScUJRKBWtVUXL/tyinQFY/xd8+8SvLT5bQQHCR93naVgdcL5Uor6DI4ifKlFcz8JBitRkLFckr6dA1g+YasAvU2ZTJwOPOzgL1ekdgED8/i3UilIJNKcLncLF2Xydih+XXuPp2dRqN6avp0M7BoVSbLN2axaaeJhEQPaZnenKRboFHKR39iOAA8i/fQ7j0v8fHx/01+FoLbt2/zZl0VZquPjyamEBospdeIZLKyvMjlAj/tic6znqpUEpbNCeWNVrEc+cVGkSgZcimMnZbG4ukheT6blu5lwYpMNi4JY8j41JwWuDVbspj7RQaTxgTj84n4RG+B7vIv4FVa6NhKx90HbupUV7FoVSY2u0ilcgriEj0kp3qYNi6YmZ9nMG5oIB+OT2H+5FA+m2t+pbEICAjG5S5cXMzu8JGuu0e2/io9umjo3kFHx/5mnsW5CzUnu3XXRfE/FYocDh8rNpl4t5GGcdNT0WokHDlhpXxpJd2GJCII5GHq/BndOmiZtygRMdvf5ZYWfIVSpQXWLgxjzwEL3x+1EhYiZfKYoJz4PNPEKxdC69Wrh80hZeMOE00bath7wEzNqqo81yGKIp/NSaf7+wEE6KUEB0qo2uQpNquPrzdGUq2yihNnbfQblYxUCl6vv93dJ4rERMqp9o6N2ISr3H/owZahJiK9NjohAJ1g4OJvErJMHowGv8bgpauFuzPfue8i5k9SIrfvuWj/3Azz1HkbrXo4SEr1YDRI0ek0vPVWIb34BSAtLY2ypVScOe9AofAXON9+U1PgZ+8+cHHqvI3mXR1IZT7ildcpll6P1OMWPjkfh11mokFzCXfOFc0Xny743EqktXY+5rNW0KNFT0J8AmnpXkJDZAzoYWDS3DSWzsqf1FiyNosP3s/dHy1ancmHvXNjzvBQGS43pKeLvPnWP+dw/H8Jbreb8Ai4+eAJBk8YwaG+56+D4C083hAQkHnV/I2NAQAhwVKiI/3F9orllOxeF8X4Gak8jnXz8ykbB7YVvAcDeK+5gsW3TVgwISAhmhKECv7PG8Qg7nGVkmLFHEalTTRzR/YbMo8CD36pt5fFW281pce6ufR4P2+r8fBPU5n1aXAeg8lhA+R0aa+laac4Ph6cxJ59TzCdjqCm2LjAvVhiWgCb90roPfgWrruhKAQlFk08Q9rmzv8SicBnI4Po0CeRkYONBSb7Q4KldOqgQsRXIFu/TTMdm3dmM/njQCaOlSIXFJTyVeab3d++dPJTIpHQv/8Ypn02iUVzjfk6WdRqCd/viKbnsCQOfx1Ku85nCU2qi0bwkwBEUSRTEYex0hN6dApFLhewO0TSM7w5Ha0li8lzWPYAv150MG5YIDfuOCkaLcuT+HwBpVLC2A8DmT0miAhrOZJ4ypbYx1iFbKpV9jMt329VuEzf0H5GVmy//1Jj8AIBASITx+npev4+AelGTKRjEIPJ0N3DFfyMN+opkMng1K9OdCYndd9IIUCtQq5Q8f0PTvQE+ru2kqvSsuMf7N8ZnEMYEEWR/UesbFwPr3vexkIWThxEUBQ9Rh5yA6OrCAnxGazalEl6pki/bnqWzQmhbfsUokQvEiHvPZCheEqNmgKpJpHh/Q0ULyJn2sJ0ElM8lCgiZ3AvA1t3m/F6/nPCyF/xjyU/LRYLoaGFEYlz8V83z5fH1CkfU62ij9v3/JNLQVpboigSn+jlw95GShSVsX57NumZPkoVl3P+koN6NQuunkqlAo3raxjwQQCvV1Hh84nsO2xh3IxUWnaPZ/LHQTSorcZqE1m2PpOf9uR3qQPo3kFP867xNGmgzpnUDvxoISnVQ83n7Z+792eTbZZRokSJf2hkCoZCqcFq97Np1iwMo/eIZDq10dGuhQ6fD/bsN/PlNxLWbdxTaNJNKpXStGkzSpQoTXLsoTyJzxeQSATGfhjI0nVZiCJoNQLdOwSwc585T5Xkz9i5z0KVqm8Vylp9GZQtW5avdp+gR9e6hbYWAQQ9NwL5c+Iz9/oEpo8P5uOpqezdEIVc7nco1OskJCT70KgFtuzK5lm8h3KlFQToBOpUV5GZ5SPLpKTm6yp+/d3BkpkhDJ2QwuJpofkWO7lcYNvyCFp0iy8w8Qn+BGHJkq/Ogr1w4VeMARImz0tj8fRQypZUsOmrwkWQr9924nC42bLbxMAexnzv/3DcRr2aaux2H3sPWdi2N5vT+4sU+F0dW+lYt83EiAFGDvxoYfMXuWL2cQluvlifxZWbTswWH6Mmp5KS5ubs7w5U15w0bajJM07BQVJcjljGj+3P5KlL0esLZ6b+F9Co8Tt07TSVBrXlXLziyJlb/oxjp/3OvH92tL1110nngYkc2RmDQiHQeWAiS2eG0G9UCv26BVCzmgqNWiDb7P/NEpPcLJlZsAZth/d0TJqXTpUKfjbgll1mHE6RpTNCKF40f9Bz664Ti9XHJx/l3SDfuOPk1z8CGDLmjf9oLL77bjfW9L3s36xCEPzjUK2ykt6dA3jvgwSG9TOgkEuYtjADs8VLh76JKJUCMZEyLFYfDeqouXGyGPceuug1IhmH04daJTDzk2ASknKTl4+fuRk4Jpm5k0JYPN0/pna7j9VbTXw4PoXVC/zsCo1GQo3XVHy518KoQUaSUjw8eOxm7rIsylfpTOs2Hf+j6/w7HNi/B1EU8+ggA0ycm86q+WF5GB0ymUDvzgFkZ/u498j9t0mThCQvIUFSfr/i4L13chMRT2LdVCxTMEsEoERROUqlhMQULw8fu4hL9BRonvcCcrmA15t7Hrfv++jSt/DNVEGw2Vz88LONNV+a/EZGf2Kh/HzKRtfBiXyz0e9u27GVji/WZxX4PckpXrbsys7RRBZFkVWbTXz3g4XyZRSkpnsxm0ViE9zs2xzJkrVZDBmXzNihfuOI67ddLFiRQUq6h8RkLzFRcrYuC0ciEbA7fPT9KImqlfM7Z7/A01g3EgmcveBhWP1X6wT4NyExMZGgQAmdBiSyekEY1aso2bbXzMEfLfTpWrBhnyAIjB4cyOyl6fTtYuCHwx5+v+yiba8EOrfVEx4q5cIlBz8ct6JUSFi4KpNBPXOTMIN6Gaj05lN+/MUKCMSmOlFqfyPguQyTLDOaIFcRpIIUl+hEG2bm4w9D+HhqKkeO21gxL5RKZZU8jXMTEiSlaIycRasyqPO6X+Pxj+sOGr8RicX6appmXbuPYMuueYwfXnDy8adfrJSu4mPNgnDKlfY/t++9o2XyfL9sxV9x9KQVjUpAIvjv/2OnbcxYnIHX5zcTKldKwcWrdkZNSqNcaTlfzAplztKMfMZfLyCRCERHSUiJjcUW8pAJ4xS4xQBOnrMzpgCncZdL5MpNOePKvpr+t9VqxaCXYggQKRIt4/INgXc6xdGgjprmTbSkpXs4+JONti209OniL+iVKCrHYvWhUvqLx6Io8tYbGt56Q4Pd7iM51UuL7nHs2xxN+T/NeSlpHj74MIm4Z2eRPHsTjaBD4dazcGUGaRl+FqPZ4uXqTUc+XVVRFJm3PINRgwJz/r98YxZLZoQytJ+Rjv0TyMr2ERUhIyPDR4VKtV6pK0gQBGLjXISGCDyN9/H1QQv9uxvyFbz955HJoe1RRIbLSUrxMGZKChfPniAirTYhtrKYyODE2V958Dggn2bnrTseigiFJyrkDiMPn1oJDZFRpbyS+csz6DwwgUmjgylfWsH9xy4Wr84iJEjCpyMDSUnzMHleOiWKyHOkVF6gVLSGS7+LpKe9mvHTvwVqtZq7913YFOlUeSObe4/9LbpVKylw6lLAUrC8Xiap6DFiM3lJTvUUuEdxOHxkZuVn7X76URD9RiUTG+/5W2MXj9eHgWDipHcQvBBGLvGnmFCWNDGJW1xEFEUc2Kj2OhgeKbCb1EiQcPnyZWrWrPlS4yCVSpk1dyNdP+zDB+2tdGyl4tETNx6vmCfx+QIhwVJGDjTiBbxuCUV85QrdD0vSIrl6M5aJ43XMGPmIAEtx3KFP6NQ2b4wskwGiwDsNCy44ADRroubX3wtnhr/TSINaJSDTOiAbAgnlyu9XX2oMXqBtuy58vnAizZoUfB6GAClqtYSgQAkHvzHQ+L1TGNVqpKICr8zOey3kzJyYa7RTqZyCJ7HunORnmZJyHj115xhcCoK/WHT5ujOfp8Sf0eRNNVMCEkkJi6N3NyXlyyv57ZLAqImpNKijyvEwKAh6nQSfr3AJq4KgUEClckpiyqfw8Kyeh9wkMkBPu54Wpn+W65chiiJL1mRx/7GL1QsCyc72cuSXOK4qjqF0BRIpFkd2/XXefOcKkcVchAXLuX8XUtN8hGdVQypIMZCb08gWM7GQjTzIRJe2Sl6vrOTkOTsDehiJS/SgDXRxPv1n9KKBopRBghRr0ANKVjMxd0oA7fqYOXnOzuGfrQzt609g37rnYtK8dCqXUyCXC68sDVMY/rHkp8FgICkp6W8/Exsbm8ec5r8oHG63m1/P/kD3dipM2X5x7bAChu7EWTs1qylJTPZy6pyd4f2N3LjjwmLxkm32MfPzTJo11hbIdjEGSHIYHxKJwPut9DicIp/NSmXstDS/Q5lKgiBQYDXnxd+FhchYtDqL8BAp9Vo+IyhQyoIpIfx22cGXe/ytU6FhRf+RG/YFHj9+zO+/X0Aul9Oo0VsEBQXRvEUXtu89Rq1qUKq4gsNfRfHtYSuT5qUjCHD/sYJVa78jOvp/ZqDeu3ePetVd/FlE+s+oV1PFRxNTWDorNId99NnIIHqNSGbb8rwOj+cvOVi3Q82OXcv+V9d89+5dNm9cRHJyOh5PdIGthwDP4t15mGt/Ra1qKhKTvVRt8pToCBlJKR6sdgg2KtnxjQWVyu902rShf6MqiiLNu2eilLtYMsvf8tq8azxWu5izsfgrggKlqFV+s5kXBkx/xopNWYRFvLrRz7o1s/lpTxRbd2fToW8iA3oYMFt83LrrpOJf9OhEUWTCzDRmTghk70ELAgI9O+lRKiV4PCJfHzTz5ddmQoKl1Gz2jLBgP8u1sNY4iURAKoVmjTV8f9TKmq3ZjBpk4Fm8hw/HpzBnYggLp4aSlu7lwwnJRIXL8XpFklK8dB2cSIPaaiaMCMwJNMKCBfp3vMnwoV3YsGk/8kLFuv7dSElJYeTwzrR6R8mhn7K5fMPJ+sXhedopL/xhZ87SDLq009N7RBKiCE3e1NCljY46NVTcuOOkcnklWSYvE2b6ZT72H7ESl+jF54M/rjlo21zH7u+yiUvwFNgqLpEIlC8tZ9fayJw20HO/22nRLYELR4rkuc+zzV4+mphKdKSMEZ+l0rG1DrlM4OBPFk6dc9Kt1/D/qO1dFEX27FzND9vzG5colRJWzgtj8NhkTuyLIThIyqzP04lL9BAcKGH+lGD2fGfhwmUHnQYmUqmckh2rIxg5MZW0TA96nZR7D3O1kCfMTGPjkvA8Y6FWSxgzJJAp89P58YSN5s/ZjdERMmRSuPfQzdGTNoIDJdhcRWjRsgvr1i5BECQ0bNT8bztDXhZWq5WlSyZRuZyCw8esOZqvpmwvVpuv0Fa2vt0CaNsrgWOnbQztayyw9Xf9dhPN39KwbGMW+763cPqCHZlMoHoVJTfuFm7AkZjsQSaFTgMSeKeRluZvaTl3sWANaFEUOX/JwafPk+L3H7lISpW9cmHMbHUweUEax7+JyTfHNm2o4f5jF3sPmvng/YCcOe+vyDZ7eRLnQacVOH7GRpMGGj6ZlU5EqJQju6Jz7nOXS+TD8cmMmZaG1yOSaRIZPSUVmVSgZDE5k0YHUbGckkdP3XQekMip8zbkcgkul1+DduPSCDoPTCQyXJbHgTYhyUPXwYnUrq7i+FnJf/Xg/wbBwcH8fNLG9lURfLnXTL9RyXRqrcNokOZh+v0VxYrIeftNDSPHmomKlHNyfxjZZh8HfrRy576b+rXVTBwdxJT56ZgtPlq/q81h6UokAq+/pqRLGx0Hj1pJTvUweqyPru20+Hyw85tYlq27heDQ4FNamDHUiCAINHlTw+FjVvqMSKZ4ETntW2rJtvj47gcrCrlfK1chh9LF5Vy+7sBqezW793btO9K08VTaNtfmi0FWb8kiOFBKlQrKPO/NmxTC+/0S6TIokdmfBlO6hAKzxcf6L7NYscmEUiHSvGs8ick+aldXUDRaxrYVuYYhS9dlUqqYnP1bo5BIBFxu8rQT/hVpZhttRzxm6IAAQkNkWG0+2vdJoFplZR7NeI9H9LeNdpvxymvCju0biAwHjxe27DbT4m0tRoOETq31ZGR5KRojZ9/mvAZEp87b6dUpgOJF5Zw6Z2fOFxksnx1GudJ+vc4tuzNZPicsT+IT/LqUG5eEM3pKKvftN9Ck1cUlsbLrOysatcCPu2PoNiSRLoOSmDQ6iM5t9CgUAo+fuZn5eTqvV1ZSrbKStHQvUxemEaCV0blXFhaTlOR0FcGhXiZMNjBveQbGwIJbIwvDof2HSEqEalVkIIBUAn0+SmLpzNAc6ZFss5ePp6YRaJQQGS7HZvPx7fcWTGYvunAzsfKfyUqXoRAUhOtg5MRUalRV0rKpX/d6z37/ZyNFD7JCZBoy7VYmzk2nSnklsYlu+nf3s+A37DCRmOwlOFCCUgHXb7to2zuR1HQPbZtp+eSj/Ey/m7c96NTyf7xr4v8KfjnxIxmpCsqXkXHwqzA+mpjKyV9tNKqv4Y0GAlf3x+W0ar+AV/TylLtUoCaOlFA+Gn+dXZvyt6DPXZZJz075E1KBRikOh0hMlLRQiQnwG10qQ7x07yRl7RoB4S9U4RAhghD8yf0rwikePjHjMikpSSmSiC1Qj/3vUKpUKZYu30Pb5u+xfLGdbIeN+XMLT9K3bKpl4tx0tFo5VjzIKaSwq3Ch0Qi8UUuFVReHOziWr7cH5uyR0tK9DBmfTGiwlIZvKElN91JY30ZyqqfQPAL4YwwQEH25Y/VX9/n/CV6vF61WUmBs9wJKhZ8o0bWdnjp1BdYvNiCRgCFAm+/vEpI8eUxFBUFgSG8DLbvH07mNjuAgCUvWZxKol2D5G4nf9EwvKqONCz/G5Ixdq3dgwkd+reS9B8y0fLtg1v/hn21Ur9GowPcKQ5YJrDYfAVopFnkqSo0NfUkLMyflfR4EQWDMh4G07ZVA7eZPeXRXTpSvHBGuaER8JEofkymNp0qklKw0GVcueTG4IylCcR5zm2QxjnBiAIFUErBgIjDEw7jxSurWNjBvWQbvNtbQ7oM0HIkhFMl4gzKoMZPFU8UNSpZ3snmhgeqvhZCQ5EGjkRAZJmPs0NwCYZ3qKr5aHcHISan4fP74//+p5Odrr73GqVOnePbsGUWLFs33/u3bt7lx4wYtW7b8pw75fxoPHjygSnkpF/6w4/HChh0mFkzJz6zd8Y2ZDi21fHvYQkiQjHnLMunwno6iMXKOnbJTNFpGz+FJ/LAzP3Pz5Dk7E0bkrUJ3aatn1pIMGtdX88c1J2VLKTh/yf63QV5Csocgo0D7lgbatdAy4rNUeg9PQvecHVC+tILYZDNOp/N/7eaalZXFpM8GE6COo0UTB3a7wKQJnxNdtB6ffDafNanF+PHEE5q9pUSplNCtvZ5u7fXs3OcERXWKFSv2UscJCAjg7sPCH4/kVA81qqrytF3Wq6lm/DDo0DeR0BAtJUvouXlHxBhcmU1bF/1HTvcvcPDA16xfOwWNyklkOOze79/U/hV37rtwOH2kZRTeHmyx+ggJluL1iZQoKkOvl7BmQVgOs/jFgnb6vI12LfQsWAV2VySZmfd59NRNt/Z6OrfR0bJ7/N+ec6BRyqCPU9i4NDxHl08URXbvtxCX4MHsPP9KY2AymdCpsjAa5IwcFEjX9np2fmsmJkpG7xHJjBtmpH1LPXK5wIPHLsZOT+OdhmruP3Zjtvj4/mcra7ZlAaCQCwToJaSkeYgMlxIVIaddcx3f/WD5+w1NuhezxcuahWHUaZnJnoMm7HYTR/fEEB0pw+MR6TEsifmTQ6haKfdeH9Lbrx+zYEUmE0YEYbH6cLpEGtVXcfVWBkeOHKJ16/avNB7/FkyfOpzVc11kZKm5/9jOtZsuOg1IxGiQUCRKxuOnbgRBQKGAHd9k07ShhnsP3Wzbk82SNZkM6BHAmQt2Tp+307Shhq8PWqhbQ83CqblatD6fyLxlmVQqr2TddhOzPy24SGdz5HUwrldLzdihRmo3f0bfrgbKllJw4ZKdw8dsvNdUy+NYN/FJHjbvNFG+jIL3W+n59KNA+o/7li5dPnjlscjIyCA0yIxSWXDQXa60grRM33PzCRWDe/uZmLu/s9BlYCJDehuYMT6YSuUUXLnpYsLMNIpEy3insYbfLzu4eddFZpYXh1NEqRAKTAIDDO9vYNTk1Jzk5+kLdj6fEUqNqipcLpEug20IAhzYM5i2zdyIIuzauofUrCLMW7ABna7wwPx/wqaNq4kO9zFvSihDJ6RS+3UV4aEyUtK8f+twr9NKMJm9DOtrZNgnKSyZEYpK5Z+XfD6RDTtMPItzM3Z6Khq1hFIl5Azvb8TlFtlzwMzFnQ5u3nFSqXz+NWzV5izSM7xUraxkxdwwnsW5GTI+hW825nc+3ro7mwZ1VCiVAid/9TPM5PKXW5dewOfzYdD6iAhVFFhcAujZMYBew5P44P0Art92YrGKpKZ58uiQ/viLjbbNtXRtp2fEZyks35CFUikwf3Le+1+hENiwJJw6zWNxOL1Ehss5+GX+ImLJYnK6dtBRNFqeY2zSuH0sapXA9lURfDo7jSyTP0Edm+DG5YKYKBkPHrsY/OG0/5UO7v91FCtWDJVKwoYd2Vy96eT8YX/BZduebK7echUoaQBw7ZYTux307gjatTIjkQgYDVJ6dc4bPwzrZ6RZl3g6DUjE5RYxGvzteh6PX7ts+UYTJ78rkre1cmAAbVqo6TcqmSUzQ9mwI5t5yzJIeConSlESiVnN7aREbtwwMfVTPbvWRCCRQnySh2ETUgkOlDHskxSk0lfrfJDL5Yg+LcM/TaFSOSXvNNZgtvj45pAFs8WLXifQ4u28mqCCIPDt5iiOn7ExYHQyyWleRB+0bqbhztniWKw+pi1MJ/axj+RUD7M+CWbEZ6k8iXXjcPgNP3evi8zZINeqpuTUOTuN6udnGT184sJi89HmPVXO86bVSPhyZQSjJqficok0qK0mK9vHmQt2v+mT69XYPQA/Hz2E2eTlwLYoYqJknDhr52msmx3fZrNjVX4JjQt/2ClTUkG/7v6xadJAQ2Kyh+5DEvluaxSGACnnLzmYOrbgttuiMXJSUn141JnYRRsly7vZti6G9/sn8l73WL6YHc6iVZmYLT4atYvF6RIpXVzOlZtOklK8/HzahkIu4HPLeXQhjBBzBQIEOVGAOTaLvgN/Y+liI5/O+RZRXPjS88HtG3eQOHSc/DWTFXPD+O2ygx9/sdFjWBJmiw+zRUSpFJDL/DqEx05bWbQqi16dA/hui78DKjPLy7ylZvZ962HmhGDaNNdy5oKD46ftyOUwrJ+Buq+7WDDuEdHe/IV7j+ghICqbn/dGc/22i5mfp7Num4lls0PZ+FU2G5eEYzTkto5u/8bM8vVZjB+ef6xv3HGSEqdCqbYQWhDr5b/g5o1fUchFJozWIZEIzJsUQrchiVy96WTWZD19k+7w5GoyxuzSyFGQSSrxPKYEFVAJalSimkeni9GwxWM+G6ehSgUlj595mLcsgzo1VHzwfgBut8jWXRY2bnHgtEtQaXykmT3MmRTI6s0m3qyjzsccXbouC5fbR8O3vej1cqKL+PA98+WYn/0VSr2TmVP0rNpsxvUkiYzsFCpXrlzgZ/8O3+z5ltCs0oR4I5HyDJv9aaGfdThE5DLo30fJpxceoTLnP54oiriDY2naMJAnsW5cgoPLx2Ny2O5er3+vs2BKCK9VVHL/kYsZi9NpWK/gfe6KdRbatyp8D7zrOwsDeuixmmS4RRc2wUL1Wq+/0hgsXzYLQ4CPhCSPX7KtgGtKSvFy6aqTLbvMOJ0+tu3NZvTg/Gz8LJOXxBRvnsLiH9ccfLE+ixqvKfnlnJ2nsR4EUcBq8/LgiYchvQwFzlnLN5iY9VlgPmKNViNhw+fhdBqQyMMnrnxt81kmLys3mzn846vtDRXKKGYsziAhWaSsux7x+mOMHmIs9PPD+xvoNySbyo5GKAV1jqxHtLc0md4Msi6XIkyMIQSBLNK4z3WKUhoQuC/7g8AQD0qlSLFwKZPGBPJOIy2/XXZw+76LkjFqLLdLECOWzfleIyEYXA2Jj72Aze5PcJ84bSMj08dHA/KfpyAITBkTzOGfbSQlJb2SPFRh+MeSnx06dOD8+fNMmTKFNm3a5LBAL1++zN27d/n+++/R6/W0adPmnzrk/2mkpqbi84ncfegmOkLK/Udujp225dGxEUWRW3edCPhbr8uUlOfZtLR+V8ed+y7a900gKdlDxJ+C1u9/tlCiqCzfxkkmEzDoJURHyJjzWQhSqcCns9P49XcHb9TOP3E9iXXj9YrsWR/Nr7/bGTA6lUXTQ3ivqRZBEPD5RPYfsTBlfibnz5+nUaNXq2D8GT6fj1EjujNzXBa1qil4wcrs1Rm27jnL3NnjWbh4E9OnjmTDzpu0fMuF1wsHf5YTU6weU6cveOlj1alTh5XLpEwYJuZz5wRYuclE9w75A/Y3aqupVzuMouU+oWTJkvQZ8r9nvGZkZLBk8adMHq2na/tQ7HaRjgMSCQ2W8k4j//1w7qKDZeszuXzd70x/4EcLcyeFFMgO3f51NhJBpFolJTfuuDm1PybP50KCpexZH0mdFrHceVYbpVbF6+XP89NJH50HJhIcKEGnlSAIwt+2jTx84mL+lGDa90lAq5FQvIiMm/dcNKit5suVEbTpW7g+VEFwOp05CXXw6yKNer5omS0+vtybzWtvPSU4OASlKohq5UzcfeimXi01k8cE5Ul0TVuYgYDI0VNWklK8rH6ui5iU4uHkOXs+LUGAy9cdRITL6DMyhUPbozAaDcyet4PP57Yh+rmW1YEfrbR8W5Mn8fkCY4cG0rJ7PMP6efl0djopaR5S0jz07iynz5gv/5v8LACJiYmoZPFYbT4+m51Gm+Y6Jo8OIdPk5Yt1mWRkevllXww6nZSMTD/DViIRWDg1hLO/OVj3pYk1W0z4RChXUk7797QUiZblMQuD57pFo4J4v18CNwth+J27aKdqxfy/6wfvB7Bsg4kSRWX8cNzCl3vMFI2RUqWigomjg/B6Rb4+ZOGrb/wFi0CjDIfDWsARXg5OpwMoOFmQbfbi9YqsXxyex7V4YA8jn81J4/DPNuISvHwy28HbDTTsXR9B007xNKyrYsVGExIZ1GnxjFmfBFO2VOGJxLAQGRarP2iJT/Tw8LGX2/fdHPlF4OhpKR63iqUzLNSsquLFPN20IZw+/4QJ4/qzcvXu//j6fzn+HYF6gSKRchrUUtGiWzztWuh4raKCW/cKZ2darD6CjFIG9DAQ8oOUtr0TiYqQIgAXr/olCrw+D4EGBSe/y2VTyuUCfbsaaFRPQ4tucRzdE5OjG+jxiGzamc2lqw6MBglzPvOvv0Vj5IwdGkjrngn06RpAvZoqUtK8LNuQxbVbTrRqgUM/WXmnkZqdayPoM/rV2D2CIGB3ivnYWX+GTivB4/XPd7OWZPDJc5bBwe25pk1Wm4ghQIJWI2HT0gjGTU8t0KH7xTGH9jWwaospj573X9Hj/QA+mpjr6tyonpovvzYzsIeBTUsjMGV7iU/0EBIsJdAgpWHbWBJSfGzs2PmVxuDfBofDrzV87qKDTUvDc+7Pjq10tO2dQLd2unzawg6Hj137zJSK0aLy6YiKKtwwICRISomifrMV8Eu5DPsklWyzlzO/2WneRFug5m3RGDkN6qhJz/TxxawwtuzMZun0AMKzXwOgiLcMNrOFaTNPc/aCg0G9DDSqp+anPdE0bheHQgEt33t1aQy5PIAOLQTq1VZy7pIdtUrCynmhhARJqf9eLC63iCiK/HbZyR/XHKjVElo11dKkgQalQmDb3mzWLMg1RglSSFk2J4yEhBRuP/Iwc0kG8yeH5LA0W3SLz9Nt8NEAI92GJBERJsvDME1I8tDno2TGDQuky6Ak1i8Oo2E9v+FecKCU5m9p2LbXTFiIhLo1lfTqrKdj/0RSkp+98hhYrBZ6dgrImeubNNDQpIGGRasyGfRxMp+ODKJEUTkOh48d35jZc8DMrrV5N46R4TKG9DayYmMWE0cHP2/nLDzpaFCruBnvJVH+C+eWhVKsiJyPBhhYs9XEzn1m3nvHbwYaHSnjWbyH4f2MtO2dwPaVEeh1Ei5ecdCnu0C05bU82pl6wUgZS0M+/+I0EsHHo0ePKFWq1EuNQ0R0BF7BRZUKCmx2kXHDgujSVs/EuWmoVALfbArPuXcTkvydOm/UUuWZxwKNUuZPM4IkjcxsL6npXp7GuYmKlFK/pppypRWUKaFg/pJHZMQGEERuW75HdBMfco5V8/1a2K9VVLJnfSSDxqaQkOwlKdXD2x3jKBYtR6/3GzNVqaAAQWTusgxG9DcSoJfi84n8eMLKRxPT8Lj1aAxObt747aXG4N8Gm82DSiNS9blutk4rYd/mKPYfsTBiYioSpY/oqkmkJqVSIkbBH6ftVPU0QoqUZMMVREM6cjkkJ0gY8Uk6Oj2Eh0oxZfsY1NOAyyXSolMaGdeKEewoQYAgwyt68Ag3mDQnlogIgVYfJCAI0K2DnlLF5ez6zoxKIfB6FRlhoVImjg5CJpjY9fkzwjzF811DlpDKu+/I6N3VQK8uAYyflkLsLjsSSeEMycJw+8YdtJ4ArJhx4mTzdhv9uhe89/zq22xaN9PxbmMNs0skkn0jnABfLrlKFEVS9Dfp+L4MrUbCkhVWtOml6TM0ga82BCOTCRw5YePtN9U5nRxlSioQBIEVG7MY1i83CSiKIjMXZpP5IIzlG+N5v7U2T2wKsHKDmdRkgc+XOjHaK3KVXzEE61nx0dyXvn6Hw8Gl33+i+VtqPpmVxtbl4fnmsT0HzFSuoGDRtFC8XpHMLC99RyVTsawiR5LH4fCxc5+Zpeuy6NExIMcv4lmcm09np/HtpkiGfZpKl7Z62rXQ5hxj0coMxk5LY9G0vHra3/9o48cTNr6YXXARo2wpBVIp9BqeTO9PJ5sEAAEAAElEQVQuAXRuo0OpEDh01MqsJRlYrT5Uqpc3fwOIiS7Bt1/dQKazE4gTbNo8vhR/RpbJy9cHrARYSvgTn3/CHS5ThTqo0OTM1YGEYhCDuMwZtEEOxvfXMGyAHkOAlPuP/C3qMz9PJypcjjFAwtffuoj2lcmnkywIAiGZrzF7wTnWL5cxfYabomUVKAoR4w0JlqLXCni9hRO7XgX/WPIzLCyMiRMnsnTpUnbvzt3YzJs3D/CbHY0ZM4bAwII1ev6LvChevDjXbjnp2y2AG3dcLJ0ZyrSF6azanEWTBhpsdh/HTtsJCpTy6KkLvV7Kstn53S/Ll1Ew4AMDk+alsWx2GGkZ/g3Y71cc/LgrP3PD4xFxusQ8hgQjBxr54MMkNiwJz8OsSU3z0LF/IlIpvP2+3wlzyawQWjTJ3TxJJALtW/oDgm8P7fpfJT/PnDnNGzUzqVUtfwKid2cl+/ufx263M2/BOlJSUrhw4QJSqZR5i+sRGBiIKIr8/vvvHDywFavFRMXKdejYsScGQ/5xk8lkdOo6lCETvmDlHFWeB/LQUSff/eil+/v5F6g79138djWAYWNb/2MslkULZ9G2uZJuz93lNRqBPesjmb00gwUrM0hN81GjqpJ5k0MpXkROfKKH4Z8m0+ejJLYsi8iT2Pz9ip2Vm7KQSiE2wc3wfoEFJkglEoFxQwOZv/ouGoUVa4idE9/G5EygaeleOg1MYMSnKexeH5lfGH5lJq9VVHL0Fzs+H3zyUSDBgVKKRstRKPwLicFYsLZmYQgJCeHxMwp0q9XrJLRvqePoSRud20iZsyyWGl3UnD5vp/dfGC4v3OtrN4ulZVMtDic52k6jBwfSZVAiBr0kD5Pm9j0XH09No3VzLWcv2Fm2Pouo6HqsXLmIyn8y49x/xMKiqYVX6ps11vjZNa31DO5lYMwUv1O801m4Fs6/GY8ePaJcKTefzMrgu61ROcyJhCQPtaqpOXHWRtveicyfHMKSdZnMm+SvQvf+KIkq5ZXsXBNJcJCU+EQPMz9PZ8UmE/MnF65N3b2Dno+npubTFb1yw8nkeel8tSa/DplKJSEsRMrEuel0bK1jxdwwrt12suMbM69XVlGhrIL+3Q00fVPD4HEpfDErhPD/QPIB/EL4Dx57cTh8OazFP2Px6iwmjwnKF1wCzP40mGZd4pk6NhiZDNZuMzFxbgaDexm5dc+JTCbw6cggHj5xMX1xBiX/hkWZkelFrRI4dd7OlIUyho9egc3lokKNEEpUcnD66EfUrJr/OXizroqvvovl7t27/3ELfEpqFuVLSjl2xsaREzZ+PRTD+T+cXL/lwuUSufvAVaAcx8pNWfR+rnvXroWOts21xCd6cLmhaLSMweOSOX3ezoj+hgLZlCWLyalfS81b7eMoUVxOSKCUxBS/W/XTODcliivyaMQ1aaChTnUVu74zs2KjifuPnTyN8/BGLTU1qylJSvFy5oKdPQfMREa9GtNDEAQio0px9eblPK8/eOzizG8O5DKoUEaBTArvdIrHbPGSkanE4xEZNTkVUYTQYClXbzopXUKe077nduN30C0E0ZEyKpZV/K2eqVQCyam5AapPhOUbs6hXU0Xl8koMAVIMAVI8HpEPJ6QwapCRuSv+mYD2/zKMRiP3H3uIipDmkQ7QaCSMGhzIez0SWDUvV+/27gMX46anotcJXLtnQVrsIeu2e3m3ibpALfPTF2y8XiX3e2Oi5OxcE0HzrvGcv+igY+vCE97vNNJw+ry/aNi7q57lq1LwmrxInxsbaAQdxdxVKBL+gJ9O2NjxjZm1C8OoWU3J+UsOoqJeTe8WoM/AgaxaN4P+PfQ5xmEAJ3+1ERzoNwFatCqTKhWUNK7vZ1kOGZ9M+dIK4pPcjBwYVGCMNmW8gS6DbOxeF5nTsQJ+9vMLrTeA0BAZW5dHMGFmGi63SFS4lPgkD9dvu5BJYf6yDD54X8u6L00M+zSFkkXlPH7sIztThlEWxIJZINFZiCnqpWVTLd/t+4phwz95pbgxOFBH5zYSRFHkux+sfLk3G4/XH8cXi5HRsnscRaPlPIv3UKqYnJVzwwjQ5183Oryno+a7z5g4OhizxYvZ4kOvy/s5l0vkwh92bt1zUcn7JmkRZ3G5fRw7bUOvlZCa7uVZnJvHz9ws35CFxwthwRI+7B1A13Z6VmzK4tOPgli41EpgZq18m2EApaAiI8UAOisJCQkvnfzs1qMrPxxaz5WbbtxuEy3e1hJolJKS5uP7HXkNXKMiZHyzKZKWH8TnGGf+GZ+ODKTJ+3F8f9RGuxZaDHopn6/JxGT2sWpeGD0/ULBg0WWeuvVoCcApNVO0nI21M/Q0eiM3eSAIArM/DabJ+3Gc+CaG0BAZ6Rl+aZYAvYTeI5LQqAXO/ubgyPEEgowSXG54s46aswdj+HR2GmkZcu4/ffJSY/Bvw9OnCbg8Ph49cefMZzKZX77t/efr2fKNWZiyvXRpq2PsdAenfjlJTIzAqs+DaFDb3+4el+Bm2kIv1SoruXbTzZFTBjr1TqdxAyVZV0oT5i6ec69aZGnEVE5l69rInL1wRqaXkZ+l88VKK62aqdEGiNy+72TkQCMAoz7U8/2P90m7KRDs9ptoWUQTaUIispgnLHyuMS8IAvOnBnLwaDbHjh2lZctWrzQexkADpziLGg1BhJP8RM3arSYG9867v71yw8mG7WYO7/QzZg9/HULfD69z6YIUjS0ShdqLy5BAty5yJo4NYPseC+dOKIlxV+DpSS3V6t+laRM51x9Y2bTEL0/h9Yr0HJTB9QsGzh/1smZzLM0a6/B5JBw/6cKdFkSqxUKk6TWatrpHsxYC7VpqyTJ5Wbstm4cPRDKTlJQXa6IXjOhFI5bgJGJiCvYaKQh37tyhXnWRE2cdvPWGmq6Dk5jycRCVyilJTfOwYlMWB360IpVCuz4JNK6npneXAHavjWTaonQWr87EJ/p/z75dA1g0LYQrN5w07RTHuKGB7DloZuYnIVy+4aJiWQXtW+YtEo8dFsSqTVlUbvSUTq316HUSvjloIftpCNElNX87r0dFyPhmYyRfH7LQe0Qyj2NddGsXQES4FKcLkpKSXkkD+daV21Q2v0lyViwPZJcw6CwcPyPyZt3c+cnp9PHhmCwunBNITVZQ3heTZ07OFjPRoEMl5CcCSQQpMWJJqjW+y2djjDmvlympYPe6SIZOSOHBYxfxSR5ES35ZiRdQCRpu3vQxYnwm+rQqOKKv/e11OV1QsWLFlx6Hv8M/lvwEKFOmDMuWLePSpUvcv38fi8WCWq2mTJky1KpVC5nsHz3c/2kULVoUuVzORwMC2XvQzJETNlYvCCct3cvFqw4UCoER/Y0cOWFl5MRUPhtVeGDas5Oeei2zqN70GYYACRFhUuZ8Flzg5nn3fjNvNch7s0eEydi0NJzxM9Nwu0VKFZPzJM6N2SyycUk4wYESBo1NweUWaV6AoQFAm2Zavth4/X81Jj//tJvxAwufQDq0cHLixM+8/35nwsLCaN26dc57TqeT0SN7UaboM8b0EQgOlHDmt3t8OGg7g4fOonHjdwC/ruamDQtISX7oN9QQQ3m7SyY1qggE6OD3qyKlytRnx86PGTuhP3WrZfH+e/5Wmn0/wOnfA1j0+dZ/tH3v+tVfmLnZmOc1nVbC3Ikh7Pgmmxt3nMydmJvQiY6UsW9LNIM+TuKNVrG821hDcKCUc5ccqFUCPh+0flfLibO2nBZOn0/k+Bk7t+46MRiktG2mpXwZBWnJsRiNMk58WzQfO/TY1zFUfesp7XonMmKAkUrlFDx+5mb1FhMli8lZNjuUVj0SOLo3Jl+AOX+ll+49PnqlcZBIJDRu0p71O/YyuGd+fc8Zi9N5v5WOU+ezkUvtHPzJy+jBBbdvCYLAh30MHPjRwogBuYn+4CApX62JYMr8dOKT0okKl3Hjjov0TC8N66o4/7uD6eOCadc3mTIl/6BBbQeHf7by+xUbchkkpXqQSQXsDglqlS/fcbUaCf26G+j/vO3M49Py43ErJUu9nKPhvw0Gg4GzF2yMHhKYk/jc/nU2u/ebGTUokKF9DcQneViz1cTdBy6qVlKyZG0Wzd/S0rNTbtI7OlLGmoXhvNMplrCQwpM74aEy6tRQMWleGplZPiLDpSQm+9vAf9wdXaDp3LM4t99BvryCTq31OcYFSSkeeg5LYuvyCKIiZBQrIqf26ypGTbYy5pMR/9F4CILA6zUbM2HWKZbODM0zzzgcPvYdtnDxp/yyMy/+tkEdNRevOqhXU82Q3kb6jkyiaIyUQz+56N5BnxPQjR4cSPWmz0hK8RRYMV66LosHT/XsP/EOo8e25vTJgyQlxSGTG7hw/iTrFxfuWtyplYeTJ77/j5OfQYHB3H8cx5K1mQToJahUUhrX19C4voZ2LbT0+SiZeZNDqPU8ee3xiGzdnc267SbunMltLxcEgZgo+Z/+DyqVwDuNCj/391vpCDJKnicOXVQur6BLWz1zvsjAqJfmY8JrNRL6dzdw9jc7oybbCQ2WkpruRaOW8MkIA8JH0HFAEm++XeeVx2Hk6BkMH9KKqzcdFIuRM/STFDRqCc2baHA6/XrHJrOPL1eEU6q4guUbsqhQzl8QyDL5NcHDQ6V0HpiYkzAuV1rOH9edBbqWAvxxzcm7jTVs22Omd5f8RUOA3fsthIf453uPx89kavm2hjlfZCCVCNStoSItw8vZ3+wM6GGgU2sdM5ck/q3cyH/hN/jweqQoCtCkfq+plqdxbgaNTUanlSCKfmkXs1Vk2ezQHMbixSsOhoxLZurY4DydPF6vyMKVWaxblNfIQqOR0LSRvzXaYs2/nr2Axeo3TQP/c/VGPQUXH5jRY8z5TJAnmhMn7/DbL6Gs3pLFmq0m3qyr4eSvdq5cPkmv3gNeaTw6d+7EhlWradkphfXLg3KSEfOfu9a/0zmeQ9uj87Qtdm2nZ9mGTPYfseRJmP4ZT575NdP/GrO0aKLhm+8tediC0ZEytq+KICnFQ+P2sRQvIuf0/hhCgqVMXZCBIUDCqMEBjJ+eys3rIvLMIpR1VclpgfUle7n2+DI1qlipX8PFihVLGDFizEuPQXBIGF7vY0ZNTiU4UMqmpeEkp3o5dNTCrXsuJBKB/t0DWLo+C4VCYPGaTB48dtPqHS0jBuTqHr+QlezaP4X7jzwsWpXB9PH+4pUoiqze4jdAq1dTTb/eSn766VeccTDr8wyKxcg5+7udHasi+GxOOu1b6njvHS1ut8iW3dlUbxrLj7ujmDzPxvRF6Tx55sUoFL5fEU0GtGGJr9QxpdfrqVhRy++XM4lN9LD3gBmz1UevzvoCi/symUDPjgHsPWjJMYJ6gaQULx6vyGsVFYQGS9DrpKhUAqnpPt5oHYvZ7CVMLEsM5ckmk+C6KfzwdcEmiWEhMopEynOkD4KDpDkagmsXhdOyezwVy8pYNT+/xumGJeHUfy8WUXx1FuC/AU8eJvFGfTlzvsikaaP8CRqvV+S7wxaqVFDQrnci+7ZE0v5xIj9/E5NnjY6JkrP+8zA6D0wiJlxOOEXxXC/Oiut/UMtbDJ6boGWRhinqIpe/ic5jdBYUKGXbqlCatE7jx290hJZPJSRYyImblEoJP+0LYcGyp+zYfRs3LurWUtK6ooJHzyT0/iiZ+ZNCqFBWgUQi8GY9Nb9dOPdKyU+v18uFcxcoTWUCBP9+xpcZxar5l9n5dRIDevsNV7/6xsylq05eqyinXZ9EKpdXUKKonKAwH2Wq2bl69TZyqQyDTMLq9V6WLneCT0IJbxUQwOgsiiG2COe3ZpAQdhal0v9sfTLNxL0TxYlylATAkW3j64d3MJOFV/DiJQk9ITiwg9xJgzpGrt5wolYLbFkWjlIh0PT9BLjt7ybSCDoysrwkJCS8dGFMIpGQnuWhRFEZE0YE0bRTHCs2ZvEs3sOjp24CDRImjgqibXMdggCHfrLQaUAii6aF0LShhv1HzFStpObIzlw/jXcaaRnez8h7HyQQl+Bm0xIFrXsm0PpdHRevOKhRNa/2/tB+Rh4+dbF+u4k6NVSUKang+6tWfIkUSlhITvWg1UhQKiU0rKtm7Ta/geVns9PRaQRcbh9W66t1ivnc/lgqgqJkh11h0Yxglq0zkZnlzTHG7NAznbQLFYhxR2MVr+Aj7/puwUQghRNFAgnFlFmwC/3EUUFMmJmGWinj/EMvxQoJ60RRRKOBW7d9FCOchGRlPmmmF7hxx0lWFv/vMT9fQCqVUrt2bWrXrv1Pf/W/Ck6nE41ahl4noWtbPa17JtD0TQ3RkbIcnTWArw9YCAstOCB+AaVCINAg5fefiiAIQk576Ccf+V0eX7Snf/eDlemLMvjhq/yTTbEicnavi2TbXhNL1mTi9QkM6B6AXOZfPIb3NzD3i8zCXeMkAlq173+1wXG5nKgLmDxeQKOGNFPBrdRzZ4+nX6dntHonN+Bt31JGy7d9tO07ibJlK3H58m+sXjaC+RMlOe2EN++mM2GWj2LlRlC5clX6DC2FRuNfaLdsO8y5c7+yad9+RFGkwZutGTjyzX98A+fziYWycbbtyebbzQUvDivmhvNejzhaN9Nhsfro1kFPeKiMzgMSaNpIi1wuMGpSKpNGB7FsQxaN62uoU0NFcqqHXiOSCdALSKQCIwcaC2WHTvk4mAdPXFy84mDvATOR4TKmjQvK2TxnmnyMnJjC3IkhhIbISE71MG+FB01gM2rVevU5YsDAUXwy4TZ3H95gaG+BotFy9h40s2JjFnqdhD+uOdm0NIyZE0Jo2imO8L9JdEWG+3UCs0xeHjx2oVZJiI6UERbiT5TZ7T6On7FhNEiYOSGE4Z+lcP22g4wsH1UrKmjf0sM3hxwsmRlKrWoqLFYfW3ebeK9HPK/XbMaoPk8pU8Kvgi2KIifP2Vn7pYmYSBkJSR7Kli2NRFmFOcvPMHfhsFcei38DKlWqRFyii2aN/WYwl687OHzMmmM6AWA0SFk+J4z1200sWJHB8TN2ftxdsKlZl3Z+x93KBeg2Apw4a+P+IzfjhwfRqqkWq92H1wvdBify6Km7wETg/BWZDOzhTwQdOW7LSX5GhMmYNi6YVZuzmPVcQ/TtN9VcvluEKlWq/MdjMmDAaAb0PcKjJwn07hpA0Wg5V2862f2dGa1G4O98s1RKAbc79/+9uwTw9UELdx+6Wbc4dxMolQpsWhpOsy7xfL0xMofR6PWKrN9u4vtjDgICDNy+c4PUhJ8RfZmYsn00qquhSLCXKfMttGiiYezQwHzzoVQC3ld0r/z/sfefAVJU7dY//KvOaXIecs45I0EEREBFQJQkQUCCBAFFFARFkCRBcpScsyiCJEkCSs45TY6dc3fV+6GlcZyZ+4i35/0/59xn8YmZnu6uXVW7rr32utb6I3r1HcqG1WMJMUB2bt6CrVgRJesXxfP1IiPjp+b8ruwRMFtE4qJlXLzmoX6t/C1Efr/E2fNu1CoBs7VwksdoCiiixg5/Fk60bpuF9q0MlC+jZNk6M5+Nyhtc9OXsHNIz/WxfkUCJYkrsDpH12610ejeVLcsS2LQ4jo4DNtGzZ9/nGocKFSowdvwiuvQfSFyMwKwvoqlf6xmh1aNzKBt3Wli61sLsSTH07RbKj0fsfDk7h19+c6FUCijkIFcEwkH6dA3ltTZ63h2RwRuvGPL5U5ktfg4ec3BgSxFmLDBy4Kg9X3p7arqPTbusqJQB38PPpucw9N1w1m61cmh7UZJSvNy446F2dTXjR0YilwucPudEoxZISUl5LqXHfySEMFxuM0kp3nzq7kG9wjj9m4vG9TR072Tg5bdSOb6naJ5W+Lo1NexclchLnZM5vK0IISFyzl1yMXZyNgN7h+XZDIAAeW2zi+Sa/KzZaik00XbzbisTRj+77m12CRl5azVBEBD9gWtqQM9AaETlCkpebqHj/NWbzz0UarWatZs38m6vt2jbNQ2tJhDyoNUK/HjEzkdDIgoMghreP4KNO60Fqv4ALlx107xx/uPs+WYoHfukUquqOo/dhM8n8dEXWQzqHR5MMwf4Ykwkr3RNYcFSO35bCHarjFpCjTzqGpkgp4JYh9Wrj7JuTQgjPlvzXORndq6dL2fnkhiv5KMhEQz+OBO1SqDL6yHUr6Ul1CBj0qxc9qxNDNZkoiixdK2Z4eOyWDA1QNr99LODhDgFZ895qFfFwLbvbOQaRT4bHcnGHVaMZj8HthQJzuXjR8KBIw6mzs/B55fYvjKBXkMzWDM/PmgBBDDlk2i6dQzh7ffSObqzKPOWm7j/2EkVyVGgoggCi26NW6JcuXJ/eRy0Wi1OtwaDTkCrEdi0y8KDR16+/aZwtVSlcoHAPFGU2LTLyqbdVp4k+6hUVsU3k2NRqwTGTMqmcgUVowZGEBcj58x5JzMXGUm9ZkduVRAiheP1FF7vS5JEepYPs8WfJwQVAvVBaIiMXl0KJnkFQaBbpxBWbS7c2uQ/GVq9xNhhkWzZbeWD8VlMGx8Q9BhNfhauMrHzBxthoTJMFpE32hpYssZSoEcn/B78MiicPsMyiERJiD8CFQYEQUCSJG5zCTdOBnUMyUN8/vHvx43RM3qABtGlQq325znnGo2MNztoOH3RxsbFRYMEFAQ2yXsNTWf5rEC4pFYtkJSR/FxjcfjQYWTpWuxYeCDd+P2nEjHGIkjnKvHpg+N8NFLD5x9FBoNhv/g6h1WbzPx20cXKOXG0bKanc69Mfj6ooIixOkUIKONdkpMHXMchWSkqlEEQBBSSCptJya59dvp2DWHfjz7incVJ5j5ZpCH8/q8EFVBKSu5rf8XhtKAKN7NuXjTNGuafX/esi6dd++uEZDYBQOnQ8Pjx479MflaqVInPLkODmjB7iZHMbD8atYDfJ+LzSexanZjn3L/RLoRmjXQ0apcU8KsspmLpzNh8a12tVsaKOXG0ejOJtt1SaVRXQ1iojK3fWRk/LYeZE6Pz2KGUKaFi9OBwmjTQcfWmm59/ycHiVPDJlBzmfJmXTJSkQCeOVgOvdE0hM9tH0QQFX87KpVI5JfsOulDIhef2uHT5AjktFozUrqGkQ5sQiicqeXtgGmPejyQ0RCD5egTx3sA6KZoEMkim9B/iquQo8FC4NZ0HT+B50SyLWrXkfDzSEHzGFElQYLWLzJkcQ92fc/H5vCiE/M9iMzk0b6bgzj0//lQ/IVlV6N7/Ens35xXnmcx+eg7OwJyjwGq1EhLyfB7hBeEfIz937txJ06ZNiYkpnCn+P/x1fPRhPyTJHSzQln4dS98R6TRvpKNlMy0Wq8jiNWaycnxMGBXFvJUm+nYrWImxe7+Nju2feVNERsjZvDSBGQtzGTUhmxLFlDhdIi0a62jdXMPVWx7KlMr/wLVY/Sz81kztahre6vCsrcBkEVk6MxaV0lQouSlJEg6X/N8iBuvWa8mPR67Tv0fBl+2PR9X0fq9Rvp9brVaSH5/LQ3w+hVotY+xQiTWr5nHtygl+WKfKs1ioUkHNtmUi7d5ZRKdOR/MENgmCQOPGL9C48Qt/+5j+CipVrsXl6zcLVCoIAgUW8BBo01LIZZQpocyTWGdzSDRrqOWlJjo6tXfTe1g6h7cXzfOa7p1CaNctheaNtIUmugNUrqDiwlU3U8flTyrOyPKhVQtULKeiWYdkwiOiSEgsRdfuQ2nW7MXnGIFnkMlkTJ+xjAsXLjB68lRu3TxH80ZaZn0Rg1olsO+QndGf57B8VizlSik5cdZJeJiMDTusXL/tITxURrdOIVSpoGLpWiOpGb7fA750WGwiaRk+Rg4Mp3VzPVqtjEPHHfR8MxSVSmDpzFgav5rEFzOzqVBexcoNFg5ue5aIbNDLeP/dCOrX1jBrpYLP55WlU5sMXm2RTu/h6ZQqrmDbigT0WhWzVhZj54EIRL+DJs27U7p06b81Hv/bIQgC0THxPA2/XLjKzKQxUQWmOfbvEUrrLinExcgLTXvs2TmEOq2f0Oft/Moek9nP1j1WFk6LpVmjwMLsqcfsnrWJvNgxmeH9w+neKQSNRsaTZC/TFxgpEq/ghfpazpx3kpqRl9RrXE/D5Dm5wf+brSIvNGn9t8dDkiQmTxrGzInRzF5sZP8RO1ERcuJiFFQsq+TIKSdHTzl4qUnB6sUTZ50M7hMe/H9slJxfLzpp0USXpyAHqFNDQ3ysnJETsvD7A9YSJrOfhnU1FE+E7SvljJxwh6s33IwcFJHHK1KSJOYuNTFpVi4TP8w7N6zdZqdrn7Z/eww6duzM8qVTKKpzkJ3jy6dOTYhTMOuLGG7d9dB/VDoSgaALmwOGf5rJoe1F86WOfvVNLh6PSHh4IEBm5sSC65hvN5qZMylAZPv9Eht3Wli0yszPuwIpnuu2WVm3zUKPziHIZAJHTznIyvGzcNozZZBeJ2NgrzDKlVby2bQcZk+KoWic/blUDk/RsmVrfL5FXDk7Og/x+RTdO4WyZ38aGVk+vF6Jx8leiiUp0KgF9DoZ7VrqOHPBSUSonFWbLOz9yY7TJfHy28ksnBpL5QrqoG/ixBk5fDUuGpNZpGQxBeu2WfnhkJ1uHUPQ62TsP2Lnp58drJ4Xx579NgaMymD6hBhqVVUzeY6R/UdtvNLCkIe083olxk/NoWJZBaNGdGX4yCk0afL3rXH+N8Pr9RIaEiB1xk3NYfW8uDzznEwmUKyInAUrzHw1N5cvPo7K5wEKgedUhzYGKjdORq0R8LnlzJ4aRqf2eRcU3x+0MXepiZZNdTSqq2X2EiO7f7TxRtu87X7bv7eiVglB5aXPJ/Hrbz4S/+RL7JCsPOW2FQqBiHA5B446iI+V43LmPPd45OTkMPajPkz7TKJ9q2LIZAIms5+p84ws/NbM8d1/Snr2S+w9YGfpShfZaUp6vpfDvOnh+Ujk85ddlCiqgD+VdQZ9ILCoz7B0lMpAon1Kmo+L19wM7BUW9Lh9insPvdgdEgkJCoomeLn/0E9axq9E59REKTyrqQRBINRSli077yKJz6dqyUq/S3qyi593xTB8fBbdOobk2ZBo2lDL7XseBn+cyY8bA7WKTCYwuE8g9O3KDTcliymYvcSIVi2jw2tKbt/3UKaUkp3f23mU5CU9y8+v+4vlq93bvKTj2BkHv15w8tslN+1b6fMQn09RtaKaYokKOvVNpVRxFcVL+Xly6yblxfzdLj7JizLaiNstkpSU9Je7A7RaLU5PBC/UN5OYoGDnDzZeb6Pn7gNvcDPyz7hz30NstJx3P8igRmU1ReMVDOoVxqutA9f3xBk5DO0XTtc3np3Xti0NtG6up1XnVOy/WtALoaQkBdrZ/1g/P8Xpcy5qV1Mz+ONMNi5OQBQDhczT+1avlREZUfgGfcliSgwh/2cVVxCKFS+GKNqZPzWWTTst1G79GIVMgcPp5+svovlkeGBz7VGSl8mzczhxxsmnHxTcCQZQq6oa0SfnIbdQosZLwD88lUdo0ROhCqFO7YxC/75KBRWC1kFmuowWLwm8OyKDapXVVCqv4o1X9ExfYGTxjNh8dVZ8rIKZE2OYtcTIN5NjuHDVTZUaz5cTsXX9NjIdaUQQQzUCXSR2bBjJ5DaXiDGXJT42PUh8Arz5mgGnS6Jv11AGjM4gJETOgwcS1WmESnh2z2gELZWkOlzhNGjsyKKykVROQqwC078xc+a8A39uLFc5TTzFqUFjZIIMr+QhiXu4caIQ5JRRl8cWfo2mDQq+H4sVURIWa8KfEbBLEVU+IiMLP19/hlKppGy5Whz8+QDTP9PzyfAIVm2yUKakisb1dQWS3pERcoa8G0ZSqpdfL7jznZuneJTkpWI5NXvWJAY3hXt0Dlj/9RiSzrdz44Ibh+euuHB7JA4ddzJ5bBQ1qqiRyQUuXHHRqW8qIwdGULqEkqu3XMxebMJk9gfI85ERnDnn4uCRwHMjKcWJ2eqndGkdKtXzbYD4JQ/ZpOPT5TCwV4AXqlVNw9r58axYb2blGhcJuY2DG3GRxPKEu1gkY1A5HE08VzhNEalUgbxNCg8oZq1HuC2KK3dzefXnK8ye5aNtKx1+v4TPJ1G6hJKICLiZdYEqUr08oV8eyUVW1EVuPXKjM8hJVjwk0V8O04Uq1G12jdfaq6haVcaZM35+OGLBZJQABVFR+bmGv4N/jPzcsmULW7dupWLFijRt2pRGjRoFFXL/h+fD1atXiQm9w30Ci61h/SMoW0rF/s1FOHzCweHjTpwuEVGUmDg6ip9/cRIfI+fISQcv/all3Wjys2S1mYPb8haCkRFyypZSIYp2OrbVERej5PgZJwePObl0zcNrL+vzBP34/RJv9Ell1ufRNGnw7DPatNBz6lcnA0Zn0qiuhiMnnXlCmZ7ixyNO6tZv92+Ny6uvdaJ3z4V0bJu/0Lh41U2OuQhly5bN93c3btygSf3C1TzNG2kYN+0oA3qAWp1/YtZqZbz9usj+/Xvp0CFgzH/79m3Wr5tHavID1God7V/vRZs27f9brB0GDfmUTz9vzw8b4vNNQp7C8z0AcLpEug5KZXDvCDq1N3D1ppsSRRXB3a29B2zMnBCdbzwFQcBgkNGskY67D70Fhl1BwONUpy2YaFqw0sTIgREcPO5gz9pERk+OZdGS7X/xqAuHIAjUqVMHv9/H0pmxvPjCs+utTg0NDx576Tcyg63LE2jWIYlVmy0M6h3G2JcjyMjys2iVmXOXnchlAtPHR/NWh5DguNodIgM/zMTpktBrBVIz/NSpoQl+bruWejbvthIbIzJ9QnSBYVj1amrJzTxB8ZJ12f5jPLv2q2nX2kOvN9VcvW1g+rLimCxKmtXLZed3v9F66Oh/e0z+N6NV6058d2ADndrrSUv3UbaAjRkInJ+qFVVcvVX4TaFWC6hVAi92TGbelBga1gmc26MnHYyamI3dKbJ0nRmrXaLtS7o86tLv1yfSqksyew4EWlAiwmQM6BkWvDd2/mDDbMk7zwiCkEdBt+U7NaM/+fuhf6dP/0LFUmm80TaKl5vr2LzHyq8XXHg8Pjq1DyEr18enU3I4skObT6GwZ7+NCmVUebzcfv7FiVyAsiVVSJLE/UdeXO5AQq9GIyM8TM4nwyOoXlmNxyMFd2P7j8rgcbKPXm+FsHi1lC8kRxAERg6KoGOfVHKN/uAC7+JVF2cuiEyZ9feVrzKZjC3bjtGxQyMGdFfTuksyRRIUeDyBELfh70UQERbwVBvWP4za1TQMH5/F2oVxpKT56NArlc6vGqhbU0NKmpcNO6zERstp21LHqd9cHD/jLFDVOG+FkYxsPx9PzkUuD6gc69RUY7L4kckCpMLqeXHMWmykzdsplCim5Ox5Jwe2FKxmfKmJjtlLjDgcIga9hNP593x/T5/6gZF9Ct74hICf3/6jDtZsNVOymJKeb4bStIEWo8nP2m1WHjz2ERMtp2iiAqtNou1LesqXUdJzSDqJ8QokAgTG0pmxJMYrePeDDEYNiqRZIy1XbrhZssbE0VNOwkJlxMXIGTUxi3e6hOB2S4yemIXHKyGXwSeTczhx2kmRBCVGsx+L1c+FKx4+GBjOay8bcDpFur8/BpVqLvXr59/E/E/Ho0ePKFZETlqmyK8XXLzSNYUPBoZTo7KGx8lepn6TS0S4jAuHi1H35SQa1C48JKFZIy0r1toonfwqDmysXvdrHvLz1K9O1m2zsm9jkaDH5UsvaOg5NIO5S430fDMUn1/ixyMOShdXMv+rALkvSRKDRuegzS6bp1aRJIn00CvoJVfwZ4+TvFQur6JkMSX7Djmeuyto6pTRzP3CRY0qz57/4WFypn8WzcjPRH7+xUn734ksm12kbedsbPeLEG4rQ2lUJKdn0fKV60z4TE3Pt/T4/RLL1pl/V/XY6P12aL5NtPhYBSEhckYPDifXJLLjeysHNhcJ+mw+ravuPfQw5ONM1i+Kz6M+Pf2bi77vnaBIerM8ShgtOjZu8VCsTOFpyAVDQq+X4XCKuN1SvjkLoEJZFa2b6Tjws4N2LZ/9fmCvMIZ+kolcHrBNmLPERMdXo5jzZQxWm0j7Hqn06xFGWoav0PPSv0cYJ884OXHGSf8ehc9B73QJZe5SI++/G8a08VH0GWLk6k+3SfCVCy6IXZKDB4bT+LwOZH6JrKys57JGadioDY6cZezeZ2PHykTiY+X0GJJOl9cN+c6jKErMWmjDavMxuF8I3TuFMHxcVpD4dLlEzl5w8flH+ckXhUJg3tRouna9hD67GSFZVXizz3n2bYlFq332bE3L8DFheg5rF8TT/4MM6jbPxGEJrA9iE/yMH6PncYqXa7dcQZ/eP+PXiy5kssLXLv/JqFu/BWu2bqRZIy1vdQjho/EWdBolB3ZG5LFtKVlMyfLZcbTvkRrIACjEriUp1Ud0tEC4MRbsITxQn8fiNpJBMjVpTK43g+s3/Lz2csHf595DL7h0iOpsrt6SMahXGInxCn696KJttxTkcqFAJTpAjSpq7tz3Mm+5iRLF5BQtkn8d+69w+85toognnmJkRl1EF2eiWmUlaRl+7t4TyUhPxf0nhbLLJaFSClQoq2LvukRqt3yC2lwsD/H5FIIgUEIqT0y9i+zeEMO2vTa+3WjmnS7hKJXw424TJahKpPBsk1cpqChNZR5KN1GHCrjUdzCo1f9yjg8NAxd+kCSECD/ly/91b3xJkrh4/ij7NhXh9j0Pu350sG9jEWYuNBao5JekwPPr0PHABrXdIbJ5t5U3XzXkU3/OWWpk89L4fN0wMdEKvhwbzYJvzUwbH82jJC9Gk8iu1Yns/clG72HpiBLs21CEEsWUPHziZd02Cxt2+Lh510PXDgZ2/Whn/+YiyGQCFy76sN0oiTLcRPOXTZQqrmDeSjvSU/XHX4RckPGEO8TItXm6ZeNjFYwfFcX1a7mk/ph3A66KVI9bXEApqYkmHhERHz7ucJnyUo085y1TSsGDmzAC82OYEIkhsykjxxyl6QkNR04GwrmdThGtUkUYxbjICSKkGDTo8eqzCCliZO+yMCqXV3H+sosuve5jy4oh3JdAWFI8h5Zk8QMuMklBrteyYr6GoWOMeQRo/w7+MaZm6NChnDhxgqtXr3Lz5k2+/fZb6tSpQ7NmzahVqxZyeeG7W/+HvNi5fSUDusl4nCTnxFkX4WEWuncKQS4P+JHFRisYNTGL8R9EsmKjiWu3vKxfGM/EGTnsP2Kn99uhhOhl7DtsZ+UGCxXKKvMRVLfueli92cJPW4tw+ISTR0le2r4U2C15qVMybw9IY+r4aMqVVnH6nJPBYzJpUEeTh/h8ihfqa9n6nZUXG2uYOCMHUZRo1UwXbBn46WcXs5eHs2TZh//WuGg0Gj7/cjmdB7zHO51dtG+lwOWW2LhL5OczYcydtyz42tzcXPbs2UxG+iN8fg0R/+J+8XgkPB43NasUvlioVRX2/BxozVqzeiGXflvHuBECVSuqMZltrNoylQH9VrBoyVa02uctYP81ypYti8tblIEfpjJhdCRFE5VIUsCjMzvXx5Ub7jwBCE/x8Ik38OCfFUfP99MRRYkla8ysnvfMX+jMBRfjRha8u6ZSCbz8oo5+IzN5582QfESfJEms2GDB4RBp3TwQ7iEIAg6HyKLVZnKMIj27hLB5t5XyZVRoVWmkpaU9t4S/IDx69Ijo8Mw8xOdTlC6hpE0LPRNn5hAaIufHPyzgihVRUremhlETM1HIBd5+I+8OayD1OI46rZ9Qv7aab+c+GytRlPjxsJ1ju4rRb1RG0FOwILzSQuLW3V9ITy1NbHwZjp2rg8Vh4ZcLEWjVfob1ekzjOiaa1Yvgs1njWbLs3yeF/7eiy1t96NtrHTUqe0hK9f3LRXJmjp+wkIAq82ki9x9x+pyLNi/pKVFEQZ/h6aiUAiqVgE4rY8HUGJo00JGc6uXjSdlMnJFDvZpqXmtjoM2LOoomKtFrZUz5JCpf2/z1224uXXNRpmTez0xJ82HQB77rqk029OGN/la4x1NsXL+Y998JzC86nYx3u4Xx7h8U//GxcibPyaFh+xQ+GhJGixe05JpEVm0yk50rsnLOs+vZ7hBZutZMYryA3SHSpmsKFcqoMOhlXLzqpk4NNTfvBOYWmUxAo3k25rWqqrn7wMPPvzgZ+u6/Jt4WrzbRtqWenT/YOHzSSZ93x/3t43+KsLAw2r3anY07v2X8yCjq19aQkuZj0SoTnfqmYjL7GdY/jJ5vhvFmv1TW/u67Wqq4kh83FeG7n2z8dNTOrXsemjfSsv+og0XTYhkzFNp0TWHOUiPL15t5qUnAP/PHI3aycgKt60/VE63eTObmXQ3lKtSmY59zrFsYR0S4nI+HRdKto4H+ozKRyQQS4wsvsyqVU/Ekxcul635G/c2Wb5/PE/RbLAhajcCV6y68Hjiwo0iwgI+JVjB6cASN6mpYtMqEQS9j24o4Vm60cPyMk+kTopk+38irrfVUKq9i+/dW1m+3MrBXGM0aaXG5RM5fdnH8tJO9axMoWzowLg8ee3jn/XRcboka5VSkZfipV0NDRDjs3GdnQI8wmjbQcemaixNnXDxJDqiltVoZq+ao6DFsMvXr//C3xuJ/O54ku1ErA5uaTpfIwFGZqNQyRFHk27lxtGii5/hpJ6WKy0lO9QWTyv+MpFQvLndg0aMnhKRLsQwbk8OUz0IJDZEzZ6mRJTPigs/N7w7YmL/CRKdXDcRGy/nxsJ1TZ52EhMgpX0rJ3p/sJKd62bXPxpMnEiEKK27JiQoNFoyYo68xfKiM6/eU3LzjQa8TcDglUtL8FC+qxOkUn4v4NJvN2Cx3qVGl4OP7dEQkPd5PD5Kf7w034r1Wgyh/JLnah3giUpArJDR2PSNHm1m91UhKmo+O7QxMHRfN6M+z6Ds8g8UzYoObSB5PIJm7WiUVDetosVj9hBhkvNItlRJFleQY/ZQuoWT8yEi+nJ3L0q/j8pEdjeppmDrZx6QP7hJrfxbcYMWEwRODTP58CzuXR43X4+DrRbm89nLhXsWd2hv4ZrkpD/lZNEGBzydhNIuYLCKTPo7i5FkXXy8yUqq4Eq83YHlQmBoKAhuAFpuIUing9hS+QHe5RO4/9hIRJg942zWVc/nWHR6676DRCEhIuFzgcXp5pbmGn38pvN2yMNy9dZqbNx0UTVAGbQk6tjPQZ3g687+KDbYgmy1+3hudhdkkIIoyenQK4efTTtq1ejY2dx96qV2tcKKmemU1ysgMMrwXMZjKkHxPS7vuKTSup6V4USVXbrhJSvWxcFos2/c4uXc+iqK2WkT9rvj1pLsZ8O45LDKJOUvNvPZySD5iJSvbx9nzLgT+C4XDfyiuXbuKKcvFmXMubt7xojEVo/KL2QX6VQuCwNRx0bzZNyNPaNkfMWeJiTmTo3jv/Qd4QuRsnx9Ol3fOIHOFIBPkRErxbNxynVFD8v+9zyfx8UQTuS4/vXppmfzps7DH2tU1dHndQOe+af/yeMxWkW/mevHIvYwc2/m5xsKca6EqVUmJPcGyxTqaNX5GQubk+mnbNRWDPjzP32zcaaFrx8D6JyxUTrmSGlJORhUYRAYQQjhup4zT51zsPxIg7ORyAbtd5H0pOw/x+UcUoyyP/E9443UVm3Y4sFj9BQZKiqLEozQHodjIjU7mq8mTn+uZcPDgQWpUkVGquJJhn2ayeWkCCoWAQR+wPvgjJEni/bFZxEbLWTU3nugoOVZboE7uOjCNjYsTguc41+jHoJMV+J0B6tdS88XXOezZb2PKnFy2rQisb1972cDkObmMGxFJid+fA6WKK4P2MG63yCtdU3B7ROq/nMyTR3JkLj1ycnHYcjl52s/AXqG4PQoOHPieV1/t+JfHAkGgBo25Zb3Axp3WPEFHAM2aKFhxJAONp1TwZypBTXUaYZPM3OIiXpWVGFk0JiGZ8/50iuvj8bnlpDmzCSGSKtQLcjxZpJHOYzxpcuo2y0QT6mLq+GgmTjeiyC5OjJBItJRACg/JJJnwCAunDgbG2GjyM/pTK3pPNHe5hkJSEkEMHlwYyULCT6uXZHRqH8rU+Z5/zBv+HyM/mzZtStOmTbFYLJw8eZLjx49z9uxZzp49i8FgoHHjxjRt2vS5mPz/VNy+fYWIcDleL6z/No4F35pp2y0Fgz7gZ+JySxgMMkZ8loXH48flknjz3TT69QihRLGAYqNRXQ2N6mo58V1RNu6y8krXFKpVUnHzrpfMLB92p0TViioGfpSJxxPwYftuvx2VWqBYEQVRkTK+mJXDjdseBEGgwyt6Xn6x8OLqzVdDeO/DDJrU1zJpVqCdPjxMgVIdR63arVm89GMMBkOhf/9XUalSZVatPcj3e3cwZtphlEoVrV5+iz5DWiCTBYrU9euWcfTQKvp38/PaC3Ku3/IzZW4Ok8YULfCm2fmDm5KlqpOUepOahYTuJqWIREYlcOXKFa5fWsvGRZrge4WHyRn5npxqFbOZNvVjvpg0798+zj+jTLkaFI/O5OPJ2VhtAUl5o7oaVn0Tx7BPM/lwSASPnvjQagVeb6NHqRAY8nEms7+IQakUmDY+mrcHpLHj24R8vl6F4bWXDez4wUbfbqG8+0EGsz6PIToq8AAwmf18MiWbju0MvPaynrnLTHw+MxePV8TnhQHvhDF6cDiC8MxDr1pFL48ePfpHyM9fTh3ljTYeoOAd8w6v6OnUN43V8+IKLHTMZpHPP3omn3e7RR4+8aHVCBQvqqBNCx1NGmjztEYfPObg5Rd1REcFPHYLSkR9CpNZ5PZ9F9GRdwjReLE7K3LqfAQheh+TR98lNipQ0FarpObhg38vCOx/O8LDw5nwxXJavtmRJg00HDsdSBX+M5xOkcvX3ISHyegxJJ3dqxPzKJofJXmZMD2HdQvjiY2Ws3KjmYR4BUXiFSyeESAFb97xMPSTTLp2DGHm53rcHolt31mZv8LEitlxSBKMnZxNneoa3mgbsBJZtdnMz784CdHLeJzs5+W3kmnXUs/774bx6VfZxMXIafJaCmUqtGTKV3P+rbG4euU3rLb8fjeSJPH9QTuLVpnJyPLhdAWS37+am0Ojelpu3PYw+ZNolMrAa0/96mLK3FyiImT4vAI37nj4ft2zTQJJktiy28axX5wFJnunpPloUFvzXy6OoyPlbN1jxeWWKF5Uhc6QwFtv9fi3xgACyZ63r+3ilx+KBReNpYoradJAy6wluWzaaWXbd3YOHXeRnOpj1z4bA3qGoVIFyO6n6eY2u0jDtk+YOzk2WKDGRskx6GXcuuvh1l0PCoVA3RpqlsyMy5OSrVIJlCnp5XHyOUYODKP74HQcDj92p0Rmtp/3+4Rx7IwTr1fKt7B9iqwcPz//4qRa9dZ/e0e7Tr2W7DtyiUG9Cp7XfzxsJ9fkZ+q4qAK/R+N6WuYsNZGVG2i/6t8jjH4jMyhZLEAU7z9q58ZtD5t3W5k7OYbZi42s3GjB4xGRyQR++aFYcGGQnePnvdGZzJsSG1TMA5y94OTdERns35zIzbteZi8xolAEFIj7DtnZs9/G/K9iqVBWRZjBRE5Ozj/W3vS/BcWKFSM5RcJgCJAvMrkQSGCXYO9Pdn445KBJAx0er4ROK7DwW1OBSkBJkti404pGK+I1elAKKmIt1TizJYnGh++hD/Oh0PqDz/pfL7rYsMPKDxuezQ+d24fg9Uq8NSCVrd9ZOXbGgdcLL76g5ZspoaSmW1m09DRGk0itKgo+HK6nTEkVPx6W8f1BG4eOO6hSUcWsz2N4/Z0UzJbnG4u0tDTKlSxcERcTrSAjM+C75/fDlQtyov2hJCf8zCdjNHTtGIZaLePaLTejP5W4fc+PySjj7n0/730YqKeMRj8deqdi0MsQRYnkNB/DB0TQq0sINrvIWwPS+XBIBC2bPkvyvXjVRfdBaYQYZHnmij/i9Vf0TIhMg9/JT7/kI5MUKlGHO49PPdc4qBRu7HaRG3c8vPhC4fW5TCbwZ/HQpetu2rcycPu+hyoVVHR9I4R+PcJ4lOSl/8gMnC6JSuVUfLvJkqf1+484fsZJTLSMogkKtu6xFkpG7/jBzodDIli71cILDbTsOWCjTGk5X34cHbRzOn/ZxUeTsvnlnBu9XuDRo0c0adLkL4+Fw56C1wfFEgPL2kdPPPz0s50DB72c+8VIZJwXmdKPTicwcmA46xbq2LLHSo8h6bzdwYBC+ayWUykD5Hxh8PslihaR8+kMNytXXyDnkpWF0+KCc3+zhloqlVeRk+tn8WIvJW0v5Fl7qAQ1ZZ2NOM/PuF023n4vjS/GRFGtkjoobJg2L5fmjbT8eOz5VF//KYiOjuHRDRXvvuvG4nYSI5WiSSNzoa+vXlmFQlTTqWc2m76NCtbuoiix+FsbBw67mTExiirVJRLjZLRooqd2vVwunXWCF2SCDE1qZV7vdpO1SyOC4Zcz51mYPc+J1p6ASiawa7ubnCwj30wPx2Txs3KDhV/OOcnK8RdaC9gdIqZ0DWajArfg4ZdffuGtt976y2MhE+WYNE/48EMVzf6kcoyKlLN0Vgz9R2aw75CD4kUUVCin5KdjTqpUVAdFHDVrKHl4xgqFOG+4cFAyTsb8lSYWTI0JimGMZj9RWgMUksmjEJToNErKlBFIz/Ty5ezcAm2FNu2y0rallh/Ey3w9awX1GzxfJsSVK1do3khDdo6fyHB50NqoYzs9Yyfn5Nn42bTLSqniCj56/5nwJ8QgY/iACBLiFMxcaAyKgpwuEfFf3IKCIJCV7ef2PQ/Vq6i4fscTrCXlMmjfuuB5Wa2WkRCnQKWQ89uRMKrbayMXFCCA6BN5dP06cxZmM3ViGP3GbHgu8lMfasCZY6cK9Tn000/cGejJoy7v1dXA7Hn3CM8ohkLISwPKUSBHTlFVSSo0yeDWQ5FRg7VUreDm2/U2zmyoSIwQ8AoVJZEb/IaeMCpRB6Wgwp3q4knaLXr3NmLwR2ElFQdeSlIRNw48uMhIUVCkYhqdXldz47YP/5W6FJEiKSKAU7JjxRT0jS1GBerUuh84Lo0Xt9uNRlO48Oiv4h/v0Q0NDaVdu3a0a9eO1NRUjh8/zsmTJ/npp5/46aefiI+P55tvvvmnP/Z/FcxmK8d+8dGsoZZDJ5yMGhTBqEER+HwScnngZjtz3sm272zce+jBYhPZsyaRY6edHD7uxO2R6NM1LBjs8G63MPRaGRt2Wpg5MZoqv/t4HT7u4Ms5ubg9Eh8PjeC1lwNy78vX3YwYl4lSJVCxrIoPh0Sw75CdfyXeVSjgnTdDg54qHo/EoI+d1G86lDfe6PqPjo9Wq6XLWz3p8lbPfL87cuQn7t34lu/XPtu1rVoRck0exkzKYcaEqDxFyKMkL0s3qJn+9SSmT+nBq60DuwoPn3i5dddDVKScOtVVrNmmYMacznw1eRSfjyrYu7RVMzWzl5/Hbrej1xdeiP69Yw74+R3YHFDuSJLE8dNONu8OtNoeOGKnQ1sDuSaRnkPSycrxs+zrWCqVD0x4pYoriY2W5/O3qlxexW+X3AWGgHRsq6dq88d8v74ICbFyBo3JICPTT0iIDJVKYHDvsODiavpngZ3OT6Zk06m9IfhAvXPfg9UWWKQ8fOyhaZt/xr/I4XDlK+b/CEkCpZJC/Z5yTSKJ8Qq8Xomvvsnll99cVK+swmoTeZTko3xpBVt2W/P4m/160UXLpoHj7fyqgfU7LAzuHZ7vvf1+iYPH7IiSRN06ZblyuzQyGUSGe8g2qli+uRjvv/OY8FAfPp+Ex+PN9x7/h7zweLxEhAdaGvsMz6BSOVUeDx+/X6LPiAyG9Q/jnS5hLFhpokWnJBrV1VKquJKbdz04nBLLZ8eREBf4O0EmYLNLfDEm6vfPkBj6SSYbl8Tnee8xQyNp29JNj8FpyOQwb0oMSSk+dnxvI8fo59otD5uXJATvNZ9PYt02CzVeeoLXK6LWRPPJuLm0bFlIv9RfxIb1K9BpPGz7zpbPX3PUhGxCQ2RsWBRPZIScXy8Eghmu3Qrce2sXxLF1j425y4wA1Kyi5vMPI5m91IjRJLLqm7g8ym5BEOjaMYSfjtnoNTQdmUygQhkVfbuFEhEm49xlF5M/iWTbXoGJM7J5+UU9r72sz7c7vvegjfuPfaRnqyhfoTqLl877R9pW1qyazczP1AUuJD4YEMGOvTZ+3lUUlUqG1yuxcZeVboPS2LQkIc9miEEvo2RxJa2aPSPTY6IVvN5Gz9ylRg5uK0JoSP75XhQlvF6JJylutq9MxKCXkZruY85SEy2aaGlQS8O9R16yc0S+mpfDxNHR/Bkms5/rtz2cPi9w8PCUvz0WDRs2pWuXsXRqlxhckD3F5etusnNFrDaxUOsSgEZ1NezZbwv+v8/boWzZbWX8qChee9nA9Pm5xMcqEEUY3CecL2fnYLFKfPBeeJ5zPmNhLl+MiQoSnw8eezGa/JQvreL1tnpefScNmQAbFsXn8R9LTvXSd0QGS2bGEhEuw+Fw/B/5+SdoNBpCQkAml9Ojc0ieroUR70Ww/Xsrb/RJweeDzGw/JYspmTYvl4/ejwje216vxIQZOTRvpCU13U9KznVKemoBEOktBmnF8Kf68dc9BATmxLlLjcyZFJNvE1GpFFj6dRzvf5zJS011LFljIisnQKC/8pI+TzDnU0gEFp7jR0Zy7LSTxHgFMydG0++D57N8iIyM5P4jF1DwXOJwiISHyWjQNon2rfQobAlkxf7Gzk2hea67qhXV/Lg9lhffSEFmDyEzx8rhHc/Sft98PYScXD8/HrWxe5+N3m8FxnzxaiODeofRqlneY6xVTcP4UVHMXmIM3k9NG2jz+DrK5QJP1242ycxdrlKKSoj4CQsVefToESVLlvxL4yCKfqpUVFO3hpqNOy10al+wwGDPj7Y8c5woSnyz3MTi6bGYzH4Gf5zJ6s1WPv8okkZ1tQwfEM6UObns2W8jNd3H3QeeYOjdU7hcIgu/NbFydhzvfZiJzS5x+pyTRnW1f/psK1qNQMe2BkZOyGL7D1YUMoFdmxPztInXqaFh77pE6rd5Qu0aKq5evQDkr/ELg88votMIpKT72XvAxrtDzMTLiqB0m4hIq0lI6V/ZszEOlerZZ77TJZRa1dRMnJGDQiEEk9/Ll1Fy4467ULJq/1E7zRtpeaG+lhpV1DTrYGHnPhvjR+ads1ZtsKPPKVvgekEmyEiQSuL2XKd5Yy3L1pl5lORFFKFhHQ0zJkQzckIW0dHP1wL9n4LOnTvz8w+HqehrxgXpBGq0PH5SuGdudo4fhU9HzpmyNGx2kxKlRQx6GVdu21HnlkDtCWXYp2ncuOtGJg9cy2OGRjLorhlHug2dYCDCWwTzGTUvtb5BaJSbjGw/YmY81aQmgXMsAelwfmcSrW/fRG3wMnpwBB8Pi2DJGjOL15gY3j//GmjKLAv67HJEC05SpPucOXP2uchPFCLesCf07BKe71fT5uVy+YabuZNjKVdayc07bqbOM9Kjs4HDJxzUq6mhWiU1TqeIPzINMbNKHm/Gp7BE3GHE+zq++NqZp84IC5WjNtgLJT9FSUSS+dj7g5+Kvgbs3ncai1Xks1GBLsacXD/zV5q4ftvNxsUJHD6Z+tzEJ0CpUqV4cteP1yeh+T2F/vhpJ0vWmrj30EuVZo8I0QcIx6wcf6GhqG++ZqDZ68m8/YaBG3c8LF1rItcYsBksKEsgJc1H+bJKxgyNxGL102NIepBoFQQKtEZ7imJFFGzfJlLGWC/PHCETZJSWqvHd9uPUrmUlO6vwoOeC0GdAH5bPWElNsRmJGc1o8+Yh+nY30KtrCHIZbNxpx+5zcoFjlJYqE0U8EiIZpJDKQypTF41Nx/lfs1i/JpYZC4z0eTucy9c8nN7qhd+jDZK4RyRxJAolg5+tFjSUoyaP/XdQoqYs1UnhATc4j1nIpLSyPNGeksidcs5tSecBNyiLL6g41gp6tATGzy05sWNBEH63zsn0/GNt7883os+JxMREunbtyvz58+nWrRtyuZz09PT/zo/8X4GoyHDWbLXQp2vAJ2fvTza8XhGFQkAQBH696OLDz7N5750wklO9tGup5/wVN5t3W7lx101MpJyZC41Bn4isbB+rt1jY+W1isA1KEARaNdezdXkCeq2MN9o+87moUUXNoe1FUSoEck1+alfX8OILOr7/qZDZDfjugJ0XX3hW9KhUAsu/1rJ10wK83v//kTvr18xl+jhlvmJjUO8wwkIFGrZNZ8laO9u/tzJ8vIfBn4Tx9ZyNlCxZkoYvdGPYODud303ly9k5PHzi5bv9Nuq2SSEyriYRERHk5iQH2ypu3HZz9JSDx0lerDaR5evNeN1G5n0zjezs7H/0uEJCwmnVVEe3QWks/NZI7VZPWLHBzOlzTvauS2TBtDhaN9fzdocQftpalPfeCeOnn/MuKNIz8xcGb75qYMT4HFyuAEny4LGXwWMyaNsthfY9UvH7Jdp1T2HTLis93wyl1YtaIsJk7F6dmE9VYrWJnL/iom6NALl+7BcH3Qal4fNLjJ2cxZmL4nN5OBWGAwe+Y/PGb1i7tXC5yPa9NpRKIWgw/2dUKKvi/BUX/UZmUL6Miv2bE5k5MYYlM+PYvTqBjGyR67cDrVeSJHH2gov1O+xk5gTGsFM7A9/tt/PrRVee9/X5JPoMT8diFXirczOu3CmHz+9h7OC7zBp3i1Yv5HDtjoEx0ypw7kooe/bb8Pv/mhL3PxmPHj1AECSKJCj5ZnIMvYdlMGZSFpt3W5mzxEjbbilkZfvYd8iBTivw4ZAIEuKUfDwskuaNtXz1aTTbViQEQzm8XomoiMDu8NNCbtePNt583VCgMXq1SmoS4hRo1NCueyq373v4dEQkmdl+Ni2JDxKfoihx+pwLvV5Gs4ZatLoEDhz87d8mPu12OxvXzaBIgoIQg8Dm3dbg73484sCgF/hiTEDN0HdEOht3BhZih7cXpVUzHf1HBWxLvl9fhO/XF2FI33A+m5FD6+Y62rTQ5yvQRFFi0EcZaDUyPh4WydwvY2hQR8N7H2bQpmsKb7yip3WXVNQqgW4dQ/H7JXoMSWf2EmPwPZ4ke3n0xMe1Y8X44L0Q3G73P6L+B8hIu5cncfmPkMsFalfXkJoRuFeVSoHeb4XS4RUDy9blVYZk5/h5nOyjQ+9U2nZL4ZvlRm7fc3P2vAu1WsaSNZYCF65b9tgomijH6ZKYvcRIjRaPWLnRwqnvi/HN5Fi6dw5lwugoft5VlCMnnGz5w/mCQHhgxz6pFEuUM2LklOc2tH+K3NxcBg7owJj3Q+k6MJ3l682kpvt48NjL+KnZvDUgEHaUnOr7l0qmrGwfr7R4Ro7ERssxWUTMFj/T5+dy+76HV17SMX5qNp9Nz8HtkZAJ5POqu3TdzQv1tRw/7aRd9xS+XhSoXzq/m8rPJ5283EzLnC9j8hBQAEUTlSyaHstXc3O5fU8iLi6O/0N+uD0iVSuo8tm1ABhNItFRCnauSuSHDUXQaQOhQq90TWHYp5kM+TiT9j1SqFJBRfkyKkwWP97wVG4pzuCQAtenS3Jyj8s8THXSsnMy3Qence+Rt1DrhthoBXanxLa9VmZPiuHeAy9b91gLfC3A9u+sbFqSwJ373uAC8cUXdCQWeb7N4tjYWO4+cJOZ7Svw9xt2WnnjFQMKazQ7VoWQbbdRuoIn33UHAVXk119EE1/ezJwvo/P5vUVFyunZOYysbDG4kXv4hLPANnOPR2LPjzYsVpGMLB/pmX76j8pg9MQsvN7A/Wd3iFg9DjJKHCY1+gylqUykEIs9/CGNG8nJysr6y+Pg9Yr0fDOEy9c96HUyjv3iyPeaR0letn9vo13LwP39OCmw0fBGWz2J8QoqllMRES5n24p4Js/J5dqtQHiRWg1HTjgx6AX6jcxg9WYzTqeIJEkcOm6nZZcUBvQMo3hRFTMmROP1ifQems6b/VLZ/aONbd9Z6TE4jQM/O5k3JYaMbD/nLrswm0V6vR2ah/h8Cr1ORv+eYVy87Eajfj7FY1qGGwkoUUxGrwFmKjteJNFeAzkKbFG3mTk5LA/x+RRVK6rRaAQMeoG9PwUIa0EQ6NcjjNGfZ+WrIVPSfMxcYOTdbqH8etHFWwPSmPtlDL/85grWjE9x/4GI2vfsXrVJZjIjL5AWe4rM0CuoUJGZImf+IifpyXJGDYrg84+icDsUdO1rJDtDRt36LZ9rHP5TcPHiRUT8+CQvAgIGQjnysw+3u2BF+LylNtRZpQn1xVM0vQXOU03I+KkB3sclEf0QVTmVPl1D+eWHYnwxJopd+2wsX2+mR1cVN5W/4JUC3VqhUjRFMpohv94IY6aCcn/yQwSI8BbjydUA6dmmhR6ZTGBQ7zCu3vTwyZQsUtIC89ajJC8DRmWwcytEeooTLkUjIpGRlPlcY1GucmkEpTdPQjbAju+tmCwim5Yk0LShlvhYBS2a6DmwpQjpGSLNGupYvNqM3SFy9JSLaV/qSY46jU96tmaXJIkU2V0qN7QUaPUVYpCRUNyLS8o/95hUKSQVOUiV6iIavYSz9DnKlFLyVgcD46fl8HqvVIaMzSQsRIbNLiIIoNOIfD5h5HMdP8Abb7zB3gMuoiJkPEryMm+5kQ07LPTrFkaIXsaEUZEc3VmUtQviUamEQoOCBUEgPFzG0E8yGT81m4Z1tHR9IyRf7fh0bD7/OocXG+v44uscvl5kwmwWg+tpu0Pi5p3CbSvOnHdhMJcstI27iLcSX8+3kZNbuKK5IPTr1w+nZOMyv+DDS0h6DebM9dH81TRefs3EgllylDlFMRBGLplc5heuchYRHzV5Aa0Q6GrTmUowc6ERj1ciK9tH59f0eKIeIUkSkiSRQzoJlCjwOxSlDBkkIQgCRYUyuLCjlDSkezK4yTlyySRaSKAOL/KQm8H7yyt58EqB9vYYEskkBUEmsu+QHbP5n2l5h/8G5ecfkZqayokTJzh58iSZmYGb+f+K2v8aNWo1JiE0g3bdUwgxyFi+zswXX+ci+iW8PglRgkXTYujSPxWfP0D07Nxn44uPojBZRJxOEbcH+o7IYMLoKHb+YGNov7B8RR1AXIyCBrU1nL3gomGdZ+SlQiHwwXvhfPRFgMR7ob6GafNzuXHbna+AvH7bzbVbbr76NO+up1wu8HIzH2fOnKFp06b/DSOVFw8fPsRuy0QQ8itcBEFg/Mgojv3qRhU5nlSblQ5vV6NKlSrB1wwa/BEtX1zJpsXReUJVJoyW6D3iPMeOHUIU5Rw/bWbqPCMVyqgoUVTBjAVGsnJ8jBoUwZxJYTx8coDxHx+idv0uvDdw1D9ybG1e6czcGdvJybVz656XUYPC2fWDnX7dw/KpOSGgzmnXPQWHQ0Snk3HnfmAyeaVrKh8PCyfUIGPb9x6+P+hBqVDRqH0SGrWAQhFINX96jp1OkRkLjWzdY+H0OScKpYDFKjLuq2w+GxUZfNg+TvLSfXA6LZtqg4riyuVVrF+YQEyUnGOnHRw4amL5svm8N3D43x6He/fusXn9l5Qp4SciTM6h4448igaA2/c8HDnloH0rPYdPOGjdPP8ipW/XEHq+n07Lpjq6dczb0qXRBBR0NVo8pn2PZLJzJfQhFWj/2qvMWLiZUINAy6Y6Ni2JZ/Tn2Xy9yEijOhoeJXs5c85FYrycho1bc+6qmgY1TMRH3GTRSisLpsbS761kalSysHRjcWatLEV2lkCRYs+X8PqfCIMhFIdTIjPbR+UKan7clMj5y25u3fNQsZyK998Np03XZAQBOvZN4/2+YZQtpeBxsocWBbQDbtpl4dXWer4/aA96yJz61cnIgYUrk3u8GcKHE7PQagMthG+/l4YoEbSROHjMzowFRpo10lKiqJLQEBluVxYbNqynZ893grYcfwdr165kUG89ghAg2M9fdrF1j5V2rfRs2G5h24qAj+jEGTm0a6Wny2vPrununULp1M5Ai07JbNltw+4U8fthzqQYrt/2FLjInLXYSJ0aGgb0fObn2bKpjhYvaGnTNYUlay0c2l4kjwLgnS6hTJiRw9K1JkIMMr7daGH57DhkMhk9Omm4/+ghx44dpUWLf38x96/akCBAQsj/NNzdOobw2jupDO0XHvzZnGVGJn8cRYe2Bnw+iS17rNjsEi2a6pjzZTTDPs3ms2nZDOsfTmy0ArPFz/yVRjbssNG4roZJY6KZsSCXUsWVzPoiJp8Nhk4nY+PiBDr0SmH79zYql1dx76EHk0Vk8ifRjJyQQ5s2bf72OMyb+wWzJwo0aRBOj86hbNtr4/OZOSiVAiF6gUZ11GRm+8nOFlmzxcKQvuH53kMUJfYddvDr/mLBnx077eDEGQev9nThcou0fUnP7Xtetq9MJCFOgd8vMW5qNhevuYIBh6IoodPKOHHGydxlRrYsS8gzHr9dctJ/ZCYzCmh5AyhXWsXDJz5q1G3xt8ng/+1QqQTefzc8388tVj+7f7Sxd10iMllgYadUCtSoomJAzyI8TvYhlwWUJk6nRKsuyRzfXZSiiUqOn3Yw6pNfeJAuUrOakkijgw8GRtKzcyDw57V3Uv7ld7I7ROZMiqF2dQ0Nt2t4qXMKXTu68/mNHj3pIDXDh9MdCCMaMzQw1wqCgEz2/K294eFhvNYzlZ2rEoMp45Iksf+Ig70/2QnVqNBnVSWRKH5hPy82L3zjpV5NNRabWGinCEC9WhouX3fTpIEWlUooUNEzZGwmr7bWM++rZ/53A3uFsW2vleHjMlk8I46la8189mE43TuFUPOFLEKzIzDLM4gql022UaLoc3j/KhQyLl/z8P674TSoraHfyAx2/2jnrQ4GNGqBfYccbPveiiRCh95pyOUQESYPvh4C3vDxMXJCQ+QsmhbLhBk5rJkfj8sNYSECIQYZFcuqWLzGzPyVJsJC5TicIk3qa9iz38667VaKxMuZ8VkMoyZm8dWnURw/40IuhxkTYoLnZvYSIyWKKklJ91HnX4xzo7oaVmwQqF3nr7e8WywWQnReJo+Npvf7WRQTq6ERAvNSCOG4dI+oWrHwca1YVsW+Q3aSUkxs/c7Ku93CKFVcya4frNRu/YS+b4cSH6fgzHkn+w7ZiYyQ82rPVJo10rJwWiyligd8RgeMzqR8aSXtW+vxeCSu3LZjl1nQi6Gkh1+gciMzY0cZKFFUy+XrdiZMTSXplp/S6a+Slm5j1OkkBIUPuaU4JcR47sjOc/LkaQYMGPqXx+I/Bbt2LCcm0cuTpNvEiIlkkIwhszIde95g25qoPOTWju9tbN8sUExMCCrMVEJgfrJJZirVdfDdpvigsu/0rx4O/iRhywrltyMSUTF2btkOo/dHonCGIRmMuDU5FMutiOAvmIxJ9JVn05aLwW4xmUxg2dex/PyLk56D00lJ99GskYbeb4dy+mRAWOSVO9CrBExmY4HvWRimzpzOO11bk5ruy7NR9e0mC1uX57cZEwSBzz+KpM+IDLweibZvZpEQpSIsTKB6IytnTx/G79Ticop48KLV+FkyJzCn6bQyMrJ8xMUoOHjMzvyVZuRaiVuak1R0NQned7maR5Rsdo+1i58FgUmSxOrNFjbvtrF6Xny+77Vlt5W4GDlu21F+++036tWr95fHQC6X80bnQbw1YCn1a2o4dMLBuBGR9BuZwbHdxfJYYKl+7578V0Tad2uLoFTCqIlZxMfIuXDVzfBPMxnUO4ziRZVcuuZm9hIjGVk+wkNldHk9BJVSwOsT6dA7lZbNdDSso2H8tCw+/yiKXKNIudKq4PnZsdeKQSfH7gkt1GdVg4740hrupz6fB/KGDesRBBmEZXPD9gtxvtKUF2uR673OyA8F1m2047hUlgySKEEF1AWEXAEoRA0Wi0RsTMAGqmkjHW93lbHj2ytEW6qgQFXoGMoFOYL07HfFKYcTO8WFcrglF4+4hVnKobRQmWJSWR7IrqCLMxMT70cmF0hOFZDlJCK6Rb6Y4kAf7sFj1f5juSH/OPlpNps5deoUJ06c4MGDBwDo9XpatWpFs2bN/hHl1/92dHjjHfr2WsviGdG0bKrD5wOHU+T+Iy89BqejUMLoiTms+iY+2F5276GHYZ9mYbMHwmcmjI6iVjU1k+fkcPGqm58KkXgD1K2p4eZdTx7yEwJeYB6vFGx5WTknjj7DM2hUV8MbbQ1IEqzdaub6bQ9rF+RPIgeIi/FhNj/frsXz4tSpYyxdPJmSRR3UrOKi1zALiXEKpo2PyteGqZDLadeufYHvs3zZXD77QJkvTVqlElg5S80b/adTvmIDvpy9hZ2rAgu7c5dcnL3oYu+64kFyuWpFeLW1xEeTtvL93hK8+trzmVcXBEmSyMiys39TEUIMMiRJYvl6Sz7i7o9o1UzH6fMuXqinYfDHmZQqoSTEIPD5zBy0asjMFvl6QjQvvxhItX6lazJrF8TnITS0WhkTP4wix+jnl9+cbFuRwIBRGRRNVFCn9RNKlVBiMosYdAKzJ0Vz576X2UtNDB8QTuc/pMd2fjWE11420KLTPIoVL0PbtgWfg/8Ka1bPoWZlB43qhtGqqY5BYzLZvtfKWx1CUKsE9h2yc+RkINV0YK8wegxOp0YVdZ5jkqRA8JPNLuUhd/4IhUKg06sGdnxvQ6tRkJ15B0fOIwa+o2bNFisTpuewfHYcK+fEkZHlZfp8Ezu/t/FCfQ3pWX5Co5W81zWJFo1yAR0+v4+23VJo3VxHdJQZp+URTk81omNK4nKk/q2x+E/C1Su/oFbB14uMzJgQgyAI1K2poe7vO9H7DtkIC5HR++0wGtbRsHarBZcbRk/M5osxEu1bBXbfvV6J9Tss7D1gZ/PSBHJNfo6cdNKyqQ6lQsDlKnwR7nRJtGqu4+RZFwN7hVO/lobt3weUImfOO1myxsx3a/O28o0d5ufVnpPYtGEek79aQp06f72Y+yMuXTzFS+8qaVxPS7dBaXR4xcBHQyI4+asLQSYQHSXH4RC5dN3NV+Pyt1hrNDJmTIxmy24r0z+LDRaCkgTL1pnp+eYzdYrPJ/HTz44C24JkMoFaVdW0eEGbr8VaEAQ+/zCKWi2fMKRvGLvXJAZ9lwAG9VIwYMyCf4T8LFehDr9ePFGgXYfbLfI42UfRxLzf76kS3O0W8fnhm2VGco1+Xn8lsDhRKAR6dA5FqRC4ftPNG68YWDA1hp9+djBiXBY373oQRfB4JdYuiKN+LS2373kokqAgKdVXYNACQJEEBXGxChZNi+HHIw5yjD42LE5g8RoTflH1twPyfD4f9++do0mDwN9rNDLe6RLKO10C59LrlWj+RjJTx0Xx2yUX85abeKG+hhp/CPYTxYDVw/t9Ax6IEGgZ3rLbxtGdxdDpZBw8bufTKTn8dqB48O/kcoEvPoqiXpskhveLQKUKpN07HCLT5+eycUl8PiK4Xk0t0ZEFW8YE31ch491+I/7WePwnQKGQERrybCFpd0ioVQI799np3ikkT1veN5Nj6DEknWYNtfToHEpoiIydP9iYs9TE1HHRwU2bZo10nPtZx8JvTVy+4aLNy6H06vLsuahUCOTk+vMsHp/CbPGTY/QHSUO9Xs536xIZMDqTyuVVvNpaj88vsX2vjexcP3I5vDsig+goOTt+sNHltRAeJ3mRK/IrWf8riJLI1PFRtOmaTMliSoomKHj4xEfFckpiQtVcOBRNrBBNhpSMAhVJqYUrcIwmEblMKDQMBcBikjF2opld65W/29Xkfe2tux7kMvJY5TxFl9dC2HfQztjJWWTliHzwXiw7vrfjNGlIiztJhepeJo0PZdBY1XMt7BQKJXfuexjaLxyDXsaWZQlcuOLih0N2vF5o0kBDtcpKJkzPzbcZAYHN7Y+/zKZZIx25Rj8liinJyvFz47abKuVVdGyvZ/BwK+GhSkqW0GNze5DL/EwfH03zAny3K5dXM3+lmTmTYoL1sCRJrNlqwWgSObClKJ36ppKc5g16ff4Zyak+7A6JNm3+eo24e9cmRg3SYbH6EXwqYvzF8eEjI+YstWu5MTkD1+rT0KM/w2aXmDMphrMXXMxZaub4qUxaNNXQr0cYTRtoOXTCweNkLwd/djBjQgwer4TDKQVtECCggt6zJpHfLrk4dMzOig1mls+K4/1h98ixOnm7n51xHz4TiLz4go5DOzU075BCUvZBQvRyfA5Q5BYhTAzUOMXEClw8e/ovj8N/EnzeQLCbRZ2MJ6koGU4TRTylyD1ThfpNb1KxEkRECPx21YY920CpnGb5nj1eyYM2xsw302OCc+fU2RY2LtMTb25IrBC4XkS7SGbYFSIqp5FpTKd6JTXp6QKWTG2hxJUSNUZTXhWqIAi0eEFHRJict7pb6dlFR9OGOurXc3M7yYI98j6hfg3Rsc9n+VK2bFnqNWzJhOmnWPF7qKXfH7BsKEzhGB4mx+OWuPfIS+oTP3GJImcvKBnxXiizRRN2u526tdRk58Ch4x5adErhyI6iDO8fEEW1eVHHoRMO1i2IIyxUHvDLH/0LN28okVxqDPFZbF5ZLJ+dUt9uYVy54eH8ZVceX/Aeb4bwRu9Uxo+KomoFFR9P/4Z69dY/1zjo9BrKl1WyabeVscMjGfFZFoP6hOV7dtWrqS40O+DhEy96XcDneeVGK/cfejl83IlcDplZPvYftVO9kprKFdT4RYmZE2NoXO9ZDVezagz3H3no/G4aMydGMW5qLrMWm6hYVsmy9WYcToki8QouXnXz8bAIJv6WC/b8RDCAQ2GkfUMlSd8X3OFQGM79egxtiIcQIYySvqbIf7+OXbYiLFhxk/JllISWusmhYy6MuZnEU7zA9xEj0/hwSBifTs1hxPhs1iyIY8LHYTxOzmHbjkPIpX+9SS3y7PpXocaKEbtkQYac8tTgNhcxSTmEE02y5jI6uRJLSgQifpR6K7G1n2C6JkdpLYIsU45D84SMjIz/t8jPEydOBNPeRVFEoVBQr149mjVrRu3atVEo/ltFpv+rsHjRdKaNi6RMSRX9R2XyJNmLWiXwJNWHUinhcsOpvUXyEHtlS6nYuy6RV7qmcOKskyVrTAzqHU69ufF89EUWaZl+YqILPgfpmb7g7uwfkZHlo3gRBaM/z2Lnt4nExSjYtzGRo6ecbNpl5fJ1Fza7yKQxUfkWwk9x5ISdtNxFVKtWjRIlCpZH/zs4ceIom9eNZdcKNXqdEggs/E+edfL2e+nsXp0QXNSlpvvQ6Qu/aY4e3sUH3xa8A6LTySiR6OTWjXNsXBwXLCLnrzQxfXz+VilBEPhyjIrX+y76R8jPpYunsG5BVJD4HPZpFj6fVKCa9ylkAmz7zsq4rwIWCRXLqfhyVg52h4jZAnExcn48YqdcaSWiCCWLKQs9jx8OjuDDTB/tuqcSGyWnXGkVx/cUY/TnmSgVEilpIht2BJKAN++y5iE+n0KlEpg5MYqhn4772+RnStJtoioIlCmpRKeTsXZBPDduu/nxiAOvV6JdKz2vvKRj8uxcPhsdxdzJMb8HgGlpUEdDcqqX1ZuthIUGiLCE2MLnpXKllHw2KopuHUO4fM3N+59kYrH6aVhHQ2SEjDffTaNBnQiu33GiUXnZvSaR4kUUDP44k0HdrtOozrOJv+ebobzdIYRjp51s3mXlwmUnFw8ncfCUh0Wr/lmLhP9tkCSJY0e/R6WSIZfBoI8yGPdBJMWKKLHZA3YTqzdZGDcyktR0HwlxCj4eFvAetlj9LFhpZsFKM4IQCK1IjFcEw30G9w6n68A0SpdQ8nobPZt3W4MeoH/Gju9tfPlxFMdOpyFJEkUSFFy6GtiR/XqRkSUzYvO18kVGyFkyM5ZFq018OfEdZs/bR+nSpZ97DPSGSK7cuEXzxjo2Lk5g0SoTPYemo1HLyMoOtHpdveWhUd3CFTVN6muZPs+YpxCsWlHNoyQfSSneoII8KdVHpfKqAv2NAG7c8TBtfH6CFQKkWNuWel6or81DfEJgcXjr1iWys7OJji747/8KJEkiPS2bIR9ncnh7kTwLWkmSGDs5h/49Qwv06TSZRRq0TcJmF/liTBSfjIjM97o3XzPwStcUxv3eeaVWCxgMMlxuCbdH4IV6aupU1/DdARuzFhuRCYHgois33FSvXPCCXpKg66A00jP9aDUClZs+om51NaGhMX9bEWyz2YiPKXz+VyoDpHjzxjqaNdLySgsdnfulUaakinat9GRl+9n+vZVQg4zHyT5OnHXy8ot6Nu2yMmF0ZDDlunUzPROm5dCpbyoliynp2y2UapXUqNUyoqNk9BicxpwvYyiaqKRWVTWpGb5Ck1E1GgGnUyyw5VUUJaxWP2vXzGf0h5P+1pj8b4ckqfnhoI1zl9x8d8AWTKnNMfqZOSGvojYsVM53axM5cNTB6M+zeJzsxeEQ2fFtAiWL5V+09OseSr02ZuZOypvaO6RvOOOmZrN4Rmyee0WSJEZ/nk1UeN5zGRejYM+aBM5ecHHomIO1282ULq4i1CBj4DvhzF9pZNe3CUyZa+TuAw/nL7tRKKs/91g4nV68XjknvyvGwm9NrFhnJVyrJ/WOGm1mOWKl+EDLJg+oy4scOPQTvi8KrplWb7HQuJ6GXT/aeLtD/trFbPFz/ISP0LSatGh9C1ErsnqLmffeCQ++Zs9+G907Fb4Z3a1TCFv2WPnmyxgWrTaxdY+NL6eG07SBhvuPFfQYYmbpiv3PNQZaXST3HiVx75EnqCiqXV2TR8H6zTIj3ToaaN8jhU1LEiiSoECSJKbOM7LvkJ02LXQgSfT/fVNbqYAvZuUwfmQUN+94iHFUINZSCmeyl5zocxz4SV3gegHg7TcMfHfATrvuKZQtpQxkCFxzYzDI2LMm0J0weWwUw8Zl8Wrr/CSxJEksXm1GklTPFWrx6OF1OjaXM3aykZhoBYJJIC3mDAsWKWjRJIrt31tZs8XC8AH5OzvcbpGL11xMGx9Fw7paQnQKZnwp5/LVHFLSjOz+0U52rh+nUwQktu+1MmJABNv22vJ/EaBeTQ0CsGarhcs3PAwbqmDeijt8/EFe5anXK9FjSAZ9u4fQ+61Q1GoZPp/E1t05TJqcRpGMpqjQIvn/L/CoIHi9IiaLjF8PxbFph4lFy5w8Sb6GywnqLA2/OdxUqypj09I43htuxmLOJNz/bP3nkdxc41diDFJw4zLX6GfdWj9FzbXyeTCqnVFodWmc2RAI+Dt3yUW/7ulgKlhYZJFn8WqDgi2tMrN9yByhHD3moGiCAoVCIlN/i/KVvVw6J6Ny1crPPR6Tv5pN+1ca0aV/KgpRzZ07InL9v+4qy8jyo8+oRLGYFHZtNFCiqII3+qTx1adReYhJt1uk5/vpdOgdqAGMZj/TFxi5eLh4kNysVF7F4b0xGE1+XmifQvfO+e2UnmJAz1CWr7fk+YzQ39fUT+1QLOaM5x6Ds6ePsGxaBD8etrF9r5VGdTW0bJK/82t4/3C6DUonIVZBhbLPnoXpmT76Dk/H65No3SWZfj3D2bo8AY0mUGe//HYKs76IZvl6C293MJCR5ctDfD5FmZIq3n4jhC++zuXozqJ5COjb9zz0HZGOxSLS9iUdn0am4LOVQyHkvVYkScIWdYd+74Sx5QfXnz/iX8LhcCH6FMTbaweJT6MyiZKNH7NpZdFgbWe2+KlW/zYx5sRA2NIf4JTs6BONvNIylg8+yyb9oZ4Wr6cRFiZgSTdQX2rNdX7FIVnRCQU8M6Vc5Mi5JJ0CJNwyOyHhPso2z8TpgGvXRCKzSpLieYgMgWh3KYomVwzed2Kmn3TjJTQhGURYE8ghHb9P+Me6x/8xRnLBggUAVKhQgaZNm9K4ceN/PPTleXDjxg2+++47Hj58iNFo5MMPP6R+/X9tonvjxg3WrFlDcnIyERERvP7667z8cl6vtjNnzrBlyxYyMjKIi4ujW7du/+X7Pi+uXj7OxGFRDBiVwcJpscGbU5IkJs3Kxe+XClxcKBQCQ/uF8yTZy+ETDhrW0VKzqppuHUNYscHMvCmx+f5GFCX27LcFC5M/Ys5SE0P6huP3Q/seKbzbLYz6tTUo5AKPkwI+K6II0+YbeZTsY8+PdkQJ9DqBvl1DKVdKicXmZ8UMM71HdGPOvO0kJub/nL8LSZJYtngye75VB2/mp2jSQEvHdga27bXR881QvF6JoZ/a6Df440LfTy4T/6U5cViIhCDlEBv97LrONfmDyW5/hlYrIyrChcViITT0+ZUNf0RO1v1geuiJMy502kDS677D9jzhJ3/E1u9s9HorhHlTYlGpBNZvtxAVqWDJzLjgd7583c3QT7Jo30pHxbKF7+IUL6rE5YbWzXW80VbP3gN2zp53sXpeArlGP2cvOPn0qxwO/mzntZcLby9rVFeDKOaSm5tLZGRkoa8rDKIYSAw8c97FsV+c3LjjISJMRreOIcFW/SVrTFy97WHBSiOD+4RzYEsRTp51cfa8k617rbzcXM+pX5288pKOc5fdNGtUsPLq/BU3/XuE8TjJy0eTstjxbUIeP0izxc/Lb2fQqqmeaeMDO3c5uT7eaGtg+950GtXJe78plQItm2oZMymLg9sSUatlvPpSFgtW/jMeJoXhf/JcCODxePB57QztG8aWPVbKlFTy6VfZmK0SCnkgYVijgYRYOSs2mhnUOyx4H4eGyKlfW8Ovl1wYjSJhITKysv0of79lo6PkrJwTx+jPszDoBW7e9fLKS7p8oQ2bf2/HMehlRIbLOHzCSatmOh4ne7l1140oUujmUvXKap4k+1g0LYpRY/uxeevR5x6DXr0G8umYnxjQMwyNRsYHAyP44PcW/cWrTWzYYaVmVTVu979KqIUnKT7SMnzB0CeXS6REUTnteqQybXw0r7TQofrd2qIwCAIFJsA/hUoZ+Kw/4859D2Eh8OWk0Xwzb81fO/ACsGH9Mu7eOo5KJdGueyqvttZTp4aalHQfy9eZadlEl6ft/yl+POKgYzsDY4dH8MFnWVhsYsFBFDIBnU6G0ynSZ0QGFcqoGP9BJDqtwNR5uew/Yqdy08f0fDOEXasSiYyQc+O2m2nzjdSqqmbkoAhycv2s3mLh5FknMlnAH3r+1NigAjk13ce4r7LRav9+AJzBYCAjq/Dz7fWKpKR5eaVrCiaLHwH48uNoQgwCE6bnUKeGht/2Fw8+Ox8neekxJJ2Ph0bQtKGWC1dcOJwSVSqoqF1dw9B3w/CLMG+5iehIOVM+jWJ4/wgOHnMwdnIORrMfi9VPtUqFG9K/1SGEucuNfDI8/wbDjh9svPaynpPnDmO3f/zfVj/+T54PGzZqwbrt+/h4aCT7Nj4L5pmzJIffLrryhVrJZIHNiIdJXnbv84MEU+YaScvwU7m8igmjIwkPC9SSGo0MtUrIV0u1aqbjwWMvr/dKZUDPMCqVU3H7noep841UqaDEYMhfiwqCgE4rsP17G9ERSpo1DLSKz11mIiXdz6+X3Ez5NIq23VKQCXD37oXnHouoCC0zF2awfHYc1auoseS4KedpmeeetmIilAjkgpyQzCp063eXDcuj8ig2Dx6zs3ufjYQ4OZNm5VC3hjpIhhw/7WT2EiNWm0jJUkqSZFfR5JYkNL04U2cfQCYT6NUlFJVKwOEU8ykr/4gQg4wz51w0bJeEzSFh0AvMWWJk6jcSLreSkR9OoXjxghU4haFu/VacOvYt0+cbadYwv4rJ4wmEvYXoBV55Scfoz7N48NiLIECHNnpO7n1mdTF8QAT7DtsY9kmgTbNaJTWXrrmR/AoEQUCJCqU7nKs3TYWSn9dueqhcXoXfL2G1iSTEKrDa/exanYhCIWA0+fnpZwc5uX7GTs5i8thnwgGfL2Cl8eCxhyKJBh4/fvyXBRORUQk8SfHj9UHv7loWTbpDvfpeWjQJPAc6tDHQuV8a1SqrafHCs3FyOkX6j85g5HsRweumdzcDMxY9ZsuKREoWU5Ke6SPEICMiXI7bLVKz5WOWrTPx4LGPXKM/T5gVgN8v8vUiI5uWxtH1vQymj4+mdk1FPtJ9+Xoz7Vrp6Nv1mcpaoRDo/qaB0FA744dfR2GOJ7F4Mf678D95LszNkVGvlgKlUkavriH06ho415Ikcf22h89nOti2IpasHD+DBmhYu/Eav529RogYjQsHbpzoCUXwKYMt0Bu22dHmlMlXF0iShDP+Ft+tSwgGYNWtqUETl4nL6Ai2ej+FX/LzWH6DAb0DG1I3bruZMNnGnduB32ebPdjsMtauVvHdJoFko0hCMRO37rtwiQIJic+vbOvfawDWxzqOPPZQgZpEC+GkxB4nPdNHfAEij0dJXnKNEganitZvSVQsp2LVZjNdOxrykJIQSCZfvzCe13sF1Ixb99hQKAq2/ogIl/NGOx3l/uQHfveBh43bnNisEvXrycnOzatmPHjcQaffRTNOp4ggPL/1TVZWKrlGgfBQBdUqqdHrZFhs+WvZmGgFa+bH8+4H6cjlAnWqq3mc7MPuEFk0PZYiCQradkuhZ+eQ4H1rtoo0rKPhpSZ6zBaJHkPSmPxJ4Zv4ndsbSE3z5lPeViirYuzwSIaPzaX/MCPzvzYweNhJIjNqESKEB45fsvNYe4Feb8m4/9iHTPZ83UG3riYheRXohQDvIEkSjvhbbF8bkyfALSxUzrdLQ3jn3aMUdVUjQoxDRMSoeoI38S7fr4rEZPYjcxmoTVMe226TY8ugIjWRC3LKStW4xQWqSPXztM47JBs3+I04ilGc8igEBaIokmN7zN379zi4KxqZDN4Z+Iikn30oPSEUF+vkUVHLBDkJptrcE45g0yaDUwGS7B9RfcI/SH526dKFZs2aERubn2D7/wJut5uSJUvSokULZs2a9V++PjMzk6lTp9KyZUuGDRvG7du3WbFiBaGhoTRs2BCAO3fuMHfuXN5++23q16/Pr7/+ypw5c5g0aRLlypX7x767TiPxxawcVsyJo+QfiDVBEIiJklOmZOEBKbWqqjl8wsHksdH0GJLGmKGRhP7enr10rYn33gkLTuweT2C31+fPvxu++0cbSSleZi7IZf+Wopw44+DQMTunz7mIDJfRurkOrw9UKpg8OxebTWLDonh0OhnpmT5mLDQyeL+NfRsDBcTcL1wsXvgVk6Ys+MfG6f79+5Qv7UanK/gy7tE5hI59UvF4JTbttGJ16EhMLLz9PzqmBA8eXw+SjH/GpesiCXF/3p35199REvm3DXolSUKhePZBqzab+fLjKHRaGW+/l0bzRtp87Tw7f7BRvKicQb+nkWdl+9i0y8p3axPzPLBqVFGzZVk8r72TSuXyhT9sklO9RIbLeKmJjodPfMz5MoaBH2Zw7pKLujU1tG1p4JWX9Az6MAO7s3DixOcDuQysVuvfIj91hihych+y8FsTnwyPZMz7EaRn+Zm3woTdIaFSwqVrbsqVVDJnqYn5K03UqqbB5wsUNwumxvH5zBy2rUjE6RIZNi6LJg00+VRuyale7j/yUq2SmuHjMpk5MSZfEE5YqJztK2L4+MtsxnzhYd8RO3HRCkqXUHL7voe23VJY9nVsUFEnihLjp+VQtqSC/Ued9Ouu4rdLLsqW/+veVn8H/5PnQgClUolBL1GtsopTvylYPCP/zl+ft0N5/Z1U3u0eypCPM5n7ZQxarYy1Wy0cPWnn64nRFC+iRKUS+GxaNkvXmoP3RoliSravTOT2PTfdB6fTd0Q6jetqadsq4Nu1Z7+dogkKvp4Yw9R5uZQspuCzadnEx8YSH6dg0EeZBYYk5TkGRUCRY8pNwuPxPLenYc2aNdGHlODN/kl8MzkmuDhPTvWy75Cd67c9LJ8dy68XXYWmUu7Zb8MvBuZ8SQKFAh4+9lGxrJKjOxJZtdnK4tUm5HKBh0+8hSr0IsPl/HbJXWDLuSQFAp/Gj8x/b3+9yEiX10PYsOsiXq8XpfL5g778fj87tq9CpZL49pt47j7wMHpiFkdPqujTLZT1i+J5b3QmF664guonSZI4etLBvOUmtq0I2LPM/TKGV7qm0K9bWL42V0mScDhEPv86l64dQ+jY1kBWto/ug9N5t3uAWG/eWJtHuVS5gpo18+N4b3QG741O55dzLuJiFAEvqNcMvPyilm+WmahRWY0kwb7DdmpWU/PjkcfcvHmTSpUqPfdYKBQKSpapzdkLvwX9+/54DJ3fTaPLayFUrajih0N2Fk6LRSYT+PkXB62a65n6J3uEEsWUfL8+kVZdkpk4I4eqFVVULK9i9hIjT1K8jHk/ghLFlCybFccXX+fQe1g6URFyDp9wMm18NG+01WO1ifQYklbod27WQEOX/kZEv8DgPmFERsix2QMqup9POQM1xBoPv/32Gy+++OJzj8lfwf/k+fDunZu81trA4D7hwZ9ZrH5WbrQQEa6gb9dQrtz04PVJ1K6mJjxMTnKql4UrTWxckkCNKs+I6ZNnnbz1XhrblicQFipHkiTcnkCoz59JvPfeCaNjWz2v9kylQW0NpYor6dQu4JMrl3nz3G8QsE545/0MerwZwkdDnhFLHw6JZOcPVgaMyuCTEZF8PDSCr74xIknP73styJRM/SSKl99KQq2W0adnKIdXJREjFSVXkYIUnonV5UFuC2wwRLiL8+SYQK0XbtOgvoLoKIGTv3h5nO5g2MAQ+ncPw2oX6T8y0JafGCfnwWMvq+fFExEeqK+8Xokps1LZtcZCkfQXmTjlGF8vMhIVLic9M7CYL8w39NBxB3MnxzBqQhbjRkYwoMezc+hyiXToO4sGDZoSH19wC2RB6NSpMwf3ryQyXMbwcZlMGxcdJK+zsn0MGJ3JKy10fDoiMtgBNWFGFifPuPn0g/wbEO1aGtjX0h4Mk2vSQMvMmGTICpCyYdbSTJlxgjYtdPnqWptdZO02Cy821vDx0EjKl1Hhdovs3GcjLFTG1ZtuRn6WxbD+4fx2oBirNllo/GoSpYoHyKdrtzw4XSJlSysxm11cu3btL5Ofb3R8hykTtyKKEr276Zm9+AH9+jw7PpdbokldPe9/lENIaA4N6qjx++H+o4B//ssvPttokcsFypRS8v7YDOZNiQuGGUKABBrcJ5wZC3IpW0pFm64pfDs3jmqV1CSlePl8Zg7Xb3sID5PRZ1gW5Uqr+GpeLgZ9/g2CvT/Z+W5twWKQ9q11jIvM5L45hy8HT/xLY/B38D95Lqxdry4W6+V8PxcEgaoV1TRvpKVsnVRUPgOq3ACBLJce4cVNRWoFCctM81UOHrPx8os6klNElD59vlZ2I5l07KDKQxwBbFodwetvnUKdWpFIXxEEBMxCNpa4a4TIXSxaZaFeTRVDh3mIzqpHwu8KuUjJxT2uordEEyuUIhawPbTwWH4SmVJ87k2Qq1evknPPjBM79XkJ2e9qv5CsKrzz3kW+3xKFWi3DZPYHauJTTu4/8qJSSRhjL9DjrcC6+Lv9djYuLnj+UatlJMYp2P1jwJ+0sHUyQMO6Gn74ycnbHULweCR6vpfLrQs61FkVkaNg/6ZUzGobd+57KF9GhdMpMvUbIzu+DRBb67bbadWm33ONQQAaVm/NpH0rPTqtQPPGOlZuNOerjyBgRyR6FDR9QUViopywUBllSqooXUKJRiPj7Q4hfH/QHrQxycz2U/T3TZ+O7QykpHoRC1/q4vcTnHP/jPat9IxVWrl1oCxDz92hbEWJh5oz3E4T0Kpl1K4t4+UGAonxCkaMy6RYicbPNQpWozWPQMFENu1fyX/9ArRqruX7HdBvxAVsKhUKOfTroqZ3txj0OhlTZpnQZZVHKagoSzVypAzChEB9rxMMlJdqcJPzyCUFSlSIkWmERPipHqrEnJNCjkkk2lIJuSAnxlsK4w0V4768y5ypEWxaGUVipWSKe8oXeByCIBBqK0m6+g5xVCXDn/xc4/Cv8I+Rn2+++eY/9Vb/CGrVqkWtWrX+8ut/+uknoqOj6dOnDwBFixbl/v377N27Nzip//DDD1SvXp2OHTsC0LFjR27cuMEPP/zABx988I99d4tNwuMmD/H5FFGRcpJS8qenp2f62P2jjRt3PFhtIuVKK4mJVDB6QhavtNQxc2I0P59y0uz1ZMqXVWJ3SGRk+RjSNxxRhLbdUihXRoVGBbfuealeWc22FYls2m3hm+VG7j3ysnddEQ4ctTNzoZG2LfWUL6NkyWoz30yJoX2rZwvB+FgFs7+IQRQlLl9zU76MmlrVNNy48c9611gsFuJjCmcf9bpAgpxGLfDd2kTOXPCwedMyRo4quJgYPHQCX8zqzOq5inyF3XcH3FSu2pSrV3/JQy7ExSi4/8hToN+bzS5ishkICSm8FeqvQBAE/GIINrsTg15GrkkM+nV9NS6ajn3S6NYphBYvaDGZRZauNXPstJMrR589QNdttzKkb3iBO3WhIXLavqRn9482snP8REflL9QWfGumT9dQHif70P1OiHz0fgQzFxqDvos2eyDIQKWSFU7AHLAhonmuAv8p/H4/yU/ukxAjcGZf8SBpUbyokvq1NCxcZeJxkpfzhwIFc0aWjxHjsrh6w81PW4uQEKfgt0suypVS/n6Mcjq2M/DO0HQ+/zCKcqVViKLEgZ8dzFpkZMnMwEbOnfvePIvGP6JYESUPHntx+Ory+qsqRvdPJirCy5fzy+BwSgwe7yYmSo4oBlTCcnkxlErYdVDi9GU5OSYZ48Z98Nxj8Tz4nzwXAshkgZbj1ZutjB1WMGEeGiKnQlkVqRl+Xmmhp9O7aRh0AtdveyhZXMnUeUbSM32ULKZk3AcRTJmbS5f+qYwcGEFstJxjvzjZsMPK15/HcPa8C4tVxO6QUCpgwdQYYqMV/HbRydGTdrp1NmCyiHQbmIFCAbFRMm7c8eD1SgUWFzm5fh489tF9cBog8eTJE8qWLfvc47B85U7e6/8mvYYlodf6EQSwWCXSsiSUChXDPslBqZQYMymbmROj88xhqek+Js7MYfSgCB4+8XLlhouMLD8hBoEHj718OcfI0HfD+XBIBEdOOhn7ZTZDxmayYnZcnjkjK9vHg8cePp+Zw85vE/Kliy5fbyYjy8cv51y82FiLIAhkZfuYOi8XQYCsXD9Kxd/f/Lh9+zZli3tJTZexfa8Nj0eibCkVoSEyuncK7HKvXxRILR43NYfoSDkZWT4ysnwc31Ms2DEhCAIvvqDl5K9OXmqSV7Vx4oyTxAQFp351Mv2zAEE4amI2syfFUK6UkrVbLcwsILTH45FIy/TT4gUtc76MRa+TYTT5WbLGzP3HXuZ/FcNr76RQs6qGN18LBJLcf2Tng+Fvs37jYWJiCg4C+lcY8cHnDB3cmS8+dNC0QWC8RVFi6rxciiYqGTkwnNZvpQSDcADWbLHw5cf5iY+cXD8jxmeREKegzYs6zBaJn085eKdLKAnxcoaNy2Lt/DgOHncQFyPnu/0eNi9LoE4NDWMnZzFtfoAwTU7xceKMg6YFKNE+n5lLeJiMk7862H/UjtUmEhUh593uoWxaElDVKBUS/oKkw/8Q/qfOhy6XC7PpMWOH522f7TkknQa1tXhcCsrWyCJRWQQ5cjwhGVSu7ud+ip11C+PzPcOaNNDywXsRLFhpZtzISI6cdBAfq2DBtwUrc7Ny/OSa/Fy55SYl3Ue/HqHMXWpi9bw4eg3NYOKHUZQqrmDKTBv7DrhJKC5jzPv57/FO7UM4edbJzdtujp50kJbhw+14fuuHosWqMmL8j3w6IoorN9x8+Uk43/90jSfSdQb0NvBaWw1JKRK9+6SDuyIA4Z5ihCUX5XaylRv48ONHDDnHez0DRHx0lJzDO4py8aqT7oMzuHykRJ7NEaVS4POxYdy4mcO5nx4Ra6yFyqjhMQ8oQ1W2bjnJ4D75lVYpaQFbiQ8Hh/Pm6waMxryrZo1Gxsfvw8YNSxg1+vO/PAYWi4WiCQrWLUxg214rb/ZPQ6UUyDEGPFqbNdJSsZwKh1NC/fvpL1dKRZnihauz33snnGXrzKRn+tBqZBQp68CUnUOoFIVa0JB7rxRd333MN9PDg8d5+56HD78IzB2Tx8YE1ZBqtQxBgEMn7MxcYGLz0oRgffler3D69wzjyg03b/RJ5dz+orz0ZhpyQcDuENHp8s8fhaFo0aJkmUKIMNjYd8jOW501yISAiOPbTWYePvLjs6vRZlVF541nf85h9m2NpUxJZYHiBJ8P1sxPYNinmez4Ni9BWae6BkGS8yTJz6wvoli2zsy1W24ys/xsWpoQtD6RJIndP9pZs9XCw8fefJ6jSqVQYL0AgedTVKyPJw9l/62Cov+pcyGA5BdIeaLEZPYH1et/xO69XkLSqmEgDC8etOiJF0qRSQr3uU4VAv7r4ZZyDB97iCO7VVSrKuegNhdceectD27Kl88/R5UuoeSXQ1HMX/qARSuuUSxRScN6CkYPC2Hop052/2Bnxtcu6vha5WkrVgsaKkt1ucwpoqUE1IIGgxBKRX99bkpnqV79+WxAftizD6fRQzHKBYlPgFApCtOFytRtfp2mzQQuXXcyalAEW5Yl4PNJbNtrZfp8I4+TvDSorUGUAuu4eStMnPzVCUD9Whr69wgjIU5BXKycryb7KFHWz+uvSbRpUXB3ht8ncfSYl4wsH59+YeHRz2VJ8BQPksphzkiiHGXo2O0Ekybo+OqbXNq11DNyQhaDe4eybIOM7Tvffq4xAChbrix79j1kxIAwfjnnZviACExmkR8O2WnfKu93XbLaTOrtcJbdzeHd3hpqVVOTmu6jQ+80enQOoUEdDUdOOHmjbeD1pYormfLbs/bzdq0NTJ6TU2jn5brtloClSAGQywW0ShXh7uKEpRTjccpj3IlXafCCjH0bA8/3MZOyWL4+h2H9wnmY8XxqR1ESUapEHC4bOsGAFw+lShX+jK1RVYPb5+WnHXFB6ztJkti628b61QJFfUWeBYWhQZT8yITAhmk26bhxokCBtmgmm5bFBoURoiix/TszEyacoGhWwHs03JfIT4duIk4JiO4S45SobYUrWxVePU7BG2h7R8TtdqNWF/78+qv4x404Hz58yKlTp0hJScHj8fDZZ58BkJWVxd27d6levToGQ+Ftsf9f4el3+yNq1qzJ0aNH8fl8KBQK7ty5Q/v2eb0Ka9Sowb59+/7R71KyVG2iIq8E/2+x+lm2zsLhEw7kckjP9PNu9zBkskBi2fipOdx96KVbxxAqlVNx7LSTl99O4XGSj2KJCs5dcnHuUqA102oDhyeMhV9Bg9qa4IP/rdcN3LzjYeVGCz06h9Cjc2Ah2bVDCI3aJdGnayjnLrlYts7M9+sT0WhkeDwSC7815yE+/4gJo6Jo/kYydldAmYX4LFn5HxmnkiVZsbjw39994KF0CWVwUdyojop5q/LvFD5F/fr1qVqrD28PXM0nwwRqVlWTneNn2QYfZy8XYf7CL1m2dBYbd31Hz86Bm3vEgID586Yl8Xl2eURR4v2x2TR6YeA/cqyd3xrI1PkzmDJWQ2S4jORUL0UTldStoWbih5EsXmNm8y4riXFyzFY/gpBXzXvvoZe3Xi/8vqteRY3DKdJjSDoLpsZQrnSAzHW7RRatNvPoiZeqFVTMXWZi1dyA8q5sKRVpmYFFqsXqp1PfNKZ8Gs1vF12MmpjNnEl5CZgnyV5mLzZRv8Frf2vyun79OnqtlYkfRhUYSjCkTxhtuqYEgwjiYhRsWhpPk9eTaP5GMvGxCqIiZGRm+/l0SjZjh0fQ+61QqldSMWOhkYwsP36/xN37Hk59XyzYxlxYAMJT6HQyNLpoHiaD2xu4Bm7cC4y1ISQEx+9BfXrDs3bhEBXYnAHl9D8l4/+n8P/SXPgUHq+csxdcfDIlG68PypdWMrBXWPA6BahTQ835yy527bPh8UrYrCIfD4+gX/dnavcLV1z0GprBxiXxbNkT8Gz0+UCnhb3rE9HrZLzYWMv0+Ua2fWel7UtaVm4088NPdjKyfaiUMuYstvDl2Cg6tjMglwuYLX4GjMpg1mIjY4fnLZolSWLMl1m81ETLyIHhdB+cwe3bN/8W+RkeHs6WbQc5f/48c2d9AmISH71voFgROeu3W7l1V+LuAy+nfnXQ4JUkBvQMIy5WzvHTTi5cdbPqmzjKlFARFirQ+NVkKpRRM+6DSEoWU3D1pocR47PIzPbR4RUD+zYmcuiEk7bdUnj5RT3Fiyo4ecbJ5RtuFs+IIzXdx6s9U+nXI4xGdTVkZvv5epGRm3fctGmh49gvTmYsMKJUClitfnw+eKmpjrgYOeVKuRn9QU8++3zBc/ufiqKIWiug1wdax5fNiuP1XqloNbKgiiA+VsGCqbH4fBJ2h8ji1Sa8XvKp4/U6GZeuufKQn2fOOxn2aRZuj0ib39VA6Zk+/KJEtUpqbt/zUKVCward9z7MxGoTOXbaxeETaQG/7MERfDIikm+WGfnwi2wmjI6i86vPNsNaN9dz/babESN6sHb9/uf2/4yKimLhkp106fwCcdG5hIXIuP/IS1iojBkTomjXPQWVSshz7Nm5/uDm2VO43SLdB6czY0J0HpLskxEBi4D6tTQoFQE1adeOIcRGK6hVXcPIz7JYMC2W68dL0LTDE5QKgZAQgdETs+nXI5R33gxFp5Px8ImXcV9lo9MK7FyViMkssmh1ICTu+J6ieWx8Dp5QMO3r2s81Dv+d+H9lPrx27Rp6nZCn5fj+Iw8Wm0h2pkDO9Thq+asgeH5/yNgrcSctCaHSpULViK+00DF3mZHXbugZPCaTWtXVXLrmYdEqE/17BFTRkiRx6lcXE2fksGdtIh98lsWkMVGs3mLBLwY86DcvTeDTqdns3C5R1l2XSLmFQb0LT4nv/XYYG3daKVtKxs8nXHjszx/69eDBNXZ8m8DDJ14ePPaSmuEjoajItuUJwWd3hbIqGr7gJPVogLyDALFkIBRJkrjKGeKt1Xiz1y2O7H22+ZCVI9L7rZBCn/1jR+t57bfHpBhNaNDjwIpG0OJOjaPpa4/4aGg4Xd8IhIJu2mlj7jIjHg+80jUNvyjhdIk0bajNY6/S4gU1Xy89+1xjkJOTEwzAKhKvQK+TYbX5MFv8v3e7wMPHXpavM1OquJJp46O5dc/7L72hI8Jk/HbRRbVKaqw2Lz6ZG0vJM2Q+LkKCvww6eyKXjtpo9loSpUrKkcuhWKKC994JY/teW742cEGAz6bm0uV1Q76NdZlMoGZVDe/3DWfgmCyUSjAYBFxukUaNGj3XWJQvV4WjRx7y2S0PHw4OZ+yUbDq0MbDmd+Wu1SaycMUT1q5MRmOPI9fkp2wBa5FfL7qoVimQymzQy0hJe5aJcOqskz6DzIiZCQjoGPSeEUHnIyrex9efx6KQE/TiFwSBju0M5Br9nLvsotvAdPasTQwSnm63VKhIAMDt84PSQY0aNZ5rHP478f/KXAhgN9sQM+PpMTiZnasS8qy/Vm40cfOuC5fqOgZ/BCpRj12yIkgyylOdTCGJLCmVKOJx4iDjiZpW7SzUrSeRrX5ApLNU0CsRQIeBEyf99CxA4xUaIqd5UxVuv59Jv28qmi1+BEFg/OgwPuofns9PEQLzUFGpLGk8piSBIOgwopAJ8ufeGBb9Im6cJFIy3+/CfYkYHsdy+OcDnPmpSFDFrlIJ9H47jJea6HjtnVS6vG5AoxLo0j+NscMj+ej9CAQBjpx00nt4OpPGRHH3gYciJWTk3izCgtSHDOkdns8mRRQlvppjITylPi+9eh6PTU1pT34lq1rQIkspy6YddymaoOTTEZFMX2Ck74hcdu459Vyev08RHV2cYf3DuXHHw9kLLjKzfSyfFctHk7JZtclMq2Y6/H7YuNOK6X4sYaby1Hn9Ip9/9Gy8B/YK4/2xmdx94AnaQwEkxCm4c88fDIAuXUKJJAUU/a2a5SU5r992s22PncljC84PSEnz4bEH6khBEMhRPObbmZHMXGjC4RCRgO8P2ln6dSw/HHSgCXm+LimZHAyhIlmGCxTLboKeEI4d99H6RQ/bvrNhtopUraiic3sDGo2Mc5ddmIwymrTJokiijIgIeHBfgJxYipqrIhOeneMYEkgniQSpBDc5TygR1KcladG/sn61Lk/9KJMJvPWGAavdysLP7hPpLE2O7j6iwsXrvQJBvyHhEiay0VIwkW6SZREaJqLM0qBEwcGDB3n11VefazwKwj9Kfq5fv569e/cW+DtJkpg3bx69evWiXbt2/+TH/iMwmUyEheVNfg4LC8Pv92O1WomIiMBkMhEeHp7nNeHh4ZhMpkLf1+v14vU+U2oKghBMdy2MBJwydS6D+78ABNQYb/ZLpVunELaviEevl7NolZF+IzNYNC2WeStMJMQpmPLpsxa25o11ZGT5eLFjMjO/iCExTs6SNWbSMvycOe+iVDEvDevk9aAUBIHKFdRMGB1Jv5EZQfJTrZbh9QXUlbOXGpk3JTao9snI8lG2VOE3ZWSEnNIlFPx6wUWIXiA71/O3wx3+jOTkZE6cOIrJquP8ZRt1auQl0yRJYvKcXNIz/SxeY2Jw73Ays/2EhkUUOO5Bv58+79P4hZdZsWEhD2fcwhASRsfO/Xh3aEtkMhmDh4xh5IjrPHh8n0G9FFSvrOb1NnoatE2iX/dQ6tTQ8PCJlw07rLzSQsfBExs5V7ch9eo1/LeO9/XXOzPr9mV6jzhAs/pa5q0wMXZYJO+OzKByORUfDYlALhf47oCNtVutlCiuZe02Mz06BYzUY6PlPEnx5Vv0PsXj5ED6ZnSU/P/H3lmHWVm96//z7u7pHkoQaaRbuku6u0NaShApKSlpkBQQEGlJAREBKemUnu6ZPbvr/f2xZXCcGQ/j1++5zvl9z31dXFwze3a8z17vs9Z61v3cNy17xBAZJkOlkvAy2klkmIxaVVX0HJGA2eLJovqnprl58UqkUed04uLMKJUe2rfU0bG1nvb9YqjRIoo+XQwEBUo5c97C5V/t6H3fZcrU+X+rAG6327Hb3Xlu5ARBoGJZFY+fOShTwjseklLciB7YuTaMqhVUiKLI6fMWvj1kol67aLZ8GUqFsio2LPa+5tMXDvp8FM/DJ86sDZQoipjMnhwGLuBtgzNmuulW9RwXr9oYN13ky7lBfLP8TZG9bN0XfPtVeFYr2R+xbIOVQ4f20r5913zH49+Ff1cuhL+XD9PS0rDZ3QzpZWBADwNajVfGY/KcZNq31GXlqsvXbfz23EnHVjpaNNJit4t8e9hEh/5xbF7udaSsWE7F7MkBLFyZRu/OBo6cNBEV6+LWmYLI5W++3zIlFRw9bWblJiOVyimpWE7FzXt23G6RedOC+KD6m02rj0HK7g1hNOwYw7OXTsYM9qVIQTl3HzlYti6NsiWVBPhLmTovhWPfhPNBuym0aNHqb+VCL7PPTclimSybFcKwiYloNRKG9PIhIkzGtVs2Pl2QSnKqk407M6hbU01wkBSlQuDLDRkIAtx9aKd8aQWbl79hX1d+X8X3O8IZ9UkSNSqrCQqU0a2dng4tdSxcmcqRkyZ6dTTw4Dc7T547adNUS43KarbsymDox8k8e+lm/Rd+1KmuoWWPWBZ/ZqBtMy3HTps5e9HKsW/CUKm8i+7h/SA23kiPkb1YsfpgvhiPxYsX58kzOalpThZM8z6vVhUVYSEyhk1MZP70QKq8/7rdHfYeNrFxp5Efvn0jd/L4qYN12zI4fd5rkrZyUzq+BilWm4hEEPns4wDGTk/i9n07A8Z6RfcLR3rzpl4nITU9Jytx9pIUtFoJh7aFZxUaHzx2MOqTJGZPCqBVYy3HzliyFT5fo/R7ShrWzOTcuTM0aND4rWPxGgEBAXzwQTP6trtE5fJK9h01sWBFKjO/SGPD4hDGznhjqGaxeIiKcfH8lZMiBd/MBd8eNtGxtS4HO1AiEVg6K4iaraJoUlfNrElvDrTat9TxIspJj2FxrJwXzLQx/ny6MJXQIBljh/hw96GdRp2iSc/wgABrFwbzQQ3vJsGglzJ/WhCN62oZND6B3eu97Kojp+yEhFX6W6zgfxf+p6wNBUFArRKydZqcu2RFpRT47ZaCMp4yOdo1AwhDNNzL8zNIJAKpaR46D4olPETK7XsOJgzzYcXGdA6dMKFQSLDZPVQsq+KbdaEEB8qYOtqfbw+bWDQjiC6D43j6wkHjulru3hIoY6+DUlCTKEsjKCjv/ObnI8Fs8TBxRAC7dnpAo83XmuDOnTuULGrk0RMZC1em4RHhZXQqDofIlt1GKpZVsuugiZRUN8WKy7n14DLpse8STmFkghyjmMZzHhJMOMFCJDHPYth1IJMyJRSUKq4gPtFN0SJ5S5MUKSgnQOFHmFALk5jBA65zX7yOiIcirxqyaN5VFq+KQSqFTLOL9i30zJ8ekCUjkpjsYvD4RCqUNdOykY5K5b16zRJpzq6jv4LNZuPhEyeHT5jY/l0mq+YHMW95Gl3bKb2Eg98xor8v+4+aGDoxgafPHdjtYq6GQwAnf7QwuLcPA7p7x/z4Yd4D/lfRcfzySwwyqYTy7wusWxxGcKAcj0fk5I8WFq1OY8fq7B099x/ZsdlERL3Io6cO9h7JpG1TXQ7GY+O6WtZtS6d+bQ1KhQST2cvuyU8s3itZjZSEH/j1to15K1IZNdCPj//APNbrJEwe40NIUCZLP1PSb3A8324XsrTiX3/eKXOS2fF762+BCFmWIezVGzYGDLJRMKlBljmJ6BGJF+9hcz7j1DkLMhncuGOnVWMtowb5IggCPTro2X/MxKOnDpp2iaFuDTWlSigQBJGjP5hplYtG/q+3bRQqIOPFSzsOh+MfI4z8q/ifkgsBSpcvxaWkUzSqq6FVz1jq1lBTMFLOwWMmYuLdaAU9JR213hjJCGAWjdzlCgXFdxGL3cFluE+xCAHjJTUF4mvz5FA6Ml5xU/ITJTyVsjQTJcg4czGTpGR9Dm13URSZsSiVL+cGZf08cXYyQ3r78PixC63LP09HeB0GkonNdt0yQYbNZsu6/rdB01ZN2Lt1Pw67DS051xjp8hiG9tNnFT7/iAIRcurVUrN6czqxCS4ObAnPZorZsI6GqhVUNO0aTWSojNnT9Ywf5CElQUbT9slsXOVL8d/1PWPjXXz0cTpxz1W8gxrTq2LI8OR5/cGeAhhTnyPT2lEqBUYN9OX8taC/TQi5f+8Cn4818Mt1G7u/ddCgXSxfrw7my7nBJKe4+eEnMzv3WjH+FkFkZgVi9DcYMiCnTvbSWUFUafqKU99ml8mTu9S07ZLO0oVamtTTsGpeMAPHJbBpp5F+3fQo5AK7D5g4fVKC263myKncPTkmz0xHnvAeHjwk6x+g9zXTuG448Uluug6JIz7Ja4xZr4aGzxalMnRkrXzlgMhC4SQmv6B3bxdr1p5C7woi9nYmM79w0L+7gaAAKRev2mjZI5aZE/2ZMdeEf1pp0tOSccaW5CJ3KEt1b9HzT28bRCTXOYsUKTLkRApFcYtutEFGypfOnaXeq5OOpcuiiHbGMO0TOV3bRSKTec0v12/PYNHLWwQlRyD70yGBU3SQQBSaTDX++JJEDBaL5R/Jh/9Y8fPs2bMcPnyYSpUq0bVrVy5cuMCBAweyHg8ODqZYsWJcu3btf2TxE3ImWfF3Qce/CvR/xWTcv38/e/fuzfq5SJEiLFiw4C83fGFhYQiyUL49lMn8FakULiDn3iMHnQbFEx4i9TIpXjqp0TLK2w76ZU4NvJAgGTMnBvDFqlRkMoGPBvpSopiCI6fM3L5vA3I34PExSHH8oav+xh0bMpnAyXNmRDE760Cvk5CUknd7mtst4nTBkpmB1GsXDcj/ZZabxWJh5IhuOC13adPYSp8ObvqMymT8UAPd2+tQKr0sk8+Xp1K+tJItX4YwaHwiF65YOfWTjH4DJvzlZwgNDSU0NJQ6derkeMzhcLDxq1VYzCkc/9HD3sMpGAw+6A3hNK4vZrGsQoKl7FoXikEvpW9XNz0+mk2b4/kX9P8zvliygXv37vHVhkWc/fk453+JZcW8QCqXf5O83y+jpOuHelr1jOXQcTffHjRTpJCcXp30rNuWkaszndstsuUbI3q9hNpV1Vw5VpC+o+NIN3q4fKxgtqLfr7dtdBsWx/7N4Wza5WL2vK20adMOj8dD88bvIJEIxMQ5AQG328OCFWlUKKOgTEklRQrKiE3KRC7/e+OgXr16TJvy1/ecwyEi/wPj9fNlaSyb46XhP33hYNikRD6opqZvVwMdWumYsTCFVzFOmtTVMLCnD8vWpdOnsw8TZiaxen4wlcqr6N3ZwJK1aXw6Pucp3obtGQzo7sOgnr4M6uk98es5PJ5D27zs6AyjmwA/aa6FT4CB3ZX0Gv0NI0aMzXc8/p34d+RC+Hv5cNKE/uxeH0zlP4iwV35fxbdfhdFpYBzVK6kw6CScu2TlzHeRFIx8U9SpWE7FL9etDJ+cyI7V3jFXo7KaGYtSuH3fy4avWUXFz5et1K+tRRRFJs1O5lW0i2KF5ZzaE5GNUXD4hInl69OoXTW7TqwgCHy3MYyKjV5x7ZaNQH8pFcoq+ezjgCx2qtXq4cgpM/VriKxc8QXz5i/9y1jlGcO965k5RsoXq9OoXllF/25vNiMN62ipX0tD656xNGug4dvDJkoUU7BvU1jWxttm8/DpwhSWrE1j3NA3hjuCIDB9nD8jpyRlnWQrFAKPnjoA70l0oL+MibNSmbEwk4AAPUpVKIGh74Bwlnq1vCe344f50mVwPB/UUFOulJKKZZU07xZLiXcVBAXIqFpRSfMGWmaMs/Htno3MnrM8X9ffuFlntm9bTol3vd9z/24Gug+LZ9X8IDZsNzJtXgpKpYDd7s3JjetqGDYpiSPbw9m+N5PDJ81MGeXH4plBmMwetu81cuCYmcUzA1iyNoN5X6ZRvJiSGeP9KVVcwZMXThasSGX2khSmjwsgMdmdTRfx/iNvQXjriuwb/5LFFexcE0rXIfF0a6ejT5e85U86txFYtvV7evTona9YvMaYcZ+xcHYzqlUU6NRaz6fzU2jeQMk7hRVIBEhLd+PnK2XFxnS6fqhn2fo0ls95s1A9cMyU4/O/hlQqULOyilZNdDnu78IF5Azr68vE2cmYTB4qlFGxYYl3PfJhcx3Txgbw6YJk6lRXZxU+/4iGdTTMWJjCnCUpJKf7kmoqxVebdv4t1se/E/8T1oYNGzZk9Ag3Mxelsm2V97uSSOC3Zy6CXbkzqKVIiUsU8vwsTqdIZpoUt0fKvs0hKJUSpi9MplwpFdtW5j4e6tZQs2hVGgAzxnu7TgqEyzEn+KAXvOsLpd2fI0ejc7QavsZPv1h5v4z3UEiqsdOscYd8rQnOnTuHXmtnzVYzIwf4sHlXJqnpbnwMEjbtNBLXSMun4/wJDfYeCN24k8qz9CTuW5LxiB406ChGGdRoSfC9gTIonV9vS/n1to0bd+zUqKICkVyN0wBu33cgsXkf0wk+VBQ/4DrnKEN1UsIvsvILLTdu+nL4mA2ryUWtaupsBb/gQBm714fywYfRWKwiU+clU62innbtx+QrDg8f3kGvg7nLUvnpYAESk10kprjo2yXnGGrXQseJs2YyzSIPnzh4EeXMktYSRZErN+zceWBn7tJUbp5+w9QSBIFFMwKp0PAVu7cEU72Sir1HTAyekIQoetdcTpdIx1Y6Av292qdajbc7qXWvWCqVVzFmsC9+vlJ+vmylWdcYFn4amM1UJSXNjUcUGDfEl0Hjk1CrRQwGQ74ko+JjHxLkL8PXR4rT6XV0zg29u+pYvDyewKjadOp0Hf9CSVQopyAqxoWfr4RtK0Oz2vl/vmzF7RL57oiJ/QdchCXVy+bKnGS4R6seKcyZVjBrPeDxiKz4Kp0pc1OYPy0QlUqC3S6i00r4bKI/KzdmEB3nZOwQPxavScPXR0rtam/W5bfv2xnycSJ9OuuJinGyetVi1q3f9tZx+Hfjf0IuBJgzbw4f/LifZvXDGDXQl58vW3kZ4yTN6EbqUlEgtWYOB22tYKCgWIwk/1uEqFz06e1L93Y6KtRKQRRF9IIvdpmRjv1SePXqOg8fegCB4sUhRCKjw4A4Fn4amNU1GR3r5LMvUilVXMGmnUbqVPN2DXX5UEuTuhqsVjNuVSbYc7+nrZhR8OY+8IgekDm5ceMGHTp0yPPa/4xWrVqhCx1FbNwj/Jw5Y+bxSaZ5o7yLqW2a6hg1NYHObQ3ZCp+voddJ6NRaz8plIuMfmMiU2lGhxX2rPB3bPUDuk4RUKmBNV6JNLEeYKBLHK4xCEoFCGPyFN4bFJlKymAyJRMDfT4pep/nbdQKpxIlSKeHbwyaaN1Zz+aqD/qOScDmkaJUKMtOlaJJKEe6OJFVMIOS9ZGpWyRkvlUpC0cJyEpPdhAa/GUNKjQf901pMHvqcj30TUCrBZtJAQjgf/+DE5PsMu92DXq6mR3clm78x8uS5k35dDfj5Snn0xMGnC1OwWER8qt7m4YvrNK6r4bfnbqRSga5t9ezYm8nSWUFs2plBj+Hx2GwSevfuh0z29uW6dZu/oskHTVm1wUJgoIx3SyTQuqlPls8BeA/du7XTU79dNGkpAhUavyQuxUrs88uY09zc4gKIoEZHQYplObonE0s4RXjGA8rj1SJ14SQ8DxM88O4jFDo7C6b60rLxmzWBWi1h9CA/FHKB+YtOE5laA53g7crIIJVEvxvoBSf2VA2veIwAdO7c+R/plvzHip8nT54kIiKC8ePHI5VKuXw5Z/tGeHg4d+7c+afe8h9FbidTRqMRqVSa1aaf299kZGTkOAn7I9q1a5eNovt6AkhKSsLlcuX1NHr0GsOClZM5ujMiy0zj2k0bE2YmsfizoKyFw8soJ9MXpPDoqZM+nbMXNNu30DF/eSqXjxdAIhFwOkVsNm8L08gpXlHgpvU12TbxSckutBrvz263yITPktFqICbehVYtxeEQSU13Y9BJ8PWRIork6SZ3+KSZiuWUqFQSCkbIkSqCiYvL2wzhbTBqZHcGdHpGk3pKwPu9dGqtZ/rCZKo1T6NgpJygACmDe/lkiRzPGO/PoPGJaAwVGDquZK6fQRAEQkNDiY+Pz5rM/wi73c6IYV34sHEs+zYoUSo1OBxqvtlv44s1z9i7LiiHqxt4GS5hQWlcvnw53yLWucHf35+Jk+bRomUPdm3pla3w+RrFiyro3UlP9cpqGn2g4fotGx9NTSQkWMaMhSlMG+uftRA3mT2MnpZE9/Z6OrbWc+2WjZ+vWrHa4NC28Bxsx4rlVPTrYmDirFSik0rQfVB1EhMTAcgwQtchcTx97iQyTIpHFOjZScfUUf5ZrRHPXjrp1L4W23b88Le0UH19Iznzs4mGdXJuqlwukbsP7bz7zhuDoYdPHFStoMJm8zBkQiKbl4dkGRABNKmnZe/hTA6dMDF+RjLPXzm4csNKswZa+nwUT2iwjJAgCb/edvDbMyeffexP0cIKr4nE5nRSUj1Z2qDgnVC6fKhnzyETvTsbiI138c5fGJTptBIcduN/eV/IZLK/pQn4d/DvyoWQ/3yYmJiIzfwwW+HzNSQSgcmj/Fm0Ko2fr1jp182QrfD5GtUrec1mfrpkySrA6DQStn2bgcUqcvGqm3MXU1kyy6sPLIrezdj21RE5jOBaN9Vx54GDkz9aaNYg+xj085Xi7yfh+qncTRoG9PCh65A42jTVsmLTLj4a9XG+TzDtdjt371whPNSf0+ctnNid08BNIhFYPjeIDgNiKRghZ90XwdneR6WSsGB6IO37xdG7kyFbK2JwoAzbHxzjf7luJSbOTaMP1Bw6YaZ4UQUdW2lo21zLwyciny9/So0KCYT+zih4/NTB4jXpnD9UIBvLINPkoUP/WBrU0fDoiZPl62P4cm4Qv1w8nu85oV//0Xy392teRns1XIMCZUwc6UfHgfEM7mmgRwc9SSkudnxnwt9HypJZgcxekspXO4ycOGvm26/CsuY8nVbC0D6+VCqvYvGadDq11iMIsGHxm5gFBco4sDWCafOS2X0wkwnD/RgwNoGtX4agVkvY9I2RMYN9c/2sfr5S3i+j5NkrJ++XzrugJ5cJWCzmvz0/Hv1+L79cT2fFV0pGDvBBkJClxzVygC8TZiaz/otgTv9s4fg3EUyek8zsJSmMHeKHTivB6QKNOu+xGBosw2LNfQfTuY2evUdM7FwdSo/h8Tx57qDYH1hzt+47+OzjnAdHTqfIwRMmAv0lrN9u5KPRE5nSuzdpaWl/ea3/nbkQ/uesDR88eIDNJhCf7GLstCRmTvKnWGEFwQEy7FHKXNk1giBAagBHfzDTMhem35ZvTGhSi2G0m9m5z8iI/j5cu2Gn8vt5y9IIgpAl31KyuIKX0S6evXIiyXzznRjw48ezHl5FO3PkZJPZw+ZvjBz6OpwMoxunx0XHrh3yNfa9HRxWRvTzYc8hEys+9xoSfroghf7dFHRq82ZtUaOymhO7w2nTPYHkc1WyzBpEUSQ64CIzZgt0afem0OtyiXw8M4nT562MH+aXQy5DFEU+W5RCeqYUxCgCCUMqyAgVCxKlu8a0sSpGj7OgS34PX1cYhXExa9QLps54wbF9bw7DlEoJHVt52dbTxwXQrFs8k+sXyFcc7t+9RHCgjDrVNSgUAgePm+n6Yd7rqp4dDVy/bWfVvGAGjE2gd2cDJYrJmb4ghbIllVSpoKJ/dwMdB8YxpI8PHX9nqguCQMfWOjJNHgTBe8Dyx8JwcoqbGi1esWF7Bu8VVRAd7/IWhiYE0ucPDNRypZR0b6+n08A4vln7Rv9z+14jg3oYWLo+HUGAdwsruXbtGiVKlHjrWJw9c4zJI9WoVAJPXzjzNBuRSgWCgyVIohT4JJXB6HOJcUP9CPSXZq13RVFk3KdJSCQCtaup8fOTsmubHYXw5r5wiHZ8isbz+afZc5FEIjB6sB8f9oll3KeJ1Kqm5lWMk3FDfBj/WRI6jYQyJTTUqqqmagUVs5ekMmdpKuGhUhKS3PjoJVSrqGT7d5kUipTx8sWDvxwT/z+sDf/OPvny5cs4M/QcPWmj5EhFlrlN5zZ6Vi2VEp6HW3gg4UgCHnD+UCibvjHSb0wCzZuq+HFrNAHuAjj8XzFlrA++PhJWbUrn28Mm0iwC8UkumjXQsvtAJrMWe0lFBp2EYX290j9lasewd4cchV7O+nUiG9ZmoNDaiZeYCRKLZWsdfo1onlGMMlk/xwjPkKkcHD18lJo1397kRhRFbJY0nKKUl+JjCvJuVgw9ooc0VxoZmXnnhbR0N+FhchrWyVtnt9EHGr5eIcfvWVlihJ9xYEeHAX1ydfi9ueT1UbqZTJKEKGRKNymeaCKduRtdpSmisJtsTP7Ie2AaFePE6ZIQGxv7t9h9MTFJZBh9SEh0MWOCD616xFE4REZYgJLLlwTkqZE4RAd3FedwyEy82B2e5/to1BLa94vjncJyihaS8yLKRXAYxCT8RkTm+ziM7+LGhS9qJIKERNcTPKKHSWMMDOhuQK2W4HIZOHzSTOdBcSSluKlaUcWkkX7ExLv4ckM63TtqCfCTkmGS0XlQHMtmB6HRSKhVVU2tqmouXbMycLyRpKSkfMXh3t17+BOG3C+W7/cGMHJKEkN657z/dFqvPNKPF63MnOjPus0mli4UqMj7WYZgJjGDh9zkHbEkHtwkEkNpqpIke4nK5a0/yJETHZt3Pctu92C1u2jRKPfx1b+bgR3fZUKBX3iZKEGthprVZUwa60uHfnZ+S/W+ths3KSkpeX5n+cmF/0wPMt425HLlyiGV5jw1eA1fX1+MRuM/9Zb/KN59911u376d7Xe3bt3inXfeyaq4Fy9ePEfx9vbt2xQvnrtTFXidijUaTda/P1LZRVHM89+x77dxbGd4VuFTFEWmfp7M/s3h2U5MCxWQs+XLEPYezsxym3wNiQTsDpFOg+Jp2DGayk1eIZPBwa3hjB/mx50Hdlr2iCX5D+zNFRvT6dlBz/lfrLTrF0eP9nrMFjDoIC7BReteMcxYmEKP4fH0HhlP7856+o1OyPYaALfu2Zg2P4XGH3iv18dHQvUajf/ymv+rf48ePcJX+/z3wucbaDQSFn8WTJ3qauZMDmDj0pBs7m4FIuRkZKpYuvzrv4z7Xz22edMKureOZUB3ddaiyquZoibAz5lr4fM1DFoTr169+peu/Y//bt26xfzPJ9Clbd5nF22a6Th93sLjpw5+vGilfGklP/9i4eY9K/XbRzNgTDzNu8XQZVAcbZpqePTUyZjpSSQkuXkR5cRsEVmwIg23O+eGt0MrPVduyvhy5Q7S09M5c+YM/fu2x5SZyLSx/lw9WZD9WyO4drIgNauo6Tw4DuvvDvDvFJIzeqCT3bu3/K1r/2LpNiZ8lpFjvImiyCfzkunZ0ZBV2LBYRfz9vN/LnkMmunfQZyt8vkbH1nrMFpGvlgT/zowV6NvVhx++jcBkdlMgXM75QwUYOcCXz5enUqXpKzoPiqNZfS3rvgjOer8nLzU8eamhWqUQDp2U8uSlht2HJUTFabMe+/O/O49UIKj+y+v+78S/KxdC/vPhgwcPqFYxb3Z5lfdVXLlho+r7qr/c9HVtp+ejTxK5fsvrhv70hZMubfTUrq5GIjiw251MmJHMsIlJFCsi54Ma6hyFz9fo393AN/szc/zebvfwVz4tWo2EuAQX3x0xY9A5SUlJyff4Hz+uHwa9jXuP7JQsrshzEVCsiAKnU6RHe32eLbR9uxrYfTDndVgsHq7etDF8YgLzv0yjZ0c9uw+aGNHfh1mTAujYWsfOfZmc/dnIN2sCuP/IypMX3naBL1ansXxOUI72Kr1OwldLQjh8wsz4YX58vSqUkVOSEPDkOwYSiYTPZq1h2Xp71usnJLn5eIQvkeFyDp0wc/ehk1mTAlg2JwiJRKBnRz2L16TyyRj/XDXWqryvIj3Dw4qN6Sz6NDDXmE0d7c+WbzKoV1NDwzpqKjd5xbhPE7l0zUap4nm3yJYsriDD6Oab/XmvfQ6ecFOtRrO/lRPXrF5IaswGbv4QhM3uoWHHaFRKAZPZm3Mb1tFQt4aalj1i8bi9m/MF0wN5r5jCW4zvHcvLKCdXbtjz/HznLlopk4fWqVwOHo+3SLx8TnAWKzDrcRlYbdlz2C/XvQywhEQ308cFsHp+EGeOz2f+51PweP56TPx343/K2tBms6FQQImicvYcNtKqZyyDJ8QTHirB4x+f5/t4Mvz4aIKRb/Zl4vpdwsjhEFmz2ciSRR4CLcUo6C7J3IVmvv/BzAfV1dx94Mgz1tdu2njv9zbHmDgXL146WL4+jXRnRtbfCIJAUHw1mrVLY8suI3a7x2smeNZM+/6xzJwYgFYjYd22DFRKgZMnj+drzCsUCqpXUrL3iImNS0MICZJht3u4csNGx9Y5i7wSicCyef6kRFzCJXpzVQYp1GvqpEu77IdYMpnAkllBWK0iDdrHcvfhH/OMi+GTEmnbTIuhSDJWTNzgZ16Kv6HHF5cik8VL7ETE1yPAXQCpIEMhqIhwliA4sTp1miXRskcM9x56jTPeKSQnNsGNTithz/pgtmxalM/730NMnCsr/ySnurjzwMGBYyaSkl1YrR627TEy7tMkZixMISnVhcslEh4q49C2cBKTXQyb5O2K+OKzILq01TN9XABHd0Zw+ISZU+fMWdce5C/N8wAkMEBKZISM66cKMqiXD8YMFwG+0myFz9fw9ZEyerAvW3Z78+HWPUZ0WgkdW+v56ZKNnp30GAxSUlNT3zoOjx8/ptR7Ih1a6bn8qw2P5w0jMTcYMz1IkJCqe4Jc7eLgMROy36csq9VDo47RSKUCZ76LpGVjHQXDZRj+xEZPV0UxcmjebLphfb3Fhoe/OZDLBOavyKB+TQ0ThvsTFiKjy+A4dnyXyZJZQRz+OpyF04PYvzmcD5truffIa6AYn+imcJH3/sfkw/8puVAURdav+YpQZzE2brWRkupdeD1/5aRAuByZ+NeHN6JbglotYUR/X2pXVfPuuwIJhju8FB/hEdyYLR7K1okiLsHDke0RnPo2kltnCtGwtpo7Dx1sXh7CoW3hbF8dSq2qaiQSAbVGxO5yExZfmwLxDYhMqEvA04aIFi335Rdxio6sz+AW3fwm3kaNFrWgxSW6SFQ/xBL4GLnShc1uz1ce2LNrD8ZUD+Wc9RAQuMF5Hou3eCTe5AbnsaQrWb4uPc+Y7D6QiUzilePIC8mpbnAokAkyyog18ODJc/2ZQQoSJFSyN0fm0BPPyxx/YxetvBAesX1tUJaMyxdr0tCro5g8cQhutzvfayGT2cnKjem8iHby4Dc7/v4CuzeEsWlVABd/9KHv1Gg8Re8yYLiLBvW96/Hc8CrayaVrVhDht6cOHjy243F7GNzHQFjZeJ6EfY+61nkKtrpCUtEfeORzmufuR1Qpp2JEf5+sLiuZTODD5loEAa4cL8j6L0JISnGz+4CJ73dEsGB6EBNH+vPdpnDmTA6gYYdo4hKcdOgfy+GTJqpXUlGjso779+/nKw4b12wCqYOBPfVkGD1Ur6TK87uqV0vDr3fsJCa7WLrMQcH0GlmFT/B2NpSjOg8kV0kgmrJUJzngBjVrSMgkHQCJIMWW5MOVG7Zc32PjzkwUirzZ4UqlBLtFQubt91CZQnE6RZo0VFAwUo5cKsWNGykyQqRhHD58+B/Jhf8Y81MikfwlkxEgNTX1v62dyWazER//ZkGYmJjIixcv0Ol0BAYGsnPnTlJTUxk5ciQATZo04cSJE2zdupWGDRvy+PFjzpw5w+jRo7Neo0WLFsyYMYMDBw5QpUoVrl69yp07d5g1a9Y/+tkTEhLwN6QRFPimUHP+Fxu1qqpz1eyQSAQ+GuDL1t1GJv3BDfnYaTNd2+mZNNKf5t1iOLMvMsvJC2DiSH+a1rcxdGIC21aEsmJjOkd/MHP7vp1ypVSs/DyIgpFy0o0eVmxMY90XwTSso81y/33+ysng8QmM6O9D824xFIiQEREm48lzJ1KpV4ttxqJUVnwu5dI1J3u+G/kvxeX0Dwfp2tYF5L4J69xGz5GT5iy3xdcQRRGDT2CuJjsul4vHjx8jCAKBgYE5Hn+Nn348xLRvch+7hSJluTIcXuO351YuL5lGpUrH/qXx73A4mDC+P+EBz6hUOgO3O+9TOrdb5OfLVlJS3XT5UE/NKip8fbxt+RXLyjnxoxW5XKRYYRW7D3hZin9kso3s78fmXRlMmp3MF59lP0lRKAQCAvz4ZMoQjOmPiIlJpFCklO82hVHiXQVut8ixM2buPnDg4yOhRUMtm3cZGd7PF/Ayktv2P8KAAfkfDwUKFKB3/+nUbPUpbZpqaFBHQ3Ssk627jUilZHMDlwgiT545EUWvJtWKz/M+EWrWQMvPV2zM+ySQ6i2iaNUjhm7t9fTq5EPxonJGTEnAavOylcqVVPJeUTl1a2aP//Qlb043pWqYttirO+gfDNOX5P6+oggtWlXLdxzyg//NuVCn05GSlvfBgjHTTbEiCnwM0r8sPLrdMKCbD5NmJzOolwGZDHYfNNGrk54ubcL47ZmDLbszqVlFxeZdRnp3yl0WBCA4UEpGpifH73fsy8TjyXsCttk8hAXLEARISMrM92R969YtIgKf07GpgW8PZWK25P18URRRKyUUKZR3Ua5QpJzrt7IXvK7fsiGKIhM+S2JEP1/qVFfRplcsvTp5C6DfHjYT6O9lS0bHuli6Lp3HTx2oVAKNO0VjzPTwXrHc37NgpJzkVDcej0hosIzenfWs2/H3Nm9VqlRl395KfPnVDYb3VeN0ieh1Etq31NG+Zc7ih0op8WoC56EXDFCulIKTZy25zrHgPWQzW0U6Dojh+SsX5w5EEhPvJiY+lacvnNm04/6IR0/sHDttoUJZFRevWnNIj8TEudi+z8Pefa3zEQEvMjIyuPbLfg5v8+rjfTzCn4E9fOg4IJa1WzOycnrvzgbatdDRtEs0ouhtQezcRk/n3xlyz185GTMtkU3LQohN8Ep1hIf+bvJxxcLzKGcOrbPX+PGilYplvdf+mgn4R7RpquObfUYG9vTNut4ZC1PZvyUsm9FRqyY6Fq89w8avljNw0Jh8x+Jt8b81HxYoUICCkTK+/DyEH85b6d/NwJY9GSSluFCGpGBNNaMWshfy3KKLWMlTiiZWYvLEB3w+PwWNVsRocuNM9iPUVhKJIEGBCh+tnE07vWtIXx+vTvywvr5/ip2HmYtTWDbbO5eu3JRBQICUb9aG0KBlGu7nrixzD7WgJSy6Pl9Mecjny59SpKCcejXVbF8VSoCflG17jJw6ZyEt3cXNGz8Ck986FmlpaWSaRAb28Mk6zHj+ykW5Un99IFTkHYh1XCEiuRb2wOeMHpZ7W74gCAzp48P2PUbWbcvg6QsnMpmASikwrK8PJYopvJ9d+5KqhVT89uI3omLdqNQesKixYUZHdqaNHl+CVX4UK2JizPRkihSUExkuo87v+tHhoTKs5micTidy+dsZXJQuU4Wzp5/w6y0b53+xcu+Rg1aNtSSluBkwNoHnr5x8NMiXYX19SElzs3ZrBharh+Ub0hjS25dnL52sXhCSw4hILhdYNT+YrkPiaFzXG6PvfzCzcl7umm5WqwelQsKCFWncvm8jKFBO3Zp5FwabN9AyZ0kUp89bqFpBxbLZQVy58bs3QLKH5FR5vjqljh7ZxfA+akZMTsTpEFEpBX65bstmKPUa9x/ZcaQZSJPHkCLG07+tFoNBQvv+cUil3mJHgL+UeZ+82Q+EBMlwytOzcieAoLATHpY32ScsRIZaJeGTMQEM6ulD54FxTB8XkCWXMrCHgSlzU9i2x0jvzt4ODLdb5Is16Xw83JeZX6TicokMGDg6z/f4V/G/NRcCJCUlIkhUGKIrULPFJT4d78/12zbKvKfAIbciiiIe3NixIUOexdq1izYCg96sO/p1NdCgQzSVq0ipWj6e9VuN1GiSSed2OuZO/cN+QiLQrIGOiDA5U+Yms2nZG7a4xyNizPRQ2l4nW6u9VJDyPrW4oz/MK/kZMlMVBAfIkWtt1Ksg4eEDkWRrIiqNhzEDVKRlaFm6zkGVapXzFYs1K9YS6AlHIkgoyLtEikWxYkZAQIGSTDL48cIF9v6u7f1HfLUjg0IF5Iwf5seg8Qm0a5E7iWDZCivazLIggEJQohCV2ERLtkIZeJmmUTxBJsoRESlJRW6IP5EojSLS/S5S5Nj1cbgCYmhfQ8LB42aKFJSzdF06KqWEXWt9WLHxFl9vW0efvsPyFQe9Tsmpn4xo1BKmfu51Yn+9xvB44MhJM+cOROLvJ+XmXTvTF6SwfVVoVk3D6RQZ+2kSMXEuFs3wsjD3Hs7kl2s2jJluxkxLoGRxFdfPhOHr431dURT59qCZT6fJufujL199bWRQ7zcxvPPAwftllFnmgUvXpbN/c1gOM73iRRXMnRpAdKyLnh0NLF2XxvlfrHRtq+H8T8cpWbLkW8chOvolWn8XDepqWPVVJjrDX+0VvP+v3WRGl1wi1/lTJsgppCpAuiwWl9GJKjCdB49FTDygvOjVIw1IKU+fgedZtcxD/dpqBEHA5RLZtieTBUtNGHzzZvJ6PCJ2k4IwCoEJPJklmTzxEgqFmeQkASlS3qc2UeKj/7LO+Lb4x4qfBQsW5N69e3g8nlyNHOx2O3fu3Mm3u+vfxdOnT5k5c2bWz9u2eTVT6taty4gRI0hLSyM5+Y0RQHBwMFOmTGHr1q2cOHECPz8/+vXrR/Xqb4xq3nvvPcaMGcOuXbvYvXs3oaGhjBkzhnffzZ3S/XeRlpZGeEj2gfLbc0cOM4I/4v0ySr49bMr62ZjpZtn6dHauCWXfURMd2+iyFT5fo3xpFXK5QL320Xw0wJerJwvmGPxRsU7KlVKyeE0Ga7caMZk9NK6rYfQgPzYsCaFd31jKl1aiUgoM7GGgYIQ8awOZmOyidc9Yatdp/y+bGLicdpR/4bytUglZ5kx/xPnLNsqUzW4kIYoimzZ+yelT31KlvHdBM2+OlDp12zJw0NhsMfAWEpxIpblv6gf19OHTham5aq/evGvH31dCm6YWDh/aS6fOPd/2cnNgwbzJdG/5lA9bKHn0xIel69KyWhv/jG17jLRqomXSyDcxr1FZzYsoJwPHJnDlWEE6DoojLd2Fn68iRwsvQL+uPnQbGkdcgiub692raCfPnsVS4p1EioQKdGvjy66DmZR4V8H1WzYmzkqmZWMtH9RQk5DkZsd3Rm7ds3PsjBmNWsLQPj5A/t3eAY4d3c+1iyv55WgEdx44uP/YgU4jUL+WhqhYJ50HxSGRgEwKZquIwyly6pwF8DKh84IgeCcBXx8pRQvLWTU/iMadY/A1SNGqBdRqCf5+EsYO8eP5SyerNmcw8aOc41kqEYkISefazUwKRcopUlBGcqqbpy+cVK+kytLTEUV4+tLNyxgtbT/s/Ldi8bb435wLy5cvz6L50iwH1T9j+95MOrbW4WuQ8N0RE1NG555j9h81MXdKAOlGD+M+TaJMCSVHd0ZkLXoqllPRqY2eQeMTGd7Xh4PHzVnF+j/jyg0bBSOy59LT5818viwVjVrIcoP8M7bsNvJhCx2tm2hp3zeOK1cu0aLF2xe8jh7ZTr/OIqXf0zF3aSoGvQSr1ZN1yvxH/HjBgt0hcuuuLRsL/o+4fd+WTZIhOcXN+BlJbF0RysipiXRuq2fy7GRkcoHCBeTs3+yHXC7w7KWTuctSqVBGybOXLvZuCuOd34usLbrn7fAMoFIKeDzee7FdCx07DuZ9gPNXEASBGTOXMXbMYNZsuYSPwUNEqCyrTfPPOHLKhFolYLZ48mTpm8wiFttfF2OdTpF7D+1Ufl9NYICMwAAZkz/yY9XmDFbNz1kYMFs87DtiZunsIOpUU9N3VALFi5rp0laHSinh2Bkz3x3JJCSk6lsXPP6I48eP0O1DF8IfWvx8DBJiE9xUCJLx3ZHMLJMlvU5C84baXFugDToJ6UYPbfvEUaOyiuRUN8kpbooVkXPtlh1fH4H9RzNzbIxsNg8LV6bx1ZI3c59SmV1jsnMbHY06xVC7moYS7ypYty2DT8b4Zyt8vsa4IUoadP6WPn1H/K14vA3+t+bD2NhY7A4vw8Gg85oR1qup4eRZC716yFm34QLmuOL4OwogICFNEk9myH2qFhFIvGbCaVYhk6uRGhL5aKgGnd7O3n1XeXZfiX9SBQIDvfq+TqfIuKG+TPgsmf5j4unX1YfQYClXbtjY/I2RiSP9KFxAzsadGSQkuejRQc/IqckMH6Lh84Wn0aoUKBQiLpscVUIxRIeSd8LVFIz0GjT9esdOeoabZg00KBVQpJCS+Li8mau5oUiRImx84aLkH7S01SrBa66VBzwe73qgUCkTUede4JSaCA7MuxW3QISMGlWUrPg8+32dmOyi+9B4ls0JokwJ5e9rHjPTJhioX0tDWoablWt/5dYvKsJSqmVrdxWSw6lS/hX3HzmoU03FF2vTmTb2zZylVQu4XK63HvsftuvBDyd2sveIiWlj/Vk0480B76CePhw+aeK7IyYG9/TlXbwSMDu/MzJ9QQrf/2DGZBZZNT/3tZhOK8HfV0pyipuoWCcvo105NuzgZTYOmZCAn6+UF1HevytSUI7D8dcb7tQ0NxuXhVD690Oj9V9nUKqEglM/mdEaShIRkVPSJS9YLBlcvGLh9BkXtjQfMl8q6f80kUNfh2Wbi19FO+nUP4nYVBl+gSmM7Klm7yEzV04UpF9XHw6dMHHtpo34RHc2jVa5XKBpEzk/74jGz1nAew0mHWfPJ+Wqow/edUKp39nywYEyhvTxZcd3xizdPUEQmDM5gBbdY+jZUU9CkpuJs5IZM9iXTm0MLFmbTkamKl9xyC/+t+ZCAIOvgVfqR4jmd5C+LM28jy0EV8hg534TNWsq+X7vJVy/6/s6seMW3RShJJk+T1k+7s26Q6WSIJPBgulBqJQCBr3A8tU2pozJPTeULakkw+ghPcOdVQDbe9iMPVWXQ2PUKTqI191GqwWJzEbVMh5mTdJQoWzuh+sDxyZgtnpo1KhRvmJhNdtQi35Z0icSQYJa1JDgexOLKhG3U4JoUzJmagqLVqXRqbUOl1PC3iNGmjZQs2B6IBKJgEYtMHdZKlNHvzEGFkWR1V+ZeH7HQJjwZt2gFBTcEM9TSqyMAX8EQcAkZvCUe7xDKYykkUQsgiGDgpGZLJ4ZyE8XHmEyidSvK6dZA2/XXK8R8bTtE8uYwX582Ny7Dx3aW0nT7rvo3WdovtrfCxQszqVzvxLoLEym5jcKF3izTt/wdQY1q6jYd9TEr7dtvIhyYbeLvN/gJd3a6+nfzYePZybRvKGW7u3ffD8tGmq588DOwLEJpKa5ObAlPJvDvSB4Hc3v3U/n8Cp/Vq9PyFb8zDR58Pt9nDx/5eKdQvJc1+zgPShu1y+WUYP8mD05kImzkrhxx56vHm2Xy4VS5cRq9tCrrxnflFLYC93Ltib7I07+aKFmZTU3b7jRenzzNKdSWAIoVTOWRxcfIsbJKGasSxwveMB13hFLoxLUhMbWYcSgG4h+UWi1AlajHGVqIYqbaxEvXvmdWJdzvjn6gwVp+pvDBIkgJSylKoM+Oo3R4uQdKiITZCR54mndOv8kgdzwjxU/69evz7p16/jqq6/o379/tscsFgtr164lPT2dfv36/VNv+ZcoXbo0e/bsyfPxESNG5PhdqVKlWLBgwV++bvXq1bMl+n8HIiIiePgk+8IhOFDKy6i8K96vol243SL3H9k5e8HCju8yWTYnmKBAGReueLWL8kL39npOnDXTKxe2U1SMkxM/Wti2IpTKv7vout0iO74z8n7Dl0we5UehSCkvo5yc+jYyR4EiOFDG7MkBnL3+11qAb4Oq1Rtx9MxRalbJ/fFvD5toVDv7QiQ+0cVni6Us/fKjbL9fvGg6IYbTnN6jyJbkl3/1LfM+T2DqJ2/GgSAIWO2SPJNH7WpqhnycweDxicyc6G1pcTpFDhw3seHrDHauCUOjFug8fNffLn5mZmby4tkvfDjTmzjeK6bAZBb58aKFen9iIN64Y+PUOQt3zuXUHixcQE77ljpO/mThqyUhtOkVw8j+vnm+b6fWeg6fNDO415vvb+YXKcwY70doiIzFa9JISXMTFuwVup8yN5np4/w5etrMtj1GypdWsmlZCEvWpRPoJ6VTGx2fzEvB7sx7POYFh8PB11u/4MROb8G+bk0ZdWtqcLlEPl+eyt2HTurXUuNwipy/ZEWugFpVVXw0NYnmDTQcOGaiT5fcx+HxM2bWLPBucjJNHr7abqRRHQ2LZgSh00pISnbx+KmT2YtTGTnAl4hQGWcvWKhf603sC0VYeRmj5kWMD+9XKIvTkcFPF39GIfdgtsq4eFWH3ZaMVg0mi5x69duydMJH+RKy/jv435wLpVIp3Xt+xLDJi1kzX5Utv1z+1cbhk2YObg1HJoOl69Jp3dROmRLZJ9ejp82oVQIFI+XUrKJGEODaTTsXrtj4oMabfCGRCCycHsig8fEYM8Uc2oXg3UDPXZqKIIGOA2IJDpTx8Dc7UbEuPhntR3Kah25D49i0LDRrkvd4RPZ9b2LNlgyWzQ4iOFCGRiPw9Mlt4O0ncrM5Ez8fiZeVsyCY4ZMS6DMqnm/WhmUVccHbmjnqk2TGDvFl+VcZ9OliyKF/5nCILFmTTqsmWrbuMXLnvtfsQioTiIr1ziXrtmWw9/tMDm+LoOQf2rrfKSTnqyXB9B6ZQNUKSqJj3bxT6HUMvZp+f9YKBm+hzGx5U8T2ePgvNWLzwq5vNrNl0zw6tVbRsamesz9b+fGClas3rVR5P/sckJTsYvXmDO+B1zdGPhrgm+P1XC6R42fNCKKYwwn9NeITXaSme/h8ahDxiW9oxhXKqlAqMlm0KpVRA32zYh0b72LYxETq1VLjo5di0HvZ8Zd/tbH3sAmHU6R2NTUzJwawcK3lb8Uh05hCmVLZf3fynLe4OnV0AJNmJ/PN/kxaNNIikQjcuGNn2x4jcrlA47oaBEHAmOmmTe9Yls/Nbp6Xkurmw76xLJoRSFyCi3lfprF2awZzJwdQIFLO+ctW1m3NYPIo/ywjRJvNg92efZ50uUGpEPh4ZhLhoTLuP3Ywc2LuhxSCIFD1fXj8+DGlS5f+WzH5r/C/NR9mZGRgtnhITnFjtYlUq6hi5z4TZUspOXLSTKPGCrSqF+z57qG33a6VitHDfPE1SOgx6AWJ1yz0HOHD+BFvCmS9O8Pl6za6DfiJYImLD6qr2XMok9rV1CyZFcST5w527c/kyQsnj585UCgEvv42ky9Wp9G8gZavloQglQqUL62gy+AExo7xZVAPHzQaCfGJLmYtvsuFyzYqVlQxc2IQUqk390ilAp8tSsFqgxkT/Bk4NjFfsShZsiQxcR6evHBk5aaCkTJ+vWPP80Do+FkzmSYPQ3prGPHTU9Q2Bz9fVtA6FzdegHMXLfj55pybl6xNZ9o4f9LSPXx7KJPVWzLYv/kNEwigxldqdu0zM2/6DULTKr15ssyJViuhyvsqypZSEeAnxWoT0Wq8mvzJafJ8dQft3rWJiuVViB7o2i7n+r11Ex3HTlu498ieVWTs3sHA1j1GvtsUTvdh8X9ZXFApBb7cmMbl6zbWLAyi08BYShRTEBPvRiYTED0ir2KcHN0ZmZUD2vWNRSEXuHQt9xZI8Bqs+flJ6Tk8jguHC7L3SCa/XLWTmSEgyJ3sO7jmrWMAUKx4JebPPEC4pQzInFT7MIqJY8KY+nkqTpdI0UJynjx3cPOeHUEQ+XanL/uPmtmy20jZEsos879dBzKZNtafJWvTc7zHvBkGWtx7RMJdE76WwliCnvL9aTMfDTLkOMixWDx8sy+T73eEZ/2uXXMtPUfEZzMdkckEIsNlVG78CgRYMjOIerU0eDwiarUEs8VBVFQUBQoUyFc83hb/W3MhgE7rRq63Emd+STmqky5/zqRRvuw6aOT74zYixNL4C28O5RyinVvCBVrV99CgTiB2uweZDJatTyc9Q2T15gzsDg8HDroI9VfmYEP/EUEBUroPTGFAbzVuN4yfkYrOVDJb4ShDHou98C1mf6ynXs0IklPdrN2WTtch8bxXTME7BRX0727IWicaM938fMWKSunBYMi78yg3qNVqMkgGigHeveyrgAuofa3o497B3/IOMkGO3WzjZdpdPrsdT6RYHJUijMju8bjdMPbTRJJT3Ow5mMkP5yyUL61EhpwzPzoQk0MJzSiTdX2iKKILMaP1CCQmxfCMBwgiqNBSjDJoBQO+YiC3ucR7RU0UfUdB/doa6tfO+dlnTgygWec4Zsw18vSZizFDfZDLBYICnFgsFrTa3Ak+ucGYJsfHFkm89BVyky/Xb3g7/xasSGP/URMNaqvZ9E0GX84JzqpnJCW7vBJ9naMJ9JdmK3y+RtmSSto00/HrbVu2wucfMWqonn17XpAcLePKrzaqVlThdnslto6eNjNltD9miwc/n7wrmTKZkC0fjx3iR8seMSz5svlbx8BisRBRQMatK3beox5SQUpyipFZCxOZMSn7ejs1zc2StWlsXx3KgkQTLzCjIvfDHI/KxIetFMy+H4s2vTAm0omkKBmk8Bu3cYoOXDjwmOzInRBpaUbga/d2AfyTy9O938/s3uaTNReB11Tu40lWwo1Vst0/ckGBNV2FS2rDB3+SiMGJ7R/TN/7Hdt0NGjTg7t27nD59mgsXLqDReIsCU6ZMISYmBrvdTt26df/tCfH/B+j1enz8S3Dt1n0ql/cOkiZ1NbTuFcuwvj7ZNrqvsXpLOnqthG3fZvLrbRsbl4VmnYrLZQLWPLR6wMtOufxr9oWKxyOydmsGa7ak893G8GybX6lUoHdnH6w2kWM/mElI8lCquCJPjbxGH2hYsuGnfMfhz6hatRqrVuj57VlmDmbVs5dOfrqs48otGZdv2ikY7uTXuwoePtMzc85KQkLeTIIJCQm8fHaGL9ZnL5IIgsCYQUq6DTtPbGws4eFvFi5lytXip19+pG6NnInh0jUrJUtVw+25zYSZSWSaRDwekWb1tXy3KTyrzcXjdv7ta7979y4fVMv+Ha5dFEz3YXFs+DqDvl0NSKUCew9ncu+Rg+H9fPNc1LZv6S1Adm6jRy4XMOj/Qq9UL+HZC69WzfNXTuZ9mUrxogp6dPROEA3raFi4MpXvfzCzdms6CoXAoRNm+nQxEBQg5fxlK+37xTFppB+LVqcxtI8PGxYH07ZPCjExMfk61f7xxzO0beLOwYoYPCGBBrU1XDtZIOuanU6R0dMSqVRexfNXLgL8pCxYmUaTetpsLFaAQydMhIfKCAqU8dszB3EJLm7es3NoWxgbthvZuNOIXObVjnW6RMbNSOb4N+E07BhDr056BnT3IcBPSsNqN5izzEVQWFWio16BIMEvoBQqlZSPegzg/fffB8Dtdv+lNvL/ITtat+kMCDTuuoIq7zvQqU1cv23HZPLwYQst9x9720q2rgihQYdo6tfU0La5DrtD5LsjmUgkAit/lzyIjfea5Iwb6kf7fnHUqf5G8PzX2za+WJNGXIIbPx8JLbrHMHdKIO1a6JDJBB7+5uCzL1Lo0FpP3y4GjJlujJkeggKkfL3XiMsDR38wM3tSIIvXpJGQ5Magl5CW7qZ+LQ0HtoYz9fNk6tfWYHeI+Pvnz7GwTLka/HjpBn0KyKlTTU3HVnp2HzRSuckrun6op1ABOT9dsvLTJQu1q6nQqCUsmBZIxwFxLJ4ZRPHfdfqevnAw9tMkZk4KwN9XSkKyl71VoWwQGUY3PUfEk2EUiU90Uq2iKlvufw1BEJg8yo9RUxOzmYv06WJg0ao0Zk7MaXDz5VfpdGv/5m/3HnFSt16bfMUAvOzvqxcWcf3km6Jvz44+3Htk58M+sXzYXMfgXj6oVQJHT5vZ9I0RjVqgXUsda7akU6OSKmvhC97CZ68R8aiUAn26+DB6WhLfrA3NxhC12z30GhFPpXIKDhw15XBEXTwzkM27jLTpHYdOK5CY5CYyQsaMCV5zufVfZ1C7mrcVqHolNdUrvZlHhnycQFzcM0wmU5ZpxNui+HvluHRdSsM63p8fPXEweXYKU0f7M3BcAulGDxaLh4PHTTRvoGXNwmCOnzExfFIifr5SdBqBtHQPn4z1z2GeF+DvLdbWbxfNgB4+zPskkBdRToZOTEIURfp392HvxrBshjALVqQSG+dk1wEj7xRScO2mje+OmJg5MYDa1dR8uSGN85et+brG/4MXBQsWRKdX0WN4POGhUmQygRt3bBzbFcFni1L4+YqNiFAnBd/xEBPvZkg/r67m81cu5n6qY9QnVsaPyLmxq1ZJRZdOcuwOKUtmeludz/9ipU51NcWKKJg2znsv/3jBwtgZiXz3VTh+vpJs2rlfrMpg+eygbIXE0GAZqxcEM2NhCpkmNy17xFCkoByT2atT2b+7D7cf2KlQRsXfIfkqpAWZtzyKVo21v5swCSjkMHxyIhsWh2Rbj76KdrJkTTrFiyqIjXej8bURGOph1uI0mjXQZmP5gffQ/7dnTkyWnDq4P5w3c/2Wjbo11Zz+yQJOJUNGZ9C8qZxu7bVZhx9d22tZsSYJV6ozixHmCoqi0Qe+3Lxrx+0WafyBhpt37dSqqmbVFjstWvXPF9Pp9u2rGNRuxg3N+zC5Rwc9+783ZdtwNqit4cYdOz56CVExzly10N1ukQtXvVq/bo/IwWNmFHKBkQP8KF9aydMXDo6cMnPkhJmvdqQzY4K3TdzpEolL9M5567Zl5DDaSEp2MfOLFDq21vH9KTMl67xAJgNPij9+gQ66dtWx+5t1TJg4563jYDKZULp1+NoLkBB2mqXzAklM9rBqfhAuF8QluggJlLL3iJf19fA3FxFhcgL8JDx4bOfhUzsbd2SgUAiUfFfBqxgndrsn67sURZFL121olAIvda944XhOn1ZyurUPotPAeKaN9ad2Ne+ccvlXG7MWp/LpeH9UqjdziCiC3S7yKtpJgQhZ1vccFixjzAo/Tp0zM+LjNApFmIksIFK3hpq0dA8XLlyga9eubx2L/xRoNFqKFRN5YLXiznAjKOz88JOFhDgIMpfIVvgEb6t2ebEWZ388S+nKyUg8cqxSI8MH6Ll5pmBWPrt1IxFjqgSLxZNnoevFc0i/UImpF+KJFV5Q2FMOI6lZj9tEC8K7d/nl+9CsMRTgL2XprGDq1zTx40UL/bsbWLY+nQLhMvp1NdB1SDyVyit5/lLCsWPH8sVwa9m2BZvWbsDoSsWAP+lCIv5hNlyPS+HvLJBVVFIKKop7KiMV7pAgRlPEUZIN20x8eySD4kXl1Kis4twvVrq20/LrbQenD8gpbK6NVJBmK0ylKV/RqIGMS6e1BAvlcv1MckGBW7DTvaMOizVvRv47heTgkeF89i7L56axcEk8Jw/5YTZL8tX9kZmZyZMHT7BI0ynj+AALJk6e+4X+oxMoW1LB5eMFadE9hoNbwrNJ+AQFyli7KJi2vWOzkSH+jG7t9Jy/lPchdYC/FGRO9AaR7XuNzF6SQrrRKyFks3m4eNXK+6WV3LxnJynZxcVrNgQB6lR7I2f45LmD4MA366mwEBl2u5gv4zedTkdsjIsilPB+b0BA5nsc2Ozgx58SGTFUTUiQlFPnzOw7aqJhLQ0jpySRmubGWeIyMek61Env4u95U/8QRZFo4Td2H/TQuYOSSuVTuXkzmWMnHLhMGoL9LajVApkZEsxGLW6LKkv+5jVUghq/VzVo1eln/INdRITIeRntgJQwwlLq5GBNg7eYjlvkIb8iajMQLW7sdns2TeC/i3+UcjRq1ChKlSrFiRMnePXqFQDPnj0jIiKC5s2b07hx4//iFf4PrzHlky8YMbQDI/qYadtMhVIpoXMbPT2GxfPV0pAsZo3LJbJgZSonz5pR/J5kzWYPny1KZsPiEAx6KW2aadl9MDNXx1WAjTuMVKuoZs2WdIb19UUURT6amkTRQnKKFVHkuvkF6N3JwJFTZiqXVxEVl3dhTyIREIR/XZhbEAQWLNrCkLE9aV7PQoeWEgQB9h118/1pDavWfE1oaChXrlwhJSWFNp2LMCUX9sj33++lV4e8tUN7d3Jx5PAeBg8Zk/W7IUMnMWLoZb6YbstmOHXjjo0p85TMnf8pi+b15sCm3JlM9x7ZCQt/+wT2Z8hkMuyO7ItinVZCwQg5LRpquf/Igc0ucv83B6WKKxBFkRt3bISFyAgNzn6b/3FtrdNKOP2zJasw8mccPG7i+x9MfHvYRMFIGROG++doo50w3I+v9xrZ972ZGRP8s9osAbq01dO2qZb2/eMo/o6Ce4+88g3jh0nZvWsD48Z/9tYxSEyI4b1C2dnPV2/a8NFL6dkx+6ZOLhdYOS+YZt1i8DV4W+07t9XTe2Q8DepoaFpPg8ks8s1+I3aHyJoFwWSaPAyflIjLLTK4lw8NO8RQpYKK9V+E4PGI7D9q4uY9D7M+9mrodmyl4dQ5C7sPmvC4RRxOGdVrNsFfe51PRil48iqAs7/4c+eRns2bNxMSEkKDBg2oUKHC/xU/84nWbTrRslUH7ty5w4RxfQjwddO3qwF/XylbdmXw9KWT8UN98fWR8CrGyd0HduRygWljA7yLK7wT+O6DmVmFrbIlFdx54KBcKSU/XrSwbH06q+cHZ2kdJiW76D8mgWnzU1CrBGQysjE6Db+z+QB6djBQvUUUAX5SLl61IpF4WTPjhvhS7Q9i4yazh9Q0N7Hxblq2ap+vGLRt25l+vdfRspGLsdO97o/jhvpRtLCclRszWLgylXffUWDwCcMqlmb5pgeM6u9i9qQA5i7z6lJarB4yTR52rw/LVf/SxyDFbhepXklF3ZoaDLq8TXBKv6ckMdlN5T/kw46tdNy6m0LfUfFMHOHHe8UUPHnuZOWmdBRygY9HeDfpUTFO1m93sue7DvmKgSiKrF87n3P7gnIcApZ+T0mAn4TS7ylYuSkdh8PLrDy3PxKHE9r2jkUqE1m+wVvgblpfQ3qG19xpSG8fWjfR0X9MAnWqqWjbO5YGddSUfFfJoyd2jp+10LuzgQPHzJjNLq7espOW7s5atAqCQP9uPvTv5sPIyQmMHuzDB9W1WZ/5xh0bjTtFo1ZLcDpF6tdSM7iXVyDeahWZOFzJ/n3f0Kv3oHzFo3btD1i9QsHwPm5kMhgxOZHgQCmHT5qYNTGA73+wcOiECYcD1m3L4NI1GxKJyPC+PpR4V8HNu3YuXLXRrkXuRdfgQBnlSinp09mQVfDt19XAgLEJnDpnpm0zLT4GKU+eOxg4LoHEJDeFC8pZtzUDlws6tNZx7JsIFAqBJWvTiE908WEzHed/seW60RBFkSs34aOP38tXHP4TULBgQSwWGQmJJtxuwduW3t3glRWqpmbiSD9sNhG3B0ICJbTtE4tOK6FSOSVXbtjo2zVvNtHQ3j58vty7ed+wOIThkxLZ9q2Rts20iCJs+saI3S7SvoWej2cl8fFwf0oWV5CU7GLV5nQePHHQqknuDJ0xg30ZOC6BvRvDWLctgx37MmnVSEu1ikp2HcjkVYzrL/Wa80KTZo35/tudDByXwLLZweh1EgL8pbRqrKV5txjq1dQQFirl2k07MfEuNiwJYdn6NPYezuTaj+H88JOFeV+m0rRrDF/MCKRiORUul8jB4yY+mWXEYoGAYJGFK1OZ+Lt80JbdRt4vrWTBtEBad0kl+WFBQlxFiEfKlz/FsmjpM3Zv883qPmjdUsHeu6kEEMILyT1aNRPQaQUuXbcydbQfR06ZiU90MeZTOyZHJWbPzd/9b7caeZHszJVp/xp6nSSH4ZjTKSKVwoj+Pny6MIWNS0NyGMEt35BG2RIKdq0Px+PxUKVpFKf2RCKTQa8R8SgUAi0baRnUy8CW3Zn0GRnP6gXBxMY7CQ6UMWW0H5PnJNNtaBzd2ukJ8PNqzp/52YJUCjWrqOn6oYFrt7xyCk9c6SgVGj4Z48+H/c+Smpr61lJZVy//gj6zCOkkExLhomXPWIoWkpOa7sHtFpn8kT9BgTL6dDbw1Q4jl67ZcDhFPqihoWdHPQ6HyLrNZm7ecXD5VxsDuvvwybwUFs3wFnT7DU/j17O++GWUp6igIVK0cXbvI2Kjk9mwOIivdmQy78tUYuJdNG+gZfWCYAoXyL6Z33MoE5cb5n2ZyrOXLgb1MtChpY6jp81s2GxBYQ0k0l0O43MFF4UEktRPmDBOSUpy9FvF4D8Nrdp0Y+WyC7RoKeXq4Rd4jDpu3YvBmKIkyFUo1/ZdhaDEne5HcHo5XDgp2eRajq7IurUV7Nvkw8btmXw0OGfOjE90EfVUQaTgjw/+BHsK8IibOCQWnB4HckFBhu9jVszN2XEDXjPaDTsyKBQp56slIYz6JJGuQ2Ip/o6SksUVvFNQzvVrV/NV/GzQpD5PH31FzKtrJL0qhEObjCtFoKAjMtc4+HgCiSeaNBKQJWrw8bHQ6AMtvj5SzBaRr7810bC2GnzSeMlVQs2l0Qh6HKKdaMkjzOooAmIh0ykhdxVgr/anIHNz6pw5B+Hkj0hJdaN06QgXvKxVh9VGszY/UaFWMRSKvDXr/4ynT5/icKVT0FmatMC7GAqkMLS+gbRMF8fPWjDbREoUU+SqXS4IAp99HMD8Fam5vLIXCjkkpuQ9UT38zQF2FRJVBg+fuolPcPNOYTm9OurJNHkYMDaB/l0NZBg99B+TQJtmOjweGDA2gaKF5cydEsDsJd7uodcwWzy4Pfkr00kkEtxODf68Kf4LgkCwsRyOX23MHRVNhjwOq8SK3BzKGVcqm1b5U+V3QkBqmptJs+5x9ugzChmrAyJ3uEJAiJvObXyoUE5B9UoqenUSmDnVQ8cBcSz8NIBypVRYrR6Wrstg4wYzYmr2DiBRFHnKXYKSSuObFIbxnos4rqJBRiyXkYjeeyWUgoQQiYiIHSslqcwNfkZm8yCR8o/5Bv3j/ZaNGjWiUaNGOBwOTCYTGo3mv83k6P8n+Pn5sXLNXj6fO4W5yy/gcZvx9ZHQ6AMNXYfE4WuQYLOJvIhyYjR5aFRXS58uBhRygQPHTJz/xUrjTjG0a6Fj4khflqxN97oiV8j+XWzZlcGT5w5USq8+5Zcb0qlYToFeJ6V9Kx0vY/IuaqrV3tP/qWP8adQxOs+28Bt3bAQElsrlFfKPsLAwvt5xktOnTzFv7UFApPYHrdm2o2lW+3CNGjX+8jUyM1IIrZT3YjE0SILxajKiKHLx4gUeP76Dj08A8xZuYfW6BcQuvE1YiEBcgofQ8HKsWD2XoKAgDL4luHTtPjUq5zRcmrNMZPDIvy9cXr58eZYv9rbeP37q5MeLFu49tHPlVztLZwXRopF34/Fhcy39x3iF7hOTPTx76cRmF5k7JSCrwLn/qInGdTWkZ7hRKSXsPWSic2t9DjbT81dOrvxqo2cHPafOWfn2q/Acnwu8xe3qFVXcuGPPVvh8DZVKwpRR/sxekpIlrlyupIIVW+/lKwYFCxXj7m05rZvAhStWVm5K59ETB1+vCs317yUSgTZNdKSkuVi+IZ05UwI5viuC42ctrNyYzq937HxQQ029Whrmr0hj3/emLL3Q1ZsyWL0gJFvhv2I5FTfv2pn5RQrD+/qycnM6e9aHZRmdNOiQxp2bJykYKaHvaJE61TIY0jMFUVBx/EdfDpxysHv3bvbv38/QoUMpUqRIvq7/Px02m41Zn42ka1sPn4x50wbWpqmOJ88dNO8WQ/MGGkBAJvMaU7ze0DmdItPmp9C8gTarYFkwQkZisteA5/NlqTm0fIICZRzeHkG/0fHceWCnQllVrno14B3jocEyju96w2ROTnHTa2Q886cFZuk1ezwwZW4y4aFSTCYTvr6+b339arWa8ROXUKVJV8JDJeh1EjZ8bcQjeg+8mjfUUiBCxvenEqlceTgzZ63k623r2LznAAq5DJVGRoMmLbh25TgVy+V9Ep+R6WHMYF9S0z3EJ+W92EvPcONrkGbTgRMEgTlTApk4O4MpCyOwWjJ59uwlRQpKmTDcn0vXbPzwk4WfL1spFKnn2LF9tGvX/a1j8OLFC94pmIlCkbNwdueBnVLFlfTt6kPfPz2mVMKAHgY27cxAoxbo0lZH8aIKdFoJsycHZI2TDYuDadcvjhO7w/nxoo3jZ8ykZ7jZsTqUPh8lsHVFKBFhMq7fstFtaDyr5r9xKrXZPCxancb123YePXPQr6ub7u29phY1KquZ/JE/Af5eU4ujP5ip0yaa8qUVbFgcgtUmMmL62XwXPyUSCdNmrKLT4MGUK5FBx9Y6Dh43s2lZCP1Ge1vuv98RkcVs+/W2jZ7D45k6KoDDp8zUqqrmp19seXZtgNfsIyPTkzU/SCQCq+cHU7NVFNMXpJCU4vYaqwzwZUB3A3K59x56Fe1k0PhEGtTWEBIk5fwvVvZtDiM23k3/MQm8XyY0R7vootUWGjbq8W+XAvnfiqLFSnPp0gVmTAhgx94Mtu8xEhcrsHufhVEDfXj3HSVWq4f2/eNYOS+Y2tW898n2vcYsN+vcoNVIiInzyl3odRK+XhXKb88c/HDey3SJjvUWtKaPC+DWPTurNqfzKsaFTiNw56GdmpXVeTIW/Xy9BnEd+sfRp4uB7zaGEZ/oZu6yNFJS3cxfkYLN7sk383nw8EF8v/8Yp85GU7XZKwL8ZKSmuahcXsXxXTp+vmwlNd3DqIG+lHjXeyB85VcbyUkCoz7OQOvjZNbEAIoVkfPF6jTiE92olAJ1qqtRqNxIZNCvmwGHE5p3i6FhHTV7D5u4+H0BmrVPhnuVKIJ/VnFBZSuGI6oAXXr/xK/nA1EqJTidHtIV0VgD71G2jIdi78rYvMtI7Soq7j92sO3bTMqVq8agIZOoUKFCvlifAEq1P8kpqRw9bcoyTvozfvjJQrVKb9b9oijy02UrE0f6o1AI3HvkoH3/OEYP8qVCGSWvYlys/9orE1KogJyd+4wUK6KgcV0Nfr4SOg6IY9xQP2pVffN+ndsa2Pe9ibofRjOiny+7D5oQBFj4aRCx8S72HzXx4LGDiuWUjB3iS7t+b4yU3iumoHMbPW37xOJxeuebLq0dnDp1jC5derxVHAyGAAQxnfTAO4zvqadLW11WLJOSXfQfm8DU0f5Ur6QiOECK0SSwfnFwNjZsk3pajp4yM3hsErfOFSAxyU3rXrFEhii5fiKUcFvpbAy6sMzyPP35Md8dSmDWJC+xZPKcZMqXVuYofMYnuti6J5ND28LRaSXY7R4+npXMsdNmjBkQaStHkOdNwU6LnhBLIRYsOMOA0f+9ju7/WxAfE09mpsjLaAfKArFkPAtiSG8f5i2wZzHecoMaDU4cmH1fMGF0zgObvj3UbNyUyKqVCiLDzXzYUpM1ll5FO2ndPQHf+FpZ35VG0KMXfXHKRV5ozhOeVhW3No3aVfNmY9eorOL0eQutm2iZPSmAmi2jWDgjkI+mJlGnuhqJNfc9TV44c3o/k0YZqFROxd5DycxYlILKGpAjn7hFF6kkEc1TqtOYZN97DBonZcTAN3u7Rh9oeBnlZMDYBE58F0yTztFkhKTzOEGkeFEZS8dradEogkyTh8r1ErGJVlRCztyTKoth4lgd7duo6DAgDmOmO1ed72XrMrBlaMkQUzDgj0JQ8Y61KqIzH0KXgFarxWEXsQY+Ze1qFfVqv1mLezwiH/aJoV4tLfGJLkKCpDliU7akkkdP8653HD5pRqMWePrCkbXmA2/xdtXmdPYdMSMJgECdgN0usnxuIPVrvRlf3dsbqPthFOOH+dGx9Zt98pDePuzcZ6R68yj8/CTZyFVfbc8gPV2eZ20lL5jNRlw4UPzJW0MhqJDZfEhzPON9T2MSwy7yw4FgQoLerLf8/aRsWBpMu+RETv5wEjlyBImIMr446z/Rgm8yksAktqzzoVwpJesWBfPpwhS2rghFrZYweZQvSUkpnN78gjCKIIoiqSQSzXO0wRnIfU0YeURmqhxHspNCvEdxgrwGSaKLKH7jETdRoyWESLSCAZkoRy1Roggw53uOzAv/thWmQqH4lw1u/pNx584t5swcQefWLqYM1TN5jtfs5+ZdO83qa1mzJY3p4wNYts7LVmpU981NVquqmkdPHIz6JAm7w8Py9RlsWxHCwLEJeETo3kGPzSZy4JgJH4OUD5vrSE33sG9zCC+inHQcEMfejYEE+ktzOLf+ERaLB1H0UrN9DBK27DbSr2t25qPDITJxVjK16lf9x2IjlUpp0qQZTZo0+1vPL16iAhevHaVqhdwfv3RdQKsLoUfXBnxQzUaNSi7iEwVmfSqjZp3OfPrZMoxGIwaDIZuD/LRPlzJiWGc6NE+nZwfvxvruQztzlolUqdk/X25tf4ZCoaB6rdbUav0VJYpKadPMa/Jy6ZqN+4+9bMqYOBcjJiexfXVYNs266Fgn/UYnsGFJCFIJfHvIxNGd4YyelkStKkraNtfTeVAcg3r50LqJFpdLZM8hE+u2ZTCwh4GyJZUcPmn5ywSckOTO03wJoHY1FXEJLkr/LgD//JUzm8vk26BWrdqsXiEjOCCDn36xsmRmEFM/TyY0KO80FhIsRacTuHnHwbR5yUwY7kfLRlqa1ddw8ISJsdOT+PGihQ+qaVgyK4DR01KQyyRULKfMlfH8fhkl7xSSU7akVyt28pwklEopgiDi7wubl4VQqIAcj0fkxFkLXQbHMainge8OvsLmDEbvVwabzcOZMycYMGBovq7/PxmiKDJyeFfcjhg+GZPTBbZYEQVjh/jxMsrBhas2XkZ7WLU5ncZ1NYiitx24d2dDNobw7ft2WjfVcfGqjVpV1Xm2OI0b6sfqzemcvWDN8x5ISHLh55v9+YEBUjYvD2HUJ0ns2RDG3Yd2nr100qaJFhGBJ0+eEBkZma84pKYkU7igFH8fKU3qa+nTWY9K5d1Mbd5l5NhpM5e+D2fE1OXoDQYGDR7NoMHZD11GP7xBTFxUlkbbHxGf6CI23iv7UKeaiht3bNhsnmzte6+xeks6ZquH5evTGDnAN5tj5rXbWrZ8vZOOHRrQpJ6Gj0f4cei4CavNy8acPs4fjwcad11Fy5Yd3/qE32q1os+jPnL1po1WTfIunjSso+G7IyZ++sXGynkhOVpdwXugV6yInBdRLhrW0VAgXMb6rzNY/7WRaePeaFtWKu91KJ71RSq37tsJ8JMil3t19y5+XwCnE6YvSOHi1QRUSglffPZGp0gqFWjdVEfhgt6ii1otITnViUL59w6Jy5Qpw9IVBxjYrzm+Pg4+HuHLgeNmKpRVMrBH9vm4YjkVh7eHM31BCtUqqpixKAWLVSQ5xZ2nxtlvzx2EBWd/TK2WUL60ko6tdCxcmUbRwnJu3bPTskcs9WpqmDjSj4KRcr5eFcKQCYnUq6lmQA8DgiAQESZj5kR/2vWNo31LHdUqqohPcrF+WwYvY2Rs3f5/LZ55oWXrHty8cZGlKzOJjZajQIVHFNGgo21rB6UqmWjYQErXdnpqV1Pj8YicPm/h4W8OLl6z0egDba7f88kfzWg1At2HxfP1ylAUCoFAfykup7drxWbzOmjPXpLCJ2P8s1y/DxwzUayInIdP8t40ut0iiUlurhwvkJVHihb2rlOXrEtj+fpUihRUYrfb81X8vHv3BhHvWBncw5+iReQMGhtPpfIqZi72Mhnr/kkLfcsuIwmJIsViWvEqOh1X6Z9RSJR8et6B0hyJKHHj1CXRsKacxbMDGP1JEonJbuZMCWR4Xx/WbE2nfi0NT547iX+qI4yc+xuFoESZXISd38XTr7ueMxfNLFwto2l9PxKT3fQcHodeJ8HthjSjhw4ttZw+f52d21dRrty6fBf9W7Rsy/q1X3D4pJnhfX1ztK8nJLk4+oOZE7vfFAKWrkujaT1t1qHVgO4+NK2n4asdRj6amkiAn5Tlc4J5v4wSh0OkVa8Y+nX1rgOv3LBTrIgiW+HzNdq31LFzn5GGH2j57bmLMz9baVhHQ3iojBF/0JXf/E0Grf/EEpbLBVZ8HkTngXGIonct9eKZ8a3j0LtvX47u6cyInjK6fpj9AD4oUMaO1aF0HRLPpJF+hIZIqV1Nna3wmRXPxlpWbzLRtH0iqxb70auTnkp1kyhifS9XBl2ApRhbt79k7HDvumLO5ABGfZLEN/u92tI+BilHTpq4dM3G6vnBWQxdpVLCstlBVGz0ioxEFcXcOfX5ZYKcQq6ynDp2hrFjP37rWPynID4ugeBAGbHxbpbM0jBg1CsKFwghIMCO/YkNpZD7fGomExUazAob4SE5c6FEIlC7nsjdmy6mTFQwc14ShQtJSUx1EBfvJiShBjrBN9tzAgglye7hvcqJ6DRXSXxkxuXyy1POIz5eZMt6N9O0yXTuoKBQARnRsS40aoG9B03MX9oiX7EwmzII8JNitnjYtM2Kx6rC4nJkPW4TLaQG3cQn1EKRcA/yV5CQeA2FfwYjBuYstBYqIKd7Bz19RydwYGs4Ez5L4dz3oVmdLuDtEjr4jT/1m/1MSVttZCgQEZEiJVOSAu88YORgr2fCmgVBtOgey/7NYVnMS1EU2bkvk5+vmvnyKwWHDt/hxx9FguOroRd8ef74dr5iUKRIETx46NpdQr0/eX/sP2oiI1PkwhUr9x45iIpx0rOjgd6d3+wHXkY7ET1eGbsalXN6h+w9bGLrilCGTEhk/HBfmtbTkpDkptuQOKaO8Wf6OK/pU6bJw6JVqez73ky9mm8K5789d1ChrCpb4fM1urc3cPQHM8mpblLT3Pj5Sjj6g5nlG9LRyQ3ExcVlk+H7K7jdbjR6C0bpMzSZ5bM9ZhFNROmv8p6pKg7sVKhEtsLnHzFnmg93b5gxp2go46mKYBe8OTAjEke6ndYdfqJHNznVq8l5+JudGQuTuXTNht0hEhIkw/XOHe4n/4Y5Q45eoaJUxTQ2fxlMod8Phuq1TCQouQaaP5hoyQQZRSjJI/Em6SRTDi+RTSL1YHWAVgLx8fGEhubvcCA35K+0/n/4b0F6ejrz5gzjwCaBEf1UlH5PyY7VodjsImazmwPHMikQIadcSSWhIbJshc/XeK+Ygga11VSpoGLLbiNNu0TjESEu3onR6EEQYPWCYDYuDWHp7GBaNNIye4m3bbJIITmFC8jRaSUE+ku5+zD31sete4x0aKUjNc1NZLicy9dtjJicyPVbNmLivKe9rXrFoFQK/5hI7T+BRo2aceC4jAxjTlZTpsnD9u9Efjq7kz1rXXw2QUmFskp0WjcDu9lJjt7BgQM7CQoKylb4BDAYDHy16SCidhw9RvnRsreK5VsrMGz0Vnr0HPwvfWZRFLl29SeWzgpg0/JQPmyuo8uHBrauCOXzZV6q/her01gwPTCHWUdkuJxlc4LoNyqePqMSGNjDQNs+sZz52cK5SzbKlVJwYGs4aRleRs6wSYko5F7Xw35dDWSaPESGyfIUsHe5xKyW2rzgdntb7F8XHNZuzcDttuFy5V1c/zOkUimDhk5n3TYjm5aFEBYio1RxBZdv5C2sf/WGjTLvKVk6O5DUdDcd+sfRuHM0FRq94txFK7fOFOTGD4Vo1lDD7CVpmMxuCkbI6NAq701Ym6ZaLl6zERokJTrOjU7jvb5vvwrLSuwSiUDzhlpmTS7Mxj0RBIQ2wjewIv6+EprXTcSYsJ0vl89962v/T8fVq1dQSp7SumneBfbenQ3cuOtgZH8/XJJySKRBPH/lZMxgX07sjshW+HwV7eTSNRs/X7by82UrRQrmveksVlhOWoaHRh9o2LgzI9e/WbI2jX65tJWGBssQBIiKcTByciJtm2oJ8Jdy654936L2AOvWfk7zBlraNtcxpLdPVjFBqZQwtI8v3dsbWLkpg/WLtGzfugxRzM4aefLkCc9fvGTa/JRsv7dYPAz9OIGhExP5ZIw/UTEu+oxKJCRQSt9RCZgt2e/tU+fMXP7VzqXvC6DXSeg3OgGPRyQ1zU3vUTZ69/2YK1cu46NJZlhfH4oUlDN6sB+TR/nToLZ3QSiVCrRsYOenn95eD7pw4cJc+dWR47oA1CpJrjn9NYyZHuISvPkmt8Lna/j5SDCZva//620753+xcuCYKYfec4l3FcydGkBkmJSTeyI4viuSvl28BT6FQmD+tADO/2LLU4+vbEklFqtISqqbzbssNGn294t+wcHBBAWH8vSFkwplVOzan8mgnrmPr6KFFbjdcPiEmcUzg/js4wCWrE3L9W/P/GzhvaKKXA1kPB5YsTGdA1vDObQtgjULQzixO4JCBWT0G52AKIoEB3oPRp88d2RjQ1WvpOb4rghCgqUcPW3mzM8WypZU8sUMA7u+2fC34/D/O8qUKU9ynAJtVEWqi02pRD0qU49gwklMdfPix6Ks32akSxsddx7Yadolhqs37DSqq2FIbx/6j4n/vQPjzf2TYXSzcaeRjctC6dBKx8KVqRw5ZaLLkDgiwmR8Oj6AbStDCQ6UsnV3BuXqvWTQuAT6j4ln8uwkurUzIAhk3Vt/xpFTZhp9oM71AGXsYF989F5HcT+/tzdBfPbsGd9sm8HpPVp6dzZQq4qamZMCUSklVK2gosvgeC7/asPp9HZHTfgsiWNnzKjdegRBwI0Ti1HBjf1FiYxrQJCxDMHp5QmPasjm5QYuX3EhlcLB42Y8HhGNRkK5UkrCQ2Wcu2BDkpz3oZXeGsGxE07WbUunQR017Vvq0WokxMZ741OxnIoTuyNYOiuYhZ8Gcf1UJA2q3WDihPyxvgG6du2HgASdVkLzbjFs+DqdtHQ3xkw3G3dk0KBDNO8VU3D2gpXdBzNp0jmaa7fsjBvqm+11IsPlFIyUMbS3LyqlhPfLeNe2CoVAoUg5MpnAyygXh0+Y6NI277VR367eTfzU0X4sWpXGgWMm3G7vWHM4RNZtS+f7H8wM6plTHqpoYQUKhUDdD6M5fEqkTJnK+YqFIdTMR4NzFhbAK1HzTiE5ny5MQS4T/nJ9N7C3lle/htHhQxc1mkeTnizNoV/3GhJBgsuqyHK2l8kE+nfXk5jkYsy0JLoOjiPAT8qJ3RGUeFeB1erh+i0bt+/bEUUv60snzfuzBIhhvHz64u2D8B+E8hXLkZjsZs3CQIZ+nESBSIGrN22MH6Mhxed+rs8xiqnIUSIT5AgmX6786sjxN6HBMkTBw8Uz/nTr4yIgQOD+QwfJtwrzbkILfISchx4ePChRE/3Al3p1FIweomf/MVOun8HjETl71kOh1NqERzXk4Lpwbt6ASXOSaFBTy29P3dy/n/vnzwulSlfl3CUn7XumYrpWgYjE2pgcdqyi2Vv4LHiBvfvk/HwyiO+2hHD5TAgbvxZA4SAtPfc1U6fWekwmD3Y7VCirzFb4fA2lUiAg1M6LsFNYK5zAU+0UTyMPI3v/GqcOBGQV+2tX09CuhZa2fWPpMiiOrkPiqNUqimcvnZzYFUnzBjrWLPXj+wN6EsMv4hHdpKel4c6HHsrz58/xDXAxfGD2PcKaLemc/8XGiV0RfLcpnI1LQziyPYKnL5xZe2eA1ZvTWTo7kAUr05g+P5m7D+08ee5g4apUegzzSnoULaxg9/owbt110KpnLA3aR7N6QTBN6mmzipx6nYRZkwLxNUg4eNzrhdG6Vwx9RyXQvX3u+QmgRwcDAl4Pi+bdYvn5io3tq0IQZVY8nrz31n+GxWIhJFhCrCuGFDEej+jGLBqximZSA28S5KvAIAZgxUTVynnve0oVV+CSmyhF5RyED4WgJDj9fTatUTBhqpEq76tpWEfLmCF+FC4gJ9Bfys0zBVi1TEtAkAe/yEyO7w7P2h8nJrtIiVFlK3z+EYUpgQQvO9ckZvD++xIMBggOlnDhwoW3jsVf4W8zP0eOHIkgCEyfPp3g4GBGjhz5Vs8TBIEVK1b83bf9j8Ce3ZsZ3d+Dn6+XDZOc4mb99nQ0anjwm4c960PZsN3IweNm+nbJewPdroWONVsy6NxGhyDxsvNmTAjIasH8Izq30dFsZyw2m4d3i8i5+9Db5jl7UgC9RsQza1IANSp7tetcLpEd+zL58aKVHatDWbwmjR4d9LRtpuPX21b6j0lAq5FQuKCM+Z8E0nd08v8ooyu5XM6kqcvpOGgkU0c5qFfTe0J4/hcbc5ZLeK9ERbq3uo5OKzBiciJJKW6aNdDg8UBUTCanzy/iww+75yh+AiiVStq160y7dp3/0c988eIFqpVPzaG3WaSgnEdPHIyfkcS9R3Yqlc+9yFz6PSUmi0jZkjIePnHSoqGWw6fMNKmrYeSURD6fGsiwPr4M6+NLQpKLsZ8mMWqgH0qlhO3fGWnRSMsnnydzcFt4ttYFURSZsSiFghFSfvolb2bc/mMmurbT43SKLN+QjkEvoVhhZb5bf6OinjLxo4AsllmfLgb6fJRAk7qaHK2bcQku7jxwsGC6EkEQ6N7ewL7vM7nzwMGVYwWybcZaNdZRubyK2q2jcLq8uml5we0Bs0XExyChZHEFsfEupo31f6PraJHy8zU/zv3iz4sYNf6BIgXCMmhZP42KZYxIJAAyugw5QkxM33yZPv2n4uiR7YSHetBp856ylAqBl9FODhwzoVfeIijQh3uPnCxek8bMjwMICpQhiiLnLlqZNj+Fr1eHcv22jWevnCQku+idxy374DcHBSNk1KqqZvynSRh0Etq18JqFJae4mbnYqwnauK4m1+erFALdhsazaEYQbjds2J6Ow6mkePHi+YrBq1eviAjO4PR5RzYX2T+iUxsdTbtEM+kjfyJDktm/fx/t2rVHEASSkpKYPrUPhzZL2LZHzqDxCUwc4UexInJ6j4xnUG8fmtZ7s3Ac3s+XTd9kcPJHM50Geo183ikk584DB+8VVfDNGq+Yf//uPjx57qRa8yjMFhmjxs6jWfO2LFv6GTqdh/C/0HsqGCkSl5r81jHQaDQg6NlzMJMuH2af+5rUVdOuXxz9uuWuu7x1txGzRUSpgN+eOXKY5r3Gjbt2Jn3kj8slsnmXkaM7w+k3OiHXvLbrgImRA31zNSEUBAE/H0mWhmxuKP2eguNnTZy55M+AUQ3/6tL/S1St1oAHN58QFevC5SbXFrPXCAuWEuAnpVI5VdY9MXFWEuOG+hEaLMNq9XgdoY+Y2L8l51hzOr0txLWqKTl62kzHVjqUSgmCINCjg4HHT52cvWClQW0N/r4STv1koWoldZYWIngL0B1b6aGVV4/Uz1dCwzoqln516V+Kw//P6NaxI++6KhEghGIRTSQJUTj8ogkLh9IKkdj4e4hmDyazyJhpSexaF5pN46xLWz0zv0jh8+WpDO/ry4kfLWz4OoN50wLRaSV0aq2jTtsort60ceTriCx2YHiojAXT5ahVAj+ctzCsrwGtRsrmXRk4nCLTxvrTcUAcB7aEZXu/2/ftTJ6dzKWjubtVC4JAjcpqDh435audbduWZcz6mCxNvdM/WZkyzYRNtDN6kC+NPlCzaWcmC1emEuAnpVcnAw8fO3n6g3csWzDhTAxE7jCQTBwqNOgEHwRBIMRYlp3fnOWdUnLeL6Ng+KREVi8IpmxJJRt3GmleXwsSN+TRjezBzbWbNjJsHo5982ZuX7Y+DZPFw9wpOdtR+3cz8NMvN3nw4EG+OoR8fHzw81Ow6FN/hk1KRKWSMHJqIna7SIbRw+VjBbh+y86te3a0Wgmbl4fw0dQkNmw30quj/ndHcQ+bvzHy8xUr21eFcvJc9i4fiQDVKqhYvy2D0u8pOHXOwreHTfgaJHRuq8922K5SSnA4RAx6KZuWBTNmWhKfLkhBqRQwWzwY9BJO7o5gx75MDp8w4XRB5fJehnp4qIwAfynzpwXScUAKU2dVeus4ZGRk4OPjbdnMCwH+Elo10RIb58Zi9XDstBmPCNUrqrJJPkmloBJUhCSX5bblBKLw14UHl+hCJvPmxAPHTWzYnsHRnZFYbSINO0bRoZVX22/W4hR+uW6jeiUVdofItZs2ypZSIJELkIe0toiIKP4NQdz/AJQqXQqHw8NHU1P46WABAvwktOoZy54NoRSrnMrDSzcItZRCISjxiB4SiSaWF0QIhUhUP8JjlzF3USZtm2ffO+h1EvQ6gdgEV5Y79s27dvp0NSGk5p6jYnhOUUqhSX2XjV/cx+kXg6AyUq2CKqvgA9790rip6aiSiyARvLkr0FaMJEcqbmsac+a4SEmBp0+e5SsWrVp3oEXTz5Gn+hMmBoAAwc5CPJBfJMRHy66tPrxXLPt6p2oFFZ9/EsCKjel8Ov6NH4jbLbJxu4mvNluJfqGie78MKlQSchhAPXvppMmHSZR8T8nX6wKyiqN2u4dP5qWweG06c6cEYrV6WLgqjXOXrOg0XoMxqUzg6omCyGQCcQkudu7LzDIj7d1Tzu6lL9AZ7Pz442kaNmzyVjHweDwoFODn8+ZezjC6vaZs28Oz5VyFQmDmxAA6DYwjKsbJgWNmLFaRBrU1NKit4cIVG9v2GHE44JfrFvZtCic8zPs9BvhLmTzKn8G93PQfm5Ale/ZnDOhuoGWPWCaP8ue7jeHMWpySZX6cG/Q6CXaHyNQxvlSrqM6ae0ND0/PleK/RaEhI8hAmDecJdwARHwJxC04sRiOBUm/XolJU8fBx3rnlVbQLiSjNU0LCBz9SwlI4sT97p2mLhlr2HMpkytwUFs8M4tQ5K6WKq7LJY72KdiF35F27Ugoq3KILt+giJegGB5b68GGfeFQqSb4OSf8Kf7v4KYpittPj3JgYeT3v//DXuPzLaaYO8t5Qny9LYeseI2EhMjxuaN1ES6C/lMRkNwXCpfzVelEQvA6DWq3XBOT5K1euhU/v3wpUeV/J42dOfxlYtQABAABJREFUBnT3iqDvXh9KWIiMnWtD+eTzFIZPSiQ8VIbbDS0badj6ZQibdxk5dMJEieJ+TJ6dxMHjZrq201O/loaUNBcTZyWTaXL9j9PwqlChEgsWf8fWLSuYv+oqEqmEKlWbs2BxHyZP7E3DOir6jU6gy4d6WjR8k3gG9vBh1/5MJozvz4qVO/7bPu/pU9/yUc+cX/buQyZGD/ElOFDGpWt/7aJbIFzGukWhWaynWlXVrN6Szv3HDqo2jSLAX4LNLiKRwNTR/rRtpmXIhAQe/uagdHElFcspqdUqmu7tddSqqiY+yc3OfZnUqqLi2K4C9BwexyfzUnIs7qNjncxanErp9xR8/0MMnVrrGT8skKbdnPl2N46J+o0P67wZS8GBMgb0MNB1SBwzJgRQtqQSj0fk5I9mxs9Ipn4tDb/etuP2wJ6DRo6csjDvk4BcWSihwTJaN9XywzkLe49k5tDHfY3vjpgwmT2UfNfLOnW7ve3wtx7o+fGyP9fu+OByCUSE2OjeJpZnz17w7jtQuVz2CWxobw/ffbuJUWOm5ysG/4mw2yyUKiLn5FkLowflPvkdOWWmR3sDn054s5A7+kMIgyfEkpjkxuHyblASk51YrPDJ58koFRI8okhKqocMozubc/VrLN+QzpRR/vxw3mvUMGdpKnOWpiKXCwQFSDGZPRzcGp7r5l0URV7GODm1JxK1WsLWXUbOXbTSqEnrfI/9jV8tp2AE/PZcyFHoj4pxsmh1Go+fOrHaoGmXaBRygV8vzmX/3nVUqtqAo4d3sHSWitBgLRNH+nP9lo0vVqfx4DcHJYsrqF1VzRer0zh1zoJS6dUtat5Ag8sFMz/2Z9GqNHp2NFCkoDybEzrA2CG+HDppYtV8H+Z8uYa2bdsjl6sIC5by6x1blr7bn3HhiofGbd7NVxxGj5vDgsWjOXvRSuniXkOldKOb35458fURWLoujbFDso+RM+ctfPe9idBgCW2a6vlknnd++/N3duqcmXeLKEhNczNhZhIej0i/MYk8f+Viydo0hvXxycaCTE51UyA896I3eBfZZosnR7xe484DO1/vtXLk6Jl/2QStU+d+9D38DWu2piOTkqfGFsCt+w4+m+BlsAiCwILpgfzwk4XxnyWRaRLJNHm488BG2ZJKVMqc43r2khT69zDQo72B738w07xbLKsXBFPiXe8Ga0hvH6Z+nkyD2hpi493sWR9GzxHxdPtQn2Ps2mwevj2Uyfc7wrHZRGR/x/r7PwAul4vk+AwiMHBLvIQUCb4EoHeGkpGRwKTxGjq01jBpdgrNukXz2e8HPn/Gp+P9qdT4FQ8eO6hVTc2BreFZmzJBELBaRWbMCcjarDidItMXpHD/sfeguGMrPUM/TqJKBRWd22j59lAmw/v5YtALDJ6QiI9BQkSojJ+vWCkcKScywsv+zQs2u4hcBna7/a39AV69uE+Fst6/vffIzuBxyURGKqhWTcsXa7zGWuOH+fH5J17DmrsP7SxeaifS5tVVTCcRQ0AmxavdoHw5Cbdue7j8ixsxrgAZpGKPE4hLAafDicPpolLjV3RspSMp2UVwkARX0EtIzNmqDJCies7cGTo27zIiil6m19qtGdy6Z2fyR/55FnlH9lOy8+A2Spac91YxeA2Xy8XuA5noNBJ6dTLQq5MBu92r+6rTSqlbU0Pdmhp+e+Zg5aYMBAG+O5LJ8vVpFPv9AKhjKx3bV4VmOZK//oxOp8jzV1538gpllHz/g5nRg/1o1URLYrKbzxalEBQgZeGngUgkAkdOmujZ0cCjJw6GfpzAiAG+7D1kol83A03ra2nQPpp2fePo0VHP1ytDUasFzl7wEiY6ttZSKFJOmRJKWjbWc/36NapUeTu5rLJly2LM9PD8lTNrI24yezh93oLVJlLlfSVPnzv5fGogUz9PZtyMJDq20iOVwaadGUSGy1g43avTum2HHbU9iDheYXHZEEUZmWI6+j+1OoO3jTTVZKNdvzjcbpFm9bXs2xSexXirVF7F1Zs2jp62UK+mOpvprMcjMnl2MlZZep6kgWRpDFJF3pIS/8m4ceMGBoOE5XODiAjzHmwH+6koWTGVUEkETpeF2/IfkcsluN1u7A6BsHAP7Tu/pGZ1Oc+eu1m3WaRq4xh2rAum5O9GsT9ftvLslZOO/RIoWkBN6RIyBvXVElIsnbSrCfiJ2V3kk8RYHOoU7jkvECINx2WGVItIo8ZqugyOo3xpJY3qaoiNc7N9hwNPXAECLcWyvUZBd0nuXruBXG9Dr1Ry5fJl4O0IZeB1Os9IgwJp3vyWJMaSYE9FREFcuok5C+TMni7kOPBtUk/DkrXpWT+7XCJtuycTe60gAdaiVBSkeOI9PDoWRYPWj/nhUGDW2P5oQjoatZT/x95/R0lVdVvc8O9Ujt3VOdEEyUpUgoqICAgIkkFyBskokgQUBCUISM4iSBDJSRBQSZJByTnTOVZXV07nvH+UNLTd7YXn+r7j+67PHMMxpLrqVJ1du/Zee6615ty+LiJfJ436T5mf1j2SuXnHzajJWfTtEsRnHwfWvt0HbCQk+VAoBOYsNfPbaSf9/5Rcu3bLw9LvcrCGX2fciGB2bPv2mcnP0qVLo1QJHD3poMGbgXhz214bXdoai1xze3Uy8lbrRIb1NbF4RmTe86q+pEYUQS6XEGQSqzbm0rlNUH45uRQfZUsVHassWmVhzpQI3vmzoKDWywGd16I4mF+O2sk2+6n7av548tVXgkhOTn5m0k8ul5OTqcDltVNcKEu0VCLvvvwePxeyDxIl2TASwuEjviLj00Xf5iB3FV2palYlMbR/UIFOU4AOLYxs3GElK9tPVISM6lXyz7uoCDk+lb3Ia3slD17cnBUOYhJ9PEzQEBwskJIGb7311jONw/+E/5iRWrRo0d/++7/4zyEIAqIIX8zJYvMuG9UraahQVsWNOx6OnXbSqbURu0PE5Zb4fmsuLZsUfojeuc9Oo7d0rFxvwWYXUakE/H6p0CoVCFSzqZQCFcqqcLtEPhiVzrRx4USGK1jyVSQfjErj6EkHSqXAtxu8zFpsRq2G+V9GcuOWhz2/2jmysxiRTwXcrd81Mne5mQ/6tmTH7lP/r4zX8yI3N5eFC77g2uXjhIcJiKJEyVIvM2z4BPx+PzIBrt3yYNDL8hGfj9GxtZHdP9/h0aNHFC9eUH/w/w34fF7UhRxC9/xsZ9W8KA4ec2CxirjdYgGHQUmSOHHWxc27Hr5eaqZjKyMl4pW8XEXNuQsu2r1nZOTAkLxD/cWrbj4Ymcbns7J45y09Z/cXz9MyMeiz2b7Xzs59dgQB3npdy4AeJgBWzYuiVpMELl1106a5gfBQOT/9audBgo/1i6Mp/uchSBAETv3uomTpms9NikdExnP34bG8QzZAu+ZGXiyrYsmfBwy7Q8Tvh+2rY0hJ87Nzn51rt9zUqKqmVAlFoXpVj9Ggrg6VIkCktX/PQM1q+Z/72ykH5y64qP+GjtPnXXw2IoxJs7JYtSGXn09XQy6TqPailbdqZ1G2VMAs4sQpH1Ve1GOx5r/X6AgNqakJz3X//1ZUrloHb85ZMs1+fjnqoOGb+QMEq01kwcocNq+Iyff4uw21jBkaRqhJRpe2QaxYZ+HkOSdzp0TkEUOWXD8d+qfQoG0S3y+NzjMGs+T6mTrPTLkXVJQvo2ToOBt//FoCS67IVwuzsVhFvvk6ir2/2pm91EzXtkE4XRLly6jyAsT9hxy8+ooWrVaGKEosWpVDSEgc48bPfK77d7vd3Lx+giCdB5dHyndYuvfQS/+P05g1KSKvXdHrlVi8Ooez5+0smaaheZelqFTw9htPWrZeqaphWVUNn3yZSYt39HTol0LvTkHs/T4WuTxQ4b95t420DD+dB6TQvkVQvsq9pxERrqB4nJKpc81UryTj1KmTNGzUmpnTNjLq80yKx+XgF+H1Glr6dwsiIlxBRqaPP64YGDPp5ecai1q1XsdsEfnjUkB/blAvE3aHyPK1Fi5cdbNxh5Ufdljp2MqIViOwe7+dm3c9VCij5Js50YSFyFm/9RGdB6QyZmgo1SqpyTb7WfJdDuu3WNFpBXbut/FSeRUr50RRvJgSl0tk3dZcWvdKZuPyGIKD5ORY/LhcIqd/d+Xpx0mSxMlzLjbutJJrFbHaRb793sLQvgUD12yzn6s3PHTsNPh/nc32er0c/HUfBoOR46ezUSgkhk9IZ+Wc6AIuzvceerHZC2p8NnxTl/e7OnDYztBxGXRrH6he6N8tiKovqXmU6GXZmlzKl1ExalAIgiDQv1swLZvo6TwgNc/ZPSZKTlKKj5t3PCSm+Pjos0yaN9LToW8KlSqqSEr1YwqSUfdVDWs2WRk5KNBlsGxNLo3e+d9JxPxfRXZ2NkqUXOMsFXkZnWAMVB/aQLS+xPTPz6BWO1kwLYJGHRLz9LX/CkEQeLehnjbvGni5SkGy0esl3+ODx6bT4E0d0yeE5z322cdhzF+eQ78PswmPEBBkOfTuHEz794wkp/pYtcFC+xYGhvQO4fNZWRw+4chn/vAYfr/EmfMuPB4K7aQpCn4p8FtzuSS6DEjjhxWR1HwqWel0irTvl8KOn2zcuesn8ZaRmPS6yAUFdslKZIUsft0Wk1cpKEkS7XtkcT7NSXmxOipBjc/jJeXMXdLVd7nzewx/XPZQtrSKr5fmEBylICvnAWGekvk+lxUzwaVTeb9VBJt32xg6Lp3b97w0baDH75f+1vU4IkxOamrSM48BwIULFxBFkYPHHIiSwLkLLs6cd7HvkIOkVB9/XHLxchUN85abOXHOSfXKGkxBMtQqAQGIjpCz5KvIJ4Zv6yy0eEpa5su5WbRtbmDqvGwOn3Bydn/xvOqvl8pD/Tq6QLvoshyavq3j5yOOPNOQ8DAFi761EB4qe0oPXmLxjKh8VWhvv6Hj9RoaXm+ewKLpgc6lTq2UbDzw4zOTn3q9HnOOn8mzsvh2XhRfLTRz9JST5u/oMeplTPk6m8vXPUydl03DN3X0fMqbYGAPE7v22+g/Mp2+nYM49puIj0sEEUKEpzTZUgbXOEc1qQ7qp4xdPJKb29qTDBmozVc59zSmjA6jZY9k6r2mo0vb/JVOMpnAjM/COXgsgRTXtYCh0lNwS04eCFcICf6vOl1hSHh0E1EUeKOWhm0/2vl4rBVrtgqZpMKDkhJUo7SgIMObxCPuUP5FBwd3Rj+pvnsT+nYz0H1QBi26JVOhnBKXS+L6LS9em5YoVzlsjyL47biL71fdxCH3IBMvo+UhEcQiIZFBMl7BSfPmcrKzRW7euU98tIJ3yqlY/FUkh4876PdxGr8eteNNKElZKhcqoaBBh09tY//WMDr0zOLu9eer/Pxq+mia1pdzdavAfek6Pry8RE2Uggr8kLAvl/fOn2PNKn2+oo4A1/CkIG3Fd1ZSzpUg0lU2T+NWJsiIkkpgvqlmzGc3WDQ7BIdD5MpVP0MHaouUEPp4UAgTpmfRppmBFo2fcBR+fyApvG2PjaRUH1u/jcmLZcuVVtGisZ62vVMoW0bB1v3PrvurUCiQybTMXpLDm6/pUCoFMjL9vF6z6PNeiWJK1Cro2zVgjurxSEyYnsn12x5eq6Eh1ypy7LSL0iUUfPEwixyLyJzJERQvpiQ8VMa1m4UnJjweiUvX3Myc+KQTs1lDPY3fT6JLW2MBnc2EJC/fb7OiUgjUaZ6AKUhGpzZG3m9pJD1b8dzxoc8rQ4uBGErm0yqWC3LKeF/hluwPqop1CUqtQtN259myJjyPt/H7Jb5Zn0uW2Y/S6EKyFJ6YcYc8pFv7osnRdxvqOXzCQVysgpt3vbz6ypPvIT5OSVBUDp40F6pCtHkThTtUrOKgZxcjm7YJDBqZiVfy0vCddshk/8x6+I+V42VmZqJQKJ6rhfW/KBx132zG0u+Wsn6LlV1rY/Nla9IzfbToloxCAT/s8CJJEoeOOaj/Rn4y4O4DDweO2Kn0ohKfT6Lp23p++c3BvkN2mjUMLERJKT6On3WiVAQ2kCs33Ny862bhtzlcv+PB6RHpPzINjzeg6fheIx3F41S821BHpQpq7j/ysmS1ha+X5KBUwaSRYfmIz8cY3s/Eui1JPHjwgJIlS/6vx+fRo0csXfwlCY+uolFJuH06WrTsSdt2nYvM8Hg8Hs6fP4/FYuGb5dOZNMLBvAnqvOefOX+Wju3rMW/hJl4oXZlla/b9rT5Ht3YiPx/YSZ++Q//X9/MsiC9RmR0/HS+gH+f3S9y842HNpoDA+jfrc/OJy9+576HfiDQqllMx49NwUtP9dBqQglIpMKxvMPVe1/HpiPyBW9WX1GxbFUujDol89Vl4HvHZvm8Kw/qZmDQqUNkpSQFTn4BBVgx6nYBBJ8NqF9m934bFKnL/kUTzhhpeKq9ELg+41R895WTiLC0Ll0x67nFo1boLn47dxLsN8i/IL5ZXM3dKBLWbJNCtQxD9ugSj18koVxrqvqql8ftJDOsbcCFNzwxo1BaGlDQ/sTFKFk6NpNewNF6uoqbH+8GIYqAF9tpND307Gzl80sXgXibeqK1l34Y46rZIoEQZ8IsCv18J4vcrTwJdUYTlm4BNf3kzqcjOuf/iL2jVuiPtWs+meJycucvM/Pqbg27tjAQHyTl4zMHsJWaWfBWZr33tMXp1DKLb4FQav6VjzaZcjuwohkwWIPe2/2Rj004baqVATq6ftn2SCTXJCTbKEGQCvTsF0byRniGfZGDJ9bN8jYXenYOY+0UkK9ZZGD05g2OnnVjtEplZItGRco6dcWHO8aPTCmTniAQZBN7r6iY900+uXWDbjj2B9u3nwPXr16n3qkC2WYnVFgjIHrv7fvJlJivnROVrr1IqBYb3C2HavGyu3PAwqFcw67fmFro+Op0Sm3YHqreaNXxy8FUoBDq1NiIIEms25XL1ZkF9rMdISvERHiqnQwsD+w5auXTxJOHhUUh+F5tWxFCutApRlPjlqIOOA1Lp0zmIWUvsfD1vx3O7N074ZDBR4bBrbWy+/WbpTA2HjjtY9G1OwKhoTQ7NGul5p36ghWj+lxFMn2/m4jUXTpdIYoqPFetySEgOfFftmhno0NJAUoofpRIWz3hS4aHRyOjbxcSL5dT0H5VG6RIqLl1z8/YbWpavs9ClbWCv6Dk8jVLxSgb1NBERJufno3Y+m5HFwwQvV295UakCFbXxcXJ+v+hm6vgw5q3cTe8+g56rtelpuN1uhg7uRJM3k/jxOzU6XXFyrX7mLMuhQbtE9m2Iy0uInb/sYtTnmQztY2L3fnuhph8Q0POeMiaUDi2DaPOuge+3WZk6L5sHCV5WzY3ON9cgIJrftrmBHftsdGhh5MoND2kZfroNTiHXJtKonpF9Bx34fND9/SCG9tGQmuFnzlIzPr9Ewzd13LzjYcX3Apu3tv2PxuH/OoKDg3FLLl6gSoD4fAoyQUasuRZTZ/5K+5Y6xg8PZd0Wa4G9PQ8ShUq7pGf68LoDB2KZTODGbQ+CEGiX/yuG9Tfx414fVy8KbM2x5knyxEYrsDskWjQJrHH9uwXTonsy+3/Q5GtLliSJSTOz6N0piHnLLc+1DlSu8jpHTuzjzgMvQ/oG5yM+IWDItWl5DI06JCKJAn7RT3LMEfweGXKNjx9XRub7LKvW27hzPJYyUsW8w6JCUBLjqQBuLVVev87OjaHIZAqiIuTctrl4oLhMgnifaN8LyCQF/ohEokpZ2bg6DJlMwOuT+KB7MC+VV3P7npeFK83sP2SnaSEJdYCjp5zY7EX0PxeBM2fOEB+jJNcm8kH3YHoMTWXiyFC2rozBbAlonLdtbuCPSy6yzCJBBhlTxoYjkwXMqr5Zn8uE6Vn06RzE2k25HD3tYtakcH782caiby1kZvspGa/k8nU3q+dHFWoKOLBnMK82TWDZGjOv19SyZEZUXiLd7hAZOSmDZWss1HtNS7nSKkrGK7h114NWI+QZNGk0MiaMCGX8tCwObtUhwXPNB7PZzIsVNFy95aZh+yTeeUvHnvVPJAe6tgvi/GUXHT9IZcHUyAKvb9HYwNbdNlp1tBDpKU08ZfLev7QAD6QbnOcYQVIIeow4sGMhE4XMTmR4Eb8xwBQsRy4X6NWp8BZPQRAY2CuYcVPu4FBlEGwrjdyvwqFLJV1KIjLaQ3zxys88Dv8mCIIMpUKi79Aczh0Io5StBi4c2GTZWEUrFzlOFek1IoQ4ckKvsWJeWIG2Y5lMYMWccN7rlowpSODcbQmfxUhl91uBdl8BdBgwSeEkeu+SSgJePLhwoERFGSqTFXuC5TOjUKtlnL/s4qNPM/CJsPJ7C7+dcvLrlmJkmf20aeZD7iuccrFiJjw8oAMeFiGR8LDoWKvAa61WrJbbDBigo+/Pd7HnQiUhf9LAIAShTnuDAcOO8PvRJ+det1vkUYJEz4FZDP5Az9JvXEQ4XyjU3Mvkj2Lj5kucOZuBWgs+UaRChaK7VUoVV3L3vpdOrfIXZ71WQ8Ow8RnY7CKbVsQU+J3LZAJLvoqk74g0ipd8Prm81m37kPpgBfVaJTDjs3BKl1Ry4YqLN2oXToCeu+hCAsZPy2TulEj6j0yjRWMDX332hLSUJIlZi8243RJdPgqi1/A0Vs2P4ouvrNy5KZCW4StAZqZl+Agy5B8buVxgwdRIOg9IpWfHIFo20SOK8MMOK7MWm6lfR8/0CWGEhcrzkvnt+iRz56Himc2OHkMmyImXShf6t2AhFJ1SxR3tIUJzK+K7UJlajf6gRAmBkvEKklN9NG+kZ8XXUUz5KpddK+4S7sxfqSxJEg7syGRFd6/J5QKiBM0b6mnSMYVu7Yz5EvELZxtp1OwoFT110Ar6vOtmqx4RWykJmQZ6dw6mXzeB/Qft9Pkwg+yM59sf/w7/WEpp8ODBbNiw4Z+63L8add5oyNfLzCyZGVmgTD3XKqLRCCyeEcXFQyU4sac4S1Zb6DsileNnnJy74GLiV5n0+zid4nEKps01U7e2lo8GhNCgro4xUzK5dddD7w9TGT0lA6dLIiPLR/t+KSQme7l1x8NHH5hYMTuK4nFKMrL9tHjHQJP6Oq7f8bF7bSwfDwylcX09A3qY+OOX4hgMMm7e8RRZgRqoNNDyyy+//K/H5tatW3wy6n1G9L7Ezz8o2L1Gyc6VbmzpC5j42fACsgqSJPHtyvn07v42V858RMqdT9AqH7Hgm2zOPGWUU6u6hi/H2Fm0YArdegzjxDkpr3qrMBgNMlyuosu2/2lkpj9g64+2AqYC9V7TMmlmFlPHhfPW61q27bEx8asssrL95Fj89ByWxrrFMSyeEUXzRgb6dgnm+I/x1HtNy9gvs/ige+H6eLHRCqq8qOZhYuD9vl5qZlg/E+82eCLsLAgCTd7W89EHJj75MoP2fVNo09zA4e3F2L46joNb47lzKh6dTs0r75hp2dNDo/f9bPm5HouWbiMsrOigsShERkZS49UOjJjkzmfCkmPx075vClVfUjG8rymvjN/jkRg4Jh2fX6JVrxTCQmSs3lh4NlGSJLbvtbF9j41b97z07RJMpYoq9h+yM2FaJhevuImPU3Dtto/PR4flzXeFQuCzj0OxWbOwWTMJC7ZQsbSNcqVseN3ZRIYG/v3X/7zebETxvy1Nz4Id29dj0Cu4fddLZrYPr1diyWoLk7/O4sBhO3VqaQo4ND6GQS/DL0Kfj9IY2seETCbgdou83z+FpGQf33wdya61cRzaVoyXK6tRq8DjDRgd7f3FTqP2SdR+WcOJPcUpWVxJuz4ppGX46N0piN0H7FSrpOHiwRIsnx3F5DHhHNxajC/HhRETpWD/D7G8+oqWl6to2LIyhhpVNGze9O1/NAaiBFPHhZOU4mPExAwuXHGTnhnQG/srGfUYA3oE8/02K63fNSAIAvceFpxvtV5Wc+qci3cbFE7Itn/PSGaWSHaOn4Skwufr/G9y6NUpiKYN9Pxx2Y3bLbJn13x2r43Mq6SVyQTeeUvP2oXRfDYjm9lzd1ChwrPr2z3GhQsnGdAjuECize0W+W5jLmq1QJtmRr5fGoNRL2PRtxaaN9LRa3gakREBc5AFU6P4ZFgI9x/5sNoCa+WK9RZKl1TicPkZNajwTPvrNbVcu+EhPk7Bj+viGDEglM8+DqPjB6kMHptO5zZGpo4Pp3wZFaEhcjq0MFK3tpYQk5ztq2LY+V0s+36IY0jvEEQRisUqGNDVzbat3z/3ODzG0iUz6fReIoN6avPIiSCjnIkjw2jWUM+rTRNo2SOZRu0T6TE0jUmjQunaLohDx53cuV/wkHXuopOz5110aBk4sJuC5QzqZaJWdQ0jBoQUOdeaNtBz7LQz77AwfUIYpYqrMOhkhIbIiY5UcGJPPK2aGogIV1C5ojrPvK96g4e07JHOoiXb0GqLrtT4N0OtViMIciIpXCNaJsggN4Sbd7yUKRXQ5nW7RZJTfTie2islSWL3fgcGXf5DZ641QJb5ssI4cCjQtbD1R1s+o7i/YtAHGrShThQKGZ9ND1R4QkAX7XGsEhOlQKUUeL9/ClPnZvPzETvrtuTSskcKISY5owaHEhWhei5Th67dBvHxJBs7f7LRtW1+YjYr28+MeRY69s7m0UNo1UzP7p06vlsRxDvNRBQ6dz7zLYBlK12EOwqX34imOJYMLS07ZbB2cy7Txodz+qeSpN6IZ+o0Gf7SF+ky/jabt8n4eWcEoSGBqmejQUbVlzQ4XSJ9PkpFq5Vx+ryLBu0SmTo3O1/84nKJzFpiJjTU9MxjAAF9t+Q0P8WLKTlwxMm2VbF0aBmEUikQGa5g6vgwFq/KITnNz4rZUQzqZSI2WkF0pIIBPUxsXxXDhi126tVzsmixD3OGwKadVu7e97JqXhRn9sVT5UUVIcGyAnrzjyEIAq/X0hAZrmDVvOh8siB6nYzFMyLZtd/GkZMOcq1+WnRPYflaC1O+zqZppyR++jUQRzd4Q4fNJnH9lodVG6y8We+9Zx4HmUyGVi0nN1fE65UYM6SgKU31yho+6BbYswtDu/cMKPwaigtlCxAyJYUKBBFCNPEEEUoJylGWqujs8fywqegD+ebdVorHKYgM/xv95SgF4WGgicghPfR3EkynkRV7wKY1wfj9UKVa3WcchX8XQsPiyMoWOXsgFJOtNKnRx6nQ5jyfLUvm4ym5lCzv4o4hYI5iDJLyumL+Cq1WhkEn4/gpP+YEIyXd1QrVOYzjBWTIKENlMkkhghiyQq7w4VBtXnKxemUNvTsHceKsk90H7Hw7N4rQEDmhJjkOVQZuqaA5qyRJ5IZfo+QLEpIETpdIbMlnJ7vS0tIoXUKgTi0NNlk2xSl8HVMKKsTscH6/+GS+rliXi1YVKFj57gcLaWkUqfEoCAJqbzDG22+iuvQmkiWE0+eKJmkvX3fjdEsFOhGjIhQYDQIyQeLqTQ9bf7Ry9oIr39k9OlJBZrZEl27PV1w0cNBH/HY6IEc0c6GZz77KZNEqS7797zG8Xon1W6wc3h5PtllkyNg0goNktGmWn8cQBIFRg0P5/ZIbU5CMEQNNvNkikWM7IghPfpV322XxKPFJXCxJEjMX5pCSUrC0pWI5FbvWxuJ2S9RumkCj9kmM/yKHzq1MrPj6SfGGXifjow9C6NQ6iKx013PLRcoVctQUHUcZPVGMGi2n+dDbRNe5QZBWjilYxpzJEezfGMfw/iHIZAKfjg6ifP1HpIScwSrl4JHcZEopXOA4MnMEW3Y5inyPfQft1K2tZetuJ47EcLr2zybX+kRjNDXdT/NWEkFvnCIx+hApUcdJiv+Fxn0f8POOCJq+reeng4G1uvHbehq8qeXypUvPNQ5/h3+s8tNgMDy3htl/UThSUlIw6mUF3GUBxn6RydqF0XkZU4NexqZvYrhwxc24LzNwuiW0GhkvlVdy8pwLSZSIjAj8oEYMCKHJ21re7ZzEN19H8VadJ4fd/t1MfPu9hWNnnHw8KZOwEDmlS6hwuSRmLTHzek0NMz8LL5D5lcsFVs+PouY7j8jI8hETVYQGhsh/XNkiiiKbN69lz6612KwJ6HV+VqxTMXJgCPFxSrRaGWOHahgx6Qxnzpymdu0n2aLly2YjuLby80YVgqAAVIwZYmT/ITuDxqQTESZn2vhwqlfWUPtlDRNmnKV48eIYjKXY+VNCkfoce36VqFG3YFDi8/nYt+9H9uz6Do/HQUhoNB07D6VGjedzrvwrLJYMZnwaRrs+KVSuqKL2yxqqV1aTme3nQaKXKV9no9EIDO8fzLmLbhp3TMJm8zNlbDhxMfl/5oIgMGlUGAePOdm5z1Zk9U+l8ioSkgIi1MfPOPns44IBJUDj+jpGfp5B5QrqAlp7crnA9AlBXLjmoEffWdSsWRPl/1LTrV//j/hmhYpaTeZQoYwMvz+gG9a/WxAnzzqp8EYCMZEqcq0BPZPKFRXs/C4Wl1tixGcZ3LzjYe3mXLq1f7o6U2LiV1k0qKulVVMDu/bb+fZ7C1PGhjN6sIH1W3NRKIRCK2AAXquhZcP2czRrqGPKnGziY+Qkpoj07Gjk6CkXw3uGU6ZUgARKz/QxbHwGb9XScORchf/VWPwbcOHCBc6f+YYj200kphgYNCaNrXusKBUBeRC/X6J4saLnVFKKD6UiILJd9oXA876ca6Zb+yBaNX2yZ8XHKfluQQxDx6XjconcT/AyZUwYFcuq8jKWrd81UK60ko8nZgYqYbSBw91fpUTebWDg94tubt71Mu/LSAaOTuPWPQ9rF4XT88MtXLnShEqVKj3zGFSsWJHpX4pMHiWwZ30c36zPodfwVERR4u03il5XQ0xy3B4JQYCS8QomfpXFdwui8mVgW7yjZ+nqoiuv5HIBhQIWTY+ky8BUZk+OoGa1wEHY7hBZ8E0OLrfIW68H9iuLVcSam8nIARRouYZAYuWdt3Rs+H4lk6fMeuYxeAyVCt57p2Cs8fGkTNq9Z6B5oyd/q15ZQ//uJuq1SmTmxDA27rSx87vYvM/1bkMDLpfIivUWDh1zsGaTFUmCwZ9kEBOl4JNhIXm/Wwhk9ONilAz8U+oDAgLvkWFyPvo0o8Dn+vU3J1ERCsZ/VLC6fs/6OAaOTmPLylha991Ot+7P7/Z85coVdu1YxZeHC3efHtrHxMFjTravikEmE3iY4GXC9Czmf2OhVHEFzbsm07a5gY6tjHlGhjv22ggLKZj4UyoFXO6ig3CnU8Tvlxg2PoPKFdW829DAmC+yWDUvkrWbrUwaFVZoi1yvjkEsW2Phzfo9KVGicB3F/yIApUKBTCw6KSsXlTicLq7c8HLxqotWPVMoUUxBaoafYKOMz0eHsfcXB/6UWNp1sFOqrJVXqiu5/cDD5ZtORgwI5rOxIqMnOKleRU2W2UeIqej3CwuR06+njjFDQ0lN9zFhehZXb3h4v6WBUZMz8/TOwkLl7Fgdw6+/Obh+y4MpWM7ahVF5GstR0Ua8Xu8zt75HR0czaNgMZs0Ymk+/e8lKK/MXeNFnlkXjDyZKZmPV8lv4XC7GfRzEq69oWbs5l4lfZeXpgQJkZwqYinD0FgQBhSSn8ksqls16UjWoUAj06WKi9itaps83M3JIIPbJyvbT56NUZk2K4OQ5J31HpDFtfDjNG+mRyQJVtbsPBEzkNi6P5vJ1D1/OzaZGVTU6Y0yhn6EoVKxYkVybSJlSSlLT/fnayX0+iUlfZRMWKueNWtpCtdni45R0ahXMz8vKESJGkXk3iRXfXqRnV4kZC7P5+YgDvz9wpvg7eL3QsVVBbb3Tf7hY+l0ONrufGQvMTBkbRuc2T57ndIoMHJOOwynySlUNpUooWfCtmX0HHXw69dkNj0wmEzfveogKl+frXvgrurUP4uNJmQUIDoDjpzzEiUWbEMZQghwyKSUEEnZOyY5CkJFmdrFxR24BA77EZC9zl+fQv2sQJ865eD+u4PjfT9Cy+xcTTZtW5N5DP1uXJSIIAodPiEyaLWI0Kjl75ggw5hlH4t8Du92O3aLiBW8ZMoudYO+2kHxJjcF9jAwfl8mxzTeRFxKHPI3ICDkHd4RTp2E2QbmFn3MEQSBICgUkoonnFL8QJgisXqdCrpDo2t6ASiXQoYWR2Uty6NLGSJuuWdy5IUfp16EL8pFsOEpwWlVMRCATZLgkB5khl+jeC06cF0hM8WExy4l6jvxfWFgYicmBfTkiTIYhp+hkFRYTDxKTeLFcQCbs90suzh2MzdPh3rQppUj9WQC34EQuKZAJMipJtdm8fR9jhxfUjJQkiSlfZ+N0idjsIga9jBu3PSxbY+HuQ29A8ueijP6/q8EWCcYchNAMFn1t5PU/ZcmUSj1lyz6fHrxMJiMsLByLJZGVc6KYtSSHzbsstOqZzJwpEXln3dv3PIybmsXg3iaiIhR8tyCKF+s+ZN2i6CKv3e49A7sP2OnazkiFMjmkapIR78egvfUqzZpfIjgqh9AQgdsJdtxWFVpBz6NEb4GziV4nwxQso1NrI4mJIrlZPsYML7wI6f1WBiZ+lc2JEyeoU6fOM4+D3qDDYs4ilIJV7gAOTTrT5pkx6OW4nGBOU+EV/ZiCZflidplM4Ptvwtj7q41ufY/jdSnRoONFaqDwKJm38CAtmmqJjsy/d+47aCc4SMaPB+xMnZNLiKUK1/f7qFXvLmHRXgSZRGqywOolobxRW4vbLeJ0SQQZ9Xnv36ieni27rXnx/LB+wZz63fbMY/A/4R8jPytWrMjt27f/qcv9q6FUKgOaPH9ZgFLSfGg1sjzi82lUq6Rm7aIYBn+Szg/LYniY4OWzr7Lo3MbI8TMBIxy/X+L7rTaaNdTnIz4fo97rWhatymHP+rh8k/ndzkmkZfgLuMU9RnCQnLKlVYyclMH6JYVnrH78xcb6jU2eeQweQ5Ikxo0dSJWyF9i1So1GEwgOz1920Wt4Gku+elId+2FfOZ/MXJxHftrtdk4d38bedaoCY9m4vp7jZ1zUflnN2C+yWDgtgrIvqAgJDrQRKOQWDp1w0C8tuIBO08MEL7v2WRk6+vV8j7tcLoYO7kT9V5NZ/bWK4CA5DxLu8NWiIRw90pgRH3/+3Pf/GDGxpZk+/xgliyuoUU2D2SLSd0Sgutfvk+jXNZhKFVSc+sPF6zW0jBoUSotuSbR+t/CEhEwmUP8NLbv22Rk3vPAKzCs3PHRqE4QkSWi1siI3REEQ0KplDOplKvLvXdv6Wb1iAAvnBfF2w3b06Tv8udtdn8ahg7t5ubKcKzc8xETJqVRBzZpNuSSl+lArISZS4tMRIdStrWXLjzZa90yhyds6bt7x8kH3IA6fcLJsjYWa1dR4fQE3xxyLH1GC03+4USlBLhP4flsurZoaMAXLuX2v6CxnWkZg43i/VRCJKT6Wr7Mw4cNQurUP5p233EybHzBhkMlAqRC4eNVNy8bBVH/lzf94DP4tWPvdHKaMVCAIAvGxSnavDRA9fn/AnKtJx2SsNj+Xr7upXLHg4Xny11mc+cOJKUjO5etuKlVQc+oPJ5+PLjzInTQyjFfffcS+H+IoXbLgmvdSeTU+v8Su/Tbee0dfpIZy707BfDojk0b19Hz2cRgd+qXQoK6eT4bI+GrFAqZOX/bMY6BWq6n+ckO+XrabjweEMKhX4L8HjzyM/TKryNeZc/yolAI799lp+54Ru0Oida8UPupvokY1DUkpPuatMGO1F111JUkSGo2MKi+qWT0/ija9U4iOlKNSBXRMO7U2MmZoQP/x9B8uRFFOcvK9Ig3DAOrU0jB94cFnvv+nIYrg9eUn4dIzfaRl+PMRn48RE6Xg44EmPp+VzaYVMQUIWY1GxpDeJr7fZmXDkmhO/u7CapMINckYODqNeV9E5jl67vnFTs+OBRMgXp/Eu4Ucur/bmMvMieEFHgeIiwm4G6em+/4jR1+bzcbYUV14qbyiUJIZAuYDllyRVj1TiImU07drMGsXRWPO8ZOW4ef+Iw/1XtPy/TYrchm0bmrA6RD5+aiDjEwfR0452bHXjtsjUbGcklt3vQGH9kKwfK2Fk+dczPg0nEb19ORaA7qeNapqmTzb/Ldmiw3q6vjl8B5GfDz+f7Uv/F+GKIog92KTLBiEwg9LLk0WURFBdBmUyrdzo6hT60mcd+uuh1Y9kslMlePOBU2ujj/SvBw9mU2J4jLKlVWxYp0FXaQc+8M46jfORBviokS8skit3/2H7Oj/7JCJjlSwYnYk73ZOplJFFTGRCibPzmL8h6H4/QF9zkb19AXMz3w+CXOO4rk0PwGaNXuPeV9P4M59D2VKqTh0zMHC2QrizXUCc0gAvWQkND2aDSv+oFwZO+1a6unWPoh3OyflHcoBLHbf3x76fXIn0yYWPuaVKqjJyPIxclIGick+ktN8qNUC46ZmYbX5+eqz8DypKQjEXi2bGJAkqN860KK9eHoki1ZZqPVWw+caA7PZjEIG1295aPJ2/nHdtd9Oq6YGVm+08M5bRcustG2pYd8PaQg50URIxXC7nZw8e4t0sxdTEJhzJEoUk3P4uIP6hSTaRDGgc9ync37SZcE3OVy85mbiyDAeJng5cNhRQPdSq5WxYnYU73ZOok4tN++9o2P2khyg6O+iKCjkKlLSA/t8UTDoZUUmcP646EEpqQtt+QVQosLPk86rdJJQR6VRPF7G5K+z+flowI/BoJfx82E7R085GTUohM0/2nA47LRsrM9H1K/fGcOPByMRRchxgEoDp36/w2s1tLxYXkNssYoolFfINv9/12H2/0/4ee8B5Mixa5OYMEZXoJpbEATmfhlOlUMP8NkU3H3gKTSee2zqVaKYkrgYOfyNzKSEiIBANCVIJwlPtoA7uwwLJlhZ8/0D9m0N58JVD4kP5AwY5ELmVyFHQSTRuPBjV9lwam9wx3sBnQ5eqihn6Sd61m1x0bWtkU69zcjS43nov/nM4xASEoJXiqZlpxskP1Kgw46BwglQm5DD3OU5rNlkJS3dx/Ef4/OIz+VrLHglD1myZMKlgt0FNikXQeMC15PxDU5+hfqtz7BucVReh09aho/BYzJ49RU1m3f5mP9NQIZo134744aHoFQKtO1g52XvGygsf35nOeAze2nf6SjLlvipVFFNsf9A7uH+/fuYzSlER8jpPDCVru2CeLeBkaF9TQwbn47HCwa9QHSkgk9HhFLlRXXevZR7QVmobNZjhJrkPEjwBiSz/PDLrnBGjLvE2bMS1iwVPpmAVuunwZsajh9WoH9QjdadT7FrY1i+AqRT51yMnpRD6RegUgUNoZG+Ig0xBSHQiv719DnU2f3s5GeZiuEkXL1GiCWiwDrqkhxk+7OIVmvQKxS4BAdqpZysLB9zl+cUkNYTRYml3zh4wVWTECK4wmke6M4S6SyHJrEyb757nq4dNbRupsdmF1n0rYUzf7jAp2LPNj9uRxAyMvH6vPhSdKSmOClHNYy6TGz2bCAQp/51+7fZRe4+8Obty3qdDJnin+uU/Mfa3jt37kxCQgKbN2/G73/+QP6/eIKjR/ej1QjY/nIgTU59UrlUGMJC5TicErlWP4PGpjNqcAjvvKVj214bVes/5I0WCezcZ6N/Ea3O0xeY+X5JTAEW36CX/a2rPATawC9c8WDJLfjdr9+aS1iInG3btvz9RQrB0aOHKRZxkREfaPMFDtUra1g1L4pPvszMe6x4MSVZmWl5/z58+BCtmviKDKK6tTey/7CDuVMimL3EjCRJZJkFzGYzFcsKLP0qiq6DUln1gwVzjp+sbD/L11ro/WEaERHhBa47f+5k+r2fwogPtHkVDSXjlSyersFn38+RI//pYV/k3NljjB1mYv3iGPp2CWbEgBDOHShOreoagoPlbN9ro++INB488nL7npfOA1Ow2kX+zkBYq5bhcBYeCGZk+vj9kguPJ7DwOF1ikaX3kiTh80tERxb9ZnHRCqq9JPLrJjla6QdmzpjwXGPwGKIoMnpkPwya+zxK8rFrTSx7vy9G9w5BWHIlenUMZu/3sXw+OozjZ1y065tKs4Z6urc3cvGqm9P74unb1cTKOVH8vCmOds0NXLzqxmzxUb6MkvO/FGfTihjWLY7hj1+Lk5Utsv+QnYZ1tWzcYc0nDv40vt2Qm6cR27dLMCqFwMmzgaRD5YpqVs6JYs/6OHatiaVYrIJ27+mZttBBu3bd/qNx+Dchx5zECyUKrntyeSBBVLmiiv7dgmjbO5kdP9nw+wPfUVa2n6Hj0jl+2knH1kHsXhfH+q02klN9lC6hLHJdCAuVY9DLCg2UH6Pqi2rOXXQXqR0LEBkuJ8cSWMNjohTYHSJ2h0iFsipSUx4+zxAAMHL053y3MaDZu/dXO2fOu9i5z87la+58bTdPY/FqCw3f1LJ9r41WTQz0fD+IhVMjGDY+nfZ9kmneNYVOrYw0fFPHb6cKb2E5cNiR14XwQkkVb9XR0v49I7vWxPLjuji6tA1CEAJSAl/MySIiIorgoBCSU32FXg8Ce9lzyp7mweVWs36rNd9jv51y0rSItn0IuE96PFK+Ks6nIQgCZUop6To4lQXf5PDTrzZ2H7Dj98Ogsel5z8uxFO6grlIKOJwFCWSLVSywnz6NcqWV/Pqbg+Ilnr8CfOU3ixjaS4bV9vfEtU4rsGtNLCMHhfDNOgtfzskmxCTHahepVEHDO2/pmTY+nC8+CadOrYBEjt8v0bBDEimpfuZ9EcG6RVHUrKbh6k0367YUPB2ePOfk3EU37d8z8NVCM9MXZPPBqEBF14RpmbjdIqIo4ffDnkMRjJ9Vll6jKtP5w6pAQHc2Pk7NmjVrSE9PL3D9/yJAdkfHidxTXix0L85RpFD9ZejQL4Wp48PzEZ8QMJP4YVkMgsJPMGGUoBylqcwr/kZ4E+M5esJDudJKls4xoSmZSK7dS3aOyJbdNsw5BeO61HQfh4470GufrKOCIPDpiFB6D0/j0DE7G7c5qPRaKg6rjJmLzYXe14p1Flzu/4zwLlPuRaZ8nY0kSXwxw06kuVqBdV0QBCItVZk59wmJVKu6hvOXn7R/mkL9WISMQt/DIdmQqT28WK5ocrZWdS2373l4kBCQxFgxO4pda2KRy4RCTTMBWjTWE2KSMXV8OMWLKdh30EOtWs9m8PMYx3/bgyQEWsVT0/Ovt2cvuChfRokoSkyfn824LzO5eadgAtfhlJD8T9a0GLEUCQ/lNKmv57UaOsYODWXVvIBUSY6l4DyYNi8bp8vPpetPrn3lhpsz512smB1JyXgl67da6det8HOHUilQ91Utv/7mxO8PdBxJBEzcngcyuRKvXcXO3UW/bu+vdl4sp8TpFFmxzkLLHsm06J5M10EpXLhhx6lLLfK1ZjIxYgr8v5SJU7BSr56CBnV1lC6pYsyQEC5ccfPzYTuv1tCyf2McvTsHs3BqBEnJfuq1SuTU7wFZkIMnQtj9ayQuRxqDOl+hZaPAueWxWVRkmIfSJRxERcVSvHj55xqHfwuyMzMREXGbkmjXovDfmEwm0PAtNak5DgaMyMbnK7huzl5ipkNLI6npfipWFMgWCp8DkiRhJQc9QciQISCjEq/ygJtEuMpgv1KBTn2z6N7VQyXX29QQG/Ky8CaleJGH3KQUFanubcSLrnrU9L1DtOMlUtL9TJ6dxelzHiZP8SBcfxmQCAouOnFcGKIjq3DntxKU9r5MIncKfY5f8qErlslvO4uxdWUMTpfE7CVmps7N4pUGiSyaZiQsXMQSfYGE6F9JjT9IcuQxsoVUbFIu5rjTtGujwsKTZLtJjOTOJQONWqVTuW4CrzR8RLveKQzpE8zszyMpEaNh2Xc5bNhuZePyaKpX1vDJRCtRGbVQCPljZ4Wg5AVHbYaPzqVZlyTq1W/3XGMA8N3q+fRorycx2c/U8eHce+il+/tBlC+j4pUqGhZMjWD32jhWzI7KIz4fo3JFNb/+VnQb97HTTqq+pCYx2Utqug+tVmDNslAungpl4IcepnyuZvn8UBwOCZlCRIcR7e1XafKug0YtM+k10MxrDTPo31NA5tSzZWUsc6ZEEBws+9u29pxcPw/u3X3mMfD5fCjkuYwaJeea+hh2KRArS5JEppTMRflRxo3ScfFYNGePRHD9RDwjPpbjtstZNl9B5w9SuXw9UAz0y1E7dZolce60QDBhpJGAhUwkfQ6x9S9RudV1+nXXYbH6aN0jlX5dldzZXhPZw4qYk/T4HGr8+LFqkhGNZmIpSU3eJkQIx+AoxtIVziLvY8kKB+f2RdC5b2B/37HXQa6l6O/nefGPVX7u2LGD+Ph4tmzZwi+//ELJkiUJDi642QmCwMCBA/+pt/0/icO/bmVwzyAWrsxh7LAn1Umx0Qru3C96Y3+Y4OXWXTdvtU7ki7Fhedn6kGA5P22Iw6CXMeSTdAyFZBkkSSIx2VdodWeXtkZmLjKTnOojNrrglHG5RLLNfmKjZbTumUL7lgbefFVLVrbI2i25KOTwTn0d23d/T58+z9fat2XTEhZOLnyaxscp0etkJKX4iItRkJTiIzk5hVkzP2XosAlkZKRTOqJoIj4kWI7NLlKxnIqHiT5+PuKmSvW30ev1WHIDrs0/rotl4y4bw8ZnIAjQ5G0dP66LpWWf/Au3x+Ph8qWjzP6k8AB57BAFAz5ZRL16bz/X/QMcO3aUujVzeKN2wcP92GGh7D5gp2Z1NXOmPBFpHtrXRNveyfx22smbrxZOCvx22onDKTJnmZkhvU15LYl37nvoMjCVMUNCaNYliZGDQqhVTcO+Q3aavl2wsurAYQcvlFBy6ndXAY3axzh+xonFIiIIAh8P0NCh/yHS0tKIiooq9PlFYemSmdSpfpnTvwtMGhnB4RNOUlKtbPvJxp51cfkyd599HMbpP1wMHpuB2eJn4/InVV9Z2X5OnHMiCDBncoD8VqmEfPo0MpnA7rWxvNkqgWqVNDjdEh9OyGD25xF5YyVJElt+DBBqjzWxgoPkKBUCx8+66DkslUG9TJQuoeTaLQ8LVubweg0NA3sGc/qCRFDQ37So/BcA+PzkGXAUBotV5PTvblRKgX0H7Sxfa0GhEFCrBIKMAl3bBeWto707BzFqciaiv+hgQxQlPN5AEqkwogsCrfS/HrPzWg1tkbq5J8+58ipRvV4JjVrgyEknr9fQoNE8vwSIXC5n4OAJ/PLTRG7d9TBpppXhfU1sWxVL7w/T+HpyRF5A5/VKfLvBwq79NnIsftYviUGpFLj/yMvgsekUi1VSppQaCQ8LvrUwcpCJ8VOzmDJWyOfKeOSEg1mLzWz+JlBxf+GKm0vX3Bw9GdCX7ts1mMhwOSd/d7FirYV27xk4c7UKrdv2YfaS7vnaRB/D75fYsN1KsKnwVu2/g9VqJShIwcr1AVfix+tNwLW06NeJYoAs/7vqLo1axg/LYoiLUfDrbw5GTsok1CQjOcXHG+89ZMJHYezYayM2xk3JYgoqlnvSUVCtkppPpmYWmKdGg0B6pq9QI0CAs+fdPEj0MX/R8xvn/frzZsZtNnLinItrN9151alP49hpV14FbtkXVCybFcXA0WlMn5/F8bMu5kyOKPCa6EgFGrWMFu/oSc/0sXWPjfdbGnjvHQNv1tZSq+kjvt1goXenYDQagT0H7Hh8EnvWxxIcJGfkIImOH6TQsomBVXOjOH/Fzc9H7Pz4i5Pfr1Xh1n09QQYfWo0fl0eG1ytx5YabqGg/ly9fJjw8nGbNmj33ePxfh1arRRDAGJ1LgusoQRkvEUwYHtwkK25j1T0i1itgtUm0bFz4+lKhrIqoCAXWDAWXZceJDzcgaFx0ba+m5buRLF2Tyy9HnTRromby6FDK1H6ATCbnrdaJxMUEKqjfqKVl5347y9dYaNpAT+RfzB6qvKjm1Vc09O0aRNv3bdTwN8KRYGPjnSukpWQzfmQQcTEK0jN9zFxo5vR5Fx7P32Rp/wav1KjD3SsX6dAvhaQENSUKcY4FUAgKbDkqPB4JlSqQzF2w0kxstJzSJVXExYtkyC+ifPQq+qfMpNySk4zoU4RqvX+7Hzy4D5evSBzYGkNmdoDQyMz2/yk5Uvh6I5MJeL0Soigy7gsz6WnScxeOpKclEh4iJyZSwbY9dj4dEZZXyXXjtpsbtz3M/zKSl8qruffQy/QF2cRFK5gyNizvcy39xoku94nRk1xQ4HEJtGqq5+hJF1v32KlWWY1KBc26JPP2G1pyrSK/X3Lj80vkWkUavqFl7WYLnVsbUSoFlq+15HUDAGSZ/cT+jdN9bLSCvp2DWLLagloNUeFyDhzYS7NmLZ95LDweL4LLwKNbSk6edfFaTQ13H3j4+bALuQzq1dEwZbodmx32/pLI4N7BbFwWjUYj42GCF78/kyPH7hHmKFPAgdgreUjlIS/wEqmhZ0mwZlJMFUdObhKd24Rw5KST2GgFHw8sqBVdLEaBXAEZWT5Wrs9l6jwzakMp9Do78z9NIjJCzpafAvFIeOiT+DMuykVCsp7X67xe4Jr/BRhMRizWBES5nL9T0tIZRfTBXh5eiOHVhumM+lBHzeoaHiV5+WZdLhFhMi5cdXHkhJMXSirYr72E0RGKSniyn0qSxH2uE0kxBEEgR8rEQDAKQUGIFIGZDII9MRw+fI0a/joB/eU/kcBtKlMbvfAk1hcEgXB/MVIfebjnuUpIUi0i/2xRvsJZ+jbv/szjIIoiO7fsppL4OoIgIJPkPJBuUpyyeZ/DLTlJizjDgukB7fete3J5vWZAj3jF2lycNjnhwWlIAgzqo6Nv12CCgwJdKV/OucJvJ138tDaKbbtdnCF/kkWBnHKZTUnW/MqZwxH5OqEyLR7KlVYxeXTABE6SJO7dESgmFL4/6QQDGoWaPp21zJvzCY0bN34uDfDfDv/MoWwl+kgFNatp+GG7FVNQYAxeKBnQwS6qiyEkRM6ib3Po2MpYoBIzKcXHH5fdTBkbyqAxGbRqamDTLiu9OgajUgnUe13HkZMO0jP9/HbaSacWIexdkkSYvxj6tLp4Uz3cwYMeDWq82CKOYrWJBAfJefUVDYeOO3n7jYLn9HsPvbg9Ej7p2Y1+cnNziYkSuHrdTxDhXOYUakmLhISgcvFKDT9HzzhJzfTRr2sw5cuoEH0KSlKaBPNd9uySc+64E41SjtwRjCK3NH7ucop96BU6yviqoMxQcfFQCjmKNI6dBLddBbYY9ETyiFuEEUN16uat/1ZXDtc8p9BhQCbI8ElebMoMUq6IjJ2cxZfjQ/PNm937HFw4reYF7yuc23+Jr5dk8836XMJMMvx+P/K/q+p6Rvxj5OeRI0fy/j8nJ4cLFy4U+dz/kp9Fw+PxIIluGtULY+biHCZMy2Ro34AuhU4rcPeBl4Qkb77Wd1GUmDo3m/2HHfTrGozRIGPNZis7frIzbXzA4e5xe8+rr2j4+aiDvl3yH9h9PtBpCw/S3ntHz4p1OXz0aQYblkXnHe5EUWL5WgvL11rQaWXYHRLhoeBwiKzbYsWgkzFqUAjlSqto3TMZg86BKIrIZM9ecGy35RRwUnsa5V5Qkfgn+bno2xzmfRHMzTt7afHuForHG7lqdND+vcLb9I6cdPBy5UCQ4/fD3JXhLFg8Hr1eT1ZOELlWG0FGOT3fD6Ln+082rn2HnNSs1TTftdLT0ylbqqBUwWNEhitwu7Kf+b6fxr693/PpkKLHrHsHIypVwfedOyWCtn1SOLqjWL6qWYAtP1pxe0TqvqZh+VoL2360ERkRqByWy8CcKzJnWQ5RETKOn3GSaxPZuseGJAaMLR67vR847ODrpTmsnh9Jt8FptGtuyCd4D5Bt9vPTrw7eb/mEOO3WzseePVvo3XvwM4+D1+vl2NHd7Fuv4pt1bkZ9nknnNkayLX76dw0utGWh9ssaFstBJgtUMHs8EqMnZ5KQ7KVRvYCr6Dfrc3mY4KVkvAJLrp/gIDkOh8jSNRb2H3IQFiLn7HkXLrdIrZc1NO6YRPE4BcViFJy76KZmNTXfzo3K++5T033YHCJyuUBKmo8Z87PItYvERSmZMjaM8n+2hxTmnPpfFESNmg1Yt2ULV2+6uXLDjSBA6ZJKBvcyUSxGwf1HXtIzfIwaHEKP9/Ova007JbFominv3++3NBIfq2DQmPRCXRoBDhy2Y7eLLP3OwuhCjBNsdpFDxx3UflnLgwRvXtvl0/D7JWYvNbNwaoBc2rbXRrnSKtxuiZUbvDRv2fM/GgsJAb8Pln5nQa8TWLAyhyljw6hTS03b3snExykxGmQ4XSItGxs48WM81255mDA9i0XTIugxNJXvFkTn0397lOil94dpzJwYzppNVibNzAYk0jP9eXpvHT9IITNbRKWQ6NXZxNrNuVy+4WHIJ+mEh8pp2kDH2oXRdBmUisNzleEfFefgMRffb82l01Maby6XyNDxGRSLVRAa9fJz3/+lS5eo9qKMV6oG07Z3MtUra5DL4cYdD6IIW3bbaNlET98uwfn0JbfttVH2BQVHTjgLlXxxOkUSk315lbwN39Tz5Ti4eMVNhXJKvpidxchJmQQHyYmNkrN0jYWrNzz07hxEl7ZByOUC7zXSM2x8BgumPmk1avCGjtlLzMz4tCDJmJbhw+eTaNtMzw8bljHh05nPNRYulwOvV8u44aH0+SiNFV9H5fter9108/msLDYsza9jNWlUGC26J6OQC4V2dIyclIEpWE61SmrKlFJx446H9/un0q29kS5tg5g2PpzrtzwsXpXDm69pmTAiNF+VtFIpsGZhNO37ptC9QxCvvqJhWL8Q5nwTRnS0nk4tUnivQTpbfopm2/4oRk/OpGtbI2u2Kaj7Vhlu3LjxX/KzECiVSiRJDnIX02Yo+PXgFS5c8mEKFpjbX0uTt+NwuSTeapNYZKIIIDZCzXFSKC5WoGqt+6xZFpF3MN1/yEGdWmqWz4rivW7JfNDDxLC+JoKDAiY+U77OYtTnmfTtEsSWlTF0/CCVEX/qfLtcItdueXiY6OX+Iw+TZmYTJA9HEAX0GNGZX+XchnSa/noXlLlIXiWPstxUqiaiUj1fy/tj1KvXhHWr5zCwp4GD+z38nWKsRED7WJIkfv3NwbC+JroNTiUiXIHdKbF8oZEvZpwh4a4KpceIR2FDYbLRqI6Mg7/BgpU5jP+woESQ3SHyx+8Sek8obo9E7Zc1pGf6WbvZijnHW2TCJdBp5KdGgxSyk7SorTFMnjSFaTOmPvP9x8WX4tGD3ylRXIHdJdGubzIbl8Vw+ESAjFs4LTLvvUND5KyaF82Ur7NYt8VKt/ZB7Nnv4MJpFcWEYDySm2QeYCYDURIZPCqLaZ+F0La5gX4j0lg8I5KIMBmNOiQxeXQ4X08OEB1ebyCZdemGhc4DU5g5MYIHCb58JEPFsirOXXTxes3CiYwTZ53cue9FrQ60n0ZHKvj93NHnIj/9fidhxlAiM6rTo/dvyDVmZM5gVFkvIAkin8ruI4oaDNFW5n0RwWtPfZYS8Uo2LIuh34g0dv94kGhbZSKkOAQEsmXJPFBeoVlTOSXjb9L6PTWzFij5bb+N9MxAy2qXtkbmLc9h3IcF44UFK3Pw+SRefSWwV+1aE0uPkUbqv5ad58cgiiBJ8M5TkhDBRh8uT9EdKv92FC9hJDVVItfl+tsij98vOXmjlpaz5xNx36rK2PG3qV7TyitVNYwabOLjiZksmh6ZV/jT7j03Xfocwf4wmlApCi9uUknARBhxlEKURO5zg4oE4hc9Qbhw4iWVaP8L+YhPv+TDiycf8fk0Iv0leJh2g0hUiIhc4yzBYV4GDBjyzOOQkpKCZHty9ixLFZJ5wO8cQa0QMIVKFCshsuZzAzWraZg2L4sfdtjo0tZIeJicV2touHPfS6N6cipXDM0XQ0dHKlgwLYJp87I5+bubXw55MPDk7w7JhgotZs1D2rRSk2MRWfm9haOnnLhcEl6HgvQMLzX+1IiXJED6+3OPIMoY3i+YbzcksOa7lXzwjGMhSRKpCW4quV8jqNJJAF6uoubISSflSqt4v6WRtn2SadfcUEB73OUSWbspl8ljwmjTK4WRg0w0qKvD74cdP9lYusbCRx+Y6PhBGnVqamhYT8fazYGKSrtD5JejDlZtsKBSwacjQlm/1Yav+DWs93UYCUUpqFCiwi25uMpZYjLK06j5HTasCWJIbxMd+icTHSHPl8BOTvXxwcg0lArQGZ/d8MhgMPDgoZ2cRIj3VEJCjQo17oj7dO4uZ0ifGEJMMs5fdvPZV1k0fFPHrj0e/JIfARkvUR1jtumpLwRCpEgucJyyvqp5ycEwonF5HVxNOwsImNCRoLlIhKs0sUL+ndgomKgsvsE1zlHSEI0qPoEP+2kpHm/g6AkXld58SOumBkqXUrFho4f0e0ZismqBAPH+Cnwx42fKl1WSbvbj8/n+f4v8XLhw4T91qX813G43wcE6Nmy3Mf/LCA4cdvDRZxnYHRJKBXRsbaBppyQ2LIvJqyr6dEYW4aFyftsVn3ed/t1MHDruoEWPFHp0eEL+tWtu4N3OybR510BoyJMJpFQKZGX78XqlfAuD3y/x3aZcRL/ApetuXn03gfEfhlLlRRUffZpB3dd0nNpbPI98u37LQ5dBKXw7N4pqlQIL3v5DdorFKniQKH9u1zKNNojMrDTCwwqf7PceeQkLkbFwZQ5ZZj9vva6lfh2BY6ftTJ+gZMg4f6HkhNMZIDe2rIzBahMx5xo5cuwoVqsVSZLoP3A8vT76mPUL1fmIw/uPvExfqGLxsg/yXU+v15NlFoHCP6coSnh9/xnZ5XY7Mf6N83yISY6zkPb1+DglTRvoqNUkgXHDQ6j7qo7MbD/ffm/hzHkXVpsfSYSz+4tj0AcqcBSKQFYyNd1H9yGpDO4dzKZdNnatiSPX6uejzzL4dEYWep2M7Bw/Terr2fxNNEFGOWOHhfBulySmT4igVvXA3PzlqIMpX2dTIl6Rj3SIipBx4nLRWoWFISEhgSoVYdkaCy+VV7NqXoBw7P1hKiMGFF1J1/RtHQu/tQAwYHQaLZsYaNnkCRkxsIeJ7zZaWLEul/RMPwqFQId+KfR4P4i938cilwv4fBLfb8tlw3Yre9bF0LRTYBMd/2FoAbL3y7nZdGhh5OOBIeRaRZavtfDrbw5Kv6pg2LgM3m2go3MbI2p1QULkvyiIlyrVZM7MlSycFs70CYGKlQtX3IyclIHHKxEfq8DtlujYqmCSQ6kUChD/r9fUsmpeFL0/TGPdomhCTE9+szfveBg1OYtPR4SyfF0ulSqo82k5WnL9dB6YypKvoqhVXU351+/TplcKn44IpVXTQFB16ZqbL+Zk07GVkfg4Jb9fdLHyewuSCDdu+zj2RxzLVuRPnjwLJEli5/a1lIiWMfvzWEqXVJGS5qPb4FRKxCto38LI1HHhBaoPK1dUEx+rpEHbdL5fGlHA+KJ4MSVzv4hg8SoLi2dE4vWKVHrzAY3f1nPvYSDL/1J5FR90C2bQ2HQSkrxs+zaGzGyRew89/HLEwY6f7GzZbWPCiDCCjF4+Gt6HHp0iuPPAQeOOSVR9UY3VJnL/kY/BvYOpUEbFtKXP38Iil8spXkzD0ZM5xEYruXbTwxefhPHOWzoEIXAQX7sll66DU1m/OBqFQuBRopeNO6yMGBjCqM8z+XF9bD7S2++XGDYhg0G9/kKcv61j/oocxg4LYdrcbKaNCctnaOT1SvQansriVTk0fkvHkZMuXquh4d3OybRooifXKrLtRysliqlYsjonHyF7666HIePSmTM5IMLf+6Nj3L59+7kE/rX6EDbvtvJBdxPLZkUyflomPl+g0ujiVTfxcQrWLIwm4i9Vp1ERCqIiFCyeHkHPYWnsWhObl4j56VcbllyR33YVy5tDVV9S0665gT4fpQXmUV0d2/bYMQUHzAKfPpybc/xcvelBqxGICJORkuZlzrIcVEqB8uWKk5mZxfGTV/G6NJw6H4wogloNh044qfBis4B5Q2LiM4/Bvw02m59SxeUsXp3DhiUx+RJ+fr/E8E8z0GoEnE6xwL4EgTUkIVGkMq9zjd85dzag11iimAJRBMGnZHi/EGYsNNPj/aB8Go1xMQoWTY+k4wcp/LDdxrotgcPf0jUWss1+zl10U6u6hkxzQGqoVLyCe5fc8GezkiAIhBAF6YFuD1ESyTIeIDfXR8kyFZ97LCRJYuSIrlQuq2XZUj+iX8AlOdAIBUkQr+QhPMqHUikwc1E2UREK1m+1sXZRNKVLqvj9oovhEzI4sDEOp0vi8AkbC1fm0ORtPXVqaWn0pp6F3+Zw804qq+c/MYzLtfpp1SUTY1pV1D4j73c/Ro3aEi+UULJ8ViQN2iXyy1FHAZ1TgP2HHESEy7l/Ip5yVMKHl3079z8X+dnh/f78tOcHTpyVaFxfi8cjUaX+I3QagV+2FCuUOBs1KIS32yax9nsXKXeCiMmsRQ5Z3OMqxSlLCcohukTMqY/oO/gGR/aGUuYFJXI5tOqZwpzJETR7SltZqRTo3iEImQwuXXMz8assHjwKmJo8PmP07RrMiM8y2LJSU4CYT0jycvyMix2rY4iPU1LjnUdMGRvG6q3Pvg6kpqYSFiLDk5uLDDm5mRqKU5kQISKvojVKjCeDJLK8F/MRn09j/EehOF2ZlI6/x4KllwkLkdO2lZoqVXQsWW1BofYxdFwur76iYcgoN4ePy2nfN5l1i6OZtTiH4RPSGd4vhBdKKHmU6GX6AjN2h0jrd/Wcv+whxKRg6Xc5yGTg8wc+mMMh8uPPAUkGl1tEpQqMWUa2Ap/Px/17z67/+G9CQkIiaoWCUqVg8qxs9qzX5OvcunzdzdI1OYF521TPpeseOo15QNUX9Uybb2b0kBCmL8jmw/6mfB2PVV5Uc/F4JBt3WOg/7CFGQijjr4wWPVmk8og7FKdM3jrjwEYQIdiw5MkiPIYXD5q/cd2WCXKMOiWlG5zh5FkXkhUMwX/qOz8jLl++jF968nxBEIijFHGUIsefilV2lbAoHwcOORj1eQalSyg5/2vxvN9h707B3Ljtpn3fVL76rPAzydC+Jtr0SibpVjDF/rxvt+TiOr+jl2nRlr9N5w4m3u+fwoiBIXw8MAS5POBtMGx8Ouu35NKlXRAymYDO6MWf4kNeiMGcX/KhC/Yil8uo/7qWnTvWPDP5uX//frS+EFRoSEkJjEfbZgG+o0MLA8FBcgZ0N9FtSCrTxofnxcG37noY+0UmYaEyGtTVUau6hm/WWVi4MgerTcTnB4NBxtLvLDSur2NonxB+PmLHFCwwYVom56+4eaWKhs5tg/jliIOV31tp+raOfYccZPjPkJitQuEKwuF3IkkCZamCUTDhSYmh5wdH+W1/GJYsBa3fzyU2DiqUVXL/kY/7jzxUKKci0W4nLPTZO8VUKhVp6RK6zEBnVQwluB36CyvmhNDkKWmol6to+GFZNN0Gp2FzSGSQggo1RsFU4JqCIFBaeom7XEUmyfDhRUJChQovboIIQ4uOUE9xMknHIJkIF/Kb9+kEA3KNh1rvJbF41pMCgfp1dHw0IJi3W6TjuFGSSOKIETR567ZSUBEapMIQ7OXaLRG73f7c+uCF4R8jPyMi/nuQ/ydgMBgQ0XH0VDpv19XSuL6exvWfTPxPvsggMlzOsjUW7tz3IsjAbhc5ujO+wLXq19FRs6qNimWfLOwajYw5UyJo3zeFHh2DaPGOHrdHYtNOGxaryLI1OQzpE8jk+/0SPYel8eorGrZ+G4NWKyMtw8fEr7IYPj6d9i2MfPwXcdyK5VTs/T6Olj2S+W5+NItW5ZCc4mPRjAj6jDQ9N2Nf8oWqzF66iWnjC2bcU9N9nD3vZNBYL22bGVny1ZMsd6c2RrbvtbNwagS9hqfRsZWBzm2CUKsFDh5zMmuxmU+GhxIcJOfTGS4+GPQpBoMBqzUQ0L/66hu43V/SrPsX1KjiJS7az4WrcjItEcyas5DQ0PwZ3pCQEBzuMDKzzIUStT8ddFH7tTbPde+PUbVaXX45eouOrQvfRPcfsjN6cOHmLW/X0bHtRytzlpn5apEZQYCIcDnvNtRz8YqLZo0MeVXBT5Pe0ZEK6tQKaJdmZvl5lOhl6PgMalRVM/7DMAw6gYPHHcxcZKZVUwNv1Nayc5+dt17TsXmXlSlfB4jNqi+qCTIKJKV48xleHD3lo1yF6s81DiqVCpvdz5LvLPzxc/G871qpEHD/jQuxyy1hs/u5cMWFWhUwG/grerwfzNY9NpxOka+XmhnQIzgf0aFQCHTvEIxCIbDwWwtrF0XTpncKBr2Meq9rEQQBq01k2vxsRJG8trIQk5wvx4XT/FzAYGnfD7FMm2em5/BsOvX49Lnu/98In8/H8iWTOLg1FqPhSWBbrZKaTStieK1ZArfveyldQpkv8H2MouZF9coaJo4Mo07zBN6orSUsVMbZ826CjDL2/xCHXifw/XYr32/LZdGqHCqUUZFl9pOY7AsYY4kirXsmE2yUc3BrMTbutNKmdzIul0RGtp8yJZVcuBIgPUvGK/l4gInVG61s2SuwZdsPKBTPv/Xu27ebahVTmDHhiVSEUiEQHCSjZLySRvUCgU1hVV+d2xg4dsbGK1ULbwutVCHQFilJEsvW5GIyKWjR2ECDuoFrnvrdxXvdkhnUy0TFciq6Dk6jfBkl0REKElP9eDwSLZro81p37LYESsTK6dY+DI9H4t5DL1qNQPFiAeMqu0PEYilcA/DvUK1aNRbNV6JTSUiSxIJpEfna9JVKgd6dgnE5JSbNzMLpErl83cPy2VGkZ/qoUU1Ng3aJNGto4OUqau4/8nLwmIOe7wcVcGqXyQQ0msB+0ayRocDflUqB7xZE06h9EifOufhogInmjQw4HCLbf7IyZ6mF0z8VJ8goY8TEDOo0T6BYrAKHUyI+TsHi6ZF5SblBPSTWblrOJ+OfvfqzY8d+fLN2Mo3q6SldUsX3S2LINvu5fc/DrbseVs8v3LlUFCW8XolisUq6tDWyYbuVPl2CuXbTzZgpWRzdWazAHJLLBWZ8Gs7QcRl8/Xk4Wq2A4qlqE7tDZMyUTJJSfLxWQ0OuVeTSNQ9ffJ2NXi/ji0/C6TZCTeumuZQtbuTqzSdtXAlJPm7ecaPR7iauWClcLtczj8G/CWazGbVGJDZayeghoXQamMKrL2upXlnNgwQvP+ywMryfiWovqVmxzsKwfgVbcA8cciJmh6MWtGglHVazyK59Nh4kerlwxY1PgC/nZpGU4ufk3icxpcMhsnGXlRVrLURFKJg/NYJqlTT4fAHZl007rezfGJendS6KEp98mYUx2ob7vgsVajy4AQkVGgRBIEuWhMboJTxMTmzs88nfAMyb+yX3bmYiXaxOMX8sQZKZW1ykklQLmfAkBhMlkQTjOTq+JaNt7+Q/1yJYPCNAfCYkeRn3eS7mKyWpVT+F5u8q+O2sjZ3fxeWL5Vo0MTB7iZlaTR7RoK6ejCwfx8+4ELxK1MYk/OY4HElhRIaZ+ezjQLwaFaFg5iIzMpnA229o8zpmfjnqYM6yHMoW0+P8s5VWiQp8z1flt2/fT4SFKPhogIlte+yUL63k2K5idB2SWqR5h0YjQ6sRuHPXS0hmcSRE7nKFqryep8MnR064txR6KZI2XX5j9nQD878xo1YJhRq7QcDtfe3mwDzYvtfG6o25eeYZJeOVNGukp+ewNCaODFSKi6LEz0cCMeSAHkH8dtpF/25qKpRRMWVWFm83eu+Zx+HUqVPI5TLeaajgwPpb6HyGAPH5F0QQh9nxoEjzm5LxSnJtEp9/YiIuDqbOz2bHARfb9oNMJhEbreDw9mJ5sfKYoYEK+84DA0mky9fdTJufTVqGH5UScnJFft4Ux4KVOVy44mHB1AjmLs8hN9fCweMajp9IIyXNR906YVy6BU6XhEEvkZoucfycHo/bgsXyNz3d/2Lk5Nhp3liDXAGN6+vy4pPypZV8PCmTqAg5bZsbcLkklq2x8PYbOkYNChju+PzQ5P1E0jL9jC+kWlcmE+jUJohd+228VsPHlClnUHqNGDFRiZp5sgh+yU+67CHxYmns5OKQ5RIqPZH6UaLGRdFJXr/kIzZOYN3iaFwukZY9UsjO8ZKdnU1ISMH1uzAoFAr8+PBI7nyt+gAmKRohRUVW5lnerqvl19/sLJsVVWB/j45UUL6MssiOAYNeRmaWSFa6DAcXsZOLpLFTtgy8VMnF7fseWnZP5tC2+HzmPlVfUvPrlmI0aJtIo7d0RIYrGDJAx9cTrxNtK2holGG8xqiBgRhSksDtthZ4TlFITU1FJWmRCTK82SGcOOvk9ZpaZnwWTrs+KQzrZ6JlEz0xUXI+GJlGllkkPERG8Xgln48O49gZJ7sP2OnYysiEEQX5hvZ9U3i/ZaDAYtUPuSjkAk3q6/jikyeGllPHScxYYMZqEzm0rRgDR2bx64ZITFIExQlG/ZSchkpQQ1YknftmoLhTnZJiFN40D5f+cKJCTUlBw6WU86hK2AkKNj3zOAC4XGpUf+4lAjJiouX5iM/HeKzR3ffDdBLuO4miII/0GHZy8eOjLNXR/ilbkCuZucNl9DIdRCWgV/jQelQ8TLuJTJITKkTillwkcx8L2RjDXMyfXrxAUi7IKGfR7BD6d81FnVM639/8ko+ISIF7D3zo1HLOnj1L48aNn2s8CsM/Rn4uXryYWrVqUaNGjSKf88cff3Dq1CkGDRr0T73t/zkIgkCjd9qj8n7LvOUWZDILDd4MaOys32olI8vP6nnR1H01cOBbtyW3SBMWgA+6m1ixzkLdp1oCqr6kZueaWLoMTGHLbithIXKaN9JzZHsxWvRI5lGSj1GDQth3yMHLVdQM7m3Ke21UhIKlM6No3jWgBVkYoiMVREcoGDw2DY1G4IPuwUz+2kfnbsOeayxu3rzJvZu7CTZ4A0ZDnYLy9Ixu3vHQfUgq6xfHUPnFglmAkGAZdodIsVglO7+LZcOOXKq+nYDRIOetOipWzokk1yrRb6QLY2gDmjdvXeAa9eo15M03G3D58mXMZjMDGpaiePHiBZ6XkZHBDxu+wW5z0rZPBrvXRuTThrp5x8PMJRqWrvigwGufBW3adqZf79U0ayTmI4AgICx/8463UK1WCDh+1qmlY+bECIwGGW63yIYdNrb+aOWFEkrq1Co6K/lGbS0Xr7iZNj6cxh2TWD4rMt886tgqQBjUa5nI4D5BSCJMHFVw03C7RZp2Ssbvl5DLBSy5fn7Y4WPH7uerfouLi+PUOSeVK+avxn2vsZ6NO21Fzsdd++28UFzJR59lMHl04c7LAAO6B3P4hJPfTjkZNzyEbLMfrUbIV0HzfksjtZo8omMrI3vWxzJ5dhYffpqBTAZuj0TzRjoWTivosPdaDS0LVuaQnOrnk+Eh1Hkvg1dffXb3vn8rDh78mfca+TAaCpJ2Go2M4f1NnLvgyjNbC/6L02ulCirOXnBRs1rB1wcbZbxRW4tWI3D9loc2zfQM6hWYQ5NmZjFmSCjvvKXH6RRJSPYRZJQRHang8HEHH0/K4IUSSl6vpSU8TM7g3qZ86+SjRC9ZZj+Hjjm4ekPk94suypRSolG6yM3NfS4do8fYsnEZ3y/MH8Ds2GejY2sjt+54/1bz0u8HpKINiAAcThgx0cveXyyc3FMsX2dAzWoaVCqBM3842furnW3fxuSTbbhwxUWnAal80N2EXifj1ZcVnD4vo1t7UKkEKpTNvz79fsnNC6Wfv9pLo9FQ+7VmpDz4gdv37PmIz6fRu3MQ9VonYgqS0adLEC+UUBIRJuf2fQ91a2tpUFfLsdNONu+2cv6X4mg0BYkCv1/CkiuyZHUOc6cUntyVywUa19dR5UUVc5bn0KyhHp1OxsmzLhrV0+VVFVevrKHuq1paNTEgl1NgfShVXMmjR/eeayxat+nIls2r6P9xEi9XUdPwTR1Wm8jmXTbuPcxfefU0Dhx28Oaf8UP7FkZea5bAzv12HA4/RoOAKbhw0iQqQoHDGZC0adNMz9LVFh4meImPU9BlUCrD+pry6VZ9PjqM15o9YkCPQEUIqorsO+ilXC/o1TGYLT9p2LwXFk6LpO+INO7ct3D61FFiYks91zj8W3Dnzh3CTDLuP/JS9SUV+3+I48RZF7fueShdUslL5ZSsXG/Bkiths0nYnRLD+5rQ6WT4fBIbd9iZ8oWHOHNNEECLAZchk/JlNFy/42XxjEhqVtNw+bqHWYvNeXP06Eknn8/KolMbI6vnR5OR5WfRKgsqZS7zv4ygYysj0ZFypnydzaxJgd+JTCYwfUIYF68mcyP3EDq1kjJlZSjkAjdv+RGyI8mSJ7JrZQSTZmZz/LdDzzUWHo+HrZs3EO4qjckfC0CQEEKsVJLzHCNCisVAMF51LrmG+9R5A6KjVKRlylDIlZy74KH38DT8fgHRHIIh/RWKCaFIj15iy9pTzJyvKjSJPWKAiX0H7XRpY2TfIRuHjzko+4LIpNEeDh+9xZ5DFsZ9GJv3/MZv6YgIl3PwNwczFmZj0Mmw2UVqv6xh4/Jo6jbOIubPajFJkpCrn684YNvWVYSbBG7e8dKmmSHvcC79D4VjBoOMqRP1DB19ltsuOfG+igUMSAC0gh7JHM7l67mcPOuk8ouaItuwFQoBtTrwt/fe0dOubwoVyypp2iCQNOrTOZjypVV06JtCiEmOWi3wRi0tPyyLIdcmMm9FIBkWEyXn9j2o3+DZ48O7d+9iMQuMHWFk594HRGcUbRwV6niBbbtuM2pYwZjZ6RQRhIDG34YdVob0MXHvQUDaJinFz5oFUQVaZl8sr6bH+0Y+npjBzInhTB4dxuqNuRw96WTT8hgEQeDoSSdGg4z0TD8jBoRQ9YSVb34oTtVqL7O8WzLb9qu4eBPa9k4GQYnRVIVgkxqjJokKFes/8zj8mxAZaUSpDnRZ1aquodpLasZMzuTnQx4G9TXw4QemPO3Gdu8FknxjpmQyrJ+J+YucpJolXihVNOEHAVImNlpBpapuHv6hIV4sgww5ZikDu9xMpvIBQ/sp2b7uPH61BZ8oIKY/aX2XC3LUkg6LlI0eI2btfXxBGQiSHGVmcXxqK0N6BWJTjUbGzu9iqFL/IXfu3KF06dJFfq6nUb16dYwmPVdyTlFVegP5U4kft+TiNpcJvQeJyT4qV1TnnaGfhlbz9wUkkiThdIs4sCEpnSgNToYP0nPsjIu2zYMQRYn9hx35iM/HUCgERg0J4cu52cz7IpLuHfWc+yOLg3tPY8qugA4jDqxYwq7ToJmLLu1NeDwSN+96CA0pqBlfFGrXrs1s2SzwgzbrBXoMOsGyr0Op/4aOH5bF8O0GC7MWm8k2+6lRVUN8LCz5Kiqva7VEMQWNOiTR6E1dgcTR7v02IsPlhIXImfhVViB5UkJF57b55QwEQWDssFA69EshPdNPeqqMOKlMPtIz37haQrl0IYMKYiD597g9/jFKii9yLzeV+PhnmwuPkZtlwyN3U8xfmhQe8nbNojtHy5dRYQwSQO3E5S7cgMgjuUjlEdV4I9/6HySEUEV6jZvGX7l8MIIQU8B75fMZFvbu/x0xpzqPuEUJyhFFPHGVzxZYPx+jVnU1BGVBTv7HszQP6N9FzVcLnCgEBUZj4TKGz4t/VPMzMjLyb8nPR48eceTIkf+Sn/8DevcZSvu2W6hbw0zrZgYeJvo4fNxJxbJKkMjnfHznvpfqlYsuAQ4yBvTf/gpJAqdbYv8PcXlOve/3T6FNMz0xUQqGTcjg6g03J/cWJPsgENz+nRZn5YoqGtTVMWF6FlO+9tH+/b40aPB8bP2a1XOYOlZO+TJRLP3OwrtdkjDqAw7lcTEKXG6JiuUKJ/2OnHDyStXAuOh0Mvp0NrH9Jz2DP1zIph+W0H9sMrGxxXm/+yAqVapUZEAnCAJVqlQp8jP+/PNe1q2ezIj+Ep8OUHPgsIGG7VMoU0rNi+WDuHJThk+KZ+6CeZhMpue6/8cwGAx8PHoOLXp+yNBeIk3qq3E4JVZvzGX/YTsCAQOfvy7Yiclejp12YrP7qdM8AZUKrDaJGlVV/LA0mk9nZJFdiIvrY2Rm+zEYZMREKShTSpmP+HwMvU7GuA9DGDMlkx3fxRZyFVCrZTSsp+XISQeCIDBmSjYDh8x57uo3QRAIjwjDaEjO93jTt/UsXJnMO2/pCjj4rViXw90HXkJMMvx+iSBj0ZtAcJCca7dt5FpFmnRMJjZagdUmolAIjBkSwitVNcjlAhFhCj6dkcXdB4F+PpvNz6Ht8Xw8KZNJI8OLnEsN6uo4e8FFq6YGurXX89tvv9G06fO3P/+bcOf2JRrVfBKU+XwSe3+1c+W6B1OwjErlVVy9ESA+5y7PISZKwR+XnGSbRZwuCVGEnkNT6d89mEE9n5h6Jaf6GPJJOnOnRDDy80zUqkCl/NWbbkqXUHLirJOJIwMVAVqtjHKln6wz9V7XIkmQYxEpHld4VUbxYkqKF1OiVMrYvzFgNpeR6eOrRWb69m7Jrh9PPr+Wl2QtQO5arSKlSyopVV/Jhu3WIjXVNuwEu8OTZ/jxV/h8EnJlDPHl+tPROCsfaXbhipsRn2XQqbWRfYcc+dqkH6NaJQ3jhoWwZnMuA3uYUCrVnL+mICXNR8xfjC5EUWL2UvhsyoDnu/8/MWjwWMZ9kkRE2M9FPkejCRDVWo3A0tUWGr2pJzRETpmSKo6edJJlFqlZTc3bb+hp2D6ZMUND8lV2JiZ76TksjeAgGcmphWvDPkZEuBynC159WcuRE07OX3Zz466Xrm2fBGmlSwRc3ds1L/w7v3TdhTn7+SphNRoNK1Zu59PxA/nt1FkSk314PCIZ2SIdWxvp/VEai6ZHsP+Qg/QMP6VKKKlUXsW0+dlUKKukSccklErweCQ0KoiJlHPx6t8T5G63xDfrLcTFyDHo5IyenEGPjkHUrq4pINjv80nY7BLmHJGlX0WyYqOLG/eiWLH2JgcOOShfIQpBgEdJPqZPCKfLIDNqtbFQo8z/ImB4lJMrolKKbN1to10LI3VqafMSmEtW5XDvlpIQR0lCHdHMnnWKdd9lozOAywnKrGIUc5TOaze0YaFYrJ9ffnOwY/UTM8BqldR5MWNispep87LZtTY2j0goVxrq1NKyemMuU+dl8+mIMN56XceMBeZ864sgCMTHKSheDOZNCctLInq9Ep9Oz2Dvr15qVtMydmgI3YekPddYXL9+Ha/dR3Ff6bz2OIBwIYZQKYoUHnJPd5qoGInSMTJy7DI27XRjd4jM+yKSkZOyyDhfgmDCAu15f17DQiay8HRaNC5cPVQQBN58TcueX21s3W2jZnUNLZoYAp1Ew0L59UT+5EHPjkG065PCdwuiiYtR5MlKSZLEiM8ykWXG5u0DuWSjNTyfLFR6upl6r2o4dsbJpyMC+9XpP1ykZfi5ddeTb9/Ke02mD5UCVm+0MvQDA1cuQ+qBoitvg91xfL85BZdHwmItmlWVJAmXWyQ13ceGbVZCgwUGjEonIiKLmtU02GwiWWaRryZG5HUUPMbt+x5MQXJEUeLOfS+9OgVx48YNateu/UzjcP/uA+RpJRk7OYXGb2u4vLFoElmGnFxr4eP8w04rLZvoGfJJOhM+CmXaPDOzP49ArRJYtsZSaHcJQKdWQcyYb6bvR2kYDTJavWtgSO9gtu21c/y0kwtX3EwcGcrEr7JYOjOSBq+buXbbyIk/wrlwLRSf34sgQL16DUhK0+D2yJCTxPnLDxkyouEzjcG/DVFRUfh8Weh1Aj/udzB6vA1FRkliPSFsnWtj3dr7fPyhmnYtdazfbCchQeK3ky527c5EY4nj01m57NhvJTXdR3Rkwf1dkiRO/+Hi94tO0tIlBo3K4au5+wmLEGnZVEed2hqu3VDx/fZcvIZcNq+MZc8BB4vnnaCct2ZeFWYJynFBdpQSJWSM/9hI04Za7A6JFWtusXFnLi2axOW9p0Yjo2Y1DXfu3Hnm6rawsDAi4jW0b29l/4GDSFkRiFYjdqw4sFGB6ijTVIwaeZKO3Qufv2q1DFOwnAcJXkrGF4xpj55yUqGMivKl/Zy/5ESWHs/Fqxns/C5A7q/dnMsbtYtO6L9eQ8vnM7Np1SOJ12po0QeLOLQppOkyqFhGQ7nSCkYM1VG5YgiSJDH2i0zq1NKQ63124r9ixYqISheJ4i2EknepVlHOJ19mkZOb8WfHETRvpGdoHxMajYwtP1pp3DGRiDA5RoOcBwkejHoZ9VolEBWhwOuTeKGkAo1KxsFjDt6oraVWk0f06RxMnVpaWjc15EmhCYKAxyPxRi0Ng3qZ6NjKyI6f7ERHC6TgRE3h5KdXZUEnFW16qxLUOGwyqr/y7OPg8/lQiiq8Sht3fJfwx9zD5y9cDxcC+7HHI6HS+Mh0p1BWqpxPtxYghYcUo3ShZxaFoCRcLMbvl6w0fFNBXIyC5XPD+GhCJqtXX+QVf0O8uMnQ3SZeUXR8KQgCCCLJ0kPSSQQk/PiIjHSi1RjQWOJJdybxyiuvPPNY/B3+MfLzWeD1ev8RodL/65DL5Xz/wy906dyM3QfuUqqEgqQUPx99EILVauPqTXdehuWPSy6yzP5CW3kB9v5qJzXdj8sl5lXLPUr0MmhsOhM/DrTm+v0SXQalkp7p5+x5D1a7C41aIDREXsD17DGCDLIiNw0IVCT27xaMxwNfL9jyXFpmj5GSdDtPAPhxZdXTupQ9hqZz/rKbmtXzLyxpGT4OHnMwZuiTSkC/X8LpVlC9enWqV1/+P763KIocOLCXHVu/weu1Icg0vNu8G++91wbln9aCSUlJbFg7md3fqfMC/hZNDLRoYmDdFhsbdhdj2oxFREY+e/aqKNSoUZulK/bx5RfjmPjVXqpXVpOa7uPDfibi45S83z+FD3oE0+IdPX4/fL/dysKVOfj98O28mDwn8hyLn4lfZfHKOwn4fErSs1xFVk9t2mll2cwoTpxz8uorGtZtyUUmC5B4T5MBzRrqmTw7mxLFim7PiY9TMnJSJrVf1hIZU4VmzZ69pelpxMbGcO/hQ3w+KS+DKZcLrFsUzcAx6ZiCZTRrqMfuENm4w0poiJxF0yPYvtfOm69p+eWoPV/7/dPY8ZONHT85GD88hEG9THnuc2kZPvqPTGfkwBDeqK1BlCRWz4/G7RZp3TMFb5iC+0mRKNVqDp40FqjOfYwHSWqcbjlHz6ixOXSk3L/HmTNnqFWr6CqFfztMIVE8SgpsmOcuuBgzJZP33tHzdl0taRl+Zi81I0rQpa2BtZutjB4agt8PpUqqGPFBwCjOZg/IeVSp/5BmDXXcfeDj9j0P7d4zYLWLRIXLOXfRxaJvLRgMMi5ccePxFu3SKwgCxWIVpKV7OXdBKmBo4XAEiNekVC/FYhRMmJZFSrqPUsWV9OsajE5r5bvvVtCzZ//nGguPt+BjMdEKNu+0MXFUKA8SvJz+w5X3W3+MY6cd/HIkh06tdazcYGFgDxOSJHHouJP9hxxkm/1cvu5GJIxtW5fzxagnB+Zss59Rn2ewZWWgOufuA2+eTMZf8X6rIFr1TKZPp2D+uKLk04kLada1AzM/C7TDC0LAbX7cNBf13xlMXFxcodf5nyCTyZg4aRbdOxcdBHm9Em63yKNEPyHBMuq8l0DLJnqu3PCwal4UtV5+suZ5PBLdh6QiiYH1OyXNR7s+KaxbHE2ZUio+n5XFyXNO6r1eeAB55g8XIwaEkJ7pY9TkDIb2CeHzUaHsPxTIot+662HLbitHTjo5/YeL6pXUDOoVnGeuJEkSc5dZgKID1KIQGhrKoiUbebv+K9y6Z2bWxHDeqK1FoRAY+0UGbXqmMLi3iTdf0/L7RRed52YjCBIDe0RSrVJgHXQ6RWYuNrN9rxWNWoY5x59PB/cxUtJ8ZJn9rF0UzWczspg6Poy+I9IZPTmTnzcVK/D8KV9nM3lMGO2aB0jg9xqkc/5aGUrFv0ZS2hUUmsDvOsioxOYMouQLFRFkMqxWy3OPw78BL774IqIIllwf0xdmc+Ouh0E9TYSGyFm72cL5s3IqOt5CJagxqx9RtpyE9WEIoSlPGYv9uUy5JRd2ZSalywpMGhmWr/pJrwsYZCan+li+Npdxw0MLjQN7dDDSpGNyXmwZH6sgO8efFxNa/1wvft0Sl299VCoFpn8azvXbbhKSvNSspkEQnl3jDsBmsyH6hLxqRb/kx6x+iCckCQAPTo7+EMVL5dVIkoQkBRL2NrtIy+7JNH1bx6LzOcTxQt4104IvUv3tLFKzFIUagT2Gwymx8ycrQUYZA3uZeOt1HbVf1rBsjYWkFF8+3XxTsJylMwOVzVVeVPNaDQ0ZWT4277Kh0wp4PcKf34eT7Kg/iC/5fPJharUSi0WkTEkVgiAgihITpmXyzdeRfPRZBj8si8kXj7jdIl0HpRIbLadGNR1jhoYy8CMziRSyufwJn+AhK8dHieIBmZPC9hgInDWysv30HJrKkD4mmrytp2G9wL5qMso4/buLcwfi2bnPQZteyfj8gXX6nXo6Ll5zM3ZoKMvXWmjWUE9UpJyrCc++DsiRI/jUHDqgIDTGhV+XiMFZeBLFEZTAb+esWG1B+cbm+BkHG3fYmDoulHMX3Cz9LpdV86KIj1Ny7oILU3DRiXOVSkAmC8QG4z8KIzHZR8vuKXRua2TkoBB6vB/EsjUWzl5w8nabRL74JJyebR8QbMxh76FwEIwIAtxL0BEX5aJJvUzefi2TVxoJ7NyxmQ8/Gv3MY/FvQUqyE8njY8kqC7/uVROX8Xag6lEAvJFIKaWYOPEQU6d7CLGWQenT41GayfQ+wGRKp3njUCIiZMxYYGZOIZ0d2/fYaFBXx5k/XIQYZeze66bsCwp+2fmks69NMxgzzMR7XZNZuiaHoz/pCPeW4AZ/4JcChSUeuZVyFfwc3vHkt2gKhkljQniviYYPP8vg+yVP9BFjohTPnQA0GL1M/yyUryZB1w8yObdbQxylMAhPrmP0RPP7xaK7S1o01tO6ZzL7N8YR+ZRO+J37HqbMzub7pdFEhgcMRht3SGTeF080hU3BMh4lFk1spWX4EQSIjVbw4y92wkPllHlBQWSYgpt3nLxQRk9iso8z511s2W2jcX0d67bYWbHq2Y2fAMpUjCY9/Rqdmhnp2zUYnUZg+bocdu6z07WdkY8+eCJx0K65kRfLqnivazLBwQKR4Qr6dAmmdEklXy0MJPK8Xjh33klkuJyPB4bQdVAKg3qZGD05g6XfWaj6kpoNS2Mw6GVIUkDGo0O/FAb3DiYxxYtc7Se72Emc7nDUGaUJJjRvzCRJIl1IRO0unBiFgGSLiMjpkz/SsWPHZxoDuVyOW3IR6o3AE/GA/Rti+eizzHwc0NPYtNPKwxtaXrQ04B7XucRJqkiv5SNALWQTReGFcAAyayjXb2RTo6ofuVzAaJAxcVQIe/dmkOG6SNyLZsYM1DBjgbuAJwHA4RMOho3Oxu7zE1rpMpFOGZI5lODsKtgykvl4/D2quGqSKCT/I3qf8P8R+SlJEllZWZw/f/6ZdSz+7dBoNKz+bgfDB73JvC+0zP8mh617bMydEs5Hn2Xm6bv5/IHKicKyvLlWP/NX5KBSSdRq8oggoxytRiAl3cfsSRHUqaVFkiT6fZxG/To6BvQIziN8klN9tO+bwm+nHIVW/PV438iMhdnMmVyQ2EtO9ZGc5iciTI5P1P1HxCeAKFGAWHi6ZFqhCmLYpyKjBzl57x0NkgRb91hZsTaXhdMi8/3ANu108eZbHZ7tfUWRMaP6Ub7EVVbNVhJikmOz57Lqh68ZPGgTCxdtQKVS8f26JYwdUnglVdd2BrbsTf6PtP2KQnBwMJkZqYwaYqJ7+2CcTpFBY9ORyQQG9Ajm+FknXy0wY7H66dDCiN8vse+HYvlaEUzBcuZ9GUnXQSn07hzER5+aadPLiV8MSAV0bmOkQV0ts5fkUKmCCo0mkPHWqAVeKKEKmIOMzyA6Us7MzyJQqQTsDgmNOmD0UlTl2cmzTkDg9Hk/VaqG8+jRo0IlBP4n1HnjXf44eYFZi82MHfZkIwsPk/P9kmjebPmI3045GP9hGCvnRBERrmDkpAx6dQqiQhkVTTrm0K19UL7NHZ5UybZrrmdo3/xrVFSEgvWLo2nbO+AC+OqfxIlaLcPlkVCrZSxZXxxJBmt3UOTBSRThTiIcv/Cn6yG3uX37zn/Jz7/Bu++2om+PqdSvo2HctEy2fhuTr7KmZRMDn8/KZOmaXDq1DuKnX+ykpPnRJProOSyNVk31dG0XxMcDQylTUsm+Qw4WTY8kJkrOZzOymLEgG51Oxu8/F8+r6pAkidebJxS6ST/+u8slodfJsTskVv+QS5e2QcxanM3GnTZMwTJCguXcvOMhJkrOuA9DKPeCiqs3PUyenU3Fskq2bVn23ORnufI1OHvhBDWrabh6082EaVkEB8kIDZHx4YQMAKbOzSIsVE6XtkFIUoDQT0330aWNit8vubn3yEdiko/fL7l5vaaGbu2NyATY/pOdIyfM1KruIDXtSXCxemMuQ/sGCJbEFB8RRRjPQeAAmJLmo/cIJ126f8LsmZ8wcpCeY6ddfL00JxAU6QUeJenoXr7qc917wfdSIcjCuXrTzUvlCwZDm3ZZycn1U6u6GgGQySWcLomu7Yz5iM/Hn3vNwmiq1H/I5NlZON0SC6dF5Olx9ukcxKCxGbxRW5u3Pz7G3Qce0jP9lCutYslqC9/OjaZyxQDh8vnsbLbvtbJ6o5XJo8OY92UkkiRx4qyTPh+l88UnYcTHKhg/NROFQkKt+c+13QYPGceCuSMY+XkGY4aGkmMRMVtETu6Nz5vDr9fU0r9bMO/3T0X2VAys1cr47OMwfvzZzughoYz8PJPlsyLz3avPJzFwdDq9OgbxWg0tq+dHM3RcOuVeUHLqdxdhf2mv93gkzl5wM2XsExmUimXs9G6fyOqtcYhiTbKuBR4fNzug/SzIJdz2K6T7Cu8g+LdDJpMREhZPVsYDNi6L5oNRGez50yglPV0iyF2KHNNNRFFCCk/h3I9RDPgohz8OXCXcVv5Jxadk4ZbqNJvWBLNgpYWyLxSsDvzs4zDe75+C0SDj89GF64kLgsDrNTVcvuGhZjUNaZl+gp/qrNjxk43u7Y1FJpGG9DGxYbuV9i2ev40tOjoap0fEKdmRkMgqdpIPh2jp2EbPnfte5i535K0LgiDk7ckGvYz+3YP5YZsNJQac2NGgI0tIoU6zbBbNCmPavGx+PuLIp7X/NH454uD0vuI07piE7s/DZJlSKmZOjODwCQfbf7LR4al7KlNKxd7vY/npoIMhY9LQ6mQ0qa8nPk4BYgJXr99HIZMTFu5FLn++g12F8iV4mHiXxz6ih084eet1HTWraxnS20Ttpo/o0NJIpQoq7j3w8vMRB4N7B/Pp9EwG9wrhxm0Pvbpr6HfgLkZz4cmkVMUdTEGwZEYEXQal0mu4i7ULo/PpRx895WDEZxk0qqdnwdQnsj8Vy6no0MJIj2Gp/D/svXW0VOX79//a03G6k+4W6ZAOASnp7pQQRRRJkZIG6ZTuUgmVRkIapJvTOTNnznTs3x8Dg8dzjh/w6+f5LZ/v816LtTgze/bsfc29r/u+r3i/y5eSU7dNPM3qa1m3MJwAfylOp8j+w9ms3Wpg3nIdCoXAkhmh9ByeTNsub84J/0G7Vvx0YDQVjLXIsLwgnicEioVziV+ZxCyy5akEOkXeaxNH8cJyIiNkXLlho3ABGTtWRXDomJlyJeWcv+Im9mVnR4micqYtsOU4lyiK/Pqbh+/QahGpVVVFjXfVDPw4mSyTyMl9MbmqpVds0LFotZ6v5qWTlOImJiqR96qrGTM0hGyLFI3KjUr5KhEgMHpwADOXbP1/wc888ORBIneuCcjkTsrYauZo9wZIIwmZNZBi1kovq8rA3xlMGIW5kXWWK9etNKqr4cJlK0PGpjB2eCBFCynQG1ys3GhgxXcGKpRRMHdKCEM/SyU9Q8K+rUE5KM3AsyfdtjKCKo3jKZTRECd2QohA+jK8kqq4z5ghaXkWRbxbUY1SYeDJc4e3o/PydSsfN3vzPbPT6cTP1+UtLAsLkhNEeI7Ap1t0Y1C/oFKolJ9PmXIJsL0SNrZa3Qz6NJWgAAlBAVISkj0BzfWLwr17psIF5AQHSXLQgtSuquKbb5MY2sc/zzXz6i0Gvp0VRrWXhUrXf7fRZVASO1ZGMmNRJj/8ZCI900VUuIyGddWs/M5AtZofEBkZmetcfwW9Po2ZX4bQuY0PXy/I5LdrVlo18WHMkED2/JDNyV8TWL8ogqBAKTabmyGfpXLuUCxzl+moWFZJ4Vg5E2ZmsGZ+OCazm+u3bfTo4EtSspOv5mWiUUkYMykNm81NkYIe7m1RFNHpXSgVAk3rezpnewxNIjpKzhcjg5g9QUlCspN5S25x5mclIRkViecJmZIkgnylWO1WMm2pBAm5YymZsgSCQp3oMhPzuNu88Wq+k7rVFCwop0xJJaMGBTDo01TWLshJ23H3gZ1JszMplNECmSCnFO+QKiZwieP4iAFo0JKFDjs2rJjzFO8SRZFMWQKLlllYvVyKW3TjE2xl0jgfNP5OevQ38clwD93c0+dOFq7Se7mgAWbON7Bmo4nB/X0ZNcjXuw+7/ruNngPPE/CsNuHISeQ5UpmI3W5Hoci74/dt8D+KzHTu3DnH37t27WLXrl1/+Zk2bdr8T77yfxVkMhlutwuHA5QKz4AuUlBBy8ZaBn2ayrRxQchkAstnh9FnZDLtW/rQpa0vKqXAoWNmlq3XExwooVNrHx4+c/DZ8EDa9knEaPJU/9V4V8WVmzaiImQ5+OrAk6E5vC2K97sm8usPuYOfBWNkHDxqIjZKx/C+/t4B+/s9G10HJ/Pl6EDWbs0iLLxIrs++KcqUrc7Zi8epWyN3ZsRuF3kWp2bdd3vZu2cTa/r/hCiKJCeZGdk/gOJFPBOJwyGyfb+F7T9EsmzFm2WRdu/aQuXSv/PxoNcPuo9Wwoj+asJDEli5Yh5t2/XgzJmTdGuRO0D7CnWrublz5w516tT5W/efF1xuN9qX7WNqtYT1iyJ49NTO4WNmYiNltGuhZfNuI+cvWyhbSpEnB4vb7REn+eiLVApEyfliVBBVKipJTnXx7Vo9I8anIZeDXCay62A2S2aG5WhT6v6hL7MWZ9KyewKffeRZQPfo6MvCVXpqVsnNCZWR6eLhEwdXfo5FEARu3rnFmM868+XktZQuXeat7r9lq/bs2LYMf99Mug1NYkB3f2KjZFy/bfOq80VHyOnZ8XUrQZbRTWiwFJlMYPH0ULoOTqZfNz/avu+D2+0JlKz4zoDoFvl8RN4bPR+thDIl5EyancHhbZ6KNVEUSU51ARImjX2OzuBm3nIdw/v5ExuVM5Bx6BcTIp4q2eRUF9sP+tK3/6i3uvf/jQgICMDm9KfPyBTGjQjE30+S43l79NTOmQtWenX0o10LH8wWkY07s8g2u/l2Rij7D5uo1yaO3esiad3ch6XrDYSFSL1E31WaxnHtWIEcgR5BEGjTzIe9P2bT4YPcG/PDxz0tML9ds9KxtZYla/XMWpxJTLScn3ZGe6ui3W6RdVuzmL9Cz4bF4VSppGLT0nA+mZyOxZz91rboP/BTPv24A9M+tTB1fgYbl0TkqLx/8txBz+FJSKVw47Znozaktz/lSilfXnc2x89Y+PWShSUzwihfWone4CI+ycmA7n50buPD0M9S+f2enS7tPM/PqfMWRg4IADyL3lv37Ple37M4Bxq1hJjCH2K1WPmgUSrd2mkBLeLL3bkgCOj0LrqPmMC67w6/tQ1e4csvhtKqsZkR4/XMnxrqrWIURZEDh01Mm5fJwB5+LNugp1ZVNVKphBNnLcwcnzfnr0Ih0LS+hjbNNIyckE79P1R5xkTJ6drOly6Dk5k4JogKZZQ4HCIHjmazYoOB9YvCOfmrmRO/mnn83IG/r4QeHXwZPTCAL2dmcOFQrHd+FASB2tU07FilpPYHcZQtqaDd+z58/5OZoqX/3jwhiiKPHj3E5fIswg/9YuLG7zbOfB+bayOiVEqYMzmE2d/qWDM/Z6traLCUNs21ZJvctOyeSI8OvhQvouDeIztb9mRRMEbGiV8tjBgQSHSkDLtD4Pf7ArWredpu/9j2npjipGQxea65oEmdDMoUy+bnX0P48RcZfn5K9AY7WlUWZstTMtINlK/0PwuM/9+Mrt2Gsmj+Z4yZnEH50kosVheCIHD0uIVWvTLp2knF0eMmAgPVKBQS1n4byIatOpatOoElWw4SF6ERbgbWlNCknpaFq/R5rl8qlFEyvJ8/k2ZnIor5J/ScThGpBB4+sRPoL8nBj/08zkGdGvm3QhaMkfPTSTNzl3m+w+VyvXFnWFRUFAq1jHj3LZSBJn4+EOitpL7zwJSvKA9A47oaJs/OoBAlecJdAgnFGvaQqV94ggX9u/vRY1gyNd5V5aIZWbVJj83u5ovpGaiVEj4an0q1d1SM6B9AYIAEq1Vk1UYDMZGyHIngpBQX0+ZlULSwgoMbo7x2Gj3IY6d+o1MYNSiQ1dvz7uDKD+XKVyY2OIVNO41kZLp4/MxB+TKejeGN2zbmTArBRyvhWbyTd8or+XhwAPNX6AEJu3/IxuEQ+f2eDUmwDH12AgGO19X4oiiSorlPo4aQkCZnxiIdC6eFsXl3FvNW6NDp3YSFSElJc1GmhJyCMXLmTMpN+yOTCcwcH0LvEZ7q+gtXrFy6nowgCPTv5keHD3yJiZKxaLWebfMjefrCwd2Hdio+fUrdunXfyA4NGzXEiZOUiHMMGaSg4XtB9Bx4FjGxAAG2WEREUmXPSBae891cf9o298zrz+Ic3H1g4+dTZlo01nDomJl12wyULanw7iHAw/1YMEbG8bNmGtbRcPWmlc+/TqfGuyoy9C4uXbUhSODOAwdKpcD4kYE5qqVtNjdzluo4dd5CoVg5EqlAscJSHjy20+wLLQqFSJAid+VcmRJKpBLTmw6H/1WwWCwUEcuQYHuGRsj93CTwmArUzDUeJYKUku53GTXuHNfPavjy4yAuXbcye4mOlHRPEOvxMzu1qynZvCwKp1PEbPLwYr5KqJjMbrbtM3L4mAm3G2pWUSFXiOiLH6d4ETkpaS5SE1T4pZTH7ZdByyZabDY3P/xsIj7RSUyUjFZNtCiVHoXx365ZKVJQzsUrFmQyOPbLoTemfJBKpRj/QEfxQUsFJ/bH4ZflCTAZxAwyw66jUjiJS4SpczO4cMVK/27+hARJ+fWShXnLdRSIlnH/kZ2tyyK4ddfGrCU6VswJy0X5s/cHEzbL67H98ImdIWNTKVtSweiJacybEuoNsImiyI79Ht9UtdLrxE6lckoWfh3KkrUGJn8awjvvJbFthx2VykqhAjI+HxnIlftvx4tvtVpRKx3ewGeAn5TvN732Z90/9OPyDQvdhyXzw+Yo9vyYzYetfAgPlXHrrp1ZE0Jo3SuReVNCGPllKoEBUupUV5OQ6OTwcTMBfh79h5ZNtIyemMqJPTEsWaPn+5+yiQz3dJhJJAKtmmgoEOvRGnm1/ipeRMGKBQpWbzIwafpxog1VKeoui5AhYBKN3OcaZtFIjPCa29NIJmKhu4zq7cP63W+3X5BIJWRK4mhWwhM7adFIi8Mh0rJ7AtUrqwgPlXHpupXLN6zYjEosmPB9yT0dJkSTJD4nigJIkBJDUezYeMY9Asit6fGEO0hcCgqnNPYKDTpTHIwdfYUsmYsxw3xf/j5uNEopi5Zms3BJIq3eV9CovpJvl9rp0UPDZyNyVjtXKqfk0O5gmre8SnRKHS5xHKXWwePHjyld+u31Av6M/1Hws3Tp0l7HcufOHUJCQvJs8ZVIJGi1WsqVK0fjxv+Pv+RNoVariU+0Eh7qz43bNixWEadTZFBPf0oUlTNqQjpPntnx9ZHw/aYo9h4yMezzVBwOqFNNxYYl4Qz+NJU+XfzpMTyZ8FAZy2eH02VwEg3rqmn4YTwSicCBfLga/XyllCwmZ+VGPYN6+nt/63sP7XQalEzjuiqWrNGxerOBoAApZosblVJgaB8/Nmw34OMjJdA3mbi4OGJj81cRyw89e49g7Mcn2Lkyp3CDKIqMnWajc9cxBAYG0n/ASPoP8IgpWSwWNm1cwfs9DiKT2rFYJdRr2IVlK4a/cbn0jz9sYv+avI/t8IGSrxutJ/7p93RoaWbHAQdfzMjgs+FBNH4vZ5A4yyigUuVf0v538H6LTqzcNIld32djtnhUeyuVU1K/lpo5S3U0qKNm1bxwklKdrNuaxZQ5GUz+NAi7XeTYWTMnzpr57ZqNutXVjOgfyJ37dqbNz2TelBCKF1EwfXwI75RXcuaChY6tfdh/2JQj8Hn1ppUvpmdQtZKSAT38uXzDytY92Uz9LJj3aggMG5fKlLHB3gnz6k0rn09PZ87k19UAFcoo2b7cRbcRo9m4+ae3un+VSsWM2RsYPqQNrRrLOPRLNumZblLTXQQHSjm0NZpqzV/kaN0sX1rJr79Zad/ShzIlPWJfW/ca6Tc6BUHwtLHNn+rJ7sZE5V99VTBGTq2qam/l4bEzZtxuEX9fN6d/fcjFqzYWTwth7rKH+PlKaFBbjTFb9FbfndofzY4DWWw7oGHB4tWEh7+9wu3/Rgz7aBIzvx7Bms2eQKIgeFTOB/bwY95yPRu/jcgR5K9dTc1PJ018/nUGK+eG07COhg/7JXH55wIUiJGToXMRHirj9AUrnVr75KrmAxg1MIC2fRJxOqHjy2PcbpGDR02s2mRg+ewwbty2UaWSim/X6ggPk7F/Q05FeolEYEAPf57FOTh2xkLj9zyt3xM+DuLw8TfP5L5CVFQU02ZsYtjgNuxZG5aLcqRIQTnzpoayZY/Rm1n1VKdYOH/ZikIOx8+aCQ2ScvOujXnLdBhNbkoWVRCX6MRscVOqmByzVWTyN+lM/jQ4R9DD10dCgWgZp89beK9mzoWpKIrMXJTpEQT59Rm/3zrDjmVKb1WPIAg4nSKBARLGDA4kMjSL+Ph4YmJyt0v/J9y4cQNf5S0+G+5Djw9VzFiUyaOnHl7f9AwXcYkOShaXc+q8mfBQGXWqa+jT2ZeOA5NzcZX+EUEBEh4/dxIWLM21YerazpdKZZUs/07PmQueNqgPmvqwd30kk+dk8PS5ky3LIyhbUklKmpNVmwwcPWHi48EBefLEBfhL6d3JjwpllGToXNx5KGfc5KFvbYtHjx4xacJgKpTS4+sjJSJUyolfzRQrrMiXsqZ4EQVJKbk32lUqqjhzwULPjp7E0J4fszl22kxstIx966PoNDCR1DQXs5dkEh4mQ6NREeCbzYzxEQwem8p7NdReKhIfjYRMXc5W5ruPtKhVbgrFWOjVLp6dexLZtTwai8VNndbxbFgURseBbuo3bPvWdvjfgiM/biEzHQrGypj/VQiNO7zg6Qs3y74Jo0k9DVKpwKlzFsqXel312Le7L327v07i3Hto58N+iXwyJIga76o4ftaSm4PxiZ21W7Po2s6HoyfMvN8odzDxFSdet/a+fNg/iU+GBLBhuwFDlhurzc2eH41oNJIciYQ/4totK4YsFz+fMiOVSnC73W8c/FSr1dSs2ZjjR4/Qr5Uyx7ytVglk6PJvo8/KdiOTClgVOjR2Hx6Lt/H1tRAS7Nl8hYXIKFtczbuN4xna25+mDdWkZ7pYtNTC9WsuIgtLGdzLn/KlPTa+ddfG2KlpZOhdjB4UyO37NrbtMzJjUSbFCilITnPidoNGLWH32sgcAWKAgrGeBPT5yxayDIn5JtPzwgete7Jl7WEQRNr3S2R43wAeP/W0sJ++YOGzjwKRSATqvTx+5JeplCqm4ObJ14q7TqfI+BnpnD3zOwkZD5EbIjFZnWRrEqhWQyA6WuS3W04a1NZQq6qa5d8Z2L8h6iWnr0eEM9vkZui41Fz39goFYuQYTSI7V0d6K9yyjC6mL9Rx576dL0YFMWNRJmu36Jm1REf92mocjvxb8f8MiURCcISdPdsDvQGqK6eVdBrwlNOnniJFhlzhYtl0P2/gEzzq7oVi5ZQpoaR++3jKlZBTvbKKH46aqPAneqSZX4bQdUgyJ86auXDVyvYVEYyZnE7NKioWTA3zdoD9ds3KF9PTqVxBScFYOQ6HSNchyXT/0JcvP37d9vrwiZ1eI5I5ftbMO+Xz3ifcuG2jdNn/1xmUF+RyOcHOSJJ4kes9p+hAhsJb7f5naAQfbj8TuHPfRpmSSqpWUnlFMb9dp+PWHRsBWiXDxug5ecaGLkNBdKwngfvkuYN+o5Lp29WPzUsjkMkEDhzJJjhIypIZ/lSu4DlPfKKDtt0uYktTs+9QNlv3GmnfyofyZZTcf2ynVY9EPuofgMks4u8LK77TM3uJDmu2lODIpDe2gyAI+AbEcvVmHJUrqGhQR408IplsQyGyA55QsV4mU8f7U7hACGnpTpZvMLDzgJE9PxiRySTUrKJiyYwwPuiRgC1bwdxlejq39aFYYTlWq8iMhZmkprsoXkROt/a+zF9sxp7px7M4BwWiZQz/PNW7Bt++30jL7gmULalEpRI49IuJ1s20rJkfnsunNWugYcrcDNautxOoK0dhMQaJSUJ2uoHpT26iDD3O+AlvbAaePXtGraoask2eeemHzblplapUVFO/tpp2fRN48NhJ4VgZVquIXOZJhESFSxk1IY3F08NyiHSOGhTAZ1+l8zTOzIbtWWjVAuNnZFC5gpLD26K9e4jUdCddBiUxoEfeFbADevixZLmVQEMoVsxYRTMqNLxDXa7JjuMOSESND3a5gTLl3SxfEIJUCjt+fHM7AGj9JEgRefr8taZHm+Y+fNBUy+UbNvQGF43f09BtaBJmg5J7XKOM+C5awc9DE4NI4B8qUeUoUIhKnon3KUBxb0t8tmjAKGRSibo5uLdlgpxoXXVSFD9htYqkZzpp1TETaXIRYi0FEZBwfnsCm7feITJcxqcj8k76xUbLKVjcjjnFhgBYzJJ/jDrzfxT8nDJlivf/nTt3pkGDBnTo0OF/ek3/Dy+RmZmJ1ebm40lp1K+tZvMuI/sPe6qR6tfSUL+Whr0/ZvPVvAzmTA6laztfurZ7PbFPmJlO365+aDQS4hIdNOvscUp1qqk5d8mKROJRPI6KyH8YVCqrZN+hbNZtzaJ0CQUZOheInnHeorEvK+ZE8CzOyYrvdNy6YycuyUlKmovnCQ7OHozi1j0bw4d2YPnKvW/N8RYZGcnnE1by4cCR1K9po2olJwlJArt/lNGkeT9at8ndxq5Wq6nfoCXXrpxBIU2hdHGRqxd38+zJHcZ98Q2+vr7IZLK/XFzKJBbU6rwfMIlEoFQxgaUzZPhoAwAPZ1qvESkoFQJ1X1Y6uN0ip3+TMHBUpbe65/+Ey78dw2x2IbpFNBoJbrfIi3g746aZOL4np0Jzxw98mbM0k94jknn01En5MnJSUt38tCM6x4Y8MdlJr4+S2bzMU0n2YSsfvvlWx5mLlhzVQU9fOPhiegbbV0bk4IT7ZEgQfUYlM7inP+VKKxg1IY34RBfGbBdVK6lYPTecgn8i0Q4JllKysIl79+5RqlSpt7JBsWLFaNS4DUGBP5Ca7qZAtJSP+gVQpZIKp1MkNEjKmMlprJkfjlQq0LOjL50GJtGysQal0sNnNqinP4N6+hOf6GDQp6lkm9y43Z6N4Z+VqV/h6i0bu3/IZtNuI0ajG53BiUzqps37/mzYnkXLxlqqVlKxY1UkD5/YuXTdSliIlF1rIpm5WM/73eV06zGMdd+1/8eD4v83QxBECheQM/+rUK94TqbOxSdTPETmeVU3N62vZcOOLBKTnRSMlVOlkpJDv2STkenyclbqDC5P62EeUKslbFsRQcvuiazfbiDL6MbPV0LDOhp2ro7gk8np1KulZtLsdIKDZFSpqMoR+Pz9no2dB7LJNrkpUlDG2q0Gb3IkKFBKcNDb8zsCFCxYkNAQjbcl+8+oXlnFlDmZgEexdtCnKVQqq6RZAy1mi5vCBeRkZLqYv1zHhsUR3g08eLhtuwxOJjREwv1HdkrUfEZIkNQ754iiyCdDAhnyWQp3HvjQo4MfPloJD5/YmbVER9mSCmpVVfP9SRtul42l6/SkZbjYuvw111V8ooORX6bh4+ODTqf7W8HPfXvWMqKX5/9RETK+nRmG2+2hIlCrBeYs0yGTwslfzbR934fBvTxBjYIxMn6/Z/NWwv4Zl67beBaXjUohkGV05WpvK11CweRPgqj+/gsEPJQAK7/T804FVQ6xt/BQGRPHBHP1po2aVfKvXqhSScWV61a+22lk1txdb50MycrKYsL4PvTtaGLNlizGfRREraoqHj9zMGfZX4sn5TX9tW2hZcQXaZzcp8bXR0Kfzq+r5/f+mMWDx07atdDybkUVKWlO4uKNiKJHfLB/N38+7J/E+FFBVHtHiY9W4EWCI0cS6qslxWhSO51+nRI4euK14rxaLeGbicEsXqPHRyulbt333soO/5tw9/enhIbI+Wx4IKs2ZaHPgro1VBw9YWLech3tW/oQHSnl/mN7rgTFKzx4YueDplqad0nguyXhjJqQRpkSihzCZLMWZ7JsVhiB/lK6DkmiaiVVLvXzKXMyyTK6GDAmhTLF5WzaZaRPFz/KlFRw6BcTcpmELbuzGNzLP1cg3uEQmblYh93uJjxMSmKy1Mul/qaY/s00Wv9+lnatcn6uST0N3YclM6hn3rx5qzcbCA6W4PS/RZhbID7BhU0UvTQnl69b2bVDRGsqwdbZGrYsz0B0aNFklcGv0EVO7I3OwZ1WvrSSHasiqdM6nu4f+vLpVBsFY2RM/iQIg9FNoL+Ua7eszFmmz1VJ+gqN6qqZv0KHQiZ4BCve0BblypXjzEUrkWFSvhwVyOQ5GZjMMGJAADKZkGMDfv+RHYtVZFjfgBznkMkEZk8M4YOeiWxfr+XEuVS27M6iW3tflm0w0KCeL+9WcHPlhpXrv1sp+ZJeSyZ7Le4kkQi4/wNta3ioNIdYq5+vlNkTQ+gxLJmHT+wEB0qZOjcTp1XBiZNOto96c4HUx48fU7mSIgcFyq27Ns6ckFLWXheVoCYx9Did2+ZNsVAwVk50mJKzZ9ycu6yn8Xta7j2yE5/o8AbWtRoJe9dF0n1YMjPHh3DynIWyJRUM6Z3TntXeUbFyThjjZ6azZVkk2/cb8QtuwKkrEk5dyfm971SuwJlrLq6PkeDnI+GP+3pR9MzhX02b+cZ2+N+EmJgYXA+dSJFjEy0ohberFJS6VHTsbKXiuyY6tFeg17tZs8VAcoqLwMRqXHoif1n5FkAYNp5n/cKFK2YGjEnl8NZoLyUCeNTkG7+noX3fJA5vi0KplBATJeeHncHUbJTGvkNuDm2N9lZENqyjoX9Xf3qNSObWHRu+PhJ6dfKjQISS368qiIrMW3AtP7Rs1ZP+o0dRp7qa+4/tRBWUcMt0nBaNfPh21ms+09AQGZM+DaZQQTkJiU5aN9eycKWe1j0SMSUEUcpch53rf0Ovz+b4OROJyU4G9vSnQLScG7dtdB2STGq6hJDUcvQZcolPR3niEK/W4F3a+tK5jQ/3HzmwO0RkUqhRRZ2nwrcgCDy+L6GkuTZawdcbPPMR/NHq63DTfOat6NGUSiUuUcuxM2ZaNcm/8r9nBz/OXrRw+3RBBAF+Omlm8+4sklKcZJvcdPvQL9ceUBA8PrJcvee0fV/LnGV2tBoh17MfFiLjh83RtO2TSNd2uSlfBEGgSGEJ9y0nKVMWypWVceeuizu/C0QkF6RRyzgG9nUQE+nnnSuM2W5CgvPuWMoPwSEQ9xQePXbmEB2VSAQv9cDi1TqM2W6KljFjNLtJdZ3BnCXFbQjEmQcHdDHKk8BTrnMWqei5NrNUT0lX1RyBzz/ea4SrMAePpLJwqQW/p7U8Fdovjw1zFyBQjCBB+ROhIfnHoMqUlHH2rAWkTqQSCSEhb2eL/PCPERLu2LHjnzrVP4ajR49y8OBB9Ho9MTEx9OnTJ99y2aVLl3Lq1Klcr8fExDB//nwATp48ybJly3Ids3nz5n+Eg+CPcDgcjBjemV1rQvntioXFazKpV1PLmi1ZhAZLveIL7Vv6cOJXEy27JzDpk2BKFpXz4ImDb9fqKV5ETodWvly5YcXPV8KR7a8zFC6XyMTZGZw6Z+HRU3u+m+nrt21kGd0c+C4ShUKCVAL128czdnggbZr7sGVPFjsPZjNmcABTx6pISXOxcLWOQH8Zu7430rCOhmIFMxgzqgvLVx0gKCjvtuL8UK5cBbZsP865c+e49eg2AYFhLF/dDI0m7+DBo0eP+GpSb75bJCU60jM5ud0ik+dcpGP76hQrEoLNLhAUUpShwyflyUdqdwh/mX03mT0Vrq+gVktYMz+Mnh+lULeGh0f1s2k2Wrcd+I9yfp47d46rV37h48EB9O7kj0Lhuc5Bn6Ywe1JIjsDnK3w6LJAqTV5w4XAsH/ZPZvPS8FyVSFERMiZ9EszyDQamfuYRwapbQ40+y4X6D4v8Rav0zJ4YkksMQ6EQWDYrjD6jUti/IYp3yimp2TKJ4oVlrJ4flq8dy5Z0Eh8f/9bBT4D3W3blh90nWTQt57iVSj2/R5N6Gt7vlkDHD3wpWVRBmZIKGrSPZ97UUGq8q8Llgh9+NjFpdgaB/hKu3bJTqKCMb5Zmsm5hRK7vS0pxkpjs5Oz3ngpmu11kzWYDC1bpiI6Q0beLf47NZvEiCi+XmiiK1KisICGjNC1atvv/LfD5b/SHNpuNjetncWRLVA5u3aBAKesWhvNBj0TS0p15Tp4tGmk5dd5C13a+tGqqZfVmA2q1xLsRL1NCwewlOnp3znuTfOuuneYNtUz+NJg+I5MZ0N2PTL2b5l0SKFJIzo792cydEsK3a/QUivV8v8MhMuSzVNQqgV6d/Aj0l3D2N4/aa/Mu8YwcGEjzBhrU6vwVHv8K169fR3TpyE8cRxAEFHJPNU/fUcksmx2Ww7c3b6il36hkOnzgkyPwmZruIZvv19WXeSs87Y1KhcDm3VlMmJXO8zgHR06YiYmS4ecrYcOOLNZt8wigVSyjZFgff96tqGLtVivvVmnIT0f2cOXGC7avisjx/MdEydmyLIJq7ycwNiL3c/Ym0OnSiP5Twk4iEbA73N62832HsnE4yUHnMriXPzMWZbJlWUQun3ThioWnzx1ER8ho3kjN9IWZzJ6YUwRh+34jyzfomTkhlHcrqHgWZ+ebb/WEh0rznC/eragkKcVF8XyYXxKSnKzbnoWPTyBVqlR5azvs2rWRRrWMrNmSzbHdMd7nIyZKxqwlOi5ds7Bpt5FncU5vK36TehpeJDhzcXQCbNtrxOV082G/RL4YFUT1yiosFpGVmwys2WLg3A8xOZ6zbu19GTctnZUbDQzpHUClckpWbjTw0ecphIbIqFtDTedBSexdH4WPVoK/rxOpTOThEzvzluvYufo1n1fDuhrGTE7H4cxddfvfwL/RFwJkZboIjXYze0km12/biY6Q4XTB7ft2WjTWYshyeYUj+nT2y7XpFEWR1ZsNrF8YQbounU+/SsP5kv/w/UZaalZRk5js4MYdu3f+WjAtlK5DkqhfS0PNqirSMjz0OCqlgFYjYLFCpXKqHBzcTeppSU510ujDeOq3jWPNggiv0OCrNkmJxFNNLooQFPj2vsDf35/O3bphzM659xAAjVJC/VYpvFdTRa9uaq8PPHPRzL5D2ayZH0a1dzyb8nZ9Enjy3MneQ0bq1dAwY042NpOcUhRD6pRBpmfzna54zuD+6jxFI9RqCX26+PH1wkyWzAhl824jvUemIJV6VICVSv5SMEcQBGRSSEi2vXUQWKnQEJ+YwabdHtXh9Ew77fsm8DzBlSN4t32/kb5d8p53BEGgU2tf9h0y8cPPJpZ/45k3mjfU0uujZI7uiObOAzsjxqcRFZ7bd/j6SDBmu8k2ufMUxHv01J4juP5HjBwYwPptWdhsIiq1AKkFyLC9eKsKn1u3bvJhq5xz4qCRBsrY66B6GRRTqV6LZOaFmDAVoqMyCdpLXLlhwmp106xzAjtWRxIRKmPZBj3nL1lJTHFSpZKKmYszWbsg74RVscIKnE4P5dOeH7OJLiDx8rL+EVKpgFwmkJ0lYDS6UKshOEiK2w3pGS5cLt5a/Obv4N/oDwsWi+Xe4yfEuovygJuUE6t55w6ZIMch2nGJrlxcoAAW0YQcBTGp1XlyKINPTtwjqKCRI7si2XfIxLczEgnJes2Bq0SFMdmHHsNS6NzWN0fg8xUC/KV0auPD3kMmbxFSRJgMn0AHq+ZF5fLFCoXAwmmhvNcmjkXTw6heWcWazUYixSI8efLwrWxRu3ZtZk0Xeb+RhsUvOXfb901k2ud577d7fOhLs84e2rLV88P5/Os0dm2zI5pFojKrsX/7r3Tsrc2xBipSUM4HTbW07J5IVpKI/mYxRk+4yeblOZ8BQRC8wUOHQ+Tg0Wxa5kFDcue+DZXT3xP4/BMEQaCgvSwrvl3FjG++fiMbFCpUiEfPNJjMBq8PEkWRMxes3H1oJzDAI4ar1QgE+Em9sZDmDbX8ds3KnQd27j1ysG5h3lWIEonA+w21LFlpJj1ZwqhBeevXaDQS3q2o5PINm7ea+BWexTl4nmzh+JGoHP4wNd1J8/ZPuHjVTclSEmw2kZpV1VR7R8nOA9nUea/3G9ngFewOB6JdRmaykuYdUti3OcybeBJFkZ0Hslmx0YBSATMmBdKorgZBgDMXrYz5Qsfje3JcojNH5bQgCMRQhDAxmhv8SgFKkCixonblH2hWufw4fykOc1IQEXlQU8gFBaJNSUami+CgvP393Yd2bFiQaxxYzAJWq/WtbJEf/nHBI6fTyc2bN0lMTMRqtXorQe12OxaLBV9fXySS/BcB/xTOnTvHhg0bGDBgACVLluSXX35hxowZLFiwIM/Icd++fenevbv3b5fLxdixY6lRo0aO49RqNYsWLcrx2j8d+AT46adDtG5s5J1yKo6dNiORCNjsIkqlwBfT0zFmi4SFSNBoPC0nLqfI6k167A4IDpAQESbl4lUrrXsm8PSFk5kTgnO0d569aOHaLRsBfhKmL8hk/eLci8/EZCfnL1vZuCQClUrC8bMWlm/QE+AnoXMbX36/Z+PgURP71kd6M8wFYyUs+CqMvYeMLFtnwNfHU0XUp7ORjd99y+iPJ721LSQSCXXq1Hkj7sxFCyawbr7Em4kSRZHhn6dSuriCa7+8DqA8ef6EIeN6MvaLlZQvn5NjrHyFupy+8Av18qicePDYTkSYLNciyt9PikIOU+aaOHtJQfMWfenatf9b3+tfYdKEjxjU05+BPQIAT1B33nIdFy5bWTkn70WYIAg0a6jl19+s+PlIclUzvULdGipmLcn0/p1tclPjXU/7cOkSnvH94Indy633ZwT4S1EqBC5dszL883Qav+eH1WrhWZxH5TovPH4mpWnFv9f6Xb58eVYuL8iRE89o3uD1NQmCJyBctZKKNs19aN0rgfdqqKlVVc3gnv4sXqtn6twMFHKBRnU1jBzoz6nzFsaPDuLqTQ3Dv0hl7NQ0vhgZRFCgJ6hx6bqnrW3V3NfXqlAIDOsXgM7gQquVcO9FNZ4kCew4nHNcmC0ihiw3MhkIgpNPPxmFTK4kKCjE6wcnTpz4t2zwNvi3+sOffz5Cx1auPM8pCAKDe/uzda8xz4WI2w2vcg+ZOhc379o4uPF19fnaLQau3bLyIt5BgRj5nz4rMn+lnqUzPYs/nd7F1r1GShZVsHpeOO37JlG7upqocBkuEX5/yYU5cXYGzRtq6PgHrtDiRRR0aOVLuz6JnD5nZs0WAyFhtd7aFg8e3GfRvOGkpDtxucQ82/XNZo/QzcGjJlo10eaZ1EpMcdG8odZ7/JjJaWTq3TSso8ZuF1EpJJw4a2byp8HUrKKmy6BEzFaRw9uivX7PkOWiz8gUenb0pX1Lz71mZLrYtEfGhk0duPTbaQZ1DkAQBFLTnazflsXFq1bUaoF2LXxo976WO3fuUK9evVzX959QpGhZrtx8QqO6Hv+cmu7k86/TMWR5Wvhv37eRmu5Cq5HkqDgrXdzDgfxhvySmfhZM+dJKTGY367ZmsXC1jiB/CdlmN8s3GJBIBMxmkS9GBREVIePEWTM79hs5vifGa/ciBeU0rKPl6/kZbNiRRd8uOTepXdv5MnZqep4VeKIosmStntGD/FmxMY9d8Rvg19OHSEjI4rvFETkSA4IgEBUhZfa3OqZ+FkzZkkpS052s2mhg/fYsMnUuhvR+fa0Oh8jS9Z4q3WH9Ali1ycCMhZlkGd1YbSKpGS6WzQrNlWAQBIFZE0Ko0zqegT38KVJQzuyJISxYIaV4UTmtmvhw+Fg21Zu/oF4tDaIkjMMntBw+msF3SyJyJOscDihUQI6PRsJvv12kWrU34zv7O/i3+kIAmVSBxWLh8g0bO1dHejfhLpfI+u1ZL+mR3HRu60ufUcnMnxrqpaDR6V2Mn5FOqyY+hARLadfChxcJDob2DmDBCh1qtWfuLF1cQYE/VMSXK6Xk6I5ojp+1cON3G35+nu6Jw9ui+eWUiY8npTFuRG7/GxEm46txwWzYkcXaLQYeP3cgCB414/cbavj5tJknzx2IohuZJONv2aN4iQosXb+a5g217PnByNL1BtxOcDmkpCdL2b08jC3rMwgtnElIuJO7Dx3Uq6lm748mps7LpF4NNanpTgQBFq8y8P1RMw9e2BEFH69gySuIWgM1qub/e9Z4V8XYqWms2GhgaO+AHLzjP500MWZSWr5J9cRkJ1a7iI/P21e1WO02BImE0GAZsyeG8uS5jd4jUvnqs2C+XpDJ8m/CXnItu3NRpfwREWFSVm3ycBi/mjciwjxJjFfUCO1b+LB1b1aeCcdhfQMY+WUqa+aH56g4tVrdjPwyjdkT8763UsXkPH7mwC1Cx1a+rFrvEYBKTk5+Y8ETlUpNesLr0lNjtpvMZAVBfxA8spikGLPdeQrPADx+4iQAH6L0VShQ4ypfjtVSp2k6bdtZkAYY+HZWCBPHBNGmt6cl2eEkh/jin1EoVualPFj61d18jxs0SsedfZURBTfpkRdQ+dmIjZbz9IWD5CSIi4ujSJG/r53wn/Bv9Ycvnr4gSXiKPyGYMXKV08SIRfHBHwvZOHFwn2uUFt/N8cy5RTf3uY4NC/f8fyIgCOpWgvWLo5BKBQb18mf5hhcYDcXw/YNoUFSQlvdbOXNwW/8ZDWprWL3Z4A1+iqKIr6+Q73MXESajaEEFU+emM7RPABnpIv5IMeoz8zw+P2zauIwFX4XQovHrAJPTRa5ClVeQSARio2Xo9G5CgqVMGhPM6fMJpInX8deVQhKo4+vPc1PVyWQCy78Jo0XrGyCz07W9D1nG/Eu+jSY3127Z8vR781foCHDnP679CeL2zdv/6da9EASBnn1Gs2PbOIKDoGJZJZ9MSaNWFTVVKnk0LToOSKJgjIyaVXIGJT8ZGkiD9vE4HCIqVf4JEj9fCWlXCqEIj6dgTP6+tGCMnOTU3NRCsxZnsmlpeK5EUFiIjG3rAuk4IImoCF98tBK278ti8jd27j908ePRdm9sB4CMFCcuqYCfKxS9IZuJs9LRZ7nRqAUSkpzUqqoiIlTK7rVROdZhRQvKCfSXgeDmsXibEuSMjWSLWSSFniM2wI1GcQ/pcyfZDj1q8g6AGiUefllZZlSe1aEAqtSizF36jJkTc/OJJiY7uXfficnnJq3eV7Brj/2tk4P54R+NQl6+fJmhQ4cye/ZsNm3alEP86MWLFwwaNIhz5879k1+ZL3744QcaNmxIo0aNvJmskJAQfvopb45BjUZDQECA99/jx48xmUw0aNAgx3GCIOQ4LiAg4L9y/T8d2U6PD+W4XCK7v89CqZAQGy1j45Jwzv1YgCs/F6B3Fz+cTlg8PQxfHwnXfreRluHkxDkzdWuqOLgxioObotm5OpJNu4xs22cE4NffLCxcpWfXmkh+3BpNzEvFWb3hNT/Er79ZqNc2DlEUGTctjQbt41m2Xk+7FlqcLo/C3bL1BiZ/EpQnt0X7Fr5YbSJrtxg4uDGKH37O5sql4/8VW72C2WzGbo3LEcg4fd6Cv5+UkQMD+f2ejUGfpNC6VyKjJqTStK6ZWTM+yXWe/gPHMHmuknsPc4p7xCU4GP55Kl+OzjubFhQYQHDsZ6zdcJwePQf/szcHOGyZDOzxejIePTENP18pgf7SfAUJAGRSAbPF07abHwRB8AY2zGY3LxKc9O3ix/c/mbz8cH+VNQcwW1xMW5COxa6keBFPJcTSdfo8jzVmu7n6u5Jy5cr95Tn/CnPmrWPHoQp0HORg7RYTy7/Lpm7rJBKSJXQbmorZ7KZAlJxeHf2IT3QyakIaGpWE4kUUWG3iyzY+gZRUz7ivXEHFR/0COHvRQqeBSTTuEM87jV7Qb1Qyfr4SRk1IY+verBzX8FH/ALbtNaJWeQInooj3X7ZJxGR2Ex4qJSRISnCglKgIKVq1g+TkeFJTkrDZ/pks1n/Cv9UfJiY8oXTx/INDpYp5+Crzwo+/mGhYxxN42rTLSP1aasqUUGC1uhk1IRWLVeTAxmj6jU7h+5+ycbk833PvoZ3uw5Lp+IEPMVFyTGY3D5866N3Jj1GDAjl60ozF5vldC8bKyTK6SU51cv+Rnd/v2XIEPl/B10fC2OGB+PtJaVxXQ2Jiwlvb4tvFk1k3X4ZKCVv2GPM8ZtkGPQlJDnZ/b6R9y7wz2AqFpx1SFEV6j0yhY2tfdq6OZEjvAEYODOTC4QKEBEuZMieT3+/Z8PeTMnFMcI7n399Pys7VkSxZayA+0cH6bQbqtI5n4pSVqFQqRNFGyaJyjp0x02N4MhXKeFpDl0wPIynZxS+ns3n0KP8N4V+hc5cBTJtvxO0W0RtcdB+azOhBgexZF8WML0M4sDGaw9uiMZndXLtlxW4X2bE/i6ad4gkJlFKnhorRE1MpXfsZlRs/Z9FqHQ1rq/l2Vjhblkcy9bMQFHKBAjEyPv86nda9EvlkchoLpoXmGXD+7KMgtu0zekWdXqFoIQVPntuZuTgTt/v1ew6HyMjxabhFkcG9AqlVVcnvv//+1nbQ6Y2olEKuhNTJc2Y0agm71kR620DDQmRMGBNMqyZafLQSDh0z837XBOq3jaNh+3h+Omlizfxwenb055ddMQzo4U+vzn7MmxpKqWIKmtbPe3ErkQhUKK1g+Xd67/137+DLotV63G6R9xv5MGtiCPce2jh99gYB/ioa1q+Gv1/Oa953OJvmDTTMnhjMlk0L39oWb4N/qy8ECIsKR66Aw9tytl1KpQIDuvtTMEZOhTJKTCY3w/oE0KJbAs06x/NBzwT6jk7JQQNhsbiRv3ym69VSc/+RnW7t/WjR2IdssxuH4/WYlUgEGr+n4eMhgXRv7+tdb/j5SWlaX5tvtW6b5j4IgsDiGWH8uCWaHzZHs3peOJ8ODyLQX8Y7ZdWolBJcrv/QM50HEhIS+G7tZCLCJPQdlcyFy1Z+2BTFyQMxnDkUyfkTgZRukECQO5rs28V5cA/unC7IuoURzJsaythhgWzfb8TpEji8LZrTB2P5bkkEN0/FEhDqwC3mvCbRquJFfN5zDUBCooOOH/hw5Lg518Z35wEjRQrK2fV9buEKURSZOCuDuw8cDBk++a3t4HZamPJpEF+ODmLY56nMX65nRP8Aunfwo1QxBb1HpHDrro3SJRT8dtWS6/M//JxNm96JzFiUiUIhMG1+plcwD6BeTQ3Xbnn+7tLWl/BQGb1GpJCSlvMeFXLPertK0xes22rgzAULS9fpadwxgfBQSY5Ogz/i4RMHt+7aGNDdj9hoGcGhbmILKd+KBqRu3bp8t91jW1EU2fOjEYc5Z6BNmVaEed9m5fVxTp61YE8PRCJI8RUCOHnawehJaYRFiphdZsYM8adONbXnGfeT8DzOgUzq4S3ND1du2Niw3aOgrdPnf9yDh04UqPAhAHV2NIEBUoICJAhA0SICN2/eeGM7/B38W/2h2ZpMxXdc3JNeoghlqEBN7FhJ4AkmjFSkFgpUXOIEqWI8RlFPkvic65zFn0CKFndz67cQDu0ORqslx9zesbWW5MDLOb5PGqijaCEFhqz8fZXB6M5F8fHndcGf4XCKrFsYztjJGThSg0nkCVGxb9bq/QqXLv7MB81yztEOh/iX3603uFGrPfes0UgIDJAgDU3jOfcpUyzvVnXwJH3VIVl07yajTxc/b1whL3y7wsyVX4Ko0SQZk8n18ntdTJydTkq6C5k2//2PAxt+fm/XIdW8eRskygqcPGfmoy9S2boskiljg2nVxIcB3f35cUsULhcolTnvTauRsGRGKA6nyJmLuX3kK/x8zE6YGIvc4cPt+/mLf/56yYrvnyrgnU6RS9et+dIulSzmSc63bqalUV0NC6aFsWRGGKIoola/HaWDU3ARpQ7BiZ3SJZRsWR7J3nWRrJobztnvY2lUV0vzhlpv4NNkdnPrjpU67yeT/NiHQsFBOLFzS7yIXkzHLlqJFx9hKX2ao/uDuXE6mnO/hHLxRAjJmnt5jjOX6CRT+YKkVHuebfSvoHUHsmWHlSWrsnKsOe4+sNP8wzQiU+qisoRSspiCoAAZ9+7deytb5Id/rPLz3r17zJs3j8DAQPr27cuDBw/49ddfve8XK1aMiIgILly48I+qX+cFp9PJkydPaNu2bY7XK1SowP3799/oHMePH6d8+fKEhuZsfbNarQwbNgy3202hQoXo3LkzhQsX/qcu3Qub1YpWI5CY7CQtw8XAHgE52ooUCoFeHf0JDZIybFwqAX4SZk0IIcBfyvEzZhatNFC0gIIyJZWUKi5n7LAAhn2eSliwhIWr9WxeGuEtDZ/2eQgHjmTTZ1QKWUYXKWkuZFKBejU1uNwit+/bCQmSsmBaKPcf2UlLd2G1uolPclKmpBKz2c3Z3yw4nFCtktKbEa5Y1sPBEx0pp0pFFacu/ncDPUajkZCgnE5tw44spo0LZsV3es5dsjLh4yBKFFVgt4vsO5xNWspTLl68mCNrGRwczILFO5g6cyx261OKFRJ4Fi9y76GBpTOCc/AWvYIoijx5IWfC123+K5XAACqV4J1Y7z6wY7WKvFdDzdotBs5ctPBejdwZSVEUuXDVwucjAvNVdgVPC6avj4DDITJ4bCqjBno4o5bOCqPHsGQ6t/VFJoXkVGeeWcwV3+l5HueiVVMtJYsKbN6tJylFhdHkZskaPUN6+3sn08RkJ92H6RkzbvX/qMXRaDQSHBxK3Aspm/cKCFJ/Bg6bTu3adbh58ya9Pp6GPkPPgDGpfNjKhyPbo72BeofDQ/J/+oKFoD9kR7t/6Eejuho+/zoNnd7NztWveVQtFjczF+uYNj+DiWM8WSp/PykOJ6yYfpf+H6fQtJaWD5r64HKJvN81gUNbo/MMGk+Zk0H50gqWrM3m6NHaNGvW4m/b4T/h3+wPIyILcv+xQP18CiXvPrJ7F3B/xIEj2YSFSAkNljJ3WSbJaU5qvKuiUYcE4hKcyGRw/sdYAvw9Qbz5y3WMn5FBgWgZsVEyvhjpUfV2OkVGfpnG+FGBjJmcRuN6GhKSXJw5EMOwcWkAjPsokJmLM+k6JImOrfPmFAMPF93S9Qb2rY9k2YanbyVsYbFYsJriiI2WU6KIggNHsklJczKguz+BAVJS0518u9ZAUoqTgjFyHj115JmUAg/fY5bRxe/37BQrLM8ldgIwon8g7fokos/KWSX4R8jlAk3qaRj4SSqd2/oSFCgwfdoYfH21xMU94eI1GYvX6Dn4XZS3VTQoUMqIAQHUqa5i7PT99O8/5I3u/4+IiIhApoim25AXFIyVMXpwIBXK5FxQhofKWLsgnJ7Dk4kMl+HrI0GplBCX6GTyJ0GMGRxEtslNk47xfNBMy/hRr7PORQrKad/Ch9a9EhnYw4/oSDmzFmdSKDbvjLNCIRAdISM9w5WjGurZCztuN0gEaNY5gfKllTicIvcf2alYVkHIS7/Sq6PA7iM73zoRFBgYjDU7Kdc4WrXJwLwpoXmOrdrVVMxblom/r4oSRWU8eebgyk0bhWLltO+XhN0uUrGskpEDArxc4FJp3hyhv9+zEZ/oxJjtZsN2A1v3GAkLlWE2u/HzkdB/dAozvgzhg6Y+FCuk4NMZhbFY7Jy4EMSZy4GEBdnx93Vgs4vcfWinfGkF6/cIuNz/vbb3f7MvBAgM11A+VJVvxdnQPv4MGZtKxbJKXC4RuUzgyHZPtbsgCFy9aaXf6GTSMlzEJTipVE5Jk/c0VCqn5KMvrKzfbqB1Ux8a1dGweI2OT4bmTvQu22CgUxuPn3O5RLSa/H+vv+pcHjXIn979szG5JLicb1/N8d2GRXw9zk10RBADxqSwbmFOUY0Afyk7NwRTtf5DIh41INH9DIcTlEr4al4GyakeLrSdqyNz2FMiERjUT8XWb+IIF19z7wVYCrBw6Qvatsgd7BVFkQWr9OxeE0mxwgo27cpi7HCP7S5csXDzrp21C8KZsSiT+4/sDOrpT1iIlNv37cxZqsPfT0JYWBiNGzd5KxuYTCa0GujRwZd2fZOZ8mkQC1fp6f6h5/cZPdgjwLRqk4GHTxykpLlo18LHS300d5mOpBQnG5eEeznmnsc5GDkhjdGDAmhQW/Oyu+VlkEQtkKFzER0uo1nnBCLCpISFyLz7lOH9AujcxpdfTps5eCSb365b6drOI5xpNrvzFJybvjCT0YP8vXYICZaSbZYSFZW3EGte0Gq16HQqJs5Kw5gteqr+gxyQ8vqYYEcsuzclIYp6PvnIFz9fKQ6HyM4DJqZ9bSM687Voh1wucOu6BIU1kBBXFMunWlm8OJ5+fZUM7xfAxNkZdGrtw7qtWYwenLvq+XmcA6v9ZYJdEJm/Use0cbmrKO/ct5ERryFK8OwZfLIKIXEmc/JcNoViZWQZRU4e303btm9X+fWm+Df7Q0GwUrKoijs33YS4IhEEgViK5TimiFiGNOJ5IruB6JIgl3uqIeu9l8Kcr0Pw85Vy+76F0GAZLpdIXKITmdTTNRQa5cSus6IQVIiiiELjpHUzLaMnpuWbWN68O4sB3V+vly7fsJKpd6M3uPL02XqDC4tVJCJMTkSwmuwENxanEZvt7eZAtdKFRJLTh75bQcnZi1avDgV4CngWr9Fz47YNg9FN31EpDO7lT6O6GpKSRHQJGtJIxub467o4lVKgXUsfihZSoFIK7DxopNOf1r4795m4d1VLOaEGz+/cp8i79wkLE3Bma3AJNm5fiOSd2sm4DWW9Ajp/RKL8GRMHjn0rOwA0e78z6SmXmTQmKBdPtSB49rQtuyfQr6tfDj9usYrY7SLjp2dwfI86RzcNwC+nTRjiAokSlPhkFGfS15fZuzl3IDMlzUlyipNPp6RRsayS+rU1JKU4+eW0GZ+/ENwEj13d7tfzZvEiCob29WPbtk306zfojW3g7w9Ki4QwSuPndx7w+LR9e43s/j4bi8WNiKfQ49ljKUlxMrIy5QhqBZXqm/n4Iy17DljZtsNOakYCViyoolL5dV9MjnFcIEbOlIkqpk06RxHHO6heVtqbxCzSw66y49sAJBLo3PUxEc68A/rmwCfUqS3jq28MLFmdRUiw4Em+6vwITa+LWtBSyFWOb+adQOPjwmLJPzj9NvjHgp979+5Fq9Uya9Ys/Pz8MBpzZwOKFCnCo0eP/qmvzBdZWVm43e5cXCn+/v7o9fr/+HmdTsf169cZOXJkjtejoqIYNmwYBQoUwGKxcOjQISZOnMicOXPybc9wOBw5VAsFQfBG8f9q4/vOu3X5+fQOjp8x4qOV8lH/gDyPO33BQt8ufvTr9vpeq1ZS0berH92GJDN+dBDffKujQhkF/br6s/uHbF7EO3n01MG7FV8P4jbNfWjT3Ie+I5Pp1t6P/t1eOwa73cMrOX56Oh1b+yCTiWzclYXD7ubrBRmcv2ylaT0NCqXAhu1ZhARJmDcllKwst7fyqmQxOT+dVfxX+byCg4N5ES/m2Axm6NwYs0VOnbewdflrrjeFQqBzG1/Kl1Iwaspkatb0ZDlftU1fvnwevSEdl0PkzEUX5cpXY/SY5mze+xW1q+UOWuz90c477zZ5Y0X5vwObXYLV6kalkrBtn5H+3f1ZsVHP9PHBzFioo/JaVS6+pcWr9TSsrUGj8Yi1bN5tzNGOBZ6F+5cz03E6RCo2fM7ML0O8bbEliyk4tDWK3T9kY7G6GT0hjW0rc3LmLVihIynVyfXjBXIEXLbvz+LIcTNyObTsnkBQoBSTyc3TOJj69XqqVXv71t9XePLkCePH9WDKJ07mjFMhCBqSU61MnT+JZ087MXjIp9SqdZjNmzdz5pepuUj+5XKBbyaFUOeDOBQKDw/Zmi1ZPHpqJzhQwpPnTo7tjsmR/VSrJXw1Lpjuw5J4FuegUKwcY7Yb2cvHaNmsUMZMTmfLHiPFCnmU4fOrlu3fzY8pczM5tCWcGi3H0KxZi//as/Fv9ofNmrWkX6+59Osi5slfN2+pjsQUJyaTSPuWPpjMblZ8ZyDL6KJBbQ0NP0wgy+hi+ewwihdR8OMxI53aKrh5W8++w9ns/j4bEUhOcRIbJUWnd1Glokc05vivZg79bKJvV3+6tvNlwUo9x06bKFZYgVolRaUSePjETr1aGtwijJmYRtZfVAW4XJ4gklQqEBUuxWq15std/GdYrVYCAzz3/34jDbu+z6ZIATmDPk3FZhfx0XqEvY6fcTG8fwBOpycAPLRPQK5z9ejgy5ylOswWkX7d8s+st2/pw9otBgrG5B+YKFFUTkykjK7tfNmx30h29iPSTCKtm2j4ekEWEz4OypMj753yKiJCPIrvsbG526v+E5o278Cvx+dz+JiZmV+GcPeBnXkrdCQmO5HJBNxukaQUJ98tieDdiq9bnC5dt9JtaDLbV0YSHCRl09IIZi3O2WJms7kZPyMDuUzg0VMHD584iU/Kv+ILwGoVyTK62bRbx5kLnsXZrbtWpowNpkcHfz4ZGsiT5w6kUk9wVRAE2vZJJCPThVYj4LBb3/r5f6dyLRKf3sul1p1tEvPk15u3XMel61aWzAynVDEFD5/ambEok+JFFOxZG0VIsIfm48IVK71HJPPtzDBKFlMQGizlwhWrV7zpyg0rE2ZlULKoguJFZEgkAoYskV1rwilfWkFKmosDR7O598BOj+HJCIikZ7opWbYq1pfFEg6HQEKKkoQUJaLoCUg9eOp5Tyr767XR/wT/Zl8IEBd3m+Z18+eMjgiTkZbhYu8hIweOZGO3e2h/Jn0SzPGzZn742cS0ccEULaTwUrr0/CgZu12kZhUVz1446DokifhEB2VLKRk7JY1PhgUSEeYJcC1ZqyfL6ObjwQEAVCij5JPJaXw1Lu/rOX7WTJWKea+JggOlaN0BZBpA5uN+K7V3gPt3L1F9gop5y/WMGRKYp82kUoGB/VSsnpSA0hjJb9f0aDUSEpOdjBkSyOI1+jyDEh8N9GXn3vtkPFAShCeoqhBUJDwKYvSEdOZOCfHORw6HyFfzMpBKIFPvpnRxBeu3Z3HqnJm9h7JJTHbxQVMtSSlOtiyL4JfTZj6dko7B6KZwARljhwdy+bqdQqWGvzUl2Ny5s6hQRslv12yUKaHgnfIqHE4xR2VT2ZJKFn3tUe49ctxEqx6JzJ7o4Yi/fN2aaz1XMFbOtuURtOmdSL2aarbtM7LgK09g6/ufTahUAtO+CCY8VMbhYyaWbfDYdOmsUOpU9/ihXp0884ooinQbmkSRgnJqtIwjJlKGViOh+4e+NK7r4VZWKgUG9QqkQR0tnQclERYiQ2904nK53ooz32pSsH5LBl0+9GH6+BDSUjK5sSeFALenglQQBKIyq/HD8ji27r6NRgNuqwJ5Zgwx5qJefjuzaCTb7KKc473XAh1WEBNL8N2311EpTTR6T8PmPVk4HB4u154d/byVg7/fszFqQhqIImMGBzK8jz+1P4hHq5Ewsn8AGo0EURQ5cdbCx+McRKtroCgJggSkohJJQBGaloL0TBcaX5EsQ8b/9f7w7/hCQZDS7UMNB/Zm53mMQ7Rzi4tEUIhoZ2FkyNC7UjAKd+nUXu197ldvMhDsr6BSrTSkVn8cLheJWVZCI1wIZU+TkiklK02OSm8nKEBKwRg5qzYZcgmq7f0xm/SX8/mnU9K4fMNKeoaLUsXkDP0sha0rInNcpyiKjBifSuUKHv8YHCDlljSLUEcBRPebJ8YBLDaZV7DtFT7qH0CPYcmsXeARnL1938bHE9P4+osQ5kz2PM+p6U6mzc/k1DkzjoxASphrURg7j54ezTdZceuuDZVKwGL1VOktnh7G+BnpLFqpp1NrPyQCbN9rIfWFkiBdeV7wkExSsRpUPDW4iCYGVaiOpy+cfDFWy/TJvxGtq5YjAJouJpIuS6RR40ZvPfZPHNuFj1ZCwzyS+uDZ+5UqruDxM0cOWqh1W7OICJOSmOykfrs4xo8OomFtDRk6Fys2Gti5z0TBjBYgeESZnl4KZ9DoNGZO8vfyVV6+buWL6enMnxrKx5NT+PWyhfuP7YiiQJ3qKq7csHn38H+G3S5ituSms+rd2Y/hE3+mf/837yaVyWTYFHqUqLl/D9xuN4PHplG+lIK96yJRqSTcvm/jgw+ziM2oRYGXQUvRKPLgcBIjn9/m2MEQunZw8H7bZGxZCiQmBQ3f16PxcTN0kJqu7bWeRGEfH7S+WYz45ATRoWokEpFSpQVWj/f1UuZVrp5N/IWHRLlyaqzoZUkEFclk3Eh/7v4qwy++NEK8hAiUnt/9pSmUggrBpibTYaRgwYL/iD/8x4KfDx8+pHr16n9ZphwcHMzly5fzff+fRl4GehOjnTx5Eq1WS7Vq1XK8XqJECUqUKOH9u2TJkowbN47Dhw/Tr1+/PM+1b98+du/e7f27cOHCzJ49O1eW7M8YOeoL2rXeiUbpQCEX8iQRzzK6uH3fwcwvc58rLETGgO5+jJ2axom9MTm4HnV6F12HJLN4eiglir5++C9dtxIUKM2RuQJPoHDdwnDqtI5HEARKl1Ayd5kOhULARyPhxy2vefSG9g7g51Mm+oxM4ckLO4+eOShVXMnv9xx07TbojTl8/i6qVG/KTyeP0KzBq3Y/KQtWZvL5iKA8f/syJZUEB2ThcnlK8sPDwxk9qi/BmhPsXC7H18ezSTh/+SKT5t6gZu229Bl9kLFDRcqV8nCprd7s4tajYmzeuuy/VvUJULlKA9Ztu8ywvh6uycgwKc/inDSpp0WtktC6ZyJd2vlQq6qa1HQXy9bruXXHxvyXC9dPhwUyYEwKdx/YGdzLn5goGdd/tzFhZgZpGU7KlVZgMrkoVvh1sEMURU5fsPDjLyYMWW6SU1180CORz0YEUrGMkt/v2dl50Mi5H2Nz2bdLWz9+OmFh084sggKlOByQmRXAwiWraNq05f/IFoP6t2HzEoHoyNdZzYgwGctmSuk1cg96/QBKly6N0RDPZx/lTUwtCAL9uvmzeZeBSd9kMGZIIJXKKlm3zUCp4sp82z6G9Apg064sJo4JZuVGvbfaT6mUsHRWGEkpTibMTKfqO3+9SdXpXWg0EhrXlXH+/Hk+/PDD/4FF/jP+rf7wo1Ez6DRoJCvn+BH2srJOb3AxemIandv6MqS3Hyd/tfLrbxZsNpHQYAn3HtpZtcmAn5+AViNlzORMss0yBDR8NkxJrZYOjEY3lcsruX7bxsAe/i8z2NlcvmHl+5+MTBgdzA+bo70ZYLVaQuO6KrKMIi26JbBoejDvd0tgyfRQ6tZQExQocOaiJd+KzgNHs2laz7PIMFukFCxY8I03d2FhYSSleoJTUqlA0YJyVm3Ook9nXyqWVfI0zsnqTQbqVFfToZUvdrun8viDplqv4MUrBAVI+OmkGa3GozCbH/z9JAQFSrh510b9WnkvJG/dsdO0voYdB4y0aKTFZHZTvbKK+St0ZGS6aPRX/Fg1bcTHx+caV2+CYcM/YdOGORSKlbJyo4Fte42sXRjuFWnRG1xMmp3B8bPmHMHPqpVUTPg4iHnLdcz4MoRihRUkpnh8/+XrVjbvzuL0BQuVyilZPT/cyx2dmOLIUyn+8nUr81bouHHbSru+SUwdG8zIAQE4nSLb9hlZt9VIraoaihSU55hrARrWUXPkhImUdBWNmrR/67lx8JDRjB66k1mLM6lQWuGtOnU6xVxj8Iefs0lIcrJtxetAR0iwmu83RfPljHROnDPT8QOPOmnNKmo2fhvB4LGp7F0XyYsEJ1PmZLB/QxTP4518OTODbSsivHxiw/t5+F67DU0iOlKG1SbSuY0vpYopCPC3cOGKhaBACbPHXqJplwSkEoFiheS8W1FFarqLJ88djB3uId3ff9jC04z//jrh3+gLXS4Xgb5Onr7IPxD/LM5BeoaL5XNCaVDb8+wdP2OmeZcEAvwkHPsDZ60geJRfD3wXRaeBScz/6nW18NmLZmYsyqRBHTWtuiegVEooWkhOny5+FC8sY98hEwoFvFdDjc7gqfzt8yfOW5PZzcRZGexZl3cF30/HLQiGWKKd4Tyz3ECr1RIYmPdcnRcUChmC4CApxUmb5vmLLpQqIQOVBQQRQfCovX85Ooj4RGe+vG0ajYQTP4ZSpOIVHpvVqEQV2WQht8Kh76UcORZHxXJyfHwE4pOc9OzgR3SkjEfPHKgUcON3K2Mm26lVRc2yWaHYHTBmchq1q6m5cdvDSaxUCtx76ODIcRM/n/Vlz/6P3rrN8+b10/hp3Px8ykzb9z3VaHWrqzl83EznNrm7EJo31PLN0kxWbTJw6bqVRV/nLUj5Kln+yZR0CkTLiAyXYcx2s2iVjkNbo72Bo05tfGlQW02HAUnewOcfYbeL6A0ewcf5X4Wi1UjI1LmYt0LHxFnpjBwQwPMEz3guXkRBZLiM5BQnFUvLuXz5Au3adXwjO1y7dg2FXY1EK3hpqebPCKDJ7ZukPSxGsL0AEkGKEwfZgh6dzoU8rTCxzrKeE7w0gSiKPFZeopCrtCfw+QcIgkCEoRLLVx/jxvkQmtbTsGy9jq/mZrBwlZ4C0TLsDihcwNM90qCOBrlcIMso4nC6sVpF2vROJDMTHCYl4WEVKVU5NAcXngoFUBSjFZQazz+X4825T/8u/v/2h39nXRgbXZEr1++C1IXLkVOcBeAe1yhKWfyF19XrQe4o/FPCGTHmJKd+krNpVxb3HjqxPihIpKmk956jRBfJxqs0bmPi+DkjBrMc0RDEsnVZfPVZEDMXZ9KyewJN3tMgkwns/sGIzSoilUG/0SnMnRLK3Cmh2Gxudh7MZuaiTN7vmsDIgYGUKOIRJV61yUD1d5Rcuu7hxLz71IRc7SLbqqdn755v9Zs3adaRg0c30fb91/shH62EOlW1NOuURLEiHv7ZQ1ujvGto8MQJFk8PpWW3ROSppUHwiNAEpleg/+h7bFmRk7832+Tmi+npjOgfwM4DRqpWUiGXC8yZHEqpSmlMnyLgxEUUJVECt7iIGi0ypKjQ4E8wRgzo09z0/8jAT3vDkMstzJhzDLICkbjkJFnSEexqJC4JERERb5UQA7BZs1AoJDnGb3yig9Wbs7h03YpO70JvcPM8zkHfrv60aqJl614jahWAwM5VEYSHSVm2wcBnUzJx2WRY3TbqVvbjaZwJHzzzXJixHNd2J1Hv9AM0fk5MDjP16ihZ+HUoMxZmYjZD9/Z+DOsTQFCghN+u2ThzwcLiNXo++yh3R8XqzYY8K4plUgE/P783Hg9Op5OMVDmli7vJMN1HkhHJJ5NSiI2SMXLg6/l1xCdGCmTURim8HjOCIBDgiiL1voX5y+JYt9mMoHQTGiFBZQ1D+7QECpTM+fwhew8kseu7YCQSgXo11dSsmc2P23LzdgIc2BJCuVoPuJz0ghB3DFKkpBCH02Ul/LEvbToYsWYpCRPy3i+4RTcSZEjcCtxu9z/iD/+x4KfD4fiPVSxms/n/iNiRn58fEokkV+bKYDD8R+U8URQ5ceIEdevW/Y8bU4lEQtGiRUlOTs73mHbt2tGqVSvv368eyLS0NJzOv64meadKKy6eXYefryRPgYsLV6w0qpM/F0S7Fj5s2m3MJXITGCBl0dehzF2mY9W817w6W/cYc2WzXkEiEWjfQuvZqAwLZOrcDHQGd54tH03qaTlwxERgoIrHTx2YzG5+OSNwaEIPkpKS/vKe/6cYNPgzhg7+jYTkdLq1U9Kvqx8jx6d6lUbzQrVKIufOnaNjx47s27cHqeM4E0a/3jALgkCtqmrWznUwaupvjBi1mvHfTOTZUw9nXWh4IUaMHE5Gxt8j7X9TfDF+Jm0+qEpYiJSSxeT8dt1DI2C3i9SprqZLOx/Wbs3izAULBWPkdGnri9Ppqfw4fcHCsD4BfDszlBUbDLTqkYDDIaJQCESGydBqBdYtjKBNrwTa9Unk25lhNH5PzdipGchkMH9qKBFhMkxmNwtX6eg7KoWQQA/X6KBe/vkulEYODGDbvixmTwzl2i0rE79xk5SU+D8aBw8fPiQyNI3oyNwVaYIg8MlgkUULJjN56iISE5/nqzIKEBslw+4Uc1QFu0VPxWt+KFxAxta9TjZsN7B5j5HeHX292TxRFHke7yAhrRCmC1JCw/Juj3mR4CQiyo89RzSUKWngyJFD1KqVfyWsTCb7jwmT/PBv94e1ajfgwIG69B5xFIlEQCoVEAQQRJGoCBkSiSfL+yrTe/u+jXOXUlGrpYwbEUDn1j4oFAIpaU6+mpfJu00y6NfNj7QMF1GRMqZ9/rodrW9Xf06dNzP881TatfTxXp8x201Gpota1TRoVBJcbpHuQ1OJiZSxalOWt7oqPdPNolX6XH4xMdnJig0G9q6P5Fmcg6DQkqSlpf2lPf+MKtWasuvg9wQHSomJkjNlbDD9P07hl9NmypdWsvybMK+4iUIhsGpeGN2GJlO/loYPW/lgsbrZvi+blHQnx/ZEM/mbTI6eNDGge0Ce33fstJnBvfxZsEJPoL+EoyfMuN3QoI6Gau8o0RvcnL9soVxpOTsPZrNzVQTLNhhAgKWzwmjSKZ6sbDdqdd5zflqGE3W4+W/7gqCgQB4/S2X1ZgOn9sfmELII8JeyaHoo3Ycl8/iZnaKFXj/P79VUM33R62pPqRQGfpKCj0bCoJ7+TP0smCs3bQwdl0qHVj706uTHqIEe2oPtKyO9icgDR7LZutfI158HMWRsGnvXR3pbR2Uygb5d/Wn8noZBn6ZyaGtULh9pt4us2mQgLdPMvk6l39oOSqUSv5DK1KzyG92HJVPjXRXV31XjqxX4+ZQ5B0/n6s1ZbFwSnqefHj86iI4DknJw1UaGy/DRCJSs9YyeHXx5r5aGD3omIpXCstlhuYQUgoOkLPo6jI8npXJ4W4z39Qa1NcQlOGjeNQGtRkJMpJy5k0OoXOH1/Go2u+k9MoX4RCfrd/mxem2nv7TF/1ZfaLFYQBBISHaQkOT0Bub/iClzMhjSx59q76i5etOGRu3xjR1a+VCxnDJPztrAACl1a6g5fd5CvZdJjjrVNTSrb8Nmh89HBjH7Wx3D+/qz/DsDTic0rKvGbHYza7GOUkXlfDU3g7VbDchlEpQKjzhncpoTq9Wdp8p1ltHF+h0GTCE2NEllcNhEsrKy3krJNSAwhkdP71MoVs6dB6/V6f+MK1edCBYf4iR3CQ70+P3CBeTIpLB2a/68bRk6F35+Am6JhAyrjlhXCWIcxRDSPd1Bcc/1pAZdZe1KP+rX0TB+Rjp2h5uNO41UqaSicgUVV29aafBhPNERMqQSeLfJc8aNCOLQVo+4isslsvOAEZ3eSXp6OiaT6Y3vHzxrlZQ0JzbbayN3/9CXdn2SaFZf4w1S2u0i+49ks3lXFllZbiqVU2K2iJT6i3VOyWIKzlzUs25hON9tNzBvhZ5V88K85zSZ3ez6PpsDh4y5VI1fYe4yPf27+9Gh1WvfEhQoZfoXIQT6S5DJhBzXrlVLyNA5CQsR+eHgFmrUeDOKtJXfriLCWgizb6LXN/loJRz/PoTVG+OZu+g+SoUE/wCRSR9p6dQmijbdE7nzWxaRtlKo0WJET5ziNn6BDkKSC+Qp0CEIAjJjCPOX64l7IXD/iZuBPf359TcrWq1AiQgZN+/Y6dfNny5tPfc8cVYGPTr4ealVmrZNw22pQVBBH5wpYHsC2ppgeeYkxX6bgkUCUahicTtTuHP3IZXeafJ/vT/8O+vCzyd+Sb+ebQCBOMkDCollvO9ZRBMCAj74kSzGYceGBh+CCUcqSNGklKJKo6so1S5c6SEUN5dEJ6Tg9E8FtwR1Vgyh+orsOHgYiUNNMUNdMkhm6rQHzJ/rQuMjULiIElEUufa7jawsN2sWhDNxdgYHvovydnwplZ6q4OqVVXw6NY17D+38cspMTJSMVXPDCAuR0XtEMqs2GpDJReTmIAwYqF69+lutBzp36U//PvtxuXS0a+HD1Vs2evbPQpVSnChnFM+fJVG5/YMcgc8/2nra58H0v5kMOk+iKthRkF+PPaNqgxQG9dVStIiUS9es/HLazJSxwdStoWb7/mxOn7d4BR0zs5xEU5owIdrTVcBxIoihICVRCErcoptUEtCThgwFT2768k79JPr20LDwGy1nLxrZttNGhK0wYWJJrjnP8PTpU7Ta/BNbecFuFykYJeXmHRsVyig5dsbM3GU6Ph8ZyJSxQTidsP9wNkvX6zn3m4VPp6QREiAnKV6K2hHOoJ5yrMoMWraQc/NUCHOW6ohPlBKfZOWp9iIaUwz+BBBEBEHuSEiOJCslA1Wxy5w6Z+HcJQsqpYSvPg+mbAklMxZlcvu+HYUClAoPLdGLBCfjX4ppJqU4mbM0E6NJZOWcsFz3s/OgkbLlar/xeMjIyMBPGkhCYirvVEnk4e9KfvjJzK8/RnnjSGnpTtLilUQJecePgmwFWbruNu831jBupD+xUTKu/W5j4rQL6G4XINxUhsfnJKzfmk7/Hr7cumsnLDR/H6BQSCheQsBmteHMcJLCCwpSiggxFgyeY66Kp3FgRy7knpNSiSeUSOJ4TFxcXL62eBtf+I8FP8PDw3ny5MlfHvPw4cO34nH5u5DJZBQpUoSbN2/myEjdvHmTqlWr/uVn79y5Q3JyMg0bNvyP3yOKIs+fP//Ltj25XJ6vOtV/IkK22x3Ur60hwE/Cjz+baN08dyDlr04hCAJKRd5BqZLFFDx8knPhl6FzERGWf5YlNtqzyN24M4t6NdV0bpt/sHtIb396j0imbAkFHw4wMWHyspfX+/eUbd8UarWaFav2sG/fdtoN2A5IMZok6PSufJXvUtIklH+Zcd+xbSlzx+f9WBSMlaNVJrNg3gTqvJvEhnme1qEX8VnMWzma48fe44vxs/9rLSqhoaH06TuW1ZsXYnd42vl7d/Jj3+FsYqNknL9s5fyPsTkydR0+8GX8jHQuX7fSrm8iLpdns1+zipovRwehUAi06pFAi0ZaarSIQ3R72nMnfWNi2OdptGmmZfbE185Eq5Hw5ehgKpVVMn1hJn26eLir8kNIkMSrBvhOeRV714q06DGNqlVr/20C9GfPnlGprBPI+7mqWFbB82cPEUWR6JgSXLh8MV/F+RNnLYwakLMquHCsnN/v2WnZOO9J9/d7ds5csHDukpXfjsSyZa+R9v2SvAv5SuWUBAbXwC3C7sPkuYh+xQW4+zCEaG4RFhXxX3s2/m/whx926MPZX64xZYyUrXuNfLfTSKbOxYSZ6UyanU7lCiraNNdy6pyFH3+xExoaybxJDmpWVXvPfeSEmacvHIQESfnllBkRgRN7Y3J9V72aGto09+HUeQv1a2kQRU9bY1S4lKb1PGNi+34jowcH8PMpM9kmNz5aKd3a+yGXw5Q5mbTtnUjnNj6Ehsg4c8HChStWls0Ow+GAD/slM+qTyW/9ew8ZOpYRw69Ru/ILfjphYvSgAPp29efuA3ueSaiihRQ0a6hh7RYHR46n0aqpmj5d/LwCOdPGBdOqRyKdWvvmSpA9emrn2FkzZy5ayDK6mbdcT79ufsikAnt/zGbCrHTSM12oFAJPnjnZuSoClUrCyXMW+nfzw99PilQKm3cb+WRo7msTRZE9P5j4rlulvz3udXozw/sFkJaRt4KvIAiMHBDA+m1ZfP1FSI7XRbfnGvQGNympHh68fl1fb/Ya1tFQv5aaXh+lUK6UgsoVVIz7KIiG7eNp876WimWVzFqcyan9sew8aKRre19v4POPiI2W824FJecuWaldLedC88SvFg5tjebGbQejRnRn3YaDb50crt+gNWuWnyI8VMDhgvXbDPx21cKDJw5KFFV4eUpFkTyvDzw+XakQuHnHyq6D2eiz3JQtqaDqO0qa1NewZnMW2/YbKRAjI1Mn5ggk/xGliivQ6d1MnJVO9w/9KFVc4bXBmCGBfPZ1OgO7++UIfIKnymz9onDeafSCPfuP4Ovr+/98YR7373A4yM4WadpJQ6vuCayaH+4NOmUZXUybn0lCspOgACldBidRpaIKQ5ab2/c9QdD+f+joSUpxsnWvkaQUJ4ULyCn+shqp3h/yb706+TF0XCrtW/rQs4Mv/T5OYdXcMGpXe73u+6h/IOOmpfHomZM5k0OpXlmFIAgkpTgZNy2dQrEyen2UzKBe/rR73weJBA4dM7FkjZ5l34QRGSalUeubSNNkyOXyt/rde/f9hC9n9efb6T70GZXCB021uXiOrVY3322x4HbZ8HGF0blnGkVKihiyXMRGy8k2ub0UNn/GlJlZaNKLYfR7Sqg1kliKe+dyQRDwIxBNZj0+/vwEv/6k5MCRbNq30LJrTRQqpcDBo9k8fuZg3YIwvlli4PRpNzJBw5eTTCxaYWT+10E0rKOha3s/lEoLa9csYvhH+fAH5IP33mvCwf2r+PmUCZdbpHplFX6+Ur6ZFEL7vkn07ORLhTJKPp6YRrsWPqxbGIFCAYeOmblx28bDp3ZCgvPeAF//3crte3aadEzAmO2mWQMNBaLlfDXPU1GfluGiXEkFly7ICNDm9i1ut8ipC2bGj47O9V62yY1KITBjUSahIVJWbzbQrb0vD57YiQiT8eCJA1EW/8bjwWqxIkGKzSbidIre4JNaLaFwYQnRhRyUL60kIkzO9gNZXL1lZe/GEB4/d7Bk+Q3OnLfh5y8yqqWCgwelCMl5r+GzRQPPDWlsnh+D1hKJEwdb7z+hZCWR+4+y+XRYEHMmK73rycfP7Bw6ZqJhXQ2dBiZRuriC+TP9mDDPjc1sJ/WMGQlStPiS7n6GRhPH8ukuUjLsTF9WFF/fOHz+F/jDv7MuLFu2LGFhZXGlKHmmuIbb6aaAuyQyQY6eDCRIuMF5wolBiw9GDDznPkXFsgQRztMsCR808eHc1sLERRyndRsZHduqsNpEVq27xoWLTt4tp+HRzyV5yl1UqKnibozELAUzmFJMzLpygaq1RAwZCgaOTmf2lMA8qa5KFFUQHirjg6baXEmaAjEydn2fzZkDMdRqnEFWivCX950X1Go1TZp14IefF7Fsg56rlyQE2wvixIyUTKRIqVM9/060CmWUOBSGHK+pzGFIHgSzcqIFh8KIurCBc0deaxisWxjOR1+ksm6bgeqVVcgcGsIEz7OeQjx+BFFcqOA9n0SQEEEsalFDHI8R3FJiXzRn5+xEVqqeYrIJRDsr4kcAIiIOiQ21Wv3WY//5iySKxcKoCWnsWu2hNTq4McqbhJfLoWNrX6pXVjF0XCrbVkTQqU8mJTKbelvvRVHkl++ecebCA2rXkpCV7SbbJPLVFBVSWTq7Djzj0WMXmoyiCG45skJPObY/FItVpHmXBFQqT3dW7xHJzJwQQkqah5O/RFElpYqLHD1h4vrvVgIDpDyPcxIZLuWzjwJzzV8paU6WbdDTqGnSG9tBo9Gg0ChIzxS4fUvELKRjS1NSv2kWIBAU6qRnVyVyV/7xG53fA74Y7c/wP9At1nhXzU/7VHTpF8ezI4GEmIuxal08/Xv4snGLhYdP86f8Skx2kql3ocwoigQZhShNuBCDU3SQQjx2rAQQwk0uUEGskSMAqhcziOMxJaiIGxcVK1b8R/zhP1aGWb16de7evcupU6fyfP/gwYO8ePHiL6ub/km0atWKY8eOcfz4ceLj49mwYQPp6ek0aeIhFN+6dSvffvttrs8dP36c4sWLU6BAbnLWXbt2cf36dVJSUnj27BnLly/n2bNnNG3a9L9yDzZrBh+29GFIb38mzMrg4p+UGqMjZOw4mL/S2q6DRprUy3+A2+wiv13znPPxMzuPn9n57Vr+mfeLV6x8MSqIVk20nL5gITDgL1omfSWEhUjZtFfBp5+vp1atuvke+09DpVLRtWsf1m88wvqNJ/jsiwWs3mzO81i7XeTSDRnly5cHIMuQnmdFxStkZRno1jqRz0eovEI4BWLkLJqmwld+mqNHf/znb+gPGDhoGCXLtaNE0UAGdPfj6AkT367VM3eZjulfhOQpcjLl02ASkpz8tCOaGycKcvWXgqya5+GBiQyXoZB7WoUC/CT8+kMsHw8OJCSsJMWLl2bimLyV7Vs01iKXC5QuLufcb/mPmfNXrDnESBQKgeF9RPbs3vS3bRAUFERc4uvFdqbOxYlfzVy4YsHpFIlPdBIY5Al23L1zlRUb9djtuZ1lps7F/iPZdPggZ1KhST0NR46bMJlzO3NRFJm5OJOQYCkhwVIydG76dfXn0NZoDm6M4uiOaGZPDKFGxZsUibzC44dnaVj9Fl8Oe8TEjx7RucVDcD1CIXdSvZKeUb0fcOJXO926dfvb9ngT/Nv9YZUqVfj+qIGmnROxO+DHLdFc+bkAX40LISRYRqWyCsZOTefoiWxE0YGPOjlH4HPkl2mkpbvYszaSC4cLMKCHP7075S9O1LuTH9v3Gfn1NwtdhyRz7IyZJTM8WdlnL+xcvWllzRYPuf2hrdHI5Z6xLQgCUz8LZs38cF4keOgPLl23UL2ykomzM+g6JIkpnwby89Ftb20DhULB0uXbCYodj8URQbehqdSvqeLwMRMZmbnVZHV6F8dOWXhwLpwyJWUUjJHnUAbXaCQ0b6ihXtt4dh00YrO5MWS5WLpOT6seiYwaGEjxwgrWLQxn47cR1K+loU51NbMnhrDgq1BCAqWc+zGWcSM8vJ67DhpJS3d6E26C4OH8+/OcIooi0+Zn4kb1H6tL8kNCQgJFCyvw95N6g2x5oXRxBc//pNDscolk6j20IJ9/nYbDKdK3S+52U4lEYMrYIJauNyCKImaLG39/ge37jXzxdTo9O/mhUAhcu2Wjfq38OzDq19Zw9aYtx2srN3o2DFqNhFpVlbxXLYNTp46/pRVg1/bl/LgljBXfhPNOOSUdPvBlaN9AYqJkDP88lQFjUliyRkd6Rv5dJi6XyONnDpZvMPBBMx8+HRpIgL+UbXuzMZtFft4ZjSAIjBkaQHTUX+fLg4OktGyiZe4yHR9PTPMuUru29eXCJSsftvIlQyfn9G+BHPg5jD2Hw9lzOJyjpyOpVLEsJ0+e5OjRo29th7fBv9UX+vj44HAoWL7egDlbQrseKZSt+5yaLV5Qq2Uc5y+bkUpEmtbXcHBjFNUrqzxiNRoJj5/Zvby185br+OiLVMqWVDCwhz+R4TJWbDBw/2HOMRrgL8FiFan+jooffzHRrZ1fjsDnK9y6a+fYnmhqvKv2Bn0iw2V8tyScB08czJ0SQkami44Dk2jfL4kla/SMHR5I9coqCsTI6dZZSWjYm7e7v0K5cuWQKsvQonsiZUrIadcniaSU1+P86QsHzTqkkpagxISR4lQgKLEq2XoZ67Z5VL/nTgllwMcpnD5v8Y5Vnd7F6C90nD+uJLraC8qVkRHjLJXnNcgEGe7MIOq1S2BYX3+mfR5K4QKeddXgXgHsWx/J+x0zuHsilvLmJpQ3N6WMsSnC01J076/j0DFPpWfb91WcO3vorW3Qq/dQbHaBPl382H/IxLXfPb723YoqftziqTbvOzKF1fPCPeu6YCl+vlK6tPVl/aJwvp6fmed5rVY3J3618ORSYW6dKsQPm6N5+MROl8FJ1K6q4vieGC4cKkDNKmq0agnnzjuw2V6vlxwOkSyji7BgWa5igLsP7LTplUhQkJQbxwvyy84YFHKBWi3jiImSMmpQIHcf2AkNfXMu6Pca1SVbq8Nmd7P7h2zv67t/MLLvUDYn98Wwal44X40L5vtN0TSpp6Hb0GRKF1cwY7IfwREOHNixO+Ddd2QYyG0Xp+jgPtepJL5HhLU0vkIAgUIoURnVeX6mOBq5in6jk9l5wMiR4yY+mZxKm16JtGziw/hRQXy3OJwm9TRMnJ2B1kdL5Qo6fGteIjH8DAAftFBybE8MwUFSyhQ3UblsFkWKlOTG9bz31P8U/q3+ECAlKZEgwihUQIq62FNs5U+RVugYmYG3AJF3qEO0UJhgIYJCQkkqUoun3MWIgaIF5dy8Y8ESeYdDB/yZPSWAKpVU1KmuZuPKIL5dqOXMOQd6zTMEqZPCQmkkwut9h1rQUs7+HudOyimQ0gCLTkvd6vmvA2pVVXHrbu5K84dPHKyeH4a/v5QGDWRIJOLf6oaRSiW0aa5FnyZHaw8hkFCCiSALHc+4x70HudeIr/A83oHMlTM4mo0BH/wIdRUkylIOc5oPj585yMh0sXqzgeUb9HzYyocJHwfxzSIDYc4i3s8m8ZwilM7zu/yFYJw4sGFBIkhwuwQMJhdypwYTWTzgJtc4TXTh3N0y/wmHDv1AwWgT13+3UbSgjCadEhjQwz/P7qMCMXLKlPDokJQtocTO63WqIAiEOQujexrE/sPZtGyi5dieGAb08KdvF38ObYtm4cwgVCUeU+79J5w9EkqAv5TIcBmd2vgSFS7j868zWLcwnGdxDvb+mM2+9ZGsnBvO8m8ieHC+EMP7BuDvK2Xl3DDsdpElawx8MjmNy9et3H1g55ulmbzXJh5frcDJE28eV1CpVIhyFw3qy9HbzMiN4ZS3NiI2pQGxKfVR3HqPRd8oSLXl7ftFUcQRGM/QvrnX5oIgMG+6P+bw+0gFGWajhAkzM7h800qWwc3R43l3Lny9IJPEJyoKUZpMUgglikTxGbe4gBQpQYShRI2Im4sc47Z4iUfiLa6Lv5LAEyRIuM81lGoH4eHheX7H2+Ifq/xs3bo1Fy9eZNmyZZw5c8ZLXrx582YePHjA/fv3KVSoEM2bN/+nvvIvUatWLYxGI3v27EGn0xEbG8sXX3zhLYnV6XSkp6fn+IzZbObixYv06dMnz3OaTCZWrVqFXq9Ho9FQuHBhpk6dSrFixfI8/n+KwMBARBH8fKWEhkiYOCuDTJ1HNU6pFPDzlVCpnJKte7Po1j7n5i013cnXCzM5tS93ZRN4WlY0agmDP00lNlpOWLCUujU0TJmbQeP3NLnao5JSnNx7ZGf+V6H06OBHgehM9v2YzQdN827rPf6rhY6tfdmyV6BIkf+Ofd4UzZq1YGD/1VSukE7j915v/i0WN/0/sdF3wGSvk1WpfMnINHsJjP8Il0skPtFK13a5VRsBxg6V02PUCpo3b5Xn+/8EBEFg/JffcPXqVXZsW0qW5QlxCU8xZru96rx/hkIhUL6Mh6d11sTcJeGhwZ729QB/KW63yEf9A7A7E/n+JzcB/nlXPwqCQLFCCgoXkHP1lo3EZGeu77da3azaaGDPupz8HNUryzlw/NrftAC88847fDNTxs3bVmZ9q8NicVO3hoZsk4djzMdHTa8Bg9HpdNgsjxk7PJDOg5KY+lkwFcp4WlXOXLAy+Zt0TGY3G7ZnUbqEghrveqpWpFKBCWOC6DokmXlTQryZ2pQ0J19MT0ejFihSUMGwvv70GZXMugXhOXgVT5w1c+inTPatj+Lm7SySkux0GmDE10dC2ZIKPh8aSFiog3GzS7L34CMqvFP/rbjO/g7+7f7QYDCAaOO7JREUKfja1u1b+tCorpp2fZJYOTeMMZPSmTouiKs3bbjdIsZsN5euWdGoJXw67LWNrTaRgHwq4QB8fSScvmDh1HmLp4JxaSRlSnp8x9iv0qlZRY3b7RGKS071bLgzdS5vQiQkWMq4EUGMGxHEi3gHLbolEOAv4fieWBQKgaUb/57wn0wmo1WrtrRq1Zaffvqe5j1mo5YLNO2cwISPg2jdzPO8Hj5uYvFqPXOnhCCTCayZH864aenUeP8Fndv4olAK/HLKTGyUDK1G4PptG9v3G5HLBT5oquXy0QL0GpmEv6+U92rmDniUK6WkSkUl2/cbKVFEwcZdWej0bsaNDOLjSWmMHR6EgMCwPv4sXadnkUukXk3PM/rTSTNVKykpW67aW/M5vcLZs2do2wyiI2Wcv5R/8uXRU0cuv7T7h2y6tPVl825P9XCd6up8F9nFCitITXMyYEwqsVEyNi+NJDxUxvgZ6VR6SaWiUQvoDflnvTMyXRw+lk2p4nJ0ejc7DhgpXkTBjPGv+ZF6dZAwfu4WGjRo/MY2EEURQdTh7+fxT51a+/LoqZ2dB4x8MzGEAH8pFqvIo6eeaqr8Kty+nJHOR/38GdQrwPtawVg5bZtr6TAgiRaNtXRr78tH49IJDZFis7m9atF/hNnsaXGu8a6aGu+qWbRax+LVekYNCkQqBZkMdh6K5vCpENx5KLpLlXDu3DkEQaBZs2ZvbIe3xb/VFwqCQO26H3Bg135KiJWRhDyiSR0nSRlWZn4ZyvSFGRSKlfNeDTUf9kuiemUVsyaEEBIkZcveLGYvyaRLO19S013sXvtafKNkMQVtmmvpMzKFc5cs1HqZNDp/2Uq5kgoKxsrRGdx075A7WXT9dxuliyvybaccMySQHQeymflliFd87fd7NtZvy6LJyyr6Lu182XckO9fn/xMSEhLINtyGlzzIl09padLMjCzAgMQtJ0svwZ0WSUmKIUFCmvY+gsrMi/sOnq8yU7iAjDbNfdiyPIKl6wx8vcBD5aRPk+GfWg5ZxH32bwmm4QcZ+JB/UMNh8EEIdzO8b+45fOZiA+GOosQ4S3urRqWClDBHUWRuFUNGX2P/FgmVyqnQqP6aBisvBAcHo1HLGNonkA6tfOk6NJkKpZV0auODKMKJsyberaDMk8ancgUVPj4ecZapnwWjfSlukpjs5KMvUpk4JgipVMBicTN1XgbZZjh7MMbLge3rIzB6cCAN6tjo1N1Ii46pBIe7efTUgVIh4OsjISnVmYMr2eXyiLxsXRHhpWgBj6hHswYaGnWIZ9OuLBwOkbrvNXljOzRp2oSpfhP5eEggk2alUzBaRrXKKlZ+Z+Dwtuhc1XjNG2q5esvKN9/qOP6rmUVfh3L8jJk1W7OICpPyTHGdCvYGOURYknhBNIVRCLkptILsBXj84jGKIAs6g4uZizKpWE7J5yOD6NHh9d6sTnU1taqq6DYKfH1cHN0bRp+RybjlbsJD1TmKFyLDbFz9PZiEhPypM/4J/Fv94fPnzzFl63Bgw2RzsmBmMC0aeXxK5bqpBOkq55rXZYKcYmJ5nkhvsGSMlklz0ujdU5tnZ1ijuhrk6jQKxdqx/VY5zw4umSAnQAzFihmZW0l6ppvoyLyLgjIy3cT+iX89Jc3JzTs2ol5Sc5UsISEsXOTkyZN07dr1rexRo2Z9hvRZjCquLGWF1/t+f4KIEAtw8KfjTJ/gn6fYzuwF2ajTKnjvMVs0ICBBIbwOiPqklqV5p9OUKiGnXzc/ShVT8Ns1C1/OyMCQoSCIP67lxByf/TM0+JAhJPHU5xzZsgwkVjlOB6S7s5G7VURThOTUp5jN5jcWBQXYtmUJG+aH8/HENOZOCWXYuFTeq5G/765dTc2NOzZat1Kw/KwOFTm/y8cUQ0S1NLq0zZ0cb9HIh0M/m/n1kpk5y3T4aCS0aqqlQysfvj+aTcliCqIiZKzamNsHCYJA1/Z+/H7PjtnsxmoTifWVcOGKhdMXLLhcIu/VVHPrZCz12iZgeAPxsT/CYMzE6XbgNKsp4aqZ4zmQCwpi9NW4oTiOTkwlUMjZam/DQslS5FlIBRATJUfpa0BMEUlItRERrubBpWgeP3PwYb9k7jywM7CnPz5aCc/iHHw5I4NL5yUUNzRAEAQEUUImqRjIoBJ1vNfmTzCRYkFu8CuBhOFHACo0yAQ5NtHKZY4TEvjPddX+Y8FPlUrF1KlTWbduHefPn8ft9mwGvv/+ewBq1qzJgAED8i1t/2+gWbNm+S6ihw8fnus1jUbD5s2b8z1fnz598nX2/w3UqNmcrfsOkZTqRKd3M3Z4EJXLK4lLdLB2axbFCyuYOCaQURPS2fV9NsP7BhDg52k9PHzcRP3aapZvMDB5bG4S2nnLdQzo4c/sJZm0aqKlV0df9h02cfWmlfe7JrDo6zBKl1DgdoscO2Pmm291fDvz9UMyZmgQpWo/y8WnBp4WrDWbDaxbEEZikonhQ3uxdv3O/yN8r3lBJpOxdPkOZs0cx7xVV3m3vECGTuTRMxX9Bk6gQYPX2cg27fuzcvNUxo/MvSl/9NRBwdj8FesD/KXgzr8S959E5cqVKVp0Ph8N68ToIWEcOZZ3FscLES7fsOV62Wp1Y7N7uGlMZrdX5GdgdyUbtqfgdmvydYKJKU78fCUsnh5Kr4+SGTEggJaNtUilcO6ShRmLdHz2UWCultqUNCf+/nkTI78Jjh07gt1hZ8rcTKIjZDzIdJNtcjN+VBCSj2HUBB0PH1xHLldQupiT0GAZg3r6s3qznmdxTtxuUKsERDyE/Qd/MrHiOwMWq5vhfQMY1Muf+rU0qBQCHQcmER0hQyIBm02kcAE5hWPlDO/rT5mSShZ8FcqnU9NxuyE8VMqT556kT69Ofmg0Enp29GX6gkzqVldRuoSSU+csTJydgcORTlhkAAULl6Jqtfp/2xZvg3+zP9yzZw8N6yhyBD5fwd9PSvcOviQmu5DJBCqVU7J4tY5mna1Ehst48txBTJSUn06aiAiTUbywnOqVVSxbnzfBOMDPp8x8MjSQlo21fDo1jau3rFQqp8RicZOY7KJ4EQUtGv1/7J13lBPV24CfSa/b+y69d5SqAiqIoDRpIkVApSjNBggiYgMFQRQEQVR6k6ooKFVFqvTe6/aWbLLpycz3R2Rxv91FUBR/Os85nMNmJsmdN3feufetBlLS/Oh1oNMIfPyFlddfLjqvk9N8SECDuvqCjaNC8efTNh56qA2ffzqJyeMicXkkftzpokm7YPfcti1NLPkknqjI6zUop7wZNJAkp/m4muLHZg/W7BzaP4zeXYt6eZs21FOtcsm1kp/oGEL3gWmEhykJMSl4plcIHVoZWbbGzpOD0+jV1czkTyzMeDeG0BAl+4+40etUtH3IwMBRApOmvPmHr/3777+iYwuJZo31TPgwlxcHhhXr3Z/yiYVRQ4PR616vxNI1NtZucLBsdhzxsSpOnfVw6pyvyPuuIUkSOZYAj7Y08kz3UPYedHP8tJekeBXnL3m5t4Gezm3NzF2WR/0S6t4tWGHj9AUvi1baMegFVKqggcGeLxakooeGKHG5bq3eH0DgNzZXe77IMy9moNMKzF1mIzM7gCVPZMwLEbwxIpLnX8tiySdxBUYOAIvFz/fbnBzYUjR6R6dT8NqLEcyan8e9DXR0bGPk4mU/Ez+2FDvPP5pjpUen6wayoc+E8XC3FIY8E8baDQ5MIWX4dms0taraeei+HKZ+UZb7G+ZSu5qdU+eMfL89glq16vDAAw/cshxulf9VXeh1e6ki3YU/IoX3Jirp8GgIbXulUL6MGnu+RP9eoYx8O5shz4TR4jfdbvs8Hsqhox4mTrfw45qkImsYpVLgvdeiGPFWFvc20BMISIx6J5tm9+g5c95LQqwSczFNN89d8lL7BvXU61TXMHlm4fsrJkpJnv36xPV4JW6hqXcBixfO4uiRbKpVU9G2pYmNC81EZVTncMZO6gr3EQ0gQLbpFKYKybz5vJ6K5dQcPh7KB9OcDBqew7j38qhRTUmOJcCVZD8uh4K4zAYoUNKgqQqdTkG5MkouH7NjpPhmRH6DhYE9i49gX7zESx1fpUKGE0mScONE4zfhdap57d1svH4Bq63kTISSyMnJQZJERFEiOkrFpi8TWb42n7Hv5fDAvQYS49Xc26CoXvL5JNIz/bw6LILXJubQtV8aeXYRr0dEoRCY8V5MgT4bOiaLiLBgI1RNMWW0alXToA9zYwxVMqxfOHExSvYccDNvmY1XBkcw/I0s3hgRSeN6er7b5qR1c2Mhw+c14mJU9Oocgt0e4MQZL61a3XxTTKVSyT1N7+LuWocpW0rFgOEZiCK0b2UqNg0Z4JkeoXR5Jo0Vn8Vz4oyXLdtdzP0olkZ361jzrYOXR24j3FqNcCkaLx5SuUh9HixxDDp7ArkKCxXLaVkzP5EOfVKZNy2uyHkKhUBUhI/9R+DAUTdZ2QFq1vFy7nLhQIOraTr8gUAhff1X8b+oD+fP/Qi92U+y9xxKiYL+F5nZfgJ2I0qheMeqWQjDr3DTqW0sb0zJpkeX4gM81m9x8EwvM99/J2Kg5LqTekx4cKHNLsvHn57h3XFhRc4RRYlV39gZ1Pe6njh7wcvgUZl0aWdi9XoH3Tua2bXHi8epwmKx3IIkgoSHh2NJ01BbKhrwpBeMSGlJtHkikxVzowuc9IGAxLQ5eezYoiWJCCRJIpMULnOa2lzP0nVJDs4bd/JkGzNT3rpeJqxpYz39eoZS+/7L5NmuEOUKBroICIhSoFCk7G9x4UBldBJfUYHtTCWiXJULHA1unJxgH2G2SJYuXsYz/YtvGFgsopXEeD1ur4RWI3DijJccS6DEvg85lgAmo4KLF0X8+MgMPUxAm4/Cp8eYWwGfIYeh/cJK/LruncycOuelWWMDLrfIu9Ms2OwBsrL9tGsVzJBt0dRQog7q1yuU51/LpE+3EJ7tE4YkSYgihYLPRj8fwci3XcW+v0QxuGDLj17Ki1VLbGaWJFYmOfQX/Hl1iSIYZeuXfKRrz6B3l+yIkyQJnw9yhDQqlFfy6Ww/n35iwRQWYOSgcL7+3sHsOZlIKh8ut4QxsyrlhN8+AyWuco5aNCoyNoWgoJpUj7McJUEoU/C6VtChQ4/Xe+sOwpK4bcZPCKblDBs2jKeeeorz58+Tn5+PXq+nQoUKf7i+33+VtWuXsWLpR+TkWDh/Ucnu9aULFh5VKmp4qJmR96blMm+5nQ/fjqZu88tMnZVLo3p66tXR8eLAMNIz/XR5Jo0ca4Chz4RRsZya0+d8fDTHQliokm4dTCxcYePwcTf3zbcyoHcYH74dzS8HPfR9Ph2HU6RMkpr7GuhZ8klcQTfZa3R61EjrJ1J4ZUg43R4LQasRWLcxn/Ef5lKvto4J0yycPOOlUoVTzPrkfQYNvrV6RrcTg8HAW29Px+FwFBRRLlu2bJGbr2XL1gz7aiHzv7zAk120BYa/K8k+Bo32o9OWvECVJAmv76+p91kcb7w+lPEjbTS8y8DxU3aOn/ZQo0rRjYjNHsDhEjEUs4iaOttKj85mLl/1ERmuLFC6ZpMClUrH+i1u2rYs6jlLy/BzNcVHIBCsZ7Pis3jmLbPR6ek0fD6Ji1d8fLcsgbKlikYcfPyFlyf69v5D1/zNupX8vPV9tizXotcH6wdLksSytfk8/UIG86fHMm18OA90XsBXa5ei1+Rg0htIz/Jz9oKfkUPCycoJsPMXF/Vqazl3yc97Y6KoWklDVrafj22ufHAAAQAASURBVD6z0uWZNOZPi2Xqp1amvRNTUNB7zXo7o97JQa8VeHNk8KFeo4qWZbPjybMFOwjGRiv5drODWfOtbPrBidUu8tpLkYSFKNj6swufX+KTiTGUSlSzcK2KTduNrP9mAY936/WH5PFf4cqVM3QooQYrBL30H8yyULa0khFvZDH4qTCe6GguuL8vXPbxxIA07qql5XKyn3q1taSm+zhx2lMQ0XmNPFuAectsfLMoAYNBwYLpcXTok0q7lkZOnPHS+G4tG7Y42PSDA61WwOWSECWJS1d8vPNBDkOeCSMsVInfH2wyMXWWBYUg8frLQSNcdk4Atab46PFb4aeffqDVA35q1whuUhvdrSc5zc9Lz4YXG+EHwW7nZy/4mPJm0JFVv+VlnuhQ/KZeqRS4kb9KEKDdw0Ymvh6NzR7gk3l5DByeSduWBg4d8zBqaCR9Hg9l9Pjsgsj00+cFzGHVmTBx0g3rIf4e2Rmn+XaLk/5PhjFySDi9Bqcz470Y4mKCzyi3W2Tc+zlcvOKj99B0tBoBv19CqRKoUUVDjkWkdKKajKwAx045cLmKb8z0w04nDqeIzyvR9skUHrjHgFoFC1fa0GoU9OwcrKFqsYp8/X0+7VsVNqZ/Mt+K2SQw9qUo+na7Ludd+1z0GZbBmrnBCLyt273UrnNrJYEEQUBvTCAtI53wUAXdBqTx1sjIgqY1EEzh7T00nTEvRPDiwDAe6JhMqwcM3F1bx8pv7Ozd76ZtK2OJDr1Gd+t4c3Iul676CDUreLpHCF9tcNDvxQzGvBhBudJqLlwOrilUSoFRw65Hvyl+7ep++LiHOYvyqHd3XbJzXbwy8HzBcyY6wsu9d1vxuVO5clGJSqWhfv36tySH/xK/7NhHeergjj9Bh0eDkVnXyl95fRJqFVxN9RcyfF7j7VGRdO2XXuw6AIJR1Da7yC+H3Lz7US4De4dy+LiHV94JOvc2/uige8fCuiImUsVPZ4ovKQTBxn7RkYU3wNciSq/x6cI8fP7inVA3Yt2aTeDTcGCfn/6D7eQ6vEQLwU23KIkoBAUW9VXqtExl1EshhIcqiY5SUb1KMDKyQ+9U6tfW0uZhIx6vxIIlbtZ+ZydPkYkgaggNE3G7RYY/b6DXrhMYLY2LjMEjubArLISZiz6bfjnkRvSqCnWhzpJSucr5Xzsgq/C4FBw8JHH053heGmfjq6+W06FDt5uWwZrViylXSsX6LQ7atgw26KtYXkXFcmoGPx3K2u8c2GzXDc1eb7Bsz85f3FQspyYz28/VFD8ajYDX6yckRMXj7cwFhs+f97jIyQ06FUsq7THlEwtP9zIyrN/1e79iOQ2d25jo2j+NiWOjeHlcNptWJLLvkJu2LUt+jjdvamDTDw7iolU4nc5bKouyf/8edlWUePLxEKbOtjKgVwiekv1aREcqiQgPOu7GT83lm0XBuoAWa4ByZVSs+dLM0pVn+Gz+QQiokHw3NkL6/RJRkUpeHZ+NUilRp7q2RL1as4qTzdtDGfHmQdQqgbtrWFm7KY7Plidxd00bp88bOXQiBEtuKrGxRZugyMDOnTvQiUaylclEuNR8scSGwaigakU1v1fRT6lUkJ0bwOdSldg3Y8XX+Ux5I4rTJ21cOlqy88OJnVAiMImhrF11lvubOGnd4rr+DQSCTWcT4lQ81jeVELMCh1MiKUHFzIkxQcf0JxYevE/Pzv0ubLm6PxQktmvXLiK9ScVGqAJE+ctw8mQaDVtdJSleQ4hBzdnzPmy5KqwOB2lsRQI0BNfDB9mOQTKhNLipXDVAOb/I+29EFJnToSFKypZRg9dG/iELJsKJIoF0rpJA2SLj8EoePOo8GtTVkn4sknhn1UJj1gkGakv3cJhdrPly7S0ZP9WaoNxKJaj48FMr7VubmL/cxvvjimY8SpLEmvX5LPkkjvvbpRNV/yxvv2amZlU9F6/4eHfKfvYd8GIyhpX4fUaDgnvq6wr2iK0eNPLVhnwyMgMcOOKhSkUNcTdouJsQq8RiEQsi84OZh4XPqVZJA9xaUJWkkBB8WgyEljgftH4zPr9ENumc4zgKSYGIiNlv5Nx5H/b84mvpb9/jxpdn4rLiMBVP3UW8EHTw+JN9TBpzksaP+vAKdvKuhFKZWlzgJD7JSyylUKBAgRI/PlRC8XNcJxjwS0UVt0ahITT0H2r8vIbZbKZu3bpFXnc6nXzzzTc8/vjjf8XX/mv46act7PpxKhuX6ej/soaRgyOK9bgOHxTOI91TOH/Jy5gXIzh60kv9urqC0P+EOBVms4InHjMzdbaV1Aw/SfHBKLi7auk4fNxDYpyKsxd9bFuTVBChV72Klp5dzNRtfpnVX8QXm+IGoFYpaNJIx4mzXvoMTef0OS8dWpvYvCKpwLOUle2n+7PpnLmwiv4DXvpbI3+Lw2g0UrNmzRKPKxQKpn60gM/mfMhD3b4iNlrEbpcwhpRh3Ntv8OEHY0hNTy82xfzHXW5q123Fpk3fsXzpDKSAFX9AoFTpGvQfOIoyZcoU841/jMzMTAKe8zS8K/igeqZ7CH2HZbB1VVIhheX3B+sdDnwyWDd2/2E31SppOHfJx4wvrISFKnm2j4GegzJ4f9x1g4zTKRIZGcuU2V7KJHmoVe26gSg7J8DTz2cwbngEj/dP4/kBYTzS3MjQfmGUKaVi7MQc2j1s4OPP83jvtagCr5ckSSxcYePSVQefz3mfKVPn3lLaq9/vZ/GiD9m0VFc0haCjmSMnPOz8xc1dNbXk2zOZPTma+nWue0GDXYXTuZri461Xovh2s4PPp16vHxIdpeKdUVEsXW2jaYervDsmuuChBvDpIgcjRn3M/n3b2bZzM4+3v24IDw1RFkRx/bDTxdkLEh1a6xj8dCgrv8ln5rw8JAlcbom2vVJYtzCJwyfNGPUBVMqb73D7X6Vc2YpYrZuKPSZJEpt/crL/sJv0TD/P9Q2n+/8rA1K+jJqvFiQwbEwW3y1LZNU3ds5c8PLC2Cxa3m+gb7cQdDoFG7bk8+lCGxNfjyowEigUAgOfDGXhSjtRkUq+/8FJhXIaBj8VSpUKGk6f9zJ1loVd+1zc11DP0y9k4A8E772aVTWkZfh5+bkwwsOUSJLEmIk+evV+4U/L5NzZo9x7d+E6TgmxKs5fKj69GYL1pX455OL517wFtTmLe7YAtGhm4P0ZlkJdw3/LV9/l06p58FiIOZjmP+njXPYf9nBXLR2SJBEbrWTetDjybAHSMvz0HuZkzrxFaLUlR4v9HqIoIon5nD3vZdZ8K8/2CRqbXxibhcMpIgbg7EUviXEqGt6t5eIVP7HRKiaNjSI8TMmxUx6eHJzOg/cFIwSqVVYzdEwWsybFFNIrGVl+hozOwueVsNpEvl8WrH351PPpvPtaNNm5AZ4dkcn746KYMyWGUe/k8PliG00b6/D74cddLpo01BMVoaRe7cLXe099PXWqO/lpl4uGd+mYMtvHp1/0vWVZ9Bswmn4vPUWH1gq6tDMVMnxCsJP3wo/jeHJIOusWJlKjipoV6/LZe9BFtUpaVn4Rz9I1JaccS1IwSrV/rwhio1Xs2Ovi/CUvje7W81ifFPz+YOrY0z1CaFyvqHEk1xpg6OgsZk6KYeo8A9HhaXQbkMaEV4PPGpcnaCD+dqMDQYigevXqbNu2rdj1owwoUeHARotm1+/vxDgVp895qVlFwyfzrNSvE5xrbreIIFCwflMqBIyGGztnM7ICwbIJr0dRsZyG3fszeWtkJGWSVLTpkUrblqZC64smjXSMnZjNiMHhxa4TZ83Po/fj13Wx1ysxY66VZbOCEUK79rn4bqsDFCXXoysOq9WKNcuFwqunilQPfb6RPGkPDmzEkEgKF4mXSmOJPkKGVWD2ApGMrAAOp8jYlyK4u7aO2ZNj6TkojXEjIxEEgSaNDNgHutl78AyJcSoupah4rG8afr+EMU7BJdcBEl01UQsaJEnChoWzml9o/SCs2+igT7fChrrxkxyIkhQsTyEIZEhXySaDOtxbEJUmSRJZ+Zd5uNMp9m6JpWX3j2nbtstNr4vOnzuGJS/A1FlWKpRVM3NuHhcv+wgPUzBgeAY+v4Q1T6JH5xACAYknh6TTtb2J11++bsQ4cdpDl35pmIwqoiNULFltZ8t2F7Wra1i5Lj9YJ3OjA6tNJDa68G/s80ls+snJ98uKNjXS6RS8/nIkC1fYKVdazaM9UpAkodCa6v+TZwtgMCjo3NbE/v37b6qZDkB6ejqhZgfzlgbY8W0ib03JRa0R+HG3i+f7F/+evQfdVK+s4ct1+fTuFoLTJdGrfzanj6vQeMMIqFzoI310aKdi9dcuVISTSTLxFL+O90eksufrUoSGKDl0zM2ED0uO3mtaP5fvtoay8OOyfLE0g1mfH6J23aZs2RnJlp2RSBJ43C5SjidToV7Zm5LBfw1BUGLLVRKe6KVcaQmzOZhZ88k8K+l2iPnVAfL/cUr5iAGBYSNzUaSXYcmXuYwZXtTInu8QCQ9T8vIwA122nKCiu6jzwyd5yceGWQgDQJGVSP9hp0lIsNK8mY5ca4Dte5w8cK+Wp7uH8sE0F+eTJZQqkaQ4BbPm5eHyBJuutXosB0V6GTxSCh5P0Sy932Pvnr0lHssxniG8xmVWj42gbg0tJ896+eDjfIT8UCwOC3qMxJBECGF4cJHGFbTosWnS2L8lhkAAPpmXV6QcHgR1WFiIgs+nRvJI51+4khyJ0VGKS5xEJxmI+E1atVdyc1K3g8REH2rBSJi1aonlBExSKLm5v5PR+P/QamPIyMpkwJOh9B2Wzs9fJzFwRBar19vp9Oj1/dq1uvP33xPMHDKZRbZ+HV2gE++qpWT489DjWRtfb8ynSQm1XNd9n0/j+oWPdXjExNK1dvbsd/HCgDB+3JlfyPH9W/YcdON0ixw/5eHB+wwFY/utgfnMBS9+/60Z/XR6A1rBTb7HShjFZ1m6VTYkSSKPXOpwLwbBFGzopjzCw80NDHg5g/nT4wrtD9Iz/Qx8KYsreQJ1pCYF8x6Cv1lcfm12fr8PXbgDPUmkcBEJiVwysWNFQMBG0fICv4ckSXiV+URGCEXk80f5S4yf/x+328369ev55ptvcDgcsvHzd5j3+RSWzdSgVApkZgdKbOigUglEhivRqgV6dg4hOyfAc69kFhg/BUHg4fsNLFxpY+Z7MYUmjNMp8tp72VQsGzSuXjN8OpwiEz7M5ZfDbkxGgeVf2en9eNEHgyRJbNjm4Kv58fQclMG99XU82ye0yEY5OkrF/OlxdHo6k8uXL/9l9VFvJyqVimefG87AZ1/Gbrej0+nQaIK/weChb/L0S8+wdKZQqHv8hcs+3pii5q56Iod3v8Gij9TBNHjg2KlDvDjqCV4Z8yk1a9a6LWM8efIk9zUIIIoq9h1yM2xMFknxSh5+PJn2rUzUqq7h8lU/X32fzzM9QjlzwUfPTma+/DqfE2c8XLrio+X9BhxOkR7PZfDWK5GFokbnr/DQrkN/ataqx/DxIwl4LlG9ssDlq35On3Pz0rOhbNvhRqmEV9/J4oWxWZRJVNHsnmAX+cWr7ORYAjTvnEz9Ojp0WoH9Rzw0baRj4/J4pn1+mq/Wfkmnzjdf12bXrl083DSAqpgcuROnPRgNAm+8n0OLpgaG9Q+jfp3CDyWDQcG8aXE0bX+VuctsfPh2UW8gBGuQzV1m46Fm1xX0iq/dhEc1JjXlLGo1vDfNTodWxiIbvivJPjb/6KB6tbLUqhnBwFdsmE0RDHomCb1OgT8A+w7BC2+Ho9XpaNUsi3Pn/r5o4f9VIiJj+WyBjR6dCy8iJEli5FvZOF0iX85JYMjoTJ7tU3y0SHysCp1WICPLT+e2ZvYf9tDobh0TpuVw9KSXC5e9hIcqWT03vkiphprVtLw7zYLPJ3L/fQY+nnB9oVSmlJqW9xsYODyTaZ9ZqFpRS2S4gqycALlWkc+nxvHWB7nsO+LFkhfOvU1707TpA39aJiGhUaRnFH6tVxczL43LpnmTonUs/X6JTxfm8c7oCGpW1TFuUg6VKmg4ecZLtcpFnzE1qmjZd9jD7v2uIoatU2e97PzFzWsvFm6I9lzfMO5re5XUDD9L19jRagXcboknOprp87iZexuIXL58mcqVK//h696zZw82u4fYaCUnz3p5vH8andqY6NnZzLxleWRYA+zfVKaQkWbfITfdBqaxdm4CNatqGf9qJANezqB0kpoln8SxfouTZo8l82gLAxXKajhwxM3Rk17GDY9k4rRcWjc3IAgCJ88EjcZtfo1Cjo9R0ntoBkpFMBL2whUvZUuraN/KxLB+YaSk+xnxVnYh59E1nnjMzJuTc3hrSi7ZFj1GY8kRUSVx99318FOaj+YcY9/3RVPXIViOJSZKxfmLXvYe9LB5ZSKDXsnkw3eiEUUY8WY2gYBU7Mbmu63BdLxObYIbh/sa6undNYQnnktDDEg0vKtkw6fHI3L6vI9fviuFRhP8Le5toOY7S1BPi+oAX33npVMrJR0fNTH9CxtqtZr09L+2xt3/MiqdEgmw5V/fDA3rH8aAERmolcGoEYNeoG2vFLQaAUkCfwAGPxVKqweNeDzBRjT/X79BsOllrWqagiiZcxe9XEnxU6ualuRUH/6ARPveKTzXJ4w2LY04nSJL19ix54t06JPKstnxBWueQEDi48+tnD7npV7toG755ZCbF17LonkTPTt+cbHgSxtZOQHmT4+j16C0W9rUHD16FNErUVdqUmDgqEwdjrGHJCqQRSqumNN88WEEDza5/hzPyvbT9/kM3hoZSb06OgIBePuDXF5/OZKPv7By6pyPDUsTqVzhuj7cvd/FK29lc1enHNau3UyoUYvN4adZUxXKbB+JCcFa4fOW5dH3ievPnqtXJELEaHKENCKkOFK4SF2aFDLICIJATKAsFy7nsmufh2YNlRw4cOB3O21fI98p0bienie7mun0VBpzpsTQpNH1672a4qN552RmfGGlTClVsCla2+tGgIwsP8PGZLFsdnyhxpQHjrgZOCKTEJOAQiHQua2JhSvshepmQ3BjflfNkiMcG9TV8ebkHFreb6BODQ0VyqpZtMJWsNH//yxdY2fsS5GsuEEj1+JYs3oh44aH8eSAXDr0SSM+Rsm4iRY0CjVnL3iLdNgWRYn3pln44K1oPplnpXtHMy07ZKM734BErl+jL9PLD6k7MBv9lPc04Di/ECHFoBUK67tULtC6taLAAV63pg67QywxoyA1LZPLF0/QopOAz2ZAYXKj0fyIRheHRmMkPMTD/j1XyMsxIJ49c0uy+K/Q/rFezM2eyITRkYWc3Y+3N/NIWjrnfj5FeaoXeo8oiZznGPG+yvy09QI1/dVZuHgr3Tp7qViu8BwJMSn4aZeT5k2NeHVpnHcdpwxVUP0aye2QbJzmEBUJ7ulSpIs4yada7iMEcv1sPZaHAiVmAiy+tIfta/VE2ethwkd2wm5KJajo3N6A2y0xa56N80fVhEiRpHKFKlWq3LI8ftmxj2xySaRcodetZFGhyVWWffFb456OhbN1TP/UxjuTBWrZmxSKUI+RkjjHUUSfglHvZHPyjJdGdxdf1kcQBPKdEq9OyCaxTIAyTXI5eyEDX2oAQXmAZKsGR5YRfaiX6EQPTzZS8PUGJVaLiPEGRjA9RvL9Wbckg249hjDgpUGsnheLTiug0ymIjVbw0adW5iy00aCuDpdb5Oc9Lkolqjh7wYtSIRAaomD0+BzGvBCB2aQgNd3P2Pdy2LexFE8MzCi2XnpqenCNO6x/WJFxtG9lxO0WefmNbMJDFVxN8WHJE/lscR6XrvqJCFPQq7OZd6bmcHctLXMW56HRKFj9bT5arYDHI1EmScWIweFMm2PFYCjZYVQcoWEhxEc6OXrsPAmeckWcAJIkkaI6TXi4gCgY0DuCa0+TEEpYtJ/J46LY8rOTtr1SaNJIT6kEFbv3uzl93otCGSBUEY1ZLHrdAOHWapz0ZnIX5RGEoLHyIqewkk04URgxk0EKfslfcC/9FrfkQkVhWacLV3j4YRWnLrpvi+ETboPxMy0tjTVr1nDhwgWUSiVVq1alU6dOhIaGBg1kGzawevVq7HY7Go2Gtm3/umYw/wYcDgcaVTYh5qBSKK6L728xGhUM7BMGBJtsXE72selHBxq1wLebHZw+7+PyVR8tu6Yw4MlQSiepOHjUw8p1+bz2UgRTZ1tp/mutFLdb5ImBaQzqG8Y7oyNxOCWad0qmeRNDoYYuAO9OswASA17OJC3dx9oNft4eVbyHITFehcnALXsv7jSCIBASUtjYUqNGDV4YPpPug1+lTKKdskkSx88IONxxDB72AutWjWDBtMIPiZpVtSyfFaDboJdYsGjjbbl5DQYDew+4aL0puLHu8IiR/Yc9OJwi6Vl+zFcUlEpUMX9aHNM/s5KR7WfOlFgUCoEt251s3OagVnUtM76wMntybMHCVxQlVn7jYdWGcHS6L1n/9Yc48vMYNSyMpHgVkeFKjpz0MHxcFjHRKsLDlJRO0pBtCaZGvfp8JGq1QLcOZjo9lcqoYRGEhyrx+SXGDY8oMBYO6KWl68AFt2T8tFgsJMb5gOuL9FxLgGdHZhIZruDRh4xUrqBh7lIbZZNUdH/MXCSqzWhQULWShszsQLF1pyD4u0dHKvl8SR5mk4KFK/K5dDVAaEgePdsfJ+5eJX6HnmaPpTD5jUiaNNTj98Oqb/P5+HMrwwdHsGl3XWYtBgmwe2DeqsLfodUBgTQSo69Qp+7NF/b/r+LzeYmKUDBtjoVh/a9vTtZucKBWC8wYF4vLJZKR5cdUTG26a5ROVBX89s/0DKHTU2ksnBFXMP/7DksnM7uoceDCJS/ZuX6UCoEJoyOL3MOCIDDp9SjuaXOVKyk+3hkdRYO62oLPua+hnkaPXOWDaV9QrVrxXTBvlVat2vLSsBl073TdaJCUoKZBXS2j3snh9ZcjCuqF5eQG6PdSsIlFu4eDm1+zKdgd9O2pOSyaEVektu/Wn53Urq6h77AMHrxPT+/HQ1CpBJatsXPqnJcvPowtIgezSYFSCeNHRxVsJtxukWmfWXlxbDZ5+Zo/Hf0/5f2R1K6mZerb0SQlBFM3129xkmcTseZJrF+SWCRdp35dHb27hrBolZ0BT4bSuJ6eiDAl/NpQsNUDBj5fnMddNbVYbSLdOpiZ9HpwU9/qAQOdn05j45eJfP19Pk90vG48ePgBIw8/YMTrDUZ47fjFzb5Dbu6pp2PJajufL8lj5ecJxV6HQS+Qaw2wbHYcC1e6+f77b2jbtuMtyyM6OgKlpC52k32N+BglXfql07alkR92uHi8vbkgxarbY2benJzLmyMLp7RlZvsZ9U4OW1YGo7qOngzWjMyzBwgPVZKWHuDkWS9jJ2bz5acJhZyBoijx7MhMhjwdWmD4jAj1kWtVkxivpuMjRlZu9KEQovH5LjH5EwsLpsUxdcEvGG+QZvZfJ750HJc8v7D/mB9RlFAoBCxWEbNBwdLZ8cz/Mo/9hz1MGx9TcA/k2QKMeDOb1Aw/VSqpGTwqi3nTYgsZu91ukefHZPHWqEicTpHlX9tZsspeULPwk3l5TH4jiguX/axeb2f1+ny0GoH2rYyEhykY/FQYfYZlYNALwUYHV3w0u0fHlRQfDVpdJSxUgdcr8VyfUHIsIu/PsNCymZ6f93q4q5aWsFAlFouFiIiIYq/7//Pj1h8pJVUqtKnTCjpqS/eQykVc2mzGvmQsZPiEoDN+wfQ4nnkpg7XzEvB4JI6c8JCW4WP2fCvLP40vZPiEYAOvV4ZFcOiohwtHonj48WR6PWDk9eGRfLMpn8EvW/h0Wjhbt7vp/HQq7VoZMRkVpGb4qEp1Dgk/4ZJcRBBTbCQaQJynMjNm/cJ9TfU4HDdf+7dOnUYonLv5YYeLt0dFFjJ8ApRKVPPhO1GMmZCLzy/x09rCpUYmfWxh/KtRhQyfEGyGNOWNaFass7N0jZ2ls+KYvSCV+xrquOc3kU4KASzWkpu9SZKEJMH5iz4OHPVwX0MdORaRZWvshfQowLK1dnRaIZil8b2DQVVuPho4I/0KVdtqqFFFzZXTagyR+bhsGsq5m9Kh625eH2OgczsjanXQgfXSGCtuLyTGKcmzBfhsgQPhclXMFDbuqgUNZfPuY5+wFZ1goKp0N8f5hTApmgii8eMjnat4tRYmv1M4PX1ovzAGjMhk7oexhTIKUtP9jJ2Yg1ol4JJEylVz83T3SDQagQ1bs3G5M5kyLobU9Fja9krB57kzvRL+6bRv34HdP31QJMsHoOWDOg7/bOeYtJdEyqHDgB0ryZwnkfKEEE6eNweFoCA2/V7addpNy1bwRGcDbo/EjDl2jv1i4PSpfLZvMJAYr8RlCeEouxEkARERDy4qUpMQIRxREknnCnfTDEEQUKEmjOuZdHGBCijtJlSoyUj4iU3rwgvtqedM1fHDzy76DT4B2T4aNWp0y/LwOvxo0ZElpRItXF9zOGNO88GEsGL3nYP7mZn1uROFvfB6VxAEKkg18Yak8cqQUGx28dfeBlKRdaLNHiA908/EsZGFAk7SM/30GZrBiOc1zJybRfuHzaxaA5u+jEStzSMuzkfGDWop28ilcuVbC5aKiorh1IEI7nkoi9LlVDRpf5XqlTT8uLYU9nyRw8c9nD3v5fttDh6418D8aXHo9QokSWLTj04atLpCz05m3B6JV58PJyxUxez3Y+j3Ugad25ro1MaEQhBYsc7Oiq/zadHMwPlLPu6uXVh+SgVcTvbz7pgoPluSR/MuyTSsq2PMCxFUr6IlNd3PlE8sKFUKZk6MofMzaVisAb6afz3T9sRpDz2eTcfhChATU/wasiTCI3V06qjm8HEHRxQ/U01sUOCw8UpuLpv2EB8j4XUZcCi8/KLYRBmxOrFCEjpdsEReu4dNPNrCyI69brJy/Ax+Ooza1bW0ejwF7/mSG/TqBSMBj6pgvp3lCAbM3PXb5kZSJGc4RDWpXqF5KUoip4UDxEvB6Hqf5CVTdxaL7hKjXoyma7+SS+zcKn/K+Jmens6rr76K03l9QJcuXeLIkSO89dZbTJ06lePHj6PRaGjTpg0dOnS4pRou/0UCgQABvwswBL3tfokDR9zcXbuo18XjEUlO9RMfG7zxRFEi3yEycHgGHR8x0a1jCA3v0tHuyRR6dg5hzfp8alfXUqmCmg1LE9FoBKbOthbUPJn/pZ3Obc088mvkqMkosHR2HH2GZlCzmoY2DxnJyQ2waKWdOjW1iCL4/SJLZyfw+sTsGxr1QkKUN72w/adTt+7dzFv4HRcvXiQ7O5vWnZOIj4/n7Tdf5OWBxcsgIlxJ7SoOjh8/fsO0+5slLfUSPr+X9UsKd5Hb+YuLYWOyuHTFjwQsWmknNESgWwdTwUPr48+tTHo92MX8/nv0TPgol8PHPZhMBnxiOA0aPILoX8/0t5T0ezGPjcsTCtUJW7M+n5YPGBk/Oqpgg5WdE2DQKxk880I6C2bEo1QKTJ8Qw2vv5bDg46JF340GBQK3VsS5UqVKrFqsofevgeOSJNF7aDpvjYwsdH883t7M6m/zefH1LGa8V7ReUlSEkivJ/mIf5NfweCWuJPs4fMLLvGmxxEYrWbrGzvK1duZPj6VeHR1Hjuvp2j+dCmXVqNXBKOv1SxLYtsNFtXKnOXXOS8+OZkLMv430AKMhQLlSTvq/eIU3Jkcz54sXb0kO/0UqVKjIxVKRWG35tO6WTPOmBnQ6gdnz89jxTSk8HpFuA9MxGhTk5AaIjCg+bfDsRR+Jv5asiI1WUa60qtDGb2DvUBausPPmyMKOnPemWxjydCgr1jkKojv+P2GhSkLMCjatSMRkLHyORiMw5oVwliyaw9vjP/gzoiggNDSURvd0Zsx7K3hrhLZADwwfFM6zI600aW+hXJkQfD6Ri5ctTBpr5tGHrtfWq1ZJQ75DouX9Bh7vn8YrQyOoX0dLrkVk5jwrC760UaGMmvp1tTzTI5TvtjpweSR+OeTmx7VFm6ZAMOIrOlJZKIpCp1MwckgEz7+WyfbdVjr3yKZcuXJF3nszXLhwgfKlXFitUsHmISZKRd9uIVxJ9rHvsLvYqDaAru1MdO2fzoAng2uQELOCq6nB2kKLVtoZ9FQYbVoWrT0YGqKkRVMDW3924fVJxTagCDpZBIwGBSu/yWfvQTf162ipU0NLYnzxy6zvtjno0y2E6CgVTzymY9Skr/+Q8bN+wxZ8s2Y3yam+Ik7Ka/yw04s5vBaN66WQmu6nSsXr5/XrGcrUWRba906lazszMVFKtu1wcvCYh+ioYF28vQfdvPF+DrPfD9YrhmAk8Sfz8lj1jZ2u/VK5/95gLdGUND8LV9gIMSno3yus4Hsql3dw6ryR/b+4+OWgm5DwZFTairhclejYNotNuyIJBBRUqFDhlmXwX+HsuQO8PdqIoIDR43N477VI3puey7LZ8Xg8Et9vc/L1goRC92ZoiJJZ78fwcLcUriT7GDkkgkd7pNLtMRPly6g5fsrLiq/tVCqvpudz6ahVAi8ODOPrBQkFBvVDxz28MzqSdRtzGPvS9SyRLdudPHivgXatTLRrZcKaF8DtkYiJUqJQCJQvoyHXEmD5V/nY80WWf53P5at+3hgRQac2ZhausLHym3xio5UEAjdv7MpKz8ZMWJHX1YKGMlRBiLpSYqphZISSsJBgZ12tNtggb9LHFsJDlUXqP1+j9YMGps2x8uoLEUx6PYpvNwX3PFUratAoVcyeb0OUoHolDV9+ZefYSS8VKurJP2KhrtiMQ2wniZLntRY92Tkiu/YrGd7q5qPiW7RoweujJqJWw9cLit8gt37QxKvjcxEECj0XJUni6CkPU94sPgOmaWMd4z/MJS3Dz/Y9LpZ8EseLr2fz4adWmjXWY80LsPwrO14fJUaO/7DTRe1qGg6f8LL96yR273fz1uRsXn03iw/nWHiySwiCABt/dFK5vJrpE2L4dGEeUkDgl72beOihm3MMJ5WqxPHTe+jfR8+oN+3kpmvQS0YMghlN6gNMGnGBdyakolJJiA4jpuwGXDTuoV7LKzzUzMCXK7zU8BVfL1EtaNBhxCO5MQpm7pKakksmFrJRoqQCNciO2FvE0f5oi2B0dK37L9Ojs5kySWoOHPFw/rKXBdPjKJ2o4tGeqXz2QSxlfo0q69zWzJ4DbnoPzWDtvHjq1NCye/+tp0D/F9i29Tue61u8PaFRfS0RJi0R+ZVI4zI+vOgxUYvGqAUN6dIVTATfqxMMlEp/kA3zT/DdGitGMZyUfD9xlCbgEHiw7WlqVFdw5LSKu8QmBd/hlTyc5iCZUipadIRR1Cl+jUTKc4oDKNUi/Z7WFfucfqCJnkrVLHA5tEjQzU2hgMrU5iQHyZLSiKMUSpQozHYS44vvVaFQCFSvoiHzihsdhaMLFYKCKG0YMVFK6tdV07eblymfWBgxuPA+fubcPN5+JbJIpl1cjIovPozloa7JWC6GY9ldjghiiRU05AipGAwnsEacxGgpauj1Sh7sgpWn+vW9JRHodDq0igi0p6pyJH87deqoeOPXhs9mk4ImjfQsXGFj8SfxhbJxBEHg4QeMTHhVZMMWJ3sOuHlndPB9ZUqp+XZxIqvX5/PK29lIUtChOPH1KBavtBe7Hpz/pZ1FM+KoUVWLUhksizJt/PW9aEKciilvRrPgSxtDRmdRs4qWV4YWlmv1KlrWLUqgTc9Umt5/a0GDWr2fj2Y6qVRBzfODBD6ft4MDh4PPZY3BB1laQi80QScEnWUByc8FTpIv5aF3Kcl3iJiMCpTKomVKsrMlPJKrxFqiHslNICAgIeHBhRc3lYU6hc6JFhJwS0728QOlpUoYMOFSWXFHnad/VyVHj54hLf0UBgPkpTjQo+HZkRnkO26fI+hPGT9Xr16N0+nkoYceonnz5sHaa5s3s23bNsaOHUtaWhpNmzalV69ecsOjm8RsNnM52Y/HE0wpGvJMGK+9l8OXc+ILRTRJksSrE3J4pmdIgcLdsMVBRJiCJZ8k8vQLGWzdkUFYiIK0jACtHjAwZ2EeQ54JKxQVc/89etZvcdDuYRPrNuaz6vP4QuOpUFbD5pWJ7Nrn5uU3sujVOYT50+OCte+2OqlYTktYqAKFUiDPFijWMCBJEhnZun+N8fMa5cqVK7SJv3r1AtWLSR+9Rs0qPq5evfqnjZ+iKLJ08XQ2LYsp0kXu3gZ6nukRQniYkiceCz7wPl2Yh9sT/B0+/NSKzx8swF2logZJgp/3ermvaUdeGfUOer2eES/1Yd6HKrb87KR3t5BChs/0TD/bdrhY/WujjmtERSpZMiue+g9fIT8/gMmkpHSSGqut+KgAn0/CF7i1CLBq1aqx70iAlDQ/ifEqtu0I1ssrzjHQqY2Jld/YC879LYeOeYiJVLBlu5OW9xdNNc21BPAHgg/EV5+PKGii0qNTCEdOBNN972uop3YNHVPeiOLEGS8jh1yf2/fU17F41UXcHol2D5XssSuTpKdrr/H/uvvir6BOnTpMnmRkycdKXno2nJ/3uPB6JcLDlISFKpk130rntiYiwxXMmFt81/VTZ73otEJBPeI9B9zUr1N47pQtpSY59XqxbbdbZPT4HFTKoJFo0aqS6yMCSCIldmdtXE/Hp0tP3Oql35ABz77M8uURtHxiLrWr+VGrBA4cg/sffJJv330Jr9cLwJCBzXn0ocK6qVcXM48PSOPbRYk0baTn04V5vP1BLkaDQNuHjJQtpWLF5/H0GpxB/bq6giYYvQalcyXZX7Bh+y1r1ufzSPPi07ef7x/OqbNeFs2fSv36S/7Q9aamplKlopJDR4uuvKw2kdiokmvl/bZERSAgcemqH5VK4NxFL6fPe2nfquS087tqaTlz3kvjejo2/eCkQQmd3Tf+4ODdMVEFDWc6P53KsVMealYtbFTJzgmwZJWdjV8GoyoFIaif/wgdOjzO/LnTmDTDUmiBfY29B92Ur9SU8xcucfGKl7o1deze5y6k+158NpxneoawbqODVd/aCTEr+W5pAq2fSEWpDKapL/kkriCtGYJld4b2C+Nyso9d+1xk5wRYvDKPU+d8IElsXlG4DmDTBhZOnRNoVC+cyeNMuD0u3vzIxaWUeCQpuO6QRC/t27f/Q3L4t5OSkoLJ5OHJrnGo1QKz5lt5oGMySQkqzCYFC7608kyP0GI34AqFQK/OZqZ9bqVzGxPdO5r56rt8DhzxULaUmo1fJuFyizz8eAout8j0z61o1AJ1a2m5dNVPWoY/2GBLJ5DvuD5PT5z20qje9Xvht/MDgjrv48/zMOgF1s5LZPInVprfZygoo1C5goZNPzrIzA6g0xV/TxVHfGI8F4QMDBTfKEmlFtHpSt4oxcUoeX1iDq8MDWfRCjsKAaJvoDsUCgGtNijXexvoeW96sJ7jyTNe/JKfFZ8lke8QOXXOR4/OZqpUUPPZYhuvnzpEdXczqtOAZC5Q0mrALuRQNQns/iQSEm4+yqdcuXJcSVFSrrS/xI7CSqWAVqXE4w8USgEPBMB4g2hxQQhec6lEFbPm5xEbreTp7iE4nCKLVtk4dcbHmnkJ9Hsxg3GTcnh7VGHjT64lwFuTc5EkmPp2FIIgcE99Pc8PiOD8JR8N79LS6ek0HrhXz3N9Qn8tq5CK3w/2PIIP05ukU+dejHhxKUadkz2b4nh1QjYHflCDN1iLLtpVBVy/SSUWIDZKzcgXgk4tBYoSo3IBjCod+b48tARLHEQSSyTBevEeyU1iklisI71uDQ1aLdzbQEeuVeSZniEFRhe3R0GXx2rw9nQt5cuaCASuvz8i2sfwCUqi4sqi1ey+aTn8l/D63OhLuMfvbaCDyEwU+VUoLxROfQ9IAVK4SB3uK3hNEARckpPytrroBSNRiFzkFFcCVzGf0pOcZsfCEepJUQWNWjSCllo0JlVzAl2li+Qfr1TiWFWoCRAgEJ5G18dKTmF+uqeZTxbdWpTfNarWrExmcj41hPo4JDtXOIsHF9E+xQ1LitjzRRQlNogSCoKjhvYLY/T4HNr2SuH5/mEkxKn4ebeb+cttHPup+Dq4ifEqKpVTs/OSl1jhetR5hBjPoZ9TCEmwkOo7TIy9eoFc86U8TrCfmIRoWjzU4pZkUKFCBaQQHzbfeWZPDWfqp9YCZy0Ea04np/mLLUME0KG1iTmLbESEF5aHRiPwxGPmgj31q+OzEZA4ctJD5QqF18GbfnKQYwlQ49c135xFNj5+t3gHU68uZt6fkcv3y5OKPR4braJMkoYHm7e7OQH8SkpqOihENq6JIsSsRK/PJy3Dz8DeodS5N4vyeYXLHCgFFZWoxTFpL9qsOD75PJMRw4o6Fk6e8WLPU+LGiU/yohaK2jsuc4YQIjjBPjToiSuhRnIpoSIaSUsGV4POJV0aPdtrGNAnWFf8+60u3ppswZMdQlSgMuedB1EIRvLz8zGZbr1B4v/nT5lRjx8/TsWKFenfvz8VKlSgYsWKPPvss5QvX560tDTatWvHkCFDZMPnLSAIApWr1uOtD3LJyArQuF6whmKH3ql8ONvCDzudzF9uo23PVMqXURc0XTl5xsvwN7NZ+HEcpZPUbF6ZxM5vSvHe2Ci0OoEpsyy89Uok3QakcejYdU9i08Y6xrybQ3ZO4NcFXtEpIQgC9zbQ0+guPY+0MBIVqeTEaQ86Yzy7DqrZ9KOTJ7uY+WiOtdhrWr3eyb1N2hVbq/HfRExMPBcul9xe8vwVNTExf75z49GjR7mnXsmL3V5dQlj1zXUjzdff5bPlJyetuqVw+pwXlRK0WoHtu9xcTKnC1Glf8cabU9Dr9bjdbuy2C5ROCkaE3Fu/8IZkyWo7A3sXv8FSqQT69Qxhyerr9Zrc7uIXsCvXuXmwxa1HOZUtW4Uez6Wx8QcH32zMp2u74j2aAJ0eNfHdtsIpZNt3O7FYA2i1AiPezC7yezmcIv1eyqBlMz2nz3uDi6jf0K9nCItXXb++R1oY2b6ncARrTJSKyHAFLpeIPb/kBXy21fSHavv8FxEEgdde/5juz4kcPOql1YMG2rc2oVQEjUbrNjro/piZNg8ZSU33M3mmBYczKHtJkvhhp5MhozN577VgKlIgIDF1toWnexR+wB8+4eboKQ+dn07lsT6p1G1xlW07XMz5IA69XokkQlpG8eU7UtP9N1xkpmcGiIiILfbYn6Fbt6dYvOwHuj45n/bdvmD+om0MfHY4CoUi6AnXagkUMw3DQpUMeTqMx/un4XJLTHo9mq/mxzOwdyjzv7Qx+Y0YzCYlsVFKDh693pTr9Zcj6P9yBleSC987O/Y6mfixhX69io/GKF9GjVarwGZL+8PXmpCQwOVkJcmpfgKBwsbCsqVUHD3lLfG9l6/6CA8NPt+WrbXTo1MwKvv517IIMQskp5VcliU5zU9kRDAC9IddTq6mFNXzV5J9bN/tKigjA/DJpBiGv5HNpI9zuZriIyvbz7xleTRpf5Xp70YXPG+Xf+WgSbM/VhJIr9cz+YMFbNsBg0dlFsxPr1di0Uo7I8frGT1mMlqNn++2OmnSUMePu5xFSuqEmJV0aWvi0hU/bwyP5JtNTpo00nPitIdK5dVFDFvXeOnZcMqUUvNICyN9nwjlx7WleKZnGE07JLN+Sz55tqDRZe7ii2Sm7WHC6KDRVacVefvlMzzf9xIK8Qztmp/D58mUnUElcP78eUJDFKjVQf3ybJ8w3n89iqRfI9lT0/2UL1OyQ7FKRQ31a+sYOzEHg16gR6cQXno2nE5tTKjV8PxrWeRYAiz/NJ4f1iTx9ff5TPgol7PnvdSro+XICQ+PPWJi8SpbwWeGhCjIzC45YjMjK0BYqIKACN0GpFOrmpYXn72eMnfmvBeHQ8QfkG6p+WGvvj3Jj8ou9pgkSeS7/KRnlnw//7zHTf8nQ2naSE9Glp/77wt2+C3JAeF2i/h8hY9JksR70y2oJQNer0RoiJJGd+uoWVWLWq3gub5h7N4WyZWo7VzhLDYsuKWiaXuSJJFuPMEPO1107fbcTcvgGuHhoSSn+rHZS/4dPO5gV+FJM6434VGpBPIdIqJY/DUHAhIej4QowtJZcTz1RCjbfnayY6+b3l1D2fNdKSqU1WA2KzGbFDTtkMzCFTa2bHcy9r1smrS/SmSEgs+mxnBXrevrqOQ0H2GhChrcpadvNzP3NtBz6JiH92dYGDE4nOcHhOEXBe5revP6MCIigsZNupPvCKb6uz0SClN+ib+nS3KQVEqiR6cQOrcx4Zf8eKSSG0+qwmxcVR8nIBWWsSgFOK3ew6sjiq9d+O40C60eNNKiqZGu7cwFRpcLV/QMfaM62/eVxe6K5+hpMyfOmQr+ubzhpGSEYHOEUavOXTcth/8SDRvez+KVxTujBUGg1UNqDil+IluRjCiJSJJErpTJYXZQjmqF6g1apGBtSb0QfDYpBAUVhOpEmtU0bO5g/DgzIeE+jui2kKU/g12ykitlkha1i7oPZ/D8wBByKHldYyErGKkuCcWuxa4R8EslBdT9Lq+MHUlm7CW8kgejYCaCGGJIRJUXw659xc9tmz3A5UtBQ+7/R5RERH0epRKDchIEgfdei+KBe/UsWWNn+BvZvP66H7VCVWzU9zVio1XElvJiVaUWvCYIAvG59XGfrkSu+jLHTJs5pNnMCfMmNPX3EhILi1csvKVnwrXPfWHkMLzhyTxwnx6VMti46vr1isTcwMmlVAqo1QJNGurZvrv4zERJCmY/fTTHisMRYOJ0C4ePB2vjvzg2i3c/zKV21etGwWAmRPG2D4VCQKsRim2gfI26tYzYbLYSjxdHIKCg7cOGgiyorJwACXEqftrtQmWJL2T4/C2lqIjL52Xupwo+mWsreOZJksSufS4Gj85EoxYoRzWOsQe3dF1GkiSRLF3ARi7VuJtSVCSPbNSUHBCmx4SRECoLtamY34RP53h5+FEHje+3MnS4DfFCVaSAkijiceeridDEk5eXd0uyKIk/ZY2yWq3F1qaoWrUqFy5ckOt7/kHGvj6Fp/s8iEHrpn5dLU88FsL3yxPZsNXBgSMe7HaRgCSxa7+LS1d9HDjiweeXWLcwgXJlrk80vV5BqQQ11StrUAgCH82xMqxfKPOW5XHijBebXSQQkEiMVdL92TTyHWKJxfABLl71ERutJCvbz7CxMGXqYkwmE0/3eZhNy/X8vMfN6PHZPN8/jLgYFfZ8kdkLbfywpywfz3z17xLfHaNrt+eY/sWzfDyh6DGnU2TXfg2Dh9/9p78nPz+fiLCSn6BmkwLvr0pr175gatdT3UOpXllTkJpjzQvQc2gIn89b8//G6SQiLLghD/11Y1Op/PXjyan+G0ZIVa+iZe+BoEI8csJDakawE22VisF5Gayt4mHuyghmz3n6lq89Pj6Bfl0j2HvQww87XQx5puTaI1qtQOrZ4AbI4RT5YqmNmV9YeXNkBI93CGHDVgePdE+lSkUtDe/SkJLm58BRDxo1HD7uZf70uCKGrIRYFTmWwgtgj6fwAtvnE3hzZBwPdrrI7AVWhg+KQBRhx/5wLl7VI0kC8TF55ORBfHzhSGuZkqlatSpTPlrNgnnTGT99F0qFhCcQy6YfXahUQsHc/mRSDItX2XliYBqiCFdT/dSurmHRzDjiYlQcO+Xhzck59OoSUmjRIYoSM+faWDM3gR92uli4wkZifBQWq7Xgnnj3tUj6Dstg3cKEQmluXq/EU89nYXdIJRpAP5iVx4Ahr/wlslEoFCU2kxMEAZ0+joyszCJ1btu3MhFqVtD3BTeiP5uEuGCTivnT44iPDZ47fnQkPZ5LZ/igcB5+wEDlChomj4ui56B0FAKUTlJx6Yqf2GgltappitTbvMb5S17iY5RcSi328E1Rvnx5rqaFUr+uhVnz8xj8dFjBsRCzksQ4Fdv3OGnaqOhmdOLHFvo8bmbmPCtbtztZ8kk8l5N9NLxLx+dL8jh7wcd9DYtGZYiixCdzrTzTMwSPR+KTiTF0G5AWjAToaEaSghGvM+ZaqVG5sG6MiVLx5Zw4Hn48mSMnPGjUApnZfkLMArWrBw0Cyak+Zi/I5/vNfzzisUaNGnz97X6mfjCRdr3XolT60enCeKRNP76Y1weDwYBeZ6ZbGzNPv5jB2Jci6P5sGq8MDad5k2Azp/2H3bw5JZeXng1j4w8OJnyYy1M9QkjLDFC+dMlGtYQ4FUeOBzheR0l4qI9nR2bg9cIXU2NZv8XB0tX56HRw5LiXH9cmFrpvVErQKDNQiBZ+3BFGrz6TEUURhUKuc/f/MZlMuN0SPp9UYACtWknDqfNBQ3yZUmpOnPEWqd94jRNnvDxwnx5rnkjzTsmMHBpO1YrBiObxU3O5dEnEYFJQuUKw2eanU2Lp2i+NZvfoad3cyKjx2SyfHYfFKrJ+i4NHWxjp0MpI76EZ9OhkLlbnzV1mY1DfUDb/5OSnrwqXyggEJD5bnIdCCX6/FoPh5jvAJiUl8UC7pmxfvod4R/mCqL2A5OcUB7FlKBn3npXZH0QVee+egy6qVlTTtZ2ZdRvzycjy4/VK2Owi321z8EjzolElc5fb6NQm+Pq2HS5qVtXS78VMUlMh1FqKhV9mMKBPUUds+TJqwsMUaLMrkEcuR9lNOakakQTXFg7JzjnFIfQuEyZVqT9k+DcaYHDfYP3+ccOLZjxs/dlJrs1NZISSM+e9vPR6FqOGhRMTpaJ5Ez0r1+XzeIeiY1+21k7rBw2kZwXYc8BN43p66tYsPLeuJPtwOkW2/uziqSdCcLpERr6ZRVysimM/likSDSlJEl8ssRVEOvn8wUhavU5g70E3D95nYMS4bBTaMJo0aXZLcmjSpCU5yfOBYAZHqVglPyw/TbSzapExZEceZtKo4O/5SAsj0yeLvDLkGJX89Yt8bp4ik3vvVXDqkoO03K2ochJROsMQjXl4w5N5rpuaj+daqVNTW5BVIooSC1faycoJFKqFfI25K5NwuJQ80TaVzxeeYu28SH6r8s5f8vLhbCs/73Xx5vhltySH/wo1a9bkx50eTpz2FClXkZbhZ/0GP7HRCjp0P8+Gjafw+iSupLlx5avJIxeNpEUkQDpXceOkOkWbjOXYffTrGcJ3W53ExAhY/Fo0SReoWD6ZsqVVdHlMx8YfBF59y4oohWLDQohQeE8iSiIXOUkNGuDItbBg6XleH1m8g3jJajtN72/1h+RRtmxZZi2cwYihI/HlgM8WwO7No6K1Fs+9sJ2Na9WF1n9er0TP5zJwuZWIUgCFUHieZplP0O8pfZF7OCJcSZuHjHy13o1aayTf7Sgx6xNg/xE3dWpp2JhxCJM/nUSpAio05GsycEaeY8n0GO6/7/q668gJD1+sbkaZMsVHDP4ebdq1Yc7s4QiCQJd2JhausPFc3zAAwkKDmbAl4fEEbSLP9gmlQ59UflxbqkgPgckzLeRYAjzbJ5S2LY088Wwa+w67qV1dS+/HzVxJ0TNnkbXgfJ+v5D0BgCgFHZclGUDPXFDw8GNFS8fdiEqVqtOowemCv6tU0LBth5PyZdSIttASU9aNmHFgR8wx8dY7WUydaSM8TInL66NVcz1LZ8Wxa6+HV0eeoUJuTc5yhIDkR4UaFw4C+KnPA8F+KYRTRqpMLumEUvxzLYcM8rFxTNqDHz8RUjyuTBE7eVSgAX68hBCBQlCgk4z41V4iI4vvLXOr/Cnjp9/vL3bBcu01OeLzjxEbG0ufp15h0/oP+XC2lS5tzahUAu0evr4oczhFHuqSzJOdg7XOqlbSFulWJ0kSr0/KYVDfMBLilLz8RhYbtjq5dCXYBElQqJn6VhQz5+Ywd1oMM+bmMe0zK6+9WHRy/XLIhcMp8PKbAS4lm3ntjamULVsWgDffmUPHZ4Yw7CkjWq3EC2OzSE0PkGNR0LP3cD6Z/dSfbnLxv0CdOnVYtbIBH8z+haFPawo2KOmZfgaM8DF42OTb0uyocuXKLF9Ysvdq3yE3iXFK3v0ol/lf2ti4PJHSSdfl7/NJDBrt5en+I4u8NywsjOT04Nx5vL2ZyZ9YChkEyiSpOHWuaGfEaxw65qFSeQ02e4CR70i8Nf4L3v74Uyw5Z4iKUJCSLlGj1v18Mvt19Ppb62AH0KZdL75a/hPTxxupXFHN+s0OhjwTVuy5azc4sOcH6NAnFQE4fNzNt4sTCxZKDzU1kJhYhnHjF3Py5EnUYSkkVPBy+cznfDql+BS8fYc9VKt0/dq/2+YmLUvHrn0uGtfTsWxdAht+jMbrE6hesxLbdh4mIc7JkXN1uZzy6/VKIEpRVK9ZSt7o3yJxcXGMHDW+4O/c3FwGDeyAVnW9s6ogCPTqEkKvLsG6SbmWAA90TOaZFzJQqgQM+mBEUq1q13/H1HQ/z4/JJCs7wDMvZtLyfgPvvRbFxNmVyMs/xY+7nbR+0ESLpkYsVpGmHa7Sta2ZWtU1HD7hYcU3AkOf/4B1Xy1h8OiDTHsnuiAyW5IkZs23ke+tQfXqhVOw/i6e7v8Kw14bxqKPlQV6CYKLvelzBd6Z8Bnzv5jCpNGXC+kKCDYJWTY7jmaPJZMUryLfIaFWwTM9Q+nQykCeXSI2SklAhAatUsi1BAo2gb9l2mdW6tfRYQi/509dy8jRU3h73FNs/imDtAw/g54KpmCdv+TF75cY9moWz/YOpffjIej1Ci5d9TFmQjaHj3u4cNlHvkNk2+ok1GqBt0YGDbtvjIhk4Qobkz7O5eXnwgsiGdxukQHDM9Eaklj1XTirvz2BwaCg5f0GVCqBUe8Eo89a3m/k0YficEktaNV9E90f81OhjJpd+1ysXJdPj84hRIYrWf6VnWqVNMTFBmt5b/zByYatDmrUbIxGU7KH/GbQ6/W8OuYN4I1ij3frMYTjv4ygf69QPphlRaOBse/l8kJ+FiqVgD1fJD5WyYefWomJUhIRruCzxTaiI5QkJZS8VLxw2Ufdu+8jsfJTpKenk541kS0rgpu7mr9JL9v4g4OHH09l9PMRtLzfgM0usmCFjVXf5GM2R1C7fh/Uai3vvvsuY8aM+VOy+DdSp04dnC748ms7PTsHdVuIWUlCrJKdv7h44jETXful07WdqUgkjtcrsWyNna8XJKBUCkyeaWHUG1Z8AQmfXUtU1r1UEyLIcp7m3Q/TeO3lcEJDlCz5JJ5XJ2STmR3A6xdp/OhVhj4TyvK1dmbPz6N1CwN6Lbz8Rjbvvx5V8L2SJPH5EhtatcAn8/IwGQVyLWJBzcmsbD8DhmdSOlGF1yvRuu2IW5bH62+NZV7Z+bz35iRMgVC8uPHhJZRI6tOc3RuOM1iRy7hRIcREqfD5JFavz+fzJXksnx2P1ysxblIuOr2Obzb7ERAYOjqLN4aLdHvMjFot4PzVabprv4sF0+OwWAMMfyMLUVRiCi3D2xNG88aot5k8zUGL+7VUKFv4Hn5johUyEgkRwjFJoQgInOMYVzmHICnQoKO8WAsToVw1HadGjRq3PjEEIx0f9THizWwmfJjLoKdCCQtV4vNJrPwmnzffzyE6SuDAltK8+1EuP+1y0u/FDBAEHM4AC1fYybMH6PN4KBqNgMcjsnClnQ1bHCydFc+lqz4e65vKd0sLryNzLQF6DkrnkRZGhvULw2QMptfOXpBHudJqPl9io99vynL5/RJjJ2bj9UuYTQpEUWLfIQ9VK7pZvMrO/Olx5FoCrNngYMWaTbe8LoqNjeVqWlDfPPVECBM/zuWu1mns/TEPU3blYNMbwcJl1XHeeUlL43rXHVVd25sZ+04KybZ9ROVVRycYCEh+crWX0VY6zwPNtOw86OehBzRcTbnE0RM+ZkyMotWD0ajVArv26ej3UgYajYDZqGDPATdPdjWz8vN4Gra6WqS+/KUUPffebUHJRZo1VvD/L3XDFgeHT3gISBE0aNDwVmfEfwaVIpG23dLp/YSJvj0NqFUCK79yMvszN9q0Stzd8SJjR4bywP1uhozK4usl0XR7Kgdfjoc0LpNHLvGULVKTECBPyiUkEM2oIQLecAthJiV5HifWYwZsGUoOHPDx5Uovmbk+jN5YalOXo+whWoonnjIoUWEhi3McxRTuwWVxEBFIYMnSUzze0UvVSoV1xVcb7Jw44+XjOQP+sDxq1KjB+q3fcvr0aVJSUnj3jYlI50XMFxrzYKt93HOPQNMmKk6fEVm13sZLg0IY+KSG4aO3Ycgpj94biVtwkms6Q6fHYeiAokbaDVucvDsmkpnzQ1i7eSE//rCFCR9OZuLrRe0G3211kJuqZ93xAHfzIB6cXOQk0eVs9H9KT98eUUWMi9v3SFSveesNn36LOSQBp9NHl7ZmuvRLo0JZNQ8/YESlEqhZVcMPO508cG9R29X8L+10aG0iMV6FPT9A+ydT6drBROO7daRn+Zky08r5Sz46tDawfbeb2QvyeLpHaEE6PMAn8zI4fd5XsB+pV1vLz3vcNG1cdL+bkxvAZFAw4wsr418t6qjLyPKTbYm6ZUPwk72f4dDu5wvG1bSxjnem5lCvjhZFiBXspYp9nwM7bpyoUON0iXiTDZRLeRBvyFEqlM4jNlrFY21UBAJO3nx3HzF5UTjzjOSKWajRUod7C8oXACjVfrKkyyT5KxZJkfdJXjJJpjr10KJHIwT33JlSCj482MjFSja1aIQkSfjwUatezVsqj3MjBOmPFpoCunXrRteuXenSpUuh11esWMHKlStZvnz5nx7gv5WsrCx8vpJTpAEOHNjP+xNfQau8yoz3IgsWVsdOeRjwcjbZuQHiYlREhus5e9FPzaoaXnpWS9lSKo6c8DL9cyttWxrp9KiJHs+lM218NFUqapjyiYXpn9v47It1HNj/E998vQJb3hXmT49m+ud5VK+sYWDvUIyG4AJlwxYHr7zj5KURk6lSpUqxDQksFgsrvpzH3j1bUSpVNH+oI+3bd/1DBq47gSAIxMfHk5aW9odrr0Fw0b9k8Wd8u24x0RE+HE4JjS6egYNeo85tTF958fnevNzvHPXrFFYooijxUJdUNBqJ5/uHExWhYMx7OTS+W0/NahrOnPexYauW/s+NpXXropFGgiAw65NJ1Cm7isce1TFkdCZ319by1BPBRWxWtp+nXsjg6wUJRTyCHo9I0w7JtH04hq07NAx/ZTL16zf89ZgHh8NBSEjIny5/8OLzfejc6gwdWmlo/UQKC2fEFfGaHTji5r3pFr6cE48kSQwcEbyOZ3uHFZwz/XM3LsVT9O4zsNB7n+r9CJ+9by9SK1QUJTo9ncb08dGUSlRjsQbo3D/A629+wepVX3Dh/BmM5jIgiRhNRlwuNwG/l4AvFZW2DAFfKi5nPkZTAmERCdjt+XTs2JFmzX4/wkGtVhMdXXzdmH8DN6MPSyItLY3Bz3WjWzsbz/cPK3J832EPL7yuJDxUpMPDPgx6kS+/UXA1JUB4uB5bXjahZpGxL4fTrHFwQXT4uIfnxymZMnU5GRkZjBvzODvWXY9a83olNmx1sP+wm007olj+5cYC49V7777O5o3LqF9HhU4rsPdQgEb3tOW1sRNvOY3ndvLdd18z/4v36PxogCoVRE6dU7J6g4Kn+79Gy5aPsm/fPlYuHszcD3VFnDRfLHXz6WIlDetKdGnjZ9IMC5XKaejfK4TQECVbd/j4fKmCjl2GsOrLyXw+RV9QW87lEvlojpUrKT5OXwhn8oer/nTE88WLF3lt9CBSU05Ss5oGjxfiopX06GTmm035rNvooGpFDQgCWk1wDvz8dSkS4lS8PjEHo0Fg+KCgkTPXEmDqbAvfbXPg94E/AHVqaHF7lNjdiTzRYxCPPPIYaWlpjHu1I2vnaovovlxLgK4D1SxauoX8/HxGjx6GPednBjwZglYjcOGyj4hwJc3u0dN3WAYN6ujQ6QTuqa9j1XoFXXvNoXbt2n9KJr+HKIp069qcLo9YeK5vGD5/MIrwaqqPF8Zmk50TQBRh66pEon9N05IkiQuXfbTrlcqWVUkF0cC/Zcirbh7pOIN69eoBMHbMINo/eJB2D183fHp9AodPqHn5TT+N77mfQwd3YsuzYDBGUL/BPdSp24Q9e/aQlZWFIAh88EHJTcH+y7pwzOhhnDz2DS89F06nR4NNDPNsAdo9mUr3jmaMBoFNP7qYODaq4Jl4JdnHiLey6dHJTIfWJka8mUVGZoB9W8JIzGtQqNahT/JxKux7GjRQ8uoLEZROVLHvsJuJH+fyyIMGenUJ5dvNDj5dmEd+fgBBEHh5UDhen8TSNXZqVtUSYlJw4Iib0qXUnDrrIcSsJDJcwaFjXswmBSaDgF6noMFdWjZsceIXE1j//c9/WF6zPp7Fl9PWYnCEcYlTxFGaCGLw4+OC8ijhZT3otF6MBonObYz06xXCwaNexryXT7cer1GvfmMsFgvx8fFs27aZJYtm4nRkotMG9XyLZno6PmJk5z6J5V85qFnrHnr1HkLdunURBIGMjAw+eH8qO3eu4Z76Ap3amLBYA6xen4/XA4cPKNFpwjGGmMjJzaGy/e6C9NprZJgu0e65hxn8/OBbvv41a74k+/J4XnsxjNXf5rN4lR1/IBhZW7mCmu27XWRmBfh+eRLVKms4dMzDnEV5XE0Jrk/PXvSg1ylQKQV0OgGNOhgx1bdbKFu2O3n3o1ysNj8g0KiejjrVdRw56eFqip9p46ML1Vzftc/FkNGZPN8/jLSMAFu2O7m7tg6vV+LYKQ/xsSpaNDXwZFczr7yVzbadLp7rG0q39ib2H/UwZFQO4ycuo0GDolF4N8OwId0ZP/wylcprePuDHFwuiQ6PGJm/yE1aukhCgsDG7Vb6PxlWqE47wPotDka8kUVSlAlLDqi1Ek/11lGjmoqBwzMxmaB311BaNDXw2eI8HmpmKFIzPs8W4OPP80iIV/LUE6H8tMvJ6PHZ3NtAz6TXowqeq4PGVqdWFQtLV+xlzdyEQo2o0jP9NOuQjEKh56tvdv9uk+B/sz78vXXh11+tY8zQsWhQERkRdHwrLLF4fCKpyjOULqMggJ88m59Nq+KoVlnH1VQfDZtYqeVqgRc3x9hLVe7GKFw3YDkkO0eEHVSV6hMuROGTvJxgHwIQSRw5ZGIjFwMmYilNqvIMiWJFYqTSZJNGJsl48eDGSUych/AIJQGPhowUFQq3EU1sNg89qKX7r53FF66wcfCom4cfeYoxY964bfK7evUqvbv2xZAaRWQglnzysJCJI8TKA4/eS3ToZqa8EY7TKbJohYNDhwPExMCK9Va+W5pYqF4mwNoN+XyzKZ/k9DCef3kGd91VD0mSeOThe2h+j5MxL4USGaHE7RaZvzyfD6b4yM5SUJaqXFScJEQTSqg2HGfoSXatD/YO+S15tgAdnpJYsHjrn3IGr1q5BGf2h4wYZMDpFHljcg5HT3qpUkHD+cteTp3zMun1aDq0MqJQBB0+C1bY2fyTk0Uz4tj6s5Mfdrh4c2Qkazbkc/yUF40G5i23MXJQGB9/kcenk2NpVK/wWvnYKQ/dB6Yz/tVIvlhqY9akYJm7XoPSmTcttlCjK6dTpPuzaYwaFs6cRTaqVtLwfL+wglJIJ8946ft8HpM+WH3L5dECgQAd2zfgx9WmgqaFB4+6eeXtbC6dVVMqvXmhsg/XOCT9jJFQIojBF5pKuj+dio57MRJCWsQvVK2fz4tDDERHKtn6s4M5i2zkO0SmjY9h+Oh8lNlJ6PLjCeAnWTiPT59Dh7YaVq4QKS/VIorguj+HdC5zBgkJndFPlJiI2y2QJaUSIIAeI3GUJpoEFIKCLCmV9NALbN255YZBlbeiC/+08bN8+fJFjGHnz5/nwoULtGxZfKe+fv36/dGv/NdwK5v9Y8eOMffz98nNuYQkCSQmVeWpZ4YTGhrKuXPnMJvN1KhRg/Pnz/PF5x9wYN9PhJolGtdTkJnlIyM7wIRXoyiTpOL9mRaWf+Vg6kfLadSoUYHB7/Lly3wweQwnT+wg4BeRJAgPU2J3CERGlePjmcv/1bW4bpfx8xqSJOF0OlGr1X86oqc4LBYLQwY9Trd2dnp20mA0BDcc46dBo/ueYsO3y3n+aQftWulQKGDDZiezF7pBU4ePZ8wtMRJXEATCw8Pp9Nj9tG6WypNdNEz/zMqPu1zUqanD61Xy064AVSr6mfFudMHDKznVx4ARNhJKP8TDrR6jSZOmf1lEo8/nY9LEMZw7vYPK5fL5caeNHp3MdGlnxusNptLt/MXFe69FkWMJ8P7MPBSCkkUzowoa2nw8N0Bqbi3emzi7yDgvXLjAq6N6M2aonxZNg4aOcxe9vDQuh6oVVXRtb+bnvQJrv1Px2riPqVUr6DWeNm0a6enpDB8+nIiICCwWC5MmTcLj8VCjRg1atWpFZGQker0el8vF+PHjiYyM5MUXf7/b+795gQt/zvgJwSyE5wY+ToeHkunzuB61WkCSJLb+7Oadj/R8/MkqVCoV27dvx+fzUK9eA0qXLg2A2+3m09lT2L3zO6IiwGINUKZcHQYPfb3ASLdixRKWL36H8aNMNLtHj8slsWi1i6VrTUyb8WWR30aSJC5cuIDf76dcuXJ/iQ74I3g8HrZs2Uha2mUSEsrSosXDhca2aOFsdvw4l+HPStxdS0tymp9PFkhkWqsx8f05nDx5ku/WL8PlyickrBSWnMu43Q5q17mPxzo+gcFg4Pz587zz5lAyM84QGiLg8YpERRjJd0czdtwMqlateoMR3hpbt25l8sSXUCry0WoFcnNFnC6JmGgFlcqruZLsx+bQUrtOUxIjD/LaCxqMBoFPF9pYvtZOfKwahUrPoaNOzCYNFcqFcDUN6t71AE/2fo769euTnp5e8ExYtuwLDuyezTsjVQVRUL8ccjN6gsCo1+YUamY3e9Zkftm1ih4d/cTHCvyww82W7Q4+eieaenV0WPMCvPexF7+yJcNHvnPbZHIj/H4/T/XtQFb6aeJjBXw+CYNeQVZuCM8NfZMff9jInl3f0P5hPfc00JGc5uezRfko1Ql4XKnM/SiqwNhhzxd5f6YXq+d+Xh0zseA7PB4Pr4zoT5jxHL06BTh+LpEf9yYSEBUoFAqMRiNdunShbt26pKamsmTJElJSUgCoXbs2rVq1umHTl/+yLvT5fDzZqw065UX8fgmTSYHNLpKfH0CtFlAoBFLSfWg1CsJCFPj8EpHhSp7rG4rZqODdjywoFDBrcgyLljv59DMfYfnl0EtmrEI2GcJlVBqRkEA06rA80HiQFAGe6RnCPQ10HD7u4bPFNrzeAF6vhNmkRJKCJWYkUcKSJ+J0iYSYFQQCAnVqaniuTxiR4UqqV9aw94CTXkMyECQFfq+amPgqrF23Gq22+FT9m0GSJCZP/IBvV65Hk2XG7rfiVNtR6OGdyW/Rpk0bXC4Xa9YsY+vm1YgBP9Wq16NHr+dITEy84Wfn5uayYcNXiAE3iUkVuf/+5jd0YB04cIBlS+dy8sQBwsL0lClTiZ5PDqNatWoAnDlzhiH9hiJka1HnGQiofLijbbRs15zRr4/6Q5lBoijy3MBu3FX1FC89G0aIWYnXK7FynZ3JMy2IokTVShoOHfPy0rNhPNk1BJ1O4Oe9bka9Y8UX0KNV+/D7XBgMAhcuBR01ZmNw/igEuHjFz5NdzTzxWAi2/ABpGQEmfJRLeJiSfj2Cn/ftZgeHjnlo1ljPhcs+HmxioHfXENKz/NhsIl9/n8+pcz46tDby2WIbVSuqOX7aQ75TQgyAOTSBKVMXFhtccbOkpKTw8gvdmDDKxz31dazd4ODzxXk4nCKWPBGPV0VIiJHMTAtlSqkY1DeMiHAlW392subbfOz5IhXKqilfVk1cjJK9Bz2cv+TF5RIpnRise+zxSthsInl2kTdGRtCjYwhqtYDDKTLtMwvbd7sZ9FQo6753YLGKmA1qftomER4ToP9TehLjVazckES2JYyDB7bQ5/EQnu4RilYjsHKdnemf59Hk/q5MmDDxptbQ/2Z9+HvrQkmSeHnYcH78fgt+nAiSkpgYaPmQCrVKyaWrXnbsc5JvVRIeJRIRpsTtVJCbrkZyGalGPQL4OccxAgTTd31qO2ExHrRGD+mpKvQqLW6XgMvrQwEo9R50eoHwCBGrRUFejgYkAT8BVChQokYU/EgKH1WqCSz7NJbyZdTsPejm0FEPC1fm0aSRgUPHPJw65yUsRIFOq6BU2fv4eObC2y5Dq9XK3M/msWn9ZiRRomyFMgwbPpRq1aoxedLrXD63hlefN1KlgoazF31M+NDCyfMGIiNCeeAeN60eEMl3SMxeYOPUOYk6dRrT/9nRVKlyfR3ncDjo1K4jbsdVDBoBr0eBM9tIrsdOnDERITRAm46P0KV7F/Ly8vB43Hw45SVe7BegTUsdggDfbXMxZZaSEaNnULfunysPJ4oio0c9S+no/bzQ30BkhJLsXD8fzrayZn0+774WxeafHGz+yUVSvAqVSqBDaxNPPWFm+24XA0dk8vaoyIKeKt9udvDWFCsKhYTdHsBkFHC5JYb1D6PTo2bcHpF5y218v83Jis/iOHjUy8vjstEZwlEJwfdZ8kTq1tTR8C4tFy77+GGHi4gwBVabiNsjEh6mRKtRoNcJ5FpBrY1hytRFlC9f/sYXWwI//bSFhV+MZM5kfUHT3nMXvHTrn8bl00aqBxoXOOH8ko/zwlFsmjTCdEaMrjg8oo8M6SoIEjGBsiRI5XDjxBZ5CtFooU0rHXsPumnR1MCzfcK4muLjpbE5HD8GHq+ATtAQpg4hT5GFUuPFYdOgQYcSNXqMuBV2NKH5RET7ybUI2G0SokdLGaqQQFkUQjCTIIOrWKLSWLfxK2Jjb9wz4W81fv4R5IjQP7/Z/z0uXrzIlStXOHnyCHt3byDPmoHXJ9Ds/i68PHwkCoWiRIPf0aNHObB/J1qdgRYtWv9rH6y/5XYbP/8OPB4P679dw4b1Swn4vZQpW5WeTw6hQoUK2O12li75jB0/f4taKaLWhNKl23M0b97yhgvsa3K4cuUK69at5tt1C5BENyq1mYaNH6VRo3uoWrUqu3fv4LPZ7+H1ZiGgIDKqPM8MGEWdOnX/tuvPz8/n+PHjeL1edu/+mQvnDhAZGcU997Vh546tZGZcJCGxEkOGjuDSpUt8uWwGOdkZhIZF0uXxZ7n33vtKlEVubi5r1yzkpx/WoVRCRGQpWj/aiwvnj+FwWKharT4PPdS6UBTr6NGjqVWrFj169Ch4bfHixezbt49x48YV8VgtW7aMQ4cO8d577/3utf6bF7hwe/Shz+dj8eLP2LJxBVqNF7dHQd27H+CZfi8SHl5ybdjfEhERQW5ubrHHUlNTWbJoJidPHECpUtPy4a60a9/ltqVh/FNITk7mq7ULOH5sP+HhUXTuOpC77rrrljfmfr+fHTt2kJubQ/nyFahdu/ZtKftRHC6Xi/z8fMLCwlCr1Vy5coWzZ89StmzZgs30t9+uZcWyT1Arg5FRRnMSHTo+Q/XqNUlISMDj8eB2uwkJCbnh83H//n0snPcBdlsq/gBUrlKfvk+/WKwhxWq18v3368izZhMRmcSJYzs5d3Y/ahWgCKFb90E8/PCjf4lMbsTFixdZu2YBedZsKlWuQ4fHnijooJmamsrH0yeRfPU88YnlefnlMcTGxuL3+xn/9sucPbMfjRokTHTqOoA2bR4r9nc9ffo0q1YuJDMrH0EQChaumZmZCIJAnz59WLx4MV6vl1q1atG6deub6nT9X9eFoiiyatUK5n3+Lk5nHgoF2PMl1GoVERGxDBn2OtnZWSxcMAOrJZtAQEIpgNsp4ciX0Jl9hIYEU20dDomAqMdsjODeps1o+XBLJrzzKpmZ6Yg+FQEpgFYXQAC0WgWiKBAZaSImJhqF0kh6egY6rZfUNAeiGKxFKggCTqcHkNDrFGg0CowGJUqVHkEIx+M0EhMdTd8BfWjeovltc5LabDY2fr+RPKuN2nVrUb9+/duib/4Kx/jOnTs5dOAw4eFhPNLmkZt+PpWEKIrMmzeHZYs/Qqlw4/FKeLygVOhxuryEh0qAgEYfTVRECEqlgipV69LzycFERUWRm5vL+fPnWPXlLHJzrpKcag0a0MMjKVv+bmzWy5w/f4mA34kkSSiUCiIjooiNK01S6RqcOHGAzPSzhIc4uXzVgyRJuL0SBp0CjVqJx+Mn3ymi0SiQ0KHXBtBoFHi8Who1bsrwEeNuSzNQCOqXz+ZM5uih7YiiE4dToGHjR3h1zNuF1mvHjx/nzXEvk5FxCbc7gEZtIjwsHo8vG4/HiihCqdJVeePNKQiCwJT3J3Ls8C78Pgmfz0BUnBq1WkTAi9mkJiDpqFq9Cbt2bsOZn4NWq8LpdJOboUSlUGEK06E3g8GgpdE9rVGp1OTkZHLk0E8g2lEoVZQrX5ex4yb/rlH+t/yb9eHNrAslSeLHH35k8nvvk5N7Dq3Wi1IJXp9EbjZodQqiok1IUgi5GR5sdit+0YdW7wefDqWoAwm8ggdzuA6PO4BW58ZklAhIItKv7RW8PglR1KNRalGqnWg0IgFRQKUOR4Ge9DQrRqMXo0mN0+UhLycACISGBwgPVyOKIlabD2teAJ1WQKmCxDgzYRGl6D/wVZo1e+Avl2dxnDlzhkULpnHmzHFM5nB69BxC8+bNkSSJ7dt/4tCBn9DqDDS7/1GqVKlCUlJSsbpQkiQOHjzI8kUrcDmcNLyvAeUqBB3/tWvXLuLgupYtumfXJiRJol6DB3iie7/bVtNRkiQ2bfqOBfOmYMlJxuMNNiT1ekTUGiViQMQvajGbtei1AvFxeqx5AjXrNKF7j+fYsH4Fv+zZCkDdu5vRtFlrSpUqxdKli9iw7nP8AQ9uD2g1KlQqJU63iErhQ6c3cl+T1vTr/yIxMTHk5+czauRQDh78CaUigNMZnDdRkWbqN2hCuw69cbvdpKSk4HFb0OlNtGrV7rbc0wcP7mfOrAm4nSkoFAFyrUpQGLl8+TxumwrRq0aQlKAOoNJ5MYeI+Pzg8SpQKlSEh4HRoMDj0WLNUeHzetCbfUTH6ImKLkO7Dk+Rnnae/b/8RPLVDDSqeFo83Jz0rDQ2f78FMWBFpwOjORqdXkdKcip+twgKCXOIRFSkFo3WQE6ukyuXbfg9AoKkRKlQExEaiTnMxKOPPcLAQQNuKov4bzN+njhx4g+9707VPfsn8VcbP2+G/0WD31+FLIsgshyC/BE5vPjii7Rs2ZJHH71uzFi/fj2bNm3igw8+KLIR27BhAxs3bmTq1Km/+9n/5gUuyPrwn8S/XQ6iKCIIwu8aRv7tcrgV/qgsZs6cyYULFxg8eDDlypUDgplBM2fOBECn09GnTx8qV658058p68LrSJJEIBAgEAig0Wh+d04HAgFcLhdarRalUlmi4fHa733p0iVUKlWJ513LcNFoNP/auu7/Bj1wo4YbN8vvyUGSJNxuN1qt9l9dx/x2zYfk5GRmzpyJy+VCr9eXuLkfO3bsDT/n36wP/+y68Jp+/P+ltgKBAF6vF51ORyAQbIDz23OuvSYIAoFAALVaTUJCwi3/5sXdd36/n0Ag8Kei3e8U/8u68Np4RVHE5/MVClqQJAmPx4NWq70pPflH5eB2u1Gr1X97+asbzbk/+2z4J82JW9GFf6r4nmzElJGRkbnO/1/0X/u7uIfLXxUFJyMjUzL/5o35P42UlBRq1apVYPgEqFChArVq1eLw4cP06NHjlgyfMoURBAGVSnXTdbSVSmVBhO/NoNVqb7ihEQQBo9FY4nGZfwZ/x1pDEIT/mRr/d5ozZ84wZ84c/H4/CoUCjUZzxw0H/0au6cf/j1KpLJirJR2/xrUskD/6/f+fW9HXMrePa7+FUqksYnwUBOFvyeC6U1liN5pz/9V9qHwHysjIyMjIyMjI3FZcLlexnvhrr1WqVOnvHpKMjIzMHWXdunUA9O7dmzp16sgOORkZGZm/Edn4KSMjI3ObuHjxIlu2bCn4+8KFC0CwMcv/9+xfOyYjIyPzb0SSpGI39tciL/4pjcBkZGRk/i7S09OpV68ed911150eioyMjMx/Dtn4KSMjI3ObOHPmDGfOnCny+jVPv4yMjMx/if9qWpWMjIxMcZhMpn9tjVwZGRmZfzqy8VNGRkbmNtC9e/c7PQQZGRmZfxQbN25k8+bNhV4TxWAL3REjRhQ5XxAEJk2a9LeMTUZGRubvpl69ehw6dAiv1ytHv8vIyMj8zcjGTxkZGZnbQMOGDe/0EGRkZGT+MYSFhcmRnzIyMjK/oXXr1mRkZDBr1izatm1LYmLi/2T3bxkZGZn/RWTjp4yMjIyMjIyMzG1l3Lhxd3oIMjIyMv8ofhvxPn369BLPEwSBDz744O8YkoyMjMx/httm/Jw5cyZlypShTZs2t+sjZWRkZGRkZGRk/qOkpqaSnJwsR9bLyMj8KyhfvrwcES8jIyNzh7htxs8dO3YQFhZ2uz5ORkZGRkZGRkbmP8yRI0f4/vvvZeOnjIzMv4KhQ4fe6SHIyMjI/GdR3K4PiouLw2Kx3K6Pk5GRkZGRkZGRkZGRkZGRkZGRkZH5U9w24+eDDz7IgQMHyM3NvV0fKSMjIyMjIyMjIyMjIyPzr8Hv93PixAm2bdvG999/X/C6z+fDbrcjiuIdHJ2MjIzMv5PblvbesGFDjh07xmuvvUb79u2pWLEioaGhxdY1iYqKul1fe0O+//57vv76a6xWK0lJSfTt25dq1aoVe+7x48d58803i7w+depUEhMTC/7evXs3y5cvJyMjg9jYWLp37y6nY8nIyPzjkfWhjIyMjKwLZWRk7izHjh1j+fLl5OfnF7zWqlUrIFjn+MMPP6RXr17Uq1fvLx+LrA9lZGT+S9w24+dva5jMnTu3xPMEQWDZsmW362tLZOfOncybN49+/fpRpUoVNm/ezIQJE5g6deoNja8ffvghBoOh4O+QkJCC/585c4YPP/yQbt260bBhQ/bu3cvUqVN56623qFSp0l96PTIyMv87WCwW9Ho9Op2uxHPcbjcul4vw8PC/fDyyPpSRkZGRdaGMjMyd5cKFC8ydO5eQkBA6derEpUuXOHDgQMHxMmXKEBUVxeHDh/9y46esD2VkZP5r3DbjZ7Nmzf5R3eu++eYbmjdvTosWLQDo27cvhw8fZuPGjfTo0aPE94WGhmI0Gos99u2331K7dm06duwIQMeOHTlx4gTffvstL7zwwm2/BhkZmf9N3nrrLVq3bl3gyS+On3/+mW+//ZapU6f+5eOR9aGMjIyMrAtlZGTuLBs3bkSv1/Pyyy9jMplwOBxFzilVqhRXrlz5y8ci60MZGZn/GrfN+Dl48ODb9VF/Gr/fz4ULF3jssccKvV67dm1Onz59w/eOHDkSn89HUlISnTp1ombNmgXHzpw5Q5s2bQqdX6dOHdavX3/bxi4jI/PvQJKkOz0EQNaHMjIyMiDrQhkZmTvP5cuXqVOnDiaTqcRzwsLCOHbs2F86DlkfysjI/Be5bcbPfxI2mw1RFAkNDS30emhoKFartdj3hIeHM2DAAMqXL4/f7+enn37i7bffZty4cVSvXh0Aq9VKWFhYofeFhYWV+JkQLFzt8/kK/hYEAb1eX/D/O8m177/T4/gnIMsiiCyHILdDDoIg3PD9eXl56HS6v1zWsj68OeS5H0SWQxBZDtf5J8jidny3rAtvjn/C7/1PQZZFEFkOQW6HHPx+P3q9vshn/PZvt9v9u2vIP8s/RR/+k3Xhb8fwTxjLnUSWQxBZDtf5X5XFX2L8PH36NJcuXcLpdKLX6ylbtixVq1b9K77qhhT3Y5T0AyUkJJCQkFDwd+XKlcnOzmbdunUFCr04JEm64Y++Zs0aVq5cWfB3uXLlmDhxItHR0TdzCX8LcXFxd3oI/xhkWQSR5RDkVuTw2/sc4MqVK+zYsaPIeaIokpOTw969e6lYsSLx8fF/epw3g6wPbw557geR5RBElsN17oQszGYzwG3Vk7IuvDnkuX8dWRZBZDkE+TNyiIuLIyMjo0CnFafjUlJSSEpK+lvWh3daH/4v6EKQ5/41ZDkEkeVwnf81WdxW4+fZs2eZMWMGaWlpRY7Fx8czaNAgKleufDu/slhCQkJQKBRFvEx5eXlFPFw3onLlymzfvr3g7+I8V7/3mR07dqRt27YFf19T/llZWfj9/psey1+BIAjExcWRnp7+j0nRvVPIsggiyyHIH5HDihUrCv194sQJTpw4UeL5ISEhtGrVqlh9+f9RqVR/eCEo68ObQ577QWQ5BJHlcJ07KQuNRkOFChUK9KSsC/965Ll/HVkWQWQ5BLkdcqhevTobN27kq6++omHDhtjtdoACHbd161auXLlC+/btf3d9+G/Qh/9kXQjy3L+GLIcgshyu80+Sxa3owttm/ExOTubtt9/G4/FQp04dqlevTlhYGHl5eZw4cYJDhw4xfvx4xo8fT1JS0u362mJRqVSUL1+eI0eO0LBhw4LXjxw5QoMGDW76cy5evFgodL9y5cocPXq0kJI+cuTIDQ26arUatVpd7LE7PVGuIUnSP2YsdxpZFkFkOQS5FTlcq3ssSRIzZ86kQYMGhfTPNRQKBQaDgZiYGBQKxV8uZ1kf3hry3A8iyyGILIfr3AlZNGjQgAYNGtyW75V14a0hz/3ryLIIIsshyJ+RQ/PmzTl8+DBLlixh3759BSnfX331FZcuXeLixYskJibStGnTv1TW/xR9+L+gC0Ge+9eQ5RBElsN1/tdkcduMnytXrsTv9zNmzBhq165d6FiHDh04cuQI7733HitXrvxbur21bduW6dOnU758eSpXrszmzZvJzs6mZcuWACxZsoTc3FyGDBkCBLvTRUdHU6pUKfx+P9u3b2fPnj28/PLLBZ/56KOPMm7cONauXUuDBg345ZdfOHr0KG+99dZffj0yMjL/bCpWrFjw/1atWlGpUiUqVKhwB0d0HVkfysjI/J0sWbLkD71PEAS6d+9+m0dzHVkXysjI3Em0Wi3Dhg1j1apVHDx4sMBosG3bNgDq1q1L165dUan++rYcsj6UkZH5r3HbNOvx48dp3LhxEcPnNWrXrk2jRo3+8u5117j33nux2+2sWrUKi8VCqVKlGD16dEFIrMViITs7u+B8v9/PwoULyc3NRaPRUKpUKUaNGsXdd99dcE6VKlV44YUXWLZsGcuXLycuLo4XXniBSpUq/S3XJCMj879B69at7/QQCiHrQxkZmb+TX3755Q+/9680fsq6UEZG5k5jMBh48skn6dSpE1euXMHpdKLT6ShdunRBDdC/A1kfysjI/NcQpNsUp9qzZ0/atm17w0Xr0qVL+eabb1i8ePHt+Mr/abKysgp1t7sTCIJAfHw8aWlp/1Phyn8FsiyCyHIIcqtysFgsQLBLpkKhKPj7ZggPD//dc9Rq9T+u+PvtRNaH/xxkOQSR5XCdPyKL3NzcQn9LksTq1au5fPkyzZo1o0KFCphMJvLz8zl//jw//fQTZcuW5bHHHiMqKqrEz5V14V+PPPevI8siiCyHIH9UDnv37iUpKalQs6Dbwb9ZH/4TdCHIc/8ashyCyHK4zj9JFreiC29b5Gd4eDhnz5694Tnnzp27qY2+jIyMzP8S19J5Ro8eTUxMzE2n9wiCwAcffPBXDk1GRkbmbyciIqLQ35s3b+by5cuMGDGiUOOL2NhYKlSoQMOGDZk8eTKHDx+mRYsWf/dwZWRkZP4yli5dSqtWrQoZP3fs2MGuXbsYPnz4HRyZjIyMzH+L22b8rF+/Phs2bGDZsmV06tQJjUZTcMzr9bJ27VqOHTvGI488cru+UkZGRuYfQf369REEAb1eX+hvGRkZGRnYvXs3d911V4kdf8PCwqhbty67du2SjZ8yMjL/eux2OykpKXd6GDIyMjL/KW6b8bNLly4cOHCANWvWsHnzZipWrEhoaCh5eXmcP38em81GTEwMXbp0uV1fKSMjI/OPoGfPnjf8W0ZGRua/TF5e3u828FCr1eTl5f1NI5KRkZGRkZGRkfkvcduMnyaTiQkTJrBw4UJ27tzJwYMHC46p1WoeeOABevbsiclkul1fKSMjI/OPw+fzkZ6eDkBcXBxqtfoOj0hGRkbmzhIaGsrRo0d59NFHi9WJXq+XI0eOlBgZKiMjIyMjIyMjI/NnuG3GTwgaQJ977jn69+9PamoqTqcTg8FAQkLC73r8ZWRkZP7X+eGHH9iwYQNerxcAjUbDo48+yv3333+HRyYjIyNz52jcuDHffvstH330Ea1ataJ8+fIYjUYcDgfnz59n48aN5Obm0rZt2zs9VBkZGRkZGRkZmX8hf4lFUqVSUbp06b/io2VkZGT+kRw7doyvvvoKgJiYGAAyMzNZu3YtUVFR1KhR404OT0ZGRuaO0bx5c7Kysti7dy9ffPEFEGz49tsOoQ0bNqR58+Z3aogyMjIyfxlerxe73V7wt8fjASA/P7/ETslms/lvGZuMjIzMfwU5HFNGRkbmNrB9+3YUCgUDBgygSpUqAJw6dYpPP/2Un3/+WTZ+ysjI/GdRKBR0796dBg0asHfvXtLS0nC5XOj1ehISEmjQoAEVK1a808OUkZGR+UvYtm0b27ZtK/L62LFjiz1fEAQ++OCDv3pYMjIyMv8p/rDxc8iQIX/ofYIgMH369D/6tTIyMjL/SJKTk6lZs2aB4ROgatWq1KxZkwsXLtzBkcnIyMj8M6hYsaJs5JSRkflPUb58eQRBuNPDkJGRkfnP84eNn8WF6Pv9fqxWKxD08pvNZux2O6IoAhAWFibX/pSRkflX4nK5CtLdf0tsbCzHjh27AyOSkZGRkZGRkZG5kwwdOvROD0FGRkZGhj9h/JwxY0ahvx0OB2+//Tbx8fE88cQTVK5cGYVCgSiKnDlzhmXLluHxeEoM75eR+T0kSUKSJBQKxZ0eisx/FEmSEEURpVJZ4AC65s2XJAmlUlnkPb89V+a/x/+fJzIy/+tIkvSH5nMgEGD79u0cOHCAjIwMfD5fQVpncnIyu3bt4v777y/WiSQjIyPzX+bcuXOcO3eO1q1b3+mhyMjIyPzPctvCMBcvXozP52PChAmFjFMKhYKqVasyduxYRowYwaJFixgwYMDt+tp/LT6fj3XrVrNg/gzOnErGaAwQFqLAahNRKhQYjWrcngCWHD9+rxJzKPgDAZxuMJlMGI0mbLZMnHYRlaBGY/BhNEkE/AqyMxVIEggKCUFUohG0oAyg0PhQ6/0IgoTfLyBJfvw+AY1agduuQSlpkBCRVF5UOg95dhAQAAmtSoMgCii0fkLDwGhQEggoqVuvNZMnf4BGo/nDsti3by9fzJmI05FKVpaL5Et+/IhotE78HgU+twqFpEIU/FSoWpYvFiwkNjaWrKwsjhw5QmxsLEajkcnvTuHQgV8QFAHKVazBw488RCAQICoqinvuuQelUsnGjRtR/B97/xllRbW178NX1c650+7c5JyDZAmK8RgwYEARI2Yx55wVI4o5o6KiHhOCKKCSo2QaGuhuOsed866q9f+wtbHtbh84z3nHO37POfcYfKCrdlWtWavmmuueSZYZNWoUdru91XMIIVi27Ee+XPAGPl89AgOFhUOoLK2jqamJSDiKQWfEaDIwdMRQbrp9FgUFBf+7ifAXCCGIRqNIkkR5eTnFxcXo9XrcbjcvzXmS0v27MZtBliycOfVKrr3uGvR6PX6/n0ceuZd1axYRCQnCAR2aIqEhkAEhaxR0zsPhVIiGG9A0gS+ggJAQmgyyDptFQ1UBZKw2C4m4QiiskZYGep2EpulRVIhEEtisCkJAMAT9+g/lkUefIRaLoSgKvXv3xmKx/K9lEQqFeP+dD/hqwdcEw/UkEnFiYQk0EHISs1MjK1OH1QJ+v4qnGUIh0FAwyDKSDK50SHfJGAwSHp9Gc7OG0aRHb7CAoseg05OV7SY7P42tmzYSC4MkDAihoZBERUVGh1HWcfJZp/DK3Oe487YrQchIkoTdBu7cXnTq0oduhd2RReq+GdlWLrz4Ai655BqcTuf/Whb/CQgEAtx+6/Xs3LkKi0klGgVvkx5VBYMJkgqgSEiSQNXFsNslhJDQG8xEI3GSYSMIGUXTUIljtmgYDDrUmBFNk5D1KvY0UFUdRoNCLALRiIQqVExmgRKTkfQaZouG2WwmzWVAp9NxsCxGPK7hcKlIsgZIBMMaZrMNsymBxaxhNknEYhCJWHhi9kscf/zx/1bZCCH47bffqKqqIj8/n/z8fKqrq8nOzqZLly4A1NXV8dmnb7N3z1acThenn3EZY8aMbSGxysvLWbVqFTk5OVxwwQUUFxcz750P2bRuM7FojIQWIq/IxYSJx3PJpVfhcrlarfUVFRU8//QL7PhtJwiJjOx0Zt12PeMnjOfHH3/kiUfuxecJYLHpmHr+JcyadTMGg+F/Ne6NGzfy5hsv0tRYTWOTD6NBQ5bj2K16rDYnzR4VvS6JxSxhMjvp2fsotm7ZRMBfhRAqwZCGxSLjzjRhNDnJy+/DNdfdR69evYhGo9x+6+3Me+99rLYwRlOK8EsqOixmA527DiDgj9JQ1YwrPZOjxgwCESY9I5tu3Qfxw6IPCQZqCEcSNDcnkOUkRoMeIQQmczr9BxzF5Vdc2/J+/hUIIfho3ke89NxcfM1+VBSSJJFlFaNRIpmQ0GkmBAKBisGkYrFqxGJgt+mRJRm/V0JTJZxZeiJeCVURJEkgIaFDh07SIekhrkQRQkaPARkJFQUFhUxXJjabDU1SUYWC3+8nEVbQSTLaHz4fSZDfxUavPoOx2dJIxBMIASazkaNHTaBTUScuvGQa69evx2q1csopp/yv5sX/ddTX1/PAPQ+we0cxGZmZTDphAvX1NTgdFjIy89i+ZSe+gJcePXuQSCRYt3I9zZ4mDEYJlz2djPRsEkqUivKDaAlAB/ldC8jOySIRqyYZb8bvDxPwQ8ALerOgV5/e3HLbPXz66SesW7sef2MIPTpUoZIUidS8kCTQKThd6SQicZJKHFXTEAJUDRQULHoz/Qb245Y7b2b8+PH/Fnk0Njbi9XrJy8tr0yBGURS2bt1KPB6nX79+pKenA6lvp7i4mG3btrF65XccLN9HMBChuVGHTjLgtDmxOixMv+wCbrntFn5c8iPz3v4Qv8+PxW5AyA047RLxpI6evcew87f9FG/fi9AEZpuRWXfewEUXXYQQgk8//YRvvl5AfV0jkmLBYbdzypmncOFFF7SxM/9V1NbW8sLsF1m3bhk6XZy0DDc33fogEydOBFLr56efvMOqld9j0GmYLOmcN+16Jk48Bk3TkGWZeDzOgQMHMBgMJBIJPp3/CtVV5TicLs6aOpPzzrsAgOrqat54/TnWrFqOLEfJzXGialYy3T1oavLi81bgdDoYMHAkpfsaKSvdgiwrdOvZn7vvfYJu3br9W8b8V+zZs4d3357NunVraKqPoyoSkUQSHTrMZgunnH4Kg4cM5qvPvqKqtpRYLEw8DJomoTfpsTniaElIxGRUDRxpJvoP7EePnoP4eckvNDbUojMLunbLIy+/Dzu2bCUeSYKkQyGJklBQ0VBiSSRJRtJDTlYuCTVGQ2UTMjo0NJBVevTPpFu3XmxYuxtvQwAJCSEJCjsV8Myc2YwYMaLN+Pbv38+SJUv+S37+BfX19cyf/zFfffEN3uYm9IYoBpOJbt17M2rUJLZs/Y2dO7aSCCWxmC1kF2YR8Jfj9ypEgzp0Oj1CEsg6HWZrArMJZMlGmquQq2ddzcn/OIlnZj/GE48/TiKioUOPrBMYbUmcLhMmkx1fo4pOspCbn8d508+lrq6efXv2UXpwH7VVFdjsSUwmE9l5ncnPL+RAaRk1VQexWMBmNTN2/BTuvvvB/7VNdCSora3lvbfeY/HCJQQDAWRZJt2ZSVqmkytvmMkJJ57QyskZiUSora0lmUyi1+uJRqO8//577CneRqfOnTnvvBnk5OTQ0NDA+++9yN7ijYRCAZoa4yTD6ZjNJkaPH8Vtd9+Kw+FAkqT/n4y3pKSEJx+/nYqDu9HrNMIRjWRSIj0zC6fDQCwaJhIJY7cZiMZkLFYHRZ164rA7kKQkXbr248yzprNjxzZW/PIdO7cX01ATJxqJEtcCZLptXHbFjfTvP4BvvnoXn7eZbj36c+JJU9m0cRVVVWVs3LCBkn37UKISsixhc+ro2q0IvSENTY1QWeZBiRqQZIlhI4dw1wN3EovF+PyzN6isLCM3t5BzzruKvn37/q9k4ff7+eLzeWzc8Au7dpfhrQujqhp6g8DiSmIxGYhEDRj1GaS5MigoyqWpaT+qGiaeiOPOymXchNPJyHCzacMymhorMRgt2CxFaIqMzWlhyllTqKyo5PuvFhGLxRg8fDCl5dvYtmkb0bAKyLgLs3FYExhNCSTJQPcewzhv2pXk5+fz/cJFvP3qOyQiSUwWI2edfxYzr74cm83275kQ7UAS/6aQpJkzZzJp0iQuvPDCDs/56KOPWLFiBW+++ea/45b/T6OxsZFkMtnusVgsxszLz6apoZg0l8SQAWaiUZUtOxOkuWSeujeLb7+P8fFnUVR9ggun2jnndDuRqOCdj/2s3RTFbpMY3N/Mxq1REkmJh2/P5OiRZmbO8rF1g4GMSDdkdNRTScjQSEEnFZdLJpkUmE0yB0okYgmBrNOwhwvozkD0UkpJhUWAnawnSZxCuRsGYaRJqiWoBbFiRSCIEUWnB4dTIBkT3HDjg8yYcfkRy2nJkm/5/qvHmfOonpvvDrBlvRGrO8D0cy28+W4ce+1AMrV8JElCExqNukrKdTux2h2IZAQjRqIxDZ09QtcuOq673ElWho6vF0X48dcQ2Vk6BvQxsXZTjMx0HWefZieZlFm6ykT3nkfzj1On8c5bz1NeXkxzkwebTdC3h5FLpjkZN8LM3HcDvP1BiGRDNt3phx8PYQLEiaPL9tC9dz6ZmVmcctpFHHfcSf9y2QchBPPnv8vbb8xBUQLIMmiaoHcPI6oqqKpROOsfdooKDCz5JcyefUniSUEsYuaSK2bxwbtPk+aSQDESDcsMHWTgmIkGSiuSLFoaYtLRZsaOsPLRFwGSisDjVTHowWCQMZskXE6ZfaVJdDo46x92thfH2bozznWXpjH1NAdJRfDh5wG++SFMdpaOyuokGTYz+/YJNF0Sk0XDYBSp65ntHD3+ZO646/F/eeHbunUr5045H5NqQpiiIAkK4n3J0bog0Khwr+DGm2R27hT8ukIhFNDhCcWQhQ49RmRkVEOE6dNMPPdYOgaDRNnBBBdd20hzo4zNJmgMxBGqhF6WaKyX0GtWssgjl07o0NEoVdNo3s+Mi/SsXa9S2PPE36OTNSQJ9HqJZDIV8SdJEkJNURAgQCLlgJAkbrzxxv+xBp7BYMDtdv9Lsvp/AX+nDwFuuO5afl6+kPw8HXMec3PlLD9yQxE5ahdkdDTJVdQa9uF0SBjiDuKqgjcaJSNDYEtLEGpwkBXtQdS9n6JuSQxGlVWrBLnJHhTQDb1kICC8lBm2oZoCBEIaBsykk4UJC14aiRPBbBE4MxWiEQh49Bgw4c7QkZYbwWDWuP7yNAb1M3GgPMnTL3tp9iggSSQiEnqDxLChetZtjHP+BTdx8603/8vyampqYs6zL7Hm17WEwmG8Pi8ZWjYOkU4IH81SHWlyJiaLEVu+hdOnHs/alR9xx3U6xo0w09Cs8ur7MUoOdmPquVdx87U3oCUFNqOBuJZA0yXQFHBFuyJQkLIaGThQZvgwHXv2x9m0LQ6ShbQ0G1269Ca/oA/fLfiJ7IYu2HBSxQGihBFWBUN6gkhTnPxkL8yag6jeR62hBINTZdGPq8nKyjri8W/evJHbbp5O50KNKy9y4rDLfPNDmNUboiSSgnhCQwZGDbfwwK2Z9OyW0pMLfwxz24MeRMRKfpGGLS3BgD4mZj+QhSRJ7NwTZ8b1jWgUsHdXFekZGuefbeWuWels3hbnmVe8TJ/qYOQwMxVVSZ55OUD5fglNH2fKqRZOmWzjx18j/LImitkEnQv17CxOcN4ZTkYMNbN1Z5wflofp38dEyYEEzR6N9Kw+vPn2l0fsEBJCcPEFl7BxxW+kkYmXJkxpIZSYHpPqxKW6UfVRGrQ6rMJBuppHg64cqzvElJNtXH2xE5NJ4p8LI7z1kR+hgj+kEfHrQchYcJBDISH8eKhFRSWLAvLpQjj9AElHA1luQTSuUlOv4fcINFVPvtQZhESSBJ3phVVykBBxlP5+8vtm49kRRi6xYe4L5n6wcvGPKPoINp2TQaPH0rN3T2677bYOx/2frguvunwmy39YQTrZJIgRNTdC3IRBWNAMUVzZMfr1MpJICqprFfwBjaJ8A3oM1O93kRXujRkrAbwcYCfWzAiFBYKAHxrr9Rh0OnJz4czTzFTVqHy9MI4aMWPBRlj2cNRImf79dPyyJkIsliKKtIYcumoDadJVUi3K6KENIUwQH410pjcO0kiSoFpXQp10kLgiMEsGCnvaePb5txg6dPi/JKtdu3bx4vN347I1k5stsX13lPp6GXdmH0485US2b9vOD9/8iEvJwiQbUdLjDDiqHyf+43jmPPMynqYaVE0hw2pF1mtk5SgUFgk2rNXhbZbpxWBCFg9NxlqcoUzy1K4YMeGlkRrLTkaN1di6PYm30UAfhuOUUsRqVIQpkbcgpwWIxVRImMgQOQg0vHIDQk4iJyzobQZefXcu48aN+5fG/we2bNnCVZdeisUaZPxYA+NHmamqVfns6xCJRMrqiMUFzz6YxZn/sKPXS9Q3KjzwtIflqyJkZerx+hSCftB780GCkL6Z668289CdafywPMx7nybwhrsyeNBRLF70AbluGNzfxIHyBOWVSWJxjXhc4vrL07jiQidWi8T06+oQAu6elUGnAgNbdsZ5cLaPk069liuvuoloNEo0GsXlcrWbNXMk+OmnRTw3+3YqSmOYEukUaj3RoaeRanymKgq7qFSVSyQVMJhVRFKPlDAjYyBJnIyCCHLMRoa3P2laDgJBo66SGtNudAaVeEwiO0/j4vPtdCrUs2ZjjKW/hulWZGTdOgl90kqUCGlkYcFOCB8xosSJkk0B3eiHQTIihKCJWkrYjkqSdLLpRE8s2Ajhp4xiElKM2+65hSuvbR0o9MMPP7BkyRJeeOGFlr/9X9aH/5MujMViPHDf9ezc9gsGg0Y0ptHQqBENmBCKDkgFeGSQhQETHhpJyw9w09UuFi9W2L3BQVSN46YAIyY8NBDQ1XPssTr2FENDk0pCS2CxaXTvYuDsUxzEYhJffxsnUZdDOCDTaCxFUoxYNBed6EnUWU3EWktSJIjHwGzVMBhkjHqJrGyJojw9W3bGicUFx423cuk0Jwa9xKdfB1m0TOP9D3+kqKjo3yI/n8/H119/wsGyYuobmgkGmjEadGRld2b3rq2U7vZQlOyLWxQi0KinimpKcWfoMbgiSEY9I0Ydz3HHn85zTz1BMHiQ9DSJSEzB5xP4Ggzky13QCT2N+nISioZRNqLKcU452cBrz6djt+nYV5rghtv9NG/ugUc0IufWYrXKhAJ6BBa69RiAt9GPTqdj3ISxXH7VZf+SXQjw7ruv8OH7z3PvTS7OPd2B0SjR7FF57AUPJQfi5OfqcTllKqpStnmuW8eukgQHK5P0720gN9uA0Qg/LI9y3hQnZ51ixRfQeGauh517EuTmyKiqRCQqMOjBnanjjJNt/LI6yu59SRw2GYddYt9eiaTXRYbFBooBWa9BVh3jJwi27ErgsstUVGqIms7oE3aqrNvIy5V5bbabkUMt7C9PMudtgS19Anff8/S/lGmzaNG3PPLQLaAl8TTJ2JUs3KKIBHEizgpM6SHsNolwUIfwZKKErQTMVdjSkpgtgmGDjKQ5dGzeEUNRwOsVeBpllKREWoaGwwUGPfgDQH0+3eiPDj1N1FJGMW4KiBElJgWR9SroFGwWGZvFgNWpUNscwucxkKd2pzO90El6NKHRQBW19lKeeO5xJk+efNi28ZHown8b+Tl9+nQmTpzIzJkzOzznzTffZMWKFXz00Uf/jlv+P42/U+pPPXkvy3/6mMH9zfiDGr27G6hrSEWpVNUk2L9XT1GyP0rBPpZ+l0FBXmtC7adfw9z8QCPnn+Fg+aooi+fnYzLJTJ/poeTHHqQnWyvWED7UvhtZ85ObZFLw9Et+5n0cJyNDUF/qpE9ibJtnTIoEG/mZQrqRSyeMkomg8LGDtWRYbEREhGRMTyHdqJPLsWSFePKZtzjuuOMOW0bxeJxLZxzLDx/rWfB1iMce0DH2uAjvvJzJ9bf7WD+/NwgJFRUHaViklJegjnJ0vXfz1INpqCo8PNvHmadYuXNWeqvrV1QlueymetJcMlde5OKESYe8DEIIzrikFn9A5aYr08jO0rN6Q5T5XwbJypJx2fVUVGhcd4WdeZ8HqKpR0elSGwHF5ySna5SnHnQyYYwVn1/j/QUJflyZydxXP2sTmXA4ePCBm1i3+lvOm2Lj2kvTSHPp2Ls/wVW319O50MB7c3KQ5UPKseRAgtOm10LCQHMoStcues47zcnr74aYepaZ/WVJuhTpuf+WTGxWmZm31jP1NAf/mGzlhHOrOf8MOx98FuTDV3LpXHSIoPzx1zBX31ZPIgFFWXYScRmzRXDFpWYuOtdOyYEE9z7ZzFP3ZfGP8+pxWHRcebmVKSfZ0OslXv/Az5Kfw8QTUNBpBG++9dkRy2L1qtVMP28GmXYzaXon+kAuOs1IBSXI6IkRwGgRJJICq5JODwYSIUQpuxjAKKySveUdN5vKyR5+gPOnmnny6Tj25l5YlHRihKk17SUsgtgcKpFmO70Z2rK5+QMJEWe7aTm7Nri5a/ZAvD4VkNDrIZkEI+bfo6MPQSGJwaxiMkIwpLF+zWp+277rbxe3/8sGLvy9Przu6ivZvOlHXC6Jnz4vYNwJjWTXjsEuuVqdlxBx6gt/5egJAptN5mAZbNgewmaTSXfJRGOCkydbueuGDK64wUfVskG4RGsDSwjBHssKfLEIw8QxVLKfBDE60RMrDiIEaXIWM+zoMHvKQzQ0Chx20GHAZjQhITF8mI47brbTuVDP9Xc1sKtYQdU0Skv0GDULsiNENK7w8+ptuFytx3A4qKmp4cKzL8JSkU4NB4kRYTgTW5xTAKpQ+I2VuK1W5Fga6YP3cdkFDtb87uS5caaLcASuuLme3Tt09IyPwiVltMigloMcYBcyqUg/nQ5sdkHfvhJvvpSG1SJxyoU1pNlNHDygQw1b8EWjJEUMSZbJMmRilk1URquRNRMmLJixUkBX7JILTWjss67GViSxbPnmIxr/xo3ruPeui7jhchuqCouXRxACOhXoOeU4K8++5iUa1nGgRCLX4USVkmTmJnnyYTt9ehpZvDzMA/cr5HmPYq9pDT36xZkwxspT96UI0Nvu9/DRZxEkY4LuXfWYTBIIiVBYZeFHBbiz9GzdGee517w0e1XCEQ2fXyWRFKS7dJx1ip3tu+OUVyrUNSgoiqBvLyOVNSqdCvS8/Zybi65vYPRwE726m1i0LExtUxc+XbDkiOSwdOlSbrjkZnJEIT6asBU2oFMtZNeOwSYdiibXhMZu/RqsSgZSbiXz3nIx+qjWxmRtvcIxZ1ZjqO9GRqQbegw0UUc5xahSAlkGs+rCThqx9HI6d4HpU50ce7SVQEjjo88DfP9TGLW6iCwK8FBPL2lwq3s4T4RYNM6eX0vJIhfTKC+5nbpxxdS1VNUofPxlAIX+5OR25cU5L3Y47v9kXfjIg/fx8dv/pJBuRPN2Y5D1yIEs0oI90GPAr68jmV3G+286GTXcTGOTwvTr6shMM7DtxzyyYt0xYUk544SgImsFk05I8slnSTLVAvLpig4dZewhgIdu9CMdNwniVFNGlDA2d4ATTpa458Z0CvMNNDYpvPBqiE+/DqAl9HRpPoYYEao4QD+OQpIkQiLAQUqIEESHjpgUJikUzHqJfkMcPPbkx/Tr1/+I5LR79y6eeuxyXn5c4tMvYiz6IYHQJPILBNt2KJiaulNDGXbsJA1hhKRh1ZnRy3pqw150pMg2vUEjI0NGhw7Nm45sD/OP0zV++TKL6qAXExZy6UQaWTRSQ5I4FmzUU4WTdBqpYRBjMEits5uEEGw3LcetFWBLpmRow4EFOwfZS5wYuXSiWn+AUScOZ85rL/5LBKCiKIw5qj/du6nccIWLdJeOux5r4vQTbVx/ecpWrK5VeOolDwYDPPewu5WtcdN9jZx9qp2xI8x88lWA+57wUFA7GQMGSuTfkDMbOfcMK4MHmPh5VYT1m+Ms+qSArp0OrTdbd8Y4Y0YdC+fnMaCPCYBX3/ORTApuvLK1zaRpgikzatn4W4LORTqysnRU1WhIspmJk07lyqtvJzMz84hkEA6HOeO0UTTVxcjxDyRH6tTqeFxE2cIqTBaFdJcegaDJn0CNGhFAek4MExY61R+DTmq9n4qJCNtYzfgJcNuNdl5404fVImG3yZQcSFBXr+LxCFR/GkM5utXvq0U5fproJx3V8je/aCacvReDM0xEjZLwW3F5+uImv+W73C2vJ6wLsmTFD3TqdGgs/yU/W+PqmedSX7uJK2ekce5pdqbOaKZ2ayGZke7oJQOKSHKQEmLOGjLSZCRzBLMZaqol1OYszNjowYBW30NUhNnCSjqlp6F3REioCuFYgo/fzmL86EPr5lMv+nn59TAOf3ccpFGpK8ZR6MXpkEkkBJKUykaqqZSREzbMWDCZNRx5QaJajPfn5HD0KGur8ewrTTDtmjjffr/xf13ebcFnH7B44evMvEClb089+0oTvDPfT2aGjqQi2LROJq96Uhu9FRMR9th+ZcgAAwP6G+jWHV5808tpJ9h5/O5MLJbUc+3Zl2D6FV4SJb2oYB+9GEK6lJqHQgi8+hp0vXaz7LssSg4keO0DP6vXR1E1SARNWMP5WCN5JElQQzkW7PRkID65EX92HbPnPsXoMaOPaMzbt2/n7jvO5sVH0hk/2trm+M33N1K8P47QJN59MacVd/Lr2gjX3tnA+3NyuOKWBr7/OJ+8HD33POpn4cIkplgmsaSCR23m4XsdTJtq4a2PAmzeFqMgT0dljcLHr+ah00mMPr4Ob5PEicebmHKakcYmldlzgoTDAk1OIusEmiowm2UURZBUBJqWyqCMJwSDB5j45oOUPnjshRhp+dcz9ZzpRySLf375GW+/fjf33pzOM3N9OK1GeveSWblKoapW5aLzzTx5fwZms4yqCp5/1cfbHwe575Z0zp1iQ5Ylvl4U5sGnfMTCOgYPNLB7iwmLtxNS9z28/JyTcSPNSJLEgfIEN97hp35TdzJiXQHwiEb2sY3+jGjZqyVEnFJ2Y8VODkXs0K0iWyqgk9o2utUjGthv2oAzTeKcaRdy620P/Y8E8P9fyM+7776buro6nnzySXJzc9scr62t5e677yYvL48nn3zy33HL/6fRkVJXVZVjJvQnMz3BC4+6GT38kLJtbFIYMqGWHO9QNEOMy+6tYdZVTnYUx3n/0wDVdQqdCw1cNs3JrHsbQQjuujGdY8bZqKlTOPGkKPkNR7f7PA2OnTz1eoATj0kRgNfcUc+3C5N08R7dhmT4AwcMm5hwhofSfTKNFVZUKcmQUXGGDTGw/rcYpeVJGhoFPZqOZ7duLfm99CxZuvWwZfT9998Sa3qc6y61MGZyA34/bFvrRqcT9Bheg8EgcKULHHaZxiaNsM9IQcN4TJgpdv3ErbOsjB2t557HPSz7srDde8xbEODzb4N891EBO/fEefiJECV7Bf6gRlqGxjuvuCitUPjkn0EUFaqqVMr26SkQ3TCrLoKyh0R6JS8/Z+fUE238tj3Gzfc3ctOV6Zx5Sut0plUbojz7Zidef/Pzw5YBwO7du7n3zjO5+wYHp5906JrvzAsy+1Uvu1YVodenlEJVTZJnX/WxZ38CRRVUlsuEmk3Y3AEkHeS49Vwx3UW6S+brxSF+WR2leycjX8/L5azL6rjt2jQ+/zbE8hUxln+VT1FB28jM9z4J8OgD0DU0+ncDQ6HZcgD3wEq+/zyLOx5pYtRwE6+976cgT0/fnkaK96U20LPvd7O/LME78wNs353kmRe+ZuDAgYcti1AoxISxAxgx2MKsqx24HDLfL4nz8YIIVTUqBoyk4yaNLOy4UEiwT9pKXCQ4ikmYpLYepFpTMR59NX1DxyJLrQ2OUrGbID4kYJDU1gkAUG/cj7HXXirLZBIhCz2k/tSJKtLIIldq68EVQrBR9yNVe7NZszHGJdc1cc9Dz3D22Wd3OO7/ywYudKwPI5EIE8f144HbXXy3JEq/3gbmv2Gnr9q+UdRo2cdNj9fz+kdeGho0Hr83k3NOsyPLEsGQyp0PefnsyzhqQkemlk8B3VqcJn8gILxUsI8s8vDRRB6dsWBLlQf5HeWG7URs1URCOhJJjV7SIDJFXur3ePC6t9NrYJTd+xI4HTJ5OXqCQY26BpVErZuY2cMJp5zNM8/NPmJZnX7yFEK1FWjWAHVVOgaq41sI/T8jJiIczFzBkOEaZRUKV1zopFOhgVXro3z/U5hITKN7np3YplHYpbalFyrFfiRkCqVuKCJJJQcI4SetwM/ShZkEQxpnnBWlU9MEAA6yh6Cuib7KGGRkDrCTCCG60a+FOK5gH0ZMdGcAcaLssv7CV4sW0bNnz8Me/7Rzj8Wsr0BR4ZLznUw91Y7JJLNzT5zHnvewfaeCKO9JkejVYiw1ilqaczaSmQUnTrISiQqWLhXoGzth6lJOICiIRiE/V0e9J447G4xGiUfuzGDSWCvJJHz+XZDX3vdz9cUuvlgY4qXH3HQqTOlHf0Dl1oea2LMvTv/eJq67LI1unQ3sLknw4OxmmjwKp51gIyNNz3OveejW2UA0LvD7NZ5/xM19T/l47KkvGDx48N8NvRUmjTkWU4WLasqx5fiZONbM4q+NyEKHQGDHRRE9MEtWNKGyXr+YM6fo+WBuXrvXe+E1Px892ZmMZBECgU7SoQqFDSyjF0PIlHKo15Wh77uTHz4pICuzNVHz9eIQ992uo7lZ0Idhrb4XgLQzIbYPVu34mU7dk9xyy0AW/ZrHJ3O2ASm9ePXd6XhDRcye/Qxms7nd5/xP1YWaptG3a29MipP0zl6G9bdRurQ3acnWpXUUkaQm71den2vj0Scj1FYa8DbpUAwhMtwqSVXB4C1CRC1EM0rxeiT6c8j5EREhStjGIMa0WQ8bRDW6Xjt546U0DhxMkpOlY/xoC4GgxpU3N7P0JxWLkk6IILkUYcZGHQcRaDhJJ0YUhSTdfs+SKWcPA4YoFHUewdxXFxyRnK658ixuv6qamdcGsdT2J0PNQ5IkAsJLrXMbcsxG58QgfmMFBfYMXF2bmDBeZu5rcdKEGzcFxPOKufoqExdOtSPL8Pm3YZ6Z6yMRlZFlkGUJs13B26QjFjBTILph+T1qto5K8umSGo/Ur91nrNDvRMup4OTJVrp11bF6bZKd22TS6oayi83kkI+DdBRTgkmXjeKu++48IhkAXHPVdAb22MYjd6YIwzseaWRQPxPTp7bV6Xc91sjIoWbOOuWQA76qJsk1dzSg00uoqsDrU6muU7FbZQb3N9HkUTlQnsBoFChJmQVv5zG4f+rb9gdU7nqsiZ1742Q6DXz9YUq3aJrgxPOq+eHTAnS6thvWiqoktz7UyOdv5wOpb/+bH0K8/I6fpJrLiy8vID8//7Bl8OGHb/PWa4/QdNDFCOnYds+p4gATppXx0lNZCAGffxPmwWeaMVb2xzmghGRJX7KSXdr9bTGbmHa1lwMHFd56Lof0NF3Lc7/1YYCHn/HSvem4NrbETrGBHgzE/Lvd6bWUkXPUAV5+No0uvwcV/LY9xmWzmijZC2asOEjDTR77Db9x6pQzeHbOMy3X+y/5eQh79uzhthtP4ZE70/nHcXaeeiHA53MKyEocKqkQESG8ndby4jN2Jo9POX0qq5PcfH8zq1cKBoZObJdQqeMgJ84sZfbDGSiK4OtFEe59sonFn+bRrXOKLPQHVMadVIsWsZE0hMjLh3dfzKFH11R0769rolx3ZyNOq4HGOj1pjQPZzw4c2RHGjDSx4K321+F7nmhm0Og5TJrU/jz+OyiKwtq1a1m/fi0NlQt4f46tVVCMEIJLb6wnO0PH0g874462b3ftFztIw41Okglk7WbahRIbd4RZ+NGhtUZRBOdd2syypRq9GUqa1DZSs1lXSe64YrKyBXfPyiA/V8/ISY3kVI9v2YsJIfDTTBnFKChkU0A2hdTl72PJisVHlBFz06yL8DWt5YdP29/vN3tUxp9eydIvCsnPbZuFOW+Bn4dmN9O/rwkhYMd2gcvbh1ylW8s80YRGrWMbF10b4s6bnLz2vo/vl4YJBDVOP9HGxq0xNm9RWPbPPDoXGYhGNc6/uo7jxlvo0dXIZ98EqW9Uafao9Oiq56RjbTw5x8sx4y2cdrwdj0/ltQ/81DcofPJ6LgP6mDj1YgMffbLssOXQ0NDApReNZfkXufzjwlqefTCTh54MU783HYsn5dwOW2uJZ5Yz/z0XA/saOWlaNR+8lEteTmu5eLwqR5/QTKTKjQkLuvwqVvyY3sb+U1XB+JMaMO6cgBETW1jJIMa0CsqA30t0sRIQJIgxksltHE5/YJv5JwzWGMm4nkknTuDFl97+23EfiS78t9X8POuss3j22We58847OeaYY+jTpw8ulwu/38+ePXv4+eeficVif7vB/y9S9Rni8Sg3XZnZivgEiMY04hE9FRxApwkeeSLCnLe8HDXUyL03Z9Cji4HifQkee8GDO1Pm518UJo1NeT8W/RRB39Clw/vaAp35+NNNSJLEsy9EqK/XEfCpeGjAImwtk1MIQRAvCgomxcHxk2JMm+Ng9YYodz0WIJbUE43pmf1AFk67zNKVER57bhk55X2oq957RLKoqy1ndF9BfaNCRYXGhPEGIlGNe59oAr3CM49mcerxKeWuqoIvF4a465GldKk5mZBfx5w3fXz0T4kz/tHWA/QHzj3dzvx/Bvl+SYRbb0+Q1TiCbGwY9NVETAeYdlU9nQp1PHpnFpGo4LqrNYYpo9ChQ5IkMkUOanMvbr99NUWFcYYNMrP0i0JOnV7DhDEWMjMOKYijR1q457HtbN68meHDDz/N69P5r6GTFU470cbiZWHe/cSPP6CxY6vMqSfaW4jPA+UJrrqtgdkPZDFsUGrjGItpPPeal0XLdEyf6uSaS9JarnvaCalIzZPOr2bsqZUcNcTMPY83sX+PgSGDrO0SnwAXnu3g+ec96MOp43pJT06sN01bTTzxXMrQv/vxJn5aUNhq/Hv3J7j4hjo+ezOPJo/ChDFG3nzjWV6e+8Fhy+KcM4/jyfszuPi8Q4b9UUPMXHO5jV7D6pCTenToSBCnghJ8NCEkBYtwtiI+A8JLxL0XYYqiKRLRJq3d+3WhD2ukRfQSQ1v9XRMaSRLo0eOKF7DrwF5ExEIfhmMVNvawlV60JTJS348Pi+rkzscamftkDoV5Bp59ajZnn302NTU1VFVVMXLkyMOWyf9lzJkzh1499Mx+2c/gAQa270xiS0tQJ69DH3CTHuvcauG0R/JZ8lMVPbsYue5SK+dNSW3yKquTnDLVg6G6N8OSRUhI+GlmD1soEt3Jkg4Zok4pnbgUJpizjTGDrRQVBNi8VaH6oAV303CMkomiRD+2JfzICIYzEhNm/gjwdZGJvXECv21dxHUzndx2bQZGY+pgda3CeTNr2bFdsPrXlUcsj1fnPk1+TgnPvp5Oj64uMosa2iU+AcySFZ9Hh9MusXV5fovxNuUkO3dcl84J51azcbOKhR0gwISZGFEkJGRkciiimjIKfy8L0JU+lIliotVmzrqkiqwsCWOGSo1Yh6OpD/W6co5STkCWZOpEJRIyg6Qxh94NLvpxFAfELuqpIlcqQqcZWL9+9WGTnwcOHECW6vCHNF542M0vqxIce2ozmgaTJhh4/pEsLriqEbWsAEmSUtHAOesYMS7OhedkkUgK5n8ZxGyS2LDczTW3V/Lzj0a6hEdgxsZB6RdmP2HljXl+vp2X3xLlYDTChWenSp2cNK2GLUs7tRwDcDl1vPVcNiecW82e/Ql++jXC1Re7GDnUzKL5+cy8tZ4PPg3w4au5jBxmYfQwEzdfnUFdg8JF19WhKAqLvv/4iMjP+tp6CnCgQ8Zi1PPT13b6iyEtes4vPOxmE73EYOySC5vOwpST2ycUAaaebuXN93ZjdJZgs8hU1QrM3s50jfSljGIyySGQvocnrklrY/gCnHGynRdfbqSh2dSG+AQQCsgmsDtVnn/KQXOw9aZTkiR693SxamOcPXv2MGTIkMOWxX8CNm/ejKbISPYAD92RzuOPKRT8hfgE0EsGLPV9OPWc7Zg0GzanQlpBBItZJhzSY7eCw13H/u0OCj3DgOoW4hOgmlK60rcN8QmQLRWwpXw3H34RYPggM7+ujXL17Q00VZspSvZlmJaPikotB6nlIABDGIdZOmSDxUWMXWygD8PQ0Ni/fxfurEri8TgmU9t50x58Ph96qY4bbw+SVXV0ilySfl+X5ShpSi5l2gEiriUYVZmmSIDGEti/w0Qv+qXSoaVK3A7BOVNsLfP5qoudnH6SlXGnVFGQJ/H5OwX8ujrOo/cYyBep6D2FJC4yKaQHm/iZ7rQfsRrQ19NlZC1ff5yHyZSS5ayr4OGnfMyZu4ECtfvv5Qc8eOINfP15HbfccfMR1cdPJpPsLV7DP98sIpEQ7N0fZ8nPEZ6+v/2U0btnZXDmJTWtyM/CfAN1jSo/flZAmkvm7MtqsRlM1NXK7PxNxp2j5+4bbLz2gZ9gkhbiMxbTOP+qOu6/JYNX3wlwwrGH7KuGJpUunQztEp8AnQoNxBOH/i9JEmec7KCmTiUaC/DUE7fy0txPDlsOK379kUhITx5dOjwnRxSxf385BkPqmS48x87kiWbGnLQLW9KMPZENHQQWZYl85n1aTenmTiQVwf2P+/ju+yRaUofRotC7m5nfmtZylJjUyh5RSLYQnwkRQ99tP9984m5FSA0bZOaXb/KYcHo1VnMET62grlFBUyQWfvcVz7w4+7/NEtvB2289DwhOnpwinD9ZECM73qXVO/TkbmLJV6kI9T9QVGDg83dyOOHsOiJrQ9hom4mXLYpYtGQvsx9Ola+aerqNfn30nHFxDQ/dnoXdJjF7rpcH73Ix5SQ7mubin9+HuOq2Bl5/JpvaepVHnwqjhuyUlGlochKffR1ZdjNHjTAx47yO6/xPP9vO3PnfHjH5+eXn/+SFp14k2hzHlNnM+p9yW80zSH1nLz3uZuKUamyRnA7newY5BPHRmV6kNbp55/XVWPKSPPp8M7nZevr0MDL/sygVK7tjoKJd4hMgQylkw8ZdlO/IxmrV8cJrAWwNvVtsFE2o7GIjFmz0YkhLSZFiNuFqyOTzz75gxiUXHbYMSvZuZ+LojteQfWUJcrP17RKfAOef4eTJOV7uvD4dp0Nm+rkSeWp3QvgJyV4kVU8mueQHh/DyK8v4cVUVNqtEWUWSC85yEI5orNkQ5dTjHbz/WYA0p8z+siRXXeRk6YoolTUKj9+dRUGenmaPysvvePnkqxCvznbz1aJwy1y+8Gwnj7/o4ab7G5l2phOH3XpE6+Nrr87m9mudTD6nmssvcDHn1Sj+TQPIUXJb3rk12pNEZSemXbyCp5+wMnG0tQ3xCZCRruOSi0x89kwGpco+Zhyna9f+0+kk7rvTxmXXLicz2BcXGW2IT0jNwe6iH83UEcTXIfEJkOtwELOHIWZkyXe/0HBfw7+tGea/jfwcMWIE1157Le+++y6LFy9m8eLFrY5bLBauvfZajjrqqA6u8F9AKtLJYpZaGSeQCoc/7lQPveO/p3tq0GQo5cQpFTxx/6G0kuGDzXz4Si433teApqjE4wKzWSIY0kDIHSo7GZnV6+Js+dVFpn8ouZKZ7N9rL2xjDQPFaELmOiLuEo6ZZCA3W2LZqgiPPBdnw29RnnnQjckkc/NVaUwce8jQnXamk9NOsDPuxFKi5UfWJTY7pzOvvhNi2yYZX0hj+XKNQSM8KLok776SzYnHHLqPTidx7hQHqiZ44M4NZGdE+fHzPLbvinPgYMdpE38Qh7fdE6KwMbXYVLlXcuEMiWsvd1BWYWHDlhiPPt/Mpg0yWsSKj42oJHGIdLrQG4NkxN04nAceXc83n5owGCSuv9zFBwsC3HJ165SfkyZZeOT+R/lm0deHJQOAfftL6NFFz+iTKxk3ysLDt6dSD77+PsK8z/3s3mujX28Tdz7axLsv5rREIwGYzTKzZqazeHmkFfH5B3p1N3LjzDTe+sjPr2uiDO1nJbqrGwV5FdTWK7z3SYDifQky03VcONXBiCFmjEYJk7ltwHhmojNffr2PQYMkpp3paEV8AvTuYeSuWRm8+r6PUcMshEIa9XWVhy2H+vp6dHIjF5/XNppy0U9hRNKAAQMhAqnU8tx6zh5npH8/E+8+54Bo6txGxy66j67jiQed9OyWQSCo8tr7Ad58bzGdaidjlFoTBDpJRhUKkEonLqWYIF7M2EgSB0CvF5xziUJp+WqK9yiodbo26e6NooZK9uMgHbuUxucfxind18TwIXren+8BUmkbS5Ys+S/5+TtWrfoFFJWXnsji9XkBhgwyMucJC3abzMIltbw4dz9UdkeHASt2ZPSYzBKl1UnOP+OQDp12qRdX+dgUUfj7a0kji8FiLFtZhVNkYJRMKCLJPrYjDHGsspWS/SqjRxp44sFMdhQnuODilRTUTUIv6RFSEoeWhUlqSyiFCXDM0Rbuual1+l5Bnp4fPitg2ORKwpHoEcli165d7Nn5GV99kN2iQyXx96lRBlnHG89mtdG5s+eEiFbmMlQMwCxZUYVCDeVEiTCQ0WioVLKfKCGqRCmFUiqawqVzIfXdwpvPuxnUL2WIFZckuOqWtdh32pG11PPUcpBBtB+d24XebGcduRShCYHVevgNPzweDxBHL0tcdk0QS10f0pMFSEgs21PPV1/v4pZbbMzZt4tgzEUovZQvPshkyIC0lmucerydrxcHOXZqNau+LWT4hCbMYRsBvEw+ARo9KjMvcrUiN//AvrKUkdveMUmSuP+WTJatDNO1k4Gpl9ey4K08HHaZ2fe7uej6Om64p5HLpjmZ+64Pr19wzNEWvp2Xx9DjKgn6A4ctBwBVU4gRBlcz3loXg8XoVu/ZJWUwQIxiJxsYKo5GVeHXNRGcDpmJYywtJMAfiCcERx+t463nU8ZlMil4bm4dH71lIuELUyPKkS0JTjux4/c19SwjD2xR2l3nlWYw5IOlSWHSOAtf/tD6t81eA9uKnVhM9ZSVlf2X/PwLwuEwKgppTgPpaTIGf/uRQwAOLQOzVeDK9DH3KTcD+zp5/pUwy39O0tyop6JCoY/oTxAfmbTO1AoTwEl6B1eGfHMu086MMGqYmVBYY/7HKoPik1IbHQl06OlML0LC3xJ5/GeYJDO9xVDK2UNvhlIVKcFul49ocxcIBEBKkmjMIEOykBBxyqXdhK31DB6o44pLzTQ3O3n9fT/BZhOeaJTO8QHk/SkdOpMcwiVBTj1nLRt+zm6xBfNy9My8yMkbH/gxGWH282FyfMdQTSkNVGPEjErKHkgji6gUav8Z3bv48f2sFuIT4OPPw3zxgY2j1Akt30cWuRSK7mxpXsmaNWuYNGnSYckAoLi4mAmjTTw5x8svayP06magexdDhza2y6kjEmttu4UjGkX5etLTdLz7iZ+1K3V0Dg8nhwwkSSJ+MMYDG7chG2WSmsbxUxp555U0lq+OMvU0O2NHWHj+1SAez6HrGvQS0ejfJxWqatvjF5/nZPq1deiNFXg8HjIyMtr5ZVvE4zGCfpm0/+G837YkeehJPw/e5USSJHKz9UydYmPB5wkKSGCm/UCJBHEMeh3lVQnOuciHuWog2b9HGmtCpdFUimTYz+7kJlShoqJgxY6GiiIU9JIen6OUx+6wtSGkANJcOs6dYmPcKAsFuXrOvsCHqaIIn66MZUuXcdzxh18u7D8FZaXF5Lj1qXegCZSYoZXDJiyCDBoqWhGff0CSJJ58IJ0rLtyHzTus7XEkmppVdhTHGdDHyNMve1m5Psol57to8io8ONvPL1/9ObhD4oKznUwaZ+WEqbUkmjIo8B9NZ8lMZ6BJqWV/aAeemOCHxSqSFmHUUHObPRKAALwezxHJYvGiH3jkzseR43oK6QoZHtxZ7dM7ToeONJdM5Pe9S3tQSLaUBZEkic6xIfjEar5ZHGL6OU6WrgizbE2YtLgNAx3rbEmSUGN6ho/zMHmyni3bk6QnC1ts8P3sJJdOuKVDUd7ZFJAl8timrObnpb8cEfkZDoeob2x/3D/9Gubplz30693x8xqNEt27Gjh6lJUbbvdiaO5FVe4vDB8pOO1UA42NGh98tId4VS76cDq9ujUzc7qL/r2NvPtpqvSPwy4zoK+B0cMtqVT4L4OMH2MhI03mvlsO7QcyM3Q8dHsWb3/s5/ufIqxYF+X0i6rR6SSmnGznlqtc/LA8zOqNUeobpCPqF7Jm1RJKdkXw+1N151f9Av2VQ+t8QsTx2g+g2psRqsyzr3hbMgfawz9OMPPpm804fA4mjE90eN6IIWbcVsGBYDE96Tij046LKg4gEGhCa9fRCqDoYkwYbaVPTyOvzjFx6aUX8/33i9s990jxbyM/ASZOnMjIkSPZuHEj5eXlRCIRrFYrXbp04aijjsJq7TgC779Ioa6uDoNBarUxWf9bjLMubKarbzw26dCGPpZZxgO3t28cPHJHJt8vqebjL8JcdqGdTz6P0kgN2bTffbzWuBelKZN8MaxFMcmSTC6dsAg7u+X1TJiYYP7bWS1G4r23udi8Lcp1dzVy6Y11ZKTpWhGff8Buk3nwLjtX3txMMpk8bM92MqGx8kcTcRHHjAVd3Exz3Ef3rgZOmNR+KPy5pzt4+JmDvDo7m+de87K/LEk8rnHzVe0b8wt/DLO/PIEUM5Mghj99L888Y8Rmkzj2VA/4MtHCLiqUGD3UwWSQ01KXx0sjO1jHQDEai2Sj9MCh644ZbuGrRW2N4ma/QuXB6pbumocDm83Jut9ivPtiLmNHHBr3zde4uGCqlWPPrqZzoZ66BpUF34a45DxnK8/MyvVRzjuj4w3rjHOdvPaBn1HDTPy2RUFvDbOtJMiVt8W46cp0rrvMRU2dytsf+3n9Az+z788kHmmrOiRJgoSJN+YFeOeFnHbvNXm8hede89K7h4F1m2IUdetyWDIAmDdvHudOadv97dvFqajdngwmg2xiRKgr/JWlX2XTqdDAgfIEb77qJR6JEiVEv4n1fPTmIU+l06HjzhvSGTbQyDW3LKdb7cktm4cD7KJA60EjNeSIQnawjkK6t6oTFBVhKnVrueYSJ/16m2hqVhl0dA1eXyMZpIiERlFDPVUM4ehDil7ri2+Nl6+2r0t1P/ov2iAU9HDc0RY+/TrEXTekM+ZPtQrz8iRyihTGnlnBgL5G1qxRWfJLmDFj7Oz6SHDXQ34aGjU8wRjlu9Po306EpCzJFInu7GYTXUUfDrCLQrrTJzEMqSbVRO2Dp8tYtKSM7z/P4sH7LDxzxwHc0d4YLSrJeABVUdp4L6NZ+7nvtvbLhdhtMiccY2Hb3iPrePvWm0/x8G3mVhtbTU6iqMl2PayqUNGZE22IuuUrI/zwhZ3O4eEtul4n6SmiBzbh5AA76U5/MskhRoQGqjAIA24KiBbsZMM3+Vith67Zt5eRpf/MY/gxNailCvLvRnNHHl2dpEcSEhERQugUjjlm8mHLoKioiJ07Uh2juzQfnYog+H0M6SIXR10WL7z4M1KGl4haw9RTHAwZ0JacPuNkB299GOCcK2oZPVbPj8ElWGyCijooqxK8/mz7+quiWmkhfdtDn54G5n2u8vAddhx2iSfmNHPGyQ7KKpL4AhpTTk41RPrg5Tz0OvjmhzCz53o5/UQb2/b5DlsOAFZXHFV/kLEDbdQsG9Au4WGUTNiFk/2ZSznuaI1hgyxs2RFj9lwPl05zMe3MQ/bEgm+CTD3t0DdiMEjcdbOT/WXNHPxcpoxiCjRDu6TFH0gkBQoKXg7pvj8QLwHDROjZdzQlZY2oWup54wmJkjIb739RiKJKmOSD7ZZO+k9H7969kZExSHr0epDkVLZCWAQIZO5B7wyhqoJE2IQ5I8SIAolnH8pD1eC4U304agfhFm6yf6/BuZ8dmLHhwEmDdQ8xZzVJkSBWL6fI6w485ZJewfR7JPtr7wQwN/RsV//EibWpkf0HbJKDuIgiI6MTeuob5SOqhZ6dnc3OXRFMnk5UU0o91RSJbhRGeuLbGOThshJmXCKz9ZdCzp7RyOpl9lbE55+fI1zbia8XNTP19ENz/5TjbRwoT3DzA00kgw4OsBMzVoZwNCBooBo/Hnw04aWOItGz1fcXFzG69wCH/ZCeFELw7Jwwub7Rbb5Vg2SklxjMgo+/OCLyU1EUtu2OM3qEhSWfFhCNCqZfV9fh+UIIYn8hP9/+yE9OloFTpjbx6+oEIzimlQPYJJnpJ0ayM76eHvQntkFizOTVZOTG2fBDyhF93pkWnnohwI1XpUjFzAwdvoBKKKxht7W1czdtjdG3Z9t9gM2a6rLev7tETU3NYZOfgQDYcNJEHQW0v642UE1+sg9fvxfCbPJy1y2p6LszTrbx8RcBgq4DOALtZ2Q1UoOtqYDjplRT6BtFGu4/7ZN05CR6Uisa0NDowQBsOIkSZg+/UUMpneiFsAYYNqjjtWPwABPPzvUzfICVRx608uAdERq9el6b88Z/yc924EpzU19dA6TKU6BTWx2PEGTc2I4pjmGDTCSNvnaP+WnmhGNNzHnLR7dOBixmie8/Tu2dv1wY5KoZrnaJS4ddxlNnYkB4TMs3XiVK8dPMYMZhUW0IIShZVMvE7bv47ov0VrVzAeZ/GaRLt8PPDBRC8NDdD2OPp9FDGoAqVHxy+5lsf8BilmjOKCPN236KcD2V9GJIy/+tkp3t5RJ6o5E5rwXYvrKQWVekc9zpW0gc6HhOa0IjM0dDqEbWLuhClbGYgaTKEfgM1QSppzDZvc3vZEmmq+hHVcXhB8ek7mekoSlJXYNCbvahdx+LaTz9spcFb+Vx8az6Vr/ZujPOx18GaPaqdCkytKx6tfUa4bydLPwynR5dD+kqnd7He5+WceUJNjSh5/nXU7Xf5z6Zjd+vcfYpdi6dlrL909OSjB1h4aMvgnz8avs2zaXnOxl2XAWfvZlLn54molGNT74OcualdYwbaaZvDxPPvBY9onrQ/kCYiv0yBr2Ba65Jkhbr1KKv/PpalG47eOweO5PH2/EHNV7/QOL+p5r57iMTLmfb+3h9GiGdB4Oazf7ScIf3ra5T0SWt9KQzIfxA+427ooQJ4sdBGg1UkUvbtTkiQnTtoZKXo0OWBGZHkn27Sg5bBv8T/ncVdduBxWJhwoQJzJgxg6uvvpoZM2YwYcKE/xKfhwmdTkckotHUnFLkdQ0K9zzRiMtkbUV8akLDnZ0qmNseXE4dGRnw9LMRFnwTJF6Ti4aKX7T1KMVFFA/1dNUGtH8tKQNVSvLqc2ktxOcfGD7YwsXnOVm9Icox4zquzXHqCTYcLo3a2tr/UQZ/4MN3PiQhEuRQyDAmkEcXcinCnanr0LOt00nY7RLPveblnNMcLP6kgEH9zHz3Y1siMhBUuf8pD+ZwNpKko9iygrC5lpwcmWuujZFZegw53mFE4ird1UFkSrmHIq4kiQwpmy705iC/f5B/sikbmhRcjtZKRNMEm7dHsdj8JBIde0/+ikGDx9Oru7GF+KysTrLwpxDvfeJn/Kk1nDDBzitP5fDzPwvp19vIhdfW8f3SQwoqmRSYTR1/6maThM0qUdugEojGMXauoCjfwNfv5zN5vBWXU0ffXkaee9jNhDEWLrq2AVND+wZmMJ7AF1Db9bYCLV7a1etjNHkUbrrp3sOWQ0VFRZu/1TUo3HR7iN7qCFy/RyoELVWcONnIlTf6GDyxkmtub+DYk5JYxq+gKX8dY8e0v4gcP8lGdp6Gh9TiqIgkIfx0knphxsoetuKmgCwpr9X8s0g2OnvHccNtqcitrEwd332axT5pG6pIRUFVsp9+DG/j4XKQTmaoF0bTv9b1/v86jIY4p59oQwhaEZ8r1kb5+MsgP3xSwGN3Z3L+GQ5emp3Guh9zeetDP+U7nHz5dgYLv5HYtDyNDLV9pw9AOtkIoIRtdKEP2VIBcaKUiG1sYzXV8RrWr9cYMKaWdRuShJ0VREWYQYNkeo3wUVu0jBDeVtdM6iJ079LxOx3Yz8iIkUdWzH33ji307dV6wzhhvI5Sdrd7fjl76d2r7Xc/+/kImb72a9SlkYmaXku43y9MvmYXZ18cJqOzjxrbDpp1lVwy3dKK+PwDRqPEjdfY8ZgqCBMkQexvxyLQ2KffhM6kkp7ecZTZX5Gbm0vAL2MM5rZbv1cv6bE0dwchkZGm59LzO24odfmFTrbuilNemeSrTzIoXl/Ap2/kceKxNi69sQ5/QG3zm8I8PbtLOo6Y2FeapPD3IvrHTbCyeFmEbxYHURTB0SPNLF8R5betCWQple748B2ZzHnMzcr1URrryw9bDgBOp8y5U42EgxKOv4l5cpDG7bcZmf96Lhef5+L26zJY/EkBy1dF+HZJal3csiPGqg0xJAkuvbGOyVOrOHV6Nc++6uHKS6zku80pUrshn/lfBju81+dfxunLEPaxg6hobSTHGpOU/HYAi9XFQ3N68vWPKYL5ktsH8cSr3alrMnLZOVWsWd+A1+tt7/L/0di3bx96g0CEnGgaxJw11OtLSfZfy4efCX5bk8nWdZm89Y6OrBwVRU012rr4Sj+5NeNJ51DEuF1yMogxhPETK9rFvS80sWNDJns25nHGFB0NVLX7DEIIFHsTg/oZ8QdUXno9TJra/qZO/h+2FzJ6VFQ0NIo6Dzvi1N5ILE5ArieAl6EcjVsqwCrZyRB5FDZM4O1XZa66rQFnuoaLjjsHO8Odmb+g9TcdCmsU5hvw+FTC8QQCjc5SL+qoYB1LqaKUMAHMWDEKC1sMS1HEoQwjlSQOV2sCorJaQQs6O4xycZHJnp17jkgGdXV1dOts4JLzUqSj1SpjMklU1yrtnv/z6giGPy1L733q59EnI6z/sjMNqweSRV6bzBdI2W2d6EU1ZVglO/mBoTTWyS2OtbNOsRMMadz7qJ8/2kjMuiKN6+9uQFFak61en8q9TzZz/eVpbe7T2KRgtUgcrBJH1O3Z5cggrsUxY6VBVLc5HhNR6qgghyKyg/35cH6ceDz1fjxeFYdNpvMgX5t5L4SgXOzBSQbdxEBCfl2K+PwLGkQNNhwMlsZil1ypdyHZGcLR1FKReqa4mcqa9t8LwL4DCgd+6cLiuX148E49ddFmDJqVpqamw5bDfxLOOfdS6htVSg6k9lLDh8sExKF1w4CRsrKOScDqWgVVa+vI04SGP3sHj9znpKZWYfXGCCOHmbnjkUZm3dvAx18GGDui/fIxn3wZJid+yBESESE81NOPo1rqwUqSRBb5ZFSOZcZMX6vf79ob54vvQi1Rl4eD6upqAt4A3Ug1jQnixaDvWAc0e1SMJomug4J4DW31fJUoxYgZGblFpwkhMGFlSGIyuvpuDJ9UT0a6zJxnnegNGh7R0O69PIZKLr3IzAUXQY1aRTyspyRrMa5jVvHYm02886aNrGM2UJ21BkW0fl4XGYi/cbS2h4GDx1JanuD0i2qpazh0va8Wh5l6mp2MdD1digys2RhFVQVX317PO/P9XHSOk6fvy+KoISbCUcFn3wQxmhVuvdnSivj88PMAu/cm6NfFzvx5Mv98PYfdv+RRttfIadMauHCqg9lzvZx5ccp2qqxO0uRRUVXRyhH2Z+h0EgP7GltSzi0WmcumuXj0rkzWbopRkK8H2tqif4doSMKezCE91pXMUC/E7+REXMRQu+9g9RI3p55gw2KRyc3W89DtmTx1XxY33d/Y7vVefMNHNJHAQyPzPgt36ACf/WIIq6cbORTSQDWaaP+5KznAAEahx0C5bjc+qfX8iYgQTfnreHG2k59XxnntjQR6g0BNSgSDHdufR4J/O/n5X/zv0KlTJ2RJ4uFnmwF480M/M6e7MIrWGz0JiXj87xVDNAr19TBzlg+Lv4g+DKOMYvaLnYSEn4gIUiH2sY012K26djeTfyBN76K2of2JfPG5TvJy9O1uFv9AJJpahA7XkwtQV9OAGStdpVT9qRgRHKTR7O14QdM0gcercfqJdiaMSY3n6fszWfBNiJvua2TzthilB5O89k6AEcfVoO3vg9rkJtBsQIo6aKiTuXqWh9zG0eh/j1zy09wmNewPpJNNAA8JESM779BzvfCGl992xDh5WjVvzPOTTGpcc2cDl5zvYkA/HfX19e1erz34fB6mT3Xi8apMv7aOe55opqpGYd7nQZ5/NJMXHsuiaycDNXUqPr/K1Re7mPuOl4OVqYVr1DAzP/0a6fD63y4J4/dI7NgG559hp6hAzwuPutut1zTjHAcHqxTSlLbF6EPCj8Weigr5ax+1cERj1fooP/0aprwySc9uBnSyTPfubb1+HaGoMJcvvj20od62K86445uINtuppZydbGCn2EBpvJQVCwooL4W3XnTz4+eFvP5sDosX5LL+xwLenx9i1HG1+Pxt5+uYo8yE0kpRRJJywzYyfq9l04OBBPGSSyfCIkC1KKNGlBMXKZLHJFloqDS1OC2GD7aQlh2j2LGcKv1ebDiRpfYNmlzRBZvl8FN//5OgaRJ79yc4fmJr59nzb3h59ansllqafyA9Tcebz+XgSheAYDgTyaMzCh07GxLEMWFGh4EMKZug8LGbTeTSiaHS+NQ/JhCtzuabeekEGi3sMq4gFFbZ9ZsZLW5it249teIQOW9QbBTv6/ieG3+Lp1I3DxOxWIxYNEko3Fr3vTs3k7izhh1iPQHhRRVK6vnFJlQUfF7afIuNjbSr64UQVGet5YWnnaxbls0TD6Qx56l0itd04rypJprSdjFmVMeE7uijzIRsFexgLTJyG/LrD0RFmDBBZL1AhO2EQu2njbaH1atXo5d0OBMdp/za4tkEvHpGDjPzd5lCtQ0KPbsa+eHTAoYOTG1mHHaZm69K5/G7srj1odSmMxjSWLE2yuoNUcaNMPPpVyFisbZrkBCCV97ztdQjliSJfr1TpT6mT3Xy9P1uFn9SQPcuRk46s5nS38ux9OpuZNJYC5Ho4TvEUvfTmHVFOnm5qbWxI2iWIH3+EmWl00m8/Lib2XO9XHZTHdff3YjJKLF0RYQmj0qfHgaGDTDz/gcJTjs7SIMn9awNyQbeXxBoWVv+jLc+CBKtcZMmuRnEaIrZzCbxC6ViF3vFVrazDmOpi8Yfo/g95XQtipCTFadrYZTjxzXx1B0lbN1SRrjJwsaNG49IFv8JCAQCWOwKfj/cdLcXvT1MrxNKGDVK5vaHm3j5bR8AR4+ysuCtPBqaVFZviKI1udutwSpLMkX0IOo38M13Scork5QeTHLe2RbCubvbfL9CCGpdW7j+aiuyLDHnLR89uutpopZ6UUVEtP6OBRpqB5sfTWioJGmiBpvOQpa7Y+dUe1i8+FtuuMJFo2ig+1+6NSdFgurslYw/PsG0sxxcdI6T4f+ooTprVSuCskUOSKh/4Qne/tjPj7+EkWXwRkMU0p0qUUodlQzlaI6SJjFMmkAPBqDDgFPNZqtpKdtYw26xiWJ+Y+vuGEIIhBD4/CqBkIb8N2VKJEnqkBjtCKtWfMdt17Z2Ht17UwZX3FJPs6e17PeXJbjuzkZCYY0Jp1cydHI5t90don9sEu5YT5Ik/kcnSoTUnEjHjaQZWnSYTiex4D03C74JMXRCHY8+42dPicrOXSqDjqng6Zc9fLkwyIOzm5lwRhVXXOhsafjzZ7z0to/TTrDhC2UeUfT3iNFHoQmNfLpSRyXbWI1H1OMXHspEMbvZSF+Go5NSgRPGQB7rNqdst1feiJFhtzD/7XSqTbvZKlZzUOylTBSzhZVIyHSlTypjQTOyT+xACEFcRPGJJiIiRA1ldKVtx2JZkhnGRPazkwqfhyee97X7/Koq+PCjBEX0JEPKJq95FIXRQSSIIRuOzCnwn4LJk0+ksUFw1qW1lB5M8sSDDrx5m1r0kItMlvyUbCG5/4pnXvHSGA5S59pCWARJiDgeXRWVOT/z1BMmuhQZCEc1/AHB9z+FmXGuk1uuTmfyeBs33NPI9t1tnaAl+1TMyqF6ntWU0pne7Tp2LJKNir1W5i3ws3JdlDsfbeL6uxsR/nT27dl/2HJoamrCLKx/2l9I9Opq4taHGkkmW9t+iiK44Z4GDh5M8sRDDgacuo/q3F+oN5VQIRezkeWETXVY85sxjV2JfvQKqvKWU20sxkk6eslAdwagVRcx77MQI4eYiBNlH9tpEnUttqYQgjpxEG/6biSDyscfK3TR+lPgtvDeK5ksnJ/HlJPsTDnJzlfzM3npFYk697pWzyoQWG1tM/3+Dg8++AThMDRsz+OYE/0cf2Y9F1/TzOPP+hk+OGXjPXpnJg8908zlN9Vx1GATLz+RzaB+JtxZev4x2c5PCwr45/chahsTTJ96aF+maYIPPvNTvEti1/e9KaibhDvYH7dvMJ1qj0PUF3DC2fXk5eg4Z4qDPj2NfLAgwPrfolTXKm3s8D/DH9Sw/CWQbcSQ1PNmpkutAqsOB5GAjihhOolepJFFE6lsgCbnbh65z96qFMsfGDvSQpNHpba+9WL44ecBtm800ck3DgdOPDUWpl3RTDR66LvSNMGLrwXYsdaOQ0pDkiTMWNjKahLi0HeiCY1ysRc9ehySi94MQacaqEvfTGXeMuqz11GV+wtpE9az8EsXdQ0qNTUCrSmHuuY4dtIoLy8/MmF0gH9r2jtAc3Mzu3btwuPxoCjtex6mTp36777t/xlkZmai00l89W0cSWpkf3mC265J49FH/K3OkySJULOF2nql3SK1JQcSSD43IxlJXbKC/exkCEczmLH4aKKWg2hopOOmG/0oi2xNpUl2QNDEiJLmbN/bZbXKZKbr+HVtjLtmtT+ud+YH8PpV7PbDJ3mCoQA9/tQ0Jir7UTFh8mSwcn2U8aPabuC//SGMTpaYPvVQlKzJJPPhK7ls2RHji+9CLF0RIVzcnWjCQogqOtOLgYwGBPWimpJ9uxhCEjAjhECm40hTSZKQhY76tC28cmdKUX/6dYB4An79OlWE/s2PfPQbf5A0l8zs+7PweCXKysro3LnzYclBr9MTDKpMu7qOp+7LZOhAMz6/yg8/Rzj1BDvVtQo33NNAXo6ecSPN1NYrxBNwwz0NfPthAbnZehqbFJatCDN5QuvFxB9QeXR2kNyaibhR+ezdYvTpXnp07Thyc/hgI7sONJDFIQIiKsLs1q8lxxijolqw4Nsg501xoiiCB2c3s3VXnPGjUl1hHXaZzdtiyPrD7+IH0LlLdxbUaLz/SYhhgw2cd2GIooaJrWou+kQz+7UISIKHHrAwcmjrOZuVqWPhJ7lMPMHHWdM9LP+utRe/2auSNIRo6PYTZxxnZNk8J8RTRqxBmNjFBgyYyCQHDY0StmIUZnoyCINqpdmrtpQc6NfLTGOjxoSjq1n4gRs6cPrrJB2ZmR3XW/lPRjiiZ/P2EONGWolGNX5ZE8XjVdDJtHRc/SuGDDBhcDXQpXliKkJb5LCNNWSKXELOg0jGOFIwjfR4J3SSnlrKcZNHA9UIIdjHDgYwqhVhYJLM9BHD2Ml6eqhDqNHKaN5uYojUCxqhQCiUsptSEaIrfUkGrTz6XAWfv9OWpPP6VJavjDFizOGTn5FIBDWSzjsfhrjx6kPGdUa6jq2rs5k+08O6dRuQkNFQGUSqNnSDR8dr73q59vJD+lCnb7/Ojh8Pk05QmHpa6820LEu89GQmi5dVUHYwybiR7X+3FVVJEsYAOZY8QlGFHaxnmBjfKiVWEUl2sxkTFkyxTJwmA8XFxYwYMeKw5LBq1SoknUpC6TiyNEmC3j31HDPOysIfw9x4ZftlVj76Isjrs3ParcE2dqSFR59vZta9DZRVJJk4xko8oXHrQ41kZcicOr2aeXPzWgrnh8Iaj73gYVBfU6s0Nq9Pw/qnsgMWi8yCd3KYdFyQU89t4rdfczCbZS4828nCnzpOJ2oPQgiyMmRmXWvl0lUl2Lxt66lrQoOsWiaMbhutZDbL5Lr1/LBIpUtPwQVn2XlnfpBnHsziy2+ifPG+Fbd/EAW/fwchAhRLG6g8KLjytnpGDDEzeYIVn1/ljbfi1JS4yPUOIYSfA+zCiBkjJnw0o0NHbwbjoYHy4F5iv/qoOLid269PY9wIC3UNKvc+7mfdSh3WYNERNX35T8HQoUMJhcFsq2P0SBOvP1PQ4vzRNMHLb/u445EmnnnQTXqajpOPtTH7JT+S71DK21+RRiZNgSx2fJfLiMU7ybWlY1EzMBlltutWYFJd5FBIkgT1cjk3X27kqktdLd25HXaZi+4+iDtLx3cLk5TsMpDdMBKjZCKHIirYR1f6tLlvDeVYsFNLBRbZSO/evY9IFqUHdnL+iQae0hkwqof0tBCC2uw1fDjPwlGDD639x02w8vOqKNdfu57CpqOBVBSMz1VCMr0GEVeYdnWCq2a4iMUEySSsXljEnY82sWNHFEONkRrKOYpJrfSmTXIyUIxmq7YKLaGnlxiMjIwRM2Wx77nhngZKDiTJceuJxTXCFgW/XI9La1tWIywC9Ozb44jkoCixNvb/gD4mHr87k0tvqsfllOlcqKf0YBIhwGSUuGtWBuNGWvhmcZi5j2S01GQ1YcZD+xFcADEiGH+v7ydJEk6bnqde8vDmc6mxDBlgZv1Pebz0RpD354fwB1VmnG/j1uuczPs8yPx/Brn5qnSuvtjJRdfVk+aSOW6CNZWtE9J45hUPVTUKS1dJPDl79hHJobmxGU3AbjZicsZIc+oIVHnR0HCRQRf6tLbhVT3xhOCVt4PU7ElDtfrQ6yErXU9e7UgCeJGR6UzvVu9bh44IQTawDBsObDiJESVBrN3SDwAGyYBF2BjASPZv2sqjz3i5++ZDWXThiMZl13nQ1/Zs5SB3U0AF+7HZDjl+CwoKDnut/L+OV199lXy64W+sYda9DUQiAleOSjxtDT6vGYNiJx4TnHHJodrbkNIRH3wa4ttvNdwOCy+8FOP9jzbh8wmOH6Xn6kvTyUjXUV2r0OxReeWp7Fbl3K67LI3zz3Bw7sxavv0wH9ufMmG6dZP5SQrgJBXkEyb4t/WT7clsFv60j42/eRnYz0D1PgtOby+SSsd9Kv6KwsJCNA4RUU7S2L5d8NC9dv5xQTXnnO6gb08j+8sTfPJVkCH9zaxfkskZF9XRqZNMQU9IJvfxj+OsLF8Zo0uRxvOPZLZklYYjGjNvrmL30qKWvgmd6c3Tzy/n488jFCn9cZPPQUqooASBimROcPJJOq69Ip2V62LojRpRKcDwMUkmT2hb3uTY8VaGjfZQ+p0/1dMEaJCqOOvMfxy2HABycnIIB4xk5vuYOFHHsGFmivcoRKOCgxUKI4aA0SAhEOwoTvDeS20dLDqdxCN3ZHLelbWYTId0xu6SBO4sPbt/zSI32Tr4R5IkiqKD+a26gc3L3C3ZUaceb2f33jjTrqlj7aZYq7J1f+BgZZI0p65NIAfA6GFm3v80QFI5QqpOyJixIkup1cgmHOwVW5GsNZwwqbDDnx17tJWTp1Uz41wnCPj0qzDxqjy6/G7XaQgGxo7l4M819Dt6M4N727BZZbbvUDB4C8kL9mmxNRSSqGhs4mcswo4eA0ni5FBEZ3q1yC1PdCEYqSSjS5B7brYwcbQTVYMPFgRYvCzCJ29n8cTzTWzeDqQHsR0hId4R/q3k54cffsiiRYvQtL+vN/Ff8vPv4fUKopEU1X+gLInZLDN4qKBssadFqQI4Gvox7bLNLPo8q1Uqoj+gMuNKH87GUciSTD5d0AkdFZTQVepLOm7S/5S6Ue5cgzlhop5K8tvplpgUCYLxGHPfVHn64bQ2x7fsiNG9i5HcbB3Pv+5t0+Rnz74EL78ZwOVMdek83DRHvU6PhdRE14SGsVMVUtJMes04rrxmDW++RgsBKoRg8fIIT7zkQZJotSD9gaEDzQwdaCYZ9/DLtmwOspkRHINBOrTRyqMTGcLNDtYzXExsKWjeUaMmIQRRQqR11vhqkZ7HXvAw5ihzS81Lo1Hi+svSicXhzXk+1m6KUd9kYsDow4+APefc87j+6re5akZaS4TSjuIEY48yE4loXDKrjlefzqZnt0PjuOYSF7c82Mhr7/sw6FNF/F99389Xi8Jcc6kLh01m0dIIc1+L4awahU1KESr9lLFUNu3liefque/29lNGE0lBpWMTPp0Dq3AQEiFiIszoYQKj0cjAvkYWfBPiYIXC4uVhLp3m5PF7DqUwPX5PJo8+72Hlpi6HLQOASMSHpsrMflzCl/TQKzCpTbOZNCmTItGDWMZOpp7WfuRAdpaeTp2hao+TzdtiLR7BQFBlX2kSg02wYWkhsbjgh29roL5XqlYWEQYwslUds1yKqBMV7GcHNkOQvJyUHD1ehW27omhhO94BKoZML3QQ7BsSfnLz268x+J8OVVFYsTbCnn0J/vl9iJOPtaLTS21S6f4Ko/6Qw0JGxpWu4Ri4mkdvdJKTpWfVuhrmvr6fZGURYSVIF/pSRSlBfNhxthspJUkSnUQvaiijm+jPFla21HrTSXp6MojtrKbM/ROnnWrCmWbknsebuGtWOs7fS2AUlyS44JpawmEFne7wl1+n04neaOXV1yIMGxxl/JhDRpTDJoNeQW9WuPpyG6+8kURTUmuwO9CP157fwJp1Hm65IdXNsV9/2FLSts5OPKuMG65q37CQJImZFzmZ85aPC6c62tWFz84NYNRsZHbzIteYyfP2ZgPLcIt8bDiJECSAl270o5ximqklx5B/2E1OIFX30OJM0BQ5QF68fedRs20fF51h5LQTbJx0fjVn/sPeqgkcwLpNMTweraVzcXsIhgVjhpt56fFDtSvvuTGD517z8sZ7ISadXkN2TqpkiF4vcfkFLs465ZBzb+vOON06G9qUisnO0pORk6T8gIGzL6/ln+/moWng83UcvdkeFAVWrIty/EQbg8c1s2tZCVmRQyl3ikiyS17Lq/fbWkXx1zcq+AMahXl60uxGugSHEg6vwmiQyMqQuem+RmIxCWtugibTZpwNA7BLTuySkyHaBPZpy/H5Ewzpb+DKW+tR63Moio0lT7IQJkAJ2+jPyFa6OSwCbGMNnenFIMYgKzKefQ089OgWevUNUd+scOIkK0lVQyHE2LFjj0gW/wkoKChAUzUKu+l458XsVt+gLEvceGU6l8yq40B5gu5djBxztIV334uTrQ+3mzWniCR1VBElQiX7GaIcgzHw+/cQBreIsU1aSanYTS8G0U30p2R/MUIIXn3PzzHjrDzzYBaJhOCLhSH01gQFvaPsl5dSWDeJJEmaqEUVCp3ogVEykxBxKiihgWqyKaQH/flNW8b6tWuYMmXKYcvC5XJTUZ1E1olWY/PTzOQTaEV8/oFjjrYwcLiHqh8CSMj4Oq/lpWftTBqXKmdUW69w12NNVNUqLPwwH0mSePr+LFatr+JgTQmd6NFuZKZO0uEWBfhEA43yQVxaDqUUo8Y0MtL0LPzoUIaC16dywVVbaV7Xj/TkoXpomtAot+zm8TvmHbYMAHr2Gsy6zbs44+TWa8mwQWa+nZfP9XfX06XIwPWXpZGbrWfcqRV8sCDI/K9CVNcoyAYnajIV9OAik1J2owm13SyVKg6QT0rnKiJJZpagV3cjV91Wz12zMujayYDNKtG5s0RBJ41NHxS0OCjvuiGdk6fVUJCnJy/HwIK38njlPR/Pv+5DllKN5NKc0LWzkdz8fvTp05Yw/zvs3Jqq1X2QEjJMBo6baGTjJ2mki/ZtQI9cy533xaE5j1zfQJqjZTz5QiXdewj8tQkypLYdhUPCjx0ncWKYsdKLwS0lAn4TK/72+ZIk0KEn3zeCr9/Yz7dL/eRnN5FIahzcZ8LR1JeMZNtsqsH9h1DhP9RMYODAgQwc2HEjkf8kfPLB++QxAKOvByV7fiE9U8EfgkXz03nhDS9Lf/WgJmDbTo1hE+ro3cNImktmx64kDc0KvQPHEDY18NW3ZXzwenorfaqqgktm1VGUb2i3j0Vmho6Lz3My/59BZk7/0z5JVmm07Ccn0hlJkjBgJE60w0ZaSV2IWVeksejHOC++FsQmDCiWA5w7/pTDlkNWVhZGlx7Fm2qsJUs6pMZ89h3w8N2H+Xz9Q5h1m6P4AyoN1TKvr0yCaKaLwcAzD6QzbFBqDtc1KKzZGOOVp1s3yLRZZT56LZsxk6tQ9vRALxlQUUmIOPtLzPQQnVIdvOlPo2MXF87ycOt1h/a3o4dbuGqGyvhTd3DWlI73/jMvtXDjr1XYgy6iIkydrZwLL7rgsOUAqTIgnbsJfvkqrVXDpztmuThvZh1nn2bjpbd9nHmyg/1lyQ6Dmnr3MGKzyixfFeW4Cal3l0gI9uyWcPq6o5DE49yLmlaH1QqhkISxuQh3rBM/rWhmykmH7MB+vU1MPcXObQ818snreXT+U8R7s0flytvqef6R9muv1jWqLFsZorDg8PeHmqahoaCiEBNRyigmSog4UToJJ6Gw1m5dT4BQSOOJezIxGmXufMCPZe940iUnSFAtSlucSGmJAqpqathSY6AzPckj5cT6g/j0iSaSJOhu60xtrIG+6jD0GNChb1vvGhO+aBzT5h5cf9sBijpDjlvPOafb+eaDfAwGiX/OM3HZjfX8vDpK165dD1sWf4d/W9r70qVLWbhwIQMGDODWW28FUg2QbrzxRo4//nh0Oh2jRo3iwQcf/Hfd8v8sPP4k2dmQky2jhm38+HOYi6ebKbNtaBVabhMu6oqzGHFiJXc91si8BQFm3eFlzLEepD3DWggtgGwK2/XqhoSfoPBTEO1PHRVtanckRYKdbKAPw/jqc4mautbha5omePIlL1df7OKO69OJRgXHnl3FWx/6+Py7IOdeUctZ50SI1DsxyPoOo4HbQ25hLkF8KZnItcyYZufJR2zUZ20mo3Yk119qZMi4Bo45tZEB46q57o5Gnn8ki0RUx/6yjlMIN21WaaCSArq2Ij7/gEmykE4WXlL1L9Jw00T7tUqbqCWTPPZus/LzygQLP8rnsbuzkGX4fmmYS2+s45wragmHU5vNtz/2s2m78YgMmJ49exIMi1bRrGazRDgi+OTrIBed42xFfEKKrHj+YTevvOvjlfd8zJqZxsmTrVRUJ7nrsSbOvrSeuQ+6ya2YjEO0JmILtV6892GsXYIpFtMoOZCgbk8hm9c5+fw7jc3rHOzfmoeskyg9mOTRu7J49els3vrYRyCk8cXCMCdPq+bB2c3UNypIksQDt2ZiszT/3r358BAKNpOWqRAJS2gBV7tdtgHc5KM3qW1Ihz8jx61D78vjy29SEWThiMYls+qprU/y0lOZWCwy6Wk6xhwt8BoraKaeXIrabeCQK3UiQoiuvRScDl0qxWKsnyzPEDrFB7H6yyIONoTx0baeihCCErbhC/y3rlN7MBlThsWYoyws/iSfG69M57pLXURjokMCtK5BIew/tLg3OfZw1dUyiz7LZdJYK317GZk5w8G6ZW7sfcroRn90kg4zFrw0YP+b1D87LiKEf/eo6lBo7aHvLPpwwnFGnn88jYduz2TkMDMnnlfN8edUMey4Ck47O4B/dydE0kyPHocf5aPX6xk7aQy2pt5cN1Pm6BMaueUeH9Ov8HDUeA8Hf3Mz+5F0rrnUSWFaGvvYjk80pTyrnpHsXNiTc6dFGH1SFT+vDVAm72xVHwtA08VxZ3Zca6p7Nz11dYLr7mpolUqWTArueNCHt7iQro2TYc9QEvoIQp+gN0MJ2SoIW2rJIp+hjCddykJCxoQVT7KJ/v37H7YcpkyZgs2q54yzJMqkXW1SibymCvJ6+QmHBXq9xPETbBx3RiMPP+2nuCTB1p1xbrjDy6WXx5BjdiKR9h2123bF6d3DyLSznK3+LkkSt12bQXa2TFbleBrKLVRWJ7n92vRWxOe2XXFue6iR+25u38lltCax6k2cfKyVN+b5+fjLAA1NR5b2rigwe64XRRF88HoG51xfT22npdRnr6UicyW/6ZdhzfXSv2/K2N60NcYZl9Rw+8NNvPWRn3OvrGXl+jAqGsMH2HjyJS9DBphYND+f1d8XsOGXbL5baETtt54AqTI8BslIJnlcNcPFHY94uOAsJ04pA/PvZRTKKKYvw9voZpvkpDdDiUlRLL1kHMdCtzOyGTnxRA7uNTP/1VyWrtIzZmI/YvbAfxsedQBZ1nPd5a4ON22XX+Bi/j9TNbEOVqrkxvpQpZW3+k6EEOwXO9nMCpqoQQI0VPazHfVPdddMkpm+YgQyMm4pn0zy2P1zPiee2cjn36YihJuaVU6bUUMoLHhvTg5LPivgnZfTCff/mYihiR4MxEMtm1nBWvEjm/iZWirIIIeu9KVY2oSGyqJvvjkiOUycdBIvvxPEYEkSE4ecBsmMai6d3nFGyeWXmPBYD9CYu57F/0znmKOtLbLMy9Hz/ks55OfoKatI6XVJkph2loNGanD8TQSXAxc6o0I4/SC1HMRNPqOH2HjkzsxWET3paTq++TCHQN42PKKRqAjTIKrZwipCyeAR1T8GOHvqDF55X2qT3gopJ8e+UoXLL3CSm61n49YYRqPEt/Py+XZePusWF3Hn4yGqsleiCvX3up492clGkuKQLhJCUCVKUVBagi+a7Hu5/moLt12bzqXTnDz6fDOnz6hh3GmV7C9LoJNpVaJFkiSefTCLk86r4qmXPSl76zwnx0+0sr88wVvPuln1XWceuyuLbPfh1/r8AyaLERkdegwYw1kMH6Yj4N7VbtmFZlFPPGQk88Bksv2DUg2aYl354iMjCSlOTea6VuMHSIgYJWwjn65IyOTRmQZqWo5bcRAS/r/eCkj1VEiSIEkiVe8x0pNuvY6iqXkg69ZKZNeMJe0vxKdsBcckyOrrOtKM1/8YJJUIcWJUsR9vtZ0D250k4hpTLq5h264EZ5/m4LXZ2TzzkJs0t8rWLYI1qwTp6XDsJD3h3ivx2PbzxTdRJp5eww/Lw+wrTfD5NyGOOr6KTeslzp3ScRO2006w8cIbXp59xcOLb3o5dXo1tXUq999rpjp9PUmRII/OVFPW7u81odGgNPLC3DDnnGEhPR0ihAhKPk488cQjksW9j97DHt2GFj2fFejHh6/aOe28JswmidJSwdy5Gr4DeQwUYxjOMehKB3DcyQGeeyU1bz/9KsgV09tfW2RZ4uorLXiMqQZETe5NfPleLlb9oQacmlDRsmq45dq2MnM6dDz7SAZLfu04u8VkkohIfnaKDWxlNSedfsIRZYoCfPDeS7z+bGabTve52XpOmmzlhrsbWbYqwsmTrUTbKV30B4QQxOIa9z7R1JLe3bWTnrp6FQmZ6twVPPSin61rs1j3s5vfVmcy8/56EplVNHvb6pwrprsozDdw60ONXHxDHU+95OHSG+uYdGYlQwea6N9OB/pYTKO0PIlOJ2EyHn6ghKZpIKuECbKT9RTSjUK6U0A3TJ4uvD2v/XcghGDpygiTx1s5boKVRDjFKRSL39gqVuHHQyX7CYuUfdGbIXipp4byln2QJjTqRCW7pA107ZHk2Xd8nH6WSlDyoJcM7c6tJuqw4cRIqtnSr18XseCtPM45zdHS+FuSJB69KxOzSSISObIggY7wb4v8XLZsGW63m7vvvruli3V2djZjx45t+ffoo4/+16N/GDDJJnr10PPO+3EyG4dz0cxN5Jly6Bw6ioO2TYScOoJ+CYUk+UUq2dkyej3cdV+YTsERFP7e+OXPkCQJZIUG4x4c0SIEgpDjILr8apRqFSNmssijgn0cFCXYcBAnioJCN/rhkjJIenty7W07+PB1d0vq8lMvezntBBu9e6Q+lHtvzsBigZLSJAP6yuRnGznQ1BXVuAtfQD2i9N5+/fuydM/PZIhsNEuIEUNMHD/Rhtsd5cFHN+KtkiFsIKBLMHOGnc++DbDvQBJdYyfufaSRz95ra0T9tj3OwQqVZqmOQaLjuZhBDn48ZJBNZ3qynbUIoeGmoKXbeyM1VLKfXgxBoDGkr4rFIhMMaVxwTS3jR1l44p4s0l0yv66N8v3SMD5/kiuvu+GIivt7vV4kRKuumUMHmLj3iSZ2FMvMf639jaIkSZx3hoPRw8zc9lAT2VkyV0x3UV2r8PbbCgXJvu2mw0mShOJzsnl7jFHDUhuJcEQjHNG47s56LFaJm+5v4qoZLvr1MraM5dE7M7nn8RThct7MWsaPtvLEPVnkZusRQvDr2igXXlPHG89m072LkQumJFmy5DumTbv4MOUQJxYDe56XRFnH80iWZCJhaGpWW3W9/zP27EtixMS6zTFm3dvA5m1xGutBVSWOn3DIS/va8+lM8+9nxa8avRMdN6jJoYCTjj/Iq28HmTfXQc/4kBa5pJFFrtaZzfxCId0ooBt6yUBQ+CiVdpIQEQ6Wtm3m9F9ANK6RmSnzwqPuVs3GzjzFztx3fNx0VevNohCCW+7x0dygpyupxVjJrOK2G9p6Vi0WmbmzM5l54X7svmF0ox9bWIWbthEYfyBGuCX1L1W1Lo4mNGooI4Q/1RRme7wlUjw/V09dLWiqhsXfCV/CxwD6UBwOUV3dtjHD3+G+h+7hnN/Ohb05GJoHs3ZHBJCIU03EdZCLz8+jvlFFL8sMZDQH2ctesRWFBO4sGbtTw4QOf0DCrXZiJ+uxCSd2XMSIEAt6Wb5KdGjwL1yUwGYX9Oxq4PQZtVhMEnphoniPhtXTlexoqn6vU3MT9fegyribImUYuVkmpp6V5Kt3apGCmUREEBkdJiwIU6LFXjgcSJKEO8vBXTfb+XZJKeX6WiyRbOIxGZ27gUmTZMaPt/DY8x6uuyyNb75VKKo+ju9ebuDrj+pAkzF6BlBEJk3GMt77tJLrLktrc59Pvgpy7SUdN0u66mInz233YEvkcMkMmbnv+XjwmWa6FBlobFapq1f46LXcdkvSJBICj0+lIezHYLDz2TchqqqTOO1HVtQ+4LMQiyWZdHotzz+ewV03ObjpahtvzAvw0tt+zjrTxq8r4Ma7fDx8j4NHn/fwwUu5rbrULl8V4errtlJarjCov4nbrm1N1nYpMvDDPzMZd+xWnLWTARC+dMymAP37mDjndDtffFYNtb1RhYqC0tLY4a/IkLPJmmDBkgUiDiIJkh4cTf2Y/3kJo4YKfLF8eg8I4/e3TyT8JyMajWIxGOhc1LGDIj9XR7NHQwjB2+/FyNKK8NDEbnkDfbWjkCUdJWzDTzNu8silEzp0NFNPFQfYymqGiQktutYhpSEJaBDVOEjDEMyieHcVl12eIg1vuLeR5x5yM7Dvoc3bMUfbWLvIyuh/VNKza5jKX5Nkh/rz/7H3l2FylF3bNrxXtXuP+yQzcTeiRLCgwYK7S3AI7sGDBwiEQNAgFxAswRMkRIi7J+PeM+3eXXW+PzqZYZgZ7uR+ud5v43m+Y9v4Qaa6ZFXVqnUea61jZYsiZEkmLmKUS9tYIb4nVxQiqzKRhKvL7prOUFJSgsenp6hbmBp1LaX+8ciSjEDwd+5Eo5EIyB5GD1GwWWVmzPTx1cI4QpGxOVRuucHM9GlO3pjv54VHU9+M3GwNOr1CNBHCQue+MUKIsOSnONQLAxkE0/Zyz+2dL9z1eokLzrTx2nNl6NBjxsZgxuBPunl99lwemHH/QdkAUhr6Y8efywnnzeb5R7IY3N+AqgqW/B7mmdkeXtz/3ayuTXDHDBeZ6ZrWBaVOJ3HJuXYs5hCP37GD7MBAMqU8NELLdtaiiCQatEQJk0UB/RhOnCgt1p2MnOzlvDNS394xI0yMGZGKEyedWs36rTGeeiCTG+5pIhBSCUcE8XiKlHn6oUwUReKJWamk9+RJFnoVWXjx1TCTPrDw5odhjj3+vIO+/gOYeNR4XljxImbFgSVcwOx563jx2XRuueMXrC19sCdySBCnVtpLiBCDGI1GavPNkiTh9qoo+wRxOcQGzS9Y1XQswkF4f9VUb4bglhvIUvPQoiOyX/9UEQomzGxjDcPEhHZdI0mRZDvrKKInO1hLtigiX+pG3KVS2KOArKxsKv+oIzvQ1sWgKwLzMJB0UL23Gov1/09/doa0TCtl3i30VIeQabaRMWI3/rAWg15i/qspSZq1m6I88mSYWGM6FsVIWPiob1TQWVRGj9VTVRtjx06F0NqR3HONG8UYoCkcIhxOaVvGYmVdHj+eEGhk+PCLAHfflMZHc9pa63uUhHls5lKCDTINjTEsWMnZXyEJoIgkW+U/yMlV2LlXcNsDLSiqCgjUpP6QkyBjxo7GnO+jLLIEm78ETdxKzGNm3WoNt2ySccdS6/gcqa3lOZtCMtV8nnzyV/wBNz8siXPsUanBjHZbx29Mr1ItkjFCLB4ltzTM4AFWVLlt+EwQH0dO1Hfpw4+ZaOaex1ra/duS38O8+YGPUFhQ15AkIDSE0VOUYWXr1sWpb57p4OXR1qxazPP3dr79NRc5OHJqNUJAcYGWssoksZjaqf7lbysi9Oiuo7omzsTTajjpaAsffZxEJLQ0pa/n9dkWJo1rO45eLzHtMjuK6qWqpqNkgUEvYTRIvPdKHjV1CapqkwzoqyeRECxeGmHV+iijh7cljKNRlctvbeTeW9K494kWduw6+BkhWq0WrUFFJ5L0iY7GKjloEY04SMeRyOCNN/dw9BExhg5sLxcz/eFmBvU1tNojGEnSxBZ6Mgjr/kK6oPCxh80Ui56kSzkMEKPYY1qOO1kNioaEFEevk8jPhGhY5u2PfLz4aBYTlu4iozG/Q+dEVISJEWa4NJGQCNBnYNfr4MJ8HXqdRFVVFf36ddRXPlT8Y+RnbW0tEydObLeQUZS2YL5///4MHz6chQsXMmbMoU25/b8JPp8PrdCze08Cr1cCGsiLDCQvWkycGCOH61n4SYr4aW5Jsm5zDKNBYswII18uaMEe6Eh8QurhzskV3HlPC19/U49WA+edY+D4o7IZfVwNwT0NKDFBIaU0UoMfL1ZsSMhUsJNS0R8jZmJRmctuamDb7jhWi0RmuraDruLnC8O8/XKqDXvE4Bg/fLuPbg6JvTXikBa64484nCVfLmaHso60WDo7dyeYPAkOH2Vi8UITiiJQ1VQQt3hpiNfnq2RmyOglA3tX5HH+lQ08+ZCdbkU64nHBR18EePgpHzq9hEGvIRnrWlclQRw3jeSIQnQY0GFkD1spYwey0JAkjooggxxq2IeXZtZtSmWIbnvIxd03prfTxjvuSAtHHm7myKk1fPPl95x22hkHbYdgMIgQEr+tDHPk4amFpVabIjZff9fXTpfkr7CYZXR6ibdn5fDkS24MBokPFgQQmP52sWG1wd2PNZOdoWHHVhlfs55ETIvOpuGqy6ycfIKBO2Y04/Yo2G0ywwYZuX2ak/omhaPPqMHpkJn3Qk47wuqIcWZ6dNNx430uvnwnn/Q0iT2NB7/IdTV6Cfk1NAXAcEB8phMkRBx/k5lHnvby0syOJOmSpWFiTWmEDdVUbE1SVWbEGi6lMNyTxvxlpFQ7BF9/H+KjT+KoioTFGedv5LCQ0XLXg34kVcsYxnWwq1EyMUCMpIJdNFGHxhhFkgW2UDdUc4BkF4Mh/m+HTIQzTrJ2sOe1Fzu47cFmrr2jkesuc9K9SMvm7XGenOVmxwYjSaHgowUNWsaO6jzjCKR8l60FvKmK726aYsqVckpE3y5a/8rIpztJkUBFpXY/6VlML4pJDY1o2L2XI6c0Egor1NVocJgdiKQOfzwKSFSwi+70ZcVvKw7JFmazGYPJgAc3DVQj7c9c5FBIMupk4sn1PHG/EywhtOiw4SSm89FzoGDOi87WSfHbd8W48tYK3Fsl+iVGECWEDgPa8BCeeu4XTj3e0iEgrKxOsGxtgFXfF5GRruHEY2JMPVUh0z2UAowd7JsZ704yr4wzztrN+wsi9O9v4ruiBhLberOPbSgkKaEvzcaqQyI9AOyOLJat8mGxKxQXRHno9hCffh0kGFJJz9KyfnOS52Zkce419fj9BmySjgy1AFr2D1XZf6j0eDeeeXkbo0cYOGxIm69OJARLV4a55uKuyc+cLA0hnQuDOcL1l6dx89UpKYYDmsaLl4Z5c76f52Zkdri2WW94OOsUC9/+FGHl2ih1DUnCERV9J0H436GosIg9e/eijZu5+gIditlDQk2S0IT4+bMC7pkRJLvxMFoCbi69cSsrvinsoJN71Hgz029VeOaVEG/N7pz0dzo0jBkrs2OBN0WG2fzk5abakp560ceUKXp++mAXzlAJOtp3IKhCIUwQCZmM/jaMmXYiWyC2G4z9wdgP7Gomq9du48Lz9Sz5w0NaWg7du3c/JFv834BIJIISM/D7siSTJ3W+zbrNMXqV6ph2m4dkdTFaSUeO6MYedTNr+RWDMBIiyABG4pDaiO58upMl8lnHb3hwkU5b268WPQni7JE2I+wtFBSqpKXZKa9KYDJK7YjPA9DrJR67J51pt/roFhyNg4zW904vGejDcJDXY1XTSFNz2Ks2kUwm0ek61038K7RaLeMOPxYp+h1f1Lqpyl2C2deNiNvEB596WuWB/or3PohiDRYxdFAtk05oRls5gEwl1eKeEHFm3LaTw45tweVvq/z78tsgjjRBSN1NRnPHRLMQgmr2koxL1ItmnAhUvZ/uRV1XMPbvqyFLk02u2tbCly5y+OGbHw+J/ATo228I3gYdZ11ZT1aGBqNRwutV6ddbx8IfQzw920MgqPLm8znc9lDHDpOpU8zMeKIeAgMBSJOykHRx5N5b8QYThEOC7Jwa1u6qQCgajp0A817J7uDXVq6NMLCfgesvc3DT/S4k4KyTbVx8th2zSeK3lRGefsXDDVc4ee3pVBunqgrufyRAc4PMy296+PLbCLfcc/ghXT/AySefyvNPP4U+kkMAD+FyM6/M87PgYyeLvi9n2fI9gKByVxCaMlFQ0Oxf/qpCYR/biGjdpOkFN1yUxgevOrD6uxEnShZ5mCUbQTw0aMoYoR5LOdvx400NPCJIASX0ZghbWYVRmLGTRpQwfjyU0I80KYsi0YNtrMEibDT9FsHex0jugAx6HlNEcHMctVKPeRjoi0FEoOaPZqpjW5G0By8L838TsrMLiO8NpWxdupRpl1v54PMAZ59iJT9Xy4YtMS68OExe0wTy/kRIB8Iemo1rWDAvA7tNQ3lVglPOX4dz3yTMISuZIs4afsGCjQ8+inHtpZ0f/9Ovgzx8RwbFRVrufayFYya0Jf2OPdLM5CNMLFsV5oxLvVRENlOl7iRDl4YiJQioPiZO0vDx3Fy0Wvh2SYg7H2lGp01iiXZny5YtjBgx4qBt4XQ6yS9wYNR7uHBqPVu2J/jokyiDvBOpjpWhJ96O+DwAWZLpqQxh7qxddGcoC3f4+PSTMu6YbuDyC9snb9asSyCF7bio4+QRKVmpYcNkyutScQHwt4N5hIBAIDWPpHcPPY8+34Lbo/LCI1nkZmtRFMEX3wa542E3Rd0FZ51hZeHXn3H2ORcdtB0CwWYkqU3OSQiBq1nhgZktNLsVTj/RhqtF4bhz6hgxxMCtDzbzypNZ7XTfm5qTPPxMC2MPM7F9dxxZUnn9dYWi8DD0zgqkrHomjetccumqC+2MObGanGwt3/8cRgiwW2WKC7StA5gL83UU5uuY+bKbniU6QmGFux91oQqYPNFMs1tlx544t13r5MjDzTgdHqprDr5jFkDW6LFqDFhjqRhWT2owlSzJ5DWO58IL1tCjX5CTT9LR3CL4eEGY/AKBbX+jU219ghZfghKK0NH2TbZKjpTGNctwikzCaRUsej+Twf0MnHJ+M1XbMpAcHiYfrWPYYD2r18cYd2IdskbHLvti8vwjcEoZqELFRR2V7KY3Q2i0bCdpaWb99iCvvi2xblOUZo9KVoaGy8+zM/YwI6oKkaiE3W7v7JIPGf+o5qfZ3FYxZTAYOoykz8/PZ8uWLf/kIf8WP/zwA19//TVer5fCwkIuvfTSLhnjVatW8eOPP1JRUUEymaSwsJCzzjqLoUOHtm7z66+/8uqrr3b47fz58/8xgX6Xy4UAIiEZkzmJL+amJ6kWaYUk/mCSuoYEt9/vZ9NamaDbSFAJghQCbQLTXwLXA/BKLo48Qst5Z1g57y+8W06OxO6WSnT1PdjHNvoyvF1gHBcxtrGadE06J4zRsn5bgudmZHHi0RZq6hJcfksjs59KkZ0fLQjhqjFRVZukV6meQFAluziC262ixg8usD2ArVu2kNSFSFfyqWIXr7+XZNpljtZ2Zo1GQqNJObhnX/Vw9AQzVrNMEzUcFjiafd9kc/La3WhMfpIJCZ27ELvIRuq2m/omhWr24qTzALWWCmJE2MIq4kTpzVAGcFhrwBcTUbazhny645DSUYXKrup13H6/G59f7XQoiF4v8ehd6Vx+0woURUGj6bqC48/w+/30663jmdlexo8yt2burzjfwTc/hVi6MtKpLg3A739EuOxcO2lODZu3x1m/uZlYXFCar1JRvhspuxGTLU4iCcKbjtPTFx0G9GkBjjrczKznYZA6jrz9bYzCLfji1X1s3FzJovl5XHxDE3fe4MTnVznv2gayMzVkpGu4/9bOSfiiAh05mRr2lMX5bkmYcccMPygbABj0ekIBDUYsWHHgFk2dajNVsIsitTe/ft3INMXFw3elpQYORFXe/yTEc88lcLh7Yeq/HkOznQLXhNQPJdD783jvExevzImi1hVhD3ZDQsIs1bBV+oMBYlQ7OYkDaKGBHuoQmqjtcmKrU8pEiJ0MYwLrkj+Sl+iFR9PA1NN0LPo5FTWkp6fTo0ePg7bJoeDf6A9jcYHT0dGekiTxwqNZbNwa5bKbG+jXy0CP7jpeeSqLcZOb6ctIytiOFSd9/kYfVAhBUii0iAbi2WXonAGyKzPZGltNPzGiVRZDCEEN+xCoWHGwVV6BSbUSwMtQxrfecw1auicG41pfR51tI688Z2fMYXoamhSeeynMhj901HjqKKIHib9JvnSG5cuX498dpTdDQEqdUwAvCeIUx4awo/wnLrymBTlhxMtGgvgpKIzz4xdZ7cjM/n0MzH81h7HHNbA7sQkDRvLohkmyoK8cxBFTtjLzUTsTRhtJJFJB/oxnWxg+RN9aNegLCAyqtbXd+a/QSFosRg33TXdy500OLru5gTFjtLy17Ve0GMihEDNWQonAISXEADRaGzNfKWfSWDODB+h5fo6XO65Po6YuwZsf+Pn+41R1fnGBjuNObyFHpLSwOp6jhmTAzHnXNDCgj4GJY000tyis2Rhl1DAjv60IU1LcOQG68McQmow4StJIMKTidGjQaiXS01L2OeFoC1t3xph6WT333JzOgD56yioTzH7Li9Uic9OVDiprEjx0eyZHnl5NPKJFZz7UAFcizduPWnkP3cO9sHhTVWlNopojT9tI2GNiqOQkGtaTX1ze5YCwi8+x8OxrbkqKuw4HB/bXsnFBBLOwoaSlBii99naARQtVpl2jMPHMen76oY5Qg9LaelfOTry4sJGGikJaUR+aXWF27SqjhL4YRep8E8TIcMjs3KlSti9IVl4u2dkd/fo/iX+jL3Q6nch6iU++iHDbDVacjvb3Mx4XPP2yh6DbiN3Ti4xIN6KEcdNEDwaQSR47WI8NTbv47gB0kp5i0YsqdrfGkIpIaYdlkY/OHmTMSRFuusbKI8+7KS7QMWFM11U5o4YaCbkjKeKzE5So/dmiWU53ZQCJuHzQxOcB3Hzrw5xz1u+ccIzg12URjL3KKEyT+WZJlKsutrZ2Ix3A2k1RVq9MaVvO/6iMjLpRWElrJWV1kp7c4GBW/biRvKGp1rqyygT1jUmMFpWpxwu+em8TecGBrYkxRSTZKa8FXZQ+seFkSqkEQlMkwZYdQY4c33lc9scqBYNi7dB5Ewx4D8kGAN27d2fO1jjHTDBS3yT4/O28dud+/lQbRQU69pbHycvu6ANkOZXcra8qR5IllMxqhoxM8tYr2cQTMPbEKsJqmI/ezWL9hiRvzg9w9yMe7rnFgdOhIZlMab6+/ZGfj1/PJc2pIRhSmfdCTrt2ziPGmRl3mIlTLq6je6GWLxZF+eb7CKF4jMKeMi+9GUYIiXXr1nHYYR2Ht/0d8vLySCQFftzIaBARmZ2/FnDO2V5MjjiqCjGfhVCzllxy2cn61NA/UoUMVhyYjVosJpXhwyT2nODim2/q0MTs2NR0fBlu7Lkh8qvTSHritNDIYMahQ4ebJqrZixUHw5jAan4mkzxspNGDge0KAHqIAWxkGQpJCnaVEmtKkj3ajn2oCXWgiqyVCdXF2LRmC1FtExlOHZ7g38/Q+Cfwb/SHteUeCtQBeK1lPHqHlZ174zS3KJxyXIq0u+2eALlNh3fQb7eRRryyPy/NKeP+OxyUFOv4cn42U6asJ9RiIYAXG072sAVNVYzX3vYz7bL2Mf/OPXG+/jHIN/ML0Okk7roxjVlveJlxZ8rXbd0Z4+KrfMQbMikIjiahCZPMruScs8JcdYmVwvwCvv4hyGW3NDB/di5TJltJc8hcelMj0Zjrf5yb8lcYjUZ69BpBjuN35n3s5bG7M7nkfAvX3LQS15YEOaLr4bp20lER2KU07GoaoqEbzz75B6XdIxwxPuXfo1GV19/zUZ/cQUZ+lC++U1m+JsLoEUbW5a9BrhtFjBgLFoU48QQdR403t9MZB/jp1zB6dxGnnNnCuMNBb1KY80yblqVGI3HmyTb69dbz+AtuTjlWzy2P/njQ5GdtbS3xmEpFdYL8HC0vvO7hx99CNDYpvPxEdjtffGDqvUYLx59XyynHWsnL0fDHuihLfg/z3iu5DOxr4JpLHIw4spYMs47+x27l4vMNvPtJ18kIg0EmK0PDgoVBFr6fj8kkU9eQIlMVtW0dUlOX4L1P/fTpoefsU+xkpGv4dUWYTxYGOGywkcmTTPTuoeeL74L0LtWxceOhPQ9ZaXmEGtra27MpYAuryBFF6CUDBa7xeJpCzP7Ni4yGeNYe5v7HxKw3vBwxpZHKPTqKkn33D/XdjCRk7DiJEEKHHieZuKhD2DyMHp7OfY/62LvWQe5AF4sX5Ld2qV5xQWoGzeTTmtlXp2W3dhXJpATI6NCh0SeIl67ksXvSGD/awi0PRNi6M8aD0zPoVqSjojrBrLlePv06yBHjjCSSKe3zfwL/GPmZnp7eTr8vJyeHvXv3ttumurr6kIYb/L/BihUreOedd7jyyivp06cPixcv5oknnuCFF14gM7Mj4bVjxw4GDx7Meeedh8Vi4ZdffmHmzJk88cQT7QRWTSYTs2bNavfbf3IyaW5uLnERw54pePSudG6/xkxMRHBnbSCjIEJJT7hgWiP1ZUa8TXoyyKIXI9FIGmKxKJtYTm8xBKfUdo1e0UyoaCMz7u143bGYyr6KJGedaeCVV3fSXRnUITDWSwb6i5GsU35h+144b6qNYftLpgvzdcx5Joeb7m1CK4zs22zBGM/CoE+9eC+96WXIQB2ffBFBo+hJJBIHHeR+99X36PWQyNrBOw9n8OyrHi65qYHZT2a3Bv6RiMpdjzVTXpXg9BOsTLshgl3NpJZyCqQSnE1t1xwRIbabfuPkgSZEXS4tiSiNoqZDRqxK7CVOmNHjBPv2RTE09iZbal8VY5CMDBSj2cYahnI4siTTVxzGvLd/4p57DMRiKp9/G2LRT0ESCZg4xsRFZ9k4crwZrdZLMBjE4ei6sujPaGxsZPRwE8MHGzj1kjqmT0vjiHEmfH6VPj11TH+4meULCztUay1eGiYvR8sPv4Z45Y0Alfs0SJLAmZHEHYow7NQKnn8kk+zM1Hms3hDl6huW4W80Y5WjzHlDx1D1mA7tQZnRnuxeHeT3VVHuvTmN2W/7mP1UNk8/KHPjvU1o/RID+nT9TgwdaGDNxijfLgkyYkLXU5v/CrffjRErJiz0YABr+BmjSH3QJCQ06NBpBUFtC6rehc1fxHcfqny3pBarSYsa00NLDnpjAs2gDXz1YQZHHNt+4nZasAe33V3OgPj4FMm5//tdSC+yRBFb+IPhYmI7gtMnWkiSwEEGHv5eu1MiNTGUhIF6KokrYcaOcvKfhanfjRo1ilGjRh20TQ4W/1Z/aDVl8+3iJu64vuNiHaDZrXL6CVbuvy0VdC5bFQFVxillMkQcjos6lq+tRFHSOgRjAL+tjJBXlKTZtI5RwzX8/ptMj9gIfLSwnbX7iRxBjCh20jFLJmrzf2Z4ieD3ZSH6M7JTsjtLyidm3c3kI4w47BoK83V89JaRl18P8OxzBhqClaRnHZqe0fx5H5AeykMgqGAnDVRjxoqTTBosWzlygpGBvU18/mYGTQQx6bRMu1LTwS+8/HqAV19VKA6MwoqT6P6BJ7LQ0Ds+hNhWJzdctpOgpQoZDXaHwiN3pePxtQVgPbrpiBvd0EXhdlgEKSpqa698dWY2Uy6sQ6cx01sZgk1yskdsIS3z0GwAUFlZTnG+ltefTVUfnXSMlTfe9/HT0jCP353Okt8jhCMqQwcYePxBK8/du5ecSMcBGkHhx54ep7ZWSzKgoak+yqknG7jqQjvvvBfjx1/8nHmyrZ3cCEBtfZLvf0gQSygoIsjc9zXceUNahwrW269LY+KpNdwxw4XDJtPgUrjkHDuXnmNn1lwPvXvqKcjTkpujxWGHFl/nRElXqK9uYCgTESpsZgW9xVDSySZbKsLakMZuNoGU6mIozO861DOZZECwtzzRQTv6ADZtSeLDTZ15C7ddpEeW4YOPopSoA3n/9Sr6jQzxy49pHDGliaaqWlpoxEkGw5jQahOzGby1fgyY2Cmtp6+ulHyK8Nn3cN+lBqbfHSLLYUWj0ZFMJtFq/9HcfCv+rb5QlmXSsh00VDZz9CnNqcTKiFTV9dadMabd3kxid1+K4z3xmqqoLVhCcXdBYTxOXXUt+AOIsELm38h6ZJJHDW0DVqrYSwY5bGQZR46E155L2cdkTLVSK3+zJtuxJ946ubcz6CUjQlKopRyN0BAIBLDZutbY+ytsNhtms45Zj2ezpyzBuZe1UL/bTDxq59iz6zjrZCsXnmVDUQRvzw+z8McgzqYhmLCwr0FHty40PLMCffE2NfHBAj9vf+Tn3ZdzOfWSOq66xEyPkiCPP7OYgMuMJAkUY5ApJ2rZ8FMRmfE2u9r9PXjkqeUcsdDUIQns8yt8+12Cgr8k3r24sDkPjQAGKC0tpaIGGmoEGlVPbX2Sgjwtpd10lHZr29/zczxceWHn9yMSUzj/7gq6F+k44nAzudmpd89ggOsuc/LWhz6OPcLMcUdKXHu5hTtntDD2xCokWUKWQFHhk7kp4nNfRZw+PfSd6tjp9RI3XuHgmFObSfP1RinYx503pHPOaRZUIfhwQYBbbjyTGY/N4+ijjz5oG1RVVSESWoQ+glXJRqOY6CENJNYUobapghA+tOh1YliUAAEAAElEQVToRncq2U0fhpIkjgkLRsmMEIKNwQDK9m6cccEWio0FFAbzUaQEfnsZhaURamoEwpPBZv5gIKMxSSl/nU0BGSKXTSxHhw47aWSQInX+eu9NkgWDMFFIqtDE7Wkip2Yi9AVZK5OMKVRtqaUo0ZM9shvhzkLR/Xf14P+t/jASiaLHgGr2M3ywgaaWJImkQKNJDRZrrtWT38VcgPRkAV8u3Mn9d0B9Y5IHZrZQ1F9lxCCVqkqZjRuCWBoG4vf6ePSZXXz4uZ/rLrNjt2v46dcwFTUJ3n0pt7UQ5egJZp6endJQb2hKctYFfnLrJqQGYqVElRH1PVnw3jp69Yhz4dk6TjnOyrJVEVZviDF6uJHDR5kxm2TiWd5O7f4/Yfodj3PVFSejJcJ/vvJTXadQXCKxZVcCJdZ1YlX8pVxTkiRy3MNS/muRiT1lca64tZFIVEFjTJD0ObDFigjUqXyxt4qgEqJJt5KMZBEZLUO46WIP2tx6XnjayjGTUu+I16cw/SE3jYEkcsDE0t+DLF7UeUw/oI+BJpdCXaNySENBGxsbKSrQcOsDTei0ElOn2Lj+Mie79iY6JKG0WolXnszm+HNr+erdPBYvjbB8TYSlK8Ms/rSA9LTUcbsX6bDbZR57QMfZp1uJxwXPv+7t8hySSYFGI1HaTUtlTZK+vfTk52qZ+1wO0x9yMe9DLxXVSb74JsgFU23ce0sbWb56fYyLzrRz5OFmPD6FB2c2s3FrDLtVg9zJbJK/Q5/+fVhWu6zteiUdmSKXPWymp0gl7w74ojJpG8FQiNMviGCzgHdTL3orJW2dGsJAOTvJIJtM8ogTpYZ9NFJDrpogmUzj0y+ikBnks7dyOsTLDruG+W+kccZpSeqbNRRQRDk7MZFGaX8vP39diE4n8fbHPgb1MzB9Wtt3uXuRjhcezeLJWW5mPOvGavnn/Mc/Fl326dOHnTt3tv7/yJEjWbBgAXPnzuWwww5j586dbNiwgdGjR/9Th/xbLFq0iKOOOqr1A3rppZeyadMmfvzxR84/v+MEsUsvvbTd/59//vmsXbuWdevWtXPokiThdDr/a+dttVqxOJM8ND0Lm1UD6U002OpYOD+X3j3aFooPPunhs5ezKKStSswgGRkqxrOT9ewUG9BjJEkCFYVhuQoOe8dF+l2PtOD3yHh8Knabhmxvx9L4A/s2ySYisQhbtsdZ+EOIUFjlsbsz6ddbT7NLQrNlBHnYqS1YwujhmXy7JEWA/vRrBNmbg5BaaGpqOmjmPugPYZOdPHG/4LQTbdQ1Kvy0NMxF1zegCpAkaGpWiMVVomF47aFcCmM9kNGwh81sFivJoRAtOlxSLT6NizSrxJIlKn0DA8hGsJct1ItK0slGIPYPNpIQksL817Lod5iLYXTv9Px0kh69MBARIUySJTVcRC1hydI9/PRbmDOmWHnliWwMeolvfw4x9bJ6Hr4jHUVV21VJ/0/YuXMnO/dnQ4YPMjLvQx+vzPNSVpnAoIf7bk7n5IvrmHaJk6PGm2jxqLz3iZ/1W6K4XAoLv1LJivRjULwAFZWq0C7s3Wp5f3ZOu+Bs1DAjP36lZeyJ1Zx8vI1vPkhvR3z+GWm+3rz4yh988UEG1XWpD+vwwUZsVpmsDJmGJqVTvTuAPWVxfvglTM/uOn79+XOOOuqYg7JDs6sZEPslCZrQoqcXg1sXWGERpM68npcfd7ByfRiffx9VNUnmv5pPeVWSz7+MIXBzxmkGxo/OYtO2ONp4+4xuhBC2eE6n1Z0GyUgWuezTrqco0R8FhZCjAremlmGlR2DACOR3mOuoohLCT4wovehBlEYG0h8NGhLEmf32OoRy8G2//xv8W/1h7z592bq1nqUrIkwc177KKBZTeXBmC7dNc7J4aZjPvwni8Snk52oQewWyJJNDIS0tUe6eUcPTM5ztnnevT+GJWW7em51LXo6Gr74P8t1nUuqayMRJJkmRQEEhgJcYYcJZu9m5Ipfrbm9BRcH+N0Mw1JZM1m3yc9Sf2qFuuNrK3HcaqQhUcvKkcw/JFhXllchY2MpqMsihJwPx48Hv2IvVmUBR9XTrJjH53GY++CyAVXIyakT7YGH56ghzXtJQ5D68dTqjHgN2RlAl9lBDGYWUoqgqN1/t4IMFfn75ooi95Qne+6QtUZCRrqFXf4XGRjc22gexQgjc6Vt5fnrbddttGuxWmbziOD7vLqo9GjToaKr24Ha7SU/vPBDuDMlEiEfuamu7LCnW8cR9mazbXMPMV7yccLQFh13mgZktxJMqOUOiNG3QkhktTekCCoGPFqrta3FqFbKVEmS3Bq27iA93NCJJYE/kYNeEmXTCBh5/yMqxR5pJJuHTrwPMfMVL354mdpWrJKU4c97z8sMvIaxWmVhMcObJVi4718ajz3s462QrC38M8eW7+SQSgpHH1fDKrCThZgdWZ4LPPnOBHl56IpMrbgv8D1feHolYAo2kIUNkkzOsjA2b16EReiQ15Vfk/fMsTVjYvLXrKuO6hiTBoMRDT7v5cE7Htt4Wt8JvqwKY6YYjPIg3nmlg5nP1OGQnhaTTojbSvCmLBYvqOfFYM/Pe3IUVB/lS93b7EUnINOSwk90MEmOJa2uQJIilV/H48xJBj5WSfBuJeJyqqipKS0sPyR4Hi3+rLwRorHExgiNQdieZdvEuhL0FWZZQ/FYiLd2RUHBbd9NzYjXheJyCPC2D+lmpqE7w8++7ie7RosS6XlirKOjQExVhqthNAD8aNMhahUEDdWzZHsVh1/DCI5mce20DXq/Krdc4O+3y+OGXMEmNrtNJ85BqNxayQhA/CoJ4/OAHfgkhuO+e60jGGrGYi7BaJArzdFQGBMT0hOszmDs3zNefRQlJPhwtfSmhiHoq2MxKLIqjU71zSJGy1TWCUFjw5bupKpacTC3X3OLh20+zsdoU7nrYx4tPOPl5uY7GGi0Of892+zNKZlp2deP8K6t58SknOVmpWGjrzhiXXd+CvX5kO5slRZKWjC2MGDn0oG3wZ/ToOYRdKyopTQ7hhKkreWO2g1HDDEiShNen8MhzbiJRwcihHcmgFWsiTBhtZOO2GHff1NEPT55k5sW5HlwtClkZGua85+P31RFuvy6NC6baMRolFi8NM/3hZu66MR2vT+GIcV1XBB813kyaMYlqqeDnRZnk57bFibdck8bpJ1qZfPbVTJy48+ALJb75DgkZSZXwa1wMUY6mUdRQRwXF9KIbvYgTo4YyooSoYR8GjFSyG4Mw0YvBgKCGMoYmj8AYMrfez0x/PrWryqgRe9FSzTAmoJXan5eMjIMMtrEWFZU1/IIGLRqhoZAeZEupNY8QAgmJbKkAr8HFwNF9MWZJKD5INoCht4Z+x5QS3gT+sp7UUIYk/Xclkf6t/lDWKvjxIMVNVNdFOf0EK6++5WPJ72F6l+rRql0XWkmShJqU8foULrq+gVeezKZvr7ZYKRBUOe6staibuzHAcyKxtVGe8PzKdVdZueQcWwdZDUmSCAZVFv4Y5NPPo1jrB6WIz79sk+cdzvR7fyA7W3DsEVYuOcfOWx/6W/UeS4r1VFeovP3WXB559MlDskdGRgZz5n7J2WeM5odfwjxyZyZnTLFy3rV1LPm+AaEO6mLgTH2HblG9ZGTjVsGUC2vJz9EydKCBDWtj9JdGoI2aqKOCeDKGHLMj0DGccWgkTeqdSRSgVPXlqmt+57HHk5RXJXj/wyhpNaMpkLJIiDj1xiV0L+r63R460MjstyMcdczBy8Pl5+cjyxI7dse54gIH555mY9xJVSx8v3O+QaORGD7YwJFTa9BqZSaNNfH9x+2lgfwBhexsibNPT3Ever1EQa6WLTtincq9fP5NkCPGmjhsmJFvl4Ran6na+iTVdUk2bIkxdKAeo1HmnptTvtbnV7jlfhcfzcltN6hp8iQLb8z38eizXopKD37aO8BRk4/il8VL8Kgu0qSUdnWR1JNGUc1GlqMTeiw2QUzvQa+HgQV6rFaJnWVhLMYoIphK5IdEgBrKGMHE1m6HAwUXFWInXlc1X/8QxueWKOwhKMzv/J727qHHkOYjq7kb+v2dZorFzQtPOloTCP/5MshX7+Z1+vtbrnay5Pcw+8rjqKp6yN1ineEfIz8nTpyIx+PB5XKRlZXFKaecwrp161iyZAlLliwBICsri4suOnj9hv8tkskkZWVlnHbaae3+ffDgwezateug9qGqKpFIpMO0sWg0ynXXXYeqqnTv3p1zzjmnncP/KxKJBIlE28JDkqRWAd+udM7sVpnGZoWvvg9xxFEy11+eTe8e7Rex336XpECUdgjg9JKBQWIMK/mRJHEMmAgToHp9DiOPbGD6zVZGDDZQUR3nvsd8hAISOTkSO/bEScT1XbbsAli0Jp572NqaTa5vTHLJjQ3Mfiqb7DQDfgxUGzczZIjg/GmpFui3X8zh6x/C3HSbDyUssFgsB63vlkwoWPKinHFSKjty3WVOepboeO0dH3WNCZwODX176rnyAjsXX5QgJ96n1R5Zeie7lBoCSWvqZRPd6aMMJ+jyUyvtRZIkJCR6M4SkSOCjBZAooIStrKKAfpx58S6UhNxpy+QBGDCR2J9BBjBhZdfeBD9+mt/unp05xcbkiWaOOauWcMR0SBnQsn3bqa1P0tyikJ+r5YH9VW5TL6/DoJc47UQrHp/KA081c79IOei8HA2RiEJzg4GeviNSrR/7bWNPU3jivoxO70N2ppbxo03kZmuQwl1XZRkw0dSkEImo7QYMpFrhjDz7qofnZnQcMhOJqCz6KcSX7+Yx4xkP0WjkoJ8Hi9VCmCAAYfyM4mgEgriIpQYHSFZK/eN55PFf+OPXDI49OzWNMxQWTBhjateiJ4Tg7of82FpGtXuHvDSTTdfkfKYoQDvoD3KzV2EwwLln6Xn8hQS27qngJY/Ohk/JGP9mgvhP36xHRXtIuoeHgn+zP6yuqULjKubqa32cfU6ca6+wkOaQWbw0woNPt3DBVAuV1UmqpCTXX54awHXEyQ00S3Vkinzccj1RcwNfLkpldm+40kZBnobVG6J8/3OYmQ+0Lb5GDjWC1L4SWSvp0KLDsP++NlnL0Wjg9zUhNJgRqEh03k4ciytMv8/Pyh9NGI1y6zWOOkxHWWWc0WOOOaR7nhQJ6tiFg3R8tBDQN9C9T5S3H83g8JEGFv8W4dV3U5nl9EwFd22YimqZEUPa9vHYzBCZ7o6atACF9GAdvyKyqrnoEg1nnWJl844YFrPM4P56tu2K4/MrOOyp6533ipPJp64lVtGb9EQRsqQhIkK0pG3l7IvijBzavsrIaJT46cssfvw1zJMzJIo9h+GK1/Le2+9z6+23HLQdJElicL/2/nPu+z7699bz/CNtg7GuutDBxq0x7njExQXT63hlzj40QocnECcrR2XeUw6emxVBKe/JVlbRjT6YlP2EmwQm1UJsz0RuvmEd+uwqrBaZC860smxhAXabhnhcMO2uJooKNDx8e4pQisVUXn7Ly5CjqrjqAjuhsMrxR5l5fo6XX1eEMeghmTRSqPTC6naQbEmww7CccEigKtFDeh6EnERRUmSVTi8zYhhs2JhAZ0giohosIq1VGqSpzsrq9VFGDe9IfjzwpJss92C2LXVzzwwP99/hwGJOPa87dsc5/yoXufXjse/vCMlM5JEvomzgd4Ksw0YaGdESXn29jL79Uw1NRfTscJxkC+jyIVdbiDvZRHY09X1Y+EEel9/SyOSTZbwRLW53HeXl5f8V+Y9/sy9sbGzEoJjRSXp06DF6h4G37e8KSVaxBENunGa/zHsv57YjlkJhlWPPrmHHugoK6ZxYrqWMODF2soEYEUrpTxrZVCR38vKLTbz9soTNmcCYHuTeO9JYuirELfe7ePGxrHbnvGJNhA1bYyR0MeKxWIfWU4BmXRXdS1VczQquZoHJ1LFKsit8+sn7FGauZU0YVqwOc85lHjLcg+lOPmVsRyJCET2R3RJ+tFSyBweZdJf6kie6s4fNXe5bEQpIKoX52tYqlsZGgVTRk7GT96GQ5KKzbWzZEeecU2088mSog9YtQEaoN2XfO5m4fjOmtAg5mTI9S/WUFOvY0byLZJOKHgM+TRMu/T56FKtcfe3d/6s4IBL2Y1XSsUg2tBUTuObCHeBsxmCQ8PsglAxhsqZ0Occe1hYHrdsU5cGZLXw0J5dr72wiFFZb3/0DcHtVxh5m5KLrG3DaZapqkyyan0/PkrZrnjzJwoTRJk6+qI6rL3bQ1NI1YefxqUTjChdcqG/3fB5AtyIdUyYbmT17FrfeesdBXX9TQxNarYKSNABSSnubKoYwrnVNY0JLLwbhFBl4cFEq9U+dj3CxkeXIyORSjFHqWJhQsH8WQga5HYhPIQQ7WIceI8OZiF4ykBBxainHi4tydrJXbEODBj16NGjR5gmGHzYIrV5DbC9EtgAqxOvAMgrMw6Ekp5CmtbUIrf//+Njwf7NOdmaAV9lKRstQnnhxBV+9l8cpx1l4YGYL38wvIK7tep5AXMRwpAnmvu/jlmuc7YhPAJtVZtGHeUw8uhm5QYNRmJGSeq69uPNp6ImEwOWC226L0exLMFJkd5pckSWZHFMG//nSw5oNca680E7gT7IG9Q1Jdu/WkF2875DveSwW44G7HkQoWlZ8k8tr73oZd1IVXr9KaU8Nu3dvorcY0m6/UZHq+hnM2A77y8yQWTQ/tRZ65mUvZqGnSW0kSZJCSjFhYQurGMBIJCRCwg9ImLGikbQU+UYx/e7fcEaLKU72b30PdZIebcJMIKi2Doj6K2qqBb+uCvHQkycctB3y8vLYU5agR3cd0y514vEqBIKC9LSuOY2CXC1un8KT96Zz5sk2EgnBl98FqahKkJujxWmTOfnY9gMcH7o9g4tvaODZh7NahwYJIfjhlzAzX3aTlaVh664Yffav/13NbTxJn556fv8jQlZG23rvvU8CTLvU0WFCPaRi2Nfe8aLXpxLjB2uLMWPGIEiyS7uaXuow0tW81LBQ8pH0UZyDyrnyMhMffg7vvdw2BFNVBa++2cJrs1ZR4B5NDfvowYBO5x90ow/1sSpuvqeZYFyD3ytTU5fokgDV6VLEaZQwRfRkS+JXDhtqbz2u0Sh1OnwKUt1JQoC7RcHj8fyvKqP/in+M/BwwYAADBgxo/X+j0cjjjz/O2rVraWhoICsrixEjRmA0dl6G/k/C7/ejqmqHtmKHw4HX6z2ofSxatIhYLMbYsW1OIT8/n+uuu47i4mIikQjffvstDzzwAM888wx5eZ0z1l988QWfffZZ6/+XlJQwc+ZMsrI6EkMHEE8INm2L8eGcXI4/t67TbG08oun0gYTUC2ITTvoyDJ2kRxEKFcouvHvzeP4OC8LqJ6KqjJlk5LnHnK0Pfn6fOuKi80AVQGMLkpfdlhnOy9Hy6sxsnnjRTXmNSiJnGX0HqiSEQiQiaHQJvvguxElHm7HYfPjCKv379+/yuv8Ks9GC3hhsbVdNJAR9e+qZ90IOl97cyPMzMli3Kc7mbTEwxqix/YokgRIxYC/0UFreg2ylfbujJEAjdO0+TFpJR8Z+cuOAXplTZLFrSxVWDERFpEttuxD+dgs9l6aaSWNMHchqSJV/X3GenWdm67p8XjpDZqaZqcekccF19cx+Krs16DzxaAvvfeJn9PFVZKRrWTi/gJLilOMpq0xw+sX1mN2lHe5nQhdgcP+u29HGjTJSVZ1EtXog1vk2Ifz07KHl468CnHp828dh264YBbkym7fH+GCBn/On2lodtsercNX0RroXafl+SRhJhqOOnnrQtujfvz9/LF2NaX/uaQurkNGgQUOMCNmigAJKsbT04u0PKznxGDPllQmuvbORay5ycsYUKzqdxJ6yOLfe38zeTU5K/zS9VQhByNCIMdZ11YKKQr/eel57wUkspnLO1Q1cep6Dk47ZhlYnoSQFX30f4rlXAvQuPhx9upbwniSaFiNqFGQjaDPB0BP8LUHcm4KIiInSvt0P6Zk4FPyb/WFjTTN9GY7ZZePbV+v58pMKVFlBF8xADpbwXMNqTBoDOknHK694QZfgiElafqveSkjdzbnny1x/lZXMdCvf/Rzmjoeayc/VcNt1adx2bftW+OfneDE4kyguJZXF/gt8ws2okRquu6sJSVaRjGEaolXk0zGgF0Lgx4ujohdz3q7jlmltlcShiAJSKhF0KPc8Go4iIZFLETqMVDuWEg3ouWZaiLi2idNPMvP4PZmYjDKfLwrw5gcBnnhWZepJbQmn+lqJnC58mSzJpJkNfPIfHYP6GdhXEcdulUkmUxOUH7krg/OubeDVmdl0L9KRnqZh8dcZXHz9LpYt245eKzN0sJZ591sZM6L9s6YoArdHJTtTw8Vn2/nyqxZcPwfJEHn8sWwVec8dvB0Ki0uprGnLqsfjgs8WBvjhPwUdgsOhAw1MPdGK1SLRs2+Sx+918MzsGJ++mRpy8sprESqpI0mSdfyKRujIJI98uqORNKgoCFOqre7dl9snNvR6iTefz+bE8+sIhlSsFhmDQeb2aem4mhW++C7EkAEGtu6Mc8vVTm69Jh+NRmLbrhi33r0G96aepEe70y82nlvv+ZmkIg7peVDkOHVKOVYc7FkDfdTDGEU6kiLhFx52SmvZIVz0FkPIbB7GxVcs44F7k5x9mgWdTqLRleSBJ92s+zGLPKk7wtONH9+q5OuvyzCmhRExA83eOMXNE7FI7duRDZKRHmIA9VShkEQjaaiplqip1KLKUfRqx5gltht0k6B0UiF1G10YsKQmrxYamHR4IS5fH6SYRFPDbkpLS/8r/vDf7Avdbvf+7oL2CIsgvqytGNICDLYm8fhUHrkzqwOxZDHLfPVuAf3H1FET2kvhXwhqv/DgxsVwJrKZlYzgCDRo2MYaMsihBwOQVAncoLQo3H3bKh5+wkIommT08dUcf5SZNKeGlWuj2G0yH7+exz2PNfP1F8vo4T+8XSWUT26i3riDb2dl8P6nIea+GSMtLY2MjM71Qf+Kb7/5gGG9Y4RDMPMVL3feYqW2dh/vfLCVjGAvekoDW7fNpwSf3MRe/Uq0igmT6iCoeIiLaIfqLAC3oYJ7plv4cIGffRUJJo014Ws20DNWSnhHNmXpP3PaSUa++j6UGjY6Ssc3q12kqx3lBJwimzqXlWeeMrVqEQJUVCc4Yep6amtkzj5DxhMQBKKDOfbYYw/q+v+MnTt30tSwF5O9APypwX053uGtxLgT2Ce2oneW8fGXAR55zk1utoZGl0JpNx0fvJaqOLLbJN77j59PFwWIxQWjh5m468Y03vvEz503pNOrRM/Yk6oYNdTYjvg8AKNRZtqlDlatj/Ljr2HuvD6t08X6nHkhDJKJ06Z0TUqcMcXKfc98T97Tzx+UDQqKC9DqJLKTpTSbdlMR2UkJ/bqUpKkRZST3a0GnSVlkiBzqqSSHzjvfADLJJ/DnbMN+1FGBBTvdpN6t/6aT9HSnDzVCSw1lZJFLNgVISNRThXWcRDIGNctcWBvb3nfFDf7FKfLTXKRnbPpI1q/98f/42PB/s07Ozc1i0kkuZr+4GdeOJM/P8XDvLekkFcGEU6rJKzThaawnTe14vBbbTh69wcjr7/vatdn+GelpGopKFKL1qTWxxpPLgoUBzjzF0mHbefODWFv6kB3pjV8s+1uSSoOGO29I57nXPLz3iZ/B/VPrs+27YnjcEhr0VFXWH/I9P++M86n+xYXi1PDWRz4euC2DLTvinDnFwuoNUfYWNLN06WJy1RL0wkgL9USJ0o82bfsDiIsoufltpOxnC0NY9g//7S31AdrWyg1U0UIDVhwIBCH85Ipi8qXuRIM6ukkDOxZpNXfn9beruP3Gjh12gaDKhk0qxKwYjca/fQb+Cq1WS11jEqtF5qMvAvTppWPFmminMzgAvv8lzIVn2HnnP34cdpmZL3s47QQrg/obKK9K8NwcN8dOan+/83O1vPdKLo+/6KasIoEiUoOXRw8z8ttXRVgtMt/8FGTWG15UVfDKWz7uuzW9VYNaUUVrtSPAz8vCfPJG1/f6nFNtvPWRn/T09IPmz2pqasjN0zDjLhuvvrmZRt921KQGvTHJpRcYue6KLE66sI6v3snfL3uUgixL3HC1je073az7qJkIwbZhVn9BiAAgMLlLGUQeifo4x59QxpiJAV5/sf3aKhBU8Xs0KASwYEMvGVDVFKej00mpDqDY30zLAprdqXWZLMv/iD/8x8jP7du3Yzab203p1Gq1/z+d7N6ZAzoY5nzZsmV8+umn3HHHHe0+Cr1796Z377YPXJ8+fbjrrrv47rvvuPzyyzvd1+mnn86UKVM6HN/lcpFMdq7DoddJPDQ9FQQaDPDR50HmvBEhFJSwWAXTrjYhaZW/nZKbJN46zVAjaehBfzaK5WiiGvKivckc/Qdvz24/ifaRB6w8efd2eqrDOuzPIzUyYYLc7kUB6Fmip6ImiTeYwKQVhGPwzD2ZDBlgIBBUmb/Az1lX1SOpOvTGKFu2bDlo1t6WZsMfdtPiVnj82QA//JhAl7ATJ0JzECYeGSYr2Q1VBdlWxaCRCm/NdvLz8ghX3wB9QiUdnK4ZGwG8XdrOjxsLduJEsahO0smhav9Esr8iKHzIaFrJxYSIE9Q3cvZpXbdwnjTZwux3gtTX1x+UDQAyMwvQ6yRefiKbGc+2sGNPgqx0DXvKo/TvbSSil/j6vfx2DrW0m44BPa3U7M7vYAOtaqSyJtFpAAtQW5dk2aoI5hyVWHMUQycLBG/GdqacqOWND/x89U4q6N+wJUp+rpbPvwvzy4IC5rzr57hzaulZosfrVwhHBHdcl8be8jgPPNWCVgv3Pzr2oG0xceJE3pnzHkYsxIkxgJGtH21VqNSwj91sojDRg9Vr9jJxooZRw02MH2VkzLH1PPh4AFkWJAJmLN7+SIRZzRIkISHJKlqjwoknaFjy7T6yY50HweG0ci6+IHW/X57nZepJVi4+2w60vcvXXGyg2ZfDuq0aVv64msGxca1/VYOQbIZYBdiPsdJS2ELOrmICAf/f2kGr1R5SENAZ/o3+UKNNptrZJIkMkY/SlI3bUEXUWo9buwdJyKhxPRZfbzLIx4+bhV+uJaswyguP2jjuyLbA5aRjLBx/pJlTLqqjtFjX7uNc15Cktj7JzdeZeeXZtZSERrWzTULEqbWtx78uxJD+et58PpdrbvZSW1mBU2RhltoWtkII9rCZPLqTmSjkg4/LuWXa/v0kBBu2RcjJT1JRUXFIfqDF5WYgYzBgYr38M93cA8h0FVKfvYL35lgY96cA7/br07nwLDsTTqlh2vQWZj2ZjsEgI6S/DzDMVkFhnhYhBCvXRvnxtxCVVyWIxQUOu8xl59p56OkWXC0Kep1EWVWCG69wkJER4fMvE5htMqOGdfQXL871kJejaZ2qecM0E9PXVKEP9EKCQ7KD01nCE7OW8t4rKTJy5doIR403I0kSiiL47ucQ3y0Jo6qCI8ebOetkK0efWcuzD2cy930/Mx9IffeSSRVvQCVGhOH7WxlVodJIFetZSoHDhinXQ78iwbWXdJ4skiSJs05Jtbafd3obQXjL1U5OPK+Ob38Ks2RBAcWFbdnwAX0MfPdZJpNO3EN0cw5GyYS3xoaaFjkkOyQTgir2opElDlOPQivpaBb11IgyQKAVRhIEqGYfe9kKDXDzXV4emenHbNDhj4Wx1Q0hh26t15KZ6E5jnZZoXQwHGWip7kB8HkAmedRSRgg/CRFHKwzIliD9+8l41zaT/RciIdkM4Q1gGqql9MjUN0MCLr1jMJB6bwxiF+V7A3Tr1q1LW/zf6gv1ej3Bv4jshoSfUM8/+PTtNPr0TLUunnBeLWMP63yRlJmhYfhwiWiojMqqGvTN3ZCFjkaqSJi89OulZVfFz+T7+6GVtHhFMzr05EntB2ZoJA3dg2O49+HFbF6ZyfxPffQu1fGfr4LMezGH7P1VLLMez2LF2ir21v2CRbZiwERA+IiqUU47WcvwwSbS07R8vrCeaDR60M9/ONTAwsUBvvk4rzUJ4mpOsugrKAh1rBh2qNkUGAp49MUg5dV+3v1PjH1Vyyj1H45hfzJICIFX24DPuYe5b8loY05+XhTnftGMJpnqnHFRhyHhJBgSHD7KyA+/hLn+Sjsff7wDZ2NuB7ItLIIU9AlwynHt20rLKhJoonZGM5o1a34mmIxx061nH9L7fwBXX3EqX7+fy0VXelB8yU6liqJ6D5qgiYdvz8BqkfEHVOw2uTVmbHIl+G1llFgMpk9LR5Lgs68DHDm1hoJcbat+53FHmBkysOsF+BHjzNz3RAvRoJYb73Hx8pPtK4J/WR7mk/+omJJWQuFQl/sJhVViMfWg7ZFIJpAUHYn8nTx9h53p073YRdeSNHbS8OMhTaS+BUX0oIEqutRC2P8XP+4Oa4cmahjMuE5/U0ApDVTRSxr8p2OnE2tMsmr1KqKxKCM5qr3vSUJolWBf/W56De+BLJn+j48N/zfr5J69h/LeR19hkXOIK81Eoionnl+7v51aMPVUA0/v20DEFyIn2R2NpCUmotQZtzPhWB+nHJ/GvI98nWrBH0BmuoZKkoCBDH9/7r//d7w+lYvPsaLXS0QiKq+/G+D12RKF4ZT0hQEzQeHH2ol0lhCCuNFDabdMbr8ujTOvqOeXzwvYvD3GFbc0QkN3dLILn/vQ1oj19fWs+30DUmYDX3+Uxitv+bjm9kZ0Whg/2syCb0Jcc4WdD94w8tmieoJBQSKpMnOGHpNoT+4JIWjMWM9r96Ri2v98GaS2WhDBzXAmtts2ThQZuZ22typUythGpdgNyGwUy1FQWqeGa9CSmcjljblJ+vQOcvKfkkJuj8JpF7QQaLDiIJ15b8zjkssuOWg7ZGdn09BQh8erEImqDB9o4IGZLfz0SUGH+7x1Z4yde+KMHm5EkgQvvO5l0fz81i4tgPNPtzH+lGoeu7t9p2R+rpbZT2Xzzsdemt0qt12b1m5i/EmTrWzaHuOHX8L8sS7Kw3e0cQLDBxl47jUPt1/XtX/6M7RaiESSuN3ug678vPbKK5l2iYMLzrDzxAs+3pmd1q7rZ9X6KIP7GjrwOQdw5602pizejXDRKVeSFAl2sYERTEIvjG1u05XPhm/3cpejlmcfc7Zuf/9jPgyuUqqooIieREUYrWrg80UhzjndiiRJ5Odq2Vse75SX2LknjqtZxWCU/zZOOBRf+I+RnzNmzGDy5MlceeWV/9Qu/9ew2+3Istwhc+Xz+f7HITMrVqxgzpw53HbbbQwePPhvt5VlmR49etDQ0NDlNjqdrkvdmgOZkz8jEolgNkl0K9KRTArWrhFULU8nI9yTDElHUiR46o49xNMDuDX1ZHSSbQ4KH0bMHQKxEvpSpl9PwlHBh/dmdnigzznNwmPP1LHXLShO9kcvGVGFQoNUSShzFy893VlLLyDA2TSEwsP38e0nbfu1WWWmXeJkSH8D51/hRqOVSCaTnV53Z5g0eQLff7eH8cc3Ym0cSEG8EEmS2CbWUkBpq44OAIESyn+u47wrd/DVh5lkZ4XQ+Tu+RLIkkyFyqWI33ejT7m+KSLKLjWjQ0kIjeXQjXcqmRTSyR2yhG73RSwaEEDRTRwW7GczYlIac1Iw3ZxMZBgWPt+spAP6giiwrB20DgGOPO507bn6ZX78s4P3ZedQ1JLj3iWYqazScdoIVjYZ2xOcBWC0SCh0DB5OrJ0+/uJm5szqStNGoyh/rohQXarn8fAvX3bQMR90w7KSmt8dFjGrDFnRWN4t+0vLxnDyMRonlqyPceG8T331UwF2PNpNU4N5b0rnzhjQampKYTXLrJOR1m6Po9SAEbNq06aCF7UPBEBq0RAhxGEe0e75lSaaYXuwQ6/HgYsePKr/8HuOe6TKTJ8rEwxpamnT79Q0zCOClmRoMGiPd1QE41AzikRi/frELr1RPs66czET7ij6PaMKlNrBxs4VF38X47Bs/l5yVxrDDXSgJDVpDkvPPNnLj1VZcnly8LXXoYp0TzCIK8RrIK8khtKuWYChwSM/EoeDf7A9zCiwEq2swh/sSwI2vaC3jJ8CqDVGGZGk55bhUVePn32yivGwz3eqPoU9sHEnb0nbE5wFoNBKP35vJgzNb+OTNtuzhnHe9NLqSbN4ZpWRYiA3rvyMj0h2LSCNuaaZZrkVnifD7V8VkpGvZtTeOJpxGb3qxmZU4RDoOMkkQo4UGcigkfz9hkIjJrdd37fRm9FqZ/Fw95eV7DvqeNzc3o1MMmCUrFWInRWpfsqUiwgTpPTDOuFEdCarcbC3XX+bgqWeiLF5aS99eWgJhgVl4sEsdA6+kSGDJiJDmtPHgzBY0Glj7Q3FrgFRbn+SGe5q48Uonk8YaueLWRuY+m81hQ4y8PDvGsMQx1Kyo5cgp5Txwt5XhgwxU1SZ56iU32VkaGl1JFCUlCO+wyUjaJG5TA1ecd/4hPfvr1y+nKDfO7Le8XHOxg0hUYLfJNDQlueTGRiZPMnP7dWloNfDFt0FOPL8OszHVmvnSGx7Wbopx470umppUAjtLWtsfIeVH8uiOHiNN2nX0KJZQlFQVyPuf+vn8myCKCtmZGq6+yMGoYUbyc7Tsq2hr2SurTHDGBW7c5fmMP8nfjvg8AI1G4uH7rNxx1V6MgUGYJQthufN3oCvIaEkSp5BeaCUdlWI3UcLtkkIREWIba+hOX9LJxh1poq62HPR2tOmilfj8MyIEcZKJQLTqhv4dHGRSwU5UYxCSGhq3FNDIHjJFfocYJLAvyuamrQzrcRgiK0xukUyGU5DhDFBRsY9kOA6KDlmW/yv+8N/sCy0WC0lNFK/SglNKJce9uRtYvCCjdUBNar/S3y6S9LKBuo3dIaOKkiN3EwgnyTdCRrqWeS9kc/bFbry/pTTGaimnhM6nPsuSjNGXz7jjK4lEBaOGm/j82xA+v0r2/vz2pm0xCvK0vP5MOu996qPRFWL4YAOXn5fLgzNb+HZJiIljTGh0KcLjYO95ba2PB25ra1cVQvDUS140jR3lFlrt5y3h7ffXIOnjrPymmJ1745xzyVKSISMWnZGENojQJLA2dycn0gdJksglpce5VfqDarEXD030CAxh1ut/8OlbOTz7mofzp9p48jET9963FIdrIHaRgUClgWpqKcfaEuWRp31MPcVIJCqYOy/C8t805DWPTUmFNKRhzIvx7aJ3OOeccw7q+g8gGAyC2sDAvjmcc3aE2S/9Ts/QuNaEvBACj6GSvB5BXOV2Hn7Kx6yn0lu7vQ7gqDNquPemNHr3MNC3l47sTC0nHm1h+eow19zexL6KOD2663G5FVr+pqXd7VVIBMzku0bx7eLfWLa6iuOONJPuTEnN7N6jkOmahEBlzpvr20kR/Rlz3/dx2uk3HPTzsGblGhzpCt1KJC49x86MRxtR3WqXMl4xIlSykwoEFmGnhL7IyDRTRy7Fnf4mkV5Lr0yVyvKtdEv8aYo7cqedIpB6pvUitY7y0kIN+1LdBL8LFJLEibOWX8ly6jBq9Gj8WdjjeZSxHXuVk9+bV1Dat/f/8bHhofpCAI2cRrK2EEuvSob3NbB7X4LvPsrn1xVRyirj2G0yu9flMf/TBl56tYxAAHr11HDWSNi6K8apl0SpqErS6Eq2avL+9bjbdyZI319tr5E0FLkm8MqD+3huzk4sFgj6tGgauuGMp2LJpEhiMcGe2AaGqBM6PH9uUxlTT9Wj00n07qEnHBYMGOZDkePI6DHp3VjiFhRN/JDu+S8//4ISjPLAk0b69zEwfZqTU89zE3QbOHFlgpis5eFKD/n5MsdMMBNLqLw4J4BG5LORZeSJbpiwEpJ8eG37uO4KHQaDgfOubGLluig9e2jZsU7X7noihDBipkhq73NlSaaHGMhGlqFDx1DpcFSh0kQNdVTSi8G4qKOlWcM101t4fo6Hvr30VNUo7NwTx1E3nIC6nXxK8Xn9h2SHpKLhmElmnpvjoXcPPYsWhznlWAtnX1XPvTenM2KIkUhE5cMvAnywIMBdN6bx6ts+giGVHz8paEd8ApjNMmdMsfLo824enN6+K6GmLsGLc338/nVRO+LzAK4438EdM1LSI3/+HtttGvr10rNgUYAzptg4aryZr38IcsaUzpPMi5dGWtf3B71ecO3j5ONTXMy8WVmcf7WL4QPMnH+ugUhU8OQLXq6+pOvhgsUFWoKaemIY8dBMOu0JxToqKaC0086JzEhPvl5YyX23J6msUXjkqQB71qThStbSnT7Ikty6hnnkiS2MPsxA9yIdd16fxg33uPjwtdxWrgBSmvNnX9GIp0VCb1DJy8v7R/zhP0Z+OhyO/9p0zkOFVqultLSUzZs3t5ucvHnzZkaOHNnl75YtW8Zrr73GzTffzPDhw//H4wghqKyspKio6B85b4A9e/YQjQpUVfD8q36ygn3IUdrE1LWSjpxwfxqSGqqNm5BDulZBW0hNsN3FRgbQ8TpNWBkwUMKeIdO/d0dS5v6nWnhrdhrRSJQXXl5Oixu0esG15xvYsC3VyvzX8nFVFTTV6pAzXDzzmL3ToHvcSBP5BQL3Fi3Z2dkd/t4VcvNSk3aVimLSlSKQICQCSNCe+NwPZyKf8i3V7NgdBzmJV24iTXQUCi6mF6v4CTeNFIs+GDDiwUUD1fRiMGlSFkmRpIIdlIntdKcPFdZVbEn+gk7WkFBUJH0MEdWwRVmGkAQmaxKbOc6gHlbueiDAH6sUbp5maS11P4A33vej0Yi/rdr9K1Ys/4VdexLc+oBrv0ahjusuS6MwL8iCRQEeu6fzStpLLjRyzfdlWIPtK3ntpLNisZkXX/dw45XO1oyY26NwzR1NTJ+WxuKlYVQVflro5PFntrBipUIyIVHbHGHcWIlhg42s2RjlspsbaPGohMIqX76TT06WllOOs/LSm15iMcH23XEkCXp013H9ZU5699Dz8RcBFFWgKOJvF4d/xeoVa1BIkEtRl0FtIaVsZx1DlHHogwbefHETv69sorFZoReDyZJSyYKg8BMhzGBlTOvgFy06+jCCBipJFOxkQ3UFOckSZDT7B2FBN98Y5t4XTgXKxg0smNWNzETqfFSh8uGzlSz8bi/FffXoDUmicgC64MJVRWAw62mhAYvl0KdeHyz+zf4wLz+TqkAZwVAeDTl/cPJkHd/9HOK6yxzccnUbeX/dZU4+/zbAXff9TEbDSCaM7lq6YOhAA1u3qhw2sYl+fXQ0NCXZVxfkmElmXM0Kp08xM3UKfP1DBbX1e5k01ojXK7jn5gIy0lPfuJVro8iu7lhxYMREMb0J4kOPnSJ6tEqSKCJJXEny6jw/b70XRdR2ozpcgdORpKmx6qDt0NDQgFm1ggRumhjGBAD8miZuPq9r/eAzT7Yy91WJwtqJBGtjZBNmB+sYLia2a3VShcoOzWreutfKzj1xauoTvPVi+2RXQZ6WD17N5bhza8nN1nDUBDNjRphYsDCExlWMUTJhDPckuqGAO67ai2ryIyVMRBQbnyzQMfstL9t3xRnU38Ci72MkfBl4nDWcfOrJB20HAI0U5Mn7c9i0Lc64k6rJz9MQiQh++DXMi49m0e9P37abrkrjjCk2jj6zhudedbO3PMm2nTE+fTOPyae0UKj06bTYJ4NcIgYjn7yRwcvzPFx+cyOXnGNn/qu5WMwy+yrizHzZw28rwiQStGbV43HBaee6SasYj6CFY4+OdHkdYw8zkjR7IQCKxYPByEFPOVdVFS16VCmOQ80iQggfLQxiTLvvikmyMEyMZyPLyaWIPKmYLJHH+sRv5GhUVKGSIEYt5fhJTavVoUeLnjy6pSpGu8CBLgkVBZe2ku76QvL8Q5EkCQO1bOEPSkV/bJITIQThTA81iXIKfb2p215DxmE7mfNYKkB/6iU3Jx2j5+7742jRoygKGk3nhML/G/ybfSGk9FS3sZpSMQAH6fTsq7QjPgH0utSC4a8EF6TitfJyQZ7SA8nVk8o1WznhwmZc3jhTJlu4/6lmHE4NzSQwYCQqB4ircWrEJuLEMGAkl+LWVjiDaqG2WofOrPLELDeRqMrUy+uZfo2T86bamPWGl1eeyKZbkY6Rf6kIf/rBTC68vhFVFdCFbnJXkGTBuaelFm9CCC6+xs3in5M483bToC1DRMxYXL3bJXm0aNm2K8HCjzPR6yUG9zdw0kkazjvdSHamhoYmK1dcKJEb7fsXWSQtg8U4VvETOozYJAfb1ppY8E2I15/J4crbGjn1eCtvzTPy+rzNLF2ewOtXsMVyGcYEtjT+wdcvlfDle00IVcbo6U2RlNZ6DBE1M2q4AUmuYevWrQwcOJCDRXNzMyXFqfufSKo88oiWd97/ndp6A6oiEZNDnDpFz5MP5lI6pI7PvpRo8Tbx6L1plBTraG5ROP+6emRZZm9FEq9fMPttL2aTxPMzsjh8lJkRQ4xccG0d5011sHZjlJq6JNMuS2kf1tYn+fTrAB6fSt9eelasDhPXhpAPW8Z/Hs1h6AADPy0N8epbPiprEpx1qo0P39lAUct4Nq4ysPD7MCcf315j8+Mv/azfHOfluRcftB1CkTBjRmsJhBUkSWLa1Sb+82wtWUrH908VKhFCDGcikiThE242sRIrDmopJ11kd1jUe3W1jB2v8u6cXB6Z6eGjj39GNBaix0CU8N+em0KSmv0V8n0Z1rrvoPCxjdUcfpSOqadkUValUlW1m9+Wb8ba0A+bcFIZ3k1axsFViP1v8G/2h198/CVOp4bMLHjh0SyOO7ORsSfUMeowHZMnmXn0eTeHjzJxxYU2zj7NwnnX1rNoftt6MBhSOW5qI/c+7mbeix3XpV9/F0ZpyWwnLydLGjRJI5ee7eT73/yEfDD+NBcaTTPL/4gRjCR58iE78biWhx75BYe7L3aRQZwowYzdDBgdZMa9qbi1uUXBFM+gR2I8qlCpo5x6wy6cRhg9/tAGQyuKipTu4tzT8yirTDDlDB+ZdYdTIFlh/xxFX5OLivA68s/SsHufir/RzGEMQ6DSSA0tNKAXRjIjPfj0LQ+vv9GMMydKQYHE3FkZjJvQvlK7gSq60buTs9k/MV4UtXYqyFJKT1cWWuqppFTqj1Nkss3zB5l2PVdeYKWoQMvPv0e47YENmFvSqddXMnzkTQdtg1gshkYKsntvnNxsDd//HObXLwqxWmT2lMWZ866PR553A4LK6iRLPkvF8+dPtTPx1Gp6dO88jr735nSGHV3FbysiXH6+nXSnhm8Wh9i4NcaZJ1u71C3NytCwc0+cUFhtlUU6gMfvyeTq2xv5dXmE00+yMuPZFiaOMXXQ/XznYx9Gg4TbdWjcWiyebNWSHXuYifdezeSKG7xMv1VGjZhojMOKVTFuuKLz32/ZEUeNaxnEaLawmhF/WS+4aexUJ/YAhCuXAeP2oZV0+N06tAToySDixFgjfiFBjCgRsmp6csLJFYwcDccfp6NPDx1jT6xmxBAjQwcY2bxZZc26BFX1KjqDSnrmPyeb+Y+xlUOGDGHHjh2HROr8NzFlyhRefvllSktL6d27N4sXL6a5uZnJkycD8OGHH+J2u7nhhhuAlDOfPXs2l156Kb17927NhOn1+tbJ3J9++im9evUiLy+vVcekoqKCK67o4gn6X8BsNtPsUfjmpxAffhwjO9lxqBFAdqwX1ewj4/CNbNwAxEwYrDHCQZkByuhORbtDko8jRujQGCTKKhOM+NNUs2BIpawywVHjU9VSJ05uXzVVVWPividbOpCf7/0ngM5TiOJoZGDfrtu9J40zs2lT8JCeDVdTJQG3np7JXq02aKaOHLr+gBqbS/ngkx1k5wqqfNtxNGUhSzIxEcHr3IlwuNHqFbKiUY48XLD457U0u2S6ib4MZ2JrBlcraenJILaKVZSn/8pdtxvJyLRSkKtl7GFGKmuSnHaeG+u+0VgkG/t82/H4W6gr708/bKz/MMgZP+zi2FPCPP+EE4Cffg2xfXcMSYVwOIzF0rEyrTP89tuPaCUtRoPEEafXYDZLlJUpmI1aioqhojrJsEEdfzdupBE5qxFvqAmnaPu4S5KEIZzJV9/u5pvFIYoLddQ1JInGBI/dncHho0y8/ZGfB2e66Vmqo18vPd5wgtqGJKeeYaS4QMcnXwdRkgJZSmmSXHmBvbVCLDNd5qdfw7zyVHarXu2mbTFun9FMaTctWq2E2ahJVSV4PAdlAwCb3YaEhImuiUITFlSS7GA9EqDzGflpSYJsKb+V+AT2Czn37/R5zBXd2OPbw9XXKXz4n20YGnvTgwGYpNT9spHGPrGV4uggMqWi1mdTlmSyEiU0b5VJ9oxiMOUR1+wmqoQ7vo8a0BQoRMJxYnIANRjlv4l/qz8Mhw2k5cSo41cuPtvGsUeYOfYIMx9/GeTm+5t4fkZWK3k/9UQbn34VYvvXITzurvcZCimoUSO2yvFU7Inj09fSe+w+jp5g5pxT27Kh117i5ItvA9z5SDORoMy+XX6EgCMn6SgpBaFNoFE0GIQZhSQ5UkephFrKCdc7eePBPDLUPDSSljrRQnmZF7314MlPm81GVBMEFWQ0bc+tkIlGus6CxhMQE/H9hJQRA0Y0QssW/sAhMrDiIEo4RcDrZD74LIgvmOCy8zq2bEEqEz5xjIn+ffRccEZqm2++j2MJFbS+B0bJhDEwqDXobhEN/PTzbhJRDfc/5ueNl9J4/1Mfbm2QtGQBW7duZcSIEQdtC60WEkm4/nInE8YYufSmRoIhlROPtrQjPg+gIE/LVRfaWbYqSppT5pG7UsmicFDG9jfD7HRJCy2eVDXC4/dkcMThbe9wj+565j6XwzV3NLJ+U5S7b0otUD/5Moi2qQSjZCYk/FRVdX1vGl0KsqIjiBdnTpTmwMF/GxOJBHr0BESEuByhRW2kiJ6d+jONpCVdZOOhiXRy0Eo6ikUfwmIzVfJ23KqH7vShhH4IBE3UUMYO0snGQToNoopcqX01lCoUythBH4ayiWXkZRjJaxzaevxsqQCLsFPNXvyiBSEnOe6I4zFWKtTXrmXiRJlZM1PE5669cX5ZHsFi1CI155Gk+h+Z5tkV/q2+EFIVUpkiizJ1KxIyV/fqWC115QUOnnzJzbMPd2z/euPdIDp3mzZudmAAXy9cQmnfJKedYGXehz6uv9zJ3b+VkfQWEhVR9rCJUvpjJ40oYWrYhyRk+jCUpMOFrMQxWJI8cmce6WkaauoSHHdOHR98HqDFo9Cti6m+dpsGvQ7ueayZSOjgYqED0GrahiO88V6AlWujPHSfjUvOtWIyyezeF+euB9dTvaaQjGCqwydgrMdsS7bTYy/tpqOiOsGIIUYefjKAzT28y0EluRTRbNrD2vBvmFos3HWPh7xuPs6bamHzjhivvxMgHFXo2VdDUoWNaxoIxIswYcGgWLG69yfs/7J/v9TM9OvtNDSprFz+0yGRnxkZGeyriAOpgXIJBS44T89ni/x0K9SRm6Nly44oJ5xbjzGWTWl0OHu+8nLqyt2gD+CPhRk8RGbdTwXtuofWbYpywnm1WMwyPr+KyaTh5+URjhhnZvnqVNK7MF/HvooEl5xtJzdby4o1ERb/HiHNIfPrl6k20y++DfLaO15OO8FKj+46Nm6Nkd7Nzz7tD9h8JdxxexPPv9rAheeakID3P/XT4FIwWTrqN/8dHGkmzjrVwtsf+/H5FY6YoOfl17cS9ITI+9MQIyEEu9lEASWt+3dI6fQWQ6hhH30YyhZWkSXySSebJAkCzjJ6DQ3wxkup7qeH7nbwyZd1JBBo0GAnDZ9w45A6rn9CIoAOPR5cDGZsu2typDs4ZsQxaBwS3y8DSYKpk1vQ6yXWbnJR2LsnjX9kEvAGD9oO/xv8W/1hMBhEY08ybYqFY05rQiR1DBmmw6wXLPopjFYD19zeSN9eeg4fZcLrV7hgWj0D+xo49ggz9z8SQNk+jPWVTVx4lYtHH7BTUqzD51d45S0fc+YFKPUc0+599YkW9qk7ePWtGGefbmbmZ5mtVX9CCF57x8eKtVFefCyL444yMmHKBoq6m8nLlbnuajOD+7dVD740J4DB1QtI+ZdCepCIx4jayjjvgksPyRYTJo5n3twEer3EzXf6yKwb006KCcChZuEqG8D6jWVYLRq0SPvXuxoK/qxbrwAtJQR1m5j7fBSrWeL6u10U99AR39s2EyS5P0HWFYz7hwH/GVnkUcNeAOxSGlY1je0/ZnF1xT6WfpfFuafbmPueH7VlBHuTWzAYOp8/0hlcLhdaOciJx1gp7aZld1milXDsVapvN4D37Y99LFoc5pKz7discrsJ73+FJEkU5qeGHz39ihuDXmL6tHRuvcbJE7O6Xr+u3hBl2CADvUp1PDmrhZMmW1FVGDbIgMUs8/asXJ6b4+bJWW6a3UnGTqnmyvPtHD3RgserMH9BgMrqBNW1CYj/fRX2XxHwa3nljQDvzE7dn3GjTGxfZWT95hg19UkemKmwam2i06pnIQQPPhYg5DZhkez0E8NYw8/kiW7YSSdOtHXwcFfQCB0FnjHoMbBZWo4Qgq2sJp0sBpHip+IiRhW7aWlU+eZr+HWljztutrDpgWK2744z550AK3/XkecbQz0rUWNJ0pz/XCLoHyM/zzvvPO6//35ef/11Lrzwwg6T3/6/xrhx4wgEAixYsACPx0NRURH33HNPqx6Ax+Ohubm5dfvFixejKArz5s1j3rx5rf8+adIkrr/+egBCoRBz587F6/ViNpspKSlhxowZ9OzZdavNoaKkpAQlAbfe34ImZu+ywk2WZPLSzHz7qZNEIqVfcdtDHppqDGhrOgabQgjqzduw2mRqamSmP9TMD//Jbw0gK2sSDOzbtaMpLtSxaVuUqpoExYWpD8Tc9328PkelJNCXWksj23bGyM7UdDq1rKEpCVLX7TKdISe3G3qd3L5CCbVVy7QzaNAQCadEdB9/1MB9D/yGvqkEqWQ3s1+wc/iolHZHQ1OS6Q81E1eSFJtKKIh0HFoCkEYOjWEPc562IQJpSFYfaloTLz5t5auP0ply8ib8jcXECDNQjGmdBOkgHYd7LN9+uAmPz0V1NZTXRTh8jJbKPTqWLl3KCSeccFB22LaxEme6ys/LQ/j8Ap9fJu6zYpQU3ngunRvudXHaCZZOg0W9OUaVbQ3Nwo4lUIiCQtRZzbHHS7zyTB6BoMJzr6U0UOe9kIMkSVRUJ1CFoLhQy/mn20gmBW9+4CMzTUNpsZ4rL3QwfrSJdz72c97pNr75IcaLrwU4/WQTPbrrmPGsmyULCttluoYMMPDJ3FxGn1BNulNCpwOBRPm+rqeu/hVnnDOVl156GS8ucrsgwP14cZJJH4biw40fN17FRT692gUxUUJYpa4/KPpIOr1Kg/z4hYPTzq0gWGfAkDQhIeGmkSbqKGVAp7/NSBSza8s+eg3sycSJR7Jj+w7ym3thTFiR9KDJEOgHJNFbdNRvaUQyRDF0vj78x/Bv9YcVlWWYDIIV3xSSl9P23p802cq7n/h56OmWdpXPN1zh4KpfG1i2Otoqpn0A4XCqOumX5RF699fTkr0UT6MeT8LD8GxjO+LzAE4/0canC4Os/DIXW0tK93fJrka8WVsQjkpwl9KDAWzhD0pEX9LIRpIkVKFSTwU+WhigjEr58f2noqAgB604bAf/jbRYLGhsYWLeSKptbn+SUVK1vPF+gAvP6pysfGd+GE+LTESEWsl7HXr6MpwIQcIEMWPD6IhgKXYxfqwBp8PEt0vCfPxlkNlPZpOZ0T4wHNTfgKK0kXoGfWoQWFdQJQUVwW/Lo6DKjD2hioxMDddfaeXNGTZefm4273z41kHZQQhBIgmffBVg1FAjV9zSiN0mY7XIbNwW4/X3fFx2rh29vr0vPOEoCw1NCm6v0tp6L2vVv03WxokiSTqqapPtiM8/476b07n2jsbWBdBnX8Sxh1MJkTSy+eyLLdx7m+hUV+y1d7y0xJPIpasxmuJkGPMOunvGYDAQkcIgJGrkPRhUGxY6fwYALNiJ0laFmkUea5u2IEm1jOCY1qRfaqBWMU6RyQaWMYTD2c5qKsRuUqIhRizYcdNId/rgog69OY5wd+tgR4tkoy/DUESSlpIlJBMxorKfAYNUzjnLxNpNUT74LMT6rWGy7SbmzjKg+i1IGgVVVf8rlZ/w7/WFAAklghAOZEkCAdt3d5xIePxRFtZtinHZzQ3ceX06fXvpqG9UeGZWgB8XGigI9Gv1RZIkoQ1koSi1AIwfZcJiktDmNLDL24KdDAbSpn+sQ08/RlAl9lLGDjB6yGruSWWwnCefD/La82lEY3DqCRZeejyb48+t+dvraXErVFUnKcrv2KHz99CxaVuMIQMMvDDHywdvZDN6RNtCvHcPPZ/Pz2DqhTU0/JyNCQvRzDK65bR/Rs+fauPcaxo47QQrjY0CA113DJiFDTWu5TAOT+lquiHeEuP59btpoREjDlRDhPKYhm7dwOGM0dRUix8Pe9nCEHF4h3ckILzklUQZ2NdBVW0Iry9wSFaw2WzUN8aZNdfDNz+FSHfKhMKCBW/lt6tIWrYqzJVXBxBRcEoZOF0puSalcAmfzcvsIJu0Y0+cgjwtLz2eTUFeyiftKYtzxyPNPHx7Ovc+2UL3Ij0fzWmTjhk60MAl59g59ZI6auqSVNUm+WxRgG8+aCNWjzvSws1XOTnpgjpq63cxpJ+ZI8YbMeolZBkSScFFZ9l4/T3XIdkhP78Ij3c9U0+0MHxiIxYlnRzPUBQUdrIeVQgcpOOjhVyKOyRzHFI6+8Q2LNgZxgSaqafc+gdnn2Fg5cYAH80rxGBIVZBdPb2RQH0a/aTUMFWnyGQrq+kvDmv9xgLERIStrMJBBgUUtrv3sh1sEwEkXGUuRk7QUVXv5OxTbJx9io2NW6PMeClGQVEBOv1/t6Py3+oPhSRQpSS/rYgyaKCO+a9lodUesHEGP/wS4qGnWzhzioX7n3IzYpCRs06xIQS89ZGfPeUJipNpOPw57F3UwqmrdoMxgJrQ4G7WkZkcmpJBE1oMGPHSjEan0jcxEk3uGp75S3JJkiSuu8zJJTfW8+DMZlZviJGVI/BGwrz1YD6J/euoaFTF74dPP9ZQpOa1W5cUiV5sCFQyevShzUrR6XSYTDKrN0Qo26Oh8E/EZ0LEaaKWJAnMwsqcN8OMGi0hYyEkAl1qekd0bnqVOEhzarjqIgcrV0f5zr2GIndKrsOCDT8ezHT+ez8ebDg72AhoHaycJeWh6b2doFfPC6/5uX+6k6sutjNzbT2lyQG8+sIc3vrgzYOyQSwWw+NTOHyUkUU/hjjh6K4TaocNMfLR522+NjNdQ31jst0ao9UOEZVkEua/lkc8Ljh8SjXn7O868PkV9pTF6VXaPumuqoKnX/HwzEOZfLYwyKKfwkiShNks8cQsN4P7G8jN0rB0ZQRFERQX6JnzdBZbdsb5/ucQFrPMjDsyKCnWcf61DSyqj3c4r79DmjOdJUubWPRDiCnHpewgSRIjhhjZtstHTqaGtbu1HHtqC6+/bN+veyrR1Jzk7od9VKzLwrC/ot0hZZAnugOpQce6/V1BzdR10HU/ABd1hEz1BJJB7IksZOTUkEzaEnt6yUBPBmEUexl+agXvz2nb1/DBRuY+b+SpYh9vPr8XU8JKnBg+f9c60YeKf8yrvvzyy1gsFn755Rd+//13srOzcTqdHbaTJIkHH3zwnzrs3+K4447juOOO6/RvB5z0ATz88MP/4/4uvfRSLr300n/gzLpGWVkZQtGi1nSnRVNP97/Z1hOI8/k3QU45zsrwwUYuPdfJa295KQ/9Tr5nZKtTi4sYuw0ricdVvpzVA71iIaR1UzqojNdetHHKiRbsVpkmV3t9yGRS8Me6KIFgqqUlPU3DUWfUkJWpQVVTGnDG5p7sZQv+BjjjZAmdJYIzJ8pzT9ratQKuXglCPbTFzGmnX8jbc94iLIKtWSwHGbhpxEnnU0Gj9jomH6PDtMpAVrbE4u9snHLRFr79KL9de1hutpb5r+YwdFIt7EnrNNsfEn4aqWJw9Gi0sf3slB8UX5Lrrl/GkzMVVKuH9EI/w4tM7N33G031VjKbh7a2thTGBvDl50vJSJd47ZUsHnm+mURDPsHAIWRzpShWq0RmupbrL7cy85kYvcPjkfoto6hAxzETzNz+cDOP3Z3RWn0ZDqvceG8T8aTg8/kZbN4eY/vuvZQU6QiEBCvXRphwagChpiqoHrkrRQqv2Rjljhku8nO0jBtp4qjxZk6/rI55L+TQu1TPrQ+6uPJCB9mZGt7/IM5Pn2rRu0sQqHz0diWmnHrOP8fSjvg8AKNR5oYrHHy3OITFoqG8KoF0CIS41+vFSRotNJIQ8Q4TCoUQVLOHLKuZxqwl5OaqlK2VMSds6GlP7As6F3I+gCQJ/EFBzxI9KxZncOfDe1j883YiYVCSYIikiNAD2iN/3o8kSdTubKSbtSem7kaGjxvWen6p7SQkSUdBVgPrd3kx2fVEYv/9avl/oz8Uaoj7bknrNCi55Gw7J19USyCoti70HPaUlqTPJ7jo+kY+eC0HjUYiFlM599oGrrnIzqN/Ei8vq0xw6kXev22Tv+YiB+uXJJCCqd+kiVxsjRlssyzGZdpFVqQPg8VYqthDBbtAQJQIhfRgAKPaJbDCIogeA5Ico3ffoQdtB6fTSVEPG1UVyzC3ZOKmCZ3Q0UAVyr5M5n8S5MKz25OpW3bE+OTTJAPU0WxmJQWilDyKyaM75eygrzQMJ5k02TdzwXV+7ripLZg/51Qbm7fHuPD6BhbNz//TogI2boliMsocOaWZpnqJWEzg0aylpzIUp9RRgqPFsYPPFkW4d7qTwQP17NgdY9ZcH3vKo2jR0VBz8NIXPp8PvQ72VcSZdHo10y51ctGZKbIzFlOZvyDAedfW8+Frua2JPUjd541bY4TDKlMurOOCM2xMOVHHN6/Wkql2DOAiIoQ7FKGuwdQ6jbUzFBfqqK6GERObMBkldu6NMZCUT5AlGX1DTy6+tpy3Z6e3I2QXLApQ25Bk1FiV4kINX3+f5KZbr+/qMJ1CEakhAhpZEJdDhNVgBz93AGGC2GhL9igoqEkt3enTqV6dUTJjE0428js9GEgWKf3OkPCzh82YsVJLOeijjB+vo3K5gU7kpVN2QENZuYo5vQWnI5clP1SzcQVYZAtxXxahrB00xLQY/WlUs5Oibkl27tzJgAGdJ5f+CfwbfSGAShKXaCKDfMirYE+54Kvvg3Qr1DG4v76VhL/v1nQunuZi6hkRorp6rEoGJlc/CkR2h29ePCpx4v6FYjQm0OtlhCpjwkJPBnb6jSyiB6s1P5Cui9Kg1KNFy8cfx/n9j1qSiuDV51JVcJnpWmrqEhTmd8zuhcIqlVUCvVZHz36dt092heNPvJj7nniXt2flkJkptyM+D0CSJJ6aYefkzRtp8sS45iQ9Dc1atu2KtQ7wcTo0XHqunYtvbKCoyMA6yUsanUsz+XCTlixsN1BILxnoxSAkIaFHT3G8NzRDzBUlLm3EgpGhHM521rGKxeiFES1a8uiGIsWJFezi969SPnPO20HOvXT8IdkhEomgqiobt8ZY/Gkhp1xcx2fz8ju0Yo4fbebWWxVef7iSrHgpAE3UMfZw0SFR5PYofPh5gIXv57dL2vQq1fPRa7mcdEEddpvEg9M7VjpazDKP3Z3BnPd8qVbTp3M6EKtGo8xbL+Zw16PNfDy3zdbzF/hJd2rYsTuOQRcnEolgMnX9Xf4zTj31dGbc/x4hr56sxtGpKsz9h82hkEZRwz62MoZjuywo0aFHIYlW0mEUJqacYODFp9KY94HMoy+4OWq8iXsfb+G04220/FGIQmq4lBYdWeSzgd+xCDtWHEQI4cfT2hZvpX2i3bRfZtq/GNzBGEuFj+IeTs69zM0TD9sYOtBIVnoANZH+/4mc3L/RHxZ0y6Ns7x627FDZ8ltxhwTjcUdaWLY6zH1PtvDyE9kMG9TmIyaMMbHqrCiXXf4HRa6JOKQMHM1tbbwW0YwHF0OkccRElCRxrCYtV9zj4vmXVvLk1Z0XTkSjKtV1CpMnWXhwegZarcSyP8JMOr2avBwt11zkwJqn5dOvwkgaQZxou4SLVtIhozvk7tlwOMygAek88lwLOjW1NhZCUMkuvPsJfxMW/LhJJiRCEYUYYcrZwQAxssPxvKKZQcOU1orI00+w8v6nfp6caeaBR35G6ymAoJlKdpMtCtpJA0CKcG2hscNcDSEElrQYzfal2CtHgy7Bg3fZycvWcuG0Ru691YHRIIEsMEkWGur2HbQNamtr8fkVmt0KS34PM2Rg13FbXUOynSzMRWfauOGeJj55I6/dcySEYMZzbi4/P5VY1uslsjLbfjfrsWwuubGBay91cOpxVnQ6ie27Yjz0jJtTT7Dy1od+crI0bPy5uJ2N533o48tvgwwbZKBPTz2/LI/QrUhPtyI9Uya3j+MfvTudtRu9B20HgB69S9m8ysN1dzfx5ocGpkw2E40J5i8I4PMrZGVosWcoyOVDufaiRnA0o9NLRPw6zE39CahN5P+JfTJhQSDI2580Sog4G1hGmsjusA5vkMtJavxIsWxy1XzCaftQFOjuP6ZTnqWAHiz6Zi833enmnun2dmu9G6+28cb7teTVDaOK3fjd0RQP0Am3eKj4x3qLtm/fTlVVqo0vmUxSV1fH9u3bO/y3bdu2f+qQ/0eisrISrVagtUSxKhkEhLfT7fzCw7hxGuoaFI4/t5Y9ZXHOnGIlEFb55ksb+ceuoa5wCXUFP9NU/At2rY1hyaPIUotxSBnkK73oFziGK6+JcsTp1dxwr4uVa6OtOhEfLPBzwnm1/LI8THlVgjtmuEBAulNDulPDsIEGfllQSIuuhgxyOEw6km6hkeQ3jUe7eQIXXxpm5Zoo8bjg7CvrwZ+BRbLR1NR00LbIycnBYNO30x1LIwsvzURFR52dqAhDVh3HHmHm/2HvraPkKNuu319Vu/d0j2vc3YWEhKBBQyAQQtAEd3/gwd3dJXhwtwABEuLunoz7TPe0a9V9/uhkJs3M8Cbfeb61znl59losVnq6u6qurrplX9e1d/cSLVfc0sC+8gQTxhrb6WJBanF81VwrQanjGJezm94Mba3mPACNpMXROJB7H/Pyw/w8/vyugLdfdrHk5yzemy9Tl7+EhIi3vlevk3j7LRPHTjZx7CQzUauX/gMOfWNnMEvMOM2K1SIjIxEP6KnM/4WImqrkuXqOk3EjjZx+US2zrqjlnMtrOWNOLVt3xenRRU9JoY5Lz3Py7APZXHdpBnfe4OaHDwtY+m0RY0cYeWleC8efXcPoEyqYeWktNfVJyqvivP5+C33Gl5JMCMYMM5KXo8Vulfl1cYhTz/bQPTiOXO9wXFI2bimXvObRBKvcjBjceSvE2BEmquqSnH6ilVOOsyBrD72c/71572HBiaRJspFl+EVby0FMRNjKanQGBWNBA4mwlt0rcrAkMokRwUt6JUEGWa06nn+FKlSaEs38uDBFUNttGm6/3sGEiRLVO/PYuT4Lc2aIqvyFhAcuxNPrV2ozlxMSqUyiEAIVhfBaCC6CeBkoXoiGIzjtQSaN9nDX1XsY1HM3KioWq8Bi+b8jaP//d5hNdFiReQDHTDSzfE1bRdu3C0KU+5so9o9i76+9GTK+kX/d28LcGxqYOsXMicdY0xYh3Up0/DA/ny++7zwZYbPKGLTpizutpCNP6U7BiEq2mBdSJ5dh1ZjJy9EwbEyc/HyJLPLSNloxEWUH6yihJ0HhZ9DgQ9d10mq1DBw0jmhMoZk6drKePWylD8PI9Yzgsfv0HDetiU+/CfD9ryHOvaSZU2fXYWopxixZKdIXQpftrNf8Ti1lNFPHVrGaFuHBWNDAzde0rxoc1M/A8ZPNfP9rW7Y1GFL58rsorz1ngLVHUFh7FN09UxiojKeC3dSL9EqvCnkrfQfFWfZ9EXNm2xk11Mj5ZzlY80sRzR4VoUkg/Y3b6l+h1+vx+QU7dinccGkGF5/jaN28GwwyF5/jYPpJVl6c52v9zBffB3nyFS/33epm1YJiPnszj0hUsGRtgFLNZlpEU9oxoiLMNtbgihfz+59Rmj2dJ2jicQFRM5l7jsG4eTJul4zfVNn6d1e0K7t/7cHQcU2cd6mHK25p5JgZVazbFOPtZ3O5/AInn38X5OPXctm4ftEhxwFSXQ4SErnx3shahTK547WVKhTqqEgjdeqoQAJcnRA9AFHCDGUCOVJh631skewMZjxhgrjI4qRT4c2nc4hb62gW9VSJvTSIahTRFjMvjWSoedi25GPWW5g4fBLdYmPJ9g/Ejos+PQ2U9AvSkrEDk1Eh060hkUh0dlr/aCgJGatsI2dANaMGWYl6bNxwsZXZ07UMHtvIa28HiUZVHn7ax7rFNtxNQ2mo1WFs6EkGOR1uqlvkei4824YQgqWrItgsEorXgUIirZLtYEiShF1j54bLnJT0DZJrt6IVJiIVeSTiMgf8CK6e4+TWB5pIJtPnNyEEV9/aDE25yIqefXtKDysO1153E5W1Zk6/qIZxIztfb/TuoUeYAhTpC/llXldWLbQz97pmIpHUOtcfUBjUV8+5020sWuWnVN7SoZlCXKSM7PIPbg89CMX0bNXMBTBIRvqL0TRQxSp+o5AujOZohkkT6MMwPHIdruG7WLMom6xMLd8uCLF1B0ycOLHD7+8M33z9KVaLzJP3ZnLL3S1sXCsz6TgPU89oYvGKdL3h886yEHdXoAqFatdy9IPWUVLcPvHxwecBLjnX3mG1uskkc/JxFjJd2g5NPgBGDzOyeVuMeIJ2XQPRqMob7wWYPbeFX38RjJpSy849MVati/D6ez7mv5rHiMFGDHqJbdu2HXIcNmzYwK49Cfz7cjpsP8+RCjFi7lSfUwhBghgatCREnJbcDdx+c4qEmHq0hS8+V7joCg8D+uh57uUw9aYdbDL9yibbD6yXf0dFwYaTPgwji3x6MpCRTEaPkRB+IqRXLGmzIF4NaihlMGeNpfS1K38axomn+di8PcbwQQK9SYvB2Lmm9z8Z1990PYoQnHyspVPH9nEjTAzsa0gjPg9g9HAjY49Q0vYRByAhI/YnMQ2SEYtkRyPL9O2p4+STdOTndVzI8+I8H3PPtXPuGfbWhPF3v4a54dIMTp9q5a35fl5620dZVYzuAyKU5SzEJ9o0mhIiTlI9vA5JgMLCQmob9GS5ZSo9fgBqKEVBYTDjyJWKcEnZdJH6MDR5FLVlBrILEyhylK2sbt27KCJJpdhDpX01899se450OglZlph2koWNy7N44k0fp161l5ziCFXZf7bGUAiBVzSwkWX0ZFC7+cYvNXHcsToWfufCk7+KWko5eqKZ0cONnDXNyoLfw3wwP4Ytnp1K7h5G1bPZnCL4Hn62Ga0Gnn2tpVNjnLc/9nPWqW0k496yBF2LtZw8u4avfgyypzTOgt9DzJhbh8spM+OUtj1Iz24p+Q5ISSp9MS+P+gaF6RfXcsrsaqZfXEsgqPDTbyF270twzdyMdnG4+BwHJqPMNz8Fyc6UGdC782e8exc9BYWH7pUCoDPEOeVULZKQefxuN26XluVrowwbaODYSRa+fS+fDYtzkXtuQRNwk1V2FK7dU8iqG02zmtoruzhIH5cWzLStBXSSHh161moWUqPbQUC04BEN7LMuI3/MHp59OAN3Tw8Bx26uucKM225ISxoeDEmSMCTt/DDfQb/RdWn7DYtZxmHRkSMV0J8RxCMSO3bsOKxYdIb/WErp448//k991T8aJpOJnFxwGH1odhZTYV9JN98RaYvQsAhSl72CXBl+XhRDp5M4/cJaXnsiC6tZpm8vPZ+805b9GT6xEXdoSLsHUCNp6JUcgU2/ik9fz2TJqginnFfNBWfZWbkuyk8fFbROKldc6GTj1iizLq9j6AAzD/wrkzffD1As9cQtpRtj6CUD+Y3jmXH+QvoOULn8Agcfabz88ZuEx+M5ZNOjlStX4rT7qdXIbFfW0o3+GCQjfcQwNrKUQk0JWcliQKJBU4HftpfzpuqYdmEtNotEz646Lru5gesuSdeJCARVJAmsFpnzz7Jz879q6Kr0bfdwxgh33hKQtYvP38xtp2c1ZICBpx4zc/sVO8kOpIQ4XS7RukCPxwUYw/Tr16/dd3YGu91ANBLlvBk2rrilgahqwJYwsm+HwlkXNPPg3Tamn5T6z+dPTZyNzQqPPOdh49YYvywOcf6M9iRjyl1V4sVHstldmiAQVHn2NS+jhxlZujrK1CkWxo00sa8swdgTK7nukgyeuT+LqbOq8ewpost+04ODYYi6qKiuY3wn11Jdm8TbojLrdBvf/BzCXNPnkOPg8TaiGP1cNMvIxx8mqIjsJqJpISdLQ3VDnGylGJ/chLxvKMXJ/e1YEkREmM0sxy1yWzfxBXRlE8uxCWeaHqcQgu3SarKSXdm7uZ47Hmzi/n+5KS7UEQoLdu2N8cJbPuZcYOTmKzJa3QF374sz86LlKDtHkiSBg9TCIdmU+g9gp9jJMnM1D67KJ9Ot4eobYoTwUuRW8Hj/72nc/f8ZWq2m000WgCxLrRvtpmaFNz/00y05BKeUDVFQy4tZ+EozgYL1vPZkx23BRQU6BKmKl4NdBg/gm5/C6Hy9271ujuawZds+hFbhrhfq0WglRg81UlxoZV95grlXLWfHNgNy2E6YADGi9GMEAUcp047V8fxzj3HUUUcdciz0mizswW5E5XL6qCPZzloM+yvM8zwjia2I8OC6WpAULLFszIVrkIpKUfZ0Qc2sYdXCfJ55OcAXL2XjCZuJEGY7q7n/7M7Jg7NOs3HHw02cenzqmq64tZ5E0ET/5Li0+cQgmRggRrNWXohQVWRJIpldjjB5mPdcQVrlKKR+t1cez2bs2r2cfsrlhxyDRCJBMqTHmaty9rSOx+YTj7YwaVolf66IEAip1Dck+f6DfIoLUwtMi1ni2CPNVNUm2L5KRxWlVFrXYjbKhMMCNWSlD8Mwxk08/3IlGTnxtOrigzH/iyA6T6pytEVfzYXnWpj/SRmR0oLWOTsjVoyzuogNDXspGlvKN+/kt1boWy0yNqvM/U+3EIoeemI4Ho+jx4hCknqqcDplevSJsfXPDXQXA1rnspiIspP12HFRxT6K6UFQ+GmiFidZJIh32OobFgGMmDskvyRJopvoR6VpI3ff5mTHnjiN/igOmrHhJEqYjSwlX3Qhm0L2SpsZKMZiGQUiAfquoC9Jbfw1UT0G23BG99fTr79CWWUCIQR9+3bsMP5Ph4qKLc+Hzaxjzy+96S/2Vy0HQPgFD/17LXc+VIU73oWsWA+2soqBjGEvW3AIV7s1ToO2lBkzdJjNMg8+7eG0E6yUVyaJ+m0IYn/bHWG1qZx1amrdcep5Nch+idysMPff4eTjr4NMmWBm9DAjpx5vZeqsai4828GAPnr2lMZ5/NkQpaUqfeKD2C7/edi6hkajkTff/p5L586gqrZzgedwWMVolDD1KCNSmYcx6SS8KY/uwzfjylTJydIysK+e3aUJMpwyLZYIW/wr6SkGYZTMCCHw42E3m5GQsUrpc4gQgiQJNGhIHlT6HBNRmnJWY4slKGk5Im0dqZcM9BbD2LZuFY8818y69Sp7dmk5bcbFh13l98fvCzjhKDOTpjajr+xHf6UAKSAR2hfmsq2b6D+mju7dtbgzZM461YZGq1KXuZp7H1aZNK6AS2+ub/edpRUJjj+qY5kPSEkYLfj979sPo3FBMpHu9NjUrHDctCao7E5GtIThkhb/Ni8TJm3AYBSYbHpafCqXX+Dktfd8hyV7oSQVIn4jvTshpwEK6JaqdOvADNZDAzr0NNq3oLjqeOclO132r+0DQZVwMkYwKLH4Gxd9YgMwSiYUoeBRyqk27SAZD5KdKMAgGdN0EAcxBo9opJxdDKQt2SlpQcRSiXYPDfTeXyFnlRzo647gkqsWc/7FKakcRf1vYrwjHHPMMZjMgqKCjp+ZTdtiPPSsF4Ne4pTzagC4+Bw7px7fRnqdf66Ja3+pwR5M3yM2UoObdCmOuKOWsSOcqELw66KU/u1fseCPED9+2GbG621R2LYrxq69cU453spXb+ej10skk4JPvg3gD/ooHLmO9av05DaMoYq9aPSH/3sbjUZc7p7sLa2jdx8Z79Z66kRlq6nXwdBJemz1A/HmreaUMxN89HGYraxCCIGsS3LEERo+eiMHs1lDMilYuylGaUUcu1Wmpi7Jky8E+f2POOW1UV5/LoNB/Qw8/MQGNm5SQRKMGqkhvDSGWp5O4vppJtxlPQ/emUmmW8Ppp2t49Y0IsZjAaoFLZtu56Z5Gtm+yUSjZqJFKmT3zzEOOwdChQ5FlqKpVuPMGNx6vwl2PNnP3Te7W9aeiCJ582UuPLrrWboSNW6P89HuY797Px+dX+fCLAPc/5eHs06w8c39Wq+zHAVx9sZOLr6/nhw8LsJhl7DYNV17k5IoLHdx0TxPnnmlnxik2bnugsdXzoiNcPcfJnY808dLbfgrzOh/36xuTZGUfnlGY1WZlQD8NCxfJBEOCaVOtvDjPSySi4fO38lrviUU/ZvHKW+Xc/+gWFEXChIUiepBJ23viIoYfb1rLepOoI0aErkp/mqgkml/KWdPMXDDLTI+uKX5n9lk2ZsytZcggLe9If5/M1pgjPPacSmWVjVvva2bBb2GeeyiLREKQiKRiY5Zs6FUzkUjnJqKHg/9v2LP/F61wOp2ptpCXHZw0Yw/3/8vGR5+sYM92HVLEgskVxugKMrGvzKN3ZbZWNO4ti3PpTQ0g2i84lIClXVn6AVgkOxXlEnq9xFFHmLnkxloeed7LlkUl7bJpg/sbufIiJ7F4anCe926UrHiXDkuZdZIem+TktSe1dCnSM2WCmUFHVtKlS5dDjsWjD91Iv64mopu6o8PETjagCoUkCZIolCo7qdeXpa7DrjDrTANTJpq45aoMrrujkeOPsnLD5Vq+/CG1UJv/eYgnnwsR8xsRAswZUS46z4jbamSzbyV9xNBWIiwpkmmL2YOhChVzVpCe3TomcY+bbOYWZx0EBhITERzu5H6SRrBkVYTuPdo71f8dTCYTkWgLDz/lI96YRe/kMIzB1HlWLmjhxPXrees1E+NHm3DYNYTCKlff3oiqCrp31fHoc17OOMmGxZy+ed9XnmBPWZyhA408+IyHZx/I5plXvGzZGWfxV0VpWfvrL3My+8o6MpwyfUqsJFZ06fB3d8SKeO6lPRTmadi1L0GWW8Nxk8ytLaivvedj8vjUv9dtjKHPOPQs5/BRI9m7awmP3VnI7r117Nnuw+kpQChN2BxhfN5GstUSnMm8tM+ZJDMlojdrWUQvMRg7GWjQki3lsUm7iAJrJpqWbBLaMDVKOYVqbwqkroimPix4ezfffFPO2DFaTAaJKWdUM22qlTtvSJdd6NlNz89fZjJuyhqaaw0MpL1mjxYdBeFBzJ67i/NmGykv1SCsAYYPMfLDgv87+nb/f4dGY+Hz7wLMPL1j4vLnP0KccVI2733q4/k3fYiYPs0QLUmcODH0BtFKVHeELJeGbbviHPGX9vf6xiQff5xsp80EECeG1FSAxlbPjFNtSBJs3Bpnx54Q3bvoWPhtFqvXRzhlVhkJrx0ZDTsNy7nuIjNTJts4a+6ew4rFLz/+gp+UdpCC0k772CCZyEmkWhqRwC9kLpur4957/+ScE2X2liU44RgDTz63Gys5lNALL43YrU0dHC0Fs0li3aYYU89JObwP7W+mcWn3DgkRWZIp0XZn0Ik7mTDWyPgxBs6/SupQsgAgw6nBmRPn3PNnHXIM4vE4kkZQVCh3SIqXVya4+Pp6rpubwdnTbOj1EgsXhzn9ojpOPNrMtXMzuPqOBrQaia4lWiy2JCU9fNx2g50e3XRs3RHn4SdCRPfVYwn3wB8AoVeYflENX8zLT5PzWLMxysOPxiiMdCVKmFjeTq642M3M6WZOPHMJocpsstUiFBRiWfvoOTDEOWebmH1VHfFEaiGukaEgV8PY4UY+//HvXYPTYr3fEMiEBUUX4uI5WjZu0mIQJjaxHFloUFHRoqWEXthxsZrfCQofCeL0ZxSN1FDFXvrQ3q03iB9HJ9IykJKf2aOkTPLmXBJhYGRKWodEoejOVlZRylaSQmE3m8nNOqjSWQbZBjabBbCwYy/IMtj2P+b/XzDN/P8iNFrBiGEaNv6WRaFIl2uQJIleynDWB/6kES8x9tCNfjikDLqKPmzYT0g7cJMgRp1hN8X9/PTvb+CIk6uIxVVyszUoKkR0CazxDPx4WxN5B0MRSaxZEbIyU6Sew2ygcp9KQ53CDbeGqWtMUlLg4cYrMphxio3jJ5v5+OsgL77VwrcLwgQaDZhMMlq0RJMJtIn22qX/E3Jzc8nIcLN8VS2RiNqaUDgY8z7yM+sMKz276Vi3uYUjx8Z47Pl9RGtV3nk+h+GD28b76toEwyfVoRBnB+sRQiVJkgQxbI4kuoCd/cVgqEKlgl00UYsGHSoKSZIEhR8TFupyl/LaS2auvNzWaQK9mzqAp5/7A5PezPijxnLTrTcedgxkrZEff1Kwl41LHWf/YxPT+dFm+Dlmsonxo43U1ivccl8TwZigXz+V6SelJE6cDg0r10UZPaxtk56bnZIk+quO3QGUlieoqUuiqqLDMXjJqggNjQp52Zo0l+PzL/Ni3DMSK20yU3YpgyHKJDaElpAR6sbDT5bxwhMZOOwyvXu3Tzh2BpM5JUMk/00zowYNzdRTI8pSztOSjBCCRmoo1W3kzlstDBsiOHJsVut1JZOCZ1/zQWM+Tq2ghzKi9dw1koasRDf0io19htVYEu0NxgBcUhb1opIyzVaKk32RJRk1DJJdZSurUkZ1By0u9JIBT4Od1RsMhEMhpP9u0zvEihXLKCrU8vMfIa662Jn2t0XLwjz5SgvvvZjbSmL7AwoPPO1h2844/7o2NaalpJPT98xhEaBZU0kXpe3+azaUctRREjarzLFHWrjujmZuuMzZLllu0Etp++bfl0awW2WOP8rCuWe0rWG1WolzptmxWWTWb45x/VUGzj7vdzwNWoQaOyzJhwNQYnbCEfjtiyzGH7cOS2lup/Ooi2z2NmqoaoiRV5JEVRKMGqHjvBl2jpucSng+92qAV9+IoA9mEw5aaCLMD9946JYcTCZZCPNO7DYvPbrqefPF9DnC41WYdNJqPAEdJo0JRY4ycqTM4w+4W/eVJx5r4vNPVGrqUy3oNqvMho0qhQ2jaKGJKu1ezjzrjEO+fo1GQzIJc2bZmTMrVezz9sepDtauxTpCEZW1G2NoZLj6Ygcffx3gh/2u7ZKUMscaN8rExefY2bEnzknHWNsRnwA9uupBgomnVjL9RBtHjDZRWpHg1Xd9HDnO2FolmunSkuXu/Nl1Z8iMHWli2EADDz3rwR9QsNva7wMfe8HLlGMOb26YNWsu/7rpXALNJh54PMDn7xpp8anccqUr7Z5o8ih891MMt8GBLuwmTIgKdqNBi4ts/MLDdtZhxU4LTahCpZ5KkiTpTn+aqUef5WPpghyy/+L1otFIvP5kDnNuqGfsGBObPu3YFC4iQgwbDqefmIrb1XPtXHB1A2996EOvlVuLCwBsOLHZOu8EPBz8XxtVo9Fo6wNsNP7n7On/t8NmsxGJqGS6NNxzh42qaoUFX2byzGteZCnAcZMt3HB3gHnP5aQtPLp30fPte/mMOr4Cb4uC0yFTW6/Q7P2fyaXmZpVzLvIwcoSGaAxOOc7caRvB+TPszL6qjusuySAek7D8jVuuETPelihdilKtw0WFGhTl0MmuYLCRVau1FKgpMwU3OVSIPTRQRSa59BAD0SRSg4XSpPD9h5uwmQMYDTILFsbR6WXmzrbz70c83P+4j0/etJDjG9Va/ZCsT/LoPWuR4ma6U8R6lmAUprSWh6RItGt7V0jidnW+yJJlCb0tRlD4KDet58Yz9QghuPsxD6OGGgkkRx1yDADy8nvR4qtk2yY9w5V00Xyb5MTUcAQzL1zIc08mWbMhzlc/Bhjc38C9t7hZtT7KijVNnDirhpuucHLCURbiccHH3wR5/1M/bz2TzQtvttCnh56vfgyg10s8eU9Wu3YljUbizadzOHl2Dd3yLXTIfJKqlm1qSfLNghDjRpqoqEpy8uwazj3DTlllyl3ugdsyCYdVPvsuwLDBOw85Dv369ceZkWpvHTPCwA2Xmaiq8fL9Twn+WJEkJoXJjvVAIPDRTJwYZqxYJQc5UiFe0UAVe0nsJ8RkAW6nTELjxWf30BKOYVdzsWJvrXhxh3ohgj3ZWuGnybmJYSMVbrysY8c5V4aGYSMEe7/tl9JBkcDQA/RFoLHBMM0AvJ8rbFpbxsOVJnK7FlOg3cOipX4Syn9mQP/fBm9zjHufCHHMkZZ29+RHXwYoq0xw3tX1nHq8lS/eymP4eA+yJKMIhQb3WrK6+rnyTAPvfZagxafgdHRMMu/ZJTPnCh83XJtg5ulWJCnVLv3gUy1k1BxBo1SN0MQxJTOwS6nfv5YKcilEU1TL70si3PivILS4kaMOkhYvjvxG3njBQYbeQZE0Cb/wsjO+DrszpccZ8h86waOqKo31TQxnMvVKJRXSdmIigiqUDhNbCRHH4VIY2M+E0DXzyUdmFn6ho9EfQUqYyaMYp5SJQZj4/MsaLpzZ8XEX/B7iktkOrrjQCcCVN7ZgTDo6e/zRxx0U5hro1UPHdf9uwun4+4pmWRbodIfu9tXY2Ig9Q0XqJJl35b8aeOPpnNYND8DRR1pYPNLExFMr+e6XEG88lcPQgUbe+djH0VNjvPx4VuuY2rVYx9Sjzcy8uJzdPxswmlSmHm3m18Vhjji5kv599ORmaVm1LkZ9uRF9Yzca3Rsx53j4Zl4GdpsGu03Dv28188o7VXiaa6iqS/DhM1n8+Jtgy444rz+ZQ4ZTQyIh+PTbAA8/62HKBBMffX3o1W9arRahjRFLqmS4o1x2YSFHHu+hROpNCb1RhYqElDZXWIWDHApaOzXMwkIt5TSKGrKk/Nb3CSFoovZvnVzjxACVO+8PkFE/rN0cKUkSfcQwNrCEsdJkQiLAr5/9ToIEhXTHjBU/XmopJ49izDaFh1/24w+qPPi0h5qa6w8rUfpPQWaOgeoqGVeoR4fPoCRJZIo8PDTgoaG1WiNDymKIGE8dlVSyBw1ammItyHVJrBYTP87Px27T8MHnft79JIArL4p2Tw572cIAMbrV4Rf2E3/21Tx5a1sFVX6+xK4VOfShH/pdBiwixquP7OCNd2p4+SkHWq3MirVRVm+IMvtMK5u3J9i8Lcq6yJ+oQkFJHH6r5ysvP8m29bvIiwzm1PO28fW7uWkE6LLVET79NsBP8wvYsSfBxq1xjp1kYfP2ON1KtGnEJ8ATzwYpjA3ALXVJe10VCpsjizC5Q4Qbg5iwsIGlZORGGdNDpqRIYdv2BI3VBnY0riNbm8m1V+kxGGR0sc5N7YySGb0wosYF21fs5torrueZF59qTWwcCo488jhW/riO3IMI1rAIoumzmVXfZLUm/Pr3hqMnmrnvcQ+Nnrak/pP3ZHL2pXWcenyKnLFaZIYONPDYi16OOdLcjjxRFMEn3wQwGbTc+VALD/67fVfVdXc08t4LuewtT3DvE808dlcmNXUKFbsN5NN+7XSgkrzCvppfFqkI4SQS7bziuCPs2rULCUETdRR3YsBSSwVGTOxjG7WUoxFaVBQyyCLH5ECjSzB5v7HdntI4Dz3robwqCapEyFDPoNjkjhP+ahZGjYEydpFHSYfHdplNxDPLWFFRiU1kUFJbQHGPQnpk9cHU5Gz/nY5CghE7dZV7W93U/4t0LP3zO0oKdJRVJtixO06fnimyXlUFDzzt4at38tMKPuw2DY/emcm5V9axtyxO9y565r0fojIQxYofkGigmkapiuxcqPavxRroQix7H0PHxHj64Yz93w/xsJYJJ9fwzIMujp6YumdWrI1SWpZMq5ZXVMHe8gRnn9bxPXnSMRaee72FO29wcewxWt77KAxRLV99+TUzzzn7sOJR11DHBWfbsds0vPViBueeocLfFMn16Krjhw9T1XXvfurn2wUhnn+zhR2747R4JD5/20GBb/x+A0+FZpoZzLjWuV4fzuSrb+par/9guDI09OghccXFZkYMNmK1WNp1/zR7VRIiSfZ+Dc3vfgkRbrayieWYsJCXm3fYBLDNquH6S9vGmDNOsjLthJQ01pX/aiI7U+auG9yEIgKfT6W+UeHEoy2ce4YNu03m96VhTp5dw4xTrNz+UBNfzMtrNw79uSKCySCRl6UjP1fDqvVR3C6ZV5/I5r4nPXz/a4gTj7YwuL+eP1eGmTi242v4c2WUQf0MnHGyleffaGHiqZV0K9HTq7uei2ba6dFVx+vv+/j02wCfXzTisOLQp08fGquMjBBT2LN6I/9+oAWTUaJ397aEVmNTkpOme3FVjqOnZGkzZBVJ1rOEPWIzTjIZyBgSxPDSSC0VmEnNaQFaAHBmqO2IzwNwZWhIKnDnrVaOW7YWQ/X4tE7LuIjRkLOSVx9oSwzIssQbT2cz4tgKYh4LReHurecWJthqxPb/Fv9R8jORSPDtt9+yaNEi6uraTAxyc3M58sgjOfnkkw9ro/NPRGNjIx5fKkP17ANZHHdWNddf5sRhl7GYZX76LcSl5zk6zLiaTDIXznQw8dRKcrK0dCvRoaiCGr9KtlA7FPoOiQBK0Er1j4PZ/nMDulxvp5U6AGazTHL/OjUrWyK4K5x2Mx+MuKGFksK2QV+nlVBVtcP3dgQhdOjittbBJyj8tNCAFi29GJw2KGkkDXm+ITz73O+8NC+A1duTPxbt480P/fiDCi++kGRQfFjaZ7SSlp7xUWxgCXFyUoQqAxEIEsSpZA+bWEaOKMZFdmsLoBYdZdWdt4SFwyqZbomduYvxNcBr7yu88JaXWdNt7N6XYO5V5xxyDACOPuYU/nXT95Qo7YWpU9ehwx4t5KW3ywn6JTb+3la1e+8Tzeh0EooqWLEmyr8eaCKpwPBBeiaNN3HJTY1MGmfi3DNsTLuwhiy3lrEjOt70mkwybpeGiRM0rPqxEmsoXbc0KsJEe6xh5Tf5aRnRyy9wcM5ldWzcFmX6iVZsVomZl9WSiEtEItFDjoNerycSSZHS58+wc/EN9VhMEmazzMTxRn75WSWkayaUs5Xjj9XTq6fMshVJVq8CV+1wLNgxYcVNDutZggQUNo4lTpRYxiqyMwxotV4ihrU0hQWZzUNwKCmdNCsOQsFCvL6t7aQODsbggXp2fJsAGawTQetOtTclEwparYZ9bCMcT5KsC9NnVBEtzUkCoQ0YDYfn5vdPQTSUBEkwdmolF57l5MTjTPj8Ks+84mPtphhzzrUxZoSRP5clmDytmpxcE0pZkrrMVTz4KJw6NTVRut0yL83zcft17TOPazdF8dfaKGwawbN37uSxF/aS4ZSYO9tOYb4Gn3kFl5xrITdXw/c/lLNsKSTr8vDjIWarwdQkOP8CHX0ik9vaSiMQbQwz9fQlmOKpY9qlDAaLI7j/4d8p6BLHZGx/Lp1hxYoVuNVcNJKGfLpQyS5yKKaU7WntKAfQ6NjCA9eb2bwtjj1cTEkyJcGRRcrMawur6CLAKWVStsPI8tVRxh6knedtUbjjPh/zP42hQcejT9RxwblGSoolVmj9WJWOtXrDko/vf/ejMZh565kcbri7kfrGJDlZ7ecUn19BUQVLlizhhBNOOKQ46PV63C6ZgX0NrFgbYczwtoXluk1RenXTpxGfB2A2yxw5zkR2prZV/+uTb4J88nr7xa0sSzz/uJMjNm8h25Zg8hE2Xn4sFyEEK9dFeehZL68+mcU5l9Vx5U1VDB+iZ9igti6AUEjh/qc89OmpZ+bpFiIRlX8/0kyGQ5MmJaPTSZxzup3iAi3vfBLA5eq80vKvEEKgMUVxBAqwaJpaW/IPzEkdzfUyEmZsREUYn3M3MWMjcr0Gr2ikWuzDSRYqCi004SaPBqro2sm6oUrahTWZybLlPvp0IH8CqXnJIMwpDT0aMWBm+EHO4W5yKBY9WMef5AaKeGNeAxdfaESWU272/0U6VFXFaZdoaFTJ78TYCkCPIaVdSPwvayQtBQe1BUdECKVBcOOtLTz+eBxZp5CRneCnj/JpbFY57rSNZJV3ZYtYiV24sOEkIgUJWCt45F4LJx/UPrpjl0IPBqLdP/7pJQPdlMHUN5p49tVSBvTT0tScZNPvbeRQRVWCKdNrqK8wo8QPr9UzFArx8nNvoQvbcVPMlh3rmXx6FSOHGHG7ZDZsiZOdqeGrt/MxGmW27YpRUpQ6t4V/hrnukvy074tEVH7+RaEw3iXtdUUkqaMSOW6hqTFBPX/gIofC3gF++jQnbVzbvD3Gmef6qKuv4vyZOdQ2JFF0nVdzJ0UChSR6DNS31LLzZxvPPP4sN9x6/SHHwe12Y4qnjxt+1w7mPWHvsNPh3zdmMPHUqlTVuUbCYdfw1dt5fP59kAuuqcPborC3VEFVBTfc1cTDd7hbv8cfULjqX41UV0oY63rzQ3mY5SvqufpyE/l5Wv5YGuGrHwMU5GkZPMDA4AEG9pUnmDG3jhFDDGh8+e3O5wDsuOhSrGXsOLj7sWZCYQ6raEYIgdks0RCuIVsUtNuT+IWXAC2MYjLNNFDGTtzkkiQBSMhRG5u21nLy7GqGDTLw66Iwbz+X21r9WtCrHkO8cyLGJjnwamtoTNaSJaV3HoVFkLJYOV0rBiKzg2wKqNxeTWFhAXkTnMTLYb96DYZuoHGDs6iASChCxa5qhO7wEwP/DEj06all+3aVE2fWcudNGcycZuXz7wOMHGJo1+kGKaL96oudvP2Rn1OOt7LsTwkjZqrYB6TmpC6iN776OspMazn3xhjnnmWhS1Gb/Mu7nwTwB1Ra6i3MuSSKzt6EWbIiBTOIasz8+FuIqVNSY+P4kSaeebWllfiLRFRa/Coup4zBICNJEk6HhnhcMOc8Kwt+jaM2Z7J0ydLDJj8dLgsZztRxhgwwonU1Iao63qP68TB8eGrs0ukkLj7HgU4r4fUpZLu1PPRwhMHRtj12AzXkUJiW5HTg5reFgtKKBF2L09dcTc0KmzbC86+G+PqDjnWjX3w1TG6eRE6WlkBQ5YGnvCQjmQxkOBFC9Bp7eB2SAAaDRIZTw7c/hXnw8RBBjwGhQr0/yOVzHHgCSU7Y/9tcdnM9N1+ZwZQJbWPF7DMdSJLEc6+3MG6kkbMvreP2a10M7m/AH1B47T0f8z7yYzHJfP9BQbsisQ9eymXqOdUcPcHElAlmHnvBy9xzk+3IQX9A4ZOvA/zwYT6SJDFkoIGJY02ccJSFbbvi3HBXIzv2xDGbJK6d4+Srrz7k6qtvPeQ4PHDvg3RR+yFLMjktQ/jprVKa7dvYvjveun99/Lkg5upB7aSNNJKWwWIc21hDL2nw/letKEKljgqK6InQxFFNfrzh/3neVlVBQZ6Wbz51MufKZWzdYsSUcBOWWyjuF2T+0w769krvMtDrJXp107NhZw4yKS4hIeKEZR8lJR0nmA4X/zHyMxQKcd9991FWVoZGoyE/Px+n00lLSwv19fV8/PHHrFy5krvuuguLpeOH4b+Auro6YkEtK9dGufcJD9de4uSsubXcdk0GL73tI9ut5aRjO4/foH4GSop0fDkvv9Vl8bXBfh6/eyNd4+m6n6pQ2cNmutMfo2QmrJg5c6qDVes7J6RWb4iyfbvCq28HuOFqE9dt2U6+b3i79wWElx59kq0kWCSiUl6VOKyS5SMmTuXXT39t/Xc1+7DgwIqjwwFdkiQKEr2IeaIUST2o8SZZvKyas0928vFjHbdqSpJErihhFxsYyhF4TeUEM3YTjqXkAvLiXUkSZzvr0AktBfSg2rgZc0xw9qV13HRFRjtdj9fe83HOdDtr1ygs+CCbEQNqGNBfw5sf+sh06Q6r+hUgGg0SCmiw4ez0PYaIG5OuihNPN/D9ryG6FOkw6CVWrY9iNkvcemUG40aaWLE2yvFHmZj/ZRC9XuaEo82s3xRj2gV+enTVE439fcZdkgRZbonyeBk2UYIJy34xd4E/YzevPmNr1wqi0UjMezaHgZPKWbY6yi+LarniQgfbd/iZOGXCIcchPz+flhbYuSfOvvIEJqPEO8/ntlbznTarnnBkC3/Oz2pts7/0AqhrSHLcaSvwltpwk8seNqPXAeYgcV+MrbolGAM29EkbDvIwYCLh2kZz5noCjV3QZwRRVEFLIoDqS+nSdUSwAGzfHWM368noY0brduDdHGbHzh3k98umpF8hmeSlyKokRBsTaPSZCBXk/yaFOkRSTVBUqKG8VOKJp+K88mYYS9KNzT+cXODFJ3bxqlaQp/ZCkWrpflQD68s3MX50jFOntpGL06ZauPSmEE+85OXyCxxYzDKqKvhxYZibbg2T2zSBODF0hdUs/LKAn/8I89zrXiYfYeaxuzJbn4lpU1Ob9iNP3cnQXBN33JzFXfcHMTWMa6enZ5TMuBqHsJONNLGMXIrJpgBTNBN3Rh0FRV0OOQ61tbVYVHtby53QEydKlBBb5eUUK30xYyWEH3/mdqbNUDjxGDvDJ9dSmBiXVrGilXQMEKPYzEqGcgQ5jaO4cM5Spk2PcMkFVhIJwfHTmnE1DmUkKXdo4RF8+XwF5n47CLn34K4vbDdOCCFI5pWy4vuC1o3H1Rc7ufneJuY9m5O2UFRVwRW3NTBsgJFNmzYdMvnZvXt3QmGFW67KYOaldTx5bxZD9rt6rtsc6zTLDlBZrXDHdSmiIBZTMRqkDjdIANmZWmwZSYJBwfufBZg3P4BOJ5FIqDR7Vfr21HPTFRn8tiTM6Se1zcfeFoUjp1Xx+N2ZTD26jRy67tIM3vjAx20PNPH43emZ6yNGm3ngaQ/5hd0PKQYAiqIQjUIuFjSxGNt2xijpIqjd6+mwXV0VKmGCxLR+pF5beO5BGxNGZzLjfA+Vv+VhUfoRoAUJmS6kdJhrKaXUupKuwVFp1cUtuioyutYRr8ml0v8/LX4F61iEI9NBgaGAREsEfTi12ZAtYO6jZZLzSKJSGEVj4OOv9tDYpOJyHXpi4J8CSZIIBqLEIjItUiOZdEwmeWkiSRwJibiIpVVtHoAQgiA+ipTu5AVHoglpSIg4DbU7Oe+yRj543cXinzJ55uVavvkuRkNTFUFRxtWXWbj1quw0B+8VayKEa504O+gCyor2oHxfOZdfZGqnmVtcqOONp7M466ImouHDWxM99uDj5Ia7EyFCDWWceIyZFWujXHqeg3BUcM0cXes6JJkUvPNxgM/eTJFSOp3UbtO6bVccQyQz7TWPaGQPmyigGz0YQII4FewiqK9n0ds57RI6A/saePIRC5deFaShOUn3LnoM7gaSje27hwCqKaUb/cginzoqqIqW8tXnLVxz49WHrP2Zl5dHRITSxnfJ7mfYoI4TKbIs0bennr1lCXrtrwIyGGTOOd3OOafbefJlL/vK4qzeGOGDz3389HuI4gItqgqeFgWDTkZqKMYV6YYUlYit7cn9V1cQNXow54R58YlMfvytrdzspisyqKpJ8NAznlaDzo6QJIHFLPHEPW6GH1OB2ZrX6Xs7gtNh5KQT9az8MpetydVkiXwyyUNFpYGqlLwLGWglPWZhRYMGgSCHQhLEqY7vY/s2+OHTXM6YU8snr+entbwajAI10HEiCCCcjGJP5lLBbppEiiiS0VBPJV6aSCgKe9iCkyxiRCGuYckfyxgzagz6rm1jq2lo6v8+j5/ECgPxZIzsnMwOj/lPR0HRAJ559CvywwNxJvJ55JZtPPBUGQ6HhDtDw9Rzqpl9pp2zT0s3uezdXc+1tzfx2XwtuoZu2ElQLPVM+26nkocSNZDhkijI3a+fHVN568MAjz4dIhyW6EYXjH4LeyNrKEiMIUGccKaH6+9swqiXmHyEmfxcLZGoSmV1gnuf9NDQlJKDqKpN0q1Exz03ufEFFPT72+UljYrZoMXvr+NwEQpW8d0vIWZNt6PTSZw5Xc+3b+wmM9wr7X2KUGjJ3sSt16fvxWdOs3HKeTVcdr6DPLqkxSyIjxzay6xk1Y1m6mnLuOxSPbNnpNzOP/82zCPPtKCv78XehIfX3/Mzd3a6bNXzr/nZVRrl4zczef8zP/c/6SVakUd3eiMh4cmt4pobHz6s61cUBUWRePIFH2+9ZCDXeySO/eNunlD48INFvPpKak3W0JSkrCrJxq0x1m6McuQ4M6OGGtiyI8a8+T7uvNFFr256VBVefddHaWWqc0xCkJOl4coLnR12x+r1EmeeYuPrBSFmnGLjrNOsTJpWxX23ujnteCuyDD//EeapV7w8dEdm6z5VI0sM6J0i7EcOMfLt+/nMuaGe1esjTJlg5vr7fjgs8nPVspUU7y+KkCQJd7QbukgG9z+1lOMmpyr6f12YIFPN7lS2UBYyCRFHiw4PDexmEy6Ni2jBBs6daSAYUZj/hom4105DU3uCF1Lr4dKyJLGYoEdXPT9+7qbPyGpCzTqceUGW/9q5/4vZqCGuCbNe+zNdY8PYxzaE9J9LBP3HyM/58+dTVlbGpEmTOPvss8nIaCs99nq9zJ8/n0WLFjF//nzmzJnznzrs/zr06tULVdEQjaqMGGzg7Y/8bN2qct4VTZgtKsMHp7Qau3fpWI9n5944582wpy1OL7nATnWNj5df+Z0ipTcG1YIPD/VUUkIvrFKqikdFJTdHQ0tIZumqCONHpW8kFUVww51NZFZO4OV7GnANLGPSyTr++GYdmb5+6CUjqlBTGjraTRw9OJX57Vqs5a7HmvH5D73qE+Dqa27jo3e+pEjE0Ul6IoSwk4GRzsXYjVgI4Es5brtqeevZbEZMrsOiWjtt1TRhwWBSqDdsYPLUKJUVMo0rByDkJKGCnQwfqsFmk1m2pgVvbCn3XpXB8Ufl0OJXee09H0++7OWd53KIxgRPvtzCvoo47z6fS2FehMWfS/zwjcz6lRqcGSZ8gfhha1aUl25DrxdEE+FOrz1krGP73ih9emsxm5L8tDDEL4vDPHZXJq++6+OEKRaeeMnLDZdnMHWKhesvdbFibRRfQOXU46wIVTD59CpsVpmp51QjBJxynIU5sxzodCkS9aFnPESiKh98EaJXX5WapoXoZC3DBprQ6WHNliCjhxV3eH5ms0z/3npCIZUuxVo2b4/T2JRk+hmnH3IccnJy8DUaOOciD47MJD/Oz2+dPABiapJP5uWmvQaQm63lhaftnHVBM5talgESPbop2BwqtQ2LyVd1yH4z5pYi/HipZA99PSNocmxB6rqTS+c4+firIDfOtKPVuHjiJS8vPNx+0G72KFTVJBk4XMWSZcDfGGTvzjIK6EbyQIuA1LaQlUN6bE49QY+R4mGHTnz8k5CQBF6fitGoQWpx0Mezv/p5/7PsJJM9yc0kUHCQgz9US2bfWq64JH3zJ0kpg52Pvgpw0qxqvC2CWFiD8LrJD0xEJ+mpdW3i/ded5GZrOed0G+9+6ufROzPbkXxbd8Y5drKJVx7PxudXCTYncXRAMABkkIURI/0ZSSV72c5a7LiYMtHPpt2HngTMz8/Hh4dcUs+XgoKKylBpAlW6LTRlr6AgT8uQ3lquv9KC0yFz6uxadJV9OnRZTFXlmYiIECbJQnHDkXzzyl6++GEbzXU6usdGpt2rkiSRRwm1O1R6TdjDRu9KuseHpeQdSLWvlJvXcueNxjRC8YjRJiprkkw4pYorL3LQr5eeveUJXnnbR6ZLw9btCjMv7NXu/DqDJEmEwhL1jQofvJzLGRfXkkymTA927Y1z1UXOTj8bDLeZFsmy1NrB0BlysjT8/kUBF15bz1UXOTh2koVQONWWfcmNDZx/lp2GJoXjZ1YTjwu0WggEFMaPNqcRnwcwZ5aDsy6ppa4h2arV3XYsLZKuYzmNjqDVaiGpxY+XkqbezJq7nGCDBS9bGSzGppEtQgh2soFM8oiVbGb5d1mt7cHzXs7ghOkbadqTT0aoGzr0tMgNlMqbcbqjPHqfjQce+w3hdyCrOqIGD5OO1PDUQ9mMntyIPpByUO6o+6NJ1BHWBJkwcSJm9/7nQ0DFphoctXnYpkikTlNGhxVJsuKPZqIEV7Jz504GDRp0yPH4J6CiooJIREIrQ5lmK65kbjsyJiJCeGlAQqY3QyhlO70Z0u67qtmHAxeFUtu8o5P05IUGsm3RVj78rIVZZ1q55zYH99yWuod6jykn4INQWMXpSJlhfPl9iJvv8dCt+bgO11eyJBOP6Lj/KQ+fvpHb7u8Tx5pwOEH9G63GjrBo4Z/k04ttrMHgCHHxLDtKQuK627289by7lfisqklwy/1NzDnX3vrsazWpTVmGs4100ukkhNw2ILSIJnaxgRFMbq1mNWFhAKNpSFbw6FP7eO259mvwE6aYsTpb+Om3MJedr+fZx+xcePES8hrHtZLQQggaqKaOSgYyClmSyacLGqGhwVNFeXk53bsf2nqgb9++tNCMIpKt47wQ/K1RVTwh2FsWbyU/D6CqJsFb830IBN1L9GS5dPiDKnvL4vzxZRGF+TqEENz/mI+PP/0NvT8XVA0t2loKS+L88mUewZBg+25f2vcW5ut4/uFsBv/RiKjs+Ly8ln3cdqERSZI44yQr737Rsd5+Z3BmZDCyj4Ht2yswbu9LUoFK9iAhYcaKQNCTgSREnF1sZBBj05ICLrKp3VrKDbeXkpetbaf1N/scA18+V0EeXdodOyHi+BIBujMcP14yyWMbazDv34tIyFixM4ixaXNxLBTh99//YJhjHJZME7IeYvEY2zwbcHhzyZdKMGJh5nmHVwH4T8GH73yIIZBLpijBp2kko181818vaC1MCIdVnnjZy78fbubB29vWMrtLEwQqsyjyjmIjy+hHxy3FZtXOC/eZeOXlRgxmBV8oQSwqU1CscPG5dhq9pSxaHuL0oXp+XbCEUSM1vHqbjbxsJ3c83Myt9zeTnZXay591SS1vPJVDv95t99zKdVFOPb+GQf30SJLEB58FOP5oPd9+X0tJl8Of+0zGMJu2xFm/OcbQgQbuusVOVXU1Kxc1YWrsiR4DPjyUs4uLTtS2q9bU6SRUVeDzq4ioMT1hjm6/1E06jJKZwtrJvPjgZl58uRGDZETny8MZ6UMN5fT2jOSFhzbyyls1nHS8AVWV+PqnEA0NCnqjyszL6ggEweTPw6JmUCHtpEVq5ql7nqCwsLDd8f4OwWAQh8PCk8/EGBCakDbOyMgIXQxJMhEOq1xwdT3Zbg2D+hnQ6yS++D7Atf9uoKlZobhAy0+/hfj+lxA19QpP3J1Jr+4p6brBkys4dpKJfr0677zo10vPirUREgnBF9+H6FKk4dZ7G3nhzRbsNg3jRhh5/6XcVrIwkRBs3Rmjd4+230OSJJ64O4uRx1WwaHkEl0NDLBY75I4YvUFLjCj6/dJFURFmL9vIaIRr7mjk/lvdIOS/LXQSiNYOyShRNFoFfWENRV01aPRavv44SdfwKPzRJi69bjOfveNuV+Bw2fVepKoeDJ1YzvHH6vG2qNi8fWjBSzKmZdvOWNoz0XpsIVi/XqG3MoIGw04qXcvQeNwdJhH/T/EfIz9XrVpFr169uPzy9s6tGRkZXHHFFdTU1LBq1ar/kp9/g+zsbFShEApBJCa4ZLaDm5YZyfUNoda1mlVrGqiq9XL0xPZ6PMmk4OOvAiz4qH25+L23OygsauGF1zdSvduJQDCE8WmTsR0n3/0Y5+uPsjj70lqOmWjm/LPsOB0yy1ZHuf8pD017MiiWHNjiDurW6tmQ2Im5sIFN4UZIGFC1UcaP0/DSTS6iMcGt9zWyY2+ckkItgcDhxcLlcjHz/Nl8+ubnDFYnoEGLDgNBfB2K8HtFA76czRgMSaoSdRQWKXz+fZCuXWUqK3zYks4OjxOUPNx2g4kfF3m5+tIszp4uMGpjdJ+8l3dezkSvPxBnJ59/F+Dz74PMOddBUYHE8w9l8+UPQQZNrEaftKE2FFAwvBJZlvC2qKDo0AoDBfXjaWmqpUazll69Dn2zD6DVWZENcRrZgTN8RLu/+4UHZ+9qfv28JM2Qo9mjcMp5NcRiKrIMi1dEuPnK1AZbo5FayW1vi8JZl9bywsPZTD3agixLxOMpHZgJJ1dRmGPAF47z0at5uF2pDcOLb7Wwe1+cx+/OaiXaT54d/dvBtCBPy/otMWq2x1izIYrTxWG5m1osFpBUvLsLmHxUQxrJ6W1RMBqhui61aP6rtuMRo4y4HBp6tUygRV+Dw7WDZx/MYmBfA0IIVqyNcvWNG3DtHk62yGcHa+nrG84u0cSvi8P8/ElBaoMkBKvXx3jsBQ9XX+xsJRF27olzzR2NnHxsSjtlyQY98WpBD2kA9aKSDDow7EmApIM8tRuZbuchx+GfBKM+iVYYaag3MIQhHd5fXenLRpZhls30y9ag0ylUVCcZ/5f3yXKqzbikUMfsK+twVY2kkj1oqSZXFKN1tjCoX4rUXr8lxviRpg7lRV57z8e8Z1NyCOGIQEvnE7IkSSRFEq2koyt9KBM7aaKanbvjbNiw/ZDjMHr0aJqpa9UglpHJ368vVhgbQEtDFo1iB5FonNlzW2jxQlV9kiP+xv1Wj2F/21/qPDW2EFVVGvSKJY34PBg5SgkrVu1gwlEt/LFgCRqhB12Mnn1URHOI6ae0T35MHGPijfd9RCIqX/4QJBwRqALOOtXO1bd6mDJlyiHHAcBkSv1+37ybzxUXOHjgsSCbKs3EkXjzQz8zTrURjQmy3Jq0309RBL8sCjH16FSFglaTGiMPjGkHo6wyQXZmSr/zg5dyOWl2NYGgypqNsf0mUBHiCcErj2W3kgKvvNPCC2/5/paAPfMUK9/9EmoV5D+A6tokLYGlhxUHnU4mFo+golK+W8cIjsCNl40swy1ysZNBlAhV7MGOC4+xlMevMaXpIlotMn98n8WPC33c8u9FWMwyx04xcNlFGVx6U4Lpp5g5/WQTe8sSVNVE+XOZlpoaeO2dIAajigUHuzXrGPAXLeqwCFLGDib0OgqzW0ZpgWQjaLOgcEAegawQqFbCayDphR261RT3KiQ3P4/iHl0Q4r8Ox39FIpHA1yyjlbTERZR1LKanGIRDcrUmnavYSz9GspXVOMmigt1sFivpSl8s2IgTpZK91FPJGI7t8DjuYC9efHURs85sI/AlScJi1rLwzR589s0mnBYD8ZiE1pNPMJRsTYIcjFRbt0KjJ04kbGHe/AA3XZFx0Hoq9b1Gg8SAIf3bff7v4iAlZXSSHq3QgxRHp5V56gE3w49sYOqJEUzOFlQ5Tm4e3H2zm1FD27pzzpth55nXvNx7S9sY17+3nqSlEdEsEAi2s46eB7XxH4xsUcyypXvx+RUc9vSxQ5Yl9AaVux8M0tggcdmFFt5718wtd/zJnr16wj4dMaLYcdKDAexjO0ZhojsDyKaQ8tjOw5IGkyQJg0HHlthq+osRqc2hP4OV66JpkiAHkEwKKmuSPPt6C+s3x5lxqhWtVuKrH4J8+WOQ6+Y6+fLHECcdY+WS2XYWLY9w6U0NNDYrFObrkCSJu261M/nICNfdVklzg4ya0FFfB29/GOLSC63odRLbd8XTWhk1Gombrzdzz+0r6REdlUba++UmjF0rmH5Sau7NydISCXkOOQYAkyYdx/13PskvX+dy10N7WbAggeTT4Q+oqKgMZDQGyUSF2E0RPTqshs6jKz/8sJdzzm1PxN9yjYNX3tiGOWTDIbUlVhMizmbtEgqSvYkRxm8ppzFUg0BlgDSaelG132F+VLskpEEy0VsMYY3vTww+E0kpjsVhJkmSiJTaLBkxMe6IcYcVi38KyvdVMlAdh0Dgz93Ays/y0qrLzWaZu250M/fGejZvjzGwb+o3f+DRIE7vcLazlgyyOrwXAGJqnO6xIeirB1GTsRrJVs3Tj7iZflLbWl5RXBx/dhWnTzfy9P1t48mrT+SgqoIHn/GQTAoeuyurHckzepiRf1/v4o9lYXbtjfPJN0G2Li5i0fIq+vZtb0L4P0EI8Ht0nDq7jktnO7l4toWnH3by1gd+Hn16DbLPTZQovRjMxo2b231eVQU1dQr3PeonpqkhV20zDs2hkL1sxU1Ou8/JkoZAIkLv+gkY9us3+PHipZ4wAXJ9Q0m2JPl+RzP1VGIs9PPCY25OOyFVCbngtzC33+PDVNqDItGDmBrl8fueYvjw4eTndy6V8VdYLBbqamO4wr3a7RM8mhqOP1bPNwuCfPC5n+svdXLMpLbig4ljTWzfFefyW+p57sEsfl4U4ceFIe69xc0Vtzbw7gu55OdqGTPcSGlFyij4r63aB7C3LI4/oDJpWhXRmILLmSqeCgRV3n8xt9Vl/kDMb7ynkYtnte9mzXBqyHRpeOGtFrqUmA5rXph5/izeeWQeltgIdrKBlE10lB7FZqZOMXL+NfXUewR2EW39zQ6GEIKoHMQsmfErAex2wY3XWJhxip14QvD0q168lQ7yJBmnyKZqWXdGH7WLay43M6Cfju27kjzxohdtRV8yYtnsqfKx7K2e7GMrgykhn+7satrE5bdUs/DzfLRaieraJPc9GmD58iR+v0TAr0NLHVnhniRclfi1TQQaZerq6sjNbZ9IPVwcXrr1bxCJROjXr9/fvqdfv37/MZv6/83QGRROOd7M598FufZmP25fSruhwDuarLKj2LpJ4srbGolE2iopW3wKsy6v5aRjLB26XgIM7GcgGFSJEEZFadVSOAC9ZKSx3MKqdTG+fiefLsU6rritgdMuqOXbBUGqK2RyW9oG5RxRzKaNIG0dxaDEJIq7xyndks13H2czbqSJo44w8+mb+VxxgZOdexLodYdX+Qkw4cgJmLJ9rDcsQOtoIZa1jxp5D6pIL9upd2xg0BlbWfiDg60rc1m9xMVJJxi570kPj9+bQci9B1W0P74qFGoo44XXg8yd5eDzr6Pom4qJ5e7m/dfcaQt1gOkn2ehWrGPJyjZpgGlTrTgdMpk1YyhUelNbaqaiKsGrb0QxxlzoSA2STiUPRzKHDRs2HFYMikt6kuHUIKw+as1b064jKRLU567g83l5acQngNul4bUns2lp0rHwzwhardQhmXPfkx7uvtHNScdaW/+u1cIxE82ccJSFjZvjfPZmG/EZCKp8/2uIp+/PSqswznJr2Fee6PAaVFWwpzTBqcdZsFtlbBaZ6Sfb+PnnHw4rFoocp4EalCQcP62JgWPrye1VzYhjqohG4b1PA1x0XT0XXltHQ1Nb9YAkSZj0OjRoESU7+emjgtbFkCRJjB1h4tdvMvEVrMOEFTsuIoRIRLU88u/M1uuUJImn788kN1vLtAtrGX9SBSfMrObJl708/1AmfyyLcM40GyajQtjgY6NYTi0VGGi/EZGtKT1Qp8imrvrwFvv/FJjNEgmfFZ0wdrjBBkgQx5rr56xLfNx4eQb33Oxm4eIQY0+s4ORzqznlvBrufKSJyurUvfnLojBP35dFrPtaejMUgWAVvyIdpLsajwtMxo6J/KQiWsn1nCwNSV2wU7ImLqIIVBpENQCFdCdEkF8WhRDCf8hxkGWZgq4FrJcWExIBLNhas7oATjWHgvojsW87Gsf2o7HXDSYnS0tUdK45FyLlTJwUSZpFHabCerSytsN7tfU8JJlkVMdvv6TkQgYzDqHIvPa8g+JCDcfOqObbn4MoikglUD7xMWlaFdW1ST7/Psin34RZ/GcCLVpuujVExGtl+fLlhxwHAItZpdkjOP7sKq652Y+2uhdancCdBR5vqprgjoeaOO6sap551YuqCr7/NYTJIHPnI81Eo6nx85o5Tq67s5FkMv23i0ZVbrirkesuSSWKdu5N0OxRqapNMmu6jcnjTeTn6fAFFBz73TklSWLBHxEmjjGyfnOMC66pY/pFNdz/VDM1dW3jkN0qt+oWH0BtfRKdDgKBZpLJQ694cmWBTiOzieUUkVrwOyQXw5iIFft+QXpBNoU4ySTf7mDy+Pa/rUYjcdKxFh5/yM6ci4w8eKeTwnwtSUW0VpB98kWUK66M8fWzPdj00RDefbCEPbthyNF1DBobZIN+Ic3UEhURWkQzm1lBLwZjKJRRQxD4DSKbUv8nIuHIt1K9ey+RsiRhX5imJg/B5YJwMEh2fnZa59B/kYLZbMaACVVIaNHTjX40UMUGsZRNLCdOlD4Mw0sDMjIbWEKMGE4y2cE6VvHbfudWBw4y0XRiGqaVdIQC6WuJhqYkkRYjbqUITXM+3jojuZWTyQ73xYyNoGir9vOJZjaKZWxjDbvZRDQG+Nw8+7jMkHGN/Px7uPWZa/Yo+PwqublFHCq0Wi1Ck1r/9WQgtS0hPvgsgNOh4eev3JhdURJNLmI7+lJVJdGrW/qm8ZTjLKxcG+Wmexpp3L9GiMcFAwfDXu166qlCixY3nW+wdIFc1m9pXwnl8ysEg9ArMJEvn+rO6Al+Fi2O86+bzanWPwYynCPpLQ3FLeUwQBqFFh01lKa0eoX2sDd2ma5siunBFlaxWawgFI9yxS1N+APpa2QhBPc96WH2mTZ++LCAaEzl4uvreeJFL4UFWn79tJC5s518/0E+6zZF+W1JhEnjzLz+ZDYPPuNt/Z6fFoaZOzeObeckerccS9/QZErqjuaVhzM447wmhgzQM2NuDQt+D6GqojUuu0qjmPIaWW9cwE5pLfWWrey0/kF1xiqcWUmuvK2BjVtjLPwzjNFweHU5Xbp0YfuulBnJkw842bwqk1tvlymUu1JMD8rZxQaxlGpKyaTzlnpHrIDf/mz/u1rMMgu/dbNLu5p10u/sktexWV7KBs0f5Cd7kie6EssqZf47NkaOSWI2p+aYDLLRokMvGZDNoO+SWve1Hg8XAoE1z8SkkyYw/uixHHn0BAad3Bu5IInsEBQXd9xN9U+HhMCAET8ejp6ibSercQBXX+xk3nw/obDKtXc0smNXgt2mZcRt9Rg7WevERQwhJPSSAZ/cQEFvH++/nMfKdal7I5EQfP5dgMdf9BKKCO67tb3MhCxL3HiZk4YmhcH9OyZYj5tsZuHiCCed2YxBL9PsVdBo4ZRTZxx2PAzGXPwBQbzFxJNPRzn6mDDjJgR557FcevkmY8aODQcZZNHRMuPbn0P4fFBQM5m4kiQs2gwYTZIFPQYqxZ5UV6VQCYsgERGiTOzEjC2NRKuR9vHg/SZs41ex3rCA9drf2Kdbh+Ku5revCzjjZFvrfvSEoy0s+jETX8FaVKFikIy4agp55vHnDuv6tVot0UgSk2jfWRnPLOfuW5zs2hsnHhdpxOcB9O2l57jJFmrqFW64LIN5z+Zw16PN3HmDixfebAHA51cZ0FfPG+/7O1zzK4rghbd8RGKC2vokH76STyQK371fwCev53HZLQ3ccFcjH30V4KlXvAydUsHQgQbOOrXjblBFTbnLNzYnD8sIz2434Nc2sIGl6GUtrtwoBd0jlNYE2bU3zvsv5jLvFSdNzi0dfr6eKjLVAgao4xnLceQq3dizW6KkSEfPbnouPsdBhqXt93ZFu+DYNZlnbstjztlGnrg5h7IdJhzhLlRTSgm9yZAy0aFHIlVx2lsaTGRjf8YeU89Lb7UweaqHjR8PIq/yaHr7pjBYnYCfZkrZgSx0FORrMJhU9uzZc8hx+Dv8xyo/CwsLaW5u/tv3NDc3H3Yp8z8NDocDd6bMw//OxGCQ6DusiSghdomNxImiopIISHz/U4zf/qwgP09LPC5wOWX699GT3YGxxAEsXxXH3jiAQnKoYg8bWcZAMTotI5ndNIJLr/qDU08Lc9UcO0eONfHLHxEefiKEpXIo+oMGOEmSMAgz21iDLEFuBB59JsD1V1rT9B8uv8DJ6+/5aFANxONx9PqOSYy/QlVV7rrjUp6418XDz3q5/Vo7R4w28dnXIR5+6E+6xYZjkWx4pFrGnejhpSfaJiCLWeaauRn7HdP83P1vM/fdvYys5qGtAr9hEWSfYQ0mYxRHrJiSogibN8cJEuCc0wydOt5fdI6Dx1/0MGFM28R5yglm3t9cTjG90PqzePS5Cup3O/Gwj0LaWpjylZ7Mf/djhg079Mzevn37yM3WcvQEI78trqCmphpfvQmTGXS2MN1LRLs2nQPo39uAxa5w9W1NlBTLVNUk0jJPiYRgx554axWoEILX3/fz6TcBenXXE48LjDaFb38Oce4ZqYznNwuCzDjV1i5TdeWFTu58tIl3n89tF7tX3vFx0jEWJo418c7HfhRV0Lu7nuVLf+TEE089pDh4PB4UBczo+fbdDGyJbGrYTUlPwXef5JCfm24+MOvyOj55PY8Mp4ba+iRN/ijlxt944mpbO1IbUtWiZ56u54cX6shU82iiDhWVHl3T71dJkjhvhp3zZti56Lo6Hr4jE4dN5p4nUvdEVqaWrIwg4fwstNoM9ia3oZC+2pBMoMuFeA3EiNC39+FVA/9TEAvLZAd74N0vSP9XCCGoz13Gwq9y6VaSuq/3lScoq0xy3SUZnD7VilYLS1ZGufTmBs453caKtVHuvsmFySRx66WlFAYG4BLZ1LT8TiisYjZJBEMqb74ToWyfl1NO0nP8UebWxMDBnm2lFQn6D4Rt1WXkd1BlWcoOutCXavaRTQFaSYtOGEiEJJLmjsmHztCvfx/qq6rYxp8kRRJvMgPLX5xtDzyTMXM9V11m4q3nt1LQMrLdd7WIZlRUqrOW4S4I0aNIxh9U2bmLlCZZJ1CFikboGcJ4UjUtazGpDu57xEthnp7vvk9y1S0e9HoPSkIiEhUMGaRjzVqFxlIzhXRHwkwZTdRTSj6FfPXJ1xx33HGHHIdoTItOo3DemQ7mvWCmYEwpF8428vn38MpjRa3trIoieGleCwOPLGdQPz31TUmmn2hlzAkpDaZjJ6UqGo84uZKzTrPRv7eeHbvjfLMgxC1XZTBkgAGfX+GGuxr59dNC3C4Nn34b4PX3ffTtqUerkThmRhXHTbYwZ5Ydi1liy/YEudk6Hr4jE3eGhiWrIsy9sZ45sxxMm2rlp9/CnHWQ82ttfZILrqnn8bszmXlpPRrNod8TEiq2PB/+KhkrbZWkkiSRSV7rJt8jGijVr8MlyzzxksS5Z9rb6VQDNHkU7Da59TvGjjDx028h/H6J+a+bKfQNa5WcsCYdZIhCtq9bzlvvaOhWouW8yzfRWA/9+mrZ9b2CXWSgsUKsDDiwTxCQqAeDFWaf38AzT1XibdRhJ4NM8mmqr6SwSwG///47559//iHH4p8AjUZDkiQ5FFJHBS4pGxdt8itNopZdbKCYXpTQmwRxqthLNaX0ZjAyGhqpppZyFBLUiQp06MkgO60STwgBGoVAUMVqkVBVuOLWBuT6bgAYM8JcdZ3g7vsXkhnuiZsctrGWQWIsYQIp2RiGp7V511BGk1qHr9rJ2ef6yXLFMNkSWJ0KDfXw+y8LDjkOkiQxctxIdn1WhVPKZKiYyNffLeSyC1Kt3Kt+z2bNhijrNlaxbY+W0SdUMvtMG0dPNFPfqPDCmy3k52oYNkjPBdfWU1efxOcXJJIqF11p4IVXGtHGzAgEUidaSYlkEk0HieSHnvFibeyNWbJhxkZmSz7PPLqKsNxC/+R4zFJ7OYxierGBJeSLriTl+GGbwtpddky1FoZI46k2bOWG+5rp0dXNtAtSxRAjhxqprk3w/JspOah/DUtJHv30W5jfvihMS5rv2B1n1fooY0cYee4NL12KtKxel2TbjgT3P+7l1msd3HxHkMKmo9LIc1nSkBPqz/qlfiZOjHHumXZuuKsRnU5Cr5OIxlQURVBUpKWoOMnWrdXIufDg5RmcfWo+Go3Ezj1x7nykma27YnTrPuSwYgAwfNRxzLn2W0YPCXPJRWZysiWq5F3oVBtd6YNdymCDWPK33yGjwVdvZMfuGH16phNWA/oa6dVLpmFbJjkUoseAUTKjorJLWo8agiuvDXPUZB0xJUxodQAdejT7t9n6bmDsDf4f275TkiRcZhcjxgxD1shEw1G0SQM6uw7taIFmhfiv/nEncGbZ8NV4SBBn6JDO9729uun4dXGYXxeHufnKDB74l5vX3/dhNMC/79mCKW7FLrUl2xIiziZpKZmigM0sR7b5+GleNg67zN2PNbN4eYT7nmxm2lQrE8eaWPhnuFPidcPWOE5753O6JEmQ1GE2S1w2184bH/hJKnqs1vbjxP8EvcGCEAJHZhIlosfbYCBOFI2xgpa83ehlHfZQNjUtpRw5IH28/3VxhNvub+aYI6xs+zxGH4ayldUUiK5kU4CETCZ57GA9PtcO7HaJoQP1hKMKddsE7sb+7G8iokU0E8DHI4/HMGGhR3QQNslJUiRp8O3jjHPLWPBlZlp3nkEvMXumgU+eqiBL6YKdDNauXHdY1x+LxTBbFZLJFoiky5IJKYnTbuK4yZZO/RoATj/Ryqvv+jh2koXCfB2nnWClsVlJdSzWJdi+J44sQzCkcsp51bz/Yl5r9X+LT+HGe5q47hInW3fEmX2GjY+/CnDWabbWPfd37xewYUtsf5u7niyXTP9eet74wMfvS8PIksQJU8xMP9HKvvIkiFQhkqp0XsTQET6e/yq5BQk8DX6mnqJw5802sjIdKamaH4JMv7iGj17J49SZAd55fRldkgOwSHbiIkoV+wjhpz+jgNQ9mhPuy7efefhzaQO9emq48RoTqtUDB3XzaiUdWfHuEIeg8KGjls2sIIy/1ZQ1gywaqSGXVLIzI15CfEcud965hIHqERikNk5FJ+npwUC2i3WQiNHVraHJpeLzpcuq/J/iP0Z+Tps2jWeffZbJkyfTv3/7FpYtW7awYsUKrrvuuv/UIf9XIplMkperaa3ejCtJytlNLwa16moFRAs7m9dgtYV49E4X9z7uAUli7iwHl9zUwMzTrO10DyMRlbfeiZKbLEaWZHowEI+oZxcb6UubYZFKkkhUYf5bBr77qYF4QsHp70lGeGSHlVcClQGMYqfYgL2mP7+8muDrb7fx+YfpDl7HHGlh3+4odXV1h5zJ/OD9DxjYW8M7HwdY8UNR6zVdfYmDSRNiXHLNclZtA0d2lHtv69gZburRVp5/w8f9t7rp0T3OvQ+toKIstWjt1gMidTH8pQWUJWtYscrC8cfq+eDtBkpKOm/fzs3S4PWlV5FGwxIeGiimF4F4hB++1BENJsggE4fUtnjRoiMcDB3S9R9AdnY2/oBKYb6Oay41cv+Tzcw6R8sVFzoxGqycd3X9336+uEjmhYezufvxZm65r4kPXs5tJUm8PiWNNLzvSQ86rcSP8wtaHQoTCcFdjzXz9Cterr8sA49XTdMnOYDhg41MnWLhxFk1XDPHwYghRqpqkrz2ng+9XuKZ+7P4Y1mEeBKSCYFOIw5rs9/Q0ICMBhc5dE30ZT1/kpet5YsPrGnXACnzgRsvz+CleT7OPMXCtFkeIvVO9KY4Pbt2PvlNPELPN2/6kEOZxIlgc/59JVazV+WaOxpo8QkunGnn7P3ERvneUjTWYbiO1CBv6EdQasKFDTQpB3jzEECG2K6U/lq3ePt2kv8CVEWPTjWix9CqT3kwPJoaZs3UtRKfAFff3sBbz+RQXNj22oQxJkYOyWPM1EreezF1/x890UzS3gABMEtW7I39uOvhMlauUglWZJHZ0pfNH8us/KGKO3Or+fJDF8WFOhw2mTUbItx0RxBPpRW8JZSJnUQIU0h3DJKRkPBTxi7MWMiW8ikT29kq1lBEDxSSFImuBPn75/ZgCCFY/OsSeidGU5W9GDlqp85fRZ4oaddOFxcxpOw6rrs0i4Z6H999vBp3S8rUThEKHn0FkZyd5FnjfPRKLtV1ehYtC6cE99UEaxbJ+IUHu9R+01VHJZnkIUsaiulBqdhOIzVs2ixAH2dgchKWhjZyTxUqm9f8QaZwUUSbe6iTTIpEd9aymOLA4d37AwZOYPOmX/l9URKdq4Uv38/i5Nk1fPd+ugawRiNx9ZwM1m9U+O5bhT79Jb7+IYa8dyB3Xx3mdmsTCb2fu2918u+Hmzhnup1RQ438OL+gtdL7/c8CXHaBA7dLw9sf+1mzIcp37xW0Jk+ESEnNXHdnIw1NCvfd5mLy+LZ79KgjzEwcY2L6xbW4XTLf/hzk96Vh+nY3U1evUFWb4OTjLAzqZ0TW0C6h9HfweSUK8lJutRGCWDuQ1oiLGN6c9cw+WcvZ02yoquDTbwI8/KyHN5/OaSWKhRB89m2AD15qqzq7+coMjj+7msYaHUW+Ue3OTZZksj1Due/h5fz4eSYLPstl0rQqZs+0sW5dCFEtQCMh/lJIJfYXWB81QYs/EOPJx+JISQNbxWqKYnnImv9YQ9L/KmRnZ6NISQzCiIyG2EEta1ERppI9DGZ8K5FpwEh3+uMWOVSzjyybBY21hgxDjHEjjRx9ZDmlpYJPP9+Moa4XGbESAqKF3WxCUyMzamyQmBTGaE1y9nQjWxcHIASS0DD1WAM7diu881YZJqxkksd21hIlzCiOShuTJEmigK4EhQ8bTvLFKGgGtUmlkt3IlBJqiR+WptkZM0/nvM8voI86DKeUSVHdZE6evpTTpkmMH2MkmRTs3Bdlw+YYLz6cyU33NrFocYJkQuaoSWaEJPhjaZS8bC1L/9AwUB1PzOhh07bdTDxCx6aFbhqobt2kHQwhBNWxWlatNTB8kAGzWaaxKckDT7Xw61dWCpI9WvXyJEmilzqUderiDolPSD1HRmGhiVoUoRzWGABw+szTePn+F+kTG4c5msXWrU1cdI6ZBR+b+GFhiGWrI+yriNPYnOTLefm88FYLqzdEMRvlVuKzvjHJzAu9NJXbkJq6IOljVIsyJvzpJzfSFxMSr76yg1ffq8TkLem0ajg30pdNG9bz5osubrkyg6v+1cD6zTHynDqGDzJw9jQbF11bj96o8sVbhWlERO8eej56LTWGnHTK7MOKAcCiXxYTD1io/3U05yxbhF24kJNGBjGmNaZucmnc71zdERrkCnoVKsy+sgG3S+LOG1yMH2UmHFZ56pUWArV2jJjZxlrsGguqgJiIUyC6khsZhggLVn5SDd23Es3Yic3bkxgRhBBo3RJKC6gH8RhxESO3ZzayRqZ2TwO+DTEaqCajwM7Asf3IzssmmUweljzUPwUlXXPYWLOZXgxh3XqFC2d2/L6dexN0LdFy8rFWZp+ZmiMvPc/BGRfX8srzNl5+bQ3bd+gwJZ0IQ4TGSAsGDGCrxxXMQo64+ODTBq6cYycWV3n0BQ9fv5vfqm1+cPfbAbT4FC6/uZENW+JotKJTDd54XBBJJlj4ZT6ffRtk8fIIRx197mHHwuv10lC7jSw5ByHXMXa8xJYfs4hl7+Fft5o467QsdLqUzuh1d2ynok7i+LOrMRklyioT+D0aZGFmxnQDl36zm97JUQwW46mjgk2sAMCKg6y8BDdfY+PS8xytxQDRqMpFV+9i/W/NhMIqSRL0YjBl/p04tYUEc7YRlFS0vmyyI10J73Qz5ZS13HajmZ7ddNx5X5C9uyWUuJYGZRcBEaELvYmGO0/Cd4QNGzYweriRTevKUcLd08YobcjNr4t9mIwyf1dAKcsp+YADOPlYC4+96CUYUjj1/FoeuNXNlIlm/AGVefN9DD+mgsI8LVarjCzBKcdbWLw8wqr1Udb9WsTQoyv55ZN0bmLIAEOrSWdjc5LpF9fy0O1uXnokG0WBT78NcvzMaqJRwTFHmtmxJ47JeHhGP57mGqoqBLPPMvLco23EvlabMmTqUqzltgeaOO0EK5+9o6MyuYfg/k60LvShK33b3a/FSh+aqmpprurCJZs2klOSxNNQg0tJlyYQQrCXrfRkEFbJwVr9T/hizcS1fjSolCpbcKs5rXxSkgQW1ZlGfB6MEnpRSyNOhwaHQzkszuDv8H88oi5atKjdawMHDuS+++5j8ODB9OnTB7vdjt/vZ/v27WzatIlhw4YRDh8eg/1PQ2NjI8p+vqWmLkHYr2Mwo9NuRJvkZIhyJKv3LeTtj/zcdVMmWg3c8UgzsbjKlOnVXDPXwZjhJooLdWzeHuPy631YqgelZfhdUg77xDYqxB7MpEyQGuQKHKYYc+bquWZuLrff62fdR5kdEp9+4UVBYS9bcZGNl0ZaRBOO6jxmXVzN2sXZreetCoGQlMMy+/nt19/QSQp3XOdqR+YO7Gtg+S85DDu6HEkCk0nmp99CKCqMHmok0932gBQVaKmpVxg5xMh3n7RVvFRUJZh6UpSusWHkiiAvvfMbG84vxJ7bwi8L9Zx/VsfntXJ9lH4HEbtCCL77MQ6kMm/1ogZXMIdudMcqpW9IPVIdx4+ZfsgxABg3bhxPPZ7khbd8LPmmEH9Aoa5Bac2ctfgV4nHRYTWjP6AQiwtKinS8/VwuN9/byKnn1/DwHZlkuzU893oLm7endqdVNQm2705pex4MnU7iodvdnHZBLRecbadPTx2r18c4toPWgVnT7fgDCu984ueLH0JkujRcPcdJ//16N+9/5ic/R0OTR/D9wjjTzzn0WKxYsRIZDV3oTTN1uMjBmVtFl6KO76ljJ5m57f5mXn5aR0FiJFmYCUR8nDt7O9dfn+SqS9p/rqJSgbiROioIm+o5cWLnosyRiIrPr/DmGylJgAP3+uJlEXasVehqT5Gc7skG3KQmQOdp+z8sILxOsMu7FQ1a/lx4eHp//xTkFLho2d1AsejJTja0q1RPZlRz9hltZitrN6aezYOJzwMwGmVuu9rF7Mua+PydrJRpnNyWxDAl3Lz5zk76JsaQI7laN7DWoIPw7hJOnrGM228xsnxNlGNP9dA/PoE8yYYQglpqcZLJbjaRFAmMmCmmBzbJCYAWPUV0p5LdqCgYYhl4o1WHHIe9e/diiFkIOkpx2LSYmnsjoWMDS+km+uEkpTfllesI5m3lo9dTi9NH7nFy4vERrr7pT+rDMpIs6N5LJT9P5sxTMrn+riYmjDYx/SQbiaQgFA6wbU8TO6rX00sMbtX+bDPpKGfwQWqqhXSnnmoiQQklbsXHVpT9kiRZ5JFDMdGwhr4MareY0ko6+oihJBIdS2V0hkGDR1Bd8Rt1DQnOmGZh1fqUy/tf54gDuO06O2v/EDRs1ROIRRggdYEkEIIG83Y2bK7m7NNsVFQluf9WS9p5/rYkzIcv5xKLqXz4hZ+f5hekSYdIksTZ0+wsWRWhoUlJIz5br1Mr8a9rMjjvyjoWflaI2Sxx4RXNeDd1o0u0Bz9/uo6HXC2Ew4cnC5MIGyjdm8SNI9XOKfLSzl0IQV3OMr6cn9Eq8QEwdoSJNRuizL2xns/ezEdVBQ887eHIsWbstrZ502qRyXOZ2LVWR5cOtA8hZXhQXSmxdFWEtRsS9Oqq59JLEijaJH6piQyy2n0m1S4m0aOrjssusPPuW0Hy64azhj+I7q86njp16mHF4p8CgzFJIhLHjJUKeQc9xRCA1tayjtyonVImpdIWZt8Q5vtfk3zwUkGa4da/rhecffFu1v3ajE8J0J+RGOPmFEEpVJqDe9m8qQLhaCQY9KFrKua1d3dywSwzb7/tp586HEmS8AsvdVR2aLAGUEJv9rKF/P2mMbIkU0JvYkSoV2sIhUKHTH6+9Mwr9FGHs501aJBxWg3EIwnenCcx/3UbRp0GxRphxhlWzr/Mi5VMWrb3QI+RL7c2EnGV8uIzNm78V5Dh6mS0kg5zzErVYg11ls0YNEmqlX04hbudmVcp23Gp+Xz4mIU33tlJXlGSinKBs3YEBWpbYlkIQXS/xJTg7zVsFZKUsgONfPgbu+LiIqLGZtbFFlFMb77/Mc4t1yXJydJyynFWFCXIntIET92bxekX1jJ5vIlfPilsTZrH44ITTm/GtGcMeZI9Ne8lIIcelCV2EiJAF6k3mZE8SsPbMWDu1DzUjJXKqtQ4JkkSzz2YzQkzq/nhwzyWr4lxw12N3HuLi/c+C3RYgSXLEg/e7ub5d79i+vTDWydHgmEspPwM4mEdARL0/Mu8k0cJG1mGU2S207qrkfdwztlaXngiNWY1NCWZfWU95ZWNqHEd9Y0JRsYnopE0mIWVOttaurQcgYW2LihJkshIFFJfFsBnrKAJBQt2qimlv6Ubicb0cy5jBwNyeyJUiG/REMBLgBakaolkE2RmZvHaq69xxZVXHFYs/gkoL68lSZx9bMP/Wxx/QEmbvw7gmde8VNUkmTmtbb1vMct8+kYejzznQdXE6DYgTkNtlFhEpk+xhttuMNC1RMfaDc088XyQex9WefGVGA0NBoqKBd8tCDPjtNRaoShfy849cXr3SO0Jmz0KZ86t5ZYrM/hwspl7Hvfw3S8hTj62ffJj3kc+hg/Wk5Ol5ZNvAmzdHufoqYdfCLF8+XKOHJPksy0mNP4CzjsnwnXbNvPdB/lphQFjhptY/E0hJ55bzYAeRr7/SoshmoG7Sw37SuNcf50OvxKhTlSQKxVTSDcK6YYQggrzWkaO1XH5Bc60YxuNMu+/msmQiTUU7h2LTcpgm1iDPTfIjAvKuXCWGaNB4rsFjTzyZBnWihFU7jJz+5UWmtUmivVFSO4qevRN0iWpoayigo1NNcQ9goqKikMulvJ4PARDgqcesXLDDUvIbByGWUr95qZAPnc8VMoHL2fxzOs+Tjmu40TU1z+FmDKxjYRLKoJAUCEQFCz/vqi1KM1ilrn9OjdHTTDz6PNeXE6JxcvibN8R4MNXM6lrVNhXnsRkkOhEEQtIdZHddaOL2We2de5cep6DYyeZOf6sajLdEskdgnDk8BJioZCCO1PDPbc6O/z7yCEmrr2jie9/aKFX+Cj0kpEqsQ8DRjKljmVXjJiJE8csWSlqHkeZ/Dv6gk3srWyiUO2VMtSSmtgnbyGuxtnBehShYLPHcfdbw9zZdiQJ3v0EtmxdgLm5J7ZIAc3UtytqORhmyUo4qnLZ+U4uvq7xkM0A/yf8H5OfL730Uqd/27hxIxs3bmz3+rp161i3bh1HHnnk/+lh/9cjFArhD6o8/5qfh58MUhAf3GHGSCvpyBHFLFy0h9uvTbkTPn5XJjfd00RSEazZGOOjr4Js2REHr5ts3xgcUnuyJ4t84kSRkHCRTZOo4ol7sjhrWmpwuPcOG1OWr0dbPqrVFR4gJAJsZTXF9KRAamv3FEJQwW7qK/WtoutCCBb8ESauJA5Ly8tuc7Bnd5KxI9q36B3AqSdY+PzbIGdfUsuxk8zodBLz5vvIzdbyxN2ZGI0y+8oTrN8cTXO3K69McNo5Hpz1Y0ECk2RFU9eVE2dV8PSjGVx2UxMVVfZ2JIqiCJ5+tYWXH20rq7//cT/xBhcWdGzXrERWNBTTs12mPykS1Bv3MvWkEw45BgClpaXoZT3NTSkR5QOtibdclarMOvNkGy++1cL1l7WP7UPPegmEVH5bEuaoI8w8fncWR59RxeU31xMMCe691U19o8KWHTEW/B7mwrM7MOYhtaibNd3G598HuWimnUef93L5BY40x1RILaRfedfP3HPtXHVR+vm896kfk1HGZJTRaGS27Ejy7MRJhxyHhtoGtGjRSFrCIogZC5muztN4siwhqVr6J49oXawbMOFuyeHlZ1cweHCECaPbJjohBK++GUFK6PDIdcx71saAPkZuub+Jj17JxWxObxW56hYvlfu0PPJ0kLPPMBJPCF6e52PNUiP5jeOIN6VMPpRuQWSXil6vJ5FIEPZEqdvbQJO/MdWWghY1eniZvX8KevUqYnH5Rgpi3SmmJxtYilvkYMZGmCBhqR4h2ibrDVtjrRIOHWHSeBMP3gMnTW/hsYfNxIhQkfsriiaKxqDgqMjpsOLRiJnd5SauvSmERnEixQVl7KKr6JPSQxJGLNgYII1q99moCKPHgF3KoD8j2Se2UUsFGk3n5/lXlJaWohcGgvpqemYaaNyrEC/YxswpGmpqN/LnkgTFhVpOONbA1ZdlpMmOTBhjYs6FMboUaznxaAu3P9jEb0vClFUlePnR7BQJvB8jhxiZfpKVs+bUs71uHZKQ0KBFIYmLbAYzLi2jrpP06IWeRl+AHIroTi8MkhFFKNRTyUaWYsLaISkDYCeDuqZdhxwHgMV/fEk0KujSVaZfP5mG5mSHZPcBlBRqUbQBimIjWMsfaVUYhlA2X/ywk+5ddPj8KudeWcej/86kMF+Hqgr8ARVFgd+XRThpvxlcRxg9zITL2TlxMXqYkYI8bet5fvVBNiOOLEPd240c3xCeev5nTI5OP94hFBSMmPHjJYcidrGR7qJ/qyNmM7VMOVZJIz4PYMSQlAHczDmNbNwR5uJZdm64zJn2nm07Y6zcEEYV9k7JDoDKaoU552owB0pIaiMEkxVYyGU76yn5i6mOEIIWuR6zlIssS9htGmRtqtotT5Rg2y/jcDhJ0n8KGhsbycmVaSitJ0GC3G5+mqr34o50I0AL3ehccz9Xl8vGreXccZ0rjfiEVIX0e6+4ye9Ty1DlmDRHVVmSyYr2ZN3vQfSF5TQWLCFZn83HXwc49igjBq0O4qkKtihhTHS+iTFgJEG83eslog8N1Bzyby6EoGx3OWZcFNANl8hhR/JPHMk8+iWHpMaaGIio4IM3VmBN5tJF6tOWzIo5UGq6MPeyRRgUR9r1OuMF2GN5rGMxXenDdtZiE06cZJIgQR1l6BwhnDYNorYvRr3Mzx/nk9fVQ3eR13qMJlFLBXswYUGLFgWFgGhpTYYdDEUohPBTQFd8tsZ2f/+f8PWXbzB0sIayZW5CST/+WiuTTq7j4bucnHSsmZffbuG79wv4/PsAdrOOlx5LFSXoddDUrPDTwjDUdG2XqAfoIvVmnfiTItEDjaTBRTZ1VMJ+s72/IoifYT3axkGNRmLoQCPbdyc4YrSJ5x7M4uo7Gjjr1I7XmQBjhpm47JbVhxUDIQQaoSdOjBpK0aEnTjStnRnaEm5bWYVDuHCTS4I4dbo9HH+ywrMHVUllZ2r59r18Bh9ZRWH1FBq0C2nWl5Od6IZCEl3UlRazpEhQzi58NCNHNEQiAjMqegw0Uw+GriTCCkJoCBOgnF1YdDbMVjPhpigOxY1DcpMjitjMCuItSUxdDbz91jv/JT87QCgYpAt9qKKUxhodU06v5eM3clrJvmBI5f6nmlm6KsI1c5ytlZoHYLXIPPCvTF54w8sjT0TJjfTmqDPLeP7xjLb1gV5CjUfpHh6GPeKiCEjuTfDQrdv5Y3EzUybrkRQdp59fz5fv5tCru557nmjmodvdrYZjt16VwYxLavEHVGacYkOnk1KdmPP9/LEsTGNTkpfmtVBbn8Rm0vPqi89w7rkXYTR2vu/9K1RVpTBfBkczzqrxXHvrIiZNMqURnweg10tcfZGTW67V0sWf6uioq5DRmvZgccV4+R4L3/24hxXL9yB5s1BQ8Gvrcbhj3HBZx8SsLEucN9PMGw80YCMDTU4dX36UTf/eBoJBhWffbGHZqii9+0usiy3HVtuF5mQDhfYsppxZx0N3uluT18GQykVXN7H0Dy0vPvMSjz71yCHFoGvXrjQ0CYYN1vPJxxrueXA1u3elEq2+SBR8cS64toFMl8ySlWGOGJ2e1NpXnuDnP0Jcf2lbpeZn3wbZvD3G/bdmduilMma4CZOphZmn21mytAWNJw+VOM3eJHc92kxhvpYvfwhy2fnODs/5s2+CzHuufUy7Fus4foqZT74O0aennh37Di0pCKl7we/RUVyoazfXH4z+vfUEPCp6X+o+M2OlhWayaKvkTIoEHhpQUVFIYibFaUiShL25L1HrWpS8vTRpa/B4gLCF3spwJGQCtNBo38KLj7k55fg2LmTaVCu/Lw1x/5N76ZZfRyyhsH6xAzrpZo+JCFmZMsGQoMUr0aNHj0OOxd/h/5j87MjV/b/4f4+CggK8HsFjD2iQE5nY6ZwstOGkullizcYoep2RC66p5+XHsunZrW0z29iUZOqZzQhfx1UlCgqZ5OGU3PiFB6NFZcZpbQvY7EwtC75yMffqNWzZJKEEzcTVBBIydjLSiE9IPRQl9GJdrJ4Vq2OMGW7ilXd8OGwSQtF2Wv7fES65Yi6XX/I1ipLSvTgY/w977xkeVfm1ff/29D6TSe8BQu9dQEABsWNF7L2LvfdesGLHgoINVGyoiEqT3nuvCemZycxketv7ej+MBmIS7/C8/+c93vv2Po+DD2TqXrP3tde11rnOMxBUqK5NsmR5hOsutXPrtUfidNOVDuYvCnH1nXW8/nQmajU88HQDb033kWHXU18r0VBtwF4/DPNRBeGCWE9Wr6ngihu96I2CcROrePGxDM4cb0atlti5J8ZtD7nRqNVs2h7l9yWCDz+OEirPpj7gQWUJMWK4mj0rctgZWo9BmFH+1HrUoSduclHSOY3s7GPr7C1Z9D2NLgNWo5Y0R4ifP8/jlAureGu6l8nXpHHtJTZuuq+eq++o5cHbnHQq0bJrX5yp7/vIy9aw8OsCJlxezcihRrRaiasutvHC6x5W/FTIocNJ1Gq48Poa0hxqenZtW18oP0fDgUMRVCqJ+29N4+RJVbz8ZAYjhxqRJImtO2M89Jybzh007Ngd57SLqzhxROqxxSvCDOit5/KJVj6e7ae8MkE8Hj+mEa+SjiUokowQ4s+NVIKyw3Kb51QgqJAItkwgJEki09OPZ15Yya/fpRKUREJw2wMeDh8WdOy7g3lPpHHVrW4G9DRx3EA9Y8+v5PwzrQwdYOBgeYJ3pkVJHC6mU6gzf0yvZ+43e4kZPESjAkvC1qTzVO+voW5zJd0ZSExSoQgdSRRsZOImtdFJqCJo1e2/uf2bkJuXz8037eK9aYspjvWjvxiJh3q81JFw1HD7DRa+/jHAw3ek9H5t1pRofFtwe2TUsgFbfW9uuH05kqzD6Ajz2btZLF8ZZ/ZzJS0KPYpQ2M4aspQickJFTbqHIeFnJ+vpLgZSTBd2s6kFM1UWSfawmQ50b/pbCd1YzW+MHziu3XHIycmhkQacagmbQ8HVeQcr5h4ZW/7kKz+yLLjqotYraF9+H+Snz1PMwEfvSmfp6gjjRpqaFT7/wnEDjQwdqOfwz4PYygp0WBgsndTq+yZFgogqQCa5dBZ9mv6ultTkUYJBmDjAjjaPS5KkNnX12kIkXEtWppriQhUrVke56mIbn37dtnnUlp1xNDErKkmFUWWgSj6ISVhpcGzDnhdi3vv5dOmUisOiZSEuvbmWaEzgTFMjSYIb76vj0OEkk69xtPkZeTlq1m9um7kZi4lmjSK1WuLqKwx89EQ1WaIQXcJCevoxVj9VMgklBpLAjBWjMLGdNUhChUCgcwS44uK284dLzrdy5RUJRDCDDz6uwWxSc/4ZZmJxwcefB/nosyAd6sexmw0kRaJZkegvREQIlaSiMSATopquyf6kU8BuNhEnNVEgFSXQOwUKCjEipFkdALwwrSPBkEJRl2L0JdCRfDR/aqfFYrFj2vz9G1BbW0tdtRorduqp4opLLERCVcz66iDJGgU5IaNpI6VX65PsOxhv1fAKYH9ZSqKntd8YoCDRjajRxWXX6HnvkxrGjjTw1nQfKotMnW0BHTuoCdUkcO21g2idmRHCjwFTi7/rJQMqIbVb61IIgSRURAhiw4mMjBLTUyr6N2c+kxop7UbXFu+hljRkePtQwb4Wg+0qSUVvcRy7WI8WPVr0VHOIhN5H954qfpuTgxBw8qSt3HuLnQef8iMUibiIopMM1IsqXFQ3axTliQ7sYgP9xIhmMRZCsJctfxZxDtCr6z+bxraGYMDDnOm5FHetbVqn4+Uxnrz9IPeZqhgyPPV5P84PctH5JoQASYLbr0vjjkdd1FVpcISL22xwpJOFDxfp5GDDyT62kRDxFtNgQggCGbu485bmBXCDXiIeT9GfenTVk0ikpozaQm19EqNe4PV6202WqKurQyaJTJI4UbJIMYpkkWzBRDZLNvqLkWxnDTHKCehqeOsVO5ee3zL31ekkrr7Ewqzn67GZNETte3HVqNEmTajjR44zKRJsZTVFdKYjPZAkCSEEHurZwyb6cTwoENB62M0+DJgopJS0NAcAYU8MzZ8GhjYpjUyRhyfpIo8cAoFAi+/1vwCDITWmPFAZzUYWs2eHmvFnNWBNS6DVCSKxlI7vMw86mfpeI7KSyg8njLc0mbfG44J3PwojGjPw5m3n5WcKmq0h19zSSHb1iGYjuRpJS06wDz99tYaF3+lwxrphUEUYNWYfuSURrA6FN587Qo4xmVR8/UEuH83yM+GyKurqBRG/DqM1zupf8xl2egUzZjfy1vNZdCrRMu78an79dR5nnXVuu2MxZMgQHrlf4urLDXz65kGSh4s5fmjbHiyjhxvRGsNIgdSxZoS6UJEsZ9XvWWg0EpPOsRAIKmzeHuKrH/3kZWmZ82OihbzY0ejUQUu95hBpyUyGDNTSs6ueF9/yMPNLPyeMMNGnh551m6MMHKhiw6YDKFUWcrq7eeWZ5tMhFrOK2R9m0u+ESjZv2NzuGHTt2hWNNpPzrq7mh5n5fPNZOl6fzKkTXVjTJVb80oktO6I89KybK26t48QRRgb2NfD7H2GqapKEo4KHbktrGovfsSfG9FmNKXPdMW039U4YbuTld7xoVGr8SoAb7/Vxw+V2unfW8dp7Xub8GOTUMWaK/8Z0//bnIBlOFdlt+LScfaqFtRui3HtzGudfW9/uOKhUKkRSA3E9kYjSpgF2RZVMh2ItDWV+LJKNNDI5xC4SohMatLjs2zHk13L1hQbsdpj9bYiynWYSrhK0kg6LksaBShV33uqgQ5GWVx5KJ03uiCtrLaU9E1x5upYGr553ZjRSXplk8jVHHO1PHGHmu3khrr3ERO/uOgaPdpH0tZ5jNlj2MvkGI7ffHSLUqD6mmsE/4f+4+HnCCSf8R77A/6I5hBBEAjp6JYeyU7OSSDLcpvtulDCJmMQ7H/tYt8nAI3c5mxU+ATIzNHz7mZPTTt+Gpf74Fp/lxUUJ3ZCFzH52MLifttnJJcuCV6d5sTqTPPesCVmJ88fSJIuXR3HU9W/zOHIpYsHSnazZHKEoX8vQAQa2r4Oamhry8vLafN3R6NmzJ2pVBt/PD3L+GakipbtB5qHn3NQ3yORlpy6Eowuff+GUMWbmLw4xdmIlchLqa9QYtSpqN2eSG+lJnqRtkexJSKiFntKGEajRUEMF1926g4y0EOiilHbQcGi/CkN9KY+sUZBkLSY5jZB1J4VdQ3z8lpPbHnHjkWpIoiaNdLL/TK3rqKAqWUdRSZdjvnh37tpFllyMbCrj1SczcbllyioS7NgTZ9L1NZxzmhm3R2ZgHz2vTvNSUy9TXKDh1msc9OmRKqpNONnMzwtSi/CyVRFuudrBY1M8JJKCydc4ePmJTLbtivH8Gx72Hohz23UtY7p8TYxpMxr5Y1WYyuokZpOKOx5xEY8L9DqJeEJw9mkWJl/t4JKbapnyaDrBUGrg68Yr7FRWJ7ni1lrGn2Di9HFmFiwN8+2337Z7vKmgMB9HuozX7SaTPLawivyGLL7/OcQ5Z7S8OU1504ve1fpGTC8ZWb9O4eIba0nGJTZsi+LzCb77JItRw0yceLqL/MqxVFcm2bukDkURzNiq4nNzDFfES3qiO9lSAUgg6WIUdAvy3it5VFQneWOanz07FmNqKKUscZD+jGxivqmkI+YkQggOshO0SdKy2r65/ptR2nkw+7f9yimnK6xfv56EWotKAhGK8epTDs49zczJk6o597Q43bvoOOVEMxfeUMPVF9lavc7efDeEoaEvFsmOQaUnp2OEm69K47iBRlauTrQ6nlhPJQ4yyJWas13Mko0eYhD72UZv6TiKRIqZ6iAdi3AQJoCHejrQvRkDRSWpcOhN1LrL2x2H7t27k5BiIGs5WBFi6vNZTcU0f0CmY4mWB59xM3akqQUL8oOZAWoqJT7/JkBVTZJIVMHtkdsc/QG48iIbDy9yk2syUtJBJro+3GL8E6BavZ+iXA3ZlT1b3Tw7pSz2iW0kRRJNK+OwAeGjW+9u7Y4DgMfjZ/hAIyvXR6iuVXjyfie79sWpdyebMV4hdY099nQAq/c4kFKbJbloG4pZTUe7itnvFTSTSBkz0syYkWYeeMZNdpaan38LMeFkCxlONd//EmzTlTMWF6xcH0WWRatGeV/NDXLG+ObXeGlHNeiiEEvde26e/OgxxaFDaQcO7D1ETq6CMXMr/v159AgNRo2GRhqo5Z8NAwSgRkMaefgrjDz02AHemu4h2WjD4umMIRllF+sxYWMPm+khBjW7phQhU+3YwCO3q/l5XojDew2sa1yMDh1W0tD+qaunt2j5kzCA+c8NvhCwZZcVRQHznzUHDUcaQBUVFdjtx1gM/h+OUCgECR1RwvRkMD/M3caSeZk8eJfgvRl+3n+qjMxYS1aEEIKwqYY8u6rN3KOmLolBabvxaZCMJCQVk69xcPNVdm6+v466eplXnnEw6WxL0/sOObGe6O4Ihlb0u8rZSxGdW/w9JiK0ISHZKlQqFUabnnitRJQI9VI5+aJji2ML4cdGWpvHbBcZ7FNtIakkCBFAjRozqfuGXjJQKnqz1/oHIZUHRzwHXaSQwL5GhpxQwwtPW/jsnWzGnV+FvaE7HZU09rCFHmIQlRygH8c3Y7ubJSulohfrWUImuThEBlHC1FGFVbJyWNqJQW3h3ofubn8g/oROZ2LpKg+mtAi7vetI0znQRm1kBrthCOZQU7ua0y6pomORlgPlCcacW8mIIUbOPs3C2aeaueVOP33+YSuoklRERUquTJIkCkQnNkl/0FMMxfwn8zEh4rjs2zh3ktxsDyKEYO2mKA/ceuT+N6ivnh/mh3js7vQmXfmj8foHPtLTLShK+2VAdu3ahfKn/4BA4KOBHIqopoxCWrkmECSI04uhHLIv5PihbU9h9Omp4wt9CK1ekJGToCy4A69XhVExNt3zDrOPIkqbjYxKkoRNpKFCjRcX2UELWdlZGKQjhTHNXzyIhubxz6YQyRAlGo2iaiVG/wvo1qOUQ9HDBCI6snIinDbeyJKVYWa+mUPPrlpUKhUbt0a49q56Rh1npHtnHQ0emevurqNvTz1XX2Tl2lsbsVT1IZsstEVL+XROgHkLUvJpHYs1NFSaKGpDi7CD0otDsd3YpXQQkJEoYPfejRSNdbd4rtGo4parHdxytYPBo91QVcwhysjvWovJoXDO6SltcINBxaljTGzYsPqYip9ZWVnoTV3p1m0vp1zcwKwvY1RXt02oaPAqBJQAW8RKiumSkjeSNazbHGXYoNTxWi0qRh5nZPhgA91HHCYaEazbFOOM8a2vFX8sTZCWLKBavZ97z7XwxgdeyioSbF1S3JQTCSH45OsABn2YFauD3HN7RqvvpVJJ3Hy1jZffbrup/XdIksStdzzFA/dezdjzqijM07Jju0DrzeexV1Pv07engVeezOLyydUsXhFBo5F449lMCvK01NYnmfq+l9nfB0h3qtmyPUbXjjqESLFR/z7l+BfqXTK798XRKkYyOzay7MfCJpbxB5/5ueUqK9ffU8/wwQZOPtFEKCyY/X2AFWsjvP9K20SoQFChW2ct787wkUy2TfJpDRpJjdKQwYzZXm66qmUe5W6QObRPw/jxEge278DckNJFLhW92cYasmwGLrshygN3HlmrLr/AxrpNUS67cgVF9ScQI4I9kc/06S5ychOkhQdTk7OcLz+z0rfnEUb8vbcIHn/Rw7szGrn5KkfT3y+YYOXBZ93076Xn0ku0THt7OTmu45oaDUIIKjmAW1Tx5otpJBqcWJyH2nX87cH/Ksv//wzr1q3DIjvxWPcy+pQIZdKuVp8nhKCOCvLztHh9MnN/CzF6WOuLdGG+FltWuEmL7a/X72ULaWTiMZSxUbOAQjoRjzW/uB6b0kCv7npmv5fLJefbufwCO9PfSuf37zMJ525DEa2zrLTokVDxyhOZTHk0g9UbYmjQ/6n31X5MfetDHnzGzczZfk483UXPIS42rZeYdKaNAX303Hhl2xukyyfaCIcU3n85CxHXo9s/iNqYu/XugqhlA3+gQcNONrCNNRgx0Ts0nvLKJMmwnm8/zmPF75mccnUlqoJypKKDOEas5+PPJG65zsKhChmdViIYhP4cT77UEY2kRSNpyZc60jd+AisWrmH16pXHFAO7PQO10KDRCzRqGHHmYXKzNbz7YjZDBxh448NGgiGF88+08u6L2Xw/I4/Xn8lqKnwC9O6h55nXPFx6Sx1LVkZwN8iUFGp4+4UsenXTYzGrGDbIyA8z89i9P87CZc21eUNhhRmzG5n1fg7zZxfwyVs59O+tZ+OCYpZ8V8ipY80kZMGKNVFsFhUz38zh7Y8bmfq+j+/mBbnsllrOv7aaJ+9zsmZjlGcfzCAzXc0vP3/R7jh8M+dr7rvDzAHtBmJEyaGQhsYEDz4U5833/U2aeQ0embsfczHjswjpibb1YmQZfvghyfJf7Ggqu1Kca2TUMBNVNUkaqkwYJBNa9BhiTuyJPPKUUjIDPSlNDKKeKiDV8U8W7+S3r3Pp3FHHiSOM+MMJHnhAQ+n43XTsWoxjrBrHWeA4KpdR26GgfzYWiwVJ0SKkYxP3/rdgyeIf+Pm3MMX5OiKV2YTiMRxZMbp0gZfeaqDnyMPU1CeZcHkVtz9Sz+btMToUabn/aXeLtWbODyGWLdQ1selNOi2vPZ3Jxm2p2E84zUAis6zFd6ijkjw6tLp2/aVVExcxnFIWAxhF0lFFQ9o27KQzgFE4j9rsNL3OLPB5KtodB41GQ5ceXal1xQmHJUYPNxIKK1xxo4fho/3cdoUZz74Mxp1XzR2P1LNkZZi584OMO6+aF56TkVBRWZ1k0tlWLj7XhtGgQlbaXotlWSArCtk5MO11O/V5KwmJI4moEIIa6RBFg6swaDVNzs6twYKNQ5ptLT9DyJQZdnLb3ZPbHYdAIEAwLLNucwyVSqJLJw0TLq/mukttXHpzLWs2Rpt+p9r6JJde78G1vQCTZEERCmn5IdKdat5+PpMunXRNhU93g8zB8gSxWGoNuWCCmdnfBvjx0zzOP9PKCSNM7D2YoLq2pQFaMil4a3ojV15o5Z4n3Ch/i+vufXE+/drPhX8rnK5clUQTs6IIhaQuQEZG6xuBtlBZXoVKpXDaOCNLfs7kjKtq2S6tZhur8VCPOmFk1rdts4Y+/iRKVrAHTimLEqkrA+LjcZVZoCGbdLmAQqmU3hyHDQcChQ38QZUowyfc1Ov3UZm3mJdf1nDnjWk8dK8JxRBEJYGEiiA+0snGN09h47wd7JtXif8Xmv7tX3gAn2sR5fsXUjPPj3tejJXz1tA4T7Bq3npMppaF9n87SkpKiCsJVKhJl7LxHLbz/c8hJEniqoutSIUHCeJr9hohBHvYRDSgY98+wf5DLcfOISUNEcDb5meHRZCCvNS1olJJnDDczLjRJi48x9psQ/b5dAd1ucvxClfTdRgXMXaIdegxtjr2XcZu4vI/Gwv+HVfdeCUJfYwaygkIf0qH8m+QkP5rrU0pQaTXEkZet41u522kqmABXv1hZJFkv2YDSthIl8axFEX7kSMVkh3sRfbhMdxzd5KqmiQmg5r0cBfSpEyyKWAdi7DhbFN7tS/DqRWHOajbQDBrF6W9olx2ayPDRsuMOecEBg0adExxADjl9Eu59SEXOXlw3zNhnvvQxYk37KA8/1eqnKs55wwjv3+Vz0uPZ1BTocJdbuO793K5/Dw9jz0ZQa2T8ahq2nx/xVmDnF6NLGSqRTnVHGLAEIXanBWsF4vZKJax3biIJ1+O8fQjzfPxT77yM6S/oRn7qKwiidWi4oZ765vW27/w7c8B5vwUxOfXHpPLeVVVFSYsOKQM7DjxUk+MMNWU4RfNz+u/JjmyKUSSJMyRXHbuibXxzrB5axJ/NEYkoMGk15LtHcgI6RQUbYyQSK2vPtyk01Irz0UNBZRSy2GilTIqC5gGpPI/bR7oO6ZMbjV1zRtjEuDIcBAKhlo11PlfgMmcSVjVSPrQHWxdWsirT2WSl6OhaycdKpWKRr/MfU818NNn+Ux9JovxJ5i56Fwb336chwSMPcND46r+OBIFxIhQUR/GaJCYNS2HH2bmctYpZiw5jTRqalJO5VRQp92PT6RyS6NkJk7zvL2UPlTVtM1qTiQE0TC4qWEgJ9I7OhZVKA0hVJxxaTXzF4W48Bwr4ZDvmOPx/JT3ueEeF1/N9ROXk8z4qrHVnPVAWZxLr/WQdKXjJJty9uISNShJFddeIXjjveY5g1otMainGVkIHp/iQZZbvqe7Qea335MU0ImwEqbOJfP9/BBvv5DVrBksSRJXXGBLFVaH6alzt73ud+6kpbRL68ZkbWHxwu+wWyWcTonjh+kxxp1oNBBPKkSjqbXm3qdcmIxqrrvUzrSXspuc2HOyNLzwSCYjhxqprUvy8xf5mM0qrrjQxuffHIlJvTvJc1M9TLi8mgmXVTHn5wDPPZRBUh3lxcfSm8krvPxEBlPe8nLL1TaOH2Jg0bIIK9ZEUBTBqOOMzJkbbPNYvvohyNMPZLD3YAIJiWi0/XtEoZYhZuKVqVEW/NF8L1/vTnLmJDe2mt7s3CE4/+IElbb1xEQEu+SklN4YC1w8cGdLaZLB/Q1ceKEaj6qGKg6STwnOxm5U1yr4dbXcdIOOvj2b7wUkSeLJ+5z8MD/UNAEAoNdLFBVoOP9MK6GIgtruZ6t6GZvFCraLtWxkKTEiaELpqBsKqKOcjMxj08X/J/xfsZBTFAW/308y2fqJfaxJ/r8JKpUKldCiza/k1JMMLFrqpSy0nSK5R1NClRQJdrMR6c/a9T03pzHlLe8/dgWsaTKbpVVkiHxiRIg7qujZSyIvW03v3mq++V6FZnMGtRWaJgbN7n0xvvkhhtOmMPOTGJddbODi88wYDCo6lei48Xo9nz5fSUaipf5P1FKDRpdyEl+/JUL5YZkwgWNic0QiEZ5/5jaiQQ1P3mWlWAyhn6QnuTfBlPsOkMwqY8pTqQ3l+s1Rpn/RSHWdjNOh4opJNgpy1Zw2zsLHn4exk85BdmJQrNRQjtaQJOqoBEkQC2gJBzX0ZTgatPhUdcTtNbjkbTT68zBiwqBoqXMlKcjT8sqzjhbfddHyMJ06aKmslinUlaBPtCxE6yUj2VI+L015jG++W9DuOPTpO4QNCz5GG4tyxW213DfZyUezGhl6ajl9exhYPreAl99Jddn+zvz9C4cOJ5h0lpXqWplD5XG+/CHIpoUtC4OSJPHEvelcdXsdY0emNhQbt0a59yk3017KZPjg1HEN6GOgvNLNgqVhPv/Gj8en0K2TDpNJYtINtTz7YDofTc0hEFRYuT7Cy297yc9R894nfj55K6Wf2eARxJX2O14H/CEUBTJsOjY3rMCMFRVqqlwxnnpW4vX3/Oj0Ajmqp6YuCYoamSQaWha7g6IREzbskoNazSHM1hC+QIKde2IEQgIRMVKVsYLcDlFG9dVwuEJh21aBra4PNiWDuIjSKBqoT9vMyUNVvPGhjx5ddPz8S4yq/SaevyeDjiOL6djbjIiBSMDRxDc5BPoOkBfPYe/eBuLR1jel/3ZsXLsTrV7w7gcRbEYNGZmCmnqFZFLQv7eeaS9m4UzTkEgovPSOl9sfqefc080IReLkSVVN5+u8XxLEajPJ9/ZDkiQUoaAyxBk6wMEzr3kAKO2go2MvP7XLa7AnU6ZfYRHAkOmjMW0xer2EzyNhaOhAerRD03qbEgKPoUOPV11DfhF0LDJw8Ed96w6fIoaijaDROo4pFgMHDSCyQ0GtHEJR4NTz3MS39yZfzml63zpfJTM/PsD6zQ307aVl5zoTuoxGFv6Q18xg4rmH0vnkSz9THmtpSAMwfUaUhCrKzdcb6NxRx7zvHNz/6Hq2bwOV0FDpCnH5JQZeeSaD4ePcqXi2oeuZVIdJGkJsCUYooCN6jPjxUk05JpOBgoL2J7iyLKPXpporH89q5ItvAyDBY897iMclLrmpBq1ajUVjIhrQYazrRQap4rPLtp2zJ2hpDEE4KujSUcuaDVHueTiAr9aARuiJazyMGq0mJ1fhqfvTm23aX38mk8sn13L3TWmcfGJqbdy8I8bzr3u56iIbE8+08tGsRk6aWMWoYUYKcjX8vCCEWg2fvt1cM9gfkPnmhxgFIpv90hb0lgR+f/tZDgCRWJjcHBXdOutRqyVOHGli3gw7WaEexEQEbc9a9pcl2Lw91uQu+hdWrYuyfpWGgqOKUWpJQ2liMHv1qyiOp8ZvNZKWXIrJpZikSLDRMJ8Jp5gYP9bAeWekYzCo+PTLIM8/JVHoOYFOkh6kVI6yn+0Ew40U0ZWtrCSdvKZzJBZRGDdSxaC+eq6avJTGGgvd6E+CJD4aUP2TJeu/FLm5ucgkmzS5shsG8PADq/l2rodbbjDxxss2rp+8hgNVJtKVfOJEU4wzCigID8Af8nLb/ev5aXZmC+3a1RtiaNNCxOqjLYxgALxpO3n1riMFxjk/BZj+WkvWSueOOhb/4mTUaes45FGTl63FalOgTNAYCDfTvZSFTCUHiBFFdYw8jDMnnMFrLz6F0pDAnsjAj4eMvxWfTFjx422TMeOhnpPHaflqxpE1MJEQXHzjTrbv2oI9riGrakSLZrlaUpPjHsIjTy1Ho5GIihQrPkvKTzUyWtE1/Qt6jKjR0jU+CJ/YyvS3jPToqufpV2SWrmv/aONfEELw7tvPM/4EE+9MyWr6XU8ba+aM8WHe+riRydekkUgITj6nAWlPf/KVP/dfCRBhgWxZS61lO2n+7BYj4j6pnp79Euzal2BTw3JyKaIr/QisiaGy70PW+uiaGIGihHjmxe0kZcHI4wzUu2WmzfSxfG2ETQuO7A8OlifYeyDOL7Py2bwjxoTLa8jOVOOwq9iwJUa3Ui2FuRqq649NEmnlipVNU1YqSU26yKaWSvozkn1sRRYydpwkiOPHgw1nU+HKEezEC68s49SxZn5bEmb6F36iMUEiIRg2yMAXs2M0CugdPZ7tWxdRgAZZyHTqBP7oKqKHe6ESrY9jyiQwYqYLfVm7dyXDC49D30GL7ii1sMqtNTjk5uIL/jQXRZauuA56kOPHZgj4b0HZoT2YrApzPs5sMns94yQzX/4Q4LKJNj75KsBNV9pbHdV+9G4n333nwvpnI9ybs4kfP89tJgN04ggzy342ctz4TcSFhhuvMZKXp2LBwkp+XyBjqe7dYm+hkTQ01GvYsSfWZPJ6NL6YE8TToCKHQtSSGjVqOgVG8MeSxaxakMvFN9Ux/gQTBYUlxxQLRVG47MLLCLiNZCtFdCAXt3Edt9zv4q0XUuu9ogiumexlxUIddn8/ijHQiJsEcfaxDS1aEh4H777t4qzTEs3GtGMizrSXMnl8ipdTL6jjrReddOmkQwjBstVR7rgvgKN6MAoyKqHl9fcauOsmR5vX8NUX2Xhnho8Ff0Samf0cjdUbYkw454J2xyAWi1F+aBPRONxzUxo//RohYfLQa6jEuk1qvvohSLdOWlxuGWeamtuudbT6Prdfn8Zn3wQ47rTD3HqNg7NPsXDGpdWMGmYkFhc8/Jybe25O44Hb0hACflkY4vUPfNx2nYO1m6OMG51qZHi8Mt/NCzKgj54vvg2yZ38Ms0lNfq6Gay62Mf4EM5fcXMO8BUFOG9d8Cuvzb/w401QU5Gm5+DwrDzzT2G4zQIC0DAjX+jHWl3D3zX70mfV076qlrl6mskyDrW4wetTs3J3kq5lONu2qpaFuOY0BNf5IlLsvbXsS8dorTHwxexeq+nQskh2d0FMRgWhaOVdd0vo0mSRJjDk+Na11wvBUHjFvQYgLJljp10tPv156LjrHxpizqyisHYYWPRpSU8irxe/ETHXYjEk87v+cFNJ/tPh58OBBZs2axc6dO9ssfEqSxOzZs/+TH/s/CjabDR91nDtMx7yFYfauy2PmFz4+nLkQKWImGJHxhCJ0lHuTIeUSLPNzy13L6VCaoklbLS2TSCEE0bjCkj+0LFl5mB9+CaEoCkKtIqqo2bgdZHWCOvt60ut6c87FG7j9ZhP3PRAl0z8Qi8hCQeatnWW8+e5B5n+XToZTzajhBt61HSLdXdRskYuKMKb8FPX/7Y98vPKul4BfQqVWCIfDWCxtj1seje++m02DqxJLY0eK6NE0YqKRtGRHulFbrufhZ3axan0Uj0/h7pvSKO2go6omydsf+VizMUr/3lrmLAxhJAszVtRoCOZt4cE7HFw20YZOJzFvQYhHnvRRUbkdsqtwOiVOOd7AmONNzJxdybIVcTT1/Xhj2gFefMrR4nsmk4L5i8Jcd4kdOa4hPZ7bpn6SMZCLq7YlC+qfYDKp0ToCqFQSH0/N5u4n3Fx3iZ1Z3wV598VUwjuwr543PvBx0uiWi5aiCF5/r5F0h4qpz2Xy6F1p3PqQq9WRI0jpvHp8MoPGHyYnS02Xjjoev9vJlh1x1myMMri/geGDDFRUJVm5LsJzD2WQk6Vm49YYDz/vZtggA+/O8LF9d5xgSCEcUXA61ESigmVz87GYVew9EMfvVeHIaN+5ADB23Fjeem0h6mARhUU1NNQHKIgOwIgZdVyDqBZo0bGPrThzyzjvDDPz5qyjwHtcs8JMUiTYxza60hcTVnITHajU/YHJnOTi6xp480UHUXsl33+aTc+uR75fo1/m9As24dnaG3tmBGvntRiFwpjj7WRmqFmwNMxvS+JkuIaR0cuBIR32bztE+p4SjD0lDN2POpgkxFwyzpw0OJDE4WifFMS/DcFAnIFddYScUFwc5rmHc+hUoqPRL/PxLD/X3FnPF+/mYDSqeOj2dEYPMzH7+wBvPpdFMinYtD3G70vCNO4pRFYEW1gJAjQqictO1iDLAnFUM/GLD51cdM1ODu4oI+nKwNjlAL99lNmkCRmNKrz4RiVfz2gg15saAw4TAqBCv416KrA3JBk5Qs3arPXo60c200ZThMw2VhOqjXPu6OPaHYdkMsnShcvIohMVwTJef99HYH8+WXJOygCE3U3GN6VKP2o31bNnRwVJOc7NF9tbOOueOtbMm9N9bN8do1e35knVr0tCbN2eYMgJHi6ZmGLfFBdouO9OM40Bmc4dtZx6oY83pqTO2Ynn6vjylUoyki2bKXERJaHI9AueRJIEtVTgwYUZK/0ZQY1ykKqqKjp27NiuOBgMBuw2iQavzLotMZ64O4NHngxDbRFKdjkfT7Nx/9MNeGsVtO5c1EKLW1VFNPMAZ58nGDxQQ3WtisI8DW9+6GXa25DrGkneUczVjXOqaSxYz6N3N2cede6o48v3c3l2agN3Pe7CZlFhMatQFEEwpCCE4OqL7AwdYOCRFxro21PPqGEG1myMEY0d6Xhv3h7j+tu8UF3CFs0SCkojqHTw3befcMopp7QrDgBOp4rRww0sXxPm1mvtjDrOSNxejQh2x6er4uFrDIw53sk1d9XRuYOWs06xIAR8+JmfdcsM5NQf1+I+ZZFs6LQq3Op9ZESajyiHCODMEMx4J73pfh+JKDw3JUKBZ0yzNVYjaekq+rFVtwR/x8M4PBJ7favpEh+KSlIjMmsozFNTXplk4AA1O1frMDSY2MKKlJ64rW1DlH8zuvXpSmxrqhiiktQUNIxg/1wfNy49DJokal9HkkoNB9lJZ/pQQrem38UmpeHa0ImRp+3lqYdsDO5voLpW5oPPGvE2ysz9ysn5Fy/HUT2wSaYjKRK4rLs48fQwg/sdGV2OJ8Bua30MMDdbw9mnmvn+Kw0fTtOwfXeMKXdn0ZFCytlLWARRoUKgkE0hvRjKKn5FlmXU6vbNvy9a9Dv33WHi98WNHPq1gEoOEBexZgx0laQiU+RxgB2U0qvZ6xMiTo1lKz9OaX6Na7USs9/P4ZQLq6gt0zWNdf8dOknP4Uo1QtJTzjq6i4GYJAtWHJSzp83v7ceLHSc1lJPv6sczL23kiw/17Nqt4K5rOS77X2HdunVIwsPrzxQ2FT537Y0z7aMg8xb7mfVeqiA8Z26IeFkRmUpz4okkSRQHh3Aw63cqTIuxNnTFmsgmSYKA7RC14jAzH89k5Dg//RnRVBw1A2n+THTSPty5q9ArFqSaPB55xIXK4qF/75Rhh92masozt++OceVtdcx4I5vCfC2F+VoSScEzL3vRqnSUlUuohUxJkYGtWxuPaczTVedG5sieU4cBO050kp6eDCYmooTwo0FDJ3oCsIUVQEpztmF/McNO28uIIQbefj6TzAwNiiKYvyjEJ7NDdKMfOkmHJuREhQqZJDlZGma+5+C1t/fz1rQIItny+1px4KaGUqk3vZVhHFhUgbmLFlu6FXVci6/CT6gmieOolwVFI4a8BA21LiLVCeKJ/xzb6X8SEvEkPbvqmjUVL59o5aQLqpg3P8b+iggrf/67om8KkiQxfpyOJe970Agtg4aIVvXPDQYVj95no6I6yQ1XptaCM8dDnSvJCWeuI7O8T7Pny0ImHtYw8ZoaZr2X28SCE0KkpB5e8JIRSbHI/4Ja0oAvnV37ErzwSAYXXFfD4CHN2Xr/FV554RX2byqjC/2xYKc2fynff25nzaYoo8+upG8PPVs2CzzbOtBBdD5i/oaNbFHERv4gn440SvUY9UEuvMFPr+467rzeQcdiLXv2x9myI8an72Yy7lQ/558jo7G4Scqg8mdg9/XFIBnZJ7YRpBGdV09ebttreXamGl+jwt4D8ValgsJhhV8WG5j99dntjoHH4yE9TaG+XkVShsraOJuX5TY7P268r457J6cx88tAs78fDa1WolOJloPlgkBQoNVKfPFuDjc9UMeefQmW/lDQ7N53xngLwwYZueC6GtRqwUO3p/PeJ438+FuQqy+yM3ywMeXB8V6C44cYeOHRI822D1/J5oRzK/noCz+njjMjyzBvYYguHbW8+mTqeWaTCrNJc0wN4YwcO1WRagKNZgZ6RqN4FA7uiaBBS/6f98h9bMUZ7EL34duQZC35OYJgLIYsaLWO9BcsZhVICl3oC0CcGIokk5AiWMxt521Wi4pIJJUHHyiLs2p9lMeOyrE7Fmu58iIbU19fQRdlICas6DGQk6Hl/ffN3HSvi5qKY9DH+S/wHyt+lpWV8dhjj6FWq+nbty8bNmyguLgYh8PBoUOH8Pv99OjRg8zM1pkm/4sU9Ho9iibOui0yi78tQK9XcduNVm69wYKrQUarkXjsWZk1n6VOAotkI1vuwOjh1bz+vpdH7kpv8Z5f/xjkpFEmsjK0ZKQnKCnUkJRTTJa/FoBYTOG+pxqY/91OLNt6cuMtOxmonIhKUoOU0gbLjJUSOpDFqFNWoVGr0EYcNDZo2GiYT6bVhD5hJxE0IOVV8MMMB3N+DDJjtp8xI0wsWBqhwaUck9v7b79+TVW5igHJLq0WE7NFCZsO72H3gThzPjxSPMrP1fDcwxlMfd/L1Pc8fPlhDqefV4lVpGPI8fDrd3nNnN/79tTjzPFx3TUBLpuYj04r8fOCEC++5WXKoxlceaHM5Fv38+N3aoYODnHemUcKjLGYwqU31zNpgoXr763n+KF6tlW2TeVPkuRYSS35+R3o1EkFioavfwxy3WV2CnI1HDqcpLo2yeSHXBTla7Db1Nz3lIun72/unHfdbR40h7tT463EYlah16uIxf95HMxhU5NMCuZ8mMu9T7mZ/oWfSWdbsVlULFoe5vaH67nmEht33nBk8RrY18Avs/K58vY69uyLc+2ldi4+x4rJpGLbrhh3P+6m/8g6+vXW4YtEUNcXUzS2Z7vjcP7E83n0wfsZeVwd33+WzbpNUa66aRMhVxGWRCYxwtRq95NRHGTm2zkM7GNgQO8Qz05ZhLahEHXUSoBGvNTTiZ6Y/jS70ko6LK5uqNK2EdpVypU37eOVZ50tOrd2m5ofvkhn+PhNnDJWQ3GhhvsmHzn+E4abuOM6mXFnriO3YBxJl4R/T5QEh+kgmrOjhRB4gm7SC9LIyEly2ZXXtjsO/yao1FpKChVkWTDjjSPMHrtNzR03pNG5k46nXvXw/MOpTd2IIUaee93TJPQ9uJ+Bl1734Vbq6EjPJkfkRsXND99vw+HwkpmhZsuOGOWVCQpyNXz/RToHyhKcd9Uufv+2oEkcH1LJ8GP32amq9rD5SzdaYSCq8bJXtwx91EGetiPqahM/fxgmYtvHZt0C7HIONjmDkOTHRwNRQhgwc2D/wXbHoaqqChGS2MV68jxdmPLKdnqEOoEElRxEAH2l4U3Pd4os4tHOlOf8itGs4dyrqknKkJul5vrL7Azsa+CTN3OYeF0NPbvqmTjBQiIhmPNjkAVLIyQVNV98mI0kSXz2VYgpr4bQ+DORknriZje1PjUVVXEK83XcfK2VL7/ZTeCAGas4cv+JixibWE53MTAl/4GWkr+Zj3iDDZjN7de79Xq9WK0qpr7v46oLrTxwr0yRewxedS3nXGpg5HFGxo0ykpmu4rOv9zC4r5miQhWXXWgmO1PDhi1RVqwN0rmjnZXLoVeoJbPLkczDE9ETiQrMpuY3nr0H4+w9mODX2flN2qqxmMIbH/q46zE3rz2dyQef+jm4T+KrOTH2HIxyuDLJxi2VdOmkI5EQSBJ07mik+6l1HD9cz20PB7jyHCtvfbS63XEA0GgUCvM0fPZNkJq6JLnZGm68zsD7r21EHbNgMatId6r5fkYe6zZHWbg0TCQqWLVYTwfvqDYbdBlOFcNGVjF71mFypQ5IsoYGapFJ4vgb0+Wbn0IYPSWtsn4lSaIg2ZWzz9jPReebmHRdDQcrl+DwdSUkghyuNLJ+c5x1awXRRAOVLMGImQjhYxp5/TchzaFiE2UUckTL2io5MPus1FNNzZ9O1ybM5EpHmhFCCJIksIeLiG/J5tIbFmGyKBQVqJnyWCaD+6VY6r/+4ODJ5zezZGmSxkYoKoZH7jYx8SxHs+9ht0pU1STJz219C7F1R5K0QE9enrqVdZtiJJUwfm0dacJBh2S3ZgYiSZEAJEKhULuL3i5XNf1KFJwOFTsJ04W+bGM1JaIrTlLrll94aaAOHXq2iBQz0IARD/XUqcr55gM7udktv79aLTF6mJFP2q5hAhD0S2TFu5CJk0PsIi5iCARhAkREqEkS5ejfoJw9dKYPe9mCRbKze5eC1yezcaOgW++Sdh370fhk5usM6K1Hr1cRjSpcdLWHnRvMmP1d0XfaQE5W6t41fWaUtHDHVq95SZKwxnN4cVqQrdvKWbJ0P2azxLVXGnhjusR708OUxPu0YIUC5CmlHEiUM/dnA2UVAdLsZvr2TEOW4ZQLq4jGFC64rpq9BxP4/QpdOmnZsjPOtt1xvvw+wLrVEnnJHqTJxfRGwrWpinnbdiFJsH79egYPHtyuOHTr3pVv1vxAEZ3ZL7bj1pSRLh+ZKNBLBvQcYQ0JkdL83CbWIJMkGYyT51fx4G3OJikUlUritHEWSjvoOPfcrcj1PfDLQcJsS03drY9TW5/kqYftxBOCBR9Wk67kN/tedtLZxzaiIqWDm6d0gN2pxxIiyQ62kkYmPuFGQqJOVU5erwZ+/szJ2DM20RC0YkxrP0Hg34Qhxw1HRH5t+n+DR+bsixsIludzcEMRwbxN/FMvRWtQqNXtRVj83H562zE+YbiJe550Nf0/ElEIhQWP3Wdjyv1+/ux9ExVh6vNW8uDNWk4+MY9Xp3nZuTeOViNRWaWg9eTT2X9qq9eRFLHganAzoI8BRRF4XL52xyGRSPDDNz+iQo0FO5XZS5j2qpUeXfX06Krn8ok2Og+swldnYhClLdYAjaShVPTmELvIyQaNRSY/V4PdKnHxjbWoNZDuVOP2ytz2sJsRI/UcWp5Bhvuo5r0EPtFAHRUMYSyhRj+/L9rKGSe1Htc1G6M0eGWuvdTOFbfW8dxD6U351O59cW5+wM8dd7+N5u9Ox/8Au91OnTuJySjx8jteFnxd0MQI/gtGvYq+PfTE4/88ZROOCJ68L50Hn/Hw+D1O0p1qJp5ppa4+2WrTL92p5tSxZmZ/72fewhBbd8b48dO8pmZI3556Jp5p4aIba7jyZhe52TrOOkPH0AEGhvYz8vMvCdasCiNJgp7dtFw20dbUNPp8ToDsrGPLhzp0HERx7gIW/JJkN5voRn9M0pHfol5UEsRPIx6yGnuQQxHsF0Spwk05c76LcdnE1t973u8RLP7ipmOrkPbx0rMWXnkrwIKlEcaf0Lpk0aLlYe69JY0X3vSwaFmY6a9lt2gWXXK+hZmfxnC7a4hyECEUHIYYo4elcen5UV55p215kmPFf6z4OWfOHACeffZZCgoKmDRpEkOGDOH8888nHo/zySefsHr16v91if8vkJ+fTyIpOH6IsamABakE5S8zh3tus3DmrwfBnRrny4iVMG9eOWPGqnngGTe3X+cgN1tDo1/mwy8aWb0+SprZwKixAajPw9B5P+sW5TadeF6fzMZtMc49w8ymbQ1sWreNzkrvVOHzbzBLNg7V2OkgepDQBsnttJ17b7cxYqie+oYYb02vQ6uFkkIt/oBCICh475VMhp1WSYMv1m5HT4CDB2uwGvSoE62fppIkkWM3425oJBpVMBiab8AmX+3g41l+ZnwRIV+U4iCDniM2Nyt8Atx0fz0fvJLVrPN33hlWxo40ce5VNcz7Io+S7o0Elg3nqfsP8MLL9QwdrKOxUWH9pgRxOcnOXUmuusTEhFMsnL/0yG/zd0TSD1DcsW0dytbQtWsP9h6McuoYC0tXR3j4Ticr1kbR6SSuur2O91/JpmNx6pg+/8bPhMurMeglgkFBbbkRi7s7GYk8GiNpvDh1G9NeSyWnHm+K/v93bNkRo0snLV066ph4bQ0XnZvSCfwLxw81ctWFNq64rY4bL3c0Gw2VJIkn703nrsdcXHvJkXGG3t31/PplHqee72bfb505pNlKFiry8ts/8rp69WrSnDDznXS0WonhQ4xsX21g7nwP6zfWodML5i0KYLWqGdgnleheMtHMxLNMPPlyJZ+8YyZH7kAHurVYdNPlfDbs2oeKKjK0cObJrRdk0p1q8osUFi4Ps2t5S7mHjHQ1Tz9u5tO5EK+GErqyiw1Y0VNADrJIEpA8HFRvp1guIkeXSc+ueubP/4krrrii3bH4t6Bnv55s2rqOebPyW338tLEm3pruIxZTmtbLTiVa6twyJYUqauuS/L5QYQDHNytyOcjEUjeKF17+HUlSWDVPhSGeDRY/ksPF0GGC7l10zQqfR+Phe6ycvGgnamOcPjkKdfUKE09PMmKYh4NlLj6aGSWrugc2TZBL7vIy+/tKNLu7MoBRrFctQK1oObC7/cVPjUZDnb+W/oxEJ+k5FNqFFh2KUKinkgGMavEaFSoklYTFpOLTt3Mwm1TsOxjnhTe99Ooa4c4b07j9ujTWb4myfnMMtQqynTrsvkJkTZTla2IcrlB4/gk1ed6xRwpcQbCIBoaPX82p40xs2SqjVkmEO6zD7ddhkh3U+YN07hnHXh2hwVVLKHM3iiaKKmHA6OqMnXRkkgTkxmNqiLrdbiqrk+i0Eh9Mj5HlHoZKUpNIP8xVf47qPHGvk8dfbCCelLnnNkszA6gBffQ8+JybbbtiZOicaMKt34/Mnk7MmFXFLUc5vAsheOKllLPy0Z1xvV7Fvbc4liCalAABAABJREFUue3het6d4WPR8hDBsJpoTMMj99pJJgVfzQ2w/4BMxGdEi5ZKXYzuXTUcP9RE9y46gkGBQXdsetiBAPw4L4HOXcRJEw/zzouZTL7eglYTZMpUF19+l0rIAQb3MzC4nyHFQPnBheJpXaYgIkIUd5AYPEjDvG+MHH/+AVasTpC/fwhpUgY1gU0sWx1h1LBUgnuoTEEds7VZSDUoVg4eVOhYrOW7GblcenMtVVWbeH9KBrffG8ToKaUgmkmcGIelvYSEHx166urqyM5u2wzg34pkIkhCHeaQvIsOUmqUwC+87GUL2RTQlf6ECFBHSk9YCEGD6QBRZxnFRRKRqMBToyFWb6CH7wQOJxfx0eeNFOSmk5ejwWFX0b0nrN0eZvJkG0tWRjn3DHOL+2VGmpanX/Yy7ZWW1+6+g3GqDurJJY2NW+Jo0dLnpHquuDBCNCb4eOZBavbZyPYMRCWpqOQAKl3smHRei4o6s3WXmrNOM/HNl+UU0oleDGU3GznILrRCixELXemHSbKwS2ygjgqsOLDiQJtZx/FDjaxYG0GWoX9vfbNrOiNdjdESI+Fq6WoOKQZ/KJYgXUnpRvZkMIqQ2ckGLNjZwkpKRS/SyUlNB4gAB9lFBrlISOj+NPdKJAVjz6/CHzRw3S3XtPv4/4Lb7cJRkPptLrvRw661drS2ID7ddvp11rBmY5SCPC3hsMDyD9s9Ka4Hgtw92cZfEsyJhODV97zMXxCnkNbXaEmSkHzpvPCGi6fuTyc9Tc2SlRFeetvD6GFG3B6ZUFgBIXA4JD55K4fla6LMXxRk43qJXrETUkZ6f55eORSRnshhk3YRNTVt65D+HX369eEr5rBDrEOk1/DgNXY++cyNqG6dPbqHTRixUkovDJIxZf5aVscJp27j52/Smo38dumkI7/Uy+b6XfRmaFNROxj2c+qZ65n+gYzVJtijbKWzkFK/8Z9u725qiBFhh/4PiuUeOJMFSEh4qKecPXSjPyrUNFBHkjiFfVz8MS9VFBg1QseM2Q10zz02Q8B/C2677QGuvHQukFrnzr64AWXrIHJIAwliwVx+/8PPySe2nsv//keQOx+WyM0y4/G27l0B4PHJWMwqgiGFx19sYNe+OF066nA1JAk7fQRCuVhx4spZy0/f2Jv2ke++mI2iCOrdMqPPrMbsL2m18AngTro4IukoYba2fy08ePAgMU8cKw5qc5dRWJJkzMgjr1erJVApOMhok0mdRiZV1o0s/j2TzAwHL77lYfP2GN/OyKNjsZZ4XDDn5wAr1kSpqQ1y3Cnl/P7bYWzBYtRoCFsrcEUb6Zjsjg49WpHBb79B3V3JFm7m8bhg6vs+OpVouf26NOYtCHHZLXUkk4JQWBBuMBGX4qxfu4Tjjx/d7jiYTCbiCWPKA2C8tUXhEyA3W83B8gSdO2rZsiPWQp8SYP+hOLnZqYlHv1vLnQ/6eO15B1t3xDj/zNYNLwFGDDHw3ic+3v7Ix6xpOS1irVZLvP5MFmNObsRW15NfvjxMo6YWUzSLkkDvpv1JaFWIiZPW8e47CkZjisAUiR5bbrhs4RqEJkISCRCsZD4aoUWDBkkXIzcPElUKfRKjmxmZFtKJTJHL5h2LWb8lyqC+zcfMA0GFKa+GyIikjOVqqSBqcnH1RbkMH2Tk4hvrGD2soFntCmDZ6ggbNsW55CofF12k5ZdZ+a0ag8oyOMggS0oxqiMixMHAcqpqklx9sZ3pX1QeUxz+Cf8xYaU9e/YwaNCgZvpdf4nt6nQ6rr76atLS0pg1a9Z/6iP/R+Lw4cMYsVBS3HaRsCBPg6w+UgFXoaamBn6aK9OpRMt9T7mZcHk1w06roKRAi91gYOOPxeTXjkarVnPr9SmReo83yeWTa7ni1lq27oyxcm0UAWg1Emm0XrwDSBe5eKhH020HqxdkcvH5FooLtQzuZ2DmmzmMGGLk+Tc8LFgaZvOi1DiO2Sxhtx3b6WYw2EAt/6NJkqxKMvFMCz/+HmrxmEYj0bmDlvm/yRRSSkTXwIQzmyey6zdH6d5Z1+rIg8Ou5uLzrHz9Y5BrLrGyR70Wo7cY294TWP95b9bOy6LOnUCjlUg0mhjU30CXTjq69Q/j1R1u8X716nK8SR8XX9p+gw+AOV99iDNNYs+BOHabmp1748z80s9XPwS49lJ7U+ET4JLzbMyfnc9HU7OprBLkV5+II5FixdpwsmFjipV6901p3HR/PY2NST74rJEzL6tiwuXVnH9NNdfeWcdt1zq46BwLHp/SrPD5FwrztVw20cqXrQg2lxRqSbaSS0iSxItP2xDptZQmB+DTV7Bn94Z2x+H7778nK0PdzJ1Zq5U470wzzz/u4MkH0ojEUjpNf0EIwVNT/Hz+eQKz7MAptew2Qcr9U4eRgdIJGPTqVhfmv5CVrmFIX1ObicRp40woShJJlxq968Ggps2ONPgP+k/awYhxUfr3t4GIc9dNDvbvXd/uOPyb8Pjjj5FICnKy2m6AdO2ko6r2yAlXUyfjsEksWx3h1IuqKNJ0aNXkTCNpyJNLKUh2pzg0iOxEKdneATgPnsDs2Qr9eratL1NUoEXtaOTnOQ48Ppm1vxbwzCMOTh1r5pZrbKxbkkn3seXok3Z++SWZcpO1+FIvVssoyByLx4fL5cIqO5rGOiVU+PH86WjsbPVcdKVv4uO3MrnhCkeTCHvnjjo+fDWLHXvjrN0U5eu5Aa68wMpZp5jZtUvwzecGMgLdcHp7cP3NAZ58Pkied3CLQlmcGBGPha1f9cW+eyz2PWPhYHcaw3EajYcRtgaeeNhE9x4qRk6q4MeftGzf4GTuz1p6XbCJirRV7GAdGq3Mzp072x0Hu92Oogga/TK79sfwFK6iodNCogYPK9ZGgBRj5+kHMnjinnTe+7QRSEmT/LIwxHufNDJmhImb7q1Fq7S9wciId+Dld3zs2X9Ev2/j1hj9eunaHAmafLWD9z9tJBxNjYZ/+1km55xmYeIEK19/mMcT9znRJk3k1Y0i9/A4vnungAkXuTl+iIGyygTyMU43xiJqqsq0SFm1KFE9l1/ro+uww7w3I4hJbWT58pQL6dGQJInLL9ZzQGopvaIIBVf6Ji6cqOP5KTGMthgP35nGOy87CTr3oQiFUKOW2x5sIBhKfdkupWpkY2Ob3zGqaaRL51S8CvK05GRp0BsVrr2lkXh1DnXRBqopQ4uOvoygkFIkJMLhYxv7+7egpqaRpCxw6w6xSSyjTOxhNxvpy3AKpVLMkpUMspt0J+vSNjHh+mo2r8xg3jcZLP45k6ULbQw8LsFW3SL0tZ2Z/3k6x51ayaizKjhpYhUV1Uk2LSzmzhucXD7RyvDTK5k7P0S9O8mWHTGuuNHDb9+aWflLGvc+5qXRn1p7hRAsWBrm7Ek+0usH4MdHQorxyUdWvv8kl3NOs3DROVZ++z6D+59IUOfcgE+4qZIOYLUrx8TyGT36BOYt0jJ6mBG9Jc5W82/ssSwhLDVSSCl9GE5XKVX49IkGVKjpKw2no9SDDHLx+9T0HuJm8uVm7rjCynGjfNx4p5dEIpVrrtkY5c5bjbgcW1vNP8vZS75S2mzdVUlqtOjIpwQNWvz42MwKNosVHGAHdrtAVXgIV9EfWJwx6kUVVXUxkjv6EI0m2y0HdTRstpRh3/rNETbvCvPgMzE2rLIzfZqFXt11vPdJI/G4oH9fDX48bb5P3OpqIX/y9dwAmelqvI1tF4YAjEb4dXGIe590c8F1NSxcGkaSJJIy3HK1g2cezOCOG9KIx+DzbwLkZKmprpXJ0+Y123j/Ba2kI0/pyKED7Xf2LdtfDuoEAW0tt15n44E7HZx7to4G0/4Wz/WJBiKE6ckgDH8ykCVJwilycFYM5/IbfC1eM6C/hiK6NGPzWiQbpf5RXHJ1I1OnJhgkxhLAxyZSph2bWIabWiQkcqw2ao072WT4lXWqBTTSQE+GkCZlYpeclNAVY3qA1144opNotMpIgCT+V/+4NeTm5uLxycz6zs8zr3ip2eXEwpHJQru/Ew89Hmy6Vx2NWd/6Ke2g5Y7r06ipl/noC3+b+8xPvvJzzqlmLryhhtPGmZn3RT5Tn8nk83dzWfFzHsneK9md/jPO/CC2v+UGKpVETpaGe2+1U6bf1Or7R0WYoq5h3p7hY9nqMOGwoHvvrq0+tzWoVCqScoKkxcWU50xYraqWzaosENI/J5yF+RoyMzRs2RFjx544n7+b07S31OkkLj7HxvSpWWRnadi4K4wGDRp0hHT1qK0hNGrIEilijyRJOKsHc9KEBuYtCDaZQG7YEmXcxEqyM9W8/3IWt9/v5b57ZILr+yFvHI5yqBSXW6D35vPLT98dsw56337DCAQVigpav5dccp6N9z/1cdeNdu55wpXyhjgK7gaZm++v5/7JTnbujRGPalj+TS4DRrrYuiOB29P2Wuhyy3Qs1uAPKNisbUvC2NIUHFI6Vm9noi47BcEBzfYnRslMget4LrnGx/1Pu7jtOgcGQ/v1PmOxGKHGMPGQDoHAjI2hnMQQxlJKb5w2PaeeoqPEWNjq+muQTKjri7jw8kaeerGRqpokjX6ZL74JMGR8JQ3lNsrYw0aWUmfaya8/pPYfew4kCJfnMGK8i7nzQ4TDCtW1SR57rpHrro9grxmIUp/Ppo2tJ7rlFQleeduPqiG3eSwaB/P4s34cNhWSdGxF4H/Cf2xVDYfDZGUdKZip1epm7lQqlYqePXuyffv2/9RH/o+EVqtFh54/lrft7LVpWwxtLNWBiIsYddoDWK2CkoYTef7FKO+9lMXjdzsxmVQcP9TI6uVq0qMpTTXJEKGgQM11tzUw+KRqJp5pYe6n+dx5QxoP3u5k6Q8F5OWLfxRtTxBHSavl9RdtLSr8AFdOsvHD/BASqTHR1RuiNHhkJHFsroUXXXwlshSnkYZWHw+LIF26CbqW6qlpxYUXoNYlo/X/2fGStbjdzS+8dZujjDm+7U3w2JEm1m2OIgRkUUg1Zey0LETXdyN3PO2h3wDB7jV5jDlZ5p3pKUe4zz5w0vuMA1Rl/0Gddj91uv1s1S9in7KdhKxl3LhxxxSHbVvXYrNqMJngUHmcJ17ycOu1dhJJOPe0lgmzJEmkOzWcfIKlhYPrX/fE44camTjBwpBTK5Ek+PqDXOZ+ksc7U7IYM9LIi295mXR9DRee3XZCft7pFn5d3LLorCiiVUdAgD499CiGIOnkoFaDv9HV6vNag06nQ/MPRUkAIasor0idCw0emctvdPPjjAw6esbioW1NrXoqmwwT5KCJ+n9wIdyxJ8GK5TI//RZqNWFSqSASaESbB2hSv4dal0Qlwe9zM8jKEVxzSTbxZAalJUG++TGITvu/uk6toaCggHiCNs8nSHXmreY/RzCqUoYKl9xcx6+LQ4wcZMMYaZtZmEYmEZoXWjSSls7yADZub3sNPlyZICdLzaTraxk6QN9iFEalknh/ahrRjAP4fRLllQm0OfXUS4fRmZKAioKi9rOeN27cSNpR7Bs9BvaxFYFAaoV2lxQJrHl+Rg1rabwmSRIP3e7k6VcaWL02yfjz6xl7dh1bv+pDvmcokiShk/RYavuQrMtqWfgUMSo4QH9GYpdSiY9KUpFNMV1DI7EbTDx6dzpX3uxh+CAT06dmNzFpSgq1TH89iwuujKIxh3CkK8fkYllUVIQsS9TWy7z8rJ3Nq9JZvyyD5T/nsGJdhIefc7F6Q4QnX25g47YoK9dGee71Bk65sIqde+MU5msxGSX8IaiOtmQWCSHwSLXUOzZjM6u59aF6Lrulhlnf+fnw88ZmLNK/o7SDFpUKTh9nZtRxLe8pZ51qprRPhLAIIkkSGbGOVG/KY9HyKJGowGprXZ+sLQhApU2i8eWQX3ESXT2nUlR+OrH9pVTVJaitE5x+gZvnXk0lsC53kvdmBPhwRhRFCLaIlbhFLSERoJbD7DAtQmsL8dyTKkwNpfTqnzL4O36okdvvUdhi+B0tOgz7hjJ0jIvX3m2kpEiN13QIRbRcv4QQhNL3ce3lR+4hBXkajAaJaMCAk2y60o9sCjnMfvaKLeTTkSRJ0tNbyvf8L8BdE0WLDotdJseQjhcXRXRuxk5USWpMWKkSh+g6xMfj99ubOUY709T8/EUeztwYB9lJlBi62k5EQxK5ORpefyaraeTuvDOsXHuJjXvulDlpXJwrJ6nZ+0M/CnzHkeMdwIKPi+l/QjVDRrvpN6yBe643k1U5Cj1G6mybOecMM0MHtmwiXTLRTEYXN3vZjCMt2WJq57+CWq3mjrtf4IzLQwhJ4FQ7KQ4OprcYTpwom1hGUKQ2ztUcoogj+rWH2IU5lkVH9ziy/L3JDPakoPZENn7XkQuubGD3vjihsODKi2xccFWYyswV+EQDSZEgIHxsFatIkiCX5pMfilAI4ceElY70IICXngymk9SdnM5+pn0s2LLGya41+XwxW4O+7yaKlG7kSsV0iw/jnlvvOqYYpOKgw9coc82d9cz/MocrLrSg16sY2t/Iuk0xrrnYxsmTKjntFB2+zO2t5it+4SU9L9IkAZDSJwzyzGsejhtk4KpLTXhVta1+vhCCykgdRiOMP8HEtx/nUVMvc/9kJ0/el06XTjpysjRcOcnOyp8L+Xi2n+dea6AoT4/G19Id/S+kybmUH6xodxwsVjOyrCI9U3D95TZmzAqw70CSsPMgZfbleKglIHy4jPs4ZFxLZ3q32jA0Sma8lWYOljc3GSovU5qNzf8FtaTBFiomLZGPTtLRUerBAGkUfRnOAGkU3aUB2HGS7u5Hr+ApdI4NwWyVUWe4CEo+QiKAW3OYiuzFPPK4ioFHMa0WL4ugRntM03L/NiiynhtuDfD2azoy4iUIIagVh9kklrObjZQdUDNobBXTZjRyoCzV8L3lgXqenerl49ez+eJbP5XVSS4618oTL3laXB8//RZk9/445VVJzj7V0mQC+xcyMzTMn51Hv/4SD92RxsU31bJuc8t85tSxZgz2GDvEWmIi9bgQAp9Uh7tgBZ9NT+PhO5zc/oiLeAwKC9s/HZifn09UFUTnDHDGeBOyLAiHm9+P09NUxC2uNgu8DdTSr19qDX7/00YeuLX1hnqfHgZysjTMn53L+DPj1Bp3YonnUFR9EqqoDYUjxUGLZCO9bDQP3Wyn79AGug6t4KzLa5h8tZ050/N48fUAy77NJr9+JBkiH7vkJDfenf5iFA0JH0FfhMWL228MDHDimDORhGD5mkiLx1asjXDnYy5q6xQuu6Uef0DmrMuruer2Wp5/w8MF11Uz6uwKwlHBM695eHSKh+IOAmMwn/QDYzi4oBtT327bnf3N6T7efDYLm0XF/kNx7nrMxZmXVXH6JVU88VJDU6FVCAgJP9UZq8jqGMDVYSE16asJiiNNZLWkwRHPI92pZtuuGFIbZqKtIZlMYrYliUfV9GEYRVJnNJIGSZKwS+kUuUfx2UzA37YEYRZ5UJ/P3DdKGX5qNYNOqmTqtEYijRoCkge/6TDnTVLYsCyD/r1Sa9b+/TKWcCHWvaN5/FYHQ0cEOeXkGPPeLqXIdQJxYtRTyeoVajr39jD2TBer1kWZvzDM4NH1nHZKgt+/dlAhDrJXbEEWqXPJLjlZtVpm4bIwyf+g99t/bOzdZrMRCh0phDgcjhZjC/F4nFjsPzez/z8RJSUlhPGzZoPSqqaSEIKHnwyg8fZiG6tTjDVZQ7gxtRm2uIr5eFY9c3/zI8uCaTP8aFxH9KEIWbnlrgrUNSWccmEtZ57cvLglSRIvPWvltssP0FH0bvH9UqMcteRZEwzq1zoFXJIkhg008MP8EK+828AvCyM8dLuT+55qvYjZFi6//HLeefMxDlvWowse30yzIiYiuHJW89EzduYtDFHcyqa0qiZJTaWEmtTGwCnnMn3mPq6+5MhzDAYJf7DtwpM/oGAyqvjksxhZchEGyYSvYAFL56cKESvWhwmGBO++kkG3EeX89FuQM8ZbmP6WE49XZvnaOjZsjvHlJ1o6RAewO76RiooKSkpK2h0HX2MUlRA8dV8Gtz7kYvZ7OXz3SxCVCv4pL7JZVCgcOTavqpbxY4+8YMWaKO++mMmY4490s7MyNEx5NJO7H69n8/YY55zWNs1frZZQWgndL4tCjBxqJBhS+HiWn/mLQ6jVEkaDxEVnWxFKqjNp1GsoKunR7jhMnjyZcyd8QTCkpESX/wZ3gwxBK0tXNDL2TBc1h3WE3A5iio8GNmP+c0OYL3Vo9rqoiFBNGf0YAYCxvjOPPLOD96dmtPiMH+eHUbnzKfL24KFb9vDJCDezP3I2c89dsiKC54APy6AMrKPAvzmOMAdAyuTdGX72l1sJJXuSlCWuneThpnvj/8hu/jfj4MGDRKIyP/4W4uxTWxbivT4Zf1AhM0PD4coE195Vx5fv59Ktc+qaf/VtPytU0VSlqBXEiaJFiyJk6qkiQCMaNGRTyIZNcRo8cquj72986OOJe9MpKdRw2S21rYq2G40qOneR2LE7TucOOjp3gI8rt2BUQ5QQ197U/jFHSZKISEfur0asyCQ5xG7iRFuYQ4QJMnRA24tDx2It+w8lqa1RU0An/NRioPl4q4SEXphajDRXU0YRpa2OTRslM5WVdg5XBkjPFNw32dHq5z9waxqzvz+MIhS6dm0/ywFAozUw58O0ZkylNIeax+5yMua8KsJRwUXn2FBJUFuf5JeFYX77Mv8oeQ4zN17hYMLl1dQuKyNblACpERtX7mrOOVvDuRMMhCMZzP4+QFVNgg1bY+zcF0ffyijVX9i9L44/oHDZ+W3rFt5wjYEHV1dhiqSO2Rkq5Y8lZdjSI/QfcGymZwoySkJDfqxv0++mltQUUkqB6MRKfsVa24tvXxN8ObMSJIHam0devBi1pMYvvGwjpTMqBBjDZhKHcpFtLrqM3M/MaUd0ps44xcDrryoUxrqAAOvhcXz2fCWfWr2oQio2sYyeYnATkyAuYtSnbWLyLdpm18+aDTFcddBPHt30nbXo6MFAysQeqikjjUwOHDhA//79jyke/wooEmrU6GMWGi1lRKMasmgpCdKJnuxzLuDBv5l2/QWdTmLS2VZ+fr07TrKQkNh3qJErL2nZ9Lv6YhtffuPGv7mEtHhB0+8WJ0ZlsoJkjZHsmgHk/GmSFCfKTtahtwa57pLcFu/3F2680soNG/yEgmqM1mO//x133AgO7UtSHO1PWjLvKBMPOzmikG2soZ8YQZxYE2MvLmIE8DXTR/4LafEidqyt5YrbavlhZupafPQ+OxdfEOfJF7Ywb14SayKbiBSgi+jbbK0UQnCQneSQMv90koVaqFNj8HkNrPshj32Hklx2vZd6l0LvXho+eyeL8y47QPJgMVbJwfbyHSSTyWNiwBYUZLJ+nUL3LsZm00smk4rjhxhxe2W8fpkX3vRgzpTY2riEknhf7JKTpEjiNZbhNu1D74kx6KRyMv80uzx1jJn1vxVhMqlwuZN8P3cHlmpnM0MpgHrLTm69ysiCFXGem+ph1744obDSatPNZlXz8O1OXpnmJSszSbhoM8JTQnqwa4tCS5IEFkv7taDPPPtMXnz+JTRqGHmyG727I9ZIHunIeK37cKVvRK2Bpx+28+a7Giy7WneYBlCHnOw72NDEevMHZDZtgiKp9VzYTjoBfM3+dvTxOMgggA8DJmykkxfox4ALdqHX7+Ln36LcdI2Zay9La9ZA/eanIA11GhRkBh03oN1x+DchEokQbtQyUB5FJQcA2M921Kjpw3GpEXMBgfJGHnlyBR/P9nHi8SbOP9NCPJEyspkx28/Pn+ej0cC0Txo5eVIVI48zYjKqWLg0zJ49CnfebOeH+UFmvdt6sd6ZpibdqaZPDz1zpudyzpU1zJ+d32zs2ueXschO8oZ5EfIK6utTo+jjxmi593YnWRkaSgo1JOKQSKgYPbr9495GoxGLQ8JoUKFSSVx4tpW3P/aRl6Nh49YoxQVaRh5nRCWS7F26k44091mIixhl7EFZn6osVVQn6d6l5STkX+jfS8++g0nefjGD5ctceCvrEQhyKeYQO1GJ1HnsIBOBQn0gSDgg0GAhU5XDoUMuEgnBrK/i5Ae7tcgvtZKODqIr5YFNhEKBdscBYPjwEVhtWoIhhYPliaZr+OsfA/zwS4g3n8tsGsNv8Mjc8aiLXXtjLF8T4fVnMjhtXOoaL69IcM2ddVx+gZHnnltDbt3x5EkllG118/aHfm6+xtp0jQsheOVdLwa9RJdSPQfLE9z5qIsn70tnQB8DO/bEeOY1D+MmVlKUr6WmTqK4z2rmvuFo8pXYvS/OTXeuxbetZ9OkpjaaxoFDZdS7QjjT22cICqnx/3A8gQFnk3Hh0VBJKgoivajkUKu5A4CMjBoNTjmXuMHAmBO1/Pq9nixfZ/xsI8OkwWxSSMopc6oV66J88GkAJB8Z5JAV6tGkhQtwkJ3IJDmOk1ALDfggtj7KeZNWoEVH58iJOP+ShJDALWrYxmr6iuFIkkR1Ndz2kDtlUHsMRnj/hP8Y87OgoIDq6uqm/3ft2pWtW7eyd+9eACorK1m1ahX5+a0H+3+Rwr59+7A6EtTXahh3fiWLlh1hl1VUJbjgmnrKt6ZxiN2U0ps+0jC6icEMUE6kmK64qOGp5/2MOd7Itx/n8cFnjbiVOnaLjZSJ3cRlGbm6AG1akFuua53xePKJJtR5VVSLMmqca6kvWUhd0UJqHOvZxQYyyEVRaKKytwa9XuLbj3PZsTvB6GFGJp2dMr5RWquWtYHFixcSTwhOP0PiUNpSqrOX4UrbQk3WSqQBK/h2to2ifA0ffuZnQJ/mSZk/IHPDPXVIST1+Uh09raQjfDibp15sbIrpGePMzJnb9gL7+Td+stLVHN5jxiCZiIgQ9b4IPUYcpu/oClasjvHkSx4UBU4aZeLOu2OMP7eOz7/x8+uSEG+85+fjT6NEPVa06OgVH8ptN9zR7hgAODMKSMrw/fwQzzyYjlot8dLbXgb307N6Q9usqQV/RLCQSvLiIka1eRsxOcHs7wM0NibZvT/erPB5NB66PR270cisr9puVnz9Y4AThjdPcssqEinZhVPMnHt1NTnZKcONuZ/k8dZzmSxdHSYRk5CFjDcY46ab2h+LtLQ03G6486GWHVpFUbj6VjeBOisN9Rpq13fEV68nqsT+LAALvLjx42WjWEq9qMIj6jkgdrCTdXRnYJMeT5rIYel8E5fdVE95RSoh8AdkXnqzkXvvi5Hp7YNO0pMb6sO+Zfm8+9GR8ycUVrj30Ua0ZbmENgrUDkg7UUdGbkcUBZZsGImsHkytW881EyvpWBShtIOWaKz9if6/CY8//CQ6rYoHn3W3GOENhhTOuqKaYFDh+NOrOPGsWpJRXbOk8+KJJqKZB9p8/zL2IGwN7E7/Fb+mnmwKsJPOIXbhdWm4+KYa9h448rnRqMLL73iJJwQjhhgoyNNyxngL8xa2ZEAD6AwKaBI8/UA6ihCYbTLhAKi1Muece06743DyySfjUlWgCIWkSODDRRGldKIncWJU0XxEUIOW2rq2R3SiUQWiRkZwKjIJEsTZzcZm15UZW6us+yCNOGjZGPgL1nguqzZEyMpUtcnoMhpVFBdoMBslKivbr+Pj8XjIyZTp1U2PEIKPZjVyyoVVnH1lNcNOr+SDV7N47akshvQ3MKifgVgcPnkrp5kuMaSKP5+8lY0vewv1ohJZyLjyVvLrXDvPPeZgUD8Do4YZeWdKFjdd6SAYVLCYJHbti+P1tR7X1z/w0bWTFr2+7cRMr5eQVEfugVpJhyRUqFQqdu9p//i/EAItOgqVloUDSG2+cynGj4d0uZAc1zBy6oeTmeiI+k8t74QqgtWekoQZyCg60I0GavEkPXz+oZNPvg5wxqUpOZTx59dgdB9poqokFRnJIjK9fcmJdSNOnP1sZ4NYwg7zQhiwjDemCW657kjBYMuOGA1ldkL1dry0ZPwX0Zl6KlFQjsnZ9N+CWCwGkkySJDp/Lv7GlFyLaKWzo5G02LVWSgrbboD06qGl0rYWeeBi3KULUFRx1KqW55JGIzHvq3SGXbiftarf2Ck2sFWsYg+b6UwfenMctRxmjVjAerGEtSxChQZzPPsfGZ0mk4RFZSErXkrAf+zstlWrViHCqlTh82/QSQbyKKGWCrToiIoUu99NDVm0zbhPD5biqVcTjaVimkwKNm6Js26dQq/ESLpIfSm0p1OTt5R6y048op4aytjIUrRoyZNKmt7LLqVTpOrApAkWbrjDx3WXaij7aRDymtEs/6g7Z5wdoV9fFTsMS/CIegxqE5FIS8bSP2HQ4NGYjFomtKJR/uDtaVRWy0TCggduc7JhYQEr/rDQd9JW/N0XIPdfwm3P1vLrdxmcNs7Mku8KCAYVzj3VwhP3pjeZoWZmaJj9iQ1X8R+UabbhEakJhr3WxcTTy4kmE5x+koXiQjWbtkZb5IRHY8LJZkoKtXz0eg7bV+VwwWQXtWkbWzwvkObmgkvacNxoBWazGRUSddVasipGkxktxSCZMEtWCoIDyPMMxWxT6N1TizNNRVy0nTcLQ5iMPxs27gaZUybWoaptm5UfJoD6H3hESRLNHnco2axcKfP6C04evtfM59/6WLYmQqNfZv+hOLfd5+XOBxrJ9w798xX/7zf6/xPx9ZdzyIt3QifpSSOLCtUekiToKPVopq1plez0jZ5EQ62ejVtTfgYNHplDh5N0LdWh1UpIksRNVzj4+fN8xo40MbCvns/fzcao1vP6a0kqqpItcoijkZul5qffQ0x+0EU8ITjnympWrjtyLb/zcSNyQwYFhRK//5DBplXpbFqRyUtPO5q8PP6SikgkFHS6touPf4ckSZR26UQ0nsQfkPEHFD74rJHfloQZNcxERrqaBX+EWbMuRlzE2SJWUS+q8AoXZWI321hNV/qheNPZvjuGTpva77SFmrokaQ4VGo3E0CFaCimlkgPUUo6EilyKyaMEPx4OsosSujNUGkdXBuBX/Lz+Tog/VoXRhf9JgzSLWAx69z62wv+BAwdw2DR88GoW199dx4+/BfEHZD74tJEZb2Q30x9Nd6qZ+WY2zjQNX3+Yy6vTGpuOu7hQy9xP8pj6vpeLLoNAlz+oTV9HPApvz/AybmIVz7zawNOvNnDSxCq+/yWIrzFJIKig00nMmZ7LgD4G3vnYx7NTPTxwq5MdS0v47O0crrpST0aOTKej5Oq6ddYx/5sMYgXbkUWqARlWe8nOVGG3qejQqf1xkCQJhzOH9H+QLrSTQVjla/PxWirIJA+PuppzztIx9fk0Tj03Rr1lB9b0GOnufiz7uBsnnxyh7xAfd15noLYypb2viObnTlgECRGgs9TcNE+HnnhEQ5fI8BZauBlSLnYpjcPsRRYyQkjUVeqQE8dWQ/on/MeYnwMGDGDmzJl4vV7S0tI466yzWLt2LY8++igWi4VQKFXEO+ec9m/4/t/i119/Ze7cufh8PgoKCrjyyivp3r17m8/fuXMnM2fOpLKykrS0NCZMmMD48eObPWf16tV8+eWXTYL8F110EUOGDPmPfWeNRkMipsHqiHPrtQ7uedJNepqaSFQQCitcdZGNzZvcdA8Pa+EmaZFsdBQ92Btfx/23pvPMS40IvwMbDkRGDUm1C08kRif/SCKqPTjTWk84VSqJc8/WsHj5Dt5/NZPe3VMb3fWbo9xwTz2JXWmo/Vn8vsTPyWNaJl2yLNiyI8aURzOYPjWbMy+rxh9QyMtWU1lZSVFR+yj98+bNpVd3PfvLEtx7p4X1m0NcfZGabp315GabOVyZ4KwrarjtWge3PFBPQa6Gnl1TnZede+M8dnca198YRcbGoezfcdhVaBB8Nlvh27kRJpxuwGhW2L4nztRpjdxxY/Nu8G9LQvyyIEKjV0WpewRRwtQV/MGbzzk5bawZlUricGWCex7zMOyUak4cbsbp7sUa9ybWr46TLRWQpQykG0b8eNjJekrpTdW+GtxuNxkZbRcQjkZhYSn9u2zh599DPHibk3hcoMjw1P0ZTH6wnm8/ymsh7jx3foDaaol0GvBSS9BUw2MPGBkx2MjKdRFGnFlJv15t64ikO9XYTFpch43MmRvi/AnNf+d6d5L3ZjZiMKRGUHOz1fz+R5ikDHde7+DyyXW8+2Img/sdSYQzMzS8+lQW0aCHn77ciFoXb6YR/F/h5ZdeRoob+G5eiN0Hoxw3SM/iRQr1dRI+fxKDsJBLJg4yqKEcPSZ6ktIrDAgfe9iMQEZB4bBpE6ZYOrlyKR3p0eImHGrU8f33CitXNmDUSyQSEr4GNYZEGqqjekYZ4VLeeq+csaMNzPkxyJwf/XQrNVCpXUmjJCF5jUQ9fbA6Lah1EiIBgWAD11xdwZjhqc+srlXQqh3tjsP/Kf47roflB8rp1EXDsEE6JlxWRZdSHX176Dl0OMHqDTH0NV3IkovRo6VU0hKuDnL6uaubhOdzsjQMGZ5k+Q/b6aD0bPqdZSFzOGsxY4ckufVaPWmODH5dEOHDGetwVA2iJ4OpTOynJO8wt9xfT1IR2Kxq4nHBpLOt3H3TEW2uU8eYmPGlnzPHN2emyrJgy+4wy3/Ow6CX2Lg1RtdOGsaNsjDzSz/hcBi7vW0GytEIh8N066VQVbGaoMeAgwyiRLBix46TII3sEOvJoxgdBhppoGpriFA4rUnv82h88U2IUIOJTSynN0MI4ENtDVJmWIzN2xlD0k6YVNLSKDzYpSMMMg0a4sTQ0Pr9QzJEuPhcGzO+/Ge9JgEM6G3k05lTee6F99oVh4qKCvr30iKE4PZHXBQXaPlhZu6fOsiBZusNwMHyRAuDu7+QlaEhK1OFYtvOrvrN3HWtpdWx9lPGmJn5lZ/unfX076XnwhtqeP2ZrCZ2cTCk8NLbXjLT1Zx1qoUf5gfp3b31tXXWlzF0weym/WxcxJDUCjab+h/1pNqCkbabJk6y2MMm4iLWgrElhCCYtYdFX2Vx3kXlGKpLMUpmnGSxN7yZbsMO88T9Dr6Znoter+LsS1zUHWw59tkgailnH0ZM9JKGIISgWreWE0dHOe5P7WVFEfy6KMxd94fJcR9PHho2s4I0kfk3zUQVOmHASz09erR/IuD/BP8d18KtW7eit0aJN+hppAEpYSCbbOqoJI+SFs/XRG1s2xVqMqf6O1atSmJUG/joXTslhVoWLw/z5Msebrii5Zqk16vo20dDriaD7HgpajTNdMq60Be3qKGKg+TRAx8N1HhDfPujlnsmt77GffpVkILYECzYWdNYdsyMjqeffBpnvO38IZM8drGBXEoo+9NcJk4MK22vuVr0eBpgwhkxNGY/iQRovHnkhTo1Ha+kj7Lk5ww2bvWxeYubSFxm5udhin0tGexJYyOV1QqHlnUgN3rEbd1BFnZXJqsXr0JlbqAuWkksGcRsPrYm6MCBQ1MmVq00ZFQqiecfzkBRBIE/N/WdSnS8N7V5YWXbrhh6nYTFkpJDGHNuNfff1pwx3KeHjm49ZQZf7CIW9ZKRLnHB2XYy0p18+rWfxcvDHNxpQBjDNHhk6t1JMpzqZhMxAJGoQPenBINKJXH/7TbWbWig9nc/ZinFmHdRhSFXRa9evdodB71ejwoN+XJpi7UOwCrScdfZmXRtHfdOtvP61n1kB1tOtslCptxfx0uv6fD4glSXazDU9cHNQQpo+fsKIaiWDlJkzIdW6tZCCDzUU0SXpr9JkoSQ1SSTgm++j1G508Gjt6Qhm72oZC16V0/SScl96THia/C1Ow7/p/jvuB7+MOcHsv9sZFiwEZR89Ob4Vp+rkbRYEplcdE6Q51/3YjKqKK9INJ2Lf0GrlRg++EgOIWvixDxO/NoENXXJJmmIoyHLgh9/C3HOaRZefiKD7EwNZRUJpr7n4/tfgpw02sTWnTGikp8de2JtrnMbtkQJBGU0WoHH48HpbL/Dd1FBb/bu2c51d9Wxa1+COdNz6dPjyP364nNtdB5QQ4dwPxLEqKeaMEEsOCgm1UCNBB2UVdQxcYKVT78OcMvVjhafE40q/LYkzE+/xDFIJjz+OAYqUFDoRK9mTMNO9CRXFLObjfQXI7FINnqKwewKbOCKG2qxxdtukgCoNWp69255jf4T/H4/JqOE1azm6w9z+WiWn6df8XDtpUfc04+GSiVx9cU2Vm2IcsMV9mbHbTKpOPd0C7WuJHEpwqAxgk3boyybW4RaBVt2xpAkiftuSUOrlRh2egWPTnFx900O9HoVazdFWb85yufvHDE/Sneqeer+dOYtDPHYiw28+NhRUlZ6FTdfb2LaY4dxxosIGKtRhOBAWZLCjsemgT5o8CA2/tC2xKRMkoSSpJ4qsqTmhMR6UYVAoEhJksU7uOuWVJ3i4btt/PpHJTdeZeOpKYtJc6gYNtiATgvL11Zw4QQ95eWClcsXYBCpnCOdXMIEKaQTURHmMPsI4UdCRZIEVhytGmsDFIhStugXEEx4yVc6oEPPHu9m1OrWn3+s+I+110866SSmTZuG1Zrq9JeUlPDYY4/Rr18/bDYbvXv35v777/+PLn7/hJUrVzJjxgzOPfdcpkyZQvfu3Xnuuedwu1vX/auvr+f555+ne/fuTJkyhXPOOYePP/6Y1atXNz1n7969TJ06lVGjRvHSSy8xatQoXnvtNfbt2/cf+94mkwk5qsNuU3HtJQ7mTM9DUQQ6LYw8zsBXcwNEQ+qmROHvSCMTo1bDtz+GmP2hCbNJxZDzDvHdN0Y2LM1k9geZ0HclgViUhX+03v0MhRV+XhBmyfd5zTZxg/oZ+OOHAuIl21H8Nu59JNhCG1EIwWNTGrjoXCsqVaqjdsm5Vr75Ofh/sLlTo8hg0EtM/9xP9y467nu6gXOuqmbUWRVcNrmWyuoEh6sSfD8jjztvSKNLJy1XXWTjl1l5RCIgR/R0Ps7Nop+drPsjk3V/ZPHHLxnk5wveeM+Hw6qiwGnmo6lWhp5Yz4tv+njzQx+jz6rk5nvcKPu7YXB3IoCH2uyVzP8mizNOsjQldUUFWr6cnkWGU83nc4LoMaBCYpAYQ5HoikEyNWlt9OY49rMNTVxHfX19u6MgSRKhsCAvW02dK4mrQaZLJy0lhVpuutLBmZdV89PvQXyNMgfK4jw6xc09T7qxORPUavcx8hwXdftzmXx1Gv17G7jl6jR+mZ1Pnavt3yOZFMiaKJdcofyph1LD8jURtu6M8do0LxffWMv017JZOKeAU8aYWLwizL5DcRIJhbEjzWQ6VS0KEX/hsQdsGApqcDhFs+vrv8Ka1WsxYEIlSezbLfHRNA3GvcNJNFroJgbRXxpJjlRErlTMAGkUmeSyh80AWCUHfRmOFzeKwc8LT9ix5gawYG+RiIRFEC/19GU4pa6Tya8cT0ndSfRLjsGGk/0cuamoJDWuKi3Dxnj48E090uGu7F6VgVClcdvkLApzEgQ3JwktlvD/CoFFEFljYM43KS3WUFhhy7Y4ifh/UMykFfx3XQ8NegONfpmtO+MYjSoK8zQcKIvz64IY1qq+FCndMUimpo2pSbKQUX0cN93RSEVVgide9PDHiigoKtaqf6XWsRGXcxPlBb/wxON6vvwgl+OHGunZVc9dt9hY8XsGoZL1JEScfNGJ5csEZ4w3c/dNaXw/I5dfZuVz5SRbs3MmGhOtatG+8KaXcaONvPV+iJPOrcGkU7Nti4pOJVomnGLm008/bXccfv/tO557xMEzUwQ+XGjQUiHtxY+HJHG06LDhwEM9VaRc5DPqB3DOJQ0t9J/Wb4ny4ssxusSG0kHVhd3WxdgdkJGlsGapg4vuL6OxeDVeXPThOA6wgwqxn+SfHWkrDiqk1n9jIQQJZyVXTrIRCinsO9i6dvSe/XHsVhUdirXU1rTf9d5ut1NWkWTNxihqlcTdN6Wh16tYtDzCWac2LxxEIgqx+D+P02akq1n5Ww6nnqLjkvPalvg4fZyZzdtjDOhjYOrTmUy6voZTL6rirCuqufCGGnp11/H0A+mcfIKJP1ZGmhjjR2PnnhjLl9KskHxYtYe3XrFRnK8lHG7/GiBJEjJJfG3oYQP48WBQq9msWoqXI3pfIRGgImMFDz2go3sXPWeeqcUnHbkfdaI3WvRceeERTe86T5Soqfk9KykSlLGHfgxPjeALGUmSyPMM4YO3NAwa6WboiW76DXPz4C02cqtHoZMMqCUNTrJaZX/GiZIk+X9V5+6/61ro9/uJNGrJpgAvblSoKKErNZQ3MRuPRrhRx2PP+1qVVPE1yvz6e5Js70Auu96DPyBz4vEmigo0zJ3fUtfM5U7y4ut+7PF89JKxVQM5iZRRZp5UQg9pIF2Sg5j2iZfa+paj9Ju3R9m2M44aNSpJhQEjwWDbemp/x/r169m9bU8zWZ+/QyAISF52swE3tRwSu4kSpoG2cy+PVMeoURo03nwyy8aQVzWGrHC3puONixiOnAh5OVrOGG/mkXvtPPuwE6NVxkVLBnsoFmPpUhlnpEOLxyRJItvXl0hATaY2HVPCxrp169odA4A5X8/g1ScymPVtsE3pnEa/whfftj3dNOvbQJOkjM2qpmOxhhff8DV7zpqNUUoKtdx/WzqP3Wfn5mtsTcaTl020UV0nExVRFAUWLY/w4LMNnDypirem+5pNiM36zk/xn1IxZ11RzYPPurl4kh5Xxkbq9PvYqltExtCdWB0+ksn2OwIaDKlCT1tjnACmxg5ED5bw8vMSdVRSL5U3i1lSJNjKKlRJA0t+NVCzpiO5tSNJJ5+4iLNHbGmmbSyLJLvZhF1tx28+3MJQSgjBfraRRUEziRhFKEQSCYaNq2fLGgMd6ElWsAe5dSPIdg/BIWWiRYeMjIRE9z7/d93e/7uuh16vr+n616BFpZIw8g+mYQEHaQ41ZRUJ7rnZwbNvNLBpe6zN62brziiy10GQRhrrDDz5QuvN3Ieec3PjlQ6evC+jiVlYUqhl6jOpwtbU93xcdLYNLEFGDzPw8HMNbNkRazJXg1RR8eHn3UgqQU6O5pjXgZ07d2F2d2P1hiiXTbQ2K3z+hf699EQIoZMMFEgdKZG6kiEdKcwlDX5yszSce5qFXxaFWLy8+TRTOKxwxW11vPpUJmNHmjC4OtHDfxIAZqytjlibJAsOMvBQB6TWvI70QPFlUBf2thl7Ly5Om3D6McUAwO/3EQwn+eQrP2aTioI8DRoNbTajAbp20lFZleTsUyz89seR+6gsC7btinGwLMl9k52cMd5Cj656rr6jjlBYcNxAI0MHGNDrU3IDj93lZN6CMMcPTRX+XnzLw6N3p7da6D5trJltu+JEIs3vX0MG6pAtXqoyV9C7n8yh8iSxkIrdu1YdUxyqDlfjUde0Gd9qykkjiyoOslWsplqUUS3K2CpWUcZu1I4G8sZtYsHcjCY5jnSnGgkVb0zRMekcM7tWFTDz7Uw+mJrJliWFrFghOLy8I0MYR39pJH0ZgQYNbqpJkmQH68ihkP7SSPpJIyiiM7pWdJT/glbSkZ+r4fq7woiCAxgkPRo0JBL/mb3yf6z4qdFocDgczfRqunbtyoMPPshrr73Gww8/zIAB/99pl/z000+MGTOGsWP/H/beOjqOq8v6/lU1c4uZzMwY2+HEAYeZ44DDzE+YmZkcTpzEcRgcsmPHzJbZlixZrG41c3fV/f5oW7IiKWPP+8z7fpmZvVbWclrV1dW3b50699x99j6sfScrOzubn3/+udvjf/75Z7Kzs7nwwgspLi7msMMO45BDDuHbb79tP+b7779n2LBhnHTSSRQVFXHSSScxZMgQvv/++3/bdS9evBhFgFYjo9dLLF0VBSSGDDRQUqgjP0eLbIyTEt1PAEmSUFMy19ziRyBxw83w3kt5DOynx2HXcNiBZhb/UET/4THufdzXZWEM8Mo7Pq65xNmtmZHVInPpuQ6ipWsIxCMcd14jtz7g4sffwmn203mN5GRpmH5mx+56SZGOZatiBANiv+j8Y8dOoLFF4cVHcnnyvmze/ijArVdlsPSHUhZ8XcIfX5WwYUE55aU6br7PTb/eeo482MLQgQYSCcEt97WhWj1892k2JUUdyXpBnpZvPs6norfE5Akm4knI9Q8j0GJmxZo4mRkys9/OZ+ncYo6b0YiS2cAGltF/aPcsIkmSePSeDISksJY/6cXAbgOeTtLjIAu/8JCXl7fP45Cfn8/3v4Spqknw8kw/DrtMePfvNqifHq0WnnzZy8nTm5h+XQs//Z5mWd96vR1HQYh3Xszpcj0lhTq0WqnbhQnAVz+mHe7vvtXBql9LuOXKDC6/0c2p57Yxb2Gcmc/lMai/gdr6FDM/CVBapGPd72U8fEc2Z17WxIihPT9s8nO1GIwCWQav19vjcX9Fdm4WcZ0XYyybVMjCCCaTJIEJCxlSV1ObXKkIhRRRkX6Ia9BiwYGa0jLz3RgjR2jYlTePNm0tKZHELZrYoVvJZtMfFFCGpRuNp0KpjDABkqKjqJMQKYalptA/fgC50QHkeUZT3HcMr72TxU+/xLDh7HQOLTpCIZVYTOWk81ppaRUEg/unbbO/+KfGwwkHjiccEZxxop21v5fy6hN59C+3oERM7c6Sf4VZsrJxvczBJ9Uz83kzvVuPwkEG554r8+EXKV56J86A/jJnn9x1AynDqeGeO6x4LVVp459wDuWlOr74LtQjK+mNd8N88W36v131SRYtj3LKRY28/X6I32bl8PPLgwmsGMH6JTY0kUz+WJikMF/Lzp377mYbiQRRFMEjT4Wwk4HW6SGpC9Is7aKEvuRQiAB8uMmnlEKpnAyliLaV/Rhy4C7OndHGbff6OeRYN9PPVSlsnpIuQol8Mq1GbrsDgvE4TofMTVfbMRk09JOGY5HsDGQUavF2lJHzCQz8lQmn1pLTvxW31NDpGoUQNDvWcsG5et76IERjnczZlzXT9pdNL3ebwjX/akUIOP14W6dFwH+EeDzOlh0J3vjAzzWXONtflyS66A//9mcEnVbq8vl7EI6kdbX3sOb/TnZXCMG26gQOu0RejpZ+vfX8+EkRX79XyHcfFnHacWkNKI1G4s1n8ph6ZgOPv+hh564kO3YmuPMRNyee4Se3ZQKQZhi1GLcSd9ZxyjQLbzydi92274v93d+aeqq6tBm1n19XxZw5Jo48NsWgEytx9/4NV8VvFByxglmz9Jx/ZnqheORhepLmjjiskTSYMFPfmOKpVzyMPnwXO7bJ1CZqWCXm0yTSWq3N1FFAObKkIZ9SaklLHEmShEjqyW88EOfWwyioO5y84JBOpjxmbMT+YjSWFAmihDFiwu/v2UH+/xT/1Fio0+kgZSBCiGJ6I4AqNmLGRiVL2SrW0iZaaBH1rBdLSRCnbXMhZ89opcXVMbcqN8c58sQ2HI0jcZDJprU6xh3o4fu5Ed54Kpdb72/j7MubWbY6xqatcR5/LsCBR3nQ1g1oX8R2h1Yaydyr1U6HntwMPede2cyr7/nYVZ++Fx593sO/Hmnj5SeyCWaliyEpsX8F7ztvvou+DKeFnk1xXJpaVCEooJxRTAHATTMhfMREV5peSqRooJqzTjah67MNv9y5OJ8QMZpyF/HsE+m8oMWV4q5H3Rx9VgN2m4y3YDXrtPNpFQ20iWY2ihW0ptwoQXuPzw6TZEFStMRzdlKa6Mcrz722z2MAsHTxzxxzuJlYXOXOR9q6SFHNnRdme3WSRFLw/mddizfzFkX46qcQbd6O+XHJuXZmvgmTp7p45+MgX/0Y4oa7XZx3Ws9axmOG6xkxQsPKX4r57Yti3n42j59mFSHLcM2/0uO4eVuCl9/xYzJKPH1/Nl++U8AJR1n44PMAukw/0YKNnHZOip+/zOWYQxUWLVq0z+Mgy3KarfQ3xXAFBS1a7K4h6IL5VKlbWcUfrBdLWSsWsYzfcJDJCCYzkNEopPP5kPCjx4APF6uYz0axgkqxjPUsJZt8+qXGYkpkUG1ZyjqxmHpRRZXYyErmY8JKsdRZr6+RaoIePZ6thchxKw66Mvw8tGLFQZwoZ5191j6Pw38G/9R4mJWfSbNUC6SfOQZhIsrfbKDY/BQXaMnJ0rByXZzTptloaEzxzGtd1yA//BrmzBktjJkc57wLZEqHBPhtXoKrb/Hg2k34SaUEX3wX5Ptfw1x2Xvds8rtvzEKjlfh8TgKNLsXS1XFCEZW3P/Jz2Kn13PmImw9n+znuvEYmjDai10mMHmbA5/Pt8zh4vV4CLUGa2EVpoZ4zTui6bkkkBMNGqGyVVxPfHftiIoJbNOEVLhIiQX20mSdf9vDAM23YrDKX3dLKsWc3cPdjbq64tYVTL2lixnkOph5i4dlHnESytiNLMjr0FP7F/G1v5FBIKx25olEyo6KQQ1G7VuveSIkkzY6d3Hz7Tfs8BnvwwbtPM6ivjjnfBzn8tHo8XoULz7R3kq76K7ZXJ9uLpHvngHc+2sZhU8z88HER555q5+RjrXz0SgH/ui6D869p7hJrhw0ykIyn19RuT4ot2xM9dh0BDB+c7mDbGzV1STS5Lbz1poH6xhRlxXokbz5Bf2C/in5NjbvQ6lNsYmWXAqhfeGijib4MQ0ZDf0Ygo9n975EM5wD69tMw+/2s9g0ugGRSkIxryCoJ8+JjWZ08Dl58I4SmoS8lUt92WSVZSksglNCbTaykL8Ox77XxbyeDMD13h4WEn5HDddxzUxZLfssi2XcNBsy0tPScg+wP/m1t7/uCt956i8WLFzNz5sz/0s9JpVJUV1dz4okndnp92LBhbN26tdv3bN++nWHDhnV6bcSIEcybN69dhHzbtm0ce2zn3Yjhw4fzww8/9HgtyWSy06SVJAmTydT+77/CarUiEERiCs++5qF6V4qfPyvqNNH+XBbhkhl/UtJ6UBfTCUUoZOcJ3M06RHEzl1/YdSdUliVeejyLw05o4cCjXTx0j5UjDzGTSAg++iLIe58F+PSNnoXqx4008voHPubPLqasWMttD7qZ80OQQyaZ+fjVfOy2zrTkNRtifPdzmKBH1+P37g7VVet48ZEc+vbS4/OrjB1p5LTjuwb2i892MO3cBhYtjzC4v4HfF8Z46IkQkV0lXHOXv0tLOKTNem69KpPDT2hFVnQ4TOuYcZXKjVd1Lko+dp+TnFwfT7yc4oiDek7+hg1Kaw3KaLF1k8zsgQ0njdTsc8s7wOTJk3nlOZmRI2XqG5P8NC9MKCxYUxnjlvvdvP1sh5sypHfojju/kfkLo4wbo+/UeiSEYO68CO/MCuD2pDj2nEZ+/KSwXXcGYPmaKG986OeLtzu0tMaONPLrlwUcdmSY5nn9mTatCqENIiWM1PmTTDgAzrmymZuvyOCcU638uqBn7apYTEWQNpPq1avXPs+Hm2++mZN/W0Se0hsfbrSSFpdoJI+e9ZjyKMZNMwWilEqW4SSbwakxaDfpqNrsRpO1EdvwLayr3EyGUoBFySChKPhoIyyC3RZAs8nHi5tcCgkILxZs7UYf7eMcA3Mkn6BrR5fv55FaaNseZvCUIGGvDhkJi0X5t4g4d4d/cjwsrShBK4xcem46udxaFeeNN5PohKlbw509yLJYKKiI0u/gKL/OXUhSJDnteBtDBxr4dUGEQyd33woKcMLRZu65twUiA5EkQVG+Fp1W4pu5IY7/i0Hcn0uj/PRbFEfrCB66IULK0kZAdhEJ6BgUOSw9L3Z/rWxRQDN1zPl6I2Mnqhx0xMh9/s2HDD2Ay6+bRU7rODKydpDfN45h5QAK6NN+fptw4iSLraxhqJiAUTIT0XnQq0Zqvh3DDpKYsFIoGTrJiBli2QwbGuHAiSbe+sjPpec6kaQOYfGgrYbHHrDR2Cj4aFac9ZUqZaValrauJWbYhiGajZAVUlYXJ5+k472Pk2ibejE0NZbgBg8TDl/H6NEyI4YYWLcxzqr1MRJJlUnjTaytjONwDtjncVBVFatFx6LlMSpK0zHrp9/D/LogwhffhXjqFS/DBxu45mInwZBgygQjdz/exsuPdd4AEkLw4DNt+H3w068RjjzYzJc/hLhyurPbz/1wdpABffRceG0zyZTA5++5UlqYp8Vilpj5iZ8/l0fpXaZn3CgDrQemWLp0EUKRMVpSXHSOgc++UznqrEZeeSyX7Mz0de2r3qVe0oOAtSymvxje3g0SEn52UElJqeCAcSZ+XRjh8APNndr59kZLqwrJzkl6QlE576omSBpI1pYzJNIPvWRAIV0gqmQpegyU7W4FLaCMKjawSaykmN7o0BMhhJ7uN8H2JL2KSKGRtKhCZaO8lN7qYMIE2bJlCxMmTNincdgf/JNjod1uR0LCSTbN1JFHMTkUopCikRpaaUCPER16+jMCg2QkHAryx/cRDlsZwexIkEoKUn4HjraJmKV0rqlBR0nzgdx060J++EbHyKFGvv5aZfMfJtCkkP0FFKeKkJBYzQLyRDHmvzwX/aKNFAmsUkcRIEyQE46wcOu1dub8EOKxF71otTDtCAu3XZOBLEsoBg9xEUubEpn+vg1yb9TXNTKag3GLOpqlneSLzszKqAhTK7ZjMckYspooGtJKsQRsUDC0ZbIhsowS0YccCpGQ8NBCLdvI0WXidMb45etsTjh7DZu2yuQYnYSSUVzhIHPfyWL0MCO1dUkuur6F+27J4sHb0+yeFWti3HK3j00bNhKLQ1+GUY6VHcraHr+HEAJZKzBZFIySGVdT1X7lAYlEjLrGFFMmmPh9UYRJ0yIcOMGE0SQx9/cI40YZ+eb9Ak6a3sSSFVHe+zTAGSfZMBlg7rwoej3Mn1PM3Y+34fEJLjjdztLlKayevujd2Tx/SxNCThEv8mAxd39diiKYtyjGvDnFnXJtjUbiyulOLrulhePOa6CpReGuGzI7bTpOGG3ii5lGTji/kRZXiid3t4GWFSdpa3Pt11gYrXqaQrX0onvJjBbqkJHx4qI3gxnACFw0scu8gmRMx3j1iL0YzVpK6EOmyGUdi8iheLd8whbK6Y8gzXbbc325/uHs5Fey0WHEjBELATzIaFCFiizJKEKhgWpcNBJPxQmyi3Ec2uU7xkQUP20kSaA36fdbCmF/8P+XeLi/sRCgolcRdTvWEXEXYZaslKeGUiNtZjBprVQhBB65iVR2HSoKjaE27n1Kpq5ewRdQWb4qhtel54kXAixcnOS26+wU5ml5/T0/azbEWfVLyV46nxn8tjDCBZd5mf+rBq0thNGicsLRZoYNNHQxu9wDm1UmGlWpbYhz4YUW7r65wzBOCMFTr3j54rswX71XyMnTG+ldrmPV+hiXXjtun+d+ZWUlppCdHECjq+2iOf7My0HefieG2ppPNno2S6tQtBFGjZI56Sg9ra2Cr+YG6GUWvPhIEfVNKfJytFx2Swsfv1rAzl1JbFa5UyHPZJIpKYNkYxIJCXW37rQQ6S0ICbnjeyKIm93tshDpYwRl9GMra1ktFlJGH3QYiRhcuPXVoI+TTCb36/53uVyYja289GgeU46v472X8hgz3EQ4onLS9EbOOaVr67uqpnXjP3gpnxVr4wzok/6ObR6FbVUJHrur6zp9xBAjE0cb+WlehGMO67g3a+tTGINFPPWCD0eGgtORlrbort0ewONVOhn3CiH44PMAP3yay033ujl4spGVaxNYsNPWEkKn0+3zeCiqL21WKqdYrS7AKbLRoceHGw1ahjIBrZSWjzJIRvL3WkMrIsXW7SlGHOBCSWjQ6FOcerKBokJIeu3MuL6rbMNHs2LkJis6rSu8+l1Ecrdx5CEa8gusLFy4irodBnJax6KXDOkiuFC7XWcLIfBmbeDWG9Lj67BrePYJG2de6EGW5X/LWvn/avEzkUh0coT/r0IgEEBV1S56ag6Ho8cdFZ/P1+3xiqIQDAbJyMjA5/PhdDo7HeN0Ov92l+bLL79k9uzZ7f9fUVHB448/Tk5OV6banr+bsSKIMvOTIOvmlXbRzZk83swF0xN88XQDWUrnwk+rfgcaYxyb3cjwIT3fLL3L9ZgtEsZtB3D7FTu53taEqotx7mkWTEaJhqZUuxPZX9HQnEIStIvp331jFqdc1Mhpx9nQ/UVDJRJR+eqHMKceZ+OtdyLk5uZSUNBzYXVvVG1fxRF3p4sUP80Lc+1eTJ+/4pJzHFxwUQSzTkUTzCQjPAbs27Hb4fJbWmhoTqGqMHmciUvPdZCdpWHoID1F+iLsbQOoL/6Vqy/tvoh2zSUO3vjAR3Nrz23irjYFoUioKMSJYuiBzh0hhEYj7/MYABQUFODIkMjN1vLsAzk8/6aP2oYkF17bzDMP5HQqfEJaq2T2WwVMOLqeSSM7gsriFVFuf8hNnwodE0YZcdpltlYlOO3iJkwmmT4VOlaujTF8sIFZrxVgs3ZehOfnaskuSKBrySKjtaNIrMleyfMPCSxmmavuaOXKCxy89La/R6fsWV+HyMvWIktQU1PN4Ycfvk/jsGDBArKkXBLEMGPDLzy4aaKAnjVkNWhoZCeN7KQfwzsxRB3kYHcfxJq2P+gvRmHdXTwooDdxomxgOUPEOAxS50WZhAwIYiLCJmk5w0VXnaFkCxhyNGjRkxLJ9qRaEQqx/K2smFvI2x8HeHdWgNHlejZuTe3XnNgf/JPj4bzf5vDWU+l2mhZXisOPd5MTG0wL9aRECu1fhLIjIkQ9VXg9PuLb9JTmwV33yDzwVJhgOP07yjL8jVdbmkEo0g/ghlgzAie3XJXBdXe5eOFNH5eca0evk3n34wjrN8XQaWWaNNUUhHsjhU0EiFFIRZeCOEC+VEJDdDvrN/p55a0z9vk3Hzp0GPHWLPTCSNaAENVVMqVKHyBdeGi2rycQjWNWnNiEg3ViCXphQMRSpFyCEqw9Fovd/ij3PebjxqtsTL/aw8x34zT74rRp15CZKiFh8HLvQ2G09f3ISJRilTQ0bw1isq9Hm+Xj6RdDOO0yA/pkM+YgF7l1B6V11yQwUEh2cyHbvmvk5++2MIiJZGniqP3X4HInuO1ePxddNmGfxyErK4tdtTIOnY0dO5N8/k2INq/CBy/lk5WpQQjBstUxLry2mRsuy8AfEAwZoOfk6U1cdZGTAX10VNUkefU9PxaTjDPUm+tuaWLB3AzOubKZYw63dDGJ+fKHEJGImn6WSqAoadbogiWRbvUU3/3UTyCokumUsVvl9va3s0/ufNy3P4c46Rgb55xi48wZTei0kJ2djcHQM2t+b+i1BuSkhnIGUskyDCI9v42Y6cswfOG1tLhSnH68jYefbeux+Pnqm1GcieL2xDUlkriDYc45wMbs13IpiA1q/5tG0lJKP/QYqdVWkkiWYcaaNl1gKGERoJEaIoTYyWZGdqPBpgiFRGYdV12u57M5uwi5TMimOOVOhfqtNeiTDgwGw39JPPwnx8KcnBwSJGihnpFM7qRtaCeDbJFPHTsYKU1pf92MlYRIUNh8IFLLXrnZ7n/6aWvX3XK2DuOxZ9ZRU6OiRUOuf1iX4wsM2bRkLMYcKcDkL0EgaKSGEH6MmFgrFqFBSyFlaNHT1JQ2gDjzRBtnnth5gRMIKghVZiPLUdi/559Wo0EhxSB1AsukuTRLdRSpvdGgwy3X45FaMFskzjxVx5P3Z7XnpalUBnc+7OKnjzNIBGKsZ8nu8ctkMONwZS+mtMjKU6/4KCxR+eqjbFrdCs+/GePLj6zsrE0ybpSRWx908+YzeTjtMvc/7ufNdyJEoxIZySJKyaWZOuqpYhBjiIgICqkupg6Qbu/MzE7hD0o4RAqzzbxf4+BwFrBjZxVrK+Ncd6mTD2cHyMzQMHGMkTaPglDhg8/D3H9rFnc+6sZslMl0yigKPHpnVntH1KtP5HL0WY0cc5iZT2fHKVIL0m35ogyf4qKsl55fFkToU9G1c2vhsiiHTjF1SzIAuP7SDE65uJHyEl233RayLPH43dnc/3Rbe7fZ8jWCMy4ct19jEQ3HUWgiWxR0acFtEruwYKMvw1jNAuxkIhA0UI1Rq6dM2x9tsitLyyLZsYlMKibuIsPexPa5SSpZBoBAxSGyyaeEnWymN4NpZCc2nBgkExkih0ZqWMfi9CKfADp0ZJBHFvm4aWI1CygXA3a36wtaqKeeamTSjDqRAL1eT1ZW1j6Pw/7g/y/xcH9jIUBWpoVnH7dx1Y0LyFDzMAWLUYTCDmk9RaIPrXlLOfMMLReea0av0/Ltz3Y+/SrEBy/n8f2vEbYstzOYA/D72lj96y6uXKlF6GLEjHHWLijoYtZ22BQz114Z57FnfBjDOgYOThsJ/Uf+K642BaNFZcO2GM+97uOCM+xkZmiQJIlbrsrknCubeGWmD5tVZlA/PR/ODpKZmbnPcz8/Px9JK1FGX9o8O/nht3B75+XTLwZ4/2UbRf5J7bWAEvoRUNoIhldxzaV2NBqJh+5yMOPmFr77Jcz0s9LvFSJdvB02qPt8ZA+hMIt8drCeZGYd2gwfToeMy6Wi8RaQHRxINKOGCSNlWn/3YpcycNNEJjmECRAhhF1vpM/hG8nP0bFlZ4R37sykoTnFQw/czrffz9unMQAIhUI4rHEiUQMjhhgYMzyd71jMMhed5eDiG1p4+r6cdjaj16dw+0NuTjzaitUi89AzbTz3ULpz4fNvgxx7RM+bDhecYee6u1o7FT8feypEVmg821dtQc1q5MIz7Xz3S7hdUmRvhCMqO3cl2zXmEwnBHY+40Wrg6LMa0cjw+D05vPCQicOO30XC46SwsKuxX0+IhTRk2SRkKcGg1gMJ4EEhRR4lGKR0bSIofF004xWRYj1LKPANItdbku4kFipfPFdPjbYSm1VQXNSV3JWMaTutL3y6ekqmbGfWzOyOmtD1adPLM879k+Lmg9BIWvoznA0sp5he5IgiZEkmKsK0ZVZy4aVqpxrU5HFGLPbUvy03/L9a/Py/jZ5cUPf1+D104b97z38k0n7SSScxbdq0Lp/hcrm61bTxer0kiZJnlzn6UHOXwuceXDHdxrvvb8bZVIBG0pIUCVym7QSttSz+rIAzLvS2t0b3dN2KKvAWL8bjV9AkEjgtgvc+DXDSNCtPv+rlyIO73vxCCN7/NEDvio5EwWaVueoiJ2dd3sSjd2bTt1c6Qdq4Nc4dD7dx5w2ZZGdqmLO7dbSpqanH69obEh07P/WNKey2nhkxGQ4ZW6KAXM+gPW8mqkb54vswj9+VzYC+elRV8PP8CGde1sRrT+ayvSqJiDrQYyQnQ99j8qbXS2RmaFi+Jko8rnYrB/Ds6z4UVy4V5LFLs5kh6gHdjp2LRow6E3V1dZ0kIv4jWK1aDp5k5qd5YR66I5v1m+JEoqJHBluGU0NpgZ6lyxOoatqA6pHnPXz3YWEnZm5jc4oLrmnmX9dncOPdLpIpwetP9dyS77DLBFE6uVcKFGRZZunKOAG3jvMu8ZOSNEw7t4Fv3i8kZy9W6R+LI3z2dRCvX2HSOBNvvfEYxx573D6NwVtvvYJZa8CbcqOgkCRGGf1x04yF7lm5bprpw1Dq2dFta7wkSfQWw2iihr50LPYMkoleYhD1VNGbzsL7LdQjAXXGEIWZWkxNXe+T6AawHQL9RvcisT6GJqnFq2kmmL2JF5+1kp+r487rs6irV5n9dRizWfO394VWq/3bRHBf8E+MhwGfh/zcbOYvinL+pT7CXiNRalBRqWMHFXToYXmFixq20IvB9BPDoQU2fO5h3u9r6T1Ix6dfhZh2hJUJo4w8+bKXm67oqlEE8NnXYQz+QmqkzRC1cPE5Mqo2QdDvwBP3s259G7IsYbEKDj/YxO+Lwpxyto4Vq9bTv6+O6q+VdiH+7pCrluKKruejj95h+vTLejxub7z39vsUigqCpnqOP0ymqTI9FzzmHajFVZibM+ib7OgEEAiaqMUjWslJFdNCHQXdtCapQsVW7KOhQeXSKwNoVD3hMFw+3caAvlEWLdnIzA/CDGg7ABsZ7UUQi2SjInAA1Sziujtb6VNhIOAHtb6iW8OJHKmQNtGCiopdzaG1ppzjz2ri+R0xRo4Zuc/PBIBUXMbuH8z1d64iP1/L28/msWx1jGvubCUQVJEksFhk7nnCjaLAjZc7OfFoK+9/FmDO9yEK8zQ8eFsWZ13kISPUB23Mztsf7CQ3W8OJFzRy3JEWjjncQiQqePXddLvu+FEmrpvh5Of5EYIhlfxcDVfc2soT96SdkiVJIpUSfPJlkI/nBDlwgpGNW+MsXRVjTWWMkUM7b4bFYiovvu3jk1cLyMrUcMpxNp58yUNzc/M+S8MoUgIb+YBI68ohU0a/9ntKbRnCCecs4+cv8thZq/D6uwFmXGDrxDy552E/oZ155O7+zVShspnVJFOCZ1+MMTrVr1uz4TxRQsi5hV2ubTjpYEdYJDt9GYYQguX8ynZRSQUD2zcp4iJKS/YKXnvWztGHm7n1GnjyZQ/xuJZvvpWIqXGCNAP0OCf+p8ZCVVVRUSiiV7f3WLZUwC6xnS1iFeUMxICJAF50piTV8fX0FsM7HZ8SSarZzCBGA+kC6pJlKZJBK4LuDRZUp4vKJbksXBrmm+/X88PPETwtErkUUkpfDJKJuIhRxw58tLFtdpSVq1NUlGu47UZzp/vgtXeD7HIH0GJFK2n3KwYcdORBVH65DRWVTFFAiehNM/UopMhUC2imicG9ZJ59uLPmmlYr8fi9maxY2Yq6cgAlUp/2v9Wxg6QU5clXkpx3mp37b81ML/5U2Lw9wbAJClffkmTDliSKIlizLsntd4XwuQxocZJDBjEibGMdvRmMETMbWUE5A6hkGcPExE4LxLiIES5az1svZHL7Az5qPRu58szL9mscDjz4RJ5+9U5a3SrNrQrnnGLH5VY49XwPmpiV3FQv/kQmllGLZNPy7GN2ph7SNV+RZYmTj7Fw4DEtOBrHdugAiiSB/PXMeiyLS25o4bRptk6tkABrN8Tbc35Is6m+mRvmtTeixJMw9VAdJoNErzItS1dFiUQFQwfoO+WFg/obiO62IPB4FeYtSnHLPaX7PBZNTU1IQiJBnEqWkilyySIfFYVWGjBgoi/D0lI2Im0IWMs2CimnKVSNTc3v0VQ9jxJWLQlg0GqwYKKM/jjJJkmCeqrYzCpGMAmLZEcSEmtYSIUYRA6FFFKODxdxolQwAAE0swsPKUYxhSo2EiZAJbuIEEKLHiMmbDipkAZiVRw8/sgT3HDz9T1+9/8O8XB/YyFAU7OXVneKGZcYeOeTXUyZ5uO8/lp+/r2Jyq07+WFWAUMGdMTJy85P5wFnX97MT7OKcLnamDtzO8WiL9VsIsc3hRB+xp0WQaORmP1dkAVLomhkiWMON3PYFDOXX2BnzvdB8vPgq3cLicVUjji9gbqGZCdptT1YsTZGQZ6G918swmqR+fmPCGfMaOKem7KYMiFdnDvvVBsXX9vGXTdkMH9ZGINe5s033+SWW27pcSz3Rnl5OVFbAEPAQiSm8taHAY47worNKvH2e3GK/ZO7jLtdZOGqKeGbnzycdGzaw+KNp/I48vQGzj89XRDNy0nr6/cu75qPhCMq9bskiiUdKZHEWtLGe2/nMXJounioqoLPv/Jz933zyS1QOPVEI0/9HkIrtGxjPVq0+PDQi4GE81bzwWu5bNmR4L4nI4waZmTEEMFtD67cr1io0WhYvynOuk2J9rHdgzNPtFGYp+XyW1pobEmh0UjYrDIzzrOj00kccXo9kYjKOVc0YTTIbNsqeOZRZ4+fZTRKbN6e4LEX2/hlfoSGZgW7RYN2yBLUNj2SJDHjPAenXNTEoH56+vXuGMN4XOXMy5rYXp3ggmua0WolauuS5GRrWL42xqnHWrn92iyuvauVSFTlmUcd/OuJ7P0ai2RKg9EsyCtI4G9twyl1ZrAKIahmM30Y3On1WrZTRK/0ZszuKSNLMrlqKSTAo1nHi2/5OWSSGVebwuPPBlm4SKGhJUXB7vtbCEEoZwufvJ3dhQw3fLCBW29K8NLdteTEe2OQTPQTw2nJXYI3uRGhyowaqeWpWyyMG9l5TS9JEpIEVVVVPXbO7k8s/G9Z/LTb7ciy3GWXye/39+iu292uVCAQQKPRYLVaezzm784JaZ2mnrSMuhOjzc3NJaWJ4PerlBX3/PM47DIGW4w28zx27VIZPEjDTRca+O4XicJ8HU88ZOecy1uIRtW9qPsdmL8oilBh3ZIcXp7pZ/Z3CkaDhCzBvAVRonHB/U+1cdcNme2U/mRScPfjbhpbUxx7WOei27GHW/jjzzjTzm7GYEgvBO02maceyGTyOHPaUdK4m/L+d+JqeyGe1OLxxtm+M8maDTF+Xxjp9DDbG998n0AX6rgh4iJKZi8Pc2YWtF+/LEscdWhaE3TGzS0E3DockTI8mkZS/4HhTCQsuOWqDM6/poW3nslrZ0UKIfjyhxCz5gTJEL0JFq5Dl5Kpa9tCsdJ/L3fpFJvlFcTVGIW2IhKJxH65lpksWRxzmMy5V7Zw1CEWkqk0w/Pvko1Mu4EWTw53P+Kmqi7Gm0/ndZEkKMzX8tAd2cz5PsSxR1iY80MIr08hw9n12lRVsLNGoYC9El2holr8zLhWwrulmIzQGEZIeiIiyLbKVUw7t4k+vbTkZWvZVp2gT7me6y518vI7PrIyZLwe9z7PB6M+rStmoxC/Zhd9ldG4aMRDK/mipAtDMyzSO4s5yDjoWWbATgY72dzldSfZ1LCl02tu0YwWLRGCPHmflU8+S+BrdBMgrRuUSS5WyYFlHIgk5FfkoZapqKkIRVYTxUXjWFopsbQyfb7sgl5YzPOJRKz7PA77i39yPIxG4IEnfPzxo5ne3oPR7961jIkIa1mEJKCEPkhIVLGJkUzqxLCxS5lY2g5k7apfOeVUiY/nBDj7ZDsHjDXyxgd+ZvxFq6mpJcXDTwVwx+NYRBYFNjs4Whg6UIvPr1JdbUDoVIYN0xKPq7S4FPQ6DXodZFj1zP0OZDRIPa2kSLcDajRQuW7tPv/mtbW1SEgkpCivvR1EDWZhExFMfatxuzQU+8d2igWSJFFIOSHhx4KDnWzCLjI7tZcIIWjMWMFdt1oZM0rHSScmcMUC7FhY0N6qM2lcim+/lLF5uhaKJUkiLzCUbcqfxLeV0iTvpEAIgviwSc4ux2eT3840y4xU8MVXddizEowaNWq/5r4kJ0mRpHpXkifuS8euz78N8vR9ORTmp3/7FleKK29rZfX6GCdd2MgNl2dww2VO9HqJP5dFufK2VoKxFCHbOgqCw5nzfSXXXm7jo1fzmb84yrw/o+j1EvffksWVt7eQUgR3P97GWSfZyHRqWLwiSk6WhuvucvHoC14yMzQkEoJjDjPz86fFXHR9M02tKv1767n8llZOP8HGRWfZsVpkfvkjzHNv+rjt6sx2Zvyp06w8+5oXnU6372OhiyInZHayhd4Mos68hlXJWrLUQiRVpo0WwpVJhk9pxulUefDBBPc+2IzTKZGZrdLiTqLTgyk/Qq2lhURrBn4liIpCP2U0dVR1y1bb89vH/Sb8eNgltqfvwb2KqlVsIJ8yjJipZClCqBgsSQYPhffusTJuZEcR7JarMjnqzHrCrZkUSjlUS5vIycn5L4mH/+RYmEql0Et6ckWaAaIIhVbq8eJCQiKLAnIpImvMVhwWHyvXJhg/Rs/Q3BS/za9je9SL3dcHA0YCeHHRSB+GdGKo1zcmGT5cJSQUVoXnkpEooYx+HfNASi98q2sVnE6JvAKgpYTeUsciSouWEH5yKKAoUYF2q476LQHOXbGRsy7wc9ctDv5YHOXNtxL0Sg2jms2khLJfv/cDD93H6C/HYCVtZJg20hiIIhRqnH+SlTRy01XGHvOj6682c+mV8ymIDElvZFJNlACmNg1//mZg6cIIY8fGOPVkAy++5eOJu9Mb6EOm7OKzFwo58Ix67rgzjtdtoB/DOsW7pEiylj/JIg8zVvQYkI1Rlid+JpdizMIGGW4MOR6+eMPJwH56fp1jZPghtQwcPHC/xuGUU07hhWdvoyBPx8/zI/Qq0/LHHyoV8RE4lY4FLL4ivF4XDzy6liMPNncvMVOsw+sTmIjiFS6iRheNopbHbrRQUarj+YdzOP3SJi4808a0I6wkkuk2zc++CXHwRBOcljbGGntoK3pvMfmpEWjR8cnqJmrlzYTDUXKytDhsMq+958dmlXn2gWzsNg3JpNitlx3hxnvcZOem/SH25/koEORShIdWSuiDHw8SMgMYCUi4LVsRliAkXOwI+xiYnIhFsuNVXSj0rLecIpFu6k0ZGE5HAduAkd4MJkNkU80mhojxtNKAFQeN1NBELVHCVDCAfKmjO6mUPjSJWtazGD1GYoQZzFiC+HcXQ4NkU4AqVLLIY9mi5Yib/nvnhvsbCwEczmxmfhzgqEPNHHGQmRWVYZavh1BIcMQhxm7Xink5Wk6ZZuXLH0Pcfp2TBUu30tIQpsBXxhbWkEcxRrPK0Wc1cOLRVm64LINkUjD72xDPvu7j/Rfzyc3RYjJK7QXPh+/I4vQZTfzwUVGndVNDU4qb7nXxyWsF7YX+E46ycviBZk68oJHP3yrA6dCQl6PF7hA89oKXiRO0JGISbW1t+zz39Xo9J5x2HJ/PeomxwwzU1CU59JR6Jo0zoPOU9hgDHaEK3n6vkZOOTf9msiwxebyRFWtjTBht4rpLndz6gJuPX83vRPgRQnDVTV6s7n4AeHLW8e2HBQzs17EulGWJM0624g2miMY07KhW2MUWVARGTO0bptvkNRzSX+apVzwsWBrj/Rfz2t9vNOz7/Q9p0zOjKZ8Nm33d6rcfONHEgRNNtHmSnDGjmYpSHW99GECng8/fLGD52jhffh/k999UCr2jmfXl6m71UwF+/C2MySizcUuCkkIdn71Z2J7L+fwKh5wUJJWC91/K54Jrm6nZISMUDSoqFnsSISks+LoYg0FGCMjLSTOBP54T4OufQlxxWyvvvZDH8ec3MvfTIpoat+3XWAihEE9I1NQqeNhIjiigkAq0ko6A8OJyrEeTSmAId14ze2jpRCjZGzmihJRxK0cerGfauQ3UbtfjaB5BtsgmwCbaaCGbfMIEmDBB0yOZ7OxTLTzzbB009QagSVMFcpKBA41EkgnmfJjbLelv1boYwSAUFhb+W3LD/5bFT61WS69evVi/fn0nd/n169czduzYbt/Tt29fVq1a1em1devW0atXr3aGXr9+/aisrOy0Q7V+/Xr69ev3b7t2jUaDwZLiqEOtLFkZ56qLuj9u8YoYxx9lwWSS+HB2hIw8PR/PiRONCRqbk8TjKiKl4ezLW5g9M7+TJklza4prbvNywRlWZtzcyoTRJuZ/Wdx+TENTiguuaeTdWT6++C7EhDFGEFC5JU4yJbjzukxeeMvXvpOnKILjz3LTvLKC0lgFsiQjhMCPh8uvWc3cr/R8/EUQrRYaGhooKelZo7ETJANPvNzMuo1xfvioiDNmNHPOKfYurdT1jUm++zFOmcjpaOey7+DJO23darEUFWjJz9VStTgLcpZx1jkSdS16KjfHu3WF27AlTsJr5+d5cS6/wMFZlzeRk6Uhw6Fh49ZEun1LSGSM28jEvkbqGlMkE9XUVO8i4bWhN6jY8yIcPgS++kZBb9G2u1PuK4qK+vLSzNW88EgOZ17WjCwL9DqZFleq3WFwbwgh2Lg1TlIX4NOvAhQUyhTkdX+7jxtp4L4n27j9mgw+/zbIw895eOq+jt0TRRF89WOIF970I2SZuvx5KAEzJtVJXO+jvFDCs3IgucmO1kmzZGOEcjBVW5dz7SVxxo82kputYe78CM+85uODl3I56/IWVPZd5ysrp4xkYi2msgaMrRoaozWU058S+lDJMnJFMXkU7W7Fq8WHi8GMJU6UFD0Xt9Xdrpp/hSRJKEIhIoKkSNHMLuJEGcxYdhiXc9AkLa/PjNBM1W5WnUQ91SREnANzOvTqZFlGY7AQS8GO2q6fb9YaiPWgGfTvwD85Hkoa+OwzldGpCZ2SOKNkZqw4lBX8jhcXMcIUSb06MZL3QCNpyYr1YuTgZtZtTPDZN41MPdjM97+E+OK7IJdf6CDLqeX7X0N89nUYn0sLqoo+y8ONd+k574wOvUh/QOHUS2KcMs3CGSekdyaTScHjL3qo327ArtiQ0dBCPUVUdLkWgGZq0QKiG/ZWT5D1Snpu4aagrS9NwoXfvp2zjtHxyXMFPSa4RVRQTzVDGEelYR5Fjgw0/hwwxEg6mrj1BjNnnZpOfk0ZPnKTOWzYkmDEkPS1bd2RxJLoueXOgp1YRCJqaaYsPAgtehqpISrCDGAUxr02JNLutekkWivp8EcEFptEMBjs0iLXE/x+Pxk5Kdrc2zCrUF6s5Ya7XXz/UVGnXea8HC2fvVnAoafU4w8qhEIqZ17WjKLCsIF63nomD6tF5ojTG2it2YRRVjjvtDQr8pBJZg6Z1FEQGjXUSGmRjhsu7ygATx5v4qKz0lrTmzfCi487OPu0DkbVGSfYiEQFc94pJJFQueOhNoZMaEFJaEkoClMPNzBicMfvn0qJHrs8uoMQgoxMgVfdid0BSvYSlr9fQHamzLLVIWJxhbc/irFmg2BAH4lwWEMwEMfuHoijsRB3UxNq5jZmvmrngHEmvD6F+x73MedTLfZoKVlSPrVi+9+ydRIJKKSCNppx04RNOFFR8ePBgJHh0tD0b0ExTVlL+PYHE2Ul3bNapx1p5bU/8tGgA53yXyaP9E+OhTqdDnZr8YZFgC2sIZ9SejMEgUoL9TSzC20whcEoeOfVDI482MzIw3axel4x8YRg6IT1OCMVWLAzkimdmIhuqYHsbBnfjlzKfL3RosMjNbNK/EG+KEMhRUtrmJETFZyB3hiFFR9teGnGI1rJlNKsnx1soIQ+ZEkdHSQWyY65bQJvv7yU2V83ofgyKG07GIAm6gjh36+x0Gq1FJcasOyq6DQ/W7JWUtE7Tu12I8VFPS9vSgq1ZBkd7IxsJocCYoTpxRDyY6XI8fSYbP3Ky0U/L+PNl+2MHp7O14YO0rGzUc/8P1IIdz4FWNoLn0II3PZNyHmN3HicAaO5le9+SLJzVwP33OCgcksYu72ZEUN89O+ta2dJQXoj+9Jz7Txw/63M+bJ7o5nusHbtWnKztaiqIBJVqWtQkMNOnKmuWv8ZUg67dmayYm280+bDHqypjPPSUw6am2tpdQnGjNJw8KQ8Tp7exBknWhkywMB3HxZy56NuZn4SwGGTcXsUFn1bzPHnN+Fypxh3aAv5beNwiOz2XDCfMrKVIiqbf+PCM2yUlei5/jJYsjLKWZc38/V7hXz+TYhEUjD9umbmflrMRTfUEIlEMJt71ubeGyuWrsCGk3xKiRAiIUUpFOWoKPiMdWh77eDem8yMGmagtj6bR5/z0riuGrNvOHkUU081/RnR7bkbqMaAkQoGdCsdkynlUS02s5W12MmkhTqGMRGAWrZ1KnzuQYFURptooYx+RAmzmoVkkcdgxqBBSxstrGYBFQwk5d2/e2N/8E+Oh1o57Vswf1GUIQMN9C5LO74fONHURQpsbxx1qIXn3/Ry+vE2igq19JngZcH72WQkc9gqrSK4MMFvs4spKuiIH/+6PpN1G+Ocd3UzfSp0XDXdycU3tPD2s3kcONFMRYmO489vZPhgA73KdFRujrN2Q5xP3yjodB5It2FfcaGTDz4Pcs0lTpauinHR2XZ+nh+lpi6FzycoLu65c6g7nHLGySxZ/CIOs5GgS48asvLJRz4KVX2PjGYtesLhzkWkDIeGcCT92rBBBs4+2cbYqXVcdZGD4YMN7KhO8uJrUZTaCkwJB5tZTX6+h4H9ur/e6WfamXpGAykFDjzEwPaFJWSnSqljB2GC6FUzC35Lsqs+yvLfCttzIK9PwWTed1+MPXjg4deZfv5UcrK13HZNRre5y0dfhLhyegYnH2ulqibBS2/7ycnWkuFIt6GrKQUHmWzZlmTF2hhjR3SOlR6vwrOv+3jojkxefCvADx8XdqozOB0aHrgtk4ef85DtMNC4MZM8zxAskg1FpHD7aqjTbMXp0HQhI511ko1HnvOgqCo33ONiwmgjC5dGSSR6NmzqDhpkXC4FVZUZwxRaaWCt5g90xhTjxmh54Aozf/yp8PIbv2BOZGHCShAf0DN7W5Ik1KSOqy92oNXCqytzcJKuuZSKvlSyFK3QIUGX7oC9YTTKaLQCVag0UI1HamZQ02TCTToas5fyyPNerrvUybxFEeIJwdgRRvJz0p1Wfo/23yaH9N+y+Akwbdo0XnzxRXr16kW/fv349ddfcbvdHHHEEQB8/PHHeDwerr76agCOPPJI5s6dy3vvvcdhhx3Gtm3b+P3337nuuuvaz3nMMcdw77338tVXXzF27FhWrFhBZWUlDzzwwL/tug0GAyqCww608M3cEOs2xhk+uPMiWVEET7zspThfg8cnsejbEjIzNGzdEedfj7QxZVoj0dYM+icPp2FBM6Mmb+O0U/X07qXh1/kxFi6OMWqYkfFj9UQTShf2U1GBli9mFjHmyF1YdQZ++z2OrIGyEi0vPpfFwL4GGltSXHuni+cfyuGjz0M0rS4mN967PdBKkoSTLHS7xnP+ZctISnFUFTwezz4XP3WaKJu3xSnI1ZCdpeXZB3M4Y0YTM853cMJUC4oCH80J8uRLPrw+HfnE0AkdKiopk4/xo7pqbezBIZNMLPw5yIvPGZh6qInaOjOX3NjCuy/kd3pYNTSlOOdiH1pXP376dif1uyLcfXsWGQ6JTdsSrK9UCAZUfv+yiF5lHQ/chUujPPRsG0/dJ3P1HW38+HERm7cnmL/QxYQp+y5mvQepVIJP5gSpb0xiMkk0tqSoa0zx0DMeXnw0t8vx730WQGtMcNipYX75Q6W0qOdWSkmS0OslWtwK116cwWvv+7jiVpWbrsigrFjH6Zc2MXaEka/fT+9UNremHRKrarzE4iprlusYkijq9iFbHBvKbXfPZ9TYEKmU4KhDzMx5pwCLWcbVlmJA/yFd39QDFvyxiJxcwWMPWLl0OgyhYxxHiXSA38xqkiRQEYzjkPY2p+1U9riQb6aOHLrqqcREBAl5twZT2tF4j5aU3S5x/mU+NNtGMkTqGP8s8vCJNubO/hULNgYxFoHA328ef/6cxbpN6YfY8EF6DAaZuoYkR803EQn+jUvlvwH/1HgYDiUpSQ3r9nfTSBpKRB9kZFzU49xrwfVXONQcnn1lB6vmFRCLCxYsjXLhmQ5AcP8TbZx2go2ph1iYcZ6DaSf70Tf15bCTdrQ7Yrefx67h2/cLOf78Rk4/Pl0sq65N4g+q6PM8xHQBDK39qGUb2aKgXV9nD1pFAzprFHebRDQU2+dxKC/LZ3HGXHLVYgoCA4kBEVM9WRkGYhENzdpqJCHhVDp/ph4jyd3MlYregs/f0bFxawsOm4YDxuZ0StpsNpnYjkx21DS2Fz8ddhlV3/N1VrOJQqmc8nCH3EguRUREkI0sZ6SYjLzb/bGVevrtXmAGhY8+vWU2Vqls3ryZiRMn7tM4rF+/nmlHWvnmxyAjhxqY+UmAM0/qqjUNaYbtZec5+ObnMNdemsG1l3Zlr551kpXnX69lysju2VCxmMrm7UmeeaBrK012lobbr83g1psUHnxAYdDAGKGw4J1ZAXbWJpAkicUrIsx8P8aKuXkMCA5oF5nf/kMLB29cz89fZ1GQp2XW10Hi8f1gv0oSqaRKXoGEwyEzd1YhDnt6nA+caOKGu1sZMdTAR692sHiDIZXzL6+mYZGGwng5qbYiLr7iD5bO05Ph1PD8o1nMntNEQTQtj+AgI61JSNfnS0SESBAniI8YUcZxGFFCSEj0Yzg72UKlWEYxvTBjJamJY7P2XOzPdMqkSBAzukjGpP8yFjz8c2MhgD1TS6N7J220MITxne71MvqRLfKp3LqUIybrmXqIhS++CzJsoB5ZTm8IZDhlUpFU2uhnr/meEDHqjBvo5RqBU+loAbYKJzJaYoSRkXEo+fT3j2rXv3WSTYnoTSVLMQgTRkxECHUqfO6BJEmUxIexo2oDQ6XxaWkiEcaA6W9dX7tDPB5Hp9G0a5YpIkUdVRT1aaPZozJ8AqxaJxg/qvtN5iXLExhDJQwnh7UsppheFErlncdayqB/ZBLTL1nMwMFRvvggg8wMDdVlW3A3yOjxUb4XS8blqOS0S33ccm0OS1bGCEVUzjzJSuXmBPc94cHn0vLVLEcnhtTemDDGyOsf1O/XOHz+2dv07aXDZpFZuCzKuGFmGn4t7/E56AxV8MHH67sUPwNBhXmLItx+bVGXTZgZ5zv46IsgV1zoRKuVqNySYPI4E6vWx0kkBB6fyhP3ZHP46fWIcEa68PkXaCUtxYlBHHT8WiYfoOODl/KZOMbEEQeaef19Py+8EuGcMxzM+TFAQ1OCc06W+OWXuZxwwkn7NA47tlajw4AGDTkUsE1ehVYxo8OAKsIc2UvD+NFGCvK0lBbrmDLLxF0P+fjpnSoyI73ZwppOBfw9qBdV6DCQJIH9b4xMnWQjEO0MUgmJVuo7GYn8FQWU4aGVEH4GMLLTZ5uxkieKWc0CNHX/dRvj8M+Nh36/n1hEQySq8M2PUUwGmTXzi5j1VZBorGfJt2hMRa+TcLlTyJLg3ludTPqhisKmgwhkVXLhGfYuBUtIt+xmZ2o4ZJKJAX31vPBwLrc95CYUUrFZJVpdKSo3SZQUarHbZG64LKNTu/PeOPxAE1fe5uLCkMrsb0P8+EkRv/8ZxeNVkXQKkVDzfo3Fxx++is+tY92qQZSo6dibK8JUsYESenf7Hp/cwtSJnYvE3/wcpqJUx6atcX6ZH+WV93y88FA28xbHeH9WiG3bVeRQBgl2IVFPOQPoVdRzcd5gkPEHVbQaWLVRR2mqgM2sojdDcOx2/o6JKNu2rOWY01v4/tM8NBqJB5/xcPGMR/drDAAGDhyILGuQJMGN97h5+v7sTvFs+ZoYP/4e4dsP0uu9+YujrFqlMnS8C1QNje4Y6h4R17Cdux9rY8IoA+eeZsdskvlpXpj3Pw2Qky3T5hWce2r3BKtpR1p4+jUvNWvN9It1EDc0kpa8ZB9MipMZ161n1szOxAJJkhg2yICiCFatjxOJqlTVJFCUfe8ShbQmdma8hBbqkJDIl0rIV0uIhEPUranhlqujBIIalESKCEGsOBnIaDayvMd1shACSZtCkiQuOcfBCy/XodanN4R0kp4hYjzVbEoXUZdGge5Z3hu2xPGH4zSwkDgxRqcOwyAZUYWKz63j3XeTfPdzPeedZsduk7j1ATfrNsRQUhKgobW19X81P/8OBxxwAMFgkC+++AKv10tJSQl33HFHux6A1+vF7Xa3H5+bm8sdd9zBe++9x9y5c8nIyGD69OmdHEf79+/P9ddfz6xZs/j000/Jz8/n+uuvp2/fvv/Wa0/EYc26BNde4uScK5q44kInF55px2ySWL4mzo33uGhuVjEZJGbtdmVftzHOrQ+4eerebM44L0Cv5CRkSUYfL0OtKeGrp1pJEqdJv43PP87koEkWLrimmUfv7H53xWHXMH6khS1fDaePlIsQAl99C4cft4YJYwxUlGvSbegH1RL1GegVmdBtwmWR7Kxbp2HSYTLRqAabrXsaeXdQhURJoZ6i3a2MOVkarr/Myesf+HjsBQ8lhVqOP8rKql+LeeVdP29+8DN5mQYcFi3J+ijPvpbkrhszu2XUbN6aIrMgwdRDnQCUleh4+bFcrr2zFatFprxUy4pVSXZs0aBpqcBLIwMCE/EvTHLZhh2ohjBywkxCq/LdN1mdCp8AUyakjZW+/CHMhWfa+fLHEA6bBiEJBK37PAawm8W5cSWnHm+hZleKmc/lkZutZU1ljOnXtXDqxY08cGsWg/obaHGlePpVLzV1SVb8XIpOJ3HoKXW0uhUURXQbqH1+BVmCT+YEeeuZPJpdCqVFWh593sOCpVHuujGTC07vCGT5uVqeuCeHR57zYLfJ7Fhu6rGYa5BM5Gbo+eb9zvNs5doYVotMadm+7wS7W9wcd4SWd96P00ftXECWpXRxMp9S1oiFCDoCuCRJFIkKtrKW/mJEp/cFhY96qhjDIV3GvIqN9GZQF70URSg0hz0Y3NkMkroWBpxSFlbhoJCKdqZAc6PEqEltGCK5CAFxSysnn6DH7VFIteajSvu3+Ntf/FPjYSIqYe3hIQpp5uFW1qBDT4xIjwuUOBEmTzBwwoWNDOyrJ9OpYWtVAkmCnz8vJncv/bEzz9Az65Nqbrna2e25jEaZsSOMrFwXZ/HyKMvWxLjxMidTDzazujLOgsXbCK/VsNb7J5lWA2aNEdVvJyiCBPBSnJ1EFVq2V+3Y53EYOGgUkvIxGYH+IEE5A9iWrOPTr4MMOjLGuadbiEYF77xfTVOVnTzPaGRJ3s3CM7GR5eT49OTnaKgo7boplEoJWlsFWkuEnL2Y9UMH6sHuwtvWSiO1uwupgizyyKMYD62MFYd0OZ9ZspEvSmihgQJKaRa70GPEIBnTz5KsDWTkpMhok/dLy0in0+H1KZSXarj8QgePveDh3pt7ZqYOHWTgjyXRHv8+ZYKJr38KkUx1X2xbXRlnyoSe22enHWHldlMrWY0TOXP6IkaPSb9us2kQquCme924NxbRKzm008ZgFvmEa81ccvUKnn7EzvufBhDsX4IbCWsY3F9Lbo62vfAJ8OHsAHWNCs8+2Dk22awyn7+bxegDt6LuLEYr6bC4+/Hme7XcfE2axZydoUMTTJ+rhPRuvl4Y283gIC0ps4GlABRSTpQwu9hGhTSw/ZheDMQrXGxhDQ4y0QS0zP09ylmndL8hOXtOgkZ2oVHjaNH1qOn078A/NRZCukuhXt5Bqdq/y8YKpPMth8jiw4/a+OmXFpJeG1o1nwOW+Bg2UsWg0yFhYC2LyBPF6DHglVoxlzWRGTbhbMtvP1dUhNlBJcOZiBYda/izvcV8b2gkLX3EUOrYQTG9/jZemyQLKdHRhdFEbVoOQ+vu8T3dISMjg3BMRcKLRmjZxEqskpUhg3TkZmu49epMjj6rgQvPsGM2d2brRaMqr70VJTdRgkbSgBAU9VAgMEs2DIqd1Pp+DByznKz8GN99VMTUE73EPCL9fiApElhKW8lwGhlxgBt9IB8SBlKOFkr7xhk0QMfvTUlq6pI9Fj937EySTO5f0T8eC5BpkTnvNDu/LoxgtWiQ/yaOyGj4eX6EZ1+HFpeC0y4zZKCBp1/x8Mid2d3myodPMXPjvS5GDYtx830u7DaJKRNMPHBbFlt3JJl8fB1HHGhGliQciZ4Za5lqAVklW8nNhnOvbOajVws4/3Q7446sx91goXaXynWXOrngmlaeuT+XLU37nien1CRGzLhoopEa+ijDyaEoPVcTUPWdlyPWr2TuV5ntha17b3Pw5dc1KJFytDJsVddiFGZyKUJFpY0mbGRQzgC2sgYVFU0PY5sigYtGBjEWO2lTFwUFLT0zELVoiRNFILoUXQH0koFi0Yva+LZ9Hof/DP6p8bBv/3FsXDufTZUSesnIoHES3/8S4c2ZMWzOFKdO636tOfNjP8MHG3j5HT9I6bWu2ZGkpm09FmeKk4+1Eo2qzJ0Xwd2mMnSwnnEjDUiSxNkn29i8PU1g6FOh44SpVm570IWnVUtpajjbfOtpaohhtKRYtipGq1thxnn2Lgy/QFAlElU57ZImHrojC71eQqeFgX0NrFwbo7Gxbr/GYsH8P9HW98Wpdmw6mSQLQkBAeLsYgKlCIZi7mWsv74jVi5dHaWxKctdjbqKxtCeI1Shx3qUBCuVS9KFcConRQh0KCuM4CIDqXet6vK5IRMVklCgu0JHa0JvtrGcI4ztpVhslE0PFBNat+IMTL2igqFBHKDGJo4/eNy+IvRGLxTAaYcFXJXw0J8jUMxoYO8JIYb6GBUujNLeoyIqBQ6e5GTZU5pPPEvRNjKVQSueQuSJJg2ETm+RlVLiGEchdQZtP4bYH3WRnajhgnIl/XZfJ+s0JGhpTHDql+87FPaSbklj3xA27mk3lWhl/QOmUuwHE4gKdDi4800o0Au99FmTI8IP2axwsDjPm1nQXmodWskjPC7NkJRUoYjvrKaKCCkahotJIDWtYiITc44a3T27l8EPTsVOnk7DaVNawkDLRn2wpH71kYAAjiYkI1Q3z+P3PKIdO7jw+qiq4+U4/tOWTws1gxmKQjASFL627azdywQUa7rix4/PPO83BirVRTr+kGQ06Pv74Y2666ab9Go/u8H9U/Dz33HP363hF6dkt+78CU6dOZerUqd3+7aqrrury2qBBg3j88cf/9pwTJkzoFOT/3bDb7STjej76IsiCZWFmv13AirVxTr+0iZpahVhQS6q1gARxthpDrN8UZ9ggA/96JK3N8csfUTRtRcSIYBRmZElGlmSySCe1moSOy25azQ1XpvD6lHaNtO4wtL+BLWm1G/y0Uc1W8v0DaP0tm3oSBHXbyCjzEVM1XVyX94ZVtuLxRUgkBRZLzw5qf8XwEVOIeT9n8bI4R5/ipr7KgBK0Ujo6yKpfitqDym8LIyxbFWPJ98Xt2iqplODFt3xcdXsrrzye2ykAKYrgky/9nHSUs9Pn9eut54uZhTQ0pWhsSfHhJy6sLYNRSBIhtHuxYcTsG5k+j0gRHz6fXmXdJ/snHm3l4ed2UVSgZcRgA0tXJNBqFbwe3z6PAcDXX3/JkQfpWb46zvwvi9u/y8ihRtb+XsZHX/g59pxGzGYJhz3tGOhuU1i6KkZtfZKW1hTjRpp4d1aAi8/peq1PvOzFapUY3M9AVqaGkiINRoPES4/mMO28Js47tXszoWsucXLGjCb0Fi300KUohEDSdE7oFUVw31NtxOKCktLuW4O7g8VuYMpkiTffTJIp9czqNWNDT2eWUb5UmnaC5lcyRR4GTPhoJarxISsmqtlIkeiFETNBfNSwhRgRrDi7fJ/tuuUk1CRO1U6KDif3vZFJHi2Zq4joTWiSZvxtKQaGjuzQxfMJvn5zG61SPQma0Or2r/Dxn8E/MR4KTYqwCPS4oI4QSrdYks8WVpPbg9FQvWY7397moDA/i/ue9KDXwzP355Cf2zVunX2aiY+/cJGf25UpuAfFRVrm/Rlh564kl53v4I6H2zh0spmB/fQIYEdNgCMnGrnqYi1ms8oX3zTy5VdJCptGk5BWoTFECIf3vZ1t9OhxSJKMiY42QL1W5qE7shg/qiPBOOdUGx9+FuKJB1aR3zaGOrajQccARhH1uHjmlTruvMkJpFmNX/0UpromybYdSeS2QpTsJiaP72A5SpLEkCEy82qq6S2GYpIsqELFRSOrWECB1DOzJY8S1rKIZlGLebfTblgEcTnXU1ARZO0GhZpdSfr377/P4zBo0CCuXRThqIPNHDTRxCU3JNm6I8HEMd0noduqEphMPTNn2rwqVovEomUxUinRzpLcAyH4WzdXWQYNOiySjfpECrtNz61XZ1JRqiMQVJh0pIuixKCeNwZXaZhxSws2q0worP6HJjmdPluroaklxSF7md7d9aCfz+bE+OTd7ueuVitxxml6nnriD3RCjyFh4qvvox3FzxxI1MbRSwb0koEhYhzbqUQRChasBPDuli6QGMUUdJIeIQS1bGWt+JMcitBhwEMLMcKMYFK64BVN8sjTv3HcUWasls7FqLUb4myt1JMnZeLTVSESZiKRyH+ZwzH8M2MhgM8fprzYTOau/B6PyaWI7TE3ebsO68jLIlA910W9ZgUjqaCICtw0ESWCNq+Zxx60cfeMzgueOnbQmyHoJD0JEcOAsb3Y91dYJQdREUaLjiQ9t+ipQkXZLUHjEa00U0c+ghFjh/X4nu6QSCSIhXT42UkLdQxiDAHZxdoNTfzwSRF6vcQ9N2Vy2qVNPHhbFqOGpQvFazfEufpmP+aGYe3fRYv2b/NXI2Z06ClNDqGqrpJLrm3jvLPMvPWyTFgEsEh2PHITw3vDK0+aOjkr09oXb6uXXWXLOewQLS+/4+Pow7o3En3pLT/FJV1N6f4Ow4ZPJOmv5Pc/I0wZb6RfX5lkZh14uy5eAeq1W8hypDDoJc4/zUaLW+G51700tKTYXp2Oo/G4ytdzw+yoTpKVqWH8KAPrN8WZ832I91/Kp6K0I99xexQO2r3Rv2RVDEmbgh6WeQopLEaJJ+/JYsRhu3C3pcjM0CCnjAxlPAsXLeJfN9nIfl/LM6/7uObGwd2fqBuoskIADxFClNOPXKlzHmCXMpB3jeO6W1cx+4N0XNHpJCr6KGxL/YYxFcHr1iEhoUGDHgNDGN/O1BcIWqijkPIuny2EIKhrZWBqFFnkoYp0UWAPs9NO97HYTRNumrstNOxBLsU0yDv3eRz+s/gnxsOjjz6GF559CONu9vnm7Rt4+GYHWaGxtGSt44NPQ5x3Rud1wqLlUb78UuHdN1JgjDFyTHqyRtUotz7iZ/EKA+9+HObrrxR0baVIcTOqsxVdrosP3nQSi6u8N8vPD7+GaXGljXMuPjuDr54rJ5RTwwWnW7j9mkycDg2KIvjulzCnXtzEJ68VdJJre/PDAGajxIuP5FJUoCUaVdmyLYWa0oAAl2v/CDKuxgj9E8O75Bn9GcEGlpEl8imiAg1aPLRSo13PTRfoyM7U4PEqvPaej9/+jLLsp1LsNg2hsMp9T7bx8UcqQyIHo5P0e8lYlFAtNtFIDSVSH/xembUb4u3dQnvjvc8CHHmwmeWrkiREAhsZ3Zr1SZJESWIwHvcq+gw+l3tv/dd+d0cCfPnl58w4147RKHPx2Q7OP83OK+/6eGdWgLDXgMXTF2e0DB0aZq1bwBAO7KR5rZV0lCWGs1lejle4cGwaxTeNK7n2alO7QeqqdTG8PoUBffVs2ZFkwujuc8+aWpWKv1mnGmIZ7NgZY/Twzjqx26sT9CrT8cFnIeIJwR3XZjDzs5b9GocJB03it8/nY8oKEdCux9oyGYNkQhEK21jHcA5I/6a7UU5/MkUOlSynms3IQu5E+vEKF9WG1cy9PV1EFUKQiOoYyWQqWY5eGNoL7EkS+Nq0zLgywPSLolw13YHToWHVuhg33dPGlo0SOGspyITW6CJ2uExYUllUMBCKV3YqfO7B2BEmzj7FxusvSftsCPofoWf77H2Aw+HYr/8yMzP/S3f0/ztAq9WiIV18+mJmIQP6GjhooonqLXqyqw6nj+toBkijGSYdgLPqIA6Z6ueWe92Ul2jZtC3Bs697KRlXT/m0lbh7/0aLYx2q6MhGLNgZP8yCEIKmlhQ7dvacqK5ak8KEhbiIUs0mhjOJIqkCs2TDKWUxMDURza4BhGIpFNGzYLgwRmhxpQgExX5pXZ53/lWs2WRlwZ8KgcVjKGydjNaY4tG7O7Q8hEjr7X30Sn4n90itVuKGyzOQ5DTVfQ/icZXp17Vw8CQj3mD3372oQMvwQQZMkpV8qYQiqRcmLO3fMSJC1IqtVLGJvJ7zFrRaiawMDQcdYOKzr4PYbPDiYzko6v7t7v/2y+ekUoI7rs3s9oFwzikOLj3XzrWXOLnhsgwamhRys7Tc9qALIQRP3puDP6TwxMseDj25nrc+9JNMCrZXJzj/6ma+/yXElPFmbrnKySvv+HjpbT+zvwtxxOkN6HVSj1p0NquMTidhz4mSFN2PZT3bialRXprpo7k1xfzFEY47r5E2r0LvMj1ut3efx6Ffv95sq0oga9J6IT1B1UVRHC2dGCZCCJAEJluCI89pov8R2ykZ5sHhhKGMJ4dCatlKJUtppYG+DKMfw1nNH+wUW/CIVupEFcs1cxH6GMWJwWjQsoHl7BCVndo0g2XV9J7q453X81ix2MaHn6tMnWZCHFSP8agQ5iOSmEdIFGn6oyZ0RAihN/Z8//xPhs0OHuv2bttghRA0U0suxRgkIzacVItNnY4VQlAtNmPAwM13+YnFBEUFWgb2NXRb+ITdxS5FQ+XmnmPj2so4S1bGOOMEG0+94uWr9wq547pMTjzaSs2uJE/dn81nb+dz0AFmxo4w8tg9mfz6bSbBwtWoSQ02m4T4m5j5V2RnZyMktV0bzye1cvxxuk6Fzz0493QreX18rGYhmeSRJI5FspEVq+CTmUauv9PNrC8DTDu3EX9A4dApJo442IS+opacokQndvjaDXHWLDIzWIzHJKUX7bIkkycVk0MhsuiZ2SKjISmHiWsDxCxNbLb/Qn3OQoZPDvLEA5mcf5qdYEDDoEGD9nkcbDYbOk160S1JEnk5Mi/P9KMo3c+Ptz4KsHlbz7/jKzN9JBJw8CQTN9zj6jLPCvM1fPNTz/qTP/waQR/MxSu1cMjBel59Iq+9OGC3aTDqtRgkI3ERwy88xERnF219wkEkovLVuwUYDBCJdO+y3R30OiPJpGDJyvTzbdHyKF9+YsQgLJQV9/y7DOinpUhTzAhpEsX0onqTkedfCwJwyXQDNdKm9mMNkokh0jgGMRoLDqKEyKOEQsrbk2dJkiiXBjCE8WjQUs0GjJgYIU1unzNaSUeoNpeJR7bw2dchwhGVVneKx54NcOa5QXJbx5EriomF9SgoZGb23GL6PxVerxebDbIyZdSeKkxAihSF9OpS0HOoORSp/aiWK9FKOvKlUkqktONqLCZA0/mcYYLtrYkC/tbEbQ+Mkpk4EVI9xLZW6lFQWCcW00wdeRTTKFUTj+6fptmc2V+SFS8kRQIDZkySBZ1iYsc2icOmtTFlqout2xWevCeb6de4GD7BxYiJbi44U0ZaNwFHqqN4rKL2eL0AUSLoMZBLEUYsVK6VWb46gT7TTzXp543QJFn4p0rBHkmAvWAjA21zL2rrVA4YY+KOh90kEh1xJhJRufAqNx6PoF+/Xvs1Diefci7f/hxmyaoY0460Mvu7MNZiDyHRtZPEJ9rI6tfKwm9KuHK6k0H9DRwyyczX7xdxw4wMZn4S4PEXPRxzdjo/O3SKiaxMmRvudjFxjJHH787uVPgEeP19H/fdki4unzDVStDSM2PNZ6nhwnONaDQSh0028dr7fhYuiyIkFbNkxRjL5s9lMXqX64hEVYYOHbrP45BKKMSIICOTT/cFZKvkYPNGidheLdGqpDBxssCk1XHsUVpSpOUT7GS2b2oLBHmGDGqkzYT/Mq4B4WWV9DuKImgUu3CJRiQkBjKaRmpooY646CobExdRWqhnDAeTJEGLqO82pxWoFBT3vNHxPxl1dXXEgyYkIIAHEbIihx1ISOS2jeL+J32cclEjH3we4PNvg5x4dhuXXaJQ4TqMMdKh9IqNYfkSmR9/DTF+tJHpZ9rJzzLw6UwLRY2HkpfoS65URL5/JNZtUzjlbB9vvB/g0zcL+XV2MZV/lDP9LDvvfuonJIIce0KKx+7KwelIF7M0GokTjrLy2F3Z3P5wB3N22eoYK9fFeO+lDom1F972oYQtSE1lRHwGVHU/iWJC1+3GlF4yMILJ+HCxgeWsYzF+2rCmcvjs2yCHnlLPyRc18tUPIaYdbm5nqFotMlp0FIaHdSqS7UEFA2mlAVWo6L3FXH5LC/MXR9rzp2RS8M4sP/MXRxncX0+f3hpChmZsf9MVYMOJSa+jtnrVf6rwCdDYUMWYvTQ6dTqJ6y7NQKcayW6YSHasD1pJR5woJqydCp97o1wZTIu+ik1iNXGPlbc/DJLa3R00cqiB5WtinHCUhY+/CLS/vjcUReAPKiii598xIcVw2DtKcB6vwtlXNPHhK/l8/X4RS34o4bkHc3hnVoD6uu37NQ7xeASMUSrKJb77wkl04J80Z6xkO2vJp7Tb3zSIjwoGMIwJtNLAarGASrGM1WIBLhrJtThwtaW/zy9/RJG8uciShv4MZxcd11fLVvQY8bj0PPZ0mAMOCjBktIfpZ8nsqtby/NM26ivL2LyonDXzi5hxqRZ7ZoooYc45q+f60OXnOzBnh5g+ffp+jUVP+D9ifr788sv/lov4X3TAZDLhyEwxeqSh3aDm7oeCZDSO6WQeAenANig1kXffWkluWZTGZi8/f9ah/SWE4POvQ9x392KK3ZORJImYJkD/ARouv8DB+o1x7n7Myyevd9VnampJsXG9TLFkpVpsopwB3e6O5yQraNTsoFm3g6JUV5ewiAgxYIhCVNGxeImCwbDvJh85OTkUFkzAl6ohpY3QkLMGc3aIux+XMZtkrrvUiSzDhNGmbh3tAW68LINjzmpk8ngzgaDCtqokt1zt5NxTbUw9s4FEQnTrSjbryxB6b4dofC5FNFFDQPgQpHe/7MhU1Tb0eP2hsEp9jZYPH65AtdZTszPE5PEmnp+57wU/SD9EV66Nc89NPTNhhg8xUteQ5LTjbJx8jJWzr2jmsbuzGdTXwAXXNnPAGBOP/isHnU7ii++CDD6whv699Zx3mp13ns9DluGKW1sZMlDPirmlaLUS8bjKKRf13JIqhCAeFzz+oJWzzllM/8jkdlfYuIjSnLeEMQckOe34THyBdItHY3OS4YP0GPUSG9bJJNV9D+rhUIivfwpz0ekZzK5qIDvVlXWmCIXc8hCPPmDj7gfnE2mzIJJa6v1eTjxexxvPdxijpFKC0y5pZue8RvKSfdsdCPfAjJVi0QcPLYRNTVgz4/RrHUpGZPe8kKCUvjSKGraxjv6aERgPjJOR1QtJgrdmQzTZyMhBAexZo9GYOpITYQddIZT/0o+NyZVI0v8WP7tDaVk/UpFqtuxYRt/U6PYFSVIk2Moa8ilrj0sVDKSBapZKcymyZRIOC0JKhALKqFAmUP1rA2OmbKWoLIXVrnLi0d3vyr7/SQRtYx8uumYLZQUmUik45ig9551uwWyW2VWfpMWtoKrwwewgzz6Qg2V3a2VTSwqvX2XaEV3PXVKkY8YlRl5+M0hFHy0tbfue4On1eqwOGbfYhM0/iWR2HRef37MZxCXTTdxS00Y45ce4u5VVkiQKPeP4ZWYVq9Zv5dfZhe0unhNGp3dWZ9zcytFn1XPNxU6aWxVefDVChqdrqytAhCARgpTRfSubm0YcZBNORbDkRBg8WCDJEhNHG+lboePdTwIcPnXqfiW6K1euZPJ4E4lE2tBtxGAjayrjzLiphafuy2l3W/UHFP71SBsTxxj57pcwr7zj48rpzvbzCCF4/k0fudka3nkhfT8/+ZKHCUfXcfE5DvJyNKxYE2PF2jgTRht477MAF5zemQHvDyjc/UAIZ3AULflLePTOrvFZ1ijU5yygtE+ScYO17KhS2LpJxtE8ApvkJC6HOfpQCzff34aqCjSafWeApxISSQXWrEvS0JTiiWciZHnHU21fxJoNMkcc1P38WLQkhUlxggQ2ycmQ5BRef2kJB0+Js606Tni35EcpfduZnV5cNFFDAWW4aaQ3XVlZWkmX1rgT0KKtBiWdDyRFAq+lCr2zlWRc4s4749x3XxKt0KNvK6ckVYQsyURFCEmTJKlIyPL/0b78f0s0NjaSn6NFaBNEMnZi292B8lc0yzvpr47p9m95qXKaDL8QSLqx79ZmNLT2YcHirSQcjRDpyOH2LnbqMRAjgirUbk1fwiJInAjrxGIihFjPEoaLA9oX5BERSheDpBp691cxa1RCbhVjSzFeQy0G/b7nhQDLFi0nkAiQTSFOsmgQO/HQQrl/EraAE0WkeH1bLa+XVnHH9U4eu81JXmjIni/WjpRIoZI2XiijqwRPWATRoGlfLGqEliQykSXjsTg2US95WCsW4UhmofPnEyWMWzQDggxy2s2QMmPltDRW86/rM/ngcz9DD9pF/1IrigpbqiMIoXLhuXkMGHX2fo1DKpUilQK9XuLtjwP4/AqDBsusji4l0lyENViW1p+UdxHM3M6sRzqeVXvj8gscfPZ1kK9/CvHb7OJO+fQpx1q58R4XH88JcPbJnWPg1qq043WbR6GwQAP6IC7LFnLCHfNIESmajJtRc2v48Xc9Wh0YDBJtXpWnXvFi1Kef6TpvIS+9tYo3n83hkzkhtm/fzpgx3c/jv8KZ4UQhhQZtt/NzD3SqEV9AJd+YZtpXb9WyvakQn3CzapGE0RjEELOwhgXohB6QSMgRTHoVq15ibXARFmEji3xcNKFBw0AxDgs2EsRpZCdN1DKEcYziQGrYyirmUy4G7O5KEbTSQBO19GIQO6ikH8NYzu/UsAWjMNOHIVh2y4w0UsPBh07apzH4nwZZllFQsBf5OGRyguOPMtPcUsM7720hWJ/BUYeYOe1EI8ee1kYBFeiFETuZ7aaYmVIuuUoZV9+xnUkTTIw4tJaGGj2jEwd2yUkMkhFL01B2sJKb73cxfpSRf12XwbBBemxWiWhpNf37ZhCPq52c0QFGDTNSXePmude9/PJHBH9QZeZzubjaFJ57w8tvC6KoQmCwyeS09aJNbcZo7qox3hOEEARDARIi3i2rMm1AnPZI2JM/1+b8zh9fF7UXO4UQ3P1YG2995OeS3d2B8+YnyRR53XatSJKEQ2QSJkB2rDexVD2//BHh0ee9GI0S8bhg2hEWPngpj9NnNPPGU7l8/0ML0eae17AxIvQv1tAcDO7zd/8rSkr6sL06weTxHbWSzdsSRFodFOwl3RMljIXuOxohLRmgJrWMFYeSJE5z4xZOvaiZD17Jw2aVOfdUG9PObSQaVTl5eiNvPJ3XTqZwuVPcfL+bo6dqqfxuF9nJrt2NikjhTni490mJQX0N1NYn2dWQJDNDw/DB6QKgJEkcdIAZVQguu8m9X11BWzdvQZHjDB1opl9vPct+z2XthjjX3OxHXjew2/f48NCXoeglA/0YjhCiPaZKkkRLWx1LVtbg8alcd2OYAv9okNIbnkmRQAhBPdX4aCOLfOJyCCFLEDfi8A0imLWFj2Y6mDi2o8DpsGt45J4MUoqX2W+6cfRcG8dmlUESWK09s2n3B//PNT9ra2upqanhoIP2T9Pgvys8Hg/5eTK999KQXL1KpXB3EvVXmCUrqDKJhMxHr+R30jeSJInTT7SyYaOPH15pIlMtIJS9jUvPT2uhPH5PDsMPquOGf3m573Z7e9F05doYF13pI6P5AJAggDdNSe4Bllgu9fpt6LVGspNl7TdoUPjYpFnGmITEtKPMrFmWxO/37zP7MxaL8fN3v9LLUkqfQ6p56UknGc40tbrFleLGe10U52vp16dnGnR5iQ5dzMHWz0YhI2MkytPPrWHaERauvNDJlbe38toTuZ3aHbdsT/Do4zEKoxWdqP7L+Z0KBpC3V6tnszuX3xdGOHRK14Xm868Fsbj6ky3KIViON+DimFPXYM/taq7zdxg+4kAWzltGdW2yWyFugJ21SUp2u5tqNBIvPJzDtXe6UBTBI//K7mSadctVmZx1ko2jz25k8vj0Tvyi5RFMRomrL+po0TEYZDKcGmrrkt26J/65LMaY4QYmTzBR1M9NW3Aewp8BcRNhRzXffZJP/71+mwtOt/P0Kx4+mB0kEFKxNw3BMHrfKewmk546n5b5i2IkizYTrnG0J4mQ1rFpyFzK03dZOeLgNJutxZXi2df8+AIyrz3Z+cGr1Up8+kY+QyZtR9T3AcCHmzhRjJhxkEUTNfRiEMni1aieLDK6cVEtlMqpFMvQ9k1izDRQWhhh6IAwm7ZZ+ez7fLZUWdDIgotPq+XZ12p5+oFCnnrVQYgcsgc4MVVaCQX3ryD+PwV3/Ot+rrjsdA452sdPP/2KlDS0a5oZMdNEDTbhwCY5kSQJk0FmwiiJdWs8VCjjsNPBEncmi3E0FFEfXkbFKA+//BHmiIPSzDR3m0IgpBIIqHz6eRIfDWRursC9qRwZDW8sa+CFl6u4/jo9z7/p44m7c3jxbR9NLSn6VHTM4T+WRDmmm7bGPTjrVDOffRvA61MpKe46l/4OVouD+rY2aiwrMUoKRmPPj2+zSUJGQ99+elYv98FuUokkSWiy3cx8PrdLki5JEs8/mMP4o+t4+R0/Jx9jJRSUyJW6JolCCFRUjJi6NYpIiRRVbKKvOph4nzU8cW8GRx1qQVXhu19CnHJRI9uqUyxd/tJ+jcHOnTvTJkwqXHZzKzPOs7NsdYxRwwxcfEMLigqSlGbvXna+ndff8/PKYzm89XGA0Ufs4rgjLWg08OPvEXIyZb58tyMWTxhjIp4QZGbItLoVjjncwoO3Z6GqcN1dLhYsiXLeaTayMjT88nucN98Lo0RMaPotRK+Jkp/bma3Y4kqBPs6332R20oR2uVMcc+pyfFtHYskO8+Dt+bz0to8/Fkf2qzNCRUvYpyPmM3PEqY3ISSNW4kiBLB54zMNhU0xdWPten8KPPyUp3mujR5IkMtuGcMUNS2l0xRjMFFqpZ5t9HjqDSiwqYQmVMIyJuGgkiJ8kyb9eTjs0kkSEIA1UkSnyaStZzAN3Wzjh6Hy0WonV62PceEeA6KbeOJWS9mdsI7Xo9AKhpFi7du0+m2D9T0G6a0oiwymhFLoIBFzY1c6LZLeuFlVJddko3wONpEWSoSFzGU1JIxl6B0k5wm8LQmTk6Wj1byF3dwFUh56ICGGWrEiSRL4oZSebuxS+VaHizlqDHEqSGc9lGBPx0Mo6FmESVkL40aOniF5kiGySrjpM5X7emqXn8uvXY28SlPf+mxaabmB32IgQpJByQgQI4mMo4zsZS2THexPcnsnHs1ZTMKyZ1pVWsuId+WlCxFnPIgooJYCHBlFNAeXtxbOA8LCdSgaTdr2OiBA69EQJ06zZSZ5/IE5UqnWr2ZXchjVpJ0yCPIqQkGmkhpiIMJDR6NDj9wtOPLuNIYO05GTJuBeMQYsWJXsBvfspLFxhZ8b1B+/XOGg0GsxmibtvyOTFt30Egio/zQuh18poMqpoErUkkgJntsKIflomj+tZo274YAOTxnUlEkiSxON35zDuqF0EQwrLV8fxBVQam5K0eRSuv6uVXQ0pjjvSwnHH6PnuxyrqE/Xkq+XElSRy+Q5uvdbJ8VOLiCcEn34dZM73Iew2mTuvz+TuB0K0igaSxNGrghFDjLzxQXC/iBIulwsbTkL4UYTSozxDUhMlw2FEUQQXXN2Kwz0UJ4WUkKAyuJQYEgm86NAjoQEENjWLVDCJHhMDKCJBjFq2YcXBEKnDIV0vGShnAK2igZ1sobc0GISgD8NIEmcTK4G0KeYIJiGjoZbtbGIVZfRHg4Y2WljPEgaK9JxpopadO/+XBd8dNBoNRaUq8+YUUVLU8Xydcb6NW+71oAiFJ17yUVAgc/ABLkaN1LB+Qx1//JHC0TwCu8immN7sCNXT2KTw9P3ZXHOpDjnZffE8Q81DmI1892EOz7zmYfxRdRw31cqs1wswGSXmzo9wzNmNPP9wDkMGdJ675SU63pkV4KCJRlati3PK9Cb0BolH78zmkX9lIwR8+3OYux9YSEZNASNGjOv2GrrD2rVrsWsy2JXaTh+6GsgGhBc9xvbCZ4uuiiOndnYalySJB27L4rBTGjj5GAuZGVr+4/5ECYFALxkI7Com6G3lm/cL2vPKeFzlhrvb6N9bR262ltkfZHHoUbWUKf263aDwOrZy3tl6Xnz/bypg/wEOPOhwLr3wHi44w96e+6xYG0Nyl3cq4how0UrPxKW4iGG2KSQCMUyShfL4KOrm72LEIWsYM0LPpm1JHrsri2MOt7BkZYzr73bR5lXw+hRiMcHLj+UydoSRAzdsJ7jdgW0vLwJFpGjIWsp7L2QwfIiO2voUudkaKkp1HH9+Y5drOfgAM3qDtF8kgbqaRpyZKm5vB6lmxBADfXvp2Laue6KNBnm3YVt67kqS1EmzWJGSPPh4AHMil/y2KZ3Yo0kSLONXssknh0J8tGFRrTgS2WiKdmEesIREKMnEsd3LZN1+vZ0v57TxxZdw3mndf6fvfgkTT+xf1+zf4f958XP58uXMnj37f4ufu1FTU8OkcUa279yrZVf9ezaIAA45wNxF2H0Prr3cxhef76AhUc9ll2na28NtVhmjUWLhB72Z9FMVVqdCPCaI+cyEvFkUSLa9PkP02PYkhIzZpnDgtJ28/9EWtEkLAoEZG8OVKcSXqzy/fQlJ4tjtPe+2/BVfzfkKNQXGgbV8+EZOp5s/L0fLu8/nM+X4OhLdiMSrqkAI2LAlgS5pazdsMGPFs3MYDz21lacfcpJSBMec3cCwQQYKcrX88keUXVss5LVO7sR0TZGWAMj7i8ZdtmcYV16zkHvuVjj9BCtarUQorPLcq0E+eUdHUaKsPehmSDls25iDIaNnxlZ32FnTgNFTyqNPuZgyu2vymkwKvv4pxPcfpYspTS0pqmqSVNcmGDXU2KnwuQfFhTrOP83GUWc1YDTIhMMq3+1+f1VNgk+/CuELKAzsp+fSm1q6yApU1SS478k2Pnk9n5kf+5l6iJn7bslk07YEs79tITfb3qnwuQc3XZnJD79HiEQEbaKVM867bZ/H4cSTz+bxyrtYuVwiI0ulzb4IOW7FnMgmLkUwFbbx6P1WjjmyY3wlCb74PsjqX7oPunq9xAHjtSxqqkRf2MJxx+gZOlRmxQqFH3+NEW8UCCGwWSQS23v16KKaRzGaYoVUMskjt2xHq4GUAjc/MpCVlQ6uuaCWA0b5eHVmmD6lIZ68M8BFN1vQF2rJqsyjSf7P73b+d0Z5eTmF+TomjLKw/GcjMUQnTbkKBrKd9fQRQwnadtJrlIf3Xsth9KGN6KL6LglDWPKRWxHi8zcLuOK2Vp5+1UsyCVkZGmxWmdXrEng8BgYyPK0zuvvt2fFeJOqLuO3O3znnbDNPv+KjtiHRxejsP4IQUJAvsWqNYOTYfRf/TyaT1O4Ik5voT9jYjDvo54vvbNx8Zfd6Yp98GqewZQoBVxyNdj31SjXFUrqlUucI0bdX98wCs1mmV5mW15/KRQiJx5+OkhJddW0FAhmZfgxnAyvwiFYKKEWLDg8uGtkJSLTlr2T9DyXtibYsw4lH2zhgrIkJR9fj9XrbjRX2BYMGDWLmGzEK8jTMeaeAF970kUoJXn3Xz7WXOjnjBBsWs8y2qgSPPO/FZpWprU/x2hN51NTFOfXiZiJRgVYDX71b0Kk4mJUh4/aoXYwSNBp46dFc1lTGOP/qFuIRDYFWE6X9FD75zEzvcifHnN3QxVDuhTd9PHVfdpc5kpOtZfYHmRx8/FI+fStd9Ln0XDsvvOXb53EAKCsvpXbbZpzkIFWXUa/bQjbNFFJGdLuD0y6o5fnHHRQXpj9/9foYl13rx9E4pst9YZHsLN2oIqsWmuxrKBsc5OWb7PQu11G5Oc7Dz9Ti2ibwRsPkqAU0U4uT7lkcDfIOBqYm0pa3kib9Jn6bU0DpXm34o4YZ+fVrA5OmbiaxKQe9ZMQtmgniw2rQYzXGSST2rw36fwLy8vLweODNZ7O48R4XwfJV7Kozk50sB1lFydnF8NEp6n7q+RwREUIIyHboiIZlQqqHQQNlnnwoj0ee9/Dd9m00aBvITVZgwMRmVjFSTEGWZAooYydbWC+WUEg5RizEdF7CWdu5/DI9zz+eSYmU3kTMIo9Mkct6llLBALKlvdxZPfkEPV5mXLuSuV9mMfHoeny+nhei3eHM887g0w8/I1PksYaFDGZst4tDGxns3Kbn7bd1nHT2ZmriNRiEkRQpZGSy5VxaRR1jxGHUU8VyfkMnDEikJaKGMA6DZEIIwU62kEsxCWIMPqiFyo0NTD3EzCOnmLnzAYVY5QBy9vqeWeQRFD42soJS+oEvG/+8Ifw030etvAGDZgMGS5K3XnKiN8CrH+XvN+M5KysLd5uaLq48n2b4n3BBI6cdZ+W9T/2cfb2VIQP03P+Uhzbv37fSxpOCAX2734zW6yXKinVU1Sg8dEc2ZpPEtz+HefR5Dw67hjkP7SleO7js/ATX3dVM9a5KMp1afvqkiMyMjjXMDZdlcOTBZm57wI3TLjNiFEyaUc3bH/vx+FPsakgwf3GCOx/adzmUSDCMFj1FVNBANaXddCP4RRuFJQqvvxvi3Q9jNNbLDE+mN790kp5eYjCbWYUWHQMY2c7aXSv+pIz+ZEgdzym3aKIv3evU5lBIPVWoQm0njkiSRBGdGWDbRSWFlLXfMwBFVOARrWxgBSbMaNDh97n2eRz+J+GVlx7ioduzOhU+IV20eeK+TAZMqsVqllj+W3F7RwhAIKhw1MmrCW0YhwkbBp3Eey/mc+rFjZgNRT36F0iSREOTwnufBfj8mxAvPJLLAWM71mMzznNw0tEWzrysme8+LOy0iRCLq/z6eRE52Vpa3Smmnt7A/C9L0my23TjxaCuTxhqZNLVhv3Ki5uZmnEoOAbzsEBsoox86Sb9bm72BajbTi0G4pHqadTs45jjBs492zRtlWWJgHwPjpnjpN0Bi8GCZTdvcOOl6LUIIPLS2k6Kyg4NY/LmJIb9vYkBfHRq0bNuu4GpLMWxYWv905BAjTz9m4f57FtMnOr5DVkIIatlGW8LNe5+bOfnUS/f5u/8VW7dupSBPwzX/cvHEPdlYzHJaY1wXh71qfhbJRlSESIpEty3gPvt2brjWyEcvVmEKpO/z7FQpkVY/ZnMjD9yWybG7u7sOGGtqnwdz54V5aaaPgw5Ir0F//iqbi69ey/ZNGvSxTFRdjMawm/efdzL10PR79jBGEwnRrbxXWt7JTCqVQqvdt5Kd0aiQaTOg10tU1ybpVaYjFFYpLhP8alxHfmwATrI7PTNzKKSBavrQvdxIs2igwN0PMltx5y9H588jI1qBikp2fpKjjtTy8SeNFCcH0YchqKg0/3/s/WWUXFW3/Y9/dp1y66p277i7EyEhEPRBgwYJDsHdedDg7k6w4K4hAUICIe6unfbu6upyr3P270UlHZru5ib3f8f/3vHlmWPwglSX7bNrnbXnWmtOqqmq1JEWsQ4bxPYi261gciZYvV6yYm2c4YPaNgGEwhr3Pe4jFv2fmwj6Xyc//4O2sFgseLwaZpNg87YkfXoasdhTnVYzNamRJkmXis476HJzFLAHeOJeA0dM3kc+RqMa8bgkmQ7QvWESNGT+XUrJBpZRw3ZKZHfc5OGlgTzadyxKKQnhI8fXk4VLdmNRc8gilwJKMf7JjbTCNxYP87FYOq48d4SFv/yGyRHjhqs71ro0GAQXnJnFrA+CeJrT5OXqmfdrlPseiuBpUJASWkJxcqI925BWblnAj3PXw/1w8r8cnHiUncOnNvLKEo0UacrIb+ek6qeZXIr4K/TCQGnjwTx80xYefHonbpegqdaArbkPJcnydp+7ROuOp65qv9cAYOeOHTjJoX694LrbvTxwZxZmcyYItPhUrr7Dw6XTs/D6VK67y4NOB4P6mjAZBcf/abTX26Ly9kdBNm5L4s7SMX6UBYNe8POnJZx5WSPlJQrX/duDL6By3ulZ5Ocq/LEixu7qFOOOraZvTxM9uhrYUZlE0+Dic5xceZuH1evifP1uMUIIenQxsHp9gtefbC+lsBf/mmJj9qchapWmA+ruOe200/j3Tf9mhHYwxiYTa+US4kRRiJMjiwmnfWzckmbE0BRGo+DjryLM+iBAaZGCw9F5ASE/X8HeczeLvts37nXmVLgnqDLlxCYSG+PIKJj+1rnTgNFuIOCrRr/nrfQKDOoTZO5vuQzolSE3E0mJomSCfTzSgiO7mBQprPb9NwL7J+H+++7l/DMcPPZEmHhCoSeDMt3uZA7y21iLyZ4kWvobfbrqCYQ0Hnneh8OhsdG7EHeqjEJZjkRSr9tFbq8mvnwnF6tVR9+eRnZXp/j0jeJWMfp1mxKccjzYw+2rz0ZhoiDZg69mRXCTS1C3nV0igLdFbX3+pLEWrr7Dwzmndlzk+eirEMtXJ0g0FJBK739ny7y588hPlZNFNuF4gOGM5/U3fuKsk9PttEtXrk2wbHmaKFsQmo7iZG8qdRswaeYOY9hfkYgqDBnnwapY0AWKqWNX5vD+J+iEbo8GsmAQYwjgpYadaKg4cDOAUazR/Uauy9TO6RQgP1fPKcfaee7ZZ7jn3vv2ex369+9Pc0uaHLeO/Fw999+ay/235vL9zxHuedTLky/5QYDJKOjd3cB1M9zc+bCX/DyFB5/28dyD+YwZbuHUi+px/MV4p28vI5u3J4lEtQ5HQxcujnHmyXZ+WhDF4wjz8xdlreY9k8db+XZehOOO2BdvV6xNcP+tHROEFWUG+vRRGNw/c982mXS4sg4sHbNbHKQ1DRc5VIttFKV67hk5yicn2oMN81QOPmon2VlGUmmNYADKWsa16nD+GZpUkVJQbixjwolVPPfQvgNPWYmBow61cfrFNSxelkTTUqgeE02ylnzRtnu5WmxFr5mw4SThVDl4vBmdDj79JoTRKJg01orDrkOvF/z7FjvXXLaKcFgQJ4LZlkJvUFElDBjQvoPln454PI7HA5de68NiB6MtxTEnx6mtX091XYorznMx/VQ3ZX2aCKrtHX6llFSymVRcT/aOya35pHd+iONOXsq111ioqkkjlDiR8AYGVhhQ07Bq7TcoLcUURPqRQwGKuwWlcC0DB5oYNEjhnNNzuPXuAAXx3m3yrBgR9OjbEp974MBNY3U+K9bGOGKylS++qzygtSgqKkIIHfViO1KmcfzFmPDPSHpyOO2seroGxmPBRggf1exkgBhJUkvQqFSzU91IN/pSQleWMZ9CSimhGwZhJCwDVLIFJ26aqCGPYnp3q2HSBCOptKRLuYFwo52ijr6ncOGUbnawjkEchIIen/SAaiSFhpZK8cIrKk885CQV30Fzc/MB+yJEIhYuvt7DR68VoNMJjphk4eW3Azx0R2bix27T8dU7xZxyYT3zFkRbpx3+DE2T/L4kznMPdH6OyMnOSE3tleM662Qnxx5u46Tz6glHtNZY2LeXkR8/KmfwpEqmn+ZsQ3zuRf/eGc3tm+9r5ut3iynMN3DZBU4efNrL5Km16BXTARHBJqOFAF56M4Q/mINOKhTv6eKVUuKlkZ1spHR1KW8us+PSCtjFQtaxGBUViYaNLFTSjGJyq3xTWAYwYWlDfAKoqO3OCHshhMAqHcSJopJGJd3O9T0pE0QJ0VO0JxqyRT65shAzVmrZSU7efzQ/O0Jd7Tam/qvjjnGdTlBUoPDKYwVtiE/IaHG//0Y2//rXBuJN3Rg9SqGkSM8ZJzp48ikveZ2MF4dlgCGDFZ580ceAfsY2xOde5OXqOfNkBx99HW6VyWloSpNISvJy9dTUpZj0r0auutTVhvj88/OnnmhE/o1W5F9RVlaG5kiS9CVIEWItf4AUpEkikRRTgbHvRqafaeHLORFefaak0y5Cu8VArncAod9NbCv4nZBpNY74Ia2/h72oEdsRSpIVzKPAlI3RDJrVT8xnJDR/AgApdlKEjZq69Rx7dh03XOZi2sk2Pviyjl3bfyLksaCoZhLEyaOEfrGJ/PTpBty5azjssI7Nt/4r/PrrjxQX6jlyspVTL6rH6dChqVAvohTSo83fdqM/61lCX7lPUlBKideyi4rhTZx9ShbvvBqBP8n8OpKFrN9cyWtPdHy+nTLRyg137xtRz3YrfP5eDt4WlW27IphNgttmahx5aHsi8PPvQhw1uWMzPI2s/SY+AeIRBS1p5L6bs5h+ZQOjBtn4/juJ0VtBXtKKl0Z2sYlecjB2kTnrRAnTrK+mQCvGIdvmrdWGDdhzfJx3EUw/3YbJJPjyOw8PPlZJc62ZEw/XMXeexpDU5FZSWwHK6E62zCdhXESLv+M9HYlqpFIaWsJAV8/BnHn275x5VoILz7Fhswq+mxvlwceiNFYbMRiTNDY2UlDQOb+wv/gP+fl/DDqdjqUr48z9pJhLb2zitqvdXHyBhefu2UJhrH0ltI5K8ihm8bLOtRk3bU3Sr4+eSFQy8UgPAb8OoWgUFUvwFNFEHQHRRJnoiV41k7J7cGf7GT82zG+/78IQt7PDU4lTZre74e9mKxbsNKtexKZelJFDghgbWYFb5lEhModmi7BhkmbC4fB+azbs3L2dXr0EfXt1npD17m4kGJQcenItU49y8uHbJgpaJlC2R/ukSCbZzCo8so7+jMIkzAghkOl9W//1d8KsWJ7p3rNgw0sjq+RCejIIE5Y/JS4dt1wrQk9OtCemvAbM9jThZQPJFcUddgkq6PE2H5hzW0WXrlQZfqdrcDALZ1cy/IcdFJdATI2TnS24foabQf1MnHJhPc89mN9avXdlKSQTmXnXz78L89JbAa64IItpUx00NKm8/LYfVYXjzq6jtFjPrTO99OxuYMb0fYlen55GTj/ewckX1nPzlW627kgyd0GEcSMt7NqdJhTWcNh1XHlbEyBIJCXRmMRs6rxF32IW9OhqYFdV7IBa+ZctW0auVoRRmIjLKDoEw5nERt1SmuzryU3l8MarYd76qB6JxuQJFhZ+VcpN9zWzblOCgX07Jpv+WB7jg1cL2o17tfg1BvYz8tm2DVCVooulHnu8Y1LLQx3dlHzSYYWtO5L06p65Bg5bJuA77So1dSncWQo6XUZPNRKPkKXo8NJARWHHLuX/dKxYuZxR/TWCfgPDGdNmXMYq7AyUY9ikm8fg/gY0TTBpnIXSYj3f/Bhh57oCXn3Hw6NP7UbRSwwmlQfuzs0Ug4DZnwVZ+FVZq9wHwK+/JbCGunfa4ZsxxtpKgSilQJayvXo1V93eyLsvFGRGQ/P15LgVvpkbbqf7WVWT4qsfIvTrbWR1tAVvg3e/12HXjkrsMos4MaKEiREhp3Y0k49ewsUXmJl6XGZk+/V3Isz+LISjaQDllKKSpoFqdJqBRtdKtvuNuAPJ1mrwXxGLaezcJTGHi+jBYCSStfyBTWaRI/YlHGmZxmhN0iA3UxLvj4vcNpq5O5RVXHm5njnzE7z9YYBzTmtPJh8zxcb0GV9x0cWXUFq6f/s/Ho+TSghqG9JtSOeeXQ3YbTruuiGHIw6xotMJNm5JcM/jLZx2nIOHn/Ux8SALY4Zb+PKHMDsqk/z4a5Tjj9x3jYQQ3HKVm7Mvb+DNpwva7Is5v0T4dl4ERYHrZrhZujLO5m1JmltUenYzcOGZTk65sJ6eXY2t9yuj8e9HlXKzFWJxicmUSXAjkb+xle8A4WCQSDxNnW4HOVoxPqWWmJqkkRqyZA4tNDGo6XAUj4KUkjoWYqTjA3sTtWSRSzR3O4/e1Z7EEULw7IN5HHJiDTqlBUMwj/pEFZVyM2as6NAREX6SWgodCitZgL4xwZYdklvu93LowRlTnWkz6hk11Mzt12QzfrQZnc2HNVxAEC8F2aCKNN5GFZfLdUBr8U9APB7H7kjjDao8e0sex/1p76bTkuvu8vDOJ0FyXUa2N62jSFZQQCk6oRCTEXaxGRsOEsTbFNJtwoGhYTyPPTWfw48wIaXkyXvzWscXVVVy3xMtvDJrHhNH27j0QivzFxlYuS5Gy2JBdo6gvkHDRFsywEM9bnJRZbrd4RnA6q/g/Q9XM3SYkXD4wMbZFi1ahNOioBTtwNViJN3Svjt9L1JqmkLfMGx7JpmcMhuVLUCGoE2rknp2E6AFIyZMWKhhJ43UYJBGLNjIJh8PdeRQgD7bz+mnmBk60MS4o+t4bVYMe9OQv5kKKSNCCAMm1vIHZfSgOwMysSEOTT+HOOqExZxyqpUNGzYc0BRcOp3GSBZrloYZe0w1Y0eamftrjKMmW/nltygPPtNCnx5GZt6aw/MP5TP1/DpGDDa3I4QeftaHTki2bE/Sr3f7PCmVktTUpykubPu8LKfC+dOcvPdpiEvOaRvjB/U3cdzhnRd1jz3CxobNCc65opFjDrNxxQUubr06hy9/iFBRKli+fDkjR47cr3WoqChnMUvYypo94+SbqGIbJmlCoCOLHIYyHkMyE5vXsAgbTnowoLWz108zLTSynmVIqWHGSpgA3Wh/7pJof6vBFyXERpZjwkI9VZTRvc3jzTSQT+eyN2V0ZyULAZWRI/d/BPqfBEVR+Ds+KJ2mw+kzyBQfLdk+dras45M7XQCceLSd519tpN6/k2LZ9nppUqMlbw0iEefic5zkZHf+xsccZuP2B71MP9VJbX2a869p5LG7M7nRWRf5sSbzOOxvfuJHHWrjwznrOv+Dv6B///40Jmoppw+5oi1RHpFBNih/8NFzLnp3N/LdzyEWr4jTpczA7M9C1DemkVKiVwQ2m45vf0xQRBaK0JPfOAa14Ddqsn9B39iVLDWfJHFiudsZPCrG3Ptzyc9V2FGZRlHgvU8Uvn6mRytHEJAtWLOjzH4tl4I8hVfeCXDtnR66dzEyoJ+R2p/7YsWJEVPr76ifNorv35vLlKMOY9iwYfu9Bnux4Nfv0NIxnn8on2MPtxMMZbT5H3s2xLdvbyAv1K/1vbJENgWylC22+eQ4LShSjzTGOO0UE7dem8N7nwYJhRTMspkschBCkCSOwyTaTPj8GTqdwG4XfD0n0ub+nJOtkJNt4fEXWwhFJPG41trABLBhS4KZT/lY9G37CcVv50YYMeqYA1oHvTSj8+dw96MNaGkdX7ztpHtqjxmfgFyKSMoEq/mdXFlIMw1oaGTnp3B3XU3VNgs6TwlCnyaVW4UlO8wXLxe1nmsBpp1s5+gpFg47pZbmZiPGxp4d3oNtwoG/0U1zrodrb/WxbGUaowG69xCsXKGRDJuJxFTCqTTRnPlYdQaefDHAB1/5iccg7XPRLTqRWv5AMaZYu3YtU6ZMOaD16HCN/n9+hf/gfxR+vx+PR+WCqz289VwB51+TacdsNvsJ2aqxmfXItILSUkgokSJJnH6MYNOmWnZUJunepW2wl1Ly8HMtLPw9zcZf7BRER1Cwx8SgYWcDQbZSTk/qTRs447qdhEOCEcP0HH1YPooiUNWMK/yhx6VZU7sIl8wllwKSJGmkGhMWEsQYwvg2CXWeLGY762iQ1RTuGRU3Y8Hv9+83+SlpxO8XbNqa7HQcZ+2GBP5KN8LVwgsvJRkcn9gmITEIIwPkKFaxcI8I/0HoMaI3pfjy+wi33hUkUONilDy89XkO6WIHG9jIiozbPTF0ZBxWS+jYjTNgrubUg/U892YIk7WGvFjHup7Nog6b88AOuVdeeSWfvPsRpbIv2YkuZNd3Qa1Lk1SaMEzexPjRFh5/0cc1l7jo09NIU3OaLdtTdC3X8+4nIXr3MPHOx0G+ebe41eynIE/PCw8X8Ob7AbbuTPLbkhgbtiRZfmd5u/e3WHTceV02n38X4eE7czn28Iyh0gsP5zNpnIXZnwYJRSSHTbAybaqD598I8P3PEab+ZXx0Lz75Jkxetg6HQxCJRLDZ9q/rceXyVbjIEDA+PORShBCCvtpIdpvmc+XNYQ4aaUHVzJx2UQPPP5TZw5eek8U9j7fw/kuF7TTwFiyOEgxp9O5hIp3OdGUKIbjtXj9ffqJg8wxkMHZCKT9bWYOLLu1ExeMySmiPC3cokmbaxU389HkRWU4FITKHukhU4/JbPdx9Q0b75a2PQiSiGSI1j2K2b9m5X2vwT0M0lOL9T6MUaf061AnSCR050e4MG1DL+WfamTM/ynOvBzjrFDsvvx3gpiuyKchT+PiLGEuW6ph+aYBZLwm6dzHQt5epDcEFYDaD1Kmd1TlQ94xL7kWp1ouf5zQz/ugG7r89i/59jJx2gp1r7vDw/mchLjgzC5tVx4/zI/y2JM5rTxawbmOCyzZ6KC75r7swW9+nvISICKGTCjkUskYspEz2Jr92Am8+WMcTL23Aqjlp8KYYJo9oHeXRY6CCXrhlHltjizP6dR646NrF/PBhUWs8gD2i9w97afGlGbLncC4QDJSj2c56quQ2rNhJEAN7gLdfzeKTL5pYNDeMs6UvVuxECBLM2YRi9XHvLSXceb2bySfV8M6nIe67OYcxw/cRJB5vGlPAxYvPvMTMR+7fr3XYtm0beqGgplUefKaFx+7OFGquvsPDW88WttFE7tfbxOwXCzl+eh16BS45J4snX/JRU5/mszeKuej6Rg6faG1T9Jg01sr2nUlGHVlN7x4GivL1rN2YYPxoC9luhTNOdHDjnQGSapomj0avHgY++SaMt0XlgdtymPlUC2lV0qOLgZq6VJuOqD9D0yQNTWmcjsxjCxbHCIQO7L6AEBixENbCRNiJ1aTiciSJhuppiuZhwdZ6TxZCUC57soGlDJCj2/yWwjJALbsYyBhSRY2dmgfm5+oxGXWEt1Zg1BQCogEdgjxZTNoQJar5yVOL6cUQBILtpjnceV0W40fv63KYca6L5173c+/jLZw51YFRteHFyxgOZ331UmL6Fg6brPDhhx8ybdqBmb/8v45UKoVikEz9l6PNwQoy+tVP3ZfH5Kk1SIOefhyMlwbWshhkRr+zlG4YMBH+cyvLHhiFiVizna07/Pz4UdvOIEUR3H1jDktWxNlWFeXh5xLceLmbO6/LJhzReO/TEDvrIqRooJiupGSS5uw12PKb6VpupKFhB4F6K27P4DZdxzp0qCosXRHH5Tqw7jZVVTG4g9x2dQ5ogsdv2UV+vL1hkSY1ArS0GeULE0BBz1q5GJU0uRQTJogJM13pgxkritATlD7q2U2cKFViM4PlBGJEiGdtZ9igzOctzrXQuDqvU0koyBhHmbFQRyWFlLUjKGzCgag7iE8/X8zwg/df8xegsbEROy5U4hx8kJlwRLL65/I2h/Nv5oY558pGTj3OTiIpGX1UNdNOcjB5vJWm5jSzPghSX69RUwOX3OBpY4S3F3c96uXMqc4Oyb7DJ1q5+f7mduSnxawjEu2c1I5ENS4738W0kxy8+UGQC69r5I2nCjj1eAcffxWioaFhv9fh8GOm8PE7n9FEDTarjmRUzwgmsZU1GeNKumMQRhIyzk42oJJmEAe1fh8hBG7yGConsIGlDGUCu9jUqi/+V7jIpYVGcmi/b1MySYoko8VhaFJlNb/jlrmtHVYAGul2xYI/Q0GPHiOqiFJUdGDa4P8UDBg4lgV/rG4dMf4rOhoh/jMM1iQl3TQqyjK50ivvBpg4QY+nsZIdq3zYW3pgwkxAeGlxbeaowyXrtsCbH4S47LzOdSnjccniFTGGHrobo0FgtQp+XRRDr4eWajtKyorXF+70+U3Naaqr93/vV1dX41Bc7eIKZORssrVizr9mFzluPYcebOHK25soLzZw4VlOjjnMxtqNCV5+O8Dk8RYOGmNgUWwRRU0HYRdZtDQZyM/XCEovDdSgd4YZ2Ffw9EOFzP8jxqffhInHNWxWwc8L4iTV7TThQQBxIuhccYYPzuRo996ci9mkY2A/I7fdolIsOu7azQuU8/wTL/L6u6/u9xoAxGIx1FSAE4+2MeOmJl5+LL916ui+27OIxjy8+dYcigxF6KQRXB4aQ0E2LSnCYdeRSEocdjsbtyY56FAPTTtc2NO5rV3jFbIX8dydJFtU0mnZxidkL6SUWC2C194LUNeQ5tzTnZjNOgJBladf9VNZneLWq9wcd04dQwaYKMjTs2JtHKlBKqXxzY8RTjnOjqIINE3y9Zww1/67mR9/uvGA1kLoQMRtFBfoWb1C0i01tF3sNgoTPehPg3sFhcJBkXc0Pv9OJh/SyNQnjSxeXo3RKMjLMfPZt2ob4nMvXFkKM87N4s23o7jVok4LgAmfnQ2rArT81pscCtnFJnatSNKdga05alqm2MUyirqFGTTUitGaRi8NfPZZkmYasJNFfnGc6urqA1qLzvAf8vP/GHr16oXVprFufZpDT2yguAScdsHkSQq3XZ1N315GYjGNtz9q4rEnY/RonIiXBrxNeo44tZ5nHszhyENs6HSCuoY0M59qwWrRkaeVUhwb1Lo5hRDkUYRFWqlkC1rMgser8shdbdudFUWwdmMKc7SQPCy00IQZCwp6+jKcHayn55828F4IIegu+7OaRRTIUoQQRIngdnesUdcRwuEohuZCHnmqmeOPsrUjrlIpyctvhxh8kIn1WyE/0aPD5EwIQansjp9mdrMVh86B1apx8+UmmmMWhjKq9XlB6WMH6+nLcMwic1PNdM1UUslmlsqfKaaCYrq2HiATMkaDcRtvzFJINOYSJUyYYKvOaOvnlUm8tu0M6Nre/e3vYLfbySlIsMH7K93iI3AKN4rQY1FdLFuiMWJKFVar4NzTiznnigaSKcnwQSYaPSqr1sW5/QEP99yc24bo2ItzT3dyxOm1DOiTcbbsrJI9epiZmU+1AJkq1vBBJpatTtC/t4mtO1MM6GPizJMz3/fsUxxMPb+eww62tiOX5i2IUF2bZttOjbIihfr6enr06NHu/TqCO8dNjD8nDZnkJk0SUzSHW+7dDQTo1kVHbo6u9QDQr7eJow+zcepF9dx8ZTYjBpsIBDVenx3kp4URpKZjyNgm0jEjUpfG6VYJ7c6nNDKk9fdiwoJeGlnOfLrJfuRRhNzj3FlHJdoeR5kS0ZWmzU7GTl7FpEkKrnwXUsKJ59Zx+zXZDBlg4rt5EWY+FmRAbmbk34wFnfifE3L+fwmKqqO6CnrRedywprOpqa7B6VA45VgHR0yycsL0enQKjBxiYeaDScxNfemnFZAmxYyztmOraGTSRIVYTKO2IUNC5efq+dcRVp56vBKaOtaIbaCaPIoJ0UKgcC09e2ucUq6wan2aS64MYVCtqLokjz6SQ69uRr7+MUIiIRk70sId12bkOxqa0ih6gc64/2N97mwXfmslWZEKmpRK7IqJZDLOVtagpTQSTVZULFTsGdX8K5zCjSHpRIcOHQrJhOCYM2s551Qng/qZqKxO8eb7QcYMN2MV9jadWorQ05shqDJNlAjrdQsZ3d/MlElWpkyysnp9giefW0FVtUrfLgpXX27l5j2T7AaD4L5bc5jzc4QHn/Fx0+Uwbo/pxnOvBSiID2f1ijX7vQ6LFy9Gb1b56LUivp0b4cLrMl1DvboZOjSDUxTBNRe7ueX+ZiJRjd+Wxvjk9UzR5Narszl+eh2XnefiyEOsBMMa73wcYt6CKH98W4Y/oPLirACRqMYd17oZPaWB5b+m6dLbwNcfFLWp3O+uTnH+NY18+EoRK9bGee/TEOec6uSZV/3cdk17w4oPPg9x2MGZDtUNWxLcdG8zqc49hDqE2WImTQoDRoYwDhnVyBu7hNeeyeawE9bB1raHi1xRRKXcwioWkiWzMWAihA8JDGQ0egwk03+/J3UpC13VjAZWF/rjkXU0UM3A9GhKZR82sIwWGtEJHaecaGlDfO7FFRe4OH56HdXVGrubNfozAgU9fRjG+vQSdteE0S1a9B/y8y+w2+3YLDquudjV4eM6neCQcVZWromzLbqGUt8YSsS+Yq0qVdazpMNONgCjXscZJzo6zQFuvTqbi69rYtGsYozGzN84HQozznUxZriZ489cT66nmPrC33j9ZRvjRu0rAG/dkWTqmb8T3j2AAF7SpMEU54KxCjOfioG6/2OekDF/KsxXOOtkJ8mk5LmXdxPcko1T29d9rkmNjSxDh46dbKQ7/ZFSsoMNpEkxgFEYMJIkgQETCaJsZhUDGY2CHqdw48SNlJJl8me2soYIQbTKNF0H1zF5gpm+fWHNLyoNspJc2XExy0MdbvKoYSeDGdvh31iFna31enr1ak/g/h0URcEXbMaZrbJ6fZIfPihplyf/a4qdxSvi3P5gM1MOtvH4PbkccXIj77ylIdBhThZSE/IxlPFE1ngZfuhKrrzYwZjhFqrrUrw0K4DDLnjgto7H8cNRidnUPm5Eo/DSm0GeeqDj5332bZgXH84UqC88M4vq2jQ/LYxhtwkamtT9ngYAGD9+PDEC2CxGytJ9qKMeozDRX47ESwNbWIUqVfRkjFx67O28/QtMwoxNOgkTwE8z3ehPEzVk0zaWltCNdSzGIu2tMjyQMTNZyx9YyRT+dUJhgBzFChZgk05yKSRJgloqycLdoZQYQDP1ZJNPk6yhT5/+Hf7NPx2Dh0zk2jt/YtG35jb3YshMuiWTdFp8jMc1hE4yYawZnU5QXZti+eoE383OyHetXBvnxddW09ysMXGQwiffhYmnzLzzfCEOm45LbmzkvNM7JkDfeD/AtJMcTBhtIRyR9O5hYMHiOFfe6kH4e2FLFfL088uYMKZj8vv12UECMf9+r8PP834hK5TXKfFUJLuQVuuZ82EBH30VYuIYK4/dvU/vsU9PI1P/ZWf6lY1ceaGL86dJLrpwCaXN49HrFNL6MIecGKB3DwObthlo9KQZe2w1M6a7ePXxfBx2Hb8tjVHX6KWlOU7Sr6CEc0irZgymeJvPsnFLku5d9aTDFupzlqCzRVBV0PuLcIczBQqrsFNXs32/v/9e7NixA4Ne8tUPEU453sGRp9dy5GQbeTkKX/8YZsWaBAOG6enepYFASCMW04hsT3HBtU28+Eg+xYV6qmtTTD09SFHDBHoLc+uaqlJlHYuYODzFiJFO3v88xNmntJ8CnP97FE2DXVUpnnrVx+Mv+nG7FLLdglRaMvejUnQ6wVGH2li7MYkvoDLtJAdFBXpGH1nF3bcJ7n+oCbs7STCiMmxQpkEjEAgckMu52aEnYd3NQSPNfPiakaIOGkcA3DIfmWPkuSeMnHvB75Q1TeTNFwJs3u7j9uvcVJTqufexzOROZzhsgpVX3w4hSRKWyT2GwbbWSYu0TNFMPcMjGfmEuIwRJsBAxrSJwXphoEf0IFYs+5Ue9KdZX01Oj2bceRrV/vXkmJ1UdOV/ZOQd/kN+/p+Dy+XCbld4/PFsbrhGY82yOOMmpXn7ucLWjWKx6LhkehbDhxg58ewfSTa7ccs8dOk4azYkeO71AHq9wGEXXHxWFg8+FiUn2LfD4GgXWWhSRcHAx+9CVU0Dj9yVQ3mpgXhcY9b7EZ56KkWRbxjbXfMpSZRTGN8nJh6XsTaO23+GTiiYpJkkCWIyDIb4fnf5AUSDZrpHetO0U+WCaxt5/O68Vv2ghqY0F1/fRJ5bj8mgEPAaKJBZnd4ArNgJ0IIPDyKvGs/mLLqrvYmxrU0XzE42MIDRbQiEvWLlSRnfMzaWYBUL6S4H4BV1NOvqKA31JD9Yhs68ibpEPZvlSvJkMYWUoUPBQx2VbEZJp8jOPrAEd86cb5ECeg+M07N8NStWaCAFpWWSD292EAzZuOV+D2dd3sAjd+YxZMC+zsQ7r81m/HHVnY58CyEYNtCMpmn4AxJNk/zwc5Tv5qQwGmDaqWb69DTy+uwAu6vTHD+9DotZ0K1cz47KFCajoMWncsG0fYlAllPhwTtyOfHces45zclhEywEQxovvR7lq3kB7rjWxbNvBqhvUg+IDG+ob6Ce3ZTLnmSTz1bWYjHo8eWuIR5VyA32xaFlE18XZruyjcefC3L9FZm9Of1UJ+NGmnnlnQD3PdHC5m1JbGYdFUUW1O3lFGg9WvfBirpfGcKAdntJQSGXQtIk2cAyBIIcCrHhoHTPWJOxHIqzcyjiMKp3p6j1Skx2yMoZxasfCp55SxKNSob1ykNvz7yBn2aE3P/x/38SDCYjSqiAKGGcnRCgSX2Y0tJ9v2GnQ+Gis7N45PkWZlwZobRhUobME2DERHd1CC07Gnm7ajnzfvBhTDlRdXGc+TEenelg9Pg0q7/ZSW6ybZe3XzYTJkA+xah9l7Pg49zWsWvYoxd6ZhCTpxtbttRSlK+xfVeSukaVrTuTCAGHjLPw88IooZB2QLFw1YpfmTIFvv+ikZHq4STUKLvYwkAxGsgUVpbxC70Z0ulr5MtSGgzbcOpc3Hu1g0PGWfnoqxDvfhKkukbFaTaRiOkwmFWItX++IvQ4yELR6dlWFaHZm01ujsKQASbeemlffPnh5wgH/ymxn3iQhZlPtvDpG0WccWnGDOCZ1/zUVhqpwHhAWkZGoxGnQzB0oJmhA82sXp/g5vs611gFGDXURDii8dAzPi45J6v1PnrIOCsD+5g46oxa/v2Il369jJx+goOrLypGr8/oNT16dx7RWzROvbCBaF0OjrwYn7yd0+6wVVFm4Jar3Lz8doCNWxP8+/ocenU3cM2dHm6d2cxVF2a08nx+lWde8/P+5yGOnGzlxHPr2FWVibVu94F1feUXZjrO+jIMPQa22X7n3xdayXYr/P5DAYNGt0DzX9YPM30ZTowwaVIUUobpT87gTY2ZeN6RTt+OyiQJf9s9myeK8UkPAdlClsimrxzGct3PFJamuPi8zh28hw0w8fhTccw42c1WkiTIowQdOnZsE0w+8sAKhP8EWCwWpBTk5XSuX11WbOC7nyI4S30sC8ylWOuOFTshMt29BZRhwEhcRjFhQQhBWqZooIq4yUt5accatQAlRQpDBhlbic+NWxK88X6QyuoUxYV6SkoE6+M/8toD2a0Fjr3o1d3IR2+7Oebk9RR4RmLASEuyketv3oqmSIR6YKYuv/32W2v3q9EomPN5DhdduZaNaxWMsVw0Jc7uQDNd1IHki2K2y/XUyl0EaCFOlD4MpSV3HfaCEF0rFGpqVQJ1Vko83ahiO4WyHD8e2NO1qaAnRQIFPd3lALKasln/aYxvxSaSpmqMBkEo4m2nlRaTkYysDb2oZVeH0wt7kWXKJhqNHlBOtHz5HxgcYcJJlSMnt28QaPSkWbgkRklhJsY+PTOPQFCjqdpEjrc//uyNJFw19O2uIAwLCDakGdzHQCyucfUdTZx4lJ3H78nl5vs7l2h595MgJxzVNi40e1X+WKSiSZWTj4sx/i9EzxvvB+jexdjGRHPGuVnceE8z4YhGwCcYMmTIfq9DKpXCaAJdykRdup7kHlNEIQS5FLXRul4jF2H/G41YO1kEacGMFZfIYbfcQkj6Ww2QINM11VX2ZSULcEo3DlzEiOCnGQU9CeJoUkMndKRI4SKXMrqzbk/xYRSTWcF8IjLY7vyUkknqqaKCjIbz4j8W07dv3/1ei38KFv60kMpdKqMPa+Lma20cMt5Cc4vKWx8GafSoXDfDxWMv+Lj7xvYx7alX/USjGrdelSlMPvmyj5sud7XmBsMGmXn1mcz9+LclMaobLLz+1D7SpVuFgXc/CXLWyW2v3ZoNcWZ/HsJh05FISPJz9Tz/RoDtO9NkOwwETLUUpnuyZaWdV98KcdH0P5kKS8mDT/tQFNDr978ZQkrtv+g8h8rdGum05I3ZQT5/s6gd8a8ogofuyOGW+728+0Ih/Yd52Tqvkv7DEnz/QXkbM+VtO5Ocd3Uj55/hbO2snDDayryPLRxyUg2PPmXCHwgSi+u56Z5Eq4a6lJLFS9LEExHKB0d4+oEc+vTMQVUlX/3g4467fyWnZixGTPj8f0lc9gMGg4FYXPLd7CLmLYihqpJ5CyJEopLa+jQvPJLP4X/SO270pDn94noqa5JcfXsT0bhky2bIbRjTxq8EQBEK/eVoGhoWcNUFLk67pAGDHk45zoGiCKSUfP9ThPufbOGuG3KYMtFKNCaZPLWG00+w8+UPIaIxyblXNRKLS0YMNnH+Gc5WM+JoVCPoNVLiH0WdeQGzni3ghns8eFs09HpB6gAr44OGV1C1cy3X3CBRk9ZOeZG9011jRpg55ZQEP7zYSHHLKOZ8sJL5P/lQhI5wOkKPezqXHgxFNFxuwRLdUrK0PCzYaaKOhIzSg0G00EQ5vVobKhrYTQndOm1UK5LlxInTQx1GeIsPv2ERU0/S8/NCL2s2CGY+PuGA1qIz/If8/D8GIQRWq4ETj3bw/EtN6CoVHrvb1eFGGTHYQt8+Cg1NPiqKIzT7VLZsT/Hcg/lt9NxuaI6S3Yk4N4AFK+bi3Zx0RBaK0cDx0+uJhXQoqgWTt4LcRB4b9IsoLkzS1LALU8KNW+7/mJKHOnbrNuJ0pvH7/fut51WQX4LBZyQr2pVELMB5V2ecejUNmjwaiaZscgP9acaIg82E8XfqQBshhAUraTuMGWFm17cDCNCMIb+JZsdPpFKQbnFhDJs77JyCTLV3C6sYKMYgJPhLllBQoGHwq4QiGzBmbeOuaxx07+Li8ONbaErV0EA1GioGTAxlAqlEgl/nLdzvtQOoq92FTsAT9+YzYkjH1/HyW5q4boaT0iI9Dz0ZZMMmlbJSwaXn2ygvMaBpsl1ivBexuMauqiT1jSojJjYhG0uwhErQ0Jjz+XZUdzX33JzNirnlGAyCRk+a+59o4cf5Eb6dG6bFr1GY3/ZANnKImW/eLebDr0JcdksTW1bZSLY4GDQpzoVnu3j1vSD+tDwgUfvvvvkWCzY2s4peDEYgCJesQoTs9PKPRyeUPUE+h/x0Oa8+vZyykginnpi54fXoauSRf+exeEWM088OkmiwEtnhpKvs1Xpz0KSGHkOHGmU6dEgkpaJ7K9kppaSB6tbEWGfP/Adg+JPIvd6YhyrBaAb9X7ZXhBD8p/OzQ+gMGjp7lIbkVgqSpe3ioJSSWM4Ozj6tbRJ6+EQrdz3sJcvTt8NrmS0KMKZc5NUNb9UoSjUmOe/8Rbz4opnFyzezvKqSYpkhQBv0O8jKj1NuN+FP/c5Jh1lR/sJBDOxr4uGZFm6/KsQLb7WwvcrC9TPc9OxmpK4hzYuz/LwxO8DiFTESUYU+ffrs9zooeiNLlmr0ZRjNrnVIVzP5piSVwR9xePqSnS7FgBGVNAY6jl86Q5rcPh58WzK6s3abDqOi56vPUtha+mBKOVlIFc004ONnjFgoopw8ilvXPSYjoOmwN/Tn+LO28cPHhW2E+7ftTPLYCz4+fGXfYTMU1qisStPQpOLK0jH+2GqamwSFjYfQpKvllJP2X8/o4IMP5sP39u2BIQNMXHuJm41bO3cHb2hSGTfSzIIlMa69tC2xkJujkJWlo6JUz+tPdnxPu+XKbAaNbaRPujfZ3Ve262bfi0MnWLn9AS/FhUqr1thT9+Xx08IYN93bTDCsEQqr+PwaAsmF07IoL9Xj9WkcM60Wk3n/SQ+A4SOH8+PXP2HDyRp+x6IkufqOACajDoMBcguN+Py1uNP7xiZz9mgXFouKDl/T69Fx1uUNfPlWcZtJgWhU47wZfpyeUe0S6SIqqGc3WWSjCD1Og5Xhw8IdGjoALF4e543XJEO1Sa3TFZrUqGMXCeKoKcnUqVMPaC3+KYjHBAuXxDl8UvuOWikl73wYprZWw6ZYKHc7iXvThAliwUYZPahiGwmiCHRECYEUJIjhxIUI5rJgUZTDDu54jHTJigTj95Ca/364mSUr4xx9qI0Z52aRSEjCET9+f5Jjj+i4qNO3l5H8PIHdk4VO6CihGwWpclaoP6OKAzvcVVdtoeBPfFCWU+GdV9zM+jDIDz/vxmTUEfhNR54vE4e60IclzEUjo00aKFrF7FlOhg3ap2++dUeSk6ZtoqFKJUWSPIrQUPcYuWkoKAxjYiuBacaKi/FUpTZRNGg36eRKGitzsfi7oENHE7VEnLtxCzsysGdKRabRd3A/AlAcCtnZ7bvE/w6/LfiGIw4XfPZ9gvzcfURKPK5x3V3NeH0qR062YjQI8nP13HB3M4dNtJBUVXoeupoKs8oLD5W0kpDxuMaDz7TQ6FGxWXVcfbGbBX/EaPKkefzFFq6f0fbzLV4R471PQ1gsgn69jJiMgk+/CfPM8wkKmkazlbVcepFGlz7NnHqKkVhc4/ufo/TraeSB29rm6oX5ejZtTRAISmTK1GkHckf4+uuv0NI6hGpmIGPYyhqiMoRVtJdeypCTMSx0vE/jRHHsMT8C6MtwNrIcu8xq1en0UIfXUIXLmcbktVPPbrrSl74MJ06USjId9gPlaGKEsZOFXWTRVfZlO+tQ2IQFO2tYRLHsmjFnQoeHOmrZRW+GUMlmzJhRtQPriv6noLqumkGDdKxZoufpl0LM+jCAw6HjliuzGTnEjJSSOx70cskNjVxzsZvePQxs35Vi5lMtLF4R5+YrXGzaluTJl33MXxTj2kvcfDUnzJIVccxmwQlH2RnY18Sr7wa4/5a2e/WEo+3ceLeHWR8EOf8MJ3a7jvc+CbFkRZyxozIdonsnzy4/38XajQlOPtNPJCKpkTspaRnJCw+t46XXG5ky2YSalsz5Ncz4gwy0+FQGDhu03+sw8ZCJvJf3YbtC5140UYdeGjju7DpcWbpOZW1Kiw0EQpm9du7ZZq5at4Ff3y1qQ3wC9Oxm5Jar3Lz2XoAbL98XD/R6wczbcrjytibee6GIXVUpcnMET77s445rc1ixJoEhkkeDx8OCL/d1qCuK4MRjbAwdZOSY45ZBUwl2V4JkMonR2Dnp9lckk0lKi/W89l6IgjyFOR+WoiiC12cH0AnaEJ+QkX776NUizr6igWg8I1W0YbUkS3Qcgw3CSFOjkVQaPny5kBdmBRh8yG6ynAqxuEZLC+Q6zDzxTIxYTPKvw60cd7iNV98NYDIKrBbBhDFmpp3oYOGSOGdd3sj1M1wcPsnGK2+HCPsMrLLM4eHrHfTpaURRBJ+/WcSww6oO2ARv8JCDWbpwI8XJHtSwo1N94pD007+fjlRKcvrJZr78qBLRXERPOYjFnnkU5+t5/rFs3vkk1DrZ+Vc8+ZKPrWvMDNMmtNH8TMg4q/kNgKHsIywTxMnvJPYCWLC1SvPYceNI51Nd18jJx9l49+MwDkfHcnoHiv+Qn/8HYbGY+HVRFFVJkFsq6d+7840/cayFCWMsHDwmk7Bu35Xk4usbefmx/Fb9T5NFdio6DyCtYRZ+XUxp8d6Nm8Nr7wa4/wkf0ewNCJfCqzdm8dZHek49wczG9RtZtXIjStRNIhDpsHoJGQfZAF6iBNCbE4R8JpLJzg+pf8WkQycxf8tScili2cokvXoL/jXFipTw+VdJfC1GrDhQhEIvOYiVys8Uq13bVdczY+u76M8odNk7WbAoTb6tkV7janjgTjdz5yd4Z3aChogHY7hzfR2jMKHuceErpisbQ9v4+esCSor0bN6W5JHnW3jhjSDpmCFjYmEJUxIcjpv81qBgwYZI6PD5fPtd4a+pqcVo1HVKfAJYLIJwQDD+0AD25l5YVRdbRJgvP9lGSW/B3AVRjpjUPuCkUpJNW5PUN6YItZgpb97jBrwnTkb0Gm+9WMCIwfveuyBPz7MP5nPpjY0sXhHn2MOtLF4Z46jJbdvyrVYd552exR+LVDa0uMntVc/slzPdQImkxGDQsWHDBsaPH79f6xCNxdChkEMBa1iE2Rkn121E3TUsQ3z+CUIISsNDue/hn1vJT4A1GxKcdbEXxVeBhxrMwGZWUUJXHMKFQCDpWHvPiiMz9ranog/sIbYz1zb4fcefe4P+d0aMFJx1hpnhA42ccFoIZ+MAqtlBCD8xoliNnTvJ/5MRDcWwO8PkmRV2e5ZgUoyolgBC6jE0l5GyNnPOdKVNByZkqpHJhMClFnZa9cyhkBA+THu6QgzCSEnzOM6+aB4nnWRAj45P363DYEty/ulw+7VFOB0KmiaZ80uUUy6s590XCinI2xdX/3W4jRuzqzhmkp1nH94Xt4sL9dx3Sy7Pve7nj+UxnGYzXu/+Gx716DmEWLOTlvJFvPCUgwljMmNL/oDK7Q9sZvbs9Yi0mVp20Z2Ox+RSuVV89GIuJ0wN8NY7Gnk5CjPv1SjzHgLAOpaQTR6jOBRF6EnJJLXsZCPL6SdHoKGxmZX01UbhEC4qq+o48dw6+vYy4s7SsasqRSoNbz1b2OZ6vPpWhHRcz8PP+SjI1bNovp5S32gkklixjzPOOmO/16GsrIxQWMPTnG49sE8eb+WJl3xcfZGrjdadpznNEy/7+WlBFFeWjlhM44mXWnjqvvw2ek39exkpyP+bbroSA3qdggEjblfnxRqdTqDTwc7daWIxDYtFhxCCww62ctjBVlIpyTFn1fLrF6X8uijGs6/7efmxApwOhdJiPSid64h1hFQ6oz+7gWVYcoMUFwtGD7WyaaMOnw/CyTR1YhUVthbc4Z4YMWHBwWZWkiML2pkXNsoa0qpkxe9GBh9SxYzznPToYsyM8X+QxFE7iBg+tsv1QEbLsJBynGSjsu+ArpN6BvQxMe/XKNOmts8LZlwTpEdwUptEWSd0lNKdiAzSrFRRUvIfnbuOEApK7pzpZ/J4S5s9rKqSsy5voE9vhbeeL6GsRM/GrUnumlnDjqX5hAMpooQYyGisONALPZvkKsL4GckhGPbowH/66Tyuv0xtR/CnUpJHnvVzyEFWugzdjckimTDGTDIluXVmM5oGrzxWwAnT6zotsgLk5ShESKPbU6DRCz3dtYFs0y8/oHUoLsrj6x8j3LKnc2vjlgRX3ubhtBMcPPtAfsb87d0wn30yn6LGsRiFCZM005V+1Get4vmnnAwb1Hb/9+pu5P1ZLk49JUl5yz6zjXxKWSV/ozeDO+zcLFP7sGb9bqo35bBsdYLTpi8Gfx5ZZKPTWxk/OcXX38zForqoSW2nC+2LXgHppd/QvlgsnY8XdgzB4IFGlqyOMeeXSGsn2sU3NHHGiQ6OOnRf7nPBmVl8/HWImU+2MONSJ9//Euab19vqe5rNOu65KZfjzq7DZhNcdF0jNquOD14u5M0PQhx7di1HHWLDahN8NzeC2azj969L+X1ZnCNOr8XtUqipVjE29MQhssmTJajNEPqthAd+q8E9cCfffdTegRugsjpFIKTRu6eBUPDA9I83rF+DUI0MYgx6YaBC9mILaxgoR7eJM6pUMTiDeNJbKI+1N1TRpLqn+OchRQJNqhiFicFyLAG8eKhFkiG+D51kIJqSbN5SSZ/60Thx/2kiqAAnbtbwByAxY0UUVjFwqMoZgy1s2CBZsSxGl/oRxIixhkVINIrpwhDGEcJPiiRJ4hx99NEHtBb/FAjFQzxkopByslzb+ertYk67pIEdlSmGDTShKIL7b83hhTcDHHdOLUJAaZGee27K4Z6bcvhuXoT1mxKcfoKDdBpOu7iek491cNoJDsIRjZffDhAMaXh9KmUlmT0kpeSGu5tRVXjvxSKsFsFVtzbz6y9QFB2AvWwTbz+X184QZ1A/EzdcY+WlfxdRk6zFiZv8wCBUv8ov23yE9V7yh1QxeriJ736O8OpV1+73OnTr1o3CXvkEWrxkaW1J2qgM06js5J0XnCBNPPVq4G9fa69MaotPpXsP0Wmh96jJNl54M8CNl7f99wmjLbR4Bdff5WFXVYplc8q47YEWbrjbw+D+RjSD5IHbcjq8R3QpM9B/iMoPP23m9FGFeDyeA8oDVq9eTUGeQqMnzcN35u75PpJPvw7z2ZsdS5Lk5erJz9Vz29Vu7nkohN/393FHkXricQ1Hrp7rLnXz9sdBHDYdLZVZFHkH4Gxwk5QJ7lq3ndsLdnLsURbmf15KQZ6eYEhl1gdBpl3WwIxzXdx2tZuZT3vZsCXJi2/5ufQKJ067nXkLYixYHEdNSwwGwYxzs/jqy0+Zdub0/V6LH36YgzNdQBO15FJMHZWU0HaaRpMaje4VWOokQ0b7EKqBWm+UuNxMNvkIJcW555o4/igHi1cmePXdABed1TZH/fm3CHPnanT1jWlndmQSZvrK4axnCWlSGMl0ue4lN610PMYfxEcTteikQiHlFMou7K5sQtWS2G26AyqK/R32v+3qP/j/C6SU1DeEeehZH9++V0JJkZ7w37jA+gMaLqdCKiV59e0QZ18YoKHKzMFHNvPGeyHSackF0800GTo2VEnKBCXdY38iPjO48KwsDptk4Zv3C3nqgWxeeTfIcUfYGNDHiKokqegTp2JEPfbcKE3Zq9Bk2+qklJJ6x1rcDgMVrnwcDgWDScNg2H+SZ9JhE6lkM02u1Vx+oYNv3yvh6ouzueaSbH79tpD7H01Tl/sHkBnJzM3X2GpZRELum9lMygQbWU4B5XhFPYFYAoRGzsAq3nzezTmXBnj9vhLsmw6hwjuReEfznnsQl9HWriqd0JHtMLXqzPXpaeSNpwrp39NEanM/+oenUJTszQ5lDc3UtxHfzjUWUFNTs9/rkEr6SCUlsVjH++DFt/wk4pLHHlUxJ1ykcqoz5ljSRWnzeGpXF3DTPc00etJtniel5KZ7m+nZzYDPD65olzaGBCmZxF0SbkN8/hl3XpdDPKLj4DFWnn0tQDrdvnuxriHN3EVBcvvXMHasjlMuauCi6xox6MFkgvm//LTf65DlyiJECy5yM86dRklVpeiwug+ZPeGpMTHqiCpOOq+eUVNqOeW0KPV1gjRJBjOeIYyjlO5Us4MdcgNCiIwmooy3e73MCFUxm1jRej11KCRJIKVEi9Luv3REIxZQ8c4bwn3XGjjipBqoycccc9AzNgRz1IEBI0NHDdjvdfgnQdHp0Uk9DqdGt+EtvPpeivUr3CxaYOOMm3bh7NHAjAvakvpSSh5+poVAQJKk/XXcC4004i+3QL0w4JBurr7IxeP3u5h0TIRjTkzz8L9zW0d89mr2PH5PHrfObFtuVxSBxQL33dZxYWPGuVmYTDosFpjz3Zz9XoecnByM2UG++cTNwQdZWhMAV5ZCOKCnqzaQEUwiSAsB2Z5U9Vg3c/QxOnp1N2J3pdmwysi1NwfJ9w5DJ3QZB3tKKRM9WotkBmGki+iDHRdb9UtZocyjjB6tXc4Gi8q8T0q54nwXyZTEZtXx/kttTYeWr47zyqtJbHoL9Y1plixNYfF1ZQcb2Z2znvc/e++Axv/1ej16RXDP4y2tv0GjUXD2KU4uv6WJZFISDKnc9bCPQ06q5ZjDbCz5oYwfPypl/a9d6NvTxPQrG1DVfbHqvDOcrN3wd52jaQxGMGBi/cZ0p0YKtfVp4gmNKy/M4ugz61i3KdH62K6qFCedX8clZ2fhdCgce4SdSFRSU5fa870EeXl5Hb5uZ/j2629JkcScE6BrVx3FuVYWfJFPetk4nNsnkKgqRaRMbI9U4u3yK0sN39GUs5zbbjHQWLqAOvMGgtJHi2xio1yBlwZ6MRhHsgjHjnHcdneQOx/08t4nQZRANlVqJRoqAxnNEDGO/owkRphNLMdOJimWUhLR+ZlxbhbPvREgGNqXF1TXpjj2rFp81c5Onbkr6INe0R9QnvBPgkFvYvvONIcd38SKNZnYlkxKTru4njHDzLz4SAHlpQaEEPTvbeKTt3MZeXQDPn0tRr3CbvMqNjvnsdu9ED9NDGJM66SLEAJn3TAOO66Zpav2xc1NW5NMmdpAzU4D788WJIJmrJ6erPiiK2+9pkOnmrj6oizGHlODyUSneYqUkuqaNGECtMgmUjLzm8uhEDXdefGhI+iNDvR6mPVBgERC48rbPMx+qZCLz86itNhA9y5GHrgjm9lv22jMW4JfekkQw4oduzvJ5Akdd7cO7GvCmh1t9xsX0GmeIYTAKVyccmED8xcmMSgKOpExVvK2wM9f2kmqKazFjagl29luXURIBlrXxCNr2eVYx30P3XNAawAwYeKxtPgkqTS0+DR2VaVYtylBllPXhvjci1OOdZDjVsjOFhx6sLWdsdFe3HFdNkuWJUDAU/fnUV5q5K4bcnjvhUKKi/Ts2p3CatPx9nOF5GRntPIOHmMhFtXoUmImKHysl0ux4SRMkK2swU4Wfk9mNLUjPPqcj9xshS3bk2S50h3+TWfQG8zYyWqNKzbhpJguLOcXlsifWCkXsk4upr7sJ154zkqfMT5q2N7mOqdlijX8gYMshjORYrqy3bCytWvKJXLpLgbQhT5oBbvpP0DHedOcfP9RId78FaxnKWV0p78YSaEop0R0ZaQ4hBwKye7pYf6PTj54PY9brnLzzsvZ/P6zC63PShxkMVIcggU7egxsZz0bWU4WboQhSUtLywGtxT8Fmqbib9FRLnpSu9OIpmU68mrr0xw9rY7jp9dx5Ol1bNmRBASTxlrp1d3IhDFWupQZuOw8F9dc4qZfLyOr1sX57M1irrvUzaB+JsaOtPDcg/mcfqKD2ro0yWRmn8z+LITdJhjU38h7nwSZ/VmI1UtMDIoejhkbEycYOjTCATj7VBvJnBp6Mpid1sU05i7D617HLuMquo+rxmJPMffXKOm0JCenc/mRjvDSGy/QUlTJLssyAtJLUPrYKTeyVlnIZx+4OPYIO8ce6cBiFoTCHcfn7buSrYX8N2YHyXd3LJUGmTy3o+8ZCmvodLBpI5xxkgOLReGJe3M5/kg7X/4QIW0MM2Z45008h04yMGmiwur1PqzWjmN0ZyguLmbT1mQrQffN3DBHnVFHs09tJ1P0ZxTmK5x0ppedPwzEIu0dnv0gE6s1U6S1sL+jMonDpmNwfxPWcClOkcn5jcKEIenghKMcPHRHXuuaOh0KV13k5owTHLz8VoD5i2JEo/D0qz7W/1rB7dfkcOWFbj58pYgZ07No8auoqmRgXxNr1y49oLWo2r0Jh+ZGIOhGX0L42CiXE5AtxGUUr76a7TnzUKUkuWwMRfUTMDf1oKs2AImWMWnLUznthMw9b+atOdTUpTn27FpenOXn9dkBjjmzlmdf82PVm1sneP4Kp3BjxEwt+/inQsqp3dON+leoUqWZRoZxMHr0rOF34sRIpSWD+xlJq/9zE5L/6+RnXl4e/fp1LMD+T0RdXR0geeTfuVitOk46xs67n7R35wRIJDTWbEzQu7uBI09u5oW7CrBtnERJzaH0DUzhmTvzOOJED7uqEzSZt+GRtW02XELG2On8jWcfb9+dUdeQJtiiY9yhLUw9PcT6NYKHnvHxxXdhnp2ZzwcvFdJUayA/T8/jjxupKf6FZtNOgtKHV1dLbcECTj4/RFGphjflJcuuR2rigAJaly5dUPR6nN0buObS9l0xxx1l5aCDUwSlDwCjYuC1NxQ2239lhZzPKrmQzaykkHKkSGHpu5Vty0o4fIqemXc5ueaWAHLzIPJS3VCEgllY0FAzo50doIptFNMFyARCoW8/jjLzThex/G3ohYGCRG96qyOpMa1nuW4ecRnNrLsutt+j/wCqqpBISD74ItTusfWbEyz8I0oqqWPoqDSvzE7y3Q8G7nqmhUifX/GbqigOD6Zql45jptUy+aRqzrminuvv9jD+2GoWLY/hcir07WrDGW1r8hInypCBnR9CS4r0ZJms3D0zxvlnODn9knrWb84c+DVN8s3cMEeeXstHrxaw5McSnp6Zz/fvl3DcETYQgkhUsmvn/pudDBk6GIsjwUp+parwZw6ZLNqNHv8VDruOW65088zMXK67LIuWSJRS0ZU+YhhWYUcIgV046SeGI9FokrUU05UNLEOTbZMEVaZpoREzNpYwjyq5jUZq0FBporbD969nN3kUYxZW8kMDsdYMwpfadx17MhABnH7G/lf1/knILsgm0CIwmQTfvFvM6GHmzGHToXDTldk8fk8u1921j4D8+scwE0+oIRqXnH+2lfiABdS7l6PK9sS/lyZctO+qtwgbXp+GEIKEqnLHtR0TmYP6ZYyz/IF9caDFp5JISlxZHW9MRRF0qzBgtCeJRDt3/PwrrFYrvfsIupS1/T16mtOsWKKQt8dUri8j2G1fSl3eIhpEJY2G7dQU/cJh0xp5+J5MDNUk5HqGsWkDmIWVlEzSSDUmzO2KWACldIMsPxWOQnLFvgq6SBto9qr07mHkoTvyGDnUzBGn1/LQMy289Jaff51Zx1nnxCluGo/epGEyCppqTEQIkrRFWLp2yX+rw8/pVCjIUzj8tFqWrIwTi2mMGGymvilN/wm76TnIwwfvaXz4aiHjR+8jio1GweXnuxjYz8Rr7wXRNMlHX4a57JoQc+fAhCM8fPJVGE1rm2C98GaA44814DfUgreA9z5uf3/IFJI86BTByrVJhJCcfnE9Aw6uZOihldx4jwePV+W4I/ZVu48/ysa8hTEaPWmiMY0hwyce0Dps3bQdgQ53tiDXZWT3klIKg0OIEmY9S3CRwwh5KGPkUUTrsjn1ZAOV64q49eoc1i/O5/7n/YyevpZkt5W4RTb9xAiyySeEH5fIIT/dlfqmNO+/XExQ8VJIOaWieys5rhcGuog+bcxAms076NIts/9HD7Uw9ohG3v80zI7KJOdc0cDJx9pxGzrvcDULC2rqfz0t/T+JRCKBPSuGyZpi1bokp0wLM2Ckh74jGtiwOckVF7g6fN5Dd+ZQmGeklzqCgYnJlIdHENeFMGFpo/cK4JQ5WLaM46IzDfQ5aDcDJ1Rz/NQw65aZUFJ2HOk8BkankB/pR368FyWNE9k1tx933BNh+ilOtm7XePGtjruLLrm2hapKHT48hPCzkeVslitJc4BOX0AkVIdeDz/OjzLl1BqmHmNv04G/F6vXpmgOx2imjmK6sZU12Cx/3z3idEk0/lLM/5vPIqVEZ05SUqTw5ivQ0zuFvoygjxjKUCaQTik4szV69zTx5ANunnpBUnD4H2wt/Jqlyg9UKhs56sgEn3/2zgGvw+GHH83szzP6dkUFCidMr+Wmez2ccWLno4GXTs/i3se99OzaeW7XvcKAySS47+a2JEwiIfllforPP5N8/6VCjyENDD+0hpq6FKef4ECTks2rzQxmHN3pTxAfBgw4ySaAlwZ/jJPOq2P56n0EQzCkcs9jXux2HYu+LWPIADOKHsLh/b8/jhgxso17er3cTT276c1QRnII/RmBGSt1jWm+/zHBe6+6yeq/k6X8xFr5ByvlApbyMyoq/cQIhBBUiF4kjX525f6CR19Ji2yiybqJhrJfeGCmkd+WxDjhSDu9exgpqwAbDoyYaXStor70Z+qKf6bJsR5TboCPXi1oo28K4HYpfDArm2B+ppO+jO7sFOspoAwXucSIoqk6Fv+x/w0C/yS4XHn4w2k0qWFr7sUl1/owGgXXz3Az58MSvnyrmE/fKGLJ8hSO3SNZtULQ6FGpqmkbbz74MsT505wU5rePH0cfasPt0vH67ExMe+oVH4tXxDEZBVMm2XDYdFhccfzmjLxZTnbn9y6LRYdO0bALJxWlRj76HCaf0ozJGWPlUh2/L1I5+jAbOdmdk46dwW6306WHkfufiLNJWUITtdhwMmKogcnj9525EzGF869qapfjxOMaF1zdxO8LJGde5GHLFpWNG7S/LfQ6O5C1efWdINlZOiJ+Pd0q9hXVJoyx8MnrxVhskoamzgsbldVpenc3YrdppNMHVgAZP348sbiktEjPR1+F+Py7CJ+/WUSPrgaamjt/rZ8WxIhU5+PTWnDiZgcbO/zeXut2pp2eMciKRDVm3NTE5PFW7r4xm1juDsIyQFpm9lY8bwe3XNNxnnPaCQ4iMY07rs1mwZelHD7Rxtsftz3bjx1pYcpEGzfc7WHDljjVNR2fLzuD1SLAEUSSOcf0ZBCFVLDLtBzr2D84/cZKiosFFf5xNFHDWv4gTJAYUXw048CFvWEAxx4f5YIrWlBVuOemTPGrtFiPO0th+CAztfVpgv6/78RUUIgSxisbgQw5XEA5G1jWplEtKjN5a1f6oBcGCkU5/RhBldjM+6/lsnl7Ck3+zw2r/6+PvU+aNIlJkyb9b3+M/zOIxWJkOZRWg5qT/+Xg0JNrGNjXyLhRfwpiCY0Lrm3i6ovcPPRUCP/qHuSnurSOeCpCT0G8N3Wr9NR1rWT7ykJ6DF7HjuhGnNJNXBcmtyTBHVdbGDqwbbDdvC3JiacHcNYNYRQ5CE2Q8MbwaOsw6cMcdnINfq+C2WDAmQfPz/IxeYqerqXV1NZWU1KsY/oZdvJy9cz9pZFgKgwhiUGvdBpMO0JBQQE6a5zLL+jczOLyS6ycN38njpZhGL3lbNrSQNWGQl6eFeKd2QmS8RRNwVWcerKRB+7Ix2gUtPg1+vU0sPgPSanW1jmsJ4PYyHK6y/5kkdNqCFDFNoBWsqRFV89RR+hZtjpOLCYZ2Ne4x9VNwepIQ0Pm9dwijwKXjaGjU/zyywL6hCaTNEYoK+vYTboj1NQE6dbFwPufhxg51MyAPvuu10uzAnQpMzBkgIWbrthH0pQU6fnX4VaOPmUrvsVmXNmSQ8ZZOe0EB5qEdz8OYjAI3n+pkPJSA2df3ELlX1J8A0aqazvXG4pGNdIpBX00l6KCGPfdnMsLs/zsrkkTiWrsqEwy/7MyupS3TbKPPcLO5u1JXpgVQK/ff5OPvLw8Bg82UFUbY+7HJZSVGDj+jGZ88yNtOlb3QpUqzYEk916XTzKrAZMjjs1qoDzeu8NR6C70YQW/YsaKBTuLmUuJ7IoVOxFCeGmgK32JiwiK1OOnmTyKqaA321lHWqYpohyd0KFKlUb9Tup02+mdHL3vO4hiquS2Vu0vgzCikwrDhg3f73X4J2HMuDF807yNR+8ubjdKBHDQCAu3P9DMyRfWUbk7hU4RFOQqHDrByplTM2LkP/wU5Zprf6PcM7H10FvJZnLIRxHtScqk2UfXssx+CgS1doeWP6N3dyM19elWsvO+R4Oo8b/vWksmJScfZ2VrXZf9XQZCoRAjhrb/rSxYHENp3ueKaxYWsh0W3ntHYfOOGkxGweTxrlb9xV1VKTy+BDWsAU3PNtYSJkAexfhoZhebyJGFlNOzda0UoWDUGVDTaYLShwkzJmHB5OnGUy9u4/47XABcMC2Lc05xsmhZDK9PZetGPV08B9Osr+bE4wzM/jKC32tHIYbJZEJVVZT/qnrxFwgh8AUkobDGth1JnnrFh6ZlOg4aPWmCHhM5NjvuUj/9e3fcPXH5eS7GH1vNfQ+HsAW6UKKOZIQwElkb5OYb1vDws3Xcc3MWh06w8sYHQWob0jx9fy4HL92CadtwHrh3E+s3+rnmMjsFeQrrNiX598NeVE3y7Mw87nvCx8xbcxkzPEPUL1sd557HvJQVK7z1YYBfFsUIhSUmIwwbZOLaOz1UVUlcWfvvYimlRIogdgrIzvWzZbNCSaQnaVLsZCNDGNdKUurQYc4N8eT9efuuqSI4/ig7xx8FnmY7h0ypgsauqKRRyFyTErrhd1cyqJ8Ri0nfqnf3V5TRk5UsoFlfSTKdoK+iY/wRTdTXCPwtJq6/KYbV5ee9V/PIcet4whqAaMffKyrDaOLARl7/Kdi2bRsOixGvT+XZR53MWxjD26hj/fY4YwabO4yPANluBVvWvpzEKXMJ+XqQoGPZDYuwYfEPY1XUy1VX6XnpKT0JIgh0dJPtjQBdaiHb1jTwekM9qaiB514LkE7ouOIiB1ZrRk/srEs8LPshjxFycOserKAXLbKR1fyecX8/AJgtdm65MptLbvBQmK9wzJT29/9Z74V59D4DQ2KHtyE7q0M/kkzKVuOmP0NKSX1TmnLaxiU7zlZTrz+jRTZRyWYsfhOLv8wmGG5mI8vpKQdhFCZ0QoczN8Yzz+Zx6J+6TY893M4vv8W4/LIUdk8fVq9cydZdbzP93MsPyADOYDAwYPAUcq0/89NvMbruybU6crjeC4c9c3/c9Dc6yRu2JBE62YYQqmtIc8QJXixVQyiUeRQJgdqoUt+yjXcadmAyRSkrNpBMBmgxfUcsYMTWUkZudECrXIBiCHPp9BgXXNtAcaEBo1EgJZxzqoOpx2SK0U/fn88hJ1YTiUT22+F4+PDhBMg0QYRlgGbqGczY1utuwkJPBuFJ5vLZ7Eo2bfVy4zVWzrkwSAkDqWY7LnLJo+14bK/IwdRaf6PooK307mGgbx8Fn8/ETfd6+fj1glZdZEXqceodpHov4sWHHIwZno2UMOfnILfO9NKvd3mHn7tbhQHF3YRsyozGF+TriNmXolZb6ZUcTTVb2ba9cr/W4J+GY46dxs6td+MJ11KQKmPTTwlGH7KLiy6w0L2rwpKlKd78yI+ppi9Z2GhusEJFkOlXNXLT5Vn06m5C0+DbuRFef7Lze++ZU53c+7iX2voUFaUGPnq1qHVse/QwM+ee7uSEaVtpWNifX3/r/De1Yk0cEXWiSY1gJM3n34X5cX6Ert10NDeHyKscwq13biYr/7+n8Wo0aETjkrxCFVMogTloZfCfmlfqGtLUbLewKhxi2CF1XHaBnd49DCxdmeStdxPY6sweXFEAAQAASURBVIZRnipkc109YTaQ1LL5/NsoJ/2rfWy97YFmLjqr7bl82ao4r7yskkpaEPokS1bE2hVhrrjAzuMv+nl6Zvspl3Ra8s03aWrrVO67y8Lcud8ybdq5+/39U6kUBoOBxStivD47yHezS9DrBeee5uTxF308fGfb99Q0ydRzvFRvclJKEQaM+GgmSAur+Z3usj92sogTpVq/idxyL31623n42Rbm/holHNW47lIXFouOnOIEfceuZPNWlaY6G1aH2qnmuRCCHLeCP6CRk63w8mP5DDm0ig8+D3Ls4XYunZ6ZDrvknCymzajnm3kR8vPq93sdIDNVqZqaIGRljVwEZMxe1YSJFSvj9Osj8NdbSbILBT1DxT5NznJ60CKbqGY7gzwHs/braqbHtzP7tZzM1NLhmZj8+XdhPnm9iH+d4ker1DqUhEnLFDGijGAiq/iNSrmZfEpQSRMhyCrdrzhteqIhPRbsdKNfG2M5i7Bhly7qGpK8+HA+h59+4EZYneG/TX6+8MIL/63nCSGYMWPGf/dt/59HeXk5f84ujUaBVAUvzgrw+It+hg004fVpzF0Q4d6bcjjmMBu33NFEUbKiQ0KnUO3K8uU7sVgUbK403aJjSJGg9zHruWC6kwV/tB/znn6Jn4K6CW00wUzCQolvJPPn/E6vYXqOOtTMHde5se0RQ169PsFN93p4ZmY+fXpmKj6RqEa9N0ZxmSQaBaGAyXRgVa0sd/pvddaynDpCOi+1LCAnVsjTzySIxFSuvCiLKy92Eo9rTJ5aw2P3ZpKarTuSbN4EIyd5CDe62r2eRdgYIEdTzTY2sQKdVNBjpJRu5FOSOXxLD4GSlSxbLzBZNRz2jKhzcaGeR+7MIZlqSyIqoVxmnB/E5w/yx6J5HH7wYQe0BtFQhCwnvPdCIVff6SGZlIwdacbTrPHTwghlJQZ++KB9B5teL3j20Sz+dcYyvn23gH699639qKFmlq+Jce2/PXz6RjGnnWzijl92Y43s0ws0CytbNwt8frVDjaZZ74cxectJJxVq6kOMG2Xh2QcyXUBPveJj3q+iDfEZCKqk05Dt1nHx2Vm89m6A3Pz97/zyewM0edLcc1NOqwbP3bfZOW3NSip849oEXyklO9lAOb0oCJehhfqzw/EbSNmp46peGNBLA4PFWAAiMsR6lmDARDZ5GU26vK2U94gjNrsI+BSs2MkSOXhtWygftpWm+u2kkzpMFo0rpps5YnIu449cQsxnQSWNRsaZcQ2L6C77kUUOCnpuuu4mZn80e7/X4p+CwsIcbDbByL/Ruz1kvJV4QvL+i0UYDIJoVOON94NMv7KRt54t4MhDrZx2ZpzZz6zFKG3UsxshBMPlIe1eKywDdO2VIi9Xz66qFNu2p4lGtXai73tRVZsiN1uhvjHN3Y/4mPedHgs5LF0VZ1QHZGV9Y5pdlRoHj4Fmz/5Xc3Nzc6mq6/ixvzYx2T19uOfhDXz0Zk4bQiSR0Jh+RRMlnnE4hIvFch5Osukp9onrS9mHKrayi010o9+ef5MEIyn6D25kYK8w23em2bVNT1bDED77UKFfnwhnTLUihMBgEAzoY+Kks724PYNpopZwzgYcLgtej4IDJxX0pt6/i+lnnMus2W8e0GE/832NfPlDmI9eK2LU0Ey3j6ZpFA2oZPRYuOpiwbdzO7/POOw6LGYd2cHeFGk9kEgaslaT19PLY5eayc/N5odfIlx/dzMnHW3n8btzWbEmwZlnGHj9zaWkwhY+mGXk82+aEIYU/fsaiEQ1vptdwpGn1/LFW8VtEt+RQ8y89UwBo46sZthAC0/fl09Oto6VaxPcfF8zW3ckyW4ayu/zF3Hsccfu1xpIKTEYNJKxJOGIRipqQCcUamUlpXRro++tSY3cfK31Xv1X5OXqMdgT1DVU4qURJxmCR7dnMKjZq2KSlk675RShIKVGz9RIIgSpXFdNLwbTQ2RcRuPRKM2FPzN6WOb3YC/0kPDE22mOAuxkA87s/dcF/ydBVVU8Ho3cQkFhgcKqdQnW/FLOsMOixDsZJd6LRCLzeFgG2c1WEmqMFAlWygXo0CPI6BgW0wWHcJGSSZxZKpPG2nnt9QCyRVJA5wXbEtmdqgYNk9DRHKrjgyfKeP3trVhtEIjG8dXZGPkn4nMvskUBzbKeCB1PN3WGo485k++++I1Ak550HOKJtt9fVSX/vj9Cn+CUNu+pSpVgs4mX3gpw1UWudq/7yddhwj4jAbzopQEbzox+ON1Zxx8MlQe3ygRkDog7GMxYFE0PQcgjo1m2niUMlmOJEWHYmBSHTmjfiXnIeAsjxsZY/WWUXTs0xh0cZvPmzQwYcGASOLm5Bcz/Kc7slwoZMdjCV3PCzFsQZVC/jmPgvAVRpp3k4IGnfVwd1tod0qWUPPWKj3Qqo/W6l+Cbca0f5+4x2IXzT00WCqXpPohEkh/nV3Hj5W6OO8KGoghSKck7H3l49OFGSj3j0AkFe6icB59ewoSDLLz2RMeEU3GhPkMoHMDor8lkQhNp/LKZBqroSj+SJPDIOlTS6BCY3BGEEERbolQtz+eijbuQmMgRBUipUcW2Nt2jkOlS6uKZjMfbSOXGHXz9dQynvxd2kWTpigaGDMjEsEBQopVt5eev81sNZYSAow6z8fRrvr/97BYLJIgRxEdzi0bt70WceG4Dod+jZGsFCLn/DQL/JFRUdEVvSlNjXoct7iQn2oP01i68eHsN0hTFZ6jl7jtdbN5Sx7z5O5gxzUJ5qYN7HvNy9e3NDB1kwmbRsWFLEu1v6m2ptOSWK908/mKAFfPK2ulV6vWCV55xc8SRO0hUO5j/W4xJ49vuI1WV3HB7EGfLGJqVaoYP17FpW5JuFUaenpnJL264exWOhj60KFvYunUrvXr1OqD10KSFZ1+sx6jXc+l1MZ54bjk7qvY9Pnd+lLDHSjEVeH1r+GlhlMcfsmIPdaMoXZI5FwnIpRiDNFHr38Xtt6ZZtyHAlRfbyXYrbN6W5PZ7gyxeFWfVMh1HHZEkL1fHjz8lqdtpocQzgQghthgW88MPAv+NKq4shUhUo6EpTc9uRh59Ksa4UWFOPX5fYSOR0Djn0hYsjb1RUrt5/6M4R5/S8QRmZ7BarWRn53DHQ/VceGZW61j+lIlWXn47wFW3ernrRhc52QrptOTk6c1s/aWCofRsjWcucimRXVilzGe3fTGJeIYkffIRG3m5DuobVbpWGCgpUpgy0dmqieqwC15+2o0QgpVrE5x5abRTkyGA+oY0n30X5qKzshBCcNZUB4P6GZm3IEaPoQ0U5hmw20HVCfr3MlJZ/fdarX9FKgXjxmp8VRNjCONax9KllDTH63ntjfW4hJM4PoaIce2eny3y8ckm/DSTnSpn3bIadlenqNgzebZmQ5z6xjRFBQamnWrirUe3UU7vdq+zmy2tJpt2sggTxIwVBT3l9CSpJVif+oVuDCKpRIiqISzS1kYWKY8SLrt2FVXrS7Ga1b9d1wPBf5v8/PXXX//bb/of8rNzRCIRgkHJtp1JenbLJFn+oMa7L5Ti86ts25XCYdMxcqiJyuo06bRESxg73Qw6oSMV1/PVnAgOfzccwoVfNtOlzMCksRYefLqFRk+6dWRo3aYE8SYXrg4OJkIIsrz9qN69hC/fbpuYDBlg4u3nCrnkxia+fKsYgLse8WI2S157spAZNzXREkiSSCQwm/fvZt7Q0ICUab6dG+GIQzrWhft+XhQBdNH1JKbFqGlJ8sTjgnff8SEsUdIxI849vOAnX0a4884Ubs9BmLGyiZUdEsYmYaab7I+HegyYSBCllp00U09CxjHZUhwx1sirT+a3uRH+/FuU48+tR/O1rR4H4zFsVh333+7iuLMamHrK/ht8AOiNBoJhidms46oLXVz7bw8VpQZGDdWzan2cHl2MnZoM9O5hJCdXtiE+92LEYAtlxSFWrYtz1KFW7i6uJbK1rI15VVbjII4+dRnffJDfxsTkpwVRnnkmTVmiAo9rPaV/0vkLhlQ+/irMUZOtNHrSPP2Knx9+iVBRqifLqVDXkGbaVCdCB2bj/nf5ZGdnEwzD1GP23TSHDjQz8wGVy6/5icJET+y4iBGhnt24yKFQZA5sAbz4QyoC0akBDuw78APYhINR8lACeKkzbWLAxCqKSwTPPpDP6EM82H0jqWYbKZnCmhfm2w/K2/wOYzGNw09sxh3sTpx6utCHPIrRCR1xGWUXm2ikBhc5bFq3ab/X4Z+ETz96v3XMpDPyJhTWOPU4R+shzWrVccUFLhTFz5sfBLnwzCyuvDCL35bWUF8rGLz7UCrZwmaxnG5yICZhRpMaXl0t6YpNfPJMNsGQyr+megk0mXj93TBXXty++7zRk2bxigRHHh9AjRkxNQ4gyFYahYcLLleY81kexYVtfxcnnNOAvXooz7+8lsKyTtjMDtCtWzcWLQ3iD9jbjNQfPMZCKrsamrq1/ptLLaTqtzgjJ23jovNN9O1tYPmqBK+8E6S5zsgwHISknyzcFIjSNu8jhKCC3qyRi0jJJAZhxE8zh08x8PZL+9zQG5rSHD11Ce7to3nojp3c+0QVA3pZaPGr7NqdJtRkQ2ib0WNCjaR59VkDpZEh1FHJJlYwSDsI7/I6XnjmBa667qr9XgeAnGwnajpBOCI567IGtlcmqW9IM3qEiS/fKiQY0nhxVufJYjSq0ezV6JruBgKanRuZdkmIm6/ZV0AaN8rC1Re6OfKMWpaviXP4JBvhiCS7QKXryDjlpWnOPS2Xnt2MvPSWn/xcPd/MjXD8kbYOK/4PPuPj6Zl5/GvKvtg1fLCZuR+XcMy0OqobBOrfncD+gkQiQTppRCNFk0clGc90zgXx0ZOB7f6+Iz1myJAbF1/lo77SRAEKhZTRTANr5R/km7IZMcTEdz9FUEXnnXlSSvQYsGBlK6sZwvg2BSazsJJl2XfPf/35LE48/TdcdcNbdbLSMsVuthIjiq2TDsZ/Ovr37084KhlarOe51wP072NkzYYERoMOnU7Q1Jwmv4Mu9aWr4ki/G79sZheb6c0QrCKzD1MyyU42YMRCHkVUsx29NBAhhDEJV5xvxuLPxkB1q955R9BjREWjD8NYIQMoSSveOjNljGe36QcKZFmnOWopPWiktrVzZ38wePBgHpjpwF1Qx8jBFt79NMh9N+/7/b77SRAlkN/6nlJKvM5NaHk1aI2Sl562kYgFuOxCBzarjkRC460PIjz4eJhQUMFHMykShAlQLnthFiay85Os9M6ji6UcJZTDLrGRoXJiOyNRp3BTLLtQz26MjjgXntt5vnvRuRbO/mUnFcE+LFm86YAmo/Zi4/rlXHWhixGDM4TLMYfZOOK0Ws440UFRQdvPtrs6xZKVce6+MRujUcfpl9Tz5L159OqeubbeFpW7HvGyc3eKC8/K4vPvw5x6nAN/QGXHZj0lHRibAuj0ae641s3Rh+2LbwaD4PwzHQgR4pk7t5Mf603K2sJpJ9hYsjLR4etA5lqpqnJARbGdO3eSTT4bWI4RE/VUEidKPqVYsRMw1qFzNPLAPXZ+Xqjj8293E2s0ZrqhpEoOhVSzAz9enLSVuRFC4JaFhJvD2DCTK0qJyBDLltdw8fQ93cLNce6/3d2hk7a3RXZaQE0mJS3NCjrq8FCPPmXl4mt8vPlMPkcetQmaSujWvWu75/0H8OHbH2H2lZPTu45tO37DbXRgTWWTNkQwZgd48wEHkydYUVXJqk1hJhxk5sa7PYwYnNFG3tv5/e4nQT78MsSMc10dv8+XIc443k5BvtKpnFFxoR6rO45982guvex3zjonwWUXOHC7dPy+NM7t94SIbe6FEVDLtnDWqTZqG1S+nRNn9GQPB400cfwRNj79oI5ERM+6dWsOiPxMJBJs2xImVV2AvSjI+Wfb0JtV3pgdpK4hjapKIlGNBHFAcuqxDv5YolLqG4te6NuciVIySZQwQXwUNQ/l62cTfPLBTlDS6BJWooEc1LQRp3cIP72SISjtZFEiLCAgS2ajpQz4am1MOLaWQQMMhMKS7hUGdtek0ITKPbcYeOTxJkaPNBIIaKxarWLz9MaWzEdQxc5tCroOpvn+DjqdjqKSPtTW1lH4JwNLIQRhn4GFc3owaU4lRmuKeAwa6hVG0LPd6xiFmR66/px22S5uvCqLxStinHNFI2YTlBQZiEY1unUxEE9k9OX9AY1wWGPZ6gQjh5gYNsiE3Q6//B5l8vj236GqJkVJsZ5Pvwkz7aTM/cft0vHQExG8WwvoHuyNyW8mKRN4TdvQ9a8jFO7ci6QjGPSC777XGMqkNkVmIQR5FBOWQbzKborSne+xQiqoZjtu8jB6uvDxF9u5/EIH73wU4fGn4hgDXZh8bB133GzlCaWWRDpBGT0wCytRGWI32zBgoAt9Wc3vqCQxYKaSLQxgNDqhEJYB3Hlp+g5dz3HHGmlulsx6ZzPJmmJyg/0QQpAiiSGSx2ffRjjAPom/xX/7pZ577rk2/y+l5M0332Tbtm0cffTR9OnTB5fLhd/vZ9OmTXz//ff06tWL6dP/o233d9ixYwctTXouvtbDj58UYzBkumkyLLueUUMzP+rePQxccG0jz77mQxOdt8lLKdGEys33esmLZkaWrDhYtCTVOmJy5owGrrzQxTGH2di2Mwn+jp3RABy4CBs63jaF+Xpy3Dpm3NjI78syuihul8L832PceZ2bK25pxuv17rfO26efzMJklKzdlKCyOtVO784fUPnsuzDzf8jnkae3suAbJ7m+AgrS5bjr8zKVedtydBaNpuY0d9wVp8wzad/BTMoMmdkB0euhjlwK8dLIaKYAkCaFDgVv/i+89lR+u2R+8ngrc+dH+e73fcSwJjWC+AgEbYwdacVohFGjRu3X998LgzFKSYHC9Xd5aPSk+e69ktZOzGOPsLNoWeeBUUqJzdr5YfKEo+38tDDG0IFmvvk4h6NPXkz19lwKZBkaKo2yhpYNKUYeVk+fbmYK8hQ2bk4Tb3JR0jISDUnU0shBI/KQUrJgcYwHn/Zx0+Uu7nuyhSWr4kz9l52+vVx8/3MUk1Hw8WtFPP2KH02DgqJunX62v2LI8MF8+IFoFwBPOcHG5INNHHXKZtZtlJTSg74Mw7jnukZkiEq2MIwJbGQ5cRnDLNq7qoZlAMtfHOiEELjIxZAYgs20nM3bIjz2nJ94SiVKLREC1GXXMW2Ktd1+uP+xILGNfWhR6+nNEOxinwaMWVjpI4exlj8opith9T+i9h2hsSZIVk4mQb3kHFe7x9Npycp1CR66o33n83mnOznp/EwVOCdbh8kk0CVsGIWJXgyiQVax2T6fdFKAkCTTKqYaMyPG+dF0KayhEhTCPP98kvKyCMcdue8a19SlOGFaC54qC93F5MwbCojJGDVyB95dDoaPb2bkCIVxBxnZslVlyWKNdEMX9CQQESfB0P5r3fl8PiBjbDLrmUKKCvSoquSTb8IkTH78fecQjyoIfy5uf1+y412IbM/h5n//it0OQp/GnSohL+Wkjl0E8VNG57+9AkrxUEeWzKalYCWP3d92fQvz9Xz8jpsjjl9MU5Ogf2ACnl0mFPT02uMcLYRgtfwda7iMuKsZQ0EVOo/EojnxUEd+ooQvPvn6gMnP+sYQJQWCL78PEwilCYU1Dhln5frLMpX3LKeC1aJrU0D8M15+O0hLs44uaGhSouXWcdPV7cewcnMU7ro+my07Ulw/I3Mg/vf12Tz+oo8ffo4w89Y81m9OMPfXKOUleqSkVSA+lZIoimTh4jizPw+xeHmcgjyF0UPTbWQUhBA8eV8eR522FsXU8WhkRzCbzejQIYQOo15PVCQJy8AefaUgCWnAjDUjqyF0BJqNeFvUNgUsgEuu8bHu+24MVvdNjuRRTFD62KT9wbw78znzskZKKkxE6kPYOjB9aaGJLHJoopbCPbIff0UwIFpHjfv0NDLnSxf3PLiapcs00HTUNiUoTw3ATha7Qsuor6+nqKjzPOSfCL1ej4KBusYUcz4s5vRLGrj9QS+KAlddmMXFNzTx3guFbYpEDU1pzr+6iWzf5EzRgYPadFUYhJFecgjrWUIBpfQVw1knl4KSprd/SqssSDaFVLOdAkrbfS4AH004cQFQQW82sYIu9CVFgngy3a6j7s8wYkIgqKmpoWvX/SN6Nm/ejJ4G5nxUzKx3o3z6VZBjp8QYNSzzPq/NimGSBa17ujlrA8ed28LB4+1cPs1Jabg/7z9eyVtvVWK2aiRiAkNLORWxEuKsoavIOLKrUmU9ixFOP+dNtfL2+1EuudFLfaOHD9+0og91nAvnU8pa/qBE5+xwvL71uxsFCV0EEwn0STtOZ+cSTx1B0zTqatcx/dR9sUNRBM8/lM9ZlzVw1ikOTjjSnnGn/izI13MivPZkAUIIxo2y8PjdeTz2go+a+jQ+v0owpGE0Zcw5unXR89p7AbpXGLBadBjTHY+gSykR2V6OOrRjw7azT7Xz6FO7qYu3EDN7+OxLQUtAY9LRHlIpGDVCz3VX2FuneZauSlBSfmDdr8FgkLRMY8FKnBgW7G0mGrJT+cSrotx+9+8s+TmXi8+xc/RpTdgbu7KbLdhwUEZ3drCBEtmlHaGdlmkaqWEYBwOQJE5urshoPd/lx6TXM3FsxyR3bpaBB54McP/t7bXDn3g+hPAWUE8VFfSklkrWLNWh04HFFWe7ZycWS+e/nX8ylq9YRnl4INXN1eS6FQLhIGlzHKO0oEYMPP1ClLISPR98EaJbhZ6HnmlBUUTr/t+LU461c8yZdRx9qK21s20vPvgiSDQm+W5uArvtvyjKicz0WJnnYD57spbX3l2NUCTGtA19oAglq5ZA9ibMpgR/LFfoWm7A7VTIcSjU/NKfjb83EKIGiYbBcGATkjddewvBmih9GU7Q28Ars6rZvjtBKi2ZdGINE8ea2bErTdIIdekk339lpNGfZsSf9nlmWm4jYQLkU0J3+tNINXE1Sp+GEZiFhWZRiyhdQVeXnq7lK6isSuOvt2LzDAFAkyphgqRJ4SCLcKiFqy50MXrYvj1cXZvi2NO8GLaNZvW2jMFsCTaEEOwQ64iLAErMxAtPvMyRRx1JYWHhX79up3Bnl+Cw6/jltxjTT8uct5JJSUNzEl1WC/pgHvb6ChQi5NLSaSOMO1XCl99s4carYMxwC1/MKuKsyxvwB1SuvdRNz64GtuxIcezZdezYlcSis3LyGQGSqspVM6y4shRuuqeZ91400LvHvhy0qTnNRdc38dR9eSxeGeOL78OcOdXJrNkRQpu6UhTv2/qZjMJEWXIAno0WwuYDa46JRAU5ZifGuImA9NJIzZ5r4qKICsrpQXV6K3o6LzbqMbRqXyvSwJPPxpj1psTUUkZZogJFKAQ25PDkC2spMZViSOexgw2kZBITZorpihkL61lCCV0pogIdOlpoYh1/YJMOzKWN/PBhMT267lujS891cvt9zfzwzhZyQr3xUEtvdRivvrGIFl/qf8zt/b9Nfv7VmfSLL75g+/btPProo7jd+4J8cXEx/fr145BDDuGmm25i8eLFHH/88f/9T/z/OLKysjBgYMvOKCMOr+L6GS6mTDTz8DMBnpq5j1TT6QSvP1nA/8feX8bHcSZt3/C/e5g1I2bJzMx2mJMNM/OGcQMOZzfM4A1z4mTDuGE75BhjxwyybNliGA3zTHef74ex5Uwk5bLvJ+/vefbe6/gmTU9PT013nXUeVXXUi2+G8EVi5IlATxXFbxHChy+gUJ6YyGbjUgoLZPLc0O1NsHx1gkljLbz7QimvvRPmuPPa8QUUovQvlp4kTnVF37dNOi1YvynNhWe6ePLeIgwGCU0TfD4vxj9fCmKzs0fB3YYN6zhoHzuRqMZZl3Vw7mnObIWXXuLf38Z4+pUgD9yWz5fzUixZmqE7FSCBRJg1jBUzcFNIME8wbrSRK2/04/CNyNmY1TKc9fzCKDEFo7RrsQkLP600kE8JNQzreY8REz7RyfHHmvp9AC8/P4/P32sDbzWa0NjEr+SJQjq7o2xvzqDTi92ufN0JvU6lvkFhv5kWOrxKTgv6Bac5efqVIMmk1udEu8XLkwyo7t/BadquttmiAh2F+RJKfQEh/EhIGOwJxg2WaVhnZ327gyADcGAnT9KTIMYG3RL2m6Ax8aBmHHaZ0mIdd93o4fm5YW683MOJR+26l8480cXX38e4bLaXuU+XsGh5kilTepfc94dvvvwGNWrj52VJ9pqaGxDme/Qsm19KQVUXVUpuNq+ZegYzGp2kp1TUsJ5ljBUzcjaBaZFiI78yksl9frZAY/3WOMiCJb9kcNgkEkXtaF6FIw604HL2tv2n/07jyRQgaM0hPndCkiQGidFsYe0fDlT4b4Yka+jQ8eKbYaaMNzN+9K5nR1UF517VwQWnu/qsfDab5Z7Wl19WpWhr13B4dw3XK5GqUOwNRJQYnuhgCtVB2Wc9DgkRYwMrUEhR0bU/d1y7ljvv8TKgRo/Pp+JrN2PvnIggO0yp21ZHB83ISQfD1fGYsRKJBVm0YAMrVkew6Cx4/KOwCzd1rMKJB0Xqv/rl99DpdNissHmjjgMOCeMuSRKMZfjrmU42LKjeoZ0m+Glxkouu/IFUaylRgoxV9sWnbuKxp9PYrCqXXtvA1gaByQD6zLB+P8+AkXrWoTenWP1FcZ8VZQNrjLiLMrR1ycSJ9lp/totNuPBQSg2OUd0cf6zKI0/GaW2LEMh04qEINaHtUcUXgIxg0jgzXp/K+FFmBtcKtjZmenSyAe6anc8F13Ty6D8Ke9o/NU3w1gcxnn9KojYxkTpWYzVLHHlg/wNQDj/QxgtvtnPdpdnvJkkSB+1j46W3QgyY3IDbpcOdp2NVIEUiKfj2pzjFBTpcTh3NbQp2m8Q9N+Xz0O0F/LwsyZmXd3L5+a6cCtChg4w4nIKmxg27bQNJkhCSiiIlUZNGbv6bkTvuWohes7KdOBasRAmRFmlceHB2lXHmJQ18MneXTl2nV2HZQh3l6epe53dKbqqNVSxfHeaNp0q44NpOVhgWMTIzK0dfOSpC1LOG8ezVs2b2BeEt5oiT26ipMDJjup5Tj7Px0lPZ9vqX5kb4599LKFIqaBL1pBMGQqHQ/5KffaC8sgyLpYny0qzUwgcvlzLvxzjzfopzzV/zOPbcNsaPMlNTpWfdxjTLVyXRmmtIEiePgpw1byckSaJSDKaN7QxiFAopRqszcvSQ7ZKLtEgRE70JcFUotNDAWLJyMVZsFFCGny46aaEk34qmtUOgb3LfL3WC0PB4PH2+3hdeeO4+9psmccTRMRzdw8hoAU47p4Ux48PZqqpWSOzQgFREBnNFB3fOLuSDzyNISjZ+K8zUQnsu2SoQpNiVTNZJOkaJadTrvuWDz2IkAnaeejbF/Xfb+Pcb/ZNSsiSDAH2ohLffW8/0SX0f+9YHYczJfDKkMWGhoaGB6urez2N/mDv3DfR6elUVDh1k5N9zy3jn0yhHntFGc6uG3SFY9mUVtt/ogQ4bbOT5R7Lt5zOPbObXeVWYTDKhsMrdj/mZPtHMM6+F6OxS8CVs9EVvaqgUFGr9+lC9XiK/JM2rT+oxGMo45NhuXIFadP4BGNGzaH03X36xjn/83cR+s0xcekMnBx1+7G7bALLap2ECyDoVvWqkQuqd2DNLVoztg3jt7RYuOc/JXjOMfPJRPQ7yMGMlTgwZHSv4kaFiXI/8Rwg/29jAIHZpl3ZbNxOKqIyZ2YHfq0PRKXR6VQbW9L62E4+xct+9Ku3tfm69wUFtlYGmlgz3PRplwddW0gk9pVRhw4kFG3pvAd9834hCGotWQCr5vzIgfSEU9hPSt9PZLqHXdNQyimJ2VZj726NM3XshzuIEZaU6rrwgj2isd8usySTz4mPFnHVFB+NGmjnhSDuRmMpTL4XY3JDGaIB1viRVlXpCYbWn1fm36OhS6Awk6GIlemsaxRZk9pV5/PUcB0t/TRIMhRkxxMiW7S5Wrk31xBPnnppdhw8+Zg2lDXthkwrZIv9KJr37iXG/38+apetASBgxkxQJnnk9yElH2zhwLwv1DRl+WpQgGbAzJp3telS7FbwsRkNDIU2YAF20YsfVI/sF2URoXERYI/2M2SRhL4rx0WulOXMnNm5Oc/xpP5NoLSGMHxsOPBThlVo5+xBbDvEJUFlu4KO38jniyNVUerNDHjWh0Sq2kSDBZHEI29hA0O/nhWde5La/37rbtli16idSaY2FvyRobVdobstwy70+zj3Dxj4zUnR64zz5dBstq8zoY/3Laki/Y0VHDDVhtcjUbZB4fE6SKRMV2v0JfF0y1kgVZYmRmCQLmtB4++EmlNo1zJpmYvbd3ZhMEsMGGWlsyRAKazx0RwHDhxjp8CqsWptifV2KrfUSIxND+iRjC5IDaGTbbtsAIBTSMGkm1rMMI2bKqMGAiSDdrGZR1s9gpJv2/yGhmfWB3bRTEZlIXrRgp4EAcKklbN+ynoTcyTBpBO7frRCrxSKGMwHrb2KGfIrJEwWsMn3D7Ve6cojPnbj7Vheff9VMQ0QljwJMmPllZRp3EXR2dlJcvPv6+P3hTysi/e6775g+fXoO8flbeDwepk+fzvz58/+X/PwDDB48GHthggfv8HDvI1FefDPM1AkmPvs6yuABBi4+x9Gj49bpVfnkyxgv/dPN7NuWo2uelhOYRkWIzaxmTGJvAu6NXHy6iZuucWK1yvgDKsee28YZJzg58wQH11zs5oiDbNxwW4iNmhdNqMh9DANpM2zi+lP6bn96YW6Iv57p5PzTdxE9sixx5MF27DaZi6/vwuHon1j9PfILyrFZVxNLaLz+VDFffx9n6qFNDB1kZJ/pFt57sYRLrg2x6ccyCuKD8Ug6kCAkfKxjGUMZh8UC55+ax/mXBalV8nOci0PKY7AYzUZWgJAwYSZJHBNmRjONbWzsJYCuolBa0n/mId8tk9KH2SytJCLCVDAQ3F5qqwzc+3iAZFK/x5v9TCZDPJ6VPBg6MNf2JpPMzVd5uOSGLl56vDiHBPIHVC75m5/xo/rPIr78ZpgbrsiW9t94Vzft7RpS/jaUsIOw3EVVpcqB+5pZ6UqzZImXzXRgwITDCWabQr6WYO1GiZJCHeed5kSvl7jn8QCyTA7xuROH7Gfj39/GWLsxxU1Xuvnq+88YN27cbtkhlU6jBfO44RY/P3xuwmTKDfjf+zgGQiIlEjlTbBPEsGBng1iBhkIehfzKAhwiDztOIpIf2eND57f2tAP+ForI0FW6iJfv9bDX1F1DC7ZuT3PcaQG+/9JK5YgAt13r6QmsVFWgpQ0kieHYURHTF2ySg5gI47L2PwH5vxn2PIGWNKHXJ7n7MT9Go8SMSRZ8AZWflybwBxXeeKpvkkTTBKmUQNMEN97VTajTjFU15PiAVFJCHy2hWM0NPCySjTFiGsuYR4QAxaFxaEEN39YUOgyUSXqa2YKMTEvRT8zaR7D8yyqKtRE95zFhIV8roYnFPPyo4PW31rF5QRlyXCYqwpjE7k+1drlcNDXoGJnYB4U064I/cONVeVz117yeYyRJYp8ZFt57Q+bEkwMM9u6NJEnoIqN4+LGFXHShiURGYcwoIyabQkfLzzi6h+Ppg/zy08UgRqKvWUdFWf++yumQMWGmgybaRSNuCtDQCNJNAaVUMog0SZauyNC6qoyC6CRKMOCjgzUsRheT91jz02hUOOXofF59J8yCJQkevrOQB58K5GxMaioNvPpkMfc9GWDLtgyqCu3NOoyBCioiw5ElmUZpE8efppGX178///1+/qGn/GysT+Oy6xg81sh9t+T32GfVuhTX3uFFlgUfvVrW87/r7vTy4mPFHH6AjYP2tnLceW2MHGrqGU6SyQjceTJe756JuWsZHRI6CrwTeOvdX7CajQyLT89J5EVFiI38SkQLEF2Yx8R9OjnnTDOjhht44fUwcufwfqsfnLEa3vzXLxx2gI2xQ+ys+c5MPWtBgBkLCWKkSGLCQhObseIgQQwXu0gsIQR1rERNadiWjGcjJpZ/5uXBRxp4/CEbq9YqvPqiREV0KAJBG9uQkHol1/8XWQijhtUi8d3PcfLdOooK9Jx6nINLb+zirQ8jPP9QEb6AxobNaYIhlfYODUfSRpwotj9Iattw0MJWUiKBEXOfJOkwxrOOZRSKcsqoQYcOHx00Uc8ARvS8J0oY647hBatZiMOqIy8/QszfmzjVhEqHdSNyKoPLtftr4Jb6daycb6DKNz1bMcRGxnhnUff9dj5zNaPXScjIhISfpBTj0jOzz0Qmk/VtlX20O0L2td9PetdJOtxyARHRismaoaPJxKXXBkhGEn2SgZBNnu2UCfj3d2Eu3WLLqQCCrP58/bYMhxyT4JdPCmlIerHZ9qzV88vP3yCdEqxal2Lc7+I8i0XmnJOdvPp6EosxxdTxBr78PsYJf+l9H2yoS6FkRE9MZTTA8MEGnnwxRGmxnsoyPc2lCZJb4piw7NDRlJElHWFTKyLRP0GnaQKrRWZgjZG/nNSNu2UKDjy/0dkrxNm1D1dd8z3Wwi7ceTpqagbtkR2Kioow21QqKhWim2r6Pc6druLdDxs4/iiFxQslJjArJ1asFkNYy1LWsgQZHXpJj1sUMYwJWCQbQgiapXp88Tjvv2lBj50hjMFPFw//cxMfvtab5D71OBvX3dTF6g8mcPRPDWiGCLJixtw1kkKcrGUJI5nMen5hBJMIiwC+gEZ3MINeMjB2/Jhe5/xfgKZJbBd1WLU88imhRMpNrlglO2PUvUm7f2boQI0PP49yzim7fIyiCNZsSJFRYNQwI2/8s5gDDorz9gddGCwKHpeelx4vZq+pFt7+KMKHX8SYfXc3T92fK3emqoKrb/ViDJQiWxXueDDNKcfuqi79beLjlbdDLFia5IdFcTQVBg80cOUFeTzzuJNLz95EcXA829QNtLfu/oCbFStWYAra0fCxjHmMH69yzaX5zHkxyGnHOzj9eCennx+kNjSLbtrppBkDJgSwhG+xYsdDITEijJAm9Tq/VXJQKmrw67bw+lPFOcQnwPAhRsorJNpb7QxmdM/31oTG95+s5ImaCFddnOtzaqsMFFRHWdb9NUbNjoZKIWWMZPKO6eRjWSMW892873eb/AwGg0S6g0RCBkaNltj/+GZKi/R8+kYZTscuLuPQ/W3c/UiQxx5ppYa+CwAC+laOPjjXX1eXmhHLp2Bb52Dhui46HGvRq2aGJCf1+DJZknEKD21+OyaTwhknONh7moWW9qwkTflv5OHWbEixpTHDl7d5cdus6KJ9SypIkoRBM5NMJne7cMpq0whEfAxiDEVSWc//i6mgQJSykgVMYG/qWNVnQlMRCq1sYywziYsoEYIM6kNOCSDlzSMseekSrRRJu7p6oyKMEXMO8bkTOklHvlvPmSf0HZNIksRhh+l466kMAxiBj07sSiFhfxfr1q37U8jP3d99/Q/w+Xz/I6FjMBjw+fqeMPm/yEJVVRxOiZoqI5luN5GIxkN3FLHmxwrmvh9m+PRmjjjBx6xDvOx/aAgllZ10+dVHbjx7L6O1+Ee6Cn5hrfk7kkOWUFgZw08XUw4Mc9cteT0ZYo9bx1f/Kice15hyaDMHn9TCgcd1sPr7QqrEMNbxCxmxK6ARQtBt3oK53MvXP/QtRPzp11HOOqnvAHbfGRYMBglV3f1JdhdccBlffx9nwmgTS39N4vWpTJ9k5q1nSrjyQjcLl6XY+HMBxYlhOVUKLimfEUxiLUsZN0bP+/+OZNta6V1p5ZDyGCvNwIUbK3ZGMYXh0kQMUlYPKEluS7kdF199039WbsGS7CABO04msDceipA83Xy3IMaqdSn03aV8+fmXu20DgEQSnM5s2+5PS3q3uJ98tIOm1gzTj2jmqVeC/PvbKNf/3cuUQ5vo3Gpj6UIdK9Yk+7jWOD8tSrPfIRGOO92PXpYYMdzAfoelcA9r4dGHrCyfX85+s6zEMmk8JSk8JRn+eomgfECcW26wsv/eVu66MZ8fPq7ktOOcHHGgDbtN4qKz+t/InHKMg0++jFJTaaC7e/eHvkycPJEwQbTNI5l2oJd3Po7Q6VVYX5fi/Ku6uONWQa0yhs2s+Z12lsQmfqWIckZJUxkojWAy+1FOLQoZAqKbRfMK0TtiRESw1+d6bZu47++OHOITspVv7891o3OF6OiAV9/ZNbRBp5MQOgUDxh06O31DERk0VMzm/vXU/pvhyc+nK5gkHtKjKAKjQaLbr6KogkRCIxDIbtz6wpffxRk51MCJF7Rz+vEOvvzERfH+K+i2b+o5xh9LUKkM7/P9BsmIEw/1rKVLtCEhYZIsSEg0iy0E6cbmVHj4IRPLftEojPYOpCRJojg4jocfj/P2y/lYBm3HiYcwAQzG/u+L36OjowOTmodKhvbyHykokLmyDx1SgNHDTRSWZqcsdtk24C1dwpbWbCJt0RdlLP62hB8+ruDXn4qZddo2uhxrc96fFAlC+PFQTCycFavvC5omaG+VKdIXIgGjmYqLfDwUM45ZVDCQLlpZyc8MTEyhKDYCk2RBJ+kpkioYxyyUtLKjpX/3YTELVq1PcdShdqJxjUxGMLjWwAtv5up8VpQZeOr+Ij55rYT27QbKmw6mKDqyp3qn2FDMoQdY+Hlp/7/DvJ/iTNsxqOeHRXEaWxROPjo7xfq1OcU5xPC4USY+fLmUbp/Gr2sSPf979qEibr0vG/cYDBK3XO3hudd3XeunX0fZe5oFh33PiA9VA51mxICJzfWCofGZOcQnZCv2ahlGAWXE1CTp9kLueTjCeZf5+e6nFDJ9B9yQ1T9OZ7KVKW//S2OoNpkx0jSGM4FyBjCSyUxmPyQkogTJI592tuf43m1sxIGbkdIk3FIhNslJUXogZW37ceqZcd58uJSK7mz1/0ZWABIGTHi93j2yxX8L/N2NeLtVzvtrlJBPZt/DvYyb1clPC1PUVOq58yE/19zu5d7H/WzYnKamSqKZzbSyjQj96+AmiO4gtdR+W+FMkoVxzKKFLSzlW1aziCghRjEVt5SlAYUQtNJACVUYpOy9qaR1PPu4k+iAxXQbG1BFdmhBUOqkpfgnBg5Lo8l7NuG4dXuSQt84JCmb7NRQUVEpzQxm1a9wxqlminRFNLAev9xGQcGOuDdPRpXShEVvn6MJjUY296ltKmWMDB+qx2TRGMhIhnUfgSnjxi+6eh0rhGCrvIaooYtxJ67jnReKOP3Sdu561Mem+jR1W9I8MMfPFTd7efHRYp562EOqYDt69Awf3vda1B+ikQixuMbfbvWjab37Rxb/kqSjycSMyRZSGcFLb4aZ91M85xldtynFOVd1cvoJDjbVpznixG6qh/u46x8apCwceaCDKy90MXSYoLFkPs0V36Kb+iOxMfPYXvwtHa41TJ9sZtnKvv3oF/Ni7DPdQmu7QuNmU5b4/B1kSaYiORolqWP8KCODB/ffldAXamtrcbgzdHaB7g98moSEqgoemRPF7R2TQ3zuvI5RTMaACUmX4bZbTFgrO4nk1+H1rKS1fD4nXNbOpZdLgGAUkzFJZkqoZMnyFE+/FMmxraYJ7rg/jKRX2co6zN6BlLXtS0nXNFQUVvEzOvTUsYphjMci2VCLmvjkqyj+TgPdov1Pa/P8vw1Olwu7cKNJaSr6kfAxSRYi3Vbuu6WAfLeO9z+LAPDkcxHGzejm/FNMXHK6lSl7Bbj46iD2VDGWjIfSQj2/fF3J3tOyUkenHOtg85Y0QwcaOfLMNt7/d4RV61L866MIh5/WyqrVKp7UQGIxmVffibB2Y5qmltx94stvhVizIc1rTxbz77nlfPGvcs49xcVf/9aFTgfCmY0R8uUiFNG/xvbvIcsyKZFAoFFRbOLOG128/K8w/55bxrmnuMhz6TAkXTSxmQwpxjGLUUxBj56hjGOcNBMrzn4rAAFKqUHRRJ8V7CvXJumsd1MuDci5V2VJpjQ4gedfSJFI9I4ha6p0lNkLGMsMJkh7UykNynn/AEYQ9AV32w6aphHoVvEERjF1vJmifB23/c2TQ3zuxC3XujA4EvhM23u9lhFpokWbuOS83EKY5qZs0leSJDxSMUMj+xGJqz08SUakaS38mbJDfuGuu/UsXZHkuddDeNw6xo825xCfiYTGi3PDNGxPceDeVnSGP9Z7T2tJjMbd2yMKIdALMzr0OcTnTugkHQMZSSsNDGM8m/iVFtGQ3YsKjS7RyioWUsVgWqWtrORnANawmIDoHZeltBQlyiC2yetosv5KVIRJiQTt8hby6C1HthN6SY/J1L9vy7PrKaQUjey6PJjRKEnDbtvhf8KfVvmZn5/PsmXLOPnkk/u8uFQqxS+//LJHE/z+G9HV1UVZsY5X3kigOmNMGGPm+4Vx9ptp5eJzHNx3TSGJ5oGY0VEl6fCHtzLtgAauuszKnbfYWb4qydwPOrn0RAcXnpFPU0uG/Y9fzW3X99bZtFhkrvqrm1/XpoiHdZR1TSBJjA6aSZNkBT9gFhZ0OpmMIUJ+ocqMKTq+/kLm8eowl1/o6GkrbWzO4A/smgz5e0hStjowFovtduu72+2mvV3gcsj8/SE/Im0k0K1n8fcRZFNWz6QkMrHPyhWLZMMqHMz7KsqYiQrvvurhwjPrsQd6Z7aEEPjoYhwzc0jUEqqoZy0einr+Z5XsbFyjZ1N9umeq/U5kMoKb7wlgbxtHnDAbWUFE10UZaea+Y8DUMZxatYpXX3ido445ardsAJBIxLnv5nyOO8LBjCMamfNigPZOlXRGMGOyhc0Nac48yYU/qPLkCwHcLh17T7fwt0vyeP3dCMGthZx5VpLpM+OcdboZVYMXXouyaqmJwd5D0UsGUqEkLZuW8/e7JKqqdHR0qdzzeIB/fRTh3psL+fDlUsbu34jJKPH5vDiaBl/MjxGOaMycYuGSGzrZ3qzgcsisXp/k4rPz+v0+NqtMKi1YuS6FELuvZ2SxmMmQJJpJUrxlX+7721Zuz9+K3qTS0apjbGIfDJKR7aKONSymRgzFTh4CDZAokHa1ZEqShBM3TtwkpDDdfpXSKoV272L8/kqKlQHIZKsa0kXbOPbwvlv2Bg8wMngwbGlQ+XFRgp+XJjn7JCcFHpmiEo14a4oYYVSh9NKRAmjTbUWogoyy+0TYfxMOPvQkgoHHiUR1rN+gMX2qjm+/T7Btg5UB6X2oQs/JZ//MB2+6e4Y2ACz6JcHf7vAya6qFO6/P72mJ/nBuPied00rzN4UIXQZViJ5JiH3BiQeZMHEirGQrspARCIoox4oDsyfAlAlmtCh9ah1Ctt1u1UaBLEvcep2Tcy/diBSVCQZ2f4JjV1cXHlMx3vwlPHFPPjff48du6z93WVsr80twAQ/83cnB+7r4yxkxPn29LEd/zmqVeexeN4dubie2MNv+uYW1RAkjI7OUeXg63Tw0J8SdN/bu6Hjj3SjxgAkf29BjJ0WyhwSJihB1rCKPAqw4cEn5KEIhTQIDJgySEZ2ko1Ybzmsvv841112927ZIpjSEyG4s0xnB5Td7OfUYOx9/GWP8SBMH7L2LREwkNE48x4+9e0SvTaTBrJDnkpkx2cwrb4c495TchE04ovLwMwHe+GfWbzz/RoiH7yjk4us7uekqd59SC3kuHUcdYuO518M893DWtw2qNZJKCwJBFXeejqkTzNz7RJZ82bw1zdOvhjjzBAeGX/YsNrLYFVJhlc6Sheg7Lb028juRv0OvMY98QloXg5MzUOIZummnmXoKRVmf927Q2MZhEyRuuSuAMzC8x35ZUmvXs1YqqgnipZ0miihnEysZLEYjIROgiwns0+vceknPAG00DdoGfASIEEAAw5nAdupobGxk2LA9I0D+G2C3QmuTDjkj4wqOwCkqKAQCxmbmvlnPOWcbMRglPn+zsGfw1pR9u7DX7cUaFqEKNSfG2YlmtlLDUMxYiBLqd6JqhhQO3OhklagUIaM6yJDOJopFnDpWkSbFen5BCA0FBUNXDe9/0syibwt5/Z023nq3ASUDe00zcPrJVm68K47NsmcbmkxS3+O3vbRTQCmdNFMrDcfQPJwfF2wiWbqZwS1TaVbr+fDzIMcdYWfKeDMFhUm2dq4jX5RQSjV6DAToopHNOHH33Nua0GhmCz46IKKy/XsDNs2NZYc+3RAxhrUsJSbClFKDXtITFxE6nesoKg3gcAnmLQ4zYJBEnlNm0lgTL8zN+vyD9rFy/WW7fMj0qXq+8Bv2qCMIYMDA4Uiik7XrFQ4+tpsH73IwYYyZSFTjhdeiPP98hkTUwObtcaxWmWsvzmP+gjgPPuWntEiP16dSmK8jHNEIhTSOOTFCYedUxkt2SIMWUnnhvs0sObCdwgIdF59r5m+XuHOkM065qION9Slu+LuXh+8sZNK4bLJICMEPi+Jc/49uln5Zyc/LkujDRf1+FzeFbAnJNLZq5OXl7ZEdUqkUer1ATRvpppMq+h7kETC0cuIhRl5/K0W5KOpz76CT9JiEhaKqJNde5uSqix1srE+jqjB8cAFGo8Ql1/gZwMieZ0SSJGr8e/P3B3/i6ZdD7DfTSjoNPy6OE/DJJBJgsUTZml6NogpUVPIpZgAjsePq0aAPSl10RkOkV5dhJkySGEsWLmHSpN77lv92SAjKtcHUSb/2WakOWb3/tBzjrMuD6HUSW7anufDKbpZ9XUBZeOYuHxeC1vZGvKIdu93AhWe4cjrLJEni1TlFnHV5F/+40UOnV2XN+ihIgkBQw9slE2ELKgrLfzZy0pEGjPYk1vwgD99rp7pSz+vvhfnug4qcuGHcKBMfvlLKoae0oddnnxsVBW0Phh9OmTIFr9TOEMahen7hnU9S3HtTPguWJnnprRA+v0rSDGlbjNrY3siSTEB4seEkX8pW0Am0nGGvv4eMjLEf1/TMCwns/nF9PkuSJGHwVfHld10c95tBtUII1m3MoIu6+yX3rdjR9zNfpC+43W4yaYkiyvni2w2YrRL7z+o7tpckiROONVK/uZ72Le2YvAMxYCRi7EAUNzH3RVeOPvqm+jSBNitlv7nPdJKuRy6mSgymvWgxL79oZvrkbDXjpLEWzrq8g+POa2fOPYVUVWTfW7clzQ13dfP43YXsP8vCX85oIxgT2IUfp9Q7MRQXUYxWCVnevVpFScrqq/cnQQTZqfaN1GGSLIwXs+iilY2sIEOajDGEXtbRlN5EmTaQ6RycHZwt0tSxkoxI91R4qkIhTJgCKpio7c8W4/fUjvNjtegYlK/wy8cO6KcpQIq6+PbHeL/DrD//Ko0iJdjs/J4Cu0LE34oj4UFRdj8x8Ef408jP/fffn3/961/cdtttnHDCCQwbNgyHw0EkEmHjxo188MEHdHV1cdppp/1ZH/l/JTweD4GQyoZEnOcf8zBlgoVjzmnjzod8OGwyaZ0dg7orUPQkBqJsquLh6xsRljBykY8fPttV5l1VYcBqkXoJOf8WI4caeeCxKGOw4ZI8FFPZ81papIgO/pEl80rQ6STmvh9m2buVPPWAj0efastOkxQSCZ8NzWxEVUVPW/7v0elV90jv8snH5mAz63j29RBdzWaGpWdQJTkgmQ1Mf+VHqqT+W7rtOCmID2H75tXUVBkYNCFI08/bcSerc0rzt5l+xZCWemWMzZIVvTCwRVrDAG2X3o+nayJHnPwDN13r5IwT7JhMEkt/TXLt7d00N4NR7qBMG4QePV7NTltDM0PFePKkbEtoa2vTbtsAQK9TOPLgPJasSNDaCus2Zrj4HCdWi8yX86PMfS/MV2+Xc+iprcy5t4iD993lTCaOtXDfEz7Wr4OFn1az7JsM3aKT2thUqqS8XS26kpmqwAz+fu93rFqUz4evlHLsuW3MmGjhhn94UVS4/Lw8Lj8vD7NZRgjBNz/EuepWLyde0MbTDxQzdqSJdz6JUFWh49sf48ya2vdm/NOvo0ydYOaux/zsc0Bln8f0BavViorCduoI4KUiPgBbvJxm+zJ0coqV8o8YNDN69Ogx4KWNRjajoFBD/59Tpg3knQ/Wk+eQqa4QnHtyiEfnLGJ7awaXRyXPLPV7TwOUleq5+WoPL84NMfsKN+99GiUc1QhGU2xlOVUMYR2/MFJMygnSgnIHIXsD7lAhRuOeCZz/10CTkCWZa68w8/hzIawWAx1bXIxO7wpc3Y0zOeG41TiKgxSXarQ0yURSKRZ9XonHrUMIwc9LE6xYncRikbn+ahtnrl5FMJZi6kgj8aXRPuUOIKuZHCGIHj0jyIq+J0SMFuMG4kYvFYUSRoNENPHHlUsGQ7YFeuxIE1a7gttlpM27+wFuSUkJMX2IQ/fXMXiAkXQmW/na13RZgG2tCb75qJjKMgOfz4vxl4Ns/Q7euPV6J8et+450yMoQxvZkawN4qVfX8tSzaVKKyrUX5VFYkNW9eurFKK+8ohCJyJhwkVeUpENaiCswDGe6hDpWMZppBOlGj5E2z1IcJRGGDtbT0qbS2mQkr2MseWohC39atNvkZzqdJh7T0OmyZGR1uYH3X8qSuhefk8fN93bz2PNBBtUY8AVUli4VeLzjyMvkSiMIIVCcXUwaW8DkcWauvs3LgiUdnHmikwKPju9+jvPMKyGefaiI4sJsmBSNCcpK9ISjGmNH9v+8jh9t5s0Pwjn/q67IEg3uPB2ZDPj8Cude1cGSFUleeqyIK24M0B3cs2pHo1lDU5JUVZuId9j6bV+XJAlJyLjIR0sLtrIOJx7yKMCImRX8SJUYRLG0y0emRJJt6S08/YJKKmhjIP1XpZqxoCGImVowpQaRIcky5gOCYn0pktr3hXkoYgvrcJDHEMaylfWkSKKi7nE18H8LUikNkTEwjpkYMff85gWZGlLNxTzwyPe015ViMOzyC9ddZeWum9ZSHRrKOpYyTEzoGfKoCjW7CcKCTXKiiAwZKUmnaKaE3ISfEIINrCBNkiKtgnKGoaKwlXVERRgQlDOAKgYjSRKaUGmhgU6tkzdfhdLSCBee5eTic7Obwy3b0lx6YxdHHGDjl18ie2QHi9XKzoYKDRUX+TSzhbAI4M5UEl5uQ+SvZ7vnRw490EKHV2XLtjSDao3M3Eti9SdVZDI6NrESDRUHeQxmLJv4lbHMQBNatsWfUsazF5LIGjpMgHUsY6SYjFmyUi0GIY9cRUa/nWgKaqplnrjWxoQx5Vxzq4+m1WYeeihKYaXGYQfYOeyAvtcZswUk857rwZ9/4bVcedkPGM0q9WuNnHOqDmHxI1QdRl8VJmOMfY/x8s+HKjnhgnZuusfHofvbuO/mAjQtuy5+Pi/OBy+Xst/h3YyKH4hB2rW/kCUdRfHhLJoX4ODjY8y+MndzXlyo5/O5ZRxySitOh8Rr74a47QEfBR4dXd0q40aZqKk04HTosFtlMKTprxFGIcPIYUZa2xNs2rRptwejQrb6LRrVyKQ1VNK9WjAhW5kVK9zEhWd7eODhJBV/UFFpwkxXV3Y/oNNJvVp9129UcZCbLHNILoaHD2JT+Fdebggio0PGiIcihjCANcmFVDMIAyY6pEZ8ohMzVsxYCYsk7dI2oiLEyPg+yMjEWEuSOHWb63bbDv9NkCRQUFCFRppUr66HkNyFPHw1H8zJ6/n9Vq9PctDhYcalx/Qi3UqoJkSA7kwbRx7cm6Rf+muK44+0s3p9ip+WJJElGDHUyNyni7nlrjDzv44ymNHkiQJIAAlQujKcdMrPOEpDPHlvUZ8JU5dTx6wpFt5/B/KFICB3kYjvfizgcDgw6g3YcRHVQXNbhvc+ixIKazz2j0JKirJdUx9/EeO2O3+kpD1LdlUwsOccTtzU0Zjzv9/CK7XhcmsoiugpeNqJbp/IrkX9QEpZ8flyY90v5yfwdkGBM0x/DQkxIntEfkqSBDoNFQV/KI05/ccV02azzEEH6kjtneC1N5eh1+mIplLcfrWbcb+J75avSnL2X8MUeGf2rLcZkSZgayBj7yKtxWjq1jjwIMH0ybvsMHSQkSVfVvLau2EOO62VAo+OaExj4lgz992cz4ih2c+YfYWbDz6P8s2XKzC2zswpxkiJJOt0C7nwgj0bFC5kUOm/Q1Ug2PllZElHCVWUUEVSJHBMWcS2OnO2I+c3JjRIRkaIyaziZwpEKQLBen5hGOPpph2BxqDAfrRuWIs+30eFoqNV206xGNQnwa1oCjfd42OvqZZemtVfzI/R5I2huNex4odSCvN1nHLedrZ/K/1pA+D+NPLzqKOOor29nR9++IGHH34YyC5Iv81g7Lvvvhx11O5XvP03wmQyEYsLMorKfrOspNMCBDz9QBFmk8TMA7vQYrl6nHrJQFFqEJ36Ddw529WrzDvPJdParuSUXf8WzW0KM6caaf8+iIdcLQUDRmSy5M/W7Wm+/j6GGLCWs45xUl3t4Nv5CiuWgatrOJ329Xz0RZQTjuyt47BidZJYTNsjfbePPniTh+508Y/7o4xK751T2SJLMkZhJiPSOcHab5EghhkrDu9w5jxbzzuv5HPjHY189dVWjMl8UkqGjmQ3w4ZrNDcLGkPrKFeGopcM2TZ/2gnhQ9HS+OjCIfJ2COInKWsfzdO3Znj0kSbScgwlpaek1EBNfAwuUdrjNGw4KRU1rGUJ48VehPQdmCy7T3oAWCwmVFVwzuVeXvtnEfvO2mWHPJeT1RvS3D8nwH4zrT3EZzyucd41nVSW6bnjugIcdolPv/by1Ith3C3DcEh5vT5HQsLoq+LDz7s49TgH991cwFW3epk5xYxBL3HdpbsCX0mSOGQ/G28+LXPpjd4eMsDnV5k1xcKTL4bY1pTp0bXbidZ2hfc+jbJ8VZL2DoWJEyfuth0GDcoGjpX5dqYfEOHd939BaDKmqJlhTMEuOUEiO6mYFVQxmEHSaLaJjf9De6eOZBISSYmyUhmLVeKHL3apeR15ZiuxuJYzRfe3aG5VmDLezINPBajYQYTOXxDnX+/FGM10NrICFYVf+B6rsGPESFwfxOxMYbGmiYYUxk3se9DSfzt+Wbqcjg7BEy+EOfFoB90deoqjI3MWU4tkw+KdgdqlsGztSjwUc8Dp2/C4dWxrynDpjV1MGmti35lWgiGVR54JItlSbFtUydpNGS44YyMEhpMmiRlbTxVGSiSJEMSGkxhh1rAo244kqdx9q5XLzyvhoJPayXPpSOtiKCLTZwVCRAQZNBg2bUlTXqJHAOMnQuKX/itOf4+ioiIs+XD4IWYGVOtJphSenxviqgt7V2Ru2ZbGoIfKHS3ZbR0KA2r6T34NqjVgNUuMDu2L/jfVyR6KmCj2ZmlyHuNGGbjyVi8NjRkCfrC2jcSvNDGeWWwtmM+7b7gZMtDAy3ObeeKZjZR3jcCICSEEmZItvPaSh6kTdj1Tre0KR528hEz9BJzm3Q9mEokEqqYx58UgAvj+w4oeUtdmlXni7iIiUY0fF8e54uYuSJnRp3OJQUUobDL/TE1hkuPPb2fqeDO3XO0hFtd479MokajG/AUxLjrbyey7u7njOg+H7Gcjnc7qxw6sNtDYovQ5BGqn/adNzN0MbGvKUFyY9UHvfhqhstzA7X/zcPRZ7Vx4bSeipZakfvcrgQHCEY38PEE4IP1xtZ5IIyERJkiQbsYxM2fNrBZDWMdSFJHBQzE+OminCQ3BUN9hbGUdYcnXr3ZxhCA6UwazRbA9VccARjKKaaz3fI5dlSDc59sAMGKkWspWaRWLChrZTILIHuk//jdB0XQUU4lR6r3ZNEkWikQl8xdEOHT/XWT1Scfa2VAXYu5rm3EHy9jErzvkVrKkgRU7BZSymZUEJR81YkS2AlyEqWQQRkxECbGdTaRJMo7cDZqHIjpFC5209PyWkN1UVTEYBLT6t3HvHTYen+OlsCyN1SpRXKjjqfuLuOBKP4k9bHww262Efdkhn048eGljFFPYxK/ohIF8isn43Ox/bIKXniiipS3DuVd1csRBNuwuBWXQGow6GVfQgM5XigE9nc4l2ESCaFdox4CofEqlXD1kp+RmmJjAFtYxiikkS+r59q0swfB73Herm6+/9DOk7SC2hxawYnWSiWN7/25CCH5YHGX6NBtz33iOM868aLftMHr0aCRJx4xpOpYu9xNMxdAF7TjtBjJl9Zx3lpmrL8lDkiRqK/XcdaOHWFzwwb+jPZ1DX73tpm5rmjypoN9Y2myBq3+jL/1bWK0y+87ItrWfdJSTGZPNPfHSmg27Wl6nTzKTcnQgwiP79FPtugbuvMTKpHF5nH75TRxwwLLdtsPq1asJdZspliropoMtrKVbtFNOLXqMBHTtJDzbuPFKMyed1w2qkTh9Jz2FEEQIIif0JJMar7wV5bW5KTIpGbtD49KLLcQSGhrxXjq6JsnMWGawVazHRT757NJ+tAk3+ZRilEwUUEqCGKtYRIoEOvSUiBqcZCvhYiKMHgM2yUZHe9tu2+G/CaWVxdR1bkSGnrbYndCERrRsFUs/KcyJ2zfWZyhjQL/VhmXUEBSthCKC0t8Uzgkh+PDzKF+8Vd6L/AOYOM7Axm8qe7X56iUDw1Oz2Jb+spcm728xc6qZf70EWwwr0OkzRCJ9S8v1B7fbgxSTCPn1CEOSbr/KnHt3Ebh6vcQJR9kZOtjAaSf/iuo1IRB0ulYi3N047BLOUIrGwDIqIhNzugMUkaHZsIHrT7Py5ocRzj4p27mZyQj0epg4QceHP/gwib6TFXFzJzXV2fOlUhpz34vx0EMZ4n4zzcY2PGJkn3FzM1twWPeM6CqrtlBf/yt2A+h0MH9BnAP37p24FUKwYEmCQEhh1DAT8z4qoarCQDoteOCffsYf0NQzxLZru41S7y5t4LCuk2T1am6+3sYh+9sJR6xccPU2zjurd9WmJEmcc7KLogI9DdszNDRm+OuZrpyu0ZFDTbz0Vpg3X8njtPN+ItJlxaK5iIoImiWMzZ5i/IRpe2QHo85IUNeJUPuOCb20kk9v3cyosQOjomL3Du0zmS5LMh5RzBoWo6FSzVDypWLcopCVLMiSqMEJaAGN0JY0JlazRVrNIDE25zr8ula8io/KTaOYflA9s6+1ceA+ZgIhjSdfCLF2Y4rvPyrj0ut8PP1qkL9fX8Azj7qZcEALgwbtmR50f/jTyE9ZlrnkkkvYZ599+OGHH2hqaiIej2O1WqmurmafffZhxIgR//OJ/hfEkypOhwFJknj/3xH2nm7h8eeD1G1JkVcALebFlPum5bTRBvSteIa1csRBvSXY7TaJex4N8vRDvfUX/AGVhsYMLzxazLjJ63ErRTk3qSRJhHxGjj2njURSUF6iY+2Cyp4M1lknQVNLhgOO+xlz8whuvm0bdqvMIftbe86zfFWS0y7uIJMWu126DWA0JZg2OY9UQPTZ0ldCFa009ClanBIJEoYAYamdvHQFC5dsQK+XeOSePG68JsNF17WTSArOnmkmFBb8++sY/lCIdSwDkW0DyKOQiezDahYyjr1QUbIE4c4MYxroHMgK8RMpYsQDFsaL3sNXTJKZElHFcn7A5VAYPXzP2vmGDJ/MuVd9R22VPof4BLBaZKIxwZZtKR6/a9dvf83tXi443cWBe+/apFxzkZGzT3Ky16HbUJpqexacuIgQKlyHOT9KgUPwyDMpOroUrrggj3RG8MX8ON990LcezMSxFnQ6iU6vgtMus3h5gq3bFYYNNnDkGa2ce6qT0493Isvw8ZcxXnozhMkIdruEqgn23nvv3bbDgp9+poxazK4WDjvAwvJ/l9IS9zKBvXPaNp2Sm4liX5Yyj4Doxo4TL2396o8kna3kF2p0NVqxGhSefiXIZ1/Hufx8F548HTUVBp54PsDNV/duS/3u5zijhxsxGCQ8eTI/LU7wzidRfvpJpabrILazkRKqSBAjRgSQcJJPmTKAgHkZGCSCeGluXNv7wv4XpNNpnJKbmsoYF52Vx5kXBvslYXSSHqfwEKSbLq9GPK5xwTWdvPpkMZXlu4Kr4//i4InnA9z+oI+Tj3GiL+2gdFqAwbVmVq3OsH2LAXPnEDZLK8kXJQxiVM+zkhRx1otfaGpS0el0jBtpYsmKBBMnS9QvX05laGrOvaiIDIHilRw4VkKW4J7H/bz3UjGX3+QlL6+213f4I5x65pk0NT/NqRe3U1Nl4M33I5QV6zn+L/Yef7x2Y4qTzu/gmYd3+YLqCj2r1qU46pC+z7tuUwp9wp1DfO6EXjJQLmrZ0tDBv54tZcYRzeibhhAjRSWD8NJGYanChDFZn3jlRU4+/iyN3FkBEghbiAfvcjB1Qu6mv7xUz0dveTjoqFX89awHd9sGTU1NOB06FEUj32Pok4B02GX+cpCdvz/kY8xImWVLFhOKutAFiknqIqQLtnPblS7OPLEci1li/oI4Z1/RyY1XuJl9pYe6LWma2xSuucjD6cc7uesRH9fc1k06qeOr72L87VI3dzzg472XeuspKYrgzQ8iLP1yVxXlpvo0dpuMy5kl419+K4SqwcbNKcxm6PaBLelCtXXuth0A8lx6JEkimlQxYqebdgrpfU1N1FNCFQ1sYASTehEcsiQzQkxmOd8TIUQeBUxkH1axEAkJPSba9VsozdT0GoKoCpUOminIT0EaTAaJFm0TXrWFdNhAp7GTon5I2W7aSJNio1jBQEYhIxMngh75f8nPPhAMBrEajBTQO8bYCWeyjB8XrOPQ/XP/f+dsFwftn+CoUzaRSugxY2UYE7DjJEwAHx34hJdxzCRBFD0G8sinnjUoZLBgw04eHor6lAkpliroFM2kRbIXMVvOALpoJRnXITWV0twd4eN/6xg5zMg/HgxTtyWNwp61sinpNHWsYpyYiQsP29iAQobR0jRiIkIIH/qiLu69JbshrSgz8MwDRZx+WQeP/aOQx+4q7GkPfP51Hx9/FWPRG2Ws2ZjmihuX0bRRxyT1wD4/2yY5UIVCRqSxulLoZCs339PNijUpzGaJVEpw9GE2LjzdRWUVKG0Kxf7xXD57AT9+UtarAv/ltyJEAjpmX2Hh+rvf4JRTz9/tIgGfz8eEsfnYzBFsBgtJofLlp2acDpniwsKcSjNfQKOyzECeS8e0iblxZEubgjnTv+yG0GUYUN1/sq622kBRgY4PP4/gD6o0bM9QWKDjzQ/C2G0ympaVxLr8YjPPPPwrpaEJOT4hIvkI2RuYOLaQgTVGrKYgkUhktwekdnd3IyOTL0oJ4mMc+9Gha6DB+AsaKrIMcsTI7XfHyEQtlFFNAxsYKSb38k3ZxI+KqgkGT2ynMDYUT6oGnaQjI9Lcfe1mGjN+XNQxgt7t6JpQCdLNAHKlVoyYUFGA7FppwkKhPh+cflJpjfpod7ZrSWT9cwUDaTGsx+7cs2rg/xYcdPBhtDU/SNBrIKIFaBR1VDAQnaTHJ7dx+mnmXgULwYBASlv67ZIAgcMmc9BRfooL9IwZI3PzdXbcLh1lJfpexGc4olK3NcO7H6QpEdV9nlcvGVAzMo0tSk8Xye9RtyVNUEQoLpawRPWEw3vmD4vKC0k1J7B2DyZsWcF1l/Q9eHr0cBNF1RES3jy6ShfxwhwX+8zI+kJNE7z/WZQbb/uGEu9UjJjppoN2GrG5Ulx2biHnXNXJF99G8QU0bDaZTq9CMKjSSRKPKO0ln5MSSYTbyzOvqsx5KUT9VgVL2zDKk7V06r/F5U6xtvtHhmam9SQiVKHQwAb0GMlz5e2RHUwmiZS1i4mDzTz7YPZ6J401k+fKjVvuezLA2JFGrru0hC3b0hx/XhuqgLJiPYNrDdx4RR7/fCnIN+9UMG3fYE9la1qkSNWsZuHXhT3Vik6HjvFjjf12VgEYDVmtYbNJIqPkajNv2Z7B5ZS5/u/d3H9XHhNGm2jvSqIoeh57VmLVeokfvvuU/fbbb7ftkE5pDB4q6GxZS3F4dI4fSoo4TWxhPLNy3qOIDPGCLVRZ9WT+oNPHhgMVhQGMICIFaCtegM2TZIhBYXPLV8jBIvLUUpy4SZIgbetim9WLPVWCpBpI2zuxeZLUbB1GgVaL0lDBgzds4wGHDzQ9Bu9othl/Zd3GNJ/MLWbqoS3Mvlwj36Mj3yPh8fQmmf9P8KeRnzsxYsSI/9dJzmg0yiuvvMLy5csBmDRpEuedd16/kxQVReHtt99m5cqVdHV1YbVaGT16NKeddlqOoe+88042bNiQ894ZM2Zw9dVX/6nXHwppVJRALK7x6tsh/EGNPKcOq0XGZNbILw3jdX4PMQc61UhX2kdZpcoX7xX3as/1B1SaW1S2rTbzQEWIay5x9jykDY0ZTjy/gxcfK6SsRM/QMSnqNiyiJjm+J8ANiG7icpA7rivmhn/4eObB4l6l+1UVBh68I59/XJ2mtHMfZl++ntkeL4VFGtFUhsnjTUwebeeLefE9soMsg9en9DktDKCQMtaxjBbRQDm1PQ94TEToLlnKvNfyWLa8jcfmbKXauGsK93lXd3HzVR5mTN4VAP70k6BAmdyzMVREhoC1gS7XIujKoNeyzdR9wYELE2asmr2nUuz3i0AxFfjpIpWMMGnKQXtkhyuumM3JJ3zJA7f3Ju8c9mxgqdfRo/HV0aUQimg5xOdOeNw6brzWxmOzGylKDSIqQiQHL+XD19wMqi3qsdEb70c4+4oObFaJSFTlmx/iBMMqI4YYmTrBjCRJ/LomyS+rUphM8Pm3UT79Js6FZzg54sDsIpbJCN54L8yhp7YyoMrAsYfbcTpk3n2hlJP/2o5Oxx6JuTdvb8aFh7TWwsLFCp3xEKXU9KlXp5f0lIlq4kRRUfHjJS56Z/oTIkZzupnnXhRYAwNp3eql3Zdg9Qo9336cwWRSkEKVpKw+NM3P1RflYbfJZDKCD7+I8urbYd59IbsZXbUmw4IfwrR5MzgtJrayhigRFDJUMxQ7LlIkaKGBAF7yfBXEPFsQKHi9uz/4aU/xn+wP3fluHA4ZnQ4qy/SUFOnoJI7ld4tzSiRpYxte2lFRWLxc4dV3JM4+2ZlDfO7EVX91M2KvbSxenuS7D8px5+0KjhoaM/zl9KXIWy3kUUCSOPYdLW5myco4MYuXXvmGv9+ocNOVbk69uIPTjnfwgRpiW/13mPxVSAk7wulHcbfz+L02rrkpxYcfhhg1VlBTZcAfVKmq7F8MvC+ccsppnHT8kwyqkTj7ZBenH+fg0WeDHHpKKy6HTH2DitZdiJYuyAn6D9jLyoP/DHDZeXm9NgNCCO58MIAr3Ld2MmSn8a5Z08KGuhQtzRDZMS20mzY0BCcMyf0tJEnsaKsBzdPBMYf1vamuqjBQVKEwa69Zfb7eFwwGA7FE1rcFQ39cQV/g0XPrNR4+/TrGi3M7kIu70KUFX71SlqMPe9A+NmZNsXDUWW1IZBNHl52XB0BRgZ459xVz3tUdfD0/wX1PBHjtnyUUF+m461Efs6/w9OjfhSMqZ17WwaXnZvXChBAsWZHkylu8nH2SgzMv6yAS03j1yRJ+Xprgb3f4sFgk8lwSjV0bsNjSaJq22wlCTdNBzImtLIGdITSxhYSIUU4tOklPSiRpph6FDJ00o8eAqw9NKcj6S7twMYARPck9ITR+5SfSpJBVWMo8ikUF1QxFJ+mJihCbWY3dk2TsOMFXX8gMkIdTpFUiSRJCEdQrq9kub6RW5MaEaZHaEYDvRYIY61iKGeuOVi0d1dXVfVzl/3P8J/vCTCaDJhSUP2hnU0izYXOaBUsSzJqaXacbmzM8/UKURcsUDBk7RkxkSLGOJZRQTSUDcUkeVKGygRUkiVNAKQVSaQ7Ruk4so5yx/X52PiUE6O41OEMn6dALA6OlaWwV6wkn0tx+f5rNm1V83ZCKm5D2kPyUNJlBjGYZ31FCJYWUs4bFlIoaSqmimArazXU5vv+ux/y89mRJTtWN0Shx+QVuUhn47NsYJx3lQG8QyELfp0b3TliwkSFFMqVx6sUd3HFdPvfcnN9DqL72bpizr+wgldKhR8YqOWjdUMukA7dw+3UeZk0z0+lVefSfYX75yYo7XU0sHmavKRqrV6/e7Y4YWZbp7g7wa4OO/JYZBEpWMHiAoc/22iEDDKxYnczRRN6JqnIDUTnYv70zZtbXpfuV+1i/Kc2Be1t4+tUQleV6xo82U9+QJh4XFObLTD20mWOPsFFdYaB4uJeVq76mzFCOrJpQHJ0MGJ7m8ClmWtsVBtUaqa40EwqFdpv8XLlyFQWU0cB6BjOG1sKfOeNsicvOL8Kdp2PVuhSzbw/TvWYIXYQwYMRNIWtYTLUYggM3KRK00kCUMCBjxkShfyCFUhkZ0rSK7GuGhAEXZYTx0yTqqWRXW2dGpNnIr1QztFdsGyfSQ6KE8ROqWM7FZ5nYZ6aN9z+NMfetJKm4Hr1qJEGMOBHC6RjHHnfybtng/wT/yf5w9erlDBqg59duHeOYRSfNrGIhsiGDqyDF9Cm917oJ44wIdwcEeycJwyJAHSsZFJhIHoVIIYmNWwIc+fNq/vEPA4nkLtIqFte45Jogvy6XMCY8NIYjFO5IDGpCw0cHqj6JSXFkiy4keO61IFPG99ZhVBTBu59EOe1kE8MHm/jHvXGCfv8e2eKq669g9gW3URkYRkRZ9YcydxPG6mltCPDSsy5mTtm1R5RliZOOdpBMwrU3L8YaLyVCENBIRyzcdm8ITYNjj7Rz0tGOHh+zfFWSc6/sYmPrj1TFx+OQ8hBCEJA7iJWt59N/eRg22MiWbWmOO1qhMDWYDpowq0483hHo8uqoi/+MktKhkyWqagRKt4I7MYLTzj5lt22QTCbRNA1XnsTzDxdRUqTn3psKOP68do482Mb0yRa6uhUefy7IlAkmnnu4mKW/Jrnxrm7GjjIxepiJzVvTrF6fXT/deTLHnNPOYYdbmffuWorCownaG7jzZnuvNu29pln47OsoC5Yk+PTrGEajRDIpmDXVzBXn5/H5tzHOOMHOTff6uOO63Pvy6VeCdHWrPP1AUU9cunPdmj7JzBGntbFxU+6z9D9B02DgAInRhwZ5883viHptxLQEsqyBMY3NrtIe2EapVouMjm7aaLNsYO6jDn5akOHrH0KY+pnHESVMHgWEDZ1Yx67lgxc8tHUaueDSMO5MMZJaQIIIW1lPKVXEzRGqBqW47tIIJpPEuJEOjjo5gzNVBdKOzuXEEHpmS0vQnS7n2kuTDJno4+yT7XzydYxTjnEA0h7FyH+EP538/P8CnnzySXw+H7fccgsAzz33HHPmzGH27Nl9Hp9Op9m2bRvHH388NTU1RKNRXnvtNR588EHuv//+nGMPOOAATj5512L0Z02e2glN01DTOoYPNvH48362NSlccraLy3ZoLQKsr0tx6Y1d3HaNjbIShcZmC5fc6ONfH0U46yRnDwHa1JJt9Yn7HFT4J/DME7/ywhstFBfJJOMyKb8D1WRg/OjsgpxfKLj+WXj+xcW0tkiEoiqRqML157uwmHWMGGLqN7tx1KFWbne1o48Npzg0DhEUKA0KwbIfePiOQq67LYCi9J5G+UeQZD3NrQqSNQJ9dAFkRedHs5oldNCEXgZPocqIkRKv3uViQLWB2ioDM6YZufrWrIbKF/Nj7DvDmkN8AkRDMsU7iM+4iOKvXMxts60cf2QeBx/tI7Myt70+JsJEPPUoxghCixL2ZgP8TpoJEyBfFFPFkJ4ASKChQ8eAxAx++nYRF1982W7bYePG9ewzw5KVQPgN0mnBR19GMRolOroUHnsuwFP3F7F4ebJP4nMnjj3CxkP3t0PnIEKlK5n/QX5ORlKnkzjnZCfNrRl+WBhHExJd3QolRXo+/SrG7Lu7MRokRg83se9MC+ee6uL1d8PYrTKH/abdzmCQOO80F8f/xc4J57fz2TcxLj7bRSiiUVevYjTKdHV1UVTUvwj+b+HOzyNBFDnkwR/2ESXOIEb1e3weBXTQzDDGU0oVG1hOviimaMfmrIsWWmhgRHIKqs6HedxW7pztYsyIcrY3K9z/cJSGlfkUJYZCAt7453I+n9dKYYEORREctr+ND14qxWrNVnxqXSUMDEyiQPjZHF+NIIUNJxUMRENFQ8MsWRnEKNpEI7FUmGjQgNUsCPr+HBHnvvCf7A9TyRQxOYA7z8TyVUkmTJR4/PulmBQXboooohwvbbSxjUoGU8Vg0qRo8tfz8D8bWbeg70FVAJ48Pe+9WJpDfEJ2emW+R8dxhxsYULOdH39SWL4MPO2TsEoOdJKOCkMVkw/ewpofq3nr2RLufszH1qYkl13spry0i/aOTgIhlU8+hfPOy6ClncRFjKpSiedeDxFr81A8pX9B8r5gt9vR6434A9mhWjqdxE1XeZh9pZsNdWlOPxFKfVOIiCBznlnJ689l/bpOJ3HrtR5OvbiDx/5RwMCa7G/U7VO54yEfbW0qfdcJZJEmgdUuOPKMDkq8MxguZUlbIQRtbKeheRP85gwnHmfmhbVNFKQHYLHwh3q5Qwfnk0gkdrvSr7KyEptF5s7r8rno+i7ica1XIJr9bgqhiMpF13dRUqhn+GAzqzekGFClzyE+d8JikbngdBf3Pu7nhYeLuP0hHxeeseuajv+Lgw11ad58poRr7/Bit0kEgikmHtREdWVWU2vLtgzTJ5n458sh3vs0iixLjBpm4MoLXOj1Mi3tMea/X44sSxxml/nq+zhP3lPIdX/vptsXQ6+XCAaDu53ZVhQ9zkg5HV2bKUJlDNPpoIklzEMnZCRk9BiQyA7p0v0P4Z4O3Y7hcNnfNk0KFx5GMAmLsKGh0kETy+Rv0etkzGbBKccaGDTQwr33J6iWBlMsqnpIdEmSGCzGsklbyVrT9xSlB2EQJkL48NPFUMZhlEwYMVEhBrKZ1ZixEyO8R3p/e4L/ZF/o8/mIJjK0sT1nCONv0cJ2kt8N5IpfI2QcnaTSGcJeG1Xa8B1rUZhmtlBAGaVU02JdRZPnK5xmC9aYnoA3RZFSjopCSiQJ0AUSuEXvjqLfQ+one6IJree+qmU4qy3fsHxlmrDXRg3DaNSt6zex3B+cHie2Tju1DGM7mzBhJo98wvhpoR6QKcyke9qvgyGVWFzrNaRyJy48w8k5V2arhNqadSiaymoWUUwlRZT3SrAmiGHETCKj8thdhT0D9SBLqF54hotoTGPxz0kG7yBF8tIVrKzfxjXXpLDbM4SVCB7/KCqlWlqLf2L4YBuLV6hkMv2T27/Hhg0b2LApQ2FkCFbs+GN23v93lBOPtBMKa7z0RoxVqxUcThCS4PwrAtx/h8bxR9pzhpMWeGQCmpe06K2dCJBWVO5+LMR7L/YmjXx+lfV1aWqqDNx4mZtzTs36zf1mWrngdBcXXtvJ0EEG5v0U55RjHDx2r4fhg40sWREjnogwZoSVkiInl9/U1SMf0NZp3KPhuK1NrejQkSFN3NPAE4+bOWT/XTH+uFEmvvyggKNO3Q4/jqaRzUyQ9sIjimhjO01swYCRUqpJEMsOnSFbZd0t2mmingoGUkwlaZI0sQWFNO000so2hNDQY0SgMZRx5Em5iU2f6MSGE52kIy1SJAYsZ9EXBcgyHHRMN5ltAxiRqEEn6YkRZhub2E4dGdQ9kgrbU/wn+8PVKxfwl4NMNK9xIMdlSqmmSFQQVDvoTq+mYXuGfWfkvmfyOBPGYi/JQDyngl0IQT1rGMesnH2eU3Jj79qLK66Zj6MgRTCkYrfJHHZ8N+l1oylXszFcp1hGkjgJczep0jpOO8mEbFD5Zn6aDRtVEsk0HV0yN/7Dy903FeQkTK+8xUtZiZ7FizUs5gzFJQJBdI9sMW3aNM666lQevucxCtJ6ojGt34GYjc0KVk+KmVN6tz0DnHa8nQceSVCRmEBcROkqX4DXK/H5RyauvtHKKcfmDiyeNM7MOy8Uc9sD3aTjy1m4SKGmSs9hhxi4+hI3hQV6/AGVU88LYPdOpV3aTgObKHQaOeiU7dx0TQF5Lh2qKvj4iygPPhWguMSAkNQ9GgxcV1fH8MGCDZvkHj8yaZyZr98p5/N5Mb79IYbLqcNsgtuvzae+IcNVt3j57oMKCn/TQdTWoXDW5R2oquC+W/K58a5u3MMSNHZtx26TeO4NHcGIypkn7CKAD9zLwt/u8PK3S9x88lq2ul8IwdffxznqrDYcNpkVa1JMHGPqGaSVSGg88E8/blf2777iUkmSeOD2Ao4/v2G37QAghMqK1SpPP1DIh5/5sHSXMYwKZCGTSaXp0tURza9HqmkimQLvVtBSMldcE8Htge3yRvKU4l4JHEUo+OmkmiG0l8zn+3cL8PpUzjwnSmlHduDwzjCgSgxhA7+Qjuk59Vgbjz0XYPokC6GwRnunyqA+Bi/uhAEj7ngZDT/7uG9FA0OGpJkxyYzPryHEnvFI/eFP9aqqqvLll1+ycOFC2traSKVSvP322wBs376defPmcfjhh1NW1nsB/bPQ0tLCqlWruOeeexg8eDAAF110EbfeeittbW19frbVauW2227L+d+5557LzTffTHd3NwUFuxYyk8m0x5MI9wSapqHXTNTXSWxrSnDYATb+dmnuZmjkUBPvvlDKXke2kufQs6VOZlhmH+5+cBFzXgoxqCY7lKHbJ2hr1XAGKtjAL1QnhuBuLSLdmiJGM1208NeLs4FOMKTS0aly1CF2jjpkV3XcmH2auPBMJ02tCnZb/5tYnU5C95u7SZIkDBiwpArY3JDmx8VxTPY9I3gsNgf3PxmgoMJCoiuGReqdjWxhGwMYjmoLcPMjAU44Mo90WnD7vWG++DKDrFhQpTQJTear76K8/1mUh+7Y9XvG4hrPvhYirYsRGDKPeFQmnkkx/70CaquzzuiKSy38/do6SqJZTRmfrY7Csc3MucPBuFF5dHU7ePzpKB+/H6WieyYSEs1sYQtrGcwYADppoYASLJKN+ro6ksnkbovbNzRs5uD9rLz8ZoSzT84Glpu3prnkhi5OONLO/bcUkM4IXnorzGGntnLmic5epfW/RTotiIsYERFi0FCt31aMy87N47NvYqycV9XjBA/dz8php7byzINFPSQKwFknOpnzUoD7nwxw89W596vLqaOwQMfpxzuoKjdw1El+Sjpm0OhYxvvvvcqll92wW3ZYtnwZzWxlZGAK73/cjIN8kiSw4ezz+CRxXHjopJUiyrBgp4MWOmlFoCEh46GIKD5GzWrmnVdKe75ncaGej94yc+vdQb56uYH85ECqE5NoaVrECUeoXHqeA4tFRlUFH34e4eZbU5T59wIJXJKHAlFCO42YEPjpRCDYxCr0woAVG06y7dnpJDjcEuHQ//NMVl/4T/eHIV8Ik0lj85Y0R5/qp1TUMlSpQkLCSzsr+BEZHeOZ1bNBtaBnKOPYpnr71GcCdmyKpezAtt/gi/kxPvsmxvcfVvS897zTshqVhx67BH3j3hglE4akG0WTGT2tiwnj9ZhtEPDBUw+ZMeWHsduguc7O4MxMPDta5lVUvv9gDQFjCwOUqVhMe97OpiopSor0OYTiL6tSPPtqkIQtTZtuIeaugaxYaOTdj2KcdGzWZ+47w0q+W+bCazsJhrPPvNUisd9MK1u2p1nVWU+B6JuMbZbqCS5MUNq+d45WsCRJlFNLQ2N9jqb0mSdZeXTOZmi3korKhCNqLx3qnWhq3bM2lmg0iskkUVlu4JxTnNzzuJ97bs7daAohOO68dg7ax8otV+f3JOzCEZWLb+ji7Y8jO7LIuThoHyv3z/Fz35wAjS0K9zzmY/aVHnQ6qWeQX1VFdsBSY3OGLdsz5Ltlykr0GA0SJ5zfzkVnu5k63sxfzmjjX8+W9BDr6bTg1bfDPcFyNKZhMUvkuXS88EgRs45qwdutoKp/PDjrt5A1GzGdj6LQGFrlLRSKMkpFNV20MpYZpEn1yLRERYi1LCUp4n22LQshiBPtqUxqYAM2nIyQdrV1ypKOMmqxaS5a8hYzbZrM/IUxvpovoTdL6E0RuuPbcacrezTDJEliOBPY5pqHN74BR7QWJx5qGIZChi5DA5IxhS7mQif0WLGhmBO9ru/PwH+6L+zo6MBqk0mnwnQqLRRLuRWW7aIREybKpQEQgnQwxUoWMJapPTrGZix4RBEbWM5ayzyefjSP446oRK+X8AdU7no0wPsfNKHJGoYBfi49Xo8Q8OHHm9Gt09EVa6WCAX1eXxetjKB3xWIXrT2TZ2VJpszu5v7HVC6/NkxzfBm6uA2TYc984XU3X8uNZ9/GUG087TRSywjSJNDQSBJnACNQu2O89EYLV17kpKNLZUB1/9VQToeOxiaNI46MUdI9hSF4UFFop4nVLGSUmNpDisREmChhVrOIAR41h/j8LS48w8ULL+wiMttppKxSwaRPkknpUCJG2mnCLjsZNkqhsEDPgqUax56x+51zn3zyPmQMIGdor5rHhDF6Pvx3isefDdLZpiPPPwpbxkOKBE1sQdVL/P3+MPfPCVBaInPlhXnYbTouuzaITtZYY/iR4Zlp2KRsTKUKhSbdJpJGPytWK1x0XSf331rQ49fWbEhx3d+93HKVh1vv9zHvvdykhSxLPH53Eced28YNl3n4ZVWyx16/HYgZDGXlt4YOMrJsZYK04tijwRbDhg1l/qffo6FhKwlyyP69yXpJknj4bhcnHrcdq9fONrGRGoYxUBoJZH1gKw0E6SbPaCcp4ngzrbTRyLjfxBcmzIxkEu2ikThRBkojiYgg61mGATPtNGIRNkySBVUotLEdL+1UMpDtYhNxo4+7rrCQ59Jxynk+5LoJFGoFCARpkcKEhZFMZh1LiRHluaef5/DDD99tW+wu/tP9IUKhvVPGYFaJxsJsYyMaKnrVQLLbypwXIpxzijOnClqSJN56OY+p+/1EZWokhZQjIdFEPS7y+9S8lSUdhYkhdDe3sf8x7ew1w0SgvpQydVe8VE4tW/QrmTQtySP35nHG+UGSnfnI/hIK9ClaaWDF9xbqlsFrc9vYb38JkIjGNK68II/Zt0fQNw3h7Q/XUlIisNr23G5DRwyl1FKJ2WfkhdeauObS3vuiUFhl9eZYr1kMv4VeL/Xs9a2SHZfdwN+uMPHoP2Ocf2rfhOmIoSY0TeLtl/M54fx2GrZHaemy8Nq7GivXpli0NEO43Y7MGqzChh49U2dleODOXQkOnU7i+CMdVFXqOe3iTr769u09Isx1Oh2//BqktCQ31tTrJY4+1M7Rh2Z5je8XxpFluOtRH28+U5JDfAKUleh5+M5CHpjj54v5cW671sO/Porw3cdlSJJEIqHx3Osh/npdF88/nB1i9cb7Ea68II8LTt+VMJckiUP3t+F0yFwxu5tH7pfQG4z8+H0XJpNEa1eaQw7Sc9QhdjZu7mckOlmpAknsfkIMwOHJEAzo2O/IbmzbJ+IUBT2kpEEyUp4YTZsEl1wYYfBAPcedGEUf81DVPpaW9q2k2M46ljJEjOsZjhgTETbwCwMYRZBujjzCSCiicezpflwdveWUsoME3bQkfNx0W5yZ043MfTvBKxGJaNRImKxmd18I4aOCATiFh+54J8k1g5h24CrCkWzB1J+RHP/TyM90Os3dd99NXV0dTqcTi8VCMrlLxbyoqIjvv/8eu93OKafsfinznmLz5s1YrdYeZw4wZMgQrFYrdXV1u028xuNxJEnCas3dKCxYsIAFCxbgcrkYN24cJ5544h8u0plMJieTK0m7plX11fIbCoUwGwyEm93YazuYfUXfG8PiQj1jhtiY9y3YsOOQ8rB3HEago5O61g7QZKzhSqoQbGQFk9m/Z0NixkI1Q8gTBSxYuJwX5waZ81KQ+27p3YZZWCBhs8rZlpk1qX6/59qNKbRob/FwFYXPv0nQ1a1SXKhDVXc/k1lRamfDxi5CBkHY+jO18ck4d7TtqUKlha2kSZJPCe32rRy6vxVVhUOP7ya2bhhl6YoeG8dFlFPPXkh+eYI8Z9YOkajGSRe2c8HpTtb+VIlOJ5FKabz0VpjZ9/iY+1QJBoPEsUdYef8jL+t/XI8hlk/tjBbefbUghyi77448xo+Ncu9NaygOjaOKwawT2c2mhkYXrYxnLwC0lCCRSOx2cFdUVM6a9Wn8AY2570U4+Rg7l97YxdynS3LIm/tvLWDl2iSXz+4i36PjkrPz+jzfG+/E0PvLqGMl0wf3T5J63DpKinQ59+l7n0U540RnDvG5E1ec7+bQU1q4Kt67vbaiVM/fbgpjTHpwd8/CLFlpTeaxft2vu936Xl+3BQWFtSxBp5kpo5Y2tvcp3CyEoIUGKhhAhBCdNFFEBW7Zg04z4qEYlQyrWYy52M+TD3r6vI7bb3Dx0cfbEK1ZkXSPbwz3PbSQl1/JYLNDLK4SCxgZGN07R7Q7RYIyaqlmCCoq61lGPkWUUo0OPX66UMiQFgqZhB69QdojCYDdxX+6PwyEuzFbZBob9AxLzMpuynYcVslACkUZa1nSZ9WRLVLFx196Oeno3kRXPK5hNvUmnOe8GOSDl0p7kablpXoevs/G7IvrKYqMAnuIww4y892LQ1nZliFavAa3R8ZlCRKPyjQ0KgzPTMq5J3SSjgHKONbpQnQ41nB49T579JtHo1Ei4TSBYLZVauXaJM++FsJslrnlGg8Da4y0dyo89MQmvv7EyN03G3n8KS9HHGokmVb5+OsIiYRGMq5jW31WKmPV2iDzPyznvEsCNP66iSqxq11PCEED67F6EnS3G1HZik24sGDFTWHPd8vvnMwhJy3k32+VULclzWPPBdh7HwMGw1q++ynBA3ME99zcu4rnq+/i+PwGTKb+BwH8Hp2dnSRTAlUVnHSUg/qtGU67pJ1Lz8ljYI2BjfVpbru/m+JCPX+/IXc9czp0vD6nhMNPb+XYw2w9GfidCIazU+SHDzZit8l8/X2cZauSfPxqGU+8EMDnV0mlNEwmmepKQ05rmaIIUmnBgsUJZk62cPHZLua+H+GKC/IAuH+OH7tN4pwrO6go1ZNKC445LLteSpLETVe6ufkeHzqdbrfvCaPBRETvozY1miSbaKWBcmkAmlARiJ6gFcAuuagQA9nESsaKGb0+o5ktFFKGQoYmsRm/qYmRqb71mF2Sh4aQlTv+ZuW7hQnmL0hw+nEOBtQkWf5rmGdf3Iy5dRR5mV2+RUpbcZo0qmLZgTjdjg2Yq9u49gIzlRU6fvjRyxsfJPG1SiSTqR67/Jn4T/eFzc3NTBxjonGrin9bJ+2iEQ9FaGgE8WLDxRDG9RxvlEwMFKNoYzsDGJ7zOUPFOFYo3/LI0wHmfhBGUQSVZXr+dombpb/GOWgfG/O+1ZjzmIQs6ZAtaQ47UuPtdzdToJX0ItAD+hY0fZh0ItVDoAuRTfy1s50xTO85ViAYM8LEWaeb6eyW+ezrBHbbwD36vfc/YH/GHfQOS79eTBWDaWADJVQQoJthjMcuudAyGk8/tZ2hgxNMHm+ksaX/5Pvq9SnatlgZnd675zr0GKhkIE6Rx2ZWM5LJhISfetYwnln8ys8Mqen/97XbZCw7urW8ls3Ujm/kyXtKGDHURCYjeOeTCLffFyRmWspLT5Xw+bwUFdWT90jvVq83IHQKx/zVyy1/K+xJimUygqtmB1j6WQyLUokFG3kU0K7fyBmnd3PDVU66fSq33t/NN/NTTBxtIa9AYdoEiX+9+zMm2YjJoMPmVPnrCQbW1elRNT1ffRflpyUJigt1mIwSNZUGDt7HymU3dfHWM6W9fCpk5ZjyPTqmTzLz5gcRXnk7hNulY+77YdIZSKU1fH6VR+4s5Mv5US6b7UUnJ/bofjjl9FN47MHHEQimTO6fMBk6yIhs9TGICfwif4tP68AtipCQ6KQFIakM0g/Bni4iIyVpkjdj0my94gtVqOhMGUTBNrymDjIJA7WdQ6jXNuKmIKuVKxQ0NBJEkZAI4aeAEmxpJ4/ct4153/lYu1KiXM2nkc10075D+kNBICimkgSb2bZ5+//1seGe+kIACT2btqRoDQXoYhUjmdTjl4QQbGz6gbMu6+L5R3bpM6bTIhszWRQ6Us2005Q9Ho0qhvT5OZDtIkuXb+S26/PwB1RWDGinq1mjMJjVU7ThwFwU4JnHSjjkGD/uxpm4pB2DFlUoppYGaT26mIGBjGTD2iXM+6SAwgI9c9+PoHqLKVSraU5sIplKUV0zZI9/82efeI5MWKGLdh57NszQIToOP3BXwZA/oPKX09so8RjxBfr3hYoiiMck8sjKODgdEuec6uC5N4I93ad9obxUj8+vcsxhdooLdVSV6enyKTz3YoohHUf+buhkhm++mU9nl0Lx74bFTR5noajA2O8Ax/5gs9kwmyWqKwx9DtuFbJJF1bJdiQ2NWYmNvjBulIlASGXV+hR3Xu/hkWeDPddischcfZGbex/388lXMY493M5HX0R5/8W+tbhnTLaAqqfKn02gaJ0aIKgC/v3V54TCGpu2ZJi3IIFOhpOPcXDikfYeX+7zq2hiz+Ihg16iuFCjebOeSaJvea3C2FCuvmE+eotCl1+HnRgr+Zl8SpjC/oTwUccqFJEhTQI9Rpx4aGIzLty48zX2PyxAZ5uRSb+TU0qJJOtYSjm1TONg5JQO7/ch4myggDKq8VDPWsaI6b2+l190YcbSQ6bKQodbKyUWjhFjO1ar9U/xh38a+fnhhx9SV1fHaaedxlFHHcV7773HBx980PO61WplxIgRrF69+v+v5GcwGOwzeHC5XASDwd06Rzqd5q233mLmzJk5Dn3WrFkUFRWRl5dHc3Mzb731Fo2Njb0yYb/FRx99xPvvv9/zd21tLQ888ACFhX23ESmKgoJCgX8sLfaOfie0CyEYNlzwxbwYDskBOx4ODyUQ2pGRkmCb2MQgRuVMbwPoFu00sxWx1syt1+tJSlYuvjLCY/fD8UftIjFdTh3f/BDjLwfbGT/KxIefRznuiFySU1UF194UxuGbnOPgNKHRHOnmiefSTJuiJ52WsVgsOdnBP0IibcBhNYJiQCRNbJXWoMgZJCGhygpFag3DyAqny5qeYEjjvU/ihDbUUJSpzLkWq2RnjLIXDeEf+WFRnIP3tXHvE36uvTiPg/bZtUCYTDKXnpuH0Sjx0lshLj47OynzzRc9vPV+kLsfbeDhu0v7fPhOPNrGPY+0kwoOxSRZKKGaOsMyElqcEnUgspTVgVMMaYYNG4ZO13/Z929x4YV/ZdTwGwh0Gbjr7xpPPNPO6SfbelWtAYwfbWZArYEFi5M8/UqQS8/Ny3l96/Y0z70RwKslMFsl1tf1n1Hq9Co9OqI78e9vY7z0WN/ZP8hWmD35YoCbrswlO5avTFHSsn92cNUO09kUN1abh9LS/gc4/BbVNVV0NHVSSDl+fQuSClZhY5vYRDVDejLzmtDYLK2kdnCK4UPrWbY6iT0N0/dSOOhAA8t/TfPRZ6uxBKoZm5hBwDWvz2mtkG1hK61SaGytIyYiZEgxIrUXljYbSZGggWWMYgo69MREdqyxjJ40aYZJEwDYLFZRxWDc0q5nvowaCkUZy/mOeEKhuEzabTvsCf7T/aHZBvGYRoFc3FONkvO6ZKFIlPc57MUdr+XOB7Zw8L7WXoLnPyxKUL9VyQmwWtoyVJTp+2yjhmxl4PWuTtTwcNLuFoYPMfIVaZLl63nolgJOPMqBTpcVjv/kyxg33bKA8s69cghQSZIozwyjybSM6TOn7dFvvnz5cjJxA/XbYhx8UivFhToqyvQ8dMcu25UW63n0XjdP1UZ46UE7pvWjeGH9JqKEcBUaMeh1FAaHMFQtQ0PDZ/yemkoD8z8r5Mob2nn3gyas6eyzq9h9FBZrSJvHo9KMQgY9OhJE2c4m9MLIcCbgktxs2eJg78M7GTVK4qNXyrBYsjYUQnDsOe3c+I9uZl/pxp2nI5XSeP29CPc+FMWqDKCjo4Px48fvlg38fj9CCD76IsoJRzq45RoP25oyvP5umDfeUygpzrZ8PXBb3xllvV7imEPtfDE/zrGH565jL/8rxMN3FrLvjOw93ulVOPacNq6+rYtgSDBiqIHn3ghx5QW9z/3au2EmjjWx06VPHGPi2x/jeLsVzrumE6HBLdd4GDrQSP22DPc85sNhlznsgOzaM3ywkYyiZ/jw4bu9LviDAZyuFJv0P6DFZJrYSqvYhgkLLTRQRe5UzEppICHhYwU/UCtG4CBvR0VYPTGDF1mS8KbbcBenqLQYsTb2TmbuhF3zcPtDrZQXG/jktV3r4eRxZs473c7hJ64n8ou1p1I4psRRUiqVQuC3NbDP8V08cs+uBOK+M+DqS+3sfVQLrR0SoVCI4cOH9/fx/0f4T/eFVVVVOOwyQtII0E0tQ0kQJyR1M1pM73Nibj7FNLOl1//9zjpOOsLAQ3fm49qRDN5Un+aCazsx6HS895qJEv9kyndsQDShsbR7I/nF29gY+oFSXRWWSFm2Pb6ggUFjYvzrngJuunMF69aATjPR2h3DrZYymuk9+pmaUJEdEUqLCzn/DAd3PORjQI2eMZMO2OP17+bbZ7P/1/vTvENSqIUGZHTYpexvLEsyFd69uOGK1ZgKfSi6NA2NmT4rQK+4PkB1uvfwGwAHbhLEWCJ9gcGiUaxUsz29CRsOGpv7n8qcSGikEjKbxWoqRjTz5L1FGA3ZdkiDQeKME5xMHmfmipu6ePBpja0tg3h97tzd7ggCOP74k2nd9hG335B7XxsMEk897GbGqmaUDQN77o2S5DDeeGsef7vcQUG+jmcfKubMy9rZuj1BOKqx5NcUS+eXUlaSGw8J4eKYs9s46WgHep1EMKyxan2Krm6VKRPMVJXrGTOi/ySWXichBLz8eBGHndrGhDEmnn+4GI87ux7MfT/CRdd3cdJRDi483clTL0Xp7Oxk3Lhxu2UHs9mMjI4kSTr9/RdppNMCVZGIyH7OOd2Kpgneen87SAK9YmS8ciB6xdATo+aLUpqop4l6qneQY6pQaClawDXXGDj7lHLMZplun8q9j27H95GEFhCMZAoNbCBGBCMmxjA9d2irt4wN3zbgU5oIswIX+UxgF/GeFik2sgIVFVn5vz823FNfCHDwYacy75s3QDExmqk5cg1xIqhxC5u/GMTkZZupGaihMyp0disccZCNxx9w8cTTUeINlRRGh9MmGknSf8dBmiRHH27tiRnOPx0eeCLE20+vRdNnyKvyM7pIx/ufJDC2D+mzS7FWjGAlC6hkIPH2Wl57p426zSrfzRcMCMxAlmSKPSY0KU1tbe0e/eYNDQ0sXrSYWkYwjlkIr8bsK1dzS2E7I4bL+L06tm5TMHQMo1CUk/CsYeGyBDOn9Caj//VBFL0/W1nXIm3h7vNNrFqfQlHoV2YIoLlNocCjIxxRGVRrYMLYrB8rcCegI/dYvWSgODOQff+yhQ1Le++nJ0/woGnaHtmgrq6OfLeOay9287c7vLz1TEkOWauqgnOu6uSko+x88nUUs+mPCTRVBYN+Rxerofexl5zj4sK/dXLs4dmBo39EDA8cBKv831Pqnd5D0Gsi2304frSZZx4sxmaViUQ1Xpwb4uwrsoNa9XqJ514PIknm3baFpmWT+FdflMct15j61fKPEiIa0VEbHsUASlBRaGUbfjoooxq3VIgqFBrZTDFVWLARI4yKQoBunpiTZEh4f3z80uvcm1nFUMZj/82ezS65GC2msYbF5JFPCZWsZhFVYjBuCsmQoo3tBPExmqm7vg8akiRRJmqznZ8jR+6WHf4n/Gnk5+LFixkxYgRHH3000DdLXVxczPbt2/+Pzv/uu+/mOMe+cN999/X72u5mERRF4fHHH0cIwQUXXJDz2oEH7pr+WFVVRWlpKbNnz6ahoYEBA/puBTr22GP5y1/+0vP3zmvwer0oSu/sSzQaxWhL0812jEk3bR1KTiDS7VN54J8+floSp61d45yzLHz+mZ8udQ2S0GEJV/QEfwAhunsW7Z1oE9sJ4WM003om/GpCY1tgI5dd2Y7FLHP4wdkHNJUWPDAnwP6zrNx5fT7nXNXBitVJzj/dRVGBjsXLE9xyTwClfgiFv/lcIQRbWItApapcx15Trbz1YYxIJLLbmkaZtAODTkdFFcQyEa65yMUpx3o458pOnn6giEuvbaVuXQd6xU5KjfD0KzILfhLkJ2v7fODNkpVUyMY9j/vZa6qFFWuS3NtHRRLAmSc4OOacdi7eUT0pSRKnn2jn9feD/YpJS5LErJl6lup/ItRWjjlczr4HqqQFbK7fjL/dQDquZ7+D96Wrq2u3bLATvi49g1OT8aSLaJeXcOQh/W+QTznGycTRJua8EOGDjzJcdL4Zl1Pmg4+TLFwR44IzHbz2TpjRw02sr1NobM70+Z0eeirA2SflEk6KIjD2sRDshNMp89KbYc49xdVDKG6oS7GtWaGEJEZh7nkGoiLCoYcdT3t7+27Z4Lrrr+PEn06mgoGorjZibGWAbxatbGMlCzALK5qkkDYHGTZC4HBCOJlhyCCZfI+MJqd55DGFZLcLR6oUnxagTVpEifrHGiLJpOjZWFmwso5laEJFIcM4ZhGxN5H2NDFxgp5N9WnWb1AYLLJkTkokUFFziM+dMEhGahnBFrEOncn0h3bQ6/U5geB/iz9U1BSpuA5PrKLfRTyfEtrZ3ov8NEhG0l43B5/cypknODhkPxvBsMac56L8utCCMV3N3PcinHlSNqBNJLOTPvuDLEvo9IKW/IUcc6TMI0/GiHvqePhWDycf48w57tgj7JjNEjddvoHiUO6QELNmR0bHI488stukH8AXn3/EgMEZpky0c89NBRx7bju3XtN3Z8DF59l5/IV6mqNdFFFBIWU0x1YyIp6ry0PG0HMvzHnIw6P3CjbWp5EkGD64iBPO9PPz5s0MZBR50i5fWcUQGsVmVrOQMjEAPQaMZo2PX6vM0YWWJImPXi3ljEu6mLG/H6tVIp2U0HxF+JMpDAgeuudhHpnz8G7ZwO12EwhqzL7Lz6hhJoYNNlJbZeCO6/JJJDSOPKOdoYOM1FT2H9pUVxpobs1dg+b/FGNDXZq7btz1HYsL9bz7Qin7HdfC36/Px+mUufMhH5GI4OKzXeR7dASCKi/MDbF2YxoQzJycDfjbOlW++TbNR583UV6mZ9ggAw2NGSaMNjF1gplP3yjn1vu6ee+zCCce6WBTfRqDwbJH64JenySVktELHSOZxFY2kE8JZiy0sY2MSFHJIIySaceAoXqihLDhoJt2NrMaN4XYcJKUfSAkVBRKy0BTspv8/oa+JEWCNWtU3vq598bFZJJ59vE8jj9mE47uaYSFn3321eFy6Pnl3XaSnm08dFdBr/fluXTMub+QMy/pZPPmzf22TP63+sIpU6Zw6+w43a1WxpNd95SSrZQkK9GHeq/fQgi6aSdJnFViIXoMlFGNETOV4zt5/tFc3dBhg40cuLeFV19VGeifnqNzKUsyxdGRxOUQEkEGTW+lYVsz0yebuOoSB0MHZRPa776aTyYjuOtRP5/8cyAl0sCc6+lwreKGK7KVG1aLRCYjOPxAG8++9kmP7uDu4tQTj9oxhd5JnCgKCoXkJtZldOj9ZWzy+9AwcMTJnbzzcmEPUaeqgjfeDbNmncrU31WvRESQSPE6HIVJxtlUUqrGCX+xY9D7efyJDOXe8bS1raC+Ic3gAb0riJ5/I0xTdwS9OY6+ycTpx+sQkoZm83L1ZVbOO8PO0EFGDEYdFYOv44objiUQCOyRDZYs/pYbL+870SNJEpf81cJjN7RQlKnt+Z8u4aK5TaFmR8z3jxsLuPsxP1PGmViwNNGL+Nz5vpuu8vDgPwN88HIpM//SjN+vcteNBRy4t5UfFiZobs30OVwwmdTw+lRcTpkPP4+y70wLt16zy8+aTDLnn+6ipsrAl/Nj3HhFPq+8HeXl51/hptv61p78PT788EMkZEoLDLS0KySTWp9kxHufxND7ywkXbODs0y1c/w8ftTU6mhslatRxfSYQKhmUJa3EIGRJxutew2OPmjnsgF1kX0G+jkfvcaPT+3jxpVZsarbbxEMRevS5xOcOFKYGsE1sw4yecqk25zWjZGKUmMJS5mOyGP+vjw331BcC3H7HHbz9xls4cPXSqW2hgRqG4cjkYWxz4fcs5u2XC6iqMPSc+4QjHVx1YyeL3jOTnyxlFQspE9V9fvd4YT0XnpNb2XrjVU5efbuJay7K47gj87nhLi/vf5TCk67sM1aVJAm3KCSEn7xENffe3wCKkao8N93ODVjDlZisKrJFRq/X7/a+SAjB3tMnMYARlEo1O/4rUxqciBpQWbl5G0nipEliLd5OzNmIGhWcc0ma55/IY9+Z1t9Me49xzz0K5bFBdPD/Y+8vw+Squu19+N57l3t1V7tEOu4eIMESXAI8ECRAIAnu7u4e/AGCu7snEIi7u6e9u9x9r/+HSjo03Z2Tfn+c63rPec74BKnqklV7zzXXnGOOUU2DtJNHpkvEG51oE1W88o6bGy53tPkMq9cnKXIpGI0SM+fEuPbiXExKpwXhkNSuMJmTAnY11TNvcYJDD2p9fzS5FdLp9AGvAUA8HsfrzzK4v55LJ9s56bx6Tj3eQr/eOnbsTvPpN2EamjK89l4QVRX4/CrptGi3sBmLqdQ2ZDh/Yh6NzRmMhrbPcToUPN4sz7ziZ+uOVIevBRBPqJw1SfDp17/lmOQxG9mkwl0325h6zr66idUic/1lTl57L8iM94NUlmt459MwlV2qOrUWIPHG20myHZT40iLFDjYwPDsul+NJuUmH7vQjKLwsZTZ6YSBJAhNmQvgwYcnJyZBhOXOwhUtyEmBCT1zskyVMiBgScqvC516kSGDXWtipLKciMYg+DGU1C9CS034vpqKVWVxUhDCSu+8USQNC6lQs3B/+seKnx+Nh5MiR+32O0WgkFuuc4/deHHfccYwZM2a/zykoKGD37t0Eg8E2j4VCof9ynCSTyTB9+nTcbjf33HNPGxr/39GtWzcURaGxsbHDBFer1aLVtl8sa0+4NRAIgJShRtqMM1DEY9NDPP94LilzezIcf04tAomhA40MHQC/zYlzyikmJp0eI5WCGW+tYMki0KtmZAUS7hgZkUbHnmRPZGikmqEc2irIy5JMFf1Zkwxzyz0B+vXVAoJmT4Z8h4bDT63llivzeOWJQn6bE2Pqtc3U1mUglIczNIIaNhMiiY08UiRpphYzOWf5zZskZs2N0dicRa/XH7BgbWF+Kat2rUUoGeZ+V7qPBStBRZmGHz5z8dB0L13KY5x4VB5Tr2/G79di2Y9Lp1m1I6tRjj6zlkKXpsNNXq+X8fpUjjzRzRmn6blwkgWzScbtUVFV0a6bJkAiKfjmQxf/fsPLFx+EOHmgjJAMjBkpMW/hNmbNSfDNYx91SrQ3HA4j0lrypNxhRRFaksmOteESCRWLReHfT+Zz5RQdj1zjQFKy6OMu0oXLmbMozvzvcyySndVppl7fxKN3uhg1NHdwj8VUnnzZz3e/RHjintbF4UNHG/np92iLfsrf8ePMKLde5WD6K34yWVi6KkEsLnA6JCyVi6it1mDx9saaKCEkeRg/fvwBr8XAgQORFUFM20RhaYbyoiS7Fm3GkrBDcYI+/ZJoFAlZI1PblObi85z860QLkajKYy/4ePv9OL28x+DYw2ZxCUEj1dQ1rOHJF/1cOdXepqvZ5M6wfoNKTwZRSPlfCrdB1rCQJutaJk1Jc8cNLk4600tqW0+KRKLlfgvi69CcAqBAlLKdDahJW6euif+UeFhaXMyaRjdZOr7eVbJItD3oqELF5Ioy5+tyvv45yn1PeVm4OElJw+GUSw5UofLIg/PZviPANZda6VKuZfX6ZLvJfyYj+OrHMO5IFFlN8+NrPTFnTEgVKznj5PYdaY8bZ+JWRzMi0Pr1wgSIRqF697ZO/ea///Ylej08cse+wtFe1tbfoSgSPSpMpGoOJkuGZfxBj3SvNro8SrCQmX9GOOaI3G+r1UothYGGpgyr1yexUdaq8LkXXaRe+EUzbuoxYKZrpZZTJ3lJJeHo8VounWLBYc+Ncb/wqIuDjvTh2jH+L+uQpJk6mptLD3gdVFUlq+qoLJG55KYmQmEVu00mHFYJ+RXkiBPbIWHWbkxRXtr+dbZ8dYJvf4ng9mbRaSV+mBWlb08d779U3OZ3Ly/VUujSUFigsG1nGotZQlEEZ1zUQDyuolHg/DNtXHyejcdf9LN2Y5qJE+Duh0JoFA3332rlzAkWsln48KswQ4+qprRI4dTjrVw51cFFNzRxxkkWHnvej8PZtVPXg9UmiIa09IyPYScb6cGAFg2lvWzoTawkKnLdeh0GiqggQZQEMYYwhu2sB2BwcjwaSUuWLO71O0kWbcWk30VBqkeb982KDHHiDOlqamH4/h09u+vQ2tz43G6i5SuZ/mg+ZpPMocvXMLy/tkMTrMMOMmIwSDidzgNei/+UWGg0GvF4BflqGUbJjNkV5Z13izlviq9NjFGFynqWYsbGCI5AK+lIipzuY1Tr5rnb2ndz3rErgyXSpY3Bz17kBXsT0a3j91lJ3nvLxhMv+qlrMNKrStvidP7qu0HeeC9KMLOVhJzErhaQ0UZJ5O9kyhQN55+VOxT99HuUQ0Ya2bErTTDo7dS139zcjN8XRoeTYnKmdnXsIMk+qa2syLKOxdhwMIzD0KGneXc9J525CodTIs+qw+MRpPxWsmmFDJkWMkBI8iD1X8FP7+RRXpqL75mM4PUPgixbneTSS7Q8/vgqUs1w4qQGPn+zuCVuqqrgoy+jvPKihJQyUiRVUtG8b4w1687y1IMraPYEue06O+PHmHj3jXc57bTTOm3m4Pc1dRjnACorFCRdAv7S6xGSivIXt9xulVrWbkyyszrFeae3r58OMGygAVXNXWf/OtHC7PkxPvkmzFGHmbhqmoPbH/byzgtFre5tIQS3POChulpw+31BZi0I8dsX7eu1jT/UxFMv+9EoubHN+vr6A16PP2fNQYuGkcMF0863cvGNzbwxvahVI27jlhQPPBolkEph0UaYNDWJ7C2nONmHtDIbi3AiaLv3S5KETeQRJYRZWNG6vBw/vv2c7s4bHHz2XS31DbsYwhjWsZgBf2Ex/R0FlKKn/VFwRdKQJwoJpTz/63PDzsZCgJdffplsGoy0jWVxoi1TByHXJj560UmXita5TyCokkgKtqe3YqARlSzLmcMgcVBLMVUIgce0lZGHJujZvXVzxOvLUl4uccmF1pzMVn2GTEbB0E4uuhcySov5oCoEt92mcMLRGfyBJM+9soRAJIUvoGKzHfh5YP78eWTiGYpFlzZFV0VSKBdVrGAOtsI4KxfkGIbJpMorb4eYdl0zFouMQScTDELUr0MKO1nGbGQUykRPslt0RPGQwMNzL8axmhWmTLKg0eRY7PMWJ7j/KS/vvVTEnY94Oe0ES8t999ZHYbS+8nY+NaRJoUvZ+fizQKviZ2NzhliqgPz8/E5d95WVlcTjsGh5nGOPNHPkGBM/zIqyZn2S4iINN13u5Pf5cb77JQTITD7TxusfBtuVh3vyZT9mk8RRhxl45Dkfl5zf9n6IxlSSKcGqdUmcdpmPvgox+cy2z1u/OcmumjSTz7Jxz405s6tV65Kcd0U9F5zZviHrhWfZGDJ+N6mU4JTjrJRWndOptUgmVYI1ThIESYh4i+b3XtSziwp6tNvctkv52IQTJ4XUs5O+jEBBoYZtbGYlvRmKiyLsIj9Xi6GK7ayjvxiFJElECGGn9b2iCpXmvJUU9gjwwFQ9VouWL75cxYL54JJSaCQobhjRqkmUFHHWy4sYoB685/8TCP7/0PDIYDAQCoX2+5ympiZsto431/3BZrMd0N/26tWLWCzGtm3b6NEjl7hv3bqVWCxG7969O/y7vcG8sbGRe++9F6u1/QPtX1FTU0M2m/1HRZ0tFgt+v8zks7Rs29nMFz+mqewC11zk5IJrGunfx8Ab04uQJDhhUj3fv1/aqut82MFGZs2J8uq7Xp66t4D7n5SY//kOuu7RfHJTTxEV7Rb9IiJEhjSN1QaOGZclkApx2GFm6nwxxo0xc9dNGh4wx5CFBp1nKJVqPutYTHcKcVJIAA9RwmjRMpCD2WZYTGGqioJ0d5Yt+IO0tnNGBkcddxS//PID559jbTX+f9hBRn6eHeOE8Wa6VWpJpQV5Tg0fvFxM/1FNpEWqXeFqyG2K0bBCn/6wel3rjuLWHSnueiDMhg0CkZWpd2uoSPfmzXVZ/v3aFqZNMRD06PlhZoyTj2274UaiKg1NOeOPB++08/kP1fiCRpwOhe9+jVJZrqG4RO2U2RHADz98g4F9z9d4Knjj3Y08/XD7Y0Zf/hjh8btclJVokG1+iuqHQzqntRUypfj89bKWDlW3Si3vvVjM9Ff9XHV7M/lOBVkGs0km47fz1gdRpp2/71644CwbEy9q4MgxxjYmJr/MjiKAwf313Pekj3deLObp+wta1ua51wK4vRka67fw+5/rMetTNDU1UVTU8Rj936GSIla0me9fL+Tm+92kCrehagVEDexcUI4SySe756D12PQQBfkKhx5k5KHbXGzc4KZxZhwtOgLCwzbWkU8R3WIjeevhCM89t5ObbjBw3eW5OJNOC045r4kuah+KpIpWn8Mi2RkixrBNmsv9t5fx/KshvKu7UZDqDtTjx42dfCQk1D1Ot+1hb1HP29w5xsd/SjxENuEqgNrQ9jbMzr2oZTtRwqwQc5HJuVyX0ZWEvY6brzJhMMicfaqVs0+1cvzEJqINuSRblmQqPGP5/sV6Pv9kB6omTjwjePujCFMm7fu+73wa4v3PQgwbpGfcWCO//KJSr+5GQkcXq9RhIUeSJFz5Muqu3Fgm5JLpGnkzJdnuJKIH/pvHYjGikWbOPseybzQutf8kwB9OsYulJIhhwoo9XQJSbqQuYNoFpjDZhI5rbgox61ttyyHa589y64MeNm1LcdR4HY31bnZs/QN74yCsf0tqCiglSYI6dtK4tAcF6a4oKHy2qoG33t3MG/+2MGa0kTynQlZOtOoQ51NMEB89e1X9/aN3iPr6eqxGmXg6y8QJVi6dbMdsklFVwY+/Rbn+9gCr5ll50O3j2CNNbZpUkajK3EVx5nxdztJVSTZsSRKNqbz6VMcxqKxY4faHvUw8ycJRh5n55OsIV06zc8gIIw3NGZ6bEeCND4O8/FghH38d4bHnguyqTTLvxxIK/yKmf9VUBycdbebSm5ooLJCZfFUjkiSYcm0jje40er33gNcBcvHJKBlzBymyrcTjJUmigFIKKCUofKxlEVX0J0uWQsowS1bqxE7s5FEh7StwKpJCcboH7gYtXvsGdAE7dnVfJz0jMqxlIV3pBdKm/X6+lJTAq2zi/muMFLo0qKrgoguMTH8xxpijm+nXV8tN15jp3WPfXp27tiXcbndLvPqv8J8SC0OhEImojJ18VFQM+UGGDixiwskJZr6TM+Xbi2q2kk8RpS1MINBhIJ8iYukQX34XZfhgQ5s80JWnQUlYO2TZGzGTSkko6JlyUZxiRx7nT42QkbyUlcokozr03kr6xA+hgd1Us4mxZzRw0EgdZ51mb8kZAsEsM94L8u17pYw6uo5ouHMHmk2bNiElTQxmDLIkUyd2kk8xTdS2xJjtrKOM7rikfcYkRZRR6C1lrXcRZvpQtueeUdhKPTupJKd/GCpezYIvXK2aSxqNxGUXOLjhHjcvvCDolRmBRbIT2x3hjDOXoc9rxmUz4HELNP5SnOEy/Gygkt4g5Ub+d7GZAB50IQNPPplm7nwPRUVQvbmO2tpaysvbLxR0hKqeg1m47M9W99BfMXd+Gjm270C+V3agvHTfPR0I5rSMhZDYsbvjqay6xkzLNE9BvkI4Ili6MsFXP0Q47UQLO48xc+K59Vxyvp2BfXNsqzc+DDGwrw6rFd77MkhlhdRhww72FmJTJOMyRkvHedPfEYlG0DsiXHqhi2OOMJPJCE48t44RQwzkOWR+n5tg244MAbeBquxgRF1uMm0gvdjFJtSszCaWkyaFVTjoSp9WZwixJ4dLkaRnVcfHZoddwWGXCDbHkbK5m6g9PfJ9kFoa5e3BjJWQ2hnG139OPHz/9Q9R0BMh0OYxBaXlHKixhenfuzUj3B/IMu5kD7odQxipFiBJ0h6N4maWMhuHcKHRCKKKl8umGrn/9rbs6t/mxTjntNx3lySJ00+y8sXXCfxyE3kdmEf6cVNKV7w0cNVlJm671tHy2OGHmPjwqxB3PuwhHA4f8Dp89+1HmHXaDok8uX9X+ew9Z4sXg14vc+2lDiorNHz0VYgliwTlnkMpQ08N29Bjojv9Wl6zlK6ERYDNvlW8dF8+z75Qh8WZJJlWqdgjeXHGtEYm/cvK5Rc4SCZVXv8gzOPTw/SOjWl3P2lgN0VUkMkEWv6triHDBdemufPeRw74+++F0+nE5ijmgqsb+HRGCQP66OjZXUvXCg2JhODux73cfYODL74Lc/mFdq671MHFNzZzb5OXK6bYKSrQUNeQ4fEXfcz6M8bQgTouut69J+9vW9x/44MgRqOEwZAzTn3jwxB5DoUTjza3rNvq9UnOu6KRV54sZMyofa/Rr5eO3j06bgLrdBI2i8zzj7iYdJmH3/44v1NrEfDLFKjFaIixgaX0EyNbFUC9NDH4Lzrcf0cehSh7jGNXMIfeDKGb1JcdYgNu6jFjJ06OyGiT8sgXxaxiPhWiBwLRqgkJ4Hau4upb41w0ed99eMJ4M5u2pph8VYS3nrdxxXXzaWgwoUlYyejD2EtiTBqosOTDCCZhZTebEdI/U/iEf7D42bNnT5YvX04sFmu3C+T1elm5cuV/yQ79f0V5eTlDhgzh1Vdf5eKLLwbgtddeY9iwYa0EnK+77jomTZrEqFGjyGazPPPMM+zcuZNbb70VVVVbNE8sFgsajYbGxkbmzZvH0KFDsVqt1NbW8t5779GtWzf69Onzj33+/Px88hwKV05zMri/nkmXNLJgSYIfZ9XQ2Cz4/v0yZDnHVjnqMGO74zZHHWbmgy/CZFV47ZkCRq+uIbilCLuUY2W2544dEUG2sJp+jMSAEfZIGdXMbibZdSV/Lo6QVARdmsbtC7ISuEQpW1hNN/pixYFTKkAIwS42EUiG6b3HXKFregg7NIs6tRYnnXwiD913ExOOa11ovPg8O2de3EDfnjpOPd7Cv6Y0MHmiDbNJ5ulHbdx//RZKYgPa/Y4yCiaTzKq1CZJBM6vXJxncX8/SVQnOvzCKq2kEpXvo2kUizQ42kEolqawZyQMPLWWQeii33TWPAX11rQSVk0mVS25q4obLcpukJEmccoKJs06xMmyQgTuvy2fe4hgLlyVoaGjoVBIQDnlbBRMnBfz4/QZOPyWOL5jlu1+ipDOCQ0YaMRrAYVMoL9WSTguE2Bdc/biZcIKxDTW/tDinG7hle4rnXw/w4qOFbNicZNJChemPpZm7wMcNV5spKlBYtDxBLKZyzFl1XHaBg3FjjATDOc2m3+ZEeenxQm550MOvn5a1YiRYzDlTlpvuc3PZNDMrNzWRiRpYsmQJJ5988gGtQ3NzM5ICJ52go1ulDrtNQWvIEGm2UOk5LMfakIAMiMau1MdWMOmSOvJNFmSNysEHy2x2bkH292UHGxjC2BamRz4gIlU88eBi1mxoZtBALT/OihLwaqlId2138zZJVsyKiXBE5d0PEuQnc89zUcJW1lAmuuOkgHUspoL2CzxN1FJAMe5M5xLcA8X/9Hi4e9dmfI0aZEOE5lQNhaJ1Edov3KRJIaPQl2EYJTMpkWS7tJY0TUya2JplMm2yiYcWN2HM5NgHkiSRr5ZBUxnrxVK605enHlnD0uU+brzawux5MVatT/HLJ2Xcck+QVb/Z6B/r3zI6Xhv5Zb9McK8/Q9EeJkBCxNhtXIEsx3BGi9gRPfARZ0mSiIQjFOTvY2D2761j6aoEI4e0baTUNWRyDsf0I06M7awjSwafcQdK1+3cdZ2ZQf21bN8V4fHpMoed2MiokRoOHmHgzY9CzHimkIF99CxdlUQVgq7lWs6eupzwhhFY2XcQUNDio5qhjMWSse/TSstWYG8oZtoVf7D0Tz3bd6XRJZ3UsYMeDAQgQwZBlsnTJndqHbIiyzFHmFtiLeSkBk462kJxocJ5VzSxbWeGsy9tYPoDhS2Nsw2bk0y7volTjrOg18scepCRH2dFCYayfPhFiFhC0KeHjjGj9hWFhBB4fNmcKd7GJGs3pljwQ0UL47Ffbz3jDzXz3Gt+nnjJz+LlSTIRI5dfbm5V+NyLrhVaRg4xUFqk5eXHCzn5vHquvcTBlu1pmj37bx7/HbEYuGQTUYLYaF/+AMCGExmJenbRn5EtrL5mahnMIe3+jStTSdywharj1rJ6hYwu6SCrSbDb66dbdhAFlLJ71ybicbVd9ue2nSlCQQlHtoR/z9jOpH9ZOO08L83riygLj0bXoGfdugCnzl7PtEsS3HR1bs9dtipBMJRl69atHHxwx8n5/y/4nx4La2trkWRIyRFCGR1OV65x9tBddrbv3MXC39yUZ3qhRU8TNYxiH8vaIxrZzWbyKKSICj56xcuPP7t59QUbo4ftMygqL5OpZgtuUY8VByV0aVUE8tJMhhT9GYUlYwMPlJIzKdi1eROD2KM9KuXGhbWqjm9/XIcrX8btzRKLC777JcazL0bRGzTccLeHqNuCQqxTBhezfv6NKjGw5VqWUQjgwYKdVSygrxhGlDC9pMFt/laSJLqLftSwHdueWFZOdxbzG3aRj4LCqNFKh0W6Gy93MuubJJZwrqhokix08x1B2BtgE5sYJB0EwEaW0ZVcEUkVKmtZTDGVdKNv7nsKCM2LsEBZQFE2n19/mcnUaVMO6PvvxQknnMbE0x5g0r9srViOAKFwlo8/TVKm5ppeQggaHau49Rpzq3W+6X43ZcVaPp1RzGlTGkilVJatTvL2xyGaPFkqSjVMm2Tj028jnD8xd5/++keMN6bnWGQ33e/m/S9CnHyMmVOPN/H0v33IMhw3zsz0BwooK9Fwxkk5I7zahgzZrOjw0N/syfDsawGyWUHXru2zotpDflEeqpBa9uEJx1o46WgzK9YkCYRUzjnNitefZeJpWerDO0mTIk2KJcxmAKNarhMhBAE8rGURg/bo6O6Vj8iSwk4huDt2Zs5mBUWFMqedoOXD92djby7fQzhpv6jtpREH7UtvQc71WHPghtedwv/0eJjOpLFgJarxEc2EMUv7irBFVFDPrjaSb3tx90MhdDsG4xCFLTmLJEnkU0RvMZhq0wq+/crFH/P1dO+qaTe/S6cF+r/oRl5yvo3V6xN8uWot9rirDavOLeoxYkZGxufYyA1Xtv3dJ51m4+mX/QdsCgygqiCU7H7jp7Mgy7CBbYvspx5v5sFnvJx5hoHX3viTLunBBPC0mQwFsEoOikQFIq6jvO4oErVxMgTYvSlN7W8KYWMNLzT5mfFuhEzEgNuroiTyqWUHFaKqVU5Vx05Aol7eytc/Rlm0Io7BnMHjE7z86tf07dvvgL//vnVQaapT0RlVrrytiWBIMHa0AY1GYt7iOEMH6nn57RAmk8TJx5qRZYnXnynk1z9i3Hivh3BUxWGT6ddLhytPZv3mNA/cksczrwRaSZsIIfjsuwiffBPhksk2du7O8NpTRURjKpfe1MTDz/noVqnF51cpdCkMGaBrVfgE0GohEu24kCeEIJYQPPJcgKquCl999Rlnn33eAa+FVtETVyPkU4SLUrayGiEEOgzEiZIhRZYMSgclwAwZdOixSU6MwsxutiAJiQp6sIHl9GckK5U/KM92J0sGE1a60ocAHmKECeKju+iHLMmkRBJbpY+LJrcdR+/TU8c5/7KyeVuaP38qoKYuTV1jlNIiHZXlZv5YEGPe1x42R5rJkkbeD6u6s/jHip8TJkzg/vvv58EHH+TCCy8km80lZslkki1btvDmm2+SyWRa6Xr8d+Gaa67hzTff5OGHHwZg+PDhTJs2rdVz6uvrW0bwvV4vy5YtA+CWW25p9bx7772X/v37o9FoWLt2LT/++COJRIL8/HyGDRvGxIkTkeV/7gcBkBWBqgoyGcFPv2To00vLiOEajhyjbQnCM/+IceXUjkcTTjnOws+/R7liioNZ37gYd9IyVm83o8NAlmwbh+wdbMwVPv9Gj3aohbir+3DK9buY8U6UDeEl9FaHtWjjmHQaEq4aqKhHkmS2V2fxe2VMSRdCyC0Bz6EWQFZHc3MzhYUdjwH/FTqdjoGDBxGN1QM5OvzajUmyWThouIGTzq0jkcy5Fo88thqnXcEfyODR+kkrMmWZXiiSpqWjt5112PQG6txRhg8ws/Wnfkyaso6P3rZx2TUhSpsOb5XoayQtvRjMNtMClB5LyauTCHl8uGrHcNKEpfQcHOeYI4w0NGVYtDzB9Zc5OeqwfUHObJLJ/qV5PXa0iYvOtfPLzz90yswhndGQX5gl2OjDLuVcyV3Nwzn/8j+44Bwzd12fh9Eg8+0vEZ54McCUs218PzNCQ6OKNrBPJDlBjD49O77lK0o1uL25+zYWF0iqQllgOJu/9jNx4TLyyxJ4fFkmHGvmwrNtLF2V5PEX/ZiMEmNGGVm/OUFxgQaDXu5wFOvaix3c84SXCcdaePMVhUULFh9w8VNRFERGoVulhtXrkyxZLPD6FLoGh7UUMfdCkiSKQ0No0DXT2304MjKLd9dRK9YRZBO9GNzu3/QTI/jsi5mcfIKRHz4oY/ThPmSpY6aCARM+f5Z0Qml5XpwoOgysYSFd6IUVJzViOxVS6wJoVIRxU8cARuPmv6f4Cf+z46HHE8KYcVDcJU5d7QaaknUUUIqEjIcGBIL+jCREgLUspI8Yjk1y0pcRbEsv5JlX/Nx2TceFob8iQQwtevK8g5j15xxi6SSr1qVYMauSNRtS/PSVnvLw0FaFcG2glO9/Dbdp0ADMXRzDH03QYJiJUEFvznDrDWbeeF8isNlDB/XSdiFJEoGgytxF+4x6rp7m4IRJDcz8rLSVTlswlGXiZC9yUyUxIhRJ5XhFPTW6dQw7OM4X7xa07CM9u+s49kgTl1zvZvYXefw6s4EXn3Lw9XdJplwURRcuBmRS1kZGH6yw2LMaa/MRLe/VRA0mLK10pvdCI2kxu3vx1gfV/PRrkjzfSLaxruXxZmqRNFm6dOlywOtQWlqK0Qg3XOZo9/ERg4307K5FQsvAvnpuedBNKKyiqtClXMuzDxZw0wMevvoxQiSmEo+rFLo0eHxZulRomflnjHuf9DB0oIG1G1KoqiAUEUSiKrPnxXj3xZJ2i31XX+RgxgdBKsokNJo0px6fK6pkMoJZc2LUN+U09o44xMjRh5tYtDzBTVc4GdhPR58eeq6a5uD6ezwHvA4AGp1KKB6mAC0ZOmZsZcmg0UjIphArQ3NxiHy0GMiQ7jC2SZKEJmPg1ecsqKpgZ3WKzVszXH61TD5FOYdbb0+uv2M7/37G2eqglEoJLrsuQIn7ICKEaNptov/BDbgCAynK7NNDs+HE6hnDW68s4tAxCQb303H5LW5Uf24k878D/5NjYSQSId+hIanZjbvZTbJeQYhcIclulXGKApqpI0YUDbqW3yQgvNSzk6GMbfm9i0Ul6R0pLpg6j+++lKko1XDy2V6aN7noRxUadC1FoC6iN/lSUUtTeyCj2+h55UmFZERqj9Zeb4QQhPAjoxCLybzyapaXX80xm4WURRE6nFI+v+/O4k/6AKlTDq4b123CQe4w5RGN1LNzj36tlSLKW0b+O4JFspMU+yaRZEmhq+jDFlahIji5d8d5UlmJBlXTtlFhlRzIQiYhYmRIkbF50IVyeV4TtbnCs9S6CGaSLAzKHsp6lpBOHZgW/l8xd+5sAqEsR02s5aXHChnYNycrtWRlkstvbiLmyWObZiWaAg+KIYnDLiFr7GQyAkWBz7+NMWdeimW/lWGxKFwxxc4hJ9Vw+MEm7rgujy7lGjZvS/PYCz62bE/xyB35bNqaIpEULcWAD/9dwrJVCa69u5mrpzr4/I3SNmacfXvpqG/KcNRhJr79JcrIIXqWrU5iNEgcdpARo1Gmtj7N7po0Ho/g0MOKGDd+wgGvg6qqmCLlvPdhoCUHl2WJEXsag5mM4KhTPKTDJXShCj1GQvjYxSZihHHu0YqVJAknBagiy262UEV/arUbMal6PGoDGmEkUpulriHTrhnt9zOjHHOEmRsvd3LU4XEmTdlBo0+DUxS00aVsFNWYsFC359r9O5IiQUjy4rLsfwT9/wX/k+Ph0OGDWfb7avr0zxIMLCJVMwiHWogkSThwsZONmIWNTMjChs1J+vXet/6z/8xQpha2S2rIp5hmrZZhgwx0q9Qy8aIGxh9qamP+CoLPvo1w7h6pCEmSePnxIg4aGubWu3+jINoLpygiTYp6dpEkTgHFrNDO4vNXbeQ52997TzvecsC+GACnnnYuS+bOJCA146TtBEtQeDn8MKXd+CpJEk67hldfkTDgpI7tOGirx70XJVSylsU0iRo0aNGiJ4yfNEmISxhrcyaKIzmSYlS2soZattHAbvJEIZA7i2fIoEFDV7UP9kg+qW1xdkmbSOh9fPfdNwwYMOCAjR/3Ys2aNeiVCKeeaCGdhmfuL2hpsgghmPF+iMdf8KHXS8TiouX7H3ukmWOP3Je/f/F9GINBZvJZViYcZ6V/Hz3nXdGIzSrjtCts3Zkiq8LC78s59cJGvn23BI83y1sfB4nFBYmEyr9OtDDhGDPf/Rol3E6RU5IkenTTtpCv/o5FyxPEYyojh+iZsyjOJx+91qni56Qp5/DlW59jThdgkWwM5CDSIkWGNDoMeGmkgeoOmwNeGikj18QzYaGYSnawniHSWIRQUcmSX5BmlWc2UkaPDSdpUkQJYcKCERObWEEfMQw/bq6c1DG7/exTrdz1mJd/nWihokzbSje6riFDfaqRArrhpgFJkshkMp1qDnSEf6z42a9fP6ZNm8Zbb73FPffc0/LvkyfnWB2yLHPRRRd1qH/0T8JisXDNNdfs9zmffvppy38XFha2+v/24HK5uP/++/+Rz/dfwe8XvPl+BIMpjE4y4PYm+eo7lYfvOfBRaUmCmXNyxU+nQ+Hnr/IZfUwtJx1n5MMPm4mlwliwU0IXpD2DGX8vfO5FfrqCL77amkuy1QKWyL+SZzKTIsG48RKvPVPeQqePx1VuuDPA4u8tZMNZoiLXkZOk3Ht4vd4DLn4CTLnoWp7+9yW89XGQeEJQWaph9oI4t1+Tx4Rjzdz9uJfH7nIxdOAeo4nGDPc84cHvrWHR4t0oQouiVUlkk1xzgYWBAwR/zDcyd1GMDFFcNWM5/fRlpMNOXB2MyhdF+9G7aiWP3GPk3MuWE3B3JdQk8C+AMaNUTjrGwv235LfqDgohWLA0wc1XtB6XuOwCOxMvnQncdMBrsHjRz7wy3cE1Ny9D1A7DIbnwFa7i87eLGPqXbt7USXZOO8HCMWfWcd5EK59/FyVj0JGNZcmSIeLcxvLVggvPbv99VqxN0qt7LvC89mYcg78nSJA1BrHnZ7n16jyGDtBTXZfhoel+qrpqeeZ+F9/8EuXFNwK8Mb2IPxfG6NOjYw2qijItvoDK0AF6UkoUWRz4BvfHH7ORhYYnpsewZI1YvKNp0C3Fgh2PpppkwQ6M5iyJBGh8peRFe2BUbaRIYJTM5GfL0QgTG1nebrEGcjpLZmFnxaoEpx4H/lCavP0Yf4SzEVz5ThSdiipUZEmmmVq60w8LdurZSQgfSRI0i7ockwYtTXvcs/szEpXsfkfj/1/xPzkeSqqgKNuNcHQd5dpu2JJd8NGMSobu9GsZoXYKFxr07GADXUQvnFIBJbH+zHhzHrf95au//XGIYNpC0d9yu6SIk5SieEUTIr+BT992EYmq/LkgjixLPPlsFKdveJtkOT/Uh1tum4PBkHOD35s0zlsc45Ibmzn7XyZuuiKPQpeGdZuS3PWYF2SV3WymdydGHJPJJKmolpl/xKmuTVNZrqW+KYNoLOHo48P0G6gybIiWzVsyLF2qYmscRjfsbGA5RZRTxUB2uX7hpafKWsWpZFLlhjuCzJ8jk1YFxlQeN94epDDVnfLUX0bfIn1Z+/1uQqaNpEQSnaQnLAIkiLdo7rUHW7qYp5/bSEG6OzaMLeP/NWI7GTmONa9ztBZJknC57PsdnezRTcvF59q57m4337yTc553ezK8+X6U199O0L3MwNAhGipKNXzxQ4T3XypuWZPxh5pYtDzOyCEGHr/LhaLkTFk+/TZMPJFj27YHtzfLiEF6ios0NDRliERVvp8Z4bnXAhw3zkz3LloWLUvw6HM+jj7ChHlPAfXow0ys35yipEhDJ5RQAMh3agmKJKRzbKW98efvaKAam1HHww/qePCRBLJHQZfVAdJ+2SJN/iTf/gJ6ncQ7H8bZuE4mP9MFD40UUY4zWcnS72MctqGGa6800b2rhqUrk7z0ahxjfc4gy04+JalKVrrn0Yu2pmWSJJHvG8QV188nlVaprpEwoVBc3P7Y4P8r/ifHQrPZTCYrceKpEu+9mSLQaOS6O72cfZqZBQsE5WoVSLBdbCCAu+XvdrOFvgxrU+jWSjrym4Zz1CnzKS/VkN44kOJMSctvVEgZ+aKYNSxAK3TUsA0Nmg73zgLKWMwsLMJGNVux4iSIDy0aCimjjO7oJD0xEWE76/ELH1JSwo4LbyebfzabjQhJIiJO3d8Ku4WU0UX0ZCXzCItAi/bfX6GK3H4rhKCB3TRQnTMEwUw+RaxYtavD9962M4Wcbl/j0IaTKGGSRVuZNtHAj6/6MGbMNFPLAEa1+zcGyYiMTG391k6tAcC8OT9Q6FIoKZKZeFEDrjyFaCxLabEWq1VC6eXnhKOSXH+JC4ddIRJV+ffbAYaOq0HK6Ml68+k71NwiR9DsUTn3dBvXX7ovb+3TU8fbzxdz5yMerr2zmR9/i3Hn9Xk0uTNMucLPwoVZpKyGDDpu2h7mvtslLjq/7Si0JMHECRaOmVjHoH56jj7CRCSiMv3VAIeMNPDlNwl27IKbrzPzx2Lbfkev/w6rxYYjW8SyheF2pyEuv9GHtq4PXf4iA+GkAIdwsZ6lWIUd218Mr/IoYgcbwe5l7JEZlszREvYqhPCR19SdU86p5ofP8ikq2JcXLlsd56U3A3z+Ro5wMGaUkaqqED5fb1Yyl0JRjotiMqSJ5m2nPuKjW2oIEYJsFqvoRl90kn5P48DHZlajN2fo27/nAa9DZ/E/OR7e9/B9nHj8GK6Y4uLEoyw8Nn0TM39bC6qM1pDF1JjFHaon4olz8XVxfvsq5/6dzQrIdOz3IEkSek2ONON0KDx4Wz6HTqjl6qkOjj/KRCis8vKMKD/+nEY2Zpi/JNaK2Tf5bCuHjzEw/l/rKC7fzrqVKURKj16YiRHFqRZy90Nehn9uaDePEcDOnTsPeB0OOeQQJK0RX+EqlOYR2P7CJA4JP9sMS/jmno5NYEJeDcM4nFq2Us9uCug4J1PQECfKCA5HJ+27x6IizCZW0I0+bGYVO9lAd6k/fRhKXERZx2JC+EmRoJzu+GhmIAe15CsGjAziEKqTm1n8x/uct3Ye77z3PTrdgeeH0WgUnTnO0pUSf3xV3ur3lSSJS863s2pdktJimVffDfDy4+1LHb32XpDeVTqmTcoVtau66rj7hjxeeN3PoP5afIE0o4eZSGfAbJKYsyjOky/7ue4SJ1dNdRAIqbz9cZDTpoS45Hw7Hm/7hl23Xe3k/KsaeWN6EVVd933PjVtS3P2Yl5mflfHgdD/1DRlM5gOXQQAYMWIEc375gIbd7pa8UCvp0LLX76KEZczGKQpaySUB7BKbcbKPuZwkjgETWnLGRgJBs301er1EN3UADmlfPScrsqyTF2BSbTjIZwVzkAC9oeN8XaeVcvckEI6o/DI7SigsGD5Yx8uvRxiYGo9WyknVZWQNNTU1dOvWrVPr0R7+seInwDHHHEO/fv2YOXMm27ZtIxKJYDQa6dGjB8ceeywVFRX/9Yv8HxAZhR9+TCMZ49gKtBw9TsfseXG+/inM2NEGunfRcvQRJr7+KcLNV7bPavrmpwgeb7ZlxCQWU4lFFH77xkKxXodcGEDS+Nke3obWW4l2P7ozsiRTU6uSn+lKI7s5/EiJsaNUfpiV4f1/tw4yRqPMy087OWJjHeqqPripw0wfQsJHVkq3Gqc4EAwZMoTb1if59PVihvQ3cOzZtcz8tAy7TWbc6XV8+WYJTse+G6u0WMOMp4s4fWoDi34r4LkZAdZvTvP9+xUtXaAzTrLi9mQ44pRNsKMMS6A7aVId6lyZsbF9Z5bDDjEy8VQzn85IUkAJRZEKPvt8PldO0bUZi3jvszAHjzC0YQnZrDI11dWdWgN3UzX9+1iZ85OeSRevZNmKDEcMkxk6sC2zwelQuGIPI3jut+V8/WOE6+/6kbICAx8/YuP+p700uTOtkjbIHQKmv+rnyXsL+H1ujHl/KFRIeQSFl8IRW3n5GRdmk0x+nkJluZaxo43c/ZiHAYfvZuRQA6efaOaau5pJJgVdyjsufjZ7MljMEivWJskryDJoaFt5go6wYd1CVCEwuXtSQu6gl81Afd4Szjg/wY1X2bFacsnNVz/4uOveOWSb9K00l+xSXi672A8UNLz9YZx4zEc2YqbuL1pgf0VYBIilkwCccZqOL56rxZWpJEMGLTp0kp6u9KEruVGflEjipZEAHoL4OYRjkSSJrWINKu1vkP/p0OqAuECK2kmTQi8ZKaEtU1Ali4LCAEaxmgU4hAuzZCMa3ffbz5oTI5ES+HTVrFFD5GXKyBqDxOUw7mgYu0HHzvhGutthyIBCfv49isOeu3937s5goe2BTiNpKWs6jCsuX4DGuZviIgVZyrFObrrCybRJ+woFA/ro+eqtEi6+sYm6+hhDhnbicGe1ojVJeBq0HHNmHQ/cmp8TqletFDSNoLExwpczc4zj8j3FCYFAJUtKJNjNFqwWqRVDVFUFE8724l/Rh4p0rhCbFAk2h1dSLLX9bHmpLrhFPV6aSIkEXpoopiLX9e8AGdKk/U7ypV7sYjMKGpaJP0gRp0evDAXFQw94DfbCbi8imYyh17fPIlmzIcXND+TGmO56zEtZoYEZMzKYPT0xZK3E5RC/z9pESfcwc74ubxW7n3rZz7WXODlh/D4mgFYrce7pNrJZwUtvBbjx8n177oIlcW6+M0LYbSQWyiOtC1FULnj63/6cPM0HZS3jqKedANdc7OD4c+q476bca3h8Kn16KsxZGCOd6hwrRlEkBg2C5csW40yWs4mV9BFDWxVAg8JLEzV0DfdlxerN/Pmrg+vvrmb9phQmj4Tf10xeO2yRiAihTdl44toCBAJLxkWItfSlK6vlOeSrRWgkLa5oH1JruvHwdbtJGXw0xEIMSx7XqlkUJ4YVR4eHTaNkZvVWwSAxhiS1OVf6SKRTa/GfgG7duhEKZ/lxZgIhGbHEujDnLR0/fdKAJ5khf4/WZRgfeozERS4egGjDOtsLi2THotdTt0uid6akzeOKpNBF9GYjK+hOX2rZ0e7rCCHwyQ3Y85P4WEWlrz+JbIYYYcrpTvFfNLNNkoWBjGajWEEzdZgw/xe6iG1x9gVncv/cR4lmovRhaJvCriJp6C9Gsp317RYd3dSTRyGbWYUREy6KkFCo3KN/u25VDY3N+zQu/4r7Hw1jcg9pN19MkcCGE2NejJuudvHZ51vIayzLmZzsx4jTophYvXIuqqp2ih3X1OzjnFNt3HSlk3mLY9zzuBdfCo453ITJJJFKwZVTHfvexyxz85V5FOZrmX63E1ukkvz85UDuN/zihzA/vN++IdGtVzs57JRa1KzEY8/7ue+xIM6moYySyvdomqo0BHZy892b+GlWhC/e2Xc9bd+VwpWncNnNzbz9fBGjh+8jWlx7iYPbHvSSbSyhKKPlk6+2U1bROdaX0WQgJPmobD6IyRcs4PCjw1x8vhVFkXj/oxiff55hZDuGMHslEHayif5/kQ6RJAlJSOSVxHn75WK69G9Ei44SKimRuhDZXMz4Y1ZT0T1DRbnCuo1JVDnDDx+WtNLCP/5oPR8v1TGScTRSzRp5HmajhF0yU0lPQpIXv/BixckmVpAVWVIk0GHAYVVIagVnnNk5vb//FGzcuIHSYgW9XsaVr/DUQw54aN/ji1ckmHqZB7m2gIb1VoaNq+PqS6yMGmoglk512PgTQpAl0/KYz6+SqS3jpbvtPP+kG0nVoPf0pzsuAri59KbFnH6SmbNPtWI2SfzyR5Tprwb44JVCpl4eYVByfC7+7n0rFYLrPZwzdTU/fu5q8/7f/BzlqOP2byD1d3z02S+cfso46vIX05jVkYrosbvSBOJxLjhTx+r1KY45ou25bMPmJGGvgR0soIRK+jOKarZQ2SEjsAkXJa0KnwBmyUo30Rc39QxhDMuV3zArBlyprhglM0PFYSxnNsM4lB1soAcD223UVoheLN2yiycecfPyS49z3fV3H/Aa9OnTh0gsw40T8zvMNaaeY2PG+wE8vtwkz5F/0/J877MgpcUaXnh0X0HvnU9DvPpOkEKXwpoNaWrqVGzWnPRFszvLUy8H+PadUgyG3PcxGmVuvzafBUvjPPWyH39Q5YbLHG1qBBVlWnpXaTn3ikZsFplB/fTsqkljMcu880IxZSUaXnuqkNHHV+P1tTUm2x+am5spKASbNc2G9UtbzIj2IkYYGYVdbAYBLorJksVDA05cdNkj15IQOcZ3ztVdRxM1pIgx4JA4W/7snpON+AsUSWGgeghrzDNJa+owB4ux4uC9TzYz+cz2JzG++CEMQuW+R4N89lkGrbcSUgYipnq8GUE/EmjR4aKEarGl04zgjvDPzmuT0xGZMmUKDz/8MM899xyPPfYYF1100f8VPjsBvVHgiyTo2V1L714SDXUSctLMqtkuTj1RMGSMG3ezysw5MbbuaKs/88eCGKqA3j30eP1ZVq5NcOhxXpIRPcLm5ZlXUqxZ7GLtwiJ++sJF+ahqoobGDj9PWqTIJnRUZPpSVmjg6ftcfPZdhEsn21vdUMFQli9/iPDJ1xHOOVtLyuQhS5asyLJTv5KsnOz0oWbK+edz+YUORg018uWPEc44yYpeJzFhcj3DBupbFT73QpIkrr3YwVsfh7jzujz0ermNxlCBS8O/n86nzr4U/R4djI4QJ0J5We59rphiw1KQG481SCbkrYM5aLyb198Ls3VHioXL4px1cQMLl8W56/q2hemlq5IE/Mn/0hzsr1A0BhYtT1Dg0jDzq0LuvM3AOae379YKcNyRZhYuzWmEnnqChaOO1JOSEphMEjdf6eC4s+uYszDW4ppWU5dm8lVNuPIU7nzUw6XX+SlxH5w70BQvJ5pO8shzPq65q5kJk+v5c0EuIN5zYz7FhRpWrU0wa24ci0nGYJDZVZPG62vfnfuVd4IcOcbE7poM4w7TU9XzwM1OMlmBRtJQKvaxxzWyzGnnJrjvNkfLWIqiSJwxwcIbr5pRnIE2bpoCQVy0/3urQiVOlHFjDfy+IEJpVQy3dic1YnsrtohXNLGOJXRJDuLwkxo55CAN2p6b8MkNWLDh/wvzZi90kp4SqQsKGrTokSQJn2imidr/Rt7n/2yYzQqZgmqc4Z7UxDt2f22khgLKUCQNdvII4iMp4hhN8OeCGFfe1szbH4c4/GAjZr0GhwN6jNvO9BkJ3npbx6QzzOhsKfIpROhyxbxB/fQsWJYbjSwqVEjSvmGbRtKSClhI7uxK7Ypi3PU6QiHB1HPabvaSJHH/zS5KSxSGDBt3wOsghKC4SI+qTXLkGCM33xbjmpsD1CVycdskWciTilqxsoL4MGBiLYspoBStaJ2wzpoTo2lDEc70Pgaqm7r9MjmLUj3ZzUaSxCm0GmnQbKWJ2g6f30g1ZXQlKLlpULaRIEYpXbCYZRSNADqX1AEcdcyZvP1J+/GzujZNoUvhhw/KmPVZOaoK/341TkXT4eSrZZglGy5RTrfwwZQVaVsSVtjL1o9z/Lj2Dx7nnm7j21/2xY05C+JMnZZEv+4wSprHUJUYRZ/QUbBpCKvXpXjp0cI2OnwWs8ybzxbx0dcRslnBNz9H6F2l4aOvwiiaziV1iaRCJCZw2jRIKMSNjayz/EqTfRVu80bqiuZgP3glVX2TpKQoX/8c5LQLGzj6CCOLfy5n9dxSohWrCYtAq9eNiQibWUkV/SnKdqM42x2LZCNJnB3WBVx2mUJd6R94NLtJiURu5F6XIGXwM2CATK20vdV9KiOT6ODeCQk/9WIXqoCNrMiN0mn/OVH7/03Q6/UYDJCprWC4OJIyqRuFUhnd4iMYkB3DBpaRERkE0JXebGQ5SRL/ZWExmQSnaFv43AsnBWTJsJstJIi1icFJEae6+HdOumobs78t4vfvCzjjht3EStaTJNGh3mEV/dGjJ0QAra7jhml7CIW86ErrSJNEL7VPmTZKZmKEW/btvYiJMLVsx4wVGZlKeuGhsZUud17jcI47zcvKtfu01kPhLDfc6WPBXDnXRP0bVKHipoHNrEZnSmO3KTz6oJGagrkIVFKi4yZRlBDdKmnRTzxQOJzlFBXm4sbY0SZmPFNEryod117i5Msfolx0bvsHzvPPtJDNq0ePkTVrcyO2iYQgz6G00YTfC5tVwWKW+fmTUlb9VslHMwrIH7kJj2kLkCNJlFFFF7kHwbDg7sdyMh7ptOC2hzwMHaBn7GgDfXvpyGT2XUOSJPHY3fnoiz2UiO44TCa0SqhTrr7Dhg2jSdTmWEnN8MW3Mc6dGuDU85r58E0DZrXj5otJsrRp4AkhkJGpqRb4A1my6ZyR4t690SI5KGs6nMSCMWz4dBiGtUcS8ujJc7Y+Uvv8AgUFWZJxUogkZLpFD6ab7wiK0z2pYiDDORwhpckaQhjywuQbzZglC5IlQtin/y+d1/9T8dknr3HtJQ5+/r39XH70MANXXaFj0lU++o1x4w0k+fn3KN/PjNKzF/iV9tnmPk0denO65fp75vk4BeH+FCSrKHYfRJF3BA4pZ5LklApRQxYOGm5gxvtBHnjay1sfhnjiHhdr1mcxuKvabTzZhYvdm4xtDMZefz+Iz59hxIgRnVoLrVaLxdSFrNdFUg7h6hbkoENTDB0q0bVCy5Mv+Vm+urUJzbadKc6Y1kCjL8YQxlAmdccpuXKSJ6KtBE9WZNnOug5HpZ0U5Jj+ko4CXT6DTtxOqPdsmip/p7nbbxSabeglIzEirfRZ/wpJkrBm82n2ZJk/9zsymQMnheTl5STh/trg/zsKXQobtqRJJAXPvOLnlMn1fPBFiLc/DnL0xFpWrUtxy1VOzr+ygdHHVTPoiN18+EWI914q4ut3Svn41RJWz+5CQb7CbQ968AWz3HCZo1UeuReHjDS2yPJdenNzq5gH8N0vEeoasvTtqePuG/K55Hw7b0wv4u3ni1skNRRFYuLJVry+zkmi/PzdL2zfkUVnTnPIcUE22n+lWr+GemUrq6W5rGcZgziIQdJBVNGPGraRIM5ARtNV6oMkScRFlA0sozs5/dUwAerYSYk5j61bBXmx9tmXsqRQaijkuGM1mAwyRZSzaUuW2fPa5oAeb5ZnXgqzc5fEBy87KGs4kqJ0D4qkcqrioxiQOowNLCMrMqRIgCH+j9US/1Hm5//hH4KcwWTKjaCEAxpsvm6UxfcIBvtB9ak89eAKJk7JcvGNTQwbaOCsU60kk4LPvgvj9WeZ8XQR51/ZyEszInz8jo4uwUPwlyzj929LW3Wz+/fW89sXpYw6tobmDfUUSm2ZmbvlTVhUG277OuKaAI3NDirKNFR1zSWsqiq45Z4gP/2oovVWQFpL0llHU6oRKwWs0M5i+Igs23YpnXI53759O97mbVx2Qa47tmJNgiln27nqDje9q3SMHt7xaw3qp+fNj0I4HQpqB5WlQ0cb0doDbAmuJUuarqJPGx1IgKBzM9dflTsQ26wyqpSmlh05yni2AMuucbx8dzUvWX2QNuGTQ3z9iaNNwVVVBTff6yPjtzN//nyOP/74A1qH8opePPjMPCYca0aWcwExEu24XBaNqa0O3RefZ+etD4OcdmFOO1WjyJx/RTNGI+j1Eqm0oLJcizMtU9+YpmulHq9/B0mjl+uu0XPZBYUtXatgKMtltzQTjQtOGG/GaZepbRD4g1mMBgmjQaaxOcOkyxt47akiulTkrpFsVvD2xyHmLIxTu0OLTq/h8EM0/P77bwwbNuyA1qF6VwCnlN/qMFdQIHHTVe1vpGNGGSku1KD69rltA2g1sCmzgiFibJuEeDebsZgkbrzayrTrYrz9kpN4UuWkM7bQHKxDEQoqWezk59xzRRnBjUbOv3gJdrMWr2E1iZhCRqiUiq4t2rh7kRJJmqlFi4EVYh5JIqioaPhnuln/29C3/2h8dSuodm9Dl7WyWV5Ob3V4q98tIoI0UcNgxgBgxEKSOD5NDUOH5vRzrphip18vHaOPq8Guc/LEkwonH7fvUDFurIn1m82cdFYdqYCJQDBLabEGRZZYtjrOdVeZuHr5ZkpCbZmKGZEhTjQnEp+WyO7OsNE4l6Wrkowa2jZGlZVoKMhX2LplNXDOAa3Dtm3bOPJQOzNnR7jtaiezZjejU00ENAmCKV+bw7gQgq2sQUKiL8NIa6NE0wm270q1jNi89EoCR6i1hmmWDBo6LkRo0TH2UIWzzgjx2tsRrCsPxksj1WIrlVJrdrRfuPHJ9egKmhkwROXsgyy8+2QxjlgZTWIjY0YbWbm+Y/OIjnD6Gedy+Nj7KS7UMOHYfeYd23eluOzmZl5+PNeNNptkpj9YwOaNbsLuKCYs+9YHgcnU+t5PpQR2W/vaWEDLCHwwlMVuU7jxjjBlniPa3OP2bBGKTYcrv/17umd3HfUNGS69qQlVFRx0Yg1aBYwdD1+0i3RGy/YdMYoiVdgoYOAhDXzxrovla5JEonH69zZT6LITCmcZcfQGxh1sYPKZNtwewdGneAkFFFAlPMWL2eHXoiQtZMmiINOX4S2SEgAZkQZNkpLuKg/fWcGdNwjefL+a3//YjtksMe0CA6OHFfGvKQ1EjHWsiDWiE3qMhQHQpYg3aMlm98mHxEWUTazEhAUHLsrpjpsGqtmG06n+o8YY/1vg9/vJxPVUiYFtrlGjZKZUdKORarToSJKgJ4PYzEqSShg1274kQkokyZACueNDpopKcTEcfaTEex9l8bOPLSyEoKloEd98ZmvlOH77DVrOmWhk3ClNdDTRrpP0ICR06BgxtnMM8O1bV/H6S3ZOOrn9ovpeyCisYh4O4UKLHi+NRAlSnK+jOrCJPtmRxIlioXUj3yzZUHaM5cKzNyA73Ui6JMmACb27O77Mdnw0kSftY0yrQmU9Syimgm5SX2obZ7FsVYKfZqao6JbBn0iwM7yR3gxp8xkjIkRapPF4M50a8wRIxjN8+0OixYjooy/D3LBnZF2rlTpkx8uyRGGhjFQtkfa4+Or7KCcfZyIa238b1mqR6VWV+4yHjDQy6xsDZ15YQ/WveTikXJ6eH68iHq5h0fIk193VzE+/xbBZJVauS1JZpmXdphSBoEpxoYY7r8uje5ecU/VZZ+j5+NEggUYVS37nGiAjR44kTZqNjl/oX6UlmzISi0rIKWiiGQcdS20JIRB/Gwdqpi4npxSL8OBTQeSoA4lwm/tOJxn2sKtByeqJx/ftK0IIvvs5jhmZNYaZRONZykXPNnu1JEn0FsPZoPuVq64w8PhjYdKylyJthjRqp85M/0lIp+MMG2jkzwUJ5i6KoQqJ6S/EaG5WqSiXmXqBgRnvh1jwfQWqCoeeUk1tfYav3s4jdrlg/Mnr8G5VycuUtbi9u+VaDH02cvlEM9fe5eaJu10E/JCPjoDw4qaO7J78v4gyZEkh6rZw/+MeZBQ8HkGKLJ99G2HZEihIlHY4UajxVnDt7Ru47Tp77sz+XpBN29LEk4KxY8d2ai0un3Yllq1FWEUJdbKXzJaezItvYuHPJZx3ZRPnnWHl9Q+C3PeUl64VWnbXpNmxO83oISbW7erfKofpzWDWsRiHcFG8R6Yr55mxHo0ko6f961GSJGSRizcWbDT73Cz5I9f4+ubnCPdekhu9z7J/cyYBLFuepdgVx+v1UlTU/nj631FfX0/XSg2/z49x/Pj2yUGLViSYdLqV8WNNXHV7M8FQhllzYiDAF8zg8SlMnNbA+RNtPPtgIU6HzIKlCa6/x8N5Z1g5c4IVnU7i5ccLGTuhFrNJ5qjDTKTTgm9+ibBkRQKDXua0E8wMHWjg5GPNVJZpiURVTphUR/cuWswmmTUbkgRDKo/e5eKm+9z066UjP6/9fLGqmxZNJ9mOddX1yBqVV58soU/PXLNp0fIYoUiELuV6DhkfJpQN4KIYs2RjhDiCTaxkOX9iEQ7SJNGgpTdDMUtW3KKBNCkq6YUuqmfrdjcmliCEII9CyujW6hqS0wbOOtXC6g01LNtYQ5mnN1dc0ci4YxJcOtWE2STx7Y8JZryZQFPXj62ebQzItM1rTJKFsj15TQPViLi2U9rg+8M/WvzMZrP89NNPzJ8/n/r6epLJJB9//DEAu3btYtasWZxwwgmdHn3+T0I8HieVlhjQVUt1bRpjpAhXokerACpLMqWB4bz40kyshSlOPc7Cr39E0WpyuhYD++qprU9T35hh2W86+qQPIoSfQw+n3TEejUbigdvymHb1UkR4KAVqObIkkxYpdkubGTLezZbdUZ5/ogCtNo+vfgyzZVuSZauSHDzCyM13B5n9STHlsb+MSvq7YBc+3EVL6FWSor5ZRZJybvYHiq8//wYpI2Gz7gmoZpkNW5KoquDow02s29TxwXl3bYaiglzASKfbT6QkScKo0TGMQ1nIz6xhAf3EPtMnVWTxmDczenyE4YNzCcsPM2MQcpKPgVXMR0ahjG6UJbshpbrn1gwv50wOcd01BiafZcZkklmxJsFD03007dZjwNRiCHYgiEU9NDVlGX5UNVodxBOCilINF57Vfkf446/CnHr8voP++k1J1mxMMeOZQo44xEQiIXjv0yjPPBcn2ZRHQS8vGiXN8UeZOfdfVi66oRGVHVR1V7hiSuuk0W5TePu5Ik46r57jjjRhMct8OqOEH2bGWLU+yf0353Pl7c10q9Bw0nl12KwyBr1MQ3OGTEaQiWnJ8/clnVfDnAU+Kqo6Zhz/HZFwhCyt181kYr/6f32q9FRvSmAktxkmRZwhQ2RUEWf58j+oFL2xYidBjDp2IsuCwcMzDOqnp7BA4eo7mvn3E4V8/XEeF52rUOzf15FdKea1JM5BvwR+B/0ZjITMMmazgjl0F/1bzMU81LON9fRiCIIsm1iJBi1lVNAgtz9O+J+OrKrDH42T1oLDKXHKySne/2AmtnglOvQEyLHLBzAKZc/oY5QQsgyOqia+eKukZbO8/ykvNbth+KAkJx/Xdtyof289Z5+h56tXC7jzQQ8vPZXHsw8WMP70Wqaea6PHiCi7Fm7FFevR8ppJkWAjy/c5+JIbuewZP5g77p3PrG/bJoqqKsiqsHHj+gNfh2wWrRZsNpmLb2rm2UcdHD/eTLMny4DRiyhI9KKUrijkdMl2shEVlTQJFLRkeq7j/acLuOk+Dx+9ktO+8vlVjH9LZK04CeAhr4PDYkjbyMTxWn78NUF8WzdcUh424WQXm1gp5pInFWLQaMnk1VFUmeDD682MGGwgP08hnRa8+tY2sr4Uld2y5DsN5Lk638Wtrq4mP0/mxvvc3Pekl749dTQ0Z+hSruXfTxTSo1vrAsJdt1q4YvJ2TMF9zs8GTKxen9tL9jZ2dDqJYLjjuCyEQKeT+NeUBkYPNxBtspEntS0UCwSG/4LJ5g1kufh8O0/eW8Bx59RxyXk23vgoQjabPeCxnnAwiSZlRaeacZfN46XbXMiy1EbvzmZVOG68kdXrknz5TZLfv3JQEBpJyZ7PHhI+1IJluP1uemdG4ZTa6oNVS5u5904zy9YkkGUJi1nimkttXHNp6+fFEoLiWF9SjnpGHR3k3ltdVJRp+fTrCDffsJBe8TGoZNnAMvozEoO0j2VbIXqwmVU47PX/bYZH/5Oxdu1a8kRRh8l/EeWsYQEgsYtNDOYQBjCKxrLf8fg2URht7aArhMDtWIurOEM80IQIDmj3tZukai48z8CdNzqY9UecHQ0bSYs0BZQSws+4o6RWhc+96FqhZeKpRn5/tYk80VbDVQiBFj0KCqNHj+7UWlht+UQiAlVJtiqq/xV7DR5Gc9QeqRkvGrSceaqJZ5+wMfYYD8bdZuIi2q7mtkEyUewfgfAJVjGfIYzBQwMyMttYhyQ24CCfFElC+HFRhIqacwdv1HH2v6AwPgQ9BsrwsZNNrBNL6cvQFiNOP252sAEla6C+VsFisbT5HPtDQ3UDwSYtm7el6N1Dh9evUlaSix/JpNhvkSEYUslDpsA/iNtvn8eqDT6MeqlDM581G5L06NY6rkmSxPRH7Ry/ehOO5lzBRiNpiEcljjpaz+LlSX79tIzr73Fz4xUWzjrF2vJ5tmxPcelNTbz8eCE9u+vIy5OIEsZqFfiDaqcOuclkEptJplu5QmBbEXnBvhRKhj1M6J3UsoOsyLbkCH+Flybse0beVaHSTB2N7EZBQy8xjNffXoFTdZAhs9/1zMpJDIZcI16IHNtVZ8wS77EAZXceZmRK6dru30qShItSXpqxk1RGhwEr110i8cQLARwOxwGvw38SBgwcy/wln/H8wwUMOawBTaCE0uQgrJKJ+vURLpq1ji4DdOj1OTO1shIddovEfU96eeBWF79/X8Bjz+zg2x82kUkqNPuTnH+OnofuKsBkknl+hp/B46oJeXXUsRATVkrITW75aGIFc+kthpDRxjj8ED2RsMzQIRomnV5EXWOG48/wIPYz06WS5Y/ZKiuXh1DSBiJCpW9/DdpQ55i+O3bswLsrQDm9aaKWjMdFKd3xGLdwzmWNdKnQ8NbHIXx+lZIihQXLEgzqq+PFRws5Z0oAZ7akVX1BI2kZLMbgpZF1LCFFnFK6YsRMSgkjMu3fAxmxj52YNQVJpgTPvurn2kscuPIUJFMEQqDHQABPuyZfqsgSI0xxoYb12+P4fL4DLn4CFOTJ/Lkg3q60WzKpMuO9IF+8mZOmOPV4Cy+8HqDJnSEeF2QysGN3hpcfL+Kwg/dNC44dbeTgEQYmXtTAsIF6enTLmQlePc3Bo8/6WLIywV2P5gx7pp5jJxxVeffTME++7GdAbx29q3SceJSVMydYGHjEblxOmXQWjhtn5IkX/Zx6vIWV65KtzJL/ij/mx+nVu1+7j3WERCrJIQfp6dMzty9rNBJjR+e+k8+fxW7S0xyuo17sJI9CMlIKU0GIqjKVxp1J8gL9sUkOMiLNbmkjTVINWtVAkhgxwgwXR6KXDKhCxUMDa1jIADGqRQ4hZfIyeIAJp0NGn7Vgwkq+uyfLPvCx4OfdIGeRA5WUpStwU4c1WdJhXC2mkmXMzjXmVQ1+vx+n09nuczuDf2zsPZVKcf/99/Pee+/h8XgwGo2txhYKCwuZPXs2c+bM+afe8n8lmpubsdmgR1cN0aAGZ7h9irkkSZTSnd49DKxan+TuG/K57Zo8BvbV4/FmOeuSRtavkemSzlXT40qIo8d33FU+eLiRvDyZc27Zhb/n7zR3+Z1I7z9Jurbz/qtOTjvBgqJIjB5m4ITxFvr2NPDNzxGa3Wl+/kmlINZWI84u5WGPVXD8ODOJBHi8nevmxqIxlLiNuYtzdP3TT7Lw/IwAp51gYfyhJn6ZHe2wsPnvtwNMPtPGkpUJBvZt/3tv35UiEzahSAouSiiniq2sYZn0G7vy/8RT9TsX3+5jxvO5Gy0cUZn+fJyKxGCqpP6MYhx69EQIsoXV1ImdrGYBvRlCeeORzLi/lFFjQwwY4eGCK90cNMyIMVRBSPIzbtyBj7y63W6KijSce4YVq0VmztcVDBlg4I0P246MLl2VYNGKBOPG5gKd15fl9Q9C/PZ5GUeOybGkjEaZSy6w8u1nDhRrhOiWbhw2ysrseTGWrEzwyhNF1DYluO2a9gOMXi9z6EFGfp8XIxhWGTnEyH0353PT5U6eeTXAV2+V8ufCBGaTzK1X5/Hte6Wsn9OFLQu7sWFxKeVjtxDNxNlRnaaqR/vXd3sYPnoYftXfaowtmZRIpTq+ruob1RaR54SI0Vi0gBeesjHrm0KsRVGarGvZoiynTtmK2RVh/Mkxvngvn9geBsTLjxfy6PN+Rg4xIDv9LTEtJPwkibOCuWzSLKayQkJX4GaDdRabrLNwkM9gxhDGz2oWsJoFRInQh6E0shsDZgoopR8jCOFD3znCx38MVixbwYXn2EGT5ZJpBp56MI9fvrWTsjagRUc3+jJIOqhl002LFM3U4dHtoqBI5a2PQjz1YoAhR9QSiWSRVA1TJnfMpJhyjg2poIkF37s4Y7KH+qYM117iYMOWFIohRaNhIxvsv1DrmscKeTZbWEV3+rUpGOklA3XVCslk2+R31pwYIEilD/xH79GjB4tXCKJRwRdvlnLi0RZkOXdQLTK60KFjPUtZzQKaqaMXQxjO4WjQ0mxdy2MPWBgxxMjlF9o58dx6Xng9gKsAQvhavY+TAgJ4SIpEm8+QEWl2Z7fz2ssys38wEgxnSYrEnr2oG0asaKu2cO8rDfzyk4nfvi3k2CPNLR1trVYiv1BF16Wag4brmT0/htXasSNzR3jkoTs4f6INk0Fi2jk2dtemuXSyg7efL25T+ATo2U2L0Mda/ZssyaRiCq+9ty+GSpLEwD56FiyN/f0lAPj1jxjjxpr49dMynHaZZKj960iRFBqa0yQS7R98vL4sZcUaTjvBgtOhUNVFy4dfRVCzB74/CiFIJQSKaiDRZRX9B0j0ruq44FpapJDvVJj1rYmS8JBWXXqblEe5+1AUSWYHG/CIxpY4lxVZGnSb0FTUcMUUO8FQx4c5IQR+HwhNmmMnhnn9+fwW584zT7Xw7PMK21wz2aBZSDndWxU+YQ8DiiHs2iFjs3X+uvjfjh07dqDsh68gIZHVR8gocXowgNUsoJotDO6vZdSJTdTnLSYsAmREmoDwUuuaz9lTY5SWaJh6gYEm29o2o8YxEaFabOPd91M8/FSQ224yAVniRFnNfGqtyzjr9I7j6Tn/spC017X7mI9mHOTTh6F8+/n3nVqLkyecwyvvSjjNBnaysc3jQgh2sAEZec94am4ks5Aytu/KYLMq9OqhIS6iGDARJ9JmPH4vAniRjFEaKn+j0bYGCejNEIYwhkLK6UIvBnIQQQL4aGYb63Bly6lKjMYqOdBJBgqkUkZwBBmSrGAuq8R8VjIPP24GcTACQf+BIzu1BgAOhxNn0xBOPTPIa++E6d5F0zLeOnSgngVL28ZxyGn9pfw2JEkiQRSfR+Hj54pZuUjP6VMbCUdar4XHm+Wm+93ccFnbnLC8VIveum9sPCsy6AyCOYsSfPd+KX8ujHPUYSbOPtXW6oDbq0rHG9OLuPtxLwBffhcn62jkvRl5lBSqNDYeeGP8ySeeRGNKE91dSkloaIsUgkbSUCn1pIhy1rG4zW+cEDEarWvQVdRSXzqbZcpMIgTRYcBGHi6pmJJsd/IpyrmA0/617BcehCbNGx+GeOplP8eeXUdBvkJpiYzPo9AjPQwVdb/3bzKixeTpycEci418Pvg4QWWZllmzZh3wOvwnIZNJ8uq7Qf79RgRnqCfdU8Na9hSTZKGfehDuTSV8+nVuLD6VErz7UjGffxfhrIsb+G1ujAkn6bnkYi3F3WJ886mDZx7Jw7THvHdndYZQUKXQJVNBD3pKA7FIdoySmTKpO4M5hM2soqAiweP35fPS004uOt+KySTTs7uOU07S0kDHTTw39UgoVIXGUhjvQ7duGoYN1pHNhEgk2r9v28PKlSvReHLf20MDXURvPNaNHDZWxw8flDHj6WL++KqC5TMrCIZUfny/lLeeK6ayXIsk0Yb1DHuK8VIJLoqwkYcDV06SRifw6dqXOaphGyVUkhIJfBkfF5xpo6Y+zcDDannvwwQNmQZUkaU7/djM6jYyIEIItrAGm1nD6afqaK7R8cXHXx7wOpSWlrJ2U5ohA3QcdUYtP86KoKq5BtDiFQnOuKiBm65wtmjynn2qFUWBD/9dwpP3utBpJArylVaFz71QFIk7rs3j1Xf35YtdyjWEoxmuudPNx68Wc+VUB3166hg5xMD0BwuYfKaVj74OM2ZkLhb9uTDOMYeb+fa9MqJRwZ8LEgzur+OS8+08N8OPqrb9HTzeLD/9HuXW2+474HUAUIlx1qnts1/f/TiKK9aLftJw+jAUAyYMwowkq0w608Tb7ypUHruC2vJf2WCdxRlXNXD55RqMBpUMGXpLQ1riqyzJFEpl9GQQW1gDQAQ/XXulKCrQ0OxRKaE7IQJIkoRDyqfQN4xCz0hcmS7IkkyEIBq547goI5MhTS+GIElSp6VhOn7dfwhffvklmzdvZtKkSbz22mttijsmk4l+/fqxevXqf+ot/1eiubmZ8hKFtZtSZLNShxRzACVlomu5jnWbUpx8Xh23Puhm6nWNnHNZA0MH6NFrNJikXCdZzmrZuavj0aZGd4ZsWuHmq20sm1PAyoX5LPmjkHtvdvLFD1F6VWmpqc/9/fRX/bw+vYgbL3cyYXIDGnfHGnHWcDfWrpGQZZAEndLwGHPEIahpO7c94CGTEfTvrUcAWo2ERiNxxRQHU65tIhDcx9bJZATTX/FjNsnkORSmXeXFYmh7KFRVwbW3BDG7c+N1aVLYyWegNJoB6sEIJc05Z+o581QT8bjgk68ijD3GjblmWMtovCJp6MUQsmSJEiJDiqEcik1y5gqqqe6UNR5OWf14EkEjH3yUIpXQkBUZTKYDF7SWJC2jhukpK9Ew6V828vMUHr49nx270px2YT1vfhjkwy9DTL6qkedeC7RyL37l3QA3X+FsV5OkV5WOgUNVDLECPvw4yUO35fPimwEMBhmLWaaitOOAVFGq4YkX/VwxxdHyb2NHG4nFVWJxwdCBeg4eaWDCsRbMJrkl6TUYZD57Jx/JHCUaz3LBBRce8Dpce+21ZEixiZUthzTFW8JHX7bvhFddm2Z7TYxm13Lqiv7EcNBCvvrURr/eehRF4tAxWqZeqOXtdzW89jYsmuPg7VdyGrHPvhbg3NOt9Oyuo3EPa9VukxAIsiLDJlZSTCVFmiJchSofveNg+5oS6reU0KOnTFf6opcMdJP6MkQawxBpDF2l3jilAjKk8dOMBRs2yZkbm1L+T/WzPWRTKka9TFFJlosn52LZ4AEGzjpHJmtrRvcXo7aoCFFbMI8fv3QwfLjCI3fl8dATEd59uBvxsILdpiCULJr9zDsoCuhtSezBHtTPHM4ZZ0d47Hkfi5cleOf5YkaO0FKzsZgF80wUFQsGSge1cUvci3BQalMs2lWT5qHpPrZuz2A2HzjLR6fT4czrxuUX2lu0bQGmvxjD6e9LsVTJYOlghkhj6CkNwiRZ0Ega8igipvNw+CG5hO6YI8z8/HEZFWUaBvSXaLKua1Xw2FuAWssiGkU1qtjDZBINLOMPeqrDKHcfymDGYCefLaxmMb+ynD9xkI8WPaedYGmXOSSEwGiQSGbTHH6IiepdsHPbMmKx9ouNHWHjhvUYjRIOu0wsIfjXiRbWb+pYT2/j1jRSom0iqA+U89NvUS6/pYnlqxM0NmcYPljPRdc3s3hl63HaOQvjPP2Kn2svdrTIjiR1/nbfLyuygMpjL/jaPCaE4NaHPPTtta9ImysOCzz+A2d9SpKEjILGEeCV5+x076Jl686OdaGq6zKsWA4Of992H9dLRoxZBz0YSAgfK5nLcmUWwd6zGXlKLffcZkGvl8l3Km10yvZi4bIEsreUZOEO7r65bfHytJPMbF1ZSFoToYD2TVUkScIhCv8RN8//bcjPz8dDU4ePB+Rmpk420q1KYMHOUA5FQcu6rTFefTaPDz+T6H/GKnQHz2H0+Wv5/nsDl021oNdJ3HClhT5jmlmhnUWttJUmUUNj3lLEwEVo9GnKGo/gq2ereOFRE8IQp55duCjBrhaQTHW8dyWSKj7V3YoVBDnZg51soIIqDJKJxpqOv1d7KC8vx1EwClnokNGwViwmIDykRAK/cLOWRS0OtUII6sRONGhpoobddWnWb05y47UmAs6NLc2braxpU/xNixThktUsm5vPmkUuHE5BF3pjl/LRSjrsUl7ONEqy0YchGDDhoYEy2l6/siTTk0FYsDFEGsMw6VCqpP7oJD0Z0lx02UWdWgOAUyZOIKz3U9ZwJK/cW8rLLwgenh4glRJcf6mDe5/wsnlb6wmp3TVpzrm0iUAqwDLxB9VspReD6Cr60d03DmntaEYf7uOSa/08+6qfq29vZtwZtTx9XwHdKtthugtB+i8/r9ewk4GDBZP+ZUWrlfjyxwgXntV+M6Nyjznmb/OirNuc5IKpMLCvnkvPl/n26w8PeB3m//EnpPS4wu3LZXSnH3FirNLPpNmyniZ5J035S0n1n88fPztZv6SIt98wYbKniRKihC50kXKN+QJK8eOmC73Yzjo8oqHVdeIXHqIVK/jojTyKChSGDtTz/XtlqCqce7oVNa1FLxmx4iBAWy3FltdR/RRluyFJElX0p2aXhnynzKqV/3dmbg/z5v7J8eONPP1ClPx4j3afU57sx7MvxVm8IsGgfjpUFXr30PHcwwVU12a49UEPO6rT/PxxGYeM3Ff0WrIyztc/RrFEK/A3GsmT2k7CaCUdpXTl0DHtJ5SXTLbRJO8mItqSVBpErihaQiUGyUS9djOnn6pn+GA9NovE998feDPIaDTCHp3sBHEkZKzdG3j2IVcr/V6tVqawQEPRX6Y/T5ugx99BMXMvMz2PImJESBKnNNWbgHM9zcbNLTE9KRJsE+tIksCIhYbieXz7SR5IEt/9HCd/2zjWfjKUvGgP1rEUI2ZsOFjJXLaL9bhFPbViByuZi0aR6DUoyf2PRrE09aW2pv1mQ3uQJIlYVGHbjjSP3JHPjfd5OHRCLRMm1/PF92GeeyjXjN8LvV6iuEjDxIsa+PqnKBaLwkH7kdIbMcTAlh37At2qdUmG9DdwxYV2Clxtr4HjjrRQWabF48vy2bdhHnvez7035WGzKvz5dTm1DblppZIiDRNPtnLB1U3srE63rP3CZXGOmlhLJiM6NTELkEjE8frb35d37VbRZ3NnD51kwCWVUCxVUtE4jlfvLWXKxVF21EU552wNK+YW8tDt+Tx0Rx4xYh3qvVolBypZGjVbiVct5a2XnezYnSYWhWLK8dNMWrSd1M0xRxtpytZ3+F18NCEhUyAVI8lSp5jA+8M/Nva+cOFC+vXrxymnnALQLoW1qKiIXbt2/VNv+b8SJpMJSZLx+TMUFkoEa7wUdiAYH9Q0Mel0M6s3xOnTU8fECRaKXBq27UqzbFUCkzmJ6s8iSwr5FPPOxyu58Yq2rmMAz7wQJZPQ8PefbdLpNi68pol+vXQcc0ROE0ijkXA6FI4fb2bV+iQfr9J0qGuioCGZzGkFCVXqlFPXEUccwf35D2I2aPjX1AZuvcrJcw+5mP5qkOPHmzn1eAt2m8wF1zQhSzldyd21Gfr21KMmNRx9fBhH41g+e2cTW7a7ueVaG2XFGpatTvDAo1HS23vglJykRYrUX4TzDZKJLk3j+OTJOt57s5qI5McZ6okrNqqNvptJspASCbrQmzD+dsdqICd8nvI58LIJs2ztFHXbZjNx42USz78e4JYrc3+jKBIP3+HCH8gya26M+sYMazYkuewCO4oikUiofPtrlI+/ijD3W0eHrz3hZC2P/xxETRjIdyotHX+7VWbV+mSbEcq9+HNhnCPGGDnxqNZFhaMPN7FkZYJ+vXX07dk+s02rlTjpWCNf/qhBrz9woTuTyYROkfFlm1nJPApFGaF4nAcejVJWouGow/cVlHfVpDntHB/m5n6Uj93Op28VtCoa7a5JM29hksUJI03eCHdel0eeU2H7rhTPzQig00rcfm1ure02mVhcxePNIthFEzU4TXoOnbCbZErlmosKmHptE7O/KsdilgmHJPI7cNcFMGGhVt7KSPUoIDeu6HMceKf3PwldKir56NMdFBXJLfIXAI/f72DU8ChPv/AnIb9COJqhW3f4/nkHVV21WMwyQwcaKMjTEhTb+OANB599FwU5yzsfRTjluPYLj9/9EuWk4wz8ULMbS6wcoyVDlx56pp1jY+LFDUSjKplMTmrBma+Srkuhldpe56pQUUwJ/jU1xJABBrqWa1i3OcWmrWnq6wSpoJnu3TtX4HG57Bx1WOv7raY22yLp0B5MWPFnBYmEwGjMBWmtVuLU4y2ceryFovwwTz42n4r4YMySFSEESU0IV2GSpvBaGsM1AGjQYsRE/h6du9yYXjFCk6Ra40WJm2iiBq0/zcq1CYYObBs3fp8XZ8woI7PmxLjjngiWeDkjh4RYunQphx9++AGvg4LCp19H6F2l44/5caada+Xl30LEYmoLa2MvhBDc/6QfS7B/qz1KFSrNiQCZ7WkOP9jIp9+G8QdUelVpuXqanclXNmLQy5SXaqhtyNCzm5bH73KxZkOKNz4MsmFLiv5DjEQWBVuZTAEE8DDpTCNZFSZf1cgVU+xUddGyYUuKF94IMHqYgeVrki2fb/P2FKGwikGv6ZTbs9FowuoIM3aUEadd4bkZAWY83Y5ze1Rl9vw4waCW3h0YDQBY1XwypOgu9cMv3Iw5bz3TH3Xy429RtuwpoNx5XR6X3dLEey8Wtxor27E7zQVXNmMNDEcpdrdyPP4rNBoZvU5GSnQ80qqTNaxbt46DDz74gNbhPwUjRoxAJUuzqKVQap0TZkWW3bq1XHeFk1494zx3x05Ksz3pSm92eBv5/tcIJx1jYcYLrfelOx72cMFZVn6eHSWcSLFxRRHzljQTCqsMG6RnQB8XI46qod49H5d7GGZvGfViHiUmK4UDtlFTLXj1HYmjD28/Br32ZoxgUGIJv2MXeRgwESaQYzqyb0yuMzJAe/HQw89z0A8H0YteJInTwG7q2YUBE70YTJoUbupZwm/kUUg/RiBJEmF3gNPPXcyrz9sYOT7Mkh/WUxTvQ4YUq5hHoShHj5G02Q0Fjbz7bxsVZVqWrEwQDGcop+0IP4BFspMUMfIo7HCEzyzZ2rDqg8KHpBUMGTKk02tw0skn8vL0l0nuiFOQ6g7u7gQCdRz7rw288JSdt58v4o5HvC0a1rtrM6TTgi/eKqbJneXKC4wU/UUOBMCmurDWj2P+pzv5IW89v3xRyK7aNF0r2meWz1uSQArm54wgdbtxDdpNeZnMgD65fVEI2sTlvyLfqTDtshA9qnTcdXMullaWyfyy8MCZn4pWIptS2t2LIbdf2YUTgynClXd6cdj99OmhY0CfXFFLVQU33uOl0DeUQql1Y0YgCOFjPUvoySACeKlmKwgpZ7hlUFn+dR7lpVqGDNj3d5u3pxkzyoCs5ApTZXRjIyuwi/w2+rtB4UWDpuUMIkkSrkR3Vqxdw3HHtR0P/j9AJJrGaVdwWfTIifavL42kJeCVuf0hN++/XIIsQyIpKC7UcNU0B5dOtnPz/R7OvaKR007INYLe/zzEmg1JfG4Zk9ZHfqxnh+fbQspYsmxru4/17qHHVSDY0rQGkzCTRzEqGZqpQ4eBhBShnxiBx7CNo49Lc9lkBydMqmPsQQaqq3cd8DoceuihPJH/NDSCBg1Nhi08coWx3RikyLl8wGLOrdfFF5h5853NJGsL0EutGY+1bMdBwZ5R5whFVFCQ6Uo0UYd9wA6i4Wp8fvAHs6BCKg0xYx39uggefjbNhOMs9O5iJlgtcg0i7JiFlXUsQUGDjEwj1YQJokVBb86gsTdRvUvB3jwEIbJU9eze5jvsD+PGT2TWrA9YszHF71+Uc9UdzXzxRvsyi9/8HGHEED0P3+bi59lR5i2N73eyJR5XUfZcZrGYyuffRShwKZx+UsckhgnHWjh0Qi3TzrXx+RslLetutylcfZGduYvjXDnVweQzbfTrpeOBp714/SqZjKCyTEP/3jpWrUsSj+9f2/rvkDNaZrwX4pLz20oo9OmtMFsJYlNb1x8USaEg3R1PAC6/uZ6p5+7LFWVZwqjTYEx2fNYwKyaOnVrDfbcUkM4Izr28gSKnnlRNkp4MYi2L6C76YScfSZKIihCbWEUBZTSxA7eop+BvnjNZkWUHG+hOX9Iihclq7BRxbH/4x5ifHo+Hqqr9OzcbjcZOszz+09CrVy+8Pigv0TD5HBPVmg3tjuOkRBJDiZshA/TYbQpP3lvAiMFGKsq0fPJ1mBOPNoMmTSO5w6siKQTqzUy50tdqTFgIwRvvhZk/W0u/vm3NHowGiWRSZeGyOIeMNJBO59g7e3HmBAuioOOqfUjXQGmZyuhhBhSlc2K1sizz5POPYzBJvPBwAT/9FuWGe70sWRln+epcMDhyjIlv3inlnReKuO/mPIJuHVu/G0zDr6MobzoCi2Sj1D+Krd8O4fiJTRw2Lsxtl9nQrj0UZ7wbaZFiJfPavrck48pWUNR0EOFGKwXx3m0Kn3shAQaMHTraJkWCdEalINsFPQZkSUHtyIWpHVitFirLNOi0ErF4a2aC06Ew8WQr117s5PpLnbz7aYhTJtdz/lVNeLxZDhquxx/s+L2amlQUtGSlDDqdRDa7p5Ofgaf/7W/DhABobM7Q7M5yx7Vtu1GJRE4Xb836JIP7d1wA7FKmpWu3zumYaDQabHYrClLOvRodWVLYmwdxw+U6RhzWzJkX+DjseDcnn5TAvP1g8ihg5RKFc6f5+em3KPMWx7nhjgBHTmjE32BG7+/C3IVx7n/Ky4TJ9Tzxop9zT7fx1H05N0dVFXi8WX6cGSXq16NBy1DGYrUojD/MyNCBBhQFQjX5jD7Sw/2PB0mms2RFxwznqBzEYhUt15OKysmnTOzUWvyn4Ja7b6ahXsJmUZg9r/XecfoEMwtmFrBuWR6HHJ7lwzfy6FWl4+fZUcaMNBAMZYmkEnzyYW7k+/G7XfTvp7B+S6Ld0ebdNWl+mBVlwrFmEtZ6kr0X8s3HeVxwpo15S+K8+GghZrPM6x/kOvk3XWfCbW9ft7OaLYSiaZo35fP9u05eekHwx++wba2R7u6jSYs055wzqVNrYTbb8QdaFwl6dFeI0T7zGSAi+wCV9z+LtPv4lRdbUPI9eCvmUVc+i6Zusyg4ZAMZ0hSFB9KFXnvGTjLIaFgvltIkaqgXu1kl/8FuZR3EzQzmEMxYwVvMeZc3sX5zaybmslUJHnvexzUXOQj7Fbo0HkXWHKCsRNOpaQAAk9VMdV0GRZG44XInazakqW9Mc+K59eyq2deZDwRz5myuPBlvyWLcuu34hZtaaSu7Cn/DVhZk3nflfP1TlF9mx9i+K82HX4Z5+e0gJYUaXE6JQpdMvlNiw5YU73wS5o8FMe66Po/KMg2vv+gg2n0xbqmmZY9Oijhu82bynAr335LPPTfm8cPMKLc/4mXOojjTHyjgukucJJO5uPrFDxF6V2kpcmmoKLN1qgh03a3XoNfmWPUD+ugpzFd44Glvi2QH5NjvZ17cQDIOqoCE6DiJThBDh4GkSLBdt4Jbrsslv0cdauLH36Jks4JeVTqeub+Ay25uZsq1jTzwtJcTJ9Vx/IQgQa9CwSHriKSS+3VqNllVQrTPmoXcOHRlZcfTJP+pKCsrQ6OX2SatZbNYRUQESYo4TaKGVczDLtu57rYAh4zWYeu7C7eoRwhBF/8Yrr8pzrOvBloMbeobM1xyYxM//Jrg1nv9vPpOiM9eL6HAlZNjuOAsGwP76vn6pyinnmjmy89MlB6zjDXGX4kRxhwrRSdr2bayFItF4pfZbR2Xf58X47e5cVwUY5D0mLBgwU4fhjJUGttiqJUQMcz2zh9oZFnmzvvupN6+DSNmqqT+9JNG0F3qhxYdW1lDJT3pwUAypFtyT6vkoKTucK69yMjipUki9u0sUX6hnl2kSBDIW8/Rl2/k6dcjrJpfwMghBsIRlfue9GLRtl9U2AsNelT2rxv81zHTtEixkeXMeP+1Tn9/yLk8v/PJ20T7NLFZXoFPNJNJS9Tt1DLl6mZOu7CBTVtTVJRpmHiyhQdvy7ETe3TTcchIA+S1z8gB8NJIXqachiaV6y5xctktTW0khprcGS65oZmw7KWxyyxOubKaGS86+OGXBBu35GKxVkOr6ay/Y80aFTVo455b97FDl69R6dqt/wGvwwkTTiSZzu437qRJUeQfwVNPpfAHVHrsMWxduzHJ0Wc0EF3Xu03hE6BJs4MYUfoxggKplB7SAIZyKP0ZhaxLorem2LK9LRvelZc7T2kNGSIiiEEyUUZ3VrMAn2jO5dkixU6xkR1soBeti9BKxkAsrGHE6OEHvA7/STj44MP46ucIkrL/PbPRnaFnVyOlxZo92p8atu7IXfNarcSzDxXw/MMFpNOCDVuSbNme4rfPyxg6TOHBB/Qo2o5fX0WloSnT7nUXjakIJU1aG86d3QiTIUOeVEhQbsYoLNQUzOHg02s55GCFMSfX8OyDBezYnWHw4AM3gLNarRxz8lE0mXZTRAVRfRMV5e3z2iZOsPDWR/uYqDarwlcfOwj1mEejdQ0+0UyTqGWNWEiSOBX0oIFq4oRJEmc1C0gETUSWDCXmtaBXcuzkyu5Z7Hlpfv+uAEWRSSQEC5bE2bQrwk5pX46cJxUyRBpDb4bQjX4IBGV0I49iCqN9KKg/mMrGo7BlXdTrt3LBtMkHvA4At95xC2RdvPdZLifOcyjMnt821w8Es8x4P8jv8+JccHUjQoCayY3HZzuQH/rk2wgnH2tmzYYkZ1/WyF035KFRJPafvgpsVpnbr8lrKXzuRWOzysq1uYkjyDFL33qumG/fLeXHD8sIhVWmnG1DVSXM5o6Lju1BljTU16s88kygzWMV5TK7xZZ260qqUInl7eDs09q+n6yoZPZzrs1qozjzJO5/2seZFzei1cAdN5vx27Zgk5z0YwQeGljFfFaJeexkE1nSaPK9FJWlqZY2s02sJSrCpESSJlHLKuaholJIObulzdx+762dWof94R8rfhoMBkKh0H6f09TU9H9aTv8FtFotI0eeQDwhWL8lzUP3G1mj+bOFOi+EwEcTDcVz+fgdB8+9FuCCv4yU/PpHlFhc8Oe8BLZkKY1UExK5g0aX+DB+/lll6CEezr/Yx2XX+Rl2qJvnH7Ii5DQP39uWFTLzzxyr8O4bctV6uy3n5r1Xa7Oqq46Sqhhh2o74ZUSacN4WFqyIotdJHHvihZ1ej1GjRpHMVuDKV3jodhe/flJGcYHm/2PvvqOjqP4+jr9ne8tmk01PCL33Jk2aNBXFAqICItgr9oI+9t67CCoidkEFVBAEpQlSpPdOes9me5uZ54+VYH4EBEVBuK9zPEd2ZnfvfHfz2Zk7d+7w6IsV/N+zZWzYEmLbzjCTPnJz/T2l2DzZJElpWP5nhIsZK9GKRNzFVvLdlexhMxtYxmZW0pR2SEgUqjmHvH8h+4kQ/v1SxkOF1RASWqqoiI1o+J8fwdhdl9fTjPbE4UCHAa0dEhMTa3292jRo2Jz1W8JccLaVz745fEfHdz/6+GpyOm1bGjEaJLKzdLRqZqwxT8n/tu2Tz0KYsdGgkcKO3RGyM3V89b2Xvj0s9Ohs5sZ7Sygoilavv2SFnwtGF/AsPP2cAAEAAElEQVTy47WfjZ69wEfThnrWbQ4fsdP152UBbr/9/qOuwQF3PXAvEPsbqKIcJ2n48ZLu6kjCzn6UzOuKfl0fMkrPxCrF4aICfzjK1sVp3HmdibFXKHzyRYDrr7QzZbKJIvMWgmGVNi2MzJqawcQXU+nS4eCotS9meHA6dDz6qExDT0/SpDqoqBgSPCz5NcjZfS08/qyXZFcrMnP78+1rjXEXxJEv7a21/SE1gDPTT7J6cCe71JjL6CuvOOZanA769u2L1pTAphVWHniqotb5XVetC2LQS2Sk6ahyy7w2ycXYy+w883oFT/9fYo1O+LYtTIwYauPux8q474kyflsfZNO2EM+9UcG1dxfz7supLFsZxJriYfmCJLKz9Fx4jhVXlcJzb1Qw4bkUlqwI8PI7lZzV08y5l7nJS1iOV61CVVX8qpcd6noC+Gkb6g/eBCqUCuQqB8nl7ekgn0WBdhd6S5TGjRsfsi1HMvj8kbz3Wc2/qTtuteJybql1/YgaRp9Uzs+zUnj13Up27K55kKuqKrc9WMbZfa1MnZTIoHPAF/WzbHmIigILPtwUkYsxuQJVFyBMkAA+drKeffq1+HBhUe1YDTZWST9RSA52Eoi643ju9QqGjC7ghnuKGTwynw8+d/PphDTyCqPgSsKrL6PTGSpLVxlo3/7Y7vR87Q3jiEYUdu4JM/FDF4/d6+STCel4fDL3P1nG4JH5DBldwJXjislM1bJlZ5DsxiGU+luwd1nDLU8V8s6bNux2cHtVFs+qwzdTMrj0wjiuH+3g6w8y+OLddJKS9HzwWjo/fZVNQryGetk6HrrTSaP6Brp1MrNuc4jFPyRx3s17WG+ZS2n9BRi7LuPFlzX8sirWydiovoEn7k/ivZdTeejO2ByYPy7206aFgWdeq+CT6R42bQ3z8mPJhKJ29Poj3yjpj66+5mrcXpmy8thv05PjnTRuYGDYNYVcOKaAc0fkc/Zl+VRWySQl6jBIevazrdbXiqoRqqggh138xiJMcUF27o19XwwGiSsvtXPjvSUEgwqtmhn5ZkoGj9/rJOiX2LU2HmMwkanvJmA26gj5NYedazCvIEKLllCVsqHWne9ybS56a5TOnY99/sNTnSRJjLluDBY1jiA+CtjHHrYQJkxbulM/2Jncue05b1gFrgqJPNNGfuVHNrOKylIDjz/lp1XPXFp1LWLQ2QHWftoGx46+lO91svq3KG9Pdld3nIdCCpM+quKtyS7GXGqnpEympDKMWWPBgIV9bKd4SxIPPO7ijaeSmf6dlytuLmL6tx6+/t7LkBHFjLtJpVHpIDJpQEb9MPoEDylk1pjrVVEVtrCaJ198/C/V5IKLL+CyW4eyO2kd+epeKtQSctSdrOMX6tOcFCmTOByUU8JW9bfqzn8dBqKVDnL2S6QU9cCk1ZGgcZCQHKVNGw0btwdweWSWrw7yzOsVdDk7h8wUA75gFOUw+4KqqiITwYfnsOtUUgpAiZrPdnUdG0y/8M7Hbx3z3Z3/KCMjg+/nf8v1j40hP3EVJc7VXHyZzHWj7TRtpEOWFeYt8nP/U+VceWsxazeGWLrSjyRJvPuWncK0pdXHCBDbR9nICvQYcLqbM/5hD106mBg+JI7BI/N55rUKPprm5ub7Szh3RAFPP5hIr/5R6jSMMPvnKs4534O6qSNvT4x1JIy42H7YfdDN20OUFuiQElz07h77XoTDKlO+1DBkyNGfEL711juJqFHKpcJal4fUACBhkaxYippz///5aN49l1adSxl5icSm5XYU/6Ed8B4q8JgKcNg0bGIlG9VfyVV3s5vNbGYFqeEmhP0S458uO6TTZNSwOKZ+6aZ7Dw2FCb8RVSOkSBk0pyOVlLKeZayRFuLDQ1t6HDJqtUIqxmxO4JzB5xx1HU4n9953L+VlKoouRFCtfVCVR3Whk00sn+Pg2nEV5ORFuO+WBG68t4TSsoMdOWkpOgb1tbBoWYBZH2VitWixWiWGnRdHNKn2y8IBijX76H+WlpvvL63+HQbYtTfMgEvyObObHp0+StiZS9C5h2DqDjK67iQuKUiUEAF8bN/r5cMv3Nx9YwJ16+jZuUc6pntCAIx/+H76jO6Gx1mC26ewdEXtv7+XnB/HZ994+GKGp/pYtUlDA1994sBr208ZhUQJ04z2ZNOYLfpfeOkZM++9Z6TKkkN9mtNc6oBTSiOtpCuaorqUVkQpLzTwwuNOWjc38dAdTrx+icfudXLPzYko2jDb1XW//w3GMt9FGXvZQna2Qr5+C/E4SZYysEp2wmqQHcaVnD3sbFJSar/x5uEkJiYyfdbXRMJO+g3No3UzA69MrOS+J0rZtC1ETl6Ed6ZU0efCPPbnyFRWygwdbCO3IEqndiYUVWXcgyWHzL+5eXuIJ1+q4NlXK7l4bAFpKVrSU3R062Q64jH5l7O8dGxrPORq219WBti5J8wXk9IYPDKf1esOfl6VLpnb/6+EJg31fDPHh96USL169Y6pDunZGVhCTt55P0DnPiU8/1oVEya7GXBBGfffqSFTacR6aWmNv5ug6mdv/C889pCl1iuoVE2UAmq/MW9UjVAZ9uCqUhg+xMYPn2dwVk8rZrNE026llJq3Y8BEI6k17aUzaURrAtpK4hOjXHeTQjRowK4mkUAKeexmJxvx40FCoj7N2c92srumcfGwi4+pDkciqUc6VXYMnn32WXbu3Mkbb7yBxWJh2rRpTJ8+nS+++AKA8vJybr/9djp37sy4ceOOx1v+p5WWlhKJ1D53lqIo9Ovdg0ikkAVfZeLxKZw7rAw1qiUxQcOgAQaGXRTr1Nq4JcydN8QjSRLfzPERDqvIAQN7NtpJq+jIHjZTTD5GTCRoE1HNVZT4PMTjxKLaMcUHKVWKGH+PmXHX1hwGHQgo9Dg/lzGX2Rl3zcFlkz6qwlUlc+8tsQ68ikqZc4eVE8rJxO6thxYdLn0hJeZt6Gx+Rg+P48tvoyz4ecsxXfZ+wOLFPzHjy/FMedWEwSDxxUwPP/zk5fKL7Dz3RgXORC2jh9s5q4eZgReXE97cEkf04N3DAqqPjfxKAim4qSCAl1GXG0iI1zNrhoqpvAFE9OxkA2ZsJJKCikolJcT/Po+dHzdNpZoH6aqqso21JJPBXmkzUY0fjWymLk2xEocXNwXsI4O6pEt12aauIUKYWx69gauuHXvU279v3z5eePpSpk0yctHYIu6/NYFunWpeovDux1X8uMjPl++mA7GDzK+/9zJjjhe3R+GpB5JqzHeiqip3Pejip2nJBC3FfPyhlYefLycpQUNRqcz3n2Si10ssXh5g4lQXe3Oi+AMK9eroKKtQePel1Brz1gG8+b6LHbvDrF4f5OG7Enn/Uw9fvpt2yEiJXXvDXHy1l3nzNxx1Df7ohmuu56cffqKO2pQcdgEqZ9DvkJG5iqqwmoW0oweVlOKiDEfjQhZ/n1p9WWaVW6Zt332kp+o5p5+Vm8c6cCZqcXtk3v6gineneogrb0pysBEaSYusyuQ7l3P1jVFWrQuS5jSyaIaTVHeb6vfNVXeSr91FY9qQKGdUb3/shkvLMZjDJO7rg0kyU6LmU2eAk0lTJh5xm/V6PcnJp+7lT0fKQ5fLxVk9zkSPTFJGhGceSqBfTwtVboV3P65i9nwfzz2UxNpNIabN8nLtFXa++MZLJKry/ac1R3Js3BLkpvtL0GklHrnbyU9LA0SiKr26mhnU10IgqNKhbz7RsgTissu58Fwr8XYt33zvZfc2HbbECCkpsTvparUSkQiUlslUVegwhB2YsJBBXey/3z12m7QGq2qnDo3w42WfZjM+Qyn3/t/djB170zHX6fZxoxl+znYuHnzw7/+eh1zM/MhOnVCr6r8Br+pmp2EFs2fG0amdmYKiKLeML8ERr+GsMy0UFct8PdvLkEFW7h+XSEWlzPmXl6Ju7ESc6mSbugYbDjKoR27KQh57TM/n08IUFSmkpWm581YLdbO0DL8eXnr1I+rWrUt5eTl33noXq5evpn1Hha+mpBAKQ6JD8/vd5WUGXliGPz+ZpCZl3HFrHN8v6siTT799TDVQVZWePTrTvqUbvR56nGHmprEOVqyJ3XWzeRMDTRro+W1DiK07wrzzQkqNy/B9foULryygvDJKVrqezyamY/3Dzl4opDBkdAEJDg23Xp2AwSAx+RMXcxcGaFhPz0Xn2lBU+OAzN4tnZmG1aPhompuff/Hz/EPJJDm1XH1HMWMujaNn15oH1H6/QvfzczEbJRIcGvR6iWcfTGbuIhnZeC0jRx3bvH9DzhtAm6Z5vPdKzcvdFUXl3Y9dzJzj56ar4tm8PcRzLwQhbCaVLOrQqDqXQmqADSzHSSpW4gk693DfeA0z5nno1NbI2MvsJDi0PPdGBV/M8NKysZl4q4E16yNI5amEQgr2hiX4fRCstDLogjDb9vh575XUGpfKVlTKnDsiP3a5aVMTb0+I4nA1I15JIkKIcstOStQiBp3Xi5dfnXzYbT6dsxCgX69u5O4pp7naGYeUVGNZhVpMAftpJZ1BhVrMVtaQRSMMv9+YsYC9WIlD//sIxQA+HCThwYXWEMWRFCHBYiEUlFDLUtCaImAMQMDCPncpmTQgX9pFWA1jwkqqxYEmsZzmzTRU+cJs3hFE53dSN9AeIyYKpL2oGXv56TsnX80M8ubbYcxlDTEpcQT1LvbJO2nXpQ2fT//yb9XM4/Hw9psTeH/CZOJkBw1phRYdpRSwn+0kkEwa2eSzlzAhQgTo2b8Hbdq24bcVv2G2WMgv2EfutkISTCaIcxEmjKwqaEozscpOisjFhh0zNrKlQ+cYLFEL2Ml6tDoZu5pCc7lzjX2fsBpki3kll109HGeCkxatWtCjR49juhrqz+Tk5PDSC4/w8/zlRKNh0jPg7pscOBM0PPN6JS2a6mnZ1MDULz2c2cXM9aPjKauI8sCjHrZtBa1sQtIoWBP8KIBJiUPjTkTKzOWW66307WHip6V+vpntxRGv5YtJ6eh0sfYvXeHn5XdcbN2gw17QHtnkpn6vvbzzioN7Hi+jXUsj146Kx2zWoKoqPy/1c8PdZcgRLVMmJNKzi4WtO8KMf0Zh2OWP0L//sXX6XTJ0GGtXrKet2qPGVCRhNcRmVtKI1pixsoYlNKY1OvTsYiNByY+qKliskGiIx1xZDwkN0aQcotZKZE0ADTq0+Y0xhh3ksZsQQfTosRCHHy86U4RGbfy8+UwybVoYiUZVpn/rZfyT5Vwzys6seR5K8ozEhzLReBJRTB6KNPuIqBHaB845ZLqssBpijXYRn3z1EZ06dzridp/KefhnWXjTdVexZ/fPFOyx0jrcq8YxQEgNslZahKRq0aJDiw5rihutUSYckNAaZDq1M3JGByO79kYoKpV5+gEn9evouWhsIRedY0XSwKPPeEj1NyM1UvNv3qd62GRYzGWX6unf08Jn33iIRGPHzTl5Ucr32UmIM2INphJRI3ic25GQ8Lo1hAIa9MYo7TpI+HzQtaORO25I5OKxhdx570QGDBjwl+rl9/u5evS1FOavYM3PGYd0YgUCCm375qL4EjA43DRrbMPllkhwNiY5uSVffTYdo6rFalPJzJZ58mEr3c8wsy83wqXXK9itTdiweiNKWCWshtBr9Ki6MO07munR1cym7aA3NcDhcNKuyQquG2Vg6BXlbFxqxxeWUZBRUTBpjKQ0drHw+2S27Qwx9kYXZSUa4uN0hNUoHbp15c23P/hLNThg5syZvDfpBTzuAtzuKKbf592NVNmwh9OxYGdv4k9kNgjjsGvJSNOxfksIr1fBZtNwzllWkhI1zF7gZ/feMAajREqSFp9PITM9dg8Ugx78gdhNSP93PuQPPqti8qdVSFJsvtWrR9oxGCS+/t6LRgOvP5nC/MV+Hnyiiqgik5YmEWfTYDZLjLw4jk3bwnw7z89d971J//7nHtO2//bbb1w77Ho0FjeWiBOzLx0NWuJJIEqUXcaVJNXx4SrXEQ3qsVklokSw2MOsnJd9yCjVZ19x88XbieR5y8mmCUnSwalfImqYTazETgJB517at9dwy1UOfH6VF9+u5IfPM/jwMz8fTA0Q8ulBI2NzRElIknnv1RQuHF3E3k02FBQUKYJW1aOiEiGEBgkViaz6WSxY/OOfTgl1LFl43Do/t2zZwmOPPUaDBg0YM2YMa9eu5ZtvvmHq1Kns2LGDyZMnU1RUxFNPPUWDBsc2j8Op6M9CXZZlhpxzAW73Fp57JJEhgyzcMr6U5auDxNs1JCdqSXBoWbxQJVqaTJk2D4tVBVmH3p2GFi0VFGO2yXQ5Q2LJL1FkRSU9U+XZ/0sk3q7lxbddhCIKD9+VyAtvuejQ2shVI+Jx2DXMW+TnlXcqueVqB99878Xh0HDFMDt6vcTUz33MXeihcwcj48clUj9bz9qNQcY9UE5hXuyAzmiWCcsR6tfVEow4+eDDOcd8FueP5s37jinvP0/PLhEyUkJM+9ZNbl6URg30FJXI1MnUMe4aB0Y93PNwFVu3SJiJJ6QEkTVR0CroDRosFpW2bQ3s2uPhmlF2Lhho5tsfAixeFmbJSh8Rt40MsrESj50EXJSxW7OJAef157eF60h218GMFR9uctmNjXiqNKVo4n2kptqwxSWye0cFchU4SSOT+oQIspctBLU+ho0ayuNPP3bM2z/5/dfZteVD7r/FyJOvVCBJcHZfC76AytffeVFUlX05EcxmDWd2MePxxkZGjbs2gb49zFxxcxFen8LZfa24PTB7XpCAy4DJKtOjFyxaHkSVFex2DR6PQoJDx9lnWfB4VeYuDCBJoNWoaLXg88Xmfe3S0cTg/rFRcZM/c1NaHkUjqYQjYDZpyEzXYjJpePGRZJo0NBCNqsyY4+WJV0NMnjKXzMzab3pxNObPn8+dN99O1C8TVRQktDSnI/FSrNPJq1axnfVk0wgHSeSzhyL9bl5/3s7IYXFoNDD3Zz+PPF9OeqqWtZuC6LUa0lK16LQSrioVV4kBf6UZjQYSNE405iARaxlpGTIlFVECAYWqCh3pkcYkkEKYELnsRI+RJrRjq3ExaBScFhuyJow5PownGERf2BizHE+Bdg9turdi0pSJmEyHn2gbTu0dXPjzPCwuLubO20dTUrwHvz9MZrqOtBQtriqZfblRJCT8AQUJCSlqIq68KaqjlDotXdx1i430NB2Llwd458MqorKCxaghzq7hmQeTqkf6rlwbYtw9VeRtt+JWXRhMEVLSJC6/KI7WzQ3c86APbUl27FJjuxtfOEB50ENSeoQqFxCwkRlpilV14MdDrm4bWqsXOaqJdSYAVpvKeReeyxNPvf6XDnrD4TDPPn0f+/euoFeXMIGAzNxFCn5/HPt3FWPUGtDrVcw2mUA0RJ0sLeNvT6RJfT2bt0d56jUPemMdNJKCRiqidTMthcUKW7aGMOc3JU2pH7shl7WIUmM+FqMVvd9E2Lab0SPMXDnchlYrMXOuzBez9Dz7woeH3JxmzuwfeOz//g+D0cV5Ay20aq5l2aogi5YFcVgNXHG5mT25ZvJK6vHiyx/86Xe/Nqqq0v+sdjSo46dJQz2LlgXo1d0MKsxf4qd+th5XlUxBkUz71iZuHhtPSpKOJSv8vPl+FVVumYQELR6PjFarYfgFNjq1NbFxS4iPp3t+/7wUNFoIh0FVZSxWDdGIiqJKxFk1BEMKZrOGB25LZFAfK/MW+njtXRcqIEdVyioVhp9v4+arHMTbNcz92c8zb7hJSzFy1WVGOrc3odPC6+/LlHna8dQzbx/1fJ8HhEIhBpzVmtbN4cn7k2jexEBBUZQ3J7v4/BsPHVqZcDgkiopg82aFslIJA0aiRGPzGhIiTGyKAr2kQ2uKcN5gHe1bmZj/U4iNG2NZH9WGCPklkpO0NG2kY/MWFa9Lg8sXQS/pselNaG1+FG2YtPTYaJL1m0JkZuho38rIrn0RNmwO4fWpRLxmbEYjITlEpSeMyaABDWTXh5S0ZkyY+OUR53U63bPQ6/Vyx7jRLF+8CUMonnSlPioq+ewhTAgHybipwIiZFsQumS1gPwXsJUQQnTY2N5zTYkfVhnCH/QTCUYjq0KBDg5YmtMVBrGO1nGL2sgU9OoKGKuK0NqoCIRQU4nCgQYuEig8fIYJo/jBBnoqK1R4hKUkiLk6DyQBWs55duxQqPRFGXjmG8eMfPW61i0ajzP5uNm+9+jZ7du9FZ4iQmqyhqkoi4NNiMlro2LUjd9x3G61atTrk+fn5+dx/13jWrVxPfCiJujRDRcFlKyZH2Y3qj9191kk6WdRHK+lQVIUictjHNhINyfQc0o1WbVrxwTsfYq6wIwV1yI4gUlKU1ya+SrNmtd+U55/g9XqZPXsm5WX5ZNdthsUSx6cfTaSooBhJY6OifDe6iA5fKIDdAclOHQZzlD05YRLsWnr3MLNmfYjN28JoVB0tWmho1cLA2g0h+p5p5vyBNiJRlXemuFm60s99tyQwsK+V51/xMm9+hAp3hHhnhAb1tFR5FDxeFYddg6wAqkplFaSl1yPOpiJJkJrWmLFX303Tpk2PeVsVRWFA3wHs25WDCQs24gniRyZKJvUJEiCfPWjQYsREROdj6IVG3nk5gfWbw9z1SCk9u5qJhGP7wJt3BsnbZSIQUEitF8RuMlK4w0GyrxkmLHhxkcNOrNjx4CIqBbAm+zGaICqruCslFL8VvS2AIwGSnBJFpRHCIQk5IlFZpSKhxYSZprSrPmFaThH51t28Ofm1oxoRfCrn4Z9lIcAd425m8aJvCftM2GQnpmh8bJCLzkVCnAFPuQE9RrJpjBkrWnSUkIcneQvNmsH6rWE6tDTRv6+Z7TujzFvow1WiA1MInaTFJJnwR0PYtDbivfXRKHrc5lzKlFLG3Wxi5hwvwaBKgkNLKAQel5ZAQTIuqQQ9BlA1YAhxycUGrrzcyubtYb7+3oNGksgviqLXSUgaCIYsPPP8h3TqdOTO7j8TiUQYfvEw5MgWJr2cRLtWsSufNmwJceO95dRrcDbDLr2czp074/F4sFgs1fdeiEajPPboHbhKf2PERRHscRLzl+j4bVMcTz3zHtnZ2aSkpLBmzRpyc3Ox2Wy0bNmSvLw8KisrycrKIjExEUVReO3Vx9mw9kcG9IqwYVOAuXNlIiENFpvMNVcaufsWO4oKE6e6mTClitRUJympdbl85K306tXnb9Xgf/n9fu689S7W/boRR1UKOtWAS1dMhbaI5EwNctRDiyYGbDYtBYVRWjYzUOVR+GlJkLvueYpAwMsnU19Co4kQCKrEx8U6+Dq2NbF2Y5Dn3qzkrDMtDDvfRpVbZtJHbnx+BY9XIRS24PFoqaioQpJU4uLAapWQo+B1GYj4ddhxIsVXYkrwkxCvQVZVyitVbrvjcS699K9dFfjxh5/w8jOvoNFVoUGDFj3hqEIgEsZslRl5iY0bx9qJs2qYvcDL06+6KC3WkJQqc9OYePr0sFBUEuWVN33kbrETdtkpp4gwIXSSBpsUT1gNEVD9SEggKeiMEdCFsVq1NKqvp1M7E8tWBRg5zE6fbmaKS6O8/UEVwZBKdrqBOT/7qSjSYzMZCKkhzLYoA/uYkSRYsDCK6k4lrUkyH0/76Kgu/T8hnZ8A8+bN44MPPqh1PkONRsM111xDv379jtfb/acdTajLsszUKVP54L23UClHr1fxBRR8XgUULcGgFqNkQtVoUFQFg8GA1qDBYNbjLncTCobRGxWCkSiSKmEwKzjiJTQaDVoNhEIQCMnYbVokCapcElazBp1eQyisw2TRoNfFDoyCIQ2qEiEUkPB5NGh1Kha7HpNRxmQyEA7pqChRUFQZRVJITI6jV+++jBkzlhYtjm1ux8NRFIXVq1dTWVlJw4YNadSoEcXFxfh8Pvbt28eqlT+h12lo064HPXv2we12Y7PZYnfD+10kEqG0tBSdTsfy5Uv4ef5XyIpM1+4DufTSK3nmyWf4ZtpMAj4/eoOe/oP688Aj40lKSiInJ4fXX3qD5Ut/JRAIYLfHU79hXcZeP4Yzzzyz+sBVVVWWLl3KO69PYs+uPUiSRLfe3bjrnjvIyKh98uWjsXz5L3z4wUuUleyhvMJDlQf0ejPORAM2WyJnn3sRZ599EZs3byYcDrNn93rWrV2GTqenYeNOrF+zlb079hJVZLLr1aFztw7YrAZ2bN9CRcVeXC4fdruTSy69hm7derBnzx70ej1t27aloqKCiooKZs2ayWefvo9OGyISUZEw0LBxU7RaL8FAAFnW07ZdDyorciks2A+SHqNRixL1gaSn34CLGTHy2uM2/UUwGKS4uJgdO3bw8H2PUllaGet8IHZ5mkbVABIyUUDFaoX4BHAkOGjYuD0GYyKLFizC7fZgs1mp37g+O7fvwu8KgHrgUrYoMgomk4o1zkQ0HEEJaVBUCYvNgtcbRA6pqJKKwaxHQwglEjuTLxPGbFMxGiV83thdUQ0mI9269uDu++4/6p38U3kHF44uDwE2b97ML78sZOOGVRTk76a0pBCPN4SqgK/KiF6rR2c0kJqaSmVFGW6fG4MpgtUiAToSExPRG/RUVJQRDAbR68Goj8116/dp8Xv1KKqCUWfBYrWQUTedaLSKioocvO4IbreEXtJjd8TR5cyuqKi4KqqIyBGy62ayaf16ivOLich+4hwyckTCVanHmRpHj+4dGXv17bRsefRzmR2O2+1m/fr1aLVaOnToUN2BuHz5cmZ+MxMJDb369qR169bM/n4apSW5ZNZpzIUXXo7D4QDA5/NRUFCA3W4nHA4z8c2JbFi3CYvFzC133kzXbl2JRqPs2LEjdsfk/ByWLJqFokTpfuZ5nHPO+RgMtd9gQlVVtm/fzooVKzAYDDRq1Ih9e7ezaeMyTGYb5w4eSdu2bWt97tFSVZUPP5zCh5OfJxwOUuWWsVj02OP0qKqE1pBCk0ZZZNVpTDjk5bffVlBYWIxeL2O16DGb46nfsDUA27ZtQkIiFNJQVVFJJCSRnJJKhy4d2LRpOcVF+ej1KkaDBq0ujp69L2Tr5kVUVuQTCslotRImk52k1KY0b96GNb+uZe/u/fgDHpzJKulZqQwYeBGXXX4VO3fu5MvP36K8rBhHQhLDht9A167d/vIIsHA4zKOPPsjSRV8hy1FkGSJRiLNCaZlEKKBHo2qRZRmZMAogIaGgoiGWjyoqWmJ3nZeJnUzQSjri7XbQe/G6Q6gRPVqDQqJTxWrREAiqVJSphKMSWXVTyUi3U1hYij8QxqCDisoAakRCVmQ0Oi32+CSMxhAuVxnhoJZoSIvRZKZVu0waNMhm8PmjOfPMnn9aB5GFMfv37+frr6exZdNWDAYTWdlZ7Nmxl5z9ubhclfg9AaJBOXZXXknFnmDH6/Uhh2IjcCR9FJMJggENcaYEzDYzPr+bcCgISChhTfUclTq9hM6gEPDFvjuSTuWMrl0oKixk/54cFFVFIYpBaySrfiodOzakYeNWuKtkPv/wy9j7KlH0RhVnciJjrrmWMWPGHNM0D8dKVVVWrFjBut/WYY+3c87gc476JpP79u3jnTcmsXnjZqxWC7fceTPdundj69atPPbg4+zauZtoOIpeYyAQ8mO2mKiTXYfrbr2WcwefiyRJBINBFi5cSFlpOc2aN6Vjx47HdZTn8RAKhZg5YxazZ8wmEPTTukNrBp09iI4dO1JUVMQnH3/AqpXzMeoj5OUF0WqtmM1+EhNNVLqjpKak0ahRc3Q6J7t27KagcA96vZc4u50uXc9i+KVX4fF4mPzey+zdsx6dTsJkTqP7mYPp0KEDzZs3P641UVWVVatW8eRjT5OTsx+TUcJsMhMOQr1GDRhwdj+mTJ5Czv4cVEXFmaTFapHRaSWq3AoVlQrOBAMarYG2Hc6kbbu2LFuyjFAojM2upaI8l307ywkF1OrL3CVJIinVyXW3XEtOTg6zpn9LwB9Ao9FitVtQ1Qjl5ZUoiooWPQa9AbPNTOvWrbj+luuIRqPM+upbNq/fDJJEn369ufqGq476Ds+nch4ebRb6fD6eeuIp5syei0byY7MpaCQzVRUS4aBCRIkgSTI6tGj0Eln1UrDGmSkv2wHIFBVAJKzBbDWSnJpGZkYWGl2UTRtXEg4ooEhIBgWDwYhW0pKYnITTmYq7KkTe/jwqKitAkdBLBmxxNq4bdy39B/TD6/VSWVnJxx9NYPPGbZhNEgnOdHr07EdycgomkxmDwUCvXr2OaSq0ozF//nxef+UxQsEyDAYdzVp24YYbx//pvVkgNtjgx3nfEQz6aNuuG506xW4WJ0kS6enpFBYWHnF+3QN8Ph8rV65ElmXat29PYmIi8+fP45vpEwkG3Wi0JgafP5rzzrvoH/0tOKCiooLZ38+hqrKKdh3b0r17dyRJIhKJcNddd7Bm1WzibKCio2nzrtx73zPVg3T8fj8zZ37JxvW/4Kryk5eXi6eqkEBQxmSOw2a1oSohjCY7nbv0p2HDRvTr16/671iWZbZv3870ae+yb892FBUU4kh2OmnavB1lZXls37qGUChKj56DuO66m47phsC1KSsrY+rkqaz4dRU6g5b6Deth0BopLSuluLiI8vLtRMIhvB4NatSMM8FJnQZ10JsUdm5fR6XLg6cCJLSoKOj1ehRk5KiMqoLM73+bkorFYqF7z65cd92N7Nyxk4ULF+GuysXnDSBHdSQ4dVS5/BQV+HG5XShRBYPWSHaDOlwxdhROZyLr1vzMnt17qCyTyMjIZMSYy6s/o6Nxwjo/AfLy8vjxxx/ZtWsXXq8Xs9lMo0aNGDRoEHXq1Dmeb/WfdrSh/k861iA7lYlaxIg6xJxsdTiVd3BB5OHJRNQhRtThoJOpFiIL/3kn0+d9oolaxIg6xJxsdTiV8/BkyEI4+T7zE0XUIUbU4aCTqRbHkoW13xLsL9iyZQsWi4V69eoxduzRz2coCIIgCIIgCIIgCIIgCILwTzhud3t/7LHHmD9//vF6OUEQBEEQBEEQBEEQBEEQhL/luHV+xsfHo9Mdt4GkgiAIgiAIgiAIgiAIgiAIf8tx6/xs27YtW7duPeHX/AuCIAiCIAiCIAiCIAiCIMBx7Py8/PLL8Xg8TJw4Ea/Xe7xeVhAEQRAEQRAEQRAEQRAE4S85btepv/HGG1itVn7++WeWLFlCSkoKDofjkPUkSeLhhx8+Xm/7n3UyTRFwMrXlRBO1iBF1iDlZ6nCytOOfcjJt38nUlhNJ1CFG1OGgk6EWJ0Mb/kkn0/adTG050UQtYkQdYk6WOpws7fgnnGzbdrK150QRdYgRdTjoZKjFsbRBUo/TdeqXXnrpUa/7xRdfHI+3FARBEARBEARBEARBEARBOKzjdtn7F198cdT/CSeHQCDAfffdRyAQONFNOeFELWJEHWJEHU4/4jOPEXWIEXU4SNTi9CI+74NELWJEHWJEHU4/4jOPEXWIEXU46L9ai+PW+Sn896iqyt69e8VNqhC1OEDUIUbU4fQjPvMYUYcYUYeDRC1OL+LzPkjUIkbUIUbU4fQjPvMYUYcYUYeD/qu1EJ2fgiAIgiAIgiAIgiAIgiCckv72DKWqqrJ161bcbjf16tUjLS0NgKKiImbMmMHevXtRFIXmzZtz8cUX13oTJEEQBEEQBEEQBEEQBEEQhOPtb3V+BoNBnnrqKXbs2AHE7uQ+atQoOnTowIMPPojf769eNycnh99++43nnnsOm83291otHBd6vZ5hw4ah1+tPdFNOOFGLGFGHGFGH04/4zGNEHWJEHQ4StTi9iM/7IFGLGFGHGFGH04/4zGNEHWJEHQ76r9bib93tffr06UybNo169erRsmVLNm/eTEFBAW3atGH79u2MHDmSRo0a4fV6mTNnDitWrOD8889n1KhRx3MbBEEQBEEQBEEQBEEQBEEQDvG3Oj/vuecegsEgr7zyCjqdjmg0yp133klxcTG33XYb3bt3r15XVVXuuusuVFXllVdeOS6NFwRBEARBEARBEARBEARBOJy/dcOjoqIi2rVrh04Xu3pep9PRtm1bAFq1alVjXUmSaNmyJaWlpX/nLQVBEARBEARBEARBEARBEI7K3+r8DIfD2O32Go/FxcUBHPL4gccikcjfeUtBEARBEARBEARBEARBEISj8rc6PyE2ovNI/xYEQRAEQRAEQRAEQRAEQTgR/tbd3oX/trlz5zJr1ixcLhdZWVmMGTOG5s2bn+hm/au2bNnCrFmz2Lt3L5WVldx9992cccYZJ7pZ/6pvvvmGlStXkp+fj8FgoEmTJowaNYqMjIwT3bR/3bx585g3b1719BxZWVkMGzaM9u3bn+CWCf8kkYUiCw8QeRgjsvD0JfJQ5CGILPwjkYenJ5GFIgsPEHkYcypk4d/u/FyyZAk7d+6s/ndRUREAzzzzzCHrHlgmnHjLli1jypQpXHPNNTRt2pT58+fz9NNP88orr5CUlHSim/evCYVC1KtXj759+/LSSy+d6OacEFu2bGHQoEE0bNgQWZb5/PPPefLJJ3n55ZcxmUwnunn/qsTEREaMGEFaWhoAixYt4vnnn+f555+nTp06J7h1wj9BZGGMyMIYkYcxIgtPTyIPY0Qeiiz8I5GHpx+RhTEiC2NEHsacCln4tzs/i4qKau3UXLdu3d99aeEf9N1333HWWWfRr18/AMaMGcP69euZN28eI0aMOMGt+/e0b9/+P3W24p/w4IMP1vj3TTfdxDXXXMOePXto0aLFCWrVidGpU6ca/7788suZN28eO3fu/M+EunBsRBbGiCyMEXkYI7Lw9CTyMEbkocjCPxJ5ePoRWRgjsjBG5GHMqZCFf6vz88033zxe7RD+RdFolD179nDhhRfWeLxNmzZs3779xDRKOGn4/X4AbDbbCW7JiaUoCsuXLycUCtGkSZMT3RzhHyCyUPgzIg9FFp4uRB4KRyKyMEbk4alPZKHwZ0Qe/nez8G91fiYnJx+vdgj/IrfbjaIoxMfH13g8Pj4el8t1YholnBRUVeXDDz+kWbNmZGdnn+jmnBA5OTk8+OCDRCIRTCYTd999N1lZWSe6WcI/QGShcCSnex6KLDy9iDwUDud0z0IQeXg6EVkoHMnpnof/9Sz823d7F/67JEk6qseE08f7779PTk4Ot91224luygmTkZHBCy+8wFNPPcXAgQN56623yMvLO9HNEv5BIguF2pzueSiy8PQk8lD4X6d7FoLIw9ORyEKhNqd7Hv7Xs1B0fp6G7HY7Go3mkLNXVVVVh5zlEk4fkydP5rfffuORRx7B6XSe6OacMDqdjrS0NBo2bMiIESOoV68es2fPPtHNEv4BIguFwxF5KLLwdCPyUKiNyMIYkYenD5GFwuGIPPzvZ6Ho/DwN6XQ6GjRowIYNG2o8vmHDBpo2bXqCWiWcKKqq8v7777NixQoefvhhUlJSTnSTTiqqqhKJRE50M4R/gMhC4X+JPDw8kYWnNpGHwh+JLDwykYenLpGFwv8SeXh4/7Us/Nt3exf+m8477zzeeOMNGjRoQJMmTZg/fz5lZWUMGDDgRDftXxUMBikqKqr+d0lJCfv27cNms5GUlHQCW/bvef/991m6dCn33nsvZrO5+kynxWLBYDCc2Mb9yz799FPat2+P0+kkGAzyyy+/sHnz5kPu8iecOkQWxogsjBF5GCOy8PQk8jBG5KHIwj8SeXj6EVkYI7IwRuRhzKmQhZKqquqJboRwYsydO5dZs2ZRWVlJnTp1uPLKK2nRosWJbta/avPmzTz22GOHPN67d29uvvnmE9Cif9/w4cNrffymm26iT58+/25jTrAJEyawadMmKisrsVgs1K1blwsuuIA2bdqc6KYJ/yCRhSILDxB5GCOy8PQl8lDkIYgs/CORh6cnkYUiCw8QeRhzKmSh6PwUBEEQBEEQBEEQBEEQBOGUJOb8FARBEARBEARBEARBEAThlCQ6PwVBEARBEARBEARBEARBOCWJzk9BEARBEARBEARBEARBEE5JovNTEARBEARBEARBEARBEIRTkuj8FARBEARBEARBEARBEAThlCQ6PwVBEARBEARBEARBEARBOCWJzk9BEARBEARBEARBEARBEE5JovNTEARBEARBEARBEARBEIRTkuj8FARBEARBEARBEARBEAThlKQ70Q0QhAM2bdrEjz/+yI4dO6iqqsJoNJKVlUWXLl0YOHAgBoPhb7/HW2+9xaJFi3jzzTdJSUk5Dq3+79q8eTOPPfYYw4YNY/jw4Se6OYIg/E5k4b9LZKEgnLxEHv67RB4KwslJZOG/S2ThqUl0fgonnCzLvP/++8yfPx+j0Uj79u1JS0vD7/ezfv16pk6dyo8//sj48eNJS0s70c0VBEH4R4gsFARBiBF5KAiCILJQEI4n0fkpnHCffvop8+fPp2HDhtxzzz0kJiZWL1MUhenTpzN9+nSefvppnn32WSwWywlsrSAIwj9DZKEgCEKMyENBEASRhYJwPEmqqqonuhHC6auwsJDbb78dq9XKyy+/jMPhqHW9119/naVLlzJ06FAuvfTS6seHDx9OixYtePTRRw95zs033wzEhvAf+Hdpaekh6/3v80tKSpgxYwbr16+nsrISi8VCVlYWffr0oU+fPjWeu3DhQn788UdycnIAyM7OZsCAAYes98eh823btuXzzz9n9+7d6PV6unXrxujRozEYDKxbt46vvvqKffv2YTKZ6N27NyNGjECjOXR63lWrVjFnzhz27t1LOBwmLS2N3r17c95559W6/h99+eWXTJ8+vdZlb775Jl9++SWLFy/m6aefplGjRoes8/HHHzNr1izuvvtuzjjjDEpKSrjlllvo3bs3559/Ph9//DHbt28HoHnz5owaNYqsrKxDXicQCPDtt9/y66+/UlxcjF6vp3HjxgwdOpRmzZodcRsE4VQislBkochCQYgReSjyUOShIIgsFFkosvB4EyM/hRNq4cKFqKpK//79DxvoAEOHDmXp0qX8/PPPNUL9WJx77rksXLiQ/fv3c+6551afGfvjnCY7duzg6aefJhAI0LZtW3r06IHX62Xfvn3Mnj27RlhPmTKF2bNnk5iYyFlnnYUkSaxYsYK3336b/fv3c+WVVx7Shl27djFz5kzatm1L//792bx5M/PmzcPv99O5c2feeustOnXqRKNGjVizZg2zZs3CYrFw8cUX13idTz/9lBkzZuB0OunSpQtms5mtW7fy8ccfs2vXLu68884j1qJly5aUlpayaNEiWrRoQYsWLaqXWa1WBgwYwOLFi1mwYMEhoR6NRlm0aBEOh4OOHTvWWFZSUsJDDz1Eo0aNGDRoEIWFhaxcuZLt27fzxBNP1Ah2r9fLI488Qm5uLs2bN6dt27b4/X5Wr17NY489xh133MEZZ5xxxO0QhFOFyEKRhSILBSFG5KHIQ5GHgiCyUGShyMLjTXR+CifUjh07AGjVqtUR18vMzCQhIYGKigrKyspISko65vcaPHgw+/btqw71/53IORKJ8MorrxAIBBg/fjzt2rWrsby8vLz6/7du3crs2bPJzMzkqaeeqv6BGD58OA8++CDff/89Xbp0OeSszLp167jnnnvo3LkzEAvI8ePH88svv7B+/XoeffTR6hAdPnw448aN4/vvv+eCCy5Aq9UCsGHDBmbMmEH79u258847MRqNAKiqynvvvcePP/7Ir7/+SteuXQ9bi5YtWwJUh/r/TuTctGlT6tSpw7Jly7jyyisxmUzVy9asWUNVVVWNNv2xLhdffDGXXXZZ9WOLFi3irbfeYvLkyTz88MPVj0+ePJnc3FxuvPFG+vbtW/24y+Vi/PjxTJo0iXbt2h2XCbwF4WQnslBkochCQYgReSjyUOShIIgsFFkosvB4O/KYX0H4h7lcLoCjCukD6xx4zvG2evVqysvL6dmz5yGBDuB0Oqv/f+HChQBccsklNeZWsVgsDBs2rMY6f9SyZcvqQAfQ6XR06dIFVVXp2LFjjbNHZrOZDh064PF4avyg/PDDDwBce+211YEOIEkSI0eORJIkfvnll2Pb+Fr079+fQCDAsmXLajy+YMECJEmiX79+hzzHarVy4YUX1nisV69e1KlTh02bNlFWVgaA2+1m2bJltG7dukagAzgcDoYMGYLb7Wbjxo1/ezsE4b9AZKHIQpGFghAj8lDkochDQRBZKLJQZOHxJkZ+Cv8Z//T0tLt27QKgbdu2f7ruvn37gINnhv7owGMH1vmjevXqHfJYQkLCny6rqKioPgO3c+dOjEYjP/30U61tMxgMFBQU/Nkm/KlevXrxySef8NNPP3HWWWdVt2P9+vW0aNGi1jsK1q9fv8bZL4j92DRr1ozc3Fz2799PUlISu3fvRlEUwuEwX3755SGvU1RUBEB+fv4hlwwIwulOZKHIQkEQYkQeijwUBEFkochC4WiIzk/hhHI4HOTn51NWVkZGRsYR1z1wVudIc578HT6fD6DGXfQOx+/3I0kSdrv9kGXx8fFIkoTf7z9kmdlsPuSxA0Pia7s734EJmWVZrn7M6/Uiy/JhJ2IGCAaDf7oNf8ZqtdKtWzcWLVpEXl4eWVlZ/PzzzyiKUuvZLKDWekCsJkB1TbxeLwDbt2+vnvC5NqFQ6O9sgiD8Z4gsFFkoslAQYkQeijwUeSgIIgtBZKHIwuNLdH4KJ1STJk3YvHkzmzZtok2bNoddLz8/n8rKShITE2sM/ZckqUbg/ZHf7681KA/HarUCsbM2f8ZisaCqKm63uzqwDqiqqkJV1VoD/Hgwm81IksT777//j7z+Hw0YMIBFixaxYMECRo8ezcKFC7HZbIedYNntdtf6eFVVFXDwh+tAbc477zxGjx79D7RcEP5bRBYeO5GFgnBqEnl47EQeCsKpR2ThsRNZKByJmPNTOKF69+6NJEksWLDgsIEA8PXXXwMcMu+F1WqtNYRLSkqqz1D90YEzRIqiHLLswDwi69ev/9N2Hxh6v3nz5kOWbdmypcY6x1vjxo3xeDwUFhb+rdc5Ui0OaNKkCdnZ2SxevJi1a9dSXFxMz549Dzu58t69e2s9m3bgrFXdunWBWK0lSWLnzp1/axsE4VQhsvDYiSwUhFOTyMNjJ/JQEE49IguPnchC4UhE56dwQmVkZHDuuefi8Xh47rnnqKysrLFcURSmT5/OkiVLSE1N5fzzz6+xvGHDhpSWltYI12g0ytSpU2t9P5vNBtR+1qpTp044nU6WLFnCunXrDln+x+f07t0bgOnTp9cYtu/3+6uH2R9Y53g755xzAJgwYQIej+eQ5S6Xi7y8vD99nSPV4o/69++Px+Nh4sSJAIcdyg+xSyJmzJhR47FFixaRk5NDq1atqs9GOhwOunXrxvbt25k1a1at89Ts3LlTDOcXThsiC4+dyEJBODWJPDx2Ig8F4dQjsvDYiSwUjkRc9i6ccKNGjcLv9/Pzzz8zbtw4OnToQGpqKoFAgA0bNlBYWEh6ejrjx48/ZHj+4MGDWb9+Pc8++yw9evTAYDCwceNGLBZL9STIf9SqVSu+/fZbJk2aRNeuXTGZTCQlJXHmmWei1+u54447eOqpp3jmmWdo164ddevWxe/3s3//fkKhEM8//zwALVq04Oyzz+aHH37grrvuokuXLgCsWLGC8vJyzjnnHFq0aPGP1Ktdu3YMHTqUr776inHjxtG2bVuSk5PxeDwUFxezdetWLrvsMrKyso74OpmZmSQkJPDLL79gMBhwOp1IksTAgQNr1PnAhM6VlZU0btyY7Ozsw75m8+bNmTNnDjt37qRhw4YUFhaycuVKLBYLV111VY11r7nmGgoKCvj4449ZvHgxTZo0wWKxUFZWxt69eyksLGTSpEk17tQnCKcykYXHRmShIJy6RB4eG5GHgnBqEll4bEQWCkciOj+FE06r1XLjjTfSo0cP5s+fz7Zt21i5ciUmk4nMzEwGDBjAwIEDax1C3q5dO26//Xa+/vprFi9ejM1mo2vXrowYMYK77rrrkPXbt2/PqFGjWLBgATNnzkSWZVq0aMGZZ54JxIavP/fcc8yYMYP169ezYcMGbDYbWVlZDBgwoMZrXXXVVdSvX5958+axYMECALKyshg+fPghlx0cb5deeml1gG7atAmfz0dcXBwpKSlccskl1dtzJBqNhrvvvptPPvmEJUuWEAgEAOjevXuNULdYLHTq1IlffvnliGezAFJSUrj66qv5+OOPmTt3Lqqq0r59e0aOHHnIj4zNZuPJJ5/khx9+YNmyZSxZsgRVVXE4HNStW5ehQ4cSFxf3F6ojCP9NIguPnchCQTg1iTw8diIPBeHUI7Lw2IksFA5HUmsbRysIgvAHd955J2VlZUyaNAmTyXTI8pKSEm655RZ69+7NzTfffAJaKAiC8M8TWSgIghAj8lAQBEFk4X+JmPNTEIQjWrNmDXl5efTq1avWQBcEQTgdiCwUBEGIEXkoCIIgsvC/Rlz2LghCrebNm0dZWRkLFizAYDAwZMiQE90kQRCEf53IQkEQhBiRh4IgCCIL/6tE56cgCLWaOXMm5eXlZGRkMHLkSFJSUk50kwRBEP51IgsFQRBiRB4KgiCILPyvEnN+CoIgCIIgCIIgCIIgCIJwShJzfgqCIAiCIAiCIAiCIAiCcEoSnZ+CIAiCIAiCIAiCIAiCIJySROenIAiCIAiCIAiCIAiCIAinJNH5KQiCIAiCIAiCIAiCIAjCKUnc7f0EqaysJBqNnuhmkJycTGlp6YluxklB1CJG1CHmZKqDTqcjISHhRDfjHyPy8OQi6hAj6nDQyVILkYX/jpPl8z4ZiFrEiDrEnEx1OJXz8GTJQji5PvMTSdQhRtThoJOlFseShaLz8wSJRqNEIpET2gZJkqrboqrqCW3LiSZqESPqECPq8O8SeXjyEHWIEXU4SNTi3yOy8OQiahEj6hAj6vDvORmyEMRnfoCoQ4yow0H/1VqIy94FQRAEQRAEQRAEQRAEQTglic5PQRAEQRAEQRAEQRAEQRBOSaLzUxAEQRAEQRAEQRAEQRCEU5Lo/PyPUhTlLz3v70weLcvyX36ucHqQZfkvfzePhxM974iqqkfc/mg0ekLrIwiC8FccKbvEvsHJ59/4rVFVFVmWiUQi/6n5voRjo6rqKfX5KopyUswlearVVRCE/wZFUf6V7Dmwb/Bvvd/REjc8Oslt2bKFH+fOYN/+/VRU+tm76zdcZRGUiIaooqA1QmKSHb0OzFYTPXr059LLRvP5ZxNZvXIhVS43JWVhbBYJVVXw+WR0elBR0OskTCYN9vgMmjdvSX5+Mfn7XbirPETDYbSSFkUjEwj7kaJ6JLRIGglznAmd3oXZrKKi4vMrOBMtOBISychsyuYN+wmHCzAYVKy2eIZfdiOXXX4Fer3+L9ehuLiYiROeZfXqJQQDbkxGFZPZijOpAWOvvoczzugGxP6gV65cSXFxMXXr1qVu3bq89NLTbN64hDirBjRmevW+gB5nDuCzT98md98mJI1EWkZj7rv/eex2O6qqotHUPC8gyzJVVVWYzWaWLPmZKe+/SMBfgN8fwefXYNRlc+OtN3LBRReg1+vxeDxMmzaVJQu/RZIUMjIbcsWVt9O0adO/tP2qqjJjxpfM/HoykXAZ5RVVeLwyEgZatGpL02ad0GtDJDrTOXfwxSQmJtZ4flVVFdOmfcqPc7+hsCAPk1lPVNYTDbswGWXCEZVQCIxGLSaThXBUItFhJ7tuQ+rW70Dbtm1p06YNS5cu5vNP3qCwYD++gIIk6wkGjdjsOtwVQYjq0Bp0mONMdDijFTqdiiMhHo9bpjCnGIPeQP9z+jNs+FDMZvNf+zIAwWCQLz77kg/f/5BQKAwoVLpK0GoVdHrQaCw0rNeCzKxMLhx+ARaLha1bt/LWy6/hdwdRVQVFH6VO/XSaNWtHnM2C2WImEHCTn7MJSVJIz2hI9zPPJysri4KCAj6b+jkb12wiEAyABFa7BbsjiCSFiYQ1aPVmMjP0mAxaisoUrBYTZeV+Ql49Wq2BgDeAWWcBCZzpiTzw6P10PqPzX66BIPwdVVVVTP3gI374bi6qotKyTUtuvv1G8vPzmfTGuxTlFaNKKr369eTGW2/A6XSe6CYLR6GoqIg3Xn6TFUtXgiphT4zjxttuYMDA/tXr5Ofns3v3bhISEmjVqlX1pPUH+Hw+9uzZw0eTP2b5soVodJWkp+rRGSz4g0b0ugzq1qvH/n057Ni8A42kxWaL4+zzBzLmmispLCzEYDDgcrmQJInc/bl8/tGXBHxBzFYTo68exQUXXYBWq/23y3NKUFWVOXO+47GHH6K80IeCSpQQTifotBqqXBJICpJGJRzQYLRIxMelUVnmQiOBpINgMExCAugMKpGojFYjo6IhKkP9uvGUV6hUlYdBBa1BJik1AZ0hkX37tqLKKs5EDYqiQa8Hk1GDVivhcqlUlmuJhrSoyKgoWKw25GCUqBxFkRQSkmS0WrDFO3n+hYl07Njxb9Vh5coV/LTgaxQ5SucuA+nXb8ARv1fhcJgvvviCaZ+/QThciSyDyZzA1deO58ILL+LXX39lyuSX8PvK0Wh09OwzhBtuuIOff/4Zt9tNixYtaNSo0TG1c+PGjXzw/gu4KnNQVUhLb8LV1957zK9zJNFolHcmvMWSRV/h9fkwmdNxJCSyf+96ULz4Awpms5Ykpx2DMYFuPQZjj09Cq4U2bTqybt1vfPn5JCJhLyo6MjLrkZ+bS2GOFymqx2Sx0rJtc26640YAVq/+lZx961EUFa3OTn7uZiQpismSiD2+Hkajllat2pKenslP878iGPTRtn1Pzj9/GPv27eObr79g04YlWMwqimpk4DmXMWzYyL91nHDAsmVL+XDyi5SW5uPzeVDRYrVl4q5QKS4oRgmrGHV6JBP0HdgXm13DooUzCPhDuKskoiEdOo0WjRYsdg2Zmc3JzMjEU+XBaDayZfsaSsuKMZr0XHjBJYwZex2rVv3Kyl9/wOWqJC4ui+5n9iU+Pp733ppM7v5c3O4qtJIGSQsROUo4HEWjBWcSaPRgjzORnJxM02btueLKcdSrV+9v1+F05PP5+PyTz/l5/iIMej3DRgxj4KAB6HSx7o5QKMSMb2ayaP5ijEYjl4wcSrdu3ZAkCUVRWLJkCauWr8YWZ2PIReeTkZHxp++5b98+prw3lYK8Aho3bcSVV48mJSXln97UwwoEAuzevRuDwUCdOnWY/f03bN2yCltcAuedP4J69eqxYcMGQqEQzZo147tvv+PtVycQdAdQNSrN2zTnhVdfICsri2g0SkFBAXq9nvT0dKLRKOXl5ezatYuZ02YRCoXo3qsbbdq1weFw4Ha7KS8vp06dOmzfvo1XX/k/gv5yVLQ0bdqZe+57gtTUVKqqqoiLi6O4uJivvvgKd5WHM7p3ZsDAg5/VX7Vy5QrefOMpigt3oygK6Zn1uPGmh+jatVv18u+//Yi9e3bgqvLgTLTTqvUZjBh1ExUVFWzatBarNZ6+fc/CZrNRWFjIxo0bMZlMdOnSBZPJdMh7hkIhZs74krlzPkNVw9jikrj08lvo0ePM6nW8Xi/ffP0Zq1f9RFRWiHdkEQx48XtLiLPHc1b/oQwYcM7f3v4DVFXl0Ucf4evPv0CJKmgNUUJhFTloQI8BBYUoEfQGPRqdilYL4QCYzCbkiIzBaECWZbQGLQadntT0VMZeN4bzzz+fOXPmMGniK+zamgOKBkWKkpZhRFGi5Bf4iYZ1aNCiRUNcQoS0NImorOL1qcTHJ6IqcUSDRiwWM7379eaq68YC8MyTzzL7uxlIUgQUHRqtgUsuv5y7773rb/UZ/C9JPZm6Yk8jpaWlRzzzWFJSwvlnD6KyxIdW1RMliiKFSbMkkuFri0WKQ1EVyrS57GYTTZsrDB5kprRMZcESH4nxsZ3Y0nKVW65yMGKoDUmCL2Z6eGuyi4w0Hc0aG9i0NUx+YQSTSUKv01BZCfaSlmTSAEmS2KtupYoKGtMGqxSHrMoUSfsgexeLZichSRJvTa7i3Y/cBIJREhxa0lN1aHUSXTqYuPHKeKZ962X2wjTemzzjL3158/Pzuev2Szn3LDfrNoV48ZFkMtJi4VBUEuWexyMYrGeybPFKVIoYcraJls30rFwrM3t+Fbde7eDGMXbMZg3RqMr07/w89mIF77+SRPfOsfZs3h7iurtK2blNIs5uJLtBGtffdB/du/dmwtvPs2L5D2Slq6xYXUpmmsKQQVYuvzgOq0XDpq0hbhlfQnlOIin16zD2ujF8OPlZ7rxO5cJzTOj1Epu2hXjsZZW+A27l4qEjj2n7VVXl8UfvJNO5nDuuM2C1xDpmN2wJcev4Eq69Ip5FywLs3h/h0iE2PvjCTYVLS8dO/dFpoyxb9jOhUBiDQSIpUcuVw+2kJGuZ/aOPNRtDZGfpsFk0WK0SP/8SoLxYg8Ouo04dUDUKPc4wEQ6rfPejnysuiePK4XY0Gvh6tpeJH1bhqpTQuJJw2k1YMsoZeqERnR6+nOWlsCSMyQQWc6zNrmIjhsp6qGlh3vnwbZo1a3bM34fdu3dz/tmDibeHqVdHT7xdw9ZdQYJBePZhB26vyifTveQWRJEkFUVRadHUiM+nkpMbJewzECFEfAJoNdCovh6nU8uvq4P07WHhjaeT0es1fDnTw7OvV1JSKlNRqiObppiNElFHEVEilLr93HunhQvOtrFlR4iXJrhAVfAHIM4msWULOKJpRIJ6tGipT3O00u87YGqQTaygTfcWfPT5R3/aCaDX60lOTj7mWv1X/Fke/hskSSI9PZ3CwsKT6gzl4eTl5bFv3z6cTifNmjVDURQWzF/AzOmzUGSFs88fxLnnnYter6eyspIP35/KimUrMJvN9DvnLN57czLWQicJ0VQ0koYqtYJcy3Z06Knvb4lRMqOqKpWaUipT8xkx9jKciU569u55VAcE/3X/te8DwJ49exh76dU4CjKIx4kkSYTVEDmG7UTtQRo0akBZeRnBshCyHyQDGBN13P/wvQwYNIBPP/mUt159h4rycuSwQlZ8PBdeHuLhe2O/nwD5hVEuu7qUjevBqWThwEmIIEXkIhNBp43lXVAOkkAss1yUkUgKDWmJTJQySz7J7e1M+fSDY97RP92zMBQKMWTwmezaWoEeE2asSBoVxezm0mEGbrrGxswfvLzxbhVmnZmSYojKoEcPkgJaGZNVplN7PUMvNLFsZZDc/AgFRTLNmuiRkPj1twC+Ijs2kwEfXpSoFknREVZDGKwREp0KXq9KRpqOzyam0ai+AQBXlcw9j1QwY7Yfr0eDCQs2RxiNPoI2YiYahbg0P5npWjxehaJimYsuuY57733wmOvkcrm48/YraN+inOHnqxj0Et/NV5nzs4lnX/iQ7OxsAMrKyvj6q4/Iz9vD7t27ycvdTsumWp5/OImG9QxEoyrfzfPy6IuVuFxGAi4Js06HOxBCp5XQ6GVCQT3Z+kZIYS3RhBBxmWbemPQaW7ZsYt4PnxMIBOhx5mCGXzoCnU5HIBBg+fLlbNmymcU/TyMULCA+Dupn67nj+gQUReXeJ1XGXPscZ57Z+699Uf5gxYoV3Hn75QwfYmHMpXa0Wvj0aw8fT3cz7up4pn3n4+axDoaeZ0OrlQgGFV5/t5LX33Oh0UhEZZmkRD1pKTr697JQ5VH45PMABncGGcEWuA0FRBMLUFSFoiofBluA5k2NnH2Wmfc/8XDvzQl0bmfgurtL8foVGtWLvdb8xX6MBok6mTpCYUCFfblRepxhomVTA9t3h3FVyYy7xsFvGxQWr67LG299htFo/Et1WL9+PTffMBqN5CYxQUM4otCpnYl7b05gy/YwDz9XibSnOdZwCj5zIX5tBThLePz+RLp2NPHimx6+/kxH3Uhr4iQHETVMgXYX+fJ+6tAID1VE4gvo1lXPGR2MfPl1kD27QK8YsaeEMVlkRl9qxZmo5cU3vOTlgg4DDimBBmorIoTx4cYnVVGk2cs5g/QUlYe564YEBg+wotVKrF4X5JGXFC4d+QgDBw7+020+lfPwWPcL169fz63X3IatLBlHOAkFGZetBCkzzMfTPqK4uJibxt6CudyBPeBEJoonvhxDHRg+6hImvfEeFk88RreNqBSh2LAXQ0KUDp0bcd2ND9K2bfsa76eqKo8++BhLvl9GXFkyJiyUSgWUGvOo16Auo64ayQUXXYDJZCInJ4cJb0xk07qNGIxGLhkxlAsvvrDWjrS/KhwO88pLj7Bl02I6tFb5ZWUVRcU+UpK0pKdq6dvDwk9Lwvy2XiHO2xiNqiXHv4s4p58EmxElokXjSkXnSWavYSODLzqPlb+swhCyEIh6cYWLQJXQaGT0pggmOQ6NYsCa5qFVSy3llQp5hVEa1DXh9Snk5vu55yYHgwfYKCmTeW1SJYt/DZGZkUh2lpEli6uQ3XGkBuuhx0DA6iac5OWNd1+jZcuWf6kGzz0znlUrvqF9Kw133pBA/Ww9C3/xM/7pckJhI8FglEF9TFwzyorFrGHuzz6+nOVlcD8Lkz5206eHg0F9dJRVavjqey1en5Y6GQp9ukfxeDXMXaSlX//LeOD/nqaoqAhVVfH5fNx0wyUMO6eckRcbsVg05BdGefGdKBjO4r7xT7Nhw1qefuJmrrksyq9rPOzaE6GySuH60fEMGWQjHFH5YlaUb+fbePX1T/9253koFOKMdu0x+hxky00xYMItlbNH3YoRMxHCRAgDYMZGhCCyPkB2/QjhCBQXSIRDWrTosJNIBvWQkChgPxUUgSaKXrHgJB0demSilFJAlAgGjEgSRKQQ6MIoYR1Ggw69YiRMADmqoRFtSCIdgDIK2a3ZQFgJExcHJmwk+xtjlOMIaKvYp24nPsnBz8t+OmIf0rFkoej8PEGOFOrBYJC2zdqSFWlCBnXRSFpkVSafPZRo9pOSLqPRy/h9GrSldUgmnU38ikGvwRwnE5cQJRRSkCQNC77KpF6dmmdSc/IiXHNXMVNeS2XrzgjFpVEeeb6MB2530qmtiTG3FlG5NwFDxEE0OYeUBAORCIQqbdhLW2LGRoFxC7p6e6mbrcOgB7NRYvmqEA5HbCRAIKhis0i43ApXj4gnM03H0o39eeDB5465VlePHcKz95dw1yNlzP40E52u5igVWVbp1K+AeJuOH6YnYzLFDtLe/biKaFSlX08LlVUKDevqSXLGOpnmLfTx01I/zzyYVD3qJRRSOKNvKYa97XEnb6JuM8grhKyMABYT5BXKDOxjZlAfK4uWB5j+rZeMNC1JiVqKSmT250XQocVkhQ9eS+GHH8NM/yaEEtVgdyjcdrOZD77U8vATX5GVlXXU279q1UoWfD+OVx8/9EeyuDTKtXcWc85ZViZ9XIXVoiEqq7iqZPwBFbNJIhqFJg31tGxi4NZrHBiNGtJSYgec+3MjnH9FAe1bG+nV1cQjT/rwVxnQqHoUk5dz+huZ+Goil11fxMuPJdOkoaHG++fmR+h7cT74rNx4g4G7bomvsXz6d15enVjJjCnprNkY4vk3KynIA9v+M/BkFzN30RwMhpqveST79+/nnP5n0aallq8/TCUxIfZ5KorKpKluXpxQwTlnWRl3rYNG9fXs2hvhjfdc6PUSLz6aRHmFTO+LcrFbtegNEilJWioqFQqKoiQnaQlHVFo317Nnv0yzRnpGD7ej10l8PM3LzLlerr0ijpvHOlAU+OwrP69MqmD2Z+k0qm9g+kwf19ziIlWXjhQyUaW6kJHRoae11OWQbZFVmd9YSEp2MguX/XTI6Ks/OpV3cEF0fh6LvLw8brvxDqryPOj9ZmRjBDkuSDgaxlqVSJzHiQYNbksZ4RQv14+7ljeef5v4slTio0nIRNigWU5rpSsmyVLjtRVVYS1LsOFAIYoJCx7cSEAyGUiSRCTFS+N2DXjlrZeP65nYk81/5fvwR4P7nYdtWwYm6dDPZbO6mjSyqKCUMorIogFRwlRQgtaswWg1oC03kaSmEyVMITnY091sW52GRlMzm/x+hU69y8jK61+dW6qqsoXfCBMkiXSyfj+BemBZPnvx46GJ1BaAEkMu598xgJtuvfGYtvF0zkJZlrngvB5s21COHSfN6YBOiu3fqapKmWUHrQfkE4nCuoXx6CI2dKYoss+ER/YSIIBNb6D9wGIUBepk6hjU18qqtUHyiqKsWR+kfl0dRSUyRSVRPBVGUtytSSULSZJQVZVy/X4MTbZT7g3x2/w6xNlqXiWjqirnXlLG0l8iNGslk5go4bBrccRr+G19EKtVww+fZaLVSrz/aRUvvFXJl1/9ckz7RAA33XAJ42/Kp3O7mvsP+3MjjLnDwEef/sgHk9/k16WfcuOV8NqkCs48w8TWnRE+m5h2yO/trr1hho4tpDBHhzNFJSXRwP4cGbUimaZqhxrr+1Uvm43LuPF6HVePiJ0M/vwbLx987gU5C29lAKukpcUZlbz9QlL1yfqtO8Lc83gp992SSMc2Rs69QuajTxf+rdGOu3fv5oqRZ/HtRxm0bFqz03BvToSBw/N4/alkzulnAyAcVnng6TJ27o3QvVPsxPY3c7yc0d7EhOdTkCSJXXvDDBkSwlnWjvLM5dx2i5lLL4r9Vnw5w8+LEyo4q6eBeQsDvPVcChM+qGLXvghDB9s4t78Vj1fhjfddSBJMezcdo1GDoqjMmutjwhQXn05IY8mKABOmVFFcKtO4vh6jUWJvTpRGzQbx3PNvH3MdfpjzAw89cCMvPpbIJUNs1Zm1ZIWfh54tZ+TFdt6YEMDlC9OxnZ5rR9vRSDBjjpf9uRH0koGlS1QscgJp1CGRVCRJIqj62cgKbMSTSiayFCWSvI+A5MHsyiaaUMTgwVpGXmpCUWDypx7WbgzQq5uZDz6vQqPoUAIWAiEVCzaSSCNEkFLyiUphOrc30qaVjttvtlE/W1/9GZ07Ksjrb8855Cqu/3Uq5+Gx7BcGAgHO7n0umfnN0Es1M8Gjutht20AoEkIXii2T9BEsFoUqfxQ1YgBUmtMBABNWjFLseKvcvJtOQ3JITrNS5OrI40++UZ0FH035iI+enUa6tz6yKrOFVRgxk05dtOhwG8oJJldx8eUX8dWHM3CUpmLGhhYtLnMpcpafz77+5E8/46Ohqiq3jbuCS87ezZCBei65ppBunUzcNNZBvF1Lbn6Elya4sJgl6mcbePlpHdZoIvW75/Hik/HUraNHUVTmLPBxzwNeyvNsxOOkHk0pJo88zQ7qKs2IJO8nMdNP06Ya9uYFySkIM/GFVPr0iOVDQVGEwSMKUBRwxGtQFPhmSgY+v8LgkQVMeD6Znl0t3HF/JUu+zMYZbFBjO8JqiPyM7cz68RscDscx1WD+/Ll89endnNFeYvxtsZouWxXgyVcqeO6hJF54q5LrR9vpcUbN/d7Ssih9Lsrj68npNG18MENVVeXh58rJSNdx45WO6sfufbyC3LIOPP7EG9jtdh575HaGDfyVfj1N7MuN8Nv6ICaThr7dzTzyYohWnR9l8rtPMPMDLU+9WkHLpgY+mubh84lpJCfVPPm7bWeYu55I5P0p3x3Ttv+vPt17oM9JJIOD9Q2pATaxkmwak8cesmmEU0qrsXy9tJSmrYPs2mhDr5rIpjEOKQmIHR8E8RPAyxZWU9/pJL2Bn6EX6QmEFD6b7iOcn06qq33sWEENs43fCNmKcDo1NKhrwGyS2LFNwlRRF6e3afV+RSkFFDhW4VQyyXJ3qvF7q6oqGzS/0GtID15/6/XDbrPo/PwPOFKoXzlqLEU/V5Em1Tlk2X7NZnoOK+S+22KdTOPuK2fpighyWIcGDSoKoKJqItxwtY2XHk865DUqKmV6nVtCuMqCNZwChhBuXTG+qJ/OHQw0a2xg5g9eOrcz8cyDSdUjBvflRrh8bAWuCh233Gzg2itsWCwaHnuxnOJSmafGO4mzafjmex/vTQmwfnOYSy420Lypjrk/+8kvNvLNrLXHtKO3cOFCJrx2PdeMshKVVcZeFl/reh9Nc5NXECYtVU9xiUz9unpefKsSOWBCqYpHEzYTMVfSsHmEK0eZ+Giam4KiKM5ELXE2Dbdd66B+tp6xN1Ww4hctOgwEJA/jbtFz3RXxjBlXzOeT0klN1vHFTA9zFvh47cnk6hGNiqJyz6NlfPSFD2e8gVBQIt7TmHS5ARpJQ1gNUR63nXodS2jY6gLuG//0Udfg7juv5Km7dlG3Tu11u+SaArbuDNO5nQmrRUKrlWjdzMCHX7rx+1VeeNTJ3Y+Wk5igpWlDA4GgQmGxzM1XxXPeABtvTXbx+nuVREIaDIqVkBzm/LNN1K2r4bt5ATbvDDBqmI2XH6/9TNRzb1SQXxRh/qIAQ862ct2oeDLSdNWd0KNuKmT9lhCXXmAnI03LxKlVePLtGHz1ue7Z0Vw89KKjrsWIywayf89ONi2pUz0SadW6IMtWBti4NYTFouH1pw5t58PPl/H1914kVcVi0TJiaBw3jXGg18cCNr8wyqXXFXLhOVbe+bCKqW+mVY8KPmDH7jBDRheQYNdw360JDOxj5dNv3Dz/hosbRsfz9qt66nu6oZEOHgxuU9eSRjYOqfZLhvep23FRxu1P3szYsWMPu92n8g4uiM7Po1VeXs6wwcNJzq2PWbJWPy6rUTbwKw1oTvwfvmsetZJt2rV0kHujlWInCtxqJYXsp6nUrtb3KFHzqaSUejTFTSU57CSDeqRLdavXcelKsHSSaNSoEet+W4fBYGDYiKFcNPSi4zqS4UT6L3wfDsjNzWXWrFm8/+xUWqtda13Hp7rJZRfNpA6UqYVUUEITqS0RNcIqfqIjvTD+T6dpiXEX/Ufl88ITjkNe796HXSx8twUJUjIB1ccethIigAYNCjJxOKhPC3TSwZ37TepKGtEKk2RBURUK6+9g/tK5x7Stp3MW/vDD99x3262EvVY60afGb80BeywrkHUBUjIj3Hy9mYb1daz4LcTEKR7K8y0EoiESdQlY9Hoiifn06GrkmpHx2OM0zFng5f3P3FSUapBCZmyyk7DOSxA/adFGZEuxy7S3q2u5+OpKXn6y9t+1X38LMPqKCOaUKia+mMR3c0J4fdCnl46IrPDKOy4Wz6yDTifxzGvlfP5tPHPnLT3qGu3YsYNPPxjDO8/VfuL0iZcr+GiaF6tF5f/uSCQxQcO7Uz1kpGsZcXEcHdrUnlEXjSkgEFCQNBLNGumZ+wM1Ovj/qFS3n9Hjc7juShuLlgcIhlRSkrRceUsxjtyu6NquYtnsrENOHHh9Cudcnk+7VgbWbIig0aVxwUVXcvHQkVgslkPe50hUVaVP77b0OiPCuy+n1rrO+KfK6NPdzKC+sd+LsbcVMWSQjYvOtdVY7833XRSVRHlyfBLj7nWx4qOWuNPXMf/7BDLTax6gFxRF6XFeHu5SPWl1wpgtGmZMySAro+Y+6mdfu/ltQ4gXH439vVZUylx1RzFbtodIStRyxXA7118RX10jr09h1E0lDBn2NOcOvvio6xCNRunQqjnPPRbH2Mvthyy/5+EKPptswp4Y4a23DfQ982DOvf2em6efjZDua4WDJCKEyGcfHippQWc2spxmdMAi1axXgboPX+oWZk9Lplnj2PcwEFC4ZpyLVcs1yOWJVEhFOEknRc1CRqaYXEIE0RPrbKtDI0xY8OLGnbSF0WNh/J2x9s+Y7WX9vhFcf8OdR9z2UzkPj2W/cOqUj/ji8ZkkhTNrXb5FXY0eI24qaElnVFRK4jfQvKOPpSuCJMQZaNVCR6OGWjZujpK720BicQfMkpW89J9YsTiBV98N46xzF0VFRXz7zVQqKipwVDQlKVSfHWwghUycUs2/Q49axRZWYcVOlAhGTATxYyGOVLKwddfwybSP/natVq1axZJ543j+ISOPPF9O6+YGhp0fR05ehILiKFnpOjLTdVx5SzFWs47ZC7w0yDLx06zU6nzbsTvM3Q942L4VKss1BJQQKgpadLSnJ8UZS/nyYzutmx/sICwoinLBlQVMfSOVVyd4+fprmeRIXQyqhbCtmOJoMRddqGHpsigvPJHI+QOt+PwKZ/SsJKvwrFq3pYQ8zr2rD7fecesx1eD6ay8k6N3ENx9kYLFokGWVQZfm882UDMorZR59oZwpr6fV+tx3P67CYJC4cnjN/FDV2Gt8/0lm9fGiqqp0GpCDwZzGs89P4dknr+KTNzXc+mAJep1E7+5mfD6V2Qt8ZGfqWLJCwZkgo9NBVZXMdaPjURS4cYyj1rbc9lCY8y+ZRKtWrY5p+w/Ytm0bQ8++kI6RgUiSRIVhP37nbtz+MBmuTvjxoqCQJTU45LlhNcgqfqY1XchjL6lkUch+ghoPGkOE5i3AaNCwKzfA288mc05/a43nv/2+h4kvWUhzxU4kVOpzSO6xmc8npVWfKFUUlVfecTPhTQVNZSoVlGDEiC7RRaOKftUndP8opAZYp1/Ktn1bDrvdx5KFYs7Pk9DKJSvpTL8aj7mpoCptHV06S9Srp+WFtyrZsDlE3j49mZEmOEknQoQi9hMhgsUW4pILDu4YerwKEz/w8OVXIXbtjdI03AW79PvZJj8kqQpbdSsw6T2s2RCiZ1czS5eonNHDg81gxBjv5+xBevr119K+lZFLL4wDYmG5a2+EqW+mUlAk0+/8EtTCbOy+ujRDYsHUXOal7+H2WyxM/sxDWVkZ6enpR1UHVVV5ZPxj9O1mIicvSr9ehx9ltDcnwryFAW4aa6BXNzPrt4TwesGW1wxnJBMJCcktscezkc8s+bz7UirOxFhnQFFJlKvvKGbzOh0prrZ0Inb226u6efetNUz5tID0DIlRNxfGLhtYGuDWqx2MurkIvU5CUaGkRKFwv4E6wTbYA0mECFLAPvz4aaS2xiAZSfe2Yd+adRRVHf1OPkBFeUmNjk9ZVsnJj6LTQlaGjrYtjOzLiaDRwOUX2UlL0TL9Wy/llQqBgMLDz1VwxTA7t13nqN7J9PsVbn+olJ+W+Nm5J8LEF1Lp2dVMeaXMB5+5mf6thx25WoYOsZG2SuWCs22Hax7n9LNy1W1F3HdrAh6vzJDRBb+POoULz43j+ivjufm+EgqLIzTI1pGdqWNdhYu4UiuL5i8+6s7P/Px8tm/bzoXnWjGbNRQURbn+nmKaNzYwsI+V+tl6pn3r5cZ7i3ntyRQMhoMHHeNvTWTRLwH0eokG9fTcdm1CjdfOTNcx57NMOg7I4awzzYd0fAI0aWhg9CV2GjfQ8eb7Hq4b5yI90gRzuAGPP7mVTmrPGgejbrUSNy4UZLxqFWlk1+gIALBgQ0Xl7ZffOWLnpyAAvP36BOLyU2t0fAJoJR0t1c5s5Tfa0r368XKKqSc3r+74BPDixsGhJ8UOcJBEKQUYJTPJmElS09nMSixqHPG//2aEI1F2r9iJ/1eJBLUeCjJTt01jyqQPueH261m++Fe0Gg1Dhg2ha9eubN26lRefeol9u3IASEpzcvt94+jevfth2yH8uYqKCm6+9lZK95TjLQ1gVxPhMAPIrZKdoBoAIElKJ1fdTVSNsodN1KNpdcenX/VQRhEKCgnBJL77fj+Pjleqp1s5oHVrDXMJElB9bGE1zWiPVYodOKiqSgUlbGQ5bdRu1dN9pJFNMXnUpQkaSUM0IKOq6hFHvQsHvfHq4/iCkElmrR2fAOaIg/aD3Ex5M7m6rt07m7lxjJ1BF5cRXtuVwuh+Ks15vPFQIsMviKt+brtWRq4eGU/vc0vQBCw0aFHJ6JFGJMnG+x/tYvvWPWSX9SKOeLp09h22nc0bG1AspZSUqIy5pYyEOD2BAMyZo0PWhOh0ho5JH7m4aWwCt1ydwOTPco6pDr8uX8j5AyJA7Z2fl11oo9Il88jdiUyYUsUnX3mY+mYqj7xQQfvWh7+kekBvCw3q6jn7LCuTP61i5ofWw343EyNZvD5hK+++F0bvykIN61ESCzGYjBSn/MrEe5IO6fgEsFk19O1hIRhU+OW7LEIhhenfvc/VYz7ltTe/OKbLHVeuXEEkXMXIYbV3fMZqEceXMz0M6mtlw5YQNqvmkI5PgFuudjDs6gLKymX27JWJSAEuvkh/SMcngNEg0b6liQU/QlmJlscfjD+k4xPg8ovtfDmrgLLyKDn5UcY9WIIzUcNVl8ezJydSPZrqj7WZ9l4qg0a8zMBBQ456Soxvvv6GeIfMqGFxhywrLo3y3UyJbLk5Dbqsre74zM2PMHxsGbs2m2iv9K3+nI2YaUBzytRCtrCKZDIO6fgEMEtm+p9nrO74VFWVi0aWU7m6JXUjqaxlCW3UHrGrK37/GjhwUq4Ws5etdJL6VL+WAyfxZWcy4ZWVNGjg5tIL7ZzZxcz4pyf9aeenELPkp6XEhQ7/++ckDZkomdRnK2toRw+yq7qyfs1CsuupzP0iqfrKQIA9+yMMvuxntKoBk0nmorEFXHahlSeeupdrRtqZ/WkcRkMGM+eU8MKrewjkmA/p+AQoYC8aNNSnOVbp4PfTpZaxhy04dzjJz88nM7P2TtujNWvGB9xzjUQkojJ/sZ/hF9i4aEwBCQ4NDesa2LIjxOq1EaSyNKy+LOK1fvYG9vH8ax7uu93Oxq0hLhnhIbmoC/UkG/UAldgVG3nsZrPmF5y6IFfdFiA1RUskEvu9uOtGB9PeS6fX4EKk0kzaExv1hwT4skhWA0ybtpD0dC2D+8dO7qxaF8Tgqb0TEiBJzWDqBx8ec+dnNOzCaNRg+X1f5cdFfgb2sRBn0zDzBy9n9z38yaUhg6w88HT5IZ2fkiTRvbOJ3zYE6drRXP3YiKF2pn5ZyCMP3UCrphIjbyrirhsdLPwlwBczvBgMEhWuKAa9xLcfJdOgrh5VVZk5x8utD5by8F2JVLll4u2HTnl2dp8Iq1cv/cudn2+98RSpJifhSIj9ccs572KZJ+9PpPtZlTiqktjNJtqpPWt9rkEyYVXt5LELXUop0fgSkqM6wm4zIW2U1FQJo0mhfgPzIR2fADddHcfXM8sIrYqd5Amkb2fGh+nVHccAGo3EXTfFs3Z9Cd/NyqcjfSiP24qPYK0dnwBGyYx0HO+rKTo/TzKRSAStoq+eq8tl3YtbW0JE76F/Vwt9eum59CIrgaDKGX3KaezqHRvi/4cf1xI1nwL/TvyB2GiVwuIoZ19Ujj6/GcGwQgbKwY7P32kkDc2jXVi16ke+mOrkyrF+0ku6UU8yQwRUr8qij3IJ11/HwN4WzhlaRmkJ+OUAU9+O9bQPu6ICy65usYD/vT11aEyoIIt33l2CrFOO6cz21q1b0XqM7N4r06Wrnt37ItXh80ff/ehlf16ExTMPnmXv1smEHNbw6NOb0ET2Ayo6VU9ymovPJ9W8jC81WUtRrp76FT0xSKbqttskO22VXuxlIS2bhikpkymvkElxapm/2M+nE9KJs2nYuSfMeRf4aFjRM9bJIIEVO4mksF/dQS67yKYxAE53c7bvXX7UNQCIdzgpKNpHeqqWtyZXMfMHLw3q6tmzP0JufpioLNG/t4W6mXre+iB2qdFLjyZz+UVxXHJtIQ3qGrjjhpqdfRaLhrtudHDtXSX89FVW9VQCKUk67rs1kc7tjEz/zsctVzuQZZVA8PAjn4IhlfMH2Tinn5Vr7ixhyCAb5w20IsuxEbnX3FFMhzZGSspkOrQxMWKonZ+W+rnhpnU0M5131HXYvXs3Go1K6+axebrG3FbEG0+l0LTRwQOgIWfb+Oo7D/c8XsprTx48iDCbNSQkaElxahg/rvZLTOJsGvr3MlMvW8eLb7hZuiyCI17imrFmepxhQpIkLjjHytQvPXz/aRrtexfh2x8hnXTi1eTqDiZFVdjCavQYaE579BhwUcZ6fqGBGhspdYAPN3EkUO4rOOo6CKevxQuWkK40rXUH3yAZ0agaImq4+rKvKirIpkmN9XToCRE47HtECKHj4A6IJEk0VFuxi420pishNUA+e2iv/N7ZL4EWHSmhOnh2uXjotkdpKrdHReXRH54hFO8h6lVJL29IHakFAKG8IA9e9yhj7hzFlVeNPg6VOf2Ew2FGDB2FdWcKmTTFo7ooZP9h1w+pAfQYiKoR9rENP15WsgAFhca0QVZltrEGCYlUstCgpYQCXMUq38/3MXxIzY6FNb/JmDCzhy00pwOWPxzYSZKEk1QiamwUVR21ITJRtGjx48WjurARD1rR8XksSsuKsFm1mKsOPeg4IJqUy4QXkg6pq8mkYeJrDoYP3UGT0jNYH6ygb49D96dSknTce4eV3zb4efOZg7+hw86PY+5PPsY9MA+5LJk160NcesGhnU0QOymuamTuHufg1qsc1Sci120Kcdk1AZbNSuOXH0J88lkpb79ix3CMV31rNFoi4cMvj0RiN2+It2u5f1wic3/2kZqsw27TUFYuH3Kp4QFFJTId28ZGhTZvYsCqN0C09vfIYzfa8kwylT/cMKy0AW4qKDIsp0Xjw0/n062Tietvq+TeW2SSnFpGDjXRsU2I8f93IxMmfXVUNQD4dtZ0rJbYZdKHE46orF4f5MMv3WzbGWb08ENHRh4w/II4Zs710qC+lr0bC7ngvJojZKPR3y+Z3xOmTpaezj3CFBUrvPdpFf16mavnfj1AVVXscRJDRhfSoqme5o2NLF0ZYM8+N59Pqn0QhF4vcXafKMuWLaNXr15HVYfPP/+MOIu+xgH2ARM/8GEta0ogroCrx8S2p6gkytkXVlBUqtBUaVdrBiVJ6exVt5JI7Z00EUchoy892Cm6al2Iwm2JpEXTKSaXFLIOmVYGwCmlUqjuI6j6ayyXJImG0bbccNtP9OpmodIlEw6GWLNmDR06dDiqOpzOFFVBRjnschkZDRoskg2bGk8FpYTw4wlE6F7Pyp6cCM5ETfV3oUFdPRNfcTL3Jz+P35fCI89Ucff9ftLjE/ns4yiLl7h4/sk4xlxuY8jZZroPKkLJldFINTuzKimhNV1rdHwCOKQk6qiN2F+2gzVr1vztzk+P20VKkpb/e6aMpEQNdzxUytQ306qnOAPIK4hw7tAKbL6WmJR00qoa8Mk763DEe/no8wBpRWdWX+4PxO5tQD4pZKJNKOP2G4xcPcqGXh+7VHn56iAjbihiyuupeKt0tKIZxQnrkBzlmEzgqdJgKqtP/XBrKoLraz0ZdDiq7GXTpk3H1AEYiUoEwwe/A7v3RWjTInayS6eTCIYO//0Ih2PTxdVOwu05+NyKSplN20IkOLR4qgpYvExD66Ya/u/Zcp57KIkn7neSXxjlpvtK+PqDdDSa2DzLdz9WRnGpzP23JhAOw+hbi2nV1MDj9znRag/WxucHg+GvX0FVXLSbiBRmPcvo3CJKMKTS/bxcdDYt+dlzUQtBGzn8fSZMmGjUrZipb6VVn/xatynEtXe6OLOrjaLS6CH7g3907VVGnlmfjy5sY+iFxlpzGWD8nfGs/SVKmbIBnzkfNXD4QVYQ+z0Jh8PHNFXe4dR+6lg4YXQ6HehUyi27CLVaRELzHMIBDWnlZ7D9m4689kAa7XqU8eCTLuzlh85tApAiZRKJqrz6tgeAK66tJG5vN5yRbMooII3sWt9bI2lIUFO47lYXGSVn1rgETpIk7JE0/B4dt11nwL+sO87d/dD47bRoYmDl2hCBgqRDAh5iPfYU10GnkY7p7q5FRUUYAmYK9xvp3M7ER9M8KMqhO3kTplTx6hPJLF8d5K3JLqZ8UcXIayt4//kk2gcH0l46k/ZSTxrRmqoyAyvXhGo8f8WaIHJpUqzjs5aaOCqbkZ5kYkAvKyvXBimvlHn9qeTqIdxPv+DFWdauxuiqA7JpTBkHL5s0SEbk0LH92fUbcCnPvF7BvY/Hdjp9foUNW0Kc0cFEg7pG1i6oyzvPpzL+tkQ+nZDO/93uZNRNRdjjNCQlaLn9Oketr/veJ25eeiz5kDlUAc7qaaWwOEqlS6ZHZzOTPqo6bPsmfujCapEYe1sxzzzo5OkHYzeS6tnVzKSXUpn8aiqr14XIStMx8oZi9udGOOtMC73PUmh3RtujrsOCBT9ywTk2NmwJ8d2PPgb3s9bo+Dxg6HlxFBbLlJTVPGpxexT25UapV+fw53wiEXj5lTCfPl+XqoXd2TWzI7eMMXL2xWUEgwqKApIERqOGyy62UkYhYcKxm0n8bhcbSSGTplI74iQHJslCmpRNO3qwl22Efh99JatRKihBjwGj6a9N8C+cZlTpiJ1FOgzIfzha16Cp8W+f6qacQvLZw1p1CbvUTdWjAQ8oYB9p1JxyxSxZiRg8FDvWkMee6pF7/ytOcmCSrWjRESc5SHHVpWR/OfXKW9UYPWOUTNSpbMb7b35AeXn5MZdBgJkzZkGuMdaJSKxTu5h8Nqi/slZdylp1KZvUlbjVSgBy2U0CyaxmIX68tOdMukuDsGIjn32s4meSyaSF1AmnlEaClExjqTUtlC48/LgXWT742+v2yMydH8VGPBHCNTo+/yiZTArZx1qWsJU17GErVZSzj+2sZiEag+j4PBY6LSQlQxW1/81E1DDZ9dXqkS//q1ljAzq7F0mSyJSb8MEntY/eHH5BHHPmB2jbtYz23Uu55tYK9uZEGHSWlZ7dTVx+dYAZc7wEArUfTD7wdBmjhtm564aEGldgtGtlZO60NOypAVpEemDY2JPhIzxUuQ9/UFqb3n0G8tWcw/eYTv/Oyzn9DnYQn9vPyrJVAS6/OI73P3XX+pxwWOXX3wJ0bhf7LW7Z1IASX1a9/I9TX8hqlDIKqf/Hjs/f2UkkVa7Pp18dfmTsth1RDJV1ePrlg/tVzRobsFuLyM3NPezz/ldFRT5KVGXyZ7VvE8DH09wcaPqcBT4S4g+//5no0LJuU4i9hT6MmcXc/0QZN99fwq69sZ7m+54oo0FdPaEwNMjW88XEdNb9VJenH3By2fVFfDGjZjsefq6cxg0MLJmVxXsvp/Huy6lsXFiXQX2tfP2d97DtqJMRoby87LDL/5csh/D7Yp3ef1RWLrN8RQjN7zfrmr8wwNQv3dz3cBVyQRZxVi1xkuOwrxuPkyAHP8eoGiFH3cU69Rdy3GVM/MBHeUWsw+SDqQGslbHLSCsoIZnD3xQwiQwqKT3kcYNkQqfqueH2Sl5524vPrePN15496jqcjgKBANeNuZ7Nv22hgH2HXa+UfJy/d2SbMLOLDQC0CJ3Jnu87cO0oHYMvie3nH9Czi5nV64NccmU537+XSefI2dQpP5Os4j6EVnTnspE+lq8Kkpig5eZrbZQbao5gV1QFDbrqKyL+VxLpyMjcc+s9LF1ybFcE/q/U9HrMmutj++4I+/OivP5USo2OT4CsDD1T33Xgcm4GYsf1qVVtuf9hD/t28ft0DAdtZy0NaYXdYOHq6+CGsXEcGIwdGxFp5rWnkrnz4VLicFBe5xcmfBji/9k77zApyqzt/6o6556ch5xzEhFBEUTMigkzKCbMrjkrJswBERNmMWBCCSIISM45DGly7p7Oubue74+GGceZ8YXdfb/dfdf7uua6xO6urjpddZ7znHOf+2xZlc7aXzPYsCKFc28uJ55ahdclNRZphvTXE7XUtHkt9VQy7lQVX84+Nu3fgYNPodaRYM++pL/KzFBRVpmMf48boOPjL31tfvaTOT6KDkSpqGops7BmY4iv5yb91TufeLj6thrOHGPitacyufN6Iyo5zK59ET6Zns1Jw4xIksQHX3i588aUxoTvdX+r44wxJr5+L4ebr0nh5mvs/PBRLl07a7nniea+7pNvFE45ZdwxXXtzJKjxeci1man1JDsel36Xz7blBexYk0XHDhJREW7z0yGNhzmzspqx/vv31vHL17nMeDfIvJ9DLbS+fw+7TUZSxYkRplu3tt9XkKsmZq7nrY+iLJyTTUSEiYnWq5phESQm4tTXt/Sbfw/+Sn7+m0GSJHRWmbyhh9AY4jjdCdr3DBMq3ErQXEFqqCO5lScz+8soKbG2K0VZFLB9k4Z3PvJQW2psTEoKRGMLWmsQER1+p6HVpKoXF9G6dHI9gxsHKqjjRg6VxVj8awSNq+3zMQdzqalWHZMeXF5eHglTlJTa/lw2yc3IYXquv7sOl7upOlNZHcPjTXDR5BoWLAnQqb2GsooYaxaZyQz0aFaFM0gmOnlGcPNd3maB7M7dMXC3rRNhUdJ4b1aYoYP01DkUbrjK2izg3bFTaTOAkiQJE1aCJB1nQiSQ1UefAAbYvXsn6zeH2LAlzI49UUaPMLJ6XgE790b57K3sFk6oR1ctt11n5/3PvZjNMvm5rf/eRQdjDOnf9u8xbLCeXUVRXpzpQq1OCsP/EctWB/EFksyggX11LQT3AYYfZ2RwPz1rN4dwuROMPbeBA8VRbrrGSmnx1qO2g9/r4PwzzBwojvHdfD8XnNWySiSE4KdFAfbukhk+uoGho+p5/W0vu/aGqTqko+ygmr37Wy5uc3/2M/biCg6Vxhk8QEMkaz9+Qw0myUqWZwDuTT258U433833M/bkZLW+V08Zo6zHbT6InF9CfftfqUhdhR8PmVLLZ0ElqWlPVyopJiQC7GAdHehBMbu55MqLjtoOf+G/FynptjaDFiEEIfxoaXqmM8mjWioBoF5UcYCd5NOJ46VT6c+JpJLFbjY0JshqRBkOahC0LDLl5cpMvtNPnVRGKfvYKlaxV2zBL5oXRuyk4yP5/5zUkEV+q4UhSZKwOjL59KPP/i5b/Lfj68++Ji3UxJ7azUas2OlK38MFvxPpRC+K2UuR2IIbBxUcxICJPhyPUTLjE26iRFBIYMJCptRyw26SLOjcBcxfHASSg2FGn1+NpaovceLoaFuO5hC7SCeH/pxIH2kog6SRDGQkIGhHVzzFAU47+fR/ud7vfwIikQgajcSv3+bgoIqoSBZxhRC4RD11xr3UaQ4h5DaoiochSclnW6+YKatonTGoKKCLWckuG01myRh2zenH6ed4mfWZB7UKtu4OY7dLnDahgurapu8LhRQee95BaZnCbZPtrR67XYGG/I5RIiKMVtKRWTcUV/2xUT8LCgqQND2YtzjS4rWtOyOs2xxuxmqdfIWNZ15zMfrEZDLjp1+axzLBoMJVt9Zgt8lc97c6XnizgUhEMHCIoMS8lqqCXwj2XUJt+1+otW+hjkrSyGqzEJUV78hb77Vk12/fHeHqW2v4ZI6HtG61/LDIx+Lfgo2vHz8wTlFR0VHboVOn7jS4FQ6Vxpi/uGV8tnpDiMqaOO0KNJwwWM8d19v5ZXmwlSMl8cZ7LiIRwaxXsti8pJBfv83npok2bn2wngVLAlTWxFm7Kczj96Rxxw0ppKWqUKslTj3JxOqfCnh5prsxeVBRFeNASYyH72zOalKrJV54LJ01G8ONicM/YtmqIHZ7SquvtYac3CxcDfDxl36iUcH099wMHF3O5TfV0K0H1KZuxBnwM296F16+o5AFP6lwaipISZFQRNuJ9xhR3IcLDQHhZRur0aGnL8MYlBjN+i+6ceKYBjZsDePzi991TEjQyhrahD95TVZYtyXM4t+CxMNq3J66o7bDfyNuvu4Wapf56OoZhFuuwS1aJs0rxEFMWNBIWqIiQg3lDOIkcqX26CUjFslOtmsQzg09ueEOd+PnJEnC6xMc3JBOZrRzs+ddLxnIqzuR2+5OJvzPGWdE2JsnZhKHh0a2BUmS0KFnUOwUbp98BxUVFX+3HWorQzz5gpuzTjUgBI1yDH9E/946VPama5QlGVs8G30wm52sa3weQiKAhIwFO770vXgCMcZeUsF5E6sZe0kFU1924g8o9OqmIxgSqFPczP3KzglDDI12MhplHr3Xxtjzgggh8/5nSVuZjDKnnabCqT/Y4vyiIkIZ+7FZVVRVHpscypVXTSEQULjtoTpq6+Ko5aSW8fhJVbz0lguB4PNvWxaKdhVFWPhrgKn3p3HfUw7uerS+sdg792c/vbrpqG9IMOdHH1t3Rpj7cS4Xnm2hXy8dV1xkY+OiQgrzNDz3egPLVwd55DkH834JMKhvcj+8dWeEtBQVZ4xu2bFx9cVWaurjVNUk19FP53hpaPDy9FN/+7vjokjUgBELPrmB3t11zJiWRebhbgdJknjiITP15r2tftYrXPTonSDF3jJvYLepOONUI3WHLDz5opPf1oRaJaR9+0MUXSgDAxZ+W9F2PLJlR4TTTknKzHXuoKVvP0GZaXMLjX1FKOyRNqJC9U8bsvpX2/u/IdRaJ26/hheeyKBLBw2ffeNj/6EojoZy1v1WS4eGkyCmbXWDegQChTRvd559eh+GQJO+mxEzXuHCKrUeWIT09RhjllZ1uKoppXOiT7OWS6OzM8+8sJlBAzUoUts3eYIEoZB01Bo+AN26dUOdDnFnnGBAYtGvIdy+OMPPKsdqkdFoJAw6cHkUvnwnt7FKMevDCPmxnq22hqolDTFHKtt3R+nXK+mYMtJl0AehZRwNQIQQpmgWk29yUNBB1Yq2kfgfdcukwydTQxn9j+tz1DYAaHBWYzFLJBSQZXji3jTqnQmsZpkUe+uJ1DPHmDj7yip6dNGyaXuY009pmShUyRAOK42Dif4Ij1fB0RDHYpY5e6yRvz1azzufeLjyIgsqWeKL732YjRKzXs3i/qccXHhW2zT4SZdaefMDN2q1gnNnFjfdUc/0l2zEYm0YvRW079iV4rK1XHOplcefd7VgrAohuO42F+t/TiXNNwitpEOpS/DhM2U88eweukSOR0bmsWc38dUHTc/Ee5952LIjwncf5lJcFuPxp/2oVIJq1QFK5GI6J/pjj+eyemURVc4Qj9yVbJtfvDSKKTfIC1NTOfPUfFQqidnfenn89lRoo3sihUz2spUQAQrpkpS1CLq47Y7bjtoOf+G/F1PuuImpN08j39u1xWu1lGMnvRkjUyfrKdfuxxpOo5wD9OfExtclSSKVDCzCxiaWoxJqVCT/drIBgzDRjf6YJWsyIOopeGdWmA6iF5nkI0syfuHhELvJEHnkSMmOgigRDIcD/hABTLTdZmlMWDi479A/00T/NQiHI+gPh3AhESBOjAE01x02SCb6iKFsYCkgUKGmAz2QJAlFJChiKwMYgYNqMmm7eGkNtOOGW1fyRHaAencMQ30XnBSRSztCtM7g8gsPMaL0lAY3+/9aSUcvMYQtrGQAI9h8YDkP3fswz78y7R83yv9hbNq0iU7tNWRmaDjhBFi/dhntlF5EcooYN1bFmWfocDbEefzFKJGIgk7Xcl0/WBIldrhl3i+5UWviXHZTNYGAQiQKJw7Vc8s1dr7+IYje3cT+tkqpGGtH8PATS/jqExsajcy3P/mY85OfG+6pobZOQZKSLcsWnQ6drGvUVP894nHB1p0RbHZBAz506DFKZtRCSyKROKbOoCefepNHHprCl3OLuOisCFqNxLzFASqr43z8RvNp7laLjNeb4NTxtbz4VCrfzvPz5iwPPbtqKC2Ps+9QjM4d1Dx2dzq5WSo2botw9a21NLgTPPG8lovPyUCWk62ev60Jc/HkLWS42u5aUaPGoJd48iUn992Sgk4ns2RFkNffdfPa0xm0P6zh7mxI8PBzDvYXR7npajv1Tpm8bm37yz8iK7sDOp1MNJKcrv7cGy6MBhmtBmJxgd0uM+vVLDbviPDdfD+3XGNj2BnlLFsVJBSBVLvMpAlWRg4zsH5zGH9Q8P2Lmc1s17u7jtkzszntkkomXWrht7VhjhvQsmiu1Uo89UAaj7/YwHsvZ/HlD34mXtL6tUiSxFWXWPlmno/rr7Q3e63eEWf9ljAHKmYyatSoo7JDfm4KoUicJ58O8MTTfvQmha8/yqBvTx2nnucgxzMIG5mNe4IspR21kXIUsRuXpoK0eMtuOEUoeCQHDaKOPNGBvWyhN0ObtQVnkEesOoOrJi/jjlsMvLO4BkOkE2lkUUdlo9zVH1FHFd1oef/4hJuxYzRs2h0h7tNjTxUkEn9xlNrCoUOHKNtZSV68G07TASacJ1NWto2SIj2yIx9JFSecUoY7EKFnIDlcp5oS2tG1VW1BeyyXjev20eBKkJqiwudXqChV0cnbutSQWtIQdtgZf2Udu3ZKOBwSlWIFWRSSQyFqNMQIt7k/TIgEAgW1pKHA34M3Xn6TaS8/+3fZYsvmzSApPPJEkA6d/3yfrdU3zx2oUJFJPl5cVHKIAjrjxUUKGdRYt4E2zPDjrEy9P61xOvf8JUEumlzN1+/lYDRKtOuo0Kl96wnX+++08MP8MM8+H2LxigAnDNFzxxQLDa4yVv5ajc3bCQ06XNTjpIZ2dKW2dh/ZOccmBVBRUcFpp1iYdImJk8dXcPE5Fn7+MpeKqgTfzvMBgg1bIsz9uZoLzkwObJ6/JEB1TZw57+eQma7m/DMszJrt4faH6pEkKCmPMef9HF6a6eLNWW5++Di3xW+pUkm881IWk26r4Y5H6nns7jSqauJUViewWlR8N9/PZRe0vT++6GwzDz3rwOtT6NhOw9Jvc/luwSFeeekx7r3/6IcjH4HT4cEmpSIsLh6+o6W8yOljjHw7zsXyH7ZSEOuJRtImddrVlRxgO+teb50MtnBJkB9+jGBO5LHtWxu3LnYhUmt582ULI4Ylk5IHS6KsWC4okFIJixCLV/hxOK3N9HQhuV+f+nIDf7vJ3vj/vv84lzMn1LB182Jy453RJawEJBeV8kEkRYuERGpq67J1x4q/vOq/GRKJBAa9zIznMzlUGuPSG2vIz1Vz+/UpTL7CSu/BYUpSVmBJC+HStd0eU0s5Asj09SaqNNGI8+hIMXtbnV7rwUGIAMZ21Xh6LKYyawVeqamKFifWyPg8AotkZ+dqO2UVMaLpJX96Pkri2FvcnnrhSapzfuPnuXYmXmLHVW4mfLAjDVu70infyMknmnj4jtRm9OzK6gQG2tbEiros3HJPA+WVyarKaaOMRFPL25zoW0kxeXTA6OxEeYXC/oPNqzHHD1XjlVpvQ1OEQgAvBkw4RS0l7GX4icOPyQa9+/TnYGmcsScZGTJAhyxL+PwK6a1sLo5ApZJQqyXc3gQvvOlu1rJ4BCefYODTb1pvA0gkBBu2hvH6FFLtEl/+4Gf7sna893IW8TgEw4JzTjPhDwoMegnrn1Dgj+CU4UbuutFOLLWCmlIdn3ztZdCQ1qf9tYaJEycz4wMPp4wwEvJqmTO3+ab7hwUB1v+cRo6/H1opmdiWJRUZsQ50jAxmDxuppYLdq+3cfn8DHm8Cn1/hm5/8vPFMBstXhrno4hC1i4eQUz6aXoEx9EgcRwl7qRUVyK5MbppoQ5KS9l+8ws8v32ZzzjhTI7OhfaEGo+nPihICUBCWBmxDtjN4tAuVpLBr166jtsNf+O/FyaNOZvSEkZSl7CUgks9uVESoNhXjTK1EnQm1VFArKqjIKMI+XMuCpfOoyTpILh1abVXXSFoyyKU93RkojWAwJ2MlBTUa9rEVn3Djzt5CSanAVnIC2VJh43HMko0+HE8t5YRFECEEtZQ3Mt11GAjRdvtnSAqQX/iPaV39t2LI8YNxy8n1uZISCujc6u8rSzJ5dCBGlDhRLNgBqKWSLApQo/nTQioki3caXyZpB04lXG8jj47YSaH4sHZoa2ybakrJp1Orx5MlFWlk4aKeDJHL0l+W4fe33Qb7F5LQ65LrjN4kmDHdgNJtC7/8ZOOV51IYM9LIJedZeeSuVB58xtkinonFBDfd6cFc3wNFKJSzH4c7zstPZPDDx3nM+yyX3t11nHBmOU+94CE10q7Z59WShiwK8foEQwfqmfZoBhMnWCmvTDDhfAtTJtno2VXLnoMhogENDa7mFcB3PvFw+qWVzP05QKfOElLPrdTYN6OI5OY/Gv0TEc/WbKHX8+DDLxFVunDP4w6mvtzA6aeY+GZWLqkpMot/CzLxthrOvbqKS2+sZlBfHXv3R7loYj0/LgxRVx/H51dYsyHMzdfY+PaDPPr10pGRrub00SZ+/DSXrAw1PbtqG1sXJSk5yfftl9JxyG2ztNyqWoYOUfPN92H6nlTOmAsruOPher54O7sx8QmQlqpixrRMfl4apKIqxrI1agYNGnTUNliz6sck+1Ij4fMLbp5k44u3s5kxLZOThhnxeASJBNgsMj6/wo331nPemRamP5vJ3I9zmXpfGnMXBTh/YjXX3lXLY3entpqksdtUnDjUwMZtEUYMbZt5M3qEkY1bwyxfHeTL733kZredhCnIVfPpHC9lFcl4OqkhGOKym2oYMVRPTc3Rt//n5HUkP1/C6U4Q9xuJR9RcdkWILv3q2bVVhSFha/GZLKkAX60Jf+ZugqK57xFCUKRej9YYw25WsYXfsJHaLPF5BBpJi1Tdjnc/c+MwHiAuYqSTg4PqFseF5CTrAN4WLcYxEaUhezNPPmzhlmtthGIx7rzVgPGfQ3T6P4n5Py5AX29DEQqR9GLeeD6VH79K56efdDwwvZxH36ph3Qobr79owWUsBqCeKtJpe+iu1pvD+i3J7prX33VjNqpa/d2PIOoyU7S4I+1rxzBYjKYvJxAhyHbWsI9tRIjgpPUW7ypKyCQfACspbNmw5e+yg8fjIZIoIeI10NU/Cq9T20IC4gjCYQVPKIyXBiB5r3txYcJCDu2opxpISiZFCCFlVfDq1AxOH900/E2SJM4cY+KWa+288rYLZ0OCYYPblu7KTFejM0a58ToD99+WSrdOWibfVcfK9QFcIT/7pC3sYSPVlCU7JSUflQ64eMKUY7JDSUkJw4fo+OgrH28+m8GYkUauvq2Wr3/0UZCnISdTQ9HBKLdMsjFvcYDvF/i4/gob336Q28iMBLjmUhtbdkZYvTHEdx/moNPJFJfFiMXBaml9352dqUatkZj7cS4ffunlxol23v002QEVCivN9shlFTF27IngDyRZtjarCpUK3nkxixceS0rRXXS2jh3blxMKta3P3xYCwQaiGj+KIpj2ip9+wxz0P97JmRc6WLspjCRJvPt6CiPPq6O28Feq8hfj7LyEk64+QEp6HH9AobwyxvLVQfbuT67L67eEueOOGB0dY+gk9SZbKiDb15eMkpOZfEOItRtDvPa2h1MvqKW2RmaLWMkO7TLunGLhspuqWbc53BiTVFTFmHxXHV06anB5kjYQQrB5R5jzzzZw331qBpy/n1L7auooR4MOFSrixFGUY5PIaQt/MT//zeD3+0mxyQRDgrk/+5n3WW5jYqVjOw2jhhu554l6hKJl4cJ9hMsyW4hqV3AAOxlUUUwBnXHjTGqPSDImyUKmyGMLK8gR7ck4vAhUUYzLsp818zLp0C65KNfUxZl401ZcG7tjjyUdtCJaCjpnuwew8otDVEl7UEmlZInmQXODqCNMCKOm7YRka0gkEjz+6O0MHazhshurqayAnHZqzhjjJBRW+PEXP6s2wu5Vzau2hQUqynf6MdF6pSVEANeWbow5rZzrbpC4+lIj9swo+x3r6Rwd3Hh9QgiqKUUh2dauiWipcO7hnU88TDjf0vi73HenmbFLtmGqGdmsmiiEYD/bAYlNLCdGlCxyqa6tPCY7nHPOhbz5+uMU5KnZvjvpiPKy1ew90PZmobo2jqII6h0JgsEEl95YzbMPpdOpfbLCs3ZTmLmL/ESjMHyIgR5dmwIxRRHc+mAdEydY2bw9zG9rw6ycW4BWK2EwyFx5UVM1v7Y+wcKlQcacZOSzb7z069V6xej7BQFuvia5OXr8BReixsQnXztZ9bczjtoOOp0Or1/hvied9OyhZvrMMBecHScnK+nGXnszTJpvcKsV2lQpE50wkEoGxd69/PpZPj8uKkKlSfDA7SnEYoK7H/STV39KsxZdg2SitxjKVlaSY7KRma6m6ECUCdc46ddT32wjAzCor56ouRbhaakFBskiQJ9+ggH9ZYoORFizMY6iqJnx6kxmffreUdviL/z34sFHH+Ds889ixqtvUVFWgsVq4Z4bbmX0mNHU1tayfNly4vEEI0aeSGFhIXfffg+hhjDtaLtiaietMWEpSzI9xWDWs4Q+DOWgaS0zppp54kE1Oa1MvZUkifaiGxUcQiFBPp3w4cIpakgnh22sIle0b5GYE0Lgz6zniomX/3MN9F+C626azE9fj8fmScWLk6w/YW6asSEBCgoxogghqOAgMjIN1BIlgg49WYc3Yn9EPVWkkoUQgpjGz27dYqz+DvRlGNtYzQF2Uii6IEhOeRcoeHHRnu5tnpMBE1HCycA2qGXHjh0MGzbsHzXL/1kMHjyYB+6NcO+jLg4WJ/D54b5b7S06US4bb6WyuoFTxlfwt5tSaF+oYdPWKK+9GURd1gM9Gnawlt79BJ/OaBrmolJJnHe6me6dtVwwqQafpx57vHmSQOVLY+cuB2eMgY++8uLxKmxeXNi41l11sY39h6KceZGTKfc48HtUOJwCNFFGjdDy85d5TUMvHoQ5PwR49KHVxN2RY5JEAvB6vdx84wU8fV+QW/dJvPdyJrc+WE+XjhoemeakRxctzzyYTk6Wii07Ijz6vBNrisKMaelYLRILlgT5bp4fu0XH9Ve2TI6pVBLPP5rOyzNdvP1i8ynO551uYbK+Ak+wAdsfhocmRIIq/W78v9rI9fVHjYa60nIuvqsYg6FlcUKSJKZMtHHJ9XVcde1Tx8R+9Xpc2Cwykahgwey8Rgkkuy056OnUk8Lc8mAdg/vqqXcmOHm4gWsubbrWgjwNLz2ewWPPOwkGFfp0bzuBMXSQnmlvOOnSoe1hEz6/QsAPN0ySyO2pYuPWMH16tH7MTdvCnDXWzCPTnLg8Cg5nnMwMFR+8lsWVt9TQtdvRDzo599wJvP7yC2gwkxXvSIYjr5Gh5sLBDtbSRxzfWBQ/AnugI6Mu3cvmLWupLjMjuzOQ9GF8hipi0TDbf83lvqlOlvwaJ83T9nTqFCWb/LxK6hweDqQsJcPfg+6xgexlMyZhI5NcFBL47YeI6dyofWFK0uajUrQoPgsatGgzXHwy3Uqn9lpGnSh45hU354wzsGBF24yx/3ZEI1EkZPx4OOWkpiJFuwIN7X4Xm48/y8QjU0vYGKwiSuTPi32ygtencN/UeiIR6NVdTW2Fv5lm+e8REH460KPx3ypJRQd6UCS2IhvC5KfIlDRsJh7pTaYoQJZkEiJOFSW4cdKb44CkH5Ba27wcBa688lzsRh3aqgHoJQNaZyEzZtVw+w0t/drbH3u4+Rorb725FWvNKVRTerhj6PDAVmLUFC5Gp4eEP4jOIDXTT/49zhht5MUZLtJTVVTVtj2K2+1J0L2rhgfvajqfs8aamfZGA6vWh5k4wcaGjTF++CmKqspCidjPoIIR9Ot39DMhADIyMli/TKKkPIbVomLqKw18OysXsynpF6dMslNdG+fyKTXotfDtB7ltdj6ec5qJemcCtVomFhMUl8VItf85yScWE2zbHSEYVAiHFbbvifDWh24G99Px68ogNfVxXnjTRX6OmvRUFTv2RmlfoEankZg0wdaiW2JQX4ni4mJ69ux5THYw6AHZhavayL7vB5B9WJbPXxrkmqu2ctvffNTUKixYKEjV2EGTQGMOsn5rCKmmPZNuK2VgPy29u+sorfCzZUeEihIVakcBAbxYaeocVksaMuuHcOaFv9Fe9KJTNB9ZUiVjTOtKRo/Qc/ZYE29+4OGJF52o1Umy1JRJNpauCpJqV1FcFuPm++vo10vHyOMNuDwJVq4Lk56uIHQSZbVhBCCIE4vF0On+8RkZfyU//83g9/spzNcw/X03zz6Y3kwr5wiefiCds66o5LvZGUyYuBJvXTZqTzaKHCWaUYzeGsK0fyAWbOxkHQV0Zg+b6CEG4qGBGsrQYcCDkzL2k5AiZOZHGdpDx+2PONCo4fbrUhg5zMDc2ekMOXkPkeI01GqFWlFGjtIBAI9oIJi5F40lhDcSYuIZWqorDrJtUykaRyFCkWjQlRJQAvSPjmZTfNkx2WLx4kUEA5VkZxrYsDHBq8+kcuE5TU542mOpHH96BX+MFe++3cjEtXswuY9rccyYiBLCT3dpAMLZntefX8fbn1Yw67UsZs/xM/uzZVhECipU+PGQQgY9SE5ajBNHo4WKUjUXXOlg5qspZGeqKcjTMO1ZPZNvXkym0g5jOIMwQaooRSGOFj2Z5JFDO6qyf2PNyu+Ax47aDmVlZYQDKn5eGmDX3mSVXK+X6ddLx4IlgVYXpkenOQlHFOa8l0s4Ijj+9HIuuKYaISA3S0X/Pno+fC0brVbitofqMRkljhuop6wszpffhlBpE2zfHcXjU8hMU+EPKKRqWwbl115m4/ZH6njgthQW/hpk4iURev5B93PNxhAN7kSjHmj3zloW72sgOyvnmGQQ6uvryUjT8dP8KCaLgs8tc9IZdVx9mYnxZxuorYECqW2naMSCHhO9OY498c2oqzOxW9R07hDl23lB9A3tW9UmlCWZHNGeYt9ObvmbirBHjzckM3liy+/SaiWuuEzHlzN3k+Xv1ey1sAhSptpD6VfZ2Kwq4nHB7Q86+Or7IDVV1Udth7/wF/r06cNb77cUg8/JyWHCpRMa//3JR5+y8+f9WGNpRAi3yYiPEG7GRFFLagzChBYdmaka1GoJ2dO2LrKVVHazkfZ0J1dqT0xE2cUG0qRs7KSzTV5Jjt2ApFKQfWlYQ/k4rRWcftFp5Oa2PRjiL7SNjIwMhFphE78RIUSIQCOr848I4sNG+uE1fx8eGuhKv8bEjRCCLaykQdSRKmU2+2xIBKinigGMwKmuYMAACce+LPSks43VQLIrZB/byKYdBXTiEHsAGtfQ1uDHSxpZlHGASDz0D+md/Tfg119/RcRV/PCRndw+URb+GmD2zNYTMvfcnEogKPj8Wx8b18n4XBriET0SpWioxmKP8+FbrUsfde+ipV9vDZuC27FVN28fT2gDZOfIJBKCz+Z4WfhFXosiX5eOWh6428QjDyp0DA/CRx1O0z5K81Us/DXIuFOMjUmKC881sWiZg+8Wyn8qG9QaPpj1Bn+7wU+PLjo8XoWtuyJMfzaTK2+u4bbr7Fx6flORdmBfPT9+ksuF11bj8SqcNsrCsMFGvG6JBhdtfne3zlqqaluXczpuqMS6pduSkh8UokKDkxpK5F3YVGoKvUOajquNMGhg27qmPbtq0RkLOffcS47JBhZLCtu27+e5h9JbHUAxqJ8elQxf/+jFZFTx5nOZrRwF7rk5hRPP9lFSHmtTSqmkLIZWI7NwaZB7b0lp1WYfzPZCXR5hg4uPpmdy9W21TDjP0iLp6/Mr/LAwwM9f5qFWS1RWxzltQgXLvitgw9YQZRVx3ph59O2eHo+HeERDAZ3JlJoKOEekXVSiD8XsoRv9m31OhYqPvwhw181WBg9Q2L2vnOUromzdGebFJ1PJy9Hw8fQseg0vJ+GLtCnVGSNKh/Yqbro+m0enOTlzVDELFhXRVwVOXxmDBzUQjiosXedlQC897Qus3Hadncw0Fas3hnjhzVomX25r1OCvrU+gllQ88WID542/76jt8N+GUaeezMKPl6By2TEa2vYfKhXIskR3BlFDGTWUkkfHVt9bEirnwadDWK0yC2fnUFyeYPKmPRjdQ1q8NyxChwf+NU+MCiHQ2n3kdQri9ahop9eh0e+l3F2Eo16CmJYc2tGDJpa3X3jp1K31c/ozuFwu6qpLIaynq0gHCdKDXXj97QO4fXGmTLSRka6mtj7Om7M81NbHeev5TNasa2Dpj2tRo6H74T2uEIK0rDhb1ySlLxpccS6cXNOmf5Sk5BTzFx/L5M5HHdTWx8nKaLmne/tjD1dc2FIC495bUjhtQiVnnWpi/JkSD92tMOaCveTsKkDEWyZu/yekpqby1Q9OrrzIxLTpLt55MbMx8XkEOVlqnns4nSum1Pzp9HmNGsaMNJJICG55oI6brrbz0Zde3J4EdlvLFu6Hn3Xi9iqUlseZcJ6FF2e4CAQUauvifPNTiPKqOL266/ji7ZxmvnrpqgA33VvPUw+ktTgHf4C/K9GXSIBKkRmQOLkZIUsvGclrOJ6HnlhEO7kzvcOdGn/beG2MIt1a1Dkl/PBJLh0KNXh9CS66qgHPoUwyGtoTI0IJRcRFlD4c3zgbxiiZiUc0uPFiIIBCguqMdcgqhRdnhHj35Syeezj9D+eYJFmNOtHAdXfVMuvVLArzm871svFWpr7s5KPPAmgw4seDxaT6pyQ+4a/k578dUlJSKC6NkZmhIjdbzTc/+di2K4rFLHHh2RY6FGrQaiXyctSk2NRsXJ7J8jUBVqzai9UCF51n4uXpCiv3y6glDRqhR0JCq0uwJrIQPWb6cUKzB6JB1OGObWb2W1kYjTIOZ4I7H62n1hHnorMtXHm5hieeXcwtNxhZsmQ/3v0W4no3+ceX8sqzNuJxDVNfjvPSE8nqeG19nCUrKojHBScONXDBJA9le/YjKTIejweb7eic2jtvP88VF1j45vsoo04wNkt8QtLxnnOaiUXLg4wb1fTaoH56RpzuYtWPO8jw9Wgc8BQQXorYSmf6NH6+U7w/Pv1vjDjeQM+uWubPdVPo64aCggFTM7ZSpbQfbSiF9g3HUVPvYuRZa2nfXiYQEIRCcOklBk44roGifQ4W/xbAtymXCCEUFBLEqDXvYvx4FZv2BJOJvIy2kwm/x6z3XkOPAa1GcOZYLbO/83Hp+RYe+1sql95Uw/5DUa6+xIrNquJQaYypLztJtcss/rpJs6tPj2QbhNksM+f9ZLJh49Ywr77jxh9QcDQo7C6KUF2bYPJlKdw1xYbJKCOEYNGyIJdcX81nb2U3aw0ASEuV8foUJt9ZR71D4ZzLazltjJ4rL7KQSMCcH/1UVMd57+WmoNvpFCjaMEZD20LgrcFoNBIMxLCG83EFPCjEoSqPV16pYuaHPgINWvIOM5xbQ/RwgkcjadEJPT7cZAe7sHbjIXweGU0opVXWKIAFG3o99OutpX07iZ49jBQdbM68jcUES1cF6dgJ+oyqYcFPteQondCgwY0TP24yUtVYLcnzU6slpk9LZ93WcmLRtqumf+Ev/L345P1PyfR3xkKQUoqw0zLAOtKq3ofmrDs16iRDQsjYrDKSPgRt6K/HiGAllVypPZBsBYyJCOvFEiyZIc4/1cTN1whS7SoW/1bNizP2Me6Mydx97z3/7Ev+t0UgEGDz5qSY+4ABA7BY/jFGz8qVK7GG0/ATxISFKkrIEC31qIQQlHOAAYxgCyupp5o+DMUsNa3DkiTRVwxjKyupFRXk0g4ZFQ6qcVFPTwbjpp6D7KTDjk7EQjK1FDGAEzFIJoQQ1FNFGQdwU08X+qJFx362YxfpLc4pLmJ4cJJDOxQS9EwM4o2pb0FC4qIJF/5Ddvm/ip07dxLwaOgZ7Ut1w8/Y0mi1OH4EqXaZrp207F7Qjg6xTs3Wtmrz0jb12QD69tQhEgkO/eTETnLTIoQgklbCBWelsGVHhOMHGdrcPF423swLLzSwu3oTWRTQPXAS5fMTPLSylCfzq5j3dVojy+WOGy0sXnHsQ102rFvE03cYeOLFBgb1MnLv4y4evzcFi1lmwnlNz5YQgnWbw5SUxxh+nJ7n32zg5OEGMtPVdOqoonJ12x00QiTbxltDvUOhJ4Pw4WGXYRkKCuGQjEnSk+3t2+yeV8WM7N4d54zRrR9r/6EosZiaeDx+TAXhfgNHc2D/Rk49qe1YavQII907a9lZFG3zfjmSIHj2tQa+eq9lMSoSUfhleZBvZuVw9pVV3PloPa88mdHsGjdtT8aTqjQPWRkyV90aprQ8yumXVfLKkxkM6KNHCMH6LRH+9lg9kyZYKToYZcGSID8vDZBql3nt3QZmfuQlFE6wY8eOo9b8XL78ZxJRmSwKWn3dJqVyUOxq7IA7Ap+pAkWBV2e6yDgc2/bsomPZ3BwK85PPhyxLXDLexGezDpHuaZ0ZXykf4Id5IQryZTzeBPfdYeO+O5KvzZrt4fV33Yw/00zWATVXXWzlvNObkmVjRpo4+QQjl1xfTd+eOrp11vLRl17yczV8832UB54cc1Q2+G9E//79MeSrwSXx629tP8evv+OhtkrCy15UqKmnioDw05neze6HUlGEXhi58wYdA/vpmHJ/PYkEKDbBAe8W2id6N+6dPaKB3WyggM4tND0rOYgvGiaweQBpIvmceIULMrbx6gtqHpvmoba6HCc1RImQKrIQaVGevfftY7ZBcXExGekyJUU0a0s3SHoG99dz28P1BIICi1niqousjD05OY28Z3eZbT9mkSd1aDxWg1zNheN1jcdJTVGjVtOmZqkQAiGgXYGWqfenceXNNbz1fGbj2qIogg9me9myI8LdU5LFtk3bwsxfFEGtgvPPNnDCYAPbdkcY0l+P2STzyYwsLrq2nHWr/CiKgiwfvTrjW28+SZ8eKuocCRIJ0WoiFmBIfx1pKTLfzfdzyXmtx2HzlwSpb0jw4NMO0tNUzFscQG+AWx6o4+Pp2c3WvvuedGC1yKyd39SFes1lNtZsDPH0qw3M+yyXMRdV8en0bIzG5tczariJW6+N8e38AJee33QusZhgz34NHTv+HQlxt0K+ktuqrq0PF5ZoFhlS52YxgVrS0CMynOLEYgrzkna78MoGvBv7kZIw0pC1mYJOUcb2UnPgUJwtuxaRXXMC1sMFdB16MsijhCIC6nqyo6mkeXqxetFOZn3mZ9JlTbIJkYjCbQ/Vc82lNqbcW8/dU1KaJT6P4OE7U/nyuzLMWFGZgoTCif9xvsrR4q/k578ZjEYjDW6BLCcYN6GS8WeaGX+mGacrwZMvObGYZV55MgOvT0GlSjq5k08wcvIJyc8LIVi8NErGYQaISoaOp+7k1ust3Hi7msyK41BQmt1AqVImgZrOnHDafu65w4zDmeCCs8xMn+XirDEm+vfRYdSFKS1X+OWHdK68YQveYIxvP0lutB573smNVzdtpLIy1Fw2vukhvvxCM48/ewB93H5Meg1edzWTLk3n/Y9qufXG1lkKk6+wcsE11Zx4nKFZhefNF+3coqrj88+qkRQNatToMdKdARilpnPTSnoiweRjoFZDQARxaSrIjXdr9j1OUYuTOjqF+hLCj0ddQyKmonp3GiZnFyzoWXnAwc8L9vHAfXoaHDJ6yUBH0fPwJrKKOso4bYyZfaUy1dXVR538PHjoIFprhLeez0eW4cZ761i9IcTES6y89Hg602e5OW5cOXk5Kjq203Lj1XaGDmzeQpadlfxN5i9O6u/NXxLgg9leXp2a0aiX+snXXooORnnk7iZbS5LEaaNM5GSpeeBpJ++/0rz9a8uOCEUHolx2voUv3syg0NmHX75eTyjkpnMHLVdeZGFg36ZzcTYkOFAcJa9A4Ha3PXW0VTscPIjblUzJJH9RI9kU0kHpwRbHClQI6qgku5UAOCLCCERjpcqEFYEgNZHP+59u49bJNmIaP8TTW3wWIISfiVcYeOHJpKNPJASnX1pJLCbQaCTe+9jPK6+H0HryUIIG/NpaFCVA7PAk5UxyaU83QhnLmzluSZK4dbKdtz/7yxX/hX8uGhoacNd6yJFUmLCgEmrKxUHy6dh4DypC4QA7SCcHtdR0DwohCOJHRoXRHKdzew0OuYoM0avVwKOSEnJoLj+iQUtmio4nnzZw/llNxamJEzRcdI6Zcyd+j8NxLenprT9z/1eQSCSY+uhTLF+0Ap3XjCQgbPVz3MghPDXtSTSaY5t0fQRlJWW4Ag20pxsVHCSNLPaxjU6id+NvGRcx9rMdRYrRkL6VtPosGqhtlvg8ArWkZqAYwSZ+o5R9+HADoEXPJn7DjJX+8VEE436qKKIfJzTbbGWSh1nY2MWGRkapXaRTxBY6il6NLad+4UkmRclgD5voxRD0kpH2zt68Pm06J48+6ajXxv8mKIqCKmhHlmRiLis5WQHmLwlwzmmtt2MuWRninikpfP+Rm8Pybk3HiqvweBPYrK2z/Cpr4vTuoWbPT0ntu4RIUGXbxKChca6YUkO9M8GpI9tOuGm1ElE5RB9ObdZqbPT1wrcnlwmTNvHLD8nfOD1NRSJx7DpeOq2CLKuYuyBIrDaLjq6+PHTfWsacrW68L9dtDvPINAepVjUb1oPKn4oIpzN8pIvufWLMeNnKG+972hwQtXxNqJGN93us3RTC3SDRUbLi09Vw2xQDs75wk6g2ICV0mP8w5C1VyeGT2bu5/cZkvPB7CCF45R03F50B0557gIcefuGobaBSqTEaJAJBgb0NTkEgIJBliZq6Py+wKoqERiPx+AtOHrw9Fa02eZ7OhgQ3P1DH7dfbUasljCo9P31lYMmyCsafZSQjXc2CBTGK9il4PBrOOFNFLCYIhQQd2+sw6CWuuLkGCcjPVdOvl557bklh09YI+4t9DD9Oz5035DHy3ApenOHi0b+l8d5nXl56aepRJz8VJYFGVrVZ+AbQoiNBHPlwh0NAeEnr2MDFo02sWBvkx0/zWrDEjqBzBw0de4Sp37afjFDzIUY1ohxZaMmvGMs7z+7BoXM3e93vV3j2oXQy01X8tCjQLPF5BGq1xCN3pTHzIzddO2tJT1Vx3m0Gbvqbk5UrV3DaaeOOyg7/bZAkiXc/foerJ0wi4NQy+1s/l45vbt9vf/Lz7FMwQGliwQkhqKKEjfISOii9EKoobnMxXo8gT+nMK68XMeczPXPezyUQSLBwaYAZs6rYsqkaEdMiCRVWUunFcTRQx1ZW0UcMRS1pksdWHWRAcFRyv3H4cbdKKZjrR/DUc0vp20uHo3oARsncKK8mpUp/V6LLYrEQiwrCsTgREW7UJ5VjBnp21TB7Zuv6ptu2J5p1ZbhFPaLzTu6/s3k8dvxAA4uWBTltVMuuoXm/BBh7cnId6NVNx/RnM3l0mpOi/XFsZg1l1RHiMfhqVibnXupg9bo45ngaWUp3BILZH5QQN0Y5ZUSTsG2Xjlpys2XCYQ/BYBCzufX17Y+IRCJ43cXU1sYpKY/TtWPbxT1JkkhLUfH0qw2MGWls0W7+1VwfFrPET4sCZGeqGTpQT3VdgrLyBG5PhBPPLueGq+1076zl3U/c7NgbZd2ClkPThg02cNwAPR9/7WNgX12LxOcRXHWxlYm31TQmPxVFcOvDES674p6/K9GnUcvofWmtknmqKW1zEJssyVjCuaxc5yPFrqL2gI2UhAVH4QrmfpVCx3ZN65rDmeC0C9bjKOqPjIwgWWSykUpxfA+yR4tJsmBwDuWNqbt4fUYNgwaq8ASi7Nwh6NgJ3nrexoJfA1x0duu/sSRJnHe6hZffqOb4Xmo2b1UIBoOYTMcmodga/s/uuHfv3s3cuXMpLi7G5XJx9913c9xxLdugj2DdunUsWrSIkpIS4vE4+fn5XHTRRfTv37/xPcuWLWPGjJathp9++ilabdsP2rEiEhUEgrDwi5xm9OrRI4x88IWHR593srso2mpF+tmXvagceY1BgC7Ny0czMliwJIAiJVANWo3VInHwUAKNK590X/dklcgAUSlOICjo1V3Hjt0RvD7B82+6sBjU5IZ7smFtEQdKYvTtK3PGmCZh9Jq6eAvtw9+jW2ctQwerWbfej9V69JMszaakc0JIbWptZGWoGTXcwJCxZdw9JYVTRhhxNiSY8aGbRUsi9FfGsYeN9JNOaPN7BIKv5vp45DknqRkKWuM+qqL7iPr0KI4MdGk+uvSK0t0qsXrjRlQ2GSkskGszyPQPbFxQ9fFCUmvyuOOeX+gVH45JsjQ6n0zySfVnc93NS1FZosfU6qk3pNOvb2VjMPrQHanc/5SDyXfVJqtPQiEUVHj2oUz2HognbUZygR9/ppnLx1soLY8xsI+Ol95yEYsJXpnp4qdPc5sF/D8s9PPuS1mtnkPfnjpc7gReX6JR8FkIwT1POJjzXg7T3w6RFm2PJEnkBfuzdvVvPHiHmc6/04fyBxTGX+EkvW4wQc0OFI5NyHnLxi3o69pTqypFjZHOdGMvm+kjjiedHKopo4piDMKITWpiuEVEmF1soMthxi9AED95dEBCwlGp55OvA/hsh0h3tGuVOVWp2UeNo6myrFJJ3DTRzuS7ajllmIlXntOS52pKBhBpT5ggu9hAX4ahRkO1bTNP3NHSaRfmqTH/4768Tfwn+8K/8Pdh7969XH/ljQT8wUYf1JV+lLGfLazALGwoKDRQSwd6kCM112mu4CAZ5FGqKiLXms9907IZe+5JrP5hI/nubs02mQ5RjQ8XHX6n7xgXMRQEllw32dkWlqwI0qeHtpE5bjLK3H2TwuzP3+XW2x743zfI/yL8fj/fzPmM9esWo1arOWXMBZx++jmNz8E9d9xL0YJSCsO/k8EIwu7vD3KL+1benjXz7/rewvaFBCUf6SI5XCOFDHQY2MFaVEJ1WCMpgZ00Lpxk5PqJMlfdVE5gl73NY8qSCkUkMGBu1FLToiOHQnx42MQyJFT0YnCrQblRMmMUZkIigEEyUSh1oUHUspfkYJsoYWJEkZEJUoIaLXvYjFlYyacTdkc2H7z7Ifc++L/HCP5P9YeDBw/my8Q3AOS4B7Fwyc9s2xXhpGGGFknMr+f6yExLDqnRpNcRdUaaJSF1jg7MeL+YB+5smTHzBxQOFMeSHS0pxZRLZZR7XHTOUxh7ip2LzjYTjgjOvKyKx+5pySQHkkMVAtYWGosAFlKoLrawd3+U7l20LFsVxuf984FbrSEW1xKJxKgqV9Ez0I/dbCAlno3PfwiAvfujPPGikxuusPPwA4IOzmFNsjZucK5wcc6EDZw5xsik2+r49K2sZmyeekecW+6v4/br7CiKaJz2vnxNiJvuqcdc3Y9K3S7i6WX8sjKOo1KHpIqjQUsDdSRSK5GtXiQJ4j4ToryQ8y4r56OZqY2Tb4NBhfumOhjST89t15k4+6rVx9QdtW7dauodCT752sv9t7Wu6fzlXB8nHW9Eo04O2miNYbNha5jUFJltu0Ls2hdl9rdeBvfX42hIUFkdJztTzbOvummoMpBSN5hOIhXFqzD/VQcJ4hgwEzStJTM3QU0d1NbFufBsCw/fmYpanbTprqIItz5Qx5032MnOVHPu75L2gaCCz5/gi7dzGHWiifc/9xKLHn1xPC+vc3IYxp90/oTwEydGXMSolUswd67kp0/SyMpQcfaVYVZvCDH25NYDsdUbQsj6KLHs/WyvKcESyQFFxiWcWLBjxspWVqIKaogEjYw6q56Zr9ro2knD/CVBvr3cytAzyhl9YtPxEwnBT78E+PxbH6GwwG6VWbU+xA1ZKl54LJ01G8Po9LB92/9e8vM/1Rf+HpmZmcxb/CMP3f8Q9zz6JYuWBrlrio30VBVLV4S4+S4fg+Njm82qkCSJPDoQEB66nbWDon0K8XIjubQjQRxvnYFTznYwuL8WbzjCqScb+Wh6FmkpKpavDvHY0344mIY1loKVFOwijX1so5sYQKlqB2kip5Fo8XvIkgqzsyuRaBERQhgxI0kSubSn9GARn382m6uuvvKYrr9z584Ew1BQAIdKd9FdDEzu6eu7MnXadma92dIv1NTFWb8tgJcNaIWOIH66dBMs/j6jxUCfu6fYuWhyDYoiGHeKqWna++IAjz3v5LuPmvayXTtp6dZRz4If4iSEoCcjKTds4eKLQ/h8WrozGItkJ06MBmsRwuhDpRZcPNFJfraPMSfruPUGM2qNxGmn6Ni7dy+DBw8+KjuEw2Fi0Qj5ORpKK2JUVMdJJESrbPcGV4JgSJBQBCedV841l1o59WQTHq/CO594WLkuhEol+OLtHAb1a0rMen0JrphSw46iMO984sZilnC5Fa69rG1/PfESK2MvruCqi9vOfVjMMsWlcT7+yktpmcLn33nIb9eL+0Yf/UyM38NogETUD62QoZP67m0XLkXARH2Dm+UrY2id3XGn7GXGaxY6tmu+buzdH0WJy9TJxWiU5PF2i410oS/t6MYWVpAnOiJLMpnePiieXhQdCrBPt4aOkcHUuRroOXwPFguNa0TjORxmFMuyhMmgQoueqn0m9Ib6f5oP+T+b/IxEIrRv355Ro0bx0ksv/Y/v37NnD3379uXSSy/FZDKxdOlSpk2bxjPPPEOHDk20cIPBwGuvvdbss/9sh65Ww7MPp7XQlQCYNMHGcePK0MgyJ4yr4cJzjIwbo6fOkWDG2yEaDmaQ6e0BEjRINZw4QmLd5jAff+Vl9cLsxgqHogjemuVkxitrMfkK6TqqlM/eLWgM/saMNHL9VTbOvqKKylKZQiUPe10Wl1+5CktWkEfuanKoHdtp2Lk30jh45o9YsyHM8ON1bNsZOSYx93BEh9kUIS4UFq8Icc2lLYM2IQQ/LAzy1XvZbNga4dV3XJiNMrdfl0KqJcB3H+6CeFLrs7XFyC+8hOIR1m0SGPQys17NbmQqllfGuG9qDccP1pORpuPbeTF++DiHPj10xOOCb34K8MRTy8ioHN44dCqIH3M8I5n4/APUkhp9XRc80sFjYjvl5xegU7YDSYdz20N1vDI1o1FDMxJReOktFxOur+Wem1P4YmaSWh8KKXz0lZdxEyoZcXxyg9S1o5anXnFy7jhzC6ZDNEabek8AeTnqpG5JNxX7D0X522P1pKXK9O2lJ5EINRaZtJKOjIrhnHveJtp38TJksIaDxTHWbYySWjuYNJGBv76OeErpUdsAwGq3gc1L5zyFg/t9uKVK0k0atoQXYkukE4/G6M9wDrKLg2IXBkwkiJNAoQt9sBwWfU6IBEF8WEnFSQ32RDbqHe0IGtezR15PN2VQo1RCQiQo1mxj6Ikxfv0twvufebnmMguSJHH+GWbqnTFuu8/LcfFxLZIBeslIgejMAXYSlr2cO1Zh/NktN4vLVoXIye18TLY4Fvwn+8K/cOxIJBJcc9m1tKvtQ4BtjYkoSZJoR1cKRGdCBAgTxI+XasrQCSNWUogQpIz9xEgOEhhx9vG8Ov2Vxnv7+8E/MP2l6ch+LUoEqgPlWEQKvRna+J4jg960aCkrDzHlSiNSTEvMUk/nnjE+fMuOzapi7El63vhg5b/SVP8wdu7czlNP3MhNVypMeUlLNCr46seXuPqKN3nl9dkoisLWlTsoCPdo8dnUaA4HN+/j4MGDdOrU+lT0P8OJJ56IJAkkJDqIHuxiA90ZyADpRBIiqVMYwIcjdy1mk5E534c44Tgdh3a13R6YEAlkZDrSg3Usph/JIp5L1OOghiGcwi42tKktCsmptQF8jfqyqVIWqSSLauXiAEbMpEnZxEWMHayjM31QSLCXzeQrndm1fdcx2+JY8J/qD0866SQ8wkWCBB59BVqVBo83ynHjypkyycYZo024PAqvz/SxdkuQ7l1UnD6hEp1VYbt6Od3ixzWugdZ4Bu9+tIMe3VWcO66pHc3lTjDpjlqmTLQx40MPi38xMP/XAC+/FWP2zDy6d0lez94DYWqrNCxYHOT0Mc03UrGY4M6HG9C5e7QpI6Oqz+e31YfoUKjmqZfcCLl1Xc0/g8et4YU361HHTFQfZp4bMFNetY9AUOGlmS5enZrBZZPc5DlHtdDztpCC/2BX5jiKiBGi36gyrr7ESsd2GpasCDLvlyC+KhvPvhTgjfc8ZKSrcHsUXG4FT40JSRziogsSrNsaZdKEFBwON1WHDIRVHlTda5n1ajr9eyfjvKIDUab8rYySDTkMP7OYbl1UyLLE7qII996ayuTLk5vncaPibNiwgTFjjq7VubJ8NwmRYNZsD2NOMjC4X/PR4K++4yIehwOlyUTzxddVM//zPFJTmmxRURXjqpvqiNSkY8zwM+UaIz8u8fDW85lo1BI6nUSDS2HhUj9336lQoCTlgWRJJpVM4iJGedYyXp9q5PwzMlGpJCIRhQ+/9HHlLTV8Mj0btVqiVzcd0x7NYNobLl6Z2pzZ/fz0BoQAo0Gmtj6OokDnrkc/7CQajaIzx3D6ysiIt2/xuls40FiCmPuuRaeVqC/1s35pYWNi5L2Xs7j2zlpGjzC2SJaUlsdYtirEvM/z6FCoIRRS2LDVT0V1jKnPBPBUajFgpD8nNiZeg5v8nHvhOk4ak+CM0UaWrAhRW6rH1zsZV8ZigqturWFAbx1vTcskNUVFZXWcJ192MuuzAGePNfPzr0Hat5fQaP73Yqr/VF/4R4TDYVYtWUtP51nsnePiqqXFJFQRGqJe0kROiyG9R1AoujL3pyp6MYSeUgZISY3rID4awmF27Q/y4fR0Tv1dUnzcaBOjRxo5+cw9hHakYJBM2KV0SsU+SrMX06+vipJFvdv0fYZYKvuKFHL/kIDKUzoy9aGnGXf6aWRmtq7N2xokSSIjI5VJFyd4+MkaDohVZPt7YyOV9b+auPcJJ4/endLIat66M8IVNzjIqzmJLliIEyNCmPwO61vd/1ktKmY+n8nYCRXotA5sFhVub4IOhWomTbBwx8P1dO2k5an709iwJcL7n/pJCB0yMl4aCIUksumOCicWyU5MRKnKXsFzT+tYvkLNL/OMtPN0w+AxsaTIw3dz9mJIE5xyogav13vUdrBYLNQ4BDp1nB8/yeObn/x88IW30bf+Hs++3oDHm2DFDwVYzDJzf/Yz+1sfP/zsx2gAq0Xi7ilpzRKfR2zx8fRsRo2vQAg4cCjOLdfY22SMQzKxWZCnYcW6cJvv2XcwSqQ+hZdub4cGDemYqU6s4sbrL+Ttd7855mGAaWkqYpoyRGWXFvtSI2Z8uFuVwAJQbMmhdjt2hJGQEPY6Rgxtfj+uWhdi8nVh8hyjyJQ0jfe6RzSwkaVkkIcGLVHC6EjaUJZkTFiwkkaUMBnBzsRKdBSbN7FgSYCzxprZsSfCizNc1DsTaLUSkYigogzUmClwD6Va9fMxycL8Gf7PJj8HDBjAgAEDjvr9EydObPbvyy67jI0bN7Jp06ZmTl2SJOx2+z/pLFtCCIFOK3NGG9PVAE450chnM030SAzll5m1fPHJfkLROIWRAWRJacSJUSUdwti5hNefz2D8NdV8/0FuM8q1LEvcPNnCniIXi3/dxbuvZ7TQbzIZZZ5/JI0LLvPgMBxAHbZRUHcy+8VCKmsSdGyXPN5VF1u58d46Ro8wtjiGz6/w3fwAN15lRVa1/fC3Bp1ezeXjdbz9joOX3vByyblmTH+gjX/1g4/TTjbSp4eePj2aO4h+U3Vs3l7NviLY7d1AHzGsWVU4LmKUWzay6Kt0rrqllqXf5jVz/gV5Gj6dkc3YiysJhgQr5uY3BkZqtcQl55kZMkDHGeeuoV1dUszJi4s0WmdPAtgT2ZjaSBK3hZysHBYviqAogvufdvDRG9nNEs06nYzJKPPIXalc87sKlMEgc+PVdgwGiZrDk/ieuj+NvqeUMqMN4ftQSGl1IilASXmMux6tR6eVqHMk6NtTywnHJRfw88/V8ugv5ZgOD/nRS0by60fgrwsxf5Wfcg7QiSGYpGT1yxLOwR06tgEXY04dzfTXHsATiNGtl5prLqtncD89B0tTeOlNJ95dWvxxLz2kgcRELMkEIYMCOjcuADERZTcbKaAL1ZRSSwV9OR6VpKZn8BTW8DObWI5BmJCQiRLGHLOyaUsCl1vNM08qvDGjngF9Nfj8Cmu3ezDHc9tkG2SQSzF76aEMYsWv21m4JMi40U1Bj9uTYN4vASbfdPIx2eJY8J/qC//C34dZ73+Aqs6EVtLRXnRjL1saW7IgGYRohY4ittKDgahQUcRWwgSTwQ4Kap2G6269hmuvu5Z58+YRCAQYMGAA540/l3PPP4cDBw4QCoXYvmU777z+Hg3OGnQxI0HJTzWl6DCgQkN376lNwVewOzX1Dk4bv4UVCzJQFIF0DHpO/24Ih8M89cQUvntfRYq9aWN309UqxoyIcMf9kxk8+EwM9fY2j2GsT+Hr2XO4/+FjH2ohSRKyViERjqOXjHQXA9jNJhQRR4UaUIgQpn04lflvJFnu5dqdaNHjE+7GRNjvUUUJCgq72YQJKxUcxCbSqKKYvpyQbKcXghgRtLQekIcJYqV1FpobJ5mHp9KrJQ3dRD9KKKKnNJi+YhibWUGXlFOO2RbHgv9Uf6hSqZA1Egdtv3DPHSauvSIHnU7G51O476l6PpjtRaNOamrvWlnYbB3fsiPMJRPX4FNpkYSMShcjUqfivvsiPP1KA8MG63F5FHwBhXNPM/Hae25enZrB2o0RHnrMz7Bherp30aIoghfedDHrkwC2mkHceed+lp7v5pbrTaSlqvhtdYjHnvETPNiBAG1vXIUcp7QyypiLKikui5OSIh2TlldJSQm+CoX3P4igksw4qWUAJxIigNmi47q/1eJyKajVEjG3tbGY+UdkiUIq3SVkyx045/IKzCaod8RYvzlErCqbznTGXpdGuDaEZ58XLVoyUBBUECHE7j1e+vfSM/ZkExs2JVhzsCvB3O0sm5vTLFbt1lnLwjkZDBpdzJP3pHLu6SYSCcGMDz3NBrVIkkCIo2fBmkx6An41540z8cBTTnKz1YwZaSQQVJi3OMBxA/Ss/DGf+UuC3HyHF42zI6POP8SwITrS01Rs3xXF4UwwbpSJVav9xGqyeOPZOGS40ailxnsoPU3FFRfaeOXNSspqV5Pu6otJsqAIhaq0tcx8w8wpI5riGp1O5oarbChC8NFX3kZm1JD+em66t5YtO8J066Rlf3GM199zk5ulYsmcPM68vIpe3XVcer6FkNyyYNQWbDYb6Rng0+1BcsikxQoaGWpuuY5wu230L5SY/2UyGX3qRSHCEYHJmLR9TpaaiROsXHJ9NY/clUa/XkmCww8/+3n0OScvPp5Bh8Lk+mkwyIwcZgAMuFwKLz2iJ5/mxSujZCan9kR+XbKMmS/YGXNeHR3Cg1m7bjPxuOCVt12cdaqJyy9oYoPl5ah5+4Us7p9az7CxNVhscU45KYXRY8YftR2OFf+pvvCPmPv9XMwNyW5EK6mYnDYqspfx0H0m3nnCAm0oPugwoFZDOJ5kGTeIWkrYRyd60YEexPN/a5b4PAKNRuK5qRZunbgfg6c/ADYphccfSRCNSLyyJARtKHlECeP3g0Fqfly1pEEn9Fxy3qUsXb3kmK7fZrXy3YJy1v+ahT+g8NLrW1izIYrHF2fJigTzFvswGmRCYYHfraaw/qTG79eiQ4uOXdtUuNwJzCaZb+f7mfOjn2hM0KFAgywLXnosnadecfHEPamMOanp3G+ZnNS1HXhKBVGXFbdDRzu6ESFEKXsopCsN1JFDsrvImbqdd2aY2H8gzq/fpJHn79OYPNOhJ8WZSWlkPfOXRHhq7NGTQmRZpkePQVh1KynM13DbdXau+1stxaUxbppoIy9HTdGBGI8976ToYJTZM3Mai0AXnGXhgrMs/LYmyLRH07lvqpOLz2ldC9RuU9Gts5bS8hhdO2k581QTz7/p4rLxrTM7Fy0LcP4ZZmZ+5GbrzjD9ezePm4QQPPiEF2v9QKxSk+ScJ2jj5KGVzPn6E6648rqjtgOAzy+4/1Y9r05bR7ZrcKMMkiIUEiQ4xC4GiBEt1tuICOORHPTrlUM8Lvj+0zLUuniL993zkJ9cx8gWmqI2KZV2ojul7EWNloPspsdhJvIRBONhcg7LwmjQEgqomHyri0lXhtmxJ8Kbz2XS7nAncSik8PgLLj79PIDslbErGaxevZrhw4cfkz1aw//Z5Oc/CkVRCIVCLfQmwuEwU6ZMQVEU2rdvzyWXXNLM6f8RsViMWKxpSkSyxdzQ+N9/hCRJqFRq/iz+URRQJfQ4qEGlqDH68tESpZJDlIi9RFR+hp6Q4PnH0tizP8aQfvo2tSZuvMbA3kOhVisXMz9yM/fnAA/eb6Z9oZPlq6qYM3cj9eUyL77hYcaLyUAiJ0vN2WNNXH93HVPvS2tMzO3ZF2XirbXccYONWZ97Sc9o0gc7GqTaddx8dz15uSouGq9h/KQq7rwhhbEnG4nH4cvv/Ux9wcMX77etD/bYfTZWbwgRicT4+JPFWIIFSEELXsmJlFHDZ+9Y+fybACcONbRa9ZJliXtuTuH7+f5W6fMd22noMzjGwXlVZEi5SMjE25oKQnIqbl5+wTHpeFxw0QV8M+d1Hn7WicWUFGneujOCxSxz8bkWjhugY/6SIPM+a72V/ooLrJx+aSX33ZqK0SiTniKzY0+kWYvPzr0RIhGFWV94uXmSvcUxKqpiSBLccJWNF2e4GNxfz/VXWnnnEy8TL7Fyxhgjj2VXEtzfrtnkQ71kICKSSZUjiU+AKFEK2resSv0ZotEoQlJol6dlwey8RhmAgX31jD3JyJjxlRw6tI6DMQ2qhI4c0ZEwATbzGzp0SLoI3mgQtaKjkoNkkEtfmlrhqimhkC4USJ2JiSQ7So0GHy7cKj+abBexYAzroRM4cEghgI+QYRPWNpIAkLzXdUKPVbJjcg7n9nuWsGejAUmCFetCPPKckwF9tGRkZByTLf5/4p/lC+HY/eH/T/xev/A/GR+/+zHpoh1IYJZsdBQ92M4aDMKEhRSC+PDjpTO9GxnqfcRQ1kqL6du/DwMG9+fBRx/gxede4uxR56GtNyPFVLyX/hGWAiMzZ82ga9euAPTr14/zLzyfb+d8y8F9h1i+bDldS/qwl60MZGQLW1qVdOpKCvhuvpNYXMWo0ef929r7f7of5s//nsvPj5Nib/n8d+mopUt7FwcPHEItNG2yQNRo8Hn9f5cNSkpKGDRET+2m/eiCGRxgJ7m0w046MSKUsR8NenIbmli57mg2MjK72EA30R87yWFEilCopZwGalGhQUamHV1Ro6aaMjToUEtqnKKGGDEqKaYDLZMTilBwUE1HerV4zStcSEjopCY2hVGyEBFJ+ROVpCabAjp0af9ve0/Avy42BDAYEzx8v4VrL29aSy0WmRnTsvjmJx9FB2JkpKt46S0XD9/VxOzo31tH+04K8z5LQ6OROGFMPd18I9H4tTgd1fxcvReDNY4kVDy3SWHSZDPf/Rjmw+kG8qJ9OXNMCQC3P1xPnx46LjzLyuK3NBQ6RrD0vTp+/qEYRQ6hDqRi8w1EJkgdu9u89krpIB9/5WH0SANV1XHCIflPr/uP+P6bHzA6UrGTS5F2NWqS3RhGzFSUqbjhWiMvvulKauMn2l6fZUlGIUY8fx9lVRo8AZl9B6NMutTG0yVuIr7kvamXDGiFll1sRIeeXNqjQYtnWx0/7tpLdqabnXvieOV6rrvM1KJID8mEyT232mnwJFCrJdRqiSsusDDx9trGjfPPyzRMe3nIUdshI7MH/brVsGVnhEVf5VFcFufEcbVo4yZSc9RsiMKQk+uJOe10cI5CK+kocVexdkMIlaKjY3sdD9+lZ8xIA5u2R/j4izqW/2Ql4NTx/mwvt1xjb/yueFyQVyDx+Gtqnn1xA8XFAklWsJsinDKi9UFDky6xcuHk6mZtoblZam6+v46MdBXOBoVLzjNz67XJTX9ejpqdeyKcNdbElgMtN91t4fjjj8cfENhTonQbuI+dO4tIRNVI6gQnDFNxqCrKhWdb+fxbL/k5Gq670sr9Tzl445kmEsDF51gozFNz7R11hLwapISGqBTEYpc4Y0zrZJR5C+IUim6t+netpCPhsXL5DfVs2qQwVEpDOLtyzc0HqG4I8/OXea0e86E70/j6+zDVVTpWb4jx/Gt9j8oG/wr8K33h71FaXIYmqm/8HRq0pdxxm45RJ+qYaXFCpPUkmg83o0Zq2bR9B5mOPIrZS39ORCWpaBB1nD2qbbbqicfpiRtd4Dl8zpoYBXka+vbUMu2FEkR16+tYuaqI3GDfFvdMVESSkhnlbiorK8nPb324VmuICyu9OmkaJS269wyQlavmsbszGzv8gkGF6++uY9Oi9BaJVwBrTT9OPX89qRkK551uZtarWVjMMtt2RXjgKQc6HQwfqm+W+DyCay618ekXIbbtV7Bgx4CRGsoQSFhIJUwlkIwPNGkuRg7L5M5768j0DWthB0mSyPX3Y+f2tbRr167Fd/0ZThg+igLbFiApTfb+K1ksXxPikWlOGtwKmekqaurjbFlS2PjbBIIKX37vY/Z3XhwNCT78wksgqDTuL1tDZrqKoQP1/LI8SOcOSSLMtl0R+vVqLvPiDyi89ZGHOe/lsHNvmEm313DXjSlccq4VrVaipDzGA497KF6Xgx0zdYZ9RG1VAMSCagrzZD757muuvOr6o7ZBIpEgGrTh9MSY9oqK+x/9lbpyPWqhJUYUKylIyOxgHV1FX/SSESEEHsmBL3cbZ45RMeXeOu6+OYWUdi7KaxX8AaUxR1RZHcfvMGJppZMWIJsCailHjwEBFLOXjodjxbiIEREhDJgoFntw4aCrGIjOq+eb79ezaVkOFnPT2mkwyEx7NI1DJbVULnCjlfU4HI6/Bh79b+Knn34iEokwbFjTBNzc3FymTJlCYWEhoVCI+fPn88gjj/DCCy+Qk9O6qPB3333HnDlzGv/doUMHpk2b9qeC/r16D+PHRbtaFcYWQrDwlzBWUvHhop4qUslCj4EIIbIpRGN3cd4ZHr6e6+f4wfpWNX6OIDtTjVrTMtP61dxkID3vs6bpsaeNMnHvrTbGXlzJT78E6PuxmhuutCFJEpMvt9EuX824CZWYTTJGg8ShkjjhSIIlvwW4/kob06a7jknrMhKVqHFGWLswnxS7ipq6OCedWYtGiYCQ0LrzMGjNxOKRNo8Riyer0A/cnsLDdwkW/+Zi6cpqZn/jpyBPxZTb/QScBl56ve1FbmAfHV9872vz9TNGG3l8xW7SvFnUUkGcKHm0vtBXcJDzhl/X5v3SGjQaDTodvPeph/btNJx7uokn7k2jwZ3goy+9vP6uC42mpW7GEahUEkajTCIhWL85jE4r8d38ALdNTkGjkZj9nY/vF/h5/pF0HnuxgYIcNWef1tQKd6g0xiXXV9Oji4bnp7v4ZlYOn33j4+4nHFRWxymvTC76P3yRynmXrsZfk4Pem48gOUU6RIBeDGl2TpXyfr58/otjsoNarSYRU3j35dxmC9POvREuva4OX52ZzuHe2EQ6MaJUSAeoFzVkZ8qMOz3EY/dbuWZKgoalxzfKFPwedVTRl2EIIfDjwUENIrWak05Sce/tFvJy8ti4Nczjz66idl8K9UEv8ZCGBtqeVOsXHvSHaf8qSUW8LoMux5dgtciMGm7AbJJYvyXC6LNix2SL/5/4Z/lC+Pv84f9vZGdn/6tP4R9CwB/E9rsCjE1Ko7cYyi42kE4ONlJbsP5kSYVG0pCZmYHL6ebh+x9hy4+7yPJ2xGM9SCLNjSquI7BFz9WXTGL99rXodE2B3n0P3EcwGOSqy65mQcnPZNBy6vgRpAQ68ubMCjTWLH6cf9c/Rbz8fxNt3Q97d6/nrklty4SMPSnKwtVmorYAeFuXOQmbfZx+9ml/17Pv9XpJTVWzIXEIQTUDGfm7oVUW7KRTLUo5xG46HU5GZlPALjZRQGec1FDMHmShQiFBOjlo0JJHR9KlpmtOE1lJQXshKKGIAYxgNxuoF8mC3xEkRJztrEWDjm2sooPoiZ00EsSpoYw6KunD8S2uQ/rd7scm0oiF4/+2vhD+tbGh1Zbg6ktaZ5icf4aZ0y6pZNFXeZx+aRXhsIJen9xIVNcmEDENnfrVYTOrqK4RdMKLnXRSRTZah4GEI44RC2moee3NRSgRLf2iI3BRT3WNwp59USIRwfVX2li1PsS8LyqQ3OlJSYP633W7SFAh78WXcOMRDY3Dr46gSpSgT9hI9ebyww+HSMmUiMTM5OW1ngxqDRISatRYJBsGjQ5/NNzIHLXU9ebt93aQkaYiPVUmqne1eZyg8JPfXjB/TjaffO3jYGmMgX117NwbxZwWpjxQhAqJeEYZNR4/ueEeZEpNSYlMpR1pkXzenv4bOXQlai5h2FBDm983pL+eWbM9jf+WZYnKyiRF7LsFUTp1O4mePXsetR2271jLKZN1uL3JpEHHdhpSDEbya05G2a/g2x8jBQ0SEm6pDoephlp3mExHB7ISHajeL7h3RSm1cimTrtbRs7uGA6UOivep+ehLDyk2mQnnWVCpJIRI6lQO7Kvn64+TCeV6R5z7nnK0eX56vdysG0xRBI6GBIV5aiZfYSctRebBZ5yNyc+MdDWjRhh54U03735w1VH7gaKiIvr2NFKYK7BZJXYfCtKjrwaQOFAWoapMy4yn7CheO5LVjWKvJaYKcflN1dx8jZ2q6gRPPhtI6rbG0wmLEHqNmoJuEul/0qnV0CCwSW0n1w2KlX0HXMgiuQdLCbdjxy8RsoYcaNEldwQWs4zdqsJVpcPvVv/lC48CAwb3Z7l+HRzeCkbTyrnqEitGo4wlu55wfbBFzC+EwJO2m1mP2Zh0R5hyx0FyaNdIhlChwu1pnYW0ZEWQN2e50ackaDAvJuwyEox7OX5QUuLhyivUzH57G1nevo1dYUIIyqR9iISKDKmlHSpIfn9CSbB1yzaGDBnS4j1t4cDeSm65Knl9NXVx1m4KM+f9nEb2c0l5HEURfPh6JieMrSO+J9aCtWcljeJ6Ay8/o2PksCZb9eulY97nuYybUMUNV7WtW3njNSae3pKNMZbsFAnix0oKYQKkkEk91eShIz9PRSCoEPXr25Qj0Ep67ObMY773O3bsTNmuJppv00Do5PXs3R/llgfqGmPTD7/0MvtbL+PPNHP/bWns2B3hp18CZKUnZSiODAP+IzZuDfPEPWm4PQrL14SY/kwmV9xcw+mnGLl0vAWTUebnpQEemeZkUF8dV95Si80iY7OqeOcTL0+86EKjllH5U1DVdSZCFGfGLzz5oJVLL7Ajy/DjzwFeftuNpDYckx2EEGhkC9PfruKqCRK/LUzn4WdcrPq0PVk0Ea/cwkER24iqvJgtEiePVHPDNSaWrQrz7qwIyxeGiaii1DsFz7zs5ZlH7AB4vAnU8T8vKEpCojsD2cIKQgRIiK6AYIe0ho5K38YOo4HSiOQxhZNxpxibJT5/j8futXP5+gP4vH7GjRv3T/GJfyU/W8HKlSv5+uuvueeee5oJj3ft2rWR8QLQrVs37rvvPhYsWMA111zT6rHOP/98zjrrrMZ/H7nx6uvricdb1zlKKGaefrWBEUMNLaaQvTbTh7q+HRlScrJYe9Gd3WwkjUzyGUERWwh6nHw7N05xMYw43sCOPW0nB6tq4xQXJ4hGRWNCSQjB+595+fGTlhtYu03Fa09n8PbHHl6d6ebL75JJxFgM3F6Fx+9JxeMTvP6ui4fvSsFolHl+egPXXm7jvc+8lJeXH7Vmg6SyM+UabyMjMztTTZpNi2HXiMZNnifUwGtvbUEtB9m0KYFQJMx2hTtvNjJhvIk5P/q4/bpkYKVWS4w7xURNXQKzqwtldX56SkOoF1Xs33+gzfMoq4xjNrVdaah3JjClxNjv3UEe7fHhplTso53Utdn7GkQdIQK8O/09rrzq6EWtX37pKf52Yyrvfublt+/zGzc0OVlqnn80g7k/+3nkubYDUEi2Vz/4jIOv5/q583obhQVarphSw0N3pvD5t16+/zAXlUpi9lvZPPeGi+mz3GRlqDhUGkeW4N6b7ewvjhGLCxYtD3LtZTbuvSWVA8VRJt2e1Bo99SQjG5Zl8tGXLl58rQK3B2z+dnSNNw2bEkJQJhehaENcN/EyVqzdfNT3g6IoWG1yM+HleFxw3V21RF02unoP0/ilZCtHR3phJ512fXfy6nPpNLgS7CoKo1DcmAz4PSQgQZwdbMCMHYMlypQ7Ddw8uWnBHz3SxKgTjZx1WQ3y8o44qEZGxSaRZJemk0Mm+chSMllwiN10pGkzY0jY8Ndm0eD1c+FZZu6d6iQaFbzz9gt/OtlUrVb/SxKE/0xfCH+fP/z/BUmSyM7Opqam5phaD/+V8Pv9/Pbbb/j9fgYMGECXLl0w6pJV99/Lb6jRAKJZsur3EEIQE1GKf67FhIW90mY66tsR77eSFx40M6S/keraBC+9foBly+HN6TO49LIJjZ8PhUJcfO4lKHv1dKEvYQJtnrMaDbsOSsxb/DFer/eYdJ3+f+J/uh+EkPD5255S7fNBx06d+DV1FRFP0xTWI4iKCKFUD8NOGEZ1dfUxn184HOaXBUHs0UJSyfxd4rMJOVI7togVJEQclaTGKFnQCA0xonSW+jR7b0SE8eBslvgEkjqKHMSDEzvpqCU1vcVxHGI3FeIgZmzEiBHCjyDpe1WoKWY3MipC+GlHt2aaeEeQZNg3ra0RQhjNxj+1x7/KF8K/Pja0WqQ2i5yyLGG1yMTjMGywnpXrQuzcG2XVhhArl6soDAygu0hHckukiiAH2U2DphRtposRw9VkZsqsWBWjtsyEJi6TmUgOw7SLdL6fG0WR4lx+gYWPvvKyaGmAOkXBLDo26+gACAofUVs1/XM07CvagC5uJ5M8EiSopwoDRrozADksYxft2Fq9lLMvHHdMz0D/Qf2Yb12MzZdGXqAfu1iHgyoyyMOWyMK7GQ6mbOa5N1wMGKRm//w6bEpzqR8hBCWabfQoiHHrQ/Xceq2d666wUloRZ+ZHbpAEeV0CnDluH5dfaOb8i9Rk1rZkY6kkFR1FL9w4SI+2p7ikkpHDWrwNgLLKGBlpTTH9F9/5CfjhurtjhOLdeXbak8dkh6C/gZ17DFTXNt0vGkPT4B8tOgLCR0Pues4+U82407Q4G1J5651anAfiZLr7Y4r0xiYKWbNqHc//bOfWyXbWbQpx20MRKqvjDBhThs0iE48LIhHRjAVktcjUOdqeIp9ICGKxJt/5xXc+GlwJ+vbUsWtvhH2HouwvjnLxdVXk56hZvznMy4+n8tYHPrKyso7aFvX19ZiNCsvXRPjq3SwWLQ9QV5/gkbtSmHJzlLz6pj0D3kISnjjb1b+h9Ipyy7311B600z02ipwj08AR1Kn2YzaFqKgKE4+LVp+7jHQJr2iZWDuCmM7DTx9mctX1LoLbfBglC+mhTvgaytq8FiEE8bCGXgxhi3vl/7hn+r8QG/6jceGIkSN4KuVZ0qqTElSSrGA4LCfx0Ts2Bo1YTldlIHYlE0mSCIsQjpQdXHmNQo+uWob01zF7SxXdaRquY8LGDwuCnHe2lgF99I2JmWT7coR3XsxqHFxWXBbj2jsSLF8TYvQIIw/cZSUt1c9Tz/+CcKeiFlr8eLCKVKKEcQsnNpJt+gmRoJJDhAnSgR7UUoHb7T7qe3/btm3EPTK19cmC9xff+bj28iQp6e0P/Lz5ThA5YENCIm5w0Kevit0HysiKN5dqiIkoGflhRg5LafEdkiTx0hPpvDTDxfgzW28Ht5hlZLWCLqYnpPKgluN0iw1gNxvpxwmUsY8McqmtS6CSQWlLF6DxSznmuKhv37489XiQW661tVp8f+1dFz5fgmvvrGFgXz3bd0VYMDuvsRAxeoSRqy62Mv6aKu6ZWsfnM1rGy8tWBwmHBSajzE0TbVx5cw2fzsjmp09z+XFRgHufdBCOCMoqokSjgkmX2hg1vMk/lJTHOPuKKgIhCSQvg8ceJK8wwcZtCtNmOPl2oZcXHs3gvDPMnDzcwAlnVVNaWnpMmrnBsJdC31BenbmaD77woETVxKX9ICBTJPendikdO+lUZP/Cay+ZWPhrkK9+8DP3hwRdnGMbYzVZFPH157V4PQ08eLeVwnwNYY27ze8OixBqNEiSRLrIpYE6trOKOAk6iV6kkMEhdjOQkU2fIUS/vm1LYHXtqCWqaSCmDqFWq9u8L47FF/7nCm79L2H16tXMnDmTO++8k759/7zdQJZlOnXqRE1NTZvv0Wg0GI3Gxr8jVH44MtGq+V8ikWDlslW0y9Vw/GnVPP68k7WbQvy4yM/Y8+v44A0T6Z6mxI0syXRnAGUcQJIkutIPRU5gtUkYPe25464wazaEmwVHv8dDT7twuyQeeqYpeVZeGadDobpN2vfxg5IDlvr00OHyxJkyyc7LT2awYHYe559hYeIlVn78JI/Z3/m46GwzEhKhkEI4LNq87tb+UlJMnPEHMf0bJutxGpoSlTIq5s9LsGmZBZVG0K59civ12FMBTruwFn9A0KNrk9MQQvDWOyGyYh0JSF6EEKSRzWdfRojHW094PPuyj6Cv9QpVIiFY/FuQ9FQJN04w+LGkRAlpnWwWv1Eq9lEhDrFNrOYgO+nNUCKuGHV1dUdth8qK/ezcG+WFx9IbE5+/xzmnJYcXLVnResJhw9YwsgynjjQyuJ+OpavDnDvOzMC+Oi6aXM3t19kbW/oNBpkn7k1jwew8Xp2aSd+eWnyBBDM/8tLgUrj2Mjs6rcS5V1dx4bVV1NbHmT0zmy07Ipx5eRV9Tyrny+/9fPx2KsXbchh+fi0V2UupN+2hzrybg2lL8Kfs59brTYT8QRYu/Omo7eD3+1t0F81bHECKa0l19ml1sUuVsti6WcblTnDtLW7Sqobiw41bNE8WCyGIEGYPm+hEbzrSE1VaA1OubbnQy7LEG8+l4bPvQyDIoZB+nEA3BhAjxhZWUC3K2MgyMsnDLDUFhlGDkwefivLA/Xpue8hBVXWcYEjB5az502v/V+Cf7Qvh2P3h/++/f5fz+J/+FEXh+aef58yTzuHVKe/w/h2zuemC2zj/zAuwpCZ9brVoGigmSzJ6jPiFp8VvAuCkhiwKqKYEN/VYRAqZgw7x2/wMxow0YrOq6FCopndvNUKOMfWBqZw+6kxmvTuLaDTKuzPfI16kIS2RjQU7HhravAfckoPzxl9Ifn7+v9yO/8j9cNrpl/LpN20Xxb76ScuYMeOY+eEMavL341BXoQgl2RquqqYyt4jp772OSqX6u87tg/c+pH28NwE8pNL2gAQb6fho+t37cDy1lDde3xF4cDYOJvo9jiRtfbjRHx7SIEsqOkt96MsJ5NKejvRgACOQkNBjJI8OpJBJf2k47elOEH+LxKcQgmL2NOuSqJAPcdywIf/jb/KvwL86NvT7/fgDyp/awBdQUKshGBI8Mq2Bju01HChS0c0/EjtN0ip6yUiuNpNeJ9WzdXU6M19N4ckHbSydl87bsyTQhdEkjvzWMtq6Tvy0KMgj05woimD6s5ks/Smd2pzVHJK3ExBeAsJLrXkXoa5rWLM4kzWLs1nwgw11Zg0l7EVCogcD6Sr1a7wX9JKBbKU969euOaZ7f8TIEYiMKGERpIJDFJqz8BduxtX9ZyrzlhDWuOlUN5ZfvjVR5w4Sbr+FOv0+4iKZIAgILxVpa7j5ToXOHTRce5mV0SOMZKSrGdxfz3uvZJOZruKdFzN58v5UausT6ANtP2MpZODFRUo0nxnvhtr8jWbN9nLp+cmYoqomzitveUmQwoSr3+HFl2eh0WiOyQ5qlcQvy4M4XQn2H0pK9Vx5qR6nvhhIthm6C9bw6wI70560M2q4kQvPNrPkxwwuv8mPw5qUJjBLVnwVqWzcmtTlHzrIwGXjLdhtMnnZambPzOa+W1NQqeGhZxyN16fTyeRkqdlV1DrB4oeFfk49yUg4rPDOxx6efKmBRV/nM/OFLEaPNLJ3f4x7pqTwwqMZXHeFnTEjjQw/u4qMjKxjskP79u3ZsCVK7x4abnuojoZ6mYNFGi641E9G/ZAWhSGVpKZH/Hj2FUk01OvoGRvejAknSRJZka7U7k8W9T/8ovUCXaeuCiVS6/IOEREigIeLrnBTWSHYy+bDSWkV3no95ZWty2OtWBdGcqdjlCykksnnn3/+b+cP/9W+8I9/BoOBOx+4nbLUPUREGFXAztpNyXu5U3staTkRTrx6D46OS6hv/yuGYauZ8Z7CA3clCzd19QnUWkGUJIPcYd6Ls8NSxp+t59eVIS67qZp7nqintCLGz0uDvPV8ZmPiE6BDoYZ5n+Xy3OsNJBLJ3+T6iWZKdmZx+Q0BPNoqUshAhx4Zmd1sYDMr2CpWsZ3VqNHQg0FIkkS9poQBA/sf9b2/bcs27IEcZn2QPPdaR4J2+WqeeM7DjOdMZJWMJstxHJmOIeSUjWHnkhzqaDlvwYuLE4a13SXau7uOfQfblnSb820EfSgDDw2Y08Lkp1rRSXoyyGEf2+jGAPaxjbq6ZDdhWlasUV7sjwgIH527dzzmmMhgMNC524nc/bgDRWn+bHy/wEdFVZyunTX8tibEq2+7ePnJplkn1bVxJkxyMmKMm/r9qfwyT02v46vYujN5HwWDCu987Ob2h+q5/EIL3y/wk52p5vWnM5l4Wy0PPJ1MevbpoWPPvijdO+t45K60ZolPgPYFGn76NBeDPoHBGqOqIZDsnPwol53L2/HwHWnc9Vg9H3zhwW5TMfkKC/Pnzz0mO0SjEfaxHRQ1elchmfEO5KoLCBNiCysICn/j+WhceRQdiPHi4xm89nQmQwZpCdLU6VpARxrcCr991oFx48IMH+XC4YrRIOpb/e1KKWqM6XToUYhzxfURRp8qiBbuoDz3F/Syrlk8qMfIlq1tF9GKDkYJKH402sQ/zRf+lfz8HVauXMmbb77JbbfdxsCBA//H9wshKC0t/acKOx84cAB93MzqNQmkuJr8XBXT33dzwx0uImtPJNs9sEWSRy1pUKEiJqLIkgp93IZWUmPsUE5WzQlEd/Vm7AU1rNnYFJTVO+JMvs3J/nXp9OyqxWyWufTGan5dGeRQWRTlT4oySV1SuO5KKwW5Go4fZCAnS43Pr/Da217OucTJnfd7yclQ88vyACccp2fl+hBut6Curu0W4T+itsqJ15c8EZ9fYc5PPhShkNKrjFp9EQmRYD/byUrT8OhzEbatzmDBt+ms+zWTn+akUFkTY+zJTYtoOKww5d46XA4VWkmHpI2wRVrOFlZSVZVg/KSaZkyeeFzw7MteitbbWbJYYcyFFZx7dRUXXFPFlz/4CIcVbnmgjisvslLpCNOzX5SHXq/n/S8jPPJUgryOYSRtFB16ujEADVrUkho1WkKh0FHboV377mzfHWHk8W23U5091sR9Ux0tgtA9+6JMur0GoUhIUlIGoFtnLe997mHJiiADeusZNrjlcVUqibRUFccP0uN0KXz2VjYvPp5BVU2caW+40KhBJUvMmu3l8ptrOGWEkXPGWAhWpxGOCAb00aHRSLzzWiprltt4YZabVz700K1vhMfut1JRG8FmkVm1YuFR28FoNOJyCQ6WNC2YG7eGCfjlZkLRf4TGn84dDzawdk2cECF6MpgqStgu1lIuDlIiitjMcqKE0aLHItmJEKJvb3Wbrbv5OWoCfhX9OIFsqRC1pEYjaSmQOtGDQZSxDwmJ7MMMbUgyvWwFbq6/0s6NE62sW1jAwD4G4jEJlebYpvn9b+PfwRf+hbbx6ouvsfjjlbSr6U12rJAsqYBcZxfkLRbcbg8mi5kAXraIlckppGIfAfxsZy0B0Xwj5xYOythPO7rSg0HUUYU2w8mr02yNgWE4rDD2fAcfPZNHh9rRDI6PJrWoPV8+8yOXX3QFP3wzl7RYshVFf1jT0SfcLc5bEQru9Gquv/nYBNz/HTFo0CD2FuewZEXLjf+7n0bILRxOeno6nTt35qclczn3vrH4+1Xh61vJ6XedxI+Lv6dXr5YM9KPFil9Xkqpk0aag6GEIlGat5SpJhRY9O1jXOBX+CJQ2JkN0pR9VlOD9Q1JbJakwSVb0khE/HhTiuKinnmpqKWerWHX4cy52inV4hYu4iOERTnayDi06MqRchBAcErtJSLF/S73Pfwd/6PP58HoFy1YFW319/ZYwvbslpSgW/hpgyZw8CnLVBKtSW7COhRAEM/fx9fvZaDTN7X3CED133GjDqStu/H8pwQ74vBKzZ+YwaYKNFLuKbp11FG3M5snXvOw3/0bHszfx7Fse1i/NbGwXPG6ggWcfTaWwSxiDVo1Waq6JBpApCnHWtV0saQ2yLPP6O6+y27AGVWY1T7wYZs/qAtb/ms2W1Wnc/GQtB3PnceKYCI/fk8aYMSoM3fazy/wLRak/U3jGJmZ/qeb+O608/UA673/e3CeWV8ZoV6Dh+MOxkUYDQm47KBYk42q1pCFR3o7rb3cRDje9PxYTPPSMA6tZpt6Z4LFn3Zx4ZiWxgJaH7hC89MIDRCJtd2i1hZSUXBIJeORvaUy5r47yyhi332ghZ0gxtYa9OIz7efh+E9mZLZmDd99qQcqsIiGSz7ymoYCFvzSdw6RLrbww3UUgmOCOR+p5+2MvfXroWLoqxMhzK1i0LEBxWYwTBhu4+NqaZrGnEIJflge4+3EHs2a7GXp6OZ987eGzt7IpzEtOTL/twXq+eDubG66y065AQ4+uWl56IoOZL2RSV//nnUx/hCzLNDgFsQhs3yahr+lON9epaBLGZhr0v4deMlJSpmD0tT2w0trQjdoqFb+uCvLMaw14fUlbebwJnnujga07w+T1dlJl2NXMl/qEm22q3zCH8kjZP4ouDWPJpSOb+Y1aUYGutjPnX+HA2dDc3xaXxbjpdg92d3cAsshn9sdfHpMt/rfx7+ALW8P5F5zH8+8+TZF1NT6Vg7896mT/oSjLVwcx6WV69JTZvCqDzavTWPhtOiedkHy2a+vjOBoSaCUdFRzCYd3N6VfVsmVVBi88mcrj96Tx4yd5HDdQz7lXVXHD1a2zCg0GmdEjjCxa1uSfZVli8EANRkuCAD5iROnOQGQZejKI/tJwBkgjyJWS+qAeVQ0FXULs3Ln1qK/blmIDtSBUkc39U510bKdm9YYwX32pkOXt1+zeliSJnHAv4gmokYobk0YNUjUN6VsJR9r2caGQQr1TweFsGSMUHYiyZrWEGRuV2j0s/DYdISWPlS91IpUs9rEVGXC7BeddXcOkq3RUp61HEc2/My7i7FWt56rJR98d+Xs88+yb/PhLnF4jS7n1wTqefsXJmZdXsmp9mG9m5fLJm7nceq2dTu00jdrMtfVxxp7bQNnCgeRXn0J+wwkMjJ2Kpew4TjnLyakXV3D5lBr0epmCfDWTL7fx1oce6h1xenTVMv/zXCacZ0EIQZ0jzumnJDuljhS6/oh2BRp6dNEy8/lMMtLUWC0yqSkqJElicH89P3yUy6KlQXbujTDuZD27dqw+JhvIsooEcQpzdJx5mYcX3ndz30t15PQvJ8dmPjwYU8EpaigJVPP4NDe3P+jA5U7w8rNWnLnr8R/eJzRQh4RMMUXU18okyjtgi+Sxh42UiwON60dYBNkrtqBBS4qUZF96cRHET8Cj5quPUtm2Lp0f/h977xkgRbm0f/96cp6d2ZxgyTlnJCkYAMGEARHEhGLAeDArZsScUAwgBlBRwXCMIJKDSM5LWDaH2ck59P1+GNh13V0PnMfz/k/w+gQ73T3dNd3VdV9VddXHKSh/V0tmwcZPK+N1/vX3eHhOLfGIRMij/9M6BP9r297D4XCDTFN1dTVFRUWYTCbS0tJYtGgRTqeTm2++Gah36FOnTqV9+/a43W4ANBoNBkOSuV+yZAnt2rUjOzu7TsukqKiIa6655k8772g0ikkyUxYpYcQwFR9/4adzBw1ElXWLyqagQIU4XkaulvXs/slGZs8SnIZj5IQ6ED6cxeQpm9BbPeg0KkJeNfrqzmhTynjuSSu9u+soLo2x6HMfFVVxduxNThdvSpdm74EIedkqJAk6tktWVW7cEuaq670Ya9pjjmXhIYHLeIQ1a0sYOFjiiRedhAIK5D9iVX+HSMjAK29U0LlLkNUbQ5x3jglbioKuXSW2ikJ+2XkQvULPTTdrufSChgFO+zYavv04i2Hjy/j6hyCyEOw9GGXoAD2dOsOONb+iS1iwiEwcVKCLpLNlVYDuw0to3VKJUa+isFBgcLYmoXUwZZKG229MxZaixOtLMHeBh54ji5n1NzurNoQ45wwDrz6VUfdS7NVNx5RLTYy9pJLApjw0aIGk/gqmxClpVlw28RqWfTaPeDwZhDeFRELwyMw0nn/DjdOVID9XRUlZHLNJgT1FyRfvZXPOZWUEgjIt81W897GXC0abKDwao7I6TpuCpkvqi8viXDPRQlaGinser2HztggvPJZG9046ikpivPGehy4dNNz/ZA2Fh2QGDTWSm69h3BXlnD7EwNmnG+jaUcvpp+l5+S03Pr8gza5k+54IwbASvb7pdqGmUFVVhbNKxfW3uvlmSToajYRBr0CSEiREok6r5/cIxqJsXtqSAtJwU8tONtCObugw4sOFAgUtaMsGfiCTZFubAgWBQPOZpMWf+8lJtEXdhOizQTJhE+kNqt+8woU7eysfza2vAlUqJea/nE6/s0qxpTStCfhn4D/VF/6FphEOh/nik69o4evSiPcyShZSvJlkD7JxZNcx8mvakCBBhCBGgwFNUMNONqIXRjToiBBEkBzEtoN1yAjixJD0Udq1rr8nn3jWR2BPB9JjLeq+UykpyYzmU7OjDKfWSQ5SXUa5PT3YzSYyRC5ZtESJEq9UizO9nDseuu2U9P3+XSFJEi+89D6PPDyDee/v5ZwRUcJRBd+sUNOh8xncc++jdduaTCamTb+OadP/PNJXUkgIBDbScFBBOo1btIQQOKggRIBaYSKHAoo5CIAVOztYj0boEAgCeFCjJZ/GwyG0ko50kUs5R4mIxi38QggOs4c4CTRoqKKU0zinzk4ARWI/RexHgeL4PZlMNh0Q2/HjSVadSpCf3/TwlD8L/6n+0G63E4sKpt1VzaI3sujXsz4e3Lk3wn1POPhgbhaPPONi9EgDBoOC/YVRNMH8Rn7Ch5vhw1SNiM8TmDbZyqtvlSLKeyFJEi5FFZeeZ26kgaZQSAwdpGPE6Sree9Pe5LEuHmdm8ec+ShK7SRzJbPSeFsjE481XFDUFIQQvPPcAg4ZEuWFKKmNG1cd/anVSg16nlXC6Egzqp2dQv6StZFlw9qVlvP9mZl23iy1F2SjZ/8v2CGcMqY9N+nTXETVVITxdmyQ+qikjjaRcRGqgPTu+0tF903a6dVUjAbv3R4kFtCi8Kaz5VqbCE0GWtUy+Qs01V5iRqWTp0o+47LIrT8kOU666iQVv3c+FY4x07aBh/JRy2rfW0KWrilrvYaodCS4a16LJfSVJYvTZWn445MRGOjIJTsg47y+M8sZCNxqNRCIh0beHlqmXWfB4BdPuquJwUYyNv4a49vYqlAoFiqiBCy/xk5LqJjVDpqQiikEvMbifDodT5rxzjMxf5KFPj6Tf+OQrP5MvMZOe1ngJOrifnnatJAoLC2nXrt1J2WH16tXIYQ3rN8fITLQhS7QFCSTxx/U9Bq0CtbdpggKSFUlVVTJPPmLjmjsqWfS5F71OQSAg076Nmi/fz8VsUvDuIhevv7WSoE9NjStKq1YC275MCuT6wTZZUj6pIpMdrEdCgX5/GkNGuejSRaJdGxXbdocpPJQgt2pYnX+NE8d73N/8K/Cf6gubQ0KOc901Zi6/ACZMdnLG6VF0kpaEXcnsl53k5agYfUa9xnhZRZyrb6vC5QJHxI0SJfktnDz+QON36cXjzHz9fQAhN78u6N5Fy52zajhaHEOpgu9WBIlGQKNNECBGKzohEOTJ7ShJW4M1loPOk4dMgnDqUXI7eJl+nYHdpc3rFP8eI0eO5Nm0F3BXevnq/RQUqbUE42FSano2m0hsIXdAdNjGIecBMtJUnH2GmluuT+WS6yqJROS6IUm/xfuf+PHUaBg8upyxZ+m577YUEjK8u9jP/HcjWCt7ctC4hksuSsqvZOXFiVQmYwUbaUTNFdjaV/DVB9n4A4InX3JiyIyyM/gjtkgL9LIV2eTEqSrF4k/l0fsf49ufvkH5e6bsH0Cv13PlVXfx9rzH6NNDS4c2Gm6dZmsw1HniBWZ+WFVPUt83y4vxWJ9GWvhWUmkT6UPnVvt46Wkb1Y44y77xY7UoeXV2OiMnlDHxQjOjhhlwexL88HMQk1HBi4+lM/z80mbfr5CUrWuRq+bzBdlMvqmK/r10dO+cdMAKhcQDd9h5/V0Pl51v5lSpuryCXAK+I/ywNLXBzJcrLjbz1PNe3pwn2OT9EQVKbKSj8eaxeEEN731QSVoahAMqytlAQiRIJ4ceDEIlqQkIHw4qqKECFRrKKaKUI+iFATVacmlFipRcN0RFGCdVqFDzwxd67rM5+eVXwZ49cfyxpOzBCWI+QhgCZvqfVUrnjmomX2xh3FlGIlHB06842bozQjvPWeyTthAMBtHp/u/FQv+15Ofhw4d55JFH6v7/3nvvATB8+HBuuukmXC4XDkd9dnH58uUkEgneeecd3nnnnbq/n9geIBAI8Oabb+J2uzEYDLRq1YpHHnmEtm2bniT3z6BNmzYEdB4yjNCzh4a7pmeiUEgc2OMgtDHUJAEqC5kwAdRoEUIQwEu7SHdKDlej0rkhlKzGyXMNYL9rG90ZhP24U6ww7KN392TQ2iJPzT0zkv9+cZ6LaXdW4fEJIlGBPUXB1ROtDOqr46E5tTwyM5WnX3Ex4jQ9Pr/M1Ou95JaPSLaOHH/es4Nd8QZz+O67DUy8WM327WEyMxu31TWHdu3bs2bNPlq30fD1B/WL5Qnnmik8EmXo+BJSdGqunZza5P4t8tS0aaXm4b/ZSbMrSU9V8OhzLiQpzipRS3o8jxjRei2yOMjlCfaV/0pU4yYeVdNCJ7j2xgR33JRSd1yLWck9M+zkZClZsMhLRXWCzd81nuCu0Ui88aKVC8bvI+DIwSJsVCtLOGfc2aibYzGbQHp6Ohp9Op9+7W8ykySEYP0vYR64PZWxo4z4AzIOZ4I0uxKTUcHgscUMHlvCpIssjDvbSCwmOHjYQZeOGvr10vHOh16evL8x+ZZICD5a6uO6Kyzc+VA1G7eGmfNQGoP76ZN6HqlK3u6p4+lXnKTalBj0YWRlDKdH4rbrk5WYc151sWtfhFBY5oYpKTxxbypvfuBhwrkmXl/g4/wLp560HUKhEDqNGt+OzvQeuY3bbrDQro0avSWES1NMWqzxkClZyPjx0YFkxbQFGzmiJTvZQBf6kXZceDyZtZfqKji0kp6DBwTBoIyhicmtHy2JkCqymy26spNBNaVsEstRqGQuGK/moXustMz/nci4WUlOlpJah/uk7XCq+E/1hX+hafzyyy/gVlGpPkREjmBOpGMjvS6QsIey8Htref+rBbwzbwHFR4+R37IbHbt14N2HP6IyINONgcSIsofNpJFNPm1QSMn2ayfVHCz9lcrqGFkZyfv1i6+iZEUbkygAqdFsDsf3sJXVmEiS+wG8pJOLEhV7+IWIKsAFl5zP9Bmz/+Xk1v+fMBgMPP3M21RVVbFlyxZMajUvvDoIs7n5BfWfhW69urJ1715y5FbsZANWYUfzO1LyKPuwk0EBHfHiYjvrMGBCgw7X8Yy+AgVZtMBBJRFClIsicqSCBscJCj+1VNKDQexgPe1FjzrNsogIc4S92MmgpdSesAiyk42UcYQ8KakrFhURHFSSTUtypaSfFkIQJEmWGzARJojfUHtKMcI/g/9Uf6jRaJLJiQRcfWsVRmOyJdnhTJBuV3LxOBOXTnVSXhvk4MbklNxASBDX+OF33GKCOFmZzRNDJqMCux32OdbTJtqbuKWG8WObXnB4fDItcptfSmg0EvEE9OkrsbbqV1ID7Rp0avitRRjVp0Z+bt26lfYty1i3Kc7okU0PTLvsfDPnXlHOjOvqv0uhkOjdXcfeg1G6daqvQv2tLiWATicRqKj/m0YjMeUKLYvn7iHD16VBrBcWQco4Qg8GI4TAg4OAqYR4QiBkQf9eejoWGDBZYMUaF4d/tdFLHoYKDSt+WE3p7TGuuEjHRdMWnzL5aTabSbUpCYYEHdpqeOOZTJ6d66RnVy17D0Zx+wSKP+D/1Kr6qtVYRhEXjtfz/hIvX/0Q4P7b7Lz4eAbhsMyHn/s446IyunXS8Pyj6Uy4ppxVG8Jcf6WVyRMsqNUSn37l5/l5HoaPMPH5u/nodApKy2PMftnFgsVeVGqJsy8t4/zRRjZvCzP7geYTvpMuMvHtt9/Qrt2tJ2WHL5Z9iFahRRGXSA20/c17ShAXjYe7QDLmM1tlJKUTXE1PlfbhIuqIcd+TDr7/KI/M9Pr7fPnqIJdPr+Szd7K5apKZqyYlff4Hn3qZcaePXqJxclItaegjhrORHxDIaCoy2VQRYcVyNzayaEtD+aZyjjKo58kPvjlV/Kf6wqZQVlbGnCce5J4ZES64NExmxTC0lqO0GlDBU7MyyMlS8cBTDp54wUl+ropYTKBUSmSlKzmwXcMABrNf8QvXTW2+QOf2G2y8MM/J6JFNVxPv2R/hmkkWcrNVCAFvPZfUBa2sjjN0dBVby1ejIqm53SJFwZ0zPGzb7kKng8sm6OnWKZ0HZofpO+wfV9SegNFopM9pvdj42TbyA92R/TJb1T+QmtARxI8KdaOKey169h6Lc82Vep6dVa+RqFWoueQqB0veTW8ge7d1Z4TnXohg0CtY+Foa3y4PM3hMOYqAlSqfH41SiVu7A3ugBWs/0HHm98XktZU5YNlEvrcfVdnrGTpCZuIFdmwpKmwp8PqcTOJxgduTYP0WJ28uPIbXH8ddnCDdXUCkKsjyH5dz9jlnn7QtTuDTj1/FYFBw5SWWJgngtFQlFVVxolGBWg0bN8nkSU0n72xksGLlLgCef8PFvkNRrrylknPPMnLFBBOvvONhX2GE7p20PHxXKqk2BbOeqaWmRsbrS2AxN03eHi2OkZGWrPZ84HY7tz9UQ3amEo1aYvw5Js453UBxWZxX3vFw9fTLT+n6U1KM3Hadtclh1/fcbuajpRX4vEZ6chpKSYlHOJFJ4I+pqKhwk0M+ZtR4qKWD1LNuX6NkxoiZbNGSbawhhTQ0aPHiooCOGCXz8YR7JQfYjgKJTFoQDgd44w1BPu1Q46AlNo6yjzZ0wa0pQdFuH68+ZGb44BZ4vDJvLHRzz2M1ZGaoGDXMQDygQ4uesAg20Bf+v+C/lvzs0qULn3zySbOfn3DUJzBr1qx/eMypU6cyderU/+OZ/TH0ej1puTZSrdVcPM7MxKud7N4lCIZkooptdJEHNXqYSzhEBnlIkkSZOIqdjKTGW20rXOp6bQ+tpMcsUtjHVjqIHiglFXJCajAVFCASkVmzKUS/njqmT7VitSgpKYsx+xUnt9xXzay/2fEHZH7ZFsIfkPG4JUw1HZoMMCzYMQkry76rQSCdUhZn5Dmns23bZzx4Z+Npu5t+DWO3KTEZYky4toLsTBV33pBC5w4NnXyrFiq27gzjDwpSLEruuCGFAWeVkSU64KGW7lJDZXqFpKSz6Mev8RWk5YUIqQ5w07VNL9YnXWThqZdcpFiULPnKz9hRRuy2htfXpkCDyurGp9xPLKIktXNv7n5g5knb4ATat2vLEy+s57R+ugYOTQjB3x5xcMFYU50gu8moqMtyJRICX0Dw1Qe5tGpRv9/1U1LYVxhlxrUpvL7Qzadf+7horKnu3opGBVfdWklmhpLla0JMnmDhnJFGvlke5PEXXMx9OqPueLdfb+PcK8qodSWY81Aam36NMOc1JzqtgnBEZlBfHbv3Rdi5L8KQAXr27I/y+tOZLPkqTLduDYdu/BHy8vJISHFUYROqsrbs3FPK2k1BFEqB23YAXVUqpt8MXxBCsE/6hXzRBkmS8Ak3QbUTEkry5NaUcbRuGFEFxdjJoIJjdYNiTLUduXL6fha/k9pA7L6qJs6OvWFa0Xz5fZw4JouMFIU4CXbtVnLjHV7uuk3fSANGrZbweE6+IvpU8Z/qC/9CY7hcLua+8gjK9BJ8PiWGSDrOSCmH5Z1kyQXk0xYFSqLRGPn5+cx6/KG6fePxOPNefAsCyWqrco7WEVYnIEkSqWTSVR7M+Imb2Lwii3hcIEfVzVYRKCQFallDb4bVbSMLmaPsI46SAqk9rc7N4MlnnvjXGuf/ITIzMxk7diwAbrebVatWoVQq6dOnTwP9sj8TLnchgYx9WCvT6UBPdrEJm0gnhTSihCmnCCupdQvqVDI5JBRECGFBj4kMMsglToxD7KIF7TjEHmQSOEQlmeShQkUVZUQI0o0B6CQDLUQ7jrKPBDFkIaPDSB6tsUtJTUSdZKC3GMYWVlIlyoDkICMFCso4Qo0oB5IJomxa1lXPl4mjXHHdqQX5/wz+U/1hSUkJHr+M3a7i+ilW3vvES+GRKAlZcGB/gl0rsolaK2jXMbnwliTo3U2LV1eGHO3coP3RiJlVa2M82Ewosn13BLcb1FFLsjo4HsYfaHpx2DJPzc69Tbdsy7LgjodqiMUEo4bruGhcnGVf7GDdWkF65QBiUgRDfhWW5uejNYnvvlnE5PEye/Yrm/VLKpWEVtv4M7UKEr/prttzINIgNgIYMUjPy2+5uOXalLq/zbzVTCDg5LPPfkZR1RKVrMNJFSECdKYvCpSUpq3jjLPj3HqjkfTUfNZuDjFrtpfwoZZohJFw6hESZgfhcIgITuTqDJ54rorXn7Mj0bT+3R9BoVDQoa2GDz/zMW2ylQG9dbRqqeadRV7OOd1AdU2cb1YEGHdW02TNNz9EsWDHpSqnbdcgYGHZt36WvJ1d1/Wl0ym45nIr/XpquWJ6NaMvcBKLazhnionbbrDWVTeNGWVg87YQcx5K+oGjxTGuu6OKZx5O49XZyb/FYoL5i73s2hshFGo+5gmHRV1V4clAp1USiIVJ0SsbdOPk0Ioi9tOWxnFmjXkvd99u5uW5DqLOSCOCSAhBMYUYvRLLv8huoPEIMGqYgaKSGIuX+Zl6aX3cqVaBSqFscj0EyXesTWSQR2sSxDnEblrTpdGguQpxjAAeZtw+46TtcKr4T/WFv0dxcTGTJ1yJyhvnjbdC2Cr6ESJA+yEVLHo7tc5HvPBYBpGIzOff+Hn6ZTcBv4TV2ZEOoSRhnqXOIiujqtnvSbUp2Lm76bg/FhMsWOzjrKEWLjtP16BKPitDxdRJRj5/vhVpcrISO3DIyxNPbWbZJ1Y6tE3es5XVcb5ZEeGmvw08peuPRxJ1OotenIRjMofZjQU7MSLERZxWdMQqJQuFPJKDmbda+HlDACFEnX2cNSqUxR3oddp+hg9VkZ2lYM36GOVH9OTUDMWdtge1OsZlFxq4+HwDE650ILwybWL9scjpSbJfANUtcbiK8at3ctj+E3MesPLc6y6Ky2K8+JYHtQpuuNLKmcONpKWqGH+2CUmCK65zkmZXE04twlLbkb8v+/aUyc/Kykp02gDhMMgyjVqsIfkMtsxT88SLTu6/zY6UaJ4KkyQJEVfyyZc+Co/EyMtWcvXE5GC8Q0fjGEIZ7PrOxrZN5Sz6KNnhSk0WMUs5z8518+jdjYuz1v8SpFW+Gr0++U7u2E5DKCQz58EsgiGZj5b5eOVtFx6vTE2txEs9epySDby+YiZe2HRSUJIkxo3R8s3L7ZBJsFtswoAJC6k4qaY/Z6BAwY7jWrT7xFYyyMFOZt19opG0pCitxFKOEfJYaBPrxTEOEBA+ooRRoSaHliRIJPXlkTFipphCDJiwkhz8tUWspH37CKv/Xi+/Y7cpue+2VEYMNvDWhx6++TFEwKOjkmJk/ljz/FTwX0t+/icjkahmwjgTo893Y6rohjqlApPJiSvuY6t/FQWiE2ZSCBOkhEMoUJBLa/aLbQhkOpLMGimEEimqByn5IndRg0grx2IN4RC1+Gq1RIJhPvxMwTWT6tn0J19yccUECxeMqQ+Y8nPVvDY7k7sfreGtDzz4/QKVEkxGicWfhLDEspqtgrNF89Fmu9hbq2jgaP8RVqz4mvPH6Btt/+xcF0eLo6z/Op8Ua9KzFR6JMPXWKgb1NtK3l4ZzzzRiMirYezBCRpqSIQP1VNXEmXhDJchKIoTIoaDJ75UkiTzRjuxWe9FopSZbAOC4LmaKGt/WzFtF9QABAABJREFUbjx3e5yn04s540zBi7NTGsgFCHWY5V9mMWpCFR98/N4/pWlWXl5NJCaYdGMlA3rrGDJAj8OZYOk3fo4URfnivaanOH/9Y4B2rdSNgvvRZxgZO6mMG6ZYefelLB59rpa3P/DSp7sWn1/mp7VBOnfQcMl4MzdcmVK335nDjRwriXHN7VV8+V4OBoMCjUYiK0OFxyvz7Fw306dauWeGDYVCQpYFX/8YYN3mcDKj856boQP0mE0KsrJOrcJHpVKhNkQ4EN5Op1Bfln6TbKHs0E5NVobM1vBadAkLxnAmYULUyBXkye1RoGSX8XtatxXcdY2RWFRi/sIwNcfiCE8nPNRSRQk9OY3NrMApqrFLGaREczm2Ok7voQe5ZIKGtm2UbN0ZZufeKDdca+Cd5w/R6TfTIX+LUg5hUCsw+fPIkdugKlTjPxhkxq59DB3r4rVnU5JTJ8Myh4ui2FOa1yz9C38BQJZlbptxOUZlBfrqduSGWtf5EiEER6Q9FIn9qBVahDfEWUOSbcc9+nRjxl0zyM/P575H7uHOG2dyJLIXB5X0Z2ST32WWUti8V8mRoiitWqoRyuaJfiEEEooGfi1OjAzyOMh2lC3jPPjYy3+iJf49EYlEuPuOe9ixcRdarwmUEDZ7GX3+Ocy8729/upZl0dGDfPGxjUuvXI2/KItWdMJFDfvZRpw4AxjZoD29VlSRIEY2bUghjRhRDrMHNRq6MoCdbEBBUrfLRc3xdnk/+bStS64CpJFFJcWYsZFLqwYD3U5AJalIF9mkkY1VSqVCFHOMA7SkPekkuzhqKGcnG+ggeiIjqKKEld+t4o477vhT7fTfgqKiItQqyM3Q8vHSAEP6WNi6PTnZuyQQRYoHmTheR1oarFgT5MzhRrp21JKRE+NQfD2tgwPrBr+o0XLkqOCXbSH69WpIzsuy4K5ZNURKs5EJ0ZHeSAEFr83fwMihjWVqTEYFHq/M6g1Bhg1q+PkTLzppma/mxcfrhwWNHWXkcFGUcy7+idwMLa89Z+XcK06N/QyHA6TZlX84aVyWRd2QTVkWnHj8Nm8P89CdyQWpy51gys2VvP18fSxSURVn4cdeSsriPDjbwWP3JCsUJUni0futjDojxPhJOzCEsggr/WQYUoj7Yjhte3nkcYmLz6t/l597pomzRxgZdV4Z8rZB2Cvz2KFaxX62Jol/dCz9RMJZ60Cm6fb0P0Lnzp1Z8GaEY6XxuuGbew9GyclUkZej5vMFOUydUcWwgXqsloYswHsf+3FX6ChSrqNl2zDzXk7jmddc3H2LvUm5q+6ddeSk6bAdPA0Vaha/eJSlXxbx/dJ0zCYFiz73MW1ySt329z3p4K3nMxvEnmq1xPVTrNTUxnn0eSfzX2xc2ADwzodebphx2knbIRzVolTLhGMSMRGtI0AzpFz8wsNusZkWtMWAmSB+fKn7OXNchCmXptCzm4bLJq/BWtEbC7bj1ewhDrMXC3Y6dgo3Ij5PYNKFZiZOr2xAfr6+0IM1RU2isnkppihhtOhRSxp6itM4wHYqxTFSyUJGpkZdhMIQoGVa/JSkwv5Xcc/t95JR1hqZBNu319JDSqEifT1PzWqsz6nVKph4gYUXXw1xpFQihxzCBNGiRxux8e13pZx7ZtPf89OaCP5KKzNmupg9y1rXFeaoTXDlDU5MJb1Y/66W7u/vJD0rzsSLDdx6g4kUq5ILzzXw6QIH1Cafc6NkQVlxGjfcuo4fv0jji2+DPPyEn7TsXqccKwSDQVSokYXMXn6lAz1JI7vuODERZQ+/UCA6YMZGLOsIt05LQ1LIvPGeh+kn1niSwBrNxVqay7bFbn4hhhELuZKOGFECmmpmPSvTpYOW8so4mVkytdVKTJHURut/e6wF5eIotlw3iz738dG8bNq1Tj6Xtc4EDz9Ty/7CWF2CafeeBIqoEa0ji2KO0ZF4k37oH2Hr1q20LVBy5JjMdz8FGHtm48SPLAu8vgSSBBdeXU44oWqWm5CFTLkjzPrNcT6al836X0KsXBdi1t9SuWKCmf7bywjuzcTi74UFG151Jcaeu/ngLTsPz3HyyLO13HGDDbNJQTwuWPatn8dfcGJLUfDjqgBnDjcSjQqsVuVxP6Nk5s12zhiq59LrKmnTKg2Hw0Fa2slLo8Xj8QYFO7+HTgsKJPbyK63oiEWyUyh20o5uhPBTyC6yaEE6OSSIU0kxxRyiq+hf51tTFDbueSzMZ18G2PjzDlJCLfFQSwGdyD3eOXRQ7CCbFrSgfZ0vDAo/B9hGa7qgtQZ5+tFok/IAg/vrue9JB959BViJcZT9KCTpT4uj/yI//w3h89Uw7y09xpqOqDrv5IUnzQzpb0eWYeHHPu57ZAsiIdG+rYr4bi2qhJEqSsilVQPNimpFMT2GeKmqWIEsCwLRKG8+Z2PG/QF69xLkZsfZVyjz7OsuBvXV0bmDllhMsPHXMLP+1nSW/+5b7Fx2fQWTLzHz5Esutm8TVNfE6UCC5hq5ZWWMS8abeLE0iNfrPWnh62DAi7lVQ+LxyLEYW3eF+XBuVt1DcOBQlEnXeIhW5fHTlkyWa4I8mlrMOWMUtG6pbtDSPfVSC2ecX8H+4mDd5NqmoBNGlJKSSPSPxXVDPjWZ5CHJElS1Yt3nhfxNXc5zTySvsfBIlD49tWRlJKtsy8rKyMvLO6nrPwG3201FxTHGjjLy0uMZbNkeZue+CImEIBoVjB5p5No7qlnwUmYD7c71vwS5+zEHWelKxk8pR6uRuHqihdEjjWg0ErffYOPi6yqZOzudx+5JIxSS+XVnhFffcXPNJAvLV4caEJ8n0DJfzeRLLHz0hY+rJx5vcw3KRKIyN1+TbL0/AYVCSmb1gOfnudi6M4IpksnIXdWEmmkzaA6FhYWkpUqUeYJsS6wivaYlRtnK7qoqYlofbdoKLr80xnc/HUQWoNqaQZWvBKNkItvfncDuCE89UcS54yVWf5fGUy+5eHvBt7RtraFzGPbuX4VeSOyNbMEikgt7wjrwWvlkmYPOHVRUlivIzNDTMleJX+GgNlFJ6u8y9mXiCFFFiAJ3d9JEfauwTjKQ4+3D2q+388XIIOeNNvDwM7UQ0xAKnPwArL/wv4m1a1fRqbWDFctM5ITbNAg2JUmiDV35lVUIGToV9cYoJdvwDh2tZNKaKTzy7EO8MOdF0hJZVFCCAkWjKbi/hR4zo8Y5GXm6lqzcBJ4yJ9YmnlkXNVhILvgDwosrczv5rWN0bKFCdTBMVIrw8vMvs3PbLrRaLRdfPoFzx5+LRtO0zvC/E44cOcLPP/+MwWBg4MCBf3jO102ZhntTlBbx3wwx8sPPC9cTCj7KrCce/lPPLeCPYLcZ2bY2HUt+EWHJh1f2YiUVkOqIT4+oxZ++j4TRRcuYEY1LxhA0oZLUpJJJqThCKYdJJQuP8Qg9B1WyY4egusaFADKlhp0PKkmNXhjx48FA0xVlAHpMhAlhFjJlHKE3wxpUV2WSh02kJ+9ZBEpUeCv9VFVV/ctb3/8TkZWVhUYNB3boSMQVRH7tjJkUYgSxcZiw2s3lEwy0zFNz+fRKunfWkpmuYkBfLV8eibOLjaiFBiUqQvixOnK4+Koj3Hu7mckXWzAYFOzYE+GOh2oo3K9AiYrOv2l52703xtJv/A2S4gCffe0jP0fF4y84ueBAlKmXWtDrFew9EOHbFQHW/70xqdemQMPMGWZ0OgVPv+zB5zs1gqdHz2EsX72NSESweVuY/r0at+R/vdyPEiXtelbic6mJyXHUugRZeQk++NTLjj0RVq4LkZWhYMZ9NYwabqCyOsHhoih33GBj4gU5zH7ZRf+zSrj0fBOpdgXLvoxzaI+GzqERFLKbFqkWnn4xxkdLtrHvSICLz2vcJaRWSzz3pIVrLj+Ax6UkK966gaxEXqI1h5eXk2jnb7TvP8LyH5ZR64CcLIltuyKMHWWgtDzOwlcyyctJRuRPPZDGBVMruPR8E8MHGah1JXjpLTc1jgTprQX6UIJLJli46Z4a9hVGefrB5hfZZ5yu5q1f99Iq0of0UHu8+2xcf9suFr2disOZ1JqH5EBVSaJR0v0Ebr46haHjS9m9P0LXjg0rLucv9nCsJEH//v1P2g5HC4uxS+l4lOXUGArJCdX74NZSZwLCRzGFBLVVpNgFX32UTqf2yfi/RxctP3yVwpPP7uTn1XH8PoHWIGP0ppMayiY/L1kJGI0KKqqO6+gf7/DS6xX8thBp38Eo1Y4Ew4fr2LjkCLmisWZpSASQUNSRCEpJRWf6EhZB3DgoVe5l1gNGpl+Zy1mXlvHlFx/Qtevsk7bF/xqcTieVRTXkS50AiEeSv43SEKYgv+nqN4BePVTs2hvigGoLekuUcCSOOVDAjz9FKC2P1T0/JxAMyjzzige1Uc1Pa2P0OMNDdoaKRFiDp0aDqaYHtuPVj70SI9hWto4vXi7gs2X7+X5ZKoGgDImG8YNO0rNju5YufWsx+HPQB9rScsCpJ0FkkaCWGmQSZNOSdKlhMYxa0tBV9GcH69HpZd582oTBoGDmzTbuedzB5dMruGKChS5dJPYeqsZOZl1MBxAXMcqz1vD+WykM6F2fLKt2xBlzeTnHar8nxdkFW6ThudtiLQAPH83LbqC5mWpX8sqT6Vx8bQXnjzaSkabkw49DmEknP9EZg0hln+JXbr7o1JPmarWaRALOPdPIjPtrqKpJUNBCzbCBelSq5NyNWc84ufR8C9ddYeWCqWUE4xEcijLSRXJtLoTAqSxHtlUSkgIM765g9cYg500px2iUOFoco2dXDXMXeBh7to7W08rYtLmElSvjSKoEKz/OQK9X8MYzGfQ/u5glX/pokadGCDhruIE1X+ajUsKUW6rQaRWUViSHJP0WfXvo6dROQ3qaoLS09JTIz2BAwTfLA4w7u+n47Otvo1RTjg49luMxvR8vBXRiJ+vpzqDfVNBraUUnPMLJAbbRlQHJPxt9tC3Q8PHbZnqdXsqhg/swY60jPr3ChYxMq+PP5QkYJBPdxEB2spF0fYyhA5rnAc4eYeLpTZWYsCJUIXRKC4o/0nE5BfxFfv6bwePxkEgIXOV6TC32s/br9LrSaKUSrr7cwtgzDQwaXYorFCWiiNMpMbBRy4ZfePApnWRmKfl4vp2qmjiPPutk9qtOVnzWULtm89Yw4ydX0rm1kf79lKTamm8lstuU6HQK+vXUY1BEcB61ohIS5b9pIf49nJpjrNscQWuIndKCd8jQs1j6yXruuaX+4Viw2MMt16TUnV+tM8GFE92klw5BKyWrXImBqGjD5wu2cePMhg+KJEl88k4GbbpX4xWuOo2638OvquXs3iqCIQWbtoYZ0LtxcL33QAS/S40SBx5Ri4SC9EAOf/97MSZrLRu2JGUBtBqJ6+6sxuWAvXv3njL5+f33X2Mxxbn56qQ2S9+eOvr00DLm8nJem51B+zYajhyLMeuZWnz+BOGwoKg0Sdq2baXmgdvtDOyjx1Gb4NnXXazbHOLxe9MYM9LIgUMRptxciV6vQCHBwSMxWuQo+fSrOOPPbj5wuPhcE1NuqeTqiVZc7gRHjiU1u8aMbJpQPvcsI488V0uKRYVpXzcCjggHdVtOqRLY6/Vi0CkRCRV9OI3D8h5cVNOCDugiBnx7XMyZvY+HHkzh1QUOSn219GZYkuSWgARQVcAPi/ZiNjl44G92fl5fytJ3U6moijPuEidyVTYF5BLAQ5F6Ny0K4twx3cDsZ9UU/tAeSyyLCuI8s/oIyFEqKaFMHCWVLBLEjgtBq1ErFNjjudQqKoikHwZVDCmqx1DTjjRvZ2Y98TMvv+3irBEGUkxaqp3ef3T5f+F/HCt+/BTZF8Hg6NZslX02Bcgk6ohPAItkx1BlZsa022gT7k4GdkyksJ/tfzgoLEyQjo7T2b0kgJdaytlOJ9G7QYLNK1wcZg89GExQ+Ai03cgPn6Q2aPnaeyDCBZMWk1U2HAklb+58n3mvvsWizz4gNbVpveb/13A4HDz0wHRSTJUM6RvmWJGSN+cqGX3ulUy6Ylqj7Xfs2EHFXgc58ca6ZhnBlqz6bg3OO53Y7aeW8PkjJGJ27nvMTWlVhKuv1DP8NMH+A3o++cxFbYUaIuAw7afVwDKeedxKqxYtiMUEn37p4NEnSsisGIJW0pFLK7axlnzaokqT+PT9NDb9GuayKV48TiWykBtNQ25HN35hJQF8mElpdG6ySFBNGQkSlHAI4PhQo4wG22kkLVkiHzcOIoRJhGQcDsdf5GcTUKlUSHENqpiJ7vSte2+asNKR3hyLH+DdReW8OkfPE/emMX5KOQV5KvbtUdAhOgiNpCUqIsnBNiQ7aiJVrXhl3kp+WBUkHBYUHk2SAD6njV6/i+c0wVS+/tHHgsUezjnDiEoFX/8QQKdToNZIdGqnYcOWEPMXe8nOSFZlXji2eXL8sgssDB1fQqgsDYlTq/w8d9yFXH7py+RmK7nylkrefzWLvj2TMZoQgp/WBpkyzUVOpCMFtKm7f/1+D7v3b+LOB1w8cq+VR++2U1Mr884iD0u+9NG/t45Fr2ex8KMgX34dQ6NTkp2lYMlXfhIxBf5aHRZnW8ySDVnEiEV06LSCm6YZ+GZF8+14fXvqkE0Ooi5TIz1dgFQ5h/KaQ+zZs4cuXbo0PkAz2LB+Bb5aNZIEbz6XyYz7qjl9iL4BcdOvp45vF+fw2d/93PNEDQadguGDdUQjcPoQA/Pec7NyXYiP38zm2juq8Hjluo6q3yMQTDBmoocVX24m1zUAVULP2vUxvvzeT+sWarbtilCQr6aiOkGbls3r2qdYlQgEF0wtZ8RpBsafbSQYlHljoRejUUKpBIvF0uz+v4fBaCAlkg+2akqcR0GlJivWtu53TxDHmFPLz5+n89DTtURjDcn2/Fw1c59PYeINlTx8Zyod26npO7wadWFnduyK8uBsB5u3RWjfRk2tK0EoJLj3VjstclXoNLBzb5j7H/OwfWcMtR627griz9zHEaeHFpEeqCQ1QeGnhnJKKKQnjatadZKBdJFLjXEPt01LEk+3XpfCGx/uPGk7/C+ipqYGTax+faaQ1SRIEI9JRKOigXblb1FZk2xhnnaVxKjTLVQ74tz/+BGO7tFz9vku7p9p4OLzkn5uxZoQdz7k4IwROp5/JB2VSuLN99w884CFglgPTL97PyolFTmigJgsYy0ayNXTN5OToyQYVVJj247Cm4YtnoNCUmCS7dircrBINspSC095yrnf7+fw3qPUHh/e2p2mW+ZVkhqN0HLF1X7GnJVcpykUEnMeSqe0PMbnf/eTmi5TKO2glzysgX6403CYWQ9pad1CzcyH3PywPAayAluq4PZpKTz6Qi3x1jso8+9H5cnE6mkHSATxc8mZhgbE5wlIksQt16Tw2gI327aCu9xE3vFuzFQpkyPy3n9qsE3//v15dFac7buTMmtCwOqNIR56upZundXs3R9j5DAD111hpbwyTmV1gnvuMPPxJ3up2B3DItKozd7ExMs0XHKBnlhcx4LFEWrcCt58LoNUm5JPvvLx4Gwn77+WSc+uyXO88lL46ns/634J1XE2CoWERqtg9oN2Rg1rvJ5+67kMLp1WgSzD0ncbd29OmmBh+p21TL/91OJGv0fi7sdqGXGaAbMpeS7bdoWZ9USAPXtkXE41EaoooGOD/U4U0TU1yNcq2SkVCkIigBoN2Bz06ZGOJEnMuM7KgzOV5Io2dduXc5R8mh5Yp5LUmISFaMxBICgwGZt+Rl1OiRa04yj7Ucl60lpo/rTKzz+HQv0Lfxr27dtH904a4rLgjlsMdQ/Rb5GZruK80UbmPp3Jc7ONbFX+RKk4TESECYsgR9nLfraRYTUw4jQ9l1xXgUEvsXNfhDfmZDYgPgH699ax8NUMDm0z8+mzbagobf7mkuXkEJjLrvCRUTycLgygM/3wUItXNJ5QV6E9gD4lRN9eOuIJcUqs/YQJl1JRJfPDz/WB8aGjMTq1q38wX3nTj6GiS5L4/A0kSaK93Iv3FyWn1v8W6WkqevaCEgqRReOKg4SIUyqOoFbDndNtzLivmkNHG+oxFZfGuHSqizJHCAeVpJCGCQtH2Ue1O0KPrhq++yiX9X9vwY9L8hg51ECqRcv9dz140td/Aj6vk2hUYE+pD0h/WhticD8d7dskbdG6pZq3nssASeKMoQbWf53PvrUFvPR4Ou9+5OXx52tJS1Uy+4E0vH6ZdZuTlYY790Z5+4UsPn4zm0BIZkh/Hc89ks45Z+j5+scA46eUM3ZSGS/Oc+Hz19tKrZaQ5aTOzRU3VRIIJEixNk+aS5KEyahgUF81PlxYpVSs0Qw2bdp00nbo1KkT+3ZL5NGGQtM6zEoTXaWBqFDhoIIoEdoEB/HkY+BxK2hFJ3RSYzI23d+JxR9HiUYFI4cauP6uKgaPcpBROoy8WCdAYCKFXrEz4Fg77r4/TG75CNLiLdFIWvSSkbxwN9qJXggEbelGFSVUUEw6OViwoY2bKUvdwJnTDrJiuZ5dW+ws/VJJu3E7cKbs49gx6NJWz/SpVvyBBDZ7yknb4S/8byIWi+LzCjRom91Gh45EE1q0KklNSjiDmEj6sShRZBJUcqzJ4wSFnwgh1JIGi2TDjJ0su45C7UZ+lX5ij/iFLdLPRDo5ydEknwt3xi4+fd/WaCJ05w5a5j5vxWstRC1pyAy3wHwoi+nX3NTkd//Z2LdvHytXrqSwsPCktg+Hw8y46RIeu7OU+c8rufpyI3+7UcePH6soPzKfjz6a32ifj977CJOzeSJXW2Pl+2+//6evoSl0696dTduCfPBaJv16GHhqToiPPlCSCOpAG2G78e/k9ClhycLUugostVpi4kUmPl1swZGxBUj65hRScVPD5ZfoKC2Pced9PhRBK0asVFPW6LsVkpKO9OYwexp9FhdxtrOeVDLpyWD6SiPoygBqKOeQ2N1oezsZGDBjxEJ1sPJPJYj/m+Dz+RAJNW1oeuJ4C9Gez5dFuPL6Wq6+NkTsSGu2/ZhFSZGyLjmukbToJEPd/lpJTyKo55wzDOw/FCMcFrRrpSNBotECKMXRle1bweWRMRsVpNlVzH8xi0/eymbR69l06ailQxstd023se9gjIrKBBZz8/GeRg1uFwS9aiLRBIlE8y3sv4dOp+POmc9w6GiM7AwVMx+rYdCYYkZPLGPwuSVcc1s1mfFW5EvtGhD3JslKT4YgQgZys1RYLSrattLw1P3ppKUqad9Sz7CRXhbPLmDt55kcLUrw9vOZbPw2n1+W57LupxRan7WHSl1ykFhQW80Tz3lQqyEQbJ78jMcF0UScLJof9mastbFk0acnbQMAl9uDziTz+D1J3xOKiCYX2VqtgssvtPDsw+lkZ6q4YUoKP60LYrMqUKkk7rvVzvlXlqPXSbyzqOlEbDyeHKz5whOpdBvg51j6T6SP3Mx9M/Xs3h/lyx8CPPliLfG4IDtDyeFjzQ+xcnsS5GapGNxPz8/rghQVx3j5bTc3XWXlkzezUalPTddt4hWXUSOVklEzAEtKjKOJA2xmOVvFGn4Vqziq3E1Clql1JXj+0TTumuVgwUceIpFkTLvvYJRLrqtkxGA9ndonF9gTL9Uk4zpHlD49tHz3UQ6vPJnBotezefv5TJ540clN91axYVOCc8aEKPq5HUadirum2/jp8zx2rsrj7sdDHMn+lgPpX2MftZaZz1Vy30w9/rYbqDUebHQdpVIhd86oj1mT5M0fd5/9ryMjI4Ooqr5zKosWlHAItSuXT5Y1XU3t88vsOxThl58zuOsWCz27ajlrhBFFQkMPhpJVMoJnZ6bTa4Cbbn1d3HWdCelATzSSpq6d2OWSsMZyGiUGTyCFVHy4MUoWDu/Xsn6rjzffi7HgkygX3X6UstwV+IWbIH406HDoymndp8UpJT8Avvv2OwxOG23pSoRgs1qzADadicNHG99PeTlqZlxnY+KFFrJMVnazmUNiN9WijBIKCWUW0r+3ltPH1PLzOx3JODqSzOIzYOsQZj9gQpnQsPzTXHZtzOCl+SFc7VegHbgWW+dj9O/VvOZ55/Yaln0V4dDGDKSYrkG1qZ0MXnjmpVOyBcBzzz6EzSr4dnEuC1/J4ppJVmbdlcqqZXn4fIKRw/Ss2Rji5/VBxk4qIxiSOXw0RkIZptKyg8r8lXz3RQoPzbTSsZ2Gbp20PP9oBq88mcHtDznQ6xVceYmV5Z/mcucsB05XnLKKOLGYwBeQ6dG5YXyuUdOkXAwkk0BKpcRLT6Q3SRD7vAJ1wsj27dtOyQbRWJTyIjWDR9Xw5kIfr73j5ZJLIrhWDaBN7Sj6ipH0YgjVlOIQlQAoUeKkilSaliIBSCUTBxWUpa/j5WfMdXFEuzYqYjo3KupjhjChJjuDwiLEIbELD05qa2HY6Bq2726sGS7Lgu9+iJJJPiYsmGQrkiLyp2l+/kV+/ptBCJFs2TUHGHFa81mPs083sHtflKsvT2Htj3YUbfeSMmI9mWdt4voHaujYLYrOm82WLTITLzDz8TIfel2yDbwpDO6nQ5OanNBbVhWjsrrpF+7y1UE8bon0qv51AbUkSXRlAMc4wG6xmQpRTJk4yjaxhhq5nD7ddWzZHkavV6BSnXyxsUaj4fobZ3Hj3dXcfE8NhUeiVFTKHC6qD6q+/T6KLZHd5P6SJKEKpLLnQGMh+cGDNIw8S2YbqwiI+mDPLzzsVK/i9hkaPljio6g4it+l4fzzw4wa5+DGO9ycfYGDMeeGKC1S05thtJO6kSKlkSpl0UXqR6t4Nx57KqnrsWtfBJVK4spLLdx/rw4RDrJhw4aTtgFA+w49CIZkVq4L1v1t5dpgIxH7x19wcuUlFv52kx3bcaK0TUFyAqjTLbN8dXL/u6bbePtDD9+vDCBJUFObYOj4EtoUaGjfRs20u6px1MosXZDDl+/l8MXCHPJzVVx0dTm1zuQC5cvv/ciyoP85xYw/28ju1QXUOpsXIxZC4HTJFOTqUJA8txy5NZ99tPSk7eBwOEAoiWccxWwWZCVas1NspJhC1GhQoOQgO4gHtYT9ajKbWWhIkoTGn8kv28PodRI/r4qSFW2H276HUNdVnHXzXgZeuYvKlitwihqyQh2bDCis2IkQZgfrEQiMWDBhJY82KM0B7rpX8NTDKWSkqep+i/ffTGXoOBeyIsqE8/TMedVFaY2fK6+dctJ2+Av/m+g/8CxUBomg1tHsNi4cmJupZrcKO0F8AMSIYsBCKUeoFmUNnlu/8Cb1H5UScRGjyrqdtudu5+u/q6kpymbzejNjLvViyYrw8dLFRNN8xEQMU1qggezGb3HGUD2JlOq6/xuxUFvk5ujRo/+MKU4K27Zt4+wRo7n10rt4+rqXuXHCrYwdeS579+79w/2++vJTLj8/SJffDc+TJIlnHtLy5dIFxOMN348+rz+ZDW8GyoQSn+/U21r/COlZaubOSef51/w8+7AJW+EZ5FYNJa96OB08IzHoJZ5uQvMMoEsHLXltIkREctEogIilgmlTzIyZ4ETaOZC2kf60pztlHGnwjoSkDlYJhUgoOCh2Ehf17+QDbKcF7ciX2qI8Lqugk/R0kHoik6BWNBwoESOGhqSmmECw+ufVf6qd/lvQsmVLFLIKndT0YlKSJITfzM6v25BbOYJ0XxdaRXuhFs0nSyDZPfPAI75kG96lFiZeaOG8CwSlWT/hF5667YyShXBFGjNvtjH5EgsXjjU10EK87goLqzcGWbwkjK6yI327mlixpnk5l2XfBQh61XgUDsJhxSkNwxRC8M5bzzL7wTR++jyPnz7LZ+1X+Xw4N4v2rdUYlHpyE+2b3FcnGTBg4Y57vQ2G7oSC8P6bOvKqRpASz0aVX8Ln72WQfvz9HYnIvPKOm8LiAJq2h+g3voyC1oKDRSFeftvNlu1hEomm45/Pvw4QdZtQ/kGznRI1wUCw2c+bgsFgRlIl6pLg7VqrqHU1TyK7PDJGgwKlMqmd9t3KAH166Ditv57vP87lorEmPvnCx8/rGp5HLCaYfnc106ZYCYUF5bUhvvjMzOcfpHLDVCv33Wrnx09y6d5Fx5BxJbi9MrIMx0qaJkDf+sDDtMlWFr6Sxay/pfLyO25mXGdjwngzy773E4ufWnXP2LFjCejdkFDhqTbRXu7DQOksejGEDvREkzDirjQwcrSLbv1rKNyn5OGnazn9ojLGXF7G7FectGqh4rOv/ZSUJc85O0tJmeogUycZOH+0uYEfTbUr+eC1LNZviKOqaUHXyHBiWYeZ9YCB73+MM+YiJ9ff6qFLBzWtCpR8uySTL97P5urLrdx/eyrbV2cz4IISHIYDSfuKKEfYTbWqiCsvq4/ra50yKtWpV7/9L8Fms6FPU1GSuRJ3h+Wo2xYSSyuiKujmsadCjYiVYFBm/BUVXDfZ0kAHt6omTshlQCWpUElq0sPtya0cQW7F6WT6upFBHitW1t/PdptEQhlu9rxiRFAdF4OTfCm8OjuN4YMN9Oii5d47LKz+PhVPy01ElAGqcg9z2uTevP72a6d8/bU1TpQxNSYsKFASFM3HGQqri1+2R/D6mvYRjz7lJ83bmV4MJY2spM6nvpysDIlpt3iwlQzGJhoOvsnx9iJUmcqqDSEkSWL4YD0rl+aCOsrj99s4XNT8ILcjxXH8XgVqoaMTvRvpxrtqnKdkC6fTybZfV/DA7XZa5jdcsymVEu+8kMnffwzyzgsZ3HR3NfOeySArQ4VSmfw8K0vi+ivNjfYF6N1dR2a6kl37kvdTZrqKIf11jL68nMdfqGXsFWWsXBti176G12sxN18UBJCRpsRkaJqKW7DIT3a0DZ99suiU7BCLRZEkiYxjpzP3oUwefChCgXsIeqk+MWaQzHRnMEfZyzaxlrDKQ0Tpa7J4Ii7i1OgKCWXvI5K/h5FjYrRtXW+jj5cGOG2wkoixPrbToSdIw3vRJ9zs5RfSyKYvI+gvjcRYOJiLL47y7qL6bWVZcMMdLrSO1igkBRnkEdTV4nKGicWaT6qdCv4iP//NoFKp+GV7GFmKU1PbfBBTWR1n7aYQy1cHaZGrRqdToNFAXp6CsWcaWPl1BuqCY2zbEeXS88y8tsCD2dT8AyhJEgptlMqU7Vx9hYlrbq/C5W74/QcORXn0OSdehwaQqBDHqBIldQLjnelHLq05xC5qqaIrA+geO52Da3KoqoJWLXS4XI2rQ/8IkydfiVKdzocLJS4+D7ZtkXh8Tv1DIsQfC+CKhJJ3PvRw7R1V3PuEgz0HkpmDrTvDLH4rk6++1FOeuZatmu/Zof8eV4v1dO4TYuvuKB3aqpl0YyWeSj25NUNJbBnCjsU9iW4cgqqqgGxaNnAmJ5Am5xNy6+nbQ8ub73uYfFMl4bDMFRebMNujzHv1zVOyQadOnTEYFMx51UU4nAzWFQqJQ0ej3HxvNeMmlzF6Yik/rgpy3jlNt6rffUuS8ARokadm++4IH3zqY9oVVh59tpaVn+fx1nOZ9OmhZ9ggPS89kVG3sFGpJC4618zsB9K4+3EHbk+CZ+a6yMpQ0aWDhuuusKLRKBg1TM8PPzcdvH+/Mshp/XUsWRqta31UoCQWPfkJp/PeeBGhiDNmjAJdwpQU8KYDnaQ+ZEi5ZEn5dJcGkkomobBAaq43GAgHFGzdGeazr/143UpiKeU8/lyM9T+m89j9Vl6cncKO9ekobR7SaEyuCyHYx1bMWOnNUPpIw2lLN2qp4hC70ZjDHCmOcMHUcq68pZJvVgTqFkaP3GvBlpbgnkddrNkUJDUNWrUpOGk7/IX/TYwePZ6iMjO+lEMkmqgGiYoITqqw/a61+ARCBOuqRt3U0IW+pJJFEQfYws/sFBv5VaxiN5uQkbn1rhkUmXYw4nw3H7yVWkdstm6p4c0X0/jbLSY+WvwOjz3zCMfSdpNi++P3y++Hnqscenbu/Ne09O3fv58ZV99BamEB2c62ZIZbkFPbDsv+PG6YfCNFRUXN7vvjD0u4/IKmiUyFQmLYgATbt29v8PcBQwbg1zb/bovZgvTt3+efuZRmcaxoF/m5Sr78TEm2r0cD+QK1pMGo0dO5Q/PE16D+aoL4k4kpqZy7Zhj4cImfcHEWFRzjsNiDHy9d6Mdh9rJTbOSQ2M0Bsb2u5T0Z4PrYxHI2ieWsFz/gw91ocvEJtKQD5TQkvCspRo+BCCEkJNatOrXk4P8K4vE4svTH2pgCgU1u+L5SoSYiml6kR0WEqByjfQcF21a04PF70rh2kpX352ax8gcrwTabCIvkO10IgWyubaDp/VtIkkSPzjoKV+diimbQMl9NeqqSH1c1bmn3eBM89qyTSFCJpInQrI5HM9i8eRNd2pYz4dx6eQ+lUsJuU7LgpSyqqkSTrXsnYMBENKLgwqsrmP2yEyEEhwsVZLmTw0ZqVSWcdaaSj5b5WL46yPc/Bxg5oYxUm5K5czK5Z4aNQFjmvHNMvPREOit+jlBWEWf6zOpGCeBjJTEeeSKILdgKJ9XNnBEEDW5OGz74lOxgtZpIyAn2HYww9mIHC+Ypmft28+TH+0u8TBhnYu+BCFnpSl6Y5+bcMw1UO+JUVMUZPdLIis/yeO51F2ddWsrsl53c/ZiDsZPKOOd0AxePM7Pocx/XTa6fUH0CCoXEm89m4A/IzH7FSbUjzrjJ5ezYU08+xWKCue+62bEnyvmjkyTfpIss2K1KRp9hoNaZ4MkXnahVzVeLNYfbZt7OLmkdSlR1modVlHKEveTTll7SUAZyNrmhHqCOsXJpHuu/zuebRckKsTkPpTPv2UyuuzP5G/64KkhGusQt1zadTDQZJeSohjZ0xUU1kjrOU/eaca8ahHnvKEq+7cvkiaBVqunUvqGtJEni1adTCaQf4BfpB3Yo1qARelq1VJCWWk+Qv/y2m+qqk6+I/l/EO2+/RL/eDtassLJpZTq/rknn26V2crs6KKuOcN5EB8PHlTPzUQeX31BJt+HFFB+VuOOGlAbHCYUFClmFLJou4pAkCUnU+6mLxhmJpjefvC3nGJkkJc70KWFysxsSammpSu79m5Exlwzjh7Xfct/D955SAugEuvboQtjgYzebyKEVx2hcUQxJPfa81hEUCSWjLqhq0M3o8Sa48Q4npdszMUpJoj9FSiNXakVBsD9FxxJUFukxSE3LmORFuvDeB/XvmFS7ksH99Og0Cr5fGSQabTop9PgzHgrcp9FSat9gHS8LGT9ejKbmZVOawurVP6NVh5p9R2m1Cjq207Dh1wiD+iWHwCkUElt2hLlkvJnMdFWjoqLf4twzjazeUJ/QO+8cE6PPMPL6nEy+/yiXcWcZWfqNH0dtfXxuMkqUVzZdTCaEYNuuSJPFZm8sdJOfLxFKLUI+xWLHRFwmMwu8uHDLTnJFmyYrlJWSkixakEkeBYku9B2QoFwqarBNSASoyF3JbU9VsXtjJoc2teSisUauvq2Kn9YGiURklq8O8dRDNqKpxURF0t/n0Ipi6ruthBAUspOuDCBFSqv7vQ2SiVbu05h5T5gnX3Dz4OMeep1Ww7avW2APJtvo40RRaMIEAnHU6uYrm08Ff2l+/pshNTUVg07BY3en8NzrbhbPa7yIEEKw6HMfd91o4/2P/Vw22UtuvAuVu9MpJsyPXxbSc7CPv91m4JU3fWg0EhlpSo6VxpFl0eQEtUBQJuBRokot4+4Z+ZyxXceUWyrJyVTRIlfNnoMRwmFBqk3Bvh0JguzHTiZx4uzhF2IihhIlegzoMBAjwmF205HepAY6cPBYMTE5jv73K+CTgEqlJY9c0h0tKGE1R3+1cffDbmbdY6FnDwU7DzQ9iAOgPFTF6UOMDOyjo6wizstvuSktj5GTpUSjkRjQR0fb9oJl72Yw6cZKzjnDyJSLzej1Cnx+mRfmOZn7YtLzaCRtHXngEFW0pWuz56xztcDjLeW8c0x8vzLA5dMr+Wx+NiZrglDw1Ibb7NmzB1mGu2+2Mey8Up56IBWDPpk9f+6RdLp21FJUEuWpl1zNEsGZ6SqCoeR1eLwJwhHB9t1hrr0jzIrP8uo0nuYv9vD8I+lNHqN3dx0lZQ7Om1LOq09m0Lenjsefr+WZ11ys3hiisirON8sDvDo7g1HDkq11J4LIB2Y7GNrHhFyRVVcNVC2VMPnsm0/aDtXVVaRnyky8RM8Xy4KkkI1FajwlPUvKp0jswyVVYW+mhN8Rd/LabDPlkQAJEpw9VmbcOQ1bExQKiS4dVXirE3UZ3BMo4ygmrLSQ6jX+dJKednSjSOxDUis45wwjj96dSk1tggWLvbz1vocP52ZhtymxWdSU77Fz8dQwel2ARx+9l++++6vi6S80D61Wy5NPL+CWGydxILiKHH93rCIpgl4rVVKbWoqitukssxCCcukoPURSayxBAq2koy1dCQo/5RQRJkgKaeTSiirjMUadNYqvv3qbR+5tWnvt+slGzrzsc6697lbeX/ouN10/rlkN30BQJuBVNFCHlLTin3ofnAyemjWb7Oo2jQgQjaQlvbKAZ554ltfeerXJfRPxGHp982SMxSwIhxuSSRMuuYi3Xn0bW3lmoyrxsAiiyoRevXr9k1fTNGLRMG/MD2J0dGrycymhxONNNJryfAKl5TIq1JRIBxlxBvyyLcqXf4+QSSoZZCOAaspw4yA5/kZFAO/xQUdmejC4LqAWQlDKEWooRfMHgwS1ko6EqF/Ml4siVKippIQWtKWIA6g1f05w+9+G/fv3o1TH8ESbjnfiIkaCxqRfPm05yA66iH4NFkBCCA5IWzFb4PN3M+smF59ARpqKt1+zMnXiHmyuzlSlb8Ka9sfJSoVQYYqnY8DEpi0xln+RxtRbq1i+OsSki8xYzQpWrA2yYLEXl1NCJoFOFycaPrXqti+Wzuf+G5u+TxQKibR0iVhZtFkCNIgfW4qCbxdn88rbbmY+WgNRLSpJjQ8nwex9iOMtrpu3hfloqY9pky1IEmz6NczpQ/Qsezebex6vJStTxbQrzXTuoKGiKs45l5Ux7qxkVezqDUG+XxlCJTRYu+/C74lQ7oqS6e1eFwdBkoR2GasYc+6YU7JDJKrAYpE4+4Ja8l2DaEEKVbHtzHnVxcybG8ZGy7714/HKdO2o4aKrKygtj+H3JxhxQSl9uuswGhQcOhpl7Cgjd9yQwoKPvAwbpMdkVDD7gdQ6v/7N8gAfNbEugSQBPXSgnmED9Uy80EJxaYxn5ro4eDjpU0vKYgzup+PdlzNRKut97IVjTdzwtyp27I0SDgsUilMn/Ox2G6cNkShek5u0jQhTwTF6clrduUuShEoouXC0uVGXQiAo8+2PISpKlIwYW40nHEGhFs3qn9bUJtDETSgkBZXqQ6RWtyUz2raOxzdKZtoEB1K6czvLvglw/piGhIwkSYw/08qqt7pgJZWDyi0M7V9vk8++9rF1Z5iAv7HsyF9IorS0lK2bF/PpW4YGcUeHthpWLM1mwAgHeWWjiDmi/LzFh0eqwaU7Rvrv3KfXl+C5V/wcc0aoZCMJ4phFCgV0rPMhYREkJ7d+H7tNybjzJL5ftId0X+cG318hihEITJKVuIijtLnp2K5xUvricSbe+fjA/2n44+DBg/GbnKQE08mX2nBE7OWA2E4BHdFKOoQQSa1Z3U4+uMXCLfcE2LdHwwXnxdCmuFGpodoVIbWmJxmJxvMoSiikpkqJQZ3S7DkYJBMVlQ0Zur49tRw8EuP2G2xMuaWSV5+sL6gJh2UefsrL1m2J4yqf1BHOAsE+fsWIiXEXnntKtojFYqhUNPAtv0dWhpIPlngZPljPjAeqcLtldFqJG660sv9QlFi8eaYxFhcofuMOPD4Zg77et4w/x8ShoihDx5ew9N1cOrbTMG2ylVsfqCYrXUV5VZyWeWqumWShSwctH3/hZ9xZRl58y41O6+HM4QZcbpml3/iwp6j46M0spt1RQ07b4SdtA1mWUaAgO1NBCRvpkGfAt7FDs/lFMzZcVJMh2lFdux1ru1K8B+vX1o6szXyz1EbBb6phzxhqZFBfPaMvL0NENagiZixmJR+8k8LEK1djrO6ILZ6LEiWHxR4K6IAPN1ZSG82nOWG7vFhnXp9TRhYtyCCtQaxSTTnIamTBX9Pe/1uRn5+P1axg0gQL36wIsOAjD1ddVp95lGXB4y84GTXMQJsCNZvWqukZHZqs+pBAjxFrbSp7lx8izV5KTk7SsaenqTAaZD741MeUSxovZp952Yva0ZL+51YgSRL9e+n46v1cjhyLUVOb4NorLKTZleR0LKd9rH8D0imXVpSIQ0QJ00ZKEoIB4WMnG/AKFxbJRjSoxukMYzQ2P0SnKbz/3ltEw+VosLONNYDA6mnPioVVfP33w5iscY6ottMzPqJRZqOCo0y6TMN55yQzOZnpKuY9q+PZuc667E1NbYIWeWpefNPNpAnmBpUEZpOCh+5M492FFSRq4g2CVRB/WKsQVHp4+W03551jom9PHULAyIvKqHVHufDSs0/JBocOFWI2KrBaFTx0l53r7qjCalGy+bsWqNXJs1AqpD9sd5JlQfy4U5+/2EswJLN8SS53PuxooAHrDwiyMpp3C107arn8QhN9eiQXK9dPsTL68jK+WJhDbrYatyfBvU84uGuWg/wcFaUVcUJhmXYFWjZsiRDVeAiLIBISlapixow9+WB/4KAR7Nuzkax0FeFElDZ/oJ+VK1pTad6N1Zf2u98NqkUZJiy0DPbALGqoTF/PLTc0fV9eeYWehzceJTfWkGCoppSeDGlyn3za41KXMmRAktjJTFdxzww7y1cHufdJBy8+lk48rCKUiPHtVwoeftTC3Y+VnLQd/sL/Ltq3b8+Xf1/LokULWfzeh5RVH8BktjJm/GgEffl47mccEwdoQX0mPSESFLITtV5Fme4gLZ2d6/6ulJQYJFOjRI7GosJut5ObY8FqabpBRKmUyMpI4PP5aN26NSPOOJ8lX/7AJec1fpZemOtD42hV938hBBG7jyFDmn6G/i+QZZmiQ8UUSN2a/NwkWdm7s7FW5Ql07NSbtZuWM3Rg04TM2s0KHr+o4TAYvV7Ps6/O4a6bZmKtzsSWyERGxqmtJJzl5t0F8/+0oO0Ejh1zYlSo0AtTk4GtxtGK1+cf4Z7bUhp9Fg7LrFkfxsEOho+MUetKsOtXDT04DZNUH2/UiHLUqOnKgDpSN9nyfohCdtKBnkAyIM2nDS7hQOYP3kNCJkqYIrEfFzXoMREjSga5ZJJHKUfIbdG0jM3/OoxGI6aUBHurf6GPGNFgESELmX2qTeQ3MXArRUojIsL8ys9kiwJMWAjgo4IiIiJMjwJR19p9AtGo4J0PPTz3Uhi3W0OVtAW7OkaLbA3f/hRg7KjG1TFCCH5YEcWODaWkxFtuYeOvET6al8VPa4PMX+QhkUguis0GJTZnB1IlicO+nShRJRdtJ6kJ7/O56+RkmsLY0Uq+nH+ANqKxDwiLIDEijDo9STjccm0KoyeWIhIGgviJddjCxmVZddJBkJQKuvDqcoYP0tO9s5Z573moqknw8hNpXHlLNYvfyOTGe2r4aF42V11m4cfVQcor42zbFeHNZ9M5Y2h9MnjZtwHuuncFedVDUaHBQTmlHCFFaT7lyq9I2MWZQ8z8ML8VpuOppQx3D+a/uYpvVpTQp7uOQ0eiFJXGMRuTxOSA0cXUOhPk56jo20vHh3OzMR4nvmVZ8NJbbmbcX0NaqpJ2rdSN7o1EQqDVNv875WareOplF3q9gnFnGXnlyQzcngQvzHNSkKfmhcfSmvSFm7ZGyEhX1MWNp4oOHTqi1ZtIkKyOLqeIFrRt9F0xaxWXXJT07fG4YMlXft5418OeHUpyYh2wy1nEieFVHsalKuOZ15xs2homGoO8bBXTJlvp2VXL+0u8gAohBIFYmE6iTZN+ON3bmedeWt2I/ARISQEHlRxW7mDU2TIr1gV44DEPy3+O4AtH6NxJxZZtp1Ys8b+ETz5+i1uvbTrhajYpOHeMhp/fcmCT0tGgxUYa0UQAf7ic738KMnqUEZ9f5oxxDhSF3eknZ9Y9p24c7GIj3cRAVKgpM+7gvZkNf8OnHrYSDFez8P0SbHIWKlR4cWHBRkd6ERNRCg3ree9Jc6Pzg+Tz5vO5/082kCSJ7Kwc9NVJcrW11BmnqOLg8YGWApkECaSwgcsnhdFrLCCFKarx0a6mOxosyNaN+LP2EBYHUXkzSfG1RSNpCQgvNVTQTQyiLH6o2XOIighmc8PfoLwyQapdwdhRRlIsCi6fXoHfq8Cg0VBeBgZna9qGs9gprSUtJ4otRYFCmZwgr6xJxyt7GTKs8WCwP0KfPv14920l+w5GG1Vbn8DOvVGUSigqiTPlYivFZTE+/NTHynUhdu2PsmCxh+cfbbp76vO/+3noznpt90Wf+5h5U8Mk07WTrHz9Q4AX5rkoLotRUZWga0cNN12dQpsCNfsKozz7movK6jg2m5KFL2cRCMrc96SDV+d7SLcrCEcgGJZxuWXuvDGFF9/7Y6mm38Lv96PHQEmVj4/fzmD5yiifbA5gFilNbh8miAYdEhLOcgNjx8OnJRvRhpJJzCGnyQ2IzxPQ6xVcN8nKkzMtaBNmvv6+nOunmlm/IpV5C4r46tsDZAtBXj6sWl1MOAytE92bPW8LNso5il1qaPtj4iAppFIbDoKcOKUhyX+Ev8jPfzO4XC5CEYEQgucfSWfouRW89IaPM0/XEgoLDh6OcsFYEzdMsXL9rW5s1d2bnNabGmzD198cpUdfeO51N6OG6nG6E7z5npuKqjjXT7GSYlVSVRPnqed9rPjSgD3WApe7vMFxWrdU1+mEfvmtH2uwZZPVdvlSW7aLdcRFDJWkxiiZ6SYGUMhOejGUaDyBVa0gHj/5suVYLMaC+S8R8SupopB2dMejKeNodC+don2gvAC5TCafSrazllzRmhRSiRKhUnuQ3E5unnm8sRO7/XobH3/hJ5EQuD0JSspiFJfGuGdGLkIIfH4ZnVZRNyXwyVlm7r71VzrE+9c9dHYyqaacPFo3Or5XcpDfp5xvFufVBYmXnmfG400wakIZg087tdamwgMbGdBHw4z7q8lIU3PVRCtdO2hRq5Mv6dkvu1izKYTHk6DWmSDV3vh++O6nAG1bqXjseQdvLPRiMsLkm6ooaNHwt5AkCIXkJgdtATjdCbIz6/dJT1MRDEicPSaAUh9l8kQdLzyazuKlXmY9U8ut02zMuNZWJxK+50CEi6b8TFmZTJu27U9JA3by5Ct57sk5fPpFkHZtVbCt+QBci57Rlyp474MVZIbbYSeTGFEqOEaMKJ3pC4BdSqdWqSLV1vSi47zRBu5JPYa3IhvL8SnXQggUKJsVOldKSsIBVSMnPWqYgZffdvPdT0Fkt40QTlQ1Hdn0yxE0f7CY+At/4bfQarVcddU0rrqq4dTxcWedR2fRjwqK2MYa9MKEQCZMkFxaY9PYuPjW8Xz64edoylRUBI416b+iIoI1x0xmZibRfyCv4/PLaDQaioqK+PvSdXz9cZCysjjTppoxGhQ4XQmefsnN35cYyYkWgJR8fqrMRYy5aAwGQ/NVgv8s4vE4CvEPSIQ/6B6+/IrpPHjvcgb2EXXJpRNYvTGCxda1yaE8/Qf0Z9kPn7PgrXdZvXINSqWSSy4axyWXXfwvuU5HuUQhUcwKDzrR+Pj2eC7z5u+mZ3c155xRv2gLBGUumFxFtDoNOyaWrzyCVdhJwdSA+CwXRdRQzgBGNfB1CklBS9qzT/yKX3ga7NOCNhxkB1ERaTLDX00ZEgqqKUNNcipvS9pjkWx1+qNHDv3rdGD/k9G9e3dcToHeHKJItxJrPBPhTiWh9eHVl3JaPyVFy0kKuP4OmVIeDlFJnBjVlBG1liAHFXSLDcJmrB+mcPBwlEeereWHH+MoAil04XTaHK98kssTHHDv4+btxxj8s74BOQjw8pteRHV2XTyaUdubK679EZ1WQo8RhcJAXBVgzTo/NRUaOlOAX3gw6BREA0p8Ph9Wa9Mtxr9Hh469WP/LMs4+venK8WhcJrVTOcV7teSJ+qnfPuHmANuxZYW57676DpfJF1tYvyqE276H919NaXRtGo3E+69mcfVtVfztJjtnn25ky/YwN8ysITdbSTRGXWeNTqdg3FkmZj5aw5yH0hk6sP4cJUnigjEmYjG4/a51CL8ZGxn0ZAiOcAlbt26lb9++J2UDgFgszPoNMplyC5CS2pEuw1HUChWlZQlCoSBPPZBKv54GyirizHnZTU25GoWkwWKGYDDBrzsiDBuUPEeFQuL2620UHokyoLeO864s55UnM+qS3dWOOE53gi3bw/Tt2XRyaM3GEDddbeWDT728+b4HtVrC6UowsLeuWeLz6x8DzHkolQeecuJ0xv5BaUHT6NKlC8WlScmCVomOBPA2+X5DVhKOCKLR5LDOPt21VBZr6REZnkzwSMn4sZ3ci9pIDh8v2c7Kr7MwmxTsL4wy+xUnaXYF774fIRZTESGMThibXZCrJQ0OV9Pvo2+Wh1ChIcumZ/zYBNv3hPlxbmdMWAlm/sL0qRI3HfCdsi3+V1BSfJguzZBcAP37K/l+fgDk+mc9J9oOXWsXMx+tZWBfHU+/6EM61BWbyKojryVJwkY6QggOsgOjPYSs8eBw2hvE9Ws2hfn7cj/5BRJZ6dXs2R8l5lMTQcsu1hGWI2Snhzl9SOM1M8AnX/qR5VNvdf89ah3VtKK+atMuZWInEwCPqKWQXXShHzoMEE0my4oppJAdtOkQ473ZaQw9Phn92xUe7nl4Jc6jdrzU0kJqh5VUDsm7iRNrcv5BreEQj0xL+oNoVLBmY5B5C90sfiOZyDytv57hA8x8+lwrdCKTLJJyLB5NGf36xfngjay6ZJY/IHP7/bWsWKUiNze30Xf9EVq3bo3R0oq7Zh3hqw9yGnW5Lv3GT8+uGrbtilB4JMYrTyanlV890crw80v5YmE2dz3i4NcdIfr0aPhu+XZFAKVSqhse+enXPiSgXeuG95/FrMRoVDDv2UwWfOShxpFg5s124nHB5m1hQmHBnIfSePIlF8MG6QiGZC6ZVsH9t9p5bba+7t5auynIZddX8MacDKorG/IyfwS9Xk+MCFnpKvr00JOfq2bhu4cQVTmNfJQQggqOYcbKDtZh9KXx2bJSEnElBbSnTHWAcWOa78oYOczAY+ZaTNXteHbuHi4+z4DdpuSe2y3cc3tym+27IxwuruLBO23MujEIjWcbARAhRIQwu8Qm7GSQIEEtlaSQSis64RZVmNFQXl5+yvdFU/iL/Pw3QywWw+WSWbk2yHc/xkgp64tZTuOd0q+YermJbxbl1hFJ27bHsTfT7i1JEsJtZ826Mpb/IGhpt6OI6Sj3w4LqMG+/E8OoUyNH1GirO5J9PON18EDS+TQ1eezZl4Jky72aLZ9OJ4daqup0TkySlThRfMKNQlYT8kdPSa9hw4YNuKuj2DwdUGUU0nnAfiZfruXtd4OsXb6O1onuGCUzVpFKzOggYN2FIyTo00PD4Z0ebro+A5c70ShzrVRKFOSr6Dm4BqI6QkJJrz6C51538cPPQTLTVbi9CewpSu671c5lF5qY/VIppb6V6BytUcWMKPRBjoaPkiayGwwgEEJQkbaZDmrBJdMqiUQEHdtquHN6Cvm5at5/LYvZ855l9py3TtoOgYCPsuIYZw43YjEr2HMgyrWTkouER551Yk9R8M2iXDZtDXPNHVW8/2oyUDuBwiNR7n+qFn9A5pLxZh6/J5XN28IUl8U5UBhp8DI/f7SRRUt9XHN540VIrTOByyOTk5Uk9jZvi7BhS4iQ00Bb9xBA4v1nD/PC6we59SY9c+dkceBQlNETy5h5s40zhxuTpf7z05hwdQU33XZq056XLFmCKZbBWwu8TL9Oy9t7ysmONa50AUiklzLtSjMTxscZOX4fHlyo0ZBNY/Je4bOzemOI8Wc3rmZRqSR6dlOzqmI3WqE7LvUQI8w/GEygkJsMhvt013LznR4kTz4Z5OIRLvbsi2O3/d+d+V/434aQBQoU5NCKVLKIEUOLNpnVlSSq5CK69+jONddew8GDB7np2ptxF9WQ8puFQUSEKcs4wCfzFgPQoWM/Nm9bR/9ejQOgiqo4B/Y7WfbZMt6f/wHZZe3Q0I0Pni5m/jtFqLUysZCKMmecNIueam0JqAVhi4/zLhnHbXfd+i+xg0ajQWVQIAu5yQRFQsQxWJoP6HJzc5l4xQOcO+Vx7roBhg3U4HTLLPwkwc+bUnnt9Reb3ddut3Pn3Xdw5913/BmX0iwSiaQUh97RimOKfdjiWY0DW2S8NXpm3qzhvqxSBvY04qgV7NktMNf0pF08udhLJOL48ZJDTt2+UZGUrcmjaa0ogFxaU8Ex2lGfzdegQ4+RPfxCV9G/QduxV7g4wh76cUaT7cgVHKM1ndm6aTvxePyUEmP/C1AoFMiyxMQJBl56Ip1ftkc4dOQYdpuSl9+Oc8lFBh7cvo+U6sxGv1lQ+IkTpUDqAMA+UUMBrTGTQtExmURCcOBQlNserEFENCQCGnr+RtYAQCEpyQl1ZVfETZ8RFVw7xcyZZ2hx1CZ4+fUgO/YFiQdjxNCjVEq49EdQBlMo8PRDdbz7QhYJjrAPCHKEPaSorVhtUBGIotX+8WCm3+LSy67lb7d/wcihoi4ePoFjJTGKyxKs/z6bO+4vZf57h9FKOmRZgDJBu/aCRfNTG3S42FOUqA1RZKuDnl0bt34C2FKUqFRSXXzct6eOTu007DmQXEjnZdcfTwjB9j0R5jzUtITQRecaeezJEDmBgfX7BBQ4nac24CMSCZOISJglJR5VBZGWu7jvLiOnDzHgdGtZ+ImXNxb6GNzXQMd2Gua/ksG8BT5en23h0HYvjzwh8dwbLowGqY7gBLBalMxf7OWs0w3cfG81KVYlarWETitx3eQUnnjRyZK3sxvZ/vuVASxmBb9sC3PLtSns3BOltCJOZrqCL78PUFWTaNRZtPBjDxVVcV5f6EGrhXhCwueTT9kHvPLyk5w1PIq7q5K1Sw6iRkOEcINBdF7hotLnZe47XjZvDXPBGBNFR2UsjnZNkjqpUiZlHgPBkIzJKFFRHUeOSyx8W0XHxAB8eDig+IXEP5hALKTG1fA/rQ3iKbZRILWnWuFh2+4A0bhM2FaCxqVDldCRnZHAbDq1brn/JWRm5XGk+FCTBR8Au3YnUCd0DdasGnQYdEoev8/OsPNKcVdp6ZTIbnJdayOdw+pt5LeMcPM1KaxYHWTOqy7UKolqR4JIQMWzj6Vy/pj6tvvisihX3lLF9CutbN2m4v0lMO9dD9dPbbimqqiKM3+xh1R7EwT9KSASiRCNOfFIDlJo6G+EEBxmLz05rcH9rZAUFNCBsOTjqQeiDBuYTJ5KEpzWX8c7ryqZOqOCHllGfOsyQYI2dGEXG+ki6ocdCyGoUZbgNxczd2GCb5eHWLsGRHUWKpHOhAnV5LX18saLVt5d5CMsqinj2PFnM0R6jo81i/LqCo0ATEYFb76QxqiLa/D7/VgsTcsuNYd5b37EuDG9uWBqBXdOt9G/l5aqmgTzF3s5cDjKVZeZ+eHnIC89nlH3my1fHeTWaSl0aKtl4ctZXP+3ajLTfJx7lpFYXDBvoYfi8jhXXWbh1fkuPvnCT/9eOl6b3bi4qrQ8hl6XPO5HS/18+V428xd7WPy5j6ED9VhMCt5Y6MFkkJi30MOOPVHumm5j+OCGCewhAww8eIfEQ3NqCQRTTvr61Wo1MSlKn17J3ygjTcXEyyWWzN9Ohqe+WC4h4hxkBwIZA2ba0BVJkggF2rKTDYTwY01kUV1d1Ox31boS+BMBSllFm5LuDDvnALfdbOC80XrCEcHbH3j5YImf75dkk5et4j77MUR542p8gBLFfjrKvdCgw4sTLQpyGYhSSvINERFBJxkIhf6cSvi/ost/M2RkZKDTwu0PO4j79OTKyeyNXqekbStNw2DjeBXN72+kuIjhMhwFSzU6WUGutztp1bnJ6V+Ap6SWA2yjJcPqq0aPH8Jc05lLrtrFsg/SGzikopIYe/cn6EbzWSolSsTvSmrMOg17I5voKg9mt2vNKdni8OHDqMImQhmH+HihnX7HM80790YZNCjGpo1bKDqWwGqVePIGPWNGZVNeGWfY+DK0cSv33w0zog7yW8r88HkGqfb62z0SFYSjCSy1LZBjUbbv2cN5o018/3FuXbboaHGMSdMrqa1S4XboSE1LkNrnAH166EixCZ56VmZnfD0ZIpdUkq0yVbatXD1Fx8ybbHXVk1t3hrnq1ipen5NBx3YaKsr3n5IdOnTsycrlW0gkYPzZJh54ykFFVRydVmL7ngjL3k0uWgf01nHXdBuXXFdBu9Zq0uxK9hyI4nInaJGr4rP5OXX3z1UTrZRVxDn70lLe/sDDdZNTALj8AjMXXVNBQb6akUPrnXG1I87UGVU8dncqew5EuPNhB726aenTQ8uNN0p8+NEKYhVZmEK52NT5dGzjY+woI2NHGZl+pZXLp1eSZlfSq5uOHl20GAwSxcV7gZPXdNm2bRugILVsIK/N20BAf5jUaB4aqSGR4ZecZLX2kZ1p59IrnShR0oYuaKWmCQ9VwM5TLx3knNONDe55gCPHYuzZqaSXNISA8OHFiRoNAkFA+DBKjdtZ/MJDjx5NEwbHiuMYqzpRzjF6MoRfWcWugwHumHn/SdvhL/yFRCLBhg0bqKysJD8/n/79+9N3UB/+vu8HwgQxYCJGjARxCuhACmmEjX66dOkCJNvnv/huGQ/fN4tf1v2KJq4nrohiz0lh3tNz6dOnDxUVFVx97Z3cdfsGPnglTk5Wvf/0+hJcMLkae3E/Xn70dVSymjQp6S/SYgVQUVC3rVZZyaCLetB/UD+0Wi39+/dHp/vXTrCdOOVSPnnmSzKDLRt9Vm0qZtoNV/3h/meedS49ew3gqy8X8dr7P2MwmBg7bjLzp4866dbcfyWUSiVCLbCG8wkis1vaSAfRq84XBoWfg+ygNZ3Ru4wcciXYsa8jSlTk/W5IXwvasZ11Df62h1/IpiUGmm7Xg6TETvR3aXwvTuxkYsTMFlZiFalo0eHFhYyMnUyOsp92oluDuMUtHNRQTks6kAhH2LJlCwMHDvz9V/7PIy0D7plhr5MmOpGUGDpQz8NzahH6ILt1P9My3AMLdgQy1ZRRxlG60K/uONGQClssD0mS0DjzeemNatb96ueRmalcPilEBrnNkt4tEp2orirn8+ftfPqWExFTYwn0pB3garWas846yvcrA8gVBjrHBjb4nRWSkrZ0ZYfYgItaVPZqenRXUVUdPiWfkJ6eziUTZ3L+VU/y2EwVvbrpiMcFX/0Q4LX5bt5+Iakp+cKTdjZsP0aNI0wirKFnVx3jxmhJxAXrNofIzVZRkK/mu5UBhg7UcLTkj9utDXopObzj+CM04VwT3/0U4LX5Lu6ZkcrWnWGeeTHI4aI4Vnvz1YtKpcTvZ3kE1R4KCgpO2gYA1pRMHP5CnKIGRdtdbPgmHZ0u+bulpSp54t40vvspwN2PO3jpeBfUtKkm5r5ZRXbRCJ58+me++TydOx528NG8ZJXWkq98hMMyPy/N49ufksUA069MafC9RoPE+VPLueOGFIYOMOBwJnj1bQ/vL/ExbLCG1RtDlFbEufGqFEYO1bP/UAxZDjB+SjkXjDYx4jQ9bk+CDz/zs/9QhFl/s9Ozq457HnNw3mgTT7/iPCXi0+fzseL7hWz8NpszxtXgFz6C+CnhEJ3oDcARsY8wQdrQhd2bdlBW5WbNl3mMHOcgJd40+QWgcmXz5XflLPnKR1qqku/+DuqEhqOKPVhyPNx7rYEPFkeIHAg3GWN6hBN/JMJ3PwUYNlCPyyPz3ide5i/ykV87GoEgonaz9Osg8ZCGKTd7+XHFRiqLYhgN6Wi0f37XwH8LJlx8LXPmfMuStxvbPRKR+XxplOzjFZAn4JVqybYmh5Wde6aRNl2czVbtSpKERlLz89IMtFoFky5KrrnDYZlzJ1Vw5sV6Lhj7u/dproaP52UzemIFQ/ua6dxBxdx3XXzxfYCbrrZgS1Hy3U9B1v8S4ooJVo7WnPF/ssH69eu5/FINSz/eg7VmeINrSepzm5ok9gFayp2YfO1aBvQNMeMmPS+9FqL4sBpNwkAgZGavO4KCo8RFDJCwkcE+fkUmRopJg9oaYOxoNY8/kPQd19xag8HVitQT8ivV7XBXu+g5ZD3RiER32mA+3kFXLo4ydvRRmjK9JEncd6uZzz5dyC0z7j0le9hsNnr1OZOa8hX88HOAV95xY7MquPwiM9ddYWHspHKefiitTpYM4KsfAsx7Jukf7TYlS97OZte+CKvWh1Cq4GhJlBGDjbRvk0ykZKWruHaStVFnEMCsZ2oJBGQiERlZFrz/qY/9hdEG3MJt18O6zSGmzqjEG5B5+K6mi9iGDtQx4/4oBa1OzQdY7Xpqauvbth6caaWgpZ8XX/2JmN+ALAtqAj4UkoTOn0aOVFC3rV4y0ksMZScb6Cz6seD9/Uy70tzkM/LCPDd6nYQglSypJYniXOY+eIxXnqsCoSDhyMfUdj9tWyXtdtstel6a8wvZrj513JMQAofhENktvESPeLDEbOhoWAzkoIKEiOOSa8nLazo5ear4i/z8N8OhQ4fQ6iSWvZtN/6Fu8iSJMnGYc0bp+HFVkBuvSqnbduTpan46VI1N1Dt3r8JBsMVW7r7DyDkjM/H5ZeYtOMznnx4ityaZ/bFKqUlNRI6R+7u2EGs8i52bDtFtSDnnnKGnoEDBmvVRDuzUYI+0xEkVWbRo8twdVNKS9nWErBACfUoEhYhSU1lOQk5mqU42wy/LMuqomXPOitURn5DMmH71fg7K6xs/jPm5avIzDKjLR6A6njFwF1bSbfA2CrcmtY2CQZlYDLauyeTleUXMeyvCVRdauGJCwwxTqxZqli3M5vSzfPSMjkCUCTzlNby351cMGg3KhI4+nI6TKqopJUyQ885V8vBdqQ2O07t7UuB9xv01fL4gB6Xijye2/h6XXnYtb8x9k5a5cXx+mRa5Kt5Y6GH4YD0XjmkYQQ8ZoOfbxbnsOxjllx0hSiti1DigZ1ctF11TgVaTbLu6cIyR3GwVzz+azkNP1+LyyFw7yYrdpuTpB9O45rYq7k5Av55aHE6ZfQcj3DvDTm62isk3VfLh61kNNLfuuFFw9W0VhAKV7N8Ps2bHGXe28fiUZwUvPpbOQ3NqWfhKUig/1abix+8+Zdq020+6Gjg3NxMfLvQYaVExinJFIdsUq8mRW5FOLgkSlCuOkLCX88hEI+deVoPqSA/SqaGCIgro2ORxq6VSotUJxk8p54Hb7ZzWX0c0Kvh4WYDZz4RIrzwNpKSAvREzcRGjVL+dA4kNdI0Oa0C+RkSY0pTNfPBw4zaXWEywZkOUSvbTkyEIZGJEUKmhVatWjbb/C3+hKfy0fCWPP/gEapcRfEqwxonbQqh1KmxSOlmiRV2gEhNR9rIFt6qGoSMHNWi/NhgMPPPiHMLhMDU1NZjNZlJSUhoEOTk5OYwePZ2h5z5Kr846+vVWs/9ggk2bEsQqWhDkCAa/OUmSNSeoHrdxaP8h7n/ovn+pXX6LqddMZeuW7RxYW4jNnYNeMhIUfpy2cvqe1YOLJlz4D4+RkZHBAw8+TUVFRZPTX/9f48wxI1m7dBMd6MWvopgdbEAQRynU6EnquJokKx5Rix5Dg/b030IjaUmIONWUYsVORCSnrqeR3aCT4/fw4SZBgt1iM3FiKFASxEcfRuCkklxao0JNFaXEiBEhTJQoMnFcVJMuclCiwkUNSlQoSA7rkiJKvF7vv9J0/7FQq2mQhDgBo0HBs7PSSbW4eWaum32qjajiRoQqil4POYp08CS3FUIQJYLyePifFmjPa69W0Lmv4JetMWRvCnqarzbTYSRsLiNkqUbvaI09UlDnM0TQyD23GMnNVPHWY3nNkgp5tOYwu5kwQcHydXE0+lOLiQDGjL2QDh17cMkVo2jfVoVSKTFyiJ7P5mfXDfn6+kc/ZcdUGEJZ5ETa4l6l4qXVlfxNOkSWLhWNMYbW7qLSFcAsWQgpwlRWx5vUPY/FBGUVMY4UR9m1T9DluPSQBBw8EuOhJ93s2ws6jQKEErc/QllFrNGUZ0jqZrqDEfQiOZQpIkIIa5z27dufkg26devDp/t2oEz7lfmPWeuIz9/inDOMvPGeB7cnQYo1+Yz17K7mSFEEyZtKtSNOICDjqI3z5HM+3l8UJj1FR9fvHPToLpGT39j3TTjXzKA+el5+28W0O2tQx4w4ayVy2wh27o1wxhADr8+pr6zq3EHL+aONXHtHFSoVzLi/GkkCj1fmyfvSuOi41v6yhTmMnVRGh7YafvzxR84888yTssOXXy7j6suNlJbHcZQY6ST1ISh87FStpoqjKOPJVtDOUh8A1LV9kdquRKGQUKslEsgomivsUCZ4db6LNLOBbd+l0y3WHg06fLILd3gPEgpef8nKFZM31q2xTiAiQnhytrJsYRpf/Rjg2bkuJCkpgWQ2QlByE9a68IcS5LqGYBAWFryyg4nXBknLTDBrjoto6K/YsDm0bduW8sp07nmkhll319//NY44V0xzYqhsOIhIFjK+9P04fVGEEDz6nJNQLNqsjqAQItlB8xtZquSaRonFquDGqxq/Uzf8EubaG71Q2Y5NezKISxGqlQfp1i7OoaMxfP4Ita44kgTzFnpJsS9nUVoWF198xT81ydrn89GxnZIHHlDw+OOrSanphlWykxAJyilC/wcDCHUYUEZMONZ15NL/j723DJOj2tq/f7vavcd9IpOJu3tCggbXYMHd3R0CBAjBCe4OAYJbkCQQd5dx757p7mm32u+HTiYMM8Mh5z3P/3nOOdzXxQcy1SW7qnatfa+17vu3VQxSJ1Cwx9E9CwgEfGxmJf0ZgQ4DTdQSJcyhMyRz77OSnWlqV5D12tNZjJxSTnJXjzZyy0Ya2dFe1FNNBdswSSt+vGiEwsK3LXz2mZsjDtNx3+3tycTSHlre+aJiv8cDwO2qZsJoI78sCzN+lIle3bW8/ZGfNRujfPhSXrtWdSkl1bWpQidFk0pujR1h5LJznFx2rhNIaQO//r6fFk+Su67P4PHZWZxyYT03XJbGodMsKEpK2uPR+R40GkGDK8msy+qJxlTeX+jnm3cLOjxfE0abOP14O+9/2vqn5Ht2poaibvs3BzjT4rR4krT6k9htqfswa6aV00+y4PWpvP5BK2kOK2+9G8H7W/cOv9cLA33kUDaxjPRaHTfd4+XBO9qvDT7+IkBldRyfD4r3cEIaoSUrVgJNJW3bNcT3yRhdcJaVjPQQ9z+yiITPhoKGmtZmLjzbxK3XZjHjxJ00blDJindHEQpSSpqopYzNmKSdEH5Udf9jhc7wv1/C8DfawedLRaitfklOrqRZW4W2zzZmnWSjR7GOBV8E2ra9+lIrgdyNxGSq+iIuY4S7rWHpd1mceoKV9DQN3Yp03H+Hk5deMNKYtbLtt7l0o06Ud1jUuWQtMTWKPmrn889UnnrAwm/f2ahpjBMnThU792SB9iEo/ayXSwkRoILtrOEXKuR2mkUt3XqoZDlMRAihMyQ7uOT+GUpLSxFpXs6dlQrEN2+PcvktTdQ3JjjmrDoee86D19exnSQ3S0uS1DkKIUiTeWT7B3LbfR6SSclVt7u49BwHWg3otIJQNMmCD2DUFBdPPNdKPL5vTLIztfTuq6ZMeoTASTbd/GPxNAss2FGEQqbIo0QMJD0nzm3Xdq7tUpivw2FX2LA5CorzL48BpDQ89HrJpj1izMcdbmNXeYyvFwW7NCPp11vP9IkWNm2NEQqrTBpr5uNX8nhpXg6+1iRHzqrD5U5w4OSURkffUj2X3NTEUWfU8eh8L71L9Nx6ZRo/LA5x/OEWvn63gDUboxx2Sg23XJnWjvjctC3KBdc14WpOUlkXpd+AJAMHarj/MU/bNt2KdLhbUvdKSom7Xou7zs/WrVv/8jhMmTIdqYmyXVmDQJCnlqBTTdRQxgaWsYuNhEUrHk+S++a52bBekk4OJQygnkqCsuOCukbuxpkTodWr4bclcOoFLoZNq2L0IdXceEuI3NqpGMW+4EFKyW7dWh6938HwsXGiAxfTkLmMCmUTDVnLiA1YQkHPSKo65HdIJiVnXtxMmnsw3ehDPZXUUYHFGeXCMx0sX770j6f2N/5GB6xevZq7r72X/Kq+5Aa6kyuKyG3tQW5FKTXb67DLtHYBik7oGchoPLom7rzvzk73aTQaKSoqwul0dvibqqq88vxr9Kw9hMbvRvPBnN7s+HgYRfXT6ckAFDQ0UEmM9vN6UiZx6ypxOTfSZNyB0fw/4+reFRRF4cn5j3Pfy3dimyZo6V9B+sF6HnnjfuY8+uC/3HzofwMPzZ2DNgtW8D0GTORQBFJDP0bSX4xsIzs1aAnsZb46QVSGSZKkiTo2yGXsYhMO0nGQgY9m4rKjw7eUkip2EMBHD/oyVEygD0PJIJdtrGY3W2ihiQhh+jOSURzAYMZiM+hIz0pgSQ8TJYoJC/0YziAxBj1GEjJO3B6mb9/OE1X/zXC5XCmH9l1dO66v25Ak3Wil7wCVSy6XbFubQdXWbJ56JYo6ZCkeYyUt+ioGDBC0Ki4AgsKLJT1EtwItC78Mo8dIgK7J55Di46zTTaxanM7B51TR6NynGapLWti4LcLcZ/xY5J9XDWtMUcaO1pOTpcHUCWn3V/DLL98wZbwBvU7wzvxcrrwgrY34LKuMc9FVPvJaR9AzNgKrcGASFgooYYQ6DXcoSKZrBJbtk4i1mglE4kS9Fq65w9VpsuOi6xvxBySffBlkxdoIJ5xXz7GzGsnJ0NHUlKC2Ic5rL9jZsDyTDSvSeX5eBqde3MDKdR1j3k++CnDAZB11OYtxyXrWKUt58vnH9/v6ozEFm1XB6IgxZXzXc+zE0SbWb95XpR0Ipsg+ETPh8SXxeFV6DG7kl1f7MCx6CEVNUymomc6urwfw2usxGps6ij8X5GlJxDTEqvOobYiTFHHqqowkEgpzbu+o7akogntvzOD1D1qJxVKxd2GejrUbozTviQ21WsGV5zsx6GHZst/+8jj8+uticrI0lFXGkSELdVlLYfAybI4EvQ7YTbluHT3YZ1qpw4Dfm4phTzvZgNdU2eW+vfpqstNMtG7oTXF0KEZhRhEKDpFBsXsS859QkBKen2/E2+sn6p2rqRLb2aL5jWDfJXzynoPla6MsXRHhlONsXHtxGvGEJJaQyEHLqaOM7i2TsJOBVujI947grdfhmoucLP4tisOe+ZfH4b8RJ592IR+8amLExBYOPMrNxENcTDqyll1lCdSEpu1dDkgfNZlLufoqHYGQyj2PtqDTQv/+KQ3qztBCI3qNlrLKOBu3Rrn4ag/Hn97M7Lk+YlHZRiztRX1jgjPO9ZNbM5XCZB/sIo10chmcnMzarwtY+EWMV94NMGygkS/eKmDlt4V89mocszqfyy89lXj8H4isd4LS0lK++C7I6SdZ+GKhmaKD17JS+Y5NLE99+xVvl78NE8CAiXoqGKCOxSzaF9NYhYPeDKGRWozCTLEopSDdyi3X2snP1XaQvVAUwemnGGimod2/F9ATPTqyKCCAj0GMYTDjKWodQ0HNdBa93p1jT29uN+9u25Ugv6CEfwYtzbXcdX0mPy4o4NeVYfwBySVnO0hzCiqq49wy282t97v5aWmQy25u4tBpFt6en8ttV6dz7cVO+vfRMfPCeuoaUp0Ai5eF+eKtfM462c5xZ9dx7Fl1aLVwz9xmDj+tjqPOqOP8axsZM8LI/IezufRsBxu2xNFqBNMnmruMNy8+20FSipQkSyeQUtLkVpl58oV/+dpVVcVpV7ntmgyOPbseX+s+jkQIwbpNURZ+HWTm0VYK83To6LwYzSaclDCQCQfEWLcpTP8JVVx7p5s75jQz9qB6rr8hxqplgnjAiPq7jt+wDLJdrmOtXMw6uYTqKnjiBW/b348/ysyqn7P46hsdz7+apFtpjLVbg9x4XzPvvZJOPH8Ha1nMOrmUtSyhFQ86DKiaCAoadu3q2nhrf/B35ef/McRiMawWhQuvb8RohXDhRs4/NeVI9+BtmVxyUxPf/Bjk1ONsOOwaZhwJr7z6A+nJAjT6OPfdaOlUr3PCGBNFpW5CrhBGYU5lZTQJanMWofVlE5JBgtpm0Ca4+tw0zj/DTFI1cd7VTXi8KodOteL1u/j4szCrGhbRU9MbZyKfVlI6XgMZ0zZx7hXRrTZtwK4micWM9GIg62T9fuk6jR07FkwJtFrBOx/7+fjLAHdcm86T92eTSEg+/y7ICefW8/JjORQX7suY7S5PkP6HFzpLLeSVNzbz+tv1aISGX34KkFT92Jv7MSxehFKroMokrz5QwSdflPH1h/va/kt7afjlx0hKLBqwYANjCDWhp52xrT5GXk5H3ci96F2i48Z73Zxw2v6V8a9YsQKbTXDHtRnc8VAzh01PoNHAtl0xPv4y0OZm/0csWhKkvjHBlsXdMJn2ZOGsgovOdDJhtInLbnHx3vMp3aajDrG207x89xM/Dz/j4bH7sli5NsrL77ZiNCgkkjB1gplYTPLpNwG++THI+s0xHrs3kwmjU+PT5E5w471uPvzczwETTIwcakSvF+ztFv38mxCKJ4dkIkBjY+NfHoeRI0eSmZvk1KODvP/hDym3PLIooAdxYrioIz2ZTQ8GsaV+CXnpRoRbgIR+jGQ9v6FIBS06dOiJEEIYQzgjFnqEB2JVnTQ0VdHY5MaPjzyK2Mgy8vc45IYIUKVs46LzNZx6gpOnX/Oy/LtsdlfEmD2vlgOnmDn1uCzqGxNccasLu01h9DAjTe4E73wUxFI/iPRoMWkCVsufSRCHkJYZB5q4cfYi4Pr9ei7+xn8f5tzzMHnu0g4md1qho58cQQXb28y89kIjtOQZi9i+fTsDB7Z3df9HWLNmDTqfGUVoMGPFTPu5JkqIoUxiG2solCUIIfBq6wkXbOSi80yMHqGnojrOs68v4bn5c7nwomv/uQv/JyCEYMyYMYwZM+b/2TH/X0JKSWtrCwMYhVOkFsguWUuQ1nb3KUmSGFEiMtQukbMXW1iFERM96IcFG0FaqWQHGrSUMJA1/EI/OaJNKzkiw+xmM1nko8NAM41YsGMQRkoZRKXcQZgg+XQnW+xrX3KQjj06hY2uZZhtSVq0DeQlijD8TjM7SCsZ3Z0UF3feXfLfjNWrVxMKJbn1/mY+fDmPJneCVr9KQa4Wk0mhriHBxvUKij7K7FsyOHCyhXWbonz6dRCTUfDRm+mcdPZWGhslbzyewbEnbcbWmElr7iYevsfBGef7yY30IYybCCESsleHdkkpJf7MbVx6vhWTSeH+O5yUVzZT+aUXm3BS1+rlgmsCBFoVfKKlzXTjjwhrPfToAVff1sTiz4qYdlztfru4Sin56P0X+O3zHJauDHPc2fUM7KunKF/L+i1R6hoTEDaTIXM7/FYrdBTJXtRTSbEoJUeTT8S5m94lesaPNnHiefVcdUEag/rpqaxJcMPdLrKztCz9vIjqugQnzvKQaCok3ZtHQ12cuGYXAyckGTPc2HYNUyeYWTjIwKGn1PLLJ4XodAqqmmrNf/mdVj54IY9FB4a44MpVHDDuUIYPH74fT0MKPm8dY4YbKatKEItJDIbOxy8UVtvi2XBYZds2KBQmWszN9Cw2smu7llJ1MBkir73pi8xFRocz9ag1LPs2t41YllLy+vutLPymlYhGMjAxDlvMiRpVCVm+a9vu90gkJNfc6ebSs52ce6qjzbDz59/CzLygnreezSUnS8uY4SkJh0EjO9dL7QwWi5PPvoww62QzycxqFr6Vwx33RQlvHsGWLVvJy9Khr9+3JhBCEG2xsW1njJOPtTDvqTKCu3M6yBi5zNuwpceoqdRTGC3Cra8gmlmO2aYSCUsUby6Oln7Mfmgtn7ydwapfjGzYEuPcq3dw5yUOPvkqydqNUTZvj/Ll2/sMRw6dZmH8KCNX3eYip1ilJfwbWl8Oaa290QsDVncfPvp0G1aTjjHjR//lcfhvxFHHHMXt19/FiNopUCswItAUf4fRKqhr3UJZdDNSqJjtCUaPhO+XwJSxJqpr41RWJ/D7FeooR0hBFvltXYtu6qlmN7nRbpx5yS58lelYmodgwMQnPzfjzV1LdW2cooLUHCml5MiZzThcQzptMy9I9Gb5qgqefSKdU4/f95wZjQoXnWHCoK/ijTee55xz9s8Lobq6mlVro+wqj9Grh54PXsvk8us9/PKpFanEMdq9xKo7NyAsF1splCWUsaXLzhAnmZSzr0hFo1PJzeraZKpbsYKqibYzldSgJakNU5coZygTUH4XvwohSI91o3q9lx+XhJg2yYyUkqdfFdzzwJn7NRZ7YTAY0GhSSfBPXs3nvGsa2bA1isutsnhZKgmhqvDI0y1kZ2npW6rn+HPqGTfSRGa6wrI1ERw2hRPPq+PsU+xs3ZFaa/cu0ZGZocHVnMBo0HDRWU4mjTFR0n3feHz/S4hvfgwzdkRK4m2v/mdnSHNoSCQkH34W4KSjOyYLP/suSEZWKb16de5t0RmEEIRCScaNNBJq1TD6ABf9euvIzVFYvzGOv8FGTDGyYWuMcWO1rP3ChSXWeaIybm1i1kwbuTkaTj1esuj5IuooI2EOYAo7GSkn04qXCraRRT5+6WUnG+jFoLZ4MZaMMvfu9dTUeHjo7rS2c7TbFC6+0cNzD+cwYoiRJctDHHZqLbFWO4MZh4pKA1W4qacPQ6hLW05zi/q35ud/KiwWC3odTBhlYvwoI1U1CY6bYeWaO1wcebCVFx/NYdvO1IsYjkgmjzMRjark5bbwwhutzDiw60XDcUfreeZXD0bMRGQIFBV7Vgglt4JLZ9rpV5rBjrIY738aoGcPwfsLA1x5gZMDJ+9bMD18l+TKmzws+GITxQPLWbs0ytDEAe20boQQ5NMdhRAOWyXl2yALDUrStF+6Tnq9nqnTj2L+KwupaYzz8St5aDSpiUSrFRxzmJUhAwxceZuLj/foXn71Q4hkc0YHvSpFKGhUHUMTU2kVzTR6tqOL2XEm89u2VYSGrFgJrvUK856p5sarUh+DjZsTGDEhpSRIK57C5TxwuZ35L4RJ7Eq0ifnLuBaXO9HBYGkvVq2LsX6Dhhden/GXxwBS+n5pDoUTj7JRVKDllAsbyMlUiERSulV7P3q/hz+g8uq7fqZPMlNTn6S0Z/tgdFA/Axaz4MelQbIyOgaq23amSPgZ063MmL5vIX3krFqWrY5w2wPNHH+ElUvOctLoTvDMqz4+/y7E/bdkkJ2p5aV5OUyYUcdpJymYM93MOFSLIuCN9/zMvj9OoW80Ec3O/WrzWL58Of166zl3lpmX33AzlEntMpUFsgflbMWLm3xNEZWuKjz8SowIEskARmEnVRnXKlvYoawlEdNSEplKPRVUspN8utODfgTwUckOQOxpmt+GnXSK+4SYfXvqHUsk4JffwkweZ+LB2zM59aIGJo42UVyo44MX8yirjLNmQ4TnXo5irxiDQ+4Tx3aQgZ00YrEo7y+owOP515Ty/43/XCSTSZpqXHQTnRMKZmFrc8z+I0RES3Nzc6d/Kysr4/NPPicSiTB52uR2WostLS2IcOftgBEZSpkHCAvZMp9dbCRHFmMYsJGfP96nPTdyqJHjj5BcfstrLPgol+OOP21/LvtvdIGHH5pDVqy4jfiEVEVdDWVkyry2hbYWLRbsbGYlveQg7KQCUJUk21iLATP9GN62vREz6TKH7awDwE4a9VSyW25CINCgo4gSnCITVaps4DeKKW07h3x60EBVO+JzL4QQ9JIDqfBvZygjWS+WMlCORY+BCCECPZt4+/k3/6eG7N8aer2eZFzhl18jjDiwit4lOsxGhbWbogT8EPRryPeORAxaQf/eBo4+s44eRTqmTTLhD6hcfEMTffposNrjXHxjE85cySrXdwzKE9w3R0O/8GSMwoybJnIoZCPLKZWDsYqUHFBURnA513PBRRoKfmfuc/sNVk5dsRPh7s3ocZJP3ynmshvdvPV2JcXJUjSifTwkpSSQsZNZR5h44CHJZ1+HsZg1+12N7fP5yMuOotMJpo43M2WciU3bYriakxw7w8qGrVFuWtzRkGIvMshlA79htiY58AQ3NS49D96WRc9uOo48yMor77by3Os+bFZBTX2CL94uIBaTHHVSC+mVE1OJhD2nnK0WsPmb3Vx9czVPPLSv+8dh1zBjuoWxh1dTmKcjHFE5YLyZD17Iw2xWOPxAC1k5zfi8P/LSC49z7vn7ZwInhIGpE8ysWtfCe5/6OeOkjgSGlJIly8PcfEXKcXjWhS1Y3X0JyFYKekZ59yNJLKgjk7xOj5Gm5uAJ6Zh1WSMWs0CnFTS4EvQs1hFoVRiSmNoWQwsEqJ1X8b75kZ8p40xc9Dv9UCFS985hU7jzoWbmP5xDgytBszfJmWf+deLjhBNO4KqLF4AmwVvPZZHm0LBxrYYCtRBrbQbrNYsp+AO57nQNYuZZS/n8/XS+/DCDmWctp77GgaY5nwRR6pRyrOYIfQsljZud1Kev5MQzolx3uROLOUVkf/1DK9fe1ECwTLZdz5ABBowGQVG+jlOPs3Lzfc2s+b643bFfeNPH0hVhPn29gB7FOlRV8u1Pfq67+RfSqsZhkjZ27koSjkcZNXZkh+v9G/tgMBg49pSj+fTNzymhPxq0NNboGaJOImcPCamqKpW6RVxzkYWJY/atZ2MxyckX1pMszyMY81PDYhSpQSWJk0wGM5Z6sZuGzdn0jA1ve98NyQKo0XLbA+t57alUPPbEcwHKdmoYSedzjhCCDJFN716d212ffryRw07/cL/Jz7VrV6FtyeeIE1q45UYTJx9j4/E5Du7LbuHtj1t574UcTj59CekN+7pBEjKO27aVJM1Y/MPQ0vU6TAiBIvfFgErQwbLVXo48pPN17qKfEpiSjnYySF7hwmpX0bWktyM+fw+nr5Qnnl3G0IEGLr/FxdiJl5GT03ms+49gMFr56gc/o4YZee29VjLSFH5bFeGjl/Pp02vfWjmehEH99Hz7U4iv3tlnJn0FKZfymRfU8+V3QXr10LFxS5SF3wS59GwnT7/ipV9vPaGQZM6THlzNSebdm0X3Ih2Pv+Bh/kPZXHOnm2NnWLn1fne7Oe/3+PnXECcfY+X191tRpeTEI21oNIJkUvLxlwEenq/j7XcX7Ne1CyHwtUpeequVcHkx3YP9aakL0UgUMzbsQktcxjj/0p9Y9HkGDzy8i3RXMQIFF7V4cKOg4CSTilAtjz6poboxijZdR8kYHw5PnB27JIlQkg0sI0EcSZImWUstZQxkTDuiXS8M9EmO4s1XFrOjoo6p403UNiRYvyXKbVdltBntTRxj5qbL0/no8wD+liVUVidIVOcyTE6ikh04HBK0CUpLS7u69P3C3+Tn/zH06dOHFo/KXddn8OKbPoYMNFBcqCMcVXn7o1ZOPd5O31I9N1+ZEsh98kUPS1dGyMqIo9dDKCwxdyHx4WtNuQEDNDs3YdMmsVk1fPF2fpvWxqSxJs48yc4xZ9ZjsYh2xCekXqzHH0xj6fIIUoljU2xdGslkhHqxaUMVhx8lWPTVEpTA/j9uY8aN57573ubVJ7PbiM/fo0exjrwcLes3R1i+Osqjc5MUekZ10J9TZZKElNQX/MTRR+qYOllHVY2fF17+CbWmmIxgn33nHevGO+/v4sarUqZHO3cn8bESgYKtwMNvX+WTnamle1GYKy9fRmHzOBShwdBUwiNPb2fOnR3Fi5vcCTauVZg8+dD9drEdOXIkkWgquBo7wsQpRzt5e0EreqPEblW4+IYmTj7WxsyjbRj0gq8WBXnyRS+zb8ng3Y/9Xe53yjgTN97bzDN/cKyLxyVffB9k7t0d220cNoXbHmzmk9fy2znKHzbNyuPPe3jsOS9XX5SGoghuv9bJrZdYyaodxVev7aJOt40dSy0UhlKOc3FtlOzsrhcnf8TChQvoUazlyNMayAoN6NCiIYSgh+zHWhbjDGdiJZ0+DGMzKxjChDaSGsAu0hmmTmE1P+OmgQCtDGVCW4Bqw0mOLGITy3HgwOFM4EpWk1AV4nFJOKIS8+s557IWHnvQwYzpFp6fm9J1tVgEg/sZKNslWLI0ga1xWDviE1LmYHoMZJDLM89tx5n7D9zj/8Z/PRKJBEL+OUEg9kx8qlRxUUsLLlSSKBpJt27tzX+i0SiXnn8Z5RuqMbkcaNDy/VuL0eZKPvv2U7RaLT179iRpi0InvGmUcFtSSIseD5V4FReZtRpOPKOF2XfZGNw/FQQJIZh7l5NxRzzMsced+j/adr5161aqqqrIyspi2LBh/xEt7p1h4YcL6SXbf+syyKWJOraxhl5yEDqhx4yNMEGyKWArq9GgQUWmngs0jGByhzESQlAiB7CB30gji56if6fnkHre2rdsRQlRmFmMtotht2PDJA2YhZEhcgwu6pAk6ZZTyCPzHt6vb8J/E7KysoiGNAwYrPDl2/mkOfctIr/8LsTl1/rZwXpmDtJz1hUNPPVAdptBA8Bpx9t59jUvK9ZGeOqBLOa/5mPGQXoWLwvTtN1J7p6q4H4MZzOr0GOgjM1EZRhHmkpJL8GT15uZNql9lUivHnoiWjfejN9Y8GQWQgiempPJwq8rqUwuIadlOJY9BGpEhnClr+WmGwz8uCRCIaXcfs8unDn7n/zT6XSEf9dRLoRgUD8DuytiVNUmaPEkUekoi7QXEpUoISpiFbx8WhqX3higZ7cUCdCtSMdd16e0239dGSY7U4NGI3j9vQD6xl6dVlBnREr44fuqdjprANMmmtFpBTdentbpe9a9WMcnr2Zz8Y2vs2hRP6ZNO/gvj8G2rSvxNvk5b5aDOU95mDjG3HYNkCI+b7zXTY9iHQ8+5uPDj2Po60pJJpP4i36jW7qWN54zoJPiT3Xn/D6F265K4565LZx6nI2yyjjVdQmsNoj6wm0asUIIfM16mluSHRy4P/rcz3vPdU6wDhtkpLahmVBI5ckXvagq7fSp/xFGjRpFY1OSFWuTvDTYyLc/BYn6TNRlL0FV4qTHNNQ2l1P4O48Dk7Agy8Zx6OFryOkRZGB/M6tjLdRFvdgDPRikTqA8sJL1m93oYz5On6Xlzhudbb9XFMGMgyzk52mZed6+DiZfaxKnQ+GBJzw8OyebiWNM7TQjy6vifPNjkA9e3JegUhTBodMsDPxYz7TDf8XY0JetSyMUdIMfvvvoP7Z74V+FO+++g4/f+4SaeDkBfIxUp7arvmzRVXPxhYZ2xCeAXi9497k8Bk/aQfeqw+gh2sutSCmpTVZRmGmgwbAINabD2NSLNDWXdJHDqu+dXHydi3tuSuPFV0Mo6p93NiqKbIvR/gidTmDQdy1p0hWMRgvGaAbmuh688c4qFnwZIJmUVNXEcdgVhgww8uWnGm6/dw3r16tIVcHqSHDzJWaee1mHWCOIEqHJsIN4Rg16gyQe0mFo6kW6mofcEy3shTNQwt0Pfc/EMUbqGxM4HZo2HepGV4IfFyUpZN8aWJUqrdmbyUyDSEvX0hwGTCz5LcrwaTU0uxSOnjl4v8cCIBwOo9eGuX1OM7nZWi4/10nPbjpys7VtxGcopFJRHcfdkuDtBX6+eKugQwv/0IEGrrnIya7yOGfOtHPdXW4i0STvfZrS8Py9vnJldZxzr25k/sPZ2KwKBXk6ojGJw6aQVFPScAP7tn824nHJzbNb6NPdxJvP5PDS234OmVlLIKji86scdcy5vPPetfs1D+7bt4Xb7g7QMzSQzawkRgQNWhLEyZT5FFGCq8LOqMktBCNxVvMzIMilmGJKUVGppQyhqDQ1A4rK1MkCi1HPirclYZ+edBwUU0oQPxWajZSpm3DIzE4rjIUQdIsPpLpiOR80+3ny/mweuqOjNMqxM6zc9ZCHO6+zceAUJ1MOaMXb6MZDE9qQHqstSXp65+ZQ+4u/yc//YzCbzTgcGmxWhR8WB9HpBNMmmnn+kRyOOL2Oj74IMONACxqN4LX3fNisqbLu4kIdH33u560FrVx5fue6k+9/FMWImVrnCo6cGebTb1Vefzqvg2OZVit45fFszr2685ZkIQSnn2zmgcc82JJdZ2Z0Qo/XCw/ensGbfQPc8WDXumOdYe3atdx51d040xyMH9n1pDl8kIGjTvIQisXpHhzdodIAoJLtdCuJ89NnuaSn7QvKzjvdxsXX1LH6UwPpke5Aqko0EdXy68owZ13qQtfYj2GU0Kyr4eQz1Ta9y4MPMPHgQ0Fuv3cRii+LWKuRt98PkZ+npDRF90ymu8pjnHhmM3UNKk9eeNZ+jQFAeno68USqRadvqZ7Ztzn5cUkIZxoM6KvnmBlWyitTk288Lpk4xsR7z+fhsCvcPNvdLhj+PeobkyQSkmGDUpNVMilpcie54R4XvXvqsJg6ZvC1GsEd16S3Iz734orznRwys5bLznWi0wkG9tMjzQFEUFCQLMUrmlDjejRCk3Juw0W/fv067KcrWC1GFn0XxmEyY05269RgRQiBU2bSSDU5FLGJZWRS0I743AuN0JIve1DFDoYxsaNGlVDoI4dSX/Azb72YRmsghyde8DLswEp699ThalEZP17Dmg1RnnzRh8GQEsvu3VPHI0/5yPT3p0iWdtivlBIPborpjUZoUJIGYpGuSeq/8TcgVeGgt+lINiY7tL0De7QZBT7Zwg7Wk00BhfQkToxq/y6OOvhoHp//GAdMOwCAay6/jqbFAQrjfdreJacvk5A3wBEHHcXn3y2kV69emHL1RNxhjKL9HGzAhA8Pu9mMQDCCyWikFtzgWxzkpFNW8sJ8lUnjTHvOX6EgO0pTU9M/ndH/M2zZsoVrL7uehBs0fj3SkiDpjHLH7NuZPGXSv/x4/9uIxxIdKjayyKeG3Wiwsp6laKUOCcSJESHMKA5o+z6GZZCNLO/SCVYn9CRlkmYa6Enn5KePZqy0rzbToGXA1D83bhnGIACsWMn+XdXoiy++yLx58/70t/+tCAaDpOdIvn2/oMP3d8ZBZrZdmODlOdl8/tUO7rjR3o74bHInePXdVlatjxKNSp59xUezN8nm7X6kKlBa95k0aoWOIYzDJ1twU48GLQcd5uX5uZ23IW/fHSMWlxw0zUBOVurZEkJw4GQLHm8Mg3YVW7dKQFBUJJlzs5U+JTrun+unO6XUhsqIuf7cZb0zWCwW3C36NiOftRujXHKVj5DLjiZqI6jx0CSrKe7C6LDZUEleVgJzSwknnVoD5iSqKtsceffCH1DJTE9d1wcLojgjxV2au+m9BSxd4eaw6fsMo+oaEzgdSqfkYjIpiURSFYkP3GJm1lVP7hf5GfC7GTHNyNMv+3j8vkxOvbie0h56jjrUQnNLkoXfBAkFJRvWCYhp0WBApZIkMcwuLWVfDKNApNPIL39q+pKeqXLh9U0MHaDng88CnHiUlVHDjBx5sIWnn/uNhk05ZPv3vNNN/Tjvio18+FpGh4IFs7lrbVerWeGcqxpYuzFCThfdU11BCIFeq8Fh0hGNqsx91sNJ55q56kI7WZk2NmyJcsPd26lfEyQ3OKjtd3pM+Fol8WXdiS4rwIqJAULfdn9Lw+PwFCzCEwpy/eWdG78NHWigsECh1Z/EZk0VB1xytpMFewxB/ihF8OKbPq67pCMRDilvgBEjFL75ogxd0IGnqZXKih37NRb/jVi/fj0Fhu6EDA2oYQP6P5CQ0YwKzjvD3ulv9XrB1Ek6lrxV3s4AWErJbs16Ro+G91+2kebU0OhK8OC87Xz/aTV5LaMobB3N++/8wPffeGl0S/SkdEIz6Ci1IaXEp7gY3L/z2EdKSSi0/8aKU6ZM4b15H5GlFhIJafju49Sx/QGVyUdXk0hIehTrePOF9qSRlJLZD4fIQsWRE+bKGxs59fh09HqBy51g9twdLPq0nqjH1u56BILdu6DfMA/ZxjTQR7Ble5h5kpbn32hFeouJE0Mn9XiVJlqztnDPXQZuvTtGFG+X1+HHiy2Sj9KgkEGS2Xc8wOSfJu/3eNTW1pKdEceg06aMkTWCO+Y0c+wMK6GQyu1zmtm2K5YiIyWU9NB16toOMOsEOwfPrOHhO7M4eKqZdxa08ulrOR2M5boV6bjpinReftvXpl99zYVpXHJTE3PvyuLsKxs4doaVM06yYzYJFi+LcNMdfpQdQ9m5XXCyeytffZTJtRen8fjzHtZuirJrd/U/RXwCjB47me+//JbdbKIvw9sKhVSpUkdFSupIteJxhxnIeDaxnMGMb1fI1oeh+NUiHBnrmHNvGsfM9OFoLqGPLEAgcFPPBu0v5BYkue40I5GYjg/mds49AVhx4NdqGdxfw/DBnRfMabUCs2LmvhstrD7ZR1DxU80GdEKDQGCxdr3//cXfhkf/x6AoClqtiXnPteD1q3z4mZ9EIkVKxeMwYoiRNEdKxFmvE3z8Sn6b3uVRh1j58vsQG7Z0FFi/d24zvlCUjMmrmf+KyszjjZgtolNXS4CsTC2qSpcut7k5CkMHaYlo/8xIIQJKKiA451QraeldZ+E7w/VXXEdpdBg61USjq+vfVldLsluGURIYz1axkvXyV7bK1TTJWhIyQQ27CDmqePKh9HbEJ6SCpicfSiOUsavtWqWUNDRHmXWxC6W6N8WiF0IIVEcTRx3WngA4eoaF9b9m8cLbUWbdUI8m5ODVOdkMGFfLpKOqGXlQFSecW08gnKDA4eSVF17ZrzHYi6fnv8cpF9Xj8SYRQnDQNAO3XJXOpec4eeDxFo473Mp7z+ex4JV8rrkojfQ0Dfc82kxOlqbTilkpJW9/FCBR1oO+4ysYc1gVE46o5swrGiivSmCxKHz6tZ9vfwpy6U1NnHt1I8+/4aOiJs7kcZ0T0UIIRg4xsmVHKntZVhlHRPZN3gXxPtj6VFNvX8MW/RKsadH9EviW6Jkw2gRCtFUwd3oeCAQKDjJII5s0Mrrc1oYTBaVLAsAgTOiFnpFDjUybaOaT1/K545oMenbTY89I8tazudxxbQbfvFfAwtfz+frdAh66M4s3ns3GpSsjTsdMbg27cJKBRmgIyyBGLIQD++/y+Df++3DWBWfSZOtoziClpNKwDa1Jy042MIyJdBO9sQkn6SKbIWI82cFuXHn+NaxetZrGxka2rtpOWrxjlZ1ZWBG1Br784ksAHp8/j4aCXXjEPiOQiAyzU9lAmABRwpSIAe2STiZhoaBpIpdf62/3DREiReL8q1FTU8NFZ1yCc3sR+S29yIkXk+vtSW55KbddcQdr1qz5lx/zfxv9Bg3Ag6vdvylCoR8j8ODChBUteoyYsOGktxjc7h4ZMaP7k3Y3gJQcvpl6WdXhb6pMUs62dgtGSGmM7tqym9AWlcgW2v5L7MmlxvwJWipaiWyHWAUE/amq94AvyCGHHPJPjMR/B3w+HyOHGDpNPAKcf6YVMhvQaRWcdoWvfgjiD6h8vSjIrEsbGdTPwGtP5PD9h4X07a1HqxUcf7iNhgaJP9kx+eYQ6ZSIAfSkP4t+irYzTvg97n6wlWRzBvl57c9rQB8DW1ab6VOqYflP6WxYnsEXH2aSma4w/fg64vXZqHtctkORf072JRp1cOpFDWzaGuWUWX6MWyaT6x5Dln8A3b0TccpsKuT2Dr8LyQAUlLH2lzyKx9RgaupNa7OO737u2IExsK+B31al5ERUlS4rtwCkKkj+wbziyef82Lu4Z28v8HPIAakYKc2pQU22/OVrB1A0Ggb20aIo8NHnKW3XWSfaCIcl2ZlaTjrSRsu2AkbFZzBKTGO4mMxIMYXRHIg+kkGcVAuuk0zc1Hd6DI/SwGGH6HlmTjbrt8RQVckPi8P8tirC6x/4ycpLMvJQFy361HfJoWZTtqSI0YdU88q7PhYvC/PiWz4qquJEo13f56raBONHmwCB25Pocu3R6W+rqkAKvC0Kdz3SwsVnOph9a3qbBNXg/ga+ejePXhNrWSMXUyG3UWFeiafkRyxpEbrTD6twoBPt5aM0QkvUayU/T2lXaf1HDOyn5+0Ffo44vY5+pXpmTLeQma7BYBBs3RFrZ2iybVeM4YO6lv+aNtlAN0rpTh+8zRoinXdJ/43foaamhgQe+g8PdV55plG7nDcBcnM0NFDNBrmMarmLCrmNVWIRIw528e1H2VjMCm++7+eCy33s3q1S0N/DNmUFVXInUlVodRvpzygGMoZKdnRqElgpttG7r2TDls5v6KLFIbr1GLLf1z5kyBB0ORokEm+dlRVrU+t/m1Xh7JPtvL2gc/O6BZ+H0HhycaWv55Vn0jjrFHubLnBWppbHHkhj2jE+3Eo1PlLzUlImWMdiesfGMCQ6nTzfcPJc4zFsmswDs5NkpgvumRfEOG4J4SE/cMB521j0jZ2NW+I4/CVEiaQk9/4AKSWVbKeAnmRTiAYtdTX1JJP7xxkAWK1WNmzx8Mycfd2iUkq++TnIlGNriMZUXpibw5zbM7nzuky6F3UdA5nNKTMzf0Bl+iQT2ZnaTvWMAaZPMrFuc4yyijiJREqS8NTjbJx1RQPjRhq5b06AMRNaGTTSyxXnmNBtmoAzXogzXkDD1kwWL0/dt6kTzESjkmW/fsOCj97a7+sHuOCiC5CqaOfFAqn4sFD0xIiZZhqJEcFHM7kUd9rBa5MZ1Ow0c+IZHrq5p5BNEYpIJfJMWBg4CFb9mMMNl6cxbaIZxRrosI+9CBOkZ3ctlTVdJzr9AZVIUEOefyifvK8lHBIMYTwaoUXVRIlE/rps4j/C3+Tn/0E403vy8tt+vnuvkPGjTBx3RiNnX9pMsq6AF16IcedDLh5+3Me5pzraEVs6neDNp3OY/ZiHUy+q5+0FrTzzspcDjqtm47YogwZqKOyeZMTglKZGTlbXH3OAWFzSVfzx5fch1m2KYk4PpQLJTlBn2IotPUarP4nBoGA27V/7YVNtE0ZhxuDqwRPzO18wJ5OSjxfGMGFhN5spVHvTmyF0py9B/KwQ3+K2bifNrmPyuM5fHJ1OMGyIhjCpY7TQiB4DPreOot9VpZDUEAh2DN6EEIwaaqRvLx0GacEUziHNoefNZ3JZ8U0R6xZ1Y8eKQu5/GJYt+5R16/Z/Id6vXz/Mtj6MPrSK865pZM2GKA1NCW6e7cbnTzL2sGqefNHDmg0Rvvg+yDFn1rFhc5RAUOXXlanAPZGQfPNjkFfe8XHyhfVEWyyYwvmYzQqvPJbDsq+K+fa9QhYvLGTSaCNvfhRg2eoI112SxoO3ZmAxC9zNf/4xSiT3PTAPzA1ia+3R9v96jAzsa2TIdBc9BwfIyQa//69XPO7csYEDJpqZNF6HV2nqcjs3DQxjEg7Siem9ROlaIDlCmC7LOLrASUfb2L4rRu+eOkydVMcCHHKAmYy8CK7inylnCz7ZjFvWs1YupsW2g1yKAKhgOwX0IBH/z2zN/Rv/Wpx86kzGHDOM6vSttEoPCRnHJ5upytzCsRcewfgDR9OdPp2S+fl0R43AfXfMZsmSJSiNRmrkbrbLdZTJLe3mcVsgk88++hyAHj168OEX7zHyrH409NxBffcdaMeFuP6hqzDrLO30Hn8PrdCCJ5tlq1NBXTSqsm1XgoKCjlqQ/38x98FHyagv7rDw0QgtBe7ePHDXnH/5Mf+38chjD7ObTagy9U2KyxjVchfbWIMWLVnk05shJEl2eo+EEGjRpZKUnSAiQ2jQESdGJdvZJtcSkD6iMkKDrGI5i8ijGJPYV+UWlRE2s4LIFsGKLctSBOhWSLhAmwXe1VEWf7OU5CojkU3QuirOim9WU75lOxa7id69/7xi9L8Zra2tdCvquiLOZlVIaIOEms08eHUeN5+fwciJLdz7aAsLX8/jsOkWTCaF/Fwtt12dwfWXpPHSaxHyPWNoSXhRZeff9lrKMdT34ZBjm9lVvm9RHwiqXH2bm9XLNRiFkeeeTzD1iEZ8vtR+vv4uRp53BF+8UMzIiS2MOaSG4dOruPD6Rm683M7plwSozPsOI2bM/6Tbu4hrqfy1G1MPd5HdOLbd+x+Ufgy5Lqy9K1inXUSTUoFL1tGQtprkwN/4/IN0TCaFx+c4SGZXE/dbuOKmFmrq2idkszM1bNya0u8+/FA9Xl3nztAAibQ6xo1IJYdVVXLLbDeendncc0+cDxem2lEhFYu9+m4rT7/s5ZKz9lVOq/u51u8/YCI3zW5hwcv5zL45g9xsLQdPtXDGSXaOO9zKM89HyG7taHInhKAn/amhDIBielPFTlzUtisCaBZ10Hsjd9+SqljSaQUvP5bLS/NyuOv6DN5/IY8bL09jd3UIf9q+CkWhTXL7tWnodYJlq8NYLQpnnWzntfc7J2K27ohhMAgy0jR88loBibjA6/X+5XHYsmULQgHZksGS5WGOPqyjCagQgnn3ZpLe3YPXuZ23PkiyenEWVqPuT6VRgj4tFosgHO6auN20OcFjd1vZsd5MXlbq27t8dYSS7npGDjXw8NOetm0z0jQpM64uUFauokOPU2SSIQtIJrs2Uf0bKSQSCVyJJtYvtRFOxDsQ50rExvrNXbPIi5ckGMgY+jAUExbspJNfmOSdF7KoqkkwcmoTj96cg/fnsaz9xc76JTYy1EIs2LBgI0III2YMwkgvBrGB36iUO/DJZlyyjrVyKfpuVXzwaiY33utm07b257JibZgrbm3hjLMu3+9rF0Lw2PxH2WFfg9ldyhnnBHj34wCJhOSiM528/r6fZ171tiUe4vGUWdmN97qpaG1Am93IlPGdF7Tcdq2T/GwdEpUquZO12kXk07OdzjikukT6RSexeaOGJ17ycNEFRt5+ycmRMwxccGULC990kB4qoTdD2MxKmmXj7xLpIbayBgeZWIQNgSBKCIc2jYaGhs5O60+Rm5uLViPbSM3layIsWhpGpwienZPNYdOtXHOni1vvd9OvVMfyNZ3HPwBrN6b+NuuyBu5+pKVTM+m9EELQ5EoghOTxPe7mRx5s5et3CzAaFNJDJRQ0TqGgfio5viHtpFNs3l4881xqner1JWlyJ1j4eh47NjzOG6/P3+8xCAQCWHB0mggAKKIElSQCgQc3WeR3uS+tq5iI295hX/6sLbz4lLNtDTx+lJG4s4FKuYPNciXb5Fo8cl/BRGv6Dq653Ey/Uj0//dq5zNvcp33gyme7XEezN0HYZ2AXm7CoTho8EZob9l8Wosvr+pft6W/8yxAMazn/dAcmk8KGdVD2a3eaZB3IAMaoFX9LJn7h5b0Po8w4sL27e1amlveez+OND3w89VKqveLT1/LbNIi+/jHAwTNrKemmpzWQ7FSbB1IvYGV1klhMYvyDW9nOshiNrgT5eTrm3evk4it+xVE3HAcZCCFIygRuyw7GTPNw4bk5XHmbixfm5hDoOinQKfbGI06ZzZef7mD82CDHHbFvoRWLSc66pAVDYy+2sbZdeTdAD/qSK4vYEv+ZpDaEEB01LPdCbxBIJD7ZTAXbGRydwEaWtzNOMnqKefbF9bz4ZOck6lsf+tFprfjS17P4g4x2VaZCCI4/0kJFTZQ7br2UhV/8tn+DAbT6GuhepMHlTrB1Z5RPvw7w+H1Z5GRpiUZVnn/Tx0U3NDJ6mJFB/VJVkhNGm7jqdhe3PuAmFJYcfYiFPr30lHTTs359mOaM9Xz3Wj49iveRJUIIvv05zFvP5DLud3IDpx1vZ9PWKD8tDXHAREuH85NS8t3PIUJhFYGgqi6GtnAZfk8BacGetGhqOaBYcs6sDE69qJ4jDrKxdetWJk6c+JeuPxQMUlMX56pL7Hz66WbsjZkd2n9dsg4jZhQUanN/4a7r9Mx9eDc0dd6yVCN27dGDjXdKGEVkiMLijhmAQ6dZ+PCzrolbIQRWm4bvP8hg2Lg6mr2CJAmGjo1w8kk2Zj/4K9GmdCzYiBNBZ/i78vNv/GMIIbj3wXvYee5OXnzmJWprahlY0oPzLroPnU7HmTPPJp++SCmRyHbzlxCCdJlFfVUDq1espo4KiuhFEb2IEqacreiknlIGI0kS/936LCsrizvuvb3dubjdbu67+X7MdO4UCSBbHdTUp6o/r7vdi83WDYPhz3Wx/hlsWL2Rwi50KfXCSENtM5FIZL8M9/6vo6CggNMvPIU3n3uXdJlNKx4K6EEfhhEmSC1lhAggkVi6uEfFlLKVVQyW49oZESRlkm2sIYCfdLJwkI4HF9tYiwnLnv1JqtlFs2zCgpUQASKEMGDaU3lqZjU/4SCdAf370FwfYVP5VgYwqq3CqpLt5NMD65ZsmjPcLFy4kKuuuur/wej9+8FsNrNybdfBf0V1HCJmhsup7G04aNRHufuGYDvNwb2YPM5M98IgstFJD/qymZX0kyPavoNSShqpJkKQEjmA0JYcjj16MwanFwxRfM0aHO7+9E7s0RKO9qd5fQ39xqznqUccNJabyRcmolE7ZQ1Jcjx5GKLptNhauX9OI/MesnLJ+VlMObIe337GhnuRkZNBpEqDQks7Ej4uY3iLl/HjwnRUFW59wMWUsTUEApIJY/UMH7yv4r1bkQ6D3YeuyUJa1UAmH76MsaP1TJ9spKw8yUefB9FqFK6/280xMywEsrZjq8vpsBhsVmrwJwLMeSpOPC5ZsyHKARNNBPVu7E0Due9aL3ffV4/JquINxPD6VLb8tk87rqI6Tlp69/26frvdyfWXptG3VM/m7VG6Fe6LI5JJSdCrI60TyR9IERZ7qxsEAjvpRLqtp17dihrXoOiSHHaIjttvyMJmVbj/cQ+fvJbfYb0woI+Bay9O44pbXZSxCbPGiEdXSX6uk9HD9sWPH33u55FnPWSkaTh2hrVNXmDtxgjX3eXmsXuymHVpI+t+LKJ/Hz3ff/89J5544l8aB4vFgtmWwO0OMqJY3yWZWVyoo0+pjnEjDPywJMzIYSYKCgXesmC75wdSz3+SBL64n/IyyesftHLhGc4O+6ypi9NYYaVbZARqWOXm238kI1Pgdqu88laQBR+oJHVhduyOce5pDg6abOaZV7w8dEdHGYl4XPLZlzHySa1V8umG1+XqsN3f2Ic59z3EJ29+hhKx0Z9xlLEZF3Vksy/JamvuzY23r+CrjzrqDK7eEKGxzErBnso3A3kkZYK0PA2KAsef7sFZPgGTsLCNtWSQS47Yt57IIJeAbGUzKxgmJ2EXaQyTk3DTQDNNJImjGlv55J1M8nN1vPZkLnc90kxZRRyHRU9FdRyfP0nP0lL69+88hvlHGDp0KMX9rFTuWorDJHjk6TA33utCqwgQsGpthC+/C6LsMdOZMd3Ci49lccFpeob27Xodk5mhwWBJkEERVbqNEDeSR+emyjqhJ8fswNfazDVXJNGYfMiogYDPiiBCjN17lMZVtrMOHXpUmURFRY+RHAqRUtJELREiKAn+qVixsbERdU+eorY+wR1zmvnq7fx2OsyHH2hh3nwP197lYndFnCXLQx30YFPJq2ZefiyXPr30rFof4azLG7uUB6lrSNCnV6ro6do73VxwbSMXnemgW6GOQCiJiJk6rbMJyyBe3ATLI2zZHuWOh9w0uVSa3Enm3mVixulvcMKJZ2IydS3990csX74ci7SD2JPE0lUTyyxHa0iSiGgxuErQJ1MmkxKJSteJHVUk0UX3GVhJKfHhJmJoYcVaO9mZGhx2Dd//HCEUEDgxkUc3EsSpp4IqdpJrTGPIxFZGDs2gd4mOmRc0UFOXYObRNnQ6Qas/ySNP+XjpzSCheA19GdbmFh+RIbazjnBQg0W3/7IQXeFv8vP/IMq2r2PC7SldEF+rpEVtQYOOgYxBm9wT3EioWdTIIcdu4MfPs9rK1fciHIbLznVw3OHts4aHHmDlvQUhcnM0zDrJxo33unl+bnY7nSMpJZff4EVXX8KUGbXMvsvG9EkmIhHJewsDvPVhK689mcttD7gZ1NfAzJlh1qxdR2UZSFWD2ZrkqgtMnHlyOkIInn6llWdf9eFp3r/qNlWTICojGISRAvd47rphHfc+Usv4sXp8rUl+WxlF7+qGNWrFTnoHAxxItV9mykI0unI2bIm2GXD8HlJKfl0doJm1mLExiLHohB4hBapU2wgEu0jn1591fLMozCHTTLR4ksx/JcCKlQl8/iQaU5KaeA3T+pk7tNfvxfmnO3hrQQM1NTUUFnZOyHWGZDKJTPoJRyRSpjSoXn8qt+2+GQwKl5+bxvmnOZhxah0Q467rU5pL55xi5/EXPLz5dF7bc3L8ETZuvlLl4BNriUbbL4wrq+MoCu2Iz724/Lw0Zl5QzxdDjO0+JgDznvNy1kw7QoHfVoXZuqyQRELywWdubn9gB0MH6NmwXXLk6X5a/Ql0uv2bfgYOHs27n2zl6gvTeGKemSuu+RFrcx9s8WwSxKilHBf1DGQ0NXk/8vKzdiaOMbN5SwsL3vkVe7gIJxkYhTn1kbVuQZOMoA3b2MpqBsox7T5qqlRpyljDq7d2lnmXlFcnOtUIg5TOqz+Q5JGnfdiDxRiFk3DxOl6bn0FejpYt2+M8/3wzdplOvXErxd17dHKMv/E3OkdpaSlz5j0IwObNm7niwqsINUWoaqrGjRdJEoGCKpPk06MtWJdIkskkP3+xhBFMaZvbzFhJI4tKuZ2VLEIn9FjWWjh06gzOv/Q8jj/xuA7nkJmZidlmJtTix4az0/NULV52lcWZcpiLmkYdL7355P/IeAj555VjGrTEYrH/KPIT4NY7biUtI43nHniZYXKfbrEFGxkyh11sRCVJEH+by/vv4RAZaKSOZXxPvuyGFQdB/DRSgwYt4zi4XYLJLRuopYxu9MGAmThRssgnSpgciihjCwnidKcPNuFElSpV+V9jyhiEZ2cLfRiKUZgJST+72UIQ3572fB2RQIzq6ur/Z2P374YhQ4ZQUaF2ap4AcMu9Hhyu4e0WWHFTC9MmOrvc56GH6HlndTPZogBFatjEchSZWvRHZJR0cujPKIQQWLBjcY+j2rWbBioZJaZ12F9GspCIaODyW2sock8mSCs72US+WkIynESHkXRfN1Rffy65dAnvvKXhxqvs3HZ/J45q/wBPPfYUtVsaCRFG/KGJzWMp465bLeTlaHG5E6iq4OxTO08ASCmJJyBGFDvpOBoPZ9vCWn5eWIeCgqUgzKZl+UQiKu8vDJBVEGCdaxE5iZ5kyjwSxPHYdtFneICfXsznm5+CPPVcCHe9kY/eF5gtkrqWnRDQIgJGjFgwoOfya9xtWqLhsMqVtye44tpb9msMNq7/iSfvSGkZ5udo21XmCgFS/PliMUKY1coPJEWc7FxJWobK4oWZCEG7WKjVnyQel+TldB6zHTbdgvm+Zs663U1Jdx2/rdJyyY0unns4u83NV1EEZ55kZ9vOOIfMrCXNqcHXqtK7RMcbT+disypEglpWroty2DRzqpX9L2LMmDHEEgpBvLQ0d51ITiYlyaTk5iszmHFqLZefq3LLDRbO3bSRgpZU/KdKlSp20EwjGrSoQG2NYPajXrKztBxzqKVtbMqr4hx3WgvOhrEgUm2lJlcvTjxjIxrVwNsPdaM4XojLsYkhA7x88mWAr38IY0/rzaPPRbn6ArVtX6GQyinntmBu6IsQAk0G2LOM6B2da1X+Dfj8sy/47q2fsPjTsJPZZnq6keWEZZB8uqMTehQ0bNogOPTEBubel87AvgbCYZU3Pmzl/rmt9HQf0m7eFCj4/CqLloTwVFsIUo8iFWJE2xGfe2EVdjJkDm7qySIfRShkk082+fhkC2OnuSjpnkr4FeRpeezeLIZNrWZjtQmbJgNTTx833/roPz0OH3+8gGiwggWv5zCkv57zr21irN3AacfbsFkVvv8lxGffBHny/kz690l9O6pq4oQ1rVQ1dF0RG49LotGUlE16vJgg/i7d2gH00sS9t2Zw47VQ64oyUo5HEQpRGWYtSyllIDacbGUVORSST3e0QkdUhqliJw1UEyGEQBBRvP+U5mVzczPxhGTlugiffxvklivTOqxVAa660MmIg6r4/oMCzryikRnTY5xxkg27TcPKdRGuv8vFUYda2kySRg4xMnq4gTc/CDDrpPbfEikltz/o5sIznAghePSeLDZvj/L6+36a3AkaXQm82nrykvtMR2Myiit7Jb0GxDj7SC2/rlQ44dx6zCZB7xIdn3wVYO6zLYwbZeenn37ksMNm/OUx0Ol0BBUfqqpSk/krs85Wuez81LU1tyR5+MmdvPV+CNliIUaERmro0YU2dqulHFsgdd5B2UpL/koOPkjDIQel0dSc5PRLGxgx2MA7b0Evz7S2eFGPgRIG4pb1aLpv5PX5qYSj3abhxkudnH1JK3PmxDEYJZGgBoO7hO5xBzvZ2EZ8AhiFmcFyHCtZhND/6xJBf5Of/wcRDgqqaxOMGAIjhmlZt8HHaA7sYNrilDm4dnXn7Y8aOeuUfS+jqkreWtDKl2933l54+fl2rr29mVuuSuOGe1wcdkotF53poG8vA9t2xnjk8RDRsu4UxEqJbu3JdefvJOSook9vheOOsPLpa6lW6cEDDPz8W4jN26N8+Gpup9UFAJPHmpj9YAid1rlf4+DIVKhV1tDDPw4VSb0nRJanN6u3p6FFRzEGqthJGZvpRcfWnr1IixbSq6+bOx9q5t3nclmzMcrbC/x4vCr9e+uJxiSGlmKGMrBdpVQWeTRQRT7d2/4t3zWW665cxU1p9TQ3askM9MWhZhEnSpnYhSpdFHbrOotit2nQKCput3u/yM+qqioSyST+gKCoQMMV59k7Jd2MRoVDDjDT4k2iKKms9L2PNvPq47kdCHKbVeHVJ3N4dL6H5x7ZJ8K9bE2EAyd3/tHJz9Vy1/XpjD60mgvPcDBhtIkmd4I3PvDTu6eOe25M6Wt+8V2IcFjFZFI45VgbudkKX3wX4pG7sggEVWaeX8+r7/r56pxhf3kMTjjhRL764iXOu6aRZx7MZtlPep57tZxHHtuMKZJFHt0I6BsxDFxJd0uC8aNM3DGnmV3VEa6/XcFkKuedjzaxdXsCj0vL2AFaguUKPSPjqZK7WMMv5MvumLHiF178jjIevtfCmOEdCZNvfw4zqK+ep172csV57UmFZFJy3d1uTjjcysJvA9TEqyjqUcbTj9iprU9gNgmuv9TJN5+EcTU2Ig1Bbrz1hr88Dn/jb+zF9u3buej0Syls6kuCZoyY6ccw9HuqGJIyQTlbCUk/3emLFzcylqQ40q/dXLcXxfTGRQND5UREqyDpS/LsHS+xe+dubrjl+g7bP/jY/Vx31s0MluM6/C0h41QHG3nheSu2jHyefvGB/TI42x/Y0q3Eq2MdNNsglcSQhiQ2W9cVqv/O+OnbX+grh3fqJN1T9mc1P1PGVoYyvsNvEzLepvtXwQ7yKCKdHBQUhjGxwzOSKXLxSy/NNJBNPptZSbEoxSjN1CvlRISP9GQBu9iIkAoCBbuq4LCBbYiRDzb+glGaMWGlG72xYKeKnexkA33t3VGUv5WYukJubi5NLsnMC+q5+4YMjjnUilYrqG9McMt9Htb/7KRQtNe3FlIhFJZYLZ0nnlsDcZIlG6lrrSTNNYShYiJRGWEtP6JoJXmJ4nbPQItsosm8lcLQoE73B2D39oLubnawhggxLNjQoMWMlVY8VLCdUgaR4xrNLXf9xkdvpHP3Q/undVlXV8eHr31MTrCYxrylRAJ6VP++RHXcUc8xM1Lf5axMLc2eJMGQiqUTw50Va6OEW7XohbZNzzNLFJC1p3KsKvYzO3bH6F2iJxpWcJfb6R0fQJQwNZQRIUgk5mXZ/DyWLI9w6y1JslzjKdyTjI/JCF424iQTJxk0UUOtZhefL4Lvlvhx2LS0tKZz1bVzGDBgwH6NA+zrzEpzajCbFLbuiNGvtx5FERQUqUTrwxhEx0R2WAYx2WKMGZfStTviIAteb5Ln3vBx8ZnOdtu2+tUObsi/h6IIehRrufbi1Jgfc5gVjzfJSefX8+KjOXQr0jF8kJ4rbm3l09fzufXqdKJRFb1+n8v86+/50boLefb5ZnLyk8Q1f10PXq/XE49oKaYnO3eU4w90rvH49Y8hpu5p8Z063sRPv4aYcaCVcy7289JzS7G7+1LJTrIoYDiT9xGT0s+WxtXcdrWe2+6tpWexgZZmaG0y42wah1ns+7ZYk+mE/BrGMD1FBAjI9A3g6ScWExMJclwTKDghnU++3s7r7+5gyAADXp/K5i0qGa5hpCXyANBmgmmAliJH57IyfwOee+J5clq7U8XONlMeRWgYJMfipp6trEGVqURwOBKldmk/Tj6hgZipBl3SQlOrn1hM6VD5pggFd52O08724wh3x4KVBqrJIq/Lc8mmkAq2d2ghblDKOWaIQjIpURRYtDjMTXf4yagbRy5m1rOYMflj6dfvn6v6BHjxuXv54IUcSrrrufSmJk45zsaM35muDexr4NTjbJxyYQML38hHpxUsWxUlHFGpLdfR6Eq0mdX9Hu99HEDbUkgTDSRJokNPVHY+nwDE9K1MHudASauhp2tU23ycII6DNDJELtvlOnoxuB2JbBAmShnMDrkBO2nUK7uZNslMXV0dvXr12q+x+HjBqygKXHpTExlpGu66vnN3cCEEB00xU9eY5NPX8vnk6wDnX9tEJCrp1T3VTfnFd0FmHm2nIC81NvMfyqbf+Bo2bk5yzaVWcrI0bNoW4755zazdGG23jh7Qx8Cc2w0kEpKBUyrxJL2pOVdYUKVKfc5S3nrdwuB+VmZdliIQH7ojizSnhtr6BI+/4KF3iZ5vf/JyXHbnesxdYee2XUS1Phr0G7n+Jsk5p+2TVslI1/DgnWnYHZKXHjOhjTqoo4IMmYtdONvtx62txOiM4EruxBA2E+m2nkUL09t5xZxxoo2bZzejDaZ1asSaKfLYULaVdz7243RoePdjP8uWKPRwTesYrwswSQt+6cX2u3NJxbIDaFJXsm3bNvr27Zyo3R/8HWn+H0QsrOWxp1P6D8ceZcCGs1O3aoC0cA9efHWfZkUgqHLqBS7GjjB2GugB2G0KdQ0qL7zp48bL03n72Txq65PcM7eZa24KwMbRZIRSH1wNWrzhKGeeZOezNws4+2RHm2Nj9yIdjzzjQacTBP/Epc7jTeL3aXGk/fWybUgReYefEKEq50c2iV/pRilFohcOkYFFpDQoeomBKGj+vGwblaICDWfOtDHswCre/cTP5ec6eWZOFiOHGvh6URB93N5hoZdPdxqoolFUtulWKGjQuAuo2KmjT+s0smQhWnQE8WOQJuyks2pd161ptfUJAkH2W/euoqICRRE4jWbWrk65vHeFkUONfPZtgMNOqeXOh1vIytAw67IGHn66pZ3wOkCfXnrWb45x4JFuTj23hWWrw+h1EAp3fT/7lRpQVUlRvpZvfgxSXpngsXuzuPemVOZVCMGUcSbWbNyXUTxggoVN22LEYhKrReHjV/PRKLH9amvo1asXgVb4+ocwAyZVMeuSJr75KYA9lkc/MQIzVopLErz8TBqlPfXc9kAzhflaPn29gEvOdnL2yQ6+/SCft57LoiDLhHfFQLw+FbdsoFj0YjDjaNTtxpW9gmFH7aaoV4QpEzqe33uftOKwKTxyVyavvtvKGZc1sGZDhEZXgi9/CDDtuBpiMZXZt2by2pM5ZKcbiMXhlfcCfPlDkDOvaOSeuS2oSoy+DEckjH8v+v/GP4V7br2P/KZStOioYidDGN9GfEJK87KXGEQAH2VswaA1YTZZsApHp/sTQmDD0aZ/rBEa8ltL+OqDb6irq+uw/fTp05l27GR2azaRlPv65MMyyHp+xaZJB52Rex68m2HD/nqiY39x8VUX0ejoaAQF4DbXcsJpJ/yprtu/M3ZvL8PYxWJEI7QYMBPEx3a5joTcRyjsdXsvphQ9BvozkggRKtlBGlmdkuMABXu+iyoqcV0AV8Zqagt+YPIpFejNCWw4GcpEhooJ9GM4kfpsdu5oJBjJYEqfgxiuTKafGI5dpILlHkpfcvtmYc9y/I+R4/8J8Hg8KChccZ6TsvI4ow6uZsiUag443M3CT1XSW/eNXVSG2S7X0dAS4aU3O9dZlFKyYm2E1T/msuATHZ5uSwnLIHoMGFUbdiWNdSxlvfyVbXINa+ViKo1rMVlSi+CuoEVHTpYWrSNIJrkMYyJ5ohvpIofuoi+DGccuNgFQWS72SHTsH15/5Q0MLgeRXitZ+X0BV15qptlU1vZ3IUDzu3XY5ec6uezmJhKJ9kdqbklywVVuAmorSXML9catJPbMY1JK3Jpqkvog513TyPrNER6dm6TIPQmnyCBHFNJHDGWImEDf6DjGH9zENTcFKHRNbNeFpBdG+jOSOsrZLTamiH+1L55aC4dMsnPJ2XZ0Oi09e+4/yTVk6AR++W2fpvkDt2ZyyY2N/PxrCCkl991ppSFjJck/6LkmZYIy0wrefjkli/XBC7kYDYJFS0Ms/i3MrEvr2bAliseb5Pufg8y8oJ5tu2JdmhB5vMkO5GiaU8P9t2Zy/T0uPvs2wDlXNREKq3z3U+rbYjAobXNyiyfJw/NCpEd6Ut+Y5OMvgvtV9eV2u0nGBDbSSHcN5YQzXUT+YKJVVhln3nwP556a+vbZbApX3uqi76h6nnwmTJ3Pxw7TbziUNPJEcbvvhVnYGMgYWnwJRPkAdv3cDdOmA8h3jW9HfEKqmtZkoR0RoBEajO4SdK7ueLM2IARccYGDFd8Ucfu1aVx+vh2NLok2vu+apUgipcTu/Occn/8b4PcE0AodRsyE2Ne+rQiFbFHAYDGWoWIC2SKPjGQhUcI0NSfx1TjIrZ9AjsPKYw/aKNeub/dsB6QPv0/DwOB0uos+ZIhc0sj+U6PV1N/avx9+6SWohpj/hELp6CpKR9VwyfmS2PZ+1Cdr2cpqhiQnUbehibVr1/5TY9Dc3ExWepSS7nqa3Ama3Ml2xOdeZGdqmXWSjclHNDB4dAsXXRpiWHIq9sbBHHZyPY2u9jq0S1eEue/+KJEQ2EijO33QoKWSHR32DeATbpKaKA/Oa0WnVUgnm6RM4pdeNrCMIkpJyDgBfO0kCX6PHvSlgSo0uiRNbnW/E9aqqrJ106+cdJSVcCRJWeWfJ1A0ewqIdDrBiUfaeO/5PD59LZ+5d2fTo7ueO67N4JFn9un16vUKGVYjP77Qm4MOCjNwhIdjT3ej1wtsFoWRB1fx5Q/7/EnqGhIcdUYdGVYjpXIwW1hFo6yhRVPLrNO1jBhsZO6zHo4+1Mr1l6a3maoV5Gl56I4s8nK0TBhloramYr/GYfOm5XTrGSecVsmZJ3c+htdc5ERkNtFd9GEQY9nKajbKZSldbFnNWvEzNbIcR80ouoWH02DdxL13mjuYZAshuP+WDJSM5i6/D7ZoHlfd4OOMC5tZsCBOXuOETgsVADLIaTPYarcPnIT8WmpqavZrLLrC35Wf/wehM+hp2mXniptaUDQS4x+y+b+HVmhZuyXJjBPcxBJJKmqiBEOSk/O6Jho//zaIq0Hw0lutrFtUjE4nuOxcJ5ed62TZ6gh33reKmkpBi0cSiankFES49bqOOh+LloS48AwHT7/i5Y0PWrnygo5tdVJKfv4tjDM/TjjWtch3Z8jKtOALevnw3TSmHOwlI5Hb6XYlDKBK2Ua63KfjJKXEI5qIZ1QR0DZjtetZsTbBHdekc/Kx+9pIDp5qYfokM4edsIvAsrR2pIAiNORbnQyetotVq7cTj2hAUZFKgl4NwwnSSkgGqGE3WRSQRhZmbGxf38rl17fw5MMdM04PPtFCJGYlK6uj3s+f4aEH7yDiMcGu8ZisFewq97a1UfwR73zsZ8gAIy/Py2kTI5ZS8tLbrVxyYxPzH85pt30yoodtU6kmxIW/7aT7kABSG+PCMzonSF551wfAsTOsnNCJkzykSPgb73NjNSscPNXMhWc4KC7Q4vElycnSotcLjjrEwjvvvMOsWbP+0hhEIhHiUUGy1U4JI2mt1VFHBQ5SeiReaxn33ewgK0NLZXUcvV5w/60ddV4njTNx+JFRfnlZw4DoFNYqi/DrM3FF/GQlc3A0ZbPlizBBZxmTD2/gnFlmpk0y0+pXmTffy7YtYA8WceJiP6YME0uXB9i6M0YyKTEYBJed4+TU42wIIaipT9BnWIAPXmpfGf3TryG+/q4ZHXpMWgOvvPwqU6ZM+Uvj8Df+BkA4HKauvJ5iMQC3rCeTvC4Jq0JK2MYahgwdgq+lFenpXLcIQKK2czQWQmB1Z/HGK28yYcp43njxTXy+VoYMH8y5F57D3CceYcHkBTw8ey5+VxAhFQwY6cNQrAkHicY4119yE28vfGO/qt33BwcffBCrT1nNtx/8QFpzPtY9BK7HWU+f8T258OLz/0eO+38BkXDXgv2QctlMebZb2chyhEwlBBPESSMLDy660ZsskWrTq5SdL272QoeBBAlc2kquuVrHcUeo9OyWyVEnN9PTPwHL78gAvTDQj+HsXLeO9PRMLIP0yFJIeEBGQRhAmwZOYz6RcITjjusor/A3UjAYDCi6KK5mE7ddncENl6fT6k+yeXuML74N88nTDZhlLyIyxGZWUspgrPFBPDv/J6ZPad8qn2rTa+a4w63odILSnnrefz2NmSdsROsqJo0scmPFBFnBAEYRJ4bLtJNkRitxVaVZqSNTdl4FFTQ0MribZMUqPUMY2mGe0Qk9PWXKbCfmE7z3iR+/LyXto9F03VL5e5TvqiDmqOGFR+xkpGu47jIby1ZUsnVJkLxYHzSBDBYtDjJ9TwfLodMstAZUZpxay4zpFgoLtPy0JMzXi0KccpyNs0628fFXAZ54fgfxjGoMGi2KVuW4Y/RceVEeazZEOOQ4Fz1aJ3Q6bzpEOtuqteSI/E6rX4QQdJf9CMlWckUqlpauUl6etwHfuR5emqvj+nuu5JnnPvxL178XF158AxedN4mlnxWh1wsK8rS8/0IeV93h4srbXORma7Hnq+xUv8ceLkIbcRAzePAYanh1vpNpE1PrBINB4YyT7HQr0nLpjY2cdbKDW2a7USWMH2nkpKOsvPhWKwu/DXL0IR1lgOY95+XMmR3bs0cNNVJZneCJF7x8+XY+ySScfVUj3/0S4rTj7disCp99HeK5FyOk1Y4irPFSviNEJKQwZMhfd75esWIFqioJEaAg0YPybQbGH1HNtIlmuhfpWLspiq81ySuP57RJUj32VADhySMnOBijMCGlZE38Fwoo6VSbzyhMSJGAwu246jQUJTqvSGux7aC4QODf1r56qZkG0o1Wrrheyw+rUgS9Xi/o1UNPrx56Fr6p48jjVmF0TcEt6sjKspBhslFfu/kvj8N/Hfbcp2wK2cCv5MiithgoJAO0pm9H2L0kRBhLaxaO5v5kU8AmVhAnBkqS3BwD2nQvq5p+RCO1aNGjkqA3Q9H8rugojUzK2ELOHrPSP6JJ1BCWQTzShUDQRC0hAgxkNPqQgUDQS7DXMsZPDfHhJ+vJCw6hN0MQQpDmyef5p15g/svP7vcQ1NfXM6Bv6j1esjzCIQd0TZYfe5iVhx+QKI0FFGNEIqkyreHIwUYuuK6RaBTysnRs2aLiadLja5Xo8dGPkUgkNZRhwMRWVtFTDsAgTKgySYOookbupnfNCL57RlKnbKdc/y3deiTo0V1Hsi5JU/NiDHoFc50D0YXBq06kdECHRQ9i04alxON/vfobIBQKkZEuOfQAC1//GCISEPzyW6RTQycpJavWR9q6Ff+IWEwyaqiR+x/fR34Gg0maPXF0+evJzhW4WqKocZVuBTZenJtDRXWCB55o4erbXditAo9P5dzT7Hy8QJIl8nHKTHazCZFVg6KzUlkdY9GSEF+/2zkZfOX5Tk6/pIGksn/EuF6votUI8nO07Uyxfw+jUcFml7hq66ilHJUEGnS4qKeZRgapY3DKjLZ3LOgQHHlwR1IdUpX/UybqWF3p7VReCaB7cAxOMtnIMpJ0zQUlSaCh4zc0QohEUv7LTDH/Y8nPLVu2sHDhQsrLy/F4PFx33XWMHj36H/7mtddeo6amhrS0NI466igOPvjgdtssW7aM9957j8bGRnJycjjllFP+4X73F737l7Jt7Q7eeB1yZTcComvHs5AMYE5kEFk6mA38ijU3QlER7CiLU14Vb2dkA6kM6/zXfZSWGPHHkuh07V+MsSOMfPOxMaX7ebOLRYtUElJS15AgP7f94xKLSQ6eamHyOBOHn1rHARNNDO7fvkX4oac8HDzVwoDeSV57988XaX+EVmtC4OWeuc2k6Z109b44RDp+6cNNHZnkk5Bx6rKXctTRgvPOMmMxZ/HNj0HmPuvhhCM6EqgajWDeg3ZOOWE71uZ99zIo/aiZtdTV6VASJqzCRES0EkyGMQzaSEmJwtdfSobEprSrzM1WC/j8rXUoWjfzZmegKAKPN8nsx1r4/ucwV1x5e4dz+DMkEgmqyurpE5qAUZgRgR489OhSDp5q7hCIh0IqK9dGWPN9cbtJTwjBeac5WL85ytqNEYYNSt0nd3OSkNdAutBgklb0nkHU/FYJJdt4dL6Hay5qP5Gt3xzh9ff9zDrBztc/hjj8wPaT4fZdMZ540cNvqyLk52rJztSgqpITzq1HUcD+u1akHt10bKyo+Mvj8OXnXyLjRoYzpW2BYZX2PY7tKX3BcSON2KwpvZ4LZnWtlXTB2WZ+WFiFoXkk2foswnovwyJT0El9arJPQqa7mEb7Rmpq3Lz3SSsfLoiR6x5Lr73JiCBEm8L49Iv5/qP0Du+alJKnXvLy+ZsFHSQHpo43c96sKB/NrUVF4mr8nxO1/3eeC/9G1wiHw2hk6pmLEMZM166wZqyYsdJQ3kjvob1oLmvBQcegT5UqIQIYaR9A61UjH777ET+8tRinLwc9afy6aj1fLjiJa267imOOO4bHHnqCHrI/ZqztKhG1Qkd6YwFPzXuaB+c+8C+6+o64+fabOO6kY5n/xHOUl1WQk5vDTZfdy/DhHVvC/5MgNBBKBDrVvI7LGCpJRjIVrdBSRK82wX4pJWtZjAU7WWJfq142BexgPd3oPMhsxYMeIzWJKt56N8msk6y0eJPUlhnIF51XGRSEe/HL94vpN7gfeYW56PJ+R9InIVYJSzYsZc2aNUyb1lFL8l+Jf9f50GazkZEpeWdBgFuuTEdRBHabhnEjTXy1KEgwfTdxdzG72ERfhreR0HkNE5g5cyWlAwIcOUOHpzXBdz+HOfpQCxf9rr25X289xoxGdrt2MJhx6IUBlTjlmo14aCInO0HP7vDBi90YfYCLSE2onWMtQEImCGXsZsOGJGkyp8tkjIMMytlKLBrl/icixKKSWCz2l00duvUoZtv2b5gwuoiV6yI8/bIXXzhOOKOMOqUeo0Hh+rujLP6sEItZQUpJfo6WQw+w8P3iEPG45MSjbGSkK9x9Q2oevOLcNL78PsQPH2Z3mC+mjDdTmBvA7u98YQdgwoJNpndKnAFYsdPMvlheCEGJOpgXXvqWi861YDHWU1dXR35+1867f0R+fj4+n8rYGVXce2MGUyeYCUckvbrr2bwthsudIBKT6O1xSkZVYDFp+XVVkDVfFJGb04nBY0QiEUQiklOPs7FmY5QFXwbwtiZZ8VUx513bRHllnHNPdWCzKtQ1JLj/8RZMxlQyuyu8+GhOW/L33edyWbkuyruf+PG1Jvn6K5US10GAoDlzDRNH6fjs6/B+vTsNDQ2kkUUj1eTJbhgtKt+9X8CMU+uYNNbEEQdb2tyfEwnJ7Mea8dU4GMjItlhSCJEivzoxvtwLExakDKEzxdkRWk1pcnjbM65KlQbTFoaMDrO9KkqDbSW9/VPaKpxGHDYYjVZl/e4SAL78KYufl7cvkBg8IQEkyNQWABoy7PW4PF2P6/9f/LvOhXvRrVcx4bpUK3GB7MEWVlIqhxDV+JF91vHyo3ZGDEkVQGzcGuXSa5YR3TwQezwdN/Wkpatcd7mWbp4D6LXnPkVlmHUsaZfEg5R/hJQSr3R3cDuPyjCRrDLSWnJxJetoppFM8ujPSFRUKsVWvJYKCoTC4q9t5Af7Uks5OnRkkIsJC/V1/5zedXZ2NnWNqcSWotBm9tMZkslUN6cHLyUMoJpdODMkzzyUiU4ncLkTrFofpXxYAqdTYUh/MyefHEU0CeIyhkRiVAwEzGU0Opsx6rRUVMfJTZQwgqltZHGazMIldjNtYg2P3OcEUmvDC65rJBmKQxfLHSklWvRohZbu8QE8//QL3PPA3X95LEwmEx4vzJ3vhaiR9NrhXHvzan78wtBBBuP+xz2MGWbsVM7D60sZfprNCgbDnu4ECZOOquGkE81oNIItO2JceHYaDrvCZ98GOeikWt58OpdXn8jliRc8aLWCL78PcsOl6XzysZugbKU5fyUnH67liBnZeFuTXH93Mxaz0qmEHaRk8rr6nvwZupcMZMkPv9CtuOtkopSSSAQqWYWVNEYzHY3Q0iRrsWLH+ceiO5GSbegKemPKZLWz47hpwI+XSnYQJ0YN5fSh8+RWIzX0Y0SHf69hN1IkKS7u3HBrf/EfS35Go1G6d+/OAQccwNy5c//h9k1NTTzwwANMnz6dyy+/nO3bt/Piiy9it9sZO3YsADt27OCxxx5j5syZjB49mhUrVjBv3jzuueceSkv/dbosDXUNJIgxUk6j1VpOmiNAoM6DtRNGvZxtCGA9v6JFS3HDgQScP/LsnGzOuaqRmcfYOOkoKzqt4LPvgjz/uo/SnjreeCqL6+5ys7MsRmnPjhWEQghWbYhw8kwLB012cPIFDXzzXn5bJSHA8MEGPvs2wIVnOBk51MCdD7WQ5lSYPsmM16fy+XdBpk00cc1FTj77Nsirb4U7HOfPMOWAY8myvM7sRxpJql0bVUgpKSjQ4MzfzLbNuzBY4rz6opXxo/b95uxTHBxzmJUTzq1n4Rv5HSQBBvQxELVUscm9HCdZhPDjN1eTFjQSLx9PgTCTlElqsn/m7ReymDjGzPlXeOgZG9JBkkAIQS85hA8XfMu2shqisRTJ2L/USDRs5eijj96vcWhtbUWNatuyyAZhwrUjn0uva+SRe51tMgQeb5LDT6vllGNtXWZ7zj/dwWvvtTJsUIrgvvoWL/qmXtSnr0CX7iMjXSHRpOJxSxoaExxxei1HH2pNTfDfBFi9Icp37xdgNimcclE940YY2zLpP/0aYu6zHh68LZOnH0x9jHeVx7jl/mbGjzTw1aJQu+dnyfIwY6b8de2Ob776lgJZ0q6ywoKNSrGNQtkTkdTT0JQgPU3D4QeasVq6nvhtVgWppLKKwYikMDqkQxm+EIKc1kH8/Mv39ClVKHJPwiLaE6oGYaJPbAy33LWGd15uH8iu2RBl+GBDB+JzLy4+285Lr24mGlAJ/rN2t38B/85z4d/oGg6Hg4Qu1Ypowowfbwe9qb1IGd6kU9Tci7Ld24llxTG7bO2eeSklu9hIPt07LP7L2UKerzuZam5bMJYus3E2ZTLnzod5+rFnCNSHkLipo5ykTFLKoDZCzk46vyxazA8//MCkSZPQ67tum/3/gz59+jDv6X/eOODfDeXl5cSSMbawimFyUru5UUrJJpaTQ2G7b9Tee5uqRkvpwP7+N0FaCROkQm6nkJ7tyAApJbvZjERlMONRq5Kcdu4yHpptTTmCdgIpZapiJtoN08pcWlcrKDaIacPsjm8mz98TjdRhws4tV93Ogq/77hcBtL/4d50PGxsbCQcMmFvzOP8KD889lta2cFu2KsIHb2Rw6tk/EW8w/aH61kihaxLNPwZ4/Mdm4sVb+OnzbMqrEqzfHGVQP33b4suRkaSEAfuczLUJph3jAUVh3UZ48v5sNm+LIvUh1ml+oqfSn8x4EQIFj6ae5rSN9C1V2bLS1q56/I8QQhCXcUxJO/17q/gD4f0yIxs1biSLvnuZ+a/5+PnXMLNvyaCku55EQvLR5wHueriF4b31HHxSLcfOsPDVohCjhxo4cIqF4kItH34WYPmaCGmOffFIfWOCvnvMLX5cGuLND/00e5L07qnjvNMc2G0KCRnvkhyTSFpw0SRriRJGkqoWy6cHemEgTBAD7a9RCEG6WsCl19cybWoalZWV+/Xs19amjINaAwnumdvMvY+2kJetpb4pwdUXOjn5GBsGg8K2nTFmP9bChNEGvK2JTonPZavDvPhWK6u/LW5zoD/1+BQRcNgptUw9pobHZ2fx3c8hDplZQ2aGFptVsH1njGVfFXWaYKqojhOOSLoV7TueEILRw4yMHpYai8nrXbS6PPiyNnH/vWZsdsmqDRE+/eR9Tj7lzL80DikZKUk+PdjCKpwJMBkV5t2bxR1zmjnvdAdmIzz3RivvfeInGhV0658krv+RepfA5C4hPdoNBYWYjO57/v+AmK4VXRzyo31p1tazwfAt2RY7USWAzhohO0tDXbNKt0IdybwYy3/7ngxysMYz6SFy2xMZEv7YJarXCdKcAqc9SlaajxdfX8OlV9z/l8bgn8G/61y4FzfdcQMXnnIJxa7+5IgiDNLEdtZizXezbk/iYy8G9TPw3SeZjD5gIznlg6m2rCFZZ6abZ1S7ZzdEgK4Yp74MYzMraZBVFNATBQ1BSy3JrCoGdtfQ/FN3rMJBUibZbllNvE8LFWUVmLwOegUmYNxpThGEArJkHuv4FZt0EidGYfE/1xWTnZ1NJJ5LTV0TU8aZOOeqRi6Y1fm3+K0PgmhbighSRowobhoY30PfVgSVlanlsOnt17MGux+aoJZytGiJiiAD+ukpr0xit0OpOpQ00bGoKCtWwldfVXDvrSo7y+Ns3hbjlGNtPDg31KVuaAuNpJHqinTIDNav3bBfY6HRaEjP6k3F7npCTenkiQxadw9n3LS1nH2GkamT9DQ0JXnsmQA7KkL07K7toAWdSEiuut3Flec79xg+SXytKkfNqqO0px6HXYPZJLjv5n3z9BEHWSmvinP2lY18/mY+l5ztZMi0SswmgUYjOPggHR8El7JoYXa7IrKDJps5clZHOam9kFLi8aocdtRh+zUOu7bWEIsoRFosbN8VazNt+j2WrY7g9Uq0GOjHiDbiuoWmThPfmkA6S1dEmDim8wTlol8DmP9QsZlaU2xCh56+DEcvDMRljLUsoUU2ocdIPRVECWMkleSJEkb53X5UqVLNLiKKHzT71z38Z/iPJT+HDRu2Xxpj3377LZmZmZx11lkAFBYWsnv3bj777LO2Sf2LL75g8ODBHHvssQAce+yxbNmyhS+++IKrrrrqX3buzV43eUoRGlWLpqiKJe9nc/CxK4lU9iU9XogiFCIyRKV+I/6Yj76MwIgJPx62aH5D36SSl6Pl8zfz+fDzABfd0EQymRL4/vjVPE48rwGbVeGSsx3cN6+FV5/I6RC4fPtTkFFDjHQr0vHocx7Wb0gwfEojJxxtYsgQDWvXJlnwaRShUTnxSBuFeVoa3UmqaxP8tDSMXi8wGgSVNQmiUcmusjhJsX8P7kEHH83hhz5KdpaWgm4qkRUdKw0AWrS1nDbTyG3X2Tni9Fr0OqUd8bluU5R5TwaprlURio65z3q449r2WQ1VleiSJnrQj1rKaaKWDKNCbtPYtmN6jBVcfbWeiWNS/796dZIs0XklgCIURNDJ7h0txEUMh8HExt/SOOjoQ/bbwc5isaDI9pNKlr8/Kz+0MuqnXeTkScLJCOnpgiZXgpIeXWeuC3K1NDQl+PnXEPc+6qF+XR5qwRbeejGN4YNTsgFSSr78PsicpzyEwyqRiIoAMjM0jB5qpKY+wfzXfPiDKuMOr2bWiTamTzJz6/1uvnu/sI2MBejVQ89bz+Qy49RaNErKDEijEdTUxVm2OsLsuUf95XGIRWLY91RWSClpdK6nYJCL8/pr+ezdFdjcPZn31CZeeNLAkYdYefJFL8fO6Lwa7vNvwmh8qY9XVARwyqxO4x0hBNpgGmvXt9BLdF5JahUOlizt+Gz7/CoOe9epMqdDg6qJkhASqf7PVab9O8+Ff6NraDQaDpoxnd9eXUd6LJcKtlMke7Vr1YLUu1LNLrrTh22sIVwRQoOGlSwiVxThUDNJ6mJUqbvISha0tWXuRVzGiSrhFPH5B0QI4fcE6O4ZSIEwtr1De1tvB8hRqWp1IfA1+Xnowie4N302F15xPqecfsr/2Nj8N0BVVS444yKKE73x0cI6lpAtC7BgJ0SAOsqx4sBK5wshACsO6klppfpkM7vYRAa59GYwYUKs51eyZD7FopSg9LOLjThIp0TsM2apr7XR6k+S1IU6PUYzDZixUiR6EZURwmoAnc+ARdjoIQeyml9QSOn1ZTYX8szjz3LfnHv/tYP1O/y7zofJZJJk2EBxcgQbvqxg6IpdTBinxWaFYFAycqiJ998QnHSMgE5uhVmkqr83Nu9g+qEB9MEMpDZO0uri2ivNnHGyBVedlmxSVU0+2YI+aWb9B30Ja1qpZjsHn1RPj2ItQwaYMBqj1NWtpy6xBZNREA6DzuOk4ucstERpogaXrGtXVbwXfulFQWDFwayTVDZvj+1Xdbbf7yfo0fH1ohCfvJbX9lutVjDzGBtDBhg44rQ6jjjIzPsLA3z4Yh7FhfviohOOtPHMK16WrU4l5Msq49w7x8+X3yb49NN6Bg0SPHZ/Or1L9KzdGOWOh5op7q6wfE0ZxfTpcD6qVAniJUmCPgzFIuxIKWmmgY0so58cTg1l9GZwh9+aDBp2VkbQLgsx+oDOzTn+bBxcLQmyMxQSyZSR4qPzvcx/KLutuwegb6me15/K4ahZdWzeESMelx26vuY+6+WZB7PaiM+9cDo0vDgvh8tubuLyW12cfbKdAyebuefG1HPy9Mtenn7Z10H2SlVT0gp225/fV2GIMvC4jdxyvZWS7no++zbAiCEGFi/+/i+Tn8OGDcOLO7WIR0O5ZxUvv61w2XlOPn41n7c+auWE8xro2U1L7xI9Tz2wj4QIh1XufKCCb9/3kefrRg276UlH85mg9DNkZJKP38rmzMt2ovxQSlR1YMgt4/7r0jnioH0Vw+s2RTnjsgbmPuDg2ddq6VviRqvZwdIVYd6YV8R5Nw9jxlQXxx/W2O4YR51Rx0tzctuKBL5fpDBw4P+cVva/61y4F/369eOBp2Zz+w13oPOYEa1aNBqVc0+3dup5YTAoXHaRmbm3N9Cnt5bQ+t7t5p2kTFLGFkxYOiXotEJHXzmCtfpvEY56hNRQUgpXX2Tl+huSFO2RTQsToKh3AY/Pn8cZR5xDoehY5KEIDcWylDoq0KTDXVf8Y/K5K1x348McesrBfPhiLr166HjnYz+nHNu+crWyOs4zz0UQ8QQOMqmjAkgS7dqiIjUmSYlXNuOmjl4Mxpq0s21jC0UlMXZs1jCKnHZrJ490Uc0ukiRJ1isU9msgXW/DHChGmEL4YmXstv5Kr8DEdkmGgGylgu0MJmWeGSeG1dp1N1NnqKuro6J8K1oNiJaUvJtdzcRaPZ2359Ty5tMeiOmxhAbRe/QKDpwmGHFQFWeeZGfoQAMVNXE+/iLAeac7mDbRzNMve2n2JBh3RBWoMPvWDO5/zMNX73RsU+9RrOO04228tzDAWTPtDBlgoLwqQV1DgsxMyQ1XW9vmnI1bo3z1Q5BkMlWtW1UTo7iwI0G5eHkYb6ueE074a9Jwe9FQ04QidaiubGaeWcELT9n56IsgG7ZE0WoFWg2sXhsn0zOYJNUdeJXOKjgd3t5cf+tSfvzc0OEbkZLCk5TZlmJLZmAJFRAlQhM16NAzhPFt75lO6BkmJ7GKH7FgpTv9MGMlSCuV2s0IJcL62FIM0oiChjBBzDo9o8ckWLflr8ni/BX8x5Kf+4udO3cyeHD7wGTo0KH8+OOPJBIJtFotO3bs4PDDD2+3zZAhQ/jyyy+73G88Hm+nWyGEaGvt6SrYM2glGdF8WkQ9551uJCtTy+Kvs3julUre/2gHyYQgNxfuOUnHw3c7cLakiDwjZjKT+Wz0LWb2Y83cdX0mp59g5/QT9pE2v/wWZlA/PRqNYPhgI+NGGjn5wgZuuTKdIQMMeLxJnv3/2DvrOKvKrv1/9z5dM+dMd9ApKY2iIHagomIgdmJ3d4st2CKKhYGJhUoj3TnAdJ0zp/vsff/+ODDDODO88D7x83kfLz/+wZx9dqxz73Wve91rXde7Hj77NoAjVYNAsPyPBKOHm9i92sG8l4v4ShNGr5gpJJOg5OGI41aQlR/jwrNTuPDs1gutb38OctnNDaxeHyUjveNnbg+zP5gOisx5Z1g4/UQb405cTNfAqFYTko8m1JLNXH9lUmxn0mkp7Ou0EkJwxQ1ulv5sIaVpEGYsBPHz5vpNBP0ennzA3nye734OofPmYpFS6CoOw4iBkG4HvqIVeGJaDI2diKZVMPnslu/8T+XoQpFpqjOhyBJhc5x+g7px/8P3HXILptFoRJFjqAm1VRtZWryItNoi4jVxatJ+4ev3szjxvGpWr48y8eT22w9XrotQURVn7rwA1ZUSYWsVc9/Jpl/vlklIkiROPMaKLyDYvD3K1L1q5stWhXnq5Sbe/cjH2NEmmjwKT9+fgdut8tKbHk4+1toq8bkPOp3EJeel8uyrTdz2UCPHjDFz471OdFoJvV5/0PYYeeRI5i75kVTScVl2cPL5Hq6/IkkSPXxwiEefXsOvixO8PdvHRZNsNLoUNm2L0rt76118j1fhxVdD5ESLEAiENo6kHOAehEw0JvAJNxZS2uX0CgUlTjy3mhcezaSkUMfGrTGenOZHkRPceV37p127MUoiqiMSkPDr/X+Z1tx/lS+E/50//Hdh/4q4/xTcdtetnL/2Aho2llMU6soGltNd9MckJXdR4yJGGZuwYWcba+nN4c3Vy0IIqtRdbJVWc/tdt5Gfn8cTdz1DyNnSQh0VEfakbCI7ng/tsJbsYSs9GYRBal3RZJTMdBP9KGc73emPT7ixYScnUoKoFrz+xLvYUmycfOrJ/1oD/QP4q4+HhQsWIjsNuHDShb7o0OOkFj8eIoTIpQgzNvx4OzxHmAAGjIRFkDI2048RrSrb8kQJW1jFH+IXbNjpRK9WPHYAsjcTf6CGqMHLVrGWCMFm3iYNWqJE6EZ/Nojl6Aw6Cgry0dgihDVBIqs0pJJGJ31PEpYoO72bCS9q+kvZ/K8SG+7atQu7mtygTIuUICqL2VjpQ0EhXLIKIQTFBTqiUse/tyIShIMyecEjm6+hulSefmgVK1c3gTuZwImJKGVspKc6CJNkwSMrDB2k5+N3cptFGVQ1ySP+7kdeNqzRMkA9MrmI2nvrpaIn61mKRmhJk1r42FWhsJON9GQw23TL6dcrFUk6tPcsPT0dWSvz0O3p7X6vR1c93UpNfPtLkHtuTGuV+NyHqy+y893PQT74JMDDj8SxN/ajv5SGKlQal1dx1uStfDsnjUH9jHw4I4fzr6mjStpJiprequ1VFSplliU4MNEjOLqV38ggF6tIZS2LyaGw3c17HA0s+baAy29x4vG4DskOy5cvIRxWCYZk7r4xlQ8/82E2Sa0Sn/sgSRKP35PBmRfVMecbP5P2476PRlUSCUFmRvtLwt7dDZiMMgvn5nH8pCqsVk0zfcbVF6Vy8/1OLrs5WXFWlK9l9foIr7zj5axTbHz7s+hQTToQVLFaJd56pSXpO+frAKcdb2Xm58GDtkVaWhpICnvE1iSHcbHM1z8FOHyggaEDTZx5ko0ffg1SXavw1XutO9hMJpmnHnKwo8xJw/wSGqlhD1spFF3RSMnn9EpOgoVr+OjFNAwGmQ9mZDHgyK1INcVcc4mdk8e3TtL072Pgw9dymHCOB0eakeWLtKQ6exMzb+PlNz28eP9mLKbWIlR/rAlTWalw14Nerr3SQucSPaefaGH9+vX/NJ67fxR/FV+4P0aNHskvi39i+fLlPHjPQ8jVYUYP6zhpNnyIHjLqMeglgmpS6T2En3K27xV6lIgTYxMrGCBGIxD48aCg4KKOJhqwxwqgUcKLm51OB1OW+gGJdAJ4rY1oCxRmzXyPpUuXIrs7rmhPI4vd8hbOOPE0+vbte8DnPBC6du1KJCx45DkXjS6FXxaGeP9TH1dOSSXFKvPDbyE+nBNCqc3HQxlDGccmVoAhTnWFHn9AbdMWDrB+cxSnN4aXVaSTjYdGytmGGtFw01Qzt90VZn9tmlpRQRP19GBAs/BmNBphR3QdFiSywz3IEt0pYzH1Bb+jjVkJuEwElRBadPRhSHM3UpO1jhsvveqQ/OHjj97MO9Mkzr9aIBnD7GVEQ5ZkMpRC8Cb5WsME2bozSk1TnMfvSefFNzys3hDhtOOsfD0rj0hU8MyrbtZujLLsuyI+/drPG+97aXSqjDui4+Klc06zMXlqHVPOTqGmNsHl59u481EnwZDKey/lEAiqTL62jhSbzJRzUtBpJWobEhxzVg1fvJNLr/3WqrvK41xxcyOPPfUBqakdb2C3h4SSwIKNWqmckl29uPj6NbzxXCaP352cL6trE0y9q5HyhVGkYOvfPYMcGqim5E+bfEbJTHR7XwaNXclt16UyZoSJRpfCjJneJH/qj0WoKjzxUhOzPllFbYUWEzb6MKTNb+ikhmwK6CS1bDKlkk7fxGi2SqswFTQgKTGEIpOZonDFJRqGHZ7KaZOSCe5DFYxuD38nP/fC4/G0GWCpqakoioLf78fhcODxeLDb7a2OsdvteDyeDs/7xRdfMGdOC4l5aWkpTz755AEFbySNQpwYNZqd5OUkHYHVInPztSncfG3LcfWNCR58pJF1Ygmd6YNVSkGSJLoqg3jj7d/p2snH2afa0GqTnBU//Bpi2mturrvEzuRr6/D4VGQZhg8ycs4VNdgsGkqLdUyaYOO2a9PQaKDL4ZXcdaODKy+yMfq4BtR13XAoWTTpKqnM/BlLWpRESEGv17VJfAKcOM7Cx1/4qa+W6dVXxuFwHHR70/atKwiGVbp21lNSqCW3JIykX0xNtRGdYqLG7+HIMRKvTstIcmMABqOEz58kPXntnQB/fJdNXrBXc0Buw07P2Ei+/2gNQwcHOf0kC9W1Ce64N0imfxACQZ1jNWOO83HPrXnk52ppciu8MGMnc74JYjK1BGl9esvsLPO0WQzCXj4NQgxmDKjgDtWzetkKampqDpn7pqGhAZNNoS6wg7xE26qDOmk3BkucYSeU88Ct6cz6NECjM9EmkFUUwRMvupE1ErG4oHcf2LRNpWxPvFXycx8mnmzl5AtalGLrGxJU1yYwGGSeedXD5Rek0q+XgRSbhu274s1tTO2hf28DgZAg3S5z1a0NnDTexHc/R8jLyzv45OfoEbzy+HRswkG5sovP5xj4+tMYCW2II4/Q8Nt3mfj8Cvc/5WL6TA8jBhs598o6zjnNxsXnpmA0SHw1L8RT00KkVA5GQqY2dTU9i2V865tIkdpWXQghqPA3MGGChM20nt8XR1Ebssj0HtaciFaEQn6hit1q4MQJXjSSjDcWIrtpEK7M1azbFG1jXyEEd9znI+gyIRFF0sTIzW1fQOLfjX+VL4T/nT/8dyMnp31htb8qfl08nzmfzGH6CzOIOdNYX7EEXcKAjIyETAGdqGY3PRnUirZBkiQK6YxF2Pjo/Y/ZsnMTQ4cN5d7b72PH5q2ARE5BNqMLhrPg02Vtrpv0ceE23Fj7YJPs+EQTDaKGasrozoDm6+a7uzL9hde47IrL/lKJrvbwVx0P61avx+hLQaUeLdqkwi35REWEqvTF+P0BErEEdVRQJLogt7Nps4dtSEhsZiVd6NumpVeSJHqIgaxmAT1oy50qhCAgubniOh/WcA4BPOTTiWySHSoxEaGMzWxiOcM7H4G9n4n9BXN/W7UYLTrixgiFY9PRr+rLdtemv4wvhL9ObJibm0tCJFBEApdtGwlHLRYrBP0QC2j5eUGI9z7xk10oEdzia0PRAtBgKGP4EIXdO+eTUTsEs2RDlmTyPIOZNftHClQbO7Sr8SZ8dCe5iRIXcVyZq0jRSky5vp5IRHD0KBNTL7Fz2fmpvDMrRDe1f5vEnizJ9BFDWMF8eoiBGDDhpYkadlNMN7y4QFJ5fZYXnY5Dig0nTpzIPXdcQr/ebQUN9+GIYUa2loU73AgGGHuEmTvuD9DDc0zzfC5LMhmJIkJ70pg4eQlXXm4iElE5YpiJrdt95GauY+dWLfpQJqo2SsLqJBaIktfUdpEHyUWjRaSQRnabz7zaOg4bpJCVoeX1ZzKYet8LTJhw5kHZAKBs51asFpnfviggzSFzz+MuJk/seKEsBPgCKk++6CYzXcO4Iyys2xRl7rwA9Y0JFi0PM3KIsd3n0Gol0tM0PPNAJi+84ea2h5w8dV+y6GDaQ5ls3hblhTc8/Lo4zJknWXnruWyyM7WUFOq481Enb07LbsVtJ4Tg/qdcXHZ+y/1+8V0As0nC2aTSo8egg/YDn3z8EbZUlTpPJRZSKN8tUbFTx5kXuNDoBLGwBlsqTJpoapX43B/33GblkrW76NrUj7WGedQndpGeYsBiFRwxWst9d6STtTem1mgkzjvbyLvvVXLe6W1/V0gmjNPTJJRtffAa1lJCJvFQlOdnrKGsXHDTVbmUFsXR61R++j3E9Xc7UXw2fp3ZhZ/mVTL2BInsLNjTsJ6pU6celB3+1fir+ML2cPrpp5Ofn8+px5xAeVWckUPab8+trE7gCcZQNuQQppKtrEFGQx+GkLJ3LRcXMXaykaX8gA4DDjKRkPDRRCppdOWw5sT4brbiwIgWHatYwMP3PkhhYSEXn3sJrloPnoSHas12MrMV0u06vG4Zs7MLafEiEsTp1KOYN2e+8Q/HQRoNvP9qLqoqiERUPvgswJ33BQhHoLhQprFWpheFRAkhSxqsRg1HHKVh/fx0plzl5ON30lvxX/r8ClOm1hN3pTOUYa0Kb5pEA1fd8AeSrNBIDVnkkxBxailnAKNaPYtBMtJLHM5aFpEhcokTJydwGP6MZcz9TMfRp9QQqze3qg70aVzYuuu58MLJBy2C53Q6kUUVPbsZOOc0Gy+/UklWqHu7dq2St3PseJkxI9OYcLyNU8ZbGX1KJXO+CfDJ1wF0Wjhngo1jjjRx3d2N/LEmTGmRjrI9MUzGjrv59HqJhJKkudNoJZ56xUO6Q4M/kMy1nH1pLTde4eDo0S1z5cghJrZsj3Hi+dX066WnR1c9q9ZFaXAqdOranzPOOPj5YB8SSoy4xUUsKOHNW80fn+e3ygfk52r57O0cxp5SwZ6VWhIijowGNw3EiNFIDZkir01sH48LGnalctMdPlJSfEiSRIpVwyP3pjSPnftuTqcgT8f99yiEQ6JNJxpALRX0Y0SbvycpAw9jRdV87CkSw4dJPPaAgy6leu580IMSTCU1NfWfEh/+nfzcD+0F9u39/c/HHOjzCRMmcNJJJ7W5RmNjI4lE21bZpqYmDEaF3YFNpCVy+W5eIxNOaP/cvy2KkBoopZBiNvEHPcRAzJIVk2QhEdUmWyw+9aPRQE1dgtNPtNK/t4FfFoZ57K7kAA2GVN6f4yMWg/k/5LfiSdyyI4rZJHHFlOQu2pxZaRx10hLKfXDu2XruvimdBcvCvD3bhz1VZuPW1oqi+3DllFR++rWRUFjQ0NCATtdxW/b+qKpqItWhsmxlBCHg8smpXH6BHadLweVWuPbOCB+9k9/K/uNGm7n4hnouOTeV194Okxno3m6FZqa3D3c/OJ+vvovwx1JQ6orYzEoU4piJ0rnURJo96eTSHBoevNPO0jVByivjzfxF99xm5eQla4g6exLP2oWqjSInjJgautBIHVr0xImhlwykiRws0VTOPPlMlq9dflDPvw81NTVkZslUR3YQEREKEj3QSwZiIkq9YTtdRzTw+axCXp/lJc2hZdpDGZx3dR133ZDGkcNNSJLEjl0xbrq/kR5ddbz6ZEt7TjSqcuN9TvxBlQvPar1Y0molwmGVufMC/PhbkB9+DXH9ZXYmTUjBYJD4fn6QCVNqeeq+DDIzNOyujHPE8PYDjvKqOGNHmVi8Mkp+rpZd5UmxrYqKioPm/1u+bDkGTGxgGYdFRmKuTzpmIQQrP6nnmPUbmP91Bm9My+H4SVVcen4qF5xl49wr61i8IkxTk0pdjYw1lk21dgep+T5uusbMEaPsnHTqeiwNo9tUddZotzP1SjMP3JnafK23PvDz8OM/Utg0AouUgsuyg6svM3PFRVZOmeSk6fdBZKJjB+sRjemcdb6XO28zM+l0czP/1i33eGlcX0SMMhyZMSLRpGpjR9Bqtf/WBOG/whfCofvDfyckSSInJ4e6urrm5/1PwZFHHcmRRx0JwIoVK7htyj0UepIbJft4d9rbpAFwkMm2srXU1taSkZHBjLenN9vhnTffZebTHxJU/ai0rjwXiHZVGfeHjBY/bsIEqaSsmeRcI2mINSmsXLnyX6YA/4/iLz8eJFCIk0IaLurJIh8hBHU5i3n/DQsnntmEkbS9SrjL6CUGN7eZKUKhjE1o0NKVw9jI8g5VOmVJxiBMRAhhwkKTaKCa3UQIESeGEkswgNFUspOu9CV1P6J8vWSkJwOpz9mFfYAJxQ2RLaDNBkNn6M3hrOI3ynxbyfOMxJGfSqw29pfyhfDXiA07deqESzRgylrAo48YmXBiBrIsoSiCdz/0M2VqA+dPtPLEPQ6OPW0ZiYpBzb+FKlRqpd0UDKzkq9lZ1DcqjD9lGYaqo9BIWiRJosCQz6mX7uajjxQGNR6DJEkkRJzK7N949lEHJ4+3IMsSqiqYOy/IxMtq+eSNXPweDbntJPYg2SZakGZlyPEb2VGmsGdnmBRXPg1qDR4a0cUMvPd+kOLOMrW1tYfE++lIz6DJrTRzjv8ZlVUqQtCuoMX+MHkL2wgzCSHwObbjsCqYDJCRpuXzbwJkZcrMeMGORoYtO3xYLRL9+2Ry5PFODE3tqwYDpJPNZlbQSfTGQSZxYtRqyig8rIE3X0wmcLMytPh9ldTU1Bx0IiQYinHqcVbS0zT8uihIl046auoTfPtzkG9/ChJPCEYPNTF6qJELr/DiqUwlu+lwVE+U86fswuho5MgRRi45N5VjjjTzzU9BHn+xiTenZZOb3bI8dDUp6Pb+c/QwE4+90MT8hSGOOLWKU4614LBrWLA0xLadcY4aYeSPNRE+/MLPCWMt2FNlPF6VYcdXctf1Dnp2M1BWHuOZVz2oqmD44UY+/MLPWx94yc3W8NrT2Qw9vpJb7hh8QD+wP778cg42iw6HpyvlbKNnbAgChfKmHRTRlTSyqPHtokfXjsVju5Tq8OpqKKOeXKUQvZKCLJowmtxcdZm5OfG5D51KdJjM0Tb0AfsjL1eLa7MDoWioKfqZs8/UM7B/Bt//VsS9z+VRW/4DFgsc1kvPhGNT2FmmsmjZBjq5RlLjsbJm6y72lH3/l/KHfwVf2B62bNnCNZdMxRrJ4aXplUyaYGv3mk+/5CPfOxh3xnp6D1Q553QLgYDEhx+vpKE6i0xPX3SSHouwISM3K7Lve45ytrGS38gTxWSRTyepJ+vEEnoxmGp2sWPrdt5+bBY53k7YpWIA4okYdeFVXHajysTTzNz32C7mf+ZGSjiYev1V1NV1PC4PBmVlZcSiScFbSYITz3Lh2ZZPVqALOklPoN5LClvw40VFTQpbWuq48Nx0Hq9pYPPSdAYf2cjkc4106yazdHmcOd/6cLoUiswOnOzAEmpJhqVJWXiipYRFgAp2YhcZNFLdLl88JGOIbFHISn7FhgMNWnwVMhdd7Ub12RDE2SgtId2Uikt4GH7UcJ558WkaGhoO2gYbN26ka2lyLN50lYMvv62lbMtKOkcHt7onp1SNtaQer19t9nEajURGupYv3m2haPnoSz+PPu/mgVvSsFkdXH9PAwuWJin9rr3E3u49fPdLkGEDjVx5Wz0P3ZbGlbc1UpSvJZ4QvPCmG71OapX43Iee3fScdYqVHl309OxmYO3GKFdMTuGN98soKys7ZKo8jaQlIcKoaDhqpKk58blle4x7H/bzxwqFUFBCQSGBwkp+Q4OWLPLQY8SCjXUsJk1kkU0hKgr1VBEmiAkz3SLD0Eb3CsjVx7n9xjWU3+jnmsuS42PyRBuPP1eFJ6Rt8+6rQkGDtt0OSki2xZuFjV7+kdT86OOkdSt46gkjX3yZwB/zYTAYOvSHh+IL/05+7kV7O1M+nw+NRtPMO9HeMV6v94AlyTqdrsNkX3sLqsbGRrKzNOxoVOhELxYu/JmKqnibtp1IROXJaUHsocPRSXq6iwHsYSu9GAxATpaGHbsifPFuHlaLzBkX19ClRMeajVGee7hlcFjMMldMtlNSqOP+p5p49sGWz/5YHWHQYS27wJu3xfH74Jixei45P4UzL6nl+LEWHrg1nWBI5bX3vHh9Kq8/k9WKEyLFJqPVCJrcCUKhECkpHatw7w+fN8R9Nzt48wMf0ajK6SclX6yMdA0Z6RoG9DWwYm20VcWhw66hVzc902d6iAcN7Va7QDIoD/m1LF4Wxl9nx4GGvgxFI2lR3Sqzn67ks7nb+fmrjGbumPtudnDnoy5mz0hWAnUp1dFrYISc7A3cfYODgjwL5ZVxHnh6Lb/9LFPg7s0GltFHDMUgGTFIJiS3jvXr1x9Si0NWVhaBoEKnLoJAcA+b6qqJhjXkFcDjD1o5+dg0VqyNUFGpsHVHjBcezWLmSznMmOnlqZfdhMIqziaFonwt059qvUgxGGRefjyT4yfVcPYpVtZsjPLWbB8NTgWrRaJsT5znXmtCCImvZ+XRvUuLOMJZp9gYf6SZMy6uZfb0HKZcX8/kie0HHG9/6GPag5lkZWg4flI123fFMZu0aLXag04s2FJsRAlzGMNbKRtLkoRDzaFxe4Tp71Ry09UpyLJE354GXnrTw703pnHBWcl3NBpNkm+/9YGfHl11XHR+8jzPTUtww62/YnF1xhTLIEaEKu02jj81zv13OFpd69LzU/j19zjffbOCLLOVQWOCXHFRGpIk8eh9KVxw1g5ymgYjhMCcksDvlbjjrjCPPONBr9UQCcm4nRr0NCLJKmNHW5gzN/6XSbD8q3whHLo//P+BpLLjX+Ne/jcYPHgw4yYeyc+f/E6mpwg9BrQHmOr3qdyGw61FR+LxOO++PpNCX290GNnBerqJloWALMlJNXGhtqvqrAgFGYnOUm9KRHfWsIjtYj3dpGTbnCxkotHoX97Wf9XxcOrppzB35jekNGawldXUiQokWWXyBDj3EjdETch7W88lJFazAL0wAoIoEUroTg599/7+mv8h4SJwUU9EBFFQ6MphGCUTikhQSznbWYuE3CrxuT86dS8hGooR/l0PCmjsyb/rJD0GYUaLnqg3jjFTR6rV/pey918lNpRlGXNKjCefSOHU41sUoDUaiUvOT+HTb3xcc5Gd/Fwtv3yTzn2PbmDx4gQoWrTGOPl5KnfdkqzQyM/VcssNJl66Zw+Z0S4AaBNmBvc38tXn0eax4ErdwnNPWThpvGW/+5CYcIIVRREcM7GKWNR0wLFj0Oi56VoDnYp1hMMqg8ZVYdrVmyghejOEteEFNDoDxGIxDIb2hWbaw+QpN/DSm49x/61tOzaiUZX5C6LEPFa++C7I2ae13wb7yZcBcsSQNhvkDY61XHVriCsvai1qsWV7jMlT6/j6vTzCEZVPvgoSjwuERiFMoEN+3RgROtGbMEEaqEaRYpx2doTpz2S2sp0kHdo82LVrCcN7JhfGP/wW4shhJt6a7adziY7br3VgMEjMnRdg8JhGekZGkyvZks+qQMJRy0svWDl6VMuG9fDBJrbuiHHxDfV8+0EespzsGntomosrJqfuvcdk2+RHr+fStVTPgmVhgiGVh27PoKRQx9S7Grjv5jRcbpVzrqjl2KMsXHJeCu/P8VFVq7B4hZfcbC2zp+cQCgsWLAujkUFVoK5B4ezLa9FqIZFIHLQtwpE4qsdOJTvoSh8sWNnESvozonkNYBGprFxZzTmnQYMzwe6KBBlpMp1LkpvvW3fGSUQ1DOMY5MTedYOnE2F3gJPOXMT7b6YyYkjLWP91UZhgMLkW+zMH3j5UVCXQEKBXX5V5n2Q3V53+tiKTIcUBVsRk0mw6vv1ch8XZFaNqJVfjZau6ClvdEGwp2Xh82/8y/vCv4gv/DLfbzRUXXEVeTXf0kgFnucT1t9fz7KP25uR0IiG494kmKjZbiGeuYvabGa2qQ6deBs++4mXWy+vJ8PTBRR3996tiDAo/21iDnQy6cRhxomxnHUZhJot8GqnBTibzPv+Zbt7WXRI6SU9B0zCeenY+Z08wM+1RB6dXNLJspZ/xx43/h3/fV55/lYDLwMyPAqzboBBa35usRF6zX7NKqfQRQ9nMKjToWMNCbO4cFi4O8eMXGTz5gp85X8ALr4bQ6BWKiiS0OkGPbjouv6CRnCwtb71bzeY1BnIak+vkQtGVrayhB/3ZwDJkZLrQ8brWSirp5NJF6gOAUAW1q/YQp4E07JwwuYFhg1WeeCnEdbdci8lkOiS7pKens2N3DNDyzU9BMjIFGn095fVfEQrKiJCFcDxGcSnMeiWN+552sXh5mLF7k5GpNpnq2gT5uVpq6xO8P8fH3Jl5zeLBKTYNWRkaFi0P8/38AMcf3XpO8QdUHn2uCZNR4q4b0hg5xEynIi0pNpkbr3BwzFlVvPpk1p9vuxkXnpXKA8+4mHJOKl1KdLzyjocrL8zkxx/nceqpEw7aDgCSDHIoBYkgY0YlY/oFS8JcflWYjIbD6bk3iZ2kt9mEHj1NNBIigIt6NGjRY6SRWiKEsZNBDsXsZhM9aZ1M1ko68t2H8/Krv3L+2QqpKRq0WomMFCMKWTTRQPp+m6MSMoLWlB9/hiDZvWuRUtDVj+LCy34lK1GKqt11SDmDA+EAwvX/XejatSvr17dWFlu3bh2dOnVCq00uHLt168aGDRtaHfPP5mPJysrC51dJ0ziQJIlAnZ1jJ7j48LNAMsgSggVLwxx1khN9ed9mfgyLlEwMCZHkJuzTB4oL9Fx4jZP5i0I8emc6j73QxC1Xt1/dcexRFrbsiBEOq81/y8/REQwnB2mjM8FVU4PYdancdr2Nq29vYNYrOdx0pYN+vQ2MONzES49lcc4EGzc/4Gx17i++CxL1WBCihcflYGC1Slx5YSqxmGDjthgbt0SBZOn12o1RBhxmYMq19TQ4W+8M3n2Dgxlv+6h3HZjJOcUGF55rxSFlUSS1CIXIkkxmohhlW2/ufKCFP2vUUDPbtic494p6KqrivPmBjzGjTEx/KouCvOTEXVyo450Xs7jgPC1RfRN5lLKddS3XjGeybdu2g7YBJIVNhFAxmzV8/X4eDWX5FHSKsvL3LHp01TP0aCdXnm/g+1e789U3cZ56pYl5vwa55NwUvpudz29fFDJutJnH725/R0SWJU4eb+b8a+r46Es/99yYxlfv5fH8w5lceHYKtXUKsZjg+nsbGXVKJQPGlTPpilrK9sSwp2o4f6KN738NcepxFq6/u7HVGIrFBA8+46JvDz35uVp0Oom7bnCgkSCR0B1Sq8fRRx+NgFaJz/2RHi/iw4+jrFgboWfX5Hsxd16Ac/bjtjIYZPr0MPDsgxls2hbntCk1/L4kRFGBhisv09Ng2cIetlAtlTH15jhvvZzW7j3eeI2FQocdY5aXD95oOaZvTz0JvX/vURI9+0cwWRW6RobSufZECiuPo6trPIMYg5DjaAwJxo81YO24M+/fjr+KL/wb/3vcdf+dPPz6vWiHh2nsXEaUjpOMqlBRiCPLrcOBtWvXovdbkhWQUhE27KxhIeViO7WinC1iNQltjHp9RbvnrWYXWSSrOjWSll4MwkUdCZFM9Ef1IQoLC/+5D/5fhKKiIhLGKNXsog9D6M3haMxh3pkZRzTkM4gxlEjdKZQ6008aQQ8GICEho2UAo8mVipv9lhEzAeFr9zr7FODL2UacON2l/hj38m5rJC0FUmeyKcRIx9UJOruMs9ZFezGvCQtpZBIIB5ANYLAcfALs34G/kj90pMMpx1na/cxokMnPTd5PdqaW1553sHFFJhtXO1i7JIszTjXh8bbMzeecbiFmb1GaVe319O2pJytXJSaSBL+qo54Tj2n/dz39RCsmk4xGrxAR7YtdCSGI6rwU7L0vk0nm3pvSaDRtR4cBvWSgi9qfWOjQ6zAmTJjIx19JfPtjsNXfQyGV0y9w0VgvURI6nEefDOL2tB14X/8YIBIB/iTu4BL1xNOq+e5XP6dfVLO3Myp5TM9ueo4aYWLsmdWs2RDlpisdPHBrOlPOtdBYuJCA8LRrgyYayCCXYqkbPRiAIyfCk/e3ji2cLgWtPuuQYiKn00NFdZIrMcUqM29+mM/ezuXWa9IoLtSRk6VFp9FQTLdWLYxB4adX/2irxOc+9OiqZ8RgI1//EGTZqjDnXlVHcYGO8WOS427L9hiyLNG7uwG9XmLcEWZOPc5Kyd6OqFuvdjD1rkbe/tBLPA4jhxg5/mgzLrfK5Rek8vT9mdx0pYOcLC2dinVMOTuFEYcbKS3RMeuVHKIxgdUiU1ZWdtB2yErPQQqmIqMhk3yq2UMx3VoVP9jJ4Ovvohw7oZGx40JcdZ6Z009RGXJUA4uWh7jv8SYKPEOav6OIBNvEWraxFsmZx/nnSAw+opFvfghR35jgmx+C+EIx3v6ofb+5dGWEmNNOMGsb78/IaNVu73TrycuO8sIjmfy6IEZBw2jSRC5myUaGWsBAMQZ/wIfJZMJu/2skPuGv5Qv3x8y338PWkNXc2ZAR6MnSOcX0H+Hk7ClNnHNZHSNPquTjdw24/QnOOd3Wblv8zdekYC1spIFqMmgRUkuIOFtZTW+G0EnqhUPKJEsqoK80DBMW3DSSIE6YAOn+9qm8JEnC4Crhs2+S/ur+O1IwmyOEQu37zkPBts3bETEjzz0f4+efFeyJtiJzkiTRiZ5E5QAWUuiqDObLuXECQcH9t6eyYVkWK3/PoF8/ic6dNLz4aBb33JjGgmURPp7rZ+YMB8+9qKEuM9m5qEVHgjg69PRiMEF8BGn/XQCIaHyotKzVJUkiTyrFiBkHmaxZDYv/CPPM/VYevO+qQ05w5eTksHV7iDsfaWTpyggvP5FFfq6Wo0abeO35dGbMMHDkWEEoEaW2Ic6APnp++j1E4978wSXnpTBthhuAt2d7uWBiCi53y7zx4qOZbN0Zp2snHbc+4OSKW+pZvzlKZXWct2d7GX9WFRefm8L8zwsYP8bC7oo4aQ4NDruGBmeiuXK+I0gSeH3J6/kDgjS7lu9/9uByHXpVsEAgkNGiY8d2gaoKrrnJT37D6FbzgF4y0IMB+PEiUMmmkAGMpp80gkEcSQ8GEJI95PSvJFi4ikK5c4dj2+zqzAdzkmNbCEEwAMV0Zw9bCe4XW0pSMgqNinZEBEjOTQZa3k29ZMCSSKeKMmTp4LqGDwb/Z5OfkUiEPXv2sGfPHiDJm7hnzx6czmRibvbs2bz88svNx48fPx6n08nMmTOpqqpi/vz5zJ8/n5NPbhFkOOGEE1i3bh1ffvkl1dXVfPnll2zYsKENufM/Ap0u2YoeU5MvpECQWTWKp27LpMewKg473M11FxvRbxpJaqI178E+cYFd5j9YuVzDqk+7UfHDYdx0iYVzpniwWuQ2rRv7o3tnPdV1Lc5p7BEm1m2OEI2qvPxGAFtjT9BHWbYqwgVnpZCT1fZcJ4y10OhSqG9MnqfBmeCD2XE0iWQAfSiBXUqKjRVroxw+wMjPnxbwxfd+zpjcSHHPBs45RcvDt1io2mXksOGNXHptE2/P9nH7Ax6GHuXCuGcQmnhSsa89BIWPXr0l5n4dJ190avcYeyKXX+YnUJQWJyxrBMFwgmvubGDaDDdXXWhv97t33JiCrnMZJ1y+h/w+Tmocf6AIhagcwuFoPwHdERobG7GYJd56LpsupcmkXmamTCQiOP1cD9bto8nw9EXJqKBXNz0lBTqsZpm7H3dx0fV1zPrUx7xfIuRld9yimpejI5FQmTTBxk+/h/j0az9mk8x5Z6SQnqbhtmvSUBJw1sk23nw2m4vPTeHm+xu57q4Gjh5pYvmqMFdeaGfMSBP9jipn4qU1XHJjPSedX01JkY57bmqpCBozwoyiQnrGoSU+4vE4Zk37Cz9IJq1jEYn7n3JxzcV2AGLtqJpCMuH74qNZ6LRwyVU+jj+jifeeKKS7+1h6S0PINKTTr2/Hi/CsDA2yTkEEbVRWt7wzdQ0KspL8jaRUF1mZMo6mvpj/xJ2ikTT0VUdiNep55W0vuf8EAueO8J/qC//GP4aRI0fywZxZzFvwHXqjjnqq2j2ulj1ojbo29BPhcBg53hIi5Ekl9GcUVlKQkbFhR5ZkatVyysRGYiK5ORUVEcrERoL4yKOk+ftmyYYOHU7qcJlqOe6UYw+aAuVvtMWH73+IwZ1CH2kINsmOHy/xgBElZKbr3orO/WGXMrCTToxwc/JyHwrpQhkbUYXKn7GbrdhwYMNB53ZUkAEyyCXSnsT4PkjJSo8/QwhBiAA69GgNGlRVcNzJ4w/i6f/3+E/1h4qiYE/puEK3W2cdazZEO/z+2o1RunVqeceTex3J3yQo/GQUBelSquee2y1Up6xBEQoOu9Th9WRZwmKWeePlVKrM69pdrLoNFZxwnJYFy8I8+IyLm+5r4KeFAVLS45h0OlSh4CCDaEh7SC3vkNwU/vTz+dx0f4yBR1Vz1U1uzp7SxMDRDWzalKDXYQkC1gpMewYwbHwd06Z72LYzxh9rIlxxaz2ffhXgvDMsVEk7ms/ZaNtEp+PX89X72Xz1Xh7vvZwUqTj94hoCweS78cfaKC88mskd16XRqVhHbraWS89PZcn3eTgLlpIQLfGAKhQ28gcZ5JIgTh3lrNb+wugjVcz7JcNUVXDrwzEmT7npkGxQVbGBmR/7EEIw4nAjBfla+vVubccPPorgiBS3+lvQWMeUyR3b+4yTrNz3lJNvfgzyyB3p3HiFnTUbInz1Q4Br72pg9FAjiYTg828D3PO4k8eeb2LL9mSxQVGBjpJCLV/Pyuf3LwtYvirCHY+4OO90Gw9Nc7W5VjwuuPNRF1MvsZOTpcVklPD6EmzeuPKg7aCqKlHCaElSOPhoIo3WVVYJ4jTWagksG0Jew2gyvX3JcQ7FtnUMZ50TZs1qmnnfVaGygeVkkEt/aRRdpcPoFh2GY+fRTL1GYdDYKo4aZeLeW1N490Mf09/1NCfIhRDMmx/k4sv9pLkOw+QIUZj/Jy5lIJGQyc3WYk9pu46SJAmHnAWSRHr6obW8Hgr+U33hnzH/h19JS7TuakuLlJJfNZa6H4ay7PsMKvfIhIMyuZl6rrio43XElAsMeHGio8VX1lJOAZ3bCDsCFEidCeDDhIUQAUxqx2JLupiNrduS/qFHFx0aFb7+6ptDfdw2MJlNpJKO3FhA3GXv+DjJQnY29Bjmot6xhtSaQYw92cn3PwdJJFQuvK6eh25P563nshk72szxYy289Vw2E0+2cd09jRwzxkSvgVECwssO1hMlzC42s5U16DFRze525wEhBL7UMlIsbcd6PqU0UoOzERYtj3DsURZGHR5h2bKlh2wHnd7Mxm0xnrgngxvvbeS6S+3MeDqbE8ZaOOkYK5+/k8eLj2Vy20NOLpiYQppD5tyr6vj+lyBHDDOh1QpOmVzNx3MD/PRbiNsecnLcOdV88V2AFJuGL9/N5YKJqXQq1rJhS5SLb6jj6tsbaHAqzJ6ewxWT7c3V8g9Pc3HVFDuTJth44sUmunc28OnXgQ7v/eO5frp31uN0KXj8Kj9+nE+DS2XdmrZ8+/8TREIiTgQdBr78OsrPv4fQNOWi/RP/ZpNo2Ev3pyAhY8TcSrAvU8qjs3oYR47WccxRJowHGttxG3v2JOfI738JoXFno5cM9GEIu9jMarGQLWI1a8RC/HjYwHIU0XpTMiHibGcdxbTeKLGSihEzmgPwrR4q/s+2vZeVlfHggw82//u9994D4Mgjj+Saa67B7XY3O3hIVlzeeeedzJw5kx9++AGHw8FFF13EsGHDmo/p3r07N9xwAx999BEff/wxOTk53HDDDXTt2vWfet+H9dKxfIkHNa5iwUaIAFnhblSH6illRJIr4U/xqBCCiBRkZ8rvZMcKyXX1Tn4gAf5sor5uVBX8SCIhOuRAqm9MkGrbK+KiCH5dHKZrJx2X3tzA5o0QV2LEE4J580PMeKrj8u3jjjLz028h4org8efdaKv7EJJ2QkhDXV3dQXO8DR4yhidfmsszD2Ty2+IIG9ZoSY8W0IcWEuMCBBWBHcz7zMfKz3LQYyCXjL2f69nIH/QXI1uR7sZFDGf2St6+18aZkwIdck9IkoRGMeHzqzjsGiqq4vicesaMktmyI0q6XYNe374tzWaZokItTzyYCqTy7Y8hbr55Ee5gFEk6tB2t+fPnY0/V0KVUz4+/BZk2w02jU+HZl31YavtgkIxUZyzmmedk+vS08/aHPnbujpOZrqFziY57H/OQGijhjzV+Tjym/Vd+/qIQtfUKc+cFGT7YSINT4azLamlyK7zzYjbX3dXIp2/mtuLXOuZIC2/N9vLsDA8mo4yqCpb8EaFbFx0FuVpun5pGdmbbxZrPr6KqgtLSokOyQ3p6Oooh2qzg92ckRJyaxigzXkkjJ1PDG+97aHAqhMNqhyT3Xp+Kosg0uSS6UdzcvmuIOPjpp2pOGNt+kLRwaRQ5kIU/EuKmuxuY9qiDogId017xY2zsgVe4sNhUVqxQyVVy2+Wd1Uo6RMDKwMPCxDSjDskWh4L/VF/4Nw4Ou3fvZuZbs6ivqaNHnx5cMOX8pPrtfnj2laeZesn1JEScXIrRSBoUkaCa3VSzm8cef7jNeXv16kXUFmL/nJYsyaSTg0e4qGUrg+JHISNTTyWr+B1JSFhIIZdi0slu8+5LyLhM1QwcPYBb77zlX2KP/xbMfHMWWYHOzb6lkp1kUkCcWIcJq1yKqaeyzd9NWDBh4Q9+oVh0I5V0ooSpZjc69FhJpY7KZgXXP8MgGYmKCDERba6+2R8Rf4z0jHT+nJpzUYeNVBqkaooy+xMIBbj2hmsOyQ6Hiv9UfyjLMh6v0iF/3iXnpnDtnY38+El+m8+rauJU1Sbo0bVlQf/5NyG03mwatXuoMWyhn0XlqtvqWbEmildIrJZ/Jd+b6PB6QiSFNUYOMXHZtT6ef3YBpcph2LATJYw3dQdp3epZvz2OPV3lxHEWIlHBB5/56Ntby4jJPt6d9QspVYNRFOl/tRGSnp5OZpaVyadLfPxZlEgEzjrDyLWXW8lM13Ds2eWsW1OBxW3jtcdTefvVAGEliisY49KLjLz+ukpIhHBSixYtPY+o54M3WmJbq0Xmygvt9Oiq567HnFxzkZ3MdA2DDmv7HmSka7jmcjP3P/wjjngBCglCBEglA5emCnOnPVx8rpGLzsti7rwgx51TzdP3Z7BjV4xnZwS4YMo9jBx5xCE9fzwWZmBfA1ff3kC/3kmhjz8jFgfj/8DN/GdIkoQ9VUOjS+H3pWEuv7mB3j30dCrW0blYx88LQow6uZLTT7Ry1qk2vD6Vh551EY4I3n4+u3mNkebQ8PAdGdz+sJP8XB3vz/Ez5rRK7rgujeICHes2R3l7tperptjp38fQbMfN2yESDXjEe4QAAQAASURBVB7oFltDA16akJD30q3IzVVp+1DNLkrogfVPQmBaSUf3yEhWs6DZlzqpxUEm6VLrhJpG0tAlOJza9Pm8+1KSsuCy8+289JaH/mPLseqMREIaZE8Wud7BSb5FTVvOyrycCOu22BACdB2sx4y5GoIBPzrdoW0KHAr+U33hnyHa2bSD5Dg2YkavmNF5S3FSi0Y2YzF3XIRjd0gYZSMe1UUOyTVKEw30ZViH30knGxf1AATwYKH9Vq4AXnZXJiu1d+yOE4srNNY72z32UDBp8tlM3/QO1ZFyTMLc7noDkkl9m03ihy8yefpFHx++WkPa7iO465qdXGuo5syJBvr2bDt/Hz/Wwkdf+imvjHPpFCMX/LwGh5LHUMa1qo5dy2I2s5Juol9zV2pcxNipX8nYo2DtV23XUwZMRIngqotwxggDTpfCiMEJ1mxdx/DhbUVxDoRYLMQDt6SzYm2E0iIdwwe3re4df6SFXt18vPG+l17d9UiSxNqNUV5+201ldYKTx1v57K285qKZcFjl9kecNLoULr8glXFHmNm4JUpxoZYFS8MsWRmhvDrO/U+58PhUJpxg5cPP/QwZZGTIACM+v8LGrTEuPS+Vz74NsGh5mFFDW9/X9rIYsz/3M+fNHE44t5pjjzJjNMqMO8LMsjUbcblcpKd3zCn9ZySIUUx36qnEUNeNW+/bjOwvbh4XXtHEVlajw4AJMxJgxspONmAXGRRJLe9qFgXM/XobV11uZJHOC4n2i7fiBg/duyW5n6+91U3Mp8OEBy16woRIJxs9RvIpxYyVZfzEcn4iRxRhxkYALz6a6ESvNmKNQclNusgmbPYctA3+J/yfTX727t2bTz75pMPPr7mmbYDdq1cvnnzyyQOed9iwYa0c/T8bRqORDRsEqekJttSvJE+UUiZvIE1NEs9WUdYmKw5Qr93FhFNh2TItOdW92jg/g2REbsrl82+DnHVq2+y906Xwx5oI19zWRFGhxKoNEcYdYeHE8Raem+Fm8GEmTrm+igWLVdZujqO2P9cAEI0JXnnHg8EgUZBpZlN5LXpLjLiSaNNaeSBMufgGLpr8OUIIrro2iD5qp1Tq0eoYSZIophsbxHJSScMomRFC0JCyAW1OHSf2gV/n/4zen41ZsSPbPchpTt57KYVunfXI2o4XEwAJKYbFbMHVpHDmBU1IzjyGD/ayZRNEggcm4t63Ewxw4ngzC88K4/XIfPzhyxx99LiDtsPaNSvIytDw5fcBPvzCl1TC7KLj7fcDZCpRXNTRb0iM6noNr83ycP3ldq6/zE5lTYLXZ3lxpIFaZ+eBp8o57mhzM4fJPjQ6E/zwa5DfviggP7dlAXLJuSnccE8jj73QxHWX2dsVFrjk3FRGnFhBaaGWsWdWo9OC169QWR1m2kPtV6m8PdtHJCJISS1u89mBYDKZyC3OwbPFhb0dbrk6ww5GHyHz2PNNhCOC2vo4p59kZcZ7Xm68oq3DXrIiTDQmUMIGcsmljnLyKAUglXTm/ahw+02JNhXOkYjK0y8ESQ+VUMcqdv/Yh2PXb+bsc2S++VyHQSQoYwsp9dkoKd4DVjvLqp7xR8pMe2PFIdniUPCf6gv/RsdYt24dzzz6LOvXbkAOaylSu2HEzE8/L2bOrC+4+ubLmXT+pObjjQYjGq2WisR2qthJcnNeQgJMViPDRw5vc4309HQ69ynB2dhEito6mVrONnoxuHnjSCO0FNCZRmpa/X1/xEQERUpw66N3cvbZZ/8zzfFfh1gsRiyQaLazIhKECRLAixV7h9/TokMAfuFpFsBKiDgbWEYW+RTTjUZqk61K+HGQ2czRVS8qO+R3BTBgYCN/0EcMaZUA9QgnkfImevTrRqJHDGWrHhUF0FDNbgrpjHRYGINVR8PWRqqrq+nSpcs/w0zt4j/VH4ZCITweid8WhzhqVNtFZHlVgppqwTmXOHn2ETsFeTqEEMxfFOLxF9zMeLolqedqUnjkORe63CCTzjFy1cU5yBK8+7GPud9EOP1UA599liDsNjJ/YZixR7StPps3P9TcOnrHjSl8M7+CroVr2bZDobwqxtDDNWwpi/L9R3nNLdEAo4aa+GVhiNmf+1n8UwZHnLACpfzAFEUdYefOnRTkNHH5hdlcfmHbz/MyTNSEC8lX9y7m9hYeFosYH3/4G3qDoDv9KWc7UnY1n97fvnDTmBFmnnnVzS+Lghx3VMdVY2ecZOXllxOoDTL5dMNEkjZEUbrjYT7XX5lc1F0wMYVNW6M89YqbI4aaMJnzmXjW5EN+/vzCTqzduI1QWLDojzB3Xd+W/3TcUXq+2VhHmtrSCmuJ5PDue5WcOK79Z/nsWz9335BGMKTy3Gsevnk/jxRb0td4fQqnXljDnDfzyEhv8fOjh5n46EsfY8+oZMqkVIQQKEpys/uai1K57u5GqmoTpFgkVqyJ8OviMJ1LdHz2dh42a4tP2bozjkYW9O9/8ImPysrdoImjKBqq2YUWHbvYRFzESRBHIIgRYQhj2/2+XjKgF4bmzZt6KunBwHaPlSUN2kAGazZEGXiYEZ1O4qYrHZx1ipVjz6pFE8gGbxr1VFIt9uBwx/F4FeypLbYaOcjNrC/yeWlmIV6PB8v+MaIWzP1BtkLD5hrsWe2PyX8G/lN94Z8x+qjRLNy2Cr1iJJC+g7gugIhrCLpMKKj4cGPAQJw4kieD739qYMq5HfAAz4mRpuayXV5FSA1glqwIxN5oqX1ISDRSgxEzFewkSxS0iftVkVRG37k9+e9HngzgdekoLv3HqX9OPvVknn/mReyxCKFgBCWQaFdl26OtYcKpyaTkLVNtfPBxDZK3K5IvDV2mi4vO6bjK+LTjrfz4e4iEItApZoql1nkIraRjoDiCFfzCJlY0s4lISNizfGzZrCEtXtAmN7GHrYQJkkUBS7/Q0furerr0VJh4YcdVhh3BaDTTs6ueZ6a7OfPkjrnELrsglQeedlJTlyDNIdPkVjEaZEqLdDx6V0arY00mmecfzuT4SdWce7oNk1Him58DmAwy111m57mHW+ZVj1fhjItrOec0G599G2Dztii/LQlzz01pzPk6yLgjzNz+iJPD+xmYeIoNnU7i6x8DfPtTMFkt+pyb15/N4t2P/HzylZ/8HC3DB8b46afvOOecCw7aDpIkYRY2NKYwNeE6UnYVo0peIB+vaGIH6xnAqObNbCEELuqoYhdBfDSJetL2bvxIkkQ8quG8iRaef7GMtLqiNjGgKlQqxE6enR4Bdya2QHdieXuIpS6l0plAuAwINdmMX8F2YsSwYcdBJlZScdNICD8DGN3mvYmLGB6a0GIg6A0clLDuweD/bNv7fyq6du2KTicjSRK6jEa8JUu5714tu1IXYsNBCD87xcZmTqa4iFGh3UjBsN1cdqEVY6hjzqCCUD9uf7CJ1etb11+4PQonTKpBrSxm9/f9+P71UqrLTFhNSYXLHz4u4MPXc5g0wcarT2dgMUl8PNff7jUAPv7SjyQkHr0jg8suNpGjyUOTMALqIamW5efnk55RxENPBFBdmeTScbIsl6LmipZ6x1omX+dhxW9ZzHw5i/JNOcz6IspxV5ZRNKiWVQszm0WSBgyQcdK+clhA+JANUc6+rJbR49xotx6OLt2L1SJRuTmVuDuFsj3tB+2btkXpVNy6kuG6y1KJKgqJWNNB2wAgLy+D8qoYL7/tZntZjKxUI1vXWMn090FGQ7W0iy3bY8xfFOKzt3MZM8JMaoqGPj0MvPhoFpeel4I3dw0XTLRy7lV1bNuZvGchBL8tDnH0GdVMvcTeKvEJSac37aFMVq+PdlgBCTDuSDNjRpr58eM87r7BgdutoCiCWx90tmmBWLkuzA+/BsnP0zL/l28PyQ4Al1x1CVtYSYOobj63IhKUs4V6qYI1q2BnmcrY0SbOO8PGa69HePHlKC++nhTNgmSL2bc/BbjtQScWs0xRlzh5FFHFbupFVbNzTa89nLGnOPlqXgBFSfLtLlsVZszJ9VRWwB62Ed5bFpdTN4ppL0aodvnx4MSAEX88hGxMwTRSIfVksJ8O9jNa/z98wlBmfzeSmtryQ7bF3/jvxDdffcN1F9xE+eI67MEsDhMjsEsZGCUz6WoOpQ19ee2pt1i7di0A5eXlXDXlGjon+jCcYxkmjac/I7FgI48SOgX68PxTz7d7rWkvP4vS00e9pZyYiKIKFSd1KHKiTYWfBORRzB62tDmPEIJtrCU9L42zzjrrn2yRfy+EEKxYsYJXXn6C12Y8y44dO/7nL/2TodFoUPeSwidbNJcho8GPBw8dK6Q20YBAsIP1JMTeChQ2UEpP8qVOGCQTBVInekmDGcwYYkTwiuR8lUU+DVS3e96YiBIjShZ5bGAZa8QiNouVrBGLqKEc3c4Ugo0RbL316I8NoeYn45c+w3qRd3wqpV1LSNSD2GjijVff/Gea6v8MJElCFhJX3d7IgqUt5dhCCH5bEuKZ6W5OOsbCH99nMO4EHwNHNdJvmIsrrvVj1Rupa1DYuDXKEy94GH5CFelpGkYfKTF/SYDr7m7glgcaeeE1L0IIvvgqRo5SSpFnBNdcH2T+wlDzfCuE4OcFIZ5/3cONV9ib78Ogl8nMUTj1RD3auIUtvxZy4UR7q8TnPowdbSYeF/j8KvffacFiP7AAQkdYtGgRo4a2T08TDqusWC5aEp/7QSfpyfD1JidXwpm5iu5Sf1JNxjbCovujb08DtXUKwVDHO//hiIpZteGlCbNkbY7FNZKGsF/fHINAUpF4y7Y4NpvM0GEHvxm+P84+5yq27ohxxHATg/sZePcjL+/P8XHK5BpOmVzDCedWYzQreDM2oezXjm+RbGxZa+C3RW3baLbtjPHeJz7ufMDLnQ+7mT09pznxCfD+HD/XXGxvlfjch3NOSyE1VcOajVEGHVPByJMruen+Rq68rSHZLeXQcM/N6cTigifvzeDyC1JbJT6Xrw7Tu5sevV7DRRdfetB2SE+340jRo0VHDXvw4CJMiC70ob80kgHSKHToDyzMhYkqdgGgoKCT9ChCoU5UUi62US+qmts05ZgJt7f1OCjI01FSrGHWx4KSYzbQlLaBTvTE2NiVWx5oHQuPH+2ke6cAS1an0WPgaKyjwDwIrKMg9QTQF0OsUaWysgzp72X6/4hLrrgYV9ZmMo5awQdzVK6+SoOCQjaFdKc/fRmKmRRUFBJRDc++GGzmV9wf6zZFWLMxRLzbSu65V4+vdAlO3R7spNNITTtXTsKrd1JEF/QYMGBkMytbcRqGRZAN/EEx3RBC4s4HPWxZlkYhXWlyHdp6sD0IIYgrFXz7SQYzX3NQZl2K+qeW4qDwEy3YzDWXJpOKkiRRVKzi6vwr59+zkz6Hh9AeoBxOq012hD7/UohierR7jCzJZFNIEV3oxwj6MYK+DCUYhHBlLto/cTZWiV1ECTOMY+gm9acTvRmgHE10Qx8+mfUF6oGqrNpB374D2bknjqJwQI5NnVZCCIkHb0unRxcDRqOMokJRgRanq+24kGWJM0+2MvtzH9fe2UDPLnqOH2vhmCNbr4vtqRq+nJnH+5/5mPF0Fk+85OaH30JceFYqXTvpOGqUkUmn2Vi+OsIDz7i461En3/4YxOdXGNTPwPWX2enX28CT96bz5gdeVm+I0KOLllCoYy7V9mC2mqi3bOKGqSYwBKlTa2gUdahCZReb6ceIVl08kiSRIeWSTjY27FSxi5AIsE2sZY1YRFVtlBvu8HDVlTqq0pcS2Y9OMCJCbNAsQtFEMO4ajCfhZeRZFSz/LY2br04lJZHF4eo4ukh9KJK60EcaSlf6EiaIHgNpUhad6IUeIxVsbzVuQyLARpbThcNwSrUQkwgGD6Ej4AD4P1v5+Z8KSZJQVQmPUyKnQOGN5zI5YpiZjEwfN92wGpHQ4sODm0ZkIYExwpChgmBE4dkZcULBjpOLWnR4a21ceJ5CemEj/frq2FUVZtOWOJl1w+giMhCoOMiEhk688MJ8HnkkpVUST5IkvpqVzxGnJneNi/8U2L4/x0f5Th0ZrgHceEUlSooTIcfJiXZnF2uaFQEPFmOOPp2Zr05vVh/rCHqMbGc9IRGgtEsDN17dssstSRLDB5sYPtjE1bfXs2lbjF7d9Hz/S5DflwVwadahV/Wk0rLjExR+nDnLuf5yEy88LVPiGY1PdlHSPcL3P2gxuXqgRcuki5Yx7/OMVlWRDc4El9/cwPuv5rS6x4w0DR6vSkI5tLb3AQNHMmvmqxQX6Ni+RUJb1p2CWFHzDloOhbh3NlBuWkd7sd1VU1J5fZaXay6xM2ZUjGkz3NQ2JBOUg/sZiMXVZo7MP0OjkTCbZA7EPW02yoQjguMmVWPQyzjsWtLTNCxcHmbQMRWccaKVtDQNC5eF0WokPno9l4mX1lLXUH9IdgD4/acFWHHQQDU72YBGaJDRkCdKGRg5FhERuHzlzPl8O3v2qHSNjcAWsfPuE7t4/Y1yrFZBKAxOX4RRIzW8/XwOMz8M8OZ6N93pzyb+oJpdCAFxoiTKVa6/SuKutCZkDUgBBxF3KRJ1GDDSmd4E8FDOdrL1Gbi0lUQCYbrTD1uBGctQQAI1BIof2G8ujxNFYwthsUAsHj9kW/yN/z6Ew2GeeugZilx9WMdi+tOWLkGSJLJcJTz35AvM/PAdLr/wCg5LjMAotcwNJslCXzGUDSwjg1xW/7GuzXkAbDYbX3z3OT/9+BPvvzObQCBI/749Cc9zN1dRQbJSegur6CeNYJfYzAaxnAI6YcKyVyxnOwlDjDkfffhP2bX9/4X6+nruuPUi+vX0cOJYhVhcMOvNz/CFOvH4U28ckqDfPwKNRkNecQ7RujBemtCgI0wIIyYSJAgIL1aptbquIhTK2ExfhuGijj+YT4bIIUwAu5TR5hqSJFEierCHraSSRgGdWc7PmISFVKmlwiwuYmxiBRnkUcF20slDIY6L+uYWaJ/w4FngxN7bQlGnQnT6ZOiZXmBHiSvs2LqTtE2lWLBRvrt9Aa3/dpjNZvQmwaRTUrnwKhfFJS5ysrU0uRUG9DVy/aV2ps3wMP7cBD06G/ljZYJ1ayRyGobQ2CC4dlU5TbpKHA7B4m/yydyP/33er0GeetnNut8KmHpXI1//EESOm9BJevLqjuDqq5eiT2+kdK9i++H9jXzyRktSrLwyTpNHYcmKCJXrrHSPD6Uh6w8mndFxPHryeAvzF4c5/wwbtz30v0sALF0yn64F7c+dq9ZH0frbVs0FhZ8qyggTILReYDT5SBVuEnGJWEx0SGW0pzLO4mURSgqMXDAxWcG5vSzGex+G8XoFR4zSsnxlHJ2rBxp2t6mSFqitKKeyMrREwjIPPuth3o/X/6+ePxgMYtTomfdLiOJCDTV1CnUNCT6ckYPFLBOPC+Z87Udr9bHS+RPFai8cIpsEcaJeI5feVM3x40ycdYoNvV7imx8DSaGeqIxjz3j0veY3i3nuw/xFIWZPz+ngjuCU8VZ6dtMz/YksLr25nrNOtXHCWAvrNkW5cGodA/sa+PrHIBddV8dFk1IYNdSEqsJXPwS590kn38/OZ8p19YdEgzBu3Iks+GEe/TiaVbp5aONW+jGitSoxug5pOYQQRIkAEtvFOnQY2CO20UQ92RQ2F56sZRFFoitxi5MeXdr6eqNB4pO5AYqLtJxynIWX74xgjtkJBCqYeGkt11xsp3tnPTt2xdiyaQlGSzdCUiHa/YapiENkm2BH3WIevc/C82+2v+H0N1qwadMGxh+jZ8aTVpauDPPqC1pKmlqU2nXo6clAdostVFJGp4oejD52K7ffZOHk40yEwoI33/fz1iw/N11rY+olyU6xyy6w8c4HlXzwcZht2wQOJbO5nXsf6kQlcWKECZFFPnVUUEgXtrG2ecNBh55SeiAQ7KpM8NM7XciOFuPBicft5R/FHbfewuWTk+9dj66CtMJG6sPzCVQ5sBusxC1N5JSE+OS1dHRaidfe9fPKa0HcXpULzzVz/tkWOnfW8PUPQW68Ut/uNb75McixR5lpbJAoOIC4oREzsf2od+qoYOgQic2banGHMrCrSTqkgPBRRVmr1vl9yJByqSnbxcKFCznyyCMP2g7nXXAdDz07gaumpPLtz0EGtkNPAvDlPD+XnJfCOx/6ue1aBzNfMiNEch6cdGUtzz6YyWG9WvuJziV6LrqujofvyGDuvACP3Z3S7rltVpn8HC1en8Keyjhmk4RWC8/cn8ElN9WTla7l+Ycz8fhUFi4L8eviMG8+l0eaQ8Mrb3uY9amPV5/MoqRAR0V1nE3bjYweP/SgbQBgtVrR6uq47doCXp5eSzwqIyOzit8xY20zhvchl2I2sYIYUbazlk70JkVyIIRg02dNfPvdGgYPj7Nu7W8oES32VA3FpYK5d1s56yKJPeFtpMbtLPlRw4gFTnx+QXfPMW0qRW2SnULRhVoqyKEISZLoLvpTwx7WshiN0BInRkITpo8yAquUSpVuC8FY5JC5wTvC38nPvyCcTrBgQZa9jN7LDXHmSVYefdxFQfWYVo4iEYlTv2IPIXMNGzd6ELEmijtYW7qlBgo7RYmHVMJr+vPDmiZqKac7g4mk7SHuWEtqqozLpaJx52AySpx5UtvScbNZZs7beZw6uYYjhps561Qr/oDK9JkecjK1HDlay8afvGS7BxFo8rKNtXSjH6lWe7Mi4MEgFArxy4+fEAiq5JOKFxeptG3rAfDgJJNcFH2QqZe175QAJp+VwpTr6shM13LEMBMjDjezY2eCrp02sHqVQKdYiMthunRX+OApB8WFOt54q4Hd7i00aHdxRW8DmzbG0aLDItlQtx3O6LFr6D9Qok8vLes2JFizLsHxx5opLWodvC1ZGaa+UaF7r/ZFIzrCyJGjiMUF23bG0UTSSIu15cp0kEVdZTor1kabq1r3QZYlBvUzUNegcFgvA68903pB8N0vIQ7ERpCTKfPtz0FOPa79xPUvC0PE4irBkOC2a+1MPLml4mHj1ihTrqvjysl2nr4vk/xcLdGoij+gkpGmIRgMYrF0XFX6ZzQ2OkkQJY1sAngpoSfZUguHrIREZryU8u1xdDibF+mZkS5QnWylTAW0VFOcs50lK8J89p2PcO5G1LgD1SkACRspZFOAhExjpIaGGoVeDMaHmzC1DOSI5mdMJ5t80Zl1kcXEJD2DSCqGGnsCCmxfvIe6xlo60xuLlEJcxKhkJ9Xs5v03U7jp3ibsjkNv8fgb/3348vMvsbjSSRDHiLnDFmSTZKGmfCs7duzAWxEkR2obrEqSRLHoRiU7sYqOxb00Gg3HHX8cxx1/HJAUlxi3YDzC2dJ+opcMGIWZBlFNMd1pop46KhEI9BiQrfDLrz+Rl9dWhfQ/BaqqctMN5/PKI8FW3IljR8NPv5dxz11X8exz7/7b7ueO+2/j0rOuIBgIYyOV3hzOFlYxgMPZyB9kiQJyKESDFhf1VLAdUFnPUhykM5DRNFDNgbbizJK1WchKRoOExB62IoTAjJUQfoL4EahotAlIyNhJI4sCNrCMHIrIklrE3MRGwbqNm7DZrOQZSvDEnOz27cCHBxsNlNCDzoX/uWPkXw1FUfn4syjRgJ67b7QyaogJo1HijzVRHn+xia9m5WExt/iEmroEx01Yin3PSPw+MORJLPo+t1W1HcBxR1ko2x3ni+9DXHpeKhu3xmgM12IN21FQcGRH+WRmLhdOrWfmS9kU5reM/ya3wnlX1zHlnBTmzlXoFO/f7BcONLaaOzcUgfZ/wfcZi8Vwu7bx3bYgj96ZjsHQ1hfuTz0E0ChqqGY3nemNTbIn2/3CdWxhNQ6vnjlf+zn3jLbxo8+vsGNXnHjAiGdXBtPf8bBgocKmlWaMjT3RomPhZ/Xsju6mlzCgkmjVJhsVEfKL1FaUQ1t3xJBCVvoMHXLIRQH7sHHjRnRGlQdvSycUEfj9ClMvbaH40ekkJp2eFK384dcgRbkVfDtvB7t2xjj9NB0Gg5nVG6K8PsuDVivhD6i4mhQctcmW7/3H0j5IEgekvYrFYfHyCMePtfD2c9mcfEENxx9tpl9vA9OfzGLipbXkZGnp38fA7M/9XHNHUtDzzJOsZGdqKMzX0uhSDmmRe8wxx3CXHKXKuhKrTibH3aNNQiWfUvawlW70a/N9p1SDVh8nI1qKHzcu6ogTpT+jmufYNLLIE6VsYBklmUHyc1uvjWIxwfayGFPOSeGkYywsXx0BUwhdzE6Ww8Ct11t57xM/H3/ppyBXy9P3pVFU4GXaKxVMe1kmV1uCLmrCG3aiZFbw9FNWTjrWxMvveA7aDv+t+PCDF3nt8eR4eeSJIJlNw9vdZC2hB05qqRPVsCeFe25XeeCxRuIigdZZQKrShRenr+fk8VZKCnVYLTJTL0/h2sts5HarZl1gCdmiEAeZJIhRSzkCQXGiG1X6MlJiDqykEifGYVLrtn9VqKxmAb3CozBLVpAgag0yYHD/f/j5ly75jufuS25I7KlMMHyokTuvs3PU6VWcfW4q555uozDfQmV1nOHjGtHWdiErUkwOMj/MqGPOZ5t55Xkz3/0S5PQTrW2KmpauDLN6fYx5P0VJjRcRwIOdthumAH48ZJNckwWFD2/6NkaNNDL9GRvPvryNn37ZSHWNQjgMOaKkw83wtEAOs958/5CSn7169WL95jhLVoRYtDzCzt2xZpHgfdi0LcqOXXHWbojxxbu5pKa0FC6dOM7KsIEmzr68lh8+zm/lr9dsiGAxS8yY6SEaE23m0P3RpVTPnG8CaDWwqzzOj7+FOO5oCx+8msvq9RGee81NdZ3CZeencu9NLXPX0/dn8uo7HmbM9BKJCi6elMobH9m44c5BB20DgFDYQ55NS6d+9aT4O9OHbsiSzFLxUyse5D9DK+lQhUqCOAM5oplWSZIkUkmnd/hItm36lVW/pZOV2ZLLuecRD5Izn4H0oz5SSU2kEoGJOFHK2ESR6NpGLCyHIvawlagIY5BMSJJEPqXkU0pCJKjK+o0jxxhY90lyc1Mr9DgyAoeUQzoQ/k5+/gVhMOkxW/2kpsjNjsFgkDlzgp5v3tlGZqil5Fwr6UgJFdFk3I09RYcvqKFa7CZfKm11TkUk8GdvZP6cDLRaOPq05VTuVjGoVgIFa3j39RSGDEhyVwgh+OJbP3c+EkSna5ts9HgV5n4fQKeDL+fG+XpeA6edZGLbNoUBPayMPlXL3Vt3k9haglVKJU1k0UgVufkHT9gL8MXnH3L5+TFe9IC81UglO8kTJW1K5xMiTgM1DGQ0Tt020hyeDs/pSNVw1EgzT9+fCcCqdREuvbGBWa/nEomofPF9gJkfB3GHBFfdnmzT8UVi2LFTHD+ez6Zvxu/YQaa2BovSPamCW3c05d/62P5tGANm9LYyzjwt0uq6iiJ4drobnQ5OOe2iQ7KDoihEouDxCLKCnToksza7S3nvg3Vtkp8AiQToO1hfpDvkdpOm+1BRk+CZV92MPNzUptXprQ+81NYncDg0XDwphbNOaR0Q9ulh4LO38rjjUSeXnp+sRJr9uZ9YXFCUryMcDh9S8rO6bgsR2UdUTUGHniySC+uESFDJTtw0IKMhThQjZhShtMs/mC5yeOeDdRgtKrNeySY/V8eW7TGOOkml2N+rFadoCg6Cws8mkuqj/WgbWGklLd1FfzZJS5FEciLT2CBaLoiq1QwfHyQW/oP6ekgoKkowTrYzmymXOUkImWNPOOWgbfA3/nuxY+tOjDEzElJz23OHkJKCBtaYvcNDbDjYxArM2oPnnZJlmdPPPo1vX5lPVrjle13oy2oWsJstpJGFBg0eyYXFbmTOF5/8Ryc+AX777RfGjQzQo2vbRPExRxqY9dkOKisrKSz8xzm8Dgb9+vVj6NFDmPfVPLoyCo2kxSBMxInTn5E0UM1mVqGikEoaXehLOdvpwQA2spzNrAQkDAfoqNhfjbOeKtLIJogPS5aP7Fw3pUU69lSq7NydQPEmw2ofbsrZTirprRKfkAyiO4verPT/Rrl/Fyk4kpzd/IEGLXv0m3ni6rv/NQb7P4BgWOBtVMkwOLj5vkZKirVEowJfQOGT13P45Msgv/2ewGKBiyebGNzfyIwXUzhr8gIsnk4M7GfscNF24dkpnDCphmkPZ6DXSxgL6unZL4QnkKCmMca6zTFeeyab6+9xYk+V6dlVz67yOOs2RXF7Fa671M5bb7jJ3bvI0TblM/vTXdx1U2q715v5iZ/Xns7io7l+mtyHzvm5bds2EjE3QpHoNriO3t30nDHBwHlnWjAYJHbuilGv+CiiL0DzpuP+CS1JksggF5twsCo4n1feUejdw0C/3i3veDCkMuGiWtLtMtW6BNnugdzzwI/kx3uQS0lzPGaL2EkTpaxjCQaMzTGCIhTqM/7gnftaJzjvediH5Cxi8OBDq+rZH598+CED++k561QbJ51fzadv5LZ73DFHmnl2uocn783k+itTSCQEI0+q5P5b0rj5Kgfz5ofw+lXWrU+g1GWSQ1I0q6pOEI+LZvEPgPFjLHz8ZYApk9ovMvhyblIT4JG7kuuWgYcZWbsxymG9DDz+kpuH7khn3OiWmC+REFx9RwOrN0SZcnYqvy8J4w+qh6QPIMsyer2WplgdZsmEjbYc7+lSUqhvi1hFCT0wSZbk2kG/i7TeFbz6sI21G3ZjNsFdD2jp6hncZnNRlmS6iwFojYvbnH/aDDd6vUSXkmR7/Zr1MaSwFTNWvv81wFMPpXL3jW3XU+VVCjmeLsRQ8ONCRcFqVRkzykg0KpDl/9xOiX81VFXltVdeo3zXRrIykvFFdbVEdjubvZB8360ilU70opwdaMMa0sJJgT9JktjNVizVh3HCKTsZPERwwvE6amtU3nk/jBR0MJBhNFBNLXvQoKWIrlikFFRVpUouo54q+jGC9SzFJeopoit6DHhwsputqCjNyaeYiBJPCzJmzJh/yAbRaBRVUTDsrVhXVYHPrzBuQj2P3pXOG+/7uPLCpA+edJGHlN0jmpOvAGlqLql1mVx742/M+TCTy26p5+iRZk4abyEWE7z+no+ffo1hqelLVK6gG13YznpSRXqbdVBMRHHL9aTojARSt5JTEmLx9AwuvqGe6y+188QDdp54AM6+rBYhYMu3HSfidOjx+w+9I0Cv12Ixy0RjglMn13DGSVYmTUhBFYL35/hYtDzCKcdaMBrkVonPfUhP03DkCCOffh3g7FOThTyBoMp3P4dAgjS7TEqKzKZtUXp1a59KY9O2KNmZGuqdCvGEwoPPuBg11ITVkvSHgaDg87dzW/EA78PlF6Ry/KRqfH6V8ppMnp725iF3SyViKjvLVBxKLiX76aQYMRLZX8H0T4iIEHGiFNK53XWzVtJhDRSx6A8Xp5+YnM/qGuK8+WaCvmp/trIaCykctleYWwiBFxcbWU5vcXir7jONpEEn9KxjCaWiJxnkIkkSPuFml3Ytl07UMmSwjj++9CJi6UTjCXRRzT+N8/Pv5OdfEDn5FjLtUTw+lbqGFsGVB+9KweOtY/6PjRgaS9GoBuK2BkK2Kgb0U0kkYJu+icryCD7RRC4l6NETMjYSdJTx2ks28nKS53r35Qymv+vmx/kBZr+T3ay0CMkJ4vSTLMz+wsviP8KMGtoyYDdvi3Ld3Y1cc7Gdpd8VoaqCk8528tE7enITvfn+JR1fvVeHz+DDr9tOYaI3WRSwVbeEbOOhLQp/+3Uun07Xc//DAj+b6UQv1rOUEtEj2ZoPuGlkp7yWNJuOhDeOLpjOt983cPSo9ie/XxeHWpXCW8wyoYBMTV2cCec7SQiFt17IbLZHZXWca253UusOEwtFiOeU0a+rjjUrd5GVKG0uH7dIKVhIISJCVEWr2VVuY8gAI3q9xOr1ER56tokLJqZgMkhs2Lz6kMjAw+EwRiPEYxKaA7yyGjREIm3/HgiqVFTHW7W57Q+PT+HWBxt5/5XWFR0AH33p56iRZqpqEow8uZJzT7dx/FgLTleC2Z/78QVUjj/azPbdCaac3X4wXFyoQ1XB1ZTg96VhnnzZzRvTsrj6Ntch7+KEI04MBiOdwr3YxAokSSIh4qxnGQV0poTuSeoIoVJHJRtYRl8xrI0jT5BAiUt8+bGeTz70UdJJcO2VRrIMmdgDbZP0FsmGXaTjprFdInEAq5SK1SLjkraQ4e+FiEJAW8d9DwvOmdC62jYaVRlzopO8TSPYyDLOO3/KIdnhb/x3Ir8on+Xa9aQoacRFFEUkkNHgoo4QAXQYyCSPMAF69++Fw+EgIoU6LMGKEcGGg2AgeEhBxdXXXc3GDZvZuWwHDk8uRsxsYgV5UjF5orSl8ksIapVdfPX519x8+03/LDP8f8GC377ipos6ts+E46IsXPAz5553aJtb/wh69OzOb18taPZJXTmMbaylL0PJkYqa1WoTIsFGltOZ3mjRoaIygNHIkswq8TuKaBFIiIgQPjxo0BAmRCZ5uEQ95WxDj4HCLmG+/TSPvBwtb37g5ZO5fm64wobZHOebH0PU7pCxNqZSQGeEELhpJG2UEXeDh3iDwO7JIZtC9rCVGBHcONGjx4aDqthOOnXq9G+z338aYhGFrHQt11wR45pLCzCZZLw+hZPOr+HY0zwYXaVYwjkkiHPJD7vI7dHI57PSSLNrMXsyKCyo6/DcVotMY4Pg3iecXH5Bslpo33sciahcfUcDJ4yz8Pk7eZRXxqmoTjDhBCs1dQp3P+7ce2zLhowjkces97dy9ukxOpe0jiu+nx+gwakgyxLTXvUQDRy6LZYvX87unZAd744+rqW8rIqnngvw4NNuHA6VWELQqYuBqh07KFC7Uks5BXRut1reIBnJ1uVQXbOHaTPcuJoU+vbS4/UJdlfEueFyO0tXRqisCbBH+yuS00SuVNLmPDpJT6HoTJW0MykQZvFSnajklktNDB2YjCnrGxPc/pCLzcsdyOkKR40dc+gPvxc+3x6mnGMHkhRFJlP7CUNJksjP1eD1qaSnadBqJR64LY1p0z3UNSgYtTpCHiPGxq7kxAtb5gF3Bs/NcHPb1Jak3cSTrQw7rprxR5mb1xP78Pq7fiI1mSTM7ua/ZWdo8PhUvvslyBHDTK0SnwBarcT0J7MYdEwFkydaufTGeuJxmXA4fNA0IkII4vEYWRlaBvY0sPObEMZ2WnM7S73ZKtayhVXIIlnJLplcPHlTGsMGmRg2yISiCO66O9ZuezyAUTKxYTNs2R6jexcdu8rjPP5CExaLzLcf5HHBNfW88Ggmz77iIxJzUkEFap2ek89x8enMtOaEhxCCt2YF+OlrAwV7F/774Npl56nnd1JUAjrd311B7UEIwZWXXE3lwgbUbN1+8Yt6wFhGQUFCJoS/DTWCZu9/hfVjKPvKy+Nfe9AIHVbM+ClHlmRyKCSH1mtZWZLJy82jydtERdNO4sQooBOV7CRBHBup9GckIQJsZQ25FFFp2kSntFTmfDqLiWdN/l8ndHbt2oXPB19+H2TKOSmYTRLffQNZaWbOPNlGSZGe0y+q5fABRtwVqRRIbceTRtJidnbll98qmPdhPvN+DTFxSiNGXz4+dx5+3KSiQ2tMYApbSBdZbGEVnURvjJIJIQQ+mtgireLFaSYyM5z07qanuDD5rufnanE1qWSka/B4Fdw+hUhEEDTVQaS0zf0A+OQmhg9qW6V9IFRUVBCJKKxcF6WkUEdmmoaa+gTPveZm07Yo0ajguKPNfPVDkFeeyGrz/d+WhHjuNQ+yBOs2xXh7tpdhg4ysXBfh/Ik2pr/joaw8QbpDw833N6IKOPtUGxdPSmn+/TZsiRKLCX5fGibVJnH6Cam8+7GfoyZUcdWUVI4aZSYSFe0mPiHpD80mCatjOM9Oe+OQdFL2IRSKYyedQloLR2aQSyM17dIiAZSznTjxDqt6AfTBDJb/Uc/pJ8LO3THGnl5DTrw/VZShx9BKCEuSJOxk0FMMZCcb6EPLRp9PuEklnVJ6UsNuKthBTERxkElpoh9zPyhjy1YvcsJAHZXJdUpYZfny5f8UMbW/k59/QZiMGvr3MbBibYSHp7l4+fGkiJEkSbz4lIO6WxLccNdmVq2NkpEFVh0M6GPh2ovt1DUmGDcuTH6slNrM5Rw9ysSI4VrOOzOjVWA0uL+RtZti5ObKrRKf++OJezI4/+o6FswtRK+XUFXB9fc0MntGDll7E2lTb/XQtK4zhyn7VST6MkkRXVgvLSJPdEdCQtYpVFcfGneNqig0ulRMSirpdGEXm3GQST1VSSVH4mjRkplqoP+QBOvWLqSg/ki+/T7OTdcmyM9tPby9PoVP5gb4/sOWCqS534WhMZfDx9SRYtWwbH7rMvjCfB1fvpfDsOM34wxtZMYDGRxzpJnPvw1y462/khHoSabIRyCol8rZwzaylBym3W7jqSdr0GgEiaCRsKThgVv1+Pwq0cihRfoajQatRuKkU00s/bYK3O2rPzo1VYwc0dqhxuOC8y5z0dQot+Gz8gdULr2pHo1Gpm9PA1fc2kgorHLndWnkZGl550MvHp/KpAk2np3upiBX5tOvfHzylZ9AUCUzXYNOJ6HVSARDKuZ2WqT2wWaVGXFSFfm5Gj5/O5flqyOUFuvYtGkTI0eOPCg7bN26lawMDeFYKmpYIUyAcrEdH00U0YUMqaXqQZZk8ihGEhJVlFFMa2XCGnZTkuhLVn2yPSPcEOT8FQvoqgzosLI2i3ycdLx4BMhI0yIbqlF83QhUJbAV2Zh4SlvqCINB5qlHbUydsotunv68OeNtnpr2xEHZ4W/89+KMiafz3vT3Sa/PpZAubGA5CgkyyMG6l19xPUvQWmWm3foZhYWF+I1NqKH2Vbqr2UU+pcRiQZYtW8bw4W1V3/8Ml8vFggULGHfc0Zx6poW5n37Nnj07MezRkx9rXZkuSRK5vk58/cm3XHbVpaSkdExJ8teHOCA9iCzDnwXe/tU46ZQTmfHkG83/tkg2OovebGAZNmHHQgp+3ATxU0pPbJKdPWIbCRLsYD3ZogCFBBtYTg8xAFfWakp7xJh0nI5Gp8pHc3246vWEA1q0aMnOkvn8gwzycrS8NdvLtp0xfvg4vznwv/EKByvXhjlzSj3Ud2c9S7GSSqfs3thzkr99Ip5A78wmrcFGSkMWIW+YKsrw46aUnjz/7Avcduet/1Y7/icgHA6jkXVcepGeW6amsmpdhMeeDrJzp8ruCi05ogAHxc2dMSnuQbhX1HLZdVvRmCLUUs6KNdEOz7+7Ik7Ea6Z7Z5Xz/tT6bTTKvP5MNsdPqmbC8cm2yH2tkfN+8RL0J3//Pn0lyiuTCytZksmqHcFJE5Zx3LEyE88wEokKPv7Sz5btMUqLNZx0fjWqSL5X0WgUg6Fj+o39IYRg+vOvUuIbjjtrDZdcquHyC22k2FJZsTbKLfc3EgyrXH2xhRdf3cnanUkRsJ503D5oi2WDvZpunXUsaEhwyrFW0h0aqmoTPPFiE9deYueOqQ6++znIQ9dnQKL982SST615Iw3adVxxqRlV1fPl934++MyLRiPh90noajsTEzGi9krWrF5M586dD+q5/wyNRsJkTDolf0BFVTuuFGx0KVgtLZ8N6W+iIC/AoH4Gli0TBLbmYlOzaLBuQXHUoDcpJGIRfl2spc6Z4NqLHZQWaamtT+Cq1TP2BA+nnKzl5BMMuD0KM96IULkllRxPP2osvzZfZ9X6KIP7G3hkWhPpaRrWbIxwzmlJHtB9baUajcQJYy289p4PvV7i1BPNLFy4kPHjxx+UHRYuXIgsS5xzmo3Tjrcw/tst9Gd0m+OEEATx0Z+RzRviNd5dvPPRNp5/3YMjRUtDrUw4fOCqU4NeYupdDVitMilWCa9P5a3nc/D5FSxmictvbuCMU8y4nF6WLFXwN5gJrOzOyKM2UVCskJois3FnmFzbIHr2zkY20Up+OIU8NlY42FQpcLs3HpQN/tuwZMkSdi+vIi/SmXqPi4XLIxwxzMTQoVrW7XG3S5GWEHGihJOJbQE+mvALDxIyGeSQSR472YhWaIlllCPJCpI3E0M0nRAdi/xGRYT6xnq0spZGqsihiAwplwxaV2LrMVApb2H4pC08N8GC0x3l54Uv8PjOzdx195P/Kzt4vV4MWg2PPefmlGMtvDA9SGlsACGxlUhEcHh/I/M+ymfqnY3ovXkdrm9s8WwWLNrFdVdIFOVr0QczyfL0x8lKgvjZzCq65xiI7ApTIHXGI5zsZD0JkUCgosNAdn6MC89uuz4NhQV6fXI9evXtDQSDglmv5HDx1R6Cq/1YpNZrJFWoeDLruOSKFw7JFm++8Sw5WdC9s54rL0wlxSrzy6IQ9z/l4uopdi45L5nwe+rlJpxNrYWN5s4L8MlXfma+mN2cmEwkBM9Md5ObpeX9OT5ys3V8/WwW2XtbvmMxwfOvu7nlASdP3pvBF98HeO09L7IEo4YY2bknwftzAiAZyMlSefAZFx/P9VPfeGCBvwangtnmor6+ntLS9pPDB4IGLRKaNhtAuRRTRyVbWUOx6NZcbRkTUXaxGRf1ZJJLhDBW2u/YiMkhfloYYMvkEDV1ccaOsrJkToQayhnMmHa/Y5ZsqEI0cy4LIdjDVjrTG71kIEsUYHQEiVrCoDqJuS1kefqx6LfFWFU3PprIIg+domHdunV/Jz//r6K0tJQ9VSsZNsjEoj9CHDamnBSbhpxMme6d9XgDKpV1Mbp313DD5XZKinSs2xRl0pVJAnHJHEIb09OrN7z9atv2j30QArp36XgIdCnVEwyrjDypkntuTENVBWNGmpoTnz6/wvxfBAWRtpUaRslEgehKHZUo2jA6YcDnaacs8QDoP3AU8xfPQSfrcUiZ9BADWccisigkm0KyKUgqlnlg56Jt9B5ewR+eJXhq44w7tZE7b7Zy9mnJAOvrH4I89kITM57OaubXaHAmmDkrijnShWAkwannhNstg5dliQduc7BmfRS3V+WEc2vo1lnPMcfCj7+so8q7Hb1qwSGyyKMEr+KmWOmD16Ulll6BLiWMFDZx3qUuxo3TccSxIw7JDitXriQzXcNzD2Yybq2TYJMPi9R6cRIVYciuZPaXCbbsjDKon5Hyyjjvfuwj4teiCacw9JgaHrwzufNUUxfnnCvqmPZgJkftVyXrdCmcNqUGIQRl5XHsNpn1W6JYzRJ9uhsoLUruqD59f0bzBOFqUjjmrCo8XqXD3ayGxgR/zCskFhO88KaH9z/1ccZJtkNS86uoqMBqkagKhHGRbF3SYyROjHK2YxAmbJK91XeyKWAti5qTn0II6qigjkoG0cIlY5IsZCuliAOwlAkEKok2Qgb7EBZBiorhyCMMzH6kkeqNuzm2Vx9eeLeEyROqyUhrLcwwaogR1erG4enHymUrD9oOf+O/F3a7nXMvPYePX/kcuydZ4dWfka2oQHJFMeVsYd3qdZSUlHD97dfxwv0v762ATvpuIQQNVBEiSCcyafKqrF219oDJz3g8zu033cHaJevRNVpBlUhkBinsmU//Af3Yuq2q3cBakiRMrlTmfT+Ps87+z1V6HzHqJL74fhW3Xt3+51/OM3DFdUf/W++ppKSEuCZKnVKBm0YEgjSy6cdIAnjx4cZFI70YSJwY68UyzFgZwtFUsYvNrGIIR+PFyZ7sX/jivSwGHtayELnnllRuvNPDJ3NiWIJ5mLN2UVpkIx5PJrHmfZTfpmJlcH8TV19i4emnllOS6EualI1nLmgzQJcF2kwtqTlW7Hs582wxM+nOvjQ1uGlqbOL7ufO49Y5b/qOFsf4VUFWVjEyJ669M4blX/bzxqky6awg5kpUsoeKklnUsobcYglFKVszZE7msWbGdoCaBCSu7y+tYuzFC/z5tqQ7ufsSNUafnxiva36DQaiWOHmVm4fIwY0YkY4Z4XPDae14SPitNboX777Ry/NKVlLqPQCvpMEpmsutG8M2na/l6fj1WK2RnatldGeeEcal8/Foatzzg5I2ZfrxeL1lZbatx2sOqVaswBVMIZGzlrddNjBzaUiE4ZICRX78o4KzLahk91MSUs1PoNaQOZ7WZGJEOaR6iUoh0o5Y3Znl59akshg820eBMMPUuN3Nn5jUXD2RlajEY6DD5CaDVSdg93Znz5XYeucfOfTenIwR88V2Qhx4LEhMadPk1zPsog0deeJniku4cfviht7870ouZO6+GNLuM26Pw7c9BTh7ftrJr285kVeT+vKi1DckHGNDHQCgc5pu6rVRI25j2UAanHJuBLCc3tZ97rYmZH/tZtDxMkzspdtWjuwZ5wzDmvxHgp4+ciISWlFAhuZKZIH567qW137QtSmVNnJff9vLqk1kMPMyAq0nlnY+8vD3bx+zpOc12LcjXsn1XjFuudvDaLA+lPQ9e4fjLL+dgMslceWEqN93fSFoB7KrcTAk9mmO1hIiznXXkUdKqE0hjC3H1RXZGDDby/qcBbrkjCKpMgngbii1ItvYKbYznHs6kVzc9F1xbxwO3phOPCyZdWced1zladcvFYoKzLq2nZkGEgroxxGtj1OmjdDlah8lqRMRB0iWFjiQZ2HdrEZnUVEE00nGb6n8zXn/5TdK8uSCB3dOda29cxPef67j7Fivjfl2NqWF0q+pdVahs4g8UEmwVq4kSpprdZJKHisp21qFFjy7DxeHHB7n6Eis2q4bvfqrhpek7EVUG3KIBB2191G62EA5EOJyj2MZaMumY4idLKeb7nzaw6PsUpEAmwuynPvEV3bodzpkTzzxkO6SlpTFkqJalSwSjT6ki6jPSSWShuIO8/2kNl022odNJHDHCxLKPo9BB3i1BjBSbRCIhuPF2H1bn4USJECXMSI5LVu71rWFVYCm5DSOxSxnNFYIhEaAuZwnjx7VtY1+1LsLq9REefb6J1eujDO5vZOhAI52Kdcx+y8Fxpy8lVN2V9FgREjI+mtghb+DGK6ce9HywD0sX/8Rbz2UwZEDLfHDSMVbGjTZz6oW1nHKshcwMLWeebOOuR53NHaKJhODltzx8+0F+qwIhrVbijqlpnHtlLQ1OhW++z29VRKbXS9x2bRrnXFHL4cdWMPksG8cfbeb9OX5+/CRZWLNkRYjJ19azuwLsqTJZGRqKC7Ss2RBhQN+2c1FtfbKyVJLLuPaqCbz25jcUFBS0Oa4jqKqKjIwZCwG8rao4tZKOXmIQm1lFJWWUsz1ZNU8UDVq60Y9a9lDBdjJoK2onhCCWvYuXH3Yw+3M/eyqhojZCrWYXRsXWoZASgBkLEcKERZA9bCWLfCxSCm59Bebe23jr0RQG988lFhN8OreRR5+sILu6K7vZTDE9kJFJiMAhCeEdCH8nP/+COH/yVK679mwqqxRuvcbBmSfbkKTkzsS0GW6iMcH4MRYev7tlUHcp1XPqcVYmT63DnhFnR2AlaRVxFEU0765GoyqSJKHXSzhdChLJHYZ9UBTBtz8H+eybAIGgSv/eBlKsGv4fe+8dJkW1tX3/qqpz7p4cScOQMwgICIgJREyYxXiMKIo5Z8UsZhEVs2I6ihEVRAHJOQ8wTI4909M9nUPt74/GGebMjA+c7/nOe75X7+vy8mK6q7t6V9Xea619r/u+/AIbs+5OipIfapbz+7pwciepE2SQy1ZWE0z4cMbTkS1H5mh93vlXMGvml0R1XoQQlFJEX0Z06EybGihk965ytC4PQ6uPR1uuZ+6dB3ji8STbVNecQWNcUF4VIztTw9c/BJn7cghz5UAOsIcMbRpHj+78/IYOMPDsq014vCrffpDTooGkqoJnX2nm3Ve0ZDUld+/rRTVbDD/xyH02Lj3XjtEoU1kd5945Yb78NsCoiUc2Dj6fD6tFxmiU+ew9F1PPWk2gOg+bvwsSEj5jBeXs45f3U+jXW8f7nzXzwWc+LjnXhtEgkZMFqa4Au/fGeez5Rh57oRF/IMGsy51tCp8AqSkKi97NZty0cm6+2kmfQh3bd0X56bcgE8aYeH5+E8sX5bZhF6S4FO6c5eLZeR4euq39tdm+O0JVTZyRk8sp7K5lx54oZ0w18c1PAYaOPXytr/T0dGqrJczRNHpKA1v+7iKdmIiyjdX0E0e1EVaWJZmEFGWvZg2RmEpQbsYpp+JKpLFJLMcs7BTQH71kIJ0cDkg72u3W/oFqSjFoNBQntlPAwDavCSHYp93AojvNbNsVIUKYo04YSjQmsXaLnrVb7JgMCSzmxCHHQMEQFWWAxO41/+8dH//GXwNXXXsluXk53H3rfRQ2D2qXoEmSRJ6/F688/xrTTp/GZf+4lK++WMSmLSswCQsatPjxJgXMGYEkSSSUOHZHxzu9f+CWWbdSvLiKvOghhm314G1oYJttCd3/5Zk4FHJMS6Pb0+nr/3/ApEnHM+PNJznz5Ajdu7Qd899WRwjGutO1a9f/6Dl9/fXXqAmVMEG60QcJiXqq2MwKejGEOiowYcFDPRq09GIQ+oOFMb0wkkU+GkmL0MS4/nJHO3dUSZJ4bo6Dn5ZXEiiOkOpK/u5V68NMONrUKcvsqottvPJmFa66g/FCAuK1yf8APIqbRFqIvPR8NGmgzYKMbCfpwsm25TsIh8OH3fL6V4HBYMBklKisjjP/VchtaNWeliWZdHKwCBtFbGYgrZsYkjubWtFEFiEs9X04/aLtPH6fizOnmtFoJKpqknGBrKgIs5fM9M7Z2ZnpCo2e5IZlbX2cm+93o9EKStx+jj+7GYdNYexEhcWLf8YcykKvWhBd9vDCo05OnNgFWZbYWxzlnseTTC2rxcvdN7r44pvgERncrPj1d6zRVBz5uxgzMq3d64oicdcNLl57x8szD6bx7nwn58xooqJhf4fsTyEE9dRg2t4XkbKZAb2TRZO3PvQx+ypHm4R35FADUVs1BPp0eG6NmgrS0+MEbXtY/U02Tkdroe2saRbGH21g1Il7MEScnD09QULfzJ69d7Dou186/Lw/Q16ui29+2suuoihfvp3NFbfUkupSGD289dnZdyDKzDvqeOO5toys19/zsnFbmC07IlxwhpVhg/XcfI2TUcNajzWbZO6ZnQpC4sdlAQq6afloXhabtkU474J15NSPRdN88HOlpK6qO30dr91p4aMvfDz3ehM9u2t5/+XMlns1NUXh1pkuFv8S4J7HG3jmweT1W7M+TJNPZVA/PT6fIDW189bLf4XP68Vuk6mpi2OzyPz8lYujJpSx0VePXuiJE0NCIo8CUqTWpD4qInh05ei0Dr5fGmD+B004UzTU1UXZI22irxjRZhNGCEGlZRNde6hUVse54xE3F5xpZcgAA58sambKJHObwickCySfvpnB4DG7cJTnopV02Prp0FvAv1bgLmug6/RUGot8sMuMzqVgHAyqPkTPnC0sCoQOexz+Smh0N+I6KD2hl4zYS0Yxacpa+g6M4Y8k2MoqHCIFK07CBGmgBgMmLDjwUEc/RrRp/c0glypKyO/dyEtPtkpfXXWJlnNONzH+1ApUsZn60gJckS4okkJYhChlDyECpJPNdtYQI8ZO1qMTevIpxCa1JSAliGOo7UWGdJDtHYUUEefROx6jsFchAwd2Hkd1hLy8PDxeLUu/cTLtgmqioSRBxRXpwjNz9zFhrJ6e3XWcfJyJR9PKoKZjWRmffT+9+8CYE+sQxb0QRNnDZnoz5KBWd39+W1nC+Wdp+frbJYS9RtSoFkkfoUehSjd9jBnTW8dt1bows27xUV9qxUQB785vpLCfoKIqztUXJcc9O1PDqp/TWPBBBR9/tp94DBxOgWt1Fp988CmXX3n5YW+CVlVVkZettil8/gGDQeaGKx0s+NjHbde56N5FS6pL4ZUFTVxziZ2lK4KcMMHUpvB5KG67zsVtD9V3Kityz2wX199Zx/dLghw9wkjvnq3x4dEjTNxyjZPfVgcpq0ywtzjKwtezueLmWt5/pbWLFpISdVfdWsdDt6cwoI+eyedV8twz9/LMcwsOawwgWfxUUXGSThl722mzmiUbg8TRbGI56eTilxqI6ZrQanTsDqxDhwlJiVMidtBF7dtyrCpU9klbMRuDvPdphNtmuujdU0ejJ8EL83288GKAeLzjDSNIGmHVSxWYhJ2eDMQkWYiIMHLBHn7+Kg2N5qB5qk7igrMsjBqhY+ppxWhr9VRSzBDGUCbtZsiQIYc9Fn+Gw1eU/hv/MbjddWg1Mos/yeb8M23odBJarcT0U6wsejeHYEhw303tKf0ajcRjd6WiaOC+BySCYZX573tZ+M8AR02sY+goH0NGNjHuxHquvrUOk0miR1ctq9aH8DUnOPXiKvYWx3jq/lQ+npfFqGEGFAVeXeBl+aJcrrvcgcfbWrxRBSD+bGKSiOuaGTYCIuZ6ZM2fU73/FSkpKSiadILxCOXyHkL4sdOxaZIkSRjCKQihYJTMaCQNaeGe5NZOIKdmPLLQYEoN8vzrPs64pIYnn2+mulyhiG3EiVMdq+WhOQH2FndcjNtZFCUcETx1f2ob8XdZlrjlOhsFQ70ERLItIk3Kwmk2cum51pbJMidLw1svpHP8MWbeW/DuEY3D6NGjafImE46sDA1rlqZz39xGMk5Yg2vSKmY9WsvQESr9eifFl7fujHDTNU7mvevj6ftT+emTXD56LYtNS7ow7+kMTAaJ/GwdF53dcZLjciqMGGLggjNtTD3ewh2zXCx6N5unXvFwwxWODhPewh5aPv5nM0+93EgolDxXIQRLfgtwwz31jBhiQJYE23dHefqBFLbvjtMtT0NZWdlhj0P//v2prlQoOGhgcCi0ko4u9KKSA23+LoTA5lC589EIvY7ykuu0kRrPIygCmLGjRct21rBDrEOLjqgcxENtu8/3Cy8e3FhcUcadVk9l6go81BEUfhqVCkrSfiGvdzPDBxv4/OsgNZQjK4K4qmIyRDAZIgRDUeobEqhqsvAZCApQFVQpgSP170T/bxw+Tj7lZNJSU9sF1n9AkRRUH9TX1wPwxLNzyEzJpjt9yaU7gxlLD6lfCyumVltGMBxk/rw3+OzTz/D52rJuqqqq2L5mF65o+40Bm5qCJeygTqno9Hzj9iADh7R/bv//BEVReOrZ97jiNiMPPhNh49Ywq9aHuOHeKM+9mcujc+b9R89HCMGds+9mMGPpKvXGIJnQS0ZypR70YwTb5JVIJj99GUo3qQ95UkFL4RMggLeFxRJxlXLFxR0bz0mSxOlTjdRSQUVZ8nuDIRWH/c9lTrSdaCMDOOKpuL11JLyQ8CVZT8nvgog4/PbnvxLcbjfhEDzxrB+7u1+HSaFJsqKgISQCLX9LqCpW4SJBnGy64q92cN+tCiNOKGfajEpue8jN9FMsvP9qJqdPNbF2c+cdOj/9GuSZVxs5+YJKZt1dzzWX2DlqiIHs/CRbZcoEG+t/15MT7odJtRPN2sOSf2YyeZK5JW7o2V3HR69losjw9WI/0ZjAbJLQ6TpnjfwrjEYDAXyMH9f5McMGGdhXkryxjhpi4NcfUojba6kUxW3kKVShspetpJNNSrwLUshKSXmSFblmY5jjjmlbzDKbZE48UcFt3NfuOyMiTChzD0JOcPkMS5vC5x9IT9Vw9mlmzI0FZNaNJqvsONw7VJ598rnD/v1/QKORCIUTCODWh9zIElxzWx2jppTxj5tqOfGcCi64poZXHk+n60GZAiEE737io6omTl6WlhWL8rjmEgfhiGhT+DwUs65w4PMnn/uNW8MMGaDntVcMuLv9Qp1jC7XKAQ7oN7BR8zNp+QHueNTNw8804WmEB25pb4wCcOJEM7v3RQkEVXbuiVBcFiMjTWHfgSiJhCArq+NN6I6QlWVn1DADb3zgY9qJFnKytPzwpYucrmGMWW6GjQmTY0rHRbJQGxdxyp2r8Pf7iZNOUrjz0QauvbWeqr0WsuvGMEaajEU42Cgto15UEhDNuKUKNuuW0iw3Ul2TYOvOCAuez+D8M5Jx9Gdf+5lxVnuJIwCtVmLcMTINB2NLbRZ463ysKltGw0EppQQJtvA7ZY3FlK4pwWY38dPvOcjq4T8XfyVk5WQRFK0SYibJSpfaSWz+MRubtyfDGE8q2agkMGNjMGPpKw3HTTWpZHeoeZhNV0r36ah3t6V1O+wKt89yMuVkmeMvLWWraTFrpR/ZxzbSyCZKmAQJ+jOSEdJEhkrHUMAADrCLBtE2n6ijinTaMvk0koZe4eHcf8cDRzwORqORnr3HUFYeo0eeiWAsRkD4UCQFOWRn5h21HHd6FcPH11PbEGW/2NFOnsctqqkI1vL88zGKdxo4EC5lH1vpz1GYJRsNopZNLMfgLmDxq72IVuTi8cXRhlxYo1ns3KVSUZngwpk13HBPHU+82MhZ5wWwFo2nV3QUedH+DIwfg7p5ND/9KGjwtNYCzCaZ666wsWJxGquXpnHpDCMmyUyoIsb69YffEbd9+3amndi5ee7xx5hYu6l1bXv+0TR+WxVk2HFlzH/PS35u54zCrnl/zhPs0UWL1SrzzfvZVFTHmXlpMi5PJJIa2ot+DFDYQ8epJ5mJxuDND708dX8q515VwyWzanjypQaOPbOc4SeUUVMbZ/77XvaXxJh9tZMd29cekZySJEkkiFNBMQ5S2cl6IqL1d/uEh+2soQ/DMGEhKuJkRfqQFxhCNj0AiaOOkrj8tkaq8n6mLnU9tanrqOmyhCkXNGK0Jnhrbia9eybnJZdT4YHbnFx8kZZKaX+H5xQWoaRBWJ5CWjpJwy2g0babB+82txQ+24xpVx0DhqgtBsZFbEVvjdCzZ8/DHos/w9/Mz/9CLHjrFc4/w9ZmR+APpKYoXDjdyk+/BZl2Yvv2lq55WjQa+OSLGMbGrsx9pYJ4bRZdI0fhPJiMxGqirCtaR5f+Xs6caubKW+romqvhjuvbtmscP8HM+KNNnHReJbIMp022cPMD9S3fO3qYgZijCmoK250HQKNSwT23mbnxGhsTTqtk+xYjXq8Xu/3PGUZ/YM2a1Qzr7+bz17PpM3IfCa+OPzM4jiVU1ET7QKHauZ7z/hHi1uvTWwqXt9zr4bMFFronBrZQtf17fJxyxnreXWBu53z+4NNuLjvf3uku1C03mJm5/gBmX3LXzi47KKuM06ug7fk8creTqRfuOKzf/wesVivN/kQLTV6jkTj9ZAunn5x8fW9xlBXrtEiSxOJfApRXxVm9Psx1l9uZOLbtYjCon55nH0rnoutqMBg6T16zMzQ0NiVaBO3NJpmRQw30KWw/vg2NCW6+382KRXl8tzTI9H9UoygSkYjAaEiaJfyw1M+NV7sYOdjA7Pvqyc3SMKCfnrWrf+fSSw/PIKSoqAhbIq3Ta+A6uNN1KBqVas4/R88VF9q54kI7L85v4oEHtjFIHduGov/HgpDi0NBs2kh5uYNcuiMhU08VQfwMYSyiTmXT5uV8tUjPm+/uorJS0KM7lNXEmHqCg41bw+zYDvbUCFecvYmTj287/j//FuTtj33MuTuFiadXk11+LFuklZxxwcTDGoO/8Tf+gNSZeNMh70gkkkFm79696T40n+rlHlIirUnlH9o72pCR1x94m5AIkqXJ5+UnX+O0c6cx66brAVj8/WL0dZ0zwlJC2ezWbSAv0bOduVhUhFFTooelJ/p/Go2Njbz15ly2bPoVnVagaOxMnjqD0047K2kakpPD+x/+xPLlv/Hh9z+h1eiYOv10Bgz4zxd216xZgyXsbAkkD4VBMtHdlI8mtxxpd8fzvBYdIQIERTNVDUEmnRwlLQ1uudHEpIMFn29/CvDEM0HKSiS06Kip0HDNrfWE/Ar1vjDXXuro8LN//T1IIvgvLFLDH23voEmXGGUaDoAIQawG4nWwtW49fUf2PiKn578K9Ho9vkYty1ZGKMDR6ftsOAnSjJHk2tNIPQMZTQ1lSS1YHISMJaz7Kgebte2zmp+t5e6HvSxbZGy3yVlWEWPjGi36UCaa7nV8PC8Nq0Xm4WcbUBMSF59lZ879OnI9Y5EkiWaaGD7S1E57HZKbxjdd7eS1d5t4+2Mf4Yh6RMzPk6dN4dWn5+F2dx4QBoMqmkN+Xn6ulg/ecHDmxdupCh3AKdJJkMCPl2y6kiV1ASDDO4gnXljDuFHJFshgSG03Tk89bOdKXzlLF1fh8hegQUfUVoOaUsXnbzs57eIgJx3buVHFKSea+eSL9WAzEQpIOOq78NVH33DJPy7G5WpPbOgMaemFmI2rSXEovDgnrSVnKC6NMvu+ei4+J0meOP2yKiaOMWEySmzeEWH8KBMpToXZVzkxmWRKymN0y+88+bdZFbrkaenTU8e9TzTw7Qc5TBhrZPNKA6s3hKiqaWbX3ihrNghGDDFz380pDBrVgEZW6dm98+Ld4H565s7z8O3PQaxmidMnm3lunpdQSD0iFr3D4eKYQSbue7KByZOS9/2APnoumqGjR1czp55k4Ynna/nw41IiQRlh9tOrQMOOrTLffKYnJVpIykH2bwXF9BQD6SIVkiay2cLvmLCgERoKosOwxhzUSVtx2XxtcrRwRLS7Tw5FXq7MsrxN+AMWBhnG4i53040+SfNWATaNkyGMZTcbUVPqiEYU7LZcHPbOtSb/yrjmhqu4ed2dmLy92vw9Qoiu9D5otpKC418IM1p0ZBxSfAyLINWUEiGMAROaukwWL6vlwult451TT7Jw95gmFJ2NjPx0pN1pZEldCIkAWnT0ZGCb3MQgmegnjmI9v5BwpIIk4fNIGDF3aKall4zs3nOAWCx2xK29M6+/lxOOOY7saA/OPqeY337agsk9Fr3TT++uFn75IoUugb50Q6aMvWxkOU5SUCSFJrUBPSaGxo5HiSsgQbnYhw4DesmIT3ioYD+DGdsS22WIXLqKpFZ4WrAfGfRie3g5zzwnU12XYM5TIfqHjm3XBm2SLOT6h3DzPZv5ZVH7tmqAd9+P4EhkoEkYWLVyNSNGjDisMdDr9dQFOy9p+ZpVDIfIfkgSuD0qP32awxff+dm0Ncw5p3a8ebFlZ+da2QA79kRpbEpw9hXVTDnOwtiDMiw33lvPUUMMPHxHK4v91pku3vzQy2vveBk2UMeXP/jZuFXhodtdnHKCBUWR2LIjwu2PuDl9splEIoyqqihK53PLofB6vcgoeGkgQogoYTYry9AnrAhUTFjpwzBCBKinqsX4EiCNbIwpzTw3R6ZvLz03X2eluDSGJEH3LmnIssTk88I0+1WslrYx2pMPOHnvwwPowkYyyW95FgKimR2spR9HkbCuISU/RHFdEW5qsZiaGTey802uySdo+f6HIClk0Kyv4rixWurr67FY/t+bwP0dYf4XoqpiP6f8yQ7G5GPNbNza+cMYDkPpHgOp4QIaKix0jwxt41CtQUtKpAv7S6Jcd0c9ngbw+mjXrgFJCvJ9N7t44wMf2Zka8nO0vPpOE0IInA6FkUcLPNrydsdFRYRQZhH/uMiCLEs89UAqTofA7z98s58vv3iDqy+SsVkV7r7VyuBhSefYjiCEoCbkJtrUdsHyikaGTfBz1032lsJn0f4o33+ppTAxrM3kbJFsZNeO5YqZvpadlnhc8MCTDTR6VHIyO59YszM1oG+9JnEpgs3a/vHKTNegaI5M+1Sj0SBJEpfMqqWiqm3LfJ07zsXX15CfozD98ioWLQ6wYG4Gy34PcfJxHd9Dg/snBYerazsXrdq1N0pedtvf27+3jh27W5mx4bDK1z/6mXV3HVOOM5GWqnDJOTa+/SCHRe9ms3hhDv98O5tQWNAtX8fW7RHe+CDZnrRuS4S6+hjV1e1Zlp1BVVWkw5yyhBB4pFrosZ07b2q9Jz7/Z4yB6ph2i7JNcpJDd8KSn9o6FUgmb14ayCCPwdIYdJIeCYmAT8vF19eyarOfH5cFefUVwS9f2bj+hiDHn+pGX9+d4SOkdoVPgOOOMaHIcPSJtfjKnWziN1JFJkZjx4HA3/gbnaFL93yCouPESBUqVd5y9u3dhxCCbdu2MWbCaHyptayTl7JXbGW/2MEmlqOgoReD6cMwcumOP+4lt7IPX8//gbfffBuASDiCLDp/9hQUsrNU9tp+pUk0JLWBRJhdYiNbdCtxuBws/mFxSzH2vxE1NTVce9VpTBmzmB8/gm/fk/noZS/eqme5+85rW9YESZI45pjx3HLrI9ww+77/I4VPgJ++/5l0kdPp6yZ/DjaLglfXsdFgChkUswOBYGj8OFL2TyK06mhuvFLPzFs8PPi4l9tn6dBsOYZevkmMlk6gZ3w4n3ygYfNXBRRvM7NmQ/uWzFhMcOuDjTT51JYxs50I9pPBNAK0mdDc4KdqgxvfYvB+B8F1ECyJ0Ris57a7b/nfGaD/y+BwOGgOxWjyJojRuVxMhDAakutbhSjGhpN6KqmlHAMm9LKGqMfK4HG1rFrf9vrt2gVNu3KZdp6bov3J70gkBF8vDjDlDA/pNaPI9A0munUIF17RyPdLAljNMnm5Wl56LUSGZ0hr0kMzEyd0HjMdNcTA1u1xVq0P4Q8emVFYbm4uOouGJb+Ficc7PvajL5s5bXLbJOmbn4JICDJFUjc+l+4M5ZiWwieAHRclZUlziqnHmfjgi/ZzrKJIvPGik/y+PsZfvgd5wHrmvOpj04p0YnGBGjThaep8rqtvSHDMOB3rfk1l3XInF95WRUKtY+FHnxzROITDXpx2pY0JKUD3Ljo+eyObBR/5GNhbx1FD9My+ysGl59r55r0c7p7toqI63srecchU1XQeD0ajgkQi2XFWWt4ag0qSxOjhRs6camXTtgjZmUndzuPPqiAQUImJKLFY59d274EoH3zhw6AXVNXGefHNJoYN0gPKEbG/jxo5iY+/9DNlkom3P2rtWvhlZYhpJyZzkDtn25gxQ8OUU1W2LM0nEdKT0TSU/tHxZNGVbKkbg6TROEhlD5sBUEmQRhaDpKPpx1EtmvKp3v7MfULLBf9oZP3mMGUVMTQKbNzaeWy/fXeUJV+lMvGEGPF4DItsw0cjW/ideDSBbEyOZy+G4K6HLrkSOr2OyaecdNjj8FfCkCFDGDVlGMWaHcRFjCbhZodYRzNedrGBelHVKWNOPphHlIg9FLEFOyl0pRdW7NSpNXz3Q/v8urlZRQ0aqSsPUbavjipKCIsQ5eyjK33akTKiIkJVxnIuuUThrYVRFiyMcspl9RgyGtsw8dogIQgGj1zj9dtF39El0Q8l1c1N19oZNSHMZt0SwvEIS7/Tkx0cgCIpSJJEF6mQwYzBJlzUKPvoTn96S0NaCpt+4aOGMnQYiIoIpRTRiyHtNrUVKRk3lrEXWVLoFRvFzNkBXpkfwGkwt5EfOxQu0tm8WfD0yx7Wbw63uUY/LAmybU8YCYmYEqbR03DYYzBy5EgW/6rp9Jp/+EUzp09pzcmWrw4xZoSBFJeGf1xgZ+P2SIdzthCC519vIhIRNHk7fn3u600M7W8gO1PBZJT4ZFEzm7eH8QdUZpzVnjRw+fl2yivjfPV9AJNB4Zv3szltsrVFonBQPz2fv5nFh180EwjED7vwCWAymVBkBZNeQkZmIEejVWQGS2MYIo2jlzQYo2SmhN30YjCyJCfzZVHPHrGZ+ogHtycZuymKRM/uOgq66Vo2Q0cONXTYIavVypx0vAE/XjaxnG1iNZvEcraxmkIGo0FLk1dl0kQtPqWBgYzGqrraGU8diooqlUIGYcCMiGtwNybQaP53OJt/Fz//CxGNqTR6WgOReFy0eaCbfCqdbQzt2BOh2aMgBWzUUUm+2rudZs0B6yrUXhu5eaaD809zIjU7mXpc55X08aONbNqeXAzm3J2Cx6My+bwqHn+hkdx8lRLtNrazmibhxi+81Jl2U5//KwvftbfshI4YrAdd5IgEjBsb3S0Fx9Mmm6msjVCq30JMtH/wSpTtmFUHCeLERWtwFkrdx503tf1tc18JYHO3X6wg2T7tLUlh9Ak1nHJeLb1Hl/PlvEy8tQZWr+88sFm1NoLUnGS0xkUMS1qQrIz2D2ksJvD7j2xx27dvH+NGGcnL0XDdnfVcekMNjz3fwDlXVDFtRhXhiEowJHj58XRefjwdo1FGkelUj21vcRRZTrpVdhSYrt8cJi1FaWf+dO5pVua+7kFVBW995GXaxVWUVcQ5/WQL1bUJppxfxZ59ba+NJCVdPB+5M4U352byxnOZfP5WNoP66Vn0QxCz+fDZHoWFhXilhk4XtybcBGlmm24ZRa6fGXHuLpZ8ndqyQ9XQmKChSt/hriskd728TTL6iItcutNF6kVXqTd2KcnEiIgQdbnLWfCGkdeeSqO62EChbyIDYxMpCI+mr/94uoWHUyeXcumFJr5eksb+MiP/err/uNCOIMHt98Y44XgNFhxUlx9+Efhv/A2AG2+/gbrUUlTRnv1URhFpkRzuvuoBRg4+mmvPuoEn734GR0UOjkQ6eoykkslgxpIv9WyZC9OlHAL4SBAny9eDd954D1VVGXPMGKKuzjeuAqYq7rndxK8/2xh23jaKM35go/QbqXImQ6PjUdbbee7G1zj1pNPwev879W0ff/RmXns8zrFjjS3jYTbJ3HG9gdzUTSxZ8uP/4TNsi3Vr15PozL2AZOI+sJ+WUPo+oqJ9MreX7fRiCDlSt5bERi8ZyfYN5eevTLy3QCK7qf0G4WDGUEUJWe5RXHxZkMfnevE0JVBVwZLfghwzpY7iIhkt+mRxVQjkg0twvA4aN4ZYv2E9xQf2s7F5JVvFKmpEGTtYT7qUxVtvzW93rn8D9u/fj0YrmH6GFo+lfcs1JDc9GqjBj5ct4ndC+DFixoeHoRxDoTSIfNGHQYkJZNSP5NRzG1i5trUAGozEiVnrqayKM/2yGvofU0r/o6u59zo7aeXHYJSSyaNNTWPbej3Xzgqw89dM9FoJX6Oujd6XFh0HDnRe+KqqjRMPa9i4NUwodOStvcedOAlfvZ7zr6olkWj7PZu2hXn17SY++aqZaRdVMfm8SmbMrOH39SF++CyDsLEBq+TALNnaxYE+GhnS10hmmsIzrzYxd14TO/a0fX6EEDz6XCNnnGzh/tvsFPSUOOlYM8GQ4IobGrDVDeCFVzrXanzpdT/HjEqyg4xGmZtm2rhupoZVK49M93Pv3t3MvsrRkjQfCq1W4tzTrVx/Vz2nnGDBbJIJBFXqG5JzxqHkaptVQaeTKCnvWI/+k0XNnHy8GZNJJjNd0yJt9Ac2bw8jBMx7OpP3X87io9eysDgSRCKwaHHH60Y4rFJcGmfSOBNjR5o4dbIZd4PKC4+m07eX7ogkkUaNGsXajWE2bI0Sjan8+nsyxtZopJaxqaqJs3ZTmOceTmPP/ihVexzY4+03nTOkXFQShEQADVqitJ87ZUkmxzOS4m8Hc/FMNw8904CvOcFdj7lR1fb3/ObtEdxuleHjG1iyMAPZr8NlTqW71JchjCXSFEXKiCNpD362LZUadwrBYJDCvh131v0NePTJRygc35W1LKWKEnrQj9HSCfRmKH58bGdtu/goSpg6KqkTlcSIMIBRuKR0DJKJFCmTIYxj03Iri5e25mkNjQlGH1+P0ZfPcHEsR8VPoguFbGEldVRhpi1jUAhBTcYqPvnIzPNzUhgywMDg/nrmPpLGFwst1GasapfHqEIlroT+LaO/r7/4hpRYFgkSzL7XzcRxBjb87sAfENga2msTK5JCqpSFK5HHVlZRLvZTKyrYLP3GgZQlOLIDuDNXUZ6zGD+eFgO9f4VRMhMlmRfrJQNyQs+zjzkx/4mEiSRJKDE97z9SwHmnaRgwqo73P/NxwT8auXm2So57DDtYR5OpmGHD2+szdwaDwcCEY8/mjkc87cZ2w9Ywb3zgbeno9AdU3vnER++e+pZzmnNXsg198/bW5726Ns55V9XgdMg8fk/y9UPXAk9TglsecFPQTUt9Y4KaumS3gderMmNmDRec2Xm31MzL7Jx0rImxIw0dttxrNBI3X+skGhNH1PZuMBgQQhAXcTRosUp2JCFTInZTKoqoEiWUuVagNahoJR0REWYzK3BLVWTRhczmAZx7ToS8PjU8+4qXYLDt89PkTWA2dVw6bGpSyaeQIYyjF0MwYyOVLALpuzCMXklBocozz4fpm0iar+rru/HivECHn6WqgoVfBHGRQTepN0rCwK69sSMyf/oz/N32/l8If7Pg2Veb2FkUY/EvASxmmUBQ0LO7ljuudzJ3XhMkNKiqaClwuRsSzH+nmVffCOH3mNDSjBGVdNoyQ+qUEmxdGvhxYS4up8zQcfVkRgbS2Li70/MJBAW6g6xJWZa460YXs0Mq67dEmH1fHcdPNBMM+aiqWceQQSbGH6Ph9JPT2+g41Dck0Ol1R0Tn796jD8vXLOW5V3ysXimTHRuEXsB6fiFT5OMkjQghqqRiTAkbhYmj8NLAVlbTXxyFTtIT14To3qVtm/3efUkNmM5gFSls3VlOpuhCDzEQWZJxBXvywaeLmXWFo52OUzQqeOL5ZlyhEcSJs1VZwYJbTW3Mpv7A5980Ez0yvyOKi4uxWWWMBonbD17/b38KcOpJFuobgyz7IJfn5jUxY2YNaakKTV6Vqto40ahoI+BcWR3ngn94aCy3oLr7s3N/iPw+Fdx8o5FbrrMTiwk+/bqZBR/5WPh6eyp6NCbQaiUmn19JQVcdP3yU03L/TZ9qpbo2zoyZNXz0WiZph7AQEglo9rdO3maTzKfzs+g/vpRefTo2DegIOp0Oo8lAeWAf+bTV/UiIOAfYnQxWpRBvvmBj8qS2RW+fX0UjOi+2ypIMcQ0h/KgdFBUa0jbx2QcO+hTqmHRKPZm1Y9po6AGkSBlE1J78uLSY6uakGZjRoNKnh5++BX769vRjMIS58FwTN1/r4pzTYhy/tRhXSr/DHoe/8TcA+vXrx033z+LpR57FVOvChoswQao4gAETPegPPtjECgIEGUSSvVwqiijg6E6DbAepNNOEU0pDFzCxZ88eBgwYgClXR6DRh1lqO3dGRJhYWilnTk3Kijx0t42lvyQYISagkGyjUtCQGeiCb7eHWVfdwDsfv/0fGKHDh8fjIR4taWFC/StmXa7lyjtf57jjTgSSyc26detYsngpWq2WU06fSq9evTo89v8ruGsbiBDr0JUTIJRygEsuNHH5xXDeJb+SKO9CqsgmTpxy9hKSmjs9NuLXk0mPTjcIbcJFCD95dRP47JlKXl+wHb2sQx9Mw+YbRJwVuHDQQA0e3PTb2h9rmhljmo6Uo40cK8YTbxKo9TKRujgH6vcRS0SxiXx+/+3n/9Vx+r8FZWVluJwS993i4qJ9VXg2O3HGWw0nYyLGftdS0i1RMrP2YvJByA2V9W6GMzGpBSbihAmioMEiHOSqPZl5+x42Lc1j7aYIFbURfv4+o6VVPZEQvPqmn1ef96Gl7bNh8eehoiI7GyitiCH9S4LmJI0vvtrKvbe2j4MAnn0pQLQ6g4itBKUDuaL/Cf+45h8s+fJX9i91MODofZxwrJ7MDIWlv0bZW+7nzKkW7r8lpWXzc/feKOdfU8NbHzaT3g1COwMtxdw/IISg3r4dkzvEXfcrdIkMw4Dgwms2MXyInvGjjfiaVb7+McDx403MusLBz78GMZkkHn6mkXcXBjBW9iFLyqRoUylvve/nsgvbxiHPvealpCzOuae1LZhcfYmVhd+UHNEYWK1mBvTtvC26T08dbk+CB55qIDdbS99eOor2RWlsUnHaZcoqYi2J94O3pnDFTbW89lQ6PbrqWsZj8bIgT7/i4brLHIRCKoGgyhff+jl1soVAUOXtj31893OAz99qvRdTUxQmn6hh4ecxHn62kQF99BT2aL3GsZjgylvqeOg2F4+/6GHJZzlMml5JPK5y92NurrrYwtIl33PJpVcd1jhotVrsNh1Nvjg/fZLLFTfX8vm3fhJxwebtYRb/EuTHZQGyMzXsLIry/sdhjA39+VflGL/w0kwTeozUUklXqZCICBMX7Y08hBA0KpWMHqLj8gusjBpm4Kpb6jjtkioevTOVAX30hEIqH/2zmdfe8eIpdqL6JbpL/YjVgqEnoICUkKDYiHY0WI4XqI0SXZ0DicT01NXsYNmy75g+/chdwP8KkCSJcePHsmvJfnoeYriok/R0ozfVopQyiuhKbwC8ch2KEqM8ug8DJgZ1EAdJkkSmbzCPPbWcEw9KV5x+QQOZ9SPbaKynkoVTpLOOpVRQTA/64hMeqiklSDPZ5ihGg5nVG0LMf9+HuzGBLMHpUyxMnAQbPnTjoNWszW0uQq+PY7V23Hr9Z0jEE8iSTDSmcuVF9hbGe26WDmNj58Qmi+oAZMLaRhpMVSiyjPA7sHt6oKh6ItYaTJYqSuTf6eIb3WE8cGg3niJLHH+Mibu1SZJKR++PiSga9GRIuRDNJVIW4rpZy7GLNLpQiFEy4yCFiLGSCRMmHNE4XHb5LCaOf5EtO4JMPtaM1Srz5Xd+quviXH2xjTsfbcDnV1FkGNBHy/ZdETg9Od7DBhl47al0XpjfxF2PRYnHBWWVcZwOmVhcMPPOOswmictuqEWjkdDpwGFTuPx8G6+87eWRO1LaGEZW1sRx/okueopLw0+/hrh7ducyJ0cPN2K3yni9XhwOx2GPg0BFo08gRWW2izWEYwkkZExYqbdt45orNHy0QIuoFexkPT0ZiFnY2M0mBCp50X7oonreeqSO198o5pXnrRw7zkg0Kli3OcJzPdrXcby+BEVlATTpa1EkCV80iNTsQJ/p44uPHRT2sPLFt83s/7VVus4h0vnmyz2MHxtk6omtnceJhODKGzz4aiwYceMinSy6URvf9W9tDnSEv4uf/2UQQqDTqBTtjzHjbIXvP8ppCRw3b48w/R/VNNaDtbEHR00s5crLjGzcEuXbRUnH81ws+PFSyl40aAngw0Tr5NecuptnZjtJcSlUVMVQm604SOP7xVuZc3/Hk9WCj3zt9IuMRhlPU4JxI00893AqiYRg0MQyxo1TsFol4nHRpvj58gIvWv2RmbqcMm0Gl12yEG1zKkOiBydeKanRIiHRhBsNWgrEQDy4KWE3NpxkkkdJ6jLMGiMJJcSOPUYG929l++XlKOwhgIWOtUf9NJHm0lDgHtQyHlpJS2rF0Uw6ZR1zHrJSUppg0+YEGq3Khi1RmkrtlCq/kJ0DXYwqF18RJcMVQ9bFOOVkLffdZmPHnihvfezDbDyyh9dkMrF2Y5jZVzuYdlEVZ0yxsvKbfCDZfvXsa03ceYOTO2Y5CQQFBr3EXY/V89ZHXq6+2JH8TQGVKWc2YDswmizp4OIah9xYX56fs5aX3yolP1+mZ3ctwwYacDnbFniFENz7eAMP3ubi7scamPtwWjtmaVaGhltnOnnzQx93zGqd0H9fH8JshhMmmFrGU6eTOOlYE/0GDT2ysbAZqQ1U0CyayKYrOvR4aaSaUrrRhwDNlIf38vnXwXbFz6x0hZi2c8fpqIigyDKoCrVUtHF9j4sYKblB+hSm0dCYoK5cT3Ynu6GZ5PHZ53v46vNidu2zsGOvhc07bWzc8UfRKE5TYwPf/RKnX6EfjbWG8y4694jG4W/8DYBTzzgVWSvz0Kw5eKON6NDTg/5tknqXSCdGpA3jWSA61QxVaZWXkIRMPJ7sQnj9nXlcdM7F+Ks82P1pSMg0aipQs4v59F1ni6zIy2/4sdb3adcmBWATTir27KKyspKcnM5btv/TqK6upmf3zufl1BSFSDjJWK2treXyC68gViUwNNlQUfnhwyVk9Ull3oLXMJk61vrzer0sW/YL4XCILl26kZ+fT2Zm5r+lb6mqKjpJTwyVWlGRTCQO/S6lhqzCJgb3TyZXb7xsY+q5RVQHyrHgwEUGitC0S/7/QJQw5k7WRwAzNkIEsUsppCTyEHUaQgTJkHrQSB0CQTf60IwXM1b2Fe1DW6RPaue5JLqlF6BNk9B3B32hhkGiN2FPd+rdNfi9f7sbdwStVosqBIkEfPdJKrNu38PKFbvRR5zEpQghYx33z3ZwyTkZLWvz/pIoZ1zUhG9vI9WijOBBJmiEECH8yCEFXbnCpm0R7n+ygU/mZ7bRLVQUieuutLL/gIcV79S1GMZAcp7wW8q5/x4Fn9/Oy69F2hSJZEnGUFPIeZfv493XXC0a40II3vk4wLLFOhJCxe/VYDvyfJ/u3bujc4WI+bRklU1i9ds+4sSJE2Xw8Tt5+oG2LvC9e+pY8lkOI46vIBxRaZaX010dQBrZSJJEUDTT4NrG7BsUfvjJSO/ICCwHN3rKm4q45GwT5dVxcrM1fP5mFiaTTCIhuOuxRnz7svBEAqSqvZHRgwSZjSN44dGtvPZmHZNP0KOq8M3iIA0Ngqsvt2L6F/aMwSDjch5ZETg3t4CifWUM6NNxN8vv60KEw4LvPsyhS15rwlpdG+ekcyu5+Poafv4st6W98dUn03nomUbKKmM47QoVVXH69dbx9gsZbNga4aTzKqmqjTN3fhMPPdtIfo6C15dg5Tf5aLWtv6dof5TN28OcNtXIkhUB7nncjdkkM2yggdr6OGs2hpl5mYMpx1n4dVWIPftjDOijp7gkaXb02+owablHxhIwmDOIhiuxWmQ+npfF1p0Rbnuwnll313PPbBeXnmejvDLO8683sWG9iuGQ9DcsguxmEwZMOEhFjyFpWikkutKLrfIKBqpjW+5tr1yHN2sTJ09WGDrQwHc/B7j1oXpGDjLx884Qp15URa+CpBPySRNNNDcY0PuzySJ5fKQ4afQmKSASEKuCxq0B7H2MaHMk1ISG4r37GDagkq1F/zvJ/v+t+GLhl3QTfTpcyzLJZwO/kiqy8VkOYO1ai63UiBp14MfbRg7uUOgkPUWlEosW+3nzAx9FWy0M6sBcUpEUeoh+lLCbJuHGjIVcemDEjL/Yy/HT1jFuvMSDt6WQk6nhu5/9fPNTkM07wgTsB7B7UwkRwOvYg71rA/FQ+r9V3Mnvlkd9kQ+tPcCpJ7XO0UMHadm4w4eNjgtsAZox6GDoic38vk7B4O5BXuIgIUUC/Bm4RCHF9t+oM+8kI9iWpHFol2VCxJF0EUwmmZNP1rJkQRkpsS78K0rZQzZdW/6tl4z0EAOppZz97EAjNOTQg4BdHHEhWJIkHDYT/1zgYNnvIUJhQWllHJtVZtQwI9dc0mpEdPnsGrbujHLHLFfLBlm3fC3PPZxcN6bNqGTB8xmMHp7M83bvjXLT/fXcdYOLLTsi5GRpOG2yhe+WBDhmtLFN4RNg6EA9y1eHGDaoY8LNNz/6GTPS8Kfyc3XuOJGo4Oefv2f69PMOexxUoRJq1hCiAQsORnBs0nyLWhyBTD6dJ6hsrqGZLVixY5HsFIud2HGRLXVt+RwTVhLVXZg56ze+X6Thlnu8VFdK7DsQa6PlHAyqXHBtDW89n87g/npUVWA2WRkzpYr7brW3bHzV1Qn0CWvLsypJEjnuMdx90yYezapn/FgtHl+MlSsEpoYCugcz2ctWXKSjRw/q/54R5t/Fz/8yVFVVEY9puP5yezs37sH99bz/cianXlRFMBonp2giT9y1g5gapw9DWyZNKw4yRB5b+J0D7CJVZLUW8Yxxpp6QLAolEsldG1mS0dV3Y+Yt5bz8tLPN5LtlR5h3P/URjapEo4ITJ5rxNCV45xMfPy0Lsm5xPms2hrjqljoKe2jxB5Osw+fmNXHaFDPXXOzg25/8vPepj6wMOz6fD5utc9blofjpxy9wGA04q1p/mypUVOLUU4cePRHC1FBGFwrRosdDPbVUcN81eq6YYWHzdi1zX/fw9gutDJcbZpq48LfdWBpHtvvOhEjQhBvRKLVbhKy4aN7Xm7Mv2E0ePbGLFMKEqOQAFqz0pS+7an6nZ3QYw6V0qEsG+j+8XsmCD7YyebLCx69lMf2K5k53xTpC//79afKpPPOqhzSXhgdubV3IbrrawfOvNzH5vComjjFitUj8uiqEXgf7DsQRIqkvMv9dP9qKXpiktouJJEn0VkewuWkxfSbJvDQng8turGXaRZXceq2L7l207NgT4ZW3vZw00URetpbB/fVtHO8PxfHjTbzwRhN3HPz3/PebaParrFgT4YSzK5k4xsTN1zjQ62W65WsxmzvXtu0I0ZiPHvTHgIkayokTxYK9RYxbL4zUG3ezfmuUfQeiFHRrnaANBpmhw2BnZQ0pUnvGU515J3ZJi8+ffC7qRCXpUrJAEyFEnx7J6dLjTaBVOy/ky5JCoFnGZmrg/GlJVkYoLLNzn4VVG0z8uMyEzZ7Be18m31/Yvxv9+/c/onH4G39t7Nq1i6cffYaSfaU0+/yEoxG60x2HlNLuvQKBg1bB9RQyqKeqjeh/y3uFoAk3XemNEIKwobnFXTE9PZ1vfvqaH3/4kS8//YqGxkZ6ZVTw3itpbczTfl0ew5HI6LSwpvWY2bZt239V8TM1NZXyys5bi/wBFVkxoqoqF597KZaiTFKk1iCOxnSaVruZecX1LPjgzTbHqqrKc88+wJ4dS+iW52X95hBZGVoURaHG7eDkU2Yw46KrjijpkWUZSQu9GEwRW6kUB8gijwQJgo5SUrIi3HuHA1UVCAG3PtBIMCDTmz4YsaBBh/ugy3BH0KEnhB9rJ8Y6IQI4D7mn/iime0UDe9mKgoZqSlFQ6Cm1aqJuEavo0ziUiAciewAZ9D3A0AsMLh15rnwa1h+ZIeBfBYFAAG+DhgUfNfPAbS5ef95FMKhSXBZjxZoI/oCNy85rW7Du0VXHog/TGTx6LQXxYbikVtmhmIiyg3WYAmmce1klEyYo7QxbIhGVNRsjjB6l4cdv9+JytybWdVTSsyDIpednoaqCF98oZb9+A4WRkS33sjPShZJfZPqP28yIYVqMWi0bN6rQkEGWtw9lLAFkFMPha8EfioJeLi48tYm5Ly8j6NUSV1Wisp+H7uyY0ex0KJx8opEZZ1l56jk/Py/fhMe4DUWSKSyUef5+K/k5Bua9Ksg+hOHuqh7B1Tes5qlHzZww0YQsS+wqijLrjka8e7NQw3q6ko8FOztYR7rIQZZkMryDiTfF+X63B4GghK3cdpuOO2e331hQVUE0dmQpmc9Xx5sf+jhjqqXd/JFICN760Me7L2W2KXxCcqP6k/lZnH1FFSdfUMWVM+wM7KvjQGkMf0CloirGuadZuOw8R0usN7i/gbOnWTnp3Eq+WJCFTivx+nte3vvU1/Ld/oDKNbfVYTRIuFwKF55l5pffAyx8PYuyiji790UZMcTAg7eltBToA0HBnOc9gCAzQ8v6LWFq6xOcf9GRxYbdewxh1coyPE0JnA6FcESQnqbh7RdaNwPSUzW8/oyBK2bXsqq0EkvUTkLE2cG6pPvxIeZxuaIH+9lBmWYHZ58jWLt+GdFGGx6PIG9gA+s/zcZskvE1JzhvYRTvgTSWrsvHhkq1XEwgLcyjdzp45xMfBl8eIeIYDxJRRBhiFW3PP1Sksq9oG2l2G11H72f/Pj8Xnu5ky+5/79n4qyDoDeGUOu4olCQJo85IuXUD775m4ECZnltuidODXEr5c/kxIQS3399EoCyDVJHSaTzjIoNqSkkQpwu9WjaehVAZe7SOd19K4Y13/Tz7QhM6Ty4iaCZuraUqXEud6Vv69tQxZoDM199HSEs9fLOzQ3HdTTO5evV15KYn2swDN1xr5vQfd2FrGNPumLiIJT0NMiI8dLeDEeNiFMR7t/udBslIRrA31aadpIu+xIjSZN1P1FxHRISwN2WQiMTZx3ZCkRhTzqlhb5FKAzvxSn7y1J5oJR0hEaCUIjRoSZOy23xHChnsZSsDGIkfH2XsZXSvw295PxS5+f0oKS9l8iQzoZDKj8v8CBVeXtDEG88m14Xn5zcxbpSJKy50cN7V1Tz/SFoL293rS3Dbw27ycjSMHm4kGFT5+KtmVqwJkZWuMPOOWtJSZL77MA+Ar773c08H7M0pk8ycdG4lM86ykeJqu666GxJ881OAFYvyGHNKOTde6eDXVWHKq2LkZmk4dqwJRZF480MfsgzvvP3SERU/QUYrKRiEjV4MYjebSCObntLApGl0E6SJgWzkNwrof7Du0cAQOpJI0GCt6c+oYzeQF+uLP1LOKaf7yS8Mc/RRekpKBKvWRpl+uo6Nm2M8+0KS7HT5JQYcTsFJx7bO4316aRB2N/iyD/l8hUzPcOKNMb7ccYAwQQoZ1EJ2i4tkcbiROtQ/Mbw+Uvxd/PwvQywWw5UC11zW8Y5HQTcdPbtr8bsqaNhkpDnWzABGtQt8ZEmmjxjGBn5lG6vpLYagkwyoKi0ahHk5GhKGeoQQuIIFrP1KMGR1CadP05ORLvHtDxG27wtw0TkWjh1rorQixgvzmzCbJC4910ZWuoYBo2tQDAkWvZ9J316tVfkbr3Qw+756jjqpjPGjjXz9bjanzqghHA4fdvFz/dqfiIU06A4KJ6tCZTtrcJDGcMajSBoSIkE1JVRRxgBG4pBSyRbdeOLpX/nHhXDMaBMr14a59cHkjo3TodCnp47UbnUUN26nq+jb4nQWEWF2s5Gu9Ga/uoMEiTbspYBopoYyjhLHIUvJdk4LdlLJpETspgk39mg20HqMJEmki1ykcIJeXcswGSUUTcoRJboul4t4QuLaSxxUVMfbHCtJEjde5eTc0y3c8oCbLTuj9OymxdOkMnSAnvWbw7z9sY/SYg0DYnktC1tIBGhK3Y7W4cNgkHB5Vb7+McyWHWUUdjWyfTNcfkUQSRFE4nG65CucPsWCuzGB1dw5U0mWJWIxwS8rgzw/34PdorBucT6KIqGqgs++8XP+NTV8PC+LVevjzD6ux2GPQ0VFBYlYlCgRXFI63TuYqGNEuOR8Czdca+bSG2o55UQzF5xhQ6uFL74JsnpjiCo2kS96kk1XFElDRISoNe/k2FN9rFwdR/gzcJKOm2pqRBlp5JAgwd7SEOAkK0NDRNPU6XnGRBRNwsTUM7xceIGOC842IQGLf/Tw7vtRsr1jiOSGSBmkQUWLRqNj8+bNDB48+LDH4m/8dbHk56U8ePMjZLi7kSv1BSBMiH1sIyQCZEn5bd4vUAkfEuink8NGfqNKlABgwkIWXbBJTkrYQypZyJJMg6GaYycf28aFWaPRMGXqFKZMnYLP5+PmWZPbFD4BDAYIEUdHxyLtQiuOyNn5P4H09HSaQ2lU17o71Gp+66MIJ59yEUuXLIVqLWap/frsSKRStmM3paWldOnSynh4fu7D5Kf8ROHxYbbuVFnyWU7LmMXjgmfnvc3jc0q4867Hj+icTzj5OFbM30AiEcOGkypKUUmQ0pRJQ1OcKafWIhQPdruKxpeJET/11KBFiw9P0glURDp2nsVIKUX056h2ryUD5Xq6HWwlBKjkADFiBHAwkKPZzhpK2NOuwC5QMTr1Bx3fQZtKaxQqIOD143L9Z+UD/v+Cvn37Yk+JseDDGGedaqZfLz0mk0z/3noefLqR+c90rKf+0y9hctSebQqfkJQv6C+OYhtrsFblEQpWtbwmhOCF+U18tyTIxDFGDHoJR16AanUd6Q1DqaEM1dzEtf9IFvHqGxL076OlcHKY995bQnq4AKOwEdE1EU4pZuZlNtZsCrHs1xiO+kFYcbKLDUhIJIj/W8xPIQThsIknn6skEdUiaeMcPVyhzquhTyfyFQAD++rZsTtKhBinT9Nx3hlWIlHBZ18389JbTVxxgR1dpG1x0ixZ0ZYew53X7uU2ex0xJUjYr6PBLWEgSIwmMslHK+lwiQyK2EKBSJqMaCQNNuFiv2YTvXpHmTal4/j3mx9DjB5zZO3Nzb4mjp9g4ro763nsrpQWnfbyyhgXXV+DLMPwwR3Ptb0KdOi0Mq8/k8bXi4P8uirID0sCuFwKTruGqy5qz3SzWmTuvcnFs695eOLeNG6/3oXLIXPvHDdOp8KH/2wmPVVBkSWG9Nfz5oc+Tphg4vd1IcYcZWpXhBVCULQ/ypx7Urn/iQYMehgzwsivq0NHZI4qhGDDuh+ZdpKZmXfU8cGrmbz8VhMP357Sofb9y0+kkf1lCamiG25qyKZrm8InJGPrHqIf61jML6vDpLg0RKVaFG2Ct1/IadG9O/2CRgIbB5GtprXE1xkil4bN1bzw6g6qPVHUkAELFppowEU6mlRIBEAcQnJvwk1I20gsrYZJEw1s2q3HH7Jhsx5Zx9xfDUJS/5RMYnFayO9lJBT28/NvIQw2QawphozS6foXEgEstgS66j6YhIkAvg4+OYk4MRQ05FHQojsKEMoo4rH7bCz8Z4DnHteS6zm6paCDP480EaImdQWyPspnn2joFZ1AIvff00Pv378/vUcWUFHS1twwHBGYUwNsbFqKM55FDt3RSXqCws8eNpNBHidOKmf1hgguNbvTMXTG8qhUd1JkWIk938sjdzmZcpyDaNTO+58FmDP3e+JNZrLSID9bS498hd9WRmiu8bE1vAq0IURCQ0FiMA4ptd3nS5KEQRgpYis9GUAVxewv3UQ8Hj9ig5vrZt3PrHtO46KzTLz3mY+TjzOz8MtmLGaZ75YEOGmiie+XBPjh42RX7RP3pvLY8x6qa+NoNBJqQuDxJnA5FT5d1Myrb3u5+Fwbj9+TSjgsePdTH59/48fXrJKaohAMqZiM7XNijUbi2YfSmHphJTdf4+S0yRaESGogPzq3kUfuSEl2D6iCo04q55xTrfQq0LFpW4QnX/IwbpSRkvJY0mh4z5F5QsgSaDGgkiBKGC26dt1BMaIophAiCH682HH9iRRWGvv9JkqkErLpRrAuwH6fD3ddI6JoEEZU5s3bQRfysEYzqSPGjcuLqRUeQmGB2ZT83GNGGxGuWmLeaDvTYQUNjdTRj+GHkN2S8nMhEcBL4/+qSdHfxc//MmRnZ2MwSJ0KygL06KajoIuWe7dvR41Z0HRC3TdIRvSygppIsJXVKEKD4oOvfvAz/RQrsixxyQwD77+wi3R/X1KCPVGLe/D13HrixKjU7GHuXFcb0d6Lzm79fEmSWDBPww1XCfoUtr2RJUniuYfSOP6sSh67KxWtViI97cgcHPW6BBxCxqlgP6lktaFlK5JCLj1QhJZy9tKFXuglA1mhPgybsIO5T9g57wwr73/mY8zUcgLNMs0eLa5YDiFCrOFn9MKAjIyMhq70RosOA0aqKSWX7i3fVc4+ejIgWfj8F3ShFxv5jW70odyynmiaQjSkxVhfgCuRTUosj4Wf7SUhqUw99abDHoM/YLXIFHTTUedur0XZ5E1w0fW13HG9k4ljkq3lQgh+/i3IdXfWkZWhYNDJLUXegPDh776aj95y0K9XMiGKRFSem9fEkuVB1v1ioUfTyJb3A/gbfAweu5LTT5NZtT7SabCxbVeEaFTw4htNHD3cwG3XtTLRZFni7GlW6t0JXnm7iaIDCt26dTvsMVi7djX5ORIl3jIyyevwPcHUffzjEhO52Vq+/SCHAWOqmP9S8vnQejPJC49CYj81lFNPFbKQkZAxA1U1Kk89aub8C+vxJhrpw1A06GikDhmZ2lIDB8pidMvXMnCIoPSHBqyiPdOujL3k0I2U6kzefm4H73/ciNOZid7YhQFD0pAPdsUKIngbqigvdbMk74u/i59/439ENBrlobseJt/dr83GjEEy0k+MYBMrSBWZbQILP03EiJEretBADfvZgYxCGlm4yCBOjAr24xF12Eghg1xq0vbTbUged99/Z6fnYrPZyMobyg+/rOekia3z+iUzDMzZfID0YO92xwghiDiaGTmyPev+/zRuvvVJLrzuIt54RtAtP5mkCyH4/JsIP/+ew8uvnsatN9yGpblzFoiu3sqSn5dy2eWXAuD3+9m25Ufum6flzMvcfPdhdptkXKORuG2mgQuv+7Vd0fR/wo233MCif07CWuvEQx3d6NOmwCWEYHdiI55GNwpN5NOTTPJb1ocitrCZlQwWY9okgD7hoZFaTFgpEbvJp7BlLYiKCLvYSBcKW+Z/t6hGg5aBjG55nxCCbvSmliS9SV8AmjQYmzoSzR+3poBEE8TrIVaf/P9GdT3vLnr7sMfgr4TMzEwy0iX27dFw1jlBhh7t4YIzrQRDKsWlURz2jjcb3n4vTKbatcN7ViNpMQgjGSKPZctaqWhPvJiUh/nh49aE+MarnHy9OMDMW74nI03DnMusGPR/tNfH6Ndbz6N3Orn75gQffFpOSalKXp7EqVMc5GVrOO3iADq9jB8vB9iJETMaGbQGgafpyFo9hRDcdP3N1G9SyQwe29K+urvcQ0PeSvaXxOhV0HEBdM++KN/+FGDh/Cz6926976dMMvP9kgAvvNlEvAMimU7Sk97cn7gvxhb9z8SigoGMxizZqBalNNGAGRv5UgG1ooKt/I5W6ACJkOTDkhLAaTcx7vhGsjMVRo/ScufNFrp30bJ8dZjnF9iYN//aIxqHrOwCuuZV0qtAx4zrapHlJHOpoVHlyhk2Pvi8cz1QAJtNZu7rTYwebuTND0I8dEcKmWkalq3sXHrihAkm7p7jbvn3WdOsDDu+jKcfSGXjT/ktG+Aff9nMUy97OO8MC/c90cii9wzt8ppnX/OQk6Vh2EADX7+fzYXX1pCZrhAKq0dkbLFp0ybGjVL4dnGIi861MPXCKkIhtV2x9Q/odDLHHS+xZeNy6qo0DBHjO3yfiopNsTH9FA3TTrQyZICOz78JMPt+N5/Oz2L7niju/U4y1bR2x6aQxba1B3hgjpZ7bquhD0dTwm6iojuO8XrCOyG8K/nehIhTyh6slihNfomHH1PJ6daNrft707Pw8J2e/4oYNW4k2z8swUH7WDwsQmR1zcDukHj8xVUs/jiHp17y8fwz++hBP/awmX5iRJtcJyES7JLXkYYgJdoFQTKmzxc9O8x5aiglnRws2KnkQMvfFWOE3Gwzc572kO05tt2xesmItXYAI6bspqEcgg0+zp4+7d8eh2DIQ6jBzNadEfr31nHhFY1sW2PB0jCCfhjx0sAmloOQUEkwgFFECZGWJuNyKEhCPlhsktqMB5DcpEqoZPT2sOSzXCwHCTBGo8QVM6wcP8HA9MuqWbs4ryW+EULwwrxm3nzBjOLryt7EDuwdXCNIau0aMNODfuxiA+lSDgP7lLF48becfPKpRzQOvXv3ZsDgc/nqhw/5/sNkgfPsack5Yfa9dTyTrcXlkFvkBPv10vPmcxltPmPaRVU8c38KZ15ewy9f5LZhbt4zO4Wpx5s558oqvnwnB5tF5tslAS7qwNV9YF893btoeeS5Rl5Z0IQ/KJgx3caAPnqGDjSwaVsYp13h+w9z2sigXH+5g1MvruKh21N46JlGnI4jK9XpjFosQQcBfBzQbaZ7tL28XH3aBp65z8zT95dgbOyO4H8wVdIHsTogsy6fjeI3su1axo0ysrwIytnPoOikZC1KAj0GzN5BaMnkgsu38+VHyYK3JEk8dJ+JSy//jV7qUGwHzYRDIsB+dpBJXgvZDaCWCnTo2cl6JCSs9n9jl7QT/F38/C+DTqcjFFZp9qstOhT/ilVrw3z0lpbusdHsZ/uffl5GukJY8pBbNZFGqQ6Pxs39TzYwfrSRtFQNN820cqCkjl9/8mCsK0SPkbgUptm1l2mTRLuAes3GEDff28C+Ipl4DCyuKO98KvPu50lXsEnjTDx0ewo2q4IkSUw42sjaTWHGHGWkS54Gn8+H3d65ltihiES1ZGSrRKrD6CUDbqoZzNgO35tJHptYTheSrJF0ctlSXca91zrB5CceTMUrVHQRJ8PjrW30Qgi8NLKf7QzkaGRJZr/YQT6FVHEABGTTBVlSCBHAKjk6/H5JkjALGx6pGkd6mIROwu6UabKsp8Gro3v9cdTVwvufSiz9bcZh/f4/oKoqJgMMGaDniZcauf36tq8//YqH269zcezYVq05SZI4fryZ5x9N47nXPDQ1x/AJDzbJiSdzIz9/kdKG4aTXy9wxy0VNXYIDa7X48ZIQMQKaRoSzjqgawxSx8NsKD0JJtlNdfkHb6xiPCx58uoFXnkhn7eZwpwX8i8+xMeLEMiKxI9PvUBQtgwZqKN0JJWI3XejV5jrWKAcYODJIr4LkAqvTSVh0BlIrW+8ZD/WE8DOcCW2DkSCU/V7M5+klGFP8BOqsbGU1OvSYsBIhiFqnMO2cBj5+28nLTzs4fu8GIgf64IonW9xiIkopRQdbQtOIDWukb1ohBkvyd8aiEfzeekIlUWoq3YQ1NVgbCglnlVNyoPiIxuJv/DXx4+KfMDbaO9TTlCSJHNGNGsrIo4CESLCf7VhwoMfIdtYQJ95SqPqjQBoWQezpIfoWaBk4IEBZ1V48/gxmzr4GRflXc7co3yz6ho/eXUgkHKZX314894aLVesbufRcmVSXgskkU5ooxiAy2hgECCEoVnZy6hmTMRr/+9gshYWFPPjo+9z15P34vAdw2mXqGhSGjTiZF1++rcWs78/LNG1f/f333zn52BiLFoc5+1RLhywkgCsvUPnyi3e5Yfa9h32+RqOReCyBHTN2Utox+yRJorcYyiaWM4BRVLCfzaykq+iFg1R6SYNZJ5ayid+wCAd6DARoRouO/oxEi469bGUVP2IQRhQUQgQPmgVKuEU1tVQCgj4Ma0mYEiJBgjjZUlfqRRUREcIxyAgCgt44/pIIWreZWD1wiNxVVIRx5bkYMmTIYY/BXwlNTU3EVYFNTUOttfP9PyupqfNwzmlWuuZpqXPHSU9tH9JHIhLmTjbIAXQYUFFpDiS4/q46NBpYsyHMym/y2iXsp5xo5rslfi4620aKU+HpVzycOdWKhKCiKnkx7TaFrl0Vvl3aTEW9zIZtISqq4nibE+ib88iUetON3lSI/aimRuwuLSVlR9bPtmrVKrYt3U1OqGebR84mOYmWD+ehZ7bwwavtW9/9AZWvFwc461RLm8LnH5g8ycyHXzSjsTcTq2vPTgGo0xWTmydh3TemhS2YTi6bWUGmyEORNGRIuWSQS0wkO1Vq0n8n4DXTtHIYIyQnVMD2Txs5+uvN5BfqGDpiLK+89hAWS+fmJB3BZnPw0DMNrP4ujymTzPj9CU65qIpl/8zl+flN6HQS4bDajp0PyXit3p1g6AADH3/h46arnZxzqo2Va0OEIp1fj0QiySj7A0+97OHlx9PbtDdqtRIzzrKhCnjtbQ/uhgRTL6jiwulWRg03UFuf4KU3m3DYZKpr4zR6kkyrJ+5N5epb66h3J1rkVg4Hq37/kd7dFTZsULjrBhd3Puhh0Y+dM0f9AZV9JTES2ghxRYccbz8+DaZ9qFkHmHWeji75Bj5Z1Mx9T0aZ+3AaSEmTk8pyCWPjgE4XhZRQd556YT0hRSKIn14MZhurmcT4JHNZhPHhoUTaybnnKDxxXy52m8zSFSEefzm5ZqakFRz2OPwVccMtszj713PRVxjaaJ3HRJSq9CJevHcu551xAadM1WIwyNxzs5233q3GW99IBjlsZgVpIjup04mPakoZPFjg9+haiC6pIpP97KCH6NdmTvSKRhqpI5/Cg0ZZrYWbeExi7/4YNNs6JMwAONUMlv22ndyuUKJxc/a5Z/1bYxCLxaiv24+nUeKsS+o57hgTe5blkx0qaLk308khVWSxmRVI6NGgRYuOpb9GSUvXEM/cTzS9GiGgoU7B4u6F46ChnkepxmJPcP3lzpbC56HomqdlwhgjG7dGWpjmkiRxw9U2lv7qpmFZLzToqKGMLNpu8KpCpZiddKcvOkmPIjQIKcGksRq++OrtIy5+AuzcsZpP52W2FDg/+crPpefaOeUEE7c+WE9Fdec6m0IIYjHBqg0Rrr3U3q5lHZISIDlZWs67upp4XLB6Y5hpJ5ixmOWW2o1GI7FhSxifPzmXGgwyCVXlm58C5Ocq/LgswE+/hnj/5cx2+s9Go8xbczO48d560lMVwlHHEf3+RCJBhDBGV4DsLAXdjrZrXVSEyewa4sLpqbyxoJ6IJ45XdG5S5VGqueISIz+v8LO+dikJVNS4nj594X1lJ/mJvh2S8FxksGHtLmrr42SkJV8PRwQZIo8aytkvdqKiEiVMLwa3iWGbRAMH2EUOPdCip5E6+vRpT6j4d/F38fO/EPX1SebcXTe215HYvTdKc4WLrFg3itmBQHToRAjJpLZbd8HRYyw8/cxK9HqwWwVancyYU8px2hXGjTIy/hg9uw54OKCsodkrMfkEPS896cLXrHL7I25OPi65oHzxrZ+7H2pC05BHtjBQMKmEV5/Ka5kcauvjzLyjjjFTyznvdBvdu2rR6SRC4WSgtL8kSkpKxzs/HWHsMVORQu+z8MBGshtHIqO025H6A5IkIQulzcMrIZEe6IPqVylL+wUpotLzkMLnH8c5SCFd5FBPJVqhx4+X7vTFTgrFms3sS92BVgfRCi1/tjkS1TZjzPPwyF0pnDY5meiqquCf3/q59f7FhBsV8m29j1jQev36dQTDKgfKYniaEnz4hY/zz0juMu3ZF+XHZUEevqPjcT1xgplnX2vizDM0fLVwC33EcHr2Vjts7QS48wYnu/fVoFHq2VkUIS9Hg8uhUNhDy95iP9t3C2RUXn/fy6btYa65xEFmmoa1m8K88EYTl19go28vPfc+0dDOcOAPWMwyGg3odXF27dpFn8N0fB83bhyffaQhKHuxqS42sRybcCEj00gdAwZFeee1NBb/EuC5F0NUVicor4xTLdaQRwEOKYUKiilkYIfXICXcjc/+WcTaZdlMv8iDae9o9rAlOekyFJeUTqgkwHnTtyO5qrBb9Ow3b+eArwhF6IgQJKkWqrCPrZzQ7TgAAo1eHNZ93HNjguwMDeu3RLj38QaMewsp0+5FFxSsXbX3sMbgb/y1sW/PPrQhY7tkKyES1FNJM14alGrUlDAGu57+XQvZu+kAFredOiqw4cSCoyWpj4oI7ryVfLXQQUG31p3rhsYQ58+8kjvueYs+fZKt9V6vl/PPvAC1RIsrlIURDXt3VNOYGqSwcCoPPF+M398MGEmnmlKKkISEi3TixGigBoNqxuftvIXs/zQKCgp47oUPiEQihEIhSkpKeeqRp1m8aDpOl50ho4awy1KMKdDxDnQ0rZljJ01s+XcsFsNsVGloTFDYgUPmH8jL0dDYWH3E5xvyhXFTRQEDOnxdkiRcIgMfHrpJfSgSWylnPwfYRYHoT1f6sIfN5FKAjIQBU8u98Yf+ay49AJUoEQZyNPVUspdtOEihG71bCkARESZGhEZq0aAlKsIU0J8drEP7+wgUt5FIVGIb6+nN0DbSAXERYzO/895LC454DP4q0Gq11LoTpOpNlIaLGSaO5UDJYjLSFK640M5Lb3p56Pb2cYDdIQiLIAapYyMuH40oGdVcdYaRGWcnr4nFJDPl/CrefiGjJWn5A9df7uCND3zcf4uLnUVRHn+hkcEDkq3k/oDKP7/z89vqEAtfz2pJlKNRwT1z3HxX0lpUy5V60BCqQFZ8SHBEevDzXpxPijenw6JTqpTJ8t828fiLjcy+MqkvDlBRFePsy+oIe41ccEbn33P6FAt52SHeLPuNPpGx6A8yUYQQNMiVlCX2o92vpw+0tM0qkkJ30ZetrCJP9CRhaSDhqsZiS+ALRYj6oDB8XJtrYJNc9A8fQ5l7B3fd8xQ63ZE73nsaqxkxWM/EMyqYc08q5ZVxLjjDisupsGFrmEvOsfHaO15uvKp9C/ubH3qJRhNMPtbMB583c+4frscD9Vx/Vx1z7u44EV602I/ZJKOqyWB43eYwj9zZcfx5wRlW5r/n5aqLrRw3zsylN9bw5fcaCntouXC6lV9WhhDA2x/7uOkaJ7nZWuoaEmh1sGH9ysPWQpdlmbUbEtjMWopLYyz8IkQ0IVi3OcyIf2n73747wvV31nPdZQ7OONnCnQ96WfdhPU5aE2+PoZSBJ5bxxoutxp7Tp1qpqolz0XU1fPBqJhddV0vPfDPynzRjyigM6mcgdiCDzSynO/1a2qLL2U8VtSSIk5ufYMZZ9haj0ePHmygqS2fZqjifLnyba645MkbwXwnp6em899k7XHbB5ewv82CX7MR1fgIaL92757By+UoSEZV0Z7IAJEkSu9Zm0GfEfurcBpyk0YSbSg6gw0BenmDhW6mcNcPTklvnUUA5+1jDz2SKPDTo8FCPhNQiO1cu9tGFwpbz0jbm8M/vqpBF52y1ZBeGhM0lePauZzs1S/yfsHXrVkYNV/h2r0x6+Xg+/Oh3Rqg92s2PsiRTKAazQ7OC6qwlOEwG3JVBlq7QsXlZbovms9eX4JqbdlO0LIg90IUy7XZGD9AyfnTnm9YTxhjZuC3STmZj9vUmZm8sReOXaVBraRT1dKEneoz4aKSMvWTTFYuUJNMYMBJ1VnLCBDsfLfpzXdaO0NzcjM3cjNWSjLcSCcE3PwVYvDAHWZbQSUbcVbE2BblDsWZjmIF99axaH+Ke2Z3XK06fYsHjTXDBGVZGTylj3LRyHHalZSMyGhMEggK9XuKrd7JbWOiRiMrTr3p49jUPmeka8nI6jgtzs7WUVca5Z7aTL5cMOqIxSESTuuy9e8hMPcnAB0X16OOtclhB/Bw3Ivm9X37oYvqMLRi2azgQ2kV3+rb5rKiIEMjcyS3Xu7jxWiujT6zBW2PiQGMDjz8fRmcyktrcljl7KKyhHM6/ci9vvZBOlzwtiYRAkWUK1dbf5BUNHGA31aIU3UHvFoHAipMGqnGSNG09UgOsP8Pfxc//MgghUGNaXl3gxW6TuXKGvUVwfPWGEJdf3Uxq/RgMkgm7SGEViynSrKdPvK3upypU6lI38PQ9FiwmmQ/eilDhDmIXMrdc42T6VAuKknSze/xFDw/c4mLyJDMDJpSxbXcIi1nGZlXITNPw+nteJh5t5NpbGlG8aXQRXUj0W83H8zPaMFky0jR89FoWJ5xdybLfg2RmWPn0az9Gg0RaioK7MXFEWm8XXzKTa65axpjjS/nsk1+QhExUhKmhPLmrgZlM8loKvyqtYs/1VOEkjQa5kibbXnr2DXNgVX6nhccsurCOX3CQSn+OQiVBVdpKrrpM4prLcrDbFM651E3pD43YpfZF6biIY8zw8OS9qUw7qXX3XpYlzjzFiqxI3DungYLe2e2O/Z+w8KOXGTFYz6y763hzbgZPvOjh93Uh3A0qJlPSibiz3yVJEkaDzKN3pvDDT1Vsa1jDtX07f+wz0jTodDJ6rUR2poZXnkin3yFarvsPRDnnymp++CiHk86tRJa8NAdU+hbqeOfFDNJTNWzYGmZXUbSldfRf4WlKkEjAgD4ali79/rCLny6XC4/PjtMSRTWWkdnQDV3cSoI4MaKgVHHlDU2s/clOQ7OEFh0F5CIhUUUJJWI3Kgn0nbi0S5JEjs2BTidx/51mHphVTnd/b4qkTYRFchE2SmaMDSPZ5F5BGqPph4wkSexjBwE0SCRbpTRocNc04EixY0mxo8rD+PDrEP0K/fTr2czSL8ycfsk+KlYaiTVriEQChzUGf+OvjZz8HKK6MBxihFsrKqikmAzySCUTg2okJgeYOfsaTjn1FIqLi3n95fns/+c2/BEf3Q7RyvU4dvPSs5Y2xmAAKS6Ft54V3PDgA7z0yicAzJ55M7o9LmzC2RJU23FhcztZ/PkS3v3yLbp27crJx51CbrgniqQhJAL48KBDTw6jkYXC8qUr/y0tp/8ktFots66+gZI1VTi9WaRJLiIizOIdS6kRFVhFSjvdT6/cQG7vTLp27dryt8GDB/PMHB0XTZfYvD3CCRM6NvHYuDVO1+79Onztz6AenP20dF5Y1aIjcZBi2ZVC9rCFAYxiG2vQoCWTPIrYTDd6Yzno8O4XPorZgYsMmnC3mBut5kccpJJODl7c7GYTXUUvytmPjIyO5OahgoYS9lAoDaK3GMqaquUYMKFBg0BlJ+sxCBMWbIQJ4aGeBDGKdhcxfPjwIx6HvwKCwSB2i0xYKccqa9EFdTgb+/LkC7txOCEUgkfnNjD7Sicmk4wQgtUbwtR5gzTrt1EYbS814RWNmDN8fPVpOr0P0cnsf4eeXUVRLp9dy9fvtdWCc9hlVm8IcdH1tVx8jhW9Tub1d72EwirT/1GFmoDvP8ppYd1AsgvjyfvT2L7NjX9loIWhlZ0ooNa3HoGEegRuBu46N6lS905ft4fyaG6uZdpF1Wi1UFWlEm10YKsdjT1tH3829SgKfPtzgFtutfHNtyvYukMh1WpENQRwN0Wwq3q0KX5IX4EQCpXVOmy1A3BKachCpjptFY8/4OCc01KR5aTExI/Lglx10xI0Nd3Jo6BFZkKRNJg9Lr75+lvOOPP0w/79f6BbjwGovt/4bVWI86+ox2pWWPxZMhGVpGSXzdW31vHAUw3MvNROWqqGRk+C19/z8tk3fmRFYvo/qhBqUoIDkgwlCXhunoebrm4b61bXxnllgRerWUaWJfwBFbut8/hTo5HQ6SR6FWi5+YF6fvg4B40isWRFkFBYcPM1TnYWRXjsOQ83XeNEVQX+gIpWI6PVHn4xeMLEU/jqk9dpbITjJ3vBk0MELyed6mH66XruvsVKfq6WWEww6656Pn0ji9SUZKHnrpttTPppO/a68chSkkARSNnLvLmp7Zj62Zkabr7Gydsf+9DrJU4+ScvKRRVYmx0dnlfUVU7XrhKrhczgkQMgoSCIANAjp4Cu5iSrU0Xl4WfrOWqlRE6WloYmLbv3Weia62HVCs9hj8NfFQcO7GHAQC+PfKCjuraZjDSFgm4ZHCgLMfm8lzBj47cVvpaCl8GgsGtdJg895WXh5+VowxrkQILRYyLMfzGVjDQN115p5Mk79pIR7IskSeTTE4Mwtcha9WQgBsmYZC6KnTTT2GJoBeAKdeett0pJSI2kdsKoCwgfNfUxZLONgQMH/tu/PxaLsWNrhK7qMPx4sckOJNGJBqpkIz1Fy65VafiaVWbMjPLBq5ltzs9uU3j/dRdHHbeX9UVF3HmjkYYmmSafSl4nPpWeJrVF2/FQpKcooI1ic8WxJrRUeZopZx8qKmas9GNEm1bnZpoYPzxZOExNO/J8OZFIcOg+UkVVnF4FupZnefNmlZTaYZx+8Wp+/DS7DZO1qibOPXMaeOfFTOY830gw1Pma5A+o6LQS4YhAViSevTeVhiaV39eFyEjT06tAy5MvNfL9Rzlt5Df0epm7b0xh/eYwVTXtZewOhdMu88KbGh6ec8efvu9fIYSKrKicNk3Hzu1xisUuykUZLtLIphtadFRWJr973aYo4TDojHHcsVIaE9XkywVoEgbitjrUlGoWvulomS+75uiRa8aSEAlKa3dgdLlRm1XkDjT+4yJGlChlq7tx0tQaEvoAkYhKcyJGjpRk9sdEFIACBqCgoZTdpJJNLt1IoOKminL2ISsqWzZtPqJx+DP892Yff1E0NTWh0YBOL1jwkZf573sxaLSEAxqEJ4U0z7iWnehKDmDFQVzE2OtYijPQA23MSkzfRMh1gIfvNzFisIH1m8MocQM5WRF++jyH3OzWB/HMqVYmjTNxxqXVHDvWRJpLobpcw/DjyxnUX8eVM+x8/k0zt93lx2o0YM/3Iuy/c9v11g5b+LRaiQvPsvLuJz5OmmjmkoPB1ytve3HXJwNcWT482Vqj0cir8z7lyccfJC6+QEJhI8kkKoduJEiwlVXkiO5Jxgo6qtNXomoieCJ+dFqJC863sXZLgH0HYujoPJhS0CCj0JMBKJKGGsdGnn5ax8kntO7EPf6gncmbNmOuPaYNxVsIwXZW08UlM/WEjpPbU08yc+8Tbvbu3UgoFDqits/Ghlrqo3G+fDsbu01hwfOZXH1bLScda+KSc+2ccHZFp3R1VRWEwiqZ6Vq6dJEokZrZtqvz766tj6PTQGVNjIfvSG1T+ARAgqOPMuJ0KDx1fxoPP9vAdZc7OGG8ieaAytx5Hua95yUzTWFXUbSdFizA3Nc9GPRJx7t+R2h8kpFZQPMWA32HV3LS8bU8OGcfibCevGh/inc34t6RiicYIpfuuKTW3SgX6fiFl62sQhVqpwxiVY5jNOg46VgTt5rLkHNLefhCE888uxe1Mf+Q4wTywcKnX3jx0oCMTF+GtRRX1RUquzhAJKuWZx7vyq79VpasTOHbX9KQZcGgIT0IR2uoLQ3gCbo7PJ+/8TcOxclTp/DArQ+SIZItqR5RTz1VDGZsy73pJA21RuXpe+eSlZPF8OHDefyZOaxftZGGUg8qooWrotrrmTCmvQA9QE6WhmioglAoRCAQoGRXGXmi/UaFJEm46nN49YV5PPHsHCL+SIsGn1EyY6TtnKiJ6/D5fLhc/56z6X8CC95YQOnyGjLD3VoKvXrJQHZzAbJBQ3naThzRdExeOyoqwZQmUgvsvPLmy20+JycnB6EUYDIW8eOyIFdfbG/nqB2PC159V+LleRce0TlGo1FUWUWDFg/1pNCxw3UT7paCt04yECGAx7yfNH82FRQTJ4oNJ6UUUcQWtEKPBRvd6YtFsiOEYBtrSBDjKI5rs/Y1iFr2sJmhjGuzqRQQPrbJKykyeskLDEePgUEcjSAZJEuSRESECRNAix4vDZhxsfCjTzj/wvOPaBz+KmhoaKBPLz0eTwJ3pRaCkBLugXtvjEh2GZMmKewviTH+tAqEgEhUMLCvjm/ez2bitFr2Na4lNzKgJWGvo5JS9nDhiYY2hc8/0KdQx4A+On5fl5Qt+gOz76vn7FOt3HhlK5vworOT7dLX31nH5RfY2hQ+D8Vts03cuO0AxuYko0+LnqH9TazfFmqRlTgc2B12IiLcEgu3g8nPpefZePQuHWOOr8O+65hkwVGCqCeLhV8Uc9dNHceDn3/j58NXs+jXW8+tM2HdpjAPPuOm+ECclEwYMUTh7FPTCEdUvvjGT4/CMNu2rmXHLhcJcxNP3evgvDNaN0YkSeLEiWbefknm6iua2OJZSYZTj84SJRGXUD0ONq/f/G8VPy+66DLGj32cJ+9L5YHHAkTVCP5gMmHvXaBjw9YI855O5/ulQWbdU08wJDDoJc47zYLTLvH9h3lcOLOGyuo4sZhoIVpcfqGNn38LsWJNFeecZiXFqbB8dYhVG0IcM9rQIq/ga06wvyTa6fmpqiAQVPnq+wAXTrfyzKse9pfEOOVEC3qdxANPNSBEUjuwzh1n49YIZr0GfyjOMeOPP+xx6NOnD7WeOIEGPVo05OGiB/2RohKbFroZtWgrl/1DoqwyxpRJppZEHpLr3LNPGbnp9mUY63qhFyaGDVNaxuJfceJEEy+/1URZVZzMdAXSqgj5urVpuYbkBpJb1PDK6yoJyhmed1Kb1xVH8r8kZAxksK8Mig9K7/bID3LNBdV8/s//RYvj/0sxf94TvP2chtXrw0RjgvqGOCvXhklLlRk3UrAsVk9+Vz03319Pg0flmkvsTDvRwmP3Onn0HgdTz60lEpVIyUhw8/31nDDBTCgkqFVKCSGTJwpQJA1pZBPETzE7MVOBIjTEiJBKNgabnvWBn0hN5GLCih8v3lotGkOM6oNGMYdCCMFeeQtObzeq9jWwZcsWhg379xzO+/btS2m5oDcW6l2bEc2dS4oJIbDZJBRFYuFXzVxynq3D3FGWJW642sLjLzZyxw05rNkY5r1PfTx5X8cdfZ9/62fB3PYMwF9XRAg265h+sZ6lv7rJ9vTGJ9fTR4xo916f8KBY/bz3WiaXzW7gwsuvb/ee/wl2u53qOh2RSAK9XkarlYhEW1s2JSFjIwX3lsEMnrie48YbGdBHz7ZdEapqE7zyRDo5WRr8QZXX3/Py1P0d/943PvASCgvmzvNw2fk2Hn/Rw/RpFmZf5SQUUvn4Sz9dcnU8+5qXV55ob0b45H1pnDKjCl9zol1MCNDsV6molnn+pTeOyBsDQCAIiQDPPm0h0zeIEQe9KdxUs5VV9GQQq9ZFWPB+M0/NkclsPIaeBzt+6rr9yNVXltHYIDhquJZjx6W3uT9SnApu4uglI4ViGLual1OrlJCjtsqUBEQzTRlbSMsJMyQjwd4DMZrrjFDXjSjNxPGxVaxGQdMSf0aJ0IyHCBHM2NhJIxISKWRgw0lAU0s0UcX/Fv4/KX7G43G2bt1KVVUV4XCY6dOTDobRaJRQKITVaj3sAthfDRqNhtR0icYGCUlK4Pdq6OIdQcYfDmkH78FaUUGMCIMZSyQRQt/rd6afXkFJaYLehQpnnZrCzqIoz73m4ctvg9Q12Tj/NKVN4fMPOOwKZ02zcMK5FUw82sQNbzlJcSkUl8a4/6kGflsRJtOWwnWzVa69zMZdjzX8qZtmrx46Ul0Ke4ujZGeamPtwGoOPLUcrK0Sj0SNi/Cz/dTnff7KCQYzBLCVblfzCyz62k0cBgxnLdtbgx8M5Z+l56C4HWRlmjpse4vVn0umSqyW9dxNqXIM2WkuW1LGTbCN1mDCzhd/pKnqjS2vg5BPaTljd8rXMf9XEP2YuhZo8HCKNEEHK2YvB2YzToe1U002WJVIcCrddH+exR2/l4UdeOuwxSKg6+vTUtTh5BoIqu/dGcdgUpl9eRTQm+PanAFNPaK8X9dX3Acor4gwYX0I4Ijj3dBOLFoeoro132Pr+3DwPXfI0VNUlOHZs+yKp3arQ4EnuGB0z2sjC17N4Z6GPiz+vxWiQmHaimW75GuY+nM4pF1Yx75l0xo82IkkSoVCyXf67nwNMPtbEtz+H6N//yBZ7DVoihNm/2U5wbJAH7jFz+90BFGTCzTpyyMXL/jaFzz9gxoaDVIrZQQ/Rv92CHxNRMPlZ9KPKpq0RRo+TePuF5I5oVlqQe+5eSap7MCbJihXHQUZUGpUcQKAygNFt5CdkSSaPHhTV+Kit2cud1zhQVdhfamLrbis/rkglO78HWXmCJk/9EY3D3/hr4rtvvicWj7GLDRSKQZSxjz4MbVfMlyWZrIYePPPYc3z0xQcAdOvZhWgp1FFBNl0BMBikP5XhUOQAoVCI3bt3o/N3vLEDYJdc7Ny24+BB/Kn7alyK/dvtXf8pfPzeJ2SGCjtsq00P5SGyI9z72G0s+WEpWq2WaWee0mmL5kOPvMys686ne9co0y+vZs7dqQwblCza7C2OcuecBOfPuP2wtbD/wEcffEyu6E41ZRxgN06R3u4+8AsvCRItrelxESO/R5yn5zRx3c1esiu6kS9azYuEEJSwG4FoaUOTJImEiNOPo9rpOtVQxiCObsemN0s2eolh5B29lXrPMtSdCQ6IHXTpk4c1w4bGKIFsgIMaadkcfqHjrwq9Xk9pWZT7bk5h4Wcxyip8WCQbqf7exPf0YHFxJejCqEED9kFFLF6YypmXVTHr7nqyclX6Tmji629/QY1qiCVUJAmMxgQzzul48wNg2okW7n3Mww+fGCivivPAY17KyhMsfL19G/WYo4wcO85EINi5NlCXPC2SPgQHfXiajVVMG6lhf4UgEolgNnc+xxyKy6+5lPvWPUaB2h9VqLipxocHBQUnaYS1Xgq6ZeL1JfDWG8g5xNBLietY8LGXC85q7z6+an2IhCrod4ge6IghBiqrE+TlanjyvjQG9Wt97cyTrXzxbTObtzXhktIRrmbOO6Nj3c4JY4xoU8sYVCjz3CMWBve3EI0KFn7p57n5i6ipuYbMzI43MP4MsiwTDKnE5aRJ0bx3vLzwWDrXXOJg1t11fDo/iymTzEyZ1Dq2r77dxEnHWkhL1fDwHalceG01H3/ZzIyDph1XzXCwblOErHQNtXVxSkqjdM/XUFWj8NZHPgb01vH90gCKLKFR6LC9HJIMWkmCtZsiGAwSI4ca2xRPzjvdyu/rQtz6oJvPv2nm5VdiJLwpuHrWH/a98Ae0shUNEv0Z0UZewEka9tAEXnnxV9JcBu6e3X7tmXKCiVEj9Nx2/x4+/TTGwD8xnJVlCX9Qpdmn8vbHPszOCLtNv5KhdsURzkcgqJFKqVPKMEYlekWOZj/b8XyXoJid5NGD9CkmInshsq/tZ9dbdzLn+TDjRmox6FWavAn4X/U4/r8PZWVl1JbXcMJkGcWdh4gruKVK4kLFpdgJWgI8er+Li85LPpehkMqN99bj8aoMHaDntnu97Fnnwqs24muSGT5U4dGnfGgr+tKLLBqpZRurDxoFqZiwkEIGPRmEQEVBgyRJNESrcLhUgrESfF4b2aI7+RTiCdexj+14cNOVXugx0iw34Evbxe1XKmzdUcGGJU7uu/0Bvv35639rDGw2G86UFGqayhAmL8GgDjXWMcnDK9cz4ZjkvFddm2Dk0M4JKL166giHkznnUUP0zH3dw/dLAkw+ZC4RQvDws4307anD6WhbxAsEVV56I4AxL8jdt6Th9zez5EAD+QPc1OzdSkpzb7SSDiEEbqkKT9o2BvdTmXl7PcuWxXlibsdyPn8GSZI4/czLeHjuCzxyu5msDIXyyjjhsIpeLxEVUeIiliRMWQ1Eosm2+JmX2TlhvJl9B6JccE01LqfMnn1RVm8IMWpY2/jmtXeaqKtPUNBNQ0lFnE+/9vPJ61mkHaK5/dDtydb5K26qQ1VFu9pAbpaGcFjl1gfdvPZUert4+a7Hmrj5tqfo3//fGANFQpMwUuCdkPQHOPjRaWRjEy428CsptSncereHIdHj2twnsZCes081t7uWkLzW+4rjpNG6BnaLDGMDv+EgE7NkJSCaCRas4ruPXOT/P+yddZhV5dr/P2t3z+zpnmHo7hDBwC5sbMU4Bipii90t2ImIgQjYHYgiIQjSDQNMx+7OtZ7fHxtm3M6MBzye876+v/O9Lq6L2XvtFc961r3u547vt6QtCbhoWZhLJ9XSrXkMEhL17MaDg4GMbu2EkEWqoK2QcrLJR703UV4sKlmZWECPbhqam5vJz++8zX5/8ZcHP1etWsUrr7yC39/G67Uv+FlTU8Mdd9zBtddey5gxHQvX/P8Oq9WKgqCoSKJ3Dz3D+puY/0SsHddkA7sZwEFIUoqnq3GnDaMhwcN3Z9LiTHLOVU10Lddy/JFmenXX8fIsP7vqFSKRDIzG9gZx3BgTC5eEuf/WNke4slzL288XcOXNLdTVhrnmstSEKynUsGN3gj6/rwrci+274iQSopW/xmRSUVmmw+9LEAqF9nvhG4lEePDOh+nuH5RGGG2RMugvRrGWJdjJoQcDaSn9iRnPps79h6VhRgzWs+CnCM+82IIImSmnB03U4hUuMqV0Hg9FKNSwnd4MQ4uWX1nECZ3w6o49yMjGFQZ6Da3B7RBISJTQjRZW4/EpnS76hRBEYoITjjTy8lur8fl8+73Y7T9wLL2K25RYb3vAgdGg4pTjzAzul+Lduvi6ZjZsjZGTpaZnVx2jhxv45OsQM2b7WfVdiuvj1bd9zPskQDwuc/SEeua+WtB6D+NxwbMzPCxYFMZslvD6FHbsStCja3qQOydbTTQqcDiT5OZoyLKruf5KO9fv/X7+ZwGOG2chN1tNll3FdXc4MBklrBYV/oBCNCbw+mS+XRQmmZTIy2ufEfsjZNoz8eOm2D2Mex9ejE3JobvSl91sJUEcH27yaN+X0SCqaaIaI2YihPiVRRSIUoqpRJIk/MKNs2Qppx5rJJmA9esFm7cIeixu4ahxOm653sJ776l54NGVbNykEA4k8cUb6Bsfm2ozwd4h7y5AmejJG28t4ajDjGzaYWHzDgtbd1mIxtqew5Ej/1zG97/4/wdCCF57YQZGzORSzAZWkCSeptT9W+glI9U1Va1/33Db9UxYeC6KIrCLXAyYUkJonWSehRBs2xHGYrFgNpsRms5bdJIiiU6fOo8jjjmcZa+tI0u0d1DCIkh595IDoj/5T0NRFBLhZKfV4SpJTTyU5OCDD94vP8ZqtTJz1qcsWbKY9+fNYNLtW1GrAthsVvLye3HV5Bvp2/fAW97nvTOfgkQFeZSyiZWs4ge6iQHYyUFBpolamqihP23tzm5TFbfcYKayXIsmZqWInmkBXkmS6EJv1ollrXyGCRFHg6bdPFOEQoJYa2D198gUuWzbCl266Mkx2Bkwph8qrUTEH0WjMiCHBYqsoLGkKugj3hiyOtHhvv6LVGtjKCwoKdLy4N16Tli9El3zGHSSHo2kJS9ZQTKRYKPuJxx1Ic68NIHXJ3jiHjtDBxq49QEnhx6mwmwSVO1J0twkEO4cEonOg5WJBNRvzWDs8c001+jQ+Au47Ul3p9tfeVEGV93awi3XdFzVvXZDHEIp/ysmIrhU9fzj/FzmfRpAr99/AURZlvEqDqrEJjw4yKOYfEpIkqCGnQRbknzydYAXX4nS4JIJi/UU0QW/voG8QXuYfkc2/7ixmSPGmjjhKDOxmGDep0F27IrzxjPt7VZ2lppDDzKlBT734bQTrLz4eoCkyCdm3dlp1StAcZGKua8WtiaydTqJCyZYGTUszk13XcUrr32032OQ+r0O0PLsa15mTM9nzAgDZ1zaxKKfwxx6kIkpl9s57tx6LjjTxsHDjTQ7ksya68eeoebJe1P+8vBBevJzNbz/eRCdTuLMk1KUWDOm5XHN1BbmfRqkvERLhk2iak+Cww42ceRYI7M/CJCbrSaWENx6v4PH785t5fsTQvDDkjD3P+mmRzctq9ZGaXYorcHV32L0cCNDB+p54CkPWYFeZMTyqd7tIhgMYre3D7J3BIfDQSwSw0Zhh9y2KklNueiJM1xFINhxJWWWXc3RR+p4/4M4y1cmO/Xl12+OUVOXxGZTMfkfmXSt0CHLgs++8XD91D1EQiqsoTK6lKsw7B6CChVWMpEiagLCjxYj4VUge0H5HaVhMqEjEvFg0Kfmxytv+Uh0IMb0X7ThsQcfh+oySuS9wlASFFGBFxd75K309x3BYw/+QmZmmPHHmTAaVbz0eB6Dx9USb86mxauhgCy6MAj1Vg2rtjeTyNhExFpFQaCMQqm8VaTHIxxsZQ0mLOxiM0VUtNLfGKx+brjGxgvPCqyiJw4acNKIlUx6Mpha2wosfX2oJIlRgzRce4WNgrxUCGbiNc18/pmXXbt2UVnZOZ1HZ9i6dStxuYFx5zq5YmIB3y2M8srTv9I1OixtDsdFjEDhem6anHquyko0bN4eZ3D/jv2x9RsTRMJw2iUN5NjVNDYnue7OFh58WsPJx5gJ7q3qdjZqsWcJDh0d4qhDTUgSLF4eYcqdLtQaCXuuYMFPYVzeBIayRl6ensXDzzTyxRe1qIQWSa3Qtx8M6iKxbFWSrb9aIGzD5/ORk9N5cq4znH7G+dx5+y+cdMG33HhVBqefaOaaqS2oFB0hh5ld0iYs+X4WvJeiONi4NcbMd/3Mes9PcaGG0cONBIIKD9yawzVTHbz8po9jDjcTCiu8+0GA3TUJFn9aTEmRjuFHV3P+Gba0wOc+HDTMSLcuWrbtjNO7x17h24Tgoafd/LA0THaWGqtFxblXNXHNJZn0qNSyY3eC51/3snl7nJyS6gO+doCMTBvZrtIOhVH1koF8UYwkq8iT7e38XKOjK/c/vpPpD7e3vfM/CYErPclukEwYhYmdbEAvjBjy3Hw3J4uykvT18KGjTdx/p8KTt9aTG+lJN/oREF62soYBjEqNDTHyczSIrDWoMo00NSuoPQVk+/tQonRHSe7B7/f/7wt+bt26laeeegq73c7FF1/M9u3bWbp0aev33bp1o6CggOXLl/83+PkHsFp1VJTAy4/nE4sLZs/aDS1tAR1ZyKjQtLYWAuS7hvHk/WuY8UYLMSnKjOn5aWqWxx1h5ssFQa69w8GMae0njscn06eDFmWAh6ZmM3FyU+vf55xqZeJ1TZx0tLldNiOZFLz7YQAE9OvVtj+tDoIh9tuZAfj4w48xOe0dKuWpJTX5opQWGiiQStGItmO9/KYXl1shFJLAXcBwUiJH2aKAjawgS+RTSDladHhooZrtlNAVw97qlQp6smbD2k7PS5LApNdSSG/ctNCk3kUsosLlllnwU5ijDm2fsV7wU5iDh6deMAePEGzZsoVRo0bt1ziMGDGSJd/NompPnOvvduD1KXSt0HLP425GDNbTo2uKRHjJ8ih5uWpefduPxyszdqSB918vbFVdv/4KO1qNxPeLw0gqwRmXNlKQpyGeEKjVcO5pNn75pgyVSqKmLsGEyxt5+/l8ulem5pEQgtXrY4wZaWTc6XUsmF+MRqPCZJQwGlWsWhvltXd8fDiziFfe8tLQnCQnS01ChmGDDNx+XRZaDRx7dj3VtXEyMq2Ulpbu1xjsw1HHHck3H3/OuuhSypO9KZEqcWvqyc1J0OCII+T2jm212N5aJb3PaAsh2MVm1rOMHKsRKb+eZR8WUbUnycX/CGJrHswgkQNhWD3HzbEL1/Picwbefzu1cDvhvHqeeTCX0Uf8RCySyqj9HuoM0OSCOdeEOn8cdzyVel5VElSUhLGZvXzwToCd1XWc/vYL7X7/X/wXv4Xf7ycZUMimAIUkgziYtSztdHtFKEQSPq74x8kk4hEyMnNRmSAZlNnAclSosbTYefAJP4/f394uv/t+iIBLzccfvcfpZ5xH3BZCeDteELqNjVxywTkATLpuEt9/dyaB3XqsZLZuExVhmgurmPXwzH99MP6NUKlUoPoDZTtAUnde2drh9pLE2LGHMHbsIf/q6bUiFo6hltSoUTOIg6kTe9jMSlSoEQhKqGQQY1Dv5bFz62vI7V/HmeNzuP8xP4aWXp2qFBdQRgv1lFCJTBJtB5QxCjKaP6CSkSQJpwMsTX3oM6gQlRaCP0HSacB4OlTtrsK1xU+FoQfaIXHMNiPVW2r/quH5PweTyYTFIvHzqijXXpbJnLetXHb1IpwNehIRDbKUIKyEyY0XYXZWss63nam36uleqePHZRFOPtZCfq6aT74OUZCr4c25XqKhEDNmqRgzsmMqnBmzIlg8fdnq2cAwDqVFvYcMW+fz3mJW0eKQCYaUdqrAsix4ZFoAW3gQDm01u9nMMUeknrdQWEGW/5j/7LeY9dpb9BbD2MgKBjM2LTBvJ5cmpYbLLtlFXzGGoehoNG2kJXsRQwZpyclSce8THs4+1UpBnoa35/v55ocwzz2cy5iR2e2ea7dHxuuTOXN850rsl11o5dGVTciB1HV2FgCNxgRWS4qPdc2GGF6/Qs+uOrpX6si2tbB79+4DbnGUpDjfzittbeV+6/kCrrvTwatv+TjyEBOHH2xk1nt+tu6IY89Qc9cN2VSWa3/ze4lMm4q5rxQw/MgGHnw4gi1DwuFOUFwMv3xd2lrIIITgnfcDfPpNkIOHG1i6KkoiDuGo4I5HUtQ9udkamh1JVCqwZ6o4/ggzK1dHOf2Ezis5r7gwg0XLIhw+vp6vv6rD7xQ0NTXtt3/466+/kkwmsNNxiypAJtk0Rmt44XU/bzxnQJYFX/8QZs6HAQIhhd7ddXz4SYRy0R+Vw8esOQEuPjf9nieTgpvudaAooGwdwAkn7+bF5w2MG2vCG1C44FwDzmY1C75tJh7VkC9y8eBAt7fC3YSFAF6k6o7XQcLqoVtF6t6sWhvhq4UhTIb9p4P4/w1ut5tNq7ZSLrdPHmZK2VhFJj5cFLqH88BjPzD+uFRgXKWSuPTcTO6/J0EvhrR2OQDYRQE2Ty6/qr9njeEbSg1FiJCFmkQ1eoz0ZTgmLIQIsJstmIWVTHIoL1fx+psRDMk84uUbKDBCyK9G78wjM56DqljP1x92PD8fvjObn5d4uO3G25n30XsHPA7XTjqdWc9mMXp46voG9zdgNAR4/qXvUbWUYxBm/Ljx6Gr58e3s1qDrhPFWTr+0gbNOtrZy/u5DIiF49lU/Kq1MebGRe2/OpqggVa34+hw/M9/10a1Cy6B+OpZ6QNrdm4mTNpCV46CkWMOgPno+nJVPRamOZFJwyZRmfl4TwWQSTH/Fx9qNEbp0U/PwHRaOObzNNiSTgosmufju+ygWS+c2948gSRL33PcU55w5lnmf+Fm8PEJulppta3X0GBChuDhKXVOC/NzUfe/XS89Nk+ysWhdFr5NSSaTLmrhtchbvvFjAmg1Rrp7aggq4YIINSYJJtzkZOkBPLE6rKHRHOPsUCyvXRundQ48QgrMub2TEEAPPPJjLEy96ePLeXHbXJHhzrp+Zc5KUFGp4cGoOPr/Mpdc/R15eDqeedmBUQCa9maw/sIUZZNNIDUV7g/q/hT1ZzMKPWvhHyMU9t9ooKdLi88u8NDPIm69Dia9fmt+oCAUJFQOl0bhEE4bSBspKOg5YTzjFzCOP1UN9qgPXKmWiFVpCwo8KNZ7ypbz3ZiZ9e6bsvhCCDz4LcOedi7E6+rK7WqG4uBPS2QPEXxr8/PDDDzGbzTz66KPYbDYCgUC7bSorK9m5c2cHv/7r8c033/Dpp5/i9XopKSlh4sSJnYqrvPDCCyxatKjd5yUlJUybNg2AH3/8kRdffLHdNu+8886fUmrsCIqioNXE0OlUrc7MmHFJfvlkB9nhbkiStHfepS/OVJKKAs9QWjy1HHNlVVrgcx+OP9LC3E+C7KlNUPG7dp9nZ3iZOrnjbH12lprfJgeys9SMP8bCpFtbeOSOnNby6BZnkhvudpBICO66oc2JTCQEO7aBkmgfxPwjbN6wBVPC1ukCzYINN6l24X3nt3BJGLVa4pu5RQw/1ElRYFDreahRU6ItJZJRx47ELrw+KKSMPgxLa9vLFoVscq3vtCLqoy9CKK4c1rCYDCmLUrkXityDXU2rufo2B688CYeNNu1V8hP8uDTM7Q+5+G5+6qENhTig+TJ8+HCm3hpi87Y4rzyZ1ypOIoTgsefczJwTYPGnpWRmtDmo8z4J8NAzKWGk3wZjLz3Xxpffh6iuTbDy2zKeftVD/146xh+bLt5RVqJl9osFXHZDMz98WMryXyPc87ibQf30lBWrybKrGXd6PZUVWoIhBbdHpmc3He+9XMiSFRFeecvPLVdncfRhJgJBhTfm+Bl+TA2fvFnI2y8UcPipdRx59IQDFj0ZNGgQii6EOmqgmC602NYz+kQXD96ZwZHjHUR3qHHQSA6FQKqVfV9p/W8XNZIk0ZW+rBaL8JmqefvRAuyZai6d5Kao6bBUFWerqEs2luaxXD3lB9YsNWAwqFCpoFsXHaefruH1dwL4aF8NYz1y738EICIcf3iUvt2D9O4aJBiMc9TJbvS7BoN+J7m5nb+o/ir8He3hf9GGffO3kHLWsQwrdiSkVkXS30IWMrU5i5l0ucRVE93YrGpq6/dwlxRnzbfZxHwWXDTRMzmCr99fgz/g5q5bbBQXavD6ZJ551cect1RY9TrWrXwejUbNVZOv5KUHZ1Dq7Zn2LAUkL5RFGX/KeCDFuTT34zncdsPt7Ny0CV3SSEIdI68sm5lPzPhTlQ3/afTq3xNHQ6qt+PcICh+9B3TSGvAfREJJIIskEiq2sxY3DqxkIiOjQYMPFy6aAQVzdoTiIhXNzSqGjnFT1xijF51X2ukxECEIgA4DIQLtKqHUaIgT7bRCShZJwrEk9aKB4vw8Eo1qkr+hNrZJmUiY2B3dilguGHb0IArLD7zt98/g72gLCwsLCYYEM2b7uOw8G7V1MqGgiqxEKUYliyhh6thJ3OAlEws5Fh27auJMvK6ZQ0cZiUQFPywLcdJRFh6cmo1KBVu2CJb8nOCnnyMc8jsl35+WRfj1Zw1J3HShDypJhVXOYf4Hezj9xI7P8Zsfw5x4lJmzr2jksbvaOMNr6hJcd6eDzGyFXaXfkZWpIsef5PVp5dx8vxONWjogHvSAz08IhXJ6dlj5XiCV0SRqUaHCmbGJ8ed6eOCOktagZDKZatV0OGUeuyuXXt19/LA0wthR6VWDQghuf9hJcaEG3e84IENhhfmfBdldncDpSpKU4mg9Rbz/mYezTmm/aF/6S5jB/fR8tTDMM695GDbAQH6umjfm+JEVwdABFrZt23ZAwc9Vq1Zx/JHpHJYWs4rXp+dT35jk+Zle6hrj6HQSj96Z02FQdseuFGenRiOhVYzk1o5DqVHQFi/kiznZmH7TAi5JEhecaWPNhhgmk4rZLxRSXZdg2sseLGYVV020kZejIS9Hg1ot8dKbXoIhwXWXZ2I2d17BaDalAvBun8yNNxh55OkwavX+rxc8Hg/5RYJYVaTTbeLEMWBk8c9OPvs2yMx3/YwaamD6/TnkZKv5ZU2Mn3+JEnInsfv68eTDK1iyzM0N15rJz9GwbGWUB6e7uW2yndXrEnz9gp78lrFcetVCDhrrw2qRmHK5nbsf9KM1CZLRVDu0WVhpYA8AxXRhN1voK0YgSRJqO2iyQNJCkgR6XQZvzNexY3ccr1/PGacU8878lv0ehz+Lv6M9BFiw4HsMzvbv6H0ooIw6qsiS8oh5zWkK32aLQIcuLfC5D2pJTTf6Yey7jrz8RorzdHz5Ti6VcpsoUQZZZDCC7WI9u0wbOKmLlmWOGC/PiHLYwTkpPYCQwhPP7mHOm3Uc1q9z+1ZUoMFsUuHc7mXjxo2dUuh0hB9//JE+3eXWwOc+XHuFlcsuNHP5DXtY/Ek2+aIMky2A5jePldWi4rLzMrhochOP35VLcWFqbOoaElw62UV1TYIJp1l59am2Dj2DQcXVF2cysI+e9z4O0Lu7DqcjSqNDQ4aSyzMPKRx5yO943jUSLz+ex9CjajGbJBqaZNzNei6+wJgW+Ny37dsvZ9N3bP2fFsV0uVzMfucVXB4PPyyJ8dk7xdz1QABnUZyvP8jD6Va490kXkOLWvO7OFiJRweEHmwiHFZ5+1YvbI6cEqBW44xEXzz+cx5ABbRWyl1+QyQszUxotsVjnyfJoXOD2pKjqJt/RgtmkIhoVPDjdTbNDZndNgi5lWu69+ffK8lrMJoX5c19i/MlnHZA99Hqd5FKOgY67bOPE0O/1637PFS9JEgW+Ifw0bwuHL6pD0sVIJsDq7E1Jsku7SlEHDWSTKqgL2ncytFfnyRqNRsJgFAgh8OCgkWrCBNnOOrLzFD6bY08TX5UkiTPGm3G6FB6/rwqhaP4yyqy/NPi5Y8cORo4cic3WuTHKzs5m1apVf+VhO8SyZcuYNWsWl112GT179mTBggU8/PDDTJ8+vcMy6osvvpjzzjuv9W9Zlrn55pvbVecZjUaeeeaZtM/+SmMuyzJajYLJ2HZrpkwycUvLLlav2UlWoggVasIRNw1ZS1FJEmpPIVnxslSJc3YzE8/pPAtx6nFmvlsU5h/ntxn8+R+HWLI0QdbdHT9cQojWVpFoVOHjr0N4vDKZNhUTJzfh8ijIsiAUEVhMcOm5mRQXaFp5Lu593IPXrUKjTpJIJPbboBUUF7CKzWnVQ7KQcVm3kbTXY8lQ0AcV6r0BSktT5/fCTC+vPpmPy6OQDJpby74DuPGVruLyi40cc6QBj0/D7Q+5aajbg1/bRCIuoXWXkBVJCSmVFWu4ZEozbz1XkOb8bd4W4677wjgjSXozFFkkUZCxYGNI8ijqqndw+Y2bMRklsjJVuDwKvbrp+HZeMZkZahRFsGg5XHH9/iv77VtYznw6vx1H1cIlEb6cXZRGZSBJEmedYmNbVYK7H3OlBT+NRhUajUR2lhqzScV3i8KdBr27VuiIxgRffBfkxVk+5s8owGRUcfYVjVxzaSZnnGhpPbfa+gSnXdLIWVc0UFsv8+az+axck+DbH6KceLSR5x7J49sfQ0z4RxNrF5ZTXKRBcwDGfB/mzZ2JRiPQqzIJKj66jnDwyD123pwbwBeN4dRsR5+04hMuMqRsWqingLJOq7TK6EljeA2HHmTk4y9D6NylHbavqyUNJk8l733UyMihenKy1GzYEmPn7gQmbPhwtQowRESIKGE0OzKQHDo2tPyKOq+Bwd1tGNRqZr6RZOEPMvaG4fjUDkrLFGa+Po0nn5pxwOOxv/i72sP/og02mw1dhgapWaIvw9nGWgSCrayhrxieNsedmRt4+GEtp5/UtggvLdYy69lcrr7ZzRfvypQpqWRagWcwq+c6OO6HHUj6OEpCTbQlG0VW0WN0M68+YeToc15i1ts/APDSMy+jC5iREmrilhClPYuZ+dK7aW2r2dnZvPbmKwSDQVpaWrDb7QdU9f8/jan33MYF6yeibeyRJqoSExEchXuYfvdb/4Nnl8KoQ0ay/N21+HGTQyE9Gdw6B4LCxzbW0pPB1BnWo1FLJDYNJF9JcUslRRUenK3q7r9HSoAo5ccJBHHiNFFLIWWt20iSRKbIpZk6CmhfoVXDDopFV/IpQa1TUxOoRSvsqTZ5ARa1jTX8iAoVhUo5cjNkdjkw3tM/g7+rLdy2bRuxmEKOXcXhp9VRtUWPKmbCRzO5aMinmFypiF3yWioP38XarRFOODKHE46yMP+TEE89GyLgsfDE2iQvz2jixOM1/GOikUU/Jbjw6haG9Tdx6YWphcUbb0XZvEZHgWMUW1hNCV2BFJfrhtUalv8aYc2GGF8sCKFSSRgNqXbpWXN8fDG7mNqGJM/O8LK7JoFaDdV1SWZMy2fEYAOJhGDi5CYcTokzLmti5BAdBXkaEonEfoselXUpZ/HmpQxgdKfbZJOPk0ZyezTz8O9EOjQaiXtvzuL0SxpxumQmnmXjomubOH9SIzdNyqJrhZZN22JMf8VLbX2CKVfY+WJBiEkXZwLw0ZdBXprl5YIzbZx8rJmq6gRrVlcT2V3KPffEMehDjD+2LQG+eEWEq291MPmyDN790M/nbxej07XZ683bYpx/dQs33HJgS7KdO7cwbkzHi8HiQg1dyzW88WYMvV7ikWc83HlDuq+XTKaCu7266Rh3eh2eECTsK4hq/BxxGGm+729x0yQ7tz/sJDtLTXaWmndeLOThZ1zc9ZgbRYGuFVoemprDxAk2xpxUi14v0a2LjpM64KUH+HphiINHGDj1OAunXtzIkIFaPvhgNkOGDNmvcYjHwtw22c51U3ZTIrp26O81socCSvGIZh551s2d12en8aCOHGLgh4+LOWHCbvxLcyhxH8SmD9yct2gXQh1FFcpEzg5x2gkWhg5I8NncatSOQrS+QtavaYCYiV++VlPnlVA0MXQaGUUo6CVjSkFe+DFLNqzCTpV2AwMP7oc257fjq8VCD2pbwGgGgxkWr4IRo/69lEh/V3sIEA1HkGRVpwUyajQopNaGKqEm/hvhm8+/CZNFxxoQABlyHpJKx5ABEi+8FKd3sm+Hx6mkN6uTC1m7KcG0B+xEYoL1m+MM6KPDYlZx39RMGlucNDR0LlwVjwviccj05vPW6+/w+PRH928AgAULvu6UZ9hoVHH/VDunLUuS6cjB4DQx4cIlzHsrs5XybMJ4Kw5nksNPq8NiUgESbo8CspoCu5kHpnbst40ZaeSx593cf0s2cz4KUKVeS1GGmiPGFna4vcmkoncPLT+viFFfqyLDqiYvD8JhpZ2dUakkzjo1k5UrV3LQQQft91gArFz5M08/eQMZFhdD+0ts2qbi7sddLFwW54GpWej1KlSSwo6qOLKscO5VjUydnMXo4W3B6SlX2LnnCRePP++hby8d48aY0gKf+3D1JZm89b6fWXP93HPT74OXKbwxx4/FrOKteX6+mF3cGmAG2FOb4LLrm3nzuYK0zwG8PhmTUWLMqCSrVq1i5MiRv991hxBCEI3HqWEH/Wj/GyEELdTRh+FsYDnForJde7wQAi8u+jSnOpU2swo3u8miBN1vkuZ+4aGeXQxgNBERImnws2lb5/PcH5CJhNQ0sgo9RrrSD4NkxCfcqApX0K1LZoe/m3iOmSdeqCPg/evosv7S4Gci8c+FDMLh8H9E7Ojzzz9n3LhxHHHEEQBMnDiRdevW8e2333Luue1LiE0mU9q5//LLL4RCIQ4//PC07SRJIjMz89923g0NDbg9Mjt3x2lsTjLlLgdWi4pzTjdx4jEK73xQi8stc+cEGxecaUCthvkf1/HCKzux1w0nTgyN5g9UzTUSTz4boKUZtFr45LM4wQY7Oe5hPDJtK88/0T4Q9sPSMJGI4NOvgzz3upcJJ1sZPdxIVXWCX9fHiMUUplyRwZQbYigKTNtu4RmtQljXgsksE3VZKQh3o0q99oCy+3369eYVzcvkJouQJAlFyNTnLuGuuzWcfVouKtVex3J5hNsejNDsSBBPCLKz1DQ7kuyrkU2IOKEuq1j6VU5rdeTdj7kY3F/Huy/bKczXEI8L3vuomYcfqUHlLsSojmOzajn14gb69NCTZVfx0+IkDbtMaFq6Y9M34879mYMP0pKZKbFkWYJgYyaF7sHsbGkhZAmR3FkGSQ1bvE1ccrWXN1/O5KGn3RhNFQeU0dq1axelhZp2gc81G2IMGWDokMMVUq1En34TpKkl2drmoCiCeDwldgCQTNKhSFNNXYJV62JoNRKX39TEss/LsVnVzP8swJgRRs48Kb1StLRYy5ezixh1fA16jFxxiYTG2RUkhZefraH3ID9vvWKnIE/Dj8vCWMwqliz+nGuvu+OA7MH3332CHJeQkAll72DS5UZOu7iRKydmsGVpGc2OJBMmutm4cSV2kQeoKKCk0/0ZMKIoqef619UyulBOp46UPpLNLytrmfupnw1rVKz5Tkujz4wWiTB+VvAdRrUOg2LBIrJoWleDDzdmbIQabMx/rAdJdQyjbKWELJIkqFZ2cvVRBr76cfV+j8Gfwd/VHv4X6bj6+quYNvV5Srw9GCiNxiEa2MN21rGMYtFlb1udj2R2Haed2PG8v++2DL5d0IKuKRXQkCQJO3nQ0pbd9wk3u40reeqRLNRqiWMPS7Js2TImnHMmp084jXXr1hEKhejZs+cf8vZaLJY/3br0P4ny8nJmvvcat994J/U11WhjBhL6KJYCE68/+xplZWX/fCf/ZpSVlTKf+ZTRgyKpIu07i5RBHzGMnWwgGYGyyGhMkrXVthVSwVqWUCTK0+hzIPW+bKKWLvSmSmymhVqSJKliE2ERoJRu6CQ9YREkiI8G9hAVYUroikbSEBcxatlJnCi99lLOEIdcdSHLWcZgMRYRk1CbVQgEgxmDBh1hvQeb7l/ncvpn+Lvawj179hBPCLZsTULMRqXcnyzykJFpooa1LKWfGEFFYgA//PQl559n4oSjLNz9kI+P3raQ5xtOxt7EXjQQ4e2ZK+hWIXPcMQZcgRhfvGuharEdAVgihRRLqa4bjdCSII6G1G+zWoZw7hULue9WOx/OLEKnk3A4kzww3U1FmRajUaJnNx0vPNpmF066oJ4Rg1MLF61W4q3nC+h/WDWhnUVs3dSMyrD/gU+ASdddyfdffw9y5xU3AoiaHEy5puM1iSRJnHe6lfmfB7jqokzGjTXT1Jzknff9VNcl2Lk7zjWX2nl9to+Va6MsWR7h5GPNfPxVkM+/C/PF7OJWRfAhAwyccaKFS69tYNFnGUyZFOeO3BaysiUc/ggHDddz5/V2nnjRy+JPStICnwB9euq58aoMqqu3AUd2cLYdw27PZVd1e57cYEjhhHMaqVpnpVd8HLqAnjff+pbNOxqZfFmqOGHNxhgvzfJx8Tk2Joy3sqc2wfgLGrBntlBRqqVHt84XmoX5atze9EXuLVdncfy59Xwzt5gfl0U46/IGsu0aJp6TwVUXZTDhH41s2hZrrQbeB6dLZt4nQb6aU4Rer6JLmYbyEi3vf7X/RTJen5dMjcBkS7Ddt44eYmBaALRF1BMmiAYdXp9CWaUqLfC5DyqVxJMP2Tj3jG1YXCPIkLLIcKXWREIIXAUptWGTUQJJISyCOJNO+lWPaVV7zwMCSS87bT/h0u0hN1FJDwaykRWUiK6U0g3toDjaHBUehwd3Sz1DBsmcf5aBD78McvShJipKtWzcFueBJ12ce+5L+z0OfwZ/V3sI0NjYhEOq75DnH8BNMxlkIYQgqfdTVJBKgnh9Mit/TWIm1um+kySwGSUWfC8T8xk75E8E0EharEaJut0q7rhBhxTKQJgCqO0OnnvKyugRRh66I5ODT2jA45U7FJKZ93EQnTsVWPK4PAc0Bmaz+Q95m5NJASL1LBgkE9k1YzjxzJ/IzZXIK1TwB2WGDTSw8ptStu9KcPN9LYDAXWPBnCu3rh07Qu/uOpodMrIsOPZoHdX18T+kA8qwqejfT8vtU7IoyNXwy5oI4y9s4LbJWRx5SLqdzsuWO+we/iNEIhGeevxGXn4Uzr0qwSXnZPDmcwVoNBJjT6ynXx8NV9zUjNurYLOqeGCah1FDjGmBz3247+ZsTjivno1bYjxyZ+e8oxecYeWZV72cfqKlXcftzHd9FOWrsVrUPHVvbrsAZ0WplkfuzGHayx6eui89QffSLB8D++rJtisEg8H9HoNwOIxRMhMiQJOoIZsC4kTRYUCDll1sJpNcdJKeCtGLdSyjlxjcyt0eE1Gq2EguxegkPbJIgiaOPSvMqpaFmLBgUhnxywFM2OjPKOrZhYtmipv64YrV8uPSCIcd3H5Mn3wuQKDFiJ3cNJ9Vh56y0s7fNwaDCqNBwvsXUsL/pcHP/Px8du3a9Yfb7Nixg6Ki9vx4fyWSySS7du3ilFNOSft8wIABbNu2bb/2sXDhQvr379+uHTUajTJp0iQURaGiooKzzjrrD9tUEokEiUTbHZOktvaeDrnT3G7cTkjKSU48v57Xp+czqF8bifjHX4d4fXp+Wmnw1ZfZOO0kE4eevIgelVrmf2pk6nUdV/O9PTtGdu1oPnoyDghsZGGRdMjIfPjZGh6+O73Ve3dNgtsfcjFsoIGX30pl9fc5bmNGGjn/dCuXTGlm+vMR8uI9KKYLUij1vSIUtrMOgApK2MMmZFne78Dft1+/y4jRCXb+so7S6ABcpipuukXNuWe0LaYlSeKQg0w8+1Aedz7iav08L0cNpiCKUPCYq7jndktr4PPHZWECQYXpD7TdW51O4sKzrPToquWia6pY/mUpr7zlo6I0yRknWqltSDJ3vh+boy/1xg0ccmSCWS/mpvGkvDM/wB33fIc2nEPCYUSLBgnIbB5EgyNMl4Erued2E79u9B0QXxxAaUn7hYHTLVNS2PlY5udqEALCkd9kO78LUlyowR9I8WuFwwqhsNLKC+rxylzwDw/V242oPYXE5GwiUg2zZoe5+1Ybcz8OMPPpjheoOdlqYkE9uZ7hZEjZbUFERwnVP9ZzweXbOOMkC/M+CVBdm6B71wR+v/+AKsIaGx0kI0ZkJU5CG+XFN6K89Hge3StTz0NJkZZl3+bT2BznsJPrcFRbMWAgk45fXj5cJEWCbTvj5OVJJNVR6CRxFZeifL8kyD23ZfDIVshvHoxeX0OLeRNaoUaJ6egZGttGuC+l1JVX8xNqgxptpkS+thQSEi3eJvZEt4OQ2FqVQEnqDnhO7C/+zvbwP4l9x/+fPo8/wkknn0RjQyPvvDYHs8uOI9FEd/pjwkITNXhxokLDsO7mTq8jJ1uNMUPG2+TARsfPnocWzj5b3coDXZiXwOdL2S2NRsPQoZ1XoyiKwg8Lf+DdN98jHAozasxILrz4gr9V5SdAjx49WLLyJ1auXEljYyOFhYWUlHSeSPlP46O5n6BCQzEd0wgYJTNJkWqBN+0VZYiLKPXswY8bFSpW8gM9xMBWrjwPDnawgWwKaKGeIF5GchRrWcJgxlLFJtbzMxqhRY+BUrpiIRMXjaxnGYo2giRrKJN7k0Nh6xyUg6CzaLCTi5tmLO4CdPkqMs12VoUWYdAZOKbLkeTm5v5bn7+/sy20WCzICTUiYmaYOLyVC12DhhIqyRTZbGUtA6RR5GZruPLCTPbUJnh/rooS3+C0fRokI33jY7njvu+4fnKSVeui2MslMvYMTFEA/ebwuRRRww56MggAb/Zm3nohL40nNDdHw7MP5XH7Q06++SHMsePaAku7q+M4nQqHn+gkEhb07KHm1uvNnHa8ha+eLaLK4cKYEyYSiex3ZZjVasWSFcPpqSVf7niM3TRTaDBRWtS5j1RSpGXF6iiKInjvowAfzExxpF94dTP+gKC6LsEzD+XhDyhU1yUYe3IdhXkapt2Xwy13e1myLAnA6FEabpps4bnHsxjyswNNQ1caamPsrg0jSSr6dpcYMsBAz67aTpPVZ55k5eRLP+PSy67ZrzEA6NKlkuefDnL9FZlpSewLr2mipkpH7/jBqCQVMRGhsouG8UfruOcxF90qdfSo1PLOCwVkZ6XmUUWplrNPsTJ0oJ4nX/SgUnUeGNq0LU5Fafq4ajQSJUUaXG6Fww828cEXAewZaq69NBOAlx7P46Jrmzn6MBMTxlvQ6yS++D7M2/P8PPtwLnp9alwyM9Q0tSSJRpP7bQt0OhN33x8mR5tN0UgHdXUL0IfzkGQNQV0z3liYoQO15NhXsWd5jD49O++O69tTDyYXuNI/96iaOP6Y1Pz87OsIkjePKjbTh2Gtgc99sEqZ2FQ2drOVqJApopKBjKae3azmRw4tHIuS8HP/zdsZNXTfoj/KvI/d9OoqqCzXsmt3iPpaD0VFRf/nfcM/4xe6XC6+mPcVSZHEg4O4OghqBXM8B4uUQULEaaSaQYzBYdzB2WfqUaslVq6NMmmKn2LXSHaxlXLRs8NjOMxbqd8Zw9tgRtA5H3FYBAkEJAYpR6CL7g1+RSHpSnDJP5Yw910VA/vqSSbgxLNb+HJeXqvgGcDKtVEefCRGSaQSj8bB2GGHHtD9vuCCi7nj5rc4c7y1w+/fejeCxtW99W8dBgIOE5WO0bg3h6nJ/RGIcsE1zfTsqmXm04UsWhrh6ZvKSGTsIh4X7ZI1+9DskLFnqhDA3BkFXHxdU2sb9+8hhGDL9jiLPy1tTRr16q7jzJOsnPmPRirLtWlcxN8vDnPuxZ37sR3hk4/nccnZqbb1g4YZuWav7QE45GAdtz3g5NQTLKxaFyUWgzkfBfh2buccksccZuKZ17yt6+OOYM9Qc9MkOzfd6yAnS83Zp1oJhhRefdtPMCQTCskYDGp6de/43TZ8kIE7HnamfbZwcZgPPg9w4QQby1druO6IXvs9DhqNhqQiIxDsYTt17MKMlTBBooTJoZAu9CYuonhoIYiP3WwmLlIxoRhRtOgwYmGrWJNaI8thdLKa/OIkCz82EggpTLlFJvhrOU65kTgxBpNScU+6C7ny6sXcfafMhFPMaDQS/oDME8/5+Wi2kVAySs/fcY3q0LNrd+fPWDCkEIuoUA6Qa/8Px+kv2ctejBw5kg8++IBFixZx6KGHtvv+008/paamhvPPP/+vPGw7+P1+FEVpp6adkZGB1+v9p7/3eDysXbuWyZMnp31eVFTEpEmTKCsrIxKJ8OWXX3LXXXfxxBNPUFjYcan3Rx99xPvvv9/6d5cuXXjsscc65fjLzs7GrDXSr1eSkUON9O6uY/YHfr5fHMbnVzDoJcqK2xuWwnwNV060UVGm5eVZPs45zdqO13PpLxE2rdVRIrVfhCaI0buHjrOvaKJbFy1lxVo2bo3h8Sk4HPDzyhifvF3Qzgiq1RKXX5DBWacJ+krpizCVpKKnGMRaliAjYxAW9Hr9fit8u10tfDw7j/5j69gRaEZnSnDBhI4Xn8MGGbj8xgSxmIzTJZOTreaaK4w8//AGkiYP44/NbN329dl+Hu0kkzNqmIFePdSEIwrXXJrJ+AsbuOYSNT276fj4XS2HHLcMq13mzZfKWvmTEgnBjfc6cLplnnzUgskU5+15AX5d4ULbkuL4EYrAGilk1pw6ikus5Ofn73fFo81mY+rN8Xafd+uiY96nnWeENm2LkUwKSgo1uNwyN9zTwrpNcXKy1DhcMrc+4KBvLx0vzPRyyzVZJJOC4053od46lAxFS5gANjIooQcfzdwMuIkn6JAHFWDxiijmSGEq8Pk7ZCaK2bqumv4Dovy8KkppiYbd1REqKyv3W/nZ6XTid8FA+VBqtZsJJOqxmDWtgc/fojBfx6zn8zjn/ACNvhpKRNcOeREbqKZbaDTX3LaSt1/M45WXqqCl4zlWK23n05eyGTHEyMMPenGbquh9xB68a2V6FBvx/jy4ndKozqLlsMGHo8tPv9dWCilrLmDb6p38snoDY8cc3akN+Vfxd7aH/xMoKPjP8A7+Wdxz/z1MuXEKc2bP4ZXnXkO3VY9O0lNGysFNiDhOV2Onv1cUQVFJBdu9AZLN7flCkyKBk0a+/lxi9dkxhgzQs3KdicsnH/xP56jf7+e4cccT3BnH5stFg41vVy3hw3c/4vmZz3H0MUf96wPwH8bw4cP/p0+hQ3gcXtSo0Uidu3FaNBhJLYrcopk9bKOMHpTTA5kkjVSzmV8xYUZChQ07BkyU0Z31/EwPBqGSVKiEGgUFA0ZK6Ua+lG4jCyijgDI2J1dQpHQlU0p/vyaawNgHcrSFtCTqydiRQU6RkZFHDyXkD2OymEgmk5x00kn/NjsIf29bqFKpiAQ1dBN9OxSBtEgZqIWGsAiCSmDPVPHks0Esjj4dLhjUkpoSVRnFhS4G9TNy8yQ7p527BHNTH+zJVIGCT3JRq91AfrGMt74BayIPS76PMSM79uGuvyKTa+9wtAY/vT6Z0Uc7yAx2p0ipJEPSsnOLjzOWbmDASAWfvo6sWD4Ob5Tu3bvvN6/ZY4/eRq8e0FC9g1hdQRpnO0CD2IMFG+qglZ9X1DKoX8f8tr+sidLYnOTKm1s45zQrclJw0bWN/PxrjKWfl6ZVPS1eHuH0460897qHiZeFsDX3xy5S92r5DidHfbuB1140UVaiRmkop5hKduvXEDA0sHx1mBffUHcYFNgHnU5Cp5UOaP57vV6KCsxcfVsL0+/PxWBICU+GQmDzdW3lZ/Pq6rnzEgO7quPceUM2Y0d13IF13BEmPvoyhKRKCT3VNSQoKUo/ZyEET77o4car2q8jIlHBvgLeFofCPTe0+YL5uRq+mF3El9+HeGCam7WbYpw13sLn76TTNq3dGKOhKUF5Wa/9HgshBKqQjRGnhnnjxTySScHajVHiCUH/3naCoQyuvKWFt1/NYtM2M9Ne9na6r3hcICd/d10iRKRkA1Mm5eD1yTz6nIdATE2CODtYT6noRraUXhQQ9Ooppyui6yaCumqiERXxUIKzjtYQQs3RY6O/CXxCLKawY1eCLmWpOffiKxG0YTuffvwZDz3y4H6Nw4Hif4s9/DN+4euvzsTqzENvj6GvXMl1E21YLBJz369m5UoZR4uKYrqwjTUElWbmfizx/ocJhD+TDPdojJKZHOFlF5upFG02UgjBFn4lGY1QFhpOESY2s4qoiLSK4v4Wu9hMH2VEO+5hjaQlv2Ukt9/zM+/N0qJGi7xhKIMPW8GgPkZKizWsWZfAU2+hyDkWCRVOay033XrTASWKCwsLCcWK+PirIKccl95ls3FrjPffT1KqFICUurZ9VX0AMkmOPczCa8+mr9kW/BhBJTSo3cXM+bCFi85uH1h1e2R8AQWHS6alRWHsyTUg4NrbW/j0raJ2HYUzZvs56Rhza+BzH4xGFbdcY+ehp108ckcOeTkatu2M4wvINDXtobDwzP0ei5071jDhGIVHno7y9XvpQc2+PfX8sjpKfWOSp+7NpSBPw/mTGrFZO1+HZ2ep0WolTpnYwIjBBq6+JLNdXGXBT2HuvjGbQ0aZeHCai+vvakGnldBoJM4/w8YVF2RwyfXNf3jegaDCtbenfvfLmihWs5RSdZEESSoP2AdNKAlUSAzk4NaKToCQ8LNOWopX1YRZtlNAGWGCdGcAut/QO8VFlDAhtKQK43xCIejS4CXO8ad5GDVCwxMPWZl882pq1kkMF0cgSRJxEaWO3XibNdxwa4h7H/Nizxbk56pYv0Eh5FahQ9/OH1FLGgLNFtZujHX4rn7+tQCKI49osuEv8w//0uDn+PHjWbFiBS+++CKLFy9uzeS88847bN++nW3btlFRUcGxxx77Vx62U3Tk8O1P1PjHH3/EbDYzYsSItM979OhBjx49Wv/u2bMnt956K1999RWXXHJJh/s69dRTOfHENnb4fcd3OBwkk8l22weDQfS2GI3NcOQhJk44r4EJJ1t59M4cFAXe/yzICefVM2Nae/7HYw438/b8ABPPtnH8OfWcMd7CmSdZiccFr77t56sFYbq1HNdhW68/YydP3Wxm3NhctmyP43DJnHWyBZVK4vhjE0iyv9UJiscF014I8N77MZJRDU5flAp5RIf7lSSJPFGCk0ZiSoxAILDfqp5Wm52Pv6xD+DLJSFpR59d0moECKMzTsHqRnUuvdfHh27n84yIr1TU+5n0WRJYzWqs0fQGlXfn5b9Gvl56a+iQ7l4RxupKcfWUTchKaWpKcdaYJs0mVRhx/831Oxow0MuE3mbcTjjSzdmOUc67YjC1qQnIV4IoFsJuN7N7jprn5j43hbxGLxXB7FH5dF2HowLaXb2W5Fpdbpro20W4uCCG4/yk3TrfgzMsa2LozwYzpeYwdaWr9/oclYe5/ysWv62PIiqC0UEtgTx5OZQt6DFix48dDFRspC3Rn3vst9BtMWhv9bzFnbpTsaOcKwtqWCt5871fOOd1EfZNMXYPA49n/Fo+nnnqEHE02QWMDo45yE4qpGTaoc9GOkUMMmIxRNMEUt1wPeSgZUqoiOiC87JDWkiPyyCSb3TtVXDKlmX5DdKxbsIGyRL80Z6iWnWiFkSm3eZj2iIQUsZEs2MVlF1tYd2uUxnqJAtIdCMkI1sNAMqgIBUJEIg4kKYYQeiymXAz5Znod3oVf1+zkvAsvorGx84CVRqP5lwOEf0d7+J+EJEkUFBTQ1NSEEH+s9v2/AYOHDmbsEWNYtHsFpnibg6OVdNTXamhxJsnLaf+cfvV9mOEjTufqa47gygsmURTs1lr558XJbrbQnQEYHWZunLqUt15VsX1PBjk5Oe3maDgcJhgMYrfb0Wq1XHL+pSTX6slTCgnhJ4AXXVJPcUNvrrroaj5Z8CHZ2R1zI/1vw//2+RBLxBAorYJXskimlISRsGJHJamIE0fgJy5i7GEbAzm4tX1PElosZJCBnRABiqggmwJ2soEW6okSpoYd7BKbkUmykoUAKCjERYwSKls5DZuooYkaoiJCfgdVMrEqSDpAETJ+PKx3rGTw8hGY+2iwZJgJhyKUlHSlb9++f2gH4f9fWxgKhUBIZNE5NYCdHPx4UITCTz+H2bVbwUzHFUGpnWawel0jQ/rr6dVdx5Jvs3lxRhWff7UFWQaXL8bSD/MoLdIw6cZt/LR4M4f07XyccnM0OF0y23bG2bg1xvVT/ZQFh5Ep8lr9AouUgdl5MEu+W4La2gKxQiRUtLTsv7DL5o0rMJnUfDLXzpkXLCbRWIAlUkSCOE3anURFhMHJI5DiEi/N2M7Ecy3tKi5DYYX3Pg7Q0JTAoFPxw9IwT77goX9vHXffmJXm48Tjgp9XRbn9OjtXXx9gYPSQNFHETHKxNB3CFZN/oCA/RbgkSRJdYoNZmXCRkPS8MydMRaXEg1M7vqYdu+JkZFb+0/n/W5hMJuqbklxytolTJjZSVqxhx64Y8YgOo5zRen6SWsFiltBqJGLxPxDniKWClwa9irtvzOK8SU3cf2s2h4wyIkkSzY4kDzzlpk8PHf17p/tePr9MKCxaq9picUHub94/yaRAlgUnHW3hpKMtPPyMi9EjjGn35bNvg0SiCiARibLfY7Fm5Royc5PcMzU11zUaiWGD2hbzVouK/Bw1VXvi9Omho7YhQSymtFab/hZzPw3g8CQIi/XoJD0xo5OCLmHemp7BR18GefK5AFk1B9Flb4InKRJsZQ1eWtDnuZFMIRKKjDaiECbIey/aW/kCXW6Zsy5vZPiIMA5XW9JelgXX3u5g0sUZSJLEy28EqNuaQS7ZvDf7Pa6ZfHWn1/5/wR7+Gb9w7a9riWXUMPmWOJdPbAt0mQxqtm7z43WqcCgNyCRIxFRYd43Guk/caO+lldKNOqpYxY8UaHPRq3U4NTUYI3l0kYe1btdN9Gcrq+kvRqbRxCRFgojKh0V0zFVtkEzs3qXihZkeJE8OGSIXTeMh/Ni4inyKKKCMIkmPHzfNmevIKjQRiUSIRqOdjHjHeOPNzzn26IG89rafqy62YdCrmD03zMJlIYzObvhxExFhHKatWLMSlJfpiUR243HEOWRs+/fDoQcbeD63jjzHUB55tJYeXbUcNLzteXJ7ZC68tolJEzM57zI3lvpB+CNOTIUuItoEh53cwIO3ZzFsoJ76piQvv+ll6cooSz5N5wb3+WWuucnH6l8h7LRzxA8RFF0IrTnKrddmsbWh6YDsoVqt5ab7nFSUaSkrSfd935rnZ2BfA0/e2/asjBxiZOGSMKef2PE78rtFYT59q4geXXWpiuFbW7hjShYHj0itw1etixBPCFaujTL3Yz+D+hpweGRy7Go8PplZ7/npWqHFH0zponQkOBeNKmi1EivXRLnlGjt335hFhk3Ng9NdvDpby9x5Tx/QGEBq2vZnVFrgE1Kc3X3ECLarVtBLHoIaDdXsoIaddKNNZEsnGdBhICkShAlgwEgFPdGgRVWrZmNtkqM+XsPYcZBrtqAKqVp55ivoRRd6IUUkfHVuqhrXctotKrZvEBTQl51s7PCcc5yDOOeiJTw7zcSRh6T4smMxhZfeCPDWDDUk9EiSoKqqqlN6zQOxhX9p8NNgMHDfffcxc+ZMfv75ZxQl1T/62WefAXDQQQdx2WWXHRC3z5+BzWZDpVK1y1z5fL52Ga7fQwjBDz/8wNixY/9pe7ZKpaJr1640NTV1uo1Wq+30ejtaUCmKgsmc4sa4/WEXbz+fToR7zaWZnHi0mStubuGrOentEKGwoLE5SXVdguVflbL0lyjvfhhgw5YYhXka7pySxTOPr6XIMyxNscsh1ZHbu4XDx6Re5r176Nin8/fkc3407grUWakKw3hccMxpDnwbupEbL0clqfCL1ejpvHpPj4EAXmJ7+VX2dyHZu+8Ybr5jGeWew9FLBur9zj8uwW9U0U8cRMPyGkYcvp1Jl5s46QQ9O+vUvPdxgIvOarv30aiCwdBxxmfHrjhnX9HIIaOMfDuvhGBI4fGngzjq48x5V8GakeSkY6KMHGKg2ZGkyZFMC3zuw6B+BiaebaV3Dx2ffeHg6y8FkgoqynQ0NTWRn79//GYrVqygVw8dk25zcNcNWRx/hBmVSiIcVujbU8fx59Uz/f5cjjo0ZTAam5Pc8bCLX3+RsDv7sWjRFj58J7c18Akp52LcWDORqOC2Bx28Nc+P16ElHpbpx4i0CkZFyGxiJSZHBkK08NhzbqY/0L7yw+VWUNF5Fk2FCr1e4rLzM3n8eQ8F+ZkHFFRoaqpHm7AQydvBrBdzWbYywuffhtK22bI9zsw5PnZVJwgEBNXNCjqS5IoSatnBNhFEkZL07S8x4wYza9e6eG/+92iCdq65JMHKtRG++64eJ26sIhMJiQBeciikD8Noqd7MlVNqULw9OXdSkJVroowYbGTFMqmds2jsA5IBwr/CNvcali0xkpujIZGIMPv9Wl5400pl90EMHNCXL7/8sp0D+Vfh72wP/ycghPhfcy4dYfXqVTw7/U5KCwPkZSvUST6yRWGaU25r7s8p567iy/ltPMcAW3fEue4ON6+/eSrJZJK4HMdNCzVsB8CKnT4Mb61w2LVLx9mTFKY9/VLamOzatYt7p95H7c56NEJHQh1l4IiBVG3YTa5cTm3BjwwaIhg9SsPOKpnvvk+icxQz45XXuWXqzX/peAghWLZsGR/P/xQ5meSo44/k6GOOPiB1zH+2//+N86G4vIiG7U1UswMhFAJ4ySQbgaCKTdhEFnGihAlSRxWldGsNfMoiyUZ+wUIGXemHFh0eWtjAchQUkiTJJh8DZsro3vo7v/Cwg/XEiLCV1fQUg9nOOgwYGcBBRIlQzbZW9c9WJEF2Q53YRS5FKXqceolwPTSLOnawnsaaJuI3x/+t/uHf2RaOGTMGgCRx1HRcuZcgTszk4JarbLz6tp/+3c3USwF0nfhnYZWH/HyJhqZUgCHLrubOmzO44ybBszO8ZNp0rZ0VM1/IompPnKkPuTrcF6T8w4bmJDNm+8jPVWNRm1KBz99BkiQq4gOpYxleXKg6uebOICHIylQhywKzGZrlBDGa0aKjONELt2UnKyPfkkcRUmM2405t5MUnshncPzUOv66LcvfjLirLNQzpr+eIMUY++ipFKXXuVU2cdkL6orGuMUnv7jo+/TpMXqJLh6KIGkmDwVXBjuAu+uy1xZIkYVfyKaSceChCXf0vfL0wlEYLwN5rn/pwgCuuvf6AxkGr1ZJMaGlolvlqThF1DQnOvKwJk0HGrfaToaSSvYZILvM+qOeWKWbue9JNSaGGrhXadlVY8z4JctAwPXM/DvDkix56dNUy5U4HWo1Efq4atVqisTnBg1PTK78TCcE1Ux1MuTyzbTzUqUR5dV2Sp17yEI0JdFoIhgQXnGll+aooA/voUwIcTpkXZnqZ92mQm662o1FJPDsrsN9jEYvHQBunojSz02369NBRXZeka4WOay7J5NIbmpn1TEEaddW2nXHue8JD38ixRAgRFzF0ER3hlhbOuyCMNxinb+iYtHetGg12Oxw2vpm7brSTn5uJzy/z+rs+XnvbT69ubVXw2VlqXn0qn+vv3cRu63CenqHg8Xj4+MsgA/vo2bApyUOPtRBvyqPAO4DdbAEh/dveP/9b7OGf8Quz87Kxl3u5fGLbu2buRyHuu1NQ4D6MXEkHUop+bY9qMzsMS8kyG9AZBCpJIuE3gzcHI2ZK6Io/aw133mXn4ccEhYF+aUUcNslOmejOGpaQIbKwkkkQPy3UYVRr4A/y9rGwipfe8JDQJJCjScySjYHiYBrYzQZWIIskGlOEpZ/ncMejSdxuN1lZHdPWdQaXy4W33sKqGi0X/OxGo1IRDqvQadWcdVkDs2e1oNIl6NEnjtUqIcsxDh6q5+xTcrj7CRf5uWqOPqzNJvXspqOg0kHA6aeoeSyXX7IGS0EzAwaqaGpJUN+YwKjVcvPNCexNB2OWrOApJ+j24++5nEw7XHWxGskYJEGUYDzKEYfr0p61cFjhqJOdqHYMpkTZG7BqgbiIsTtjCW/MCTLhgp4HZg/12RTlaygp0rBtZ4Je3XWEwgqz3vOzuybBm8+ld3VdcKaVMy5t5Lhx5naiSxu3xgiFBT26pt5/wwcZmPtqISddUM/Mp/N5Z36AOR8HeOWJPB573kOvbjoMBilNzM7hTHLOVU306qrlzXl+Ljmn/TP1zAwvRfkanrovh2WrosyY7acwX83FZ9t45/0mtm7dyMEHt++k7gxCCDSStlMxywyyIKFng/QzBaICG5m4aWGNWEIG2RRRjkEyERNRNrMKmSRWMqlmOzbsyCQJ4qNQ7saC77aiJUqYX/DjIYMstLRRuGVIWQyUD+WRxxZQrulCoHgtKneceCTWrlJaJxkwNfTl/MtXkW33YjPpCAYkdK5yiiOVrNV/i25vkrS8vLyjSzsg/KXBT0jxEk2ePJmLL76YqqoqgsEgRqORrl27/seEMTQaDZWVlaxfvz4toLB+/fp/Wj68efNmmpqaGDdu3D89jhCC6upqSkvbK53+WTQ1NTFskIE9tXEOH23ssEKxolTLyCEGfvo5wqGj24JUcz7ys21nnEUfl6DXqzjuCDNjRho5+4pGXpuWekGYTCGemP49UsCOStHSFG9BaGP0zFPz+rt+zj7FisWcMgJ7ahPMeCNKQTIXh2cXTS0JbrvPi3NNJUWiS1smHxs+3BjoOBrvpgU3DiQEzc3NVFRU7NdYeDxeQn5Nq9quzl3K2/NauPT89oHGVWujxJ2ZqCQVWdEKkjtKeOGOGjCGqA55WLXay1GHmikq0HDS0Wbmfhrkogm2dvvx+mRqG5KoFA3r10qMO6mFxgaJQv8gCkQuhZJEJBzi4vPXc9V1ATKzBOOP6Zw/6MzxVqa97OHVZ3IZtbkZnU7izJO0LF/+MyeffMp+jUM8Hqe0UEMiJvPWXD/Pv+5Dp0s5RBPGW1n4QQknntPElKlutHqIhlWo6iqp3MtloyQEW7c3MW5s+30ff6SZx573kJ+jYlETVNCrXeu2SlLTWwxjTfwntu6Mk5er4cFpLib/IxObVY0Qgh+XRdhWHSSqqsUs+nZ4HU5tNR++nMucDwOccKSJh549sEq/wYNHsuD9nzhrnA61WqKmPsl3P4V5KCnQaCQeecbN1p1xrr/CTp8eOp57zc+OFUa6J4alBSaTIkF9yxL69dJx8rE6Lr84ybgTnDw6TeK6SSbKVAXk0ZUwAQTQFUtrsiAj0IXNiRpsBVspL7chyypW/RrBmimRrE1vIdbmQ6IBYrsF+tII2VmpBZVWKzHxHBtarZ9ZHzaSkZnH4h8Ww70HNBz7jb+zPfwv0rFu3Wqef/pq3ntRR2ZGaq4dfYiVM8/9kbJ4SgAFIEqU3RtVjB7npm8/FWXlgjXrktTv1mFw9GXiyZcRjAUQcRXdpH6dHzCRyd33Tk9zNqqqqrj4rEvJb+xKmZR61oUQ7Pq0kWbRjLq0nu8+yUl7d0WjCuPPqWPBN9/8pcFPt9vNRedcTLxWweLLRkLFM9+9wlN505k5e8b/CmGifxcenfYwZ5w4gRAButI37T4KIdjFZmJE9/LB1lJOWyXODtZTQte0Vs08SsgWhaziB4qoIISPLlKvtGPaJDt9xXC2sRYDJmrZiRo1FXu3M2NFCIFDNJArpXO7u0QzCgolv6PHyaOYKjYi79bw8UefcOaEM/6yMfo9/s620Gq1kpQV6tlDZWt6Ov2YzapqJl+m46pLMtEbBM+86qHZsAZ/pAsWbNjJa+NhFTIO0cJrr8gUdYm1VsK9/Iaf514Ok0gIPpidvgjvWqEjGFRwOJNpVX378O6Hfk440swT9+Tyy5oo7z7XuQCqWbLh94EGCZUlTjKZ3G8++MLiHhwxwsep57vIaBhMV7kgLVhhD+YSVf/MqPGNbNya4Mar7bw1L8Bdj7kQAnp103HHlCxue9DJmx8VcMrERt5+Pj9tcf5bmIwSvoDML6uS2OQ8Outu0UdyIOZO+0yFCq+hBk1BExceY+W+J12s3hDlqosysWeqWbcpxl2POqmuF0Sjkf26/t/CYDQw7eUmVq+PMrCfgSMOMXHMYSbOuWAneaFyJEnCJtn5aUmcqvoQ5SVaXnjDy7adcY48xMRNk+yoVBI/LguzZWeMrTvjLHi/JK3ydeGSME++6GH+jAJeetPLEafXceLRFvr30bFtR5zvF0e45tLMNOV5r1/mmqnNgMQLj+aRn5vaXySi8NjzHnbVJLjjESdPvOjBZlFx1GEmNvxYhlar4psfQhh0+x/0OOTwQ3hj2880NifRqOHTb0OEQgpDBhg4eIQBSZLYuSdOv1566hoSnHS0md3VCfqNreWEcVZKSiW+XxzG6U6i9RSilXRoaavMFI4K1hm/ozw6uJ1AnFtXw6nnRXjgjraKowybmhuuzCI/V8O9T7h4/J627yrLtdx4VR4Ll/n4ed1Acu3NjD8+xKZtIT5fqKCPFZObkYuUAVpJpmu3dBv8V+LvbA8rupYxrHdbEiiRENz/cJhi97i04h6VpKJS9GNT3Medj8qcfKyFi670snltHK0EIRGkmRoyFQ2vvOnD35JJsaRqDbrts5dZUh52kcsqfsBKJnqMmMkgkgiQpD19EKQCr75YmJ5lRtY1JVmjWUhXZSBWkYUuy0/34ghjDtaQlHVcM9VJMChai8YOBE888iQxOUYhFRRGR6OSUmKCLYk6Xnp1A1k5IQYO1DH9gTy6VuhSCeOVUW6818HDt2dz+8MujjzElNaq/t4bWXQf8jMl2jIynH0QToWfdlbTJGpQYkYGcTD5aEgQRxZJ1JIGi2SjpaGYk85zMHO7mvzmsQghWMUPrFweT6t+fPXs5CBkAAEAAElEQVTNIImqHuQp6ZV6OklPF98Ylv/8Pbff1+2AxmHp4i85cZye4480M/0VD4/dlcNZlzdx8Tk2crM1rTZoHzIz1Nx9YzanTGxg0sWZHH+EmVBYSSmzfx/inRfSg6VWi4rjxpm5+tYWJv/DzhknWThvUhNXXpTBmg0xbr46/VpyczR8/nYRQ46sYdO2GHUNSa69NGX3nS6Z6a96aHHKnHeGlYmTmzn9RAvDBuqpqk5wyZRmZDnBKy/cRrduH+93sVQikUCvMUAn4kCSJKETBkpEJVtZg5VMutI3JcyLn02sRBZJDJjIJAcHDeRQQI7U1m6uCIWtrNlLlZRFOT3QS0ZCIkA12zEII5VSHyBFr1Oq9CR38DY+m5PHQ097ePnZ5QwSB6fZ0qiIUM12evgPYZP/F0qlI8kgVXy107CC0aNhwY/SP03K7C/+8uDnPlitVgYNGvTv2v0/xYknnshzzz1HZWUlPXr0YMGCBTidTo46KsU59u677+J2u7nmmnRy8YULF9K9e/cOF03z58+ne/fuFBYWtvKY7Nmzh0svvfQvO++srCwyrSrKirWccGTnQbWjDzOxeHlb8HPhkjDbdiY45nBzWivHtz+GOPnYtiz2+RPMnHemia07EkSiUdRqGw9Mc3PnDdn8ui7G8efWM/4YM7XVEl8sCGEyaDCMXozeHefQk70EvVr6KF3SnL9CylnPz+SKorSXDqS4I5w00YOB7GYLen3nbcq/R0FBAXqdqvUhNoeLePiZrdhscPqJljS19yuuCVLgGtt6XhpJQ26iEhIQFBqCdX4OPb6Fk44zcPQReu5/yk2XUg2HHNTmrHm8Mqdf0sju7RpKIwMxK4WsYQl9GZ4KwO7dt1EyU+IZxYsvLObSK2Uq/oDHSa+TSCRSJL3XXmHmg8+CJJMKkm7/Fc5HjRrFtMejmE0Ssx7KozA//bGNxRTCHiOljb9zQvaeb5GoZNbb1UzqYJpKkkQ8LnjgtlyOXe4hO5QysBERwqdpRgIykgUYJBNaoccf9FFTl2DtxhiffBMiN1uNosCooQa+mVtE31HVFES7tAug+oWHhMnDjiozS36JkJ+rwuUKHdCCZ8KEc7j39vvIybEghODNuX5uvSaLK25u4aSjTbi9cmtmTwjB7PdidE0c3K4iUyNpsTcP4qHH1zLzxSwK8zVcN8nM04/oeOAJJyJRiiRJmGkfHFejYfhQHQ/cZWHayx50OvhlXZwHb8vikambKQwObBtbPch+aNbs5szT9O04cM4+1cpr7wVRqfJJRPePCuLP4u9qD/+LdDz/7L289YwurZrz0IONZOUE8DY4qWUnEYIUUMZgcQiqBhULGn6iC73JIIuKfXYs2IV6sZs6qlLVLVLHdlmdIaW1rwHcecvdFDR2SxN5kCSJLJFPsQhz+OG72iXtDAYV89/M5qDjG/6ysQC4fOKVaDdlkkVmq70zh6xEd4W55LzL+ObHr/6yCtD/bdizaw/ZmjwSyUQ7tXdJkuhKX7zCRZJEioieBGo0JEScGNF2HHWQclS7if5UsYmBHNThcQ2SCY3QUkApG/mFoRyW9n1vhrCZX6kVVRRSDqTa4vWY6MOwdvuTJAm10JAdLWL2G+/+W4Of8Pe1hT/99BMWMmhR78YuZ2OX2ioqhRDsZAM2e5Lbb8jB5ZZ58AkfcthCTqQSA0a8uNjNVnqIgWjRsUW9ArMwI3mMbIvUceSZ9QhFQhIqhgwwsKM6yh2PuJgxLa+VPmP+JyFWLBcce1YjX80tTKPVWPxzhPuf8DH75VSlm9WsQtF0LpojC5mELDDa/Oh0ygGJYU685Ebuuu00nI0ayuT2HM2SJNFVHsh33/3ID58XcM3tDi45x8ZDU7MRwJwPA1x+YzMfzSoiFBYY9FJru/ZRh5r4+Ksg553e9v4vyNPgcMl0K4OEKpKSku8AcaKYFXurLRJC4JEcnHCMwqwXc1GpJJJJO599G+KiyU3sqk5w2GgTj92Vy4zZPqZPu5d353y5X2OwD5l2O4rcwsq1UTZujfP5O8XYM1XY813Ue1aQ7xmC31zNYYdqeemp/NZqTyEEL7/lY/yF9QSDgmg0pWD+8azCdrRG48aYqK5NcOO9Dqr2JPnho2JmvefnweluIhGF26dkcdLRZpJJwatv+XnqmRAGg5adO2P8+n0xOdlt+zMaVdx7czbrNsW47Vo7I4e2r2L+9scwpWXtbUVnOPLII3n2yYc494pmsrMlJpxspaxYwzc/hLjncScVRQY++UxmyRdqhJREZfVw0CiJkUN1NLYkSQqJKZdncNtDLpxxF5nCg22vNkJMRNijX4vJomCImFu5Ez1SM7LJi9u0m39M7LjV8pxTU8UPiiL44tswj08P43Wr6TOqzU90eApxekFvhi7dQIjUP4D+9Ocf//jHfo/Dn8Hf1R5arRaMv/GpF/wURusubrcG3YfSZB/mf7iKGTNjxDcMomJf0E2Ccrqzp2UbG93VKHKMhvzFmLOiqFUSXpcas7MH9mRxSvBR6LBhZx3LUirV9GylCvo9atmJRc5Cb/CRqc1AynQx8LCN/LgixAuP5XD0YW22K5EQnHdVE19+8SEXXnT5AY3Fwm9/oAu90vwASZLIpxRZKJiK1vPxm4WtaxBJkjh4hJF3Xyrk3EmNHDzCwJIVUUqKNLz8eogt2xMEQjJaQ5ILJztZv9ZJPA7jegjeeNWMmWJc+b9SUBqnskjN9p1JQs02clyDsATKWb68BVkXaj2WWWTQUO9i5BHNLPgkh8wMDXPmxchJlHWYSNJJevSy5YB8N1mWMRui7K5NMri/gYK8EOMvbOCxu3I4aJiRWe/5SCREu2r3Qw4yMqdnIUdNqOO2B5wIBFdcmMEX7xS32xZobXk/7oiU/2s2SWzaFmfSxZkdnpfBoOLM8VZmf+Djo68CrNkQIxhWcLllgkGF2S/l8/gL6WLSh46GiybYOOOyRvr3DDLn3VeYcv3d+zUOOp2OSDKMEG3iQL8N5CdFkigRXDRj2avWDgIHjUQIUkg5bhzkUUQje8iScskhnWdTJakwCTM27GnJbLNkpQ9D2S7W4RSNrQFTO7kU5u7GaFRRXqwlSYK1LMUmUhzzQXzEiNKLwcSJIaFim3kRGQYDks3PIYNAqwOL1fKXFVH+24Kf/9MYPXo0gUCADz74AI/HQ2lpKVOnTm3lA/B4PDid6Qpb4XCYFStWMHHixA73GQqFePXVV/F6vZhMJrp06cJ9991Ht24Hlp34I3Tr1o17lkc5+ThTmkp3u3MJK2zaHuOteX7eed9PUYGGi8+x4vak/yYYThHf/xaSJNF7r4qv0yVjs6ro21NP3556zjnVypGnN1BXreKZx+2ccLSp9QHatC3GmZc0EfdG06o8NZKWMpESSKgUfbBJdoQQuGlhD1uxkoEeA2pJ1SlXQ0c444wzeOSe+1sX5377DmY+m8uKX6Mce049RoMKr09m+3ZBN8+4NMJeaKt+8eGigHK0jaW8N7OaOXP9ZMTLmfSPEIb8egb3NdLcLNi6J0gioqVv6Cg0koYAXsxYWytPfz+GNmdvNm7YwNadYc7ohDPkk6+DxGIKb7znoyhfQ0W5mvc+CnLdzUUdbt8RHA4HkqRGo1FIJtvPCY9PQSt33AYHqQVtPNKxQyDLAn9QIStTRYZVjeKWacr+hco+USZfoEOR4a13dlO91YzWreLL2cX06alHlgWffRvi5Td9zH21oHXh0G+AQl31T2idZeTKpQgEzdThw02lbzhTpqznvIt0PPyMh+OONLNs2TIOOeSQ/RoHtVrNFddeyTeLXuLUEw30763nrFOsGI0Stz/k5MXH8rjwmiZcHplEQuCszSC3A2EISFUwrV7TlmGdcKqJF5+NoNo+iEZpNwV0XFbv0zZx4jgdv6yJEo2mgsZvFfv58IsgY05KsvjLldi9fTBKZpQYRDP8FAyv4o6b2jvHarWE1WojFo0jpFAHR/vr8He1h/9FG9xuNya9i5zs9skWraQhm1JiRJFJ4qCRAF6MWCihsl0VHkCx1IUmUcMettKDge2+96mcDB4xsFV1FVLtcM17HJRK7SvPAAopY8WKqg6/y7Cp6dnD+KfaujrCli1b8O4JUkx7AnSDZELjMPHdt99x7HH/GY7x/zRefX4GSlKkVXT+HkVUsIetxIhRxy66iF40UYMBE4qQOxTOySKP7azttFUaQI+RXWxBQmonAqGS1Iw5PZ3Co3cn9nQfjuHIvf/791eN/11toc/nw5gTJEunpqGhmlpRRSa5yCTw4CCPYjT+7pxy4Q7qGhRwFNNTblN5z6aAuIixVv0j9sIIap8eYyiPXErIixZTvbqKigE+vn4/p7UFcO3GGOde2cS81wp5/tUg82ZaGBQ9hsiWAOOOWk9JlwR5BYKt2xSizXZs7v58/cMuDhpuold3LdgcKM6O51kzteTkKpRXatmxQzkguoPi4mKq9kTJ0hR22nJqlMwk42oybGpkWWH2B37enudHp5NweWQuOcdG90odHq+M/jdUSueeZmX8BQ0cMdaUFgS8aZKdR591E82pAkfHCsGN1NCd/q1/N1GL1hzjjRcKWgMPGo3EqcdbOPV4C2+852v1x2+91s4RZ+za7zHYB53OSItTZuLZGazdGCMnW82e2gSjRmrZvM2JP+8HZCnBa8+UpCWCJUki06Lll6Ua8uQK9AkbIY2bI09q4JknLRxxSLqvfs6pVp6d4aVbFy1jx9dz3DgTX7xTjMOVZMqdDma+62fTehV58S6UyiNQoUKrbuCQY3bwzswMhgxIT7BNvS6L9z8LtAt+tjiTfPtjmOEHpVMP/BEqKiowWWWOGWfltsmpd8uOXXHenBtAUSQCQUFlhYaYQ0WOezCqFhWf7V5FYW8XZ5+hZ+WaKHc9FiYeU1j2fRaPTl/LqlUp7tH8AsGsm01Mvk0m7PIiKwk8xas4+SQtR47T0dBkYfIdDkYO0XPwcCPvfhjA5VHo3V3HpefaKCnUcOwZzTRuziHXN4wiSUdgpYzLuhWDNc4NV9rJzEj3z5sdMq++5cPrU9olH/9q/F3t4bBhI3juKT3nnpb6u75RhrC106psAyZWrk6QI4op+l21oV+4cdOMUTLTfaSPOa/YKchLJT/8AZnrp25n7TcBDMFC4kTZyC/kUkhA7aZQLmOd/ns2xVdQIfpgwkKUMLXsREGmZ2IEe3YsJazxYJQltu0Jc/mF1rQ2c0h1hM15pYAxJ7/Keedfut+BPyEEyXiSAtoHoYUQJK0O7r81u13xBUBOtprhAw3EE4Jb7vbib7LgcepQYaCAMsrQ8PoTDZhKW3j/HTs3TPWjiWZh7FbF53NzKSlqSxD9vDLKxZcvJqtpGP6AgirRZj+06OjLCOLbYnQduJrHHjDT3CzI7CRQDWDCwscffszNt+5fp5AkSej0GpxumRZnkpuvtrNsVYSDhqXsy/hjLMz/LMC5p7UvahECyku0fPhGIdff5aBvT32HgU+AhuYkWXY18bhg6coIep2KXdWJNKX636NnNy23T8nmtbd9HD7GyOTLUomVm+51MOUuJ3NeLuxQTPr1afmcf3UTkmb5fo3BPijIqXeP0FJH6p0iEChCJkaUQsoxYUaFmpUsRIWaQsrIIJsoYeJEqDWvxmzQku/qS7NtA0pmC3o9RAJaDC3dcIsWBtNBOympgri6rOUomRsxGiU8XgWLX0FRBIeNMaBSRxgiH04QH3GiZJNPgjhbWUMmOVTQk0TCR9Raz2O3W3hnXoSflsWR5QOviu4M/1Lw88UXX/xTv5MkiauuuupfOfR+4ZhjjuGYY47p8Lurr25PIG0ymXjnnXc63d/EiRM7NfZ/FWw2G26vnoJcNbM/8DNmZMdBredfC7B6fYLlvzqxWVW4PDJHHGJkzYYo/IbrYegAPS+/6ePMkzoOzv2wLMzQAW2LHK1W4rCxeirP03Hi79q5+/bU89GbhZxx2lqKnKPTvsuRCjEJK+tYhkGkjF4m2fRnJBvVy4io3MSVEDZbe8PTGfR6PblFFrbt/pV+4iBEhoNDRuXRp7sOt1PFl9/ECIRAjsnUU0U30T/NuatmGxq0DJHagmu5FBEJhdjMKga5DqbRVcNPmxMUUkai4HuyfL1b1XNTauedq+5ZhZ3PvoqSlavw88oIBw1Pv1dNLSnuq4fvyMHtkXnseQ8GfSrzfSAExot+/IYBvXR8832Yt+b7uWNKumBIpk1FQtU5QbYiFCKdkIbP/zSIBJw3qQlvSEU8dynPPqvnqMPajjHhZCtffhdm8lQn3bqkFqdqtcQpx1mwZ6h4YJqbJ+/NpWpPnFBEISs/yg7XHiLEUKEihwK60BtJkugbO4Q33/qO404wsGFzjIKKHfsd/ASY+eIbWO1Jfl0fxWRM3evxx1h4/Hk3z7zmZdp9uZSXaqlvTHLcMQlwdr6v3xaE7su0x4gQFhECeLFKmWnbJ0WCUM42xh5kY/qrHt6fWYgkSdx7SzYPTHMx/5MAI46NsXHdUqrqFbo4+lFcVsLlZ/dEo2kv7LTwZzsmSx4tdU2oNMH9HoM/i7+jPfwv2hAMBsnN7tghE9oYO1hPDwam+JeAmIiyhsUdtsjuQy5FeHCwQ2ygnO7oJAOykHFq69F0T/LAY68AKS5qIQRerxet0nn1vkpSk4x37tDm5RgPmMy/MyxauAi9y9LpYscSsPPdlwv+TwY/4/E4IW8EL0660HlbpA49MkkysOOgAQ8OMslBhZq1LMUu8qigZ9p7U0FBAL/yI/mirFXY6LeIEaWSPmxnHTERbZcgTDohKsJISOgxEtmrHIo6icYcpWulBotJQlGgqUWmui6BPp5JRB0kGo1iMHQeeP0r8He0hV26dMFkS6D351EuDSMuogTwokJNOT1RSSrkRJKWhl0kIxq6/SbwuQ86SU93MYha32p6Bg5LqaTv3SRDyca3oYkLr9jM+2+n3v+D+um57Vo79z/l4tvP9JT4U/u0YsfafCixphhVRNnFWgYzDAmJd+ZuYNLFGamW39vN3H7LCordo9IqsvzCQ420lUWzc7j3CTcZmQqRSASzufNup9/i00/nc/KxBr6Y+8d+j0DhiFMbUMl6dPEMEBKyycehhxiIJVIv/cwMFc3OZCufvNmk4vlHcjn81DouOsvGEYeY8PkV5nwUQKeVCAgf21WrKJP7tgb+hRDsYSsCBQkVAeGlgT1ECTPhVEOHQhcAZ59s5bxJTUw8y0ZejgbD/jdGtSIYDBGLKmRlqAgFZS64uhGVSuKEI02MGwuPPefh8vMz2s2F738K88DdMDB6VOreSJAjFyLX9uTqa5bwwXw1fXu2nZDBoKK0WMvzj+Rx9W0tPHpXLjt2xbn8xmYyM9Rs2STRMzIGi2RrnVP5SgWJ+iIuuHQRvy7OSePZ71ah5fPvQpx0dIqeS1HgiwUhpj7kJBFT2LBu1X6PQSQSIcOm5dZrU/769qo4V9/WwmvT8tPUmRctjXDF1T9R3HwovZURbK1dwMuzPNw4KYs+PTL5fnGYK25u4cSjLYwYpmNAPy2jhqba5u+8KclVV2+ipAv89FkOOdltwakLzrRx+0NOnnrZw/T78yjKV7NqXYwpdzmorkvgqrLSJzG0dVxqQys5/9wIOp3EyUd3/L5cvdbF/E+CfPXVZ5x88un7PRZ/Bn9He1hWVkZc6cLSX3Zy8AgjPbpqSZpdEC7pcPuwysvIYVp2LksPKoZFkJ1soi8jcBcv5pu5RWmBKJtVzYzn7Iw7qZZ1vzZixEKSOCFrDUrAxB62IBNHiCTVbCNODB16iqggg+yUvfR2JZj5K1qthF4vcfHZHbfuqtUSR46VWL169X4rfEciETTo2lW8hoSf7awjwxRm6ICOK5OdLplmZ5LFP0eJe6wkfHryKSRfahtDezSXyPYQ4ycsxWiQMOV7+XRObqsA8j4cNNzAg/cluf3W9Ui+BBZXt9Yq6QAeutIXq6RCjg3gllu2ESNJF6LtipZar4sQ1VU1+zUGkOKV1RsKmHJJkvOvbuLGK+0M6ttmvy46y8ZpFzfStULLyCFta3W3R+aiyU3cd3PqXt00yc6N9zg55vD27yIhBLPfT8VlTrygniPHmjjleAsz3/WxaVuckUM6vpbN2+KceLSZO2/I4s5HXK3Bz1uutjPyuCA33utEklIdveecasW8N/mYZVejUYPcSRFPZ1Cr1NQqO7Fgox8jWikZYiLCNtZiwUauVIRJWAnhpz+jWnndAQpEGbv5BY3Jjde4kmmPmjn68FQA3emSueuhbbR8mUTyt3+vRUSIQPlKPnrFztCBqfGIxRRefdvHZTc0M2NaPiaLQswXaV1jh0SAXWxmIKPb6CPiJSiNvbj15mXEEYiQBVkkCYfDB1RE1xn+peDnokWL/vRv/xPBz78rzjl/Evc+/iQVZWq+WhjkuHHpGdD3Pw2xe30GBc4KmsQqNv5YzGffhrj7cReJhKCmLkFZSWoC9eulp7Yhwaz3fEgqibJiDYceZGwVzHnlTR8fzEyvnFm1Nsadvwuw7UPPbjosBW5kR7Id902SBHZy6CUNaf0sKHzI2jCRvM1oXAfW2vvzz8sYNkjh212CtSylWJ9gd02Sk870EKrNJoyafErJRo+bZlaqvqNAVURRsicSKtw4GMyYdvs1SmYKRQVN1AKpDJNeMhLwqSiL57c6KFpSKnydIUYERZEorDucSy5byXEnxLjsIiMGg4qPvgzw2Tch3n2pkF7dU1W255xq5Zb7ndQ1SgcUBE7KMosWKfR0H8fMt77lzJPirSTMkHJKbdkJgo0+LFL6S1URCjtV6wgHEpw50cF9t9vo0yNVufnBF0EeesbFhzML6dldz3Ove1ixMsZRh2W2O4fjjzIx+0Mdu6oTrdcDcOhoE4886+GVN708+7qXbl10uD0yubkS2S3FZCjpYgdqSU1OvAu9uzfiD0ZQqfa//b+qqgoRheEDTDz6rIcse8pYx+MCf0Dw/fsFrZQPRQVqMLtRHEqHbTAhEaBr1zbDPfuDAA2BACaNikHJ0WzmV7JFPgWUoUaNW9VItGA7r79kZc5HAW65OittMXHXDdncdm0W3/4YYvVqL/n+IVg2FpIoiDNjXhlf/5RHjy4BFDlOLK6lrtlGbYOBRDyOr7oZ6V+35f/F/3Hk5+ezrap95bcsC0JBiQGMSrPJesmAUZjpNDoISKgoogIVKraxNtWKqoox8coLmTzlWjas38DjDz6Jo96ZqvLL0ONOOCmgssP9JUUCnSE9O5tMpoT4jAaJ7bsFeXntBVD+DDRaLaKz/lNSmW615v9my7tKpcIf8pJFHm5aMHWi6N3IbtRoMGElhwJK6JrWClXPrtag+T7sYD0atOgx4qSRBnZTKfq0Vg/HRZQEMTKkLCpFb2p/pxQKEFwEMaFim/UHcjV5mDwVbGM5Q0Yk+e7t/HZVKGs2xDj1PCcabxkfffAR55x3zl85XP8noNVqybCpiLv2cqBLBrJJb/lWSxqSsiDhyuxUrTlTyaMqqE8FPn+HDLmAbRt2UteQaF3cHnGIiQuvclLsGdBhMFWHnjxRjJNG7OTia7Ax7gQ3N042cuYpZm6/J8xdD3yH8GSjF0aCWie23Ai9s5MM6mfgpGPMvPKmj7q6Onr27LlfY7Fn9yaummjh3TmuVr6536NFqkWoksTrS+iaHNTqBwghWPLxZgKWPdx2rcAfUCjO13DYqbWUlaTopk462kSPrloG9dPz9cIQRoOKE44w8fj0CHayiGm0bJJ/ISkS2MgiiA8TFmKqAGtUP2BN5lBKN2SSZGdt6fQ6DAaJ5F63OJkUaHX77xfug9/vpKxUy6KfI9Q3ydw+JYtxY82/+V6hpKj9+Nz7UIgC9yHt/CO1pCHXMZR7HlzJ+2+3BQ9anEl0WjjpggbKijWceF4926riDO5v4IYrM7niInUq8Pk7aCUdBlcl737QyCXntdmpLTvi9O+t46pbWpBUEhWlGg49yMQtV2dxzxNOJNX+VwKvWbOGU4+3tc7P+55ytQt8Qooi5u67ZJ64pYq8SE+yY12QLFs49zQbVouKVauTNOwWzLi/GL0wIzJbUOwtPPaAhf599JiyXQwdbmTqw06KCzRcdJaNLntprx6cms0xZ9VTXqJBrZYYM9LI6OEGug9toCTeJqATE1HyKoJ4/BIXnNmx3YZUIGTexwE2b1rxbw9+/l3xwEMvcfllpzGoVxNXXGjFp2skP9SnHf+mEAJ/zlaevcHKPzYE4TdsHNVspyt9aGQ3l5yj7VBQV5Ikpt5k5rzLnRgD2YRR0MRs2Mo9nDFeMGJwBlW747wxx41U15WiWJ+032vRIwk1cbeJUDhAdlbn656CPBV+v3+/x0Cv1yNUMkJpa3OOiyhbWUM/RuJNbKKhOZkWrIcUP/M77we44sIM7rkxm5r6JA9Pd1G3VovwFqfZeqNkJtRcSaxkB3lFUFaS2eG5nHqCmdsfrsG3p5hcDMgiSR27yKag1c6ECGAnD5kku9lKTwa1249XuFCjJb9g/3gu9+HSy2/jhRnXMP2+XB56xo3X2+aLmk0q3nulgKkPOXnkWQ+lhRo8PplgWHDfzdkMG5R6r5YUaenRVct9T7q48/qs1sRVMim470kXRkOqkvyb99rG6LhxJqY+5GTea4Xt3pFen8wva6M8cFs2QsBtD6QEAzdtizH5dgf33ZLFGSdaEcCHXwQZf0EDLz+R1yo0mEjC4ceMP6BxKO1SQvMOJ70ZmnY+eslIPzGSNSwmWxRQw056MDAt8Amp+V4WGsJa+TuWf5/Zei6QqhZ+aVoW54Sa2P2piwwpPVbkzl/NZ/PsrXYRQK9Xce1ldh6a7ubz70K89KyVyZdspYeSihXtZgs9GNjuuVVJaoo8I9jESmxk4qKRYDD4Px/8fP755//lE/gv2uOrL2bjckgIEky6xUFluZcLJ1hRFHjzvQBNu42UOA9BhZqdHh3PzvCydWeCT94sQqORuOjaZm69NpOjDzOz4Kcwbo9C1Z4EA/vpWbI8wkPT3Rw7zsS3i8LceUNWa8vyPmg0Uqcl3wDFpYIdm2vJlytaHyyfcLOJX+jNUCD1snHRRJVqHeedaWDF6ijNrmSnDnlHmD/3JQozBQVUEMvfSTCa5JyLPci1ZaiJM4g2PsdsCogrMXbZfqI5qxpfbSaZiexOj5dPCRtZgYK8l/MC5IREkjjsVVLNJIc9bKVM9OgwgOa378AgKzgTTZS2HMqSNxx888U2FIuHCSeb+W5+Sdo4SpLEo3fmMODwOh4ZOXK/x6GysjeKLwM1KjSSmil3OejXS8ex48yEIwrzPglS3kXhqy3L6COPauUq8gsPW1lNISUUBcZQ802CYxduR8p00rOX4JjDzZxxghWPP/WC8PsFV13SufN96Xk2vlgQSgt+QoordevOOKu+KcNoTI2T2yNz0ZXraV7RA3s8vR3DqmSxZ089h4w0oNnPSg+ABQsWYNEZGDAgBmoDKnWqlc1sUnHRWbY0rltJkrj0IiOzpm0hL5guwKQIBVfOWp65yczcj4L8sirBlz/42bC0iDkfRHjr3aVItRJhyy5qNbspKlQhxeMs/6SQDJuax17wMKhf+xINrVbihKMsbNoiM+8RCRGBuu89ZI9WI5QcahrSs4Jej5Ota7YiiQi9+3denfdf/BeQcnJ79TmYrxYu5rhxbfNvwU9hMqKlHQYAssjDQQMFnbQTO2mkHyPQSjqyKUARCnXFm3lq+pPMfP0NHr/9KYpc3SiXUkGWZFMSnybEdrGOHlL7Vvl6bRUZ2hRpvyxL3PWQj8++SKCN2whG48gGLb+s+IXRB49u99sDxdHHHsWcl+aBo2MKkWCmi1MnXPEvH+d/IzQaDclkkr4MZAXfkRRJEsQwYCKfUiQkmqkngI9Cygnio/R390uSJEroykaxgqgIY5BM7BQbUVAYyqGtDnFSJNmxt8Izi1y2soYeDCQqInhw4qQRp2hEQkopfSJhIRN1bjNfz8kmnkjy/Evrcfwa5vH78zpsvxvcX0/XrhKx5eXMe2f+f4OfHaCyshKPT0ZrdEEna+OQ8KPVCxS588W1JEmohLbTnIi6pZQfl9Vw/hna1u31Gi1G2rchx0SEGFE06IgSoZadlNKN7Np8nr+rmsemVWHJiqHIOqxyFgbM2GOFRAI11IfrcXuSaDQSHp9MQUF77s7OkJ1VSG2D4MLzdMx7Zyl9E2PSFnBB4SNespXcqIUKZ3oFrCRJ5Af74sPFhH804vYqXHVRBi8+lkciKZj7SZCTL2rE6ZY5dpyZY8eZWb0+xrkXhChqORQbWtyaOrSFXtQG8MXqMDgzsMXtqABrkRuvv4WwPxe7ks/CRXHuua3j6/hlTYw+eymoPvwyyBFHnb3fYwDg9/sxGWI0t8iEQgqjhxvTAp8AfXroWbgkzIlHtd2/aFTB3aKlRNL9fpcAmCQr27alf/bQdDctziQvPppHcaEGq1ni2HMaeOeFAl57O4Da9f/YO+/wKKqvAb8z21t20zsBAqH3JiBSRESxgyJiVxQ7Yq+IveMP7IINBcGGXRSwgVKk91BDet3ed2a+P1aD+ZIgCIpl3ufJ82RnZ2fuPXv3zL3nntJ0/j4AazCTRYuLuXR8/LWiKDzxnJOJFyXw0acRPv4ywLUXJ3DBOfGqy7Pf85CSefBzomAwiE4XtyJ7fTLBoNLI8Pkr55xu4ZFHS6C0HWLYQlaqnk3bwmzdJvHqdBMt3PF1hYKC12Ui6Erl3As24UiJ0iZfy4VjE+jQVs/OPVHufrSGTgUG7pyUhCgK9O5uZNO2CN1+8TgTRYG0ZB3Wiv3zah8uzh2hxxOI/W5qM5NJpKqqcdSQSpyEhATmzvuama+8zIjRjyNH9OxI+J4cT696r7KwEqQ6cT1XTtQgiAIRKfLL8RDO5I3YEysxOKoQa6Ns36UnEJAbVf4GaJevJ8eUgdGbyx7tBrI6ePlqXm6D/Os3XJHI2ZcXsXeJibRYq/rjHm0FpkAaraLd2VPxBctXh+rDsf8/K9ZquWH4wRe50mg0ZOZmUlNUQeovKYBK2E0ebakWSnD7gpx3uYsv3k0nNzv+e/95XYjPFvn5ZHZWvXEvN1vHZ3NNTHnExaczd5ESbJiiICGYy87a7bTJb37MajQCZrOA3lqFKXUJpRVRhAgIfjuemiTMkh03NXQXjiWkBFmvW8Ku5HIMogFd0IHF2QYfca95rUbLeRcd2jygd+++fPHZMC64dj7nj7Hx2SI/VTWx+tzUiQ4NLz6RjscrMfSsEj56I6uRByvA/bclc+mkSo47vZguHQx4vDLFpTEuOtfGyrVhpt7a0PmlTSs9x/QyMfGWKh6+M4XkpPiY2LI9zOQpNTx0RwqCEK//IcsKkqRww13VzH0po0He7AvOTuD4QWYuvqGChe9k4/Mr7C2BMWPGH5IcCtoVoN+R2KT9QxREUn/ZrIwQwiw0nV5EK+gwYm6U//lXHr4rmdN+2oa9ZmD9sYgSIrtVhFYtmrYjXHWxnatuq+KdlzKY0bea3T/Fi3L68WBpYuMM4husgiIQJkSUEDZb8xtGh8JhGT9/zQmicmQJ+Muw2AQmXeHgvU/9PH5vMjv2xBAEeOuFdF6fE2Deq2vJcvVBI+vYWhhh1jPp9QP93ZmZvDzbzd2P1mKziHw9P3t/uMkpcKNfZviYEu6/LYkhAxpb0EMhudkHAEAgKHP8hUV8tWgXQlRPRIngdMvkhQooZD0GxYSMTCIpdJeHsGTxUiSthNV2aDE9HnctrdMhlreVz99J5vjRbnbvEIlRQh+GNemFkO7pwpBztrFsdR01a5rPKyciEiaIoJERpbii0sVslAg7af+LAVcURHKUfLbwMx2UnvXGBUVRqDPtoU0vJ9I2A5WeUpJIJVFII7E6jRL919x3S9OGV41GYPAAB/v27TvoXD55eXlEYwp1uhKunmDh+ivjCvjHlfGwmftvS6Zlro47H67h7Tk/US7rCHo1BKUovZWh6BR9/aTUEUvB6SkiP3sPN12VyEXXVZDzS3GSaExpkPvq/2M0xIsj/ZY9+6IkJWqY9kBDb66kRA0fvJVC78HbkffkNDAeBwUfP672Y7IYSNMdWrh3WI5RXiGxbr1Ezy4G7n3IQ4sWAndNbpye4PorrezZW83CT5dirW2LEQtuoZZy/XaG9RE45/wgJldLzLFENIKHngN2k5ktk5SkIbtlhAWvZ9Ubr485qRh/QMGeADZr3PX//++k/kpxsYz210qhfpEfFq2gnbEbGY5sRJ2AEoOIM8b64FbSWnvYVxbj9tsfOSQ5qPw3mXzTVK65aiy79lZx0Tl6bFaRFasiiD5HkwvPTPJYxzKSlXR0/2+hW6WUEiZYf1xWJEoSC7nupmuQJIkn7n+SFrWdGvx2tYKWNrGurNMspVzZS4acV59EvZgduKK1SDsyyGxXRssWIO9qR3Y475fk+xDzRLn9qruZ8vTdHD/896vEHogWLVrQumseld9VkRhrqH+8uDDkajjmmGMO6x5/Z5KSkikv34sOA2asWMjEh5u1LEX8ZTCIaAkRbDaHMUAGLdjFZlDioWa9GNzg2aUVtLRXerKSJTipoR09iBKhkPW0ogP5xDeX6qiiiO20piNhgpAYRG8w4UgIYzCCVhTrw6CaYtggMwuWB5HCzZQp/Y9jNBpxe2Ta5oTxVNWSoDT0uFAUhR1soH+uTFlJLUpUaXIO4lGcmDiA54SooP1NmHY4LGMwywRFzy+e5HEj6042oUGLCQtenIS0bkyimVaReIqb1HA+2vIEip0b6BJqOF+ze5IQtXauvnkXkhAlFlMOyZvjtDPO48Ep7/LeK6koShWz315IopCCVjIj2Oto0zHKaYOMzH+iVbMb4EneNmzetopln+aS6Ig/y03AhPPtHD/IzMhzS1i9PkivbiZuvtNLRtVAtOgoTV7OmPERJl9jw56gIRCQeXm2h5eeK6Nd9UBi+2JIGUsZcuYuvvhqM4GyKHPeN3De6IaLu1hM4ZHpdUy7P5X1m0Pc90Qt3bpvO2gZAHz11ZeYjCE0GpHWeTquuNDR6JxBxxh5cFptgzmLJMfnwAfkl6lebZ3Eo9PrCIZkvluQWy/PH1cFOX6QCb1ewGwSUDQxaCYlm0QM4y+2HqdL4q5Hati4QWHCxQLZ0a60xsBLU6qYNmMXzz9j5dJzE5j++paDlkNdXS1Lfghw16Qk3B6p2QU7xJ07fm2LR1tNpDTEfY/AqpUC2phCDStI0lshtZzBg3SkpYl89GWMrl30vD49rb7/6alaBvY1cdfDNbz7iZezT7Wh0wpIUsM5cpvWWvZs9pN9Rvz7t5PB6h1paDTw1Kugb8bRJBxR6NRNYe/Og0+R9V9EEATOPGs0i778lrUr1tOiTYA2Q9ayft0vOVszFZ6/1cLgATauvKWSsEbGr3hw5qzgzZkJ9OoW3xhWFIWPFvo554py3n0ls96R41e27YxA0EE5RdjSvbz0RGoDwyfEx9abz2bQe9hWKIkbP6NKhDJlH31iIxAFkZSy/tw2dTnffpTdaCNwa2EEXyib7Oymcwo3xx333cY1l16LRtGQJKThNZdgyNzDhAus5LfS8t1SC0PPqCA/18BHc1J59lUXD92RgkYjEA7LrNkQ5q35fpYtk0HWUBQrpMqxg5Rga1JCbREFEQGBFtk6du9rvoidxyvhSBD4dkFWvUw/Xxzg2VkuYsG17FuTTko0K55qwLqUvp11jB1jYvxoKxu2Rph891L8W1JICWXgc+zG7XYfkhwA9hVvJy1FpFULLf16GDn3inLeeblhcb51m8O4PTLRZvJFC4JATqaWCecnsOALPwP7GPnkaz9fLAowYoi5yWfKTVclMm+Bh/6j9tG+jZ6YBK1a6Hj2kVTatPplg+szLy2ydXy2yM+o4Zb6Nq1aF+Kt9zzU1Em0b6OnW0cDi74PMPdDH1dMvOeQPR3LS8qxkIikxKhgHzVUoKBgw0E2rbFgJcDvr731WhFZbtrY3aqFjqilglh1rD5VYIggXQuaj7ZKStQQDMXnJc5aBQ91pJJNmAAxJUqdsQjZXgWKBn1NCxLljPhmLRp8uIkhNahBcDgcfMypyl9CRUUFQb9AUoKWr78PsOi9bHp1M3HuGTbGnm4jJ0vH3Tfb6T3Eh1upw5YW4N6bGxraUpI13DkpiTat9Mx9KbNBnh0Aq0Xk7RcyuPthZ30VsF8JBGQqqiRefKNppbN8dZD8PB1PP5zIxhUpvP+eCbMtRtvQMZiwkEELugsD6SkMopXQIR56WdeSWEygbbuDy2HyK47EVGrdEZ580MadD9fSIkfPNdcJZNgSmp3QOuR0lnwT49X/pePRNz9pqKGMGGEm3aBli3Uxpcpu0smhVqmmRtlfkThNyCaDXH7mW9axlF2mFZTmLGbkJSXMfz2Z1q1F8unETjaxTVlLlVKGIhw4Ka/NakKSDj4FQFHRHgIaJ4rNydDjDAiCQL+eRm6cmMg1lzrqd7hPHWGha3cFS7KfjFZB2gidGhk8ABIjeXz/ncKW7WF8frl+5+vYfia+XNJ84Z3PF/kZdExDxfO/l53ceUPTRmadTuCCcQbqxP3fg6IolAg76Fig4ZOFAfLyDlwI47ccf/zxBGQ/334fpaZSoHBhO/LLT6bi55Zs2R5pdL4gCDzzaCJ3TpFJ7L+Otmf+jL7DZowOP8u+1dGq5niypQIShVSyyadLcDhVO5Op/bmA4mWt6TesirKKGD6/TE2JntPG1lJaHmPcmTZendv07yMSUVjybYwE4kW/KhPWk2fKISWUQ6xCIFIM0XIQQlq6MpB9RSIIUbVIkMpBYTKZeOmV99E6bmL89Q5GXajn6+UZRA1NT0i1go4sWrKa7yhWduJTPLiU2riuohSjYKbEUUhZ8g4q83dwyyOTGH3OaD7//HMMdQlNerwLgkBLuT227joKU37mZ+FbNrEcExa6M5DWoS5k+DpStSWDpEjL/2dI09GitiOPTHmk0bPnjzDjpelkDEmgJHUb1ZRRo5RTmrwDbe8wb8x97ZAiDf5pGK16/Hjow1DShGwsQgLpQi59GYYZG23oQhYtCRNET9MeXhDPCxokgB4jeRQ0KTNBEGhBG5JIxYSFXWyiK/1JFFIRBAFBEEgW0ulKf3ayiRSyKOjalwuuMnDqqCjr53dGF7WxaFkCT81s2WQ7KioUooTJzj34YoD/JRRFIRSS2VcisUVcQamyB0mJzyP8iofNrCKRVAq36kjNlKg1Ny48JisSFQnrsBmbDymOpe5j2KD9z/lX53qYcJEZX0ohiqIQUHxsZx3t6UFnoS/5Qie6C8fSNTYYSQxTbdh/3wBe7KHcJsdUarQly5bKrF4fwuOViTWTl7wpMjIyKOhwMlOeCPHU/anUFWUx6R4/rY4t4vtvLXz2bgp+r4A21vyiMaRzc9XFjnrD529pnadj+HEWrrq1mhVrglSV6jAIRmqNu7n4iihT73DUR0yZzSKTrnQwZYqGmoStaNAiRA3s3hfhoSl2/vdQCu985GXQacXs2RchFlNYstTPsLNKsJgEbr2/hmkvuVj4Tjbr1313SHL44fvFlJRKLPskl+xMLSZj07/dJ+9L5axLy/hmqR9FUbCYRRR9sH78/H/CSojS6hA9jqtg0HAXH7+ayveLdDw5w1t/Tq1TIisjPo5GjTARTd3bbDtLxV2s3uThtAvLuHRSJVXlIomuDnSMDcAuJGMWrKRGW5NTNpRrrg/i8kgo8sFvgoRD8VDiDz7zkvpLwafm8Hglgn4NUSWCKaeS12ek4/NDW6ELPYRjyTSk0n5IKet+TOX5pxO573Y7LVuKPPNASpPj+M5JSbw214OiKCxfE6RTu4a69vqrTRTrtiKHQQ6DEoZwOIJBHyUWDWPQR7Dbog3+dNoIkUiIWDhGLHLw4+G/yK5duxh98tkEVsExDEdf2ZbERFjzYzLrVyTz1YIUjutv5LlXXXz9TYh27QSK079j7hv2BptxgiBwxkgr551pY9achq71iqLw0JMe7N5WhAhgTVDo0aXpjTybVSQvDyJKmGpKKUn/jvQEc/1cyi4kE9rSkRFnVbFhS3zeFg7LvPV+kKvvNDD1gUOvpeJwOLj0Mhsl1tWs0n3O4GEyG77PZtKVDk4dYeXJ+5NY9XU2lTUS7XqXs3lbhJxMLQ88Xcuo8WW8Ps+DxwvRqIC+Kp+ekRNwRHKwtiuiOPkHZEXGbSxhQH8NTqfMou8CTbbjiekeaqsbRuCNGm7hnNOtjD5TjyarFDd1bBVXkhnshGd5L567J4Oex9ZQVyfz3cdZpHespk5fwuP3W1jw4auHLIuqikouO8/OmSfbePiuFKY9kMbYCRWceXEZk++tZuS5JVx7exVTb0lq1s4RDMp891OQnF9C4w1GkfmvZDGgrxFHQvNms9NHWlGiOvr3MfH5nGyeezSt3vBZWh7jgafrePr+FH5eF2bosWYkSeHyyZXM/cDLxAsdvPBYGsf2M7FpW4Rr7qhi206F7OzGhax+D1En4qSGdSxDREMX+tGNASSSylZ+popyDJjQoSekNP1dSopERAw0igz+FadLolWeiDP/GyqTVlOi3UZ1wma2FzV9PYinACjcFaHHsVXs2aEDBLKFVshCjKqWS5j8WAWLFxv5+FMNIyYWsi/tWyJKCD9ukklHcwRrtP9p1d5rampwOp1Eo00/hDp27Njk8f864XAYZ7WOjDQNPbtqsVmb/qHdebOVM37YitHcdHiHJCn4A3KzO6D5LfXEIhr6D6/mmitNtG6pZfnKKK/NDuIPavnmxwCiBiZeaMdojFv/P18U4MY7nRi0Ws4aX0d1rURpRZTUyj5YhQQKxZ2kSY2NWbpQIn6vSJcujcMkD8Q5517Ng/edT3ZGmJ5dDNz2ciabtoX5+M3mh+2vk5N2+QaMjhrqaktJkhruosWUGEXsJDdXwz03J5Lo8PL0FBc6xUwqWexgE0XKDlLIQEKiilJatIzxxft2Rl9azuL3crBa4wphyp0Wzt+8lS61A/DjwYOTmM/MqnVh+vZo/HBUFIWf1ytce8vBG7tWLv+KBEcMd8RFZZUBmvnpVFXHKCmL8dr0DCbf5sMkZzUbhqR1ZXLBtYXMe3l/vtdhx5p4/Lk69uyLNsjXAfHKmd8vD/LA7fu9TbZsD7NkaYBbrmnew7ZDBy2yLgiRuNy3iz9z/bV6lvwUITtLg8vVfE7V/4/ZbEavhZLKEFYljVQlBwTIltrx6uulXH2JglbbsMOKovDRl35efz6NrAwtDzwt8+ECDZaq3k3mOWmndGMTK+keGYh/Zzajz1/OrZPNWNytMdSkMvT0H+jcSWTPvhjt2ug5feT+kIFAQObsi2uxVnUgTJCaxA0kJsrYd7dt8nsQBZFsfTbVhh0sX76cgQMHNj5JReX/odPpOOOMsznjjLOBePGbEwaeiFzWdH7bOirpwjH4cFPOXkQ05NAaq2CnPHkXtzx5A23atKFly/2Gyj0796AN6pvVHybFQlKqA2etm7Y1vRrdt5aKRnkgf0UjaNC4jaxfv57u3bv/cUEQ94Z7+fWXKC4u5qsvvyYWizFk2OCDzh34TyYaidGGLo0W5IIg0FbpwjbW0om+lLIbJzUk0LSedlKNAQMC8Yq4zWHCipMqqiklnZxG+ZkgbtxOVbKooZwkshEkPUnVPTAIRmK1QT77WqHC2bjYQzSq8M23UWopITmkJkBuioqKCswmkWCNFYdgREBgEytQFAUDJvIowCY4qKnV0npoIf70PRRvq8Fc0xYDRvy6WvzJhTz9gJmpj1YQ2NW6UchbjWYf3XvHwwR9fpmZb7lZvSHM69PTEWQfL0xbid8P7enRKGeoWbCSH+rDHvNKUpV8AMo1u+kuDWmyP4IgoPgS8HusBKg5pPzfANdPuof581owZMyL5KTVsXtfhFuuSSI9NT4/7NZNwyeWGgikNPl5ObGSk4c3n3bn9JEWcjK1/O9lF566BLKBcHIR113RdBHMc8608PAT5ZTr3Dz+pIZTR+434o8+xcaSpQGOH11Kl456enYx8sSUFHQ6gbwcXX2YZN8eetauXXvQxU62bF7J3ZOTSErUsKsoymdf++nasXGEVdeOBlplm7jlvjoyMlwIAmTmCJTXbiI70HBerigKO8Q1tAz3IHXn/vmhUqXwxvNraJHrZ+yZFtrl6/nsaydgJy1Fy7FDZH7+aBfJofwG13NRhVtfyq5vchFFkWBQpvexdeSEW/H/0QhabJWdmfHSKgYMOeGgZADQpm0nyvcYefpFF+9+5CclScN3PwUY3L+xLpn2vBe5Oo3yjB9484UEenUzsniBgX7DNhLbk0I4dTfzZqY3mEvGJKVJIznEcwka9AKvvOVm8DHmBumXAJwumfS2HnZ9v5VkX7wwWa25mPK223n7hXQefKYOpxtOHm5GkuCTr/xkpGnI76DltccyyejTdHEclTjXXzmJzNK29cXbUn3t+fE9HV2W7KRfPw1GIyz7KYqmJod89yA8pV7SOyxv8ncCcPZpNkaNL+XayxxA3GBz4x0uirYbcVCDCTNabe0B22QyCVQV7CMl3calJxp5aUbDZ3RisBX+FclccM52MNcR0oS54qpbmPX6eX8on2GrVq2oqDbywnS45R43b8xonFc70aHhhacTGXuBB58/xpW3VDFkgIm7390fwh2NKlw5aRcbFkbJCnShfLfMiLNq+Hb+Noqj+/B8HsWiM3Pt9UFuu11i/Ggrer2Ayy3x+HQvn7xjQtFqqHNK9TUZAMadYePsCeV0aKdjVZFAT3lo/J4CEEpGKm3NjZN/4MP3tDx1fzKXXFvDyGGZLFh8YDk3RWpaKgX5VfWvu3Uy8OnbWZx2QRlXXZzA7Q/W8vmcbLIztSyZXMXMt91cOi6hXl51TolLJ1WQm6XlkelOVq0NUVYhcc5pNkafYmPqk7VcNr7p3+Si74NY3C2Z+cZuvvo2wJUXJJCcpOHzRQE+/drHsX2NbC6MsGZjiOHHmXniOScD+xobFMAaOtDM4P4mRo0v4/rLLbz81nSOO27IIcmgS7fOvLVqDt05tsEzPok07Eoyq1hCazpgwMQONtBJ6dtgDq8oCrvYhMYQweOVSLA11n2z5ni48iI7p4+0sHFrhK++K6fOKbNjt9ggZ/hveeZlF+VFOnpJg9nHTySTTkyJkt4qxLKFafX3SUnW8NA9Dk4dGeK8y75HqYmiKDKaQ5wjHIgjbvz8+eefeeutt363mvW8efOO9K3/FSQkJKDDQNgv0KpF8+7D+S11+LUVGGTqq1T+FlluPpziV3QaDZYtQ3j6ln0IxhBCIIHMWDYenGzdvhRBCPDcLDeJZjOhgIDGlUGupzcatNQVRdAh4mU5bUgmqPhxCZW0pUej+4Q1XpSwkRXLvwHuOGhZ9O3bDwUjy9eE+OztuAGzoLWesLEGRWk6pMut1NG9W1xu7TsoKOGtbF1RTrbcBh16aqmkhN0kahK4eoIGQRAYP8bCi897yK6I54ZSlC6/VMatQY+e7GQzH87Rk5OlZ+qtKVxwbbxiWXKShl7djNx1b4zb7lpMkq8tdpJwORWuvXUr33+S1cjrdvorXgYeNxad7uCTuWs0Wlq0VMhIivLU80FOGNL0w3HWXA/nnJFA3x4mBPHALu3BsMQD1ybW70pBPD/RjIdSOWlcKVdeaOfMk60oSjwJ82eL/AQCMv1GFlOQr6O6ViISUZBl2LQtTHZm06pk5ZoQLlMRPnMZzqCPbt1h6h3ZnFto4Zo7qohGmw+haAp9NAnBUkVGML/eMKMRNOjL2jH6gh28+lxi/ULC55e574laBvQxkZURb9/e4hghv5bUA+Q5ERURSYlhEWzsKEzkjodKMURzsQp2pPI++LLXM/vZFF57x82Lb7jp3tlAdY3Edz8GIarHlr2dpEyFl261cM+DNux2M9okEOIbXQ1oL3SkrZjPQ1Mf5vOvPjskWaioAOj1em684waemfIsWXVt6729JUVir2YresmIRbBhwUY6DSuhRvRBBg0a1Ki6dn5BPpIlAs1s4gZEH62SW6LzG5s0uEaJoKf5EGchqKWu7uA3Pn6P3NxcLptw6RG73t+daDQKYaFJAyTEi+FIioRG0NBK6cAuNpOltGwUCRBVIlRTASg4SMGPBxuOJq/poQ4FGR9u0mi6oi6AnSRqqQKyMWCimjJyaE1SNIc1a4rI+n82j0hEYewVFTirTCSSStnOCtxuN3a7uuj/Lbt378ZsEqgz1ZEa7EeykEEWLRudZw6mU1e9G3QR3v1A5OXXNvH1t0FycgTmzUolwaahT089Yy74iX17k7EGcpCRiKTuwZLmpcodo/cJRWRn6Rh7upXXp6ej0QjceLWVdz4upnqDEbPQdN6tBJLQiBqc1FCl24UtIYamtvl5bFSOUUB3Nog//CGZnDP2IkaPOZ8xZx1Li6xagsH9UTennWjh3sRiYv429WF5vyIrEn7Fi8fbfAid0yWh08MbMzLoekwNSpmCNUFuNKf7FVEUyMwUMJlCnDqyscF12LFmBh1jYtIVjma9xlKSxEPy/EQJMnpUPOWHTgvfLAtw/hgbudkN9ULhrggrfxRBMPPimwn1C9Pbprj49MOlWKrbYcJCQHTjS91OlzZRan9svDmc4e7GE898w9gzLRTk61m7MVxfYPW5Jx1M0hbzzeJitDW5yDENwYRiFJOPs4fr643bG7dFMASaL3rnUFLZUSZy8qgzD1oM/fr1Y+oUsBoFln2SCmnF/LwuxL03x4uJaLUCHq/Ek8+7mPtegOGjZe64yV5fGNZoFLnhajOP37mdE4boGm2i/16gVmV1jJffdLPs04a5tUvKojz+rJNP30nnnQ9qmfXGYuSgERkJd108PP/VZzIoLo3y3U9BtFqBGQ+nkp6qZdZbHqoopl9el/rrlZWVUVJSQt++fQ9aNv9mNm/eTKRKbrQRkxTIx+TPYEHxCsxY6UgvREEDAugVA+kZza+/dDqBmhroO7QKjQa8dTrM1e0piGWwjqW0owcV7iKKS6ONfmcQT2exe5/IV0s+IxAIMOGy0xHNpcSUaIPntUVIwFLXB1dtDb3Ht2L8+Zf/YTmkpqaiiC0wm3bSvr3YrI46ppeRBLub6joZk1HggrMbpuLQ6QRmzkii9+A9SDtbkextz+bNSwkk76RNSX8iurVo0JBRNZgZd+/m6aeL0RsUIgEthurWZMZyqEpbhT8gNzB+/tqeDetl2tG90dpdI2hIqurBA4+t4a1XEsnLE1i5Nkrbgq6HLIsBA05k07aZ9Xl3Ib5BMfYMG0++4EIUqdd/Lz+ZxvRXXJw4thR7gojXF39+XHGhnXBI4dW5Hp6amsbyn0M8OK2WO29IIhBQWLsx1EiHh8My9z3sI9HXi5i9ilNHwGMz6nB5ZGQZVi3MZcuOKEUlMZwuiedec+J0ySyc1zjFgSgKPPtIKjdNqSEqH7oBWG/QYyOxyXye8Tlhe8rYSwKJBAmwmu/IVdpgxU4IP6XswUEyTr+OcyZUMPvZdFJT9qf9W/CFn+Wrg9x4ZbywYteOBnbtjWI1x7h4bAKX3FDJ/x5MpWO7+HcQiynMfNvNG3P8aDQakPilvopAnXkPd91ka9LAekwfIwXtXNTWaPHhPuQN0gNxRMPeN2/ezJNPPkkoFGLkyJFA3MNz+PDh5OTEJ8s9e/ZkzJgxR/K2/yr27NkDoozd04aVa5o3DG3bEUEvmcnN1vL+Z40NXTqdgM8vN5gM/haXW6LaFUJGIi2aT6q3EylSLqDgSd7KsIFW1m2IYU8QKN5pJGPf8aR5O6MT9IiCiEEwUsIuUsikxrSTXfbvyaF1I6WmKApFyg5skQw87upDkoUgCCQ4WnHSsP3GPr1e4MzT9c2GdLnTNnDHTVYqq2PYrBq+/CAVfYqTCvaxl+0oKMjE6DjAxTWXxxVDUqKGs0aLVCVsqjeqpgnZFNAVm1lLv+Mi9UbCkcMs3HSVg/4nF3PsKSWMOruGR54IkirnEiPGFn5GIoa0rQv9hlXz2tteCndFWLoiyFnja5n+coSJV91ySHIYevxZ6HVmThtlJKbIPPV8XYOQUUVRePpFJ5VVEtdcEl8wnnmagTpdSbPXrFWq+PjzEE7X/lndnn1RbnuwlhkPp9KqhY4rJldy9W2VtGuj4+v52fz8dR4zn457UO7ZF6XOLTFymJnnX3M1GcLqD8gsXRlk1VIHd96j4EiLMG9mvKhBhwI9Pp9MXl5+o881R0ZGBsY0LSlJmkbu74nhFlT+0IUBw2sZdlYJoy8tY+wV5Qzsa2LyxLinRnVNjFqnhKaJghu/RUCoryGdFM3llGEJBKylANildNxrOjHuYjdWo55zz7RRtFdm0fcB3ng2nR1rsljzYzJfvJ9CUlIK6a36YcgHjQMEDXHj52//RAmtVqC6uvnvSkXl9zjjrDN44LkpBLpWsi9tM8XpW6nK38mJlw3B5Gh6oe3UVtF/cL9Ghk+Ak08+mVCit8mwyHjl1EpOOmUkgtz0b8mEBR/N52uK2UK0bNny4Dqn0ohfC3IcDOlCDgkksprvqFHKURQFRVGoUcrZyHIK6EobulBJMSXsRlYazxlkRaKcIgL4qaUqntOzGSKE0RFfXEhIlLATSYkhCiIJ/hbIMhw3spo77q/jqlurOH50CT+vlGkR7kqu0AZjyMrOnTv/mGD+xezcuZOTjreiNyrImubDemNE2Vsc5ZQTLDz8Pyc3X29lw7IMKqqiDBhZwc13u3h+pp9YTMFrKsHYYw3HX7GN514SOPNUE7uLohx7jIn3Z2Vy3lkJ9Xnhbr6vhnFn2TAeYONWEAS0oobypJWcdaGfsaNNuMSqJs+NKTEC+DELVrSiBr2++dQMB0Kj0XD5hJsRtFZmvb0/XFWnE3jhfzbK0n/Ao+wvGuNT3GzQfYdGJ/Hmu96mLgnAy7NCzHo1wqp1IUaeoMWpLyUY5IDpOmo9USZe3vymz8SL7Lw5v/lKzj/9HKVz56Y95ptCrzfWG+a0WpEXn0hn3MQKnnyujpKyKEXFUZ56oY6TzytHV5tLUkVvRp7p5MPPfUiSwmNTHTz2pIC3xSrosYxR1+7gm69tjBppRKKxEVYjaAm7TezaE2HK47Xk5Wg55fwyvvrWjyDAjCcSmfuWiZS+2+gzdjtDRwW5/24r1t/UD9CI/G5qKFEj0rNnz4OWgyAI3HLbNGpdMczJPoJVibjrtDwyzc3Qs0oYPqaEficVo9EobF+RwwvTkuoNn78yoJ8ByeQiNbXxsjgtpflQ+oqqGJWVUFepp+fwfdz5cA2z5rg5/+pyThwbdyRIS9Vx/ZU21i1L5aelVhZ9YQNB4atfwodzs3WcPyaBcWfa6j2X3/vEj11IomuP/Z65GzZsYO7cuQctl387O3fuRHQ2rTdMggUZiZa0ixs+f0GHnpKy5q3Z4bBMxGPCsW04ts3Dya4YQqKUhSiIWIgbC4NVDiZPqWkyH+KjM+o4ZsDJCIKAxWLhhZfeJ6dNF7bqViD/v/lUWAnhyirj2huv+SPdb8A9U6Zzx8NgNjW/vhEEAa1GwKDTcOWFTW8uiqLABecZqKUcvWDA7QK7TctONlDriWC0SMSIkhpsS1bpMFJ2H09WxWCSpbjhP6rzNIo49XglJEkh5rU2+C5+i1Wws3mzjNcnY7WIPDNT4Jyxlx2yHMaccz6z5oqNcu9ecYGdLu31DYoQazQCN05MZOG8bJ5/LI2ptyZTVBLl9gdrmPOBlwVvZHH8IDN3Too71Yw4pxSdTuHMCyt4+jkPbk+8XwuX+Bk0shrN7i5xJyt3mGUrQow6wcLZp9m49+ZkPl8SYMgAMxedk8DIYRbWbw7TqoWu2dRM+S31ON0SsYPPkFfP5s2bSaP59EGJpFEh7KHYtJ6u9KcHxxIjSjl78eOlPT3JE9phtxhIShQYcW4pYy4t47yJ5Yw8t4z1m8O8/XxGfbEsgHcWeDnjJCsF+XpeeTqdGbNc9D5hHwNPKuO400tYtylMQk0HsiMd2c1WMmlBNaVICVWMGtH8JuS5Z5mJKDEcpNLzmIN/JvweR9Tzc8GCBRiNRh599FEcDgdffvklnTp1YsyYMXFr8YIFfPDBB4wdO/ZI3vZfhc1mQ9BFsEeT+XZpqJH7+K/c82gdOouEqFN44Kla2uXr6Nl1/6QrEJDx+2UenFbHQ3c23IVWFIV7Hq0lXGtjPT9iFW04lLjXhym3ikenWDj95BTenK/DH1AwaEUef/JbrDUFWKREgvipNm9HtPrIytFgtMRIlmS2/eQmXYnVFwaKKVG2C2uJylHqqKBbavPh0c1x3OBRGI0vNTh2/10JFBXvY+X31SS6C9BjJKCrwZe8gycftZCXo+PSSZVcf7mDVetCmKPJZAhd6/teIuzgxOONDZTO/XclkJLiZuZri5BdSYSCYEx3MvoMPffd0TDM6dh+Zuw2LbtXJ5NNa7KJ5z2TkHBRTZ5QABJIe7KYcVcR021OiFiwejphyCk+5N2Lnj17ojW24rlXt/DU1BQuvLaSzxYFGNjXiKLAyrUhTjnBQlqqpj5NwuUXWJj12nbCJamNdkWLlZ0YsfDN114GbSvGahZJStSQlqJh6i3J9Ttmp51oodvgYl6dE6+onpaiYeW6MKvXh3nxiXRuf6CanXuilJTFGH9VBdMeSK2fuBXuinDz1BrumZxESrKW1+d5mf1cRoMiQZJ8aEXTRFFkxKgRlBW9zT53CbgbftYup5FQPpzCyELuvcPExePs9aEM+0qiTLipisfvTeHiK52ElCBGobHClZQYMaL1niISUeZ/GMAZCJCmeLAKCTii2STsy+Sz6dWE8VPMblpqO/Pl16UM6LP/mnM/yUIUBTav2kb67naNHnJBxY/S7SdCSpDUVDXnp8rhMei4QQw6bhDBYBBJkrBYLPFKzbrH+WLuYlLqsjELNqJKhDpLOZZ2WqY8eG+T19Jqtdzz4J1MvfkhMmvyMQrxDaioEqHCsYdzLjmbfv36ETL6m/TCz6Y1u9lCF6Vfo/dCSgBrponWrVv/OYL4D6DVanGk2YlWRJrM6xxSAmjZv7jXoqM93amjml1sJkYMHXpyaE0QH27LXvr3ilFXp7Bhy1Layb0wCfGQ4IDiYws/o6CQSxsUFPayjRQyG90XoJx9tKN7vB0ESCaTn8XFtNK2JYNsQENNiYl1m3w8co+d629VaOUcWH8/SRPDYmk+HPm/SmpqKjs2KFhtEDHsgcrcJs+rMe1k9ktJDOhr4oflQS67sZKKyhiRqEJVhcKst/wkGiyYjCaSbAreQJj3P4vyyYciUaedkMNJiywtJ59XSqsWOiQZiktjXHpeAuecZuXhxyqaLaYkKRIROUKHAnj0niTcXplPP9+AqWRgvQ4BkBWZTSwnnRxkRUYW/sAK7zeMOmU0sizz6CO38uIbLiZe5ADguAEmPv9Yy013ruaHZTH0OgGdUeLVp+yMOqEV4yaW88USPycNazjeZrzkpXZ3MhnOjlx90VZku5cycSN2l4lvlgYZNqhx9M22HRF8Ti0Wc/OerkaDwA8rgk3qzCU/BMjI7nFI1WxPGDmOuR++w2Xj7YgiJCeKfPNBDj2HlPDyWx6SHCI9uhgYOdTIku+34ZF343bLXH9HNTNmOrFaNbRpqePjuam0bb1fjyz8KtKsB3idS+LWB2q4bLyd+25J4trbq3jtHTf/e8WFVivgSBB58I5k3B6Z1+d5GDnMwiPTnfV97trRQMRSjeJsegzVimV06tbukAtbDBt2PC89l4AjJ8Lyb40UOIdT4txFpbYaraDBjJX8PF+jcOBfKauIYZRs/LC0Bm5t+N7kiYnccHc1c1/IaFAINhyWufi6SsSyltRQiSSG+Ozr+D20GoX8Vjre/sDL5u0Rzj3DhsUs8NkiP9NnusjJ1PDsqy5OHGJuVFxn9YYQe7eaMKZrGX32WYckh/8SSUlJYJagmVIFRszoaRjeLgoikRoHP/0con/vxhsVs97yoatt0eTYVFDw4qJ1qBcrl//A4NNLuHtyEt07GygqifHY9DrWrhN5691r6z9jt9uZ9fp8Pl7wMU889DQmrw0hqEW2R9CnCsx88WUyM5t+lh4KqampzJm3iNNP6YksK02O8x27I3i8MlpRQ0Zq83qqRa6IrIkgSTH0BoU6r4KAhmCtDW+CH8W+iWxP70afq9UVc9JIXQMDI8CLb7g5ebiFdd/9fj/emO+hotrIhZdMJi2teQ/x5khISGD0OZO49MYZPHmvrt5jsbI6xsJvI9TUNV5/i6JAWooWvU6gUzsD783KpN/IYi6fXMk9k5MoaK1n8DEm1m4IIcsCvTpbePmxRF59xYkiSOgCKTg8PTEIRqrEYs4ZbeC4Y3VUVEt8+pWf+25O5pTzyzj1BCvJSRouOTeB+R95qHU2/9xTFIVoVKFLQWM5/x4Go4EwzmbfjxIhKUkkLVVAu02HVtCSQ8P5eEQJk5UjM+mKJL76xs+1lzmYeGsVl4yzce4ZDT2Gn37RiUEP6b+MKYNewOfWEtybDNk1/PR1JrPne1k+R0eWkMcuZTMeXESJElEEAkETCc089twemQQclLGHec+8fsiyaI4javzctWsXffr0weFw1B+T5fgOnyAInHnmmaxZs4Z58+Zx2223Hclb/2to06YNBiuUGldAaSuGnVHM2y+n0OkX92GPV+LeR1ysX6XHmOSjZxcLBa0kLry2gtRkDf17m/D5ZVauCzF0oBGdTuCi6yq45lIHbVrq2LojwoxZLioqJWRDlLPPMqAIdXz6dQlBn0inVJHOHR0AnHOajZPOK2PhO9mcdpKJl9/YxaZNEoIo00KJsG1nhJatjUy8OJGFi0PsXgMbQsvRKBoUQEHGihWTaERjCdKp86EVPAI49dRTeWjKS1w+fv8xURSY/XIyWwsjXHDlKvaWSZw43MCl4y0Ul8UYNb6Mi89N4JheRo4/rZoEZ//6cGMXNSQpmbw2u5JrLrfV71wIgsANE21cO8HK6ReWUlkt8f1HuY0mJRCf8ARdRlrRgWJ2kiTEFbRG0CArUn14g0bQkhrJh1+81oP4yW556MUcBEFg+rNzGD9uBE+/WIsggqwo9O1pJDdLx5Sbk9HpBDZui/DDiiDHHWMmwabhg7kOzr34B6jOROfJIEqEGtNO8juEmXiakSGDbDz0TJQkh4jZJPLo3Sn1Dy1FUfjfyy5iNcls9Hr5/qcgobBCp3Z6Pns7Hs6//Itceg3fhy8gs3pjiGNPLSYlSYM9QSQ3W8cjdyXTqZ2B/73ipGOBnv69909mK6tjhMLiIT/0b7plMued/SbGrBoCLm+j8LswQby1Rh5/WOD514vp1F6PyyNjs4hMuz8Fo1HEGQwQTFxDC+eABhMcRVHYzRay2B+XWUEx/lodOnRsZiUZSguyaIkGLTISFZRQQDccsRQ+fMtJVV0VU25JIjNdy94SExZDJRW1hQTtdaS7u2IWrCiKglNTTjB7M89NsTJhso8HH7n7kMeFikpT/P9F46133srIU0by3LQXKNm3G4vVzDWXXcZJJ5+EVtv8FGD4iOGkzk7liYeeYt/u3YCAPSWBu266tb5S+3EnHMuaeVtJDjf8HZuxopiiFOm2kulphUEwoSgKLrEGT3YFb7z42hHv93+NybffyL3X3k+Lug4N9JisyBSygTwKgF+8S6hBQSGIjxSy8FBLKlmk9LdQWV1Ilt3Ns09m0DJXx6p1Ie5/eDlFRQLRqEJFbQhNxIYJK3vZhh8vCjJ7lK20pH39vRVFYR87MGNFqM/vodBW6IJfbsle81Jys0EQWvPRx3qi0URuuKOOYGEBSb8YPmVFRrKF/xM5Ww+VE044gQenBjl1hJl9eyPs8xaSEihocE61UoZTqSY1Jb4xOOgYE18ck80l15dTWipARCTmMRMzeQlowogxcFgVFEGh3OPGHDOgqUvH6w2xcF42peUxNBqBjDRN/feckBijIryHTKXx5kWVsRCTLcKHr+diMIikGUQ+mu/gnAuXsmuX45dNdh+1lGMhgdZ0pFpbhMEiHHZxslNPOxufz89nXz7Mh5/7GHemDatV5OMv/WhNCtvXpPHC626O6W3k+F+Mly88lsqxp1Xzv1dijBoG4RDM/dBHuCyNLHc8DVK6qwe4IF2R2RfayYTJ2/lodjqd2+83qhQVRxl7kRPK85j7fnGjwpC/8sXiAO3y9Zw0rozH702ha0cDbo/ES296+XiRnTdmzzqkPl955fWMOXMuI4ZEmXC+nalP1vHU1BS+eDeDoWeUc+6ZNj79ys+T96Uw4xFDvYyLiqNcPrmSD17NbBTivW5TiF3btbQQGht4JSWGyRHi/Vf3z2OnP5zGxddXUF0TY9xZcQPfUy+4SEkSue4yOyeeU4ZUmcG0571MviYBnU7gwvEG3nl+C2m+Tg2uH1FClJh2sPjlxYckh1+xJuTy0hMueg2qQfZItBY6wi/2hagS4YWXv2P8GGuTY+3p6QES/V0p3+Nn5ZoQfXvuN4x17Wjghsvt9DmxmLFnWOnWyUDh7ghvveulukyLpLhJcmiJhI3Eamy8PFODyytz1yM1zHg4BUUWeXm2m3BEoX9vI7OeTuecK8rRiCLHnlbCvTcnMXKIGa9P4aU33bz5hoQcS+OGO69VN4IOQP/+/Qk7fMi+pvOdS0g4qWmU7ieptiuXXvEDzzwl1VfvjkYVXnvHwzPPSOSFWjdKUaUoCj5caBBxUYOtth2BWjPX37AV0egmEI6RUtUHfXZNk9XaTzvjNE457RRWrVpFTU0NrVq1OuK1T+x2O+POu5rHnn2TO65v6LQjSQrX3eLCFzLRuVseP/5c2qBmwW9ZvCSGSXJQa9jLsb3gvQ81WLBixkZVcRkaczUB049kBTpjERKIKGHKdIVUa4q4Z6Cj3vgaCMi8PNvNmo1hiksiBBQTstL0d+VXPKSmK7w8W2La9HcOyQP+/zN6zPlkZbdkwm1PEYlUoShgMmUw4Zon+OSjt1i6YjXH9mts+H52lovzxyQgy/HCVYW7wlx0XQUGvUDv7kauviSR7p0NOF0Sw04pQ7OrK0mk10fi1GqKMbXfxiP3pnDhdRVMfyiNvfuifP1DgGceTGXU+FLOOyuBM06ycMJgCwu/CRAIyA02VH7lm6UBfAEDl1w2+ZD7f91113Hul+PJVfKb1HXF7GTUKJEhx5h58I4NZPzyrPsVRVEoFNYyYbBIfp6ODVsjOOwaZj+bwV2P1PD2+6UMG2hGkmHhN3527JCJRGU6DCjGrNfh92iIhbUUdHHy1sxUdDqBV98IkyRnggD5Qid8iptd4nrKnC5mviVy9+Smc2m/Md+DjJ3uvbodkU2CXxGUI1Fy9RfGjx/PKaecwrhx4+pfjxgxgosuuqj+nDfffJNvv/2WV1899Cpe/yaqq6ubLQY18+VZzHx5KhatmdIyhbREA1ZHfNfa69ZAdQZ1hiIS08K89FQae4ujvDnfy2P3pPDmfA/F5THunZzI5Htr+ejNLMoqYrwxz0NZZYwW2TpOOM7EeVdXEHSaMBtFJG2AnByRXYUa0gOdkFKLMDlCCKJCpTNE+3wDrz+bWp8no6omxg13VdO+rZ7unQ1Me9HJzl0Syb52pITaIAASMeoM+9gr7yAalejbP4lHn3z/D4U63nj9+Vx30S4G9Gm4g+f1yZw4zscTT7/LjTdciMNazYlDjVwwJoE1G8Pc97AfZVd7HOG4h4SsSKznJzrQE7+xktzjdvDGsyn1uSbCYZl7Hqtj8bchnJ4Yd01O5LLzGocGPPmck5eeMmMNZlNm2EpSLJscKZ7IvEYpp5oy2tOz0YJ0X/IW/vfmU4dV5GPM6BFUlm9n5FAzLk+8qNWvYegpSRqKy6J8NS+nfkKrKAqLvw/y7oIgn3ztZczpJpYsDZKeoiUaU9Bqoag4hiNBQK8X6dRejyLDT6tD+HwKnhodetlKi3YB3nophfZt494BTpfELffX8M1SPwP7mtBpBdJSRT5fFMBmFTn7VBvBkMLHC32cONTCPZOT6nciFUWJe6M4O/Hqa+8fsgxuuvESRo/YwIOPBqE8F5u/BQICVZRSRSkd6IUJC9W2zUiZe7nyIiuZ6Tq+/ynItp1hIhGF8jIIe00kegswRe0E8FP2S56TPCG+8C5XitjFZkQ0KCho0SITw2yT8XtFUskmjwL0goGoEqGQ9fjxYE8PkqA3U9BzEN6iMFXr3HhzV1HQwkZVJSAojDpJx/hzTJx7ZQVOl4WfVm46YJ91Ot0hecn+0ziQPvyrEASBzMxMysvLj0gl8n8qhyKHWCzGlZdMpGhtGXZnGnoMeLUu3MmV3D71FhxJDp596nlqK2tBhGOHDuTq668iJaXpIiR/J/4J42H+3Pk899QLWOqS0IYN+HBTSSktaEuakIVHqWMzP6PHiBkrIQKYMNOaTpSkbee9L98hEAhw4/XjQK7mnNOsnHWKFVmGN+Z5eH2ul9oKAxo0SMRwJNlJS02jY7eOeNwetq7fhjmcgNvtoU6uQo8BLXpihDl+zJC43GT2G0NFQABFllEAQREbrDFlQeGE40/gtDNObbbP/2VdeOlF45EiK3B7JPr3SODjjyU0dVloFO0vhatMWLARy91Ku3YaWrXQsacoiscrUVYZQxQELBYRSVYI+MDnFejbV0dulsii74OYtFp27RCwp8X45K1MunduOOd6dqaLJ551Eg3psPlaki3FcwxHlDAVhm04DcVsXJZZ720D8UX38NGlLF8hIyBgJoHWdMBBCnXaUor0G7j86mu54cYbDlt2wWCQSy48njenCyxdESQShQG9jRTk66muiXH2hHKWvJ+DKArs2B3h1gdlzj5vKl269OSqK66hZFMZyYFMitlFZ/o18KqWlBhFKZu5/5kpfPLRa/i9u2iTJ7Bzb5g9e2OEg3bCITeWBA8fvp5OQX5Dj+yi4igTbq6kU/tkMltNZN2a7ygp2YXRaObssRMZOfKUQ8oFX3/doiImTxpPny5OZEVhX0mMG690EIspTL63htGnWtlbHOXOG5Jo00pPOCzz9gdeHpleR9uWeu66MYkBfYwEggqvzvHw1AtO/BUJdJeHNCqCUe5YQ7v+NYQiEiccZ0YjwkcL/eS31DH1lmTemO9m9nteYrF4eLssw4VjEnjtNQkkPW06RJh0jYXUFJFb7nGz7mcNWVIbdIoRt7YCv9XLOx/OpaCg4AA9bp6vvvqMTase4OJzBE4b4yGnZmCDyKcS62qOH1PH0/en1s+RZVnh0Wc8zJtpJcPVk4gSpih9CTdcbeKy8XasFpE1G0LcfF8NgiCxa6+EzSYiSRD0ikRCWgxGmYgcJaW6J0lkUJa2lIkTdYw5w8TEW6pomaNjwgV2jAaBLxb7+fRrP5edl8Dk23wEfXqMlggmq4yCTCScQEG7Dtx0x+RGha++/PJLFi5cyLRp0+qP/Zv14cHMC99/9wNmTH2BHGe7+iKmiqJQrS8llOnEU+ejo7dfI4ObT/GwN2EZyYk6LBbweBSq3BEkr5leDG50fpWumAqlmK6xAY3aUKdUUU0ZqYYMeo3ryH0PTTnMnv9xZFnmtluvJOBcyu032MnO0LJqbYgHn/Lg9Scz/8OP0Gq1XHn5EL55L7HR5kdFVYyhI11YKtsTbbkJr09CrMqjJe3ZymqiRIgSRmuIojVIWExa8nI13HidmTatNJw3sQqfPx66HgjKxCQFh03D2DOtzJ4TxrM7nYL/l/dTViQ2GZbSc3A+Tz/z6p+a79vtdnP1xDFMGOdi9CgzOl28YNOzs1yUV0k8+0gqs+Z4+GKxn30lUT6encX0mW5Ky+PRD9kZWlavl5jxWoydhT7EmIDVqMdoiXHaKXruuimBBV9GePY1kcREG5Ik4HJ7OH2EzIVna3n7Aw9z3vPjckIoqjB4oI63n89o8D1UVMU44exypj70JgMG/LFCuD07d8foTGxUFLNaKWc7a8nKlfjx8yxefNXP3LfBWlOAUbYRED3sVbajNyj0OTZMJCbj9kg8+0hafXSxxyuxal0YUYQZM12s3Rhi6EATJeUSQwaYaNdGT69uxvpi3A88VcesV2Ty3AMwCibCSpBi7TYi9jKsNolQUOSD2amN8qg++j8nz74QJhIzsmL9T78bDXAouvCIGj+vueYaunbtypVXXgnErc8ZGRncdddd9ec8//zzrFy5ktdff/1I3fYfye8p9bvvvJPvvn2blGQNXpdIeamIENMh6iRathJITImxaXsYvU5g2LFmcrI0fLkkQEyKTzi8PglJAptF5KE7Uzh5uJloVOGt97w89YKTIQOMfPhRDKsvjyylNR5q8Yl1VCoVWBUbGbRERqJcv5WIGCTRIZLk0CIKArXOGDXOGMkpceObRlRw2LTUOgU0kh6NoCUUjSJpooiKQEGHFG6+7UkGDhz8h2Tl8Xi44brz6N+jlgvGiNgsIl9/F+Glt0Vuuf1/9OrVF0VRWLr0e15/9Sn27t5NbU0IrSuVlrRHhwEn1eyjkBQysRisBJKcDBk5kL1Fq5AjJYhCjD27FcK1NupCfhKS9GTkGBl/lsKE8SZsVhGXW+KFNyL8vLk10ZiefXvWMOF8Dbt2yby/IELMY8VotSAbYigRSPJloo+aiBgC+JJqufXemznltFP+6JAB4g/122+9inVrvmLEEBMTL7Kj0wro9fDqHA+z5nrIz9Nx9+QkBvUz4fXJvPSmm9nvxw14HfJDXDzWyqZtYeYt8FJRJVFXLZKSrCcalYhFREJRidNH6QlGZCqrJMorJWRBR1a68EuOGxGvT0MsFiU1CUrLJFBE5IiBcMhEUK4lOUWhRY4Gh02DySRywxUOWrXQsXFrmKdecFFZm8DceUv+0EPO4/Fw+aWnM+5UJw67hg8/irJjV5Q9RRLZsQKs2PHiotqwG3tKiMRkGD3KxshhFtq00jHzLTdPveAiFhaJxhTkqIZQRMGMlSylNTIyZewhQhgtemw4SCSVEnZicPjo1lVHJCqzYZ2AEtOhSAJRWUJEIEYUC3ZiROnVuxcWu5ldi0vZyxbScsN062Sge2cDW7ZHWL0hhCCmsGjJT7+b7+zfPMEF1fj5d+KPyGH9+vW8MXM2rjon3Xp144KLz4+HpP2D+aeMh2AwyCcff0rx3mJ8AS9rVqzD7wqgCAodu7Vn08bNaCpMWEOJmLHiFzw4U8u47f6bGXXqKAC8Xi/z57/JRx/OIRJ2E4lIlBcrmCUHggFatW/BS6+/SHJycgNZRKNRtm/fjiDEPfdmvjiLsuIytm8vpP+xxyAqGqJEEBDQoI3nUxZkZFFCFEUUWQFZBEEBQSHBnsCjjz16wP7+l3WhJEkMH3ocfn8xCTaRi8YmoKDw6Rdhtm0DWVLIylZo30HkjuuTSLCJ1LkkHvmfk+U/KXjdAlEiaEWRXt0NzHjCTqJdw2Mz6vjkKy+KIpJoF9FqFepc0KOzkfPPtuHxSrz4hoeifTHS0+OFMj750s+mjSJSTECjlWnfQabGFePk461MuiKRtBQNP64KcvejtZxzupVRwy1MnORm7VoZvaDHYIsQkaN079mf12a/dcTk99NPS3nx2Vu483qZ444xIsvw5TchHpmh4EjMRYrVAJCals8ll91Chw4dgPjcasWKFbw042U2bdyI2+khWUzDKiUSM4URUiXuf2wqxw6KL0Y9Hg9VVVUkJyeTmLjfa2XdunU8MPU6Rg72Mn60BVGEj7708d4nPlJSEunY9Syuu/7OI9bfX9v+4osz+PSjFzEZQoTCCjmZWgx6gfVbwpiNIhqtQCSiEIkqGPTx1FihkIDBIMSjiSTw+RWsVhkBLTWlBrLlNtiURAL4KNUWUtAxSu/eWpYuD+L1ywSCMhqNgNko0iJbhywLFBVHMJvBatVQXhUjI03HzVfZ2bhJ4tulYfZVhBBEma4ddDz7aDpvvevno88DiMbWzHv388MuavHMtPsp3/c5p4+IMm1GiB2btehlMwH8aBCxOmKIFj+9exjQ62HL9gjhoAbJY0WKaqjye9BGjYhaMKZ4EUUFRBmDXiQYksnJ1HH6SAu1TpmPvvThcsp46nRIKGhFAZ1iwqLYCOtdWFOCGI0K/kDcE85sEnDYRYJBBXe1gdSa3thw4BWcOFPKufS6C7n4soub7Ztq/Gyar778iqcffQbJrSAqWsL6ACNOGc6td97C118t4pG7HiOpKge7kISiKNRpKym37MZsMWGQzEhIJGbaue2eW9i4YRMzHnuOrFBrHCQTJoQnqYoOAwswGA2sW7iJFE8uhl+KClawj0qKSbNlktElidfnvPaHNjGONFu3bmXG/x6gaM9OdFo7F156FaefcXq84Azw+WcfMu+te3jyPhtdOhiQZYWF3wSYfHcd5SUiJhOYzSZ0xhSICBjqbMgRhQplHxHCmLEii1GsmT5yci0YjSaK9tXQp5sGt0th9WpI8LXEKidRKZRASoCLJlxCXZWLrxcsxlaXikE2EdB7cNoqufmuGzl77Nl/iWwCgQBz58zi/XdfRq8NkJIkcul5dgb0MfD8626+WBQgEJJ46PYUzjjZxpoNIW5/KEZSaieSkuy0btOVq666kYqKCu6+40o07OKU4yNEogIffWUgLbMPd979RP04kCSJb75ZxIIPZhHwe8nNa8v486+loKCAhx+6i+++mc+YU0zkt9Ty7bIIG7ZbeeKp2bRt2/YP99HlcjGk/yCC3hgpShYaNNRQQZQwBfSglN1Ysmq5ZFwC/fpoeXt+iB+WRXB6omgFkScesnPRuTa8XonpM13MmuNh6q1JjD09Ab1eYF9JlNsfqOPbb2WcngiiRiHBBkYLZGVoGD3KSiAo8+7HfmqrBWrqJHSiHq0IeqOCLTFKKKxQW6XBhI2UNIkuXeGcMQbqnBKvzvFQUarH7sjljXdeb9Kb+v9z1Iyfjz/+OB6PhwcffBCAF198ke+++45rr72WXr16sW3bNp588kny8/OZOnXqkbrtP5KDUeqlpaU88fgUNqxbTjDox+cRCPo0GM1aBp8wiAcffIyEhARmzPgfC79cQDTqp2XLPE47/UJOPvkUfvjhBx645wHqXPswmyU0WhGD0UJWVhJJiVmMO/96tFodTz/6DF6Pl7bt2nDV9RNRFIX5896lcFshPq+PSNiPTBCrPY2BA49l8ODBaDQavv32OwK+AC53Gbt2rMflqsbrBY1gIyU1ha49WtOj50BOOuk0DAbDAfv6e8iyzNKl3/Hl53MJhYL06HkcZ541Dqu1abd9RVH4+eefmT3rLTxuL917dyMnL5vykgoyszMZdcrJ9bsIPp+Pqqoq3G43brebvn37YjabicVifPbZAj79+A1kKYhWZ+H0My9n5MhRiKJIbW0tn3wyH2ddBXktO9K370BsNht2ux2Px8MH731ISVEJbdu34bQzTjvkHEYHYvfu3Tz99P3s2bUOvU4kMSmDY487gy2bVrF2zY9EIgE0GpHEpDTOv+AGTj3tLPR6Pdu2beOLLz5k+U8/EgrWkWBP5LzxVxEKRfj6608w6DWcfsY4du/aSnXVPnJbtOPU087G7XZTVFREcnIy7drF81e63W5WrVoFxAubBQIBEhMTURSFl196mh+XLkSSgsRkHVI0gk4HosbAyJPHMWHCdZjNTVetPxiCwSALFszjs49nE40G0BsS6NDpOHbv2IvX7UXQhPF5apAkKz1696S8fD0l+woJR2L4AwIdOvVl2rTpbN++jTdfn4bLVUcorCMcDpOUlMSFF13JujXrmP/WfGKxGMlpiSTYkkCBnBbZjD3/HPr1218sZvPmzZSWlpKenk44HOZ/T86gpLiYjt06EAoF2bZxDR5PhKiskJyWSP/+/bnjjjsPWlH/mye4oBo//06ocojzb5FDOBxmwQcLmP/2e0QjUbr36saV117xu5PJWCxGXV0dVqsVi8VySLKIxWJ88fkXfP35YvQGHb2O6cmW9VvxuL306d+L0WePxmQyUV5ezo4dO7DZbHTr1u2gDB//dV2oKApff/01t990Ox5vDbYEAVGjw2DQIEthAkEFl1MhLVWDRgtyTMBdJ6LRg84IWtGO0WhEb/QjS+54brGYmXPOvZwOHTrw6Sfz0IgSjsQcFi/+HJfTSTAoYUuwcsqpZzFx4tV8tGAOX3/9IeVl5bidEjEpbsA2GjUIgo7UFAFZlnC5ZNwuibR0EY0oEAgoiFoJk9FAenoB99z34CEVtjlYysrKmPPWC2zetBIQ6NNvGOeOu/yQNmQURWH9+vWUlZXRqVMn8vLyDvqzkiSxZMkiPl7wOiXFu1Aw0L17D877ZcH7Z1FUVMTsN2eweeNqPB4Xycmp9D92JKNGjcHn8+F2u/l4wVtUVxXjSEzC5dZRVb4VWYmgN+gxm8zktmhFm4K+WK0WiveVUl5cjqgVKC7dxa6dGzDoFYwmC1p9CiJeDEYzrfO7UVdXR2XFDmwWEaPJwSWX3cLgwUOpqqri3fmvUrh9A+GIQt9+J2Aw6FnwwYtEI36sthQmXHkngwcPPezUB7+ybds23pnzPLt2bsPr8yHLRiJhD5Ikk5SSQSRooHhvCSBgsYcwGCLIkozB5KBbj8Gs+OkHamuqsFpBpzOgM9jQaRwYdQm4PW6S05OISVEq91USiUjk5eVxyRUXMWLkCEKhEKWlpcRiMVavXsXS7z9BliUGHDuK9u078earswlHArTMb03Z3gqcdU46du7AhKsv/12drBo/D0x5eTmhUIicnJwGBsiioiKee+Z5Nq3fgiDAiFEncNGlF2K323G5XBgMhgbrkbq6Ot587S02rt1AYnISF0+4kBEjRlBWVsaSJUt4ecZMqiqqcbtdGMwG8tvkM+Hqyxg0aNARG8N/BTt37uSF5x9i1461RMJRElPyyMzsSG2Fk4zMdC6ecBHt2rXD7/ezbNmy+vXR7FlvU1dbR+eunbhs4qX141aSJN55523eeft53C43oZCBHj2PYczY0Rx//PH1z/fq6mrmv/MuFaUVdOjcnjNHn3lE18cHi6IorFq1kpdffJiivduIRKJIso6evY6lbdv2rFvzDYoikdeyA+dfeB35+fECvf9/blhcXMzKlT+h0WgZNGgwycnJh9SOaDTKsmXLcDrryM9vQ9euh17lvrn+ffrpJ7zw/NOEgmGGDDueNvmdWL96A/6Aj0DQz+pVK9FpQ0SjMgG/hnYdO9ClRyc2b/yWUKCOSETCYHSQlZPPzh2b0WpC2GwWklNyqamDyrJqTFoTkuDHliARDIXw+Azk5rSguqwGWVLo2rML9z80lT179lBYWEhOTg6pqalotVqsViu333QHG9asQ5ZjaIwKGVnpDDjmeEadfjJ9+vQ56N/UUTN+LlmyhFdffZVp06aRmppKVVUVt912G4FAoP4cjUbD3XfffcRzXfzTUBf7fy9UWcRR5RDnSMjhueeeIxgMUlpail6vJzU1tdkH/DXXHLja4795gguqPvw7ocohjiqH/RwtWZSVlVFSUkLfvn3rj6m68M9HHfv7UWURR5VDnKMpB9X4eXRQx34cVQ5xVDns5+8ki0PRhUe04NGwYcMYNmxY/eu0tDQeeeQRPv30U6qqqkhJSWHEiBF/KO+jioqKyj+JnTt31v8fiUQoLS09iq1RUVFR+WexYcMGFi5c2MD4qaKioqKioqKiovJHOKLGz6bIyMjg8ssv/7Nvo6KiovK34re78yoqKioqKioqKioqKioqKkeHw8ssraKioqJyWMiyfLSboKKioqKioqKi8jclKSmpPu+gioqKisof47A9P38b2nkotGnT5nBvraKiovK35aeffqJ///4HPEeWZWbPns1FF130F7VKRUVFRUVFRUXl70RtbS2FhYXodDq6dOnSqFBs37591RQgKioqKofJYRs/77rrrj/0uXnz5h3urVVUVFT+trz77rtYrVa6dOnS5PuKojB79mzWrVunGj9VVFRUVFRUVP7lLFq0iOXLlzN58uT6KuM7duzglVdeqS/wk5qayqRJkxpUIVdRUVFROXyOSM5PjUZD165dSUhIOBKXU1FRUfnH07JlS958800mTpzYKFTpt4bPgQMHHqUWqqioqKioqKio/FVs2rQJu93ewLD58ccfoygKJ510Eh6Ph2XLlvHdd99x0kknHcWWqqioqPz7OGzjZ8uWLdm7dy8bNmygZ8+eDB06lB49eiCKajpRFRWV/y4TJkxg+vTpzJw5k+uuu46srCwgbvh86623WLt2Lf3792fMmDFHuaUqKioqKioqKip/NrW1tXTr1q3+tdPppKSkhCFDhjBixAgAqqqq2LBhg2r8VFFRUTnCHLaF8rHHHuPxxx9n+PDhbN26lccff5yrrrqKOXPmUFZWdiTaqKKiovKPw2QyMXHiRIxGIy+99BK1tbX1hs81a9bQv39/zjnnnKPdTBUVFRUVFRUVlb+AYDCIyWSqf717924AOnfuXH8sJycHp9P5l7dNRUVF5d/OEQl7z8vL49JLL+XCCy9k5cqVfPPNN3z88cd89NFHFBQUMHToUAYMGIDRaDwSt1NRUVH5R2C327nqqqv43//+x4svvkhOTg7r1q3jmGOOUQ2fKioqKioqKir/IWw2G3V1dfWvt2/fjlarJS8vr/5YLBY7Gk1TUVFR+ddzRGPTtVotAwYM4K677uLZZ5/l7LPPxuVy8dJLL3HllVeyffv2I3k7FRUVlb89aWlpXHnllXg8HtatW0e/fv0YO3bs0W6WioqKyt+apKSkRvmSVVRUVP7JtGjRgk2bNrF582YKCwtZt24dbdq0Qavd749UW1uL3W4/iq1UUVFR+XdyRDw/myIlJYUzzjiDrKwsZs+eTV1dHV6v98+6nYqKispR5csvvzzg+3l5eZSWlmK32xucKwgCJ5544p/dPBUVFZW/FbW1tRQWFqLT6ejSpQsGg6HB+3379qVv375HqXUqKioqR57hw4ezZcsWZs6cCcTngMOHD69/PxQKsWPHDrp3736UWqiioqLy7+VPMX7u3buXb775hqVLl+Lz+bDb7ZxyyikUFBT8GbdrloULF/Lxxx/jcrnIycnh4osvpkOHDk2eu3nzZqZOndro+LRp08jOzq5/vXz5cubNm0dlZSXp6emMGzdOnZyrqKiwcOHCgzrvq6++anTsrzB+qvpQRUXlaLBo0SKWL1/O5MmT6ysc79ixg1deeYVoNApAamoqkyZNalAB+c9C1YUqKipHi9zcXCZNmsTPP/8MQLdu3WjZsmX9+2VlZbRr145evXr9Je1R9aGKisp/iSNm/PT5fCxdupRvvvmGvXv3IooiPXr0YOjQofTq1esvr/7+448/8vrrr3P55ZfTrl07Fi1axMMPP8y0adNISUlp9nPPPPNMg8l3QkJC/f+FhYU888wzjB07lr59+7Jy5UqmTZvG/fffT9u2bf/U/qioqPy9ueaaa452E5pF1YcqKipHi02bNmG32xvoko8//hhFUTjppJPweDwsW7aM77777k+vbqzqQhUVlaNNdnZ2A2Phb2ndujWtW7f+S9qh6kMVFZX/Godt/Fy/fj3ffPMNq1atIhaLkZ2dzfjx4xk8ePBRzVfy6aefMmzYMI4//ngALr74YtavX89XX33Feeed1+zn7HY7Foulyfc+++wzunbtyplnngnAmWeeyZYtW/jss8+YNGnSEe+DiorKP4c2bdoc7SY0i6oPVVRUjha1tbV069at/rXT6aSkpIQhQ4YwYsQIAKqqqtiwYcOfbvxUdaGKiopKHFUfqqio/Nc4bOPnww8/jEajoXv37gwdOrRBaLvb7W72c3+mYTQWi7F7927OOOOMBse7du36u0WXbr31VqLRKDk5OZx11ll07ty5/r3CwkJGjRrV4Pxu3brx+eefN3u9aDRaH9YF8dwuJpOp/v+jya/3P9rt+DugyiKOKoc4/yY5qPrw4Pg3feeHgyqHOKoc9nO4sggGg5hMpvrP79mzB4DOnTvXH8vNzWXZsmV/qrxVXXhwqGN/P6os4qhyiHMk5PB7+eF/e68/MyXS30Uf/p114W/b8Hdoy9FElUMcVQ77+afK4oiEvUuSxOrVq1m9evVBnS8IAu+8886RuHWTeDweZFluZGC12+24XK4mP5OYmMgVV1xB69aticVifP/99zzwwANMmTKFjh07AuByuXA4HA0+53A4mr0mwIcffsh7771X/7pVq1Y89thjpKam/qG+/RlkZGQc7Sb8bVBlEUeVQ5wjIQeXy8Xu3bvx+/3IstzkOYMHDz7s+zSHqg8PDXXsx1HlEEeVw37+qCwcDgfBYJDMzEwA9u3bh06n45hjjkGn0wGg1+sRRbH+nD8DVRceGurY348qiziqHOIcjhwO1vgJcU/MP4u/iz78J+hCUMf+r6hyiKPKYT//NFkctvGzQ4cOf1uLb1Ptaq6tWVlZZGVl1b8uKCigpqaGTz75pF6hN4WiKAfs/5lnnskpp5zS6P7V1dXEYrHf7cOfiSAIZGRkUFFRgaIoR7UtRxtVFnFUOcQ5EnKIRqO88847rFmz5nev8XvF4LRa7WFPBFV9eGDUsR9HlUMcVQ77OVxZZGdns2rVKhYtWoRWq+XHH38kPz+fmpqa+nP27duHzWajvLz8gNdSdeGfjzr296PKIo4qhzhHQg7XXnttk8eDwSAlJSV8//33FBQUMGjQoP+EPvw760JQx/6vqHKIo8phP38nWRyKLjxs4+d99913uJc44iQkJCCKYqNdJrfbfUjh9gUFBfzwww/1r5vaufq9a+p0unrPhv/P0R4ov6Ioyt+mLUcbVRZxVDnEORw5fPzxx6xevZrU1FR69uyJw+FotvDbnylrVR8eGurYj6PKIY4qh/38UVkMHz6cLVu28MorrwDxCfPw4cPrrxUKhdixYwfdu3dXdSGqLvw7osoijiqHOIcjh/z8/Gbf69y5M7169eLJJ5+ka9eu/wl9+E/QhaCO/V9R5RBHlcN+/mmy+GtLsDfDli1bGri8Hy5arZbWrVuzYcOGBsc3bNhAu3btDvo6e/bsaeC6X1BQwMaNGxtd8/e8tlRUVP57rFu3jvT0dG699VZGjhzJMcccQ9++fZv8+zNR9aGKisrRJDc3l0mTJjFkyBCGDBnC9ddf38AAUFZWRrt27ejVq9ef2g5VF6qoqPzdSU1NpUuXLixevPhPvY+qD1VUVP6L/C2Mn5s3b+bdd989otc85ZRTWLx4MUuWLKGkpITXX3+dmpoaTjjhBADmzJnDs88+W3/+Z599xsqVKykvL6e4uJg5c+awYsUKRo4cWX/OySefzPr161mwYAGlpaUsWLCAjRs3NkrsrKKiohIMBunQoQNa7RFJrXxYqPpQRUXlaJKdnc3pp5/O6aefTsuWLRu817p1ay677LJDWnD/UVRdqKKi8nfHZrNRVVX1p99H1YcqKir/NY7+qvxPYsCAAXi9Xt5//32cTie5ubnccccd9fkAnE5ng3xTsViM2bNnU1dXh16vJzc3l9tvv52ePXvWn9OuXTsmTZrEO++8w7x588jIyGDSpEm0bdv2L++fiorK35v09HS8Xu/Rbgag6kMVFRUVUHWhiorK35tYLMbWrVvrK57/maj6UEVF5b+GoPwNgvTfffdd3nvvPebNm3e0m/KXUV1dTTQaPaptEASBzMxMysvL/1G5Gv4MVFnEUeUQ50jIYe3atbzzzjvcfPPNh52QXqfT/e0qXx5JVH3490GVQxxVDvs5XFkcbHVjQRA48cQTD3iOqgv/fNSxvx9VFnFUOcQ5EnJYuXJlk8dlWcbtdrN27VoqKysZNGgQZ5111gGv9W/Wh38HXQjq2P8VVQ5xVDns5+8ki0PRhf9az08VFRWVo0lCQgIdOnRg2rRpHHfcceTk5DS7k3+gBPgqKioq/2QWLlx40Of+nvFTRUVF5Z/M3Llzf/ecHj16cOqpp/4FrVFRUVH5b6EaP1VUVFT+BH6bJ+n3Fv/Tpk37s5ujoqKiclS45pprmjweCoUoLi7mhx9+oKCggGOPPfYvbpmKiorKX8u5556LIAiNjguCgNlsJicn55CqrauoqKioHDyq8VNFRUXlT2DEiBFNTnBVVFRU/ku0adOm2fc6d+5M7969efLJJ+natetf2CoVFRWVv55+/fod7SaoqKio/GdRjZ8qKioqfwInnXTS0W6CioqKyt+e1NRUunTpwuLFixsUzlBRUVH5t/Hll1/Stm3bA6Y72r17N4WFhQ2qqKuoqKioHD7i0W6AioqKioqKiorKfxebzUZVVdXRboaKiorKn8rChQvZsWPHAc/ZvXv3IeVKVlFRUVE5OFTjp4qKioqKioqKylEhFouxdevWZgvCqaioqPyXkCRJTZukoqKi8ifwtwh7b9myJYMHDz7azVBRUVE5LG688cYDvi8IAkajkezsbHr37q3mflJRUfnXs3LlyiaPy7KM2+1m7dq1VFZWMmjQoL+4ZSoqKip/PQcybMZiMXbv3o3NZvsLW6SioqLy3+CIGj9//vlnevfufcBzZFnm3XffZezYsfXH+vTpQ58+fY5kU1RUVFT+chwOxwEntYqiEAgE2LlzJzt37mTLli1ccsklf2ELVVRUVP5a5s6d+7vn9OjRg1NPPfUvaI2KiorKX8sDDzzQ4PV3333X5KaQLMv4/X6i0Sj9+/f/q5qnoqKi8p/hiBo/n3jiCU444QQuuugidDpdo/erqqqYMWMGhYWFDYyfKioqKv8GpkyZclDnlZaW8vHHH7NhwwZWrFiheoCqqKj8azn33HOb3BQSBAGz2UxOTg52u/0otExFRUXlz0eW5QY6UFEUFEVpdJ5GoyEjI4O2bdsyYsSIv7KJKioqKv8Jjqjxs2PHjnz99dds3bqVG264gRYtWtS/t3TpUmbOnEkwGFR39w+BaDSKy+XCZDIRCAQwGo3YbDb27NmDz+cjLy8Pg8GAy+VCr9dTXV2N2WwmKysLRVHQavd/xaFQCK/Xi91uR6/X1x8PBoM4nU6CwSDJyckNFiGKohzQk02SJFwuF0ajEYvFUn+9mpoaHA7HEQ3bUBQFv9+PwWBAEASi0SihUAi73Y4oqulrQ6EQgUAAu92ORqM54LmKolBSUkI4HCY3NxeDwfC758OBQ3V+D6fTiSzLJCUlHbFcRoqi4PP5EEWxfvz9HrIsoygKGo0GSZKorKykuroaQRDIycnBZDJRXV2Nx+PBbDY3K0tFUQgGg+j1empra3E6nWRmZh7UIj47O5sJEybw0EMPsWrVKtX4+QfYs2cPe/fuJRQKkZGRAcT1ZXp6OikpKVgsFmpra1m8eDE6nY6ePXuSnJyMyWTiu+++o7a2llatWuFwOEhMTKSkpIRPP/0URVFo1aoVWq2WFi1a8OOPP7Jx40ZkWSY3N5dTTz2VrVu3snbtWnr06EGPHj2oqqpixYoVhEIhsrKyiMViVFRUYDab69s1dOhQEhMTj6gMwuEwoig2udl4sMRiMTQaze/+Jt1uN3v27MFqtZKfn/+3zEfm9/vr25iXl9dkG71eLx6Ph5SUlHq9Fw6H2b59OxaLhdatWwOwY8cOVq9ejd1up3Xr1g2uVV5eTllZGUlJSbRo0QKNRkNdXR1VVVU4HA5KS0uprKwkOzubFi1aUFlZiVarpXXr1n/as0pRFGpqaigtLSUjI4OMjAx8Ph9ut5ukpCRMJhOKolBaWgrEddCvffJ4PJSWlqLX63G5XJjNZtq2bcu2bdvw+/3k5+eTkJCALMvU1NQQCATIzc09YF9kWWbv3r0A9OzZk8LCQkpKSnA4HLRt25akpKQ/RQ4q/01+ndMEg0FatGiB0WgE4vOOmpoaUlNTcTgcB7yGz+fD5XKRmJiIXq9voFebMlQdCpFIhD179mAymcjJyflXzlk9Hg+RSISkpKS/Tf/cbjcVFRUkJyeTkpJywHN//Y6rq6txuVxkZWVhtVrr35ckiUAgQGJiIhUVFVgslgbvH4ibbroJAKvVyo033sjgwYPVSu5/AoeyVvl1Dq/VahFFsdE8KBwOU1paitVqJTk5GUmS8Hg8aLVaAoEAFouFQCBAYWEhqamp+Hw+wuEwNpsNn8+HRqOhS5cuGI1GfD4fGzZsIC0t7W87fzoShMNhqqursdlsB1wLVVRUEAwGycrK+t315+ESCATwer0kJSU10OmSJLFnzx4gnn6xoqKCUChETk4Oe/fupbS0lG7dupGcnEwkEkGr1SLLMqFQqNn5iyzLRCKRejuF1+slGo2SmJiILMuEw2HC4TBms7nJfrtcLkKhEKmpqb+7jj8UvF4vfr8ft9uN0+kkIyOjwRxZUZR6O5LFYsHn81FVVdXIJvRH+a2s8/Ly8Hq9mM3m+uf0X42gHO4T/TcoisJHH33E/PnzEQSB8ePHM3ToUGbNmsUPP/xAYmIi11xzDV26dDlSt/zHUl1dTTQabfZ9t9vN1ROuYf2qjeiiekJKiChhBH0IWwLY7SIWs0CtU8bnlYlEIcGmISNVg82qYV9pFJ9XxmyVCUcEFATSUjTkZWspLovhD+iorRWxWkJkpAkoisK+0hgmk4BGIxCTIBJWEBCoq9ai0YrYk7WkpWaj0Qbwe2sIRWSMeshvqaW2LkZpuURNTQyNRiQSFhDRkmCz8b+XnjmsnK7hcJinHnuaTxd8hsfpJRIJo6CgFwyY9CZMSUbGnDeaa2+4pl5Z/Lqr2tQErLa2lnnvzGL1qu8QRJEhQ0/jrNHjadOmDeXl5Qec5G7bto2vv1wEwAkjh2Oz2SgrK6s3lCQnJ//hfv4emzdvZvYb06iq2EskKmF3ZFHQrgtGk4NPPviMugonesWIO1ZLQlIMQYiBaCQ1xY5BD1XVLqIRH4IoEYsqdO1owJ6gYdN2kb7HjOLW2x5Er9eTmZlZL4d357/N6689hVEfQFE0OBJbcdIpF7BkyefsKlyDKEJGVh79jhlFfn4+/fv3rzd4V1ZW8spLT7P0h8/xB3ykJYskJ+morrNz7virOOeci/7wBKCyspLzzh1LUWEZAgKiRkFrChOJCMhRDYoioBE16A162rTNJya4cNaWoCgSiXYBrUag1hlDUaBTez0uj8zefTHqKnUIaJCR0AgiOkGHhISgEbGabSAoyIKEP+BHisqIioisSBixoDGEMCcHMRgFQiEZWTGRktyKqooqfB4vgihjTZBISk7iyqvv5owzzuD9999n7dq1PPzwwwfsr06nIzU19Q/J6p/A7+lDRVG46KIL+HnZT8gxgYgUBUWDARNmbEgGHz7JTywmoRG0iIoOAQEFCYsjSoJdIaYoKBLodQKyAnXVIpqAHYNgwie40JkjtGil4PHKmIzxcelyKXgrrViw4RNcCPowenMEe4KIKApEY/H2CYKCXi/gcsr4XAZMsg2DRkdEEyCsBDGaZSxWBRktjz/1BgMHDjwseX36yfu8+PwTlO9zEgmKxGSF3FZ5XHT5+fy07BP8PicKRvr1P4mQP0Lx3hJatWnJeReMIzk5mWAwyN2338MPS5aikbXozTr6DujN7ffeTkpKSgMd4PV6ueWG29i0egumsBX0MoJD4pY7b+b4Ecez4MN5fPrxm4hCELcngtspEPHFJzSpWUnceNuNpKWlEQqFaN26db1B+HDx+/18+MEcvln8EXv2lhIKhbGYFQb2Eamti/LTqjBuj4zdIZKVnUtBQW9+XrUQnTZEm1Z6ikslvD4NWp0erRjgmF4G/AGZFWvCuJwSFoOWSExBb1QwmkQEQYPbHcZsFmidp6NTOz2bt0fYVSSh0ZhIcuioqfGg0SpkpmmQZKiokgiHZQwGDdGwhqgEeXl2rBYrWTntmHDlbeTn5x+WHFauWMldt9xD8e4SYkoMWQwjyTJpaRpysjTkZGnZWyITCBoQRYVunbSEgiE2bA3h98v4fGAyK2gQ8bq0RCUFBQWtIKLRQCQWQ4MODRpsKWFSUgRsNpGKqhhuj0TQpwVJC4qA3iTgSJIRRPB6JHwuLYkpMfLbFeD31hAM1BKLigT9esCBRtGgyGAw6zlr3JkUtG/LSSeddMD+/td14a9UVFRQWFhIOBymqqoUFJl+xxxHmzZtGpzzwftvUlVZRFZ2G0aPubDZOcratWt5YMpdlOwtw2DSM/H6azn33PF/eAG2ZcsWFrz7EaFQiMHDj2Po0KF/mkFs/vw5/O+JJ4gEw+h0YLbr6dK9D8t/2EhdpRuNokURFUw2I08++zjDhg0jGAzW5+AuKirirlvuoWj7PqLeKEE8mB0Kua2SyMhqictZgkEbIhgWSUpqRdEuH7UVdbgCdUhyDI2gkJpuID3TzpBhp3HhRVdjNpsJBoO88cYrPD/tJcI+BSNmIoSQNRJ9BvTmsaceJTs7+4jIIBQKMXfuq3z15Xxi0SAIRk4edS49evbH7Xazft1SNm1cR1VVEQZdCK83QjgikJiYiMVqokfPIYw/fyKbN2/kp2UL8QdCHD/8DIYMGYIgCBQWFjL37WfZu2cjigKtWnfj4ktvJC8vjyVLvmL6M3eTYPFgNgns2ithMCaRl5dLq/zuBHy1FO3djs1m59QzLmbo0OF/ylhQFIVZr8xixjMzCPsiRKUYAgIOMRGv7CZCCEUTxWTR07fPIEaceCILPniFqsoSwkEZZ5UOZC0yMcxmGUmQCAVEdFqBaEwhpkjo0COjoCAhoEFBQkZBQkKLFhERCQkZCRENAiCiQdQoOFIg5NVj0FkJBAJEpQhJqQpmi4GBx53E8cNPxmaz0b179waOKwfi36wPD1YXAnz4wbu88frT1NXU4a5VCEUkEhKj2BNE/AGFmkoROSZiS4phNosEfAIel4BRMAIKEcLEhBg2iwFRGyXsBzlixEoCUcKECCIRIS0rhiwLGIwCkYiCRoTOHfQ4XTI7d0lIHguhmIyiC2E0x4hJChotGAwiKYkaDHoRWYbaunib9BoDOXktuOO+2xkyZMgRl6HX6+WD9z5kz87d5LVuyeizzyIhIQGIb8pv2bKFRYsWseDd9/C5fSQm2+k/eADFRWvRaYJEoiLtOvRlwhW3kJGR0WBu+Fv8fj/33TWVVctWo4+ZiIkRUnKSmProFDp06ADA+vXrmXLHXdS5CmnfVkNKko5d+wz06Xci10+6t4FT1pFgy5Yt3HPX1dTWFBOLxfD7ZZKT9QiiiQRba2rKvIheHZFImDqpijYFWnzBANFYjD49jIgiLP85hF4vkJaio6IyCoKC45cxFQyBhJX27bogSx6KinZTURoCBEQFTPYYaSk6fH4FWZZISdJgNIrUOSXCUXBVa4kEtIiCCNoYyZkCXTpYSUrUs6dYw7HHncKVE28+LCPol59/yUNTHqairJIYcX1oxoZEFEmIojVLCKJEokOmZQtdfM4aUVAUgYx0LdFojIoqCYNexKAXCEdEDKYULrzoKsaNOx+dTsdPP/3EFZddSNCtICpaEBX6D+7PY089SlpaGtOfns7Ml14lHAiDICOIEoogYU8En0uLIBo569wzufiSi7jztjsp3rcWQZCw2Qy0aduVa66fQseOHX+3r4eiC4+o8fNXdu3axfTp06moqMBgMBAOh+nduzdXXXXVQe+S/ds5kFJ3u90M7DWIlsEOJAsZ9ccDio/NuqVceqmGvBwdn37tJydLS16Ojo1b4wu96y538M23Mb77IUp5pYQsRBl1so70FC2fL/aTmizy7sxMNm+PcNmkKlKTRarrZBLtImkpGjw+mdNPtHLGSRaee9VNjVPCZBD45IswobBM1y5a7pmcxIPT6rjgbBsXnpNQb8Aqr4xx+oVleHwSLXN1pKZo2FYYpbwMzho7gTvvuuOQ5RSNRhk3+jyc64JUSiVo0BIjSleOQS/EF9iKolCm2UPe4HRuvG0Sr7z0EG5nETothGMWRp89gdNOO5toNMqqVct5fvpt3DRR5sQhRmIxhfc+jfDyHB1vvrUIo9FILBZj8eKv+GbxByiKRP+BJzNw4BCunXAdtbvdGGoSCOIlkrOTDh0gv6WOn1YF2bNLRJL0mE02bHYrGRmZXDrx4iMy6f/g/bf5btF0pt6soX1bPZKk8PliP7fcV4PFImAxi/h8Ml6fTOs8HffdmoTPrzBrjof1m0PYrCIaWU92NlhtAi8+nobRKNbLb/a7Xv43S4fNZsFg0NO33wl8/fUHdG9fxxNTUrFZ4+eWlscYf3U5Oq3CY/ek0aGtnl1FUZ54zkmtUyEcTaCiSsbnqyUzTeS+W5Lp1dVISXmMl2e7EQR4ckoK9z3pIqo9nVtufeBA3W6SDRvWMfqUs0mQUmhNRwyY2MhygvgQ0aJBQ4QwWg1kpeqxJUVxBcLkZIu89XwGGWnxSaXXJ3PTlGoWfROhrgaEmJF8pQsl7CaVLDJpUT+23UotW7Ur0OjDRIMGNIoeCQkFmWQyUDKK6NlVz3WXOcjO1LFiTYhnX3Wxs1AhGtKhAALxa2nQoEVHRAgz6PiBJKY4eOqppw7Y53/zBBcOrA937tzJaSedgBA0o7UF0ZliGPXxTZpwWMFiErlwnJVwGGZMl8iP9MKEBad9O5KjAq0pQlSSCUdkhg0y8fyjacRi8M6Hfh57IoitrCeBhGKixlqCop/nHk9m1HALG7dGWL85xKw3ggQ2t8caymQvm6mklOQ0haGDDNx8jYP0VA1LVwR5+kUXhVtFUk12UlsE6N9fQ2lFlGUrwtRWiciyQn4+uHwx7r3vJU46+cBGnuZ4dsbD/PjtW5Rvt5Lq7IpJsKAoCnVUsUu7Fnt6EK2sQx9MwhOQcEW92JUU0oUc/Gm1nHjWCbz92hxyQwWksd/7z6XUUuLYTk5eDnJMpkv3Llw+8VIuOOcikstzSRT2jz+3UsdO3QYEnUxKUow7bjIzbrQVUYQPPvNx6/3V6AUdvbub2VceoqxcRO9viWKO0XdQbx549P7D2u3fuXMnd99xMcMGuvn+xyBdOhg4tp+R4rIYcz7w4vNLDBlgoWWulqUrQqzfFCQqCSTYBDSigE4n0Kurge9+CnLbtYlcfr69Xg7RqMLlkyv5ZlmAjHQNiQka9HrQaQU2bo3Qr6eR6y530K9nvDJ5SVmUkeNKiUUVjutv5qmp+/VlZXWMa++o4qxRVqwWkUenOwlHZN5+PpNAUObKm2spaH8qjz35xB+a4C74YAFTb3yYvFg7PBnr6TNAok8vLbPne5n7Uiat8/Z7Ofy0Ksh5Eytp39rMReONpKdo+ehLH+s2h9i1Q8Sg1dKylUIwIFJcJBDwA7IWo2zBp6/CZo+Rkhp/1vToYuD265J5/R0PLzwfI+qzENX4cCQqnDfWyE3XWtm4LcLtD9RwyglmNu45njNPqCAY2MHUx51Ul2nRKkZyaI0WHSasaNtHyeycwrRp0w74vPwv60KIb97ecNWNlGwvgzotITmAS1NJZha072xF0Lbm4UdfYf68V1n387tMvECmTSstWwpjvPimyLARl3Le+AkNrnnXHTfzybwvyI21xyalECFEjXknAZOPJUt/qF8sN4Usy/h8PmKxGK/PfJ0vPllIeVk55lgCmbE8RDQEbG5chgo6dEvDZjMzdNgZnDzqzCPi9fHIg/cz77V3yQt3xq6kIiNRayhiZ2Q7ZsVOe3pgFOIbLkHFzzbDj7TqaCU3W0ssBv6ghR1b3eRWdcEs7F+fuJRqanN+YurtiZx7hg2NJu4k8OOqEJdcXYc7EGZgXxMnn2Bmy2aZBZ8HcLvBkSASihq4atL1fPrxy+zZ5qKlvw8OYb/XoUepYwur0Rv1nHDy8TzxzOOHtcD1er2cM2YEolKBqIGeXY2EQgor1gQx6AUK8uNGhd7djVx3qQOzOf77WrEmxISbKjn1BDPt2xp5cJqT0aeYOetkKz6/zH1P1FJaIZFgT0ZQ/Dx2dwLHHxeX5er1Ie56DPLbHc/ube8y98V0HPZ4HyRJ4ekXnbz3iY+UZA333pRMn+4GNm4Nc+fDborLFDKzWtCn71DGnXfFEXEakGWZoYOOo2JvLenkkkQ6MaLsYSthgmjRYScZLTrqqCKmCXDSSRoeuyeVlrlaPvjUx0NP+ti9RyYrWkC5uIdkMsiVC9ALBkJKkL1sRUahJe0oZD1enBgwESWCAROt6IAZKz7cFLIBEZE8CrDhIIiffewgiVRaC53invpCGcHsTcx7I5FVa8M8NsOJs8yGI8XBhZddwISrJvxuv//N+vBgjJ+7d+/mgvNHodcEqCo1khVpR7KSgUQMr30P9taVXDXByGvveNi1A2S3nfY9g7QtUJj/YYiAR4ciaRAEyCUfi2LHL7goU4ppQVvShRwAIkqYrbavSMtSGH2KlZQkDYt/CLC1MEIoIjPuzARa5mpZtjLE4h8CaBUdVrOGYFjCWaVDFEXsaSEcDoHRp5o551Qb9z3u4vtFOiJ+AzpBQ8GANrw9f/YRk9+c2XN5/ukXEP0xxAQ3gigTkjSMOm0c/mA1K5YvoXNBmOxMDd98HyFamYbNnU+FeQvnXSjx8BQHiqKwYk2Iq27z8X/s/WWUFVe3vg9fVdu1d7t34+6uCRBCSICECHHi7u4GcSVOiEKUKPGEGO4Edxpo9+0uVev9sEl3Ot2dA88/7/iN8+TcY/CB3SWrZq2aa657ms2WisNhxGjKYOaFtzB06DAg6XiZcfKZyHusONTmuRgVYaqz9zH3vVfYt2c/j947m379I3wyPwOrpXn/+fFXQR54IkJGag9OPm0qZ55z5v9nJ/nbb7/FO2/OZtRQI2WVCcIRAQL69zYweYKZV9/ysWUzKHEtstCiUfVojBGmnqry6pNZRGOCGZfVcMPlKUw61swlN9UzuJ+Bn5eH6NPDwCmTk5mG73zk4+dlIVQhMBllBvQ2IIBNWyOoKkyeYGbvgTjvvpxDbnZy77l6fZgZ5/opDg7FJjmaZFXv2Mal18a59TobqiqY/3GEn1f34Lnn5/9HgULPP/cCLz37MlqNRKqajU2kEcCLi3pSySJIck9uM+vQ2PwITYz7brcz/UQrqgrvf+ZnzmseLptp487r0tBoJHx+hedec/PlD0EaXSoGgx6ZGJGIhBxMITPYgxQyqOYQB9mFBg069GjRo0VHAZ2IEqVKsw/kOIXxvlhJwU09ldJ+rFaVVLsBvUGgaqKEw2A06rnxtkeYOu2Mv33e/+fkJ8CHH37IV199BYDNZmPWrFn/mIfzvwF/p9SnTzmN0BaVXKm4xe9e4WQ/27FozNiLGvnpi2zycpq9g0tWhjj9HB+dEwNJJTMZci08lBk3U9wjxDmnWwkEFRZ+GeD0qRYsZplvfwrx4WvNH6WiCOZ/7GPlujBvP5/N06+4ycvRYjRKzHnNzYqvC5hxaS09uxl45O7WBovHq3Dm5TX89ElB029rfw9z9mX1LPx8CR06dDgqOX3w3oe899Cn1ETK0aInRIDBHINGau0V3Sttwm8tZ/xoPefPSGH6iVY2bYtw3uVeaqpBI2sRikJhkcqN11q5+FxLk0Ipr4xz1d0pPPH0fG6+8VwG9/EwbICgU7GOdZvhhdfdGA/1IUPkcpCdOHqW8/NneaSlylx2vZv1v9lwuHtgwkKIAOXsR0ZGq9HhMzZy/OSJXH3DVS2iMo4UVVVVPHTv6Xw134AsJ8frcits2x3F41V45DkX332YT3amlrKKGDfd34jPr3DKiRZ++DWMJIHTpeCqMaAzJ9i2Ig+ttrUiveWBeqZMtDByiIln5rpYtjrCL5/lE4kIvv4pSE1tguJCHceNMTFqagWP35dOt04GVBU6Fmm59q56dDqJiso4e/ZAfrae4mIN995mo0fXpPE9d4GHaERw05WpTD2/kVmPLz4qvaAoCgP6dsfozSKTfNw4adAeJDNTwmiQiUc0uOv1SEiMmRDn7ReTRMRJ51bx3Qf56PUtn1sIwbjpVWxar2EEx1NDOQKVAql1NFZAeNnKagZxLDr0NJj2EHCUIukSnHeajdl3tkypisUEE06tJrFpBCDYy1Z6MxSLZGu6tzQ4iCXfwJzn5/wtGfTfbOBC+/owGAwydnRfokFBl64Swwcb8fpUrr4whZff9iKEYHB/I6XlMd59L8HgxPEoJKjPX8nzz1iZeIyR31ZEeHtBhN37Y6iaOKOG6Zj7VNKpNPXcapavTGDVG7CbDGjMERRN0mgZM9xI7x56Vq6LsH13lIJsI507aNl/KI7eIJj/YhYFec3kkt+vMPj4Ct57JYfhg5s39dGoyhkXOCldU0h5vIwO3UN4vEbWbNh91E6Rb7/9kuefvRlXmZ0+0WNbGURREaY6dxn2jDjVFWDzdEMgaKSGKBG60JsD7KQTvVqtLwA+4aZEv4H+sePw4aJE2oZZ2OgtDWs6plzsx4ebDvTAKtlJiDgu80GsXcu5/ioTc16O0FCjweNV0ZtjvPFyCn166pl2thP7wVHEdGFMA2HhFx/+Rwadqqqcf85xPHlPiHseb2T+CzlkZ2qbdFoiIbj05jrOPc3GsSNNnHZJNQiJS8+zo9VKvP+Zjx17YrhcCSaNt/DeK7lt3EMw9uQKdNok4VFbr3LtpQ6mTDTjDwheftvDirVhOnfQcvZ0G4GgyidfB1jyRUGrZ4rFBFPOq+L7D/MRAibOqMTjUVj7QyGqkBg6oZbO3cbxxvx5RyWPcDjMsD4j6RMZQX3Bcn5YlEpRgY5Lbqrl7hvS6NqpdRTFl98HuOdGIx7hYsIkhW27YlQd0pKaLvHoA1YenBUnrXYQNsmBKhQCeCllHxqtgqODk84ddZhNEpU1CaprFHp0NLFrnYPiWF8Mkgm/8FArlRJPrWbQEFBVOFAap++AUxjat4LbrnCxa2+UqWe6aKyXSSULCzZ8uMjrmU2HXkX079ePSy+7tN3n/rfqQki+8+mTT8VyIBsbjqbfVaGyi43I1gAXXqTh59UWRg9VePZBQ4s5paqCi2/ys31HNqha0tJTGTJ6EO+88DYFSmfU9DqEAK0znzQ1l0ZdGdEiF9/99HMrojIUCvHEw0+y/NeVyHENdc5adKoBScjk05F0KbvF8RERwlm8kt++SeerxQk+WGTkmTnvU1BQwH+Kuro6jhtxHANj45PRM39CUPjYy1ayyAcEqWQSslcw+pQGnnwopYkA9HgVLri2gaqVXTBGM6ihjDgx0Ma56e4ot17TXKpEVQUbt0bZuCXMZ98EmHmmnW8WB4mGZUp2GEhx9sZBkjyukEuIp1aS5uyHikIt5agoGDFTRFcUFHaxEZsmhWNPGc2cl577j2RQUlLCdVefypknS0yfbCEUFiz80k9FdYLMdJkRg01kZWhYsTbMw3e1TvsurYhz5mU1qKpg0fw8CvN1hEIq511Ty/BBRi4+x05muobVG8I8M9fDjGlWzjs9SYZv3BrmvKvr2L60uJVtBTDz2hpuvjKVQf2MrFofZvazLu6+MZVjR5oQAhYvjfD0XA33PvAGvXv3/o+e/w/ceceNfPnhTwwUYzFISceUU9RSxj70GOnFkKY5EhVhqimDgoN89WEGZ13gJlyZQ3qiAAWFUs12MpViCqXW9voBdlAjytEbFQyyHl00FUnREsRLF/qiouLDRQM1DObYFvNSCEEJ27GRSo5UiCYNRFYEU0cnkyaYiMUF3/0UJuiXMWpNdOxZzMOP/H2AwH+zPvyfyM+KigrOPftYMtMEe7brGRg/Dq3UsgSQW9RTmbKBvv3AYpERAjZvjyLLAo2kIVLvIBHV0YfhLd6VKlS2sQaBSga5CJOfY09vYO5TWS106satYS66oY5nHswkM13D6TOd4MkgJ94ZCZkGqmjUVHD5JUZuu96OzSKzeEmIx190kZ0pc+CAoLbUioqCAQPjTh3LCy8//x/LTAhBRUUFy5ctZ87DL2FLd/LAHUli9vk3PJSUxgiHYfqJVnp107F7X5yN2yI8enc6m7ZFeea5KB3qJlJt38TltwQY2NdAmkOmrCrBOx/6+PydPCqr49z3ZBxPqDflB0sJButR4lGiXhPmYD4ppCEhY8WOgkJ98X6qy2spKIBNKzPb1BV3POjm1ze6IfSCcLab+Qvfpri4tY36P8Hj8XDdNedQsn8HBr3MlRc6uPbiFAwGGSEEy9aEuf8JJ7VlBjLqB2OXkunrMRFhv7SV6ecHmXaigQefcnH7tamcPtXG4iVBVqwNsX1PnNl3pNO/d8u92satYa67q4GV3xSi1Up8/2uQ5+e56dIhGQS2tySOXi/x3KxMrBaJvqOrMcfTkYUWXWMRjsN8jRCCiswVLP7eTFFBch7f8UiYUROeZ8SIo2t+Vl5ezrhREzBrDPRPHNviu6gTlVRziL6MaPpdCEGD4QCisISsXAWjUSYaFYwYZOCDzwOs+b6AzIxmnmjcqZXkZmm447o0crI0rFof4fE5PurLjfijEYwmUKN6eirDm/a8AeFlB+tJJZNsClBRqeIgQfzIaEglgzoqGMpxSEjUGvZiLq4h0GDCp0b4ZcXKv3WU/T8lP10uFy+++CK7d++mqKiIAQMG8O2336LVarnwwguZOHHiP3m7/7VoT6lHIhEGdh/MkMSEFoo4IHzsZxt9GU5j+lbmf6QwsG+zMaqqgoFj6kk/NA6d1HLTowqVipwlrF+eit2mQQjB7GddfPlDgGVfFmC3tfY43/pgA1t2RjjlBCvPvhQiI8VARVWcog4CTyDOuh8LSE9r21N97lU13HNjKn16No/v82/9zHrWyE+/rjoqOU07/hR0uxwcYg8CFTNWukr92jw2IkLsYD0FdMYl1eLTNJCqt5EXSnoWYkSp4iABvGRYzUw6y8Ozjziazr/r0Tg/L0vgsDnp3UNPQa6WbbtiKKrgtmtSOf9iH43VRtJyIiz9MY3cbC3z3vEz99E0skOtQ7IPil2YSX70bhowpes59YKTuem2G49KBs89+xAnjf6BcaNMhEIqdzzcSHVtgjHDTQRDKl/+EOCUyRZ6dDXwxntexgw3kWKT+XVlCLNR5qXHM8nK0PLpN3527I4x6462lcfBsjiznnZSUROntk6hT08DPbtqWbwkTK9uerp10WM2SnzzU5DCPA2LvkqQZ8hGCIn6WCNDh0rE4xL7NtnIj3cngA+/uQLJ7sVqEzx+fxqTx5s58ZxqflyYz7LVIX5cM4VbbnvoiGXxxRefcdv1d2HGhhETUkYtV15i4YbLHNhtGhqdCk+94OObz/UIQ4Dvvkhl594YZRUJrr/M0eY1f10e5JrLJTr4R7JFrKQvI9FIbc/tTWIFMaKk5gYpyNcwdKCeJSsj/P5zERpN6wV9x54op50Rwuc00IMBTUY5AFpImQx+d5C8Tjk8+vgj7T73f7OBC+3rw9fnvchzTz3LiOE6Zs6w8+YHXmaeYef9z/08/3Am/XoljZCflga54wo72YE+VGWs4tPP9ORma5gyw0moLAerrwMyGtzaaqo0+3l0lomX3/LRsUgHksDpUpGQqG9U0Ghg1bf5pKdpKa+Mc8lNdbw5J5sOhc3Gw96SGNfcWc+HryWJN4AFn/iIxwSXnd+6Pk40qjJotIusqjFs5Dcc2SGemfPBUZUDWbNmNZeedyH6hIVipXeLSKI/ozZtI/MWJLjx3kZiW/uTJRUihKCMvVRyCAMGBjOuFVnwB/Y5fsUmHOR6ByOE4HeWkZOpxWCL4g8lCNWl0FsMb0XUuaRayjQ76BtvNrTiIsZezUZyurnp1lXDynVRsvw9iGm0PPDGnYwdO/aIn/8PLFu2hO3rbmXTVh+BkCAjXUNdvUIgqJKRruH8M2xMPd7C6ZfUoCiC269NZfqJLWtPr14fZuZ1tSyan9c0h/6KV9/xEIurzHvXx+pvC0l1tNQJP/wW5KU3PIwdYeL1+QHefCGjKSoKklGfS1aFUVXBgdI4/XsbGNLfwINPN7JsdZhQCO68IZVgAF5/xcIL773A0KFDj1gO77w9n/fu/xSDWeHuZxs5c7qVSETlzCtq+frdvDbPUVVBjxGV+CrS0WgEKTkhqhsiPHKfnTfnR0k7eCwSEgfZRRAfRizEiBCWfDx4v4HB/Y0M7GvAapG54+FGPpxnpi+jcIl6nDkb6NNby4A+BnbtjbJ5e4RXn85k/GgzF9w2gJrqPdx7nYtJ4yxMPruKqkqVUBhiDal0T4zAOgawJ1i9dC3b9m1p97n/rboQYME77/Lxw1+TGWvtMFSFyhZWkpapYMoIsvKb/KbomhbXb0ww7ng/BXXjiIowW6XVZOUoXHi+kbNPN6OqgvcWhvj4kwTZtaPYxipS0lLo2a8Hc155DofDQTgc5szpZ8MeM6mJzCZdEBBetrOOgYxpirZscW/TPm57soFzz7BSWhHnijutLHjvx/+4/M3N19/C/kWVpNPswFBEgkbDIfyOA6hCRdtYhE1No45Kugx1svSr3DYcFCr5vaswBLMoFF0xYMKHk2DWXu6/18j5Z1r44psgDz4aROvLgoiJBqWOrn2jPHC3mUsuStA1MLbVdRtEFfvZQaHUiTzREY2kJSj8HJC2YRWpuKinmO5Uy4cYfeJwXpz7wlFFgEYiES48/3g+fk00ZbT8gV9XBLnlgUa2LinmvGtqeG5WZtNa9Vecf00Nu/fH+P3nYhIJwZW313HWKTYmjWtZR11VBadeVE1CSUbI79wb5coLHDxwa9s25Y49Ud7+0Mdj96Qz5bxqvno3r9WcdLoUpl8ieHnu52RlZf1Hc0FRFPp260V+pCd5f3LqbRYrUFAZxFhkSSYuYtRnbiS/c5jJk3Q43QqLfvCjrelMTihJvgoh2MRyBnFMm2NRRIK1/EI+HbBgp1q3h5ASRpY0qKjYlQwspOChESNmutKvhT2pCIVt0irGDD8G3Z94f1kCJBAi+e8PPPHEE5hMf7Ib/4L/Zn34P5Gf06aOwu+pIhaRSW0YQIZS1OZx5ekr+eUnE7IMs591sm1XlFhMMOfhTK6+yUdG6bFNmYR/RlRE2MMmsimkXLOTq67SUe9U0Glh6iQLJ06woNFIvPimm3c+8lFXpaUwMASHmtV0jYDw0kgNkYwD3H6Thd9Whkko0Kubjq8XB8nO0NDoUvF4FQKNRiTJwC9rFpOX1/Ya/nf44N0Pef2VN4g2xBCqgk+4mDpVQ21jnNwcLUY97D+U4PsP8jCZmr9Dj1fh7CtreemxTB54ysnqXwxobREmT9KQnqbl1+UhfAEVu03CbpPp0dnAV9/E0TYWkaJmEiFIubQPvTCRSiZBUy1FneJISDRWmqnzBskgl2kXOnn+ibbr3tfUJTjhhCi59aOIiBDeblX88Nt3R6UPhBBMOWksQX8FudkaThhn5e4bW9fm3L47ytlnxilwjm51/i7DClIK3ZjNEu+9nMOGLVFeeN3Nndensml7jMfvbdvuvu7uei46y06jS+G9z3y8PScbg6FZxtt2Rbnq9jqEEPTpbuJgeYxASMXvVwn4QR/KxJIeBlnBnhbntWcz6d3dQFlFnPue68rTz84/YjkAnH3GOWzbtIHe0WNbZDT8od8GHtaJf8V+3UYWfByjqlrl1dcj1NWruH1xevWUWPpNPofK41xzewPTJpu55mJHi+uGw4LjZ1Sxa1MyGn44E1uQq5tZSXf6Y5FaZpK4RD3VlKJBSz1VKCgMYiwOKZ1SeSfRtDKs7s50OaGA115/s91nPhpd+I82PFq/fj3z5s0jEAhwwgknMHPmTHQ6HUOHDuXFF1/kjTfeYMuWLVx11VX/l/7eDiorK5FVbatJWcZeujMAraRD4/AwsG/LF7xkVRjJmduK+ASQJRmrqytvvlfGLdck09QfvC2dX1eEUNW2x3Hr1Q6mzaxizqsBTLIZpSaX3uFOeHe7EAUb2iU+Abp31vPo8y4+mtesvKefaOXuR8qPQhJJxCIxJOIoJJCRMdB+mpQBE0gqORRiFCZEArolhjQpTwNGOtGLOlFJIODl4/dktuypICtdiy+gUleXrAXz5YL8prRFgH0HkkTH9FNMfPqanby8KHqdxFsfenn82RBdgyPhL/pZEQq5FLObTQxkDNUcoptzNIve/IYhwwczZuyYI5ZByb7tDL/OgBCCmdfVcvVFDib+aZN9381p3D6rkXkLvCz+OL8pAuqmK1PZsSfK+FMrGTXUSHGhjs4dWn7yqir4dXmYJctjVNfG2bAtwuP3ZXDMCBNzF3h44aUoubpCNm1JZ5MpSDy9kltvTOHdz92Y4+lYox2xk4YdD7+v/x29asacSGW/ZjO5HaI8fXsKJ0zIw+dXee1dH68t8FJcqKOqJhlFWvLeriOWA8CD9zxAJnl0pS87bT/z+L0pXHR2M9mUka7hqdmp2O1ePn6piBvvqGLKSVq6dGy/IUy3znow+ljv+xUVtV3iE8CICX2mk1l3pnHBmXbKKhPU1Te2SXwC9OlhQGOvQ+M0NxGfkh606WDsBZIBOGjg69+/+Vvy89+KTz75gIwskCT4eVmIm65I5cffgpxzqrUFabV9p4LGn0GcGFlFEXp2s3Li6Y2InYPIEulN32eu0oX0RCH3PPAb/QbK1DXEeev5HPr2TF4rkRAs+MTHDfc18O5LOTz+oovnH8lsQXwCdO+i55G703nuNQ9P3p80hr76IcD7r+TQFgwGmeHDNez9IkomBbi8JZTsO3BU5Oe1l11D9+hIStmDjb9pnOTJoLKmkll3pnL9zbvJqi9EkiQ60INqUYYOQ7vEJ4Bdb0K2NlIXPEA0tZzBXSO88lQGXTvZOPVcJ421fdo0SNNEDmXxEv6sDHWSnt7KSCrcS3jgViuvv+/l56V7UWtzmH3vI/y07OiJj61bVrFrt5+TJlq56sKUJn1XWhHnytvqKK+MM/PaOiRZ4LBqWhGfAKOGJaOhcrLa/9ZzsrS8tsDNA7ektSI+AU6cYOGpl12cc6qVX5eH6dY5OUeiUZXbZjVS36gw9XgLsgybtkWZv9BHerpM5yI9udk6sjM1vPm+F51OQjLEePPVtxn6zpGTny889wLF9CLo2M5pU5PzIRAUZKa3/0yyLJFiNtBRGgkqiCqBljJeenMHctyIM3UHlW4fnehFN6l/03lhEeTh2WvJMRuRUzyMPVbC6ZTpLPrixUmw0zpWfZHXlEECcO0DPZn3cYLPf0qmFHbo0IXXPorx/tcy9vRuZOZCil2DxyeIxkCWNXgPRgkFQ0csg38bvvh4EWnR/Fb2Bhy280QK+kYrUfOeFiRTIKjy1nsBPv0iSiIB3kiCdBHEiBlHTojFX+W20HGz7tZzzhkxTpuxlrS6bLJcBTiXRhkxYBSPPDWb+roGEnu0ZClZLcZilVLoJ0awk41ohRaBwE4a+XTEIBmxhwr54qtKzj3DSodCHYN6+9m4ceNRkf5/xs5tu8gSXZrGEMCNt2gDN15vZPrkTMIRwdvvuVi4sJ60UDr33eJoU988+oyfvFh3cujadK1M8kmvz+XRh1fh8Xl5dY6WfNdxTbozi26Efvdz9gWr6BAa0uZ1M6V8ykUJuYeJTwCLZKOvGMV2eTUJNUE62WSKXA78XM6s+2cz+7FZR/z8337zOTNPj5GT1ZocO26shY5FXiqr4wSCol3iE6BHFz0VVXHumeXhi69jpKQrvDWndQNJWZaYfWcGr77joao2wa1XpZGb0/51i/K1bNkR4fPvApx9qq1NMj49TcMxw5ycPP5k7OkOLrnqYs457+wjlEASlZWVJGLicJRvEjERJUGCVDKQJRlVqFRnrWL+W2ZGDGkmMB6+O5Ub72xg9Rf7SA91Q0FBj7HddUkjaTELKwF81FFBupJFD7U7BslIUPgo1e4gKNcxIH4MjaKWXWygz5+chRpJQ4duHdEVQPWhWnwHwvSY2JHa8krysuuYNjWbz77PxlcbpnRXBctPWs4JJ5xwVPL4NyAUCuFqrCIrQ4OIGrHU5DV9u6pQ8OJKktGkonHmceI524kFjAhfCnIwlZjOxzkXNRLya8lrg/gEMEhGVKGSTQGZSi4fvL+En751YDbKfPpNgJferOb9V7K5YIadV972kqZzNBGfURFmN5vQkuwbEGs08cADCVLSZB64x0RNnYJBJ9G5g47vP8zi5bc9vP6eD1d9gvfnf8Ad99x+VPJ44dkX+fqNHyjy92nSUR5tFU7XDr55Lw+jUeasK2pYOC+nBfEJ4EjR8NysDJ57zc21FztYv7EeWzifpb+5uOA8HSu/LeC3FWEuu6mejkONvD0/jkbRk5Aq8BtryMhWufFkI4WF8NOvVezcosN/MJcpM12s3xgiuikTPQY6dGjf7szJ0pCQYgAYJTOeei3r168/qmawn3zyCUqsimVfFnL1HfVcd6mjzeP69jSQmusj0RhHK+mIijCelP2o9kZSUNDKMi6PwgNPOjl9mo3LZ6bw6jteunfRo6qiKQPzzzh7uo0nX3TjC6p8tSC3BfEJ0LWjjkRC0Ku7nuxsmacfysWRoiEWEyz8ys/jzzdwzll27rohg517ozzwpJMLzrQzbZKFfXuPbp8ciUTYvXcNetncgvgE8NCI47BObAv5se5MnbGCHFFMvtKVDpKebBGk5PcdDDqmlpjHgmSDqy9K7rvLKuI8/qKL0ooEZpOETgc6hw+Hp3OLaFMXdaSS0Yr4BEiTsigX+9Gioyt98eJiJ+vQ6wVdosPY5y7DktCxcdWmo5LD3+EfrTj97LPPIssyd955J5dccklTV61u3brx9NNPM3r0aDZs2MDttx/dR/1vgsViQSVBQiS9XUIInKKGsOxDh55DYjdlFQoDRzk5/uRGfl6W3Chs2ZZA62uf8TbH0tm0OUHJoRjrNkVoaExw4Vl2Pv7Kz6HyODV1iaZjA0GF0y+pZfwoC0u+zmHdcgcPvODC1e1nYh02U5ivoayifW/cug0JfvpJobyy+RiNRmpqInI0MFmTRl0QHyGCeHG1e2wQH5IhAkAlB+lM7zYNmCzy8eIkN9aD0oMSd92QxouPZiJpkgvRrGecbNgcbiro3K2znluudrBpRwS3XEcwHuGyW+owGSW0woD8J7IsIHxsF+vYwToOsosYEQ6xGzM2YkTI9XfmhWdeOioZ2FNSqalXWLo6TL9ehhbEJyS7Gj79YAZ6XbIA95/Rp4eBO69PpXMHHQfLEvy2Itz0t5JDMQYfU88dV1r5dW5vti/qg8aXySefRfH6FJ6fk6BXcALZ3gFkS4VkR3qgqSvisRedpKdqueOhGKMv30J5x2/QDVnNq6+YeOoFlcIRh0jPD7Hi2xxmnGLFbtNQkKfjkbvSufemNLZsTxaQ3rw9Slr6kae8JRIJIn6F7gygkTrsqQkuOLPtWmS3XGNDZFZTul9DZrqGfQdi7V53174YkbBEf0ZhwIQilHaPDeDl+HEmLjwrWSOwsjpOPN4s83Nu7N/qX7/B0xhzxjAcp4PjdEiZBpZRoHFAtATUGi1q4v8v1Uf+16OxoR6AObOzmP9iDqdMtlJbr3D+6S3fe16OhKoPEiFE755aDpTGqNpvxiZaR6ToJQMd5W6cOtlOr+4Gtu6MNv1Nq5W49NwUBvQ2sOh7P4fKE/Tp0XZk4IjBRrbsaD5XUWlKpWwLOdkSCeKkkkEsokVI7Xie2sDOnTuRvUbsUio6DEQJt3usZA6Qnqph0rEWMISpEodoFLWoQkWHHoGKKtq/d0ITYdx4mdFnl1LUI8QPH+c2pVBXVIhWxtSfYSOFCMGW45EkzM5OrFgTY87sLO65KZVEejVVFYd49KG/b/TVFnbvPkCv7nquu9TRonxHh0IdH87NZcOWKA/dlsbBQ0qTgdYWRg8zsvb3SLt/X7YmRFllgpMnt/+8Z51iY+r51VgssGtfci5cf08Dx4018/HrucycYee80+0smp/H3Key6NpRz0fzclm6qIDzTrfToVBPfo6WiByksuLonINut4uA5AU5Ga0M4EiRqaxOtNu0LxRSCfub16sgPhL5+7nsfBtffpLCxNM8FEgdSJOyWpxnkiz0YyTeUJSC2vGs/aQjvy6NYZZs1Kdv4qPXs1sQnwCSLJGdocXpTs41rUZClkGjgdQUmXgCKqoS+P0KoYCfqr01KFv/33T+/N+CSDjyt845HXoMwoLb2fxdrFgbos/wOt55pBDT9vHYdx9Hnmcwu9hIibSNs0+1tHLuAPToqufY8RIRQsjIpEoZdIj35JG7H+eNV94kI9F2ZFJycyPoyRD6M4oU0tjJetyiAYFoYZMdf0yCLZtX/8fyMBj0xImhCpV6bSkNhSso7pxgz/4Ybq9KUYGOh+5O4cP3rERTqujchhM0kRB8tihGdqx1irMsyaQ19uORJ0LkuYa32jCaJRu54d74cLc7RgcZhPC3+E2SJLqo/UATZyurcIl6suNFLP9pJcFgsJ0rtcaa1T9yygntO3ZPn2plxboIRoOEy92+XXOwPM7+/bB4QQGO6kEcM6w18fkH+vc2cKA0Tr+eBkYPN7F9V7TdY7ftihKKCFauDTN6aPvf9gnjzaTnulCD9cyd/SbPPnl0JQBCoVCyjNDh/wsh2E1yo6w/HDDh1lZx4YVaRgxpOQ5JknjhSQeJ7DJUoSIjk+B/arIj6M1QNOgoUntgOEyeWSQ7vZVRGDBTqt1KhpSDEXPT/IiKMB7RSGZRKmFvFNPv2eR4OwJg9xdw4Ic85s7dTcmWzaTkWjFnGAgEAkcli38Lnn/+GWQJsjI0VFTHUVGSGS5iH1tYlXTK4WMXG6mnktISDTlVx9IhMIIi0Z0usaF09RyHqvw9DfLHnJLRYAsU8eI8P+lpGm69OpVnZ2Vw1R312G3Jmu66xmTUsSoUdrCefDoRI0JHujNUmsBQMZEOjeOYfYeJdesTXHKunc07opx9VQ03X+lgxjQrNodCeenR2QIej4dFH35Fvr9rk44SQhDI2s2id5P9HeJxQSTavhOkV3cDZZUJMtI0OFI0pLr6kF85kYWvpnPbfV7GjjChxcDmrzszTDmBodJx9ND34tgJgi2rsph9j4PLZ6bw6fxMvv3KgpJWy1dfx3E2JtPfQWb16vZ10ObtUXSxZke13mNh3ap1RyWH1+c+xOdv55KTpUVRaRHE9Fd07awlRhS/5MTXdQVz3gyydV0aW1ZlYE+R+PytXD55M4+zTrFx5QUOliwqpGdXPY893zYHIQT8/rugKF/T1E/jz/jkmwDDBxnpVKznkbsymuoj6/USF8yw89LjmXz7c5BfV4To3d3Awnm5vPKOh1XrwwRD/lbX+zssWrSQzkU6VKU1/+GkFiPtR5IbMaNNmOmg9m4KpjNJFnozHNf+LA42eDGbk/v3/QdjXHZLHddf5uDHhfl88U4ev3xWwAnjzaTQMuLWSV0L59RfkUdHrKSQJ3WgpzSI4RyPVW8k/4SNpGYlqKAEJf7P7ZP/UfKzX79+PP300wwaNKjV30wmEzfccAPXXnstodD/efbbQ25uLkKrUC7tQxEKFZkrGH/ZXhwOwTbWYMPB4NgkskonEN8wmpuv0nHXQx4yMyUUXfsb4igR1m0OMftZF4/PcXPSOTU8/5qbF1738Pzrbu59vJGTzq3ip6VBTjq7htl3pPPMrGTEU4pdw2lTrKxbnE9BMZiMglnPONu8z6HyOGX7jHSPjOHcy5oNQn9AJRw9evLznAvPZo+0mR4MYgQTUVCIirY3rJ70XWTlCpyilgTxNtOuIGnsWLCjQaZbJwN3zG7gtItr0EgSGzbF+eozDaedLOg5pI4Va5IynTzeQmWZhgJTHsePM/HFO7mcfIIFnaH5Y/QLD/vYQlf60l8aRW9pKMOZiAU7bhqQkTBIRqpKq45KBhMnncWceW4++crfLtknSRJTJ1n4dWXrb+vMk21881OIi86y8/u2CJXVcUIhlelnu7EfGEuWvy8OKYMMKYe8xlHs+6UzJ5/tolN0MHqpmfipsW1B7ryHxZ/k8fnbedx4eSrPzc5kx7JiCvK1mE0y555m59dFeTz2QCp3PdrYaiwjh5jITNcSjQqefNnLFVfedMRy2LFjB2lkI0kSYQLk52na9MBBkoSy2lS0qokh/Q18+3OQSKQ14SOE4JFnvHT0j8AgmcginxrK2rxmQHhBG+PuG5qV+oHSGLtLYk2kc3pqnIzUWNM/myVKNBImEooSCUVJBFUUD8TKILAcwluTEQpa/X/e7OC/GUJVuOKClKaasZAkGU2mZP2epatDPPyck/2HYgRSSpMOorIEK9ZGkBvaJ9ZtkXyWLU/w1pxs3v3URyjUcm5cfn4KH3zux2ppX2clOwU3/70gV8uuve1vBJetDWLGQlgKoiDYsuXIvZhffv4l2SJpWOdQSAnbqTeUUC9VoAiFiAhRZ99KVe4SQmkH2VcSw+tTEYlk99kgXrawEgkZC3ZqpNI27+PDyZChEooCqzcGuf5SR4uoZo1W/C1xGiOKy7GLqrwlVGUvp1FbniRd4zYOHUqed86pNqwWDT16J/juix9obGytJ/4ObmcZN13RduRrepqGwjwtGenJLud/dQb9GaeeaOXhZ10k2nA81DUk+GV5CAQtnBt/harC4/dlMGGMmVsfdFJyKIaiJjMd/opJ4yykp2rYujOKJEmcMtnK5OPMHDfWTHqqBoWj2+TKEtQb9uMJxlm/OcLekhhbdkTp00OXHHsbeOl1P/rGDkAyfdNTuJ5lP6Zx+/UOunfRs2KlSpZoO3XQKJlJECcuYmSLYoSSTCM1OaKtamABvPzQLuY+sptD+38F4KRxDWTZVzFt3EZ2bV7K4s9Xsue7Ciq/83Lgp3q2b9/BVmV1W0GN/4fDCAQDyXWoHfhwo0GL1QaHyuKcdEYjp8zwU+gcQ7baAVnSIEkSqVImAxlLNLWSs05tn9w/50wjqtWNhaTdkUU+SkQl5A//bfS4GWuyG7YkkS5l059RHGQXtca9hKMJpp3p5Oa73Ow/GMdobJ9o+58w4pjhlLKTHZafsfXex6XnpvDB3BzOPc3GvY87WfCJD4BB/Qz066Pjx19bE4uHyuPoo21HhAJo0KKNpLRLOmeKfJzUtjvGBHE0tD7XLNnQSjJ9GUkFJThFLRqXkc2bNx/JowNJcjbRPp9APCHQaODc02y88X7b86auIUFZRQKtL5uMSGc0aKmsTjDvXS+vvO1h8/ZmezsaVfn8Wz8V1XEyMzT066nju1+COF2tByGE4MGnXFxwpp2SsjgNzvYH2uhSuPJiK99/Y8aYUcUXH36F09n2HqMtfP31xwweIlFLJQD1VGHFjgR4cRERIULpB7jiorbnmiRJnDJNRxl7EQhAEBZtk9Be4cJK0vldRFdqaU1UFcX60ECyI3YuxRyUt7FNrGE/23FSh9lqRm5oWY8XGVISudTtziBQbiBSnSC3c/b/51qo/61Ys3oJPbrpqa1XuP9OK15zKWXsRUVlIGPpIPWgSOpKf2kUBaILBsWODj0e0chOsYEtYhV72YxEch1rCzERRUKmlnI2s4KwEuWnhRkMG+vmmlvcdOukJzdbyzsLvUQiAg47tOupIptCKjlAH4Y11ZWEpPO9mzKUkm1WJow18/vPxQzqY6THyApOmWwhPU0mph6dLfDNV99gbkxtMZ+C+Bg5UtsUgRiPC4yGv19ddTqJ1RvDqHEJGRlJksgK9GLxdxJPvODF6uxKgdQJWUra38HMfbw7N7NV5lunYh2z7jejho2EI4JsCmmkhp3bZErbCJwSQnDnw42EXZYmx21CjmNLaZ210x4URcGgj9ClY/NeIRxu31Ytq1DQoMWbv4kl32YwfowZSZL49ucQZ0y1MqBPa2fNjVeksnZTBH+g9XXnvxfG2NCJ0tK27cXla8Icqkhw0xWOpt/qGhLsLYkRDKlMPMaCxSwxd74HSL6LS89N4e5HG7BZpP+x8defseizt8hK0yHp4k2BdKpQKBE7cFKPV2rf5vbjIYXmoBGfcFOTsZaGDr9hK3SRYpeJ7OjNuafJHHtSA089kEHv7s32n1YrMfNMGzFdy/VGHG772x6kw0c1XUfSUewfRsirY/3ifDp2VonE299fHS3+UfLz3nvvxeFw/O0xxxxzDE8//fQ/edv/OgRjAUROGeWZS3nuOR1PP5yKLxynJ4PIkJrrFRkkI/neIXz7iZHiAg3RjEPtRnxU6/fQoUDH5hU2yn7tQ2LHQBRnFp5GHXdcm8rbz+fw6Zu5vLbAiwCOH9eaODQaZW692kFxoZ7sLC33Pd6Ix5s0aIQQLF0VYuoZbtLrBmOTHLgqzU0Rok+/5EHSOI5aFlWVVXQQ3cmQcpAkia70ZQfr8Apn07PGRJRq+yamnRFDo+qp4hACtV1ZQNIgDRGgtDbIBWfa2fRLEWt/LGTHigLemGfEmhUks3o0l1wWYcPmCLIsYdJrEenV5GXpGTimgZFjgjQ4401G0gF20ofhLUhXSZLIlgrIpQg3yTFHokfu2Qfo2LETK9bFOVAaJzWl/U82LVVDINj6mf0BlUBQ4baHGggEVS68oY67Zrsw1HXBKLX2AKXFiqku12KieVMUEgH0BVXMujOdzh1allbQ6STeeT6bF99wN8n89Ck2whHR5kI3fYqF0y6uJju3H0VFbW+020IsFkNLMsrBRT1ub/sLmxACfyROTBMgJ0vLrVenct41tVRUNY/H7VGYeU0doX0dmlLScynGSR21orzF/PEKFztYj8YYITe7eSNjs2kwGyTue6IRIQQvP7SLlx7azUsP7eax23ayde1yXN+qRH4w4P9eYuUPa6j4pZHQRkg0JK9Rxl5OnjH1iOXwb4LBIHPJ2S2j9zoV6Vi8JMiJ51Tx1Q8B+vQwcMxIE4Wd4hyUt3Nov4ZwRAVNop2rgoqCVgs/LglRlK/luXnuFu/bkaJBUSW8PhVFaVuPRKMq0Wjz36afaOGWBxvb1DtrN0aordDjwYmSVUZuLjid7Uex/xUVFZWoKPhwEsjfwoVXh3n0zXoueegQDV1/wtlpCS+8HWblb3bOPSWFZ+ZE6Nq/AXeNCQMmiqXuDGQselmDR6qnWjpEvVzaNFYhBG7qCHf8nacetrNxa4T+ffQMGdDSAJxxmgG3rrLNMSoiQdTUyEefatixMY3Vy62cc3spFVnLiOhddO2a1F2SJNG3q5ndu0AVTj7/5PMjlgNATU0ZWRntp1p27qCnulZhxBADCxb62j1uxfoIbk+CMy+vYceepFGlqoKflwU57+paPnszj2NHmfjg8/a97j8uCXHsSBM3XpFKdqaG866s48yTW5JJiiL48HMfJ53RyOaN8OCT7iaj/IIZdpasCpOVqSEYPvLNPkB6ukxqqkRqoBMXXV/Py297+O6XIHsPxLn1wUY++NzXRP4GgiqPPOvm3Td1ZMSSkUYuQzk3XWdqKmIPkIjJf0tq6TFSSzmKSGBNjeE0lWD6HzZUVrPM03ft5MRxDZRXxvny+zB7tpgZLCbQQepOhpRLsdSNYUwABIoUP2pC/N8Cj8fDAXa2qWM8ohE9BkKOUu682cKYyfVUre6KLZHZZrS2LMnYlDSif+MgiERVzGoKCeIoIklmymiQkP42QyJCGB3NdoJG0qLHiCcaoHH5IIIrxrB6QR8eflCmZO/ROYP/QDwe54uPv8Qnu8mL9ELZMpxPnunEyHEeNm5O8PHrOXz3c5A9+5PExjlnmHhxXgBVbfm8Op1E7G8YxARxZKV1Oak/IEsyCm2frwqVID7M2FCFQq0oZ4/YzF6xhUZRC5KKVtLSh+EcYg+xaPsZKm2hZ+/Rf6ufFi7yU1uXYNokC9t3x5j/sa/FelZyKMbMa2s5UAKFSg9UoeJL24srECU7Q6ZLRx3vfepn+kXVvP6+h2kzq6moTvDMQ5l4fSojTqokK0Nm8jlVLPjYy3nX1DD1/CpOPKeKQRPL6dFFx+ffBlAU0UREt4UPv/Bx2kkWigt1vPemAx0+Pl346RHLYdP6VTz1oIMy9uATbg6wkyK6YiMND072soWYFCbF3r5uy8yUCeBjLT+joLKTjcRE82bbIxrZJtawm9/x46FM7EOLHh/uJoLhD+glIzqNBh8e3I492PJ8pOaGyDKmYcEGKrSYMgmQD/MHmZGuBGQ3mrAei9VMQ0PDEcvh34Q/5JKepuHS8+yoOaW4aKCj1KOVIyNTysNGKptYRq1USmd6M0AaTVf6Y8TCbja10qlCCA6wAyNm/HgYyFi6Sv3orPSnoGYCGz/vzPTzGpk0zsSzcz1EIzKJzCQR3kA1NlIwY22zlihAirMnz7yQdFI+eHs6qSkarr2rHlmGePzoyM/62ga0iZY6KkGcvJzm+W4ySbi9SrsOYbdHASF47xMfEb+pRcqyoaEz7yyINNkOACH8DBmsabN5EcBpUyzItgBZ2SoxomgsQTyNOqac7uL7n4NNerisIs7519QxZrgJqfBA07toNJQzZdqUI5ZBXV0dKbbm5z31JAvvfeZHCNHKgX2wLE59hZ6AtoELzjOQYm/e0329OFmioz2cOMHCb38JMlr3e4Q1KzWki3z27mt7X6rTQiIusNs0bNwSYfpF1dw+q5E3P/By9pU1XH9PPfk5Wnz+5vOHDTSiqhLhcBSt9sirVPq8TvLyJU6brqPBvhO/8LCJFdRThREzQRFsM4hMCMEheSf5HLYRTQdJG/s7n3+pYdPqdLatS2fBvBTU4t1kBHvQ0TuaK2/0oaqC3fti3Pd4I1ffUcf2XVEClkrUP9kI6WTTQHW7Y67mEA3U4BL1Td+iWbKxYb3gUEWCt15OxZ6iEI3+MwToP1rz88+orKykqqqKaDTKMccc0+JvWVlZ7Zz1fwgEAhTma/j4rTTuesTJiRMzqKpJkKKzYY60/UGmunvz3IvryMlX2Fu7mW5iQIvQ9yrNfjR2H57f+5OnHE5VkgB3PmZqOGbaRrp0ljEaJDw+lbwcLYoi2qxjOPEYMy+95WXuU1l881OQS26qQ1GTREDJfkFB9XFNRJLel8vK9VW8+aGX9xdGye1w9EW533ltAQNobophkez0FkOpoISD7CJOlMKOKo8/ZEWn0/HjwlRU/DjIwEktGbTu5JsQSeITRyMPXulo6lwJyY35uNFm5r8hc/kFuylwjuDO+1fx0TtanIEwJr2GN59MJzPQA1mSsQsvu9lEN9EfHfoWkZJ/RgGd2ckGjJjIKWi/W1lbyM7OJj83gx27q1i6OtxmVBHAirVhLjzLxqxnnKzeEMFolKhvTKAq8OjdGZx4nIUZl9UwZ3Ymk09rJC9a1K4jJlMtxIuTTJLzxe84QEYqTD2+bc+50ShTkKfjUHmCTsXJRXPGyVa+/yXYoigygNOlUlWr4cvvPj4qOfTo0QMXdSiiJxFCxJwplByKtfD0NcsiQsxjIa4NotdLTJ5gQaOBKefUoNfo0MkafC4dVQ2C4WpPINkwy4ebXIoJ4mMzK1BEAoHAQQaFdKE0upUNm6NNjU0mj7Pw4JNO0lJkRp5YwfQTreTlajhUqvDJZwns1QMxSUmZ6SQ9fcQwtrOWgYxFEQrl7KOBGvTa5nlTUlJCSUkJkydPPir5/DdCQsLwF3Ll8vPtnHJhdTKyLw5LVoXYvS/GjOlWqoYGmfd2mFfeUlHSyqGxY5vXdRoPEawOcrBUw6RxFpatDnPSuVXMmZ1Fj676ZHR0WGVAbwMLv/Rx3umt06fnzveSlanhi+8CrNsUYfmaEK4yOyef7eSJ2TZ6dzcQDKnM/zDASy/HyWscwS7NGh6+zoTLJ/Px1/VHLIfefXqx4vs36dg1xuqvm1NmOA6uvdTOzGvr+HlZkBtuV9CV96JjIp9OkkRUhCllLx7hpJPUkz7qKPak/oia0FDDTqIp+5EULZJW4bjxWh64M517HnMxbZIFX0BQXZto0UjjyoutvPrGLgwNKVilZpkoQmGnbjXvvpHCgD7JuWy3abjt+hSGDgpz8fV7OePk5jRZn1eiMN6bemUn1ZU1RyyHSCSCoiSoqIpTmN92uufu/THOmGbF61XZsivKjj3RVqULKqri/Lo8RE62lrwcLbc91EB9owICUlM1qAp8tMjPMw9mMnhSOZMnmFs5fd760MuA3gZsVpnVG8IUF2n5ZWmY6tok6S6E4P3PfNx0h5/0WAdy1Y5okCmRqug/6gCffeCgXy8DipqsaRuPH51TTKPREovIdBtZwafzC1vU8fp5WZCr72hg1tMuUvRWQkGJhgbBgPiIpo1hwlHDaVNbOjmtdpWEiLfqmPsHYkRpoBqjQeK+21NY+GkVZbUqoZDaZsmHeFxQ35igIDdBo1OhqjbB8qUSAxncKpJOljT0EkPYyBLC4fazWP6tEEKgxgWZ5LGFVXQWvbBLacRFjBrKcFJLOjk4OhyirEKL3psHAhy0b2/YvV2Y+/YWhg9qe4P+6lt+3CEdEbYkSUAhJzuhI1HOPgpFVzRomjrVenESyNiLXQ7i9B0iNVKMVtJRJyoxYqIrw5tsDgcZpERHs2rROr4b+T1Tpp50VPI467RzwKVlKBOTc1oCq5KCqC3gxafW0bVzmHtuTOO1BV6efyQTfwASdVmcflEdc5/JaNJrq9eHqHCHyENpUcLoD8SI4Kf9aNuQ8BOTQoREoFVjiR3SWvJER4L42MNmciiimG6oKMmu8gpN35tZ2KiXKunfv3+79/orBg4ayj13BDllsqWpNMkf+PRrPzqdxJsf+Fi2JmkbLlkZ5qU33NjtGoQq0OkkQmEVo06HERN1aZu466EE581oTk88YbyFXXujnHlFDb//VNQUSTZtkpVbrnIw/cIaJo0z8tm3AeY+mUVBXlJ3VFbHufG+BgrzNKxaF8FkSEY1XXVhSpMOEkLw7FwPfXoYmpww/XsbMDnc1FS1H037VyQSWuqcKseN1/DLkrUYMbOfbYdt2BxUBKEg/LYyzKQ2AjsAvv0pQHHvCKGQBpc7jNejYSurMQkzCRQ0aOhGf4ySGVWoNFDNHjZhx8EO1qMXBrrQB71kTG7eNTG0/Tfw9qN2hg8qIhYTfPRFHffO8tIxnIv0J32p+EF7uAypFh0JOYomDRKxBF9//fV/1Bjwvx0N9SFK9Aq9uhuYdpaThkaFLNpvEpRHBwKykx5iSJMOMkhG+jKMHWI9v7OMItEFM3ZC+KniEBnk0kAVA2ndzCw1XkjVjka27HARrLUhIoKivmEa3dWocZUI4cPp3m3DSgolB5od9BecZePVN/3ERIxQ5MhtIgBJm8CvaSRFScOlqySaXkZcTbB8XQxI2mmSJHHWKTZeeMPN7de2TEkWQvDg005q6hIYNHpSGls28NWpRhKxlr1IFBQcfxOMo9VKaPQJZt+fxsyL19F/oGDowAjvvKtw3W0+jBYXeoNAFRD26tixCaxGHV5LAwdjm7Bma4+KK6qsrKSmTmniLkYONnHOVTV8+IWP9FQN/oDKtElWxo0ycvmt9YTjVrRWJxOObWkbxuICs6n95zKZJF58w0OaQ4MQ8Nb7AVaviWPydCKAG7NFZemqEONGt9QzJ0208MhzLtZvCjP7ORcLXsxp0TtlxdowV95Wh80qcag8TsciHdW1CcIRFZ+fo6qNH46o9OlpQFHAoHXzzoJ6MshDRqaT1IuA8LGDdXQWvUkhHenwXqHesQ1tPIo5ZCUiQhi7HeCbhZlNGZaSJDFpnIXFXxqYeNJGCmvHU1+Vy+kXV5CRoeHy81PIz9Hy+9YIphQ/JYlVdAgMRy8ZSCeHMvaTJfJbOWPdogENWrrTjwr200A13UR/JElCq5q4/hY/65ZkYrXHCYfDGAxt8yxHg3+c/CwpKWHevHmUlzenAvxBfu7atYvHHnuMm266iSFDhvzTt/6vQH19PRoNhMJw/LHJj6fkUAy7aN2x7A+YJSsrVil0VvtiFzG2sBKTsKCi4pMbsaYkkD2ppCktF4aYiOLO2cJzD6cx7QQLsiwRiai8/r6XC66v5d2XcloRoOGwQKdNfgTHH2Omqkrl/Y+ixOMSGpHAg5NskummYSXMC697uPVqB5I2QN++R/fOq6qqUGLRVpEoRinZQRGgJmMNHTq7ycnWMPMSPznewVQfrrWyWV6KRbU3kU9wuBaLtBajMGO0+bnwrLZrwg0fZMSQUY/WqaemSsudD3qx1fWilP0MFz2axmSVUugserGLDThouwscJEO4VaFSbtnEk3e8cFRysFqt2FO70am4nlfe8XDiBHOrYsr7D8bYvT/K/U/EuO2aVB64NY1QWDDt/Gq+fq+5w+ZpU6wsXhoiP1cHbQdwASBLErE/eYaEIYjRILXb2AfAbpUJ/SnNwGiQW3kZhRB8+UOAgjxYuXIJ48dPOmI52O12FE2cg8pODBhJqx/AjAvW8P1n6S3qze0/GOPqG/zke8ZSKZXQa2QpDpuOgNOErX4kdpF8TyYRo4rlJIhTl7mBwq5hzpmqx+MVfPZFFFtdPvt8FXSgO3lSByrNm9EkJB541M/4MSZkWcJsljlurIn3PvOjJrTs2aeya1+cjRsVTK5O2JT0FgSzVtKhEVrWiMWoCOw40KJnzYo1TceUlJSwePHi/yM/gWjEwDc/hjj3jObF8qW3PZx8gpUn789Ap0sKV1EEz73mBlkwZYqGyRPs3H6flyoOkE/nFtf048ZrLGfrjwVotcnv4syTbdTWJ5h2fhUjhhjZuiPGqKFG4gl4/EU3vywP89JjWVgtMl6fwpx5XnbtizDjZBtvf+Rl4jFmzp5u5bVZObiW53DuGXsRRheqIqN3FlEYK0JCJitXcM1lNvYfjDH/4yOPeDrtjNN4543neO2F7Gbi8zBkWeLN57LoNaYcS21vREY51dIBdOF0Unxd6C4NYLfYRKOopZ5KQm4TWTYz5f5GbBaVMSPhxMlGqqpUJk13oVTnsyK1irfmJlMl5z7VTIy880EQQzSVQ+wGIWHDQYwIbhroWBxn8nGtNx/HjjaRnSUzfHwjV19u5tKZFvbthXy1Iz5tCdGE54jlsH79eoIhhYefc/H6s9mt/l5Vk8DlVshK17Buc4TsDA23z2pk7HATZ0yzotVKfLM4wDc/BXnjuWxuuq+eLTsi5GRp+fj13KYIgOraOI+94OaEs6vo11vP9AurGTvcSJdOBlavD1NWmSA7U8OchzM4+YJq+vU0cPl5KVx8VgoLPvHy7c9B/AGVfXtkekRHY8XRpAfy6UystoAZM5fx27fpyBJEo4JotP1I5bYgtEb0uhCfv5vfaj04/lgLV89M8PhTUTomjiMNqNP8TJgg5qaIfon4X1L+r73KxGO37yUn2KfV/TzCielw9/eEo5bTppi54EwrQ46r5okXvcy+q3Upgpff9NKnh4FGp8LUmVVMmZTHD6SSZjS3mXdkxoRuo57s7Nbv9t8OSZKQZMihCAfplLCTgPAio8GIERWVRqqJl+p5YUuYfnQkTLIO8h8QQlBHJXVUIBCoKNQuj7J0VZhxo1tmgXyzOMCu/VHyssxYGzqRQgZREWYDSzFgxEktXlwoKGSJPER6NeMmJ7j+ciupjgx+XlrLMy8cxFI+kGqllH6MaPOZsr0deO3FeUdFfh44cIA92/YwoA1SQpIkstwDefiJFSz5LpOD5cmovHcWRMiM9mb9xtVMOrOS4gIdgaDK1k0aOtCLfWyjuxjQ4noxEeUQe7DjoEFUkym11G9CCErkrXzwtp3nXlxLTYUV2ZuBZIwQT6nBIUepr4lQGZPpx8gWzvEu9CVDzWMPm5IZQ5jwa6WjagbbpUsXdHorp11czUkTLZww3kIgkLThK6sTuL0J1nxXhD+gctaVtZw5zcrsu9Lx+1XqGhTy87RMnWhh0LhqXFItmZ08nDejdZBCr+4GLjzTzs/LQ0w9vnl8dpuGx+9L5/q7G1j9XWGLGswFeTo+fj2XiTMqyc/VkJYq8/w8D6+/62PcGCNWs8y6TRGmTLTw4G0t9zdGE/To3f2I5dCn/zCeeP5Drr/CxvZlKTjVesxY6cngpvcZ8ge5e/ZSxo0ytYpW27QtQka6zI8fZyOE4LcVYS69sZF4bTYBvFix05thTdeSJZlsCrAKOwfZzQBpNH7hYTvr6CdG4qKe/GKVJd9kNdkoBoPERedYycyEp+a4yM5t1nGxCjD1A+tocNaE6JnRF20G1BxqwONqv57svxl2m0q3TkZW/Wyke2I4adQ1ZYa1BR069KqlzYCP3gxlI0uJEKaKQ2jQ0odheGgkk7x2iSebpwtvvrWKToFx+GUXh6o2UTRkF/vXSoRFgATtr+lhguRkNy+CDodENCaBViIYOvJ3rqoq69d+g5JVT7laxTVXGbjkfBsWs8QpF1bz+7YIg/slbbhLzrFz20ONXHNnHddc7KBTkY5d+2I89EyS+Ay5DdDQi1Sl5fobMzdiMCmofrVp72vBxup17Ueqb98dBUnlxTc8ZBQkqKoTnN/VSo8+Ib5akE9pRZyzZnqxVvUnR2QiSRJxEcMp76BRU8s9V9x2xDKAZGlFgeCdhT7CYcFr73ooztchgOxMLQ/eaueVd7w89YqLqy9KYfQQI5feUEFNXUvdM2qIicVLg5wxte1gs0++DOJcPYArLj2ElOLh/DOt3HiljW07G3huroeLzjBx6c1J+V5+vh27TcOOPVHmvuPB61O4fVYji+bnkZba0o4fO8LELVc7ePtDX1NZQZ9PIR6HuHp0ZdFs9myWr6lj7/4YjXUaCulJDWUMJtlg1SrZ6SOGUUEJh9iNKlTSciPMe9HOuZfEiYoIPvsBnr3H2mZpubwcLSNHwu4vPFh8xdTXVLNoQfOcyc+1ctJEC5POrCbkXU69S4eETI4hTE1kJXpfLinhQlRU6qgkSpheDEEr6ehKPw6IndRRSYbIQUIi0mhnb0kMvV5gt7fvUDga/KPkZ0VFBbNnz0aSJKZMmUJ1dXWL+jU9e/bEZrOxZs2a/yM/24HVakVRBG6v0pTCbDRKuCIB2oubjIsYxoSdNCkXJMgVRWzXL8EgG7FYIvTuZsK9pksLpS+E4GDaUt6fm8rYEc1Gr9Eoc8Nlqbz8lpv3PvNz0VktJ9rCr/ycPNmK06UwaXojoqwLabFirJIGnfBxgB3UiDIMmEjY6ljxfi6pDi33POqib7/BRyWLt99+A71JQQko7dZbSuiSTSkuPh9yGsfix4OVFDw4ceSGqVVXEHHaSJMykUwhFEcD15+h5dPPI+j0xnZD9gHyczV498bxubX8/oudPDoREwkaqWkq3JtsImKgJ4Mokba3e62oiBDX+bGlazn++OOPSg4At93xGDddewx3XZ/KtJnV3HNjGseOMhGNCt77zM/TL3vw+RN8+W4eIwYn3+dHi3xccq69RYfNGdOsjD65gmhIRpIqyKXtyLhoSiWhgIa8eMdkqlvEisHgZf/BWKsIgz+wdWeUTkXNxse3PwU4/4yW8+eJF92k2GUCQZUXX5h1VOQnQFqGnrq6SizYqaYUV4mGUZNr6dXFROcOGnbvTVBTZiCjfjQGyUiR6MaOcg9ukg2NWmxsiAASFVnLWPCmjZFDm8nrO28U3P9oA+XvRtH4tVSLUoKmWlK8WezdEWHKjAZefNpB10567DYNp02xMeuOtKaFQlEEDz5ey3fvR8ny9WvxDBbZgsHhp5trEpIkUSPKcXuOPArw34Rrb7qV2c8+wUnHm3CkaHB7FHbvi7F0UUGLd6nRSNx+bRrnXVPDsSPN+APJVJcGqYoGtZZs8tGgw20sJ250062HyqffBDnnT+kt2Zka0lI1jBtp5qXHmhfyJxMZXHxjHSNOLKdTsY6qGoXGCjNPP2lnxjQrUydamDqzmkBQRZPeiLWxO1bnsJYPIiVr59isybkRjQm0uiOvOpOfn09KqtQqDf0PKCoYjXDatVVcfamVNIeJpat8PPDocsIlvSiOdWMrq+nNUOxSKgl/HCfr6FQ3hr2LPGz6yoNG1ZNGNhpJQ2PMxqo1h9BqJeYu8HDlzBTCEcFr86IU+kZTdNhTHCJwuENjP3YeXMvyNSGOGdns8Y5EVD74LEhjvUxjo8LjT/t56XUv6Q2DkCQJk06Py3noiOWg0+nQ6yV+/jXOg087uePaVCyHI2h+3xrhzocbuWKmnTEnl6PXgS+gsurbXJasCjN3vhdFFYwfbebHhfkIAeGIwONV+fmTZAfUREJwx+xGauoTnDHVytTjLSz6IcAhXZyNW2NotTIP35WBI0Vm6aoQZ1xayx3XpnLen/Tc2BEmlq8J8eDTTuwiPUl8/gV6yYC+viPX3XkAlzeBz5+sx5VIJI4ovUlVVczGOCMH6VsRn3/giotsvPSWh8raA+RSTFaKhQbDauy1/XCo2eicBbz/cRm3Xd889jNPsfDlN/XsWraTjGC3JqddPVVUcoD+jGIXGxFCYuPWCB9+EaCwSDD/Iy919Qr335ZCQZ6O2voET77gZdH3Abp21jBqSiUzTh/N/vJ0uvRqc7jN2PiPVmP6r8LgEYOpW15BrlTcRCZGRAgVFQMmtrCSjp5jiLMVGQ1pZLOV1RSIpANoJxuwkUJvhqKVdChCobKhhAuvLqFPH5nLzreTSAgWfR/AYpHZuqQQt1flyhu3ULe+K7GIjBETfRnR1ORFFSpl0h46dI0y95nmSJ0LzrJx+jQLY074nXiJvqnb+V+hlXT4XYFkw5ojjG757KPP0SR0TQ0Z/gq9ZKCyRkMopKLVwKtv+qmt1mDqtIGrTzfx5Q8BDpVoiNZnkhYzkysVowqVzawgU+RjwIgPN24asGKjK/0Pl1tyUURXdOjx4+EQuxh+bISTT8jk5BNslByKsWtfHQ67hlFDM/l1RYhzL/aSQ7c2s4IcUjpV4iAhEcCDkw5dOhxVhI/NZiORECz7soD9hxKsXBfm12Vh9uxT0Os0qHGJSWdW8+FrOdx1fRo//hbkqgsdTRvvQFDl7kednDPDyLw3dnLLBe3XXz3zZBtPvORqQX4C7N4f56oLU1oQn39Aq5W46Gw7i5cE+f4HlWypGGOoA18517DwnVQeuDW9iRz8A/G4oNEbY/pp049YDiNGjuDbjz/hiWdC2NVOhAnRQerR4hizZCF2YAAjJm/myQfTOW6sCX9AZf5CH9//GuKj13KAJHl+3DFm3nohnQuvdKH3mOlIzzbfi0WyI4lkIyOb5KCD6M4h9hC0lvPU5Skoimj1fFMmWrn5rgPYSEMy6RDhZONLbSbociE7JxVIxe8Ksnv7HvoNbttG/7dDr1dZt0aib2IssqTBJhxUU9puUxUXddhpO4hIkiSMwkweHSmkCwfYyXbdCsyqjVSldfZg0xgwEPbrMEhGFNVOfpEJc0ocgyNCjbscPQYUkWhT93kd+3jiumZbadFXcRw2GW8ENNr2G9L8FevXr+fYkTE2GlQeu9dG/97NNuKCF3M464oaZpxs5YIZdoxGmStmpnDlTS5mnB1EK2lRoloUTwdqRRWDOBb9X3RqQsTxWUtRJZV6KskhWapMI2mJ1aez6Nsgp05tqTcURXDTfQ2ccqKZe29Ox2KWCYZU3v7QS22dgkEvcd2tPtIrRyWDkw5/IjpJT3cxiO3xtWRmHXlJNIDevXtjMcs8/oKTk0+wsvb7oqaGRzv3RrnwujpOGG/mpceyWL4mzKMvupj7bDpzXk8GU/yB88+wcfolNUw61ozd1pJ3WLU+zN59CYL6PUwaLfHuawVNe75B/YycPyPpiNLrYN4CNws+8ZHmkDHqJWIJgaKCx6eyfG2YqcdbWunM80+38/jzXsoOKvTuq7LvQByLWcZkOnKHGEBqeh6//lYBURMRJU4+9qYIzz9gkEx0oS+qUKijkmrXbmZe6SIzX6G6cTV6jZahA9tP/x8/XsvGL3zYSaNDUWung1YrMfepTJ57zc1LjzlQFIHJlILTlWDAqBoqw3VkU0Auxdillo7zYrqzieX4cZNHB6Soj937nQRCKrL8z9iH/yj5+cknnwDw5JNPkpOTw6efftqC/JQkiW7dunHgwIF/8rb/VTAYDLjdMP8jLyWlCR68LZU77vPjj2tJkEDbhhKt4hDZhxVSWAQpM2xFNfoRJi85Dh1jhpn4dk3LCVNPFWkZagvi88+45JwUzrqypgX5ubckxvyFPhYvzOfMi1wYS4ZiJbVJcVklO/3ESLaxlmzySQTTOWbSfqZPlxk93MCiz9/kjDPOPGJZlJduxZERpyZcQoHa2gvslRoYOlTm940W8p3DCRNkv7yZ7FxBQ6SMFJNE5w4qzzyk40BpI+lpGoYOSHqYLpuZYNwp1cTjSeNEUQSLl4bYuSeabPB0kpXqWgU7GgLRGD2io3BSi5sG6qikUiTnsEBgJYWYFCYkggTxY5FaKwynfQ9ZqXHy8gYflXH7B7Kzs6mpV8nK0HBwj44rL5JRrNVIGpWoz4A92pm4Uo3xTxvhTdui3H1DS6Xy7FwPY4eZuOmKVE46rYRoZW7TJuYPNEgVGB0RJkzSs2LJMmyNPTF5i6iurGb2s07efTmn1TMs+iHA4P6GptTH3ftifPdLkKqaZLdkl0dhwUIfOVkaGp0JPnotl7OvrKOqqor8/PY7wP0ZQgjSMwXVdVFiREihM0bMRGrDBGs7s3FlFAMm8iVDi8VUEhJZ5LOD9XQUPbFKdlSh4sWJKsc562w9I9voRGo2SyhhIxFCaNAQ89hQE4IMCti7OsLp04MIYwOZBTF++6LlM2g0Eo/c52D1unqiGyMtZOxWXXTNT7DPtYVuYgDZFNAQbrvJ0r8dEyZM4PFZjzJyUi03X2MnEEpwxcyUdr+hi89O4cMvfLjdKtpgBr3FSGqsW8gbuIeTJ5sZP8ZEz275xGKCB55yUluX4Oarkt/I8jVhhg0ycvq0lt+vViux4KVsJp9TxWdv5aHVQu/hdTz+vJdpJ5h5Z6GPhsYEH76Wy013+Ag2tNYBQghK2YN1Tx7HnVJNv37Qq/fIo5KF0di+9/fWBxuY+1RWi1SbEyZYmDDWzDEn7ULeMQYNGmyHiTgfLtJIEhU2yYFNOFo4x9Li+Xz13V6WfZ/J8697GDOtEr1OQq7v/qea08l6on+gUO3OxVet58DW5BgOlsU55SwX+rouFEUKKQJcVFLasAeTEsEuBJI2gVbXfrTGXzFgwAAScYE2bGT+hz4WfR/AaJCIxwV2m0yDU+H7X0M8NzsLIWDBxz4mzqjim/fymDSupYE+710PlTUJxgw3NaWM3/eEk4F9DTz3p+inyRMsXHhdLWedauOk4yyoqmDxkhDf/RKiqEDLU6+4yc/VtpD9MSPNKHE3msaCdkuLpCXyWblqHykZCUYMNrFsTRiv10t6+v9cFkVRFNzuCIV57RunNquMViOjRcdWVpPvy+eMG+L4A3v56ecdCEXizQ+DnDLF2OTQkiSJD99M4+rbavn042q0ihmBio3Upq7JCWK44gGef13izeeyKczXEY+r3DnbybEnV6PVQiwGwVoHKaIL1bUGsvppKSlPx1lfSfmBcgaOHEV0P8Qqk+mexu6QqAf/tjgxIsRiMfT69uss/lvxwitzGDPkGBzRjKaMFqNkTjqz2Uk2BciSTKpIlv0plLqQKXIpYQcmLKSQTqHUHAmvkTQU053aBjO/L6lg7143F55rwqTVEXDLvPyGn8svtLLogwyGjd9DaYmGIYxrsZmXJZmO9KJ6X5Dft0YY3L95rbOYZWbfZ+OK6/zwd1UdpKNL6/P7/fxd84TkNQXvf+6npDRObZ2Pxx61M/3EVGQZ5r4epZN3FB5caA6HIOdLHckRRTipJU6MDHIooiv72IpG0tBPjGQtPxMhSIIEZqykGWxcc3nzOLp01Lcow9Ozqx6N0JH5N11u08lJRuQT4P6H7j1iGQCEw2EKC8ykpWoZZJW54uYGOhbo+eD1VArztKxaH2HWk14mn1VNn55a/AHBqCkVdCjSYTZJxOKCy89PoW9PAz/8WsObH3j55Gs/HYt0XHeJg26dm58laScnHVqvvONl8dIgRoNMRXWcN9uIwv8DfbobeH6uny7hYTikTJAgGujM2g11DBvUev/x6tsejOY0TKYjJ4AGDBiAJ5AgqgjM1FJEtzaPc8TzKd0d4LorXETNFej18Oi9qXz7fl4rknLCWDMpDg9V3khTw6+2YMVBiAAGTKSRzV62YArZeP4xI08/7Wb4iGQ3+T93nr7q0hgPz15OAZ3JphBZyJSvqseVWk2RpRO+kJe9rh1kkk+jq/2SC/9meP2C7FBxU6kKm+QgLIKtyk9Ash55uWYvg5Tx7V4vQRwZOVnmwlDDPXdrWb3ByYafIDtR2OY5HhpJS+SDBCF8dEmHB+/K4LcVQW66LURcxNjKGvqIYU3ODyEETnMJvUZ4GDU0ScZu3h5lx84EI0fL/LJCcMy4MUcsh7q6OmzmCNlZmhbEJyT7QHz9bh73Pd5Iv2MrsNslQnUpOBqGUyQ5WhzrIIstrKCr6NeUxeimgRJ5C4ZQArNBx0F5O1qhJV3kHo6w78+ddy9nxfoQN1/pIDtTy5rfwzw2x4XTo/DpoihffeEiNx8evMfC9ZelYjBIzH7OiavSTA5m3KKBKBFMmLGThiRJdKYP77/1ASeeeOIRy0GWZeoaFEYNNTLn4Zbp8r27G1j8cT4zr6vl0XsymH5iMoDr9EuqycvV8tTLLm6/NtkwKsWu4ZG705l4RhXXXebgpAkW/EGVNz/w8ulXAbJrx+LKW8+rz2a1iorUaiVeezqbWx9q4KPXcnF7kr021m2O8MCt6Zw4wUIwpPLRF36mnl/NB6+2TH03GmXsWisFnhEc3LEend1LQhFoNHFU9ciJP587hM4gGDVGZekvelRFRWpjvfQLD3vZQg6F9IyOQYkmcMcOkFbsxBsMUlNnwmZt2w47eFCgQ0+jtpwbT277mO5d9NTUK4eDzJL3f/v9IOn+nijU0klq2xOulbQgBDGjE0ekOy5TBe9+4ic9TUNdXd0/khn0j5Kfu3btYvjw4eTk5LR7TEZGBlu2bPknb/tfBZvNRjys48AhBYtF4ryra/GW5tCZAnawjt5iaJO3+48UpiT5WYA3bSede8SZc7EdsymTV9/xMH60mVHDjCx6txI8zQqhhjLGFLZfN8FslqmqSfDSW27SHBo+/zbI5u0RunTS4fUrlO7Vk0frNDdJkugkelJNKd3VAai1Bbz91lLeesPKzQ+UHJUsLGYbQwbqWeY7QF1IJiPSCY2kQQiBS1OD6LSD0aMMLP9Zz06xgTgxhg3V8POXWcTjgiGTyrnpSgfdOhvo1rnls+ZkacnL0vH+ZwH699Zx+6xGJk8wM2KwibrGBBffVIvHrSNEJTYc7GUrEtCLIejQs511ZJFPNs0RaEH8bJdW01UMII0sJEkiIeI0WvcydKKbh+7O5fI7PEclgz+wdOlS7FaJMy5oxKCk0nmIjxuvTiU1RWbJqhCffnOQ4pCOS65vZNOSpKFtMsL6zRGcbpVe3fTs3h/jQFmct+YkFcdnHzg468LlaBoLMAZyUUhQbyih+8Ag2fkSZ51u5sE79bz8+h527FQIRAVOt8oZl9Zw5/VpDOlvoL5R4YmXnPzwa4gOhTpOPKeKSFTlQGmcrxbkYbfJbNwapWORjh8/zueMS2uobVDoWKSjby8d+/btO2LyE6C2NogRMxZs1FKGGRsBvK2ImD8QE1FkNORJHTALK9tZg0ZoUVCQkXFkxLnqotYx1U8+7+eTeQ6GJPo2vd8CpTM+3JSwnRhRTA2d0Jht3PxI+8bpDVebmHVdOZnhrvhw4aYhGca/sxdueS/b1LX0ZTiS9DctW//FWPzDYnR6gckkeOxZL6qc4P257S98edkatm1PULJXQ0+lB1EipHWv58dPWnrv9XqJx+9NZ/pFNVx4lp20VA0fLfJz5/VtRwbIssTk8RaWrg4xbKCRDl0SuD0K/caXceMVqRTk6ujTw8B7b6RywqlrCFf2JC2ejyzJBIWfQ9qtOBLZFEld2b9JYWfJARa8f91RyUIVGg6UxlrVnmx0KjjdSqsaQ5DcsD4528Z5F69A8UrsYB19xPAju6FIPvctV6Vy3SV28vqWU6y0nTYGYMCI36OhqiZBXo6GGTNdpJWNSTaAO3xOVqIjKSKXLdol6FQDBUUwbvwpRywDo9GImtDjT4TJ0MvMuj2NUyZb+fgrH7OfdfPuy9kMHdCsB8aPNrNyfYiTzq3mx4X5WC0ypeUxHp7jYt+BGL06G+lYkCRf3R6FvSUxnrivZfmSRqdCIKRy0nEWYjHBBdfX0q+ngTmzM8jM0LJnf4xZzzpZtynSYv4M7q/nt9/bT3tTSFCYL2NL03GgNI4kgdncdj26v0Kn0xEMKqxa0/71d+6NkohoyZGKMAkre+KbeGdhmFXf5/HkQ0nTr6rGwVV31NGlg44Tj7PgDwhefytCzT47g5TBLUrObBGr2CNvYOKJcWqd8OX8vCbSWKeTee7hTJ6dLZg2s4r9BxI4eno4/pgYA/oa+H75QPx+P9U7yzjrvCj7qkGNCRSXhOKCeC3YJ4CnvhpdVYIff/yRM84444hk8W9CWloa3/36DTNnXEisXiVNySZGhEZqSCeHgsPEZib5bGYFWaKAQqkLVeIQ5exjOBPbvG42BZSzjy6ZWj6Zb8bS2BUDJvb/7OStt/fxyCwTI0fJuEoy2o3gTHF1Z87Lv/P+Gy034CdNtGCyeogEwm02WAyLIEWdCo5KDp26dyJBnJiIthlRGRUR9OYEL7/l5+v38uhQqGfbrihz53sprYwfbgJlIyJCeGlOMdVImhaRYz7harIrBAIJiT5Ss/5sjFexbbuHjLQI3/4QRZJh+lQj/Xolx7R1ZxSNPk5D9gpsVolgELSuPNID3ZrkqJCgjH0UFxYzeszoo5JDIpHAZEx+g5ffUk+fnjpysmU+/MLHjj0x/AHBCRONBII6Vm+IcP4MK36/YPad6ahqch1cvibM9ffU89LjWU3E9dadUW6b1cj1l6Zw/LFJkv2bnwKMGmrkrCtrOfc0Gz98mI9GI/HaAjclpfEWpPefse9gjNoKDf2lpJ2lChVbqIBXXqinodHDzdfYSEvV4HIrPP+6h5+WBtBo0o4qElij0ZCWoXDZBWZeerkBQ6z98HILNvw+BVfAQ7euMv17G4hEW0doSpKEwyGhJlTilbF2o4xjRJqae0mShElYGCjGwuGebTu/qmfi7i0s+TazKTggEpbpQFec1BLI2EtujobaqihF7tEYPCmERT02UgGBuyHU5n3/7VBiGmwitYU90o1+7GAd+aIjORQjI+OSanGn72R0b4nG5X5S2oj+jIgQQhehJn0VOQUxvptl4+Kb6ijI05LT1UtkV6hFI1tIzuMKSujD8MPO7X1Ef8rg1JUxCGWSLuJ4aESLlt9Zhk7o0GMkovUyZaKO155NpdGp8Pb7QV6d78Vq1FJWmUCnSdbzPlLk5OTwxcIwZ5/adtS2ySTz2L0ZfPtzBZ+/ncvkKUGstC73ZsRMnDiVHKCUvQDYcdBPHYs3XkkkdT+4VSrFIcrYj14YiBNDbtTx/qduauoSxBOCPj0MvDkn6RR95Q0/bzxnI7GhO1detonb7w5wyTkp9B9fhhq2UV34K1NO0tGnt8yGDSq//pbAXj0Au5ROg/PIa/5CMhvGZJSYdXvbzuP0NA09uiTXgX69DKSnaXj47nSuuqWB1euivPORj2NGmpBl2HcwzmlTrITDKrfPbsBklJl+ooWde6JsrN5BUU6iVVToH8jL0eIPqCQSgsVLg2zdFWPt90VNGZg2q8zNV6UyYayZa++uZ+G85r1JTV0CJaLHKJnp4B5Dlek3jI4w/kDoqMjPrVu3cMFZVrToSFOSpTt8uFro1ISIs4+t9GdUC91mCw7GtauWvKHbmPeul2dntd4fK4rgs0VRUrBSbtjM9JPajo4WQhAIKC3uu2OngkVNRaGi3fELIZDRMGBYApd7GQ2VUerWCMaM1hEK/TP68B8lPyORCCkpbddQ/APxeJLB/j+0DVmWSc9SuflqB/WNCp99GaHaHURiLzFi/M4yzMKKHiMh/OgxYtJKKFkHePzeNM45rZng9PpV4nHBsIEGzAUNBN0+LFLSgykQ1Na1/x4SCYHfLzhwUGGfiNPoSvD281ls3RljxuW1aAKd2j3XJjnwCCdRkYx46xwfxMNPrcPrPbqaZsNGTmL7hvV07aFQXbUHp7YUJapF1ilMO0nPsWOtXHWjn9RQP6zYUVCoq1/FI8+6KD0kEY6oBIOCb38OMKivkbycltP9wvMs3P+wh6IO8M17eaQ6mpXZGVNt3POIkzfm78AYzEUhTl8pmWbmFHVYsJEjtfQGWiQbA8Qx7LUupVyRyEzVY7YpnHmKjkvOtZGbrUMje/+jqJa62nJS7BLuRsHNd6pcfkHzex7c38jFZ6dw5hU1dCnWMX+hh2AI1m+JEosnvYprNkYIR1SefiC5MAghCIZU7rzNxKGyOupr6/l1eYR0g2DxojyWrQ6xZFWY48aaefxBR9O9vv81yJzX3Fx2cy2RiEQsCjqDyjMPZTL1eAsajcSOPVHuf8LJvoNxzjrF1oKs+eLtPEZPq+C1BR66dtSh0Rx5LZPa2lr8nmS32SK6YpeSRswmsYKwCLao7foHavR7UCQfW6Or0aZ5yLUraFGRvek43L1wSb9jt7VcUCIRlfc+iJHv69vK+LZLqWSIXKopQ4sel2Ef+Tnt1+PNy9US0jdQ4Sije2+VTKHg9ghqqndSXN+dcko5yC6yc1s7Ev4P8Nabb5KVA6t/zGP77ignnepl5Zoox4xsOypkw5YI7joDRsWEBg3lWUt5/nobQghWrotwqDxOQZ6WY0ea0GgkZs6w8dm3Aa6YmYLXr5Kd0f58zEzX8MNvQe58uBG7TUavk+ncQcOpJ1r5aWlyQc7N1rJycQbz3jnEZ4v2IhSJ4g4SUkMC3ZZiAIpEd7aGqojH4+3eqy2Yzalce2cD332Y16L27rbdUYa2kw4PyTRsmyVEwAupZLBP3kRntR9l7Ke4nQgZl66Ks6c0O9nue9yNTgNuuZ4M0bah48ONXlhYtznMxs1RGivMWGjdWdQgGcnXFFNl3Ygxkcu0k4+c5HI6nQhvKrLBSVGhlpNPsHLJTXUYDRInn2BpQXz+gTHDzPTq5mfKeVV4vCrpqRomTzCT5tDw/eIo1TUqd98ES1aFOWliax2ycWuE8YeJ5SdecnHaFCtnntwccdmjq56PXsvlhnvr+W1liAljkscOH2zgy08OkRNoO32rRj7Iqcdp+W15nGBIxWiQjirayWKSKa9Q2bw9ysC+LQkgIQR3POBBOLNBghQpDYMwkVk1kLHTVnH1xTZOn2IjEhUMG2hk8dIg33wbx+ruRko0n1zJ1AbJLZAdPuoaYPxYc4sGS3/c86XXA+zZoSPiTMOYKvPTYh/dO0nIGgtTJjYyr8TPho0aHPlQry0nIYxYsBPy+onWSuR2T8UZlqmrqztiOfzb0LFjR1ZuXM7ixYu57Zo7MEVs9GNkq2jMHmIg21lHpsglmwLqqGyzoQ8kSRut0OHbk09erEfTuzcqZlLr8rnm2mVo9BLpbWya/4AJK1XVrZ140ahAI3Ts5nf6iZEtShgpIkFt5gHmPvDyUcmgR4/uJIixj630FkNbrNOqUNmj2cCgggS9ulu49KZ6AkGV4YMNTJlopTBfy+6dHsp3rSPbOZiD7CJT5GHC3IrYreAAHehBQHgpYy8RQhxK/w2zFRJRDdTn8fizQd6fZ8Hg6oRA8Pm7ZWR3aeC91x3c9pCTJx9J49zTk/WGFUXw2TduHnxwBQX1Y9FIWuqkClJSFV547fmjkgEky2Q1OPVs3xVm1YYw117i/GZJeQABAABJREFUoDBPy31POLn3prQWZYcUJVnSY9maEI/ek45WKxGLCWY94+Tr9/KayodAsunQJ6/nMPX8asYMM+H1q8x718t5p9k46xQrZ52S1H/7DsT45KsgiYRgxrTW9eFUVTB3vhdLqBgVlYaUHYi0Orp21qJxK3z6OXy00IU9M0xcUbnlKgcWs8yI3nr27NlDz549j0gO5eXlDBygZfm6MB06avHtdWFsJ9rWj4cGuQxZ1VFWluDkcxswW1QUVXDu6VZuuMyBySQjhMDjT3D3rQ6eu/cg2eEera6lCIUAvqbIUEUk+KvidKhZNJR04413K7jxKjtCCLYeOgZbzwZqKusp25iDLEv0GlXBDvcGLMKKQoKO3TtS3CefJT8uOSIZ/PsgCEge0kk6wz2ikQPsJIciokTYxHLiRLDaVUYNk3jhkSyOn/Y7hurRLYjMuIhRlb6GD142YzZJfL04ymvv+TAY4LixZpYsi7NGWkOx6E4meciSjFe4KGEbZmzIyGxnHQJBXcCHHJARRIgRozdDqacKPx66MwwjZkRCsPPXQ4wc24AkZPTOjhgTQeRue5kwxsaLb7jhb2qF/hVFRUXs3JXAPb79/bzbqwIqRQVabrhRw0tzVpPm7IdFStrGjdRQyl4cpNNbGtrqfDlaxB7vfgoLtVgMEUI+Dcb6fNLVApy6Cs6+RuH26x2tzrv2chsffNyAxtOLAudInnz6N04/2URCUcnp4eTHj3Oa7IiZM8DjVZh06ia8uwfhSDu6PdHOnTuxmGV6dG1/b92jq56yyniTc2rMMBOyYiSzZgBuawmffdXA+GMM/PhRfpMz5MoLms93pGh4RG0kofw9CelyK0w+u4qMNA23X+NoUXruD/TvbcBillsENDz0uA9jXdJxo5G0GPz52AsO4fEdWTmkP5CVKTHrzlTum+0ngxz2sRU7aZSzj2KSWbQ1lJFCOtWUohU6MslrciSmkcPenXvIzo3w/mc+zjvd1rTGRiIqM69y4q+xUc3v2FPiKIpos+zJ6g3JxpXjT63kmQczqXcmWLomRCYhtOjb3bf7cGEjlXCogVWLszjnijp++lFl45YoeXntNzU7Gvyj5Gd6ejoVFe2zuQAHDx7828jQfxKLFy/m66+/xuPxUFBQwEUXXdTuYrpu3Tp++uknSktLSSQSFBQUMGPGDAYMGNB0zNKlS3n11Vdbnfv+++//YylaoVCI/DyZn5eHGNbXQm2JnV4MauqgHhbBpg6D3eiPh0Y6TfIiaQycc1rL1IzB/Qw8+bKb88+w88X7aUw7cy3B6nys/iJkZLx1Jvbsj7WpLBZ+6Uff2IGvv65n8LAES74oQKORGD/Gwnuf+QgkQrQXf5UQcXTo2ME6eohB2KVUNh0ES9rR1Wo4/fQZvPrSfVx3SQrjx5iZ9YwTs0klN1vD1n1BKutldEJPppTcjB8wbKS+Is6C5/JQVAm3HOW+a1KREjqU1Do69ojy7rzUpoYhFRUqaBUeui2zBfH5Bx65J40vv43gD0Inejf9Xks5XWjdEALAKJnI1eZx2tVOvv4xSJ+eehRV5bZZjSQSoJFT/iPyMyMzj9q6BKnpWi6/oHWqY3qahusucVBaHuf5172cNd3KskXN9UiEELzwhocb7nNSkOchFBIM6mekXy89Gq1g0+4ghUUye7fr+X1bhGNGmnjsBTfVtYkWpPFJx1kYM8zI8ONrKC6bTFXOchZ/bmvReblPDwOfvZXLKRdWc8wIU4tmRBnpGjoUannhDQ+DB6Rw4hlHXs+ooqICJSFTQMcm4hMgLUOhTruKtNohTb8rQsFp3k/fMY1s25kg1eFn7px0BvZNkkSbtkW47tY1KIcc/PhbkBl/IjOWrw1DQ267UQe5FFPJATLIwSPtZPWGMIP6tU0+rVgVozbsYdQAmUEDTJx/RjoptmS07sPP7cJYkkKdUsakY84/Yjn8p/jfqA8jYQ/HjDRiNMp066wnPUXLOwt9XH+FvUUaGUA0qvL0y16KnMdTyUHqstcy+QQZp0ul/6gGZHc2wpuKZPOipNbw5CNWCnK17CtJLtC9uulZtT7M8ePa9qB//2uQtRsjPPVAMm1Gq4Wlq0NcenMdqqpSU5cgN1uL3abh9htSuP2G5HcXj8PA0Y3kHy7Gb5CMIGS++HwBw4cfYRQmMHzEBBqrP2PYpCruuyWVoQP1VFQnmPWEjyGD2k8dD4cFsqolixz0mKiRS1BUBRsOakQZuVJxi+NjIkqFdicpqSaenevmi28DHHeMiWFDdKxcXkMs2qNVtJUqVCo5QDwe5ZordWQmOpOCzAF2IgmJ7gxsUbIlJZpHjXyA51746KgIv8N3Q9bBzBk25r3rZeQQE3UNCSZPaPu9qarglBPN3PpgmC4ddVjMMlaLzFUXpvDUAzLX3dXAo3OcdOuibxX9A8noqEg0WUN25fow99/StrPjnhvTuOn+hiby86elIYaO0nJw+SHSIy31nJdGIvZqvv85Rl6ujntvSeX2h5xHLAEhkh1N9Xo4+wIvd95m4rwzLBgMMvsOxLj9fh+bfodiiomLZNSSjRTixOmYY6a2QWHMSTUkIjosBj1mq5FoVKE4Wtxmp3chBBHC9HWdwM7NK7n5mtam4+33e/nlk3Q6+kclI0YbQW1QeeHRbfQ5QcVqEXz2XgYnnOxmYJ7C1GkmavrtZO8+hSyjSkLXCau9E5Go+o8ZuO3hf6Mu/CvMZjOZUi4Bgm1GY1okO91EPw6wgxABYkT/NpouRpTsaLdWpLcsyXRVBnEwvJsQ/nbHE8BL386tx/Hep34S7hT0aFnHL+SIQizYCeLHbazj1Rdepnfv3m1csX0UFxeTnZpDg7uBdfxCkeh6OAvEg9N8gKcfszDzrCT5JYRg3rtedu2LccL4pI44ZbKVz78JctdDP9ErS0tBwVrKSiX8tTYyGgegQUcpe9CiYz/b0KEnk3xSyaLGdYiCDgkWfZDCkHEH6F4zArv7TxForix8GxvpN3odc55M49zTmm0LjUbirOlWjIYgD968C9WbghELvbrH+Pij1xgw4LWjkoMkSUyZdj4zr3uUZV8Wkp4qM2ZaJZOONbeqt67RSDzzUAZDT6jgnY98XHJuCt/8FOC0KckU0J17YxTmaZvsNaNR5pzTbFx9Zz0V1QmGDjCy4BM/m35JOnM8XoVr7qzn/Vdz+O6XINfd3cAT96U3RUT5/Ap3PeJEpwOtJFOZvooHZ8mcdWpm0xysa0gw/bxG6p0CRyq88b6Pt+bk8MEXQYLBv6uT0BLr1v6C2QQZKWY2bMmkjoNkiNymyHWfcFHBAWJECBNEVVXy07VccaWeay61YTbLxOOCD7/wc+rFNXz+di5LV4XRaSSeeT5MZawUjUghQ2p2/CVEnJ1spAPdmp6nkoPk0DpFOj1exAcLS7j+CsEVtzQAENP7eOmZ5Nx475MAFldXBlDIXrYQIUyMMJIkYU/9Zxp8/B3+N+rDRFyiRjpEodqVGFEOsitZ1x+J3WzCgp1seiJ5ZTYuLmfqPifvvJ7CHfeupqbGgjbsICT58Esuvng3lfkLfciyxOXnp5CXo2HdpggPP+fCeyCbgWIANZSxjTUgwIyVHgxmB+tYzxJkoDfDsB1OJVeEQhl72cvmZDq9RmBUzP8/9t4zzKmqbfv/7fQ6yWQyvcLQe0cBQUVEEeyoWBB77xV7xYqoWLBgLyj2hiJFEASkdwYYYHpLJr0ne/0/BGaIM+MD9+17HK/v8z+Pgw8kmV3WXvta62rn2VJhlxXsAcHWYHpMqqRzJzWff+fDZFYwbtyRt3vbbDZUZPP+Zw3cdo21Xfs+530PgYDEouVBrrvCzMABIW6bvpJN+2RCASU5FJGGjdx25m5YBHEUruTJ20wsXRpnxw6BShcn0WkH1U31qPQxpk3pmJPywgu0zH2wiSwpD11TF558YS8+Pzwx3dxmv2W1KHl/jpWJ56znslPuOOIxAHC73cTign0VsRTqkcOxryLG4H6te1dJklArldikLGyBLHaziUkne9vdBwL06a7BYFASCgs83kSLQObh2F0exeOV+eb9PO58xNGGbulwjB2lZ82GMCajgkee8rLml3SyD4usSD4r6WkqKmtkEonEERcL6XQSudkqJpyiYcMv9fQODGUn6wkRxCNc2Miiir1kU4QZKzGi7GQ9JmGhM72QJAljsJCzT6tl154Y4y+ooU93DQcqE2zdKhNxWMiMFtOVHGocO7ju7hrenpVKA9DsShzsxkrG+048q45gs4FC/wgOsIvO9GYnG1IoISA53/awjS70IjurGUmSmPN8JgPXV+MPJAsg/on94T8a/Bw0aBA///wz27Zto0+ftsGhP/74gz179nDOOef8k6dtF3/88QfvvfceV155Jd27d2fRokXMmDGDWbNmYbe3VeXeuXMn/fr1Y8qUKRiNRpYuXcozzzzDjBkz6NSp1XHR6/W89FKqWvc/ubn1+XxkZSppdsnMfjVGj8gJKcZMLxnpL0awkRXkUETYWknvXkq6dm7rQHbppKHZlWDLjjD9eulYsySLBYs9fP7FOpQ1Uco3pDP5EjefvW+hV/dWPpKflwS5/3E3XYPHUmN08/BdlpRKI1u6gliuC/mA3EaJHZIZhTw6kY6dHaxngBhJfq4SlVFNKBQ6YmdXq9WSlmbhyostmIwKvno3j0ZHnGaXTEGeCpNRwYRzHQQbwwQ09QT0tRSl6VAqG3DuT0MvW6kLOpNcFw0SiYZCTjmnghU/J8u4530RIitTwdjR7bcaKhQSo0ao+bIilcMvRrSF/6w9iKCRr3+q4KdP8snJan3F9lfGmDClFofDcVSKngDffv0Ol55vSVFPb3LEeXeel5Vrk6rso4/Rs2BJgIx0JdNvbi3993gTVNbEOe90MyvWhGhoSvD1u3nYM1oN6R3X2jjj4gbCXg3HT2xk5AgFZpOCCVNqmHyGkcrqBNV1cUIhQXVdHH+jmXR8DB4mUgKfh6BUStx6dTrvfurlvltTgwUZNiXbdwnKDygoLGyfS6c9pKeno5Ak8kRqsCbNluCbeRk8/ORm1vwpIxIKtMY411ym5+pLMzjjkjpeezYj5ToH9dPx85dqivvU8cSzCk47ydjSkvTCHBdKOZUzJuXeUCWzvLb1vDPHwsPPOrlsiiWlcgKSYgLvfhiiKNaL7p0reOiO1mdy7qQkf+AxE6oJ7JEYPrytEu4/iX+rPUyzKDAdDHJa0pT06Q/rF+dx3KQa3nwhk6EDtEiSxObtEW6804WxYjAaSYcOHRPOVmK1Knj44RhdfccngzoS4C8k4evJHbevZOK5UXp10/DL0gC//RFi8e9BThhlaJPFPFAVY+PWCL9/V0BBXus8OmGkkWMG6Tn5/BrufcLBey9nU9eQ4NlXXOzaG0WrlaipjZPwZbS0TQaFH5UKgoGjU3HduXMTXleMPbsU3HRLmHQjqKJG1O5SFjjX8twjol1lxvc/9aNtLiKDbPaxkyxjGo7YbkqDfSljEw5RRx6dUKPGp62jWq7Abo/yxgcRcrJUdC5RoVRKWNJUXHm5irfmrKDLQV4oSZLwCw97pC0kRJRCupCX6NQSCMilCJdoYgdr6SuOaW25IUY8JuF0OikuLm5zzR3BYrEQVnjRqhIoFBLf/Ozjx4/ymfFSM3/d8/+xNsSLb7ppdsWprIlz0xVWLjonDa1W4sdFAc6aVsdzD9t55elM+h9fxa3XqFi0PNhG5O/YwTqefcXF5ElGunbSdBg8yslSEQwl7fPKP4P8uSnMvDm5zLZWsHJZJaqmIpCVNCorCCl8jBkq6NndxFP3ZyKE4L4nm49Y8AjA4ZQZezysXSV49kEjL7zgTvJtBtVUOWKo0VJHBTEiyCKp7e3R1HLFGVpefyuMvXkAmXIBUkBCOAU+NlMh7aKUvm3O1UQ1CSLEiWGPFbNxy35OH9/6fU1dnJ9/UJDv75MSPFNICnI8/Qn6g9Q1quhUpMZigWizYN0mE/t2JudBNApnXZDNvsooSAlKS0vbXMM/hX+rLfwrcnNzURoVREIhwqL9lvJ97CBOnAhBZBK4aGrh+j0ch1Tj29vPAZgkCwkRx4enJZj+V9Tpt/POjamO3r6KGC++HKU0OgKlpEIWMttZSxA/adgwmvSMHnPcUd97fn4+WcV2sl2dWqqutrKGvFxB+e+5GI2textJkrj2UitX3dGQkuw/Z5KRz7/3MvMRW4tN37QtwlmX/kpTrQoOsqT1Z0RLxxRAniihYn0ZZ160H2M4p41YA0CabEcdzKB39/ZtxemnGLjnsUrCngI60wOjYQ3lezcc9TgASAo1U88zk5ej4pOvvOTlKLn8wvYrdCUpKUA0fYaDrTsj7KuMEgjAhq0ROhWqKCuPEYkKnn3ITkmhmiH9dSz+PcjPn+Yjy4JRk6pb1sb3P/Nyw+VW8nJUXHWxhZ8WB7j4hgZUB4e+bG+UR+/OYOvOCNH0aq64VM8FZ6fue7MzVSyYn8mkS2q59WorH3/p4+HnHDQ6BINGdawk/VeEwwHqmhI4KqEg2Bcl1WzjT0pFb9w4cNFEZ3phkEwIIajQbuK6m7zcek3rOKnVEpeen0aGTcE1dzawZl0EfXNnsgO9yUJQxib2iZ0YMRMlQpQIpfTBJmUTFzH2sBUfLtRoqBdVqFChRYcSNSYsNNXK9Dm2Hl+TnhGngUahZsYDWu68x4EvHIFwjDiVSCiIE8eqtZFIJMjM7Hgv+k/g32oPNVodcizKVuUKdAkLneiJEhWbWUkBpSmBapvIwl/u4eyLVjLraTP1TRHmfbWXAruS+W/n8tJbbgb103HVxa3zYdLJJn5aEGPT5q6oJQ1FdKWIrinXkCdKOMBuBnNCS4ESJOkzOtOLMsV69MXVqFDh3t/UIfdvwlrPjt1R7rrBxjcL/KSnH3nVo1ar5dhRx7Jx0Wpuuc/JSzNShW1+Xx3kgw9jdG4axx33ruSyqQneejuCprmU/LARLy6aaURzcK7+Fc7s9dx8g5bnnhKkNw3CLlkRQuClmXrdRsx6Ga22Y39YrweBTED4COfsocGZ4OkH7OyviDHhwhqunmpJUVbv2U1DWmaEj99/nSuvuvKIx6FLly40ORI8PbuZt19oW2Dn88ts2Brmqftb/bDd5VEC4Rii8yK0apAaBdt2dlyktb8qRk6mklPHGrnncQevPZMa8IvHBRdfX8c9N9vIsqvQaSX8Abnd4iqAZneCmS8HeEoB+saeZIu/XLfJg9MdI92qPSpO7ERCIhiUOeNUA4/OqEQKFDNQOo49Yisq1NSwj8Ecn6JFkU0BFaKMyoMdYTIJhJB44PYMIhGZaTc42bOkE8WxLsnujYOXkx4tYvfeCroee4Bxow2MHa1n5+4YK9aEeOZBe8vaeteNFp56UEualI5ZWKmngs70Ygdr0Qo9Oox4cBI7WDHtSS/jlhuSsRmrRUlGhkRj3ZHrA/xP+EdlNc8++2zS09OZMWMGb7zxRouw0S+//MLs2bN5+eWXyczMZOLEif/kadvFDz/8wIknnsjYsWNbMll2u52FCxe2+/tp06Zxxhln0KVLF3Jzc7nwwgvJzc1l/fr1Kb9L8sBYU/79k7DZbOzZF6eyUsbs6truhFdISrIooIpy0kvcFOar+KtmhCwLbr/Pzbb1Ws6+yMXzr3jw+mROPt7AOWdrkDQxegz3kGjI4vxzEww/sZGJk50MOK6By290kn+wJUetj9GnR2tgdOWfIezpKgYPFdTYViOL1DYnt3C0qKFrJT0GTNRQTr9+Cnr30NPU1HRU42EwaDAZky0oHm8CszFZ1n6ojLy4BCrtywgWbuWhu6z8ucSO2y2IC5mu9GWgdBwDpFH0ZihBgtTuNvLl934uuKqRJlcU5f/wBqhUyWBXRIRbrwkTPtwd/o1bauS5h+0pgU+ATkVq3nkpi9tuuuyoxmDTpk2U5FUxuJ+WQ5Qf6zaFufC6evr21PL1u7l8OTeX0mIVtXVxThuXdEAczgRX3t7AZbc08OlXPu6b4WDP/hhXT7WkBD4hWd305qwMDLkebr4qjTefz+atmdlMGm/gx19D3HKVlR8/zmfJVwX8+HEe3fuH2GP8nZNPamuMyvZGufauBma+5uKHX/2ce0Uti5Yn24JlWbCnPIZSCWbL0W3qjMYk3+Bfq1zicUF+roq3X7Gx9U8729bbWL88i2svMycXJkm0aW0H+GlxiDypM4aKQYwa38Q3PwX4Y22Q3GwVifSO+WaaacRIGsLsYuxxBjy+BMdPqmf1+hBCCIQQ/LE2xIkTHZhqBpItitm6tW1LisGg4InpNtT6OL16/U8SyP8d/q320GjUs2dflHg8GVTq0VPg1dbTsMvOGRc1MvBYJwNHOJl6voTYNAJrPJkRDNv3YTRKvPZGiGLf0DbVbEpJSbZjGO+8F+G1dzw8/6qHQX01VFXHOe2iGjZtiwDJufXVj34uvr6eE0bqUwKfh6DXK7jhciuSBOMvqGHylXVcMtnMz/Py+fb9PFYvKOS2e2VqMv5IckNJOygolsnOKTnicdi5cyddilwM6q1HkjUUBAbgadRS6/ZTTTmiKYfr7nQiRGqb+fayCC+9EiU9WoQCJQIZpS5OwtSMjEyGNo3cHh7GXbODWK/VSMXlXHqJmoJ8FYX5ah69y85LT2Qx9jgDXp/M1l1hevSJUyftY720lPWqhch91vDsC4J77lNB8V48ytR3J13KRE9yk30Idcq9FMZ7MvW8S494DJLPI056VpycLBU/LvJj1CtQqyVOHGXg+19aK4W+/dnPy2+7mT0jE4NByY8f53PTlenY0pUYDQrOO93Ml+/kctejDiIRwZQzLcx4QMva9XF+XZZacaTXKzh2iI7X3vPg9nbMzSvLAq8vwW0PNvHSWx7mzsrm8lsbmHKelqeeUWEZsoM66waU2gRZOQl2lcfZujPKuo3JCh+1iiPmdJIkCbVGorI6zozHDJx1qZdwLEZVpaDGEaQr/RjC8fSQBtJXOoaeDCJMELNBzey3vegNEMvbjUO/F1nISJJEV/rjE17KxCai4uD8F3EqxV6q2EdmmpH1ikVo0TPvizDhcKtNe+ejAPqmLh1ea7heZvNOE0KAUi2oqKpEazBQkD+KNG0vCkr7UllrxtHQQMBpIBwOt3usfwL/Vlv4V3Tp0gVNppJiurGR31kvlrNBLGOd+I09YgtbxRq06BgqncAAaRSDGcNONuAXqRzVQeFnK2vQ03GFyiG70oU+bGV1yjFiIsoOsZ5YIsGVN3iY+5GXbxb4ufT6Jiae6SerdkTLmq2QFPRhGFHCeHCii5n/Yw2Ama88T3VmGQni1FGBSann/jstKYHPw3H5lDTmfZNauTr5dBO//NbKITagj5a3Z2XQxZJHF3pTSNeUwOchFNOd9etA7ypCFjKVYg8bxHI2iZVsEMvZK7aRKRfy7Y+Rdq9FkiSyrFq60g+frp4J4zUYdOI/ogT7av4cJk9KBhXXb45gMirIzuy4QqgwT8WgPlrWbQpRURXn8gvTCARl/tyUTJJMHGfk8lvqqWuIU1sfZ2h/HWq1xLvzvESiMolEci4sXhFi0smtc2bCWCPffZDHp3Ny+HRODpNPNzHzdRdnTTCSkRflxqtMrN0U5pHnnDzwlIOFvwWQZYHVoqRvTy0D+mj56t08rp1qpckRY/3aJUc8Bhn2UuIxgdqZTKZnSwV0ogflbKeOCnoztEUER5Ik1JnNXDet/YrK004ysmV7BJXfTm6wLwpJQTXlJIjRhT4UUkoRXTBiZi9b2ChWsIkV+HDTi6EMlI5joDSKUnoTJIAKNRFCmGw5CKkAa1ayssuuL6LAMJS+lpPokz2CouJCjiseR7+SgfTo2Z30EgthT5RE4v8sTdy/1R4eN2YUyoQG0pw4qUWLjvLMhRgMUkrg8xBMkoXMRCHf/xrk+4V+Hp+egUYjIUmwaHmQKy9qOx+am8XfFrroMKBDnxL4PBzFiZ50KTDz4Rw7dbqdyKLtswwKPxq7G7Va4pJzzVx7qYUXZs44ipGAR2Y8jDbXwsIvLAwc2cQDT3h4brab0adXc+VVETxNGhQoSBwo5fnHVRTUjiU70pVMKY9SqTf9GUGEEA1Upxw3LELkd44y66UoBU2jWipbJUlCj4lsZQ4xRYiLrqtn+apQm/0nwOdfRNFjwlOyiqUL0nnv5RxOGKln726JhkodN98aYsCoBn5Y2LrvKshXIuFjz549RzwGe/bsoUc3NaGQYNYcV0qhUHVtjAuvq+PhO1oDw4mE4MbpjTz2oImNKzJZvTST9SttLFoeSNnbHI7nX3OhVEmMP8FIUZ6KYSdX89F8H2s3hZn7kY+hJzTidCg497SkrTlrgomPv+y4W+L7hQH8TQbyGo4j/S+Bz4RIEE6rpqk5gUabdlQq50mBJi8qlcSE0xTstS6jSb+bXIqop5ISerQROgYoohtO6pGFTCNVlHZS88vSAOPOrWPZ8jjOmIutrGaLWE2tOECVKOeAZSVWq+DO69Lp3kXDMy+7+eiTCK4GLTfe7uON93yEwzIXnWMGq5MN4ncCeHHSyA7WIiMIEcRBLVkUMITjCRrq6THMzbCBrRWhClmNhOKIBEGPBP9o5WdaWhqPPPIIr7zyCkuWtC5c77zzDpDcrN1yyy1HTOr/nyIej7Nv3z7OPPPMlM/79etHWVnZER1DlmVCoVCbCr1wOMz111+PLMuUlJRw/vnnp2S7/opYLJbC7SZJrbxe7QU2NRoNjY2CTKsKo2ztUFzCRBr7DWv5/cNsvH6ZGS+5UrIn9zzsYdnnuZQEu5EQCV55fRG/rfKjUCaDYt++n6z8e/tDH2/ODeF3K/F6EvTpo8TpklqMXCyRJO5d+WeIJ19sZsRQPaeONfDnxghSupP1voWkxXJRo8GHGw1a+nJMSwWBCQv72UGRRyIYElit7Zfldzx+gudebebXZUGyM1UEgjIqlcSd16czbKCOekeU554ys2yVkusus/DTIj9el5LBDE/hllJLGrqJ/myJ/cH1t7u58jI9jfU6nN4oK/8MMWp42zkphGD5H1EK6E0N++hMMkCVSS77lVvplziuzb2ERICA0sXY49on8D9msA6ft5poNIpW27Hg1OFY8NOnXHyGzJMvunF7Ze6+0cY9jzv48p3clhZ+hQLOnGBmxDA9Z19Wx+VTzFx4XT1PP2BPacl2OBNccmNSsKN/79TzP/C0kw9fy2TEsOT8jERkVq2LsPiL/BR+t66dNfzyWT7dRx6gujaVm2bVuhBPzGpm5iOZLRUWDmeCh59zsmtPFJNRIhCSkWUoKux0VHNBkiQkSeCVXaRJ6fiEGzcOYm4VG7eGW1raD4fHmyASFe22J7z6RohoVFDObthr4PKrQliyQvwwL4upm1y4m5xYpVRDmxAJKtlNKX0ISusoPxAlL1tF+fICrrkkDuYkqbTCb8Pi6odOMhAn3uF9nnqiEYvJze/Lfufiqamt70czNn+Hf7M9jMUhHhNcf28jjY4EkYjM+JNVbN3uxOVU4qyw0INBSXsjHeRvSltPQucnLycdi16LQWpLEwEH28/DBtTbBuAlwadr9tB7qERWZpxZb7hweWSEEIwbbeDciSZKO3WcdRw1TMfyVSGsZiWvPZ2R0najUklcM81Ms8vD26+vpGefIAfqolTXOI74GW/YsBqF8LLouzS0RDBjoac0uPUHQVj13Tb6rDnABWemkZ0l8dMvMfZsV5PTOBKlpKReVGLCgsXuptkfoSJ7EWE5TKlVwbeLwlxxURpnTTATjQo++NzLlp1JoTJbupJRw/WMHKZj2s0NZGYIMjLcGM3wyZzslMz3zVfKjD97K/5NekxSsooiIsLo0oP4rKuRDBrc3jhSOIYyqiXqibN8+XLGjBlzROOg1+uRFJBlV2IxKyhrTM6lUcN1PPNKM9vLInQpUfPqO25++CifbbsidO2kblEzPxxWi5ILzzEz/3s/2dkSplA+9urB3HLTKkaPbebaK4yYTRLf/RRm3rw4Sp+NhL0WlzvRbiZ/8fIgZqOCqeeZW2xRxK/ltmkWJAQJXyE5nXbx7BMaxh1fiCTB2k0RbnmoiU6FSmJxjooDuV//Plw3rY7HZjbTu4eGe+8x8ODjPrI83ciUUtuCBDL5+YI5s3Ucd0xS1TQaFcx5t57XZzeg8+USTa8mA5k6t4tNkWYSIo4GHTqSa2PCa8Es6djFBqS6GBPOb+SjN+zk5aiorRVoZEOH+5XAvgT6Pk4qa5Q0Nkcors8nlgXmXAPmnOTxvc0+KtY3o0GPw3Hk78bR4N9sC9vDY888wpQzLyRLLiJysFVWh44okZYW9biIo5JUycQHSg5QRkLE0WEgQggFCiyqdDyJZmTRfjePGwdpWEmT0ukhBlHJHkLCT4wI2XkJYr44vX0nwzaYfXfdweRGHwqlnDZzQpIkbCILHx5snly++PRLBg4ceET3ezh++m4BUjxKbmEMd30EmyqT/LyOg+bZmSpcntTkhVqVVDA/HCceZ0CkN+HwhOlO+9cVFRE06JARbGMNdnIZwCgUUjJR76KJvWzD72//OQoh8HohnRhhezkXnGVn1pu1R/X+HzqOw9FELJ5MJJuMCvJyVKxaF+asCe13F/26LMCl56fx2AtO+nTXsb8iziszsrBnKGloivPqOx7sNiUvvuniQFWcGdMzePUdN3+sC3H2aSa+/MHPeWeYD1JvtF7HnxsjfLvATyQqOGaIjlA42SW0al0Yu13Blbc30KlIzeTTzWjUEj8tCvD86y7enplNYZ6KRkeC0pLk+A8bpKOuruGI34O9u8qprY+TFjtMuEOyYhRmiujS5jgmM2i17QcTJEkiO1ONe3eSAsIp6gkRoA/DU46TQQ4HRBlKFNRSwRBOSPE5DJKZfuJYNvI7/RmJfWiqu63OS/4DCSM2cg8K8ZjIADJIJGRqtzdiKj26qq+jwf8t9vA/sYXHn3g8S375jYsnpLP4twgOsZppU7R8NbNTh+uQ2V/Mb79VsvynHDoXq/nu5wCTr6yjZ7f2OzqGDlHx6VIHug7U3ptpxEDHXXw6yUB5eZwpF4ewhArZzEpKRA+s2BHIONXVxPPL6N9XZvlqmb0HYui0CgIB71E9c6vVylc/fsHTTz7DV/Pm897HAbxeCZ2cRn9GkomfbawhTpwhYkybY6skNd1Ef7bzJ4WitKWyP0wAo0rG6Oyawhft1tQgl2znsXuMHD+ykCZngnc+9fLKO24+fCW75d1auiJE7V4DSkslLz5jJjdbxY6yCOdM8WKpG0SOZCMHiJZHmH7zdlZOcXP3LWYScdCpFZSXl9OtW/u89H+FWq1GrVTw+L0ZLFkRYuIlNSTiycKeZleC4oJkJWZ9Y5z1WyK8+o6bcERm3JhW3z/dquLpB+2cPrWWT17PbSkSisUEr8x1YzEr2Lwtwmff+Pjsyyjm8jG8cFcj6IMQNJIRLSKWsxL5YNx1/AkGXnnHzYkbwwwbmOqfvviGi9HHGHA5wuwu20DnRL8WaqiICFGTvpa09AiBEIw9+cKjmw9meP5VF106q/lzQ4TNK3P5ZUkTn31ZhViWIFO03zYuSRIWkcE+dhAlzJRLEwT9CrS+YnrTE4WkwCtc7GYzPtxYsZMeLmH/7mrSzlTjbIoTqs0ku7kPBslEQiR445EDvP1+OT98lrRvYYJo0WMnBx8eEsSREGgUarDVUavfzfnnarn/ztZAdaMjTrDZgIIw8Xgcna7jhMSR4h8NfgJkZ2fz+OOPc+DAAXbv3o3f78dgMNClSxe6dGm/MuCfhtfrRZblNuJLFosFt9t9RMf44YcfiEQiHHvssS2f5eXlcf3111NUVEQoFOKnn37iwQcf5LnnniM3t30RiK+//povvvii5f+dOnXimWeeITOzrYLWIRj0EpNO0bP4bT9G0b7jHsBL7z6QaVeRaU+Syq9aF+LYIXq8vgQLfpLJDyaNho9mJp2mZfaz6az8M8Tvq0Nk2pOP/qqp5jYckt2H1oAruaGJxmReesvF8tVhvn6vlRR96nlJzp/uQ2rJiOWgRkMhXdq0QwXxkUdn1q7ehyUzQY8ebUnDO4IQAqXKgEIR46dP8lvabRodca65s5EzTjFiNilYsCTIQwd52FauCZElClM2IYcgSRIFohS3ZRPHDNLx+acR3F7BLfc5Wf69rk3b8qw33CibCrCTSz1V1IlKcigkbK3i2KEhdmz/BW3Uiqa5mHQ5G7eigWD+NjI0HZNVS5LUos7Z0Zxp8zckWLQ8yGnjTFTXxrn94UbOPd3UEvg8HFl2FWOPM3DvE06um2Ztw0Vpz1Dy3svZ3Di9iflvt56/qiaGLNMS+AT4bmGAcyaZ2ghbQHJBue/mdN6d5+Wem9JRKCRkWfDws06+fCcvhY/RnqHklacyGX9+DZU1MeSEQKWC86dcfcRjAMkF3mgS7PVsRSGU6DEmyc6bC5h24y5++zZVtCoWE1xyQz0jhrY1lC53gu07Y5RgpRM9kSSJhJygUiwhP0fFpRfpePjhzWSLAnIoQoUaF40HWwK6o0WHMyQ4UBXHYlIQSKtCpzUiRbRoHSXYEnkthtuhrOT6s9sPdAdDMlr01Nc0tIxF3759CYfDRzU2f4d/sz2UpAQ1DXG0WgXz387Flp58vkII3v3Ey90P17Eq8DMqoUGHAX2Ok5NO0DDhJDtnTTDz0qzmv70vNUnBFYWkxJqw49pQyd4D29i7Pvn8aurizHzdxZKVQW683NrhcZwuGXWyU7JDvqEbrzKzcHktv3yZz3GTavhz1eojfsYZGVm8/H2C7t6hKNhPHRXk8xfRuYCZun1GPn4hBz1GTFgokEwtQeEKdpNj0zJkmMTY0en06KJh9lwXZXtj/Do/j/zc1u3AjPvtbNwa5tq7G1vshCRJzHwkk5POqyYYlNmwqLhNm71er+Ct2VYmn70Lk2M4YRHCUbCCua+bOWZwXkvQ7b3PPLz9US2K7UrenjOXCy644IjGAcDvVVDbEOeLubmcNLmGHWURenXXtlRamgwSk042otFIrNkY5sTjOk62jj3OwMzXXdRUSpixopRU5DYdww8/LGXxEjcmYUPhLqIgVohCUtDkr+SMqVv5eV5eC00GJGkRnnnFxadzclrWVgChjhDXuzE2dsebt5GP5qSxvzLOz0uDHH+snmEDdSyen8/ISVUgmY/qnR86bBTzvn6XnCwVT99vZ9X6MBkWNdmeEmSRoIk6IoTQYSRmP8D8j6307t5qhzQaiZuvScMXbKayZh+zHrOj1Ur8tEjDQ08EUO/rx255G1ps9GIwMgnqRAVxEkRiIbb+qWXUCW4ycmK4A1F0krNdFVmAJk89J41w8vxrQYyO7mjQEvgDlOmgMIIchKBTiUvRQBzBmDFj/jH7dzj+zbbwcMiyzP33Psjsma9glC0000iMCAZMWMlEAmRkYkTZyO8M5QSqKac7A0mX7MRFjCgR1GhQSxrkuMyfql/ZHd9MdzEgxdGKigj72UlvkkIYBslEDwYSEWHUQ1fy63c5rFgd4sqrV5LbdCzZFNEQr8VKx/ehRksW+ShRIiEd9bPesGEDn779Ef0HBbnw3Axuv16FImZmyW8+Tj6+/b9ZsyFMr26p6/CPvwa447rUFlNJkhBSgrDajUOuIiNRgEbSkhBx/HipZDcCgQ4T+9lBJvnkSSUpf28ji+5iAMtWrm33Wn5fEybk1RArWMa89618tzCAXifYsGEDp5122hGPQzgcJhyJMf87H/fcZOOciSZmz3Xz+ntuTjspaQMPR11DnN3lMSadnBSnHHe8IaXVNztTxWP3ZPDCnGbe+siD0aDg1oeaOGeimQ9m5xCOCAacWIHBIDGor5Zlq0IM6a/jslsa6Fys5oIzTRgNCn5dFuS7XwJ0LlbhbE5woDrO+y9nc9wxrbZ4QB8tU842c+XtDWTalUy7oLXy7qqLLbzz1ZHPi80bNiMHjEQtNeAuJiLCxInix0sJbX2OYFAgy+3TxECSUiTtYFCrmv30ZFC7wYciurKSnyiiW7s+h0JSkCc60UAVhnWd8Ak3YUIUD83FUdNMrDYpRgdJDtF6KimglHgkzibnWoIxPycO/z9jC+H/Hnv4n9jCBQsWYFWbGXeSkh3lIU47SY9K2WHc8yAkQkEoyk+u0S8+kcngcZUY2vFxAK6cauTtd3Zjq89rIxYXEWGa+Hs7FxFhGhplBsVGo5AUZItCqtlHBbuRkbFl+XnwdiO/Lg+RmaHirkebyLKrKCgc/B8987nvvc2DjzzA2ZNOI2dbBvVUEiWCUUqjjxjGTmkdyg7CPmlSOhqhYwuryBedySIPJSrKyxNkRjNaBjYkAqi772DJ91kt9sWSpmTGfXa++8XPzfc3cctVVl5/O8iiXxTkOUbQVLSME49LFpJcdp2H7LrjUioPNZKWPO8gvv18FVUNjTQ647jcCkpLS494HE4++WTuvSvGyj9DTDnLzM7dURYvD7B+UXGLEO9HX/hwuhJ0L9Xw/svZzHrDTW1DvMWvABh/gpFml8ypF9agUUtU7lMSCaowGOC4UUqGD9ax4s8gffso2BBch61uCMZoMoYSIUxA9vPFDxLTzregUEh8/FoON9/fhBAwdrQBlzvBr78FGTVcz323ptOls5/bH6jkgKIJvztJqSZUEY4douC5h7I554o6goGGo5oP8bgECRW33t+E0SCRYVPidArKtivRCP1BQpf2ISPTSDU55jQicQ9qXzGlUu+WZ7+XrakK8VGQq7vx6AOricqCbv7WJJFSUpIZLcW728pZF6/H64VjGJeSYPUIJ/vYQZ7cCXOnzfzyeR46Xev38bjgyhtdmBr7o2QLnTp1Oirxp47wjwc/D6GkpISSkhISiQSVlZUAR8Vn9U+gvcXqSKLnK1asYP78+dx1110pi0K3bt1SshDdu3fnnnvuYcGCBVx++eXtHuuss85KafM/dP6mpibi8faDZCaT4LYbzHz/zW5sjTnJtjERpIFq4sQwkkY9VchVakIhGb1ewZPTM7j6zgYG9dWRk6VE2dSaqYraarj8kmRQKyNdSW1Dx8E5jzeBMq4jIRLUGrdw7DEq3vzQy9KvCtoEB60WJbOesXD/zTV0kwe3OZYsZLy4GMRomsI1IOmpq6vr8Nx/xcaNGxnSL9pmc5plV/HxazkMGldJz65qvH5BYb6KLTvCfPRZGDsdE4QbSaPSJ7jnbplmd5wBHEekzM/wEzdxw1V6Ro/S0uhI8NyrLsp2CoxaHc2KenrJQ9jHdlaxA4smxAWDLTz90EGy8vk7+eybtZx2opkH78rgwmujfPaNF6tFyTGDdSlVh8GgjNcrCAaDRzwW3XsO5YO5X/Pb18kA8EmTq7n2UmuHvx83xsCN9zbw6tPtt5VnZ6pQKkmpYFq7KcKJo1JbN8r3xzpU1QY4dqien5cGuXF6Ey89kckfa0NJZWlT242EJEncf6uNS2+uR60SaDUKdDrdUc2HeDyOwRSjyRuirzimpbIMwLfHxvCxa5hwqpqRw3Xs3BVn/lcRYg05rPq9CZXCxfGjdPTsqiHDpuS26R66RIcgEOxgHTERRYMWndfCB/O9IEG6BfQeI3vZSoI4adjow3A0kpYDYjcOV4zlq4OUV8R557WMZAu8N8Gcd8v5+KPddFIeR7AuRoVURn6+mUnnOXA2C4qLlNx1q4FB/XS887GPrKxeuDyulrEoKCigoKAgZWxUKtUROcV/h3+jPQyElBh1Cr55PzWgvuDXEI/PCJNpsKDJSJCIQyDi5b1XM3jyRRdnnpp0XKwZCWI17XPUJUSCBPGUTW16tIiK5j2U74+iUCq4+o4Gnn7AzsN32rj4hnquuDCt3TF76S0XW3dE6N+n44yk2aQgLU2R5F0738w9jxy5DVCptKjcybUgT5SwjTVIQkEORS3VRrUcoDdD2MQfZJGPkTTCIoSTemrYj0Bm7KlR9uyP88JjdtZuCuPxykw62ZgS+DyEgX11ZNmVbNsVaaE+sWcoKchRodNJ7SpYAnTvokFtaQIHNGdu5IuPrfTs1jr+Go3E1ZdY8fllXqjzUF/TcFR2IOzV4tYF+ORLH5+/lcs5l9fyw0f55OWo+OGjJMl89y7J8+l1Cnz+jtsGfX6ZSESwbmsQI3Vo9XGitmouPUvFD6+UksVBPtKDjzxTFFGzIcSAE3dx4nF6SgrV7N6XJLifOys7JfC5bVeEDJvEex9qmHbzGoLuOC+/nWDMCD11DQlemevmxFEG7rjOyp3XpfPkS/GjGodd23aya2eMkcdo2Lwjwnmnm3n+hQjNNFLFXrIowIg5maHPc9G7e/vdCDdfZWXqjfUtwdxJ402cMMrAiJO20PlAX7w0EyfGVlaTRwn9SQoaRUSICvduKsMNLP05m5Mn7SXHV9zGSUyIOHVU8tbHUQ7sk+gUb7UZCVfyHySrZEx6FTG1H6PR2OFY/G+1hYcghOCay69l98IKhouTUEgKdoj12OlCltT6jHMpxikaKGMTq8WvJIgRI4pD1JFDYUt3D4AHJ7ZEDgZMbGIFWaIALTpcB/kSex4munkITst2Zt6eDGaNHK7j/gdjvDB7CdX7tSgUAle0ATvtV5i4cdCJnri1VTQ4o0c17wEeuvdhNDoPH79hT7YiCh0h/Hz3fYy7bk6QYftLoCIi884nHr56t/V61mwI4QvILbYCoL4xzrV3NdCvv5InHjbh8dYy9739lO2HgEvbUgUtI1NECTvZQO4hG/EXWCQbf+5SsHBpkJNPaA36rfwzxLQbG7jhOitXXGjns+/8LPwtwKljDTz+0BMMGjToiMehvr4eu01i6coQp42L0K+XllhMcOxgHedeWcdDt9sYMkBHIiH4aXGAR59r5uPXc1i+OoiExGUXtL9Xvn6albc+8rL2l6KU90KpEORkKXnkOSeBgOCnRUF699Bww+UWjh/Reo/dSjVMPt3ESedWk5BhxBBdSuDzEDoVqTlptIEFiwMpwpg6rYRWoz7ieRGJRVG6c6jVVEDOYkq7QG6Okr0LQuz37yQgvECyWjOHIuRmGz8tDjBxXNuqve1lEbwOLSp86NAjkNsI/B2CiyYUKLHQvggegBkLdVQSrQCNsLCT7eRk5hCrl6mKrcGJCY0/i/RAKbXUkyWVAioSIkGcONu3bv7bcfh/wR7+J7Zwf/ku1DET1TUBdHqZC8424g/IzH21Cpzt250GqRKryOTrHwNMPsOEQiHxw0d5nHxeDZGI3KYa2GpRcsklSl6Y+Rtd5YFYJBtCCJzUU8FuJCRiRJKV4O3MkQrKsMRahbd0kqFFLNctHDTF/+SFN9zYrEpiMZm8bA0/LQ6gUq05apt4CEqlkkhIIpskX2st++lML9w40GsV8BcmDlnIyCRQoiJODA06KthFNeXEiaP1yKQRwkjS3/Wm72bODHObxArA6eNNPDHTw1lnRWhyCRSKGIqcFagNQSTJzvayCOEmK9Z2Wq4B0pt7sadsNT9/XsAxp9ZRWlp6VOPgdSt4Za6bT7/2c8d16eyvjBEKC0xGiT49tDz9gJZAUGbFmhBrNobZVR4ly942aXHBWSaenOkl6Myki6df8tlGofx7N8vS1nHd9Wpmz7BR1xBn/JmrUB04Dq2kx2nfxKfvZHD/DCfjRif31VaLkg9eyaGyOsZzr7moa4jz+du5LfvnyuoYJYVaVv6UQyIh8PkSjDmrmu8+KOH31UHSTArWrV1xVOPQ7FCRFe3EmefWsWtvmIVLA8x5SUWRayQJduKiEVsHktVO6slT5GPw2mhO30oxrfzrVeylC33b+FMKSUGhdyhbWNWu3UgTGazfoaQg0btNZ4lFysAucpER7Nys5pixTVx5mZ5+vdVs3xnjrXfDqKq7Y5XtJKTY31InHo0t/K8jkY2NjWzbto0ePXq0UWBav349c+bMwetNLjwmk4krrriCESNG/Len/VukpSX5Ef6aufJ4PG0yXH/FH3/8wZw5c7j99tvp16/f3/5WoUhmJurrO+YHVKvVqP9KyHkQ7fFjAMTiEtmZSi68WOKztzfg8yqIESWXYtRoaaaRODGa6lTk92ggIeIoJAW5OjvlW4MEFW4yYiWtKTBJbjFUPbpq2FMewx+Q23VeX3vXQ5MrTjDjV4YNU9Cju4ryKkWK4vfhmHKWmVvuqqY6uI98WtuY4yLGTjZQRFcEAiUqTj31rA7vuT3M/+x17r2mfQfbcJC3bdggLQ8+7aBTvzq8Di1hJLR4sNN+liSAj/SMBLXVXnpzDDrJgE42YKoYy1uPVfKm2UU8qiFmcbPq12yCIcHsN8r45uf1lBZpuHKMFr9fzdIVIbqXajhnopknpmcw9Twztz7YxBPPSmxep+HxNXbUKgUxSx0jjoNXn7eiVks8/4oXtSYXq9V6xGMxevRJvPX69JaFeehAHc2ujh16Z3OccESkiFT9FVkZSjy+ViJmrVbC4009ZqZdSWVNnBFD2z9GRXWM44brKchXcdpFNUgKuPrijt+vPj209OyaVKjOtivZtWtXu8JoHSEQCOD1SeRIhS0VRhERxq2uRVLIZNQew3tz1/PrO1noRRo5ZOGgDoGPN5838fnrWmSzk+6942zbKhOiEjUaSumDTtLTJGopD23nhYcysJCBSuGlgt10okcKh1BYBGmkmqJof77/eTOrFxS2vF+ZdhUP3mXhxDEhXv5Qhbe8EXlbgjuuMpETGYxZ0lO13cfUNTsYcnyAJn9fcrvbcDW7jurdOBr8m+1hMCgzaog2JfDpcCa46W4X3XqouPQiiQG9jRTmKTllSh3DB+mxWlpbhu6+zcD0W7eS52lbuVFBGbkUtTlneqSAh57dTzwBc2dlU1yYvN7jhut5clYz999mSznWVz/6icdh4ecFnH9Vx/fu88scKjRRayTS0tOP+JkrlUpUIrm5VkgK+ojh1LCPTaxEIRTIJIgQpIlaOtMTDToq2U2CBOnYGcwYAniZN38lP39lR6WS6FKipqw8liLE9VecNs7I8lWhluAnQDwh0Os6bs8UQhBPyPiEG1t+kJ7d2t+MXH2Jlbc+9JKVnXXE4yDLMjpTjLxsJTPnuBDAddMsnH1ZLT26aigtUbNpW5jcbBUnH2/ktLEGrrunkQvObL+DYu4nHhYvD3LNNCvVtQfYsjPCy/dnoFZL/PihCzypgY2oiCAVVPLbN/k4mmU+/dqLXicxd1ZuypwIhWTuf8qJVqNAqQSdFua+kMXQga0BpBuvsPL0y83MfN3NORNNaDVN+P3JwN+RYOvWDfia1WzfFeXxF5rJy1ah0sSppoqBHNeyydQLE6WdOp6XZpOCv9LKmYwKrrtKx6xHGqmL1dJANb0YkkIDopX0dKM/u6JrqW+ModbLbPGtpovo05KY8goX5WznlHNPprxsD66GSjpqBNd2h1G9x7J967dUVFQclRDWkeLfbAsPYf369Wz9rYyu9AMpyRknECmBz0PIkLKxCjs+XJhJJ0yQHDKp5QBxEaMng5GQ2M8uskQeFjLIpZgm6ggRJJ1M/HhophG9MKKS1IREgKa07Zx2boiTj7fy9Q8BHpkRQOGxI0XtmPUOtFY/3vBObE3ZbYLhfuE56GwrkXKriEV8eL1ezOb239H2ULGvgqwcwehTnHhrTaSV1qFCi6K8N2Mn7eC5GSZOGq1HkiTWbQpz4/RGenRVU1sfJxIVvPW+j007Q3z/YavPEosJpt5Uz0uPZ6Ukay6ZDLPf8jL3hTSyPf2TvxVRtrMWJap2K/4OwSSnc+t1Mlp7I9mZChqaEgS9apTCyFsfefj2Fx+Xnp/GvDdymXZLAy6H+6j2AZ9+8iZGg4IPXsnmmjsbKSpQcc5EEx9+7qWuPsYDTzvweGU8PpncbBULPs3DHxT8tjKI1aJoI+x3CDqdAotZgcOZ4KMvfByojpGbpUKtgUvPt3DlRRYqq2OMPr2SugZFSuDzEDLSlWi1CsaM0DP6mI6T6GdNMLF3fyzls8++9THyuFOPeCyKOhWyfM9yenSX+PmzJLfznxvDLF4aI81vpTO9EAgaqWGD9BtdCuM8MztOZoaK4YNaAzFle6NccKmbTMdgDlBGushE0P5eOyj8LeIgYYLt/gaSbZ4aWtdPgcyuyqVMvVTFlVNzMBkU/LLUxaNPLUF1IA1kDnIuCyQgkQj8P783/E9sYSgURw28+0GYgpJk51n3LhryuzbhdjlIk1PFmoLCj4N6siyCx2YG6d9HQ7dSDfm5ah6/N4MbpzfxxvOpAjZNjjjLVgf45ksbV9/8J3uqNSjRkI6d3gxjk7ScLqIP21hDDzGohVdWFjI17MctNdJdDGlz7Q7zDrofV8/nD2dRXKgmGhV89q2XZ15xEYvJhMNt+duPBJFIhJtumIJSqsFFOkF8NFBFs2gCKYGICDaKFeTTCSNm9rOLOFFUaFrmcJ4mm3hmFXpDjAP7VBQE+1GtKsOWSBbTJIxuhg/qWJDppFFGFr/eizxMKAf9zoKvrFxzV4T9lTH2VcRQ+NoPukGyOMkRlbBnKBkx3EJFRcXfUse0gQRVVTIXnm2gqjZOXUOc199zc9cNNmRZ8NRLLlauDTH+eANqddLnfegZJy88mpnSybN8dQhXjYnekSEp+zqzZKWLdzQff/Ib994syM1W8eqLadw0rQy7uw8am5elK9QYDBITLqzhzFONjD/BiMcr8+nXPrbsiLBuYVGL3ZVlwUefRjhmiJYX33CxbFUISQJZhj37otw4vQm7TUGD8+hsgCRrsWIHqZZzJ5m5fbqPTNdoJEkiX3RiO2tJExktbfaHUCsOYEyLozG6wGEkHk8G7A8hgLddgT9IUidohLZDQURTIgMd7a8DuRSzkd+Rowoa9hl57NEgan2YtFA++fHuKCUlTuqRlAmCweARi2b/Hf7r4OeiRYv49ttveeWVV1I+r6+vZ9asWcRiMex2O1qtlpqaGmbPnk1ubu7RTeijhEqlonPnzmzZsoVhw4a1fL5lyxaGDu0gkkMyi/X6669zyy23HFH2VQhBRUXFUSlWHwkSCRO/LgvywF0WNm1tYvviQrrK/XBqKvDZd2HQyBSENDgjbo4ZaOLUk43UN8p89m0TuoYi7IH+HFDsIE+UAKB05TD/q730np5cgPVqNaed38C3H2eltE5//3OQV+d6OOMsHT6/YH9VhEfusbJ8dajDa5UkieJOgvr67dR796BPWEjIggQJiumKTcqmTlSiRUv/gX+/QP4VjY31lBR2zLNXUqiioipGRbkKEdFQRBdMWNnJeopF1zabbiEEB9hJqU3QVKMjTbRma5WSksxYJ2hOzssqkwtrmhKzUbB1T4Cv3s+kf+/WTVI8LrjmrkaUSokzTzXRrVRDjy4afnrfSv/YgOSPYkCoO5u+reTsht106axi/rcB5n70/lGNQ/J8ErGYYObrLnbujtLY6OmwKnPet366dFLjbG5bAXEIqzeE2V8Zw25TUlkd45N5YXbtD3HrNa2G7ZzTTFx8Qz3nn2FqEzgSQjD7bQ/vvZxNTpaKc04z8e6n3jab2MOxrzLGwD46lMoIA/to+eDd5zj33HOPeAz0ej1hn45cUZIszbdtJLPUzb2XaTGZJOZ/WYVjtQwNSjKkHBpFDU3UtQYCgkAQqhuaqBZrKSKNIimp3hgUfqooZzBjUHPQcMtQTILN0kqcop40bGDwUSdX0T08nEhaDc8+nNFuBnTkMD0z326moDSPzEw7kTUa5IPipUbJjNU0HH8igSlNSWX5PmIdD9t/jX+zPQwFg3QuaQ0G1TfGGX92E44mBc0OwdrVYVSqCHpzlEFDlG2C+JNOMbJ+mofPP16J2dEDI2mESD5rLXpy2gl+gsSSJXFGHadsCXwC3Hm9lbsfczDopCpOHKlHo5VYsz7E0IF65s7KRq2WCAQFe/dH2219n/uxh/MPBuE+mOfnwUdePOJxKCoqSgoJJboDBzOtdKGQJJWMWzjYLW2kUdTSjf5UUAZIqNHQQDUhAnSiF3qlloeecfLdB3lk2lWEgoJorONNVSQiUhzkXXuiFBeoOVAVb7dS4tMvA8x4zo+zykQjuxjXueMkjdmkQKORuOqGK454HCKRCBZbAoUkcdUlZnQ6iZfedOH2yuRkK1m5Nk6XTmq+X+jnpissZNpVdO2s4c0PPVx9Saozt/C3AOs2Rdi2vAi9PmknfX6ZKdfW8dDt6XjUDWSIWIpYlsu8h2eeMJKXoyYvB9Zv0fDyWy7GTa7humkWigvUrN4Q5qsf/dx3i41gSObJF5s5+XhDSuDzEO65KZ3TLqplSH/NwTbMIye1jyUipNtlbrzcynPPwNSLZOp8Mv0YmJJd16CloqpjoaZgUOZw8x6NCh58xsmWHRHOujKO063im88VWOX2g+Qlch9mPLeSNCmNfPpQRTlhEUCQFAfszgAAlHEtUlxLnHibTTccdHIlCZtVxebNm/+PBD//zbbwEGY98yL5kc4tyW0HdeTQflUvQB7FHCBMP+lYoiLCdv6kC30J4GMbfxInShrpKFBSywGC+OlGvxahH5vIYhcb2MwfKIWKuMbHey+bmTTeyncLgtx/D+Q3j22Zc5mA3++mIXsVlVnLMDf2wkZ2izBRLQcwK0w05C3n249sLFgis3btWk488cQjHgNZktmxQ6ZXeAzR7D9Z+EUeiYTg9PO3E63N4dqr3SjSnCgUAq9PEAoK9uxKsHmpBEKJy5mBZG/g06/8XDbFjE6n4LNvfZxyvDEl8HkIN12VxrzPm4i7k/ZALWnoJHomBRs64EkFCKs8WJRG0spH4qxoRi7azsMPaTh+lI4mZxqvvuPmnY+9dClW8eeGEGbd0Tl127b+yYDeWqpr43z9Xh6btkVYsSbE2NFGRg7TsnVnjFlvuDj/DDNjjzOwa2+Mp15u5pG7bDz87N9TwsTigstva+DaS62cOcFE+YEoz8x2cfzI5DX+sTZEKCK4+Nz2q0cXLAlwwig9C5cGGTWs4/uSZahvihOPJ9eaA1Uxvvg+wC3Tj3w+HH/icWzfsoifPyvAlq4kEpG57GovJY4xKY54LkWkCzuB+Aq+eS+XR55v5rGZTgrzVFRWx9m7RyKnZjR6yUiGyGYn69Ggwy88KZ1GANWU05leGDGzlTVki8J298k1HKDHQRvopB6lIcLHH5oZfBgl1aRTjCjURbz5kQZ1QCbg8MBekITAbDmyZNh/gn+zPbRZ7dQ5GtFX2VheWceHn/u577Z05r1n48wLN1G/Px1tczGCBG5VHW51HZnpsOSHLCQpnVsfTLYED+qrZe/+GIuXhRl0UiWXnp9GcYGa9ZvDrN0cZuajmfTtqWX7aj2DRjWRuT/Z+eBQVdC1s4SiTEF3BrKfnURFGAVKEsTJJA+VJoE6krrWeUUzpcfW8cnbrcFZjUbikskW+vTQMvnKOtzejvdNf4eXX3ycc8ZXMWu3TJNUjU6Y0GGgJ4NbqtbjxChjEwfw0Zfh6KXk/BJCUMcBItll3HOrgX0HVHzzQwD9fjPKuI790g5KRE+ELBGLgaZ9did8foEPF9XSHsYWJ9h7sIPwzoebuPumdITBB9H2/zZMkLrGGG5Pgr49tdTX1x9VrMiWIaFQKPjh1wBTzjbzy7x8rryjkU++8rJzd5TsTBU/fZLf8vvrL7OyaHmQS29u4PO3clre39unuymMDGu3ilEtaVB5M/lzY4Thg3SMGqZDWJw4QwfQm6IMGWDipiutNDTFeeRZJ3c80sTkiSYevyeDm+5rbNlPx2KCq2514mxOsGqTn5NPsjH/7VwSCcFn3/mYeHEtedkK6hrjhMLtC+d1BIVQkCDOz4tCPDk9g7vvDZN/sHNDK+npLHqxmZXkiCKs2IkRoZp9eGnm9NFqdmxLEM2sJOqSCQp/q1jc/0AqoUCJ3EGyKE4UNa17aVnICGQUKJN7bCExjLHJMU9A1BdhB+swkUwE1Fk2YtKKDpMkR4v/OvhZVlZGSUlJm1LTn376iVgsxvjx41vK3NesWcMLL7zAzz//zHXXXfffnvpvMXHiRGbPnk3nzp3p1q0bixYtwuFwMG7cOAA++eQTmpubufHGG4GkMX/11VeZNm0a3bp1a8mEaTSaFoGm+fPn07VrV3Jzc1t4TA4cOMAVVxy583ZESKRx833VfP+Rmp07IE/uTFXmcm66WcVlF1owGBTUNcR5/rUoKhVcfakZSZJ46C4L51xWy66NLoxSkCrfRnKCvbGJXD6bv4PLLo5htSjYvV2NuXEgo07YRnFpgiy7kq3bYwQbLOgMOrRaJVPONuH3J5j+pIN9FTECgUS7Kpoeb4KEEPTtq0KpTCDRjCQUVK7Pw+bNJiB81LKfqBSktLS0nZvtGIWFndhetoYBfdpvOVmxOsKXX8VRJHQM4fiWYGeJ6M42/qS7GNjCKxIXMcrZTpQormZQoPjbtg6VUBOJCj7/zsdF56SlBD4hKWLy+jNZTLykhjNOMSJJEuedYeK3+UpIFVMlPVrE+uXVLF/mR6+w4Pf5j2oc0tPTQTJy92NNaDQKvv8wn+vvaeSjL7wpG08hBHPe91BcoGbUcDOz3nDxxHR7m+Mt/j3IoL5aXpnrZuOWGOq4AWNDL0LpB3j8BScP3p50cq0WJRPGGrnlgSaefdDewsMRjQruf8pBZU0M1cHqUkmSmHpeGqdOqeG2a9LbDQi+9q6be2+ysWh5kMJ8Fb8ud+L1eklL65im4HCo1WokJCQUNKVv4qZ7Qlw5tfX+Jo6DHWURTj9/D4mGEqrYm1IB5aKRUNZuNMYoOZEEWleCeDDpiFeyh67tlvMr6S2Gs5mVaNQKYvp6DHElUljCbajgxFEdO50jB2zl8++zKencA+1YCG2FyAEwDARNEcghJetWbcATqiQ7u+sRjcF/in+rPZSEYMv25MK/YHGAy6/xkx8YyHCSWWg3DvZFd6B05vDb4hq+WxCkexc1G7aEGdRPh9eXwOWSialCHNBtIBhJkJ4ORm8hJYn2q46baaTAN5ii/O0tnwWCMhPPc+Aqz8LgLmHpjiAeHPh0NURjYdZtDnPsED0+t4JJF9Xz0etZDO5/0PbEBe984mHJiiBfv5fHL0uClJVH8Pm8RzwOLpcLS3YIf60LE6mZVyEEe9mGRhgI4qOMjfRnZIvtO9SmtZXVmNU6rpmq57SLahk1XIezxsi7H4Z4/on2bexXP/qZcV/SHvj8Mnc+2sTzD2eyYWuYR2c28+T0VlLyV970MWeWlhz3WPIkJTGiVFUs7/CeAkGZcFgcFZfRtm3byMlWYrMqGDnUwKjhel59183gfjruvdlGz64a9u6PcscjTZw6pZYPX83hyekZPPp8MxMurGHcGAN6rYLPvgmQky3xy2epYm5mk4I5z2Yx7rwaJkzQs+inFWQ1DcEgmWkQ1fgt+znlxKQD98YHHsoPRFn/azHNLpn53/vYsTtKKCRjMUuMPU7PnxsjbC+L8shd7QcOJUni1BONPD3bRSRmOKqMdkKosdpCvPVuhGLXCcSIUi+tadN+p5LU1FbrKD8QpbSkrcfywXwvJYUqLrwiGQypdQa54XILzzyYtK1bdkTYsFANHcRKdJKe6jpBIBxATYhu9GtZiwPCRwPV5NGDOHFyKaaCMkrp3eY4EZMLs9KKXiv9bWvTf4t/qy08hO1bttOHkS3/lw86EB1BiaoloaeRtPQSQ9nKauzkkiDeItRzCBERZhtr6COGoZX0ye+ESHInKgT7pY00OhIIIXj4ST95zSe2Cf6ZsBJu7skpV+3nlTfWo4obiBJFiYp8OiFkgaMhwJy5AUo6a45a5TyvIA/VXjMSEnklsZbOpIXfZDByfC36hi7keJMq8z7hZo+0mYjSh8pRhE3KooHVmBxFPP+oj9dedaHVCZyBAI/dZ+X31SFGDNW16ZyZcr6WudsaySLpPNdTiZ186qkkj5I21+gXHoYfK3jiIQWTL/kdm01izY9ZLfuovBwVb87M5vNvfdw7w0ksJhh75pEH/AA0Gi1XXWzh1gebeOGxTDzeBKOG6+nfW4PPL3Pj9CauvsTCkP463v7Yzc7dMb77MMndX5CnYnd5lG6lbW3Chi1J4ahv389rqYTrVKRm7HEGpj/p5JMvvTw924XJoCSeaD95tmZ9mP0VMWY9Zuf9z30tVDR/xZc/+uhUqObcK+o4drCWd+Z5MZpzji4RFEvQs7u6hbvv068C6Jyd2q1A0kkGPI3Z7NgdYvaMLMJhmWa3jFEvcdyEBpqoRRIK3DgI4UeWEmwRq+ghBmOTWv3cAN4Wvk67yGU3m+ki+rZUAstCZj87SMOKVtKjLIpT0MdGbtDG4H6t76ssw9Ovl7J9jwmzFYQF8vOySCsw8sfSVZgN7dNX/VP4t9pDlVKNTieol6vJzZV4f76HyWcY6dpZwzef2Lj5/ibK9taRl61E05RA0Rxn+i22Foqfz9/KpaIqRll5lEF9tfy4IEowGMNoUOD2JjhtnJEnDtvfKBQSk8/R8vXzjWgkDZSU8fqsNKZO3UyBYyS9paEIIRAIFJKCSnYzdKiC2i0HMPj6tlx3MHM3Mx5OIxoVrF4fJhoTDOyjJcOmZGBfHYX5ajwdCKX9HaLRKJs2LmHB117Sq44lizQ2sJwBjEqpTldJamIiygBGoDms/VySJPLoxP7qII/dE8IeL0ZIyQRZLsUohILV/IrZpeHzb31cPLmt3ybLgoXL/EACg9LAD9+5aWpyMmywhv59NDz0tIOgVk1CxFG2kwB1W8q44Wo9H3zupazcxOhT26cv6BgKwuEYzz6U3SI6+dGrOTwxy8H3C4OcOtbIbQ82MXywjrMnmNBoJE4abWDR8iCr14cZ0l/Hmx96cDVLdOqAvxwAj439lVUMH6RDkiRkEtj67OfXbwpagpsmo4YPX8vlu1/8rPwzTHamkr37Y9x0XwO19XHK9saQFBIaY4JrpqZz5qkmlEoJlUpi6mQL40YbOXVKDV6fjCQFjmoUElKUOipJb8zmzff9ZNoVUN36vVWyM0CMooFqatiHGwc9GIQJC3/+sZyEOkTf3ipcq3UpfN8qNIRFMKUa9BCEEAQkDxrR1pdIiDhe3BgkMwHhxZG1AbM9iCVNQVWtINCsQ+FXECLQIiCmkbT0FcNZwyJU2ihznrbx5Evhf4w68x9pe+/Vq1ebzzdt2oRKpWLKlCktnw0fPpwePXqwa9eu//a0/yNGjBiBz+fjyy+/xOVyUVhYyPTp01uCtC6XC4fD0fL7RYsWkUgkmDt3LnPnzm35fMyYMdxwww1Asu32zTffxO12YzAY6NSpE48++ug/LuQUDodRaAUXX19PtLEAR/pWXnxRxykntk643GwVMx/N4r4nHSxYEmT88QZuuLeR3BwFD3yoIyfLxIo1AZ6atQj2d8daN5hxZ65m6DAJZXMpabKdtPrjCdSF2UucNLT4c5fxy1cZKQ7SGaeaee8zDyMmVrHg04I27e/3zXBw5gQjD96WgUKRVFKb8VIzNfUVbPL4CBFAiQpjepjt27e3O1c6wgUXXs/MV1fz4ey23zmcCVavUJKeyEwa5sOMe6aUh0ZoKWMTYRFAQ9II2shCr1JhNIdxyoq/rUARmhAmo4kfFgb4dE5Ou9en0Uj076Vle1mUPj20RKMg5PY3bAWiKy4c5MslvPz8K4wcNbLd37UHhULBqRPO46sv32Lj4mQ1zMtPZvLo805GnFbF6eONCAHLVoU4foSeGfdlIEmw7I8Qtz3UxL03pZOdqSIUkvn4Kx/fLPDz2Zu5LPwtyKlj45QWa3h4xlbSNDHAwKRLapg4zoTZJLFha4Q/N4QYc2Y1PbtpcHsSuL0yHm/S+Rl7bjVPP5jB+OONKJVwygkGJl5ck6KUF4nIzHzdTV62iu5dNPyyNGnIr7rYzKJFv3D22ZOPeCxkRYL6RAVZxc1cObVtO22v7lqmXWzg0xf3YknYWpyyxrStDDrJweMPpJGXYyYWs/HFd04efaKG3PpRhPCncKAdDo2kRSN0FMV6Izn7so017GIjecKMPyCTZm7f8XR54jgra8mo7IFxGOj7g743oIJYLQTXgTvqJaqVsaV3zBn1T+Dfag8VajXNngQ/LfJzyZVe+kfGpjg06WQyQIxkEysZGD+B2+/4g3fmmrjrUQcz7s/ghtu8KPb2o5OcnRSyEAKPu4kyxXrsogiTlLqBqxH7k84K+iSP2kU1KJUSNTUJYmU9yZVLQUryeGWSSzzcg+qqZTz2QjM9S9UY0uLMfNTOh/N9TJ/hQKeRqKyJ46s3o0lk0GVQHVE5gsuh4OOP3+H8849M6Eej0XDCiXrWrlmLe28ncuROKFHipZkytqBCSQ8GsouN9GJISgBMkiTs5BISQap9ZZw+PpfTTjIy7kwHnYLD+PH7jZx/Tpihf1GjnP+dj6raGGs2hnl3npffV4d49O4MenTV0KOrhqk31nHSuTXcfWM6OVlKZr4Ypqt7ZIuzoJY01FR1HHSb876bUFjm6y/f5Z7pTx3ROBwSTGp0JJj3tYdLrmtk3Al63pzZ6iAO7KtjyZeFTL2xjvOvrsOSlrQBu3cn2LssE6NsJV6yjaXftG/XC/LUFOSqCARlBo0Is2/PSnaUC+SIhjz0KBQS4bDMVz/6+HlefnJ8M5RcN83acoxHnnPy2x8hNm2LoFZJmDvgRwUwGiR274tRWnp0lY46jQJJEkRdZkL48XVag9WjBVfb36Y3DuDMC1byybtW+vZMzg1ZFnzylY/nX/Vgbu6COZA8v1NdwQxHNccMTjpiNquCuLJjFe2ESFBdI1NIF3y4qaAMu8jFUKxGICg4GCzKtGZSXVxDGgYcHCCDbDToiEkRvHoHRSXZdC4Mkwgq/o8JfMC/1xYeQiIu48dD2sEkiAUbzTSQ3oHwRiM1LQE7AK2kQyVUNFDFYI5vE7jUSjo6i15UU04pfYiIEPG0MBXRnSikCD26wZsfehjYV4PwWjts+7ZFC3n/ozK6x4dSwW660g/LYbQJhfEu/PpxGdGcWr5d0LY19O/gqHeSSSeC+CjOUbB5ewS9TuLuB71k1g/DJGwtlbFmycpAMZpdmt/R9V/H/iot3sak4NPAyHFEa8I0Za9l8EAtkYhg+aoQj7/g5JqpFs6Z2NqKbzCAoDXQFyJAP45hC6tRCTWZtIoceoWLXdI63rhIz4A+WsaOk7joHHOKkMMhnHeGmfc/93Lr1VZ++G17m+//DqdMuJAfFj1FmlnBHY80MeZYPY2OBMtXhdBqAEli6uQ0NBqJrTujnDvR1MLdf+9N6Vx3dyMfvJJDTlbrPriqJsbUG+vJtCm59KYGbr/W2hJIkCSJh263MXR8JZddmEYwKPjyez+XXdA2UKDVSDS7ZE4YZeSjL5O8picfn1rFuKMswu+rw/z4cR5z3vfw1MtO0i0KTjhhYpvj/R1cLhcFea3z8PcVcfSh7A7Vb9TuHFau2k2vbhp+XhJkxaoIixfLqJwl6DDgwUmEEN0ZgIUMQgTYwVqqhIZsCvDjIUSyFVWSJAqlUhpENZv5A43QkiBOEB92crCTywFRRk52OpkqO6efFoDDdAl+X5vO9j0m0i0xzjipljfedxJJlGC22SgpLaZs2/6jGoujxb/VHmpUGnQ2PwaV4O0Xs5j3jZ8LrqljzLF61m2K8OjdNk4Y1Trfdu2Jctkt9Rw7REf3Lsk1sKhAxf6qGE+/ECLgU6I1x7noHHMbfYtDKCiAA9qNpGfAH19lJWmuHpK594Gl2H09SMNGhDCVYi8ycSo326iNVqEUGdilZCBP1gZYsFjF97/6OXGkAYNe4vX33ORkqXjuITujj9HT5Oq4rbwjNDQ0sLfMiaapEJNkwSnqySC7jX0OiyBqNCmBz5R7FF3ZGV9PupRJOpnk0omtrCFKGC16VCETTz7TxMjhejoVtVbhCSG44c5m0pw9sUmlkIBOoi9VW9Zz9oQIV11qosuganxewRbV7/SOH9tyDUIIHIa99DjGxT032Tjz0joictZRd3/E4npKimixV8nPBL+vDjPmWD0XnGnGZJT4dVmQU6fUMOvxTPr10nLxuWYmX1mLSikx+hg9o0do2PNtoEMBx6jGS3ZmclzrGuIEEiE+fDq3XRqR08ebeOMDD3M+8DBsoBaPV5Cfo+aic9L45CsfiYSaxb+HeOdTL+efYeb2a9NRqSRys5MUJuUHYvy85OiCn0aLkqDTTx/Pibz47B+4EmHMwkOcKB6cSCiwk0ueVExM5Cbb4A+2s9ub+7NLu4KNW2Mog7m4cbJGLCadTLLIp5zt9BJD2hSPNRnKMOmjeJubsdC6zidEnG38iRKJKlGOqvsOfnwvh9KS5PlkWfDupz6eeCpIuXM7SqGkB4NQSAqUkgqbws57H0d5+NlmhHxkhVJHgv86+On1esnISK1qCAQCNDQ00KNHjzaVDCUlJSxZsuS/Pe0RYfz48YwfP77d7w4Z6UN45JFH/sfjTZs2jWnTpv0DV/b38Idd3HZjkkD83AkJ1JkuTjmx/ezf7demc/29jWzaGmH4YF3KJuS8M8yceaqJ8RfsQopp6KpX8M13EYplqWVTcKg6yKGq5KrLte06qdPOt/DF934mTKnm8el2xo02sHNPlMdeaKa0WM3Dd7RW3+VkqXj5ySwuvakebyV09g9lt+4P0izwxuszmDz5yANd3bp1o7jLGdz28Lc8cIu6pYV749YwV9zgwVo3DAfb2uWgsEgZ9COD3WIzeZSgQMkO1pFXECMYEEgo2M9OutK3zd86dfuZfI42mdERtLthPQSbVYk/kKxaePPdAHpvj3Y3XGo0yMTRSnpqGyuPeAwOoXffoSxb8k4LT6tKJfH4vXYampIqm3k5Km67xppyrc8+ZOehZ5xceG09RqOCRFxQ2xDn87dyWxQ5b7jcQu/uWl7IcPHCo9l07ZysGFi0PEgoLHPPjemUFGYx4cJqnn3Izuff+nj9PTcfvJJLbraScy6rY/O2KK++40GSkrye3UvVnHtFLelWJTpdcgN84Tlmpk5OOhLzvvHz48d5rFwbYmuF86jGQaOOU53Yzx0XdtwKdNlFRj7+sB51Y9KBdosm+h7fxNxXWu2UWi0x5RwT3bqqmHbRBiTH32dalaiQkVFLKnqLYWxmJbrmEt7+4AC339B2gRRC8MPCABp1GolGiNaArjugAhGB0DaQo4I4MeIRFf0HHR0lxH+Cf6M9VCvURCJxrry1kUJVD9TRtvZJKanIEYU4qCfHPYgnn13D+69lM2lKE4o9/Uknp+WdlCQJq8iimzyI/WkryZLy0XhySSiiNBvKcfiDqNCgLq7g5YcyOGm0AUmS2LMvyq337GPPn17iURUKJOzkkUY6ac4eDOm9l89/9LD+1yJMRgUjhx0UxpAFkgQnn+UgsqYPfq+HMjZhsSZwuzrmA/wrevfuzYxyIyt+TuPdT+p4ZMZe4mE1etkCCPozghhR1GhQoqRC7MZJAwoUCGTs5JFNIdXsYevOKLE4uF0SeZIFbeMIpk1bQ5+BAS6+MBkAmPtehPL9cSz2BNt3Rjl+pJ4Hb2/lOnV7EtTUJRgzUsdVtzqQhcDi7t1mQ2RrHMiZF6zk43es9OuVdDgSCcGH8318ON+H0QhuV+MRj0OfPn1odiWQUPDpPIEtS6KmPsapU2oY0EfLjZdbWyo73ngum7Mvr+PHj5OBn+tuc7H2GwMZkXw8hp1/ex6rRclFZ6Vx1Y0+TN4SusbthAlRU7uXq291MmmCtmVutIdLz0/jyVlONm+PIgvBL8uCnNVB5dMX3/uxWSQC/r9vQ/0r9DoFarVEPKbGlbeeZd/ZmXiei3hza1JPCIGXZqJEUFb0YuJ5W7Gnq7CkKWhsknG4I5R6j08mAQ7eSkG8F8HyIs6+aBV/Ls2kIE+NKdNNrLF9Lqd6KikU3ciXOoEExaIbG1jO2KFjUn5nyTdjyW+rvAw6rBQACc49tZ7Lfopx1//AIfff4t9oCw/BbE6jMrSH3mJo0p5h5wC7UtrTDiEsQrhowkYWjYZdiJgSYlr0dh9SsxmVaN8FOHRMt3BQn7EfXcKAwRTh6ee0TDrFwJoNYa65uwG3N4OEOIABExYyUt4HhaQkGAAZQRoZKYHPQ8iLdWeb03FE4iqHQ5aTIh3V7KPspwRbftcQlcI0uZUMEG0TiZIkURDsR9eijbzzsolTJzfiroUEcRwFK/nxy3Q6FVlbfn/PTelcdUcDWq3UIorz+RfRFGEbBQpkZPpyDBXspppyVELdIkqan2altCS5N6ytT/xt6/eIIXqK8tU01q3D6XS28ak6wvHHn8Tpp93Dp3MyUhz+aFRwwTV1qFSCeFxQUx9HoyYlwVVaomHW45lcd3cj6VYFudkqtu6MoJDgm/fz6NJJQ2V1jNseSlaPjj8huecyGBR076KhT3ctC38LUFMf59OvvEw5O9Ux7dtTw+IVSR7BV2Zkcu3djXzxvZ9zJ5nQaiR+XBTgh18DLP2qAIVC4ooL0/j8Ox9VNTFKu3Q/ovs/hD59+jB7YWsvrdmcbO/tCHFFlF8WB/noA5lwQzp+EaAvw5OJAAmyyCcukiJv3cVADJKJgWI061mWVOkmmxhRmmkk46BwSLZUQDYFREUEGZn63GVcNtXD8pVN1K5Xk5nenbAjgsedWim7Yl1yTt00tQKr2YPV7KA438umvSPIKrCzb1/5UY3Ff4J/oz00Wg1E4vD6s9mAhEopsW5hEbc91MTNV1lTAp+Q1Lt496UcTr2glisvtjD9FitX3+Jiza8W0t396ScZqFNs5o+1QcaNaVvZBrBqXZgfvkxnz74Yb37o5f7bbFw42ciHX7spzS/j/Y8iKFFjwIQWPXWBZtR6UPVYT5VvPQlvGtFEALfHxC8HE6cAN1+VzqLlQabeVE9GuoKePY8+SLzghwUEm/QUiWKQIEwIA215lCOE0dOx/6SWNMiitRJfkiR6icFsZQ3d6E8ZG7HV9GHC6WUMHCKYOEFDbW2CDz8LoKrrgj1YmvK3ee7BvPTqIsr2RAjUZVBEZwZM3kr5vpVU16hQChVCF+TC83Xcc0sGQsDe/TFKSjruqusIQiTaPLvbHmzi/ttsnDS69Z5LSzRMnmTmvKvq+PaDPCxmBSeMNPL4PRk895qLX5d7Cat30jN+TJtzyCJBXbSe31doOH6EnnufcFBSpOywQxWgf28tL8xxcf+tNvwBwdABOl54w8Vbz2e1iGTKsuC9eV6uuK2B915OFmscP8KAUhFk+R8dd3a0h+z8QnY791KRuZT03CCDi5X89MMfZIpC7OSQIEEFu5FFAoGgiNbOwzQpHVuaFkkhMCuy6SEnecFdONjLVuLEWM8yOomemLHiwsF+dkBIoAyr2CHWo0FLOpmECeKiCY1aZuIkJavWbWXJ54UpyTaFQuKKi9Kob4zx1pwgsjeNP1mCTuixYMOs1hONRpl6XhqPz+yYvulo8V8HP5VKJcFgKtnz/v3JTFV7bc46XcdquP8/klCrEvTspqVvTw3N1HNct443TfYMJeGIzLJVIX6e17ZEXKORmPVYJi+/5WL5HxHMUhpN1LZwxR1CzFbNxee3b/AhSUouBDzwlJMP5/vYXxElL0fF848ks4NCCDxeGaVSwmxScN8tNk5f5SAtkA4RHQGvjEJ9dIEugBtvms6PP/Zh6Mm3YklLVt/gycDiHJnkKhG0ZF/bQ4woZWxGkgQZOREuOF/Ny7MF3ehPLfvZxXpKRE90koGoiFCv2U3psEbuO9j6XZyf3BAeqpb5K/7cGObaSy38tjLImnVxOndQPeigDgPmZFWpdPRE1st++55YO6KHp40zsr8ixpmnmvjiBx9f/uAnFofcLCVXXWzhQFWc917OpjA/maFbtynMGx94uGxKGg1NcXp31+LzJSjbG+Xp2S7UquQxTx9vTGn7Ki7UkEjAgD46pp5nYXD/ZEux1ark3ptTnY1gUGbSJbW88FgmWXYlBr3U8nw+/9ZLkzOO1aLg199CmLI6rij6K7Zt20ZungLHPiMdmREhBGs3hmlyR4hxAJ9wo7UE+Oy+5CYgkUgqlH7xVbKV+tyztdgKAjQ6DB0qNspCJkoY1UG+EqWkRC9M6GPpvPzWFk4YrWNgX23KNdxyjxtnnY7iEgljDxl1poKEB+L1oO0GaWPBuSmAtF+BSqHkkksvOeJx+N8Ek8FMRbWXHKsBrTOzw0oOCxnUU0muVMSf6xKcdq6LmhoFg0Ruu39jlbMIpKmZOTPA8pU7saRJNDQlWPzGQIK521n8bU6K+qxKJVFbJyCuJpdCZBI0UM0BdtEzPogff9nBuZNMbUTkDrUMPniviVumlZPl7UeF2I0hzUUgeOR2QKlUEg5puefxel56MpPrLk9j5Z9hZs52sWNZLsqEiqDwo0HHFlaRRwkDGIlCUiALmXoq2ck6EBJTLg5ijNqp8XnJFQK1pKGg6Tiqf/Hy0G+NCCFhieZiyNzOnOdkHnjaSSwuKCpQYzRILFgc4KmXXBDT8mVTOGmHGwvQYWwz1nrJiFQxigvP24wivRqbWYvTKQhHZZYvyGP8+bUUFbcXEGsfOp0OhcaOr8nL+JM0zHwyk9xsFUIkW8guu6Wel55ICpbo9Qr0uiRXslotMfs5K1dFDrD2jxpiLhmfX24R0mp0xPF4ZfJzVKhUEg2NcW66LUyX5rHJ9iwJLEC2KGDJF5vYtrua6y/vuC3KblOycm2YbqVqnn7AzhW3NjB+jCGFVB9g7aYQO3ZHePzeDF54w33E4wCg1kS59tI0pt/fxJSJOjLtKu68xcBj92wm1zMIr7oBX/Y2TjpRTWmpxA+/+mnYHiOxpw8K8tDQgJ6mNtXPAAbJhL8+m9/+CHDCSAMznzJz2RV/kNc0IiUA6hJNNFJNP1pFLBPEUaIkuO6w4w1JVrvHasEjmnHhQIMGhdnHhHEaThyt5No7dtPstFJfL4hEjo7j6n8TsnIzaWr0sJvNdBI90Uhaeh50TjNF3kERN4kGqqinEptdZtj47Zx5uhaPN8E7n3jpZ1OwaZkKOtiSSZJEWIQoU2xCuGW6JwbS+ZRtTDoludYfqEjga9SjiaajRIWTBvaxgy6iD2kHW4EDwotKqaApXkMxHQez7JFCli9fzqRJk454DExWHZtYSRFd6R4fAK7kXLTS3OEaYZas7CxL0LWzhplPWJl6RQCXsZwnHjGmVDBBK63RGZfWcdpJRpatDFOzx0DeYe1+aaRTzT5KpO50pifQE1kkEzMCwS5pIV98r6KyJo4QgkQCOurYC0dk1CqJ08crWLNmDRMmTDiicfjxx6+452ZbSuATkvv+T+fkMHJSNZfdWk+aKSleWVufuons3V3L1+/lsX5zUhRq/tu5FOS1jkVRgZqPX8th4sW1nDgqKRICEAwl+G6hn8XLQ8x7M4f35nn5YVGAcyeaMRokFv4WZHd5lJq6BLGYQK9X8P7sHHaXR/lpUYBYXDDpZCPbdiV5+AC0WgVpJgU5WSpW/7GY884774jGAOCEE05g+p0yq9aGOXaojssuMbD0h3Isze131Di05SR2FJEf7skmsZI+DGtTAa2S1HQV/ahkDz0O8ijniRIUKLBJWRhFGpv5A7Owpuwb1WjYp9zM+JPUnDBai6RMUN3gRehieBpcfDjf35Iwl2XYvd9AhjVGzy4Bnn/Nx9mnmejRRcPv9zhJS7eTEP+cw///EvIK8nA5JUYOM3D5rfU8fEcy+VK2J8bMR9qvgu/RVUPXUhWffulj09YwZb/nk+vv22IzbN5uPPzECk4YqW9TxXegKkZdY4JjBusZPkjH2HNruOuGdD792kv/XlrOGG/k83nQOz6ydT4IcIcbUCY2s35RJr/8FuDux2TuuM7axmc9abSBZX8Emf+9j2tvGHvU4/HlZ1+jEyYUHFSWR48Pd5vf6TAQwNfhcSIijPIvoSGVpEYhFOgxUKgpxGPfQFamxN4KiQceD1LXmGC4PL6lmOpwSJIEzVm8MbeWPgzEgJnNW2X+XJpFMCgTjgisFmPLXvnrn/z07all8/Z1bY71PyEaDdLsag1y1jXE8QXklMDnIWTYlFx+YbL6UquVGDpQi8cnE48LrBYF+5uaqFHsIDfSo8U2REWE7dIaOonefPjRLtZuq6UgT4XRoGjhLG4PjuYEZ5xi5KsfA3z7fg5nXFrPV+/mplQYKxQSl1+Y9NmXrgxx4igDLk8Cq0WJLV35t3GOv6KwsJjG+p3Mmmnl5ONtDD2hkf5iREpyNINsGkUNNezHJrUW1wkhcHsEvaOjknv7g6dMF3a60ocyNlNI1yTH7UG/uA/DklWyAoL42c1mHNQCEhdMVrFqU5AxI0yEIyIl8Hk4ThtnZOaLzRTQme4MREKimQb2RbfhcOo47SQjs+Z42v3b/wT/dfAzNzeXrVu3pny2ZcsWIFm591e4XC6sVut/e9r/p6HVKliyIsAtd3kRQqK2qWNHIJEQBILJTEJHL8aAPlo2bIuwcH4uF1/tZNtWBY2ihiwp/7BfiRb+xvagVklotRJ9e2o5/wwTZftiJOJJ5/39T/28/FqQmF+PEAKDLcJ9dxpQKJMlz2r0BL0xzBkdsBz/DcLhMK+88DqNNSqaamAwo9FK+pYXMo103DjabfmShUxI66BbzziSQmJwXy1z5gboHRyPWtKQblQh5dXhlxw0hGNodAK9SuD0S/z2h4Fmd4INWyPc87iDHz7KS1EBBFi+OogQguvvaUSlAr1OIiJCyes7DDERpYFqJBTEiTJy1DCOFh6vF483QU1dvKWyCeC0k4ycfH41Py4OcPYEE+/PzsFkVLBnX5THXnBSXRdvCXwCDBmg4+b7G1m3KcJJY/RcdH0dGzZHuO2adM4+zURldYwnZjVz35NOCnKVjBim56qLLSQSAqUy6az7gzIXXFNHICizvzLWElw4BINBwZznsrjitgaOGazl9PEmvD6Z197z4PfLWC0KqmpibNwW5tTTO86W/RW//PILF0828fRzfj79QuKSv3DOCCGYdl0zqxda6R0diE4yEBEhKrxl3PNwM88/kcaZU5qR6wow+ZO8fQ8traJR4SWNdPaxg+5iQJv3qIq9ZFGQ8rkKFVHChBrSufjiKJ27+5g4QUNjk+DLbyKoGovpnlaArYsaSVIQ2isT2apIKnnWgmGYIGOwiZE5I1i57ndstv+zbe//VvTp34fqijpKixRUVobpgEubKJGW4LRKDe79dhT4O7SJkiRBXM2YEXrGjk46tEPHNKJAyYgRUkrgMx4XnDWlmbR9I8k6bDOQhg23cFDGJjITMKhvx3O5dzcNUZ0LvJBDEdWNbqy2jhVi/4rGxkZ83kqKC40MHV/F1Mlm8nJVNLtk9PF0kECLnmYaKKU3dqm1bVghKZKcdAIq2E120zD0kpGg0NBEbUtLrElKwxRNvlMyMrUBB488L9Bokq3Zz73qIhIVOJpkDAeGYBd5NCoqcel2oMVPnDh22rYr6yQDOLOpdcZQ0ZVMMnAULyMnW8WkU4x0Km1bff93iAXV9O2l4uO3WitRJUni2CF6Pnw1h8tvbWip9ozGknYLkgGNd1+zUVsfZ8QEB4+/4GTy6WZmvNiMyaggy66krDxKIg4ipia9YUC7vFSdEv3YXVfBH2tDHYp9LFsV5JzTTJx3hpmbpjdx7002Rk2q5oHbbJxyogFfQOaD+V7mfuQlL0fFe/O8yPLREbmHAmHmvCWIEuGEMcnkzuQzjJTt9vDu+0soKY2zdF4WX/8Q4qnnA6i8BWRHdNQr97M3sZ0EcfpzbIfH13ryWfDzNk4YaeDYoTreewcmT11K3GVBo1ARVHrQxSz05ZiU1joPzdjIJlrReixVJsRqIFYHWmGliV30l0YghOCbyq0Qd3PVJQam3thEoDkpjnm0HOH/W3DTHTfyxM3PYHFnsJMNiIPCAWmk00wDtexHgRINWrJyZX7+Jj0luHfORDPvzfOweo2zQ4cqLIKYsJAtF7CPHbj1B7j2qqRju3BpiEcfgMJDIkcSZFNATETZyhp6ikHoMLBPvbVF/PKvzvThkOJSmwKK/wk+fw0WKZ1MWhP+SlTEOlLSAOIijvagiZ54shGNwUXEUs3pp7QfKNHpFBQXqLjqtgYWLY1T6BgNUnJf2ShVUUU5CpRYhI30g1yQCkmJLBLsUq/mmit1nDHBwNIVQSqr43yzwM+5k9pWYsmy4PuFQe69KZ0Va8JI4SNPCC9aOJ8v32h/3dFqFQzqp+XWq6306qbloy88zHrDzVkT2gpYLl0Z4sHbbSmBz8PHYdLJRhYsCXD6eBMud4Lq2gSjj1XTrTTOwD46Bj6ho6Yuzo+LAtTUCS4408yQATpOuaCaV95xc9tBIc1upZoWjtHnX2tuEQA8NA7RWFIlfse23494DAC+++47VM5CLruqmen3xphytomSvk7q/qgiPZYqslNJGWE5TG60J3ERQ4EiRdTucJgkCyHRytFvJA0XyU4FraSjuxjAWpaQQyFWkUmEENXspd+AON266Fi8PMjAvlryb1Tz3TIVaQkbrrocHn7KzaPTrdQ1aYnGFHTr5GXdpjBLVgS57Zo8KqrjhCJ+bOpc1Np/RuDj/zWMHDmSuopvAXA0y2g0Etfd3YDTnWjD13s4CvPVvPp0OuPPqyXLV4CHZnQY0Eo6tJKe0N7unHxWGbOettC/t5Z4XPD9wgCvvuNm7qxkla8kSRTmaOg0oBqrPcGjd2Vw271e+sTHtOmOsMrZNO3pzMdf1HPlJWZCYcEbH3i57dq2HYuXnp/GvG98lO/d2ua7/wkRXwwQNFBNMd2wkc0ByigUXVPWZ62kQwjRbqcAQBV72uUwlpBoMu9k5OlNPPtYfkvgrskR58JrG/GsbUL7l3ftEKIBDRr0ybZ5SUW0PpO5H/q44hIzhsNqrlzuBK+96+azN3M5+7JGHA4Hdntb3Yr24Pf7MRthyYpQi0/6x9pQh1W8ABPHGbnmzgYaHTJ335DOTfc1tvCzP/2Anm3bmpn7/mJEWE+CBJm5Mc7sAeu+jKBrLqG2bjunjzeRkxnjqx/9nHdGW/sejwvWbghz3hlGausT7Nobp39vTYfUCtdeamH6kw5OHGVg3jc+nn84kznveY6qOyI7J4NrL01jwkkmvvjOj1RX1O6zzpLyaRDVhEUI3cG4hVtqRIqrW4SwAFz6/YQy93LqOA3nZmn4ZelmHOVhEs16BsfHpOyTDZKJfuJY1klLmDARyqvDTDrZyK+/hejZtX2VLCEEV9/opW90TAqfaAY5WGU7jz+1lN491PA33OZHi/86+Dl8+HA+++wz3nzzTcaPH099fT0LFy5Ep9MxYMCANr8vKysjJ6d9rq3/H0kUFmXw9jsuuseGElfvZ19FE42OOFn2to/r+4UBjhmsIxDouIpIlgX5OSrqGhN469IYyjA26X7BLVeTFe2CChVel4Ivf/Bz9dT2q1kWLAnw4G02vvouxLW3eJg4QUM0keDBJz18+2EaWZ5WByjeEGf6HevxJVTUU0UmefgSWpqaA8iyfFRE5p/Pm09NWT3ZFOLHTQAvWlqDiwV0ZjtrMQlLyqIjhKAhbQsz7k3jmstMNDninD2tAZUrF7WkoVlTycgzmrj6cht3PurgzfsyWwRKmhxx7nzEQX1TnEXz85n3rZ/zrqrj3ptsDBmgw+1JMOddP6+954KAGVO2n66latJsMXY7lpEb7oktVgBINKtq2Cfvopc8FANm1ku/MfnCp4/4/g+hoXY/j92dwcU31PPTx3ktIh0qlURxvpqLJps56bhWY9W1s4YPX8nl6jsbWLUuxLFD9C3j4vbI5OUo6N0jyXe0/NsCMu0qVq0L8chzzUy/JZ0xB5Xkl6wIcfEN9Xi8MkY9vP6eh3Mmmnj5yUyy7CrmvO/m2Vebuf/W1DatLp3U9OiiJt2iZPHyEEolOJ1xPD6BWi04ZUoteTk6ioqOXOhHp9Ph9wjSMxJU1sksXxVk9LGthnLuR342/ZpDSbjXYbQOeroxgN3LdjPm1HLym0ZhkMwt3xv8vTCJwiRvF2o2soLOohcmLIQJHHRwFHSjf8q1+PFgIxsrdgqauuNpDDDndw9KlGRiRyEpsZ4C0UgUV+MGGpocaK0ZKEImwgkXDUu9HNvveExFesbYRuN0OjGb2y6c/9sx7fJLuf/u3zCYBJHMcmhovxWmlgOU0huvcDFsqIp9m6O4vaEOnXshBJI61pKpfX62l3h9LjIBTjgh1c5+81MARUNRymbgEKySnSqxl+HHSGzZEeWcDqjK9h6I4Y8mk1iHCPFjsSMX+Xj11dlMPc9EYZ6Ck0br+fjzMN4dJQg5m8TBLL4aDQJBBu2vrzkUUcFuKtJXYrBE0SrV7D8A5oQ15d6EEOyQ1nDP7QZuvdaS4kjsr4wx4UwPhSLJb5ctilFEJMqlHSiFlpjommKHEyJOg30tGZ1cXDXRSCiwl8+/3USX4uQxszOVKJVHt6GJRpt44qHMlOe6oyzCrDfd1NTF8fpkTruohkvPS8OSpmiTtMrJUlJSpMTRnOCOh5v4+t28FkoVgMXLA1xxq4Ouf0N4X5Svpq4hwd79Ubp0St3QxWKCx2Y28+NHeWTaVTxwu40lv4e49Ror99wJ9+vcqC1+VGrBT5/kceXtDRQXqKltODrRF1czeBtUyAj2HWht8XzgLgurN9fwwewcvvs5xBMPK8h3HabGLbrQTAM72UD0b4JFMjJaXevYFeQpMevUyLY4M1+UeeIZGfP2we2/X6TuR4LrUr89BEmSyPb25Yv5y/joAz2vvhZDUsaOOhj2vwknjj2B7Vdu58v3v6bI0RWjMBEkwH52okZDJvnJfZF6BTddr21T1Qgw7QIL783z0ejYS3YkdQ0WQlDODgrpglXKIENksyH8G0IYKT8Q5Yrr3HTzjG1TKaeWNHQVfSlnO3FFDI1FiTqiJxQL4KSeXNrnb4tnhhg8ePBRjYGzPkip6JdS5WnGyl62dqi+3qzbzzG94bNvfYwdZaBPP6irC/9toESrkRg6UE9VnYd40RocLgmVWjB2pALfZ2a8fpm9bEMhFAf5/oJgcfLs4xYumpwMbvT9/9h7y/gorvDt/zuz7rvZuODuToFCWyrUKBUoLaUtdTfq3lJ3oa7U3b2FClrcNZCEeLK72azrzPm/2JKQJukPnud58fv82+vl7qzMPTPnnPs+131d/Q0cf6SZqWfXMW6Uqc3mtRCCm+5uJlVTwOlzmmgMJHjtrQPXgxdq6h9lmbJdGmZcWEf3LjrcTpmKyhQ33OPlkTuzW+Y+RRF8vyjMjKmd52X9euvZXZ4inRZcdnMjXYp13HZNFiecVdMyxxYVaLn47LZjZmGehlfeDlBTl+aGy13k52qpqUsz//VmwhGV6y9rLQB9vyjCiCEGKqpSOOxp0un0AZtbLFr4HRZsFDYM5pnby3n4iTKcOUkCuZtpiu7GFi9EESo18Tq0wkBOohdIf83F/0NCLdEa3xitHgIADimLPt11jBpTz3dfNeKMdcVZHObbD7u2dBUAjD/KQ1E3CYNNT2FwON8u2M53P9Zw1NFdEAIW/VHPqlV+3n8xH41G4r2Pw+iSXUgn09htHcul/NuxbetmGjzKX/efYNaldTx1Xy53POwlFlPbGBnuj+radMZNPWVgL7uwYCNMkJQUJd+chSmST2LNGE46cxlDhoAkSxx5qIlPXy/AZs3oCydTgmCzhtzAEDzqVm64w0/S52JwB7IwAFmJbrz5dgUXnm1jxlQbJ86u7bD46XJoyM3WUF9XcVCxiMViNHhrsJODhzryRQkGyUR30Y+N8mIGqGNbikppkcJukyhjGcXhEThENpIkkRZpqiglTZos2srsKSJNkiS5A+p57rHsNnN+TraW794vYORhW3FUFHU89uLBSTYh/BgoIKd5CE8/vIZvf/Rx1WUm3C4NPyyM8el3QV59Ipcsl4bzZ1lYvPh3Tj11+gHFIBqNIkTGD+TCuQ28+kQeGk3Gmb4zJJOCrTuTPP9IHvc+5uObdwrR6STuesTH4/fkMPlQuOoSK4Ggil4nYTbLRKIqY/+oQF/bl8H9jGzYkmDRkgh5OTHGjDDSrWQ/R3NVcNHcBhRVZfnqOIoq0eBJ07W48w2NwnwtpWVJXlyQ8cloDijEEirJZBK9vuP76+9YvfJHHvnECcCnXySxRbp02hGRQyF+GskXXfDjodKyDnekZ8vxfmMF/Y8u543nc1rmypuucvLEC35efSCvQ4KALMn00PRhzIi9/LQ4gdkkY7FIbNmR4JW3Qrz9fpxkQqJbV4lbb7CQTEG8wY2rAyMljaTF7O3FjXeUkogdWCH8QPB/Xfw88cQTWbFiBYsWLWLRokUtr8+ePbtdi/uePXuor6/nqKOO+r/92f9fQ6vPwaZKJLpv4OEbLdx1v4apM718/0lOmyRt3aY4jz3fxJcLCpl5SX2ntOtFS6JoZLj2Dg8RSUNZ/o9kGxU+eBne/3gL1TUKVUtknpmf5OTjLe2KrIuWRGlsVJk+M4LB04+uqo2VHzdnJg5Tkr7hQfj1laRd9UhCRustoah5NPX8QZxKhnEoQdWHmtTR0NBwUGYGb7/xDnERQ0OIXgxiD1txidyWwdcgmeglBrOJFdhFFlnkkpSipAsqOGuWhkvOyyzGcrK1/PRxAUMn1aLWqETdpTw6L4vTLqjj/RdazXn2Hbtgfh6zL6+nqjbNnJl2JozOuMDNe8JH6R6FaJ0DYRc8/qiBGdOykOWMmcqPv0a4/s5NNOl3EE+lkGSV4pSRSGgPmqa+9GYIn3/0BUOHDu3wfDtCXV0dDquPLJeFSCTNsCMrOfMUG0MGGFizIc7Wnck2hc/9cds1Wdz7uK+l+Pnc682cNMXCw3fm8OGXIWZPt5GTrc04uD/o46u3C9ss2o6caGbkEAPjjq9i3DH1HHuEhYduz7AcNmxJUFWbZtmqGIsWR3ngNjf9exvYvD3Js681M+kQE1dd6ATg+Teacdg16PUqu8uTHHuklU1bE/Tvf+AGWHabiTc/DGF1KCSTMlfc4uHYyWZOO9HKzj0p7n4gQv/ouA4H+exYLyoSe+kttS8wmiUbWSIPIScx63WUx7cS14TQCD391FHtNGUbRDUGzOgxkCJT0DJJlnY6OqkGwZpVm+iRGEBMtwl7n0ZSKQ9pj5nB8YlsX7ULc72OviN6sWzpcrp163bAsfi3QKPRUFclsUpOcOKxRn7/bCs5oQEtz78QgmrK0GNAj4Fq50puPs/IrTekMBt0NKVrcKvtC6Y+uY5+/eHdT4O89kaC5vJscoMDaaKB8vK2hZuvvkliiRR3unjIowS7dQcffhHi1qtdHSajDz4WJuzPGMA0UEXvXjI19QfO6PD76hlyuI7bH/Zy1ik2jj5C4rltFeixkiBKV5EpYJhpz+rZB1mS0csyH79rY8zwjKbx2o0xTj5jCUrASZbII0WCJhrJEUW8+tpevE1NzDnThkYD738S4933E9gaBhEn2nK/Zysl7GILhRSzmT/pKQZi/0sbrzJ7CS8+b+TISa1dBrdcZ+fJl5p44Kkmlq1OcP+jBz4GAGh1KkMHtLKdFq+I8dgLTTx5bw69e2QWhx5vmuvu8tCtONMSv3RlnM++DVNZk6JsbwqLWWLVujhLvi7B5Wyb/B45ycKNV6R4bV4FuqQdhTRWHC3Jg4REKCz44JVc5lzdwPmz7Jx2QsY5dMWaOA8924Qs0aLlNKS/nuvu9HDqCVYMqWwawj4OGZyRJenWRYfZJCNrJFwu50HFQaT0gEQRPXjv/UrmXiZIJgUffhFCCHA5ZR58NNJS+BRCsJddNNGABTsucillI6pQyJPaPyMhRxkzTzOQSgk+/y7MPQ+F0NT1wzJwByccXciSZSl+3d6IS+S1+ZwDN5WU0pX2nT8AjdTilvIw9AJtbiai+b5hfPbNRpJqgpSSSWj/Q+e46rorOfX0U3jzlQWU7Smnd0lPuody2P1tDXtTpbjIxpUlmD2j88LJ6dOsvJfYTV1FCEdzbwyYCeFnL6W4ycP5l0anRtJSIvpw/hWbkJIGUgF7p0w5m+QkIkL0V0cQ8Prw46E7vdnFJnJEYbvPhQmS1c1x0EYokqRDh+Fvr0kUi55sZy39xcg2SXgALw2GUsaNthKLCy6YW4/Hq6DVSp06nkNm0+rRu7L5+OsQ33yWjV4voaqCo06rpTA8kV5YCeFnEysxOWPkFCQZN8rI5z8E+XZRiLvmuunfR0+vHgbOO9POxKnVHHeYgynH6KirV3nzrTipmiKKgv3ZvX4Nfn3NATOdAAoKe7B91yb69+n4/28vTZLj1vDlgkK27EhSU+9hyZ9RxhxbyYQxJiQJtu9KkkgISsuSdC3p+Lru2J1ky44Ex88K07eXnqnHZMb+0cOMfxlttk9aUynB1l0pNvxawh8r4txwj5fahhRV1WmuvcTJ5ee1asQu/jPKDfd4cbtk5t2czY3z/Ae1KZZIxogaGtEke2GI5hA11+H3J9Gb0kycnOLowzwIFS6/WiEei7VKGKElTKDTgnlCxND8VRwVQlBLOUP3k/hIiBg5uRKvPJXN5XITq963oLFo2qyhASIhGaUJdAWgsUtkhwagBPuwrUDFlAMVWyMs/D4Hp0ND2d4Ub38QZ3CvHGKxMO7c/7qCOsLiP34g5NeycEkUWZJ46r5chg0ycNqJVt74IMgV5zvbfeb35VFKCrXMPjdMl4Yj2sgVRNUwdeblHHGKn4WLFJLNWi4/38pxkzP3+uvvBXj9/SDDBhmwmmUq6qKodh9Scy6gwYDc6RpRI2lJJjJvarUSen3HBy5cHAEhKCjscVCxeOKxO9BoVXqnB5MgxhZWkSMKcZOP2ZlA32s51dUyCAl7lsKDV5s5dFw29z+6lW9/SCKjQcgpmr1aRorJbdaQQgh2swWrPc0t11s6XF/q9RKzZxn58KEacmnL/gwIH0lilNCTbazFLfIz3Uj+MXh/DXPD6r2ougR7g3G0epnvfonQo6sOo1EiEDtwyQe73U48Cbdc7eS+J/wMOWIvY0cYqapJcUknpK73vwgx91IXldUpZp1mw2yWqW9MU1LYWgORJAmno3UssphlTFaVlLORS+bYMJtkNJqM/8rVt3voUqTlkJFGPF6FH36L0LuHjuLCjEno5u0JDHqJzds77+bdUZpEUWDJn1GeuDeHc65sQOpgbPonhIJNuJyZriTxP+6pC/z6apL5W5k4Qcup3Yz89nsFNbs9ZHtGEsspbVP43IdoRMamuju9501pF5u3lKGmZd56P8J9tzu56oYg5b8W4E52xSJpqd0Z4qw1W+g9NIKueWDnkjXJPNat24nFeXDGT/+E/+vip16v57777uPbb7+ltLQUq9XKuHHjGDWqvXtjeXk5o0aN6vC9/9CK0q3luItUlvyUi92mYdQwPWMmNzB+SgN9e+ooKdawcXuMYEjh2CONXHBdA7X1KS670cMrT7ZlxDR609xyn5cbrnAxY6qVo2bUMO9GN7MvCLBmfZLH73cCMHGKh9imIUw6dgMXnGdg6jFWwhGVD78MsWFLgrrt2RQ3j8l8twQGxUSSNLXhCrbafuT26+3MOMVCIiFY8P5uPvhgBzkNRWjQIiPjx4cG3UGzfBrrGtGiRUXBgh0zVrabf8cl8rDGiogRJkaYNBn3zhrzRq67Rs8lcxw47G1/y2yWOfoII5+/u5KBhYKde5IM7KtvU/jcB0mSuO4SF6+/H+ThO7Lp3UPPY3dnin7vfBLkhrt8PHprFjNPsbb5zLGTLXz+XYiNW5MseDqX0cMyGwDrNsW58voVSNsHs3bV2oOKwapVq4jHU/z4a5SXHstj+nn17C5L4m9WcNo1TBrXuSZstxIdPn9m9FNVwevvB1nzcxcAlq+OtbQjffljmBnTrO0WbZAx/5g9w8arryW563o3yaTgousbcDk0nD3DxgWzMpqn51+Taf8/5Xgrj97lpqIqzZ0Pe2kOqKxYG+PT1/M5/aJ6Dp9goW9PPTarxCcfv8k1195+QHHYsP5Pmv1gssos+qyIonwNF9/QyE3zvEw9xoJG1XXqPCtLMjrVhErHi9w8isiZuI5rr7Dy65IUP/+hsqc0TllsG91Ff+y4SBKnhnKC+EmTIkaEIP5OF847lpSRRR5GyUzf9CFs2bEczCHUuMomaTlFoieNlTU0euvYu6eKs2bPOqA4/Jvw+eefk5sPGo1gd1WEk86T+PTzhaR9bpJxiQB+bLgwYmaN9BtOY4xH5kvE9IKY38Ae7SZUIchWi1vc3ps0tSRLtjBhvJ6nXwih2z6OPCnTOu4SuXzy2WZuvU6g0UjEYipVdUnq2ItTuMkir93iTyB47Z0QUtrIIVPqkDUqkahAqGA2aOndS2bv+ny0hGmgCgMmPJ4QLteBbwINHT6WHxYuJ+CVuf/hGFLawBAxEZNkoUk0spmV9GXYP5o8CCHILRCMHdG6KTlyqInKbUaOmFbHntVa8ulCF/pkimX1PXjzxeV883GakNqMUTaRWyAx6thd1NYrbN0M9saB2JU8jMJCMz4GMIoqdlPGdtIkOGcqLbIC+2PupVkcd2YNpeUqRUVF7d7vDOl0GiRBZU2KXt31KIpg3hOZTZv924hysrW883w+x55Rw3Fn1jB6mJHL5jiw22R+Wxrl+TebGTHE2K7wuQ/nnWnn2de2ctpxDnJzJX5ZmGJvqYGcxtHo0OMPKESigi/fKuS9z0LMvKQeVYWBffVcNNvB78tipNOCOx72sWN3kgvOsqPXyWQNqEJpUjj6MDubtyV55tVmfE0Kh483UdVwcA6vGnTISHST+tJUr+PQ40pp8mjQNhXRc3ySrTuTyKGslrFpJxuw4mA4E1vuYVWo7GA9aZHKGBb9BZ9ooDbs47TzUnQt0XL0YWYmTtCxML6Tkr9qM9dcZuXLL7fiaMgw3fdBK2kxCCPhLo0UDcolsgbSf3laJUScGsqYNHESuv3IJdkFTraUDyPctBodKjU1NQcVi38jioqKuOPe1rkzkUgwdtE4bCkXpWzGJAXQ6TrvJtDpJG662kZebpInn1nNL78nyEqV0Ich7VjubvKx5OwEVCqa/7n9zoARu+TCjgut0BEmSH9Gsobf6Cr6kUMBCgrNlnooSvHe6+8c9LmPGT+Bqm98OGlbKMyVikDAShbiIhu7UY9X9dB/cJrt7+W3rAnnzLTz+rtB5s1LcvWtXr7/sKAdQ/yrH8MMG2SgrDKF2ynzwNM+1m1KUFmTIuyx0B0TMSLo0JOdq/DiE1kcf1Rr3KpqUlwwt4Gn5uUwsG/GjO3VV1OsfX8wyz71Q1qPWy3IFIQlcEd606R6KSsro3fvA+uIOevsq7nh3lP49t38dvPS0pUx8nM1DOybSbqHDzbyzTuFjDmuij++KKQ5mJkTuhZrmX5BLQ8+6+fIDkzcUinBK+8EuPYiB/MfyOWND4Jk/TVuXnKOg3OvqmdQX0ObdbQQgqtvb+Tai11EoplxcfhgPQ2eNBPGmPj8uwjzXw/QrViLJEv0761n6dfFfL8owi33eTAY2p/PP6GgoJiqwvVUN2yiaEQNbz6YTb/eDtJpwWffhrn+bh+JmIQUy2EwgylnOwV0xUMtJixUUkq3v+nSCiEoZTPF9CQtUtQ51mNSFLSR1gKxz7GNp641E42q9O8v8Uv+RkREpawiSY/9zGMTKYX4LoGuSMJ2BKQ9IJu1aJyg+KCqKkj/UTH69JGpb0pQ3DgZ3SES9XsDHDXlmAOOw78JskZFUiUunttAty66FsOZc2bYOfeqBoRo5vwz7Zj/0mP86scwr74bRCT05DYc0k7f3yxZcXuGg9jKr9+7OGp6DXc+HOfrH8Ns2ZFEI8OHL+fTZT/W3vufhbj77iQBnwFB54W6uIiSm5e5n9NpQSTSviIVi6k89ryf6roUZ5wz/IDjEIvF2LFtGblWC5qEFjM2houJeKmjhjKUsIXTTlGZc4YdvZ42nZfzH3PhCdTx9P1usrM0DD2smnWVCylR+2FRncQIsZddpElTaNTTu0fnG/ZDBuh50rAdfdyEAzcKaWqpoJo9ZFNAlDAFdGELq+gpBmLCgoSMFMqinC0MYAwh9xb69JKYcVEdWVnZzL25c1mev8NoNGI26fj4qwjPP5LLCUeZ2bozxf1P+njlnWYuPtvZ5vgMuzLAFec7qKlTmHVqZq502GQafZ1fS0URxGIqxlwPJYUuHnymiaMmWXDaZY6aaOLLHyP8uTZOv146Xn4sD7NJ4tTzajGbZBq9Crc96CXLpWknYbcPj7/o55E7s5l7t4dLb/Iwe4aNux72HzDrEyCeEGzdmWBgXwMl3VRWytspVHtixdFuXG22lzJ6fJIPXy5sKcrfejVs3Jpg2szfOeUIU4fdEcVFMmldBDrwIgGIE0GnV9m9U8Lrk7j/kRC9YodkNlX/+jqLZMPcdAjrli3HiL9D2SzIeLckUgK9aD7gGPxP+L8ufkLmpps+/X+mJh911FH/sT4PAMl0nGsvd2G3ZRYTsixx9iwDJx9v5fOvYqgInro/i9HDW4tek06q4uc/wow8OsZlc5zk52pYtT7O4hUxbrwyi+OPNKPVygzub+CuB0K4Ij149PkdmM1w5qk23nvdyQnTN2Go7MsL88tZ8qeXIQP0nHmKjaWLBQXNI1oemgqxkwA+8ulCP4YTiHh58dVKBg3Uc8ShJu6+2cFp0xKcdkY1akMJFdIOLDot4XSKnJyO9ZU6g5pSSZPGipO9ub9y2ASZs84w8skX9XzxRTXuZDeMwoINJ1HCGM1xbrgyt91Cdh8G9dPzKWmagin27E0xqBMjI8i4VT7yXPtiQu8eOlwOLWd1oPd2x0M+1m1Osfir4jbJ+IghRhZ9rWfMEZvQi4PTMvvo3U/QaeGp+7I589J6Pn2zgBFDMgWMvVUpHnymc5fgZFIgRGYgvPU+L4P66VvYwXqdRDSWmYS3bE9y6gmds0SOnGjm7Q8iZLs1zL0rw2Kadmzr8T26Opg+1cqE4+v46KswP/4W5ahJZmZMtbJyXZxVG+JMP78eWZYIhlSOmGDixnsj5Bb+s+vy/tAZbCQS8MT9brqV6Ljy1kaOPszMm89krsOCN70Q7vzzCmmkTraWVFSGDzZw5EQzR040M/dShUnTarDu7sd21mLEjBYdBXShO/1Jk6KGchTSbGQ5Q8W4NgWAZuHFSy1DybSwyTbobxtOvWE3trIS7JITJLAKB1ujq/E2eg84Dv8mrFm9nJIusHmzxHGTjXz2fZDsHAOafC8VlQrWZgfapI6Io4z582yccUoOOp1ETV2aO+8PsOaXfDzRGvbqt2HSaclyC044XsftN+Ritchs3l7Pn5Xl2KOZwpMsyRga+nDmBbuZPMnAM88n0Hl64MBKiGYq2ElPMRCn1Jp0e6hBE3Oicwbo0sXAo3fl0K+3Hl+TwvxXQrzxXhhjQE+cCH68lNCLioiHoaO6d3ba7XDOOecycvg8RMCJrMIgWtuYsqRctELHHrYQJ0ZQNLWYjuwPn1TH1OPbL6AkSeKZh9ycNTNNVlNum9cVoZDtHUEobyFvvmJk/H6OxeGIyrQzNxFYNwRJkTBhoZ4qejEYSZJoyF7FFRd2nsCefKyFZ15P0tTUdMCatxUVFfTtpeOhZ/y8/nQevy2LcdQkc4f6SZIkccPlLj75Osx9t7Rer1mn2elaouOjrzoX/TebZQryZO66yY7RKHPtpbB+c4Izz1mKPpyDQSdx1W2NvDU/n0vOcbQwC/ZWpVrcOq+/x8PoYUYevqP1ty8+28E3P4W5+tYmbFaZS+ZYeOWdAImUwGrN7ezvdIg0CXKkzEaWiFqo2ORgIGOQkCjbU00wpCIpmesVFgEEgmKpLaNElmT6ixGsYhGy0CAj46EWgUArtJx6nInGphQNdTIrvnfSNTCAOutihBAU5Gl57GETN97yBzZPf5xqHmmS1Eh78FFPt7xCFG2a+oZGtBjwUU8AHyO6jkGXKyFiENsKIg1y3xgml4PeA0vYuaWS3NyDi8V/gG3btpGtyUePhSYacDUX8fm3Ec4+veMC6M+/R3n+4Yx8zaTDEqz53U0vaVCHx6ZJUbFXIT9HT5gAtaKCfLq02/TLMOVa04p8urCeJRTQFQtO9so7qNXsQciCvv368uKrrxyws/n+uPn2G5n++0wcIXe7ZM6KAxMWCkQ39sqrOGWGzAuP5LX7jgtm2/nwEy8Na7szeVolD91tZ8xwI/WNCq+/H2DrziS3XOVi6uxaJCT69DBy1w1uGj1pnngxwN7qH5gwwsrGnVFuO8/WpvAJGW3Bt57N5+rbPXzyWgGKmjFLdEhuHKm/znm/v65FB0JzUEW/AQMGUFqWZtal9dx6TRZDBhgIhhTe/TTEdwsjfPhyAU+/4m8xyzSZZC6b4+CHX2OcdVpm3fTy2wGMRg15OTI3zfNy9w3uFuM+jzfNtXd5GDZIT1WtwsU3NFJVm2LYQCPHHWmhIC9jejrrsjomjDExapiR6tqME/bYEQY++CLEtz9nTDj3Vqc48xQbV1/oRJYlmgMKF13fwDkz7EydkllLnnO6g0RSsGT9wRFkhg0bjUl8zYYtVfz4UVHL+l+rlZh5so0RQwyMPqyR4YxALxkyBq3CRx0VDGQsFWxnm1hDMT0wYiFMgEpKCRMkTQq9M8yzj9m4824gkrnPfY5tHHVyCH9Qy8nn1TLrVDtvveJgyw4jsy6r57pLXcz8SwNQ1qo01DWgWZOPeRjo/pKqVfzQtDKGCTN5ib7s3lxGWtLRp4ceNNBQ30A0HDuoWPxbkE4ZyCtWmTjWxuadrUw6jUbirfl5vPNpiNMvrkOWJSqqUpw30877L+Zz6OQAJR1IGAE4RDZ/LE7zzCMaunXRUpCr5YrznRQXaFm3Oc5Vt3s4+TgL552Rme9nnWZj4eJGfv4404URFP52nWIAPuc27r0uMxe/91mIsjLBK2+FOPt0CwaDxC+/R7lpng+XU0Knlfn228+ZMWPGAcWhurqafr0kGksz93xcRAmaqkCXxhVykzIqzH+9mp//iBKOqgwfZOTmK11kuTT88GsYl1NuMaHp0kUikojgLt5K724mwtE0oUU2ukfH4IltZ+vO5jYeEvtj3YY0eYleeKmngp3IaFBIU0g3CujKFlYxiLGYsFJhWYXJHWVQPx2mmEp4j4zqiaFFy6RD9BTkaph7T5ouXbocUAxaIfHkvGyG/NUZZNBLNDUrLF0Z49clMaafZMVmkfni+zDrtyT44YMiflsW5belIQ6fYGTIAAMmk4zTLncoaQTw+bcRoqkEg0doufl+Ly6Hhm27ErzwZjNXnO/k54+K0GgyHUmX39zImafYSKVhyhFmZk6zsuCjIB9/FeK4M2t48dFcxo/O+LV4fQoPz2+ie4mOwyeY0cgS996YxZyrGwiGD870LBEXXHOrj9xcieagygVzA1RVrmfZMgVr40Cc6UyRsVmuw54X4f0XS9DrJRRFsHl7klRaMLCPnpmn67BYOv7t6SdZeOzxckRdtw7nrBrdTmzlUfK7wMixGn79wUCJ1H6ulySJrskh7NAvh1THXWC1VCAjd6qT+n+C/yfFz//w/xZWm2DK5NYk02ySCIZVjphg5ogJ7Vk0qirw1utI+qw0JkPYrRLfL4qwZn2cwyeY2F2W5OwvQnQr0RIOq2zYqDBmdCWfv1PCq+8GOH5WLUajRE6RQq3YirdKYuVK2LkrysbNaSp26xn6V7tSrahAIcUQxrXc8A7hRqnpyeVXLuG7r7T06KpjUD8DI0cH+PrbMqxmgSsviSGuPaiFHYDGoMGaMqPNq+ejd90MG2Tk1bfCrPjBybDE8BYmah7FxEWUjU1LWb46zqFjO2ZDrlydppi+lJWtx2SQ2Lqjc82zvdVp8nLaM4NWrUtgtrSXGNi5O8mf62JceJa9w4fUZJK55AIj3y85uDaWurptvPZ0FhVVaXRaqaXwCdC1REd1XbqNc/H++OirILvLklx7RyM5bg3p/XZpTppi5aMvw8y72YDDLuPxpeGvVrJAUGHRkhiptGDcSCMNHgWtXsXjTbNnb5JjJ5t55Z0AhfkaphxuQaeTsNs0PHC7k2tuaeatBRnH5Zfeamb95gTfvlPY0gZaWpbk+nu8xBMqbndhu//cGQYOHMbiRZ8zfaqVsr0pIlGVWae2FqC7dBUEawJYpfYtDlERQkXp9P5LZJdz+mmtcXVnaXjqPjc3X1KHM5hNEd2xSc6W93Xo6UZfikUP1ul/YpvxZyyKGyVqIiJC6DEwmEPQZcmYR4LGAWDCzWC8ZZmCujYbuhzqwv9nAVl5B8f6+rcgFvVRFVMoSvXjx++rMJmNaNcfgYpCL/RIkkR19jI+ec/NiCGtGxlFBVreeN7N7It8lH47lJi+nvwRFfz8cdv2Xo8vDdkN1NaWUpDqhSRJuOJdWb+wmaW/RBikTm4ZY7IpoFj0ZDMr6Sb6kXTUEjfXYxRpdH4no8cb+OT11p1Ld5aGe25xMmiAjmturkDTbKQbffEaysjJU0AcuAGcTqcjHTfjVLMJ0dxGFBzALrkYxFiiIswW3RL6p8a1uV/9wkNT9iZuu77jotLg/nqErrnNa1GRYdVX2VZz67WONoVPAKtF5qsPshk1aQPWsBGjs5qUorK6oRyrkoVe9mG3dV7Ecrs1TBoLv/22kNNOOzBnX0mSyM6SiSVUnn21GaORTls+M+dl4IPP2xc5B/TRs6e8c5ZsTV0ajVbi+Fm1PHpXNiOGGPA2pRk8Msn2nRX07arhwdtzuOKWRuw2maJ8LRu2JDCZJF5+PHPO3ialQ0OkqVOsfPJNmMJ8Lc0BFYtFw2vvBphy7MGNASoqSAIEVLCDrvRlN5sRCAx+GytWJUia4hCAeiopouNiuyRJFIpuNOPFjovuDGC3vJ5rrtVz23VOug6vwBy30yMyPKOT15TDDwtjHH+0manHmhk7Ss+zL5WybMVWvE0KyWon49JTcLgkfN4mio/cQr8eBj74NMoQ/9HYumbmgcgqSHszhoAbPUs46sQjyC7MZsfWsv+6g/4P8Pbr7+Lw57Uw2Yrig3jkid85/ihzG7kkgB9/jZCbrSE3W8v2XUmeei5CUyrVadtZLeXkh4aQEy4kS6SpZg9bWcVA0eqSndEK3UoJrZu7kiSBkNjMn/RiEA7hbmGKBNf5mXXabD75+qODNvwrKSnhqlsu5+XHXyfX3w2rZEcVKl7qqGI3AxmNUTKTb8zh8vM6TxwvPN/AQ1frUddMYNY5f2LLbQAk8nM1BIIKJ8yqI8uhZel3hW1aH0842sqj8/1E4wpNUZlzT+/Y+KwgT4tOl9Gh+/TbMBF/58ypZk09aHX06HHgLa+qqqKqCiccbeeN94OUV6XQ6ySmT7Xy5YLCv0w/4ly/n77guJFGvvi+tX3ws+9C9O6u56YrXKzfkuCMS+rQ6yRSaYHRIHPNRU4iUZU3Pgjw3IO52G0yR82ooaomRUmRjiEDDPz0URFL/oyzfkucJ1/0k+WUCYYE7z6f10LiUJQMg/Sq2zw8/3AuToeGd5/P57gzaznh6Fa353NPd/DS278fcAz2ffcX38X4bEF7Y1LIaOAbNQb0SmaN0I/hbGEVadLoJB29GUJEBKljLwkSmLDQjxHsZD0FdOP4WaWMGKonInz4ei4iJxeeudaMXm/kpbcCfP9eUUs+MH60ifPPdHDGJXXYLBLHH2XFoJfZy06MFWaSVXY0jsz0HwvH2cpq+jIMi2THJ+rJEb3ZXrcZpzcLyVbDqhWrDyoW/xbUVzUz52wjD92exbDJ1W303TUaiTkz7cyZaSeZFJw8J6OxGQgqLZIHHUGSJFA1PPVyM9OOtbRhC04+1MLh483MubqBQf0MLV19N1zu4NdFPkp8E9nAYnowkFxRjCzJJEQcn2MbR58cZtIhTj74PMTdD4Twe4zMvyubZ55qAFlFF8nBEOzNRsMqDEYJv9d/wHGwWCxEYjI6a5S6xBoK+wW44RIjWS4N3/1Sz+/Lo7z2VD4D+mSK/ov/jDHtnFr69dYRi8OrT2TWK/WNaRJJkJG48yYnh483M+aIRrpGM7rejlB3Hnp8KVOOaM8Or29I8cb7QczF5WQZwRTWEPEYiKchRIBukol+YjjbWI3ZFefqyw1cf3lxy7Maiaqcfcl2Nm1NkJtdSH6uGYc9QSqVQqc7MHmo5uZm3C6ppfAJcMO9Ht55voCCPC31jRlDtoZGhQvOsvPc6wGiMZXzz3RQUZXk6tsaKczzY7PKnHyclUtuaOCVJ/LouR+De/GKKLc+4GXwYB0XzXYw+VAzgWCaQ46r4v5bs7FaJEJhFZdTw2HjzYweZmTSyVU8dHs240dn1s+P3pXDtRc7OPncer5fGOH+p5rQ6ST0OrjwLAfH/iWz4HLKzLyoDiTRKWmnM+RkuyirDDD/4cI26+N4XGXaWZupXRVCdgRwdvUzZogJo1Fm/sshXn49hi6SgyRkEiYvh4yTWF0X5a7r2xctbVaZY4+X+PLd1fRIjGzpulSFise+FYczwsJPizhqeg2yDCWWHAh2/H8tko1kSlAmttGd/m3uL4+oJUUCGw5kOXBQcfgn/Ff8/F8G5S+9q2C4lRafn6vF41MIR9SWHdn98csfUfSBIoakBlHdtJv5L+1h8BCJ5d91aePC/fPvES67qRGbU8PtN1p49d0AoYjKZXMcnHi0Ba1W4uffosw4u5mcSB8coWz2VjaTojyT9AhBHXvbtM3tg0bS4mwYxoOPb+C1+ZmF7KzTzSz5RaVX/yj9+5tYse7Aadv7YHPaCIcjnHqynmGDjKiq4NkXoxQExrf7D0bJTHd1IJdes4ktf7YvfjZ606xeJSimgL3KDq64vplefTIDQkc6fS8uaObcmW0XtYmEylc/hlFU0U5j9a2PgvTrZWgxTuoIEw4x8Pvag9vF0egUBvSx8NWPYQ6fYKLRm+aN94OsWBtHlqBfbx1zrq7n7efy2xRd12+Oc+/jTeTnZgqUaUW0ccKbeIiRJ1/2s2JNjBlTrdz2oI8jJ5q5+1Efm7YnOeEoCyajxB0P+1i3Kc6kcSZumuehtl5hw5YE/fvoKatIccJZNVxxvpNpx1o54WgL855oon8fPbX1aX78LcoXbxa0uVa9e+j54KV8Rh1dyanTzzvgOAghkOVMu96XP4Rb2hQg4xJYuluhmQ0MEmMxSK3XICkSbJVWoxMGmkQjWVLbgoxPNOAoDjCoX9vXj5pkJmltwBgsZgfrGS4ObaNZpgqVWtcanDqJaJORqKqQFAEGMQadpEe2g21S5thEKUhWgb5AYgPLGCYmgFeHmoSckmymn3HaAcfh34R4QkGb0tEj3ZNkbTHbDEuwEG9xLgwKP9ndmxkxpGMjpPvvsnPSqp3kNI6mpqaMTdsSbRZHobDgmKM05GbV88FHFchJM2nSNDfHGBI/qt0Yo5V09BKDKLct5/3XXBw+IZdEQvDe5yHe+ThNdW2qnWPuaVPN3PdokKZmO9tYQzwV4pTBBoTReVCxMGosNOPFRuefM0tWzEaZgklr2b5NIujTE0+qGDBw4pH6dlIg+1BZk0ajGAkKPxGCpEjSSA29GIySv4FzZ3YcX6tFZtBQwcSxgqsuyrSOKorg8+9CXH6d4KdfY5wzs2Pm2adfRzj0EAPx2IHr+HTv3p31m5OsX1TC828GmPdEE+NGmHn0iRixiITJIrjofCOzZ1jRaiX2VKRYvzlBIKi0OXeXU0Nejoa1m+KMHNJ+vH78BT93zs1i+CADx55Rg9kkc9QkM9dc5KKpWeH5N5qZdVkd3Up07K1KkZ0lk06rHHO4ncI8LQs+DnL61M6Z9Fde4OSymxr47I1CrjjfyaRp1YT/wbSwI8ho8csNxNNRYkSpohRBZqGcDOl44rkQTpuWgNxASklioP15CiFolhoRrka0apJ4wEit608eucvE4RNMHD+rhhyHEZu3VY8pp3kQc29YgudWhVmnWcnN1nLrXBvPvhrg7VeN9Eln5HG0RtD6QWtXeGSekyMO03P+hYs51D0ZNQopjyAgeQkWbOKH1+x8/H0T5YoLVVIoLDzwTbF/O2KxGB6Ph9UrV9NMsEWjUCfpsVeOYdKU1Vwwx8gJU4yEwirPvxGgtDzJnJl2Tjmnge0bdZQ0TgZ2s0dso6fUln3hFx5CBOjBQCCz1utKX/aIbZTa/sCpcRFvNuLHRzYFbVjxAAli9GUYjr+xPuy4UCtUHn3gMR5+4qGDPu/Zc2YzcuxInn38ORb9+DNGzLjJYyjj0Uo6hBBElCgffa6wtkeSaceZ2xQwIZPASbKCSbJQ4j+E/NGruPYqE9fd4cG714pQEzwxz9HucwA3XunkkOOqyM3R/KPpUFG+lq07EzwxP0w8aSNGpJ2sQFqkqBC7uPziKw7KEHTp0qWoQvDuJyG+WJAxwlRVwbpNCZasjLFzd5JRQw2Y91sXVtelMRoyD3MyKbBZZApyNeytTnPycVZOPs5KOi2QJFraHV98q5npU20tG9hvzc9nztX1nDvTzsxpNnR/dRF990uEFx/N5YZ7vLz5TF6b/EOjkbhsjpOrbmtk3aY4I4YYMRhkxowwMGlaNU/Oy2HMcCN6vYRWc+AbgwChQAiNRmb0sM47uQxG2OfvppV0DBXjWcsfLe9bJDu9GNzmM6pQUbIrmT3TzP2PhxBJA9//7GzxRTj9ojrmP5jTjghRWpbCpDFw9kXN2O0BgkGVAYxjG2vQKFpsTU7iRFFI04ehWKRMnpFPF5poJBVVKGc3Vp2CKVl7ULH4t0AIga9JpdGrEgoJFi7u2Nn7jfcD1DWkuPk+L4qiUutXyO/ECDMt0pisaX78NclPH7WX45FliXtvcnPv4z4WPJsxCMtxa0CXZBurKe6e5ozpFXz25S7KylVkocFmiLNsDQwaF0fTVEBBeABQSVWyhlENh7dKdUkgpXVkZ8l063ngRrCFhYXUNVrp2dfLhDERrrm4dfydMMZEgyfNWZfV89kbBTjsGg4bZ+a+W+CKWxo5+jALoUjGHOqR+U3s2qWgkWXuf7KJR+f7aWqWMJNGgxaDZMJX2pWzL6nmmYedLRtqazfFOfvyep64PzsjP6bJsLofeMrPjx/bafbLNIhq8qRieonBdJuwlhuvbEtQsZhlPn7TzfgTqlAUkGUoKtAQCoUOeGOsrq6OIQNb8/7tu5J0LdZRkJd5VvNztVwwq/V3r79M5rV3g5hMEt/+HOXOudkcfZiZcETl5bcDRGOCOx/2Ud+okJ2loaY+zZjhRnKzJXr30DP5UDNCCO56tAmHPaPVa9BLvLggQEmRlkfuyMZslrnqQifllW032gvz9VitMtdd4upQdm/rzgS9e+iZc4adV98JED8I7VOAguJuXHxGdTtigNEo8/k7OYw/ficL5ueiqg6+/SXCg08E+egVO4XBCa3PRTNs/nYvnqyNrFwXbyOXBZkNpz1Vca67Xctb7/xKMmjJFGnNYS67yMSXPwli8Uyt4e7r3ZyxLN7p/1VEGhM2UiTZYlmIM52PktDRjA8TFgYwmjLnYlLpTnrs/w/wX/HzfxlKS0tJpQVvfBDkqXmtLeLXXeLiousbWPBMHgZD60KmsjrF9bdEyAmOBAmK6cXaLRV8/YGrzcID4JjDLZx+ko0Pvwzx2ntBZk+34XZpWLYqxpSZNcy91MkNNyYZrRydcfCSMi1EtaKCtEiRIokFW4f6hpBhH61b11q0DUcEaVVw0Xlmlq2K4fE2H3Q8Lr3yEuY/fTsXzMokQ9t2JdGG27c67UMOhayu2saF13h45O6slgF6zYY4F10ZwFU3lighrMJFymuhTOth+gV1vP1cPlmu1h3qp14M8vPvMa6+qHXHvLQsyYXXNVJbqSFFitse8FDvUYnGVEYPM1JelWLkYAO19Z0/oNV1aRzOg2vp696zD3sqqli6Mo7FIvHRVyHmXuLipitdpNPw4VchvvjGx+hjKhkxxECfnnq27EhiMkq890I+tz3s5ZNvwqz4voTiwhB3P+rjgdsyMXx7fh5X3uoBIBZXmXZOLScda2nTJnr2DDtLVka5eZ4XSYLfv2jb0n/ZHCcnnVPDuk0JRg7Rk+XKXJu3Pw5y5fnODq+VxSwzfaqVxsYG+vfvf0BxSCVThCOCNRviRKNqm4TkpTfCuJoGko+d7axFLwyYsRGRmklb/HSLDCWLHHawnjqxlxwy95OHWpIkuP649oX5514NUdegUoSBfEpYyx9kiVwcZBMjTNhWgUGnUOgZjxUXQgjWswT5L3dQ0185ZHAhqBFI9G8ir8CNARPrWEJ/MQLJp8ORZaehfs8BxeDfhlQazFotGkmLCS09E6OpYAcDyDDDGtxrOGfiP2veSsYgWklHPKzn/GsbeOwuN4dPyOxe63US112SRdcSHbdca8PfrBJLqBx3nAZtouPp0SY5yXEZOOLQzELbaJS4YJaDw8ebuPI2D18uaFu4kSSJYYMMfLsnyBDGs1pdRDwpmH322QcVC1mnQY9MiOY2rwsh8MsNKGY/6aSGWEjP0iUqt9+mpbAQbroxjcUg88efUWIxV4cuqLc94KXcp+JgN9nkI1Azxj74MQrRqXMqQM/uWiaOM6Eo4GtKY7fJTD3GwlxdlEeeDnLqiZZ2m3Y7SpOsXpdAp9EwdNyBGz/Jskw4Kph7l5cLZtu490Edm3/sTrHoiVXSkhZpnrljDx9+WsU3H2bz4oIA11/u4uH5fh66vW1R5u4b3Ew5o4a7b3Az/UQrOl3GifOmeR6a/Cpbtutw2mWEgPdezG9pDYMMa/7FBc00ehXuviFT1EkmBe99HmTmxXXs3JPk1muyuOq2RiqqUggBg/oZuHyOgy7FOmwWmSEDDLz0VoCH78jm8Xuyufr2nw44DpAxXtLpYEN6CQaMFNOTbAoQCLzUUdkcp7I5jk67AT0WAjSRS2tCFxcxGvNXcOKJGs6cYSSVNvHKO9V4fWlOOtbFzEvqefnxPGad14x5P6O4AE34/GnuuC/KnY94yXbLmIwyvbrpcOWnaFQ3kusfiqSRkAxRzCaJdZvijB1pICtHIGkgkmygqfdmJk7QcsPVTooKtJTVQnWjDkU6uIX+vxUVFRXcfcs97C2tIuSNEE9HsZNFd/qzmT+BzFhlqT6S9x6p5p2XPKDo0PlHsIP13L3GgISJgdJokKCnGMg2VrNK/EqeXIBRq6NOqUGnmBnEmJZ5XBEK9dkrGTkyzmUXmzCbEnz6VRNff63irmvbXh4QTcjIuMisZVWhEqYZFRUrDhxk8eeSVf/HMejfvz9PPvc4I/qNZmh6fMvaNCpC7GADlmYb38/PIynFuemWMnr3T/HOy266d8nM9x99ksAUzwEpY36TSAjue6IJl8kMzUPwF63i6MPbF1QAFi2O4anV4W9K4WtS2rFr92H1+gRffwH+BjMDGME21lAoupFLMTIyXuook7bgLohT3PXAdaABlixexJQjzEw/0cbEk6o4bLyJdZuTjBluwOWQ+WNFHLdLbvP/Xn8viCBjjqbVQiwuOGu6nTsf9rXox+9fzFMUwZffR/hyQet/69FVx5dvFXH3o14eetZP7+46xo0y8e4L+WzalmTWabZ2+cc+XHqug9feDbZ0MPXrbWBAHz33PenjjuvcjBhsIJE8OG+AopIihCrh8Snk5WiJRFW8vsw575t7zDaFaCDcsnEqSRJWYScsOu4WiosoSCrdB0V49xOJlb/YKfT3YsrJq1jwspMhA/REoip5OW3XCbff18yXH+lw+EYwAjuxeJgk29nJetzkY8WOq8CBUidjkNquXbToUFEyGwOk6duvG83+zmWt/s3IyrWw5E8PP/8RRquRuPzaAI/cJ5h2nBmNRiKZFLzxXpjH5kf48M08zEYZCTBqY/zw2l6yk93afafXupPzZuopraBT6bTuXXQ0NbfmuYtXxEmmVfL0OVx7mcTFZzs46YQEs0/T4vQNYEvjKno0jsO1jzghgZ0sPKKGUjbRj/30PSUYM0rLsPETDyoW555/A489eAkfv9Z+/MjL0XLpHAfvfhpqMYE6bLyJogItZ55qZcaFdfToomXJnwl69tDx4qPZDOibYYn+tjTK3FuWYCkbjVVy4o70Ydf3dg5bvROrK0WCOBqtyrsv5LfpSHQ6NDx2TzbppJ/Fb/XGp3qoF1U4slK8eG3Hm+FarcSZp9pYuDjKcUdaaPSqWK2dbyD/HS6Xi4rKVvmDPXuTDO7/T11BelasjZJKwtJvilsY6gCP3Z3D4hVRLriugfxcmXtuyuaBp/xcf5mTE2dHOfOUzDnc92QThXlaVnxf0jI/Xn2Ri+8XRTj/ugbef7GAI8abefT59kzeeTdlccYldXz7bmGbzbPmgML1d3t57qEcuhTpeOiZJhT14JifjfU7OO3E/A7fs5hlevfUcckNjdwxN4tV6+NUbIei4JB2ubor2RWPr45b7vdw6vE2zjndht0ms2JNnLse8dG3lw6rRcKdJRM1Rzh8ko65l2fhDwhWbYzww69RTp9mo28vPbLDg+JVOvTlqKeKXIrQOoKce52Op56uJTsxlGJ6ZnI3ESUlR9EKgaqqB7VB2Bn+K37+L4OqqshCz9YdCX7+PcIxh2d2iI+caCaeEBx6UjXjRxnp1c3IsuVpNm+QcNePbyPenEcXlq32MPWY9gOHz69w1YVO5u7XBjNqmJFzTrdz9IwaTA0jM4XP/aBFxy420o1+dNoX1QFeXRBBZxPMnJbHky/5icXUNq0JB4KZZ5zOKy/dzj6fpGRSIKmdL4wkSUKnmvjs0ygrFgexOJSM7mXAhbPpUIySme1iHUV0RwhBY52JPR6ZcUdVU1AgY7NoKC9X0fqKqIxGOfykOvZJUoX8Wpx1oynBSWXeb9hsGm64IguHTea3ZTE+/CLIWafaePPDICcf1/Gg/cSLfq6/5eCMbYpLevDUK5vw+tLUNags/66kZUGn12cEvieNNXL0jFquu8RJMgWXneto2aV/8u4c5r8eQJYlZk+38+RLfk6eU8fZM2wU5WsZO8LAUy8306+XllAELprtbPcfJo41o9VKvPF0XpvC5649Sa6900O/Xnr699Gzc0+K5oDgnU+ClFemOKeTdjCAMSOM/LZyKYcddvgBxaGwqJBkKs1Vt3m46kIHdz/UTDyiRa+Hqpok+el8tJKWYUwgKsIkiKGTZezdgkhbzWgkLQMZTVSEaSLjwNGd/gTx47CXoygZNq/BIPPRFxFeeMLIKOXQlvu1WPTESz272UReUYpr59h5/7ESrGSeJUmS6Cb6sYVVDBSj0eboSNZkCp9eUYeWFODOSDQQZQfr6R3tQZeCIpYt/YWrr7ntgOLwb4LFlCYZ05AWKbSSDqfkxifqKRWbyKGQQYMyBavOEImqKCkNKZEkHFHpk6Xlqts8GA0SVotMXYPa4nAryxLuLA0er2gpYHcGuYMxrGc3PUX5WrbsSDCoX1sGirdJQTYnIApOslm2qobrb2uvQ/dP0OhlJDTo0LdoS4VEM81Fazj1ZB1HTdZTW6/wwitJwuWF3HuPB3e3ICefbuG2a0ws/lPi1PPqePeF/JZEWFEE819v5teFMEI9vE07fRfRh13atTisWsorU3Tv0pkTcIo3Pgiwuzwj4F5Tl6aiQkEK55EOWRl3TAX33pbpLojFVd56P8LzL8dw2HWsWiFhduw+qDj4PTq+/Fzw8ReNlKQHUUSPlmlJK2nJjfWlca2OE84oZfwhOs46zcaUM2pQVdEmoXnzwyA52Rp+WxJl/mt+7DYNtQ0pDh1jYvZ0O6k0PPKcH6dDxmFrfz9MP9HKUTOqUVXBoP4Gpk2xMmemnd3lKUJhhXc+CfH0fTkM7p9JJFaui3PxDY3Mu9nNyrVxTjzawlsfZ1ryj5pkRpI8B7WwU1FwxnoSoYwRtK4BJCRyKcIpslnPEnLTxdRQTgU7yBYFLc7vDfnL+eYzO717tCYIY0cYWb46xqnn13HURAvdu+hwuSSiIo5BMlJl2Iy2ZC8PXeSgf18b23Yl+eTrEJef52yZ8158I8RLj6/HkRhOltvCLVdlcfYV9ZhNEmbNECQJLj9P4YTJbfW/k0kZq1mhoOA/p/f/CeXl5Zw743zy6nrQdZ9OpwRNooEtrMSMjWbhwym5kSWZ7HQX8GX00xqpRkLgJId8upAUCbTo/tJ/HcU6FpMu3sXc613cf3+a7t7RbX67wb2GBx6Bace3MjnHDDdy5YUppkxbQXHtZGRJJiKC7GAtejKaZjWinHoqceBGg4ZydmDBhiGt+T9OaKLRKB+8+wFpJUU9lRTSjZRIsp11DGJMm+JSQaIbdbu2cMLMSt58PhubRWL1nzIlf8mDNMjl5FpTyGnYvgPc6FA6MTF55qUQrzyro6v/CEIaL488U8qj97aXrVi9IU79HhtdvRNpZjkmycIwMYF6qtjCSgQCJ26EnCYW1FNVWX5Q5x+ORDjpMEtGwiBHS12Dws8fFbUUHm+5GjZsSXDmZXV89loBDz3rp6ZGMOVII4efUsWUw60IAZIEPbvpuP9JHzddmdVifBEKq1x2UwNnz7C12wCzWWUeuzuHsr11fPlWYUtHUaM3So9O5gqALkU6Gn2tc/amrQnOnWln6jFW5lzTwPQTrYwdd8JBxSE7O5umZoUHnmymtkZixxYZbdpMWhumV1+Fpx/NmB/tYiODxdiWHKcLfdjBOgaJsW1yqLRIsYkVaM1RtuxWWbxcR3aygGzMaPdM4JyZ21AsDRhtbe+Pr3+I8PV7NoqDI1pNPbAziLGUiW1ECKKi0HtCIYk9ENsE7Od946MBO26i5maGjB2Ay+2isWHjQcXi3wJ3tp6dW+GhZ5rJz9fgq9Ey7zoHd91Xi9kM0bCM3teF/NgQzrn8N77/oIjuXXTcfbOeNet2U7shSnasFzpJT0LEaLLvZMRkPzNPsXHL/Z2z1ITI5AmQyUfnPe4nJ1sinY606yKpoYKu9GnTMbYPOVIRNaKClEiik/RERBAhJzEa9QQCB9feq9EYOPGYjnVMAaZNsTLjorqW4qckSdhtMsMHGXn0rhxOP9dHVraGRZ8Vtmx8SJLE5IkWfvnKwKQpa7HUZiSgXGo+roZ8YvURHONWYHGk2hQ+98dtc20s/KGMvg0TSYoE9bplbZzU/46SokyX68atCfIKBh2UyU9+fj579mak2XKytazbkKTe23luUFWTxudXeei27DaFz32YNM5M9646Xnk8D1+TQnGhjnlPNKHTZgqITX6F9ZsTfLGgfZfK8Uda+G1plNUb4mhkWLw0wbW3+LnuCmtLvjF6mJGm5jQTp1VzynFWunfVsXVHglUb4jxwaza9uusRIrNJZTIenCSSLKXasdH3R7bdwJoqDQ8+1YxWp6L1dO20LlOQ7EfPovUU/GUwHIsLBvfTc/h4Ew8/FWbFRz1wxbtiQOaHbbV8/MkO3IVxXno0l+ffCLJmteCNN5MUFEjs8C2he/PENgXQZuGjgWr6MIQdiW28ON9Mz+Yj0EmZax8TEfY6luPIThH2G6moqDgoaZjO8F/x838ZevfuDcKJovj54vswj7/gZ/JEE7v2pFi1Lo6MhjffStFd6Y8NB8WSrU09UghBTI3w7ocxduxQmHmqucWd7tmXgqxck2zRJNsfLqeGu2/M4s4r/BBp+zBr0WHFwQ7WkSbVaQEzJJoZMjizQHrnkyBle1M88UAWj7/QzJjhRpr8UVKp1EENaNu2baNvTx3f/hJhbk89/XvrSZh9/I381IKgaMqwU+0p/ME0rvqxuP5iraRJs0dsRYcOu+QiJiIoKHRRhhBoyKMxvZWYO0l2tkSdWolJk6TAbeLbj91MPDJA94bDM4v47OW8+5qTQ0a1DvjHTrbQvYuWq271cPihJu593Mft12a1DECKknH+raxOH/SDG/DXUJCj5c/VMW65xt2h9MH20hTnnG5j5ND2LDitTkKSMu5tLy5oprZBQUkLvvoxQs8uOgb11+O0y2zYmuThOzo3pDIZpDYC0F6fwuU3N/L2c/kU5rcOJXMvdXHlrY3UNaQp25tq897+KC1L8ufypQcch5EjR5KOmvBsyufKazx0VQbgFoUkURByBRtZ1tLybpasmLHiUNzsbtiN3VGONTgMoOW9fdgh1vHFjyG++SWM2SQTCCnsLYfi0JQ297kkSeRQgFGY2OVdwYOPhRmZ7NLm+cuScpGExBZWcph2AiEa2aDZhCmdxbC/dngFKlp0ZJOPQTaBJBEM/Le73xGMBolwKo7XXEp+LEOl7SkNxCvq2MEGLp6q57Pvwp1q3r72XhC9rws+yy4ee8BGbUOKP1aITMtGRRolaqSmLkVRQeviNNutIayGUIXaIcs9JiIUl3RcoJk0zsSGLW2Ln4Ggwo7dcW66zsr7z+zBHs5ib6Cahb98zYUXXX3AsbCYrOTSE4mMhl6B6IrcfRdLvs1uwzqadaqNO+5v4qu33BQWqOTnajjjknoevD2bu27I4tyr6wmGVHp111Fdm0Yv6yhJDGqnIypJEr3TI9hbv5CHn/Xx8uPtd5L/XBOjrCLJ3EtyOWx86+e37Uxw+jnNuCsHIZf1ZN7Ve7jRXoFOGDA0dSVmKsMfSVEUGopWd+DLkIqKCoxpC0pCQZV1FIruHe7HuRPd2F1ays+fZQo02VkaYnGBxZw5eNeeJJ9+E+LHD4vYsiPJwH46flkc453nChg6sPXaHX+khR9/C3PlbR5efypTrBZC8Mh8P6s3xLn7BjfFhTpWrIkx7oRKgqFMe71WI7H4q6KWIoIkSRwy0sRHr+Qz7ZxaZBl++KCIBR8F/3ofNDLE43HM5o6ZZn+HIsWoF5mCz9+dawH0koE8UUwNFTjJJpsCtrCSnmIgCTnCjNN0bQqf+zB+tInsLA39emeeiasuM3H1yl241Fx6HVrDFwuKW9phJ4wxMWemnXOuqqcgT8vYEUYuO9/G5195SfgUjEVu7n9mB/fc6Gbj1gTLV2eux6C+7XVYq+uNuJ0pNBqoqamhqKh92+F/yODOm+4ir65HC4ttH7KkvBadudJYPb2To1va0IUQ+GigjO0MZCyV7MJLLTqMJIhiE0660pckcZSAjXc/CRONt03aEyJGfs8w045vZVHXNaS5ZZ6ftWsVkopgg+kncuxGbO4U9j0WAokIlaKUJHFGMKnNnNooatjbvOOgteAB1q5Zy3WXXY/UYEArdOxmM1qhI0aEYnq2Y9VJkkRBdBBVyXouu7GBiM9MXsM46qikljIQsP2nnqhSmkalGh+bsAedLFwc45j92J8NnjQvvZimxJ9pEcxSCvnh01q02mZuvsaGw65BUQRf/xjhljsiuLyjCOLHiCmjh0YtDdSQIlNg8eMFWSUdsuL1dW7C1hHGjBlPTd1C/lwbIxJV+eqtwnaMy2GDDEw/0crgSTVkBftgjZbweWk5NWoFoXU9SGnCzDi3ip8+y+Hrn6OceHYNhXlaYnHBxi1xDj3E1KF2MWRM7xo8aY45vRqbVSYYUikp0pKdpWFWJ0o+G7Yk6PWXjl6jN82O3cmWMddslLjv6Rg//TzvoOLwwvNP062rxIK3EwxSx1O0n961ty7IqEnLsSvZdKELG1hGtsjHgp0oEVIkWM2vOKUsbKqLCGGa+cuAMmIhENEgSNNAVcbcEC0uXy4BXwx3vqYNq/axp6PkBEZ1OCd1ox8rWUiAJpKe/hh6yuhyILwS1CAkRRwvdYwumYBlZC4arZa6mlJcrvas1P8Aeyu9GBQLg/snKSrQ4ilW2LCpnFGDLWg1Ems3pFDkBDXmDZRkaTnhrBoG9tHTrYsOizOJe0g58UgNG0vTWMwSc87JFOVPnVOPz68QiaodejcsWxVj+GADK9fFufbWJrw+QX6+TDpuorQswMihRvr21JM0eQgQoxt9Oz0Hp5RFDWWUiF7sMawlllD46IsoM886OKmD8vJyOiGqApn1hdhvySqEoDmgotNlNjyNJpW7bnR1WDDLydZyzFEa/nzbh5PMuK8KlXLTGo7voZLl6jyfz8nWojNlWr71kgEpbmHdpjhHHdZxoXbD5gS9e+g4+0o/b7933wGc+d9+L7cHU87YwS1XZfHBm3pki0IspnbYuTT/DT8mg9yisdkRTj/JxtqNcb79JUI8LmhqVrjl6ix++i1ClkvDaSd2zkw9e4ad9z4LUV8jYd49nhV7FH78fhtz52q5eI6Vz74Lc+5MB7/8EWHc6IzR3glHW7jvltbO1t+XR9HrQVE7/ZkOEQor/0hYWLchTQ//YVRpl9CcCFKSNnXKa9NjIBCA6SfamH5iK2v38JNrGJgej1PJbvmsO12CvT6P8vRvXHZdgFBpF7LjPdBJepqEH+yb2Z39C07cyGkjQclHIBnGFunKdtbSKz4Gb7yWjSzDbjJgtifp3kvhpF4Co9HC669k7t3/F/h/Z530H/6fQKfTMWTkYHbuTlFbnyIV1/LKS4LVn3dHUzYYEXRSmC+TJolFaksfj4gQ61mCJLRU/DCMDx/uxQknJJhzWRPle5M88UyC446wdbrQPP5IC2l7Y7vX97lnDmEcFhzsYWu7YxShUGtfz4BBgiOnV/PEi35OOMbAFz8F2bwjgSwJFIUDFi/eh5Ur/6RXdy1vfxSioiqFySRz5GSZJn1lu2NVobJHuwHZ4adnX4VHHzGwS7uG9WIJG8QyNvMnVuz0JMOUCMo+JFmlSVeF85D1LP7Vzspf8/j9+1w2LMnjvNlmGpqjvPRGCIu3D365nuq83zHlN3HP4z7ufdyHZ7+dpb69DPTqoWPX7iRZTpnjZ9Vw9e2NXHFLI4MPq+TDT2OcdoKF5csXH1QM7HYX559pQ9bIHWraQKaQeMgoI5GoylsfB7nvSR+vvtvMu58Gufk+L78vj3L7Q16uvdjF128X8uVbhUw9xsKy1TG0WgmTUUaWpX90U/v7xPjquwFuvMLVrrip0Ug8c38ue/ameP6N5g6/K5USfPZtmGT8wJ0sFy9ejFl10qyEGJ4+klxK0EgadJKeEtGHvgxnB+vbfEaWZPK9Y6iK1xCQ29/btaICnSPMq4/n8d17RXzyWgHfvVvEeWeZacha2+FAa5OcyAkr2qS9jcP7PrikHIZJh5KIJZGsEj2VoQyQRrawCRupJYs8cijE5NKTiMb+n9D4//+IcAQMRkF5spxKsQtFZJgWNly4cuN4mxRuvzaLs6+spznQloXx69IIz74UIpyM4e5fy9ufBBg8wMB37xXy88fFrP2lhOmnaTnjooaW67y7PMm5l/pp9KbZy852/0cIQYNzA3fc0vGix+tT2mxORKMq086uo6FRpSBXR9rqIyIFMRkFlZUVBxWLdDyNQTKilwwMZTxBWxkPzbN02G457zYHUnYjPi/cdGUWn71RwF2P+CjK1/Ltu0WMGGzgtBOt/PhhEZ4GGVe640KTLMlYUpkNl0tuaGjRLorHVV59J8gZl9Rz81WuNoVPgAF9DXz8thN/zqZMES42gO71U6hrUClP78aZkyYe0hN3Bjh5+rQDjkFlZYY5Zs4Nkm03dTqXyZKMSWNoua7bdyZ579MAX3wfZvbldZx8bg12u0xxoY5Dx5r48MswY4Yb2xQ+9+HYI6yoqqBsb+bc3/wwSCIp+OyNQk49wcaY4UauucjF4q9KyMvRccQEM9dc7GopfO4Phz0jhH/6NBu/Lo0x8S9jvt+WRkkkIZFItPtMR1BVFacLksTJonMZFRe5CARGjORJxfRgABXsoMG1njNnGInHVVatj7N6Q5xksnWsO/9MByvXZYozU44wk7DX4M/dwIJnc1sKn/ug00k8fncOz7za2tp10fkGKuu2IMsyZvt4SqsH0Rwfhz3HiqQG6FrUllkTT8js2GPFag4iy5nr/B86Rjgcpqasrl3hcx/yKKEgV8eudXkMOGUzWyw/s0HzB2v4HT+NaNCyg3V0ox/DpEMZKI1ihDSJLPLYwFLy6UrvwBFsWGYhGcroAO+DHw+zZ7Umu7fe72XwWA+bvupN/t6j6NZwJLnx3kTTCVw5Kc65JI6sz+gH92RQu+c1VyrCTR7r1q07qBgEAgGuuPAqNMLHodPqeO45PbfdYCPWfR010p4WWZu/Q5IkTLFchg82EWlwsJXVVFFKDwYyUjqcAqUXRel+jFAPRyFNSWg0t9wZJhBsnVteeiOCxdu35VwkSaKgaRQ/v9qDQ48IMnxSHUPGNXDHNWZq6wV72MJWVhOgiQ0sxUcjEtCbIYzkcPoyFEe6gAQJfv/p4KQvpkw5ljc+CFJalmT0MGOnreZnT7djlWzkxPpiksyUpAbSPz0OD7V0VQei3TGGiUcG+PXXNEccYqG5WWXNhhiXn+dg+65Upwnnq+8EmHKEhZ8+KuKzNwr5+eMiZk6z8u3PEby+9qxZIQRPv+LnvDNtrFwXZ/bl9Tx2d2sh3eHQ8/Qz72EydS5l0xHq6iqQFAP91NFtjP4go+XZOz4WT8qHisJwJmLBTpwoKmlUBN3l3gTxYcKGARNW7IzkMMZIkxkpHcYwxmPFTjf6MYBR+KhjKBNweAZz+fV+VDUTn+YmTQtj6e+QJRk9BvoznD/++IP6zT5kK9iPhETPJrZp1zB29CHYx2qxmFWG99uIXt6FI8vZ4ff92xENqBiyopwzw4bbJZObLbNlaTHvvprFgpdcbFyew4wrGrGV+HHYJfr10lO2N0UyJZhxko1px1vQWRLceL2Rww6T+XZhlFmn2Vn+fTHPPJjNxdc3tDA898HjTXPZTR4++jLEzfO8TJqgY+gQDf5mlax4d558IYgQGS+Ic84ykpbjGWNCMsXtZuElLAItz5PBrDLqpEp2F3zHIYfFGTXURDSsxdPYcFCx6N27N1//2Ll2+ncLIxw+rvWZ+vHXKBXlEtPO9LG3KoXepDJuVOdeFZOP0NGoKycgfNSwm+qCX3nyKS1mk8SmbZ2vWWIxlWRSQhFpqsRuasJe7n289XnZH74mhc+/D/PjbxHGHHI0+fkdt23/EyTZTlOzwrU3hcj3j8JWP4gTTvfia2odi1RV8NJbzXz3SyRDFot1XlkMhVU++irE1h1JyqtSSJLESVOsfP1ThHpPGqej87zN5ZDZvivJ2qUmHFIWTnLo4pnEU48LFv4R5cU3A/iaFKprFbw+hTNPsTFuVOuaNhZTufEeH28/l4eqHhwTOJFQufFeT4fj9ve/RIk3ZKGT9DibBqBBR5Nc13kMtF7Gjm6b4/+xLMbePZp2+t6Q0RqPNZlIbR1KQaJfy3hol1z0DE7ELKzc/0SSZxdEKO4TJi9fEMRPFvno0OEwmhk4PMVvv+tYtczB5++5WbQ0RiqtkpYT5OUdXMdcZ/iP+fm/EIdPnsSfyxeyYaPAHelG7+h+O0eNPWjGyxZW0SiqMWGlhJ4YsWTaN/7W6oOnkC0/lXP69lKszT2Af95RUmhPEy+gK1tYiZt8BjCScrazSayggK4YMROUvNTpd1OYl+LDL2DqFBO/LYvTq4eO6VMzxbHRUyrxNArC4TA2W8eaHx1hw7pf2LQ2hdHfleOmNXL6DB3nn2ti87Yd7NnSSF6iD3oMhLVeQu4dvHSfmVgyzfrNac46zcbjT3lwlY1vx4xRhUKdYQdWd4yQroZl73dpk6yaTDKP3JXDhq0JPv4qimqpZ+IJQe673UG2O6Pv+NuyGGdeWs/rT+W1UNnnP5jL4SdXEQgJdFr4bUmMqM9MXtNhGGzVHD6hmSdenc/UqacccAxOPvUCHpr/BxaTRJNfoVtJ+wJytlvD1z+Feex5P2dNt3PsZAs7dyd56a0AR0wwYTbJfPRKfsvAqtNJnH6SjSH9DZx2QS3xhGDqMWa+XxThlOM7TqpCkYyO0j6B5mWrY9x8Vcd0fL1e4ogJZgx6ibsf9XHr1a4WXRNfk8LsK+pxO2ViyS4HHIcffvgBCYkieqCV2g9dVsmOTuiIiGCLgDxAE16MiWz2aLagkXTkql1QyTAwhCnE9uV5uLNav0+nk7jlmiz27vWz9gNvi17Z/lBQ0MoSUTXURg9vf0QCHtyFRZCdZB+RADJMaqNkIlmUwul2UFdVSm7efwYfHUEVWvp017Km1oQGHZtYjiRkNLYgrzzm4tnXmjnjZBtF+Romn1aNySQxsI+e2gaFQEClsVaHVqqhryPNA7fltDE7cjo0PH5vNlfe4uHS673MPNnCZVfGaPbo0WNFQWGLWEUxPTBiJkQzlZQysn+SQ0a2LzgJIXjr4yDdirVs25XE25RmzYYEsZhKrlLCvXeHAJWAtp5sJ7iySg4qFk1+b4tft1bSYbWrne5ay7LEpAk6fl+aKTI57BruviGLFxY0M/UYK4oKb38cYmBfA6rKPzKvJFXLWafZSaYE9z3po7Y+TUWlQnOtGUeOnjNP6ZgVNKCvAXNOI6pHQZY0aCQNRmGmlxhEqMyPjQYi2iCDBw/u8PMdITc3l7gUIt+lIeb/H7QhtQqSJLF8dYxQRGH1xgRr1gcY1N/AHddn8eHnYSBj2mS3yf+4i3/qCVZ+/j3CxWc7+PCLEN+/375YbDHLPH1fDpff0sjFZ3fO1pk0zsSKNTE++CLEBy8VEAwp3DjPm9G3PUDWpxACo0FLkDSpfS4eHSBJAqQUrr51eHa5qBfVSMjohYGnXwizbKnAEMuMbwlzIzNO03P3LXZUAStWZ5IaWZZ4/AErj78QaNHF/juKCrQEgq1JhNMhExc1XHqWm7c+K2LN5r/ioYTYun4TVTUmSopa57E/VmaRSkss+7OKZFJgt3cul/JvRyAQQKcaiIgQ5WwnQhCQcJFNDwailbQoKZlst4Y3X8hCCMH198RYsaaIYGWcJn+CQcqEdpvnbimPpIiTIEYjNWSJfPLpwjoWM0SMb3f8a+8FeOvtFIMTR2TWVxKAhmJ6EfMVsGLZ72zfHiUr2b2l9b0j5CW68M7r7zJy5MgDjsHLL7yM2exj4Zc5FOZrSSRU/lgRY2A/F5ddE0KK/AMNSpUZMkDHD+Yg3aODCODDJbWd40M0k00BBsmIsWwE445cy7mzjRx1uIHFS5OYVXsbpowkSbjTJVBXglfUIwhTIvXCTQRvyVKmnWDkq59CpBqtRCJphtFqLKHFRn9GUksFVb6thMPhA9a6M5vNxJImauqiDB3YefHCZJKRNW0TYYeUhRBKizyCte5wli7+A0mb4vbrXHzzc4QPvwwzpL+BW+738vAd2W2u4bpNcb74IcLvXxS3KQRPOcLKFRekOOK0al57Mo8xww1IkkR1bYpr7vBQVZPm8ps9DBlg4I2n89oYBNbU2+nTp88Bnfv+6NKlN8sX+RhB+2QcMom3QZjw46WSUrToiBDCLJkpLoIhwyuQf+qNM+mmmt0M49A252qQTAwUY9jAUpzkkEsxVexGUiS2/pHHuKPrmHuVmVT6n+ckISlUGNZRpCmiYmclZZ5Sho4ZTN6wLHIGj0PWaEjEGnji1nqKCgQ//wrehtKDjse/AQaDHklKogpYuS7OHddlsWFLgmGDDGi1ErIsccd1bnbuTnHfLW6SScGVtzbyy+8RgmGVqUdb+fGDQsor03z5fQMLPykiy6WhujbF628m2LgFhh5WzcxTLfTtpeP3P1IsWhxnyEATH7+Z00ZCZ/nqOOdduJpIrcK1d3h48PZsTjxWz2vvBqmpKSMo/AhUbDhJkiBMgC6iN4qznjeeyaGmXuHSmxp45Rk3J8xoor7Gc1CxiMfjNNbpePP9MOfNajt2+JsVHpnfxK1XZ5FOq3z3S5Sbb03QteFommrjHHfqn8SEoK4h3UbXfH9U7FVoTDUSIw0ODx89l8Nh481MGm/kyFNrafCk22nfArz+fpBGTxovq8iliDHKsTRtLWfa2bt57uFsupboWiSBrry1kRcezuG5N8KcO+fAO6L2R03VbqxmiVjUgF4yoFfyaV4nMeHojeQXp7HbJHaVJ5lyuJnNv3djwolVfPBliKsv7DiPfe/TECOG6vnjyyJmX9FAaVmS7xaGuXSOg5vu9XDcZAsnHt3xWP3jb1G2rzXTzT+2Za6QJAm3bwhnnL+YvEKF4kItf35fwoVzG1m+Osb5sxxkZ2lYvCLKw/P9JJIqdQ0Cp0MinU6j1R5Yyc5q1bB1Z5LpF9Qx72Y3A/saaA4ovPh6mLcWqBT7MzrfDiWXvSkNQTVAgli7bglVKOwR27DZDfiaFIJhlZdej/DJF3Ec3gEdskXTIoUqZFxS+yKlJEm4fIN5+fU1xNU4leUabJ4B9MdNghh75M0MGBzjh09yMBhkmgMKF17XwBknW1nwYQidUWAwdG5qdzD4r/j5vxADBw4kFpdw6c3kRNtT5p1kU0A3XGTMU3azBQmJQrq2u3kB3PHurCvbQz8K+GVROQ/d3XHb+vcLo/iCSQr+0iDZB71kwCCMrGcpvRhED2kAdcatiOKNDBpuYtxYLWeckofHp3DOlfX8uTbOzx8VtRS7FEUQDKn07WsgHo8fVPEzEAiQDBnpGR+CqBN891wd37xfD2ouxoSdnayje98k004wctkFLtxZGiqqUvz8exRJknjnNQczZy/BWj8Ip5qHJEkEhZ9q8waKClX2Vuq58TpLhywdgDvnujn13DqOnOjnxSdbF8iSJDH5UDPdu+i4/h4Pn76eKV6FwiqplMSkMVbOnmnBYZcZOdGDpclGNGYikWwmGjq4loZhw4Yx5/cwJPXMfynCmy+0X+QW5mnZuTvJJec4qa1XqKpJM2OqlVmn2pg0rZqn78vp8Jr3662nZzcdO3YlWLYqgcEgdahZ2BxQ8DUpXH1HI++9kCmiyrLUqSg4ZIoBc2baWb8lzslz6nDYZWIxldLyFCajRDCkMu+BA3d7DwaDxIj+I9PJTR472UAX0ZuUlCRoLaeoWxJdJInB0wtzqJggTWjQ0pU+DDp2S5vC5/645TorUxftBk/bxCgqwiSJk9clTUXtJvonx7eLbVD20M1Vjtmci5ikJ1gRJWZMYsTJkJ7D0LnBWWInEUng9e1g9pzHDzgO/yZoNQqeJiiiG0VSd4r+Kv/VOn/l+KMsfPVTmAvnNnDrNS7uut7NnooU819vxm6V2bXBhB4Jiy1BIKSSnaXh16VRnHaZ4YMNLdfszutdHHJkPR98mMIk7HShF1WU0UsaRFSEqaeSJAlMWBjEWCpLV/HdLxFOOLq18CiE4MZ7vRw9yURerpb1mxPs2J3k6ElmRg41UlEZ5K13ElTVJZh3h51nX00fsIvlPqRFgoBowiFlPidLMv/ULarRCiaMb00si/I1fPNTBI0scdqJVsIRlbsf9SEZ0i0JcEdImH306+XCbJbpVqJj8glN5FVPoKtkptm6qB0TcH/k5WgIkkb/lwO1ASMatBTQjTqqyDIcXEtfv379CGh89LFpGNxLZseXGe3TvyMgmhg3VmbFmhh3PuzjruvdPPa8n8vPd5Ll1PDhF0GagyqKItBoJAb1M6D5h7FMq5FQ1YyLb3GhtlM9pVHDjIRCgtr6dIct5QB7q1O8/HaA0cOMTL+glkBQxWQCVdUc8MJOo9EQDeiQkalkN2463g2vlko59WQ9d9/oYvyRW+gbOxSzZGVz05+s+NxNUbpXy3Mg/IKvX9+Jx1dPVUOMiqokF13rxWrS0qMHCP653Wj/e/GTr8NMmqDj8LFNjB/up6rOiMWsYLPEOfbUKMdMD/DYvCyOP9KMLEs4bV4CnnIqKwIcdZgZVT3IPq9/EdxuN95YA7XU0JvB2KUs0iJFLRWsZCH9xUjM1tb4SZLEDZfpmXufiUPOOp1H73gQS7zjNVgeJWxkGQGaGMhotJIOk7Cyh60IkTFBW/BBiLNn2Hj25QD5Sr8OJRdMkgWXUsCUo3wsXlIFVRn34qDwE83eRVoXRaMaMDT2xIKDYCB4UDH45afPeeJ+O4X5Wl58q5kvvg9z7BGZ9VZevsC/x9PpOiFh8SDLGnITPWikhq50VmzL3O824cZSfRSfPF7DRy/7aQilKCCMiY43nmKEMWBqiYOcMnHj1VYevMvBNbf7+P2TnA6LswV0pUbdicfjOeDiZ2lpKUP6m9myPcyiJdEW87W/Y9O2BMkELdrZ+5AvleDJ/ZMKnxlbVop5d5iYPSOLNz8MIAQs+zZj5PHigmaOPaOWyRONyJLEoiVRyvamWP5tSYds08vnOHnmlWZue9BDg0dBp5WI+sxoGnswYXotrz7bfu5bujJGTv7wgzI52YcbbryNU3465R838bRo6clAooTZzWby6YKx926WflvIy2+G2fmNjQaqKKBbh98jSzJukU8NZWRTQA6FCFQaYjX4ttl48DonzWot7k4MlBIijiKneP4pCz8sqmPSWDNdSjQ0+MN896sFWafBZEyjp5TiQhsg0a+3nu9+at+x9B9g0IjBbNu0jOtuDSCnjFx1jg0hK6SsHi6+wMjVl2TGuPNn2fng8xC3XpPFd+8Vccjxldx2dRYPPOXj7ke9DBlgYOwII2deWs+gfnp+/EHgrBpDD8mBKlS+eryRAF681FNULLcrfAKMH23knDkxPF4zKVVh+OS9FBdpKS6BjZ5S+ibHtVmnKEJhi7SCY0aCwSDTo6vM0ZPMlFelsdvB5z+4a/7ZZ29hDhbz5AMRvvney9WXm8lyavhhUYQPvghxxik2lq+JcesDXoJ+md7eY9FKOrToENVjaHYs5bHnmnn/5fZsS1UVvP5eCANmkNNohZYb7vEw82Qbb72dQrt3GCfO2M6XH7gpKsjkUkIIvl8U4cmX/GgMegqT3TFioYYKmnWlFGsEdz7iwx9QUBQYMsDAPTdmMfduL9m5AzLyf/8HiER8OPIkvH+RYBMiTjB/MzddZ2bqsSYeec7P5efbOXZyZoy56QoXdz3m48iJZgb2bTuPPf5CEz27aRk9zMSJZ9cRjigIMuv8iWNNPPtgDg8/20xFVaodISkcUXn2uThd/ZPbSWdZJDsleUZee87G6+8H2bjVy9vP5bF2U4IFHwb58bcIVrPEy4/lYjTKPPpcEyAdlDRMMCij1wpGDTNw8vQgRoMGoWgxertTki5q+U8pkqiqRL4uj1LTYgqjA1u6wAI0EcjdxLknaHj46SAvPKVHUjXovP0wi2gLo7ndNSCInc41Sq2Sgw2bUjhyFPIbJ2SY+hKYseISOVSs2cbgQ8twuQWKKjjhKCs3XeHCatHw4pt+Kisr6dmz5wHHojP8V/z8X4i6ujpkSWALd+30mAK6UEkp/aThDBaH8Cc/MZAxnR7vShXjpxG9p4BnX/ZzzaVtmRX+ZoVb7vPSu69ETe3vmMNF6EK5JOUYNZThELl0oz9bpBUITYr+fQQrfihu80B2KZb58cMiTjirtk1C/PVPEeJRCW+dfFAJfywWY+eOKtzxzI0uSRJuUQi+v1hyErhFPjklf3LHja2LjW4lOnxNCqvWx1i7KcH5F2jYs2cbvyzcSDQK6ZSEO9oV3e5snNoKBg7oXNy6ZzcddofE/Xd0nKR376LDapGprE7RpVjHK2+HCG7tybtbbLz6ym7OOFNm+qkGvn6qEeH00K+3jngyfVC7+wDJiJ6hicNZtXgtn34VYfq0zMJ7154k/oDC1bd5cLs11Dcq9OutY3d5iqln13L5ec5MAXZo50n14ePNbNuZ5OePM4Pe2VfUc9h4E+ed4cBokPjh1wivvxfknefz+XVplMNOrubOuVm4XRlaf/8+7ZN8IQQr1sSYd1MW/fvYmXWqnWhURaOBMcdWIQEnH2dFUQ7c2XfkyJGsX76JNCn0dHw+KZJI5jATZmxn+BA9Jx1rx52lQQjB7ffX8eO7CvmhgQB4RC39B3Q+oXQt0aFo2mpwqUJlN1uw4yKaqGP4hAhbVi2jIDIEq2QnLVI0mcox9qzgladzCIZ3c/HNBTi6u4AMq8syPDPxhJoirP9zPc1ROPbYEw84Dv8muFwWqmubKfjbFqNWA4uWRNHrZH7+uKhlHMrL0TJ+tIm5d3loDIcx4iQQSxGLCW6a52XUUAONXoVb7vcy82QrkYjg0adiBP1adBgxYSVLyqNSlJIWKcySlR4MaPPbWd5hXH/nHzzwpJ/jJlsJheCnX5IITz5Jkw+DO0ROtsw3bxe1sKQBrrpQcM6VDRQVatBppYNu7ZWEzB62tJgzaMJulvwZa3Ho3R9CCH5bEeanjzNjZTIpuOC6Rr55t4geXVsXaicebeWTr0Pces9K7HXHtlmoCSGo0m2huGuCH36NcPyRFh54LIS1ZmiLPmgkJBGPq23cKvdHVbWCG13L98WItBQG7LhIJQ+szXt/DB3Vn9q6rbw138aUNWvQVB/ShpUWESHKTCsxVCt8+o3Chy/nk5OtZcIYEzMvqqOwQMcXbxbyzKvNvP1JkPPOcHDEoSa+/SVCv94dFyzf/jhI9y5arri5ge7d/lmzWpIEr70XbCcFsC8Gb34Q5Nt3C7nxXi+vPpnHqnVxHnq2Ca2mc3H+jhBPZBJ6IyaqRRnFUlst6SqxG1t+mInjrDz/SoRu8RGYJSsxEQEkCpXe7dhrOdF+/Px9I764gjbpYu1HfTBg4ifJQ60c59ufw5zYgZFiozeN+S9drT0VSX5dGuW8MzJzpl4v6Nl1n7yJzJIf8/np1zDnX9mE1dKMXqtBRKzUepKUWLvQ1FRDNBo9qFj8m1BTU0MqnG6jn6mVdHShN3aRxVZW8dx5ba9RYb6WsrKd+P0B3BYTdLLkkSUZhIRAtBTJSuiJHy9xYlixU10eZsYFdSRiGmzRvE61wnJEEQsXNvDHDzkcdsIuGmMxeh/SyLzb7fTrnUVtfZrHn93Ot98Ipo+66OCCIAWYMjmXl95qpromzU8fZuaAdFqgKnDb7ZtwpI5o5yzr1+/liCNk3ng3jFspwYsXLe07aWy4KGd7m7i4lRJoLsEmMmaFWSK3XUK6T9NzGBNaXtOnLXh8ClkuDc884GbU0gYipSEEKiasLf9RkiRsZBEOhw84DJ989DI3X6GhOZjHZTc2sHRllEPHth13VFUw7wkfcy4w8ennvyFX9sWVyOQWaSnJEw86GT5Ix4ln13HW9FxUVfDB5yF++KB1Xj3jZBs7dif5YVGU7CwNwZCK0SCR6mTIkiSJnt301NSlyM7SEAqrpD3ZdKMvq3+Oc+FVTcy73d7C2n3v0wjzHvdzz/0H3hG1P7p160ZSTXaq0y2EIEKIlSxEh45u9CfpqOG5hzNmJ337alAszcQjKfI7YY8KIfBQyxDGtSluZpFHk2ikNl5Bb8awldUMExPaEEgUkWY7a9GbUmg1ZswmiTqPzF7PEEorrJQUxnHafGzcUYhBP55Fy2s4cnwTTX6FROLg9XD/DZg08RBWLVlJAUPIo7WLRvgFrz+5iUgkyK1z7RTmaWlqzuQZOp3EjZdnMfXsWiaONbH2l64txBchBIed0IijakzL9ZUlmWzyySYfh3Bjdm/ulPBx2Rw7p19UR1VNigljjWQ5teRm6QmsK2m3QauRNAwSh7B1+28tHhrTjrXy0lsBZI2K/iDJbYlYCIMzRqF/LDtWrOcFYz1llSmuvdjF6p+6tGxQ3DXXzYmza/F6a8knMwZYJQc2g5FgOM7zbzZz+RxHy3O/b93YWKOlhF7oVD3+gIfdW2t5OxJDv3cY2VIh4Z12phy3CXdRjNx8FW+TwpgRBjb82oVf/ohy+4Orqaq24BYFuNwqXywo6jCOO0rT6JxnHtzJ7wezKSOVldbESSdTeHJX8/mHjpYcddP2RIvMxtadCZ5/M8DwwQZmXFjH2BFGTjzaQjCk8tr7QbqVaPng5QJkWeLs6TaOOb2a5oDEDx8UtnhfDO5v5MLrGpg93cYZJ9vQ6SR+/C3Cbfc1Y60e2848GjL3mU4PI4caGTnUyCvvBHjiRT83XpHF6GFGjpts5v3PQ4wZkVkne5sUFNWJRtNx101HCAe0aNN6vvouhsenZYw4snWu2i/sDbrdyGkd8fw9rPqmkAXvl/HNdzsQAkaN0HLjtTZKCrX89FsleRXjWu8LEmyVM74Df4cGLQk6l7NThUKXYi3vvJbNyVO3Y/OOa/N+V9GfLYEqPnrDidOhYeHiKMfPquX+W90s+FBm8+bN/xU///+Ke269HZ1WgyZl6HRhqd3PiVKWZAzC9I8+7BLgoZahgfG8/uw6fl7o5crLTGS7NSz8Nclr7/sZOkjLZ28WEo2qfPOTnx07feTkSiQSMm89rRCU9tC7WGHAAA2nn9SxdqjRmNGlPH5mAx+9noOiCG5/0Ichmk1ICR/UA/zmawuQPFkIoes0Dhq0RGNtGSnBkIIkwWPP+zl3ph1VhW27wmgtcTRBJ6mETJAAIYKEFT/X3prglXcCdC3WMeVwMxZLhuHUo6uOLTsSWC0yPf8h4R0ywEB5ZQpPk8Ibr6cpSffNOOo2FPHpmxs5dKqPCEHcBSEavRasFgORSOSAi587duzAnHShlwwU+g7hvtvWc/dDdYRDErqYk0RCos8hGr5/vxCDIbPwO/owuPAsB+dcVU86LWjyqx1qA0KGiXTlBQ5ys7VEoirDBhn46MsQn38bQZIzmm9fvV2I1SIzYkhGV/T2B70kkoJr7mjkhw+K2rG/Pvg8RDCktmEFmM0Zl2FFhSynRK/uOpqaDry9Y9CgQSikqZH20JuhHR5TRyXnnG7i6YfaFtklSWLerU4+/mY3e4ONgERCCrN2U+catLvLk0RTCZpEI0ZMhAhQQxlF9CBFAiWZZNqJgl69YjTUrmVPmYrRKLh+jpHTT85Fr5eIxmJUbtiGNlGC6k7g0DsJpgIkm9JYgjYUYxAJ6aBMwP5N6NJ1AJV71lBHFYUtTd+gRMw8/UoTb8/P73AceuBWN7/8UUltRRhZ1RIPaGlqlBg2yIDFIrNxW4Jvf47StUhPn15a6isMSJ4iGqimUdRQTC9K2UQ/MaLN96tCwZO1DiVsxrD3UL7eEEBGJpcsZElGiShsivzC0/c72hQ+IdM+/PpTuZx0Th16jYbFvy2CO+884FiYjFZiqSSr+ZUsKRtL0M7cO2pY/E0B5r9p9T7/RoApk00U5GWm+C9/DHPSFEubwuc+zDjJxpsfBtmR+BWXfwAOkY2fRsJFGzl5qoFJ4+zU1KWZenYtGzcIhouclvFY7+vKSwtquPbS9ptDixZHUZrcLcloLeVkkbffrnO8XSvmgeD6G27n8gtnce0dHrIL01QllhALGDGoFhJyhH6DFJY9m02vHro2165nNz1FBVrOPNXCT79HCYZUPv8uzMYtCW660sWzrzZz2onWdiLxq9bHUFRIpeHIw8z8tjTWwhj9O9ZtiqPTSdQ1pJg6u4ZLz3Vw7GQLGo1EKiW4/SEv8YTK0IFG3pqfz5W3NvLZG4X8sjjKn2vixGKxA9e7kyWylDx6M5g9bGUNi8iW89DpJWLmOlzZColIkkV/xNm5VSb3r+vWQDWFdOv0a63+ngSpYJg0oeU623FRqPTgwkt+Z8Uferp3aR2vVFVw9e0ezjndxstvB3jtvQCzp1t564MIP/6oIGugW68cdm1rJBbSEIwniEQgHtWS8lvozgCckpsIG8nv2pPFi6u49d7/zI46w2033kYvMaTDcc8puTELK6Fo63OVTAre/jiIz9dEOORD0nfeeaOINCoqOnQtLsRZ5FHLXnQ5Hg6dFOa8s21oNPDOxyEW/rwKfcPEDtmfKVIkojr0eomePQU9ujTy0pOthaXCfC1PPuiid58Alb6D0zRzOm2k0/D5d2F++ihTpKusTjHtjCakhhIKUmbWSr/SVe6NXckhRZKoezfdhwQJR8FbbSFX0mIXWfhpbFM8gUxxwiGyqRKllEhtWUgyGmJE2M1meogBLQluUiTYxQaK6NFGCzxCmOdfVUHI5BYoaExx8o9eSXaWljXrU6Q8bnL8Q9FIGoQMDseBs+Hr66vp2U2Hw65h4WfFnHR2LbNOtXHJOQ7sNg1rN8Z5eL6fE4+xMmemnRuuEJxyVimeJRYcZNOgqcBiNvPHijgaWWLauXXEYirRmErZ3hS9e+gJBBVmXlLHXXPdPHN/K5t2w5YEs6+o570X8tu1y6pqhrXTtVjHtl0JZk+388KeOpTYIPKCQ1n3aQ2Tl21Db06TSsg0+2TcsUG8+vxrHHvclAM+/33w+XykhUKtVE4x7RPjRqoppCsmZ5yZl/nZtGE728vDTDwkc92PP9LCrVlV6CJdiRDCSvtr0EQjTnI6ZHVmSbnUiUoEghQJNrECu3BhwU6MCM14sdhUXn7RzdJVUf4/9t47PKqyW///7D29p/eE3nsHpUkRFcUGgoiCgr1XrNh77/oKggUbKAg2FEUElN57IEB6JjOZ3mf28/tjMDEm8UvOdX7Xdd7zntu/DHtm71n72Wuv515r3au8Oh1nsDeSpMHjOsbBvfuwWaBThyoUdS/mf17I1j1Wdu+vQKNtXYfIfwpWrlhCOjlNnl1Jksj29ubjxWu45TqFLTvDjZKafXpoMZtk3n0hqxEBpyjgrFFR8DfN2D+RTg6HSve0eD0pNpnK6qQOZDQGLzySwenjHaT/bSjqn1BJahJuG0ePx+jYTksiAeGIgtMT47QRpy4FBNChYxeO7jtAvC6G2hJEr5f47N3cRgNqISl/8dGbOZxxVjHYG4grv1vN+NFG/tgS4t0PPAzoZSAYhC27QkjOHPpEBjcMtSGbsNKB7SVrGUYukCRQ9TVDsRt+4f030inM19STyhefa2HoAAPjJ3owV2VyxoTqFgnkay63MmbKy0ydNqNVv/9PhCMKRgMIdZiD8hYGdovSrXNDoZdeJyNJEtGo4Jb7a+sT4x5vglffc/PpMh9aDViMEovfym34nF7m/LPN6LRyI5u2LdSw4sM8Pl3uY+CEUoQCE8eZSETUmBOpzd53l7qC8yc2fMfVM6xMmFrBbdekotFIDO6v585HGnTS7LUJ7rz3qdYZIgEmrBQfDiOETDG76CT6NIoZ6kQNZbFSclWFZFgV8nM1PHCnjQfubPp1udkq3MedpJ5MDGklHbKioVJ9mLxE486JqBQkpHWgRJQmxRR2yimTjmCtgIsudeOKx0gXkUbxgyRJZOvTsFkl2hVpuHqGjYsnmpkyp4qEAoWFrZMLawn/R37+D4OiKET8cQyWBCGlHHwFzR7nlKqwiJT6/08jm1q5gmzRvIaiCwcRQlRxglxXf/wbQty/sxQ0ESp9ITQpgtuuTWXGjdUEgoIUq0xFVZyxI4zcfm0K7y0+xqN3p/PZ12A0yPTo2nJqqn9vHR+8aqPfiBoyc2NEy3MIRBTQnHqVH8CKL1dSJLpwXNpPLs1XwXo11Uw8o7GDv+q2ZBvsaYMaMuCTJpj54ZcA19/qpU94XH3AqgiFWt9+OuQ7uHqWkbsecZCbpUKllqh1JCivipGTpWqkdfl3HDwS5euVEZzlJnLtw+sfeEmSyPb0YvnXP6HLOsLjD6fy2It1SHIG6enNtyc1h+LiYiwi6UhlSUZbV0hNXYSeDEYlqanMWs+Hb+TUE59/QqOReOXxTGbcUM2bi9zMu6PpOWMxwapfguz9rYhaR5zLbqhmxmQrj92Tjk4nc7A4yoPPOJh2TRXjRxm57GIrl15opawigcuTQFEE/ceVkpmuIjdbxaQJZjbvCFPrTHDRRDPrNoYaVUD9vC5IOKzw/qsFXHJ1DffPa9fkmlrCjz/8hAqZOnU5XiUPq9K4Hb1EHEBlCHPbDU01On/8NcDzb7qYfrGFjHSJp5+J0DUwgj1bt1PriJOZ0dQVPvK0F6ujB24cxIlhxExvhqGWNOwTW9CGZMoqwuw9GOWHz5q2wgC8+V4AnaMT6SKX7Z7fqJaqybLlESKA13IckyGOPyARjUb/jwBtBvv37Kco0Z0y1UEcShUZJ4MtdW0RDmdti4R+NCaoKteQG+1KLkXIZSoCpSGu3r2d3K5Ovv4wj9SUhs/uPxRh8vRj9KwcziF20J7u2EhnB+vJFUUYMBFUu4lnHWf4MIndX3dGK+matFaqJBXp0bbUuRx/vyQg2eLUtlBN8X6wZLSuokNSSRgxkUEn3NpSbN0Oc+kFZkacX87Vl1kZfbqRWmeC1+a7yMlS8+oTDc/Bd6sDPPNg8xUtABedY+Y9l4f+Ew5y+EgCTSTM5s/zG9nomsttTL+2hpIfy0mNJQOQ9HA7/vVmFULxcv1VZvR6mURCsPQbPw8+HCTH1Qsfbio4hkChK/2BZCDkVzswhK0kEolWJcXatWuHrBFcNtnKheeYsDsSzHvOyb6DdjRqCY1G4v3PvNx3SypWS+Pv7dxRy2vvebjgbDMTx5sYMdTAws88nHd5JUaDxPgp5cyYbGHyeRZiMcGCxV5+XBvgm4/zuP8pJw/dkU16qppnX3dx/22NN6WhkMJN99kZ0FvLLVenodHAF1/7uf8pJ3166KiujTNrqpWDR5KDk3Kz1ZiMMlU1ce6+IZXJs6taNfhMqxfIsWQ7lNWmcP0NGgYOSFaqD+6bjtEoc6IsxrjJFWjj5vrA958q5wG06LHRdMOtktS0Dfdj/IUbefHJlKRcypEo73/ipbQ8xgefQd9eWmQJPv8ULPZ+GMvzUFCIdFQh6yooO1hMqlJIdzomp4ji5Ah7sBis9BrSA2O6jsRBdavWw38Stm/fwt6duxgotUwQpZLJV1+XcvMcGy53gkuvq2bCGUZ2/FzE9OurSTdLHFpZi000fU9WyEfIUHIxYKSCEtrSNVmRmBFg0YJMhg1qkNwZNtDA3qsiTJn2O4U1o5uQsVXSMTJ1JgJBQSwheOqh5lvhrr3Cytipq7hZuf+U13+7Dj35/OudjBluRJIkFEVw4fQ6LEdPxyCZQIIMkccx1TYqtAdJSxfk5CscPqzD6OiIJ3IYgSCXInbxO+kit4mOeCa5VKRtpEJdg87eHg06XDiooIQCfS4hfTXb/JWo4npAQk2y+vav+qEB4aXOE2PNhx0IWSroPCDIr8sKGiWrvvomwAP3bSDfcRqWPGOrNncFBe05UHyMIf31HC+NM3yIng8+87DoMy/t2mjo0kHLE/em06VjMrZQqyXeeSWVMZO24HSlcv5ZKu55zMmZo4ysW1FQ7y8PHI5y8/21PHlfOt/9HOCOa1MZPqRxUqZvTx3PPZTB06/VNSJFAb77OcDIIQbUaiivjFN8LEa7TglKK9Yhhc2ktHMw7zoLHdpp2LI9wvxPPASry3BWp9VXwrUGsVgMnRbKYsUkRJwCOiTJJZGgiuM4qKY3Q/G6Xfz2Wy0L3kjjmrsaqpPUaomXn7Vw483lVDg1ZIn8JtfgpLpRAvbvyCKPYnaTQS61VKKTtMkqL32MrPQIjz5o5qyxRs4aa+TSW/uQiEc5tuk4HvUezh5jpH1bLes2uNmzbx2F7XuwXcmlU9cz6Nq1W6ts8Z+C4n3V9BYjmiWYJElC4yhixQ9VLPrMy9cfNmjqr1gVYOr55ibxeigskJWWY3BJkggHW34v/bohSNsiNQi4ZU5qshI9JjU7FPVPyHEdPn+yDH/xV1527YnjqJE5Y8z4Fj/THBJxM3pjnPLM9WgTBqrtiSbE55/Iy1FjS48japLPmRCClKwYN8/OQJaTSdoPP/fy8FM+Qi4rA6WmHaV6yYBWNNZxdhmPc8/tJjo0c978XDVnnCGz+hMXGf8Q91rMMj6vkyVffMCUS2a2ygYAwVACk0FNn54aKqucjBvXuMM1HFFOxqc++vfRsXF7mK4dtXRqr2XenQ3745vvs7P4Sy/DBxvq53ls3xPhzaebSqkYjTKzp9sIhQR6ncSmHWEevd/KvHu3kOca3IgADIkAobwD3Hh1w7kkSaJ7Zy0vvuPij63JwZOxuGDBYg+9umkJx42MHXtmq+wgCw1hgkTDEl3pQxA/21hLKhmoUOOihgSCTCmXDkpvasKr/9Hvur0KdutmTN6x9URlFvlUafYTtJahdeejU6uJp1bSs3+c286y8OSjm8ivG5IsBBOCQ+xEi46+YjhqtwbhEshUsYeN9BJD0EoNsYWQFFRyw3OTlqriqulW7nvCQf/+/VtlixZt9N/yLf+H/zZ4vV5iShyzSUV+Zz9+0TQjHhcxao2HMNFQOZhCJlX6A0RF0zbCGlGOCQuDGUslx9nGr5RSjCPgp9hdiT5hJStH5qlX63jmgQyWL8pj0Ws5rPo8n6J8NTNvqaFHVzV5ucnBEJnpKoqPtjxkYd/+BIZwFll1/agsVdMm0o8IQSR1y59pDkpUwSxZEYJGE0cb7BDHYT7I1Vc0aC9t2RmmfRtNI+LzT5w1xsTgAVrCfynJliWZbH9PVn+nwWSU+ebjPOzOBI/clc5bz2aRSEBNlcTL7zY9PyQ1Pn/5LQTbR5BfO7xJBYQsqRBBMznZcPVtDsaMMDDs9LNOWbgYkmLWQSnZCpUQcY6yhx4niU8AfUqoXmvl78jOTOrTffqVl5/WNp4GGA4rTJlTSVqqjEolcfs8By8+mskVl1jridSunbQsmZ+sLNNq4crbqvl4qRetFoqPxbjhyhR2/lLE6qUFPDY3g8+/9qHXSyx8NZu2hWrsf5n4WVkd5+Hn6khPU/H51z46d9C2qsohHAqjw0iOPoNizRa2i98oF0c5IQ6zRayhkuMYLFFsluS1O5wJXn/Py+ybHbw2383Kj/J4bG46q1bFyQh0xosLqaoNZ17gYM+BhufGH1C4a56TDdv8ZA0+RNHASox5TowaHW4cnBCHqKOGjv09rN8c5pyxRu6Y5yCRENidWtb8kUalXcfPv4X44jOFNCWpo9MttxennTuE7uM6MHjcAIaNnIBGk0/HjhLvvP3OKdvhPwl+d4QsCkjJjFFp2c5B1SY8oo467ERCLQeV193upkNwMPlSu/rgUy8Z0JniLH0/txGpB8nhPM88acRjKaEDPSjjCHlSW3ozFIHAhYMabTHWrCCHjyTQx1NaPLc5kcaBQy1rFkZjArdTpt+gQadsh0AgQNAbJkGCLPJJS+Rh0MPjzwaIHezGvx4u5NKLZG6ZaWLXbykcOZpg3cYQxSVRPvrCx8YtEVT/8LZXa5IE6NsvpTNgoMQbz2Q1sZEsSyx8LQt/xqGGv0ky+Y7T+Oi5PAYOd9F3dBl9hzl58k4b/hoLe1TrKOcoebSlmzSgPtiuse3igvM1GISaX9f8esp2AJh5xUXcMsfGRRPN2B0JLru+mmtm2Fi/sog1ywpZ9Xk+Y0cYueTqavyBhvvgDyj8uCbIVwvzuOemZIvR2BFGPn4zl3tvTsPnF6xeks/APnquvKWaqddU8dNvAUwGiQtmVlJaHsNqUXH1DCvxhOCSq6v4dnWAHXvCvPexh9PPK2PsCAPvv5pL3546enTR8eg96Sz/II/SijjfLc5j6AAD6akNN6JtoYaa2gQ5WWpkWTplzU8hBFazGgfVxEUcba6du262Mfo0I6NPM9aTK20KNdxxfQoVjhBxkSRdzVhxyS1Pk3VJNc1WPgFYScOs01FWEeeTL33UOhN88nYOj96TTnlVjENHonjsevKrR5F5kkBQSSritVDYIZ9R44bT2dYTnZTcOKVIGQwrHMWA8X0wputwHwoSSyT+S7p//wl487VHyMpMxgEtIUYU3cmqm1seqOXxe9O4/dpkImDCaBNjxqiIddiBU1VePw02IRLU6A9RrT6KHgMZ5OLHS5k4gle4GDyMRsTnn+jZVceZZ4GbxsmeCukIGmFA0QfIz1GjKLQ4LEuWJYryBG63+5TtMPPKO3nnwwgWc/J3/vhrEKUmL0l8noRG0tA5NpR+oQn4K1I5vEdFWV4F3yMAAQAASURBVEWC45ET6DBQQQlqSUMOhWxnLXZRQUIkiIkoNbpDRDptZvOvmXz/nZ7zby/mhGkbIMgpjPLEq0GO7smirjSHTz7TIhv9pJGFjeSmVgiBWziSg0JT1fQ//xjZnd0s/6Bplf5F55q4eKpgp/wbc26Y3Sri75Jp1/DsGwqTrqjkp7VJqYn5r+RQkKfmm4/zefHRzHri80/k56pp10Fw/Z1hDp0I0q5IzXMPZzZKFHXrrOXTd3J44Gkn6zeFmHBG84PYBvTRs3NvhHg86WcVRbBilZ833/dw27WpVNkTqNWw/2CEUDiBYvYw+gIXG3/MZfrFFob013PTHBubvi8gp6OPyH9BBgUgIyMDJQFqoUMAe9jETrGB3fxBHXbUaCjN/pXUEVvo1BkmX1XJ7n0RvvkpgLMuwZFjUYYP0bFsqZnCjkH2y5uJiYb9SlREcOP8f3TXSahQ04neWEglZqthxEVVnDW9jgVvW5l8foMNOxZ52bH1F9LaH2DP2iJeeTKTW662sWRRJqu+SqGyZA/7Nh9ArdYwbdq0/5JN/rdDrZb+MYknRQ0896aHu29MxfSXZ27lj/5Gw/b+hMkooagjzU7IhmShTDSeYPvupms0FhPc95gHvVqNxyfofrLNuqhIIihalrEI61zodRJbd4X47Cs/5YcNZNmMLPtieYufaQ5el5dERSGFnYKobO4m3ZB/h16rrtfwdqsrmTBeU08GazQSs2fYGDtGg4kkeegRdVRl/EF14Roqc9bi0JxAhbo+pgBQzHWMGdFy18rZZ2mI6dz8tLZlSZv1m8JYzBJrfnyDvXv3nvLv/xM2iwqNRua7T/IxW5JDnP6KCaNNPPiMgxfecmHQSVTVJHjxbRcXzqrkeFnDbzlrrIkPP/fyxCt1TLqikh17wsRi1L9Xm4NWK5GZoaK8Ms7Fk4zc+3CCqsJfKNftoYKjVKVvQvT5g2+XpjaKrUMhhV9/D5GWIvPZOzl8/2k+f3xbWD9DpaiwfYvnbBmCTPIAmVQyKZDa05+RpIscLCKVHmIoOgy0FSclvdxpbNrevBbO0eNRvA4thmgWO7U/c1Bsp1qUUUct1lAheslAIq8YXbcDLF6s57P307nsEjO3z02wVbOKGtsuSrRbUUkq2kvd6+V0JEkiU8qjM30opqGiWhEKmLwUFTTmNM4704RaLeFyNc/FtBb/R37+D0NpaSmW9CgyMovnpxDpvAm78SBREU6SfepSKnPXMvYMFaq/aBWF047xxismaovWYjcexCfcuEQt+8U2nFTTkV7IkpycBo+RAtrTnu6kaKzUUYs/kGDxW7mNXgqyLDH9Yiv9e+k4XhrngaedXD/Txpr1Id5Y6Gn2JRGLCRZ9HCJdySVVZOP3qlBQEKoYsZhEbe2ptznrTFoSIk4X+rGbPzguDhERyU1cjShnJxsQisyHnwUIhZLB15crfUw+r+W2rjlX6vGbypv83ejoxL8WBlCpJO64LpWFn3rIy1Hzrxez8QcUPlsS5dNl3ka/+c9KSVVCX6+B1ywSKor3GBHlbXnljSA33nTfKdsAoFu3bnhwUieqOJL7HWatoVGVgvr/USQTDCk8dm86Cz/1MmD8CcZOLuPcyyoYcOYJzptgYsRQI9/9HEQg6NWtaTAhSRIP3JbGoSNxvv4gj6MnYuzcG+G7xXmMH2WqD9bbFWlYMj+X/YeiHC+Ls25jmHUbQ3y0xMvtD9mZdm0Vsgw/fZHPL+uCjB6m5dChg6dsh3PPn0iMKDGfmdRwW3owCC0GTFjozwiGMo6QX82qXwPc/5ibUWN9LHy0Hb+vl1jwcjZ6vcyXKwP8/keCKBFUqIkSofSojgvOj9B/uJ2hY2rpPbKcvQej7P2tkJ++zuTnlZncdLMKpfMOptx3iEfermXKRVoUIbjz2hQWf+nH5U4wcHwZc5808u6nhVx2lYPbbpAoqE1ODZVNkDM0Fa1OSygYIuKNIWsl+g4aQK+e6Sz9/KtTtsN/EmJxBbfpGOdNMFG2L4+b7w1xWLuROrkaj0vi6PGmCRWfX2HntiSx0ui7RJTcojhZzVT5Apx7ppFEShUmyVqvWaOWNORJbckij66dNbz0aCahSJwwgWa/AyAo+VBrmic/hRBs3h4mrvKTnt608qolLFu2jDTRMNRGLTQEgxJ5qkIy420wRbNIc/Qhy9eLdv5heH87jUuvdHPJ+RIvz81BXdmRpd+0HIR/+1OQ/YeTttyzP8Kgvs1vKgwGmQ5d4kRE4wRSZrQDGntb7OU68srHkhvsRY4plddeMpHZqY5QyglqRSU16hIqctcw9Wof991hRaeJcmDfqfuAuro6QoEqrr8yGZQ/8XIdzz6UwYA+DcSMJEmMG2nk+lk23lrorv/7m++7uO2aFLIyVOzYE+b3LSE83mRyZsokC2kpMgaDzPNv1iHLEk/cm866FYV8MT+PiePN1LkVyitjSJLEvDvTefWJTI6URFn+fQCTUSItVW52ami7Ig0Txxn5/pcgDz3r4KarUur/7XBJlIJcNX9sDdW/w04FkiThtCdblI9zkIvOb7li5fIpVmypCsdJktYGzFRS0mjj8idiIkq1KK+vsG4OahXcNDuFpx7I4PqZSV2mHl10DO6nJztdi8bevtFQFQD32hgle06gNauxjgVtBwFqMA4C0xAJKS6z8bfN1O7xkEChoqLilG3xnwK73U6q1c11sw1USsebPUYRCnXYOVIWZPgEO9U1CQb1bdiQzppm5eMlPt582cp5N5VQ1eYnjuV9S3XH71C1P0x2hpqatMPYOx4hu1MG7tRSjtvWM2tGy5vamdON1OVupUZzhEr1YbapfsaDk1xNNmeOU6NWQ51LtEgqAPj8Ar2+5Wnlf0ePHj3o3uscln2f9MPf/RDD4G2+S0qSJPJFB/r0k8kuiBIhTB5t8VDHRvEjfry0pQtOqtnMz+w1/sztT9vZ+HMW2ZlqCvM1zLsnhV49ZURuKb+tKGDypORGTJIkzhxl4tjuXPxph9nBOjaLX9ii/pFjuu3kZKn56AMDN1xjYuwIY4uDNW+5zowpM8DGDZtO2QaQ1Losr4bH7knnsbnp9O+tp19PHWbTP2/t1Gq44/pUli3MxVGnEAg29T2pKSr69NAhy/88bEOvkzhrWiWTrqjkrEsr2HsgypL5uei0EqvXBvnju0LOGG7EYpZpX6RpdvimTicz/+UsdFZPq6s+ITkYFaGmL6eTR1vySQ5H7MlgOtMHa1s7P660MmqomZ9XyYSKO5Li6MlVs+J06evgovMUBg138fwrAX79LpPh57jYrlnNFn5mk1jNFn4hRoxqylq8BjuVtKc7CRKoUl1076Jh0llmzh1vZvkPAc67vJKyihiPvuDkwP4N5OfFWfp+TpM10aZQwwtPm5FcETb88htHjhxptT3+E6DWxfGpmw4GqhKlbBarOcpeThzScu88Pxu3hYjHBQ8/56RtoYYtO5oSPZIkMWG8hjq5qtnzVUolGPQyU2ZX89p8Nz6/ghCC3/4IMWqiHc+JNPYejFFRFWPvwSRBet9dJurS9jTr+1zY8ccDPP5yHTfOrUUdTiEtN0r3ngmcdc5W2aJj546owik4a1W07ahQVROvj23+jlBIwWlPrrka1TE03ffzxIPWJsfdPMeGPt1LhWkn8R6/k92ljrZdw+R18tNj4iHU5gDHaYjdpISGWmfL3Z3V1QohJcCRY/GklFBC8PnXPi66Muk7LrqykrsetRNPCB67R81HH7zcKhvY7XZ0WomJ40zo9TJXX2Zl+Q9+FKXB9l06aNh3MMrG74p4bG4G11xu453ns3nl8Uxm31aDsy55/cGggsenMGa4kYWvZHPfk04y02VW/thy3P/zuiBDB+jRqOHrH3z88KuPtNwQdeZiIoV7uHtehHU/ZNZXkv6JZ1538eDtaVxzeQqGk7rpNquKe29J48pLbRw7drxVdgCQVMlu4OSYyqRvlyUZ28kh2WECySTpyWrLFFc35tzg41hp45iwpjbO5CucqGrbYA7nkBvrTIQwAoUs8nFQRb5zGJnlo6gtsTF1dg29RpbS/bRSnnzRw/BRCr3HVmNr46KNaDq8G8AipRAnRkxEEUJQbdvJbTcZm7wHoie3ev9d/vD/2t7/hyEajWIwQNSvYdO2KH+szmLZd04+XFxBICAY1VfFtVdamTbTQwYpCCGoM5TQfYiPKeelc+HZZj5b5uCuuWVYQwW0oXOjYRB6yUhCxDGe/FtCjiLLMXp00bXYQjpxnIm3Fno4Z5yJec85+deLWXz/S5C7H3XwyN3p9YFWrSPOFTfU4qqwkHOy2konjBxkBxZbApVG3apBBjNmz+D9hxaTGSxEg5YaKvDjIUQADVr6MAyVR8XCJ0/wzjsnkHQRgrEI0y5s6sj/hFYjIctNX0Q6YaSiIvn3If2TIsQAg/rqMZgEtsMjeOSZX5n/sZeO7TS4PAqKIrj35lSmzaojILyYpKbnVUSCEAF6M4wj7CUeVbW6vbl79+4IVQxnzibm3pjKe88b4S/JD59Lg8udaFKpBUn905raBM+97qZfLx2vPpGFJMGSFT6Kj0W54CwLXr/C9OuqmDKp5WqbPj10rF4X4P6nJKaca2bJSj8FeU2zp5Ikcef1qbyxwMWm7WG0Wvh9SxiNGs4ea+L2a1OxmGWumm5j2fd+zru45Xv1d0ycOJFbuQ0XdgaSbLPLomFTpgiFeFDPnfd7MUomTGoDiqkOsy1OdqaaTdvD3Dc3zoDEuEaDEIpEJ/b4NpHjSwqdl2h+4vutDQH651/72H84ypYfC+uzo9MusFBWEWPMRRXgymBTbYiYJFFVlYpBHUfaNpg8SVvfkqPrlHwhlR0px7MzikBBzo/TY1hXKmoKURKnnhT4T0JMJAhnlPDiI7lMnOLEviePvtGOaCQtztoaZly3jdVf5TbK7B85FiXmarquEsTJSW95UyjLElpdkqCMESUqIigoOLXH0bct45sP0snJUrPiEy3jJxwmrTa7yQtaCEGFdJRVa6LcdWNKk6ng737owWiUMNpi/0gG/B11dXUIIUglEwdVRLMOk6XR4jW4SXRcS7sCNUePx/FWmclw9MUsWTF4C9CRj01KwyGqee/jI1xwtrleB/RP/LQ2QKpNZvvuCJOm11BeFf/HDahOL7HDuAF9MBc1GgyYiFtqcaoqyM/SQPHJA6N6YjGZrWsz+WNrmO27jpKeJnHehFTMJpmffwsSi6nIyml+KnNzKCkpwWQAq0VFIiE4cizWiPj8K84708TbizzccxMEggrzF3u585oM+gyrRe3PQEpoiBhrGTQE3n4phfPPNnP7Q3YUIfHLV/n1ayorA55/OJPxo43MuKGaX5cn21Jzs9Xcek2S7Dx6PMqHX/ialc9IXouZ6ddXcdcNqfXXW1wSRaUCm1XmlX+5CQQF8Xj8lLsC4kLBjBEPTjT/8ErRqP8kPMupEeWYsWJSUtkm/UoH0at+UryTak5wGBUtZ9O81DFkcNPrKz4WxeVR2LolQUYip0krYgAvtccrEMJOm649MPY1ou+lIKtkYpUQ3Crhjnrw4EUC4vHWDX/6T4DP5yMrQ+K6Ky0881IxVl8aNqlBnkARCgfYRmpmFFMoh0BZARc+WNLoOyxmmftuSeXWB2oJhhRiMtx4jZWb56QgyzKBoMKr80MUl7fhgQdf4I6bRzFqyP+bjIqJCE7DUeSwhQ6RfkTMVaR0P8RT89KZfYuTgEvLH1vDnDaoKYlqd8QRUjZG4z8kkJuBzabD41HYsDmERgMKLW+8FRRGnaancxeJT5cGCXh9RAnTkyH1Go5ZJMlTd7yS7344yMxpjX93MBpjzFg1eTlN17/JpOLpR2zcMTdASigft+4ItkBHxo2vZVBfPT/8EiA3u+XnKjNdhSzDtk07WmWDnTt3MqRfnH69GipedTqZWDwZ+/1d9iMcVth3MILVnPRtmRlqrp5h5dNlPuZc1rTau1N7DWvWB4nFRLNT3YUQlFXGuWqahbtubGjljMUEl15XhU4n8cTLLtJSVVw/K4Uffw3Wb/D/js4dtGhUQR5/+AkefOSBVpGgu3fvxibScKTtJq3IzezJOpQEfPHlfmrsCovfymDhxyEW/UuNIVyECiuZZJErdcIVq+WYbwfZGRp27o7RZ3QpIJh9pYWiAhm1LDN/cYjAsVzqwg6Cwo9Rahwru4WDBHGMmClO+YWH7jFz7ayGGOTM0SaOHIty0ZVVnDFcz+tPZXH7Q7WYTTLlVToq7XrCEZmRg5OB/YQxRuamOIlUKHz++eeMGDHilG3xnwJZHcdlO0SqM6++u2e/2IofD13oh5U0JEUicMTLuedtJ6d9LWNG6ujaUcMf2yJUVsebPMuP3Geh4xc7SIRjZCQKkzruIoFTf4zcXsdZ/a9UUlPSWf5DgKtuq+FAcYSgXyInXc9zr8UpKshiy84QN8y18/QDGZw1xsQVV3v5cP4fpDp7Yjo5FLVSKkHX/jj7fsjDcvJZ3HcowiVz3Jw/ycbKX1un8zp1+iV8+K+PaWNTM2qomp27o8x9wsE7z2U3OfaR5+uIS1FKMn/irAlqXnw8o9mBlWaTTFjlxVzk4/3XsundPZkQD4cV3lrkIRAK8cuvxymOJGgjuqF3tuPVt3ay8K2miXMhBG8v8mKNdcRY3pkps7aTXyAxZZKZD17PwWKW8foSvPG+h/c+dtO1o4bamuOtssGePXuorhYUntyX7tgb5ZJJZq68tYYFL2ejVku8udDD0gW5zSYc7rohlfmLPcy9OY0vv/WzdEEuN9xby/DBeha8nM3YyWXs3h/lzNFGUmyN/erP64Kk2mQsJpmDR2LsORDl1SeySEuV2bA5xBOv1PHOB17OHmNuJJ8Xjyus/NHPI3c3L1d4y5wUFnzSusGoAJk5mRxybmBIH5nqTWXk0Ra3rhR/xmGGDFKTmiLhWetlR9nPSDEdIGEtzWfcBSV076FiQG8dpRUxqmsS5OaqOWivQufpRabIo5oycqWkDGGFKGEvm0gr8vL6E2bOHpvcI+87FOGmex1s/CNBljoNV9xFRjO64H9Cj5FyjlKnruCe63X066Pjhrl2Kqrj6HUSl0wyc+RYjFBIOXVN/P8H/o/8/B+GzMxMtBoZT1jhocf9DB+iZ0h/HQsWhXFU6vj1hJVlX3hxheJEUrcgm/xcMEnLo/cnnaVaLREMKeQpHciUmpZLK6IhwxsRYeKqEOa4lV7dmlaBxOOCux5x4KhL8NqTmdisMsGQ4PZ5Dt56Novd+yNMu7YKjVoinhCoVXDkoJZQNEGQAHoMRAgRJki6PkwioSM3t+WKkr9jyiWT+WHlDxxYvwtrPI1UMqjgGPm0J0yQnazHhBU5IhOolMmgPSGcfPZlkL49m3/QPvk8gtbXdHMWUrvo2SP5AqipTZBqa3gZGAwSCgoZpSOoiG4hN01mzHAV5WVwzU0+PL44FdbtdPCOaESqCSE4Iu1GK7TsYD16DCT+C3s6WZZJzdFx0UQNMyZbeeM1d/33e3Ditmu58R4ni99tnFEXQvDQM07SUyVeeSKzUQXI6YMNXLE7zFW317B8US6XX2Jhz4GWZQk83gTdO2u54GwT195l56bZKS0eO6C3jlm3VPPk/RlMOc/SrJZIuyINe/ZHue2eU5/aFgqF0OrjmMLW+u/zCTd+PPUDwFJNBjKLQjxyl5ae3VQcPR7gmdfiPPVKHWvWKOS5TmsyAVYlqeks+nCMA3QV/cjMbrheIZLaK98ubjqdsPhYjOwsFbc+IBg7Ig2XJ8FDL+twVDmRSUcIQZggEjKWbD2KIjDtzcPypwZMJQQdYcy2VPIT/6f32Rzad+zI8IGVPPyMF+f2TmTF2jQIr0vZePYOpN+ozUy5wMjgATr27I+yak0ASZ9CXbSGKBEMmLGSihY9B4vjLWrbOOsShP0aPDhRUChO+QWzWWLkCBVvPJOJVpu8byk2GUN6gMOOnXQUvevXU1zEOKzexn136unQ0ch5l1dy/Swbg/rqqayOM39xMqHiciWno3fq1KnJNbSEgQMH8hbv0o8R7GID7awhatxxvl2R1miI0c69ES6duZ7cypHoMRIjWYGgRUduoYbLb6zmnHEmzhxtJBBMTvWtrYvz3EMZjD3HQ+XeHgQyd3D0eLTZIW+xmMK6tQoioiNDsqIRWlzqSjQ2O5PP1LBqdaxeLTItls877xVz1XQzpw0yNCE+Xng1iC+hY+K555yyHSKRCCo1lFXEsFll0ltopYUkme3zK5w+8QS1rgRBn8wbz+nJ85zecP+9cODbKiaW72XC2Sp274/y3MMZjcj0P3HmKBNPvFTHEy87uev6VPT6pJbRpu1hbnmglutntizhEU8Ihg3QM/0iK0II1m0Mcf9TTh6+K41p11Zx2iA927YnWkWIZ2YL/I4gvWOjWL5yHXdc3/xxy74NIvlSkXEygIbhNBERZjd/cIJDqFCRQga9GIqdco5zkHY01pqLizju7F3cc1vjxIIQgrcXeognBKNPN7GjNIoBU6NjfClHmDotzMN3G/h6tZ8VPxuRJZl4PErtvgD6qA2BoAt92ceWVj0b/ynIy8tj/2GBTiezc0MWQ8ds5qjTSJrIJkYEl1xNboHCwrfTuG6WjBYdtbWNCcGHn3NSbY/z4Rs5dO6gobQ8npzwO7eWt57NwmSUuf8WEw8/v5Mbb5jBE3dp0Gm1zF/sYeyI5snJ9z/xUVed1IlVkDgobSE3JUFWvor+46vxOrWEvGpm3+Jk9Vc5jSR6/AGFmbeEuO3uB1ttD41ai9OuYsa1tUwYpyOYchybp3kt9WjmMS4+34AkGdi6I8LOHSUU0KHZ4TUpsTz27zxGWUWsvhMqFhNU2MPMvS2T71YHePn1EK460BsEs2fpuWyymVGn69BZ6ugzopIJ41J46WlXfcVsl45alqxsufJ+x54ISliLhNIqDeRVPyxl6qSmfvqGWTbueSwZp8uyRFVNnEeed1JZHUevl3B7kvrED9+ZxqQJZm66r7ZZ8vPo8RgWs8SHS7zMnt7033/4JciF55j5bWOY9z87xiWTLNgdCTZtD3P9TBtzZqTw1kI3H3zu5ZuP8/6x5RWSesNrP91Ibt77zLl29inZAJLEhzbNx7ynjEye1NBRcfM18MHnHu540MW+nWrylAL0GPHi4jgHaS+6483cx8O36Jl9mQW9XmLek14WfBDm2/dzMGi0xGzVdO9jQmnjYP9PRRxM7CBFpJNBLgKFKkpxUUsRndjGb3QqjHHtrKb62h3baZl+kQWzCa693YHFlsrcZ7tQWtmQvPuT/DxUYqbr4N5E/thDydFjp2yH/yR4/AoFHaMcjv1Kjrc3CRQ81DGQ0WikhmfCJFnpJ0ayq+xnHrojjSlXV3HTlTauuKmau25I5czRxnrCZu7jDl582kp11QkWfXwYr0ciJxeuvlzHVZels+9QlJJSwTljjUwYbeSCWZWcdYaeFx5pWHN9e+q4YoqViTMqyc5UcceNFrQGN4s+XUuFTxAOSlw8Sc9Lj2c3IuF6dNHx0Zs53D6vll792rbKFjabjRvvvI6333iYwyUKZ48z8uOaEJOvquTum9Lo1knDkWMx3ljgJi9HzcEtuWzeEeHLb3zNEp8AP60NojMofLO4sBFJrNfL3HFdKg5ngrKqGBUVJexw1qITRsp/C/LJUg3TJzcUXAmR5BGUsrZYZAs+0wliYTWzppq55oqGWMJqUXH/rWlYTDKvvecmIU49KQ5gMBiIBrWsXhPlssnJop93ns9mwtRyzpxaQUGuCptVbja2g+Rg39cXuCnI85KbpaYgT8Nd16cyf7GXR+9JJzNdDZJgxKQybpqTwlmjTfgCCh8v9XH0eIwPXsvmyVfr6NNDg6LAIy846dQuuWf/bnE+E6ZVMHl2JaNOMzKwr47jpTGWfuunTYGmxUSPwSDXy7i1BpdePpVPP3mOzxYU0KnfAdSqKJ1Hl/HRuxlotRLvLPDx3YpUOsV6YZZsKCJBDeX4Ymqeuj+NSESQk6WqL3C64Z5aNn8SRlZk1KjwCy/VJAe8hXROHrrfxjnjGqo1e3TRcfeNNu542IHN6KLmSIKEiKOS1IRFiEqOEcSHBh05FCGZfVjblOOrFOzYH+dASZC5N6XRtVNy4N6CT728s8iHr05Ljx49Wm2P5vB/5Of/MKSlpeH3yfTrJ1G8zcyg8eX43Vq6hoaTdzLbmAmERZDi2Hp+/SyVzh0aHH1peYyX3nGTExnUrBC0nXIyyCEmohwxbWDcOJkt66McOdaUlZv3rJP+vXVccUmDgxp1mpGyihhX3lrDyo/yuOBsM/G4QJJApZLof5oTtSuDcKd11LhUpFZnICHhdZWjMbRuqrUsyzz1wpOcNXYkFmuc1NwaZI9CecVu4v7k5spkUVAZg6TEzJjqstCgZenyg1wzK9ZksvG+QxF+Wysokhpn1RSh4E8vZs4VKQAsWOxh+kXJ3+z1JXDWKfh1W+kZGUlR9ViOfuNmzzd+NGhxUMJ5kyQuvUjHXfevQVvbFmMsnYjsJ5B+lIlnKRgNKlas0OCoEcRF64Y+/QmrRWHOZTYWf+nFE/UT124nmlKFCjXWujz++Emix4hSsjNlcrLUDOirY+UqPypZontnfSPi80/0762nSwfNyUA1hfFTKohGRbOtWR987uWS85NT+x66I41tu1rWZqqsSaDTSrz1vpt+PXXNCm9v3RkmLUWD0+mkXbtTG3q0YcMGVBoBYUFIBDjEDgyYsZFOmCCl0mEmjtTy2YKCeidcmK9h9OlGbrq3hp174+jZh04YyKNtI30wo2QmKsKUSUe4fGrD9R46EqNnV12Tqodqe5xnX3fx0xf59ZUMaakqVGoto0bGeG//z/idekxYEBpBjnkAAUcYOdH4PqjcejTtFDoMPnUS+D8JPXt1xqCvZPnXUdo0MzXTpmRhKB/P50t/5rMvQ8ScKYw8K87+XQEkXBgwYqeCo+yjE71QHBl8/X2QC84xNTnXo8960djbc1jegayoOH04fPpuDq/PdzPxsko6tdcSDCnYHQluuc7MvAfd7PL/jlZoUVAIqtxcO1vLzOkp5GSpGT3MyIdLvHzzY4AdeyM880A66zdF8XpC6IyQk5Nzynbo1asXihyhQikhy2JGqPx8+W5eEx/Xt6eO1140cfd1B/F5YqSSlRwuZD1GRVWC1UvyWPN7iE++9KHTScyaZqVvTx2PP+/B7OhCupSDpnYo1921kR8+z20y0XzcBQ7Sg50olDom/yBBWiKbcHmQFV+vwx+PoDJvJdXXCR0GAuXpzLrFzrvPZ9YH2fG44JFnPBQXK3TukYfJ1PRetASDwYDXq/Dwc07mv5yN3Zkks+NxkGUaXW8sJnB7E5hNMl07atmwVk1OtB8CgfSXhZQSz6XmsIP3HUcxGGQmjG75es4/y8RHS70sXuqjU3sNkWhyeuxrT2by3sderry0eQJ08Zc+tu+NMOmKSqJRQa9uWmodcZZ95+fJ+zK4+7Fa5LiGeDyORtO0or45pKbIaKQ4QXsdodIUln/n54JzGlckudwJnnw+QE0wQl8aa1LrJD0qoaa/1LiqKF+05xgH2C3+IIdCdBhx46SKY/TISWA0NNjO7Ulwx8O1FJdEeeK+dL5aEaFCLsYqGoYkeIWL3qcFmHtrDs/Pb8PBoyYKc8P07e7l2zWZ5Iy1UrPDhXRMQoMWjUagKKcuAfCfAoPBQLsOg/hp7SbGj9JxbE8u3/7k5+5HDnHWSBNXTLMyoI+BREIQ1duJp8APa308paQgyxLLv/cTjwvefaGhGqhNoYbn5mXy1kI3737o4fpZKQDcfJWGz87bxcA+RUiSxNFjMf7YGmLYwMbvr70HI3z7Q5QhTKhPAgkhqCw/xjflR2lPT1JPDk/KON6ZM8/ZRo8+CoMGqCkuVli/IU5cnUbv3v1abY+OnQcQdC1hzJkK54w1sOTLKvTCTqrUeNPsVlfRrmeAzh0ySCQEOr2ESiXITjTfJg+gtrfh+9XHuGZm8ll86tU6xgw38MKrAVxHskn39idd0pMQcV574BiLPj7Os49byMyQWbIwk5raBC++WossJyvD2xVp8HgTzSaVhBDc/YgTtasNPqO9VcO+Dh/aizK6acLkrDEmKmvijL+kgvPPMvHF137eejarvnoLkvr406+v5s1nMmnulP6AwrbdYb77JJ/LbqgmFhNcdakNrVYiHhcs+97Pwk+9XDXdyv5DUfQ6ma++9TNkgIGVH+WRl3Ny43xlCu9+6CE9TaamNkE4rDRLuBw9HiXmMZEXaM/iRZ9w1dVXnvIArGXLltBvkMLkSU19t1alpnR3OgOVQfVxYTo5FIj27JLW8ew9GubMSPrtR572sPLDNHr6eySPTQDhzpT+XIO6xy4imcfoV30OLuzUUomCgoNqrKRip5wEMWZMaUgSfLkywMuvB/G6VCAr5OUrrN8cwmxKY+S4gdidEuecUUtljY6d+xv2WQatm3g0Rk5BDuFY81p8/+nQyWq8pWlI1kqy+u1k/R8RsqPtGxGff0KWZPKiXXlzfgnvPp/FOdMrKcjRsmCxl4efdRIIK2SkJpPcPbsmCxXGjo5w3T01rPwwj2Urwwwa5UDty0RSNESNtZjTwsg6wdMPNCW6dTqZ157I5KKrKgGJK6dZ+XV5PjarzPpNIZ5/y8U3PwW4aGLj93X/3nrcHoWhw4a32h6XzrgUu7Oc3399h/MmGOnUXsPTD2aw8FMvr8+PE4koVNkTjB9tYte+KCXHk5I911xua7JHszvifLbMS8+u2mYr3SEpffPrH0Fyc9VEnB3Ik9qjOBWem7eLV960M3a0Drsjzs+/hfH4I2SlxJk+28nY0VrueSzB7Mual6e7bqaNMReXM3z0Ga36/QMGDEBGxd69gtW/BTCZJJ58uY7CfA0qWVBRnaB9UcuxlSxL1NTG2bk3wvMPJ+/psIF6Xn0vmZDIy1YxfpSRF9+pY+WqAAs/9dK2UMPs6RaunGbh7sdq2b0/SnqqzNgRRsxGiRff9PHCKzV0bK9m5gwLu/aFGTfSyIHiKB9+4eWL93K56f6Wu/6EEARaIYf0J8aeOZZvVr5ARrqa1DSFoP4Qn8wvRKWSOHIsyquvKhQ6R9T7Q1lSkUsbLI5U7rp/C6uWNV7TT96fxojVR6C6gAghjrCHtnShPd2JRsI8NbeYRR/W8vWnJ8nVD9zs3h9l0/eF2Kwq3vvQx1vzjhOPaLBTThGdKKITEUKUU0JM5eft5zN4+HkniQS8/0pDV53NquKOa1Pp2l7Hdbd6KS4upkuX5lvoW4P/Iz//h0FRFIJOM76cMKTZiUU0dAgNbtJmoZeMtPcPZcgZ63nleTMFeRq++cnPT2uDWMwy+6SN9BbDG2lveUQdpfIhcmxmdocOcd45Kl54JJNBY6sJBCVKTjQQhh5vgr2HojzVjGMvzNcw/SILby1yc+f1afWtnf6AQiwiozdIPPe4je6dtZx3iQP1wUEokThhbet0vIQQXHnF+dx3u4mbZtvqz3OiLMbZU6swmuCxuXoG9zNTUR3nhVd3sGODkdpqNedc6GbqFA3TpxhJJAQffBriq+UR7DUSqbixSCkABIUfZ/pOHrhPR2qKiq++9VNSGmP4kGQ29sW3XShRNZmR9myT1pBFARaRRowo5ZSgsnh447kCUmwqRp2uo/OQfZw71kqXLmqumGqpb4O8dEqE6ZcHSNQY+eOPPzjttNNaZQuNWs03P/kpLonRqRNMv8jP1AtySSQEU68uo2snLffdmk9utprS8hiPv1TH4cMKWknDI3e33Fo+aYKJj5f6yExXceFEE1OvqeLTd3IaBae/rA/yzgce2hSq2XcwytUzrDz+Uh2PzU1vthXqvY88vPVsNkX5aq66rYYFr2TT9i86J5GIwpvvuxnYP5fs7KZtGS3B7XaTlSFR7qslRIDuDGxEYIazD/HGc6lNsmiPPevh528NtA12wYyVIP7khGGRQlupa/1xCRLUUUVhfoNbjEQFJqNEIKjw+rt+vvgyjBJX4Q3GuOgCfROiWCULcrIM5BcKtM7kBDv1SRlAb50Xl7CTd7JlAEDEk0L51ZUtDyD5T4ZWo+LbnwKE6zJazI5qJR0mnZ6fv02h38gqVq+00V+cVj9lMYfkwIK9bCLX3Zab7ttBWWWUWdNsWMwy5ZUxHn7aw7q1oC86RDttHNvhkWzbtQq7I8Gt16Ry0+wUqmriaLUSWRlqZt/sIMffBzUaaqy7seX5mHWZCaNR4raHarFZZF5+LJM7rkve/J9/C/Dw807MRhVafYL0FIlvv13GsGHDTskO4XCYdp0SHD1UQse8BJKQ6da5+UTSuFEGEinVBDxaPLKdmrTNzLhMjTXVzKQrKvn6wzwmTWh4nyz/NsDiD6Eong8SWKVUdm3TcNp4O/ffbWJQPz3lVXGees7P3p0qBv5JfP4FesmI1d0Jn2EXHYfa2b3LjoSERqfgqJM49/JKCvPUuD0K+/bHUUkyl0zRo05pXTtfbm4uZovMr7+HuO9JBypkegypQYrpESjk5Cs89pCJ4UMMfLrMyw2zUrjhShtzbq8mLUMhlrUGIaDOrsZU25WURJKAtnk7cCJygrzCBOFI8plvDoGASGq4fR/g3ReyG0kI/OsjD6vWBJhwRuMN+M69EfYejPD7N4WN1nDnDhp27Ingcic4eDiKziS1SvdQkgR9+qgoLdlD9FA7bp5bzNcro9x4rRGbVeb7n8K8uyCEuawfMvvr9Z3+Cvlvsu9u4aCcEuLEUEhQzF4yyMGNg4GcgX+vi+Fn7iQ1OwoCXHYNojYXMit4+oUg2uN9SCgnqKWSTCk5YTeYfoQpkwuZ+2x7/EEVE0Y4uOz8SjQawcBeHh55uZDcAenIOX2pOrifPJvg559/5txzzz1lW/yn4O65T3HDdZdQfKyWK6bomDjezIpVAdq3V9G/d/L+qlQSvfpAr24BCgpSuPNhBy8+msGiz7188Frz79trLrdxzvQKrptpQ5IkMtJV6LTg9iik2GSCYYVnX6+jfRstF000o1LB1z/4Wfp1kDY1ZzbqppAkiXza4xIOVKip5DhFdMIoWTDWjKZqlZ/PV/nRoqcAG9VpJezbt4+ePXu2yhbHjx7HmB7izeeTA+yGDPUQcO/i0EEjqaG2IAnimaV06R3mo38lE977D0cxGyW6dNQgHfoHYk1IuNwKm7aHeWOBi+raBNMvsPLblzbaJ3rXJ+FUkpqsSCfq9hq5+pbdvPxUkmjOzVZTWCix+Itg/X155fFMZt5cwy1Xp3DueBMqVVKz+rYHHOzarZCgGoO+da1BGo2OL1b4GXWaESEEoVAyea0oYNDL1LnivPyuiy/ey2tEfEJS0um+W9O4+1EHKVaZSESpH3RZURXn+rl2HrwtHZ1O5pO3c+l9xnG+/iGARiMRjQomjDbSr6eOrTsjLHg5m7RUFUII/tga5oqbanjn+ax6UqVtoZpPvvQxcbyRec85efahxu/zaFRw3W0ezLUDk0PxPCpKS0tp27btKdkhEXdw67VN9ypCCJ57JUDn+Jgm8YNG0tJJ9GPL1l3MmZHcv3yxJE6Br0eTY22JbGqO5aDPOE41pegwIBC4cdCHYWjQUk4JLuy8/HqYzVsTyKoE23/OINM7iNyT+zBPaR0yW+ndoxcIiWE9d3D5BWqWfp9dT34KIbjjIScur4+01DT27d99Sjb4T0NcKEjGIDnZasaP1bBnXwKro6nm9p+wksbmrYc5bWgcs15LdMswjp7Udq/iMIauUfJzNHzwqZ8XXgmi9mcQC7ejR387sgS94qMb9tNeqK4+TscJB5vdA0FyiKbVrOLVJzMbJY1GDjNy2iADF11VxYDeuiYakClWmYyMpmv5VNC//1A+mj+fZ/b6effVNDq11zbaw3t9Cb5Y4WfhZx6+XB4m2zmEcy/ey9VX6bh8mhGNWmLJSh+fLfdz3Swbh4827Qj9E3k5auqcgpwcCZfkA3FygLC7H2FXkPcPbkeFkVTaopXDyKIKnVaiZ1cNQghWrAowpL++Cbmq0UjEYjD9smta9dt1Oh3ICv4aK/c+YefSCy2MHWnA69Mx71knF59rZvVvoRY7v0pOxOjWUctz8zLYtD3MsdI4GjVYLckhnQePxGhbFCM3W0tpeYxunTTE44LbH3KQSCTtMXyInqcfyGT5twFmPxDC4uxKx3gmsW0RXig+glvt49mH9IwYamDvgTDbdkfIzlRx+GiUiuo4by30EI4oKEry+4b01+H3nXo30J9IJBIEAklfotXKnH+Wqb4w4PlXA9hqezdrA7NkpeqYvlHXAyT1n43WBPaqSnQY6cNp9Z/XYyTH2wfH1lLufqiEh+6x8u3qACs+zKs/ZuY0M28vOILjsK3RZ9Vo6EJfaiMWPvmiDGedwtvPNpUTAzhnvJH0LBeVlZX/R37+b4TRaEQRCmUlKgacpqXkgBabq3n9D5NkRY4ZuW+en5uu13PxRAsvPZqJw5lg9HnV7Dr+O3phwKTToknz0KZDjE+vN1FaEaWsUsfjc5NO0ReMk5tj4Oo7anjk7nSGD9GzfnOYCaNb1laYMsnCGReV8/O6EPfenMbIYQbeWeSB2ly8KSdY9ZOOn3+J8fg8M3fesZt21YPY6W+druG6dWsZNTTAbddmEo8LVv7o5+ixGP6AQq8eGj55J6f+gc5IV7HobS1PvuzijXfD2KtMLHkjlxWfeBFCJuLMxU01bWnLXjajFwYUKQG6MEN6K2zZreHtD10M6qfjg9dyOF6WDBoNepmsNA02e1tyRBFOqgngpYrj6DCSaWvQ//hpbZCrZ1p49J7k/VIUQWV10oH266Vj0JAAK1YIFi/8pNXkZ4eOA1j23a8YDDKfvptLTlby0X17kZsLJ5rqKzYAigo0vPdSNg+lu/niIzXNcUaJhOD5N1388EuA9m01PP5SHdt2hRk+RM/5M6vIypApyFOzbmOYju00bF5VhMko8evvIWbeXEOndmquuKmaBS9n108vFULw2XI/ZZVxhg9JTvN9/alMHnrGwUdvJuUODh+Nct3ddkBwrMxAYWHhKdtgwIABRKKg1SnkR9pjkEyERQg/blSoSbXJTTT3ln0bYMlCE4We/vUOVYsem0jnCHuwiwqypHxiIkqEEDaRwStvO7lssgW1WqJzew0bt4UZc24t8SNdSY8VIEsyGSLO6o+PcuHhcpYtTq9fh7mZEfYeNjNpgpElOz2ko0d9cr9pcWZxgHXkiIJ6jSLZAImwwt7/C3CbRV5+e+JxCbMtwd8GCtdDEQqBSJRX3/YTDsn0FkPqic8/oZV0dBA9qc7YRMf2yXUy65ZqIlFBLCbo1FbHW2+YGDPcwCUzXTgOK7jLrIy/uIqP38miTw8dBXkaAkGFx1508tOaKBEOoU8Ncvcdem6ak19/rtnTbfy8LsiVt9Xw2bs5SJJEl45aAkFBdqbE5VOsrFkfJBJuWTz97/j9998ZMkCPs1IgJ9Rk/EO7tyRJaIwR0ovCyIZ9pOph0y41XTpqSLHJXHZDNempKvQ6mU2bEghHNgWuxsGQNpyKdKAdj9xSgzB5kaI6Yq5Mskg021EAkJUoQs4qxuOLsWdDHopI6kapVBKJhMKUOdVs3Bxl6aJMThtkZPyUCu5+YMIp2wCS5GdZWZz2bXSUnpA4/Hs27eK9UZ0cABetDnP17K2cOclBWVWUz97N5e1FHjQame1rM+v1tdyeBHNu3suetXZM0QyMWNBqZKKxeIv6d0IIvl8TYM2XBVw+2cqtD9byxXsNMi5vPp3FjffZ+eJrHxeda0GrgS+/8VPrTLDo1ZwmAd2Zo0y89I6bdX+EMZqkZD1qK3Tu/AGFSWeZmPuAHwNhfA4da5ens3OtAqo4sreIvGgBburQ0HLHRVzEUEsajotDhAjQkZ7opWQcUkslR9mLjBoJCWPCRqlLxujqQma4I7aT17vP6cVib0OqkoONTIrZQ4U4RhpZxNROlvwwCKs5zt3XHKN/D2/9uTu3CzKszza+WtGF7KJMUtKsmFS/sWPHjv8jP5uB0WjkX/O/4ptvljHygidISwlTkCtzpCTGWdMqOX2wnkRCYef+EB+/nYVaLSGEl7OmVRCJCmzW5v2GWp0kPANBgdkk4Q8oBIOCt9/3M3yYltGnGXn4rnS27w6zak2QREJgtciY7N2aJdUB2tCZakoJE8RIQ5WPUTJjpCH5Igc0VFZWtpr8/GX1GjJSVfVa50LAT8szGT+lnIlj41gtMmePM9CmsCEZ8cq7Lk6Ux0mEwS+X0kZ0a/a7vaYTbN8bxBeMc9ogAyqVxPxFEYri3Zr1f6mxPHZU7OVERUNnzzefZjJgfDlXF5vp2klLQZ6GL9/PZeGnXiZMraC6RiB70tHVDgAOkCBEZraaWCx2ytXfPXr2ZcuGrdz5sJ09B6Kkpqjw+RXKK+NMOsvE2uWFTJ5dxaC+zd+jM043cPtDtdw028akK6qwWmRc7gQJRfDSo5n065X8nFYrIURS/z8cEQwdoEevh/kfe3nn+QZCXZIkThtkYNFr2dww186yRXm88JYLuyPBmt/DGHQSm3eE6TumlEfuSqd9Ww3bdkR5/Z0g2rLupJwsSohGQs1dbovQabX1vv2vqKxOoPgs9fHW32Ellc1bkpVVP60NonUWteiDLd72HJUqSCGOnSOYsTKQ0fhws5+ttKMbHeiB5JA4ssJNsbSTIpHdqADFKqXRUfTEkmnGX+3j1X9VUl5lpF37ZNv0tl1h7n3cyc6dCr06qFDnqAlFPa2yxX8K9HoNGmuAKZPMfPa1H71BRZiW102EEJ1zJZ57w0U0oCNHSsUvVFRyjDgxyg6a6DqoCmM0k47RsfUxZD7gFDXsZTN9RANxkyqyScQP/+M1JhTRpFoekv527k2p/OsjD0/e30BOKorA7kyw7rdV9O3b95RtoSgKt95wO3vXH6TQNQS/xo5K1TRgtlpUzLnMRsmJGMtXVBMlQmHVGD55rpwP55eTIIEz5OfNF230663nh18cLZKFNbVx5JCNkq1aXFTQXiSHKitCYT/b6EhPrNJJMlqAqOrGwld289rb1aQEOvPodRoSaZV06hnlw3dTGw1pCwRlMjNPfSDon5B0Yaw5taz5qnGrfm62mrcXuRnSX89X3/q5+NzGVadCCB5/ycm40UYmTKtgSD893Tpr2bUvyuGjScmQyeeZeeiOpKzKzr1hpl1bzSWTzLz8WCa52Wo27wjzwlsuXni7jgXvSBTaz0iuISkpO2Xy9UcjlXLbvSW89VIqbp/gtfkuLrvYwlnTKhg51MCbz2TWD2QtLoly+U3VqNQK0Wi0VV2zeXl5RMIKazYE6dZVprCgwbZ79sax0nKSQO3LYP9hZyPyUwhBOKJQwi76MbzZ9ZAaLeSn1cW0aetlzmW2xvsJrURhrgbT4V7NfjYj3J5lK45S2EFqkgz4K/r30bSqM+Kf8L+a/Fy1ahUrVqzA7XZTUFDArFmz6Nat+WAHYP/+/XzwwQeUl5eTmprKpEmTOPPMMxsds3HjRj7//HNqamrIzs7m0ksvZfDgwS18Y+uh0WiISxH0qTEWvVrIyHENL76ICFHBMby4kJHJJA81WvJ9XaiuPMTwIUknm5mhZt13uQw7s5rC/AhPzbPSsZ2lPjM75uJyPn0nuWlbsz6AyaxQfDTGPTelsmpNgKdercPlTnDZxS1PTVfJyVae91/JZubN1fyyIcjvm0NUqY9g8WTyy7vtkJD45rNSaiMeUoiDaN1y+3DRS8x/LpV1G0M8+oKTc8eb6NNTx3NvuHjtycx6wikeF7zwlotf1gdpW6ihR0+J48eDuGscxB3JwMaMlm4MwCCZqBZl9JVOB0CJKBw/8iNP3m9lwhkJFiz2MHhCGeGQhBLV0K+3ijq3go2TU41JVrPUCTvdGEBtdEt9xey6TSGunpEcQvX8az4++iSMKmJBIYE+Nci556jRGeP4fadOevyJ8RMu5NcfNtC3p66e+ARY/n2Abz7Oa/Yz991uZelXDj74WM2IoY1fwDfdZ2dgXz1rljW0iEejgrsfq+Xic/V8+Y2f42Vxvvk4r5G48xmnG+nWScvZl1Zw/Swbk+dUoddJyarQQ1GGDzaw8NWGzE33LjoOH41x7oxy4nEoOR6jc0cN3btoibRS06Vjx44kEjIGnUxqJIO9YjMANtKIEcOgNJUUeP6VIFmeQU0criRJtBPd2MMmMkUeJezDiIUs8jhxws7E6VXMfzmTwnwNHqcKDvUhQ2Q3qvjIDnehdDO8v7iWq69IPiuD+7r54ttcAt5O6G0aNGbQtQfiEK+RyCQPBzVknVxH6nTw+gOUl/7/P93439EfFhQU0LmdnpA/SmVkB9hcqFWgBEyYa7uiQs0+NpNRl8N3b2aj4liTSdN/wialETJpCAQSnD3GyHlnmlj0iZ8lX0XYvQsKc2MM6K2l+FgEJWsbGQY/iaCBi6cEMKd60BsEnlCYWVPNuF0KXemCpcNObprTtLK6fy8dGrXEx0t9XHaxhQPFMUjIPPNgBtfcVUOdRyEUPvUqHyEUKqripGRH8btsxOMta5eGwwoGI3z8Tg57DkQJhxV+XBtg/YY49mo1qRYNNcYYufkKUnFvsqS8Jhv6PNpSxQm6Bvrx52B7B1WE/mHKvYSMRiNh0MPQiWXMvMRCt846qmriLPrMy/hRRiafa+bxl1ykWL2Ulgl+/O4n+vTp0wo7CGQVuOoEG4o1dEv0b3TtWklPgfM0vvpqNQe35eD1KfywJsjXH+Q2stWS5SEOHIBEXCJMiGpKicVg1Gl6XnjLxahhBjq1bxxsPvpCHRPHJieJdumoRaeTOFEWqw/WDAaZ91/JYfGXHm65306n9hpGnWZoRA78FW6vgkmvIlRSCPnl5OdKhMPhU67+1Kgklv/gJ+Y30EfqjSIUdvMHBlcOebRDlmQEAk/OdhIuCRFpWC8JEaeKUmJE2c5v6IQRFSp60OArZUkmmwLMwspONrBdWotaqImFJbKkTo3sHo4qZFAAUrKFqgt9iYkoXlwE4ibaFXi459pyUqxN1/z+fVHCm1UEa8DQT8evvyR46Olep2SD/yr+HX3hn9BqtYwcOZZfVr3G0vcaNC4jEYVd+6O4PAmOHIvXd8rMmmplxsUWzrykvMl37dgT5sefI6g1EjW1CbQnq5gWfBom4DDz4SKFOq+fkcOS8UP/3vr6SsZ3FnqRo6YWkyFa9HioQ6AQxI+J5uNJYYq3SgsekvrfVaU1aA1xzppWgU4n4fYkmHZtJUMG6Pn4Kw9dOmrIzpbJz1UTCCo88ryTkhNxpIp2pPrbsEe1gWylDXqpsZapS9TSpW+Iz99LvqMPHYny6ntufG4V5hbeLZIkkW6wUFXT0KKs16v4+ct8JlxSwRnDjcycaiGRSErplBbryLef1N+VQCt0HGAbGenaVklfXHTxFSz9Yj4Tz9Tw7EOZ9ff8eFmM6+62s2tftMX78+d1F+SquXpGClfPSCESUfjulwA19kQ98RmLCS6YVUG7Ig12Z5zDR2J8u9pPtT3Big+bjz0L8jRotRIzbqhm3Cgjv3/bUPUeiwmuu8fO3XfFscpmpEAG6ZGi+gSWIhQ8wklRUfNDQJpDvwFjWf792iZa//G4QKLlCl9JahBACQQViLVMMGjQEg4JCqUOOEQl7UlqzxWzm94Ma9RubZFS6CtGspP1pIiMRjFJKpnIaglzhps9SwtYsyHMwiVBFAGfLfcx7QIze/e7ichBhGSlXbvWDb/5r+Df0R9qtCbiCT8ffxLFHxJkZCgcLjtBvmjXbFxUrjpEQTBCWWWMmBAcFfsJE6CITnSkJ0ECHPMfAHSNZHEgqS/vEy6cVJNB0ldp0XPogNSiVNieAxHSmhlCW1oe45cNIRCCLTsbSxosXenH51KxZ/euVtnitZde5+jPZRSFuoIE6piajxZXcMHZzQ+xXbzUi1SXjYMqPDgpjHVAU5OFg2q87OO+x7y0bxNi0yZB934uVJoEo0aqefR+a/3Anude9WGq7UKhyOWAtJnDljV09I2kDjsZ5DQQnychSRJtor3ZEfWST0dkoQJ7e6p+reXcS3ay5pvkzIotO8MEfP81airFJnP/ralNqkl7dtVSciLOI3elc+tDtew9GGXOZTZys1Vs2x1h3jNOhg3S8dkyP1/8K7fRnveBsMJ5l1cy786Gd+2CT7w8PjedQf30vLnQw96DSRm4Pt11rPoliMbeo0kBBkCWKGLt2iP8tjHAr+uD+Jx6ntlio6BvhIWvNa547NRey+olBQwYX9pqGaDVq78nJUXmgaecGFRaVq0JctOcZELfbJaIE2sxIS60YWzWxte+aXsYhzeEjL5+WPbfIUkS+mgq+4sdnDWmqT54eRlkSM2vR0mSULxWEola4nHRZFDsn7A743To8N8jEfe/lvz8/fffWbRoEXPmzKFLly6sXr2ap556ipdffrnZknK73c7TTz/N2LFjufnmmzl06BDz58/HarUydOhQAA4fPswrr7zC1KlTGTx4MJs3b+bll1/mscce+28V6DfZImRnaUhLVaEzxVFEgjpqKaOYNnShHd1IkKCaUgJ4MIkUvvshxoABXtoWJomutFQV3XtIPP1ACp3aa1m3KURpeYyf14XwBxQy01UsWenjrnlOUmxqli7I5Zq7alAUuGq6FYczzufL/dw8p/kMwderAowdYcBilvng9RzGTi7HrNHTKdIPq8hoCLhcGRiFi4PsQNPysK9m4fXU4Q8oPPN6Hcs/yKvPDL38rrt+YyqE4Mpba5hwhpFVn+fXOw+HM8HkK5yEd/XBpjQm2RQSKEJBlmRkSUYdyCQSjSMjsX+bgfTafmSfFMKvqPLilnbgENVkSDn154wRQYsOtb0t857dz8dv5aDTyURjgtk3udi5Ko/cQOeGzWZNnI/KNxOOBBk0bGDrDAHo9XqCIYUxwxucSiSiYDFLLbZdGI0y1hSF39fJbN4RYnC/5AZm9/4Isiw1EbDXaiVefiyTc6ZXkp+jZsZkS5OpdgA5WWoG9tEzsI+eay5PYejZpTw3L4OifE2zQUBRgYaP38xGp5M559IK9h8Ms399O8694iAOh6NVLR5jz5zKVx8vYx9b6EivRi/YSre7kaaWEAKPU4WlhQ2LWkq2X+xhI2ZSUPCSSibFERnHur6cc85R1LZaSo+pGCiaJzAyQh2Yv7CsnvycOLqWP7ancqIil/zxDceFdkMsHiOADy8u0kQmujQNshmqS6obDSL7/wP/rv4wPT2dlBQIRSO8+G6I8aPSkCSJA4ej3Hz3ZrZtgV7iNAwxExHCaPhnErmqWpBWU8DcR5ys35BAW92JtGgREhJL9lXw9nsHsGXE+P57PQV5hQSDCos+9fPaa5BeMgK/tpg3Fxymo6oPMbWXq69qTFT5AwpX3+Jizw4VKl8+m7+P8PyLtSSkGD6vTKf2Wq69IoUnXnLy65o1p2yHIUOG8uqLcS69yMri93TIrnS+XOlvVuPs9QUePC6ZaRcLpLpC4lofFbEgHRP96EIWklsiLmIcLN1JTFdOZrTpBtYmpXNE7KVE7KcNXVBJKmykU85RCmna9g7gkMsxmxKcKFPwuGHxlwGK8sM46hKoZIld+6PcfWMaUy+wMP26ahJ+I8dLTpyyDQC8Xi9KQlBXJ9E+1HwVlizJZMSKWLOhjuNlMWZPtzYKKhct9vPqM1ry3SerOCQopAP+iIclS9dzwfk6zr60gqED9FxwjhmHM8FHS7z11W9/om9PHWv/CHJFYYMf3X8owsJPfaxdXsAN99ayYXPLem0fL/ViNWoxhjpyoKISvZFTJj0AEglQyxLpJzdjsiTTRfRlj7yBUFoxQkgEIlEGd1dh1mo5/EMlmeTjFXXsYytqNCf/0xElQkd6NrtpNElWDMKEVuiIEEGFmpAINJIcUaFqtq00nWy0Th1HDm0kxdpU49bjTbB2bYICUoiWQtwB6lBGq4iP1uLf1Rf+FXv37mXU0ATQsF50OpnB/fS4PQk++Mzb6Hi1WqJXdx0790bo21NHrSPOlCtcuEpT0Di7IFCo1ZUw7SonUy428dX3VlKi6eTVtmfpJ+spyGva/ti7pwaRYifotlLOUYL4AUEKmeTRFg9OzNjw4uA4B+nBoCbfERcxlJRoq6s+9+zZg6xyMPc2G5dPSXZpKIrgm5+SyftvP8lDq5FY9JmXHiMdJOKCeFRFhr87OcEOlGf/xrLXbdx533q89gKMvvykbnPqMUoDVTwwJ6X+XF06aqmojlPjTJDTQsIJwBUM8/b7HnKzVIwcZqSyOs4Dj/koO2Tip0NtWPuVH5BIuLJxUIKBGnJIrvPk4CWFUFjfKumLo0cPc+54I7de3ThOb1uo4ZO3cxh9YRlmk9xioiweFyT+EnrodDKLPvXRu7uWA4ejOF0J7ny4lssmW/jmxwApVhXPPGRDAi69rqpJguivaFekobwq3iTO1Ggk5r+URZ/tZdgOJ6WB/urHy3R7Sc3UnbLeJ8Czz77I6OFduH6WjezMhm1tYb6aiNre4u8PCB95+cm20oF99IiMKnA0+B4hBF7qCGUWE1Z7MccTeGrrkE5W6TtFNWlkt6wzKdpRTRkFNAyfVUsaopEgfXqkIMtuxo4w4vKb+fIHeP7hZLXbGwu8ZKfmEvQH6d136Cnb4b+Cf1d/GItGcdgl8sKdMKMhkb6ThDbIwegOuog+9dW+QgiOcwhNups7rk3ntflu4jGJbVVRekgNPsmMlV4M4bg4SBUnyKNto/Pl0pZidpMmsqlTlxNLL0cocM70Cr58P7dRVX0opHDbg7V0+IsmezCocPMDSXLn3DNNICR0Wok5d9Tw/Lx0lqz08+b7HkyJdA7sO37KdkgkEny9dAWFwR71z5FRsnBot451f4QYMaxx4cuJshgfL46jTZhxUopCgoChAluaoE9PLf1Nar75No6urDMDKUKyJ9u+t37qYMzvO/j+qzSWLA/xwzI9+UpyeHB7pRd1GesIFa2l7LBCr9ioZq9VkiTSpHSOpK0mJdiWtGAHrEomNSVZrP0jSEGumpnXunA5Tz0O+qsdDAapSVUnJGU8zhxtZPRF5Xy1MJeKqgQPPuOgzqUkNbLjCktXBvjs3Zwme169Xmbx2znceG8tvbppufaeGo6fiDP5XDM3zLUz7840nn4gGRdu2Bxm4/Yw4bQT4Grb6HuEEPhwE3CYuOX+SgJ2KwOUUTith3joHmuz/slskpl8roVNmzYyatToU7bFyuWLiIRkwjUp4OrOiaxNHD4apXMHLdfONvDE3qNkBZsmNxShEDXbGdyvoeq2oirOdXfbUdXloSfcoi8FSEgx2hSoOXQ0SvcujQkfIYl//GxqmiAYVFixys9FE5veQ39AYd/+GMHgPw/NO1X8ryU/v/nmG8aMGcPYsWMBmDVrFrt27eLHH39k+vTpTY7/8ccfycjIYNasWUCy4ujo0aOsXLmy3qF/++239O7dmwsvvBCACy+8kP379/Ptt99y2223/bdct6IoyCqBRpV88c+eqeftJw9SHXLSl9PrHboaNQW0J0Wkc4hdxGo1vHRbG2Srh0RaNW+8aKFtkZpJV1Si18mce6aJ7p21ZKSp8HgVOg4+QSwq4XNq6dIhqenQub2WLh21bNwaYsWqAEUFalb84GfSWY3ZeoczwfyPPSz/ILlptphlenXT8fsPJopE05elRUrFLGxoMt2tskVGZi5Pv7qHpx/IaFQSn0g0PESrfwvS8eREtUafTVfx7ZIMBo/cjbVibKMHLoNcqjhBPslBO2l1PZh59W/EYtCudmwj/SqTZKWPGM4O1pMqMlFJKqqkY6SKLCRJIlsU8MemXdz2UA1jhpt45V8utq5NIS/YpVFAp5LUtPUPpZqfmDr9klbZAaBnz568VBbHH2iIVDUaiWDon/VAQvEYam8ht9x/lN49dMy8xMqCxR5u/ktw/1fIssQFZ5tY9p2fgS20SkGyXergkSiJBLhcUJinbpb4TCQEJ8pjPPy8k5HDDPTqrqG2Ls49jzu4dY6JZV99zNXX3HZKNgC48IKL+fzDpeST1ySzaK3tzpXXb+aHLzMwGuWTxMY/2ydBnNQUyCysYHB7hYrytWSWCYx2Cxm1wym270FPqMXqCZWkJhxsWJsajYIIb6buSHes5gyUKETKFPa6NuDXBMnQpIGAHfFfKMooIqUynXilhFbb+pd9a/Dv6g/tdju7DoT5dVlBo4rnbp21XHGpgYqtmfWTpbXoCBNs8QUbESHiERWF9Oazz3+ijzISvWRomB6fKMRal02V4df61hOjUeaG2VbatQ1w800b0OkEGrVEwuwkFtDVZ0iFEKz9I8SM2W7yPAPIpyHhopxQ2CdtRmVNVvFfdI6ZR19wgmh5aNjfUV5ezoQxZq6faeP1Nxz0Dg/mwQfXU22Pk5cjs/yHAB6fQiIGew5EMXuLyA0lh4jsCW+iJ6dj+kvGVi1paBsaxBb5J7zUYaVxdUlQJCcT6zGykw0IKUZGFliI4XCUk6E0HhYSE1HCuYdY80k2ep3E5TfVcM3lVsaPSt6bP7aGuOq2Gs6/ooLVSwt4/elMTh/voE3b1pFcKpUKnU5GIDVqnf07pKCVE2W1VFTHGX16Q/CvKIIXXwuS5z6tyRoxSzYK493Yu38/F59rxmiU2H8oiseroNNK3HFdYz3hyqo4L7zh44MvfHRoo6HkRAyLWebDN3LIy1Hz7vNZXHhlJc+/WcflU6xkZaiQ5eTnV60JUFYRp6ZSTT5G9MJEMHzqU54BvD7BkWMxElIDMaXHiMYQQ63SYvQVYguaOLqxFkOeE0faTlx1tbhw0oNB9f4zJALs4vdG6+PvsJFOiAD9GE6IAPvZSnfRoLmsoBAWQVSomxABFimF7TviPPaik7uuT6XOY6DSrqesUvDsy/uxVQ+pt6sSBIOwsn37dvr373/KtmgN/l194V+h0+nwB5p/KaXYVHj9Cl5fAqulYT3dfm0q19xZw4dvZHPBpS7k/YPIkVLq/V9GNJfjv1TyxLFaOnXrxAHtL8TTjqBXwcLFCrfMSalfv3ZHnN82RCkLO5Hw0IneWKVUhBA4qWYPG1FI0JfhqNGwVf6Zo2IvbUW3+vgqJALsYwvXXDy7VXIPAKt/XMEDdxu48tKGuE+WJSZNMGM2Slwws5KifA1jRxj54PVspl5VSxf7uUiSRED46Nk3zpgRNrauNfL9z26++c6erFS8VM+hYgsPPlXHqGGG+o3wLXNSOFJch+tENWmiaZVqWISIxhS0dfnccU8dJkMESRYEfWr6MzJZ+ec+ebAE2aKQberVKJZqsl0DkjaR4JJL57TKFl8u+RevPdL8kLW0VBX9eupJS5X5+odAs1Vgny7zcc7YhoT6mvVBDh2NcuholC07w9gsMlkZMqvWBHnzmaxGZGeHtlqq7fFG7+W/YuuuMC892nzrqiRJXHOFhcefXU1evDO6UAYxOUiFuhhLRpD+A5sS5f8EnU5HWWWC084p577bUpl6vgVFEXz6lZ/aujgJDtKOxpt9RSgcZheppUGq7XG6dtKSWlhLoNaLSbIihKAqdRuDx/h44G4L7YqyKC6JMe+ZrZxYHyHmjhLA948tpFZSKeNIk7/7vTUcOdGOvYfN9Ozsb/LvffsWEYzLePcr0LZlzf7/Dvy7+kMlIYgHNeTQFodtHy8/nkVBroo+p1eyMWZHLTQoKMSIkpcv6NVNpsoeR6uBY8UyHWh+anQRndjJ703ITy06YkQoy1nDnKu0zLzUiE6n5+sfApx+bjlXTLUwapiRbbvCLPjEQ0JJ7j0URSDLEtfcZWfWNCvjRjY8b1MmWfhudYBBE8pIT5E5Z6yRFV8IZP2p7weqqqrQRPRN/EZ27WCuvfYPhp8R5uorDei0Eku+CrP0qyhZVacRJYwfDyGdg+Gna/jsX9kYDDKvvO1l7zf5ZP5lNoEkSaSQiXx8EH1P30ih1JH8YDIJrogEOslATTVsO5TBGRNrUe9p+foNai1PP2MiEnbw6BPl5FWPwOxuz4w569Bp1BTYRxKw7CMUCmEwtCy993eUlJQgSTSSeatzJbj1waTc3oihBi6ZZOay66uRZYmifDWhiMKU8yzMuczKOdMrmxB2fyIrQ000qjDjxmpmTLaybVeYx16sY+VHefWybwDDhxhYtjCXwWeWo9Qp9dWfTuMRIunHGDlcg9aQ4JcNanKtViS3jKL30atby0mkoQN1fPfrT60iPx0OB6HyLNomelLBMTx2IxMuqeKxe1O5eKKZVzqW496bRorSUNSjCIU9bETjV7jqJic9eshs2xVhx54o5cfVnM4ATnCoUfXzX5EQCWpCdRQfkfjmxwDnn2WujxcARo/SsL6kllSadnwmRAKNzc9TD2cy93EHXTtqG92LUEjh/MtqiNkz8fl8p2yHf8L/SvIzHo9TUlLCBRdc0OjvvXv35tChQ81+pri4mN69ezf6W9++fVmzZg3xeBy1Ws3hw4eZOHFio2P69OnDd9991+K1xGIxYrGGzYkkSfUPdLMb9EiEWEiHvUJDKKRw3ZUW3p5fRuHxPs3q1pglGyqhIoJCjlQEPoh7u3HN9esxZobo2F7Lsvdz64XMZ0yGB29PY8xFFVSVaugo+lJVvY2SE1G+/i5A185Ryqvi7PylDWoVXHOXnR/XBrnsYgtWi8wv60Is/97PK09kNtLYMRklwlIQF3ZSRGaT35ZLEbWJQKsCuytn38Pj86bWC7VHo4Kd+yJkZ6j4ZV2IsSONfLTEx3Pzmq8cNBllho1QWL9yK5pAJrVUIhCo0eCW7CSIkS/ao5X0SJXt0Ek0Ij6FECgoyMjkUEQFx9BZQgQNFaTV9MOhP0I47QS5mRrWb4zw45og9ioVnYKdW6xIypfasXv3bsaNG3fKdoCkhoezTuGDL7yMOi358pRliawMVaNBVX/Frn0R4jGQM6qYd2c6v/4eZMEnHv7YFuapB1p+9HOz1Wg1EhVVjTdPf0VpZZxvvo3gqpTQ+zrz5nw7d9zYNEj78AsvaSkyJqPMM6+5KK+KMfemFGpqBXsOhKmqO9aqNXHbDbehkmRyRdsm/2aWbHj29qLv6G1cdomBQf30SJoYYRFs0toGSTIMbYQvlpjo27Ph2o+Vxrhg2u+UlVuoU+pQJVomgYUQVNVG+WKFD7td8OHiEKUVcXJ9ESIkq6N2634lTWTRNTYcKZ78rW2FoOLEfvYc34YqaqFTr86t3gCeKv6d/eErLz/L+JGGZjdYXy6PkqO0qX/WJEkiQ+Q1W50ohKBY3klbpRsenGQoBUnik+Qm3GeoAFlBH8jG4GrL0hW1TJ+c3Cx6vAlem+/mupuMXHOFFasllS07w9z9oJNX3xGMHGbgvKkOju03YAq2bzJtWJZkeoohbAmsaiQkbjBoTvme2+12enfXkpmhZvBgiYp1VeTWDuWVN9YyY7qG5x/OIC1Fxa+/B3n6VRflJ6ohBBERBkSLxFbXxGCOmn4nJZFDergdEjK1VOLCTg8GoUZDFScoUDqQ2+EIo0Zq+eiTvVQFqjA6O6BGQ9BYjVNXQmFujA8+99K2SMOCl7K45Jpqxo00IkkSwwYm9Ywee7GOWbfUsOi1bKzpca6YfXmr1n0gECArU01RtoaKNV50NB8chzUuOrRXoVKrOXA4Ss+uyXfIjj2R5MTWFs6ZI9rgjBxhxmQra38Psew7Py8+mskl51t45AUnrz+VvLexmOCbH4PccV06k88zEgorBEOCF992MeM6O7VVGiJRhbhK4fufA2zYEqayKk6HdhoiEYW8bA1pFh3GurZIkkQoGkMfjZ+yLeLxOHp9gmBQok6uRCSSVZtOqlEFU2kTGFqvN0WokOiRCMGc3/CYq+nvH9OIoDRIJozCXK/92ez5iGEhhX1soSeD6Up/SjhAdzGASo4TI8phdiEhExcxCulAhpQMkOuEnUF99GRkpDHzrvbIqgZfG9ujJVXKQJ0B5uEQ2ASeSic6ne7/F3/47+wL/4qBAwfy5qsy997cfKKnfRsNV9xUw5L5ufWdIW0LNTx6dzqDJ5RhqOtA25P6in9FJnnsPH4Mr+97Xnk+nSmTzGg0Es+/WcfMm2t478UsXnvXz8KFCXS17UA5Rj9G1G/yJEkig1wsIoXdbERN0sf1Uk7nePqvbHNVoVNMKCSQUREjikZ96n7wT+zfv4GX7m/ep50x3Eh6qopP38nhm9UBHnzaSZdOaoJ2Hyas+HFzztnJde72KPy+McbmrXFQZA4e8jNrppbSYzKDxlUy81Iz40bpWfadjwfvtvLM83vwHzOerNRMIirC7GcL3cUgzNgQQnAksJcwQbKwNftMyZKKdnJnTj+vhB+/W0+OYwhas4Zp065slS18XlejSse/o2c3LX166HjjfQ8+v8LU8y1otRKRiMKCT7ws/NTLy49nsm5jiPc+9rBxWwibRcbjS5BIwNQLLGzeEUatkppUeV5xiYV3PvDwyN3pTc7r8yvYaxMtEqOQHJw693YTuVm1vPHeMYYP1PDdrz4mnpnFoJHXtcoODoeDFKvAaAS/X+Gau2rYvjOKvrILIpYkwPaJLeTTDh0GfLgp5yhRImhP9GbYhH10ba+nqEDm230byIl2QqsXXHJlkIfubkgMdu6g5bP3srnrEQdfvL+VlFg+EVqu7o8SbtJeGhcxKkqL6dKlgGfebs/IIXW4Pck18uO6dA4fMxGMpxAPKEiHTWzX7vhfHxv+V3yhVqdGBJLPkqILotVITLzYRcfYQNJIthBHRQSHbR9nne3joXssvPSOi137IyheC6ktvOtkSYVaqFFEotGe240DS3aA5V+k07VTwz29fIqV8840Mf6SCj5f7mPuzWms+bKAs6dXMnOqlTvmObjyUgspNrkR8fknzhlnYvn3Ripr4hwojuHyyfTpl3fK91yr1SJo2jmmljQUOkay+wsnF/24hQw5G7W7kHwli/1sRY+BdnTHk72RLxdm1bcaL/4sQnq0bbN7WKuUihSyoCWdfWwhRhQVKuIiRiweY8jZJ+hUZKRkfw1pSvNSJonUagb11VOYr6FDezWzr9hBuqM3CVcqMbSUUoxBZ0RRlFat+3379hGJKCxZ6WPWVBuxmOCyG6p54t50BvRp2MM9fFc6DzztJC9bzU2zUxrs9f9gw6Ix2Ldb4rH9UZz+MI/cZ2lEfNbbyKJi5jQLXz5fRbqSj8N8kBEXVfPSU5mNyMDFSwI89egmtBETJSeCjYZn/hUHi6Mc2L+nVbYoLQmRn2jLPraQLmeQm6kiFjNz61w3zzwTQ5Zk7Kq9iMRhbKQTJ4YPN3Hi9HafyZplO/h6mYu29CIFLXFqkoMMRXt28wdmYWu0p1aEwn5pE8OHy9xzSwp/bAlzzV12nnkgo14mYeZ0PR8t3oExMqqRTrgiFA6oNvPQlXoK89R4vQozbqimTaGG/r11lByPsW5jmPSqwQSVQ7Rr17ysRWvxv5L89Hq9KIqCzdY4I2qz2XC73c1+xu12N3t8IpHA5/ORmpqK2+0mJSWl0TEpKSktfifAsmXLWLp0af3/t2vXjmeffbZFMV+n00kiASZnJx54/BgvPZVGdoYajrcs/ptKJgka9A7VkppM+0D2eX7lpy9y6olPIZKZqNQUFR+8kc3jLzk5XrqZ8oNqzj4rCsE2VFjKePXJLEwnH+oPXs9h78EI191tp29PLWOGm/jhs/wmrdZlFXG+XZ7OOwv28/M3evLrhvxtgUpYLOmt0naaNGkSTzyanGL5xPM+Pv0igi6QhVCMrPy6imlTwrg8/xxg9emhRaV28fO3AXq6hqOS1PiEG3NKhMy2x9ixqwy1oiMgeekphoIEcRHnBIfw4ESNhjgxtOiJGhy88ayFNxZEqWQ7c64wcedN6fUVj0ePRxk2rhY9TV9wf8KgmIiEo63WuNq+fTs9uupY+3uIL7/x1Zf233tzGjfMtbP4rRzS0xpe1NX2OLfPq0WKa7FYBRazjKKA06Uwe7qVLTvDnHdm85VTW3eGmXSWmfmLPbzYTOY+Hhd88Kkf27HTKZDSEEKw4O06PF43t9+QbJX3+RXe+cDNlp1hVn6UXC8P3ZHOih/83PFwLR0KtXhDCaZM63XKtjhw4ACKqMZiUaPyNk/K2hI5hJ3t2brjOB8uDuFyqKhiE/3EyEbEdkIk2C9t4dEH9U10otoVafjiw1TOvdjNAPs49rOFgPA1SyDVUkEwJHjyukKCahfa7BCXTzOQn3+EX3+Ls2uHgICagljPRsGEJEkURHtQp3Hgpo5gIKXVa+JU8e/sD/3+OsaPaj65kXRnjf1QIR04xE4Oih0U0B49RvySm2PyPsJKhJ5SLifEYVLJRBEJqjO20L5HkLlz9Oi0Ep8vqea3dQm+/0mqJz/veNjBI3enM6R/wwt7UF89v6zQMebCCs6ebCe6py+R+HHanawm/zskSSJfl8fk2Se4+nIrgYBCWtqp+8N+/frx4b+S63fhm+n0G7GboFbHgjdtjPpLZeP4USZGn2Zk5KRywpVBIoQx0XLliEWygYAZN7uoKvewfGWEXH9v2tIFSZIoFcUU0pEsKZ/aLYKvfPvYt7GA3fujLPxoNz4fnDFKzSUXZHP93BpMJpmyijgXXVWFxSxx9HisfuLvGacbeeZ1Fz26aFn0uRe1RkW/fv1aFch4PB5SbRomnavj+T2HSK3NavL5hIhTqypj7PBsAkE9F86qPDmhOlkpL8VbrkpQSSp02mQnQ69uOqZfZOGSq6tYMj+XkhMxIpHkJuOSa6qxWGDHviAjhmkZOiB5Dz55J4eps+1Ubs+m3cAaPl9YWF89piiCdxZ5WLHKz64dEDieTWa4HVERISKHMBmlU14PQgiCfh3mTDjvXA3rVuyik+jDcQ7ST4xoduCXXN0GizrcbItmNoVUUEIbmk7RTIg4Abx0pg9H2IsHJylSBjER5gh7UKNhEGfUnzMu4hxmJzERRS2pKTftQqo2ILb2QqOBROQEHr8BW2oWWVJyUFjcASIKqoIE3koXEydO/P/FH/47+8K/45zzZnLnw6/z4qNpjZ6B/YcirFkf4sE7Upl4WQVnjTFRmK9mz/4of2wNkYhoyWxhcwuQp7Sh52lBpv9F8/3uG9NY/p2PjoNOoHLl0SUxiDKOUESnZrXNdJKBFJGBlzpspKOXDBg1WnK6CIwHBqBBiyRJVIkT2O21rb7XRn3LumCSJCUrdWKCMacbMeol7nvSgSLVYsKKCjXVVYKyihhnX+TCUN6LDCVJlkSOhbl3625SlXzalvdmyYsnWPTZboYM1GI0yPz4dTpX37yVkkNqVCErNd4gINGJ3vWEqCRJdBQ92cZacmm5sl0fTScaOcHU6fDOG5t5/JnHyMtrXkOzJeTmFlJavp+iguZ92qEjUSafZ+GLf+Ww4BMvF8yqRK2WSCQE6WkyF0w0sWZDELVK4vpZNvYdjPDw3enMe9ZBik1GEVBWGef6mSlNvnvcyeKDhZ96mDnVWr+xr6mNc+WtNbQr0rBxa5gLJzYfZ67ZEMTtVmhbpCEzO0GfPgbcQTOVzu5ccsnUVrW9PzzvYVJSVHz0Zi59e+rYvjvMOef70MZ05NGOPKkNQeGnkuP4cCOjIpM/hxRKZFcPY1P1LlSosZBGOcdITw9yzy3N379H70lj+coq/JVmfHjIFc0PSiqTimkvGiQdIiLEfraRXpvBgK67OGHvxpo/GsjjhUuTHRVBn5vKdQGs8XRisdj/+tjwv+ILbTaJqroYCZFADlm47tYKUstOw/gXXcEwQdRxI19+5eK0YSEeuTuDWmeCVd/9s8yUQqKRVqwQgmJ2c+4QbSPis/632VRcP8vG2wvduD0JbryvFrcngVYr0aubllm31PDqEy3POJh+sYXN28Ns3RnGEfZgNBhP+Z7n5uaiGOMkRKLRHgeSVZkhgqjcOWRJfYGkRm02BWRJ+bhELZMm6hr50lj4/2PvPcOkKLu17bOqOueemZ4cYMg55ywKj0hQwYSKYlbMWTFnTJgwomLOOaICIjnnPKTJqadzrq76fjQMjDPjC/vd33G8z3729YeD6erqrtVV6173CtcltejTj0KLjhK20Y0BjQkwRVU4LO8mEjxEQaHKUt127JHMZt8nKDRQ1DFGQd4RjYQ+Bhy5ddTUl2MjjTZCJ0rUbQSSXtq3b39SsWG3bt2QJJjzkofTTzGzfE2ECWPNTRKfkPLPj9+TzvjzK7jqYnvj/l2rEWjwJElrQUw0Hlc5UCLQoeE0NIIGvXMTwwY1p4I5itHDjHzyah2yPwspr4y5TzYvuF94jplFfzaw6etCnny2jh8/b17ITyRUPvwygE5ffVI+QE1oKKeEdBecP72e664wk+40c8PdSb790ER3BpErpLg/QwQQkYizhyIKqKcKEYmBQqoT3KvWozmSKtQKOrqq/dnNJvSqERtOYkSopozOneDLd1PURt07G2hfHGbMWRUYNTpQRSJeA4ZYOptYRpqaeeS9UdxU40rmMveV/bz3hY8VPxWQnamhslqm5GCCSeMEaus8bKouwZSup1u3lju2Txb/I5OfR9HSg/NPD9PfXzuaLPyn9/wThwGk2v2PVy09emxdXR2y3Jz8X1EUNBoRfdDJkq8CnL6nhoSsIpBAauXnihElm6aq2SbBgqDoSE+T2Lg1ynOve/D6lMbA5/LpdkJhlXSLCeQepPmyKM9ZRJpTZGCfpsmg7p31PPNgBu9/7ufsFgKZNRujZGZIdO2o56U5el4uDvDuM3twhTs3HuMxHqIwL5eqqqpWbdUSOnYawOXXr2fzbznkBzs32i9T7c7ij/bjc+5h9744nTvo2L0vTnWdTHGhtjEY3LYrzl03OKmvClC7KIIJK1bBgcUznDJpOYOHRynbYKM0FCVKCItqYxurKKA9xXRFEAQCqpcGwyGqZIXb7g7Se4BEr24a7rm1aQDQro2Oi88zsfQdD+k05zcDSDpiZLjST9oOn3zyNrKsUJgvMvvJel6a7+WcyVY0Ukq5eOjEUvr0MNCjs44tO2Ls3BsnFFLQJUyEpSSD+uq5/p4a5s/NprhQy4XXVfOvMeZmSezaepm1m2I8fGcal99Sy1sfepsot0UiCpfeVENBnojfvJbKKicudx/y3IP5/tVDfPLNDvILBOrqZe6c5WTcaBNTL09dqyTC+WdZmTzezGdfxLGnCXTrPuCEbbFt2zZMFpUzTjWy/qMGHDTvOACoV2uRV+dTHE6RTrupYT1LyFBzsOIkiJc6qrBnRJuodB+PTu11pKeDplYLCOxiA13Vfk3Inr1qPeUcwIgFSaPQc7Sbz945VkG9+WoYe1YVnrWtE8fnJjqg2NeRTCj/aAeNRvNfUj88Hv+O/lCnhcrqloWBzpqi46U1ZWTGj3V5CoJAZ/rgVz3sktbQtZvAoX1J2keGUMo+ImooVakmQU36eh5+UuHsicfuo1NHmti5J8b0a2tQlDTcDUn8AaVJ4vMoRFHg2YczOPtCN12SWSQpQUPriTWtYuDem9J44Gk3qgqCKJ7wvZ+bm8v6rVo83iTpTon0TJmCfKFJ4rPxc7QCcx5I58bL9mHztidK6xw5spqgSydto4plbZ2b6j9SPt5DDTXSIfolU0GQoohce3HKF/TqpueFp5quE9de4uCbn4M8fm8GV1xoY/KMSjZujTUmPwVBwGgQufEKB5NnVOLzQ3V19Qld/1HodDoafBJLlke49DITH7yxnkxvr8aEXkQNcdiyDlEbpvvQKtLtOsprFS64ppoXH3PRrZOOuLkemk8aAuBTG+jZ41jwm+aUmHWZg/c/92O3iky/thqPV+HWax1MPM1CRZXMXY/Wc6hM5vwzrQiCwFMPOpmw5wDff1LYWHiE1P1y3WUONm2R2fhXN1xCNoqapMy+lnSzTCRy4vcDQCIGcsDMI7Mt3BVz89Ovv2AVrUitCAsKSFjkjBaTXi5y2cIKTKoVl3AsASOrCXawnjZ0PlL5b0sp+3CQgYxMEB89GdJks6QRNHRR+7Fe+p3LZurYuEOhbftu+INw8Jd6tKE0xK5R7E6IqzF0gh5VVYm4E6hpCczOGOnpra+R/6m+8O/we1V++dzK0j/ruOBcPZmZAt/8EGXbriifvJXFgD4Gzp5gZdGyMLX1ScaPMfHwnWn0H12D4PmHa0Vk1Zqmn19emeCZFyIEG4z0U1IFi6DqJ+tvcefxsJNGED/2I+t0dY1CICpjo7yRAzGLAtavXHfS8VAkemyctCXU1aeKv16fQv9eBgb3M7IksBtvnRFnPItPvtrMwkVxnKVDUsmSI6fRCwa6qAPZwXqC+LAq6fQfYGf2nRYem+tmyr8sfP9pBg2eJDfc5Ub6oWuT56XRhoJAjlpEfSsjggBxIUx2tsj1V1p4/7NqfvnpV6acNeWk7DDl7CuY+9ZNzH24+bpTWS2zbnOMWXfXIkkp/rh7bkxrFL+86rYazptsbfTPkOps/PirAK4MifJKmeEDjTz3qodorDl9kCAIvPNCFrc9VMczow7TvbOOZBIkSeDRu9JpU6DlgmuqmDiu5Tjz18Vhzpti5qOvAuzYE2fjVg/Tzr2Ih257iJqampOyw08/fIkrQ2wsZD/xYgPpGVoi5aFGkdIYEXy4cZGLBTsxIlRyCA1ashmMDj0FtENCSyEdSbiWNPHfx8NsEnE4VQ5XeokRZQ+b6Kj2bvSDqqpSb95LUZsADd7V7KnQIyKRRCaJTCxs5cnnqvn+EwWT2cG+QyaCYQmtlOT1tyopWWlCm7BQzgEK0h3/42PD/4ov9HiCaEQjteJBzIEcDkca6HEk8RlXo9RkrWbYCDj/XD2xuJH5H/j58fcQd1/vYOFvbkJqit7g74iqERQhiaoqCEj4VQ+ejK10L4wx7ayWKSYAxo0y8cgzXl54OcrkM/TMfsfJkhURvvoxyNjhRgyG1m1j0AskEvDU/S7Wby1n+9Z9J+UTnZkCFZ51FPhSTUdJVeYAOwngRYsOFZUt6kqK6EgQPx2EVOdugjhFhU3vcY3+mCZGSwgRoA/DUly9RyAKIm3pyq6yIF5/A+efr+O9BYtpq3YjnWxkEnjNB9EVlvLBm02bGbp31fBTeQk2yQr1KU2T7clVJx0bFhYWIkki3oDM+PMqsFpEvnuv5WKSIAiMHW5i0gW1lJdKkBTxRwTOuKCa5T/lIElNr/2x5z1Y3R3RHBFlI26gqibSOJX6d1RWydRJh6g3uHngktanWG6eZeaSpTWUb3Vx+/0NPDbbjsGQ+uwGT5LLbqnBZBSoqW84qfshloiRm27k1Vf0jB15bI/w6jOZWM0e3npzMUVqZ8zYiBOhjP24yCNDyGGLupKuHNMlsWDnELsb/28UzPRmGCHVT4gAMgn0GpHnnmjaHNSto46KfWYGCKcA4FBVqlnGIE4lgJcwASzYKKA9oiByOFLNk7Olxma23GxNo3DVZ/Oz6DmyAr2uzX+bL/wfmfy02WyIotisyuTz+ZpVrI6ipaqU3+9HkiQsFkurx/zTOSElYNCaiMHRBeN4CILAqNNGsuL7TfQIDCe0spgK41ZE4UCjuuDfz9FALYU0J5FWUZk6o44Nm+N07qjBqNPhcojMmG7gx99DVFbLqLUusskiocbJzElSVtFcMRtgSH8jf62KcPF11Tx2TzpFBVqiUYXPvg/y8VcBPnvzWLLvuissvPF2OWqo05Eg2YelsI5YRGjxmv8JU866nBsu3kjPRBdUVIKqjzgxTFjIpz3xRA1X3lZDxKdHbnAgxhzIRg9p+V6eeNBMrTtJuzY6brnBxA3rDmEK9Gi0s7O+B5npm5jxjJ9rb0xSJZcSIUQexWQIOcTUKLWZaxg4ROG8aXpCYSevvxtgy5YkLzzS/Df3+ZPYHAqHNTtIk7OaObyEGkdNizNgwICTskMymeSP377mneczeOtDP3ZbghVrIyxdIXHOZCsWs8iT92WQl62hsiYliqIoKtMur6JX1xjLV8dZvsaEzSoxoLeBn/4IEQor/OuCCl58zEX3zqnN5+JlYW57qJ7+vQ3cfH895VUJVq6DL74PUpCnocGjsPdAHIddIjNd4vorrGRnqpx32UKMSTtp2XFeeTSDylqZOneSr38OcfpYM5+9kY3RKBIIKrz5gY/D5TIWm0JVmQaz2XzCtnC73Zw1wcyVF1v412/bsNWNbLZA+6gnJsfJk3sc43IUskhTM1nDH2jQYsGBGRua9O3/GKw5nSJxkiSRMWFhC6vQqBoMmIgTw4KdHgymlH14HXv4+K2sZt0o8aiATjG2mHAA0KlGlKRIcbvik342ThT/zv7QbJJY8Km/Cd/cUVxwtpl7H9qHPZaHXmiaBIwRoU2xwrDBRuLbO6PHgM7pozS4gzaJHuxiA307xjh7YvOu0q6d9Jw72cLCJWGMRoHB/VqnPejf24DJKIEnRZjvo/WkvGyto29PPbdd6+SJF91EwrGT+s3vvPs5xk69gA9fzabBLXDxua3zIY0YbCRhbMDoMxNXY41Jpr+jRlfC/VcdO8/FF+q5fOkqFAXMZtAlFSKhEFHJRyRzDx9/m2D1pghXXmRvlhDOzJDw+lMdFQaDyBvPZvHg0/WcO8VKVY3MM/MaOHg4wcSLK6mskkkmVQKBQOP9dCIwGAx06z6EbVsX0bubjswutXh9CwmHIB7V0LFYS1Yowp/ftOW6OxrYsbAN7UMF7N2zmFseqCMYUggkU4ldJ01FzFRVxefaxp03N/0+k8aZmXZFFVXVMkZD6tp+/iNM1456iou0LHgpizMurGTC2JSPraxOMvE0c6sb57tutnHG4t0kY/XIziquukjLT39oOFyRPKn7QVaSxDxmbry3lm/fy+W8q6pY9asGWjmFDgORVrK+oiDSRu3MPu1aDiV3YFNcyCRIEKOITjgF15Fz6IlKAcozlzCwY5T8TANbt/9JtMZBRkPvxs2BIAgUaYsZNKAaq93Egeo0vA3V2EO5NFCL/siY3mZWoFV1JJFpFy2g0FhEYZ6GWCyGTtc6D9Z/Ff/OvvDvWLRwMXm+PsR8MR5/fDVa9GTSHim7hOxMiQfmuNm0PTWSO6iPgfFjUhQUg4eI/L6vjLZ0bfG89VRhkA34/EnsNonN26KMneihc3woBrY3jnFr0BAnip6W/WNq5Dflcyp1u0hPj9Op2ECCvZQdOIi1oSPOWCFJWT3ptW/IsAl888sXTD2jueDbus1RquuSPHJ3RhMfFY0qTLtkJ3WrVXz+JN5KK51aUZ9tQydK2UchHVDVFI2AqsIff4U5daQp1R2UlLDQ+u+rx0A57laTPhFXCZdfbCI9TUQUYMu6bSftDwcMGMgvPw3mgaf/4s5ZlkZu/I1bo1xyQw2P35vO5PGp81XVyDzwtJude+OMH2OiviHZJPEJYLeJ/LkizCkjTJQcTBAKK7Qp0PDhl/4WR3Y1R7qlREHl1acyMRrFxqkxgGsvdXD2ZZU8OTujMc5csiLCUy818NAdacz/0M97L2cTiSpMnlHNqNET0Wg0J30/aLQpUT1IxeGiKNC/v8Dv5UHCBJFUDYfYQ2+GNarKA2SrhexiA+tYjBMXpUf4OaOEKW59mh0ANa6jGwMoYTsKKhtZigEjGklEsTSQmwten0B5pYyDNGJE6MNwBET8eIhWpTP13BLy2rsZNchEaTms3gJOT1dClODESiWHaSNK/+Njw/+KLxTFJHrFTJVhL2nkY01mNB5fnbWSLz+z0O043sAJY838vCjEM6960Zvj7DeupUtkZJNJiKQqU52xhsunKSxbvoT9BxNMmmDkzpvNrN4gNtFc+DsCQRV7IofMqn4sequab7/byVvzLIwfY2b6NVVYrRID+7TsK39ZFGbMcCPFRVrMRoFAKHJSv7nVGuWy+5I88/wipLpcKuVq2tKlMckJqYTwdtY2mUw0Y+XPv2SuvvTYuaafr+fDOYdxJZpPMflVDwI0SXwej0KlM599tow2Uh491HxqKOOQdisD+2u5b6aRKadnNtsjlVZHeHWunaefDyPXpah3lOiJrYHHo6KiglBEZWBvA/sPJfD4VGzW1jtYjQaBwyvbUiR0IKZGSCNJnbeSNj328/n7Tnp00XPgcIJHnvGwZ3UGOZHixn2cLVjEC69UMn5M8/UH4J1P/Dw6O413PvGRm5PW7HVVVVm2Osqy1WH8qkqBbxhLP6ym3y/7ycpPICsygpjqOP32vRxGTqk5KXsoqkJWfoKxIx3NXpvzkJMxo0LMuHITYigNBxl0Z2Djb5ogjjtjM5Ldj1YLQZ8GbZ2WWrmSzOMKfWbBhkE1s4E/ybFayMxo2jE77x1fI7+nrCaoMu7Abg9RwVJ0/hzSw22bPHuSNcSooS0LC1vMIl3bG1i+quq/zRee+FzBvxE0Gg3FxcVs3bq1yd+3bt1Kp07Nx7oAOnTo0Oz4LVu2UFxcjOYIGUTHjh3Ztm1bs3N27Njxv/Hbw4gRp9CxT4hK2yY0aGkXGYxf9eJR65ocp6oqJWwnk9xmXJU71PXoE1Z2/l5EoM5E1YoueJYMYfvnvZl1mYbtW1VAod6tcFjdgxc3W7cpKHVZrN3UshDH7dc5WblSYdLEOD1GlnLe1dXIssq3C3KaKKRJkkBBITRQS419E2r3tbz8jI3qqgoU5eRUrf9a8hdZ8XZ41Do2sZwKDhLAQwnb2aquQgxksGezEfve0WS5B+AKdiGnbijKxiFMOtfH3TekyMizXBKKNkq9VEadfRu1xj3oMLB7T5IO7bS4smUkNNRQjotcVFWlJnslX35mZMFraZw+1sy0SRb++DqHx+9LY/YTDU2+Z1WNzNTLqujVXc8jD+kpT1tFRA01/h4+tYED6Vt5/tVnT5qvYvHiPzh3koZvfwlhs4iUHEjQsVhH2yItNXVJrrzYzphhJjq20zF6qIniIi3t2+r4+t1cVATaFUs89Kwbg17gqZcaWPRXmB8+yOXlx128/p6P8eeV023kYX5bGubb93K4+SoHN17h4LfP8nn3xWxefNzFslURLjnPyvalRaz4oYB3X8xi9fooP/4W5plHnYw4Lcry31wMG2QkEFRYsyHKRdOsXHWxHaMx5WasFpHbrnUyZriRuJzEJWQ3e+b+CeFwmNxsDW0KtDz4oI6yzL/wUoeqqiTUOLXGPezWrKFNonez9wqCgAETRUJHMoVcsoR8ogEdkUjL96OqqlRUKjRQSxKZfIoZIoyjLyPJpS0iEhnkoBV0KSGQXpoWkx2DB2oIaeta+IQUgpo6cnNVBg7v3+ox/7f4d/aHoZCepKxy/T11jSPHkPp9Pv8+wPCRAt7iZdRaduBXPXjVenZrVrOPrfTupeHPvxLYFReH05cxepxMescaKnOXIktRZl7SctUW4LwzLfyyOITFJFLf0HJBCCAUVlCSqec5j2IOsbvFxTmo+shrF6UgT8uoIUZEUcBub/3zW0LXrt0pO2jh3KsqiURSwnOtIRxRQUndj8V0ZQsr2KtupUTdRq1aQVJN4taUEnEeZOrEVAD366Iwd92ZoGNiIAOUcXQNjKNtaBC7xLX0mLKHlX9ksPirfGbfnMb7n/t56Bl3k89ctSHahLi9bWHKP61aH+HCa6s4/ywbW/8s4o8v8tmypIibrnRyy02XkEy2fh0t4fob78frV4jGVb57P5eNiwrZtCSfu241cbA6xLw5mZhMIu+8nE4kcy9hgijudKaebuPHD/PYsSoHfc+t1Jp3EldTCWiPWkepayn/mpTk7sfqmTyjkrMureTjr/3E4yqxmEo4ovD+KzmcNsqMIKhMu7yCjVujaDQCl0238em3qcRiRZVMp/atJ+4K87QoZi9R137adIyzcn0YrRaMeumkbKExJDAWVnPWBAvjzi1n554ovqSv1eDQjJUKDrX6eiRjP6sXZ7JhlYOcHtW4NC56C8MbE58AVdJ+OvYOsfJPO798mstbL6WxZrGLZ16RqchchqIee0bFqJnyCoX8XA0JWUJJxtnCCny4G7sB82mXSnzSDUnUAAKKLLB8+fITtsPJ4N/ZF/4dGq2GJDK72UA3BtBHGE6e0BaiJi69qYZTR5r4/v1cvnsvl8H9jVw8q5pN26KEwyqV6uHG+OR4+NQGZBIYJQPRmIq7IcnpUxtoE++FCQvqcZn1bAqp5FCL301VVWo0B7CTRo1lO0OnlrN9RS4/fZHBb1/ksnF5Or0n76fKtI2s3NbHQVvDpMkXcOt99fyyKNTkfl67Kcqsu2uZcZ6tWXHGYBD56v10Glybyc4WsSabb0qPwixYiRLGhIW1GxIkkyrznszk/c/9zLi+ml8XBwlEY9Q6N1Fr3tWyLWnAhJUStjV5LlRVpca8k1NPlynI07J2U4x4TMTqSz/p+14QBDRaHbtL4vQdW8bAU2roM6yO8y6v49M3shsTn5Dicn/z2Uy++zXIRddV8/wjzTtkDhxOsODlTH76I8jeA3EmTK8kFoc1GyLc+kAtL7zh4Y+/wihHxFwW/RWi1p1k/BgLGemaJolPgLMmWBjQW88dD9cz6eIKJl5UybLVEW680sHq9TGcDpELr63CaZd4+oE05jxx+0ld/1G079Adr1fF403y+9IwK1YmWLMpSnqxG1/WFvaznQ70aJL4PGq/TvRBJoGElh4MorcwjEGcSqTBxKGylkdbd+2Nk/DY0AtGutKfiOgnX1NAvVpLnVyH3ysR39mD3PJT6KuOTgnRmTSUt9lFhaWEID481OGu1eBf2Z8/Pu1FQ3Q4XXuOImeUi4Fn9EfODyMisq+k8r9kkxPBv7M/lAQNQfzkaHLJ6lVBREwJoXjEaqZOk5okPo9iwlgzwZBCmlPEmhZlnbCIXeoGKtSD7FW3skFcjNkZ5dZZdlb87mLIcHj6ERsdinWcfoqZr39qZWQEePUdP6EGLT7cOJM55FWN5qrrg2RmSAzuZ+D7hUEOHG5+P+0/FGftpiijhhgJhRVMRhGd/uQEUFVVpVNHieyiKHmDD5OnKWjk3D4KnWCgO4MINCqvpRJYWzcJHD7uPp91uQVrtxLcmtJG36qqKl61noOW1eRoWh+/bqCOArUjuXInjIKZNkJn2kgdmHqmnqmTzM0Sn+6GJKJGZeI4M4UFKQ5ogKTyf558+Dvq6uoQVBWTSWLrn0UMG2Bk8fLWp55+/lXGqBUpz1mEY/Qq8v61Dm3hYTRxMxeeJzNkeJAZ50os/lVLrq9fk327QTBRuTOdx5/1NfpCSAn8PvFCA0P6G7jiQjtzH8lk6cpIk8/dUxJn/PkVLFoWZkAfAw8/rCPZaxlBfQ2JkI7a2iROp4heL/DF/ByyXFoyMk5c+AkAUWHMqOYxaL07yd79cYYPNJCeJRMnSoQQUcKE1SD71e3kdQzw0RewcbmLNUtcrFhiY/I5ceptO9irbiGo+oipUWrUcjawFCMWDKEslq1qmjf6+dcECkmCqo/awj+5/5kgO9fksHmtg9uerKM8dzH1amXjPSZp/nlSxmYRkRMysdiJC8X+o4n+W87y/yAmTpzIokWLWLx4MeXl5SxYsID6+npOO+00AD7++GNeeeWVxuPHjRtHfX097733HuXl5SxevJjFixczadKkxmMmTJjAli1b+Pbbb6moqODbb79l27ZtzYid/2/x8Ycv891HLh6bG2GPbTGbWI6CzD62sl79k1JhN7XW7exx/o6s81EgNBX3OMhu7DjpQC/c1NCXEWQLBegFI1bBQbanP4eXtadit4MC2mPFQSUH0cStODxduPF2f4sVrgeeakCUFDSWCCDw3Xu5XD79WHLreMSUGP789bz2QYwVv7n4/IcA4WD8pMebVq5YQpw4h9lLT4bQSehNkdCJ7sJA2tODSg7RNTGsGam8UTDTPt6XT79IlW8XfBIgbq5j+l2HeOOTMA+9Uo/UfzmlNWHeeN/Lg/fYuOb2MKKYCogapCouuEDTovrbjHOteP0KtfXHHPRtD9Xx8hOZnHm6hWsvt/LO+xL2EaupKVrMVtNvpA3fQO/+PjZvXHFS1w+w+I8vmTJe5M+VYb7+Ocit1zpo10bLb3+G+XVJiKmtcCoVF2kJBBXGjTJjsYiNi+xzD2fgsEt07aTnlSczWfhZPk/NzkCWoU2Bju6d9bRvq2t0RLc/VM/ir/M583Rr498cdoknZmdQ35CkIEfDyvURNm9POaVeXXVs3x1rkSIB4IrpdrRaAY1iJBxufXH6OwoKCli4JHX8BVPN/P6zhaEzdhDqsQhp4DKmXFNBbraEpRWOQxW1ySZE727DK2+1rBz39Q9hwuEkpbpt9GUUNiG1UZIEDelCFj0ZwiF2E1HDRAk3itj8HQ/flUaleICYGqNOX0Jl7hLq2i6iMvsv6oQyyighLQ0yMlrmtfzvwr+rP1QUIz06mjl1pIlTp1UwdWYVl95Qw/BJ5ZRVJPn0jWw2LsvksXk+Bs7Yypird3D/E3FM9jgr1odJJlXKLZvo0jPOdZc6WP97AcsXuhh2SqxVzjgAjSSwfE2UJ1508+NvIWS55YTROx8G8bhT/s8omMmmgK2sxq96gCMKiJoDhNuv4YM3HQC4PUmiEejVZ+xJ2cJsNuNIc1JXIzBooIaN22JNAq/j8e7HAaoawlSpZRxkFyasZJJHNoWEBT/rpd/pPWUf+UVJZj9Zz/lXVXHD3W5sdd2xHieEYhOc9FFGsWa10thV1LZQy7ynMglHFH5dnNr0R6MK8z/0ceHUps+eu17ggmkqVWU61q1PsH13jMNlCbRagesvdzCifxk//fTdSdnh4Ydu4Y7r0ph9c3qj6J7RKHL1DAdPzk5n4ZHvJIoC087Sk33aGjRZNdzxSB3nXlHF5u0xXn7WRs/xZeyyLqK+w+805K6l1+AIWVkC85/P4vv3c/lgXjYNHoUJF1ZQXhUjnlC59YE6unfWcdXFDq662MElN9SwfE2Ebp10HCpNbSAOlsZZv7n1tqEtO2MM6mdg7iMusjI07Nmf4GBpAgROiudOqxW57nIbMy+w062Tnu4dzJiwUMHBZseqqspetpJEYTcbSapyk9fqzLsZckqETu11tC3UseT7LMI525sUXGU1QSxnDz9/mo3d1rTKP26MkWuu0dCgK2v8m19wU1Qosnl7DLsljiBaaEsXioWujSIguUIRvRhKCduxOxwkwnEOHRD5/fffT9gOJ4t/V1/4d5x5zhQOa/eQTnbj+GZSTSLZAnz3Xi4jhxgRBAFRFDh1pInP3szh5vvr2LnfhiSJ7GAdh9TdBFUfftVDibqNg+yiE31I6oO40iXmvhogHjCQTnbjlEVCTW1QbYITmQSVatOEuqqqHNBtZMIEgX3G1RiKD/P6s67GcT5IPa9vvODE1K6cmVdfctLX/ua8t8io7s/d15voPayOU6fU0e/U0tTIdprENTOadpgpisrSlWG+Wxiic2eRUCx+JI5tGXE1RpQQbmowuNtw/+M+TCaR91/JJjtT4qb76hk6SMdHn2h5er4Hx8g1VDnXN9ohrsbwmUo54wI/ZB9mtfArO8RV7NGsYY/zN86/rp65TzpQFJU7HnST4ekJCYFIpPXv1BIqKiqor1qOrw6yDp+Cc/c4tAd6MWmclW6dm8eugiBw+7UORg0x0KagacyyeHkIf0Dh2Vd9FOXpePPZLLb9WUj3zjpys7X06WmgZzc9y1ZHGHpGGRMvquDDrwI8eGsampYp2AFYuzHGN+/m8MMHeXzzbi57D8RZtjrKNZfYef3pLG66ysn511ShqhAIVP+XOnvOOfdi3A0Kl1xfy92PNvDCE2lsX57HthV5LP85G8yBJiJVx0MSJExYCeHHd6RTN0qYYK2ZaTOr8fmbFqTcDUkuvLoWXX2bRpsW0wWfcy920jBjZQCnkCnkoRG0GAQTxUIXuhR3oWf/7iTTy5HTykkjkz7CcNItLrIGO9DoJRKROIl4CI1GS/dBnbE4LEjiySeCTgb/rv5Q0oDeJOMJRfGV5BDU1KeEd9IquGR667oLUydaCAQgWO0gj7bk0RYNWjLJY4ByGsZ9Q5gw1Y0sq1w30869T9SjqioZ6RKd2ul48wNfs3P+uSLM2i1hnn4zyKgrd1KRt4iw4MNU3553Pwpy6igTFftMjDurlsdfaOBwWYJDZQleeMPDtXfW8uazKe7yD78MkJYmMmToiJOyhcmcywNz3PzwYR4hn5YsuWXueZ2gxyAYmhRr0qsHMGGqhx8WhkgmVfR6kXnP2Qlm72CdsIiN6lLWCL9RalvDOdMkkvrWE8C1lJOntmvyt7RoG557LsGiv5ru9erqZS6+vpqHjwimHTycRIueoOpDZzq55C+Ay+XCYBB46PZ0YjGIxVXun+Nu0jRxFGs3Rji4H7qMO8z65Wl8+0k6n76bxuaVLq65ARL6IHJtBlFjLYom1mTfeBRZ3l58/WYm3YaXceWtNVx1Ww2nX1BBmlNk9i2p/eLAPnp27o1TUZV6hr2+JLPuruW9l7J5+M50xo02c9E0G8t+zeTcy0LIlnr69JG4eoaDXz/JIz83ZQexhamtf4LZKlHvOZbQ3rozxpgz6hgzNsT5ZwkMHO4j4NViTZPJoy21VFLKPsSccv78Nq9RIBRSe/1Xn0+jb18RExa2sYYdrOUQu3GQTncGkhYv5OXXw43NRDv2xKisUqijiurcZSz6KY0LploRRbj3ER9PPB3FFM2kRixlE8uoUcuJBDVNkvDHQ1FUtu6Mo0VPZeV/TzHof+TYO8DQoUMJBAJ89dVXeDweCgoKuOeeexr5ADweD/X19Y3HZ2Zmcs899/Dee++xcOFCnE4nM2fOZPDgwY3HdOrUiZtvvplPP/2Uzz77jOzsbG6++WY6dGg+cv5/A6/Hjd2Wy+R/maiZLfPYs14sZhGLUUO9L0zAn6DXCFjwSgb3PhLgtx9WYq3vjJEU+Xa9WM4A5VRK2EYxXVpUic8V2lCjliGhJeooJ8MgI8sq++u3U7inF4NP2cxlM4yMGKajolLmude85OeK7FqTi0Yjcu2dNazfHKV/7+bt71U1MnabSNvhEkP6G1mxNsKPC0O4G9ST6mxRFIWD+0tJoqUvI47xbRyBHgNGTE2Uw46HXXWxZKnM3pIYvy4JsW5xfuMGnt4w5XQLD8xxk5MlMf3s1Obhm69rUQ4oJNLLuOSC1hfQC6da+X1pmAun2li0LMz+gwkef6GB4iItl023MbifgR8+T32vPSVxps2sZsvSfE6Z+iKnnDqJvLyWuSZbQjIps+9AgmhEoUtHHd/+HGLuoy4+/DLA4uXhf0zi5GRp0Olgx+44eh3kZeoZNaEeUYCzp+i57KLUqNTEcWYem9vAB1/4uWjasSTn5u1RDHqh0Qn/Hbde4+CZeR6sFpHnXvPwwbxsOrXXk+6UWq3iGAwiVrOGKqGeMWPGnLAdBg4cyG03xRs5XgvytMx9ynnERipjzipnzEgz6z72oqN5+3w6WdRR0chTlh5ty4I3a4hEfdx8rQWbVSIaTamgPjfPxxUzrXz5ch6aRHM3KQkS2WohW44UJlauadmVmkwis67Rs+DThTx4exoXneNArxdxNyR57Pk9ZO2HkoMKwWDrAcV/B/5d/aFRZ+TQ4SgFeRq2b9KQk2yPavLzyrsxxh43hnfGaWbOSMXq7NwTY+oUA9dc4mDi+dX0HFjLDx8eU8/MzNAw95FMHnza3WqC/tNvQvj3FLC3Mk7CUseM66t5/5XsJs/a8rVh5s4LQcKcGpEUOpAtFGJVnZSznxJ1O4o+yMOzLVx2oatRGfLlt734fCrjxo0/KVvs2LEDvzuALUPkuYddrNoQ4a5H63n6gYwmz9r23TFenhejV2Is61lCe7o3CstAisMnJ9mWXxb9TrsOAqefkiKFL6+UefbFbaz500Ruw8DGc0qCBoOniK9/quP8s47Z685ZaVx7Vw0Ou8hjcxu4Y5azMRkJKdG1WIOVTvEhKOUKzz64hacMftKserQOD489YOGaGXouumkBkyeffcJ2OLh/C1e8ld/ia2dNsPD6exWNo6b5uRr69NAz5V8Wvvs1wM331/HaAvB4FcxmgRkXann6wUymzqxkUB8Dt157rBvMYha5/nIHVovAJ98EGD3UxGXTbXz3a4hde+P07Wlg5U/5TL2sivPPtJLmlHhwTj2ffR9Eq4GLZlVx05VOBhy3RqpqShH+0bvSU90kY80sWhbiqttrQbSc1FSAySTRq6uerTuirN8cI+TV051B7GVro+DXUWXjUvYSJ4pESo17K6uQEHE6RSRrkEsuNHDb9c7GcxsMIudOsfLmK3upV6vIJJ9S5wr+NdTQ5Dc+HlfMsDD/rUNQXYSsJqinhpvujOFIUxhzSi3prgL0mSD/rRFeK+joktcde5qdut0NKAktJlPra+//Lf5dfeHfceZZU3jsvsfpmjj2GR5dOdddYT4W5xwHp0PilOFmPvhcwppMR0XBjI0qDiMcuS/a0Z3D7EUU4sRiKr8sTKDB0HhfFtCevWylq5rqhNFhoJYKqinFpqalOj3wYVMsNHhAMoe44/q0Fu9rQRC49To7paX7gFEnde0rlq4kn64IvlxUr4pyMEnMuZ5eXZMcKE006UD8dXGI51/3MHKwkaICLUUFGnbukqnzVZGuys26AQEqOEg7ulHBAdqGuvDLR1GWr65k5kUGlq2OsPLHgiYCk6eNMvPaOwHefHorGn8WFZatLPouHVe6xIb1biyeQkyxTISkQCzk4YOP99O5c5B584N4dxSRI+RS4dpD3759T8oOP/7wKRNOiXLPnRq6HRnhj0lBhg5pGvPX1Mms2xxFqxHo2lHHrLvr2LgtjijC2BEmRDE10o+Qit+XfF2ATifw2ntedFqBRV8d87enDDdxw+UOzrmikndfyMLpkJh1Tx1PtsLBGo2pjYnv++e4mTbRylkTjq0jZ02wcMapKWoRRUmiKAqS9A/Z1BawZPFPREKweVucXz7PbtL1l5+rJculgcOtv1+PgQLaUUsFh9gLqLSjG8LOYoaO2cLgoQI9e4js2Z9KWt15k42X5m3Ft7sn9mQWOsVM2K/DThp20psJvdTattG+XQFZGWE2LHZQcjDB7Me2sXbVDorbd8YmFVJ++CBD+5Xw0O3pjD1ToqhzLzq0b0+9b3fLX/q/Cf+u/jDs12A0J/GGPYR9RvSCjU38Rb5gRpJaT21IkkB9qZl4UqZI6AwC2Dhu3cdOpKKQ735pYOokMwcOpzgkZ810cMl5Vh56toH5H/qYeYENvV7gy++DZLkkFn2Z2l+efQbcd3uS06ZsRNrdmw++8GN3wl13m9HrtLz4lpfPvg0wuL+BM0418/PHeWg0AkuWh/n+1yAHDiYobNc61VJLyHDlcdX5B7CYRWJRAfNxPi2hxqngIF6OLLwamcPaDXSKjEjxsAtmsspGMfv6XdzpOky7thrq3Elq6+Dii4ys3hTgjPFGHrw9RW03YFUt8T0t0yghJhHVpmuPJEjk1Q7n1mu3IGWVMXKonrqGJNGoymN3p9O3p4GtO2P4q83oSLKTDVx79ZUndf0AJpMJjSTQqb2O6ddUceE0K5IoMOWSKm69xsEpw034/Aqvv+9j/oIwFqOWD9/MaOKzJEngrpvsrNoYJjuzjLtucPHhZyG+evEwWUrThLIgCJgC+WgLSklzCrRro+O1pzORJKHJMS897uL8q6q4+WoHpRUy1820t6js/tAdaaxcF+HtudmNIkwAW3bEoJXCTWvo0689v/21k2QynZ1745w7PUB2zTByj6MH81HPYcs6ZBK0F7rjVz30HOlrUfAJ4KF7LZyzZw93XWSkwZvg58+sFPh7IggCEhpMZb0YPXELfXppWPa7niLfEGJimInTSsjMSF3veTPdlK5oR36kCEEQyAIUFPawGU9tkhvuqee7D7KbxQtvLgjS0KAioaGqqoq2bVtO7p8M/scmPwHGjx/P+PEtbzBnzZrV7G9du3Zlzpw5/3jOwYMHN3Hy/38gEU91h9z/ZD1llTJzn0jjzNNTarWJhMqHXwR5/OkQ/UbWM2ywjh4DI/z+52rkqATaOEXGfASfQEj1Y6NHq59jFRzEOq9g3lNO+vawUl4lM+clLyt/30du6Vg+mlPBh2YvalxP2JDk2/csaDQpxzb75jQuvamGD17JbvIgB4IKV91eg9kokpcjcdGsatZtjGKzCVRWSmRntywE1BJ+//13rOFsQvhbVKhNkkTXCt8UpBxPLCJw5qXVvP1CZosbgofuSGPcuRVcep4No1GkS1fYdvAwkqA2cUB/h8Eg8PHXftZsiBKOqLz1fBZtCjRs2xXnzkfqGTnYyPWXO4CUeI4c17B0VZQHbrUy97mHefb5N0/YDl26DubPlWsprVBQ1ARnn+5g2oU+EjGJ8hqJ2+/zcP+dtmbdOAA798bYujNCPKYQ9phZ+XEH0uQ8VFTe21HGG2/v45tPHHRsp+Omqx08+UID73/up2M7HV5/kl374kyb2Fzl/Cjat9VRXiXjDypU1sioqorRILTKcQmpBEA0pmDLsZxUEjgejxOoNTPpwhoeuNPOuZMs6PUiG7dGuXm2m4r9Ztrmy9Tbd1DvrSWABxEJBYVMcskgh00sw6hasAnOlICHezBfv3yI9z7bgcWoJZyIEgrBk/elsXefgjac1uq12HBiEAzMuDLB70sj/LAwyKTxTZNpyaTC5z8EmP+Ci3Gjj/HDpKdJzH3MxSPPudm5J87Cnz9m5syZJ2yL/wr+Hf2hJKk0VBmYNM1Dn+QpaAUd7mglK1aXMHZky+9ZsS7CwL5GenbVM2SwjsfuTm+2mLZrowMElq0JM2JQ00RLeWWCBe8laCv3RPSKhDwBNvAX48+rYNhAI6VlMgt/S5KMGFBkIypJanR7UW2V6OrboEGLqomhav3cfrORmRdaGhOfn3ztZ+2mKC6XyL69+xgx4sQr/JdfeCXdooOp0f9Kl446unTU8daHPsafX8G4UWYcdpEVayPs3pfAVN3nSHLD2iTxeRRRQvTrrefbDzMbg78uHXW8PS+NeW8FePuZnbiCxzimdeF0tmyt5vyzjp0jI12i5IDMHQ+6ef/VTNoWHvPRiqJywx1eTLWp9UcURDqovdkSWUl6pC9ircgtN63m6WdjJOUT7/5WVRWblVb5NAVBID1NIhxRMZsEVm+Icu9NqY2NxSyR7pAY1NdAv14GSssTvDTfy31P1hGJqVw309HiOS8+x8ZTL3vwBZLMuruO8860UFykZdGyMI+/0MDM8208OrcBJQn33JTGlsUpoaP9h+I88lwDfXvquelKJ1U1Mnc8XMf2XTEeesbNw3em076tjrEjzAzqY+BQ9ckFdKGgjp9/D/H6/ChXzDTw7U9RjN3+pEgScNfB4fowakKLCStd6MdWVqOS6mrqxVAqMlbw5RdaOndwtZi06NlTIlvMw6/42K/dwPQzTbgyWnfsFrOIpEmNOe1jGx3oyeGGvWh8+Xz0/m5Gjc3BMlxD/DAcrVfqi0FKB0eBi0gogrjbhqKqnHnmmSdli5PFv6Mv/Dv0ej09e/cgsQoq1UPUUk5SjvPWuzKSBFdcbG0mNDN2hJH5b3kJI2HBQRWHKaQDVhxECLODdSkRjIre9B++mwavgoSGmBpBLxhJF7KIq1E2sYx0NRWb9RaGkVSThPAjIqZiMhn2btmAQQ/FRan4MBpV+PSbEEv/krFYBS6fYaRNocSm/8JYbzySaPTpRzdfOZ6BvPjoFmJODzv3xOjaSc+KtRHe+cTPDx/kNvqMi8+x4b4jyegzK9mybyU91MGN8aWqqtRQRgAPbeiEBQc7WEfSn0TcpOG2zTJt2+vZfzjRJPkJcO1lVuZ/XEogUMb3b7jo2VXP8PF1mPYNwSxYj8URCSfx8jwuveJPuiiDyBGcBPDiKk6nqKjopOzg97lZsMiHXZMPR6YBNUkDe/YoMDFFy3LL/XV4fElGDzMRDCrc95Qbi0Xg2wU5iKLAJ9/4eeN9P88/ksGVt9Yw91EXOp2ALKt8/WOQhZ81Xz8y0iXuvjGN+R/5uXqGnWhM5dRp5fTrZeCCs6z07Zl6wOvdSaprZSIRBUVNdQTNub/5lItOJzD75jSmX1PF7Huu48k5r59UIUhOBHFkKLRrq2tx3LldO6g9FMQkWEiqMlWUUs8RIU40R8Q3HJixs44l9GNk4zSZtfIUdn3pY+OXIXwZ29m+JgeTSWTyOAuDTtmC9fCpVHGYnHh7qqmgLU0FLhu0ZQyf7CZp6EzHtkHMJpG6eoWS3VoK4l0oyM4FBaK7knywO8GipRXoSvojZ4Ajw4Y39P9fIego/h39oaJqiXoMFNEWARGtqmMvW6hsgE++lph9i7PF9333a5Bhp8C2n4pbPbct1Ib3Pqrk7Ikm2uRrObBbz4M3OFGNQWrjCg/eYyc3R+KR59x8OC+bzh2a3nN2m8Rbr9iZdtEGbjzPwg1XOBpfu+4yBy+84WXe2z5qqwR+/VVm07Y43lCMIQO1rF4rUnp470nZorx0N+NGp+4TlwvC+1L+OqT62c0miuhIESnKAa/splK/hY36X8lWipESJkirwZTt4eN3cjlcJnP1dSEuvUDiwbttXHRdmAdvP/bMvvWKndPOWErH+KDGbmpZTVBn3YVOlVGDzceXNYKWbE9/NoV+I3OKxF03pJGTpTnCfRnhsusbiNRlUMkq4kQZMerkOl8hRYsWi8Gy1SF0OoEJY83s3Z/g7hud/LUqwuvv+TAaBXbtieOtN3DTbEOrgnmzb3Hy7c9B2hZquf16G7/8VkLDbj1OOafx2kKqn32mVfRIk/njL5nTx1qaJD6PokOxjqfuz+DJFxs4VJ5g86KWfbwgCIwYbGTD1ihD+qeSlB5vkitmeamqO7nu7+L2/Qn693D5zTWUHpTIrhnWTBfBTgY5kW6UGTfjjJ5GhBAD+rVedOrWSY/GmMBoMvHglU7a5od56tk/sAXaYsSMX/ZQvjNKxW4XXZXBCIJA1FbGGf9KPRvrNkfZt8FBTrRNkz21KIh0VvuwgT8pWeVg5KRKHr8vjf499VRUyzzzYpBfF0XRalTCxDEYTq4w0Br+Ryc//10RDJi49Poa+vfWce2lDk4feyxpotUKzJyeah9+4b501n5hIZa7h9PHGunWVWLrbli3vpKgt5h/zEABaOK89WIafXqkbqYOxTrmv5DJ6+/6eeOpXWQGuoOvMMV/mF6K03FspDE/V8srT2Ry6Y3VpDkkhg00cKhMZuvOGO3baqmqTdKpnZbLL7ATT6g8MMdNvfvkuBrefX0BORRRwYEWX9eiI0akVUL5hBqn0h0lz6K2KloiigIFOTp6DHTjSFMobCuT1quEip1Ovvo+zPVXtjxC/dHHcbZuMNPv2mSjUjLAsIFGhg4wMOvuOpasCDNmmAmvL4kQN/DOgigvzLGz9f61J2UHo8nCl9+FERWRRFjPZ8/nkxFvgyiI5KoqS96pYslf21n0Q0YT7tVlq8NYzSLXzXRyxXUBukfGpKp1R0yVkWhDrCyL8y5ZxsZlmRwulZk6ycL3v4Q44zQtfXtYuP2hOqpqWne81bUy/oCC1SISjaqMnVpOfq6W8gq5cQPyd/y5MoKKwidff3pSdvB4PJhFO0FfnPseDvD4E1G0koQcMlLh0aAS4/tvtMjEsROlB6lNjaIqVHCArbo/SbcI7PCuxKQ4jyh+RonLEdpWDiFucmPK24ckKUyfauX1BQFkTQRaaVaOCREUs5dH7i7g0Xvg/Kur2borxhUX2nGlS6zdFOWaO2pwOsQmic/jccPlDj74PEA02pwz7H8BWXkWdqxzk6u2b9ygpik5fPrFDm66Jtks4R+JKCz4NMDvn6c2bJGoSofilvkXhw7Uc8XNNUw41czF59gw6AW++CHIR5/GyKoc0TjmaRasROo7M/3GStauT7Dm1wy6hXqmOoaElJ/Zk1xP++5+fMFtjBtlYdK/THTtmMcn3/oZMbmMyePMrNsSo6pG5vP5OVx2Uw179514gLtx40YUt8hBdqGV1UYxkisvsnPJuTaWrYkQDCk8cFs6jz8TZOcmMz7crSoNhzP38PKctBaDv2svt/DyG+XUBhxIaHCQQUITJie7ucJrMmQiVJHNzBsOc8/NDtq31bJ1R5yn54aRDxaTph7j80spIBdSQzn5QjF57iHMfngx2W1PvKrt8/kIBpV/VI71+hQMeoHd++L4AwrFRVp27Y3z4lteln1f0EjTMmygkfPPsnLFrTW4G5JNxnKPhygKZLkkXGkST84+xpM3doSJiiqZ866qIhZTKSrQ8NVPQX5eFOLqGXZOGW5iwUtZTLmkkvkf+tDpBMxGkUvPt+P1JTl7ZhXTJpl54LYMLj3fxuW3nDj/MUDEp/LqGzFcYjb7DtWy/Oecxgp7IKhwy71eNv6ajivYOXUdqkRPhlBHJRtZhitmoM6dpGunlu24fn1KUKKYPA65yrjtumxuf7i+xWMhxRfoi0bxcoBO9MKAGQGBTKUIQ9TGuj83MGjgIHTH5XiNfVL/JhoUVq9eS3u5NwoKxcWtb0z/F8dw+uR/8dTqZ8hSC+jBECRVInkwyZuPHOSLbw7yzqtOPvg0TGmpQufOInY7pMfaUEQWh9lHB3pSwUFKKSGEn470Il3IgiSkVeXhVleRSR4H2U1nUj9WjlBEpprHbjaSQyGQ6u6JqCEqOIjuiMhRxB9DlATWb0qQkOHSK/0YGtpijmQjE+evnw8gOhuYOat9q9fXGmTiqRH/4zrsREEky9cHj7eA2x5ay88f5/Lsqx7enpvVrFiSnibx/jwXF54vs7NhPZIqoUFHmAAiIjm0QRAEqtVSrDia8EXG9kWYMWMdc+cqnH5q08TUxHFmwhGF/r0NbNwaJVDhJFtoXjzWCXqylbbUUo5brcFvrWPxW3+ctB2c6YVotQIhNUXfE1djyJZ63v3Mw9K1AdwNSZ55IJ1TRhwryt51QxpzXm5g8IQyFn2Zz4xz7WRnarjtwTpEUWDMsNQ17dgTp3/v1hMEp40y8eSLDSxZGeaxu9MZPshITV2S1xZ4qax2M6CPgaUrI5x3ppX5H/kY1M/I4L6tb1wH9tGj1wkcLFnKqlUrGTp02AnbISe3PaqyjMH9Wz7//XdbuGDLJrLqB7CDteTQhp4MQRREomqEg+xkCyuJEiaL/CY0WoIgYMWBFQdiIMaHX1Ry1SVWTCaRy2YY+fCpcsJSNa5oHwREFJJIx22tIxklPH6/nVkPaUh3JvD6klx/c5D86tFodBpEC8j1kBFqj1HNZHvJcgbJOSS9YGhrJBH779ns/0+DnEjSLtkLQVA5IOyguzIUg2CkT3IkH3ywiIvPSVCY33RibdX6CPGEyrTJFnb99A/doUhs2BSnz/A6FHca+b4+6AUDvlADliwP50y2oNGkmj/+nvg8il7d9JidcW64onkMdvPVDvbuk/njozzqyMGEiRLDH8RjQMRMVXXrOgEtQRBFZBl0OrjtJhM3bd9Frr8Pe9hMdwY1mY50koEtNJqy7MW077WfkgMJppxuoWOxnlseqOXAwSRxUcCVbeLXJWF6dNVx6Y3VqUKYCGefYeH8i2DH1rVUVIugiFgcMrNnmVi3UcfSd2pIo3mTU1D1MWa0BrtVYuZNNei0cLhcJjNDoq7CgIoXrUHGmjDzx2+L6NOnz0nZIJFIEInAHQ+7mTjOzPjzKujWSY/RILBha4zhgwzce1MaPy8Kcf0dHoqLW96TAeTnaBq5/o1Gkd+/y+Deh/fy3Y87SAT0ODKSdOmmcsl4A9/+EiISUfnmpyCjh7ZcqPh1cQizSSAvW8M/NbXHYirvfuLj4OEE67fE+HFhGGtpf2Ka3ciy3Mip+3/CT98v5JJzzByqjLFzq4ZeQsucoelyPgfUnexU12PDyfYdre/19x9KMHaEibaFWqZdXsXdN6SBMQwBgUpxP+YcD5lRLW3cvRtjczWhweNN2XHeG2Gsnn4tpqUEQSBTzccYthDdkMvFl25DNNYjy+Ct15KmsyDbPCicvBhea/jf5Of/g5DlJHnZEofKZP51SssP04XTLDw+pwxHASz5JgOn4+gTZae2XmbcmatJ7k+NJGXRfERQVVW0rgZ6dm1Oen71pVZenn+YpL8LkiBRKx3i7Cn6ZkFQdqbEcw+7OOPCCtZviZKfq8GgFxjS39hkdBrA61fIzpSoqKg44ZblQwcP0YH+RAi1uNkVBAGbmkYlh8ij+TkPsgubaEUUmnO0HA9R1ZJd3xepXsMOzxreetPIoiUhXpzv45wzTamRmeOwfHWEkh06TI4o99zYvIotCAIP3ZHG9ffUMWaYidfeCaKrLyQYOsyhsgTRyMklgUVRRI3rSCgx1MMdyEwcU50TBIEMcvGUaLn5nu0seDWNZFLl+4VBHpjj5sYrHQSCkCW3bXFMQS8YoS6Hn//w88k3AfJzJcJRlVfe9pDulMjJ1rDvQBx/IInN2txrv/CGB6ddJCGrHCqTicWS9OymJyNd5MbZdbz5XBbFRccCkG27Yjw+twGTSSA9vWVV7NaQkZFBUPAj+PV0ZwyiIJJQ46znT9rTnQxSVTlVVXFTwzZW01MdQuQId5cpkY45ZkDn8OEJe9FHM8mlDUbBTEyNUKKsoehQD8S8ErRagT49NTwu7SVdzm8x0RLLLCHHoaKoYDaKfP1uDguXhBk2oQK7XaBLRy19ehiaiQAcD6dDwqAXcGWeeAfsfxKCgTioIunHBVMKSeIhLadOreD5RzMYPijFbbdhS5Tr76nl/lvSGjstFUVFltVm1BC/Lw2xeVucncuLWL8lzjc/B4knYNhAA5s2KlRXRUA9tmF0RIp45c291FcY6RLu0+R+0Ao6uiWHsHzp78y81MKt19kbf/NLzrXTub2Op1/28NmbOUy6uIKuHXTEYiqehqaiaf+EX37+BUVV0GHAX2fktQU+7r4x1dGo0wmMHZFaJ6JRhVWrZPKwEyFEa9LfWmuEooLmwZ8/kGTG1R6C9UZEoigkOcwetPoYF0xtKhDy+9IIojcTgz8Ph6WKLTtiPPacl4ZdeWSG+7fsbzASJpXolwSJWE0asdwTT35qNBo8viRLloc5ZUTz779zT4z8HA0ffx3g/c/9fDAvdd+8NN/DnPsymvFTC4LAK09k0n9c6T8mVGMxlSEDmgeQgaBCMqny4avZDO6XGg+uqZN5bG4Dm7fHuPUaJ8884OKCa6p46r4MTht17Ds/clc6N9xby2sLvHRqr0OSkv/4Hf4ORZBJk3Mxtq3n8zdzmnT5WS0ib73o5JRJ5cQ2FCGTwHQkGSmlNdAmPY4rJ8LtD8kM7KvngdvSm6xzwZDCjz/HySNFqaDTQ2G+FqNBYMuOGL26Nf9tZz/qI7tuEHYh5ddr1HKcpOILm+AkHIrgXhLD6NAjpYOoAzUBcgPsb9iHHjNbWIEFOytXrmzknPtfNEcymeS3hb/x2stvkq0WkiccSxZLgkRmvD01mzQMGb2PzEgH5LQK1m8NYLEliWUFETxxEoE4cWK0F7pTq1YQJZxKfB6HIjpQySGMWNihrqcNnTALVpIkSZBoVHMvU0sIE6QXQxsTkkk1yd7kFh58vAqbWU9u1ahUAeuoYm5DGnWeCpYvXsO5504/qevvP6Q3u3/ZR57cudlrijaMThKZfk01QKtjfH16GNA76ujlOZW4GiOJjB4jMnH2shWraidMkO7CwCbv0wtG8uuHcce9ixk3xtik20eWVSaelnrGFy+NEXJb2MdWQCCDbBwcoyhxkctmVlBAe9K0Lurq6khLa12EqUWoSa662M6sjX7qtQeh3W4ev8fG6KGFuBuSvPG+j1fe8TO4n6lxTYRUAnTpqgjX3FnL52/lcNooEw/MSYliBoIKdptEMqmi/QdKJUEAj09h3cLCximpLJeG157O4oMv/CxZEWbhZ3k0eJKMOrMcn18h1IrAJEAymdpTDOgjMe/lxxk69OcTNoMrM59EHA6Xtbx5791dz113x7nh9iV0ZSAO4VjsaRCMdKEfu9QN6DDgoHX+dUMsg42bSuEITe3QwTrmWQ8QDUYJCl4y1VyqKSWPY8+jxSFjs0pIoko4IvHGu0Es9Z2QBA2S48i1pyjCMQs2LKoDn9qAQU5DAOqqWy84/cdDG8fRdw/DLAn2H/odtUIiGPWRWTWU8ZNXcc65EuedZSYWU3n7Ez+798b5/K0cwhEFJaMS6lvei9ZThejPpMofQSBGHZtIqjIyMjYhSiSqYNCLqSm3f0Cao/XYf9aVVlb+GsLSYKdBrcVqT7JjuwZFUWjXrmWxqdYwctREPv32bWJxmZ//CBG1KGzzR7CR1iItnCRIWNwdOWVIKWedrrJqfRR9Fz2vPJFJQZ6WPSVxzrmiivZttWRmSDx6VzoFeVpCYYUPvvBz4JCM1qzy8IP2xqnUZFIlGPHzlriJLsmBjXEAQEgN4Mlfy2dPOMnP1TLrMgcAUy6pJNupx00nJDSMvGAX63eEOHSg5Yanf0JhYSFmS5LaepU6d7KRTgBS+Y4Fn/q5+o5aLp5mZfhQDX+uiDQRhDseG7dF6djuWNOE2STy4hwnD94tM2RCGUt/LOCTbwJs2R7nuYcyeOhZN/sPJ9i7P97kfQBlFQk+/z7Isw+l88IbPv5YGua0VpphNu+IMesyOz6/ynlnWpl1mZ2JZ+1CqUueFB+8u87Nus0SV19qZeXPErSS0xQFEY2ip4D2bGYFPyxK8kTY0WStOIp573q5fLqNvj0NFOVrOGdmHWLEiq79PjplyHzzbh6nnuHF0HAsTraGCnnl9UrGjzFTX6+i/4dJXT0GEsTJEYpI82cR9YU5yG66UcSB+E5CHgG7znrSlCit4X+s4NG/MxKJMNOnWXE6JOJxlY+/9nPHw3U8/KybnXtSiTOPN0lYDTHrWmOz0aaKKhlbeoIZV8QJuHYSU5uSqKuqSom4mVlXGVts0xYEgX59NBwStrNf3Yk3bRcP3HmsA7KmTuaym6u5/JYaPvjCT+cOOvT6FLfFzAvsfP1TkCmXVDHxogpef89LNKoQiSqIgoDZ3Hq1pZkd5CBRwthJo5bylo8Rw1SwnxK2EVdTtomoIXarmxCR6JYYiejOZs3GlgUoFEVl7boEJqwYBBP5dcO57e4AD9/j4IcPczj/6ipefMtDycE4W3fGmHVXLZde5SdRn0FREa3ybWZmaIjGVH5cGOK9dxVEJEaP1PL6ez4Q5JPiPu3RozeykiQW1pERb9PiMU5c/PxLgtPPL+f06RUcLJVZ9n0BX/4QYtGSBMZw63QDWn82dz7o4/lHMvjlk3x++SSPHl0MTJ1oZcxQEw/ens6UGVVU1x7zoMmkypvve9m8I8aoIQaMBoFH7kynW6dUda0gT8sjd6bxwBw351xRxa0P1HHmpZW88KaXeU+5CIZUNm5cf8I2ANBqtchygmK6N3bl7WUL7emOS8htMgaXIWRTSEf2sZV9bKMr/enJEArCfSj2jKZTdBgVmn2IpBzpfmkLBYluZMiFyBE9qzdEeOS5Bi6+WKLatrWZWmulYTvjzlA4b4qVZ1/18OrbfhYtizButBFJghU/5iNJArdf52BvScskzpDaLMXiCk77/3Y6tYSKslrMOJA5ZsMq12pee9XAN++lks0TL6pk4kUVPPe6B0WFZWuiBIKp32vscBM//tacT3Xeuz7m3J+BJIkM6mvg0bszmHN/BpPHW3jjRSfBzGM8W6qqUufYQlJRyYp2apW/Ll9tz/cLnIydVE8ofOx+GdTXSF1Dknlve+jSQUc4ohKOqIjSiS+/AgJBfJixIYWdLJgvsHBxU78eCiucOd2NpbYbgiDgxEUdLQvMyQmaVVCTSZV/ne2m5q9edIuPpEBoR5HQkT6MwJrI4vV3jo2n7z8U55Y7guj82fgK1jHvWSd3Xp/GJefZ0MvWFhOfcTVGNSlBnKPPkxo1Ip0EmbvFYkFVFG6cXcfWnU2LSPsPxZl2eRVLV4WJJ1S+ey+X7MxUQq+sUqZLx5Y7gI1GkXhCZcXalteIXXvjBEIKDz3jZu2mpsfc/nAd3yzIZUh/Y+N9keXS8NLjLjZujbF7X5xO7XXotEKTxCekOkpfeTKTL74PsuATH2l24aSULJOKgkbUcOmFpmYxAKTuybtvM+Gx7mMPW8ijLdU5y3jtXZkNf2Xx62e5rPutkMun2zn/6qpGAb/9h+KMP6sea1XvxmJSNKrS4Eny7IMZ3PFwHV/8ECCRSN0/FVUyl1xfzc5lGY0bnrgao5z95HBsxMtOGofYRdIH8QMQ3QOyG0JKAI9QRxf6kUEOIXyUlZU1u57/RQrRaJTzz76AF255A1+lnxzatHhcZrKIWFiDUriPT7/QsmlpDst+yGfHqlxuf8KLPSPGfnawT91GA7WNierj4RAy0GHELZWjFQUOspON6jI2swIfbtxUk1Dj1FNNR3o16cSUBInO9CHg12Cs7tQidZFLzWPbuh14PJ6TssFd995LlXY/B4TtjQJMSVWmRr8PW689fP52FtfNTI1j/xOOJvd0gh6jYE5tBtGRJEklhymgXYvvkwQJjTeXJSua+uDvF4bp30vPobIE894MIxzpIs2mADc1bGHlse+LjBMXFRzE3ODkvfnvn5QNAPx+L/6AwtDhoOmynVW/5jDxtBSPe1GBlidmZzDrMgd3Pto8gTZtkoXqWpmSA3GWrIig1UIkqvDOx34AunXSsWZjtNVOm+VrIwzqa2iRHuqiaVYqq5N4fEmmXlbDqaOM1NTLjaIqLeHrn4KccZqZW69xUlfbXLTtn5BMJlEiRtatl5usvcfjcHkCA2YcQjpJNUlcjTW5trZ0IUKQOK2L1cWFMNnZx9bt0vIEsbBIl/gIKoQDZJBLNWWEVH/jMfKRsDnHFWP7XgvLVsjY5FSRQXOk1iC7j31GmpxPKSWIRkhGVU4i5/EfBa1OIJy9k06dVTauF9DWtyEn1pUqDrGLDURDAofLE8z/0McLb3kJhxUSCZX+p1Ry4x1+ctpG8FJ3RMm8jpr09dRkrqZGv4cStqMi040B9BKG0lMYQk+GYBEtSKLEhddWc9Xt1ezdH29cB/+Oymq5xXX5KKxmEaQksprggGYzbYshVGtGFuPMmDHjpGwxfMRpPPGiB4Ne4NM3snn7FSdxKYyD1htMzIkM1qyV2bQtxjWXODj/TGujcGun9jqmTrSQ5ZJ4/Zmsxr+bTSLXXOLglquddG6n45ufg3QbcZixU8sZd14Fe/fHKSpSOcQeNqrL2C6uojz7T1xj1vHNJ3aWr43ywhsevv0lSDyuEA4rLF+hkEEuekz4/PDZW1nU1u04qesHMBqNgB67TeSFR11N9uaCIDDzAjvhsMKDc9wYdBK/LA41diUej2RSZd47Pmac07xjPxYHOQl9xpbyytteauplZt5Ug6oKPHZ3OtffW8tzr3k4VJagrCLBvHe8TLu8ClVVmTTOyoevZvPMa54WfdTn3wfo1VXPhLEWLjjLyqC+Btq10XH6BAlZip5U8lNQRA7t0WG1CHji/laPS6hxNKoePUa0WkhUZXLaORVN9vrxuMrzr3uQJBrpTPr2NJCdDRMmKXTpCh+9moPTIaEKShOfahTMHNpuY/77Afr00hAQ3c2+w1H48WA+TqzYSz1WHNiFdHozHHPSQUwboUuXLq2e42Twv52f/y9CTSXlyioSnH5BJeefZeXy6XYavEnmvuFh2644+bkabr/Oic+X5Lyrqhjcz8Dsm9OoqUty16P1fLsglzSnxLUz40y/bDne2gxETxZxotRSic4a5PqrWk+ICQLEMw/irTVgCKfatieOM+P1KVx0XTXPP+KiR5djm9bqWpnJF1cyaqiR917OwmZNJW4/+y7A2ZdVUV6ZIBEXyMzMbPUz/4627fWUbt6OLZFDqWELSAHSQqnx17AaoCFtJ+efHeXXRUniBw2sFxZjUq3oMJBJPioK9WoVNk8nrr9jJUt/1DfrwnvkaT/6hsLGjatG0JJwOxpHtn/9JI+nXvZw6wN17NoXp67USL7aCQmJYLT1pBakuANfedtLUtUTTN9LMKrFYRc59ywnGzduZMCAASdkhw4dOmCyJSGhQ5Rbd4BaxUBhgUosBouWhenVTc85ky389EuMBPFW3yeT4LQxhsbNeXGRlk9ez2b0WeUM7mfg5qudPHVfOuPPqyAzQyI3W0NltczIwUYG9jHw8TdBJv/LzDmTrZjNIh9+GeCmK508/7qHD17JJhRWqG9IkuXSYDYJXDyrGp0Gnnv6dj7+bCla7Ykp++3fvx9RlUjj2D0UwEtX+rd4fDpZ7GUz/RjVLBljEey0U3qyX9hGVwYQUoN0UQpBAFNNR266Zy2vPpNBv14G2rUN8OpbixBD9hSPrM6D0Srz3GO5PP2Kl3mvyNh1ErIMWkctbYs1GAwiXr/CDz/HOXxAoqJKJi+nubv96qcgkTBkZTUXaPpfgBxLUkg+VRzGhpOA6qX/0ASnjU4FJo/d07RL49Ibq9mzP8b0a6sY3NfIdTNtnHZuJd276GnfNrX5TiZVlKR6XLd8U2S5NJidMahJ/b/BeIAzZwQoLzOxb7+lVTYRIxZkVUbe25lnXjrIQ3cf62gcNdTIwqVhLppqY8GnPlxpIt27t87H/HcMGTaEj1/7nEPSdnonRyHWidx6w3oMWRX076Olrk5hzw4t1rruOOSUX9egJUGcKvUwOUJTnqGkz86y1RFGDjk2WfDzH2Eih/PIVJraVBAEiuI9ePWNP4gl46zfEmfvHgWNoqfotG3MfcrZeG9Pn2rmubkHSFYVHdcBJlObvgFnQYDLTpHwe/38vqgMfX0x/mg9/QecfsJ2CAQCOBwaTCaB2x+qw2QSaZOvpbwqgdEg8tozmVx1Wy1D+hmaVK//T82UdqvIvY/X89bzWXRqfyxJU1qe4MbZtfzwQR4aCe54pJ7zpqQEO3bsidG2UNuYYP27zW671sH8j3w8dEc6mRkt32uCIDDhVBOffB0gEkvxOJ4IVFVFQSFpCNC9W+uV8E7tdfgMFbQPDCZiL+WluWaGDWzawdq3p4EnZ2cw+sxyDHqRoF9EX9mZXDWVDPPhJl6bzrOvBHjifgdfvZPLe5/5OfuySgRBQCPBqlVJ8vzZ+PHgoY56quhq6os5S4dcD0oQZG2YBqWWAA10yOpGXj8Xkl7EipWs+HDCm6CwrANuqo9sZP4XLeGh2Q8T2yKRlSikmvLGQiCk7osIIZLImLBgy4zwzSeuRt8HqaT7hdMsuN1+3n0il9q4mxB+Mmk6fSCrCWpca+nRPcZF0w3EYmHmfxDgwD6R9IaepJPNRv6igoPkUtRqUUin6slQ81r1m3qflc2bN5+U+GFNTQ3TztJSsq+czVtLKcrVYzSp3DTTwEXnuNBqBfr20LNvf6LFzn+A2nqZiF+LXVUIE0REwIgFD7XYcBAigJGWO4MACNgpKz/WvT9vfgB3jcSCz3y89XaCgvoRGIVjBQ8rDvxqA7vYSE8GU00puRQRJsAh9pBV3TLF0j+hutLPwV0hKqqSPPtwRouJyLEjTLz8thePN9lkzbNbRVzpIuddXc0FZ1mZeJqFn34P8vbHPkYPM9Knh4GRg428+6mfyy5o2p0fDivc/mA9X8xvmVZFEAQ6d9DS55QytAkTFlOSoYP0FBVouOHeWuY9ldnkfiktT/Dwc25W/FCAwy61yuncGuS4TFoyj0CNh8nn1/P1h+lNKHF+/j3Ma+/50JHLNnU1SZJo0RElTJqaRREdMQgmRFWkilIy1ZanfSKuEi48x8BPf4Tw+ZI881KQouhwGvJW8+Dlet6Yt4YO7l6UsAOtqsNJBhGPQMnBOAN7e/n8pxzM6Z0J25NoLSnOY2RIVB93LUKMsBpAkw7+YIABw1uOb//Tkd82h54dqvnyYy3dE6ccK7wIqeLbAfEvzj/LzHOveRk32sTQAUZq65O8tsDH9k1a0EWQctdTGxOYeLqeWVdacNi1/LCwhrvu0dA1OQAVFUVNIgoSkqChs9KfMvkvPp9vQasRuOLWGua80sB9tzRNMiqKyvV31SOpre9tflwYwe/X4EtfTH5GlIWfFdFzdCm62uRJNccAPPXErfzwQWYjxdOrr0fJSBYS/4d9X4IYWj1s3RWnd/fmcceufXFeeLR5QQzg1JGmVJKvNMGSb/Ib+TuvvdWLuwbyKcaBiyrjFu6/P4miqtwwu45zJ1vp0VXPzj1xRp9VjtenYq3tjCAIhPW1DB2sITtTg8UcI5lMnnSX38Qpl1Oc+WmzZ1dVVe57zMf6FXr07o741xoI6w8xdmoFrz7tYlDf1NROycE4N91Xx8Xn2HBlNI/r5n/kIzdbYvwYM/sPJQgEFT56LQe3J8lF11WTmyOxpyTG4y/EkUQYO9LEnPszuO7uWiAlQPzArelMvriSi8+1MWKQAbdH4YU3PRgNIq8/3Tw/ct5UI1/98s/Tq3+HKIhk1A5g2oXLMSRtHNJvwqzXIYbtOOXcxpjhMHvJoQ0Vwn4evNfMF9942b3RzGnjw1iy/RQVSjR4k5wzydrsXujdXceF08w8M8/bGP+PO1XL4oM1ONVjuaWchv688uRWxIxqao07cYaaCxrF1AhBfHQQegKpqZEKDtKLoUBqPemk9mZzZNkJx8j/J/xv8vP/MaSUDuG1d/0kk/DNgpzGRVxVVV58y8vDd6YzfsyxoOrGK528tsDLA3PcaDQC99zkbBz16VCsY+0SF2s3xVi/sYQ5c4N0bziNGjazdGWE0cOaj9UHQwpuT5J0k4UunEosFOXmK3bx0WluuncXuO1aZ5PEJ0B2poYv387h3ifcjePROp3AxefYSHOK3HJ/HaHwyXE16A1GCrrWsndXkDkP28lI9/Dqm8vwBVQKC0ReuNVMv14OiosDvPhAnIxkNu3oyT62UMlB0shEQaGM/Rj3pjFgXBk3XGlnYG8DlTVJXpoXoX5vBq5gx6YEvFEr1XUeqmvD3HRHEKkhBwIOELxoVDcGDKQL2VRU7qfBk2xxrGrrzhhD+hmYNyeLP1eEufr2GjIz0rj3JicvzY8RiUSavac1yLJMXq6W8qiKGm59LNKRIfPKE1lotanRpavvqKFnVx1pLoX9GQfA3fJClsg6wO2zmgbeBoPI9LOtfP59EH8gyaB+Rtb/VshHXwf48Es/wWCST78NkJMl8fFrKYV3gC4ddPy2JMzAawycf6aVCdMruOBsK1066Fi2OsJHXwewWUX8AZXTxkT5449fOf30SSdkB0EQEEh1TGjQ4lPdKCgcZi8ZanYj+fZRJJExCAb0tMJ3ouSyX9hBtVqGqtJoV4fgojIs0K9Xqsp1zWVWrp5p4VCZjKpCm4JMpl5WRTSq8uNvIV6ca6e4SOKPJTEWfAS19anARSPB+x9FSa8cxJQL1vLj5+lNEiVrNka566FUx8vks0/MBv9pSCqpJE+CGPVqFardzVWXtfx7VtXInDbKxPpNEZ6Y7eKq22qYML2SAyUCI071gKBgMgtkZavE1X8mED9avVRVlXDaQe67LYO5r/nZqvFhSrYsABbCjxEzaXIu33y3h4fuTnVjrtkYZdPWGM895OLGe+vw+GSmTbZSVdtyV2ZLGDhwIJIpilHSoA3qqFerqW+QKWzoz/ZdeqooJYQPIwJRwgTxU85+ssjHTQ1uTSnZcjskVYtXV44+rZ4bZ8dZ+Fle47jzO+9FsQfatsrJY48U8ulXJVgMIo40heU/pLHvoExFdRKHXcJiFjGZRJ590szMK5fSIdEPMzYqXCt4+WUdp4465n+UR1Vm3X6Y8l+DXHH1FSdsh4qKCjq101JVq/Db5/kEQwq19UnSnWLjOjlrpoPTL6jg2YdcnDXBgkYjYDKKlByMkZulRasVmnRkxOMqOp1IQZ6Gx+Y2EIkquNIlfH6FpAKvzsmkbWFqE/PBK9mccWEF40ebKDmYoGfX1gOxnl31PPxcShn2eHXjvyMzQ8PQAUZ+WRI/4ZH3WCyGgEh91MuWbTbGjW75uB274zijRdgEJ4G0NZw6suWC5+B+RvLzNCz8NA+PV2HW7YfYt1TFHMqlhO10Tw7ks09XYzZ7ueUaG9df7mDWZXb+XBFh1s1BCn0D2MsWDIKBHLUtfRmJsZ2AoRP4fwFZlYloGnjuITsjBqfz2KsuFEXEbIzR0CCjM5gxD4RkwIzklVCU1sdj/5MRiURY/ddaiuTuIICiHqNKqFerKKUEE5bU+kgDHfPUJonP43HlDAtvvVWKUqdj9NiR7FlTQpontflSVZVK1yrefEPHiCHHNvYXTrXx2TchHru/DLEhly5qX7aymq70a/U7i0iordBvpA5QT3qT+/NP3zBpvJk9bRXKtphIy6nhzecyGyl2du6JMeO6WgINOp551cM9NzYdJ1dVldvu8+KrsVHNcqw4UFAI4ksJPmmK8WobCEcCjRymf0dM5yGWUPhlUYh5r0co3WEn4otz38NBspV2TRKfR2ET0tCqOirUg4QJYSMNDVqMmLFnnJyiL8DBfYeoqlLQGRWGD2y9YDBikJEtO2NNOOl+XRKmwavQtaOWZFJh6aooDocGvV5h0sUVDB9kYvRQIx9/HeDnP0LccrWTzAyJP1dE+OQbP1ot5Oe2voVUVXClC3w+33lEYDCFuW946H9aKTPOs5GbreGPpeFULHS9E4ddIhRWsNpOvEkCIBGTiRCmONmT8MYEQ0dvp31HFVeGyJZtCeJ1aSQ8DmIE6EmKGzL1HVMCVztYSxe1PwIiTjLYzw6K1a6NSQJVVamz7KaoS5Dr71WYcKoJV7pE964a1gSXc9etZi6fbmfwwCgPP7GBjMMC8USQUl8ljrp8Lr6qjh8+07Bqo5PSylxcxzF6RLbSyCuvqirVlGF2GhEtUHmgnAUfLjgpW/ynwO7IYN26arokhjTpOIdUJ7fL25P7nlrLwk9zicVBq4Xhg4ycfYaFh59p4Os3c/BZD/Lq3AwmnHrsWdVpRLI0mVRm/oXDlUAjQX2NiKm+A85EAeb6Dsx/v4TZt9n56p0cRp9ZzrZdcW6/zkmbfA1bdsZ4eb6XonwtfyyNsKck3qSgCuD1JXnzQw/X32mnwath8XKRYEjhqhk2nnihnk2bNjJ06NATskNJSQm5rvom3PZbdsbJJI+9bCZHLWwxrqjW76V6RYTuXVtO0Pr8SouF3aPITJfo3lnXKHj8yBw/a3/IoW0ol1L2ki5kkx3syT0PLGLYCJVfPs5rnDQdO8LElRfZGD+thsR+CzIykbQDTJ+WKrwb9MJ/KflZWJhHYXrz63lqboCfP8ig7VERTwFc8Vy8O91cfO0q2rcT8fqSFOZrKcjV4PU1Tz5v2hblr1URlnxd0FhMKy1PcNbMSvJyNPTtaSAQUjjjNAsvz/fy6pxMOrbT8fJ8L9mZEofKErQp0DJ8kJEfPsjl8x+CvPK2j2RSpa4+ye9ftFxIikaV/6N8y99hsZrx+dykG63ktA0zZXKcVeuj1NYn8UY3E3DrCdVakZIGJERsHcq46cosyku9KFu746jJoFxYwssf2MhIl1q8f6pqk1hMEs7jqB1uv8HKjz9vw1BmbVz/BEEgw9ud3VEPYTXEZpbTQe2JRbAfoair5gC76EI/VFXFQx2H2ENbujThXjYJVgRFIhwOYzL934vA/W/y8/8xyLKMqJWpKNMx7zl7k+rlmo1RivI1TRKfR3HtpQ5OnVbOpvUin38sIGrDjB+n5cG7rNisKYXbQX0NbNiksPfrCA5fB26avYyFn+c2cXCJhMp1d9Vy7SV27ronNYKnFwy0T/Zh4687WLmxhA7FWs67qopoTKVPdz1nnm7m02+DbNoWIxBUGH9eOWdOsHDVRXYkKaW69sAcN4l4klgsdsKZ+569RvD1x1+TZ86gf58YfXoYOOuMpptIVVURpCRhx2Ekdx47WUcubUgXjm3yCulAWXI/vno36U6Ji66pQ6otIiPch0zB2MyxJI2pUf1bb02QXzemUdgE8kmSZDtr0ag6rLXdOP+KTfzwsatJpdrjTXLnI/W8OicVwI0eZsKVoeHsCWYEQWD5Oon7JzXnqmoNOp2OUEQP2jA1lJF9RGTgePhVD71607ipt1pEFryYzfDJZVjNoEv34gmU4ow3fW+9fj8DhyXIz22e0OnWWc+A0gQXXlfN/OezyHJpuPQ8GzPOsfLhlwF+XxrmvZezmnDBlhyMk5udumfPPN3C+NEmvv45yAdfBPjp9yDPP5LBGada6D7yMDZLnJK9W+AEk58GgwFVE6dM3o9PdWPCQhf6oqJSzn7iapx2dMWACUnQkCCe6vj8274rpAbwu3agcwRor4/T4N2IUKtDiSuNwa5J0zRYEQShMQFy1L5f/Rikf28950xO2a5fLwNXz7QwcnIF+w7EGDHEyPa/LFgFB/V7ejBs/GaK2qQ2DLv2JvBXWfC6jVhdEerq6ujQocMJ2eE/CaomzmFlD33VUZSwDUWoQa9LqXiGwwpLV0VYvTHCirVRivK16LQC6zfHGHpGKf17mQh5BOQItKEbGeRCCDx1tZTqtvDLHyFOP7W5L62ulQl6tZjVKHVUkFUQR6cTuHKGhQXv7iOtJq9ZMJBUk9RSQR9GIAgCAa/Ag0+7Wb8lyphhRoYMMPDA024URUVVVfaWJDhQsfqE7WAymXBkJdFEtciBBIfZQx+GIx4J+jvQg6gappz97GULGrT0ZDB6wUiNYxMPP59gX8l+QkGVhct8fP9+Lg883cCUGZWMGGykTw89e0oS5NB6p4JWNaCr6IGLfEryvmfiRZUM7GvEYhJ4bK6bjsU6nrg3nS6dtXTqXc/2desRBJWrzxU4dZSjyblEUeDV59JYtj54UgFubm4u6zbFuOP6owruIhZz0y6hi8+x8v4XPj77LsCzr3rIdEkcOJTgzEuq6N5ZTziqYjIK3DnLSZ8eeh593s11M+3s3hdHoxEwmwRUFWae37z6r9UKTJ9q4+ufg7Rvq2Xd5tZHJEsrZCQRXnvPyzMPtlx4Alj4Z4ilKyLYnc39emvQ6XRo0YEi8PZHfm68ytqsW0pVVZ58wYs90JcoYSx2+R+TqzaLSCKR4kj86K10Bo7bw+YdB1JBKFpCDQbeeVHHJx97sNhUIhEVweMiy9cXnaCnWO1GXdomdF4NgiKgSYekF+KhBAesKzlzooarZzh498tsVFVk/Mh6Zk6roLwywTkXmyjs2hWpfQLh5NhQ/qNQXl6OId60m7CWChrUWoL4KKYraaS66sJqkDaFa1o9l9EoojHIpBdkc8U1lzNfeZv9vx0ilzb4aGDsOIURQ5on1M47y8z7H9cTXB7GLNgoVNvjw4O9lRFLPQaqOdyEB/F4xOwB+vc/ue42vy9MZVWSS863MP8tP6EVQ5g8aQeCvQZBTDJskIEMl0D3zhoOHI5z4+xarr3EQZsCDVt3xXngcT+btsZwqW3oTHHjc6GoCnuFjbQbeZAP7nVywfm7sdcPa8Hfy9TE63jzyQxUWYctVIgWHzqiqJoo6eGCVjesLnLYx1b0GNjCCiKE0WMkEjzxgvhRGE1GHJUD8BSsJBZTMbTCQRgIKhiPE3TbUxLH3ZBkydcF3PdkPTV1SX78MBdRFKiqkbnvSTer1ofJzpS4c5aD3CwtX/8cpLxK5reFSc6eYmTt5gg//RFi0rjmhR1ZVlm5Nsrj92Y0SXwCaCSBwjxNaiLInWT0UCMN3iTbd8dRVZV3Pg4yddrtJ2UHZ4aDCEHM2BAVEVv1GHxVEdzI2DEhCRKlLKYPI5rQLwiCQDaFRNUw+9mOi1zyhLZUqofYzHJMqhWZBBHBj1EbpX+ujjeezW6MeaefbeNwWYLLbq5h6hkWBvcz8MtXx3jtLr++gV1ftUXdWcDIcZsZe8o62hcUsG6zGU3QilBuIHGkBqqqKvvZQYwobRxtqKmsxeuupqamhry8/+WE/zvKyg4Qb9C1SLEDIFtrGTnQwPRrqyku0hKNqdTWJ5l1mYMHbnfy1ddVZDvEJolPgIVLwnQcGuHdeemNjS2hsMKt95aw7ucgpkAehw6linOCIPDZWzmcfVklDz1Tz/6DCWQFCnI0pKdJjBlhZMollYwcYqCyKokggD+g4PbIzL45nWmTrGi1Aus2R5h1Ty0zz7ehJDX8tXgJs2Zdf0J22LFjB8P6R+FI7KYoKoJGJqLx4JBdHGAnxWrXJj6sQj1IfcyDszaTlb5aTp1cz5mTdMy80EIioXLOJQ0cqky22jUPqeTXk/elfH4iofL5V3HyQh0J4Sck+Dmg7qSIjpi0OuY9ZW9GsWcwiLzzSjoTp2yhQZR56xUrBoNIJKIQipjQ6Vou2v0T9uzexoFkmMnjzSxaFub7hSGiUZVFi2XaBoY088kOIR25uienXXKI3r20rFgbYfbNaTz8bANTLqlk8ngzFrPIVz8EicUVPnk9p4k9CvO1vPJkJl/9EOTyC+089XIDH37p590XM7nytjq+mJ/N2x/7ePyedM67sorfv8jDZpUwmUQuPc+GZ3ySc66oIiOt9U73+R/5URQVRVFOePS998BOrF++kYum6ZgyycJzr3mZ+8gxX9zgSXLzfXX8tqiOwv71nDXZxNxX/azfFEN3hJdT7y7is28qWhR9djckOXg4QbfOOsoqZBRFRRQFMtIlfvzKyYyrVlFVYUEMphGQg0QMtYgRM/3lCYTwU8Z+YmoEBQVZG6BvX4GtW1cSj2hwkUtX+jcWqI7i6LRTKBT63+Tn/0TodDrkqA6z1cC/TmnqlL/6MciMc1sfjbnkXBv1q/PJqmmLqqr89W41pyzbxuIfMxq7MbUaUFGxCA5q3SYuuaGabp309O6up7JaZvHyMNde6qC2XkHXUNDk/DlqWw4JJbg9Cm8+m4nVIvLX6gjX3lnL1IkWfv00xbsYj6u8+6mfS26o4b2Xs5AkgdxsDQLg9/txuVrfCB6PPv1G8828ZQgGEwcOhejztynRUCjJOVdVU5irYeHXGUw4qwa9O6tJ4vMoCoR2+GJljBlq5AE8BMIJ8lpQQIupEarDDcx9WUdm3ZBGhc+jkASJzmpv9rIFa9JB6TojfcaWMW2Sma6d9GzfFWPt5ihP3pvRROjn1JEmnnixgXOn2NAaOp7U+L8gCPj9YSadrmfVyt007NXiTB5rHferHoJF63nuiabdDTqdwMjBRiaeZuLtj/2EC/axcvk+MslDlMAtljNgMLz5UssE7wcOJxjc38iUf5k585JKJEkgzSGy/1CCi8+x8e6LqcSn15ckFFbJzBB5430fLz1+7NqMRpELp9r45ucgMy+w8eWPIaZOtNGjq56ffg9x1jknLnpUUVHBwAEiK1cdoDfDmnR6ppFJg1rLdtam+EtUHU7SkXUB1KjaxFZyp3V8Md9Jp/ap7xkOKzzyXAPffLySNr7hAIT82la7emVZZfP2GKAy//mm95rDLjHngXSmXV7NkD4molGFgOqllH20rx6MWm3iAHGMiNSyF5kqEnKCLz774oQrvf9JsNsVEtEgh9U1tAn0we918elXe/hrdYTfl4YpyJXwB1W+fy+3ccxZVVXe/MDH08/E8Nbr6ceQJgFyGlnYYmO49OpFHNpubCKCI8sqV93kpr5GT6W0mIsv0lFWlbp30pwSN9+k5YknliIF09Ciw0UuIhJ72UIbOiEKIqqqEhPD5GXbefjOppuWD77wcd+TbpavDWO3n7iQQSQSoSBPQptU2V9VQj7FjYnPozAIJtrTA1QBH+6UmBkg6wKMH21lyr9S1zn5DD0Xzarh9addvP9FgD/+CuPxJrE5kjSU1TQbfz2KBmpwkcsW86+cMdTE/LmZTQLan/4IceG11QQjCrGQhiwKiGbs44YrWu42FASB8860sn79ekaNGnVCdrDZbKiAydh6Ek+nE1AUmPuIi+vvrSUnU8OwgUZuu8bZWByqqklxNSVkldNGmrhomg1VVfnihyAPPFXPp2/mtjj2BKnu9i++8xMKK3zzU5D7bk5rUSn+2VdTXd1D+xt5+hUP/xpjbjaWuu9AnDXro+S6dJTVVDc7R2sQRREREZ05TqDSyfhzq/jwtUzyc1NrToMnyV2P1bP/QJIsahEcHqy6FOVDSzzfqqri8yuN308UBe6+0cGtNyWpiVZQRSkO0lHjKjUVERIVmRTRMeVXj5wuToSB/SXMhh2sX7eDztbhhHw+gl02U2iN8exDqc6GLbtsaCSV8yemdv35uVocjioS9Z0RMxRkMU737t1P2Bb/STCZTMhCim4nrsYJEiCAlwLaN/JKHmQnBWp7HLg4dLD1jstAUMEbiRCvDHDDhTchOqvxafTUJsqxpclccWnrG4yrLjfw0LpKDPH2ZFPEepaQp7Zt1oGlqApRXQNqlodoWTYGoek5a41lnDJhzElvZkaOHsNbL//ElRfbuOQSiXde3o+rrgcH63aRkZXk7DMEPvwywIKXU2v8hi1RXn/fS01dksx0id07VQzBHPKFppyeoiDSSe3Hls2LaddGx6SzI3z+zgaK5V6NXSgRNcQuNtCO7qT5M1FVlVoqKKMEZ56P4f1t7Puu9c5lFRUjlka18aPdL8uXLqehoeGkRI8umHEec1a+gKG2Ax995ebyC5t3jyqKyu9Lw9w5y4nPn+TTb4N89WOA915O+eWH7khnwvSKxuNNRgFXhoTBILKnJMHKtQ0MG2Rg9k3pZKRLDN1azeoNMe65xcH9T7np38vQ2P0FKV9yz+P1iJLKuL8Je/zxV5jdJXG+XpDbJBlzwdk2nnzJzW0P1rP7UDtef3PaCdsAIOgPkSBOlBAmUsVovWBs7NkNq0FMgjlVMGoBeRQfEc7sQVD1Y8BEZ/oSwEMdVfRTT6HSsojXnnY1E34tKtBy/eUO3vvMz01XOZu8dsv1Zib+tItOsSFYK8ay9oMGooTRkqSKbSTEEOnkklSTeKgjnWz6M4bDB/dQdrACjSPIiuWL6du370nZ4z8BXrcXQ6L1bumgrZR2bczMfcTVuOaFwwo33V+Hx5tk1Agtorbpuh2JKJRWxvnz2/wmSS6zSeT1uU5OKamgYbOOzp2P+bnsTA2udA3fvZfLyMlllFUmeHWOi1A41W0ajysYdCIfv+5K8XA/6OO3P2Ruv0XlgYfc9O8v8twTNgx6gcXLwiRCeuprT5wD2Ww2U7EnNcmkKCrf/RoiKYscYBd9OIVqStnEMmyqExEJD3UkSCAgYsBEcWwMyjqJd7dUMu+NfcSTMTzVZtJNmXz1Y4jzzmxe3GjwJDlYmuCbn0OpwnFJHCFopyLrL/r0V7hxkpaq6jre++QgkqJiszqbnQOgXRsdlqxqXnjM1UjH8+gLQc6aducJX/9RyLLM3t0rqawIMWF6nJGDTdx8lQOTUaR/rzAvz1uM/f9j7z/jo6q+sH/4e870lplMMukJvffeFFEUO2IvqNhAVLALdlHsvXdBrKCiIoiiNOm995aQnkwmmd7n7P+LwcSYxJvcz/3i93n08oUfJjNnzuxzzt5rr3Wt6yodhJnG52KP5fHi63s5/QyJ0oo454428uS0NNyeBL+vCuLzKZRXxlizqPni9NABep58uZZunbXMeSuL1z+sY9yECvr20jHmyjLuvMXGw8+60OkEQ84tJtWqIt2uwmSUKa+KJ7slVwb5bWWg2fkyHBFYLTKRSOSk5YBUKh2WtAjPz8jg/PHl/Dgnp5Hknz1VxZy3MzljXAXLlscoXNsGVdhCSFNHOZvoILqTFm3D228X06F9kHNHN6zP1TVxLrimEq9HQpbhjFOMzFvg5+qLk/Nu23wNq35xcLQoyrSnjrL3QARVyEAbX7KIaMZKNxrms7qYk95d9/LNLAudBpRjVoM/5EKbyGkk6eOkHAWF1NTm76XW4j8p5f9BqISKMCH+3vlVW5cgxdzyJbPbVaBO0rUlScIuspGO9OaJZ5OCt0Ikq7F/BgcOV3/cNWouPNuIwSAxZICeX77OxZEm8+zrLoK6aryiQdPI5djO/NmZ3H6jDWuKClmWGDXcyKoF+axYG6K8MvndWq3Erddb6d9bx3eLkmYjbo9ClTPeKtHeVauWYlQZsYba8NpbwUZCunsPRjhlbCkjhxh4/6VMunbSYbaIRgYLf0dauB19T6skVGskQYIj0g7iokG30ytqqcpew+gzNGzZIpptW4JkUBUjihc3Dp2dFx5L44df/ETCCuefZWLJ3Nz6luk/EQgqLFwS4Jqb6+jR/eQ2+n9i9erV5GbLvDbTwbKFDgZfdYCdht8oz1zNdt1vdBq7g99/sjcKQCF5vSMRhWffqMPpSrD3mJ+Lr0zw3EcuXvi4lqW/WJE0sWYF1RMJwbcLfezaF2b60y7uvMXGC4+l0bWTlngiacJ15mWlDDq7mCsmVnD9lAq6jiji4JEoVkvDARVF8NybtQSDCjMeSCcYSl5DSYK+vfRotM23EDeH1NRUhJTAQU6TFncAu5RBCql0ojdt6UKJ6iAGSxS3uqG92JuznSU/pDdqQzEaZZ5/LJ2BpwUoFkcQQmB0duLhp5rXWXnjIze2FJnP3s5uVmPr7NONBHwSm7/uiTfh5zC76UI/6nCyjy0cZheVlNCObhiwYDapOHq09e6G/wZIwEUXGPj8KxXqQes4rt7L/MU+QiGFnz7LpqgkzhfvZBEKC3bvj1Bdk2S33Xq9jc7dBHYym2UGqCUNmbEODD23lK9/8LF5R5jZc70MGF3G/n0SA4bFOP0sibeed6BWg7MmTlFJjA8/DZIi7GSQSwp2jrGPnayjLV3qiy6lHKNHVy2Trm96j153uZU+PfTEYxISJ9/aGwqFCIUTPPmYmTpNaYssKwAbacSI1s9tqoSe4rKGNv9+vfS88mQ6jz5fy5adEcwmmV+Xhzi8X00xh0mIpi0/XuHGTQ2lhu2kZ8b55PWMJkm0tFSZotI4KkmibVsV+vbHUatlTP+QqMzJUuP3NzWkaglCCNJSVfywuOXPLPwtwLABen5ZHmRAbz2SBA9OtTdqdc/OVDN/VjYImD41GUxJksQVYy1IcpLB3hIOHY1y4EgMs0nmxcfTufaOSmrrGsZMUQQffuZh284IBZkGLh9rpk8PDaeOLWH1xuAJAyGFOfO83D69mjGnGwmGBZHASQ8DAAkSRMMqusaGEtk0lLPPCzHgjDLOuryUsy4v47tv46jcWVRQgltXwkXnmJi3wNfimI38G8uvexcNnoSPLPLoK42grdSVdlI3+nEKEhLH2Ff/3mS7ZinbdoV56ekUNq6yYTCpufiiGBuXO9DrwZqiIhBUUVWjpWObIAZ9w/3fsb2KWl8VOoOGmJKgffv/DOCaQ25uLnFDmC3iD7awgkxy6C+NxCHlkCo56Cj1pAeDcabsxd1uFVXVCrv2Nc9OfusjDwZnB7JpQyQUpmdHHTmpZnoyBK2s+UcnY4NeAlXynldJKmTU7GIdAdFwfwWFn53yKmY8asCeFaHEsYpyy3ZcopJqitmhXoGuc5xHnni41eNw+umnU1qu8MDjbqbdZUHYatjJevLpiL66I0++2LjVfUAfPW88ncHcD7J589kM9EZBDs07PUuShKG2LRPvqsFiVbj2Di/hnn9QmrWC0pzlpJy6gUuvieHP2cEWlrGR3znOQTRoSPhT2LY7TIXUsmGP13KMkWcHKMteSUB4Txg0ZtMu0JMnHn6yVeMw5uwxiJwIpkgGL7zm4/CxxvOWEILpM2uoqIpx3ZRKJk+rJsUis/DznPp4Ua1OdrVUVCXw+hJcMbGSMaOMbP29gF++zmXTkgIuv9DM1ZMrqHElSEuTuPs2C2s2RnjsXjvnXFXGA086+WGxn/fnuDnvmnLat9GQ6dA0SRS+P8fNjPvtzTLQ75tsZ9kaePvdua1mfcWiURQEhRyo/90x0bAGhglgkFpOsGskLSrUlOespOPYrVx03wHSR2+gLnM7qTgI4mP4UA1Hi2LMeMnF1Ieree9TNx5v8hm4cIyJpauDTY7bo4sW2VZLlXkPCgo2KY0sKR8zVlIcQdp2CYNImsH1YQRtpM7oJQNdpL6YMBOPQyzWyoXhX4K4Ekc2Nd4X/omA8NKnp8xdE1MbxSlGY1JX8fNvfSAJgqHGMdjC3wNcf6WlWbajJEk8cLcRX/pBbhrfsDcMBhWikeRxbrnWyuQJNsbdUIlOC08866W2Ft58Nhkvjb7QyZZ53WhXPZqesZG0rxnN8V/6MfzMGnp00fDFfB/5ShfMtpPfF+Xm5vLVdyGOl0QZOKqaJ++2kl46HCUus4t1GDHRhxGkk4M48V9fhpNBHnYy0UkGNJKW9FhbsstOo7pSTR9GUBDsz4ynQmzf3diE0eNNcMNdSWKTx5vscgxHFCLmKn783sgXH9u58iILd99qY9uKXM46XZ80+v0HPPO6iwuvLeOcK8vwx8cwbtyVJ/37/8TBgwcZ3C/ZnfPUtDQevttOh7bJtvxbJ6Swakk67rzNJP4meSUh0b6NhpdnJElZl91UzlWTKli1IYRQkkX95kgw9Z+XpEb7wKk327BYJPYfijBquIGbrrFy5UVm1CqZ5x5x8OOcHJ5+KB21WsIfUFjye5QuBSa++cnPdXdU8u1CH98u9HHdHZV8/YOPOW9motVK6PUtO6X/HXl5bRnQR8eaTWFOH2Fs4nXy53nPmG6jnSWXjEgn0qQs8uLdGMBplHKMAD7yqk/hwak6Bo6s5tpbahk1rpRRZ/mI7u6NzyNz7mXV9Oii5aPP3Tz5kovaugSRiMLufWGeeb2WdesTVBaaCVRZGyUy/wob6fy6Ish1U6p49Tkrb8zxcsUDx6goWIpbThovhESAEo6gQo1a/f+Gs/kf8/N/EFERJepJYf5PAa66tKHqogj4fVWQW5qp7gL88GMEQyStEbU7Vcnk92V7AHjlXTfVrjgVrMYozIRUbnqb4dX33KSkyGQ51Lz6fh1t8zW89ZyDhb8FCHp3suUPI6m1vcjrGMLtMTH2Shc1tQk6dVDzwN0menbVcf/tqXzylYfH72vYlN8yPoUJU6sY0FuHxwNandyqqvaRQ5uRbF60rq54C/OZdHcFbzxnQ6ORuPNhJ440FXdPstW/v1d3LSVF/9C2iRZ9bRv8pmJyu1ViMct4vU7CATVICkMGyzzxUFLXKHdxbZN26b8iQQIdKsIGJ2ecaqXj11riCgwb2LQyE4sJtu+OIBSJNpWj+ebL77h50s0nPQ5Lf1/E7TekJKsmJok3X0jlaGkZ82eZefLlCFeMNTbRZhFCcMeDTlIsMl+/n02aPaml9Nm3Xj76wsvX72eh18t0bKfhjuk1vDwjrZ455/YkuPsxJ+3y1RwtirP+53xkWeKTrzxUVif45es82rfRIIRg2aog9z9Zww1XpWC3ycxb4KfPGccZfaoBg17FH+uDjD7VwM9f5RIMKkhSUhYgGFKYcEUqc3/ZfdLjUFFRwfZt0KUFd1sAB7m4qKRA6kSO3IbJU518O38v1QeD6MKpDB4st7iQzZhm55y1hWyvKUcT11K2OEyFs5KnH0mlRxctx0vjvPh2LYuXBrjuin8OTvTCTLqUhVs4CRHgANsooBMFJFvbXVSxl01kUYA35CMnr3m9l3871GqJG69KoUcXLX37CUqdYcxmFQ/fbWfZ6hCD+uq48EoXJce0aGNmYuoAmQUR3n8jhY5ttbhWN89qBrDEMjhafpAnnq9FxDVEayxIVnjrJSPPvhSkfK+GXoNcWNNkrrq1Ame5FlvRCNIlU/0caycDp6ignCJShJ1qyqgyHKBfhoonXnRx4RgTA/s2Dlruvc3G9KecePwnr4Hs9/uJRpPtgkOHSdSsCqOn+c1chDA20tnHFjqJPgRrzDz/egWz3moYix5ddHzxbhZeb4Izrygl5jPSLz4aDy52spYC0Qk7mSSIU0YhLioZzGhKQkcZf1l1k03tqvUhXv2gjt/m5dY/X0II5v0Y4LJbKvh1bm6zjMOFS0I8+ESPkx6HQCCA2ajG5xcsWRFoIgFTW5fgo8893HajFWdNgp17Izz/aPP3gMkoM3SAns07Igzul7xGG7eFiMfhrU/cXHqBuckmXVEE7852s2Rebn03hc2q4uZ7qtDpJIwGiQ1bwsS8RmzOwWzYoeHnL0rx6DyoEgZunlKLzpggkRCcMkTPtx9n88NiPwt+CYI4+XAs2QKUQIWMChUpkp2U6lNxVlWwRbWLfKUr/UQ2CeJUUkyVy8d5Z5h4+DkX0Rhcc7EFrVYiHk+yXb+c7+WbDxvPQYt+D2KJOciQ8hq9LkkSbejMTrGOqIigRs1hduEgm5oKGHWui9smGlCpBIGQmkeecXG0MI6rNkFlTTKeaV/QOFGw50iA9l3CBCKgluUWHab/7diyeQvemgBd6ccRdpMjNU3gGSQTmbGOTL2jkhqX4JLrncx6K41ThxrqO3M+mOPji0805MWS7ZBpSiZl6wupUR8kExUGdwHzFx3h4bubj9e+/jaMPpgBEviEGwMGgrKHg/o1pBg1GA0SBQVwWac478wJs/irXNrmq1m3Ocza9YewWiV6djcw8b6DJ61z+1csX76EC8818uOCGL/+XkXAq0KHlhKOEpK8pFbHWL4mSKpNrtc0/ivMJgkdLW8m9RhZ8ougpCrI6p/ymPlg03OMRgXZXcpoH+6LgxNMRi+EPAGOsZpM6kiRGrNU3Opy+g6J8u2nmVRWxzl73AbUhaeikwzYpDR2bNrZKmkolUrFgl9/5IIx5+FxqTn7qjIG99VzwRgTNbUJfvjZT01tAmuKivmzclo8TjwBKlWysHvXJBtnnNJ4bRk+yMiT0ySef6uW4+URxp3j4JsFlTw1zY7FLPH9ogC17gSONBXzP8nGaJT5Y32Iyup4o9g0EhUtMuq1WomunW3/V3q/g4cPRnr9XWqpYo/YSIQIOvQIBDERQZXiQR22QgsepWERRGsOs35FViOpsdLyGGdespd9x01Ix4K89G6Um69JITtTzeYdYS6/pYI7J9q44KyGfZqrNsFHcwLs2h0nHEtwzhg1fbu7eeiJ39FEUohLUYQ2TJoaCg/q6C91bvac2tKVXdEKevYa0urx+DfAkSYz4VIDP350iMxwF+CEVjFFlMlHqNqip8eAGnr0knhuhqW+5Velkhh7tpGX3vKiNyo8+LSTi85JShaUV8Tp9Q863p07aOjVW2pkHPbxlx52748y9vpyvN4E3btqee9FB6ePq8CmtbBgfnK//uo7PpQj3UhTMhvt0S2SjVzXUF5/ey0CDTIq0h0nz27TarWE6qwMO7OGjt6RSdKOBDqhpyv9KaeIYo4gIZFONv04BZWkRhJN5zSNpKVAdKaGCnKkNmRVnMp112zF3q6aM041UFGVoKwyzqP32Bk6wMDwQQZuvqeSX5cHmHZXSiPdUUjGCi/PSGfMFWXcMt7aqAANyQ6cDu00RKOCS8838+hzPl59Z9r/1ZoghMDtidKxnYbB/Zvuw+2pKu6eYuS9x4/jiDYw/t1yNaeP0JCbndQ8v2hCOY/da2ft5hCbd4Q5fCyKxayqb+3+O7y+hsJ3SVmM59+qIxCEtFQVPy8NopJr2HMgwh8/5tf//ox0NZ+/k8WHn3mY+UwERZH5+NV0iktjLFuTjI2eeSiNgrxkPiMabdnrozmMOmMUC+Z9RVFJjK6dWi4kde+sRRgC8JeauEpS0Vn04TC76C0NI8vdH0+di99LtmINtyVICKikTWAQ7nVq7l5fSh1Bitbb+fKbUuzpkGqTKTweJ1Npi5E2lIljLcrAuLWlDByoaiShd9pwmDrRwpkXb6Ow2Iwz4KdrbCi7OXmpsP8T/kt+/o9BCAFCpk2wP0+/sIHTTmloKencXsusrzxcfqG50QINcLQoyrq1kP+3YEuSJCIBNeOurmH3DhmLrz1t6UId1Qy72svbLyXZSs6aOHUehdxsNSZjcvPxzmwPCz/P5PX3vLz9wh5M1Qnum2TE5u2LGT1H9ni5Ys1eLr8mzBMPpvDGR+5G3/2n4/ul19YhCS0GvdyqB9hokCjoFMZb4yE90JWdC4wMWnsEgyXC5ZcYWbcl3Kjd8IzTNbyzvBJDpEOzx6ulmkzysSo67ppURa/uGqY9VcMv8+3s3h9l9boYPywKcfk4IxpDjJg/2kgf6E8kRBwVarJpy1HXTlauDXLd5Sk8/kINg/rqG5lgxOOC2x+sZkh/HccOy2gkDVF/jHg8ftIVDLUqTtu/6E2qVBJt8zUUFseYeK2Vx15w8fX7jR3U5i3wU5Cr5sG/sB9MRpnbJtjIzlDzxEsuhg8ysHl7hP2HI2zZGSLTocIfUKioTqAoCkJIbF5SgCxLHC+J8fPvAebPyq7/HkmSOPM0E4u/0jHp/ioWfZHL9VdY+ewbD98t9PPqU3bGnm1ky84IkiTx6Tcexo4xcdv0asoq4kRjCqmtSIbv3r6bcFhG+gf157/+RW9KMHSgnskTrHzxbSXTnzjIlX1aNh7p2E6DVq2iH6eioCB7ZWqWebls9xbiOh+5WWpGDjPQo6uGTdsj9UYTf8evywNo/MkqogkrLqrpxymNGIjpZGETaexgLcIvaN/uP6ZTczCZUxECLr+lknsn2zj9FCNFxUl25+HCKF98maCgdgS5UsN1DVcFufCydYwbJxMl0uKxY0S56VoLI0doePDxAI5oD6rYxPT7BA7XCLpKRvBCuDTI/rTfsda1aZYN7pCyKeEQG8XvOHLiTL3SxGVjjYTCgrk/+njxnTpmvZ5Zr02Zak22FEZiJ691mZ6ejtGYwuRp1TzxYCo37j1CSu3gJu8TQuAyHGPAQKhyh1CbVvLQ5Wa+WRDm9Q/qmHqLrT4J6fYkmDytmrY5esI7u6CSVNjJwCyslFNIGYXIqJC1UVI1WrRBHTqhJz9X1eQ7n32jlvmzshtVmCVJ4qqLzew7FGHhkgDj/mb6s/9QlN27FHy+5tmIzaG6uhqnUzDjwRSefq2W31YGGX+pBYtZZunqIN8u8PPaTAcffu7hthuszP7a20h+5O9oV6CmtDzGoL46lq0KcsdDTmbcn8Yzb7i48a5KLjrHQnFpjDS7ilHDDTz9Wi0JBVx1Sn3yc8RgAyMGG/B4E0x5sBrlWEfa06N+MrLEbZRYPVx2bZT7b88+wYBU+OwbLzffU0VOppouHTTsP/LPJlx/hSRJ6E06urZT8O6pxUoacZHUgu2fOCPZoislC35t6UpqPINLrt3MQ/dZeOMDL8+/WUuHNhqKy2LceLWVbz/KbiT/oCiCN94JUECfFs8hg1yOWtZidyTINSvEDtvxhYxoS9vx5JMHGXymj5V1Jpb+EkSW1Lz4Th19+yQTqZ3bNbCZjh2PYbfLVDrVZGbGSLWDxXLyzJd/Ex594HG6BQdSi5N0mpeTALCFCvjm++P8Mj+dX5aGuPKGWtLsKoxmBbdbEHAZSYT01LAWhEBGRWrYgTo9RrnjV/Sylg8/92PQyVjMMmeMNDQyE1qxNkgGcapFGYXsJ0GcNm0UNvye3UiD9/c/AmSla+r1sv98Vv7E6SMCbN26tdWan8VFBxg2WMXiX4OUH1eQkLFrdegzq7njagujR2ZR7Uww9WEn3TtreeJvbEOdDjzUtlhA8lBLptKOQOBAizHr59/4yYx2IkNqLBNikEz0EcPZzQZShQMH2Ults4wiOvUK8fmHyZgnK0PNW69YGH/jKrI8fbFLmaiiGtxuN5mZmSc9Fk6nk7w2au6YZGHXHsHytSH8gQQHj8a4/QYbN16dwrSnatixJ1Lv6lxYHOOld2rZuC1MLJZMSv66PMDqDSEevaf5mGz4IAPTZ9YwdKAWrTaZVC4qiXPmSBNvz/LStaO20bWddJ2Vx1908eHLDb8l/n+Y4sKR1ptfAZSXlxMnjhYdGrR0Z2C9LExCxDme2Ioms45QSaDZNbxQ2sszM0xY/tZZl5ejYfbb6Vx/o59LLjBx7+SG/VXbfA0XnW3mikkVRCOCisoEL7/l4eNP4phrOmNK2AkT5FD6IaRElIF91UQ29kMr9EgxCV+FmwQlLSYFdJKBRFzm9NNHt3o8/g1Qq+Cu28wcOVbGzrU+Uuo6U8whTKQwUDkDuTZ5/cvKvZy/cxPz56bQo0vy/s/P1eBwwJfv5dbHaS+/W8elF5jZfyjK6FObnxf2HoxyxikNZllLVgT5dUWQQf10/PBpDj6/wnufunlvtgcZGckYpFunJCHo+x+jOOJ5zV5vs2QlRafnwoskPvtqH7nxk5d9adu2LSFFwuJr2+jetpKOHy/tpe5NPiOEwE0NbenS5G/pZFHEAXJog1bSodRkMOyKIBeOMZNmV9E2v3E8NeUmG1dPrmT70ubbwiVJYnA/PRu3hThliJHjJTEqquPkZat57AUXU2+2kZGu4sV36hh3vpbHHrmHV1//sNWu3p07d2b5aj9PP9iyNOBF5xl4+9VqqE7mCBIijjdzL3ffnkxQG40yI4cZWLk2xOzPosRr7UghI0VRF31GVPHzt2lYU2R++CWAqzZBh7YaduwJc93lFo4djzHpvipefcrBO88n5VbiccHsuR527os022E58boU3v6kmP2HZTzepOHSjVc1Jrdt3hHG30qz6OrqCnbsjXDd5Rb2Hmyh4gMcKYohRZre6wbJhKINUJW1nIrqGOeercW/XeA7HsFBDhlSQyHNip2wCLJL8wcb52bSuUMyZyKE4Kv5PmY+uRN/jdLiftmXfoCnp9s5eCRGXo6aA0eifLPAh8+vMOZMLQcO+9m6I05FSTGy7uRj5P8T/mt7/x9D0tFawiRZUErac8r5ZTzyXA0r1gaJRhU6tdNw6U0VfP+zn0hEwedXePsTNxdc6sFR2bRCKITAVRfHtXIwDndvZCRUkgoJmfhf2hsd6Wo6d9DWb16FoJ75OHWSBbfKCUWdyPL1QS8lGQRmyUqeaxjzPzey8NdAkzapQFDh6FEF07HBGA0yBkPLk1Jz0OmsvPq8lcPGdZSLQqyRXPLKzyDktHLROWai0cYTwvjLTITSjhETTVsWg8JPAB9WyU5qqB1zvgjTv7eeR+5JZcT5FUyZYGTha12ZNaMd/Qb6CUZiHGZXswyUI+whmwLskoO+ykgmTfEz7lwT/oDC9VMqOe+aMl58u5b7Zzg587JSRg0zsHBJCGe1RJUoRZGUVgV4vfoMZdO2xq1rj9xt56pbKxACThtmYOK9VRSXJic5IQQffuZmys22JseKxwXrtyQNYsoq4owcqqdDWy052Wo+eS2DZx5OJytDxXOPppPpUGOzJs9z1tde7p2c2uzklZOlpmNbLbv3JxNN119hJRwRhCMKcxf4+f5nP6MvLeXVd+t45g0Xl55vRquReOa1AKPPHHfS42BKMSMhUUVpi+9xUo6dE461IQNHCpNmNTeNt5CTqWbPnpZZBYXFcUgkne1UUvL/JlJw1sa5+DwzD95lp10bDR6vINUqN9vK4fYkeOjpWmzejgBECZNOVout1xnkEInFObj38EmPw78JZ4y+mKdfq+XOiVbOPt1EOCIwn9igLF0WJ7t2IEapcVJNLxmxlw9m7boE5VLLcgIhxxFuus7IOaNNLF+Uhit7E16PTK5reCNtOr1kJOYzkKG0bEiTKQrIyEnwx6JMZkxLpWdXHYP66nl5hoM7brQy9eHq+vf+ujTM8WMgyS0n5f4Ok8lEfpueXHROkr2nWFwUq/bhFBV4RR1CJI2Uqqw7mXqHlvSsODOm2Vn+Qy43XWNl8de5SBKMvKiEsdeVMfrSUoaeV8K2nRH+WB2vf2Yg6ZTaVupKH2k4vaQhZEQ7EDXWkRAJrKTx82+NWXv7DkXp1knbbGsNwF0TbTz0TA2r1idb1ILB5AbhvKvLsVb2ZsH8n056HPx+P55amaNHBTqtxJkjDcxf5Oe9Tz2kWlX8OjcXRUkaG9htKqIxwb5DLbewr9kQ5abJPvK6l3Hb9GpW/pBLTraaju00rN0UZseeCD266ghHFC6aUM6qDUE6tlVz7tVlrN0Uql8ffH6Ftz5xc7gwhuVv7Uk1+mPcfKvCzAfT6ouWJqPMbTfYuPIiMyvXBbGnqlDLrUv4mVP0XD/eQKEmuU6VUUgu7Ro5ZP4Jq2THVWrkuelWUvaPxlDWnXHnWnj8/jS27YrgCzTMi7V1CcbfVolQ5BY18gA06LjxRpntaxysWpyJ37EfF5UUsh+bkkW0WEJvNNK3Xz8KLJ1YuMjB97/akUjQNtcNwKbtYSbeW8UrMxzk5TlQEgGQWsdy+Lfg4MGDxGqUE9dX/B+KgBKJE+Hd1MlG7NECHEWns2+PhFLalo6hIXSjP1nkk0AhkzykNkf47P10ti7Ppms3FXjtfPpUO96e1o4Lz49y5kVOHnqqjkuu9JFfNYp9bKGUY+TSnhyjg8ceSGliPrZ6Q5gLxzQvHwRw1TgTmzYua/VYSCoTDzwUJF5nJSMTxp6rp11fL1uW5vLIPakMHWBg7DlmvvkoG5NR4p1ZDWt1MKhQ4YpQyH4U0TQeiIoIHlzJrgxfUjqoOcyaEyZHab5oaZZSsGAllQxCbbZz3eNH+PEnLfO/SG9UZDh1qIFUm4oqyigRRwgpAVJSTj5ODoVCPPLQjcx7X+GeSSY6d9SiVsH9d9jp21PHtZdZsFlVTJ+aysPP1uAPKKzeEOKayRUcOBJj5oPprF2Uz2/zctl/OEpJWZxQqOWNtiTBzAeTTPoJV6bw/hwPsizx5btJY49rbqvg4y89vPFRHQ886aS0PMYt91Rx6GhyDs7JVLHvYPMFyRpXgoOHqli08NuT/v1/4tjRY4CEFh2d6dtID1slqWkXGEw8osGZsxY31fXzdlzEOCR24qWOt17S0Xe4k1ff8TaK+wf20aGzhbjnVluT79VqJZ58II3HXqilfI+Dl56HgqrTSVPy0EtGbFI6ua7hLJ3roNwZpUZ7vH5u06AjQsuGeQmRQJIUFi9e1Orx+DfA41dY+FuQpx9PIaRzspu1qCSZNlLnRtffLKWQVXkKk6Y0zAHrNoV56QkHnTto6dNDx3OPpHPXpKRu68dfept95hVF8MLbdaxYG+KOB6s59+pyVq4L8d3HSROc+2dUc+rYEub+6GPPwSht28EpQzUcO57clymx5l2z/4Ra0fPA1BRSM2KUlbcsm/F3qFQqsrKycIjGHRq5tKOYQ83uh4s5gp2MJrrxAAniSCdSQ9WijBL5IAP66BnQR98k8QnQrkBDPE6LZmuQNIiddG81vYdXcd65MSZeaWTIsBBbNiUliDq111JRFefW66xI8Y1MveNqYrGWk3bNQavVgmQkEGx5jxcKCeJKgrAIUqMpojR7Be+8YfybZjG89KKC9dAoMl2DyAr2oGd8JLaiEQwc6eTSmyrQqGFQXz2Hjkb5aUmAjHQVjzxXw0evZjYiP6nVEhOvtXHGCCPzf24q1SRJEuedZaT/ABUjLyptktOocSWY8lA1NMPS/Sf88N3HmIwym3aEWbIi0OIa9sxLASzu5slijnSZHRvSGHGawlsv2ZBJkkkypByEENSICvaIjewQaynmMFlSPus2NcztkiQx/jIzE25JoEv1USIfavIdtaISlSnIoy/UMnuuh/PHl3H3o9VcdI6Jx+9Lo3sXHfsPx1CpFZyUkWg5lG81/kt+/g9CUimERQgn5ehlHZkOFQuX+HGkq9h7KMabzzooKYtxzW2VTLyvit9XhjFWdm0iJg9JtmOqyMIoWQjgQ4fhxOtVrFmbdOlqDouXBti/D269uxaPN4GkqMhMNG2xkiSJdHdPHn7Sz2UXNE5CfDDbh7GyB2G9i4wshXjs5M1tAC69YjJffK+w6NtUXMYj7GQ9G8VSvIoXf0ChIFfNgcMNT4NeLzPnoxQK01ZSJUpQRIK4iFEmCtnP1nqRXRUqIiee0VHDjehkLXmhPtilDDKlPPokTiM71oUIYXazEbeoSQbEwsUesYkwDa6cGkmLzptFl2FF2KwqbromhdeectCvl44+PXTIKnjuFR/GwkF0oCdH2UN+u6Zu0f+EPn0G8uHnPsLhhgnMYpaJxeHaOyr58Rc/ldUJzry8lAFnHefcq8tIKDTZiADcN8NJr27Jltff/ghSUZ1gwpUp9Omu5bSLy5h4XxVajcS+A41nmf2Howzo3XIlrn9vHQeONHzmpmtSuGZyJVeONbN+cT7L5uexZlE+o4YZ2X8oSlammpo6mS5dmlYeW0JuXg5Z5FNFaSNtsT/hEbVEidbrgdoi+bz2vqc+kE23q1i/XsHtaappCPDUS25UzsYJriIOkl8AL89wcN5oEzdfY2XNwnzystUsXRVk/O0V/LIswOYdYd74sI5xN5QTqNOjlZIJEAWFNFpmcdjJRFLUFBcXn/Q4/JtQdLyUopI4541ObqDzc9Qs+CUZRBzcL7BKzc8pZimFfXvBICwcF4cabWaEELj0R+k7NETHdsnkjj1VRecukJvo2Kw2jSpq+odUA4Q0ddx2s4nc7KZs7tOGG1EUOF4So7YuwZwvIih1aYRa3vc0iwemv8Ccby1ccJaRcCxOzzHFjH/sID2v3EZh3mKKsn9l8gN+Lr5Qj14ncf4JF9N9ByO89KaXUFDm3RccxOKCFItEOCz49uNsLjrP+I8MWUUTplMHFSECWCQr27fKFBY3BKY1rgR5OS2z2NPsKqJRuGVygG5Dyuk7qpS3P/QT8anxq13EWxHkpqWlIath3hwNKSY1z79VR5pdxR03WenTXcdzb9by6PMuxpxm5NSxxfgDCo+/4Gr2WK7aBJvWqxiSOJc891CUkJ5b769mwa9+QiHY8lsBT05L48yRRm4Zb2PLbwWccYqRbbvDTJ6Qwvc/+zn36jIumlDO+Nsr6dxBy5qFeYQdxxrdb9G040yZ2Hxi87ILLSgKbN0ZoqDNyc+FALIUZcuOCM88rWa7agVO1XHSaVk+I5MCtFEbWklHWqQdr78Z5tQhBiZPsDLlISfnjy/jwuvKuPTmCgIhhRkPW/Bpq1o8XtxWwTln6ZPFIpXEGWeoMGk1DOA0Okg9UB1OIeGBvPa59DyrM70G90ZWqanc4aPnoGoGnVXCNwt8fP5OFgmRgi+gp7yiiipXlPj/iSL2L0R1dTXqSHK+spGGi5avjVtbyrgLk+91pKlRaRT2s4VeDKWD1AO9ZEQr6ciW2tCHYXiydvLjl2ls2hKjbc9K9v3ckS6BkWRJBWRKeeTVDse7qQ8fvSeRX3U6RsmMTUrDmhZGo5aQLG7OPbNp/KnRJFmFLSESFajVrXf13bJ+F6pwCuZsL8t+zKJLN4mZ09OadEQB3HdbKj8t8ROPC2rrEoy5ohxPlQ6BYBur8Ak3kFwXkqaJG+lMH8IE8XtkPpzTvL5wTY1oYoj5V+gxokZN72567rnN2iwDXZIktBqJrvTDRRVRwidtagGwaOF8JlwWR6+TuPTGcn5YHGD4ICP3P1HD1u1xHpqZ1Ozv0FbLkAF6Bp99nNunV5FqU/Hr17mcNzrJdmyTr+GFxxy8PtPBA081b8QnhMDpSnDbtEqeeKEGm1UiEk3KgBgNErNez+LlJxwYdBKzv04mEPNzNBSXx7hqUgV9Ti/ij/Uhbrizql4r809EIgp3PFTNhy+nsWPjC3z5xUcnPQYAXbp2QQW0pUuzsbUkSehd7Zh8q45h1++jqu0yDtuWsU1eQQqpDBZnkVU9lMzjo/ni9XQm39NgOHPseJzB/XUtxux9eugQcZkgfjor/Zt9X0GiG0XHVJRES/Cc8FHQn/AOaC45BVDBcXr2Faxa+WOrxuLfAr9P4d1ORXHBAAEAAElEQVTZbi6/rg6lMhe1VtBWdGv0HiEEikigk/T4q5PsvDp3gm27w5w2vPFzlpulptYFdYcyOefyKo6XNMQl1TVxJt1fzS3jU/j0zUwenJrKT5/l8Pyj6cgy7NoXoSBXw9pF+Wxb2obVC/I58zQTG7ZFeOGt5PXW6BMozeip/4m4OoQ1RcUFZ5n+UXKtOXTq0pm/f0gr6ehIL3awlmNiHx7hwinK2SHWUs4x2jTD+gQoo5AMcqkRFTgpp6symA0bWj7vXfsjJCIqljejefsnfl4aIBgCqaQDua6h5AR70zN2KvaiU7ngsjrKK5PrvUEvkZ0pc87IMhb82PoiiCQ8/PgPevBfzPeR0LsxDFvHDY+UsGV1OqNHNr4PPvs8Sjvv8CZFZKNkpiDcj/7dzYy/NIWRwwxMm2Jn9U/5PPNaLbGYqO9w+DtuHp/C3B+a73AKh+H5R9OIhGQ69Cvl6ddcfPW9l/uecHL1bRWEQgqdOqa0KiaqrXXhsMvsOxDF7YYrJ1VQ5Wz4fDCocPejNZTsSGtCHgGIijC+cITS8hhXXGThky/dxOUIaWSSEAl2sR4/HjrTlz4MJ4sC3FEfr7zZVJ/4jpusDBuqZti4copt63ELV1LDUz5AovsWls3P4/N3snjxcQerFuTzxtMZPPVKLRazzBVjLWxYnE+KRU660IvWdwW0hP/a3v/HUF5ejjUtQWH1brQpPhR1jPc+ENS6FSRVBHNKgon3VnH7jTa+fDcLWZb46gcvD6zbhRSWsSvJtmQhBLVUcZxD9GYYQghKOMIAkmY7PtykOtvxyMxKnnvC1ugcnDVxHpkRJL9iNDu+9XD6lm3oEyktLv46SY+zSmLs2cmHKJEQfPGtj3c/iJIaM+DO2sGeHWr8YWerxmL06DGsXf0rr32wAluaoCocQaWoqauLM/M1F/fcmsr1Uyv5+YsGZ97B/fTMnQNnX7iPSlGKhEQamaSRxX62IgmZOFH66BUiEQWvT0FBISC8GLHU/8Y2UmdqRRXt6UYVpZRRiA4D7emODj172EQ2bfALL3JeMeecYWLM6UacrgT3zXBy1kgjd01KZdy5ZgacXk4sJsgglypK6Nn/5DXuAH5b8j1XX2zivPHlPPtQGlt3Jc1Zrhpr5oEpdiQJauvipFpVjLmsikNHYlitNKGZl5bHqKlNcN5oE1dMrODj1zIbVfIeuzeNG++q4qpxZiRZ4vPvfNS5E6Taku50ZZXx+mTR31FRFWdQvwbGk9kkc/XFFkaPbGB9ZGWo+fi1TK6YWEG/njoUydGqcTCZTEhIqNUKB+LbsYk0HOQgUKimjCB+utPQPufGibtGYcLUKt57MYNJNxt44h4jZ1/i5OtZ9vrNSDis8MIbPpYsC6GmFrXQECeGkzKMWBjao/GCJkkSzz/q4PzxZbw+M5Pvf/azeYdC7+46LjjLxBfP51MlSgkTIIQPEy0zuqJEUKGlpqaixff8m7FuzWra5iflMopKYtx0q49ExMDWXWFQ/nkhlGJaOtGbUo6ecLu0I6QE6gwn4y7S8NwTjdv7TAY1hoSt2bakLAqolIpbDBhFahVXjGv5fj7/TCMvv1vHHysFttJBRKVS4rGTb/cGyMzM5LEZ73HPnRezdnFOIy01f0Dh6skVDB6o4aclfq662ILPr3DF9S7KDlvQ1iR1xd55uYggWrITHbHqo1xzQwmXXKxmo/0IlrqmradCCKLpx7GaNURJjnd25QjGXLKSJx+ycPlYC+3baPjgs5YF7Q8djWKKZJJdM7T+mDWmgxgthTijxYw+5+Tb+nJzc0mxq3HXedi8I8oZI3V885OP7xb6UKshkZCwmCXe+KiOrp10fPBSBrPnennw6RoenJpaz2TfcyDCDbe6sZUPAglsUhpKdT/U7EargWceTm+SSJEkiUvOM/PbyiCr1ocxGmQUBcaebeKmqxvWx9NO1bD1SzcpJ1xFzSlKs27wkHRVz89Vs/dgBL2x5Q1Gc9CoFZavDtGts4Y+Q0Ps2A5KsOVjKCRQnwj5VJKa1NIhnHHuRq6+SsNj99rx+hK8/ZGPA7skhCrG8eJaqjR+7NH8JhuBsAiizaxh6ICGe37PbkGH6MAGqRgFfCtA3xlUdkFt1Im5NANNhY0+YjSlzpVMm2IjI13N0rVGBvby8NXcSrSKkaKiIjp27Niq8fj/dxQUFBA3RiEEWkmPVuioERWkS40T3lERJpxxhAlXJxl6v/4e5rjfgxZDEw1KSK5BfXvouOZmN+Gj7VDF68iQ8pu8L1VykCJS8eHGih2jSOHccW4G9i7j03lh/AFByt+WuvPPNPHpXC879kT4ZXlyc9wuX8NtN1jp0lHLvJ80TJh0YavHYtvmHaRr0rjt9hgd2mrZuivME/c3364tyxId2moZfl4pXqceW/UQBol04sQ4xE4OsA2N0CJItvD1YDA6Sc9hwzocaWrefROiMS+33WjGaJSJRgVfzffjdCnkiEizXR0AAXzk04m9B+It6sWVlMWIeJMFhALRiTJa1wGyYf0Snr5P5spJFTxwe2qjeGvvwQiX3VDNXQ+6yMmVCAYFj9+Xxlff+5g2xd68WeMZJl79oK4+7vsrflkWQKtSsWe7jn2bdHzwgYf0zATZmXHOuqIMs0lKytEci3Lp+Waemp5WPyfe94ST8soYXTvpGH2qkcturmDEYAM9umrZfyjKot8CPPFAGiOHGTlliIHhF7zN5VdMOGnjo9RUG0ajhCHYsqyRLmFm4c9Rli7IIBxW6D/CxaC6sxrFyLIk4wh0Y90yNwePROnSUUsgqBBugTkFyfUsnkgyOZtLJPx5XJtIp4BOFHGAYiGwkoYWHdtZQ18xotF9VCecVFGCqlZG1ek/FnyzkGU0GijcqcOAAkJGJyUTWSERwO3YgzbVS4pFpqJaIRbU8dvKCB/M8fLeS476615eGefOR6qT2t3XmzleFOCnxYKRF1SRYdOCLHAHwrw6M40LT+xx/4wjAO561Mmzj6Rz6fkNk196mopnH07HZJT4/Fsfr39Qx/irdHz+YiGOaNN1zS1XM2KEjFqdNM9Ra1t2sW8OYy+9gMd+mkn7RON2eT1GJCT0mKilGhVqutGf4xymlGPk05j155Gd1FBKXqIDB9hGH0YgI7Pktxju6QlqahPsPxwl1api2EA9sgxPv1pHqCqNaU+4WfuLoUms8+vyAI40FT9/mcMrb5cy/0snOa4hyYKEZCSldAAPPLqDdLuKxcsDjBhsYOwYHZdP/oLLLr/mpMcgGo0SCsbIzTYye66nSfv4tl1hlq8J8sMXGTz7Rh3XXmHipTe9LFocQyQkMrLgxuu1J8grzc/pdnHCQ+WphtdMRplbr7ey7B+SvykWFfFmQrNYTLDvcIQuHbWcd7qFX75KY8eOKg4dDvHr71EcWXFys9V4/LpWGf0Eg0Fq6hKcc4aJHRsF7mMGhp9XRrpNjUGrxVkpEXSZSEQUMmmcJxBCUGndwX13Grj4xgpAEAgKevXUsf+4xFFlD7m0axR3pJBKLzGUfWXr2Loz3MjwOcWiIhaHWe/YOXgkyhvv7Wbu9wFsaTGWfZXfRJN7YF89kyfY+ORLD3ffmorBIPPCY2ncdHOMOp+mVZKB/4T/kp//Y6iqquL8MUYW/VpGZqoB//ECsiNdyMeAjzqc7MWr87D49wDf/+xHCHC64nz/ZTo//XyYed/uIejVAhI20pKJTwR72YyMTCEH6Ch6IqMiLdCZJV/FWL22kltv0ZGdpeb3ZVEWLoqRWj4YraRDKzKoKupKWDne4jkLIUigcOrYEowGmXBEYWBfHRNuUPPZvI3U1WggqEE+ebMyILnZdKR3ZunXO8kLdCZf0oGUbGFfs3Qjx4qcPDXdzo13V1GQq6FTew279kZYvSGCrNLSTnTElEhlNxvIoiA5kUsyilBw7iyiba+DpBpMRGty693N2oou2KVkC6iVdNy4yKYNTsqpoQIfyYpwlAhhEcLdZh2rF+Q0os3feFUKjz7nYtbXHm662srVl5r45I0SjnOILPLZu2tfs7+3JXjcTgraJ9lW9z9Zw92TbHz0Sia79kU487JSkJICypVVCbxVRnKqTqHOd4jf/wgxZlQDG2Ph7wGuvMjCJ195uPtWW5MWBrVa4qNXMhh3QwW/fJ3D/KEGpjxczedvZzH+UgsffeHlhceamofEYoKlq4Lcf3vDxmruDz6mT226GZEkiRkPpHHbtGpSUltuh2sOXbp0waUt4uyztOz7LZO6mI+9bIETrtlZFCCjQhEJKijGSRlhp8TSpTFGX1pKm3w1Xp0Hzb5ujBtbgS61Dr1eorZGos4lkxnuhwkLXupQo6EnQ6izHOLKy5veuBqNRMd2GqIxwV2TUlEUwXeL/Mz6wk9FvIhs2pGCHYFECUfIILfJMQAqKCaPDpSHD7RqLP4tiEXD+HwyiiKYfJcHe+kwNGgZf/0aQrEYikg027ojhEBlDLMzvgxd1IaMilq5nLvuVvHg1LRmk1FmiyAk+0kRTRMEDnLZIlaQQV4TzTCnKEeli9e3mTb7O+Lw81wzbcMD0Ehajsq7GNJzQKvH44f5s/j4VXsTgzOzSebjVzOZ+rCTnl2TLeiXXefCs7kP2YqjPqGbpmThFOUcYz/WcCrashy++dyNNcdFXbCY1EgD81kIQVXKLi6/TObb+XHyTujj6SUjgbI03vqohnk/Jdegiqo4R4ui9aYCf8XjT/swOfvWn4MkSTiCXQnonBjNdeTl5TX5TEuIx+NkZpqIp7rIzdYy563GiZ8NW0M89HQNaXYVP32Wg0ol8di9afy0xM+EO6soK0+ghPTE3SlYXcMbbVZTyeDQQYgoUV58vOkzv+h3P19852PD4oJ6U6doVPD6h3VMn1nDi48nE4EpKTIKDTdDKNS0EPVXRGNJ/bhIqHnGVYuQ4mglHe/M8mG1SLz9ciovTCsiI9Ct2bfXUEFPGnRiZVRoyrsy+zUX739WjCxUBF0mJFnh7vvUPHJPKus2hbn5tj+wVHcnNZGNQKFWW0I0+zAL5jSWQTl4QNCLvz07CQjvB5A4IorpSAo6SY9KUmFxduet9w8z81ErZ45wUZBVwew3ddhJYffu3f8lP/+GNm3aYMkxEq4JopeMdKIP+9lKjaggizaoURMyVRBLL+abOTZMRhlnTZz5P8ToJ05jO6uotu2AuBaLr0G/OISfigrQHO5PUHGTScvPYyb5VFOGFTt+PCxZHmT6lDRSUyU++drDY/c0ZuJnZ6pZtibIkAF6vv0oG61WYseeCI88V0OXjnp84T7/V9c5Ho0h22u54aqTaxFPxCQiu3vTRmqY39SShu4M5IDYRiqZZJ7Q7lSEQqE4gF+uY9qkFN6fmc6XL+qYPes4BpNCKATa2nyssTDF8gE6iqa6uH7hQY0GnaRH7crh/dl13H5z48ywEIJ7H/ZgrO4DEliwtXpTp1Kpmf21l0nXWRslPiFpavfdpxlcdJkXR16EPxbkcMu9VRSXx+vNoP7UQPwrRgw28Or7dTxxfxpqtUQiIfjxFz8PzqxFW9wDKxYMmGgjmfAXeXj9jXX0HSi49HwL3y30ceFZpvrWeEiyjLbtCpOZoeaJ+5P3x6dvZvL19z527I4wYrCeX5YFGHWCiSfLEuefCevXr+e00047qXHYv28zsizwUddisdlLLRWHYoTDCj8vDaKrbdPinGyq6cy7H+3mjRe0fLfIx9adEWIx0cSwBeCPdUlXaEWO/iNjTyGBFh09pcGERQg/bpyUYtaqOKhfQcJnxCisBPBhwEQvhrKnchnn5TfVbPwPkJ9rxeXyERcK7ejGLqmCiAiRII63/XrmzU6lW+fkXi6REMz+2suzLwfQ1bWlsMjL0AFJuZoJUyt594WMRmY9Tz8iuHpSFSuXCSyRHKKyn8XLfPXJzz8Rjws2bg/z/ksZNIc7b0nl25/8xBOCJSu8VBu9RKKQI9ojS0lvjVpVOXTYy0szk8/ML8sCxOK2Vo3FyJEjSaSH8Fd66jvfhBAUcZBM8smmoNG93kn04gh72CSWk0Ob5L7JUQZGHyZPArdtDbrjqahOFLx1Zd0YcvZWRgzRMXSggR17Ijz+ogu9XqKkLEJE7UF9tC/Dz9rNww+YGT1ST607wTsfBlm8CNKz1aRYVDz5kA212sOPbxeTHmsDJCV5lq6I8cUsC8+/WccvX+ei1UoI0brWqPXr1+NyQV6OmoNHYlx6UznjzjVhNMj8sjxAjUtBrYIPPvMSiSboPriavGBv0hJJwli4MMR9m7eh+4c5WJIkUJruHUYNN/LO7JYJAEmme+PJQQjBtKdquOlqK5IkkZoqYY5msG9PNUt/trN5vZdEJER+rprgsdZ1R8SiUbp00PL7qiDtOmmo3ZqNubQ/ZaWFFFKNhIwWDXVUslNaTb7ojBELQdlDlfEAl10iceckO2lpKr5b6Ofbj7OpdScYtamYQJVMZ6npmidJEu1ivXnu5c1893lD/FzljGM2Je+9Lh21vPuKFo8nQUWVtlHe5K8Ye7aJiyaUc/etyXhy1AgjsvU4mqCZQ4cO0b37/+9z4n/Jz/8xZGVlsWd/GKtJhyjsQrt4u/pNYwp2LJ5TKJM3Eo3XMfFaK+ecYeJ4SYyb76nilScdvDTTxg+L/Lz4WoiKEifbfdUkSOAgBzsZVFLMRn4HJBQSOHw9iezuyD33ryJfU4AmlEqeyGg0UWYk2nBU2k9MNG8A5JacDBwgM2K4kelT7Oh0DZPD3ZNSGXlBBccPKqSmn7yDHSTdvefN+o52gZ6NzscomemnnMbusqV0bKth0Re5HDoapbQizvlnmnCk+nn/owj71JswiBRylHaNHGtlSSYz3h7FpybqC9NB6gxSUvx4L5uJizjx9GIyct0M6KuhtPIQlbsF7av6kapkoQiFSko4ZFrFBzMsTR5gSZJ4anoa51xVxoQrUhgxVMtPH1mxBnuzi/UUaJpfKFtCTl4Xnn9zLhedbeK1mQ0Vy3699FxzSQrjb69k+pRUBvTRc+BwlGtuWYPhUH/uum8X332lokcXHbGYYOOWEKUVCapdiRbFqfV6mXYFao6Xxvn41Uy6nVLEiAtLmHKTlX2HInzylacRyykYVJg8rZrJE6z1Riq790coLI7Rq1vz1bMeXXS46hKcfcEFrRqHHTt2YE2P8+KTGfT45Sgd6E03BtQznasoYQO/oUJNHh1oT3f2s4FIQEOgRkWlpPDGCzp++KmQndtl4pWZ1CTClPlrySDZ3gdgJhk8BIQPObuMc0c3f73CIYkLrq6iU0eZUFjQpYMWxWtjoBhR3zqdigOXqKBYHCafjo3u43JxHBUyFqyIxH9TcXOQkQnU6pj9tY+yQi05khmXqMRVpSEmxSmRjjTLxnTpipgy2cBdk830Oq0Uc0UXLEontm/b1SILz+mOEU4/gqjOa7IpkpBQaeNsj68kXckjk3wSxKmihLDspV8bFfN/9nHv5ObZR7O+9GGL90AjaZOSDUY/Pbo3n6T6Jxw6uKXemfzvyHSoqaiKEw4nKC6NUXnYTpbSmI1aKo5SQyUd6IGZFIL4KfV4CaAw7tKjrFhxBOFLwen3gT7KoN4ym3fHUAKpRE846FaJUiKEuOXaFG6+Npl8KCmLceNdVUybksqZI43IskSVM9l2uX2DkRyaFjosdR2ps2whGGy5Yv53VFVV0a2TBkeqCfG3YDIYVHjkWRcXn2cmI13VyF1+7Nlmzj/TRO+BHvKqTmyo/7aPlSQJEVc1K0wfjwve+NDNz1/mNmJMabUS06bYmXhfFfsORujeRceyVaH6OQRAcqezan2I04Y3bQvefyiK0xXnqQfSmP5M6zojtOoE11xq4qOvwrz4RAajTzXy2lsl+A5kYflbEvK4OEgKqaglDTERpdqxmfbdIky4UIPbI/jiWxVSRVvS6U61+hjt21QiSRIjhhhY/ZuGtz86zOIleymtiPHgPRZuvi69kaxKUu9Z+kc5FxUyggYGVaqSxYrVe4Hk5vSu6R5SnANRqMHjaXkj8W/Gq++8zA1X3IS9Io8U7PSUBlMnnBSqd6IyhbjhWgNPTnMgy0kH7hnP+LGXJ5mM2boM7nzcS36Ohtff3kDxHhtZdf2RUVNapKKnSMdNXf2GtznIqBAohEWQiOxn8gQbH3zm4fH77Mx4qZZzRhkZ1K+hjfCuR518PyuHLh0b4sa+PXXM+zCb0ZdV88yLM/6vxkFv1KNIMbQn6rd9uutYuynMKUOatowLIVi9IUzeX5K6fuEhoHFBQkWe6MAu1lMpjieNiYiRQ1uyIh1Z+Nsx2gyNcnxTFhnlI9BIWhIiQTmF1FCBXgMVahWOQBfUkgYhBHVyJQel7eSkGalyH0VENbzyrpsde4M8MCWVvGw12/dEeGymH8++AtKkZNIjRIB+A/q2ahxGnXEJH76zqj6p+Hf06KJDZQ5wyfkpnHt1OReMMTF9qh2PV+Hd2R6CIYUPXspsNKcFQwobtobpc/pxOrTTUlYRR6OSIKqj97nFdO2sYteeOAf2yqRWDqBrdDg7t6/mheo6ENCxnZaSshj5ucmLs2t/BItZZuK1VurcCe561ImiwIjBeuIJeP1DN927aPnxFz/jL02uJzlZMn5/y+2rf4dOb8bnhwgHyRB5TaRrEiJBNeWY/Cms2RSmolJBCptaNBvSY+TIsaTentUi07mdljumO/ngFUejOa62LsHdD7k5c6SBtRujeI/VNcuuTog4MRpYwnrJgB4DKqHmoNiAKqAjISKEqMRCKm3pQpgggZCCECevDf5vQna2g85tYsw/BgIFlVpQKg6gt/v45Rt7/f0HSZPYW661Ul0NX7ymZsOmOFdfCp9942XiddYmLuUqlcSX72fSd3gNuaU9kITEuoU7uCFYzcyHUsnP1eD1JXjrYzf5OeoW1z2LWcaaIjNsoIH7b7fz7UIvsz8/wuYth8my61FpE4y9QMMDdzqwmGW++clHTW0Cs8XbqrGQZZl5P87j7FFnYoraUSs6PNRiwIRAYTurcYgc8uiQ9BWRJDrRi4PSZnqed5gxowwcPBpl4W8RCnJ0+CMR9HY/cVcMgSCcu49f5uU0ku546E7BZbdUkJ2lJlJtxhbIJnYkjWfuPcZMiwspoUHr7EYBDqoMK+s/d8/tFubNLYSKNvWvqSUVz79Zx1vPOtBqJTzeBCp16zTQy8rKMCk2vvnRy4+f5ZBillmyMsCx4zFWrgsxdoyJ4YMNbN8dYfkyQbfQCIySpX4O0EkGusWHsUVZ1mKxOioipKY1rXCk2VVUVLZMAHh3tpudeyIMPqeY9gUaunbSsGFrhEvON3PVuOTvXLYyihkrCX8mB494kVGRYtGydWeIjMzWJT9llcK0KXY6tNHw9Gsuvji0ByEdJz3cAQs2nJQTwk8n+uARtZRwlIQ6xMjTIFtEGX+FnXhc8Or7daxekI9aLZGRrqagY4RQVcv5C6Nkoaio8fi89bGbCVc0LlJ26qyiBcVFIEnE+mv8HouBViMRjIdxOlsXJ7eE/zQ//8eg0+koKo4SCWpwxNo2+bskSaTX9cZbo61vNWyTr+HTNzN59o1a+pxWwmvv+nGHA7gCAbrSn6HSWXSQepAjtaW/NJJc2qNFTwlHgGSCQRezkRHqSiqZTTf+koQKmT1sJPE3zZKwCOLP2Uk4EeWRu9MaJT4hOfm//aIdvS3IrVMntmosPv14Dik1GU3OJy5iJIiToeRx9eQqOvap5MbJHjweQecOWh6YmkJ+poFe3TRoLEEcLbDussjHRWX9v1WSmi70x5WxhdPPDxHwqlj2m4qDezQM7qdD02MnHrkaWZLJkdpgs0mcf1bz7EWVSmJAHz17D0Y5VphAiujRSXry6Uh6euu0T0tLS7Dbkm0Ufx8LjUbixcfTefNjNwBdO2n57ftMPAUbMZf34srL44w8p5rBZ5fQs5uOH+fk0K5A02hi+TusKSqCQQVJSkoZ3Ha9lVlfefljpcLLT+roN8LJhMl1XDLexYBTa1i2PE7HdhqOl8R49g1Xsq29V8v6oJXVccJhwfatK1o1DuFwGL1WzZvvBemk9CFTakhSSZJEllRAB3pikVIIW0s4Iu+iV3wkAxNnkVN2BvL2U5jxkJahg7WsXZHC+1+FmLdAkJOpIYSf/WIrtaIat6jhoNjBXtV6XnzG0my7mhCCtRsjVBQZKCwU/PhpNkcPy2S6BjQJvPPoQB1OtrOaY2I/heIA28VqQvjpQj+clGOz21o1Fv8WaDRa/H54+tkQCb+JKlFKJSX0YRiDxVn4hZcjYjdu4SIuYsRFjCrDARwDjjL97hQsFhXjxqTgx8cx/Ra27w/yxkd1TTRAX3mvjr49dNx6q5pjhmQB5E/ERYz98kYGDgZJyJiw4KISL7UU0Il+4nRqtnXmnVleDh5pqt+14Fc/nTqoyRl+mBLtHjxt1tOhk8KmjUtbPx7qfxaDalegwVWX4I/VMXSuto3+5hJV+HDTh+GkS1lJYygpg14MQe3NolMnFYMGQ0KK0UH0oUf4NCrX9mDfNj3nXhKirtMytsrL8OGmLV0oK0+eSzisYNDLfPleFlt2RDjnqjIGjinm3KvKaFOg4uEnBIk+q6my7mg07hqhByHTtm3j8/wnGI1GKqoCTLnZyq59ybE+Uhjl6VddXHlrOeMvtXDgSIQqp8KYi2oYNtrJ+Ftq2bUvgkolIWmizZrYwQm2sC7pQrr/byZJy9cEGTPK2GyrKMBtE6zM+cbHL8v9xJUYB9SbcIkq3MKFPxZmykPOJkYfx0tiTH24mik32dh9IIpO17r2xoSisHlHBItF4syRRlQqicXfpWMZso3y9PVUcpxK9VF26ZZRJh8ml/YIISjPXMvsOWp+mpfGzdemcN8dVravzOPCG2qose7DFs3h7Q8bJBkc6WqefMjG5pUZvPp8Cj/97q03MAmFFD6dl9Sn6t9PRVA0JCzCIkSVKKValBET0Uaa4wAJEhwtinLN5AoGnV6Ja1tHLJINL3VkZLSuQPhvQfv27flm0Vy87YooyVlGRd4KtL128t67eob007PoMzv9h7npM7iOmXenkl40CrNkA8AYziDgS94ri75J5+Y7gxSnbKSIAyhBE1XycRLqEE5almCpoQI1GvawGUdWnKm3WNmyM4xKJZGTreL6qVVcP6WCz77xMvNVF/G4qE98CiHw+RVCIQWVSmLmdCs/zJ/9fzUOk++ahNcrWPhbUmPs1uutPP1aLf5A0/bkF97wEnGlIEsyERGmJOMP2l+4jSfer+DuV0pQ9dmMJTWKPt1NQuOnL6eQK7UjO96FA2uy2LUvSI2ukC3ScjaKpWxiKUUcQNaEiUYEsfRC9piXslP/OzsMSwgWbOPSy1SsXGphxgeVPP2hk+U/ZrLkV8GZF1UzaLiP26/XE9s8jLRg5/rzLJL2M/GOW1o1DmPGnIsiVP8Yz6XZZRYsCfDNR9ncc2sqPbroGD7IwDvPZ3DROWamz2xgnCuKYMPWcFJG5RIzP32WQzyhEI4INixz8PUsO088aGX+F2n8/osFX/v1qNGQajayY1kb9q5uw+VjLdxybzWbdySZWyqVRCgsyMlScc1tldw10cYX72Zx2w02HrzTzpJ5uVjMMktWNOjFLVkZbpUe/PDhZ6BCjQo1e9lMSDQcKyB87GYDHehBMBGlsjrOsZIIPlXLm2ifVIfTHeG6y1N45uF0yktVbFyYxaAzKvngMw9LVgSYNqOWwWdWUHxYz7z5EabeZsTl2E5cNNawFkJwiF3k/aXF2Cvq2Ce2UMh+RExLRqINAxnFMOlsCujEHjZxmF3I6jjbtmw76XH4N6F7976sWh9C0QYId1/Dl7NsaHMqyG4fapT4/CumTDQjHGX82S22ZGWQi89tXqpAo5EYMlhNgORamObuzk/z1Yw6v4aeQ6oYeFYp8xZ4cNW23PIjhMAfUEi3JwtKH8zx4vLFGDJcwZYTYNr9OibdYOLY8RiTH6ji2ddriccFgtYnvPPy8ujRsw9B4UclSQxkFD2lwXSR+tKPU0mQ4Bh7G30mNUXH1Ik25i3w06eHnj1/tGHTsmz2rm7DG6/pKctaRY3xEE89bmqiWaxWS8x9P4uy8gRGc3IMNJKWjGBXsqpGkFkzmNQTXZRIDWNkNskYzA3/Tog4OmOcxV/l0P0EE/21DzyMHXdTq35/p06d0Epa/HU6LppQzmsf1NGzq47TRxjp0kHD8dI4fr9Cu3wNWWZbMvH5N8iSjFVxUEnzHgw11n3cf1fTAtvBI1H69tJx891VbNnRwFiNRgVvfuRm3gI/P3+Zyx8/5HH/7ansORDltGF6Jl2XLJKvXBPCVWxJFkckwcZtYTT+NHQ6iYF99Hh9LWvyNwdFkcjOUGM0yjz7iIPCHbn8sljPoKv2U6k9XO9D4aUOB9kU0BFD3MYfa2LU1MXZdyjGlIeq6dpRi9EoU1wa47o7KhGqGFE51PL3CgVZlYyv/QGF596oxeNTGnWgAhQVx9h7pOXj1LkT9YVNgB9/9TNisA6tNqn7//8C/9GN/scgyzJCSP+osamXjDirwUKC7bvDRKKCj2eH2L3BhMM5kNK0NYTiavKUzlhOBL5/Rb7UEaeowC1Xc1SKkJfoQpRwi9UORSSQ0KBFzxZWkKayk6IxEzXU4pfq+ORVKz//3pCpDwYVtu5KPqwD++gYPkiPKSXBxRdf3KqxOHa4EJPSUJnxyNX4MvaRk5/AYpSoPBqlbzcde3eBZs8IHr9vHzt2eXjyISuSJordpqKuWo3kbX4cJUlC/puArkdXTJpVy5p5BTjC7eoTWcfK6nDnbCGethOr8ywANLK6WZbQn9DrJCJRhY9nh7EncpPt6eSyad2mVo3D0cPbyc9NTmTNoW1+MuHxJyqq4+TlypQqmzCX9scdcfLwcwGuuiQ52Wekqzh8LNqk2gnJxXrHnggzTuhnlVbEeeD2VOZ9H6ZDojspXjtxb5wjhaBGQ4FkwCvquOrGDYwapeKCMWaWrwmwfHWQ8bclN1HpaclkqixLnHGqkX0HI5xxqoGd+3bjdrux2WwnNQ59+/YlHBEs/DlKG3KafU8medSm7EVtlOnjGY3qLy3RWklPbt1g3nv3D668RDCkv55EQqBWBekpDcYvvLiowIcXDRq6J4Yw8/lNnPqDoVG70/I1QR591kWWQ01BlqCwTNB7VAlRj4nuzZiOOcihlKP0ZDAhkkF5AR1RSWqiIkI1ZZzRb9RJjcG/DelZmVTESpAjNrwJLxGSm1MJiXLpGKYcF/kFUJBXyb5DUercCnffamXS9en181G79hL5/Sp4ZYaD3fsjvPqBmw8/85CdqSI/V01JWZyxZ5uZ8YAdSZLYd8jJt9//RorWiBCCkAhisys4q9XIyGTRptF9BZAe6oiuJJ0xl//B2HONXHK+mVBY8M0CH1qNxFvPJhkjw84rZNbrDm59wInUWlV7QFbbqHPXNdFjgyR7rqwiTlqqin7dTGz+ovG8V8rReqb0XyFJEh1FL155Yylp0ba0DXatn3Md5JDuzebXn9bx0SdGbr/Hi72wI9WUMOdbN8dKQ9S6FdLtMmUVCfr21JJICL58N6sR22vCVRZefcfL52/vJsPTGwCPqhq1TsZkOnn5i9TUVI4c9TP7a8HRoghjrytDq5G4abyVXfuTLZSPPOUjLeIgI9yRFElL0T4vV2/Yy9UTPFx4vpYlH5biEE01DaukYi4bp+XScQbufKSaxV/l1j/3ldUJ2jTjdPon2hVoWLc5xNGiKIu+zuLiG8qpq60jM11NgTbOVZdYefGdOnx+hQ5tNRSXxZEkeP+lDFKtKm66pxKdrnWdEZGwwt4DMaypEooCsgxGg8TVV+hYtzHEjn27CUcVJp1nwmox8dPilRw9oueG8apG+sx/4smHbPy4pJA9HheGihiPv1jDjPvTSCTg4899zP4sgrNawuWWufTGSkxm6NhWw0XnmlkwJ4f9h6OMv2YH2a4hHGJHvdmbgsIu1jdiFAohqNYd5vEHzQzsp+P+RzyEkIiJKG6clJSUtGos/k3IysqibQcTiz9vHL6v+CNK1coCUvx9G178y6MutCHS0xteuPNWCx99VkaGlIGljZPJN8Sx2yXuuNtHwO3FJDVma4RFiHIKsZOFPU3wxktWVCoZWU5u/o4Vxnj1yXTmLfCj10E0Jjh3dHIO/eRzP+98GCIe0KOgYM+I8diDJg4c2Pl/NQYTJ01k9qxXePPjAGNGGcnPTerWjr2unCsuMuNIU/HOByH27FGIRiVQVATx48zayI/fpNC1U8PcdMNVFl55t47PvvNw/52pvP32anKrT0UtaeiY6MeuqghW7HSnU/3cGRcxdsU2oLF5uGSskUfvsde7uB8pjDJhahWl5XHGnUisvPSmB4evO0pcRSXFdKFbPQtQEQqFHEAxu9m2dTUDBzbVXm4JarUaozmbcLhlXWFXbYKnHkwnzd50zRh3rpnZc718/YOXUEjwy7IAXl+Crh21fPmdn1+XBwmFBL/OzW7y+ZwsNZ++b+WGq/dhlPX4/AppdhXDBxmY92EWl91cwZJ5ufTtoaOmNsGsr7ycf6apkR4cJNefV590cMrYEmIxQVFJjGPFplbJIfj9fvQYMWAil/YcZS9xEUUAegx0pBdmKYUj7OS9OQFuvc7K73lVxI/HmugZCyEokvcz4wozQ/onz7WsRCI/nEnJAT/vPZyFpI2hDllpTwZ5RNgZX02fHjo+/RhuvXMF4ZIcUpQ0wgQpp4g8OmAnkxrtMXypR0hIMayBLDp4B6FBRw0V7GQdPcVgUqRUeohB7GANWo3M4X1HTnoc/k2orgmhV2vo2FmwerEDjUbi+RkJfl7aclIlxaJCZQyzv0jinsfi+AOJZqUM/oTdJqGQLITvZTNd6ENKdXJvVNV2KXZ7mDqPwusf1NGlo5YzRxobHe/3P4IIAZ07aHjx7VqKy2IcWNsWWZbw+RW++t7Hc2/WYTbJXHuphdLyOIGAIBJtvbHLxo0bKd/nRCMMdJB618/9QgiC+HCQzRH2EhGhem3UkmAlk+4N8tBdafWsa0g+k+efZcbwpsyt9xxn3HnNE4j0epnhgw0c3BclWhmuN3r9KzzUcsqIhrUqkRCE/3KJnMZDGFJiqFQS4bDCO5/4+PI7hT/WXtSq39+7d2/8khsjGl6dkU5CgXk/+lCpJO6ZlMp9M5zM/VHhwjEmNKGm8m1/ohO9WcevhPCTJzqilXQEhZ9j8h7y8z2cd1ZWo/dHo4J7H3dS60lQW6tw1c0uTAYZk15FnTdO9x4yW38vqN+PDOyr59uPs7nnMSdzf/By4KBg7lcKua5TEAhcVPD1N3FETMv4q/QcPBbGkdG8I3tLCIfUrN8a4sIxyfVHpZLo2U1HdaVMh2g/9rGVrvRvJPtkJxNnpJza6p1Mm+GiYwcVA/sYqKiKc9PdVSekITQMHOkkcSTRZA8E4KSMYDDM2VeWUlObYNoUOw/e2VgeyetLsHmDjCqYze8rg5w1qume+fUP3Vx/RUNX2YefeZg2JZWfF7vp2rVrq8aiJfyX/Pwfg81mwxdQ0KtadsAVQoAsUMkSz7xWx+71ZlLdfTBJMQ7q12DRxom5UtCixytqsZDaZMObLmVi6HQYrcHDoWNlJEIStbEq0mj8YCdEgkPsQKNSkZpIR62JccfDXrp1CmMxy3w6T0V+jgZZTk5qM1+tZdP2MKcNMyAEPPtGLcMH6ZEkhe++/ZwJN0w+6bHIa5PHNg6gw4BbU0bqwP38OsteLzadSAjene2hzh3AWV5Jtqc/3329lgvPDeGLhjh2XAeqlhMMQohG2mwALsMxUssKyIp0aLRxSJFSUZcPo8i2hpAIYJBMyH4bm3dEWmxD3bA1zMGDAsrb1buCSkjU1la3SrQ3LS0df93/+X3BoMLE+6uw21TMnJ6OQS8x74dD/Lw0wJUXN2z2b5tg5cmXa/ns7cwmrMbvFvkpyFOj18uUV8Y5VhTj8okVHDogkZp9kIweMhazxLadMWRXNjpPD1KkVDwJLW8/l8bGrSGOFyvccq2V3Cw1CSXpELpwSYCnpqexa3+U+Yv8/PBpDuNvq6K0tPSkk59ms5naSg0WfcttJpIkIUsSBm9+s5OzJEmYarrwwezDPD7NyqLfAmi8ySqYWUrBIEzsYA1dSbr9uXd3Y+jovTxwj4nhg/R8Od/H5h1hXng8jdffDlF4TGDW6EEdp6is+XtNlmQ6iz5sYzUd6E76icRtFcUcZS9mbIw5d8xJjcG/Db1698GoO47fX0uKVkvwUHuC+KjK2EBadozvZ2c3cljfuTfC/TOcXHWxuT5BuHF7iFefcvDEiy4uOd/M5iX5mIxJpsmjz7jx1qmo6iNx4EiU1953s31fhO69wGQKsHNnjHRtKqaKTmgVAzm42MEa2olu9drAf8Ii2ZAUFRedbWL77ghajcQT96c1coA863QD102pIhxWGDm69df8sism89gL03n7uabVz/fmeDjrNCNbd4W57moDqxYdR+VWEyWM/kT7U0tC7ipJTcijI03p1Gw7eLqrDy+9vpHJt+h55NE1ZIoCjFo1j9xtry+iCCH4dUWAFWtDFOQ2ndvuvSOFb76vJu5Orm1lShG2f6oeNQOXy0UsIThwJApCYvIEG+edcLVfvSHEE8/4yPb1wSHy6n+HWUrB5BrKl59sossQF0XaXcQjCTJFQb0GdLXqOCWavTg9Wrp3tjJyqIGRF5Vw962pDOitw+tLsGtfnCvGNt+KtWtfhC4dNXz0SiYffObhrkl2LrvAzMZtYaY+XE00Kvj0zSw83gSV1Qkcaap63dBDR6McL42j1Z+8yzOAx60mN0dg0Ess/M2PSMg88kQQQ207tBEbUdlPLOMYqRY1d9+Wwr23wdjry5g4IbPFY153uZnnnk5gM8u892GQr77x46lTowSNaDCSRiZtyaPOuIKJEwy4vYl6Y4H+vfVMfzjGPdOX0jE+oNHzkUd7ysQxDrM7adRDBfq4hrffgLQsH888kcKDM/ewbfsh+g9ScLlcrRqLfxu0WgMeb7DelKukLMbAgTLLfz5MimdIk/cLIYikHefCsxsS7JIkkZMrM+qyIA/f27C5HbJKz1kXraeqKI9s0RYJiSqphEpVIZmpatp3cPHMDDOD+urZdzCCLMGlN9fSvp2ds04zsfdgjIW/BRk13EBVTZz7H/Ww9Fs7Gb5h9frMscood96xmfSOrWO0/AmXy8XAfmk8cJvCyLGlTL7BljSVm5HOzXfWUHrYRGdlCP2kFIQQuKlhr3otj95iaJT4/BP33Z7Kot8D6AyCD941MvXWHWTXDsIr6tCio43UudH71ZIGh5xB/9ODPPNw4410x3Zafv4yh6tureTXuclxXbs+hiGeilEyoxYa9rMVRFJGIEYECzZkRcWqlb8w6dZ7WjUWnToP5uOvfmfKTbYmf1u5LojFIjPuHBOrNgR57vU6PP4ESgKMRpmnptk5daiB5WtCnH+miYI8DdWuBEUlCe6caGPT9hAmo9ysUz0kpZdkm5NISMKa0rCJtVlVnDLEwNlXlvHSE+lcfbGF2XO9rP+5adEJkjqfo4YZmfpINSvXhBh5+iWtGgOfz0dCFcKbiNCNAfSUBjd5T0B4UevjfPBSJj276ujSUcf461fhcPWvb1UPiQBH2UOO0oH3Xq+gc4dkwSASUzjOoWSXhKKBMA3tsujpqPTlkzl7+OB1OzvX6Xn02Wo+/aQaR7gjKtRYsHI0fSk9eit0NEq0b6ujW6cg77y/mtCRXmTEczGJFA6yk94MxSCZ0AsTal2UULh12of/FhQe2UIgKPj4+aTj+h33u/js6xD9/kFKvbYugd4g+G1ePtt2hVnzQDW790dalOhavSFKwH6YUKqbtkYFn3sbEVc+acFOuLxhwlKCi842kZOtZt+hCK++X8fE66xcMdbC3oMR7niwGkkIep12HJ1Owp4q46pN4EhXYzEnjXL+CtV7btrl6YjKzZM7WoLX6+Wu225DHbSTTVLSTAhBrfkQEXsxgwcln9/azWFKXdtpHxhGneE4QwZKHC5OmtM2h9NPMWAwJf6R5GOzqpg6WceTT24g13kKaqkh9guLEL6cbTzyQIMc1I+LA6jrsomIELXWg/Q5rZbu3U2ccmEJBr1EjRO6dz8VuZWx4ZEjR8hrq3DbDVrOPC0ZE559ekNhfdUCPRffUM4Hn3vwR0201FuSII5OCw896+LreZV4/IK8XJlnbtczdXqM0ZeUMf1OGwW5GrbviTD7aw+3TbDxxkd1HFzflipnnNfe8fPjNzIqU4S5H6Y3YeZLUlKLfvg5FVjK+lFwwqi6RBzB4xMgg9payLWXZzDmSjcZOa0zTAkG4NnX6zj3DBNqdcN3uz0KHupII6tZczaHlEN55WHMSj43X1PL3B/9vPhOLc89mk7nDsl1c8YjZqbft5Hc2qGNuhyDwkeRejcOVQyLycCRowkOHo4TjYr6rqbi0hhX3VhLSkV/DIqVqXet4d774lx/hRm9PqlR/uwbtRwpitG/t5ZpTznZcyDKh69k8v1PIfzBxP8TsyP4L/n5PwlFgbqEl7hoWpWEpDPcwAEyQq1h7NkmHj7kQZW3jdOGa1i5McTh3Ua0yEQJ48fNEfbQRnQmTWpIbGpVahQ5gcWsYuViB1kZKkaP3YXrSAx7PNlO7DIcIZp9mKlXGWjfVs3ylcf5fWWIFIuRc0cnJ5Vn36glJ1PF7v0R7nncSb9eOmY80BBIP3gnfPCZm3hCsGLZ961Kft44cQILv7wMaySNQNY+Vn/taNR2qFJJTL3FxsGjUYp2VJEea4fZ2ZXb79uCqM7CbXHTubOCu8yFTWqaLKijGiuNNfoCQegUbZoAgKTWKBEDIQIYMJFS14WpD65g1U+5Tdr958z1cPSwILWmM2mxhoCvTl1Gr56C9evXc+qpp57UOIwddwNPz1hOIKhgaob9WVgcw5GmYuojTkafYuTAkShvfeImN0vNJeebqXBGGyUL+/fWc8apBi6/pYL7b09lUF89FVVxPvjMw9adEbp30XDeNWV4vAmuv8LCV9/7GDpEzVfv2+vZBUk2h5sXXlmKTiMj60NMvK+KZauCjB5m5fPZEmpXNiKhRkkvpaCTgSdedLFsfh7jzjFx8z1VnHemgeLiYnr27NnkNzWH7du3ky3aUhUpbpGlLIQgjoIqkNqinpNRSeHgwQR17gSPzvSS6u+HQFBLNUUcoB3d6p87WywP72EjU+5fj90YRWsL8MBtdibdkiDdNQiHZEEIgZda4mwiTABBkhX7V31cAyY06CjiIMUcIUIIjT6GCMl4qGHUqFEnNQb/NnTv3p0Nq38iI0PF1Zfomf2UFm+bTQzoLXjhsaxGiU+APj103Ds5lfc+9fDw3XZKymLs2hvltQ/cvDbT0cjg4bwzzZxxipHhY5x893EKy9aVMeetzHrGos+v8Mgztaz6IZV0kQNS0tUwR7RjN+vRC2OjACIh4qjVcOZppvrg6+9IMatwuxOoNRLXXz+h1ePx04+fQyzCxPuquPfWVLp20lBaHue9Tz2sXBfigSlWflupUFsbw2+qZOBoD927aNi2I0759gD+Ci9mqXmTkIQikFp4aIySmeLjEj//EqWL6E8gYx8/fZ3RKLErSRLnnmHGWRPn3Tlubp9gq2dD/YkrL9Py3lNHcFJOF9Gfo54trfr9dXV1GPVJtpbHq9QnPgEuHGPistk+eommhi2SJJHh6UVd9TrK96fx5gfFfDn3MFVVEBdxTjlFxlSrsGtvlEFjirn8IjNCwMatITZsCWO3SWzdFcHjTTRxgRdC8NYnbl6Z4eBIYYz5i/ws+iIHjUbilCEGXpvp4KFnarjjJhvWFFWTz783x00wqGC1ta7tPRoRJOIyp43Q8fCzNSh1dgpqz0gGpBJYRRqisoCP39xCQX6ASy4wYTLKjbQ6/w57qgpMdQwaYGLTtjDFhRraiK4nTHAknJSziw2oyhO886YgHlNz+FANjz6QQoe2GjQ6QZqU1aQwAJArtWeLWImDbAZwGpIiQTVEqyJMnLSRW283UVbhRadTkZ7eMjPjP8D5Yycwa+7zXHqemvtm1GAySskNvNXFId8WrFoLctSIPZGDhESxcTtaY4hrbosQiQgG99Nzy/gU/MEED99ra3TsTIea7aszmTq9gm++chIRIS64UGbW65nodFJ9wTQeF9zxYA157c5m/hvPsHrVUs6++hUuu0DPqBEy3y0Mcrgwgi6QTp6/V6P1WCNpya8bxqFjW4hGoyft6v0nCgsL6d8TBvfTM6SPicceD/P8Kz7UMRN1bhP9GVm/MZMkiVQc5KQZmXB1yyzzSy808fX3fpZ/b8OU6STuilNGIfk0ZSDWmA5ibneYGQ80FBJCIYXvF/spPB4jw6EmN0vFzr1hZn0WYsM6iTz8GDGTKjlIxUFCJJJahagp4xhK3IbXd/L6x3+iU+devPn+twghmDjeil4vk0gI3pvt5oMvPAgFPv7Sw4q1IWa/mVlvlldYHOOmu6uw2yQmXWfj7NNNjDvXTG1dgstuKefs0438sNjfyNm6OWh1CQYN0DbaZAOMHGYAkoQIUFAUQYql5bknN1vNF/O9rPkpj9sfbZ3rfdeuXTGmxPDWaamihCwaa9oLITii2kFKWpSeXZMxwJD+etp38rLfdZSICCOd6G/LpxNWyU6sNoc77l0OmigF7TRUH1E3ux8DSCWdjZuSRApZlnj20TQ6tvXz4GP7MYUzKMv+g7NGGblrYrIYuvdglNc/rOOSi3V8891uoofsmCQLKqEiLJKGZiYsRPFid9haNRb/FsSiIVRahZHD9FxynZMVyyQ60pfa44UcKYzSsV3TOeX1j9w8ck8y0d2/t567Jtq46+Eals7PaUIEWbw0gMsf4Nu5KfTrldw7x2KCjz+v5vnnS3FkCn77Jp/0tL84v09MZfxtFbw3u46CPC0aWU1+pp4lPzhQFMGSFQGuua2St5/LaNQZAycKVBGBL6Aw9vLzWzUWz8y8lzY5UY5VB9GSTY3mON70vVxzpZ4n7nfU/zZFETz+fB3zvvmd/v3UeL0SqUZ9k2f3T0iShCNNzY49Efr3bj4Bt3p9iGceTCMnK8I901eguO0QNOOKu8huH2DBLBs5Wck5Z92mEPc/XofPH8OVWswn71o58zQ7+w9FqfMovPi4g3hccMH1+6ioqCA7O7vZ72wOsiyjN8BN1zQf31pTVFgsMpIM6pibxNF4PSnpryiVDjPtXiM3jbdy0/jGf1v5k56Bp5fz+x9BZDlpejt/Vg4aNbz5SR2LfvMzfJCB52fYKCjw8MOieIvM4jS7CpNJRqVocVJOlShBj5GuykAq5A3YU2HDthA6ncTRoyffIZFIJFBrEtjMWq66tYIZD6TRs6uOREJBkWL4sndiNeooj5Sirs3FHuzQKGGdkWhHkbQXmzWF04YZWLwswGtPNVz7C88x8tvKGuZ//xsZqiykqJGEuQZHQZBFj6Zyw51V/PGLkb6MYcG7x5g3twhbRpR4WEOgxkDQmYmPfcnCXzU8+niI59+sTeZ2JMGTD6QxuL8ep0vh8rEWXnxcTyCo8PGXXswprWdEt4T/ND//B9G2IJVJN+nYxXqUZjQ2fVm72LYvwD2TbKzdFOblp6z06qlmwcII+3dp6akMo480ggKpEx2lXvRhBGUUUSuq649TkSjBXaOmd3cdnTtoSbGoWLHIwYVTCqlut4zC7F/pOPooO1Zl88CUVC69wMI7L6ey+pcM3pvtpbI62Qpw5y02pjzsZNhAPeWV8XoWyF9x6/U2unbU4XKdBH3xL8jPz0cxetivWc+F52lb1FubcpMNDMl2YhMpHDio4BEeUrwdOXpY4pBmI17R+Lvdooaj7KWAxhV9kZBaDHAA1DFzffueQgKvR+KCa8v5dqGPsoo423eHue6OSp6YGaRN+Tmk/iXxGRNR/BkHGHeBjqNHj570OAwfPgKtPpvbp1c30auLRgX3z3CSl61i8/YQK9eFuGqchU/fyOTGq1P4dK6H4rJ4k2PedLWVl2c4WPhbgN6jjjPj5VrOONXI4q9zeOXJDJ6cZseaomLitTZ0WplvP8lq1FYlSRK3XG/h3PPh4/dN7FmTz323paJGy7ZFBeRWjiIz1pEspS051adQu743FaVqfl7qJz9Xw5kjjRSXxlvV8irLMgJBqpJJHY31mqIiglvUUCEdo39fGcXQsmB4WPJT6Ywz4qwaQoX5HGIHO1lHGYUoJBpt3GMiyiF2Ew/qcdYIfLVaHnrCT45raL1mjCRJmLBiwcZO1lPEQfazlV1iA37hOaH5tAOzPUTX7oKMtj6ybCaiIRUqNOjNcQ4e/M/tvTn8+P1sap0qAsEEer2Ex3SMh+43EokK2rbQhnz26UZWbQjy28og515SR2WJGgTNOtvq9TKPTjMTt5fz69zGxhwWs8ybz6XTfqATv2gwYFFJKtrTo14z+U9UcBw5YmHn3pbZTH+sC5GWJhMI0OoEz2dz3qfo2Ca++SibUcMNXHNrNd2GlXDWpRXs26/wwUsO3vzIi0YDM152s2NFPrPeTuP+qSl89Ymd9Uuy8bdf30gP7U9ERYQ48SZ6tX9CCEFFdYxD+9SYsJCWG26U+IRkYP3OLDeffetn+eoQ42+v5PJbKti0vYG5YjBAFaX0Yhg20lEUOHDg5O/9rKwsQHDfEzVM+htrIt2uwhBvuv78Cb1kxO+T0etlpt1lZef6DMqPOOjZN8G48/XYU9X8sSCf377J4aPPvfj8CVasDbFhcxQlpiEnTcfoS8vYc6Dh+lbXxLn5niqyM9W89G4t982o4dM3sxoVwzq00WA2SjzwZE2T+Xvhb35+/MWPWgU5OSfveg+gUWuR3RmMGm6iolhNZm1TvWFJksh09+OFV5JJlcH99I209f6OHxZEsZv0fPxGGmo0dBJ9kdUKLqkCgSBLyqc3Q4kEteRVnUa7upHs+aEno8c66drfyQOP+MiMtdyilUt7NOgbFa60ko68muHM+TyGIwM2b43gcDhaPMZ/gHPPvZDFK9K46tZKXngsnU/fzKJ/bx3ZuYJbp/l4cZaLCY8fo7LDL+yy/Ez/M2rZ+FsOC+bkMPeDTDweGDqmknSb+oQTbQN27Yvw4RwffXppMaT70GFk60oTV99aybZdEcor4/zwc4BhZ1VTsSuT5b8u49mn7+esMRfwxjs/sePIaL5d3A6DdRR2Ww/MNc1rN8qSjC2YyYoVrdP+BrBarVQ6k/fQH2vi5Ea7E3Ba0LhzKaBT8/OYBAZ9ywUGnVamojrO0j8CmGxRNvA7LirR07gtLyLCmDqWkJ0l06GthkRC8NMSP2OvLyccEYw53YTNKnPseIyrJlWydH4qXaJDKaOo0XFUkqo+1iynCH/MT7fu/Vs1DpFIhIULPmLx1zkY9DKX3lzB2OvLGXVxKZ9+42PBnFxuudbKF9/5+Oaj7PrEJySlOn75KocDR2IU5DW8bk9V8fyjDt762E2aXUWdO0E83nxXSyCo4AlFeGlm03m3oipOuzZaXp+ZTnWN4KpxFv5Y33Jyd+W6INdfnsL6LRGMxpOPCwG0Wi0qNaSlxzjCHg6ynZAIkBAJakU121TL0egSSDKs2dhwDhWlMt2lgfSTTqGvNIIe0iCsUpIQoZG0iIieHSvymPW2HVluuYtMkiSkv22nr7vSRG5Bgpi9hJuvTeHjVzPp1U2H2SQzpL+er97LorwqzoUXqHGbjwFgIZUAydg1TIBYFDp0OPn2/38TgsE4KWaJrTsjrFoJXehHhpRLWnV/xl3lZsPWht7qcFjhrY/rKC2PcdE55r8cQ7Brb5RTLihj9cYgiYSgsjrOc2/UMn2mky/ezWTNxjBXT67ghjsr+foHH316abDmBHjnBUejxCckdTBnvZGFVisz560sBBA4sdzKssS5o8189nYWdz/mbBILrNscJjtDRXlVnOuvv/Gkx6Gurg6vez99+8h4ceO07+D064/Rr7/Mk9PSGiV1ZVni6Yft9OqX4IpLdJQeMhH0J4slLcFVreKxmV6UZhxqflgUwFOjYeuuMKeNMLB1tYM58xK8OMvFex8reCNhJk71cO3EWoac4WTyTTLtKscwQBqFRa/DYJC46e4q7n7MyYo1QV57v45AUGHa7TJzv/7wpMcAkpqfkQgtysMBdOmgRa+Vee5JM0fMa4mJBm13IQR1mlJqdIXcf0fzcWSqTUWbtiquvczCC4+lc8v4FD74zMNFEyo4bZiRo8dj3HJvFVMfrubqS4wEo0333n+FyZKg/fk78WbtIsNgpZPUG6tkJx5VUVUtePV9N6kpMhlpCuGTZIBHo1EMBpnC0ihPTU/jrY/d9Di1kM5Dixk0QMvmZdlsW+Ng2zo7D7xQQ1nWH43GQULCJhy88rYXvU40uU8TCcGBo2GK92Xy4VcRnvuohp8WaVm20MEpQ4zMeCANozWCLMmkhzviKDuF49szsOw/gxqnjIVU+nIK2alGevZJ8NwzBp57LI1O7dXkZqn54jsv/XrquWW8lUF99ezaF+GymysQUhxHZsteIq3Ff8zP/0GYzBYKcsNYNCa2xv7AJtlRIeOWnSSkKGqPgt9j5MkXvGzZEWHeN2EczsEo1NCJVAxS48BBJanoLgawm43YyaBOONFhoq1zCIu/3U6Xdn4m3WDGbJJ5YrqVx6cJzrysjDlvNa2GZTrUvPB4Gs+/WcvrT2dwzhkmAkGFma+6eHlGyyYFU262cvtDrXNw3bFjB716q0Fx07Vr86LUAG3y1PWViyA+dAkLGeTgogqNLsS3Hzr49PMdbN8mUCf0xNVh+vYF954AoeMBNGiTRinqQqLxOHGaZ9wCBJQABswEhY89qnXs+DaD7xf7eentWqwpKtLsKi45z4zFFGLR4iVkugaiQUvYWE00rYgvPrby2js+OvRuWZfm75AkiS+++pXRp/Vk6Lkl3DvZRrs2WjbvCPP+px5CdQZ2LktlzBUS777UkFDp1U3Hx69lcdpFJRQWx5okK9oVaP4/9t4zPIrCbfv+zWzvu+mdJBTpXbqiCIqKBRUs2LuiiB0Vwa4ogmLFgoKoiCCiYkdURASkSy+B1E12syXby8y8HxYCMYl3uN/7OY7H+/+cnyC72cxeM3PNVc+TM4YZ0GmFZmqhJ/c20K5AwxvzvZw+1NAqof7t19l5/X0fg/obyEpXYVAsZCeaB2tWOZNgQw5Lvqjl/LMsjB5hYsHiIHc/3LXNdsjOzqaWSvpyKttYi6AImLFRl/En2cURRg1SUV0Xp7wqScB2gIxIh2ZJkKIoHBb2kr2plHyppMnrkiKxnpWN/48rMbbwG6V0I/2IEJjskamijF38STdlAKIgIikS2/mDdnQkTTg2CRJTImxnHUkSDDtFYdnCHLTalDL9r2uj3DBJoboqiUYW2bhhFUOGDG2zLf5TUFPjJCtDz9hzDLz6rg9jhshpw2ysXPMPisSiQJ1L5vZbJMwNXYiImxhzZut8iiOH60nPVFqdcJn+kIWrt+zH7Dm2T2UVHBxQUuTxiqJQSyVVlJFXX8KkB/bz2QcZOOyqJv5z1944+w4kkGQFs/EEp/zicb5a/j7dO2t4Z0GIl2eqyPCcRpZgQlEUnIc9jN+5BcGYxG4TWTovF6ul6ffJzlQzf66Dqy/dicF7cuPPZUVmB+sREZGUlrvhDXjp1Utk/zo7CeIU5TWffpw4pY4eXXQsm5fL4i+DfPl9iGhY5tb7a5l4vZ0brrDxw+oQN96g55tvfkdd3QG1VuHpx57hg0UL2mQHs9mMv0GmZzct6r/5JLNJxGSLQSs6FoqiIIhNBVFEUeDhu9J4/jUP9R6Zx2e6+XVtlNlPZnLemWYm3udl/YddWbFVQESFHjVXXLIblb0OlUbC25AkKSdJRFUYNXqMBg0z5wR49AFr41r7xm0xzh1l4vX3UkIZo4absFtFfloTxlUvcVJ7DSCSnXNiXEZSQsYe78g9D65HTmibPfePQi2oCXl1BEMyV11iYcTYas4eYWqWJPy5JUrZbh1aVYL5nzQQjCQ5fdxuzhmtwemUee+D3UhVhWQEO5OjFOGmhkzyCNFAmrsXUvYhuvSJ4f259bBSjZoYzYN4laBG8aZjy6vGalWfkNjJfyLUajW9evfnrIFuSttp2LEnxuy5Pr78IK/xvJ55WiruuvzWGm64yozRKPL2/CAvvhTDVN+B4oSVip/9DBp+gLvu1HLhGAPjr/Hir7Chqm+PrEoQVQ5iwExVQx2+H8yMWtmAxagiTc7FEe5HmqDDlSxDiKzjmqvORqMKMm5MggtPU7N63V7W/BSjC6e3+j1UEQ3Vla0LLLWGjh07smOvjjpXnKBPTRH5OCknRICsVgQutQ1ZfPmdi0tbWfFc8UOIe261887CAIcPqMkiBw+1lLGTjvQkqSSIE8NvOsQzdxuZ93Gc86+uJhBMCTh981F+Y4N+QB89484zc92kWv76woZeMGJRbOxTtlNK10ZKnqSSOCKG04G4EsVuObF112+++YIJYxN0KNHToUTLjRNSSfulN9fw4mMZFORpaAjIPDAxrUXhRr0+pcL+9GwvC18/thl2cm8dE6dECYdloiEVr77jZ/Kt9ma//9wcD/dPtLc4Db/o8wALX8th4ZIA9090kJGu4r7HXPz6ubHZNNSGzRH2HUxw720OnnnJQ9/BJxYL/fLLL0j1GSTNXjRoSVNyOMhOooTRoCMpKWSGT0J/0kZmvuHjx18jXHGRBUn65+ewQS8iigK9uulQ2+pQvC1vHEWVMDm5x4oEa9ZFuHFigHhES05ukil3pDX7HUEQmHZPOjfcXYtkrocQxIlgI42YEiFp9IEssGPLzhOyxX8KPG6FNJvIfVO9CJKhcbtPLxjJKD+FW6/aiWx3ojXFCYZAiqno10vL/rI4ndrrGmnTunZWs2WzzJMzfZhMPmxWkXNHmsjOUjH1WQ+3X2dnxqMZPPSUm4+XBejdTQcoDOrX8iSkySiSk6Xm21UhAj4VA3upkCSF/WUpup8OJRq6dNSwcWuM/r1Tn7G/LM4jz7iprEnSEJSQJAmVqm1Tbvv376d/T4Xff1MoVBdzwRWVZGcKjDit5QlIgKvHW7n7gQCl7pF4LHtZtsLLJec3zbEVRWHWGz4qD6uoPKgir5OTSRN13H+HHVe9zMtzA3yxREWB+zSumfgDN1xl4qpLrBQXqtlfFmfaDC/2ygGoDqVxcFMIhQRW9KiPiDklSPD+ogTT70unuFBDMqnw5fdBLrmhhndnZ/PSvBMT+lKr1SioKK9MUFTQcv6+vyxOKCLz9Jx6bPkyO6t+RIyZMap16NKCnDFChXaXglrdegHVZhXIzkzFOE/P9mAwiHy7KK/RL9x1k4Ovfggy7PwqJCnVIM/KaB4TbdsZo08PHXOezqC8MsH4Gw9SWelD25BNJCZRkKHi7ZnZDB9bQftSVZuvB51Oh9WqYDaIfLMyzNyZ2eR1P8RlF1h58YljfkijEbjiEjPtilTcdv0Wcj0pqpCg5TCWbA+XXmSjSyctnywPkUgojT578/YYA/vqUavFFin/xp1n5rHn69nk/xURFQoKMVJ84RnkkiMU4bRv5qJr/TjsOoIBhWED9Vx6QT7rNka4/JY6bpjkwp6W8rWl7TS8/FQmt95fS53nf65k+f+Kn/8Xwutt4JPPFHITvTHad1MZrsIYT6ej3A8RNbsTG1EwcuibErIQqaOaQ+xGQaGYlhMotaBBo2jYo2whSphuDEBEJM3blamPr2XO62FicQmDLUluzpG1JglaqrOfcYqRux91M+tNL5eMMTPkZAPti7Wk2Vt3GOlpanSaExtZXv3LV9x1k4EnXoywfnOUay5tuRuzdWcMTSz1WgUH6ExvjIKFNCWLrJ7rGXmqkZGnGkkkFBoCMlaLkWBI5oXXZZavWENSrUenh7AnxMzbHbzy2D4KEs2LcmEliKSKsle/BkEX5YIRIpfcUE3Ao0Ej2YnvzsMlKjyxoYrhp2t46F4tzz63jfRMmQfvNXHxmCxqXUnW/ykx6sLSE7JFWdkBonGZm6508OJrAYLVduoDErmJPrQXCqnK/ZnnpjUv8ITDMlMmObjoumq+/iif3Oxjt/yuvXGmv+Dh8/dbDrivvMTCjZPrePTe1gtHeTmqRrGlr76PoHEVt/pea6CU3btqU8cVkQmFhBOa/Px6xWdIJKjhEA6HQiLjTw4G4yx5L5v+vY4VfWMxmbHX1rDFt4rO0VMa188lJcl+/sKmZJIrt2+2Fq8SVKDAIWU3IioqOUA3TsZ2HGWCKIgU0h4UBSfl5FGMk3KyKWhS+AQIE0SDFokEe/cI3HCHl+kPmelQomX4EAPLPsjigku9eOs1HDpc2WY7/CchnhAoylEIBQQyHFr0eoV0h4rK6mSr1AeBoEzQp8HSUEItlZjldJzOJAsWN/DtqhCyDCOGGbniIgtmk4i/QSbN0brv6tJRi6Rp3riJC2H2Gn9DbW3AbJc4r7OWPzfsZ89fGrr1CmHNiHLV5Xrun2Rh6YoQjz5bz1OPOPjquzDf/hiloqKCwsKWOdD+jo0bNzJimML6jUlmv5Sg0HMqCeLElAha9NiEdAw1w9iuX4nFIlGQ13Lw17u7DslewUHPLqzYCRPCTTU6jOgxsoetdFH6NrFrQonjz9nM8/eZufm6KFq/jv1lTTvaf2yMYjKKjD/fwsU31nDlxVYWvZmaFt+xJ8b9j7vZuz+Gw6bixafSeOCuJKeevw2b18ahA4fbZIOjUKlEbpxgY/7ihkb6FUgJcBgzvCTrWm5eedXVXHBe81W4Xt10lBRp+WFxFndNdTF8iKGRKN7rASNm9McJmZk8A8BzpJHCanLVeWQnSxEFEUVRWDO/jtN/2coPX6STZlfxxvt+7r7FjtUiMu48Czv3xln+XZD8bBXtCjTsPRDn8fvTeOW974CpbbaDpChECBM7XIiG2iavyYpMjAgq1GgFXaOry0hX0+ATGXKmi6kPmDl7pIFAUOad+SEWLkySVTeQaOffmfVmgFVf5jVRzb31Ogt3PVLJ0sWVJEMG6nGiUwyECZJJHkFTlPPO1fHaHzXoY02nPxVFwUU1ZexCgxa3UkMW+eRQ1NiAkkNmBp9sYP+BEJ06Nd3I+H9oing8zto13/LCAyme2Jfe8vHiYxnNCtoqlcDbL2Zz9Z21iAK89LxIkef01P0tgEWxoziLmDNzHS++Wkd2zVByBGvq2ShDNu2o5AARArSnG2bZTkVwP15CZJG6l9Lj7Vj92z7OGVPLnKczEI7cK2efYaK60s32ZX50tMxnmzRFKe1QcsLfXxAEbrn9Uc6/5g4M0VTTXSKJIiSIKdFm05oAjnApT7xwgNFnGJsV635dGyEjPbXpctOVsHNPjIsuc3GycwT7hW38qfx8RPLTSCji44kZYYqKBebNzuLBp9w8Mjmt2WaSIAi8PiOLk38/CDXFlAhd+FP5mS38hk7RI6Mgk6SA9mQIuSiKworl3/DgIw+0me/u15+X8/K0pmlcvSfF0Xf0GbBrX5wrLmq54AupJvlHSwPNjj3DoWLMpVZefSPCG68KlFd4eeAuCzlZaiqqEjz5oof1W6Jcd5kFWVYQRQFZVvhmZZjnXw6QmaEiGlNweyQG99fz5nw/V4+zcuG11dx3u4Phgw00BGQ++DTA0q8CSJKCxydRUZ0k8fs33HrrnW2yAUB9vYuoHEFu0GPCTKaQS4aSgyAISIpEJQc4yC46K7D03RxWr4vy2ns+IskkMSWKrgWhFklJUukKclK/EOGoTCyZ5DB7KKYzYSVIQ/puBKsPjRp8oTjj+ur46ocgGrXApMlhsuoGI/ZZS3q2ptWttfQ0FfGEgiCpkRUZH/XkUMRW1Wpee8HMQ4+G8XpPbGPuPwUaXYLDZQJxKYHxb/RlOkGP1lvIIW+YXLET6qxycnITNATg3CucFBepiIRE6io1fPFzBudcXsWHb2SReaRItW5TBJ9f4edl+YgCXHhtNacNNvHlV0m+2i+CUWhVdwBSE+b3POSjwSeQnS3Qe4gLdTiVRyWNLvr2Exh/UyWD+pkor0pgtYgseDWHcTc60ajB6XRSVFTU6ucfD7PZjMcrUH5IQMis5sE77cye6yMns/V8Oz9XjSZpJkoYS6Adj0yrQaeHMaNMqSEPWebscW72rs2gu9IFnaAnEYrz3gv7efGlctIsGgL1OkrpgYiKNLOO/Bw1Iy6qQo5riCVkQj4NvWUbdembsOUHOLW/hppaibXrE0j16fToLPH2rNxGO6rVAmPPsdC1k47Jj7owmU/8uWC1ZfLC615eeSb1TIjFZMrKkykuUU8Sh12NszZKabGGe5/KxGZVsXh5gOzMGFdclIZOJ3LJDRFqXcnGAufxkGUFpytJZroKn19iw9YYy+c3z5/HjDKz+o8oJ7XXcNM9dSyam9OEAsrjlbj/cTevz8hk2ox69h6M89iDdvKyVaxZV8nLbyc57TQtZ42vIRJRcHtkNJrWN1KPRzQaJT9Py61XG7jzQR+r18TQ6wUeubfl+snQAQZM2XVI9UkaRDeCKcDWVUXE4wrhiMIVF1l4430fRQUaZBnU6tRWXGvQagVERUt3BqIVdEiKhJPDHGIP/RlBRAlRl3SydKEdtasdAO++XkF2qYu5L9kYd66VZQssFJzmZ9G8tMbrwx9QCAaDbbJBW/D/ip//F0JQwhyqUKNP30xaTpSCHV3IF1LFsr+UdbSnG3bhWLHHShphJZiahvsHhyygwkoahXSgLnMDxowA1jSJrCqBSDTOFePN3HqdGb1O4Msfgpx/VTUzH8ugT4/m6ox5uSnF8CtucyKK0LFUzep1kVZ5Qb5dGSEc+ecR8L9DURQcNhWP3ZfGvdPduNzJxofT8e+Z9lQQo7cL+/kLI+bGdeQGwcNtY4+VbzUaAbNJ4Oa7vGz4Q0DtLyAekagWqhE0cWbPsHPlJVa+/KaaqnVaLPEcAvb9SCYvkiJT5w/Tszs8MMnE6NNTN2VxzyqyfL1wJI+bNnB2ZN1nZYTDh7CnKcQiIheebeT7n0M8ODWElMxi2LBhbbaDJEk89MBNZKSpSHeoiFVnY/e0J0QZ2UKqeGK2J5tMenl9ElOfq+dwZYL2xRq0GoHTL6qkT3cdpe007CtLUFOb5ME7HM1WN46Hpx7Wb45yxcUtdxH/3Bqj85FV4XAkFcS1xrWpRo09PXX+Xn/Pj69eg8HQdpGPcMiLICiUKbvokivQtZOWkcMd9O/V9DN0OpHP3stl1Pgq/L5VVJWrUSQRlTGKLCSw6DLwuuqwK5lN7pe4EkWNBitpRAijQt2k8Hk88ihmO3+QRzEuqunBoCavVyoHacBDZ/qklBVdcPBLP2PWb+T9d0wM6q+nRxcd2bkKdlcPNq37f939ltC3b3/cNVv4eomJMy9Q4Q1H+OGXMAP66FjxY4gxo5pPhM98pQGLuwsZQj71Si05tOOdj9bz4J123piRhSgKfPFdkAuurmbOM5ks/CSMQdv6o3B/WRx1smky3aB4KSyRkNX1DOqr59pLHdx0S4wc10CKjihpKk6FRS8dYNbruxEEhTS9lZfmxLjzNjPrNsVYseILbr11YpvsEI1GSXdARYWAqiGd6vxVdOggoNEI7N4jofcUYwkVok1aMJtap3wAMOt07KUG7ZFkvjfDEBDYzGqyKGCj5nsKVaWIUROyzY2S5mTB66kVFHN2HYpfwVur5Y+NEQb1S33X+Z808MAdadw1tY6pk9MYcrKhkUeq20k6VnyYx6hxVTw/LfXcys5UM/UeB1MfFCjocGIrzpIEr77rpyEosX5zhAF9jt3/991l4M47f6M03hct+kaBp5ASIFawgztvbk41cLgySXaGikQCNv8VJSdTzcXXVzN0gIHu3QX2/uhCn2zX+P6IEkIiiZ960oVscqUOjT4vxS+YTUPZyVx760ZM9iTXXmZh5utelr6b16gYL0kKN95TS58eOm6+ysrr7/kJhqRmx/ZPEBEpZz9q1OjQE1XCaNHhsv+FkF5Hty5q3PUyFWUigj6K2WQlFJaRxST+Qzk8fY+Jxy0uBEWF1t2eIimPMt1mRvRVGHFKWpPC59Hv9tJTGfz4Uw2ukJaO9KCGwwTwESNCIi5w2VgjL758kERlYWPTSVEUdrEJHQb6cioaQYukJKmhnG2spYcyCJWgwi+4KSlUEw2LrFmzhuHDh5+QPf5T8M2Kb5jx+AsYTA2NhcaqmmSj8NjfYbOq0Khh+tNBsjynNosRBUEg29uH7cIaSlvgAy4Q2lOnVOHGiVVIox2d2KNsoQEPNtIRBZGgX2T2ExnNPruySqaS/aQr2c1eSypJauTyNnOf/x2nnHI6Dz+koDcoCCEBgwG69/dRvmMvNs+gZu9XoabmkI5BZ1Vxz0Qr54400xBIKS5v3xXjg9eOTT52PUnHdddFWPxCNZ2SvdnIL/QgJfAgyxK1kR/5+M1sNBqBOrdE++KWbW80ihQUKSSrUw0ZNWp6MZQkCQSaUiwJgkDEFcPlcpGd3boo2fFQFKXZRKfbI1FwHBd2hkPFgUOJFjkQAQ4ejvN3DYmy8gTZWSomXm9nwsUWTjnLxS/vdePHFYdR1HGEhA5PvZkFH5v4a3eCUeOrsJgE1q0VsEQKsCc7clCMccaogxR2TJKVEaa8KslbL2Zz/llm3vnQz8tv+9DrBC45z8wPnxYw8Oxy5rztY+HrOTz/uv+EOP/27z9IghgGLEQJs0n5FQGRqBJGjQYHmZix4vUF+fHXCGedbuK0IUbGnh3mtps2UuAd3GQLSFEUdvInSDp0vhyyySBOlAoOUKtUUtoxyfuvOejTI/XsqnYmufMhF0sXGImF1QSSKhQqmXyxju9//ee8x+uVUbuK2MZaEsSpYD/5QjEV5U705iT+UOsryf/JiCcTqBIG8vJlnGVN6RR8ipvazPVYRTVpxbv49N2cxjwnmVR47T0fi5cHMafJfLS0AbVaaJIH/bo2wr23OTCbRN76wIcU0/DJG+lkBDpjFTRUZ67hUEWiReolWVb45fcI0cPtyM6t4buPMsgNdGv0f4pbYV3NDuLWKF07aTlnpIn1m6NMfKgOq0HHvj0Cny5exL33PdAmO3Tu3JmndmpQZFAZo9isDrp00rJuc7TVfHzVbxHcwThJDhElTMwNb8738eCTbjLSVFSUy6hr29OJbo2xjUbQUkpXdHEDQXEXE24Q8Xo2s+bPEB3yRZ6a5cNTYaE/p5MgxnpWscu8kgHd9PTopqF7NxXPz4pjSWQRcfh4fnp6i/WKFPWUwNBTzm/T9z8ehYVFhEL1XDephox0Ndt2xunRRYu7XmLD1ih33Wjjjz8j1Lpk3v2ogWhMZtXqMA/cmdZIVXT7dXYen+nhtecymx3fOx82kJRSW07RqMyFo1sf3rlqnIX3FzVwxw02xlxZTZ8eOrp31rJrX4Itf8V4bmo63/8SxmQUWDT3mJ/r2VXHtZdZOG1sNfX70+l9mgdvqPnkeGvQ6/U0BFQ47GrwZrB7jxe9PtVoaQ2dOqn49fA6YhofC+c4uOoOJ9Gogt0msurnJGGvnmy5AJUgkkirJEyESTfKzTj9AdZvjmEI5TbG3ipBRT6l6BQjh9lNAB+loT44gjnHagXuPHxuF6eft4GSDjKCRWbn7w5W/RZhxClGnHVJvF4ZjVomkUi0uRD8T/h/nJ//lyEej5OeJtKrF5x8SpQ9uwXySHVAQkoAEXWTwudRGAUzKtRElZY5dRRFIUYYCzZ8JWtYukzNup+y+WFJHtt/z2HWs3a27QmTkSaSnqbi2kttLHk3l/secxMON10VfOktL4GAzOgRJj58PYdnHs4gHof3FzXg8TZP4Oo9Eh9/EkOQTmzyc9ip57LsGxWjR5iZ83QWZ11WxfJvg3z1Q5DVf0Soqklw+c21bPsrwV+sx4yNUuHYxKagqGhoaBo4XHK1h50rOqU4KSOdKaUbA5RRZMc6cf+UGB8tDXDfJBPdzz5IrOfPzHkvwrYNDrb+kc7rLzoQVSKdO+gQBIFtO2PgS29a+DyC9FgJf67VUFos4HHq6D3EzX0TdVSUC4w654wTmnhcvfoXAgE3g/rreXdBFJOnPXVUNar6ASQTx75nIChz6S01XDXOwlcL83n5qSzWfVvED4vzqa5NMqifnjefz2LmY5ms+KF1DqZ5HwbRNGTzwy9hamqbB3CyrPDSWz6uvzzVUTplsA45o6rVz/OoqrnoAh2r1oRZvzlKZrbpH4v1f0eHTt2RFYnCdvDNx/mEIgqXX9jyRINeL9K3p46P5qVxaHcafYeFee9NG87d7fj2Wx2DrtxJddr6JnwmZeyiiI5YSaOGwxhpnWohtRp8nPjWccryUSWCmxq60C9V+DwCs2Ajv/YUJtzgY95HfrbtjNGxRIsRCw3e1nn4/pPR/+QhlB8SyA115+ChJB6PxOy3fNx+nY23PmjgrQ/8RCIp/+TxSkx50s3ihWrS46l7I0mccO5f/Lgkjxsm2FKk52aRCRdbWTQ3h5vuqeOzTxV27xQIhuQWj+Gp2V4kz7EiuKQkqc/cwqxnreh1AnNnZjH5wSD5rqFNzrcgCBTQAWssj3hUQ4lvOJbdp/Pc4ypERWT+e21b9Qbo1q0bv65To1JB/9Eu/lydxvJF6Sz5II0vPrWh7bQb+eSfGDM+TJ2rdY62hoCE1ydTQHsKhPZkCXmIgoggCFiwo0LFyYMUpr9Wx01PH+DleSG2rMni5CPrWS88bWG7ZjW19QmuuNHNgLPKGXFxJWvWR3jmpXr2H0ow7+MGzruqmslTXdR7pEZbzHwskw8+PTZhNP58M1g93P/wfW22A4Ber2HmYxl8+3E+N99bx93T6ti8Pcp3PweZ+pyLDr1ClIz9A82QVZTlfstf+p/Ypf+Vrz5Na5HaYO4CP6PPMDLmyioG9TWQma5CJQps2BLlyx8bqLftQlIk/GonlbkryTlzPT0v3QLtdyJb3MSU5mvcVsHB5o0CxUVqXnzDx7R70xsLn5CayHt3djYLlwQYM8pMQZ6acNuZUI5MPSuoURHX+cinlL1spSJjDVNnhNi0OpOFb6fx7WcZrP7JRkE7hRmvehh2XgW9uuoIS2HqQg2YnN3IqO2PWtLzF+sJKQ3sORDnonNb9n2iKDDyVCNpZOPGyUlCbzLIpZx9qH25fP9zlA/etVKT/wtu9WGSSoJKDmDESHuha2NBVCWoKRBKyaOYQ+wmqkTIbR/ijfcDRBp07Nmzp+3G+A/Cxo0bee6hmRRWdSPZYMDlTj2X/6uNOI1awOVUNSYkf4dW0CEqmmb8XkeRSR4Rjj2jCulA9REOS0VRUOukZqIZsqxQXaEmgzx2sYmg0oBLvw+XYyuVmp1s43eMJtMJq/oeRSKRwGJKINtdJJQ4Oe2ifPVxNiefGsFt3Nvku8iKzB62kKuUkH5oOE/N8nD9ZCd3T6tj5KlGPnsvt5kQ2PVXmImnH0YQBNLJxk89APViDddccWx1+78MYYRjx6GQ+rdG0LY4nZ6UE3g8njbbYMjQs/nki6bTMLnZqsYVW4B7brMz41Vvi+dWkhTe/yTAtcdx9cuywrQZ9Uw8oh5vt6mY+qAZ2RAit24oedWnk+saQp7UkQcfa2DtxigaDfz8k0jnwAhKpB44hEwylQLy607FubmIJ58PYjSkDJWfq2b6fel8/n4ei+bmcskYCxqNgE4n4KqX6HaSjpwsAZ/P12Y71LvqcZBFmCAd6E5vhqFBSwldOFk4nQ5Cd7oJJyO6c5n0sJs9+2Pc/ZCXiZNDxCSJjeJKtipr8Clu6hUnW1SrCIk+ejOU9kK3VJNLaMcAYQQZQg5jRhubDIXk5ahZMi+HnI4NtEt2oxdDqaUCUZVqUB69T/+Ov3bHcNbJHGYfUSIM4Ay6CP3ITXbg08/iIIuYLa2vL/8nQ4qrsWbFkKKpJm5YSd0HddbtlJyzhR+WZVLSMcnXH+c2KWyq1QJ33eRgQB89b8zMYMlXIepdClt3HOM9/Gt3nNGnpxpLCxYHqN2TTk6wR+M9a6rrzF0PelvkwXzpLR+ROjshcyVa2UR2sDsKMn6lHr9Sj4JMu2R3bGobN0ywceUlVuY8ncXrz2VRWRtBE7Xw58YNbbaDIAhcc/29uENREsSIxVJFuSVfBFuMaYMhmfkfxOiXHElHoSc9hEF0lwazbo2aFx/LoNaVRI5raae0TD2TRzEWg4aZTzqY97qD7b/lo9VCsM5MOzojCAIN+FCjIjfSDe+vA1j+RiGTJiVIP3g6Of4+aHWpBlNr6NtTR3Z228WOGn+v/0j2HIhTUyfRvbOWbxflMfOxTN5/JYeN3xfxyrt+zh1l4puP8zl1sIFqp8Tzj2Ww7Otgo38cMcxIhxINV99Ry5a/YsiywqGKBFOecvHHxgh/fJ3St0hPV/9jQdFhUxEKy4wabuKHT/MJhmSee8XDuPPMfLsoj55ddXz2VZD7bm++WWkwiLzxfAbabDcZ6SqsluabDK1BFEV0+lyemhFEn+0lK0/BaBSIx1tvolTUxFCFzUhhHY8842Hm9EyWvZ+HHNOSGehGn+QZ5MkdyJZKKXCdiqOuN6ed15xfKpFQuPdhPzZv882dDCEHP/XoMeBQcpq9bicTu5LNjKkZXDZBQBElXno1giQp3HRPLX6Xmo4lGrZt29ZmW/wT/ldOfgaDQd577z3+/DOlJNu/f3+uv/76VgtOyWSSRYsWsXnzZurq6jAajfTo0YMrrriCtLRjFffHHnuMnTubTmgNGTKEyZMn/48du9/vx+2SSEoKI4YZ+W25tbFA5KWOTFp3CAW0Zx/b6a4MaFZUqqMSK2l4sjbzzSfpTTpWgiBwwWgzbo/EwqUBbrgiFQg57CquGm/lky8CjUJGf26J8N2qML8uL2wMdtsVahg20MDdj9ZxzhVVTLkzjfPOMqEosPzbIE88E0FV1R4ls+0iPwB9+/bl1TlpbPnLQ3GRmrI9Gm69QcGhZJNQhfFratAaE8SDZjLJIkdoukKaTjYLPtzNrdem/r9pW5Tyv2zkJJoXK4uEjtRFq7ntrgZKzYWQ52bD9wWN3SCNBsZfYGFwfz23PlDHig/zmf9hhJxE91YnHTV1JewzbiEpa0ivGYBZsKEVysnObVtX/yh27NhIPAp33GBn3FVeCtEhI6Hi2DmM+yzsPRCnU3stby/0c+vV9saprKMozNew4JUcHnm2nvPOMjPALnLFrWE2bWveIdy4NcrmvyIIooWLxpi4+g4nUyalMWKYAUEQ2HcwzmMv1HPJGHOj4nbPrjqsBS5C7gZMf5sgSShxGqwH+GmNwpo/Bc44xcDaLScW1I0efQFPPzadu29JIydLjaLQRITp78hIUxEIyuj1Ii9Mz+TN+X7OOt1Efq6aOc87eLGogY9e2oc11I4ydhGkARApYxci6ibJ3t8hKzJJIZqavEBFXIk1JpbVHKKIji0WdtWCBuryePZeFcb0MNXhGB2RsFrtJ2SLE8G/2R/+9ttv6DES09dTcSiIxSLw3svZTLitlvPPMuGqTzLmymoCIRlZhsJsLRZPp2OrNGgYfTYtcgBlZqgZM8rMwpm5eDUVjLmyioWv5TSuC0ajMi+/7SMjXSSevR9/jZ2Qxk3Acoh3X7XgdCUZeaqR3fsTSJ60ZslsWAlykJ0kiWPGygZ+woyNjp6+bAuuQtb+84Tm8cjKykJQl6DVO3nvtWP8bdXOJDfdU8eC17IbJ3tem+dj7gJ/Y/J6PB57zk+9S6APzcV1JCTK2QcVIhee3XJjol8vLabMWkozNTw7NY1hA43s2R/nqjuc3HilrYnP+WNjhMtuqeGTt3JJc6jo3V3HtOePJeWCICAK4gkpeobDqQZdnx56ln4VIC9HZOWvYb7+IUQ8AW/NzGLUaceu63qPxJUTnZwywMA9013Meym7cUI+kVB4/lUP6Q6RF1/3UpCrJhRWmHi9nZJCDTv2xpn9ppdAKMau5Ld0765m5fwstu+K8czLXgaerMVujbBm3UrqKzPIqu/b5BrQKUa+XVnH1x/lUZjffOpKFAXOOs3ImvURJt3oYP3mtq/0JBIJtDoFrT7E1eP1rFwQwJwwccU19VxyftP1pjSHiiXv5jLk3HIuH2vhldfi9GQoEUJUsJ8oYYyYaU83PPFaKqv/ajYJdjxMJgE76RxgB4qiUMxJ/MEPBIN2Hp4WYtkiOxt+yWDewnK+/m4/9VsT9AiPbPGzMsmjnL3I6ZUUOxIcPiyjx0g8Hm/x/f9/8W/2hQAzn36R3Pr2iIJIsi6Th56q4p2XMjGbRKqdyUZV3eMRich4fBItUD62GSIqLBy7rgyYGrlbPaKTkvYtFdZAUEQKhFIqjJuJFa/mgYk2TuqgYetfDcx5I4LX998/KJ/PR2mRjsHna3n91T944nYToijw7qsOnnnRyaJPy9FE7SiCRIPiw++V6JTsRa1xJzMezWT1H1F6ddMeUSVvDqNRJC6kOhJqNEikGjmKLky3rseS3ow0VYuc6pCy/b7DYdqRKkKYsVFLBUGlgSQJzFjJoQi1oCGpJEgIiTYLWwDYHdk8+ZiXC0ebGs+91aIizaFi645YI6VHZprIXY+4eG7qMWoEr0/irqkuXK4k3U7SUOdOsnl7jFfe9XHKQAMLlzTw5CwPoghnnmokZnZC5FhBRELi7NMN3HenlVffClL7S2mLxfXM0Em4VOXs2R8mmVRQq1OJ+IJPG1j6ZQBZAVmG2rokPbqk/OSuvQo35LfM3doSsnOy8fEb3RmIVXDgU9zo0DfLCZSgHSFoY9DpBymVepGvHFu7bcDLAcM6JlymQ6sVWflO9xbX4UuVbsz/4Ad+XBUjERfJyxV44B4jQwcYePwhK3ffcICshh50UfrxwSfrePEpB7c9WMfC15qKhvr8EldPrMNR3R8jESSSjU10URBp8EMsrqH/sP5ttsOJ4t/sD/VGFTqdgr4uj0zasYuN5AoFDDqrjrdfzmTN+ghDBxhanE4DuO1aGy+/7eOtmVnc/oCLW++uZ+33uew9kKCsPEEgKOOwqygvU1Hi79Ikz7MJ6VSvL2X4uQeY/pCZfj31VNYkeW6Olw0b45w5Rs/nX0toaktwWXegZFYz8rTUtf3jz3EEVx76ulIWfHyAByen/GphvoYZ0zK4604Jh711qrGWMGrUGLLyHuaGy4x8sjzI1eOtPP5AOuNurGHavWmN/KRr/4wy6QEflqqm4oh6wUjn2GAmP7iGt1/JZuKd0Ra53yEVtxHXEwormE0CWq3Ap+/k0m1oJXg8VIUiuKhhAGcgyioQ4KCyg+7yoEZtDkFW4/VJOOwtFw8PVyYZOMJ+QjYA+OLzd3j07nR+/SPSjCYvFFbISFcx49EMduyJs+TLIF8syEOtFqitk3ngCTfPPJyBRiNwz60Odu2Ncd/jbsrKEyQSComEwmP3p1HrkkgmobI6yeffBDn/rJYbxavWhBvzalEUuOhcM5u3R2lfrEEQBMrK43Q7SdeqnkbfnnrMVoVd++LIgvOE7NC12zC++fp9Pn03mwF9Dbwx38enXwaY0MIGp7MuSd1hE+3pRWX6KlZ8lEeaQ0VldYJNf2jIixY3+51MIY8duyq45o4anpySQUaail/WRnj46Xo0B3rjaIV/HgRyadfKa2CoL2bJ53/xwpNpbN3qZtuOOIPOqSArXYXWoOCuP7Gm2D/hf2Xxc86cOdTX1/PII48AMHfuXF555RWmTJnS4vvj8ThlZWVcfPHFFBcXEwwGmT9/Ps8//zzPPfdck/eeccYZXHrppY3/12pbXiX57+LgwYMkkyo6d1Cj1aV4jNoKK3bK2MV2/qBE6YIZGwliVKn34pQr6S2fhlB8mOLClh3rhIssjLupprH4CXDWaUbune7ivFFm1m2Kcu90N19/nNesyw/wwvRM+o0s58G7RR4xpXhqPA0JuoROY592PTlt5Lc7CkEQeHH2Au66cwJb1x+kW3IYpiMr7UigJHuyM/4HGiQCNOfFUQsaIhVZPPeSjymTbbw7P4LR06vVYmU+JVRygCr5MK9NdjRR7D2KwnwNXTpq2bg1SiikNClA/h0qRUMwJGPM8pHZdQP79qiw1PTgi6Vfctsdt7bZDnv3VKCN2xCAdu1kqiJbQE5QH6zGTMqZWV1duermP/h+WQY//BLmq4Ut83i2K9QQjsgEQzIaNTjsIk/M8tCpVMOFZ5tRFPj8myD7yxJ88nYOZ1/q5N5b84knFOYu8DPrTS8qlUAsJiMIcNnfJi+vv0bDg/t/I08uxRYuRoUKl1BJhWY3/btKTLs3i5M66Lj8lhpisROb+DCZTNjTBMafn/qbOZkq9uyPN1HoPh6btsW48wY7AN0765qp3k+6xcIb83dTEaojgxwcZKJBh8pRj6yO4HaJhJTmhVyAek05AwYl2LXvS1QJgUOenXSiDwARghTQlNNVUpIE8SMgYMGBRJIcT1dsSojtrOO8weeckC1OBP9mfyhLUbSmGMYOOxlaoMNkEjEaRL77JJ/l3wXZsj3GqOFGLjkvxaU66MxqDrCDHKWIAqEUs0XhojGtT/CeP9rIos/2YYgkmTk9lylP1eP1S+h1AsGQwuUXWXjgDgfnHazFk7GB8WdpiURF3v3YTySqMPRkA846CSHa9BoJK0F2sZEu9MMoHPv79Uot21hLRqKIcLrvhGwxeMhZjBy8o8ma48zXvcx4NKPJSuNt19q49f467n/MxaSb7BTma9h3MM60GfWs/kWhZ3JEk0llSE1v+ainN0Pxe/ex+PMAl45tbrfpz3toV6hi5dK8xqBt4dIAc57OatZsGdTPwMOT05j1ppex55hZ9nWQOneSVWvCnDbEwJIvQuj9Bcyb+x6PP/NYm2zgdrspLkwJbfgaZBa/nY/ZJPLBp368frlJ4RNSqz4fv5nDVXc4mXSjnf5nVtChREMkKuPzySiCwvsvZ/PAE/UMG6jj3tuOPRtP7q3nwzdymDiljm9+CnLh2VbGX+Nh78EY77zi4NTBBhZ9HmTvwTg2m5vKqm9RuwtI83dBK+gJSxGsgkJeTuvPiOwsFYGQfKQZ2faCnyiKWNISmPQKj0/J4JvvDqCNabnzxpZ5ncwmkd7d9cxfHMBs0eILuKlgPyrUmLASJsAuYQO57UMM6KZjzfoIwwa2PG3w0y9xzNjRHm3CCWpsShou7X6UWhVnj3PRob3A4JN1JJISsbDqHxMpjaBi1GiBh+/K4YKrq6nBR8eOHdtsixPBv9kXKopCTXkt7YTUqq1H9rD+mwyuCNZzwRgTjzzr5t3Z2c3WoB951k2PLlriQZm4M4q2hYJOXIkhIbW6iVFHJV04VoQJEUCPkTrKCeb+hRRPEA4n2bgtgSwr9O2px2IW0ZrieFSV9DvDy4I38xs/v08PPVeOs3DelTX8+ecG+vc/ucW/+0+wWCy4vVoiyTgJQ5CTOqSmSURRYOr9NqbcnZrY0ahVuOptXHS5nz9835NpS3LxmAJ+/jXO0s9j3Hx1y5//xTdhov5UMc+Lm6wjDSMxZmLLNiejR6TeN+lGOw8+6ebD13OaCPkoisKdD9Wjd5eyg/UYFDNB/EQI0Y6T0KLDj4et/E6R0olq4SBWq+WEmkHvvjOLS8aYufoOJ2edbuTM00wEQzKKonDl7TU8Py2Ds043seitXK6500m/M8spbZfibqt2JtFq4ewRZqY/70FR4MzTjJxzhomff48w9e40enbVEYvJLPkqSFzra8KPGc86yPVXmbHbVCxaGiVPyW8xtk5NzubQv18Nb873c9OVVsbdWMPoESaWvZ+HXi8Sici8vdDPnHd8TH/ehVrXHau17c3xyy6/jCXvf4ZVSPlvJxUU0lx404sLB5kUJbuTIeQ1OV6r4KBDZBDV1Zsor5BwSHmtfh+VL4ekL5c0IRPv3hC3bNvBmPE+HrjLgqxvgAYQEKlyJnjgCTdJSWHg2RWMPcdEx1Itm7bF+OLbENry7jRQjQo1nejV+DeSSoJ6XxKjSeHMs85ssx1OFP9mf4gQS4nAxHUYMKE3JYll/MUzj6bu01qXRLtCNdGozNIVQfbsT5DuEBl/gYXcbDUlRRpqXUn69tSj1kCdCwaPrqakRGTceWY+XNrAQ3elIycFtOhxKuXUUomCgho1eaEShC3DuPnm9XTt76NzBy33T3TQu3vKZ/y5qZqIqpJb7kxy163HVqgVRWH26x7efi1AbV3TptG5o4zcZ6+iqN2JaULs2bOHPt0kbrnawSU31pCTpWLUcCNvPp/F3AV+HnuhnsqaJL56gfaeM1oURzQJVnbVqdi4NUqtJ05uK5z6ALKQRK879ppaLTD2PAMlRfW8/W6M9nsHIB6JMWVFRiLZZCtK5y7htbcPMvX+5vFKNCqzem2Yi644MZq8yspKctJ9fPEdLU5TfvZ1kFuutiEIAq/N8/H4/emNdYzbr7Pz0WcNnDuhis4dtISjCus3RTGbBW6+0srOfQmefzSD2W/5uO6uWjSaVHy4eHmgWeMrFpP5eFmAma976dxRSyymcNU4C+VVSQb1M3D95Fo+fScXQQC5lU0LOLrdA16fjF5/YmLR+w9sYvr9Dgb0Tdn8mnFWLr6hhsI8TZNmX01tkvMvrUfj7EpV+lp0jiBX3RGh20laDBo1mrrW47ACuSPfLd3FltVJZDGCOuygvCFOPwparbGk6F5az/sFRBJH5iOm3GviomuCpKepufVaG9Nr3dTUyif0XPgn/K8rflZWVrJlyxaefvrpxgD6lltuYerUqVRXV5OX17woZDQaefTRR5v87LrrruPhhx/G7XaTkXFszVyn02G32/+PHX9ubi6IMiNOMfLB4gZERwzZIyMKImlkU8ZuMmm5sFVDOXYy8OFmO38gCAr5+SLPPWbG67Hy2ONrGVHU+inX68Vmzi4Ultn8p8gZZ0SJNujQ5ImUtms5mVOrBUqLdHj29EIfMFKrVKLGST1OvAk/Fq/9hO2RlpbGKcPG4vr122OFzyMQBIEu0kDWCz9iVzJxK04yhKbj1Bn+7rwz/3t+/iNIg0eNhtYfwFq06NBhNcucPqx1LsqhAwxs3Rnj9NM0rPuyBnOk5ZvRq6li8u0WysoT1NYlWL3SwZjxmwj7sk7AAhD0hDF7OnLbfZspLhY57dQwm7bG+PnnILmJErSCDpNgpWF3Pwafvhl7jtxqNwkgK0OFv0EmmVQY0FfPa89msmFLjB9/Sa3Aj7/A0rjmmp4uNK6KPnpPU/7LYeeVM3JcJX166JCS8PsfCbp0FTmwOYdLby7jwL5DJBJgtiW590IjkYjCZbc4GX9+yiYVB1pfkW8JGzduJCtD1fjAuPUaG8+87OH9Oc35xH7fECE7U9V47NGo3Gw9TaMRKM4xQeXgxmLQTuMqtLKKbNdACkmtgnZR+mIWUg9pRVHwqasxdN7HsgXZ3HxfHXfdZOWhx90cWL+VIqkLOvRECKWKA4rMQXYQwI+NdBQk6qnFShq5SjsMgokCpZSsnBO7JtqKf7s/jMUVtJYYFpuaV5/N4XBlkmde9rDg1WwuGWPhkjHHfMLqtRHC1Wn0YwAH2UG5so+kEKUh2Pq90BCQsdtBp1fRv7eeha/nIMsKkkSTRDYvS0tWukzvHlpmz/Uy7d50unTUMukRF2PPMSEb/XAcg8RBdjYrfAKkC9nElRhexcVJJyjqEg776NG5qe/dsSfeqBh6FKKYWsVf/UeUcydUU1KkJjdbTVl5AovBiOhvHnzsZzs20tCiI9PfjUen/cKhiji3X2/HYhapdSV5eraHDVuivD4jq4l/2bQ9yrOPtMyNe9oQA/dMcxGJKow738zYc8ys+DHEMy95KD+oIivSi907277i7HA42FsWBwE+fvNYkWDpV0E+fKPlooHdpiI3S01WuoqMNBWiANddZiUQTPH9XXBNDXnZqsZGyfEQBIE7rrezeGmMaVMlNIoZO8XccYMHMauSyy42smhuLiZjSuzo17VRbpv8K/HKXGQkDu7RcMGEOgb01XPJBfpmq17f/hTmlWcy+em3cGPQ1xao1WoSSZn0DDAYVHy+yMGYCTX/ODHSo4uWG6+0olYJXHXbOoqrhqJDn2r4CCr8ioeY8icPT7bx4JP1fDZP36wB+OnnIaLONOyCmoSSQORIgiPGmfe6gwtGm6islqiqSXDjXfV4DqWhpnVxMoD0bIlXnskiFlcIBCE9K3lCBaC24t/uC1NI2VBWUpOEuYHelK3w8Pj67cR1UQafU8HUu9Po3kXHoYoEcxf46dpJiyjA4boAMfWfdEsObXIuFEVhN5tJkiChxBupCY6iXqlDgw79ccnrfrZhzPVQ1N3J0JP1LPlcoLCzmzxNPhq1SMxcy/DhAlddruPNedt5bWbzZ7RaLfDO7CxunvIE77735Qlbwu12U+P00u2kdB57QMPOfbEmvlCtFhqbQj+tjqIJp5OJFkU4hEoFPbppWPUT/LImwvChTeO9hoDE0zMbMETa48ONClVj0S9NzuXDRTuZfGtqq6RPDz0TLrZw7oQqrrzEQo8uOg4eTvLCqz4SB9pTmOhMoQB7lM3k0o584ZiQhwETWUoem8Vf0JpiFLTvTU5O85XA1lDnPMC9t2Vjt4l8uyrMki8D6LSpyaX8HDXX3OnkiVkeVIJAJKpw9ggj/Xrq+OanEFs3qcgS81m9LQtZG6FaOMjJPQXWbQqz5N3cxiK6TpeiienTXce48RsocJ2CR1NOxx4RVnwf5+PPAzhrVY1ZiaQkcVv2IDlqMJkhFICQX83lYy18sCTAV98HueJiC1ePP26S2CAy6SYHFovIK+/4sKf5TuRS4NNFSzCKRlAgpDTgx0OErYiKmFIYpqgxxqunlt60rCZvEeysX6eg0iWxtJbBAyo0jUm8QTCR7xvAV59soGPHIIm4mk3iKoo7h/liTg49u6Z8/r6DMW64u44VP4bw+mQSIS0xvLTjpGa5zSH2IIpQWCwTDPzPiXwcj3+7PzTqVfTsqmNzfS0HVC5Gn6tQ59E06kKUttPw3JwGFn4a4PKLLFx0rpnq2iR3TXXRvbOWc0caG3NZtRpEXYLCPD0fv5mNLCucf3U16zZFKcwX2er/nQxy6MYA1IKamBLhMHsREIgFtBQXJpjxaEaTuOjc0TrWb2xg8m1N72dBELhnopXvfnJSUtLU76hUAoJa4uDBvSdkix9++IHOHdXo9SKL5uby5CwPL77ho6hAjateIjtTTSSq4DxgQEai1rEJSRtCjBsxezo05jdqRUNutoYLz4Otiz3YaR7XhZUgHTopzQagCvPUFBdqUKQkFsHe+HMFBfFvpSZHMo8PPzhArx5hzht9rMkaDMmMu7GGSTfZeHXOtBN6Lni9XoryBWrqJPKym9c56j0SXTul7F3llOjSqelz7oqLrFw+1sKBQwkeftqNx5sk3aHhw88CdCjRctUdTiQJSorUTL7ZQeeOWkJhibMvr+KBiQ4uH2vBVS9x6S01XH6hhd++LESnFVixMsTY62pw1iawWEViUegy7BATLrawcWuscRr+79iwJUY0JiOKAg4byLLcZoqYmqpdTLjoWAxlNIp88lYO02Z4mPGqJyUaWw51FQZEdzFpfXfx6os2uncuQlEU1m+OcfWtLqyK5h81PIxYyHH1bPxZhL3UUUV2C5tlMSWCgICTChy0zPMftVVw3jmp85Kfo8ZiUYiEZXbtjRGLgbtO1aJf+u/gf13xc+/evRiNxiaTA506dcJoNLJnz542Gy4cDiMIAkZj0+mH1atXs3r1amw2G71792bcuHH/KNqSSCRIJJqu+h19f0vJQGZmJrIkkEzItC/RcvUlJl54YhN5viOJtKLgUepIE5oWS0JKA3VUkksxJ9EblaBCURTqnZU888IuXp9lw1FYT1VN66e8ISCh/tsU+lvvhzBX98Kk2NjBevLllgmUj0KKaRARiSsxytiJFgMH2UUGOdQ6q06I4/Eovlq2gky5qMWbUBRE7KKDTCmfSvYTULzkUYIWHT7cuG07eGiyhcsuNvLwk/Ws2uEkX2nf/IMAD3VEiZAt2XB7pBbV3iBFKO+wi1xwloknnz1MvLy42bpPRAmhzqpj8s3ZVDslLrulhp/WRFj+cTrDL3SfkB0CIT9xk4szh+nZtiuGxaTindk5VNUkGHv5z5jrO5GpFGBQLIRc7XCpd9EQkJoIIB2PQxUptbpQWMbtTiIIAgP66BnQp+m5lSQFh7314xw6wMBV4yy43DK33BxH7+2Evvcezr2ymkRCQWOUeeGRjEblZICnHkrnwSfd1LtBlzTg9XqbrMv8E3w+H927aFm4JMA9tzro00PPoH56rr6jlocmOeh6ko5gSOaJF+v5blWYonw1F1xTzbkjTYginHdm825nICRjOxLEuhUnckxD+9Cx5DCPIuInraPCr0ataJHUUc46U8NTj2Sg14vcfp2N5d+G+W5pJos/D3DnfT8SiQgElQZ6M5RdbCSdHDoIPRr/ZqnSjYPsalQOzaGQH775kfunnBj3YVvwb/eH9c4ahgzUkpRSRSy7TcXQAXqunOhkyp1p9OiiIxCUeXt+kLfeSpJfPwxBEChVurGF30hPWFiw2NmiMBLA/MUNlB9UIxpiVFYnKMjTIIoCf48xtuyIMvk2C2+876coX8NpQ1J2MBkF3B4Za26AqCuCXjCQVJJIJJsVPo8imwIOs4e6WvUJ+YGS0i78viHOyFOPnQOdruXfFwSBUwcbaF+sYcm7ufgbZG65v47ZT5i5ceLPJCoLcCiZJFVRQmkH8AcD2CLt2MrvR449wAdL4L1PGtBqBBoaFMLBlHjH8VxnsqxgNDRvmh1/HNmZKmY+dkwMpV8vPfvL4oy8yEmEEO3zc9psB6vViqdeZuKTdrbuiPHmfB9VTomKqiQmY+uBYW62itsedPHqs5lNKD4mXu/g0RluvlsVblGR9+MlIR5/MkZxaAB2MkgQo1LYj8fv4+oLjTw06VhyIAgCw4cYWL5IxQ13H0bn1BBz5lL3SyFf/iKz5INDFHVxs/j9NIxGkR17Ynh9Mtt3xnl/UQN6nf2ErgdnnYxRnyQcllGrBGRJ4MCheKviK9t2xplwsZV4QqEo28BfNVsxyDaihDEoJtrTjeThLixfUcZdN9k55fxK7r3VwWnDDLg9EnNeD7F6pZZ8b28C+FCpZCQpiaiIOAqDjD0nC0EQaFcoUlSgRq/S0Z2BHGI3HupIpzndy9FESqsVeGyGn4BXpEcvkW3bttGrV68WvsV/H/92XygIArYMC4maOKrjQveY1cmgYRLPP1HAg0+5WfpVkB9Xh8nOVHHzlVZMJpFvf4hgCuRjTKbxJz+TRzvMip2I6KdavZ+4nMQoOdjK7+Qq7UgnG4kkFRwgTICeDAFSE2lOyzbSszx8Pj+XTu21TJ7iJXm4hH6JkxCSR4470JV1Sw7zuXE7Je1pNRbJz1UTCTn/W3HhfXdfxXef5FFcqGH95jA33+viirHWZolkMqkw600vUjIHkyVBMGDk82+CTBhnYs4cL7fcFuXc82Pcer0Ri1nk6+8jzH41THW5Djtx9rKNvhwTZRIFEWN1d0aP38qC1zMoKtBwwWgzfbrruPJWF+4KhWhAiynSjTyhGABZkQgRoBO9m30PUVDRQe7NfukPXnzlhROyhaKA1SKiUgmcO9LEuSOPxTjBkMzBfSIRZyaZsVJ0qFhVXsVnyyrwehX6SGekCroCkIAspZRPl/zIh+87mk0PQ4qjr91JPtZ7fiSvKEqNR8FqszH7ySyentlA1SondiWDqqzVPPO0ngvPyUAUBSRJ4ZPlQWa/5eOC0UZmvRFtcf0S4OpxVmbP9VHrPHhCdti4fi0xMUxN8jAuqulKPyyCHUmRqKWCrayhuzIQG2l4qGuy8vt3RH1GkkYPPqEORws+C8CPm3Y0nYpK93Xj8Wd+Iew1kV2YYNXyvCY8sh1Ldfy0tICR4yr5YXFqCnrkBW4iB7wYEqYUlYWSoIL9RAhRWChQWyOwdNFnXHPtNW22RVvxf5M/PFFfeORdPHp3GqevrMOWqfDW7ELOnVDd2GgzmwQqaiR+XJzfuPreu7uOc84w8dTseu6Z7uatmdlUVCUoyNXw6dsZjLuphng89Tz68PUcJj3iosadJJ8SsoRjNAw6wUAnerFf2Y4xx8/JfczcM93Fy08dy8s1Gph8W+tbR3fdZmbX3qbbHjv3xIgnZNyumhO6/lf//A3F+anPMptEZjyaQSKhUO+VsJhTlChjLneiM8fJ6LeBOVPMdO5gZl9Zgqef38je9Wlk+nqSnp3k0gsdDB8iMfL3TWgrBzeJY2NKFFfOOt59uvn9u35zlGEDDJRVRHEq60mSOp+Z5JIghqzIjfedKIjku4bxyN1buPuhKhIJgWRCREZi1MjUNkyWw0NVVRUFBc0LaS3BarWybWecUwcbWL8lyvDBTYuqZRUJRDGVt0qS0mJDVhBSDTOrRUVerppoTKG4UMPM6ZmN9G679sa573EXD96RRlWNxCvPZFBRnaJX2r4rzooP85qID14yxsKoU40MObeCGY9kclIHLdt2xnjxDS9qtcJDT7t5floGiQQsXRFk3cYoKhWsXB0mHJYYNdzEtt2q1JRzG5BIJNBplWaNa6tFxUtPZRKJyNx8Xx07/xLIi3QgWbqd75dlN8a/giAwsK+eOTPSuO2qStLklgdzjg7xHI98StjGWvSKEZtw7LWYEmWrsIZMJR8vdQSVBsxC8205dY6TXt3SuftRF5u3Ryku0FLvk3jj/Qa6tNdz8ECc9PSWhbJOFP/rip8+nw+brfkotc1mazNXQDwe56OPPmLo0KFNHPqwYcPIysrCbrdTUVHBRx99xOHDh5t1wo7HsmXLWLJkSeP/S0pKmDFjBpmZLVe+y8rKiNQbmfOun+Xz8ykp0lBd4+fFl38gXyghPZbNIfV2ahQTuVIpIiK1VOLHQw5FlAidGz9LEAQypEJ8+3WMu2YD638qYOpz9Y1cQH/H3AV+Lht7rAP5+4YIn67wE2IXAlra0YmEv5LN26PNFOABwmGZffuTSJRRTy1d6U+EMOXsJaSEkCX5vzXREQ6FcfxDsKJGg8u+lc6+UwjiYx/biBJCNIXo1R02bNPSp5ea5x9Lp8e3B0jWFTXj54sqYRrwYiUNfX0Rc17fxtyXm9tIURQ+/SLA0nm5VDuTdO0h823FKkrFzqRLBYBCvfYwUt5Bvl2cuknzc9XYLCIffBrgkjEW2pdq0el0bS769ehTysraTdS6NUy/L52BfVO2z0hXsX1dFu9+UMFTM3eRmaZi2DAV+8oEXnzDy+MPNBfG+v6XEIcq4tx8by31XonDlQnq3EmyMpq7gi++CzUriB6PXfsSFBdqefZFLzZvdzxZm+jVXc8rz2SybVeMz1YEmxQ+IXVNzng0g59+rSRSrUOr1bb5mojHY/j9MouXBxh7jpmSIg23XWtn6IAYr73nZ8OWKH6/xOCTDSxfkEqKYjGZRcsDPPuSl5VLm3JIlVcmCHuM2I840gr20SnZu4ljVWsUpj9s4uwRJiJRBaPB3CQxKMpPcWUJgsClYy3kZKu4/XoNIb+G3cpmVKib8U6linNd2MrvJJUEKtTUOWv/j0w7/dv9YSQWxm5T0RA8Rtx+6zV2Thlk4Ia7XATcOgRJg66+mMJEYWNwJQgCmUoeDREPZYcTfLi0oVnCteLHEJu3x1ASJm6+WceUJ+tZ+EbzqZuVq8N4fEn2lsXQaeHCs49d07OfyGT8TTUMO1XPMtdv2GtSKuM6Wr9vRCE1Jejzhk7onKtELQs+aeDuW6xYzKnvGYuluIiOn1I9imRSIRROTYG/+IaXnTtkXnwlxLNPGLj5nt2ccZaTzp3VDB+q5+oJGtyREPlWG6UDajljhB2zKVXY/WZliEAgQTioIhCMNyYHkJoyDYdlZLm56jCkGiiy0jyB6VCi5cqLLbzy5iY+fm7jCdlBUUT+3BJlw9YoUyen06WTlqsmOqmoSjRTKD+KjdtinH2GsUX10ycfzOCbleWEw3IjHx7AvoNxnngiQaFreON1pcJIB3pyOHslD9/T8op5x1ItWo2IubwvBULmsaZdfTbutU4uu24H55+n4ZPlAe693c6Up10U5GrIL+p1QnbIzVQTjwk8/5qHr76SMB7uyyNP7ubm64wcLk9S3E7N8MEGRDHF0ZxIpq6Vc8Z6Sa8aRF/B0nhsfqWe7fxBj+Qgli3fwyP32iguVHPGhXVYRRmtbETn7kUBDsIE2KtfS/vOScrd3+KvtvDKFHOTc3zwcAK5wYZKUFGkdGQba9Ep+sYJE0g9c7fxO3f0UDFpSj0rvzCRkxWhb081yeT//PTnv90XAjz61FSmXPcoeZ4OJIjjVzzk9aph3mupWOPtF7N54kUP3/0cIplUOFSRxGoSWfNHAlQmLNhp13EfV11WgdNZQYf2Ki6/OANnXYKRF9TR4BapYD9VlGHETAa5JEmwUfgJq0VFQaHC4B4yZ5+RRqf2WurcSX78ViA/3LlZczoj2Y4qfzWS9M8CPhqN5oTP9e7du8lKq6W4MIt1m6Lc9oCL04cZuHZSLS9MzyD3yORPTW2SOx+uIxKVufvRKP36aNh3UM/Ts73UuiQmTtQx9yUNP79byMovqlCEBII/C3fMQwI/NhyEaaCGw+QpxagENZKSxJ8I8teGJCMvrsFgAL2oJ+TVYnT1oVDOYZ+yDdtxiWGIAFbSWk3arDgw6tMYPHjwCdnBbMlk5W9hRp/evLE74UYPxvK+5JPVeG4sQTuWQDF+1jXbghIEAb1G0xhftoTRo7R4An6KCnQsmpvT6PPfflnN8DN3koikMfMFPWOOazSrVAJXXGRBFGDa8y6KC7WtbiapVAI2i4haraDVaklPb3mjoJkdrFokMYqTCnpzrHmtElQpgRbFzl62UEwXajiMrEiNa7l/h0SSduHelGm2YU2c3oyyw6mUY8HR7Od6wUiDT6RULOHiS8uaCWhBahr5jhvsfLwsyG3X2vl5RSavv3OIT5bs5VCZgippJJd2FNOZzQdWoZItGM3h//Wx4X/HF0ajAn9ujVPcXmZQ3xTf75CT9axcHWHkqUZem+fn1WcyW+T8fGhSGsu/CdG+WM2N99Qx8XobmRlqLr3AwmdfB7nsQgs2q4p3ZmXT/WR3q9uW7TiJBrOTa8ZbWflrmPLKRCO//P5DCc4d1bqwbWaGmo3bYo3/lySFSQ+7iMZkdFrricVEsoSzLtnk72s0AjlZqWv00We8UNOOiy538eqMY3lhr246Fs/XMeUxH8sWbGbU6Sqef7mBSFThmacMvPr6H9SU64n7LESFABFVA98vTKdT+6a+Y+eeGP4GidPPdWOMZ9GebugFI5Ii4aQciSSH2EMpXRp/R0Cg3pfEJBTTQemIWtCQUOJs+XY/69Yf5rprZCKRSJvtoFKpcHskhg3U89wcL6cMNBAOKzz8jJsffgmTnaXit3URDAaR/r10rFoTYcSw5tQ+sZjMhi1Rzj/LxK69cWIxBY9Paix+dumk5ZO3cjnr0kqK8jWMGp7KB/p017FgcUOTwudR2Kwq7r3dweGqJKcNNZKbrWbUcCM33lNLKCTT6/TDJBICt1xt5c4bbYTCqdh9y18CobDCyQPPbLMdFEUhFFY4XJFoIrJ5FAaDyIFDcS6bYMCo38UfG5NMfc7NU1MymgwAnHmaEdKdROpCzWgS4koUF9X0Oa4pCCmqwe7KQHZq1mC3CRixUuMLkpCTdJVPxizYiCml7GQDNiX9yISoQMhSjphTxfw37Fx+q5PHH0hj9pPH7v0168NMuLUOgxGcTidDhgxpky3+Cf+a4ufixYubOMeW8Oyzz7b62j+tXR2PZDLJSy+9hKIo3HjjjU1eGznyGGl/UVERubm5TJkyhYMHD1Ja2jJHx9ixYxkzZkzj/48eg8vlIplszmlRXl6OLMYJBhTaFaROj9Yg8+ZrRkShDrdbpkc3ExazwJLPd5NIKCxeFkZdY6YdLa9R2uUsnEkdDpuKpx9K5/JbnDx4p4NRw40IgkAkIvPaPB/zFzdwx/V2Fi5p4INPA9S7oFOhmQPJCM66IA5lEFGPmVvuWsuPyzVNuvmyrHDdXbWE3FYysVN8RPXNShoOJZON/Axykpqamv/yHBwPRVGo91VjU/KbJE7HwyPVk2WN4XX8SjSgR68OMPEaIxOvz8NmVbG/LM7zr3ppX6zhg3dsjL1sFbnhbmSQi4JCHZVUc4j2dKOaQ1hJY/VKLZ9+HmLchcduellWmDzVzZ59SXqdXoFWA4/c7aDBF6HOvRPBegCVCiZdouOKizMbyc2ddUnsNpGGYGpd226W2L9/P4Vt5EDNL2hP1y4qIlGlWWBqMopMusVGzx4afvk9wvT70lEUhUtvquGRZ9w8cIcDm1VFPK7w0dIgT80IIssGThtqxGIWeORZN5feXMPSd1Mkx0exfVeMKU+5GT7EgCwrrFoTYfvOGBaLyAVnmdm9P47FLHDOeCcVu+zoTBU8/qiJKy9JFZgWLw9y05Utny9BELjxKgsPP+GkoaGhzdeEz1vLHxsjdOus47YHaunfS8+o4UZCEQWvT6Lek2ToAAPvzzlWwNLpRK4Zb6Nzey233FfHVx+mCqA+v8SF11Sjqe2HQso3SEjN1o9iUpzf10cZM8qM2dTcf2zeHm3Ct3jqYAOCyUsn/2ls43dK6NqqDbKUAlzUoEOPoJb+0Q5qtbpJIPif4g81OvhzS5Q0h5pYTG7sZnY7SUdumgHD1iHHOOz+9nW06BGynIDCj7+GWfxFkNEjjKhEge9WhTAZRbw+iZde1DF2jJmJD9Zx6U01zJiWQXGhhlBY5rV3vby/OIBKo/Dh0gCnDNA3UfjcsDnOob1aDq1PRzF7OGjYQCwqICitd2mTSgJUSSwmW5uv/WQyyWMPPo6qupQRF5Tz1ktp9Omh54LRJt772M/NV9ub/c7CpQFGnmrkyRc9fPahnkLPCOoOhbnn111Iag2vz3KkeJVf86HxlpAQD2Is9rN7p5o9qzOJ2iu48AINs57IRBRh4eIgn3wR55PlDVw17ti9fdoQI59/E2pRIXzJV0FGntIyd+SE8SY++DSE1Wo9oedCOAy//hFh6bxjYhU3Xmll+vP1zHu5efF68/YoZeUJ5r3UutDcpReYWf5tkMsvOlYgnzEriN3Vu8UpIb1OaHUzAKDHSXr+WNP8dZuUw+Y/9nPKqQm+WJDH598EiUQUqmuTmM07TsgOWi24alS8+V4AW6gEKxq++1Zmyw9m9AkHWHxIjhouu0zDih8DfPpOHnfe7yetaiDGv/k5m5BOkdKRSg5iSookEgp33NuAPdABXyxInCg6DrGf7QiGMGu+S6dTBy3rNkW56xEXdnvTIkUwpCDKR5IwQUt3ZSB72ExMiWLFQfyIWM5J9GX+awcJKQ2IhFn4ipV3P/TTrou5VVv8p/pCgJNP7s/FN5/HonlLkOoknGkbeX3qMVFMlUqgZ1ct5VUJ5r6Q3SSZ+fGXCLfc8zs/LMim9G/TwRazjvlvpnPbDQIev4SWFI+emxoaBA8TrhB544VUgfXM8ZVcMNrM1h0xHpvhRePqQmsophN1dWvxN0jYrM19YmV1Aqu96ITjwhUrVjDyVB2yrDD1WTcWk8jzj2by59Yo90x3EQimaG4EIBCU2bG6qPHZMWwgXHOpmStvd5KeJnLXFD2vzf0LV42GeFwhIQewYKMdncgS8slQcnFSznbWcUSsnUzyOamjho2/ZHOoIsnA4fWURLunCp4CaNARIoDpCCe7gECUINWZv6MxRUkkQe3LxhHo2Egz4PcF+P777+nRo0dLX7lFdO7ShUeeXsnpQwwkkimBUZdbwmwW2b1FRzHNp3YMgolspQA3NWTRtCEsymo8XrlVFeN6r0xVjcx3n2Q1aXZlZ6qZN9fEjXdXcO6oohZ/d9z5Zl5/30c80TrPHUA0pmDXi1RWVrZZ+Kxnn75sXLeTUrq0eC9bBDuKAofZgwkrVZS1yAnqU9wYsZAu5OMx7uOwfhVWX3uMsSwSxCg/wpPc+Qi/+/GQFRkUFYopyOCBTYsOgaDMl98HqffIWMypZhSk4vf7J9m4fxLcOtnL9k+6N+Y5OtmMl3oKdJn/62PD/44vtKdpmPacG51eICMtdW/fdo2dy26pobSdhn1lcfr0SG2ZbNuZyleGDzai1QqoVAJ9euoYfVk1Ey6xMLh/asp09AgTs+d6G7UM6twSBsXSqj00ghYpnrpXrrjIwmcrgky+xUE8rrB2fZyuHWL069VyM2HV6jBZGakNvHWbIkx9tp7KqiTRkICv3n9CPrG0fW+SoQqun1zLtPvSOGVgSpi23iMx7Rk/u3/LQZ1Zz7OPtjxwM+0BK5+uKOfLJRlkRNsjIjJffRh1ZpDFC9T8vsHL6+/7ueViC48+V8+zUzPodlKKD3jpiiDvfdzAwf1giefRWTh2b6gEFfmUYFTMqaEkJcV3bMTMQXZiF9IpoENj7K4RtORGulJTq2Xp5/s5dbTYZjvIskwgpDDpEReZ6SJdhx1CVgQ6lmp4a2YWwwYZiMcV5n3cwG/rovy2LsVteXwcJ8sKd09z8+g9DnKyNNisKpJJmYlT6nhnVnZj0ddkFCkp0nLGqccmmddvjjGilVgXYOQpRp57xcM141PPBFEUeGpKBlff4SQeE1mzIr+J333zhWx+/DXEDXfVsWjJxBO6HmJxmSdne3hnVvOYd/W6ML2763jpuOLi0q8C3HhPLfNeyuarH0J8sjxAOKLQq6/ChrWryYq3xx5ph4CAS1XBIWkfnejVYmysFXRkZoh8+5WZYEjmtvuDsG5k43asTtDTWxmGhzr2CltQWwM8dL+ZiddlMfXZeh65O40hJze149ABRt6bk8n1k1xUV1e3OTb8J/xrip+jR49m6NCWeVqOIjMzk8OHD+P3NyeHbWhoaLHLdTySySSzZ8/G5XIxbdq0ZmP8f0dJSQkqlQqn09lqgKvRaNBoWp5GUVogu7VYLJjSYiQSIn/tjtOzq45f1kZYdnNus25p9ykppxqNwoJ5SquiAgAWtZH3Pvaz/LsQOp3AvdNdgEBBrhpRBePOt/DLsgJW/R7hlbkBtm7U0F7sQlzKJJ0AQe02dutWkhnqgnZ3LwaP2MrFY7UMHaxh/0GJt+Y34Kk00jUxpHkRQtCRp5RQwc4Wv/M/Ydu2baiEBHvYSl/llGYPIY/gBHUcobwTNea9GM1RXp2RzpjjJg47lGh568Vs7niojkRSYceGDHoO2UqV/yAiKjLIpTdDEVFxkF3IyOTXD+bph7cwc46LM07TEA7Djz9HsNglFr+bw73TXHj8EleNs3HVOBujL6vig1ftjXwzx2P2XC8798YbO8F/7YmSmZnZZlsMH34G3694gUvGtH49Dh9sYPZcH5AKHD55O5crb3dy8ggnFr2OeExAU19AcWQQADOeW8306Wr0OpHnp2Vw3eRaMtNV5Oeo2bk3jsko8MozmTz0tJtep5cz7jwzwwYZcNcnmXB7NXsOJEm3qblqnJW0a5Is+9rHl9+l1IszM9QEQjJpjtandbMz1WRmKTidzjZ3tDIyc1GrVCx9Nw+DQWDN+ijrNkXRaQWeeSSDy26u4bH7m0+7AgzsZ8DjURh1cTUub4JwGBIxAZ+4g8PyPqxKGtLfuOkURUHMq2TdpkSLyZskKTz+go+J1x0rmMRiCiipNWCdYkRL8+nho9CiPaK4vI/BJ3c/oXvjP8UfqjVWPD4XI4dref41bxPe2cED1Sz+zUV6suUmgpzmZPnCLJZ9HeTzb0P076UjEEhNkBbmqTlwKEFBrpqxRwSRXpuRxYAzK7j2zlpsNhGPV0KtFnjpyUyGDTBQVy8x+00vU5/zcM4ZJgJBmTsmhyh0HpkOOdbEZxtr8SouHELzB3G5sBedKcoZZ45o8zlfs2YNWp+ZTLmQtTvLuWxCGH16HUaDQiCo4GuQueVqGzarioaAxJx3vLw+z4/JqMKg1qPSCdRrKkhPFNI+3p9a1S7emOemYwcVr7/vQ5d+ABN+qvdl0j4yiKrs1Xy60M7adXFuvL2BWEREq5dJs6mZ9aaXQf0MjR3uu2+xc+nNNQTDMleMtaBWCyQSCh8ubeC9RQ18t6hl1V5FUdDrDCf8TDCaZB69p+kUlc8vU1mT5N7pLh64w0F2pppkUuGL74LMecdHIqFg/oe1+HSHimde9nDh2ebGSZHtf0nYhZY5NKW4qtWCDsCBAzLaVqZ/M+KlGHQHMBhEXnvPz+D+BjLSRX74xXtCtvA3KGhkA2qvDS02KthPP3kEKiWlsEqwACnQmdkv/MYZZ+vJTFexZ6dAQQsCbgDp5HCYfcQaYvQeXol4uAt5SnvyBJAUiQQxNGjxJWuY//FBnpmmY1A/A78uL2DkuCoG99c3NkQ7lGiI6Y6JEOoEPbIi04V+CKSKQ0eDYbuSzlZ+J6byU5BrZPNfcS6ekN5mW/yn+MKjuO3O27j40os574wL0Gh8jZyCkEre5i7w8/VH+c3Wv0cON3D9lSa27Yo3K34CDB9iQOtw07thJBElRIxoSplVgUMH1xIMKSxcGqGyJrXil52pIitdTaWs+wdeMC1et5rb7vGx8K20JgWzRELhhsluxl/10An7gB+/W0mfTjK/rI1QmK9mx+44Go3A4P6GxkIGwPWTnbz0VFazFcAUL3I2vU+rwOuTCcYS6GKZlCipc1XNYSo5QLZSgFrQkEcxeRQ3/n5ECZFTUoYgCJQUabjqSi2L3tlPGXEERURGpo5KkhmH0TvChOMxBnRS8dJTGbQrNCHLCit+8DNl6i9kVA4liB9FVphy78N89d0XbbZD12592bHtR/qfWUFGusg146307KZj3cYIoiWGP1CHrYW1xSzyOcyeZsVPnbuEV9/dy/T7mxdJJElhxQ8hCvJULfq9/r31dO6kabVQpFIJJJMKrnqJdZuiLU6Yrv0zQiwuU1ktkJGR0ebrorR9F2RZ1WwN83iYseHkMCfRhwr2IygieRQ3bmLU46ScffQgFSNbAsXc+2QFkVA1a34/zNcrQ8hhE30Y1mLS76QiNU0bN3CwrJ4Rw1I/f+N9H19+H2L8BRZO6qBh3aYov6yN8OeWaBOO2lBIQTxODCRCGAUZe4byvz42/O/4QklW4fPCzKccLPgkwNR708hIVzHvpWzue9xNeWWCEWNcuMvNiN5cBH2MuK2K22/RM/EmC/G4wtMPpzOw7zF/EY7IaI/bojGbBJJirKU/f+zYxFRM6bCrCIZl1m2K8tSseqSYyIIPo9x6nblRe+AofH6J5d+F6NFFy8rVtfy1K8b8V7L4ZHmIBYuCoEgndM7ve/A+Ljh3Ge++nMYPP4eZ8mQ9sYhIzGvC4DqJbDmPhoIfGzeG/g6jUSQnXY+xcnDjtZ0mZRGs8XPOxWuY+ayZ7idp2bozzvgLLLz8lo+y8gTOOokOJWqm3+fg/IvC9KRzi5/vEFL57uCzPaz/czWRMAioKA2NavHZkZ0o5c+9+zCbzW22gyAIiIKG3CyJYAjmPJPFoH56amol3vnQxyvzfMx6PJNbr7FhNos8/6qH08dWMnyIgZGnGjlcmeTL74OMOdPMux8F6NdTx6jhRoJhhe274lw50cmaLwsbt6yKi9SEw8eOzaAXaAjIrR0eDUGZlavDdBl2iMx0kS4ddIy/0MzhigSPTM5oseE08lQTHYp1TJ/6IAs+XNwmOyiKQppdRadSDeNvrGbGtExKijSEwzLzFzfwxXchPnmr6ZDAxWMs/LwmwhnjKrngLDOvPZuFwy6ycWuMaTE3edmHqK4oR5JgSKlCaFEWdXI16TQfNvApbtp1SFKQl7qf/X6B9L8JQ6dE8LJxKJn8EfiG1971seKHIM46iacfbkU/YKgRrR66du16wvFCS/jXFD+tVmubVJ46depEOBxm//79dOiQ6uzt27ePcDjMSSed1OrvHXXmTqeT6dOnY7FYWn3vUVRUVCBJ0v8oqXN2djaiClSKmmlPBfj8I12qCPMPPLcatYCM3IRT4++IaLzUug0seSe3cbXvcEWCOx6u48E70hg2MPUA6NtDT+3hJCcrpyLKIm7rTvRFVbx4i5GiAhW//L6fjxclsFT15qtX4nzxdgAhbuSgvIOT6NpqEJxONnXqEyNxhtS5iwbV6KwhDmt+wV7fHRvpJIjhsxzA2qGakbkCa7/2owqmk5kXbFL4PB5T7nQw5al6PngtmzPPUrHy6wQdg4OarMBnK/nsEtfTTR5Etq8vSW+Slbt8SCSpErazfLaN3fvjDOyn51BFgmBIxmwSeWF6BhMmOnnt2azGokAioTDnHR/llUm+WJDHeVdW88U3IWTZgU7XelHs7ygtLcXtNeIPSK2+JxCU0R035XF0vfzcsxNkVB+3SnXkLba6Htw/fS1XXmri5N4Gls83UF6ZoN4rMelGO+lpKjxeiUhU4edlBU3W4qtqJAb1k5qs1V893sr2XTEmTHSyYmE+fbrrWL0u0kSQ5nj88nuY66+w8eefv9GnT/MuekvQ600M7q9vvH6HDTQ0XrdvHJkoaE2MC2BAXz1OV4KFb+aTnamm1pXkhTkBvvlMj9rjwE0NLqobEwIvLs4/V4fdoeWMC528/XJ6I93DoYoEkx7wIe/vzKxXDnL1Zanu8IdLQmg9KY4aMzZ8uMmh5UkIL3UkHTXohBjDTzurTTY4iv8Uf6hWaYl69HzyeYCT2uuYcHsNt19rp7hQQ2l7gTJ2YVfymqmXR5QQMYObPj1SggNLVwSpqkkQDst066xj/AUWyg7HcdUfC1bicZlYXOaPb4s4cCil0vrpO7mNRYRio8jLT2fx+ddBrp9cS/sCI5a6ri02nbrQjw38RHulO1mk+L2SSpJy9lI8sJr9FSJ9+rftuoeUuAchFUF8WHFgzXaz9ptCPvwsgFqlkEjAwNEVqFUC4ZBAPKFwwwQ7991ux2ZVEQjKvPLOAeYt+AtHTV8ywh2ZMWc/J/dTc/V4C7//Gcag11Hr8nK47jt6d9Nw38NJPNuKSY+VYBdUyIqES3OIat1uLr2pGr1eoKRIi1otUOtO8uRMN0+/6CUzU8QfkAh4RXp3NTZOwP8d738cIpH8r6+rv9vBbBKa0a4sXBJg0dxcNm6Lcub4KvJy1IgijDrVyKvPZHH7lDp++DXMBaNbfjZ8/m0Qq1Xk3AnVnDbUQHamiqraOGYlibqF86t1lfDqOwd45J7myXatK8m+PSJFQsv8ZgKpQsL05+tJs6e4P8edbwZOQPEISMYMgIweA7VU0oW+ze4DlaCmq3Iy27f9RiAoo1ZaF/wTBAFZSXL/ZBPvvBcjUy5pfF6oBBUqUgluWqKAL77awzPTUq/pdCK3X2vjw6UBbrvWDqQmI4YMEdj8WQ3pSi4hpQEdBsyCNUX5INbic9QgKAJqTz6ldGW/tJ0ho9zIitAmf3MU/ym+8HhkZWXRvVc3Dv+1hUMVicbtgw1bYgzub2hRQAHg9uts3PZgXRPqjqMQBAH9kbDEIJgwcGzrZdNG6H9WNaXtjGjUqc85dZCRn38Ps/6bWmhoearaSx22RC57fzYx6IwyJt1moFNHDVu3J3j9rTDxikK2dfuLc88d0+Lvt4b9u/ZTsTdBYSHs3hdvnKD6O+9vnVtqNSawmEUK8tR8vkymP6PQomss3HWiJz7FzS420YOBzX7Xb9/LM7cfu7+vu8LIoo8DmENZ6DBgFI3oe27ngzdtxOManphVz4evH+M2FkWB884y0b2LlnPOX4erVqQ7J7N7z2aCwSBmc+tcgcdj7NgrePPVGZwxXM87s7Ibi8sjhhmZdJPMqAu2EvprULONFgWFloJ1h5TLuwv/5JTBOkYMO3b+EwmF2x6oIxhKkpPdsj01GhqV5gVBwFmX5O2FftZvTk15n9xbTzAsc+eNdh55xs1LT2XSvfOxOHj7rhi33FdHNCZjsWa0afrwKCrKK9CiJUmiRVHTBsWDZKvFqArj9tTQg0Fs4ldqqUClqJGRsJNBTwY35gOCJsH2vxL88qtEyKdFieoREdnMb/RRhjXJG3xKPQfZiQo1iQS88XaY6yeYWfxFkP1lCVZ8mNf4fc48zcSdN9i59GYnr8/IJBxRkCWFjZuTFJA672EliCImEGSB9PTWRexawn+KP2xoULBYBXp21WG3hvh5TZjThhopKtDw/svZtO/txBoYSO7Raz8ESrAzb87ahFodoKom2SjsehRzF/g5e8SxQq7NqiIzL07MGW0UPDseXlUNw4aqmPWmlx9/CbHnQJyf14R568UcfH6ZcVfXc+oYJ89NtzP6yOd++1OIZ+d4mXidjbo6eHOBj3SHmlfebeClJzP48rsQA4YNOiFbZGZmMnjI+dxwx+eMGWXilWcyWb4iwqtzw1jkGnyKH2Mi+o+fkYiJCMf5hLASpJpDxII6Jk4OUVoKyxam065Q27jhBzDlKTefLA8iyNomiu5/R4bOTkKuw+JIcudtZl6YobRarxAFEaNGR1lZGVlZbReDValENBqF31fko1IJKIrCR58F2LojTl6Omnunu/EHZG6+ykputprvFuXTYeAhigs1LP4iwM+fFXDR9TW89WJ2EwX3c0eaWLikgQeecDH7ydTxmPQC8xc3cPt1dgDOOcPELffXtspn/OHSAO+9nM03K8N8sjxITqbEvI8aEEWBsee23jy44hIz907d3GYbKIpCPCEz6UY7HQYd4uo7nNTXK8TjCiNP07HsvdwWY/IbJtiY9aaHe2495m/699bz1cJ8Lri6hn37VehUGvYfjCPJCnoM7FI2UkxnDIIJSZGo4RDVHOKKkak4dPuuGH63hswj5zmo+AkbnaAImCK5GDGjlc0odSbqdfUUFQj/qB9gM6tanQQ/Ufxrip9tRUFBAb1792bu3LncdNNNALz11lv07du3CYHz5MmTueKKKxgwYACSJDFr1izKysp48MEHkWW5kfPEbDajVqtxOp389luqUGOxWKisrOSDDz6gpKSEzp1b7nb8d+Dz+TAYBC4808DiD7TcOMlDj86t81MA/LgqRjqF1FFFDs2noOqUavr2UTHt3qYV9XaFGj56I5eLr6/mu09SCfqM2UHsrp6IgojHcJBTxtYx+9nMxgvylEEGenQOccPEjaiiFsSoSJRKitqBUt76RZkkga6VJPifoFariSdkzh6t58lHzcx6ZQebtyawWgTuvdnA2WdkUlae4Mz1XhzunnTvvrPVzyrI01B2OEH3Uys481QDiz40MvnBn4nX24j7jfgUL526x7j2HC3z3l+J1lsAYRMBTR3ehJ/cAokhJ+t5clbKXh8vC7BwSQO3XmOnRxcdrz2bxYxXvVTVJDHoBfYeiHPB2WaKCtQU5GkYf6GF2+7zMGP23BOygSAIdO3Wh2Vf/8LDd7XMG/Xh0kCztVOzSUQRWu5EWZV0PGoNyeSxDkpRgaaRLwZg3sd+nn4oo0nhMxKR+e7nMN983JwDp0cXHReONrPsmyATLrZwyQ01nHuGqRnnzqGKBKt+i/L27CyW/eRt9jmt4fPPP6dDfnOXVVOb5I33/LQv0RCJyC1y/AB4/Umefji9cc0hO1PNzCcd5GY38NHsKEXhDpSxC7NiwyiYiROjSxeRDz6Mo9k1mGsvO4hoc6NSQaxBj6muD+lCOrV+P5u3x7CYRWbOipIfawcC5FDIVn4nU8lvVpSIKRHk9Bq2rM7kmjvr2LBuJddcc12bbdFW/Nv9YSLegAo1nmoDtdVdOeA4yLXrPAgqCbtDIbsIthz+iZJkbxxkoKDgoooKDpIWsPDewiDXXWlmUD8DD9+Van6MO8/C2o0RZr3h48/vj/nLcde56d3NiCgKvPG+n0fvSWuxiHDhOWaeetHLqlUhesg5LTZ8NIKWPKWIfeJmDgk70IgqrA4JsyNO7z56cguMLFiwgLPPPrtNdigtLSVhDuMP1GOxx5kxLXVso041cv1kJ106anFXGTDGM7Ab9Fx/fz2TbzsWhFnMIg9PTiMvx8/HSzazZ6eac8/Sk5AUMjNUfLUwv7GjfeBQnPE3OQnvLqFIOraSJAoqspPtiWo9yIqTGyfYKC1OTbJs2BwlEdaQma7DbEqQTCrEfQb2bNfxw88RRp3WNCjeuSfG4uVBrrjypjZ9/6MIBoNoNAI+v9RkmiIWV0hzpASxzjrdyPPTjk3c/vRbmNGnGXn1XR8jTzU2K5Bs2BJl1944HUq0aDUKa9ZH0GoFhp4ismvHD4iePDJ83Zvcw/ZkHm9/sIV2hSquuNjaWHQ4VJHgmjud4G99mt1jKGPuB15kRWHm9HQWfBrkvY8DZGc72rxyCJCTn0tFWSUKCgli6IWW4wODYCIRU2O3iSRVkVb/hqRI6C1xJt6QxptveFtNTARBgIS2CQ3FKYMMPPS0u7H4KUkKffup+PTzLfiS9RixYsZGVIlQm/M7F41Vc/k4A5IE7y/cwbffKCTqJLrKA9jO+v8jHHf/dl94FPX19Ux7aDqbtq0i7tPy7Msh3j1C6eBvkMhMb51yw24TCYdbjgkCQZlQQIW9hdeUhJqH73IwuJ+GZ+fEOXVQ6lobPtiAkFlLzB9plvgmlQSVlNGRHqSHs0nubsesB8rBEIawmfR4IRHCeD1tjwGOQlSp0NZ2YO77OzhlqJ6Te+t5Z6Gfu25uWigShBSH22/ro0RjCv166hp58ABkZLIsNjxpv2G1QTCooHjTSfN2wy5kcFjZQ0DxNaoXK4qCS1tG+34ehg5IxdNvvR9k9ksxsiInYcRGmACH2c29o1Jq0vdMc/HAxJbjtpIiDR26R6mrNaDDiJhITccdLUb9VwgEAhiNIq8+k9WMc9lkFJl8h4FHn1xDg6BDSarQuUtwJPNxCodJU5oXFZziIc46zcLkqS4yM7ycNsRAnVti5S8RfD4YNcLIuk3RFgU1BUHgpA5aVv+R4tV75Fk3D96RxtS7Uw2ilavDfLI8xXt/yRgL056vx1UvUZCrprImSVaGirtvsfP4zHpy80ra9P0bj7uyjiwKqOEwRccJEcWUCHU56xh2isLFY3UEgpm8Nq8K594YRZ6ORAjSTmi50FerOci3i7LIbuiBQ1BTAMSJsZtNbOJXLIodLXo8uJBIUEAJVtIIE+TQfjXDz3Git0is+DC/2bm321Q8eq+D0ePqsITz8AclvAkRgTIsip0D+vVcd5WGJUtFMrJapjP7/4t/uz9UlAidOqjZuDXKwjdy6DH8MFePtzLxehuffBYiJ9K5WdFfEARyfX154rnveXxaU/7+39aF+X5VmM8/j3NSVx9DB6SKnRE5wkHtb3SLn9JE2Dao+Kk0bsUTFDi/i5WhAwzM+9DPih+DTLi9hnSHyDVXGtCqBZ6Z7WPSw240kgF1IBMkKzOnyQgBB/mJQVRFfmXCOBXvfNhAdqYKh6NtXLdHIUkSPn8F48bqePv9BpasCGBSrAhxA+nkoUFL2OtpVRCxoipBxGvAceQ69Si1HGYf7elGJ3qhJBX8ez2cdf5W5s01MmTAMV8//d40+pxRQRL+cQDLaIvz2nPZWMwi105yojeo4R9YLWRBbrMuxlFoNCIvPZneuCX70NP1ZKSp+Obj/MafRSIy9z/hJhCQiURkRFnDa/N85GarWbEyzEVjzESjCndNraOsPNkolnv5hRaWfBmk3iNht4l8/0uE/Gw1b873ces1djLSVXTuoG38//H46bcw+w7GOVShpbpWYsvKosYhnmvudBKPtz7JGI0pJJKtDz79HaIoEo4ILFzSQLt8Nft3aOkWHkFl0XeMOdPc6jBCukPEYm4eO4iiwIxH07nsEoXcuoFIikQl+wkTJJd2HGQXCSU1HR0jQiZ5zJxViafey8fLG6h3G2hHnNqsdfQ+OcnVE3TIMrz5Tjlr1kooMS2xkJqK3RYOHvLx1+5Yk6bYUciygs8vs3LlSi699NI226M1/K8rfgJMmjSJefPm8fTTTwPQr18/brjhhibvqa6uJhwOA6lg8s8//wTggQceaPK+6dOn061bN9RqNdu3b+frr78mGo2Snp5O3759GTduHOI/jWWeINasWcOgfnrq6qC+Ic6GpcVE08v49ic3v35R0IxE+50FASRXFnYy2KvagFbWknacQmFICVCf+ScL7ms+ngyppHhgXz3rNkUZ1M/A5i1J7KSSsEjaQWY+1bQDO//jIDOeEukZHdHIVSQpSWo826gx7CIjklLzimbtQ9DFkBMqtO4SqhOVaA2JE0ruABZ9NA8tOnr3Eiku1DDneXuz93Qo0YImTthQg8vXencrmVTw1mnJrTydrxt+Zeq9WtavymLpVwHe/8TNVeOsTJ8RpiGg5rmnDaz4voLvfkig9xWSlaZm1rMGNm2PM7h/SkRi3HkWxl5XTZeOWoYPMdKxVMs7s7JpCEhcc6eTV5/LYtgAA+NvSvFTjD3bzLwPJc4444w2f39IBdz79/5Jt05aJk5x8dpzmU1suOWvGMu+CfLVB01XmL7+MYy6ofWumc2iYuuOGJKktEhAv+LHED9+2jSZ+G19hLNOM7Z6Di8fa2HiQ3WMP9/CQ3elMfa6Gu6faGfEMCPxuMKiZSFmvBghEdfx27ow6Rlt4z0F2LtjH67K5isodzxQzzXj7aRnCHy0LMANVzRf2QmGZOrqky0++O+82cJ78w+TFx6Bkwr2sQ2NokODhjV/xAkGFayCA6u3Hxyfpx0xgRQycM/0aurK/j/2/jPOinLp/oe/3TvnMDkw5JyjZJAgGEBQVMAsmHNOqCiogDmLKIqYMCsGRHJUcs4MMDntnEN3Py82Do4z4wHv+/95fuc+Z72D2b13d3V3XXVVrVplJrNyQC0TUC1oaK60ZwfraKF0wH4yOedVlxHO2c/ST9NwOtRkpqs4XFRz2nY4U/w7+0OdXsQfCtFK6UkaOdhcWXhNx4hZS4Ewc5/PoFkTNS+8tpflq+KUlCeR4iq0GBD9acx+6QRXTjRh1AuIosD9tzoYc2Upt0+x07G9BpdHJjdbZPf+GPu3GOg7JFXAOXI80eBwnD9wdj8L774nISGhbmQZVRDo30fHr99kEQ7LTL6lgml3ZfLYbBd9uhn4eeWe07ZD165dKY+dwGwVMOdGGdwv9d7kZquxWUUWfhLFGM+lvdCD0rTl3DKl4eD5ykusfPJ1gOZt44webmfTtmht5foPtGym5ZfP8hgyshoq6h7v1ZTSe3iABW81qd04DO1v5Pbr7FwytZznp9tp3yb1jq39Lcy1N3u55gYVXbsGuO9OMxq1wCeLoqxaqVBdqWLqjXWfw3+FrKwsAiGZuR/6ePD2U4GxIKQG7i1dGWLUX4Z/pDtVuLwyj9+bxriry7j5GjsjhxgJBGU+/srPr6vDdO2o46ar7Mx4ycWid3JqEySKovDV4hCPTVtPfvXA2hbJSvsOHr3TSXFZgpGXlKLXC3i8Ek6HijdnZ3LlVBfhI8HaSakJJY7HfJSIuRStLswNV1rp19vAh58HKDyRZNx5JpatObO1UaMLYcRMFaUNsp3+jJpqKOhYRlySMYgVpCn1k4tl4hEef9iEIAgIaulv12pZTNTRk6x2Saz9LUbXocXYLWoqqpIE3TqcyXzKKEKNGhtpKNnHWfyVtc5QgJdn6dg6Ocr4KyuxVqWhx8imTZsYP378advidPHv7AsB3G43l144kVilF0UlgjpBaYXAWwu83HCFjfattXz0ZaDR47fsjKFphBU662U/uuqW9f5fURTixPl9U4JwWMPFF5wqsgqCwGcf2Bk/aR36irY4E/kICNRQwXH2k0sBfjykkYVa0JARb3lqwytARO+n51mnVwD6My6cMJafX1xJ6HAe+RO8TBpv4do7K3ntXS9TJlsxGkWSSZnyiiTnX17G6GEmTKbUhtCgT0mZJJMKJaUSs2aLXHJhajK5oiis/T3KjbeuIbtsENk0pSRtPVLAQoZNR3nQQ9duIp9/kIkgCKxcF+blOSJNPGen3hUBzFjJkHP5eN4W2rcNceR4gq4dG38/z+5n5sjybPawCS06otG/Z2j9Ge/MfY6unbR1BrX9gTmvuzlUmGDxotSAEq9P4q33jvH++0dQ1FHCcjkuj4wpkU6cKKG0w/jFavr0NjNsiJMDR6PMeTFEupBDbvIsnAjs+qUIn1DIfdNrmPt8Zh3/kEwqlFcmueXBKmxWkZ8+yavTHj9isImh/YL4AzLtWqdi5XBYxuWRSHOoMBpFPvzch1oN2VlnlvSw223YcHKcg1gUOw4hA1mRqchez/df2uoMaJkwxsK7H/l4/ukTuLwSDiUT61/kTUoNu9DIBnKCdQdgagUdnZSz2M5aCmhDAA8BvPRgUG1xzEkmeUpz9uz8nda93Gi1qbVh/eYIAAN6G3DYVQzobcAo6snwdEenuIlTSCnHEDRxbrxWy6adEQYN0hEMhs/IFmeCf2d/aDaKzH0+k+vvreLcYUb8LjVffhfih1+DVBRr6JgsaLAwLQgCmkAmb82rRCWq0Ovho88D7NoXwWpVMfFSHZ3a6/h9W4TlayO0b63h8ovVzJy1HBM2xJgRzH5EU5hHbtLTvKmWypok058OcPiAmmxdayInEhS5XXRuC2t2hrlknJkP5mSSGfqTPnLkjxMCk7sN4dAxlq0JEI3JZ8xue2bm/bRtdpDCojgmvZaW7iFo0eNjPTacRAmhq27JldfvYsnX6XUKF6GwzKSpLiyVfUBI7eePcYBuDKx9pgVBwE4a5opBXH/bKnZu0NcSA/xBGVEQMNhiVPqKU1Ipf0FCiWPODJObnYrNPnw9m+ZdS+sUlv4Mv+JBa1SfdhHoD6jVKd8CqSJ+eWWSWdPqSqEZDCKvPp1Bn1HFzFsYxFDTElN+EU57gq9/CDC4v4Hpz7t49C4nXTroiERkPl8cZNw1ZZw7zMTPK4KsWBfh+ittHD0eY/ZrHn5enpK16NlVx6vvevngMz+XjLVgtYgsWxPGZhF598UsLr2+vE4iFuD8kSa+WBysF4f/gYWfBRHl05v0/geCfpGX3vESj4hkRdshokKvUbH+5PyKhrBqQ6SOhM6f0aGtDsHoAleqC6gpbTmq7CFJko5CLwCiSoTD7MRLDV19w3nntd8wK61RUUlR5mo+es9K314pQkYwJPPo9ADWWA4hAkQIoUFLTrQb54/fx8/fWunQtu65fLE4SMij/V+Z9A7/R5OfZrOZO+64428/8/nnp/QTMjMz6/y7IaSnp/Pkk0/+r5zf38FsNhOJKMgxaE0Xjsv7MVQ7kV0Z9Bh2jLtucDB8iJ4at8SLb3vYuSuJMzNK5+Fu5t7o5K1397Fu3R4CNToUTYw+Zwk4VWratGi8HbhVCy0l5SlnK4qplpgoYbp2VdVhPkUiMrOei5DvHlanuqMS1OQFuuPVreaofQXDzxF4/EEreTlm/AGJt94/xqvzvDRroqKkpOS0B/14PB7cNXtQa4zs2t94S+CJ4gRKUoW+aQmxhFhHi01RFGIxBZ1O4LufQ+g8TVALGoxVbbn9gQNce6WRh54IoFWrePZFHx3aali8NMjCT1So4lYsWhU1+hJeftrK6OFGVm8IY7Wkrl2rFVj0Tg6PPFPD82956NROR41LYuOWKG/OzmRwPwPHihK1TIxoTKFr925n/PJWV1eTk5lg4Rs53PJAFR0HFXHxBWay0tX8sDSEVq/w6Vs5dTaj/oDEo8/WoLPFOGQqxOcDJDVWOYMCWhEmwMhhWtq01fHYLBdPP5JWe16JhMKPy4IUHk9QUpagaZNTgWM0pmBqYIrlHzCbxJTuJanWK1FQmHKHGy1hREWNzptHTqQ5VVm/8/FXLq6/+fRbeqw2KyXHNGzfHa3T9rp9V4JrLjcxcrCR8deW0761lv69T1UmgyGZMVeUNahjBan76EgDoURAjYauQn/CSoAgfpauPk6/bmaO72t4kQaI6l2MGGjk00O6ehqfRswkhAhtLtjFkSMp+YqLztNy85S0Wubalp2xf6mZ9D/Bv7U/NDqoKY3gVLLx6E8gND/IE/eZ6NnVRmmFiXkf+XHYRF56NlWkqaxOMvQcL3pfFtG04+jMCYaMKyEclnjm0TSa5qsR4wY0qtTmY/f+GDlZKqY/E8Dp787W7Vtr2dCNTVGHlN5iBjlUUkwedVkqfsVDEYcJ4SO0R6B553IiUoxJFxnp1U2PVpvSq1XLp3/PBUEglozSp5uarAwtbq9EZroaWVaY+WA6Py6uJsciUmpehckZreML/gyVSsBiFoknFL5cHGT2Yw1r5KanqejcFUrLTyXwAILpB5n7kqMey8hoFHl+egavzPPw9nOp4tugvkZee17mo68CyDEtN93pQ+fPxhRsjZEENsdmYrEze/ZdLheypPDtkiA9uugYOSQVTI8dZWLC1HI8XokuHeu+g53ba9l9IMZTD6bx+bwcFn7h58b7KzHoRS4630w8rtC9i55X3vXw7Qe5OOynAk1BEJgw1sSR4x7mPb8do8qAlFbG7Tfruf6aFKvkwdsdlJQluPG+Knx+mdff8/LcM2bufWgDrvJsNDELSvODPPmohTHnpBOLK3yxOMijz7iY/3IWa3+PsGl7lDON6UI+P03pynEOokJFspEW/aSSQIuOAl8PXM7dVGl3kPDGyJQLEAURSUlSqT2CqcUJrr8qde+GDVWzcWE1jgYGpvgVD717i3XWsefe8JKsyCK9rCcCIk0RiRBiP1vRY6QzZ7GFFVw+ztzgNNSeXfQM7m9g57cnSCebY8eOnZkxThP/zr4QYNaMOeiO2TnBcVrRBSnrOB+/aeCTr4OcO6mUvBw1O/fG2HswRse/bB5kWeH+J9wcOJzg6Re93DY1NdG4oirJ0y/4+GGxQutEk3oJgzKOkU0Bn356Au8FMSZPqPuMtWmpZcOyNOYtOMFnXxyktCJJMAgoInYyOMB28pTmdVhTkHougw4XF44be8Z2mHrDFD6YOx9T0sCHn4b54QcJrUbFbm2Ci6eWoVGLlJYnUkMmHjtVwL/5ajsbt0S4/JYKgkGFx+9zctn4usncwX0NLHxP4LordiF6sjDZkrTuHiQaC9BUL3DwaIwPP/dz7SQr058OkeUZWC+mEwSBLG83Zr+4ilbtRKpqpEYHpB0/IacKAyiUcoyjR4/SqVOn07JD4dG9NMup7zjWbIxwoiRZZ+CF3abi4XtsdOgQZNmaJDMedDJvwTE2bz1CWprAjdcZuO4uCYc9pWf85tsJukpDU+y5kz9hCnbEpBSw+KdVnCgp5forbbRqpmXPgRgvz/XiCySxWkTGjjI3qAt62Tgr733i47knUsx8o1Gsk7j96MsAfXqa6dVnRL1j/w5NWxXwvfgjneWz2KNeT4VOQSfomHqdut5kaoCpV9h47+Niyneq2a38jkUwkyHnkyCBR3eC7Jwk2YXdG4zVRUEkgxwqlBP4cdO2AbkRQRBop/Tg4OHl3HCnhw1rQe1OkROSzjL6DZB580UHokrgmHKACCGa0Q6jYCaRiLNkQSHapkXIGRJBT+EZ2eJM8O/sD80mHS2baXnkTiejJlSRFmtOtDhKPKscnVZAoPF9ik4xoBzswiv3JokTpVzvoncvHd8tyK3tHLvqUiten8QlU8vZtT/GmDEq2rSK8f0SD0UlMWwmNT+vUBh9tsCb70SwlPSgu5AFSSAEskvm+083c9u9GuZ+7EEdbNuoLJwx4WDP3qPkZqs5dDR+2u8/pKZf11T+zsev22jZ24M11BadYCCihDBm+BEK1tGvi5qiYontOxV6DS9lwoVG2rXRcvRYnFUbIlQVWWh+sgBQSQk5NK33TEOK0KF1N+GFN8v57TeFklKZ4vI4999poSBfxQ23HMIoW7BgJ0EMFWoUFMoyNvD+M6dYuCajSL9+IqtWbKSrNLjONPGIEuKwbhPPzph1xnvleCyOLCuIosDHXwWYennD2rWiKHDd5VYen+mjQ6wXNdFiCg+riCYTJOUIX76bUxvjGgwpLeXunXTcNa2KQ0cTnHO2EZc7yZvvhsl09+BAvJBXygNYbDIGncjxQolfVoS55Tobr8zMIDtTzY/LQpw/wlSPaDRutJkLrihlxGBjPV/19gc+ikpkDBoLsiyfdvHAoJdxV6pJxFTkySmyVDysZvvuKCVliVo9zj8QDsu8+LaHtd83nJuJxxUkqe55N6EVB9lJOtkpgha7kZHJPvnstFa6cZS9gMDZwwT69jq1Z3/uVR/Hjqhpgp2WdEIURCJKiOMcROPNZvJ1ZWxZnYlandKJ/uRrP48+4yIQ1jF69OjTssG/wv/J5Oe/MwYPHsz0aTGmTjZyeHmIbsmB+BUPh+VdtC4axHtPeXnX6iYo+MkoSHJkS109wXde0ROPy/yyMsQLb4f5+uMC7n2imgNHEnTt2HBW/9CROGNPaqENHazml/2lmHGg/stL+u3PYfTuZg3S2gVBIDfeDl37Hcx9+RSrxGpR8eAddlo0U/Hk864zqmj9+MOXPHyHnZlzAqzfKDc6YOLpF31Uu5Jk5QlMvy+Na++s5OWZGbz+npcde2PYrSqqaiSKShI0CXUHAWyks/jHBBt+MtBE6YwGHQF1NbvcBxg5SuHgsRgP3yGS5hB46gWFb34OsO9QjAtGGtmwOQKkFgqzSeTVpzMJhmSOFyc4XBgnI03F4H6p5NvcD31ceUmq2vHWBz6uuubO077+P+B2u4nGFFasDfPr6ggDepqprlZYszZC0QkBlSnOB5/5mHSRFbNJ4MdfgzzxnJsLRhpZsVwizdWBVicZGV5q2M9WJG2I80c7GHiWgVfe8TDmyjImjLGw70CMVRsijBxi5P7bHDw404UowiszMshIV9Ozi577nqzmhisbXlR+XhmitDzJfdOr+W1LDG+RnSbVw+u2xAlQ7gkx6Tx9oyLnDWHsRWN48eFCLrqqhicfsjFxvBmtVkBOqNmwMcmYc0Q+m5vNQzNrmPOGhy7tdVTVJNl3KE5xkczQ/o0nWcJhBT3ySS0sMAoWDIqZo2V72az2I9j2YPYNqLcYhxQ/LdrHmHZvOs0LQjwzZzmxsmz0spkAXqKEaKZ0JJk8xMbl9XWsfloWIlJpI2GrLzz/X4DTns9RqRQfbpw9DvHDoszagkyTPA19exp4ea6Htz7wccu1dhw2FVp7mJvuquLaSalpx5Kk8M1PQS69voJXZmaglcx88FGEQYMEXn7dh0rjQhEUtHnbiQRV3DWthpGDDXz3S7BBzdpkUmH9xgRNaM1O1mNX0mvbq6qUUiopphWdUwFdCCLBEPvZwoefBDhwtIRAQKasSENWZsNs/IYQi8VwOGHmw2lUVid56wMvOVkavvg+gMkk0Ly1xHNPRDjnbDvnTgr97XcFQwqimBqSlJPVeAjQvp3Ill+PYpEdOJUcFBQKmioNsowA2rfRUlxW17+PHmbipXe8LF2UlpIBubQGQ7ADh1iH0yqh1zfOrm0IoigSjyuUlMa55cEqsjPVtG+tYfWGCNPvT6N/bwOPz3Ex5py6CY1H7nRyxS0VzH85izuud3AHJ1mdPwbZtT/OpIss5GSq6yQ+/4xbrrXy7idFPP9sJmcPSK+TXBZFgYJ8LYIocPEFRrp30rN4aYi+/RW02krWbjzB6u/yatkWarXANZdZGdLPwC0PVfHDR3l8+Lkf/kYvqyH4/THSUaFGTQ7NOM5+WlF/UvQRdqPHjBkbFvcgdqvX0H/iUTZvPoKUENEbZUb2E9Bo1bWB+eMPWjl77Q78x3rXYUUFFT/+JpuZ9eQpZvHHX/oJhiXOHudl09YlmKvakx5thREzbZVu7GEze9mMzSkx+ZLGr/HayWZu/dVFIqRpcBDHfwGb1m/Cg5/O9MMqOCiniKQEt0+1c+t1NjxeGV9A4sb7qrhmopUJF5jR6UT2HIhxz6Meyndn4szRMXeun88+CiBqJOSYlmRVLoKziMKspRgCOWSE2yEjUcJRokToQC+8cg2rVwaRlEA99ojNquK+263EpSRJScVXrzQhkkiyn61YcHLI+SsOiwZR0SD4nAj+dMLZbp57bfYZ+wBIJW1uf+BO5jz+HC2PdkNLDjISW/Yeh9xjfPWxg1serK6T+PwD/XoZ6NZRx4eLglwxoWG9wl7d9OjSqyj2h2iTruKlGRm1XSOxmMxzb3q46Jpy9uzS0KsBLUBIJQr8bg2XXajh3Y/8PHp3/eJrLCazZGWQNARyKKCUY2c0zEGjVlFUlqxXqHtnoa/RwtaFo828vcCHXidw/x2n4rjvlwQZf56ZCRdYWPNbhDytHVOkvn1MgoUMuQlFJcd5aEYNGjVIJ5UUzuqhJxhSGN7I1ONBffU887KLZWtCjBhcl6H/6jwPFZVJQrFMzjvvwtO2AcDevXsIaqrwxVxkN0mw4gcnU++t4pqJjXc+Tb3Sin+cjNOu4o333Uwcl+DJmRE6xPpx7MRO2iqWxpNVioWmI3ezbYuI0dswk0ojaIn6dGz7til5iT8VSCtas2NxEReWHyLq1xEjQgehZ53jsiLt8Byxstm3ndxm/991Bf07QxC1+PwSIwYb0RDEKjo5pNpKrmzEJ0Xw48HWyAAsLy7yaIEGLXuE38jLh4/ezK4nmWW3qXh5ZgZvvu+jc3st4YhCfo4alyfJZeMsTLs7ja9/CKGuzsQp1NU9FgWRPE8f3pi7jDEXGvnicDlpUsMxX0wIkZcrsGFbkqhPx2/rfz/tJM/SX75n8oVx1GoNoqTFEc8jSYLqnI18/1F6HTaf1ydx7sQyWrfQ8Oo8Ly/PyGD6/Wmcd3EN3k01WOV0QgTIaWROAUBNKMg7LxnJi3bCKZiwKgk+evEo9vbFZGRLlAW3YnLGaNtKi8cnUVWT5IHbbPTrfcpPLvjcT1WNxAP3mvlu8XqKi/UQMRERg8SJYNCZaN/+9BPAfyAak1m6OsTos83UuCWaNCCT9gdaNtVgkzM5xA5CZUm6K4OoSt/Kw3fo6xX3ATq10+ILyKSZjWzbLHD4YAyDVoWNDMS4HxVlTLxQT0a6im9/DPPb9jA9Op+SWal2SeTlNqAfrxX44NVspt5TSXamikvHWvD5Zd7+wM+RwgRJWcZkNNU77u9gNgvEUBP3pxMnltKhdreiaU4h19xRyY1X2xg32oxaDSvWhrn/CTceD2gaMddn3wQRXdlUao4iaBJowg7sZJIgTpVSwgkOISPRjPZkCamZFwbBREKJo4gJbri67jry1rsR2nIWNuHU+2kQTLSnB/uUrZwoVNOlbw0WC4RCUO2J4gsKtOtQcFp6xqeD/yY//x+DKIokJA0HjkYIpR3CUZGHHiMatKlNSMJBRY2aCqqZcFndACMUlpnzuoeNWyInq7cKd02rZvx5Jl5918t7L9UXpfcHJL5fEkKjhrsf8rJvv4wg7kct66nZEUGS7LUbohNFEqpY4wGBXjHTJKfhBOuEMWamP+ciO/v0N/yVlUWc3U3DBefq+ObtHM69uJjP3nfW6lLG4wovvRVg3S9GDLIWpzlGdqYKRYFhF5cw/+WsWu03RVFYuirMnXdvRKgsoJRCWtElNdzm5PU4pTzs1TmsWLqaN1938sRzLowGkRuutNK7m57SiiRvLfBRWZ1kxbogwwamgp5IRObdj3wsWRnC60+J7r/4tgerRaSyOsmAPnrW/R7ht+0Gps/ufdrX/wfS0tIoq5CY8ZKbrcvy67QsVFYnmXRjOQ67isdmu4jFFDZvj3Dx+WbWrFZIK+6fSsKcvEYHGVgVB9uFX7n5gUq6ddJzVg89b83JZM7rbpJJ+O3nUy2tt10Hu/ZFufzWCr5fkEtuthq9TmDd72EGnlX3+QuHZV5718vEcRbmLvQhnWhGc6lrvefFo9SQnpVk+26ZkWPrT8NuDK1atSKq9ZFW0Y5pD5cw87ly9BoVXq/Md4vjPHR3Kjn+1pwsfH6JY0VJLGaBy693E48lG9US2X8oTsJjpZwiMshFVmRc5oPEHSV0z0kQ8RupifvY7l9NO6UXRsGMpEic4CBu3QnaBdXceKeHs4eqMDqixMtlQvjx46EZbbHhZM+6Gi68opLZTzhp3ybVgvbG+z7mzg+R5elLteb/G6bTvztKK4oxWBJ4tDv45AV7gxqct0+1M3piKTddbeOdhT7uvN7GdZNPLZAqlcCEMakWlBvvr0JT1Y248QBffhPBbIWcHBGDQWTYABXpaSqenO1n0+8S6AL07KKvI3wuywo33OnG5GqNWlDTSenDDtZjUEykkUMphfRiaJ0CkUEw0U0ZxLbIGg7tjSNpwsSrMxg0sutp20EQBAxGhfattYgCfPhFgGsus/LFuzlMmFLOb0vya7UsO7fXsWl7lD7d62/Kd++P0bKZBq1GoLgs0WAV+A/sPRzhvqdBxM/7Cw8ROpFBwb/ovvlroT41RCV1Xm1aarnrDh3TZvyKXhRRiQLffvsJkyadfut7Tk4OsqwweriZ917K4kRxgguuKKNXNz2TLkrdc6NB4Osfg3U0kIf2N7L/UJyh40to30aLooDHKzGgj4GFr2ezY2/sbwNlq0WF2SjWa6n/M1o11zB2lIUWTTUMOVloef8zHz27npqCvm1XlO+WhIgnFPr10tOmhYYtO6J076zj59VnFuBGQiJVQhFaRY8FGyH87FZ+p4BWGLEQIkAxR1Ki8ujYyyY60ocWyW78vmUjq3/Kqp3++uRsL599HebJB2T0epE0p4pl36dxx/3b2b1TIOTSE44nkYUE1MTpMaAGtaAmKsXp1Uvg24U56HQiS1eFeOip/XiPGLElcvBQg0wSIw7USrKOxvRfIUkKGkVPKaffHfKfhGQyiZxQkJFqE9IaVxM+/OwY999uQxQF0pwq0pwqvl2Qy/xP/XQcVIxKUCGFDMRd6UQIoa9KEFaCaMpzaEobytM3MfzyCu64yYHTrmLVBj9PPreUkuNqWia64yTz5DAsGWegLb9v2cnqDeHaZ/wPHDgcZ81vETKsekyJDLIFO4qioGpynE/ezaBHF/3JtvII9z95gAfve5Wz+tYfJnQ6qKqq4vknX6Q3w2plZkREMiKtCR3J4vxL13HdVYZGmUM3X2Pn6x+DjTL7AbKzobwmxHcL6rLBdTqRaXence0dlQiyptF4GEABzhlqZMHnfr5cHODiC8y15xQMyUy4ugZDZVtOcJA0chCAs846fZv06TuCfTve46kXXMx46FSy0x+Uyctp3J81L1BzrChB+zY6kkmFLxcH+OirAJ+/kyIu/PRzHL23daPXpvVnE3Wc4Pkn0hgzyoxKJaTiv/e8vPuRjypXwyQHQRC44SorN9xbSYumWiaMMRONpboQyiqSOJ0ZPDNrPlrt38t4/BUqUUBKwjEOcMVQkTSnGqtZrCfxEInIFJel2KkqFWSlpzSbB/czcM0dFaTb9VjdDmzJbEL40dNwElcyebnyMiP79/yNaCGpidb2eH02tTNewK5NxUQSCTrTjqgSppwTxIhiwEQOBTiSuRR591JV5T8jW/ynwOuH1+b5mXavA0EQ8OVt4+IBGp5/wo7HZ+W8MbuwVA+uR9ZxKZXoMZIgTqF2K4Y0F80LNGSmq1EUhZXrIrz5TgSvV6FXTzV33GTmWFGCV5/OoOvZJ7j5GhuHCuNMuztVAJz7XoSMWM/GW+z9WeTnuFHSy1EqGu78C6cf4ZLxer782YvZYGDPrtOXRIpGAthtJwepqUBCwm06wswnDfXamO02FYs/ymXqPZUM7GPAbBJPSpc4GTdpB5XHnMgekRgRzNQnuLiUSkRUtIr1qr1etaAhM9IOzy4LUtoOnn3GzOSLTkmzVVYnmXJ3JR3aaunb08DPy0Ns2BRh/Q+pfeajd0NVTZITRQlufzCMak9/lITCK8+9ymtzXz1tO7jdbrIz1bzwppcu7fW0bq5l++4YzZo0HN+uW5/EGW1BKyGbMuUYJRRi0Mj1hmABRKMy51/mInK4OZmx1mjR4cdNUL2bo7rNTLla4cmHT+VXxp1rpvBEgstvqeCXz/IwGkXatNDw07JQg4SK3Gw1d91g5/tfQhw9npIU6tZZQ7/eWn78NUIsojkjyQitzkhOepzNlR5i7CPHoSOuDrByZZJ2HbTs3BPjjfk+ykoV9L58nP7uaLQuJk89yLPTrbw+N8SuPUnS00UuOE/FjDkB8ttHuXmqnsxMFb8sreT7H3cRLkvgw01rumKjvq61RAKtOYJadeqa3R4JYoY6ic8/oxlt2cMm0kv7YRBM2IE0JcIWVvLp51+etg3+Ff6b/Px/EOnpuWzbVYQpTeRQaBW2QEuMpB4ev+KhmjI60Ica91YAqmuSzFsQZP4nIc47R8fX7+dgNqWCtc07otw3vRoBkbunVTPj4bRa3dDCEwkmT61BONyZ5186QBNa0osWqAQ1EkmOuzfx1PNunnww5eTbtlYhGb0QaXiyZ0jw0aVzw4+UIAi0bqHF5/NhMJwew0VR9GzbHaNnNy0/iTqEPX04/4K9GJ0eTEaRygoFvacZznAmQY5w7HiQOx6tJjtDxfsvZzGo76nARRAERp1tYs4shbvuLMPgN5Ep5NX7TVEQsVd34t0Pd2I2iSxemFubcCnI19Cvl4Hn3nBz/d3VXDY+ypRJVu6cVs3lEyz88FFeHZr2c294eOgOJxOuq2DH3ijXTrnvH+lVZGRkIAhqPn4zo57IfFaGmuenZ7DwiwDvvZTSGx04toTRw0z89JmGbKHuhjqpJCnNWMeU8XpunpKBzSKyfG2Yy28uJxaDjT81qVf16tJBz8XnmXl9vpf+vQ34fDJX317JxPEWbrrKhs0q8svKMM++6sbpEElKCldOsPD8K8UYJAdZShMEIaWn5ROriDXbidmcJBRWndFU37Ur1uFMT2K2H6H8gApjaQuOcwI7WQTLE4y4sIa5r9jo0UWPzarCYZO55YFqjhxLQMjG5VM8LPk6vQ7braIqyeTrPMRqmuKjgk70oTRtI3fdrzDliozaxP+RY3HGX13B4cO7kBWZCCHsgoP2sYEY9pjYtcfHksV7GDDMwLbqGgoqhiAjUc4JSjiKFJAoX6Gj35oa1BoZg0lB680jmBRQU4HDefrt//9JiCVqMBlVqPUhWjZrmMmiUqV8S2l5kh9+DbF4Yf1hXAAjhxi594kaYpl78btjtGot8NLMDHp305NIKCxeGuLN970sfDuNq6cEUbtbM2r8cXp0UzN6pJaSUoUvv46jqWyBM9qs9ntlJGykc5Q9tKJjg8x4URDJUZqSrI7TpGcRB6OV5OXnn7YdtFotyaTC0eMJXp/vpUWBmiH9jIy/toxrJ1rrDPG592YHV95awVtzMuu0GB8vTnD3Y9XMfzmLpKQw6rJSXn7Hy/PT6xcgKqqSxBJKrXD7DVfDozM8fLk4WmfQzZ9xrChBulOFoiisWh9h4ScxwhGFEyeStcdcdamZl+a6CfpE3n0xg5ffnUffvsNo3vz0BlzIsozNqubdF7MQBIFF3wUZPsjI8MGnfP0rMzO5d3o1i74LMHaUCbUKFnweoKxM5sUZ6bz/mZ8t26Os/6EJac6UL2jWRM3eg41vZEvKEqhUUFqebDCpoCgKBw7Hyf/L37bujPHArQ5CYZnr7qokL1vNxPEWjAaBpavCbNgSxWYVcXtkzOYz07lTo8OlVJGZpuaIfxudEoM4wi5OcBgVKnQYaEnHWtkCUVFRSiFNhFZ4wioumVrOglezeOktP59+DMZIU869tIhF8zPITFeTma5mwdsOnpjl4/tPVeTHO3FA2UarSD9sQiomkBWZ8k1H6TLgCM1aphKnsqJQYduBu8aHAPRjFIIg4PVU8/7CvfR4rmGm3NvvB6gJCyRJ0KNHjzOyxX8C1Go1CSGO+U8jiZzJPN6bf4ix58Zp2+rUu67XCbzxVgRHaV+cwkn2m3DyOQ1uJ7t5jNAxicOO5bw6y8b4808ViyaMsTDmHBN9zy3Bt99FkjhqRYseAwZMhMtbct1dRzl3uJHLLrSg0cAPS0Ns2x3lsrEWnpgRJQ8FRVFoQisSjrJa/eRUW7mRXz7TMe66Jxk8eCgq1ZnpmQFMe+gxCqTWtYnPP8MkWNlXpCPN0fj32qwiovj30iZF5TFGDmucDf7I3Q6+/dpFVIqgb4C1nVDi2NOSaDQCibCGRx+WeWZ2Nd27anB7ZA4eVKiuEmmZdNCJlmxjDSab8YyGfU2cNJXLvp5Pk1yZyTeXM/VyGwV5atweqVEtd4DSconr7qokI13NsRNxJo238MErWbz/mZ/Pvw/g9sgkM3dDVefad/3P8NgPMnyAno+/DvLDsjATx1kYPsjAg7c7cXsk3lno57zhDTMi31rgZ/TZJqwWkeff9NCpnZbhgwwsXhqke49+tG175kNxQuEoDimPbAow6FKJoyH9Dfzwa4irLrUSDsvc9ZCP9etltHEbkhijIhginpCY/kwQrTGJ5LHj8USJKCFyaMpetuBUsupv6BWJCop49HEV1TUKWUr9YV+pzyWRkRt8RgFyEq05xC7KOIGLClKN2iJBfJRznGylKdq4FUU6c2b0fwJUYoL3PpDw+92U1oTp0kXFvBeyEEUBh13Fk09qeWL6aqw1HbDK6SSIU8IRKijCaVdTYajg/JEqjpWImM0isZjM2IkuKvdnYPV1QYueFdtq+PabfZgzUnFmj646nHYV10w85S+DQQXT32lux/WUlEn066tmx6otZHi74BWrUNQxNHEbfnU5vc6K8tQLcbIzRY74o3To0uG07dCpS1+WrPyEIf3h/PM0/LqoELXDx7jzGo4n0k/KsE0cZ2bGiymNc5tVxYof0tm0PcY780P8/L2ftGR9olIpx2hHtwa/157IpSy0lwkXmOq8M1kZaj5+M5vJN1fw48d5vPG+l8/m5tTZZ/4Rb3z4topR4zfQonoEu3fsPW0bABw9epRhAw1cM9HK9fdW0jRfzReLA4w5x1SPNOEPSHz9XYw8JQsEyBWas1PZgEEW6w3TBLjjQS/BHR1oksitTfraSKNrcgi7lLWMH1P/HW3RVMOVl1h48nkXsx5Lp18vPU/McVHjkmrvwR+QZYXX3vPyzvNZdfanl0wt57Vn0rnjMe8Z2eKs/qNYtOA7mlqzaNKjgpmPOOjY1s6xogQPPOFl0edJqqpFekvnpOQNBNAl8tm+soqBK/w0lzthxUkVEZ74bRPXTDHW5oEgJWl37x1JBl5QQvaJVhgaGLbpU9yojDHefNHB598F6dROx4tvBHj3wyAmKadxVr1gRlKSaDllU71gQIfuH3WJNIb/XTX2/+J/DL/fj0HnolmujkhUov/QOKpW+wicnLRSzBFa0QkrDtatlZkxx8eQEUG+fLElmWX9Wf9JC3oPcvPld6nWx97d9Lz0VAalR/SsXdiG3oNrGHBBMb3OKeL8y0vo2EFFLPcgTYU2FAhtahdqlaCmRbAfny7QcN7kUpauCtG8mRqX9jiSUn/ymKIolGj2c92VjbcWuzwSJtPps1sO7S3ijbdTU+6lzBOYBTu5VQOw7R+BautQ8stGkB5pRQXFZJEHKolF72RTXJ6sk/j8My44x4TBHsVGw4kUAKuSzva9EV6ZmdEg0+yemxw0yVPz/scBho8v5+rLrEwab639rFotcNWlNqbdlcaD0z089aCT/eua4a/6mHnvvHTa1/8H4vE4+blmcrMbDqJ6dNFz4Ehq4756YwSjXuBYURLBVX/xqkrfwttv6pnzpJPmBRqcDhWXjLXw1APp9O/dMN0f4IpLrCz6Lsg3PwV56A4HBzc0ZfEvQS6/pYJbHqzmnY+8vPtiJsu+aMJ9tzi55Vo7ffoIJJvtprLZckqyV1LeZDn9rtzPqp/SUYkCRlM6rVu3bvD3GkIwHCQZ0fHSLCsPPayiWijjLIbTju5ExCDu4w6ungTd+9fQc1A151zo4ehRhTxVU1SosRT2Y+ToIOMm1fDQU24umFxO/1EVHDsqUkYh6QYzJ1T7mHB5nBuuttTZOLRqrmXZV7lY8z04yCRPaEYH+mASLIiCiFVw0DYykF3r7Yy/SMBjPIpW0FFAa8zY0aGnHd3plTyH1pH+yDWZ+JJ+JJK4qKRZm8bbTP6TISgK/hotyH9fp4vFU5tYjYZGN7OCINCpvZbZzxrJzYeV3+TXVnk1GoGLzk+xCZ95xcOQIWqsiUyal4+m+Kc+PH63ieeej2Mo7IUz3BJFUahRytgurgagkiJERCw0nsQ2Y0VCprpMjc2uEAqfWTtbdYWaJ+d42L0/hsko8tPyEAV5mnrtgzlZaua/nMX0512MvbKU6++u5KJry3hoZmpIRZM8Nc+87OGcsw38ujrEUy+46kyA3rUvxlW3VTDr0bo+cuY0O5KQ4MGnXPXOLZlUeOSZGq6daGXQudXcM9XEoW96ULakD8qxdvQYVM2eAzH0egFJVhC0CQaeZeTBW+HTT946bRts3LiR0cNNtX5qzW8RmjfVYND/aSiFVuC1ZzJ5ZWYqqXu8OEnRDieWg0O57nIVVeUieTlqPvk6WHtMZroalSrFXmsIM15yc/VlVh55uqbBttTPvw/QokBTT2vVaBDw+mXueLSaG6+y8eJTGfTprqdTOx333OTg6/m5/PhrmLW/h6mp2n/adgBQkGnVSmTjyjRefVVDUdYKvLjozFl0FHrTSuhUR681h6ZUU46kSDjsArdPtdF9aBkL3zZgDOQTVxLs3iPTd1Qpfc8p5+wxlXQeUMH8D2KYfM04xj7a0aNOMkQURLLirdG6mnL1JXa+W5DL70uaMOUaPV6hguZC+9qNkI10li1NFWT/il9XhdixJ0ZBJw8K0hlpnv0nYfDZg4jVTspI2T+7oj/jJ4S47lY3Py0P8dk3fnoMLUcqa3Iq8XkSgiDQju6EA1qM6UEK8rSMP79ukkpRFN5434fDIXLjY1Xc9dJxcoZtx5QZxIsLC3aySgbx09Iw7yz08vPyMOlOFft3q3nifgMWb0sqKWY76wgTIBSs74/tNhXnnp1g9eqV/8gOv639vc5gz78iSylgycrGB8WsWBsmkVSY/2nD8gq/bY3gq9HQsYFOEUhNLr/5/iomThYpsW5BVuQ6f1cUhRLrFjSmGAMuKGHP2nSauQeTdnQYB7/uiXtlP5qUD6dLcjCF7EMQBJrQivPGnHcaV38KTqeTrl37cvM1dmY9ms6mbVHe+sBHcVmCH5YGGzzG55eodiV5/N40vluQg6LA1ZdZueT6CixmgV8/z2f36qb8/IOZZufupMayr87xLt0xsloEmHyxlY/eyOKJe51s2Bzh0usriEZlHr8vjT37Ysx53V3HVyqKwivzPHTvpKOkQuLemx2s/rYJgaDCiZIEoTCUFm3A7XafkQ0Afl+3iRwKsGBj+cqUD594oYU3P/BSVp5g1EU17PymLfnlw8h09SSnuj+dwsPRJuwoZU2pOGLF69Jgl7PYz1ZiREmS4ADbiCunhmxGlBDbWYMtkk9+2XBaJrpzhD311gRFUTiu2UU6jSey1aiRSeKmEhtpdKEf3YVB9BKG0oHeVFKML+ll+DlnNiD1PwVZWTaqapJ8ME+FzaDj1mttdfYvl403sXKplbOv389ey6/sYB0atPRgCOm+jkhRLb26mHDaRKqqJW69z4tnW3uy/F0xCCZUggqHkkVB1VBKDxs5eCROVbWEJFNHfq1bFzU+Gn9mk5ZqVq0P8/LMdAaP8eLrsJQpTxXy1DuV9L9uJ+qmx9h1OMDtU+2EggLReIJrr7vmtO3Qtm07vlvipaQswTOPpOFVVaDWJRstfECqLfpESYKJ4y1ceHUZy9aECUcUMtNVZGQrSAYfVab9dZ5rWZGJiUG0jch8CIJAms5OeVX9/IDNqqJZEw2bt0dRiUK9wc1/oE1LLQ6bir1sJhY7/cFvACaTifIqidYttPz4cR7XX2GjfRstoyeWcrjwVFy3dWeUEWNdWMvqavpmkEvMZWPu+3X9Zigss36dgj1Rn1QhCAKtpO48+3zDUlNXTrDyy6ow3YYVMWhsCSXlCYZdXMLGLZFa2x4rSnD17ZVcMsZST4bqmolWtu+JodXUH/T7d/B7ZLLkAvqe6+HHT3Po3jk1a6BtKy3ffZzJqFEiNimzjq6rX3ETk5J0k4dgF9IRBREdBhwZSaY/UD+RnpmuZta0dI6aNtZb/xJKnMOqrXz2gY3x55n5eXmIkeOq+fyVPDLLB5CkcflDSUkiItbTnDVqtPz6669nZIe/w3+Tn/+PoaSkhFZNZfbsUkPAxrnDzVw+0YCkDxBToiSIYRBSlZV4RSYfvG4iv3IwGUo+FsFOeqI5+eXDeGyaxPbdKefRo4sea0YMRzyfQJmdZFJm1Tf5bPyxgFBUIhCAXKU+80YQBJp5BlJ4KDUV/LNvggiGCLs1awgrpxxETImyR9yI2Rlj666GHVZFVZKyCumMmH5lJeVoizsweaqbocOgyrS/9rzEky+GR6kmiA9ZFeeaSVY0agGbpfGKvygKWMwC8t+8fAoKOh0NCqVDqgLYoa0Og1aDTifWmX76Z1xyoRmrRcRmFdFqBWZP07Fpwxd4vd7TtEAK8XgcnfbvtVL/SPgkEuDxKqlkgK7uvYgpUbKahxg6sH6VWgFyGkmuQmoTn5Ol5rknMujd3UC1S6ZHFz12m4o3Z2fgsKlpXpCyl9sjccEVZfTspuf+O63s3JjBnq0Odm/K4OVZDhx2FbGEwgVjL0etPn3yebeeXVE8Gdz7cJCtWxTaKT0QBVWqJS+pQrZUk94sgFoNJhNMe9DAjGkW5KAZAQE9RvIqh+BZ1Y+Vb3XBv3IQrSvP5yxhBBlGK48+7yWvVxF33dSwnmlWhpoePVSUcpQmSv2krSAIZHg7s3GjTMJZCkAFRWjQ0EXoh1mwoRJUWAUHnYQ+2HBiwEiYACUlB0/bDv9JCEckHIk8Ij5tg0kTSLWylVUkMRoEikuTyHLjrbUer8yhowmefNDZYJK0aRMNzQvUtGuvEFZ5ATALVtrRA5kEJ2wb2Gn8hd2WX2g6Yi+2jDh9GIEJK5nkEaHhDSdAhDA69KhkLTqdgLum6LTtoCgKgqxm0+8yXr/M8EFGZk1LJyNNhcdXP9gsyNfw8Zs5DBtk5IvvQ4iShvNHmPjquwg9B1ezcrGFFWuiPHm/E61WoPfoIkZMKKHnyBO8vcDLOy9k1U5t/wOCIDDhfCuffBni7PGl/LIyxMEjcT79JkDvUUXk56iZ9UIYaXcPMv1dMAlWDIKJnGRrMouHcNlVPn5aHkKnExjYx0jhiQS9uuo4enhfvfNvDAcPHqwdIAcpXzywj4FfGkh0ZGequfxiK1JChT6Qj1Ew0y55FmV7MikpUnjrAy879pwKKp97PINbH67ip+XB2mfI5ZZ4eGYNO/fE2L47Rjgqc+2dlew7mDquxiUx61U3T8xxU+2W6m2CJ4yx8Pp7HuJxhWED6xfkcrPVXHWpFRQBuyVJIND4pO6/wpYR4/MP0sjKUHPJOBPrlzuxmFSNdheIgoiIiEdbxOUTdZw33ESaTUcnoS8FQmtayV3pHhlNvCyH2O5OqLYMp3nZuXSJDucIe4gQrtW2/Ssyo615+91UUk6nE8lwaMij7uRwQRDIqerP1VfHuOKGGn5dHWLJihDjri7n1oer2LYin9tvtKAzyGfc9vqfgukznyCmC5FQTm3mdIKBJlVD2f91N26bKjL1DjdFR7TkKfUnt8PJyb3RJmgcAYadXX/9fXWel0hEYfmXedx3i4NrJlpZ/HEOiz4xEs86TBrZWHBiK+vJ4aNJ3lsYZMZTEs1rzqa90pt8oSWthS50oS9H2YfUSKzVp7vEkUO7/pEdEok4SRofgikiUlyaYOe++mtGNCrz2nwvTz6QxryPfCz6LoAkpd5bRVFYtSHMlTdXU+NJsP9w/d/YcyDGq+96Wbwwl7fmZDF7joqS3BVU647gVWooVY6xRf0rDz8ms/q7fBxGA/nJtqnzElSYBEstU1QtaDBiIaj4sJFGZVnVGdvigrFX8cUPCgX5Gh66w0mn9lratNAy6zVPvWJOKJzyX0aDSK+uOo4XJ8nOVHH9vZW8MD2dqy611RZwmjXR8Ol7TpqfVY5fSZEvQoofa5dDrP0+n6H9jeh0Ik3yNDx+bxrXTLTy2GwXJqOI2Qzbd0cZNbGUx2e7eHy2i1ETS0kkYPZj6Vx/hZVPvwmQl6PmkrFmdu5NoHjtNM2L8O2335yxDRQlhoKCSlCTqMpgwadBjEaReFBLn+FVePYVYJfqJiI1gpbOnIUPFz0YDEAVpegxspvf6EhvMslnP1vZoaxju7KW/WzDipNmSsfUeySk4yCTHayjSiklrASpUSrYb1xD33M9mCz11+Y/UE05SSQMmGgtdEYjnPJ5VsFBNwaSROL2O24/Y3v8J2DUuZMRRIF2Sk90GnWDg/RystQ0zVeTLuXRVxhJU6EtRsFMJvm08gxjzrMpnVqdFpYulXEk6ncDCoJA83g3pj8ToLQ8iV4Hq9afijfuu9OMP6N+AhwgqPhIagNYLCJLV4fQ6wW2LmvCbVPsjB1l5pWnM1j1bT4ZaRpEAbxVOkx6LfPfe+O07fD994u4fYqNq2+v5JufQqxbkokvEqGqpvE946EjCX5aHuKTrwK0b63lmVdc9D2vmHunV3PuMCPjx2ppPbCEHYZf2Cf+zjHTJo7nLkFvSv6tJrGsimNpJLFpt4pccqWHSOjv004qUUSPgbTsM+uGa9++Pes3xYjFUom47p31ZKapmHyRhTlveOg9spiu/aq5brIa/YH+WJW6xX0RFYakjfffl1i17lSB8ejxBNpo4+diEiwcK2zYJjqdQNMmGnasKODzeTks+TSfzHSRV+Z5OeeyUgaOKebeJ6q583p7Kg78C/Ky1bg8Mhaz/oy0oNetXIs6o4bZ0xvey154rqlet0IxR2lBhzrxYwAvw4c2PmF97GgTFpvEDtZxQjlElVLKYXZQmrOSJYstDBtkTOWR8vSUb29CeqwFZsFKlAhJpeHns4zj5NGizv8pioLJGeXTj187bRv8K/w3+fn/GOx2O/sOxVB5snBW9eTFVyOEIwr33amnIns9MqkXW1EUfIkAzRP1NUREQSS9pjtPPnuqGpGVoaKKUpLWap56MB2zScRuU/HZ3BzMel2DrZqQcvwqSc/dNzq4YKSRFs3UzHxGJNR6PVvVS9msrGA7a8mTW5FTMYh7HgjVC7jcHokJU8qprjr9lxfAaDJgiWfj39iD1Us1uDQn2KJaynFhH2Wqw2xX1lJOEZ3og2LyM6CvFq1WwOevvwn9A5KkEAyKeHE1+hmPphijUfhbZ+MPSMRjYLcLjbIlRVHAZhOwWVO2FQSBqyYk+enHr8/IDiaTiWNF4Ub10nx+qVZrr18vPd4aNSUlMvG0E3WuIYCHMec1rH/Sqa2Wzdsar7Rt3BKlU9tTwcW7H/u4/GILIwcb+f6X1D2f8aKbK2+t4LIbyklziPy+NcrEC8211/4Hjh6PEwwqTJp8/WnbAGDgwIEkVFGUg11YtjyJWUg59pDix4KdvOqBVJQLDOyv4qH7jUTjCjNmh/AqbjLJo5wTAOgFI3YhrXbCYEKJ45f8TLrIis0m4vybdrn2rbVoafx90Qo6PC4RrS5l9wqKKKBNg59tRjskJHTo8Hkqz8gW/ymQZRm1osPkacENd7rx/iXRJ8sKN9xXRTKpcPktFfTtqeen5Q1XYbfujNKmpYa9B+MM7tu49Ea/XgZ27k4gSqeedy8uDCaFh+628NJzJoYM0HFwt5ZopZMooZNi3+0o40SDfkNRFMo5QSZ5JNURImGZREKu97nG4PF4EADJ50CQVdx8jR1IaSm/+k7jw2G++CKJNpxB6a89ef6OZiya1RrnkWGYQrlMucLK0RMSP/4aQpFSbHGrWeT1ZzMb1UkyGgXM/pbIv53NQzfamTRe5K57wnjLDRw7kWD3Fh1WpX6bpFbQoatqwUNPuslMV2EwiCQSUFUjYbE0HKA1hJYtW7Ji3amNR2a6Codd5FBhokHWZnllkoUfx3AkT1XtMwMdcJfYiIbUPPJMDZffXM5bH3j5+Cs/sqyw4LMA519extiryrjhvkpcXgmrWeDO6x188W4u997s4PX5Xtr0O87oSaUcOBJDr4NeXXVccWtF7XnE4wqFJ+L8tDzMucMa74iYMMZMy2YaHHaRSCTS6Of+DFmWcTiEOgW6NKeIzvg3RT1FIUkCpeAw10xKaQ86bGKd51UURNrTgxIKEU+GhypBTXPa1UrvNAS1oKnD8KupSel3/hUaQUuT6sHsXdyOKdfFeWCqnTWrZAb0MWC3qThelECvb5yx8p8Og8HAvIVzOWDcWoeRBpAgRnXUR8/kSCRkNH/TiqnEdFx6kY5gpO7zEo3K/LwizCN3OerFlV076rhtqg2vpgwALQaisSYEfXo6yH3qJG8g9Uy0p0ejDKTyCrA5Tl/z+8/QmxTKOd7o3yvE47wxK5PLplbw5vtefH6JZFLhl5UhLry6nAdudXLpWAsOu4qikgTnTi5l7FVljJpYyvxP/Og8TchO13HoSByXu+6a89JcLy9MT68djjLhQhPb1qVxz5wKzr5xD17bIbS6JDv2pBIFHo/SYFv0HzBgIk6UGBEcafYztsXgwUNZudHCvoMxZFnhk68CfPh6NlqtwBPPubjilgqee8PN3Y9Vc/F15Qw8S0+r5hoy0tUkEgpNctVEIkqtNMGfIQgCzzxhxZOxi2qljLLM9bz8rKPBe3r+CBP7D8fxeCUCIbjlWgc/LMzjwtEmLhxt4oeFqWS6IAi0aqaltCJl1wkXWAj5RfI8Z7F2tczqVT+dsQ1aty+gUpOaip7h6cJzT6uYdJ2LgFtL0mMnK9GiwePUggYDJiIEaU8PQCGIDy16TIKFNCGLrkJ/ugkD6S4MQo2aFtRtSc4VmtKRPkQJs5dNHNNu5f35Gj58Kw05o5SYUt+nx5QobqpQo6ZpI/GhTtBjw8nmzZvP2B7/CejXbzCirEmRgdyZ7D1Ynx2nKApz34uQHe5Y72+CIJDh6saSJRL7D8fRRRqXnbEIdlauiXPTNXaeesHD1h1Rtu5M3dfmBRruvU9NcfpaAooXOCmNIBayX7ceWRPF6RB4/1M/sxsYwJaRrubhOxzc+lAVibiAUath9eq1p22HivJjDO6n4/uFucQTCg/OrEGlUZj5YsNs1KWrQiQlhQWv5fD+K1lMGm/h7TlZ7FpZwNfzcxnS30h2pgZFJXFsdyaTbggwZIwbvTnBNVcY8KjKG/zeuBLD6IyQ5mx4/7Rtu0RT12BKT6iJRhuOfYtLE0S9erIpoHXLht+LxiAIAh07D+Ti68prE6Bbd8W4dpKVeS9kccOVdtQVLcj29KwzXf4PuKjATgZ5VQO54yaBQaOrefgpNzNecOMONM68lBUZQdXw3nzpqjD9eupTA6Gz1YgiZGWq+WxuDr9+ns+dN9gZOdRIrwZ0RgG27Y7SrIkaQV1fT/PvIEsyJnuiUcmWDm10hNR1O88SxOp0CkGKCPZX3eQ/Q6UCNRq6MRAjZhLEwe5i/a/p9O5+as0rLxXIV1rV/rs57djLJpJK3eKiR6mmmnJyaVrn/926E0y4SIvXU/b3F34G+G/y8/8x5ObmcrxIQlFSFQVb4QA++yzBJRda+PZzK6a0cKqaRAIt+nrU4D9gFMwcO3rq30XlMQrZh9UsMHJI3Y2YRtd4dRJAEZOsbT2ViAABAABJREFU2hBm+nNuJl9kJRhUmPagmVGj1LSiC2ZsOIVMzIKVrNJBjJsQ5NxJpcx40cX191Yy/toyDhcmcDjPLPl5+TWTcRnLsApO8moG0t47mpbJ7mT2KOTxNypxZsXpIPREJahRonpOFEsIgsBZPfT8urrhlqcvvguhceeSTUGD7SoRJUQs9yBWi8Cm7Q07vGhUZtP2GKGwTDDQeJJUURQiURmL+dQ9yssR8LgrzsgOgiBgMFh49V1vg39/bHYqkXu8OEF2pgokkXnvyPTuDRXWnbXnJyDSGLEoI12NySSyemN9uyWTCrNe83DDVTYUReHbn4PsORBn+CAjkqTw4tseFr6RxS3X2rh8gpni0iRGQ0pTKxavaxufX2LiDRUM7W9j06ZNZ2SHrKwsWnRphjZpRpU85Vj/mGZnEqw0KR/GhgWdeGRKBm8+3JSMwuHElBh20qmhHJdS1/ZxJcZufsN+srBnNglUVjeeQEi1T/z9cywpCrGQGlmREVE1+o6qBQ0iImo0SNJ/XXFDsFqNuKkil+YcP6Sh77AaHn7Sy0/LQ7w6z8eAC4o5XBjjs7k5LF6Yx5zH03ntXR+rNtR9jrfvjvLgjBoeudOJ1SJSVfM3jIyaJOs3JkkjJRuhKAq+9D1YDTren96KWbc2oWRJT/KrhpBHc45zEDvpaAUdVpwcFLcg/amqKSlJDrKDDHIIaKrIzE75qU5dBp22HURRRBREHGSQk62qldg4q4ee37ZG+e6nuglfRVF44lkvwaJ0VKTYxtlCE9KFHFSCikqxiDYtNNx7s4O13zfh91+aMOE8C8WlEsvWNN4uumRpnGa0QS8YyAx2wFHTFSFqppVnOJtXG0mPN230WGssD0+NikfvcrJ1Z5SWzTTM+zjJuItPf+BR165dKSpJ1vqpW66xMf05N2/PyeDOadW88JaHE8UJyiqSvPK2n2Hnu0kr61unWKERtIiIGN0tOHgkjkqE+Z/60OsFfvksn0Xzcvj50zy+/zCX15/NZNuuKD98nE+3TqkW2M7tdXRpr0dd0YLo3g4cPiLz6sxMtu2Oc+9NDl5+x8PYq8qYMLUcj1dm4Fl64n876CelQVhSJpGe3rgcy5+RTCbrrCuQWie6dRdrN2B/hYdqnNlRln6bjtGYSnr6fEoDxVMVRix1WMx20v+W1ZxUkhiMp66xV081SUt1458ngS3cjHBUpl1HmasvsyLLCj8uCyEqDSfe/4sU+g/oz3uL5hLtUsU21rBP2cpmZSUVFHMWw9ELRmzY8dC4/YO6Ci4da2HLzmid+GXt7xHOGWpsdKM19UozcWeKsR61+nlo2nTSHZkYG2EEGwQTkYC6wbbgT75VM3r02DO9fABat3dSSTFupf41HlP2I6tTg93atNKQ5lRx4/1VXDK1nG27Ynz4ehYjBqeu0WgQue8WB0sX5fPdghx+/CiPQwdErMGmZGRCh7ZaJt9czsEjpworZRVJWjWvm+g1GESuuMTCrOkOmreUsYda8euXVjr2L8Pnl+p0Sv0VqcE6Jsp1h7josvFnbAtRFHnplY+5/+k0pt4bplVzDTlZamY8mI7LLTGwr552rbScM9RA725a5n3k54UnU0nn5gVqNu+IMfCsxpOzbVpqseX6SRuwkzbt5XpDVP6M3t30vL0gQDxqYuee1OCOnl319OyqryMJcvBonCYnJx8rioI+YUcr6HG7BaLhM2e/Dhh4DkFNNV6qU1O23X058XN3vG4BBQW10LhP0WIgQRyNoEVN6tqURmI8GbnB79IKOgqE1qSRg0YLNpsKURT4fIGDmiZrqdEcQ1KSSEqSKvUxtgoraU1nBPjbopIV5xl3iv2nQJbl2gJdTqwdL7zhr2Vw/4Eal4QSMTVKVjAIJrbvkLn7Jjvi33TXyYqMrCjs2BNj7ff5vPpMBpNvruT5N92pobMTjNx6l8xx+3q26n5mp/EXyk27sYhmtJ4m/L4tTm62ulFJpuGDjGSkq0CTQKsR0Ggbf8f+itzclhw4nBq0O2WyjS/fy2XiOAuhiMzUeyopLk0lmIIhmbcWeHl9vo+ObbUUlSSw21T07KqnTcu67L7jxQlemJ6OyZSK1/YdTtCnu57777AQa7KHkFJ3CFdSSbBHvY6mLRq24dHjcY4f0qAXjBhdLXlouq/emiBJCrfc48VU1R4BEavtzKd6v/rafI4ejzPmqjLum159khiUuq4rLjERTT9ar2gI4FNchEVfaj8maEhzdaNyXzprNsSodiVwFgSQG5D7A6gWSujUuf7/h8IyL8711A5frahKMuWeSqbddYoccOEoM19+H6wjO/UHolGZT74KUHgiybjx152RHexpNuLxxmPOvBw1SW24zn1UTup0/xkWbCxf1Xjid9maCOpgqkU+Q8glT2iOTW3D6/9LG3xcRP0n7WOHkEEBrdnN7+xTtnJQ2U6hcwXHTZvJsOqJk/rNhBKn0rSP9J5HeOx+K7Ho3+eqzgT/3XH/PwiDIZcqJZXhNggm9IFcyisl2rXWsvS7NFwZ20iSbHSB/ivWbAwTdVkwYSGhJJD+8vwM6K/Cp9TXcYPUgKVQIsqajVG+eDeH66+wcfdNDvr21LN9q0AYP2l/0l7SosfrAYdNpKgkyZFjcUQhVYkwGhtnvzSE88ecj6GNiFd9KsC1kUZltczYUSZGjlTh0qemZDviTXhzbhhFUXjgNicvvu1l8dJT7YuSpLDouwCPzvCTFmxLntAcPQa2s5YiDlGhFHPMuInynLUo2ijHt2Vw692+Bplm199bhdXaCrM6C7dHYs3Ghtk6K9eFGdSv7iK2bbdAsxb1q5D/Ci1atOXdj308NLOakrLUYnboaJwb7qvEahZ46HYnV99ewTmXlZKdp2Cp7sDO1el41RXs0C/liLgdN5Us+t7faLK2Wyct19xeydMvu3C5U4L5K9eFGDS2GFlSePN9L+dOKmPz9igLX89GFAU+/jqASoQ5b3iYeGM5Tz3vZslnuXw6N4cZD6Vz6fUVPDijhnkf+bjt4Sp6jyoiGpPp1V172iynP+OlN16gLPsQarS1m3wDZoKk2G9/tCJlxVuTKRegFjQU0IrtrKMJrXBRyXZlLQeUbWxX1rKT9TjJIhgQWLYmzJWXWJj1WsMV0+PFCeIJkMR4gwsopN4XUZNAV9UKAQGJf1FYQEZCom+/gWdsi/8EjBkzjqgYxIebzvSjvFzi8/cN3D/FylvTMwj4BDLS1GhO7kesFhWL3snmp2UhRl1WyuSbyul3XhHvfeLnozezyc5UM3yQkZfmehv8PUVRWPhlALOvOSpBjV/xUJy+locf0nDReA2C2U82TTEJqYAmg1zCBGoX63yak9nGxR7TMrYr69ilbGQXv+EgA61OwZO2m3JXhERSYdSoUadtB7vdjj3dRimFxEKnkl6CIPDJ21nc+5iHAedU8cyLPh6b6aP7wGq+fz+DCn+oHrPESzXtu0V58CkXy1aHUBQFi1lkxiNObr7WyrRZrgaDse9+DuIrtdZheMWJoiCnBsWFm//t8y4jkeZUse9gguGDDSxZGWfznjwGDx562nbQ6/U4HWbuebya2a+5yc1WM7ifgRvvq2La3Q5aNtXw6LM1DDqvggXPFJBfOqxeq7aiKCQ1IW58tIbP5+Xg8kqcO8zIh58HeGx2Dbv3xzhcGOfluR4GjS3mkTuctRt3WVb49Bs/i77zk9G+ElV+EYXHZO5+vJqMNJH7ptcw6mwjb87KYNrdTrbvjnGkMMHiXxpmIwMs/MJPZrpIQbOupz3RU6vVUuNS6nUDvDzLxhHDb/U2JwHFS6jJDjYuy6wV21+2JoLgbZh5p0FT515qBC0xUsNAGoLbeJTrrzvFXhh1tpGEo7RBPykpSco4ToQgybRiunbS0q+nnitvrSAWU1Ck02cC/6eie4/ufPPz1/Q/tzXWptXk26zk0QI/Hiqcm2nR3YPHubeeFhdAUPET1/pYtynCReebuWvaKR3baEypMzztrzCbRGRBIqZEkNNjDB4yGI3q75PV4ZBQ5zlNJhUemxOjd7+LsNn+2b1u0aIDEy5Wc4Bt7FDWU6wc5YRykM3KCqooJTPelB5nl1JaJnHpWDOfzc3hmw9yefhOJ1kZp5JuVdUSkUhq07d+U5SzL6hGOdIOv62QmY+bOFaUYOZD6Uy5s4ruQ8rpP6KaygY07f4MlVohjxaYQvlIx1sgFLfhOA3L2sSUCDGihI3lyJYgvXv3/kf2yMjI4L0PfmDAsOkk5dR7OLifga/fz0GW4NslIX5eEWbEYBMatYqnX5F4bHaCsyeE8IcUissaT/wEQzIOu0jfXlq0WpFEovF9R41L4tulVvr0Hs4774cb/KwsK7z7sY9J41N++dOvwmg8+alZAqKM0XDmkhdjx16I0ZpAarONPeIGXEoFMWJIYhwNmr9NPgfxYSDFBFOhwmiQiROt50MBNOga9YGQ6q6Sgibe+SD1e21bafl9VQZTHi+B3quh12rEFgfJVZrjpgoBoY6G718RFvy0b9/+dM3wH4UOHTqQJEFciaIWNAjH2nPJdZVU/6nd2+WVcHn+XjIsKcncPsWBLsPboL+EVILr1huMzHshC5tVxdABJow6AbtNxUMza5hydyWSBHs35lBzLJehA3Vk+DthiGRj9baifXMTDnvjflUUBeIxCPhA1MWZNOmq07bDheMmMu8ToY7c083X2CkuTXLhKBM33FdJ17OP03NEESvXhrlzqp1WzbTMaIQZWlyaoLJaoiA/5dfLKyWiATWxGDjsKn75Ng1Lv02UZa6j2rqHyvRN+Nuuok3XKG1aann46ZrURG9SPnbZ6hCXTq1AqGoCgDPWjNXfZDDywhqWrAhx6Gicz78L0mdEORWbW2ET0gjbvIw8b8Rp2+APqNVqBFHLornZXDvJSm62urZwZTCIfLrARlX+aqr1R4gqYUJKgErLLlSdt9KldxR1rw3sMi2hJGclBb1LWfNjFjqdiscfMlHq3FTv+QgrQYp1eymujHHT/Sk5pPLKJB8uCtDnnFKqK0QemxHgnEvKGDGhhGsnWuvISWm1Ar266xh+SUkdCaZd+2JMmFqO0SCwt7ADF0+YfEZ2ePSpaXj8SXbta3ifWlmdxG7UsY+tVCrFyIqMnXRc1CUHpWREMnlvYX3WVDAk8/DjAez+VnX+PyL662mXGoxKvTZ3h5BBd2EgzWmHOs3N8l8sdO+p8Mo7CayDf8PbZhlir7U88bKHHz9P59fVYbTaf9Yp0hAE5UyEBP6L/zVUV1eTSDSsWbR69WruvOk60gMdyKMFYSWIfdh6Fn+cYiKtWhfh1nsClJcI9FCGNjhNMKwEyBqxmeuu1nHP/REqK6AJrRGNIR5+0c1lF57aEFZWJxl+gRt70Vm1m3qAkBJgj2o9g8+WeXN2Jvm5GhRFYfWGCHfcF0R/vCuH2UMPBqMW1ESVMDXOnVx/W5LRI/REojLNmmg4a3QJKpXExCse5MYbbz0jO0UiEaY98BhbN25HHzchqRKENKUMH5zgrTkZXH+Hly0bNGirmhMxVTBknIdXnk4nFld4dZ6XNb+FiSdSL+olY0x89U0c//7m5CutEQURSZEo5RgeywGGDFWxcm2COS+8xfMzXyReKSE6Shk3RsvggTqOnUjwyTcy4y6+hSuvuon9+/dzydiJWG1BPpqbTv/ep6rn6zeFeeQZF9+8n1vbRh0Ky5x/lcSHH608Y02zzZs3M2vGlVwxQc/mHVFcHpm8bDVTJlvp2TWlBzJ6YhnfLcjB7ZUZcYGHjNIBaNGRIEr4ZGuuK2MbV0zWMeOhugyjfQdjTL65ArVKoqJKweFQk0wqSJKCJMPn83Iw6kWaF6jR61OL+Mdf+fltS5Q+PfXIJxOl/XsbueEqe+33KorC9t0xSsqTPDLTxdkD9XRsp2PN70buffgL8vLqa+z8K5SXl3Pfnfezbf0OejIElaBml/IbrejYIANlt/I7flyYsKEgw8m5mvk0x0Yau9hIe3ritx0h7iwiIclMvdzKHVMdGE9uBH/fFuXRZ2p4+7lMBp1fjuxx0pl+dVidcSXGfuMaZHUEo7+AGFFC+OnOQPQNTMMLKwEOsYsAHn7f8RsZGY07do1G87d//3dHY/7Q5XIxYnA/wl4VOao8TFIauu5bad/chFoNGTlJ9uyPk+ZU8c7zWXXa8QIBiXHXlvPSk+l06ZjaEBaVJDh/Ujkhj57Zzxi4ZOyp50WSFG5+oIqtO2IUHlaRn6smHEty/XUG7r7BjlYr8OATPj5blMAQyEeFGjGznFbto2zZptDBPxKA0rwVbF7jYNG3QZ57OYLHLaAIEgXNZS6/xMj3S0J4Ahn8tOS3M7LRt19/x+O3P4khy8u6H3Nokncq6bB5R5TrbvYRrDIhhG2IgJtqJJLk05x0cpFI4rccQ8yswJGR4JlH0lmyMszytSkWpdkkcOFoM21bannmFTfXX2ljSD8Dbo/Ea3PDLF0RwWETCbtNxGqsxE96loQQoY8ykgRxDrCNLkK/Bs+/WLOXjG7HKS1P0KJFLm07DOS++2ei050+ywFgyjXnM7BnEZ99EyAtTQUKVFRJRKIyGs1JGZKYjuzSoegaEOf3Uk2/q/by8qwU3fvluR5Wb4wwa1oa1S6Zb34KcvhonJ3bBXLd/QimHURxVJGWJlDjkhgx2Mjsx9LR61Psyd6jigmHJS4Za0GvEzhekgryMpwqmjdVs2p9hBq3zDUTrXXWXYAjx+KMnlgKqFm2cu8ZTbO87ppJnDvoALdfXzeBtPa3MBOudGPXmzAIRsp9ATp0lvl0viPVzqYoLFsT5ta7QuRXDKnXrgywXVlHZ/rWVusjSogd6hUoSS1d6FsrOaIoCjXa46R3P8pPX6bXGRB46wM1fLpQoDnta1nUXmo4xE4kMYrJlqRTBzWZdh2bd0doXqCicI+Z4ePG8eTT0xu97v9UX9gQjh49yvRpk7nvJpmVq5OoVTBhvJ4WTdUMHe/HW24j01OAVXEiI+HWV1JjLuLss2N07ZBqyzt8JInNpOGaySb0RoVvfgzx82cNr8s/LA1xz+0ios3M/E/m0aJFC84bdgHOg00bjEMlRWKTsJS8pjL9ehmQFIWiCifjLr6Wyy679h/b6MCBA7z6wjVY9QEWf5saoqZGQy7NSBLH7zjMpeMNfPNTgNdmp3HBOfV12X/4NcjtD9agUfRoRQ3qsAOdtwllYiHG3GrOP1fHtt1RQmGFF6anM/ulECU700kYvCz/pf5wCkjpT3cfWE3T8nOQlCS72Eh3YRBHlN2AQDPa1jIHfYqb/WwhM1uh71kaMgrG8sBDT/9jmwBIksQVk4ewfJGqQTmmrTujvPNFHy659AZkWaZt27Y8Nf0u1q39me3LCmrjnT/jrQVevv4hiMPhoPB4kPtvMXLZuPpxViKh0OXsEr7/cQeFhYXcPPEG2nYOMv8NR62talwSjzxTw1k99UyZbKOoJMHoCz3klQ2jXDzGOdcWEVON5LEnXjzja7/gnLF4/DuZdLGZTxZF0OlAp4eKw1Y0kpkOQs96xwQVH8c5SCehD3ElxkHLCkR9jFuutfLCc9BdGVInxvMqNZRSSEehT73vCil+9ogbaNNeocqV5MM30xncr27c9+PSMA/eq5Bb04/f+DXVXo+ZdkKPet+XVJIczdjOxu3r/7bl9f+yP/xXvrBbx84IPj2dlX4IgoBXrCKUsR+jIzWwyudXcJVr6SUPb9A/BRUfB3UbGTtOpFMbA/Nf05Pr7VXH3hElxC7VGg7vyCQj/dR3vPGel9fnhXh1toMRgw0IQqpr7NEZfrYtzcDrk0knmxOavQw7R2L/0QjbVzRp8F7u3Bvj4msqCPpEzPYkq9YdPaN5CJ8vWsCOTW8yZ5q2tri5Yl2YOx51cd4IOwN6Cxw5Fuet931EIyD77TiNJi64LMSj99mwmFPv/abtUa6+uQajScJqVVFdI6N4ndhqOhBstoWdGzJqz7+iKsmxogRpJ/e3z7/p4Z0XsvhxWYj3P/WRSELh8SQKRnp1Ffn+S5leyrDa46NKBL/5GOjDlIVctI0MwiAYCSkBwu2q+HHZ4jNq9f4Djz92P5nmn5n5cDo798Z45hU3n7yVXbs3iMVkPvkqxNz3wijAPXcYWb4mRKd2Osada+bOadUgwIFDcX5f0oRps1xcO9HKwcMST88OofZlQcyIZK1G7wzQtKXEwSNx3D4ZtaLBqjhRBzJwRJoBqeJKmX0Lo88VicYU1Go4Z6iJaExm8S8hWjTV8Pu2MBq1SCCokEgqhMIyySSce/7lPPb40//IDlOuuoqS4vWs+Ca3jhRBOCwz+tJKDm4zISsQJoBaJaAooFGLdIoPqrNfTSpJjmf9yqDBIjdcaSPdqWLZ6ghvvRPFVNIdm3zK9/iEGsocv7PogzT6nmz39wckrr6tiv2/NqMp7eqdZ1gJYBu0iR8+T2fx0iDf/hxi7nOZdWLJopIEIy6u4I57ZjPhkgmNXvOZ+ML/Jj///4R/5dQnjB+Bt6oYd7GZPKkNfvshrrslwf23OhDFVCX94RluPn/PQluprrOWFYmd6jVYMyJYQk0I+bXIJGlGO6q1R0g0OcCKr/PJzjzlXEvLk5x/SQ1lJ9Tokw7iRFGhJot8ggVbMBgEBEUkEVWj+OyIkg4xvYoe3VXs3KlQUiqTlw9vvGhhQJ/Ui+MPSFw2pZptO6O079yWTz77+bSZLX9FOBymuLgYs9lMbm4u48YOQkqUcef1dvR6gY8/D7Fnf4Ls3FQ1f3A/I7GYwuYdMXKyLXRqb2X/YYUuXYdgMTdhwbwFhLxh1NokGdkSojaJRpfDK69/SIsWLZAkiRXLV7Bq2RrcnhpatM6lbbvOjBw5CoPhVJLzpx9/Ztb9z6FXRVE7vWRlipRXJ0jICd55Mb3WFjv2xHhklsL1Nz9Pv3/I8psz5wl+W/sxK77KrU1A/oGFX/g5VpTg8XvTTv5elOFjasjUOzHEnciGIKLdzaynjNz9RDV6vciUSTYcdpFfVobZsjPKReebefQuJ2994OXVeV5uuMqO1SJitYh8sMjPyMFGhg4w4vNLvL3AR5pDxVtzMglHZN76wMei7/z4A7Dqmzzyc+uyQeZ/4uOluR4uOt/CBeeYeX5ec1557ZN/ZIc/8OnHn/LYA0+QRwuMmDnOAVrQnjRyEASBmBKlkL2AQAAPGnQoKBTQCi06PFRTQwVt6IoZG0fEHVx9u58J43RMmFJJQb4anU4kFlPo2lHLndfbmfGClx17IxzYKyAmjDjIwICJgOjCL7iISjEEUUaQNQiIKCgYsNCN/nWCr6SSYBcbCRHgsZmPcu21f78R/L8c4MLf+8O1a1dyy9SpKIqC06pBEuNMuNDE9PucGAwiX/8YZOZLLgQBpky20aallt+2Rvj06wBmk4DNqiIzXU1xaZKikiTJ6gxaJLriduxHnVXBsIFGAiGZ1RvDJCIq/H647w4jD93lJBaTef8zP4uXhlCJcOR4gqoTejRaBXRx2rfW8MHrGXzzQ5T3XjaR7euGV1dEt3GFzH2prm5eJCJz/hVlHC6U+GnJpn90P5+d+SwfzF1A2w4Sv36VXWfqaGV1gsHnViOWtsaCDTvp+HGzW9iAWi2i04HeHKd1Cw0fv5VTx//Ped3Nr6vDTL8/jY5ttezeH+OB6V68NSK6aBqS14a90zFenm3lgadcFJXE8XvUiEkDsZhCttKUJrThkLITCw5yhII65x1QvBw2bqBLdy3nj3uQ8eMvqeNHzwRr167i+y8f5LWZGs6/vIwal8ytU2xMHm/leEmcSTeWE4tBuNpCV2lInTbFiBJir3Yts5810L1jqpD0xvs+QCYeE8jOUlFRqaB4HOh8eajsPsoT5WhNYQYPMPLEvel1dDZff89LMCRz+1Q7tz1chdcnc8UEC7IMH33pp6JKQqtNFb7sNhX5ORouG2fBaBBYvDTEdz8HkWQLS5auw263n5EdPB4P55zdmysuNnHvbVbS01RUVCWZ/XKAb79SiGp82KwiFouIx6Wg04nYLCJuf4Kk207Qp6ELfesF1jVKBW4qaSN0BVItf3tU67ELTnRJO4XsRQBUaEgIUUy2BL98mUXXkwUGSVJ476MgLz8HfpeGqKEGOSmiNwh07ijSqZPIr8skVBXN0EbSOSRuxZoZRuXLImEUWLZ26d8yAv+TfWFD2LVrB7OfvZdu7aO0a5Xg8DENW3drueveWeTk5PH2a2+zc9suNFotF0+8iIsmjGfF8p/4eOHr2MwekokEmzYlERImzDErYpqL+e8a67VCRyIyA8ZUcsGFd3HtddfUvr9ffv4l7zy+gJxgfV3F48oBtOjRCQbcmcXMfmUWAwYM+Mdx4J/xyy/f8+H8ZxjQM8LatUnKyxW8gSTtOii880I6K9fFeemNAHFF5uWn7Yw5JzUoVJYVfloe4o35Plq30PDJ5xFiQS069GjR4ySTUOYBevYUuW2qDRR47k0vRwoTSDEVrmqRQUMFvl2QXS/BePtD1XzzmZamsW7o0HOInZix0lRoS5VSStlJnVIJiZgY4O1XrXh8an5encPrb372j33in/H+/NfQJD7hvpvrFpWiUZmLr48zbfqnNG9+asCp2+3mikmjcFg9fPdhbp1JzKs3hHlstgurvRPTZ7xBeno654/uwuKFGbRoesqvSpLClbdV0bXP3Vx99Q0AXHfFFI6uKUKb7sbgiKCo4sQSMlddambAWQa++T7G4sVJ0ivOIqLyoW2/F2uGlSef/pymTRuXT2kMFRUVXDBqLDKVOGwCokpgUF8DFeUKK1bIWKQMWtIBnWBAVmRqKKeYI3TmLNRo2S1swC+60etlMtM1ROJJEgE9jlALLEoaMTFEJP0owUQI0ZtJC6UzOiFFPKihnMPswmrSkBfuRFAJEs44QJeuKqZeYSGZhPc/jHJ8n4msmtQk9wqhkKASQEBNAa1S5JST7dkxJcoR0w5eW/Ay/fo1XEz8A/+X/eG/8oU7duzg4gsuwqgy0FRpj0GyERGC+B0HmTgZxpyn47o7anAfyaAjfeqsdUklyTbWoEKF1hjHlhVFSgq4KjWkJ/PRKkbi5kq8sge9YODskRLzX0+rfeeTSYWOZ1WgC2aB3Y1WC9GgFmNVa3SymT38fnK/0RozNkLWE9z0oJ+br6vbzp1IKIyYUMrmTTJZ+UluvX06V1xxZm3OAOvXr+HDD14kHqsGRcFgzOGaKfejKAJHDu/jk4/f5cUnkgzqqyOjRQXtYwOJaj1E0wsx2yRiUYWk18Yxbw1n9Vfx1Xvp+Pwy197ipbrIQDSR5NY74a4b7XV+V5IUJt5YzrS70+ja8ZTPeWVeiFLvedx9z3S2bdvGjdfeCC4tbehaW3CNKzEOsA0rDtLJpVIoQshN8sX3i8jOzj5jG0BKDmH8hQMYMSDIfbfYWbo6zIJFfm691kavbnrKKpLMfs3Dlp1RcrNTMdnN19hp1VzDuZNK8fkl3n0pG5SU3Nurz2Rw+8PVvP1cJs0LNPy2NYrXL6PXwm2PVNO2lYarLrGybE2Yb38KEg3oMCQcWAUHmP1Yc/y8NNvMM6966NVVx2UXWti2O4ZWK9CmhYbbHq7GF5DIz1HTurmWEUOMCAJ8ubQXs2a//Y9s8Aeee24OX3/xJkP7G+jXW8+uvTGWLI8SLLeRlBRihNEJeqyKE5+qivxmEnqtimi1DbzpRIUgblUZLVpLuP1JYjEFvVZFPApCdT7NlY5oBG3Kn4rFqFod5KN37Sz4PMC2XVH8QRmvT+bqyywsXpzAt6c1OUqzWj/nVzwc1v/GZZepefbRtFTn3rcBXpnnZWh/Ay0KtPy6KspvWyPYbG34edlPqFSNz+T4b/Lz3wD/yqknk0kmX3YuocBRfB4Rn09G1Caw21X07ZnSzzl2IkG6TcvGdSJ2fysMmPELbkqFQqxyGnaVnXKOE5VjqAUVWr3CxEu1nH+OgQdn1DBsoIHzRphxuZN8sCjA0eMJqivAFMsiTcklSYIyoZCwEqKgaUrYOegXOFEkk5Ypcdl4C8GAwnc/h6iqTE1pszllOrfTEgjAkeNxQkGFqbfcxW233fmPqhd/hxdffJbPPp6LQa+k2hIFkUhEpEmTbESVgaFnj+Oqq6fi8/kIh8Pk5OTUYRnF43H27t1LLBajffv2tG/fnvLy8jOaqgbw2SeLeOvluehcFogKKNYkMWuArr3yCQbKUBRo2rwz11x7d52g85/go48+4NOFs7jjeiND+hmoqpF4/k0PJWUJ3n8lC4ddxc/Lw8x53YMvAIKgkO5U0bOLllhc4betUcaOMnLT1XbmvOFm684k/pCBnj26EwxUAmqGnH0hmzet58D+dTx6p50xo0wEgxLTZrnYuCVK86ZqNu+IYzII2G0iDruKfr307D0Q4+jxlMj/8EEmLr7AjM8v8eo8Hx5fkndeyGLlBoGfVlp57Y1FZ7zZbwiHDh3iwnMvJBqNo6AgIqDm5FAiVGjQ4BfcGBQTGvSEBS9xJYFaUJFUJNLIRkHBiwtRkMltluCB2+3k56qZ+ZKbLh10jBhspLhUYt5CH+GQwtPTnMQTCk887aeyQkBFqrggIGKxSWiNCVQJPYmadDzUICOhRoOddCzYCODFRSWyIPPBp/MZNOhfaz/+Xw5w4V/7Q7/fz1VXXcbhg3twOkT0+lSbUJpTRSSq4HInqaqSQBAw6jQkohp0xjg2OzRtouLqS620bqll264oM19wEwnoUAtqknICRZ3ApNdiNoroDTJufxy1oGHK1SZuu86G3SayblOER592cfwYJCWY8aiFSeMtTHvWzfe/hDEZBdwuCHq0pMv5YPbhaOrhrpustGimYeOWKPMW+sjO68b89z/9H21yq6uruf/euyk8+hsD+ujo2tHA1l0J1m70EyvLoIA2CIBLV44+X8Vn33xKWloaGzZs4N13ZlFcXIjDmuD2KWbyc9Ws2Rhj0fcyzVt0o6zsKBVlFSSiAqI7ByMmasRSBEOYFq1k0pxq3G6FUNTK2HFXsGLZJ1w+XuaTRWHK96WRL7WlmKNECJNFPmrUePVFmLJ9pOVYmXDZ7Uy45Mp/fO1/YPH3X/LZxy8xbnSMisoI3y4JIkkp/cxkQiE3V2THrgRi0oCNNIyYCYoeIio/WblxIlEBtVohmQCrRU0spuAPSDidIkP7G8jJVnPwSIINmyPEYjK5OWoUGUadbWLYICM1Lol5H/lo20rDi09msPdgnGmzUtrL5w1PsZJLy5Is/NJPkzwNMx5M41hRkg8W+XC5ZeIJhXhcYeToS5k58/l/bId1a9dz03U3km4FnVZAimkIVOsQ02qwOiSKToAU+6MQI5EgTr45DX08g8p4JRIyremMFScJYpSpj1BFCS2SXTBiJYCHE+J+YnIMI1b0mHCSgY8a/Lpyrrpcy/KVcbxBGaddhcOsxVUDijuD6lCAqMZLeqaMWqPg9ysEfWoyhGxsyRyCoodKpQRBERAEkY5dOzD/4/f+5brwn+4LG4KiKOzdu5eysjKys7Pp3LnzacVbbneq9dHhcFBUVMSXi77CVV3D/kNrGXuOxJUXp4pHK9bGeHW+wM23z2LgwKH1fvuR+x9l0y/bcLhzavViizSHiepCZGVmcvbIIdxw6w2kpdUfhvY/gd/v57tvF1F4dDeCqGPtyh3EIhWoEIjENXTp2pvHZjzKe/NeZv2670lzgCTJ5OeqOXZCIho3MGjIaMaMvZIfvv2RX5csIRT2UNBMQywhYjZbadOmPeeMvpQePXrz4pyXWPbTcqR4CHuWm0futtKlg47CEwmeednLiX0mHL62VFNGAC8xImh1MpqkiVypFRp01IileNQVdOyWjt3u4LzzL2fM2Aln3A3UGBRFYfasR6gsWc11E5PkZqvYvENmwRciN9/2NIMHD6t3jNfr5bFH72TH9tV066Slab6GHXtiuL0CLdv0YfaceZhMJnJyctiwYQO333oJzZsEOWeInuJSicVLE1x86a1MmXpb7XcmEglmPDGTlUtWI3g1JOQ4AY2XLj2aUXSiEE9lkjSDEUUXoXlLkYhs5u775tC//+B/fO0+n4/pj03n26++R0BEQEAhiYSMgJDq1kAFKFhwkEtTIoQo5igyEgpgPtkh5MNFVib06W4gK01Dfr6IwaSw8As/FeVJvC4dKjTIyChImHFgwIhHqEQiSQ4FaBQj5dqD6BUTmYkWiIiUCEeJiUF0pjhJvwUVaiKEEBDQY0RRyXTo1o5pMx6la9eu//Ka/y/7w9PxhT/88A2PPHAfeq1Cx9YGmjYVicTjHDyaoLRMwlOlR0ZCh4FcmmHAiB8P5ZxATSqBnySBTBJZlcBshlYtNAwfZCAvR83inyNs3ZEgmYTcPIUpV1hp0VTDstVhvv05RMClIy/ZhkylCQoKleJxipWjNGuVRJYESotUCEkdCjJmZ4wB/TU8eLud7Ew1G7dGmPG8h6ITClqDxBNPvcj48Y0z204HilJfxxtSvnLaIzdi0BTRqsDP8y/FyJNak00BAgLVlFGkOsTL77yI02lj7ltPYzF6cNgEdu1L0qxld+LRAJmO41w/WSI3W8Wm7VGmz/HgqhLo3c3ApZdo8XplPvlWoUevC7jnvqdqC12SJDHu/PEc2XMUjaJHIKWhGyOGGjUqvciFl43hqZlP/o+LY7Is8/rrL/PzD++jEuNEYwKBYAKjIYnDqqa8RERUy2RkQcd2WkrLExSeSKAo0L6NlsOFCe6YaqdNCw0vveNNxXPlEiaDQPOmGo4eT1DjknB7EtisKS3X9DQVV06w8OOvIbbvjaHI0KKpBrVaQFbA7U5SWSNhMorkZKqJJxQiUYVYTOb1ZzMZOsBItUvijfkBth9ozmtv/M/2CX+2xXvvvceXn32FWlSh0Wk5tO8w5qQdPQYCWg8mpxZR46WiNEZmpkCPrhrSM6C6WmLvwSh2mwqVAJUuGUkGr1shmRRQKUbkhIKkSAiaJOkZKU3oeELBH5S59Tob+Tlq7n+yhmhUJhISqaxQoxO0oJIQ1AkQZCJhAWemhNkkIkW1iK5sEmEdFRSjqGUGDBzAq2+/jMXSuD4y/Df5+W+B0w1wd+7cyQtznqakuBBJSZCZ6cBkaUpNdRnu6pTepSA6GTR4OFUV1dgdVlq2acmRw/sxGI1MnXoTLVq0IJlM8uyzM1mz6msEIYndnoPd2QJX9TH8fg8Wq4O27XpjtVoQRRVWs43M7Az0ej2bN2whHAkhCyFKig+i0aiIRbWUlXix2WzceMsN5OTlMPf1uRQVHUdj1DFixAguu+wycnNz/8UV/s+QTCbZsmULfr+fNm3a0KxZs3/0PYIgkJOT84+Sn5BKpK5atYrqqhratG1Nr169/teTvX8gFArx7TefcvDANiwWB2MuvJLCwqP88P0CZFliwKDRXHTRZEymlI5RTU0NhYWFyLJMXl4eK5b/yI7t69DrDZx7/mQGDhxSu9j82Q4+n48vvviQrZtXodFoyMvvhNlsJC+/Geeeez6iKPL++/PZsmkZRpOVC8ddwfJlizl27AB6nZEmBU1xOjMJBHycOL4XnU7PuedfzsiR555RS8fpoLCwkM8/+4KSkmKOFR6j8PBx5ISM2iBid6qJRiIgqOjUqQ1t2/emrOQANdXlKJhp2bojBQUFBINB0tLS2LF9A8eO7iAckYgl1Oi0KnJyW+D3+jlysBBRlGjWogk333Y3I0aMwOPxsGXzFn74+kfiiQRnjxyCSq1m7869SEikZ6axbMmvlBaXotFpGTl6JHffczdZWVn/+sJO4v9ygAun7w8jkQiPPHIfWzYtBSVJMAiJpIjBoKdHz7Po2KkbP3+/hOrKGmTiiNoIyXgSWVFQq2XC4SQ2m4jNaqF129506nwWiUSCnVt3UVVZhVqXRJJjeLwhgv4wRkMUQUiCACgiMnZ0Kiuy4keriyPLCjU1ceKxGMm4CmQ1Wr0atT6BwSiDrKJ1m5aMGXsF48b/721w/8D+/fupqqoiLy+Pli1bsm3bNn76/mdQ4LwLz6VHjx4N+iGXy8VPP36Nz1tFqzZdGT58FJqTwqmyLLNr1y4Wf7cYR5qDSy+9FEmS+OijjwAYP348rVqldH6CwSDffvMpB/ZvxeMNc3B3KX6fF71JR/vOndGqVdgdWjp27s4FF1yM2Vy//fSfIhaLsWLFr1RXlf3/2LvPwKaqNoDj/5s9OtM9KKPsvYciQ8SNAxBliIobUVFciAPFvfcGAQEFEQEBlQ2y954tpXumaZo0O7nvh0hL37YoioJwfn6RJE3OfXLz3Hufc+45BGQ1FouFwwfWI8t+mjRtzdDh9xMTE8OePXtIT09n6dJFSHjp0/dqhg4djtlsZvPmzQQCAXr16oXdbmf79u3k5OSgUStITKrHrbeOxGw2s27dWuZ9/wXHM7MxGg107nopxcVW1v82D7/fg1KhpfvF16LVqNm9axVajYZ+/W/kxoHDOHz4MCuW/8j+fduxlBYho6FN24488eTLZ+T4WFZWxtdfTWXJwp8pLS3F6a5AoXQTHhFAkiRs5VpCjFEolQrUujJcLicerwKTKQq93kRxbhkupwdJASqdKzg/kyeUyPBYOnfvRM9eF/H97C/YtfMAFVYfIJFQL5J2Hbqzd9deysryUKg1dOjYieJcG3m5ubg9HtweF0pJRaPURjRv0xC/v4KDBw8DCuJiU+jctRvR0dFERkbSo0ePPz39gciF/zxZltm9eyczv/kAp9NBu/YXMfim24iMjKzzb/bs2cPnH35JTnYOiUmJ3Pvg3bRv3/7fa/TvrFYrZWVlxMTEVJtnXpZltmzZzMGDuwgJiaB//6vqHGF8cgHh/88NvV4vRUVFuFwuVq1cTE72YaJjkrnu+uHs2L6T76Z/h8PhpGPnDtw9+i6ys7P44fsvOXI4k8jIRG69/XYuvfTSf+z88ITc3FwWLphJWVkxjRu349oBg/7UxfTu3btZt24tkZGR9O7dt3Jqov+PQ1paGvv27cNkMtGjR4/K48f/czqdpKeno1aradKkSeW5ZnZ2Nj/Om4XLZaVJ0/ZcddV1pzXtxx/ZtGkTO3bswGg0cjzjAIUFGcTHp3D5lYOZNfNLdu3Yi1LSEB2bSERoBOFRYfS5tA8ajYbDhw8THR3NqhWr2L55KyFhbnQGDaClUWoLHnr4ScLCwvD7/Xw761vWr1+Fo8KC0aClfaduDBw4goL8Apb/vAJ7hZ1DRw+Sl1UAskx4RDiDhg4kIjSCRQuWUFpqJiEpnK49OnHNtTfTuHHj05oK5nzOh382F9rtdqZ+/RkLF8zC7SpHqVQSG9cEU3Qy29avx+P1EECN1+3D5wugUitQazRIARmNRo3OaCA+OQG91kBRQT5l5XnodBIadRjR0fXRGWQiIsM4fCiTtPSjqJRe1CpQqyIxRSTgcFqwmssJBAKoDBLx8cHRe7LsQ5Z1qDUGkpKb0bFjR1QqFUcObWLH9q2UWbyYIuvx8GMPcdVVV/3jOQEgMzOTrVs34/MF2LRhM78tX0dADtDjku68+MoL1RZdtFgsOJ1OYmNjg/NpShLFxcV8/umrWCzFpDZuTavW3fnh2x/JzMzAGKan3+WXMXDgoFo7MWVZZtu2bXz58WQKCwpRqZXUb1Cfth3aMuimgX9Y3Pq7srKyeObph8jOOoDPHyA6OoHefW/E4bBTUpSOWq1Bb0yiUaNGeNw2NqxbAhI0b9GFRqmtWbVqOUcObUahlOjZsz+3DL2LqKgojhw5wtGjR1m5cjl+v5/evfuyb98+Dh/aR0y0mtjYFO5/4AlCQ0PZuXMnv/66mJzMPQQCPnwBNX6fEwk/yfUaMHjIvfTu3feM3B1RF7/fz759+/B4PDRv3rwy7rIss3fvXjZt2kQgECAkJITtW5eTnZWN3phAw0YNCQnR0717T3r1CnZSnXxccDgcfDP9GxbPX0J27mHUmmAR2Oc3kJSSgN1ajtvlJeDTERMbTWxiHDqdhtLSbNRKN1pdBMUFHhx2JzFx0Vx74zX069eP2NjYP7Vdovj5H3AunOD+3YLf+UTEIkjEIehci8P5fIILIh+eS0QcgkQcqpxLsRC58J93Ln3fZ5uIRZCIQ9C5FofzOR+eC7kQzr3v/GwRcQgScahyLsXidHKhWO1dEARBEARBEARBEARBEITzkih+CoIgCIIgCIIgCIIgCIJwXhLFT0EQBEEQBEEQBEEQBEEQzkui+CkIgiAIgiAIgiAIgiAIwnlJFD8FQRAEQRAEQRAEQRAEQTgvqc52Ay5UKtW5E/pzqS1nm4hFkIhD0LkSh3OlHf+Uc2n7zqW2nE0iDkEiDlXOhVicC234J51L23cuteVsE7EIEnEIOlficK60459wrm3budaes0XEIUjEocq5EIvTaYMkn+216QVBEARBEARBEARBEARBEP4B4rb3C5jT6eTJJ5/E6XSe7aacdSIWQSIOQSIOFx7xnQeJOASJOFQRsbiwiO+7iohFkIhDkIjDhUd850EiDkEiDlX+q7EQxc8LmCzLZGRkIAb/ilicIOIQJOJw4RHfeZCIQ5CIQxURiwuL+L6riFgEiTgEiThceMR3HiTiECTiUOW/GgtR/BQEQRAEQRAEQRAEQRAE4bwkip+CIAiCIAiCIAiCIAiCIJyXRPHzAqZWqxk8eDBqtfpsN+WsE7EIEnEIEnG48IjvPEjEIUjEoYqIxYVFfN9VRCyCRByCRBwuPOI7DxJxCBJxqPJfjYVY7V0QBEEQBEEQBEEQBEEQhPOSGPkpCIIgCIIgCIIgCIIgCMJ5SRQ/BUEQBEEQBEEQBEEQBEE4L4nipyAIgiAIgiAIgiAIgiAI5yVR/BQEQRAEQRAEQRAEQRAE4bykOtsNEM6eX3/9lYULF1JWVkZycjK33347LVq0ONvN+lcdOHCAhQsXkpGRgcVi4bHHHqNr165nu1n/qh9//JEtW7aQm5uLRqOhadOmjBgxgsTExLPdtH/d0qVLWbp0KcXFxQAkJyczePBgOnTocJZbJvyTRC4UufAEkQ+DRC68cIl8KPIhiFx4MpEPL0wiF4pceILIh0HnQy4UIz8vUBs2bGDq1KkMHDiQ119/nRYtWvDKK69QUlJytpv2r3K73TRo0IBRo0ad7aacNQcOHOCKK67g5Zdf5plnniEQCPDSSy/hcrnOdtP+dSaTiWHDhvHqq6/y6quv0rp1a9544w2ys7PPdtOEf4jIhUEiFwaJfBgkcuGFSeTDIJEPRS48mciHFx6RC4NELgwS+TDofMiFYuTnBWrRokVceuml9OvXD4Dbb7+d3bt3s3TpUoYNG3aWW/fv6dChw3+qt+KfMGHChGr/Hj16NHfddRfHjh2jZcuWZ6lVZ0fnzp2r/Xvo0KEsXbqUo0ePUq9evbPUKuGfJHJhkMiFQSIfBolceGES+TBI5EORC08m8uGFR+TCIJELg0Q+DDofcqEY+XkB8vl8HDt2jHbt2lV7vG3bthw+fPgstUo4VzgcDgBCQkLOckvOrkAgwPr163G73TRt2vRsN0f4B4hcKPwRkQ9FLrxQiHwonIrIhUEiH57/RC4U/ojIh//dXChGfl6AysvLCQQChIeHV3s8PDycsrKys9Mo4ZwgyzLTpk2jefPmpKSknO3mnBVZWVlMmDABr9eLTqfjscceIzk5+Ww3S/gHiFwonMqFng9FLrywiHwo1OVCz4Ug8uGFRORC4VQu9Hz4X8+FYuTnBUySpD/1mHDhmDx5MllZWTz88MNnuylnTWJiIm+++SYvv/wyl19+OR9//DE5OTlnu1nCP0jkQqE2F3o+FLnwwiTyofD/LvRcCCIfXohELhRqc6Hnw/96LhTFzwtQWFgYCoWiRu+V1Wqt0cslXDimTJnC9u3bef7554mKijrbzTlrVCoV8fHxpKamMmzYMBo0aMCSJUvOdrOEf4DIhUJdRD4UufBCI/KhUBuRC4NEPrxwiFwo1EXkw/9+LhTFzwuQSqWiUaNG7Nmzp9rje/bsoVmzZmepVcLZIssykydPZvPmzTz33HPExsae7SadU2RZxuv1nu1mCP8AkQuF/yfyYd1ELjy/iXwonEzkwlMT+fD8JXKh8P9EPqzbfy0Xijk/L1DXXnstH374IY0aNaJp06YsX76ckpIS+vfvf7ab9q9yuVwUFBRU/ruoqIjjx48TEhJCdHT0WWzZv2fy5MmsW7eOJ554Ar1eX9nTaTAY0Gg0Z7dx/7JZs2bRoUMHoqKicLlcrF+/nv3799dY5U84f4hcGCRyYZDIh0EiF16YRD4MEvlQ5MKTiXx44RG5MEjkwiCRD4POh1woybIsn+1GCGfHr7/+ysKFC7FYLNSrV4/bbruNli1bnu1m/av279/PCy+8UOPx3r1788ADD5yFFv37hgwZUuvjo0ePpk+fPv9uY86yTz/9lH379mGxWDAYDNSvX5/rr7+etm3bnu2mCf8gkQtFLjxB5MMgkQsvXCIfinwIIheeTOTDC5PIhSIXniDyYdD5kAtF8VMQBEEQBEEQBEEQBEEQhPOSmPNTEARBEARBEARBEARBEITzkih+CoIgCIIgCIIgCIIgCIJwXhLFT0EQBEEQBEEQBEEQBEEQzkui+CkIgiAIgiAIgiAIgiAIwnlJFD8FQRAEQRAEQRAEQRAEQTgvieKnIAiCIAiCIAiCIAiCIAjnJVH8FARBEARBEARBEARBEAThvCSKn4IgCIIgCIIgCIIgCIIgnJdE8VMQBEEQBEEQBEEQBEEQhPOS6mw3QBBO2LdvH8uWLePIkSNYrVa0Wi3Jycl069aNyy+/HI1G87c/4+OPP2bNmjV89NFHxMbGnoFW/3ft37+fF154gcGDBzNkyJCz3RxBEH4ncuG/S+RCQTh3iXz47xL5UBDOTSIX/rtELjw/ieKncNb5/X4mT57M8uXL0Wq1dOjQgfj4eBwOB7t372b69OksW7aM8ePHEx8ff7abKwiC8I8QuVAQBCFI5ENBEASRCwXhTBLFT+GsmzVrFsuXLyc1NZXHH38ck8lU+VwgEGDu3LnMnTuXV155hddeew2DwXAWWysIgvDPELlQEAQhSORDQRAEkQsF4UySZFmWz3YjhAtXfn4+Y8eOxWg08s477xAREVHr6z744APWrVvHoEGDuPnmmysfHzJkCC1btmTixIk1/uaBBx4AgkP4T/y7uLi4xuv+/++LioqYP38+u3fvxmKxYDAYSE5Opk+fPvTp06fa365evZply5aRlZUFQEpKCv3796/xupOHzrdr147vvvuO9PR01Go1PXr0YOTIkWg0Gnbt2sUPP/zA8ePH0el09O7dm2HDhqFQ1Jyed+vWrfz8889kZGTg8XiIj4+nd+/eXHvttbW+/mRz5sxh7ty5tT730UcfMWfOHNauXcsrr7xC48aNa7xmxowZLFy4kMcee4yuXbtSVFTEmDFj6N27NwMGDGDGjBkcPnwYgBYtWjBixAiSk5NrvI/T6eSnn35i06ZNFBYWolaradKkCYMGDaJ58+an3AZBOJ+IXChyociFghAk8qHIhyIfCoLIhSIXilx4pomRn8JZtXr1amRZ5rLLLqszoQMMGjSIdevWsWrVqmpJ/XRcffXVrF69mszMTK6++urKnrGT5zQ5cuQIr7zyCk6nk3bt2nHxxRdjt9s5fvw4S5YsqZasp06dypIlSzCZTFx66aVIksTmzZv55JNPyMzM5LbbbqvRhrS0NBYsWEC7du247LLL2L9/P0uXLsXhcNClSxc+/vhjOnfuTOPGjdmxYwcLFy7EYDAwcODAau8za9Ys5s+fT1RUFN26dUOv13Pw4EFmzJhBWloajz766Clj0apVK4qLi1mzZg0tW7akZcuWlc8ZjUb69+/P2rVrWbFiRY2k7vP5WLNmDREREXTq1Knac0VFRTz77LM0btyYK664gvz8fLZs2cLhw4eZNGlStcRut9t5/vnnyc7OpkWLFrRr1w6Hw8G2bdt44YUXeOSRR+jatespt0MQzhciF4pcKHKhIASJfCjyociHgiByociFIheeaaL4KZxVR44cAaB169anfF1SUhKRkZGUlpZSUlJCdHT0aX/WNddcw/HjxyuT+v9P5Oz1enn33XdxOp2MHz+e9u3bV3vebDZX/v/BgwdZsmQJSUlJvPzyy5UHiCFDhjBhwgQWL15Mt27davTK7Nq1i8cff5wuXboAwQQ5fvx41q9fz+7du5k4cWJlEh0yZAgPPfQQixcv5vrrr0epVAKwZ88e5s+fT4cOHXj00UfRarUAyLLMV199xbJly9i0aRPdu3evMxatWrUCqEzq/z+Rc7NmzahXrx4bNmzgtttuQ6fTVT63Y8cOrFZrtTadHJeBAwdyyy23VD62Zs0aPv74Y6ZMmcJzzz1X+fiUKVPIzs7m/vvvp2/fvpWPl5WVMX78eL744gvat29/RibwFoRznciFIheKXCgIQSIfinwo8qEgiFwocqHIhWfaqcf8CsI/rKysDOBPJekTrznxN2fatm3bMJvNXHLJJTUSOkBUVFTl/69evRqAm266qdrcKgaDgcGDB1d7zclatWpVmdABVCoV3bp1Q5ZlOnXqVK33SK/X07FjR2w2W7UDyi+//ALA3XffXZnQASRJYvjw4UiSxPr1609v42tx2WWX4XQ62bBhQ7XHV6xYgSRJ9OvXr8bfGI1GbrjhhmqP9erVi3r16rFv3z5KSkoAKC8vZ8OGDbRp06ZaQgeIiIjguuuuo7y8nL179/7t7RCE/wKRC0UuFLlQEIJEPhT5UORDQRC5UORCkQvPNDHyU/jP+Kenp01LSwOgXbt2f/ja48ePA1U9Qyc78diJ15ysQYMGNR6LjIz8w+dKS0sre+COHj2KVqtl5cqVtbZNo9GQl5f3R5vwh3r16sXMmTNZuXIll156aWU7du/eTcuWLWtdUbBhw4bVer8geLBp3rw52dnZZGZmEh0dTXp6OoFAAI/Hw5w5c2q8T0FBAQC5ubk1bhkQhAudyIUiFwqCECTyociHgiCIXChyofBniOKncFZFRESQm5tLSUkJiYmJp3ztiV6dU8158ndUVFQAVFtFry4OhwNJkggLC6vxXHh4OJIk4XA4ajyn1+trPHZiSHxtq/OdmJDZ7/dXPma32/H7/XVOxAzgcrn+cBv+iNFopEePHqxZs4acnBySk5NZtWoVgUCg1t4soNZ4QDAmQGVM7HY7AIcPH66c8Lk2brf772yCIPxniFwocqHIhYIQJPKhyIciHwqCyIUgcqHIhWeWKH4KZ1XTpk3Zv38/+/bto23btnW+Ljc3F4vFgslkqjb0X5KkagnvZA6Ho9ZEWRej0QgEe23+iMFgQJZlysvLKxPWCVarFVmWa03gZ4Jer0eSJCZPnvyPvP/J+vfvz5o1a1ixYgUjR45k9erVhISE1DnBcnl5ea2PW61WoOrAdSI21157LSNHjvwHWi4I/y0iF54+kQsF4fwk8uHpE/lQEM4/IheePpELhVMRc34KZ1Xv3r2RJIkVK1bUmRAA5s2bB1Bj3guj0VhrEi4qKqrsoTrZiR6iQCBQ47kT84js3r37D9t9Yuj9/v37azx34MCBaq8505o0aYLNZiM/P/9vvc+pYnFC06ZNSUlJYe3atezcuZPCwkIuueSSOidXzsjIqLU37USvVf369YFgrCVJ4ujRo39rGwThfCFy4ekTuVAQzk8iH54+kQ8F4fwjcuHpE7lQOBVR/BTOqsTERK6++mpsNhuvv/46Foul2vOBQIC5c+fy22+/ERcXx4ABA6o9n5qaSnFxcbXk6vP5mD59eq2fFxISAtTea9W5c2eioqL47bff2LVrV43nT/6b3r17AzB37txqw/YdDkflMPsTrznTrrrqKgA+/fRTbDZbjefLysrIycn5w/c5VSxOdtlll2Gz2fj8888B6hzKD8FbIubPn1/tsTVr1pCVlUXr1q0reyMjIiLo0aMHhw8fZuHChbXOU3P06FExnF+4YIhcePpELhSE85PIh6dP5ENBOP+IXHj6RC4UTkXc9i6cdSNGjMDhcLBq1SoeeughOnbsSFxcHE6nkz179pCfn09CQgLjx4+vMTz/mmuuYffu3bz22mtcfPHFaDQa9u7di8FgqJwE+WStW7fmp59+4osvvqB79+7odDqio6Pp2bMnarWaRx55hJdffplXX32V9u3bU79+fRwOB5mZmbjdbt544w0AWrZsyZVXXskvv/zCuHHj6NatGwCbN2/GbDZz1VVX0bJly38kXu3bt2fQoEH88MMPPPTQQ7Rr146YmBhsNhuFhYUcPHiQW265heTk5FO+T1JSEpGRkaxfvx6NRkNUVBSSJHH55ZdXi/OJCZ0tFgtNmjQhJSWlzvds0aIFP//8M0ePHiU1NZX8/Hy2bNmCwWBg1KhR1V571113kZeXx4wZM1i7di1NmzbFYDBQUlJCRkYG+fn5fPHFF9VW6hOE85nIhadH5EJBOH+JfHh6RD4UhPOTyIWnR+RC4VRE8VM465RKJffffz8XX3wxy5cv59ChQ2zZsgWdTkdSUhL9+/fn8ssvr3UIefv27Rk7dizz5s1j7dq1hISE0L17d4YNG8a4ceNqvL5Dhw6MGDGCFStWsGDBAvx+Py1btqRnz55AcPj666+/zvz589m9ezd79uwhJCSE5ORk+vfvX+29Ro0aRcOGDVm6dCkrVqwAIDk5mSFDhtS47eBMu/nmmysT6L59+6ioqCA0NJTY2Fhuuummyu05FYVCwWOPPcbMmTP57bffcDqdAFx00UXVkrrBYKBz586sX7/+lL1ZALGxsdx5553MmDGDX3/9FVmW6dChA8OHD69xkAkJCeGll17il19+YcOGDfz222/IskxERAT169dn0KBBhIaG/oXoCMJ/k8iFp0/kQkE4P4l8ePpEPhSE84/IhadP5EKhLpJc2zhaQRCEkzz66KOUlJTwxRdfoNPpajxfVFTEmDFj6N27Nw888MBZaKEgCMI/T+RCQRCEIJEPBUEQRC78LxFzfgqCcEo7duwgJyeHXr161ZrQBUEQLgQiFwqCIASJfCgIgiBy4X+NuO1dEIRaLV26lJKSElasWIFGo+G66647200SBEH414lcKAiCECTyoSAIgsiF/1Wi+CkIQq0WLFiA2WwmMTGR4cOHExsbe7abJAiC8K8TuVAQBCFI5ENBEASRC/+rxJyfgiAIgiAIgiAIgiAIgiCcl8Scn4IgCIIgCIIgCIIgCIIgnJdE8VMQBEEQBEEQBEEQBEEQhPOSKH4KgiAIgiAIgiAIgiAIgnBeEgsenSUWiwWfz3e2m0FMTAzFxcVnuxnnBBGLIBGHoHMpDiqVisjIyLPdjH+MyIfnFhGHIBGHKudKLEQu/HecK9/3uUDEIkjEIehcisP5nA/PlVwI59Z3fjaJOASJOFQ5V2JxOrlQFD/PEp/Ph9frPattkCSpsi0X+rpXIhZBIg5BIg7/LpEPzx0iDkEiDlVELP49IheeW0QsgkQcgkQc/j3nQi4E8Z2fIOIQJOJQ5b8aC3HbuyAIgiAIgiAIgiAIgiAI5yVR/BQEQRAEQRAEQRAEQRAE4bwkip+CIAiCIAiCIAiCIAiCIJyXRPFTEARBEARBEARBEARBEITzkih+CsLvvF4ve/fuZe/evXg8nrPdHOEM8Pv95ObmYjabT+vv3G43x44dO+2/E/55siyTlZXF0aNHcbvdZ/z9zWYzaWlpOByOM/7e/xSn00l6ejpFRUVnuynnvdLSUnbu3ElGRsbZbsqfkpGRwZ49e7Barad8XSAQQJZlCgoKyMnJwe/3/0stFM42v9+P3W4nEAj85feQZZnS0lJsNlutz5vNZrKysv5z51Y+n4+ioqLTOh74fD6OHDnC0aNHz/vfUUVFBcXFxae1nYcPH2bNmjXnxArBwoXBarVSVFRU637q9/upqKiosWCLLMvn/e/3QuTz+cjOziY/P/8/tUjP35GXl8eOHTvIz8//R95fluW/df7wbxOrvQv/SbIsU1RUhFKpJDo6utbXlJaWMnP6LI4cPEpSvURuvWMESUlJtb7X+29/wMK5P6G26wEJl97GNTdezbgnH0WhUFR77ZIlC5g390sk2Y7HK9GmbU9GjHyA+Pj4ypXPznerVq3i43c+xVJcBgro0KUdjzwxttb4/tvKysrYvHkzixYsYueWPfgq/Nic5aCQ6dStEy++OpEGDRrU+rcul4tJz73E+lUb0AdC8cgujDF6nnnxabp261p5IuTz+XjnrXeZ/c0c3G43BqOOB8c9yG2331ZtH3C73Sxc8BO7tu0iKtrEzcNvPidi9F+Un5/P8xMeZ+NvOzH4wlArtMhhAfpfcxkTnh+PWq3G5/Oxc+dOSkpKWLliCevWrkWlcqE3aImNb4m91E1eThYanZL4ehGYS0rQqAMYDDpatOpESVEORl0JCXESh9JlEhLb8uT41wkLC6OkpIRvZ33Jjm2rAZkWrbrQpm1Pvp/zBfm5aWg0ahqltuK2O8bRvn37fyUmTqeT5556jm0bdqDxGPBKHoyxOp6dNIGu3brW+je5ubnk5uYSHx9PSkrKv9LOs6m0tBSr1UpUVBT79+9n8+ZNHDrwGy6njQqHi4CsgYALtRr0eh3JKS24/Y5HaNy4ceV7yLLMr7/+zEcfPIPXbSMxQU1YqJHD6X6iokyEh0fQ99IbGHDdYHQ6XY02yLLMzz//xPx5X+H32gnIGvpfeTODBg1Dq9Weke00m81M/fpTfv15GR6nTMPURuQX7ceos2LQQWmZkmYtujLxxQ8JCwurbNeM6TP5ZvIMSvLMVDgrANBLBjwqF6ERYcTGxtDtoq48M3ECPp+PD9//kJlfz8RWYcNg9GM0KpAkFXp9Mvc/dD+dOnXi2LFjhISE0LFjx2rHT4C0tDQOHTpEWFgY3bt3R6PRnJHtv9AFAgFWr17Nzwt+QVJIXHPD1fTq1ava8cjj8bB69UqKi/JRawxERpr4acF0sjJ3E2OCIrOC6LjmDBt2N0OGDAGCOWbBgjnM/m4apUV2kpLrM+7Jp+jUqRMQ3Ie+++5rZs/6itAQFw5HAI8vhDvvfoQbbhjE1q0b+ezjlwg1WCi3OcnMCtCuQ1deff2jM7bv/1kul4sli39k5YofCfj9dOvRn0GDR6BSqVi7di2bN29ErfLRtFlr+va9nK+nvM/2Lctp1EBJidmHQp3ImIdeoEWLlrW+vyzLfPz+x8z9dh5alxEAj97BLSNv5p777/7Xzg99Ph+SJKFUKgEoLi7m68nvsXfPOjRqGRShDB5yH1deee1ptenIkSO889YzHM84iN3uxh/wEG2SiYpQcvCog/CIRPr0HcB119+EyWSq8fc/zvuR995+hvBQL9GRKrLyvKjUMUye9v0/dl5UXFzMx+9/woY1GyEgIanB4/WAR8LmKMfpdiDJAWQCSBoVrds2o9cl3eh+0WW0adOGX37+hW8mz6DC7sAQokcbUkGI3ofLI3NJrwFcedVA3nv7HVb+uhKf10uoKYTe/S5l9OgHamyTy+Vi7vffsHzp96iUXmT0XH3tCG648ebK70o4c0pLS1m1cjk/LZxCmMFGSIhERjb07nM9d9/zKMXFxXz0wQtkHd9NZLhEUSl06tyPK668ialT3iI9bR9+vw9JYeTmW+6kY6eLSExMJDw8vPIzDh48yDfTv8DhsBMTm0J8bDiJyY3o1+/yymOby+XC6XQSHh5e43j4b/H5fPzyyxIOH9xGaGgkV149qNr5n9Pp5Jvpn/PbmgVoNX48XhV9+g1i+PC70Gq12Gw2pk/9hmWLl+Nxe2iQWp8Hx42hRYsWp92WgoICXC4XiYmJ/9jxf9Gi+Uyb8hZejxm3W6Ze/VY8/czbLP3lB1avmk/zxjIuN2Tnabn19rFcfvkAIHiMnDfvW35d8i0KyQ2SnmsG3EqTpq2ZOuUtzCUZSBKYTPUZduvDdOrUufIzZVnGYrEAweuV7OxsdmxbxbFjBwkNDeP6G0fRq1eff3UfSEtL47EHH6csz47Wa8CndRGRGMqjTz9CUVEBBQVFHDm8GWtpDn5ZosdFV9CiZRemffENaWlHUOvs1G+YzI2D7uCqqwagUgXLhmazmclfTGHJgsXkF+ah8CtRKzWoDWo0Bi0qhQpTpIlel13Cgd0Hyc3MDdYKurYnN+8wu7cdIuADQ0goN95yI4MGDcRgMGAymdDr9f94XCT5Qil7n2OKi4vxer1ntQ2SJJGQkPCf6v2QZZmpk6cx4+uZKBxqZAIowyRGj72f62+8rvJ1M6fP4vP3viSsJAaDPwyX5MAWXcxlN/ZlwvNPV3vP58Y/z5Z5u4m1p1SeCMqyTIkxh9bXNOGNd1+vfGzSC+OIDdvAo/eqCQtVIssyazY4ue8xC15nPH0u680TEx6vdnD8L/kz+8Rbr7/NkmnLiLM2QCMFL17K5VLMCTl8MeNTmjdv/q+01efzseDHBcz4ehYuhwudUUd2Vja2UjtqtPjw4MeHDgOt6IILJ0XkYFWX0LpDKyKjIoiJD6FV63ZceeUAQkJCuGXgMNx7lER6Yyr3Ba/sYTfr8Wl8hBlCUSgUmC1mtLIBkAklggAByighzBTKVddcyfbt2wggk5uVg8YZgs6vJ5RIPDE2uvTryGtvvXpaFx1qtZqYmJh/KJJn3x/lw3379vDImJF4CrSk2LogocBKKUXk4JTsRDeKYOSdN/HTwmmUl5aSke4jNkbJxd3V3H27EbVaYub3dn79WSausAd+fByTDiDLAeKpT7k+B7WpDFOch4XTkoiJDh7g129x88ybBvr2G8TsWe+SECfj98sEAjIOh4xCIREIwM3Xh/DIfZFkZHl58V0HifUHEmlKYc7syYDMddffyj333HNGL369Xi83XT+EwD4dkYHYqsdlDwd1W3n3q7fo07dP5ePp6em89sojmMLMNE+VSc+UyCsK5/Gn3qp2Mf9fPC7U5vDhQ7z39tNolIVEhrvZubcMe4WfK/oYeGx0JInxKgqKfLzxkYWsXC+zv4hHqVSwZaeLMeMriDQlEhcXT8cu/VixfAFN6h1h7N1h7D3o5pX3S7GWB5jwiIkbrwrB64M5C91884OOt96dSXJycmU7AoEA45+6jybJexhzh5qIcCUuV4CZ81x8vySWTz///m+f7E2b+ikfvPU+9jKJKDkBCSihAF2Ih+eeNlBRAemZXrbtdFFqlWjYsCHx8fUwF0HBNgsxFfVQSsGLb4ds5zA7SaYxmRzGgwMNBgIqP96Ah6RAQ/xaG6Ymxbz8TCQ9u+ooLPHzwad2flhkJyQsgMsdwO9TUGbz06RpK76f+yNms5nnn72fxJgSLu7s4bfNPhYv8qLXRhAaEcZVA67kzntHERoaesptvdBz4ckKCwuZ/PkUtmzcwrG0DIyBcPSu0GAhJ0RGX0/F1G+nEBMTw5LF85gx/W2u6uumosLF7v0edux18+SYcAYPCGP4fYU4nDJNG6nJzPWSlevD4ZRQKgJoZB2hrkS05UkE8JGvPkZ80zjmzJ/NhKcfZP/eVaiUAVwuSIhT0rGdjn0HvVhsUURF+Liyl5/PvnCjLq2H5AzBbSymhFJm/jCLNm3a/MMRDcrNzWXc2OEMv9HFTQPUqNUSi5Z6ePMTJwW5CsJCKxg51EC3zhqOpHv5ckYFPbtqeXeSqTJv5+b7GPWoj8ee+pw2bdrV+IxnnnyWbfP3EmtPwYmdTI7ipIKA5Cc02shr771Cnz59/rFtXLp0MbO++QDkUux2O1arTGx8Y5yOIl59WqJXdx2SJFFm9fPWZ15KHRdzab8bCQQCdOjQocZvT5Zltm/fzsEDu0g/lkZ2xkomPa7AH4CJb5r56p04EuJUla/99kcbn08rJzQsmq4XDaHnJVfy/ezPKSzIwe1RcPzYDhZMj6NxQ03l38xfUsFjE2389PPGWgump8vv9zPzm1nMmvotjnInxSVFGP3hNKQlFoooIR8nDgL4MBFDQ1qilfS4ZCd52oOUqXNRGzyolBJ2i5YYTyOSAqmoJQ0O2UZJxH4GDfMwcXwY731RzqRX7TSUWxLjr4eEgjKpiHTlHvQmJ8mJTblt1H18+uFnWEosKPWlPHxPCH0u0pGSpEank/hyppv1O1J574Nv/lIB9HzOh382F6alpfHh+y+Ql3MIJAX16rcg40g5RTl51G9sYe6UWEyRwdgGAjKfTSvnw8kB/AE/Ex5WM3JIGJIkIcsyi5e5uP+JIiSPBqUtGl0gFCsl2CknTBFJaHQYSakJXDf4WqZPfRsCZgZcrkejlli1wUF4qIJunSJYtFxFvQad2bNjF5YiD6GqcPwaL5df05/HnhqHRqMhLy8Pm81GcnIyRqPxjMSssLCQLz57nSOHt6JVB3B5NEiKBDIztjJ0oIFr+usps/r5ejYYw7sy8cX38Xg83H/vYO4cUsLAa/SoVBJer8zsBS6+/SmeZ59/n1HD70KXE0mULx6FpMAuWyk2ZXHPuFGMuH3En2rbiuUreevlt/GVBVAElLi1DvpddSlPPfMkarX6jGw/wHPPPoyjbCm5xxUU56lRyVrsARtmm5Nrrjbw+OhQ2rUKdlI7nQHGTHDSsfvDXDvgJsaMvoVrL81j5GAter2CCkeAj7+28vW3Vn78OoHmTYLXvLn5Ph6f5CG5wfX07nslOTnHmDv7M8KMpbicFRzN8KDXwYevxnJRZz1FJX4mf+tn694EnnjqDWZM/5DDh7ZQWmoDSUHr1p0ZNuIBOnbseMauEzZt2sSdw+5G4VajQYsHF6FEoIkuo1FrJ8MHG3C6ZBb+YqdFUy2TnjSxZIWDRyZYCHgUDLpRw923hqNWw3c/2pk5z0v9Bo0pNRdQkFdKWWkAfBrCCQ5Ac+EggfrYsOAIyUOjBqfFQHykHlnnAL+S/CIfEVIU9eVmaCQdHtlFpnQYR0gOvXppsVaEERvfkocfeaHaefSfcTq5UBQ/zxJR/PxrJk54gY0/bCfWVh+FFOw98ct+8iLSGP7wEO68ZxRbt27l8VFPk1LaokYSyQ89xh3PDGfo8FuA4IHilqtGkFJUe09+RsRePpr1Hm3btmX9+nVsWPEYb0+sObIn/biH6693YShpjrtRKXMWzsZut5OVlUVMTEy1UUTnsj/aJ9LS0rhr0P2klNSMrUd2U9Ysm59XLv7H2+l2uxkxZCSWfRV4XT7KsWCjjNZ0IVyKAoIn1sXkkcEhZAKYiMVELD685JKBCjUmow45sph6qeGEm9pyZGkx8Y76NT7PJ/vYwRo8uPHjRUnwYKJBixotSTQkDBO7WI8HFwnUR42GEvLx4SOOZArIwkAoYfow+ozowYTnJ/zpg9z5fIILp86HgUCAoUP6UHi8hJT8ywgQYD9b0WMggfqo0FBKIUWGI4SG+SgpUpIYZeCzz9T0uqh6UelwmocbbiqnXsGlSJJEuryPECKIk5KpkMvZxTp0Rh83DNDy1sQYIsKVDLk7j6gIJS+Nj6bCEeCOsYW89kw0XdoH84DXKzN1tpV5i+zcc1s43TvqeebVEjZtd/HEmEjiYlR88305m3d6+eyLhbRu3fqMxOyH73/g86emk+BuUOM5n+xlu3o5a7esIzY2ltzcXB5/9Ca++UBBUkLVDR/FJT6GjvbxwsszSU1NBarngEAgwJ49e8jOziYuLo7OnTufcp/1+Xws/WUpM6bOwlHhoGOXDtx9/10kJCSckW0+2bZtW5n29Vs47AX4A5CQ2Iw77nwMhULB559+xqaNP5DaQIlGoyAhVklyogqdVuLxB2peYH802UJRiZ9unXS8/UkZwweFcuPVIQCMGlvILTeGcMsNYUx6x0xJqZ/d+9z8ODWRyIjqF6vHs73c82QIk79exJIlC/h+9meYi7Nxu900b6LhxSdNtG5edfxYssLFsk2X8uT4V/5yHFavXs4jo+8nzJpKfZpW+35ySMMedZhJz4bi88OipRWkZXh4/+VoDh7x8cZzepr5q48Q9shu9rMFLx5CCMeNCyd2ZGRSaYUeI5rOm1k1PxGlsvq+MG9RBWOeMOOy6jAEIggjglKKKcdCbKKe5XNDaNxQy6NPl7FsXihR1pZoJR0BOUCpqhB3Shnf/Tirzrs54MLOhSebP28Bb096j4iSeMICJkpCDxKIzeLmgQaiIlUsWOzgcLoHPxINGtZHDhQycpCaOQvt9O+tJzJCxebtLpatdqJUwfxpCbRtWTUSMzvXy4gHCvC4ZZxHU4lzBM+R3LKLwrBd+MNLUChlKipkdHr46LUourTXcyzTy6fTrMRGKxl0rZEHniymPDOGemXdqo9Cld0cM+1m/tJ5/0h+2LlzB9OmvIXVmoMsQ16emTefN9AsVcPCX+y43DLdOupQq+DxF0pZPjcRvb5qRE4gIHPfE0XccFUIV/erKkyYS/2MHBvG5KnVz3Py8vIYcc3t1CtugVU2c4wDNKEdIVJY5fYWhB1j0L3XMWbsmDO+vV99+R7FOd/y0pNaQkOC23E8y8PVw/NYPDOJxDgl67a4cLllOrXVEh+r4vYHi1m/OA6jIhSLqojopBBuvPl6Bg4chsVi4fln76NL2wp6dvVSUOhj/s92el9kYNX6CmZ+kkBEeM1i3QtvmSkq8XLwKCQl6Hl8tI7GDdTcfE8+j9wbgUIp0bCemvr1qoodn35dzrKNHfjks8l/KwaBQIAhN95Mcc4hjMYAfj+4ygzYy9RYKaEhLYgleEFdRA75ZNKcjhilqqJvvu4Aheo07OUqmtKWWKnmBXhu+FY+/NLH8DvLaFzeC71UvXDll/1sVy7n4t5+1q8LoPCEYAwJ0KClA7cbok1KFEqZ0BAFL4+PZtEyF3b5Lu4Ydf9pb/P5nA//TC78cd4cpk+ZQLeOag6ledFoJCoq/BzP9KKStOxam1Dtd33CA4+Z+fYHO/HJMiqlhF4n4XBAuFHBkb06Gvnb48WDDgMhUjgu2cFe9VrqK1PRuaLJjV3LXbeG8uw4U7W8tnR1BV/OKOebj2IZdGcB11xmIC8P5syvwJUTR5jahLapj5h4mfhoG3ExEvsPycQnteOpp98gJCTkL8crNzeXcY/czBsTfHTtEDzPuOfhEtZudrF2UTyx0dVv9p0228GutH5odXouar2Y666o2Qn73Y9Onn1ZRXxucwxSCD7Zh5USZCCMSI6F7uH7pd/94V1Ei39azJtPv0tyaTOUUlWHSam2AFM3PdNmTT0jRb9du3bx3htDOH5QS3xRD7SSvvKzShTZVCTuo21biZw8H68+E82mLT527PSxbquTrj27MuzadIZcX/Ma/9OpZazb7OSjV2Mrz/uycrxceUsuWq2SpHgl338VX7mvud0BnnvDTGy0inH3R1bFYbmLJydZaJ4aYPcBD9ddEcKwgaH4A/D1d3ayC1N5651pRERE/K04HD9+nAH9bqCZqyq/nbgmllP3sXlFLFpt1e9i8iwrX0yz4bCqKc7Wo1Yoscs2QkKgYwcVLz4TiilCwcgHC1g2J5l7x5ayal40qXLrylpMQPaTxj70GLFixiZZaNUaPngjks7ttLz+fjkz3okjydesRnsLNIcZ9VQRD90byrotTu4cWwjoeWjsCwy+6eY/tc2i+PkfIIqfpy8nJ4dbB4wipbjmMHtZlslM2MeSNT9x98h78W8yoJNqJvKA7Kcw9Si/rvkFSZL47OPPWPjaSmLk2k++S+QC8gzpNGnVGFOsh48nFVUrHpzsyoEluDZehJkiMpWHiDHEE0YkPq0HpUnmpTdepHOXzrX+7bnij/aJxx5+gvS5BYRJkbX8NeSb0njvuzdp2bL2YvKZcudtd7Fh+SYAFCjx4qE1XQmVIqq9LiAH2MpK2tANg1R9VEO2nIaZQlJpib/lNkotUC+/N2qp+m0YsiyTwUFKKCCGBCQkzBRiIJRmtMODm3T248BONPE0lKrvnza5jKPsoQltySYdOxZ0koGwpBBG3XsHI++49Q8P+ufzCS6cOh/+9ttaFs97iN2LY4h1tGS/vJU4komWqv9mfbKP7awmhgQ6XF7InGlRtb7fhEllLP2sKSY5AZ/sYy+b6CD1BCBLTsOjthLXvIRiqwutUkmFXUm4QYuMjELvZM7kOJo0qnmrzqsflJKV48VqCyABO/a60GoUNEhW8d0XCezY6+LWMcX8tj79jNz2MvCaweh3xaKSau8xP2bYhBSjZu36dTz37BhGD91O+9Y1bzNNy/Aw8f2mvPXOVKAqB/z888888dBT+EokHHYb2tgyZI2fy6+6iUfHPVVjtKLNZmP44BF4jktE2uNRo6FMUUJpVC7jnn2EGwfd8Le3+YTv50xny/qPee1pNUkJKmRZZuKbpcxdZKdlUw1er0yx2cfdI8Jp21KL2eLn4QnF7Fiegk5XM/Yej8xF12TjD8j89E0iyYnBmDqdAQaOyufnb5PYusvF5JlWevXQY6+QuefW2kf3j33Wxs4DMVx7aSH33RZKaIgCc6mfj6aU8dNSO9f2NzLx8WBxT5Zleg90MGv2xsrbiU5X147tcBYq6Cj1qvX5/JgNLPhJQ8OU4DZNmWXlyxlWoiJUHDukJbyoLWGBYHt8spetrKIVXarleLfsYg8bkZAwRcnMnW2kXavab1lu3zcbw6GeWCjBTD4xJKFGQx7HCWhttG2r4th+LU0dl9TIe3bZSkgviWnffl3n9l7IufCEo0ePMvzGoUSoJZBkytzlqENd6PUKlAoJr08mtb4at0fm7lvDadxAzbbdbj75uozYaCVarQJThIKMLC+BAEwYa+LKS2uOPErL8PDye6Xk5yiwbegGBLA22sCHr0fS52I9kiSx/7CbBx63UFjoZ/TdBtZsdOJyyRxLl3Ha1RBQUG5RkkJTYkis9p2XycW0vbUxk1578YzGcOGCOaz89W3eeEZFSnJwv993yM2I0QW0aKJh5JAwQowKVvzmYN5iO3MnJ9A0tWZOt1cEuP62PFbMrV4Au+MRL2MenVPttub33/mAZe9swCTHspPfaEuPGrlZlmWyYg7wzU9fU69evTO2vQUFBUyccAM/TtEiSRJ+v8yLb5eybrOD8DAFfS4ysHi5g/69DRiNEms2ODEaFDx6bwSDh9lIKegHgFmTib75YawuFR6Pk5Xz4kmMr8pLsiwz8a1SNm51snRO7aNyLGV+Lro2m1tuCOX5x4LH4GWrK3j0+RIuvURP/WQ1+w65KbMGePuFGBqmqHG5ArS/tIjV6w79rTgMu2UwkncvTzwUxvTvyyko9BNqVLL/sBvJrUeNFlVAj764MWFE4sHFPrbQkarpIfyyn/0hy3DaNXSTLq31c9yyk/Kmayg7bqKJt/bpZYoU2bjr7UH2apBzG1JiOESMIRytuT4g4YvOIjLJjk/y8M3Hcdxwu5mFi3dhMBhOa5vP53z4R7mwuLiYIQO7kxgv8cSYSPr3NqBQSGza7uSGYWYG36Djo9dr70hbvia4T874JL6y06fCEWDS26VMneVAXZZIKOE4sOPARmPa4Fe4scTvQJ/XEm/qLuolqdFqJdxumXatNDw2OpLYaBUTXinhqn4GzBY/k960csWlejKOyaxc68FlV9GivZtfZicSHlbVebB2k5tJ74fz5eT5tU6d82c8/OAwXhp3vPL89HCah6tvLOOliQaGDqq9qHr1CC/2ClgzT1XrdciRdA99entp7e/BMQ5QjoUo4gAJC0UoUNL1yg58NvnTOtvl9/u5rOflJGe1rCyUnSw/7BgvTH6aHj16/KXtPtndd95IfvphQo/2qrwzUZZlzMajuKMyadMGtIYAmdk+jmV6iSjoQIQcixsnZfU3sG5xAlNnOTia5ie1kYJRI0KIjlLi8chcOigHo0HBPbeGsWaDk6w8H7cODp7jzVtiZ90mJy+Nj+aGq0IqP3fgHfl8/lZstcJzx8uOo9MqmPJePM2bVD/ubN7h4tWPE/nsy3l/Kw7DBo/At1FXo2MGoEidzt3P5TH6zrDKx97/zMY7L2lo4u+EhIQDGzIyJeTjxokhxs5bb6o5kuFGpYRXX5Jo4+1d471lWWYX66lPU4rIJbWTmdlTI8kr9HPrXVbijverdR8IyAE2S78SG6NAp9Dj8LmJjfej0ftp1nowk1567Q+3+XRyoZjzU/jPmDltFqHFtR/IJEnCYI5k8aIlFOUWkyTVfuu1QlLitwcv1MPCwig1W9AENFBH7UmLDoMjHLaGcLjRWpISEutsX7s2apZvLCOf47T390Rv/z3p2MFX4uWRux/jo2nv065dzdul/iuOpaUTQt0xkKwasrKy/tHi52svvc7eFYfpSC8c2KmgnOMcxkhYjdcWkUsiDWoUPgHqSY0plHPYzSYijhqQ9K4ahU/g954sA11POhFuQHOK5TwOsJ3WUlda0YUD8nZCqVkUDpUiMMlx7GETKtT48aOQ1STmNOOrF74h41gGE196/m9G5fyVlrafhFgfOx1GSuUi3Cob0f6anRUqSUUjuSVmXQa33Vr3yeOImw38PCcPzAkoUCATwC/7UUpKEkjhsHcnlqwIPvzEz/3jSqlXHBzZ4ZQrUHRaR5NGGsylfj772s72HX6ioyVG321g9O3h3PFwIfO+TmT9FiejHi5Ep1Zx5JiPrldmkdpAQ7NUJS+//BLPPvvc345Lha2C0DoKnwE5gNPjQ6oo4ubB/XE4LLR7qfbbqho31HBg31r69mpBw4ZteO6FN7Db7Yy65S7c5V4UCtAbZEJD/Dz6kB6rbSFDb17C629+Q7NmVXn2kQfGoTwYRlzAhIxMNumUBPJQFauZMPZZ5syaw0tvTKocYfpXmc1mfl70CYum61Aogon7yUklJMSq2LMqpXI0otsd4L4nili0tAJJAWFhiloLnwAajURsjJKLOusqC58Aace9dGwTPIH+aoaVxx+I5JOvrYy+o+5pTa7up8BqPc7jD8RXPhZlUvL8Y1GEhypYs9HJj0vs3Hh1CJIkERFqZdasGYwceftpx2L37t2UF/poRN35VluUytSZh3hhfAQAo4aFs2ytg3deiEGnlbhh+E6su9sRHohlP9toTOsanVtaSUcbuRt72YTC4KRdq7pvT+3bw8hPh3KRCdCennhxs5+thBNFrLstnq2gIY+d/EZLuTM6qepiP0QKJ/vIQUpLS8/ILbDno4KCAu687Vruv8fA7UONaNQSPyz28fV3Pr54K5Y2LXR8OrWMXfvcfPZmbOUFbYc2Om4bEsYt9+Zzw5UhfP6VG1txCD59GVf0rb3g0rihhpJSPy8/F8Edww7h1llYvzCe6Kiqi/ZWzbQs+yGOHpcX8NU0F317apnxrYf67vYkE4ckSXjxkCkdolDOoZXcpfLiJ5xotqzfekbjY7VamTv7HX6eqas2Mvnrb8t5+uFIhlxfdZ5wSXc9G7c5ay18AoQYFRCQWLKsgqv7V+XP5Hg/JSUl1YqfJUUlaGQtVsyEE1Vrp5QkSYSXxDP58yln9Jj/47xvuH+kjCRJFBb7uGdcITdcFUL/3tG8+7kFqy3AL99VFZ7vvy2C9VucjH/FjC7cS5k5hwhvMiHuOHbvO0SMUccrb+qqFT5PtH/8g5F0u8pObr6XpISa2xgZoUSS4MkxwRyyc6+Ldz4vY/2iZMJCq/abrBwvdzxcyMxP44mPVaHV/L0BGC89/xIlhTuZ8UkMD04oZvqH8dSvp+a9zy3o9fDo/eG0baEhM8fHG+/tZtNKA4mlXYkiDjMFRBM8p1BKSowaDUq9Aly1f5ZW0pOXHyDek1jntUOEP4bdeRKNmjo5VnSUVE8HTM6kYCEm9DB+g4MGKWo8AZmb7ipAQua6q3vQvmMHuvfozzXXDvxX5r77L3v1lWeolyTx5vMxtG6uYcq35cyeb6OsTEanVdC8ac0Sx9FjHl56w87GXXZ++ymJuJiq1xgNCl57NpriIjP75tYnQgpeb3pkN/vYTLNABzRKJaWxu5g4OpLbhoShUgVvl9+4zcWw+wp46qFIFixy8u6HTsKkCBLljvx0wEMh2egxYSKEwtwMDqd56dqx6vfQq7uWm9Mt/LRwLjcN+XO3kZ+srKwMnzuzWsf8x184UCsVDBpQ/dzP5QowZ6GdtRsd5Od6OX5c4rqbddx5u44BVxir5c2DRz1E+OM4yh6MhJEqtap8LoXGFMm5rFi6Egje+SPLco1b2Ldt24amzFhr0Qsg0hrP5E+/PiPFz+MZaUjWkMrCJ0BhxG5uvK2cZx+Pqdw2j0fm8ReL+fWHXHTW+mhkDVa/mkv6lWM0N0brC2e70sbXXx/l3nuVjL0/DFOkkh8mJ3D18FwuvVjPB69UTTd1eR8jR495uOH2PBQKuO6K4PndyCGhPP+6mZRkNeFhCm68OoTGDYKd0f9f+ATo1lFHUmw+Bw4c+MvX0eXl5WQfzaWR1LbW56M8DZg2I4PRdwb/ba8I8PkXHpr6L8IcdpBAVB49umnw+WQ2bfFSUaLEVNyZxydsZs6McHpfXUADT9dac58kSSTIKVRgw42T3Xv89OnnQOMNIc+qJKGOfUAhKdDJoViKfLSjOyrUlJoL8Dfdy8pl3/HIo0+c0XNCsdq78J9RkFeAVq77ZEDl0VCYV4DMqU+iZAKVc+t06Nwel9Fe52utmAkhHL1kRHJosZTVvfJf+jEfZgppRMsavS0qSU1ScTMmPfPSKdt2rouNi8PFKVY9NfpPecvi33Xs2DF+nr2UZDmVvWyigCxkIJYkdrGOIjm32utLyCeOukdYxFOPCExYvQ5s5RIOufq+4JFdVFBOslSzYBMjJaJGg00uAyCVVuRzvNbPCd4WH0kX+pJKS5zY2MtGGvias3DWYvLy8k4rDheSyMgY9Do1cmQRRaYdJKmDF5wO2U6avJc98iYOyTuwymaiiMdJzVU7TybLMn45QEHkNixNV9CjnwNH61XkRW/Eg5sAASKsTbn/4XIu6mTAg4sj8m72s5UmqSpm/1jBxZeWMf+9VEpX9mDfnPbcdrOCux+y4HAGeOVtK48/bcdl06JAwS/fJbBndQOmvBdHl/Y6fl48BZ/P97fjEhEVUWN/BaiQbeQkrmD0o15Wzk/g41fsXNTJwQ2352Mtr8pfXq/M3EU2JrxSglol8/2X4Yy5LYO7br+M/r0uR11uoD0X00HuTfOKPoQd6cNLz6pQSgoWTtXy3IS7K0dlmM1m0vdlEBYwIcsyB9iGAgXt6UlbqQdd5EvxbdJzx013sn///r+13T98P43Rt8mVhc+0DA9FJX4euS+y2km7Vqtg8rtxVDhlZJnKW0FP2LLTxT3jCrluZB5D78snK8dL357Vjy96nUS5PbiCZX6Rn8YNNcHHbHWvammxBqifrOLoMQ+33lNK+x4ltO9u5rqbzXRqp8Xllvn6u/KT/kJm8heT/tI+8ewTzxJJLGrqXjhGjZaysuqPDb42hMXLK4iMULJ4TjS2+L0E5AAVWCuLAP9PJxlQosLj8+Pz1f37slrBQjGptEaSJA6wnSa0pZHUkhApDKMURkOpOc3pyAG21fitatx6srOz/3QMLjS3jbiKn2ZEMX5sOAlxKqJMSu65NYKF0xIZ+0wJHo/Mgl8qeG9STI2RPBqNxJvPR/PCG2Vo9/UioehiQrXaU955YIpQ0jBFTYWqjCuvUFUrfJ6gVks8PS6MwgKZb6ZKxFMPT9JBzKmryItfQ7mqkFS5DQaNiiPhy/HKwRXf/4kFgOb/+C33jpCr5QJzqZ+MLG+1wucJGs2p26CRtDz5nL3afrp+kwWr1Vrtde06tsWpt+HATkgtHbEnGOVQ0o8c+7Ob86cU5GeQkqxkzPgiRo0txGhQcMfQcMLDJHILfDzziKlGrC/uqqdbRy3h4Qrs0YcBOMROWvl7oAl1c8PV1QviHo/M82+Yuf62fDq21fL4CyUMuDWXtRud1V6XftxDtElZ2dH02ocWvn4/rlrhEyAlWc3zj5t45lUz2Xle/IG/PudfaWkpixf8wBNjwhk1tpBZnyZQv56alescHM3wMuuzeLq016HVKmiaquGrD03c+YAHc8hhTMRipbTa+wWkAL5A8FgpyzIO2YZdtuKXqx6z2f0ElO462+TFg9cjkbEvDPxqZJ+SgBygIHInQ0YXs3tDDN98HsXsLxPY/HMKPbroGXCFj4kPH0Htfofbb+3H9u1b/nJMLgQH9m3E45Vp00LDqLGFeDwyi2YksnVZPRZ/H83eg9W/n2WrnQy40c7eBc3o0NxYrfB5smefCMMZe7Ty3xpJS1Pak8VRyit8PHxvGHcOC0elCv6mJEnioi56LulqZPBQG76MpjSnI6GyiWyOYiSM9lJPdBjx4qN+cW+uvN5CVk719g0fqOXXX777S7EoKiqiUUr133hWtr9GwXHnXhdXD8vD5ZZ5blwUMz+L5dabjBw9pOS5h8K55Moiym1V54ludwD774WsJKlhjc+NlZLQBvRc0ecqLut2BZd3v4pr+1/HLz//Wvma0tJSJGfd89lq0FFqNv+l7f5/CqUGhbsqd9nkMtTx+bRrq8RsqdoujUbivUkxhNUrxSd7sVBCeX4Y9Qr7EOWvR4gURlQgiXqFvfnyAy0//VqByx1ArQ7+3ZH0miOSmzTScN/IcCa+YSYQkNm+28U7n5WRUk9Nn4v1JCeqGPtsMQePehg6sOYxYt8hN19/Z8UUYWPyV+//5Rjk5+fjsdadm5SSEq+7ar/4YVEFWnMDCiN3MHJsKTvXx/DpuxF8+WEkuzbEcMswifzQXahL6vPZVCs+lwY9dY9Q16LHQfBY2Mrbk+TiSzBZWuMP/FFtRqY+TcnjOJIkEUUCclorEqJ1PPLww6cfiFMQxU/hP6N56+Y41LY6n/canTRt2ZRGzRpil8trfY1P9mKMMlROLt3/8v64TLbKk/H/f20B2cQSLLYYSprwwZe1v6+51M/B/RIV2Iig9uKfVtJxZE86xcXFp9zOc9ndD9yJJSK/1uf8sh9fpLNyFdh/wlefTUFfGsFBttOSLjSV2pEo1SdVakV7elJAFiVyVftkAihOkeYkFEQRj4FQVGjI4GC17dnNRuJJwS/7KZCzyZQPUyBnV54EJ5BCITlA8Pv1U3txXIkKO2VkcIAIYmhJZwLIFJFLgrshn3/8xZkIz3npssuuZMN2Pf7QEtq2k5BUfrLldNLYSwyJtKILKTShkBwOsh2PS8G0b+o+8M+Y7aRMNvPRZB/b1sSycEYCG5bF8P0PKkpT1qHHiBsn9hIDR9K9pCl3EUkMbenBngNuJj7vo15hH0z+JLSSjlApgnhLZ/avimfTOiU/vtcIzf6L0ZkbcmSPjvYXmXliohmdVuKFJ6IZekMIDz4w8m/H5b6H7iFDubfaRblP9pEeug5JATOnSdwwxMo7H1bw1EMmxj8UyeinigDYscfFFTfnUljk5+YbQnn9uRje+9LKgl/tPHJvCNbCcprSrnJuJvi9A8fSjXffd2M0KLjpWi+vvfoCX37xHl9//RVqW7BwaKYAPUaSpUbVTrwNUghJhc156pHqC86drqysw7RtUdWumT/YuGt4zZGY+w+7GTO+GHtFgKPHvHg9MvsOBfeLiW+amfpdOU8+GMnC6Yl89EosA68J5cW3S/F4quKZ2kDNkXQvbncAo0HCXOpn4DUhzJhb93Ho62+tGPQKrhto59hPHYnL7Edc1qWUre3GvXcFyM+XK7+zjCwveq1En4u1TJtW963edclIS8dEDGWU1Pkah66QHt2qX+QZDYrK7QwxKujQOUA6+1FS+61vJ6hQY7Oo+WFx7R2GPp/MmnVuwgkWW6xyKQZCCJFqfj8GKYQIoimlqNrjfrWXyMjap1W50C1ZsoT2LVw0a1xzxEhMtIrBA0KY+UM5USZFrfPcAaQ20GA0KNjKKtLlA9htwUUdaiPLMvmFPhxOP2U2D5f1qXtEfY8uWkINSjSmcsKb5aLS+JGRad/ZT7dbjpJn2kKSpwXJKRJFscGijkO2Exp56gWuTldW5iHatKh+ob12k5Or+tU+8j0iTEl2bs0L2d373TzzagnHsl04SnVs2REcBng4zUPBMSNvvfxOtdcPuH4AZeHHsUUfxKmqOk+UZZlSKZ+82HXkxK+iIGorhpC/dltrXRISU3l8YjFX9DXQq7ueu3+fkiMzx8eQAaF1/qZH3hRGWJiCBo0kyuQSNGgxSmFIEpy89k4gIHPrmALattTwy3eJfP1+PLM+S2DmJ/F8NKWMpasrKl/70rsluN0BXnmvlFffN+NwBoiPrb3IdEk3PfsOubl1dAFRMQm4XHUMtfwD8+b+iEJ2s/egi6QEdeXUVJ9Pt/L8YzULvwAP3RuKOzIbL16UVG2sXbYSwIvPraJEc4zcpBU0uHYb7YbuoqzJSgrCdnFMuYOQSC858rE6O1ozOIQGPToMJAUaY6ecHaxFGVXEk2PDKjvvIFiI+fzNWHbv9xAfq+LekaEsmq7i7dcfwnyGikLno/JyNy2bapm7yE6bFlpG3xFROY9hq2Za9h70kF8Y7FR0uwM89JiN5KJLUKKkXZu6b3xtUE9NQFV9XwyRwnBgQ23wMfr2iBp/88NCB3OmGugauJz6UlNipEQaSS1pQ3fS2ItLdlBfakoxOdiaraZla+h9Qz5vflSK3x/ch/R6BXKg5rXonxEdHc3xnOr7YovmSgLlYcxbFPx92uwBxj1fzOg7wvH5ZLbsctGovpoP3ojk0090yAYb8sGOjLzXUvkePp+MmfzKuXL/X76ciRY9UUcbUL+wNSmFrQg/kMybj73L8xOe5/nnxjDnu8+wqUtr/XsAGxaatag5D+RfceOguzB7LcGOhogdSO02ctftwSkIxowv5oGninC5gsc7SZJ44M5wcuot5Zh6F039NRcbkiSJuLL2PPOinc5tg3m7VTMtB9Nq/55uui6UsFAF83+xM/7lEhZOT2T8QyZ6dNZz3RUhzP4igXpJ6mp5I7/Qx4235/H5dCthIQoapqg5dmQZw265/C9NSbh92wZkXd3nqD7ZiyGk6phfkB/A61GQ2qGcsfeHVYuBUinx1ouRxDSwo3SHcPBQgOh4X40Oo5OVY6EMc3COeMlIgZzFFlYgE8yvtbHLVvQYiSYBy0nnhCZ/Irk5cOjAgdOIwB8TxU/hP+OWYTdjMxURkGueqPtkH/YwMz98+yMH9hzksGIH2+U15MjplclDlmXyTGk8/MRDlX+nUqm4b+xdZNdbibnpr5Q1W05u3BqypcPsYSONaVN5AW/yJTPtOzff/uiqlpBy8rxcPbiE8IJ2KJBOefGo9ml58dlJZyok/7qOHTvStEdDivTZ1WLgkd1kRR/gmRf//CI+f0X60XQyOEhj2qCVql9AKCQFLenCMfUuyqVgMSCcKIqpe1RlKYWYiEVCogM9sVHGIXknbtnJEXYRQjgVlLOb9fjxEoYJP152s54iORcVGvwET65kWUam9ovIUgpJoD4m4tjHZhQo0WMkn+PoMbB7x54zFKHzj9FoRPY3ICcvwA3X6CnTZGPDQhu6Ey5FoZSUGKRQmkrtCMeEDx8HdmlY+VvNEcoHj3j4fn4F774ewiXdq4/yS0lS0TRVTbmihHKCRZsjh8Hnl4mREtFIWtLSA0QWt63Rmy7LMoWeEtr7+6D06dnHFoyE0oFedPRexpIv6tOlbzFZOV6efDCSw4e2YLPVfXJyKrIs88PcWbw08QESW5opbr6EnOh12OQydkvriHU0JymnH8mFfUjOu4wD89rRf0ApSfEqdFoFW3c5eXJSCT9MSeCBURG0bamlz0UGvnonjm4ddbz9kY0GNK/1dyxJEjpzQ+YurOCSbrB5wyws+V8gV8zEH38QizqbfLJIplGtbddIWpzFHrKysv7StgNExyRxPDv4m/P5ZA4e9ZCcWP1C5scldp5/w8yDd0bw28J67FqZwpg7I7j1gQJmzSunwhHgk9djSW0QLCJFmZS8+GQUI4eEcdNdeVw9LJfrRuZx0135dOukZcz4Ym65IZSvZlrp1E5HQbGPX1ZWVPvM7Fwv418q5sARD59MrsBQ2KLaVBx6yUiy+SJy0jWkHffy6vtmbnswn8hwJW1bati9a+NpxaGoqAiV2k8ksZgpwCPXLPh7ZQ/OyEwGDTASCMj8uqqCEaMLeOY1M2s2ONiyM3iB17C+knIsKFHhk2ufY02WZRzYUbrCeXpSKRlZ1V8XCMiMHFOIwhKL8vcZlcoornMkKUAMiVio6gz0yV40JuUfLp5wofrs4w+4ZWDdC2Jc3sfA1l1/XEBSo6UN3TCTT1GJj/c+rb1Td/4vFXTvpKPvtWaiXY04nlX36OS8Ah8Vfid+Wwjynq7EHr+MmGP9SPupAyuWSnTuY8euKcbjVtCivQe7XM5R9mCKjvjD9p6O6JgkMrKCnZCBgMz072xMmFjBa6956dizmBffsGKzVx2nH7wrgvufKKosQLhcAW59oIAps6wMuCKE+TNiuW+MzMPPFvP5dCs3Di0jpqgzjiI3ublVd5pMn/YJN14Hh7fFo07IIyD7CcgBsqPX0//eI6xYrmf/DhNz5qpRSOv54L2Xz8j2Wq1WlixZiF4vcdWlRhYttRNiULBrn5vDaR5iY+oecRURriTEoECtAhtWIgnOl6a0m/htswuPR2btBgeXD8qnfrKKQddWL6SGhSqZ/mEcb31qodTi4/qRuWzc6iEhPjiv54JfKlAp6z4fDK6wDQ1S1Fx6UQFDBvfF4zn94k9+bj4VLi/Lf3OSEFe1vU6XXGORlxOUSonGqUryOF45wMEtu8iN3ILX7ydOZ6JJ/6Ps3BDNN1+a+OSdCLauieHxSTa80XnEe5tgUGtJk/bWKFAUyFmUY6ElnWktdSVRakB9qSmd6I2zIIqvZ9TsPJIkieuvDGHEvcHiTGiIgkfv9fPdt1+ddjwuFAaDEovVz3c/2rjn1qpjbYUjwLufWygqgF7X5DNvsY0ffqpAb2mAUlKhRc/BQ3XfxZeb70Phq3k3hR8feq0Cg6Fm6eTVt+wkWDrVOG9SSxpSacVxgqOrI1QR+BRumrdQMPBaIwt+reDiAdk4nQEys72ER8T9pViYTCZkRRLHMquOyw/cbSSgL+el1ysoLvHx4tslOJwyx7N9NKqvpsTs57rb8pg1r5y+PfUkpjrQ+I2kH9CQX+hjw1YnX39XjqQIoKZmh5tP9pFPFq3oUm3KMJWkJqmsKYvm/Mjt12/l249KMcQW4ZJrnpPLsowlOp97x9zzl7b7/91zz704cZFr2sTYZ5ys/yWR+26L4K7h4cz5MoFr+hu5e1xVca1+PRX3jjISZ1JXu1X+ZGpJQ0GOkofvDq9ss9NZe1FSrZLQaiXmLbbz+AORNRbFBHjqoUim/n73j9sdYOSYAl57JpoPX4ll0LWhjBoazsYlKfTrkc+kFx4/7Rjs3LGaxs38lMuWWp8vMRzl/nuqrn9atVThiTrOow/WPppTkiTG3BWGTZfDyFuM7FqbhN2UVmstxi/7yCMDJUqySSdTPspxDtOZvsSRzH624par3y3glp0cZhcNqFkAlyQJj0NFePiZ7SQVc34K/xnh4eE8MmEs7734IbElDTBIwYsAm1xGXlQaslvGvMxFY6kDAAEC5JDObtYTr66HK8rKfY/cy2X9+1W+59Kli1m36j1WzY+unOutuMTHfY9lov0thQhn1aIpMgEMuhT2Hu/NFzctwaAtpaxEJj9LRXmZDj878ePjoLyDBjSrceu7LMu4cbJn2z5cLtdfntT6bJIkiVfffoWxD95F5vGfMeoVlNsCqNSxvPbKmxhDjDzx2B2UFOcgy0p6X3o9N900snKk7d9VajajREVkHaNrVZKKpIgwnGHbqEhvST6ZAETLCTXm8yyVi1CiQkXwe1dKKqLkOAIE2Moq9IQQSxJmCmhPz8qCVyQxJMgN2M9WrJgJIzgPSRG5GKh5YeqXfWRyhNZ0QyvpaCV34TC7MBFLPlnYKCM5tvbFeQR4+YVXyNpaSkhogM+nWymvUNKaVrUW55JoRD6Z5Bd7uecBF926ObnnDj0ajcT02TZ+XeZDpZK54erq35PfL3PV4BLc+9rQSY6vnMsmIAc4wDYK5CyiiCfgU9VYVAvAQhGRxKJCRRr7aMdFJ835piCJVJyZ8dx82wY2rojFoAuwadMm+vfvf9rxePWVpwhTLWXrr9GVJ+HHMr3cNOo3Qg8lER9oWG0unnDJhCq7Ow+M28JtIwy8/qGFh++JqPWkbNTQcF5+3Y5JDqlzLjOVJ5TZPzqY9aOX+28P3nq7cauT5GQZZ8QBPDt0aKS6c5vapaWwsPAvF7gGDrqd1yfN51iWl1k/lBNqVLBhixOPRyYsVIFWI/HZNCuLZiSiVlfdljZ4QCj1ElXcOqaADYtq/+xhA0P5dKqVFXOT0GoVlFr8vPu5haMZbp5/w4lOq6B+PTWT34ll9JPFfPBVGZ3baVm+1kG0SUmrZhou6qynqMRPcvd9bNu6n8i8LpUrPkuSREqgBYNvOIbL7aN9ay1pGT6UKonY2LrnUq6N0+mkXn0FJftzaCq3Yy+bSJGbVBYbSyjguHIvv0wOR5Jg5JhCmjVW886L0cRGq0g/7uHtT8tYtLSCbdsDtKIL5ZSSxdFa5xA1U0AAHy4cBHIjuPw6M+07wdWX6cnK8TP7xwp8BfHYvE4CnCgMS6echiZAAOn3Hc0ju8mJOcS7r711WnG4kOTnZWJ31H27WYVDJjRESUaWD4cjUOtFelqGB7PVQzIKjIRj85TxyRQbdqePJx+MJCJcidMZYMYP5Xw1sxydRoKCBtSTmzLlmyzG3Blea+595zMLOvQ08vZBKVXlljApEmPRJWzatApFVBqWAg+h0QGy41ajLayHuajuESR/xQ03juDlifO4rFeAW0aVcnRdIgmO7qgkFbJZZuGHuSxYdIDlC6OJjFDStYOOrCyZbpcV8vjDISxZYefm60O49vKqY0SLphruGBbKJdfkE5PTB52kR+XVVM77abVaWb3iG5bPCRYHX55o5KknNqL2GXhuooKhg6ou3Fo31zJvioZbH5jJr7925Iorrvpb2/vM0/dxUccSrrksnD43ZmEuUnLDECtxmlhcAZlmXS2MGFz7bfjT51gpNvvJL6hAbnAAh0+mQH0IV7ma+x61ER+voGkjDSkpSrbtdvPVTGuNUfY6nYLUBmr6Dsrhkm4G5nyZUDn6zuHw0+uGHAIBudpIxxMsZX6SElS8OiGar2Zakf2FDB92Ld/N/rlyaqo/IyTciNoeh+zPZffeqgL9qabnALBWeHFgpUyfRaHaitVfRrgcRkWZDlXDAmZ+FodSKVVOmxBlUjLipjA2bfGzdUY8LWlNNmlslVYQSTQGjYZiOR+7x0Vj2lZeo5wgSRIp9s68+9FybhtmrBGTBvVUHNgYyeU3lrBsfjRX9zPw3lfLeGDMk386FheKQCBAveRQ/P4yzKX+ymkVfl5RwTufWRgxKIyFs2LJzffzxodWDh/xkuBoDhIYpTB27JAptfgxRdbcz15/14bu/xbW9ck+fHjxuIMLIZ48sj6/0Ie3PKRa3gvIgd/vPFMShol07TYyjKtp2tzFvOn1gvMJE7wunLfETq/rs+nUIZahwx/ir3riqbcYNW4oH7zopm1LLcmJau69T8X7b6vo3q+I2CQfy+cmV342wN0jwrnnsSKiTUpuvknDy5vSKCv00bpbEaZIiVcmRmCzWSnYnYeJ2GqfV0QOCaTU2VGe4GnC+k0Z9OiiZ/63kQy4aT2GnDaYfp8L2ilXUGzKYsR9t9CgQYO/vN0n8/v9tO7YCA1p3DEsqcbzV/cz8vOKCvYcCMZoxx43TVPVKE4xhQVAZISCmN87UtZvcaGso3r207IKlErIzvXR75Laj9WXdNPz8IRidu51ceCIh5uuC631bo4Jj0TR+YqfcDonndb8v0qlilefD+GKGzaT6m9HFPHBhfBkPzmkUxI4jq3CQHGJD7dH5lCaG4/KTnxs3dfpSYlK/OElDL4uAaNBwduvGXj44d+o7+yA8ffzW5tcRhp7aU5HIqUY/LKPbayhNd3QSFocso1U2rCDtYTJJgyE4MCODy/N6YBeCq7roIm0k2NYia6kASZ3AyrcHgb2q33xub9KFD+F/5TGTVO56pbLWbNyDWa7FwmZ0KhQAjl+IosTqo20UUgKUmhCQO2j5+2deOyJx6olEJfLxdTJL/PLTF21eZ9iolV8PyWWiy/PxrO/YWVvUJE+h2G3DWXUXXcw5sHx3Dp0JIf27EWDjta0rxyJWC5bOMh2Gsttqi0cUUg2JmLR+TQUFRX9J0e3WK1W7r93EOPuKeeqSxNRKCS8Xplv5rp4843HSa3vZeI4FY0bavB4PPy4ZCp33TGHDz/5/m/PBerz+XDaXahRn/rWTEnNs08ZefDxPXQuuwoHNraxinpyE6KIw4+PfDJxUkErupBLRuUtHR7cOHEQjoloEigkh5Z0qjHSTyEpaCq3YztrSKUVdtlKNulISByTD5JIfVSoMVNABgeRgR2sRSEr0aDFjx8bZWjRkykd4eUHp/2t2JyvrFYryxauxB+Ryb3DjYy7P5Ke/SzoMms/EZAkCb0cQqhaj6zKZ9s+B1sesVFmkUiwtSUKA4EWW2tcdCxZ7qA8LYlYX3y1xxWSglZyF3byG5KhgthwBXK+XGP/s2ElgigKySGB+rUudqGXjJQXmNiyw4nLE8Dvr3vkQV327duH27aGl96ofgHaqL6alT8m0a1vCfkFGShkJSY5vrLgb5RCOXZERZk1wP7DcFUtKzuf0KqVkpwSK8ZA7RfMTrUFgzHA95OTKuNwdT8jBUU+ht6bj6wGl9eJTqr9O/LoXCQmnl6h72QpKSkcSnMTYwoER68+VsbYcS6SQg34lW5cCht3jNRXFj5P2LHHxVuflhERpqx13kII7j+tm2soLQuQEKfAFKlk0lPRPPh0EVf00fP9T3Yef8rJmEfL0QVC0btNZB4/ztIfEitvtQQoKPIxckwBU7+K4s7Rm9Ac7115HAkJRLL/gJ+Zk6O4+Z583B6Z3zZ5+Pqb+08rDgkJCVgrPCiSDmHM6U4bupPPcXaTgYyMBzchYT527fHy8/IKLu+jZ+SQqv0mtYGGT16P5fEXijl0EJpKerRyIqUUkSbvI4UmaCQtftlPPpkc4wBqSYVO1uGgAlthGDuXhLN7Uwn6CA8haj3OcCehrgiK5EIK5CyiSSCLI7+vDltTLsfw4mGHvBZZV8GoEffRuUvn04rDhcQQEuD7hXZuGlD7KIhvf7RxWS89Bw/5eOCpYqa8H1stV7ndAe59uIzo4s7sYyuhhNOZ3ihLVSz9PIeF89JQhlQQGysxfHAovy2oR4uu+STLqSglFVJOI25/8DhfvhNbec4kyzKfTbVSUBAgsqJJtQLACUpJhaGsPmVhR3jthQhuuyWUtAwPjz5TTHrWX7vN8//Z7XamfT2dJfN/xlws06BtARHOFBJdLSo7ciRJIsqfTHm6joee2Ms3X5goKPJhd/mpyIng5UcjiWxVXq3weUJ0lJKnxobz3vh8Aq5YLBRTUVHBN9Nm8MWnH/PsY1VzmF5/tZHQEAePPJ/LLQNrzjkuSRKvP2tiwMin/lbxMzMzE6M2C5VCZtzzJdjKlISXtqCVt2FlW47sWsu+Q25aN68+qumHRTa+/8nOh6/E0qaFFlmWWb/FxYvvmDEafPS9KIwH76oqdJ9YQf6tTyzcd1s4s+bZ+GVlBQE5WIiKDFfy4SvV55k1GJQMvjaUqbPLGTW05tQXb35s4Y6hYSTEqXj20ShaNdPw4ttpLFmykAEDbvzTcWjfoT3zWEROppoYQzjbdrvo3E5Hq2Yatu5y0aV9zc44S5mf7Gw/ESSQ7cxHcgJo0ZKMlzSGDNJiKQvw2AvFVDiC80rmFfjIzvNx282hrPs1A6kkhhSaBOegNyzD6TISFWiAk/TK0aT/T5IklPYo9h3yVK4yfsLadV7CnY2wH3Dw+dRc7rsjFJu99lHZFzpJkggElLz4RBTX3ZrLh19Z+PHnCvx+maWzkyoL8C2bQf8+Bp551cysyYeJcASvQ8Lz23PlwG3MnmaiYUrwfM3rlXn/cysrF+tJlGOrdQAf5wBqSYnT4+SrmVYevKvq2s7rlZHk4OfZsVAeu5/QaCdGo4LcPBmdpT5JMUqMUXZ+mlXVthPbMeiaULbvcrNxdwwTu3T5yzFJSUnh7Xfn8MHHL3E8YzdGA6SnWxlwk4Y1G/1MeS++WuETgiOg330xmhEPFNK/lwEnFbTlIjQeLe4CFy89cYQyrYNyTT4uT9NqCxS6cdU5EAVA6wsl43hwdGBqAw1rfjYxYdJBfvxpPwnx9UioF8/bj79Gx44d//I2/7/333uRximZXH9F3YtSDh8Uyvyf7TRMUbN4WQUP3ZXE+8ku3HlOtLWct3pkNwnJfhQKiVKLnxfeMqNV17wGLSrxMfU7KyVmP16PRG2XqT6fzNpNTmJMSkaNLUSlklgxt/ZcAXDjlVq2bNlC7941V1avS9fuV7F83VauH6BmydJdlGiVhBpUFFs8RDga0tjVg9nzNrN5hxu1SuLay40MHaxnzUZntQWzTrZijZMbrtVi/L1DdeAAIxGRDm4ZvhnZo8ONk0hiaEaHyk4fpaRCI2uqOv9RYPx9UJEaLeGYSKB+5T7ll33k6Pdw2zAVrZurycjIZtrUTKjwIPtrH8X6V4nip/CfkJOTw313jMZT4EdZqieg0lKmL4YAqPJDifXWpxwLO1hLE7kNYVLVqmCJnoYc2H2oRs/J0qVLGDLAj0ZT88euUEg89rCBl8ceJ9zRgGzpKMltY7l91G1AcGW9I7vT0Px++1i1W4GkSNrI3dnNBjrJvfHiIZdj2LHSiq7kKY4QElL3rWvnsvffncjER+306l51AFSrJUYN1eN2W5EkmcYNg89pNBI336CndQsXE59/kA8//vZvfXZpaSl6QnDixSU7qh2ET5BlGa/GynVXRPP8JCdKq5JQImgr92AvmyijBC06YkkilEgKySGHdLpzOXa5nDJKiCMZ+ff/AvjrHMWmlXSoZTV72YwSFW3phhotZgrZyToADISh+H0+KRUawogggQaUUshxjqDHQEDpp3NnccFfm2XLluMqdnP5zWqeG/f76FgpgCzXLEBC8OCpiS/k/vtDuWtEDEaDguxcL8+8ZmbVsqNIWjf1Q4K3Np688vdnXzqJsHWsc/XCcNlEoTKTEdfoWDOlkEi5epFUiQovHsqx1Lh1o1y2YCa4EJui1MiX07Px+aS/NDfu7G8/4dG7ap+tJjxMSd9+Eg1TjhNtUvH55ENkp2vxu1UoUKKzw4x5AcLDI6ltGqHd+91883055nIP+ZrDRDuTa8Q4IPvJVxxj6ydxNZ6Lj1UxbnQko58oJrPgMM1oX+MzXLKT8ERjtVWST5fP50MpeXhvUgL9byjBs781HfwJ8PvUaF7Zw5QvN9Czm5NLegRz/qbtTl5+r5Sv3onj9ocK69x/ILhgkUFf/bkJY02Mm1iMWqHAYVWTSnsipRjyo7Yw46uYaoXPE7F4/6VY3v/SwqsvhPDsmHRi7cHRlC4cJCcFv8Nbbwrl4QlFdOrc97Rjkp6eTo8uRl5/JpTb79tG5hEtAXMURjkUG2Wk0pJISwyfPpeJO+kg+9bVPmfX+IdMLJ4fnIdJkiSaye0xU8BhduKUHYCMFzfRxJEqB6cbCcgBCskmW7OfeZ9H0Ldn8PdQUOTj0aeL2b86jgznPiKlGDx+L2a5gCip+m/GSgkVlNOSLqQpdjJ0qIbNG8QCH6diigzn4NFiJs+ycuew6hd3azY6OHjEza+/+FAda0+uvoyuB9N49P4IGjdSsW2Hh8++cqLLbUWUFItKbk8RuZUdNdH+elBQD5/sJcO6kob1VCiVkBinQlUY3L9jnE3Zt0hFq00H6dBOjUGnYOseByOHhNIi1cCOTVF1jhjXOKJwamDYoOC5T+OGGhbMiOXa4SUcPXqUJk2a/OW4FBUVMWzgCLQ5EZi8DYiWGrFD/o1YmtbanjA5ms2bArzynplfVzto0rQVqVd0Y8H0xdx7Q90dQ4MGGHn5nYO0bJfF9e1V/PjtPWze7MNjNlAvqXoOaNhATZ+LdXXmmaQEFUqFg7KyMiIiIv7Sdm/fvpWLOzn4aqaLN5+P5rEHVcT5GlXb5tiibgweuo6Bg21IElhtAdyeAFt3utnyS0plEVuSJHp20/PdZwn0uTGHHyZXH+GrVEpMfNzENcPzmL2gnPhYFT4fqFVQbpcpMfvYvttN5/8rNI67P5Krh+WSkenlobsiiIlWcSzTy9ufWjBFKBhwUqH5xqtDePUDC/PnTT6t4qfP58OhL8bvVhPr6MStd/zGay/7GDMqnLsfK2Lmx/GVo7YgePwfcoeZsmIdCUTShLYoJCU+2UsWabhxERWtYtj9+bzxXAztW1cVKcttfkaMLsBBVdFeISmIdzfDos8ksiKGbI7WubI1gORT43RVnzakzOrn+0XlNJDjkD0BZnx7jJhYSExq/qfjcCGRJImYuKaYLQdAgsgIJc1S1TwwKqJacfGEF54w8cOiTKzHzIRLUYRiouJQd64bsA+9yYLG6MVSqKa8VI3CocGFA51swIEdq+kgxohSWjUMMOX9FO57oogok5Kbrw9FqZRISlDhUJRilYpRtd7FL1NNJCUEO6i8Xpl3P81n2mwnvXvoq7Vt9343K39zIElwVT8Dcxbux+v11lgt/XQkJSXx4MMTcTqdREVFMe6hK/j4DQ3XDM+lRdPaC1thoUoMeolpsxy0OOmuJa2kI97WFrddQ7srklm38jeSfU2I9ddHQsKDExtlda5z4VBYWbPZxoBbK4g2KRl9RwRfvG/i0PEcNHol4WFhPPPY8yiVEtcNGsCwW4f9rbsE3W43u3as5IpeqhoLXJ4sNERBVq6PIXfn89L4KFQqiYkTjNw9ajtJ5ouq/XYDcoBM4zbuvULJpHfM/LbJSatmGpatcXDf44XcOzIco0HB0tUOvptvIyDLfPNxPLfeV8yqdU4uPWn05w+LbHw+3UrfnnqGDQpl8w4XK9Y60NWyv54QEiKd9lQg5dYSFi2toGmqmhefNXDgAJRbZRKTNSz8tgyVJZGUeC1fv19VJ+l3iYFrhuUyfGBojfnCSy1+5iy0M2JQOBWOQGUBtGdXPeExZopyIYxIjITWWGNDOunfMSRSQDYNackhdlCBjUQaIMsyZZRwnMOMGho8Juw96GbNZjtdLlZy8Cikp6edVgz+iCh+Cuc8h8PByCG3E53ZgCjJCBIU+rLR2Aw0pV3wBE2CKOIrVwFvKXeuLI5pJB3Flqq5mcrKypj+9TcsmD+TT16v+7aYVs01lBoyKHBYUIUpePP9N7BarYSGhnLkyBE8dm+dc+OpJQ0hcjjbWI0OAwmk0IDmeHETnhCKyWSq5RPPbT6fj6NHttDrxdqLgaOGhnLjHfncd1tEtcdbNdOiJIvCwkLi4v7afDYQnPvRJ3lIJpV09tNS7lwj9rlSOjcN0qJWK1CdtFiLUQqjvdyT4xzGhhUbZfjwEcCPGi0B/OxnK53ojU4yVM5BUueV3O+UqGhOx2rzj0YTT6lciBsnXjw0pyNhUiSyLGPFzGF2kkprmtOBInJQ6+o+8F3o7OU2VFFmnnmk6vfS82IVW4+bCa/lhKswciefvh3FlSeNbKyXpGbah/HcObaQ2Cg9qY3UTPm2nNF3RFS+ptwmoz/FitkGtZa2F8ls3GXHHLUXQ3FEte88hgT2sYUwIvHiQYcBn+zlANvQoieOZCQkCsll7o8eQk1KYmJiTjse+fnZNE2t+8S4UzstMVFKZL+EtURNkqc5kcTix0eeLYPtW47Sq5eDn5aGcePVwZPzQEDmwaeLkSS459ZwJow18cq7ZXz79XoaeztV9oQ75QqOG7bSpUsAh1NGoZBrrJR81aVGwsIsxDZKJmdHGgmuBpWLJpXLFkoTs5nywd+bw2znzp1c0z+EOfMrsB+pT6y/+pySaklDSunFjHt6NVtWBdv+4tulfPtZPOFhSrp30rFqvZNLe9bsPCku8eH3y4SHVR+9Fh+rwl4h0yhFQRgRRErB704VaaVty9ga7wPBW2WPZ/u4qp+e8eEF8HvxM1d9kIE3BPe1xDgVBmMU731w+osd7di+kUHXqImLUfHzD9HkFfi4cUQm7v0taUybytwY4UkmLCWz1ttOAUyRSkLCAlAY/LckSUSTQDQJHJcPkac5SIQnmZZS1YgUhaQggfoYvaF88sUu+vY0VsZp5pcm+t6QzbFtcMmAUpSyhtW/7aLUHUpERUMkJLzRWbg1ZTTIa41RCiUp0JSde/ag1Pz5W10vRA6HgynvxTLszlKmTfdw6zAtWh3MmuMi/bgbZAXh+W2JJA5/RRR79hXxxrg4JJ0TyRFHjKde5cjMMEwco+YiAipJjVyUwN23utDGFNO2rcTBvYWVd0dEexoRlduQnNxyKignocdeRg0NY+R9pbhxEEpErW33KBwEZD9z5lcwbLARSQrOj/7KhDA+/eZDJr74wV+Oy9jRjxKekRQcYfL7bq5AUesI/BOcFgNLV5dQboNGTVJ46pkn0ejVeHyz6/wbv1+mXVsVM7+smqam1OKn38B8Fv6qoe/FVTnFaJAos9Y+BzgE8y7IFBQU/OXip0qlYeU6JxMfN7FoiYcQc/MapyxqNGhckezeX8j4hyNJSlDxxodmnnzQVOtK96ZIJYOuDWHVemeN2zYlSaJ7Jx1LVzt4dUJ05WhSS5mfl98r5c5HC9nyc71qBR61WmLSU1G8+5mF/jfn4vHIXNxVz13Dw+nWUVfj/bt20LH3SO2LYtTF4XDQqJmX/buUqNGQmN+biQ8fxR+ZT0BSc9E1eVzSxcBF3dUcOuxn0QobliIFKf6OxEhVdyGoJDWNaIFSVvDhl0d44anIaoVPCBaKpn0YT+d+edU60VR+HT5/gMPsRCZ4vFOjIZcMnNhRoyWBFMIwkecuRPp9dJQsy2zc5uKFt0oxGGXMFBItxeOskHj1AwsvvTr2tGJxIWnTri+jHl7F/KmJtGymZfYCW40RzicolRJ9LtLzk2UjSksvisihHAsUgdKiQRnmptziJ0YVgaT1c5Df0BskOndU0iYxwJF0P6VWmWGjC+h7sZ7MbC+XDsrB51ZQZgtQUWaA+G1s/yG+WuFNrZZ44qFwsvLduH9fZNBS5ueex4pIjFdy/ZUhBALw3XwbEGDSpKd48cW3/1I8Vq9czZsvv43b4kMZUOLWOPDKTioqVCj+4DLD65Vx5sYSVUvOTA40YdPaNUSGx2AxF5GnPIYcUBApx1NELklyo1rnwc/THqZNgsSooeG0a6Vlwqsl6DQSxSV+HOVHiCrREyM1IiAHmH/0V2bP+J6ZP3zzl68Ts7OzadciOOJy8bIK+lxU+23nP/1aQWa2hy/fiadBveD2XtxVz/OTKnh8/HJCyxthlMNxKssp1R/jyqskwsLVxEQpsZT52X3ATYhRwe4Dbm57sBCPV0arhT4XGXjorggOHvUQHQOPPl/CbwuTCQ1R8POKCn5aWsGSWUmoVMGccfst4Ux808ziZRXceE3tA6LmLarg4y87nFYc8vPSeerhCO550MquVUYM5lRUqNmnK6JUfQR3yB7M2z34/TLK3+dkNhoUPPNoFDfdnc9z46Lo0j74O1rxm5PHn7YRndWTnz6sYNHPBxhzr5H0YwHyitxU2BVEEk0syfjwksY+VLKaprT7fZ+Q8cu+4LRyxJHNUaKIo6XUGbtspYBsfHgJSD5uGqjivZejKr+P228O45b7CoiLVdEytYC5309n8E1/f7FYEMVP4T9g9qzZ6PIjKufQlGWZXDJoz8W1Ti7dSG5FNuk0oQ0AHtlFeGRwlMSOHTsYe8+jhBXHoiaWA4dz6H1R7Z97JN1LpLMBeuIpi97Ds+NvwRTh59jxCjweY/C2QuoeWh9BFBFEES8Fb2/3yh6Ohuxiyqtf/t2QnBXl5eUkxtVdDNRqFTVuNT2hc9sA6enpf7v4GV8/lkCBnnCi2MNG6stNCSUCF06yScNlzOeO4TFs2+VCLv+/uakkA83pgCzLHGUvCaSgQctO1pHGPurRuLJgrpX0qGUtHtx4ZU+N+UIh+H0COLGjlJXVLrSc2PHgoSO9Ki82JUkigmjayN3Zw0Y60ovjHEKr/Ou9vOe7Tl06MVnro369qhh17apk1pzttPH0rlaA9Mpe1PGFXHlpzdsMAV6ZEMXDE4qZND6Kblfk4HRIjB4V7OVs307Flr0lRFB7QbJCW8Qj90XQrpWWa0fkUWJYi8oaA2XRyBon3uhsVHYXSncI+e5MQongIDtIoQkRUlWRNpwoKjwN2F24gYMHD9KiRYtaP682gUCA3OwijqQr6+zBP3rMS0qSiocedlGvqE/w5EMKrtKdQlNM/hjcFdv4eIqVi7vqiY1W8cGXZbRuoeH+kzot3nwhiuuucnDr3atRoaHUEsDj96H0SWzfrKTvpU58kocWrWTeeTWMlOTg96NQgEKhYso3k/l+9ly+nfYdLrsbWZJp36UdH41/9W+N+oTgXJcx0SpeectGkrNRrf0TKkmN2xxGWoaHQCA4LcCJgubo28MZel8BDeqpaVS/ar+y2QPc+WgRzz1as2PK4QhgswewWZQk0hAIHod0ulN3juh1EhA8GQ/IAYpDD9C9u4cfl3jo1lHPxm1O/AEZxR9dmdRCpdZir6hazO9wuoeWTbX8krkPm9NMrL8+oURSRglem7PO95FlufKi7P8VkwceA6m0qvX5MEzs36PgtffKyM6Ghg0k7hgewssTTIy+Tcu2n7S075/P8X3xHMv0sujXNAJ+6N1Tyy13+ijDjE42okTJoaNeJr12y2nH4UJRWFhI08Z6Cor8GM1NUeWl8PHuImQCRBBNIrCL9TQkOGexHz8adMS6G8OJ6cxO2l0lSaq8VfP/hRIBTojN6syWsg2UqfcS5Ymv7MiQJIlQwvHLPjKOB+h1mQ1NcRMKOf57S6qTZZlc9RESYrS88rSBLdvKeP/14G2j7Vppyco8+pfjkp+fT+GxYpKl6iPkZGQCcqDOEXi6UA8Lv0kiNETB7AU7ePjBEbzy2uc8PnYhj9xb+2fNWWDjuiuqX6SaIpV8PyWWa4fn8fw4PxHhwTwTG63CYg1gLffX6EwBWL7WgUql/Vsd4b169eKDd9xc0TeO6TMsaKjZMW02HmXwHTaee+KkIp9aQY/Odc/L3L2TjkNHPTWKn7Iss2yNg4XTE6vNlRgZoeStiTEMuTufVz8oZdC1oSTEqiqnF9lzwINeJ2HQgc8Ln70RW3nR/f/KrH70+tNb3KJevXp06xFObl4ppUVFRElxwZH29qq5i/dmFfHjD3tJoD4D7spmyc9+oiv+x955h0dVbe//c6bXTHqv9N67IIhixd6wgtgVFUHFgh17xS6KioqKiAqiWEAQ6b13QnqbyUyS6eWc/ftjIGFMosbr/d7yu+/z+DySOXNmzp691177XWu9q+VmbNm050hwP+ee1jIhkRCvpksHHdsqNtKDQQA0aKuoDwTpwzAkJHaxET0G8mjyUcsppEjaywnD4e05DUy8rZZ6l4rkRImH7o1j3RY/nzrXYak+ldKqEKaECD169GjTWPz/hLfffJZO7XR06xwlav6oMbarXiE7D/a511MQ6UUBXREoVIVLKas9RB6dUDR1hGyVfDc7gQ4FWi69oZJbxiZy8ghjVDdRFiz41sPcBW5++CyLfidWYSjtTw56eozY0mrG4dSbE7j4uihhPnFyNQ9MTozJkj7lRBMr1/q49s6vUB55rs0+wXffLuGZ+54nu7ZLY+KHEAK7ppyhp+6hZy8VZRXhxt4WxyMYVNi+O0RBQ98W/Sm1pIaQIMGfSdLxVU8S1IhydrGBTqJ3o9RRUASoSdzKE9OMDB9q4+lXXSxb6cFRK3PNZXE8ODWJyuoIz7+8j8PbKkl39SM5koX3SBy33XA7ny9sPQD1ezAYDLi9ApU9wuYdQYpLwzFnB4iWpi/83kNulpq87FgK7KJzTLwz14nNeoiDBxXuutWKxWrki8UeliwLE2eJErc9Out5bFoStjg1Qgg2bA3ywJMOrrs8jrsfdTC4n4EvZmfy8iwXg88soUcnHbv2h9j0Q24j8QnRYLtKEjz8XC1jRpmaSRIsX+2lvCrc5ibCjtp6nnnBS5a3FymeHJCic8EZgHDARJ0qCEEVPYZUsfCzRDq1j66fU040kZas4pwrqzFq9WiEFlVDMvH1fdFLBmojYQ7v0/Ls3SlYIkn48BCmhARsjQkBKWRSJUo4zC460osM8jjCPjoQtWPdGcQ+tqIRWpJIw4iFKlUh55wnMWtm7F5oMKh47qFkLr6ukm/nmjj1stlccOGVf8lf/i3+R37+D//2WPTlYpJCGY1GOYgfI2ZULWhLAdhI5MhxGQ211gqm3ToZv9/P5JumkFPZDY2kRRYR3nnvENdfZY0xSBA1FM+/7CPkTceds4pPX0thYB8toAUMrN7g5+xL/QQCvlYJUC9uaqnGJRyECBDAz7hxF9OrV6+/Y1j+z2GxWKhxtJ7JIMuCUCuH6Gq7ij5xLWsItgUPP/kQ1112Izk1XUgijQqKKOUQEiq8NNDR25/Tz92JzhpEdnVrNXHTQx2Wo9lROmHATgWd6B1zTSd6s5017GMrPcSgmA1ICMFetqBF35iubxRmOtATgUIDdXSgR4v6Z1pJR5JIp5YqDJiw2v68kPX/b+jZsycanZ6KqghGg8TVk6rITNfw+kwTTzy9Ek9FPNZICiqLF7+ljFMGtZ69mZaiwR8UaDQSqrCeuc9m8f77JRjNCg1uGafYS1+SmzkaXtGAK9TAVddDtx4w8/Fkpj/lpKLUjkupQ6UCKRJm4AAVBw5WUl+tpixkRoM2hvg8BrMUR4rIZMajTzD3s4//9Fh8+cWXeAqtPP5sNZ+827xBVn2DzLZdQSRZTZyjW4uHfgsJVBwx8fKrZq64uYpRw4z8sMLHiq+aSqL3HwqxaoMfjUZi/ocJ3DDVQbxjAMUcJDfUgSTSCVUFcOFgV6WfwesKmXqHkRvGW9m9P4TXreWMYWNBAkuSmXsfu5tTTz/1Tz/nH6Fdu3Y89XgtwaCu0ckPixBe3KhRYyFarhn2GHE4fYTDkHtcSWpKsob3Xk5j6iMOTEaJXt307NgTZPP2AM8+mNKsbBPgnbn1JCeqWLLMR3uaCKB6l0QwqLRYZhcOC3x+weYdQQKREDX5y7hhopGbr02i/5hSDhyuoKIqQpf2cZSXl7eZFB49+lTuuOURbBYVdz1ci0atorJchRQ0IxQ1RewnpKtDbwmR4IZqe4S0lOYu36/r/Yi65gSMkyoUBCqkFiVGjsFXE8eHL5hIiGSwXuPmvdmHuOpqFcIQwVyXzg/fV9C+Ry0WCwwYoOLKcQZumerCUtELPRbKOUI9TuQGFe4Gd5vG4P8nVFZW0qOzFpUqTCgso5V0pB3NxvSKBvayBR1NZdZaoqWbrUk8hESwsdnUb+HDQwIpqCQVeQ2DUWf+TJnyC1ZHF+Ij6YQIUmnYi0tTjlJlIVu0I54UfPgoFHvJp3Oj/VGEQpF2B+PHqxkyyMjjd5hYtjjEjvHRhhOuOhmj6a/LABUWFqL1Nt9Dk0mnhjLSaa6t7hdeXD4/JmPUVow7z8CRkhI2blxP+84jmPP5SsZfEruXFJeGmbfQw+KPm5O7HQp06PUqxl5ZxlPTUxg+KEqUnHe6mQsnVvLNR5kxpYRHSsI8OdOJ1dbpH9JCj2bPqlCpJAYO1PDJMgeGSNPzCiEIJRXzwNTYoF5SgpqKqkhj1tNvUVYRISG+uU3bsiNInx76FpvEANx3ewITJ1cTDkNhSbSs+6Epicxd0EB5ZfTfWelavl3qbSSR/X4FSYoedH0+hS07gkyd1gr73Ar69u3LC88a+f7LJAaO3IJJPjGm4agsIhSyhzgSqZNq+OHnICJgbZVUUEsaDDp1q8F8gIwUHVsRNAgXegxUKRXk0hkjFhpwYsJMd5r8RjNWOtGbcukQen0xq39RY3F0JSWSStgZ5JG7DlOvbeD8c8zMn7sOJaBCr1Wxdu1aTj755Fa/x/+vsNvthMNuxoxs0t7s3F7Hpm2BFvfwUEiwfU8AxWuhb+SkpqQE1GSST4JIYT9b6eMfTsjXifHXr+KkkxUemprE8MFN9kWtlrjkHCuRiGDWR/WYDFoSifrzvbq27n/m50SrR776zkN+rpbOHXTNbPOJQ00M7KNjy5YtbZLCUhSF52e8QG5trN8nSRKpcjaFZXXYs6u474la5rya1qwK5IGnnNTXGH5XqiEiZBKVtGZnqlQpC70wslO9FrVaISlBRXauYGw/iVffknntBR2BsJXkdi5+/jKrMdu8XZ6WYXMN3HG/kyWfbSI90BWzZKWsuIKSkpK/1BMjKyuLI6UGeneRuGdSItfeWc2l51m5aKwFtRoWfu/lg88auOoSK0/PdNH7pGIy0jRkZ2q58EwL8xY1cNJwE8MHGflwfgNJSSrGnmrhwrHRYMz6LX7emlPPzCeaqn0kSWJwPwNzXk3n3KsreOzeRM482UJ5ZYQN2wKkp6g5+1QzcVZVTAPC9z6t56vvPPTprmfUCUbOvbqCa6+I4+QRJuobFD7+ws2ufUFGDzfxwQfvMnXqn296VlF+hMP7NfQR0UQQIQT72IKZOPoyHJVQQQS8ZW6GnrSWafdoGDrAxC+rgnz6eQh3ZRwdOLFpPkjgEQ2Ucoh+jEQtq0GCeJLJEHnsZxs1opxUKerDpku5VIlSwiJEEhkcYDsOUYEeEwKBBi0BvNQmbWPgAA0JdsF7r7fcB6BjOx0ajYRGI9G7W4TDhw//QxI5x/BfS37u2bOHRYsWceTIEVwuF3fddReDBg1q9fr169fz448/UlRURCQSITs7m4svvpg+ffo0XrNixQreeOONZu/9+OOPW9SN/B/+HsiyHKMbIRAx//4tohkNUjTTxlhK/pBMRo8ezcsvzsRT6ecgOzAKS7QpTVknLrr6ELNfSyApMboZNrhlbp3mYM/hIJakQ3zyenIzwfQTBhl58hErj9+3lx4MafYdFKFQhwMzVszEkUketVI1a1aspb6+Hput9YzRf1fodDrSM3uwffdOendvvskvWOzh1JHND8nBoMKWXVqmPNBy9lBbkJWVhcaoZhtr0KHHgu3ofIA+DEcvGTBVxrGlcgUqDpIiMhsbjUB0EzjCXlJpatZixYaC3OwgqJbU9BSD2cQKtrGabNEOE1a8NFDCQdLJIVtq33h9rahiJ+sa5+exLvAtIY4E3NQhE2HAwLZrP7YF/+m28I6pj/PkzAeorI4wfUoig/tFHdFx58Ux/SkHstLA6SeZ6dQ+mXseq231PpGIIHyUnJdUEsmhdkgV0d8vETBQwk7WUSC6YpXiUYRMFaWUSgfIMaShdiVQtMbLmRcXo/Im0FkeQOrRjOCICLNl5Xq69vMxtJ+Wn1buI8XVeqlKBnns3razTePw4bsfkRvoxK7VAe57ws6DdybFdHufdF8Nj01L4p4H3NiU1FaJf3VdGl5/NT/My+LTL93k52hRqSRcdTI3T6vBZlVx+mgzwZDg+Tfr8PoUVDREDwikso8tRAiTRAZadAhPHI894eHddyMECZBRPRyrFLVvkaowT019gfKyCq65bkKbnrc1rFjxIzod9O6hxb6iHnfSfmxZDZx8gg6nU2HVmghmeydqI7VMe9xLxwId9tpIzD1ys7XMfzeD0vIwqzcGWLXBR7xNzbQn7KSmqBjQx0h9g8wbH9SxZKkPj1chIgtsSRL1vnKM4U4AGJz5vPxWOdPuaG7P3/2knrFjTDz6fC0fz05kYJ8oMSWEICtDw+tPp3LZjZVkpqupqqpqM/mZkpJCYVGEtz6sZ8EH6Yy7xkUn/2Askq3xt4+Ewuz2/Mrke9VcN6WauW+kN3bFBSgtD3PjVDvVdRZUlJFAChFClEmHsVNBPKmECSILucVADkQPRSmRXAySCYtsI7E6iw/f2oTd78JKDX05Ea1LBy7YW+Lioq83ka/0JEXKAilqCytFMU5qmPXs+7Tr0I4hQ5vvqX8X/lPtYWpqKoUlEicPV1FvLCPH16QtfJAd9GQIu9nQeKCWJIlkkUE5R8imXbP7HWIXWS38XRYRXNgpIJqVrpG06GQzX36pZ+7nB3n7w80kJAhyMjSk+FWMv0SLTl/MZ58fRH/AiFKbylZ+xSQshKUQ8dlu7rrVzI0TEjhwOAQmDzZHF158dQsfvKln9qdhzj1/4l8eF5/Ph8tXSxp5MX/PJJ8drEUr9CRJTRUnPuFhL5tJUaXz3bImEu7Gq7RcN+1dXnntM2Y8NpXvft7EZecGscWp+GphkB9+beCHzzNjtKKPh1GrYd9OeOblep5Ru5AkaJ+npUsHLX1PKeHc081kpmlYtcHPlu0haqu0GNXVDOsznMHDBzP90fvbLIVSWlpKyGuktDzMtVeamfXOARKqshoTA4L46d5N0yzL8rLzrTz7uothA5uTxkII3vigjreeTWXKQ3YOFIYQAvp015OUoGpWBn48unfW06FAxxP3RwndotIwY68sR020Mui2a+O55BwrF11bQWV1hIXfezGbVMiyIByJBs+HDzZiNLaNDJckiSl3P8vIsVdjlG1sZRUWYcOKjQA+vHgooBsKEQ6L3VCYiB83Oa3skUIIfN5oF++MtJaPyTt3R8ilI0fYS1DloYs8kAZc7GI9Eio6Hic9cjwylfYsWXKY/srJ0UxqCXToMdf3RSOlUl6yD3NqA75qCSWsbrPeX1vwn2oLAb6Y/xHXXWGjtLxpb590bTw33lXNl+9nxmTRCSF46NlactIM2Nd1anEvM0pmjMJCg3ARJyVgru7KshVbef2ZlpMTLjnHytgrK5DQI0kSBmFi85ZIi9cC7DsYxmqWuHeGg66d9NxwVzWuOoUJ4+IYd15TpvN1V8axfN2yNpGfmzdvRuXSt0peZobasX+fmyJTLUPPLOX+yYn07aGnqDTC0696KNkcjyEAXhoaO3cfD7eoQ29QwNP83l7RgDt9Byf2CjOkv45DRWFWr/dR8o0eUygJnSMfOfEIbz2fEiOzsexXH8+85qRPdz3XT/Wybt0G9u1SgyuT/fv3/yXyU5Ikxk+8i1mv3YYAvp2byfxvPNx2vx1FCEYPN/H1nAxOvqics08zc9/tiWRnaikqDTPjRSfrtwTIy9ayaXuQWqfCnQ/aWbspwKmjTJSWyzw5s5ZvWgh+QVTDuSBPQ5cOUfv4/qf1CAVmv5SOLAu27Gxax7+s8bF6Q4CFczK5d4aDm8fHk5Ol4ZMv3Ux/uhaTUeKisVYevSeRZb/6mfXZ3jaNg8fdQOpxch4uatCiJ1eKJQ3NkpVe4ZE88dQKzHEOkhu6kank42Bts7lUykE60rPZ2pEkiY6iJztYG9Pk7VjD4DIOk6PJIyfSrfG9PuGhLH4Dn36QzJvvudlUJDNolAONRnDxhTo6tlfzxqwADgdYLBD0C2RZoNNBOByrlfxX8V9LfgaDQfLz8znppJN44YU/1s/Yu3cvvXr14rLLLsNsNrN8+XKeeeYZnnzySQoKChqvMxqNzJw5M+a9/yM+/7kYMLg/G3btIolour0BE14aWs1o8IgGAvjYpFrO5VeN4/7p93HPndP4ZeFqcpVOGDDhpo7dbCI9kEPlLz0YdPIWkpIFOpUWl12Dwd6FpIgfTerBFh1EgBuvtvHQ4+Uc8e4l77hMh7AIsZctGDCiQUsO7aNNU0iiodDFpBtu56N5f39373A4jN1ux2Qy/WUNqT/C5CmPc/utF/HyowH69owSwkIIflgR4KFnPTz/SOzn+nwKE6cEufaGx9qcut8SnnjkSeJK0/EQIIt2qFFjwBRTlm6QjNhECipUbGI5KSKLRFIJ4KWMQiQkdOhxiErSyMGPFxvJUa0lYptyVFBEB3pgI4kqSnBSgws7fRkRU3INkCSlUyuqMWDGh4cgfsy0XL4VIgBI+PBwx123/8Pj8nv4T7eF5557Hk8/eR8nDpEY3M+Iogi+W+pl9if1FJdF6NNDz8ij2j5ur4LTJbeYmfLldx5KK8OcPq6cpDSJqgNlpNJUIp8u5WIV8ZRymDqqQa2Qka0w634bBblhflxezJyPAwQrjAxgaON8jhLq+xARLXUbehPASIq6lhL2oxHqZo1ejkGjaZu+od8bJEHSklzXk8+++pbtu0JodRI19gjBoEJSooYZL9VS7xcYqMdGQov3kXQhzKZottCYUSZ+WhnNDrtqUhWP3p1E/95N8/qsU8zccnctiysOYwtnUEUx2bQnWWoqF8wknypRSm11FRoSqdIewJsYAqFB58gju64TH7w5hwsvuYC4vyH7e95n73HTVTY6t9cyfv8q3n4piVNGNpEGkYjgqpsOULTKx8I52TicMlMftlNYHI4pc4eoHuzbt1VR61K48CwLGWlqHn/RxaGialQSzLgvmWmTElGpJLw+hbfm1PHG7H0Ey3PRSwaS/O34cJaD6hoX0yZbSUvRYHdEeO29OtZvCRAKC+65NZFBfZv2kPVbAvTooicjTcOHr6Vz/jV2rrm55Tnye9i9ezfJCSq+npPBky80oC3pFiU+j4NG0tItNJw5H63k2ScSueT6Krp00JGfo2H91gDllRFCHj0d6EkdDhxUokYDAtRo6Uo/KimmihKyKGj2HcIiRJhgTGaoJElkuvtQznI6SbHZ9HFSAr2VEexmIynHOcoZUh7F4iCJzjRefPplPl/4WZvH48/iP9UeZmZm4mxI4ocVhZwwHApXHiYp0B6vaMCAORr4E1aKzBswGzVIXisZ/jwOsZODwkM27Rt9p0Pswo8HHToSRErjoSQo/OxjKwV0jW12IzT4/QoLf2rg+glmGhoUBvY1cMWFTet5wjj4aYWf22+roK9jBEH8lCWsZde6FNTqqG90oDAMgQRMWDlSJPPD8gDL16Ux67q/lhmuKArPPPocbqUOmViCXi1p6CmGsoO1HBF7MBNHiCBqNHSlP36/l3379nPOadHrExPUBPxuNBoNjzw2k8rKSi4571wsrnh03mTUmdtJS27ZZgcCCm6njn7B0RRt28Tk+0Jcd3UTgXfnQy6+WBwB6tEqOhIrB9FeTkeSJXBC8UIHl267jHkLP20TAWqz2Yj4Epn6kJ1576by3FNm7p72K/E1vbAdbfoZCMrN3te5gw6rWcUb79dx03hbYyZYOCyY8rCdGkeEOx9y8MoTKfTrZTjaCd7PHdPt9O6ub9Zs6xgKi8NkpDWNUX6OlrlvZDDrozpWbwhw3RU2NBqJkUONbN4eZP67GY3NM+obZG67345WG5U2aSu+W/QDqd4uJJPBLjZSd7ShmpGorEYFhRTQlWQyUSGhQsIn3Jik5j5aLVVEqlOZ/ngDs19rHsT+aYWfQE08yVgJEaSnMpxqiqmiHJkIGjStZstLkoRFSSJMKGprj0OyyGLHtv2YkyVIg3q75Z9aKfafagsBNm1YxqDuan74KUD4YYFWK1GQqyUpQc3p48q5aKyFfr0MlFdF+OTLBk4ebsJiUBH6ncBwAil4qCeOBBIimZTX7Wj18zUaCbtdobwyhOYoYbpxo8DuiMQ01zqG2+6vISdLy9KZaY0yGH6/woyXnBSVhLn39ug8U6tosUv47+GnH5eiuGn1ufQYsZnc/Lw4g/KqCD/94uObHz1s2iZRW2Wlm3sACXjYxxa6i4ExHc8Dwk+RZT1pWWFK6n9GI7ToXDkkhnIJEcDTbh1Lv0wiIy2B1Rv8/PSLj4emJnHScBMNboXX39nNwh8b0GqafMbVG/y88X4dCz84LiN+UjS7/vSLDyH+SL/gd9Cv32AqqiMs/jHC+EviuPKi6H8QzbgffnYZl11g5d7bmtZ1fo6Wd19K48mZteRla7niwjim3pzAsl99XDe5ms/mSoQjMrZ0ifb5rc/jgX0MFJVG/cytu4PkZGkoyNUSDgt2Hwg2chavv1/Pq0+moFJJ6LQSPr+Cxazihqts3HBVrG31+hSscc0rvX4PRqONkEbhWE+2CoobZQB/C52kx6Yko63To0aHSlKhiOZNZQP4WyTGIbrXaoX+NxJxghIOESfZyJd7xsxNk2ShXd0ILpu4DF+tkQ5KHywuG4pQ+GBvCcUcoJsykAQpIepjag5y1sWVhNTx3DKlfYvfoa34ryU/+/btS9++f14kdsKECTH/vvzyy9m0aRObN2+OMeqSJP3TiKX/oWWkpCVzhL3Ei2TUkiba5U9kUsohcomNZChC4TC76c4gfOZ6TjvjVN556112fneAruEBjQtQTzpJIo3dbMSkWFFXFRBf1RmBwHyUxExEwR9X1Or3kiSJ9nk66vZo2KBehkmyEJZDBPGjQk0+nUkjJ7YTvEig7MC+v1Tm2BpCoRDPPPEsy5b8jDZsRJbC2NKtTH/8/r/UUfr3kJaWxiuvf8GrMx+lpGgbiQkSdgf07nsK87+czKuvPMYbH26hT3cJVx0cLjZw7Q0PMXLkKf/wZ8uyzLqV68lVelDEfuKl1jcEMxYsJOCihhABithPhDDt6EYyGVHtHhGhjEJ8eOhMH3azkXiRHNMoyYWdXDoiSRK5dMQhKjEePWi2hBw6cIS9KCgUsQ9F4yeUWIqQBLqGNBJ8BajRUElJtDmENu4vl3j8Wfyn28Ly8nKMhhATxiVT44h2aBzS38CT96egUsHVt1Wx/1CIzh10PDA5kfG3V/Hx6+kxOmvbdgWY9WE9axbnYjZJLPnZy6RDWzFV2KJNMo7ChBWtWsJoDTH5Jhv33tH0fAP7GDAZ6nn/8dyYLOEyDqNDT0epybkwK3Ekk8tO1mEQZsy/OWBVUcoJo4a2aRzUmqNOCQJPg4YTBlg4b6yB2+6r4YE7kznzZDOSBBu2BrnjvnXU7e1DfCRW00wIQchWwYjB0cyc1GQNNQ6Z75Z6GdzPEEN8Ll/l5+bb3ZgdnegdTqWeWiKEY4jPY0iXcnCISrLpQEX8GpYtS8bjE7z93n6+WrAPjT2bl1+cybXXT/yH7V4kHCYpQY2zTmHi1SZOGRkbnNJoJD5+O5lBp5Vw8kWlnDDQRI8uOi65roKnH0zm5BEmJEmi1ikz/vYqenXT8/LjKY12+oar4rn8pkom3xgfQ1qaTSqm3pxIMATvvPcz1touJMlZJDt7svjT3Xz3cwVZWSr8foU4a1Rfa/Xi3Jh56PcrPP6ik9efjpZN5WZrsZj/2jp68rHpTJ+SgEol8fU3IRIjWS0efrSSjv379dx5bwOD+5s485RoGVGHAi0TbqpHE7AgUY0XN2GNl9R0GdQylKaiEirSRS47WINJWBp1nSBKfO5mQ2OGYMxvIGkxCFOLmou6oySdR9THkLXJpFPOYeoL/3oJ9J/Bf7I9vHva89ww8TTefj6Fj60lrPu1Al91PCasOKx7yOtUybTbbbTPV7F9t53nZxaReqQD3nCA7dIvKLIaCehEHxJJpYpSdrAGSagIEUCLnvZ0J05qCpwIISh2ujjnKh+pqTpuujqeux61xxCfxzBmlJFRpwTY+lkdNikRg17dSKwJIXjm5Xpsnn748XCoMMiHCwfz2huvo1a3vdGVoihMmTwFr/cI3XqrOHhoFR29JzTqkgJUU4oh3kuCNg7FpyXB2wXT0XJoj66KnJymzy0qDZOY1JQ9mpGRgdmQTKqvI0hgr7Xy1Mw6Hru3ORn27Gt1qGqjfkVm3QBeenUpEy43N8op3X6dhZ9X1XH6iTaWzm5PopIRs1ZtUiJSscSj0x/ntbf/fOOnnJwc9PE6yisiXHlrFXffksi3C808+tQ2fl0dxh9UiCsMEQgkNctYffGxZO553MHA00ro1VWPyaRixRofwwYYiLOqWTo/q/E90U7wJn5ekM2ws0pxu2Ws1ua/2Qtvubju8th50bu7nv2HwgiitrnaHmHr7hBfvZ8R4xvb4tS8PzONoWeVccEV+X96DCBK4i1bspyccDe2swYFmQ70IIO8xs8ICB972ISCwgBpFH7hZQ+b6CYGxJTINwgnxRygF0PZsnQ/V99kZ8b0qK6116cw+yMPb7wRIdN5AiVEtWo3sRwNWjLJx4iFI+xtNTkDQEFBRctzXtOQSkIHH0P6GvjqG9Xfdk5oCf/JtlBRZL74Moy1qgfjJh7kk3cT0etVeP2CFV9l8+1SL+u3+ElMUPPRa+nE29Rs3xY9Eehb0MYFCBNCw3Ha/X5BIKC0mO0ty4KQ20g7T38OsIO+YjihyjRGn1/E3LdT6NUtmgFY3yAz7XEH1fYIP8zLi8nCNhpVzLgviUtvqGrU41zwncTYi8740+Pg8/lYNP8bQijk0KHFaxpwUeuSOelkP2qhJayTScuEtJQwDY5oIpFJstBZ9GEvm0FIGDETJoSHOhLMAR6ZlsxZp0QrguZ8WsZrbxxGHbIwd1Y8GWkaap0yDzzl4JG7ksjO1JCeqiE9FWY+ncg5Z+q54pZqunfW8coTKTz3hosPZqY16yqel6PllWfiWbphLaee+tcCYg8/eCtfzE5n+tO1PPCkg47tdIw91cyhwiCvzm4gIV7FlBtbTgyYfH0CF11X2bi3nTzCxA3j45BlWLDYj9enUFUTIT21Zeps78EQZ42J2hJJ0Jglr9VKnDjYyCdfurniwjh8fqVRguic0y3MW+iO8b2Px0fzG1A0DW0agxtuvoepN95OmuiGkxo81McQ2r+FEQtm4ijlIMkikwRScFBJynH63cdmrV948dKABi02khptnISEoIm0rqIUIUUoEN1b9EtDBPHYTfRlROM9VJKKdJGPVUSbMfZkCFpJR57cneqNZqz9JPT61isP2oL/WvLzH4WiKPj9fiyWWEc8EAhwyy23oCgK+fn5XHrppTFG/7cIh8MxabqSJGE0Ghv//1+Jxkn7L/4ef4QdW6LNaLaxmizRjgSSSSCFfWzBKWrIpzN6jDTgopxCsmmPVYrHZSmnc+fO3HvH/WR7m+s/SpJEe9GdbaxmIKOjpWLHXaSSVDS4VK06MbIsqHUHqKcajaSm17Bu3P3AXcx48EnUGxJiSLTjoak1sW3bNrKzs1t8vS2QZZnxl12De0uE3FCPxu8Zqg5y57V38eybTzF02J8nWf7MnEhPT+eJp95ElmUCgQBGo7FRgPjxGa/h9XopKirCbDaTn5//1x/uN/B4PKgiGsKEopmVItAqCemmjsSjYsp+vIQI0I2BMYSpWtJEBc6FTA3ltKM721hFpsgnnmQihAjgi7lvhAja3+kKrkVHPbVkkk8k4xBXXi8YP86KXi+x8Ds7Tz1fhLM4Di8NWIjHG/awdMkyRowY8fcM0j8Bf5cthL9mDz/84BVOP8mAEDBxcjWvP51K985Nv8FX72dy+c1VnHWKiQmXxnHH9fGceUUFaclq8nM07N4fIiNNw6dvNXXhPOsUCxnvaznvil/ROfKJJ4mwyk+5+jDmeB/JcWqm3d48u6W6CkzC2mhLhBDYqaAvzX8/taSmvehOGYfpTJ/Gv3tEAw5VBQ89+nmbbO+5F5/NN88vQxvWY3Rn8Om7gs8WVbL0i6wYLcfB/Qz8siidwadsJ3IoubERlxCCUtNWbpxoiCk/GjHEwCPP1zL3jSZSs9oe4ebbvGRXndRYmucR7haz/44hg1xqqSJOisfjE+TnaLnmShM/LnNRUVvNz3NWsXLhaizpJp575Rk6der0p5/9ePTo1Y+lv/yCq0HmlRktd1pXqSA5SYPLKdG3h4GMdDVeH9x2n51wRBBnVZGRqqbeLWKIT4hG2j0+EUN8Ho9br7GxYUuAQb1LeP2dffTpoeeOMzT4AhZCQejZTcezr7pQqVRMuL2ayTfEk5aiYd2WAB993sADdybGaO3l5drwer3N1tcfoar6CL17RB1tRZZ+dy5pQha0e/qwfk+Qn77fzVXj4aO5Ybr7R0UzlI6+1Rfx4GQtTz1i4eE7DOA+Jv8xhEPsoljsx3Q026keJz0Y1Jhh9lu0picJYCEOP94YvWwFmXZ051DDjn9rn+Rf6RvKskzHDjbmfe3hnVdTqayO8MLrNXw6R8OosxTeeCGz8b1dOuq46Gwz5169n+R4LfdOTubEM+zkeQeSKEXXTQa5ZJCLIhTChNjHlhjiE6BScxhLJJnaKgcPTDHz7VIvF41tvSHNjdeauObHYoJOExlZMpIk4fEqTLnfRckBI10kA0XabaRnRaiprkan07X59xZCcPklV1BWvpZBg/W0z9OyJ83Hvv1LkNwJhN1G/KZq+vSTeHBqAnnZWrbt9DDj2TU4C9uR4G1HIKmY885omrvPvykz7vLbYr5LbkEOzkNuVKjwBmW+mmOlvNzJ9LutFORqKS4N88rsOqprImT1LcexU02StzO6hnTWbvIyYogRIQQfzfNgL48w612ZgXJ2i4fBOCmBXVt2IcsyGs2fP5r1GZDD1Gs9mE0qnnrFydpNfuJtaibfbiUlWcX8bwR3P+Zg5oyUGK0/t0dh1To/DW6Zfr30FJaEeWByIj6fYHB/Y4uEjy1OzVUXx3HC2FJ++iK7cd8JhQSvznZRURXhsRedzJuVEVN2HJEFkVA0A/XTL91cf6Wtxd9crZa4/kobBw7spmfPljOVWkJhYSGGgJk6HKiPHsozpfyYawySiZ5iCNtYBUTLnLuK/hxmFyERxIiZIH70GBsP3akNPdm/0MFpa3ciGYKoI0a0jlziQha2s5Zk0rCRhA49PRnSGOhpEE7qcJDQQgPFiAgTJhQjx3Q8AuEwZ59qIujTolNrG33sf0f8K21hu459KN5UR0I4l7KVKrqdsJUTh+motkeQZcG5pzffT2+41sD4JYcoCPVr9poQgkpKsBJHMLEISROhc5pg0v01vPti88qMz7/2onFmYpXiyRUd2MjPaNCQcWgkV12yFymhAp1RRlYEVrOKm8bHt9jkS5IkbrjKxtwFbsaMNLFtj4kHevdudl1r+PKLL7HWJVPMQQLC1yzjWAjBYXaRoDGg1oeRQwqGys7UVoXIH1HE1Zdr+Pb1CmyRdMo5ggCsxB09Z7lBHcbn0fLh3ACd2mnp1lnPrdfFceroEBdeU0Xv7rnYHRFOPteBz2llynUWZK0fbUINzz9hZdRwIyefaKZdXgMXn21m1PlldGqna2wM91uccqKR59/+5S/5ABUVFWilEvr0MHDXLQl8+HkDl51v4df1AebMa+C7TzK5Y7o9xv89HiaTqln/jwmX2rjvCQervslhyBklvPZeHTPuba7T3OCWWb3Bz3mnm+neWc+FYy2s2xJofP3e2xO5bko1O/eGYnpjDOyj59nXnKxc6+fEobHrfMFiN26Pgt21s03jMWbMGIQW1gV+IpkMdJIWl3AgE0aLnjgSYu7XgAutrYH0BD812iWo3UaOVJehFppGX0GFmq1iFbqj7w/g5wA7yBT5ZJJHED9aolmfdlFBhAg6YcJEy35tOYW0p0eLz2WW4pCEKmY+p0TyKK3cjRB/rUHob/E/8rMVLF68mGAwyNChTcRRZmYmt9xyC7m5ufj9fr777jsefPBBnnvuOTIyWu4a+NVXX/HFF180/rugoIBnnnmmzdo+/0ykp7e95O7/EsnJSdTgpTfDqKKEQvYgiGZpNeDiCPsaF+Qxp6Vea6f/sL7MmT2HitIKaqnDIIxk0z4m28QomVEJVatEpdqVzoLF9Vx0dnNn/9MvPZhcBRRIPUAG70o3kw7dQUZOWmPpS0uQtNExb23OtAULv16Ia7eXtHBejEOtk/Tk2Lvx+INPsGX3pjZvJP/onOjQoeUI5D+C5ORkArKPfWwllw4Us79ZkyI41vzEw2F2ESSADgNadK1miubQgU2swEA1HeiBDw+lHKKeWsKEcFJDElHNMCs2SjhERgtNFCCaKapGh0gv5qcvMujYrqlE4vKLLJw5xsjAU8vILhmGARM7WEdVTeXfMhf+Wfi7bCH8NXt45PB2ZtwTx0PPOMnP0cYQnwCZ6Rpmv5TKmZeXs25zAL1e4qqLrAwfZGDinTV89lY67VooVenXS09uhh6fIwEPDZQo+0myaah1aOjZQ4WiwG8Tkjp1UvGjrh7C0bnkx4uZuFbXl1WKxy05cCl2JFQE4kso8VVw5113t+lwB3Df9Pv44dufqNlZQbLIRFunY+h5nhab2Oj1Ku66w8zd9/xCgj+fMCGqKCUjKcyOA1q++i7atfSbH71otRIZaRr0xzmEM9/0YK3pHpNFJZCblekdDzWaqHauiGq4lZSFOfeSelIrhtNLMkEYsEOwJsD1V9zEkl8W075920tYnn76NU46sSMdCtQkJrTsBL39YT0DeuuZcV9TZPr00WaqahIYd2MlNquKu25JZOVaf7Pfrtou0y635UYgECUAyqvCrJEFQ4ZK7NjrxrBKz03jbcRZ1Xy9xIPdoSCH1OzdF+GOB2sYNcxE354GvvkoM0b0XgjBnr1Olv+8mDunTG/TOCiKliPFIQpytSQnQ7Cw9WCQHw8GTJglKzb7ibw+81dSw12bHZRMkoVwWX8WfL2NsNkBR/sPaSQtXeiLLCIE8OHHhzrBid7V8qE8LELR7KZWNMiixGd8zDjUaSpJj+RhkeLx+Xx/aW78X+Bf6Rvu2rWLU0caWfarj227AvTpYeC5R5P4+vsSXpiR02wuq9USbz+fyj2P2+nSUQ+yukVCRiWp0GMgIsI4RTU2kgngpVS9j3a9XXgrAxicOlKS1JRVRDCbWvcnzCYJoYqwT7WJNFeEUWfasVer8DvisIVSKTPsImKu5dF7knnw8cNcc8VEvlv6bZvKYt968y1qqjew7IusmG6+h46EuHZyNQP6+DEaDMy4r2nPz0jTcNpoExdefYTNa0u5/RoNDzzewMpVIRwuQfuu3XnyxBMbM9ZkWebM887gmbUvoPLoyKcTtrokVn63nssPV6LWSLTL1XLDVTZOGBRdd+MmllH0fRKE9Hi8boQQXDvJxdrFKXQLdWEn63/XF9NhwGq1tilrzmzWkZOlITVZw5xX0zl0JMT9Tzh4/f06MtM03Dg+Ho9X4czLK7j4bAs5WRp+Xedn6Uof0+9MJClRzQtvunC6FF54JJmJk6u597bWq2qGDjDw9qsSZ4yrICdbg9Eg4ayTufhsK4s/zmTlWj/3P+nglaNNQcJhQVW1TI+ueopLw1TWyJx2Uuv2tXN7LRsOuNrkE9XV1RGWw9RRgUKYHFq2HVpJh1FY8AkPJsmCSbLQg8E0CBdH2EtPhsTseQDxUjJFdi3pogOpZBEmyC420IdhVFNGJSUM5KQYW5dDe3axgR5icIxNVoTCYdN64gM2aKGyVwiBU6rhzJMTuOt+N1Z9MhaLhdTUloN8/2r8K23hjTdO4et3l5IDmEKphHwqflkdRGdQmP+Np7HU+XgM6K3HbaigTqkgPtKU1SaE4BC70GPAJiUSlrzkd5Q58wwzr75Tzwef1TP+0rhGze6FS3w8+liIbG80KzxFysQjGjBgxCRZCAQS6dXbwzuvRCszZs5y0blD6/atIFfDUzN9zPqonpzcbm2a+0WHS4iEI6STw242ki+6kEgqkiQRED4OSNvo2tvP53OSSU/V4KqTeeXtI8z7SMWRzYlcf42P+Rm7KS49Qg7tY6RqFCGzV95MkjeDqmVWxvy6k0Ej6vl4VjId2+mIi5NwexTGnFeLpXAwGVJ843sj9gg33byad9+B4UOMnDTciKRSMXKoEbuzuRTHMUiShMGg/ktnom3btjF8YLQp76hhJsoqIkx/2snJJxrp0UVHdqYGf+D3S+p/27Q3KUGN2yOzY3eAzHQ1X3zj4Zc1fs47w8w142wkJqiprI5w/dRqXnsqlc8Xudl3KMw9kxJ49nVXY+awRiPx/sw01m4KsHyVjyMlYQpytVRUyVxxoZWnX61l1kdqxo4xEwrDt0u9pKeqUashPU3fpvEIBoP4fTKd6IMZK9tVZZQph4gXydRRy2F2kSs6kSylUydqicuv4Y2XUhkxOA1JkqhxRLj7kVp+/nUdPq0ZKaTHV+umlzI8RiZEEQo7WUcpB0klm3qcVIkSIoTpRj/2sQ0fnhbl37y4iWtFmguijas9NGAg6qNKkoRONmAymUhIaP19fxb/Iz9bwKpVq5g/fz533313TGOaTp06xWSrdO7cmWnTprFkyRImTmxZsP38889n7Nixjf8+5vjY7XYikdbFkf8vIEkS6enpVFVV/UMaG/9snHPR2axf/CiW+vZkiHzq2EIQP3l0ooCueIl2IVOwESaEI64MY76GzRu3sPfrIgaKk1FJKjyinkL2kioySZeayCuF5voWx5DU0JWpD3xPIADjzreg0UiEw4KP5jfw3NOCbE/XRtLRLFnRVXTiiNiBzZJCmjev2f0AAokNdOvWjcrKyn94bF58+mUS3OktZhJoJA3hGoWVK1f+6Syrf/c5YUuz4a2tRkHBTgVGYSaLdo2Op1942cE64kkimXR8eKigCFMr2psQPdirhYZkMtjLZvQY4WgKfzxRyQWbSEIjaTBLcYREoNF5Ph6KUCjhEPl0ov8JB+jYTse+gyGem+lh734ZW5zEpJuM3H6djWce30teuBcaNKxZsZby8vLfjWZpNJp/ScDk77SF8Nfsocfrpnd3A4eLQ0y+Mb7Fa2a85GTRh1nNHMz0VE2LxGfj9+6oYedOHU6qyaCADFce+UDh6lIGjCpj0WeJ5GQ1HdTGnW/muRcKUSrzG+ecaOkUcxRCCHQmmTLdOs4YbWbi1Sa27jJTGwj9pfU/94uPuOaqa6hc70JJquDUU1rvwj1yqJEUqwbFr6aGctLJ4aKzq7nuais/rfDyztx6FszOJC9Hy6dfuflqiYfJN0SdihW/hkn4TWdPG0nUUo31ONLqeNRSRQKp+A2l5OekcM0tLmwV/XDhoEaUI1AwYIpqhpbnMvmWO5n1wdttHgOVSkUwHMf+g/Ws3RRopskciQi+/NbD959lNbPp6aka7rwxgc++duMPRMvTf4vEeBXlVa3vzcGgQoJNzeKPszhSEub2+2uYeLmNMSOjWZiD+xm47dp4rryliluuSeDhZ52YjSrGX9L8MPb9zz7GjNKzc/MsFi7s+bvNJn6LHj2HMuPFJYweYebuKSam3LibzIbmMie1ogoLtqbutpJEQbgPJRyKEag/BpuUyObNCr37Sxz+vhqb3NQsRi1pMAkrxcYtnH22imXfbCbXNSzm4C+EYA+bWs38lEWEBly0p0fj3+zWPVx/mYFFC7di82Zz6NAhTKaW5/a/yhbCv943tFgsbN4p8+4LaUy8s5runbS4vQrZmSrmLXJTVhEhO1PDySNMbNgaIByGEwYaaHAreLwKQlG16OcIIXBqyrCleAhbN1MSkGmok4g0xLF9qxpFreHaiVFif9LEeOYtdHPaSeYWviEs/M5HaV2QXKU7yYczAEESAbbwCw2GKtQGmQ45akYONaCSAzg2eJl+74PceffkPxr+Rsx84SE+n50aQ3xCtOv6c4+kcP2UKjb92Nz/UqkkXn02njEXO3nmOQ0FoR4kkkICAtfaagb1HML7n83G4ajmhefu4bQTwww5qZ5Fi4NYhI2QZQ/GTDtnnGxGp5VYtcHPt0clQ7Raiedn2Dhr635q7AqvvRUkIgs2LrWRG+4BEgihtCgFcQwh/Hg8njZpXrrdAbbuDHLaSZrGMfj83UzufLCab370MXOWi5RkNV07atl7MMQH8xqYfmcij96T1JgJ+sVsI8+/4eKBp2rZsSdEZU2ELh1b3jdLy2VU+ggLP8wgLUVDOCIwGZsyz0cOM/H8my483qiO3Tsf15ORpuKxe5K56Z4aThlhZPFPHpauVKHRwpmjzTG/4449MvEp6W3aH3U6HeXuYuJIREHEaMD/FgZMhAjGZCTFSQnohYFqysgkP+b6clGIBzflFFLEvqMH+wGECVFDBRZsjdUVx6CXjHQRfdnDRnQYSJJSkMweXNpy4hJDlB5xk660iym3P5ahF5+gABIHDwokTbS66vfG4r/BN/wrtjA1NRW3qCciIhQnrCK3nWDUMDNms4onXnYyqK+BTu2b5oGiCO6YbufZGXH89NN+Vv6yD4M3DUWScYQdpJNLB3pE963aPJxra/g6uINfv8lm+JmVvPhKAJsNHK4ImtoMzJ4CPDQQJ6JZdAIFE1YUoRBKKeSdV5oyrQvytOzeF+SUE1ve07bvCaLRgskITkdhm+a+LSGOiBRGI7T0ZAhlFFLCARQhkHUeMrLDDBpspq5eIT0VEuLVPDzNRk62m5cfUfHenCBTJxt48m4bySJKsAkhCBFAhZquDGAbq+jLCDqFBrH6l9Xkdq0iI0VPlVPNhFscqEuiTUKPh0bSkOUYxj3Tf2HNUiMBv0CnhZsm2LjylqpWz9yV1RE02pS/5B8Hg0HszqZ/X3lRHOeebmH60w4G9Ys2nExPVXO4KNSidueufUHa5zet5bp6mUn31XDoSIQHn3HS4BGMGGzknkkJ7NgT5LRLyzAaJTLTtcy4N5k+PfSMGWni1EvKKSwJccIgA2dfVcGX72ditUT33qEDDFx4tpkrb6nEqjNRXqhH05AKWhuHTVVs2lLPRecZeeWJFOYucJOWrGb5OqlN43H31LvRy0YsxLGDNfSWT4zamqPDrQiZ3WwkKPwEc3ay4ssssjKa6MDUZA1zXkvjoomVnH2qlkefclOg9Gimj6ySVPQUg9nCSmq1RahSirHU5pIR7EXgaMXlEfbSg+Z+rQpVNAO+lUrKEMFm5GhQCVJfX08gEGjxPW2xhf8jP3+DNWvW8NZbbzFlypQ/FJpWqVS0b9+eqqqqVq/RarVotS1HOf9dyCUhxL/Nd2kJAwYMIL6jhYrNRygWh4gniX7H6USYsJAsMtir2UxyHyuP3ns/zz7+PCklBTEL3iLZ6CkGs501xItkDJKJBuFEiw4XdhJpHl0NESRsT+aF++J5+tlytBY/Hg/onXlk+7o1dtU8Bq2kwxK0EUr24PHWx5T1AVSbizn17FMwGo1/y5h7GtwkSs1T8I9BHdJit9vp2LFjq9e0hH/XOXH+xecy89HXkYkwkNFUUcIWfkUt1NGuxMh0ZwBxUiJCCIIUoUVHkNYPE7KQCRIgQoiBjEYjaZGFTAVFVFJEB3qymV/IEtFu1xnksp015IlOpBPVf2zAyQF2oEVPuX43M86z8PyrDbw3S8Lm6IOVeAIEeWDnISztKoizmSh2HIga/6Ce5cuXM3r06P/Dkfxj/N22ENpuD8PhMHaHk227EjhtlIlwuPk1Hq+Cq15pNbLu9yvNtIWOobg0QhF76UjvWO3PSDd8h3I5//I1bFie2ujEmkwqLrhAxbtvrKarGIARMz7crR5oG3DiD4e4ZKyJDdt93GYyM2qYiRmvbfxL68tsNjN12p08Ov1qrrrYRLW9dZKuxiFTH6kngppeDEVBZu2GMgYPDFKQp8V2nGbbhWdZ6DWyhMvOjzbtUaujQSH1cbpkSaRTzAEyRG4z/SC/8NKAC6tZzZWXGVCrJTZukqllNylk0Z2BaCQNHlHPEfaQSCr2nV4URWlzVvqiRQswEiS+bDjTHtnAikWGmHKyHXuC9OuljynxPB5jx5h58mUnvbvrmf1JA7ddFx/zerxNjVYbFd//LbkC8NnXbmpdMus2+xnS38gXszM464oKTh7eVCqama5h/Lg4ikrDnH+WmQXfuHHVyzw+LZmkRDV+v8InX7n5eomHeW9nUOuSuevJFxk48NM/PQ7nnHc2D9y+lDsesPPMg0mcfnEDCz/dQLq3O2GCuFP3oInzEJIjWOrT8DmbAjZmKY6A8OHQFBNKLkLSKBAwYrZ3Ik5KBEXNrJnxnHHhDmoOZRHvaR+V9JAclOh3Mu1uDcvXyYy9KMiHH/5EDh3QBm2EdW58CYWcNFBm2/YI9toDJPk6NK6NkAiwS70Wm0FPrbcaRR0glFzEOedJPPlQPOs3V1NZ6icnJ+ffbv/5d/AN8/Ly2LzNQyCopX93E7M/dqPWh4m3qdGoJc4YbWb3gRAXXlPJgD56ThhkZPrTtRSXhnn1XRdyWEVIBBtLboUQBPBjt+1k7MU+pt+dgS1OjRCCpSv93HGXh5Sy4QhF4f1316CL9/DQ1CT2Hw5z4HAohlwAsDsivDGnjgx1B2yRJPx4OaTaRlAEiVclEFEChAM+ysoFvU6oxhBKID+YyaIvv2HyXXf87pgePzZarY8eXeJbfH1QXwNajQqttuX1n52pRa+L0Dt0clNAAIkkOQNLWTzXXnk9uQVu3nxKzX1P1JKVruHtV2x8/vUu+vbU88g9sRm2ny9yc9M9Ncx+KY2cLC1qiwtVdRyuNd25ZtN6ugf6NvqgyWRQRUkzgg2gTnIwcFh/VCrVn577QgjKyg7zxEtOPvnSjbNORggwGiR27wvx0mMpnHmKOWqPtwWY+rCd66+Ia5G4nnxDPH1GF/PZ2+k8+3odJ53QnKgRQvD67AaMJk1jULClEtIeXfTs3Btk+Sofny/yoFFDaUWEO2+MZ/KDdgb3M3DZ+VaCoWgXbqNB4pUnUhFC8MHnfhZ8fUab1v83ixYTr0rGL3tRkFss/z0GNy4SSWtGvrSjBxtZSoX6INnaHFQqKAuWoZOtDBOnNdqwzeIXEkjhMLvJph01lLf4OWYpjr6MYIv+ex6YGSQlSc3Q/qmccVk5Sgj2lGzCImzEk3yUSC1HYwhy7eV6br2vBoNVolvP3mg0mv/Zwhawe/du1JLENlbTtZ2Pbz/JbNTXvmZcHJPuqwHglBNNuOpkPvnSjdmkoqxSRlEEU+8ykWBzcueUEP1/k7kLYFNSqTqcQHFZhJvG25j7TB7qI6n4kpfRsYuT0aPc2B2CpT+HMNo7ovMb8EguZBHhnLNi/Y8zRps5fVw5N1xli/FFQyFBIKjw9pw6PB6BTqdCkdt29rrksouZ/8GX1NpryZU6UiC6UJ64gRPGeLn3zlTysjXs2BPkiaM+z123RAmlCZdZePGVGmpq4MuvBNlKRxQUHHF7kBMr6dRBQ32DQmWpBlO1GYdSSQkHyY1Em4pJFRLpIsLPP/3CAJrrjdcLJyFbBV6nwrc/efhhhZebxttwexVMRhWfL/Jw6bmxZJoQgsdfCnPFVZP/0pzv168fTz4eYvpkXaNPaLWouPKiOD74rB6AaZMSufVeO5+8mR7TGLXGEWHyg3beeSEa7K1vkLn4+kruuy2Bk4abGm3Fmo1+bplWw2dvZzB2jJnzr6nk2QeTyc2Ozl9JknhsWhJXT6pCr5NQq+GS6yoIhgQNHgVZBr0ODh1Q09HXj8xjMjMBEA09OKTbyKED9Zw5rpI+PXWcfZoZv6pt9nDJNz8Qpzdw2LiC9g19MYpYe6+S1HQV/dlp/onzRhhiiM/jcf/kBC4e78BTE0f7FgLlx+5lEfGY9TaeedLPNz9U8suaIwzqbaKzUcP6TXYO2n+hoGFYY5DIJzz48VLKYdrTrdk9FaFQQxkNODEKM9m0R4OWrHYZ6HS6v8Ue/o/8PA6rVq3izTff5I477qBfv+aaIL+FEILi4mJycnL+8Nr/4a9DkiTenP06IweNRh8w0JGezQ7MkiTRIdKTkFxLOBym+kANHaXmmpqSJJEnOlHOEXJFR/awhVRdBodDu9ELY0xjkqAIsJfNUb0+LzgMMudddh5z53yCyRfPTtY3LsI0skkjB5WkQu3Tc+vjNzDvo/mUHd6PxmEErSCY5ObUc07hvgfv/dvGJiM7E9fe5lmIxxAyBsjLazkD9T8RFWWVpJBBntQZgFw6kiM6oCBTRQk+vMRJidSKKvazHSs24kjAQRV+4Y2JtB/D/qNl9LlSE0GsltTk0B6tiGp4FtCFA2ynilJkIujR04CTakrx4yWeZLrQj0qKqJfdbN4eYN57RrKdQxrnqg4DaZ4eOHfHU6c+SE9pOIfFbnyyh6XfLfu3Ij//XWzhsmU/cN7pZh56tpbJ19u4d0Ytr86uA6IHrJuutiFJkJXe8lZ27ulmPvnK3WJ32tLyMEcOq7AQ2/ToGEySBU9VBktXujl1VHTe1DfILPzRi0WfQrD9KuxONbIjxGFlOx3kPjF2KSLC1KVtxypkvpqnI1WfzqnnlHL/NAOJiWnNPu/P4qUXHuCMk/Us/smLz68w4dKWy+5ffM1LhnMgNimJsAixi/Wothp48Po0QiKEXeVm+JlVnHmalvvuSMJmMjDqjFpuutbIaWO0fLmnhJRIbBODrqIfO9lAmsgijRwEgpqjpX9Wk5rBZ1dzyQVm7nrEjr0uSHv6EH9ccMYi2eghBrOLDRhCmjbr2wHM/fBlcrLUyOUWPHu7cOoFB3l+Rhx9exoIBBS+WuwlFGqdUFWpwOdXSIxXYzGrWLvJz9ABsWTu9MmJnH1VBV99kNGYISCE4IflPuZ/4+G7TzK56tZqfpiXhV6v4pJzrXz9vZdx50X3j0BA4ZfVPhxOmYmX2xg6wMiCxW5GnFuKWgVxVjXXXRnHF+9moNerMJlUeN3VbRqH7t27I0syEVnFueMrscWpcAo3XqOXngMCfPpCCvk50e+zdWeAG29fS+RAP+JEUlTjUe3l8ntKuGFCHFaLioOFIe5/dCuH1qahN0cwm1QsX5zCnHm1PPZUMTmZWob00RBf5OfGCZn8uNLNzn0BCndm8MmCcr5depB6t0xBkopTTjJjS/Bj1JSzbHkxBIxUOYJozEG++TiRcAQ2bj5IQrzEeWfFkRAfPYTk5WjQGLL+7ZpK/rvYQ1mWSUw00XdUOSnJaq4db6KwOMx7L6c1HvYG9DFw5YVWrr2zmpxMDR++ls6v63yMv9VBnuhPEfvoRG+cxkJ8iYV07gIZhgjbD8jM/gQqy1XU1Aj69VXz0btxjL96M1n24fSRR7InuIwxF5dx83gbt0yr4dzTzVx8jhWdVuLrJR5enV1HSpKKiyfYWb68io1bQhQEBhJPMiiAEg2U7FZWkZMXofBQHfmACEIkEvlTtkCW5RYzto+HwfD7ARURUqOWoiSvh3pCBDFjxSCZCFXIXHxbkNvu8zDrhTTa5WmpdcosWOzh0WnNy8EvOcfKyrV+du4N0r2zDp/sJ1XdHquSiBIwxJBwWbRjJ+uQhNToLwohqJWqiLRvYPpjb/zh8x+P8vJy4i1e1Co1j9ydREGuFiEEJ19UzrIF2WSkNY3nwD4Gls7PZuyV5ZxzuqWZ5p5GI9Gjq57kJA0ZaRpeftvF7dfHN5I4kYjg3hkOBvTVsnSln1BItKqdd+BwiMdeCDDxchubf8rlwOEwl95QQXqqhvnvZsRI15x9qoWvl3i44a5qap0ymdmD2tzUYvvm7WSGC6iQDlAj6ilkD90Y0Oy6aLMON4fYgRoNaqEhm/YIZA6zB0mtMGG8mmGDHXw0z0tkeUesIpEj7EEWMnEkoCI697y4KaALpRxsNfgZED7aFai45Jymc4XRqKKgnURleQiPXE8AL7IURuh95HZSSEu18tX7Gfyyxs+a3W3r8vx/gX8XW/jl/C/JE13xZO3mveM6qENU4mLBe5msXu/jqknVvDczjdNPNnPfjFq6d9bRu7uefQdDPP2ih+xI31YzsU3Odnw4dztTbrPw4dtVVKkO8+k7STHVJrIsuObWQtb9bCSg8qCt74ZKKzP1YTsHCkMIAX176LnhKhuX3VzFcw8l4/YoPPeGC7dHIRwWFJfJXHa+hfoGmQWLWy8JbwlpaWmcceGpzH/vS0pCBzFaZG64LcQdNzXNnb49DXz4Whp3TLezdKWPU040oVJJZGZCRrqaw4UKRnRUJK1l6n2Cay5v0kGvdcqcf3UNezZ76EjvGE1otaRBJwwx4xcWIapS1zJ8pGD8lQYkKY5PvnTjqlfw+QU/rvBx+QVWvl7iYc+BEDePt5GeqmHXviDPviEo6HQhw4ad0KYxOAaNRkPnroO5+Z7lvPlsatOe2FvPDVMD+HwKXTrqePL+JK6aVEW7PC0d8rVs3BZg3eYA4y+JIz1FjaIoXD+1mjtvjGf0iNgz47CBRu67PZGrJlWhKNH5fdF1lYw50cSUmxJISlTTrZOOzHQN3TvrGH9pHI+94OTyC61ccYEVo1HFzLfqePeJzGb62pIk0SE0kB+WLKcPp7C8cjW/rK1nyY+3tGkcZDlM1yFBKst0JNa1Vhmqxaw10Ktbc+3V73/2MeNpL64aLW67GT8+7FSQRst9SrRoMXqSeO7V7fTro2HXrzmNwUchBO986OHxZ38k5IxHQUGPke4MZCfrsIlEkqUmmT1FKOxmIwV0I13KOVqxu4eAxsvXM75s0zj8Hv5ryc9AIBATaaqpqaGoqAiLxUJycjKffPIJTqeTSZMmAVGD/vrrrzNhwgQ6depEXV0dEC2nOFZ+NX/+fDp27EhGRkajlklRURHXXnvt//nz/f+GRV8tIkfpQAXFzUpMjkEn6TlSVM5zT0/CGmqd8LORyEF2UIeDJFsS1959JWtWrGXXrt2oQhos2Aip/QTVfpINiXi1NeS3z+Oxqa/QuXNn5rz3EQG8R7OZtMgiQgVF7GI9PcRgFFOITp068emCuRQVFbF161aMRiPDhw9vc1OLP8Itk29iyuZpmFxdmr3mF14Sc23/1G6R/9dY+8vaZh0NJUlCjYZMUcAWVuISdoo4wKCjWZwAWaIdu1hPdzGokSgWQuCkmnqcdKHljpdpZLOR5TioIpMC2kmxnY0PiO0U0A0LNnawljw6kR/pwluzltOhYXCLpFSinM2RyGFkZArowmZWotH+80zxf7ItPHxoF6efpCEzzcSUhx0893ByY+nQus0Bbp5Wwx3XxXPoSKjF9195oZULr60kJVHN2aeZG3+PwuIwF1zhRHGmkULrWjqGhmzefGcLSQlqlq708+b7dXjqdIiAj1QELzyn59Ovg8Sb61jy7QrMde3QRkyELQ6qKcYgS+ic+WhQURosJ408nniijDc/Pvcvjce6detw1RYzYkgiM+5LYuasOqY/Xctj9yQ1OnpCCN6d28CGDQrZWFCEwi7W047u2JSmBh+5cleqQzsw611ceE0liTYtzn1ZfPhUHOH4Ckrlg1hEakzAwCRZSZASqDEfIGx1EZElNFo1I3sOp9q+m6FDPNwwtYbe3QzoVVpAapZhI0kSBaILB/3b2kx8CiHweWu4dqKVmTuLSQl0xLshiYvHbUBnqkcl69A4c9DkFbV6j1/X+7GYVVx2cyWvP5nKxDurOekEE1dfYiXBpubnVT5enlVHQa6Gux5xoAhIToxqHfbvpWferAzMJhV9e+q5ZVoNfXsayMlUs3130xy87QE7F4y1MHZMk70/6xQzG7f5ufymKp5/JIEBvY2N5IEQgnAbVXDS09OJSw7x6pO5SFK0gcmoMxzo9BG+/TQjJhu2b08DSxdpGTp6C9ayU7BLZVx4gYapk5pI/47tdMyfk8zlN1SSmR49zKjVEkWlYWa/Ec/JI0xUVke48S4fP6zwsmtfmNuui6O4PMLn37i5/spoiZkiotlwu/aG6dQOtq1O5dMvPTw8I0x9nZrbprq55CI9BqPCqk0hNu/yc+FYC6OGGTlYHOa1t59p20C0Ef/J9jASiWC312OLhzVLMrluSjVvPZvWrJGGWi3x3EPJ3HKvnZHDTIwYYuLsMVbWztGiRcdeyzIuuEjFc48mNx5SQiHB1Icd/LwgjkR3Z3YtcfJq/D7QhLGLCpJIJ82QhMZWxVsv6VDZArzxfj0LFnvISNMwZpSJr9/PoLZe4a5H7AztbaF6fY8o8XkcjJKZbqETqPL8SnKqoLa6CqFS/nTHd41GQyBsQpZFiw1EQiFBrSvCnHkNfL3EgyKiJa9nn2ph/CVW9h8OI9fbqNdU4k7dzfATNOTnqVm7PszhfRqMNbksW1nJDVfF0S4v6j9885OXS85tXTrn6kvi+HyhmxFDjFww1sTiBaVQ1Q4DRoIigF/VgDd1PyZbkIyIwF55iApfEbKQMcbpuODSC7h9ym3ExTUPwv0e3G431XY3axZnoVbDjyu8fLHYg1YT1S4+nvyEaJbmTePj+fgLN5OujW92Pzki0Goknp6exN2P2OkxspiRQ41oNRJ7D4YY1M/AvkMhRgzR8/kid4u6ig1umWBIsOTTpoNy1046zjzFgtkoNdPsBjjvDAtvf1iH3aEwcEjb9S2TkhMJcRB1ipPk2kQccjUHxU4K6IJGihLCLhzsZyu9GdZYohsWIfawiRBBejEUg2zilw8qeX/ObiIRBSsOGqgngzy0aHFiJ0iAcgrRoSNEkFSyKOUQecRKSwkh2C9tYcHTx2nkKYLCoghVR0wM5CTChPHhJoSfjH4HWLKgqWRz5DAjHy3c0eaxaAv+k21heUklVjkZyUqzDPRjOGGwieQkNYP66DGZ1Hz/WSZLlvm4flI9afW9seL5Ax1zNX5/NFgaIsDEa9XkZWu57jYn69crCFmF0Spz/TUG1m2r4ckpSTzw0B6W/Rpk5hMp9O9tQAjBqvUBZrzkZOJlVq6fWkUkIjH/3YzG9RkOC978oI7NO4Lk5LZNCx7gvgfvJTsnm+eefB6Vpp6Fi018udDO6WN03DTRQkK8GkmSmH5nIpPuszf60C5PiBduT+Ht2T5+3nmIM88PM/GKWEIuKVHNFx+k0LV3HXGiudaiBg0B4cdwtBqoKm0dcz4wMLBPk9btsIFGtu4MMOGOKrxehW8+zuKGq2y88X49o850ICTo3q8Pt93+MF27dm32GW1BSkoWpYcUTh9XTpeOUZ3qFav9uD0RTr+snAWzM+jXy8C3c7PYvT/Iu3PrWbXBz4+fZfLDCj89TiymzqEjLV1wxujmyTLhsOCND+q4aKyFqy+JQ6OJ+ri/rPUz7sZK5r6ZTllFhJQkNRu2BjEaPEy5KYGTRzQFwb7+JkxapKBFUlKSJJJEGn68JLp6EE7eyeHDh+nTp8+fHoP4xBBzXs/g1HNcv68xLXTsPhDb1PeDTzw8+4SKdOeJZEs6sgGZCIfZg194yT+aeHQ8GqgjjVy8gTAvPZ7ezN+/YbyVNevC7P+6WwzhaxRm7JRTLPZjJZ6IKohP+MilE6lSVJM3WrE7hB3q1X8rf/JfS34ePnyYRx99tPHfH374IQAjR47k1ltvxeVy4XA4Gl9funQpsiwze/ZsZs+e3fj3Y9cDeL1eZs2aRV1dHSaTiYKCAh599NF/SnOX/yEWy39aQXwohQqKfvc6n6+Bp+43cvd1AfC0fE2IIDoMdKU/3uwqJlwzgWsmXkNGRga7du2ioqKC5OTkFpv+vPv2uyR6MkiXmshVtaSJlv0JHUfYizlJS7du0VTu/Pz8v7Xj+W/Rp08fRl9wIivmryalPhedpI86eio7nuwaPn7jw3/aZ/8rEPJFmkkNHIMkSWiFjkL20JsTYppYmSQL3cUg9rIZBBgwE8SHlQQMmH73nmqhbuwCqggFiSZ9qwZcdJJ6Uyz2k0UBSVI0oy/o0baYZXoM0TJ4L2YpDi06zjjn9L86JH+I/2RbmJCYTmm5wpffevh5QXZMmcrQAUa+eDeDYWNL8XhlNm33M6B3bAafXq/ihIFGnnrFyWvv1ZEYr6awSMZXbSOhZigBKlFQWv18gcKGlTrGbQniFR5sUjpZ/m6YseLf7eX26/dRp5G5YlyYU86Elat3kJdvwOlUUO3tRJKjIDpXJBCiJ4fYiSmczCsvvMbw4cPbPB7vz36BN55J4oRBUUdq8o0JzP6knpMuKKNLRx2J8Wq27QowuJ+BZ5408siMXwgW5ZJIarOu3JIkkdbQix9++JkfFmVwylgXHsWDTpjIsA/Chp99bMUozCSShqwOEEoq5rQxkF9g4N25FUQaNNiqe3PEXY7fqmLaQ24SjRYca/PJUPQ4qOAIe+gi+sWsB4tkw2xufX20hpKSEmRZ4aKzzbz06hF8hRmYJSv1Ti19naObyO2aSt7/rJ5rxtnYuTfIR/MbqLbL5OdoWL7aT1VNhKREFeNurKRTey0btvqZ/Uk9EjDuPCvvz0xjysN23n4uDY06Kq2QEK+O6QTaq5ueL7/1YDFLzJxVR3JSdG4WlYYJh0UM8XkMA/sYOWO0mUeec9Klo47yyggXnGWhfb6Ovv3HNrv+97Bx40a6dNA1ZmbFWdUYLDLT7ohrkRSKs6o5/1wdC18vpkK/l19mtJx9/PRDCUx/uhZZFnwwr4HSijCjhyey/1CQ0Wc7iFPFcd8viYiwnrdm1fLVdzUsnJNBSnKTvb1mnI1TR5o55eIyrr7Jyc4VKeS6B6OVdCgHZD58qphw1gGWLEhClmHuAjdPzXSSkz/knx6s+0+2h999t5BQQObOmxKIs0pU22V+WOElOVHN6OGmmFLvlGQN/kCTnvlNE82s/LaYLEcP5A6lvPREUswhRaeTeOXJZEZudaBsF1SFqxD2OKwk0ICLEg6icil0zdNRHVCRlKpm26o8JEnixxVeXp5Vx8q10cBCICD4+As3SUKhIn0lal0EOahFX9OeRCUDk2ShoVZHdkc/ldXFjBgwtE3yF2eOvYL3P/2E665sTki+8b4Lnx9KysN8+Fo6VouKYDAqM3HBxEoqKwRhVwFxg3az/JOkmDLUQ0dCnHXJXg4diXD+mU3rw+NRyGzfepOepAQV1Q6ZZ19z8elb6fzwbbTEMpN8ii0bGDQ8zCvPxpOWEiUL9x8Kcc0tLg4UKmzZu/NPP/dvsXXLWm69Jo7yqgg33FXNqKEmbrraRiAo+OCzBqrsEWa/lIb5uCZrQwcYeOS52mb38voUSsojJCVG7divGwJ89FoaFnO06Ua7PC0qVVTz/tzxFTw100n3zjr69mwiOTxehQm3VzNtUmKz+7s9CtdfGd/qs1x9SRzzvnZjNreuY90aLr3iUubNWcCwwRIbf9IwQD6JTSzHSz0ICYWotFFfRmCQopJTtVRRRSkCgUyECGFUkookJQubSGM9P5FKFqlSkz0yYSVNZLOJFaSTS3nKauLj1PgjQfbWF5Nc1504EnFTRyG7mXy7mhMGNc3RxT/68DiMpJGLSlKjR42e6PiVHSqNkVpxOBUsluYVK38n/pNtYUZWBpXsQ6v+/Sxwo0Fi2hMOXpmRyvbdIWa86CI9TYMmfQ9hhwq7093Y0PS38JorOP1ULbPe8xGIRDhttJUxZzuJK+9P5lF/Sq6QeeOxA+hS3SQlQW6nID99ntUogSNJEiOGGJk3K53hZ5fi90tsX5GNxdz0vbVaiduvT2DPgRC9Bvy1CrDRY07ivbffQ12WjbQ5Dx0qvtxVwYcf7+P9WVaGDDCQmqwhEIxWKx4pCRMMK2RnaLj1BhNLlh9g6qSWEwHcHoV4nRWCzV/Loh1F7KMLfWkQToYNl2OIz2Po29NAdoaGQf0MjfZo/z6Brbw/eoysqdvCoIEbKCgowGBouXHjH0EIwZZNPxEORThlhJEP5zcQ9KpJiNNx1qhE9hz2MOqCMlKT1Nji1BwqCpOequL6K+N44wM34y+1MuPJEL0CIwmYf21xT/pgXgOnnWRm4nHVZJIkMWqYCatZxSPPOQmGBI/dk8S1d1ax92CIFx6N1aEMBMBK68E+DVpkZBJJxSkJPv/sTfr0+XP6+IqikJwkkZykJiMDPIUtS4AIIaj1e9i+K4zPp2AyqfD7FZ55IUDOcb40RDmOjqInO1hHUPhjZK8cogozVqo0h7jzstabv065zcz4XzOnyhUAAQAASURBVI8Q54ySnz7hQYOOrlJ/IiLMTtaBAv0Z2WJlb26oM++8OZtHZjz0p8bhj/BfS352796dzz//vNXXjxnqY3jkkUf+8J4TJkxgwoQJ/+A3+x/ainA4jMNZi4M6ggSoEeWkkNlsgQSEj46dFEYNMxGyVSDcXVtciOUcIZ1cKlL389rzr8S8lpSURGJic8ftGD6f+wVpwY4tRmzSyGGDaimvvPjxX3vQv4jpjz7ACSOX88bLb1FbW4+QBCNPOZGbb7uJpKR/v7KZfwgqWhXKhiixbcQSQ3wqQkEmQh0OTFiox0UBucSTjEpSsUWs/N17hgkhEJRwgCqKUVCIF0mkkYuklkEBB1X048TG96gVHYLW7xkh3BhxFhqFvn1bzjz9O/CfbAvPPPM8rr78JS48yxRDfB6DyaTi5gk23p5Tz2U3VvPmsymcPCKqzxMKCeZ83sCOvUHuvDGeWXPreeL+JK64uYrEjAC1qs0EAhHq68ytOr/VlJEV6UpJZAMmfyZZcm9URIXLTVgoCAygxrSPgiwHt99oRZYFkx+0s3OtjQ7BdjF2QpIkOoiebFb9zM6tzQ+ff4RQKIS7obiR+DyGKy6wMveLBiZeFodOK/HIXYmNjveIwQYGn76fvPKWyXVJktDVZ7LvUB2DBmrYsiiNasN+KkOFqISaiBRCstZyzvg6OnXQMvZUW2N52WXnx3Hm5RW4lQO0c41iT8MGUrTtyXQfjQxLUZ3QgPCxm430ESc0dtKVRYTU9LZn+Pj9fpIT1Sz60cvrL1m5dMKvJJKC5IoGJEIiSHXqWk4YEWLhkgizPqynWycdk66NJy9by/bdATZtDxJv0xAKws9fZlNUGsHrU1j4vQdHrczWXUE2bQ9gMkocLgrTp4e+Rc3Yg4VhOhRomT23gelTEvj5Vz8fzGvAH1C44KzWI9TXH9X9eubBZCIRwcx3XEx+yM28+W0rbaqvr8fjjSXu8wsk+vduvWR02FAtb763izPG6GPKBI9Hbna0OUOvUcVYzCouHGvm1mk1fD5fpktgRJM0jAT22mLOmlAYQ3weQ1aGhrFjzHz+gYEuwV6Na0ElqcmkHXWVZp56YQ+zZiby8F1JLF/t461P2jQEfwn/yfZw0VezETJ0aK9h8EkOHEfSeXZjKpLJSzixnGlTjVw9ruW5F+3CrlBnKuHhSeYW9yZJkrj1RgM33bqeLqJ/TJaGEIJ98lbKN+uwYcRe4+GTL3wYjAqLfvAy/92MxkOtoghef6+O+Yt2seijDOJtahy1Ms+9epBv55eQ6Yx2wTZqQ3g19dz70LQ2jcO1193O7ZPWY3ce4tZrzMRZ1dTVy7z4Vh2ffFnPpInx3H1rkx+n16u4ZpyNBJuae6YoKGlFLPgoo9m67lCg49nH4rj7UUcMkdyrm55lv/oa5U9+i+WrfWzfHeTTt6L3DAWj99WgJb1jA5+9lx0z3p076PjxqxQGnVaBLMt/Ouv1tygtOcCoc3RcP6Wad19Mi9EoHjbQyPLVPm67v4b3Xm4K5Nc4ZIy/kQWQZcHN99TgD0TLcCurI6Qmq+n/m2AiRImaqTcn8Pp7dTzwZC2BkMKAPgacLoVtu4K88EgyI4Y0f58QoNW0TnDrtBKyYmTkSee1eRyysrJQdGGGDzaybq0TQ8BIZ/pSykG6M5AyCjFhwSAZkYXMLtYTRwKd6IUWPW5cHGY3ySKDBJKRkTFijiE+G59f0tFOdCWQu53vP0+nXV40s3Td5gA3TN7K3sPxBPFxw40qHr63af0s/9XHPff68bu1dKFds/tK9kyefvUgzz+SgtmkYuasOk459dI2j0Vb8J9sC68Yfxkrvr4FyaWjwS0TZ22+hvx+hVqXQqcCPYNPLyE5ScMnb6eRf3SdVFSF6TGkCm/QHSN5BlHZs0hyCcnJFr77PozKHODOaZBcPiwmkKuW1KT5u1JUGWDWx1XccJWt0f86HvE2NUP7mdFqVDHE5/G465YEHn9t618ajxsn3ExySUG0su3oMkuUs4mrTOOaG1ewZZUOgyEavKhxRLjwmkomjLNy87Qadu2V0ejVzTLFjyEpQY2sbWiR/EyQUnAJOzvFOpLi9Iy/svnaP4bxl8bx0y/RTMMde4Is/QlySIomIHjUzHt8EZ9/Mp95X32K1dp6pn1rqKysxGb1UlsL+/YJDP4Ukmo7Y6q1suZIA6XaPUy6TcUdN1tw1SlkpKnRaqO/xbV3VnPznXW08w9CJ+lxuKP72G+1479e4mHB7JZJ4v69Ddx8Tw1DBxjo1llPbraO5MTm87JfHw2b9zix0fL5vJ5aMshFQcZqlaiuallXuDXo9dH5fd/dZm7cs5Ms16Bm+321VEJBgQqLWc2gM0qYcmMCDW6BsTavVd8gSxRQxH46id6ECVHOERpw0oV+FNqWkZUR3+p3Sk9Vo2iiE8gn3GxnLQVEs3w1kpYkkYYKTatnZptIYtf2vx4o/C1+P2TyP/wP/2IcPnyY00adQfiwijw6052BuHCwndWERVOZoSJk9ms38/IzVjQaibsmGylP2IAiYg+HNaIcp7aK+IF63pr7xh+Kdf8WEb/cqj6MJEmkJqbRvXv3tj/oP4iTRp/E/EXz+HH19/y06gemP/LAfx/xCQwcNoB6nC2+5hUNhAmiP9o9zi4q2CZWsYWVbGIFAkE+XehGf+xUsJfNKCKqP+LC3uI9PaIekMinM0MYQ39pJAMYRRLplCWsITlNJixCRAjHGO0EUnHQcnc+WUSoo5ZiDuAXXjLy0/5ypPO/HfHx8SQk5TKkf+vjc+IQE/ZqFfXFyVw7ycmg00s55+oKzh1fQUQWfPRaOpecG8fj9yTz1EwnudkaXnrGyiOPabjxZhXmdBcudfPfqk448OKm0rQDJGiQ3exmA9tYzS6x4ejcgGRvJ96bE22opVZHs49TfC03GJMkiWzRHlnytfj676GhoYG87OblXQu+9XDZBXEM6W+kXy9DjOOdkqzh4nMsuKWW1wwAYS3+gEJKqkIFxXTxj2CgMob+YjQD5DEkettTXg5XXGSNIcyyM7VccEYcvmCEndIa/MJLZrh5SYxBMpFJPlWUNv6tVl/JJVdc3OYxyMvLw1UvMfMdF98t9fHCU1Zmz42gtwUQQlCVtoZP5pr44LU0TjvJzEVnW5n9cjp9expITFBz0nAziz/OpEtHLV5/tNlSQa6WHl30DOlvJClBzVvPpXL4SBiQeOHNlsfN71dYvcHPUw8k881HmTz3eh3jL43jvU/qWfqLF10rzVbg6CFfjmZfaDQSU29OZHC/OGpr20aIFxQUUNcgUVYRbvxbp3Y6Sitar58/eDiEyajC421dMD4cFqSlatj5Sx4XjbXw8ssRPl8QJCfQq9kBEZuTs09rPYP33NMt6OJabjYXr6SxepVCMBjdo086wYQSLqSmpqbV+/3/jmCgATmk4dbbvZgPjKBTZADpUi5p/q5klo3mmcfUfP2tFwBHrYxe11SlsGiJH3VdKpLeT25263kPBwvDpJPboh5ZF/pSj5NMCujuPZnp98k89YqrWXahSiVx23UJ9O+t59CR6PxMTlLzzCPxXHl9iFrDEfzCi90OuXm5ZGS0Lj3SErRaLa+98SmJOQ9w2a1W+pxcztWTqujdXUfnDnomTYxv8X3nnm7GkOCnY0cJq6VlP85sltDpYOO2po6yI4YYWLfZT2V187Xl9Sl8+Lmb5QuyaZen5e33Pegd+QBUxG3m0XsSWzzQWcwqxl1gY/XqVW169uORnJLF/IVuTh9tarE520knmJDlaDb6Mbw5p45lv/q4/wkH3/zo5u7H7PQcVcTm7X5MJhUDTyth8nQ7/Xu1HkQZNcxIeWWEB6cmUlevcNYpZm671kZGmpqRw1rO3OzUTsPni9yt3vOj+Q3UeVIZMKC5Vucfwe/3oxFaNm6SmXanmf2qzaSQQSd6c4AdVFGChWjWbSG7yaKAAqkrOinaATpOSqQPJ1BLJUXs5wh7SWwlIAqQQhapCYZGWYRoF2cjKxZlYMp0IKHhsy+C9B5ZzhkXOug7vIbJN+qJq+6NDj11OGgQrpjGHZI+hNmk4pyrKnj+DScLv/eQkNB6Isb/7+jQoQM9h3fD3SB45LmmfTocbmoYNOMlZ1SO5Qwz/oDgy/cyyDvO9plNKk4aLeHvuBa7aR8B4ScoAlRpDlGU/AsdukS4dZqdzj3DWKwK5YWGViu6MoJdOXhQZlDf1n3V/HwV3bu2bnvb5WlxONq+/23fvp1Qpdxi7weNpMXkbM9Hn3vZuC1IdbVg0JgyBvTR4XDqKCpLwGpLITdbYu+BluWj4m1qZLUfv/C2+LoeIxGzA2POH3ckr6yOcOtUF5de7iO9OprxX4cDI2aSQ5noDsRz/93T2zYARxEKhTh4qJYJF9vYtSqJLPsJJEgp+FX1BNL3k50XbXw16V47RoOEVqvC7VGY8WItBwtDHDpI476ndmYyf2Hz51WrpRbJ7WPo2knHjj1B3B6FKTfFc7Cw+ZjedYeFupSdzfgJiJ471GjQSQacxiJOG6MlPaNlrc2WoFKpUEigvkFm+GAjV10foixpDW5RF20CLAIcYgel4gjuyjjsDpnrLrehVsPSlV68caUx3MoxREQYHx6qKWUdP7GPLZiwkKXJoih5OVm5CstWtjw/ANZsDOD0+NgmVlPIHtRoqTyukleP8XcbE4cIoNO1LG/xV/A/8vN/+LdFKBTi+qtuJLWoHZmhaETLItnoLPUmn65sZw21oppicYAdpjW075PY2JzimissTH9cxt5uGdVJm7AnbGe3ZRlJw02s3vor877+tLE0vS0Q6t/vxCdppb91gf43wOVy4XQ6/5YObZPuvIU90iZ8ItaJDggfu9iACSv1OCkVh6ilmk5EM/UGMposqQCjZCZOSqCz1IdkMtjJOupwcJjdjWTWMfiEh/1sI4+ORIg0HmAkSSJRSiUhXs2EK40cVm9HhQpZNAmVZ1FACQfxiVjthaj+4gY6E/38LfyKvboGl8v1D4/Nfys6d+1PRXXrIvDVjgjx4WxUSKg18NPnWSz6MJMln2Zx8/j4xlLloQOM7N4fYttmiWsv1/LELZm882w87gYoMW5hj24VNaIcu6hgu1jDAc1Geg3ykd0uTLy7PX0ZQS9pKH2l4bSnOwfZQYNwopJUyH49fn/Ukal1CrS0fnDUCgMmc7Q8pS2wWq1UO5qvoR17QowY3Hq0/cxTTHjMpa2+Homvok93HZ9+HqYPJ8Q40GpJTW6kB+uXWVi/JdDsvRefZyLdmEyKyEb1O4UkqWQ3BgPcUh0iL8CFF1/Q6vWtwWg0Ep+Uz6SJNr741o3HqzCwr5HTxmgo4xBnjVXRp0dU+uOr7zzccX18s3tIksTzD6dQ64wdf6EIPlvo5po7qvl+uQ+bVYXVouapmU4CgaZrq2oiXHFLFdNuS0SlkjCZVDw4JZHX3qsjEhHs2Bvi3hkOnn7FSY2jOVny7VIvJw6N/b1umyixYP47bRqLjh07ojOkc+2d1Thd0fVxxYVWXn+vvsXrZVnw3TIve9en46gP4fa0PP++/t7DmSebUakk7rwpAZtVTdhnIIXMZtdGItDgbn0e17sV0LR8oALQRizUOJrW9ikjImzbtq3V6/9/R0RW4a5XkWDvjV6KPWSrJBUZroHMeMaLLAumzXA06jrWOmVemVVPQigbyWtj/cbWf5NP5oXIFAUtviZJEvEk00DU7sV58zlztDlGDuJ43HCVjY++aIj52+SbrPiSDhGfEiES1CDLbbODx6BWqzn33As54cSzmD45kUUfZXHhWCtqtdRipvax75+ZEyEjreXXFUXw7GsuPns7gydedhKJiMb3xRn1jD63ms+/9hCJRP3AH1f4GH5WOaePMmMwSHw4z827bwuMoSTK4zeQnh+iR5fW94K+PSRKSw7/pecHOPe8y1j0g5+Lz249S2rsqWZWrIkeKj/7qoFQSLB9eR4DeuuZ+rCDujqZpAQNd92ayPIF2Wz7OY/pUxJZtynAp1+1TFbW1Sv4AoLcLA0Ws4qRQ0307m6gQ76OpSubB/YqqsJ89EUDcxe4Ka9sbhNXb/BR16Bw7nmXt0n+4BjKy8uJE4lsXC+44BwjA052sVH9E/XqGqzYMGHBiwdZRPDQQLLUnGyXJIlO9MZDPXEktFTc1QiBoKVk3aRENWePicOCla7OM9EdGMCGNRoSDo8EVzJ72IgaLV7cVFHCVn7FKaJkVySxnEfvTmTRR5nM+9pNl/a6Rk3N/6FlvPz6i+gSfBgNMHhMOV36V9NnYD2detfSrncFC7/3cPn5VqY9ZictwcCAE2vp0a+OnoPt3PNQHZEIhCMS639O5YGXnKScshbTCasZenERD95r5IVHU8jN1rL44ywuvyAO2d36OtNLBhx2QWVN68FHCdi0Jdzq63sOhMjOyW/zOGzasBmNq3W5CHMgjR9+CnHlTdXYayPk5eowGbWs3+KjvKKaK8/38fzDiTz/ZsvnkNLyMNkFEXaoVsWcaYQQOKQqyqTDjDzBgM2q4Z2P6vnmRw/zFro5XBS7z3zwiYdlC+LZ/ElPsqtPxEkVRZnfI/XcQPeR1TjaLyNgLWHHxp14va0Taa1hyZJFXHWxhbdnB0mtjzZGtlt30/Wc3fz0g4lNvyaze00WV15s5bKbqti1N8DF11XSt5eBX77OJiu9KYCU7OnMww+HmfuFpzFYLcsCV51MKNT6WdZZJ3Pb9fG89LaLzDQNldWRZn5gQa6WBx/UcTDuF1zCHtV8FyFKVHs5Yl5PkjYheh7NKmTvIbj0srZVBRW0G8it0xwIIbj3zjgWfKmjy/lb8XRfypHEFUgC4uMkLr/ex9afc5l8YwLjL7WxeG4WH88xUZG6qvG8LoSgUOxhFxtQoaITfTBjpYE6irU7yBixh9NOU/P1nAwOFUWotjef/5GI4MlnveR5B9KTIfSQBhNPIirUBER0vxBEKyhb4wlKOUzX3s17m/xV/I/8/B/+bbF40WL0NdYYfYljiJeS0GGgxLSPjGEJrN+5hutuvIMPPm/aWC670MzWVSnM+0rw7qcB2vWI44O575GQ0Fy0+c9i8AkDqaflDB2PqKdb7y5/yXn7b8R3i7/jjJPO4qKTx3HJKVcwZsRpfPzh3H/ono9Of5wCunKQXWwWv7BPbGW7WMseNqFBh++ogLmDSjrTh2rKyKNzTBn8MaRJ2YQJYSaOdnSjhINsF2vYL7axQ6xt7Biqx0jUNMfCoNUwdZIVn9ZBBnkxUSytpKM7AznITnaJ9RSLA+wXW1nHj6STR5KURpKURhYFqBsMzJn936XN+nciISGdV95umdABePlVH/ENHejJEEwmmnWxPR75OTqSKgeT5upHmtyOjko/evhOJd5g5v6HZWyDthMo2MziJSpcpZncf5cVb2kaeVLnmIxvo2SmB4M5zG4AZEluLJMcPEhNndRyJjFAxFZDj25aSkpK2jQOer2e1LSu7NgTW3sUZ1Fhr22dHHY4ZRyKHUU0v8YtOcnvHKSsUkbjSUQrtRy4iXd15cVXmjujgYAARUWmlI8aNUHRcuRWQiKIn526tZQm7OO8i8/9y8GQp595lydnejjvdDPzj2YSPflwHHLufq6+PLpXOGplcrK0rZIyWRka9HqpMSr/0lsuvv7ey88LsvnukyyWfJrFZedbOVgYYveBIH1GFzPm4jLOvqqcyQ/aue+OxMamARAtKf55lZ97JiWyb1U+W5bm0qenjitvqYrJICspC7NkmZezTonNHsnL1lJd3bbSJoAZT75FlV3HpTdUctPd1Xz4eQMrVoZ49Jn6RuIGotlpl19vR6/RYLGoefL+ZK64uRKvL5Z42rk3yBMvOTlhUJRY02gkdDopRuf4eOgbMnnj/dbX5ryv3ejUrWslVtT6+Gpx05zx+SW02tav//8dWl0SoYgggZQWX1dLahqqzQw5s5Q+3XX07qbnnY/rGXx6KXJZPttZgyNUy1OvOHl7Th3bdsXaEr9foapK+d0mIBp0yBw74Ag6d2z998rO1OBwxtodg0GF0RZkYH8JRQpT0C7/Tz17a1i98lvOPb2JCA4GBYrSum1RqaGsKtKi/Vm9IcCwgUZ6dNUz4dI4zr6qgh+We1m32c+eDVYyi8fw1NRk+gyqo+cAF/fcaMG67yRefjVMlxOKeeQZF5Lej3bAWm69x8+JQw0cKfkdsmN/hL17/jr5mZycTDCk8DuPixwRLFjsZthZpTz9qosrLrSiUkl8vMDNZ29n4PUL3nw2lWvG2RpJ4369DHz7SRbzvnbHZI0ew9sf1nHpuRauud0e08n8ifuSeHV2HU/NrMVVJ1NYHGbsFeXccFcNJ48wk5ulYczFZcx4qZZ9B0Ns2xXk9gdquH5KDePOs1BVVfiXxsFqtRJRhYmv7M9p59Vy9+1WklNkfLKXOl0ZKWRRSRE+PFhpXUfTJFnRY0AgqKas1eucuhIuvqBlUnvUCB1edTQTMVFKJZM8NrKcIvbTn5F0lwaQK3Wkk9Sb3gyjmP0cVG0iovJz2c3VnD+hgi4ddXgDyn9l9dbfCYfDQSQMW7dC8GBHcipOIbtmJO0cJ5NVMxxvrZmJU6r58UeFuo29yCw9mezqUWSUnMzy9zpyxoUOLCaJ8soIF55t5ouPkvjui2TeeiGFa6+wUVktU22PMPbKcgqLwwTVrWcuh0SQ+gaJ52e23GxCCMHC7wKsXavgaMVfe+wFF/36n9LmcTBbzCjq1n3ACGF+Xe9DQWHJvAym3Ghj2U8ytbtSSXT04LlHjFx1fR02q4o7H7RjP0rWRRv5+JhwezWRsJoCpSdH2Ms2Ea1+2qhaRvaYBNp3L2DVr4LD69JZ/LWaB65P4clbsjn/nAhjzo3eb8uOAEt+9mLxZWHEQmHScjQ9dvDNvCQ2/pjL4s/S2PJrCk++6iciVXDkyJE2j8OSbz/ipBOMeOo0gKBalJHWs4IP3kwiPTW6p0mSxJiRZl59MoUrbqnimnFWzjolKgOTlCIIiWgVkUAhwz6M5+9NpM8wB0NG2+k6rJjCohAf/yagdww79gTJSNVw/hkWVm3w8+jzTm65Jp4rb6mi9jf7YNfOanI7exhw+W68PZehHrSSy++sYtBgQUPKblS91zPmVBW79wcwGltPbmgJ7Qo6s+mnRIacUcbC7z2oVDD2TB1IkBLoQB7dSMkK89Bdze3LwL4GLrtcg1MVTVbYzzZIqiY5PYw2xY4RM72kofRmKHJEhdcv89ZzqaSlaHnpsRSuvKWKH1d4G/fgHXuCnHq+HY50xSzFoT7aX8OEBQmJCGFkIVNOIWbi2MOmFip2y6jDQe8+vds0Dr+H/1rNz//hPx9Lv/8Zqz+pRX1NgHRyGHvHaG6dFI2KjBlzBtde8yaD+7o4YVDUMZEkiQ4FWm6fHuTScbe0ubvwbzH13ilcsmYc2hIdZqmp06VfeHFkFvPKY/+3ep//rnj/3Q/46KVPyazr0KjzpwiFD5/8jKLCIqY/8kCb71lUVETxzlIyRScqKaId3Yn2rtWjO5oFUyPKKOYgeXREkiTqhZN8Wo8WJZNOGYW4sNNNGkBEhI82xNI3doovEQfJJL/Ze731ai4eX4scVpNBPnvYBAIyyEctqdFjJINcDrELFRpq/x977x1eRdW2ff9mdq/JTm8kQOgd6VUEAbH3glhRURRsqFiwd8WGCqIiiCiIBZUiCIpUKdIJPYX0ukt2L7O+PzYkxiTexsfnfb/31vM4PNSd2bNn1qxZ61rnuq7zpJzeDMX8m36TQVv2s40V36zgnml3t7hN/gk4evgYhXlaHnnKwbMzYuo0eIQQvDmnlhN7Y0g7la0Y9qsJBkWdizbAsdwAX630UGOPcDAnQjwNd8jVkprkygF8tWwzXn+El5+Ko2+vaLDxxts+bM5eTY5BGkmLQZipERVktVHqiLYbrjHz2FNHSQ5l1k30pxEUfogvJz2t+WygP8I99z3L7ZMu5O3n/JzRI9rnL7/AxHNv2JvUWQNYvMxN924yO7b/SLboShwphAnhMOWhzTzJy8/Gcvn1VZiUprWMAQyYKCppnKE19yMfOnv0e6m0popS0pvQM6uWS5E0IVoFOmAIGPn2lR/49KPPeH3OTPr06dOiNsjIyGDSHY/y3bLXcbn8zJ7v4I4bYxk7SleXjaPRSHh9f5xRFonA5beU8Oz0eHbs9bPo3YYulX176fl0dgrnTyjh/jts7NwX4J0XkhoRqpGI4N7Hq/jxi4w60yOAc84yM6iPgfMnlDDnlSS+Xe3hx41e5s5s7M6971CAYLDlGXB+f4DiPBWhYBi/X6G4WCKxujffvu/j8y/y6dhBTSAoyM8Fc3UXauOP4PEqDB9kIKLY6D/2JH166mmTqebQ0RA6ncSrTybw/Jt2zhtt4ozuOoTHgpZAA0fX07CRxLadQZatrOXicxtmxZxeIIS99YS6V7jx4UGHHhVqVBED77+uJRR0cf8UK5995WTxFwNa3A7/FOzZcRQN2j/cYPW7tKgPtOeDMjtz3/ZS7HBjCKTSla5UxOzHlFnGtVfFsv9wgHmfufAHBZOui2FgHz13P+jCFI7HSXUjl/bTcFJFMlEtRCMWftro59rLmnYp370/QIe2jTdUgmGFlCQ1noCXy6+57C+0RD2EUPhtWDdsgJ4ffvYy9qzG5alHjgdJiJMpyIdOfSow6VUkpcD0+42MGGKkpCxEduvovH/xODOD+ur56DMX8z/xE2cfhFrSkOTrCL7fyHtIEBNIY8TgYlKT1Sz/wUPbdjocLoXcghC3P1jBui/SSfqdLm4oJPj0syC+2i0UTCogKyuLlsLpdKJEBF98V8u0yU2XSC9b5eGOG2KishICxt9RRkWlQptMDYnxKjRqqcnsVJVKYtrkWOYudPL8I/V9YesOH0u/cxP0S4RL0lGfW78pZjTKfPlhKvc+Xsl5E0pwuxW+W5jWoCS/qCTEhdeXUFQSJi5WxTWXWHjmoTguu7mMjNbNk0t/hOTkZIyJOnQVBtQnhnLjhH1U1sqocGIKxhHASwqZHGc/eprPkIsuuiWypa54RC0nxXEypYZGPX7hxR1/lBuuaVqzOjc3ghKR6+bSFDI5yTE60LOR8YhKUtNV9Gefeh0bFyXg90O7Nhp27Q9wy73lBIPNZ2j/C3jlpRcJVdg4UWOldahh/GKULLSuGcr2zT/R2t+beCm17u+SJBGnpFF9DIzdD3HDlDKWftDQtC/vZIiHnqli5afppCSp2bHHz9fLqgkE/OgkPYqI4KQmqsuIjZMcQyOpOLkvjpffdPHAVEvdOB2JCB6Y4aAmPxZ1bQJjL8nnozmx9OgSfe8czghPvVpNeqrM1s3Lueiii1rUDmPGjua9V9+H8qb/7rKe4OyzVFx1sY3yCoXpDypkVI+sM3pNoS2BPD+rlm/iiRk67nqkEp9f4HRFCASguloirqw3SVIqSaQREZHoBpgiOJlXSCQSxuKLlmb3VUYhhU41dFVr3FUOeg3bis7s58uPUvl25XGWfLOLbh1VvPZ0Sl215unncu7ZJioeiPDz+u/p1q3bn26DQCCAEvZSUKQjoHIT6PEzA7qBxxfh4htLmHFvHH166nHVRnjsxWryTobo11vPkmW1zJztoEcXLT16yXybuwmjWZDZKioPFCrXYi06g1p1BTfeXcHO/R4WfenCZJS54kJz3Xpkxx4/Dz9bxcdvp9R5DhSVBjlZHKSgKMywiwrp1E5L2ywNJ/JDxMep+Hp+OvFxKsorw7w0y85Pm71R+bwkmaJKD106JnD1xVreWziLJ59+6z+0QD1Gjj6Lea8sxLE3jil3BjEaIxi9ycR4W2ORdFRQwk1XNV+hesv1JpZ+mkuZv4LeAyp49hEbXTpoOZEf4oWZe9nxk5lUe18SrQYen6ap6+edO2hZNDuFDz5x8eb7DqqqI7iKbMRXD8AmNYwRPNTipZYj7CZIABNWgvhJpzV72IRJWOsSmWRkNFqJwYMH/+k2+E/428nPoqIivv/+e06cOIHH42mytE+SJGbNmvV3//S/+C+DWq1C/IETs0KEfXv2/eZ4NW+/u4RnnrqHme8dZnBfBbtTYsuvKq68eiqXXDL+f3xNiYmJfPrVJzx836OcPJqDJqwnpA6Q0jqRj1+b/7/uVPtXIYTg4MGDVFZWkpmZSXZ29v/ab3k8HubPXkCWo3uDRZosyaS627Lum/XcfNtNpKU1LqP8I6xetQZdhZVqyogjCZvUeHGWSDq5HEJP/cJHIJCaYXVCRIPLGsrxiCxMkgU19YG6S9jx48UixTb6rqPcQH5VMrGRWmpx0JV+lFLAPrYiCQmBgo0ktKcE9QcwCq3UcJGhljSERACPp+UakP8UbP5pM+1cw1iz8CRfrzzG8EFGNCqZTVuDyNVppLq61Ae1Ncl89lUtN1xtpbIqzHV3lbFvt4w1koTOm4BPcrFX2kiW6NzAzEAvGSgsVKGNFYwbWd93KqsUrE1knp+GARPlMXuY+2Rs3WeRiMAYEyBP+ZkEe3diRLSf2lWleFJyWPy+lVumhcjMzGxxWyxa8CnluQaumlhI27YycTYVOUeC+PwKC5Y4ueGq+qwWIQRvvOegSwct6g5q7Nvbks8xTsgHUGkU0lLCGGQtV14RRFPeHUczGe0APty0Sm9I5G7c6mPjjzIZnNJIQkUNDn4/AoZFiDwO0SswAhUaJCQSQ+nYSpK4d9L9LP/xW6zWpsmT5nDV1TfSvkN3FsybyXsL97Doy0IG9dGxZFktTz+kIzZGhccbDd6bMvb5da8fRQjaZ2l56JlqzhttQlFoVMqYmKBm2EADW3f6OHIijNxErcya9V5GDTU0ID5PI8aq4rLzzTz0dCWHj4UYN8rIp1/WcvUl5rqgXwjBm3MdeIItW/grisK0e27h/HEKh/JkNn6XyeCzKzGXpiN5JYSnHTVFfiRkMk6NO8FaB7/urWX4IANnDTFiMkmcM9JA61Za7rxZg1YjMWeeh6I8NQ/P8KDROQmGBFJcmJOevXQIDmxwDZIkoXOm8cb7pSz4vJYxI4woCqxe76VTtobyyjAl9loMopBQygm6dFfoe4aGI0fD/LzNTXJZD5KcmXw4/ydcviqsFplDhw61mBD/J8DlcqEKagE1XuFuUt9NCIEbFx2VM5Aro51VJ8rJ4zBV1hyuvNXBeefEct/jldwyIYbnH0kgFIKPl7q4YmI5NUUmkokllxx6iaHIkowiFKr1eQTjC9AZw5i8IVzVJcT726DHyI8bAlRUhRuRe4oieP09O2891zBLddsuPz276PAHISVVQm/4n+ldd+jUmy07fqrLVr7z5liuvLWUxHhV3QYRRMmMSQ+UU3pSjbW8B1mRVCRJwp/n465bDjD83BqOF3np1knHdafkiJMT1UyfGseGn6sIFDavbWtUYkhMKOfw8RCbvm3VoOz+wOEAQy8oJLu1hnibmlsmWOnZRcf1t1ejK+mIIWBizqz3eOHV51t87ydOnMBslli2ysNF55hp/zuiedU6DzFWmXPPru8r77yQyNWTynju4XgOHA4ysG/z7T+kv4GJ91agKIK4WBVrN3gprYggoRCKgC65kjkLwtx2g6WOBFCrJV56LIGB557kwzdSGmmRZqRpWDI3lRdn2Xn+0foYbt4byVxw3Uo+/KAtE29p+UbwjGce5a7r76a9uzdup4qO9MWNExd2qrUFWFppuWGUinnzPUSCkUYbkwBVlBJHlNTsRn+2sZYaUUYKWWjQUiUVU0MFQzsqDTRuTyMSESxc7COGemJUlmSEaD5bWyvpMEgmLrzEg1XEEzTU0Lc/fPBaEnc9cAtrf9rT4rb4p2Dbxh0IRUNasGOTG7daSY/ktWKk6XL1uEgq27bloLUKho9x0KFzhB7dVezcG8Biklj0bkpdxmC/Xnq++zyeseevp5UxDTmpnAvG6bBYYflqL8HCIEqlGpujC4vfyeeTz4oY0E9DOALbd4Yw1LQFTxALNnTH0phw5SHUsZXI2hB2dwC9Dg5ubMO51zUvUdQc4uLiGDZmCDu+3E+St1WDvznUpaR3sWN3Kpw/2sSwsVWkVZ9ZR3yehk7SYyntycZNB1kyNyoL8dUKNw8+LZFW2LORyZPqlFt5TaGDsF8hiJ/eDCNMiHJRRBB/1DSMdCyOtoy7rJC+vQzEWFWcLPPjqlUaEJ+/xfjLLFxw02ruvGvan26DUChEQqKRx1+uZNF7yQzoUx+3V9dEuH5KGY/eHcczr9fwyN1xDBto4PU5djb84uPxaXG0zdSwNyfIzr0OJt8Yw/hTG3rllWEuv+kX0vUqpt+TzE+bNUx/0s6jz9n5YJETq0Wm1qPQtYOORbNTSE5UI4TA6VT4aV00xp/2ZBV+v8LmnT7SklXMfyu5Li4tLg1x2cQSenYyU1OuIxJUodJGGNhbsPQbF1dflMbJgmN/uh0Aamtr8QgXMio8Xj/tvaNQSxpqqKBQnMCHm5jY5hMwLGYJn7aKceN8vP1ivVle+7Za5r0Tx/OvOfnynRMY9Sq6d2o4fyQlqHnknuhG3Fcr3Dw2KZ4aKqgW5cSSgFWyERQBanFgwkpivBosESKSg1qXhLk6ht4Mw4sbhQgKEaooIyVVjcnU/BzcUvyt5GdOTg7PPfcc4XAYWZaJjY1FbmK18Hdo//2L/35cfOVFPLHyedoqTRsIVVCCb7+9gVO3xWLh5Vc/pKamhsOHD2M0Gpl8f/e/7KbZFFJTU5n/2TycTieVlZXEx8f/j0rp/7exfftW3nr9UXp2DtC6VYT1q1UUlsbwyIy3aNeu3X8+QQuxYvlKDDW2ZrNTzJUJfDJ/EQ8+8kCLzhsOh5GQqKSUTBoayihC4STHqKYMHQaOsQ+dMKCgUEIe6aJto+sRQlBNGX0ZgQs7B9hGnEgmhVan3N2P4aIGDTp2i02YsZJBNgbJhF/4qMVJJKIQIYSLGnozjHSpDenU66VViVKKyGUQo+syYH8Lr3ATIkiXHp1b1Bb/JHhdPnSSHp23Ax6PxIaTYCORRKzRUvTfPFaVL4anXygnKVHFC7NqKMnV09E1rJ50FtBadOWAtBW10BAn1S9SIiGZQFA0IMHSUmUqczzNitw7pSrunKSmd/eozuTm7X7ufchFYnVv5PY5nDH2ALt2RUCCc8domHJbHG99YEeni2tybvwjrFi+kpUL1pLt7InDG0dav2O89bKNqyeV0ipNz6/7AixeVszQ/gbCEcHmHT7GnWXiyQfiOP/KqLNkEunsVjaSFMggciKCiWwsp9qwROQTEsEmS9/zpcOEigIsXuZCo5ZY+GmQ4wd0pFYOqnuvKqVivMLDEbGHVLJQo6GaMgo5QYY6nYqkzaSkCvwBcFRqsFR0xVKVxCcLFjF5yh0taguAHj16otYY8Lj9OKslZu/xkpkF119ppV0bLffcFstdD1cy743kBs7NdkeE6c9GMzpat9IQiQjmL3Zx8z3lfPRmciN3z+6dtTz/phtbjIrn3qhhxn0NS4W27fIx+szmg7KRQ43MX+zioak2hg80Ul4Z4dnXa4i1qpg2OZYnX61h9HAjKze0LBz77NN5XHdFmOlTE+l5VgF7D/qptkcwndrskSTplGTHbyDB6WGwxh7BZFAx/tIoYX4sN8jFVzswlHbCFk6nOxL22ioKdXvp3zdESXklueXrSK7qj0myRDWqOEKVr4xgISAUSivCJMWrGTPCwLKVHgSCs85UcyRvNz9+lU56av091rpjGXfZUdz7rcilmWzZcYTkBJlvln30L/nZBGpqatBhJIzgGPvpIQY2mtNKyCdCpMFmXxxJHGE3ckoJ99+VwLnjS/j8/VTif+NCe+8kGxeMMXHBJbVoynXoMbKbjWSJjngTj3LnFIlbrrOh18v4/QofflLC228V4640oipN54IJRcx8KpEh/aMGMgWFIe6ZUcnQ/gZapdeTX7kFIW65p5w1S9NJTVaTWxDiuqmPMWTIT39ZK33CdXfy2PQfWfhWGFusClusik9npzDjpWpyC6polaamxqFwLC9IjF5PUslgjJKlbt7QSQbSnf34dskWTGkeCgp8PHF/w02TTp3UbN7qILYZAkuKrWbzdh8rFqU30hvt1knHs9PjqapRuOgcM0+8XMX9BwI4ywxkBzMRCA7uz/lL9261WglHZDLT1dwzo5KeXXSMG2XCH1D4/NuoNunslxpmKGakRQ3uFAFWi9xsCS6A3aGg1UBhSZizhhi54Spr3eL+5bftHD4epEsHI7feX86bzybVuVirVKDTSvTr1TSx2r6tlpKycAM35cwMDRlpcPL4p2zZ0ofBg4e2qC36D+hP7yE92bB6A2FChAhGjbuIpcMZlXz/eRIajcSwgV6mT9tGes3ABlI2XuGmkOP0JJpdJEsyZmFFp1LR7dwcfD6JcJGfBLXgyAnBzNl27p0UW3f9Xq/CzXfVUFGqIpv6uDooAigoVFGKSqiJJaGRaWq8VYdHcpBQ3gPJIXF4RRmP5+9HxkcgEECn+2uVIv/tUKt0RPDWVX41BbMUQ1D4MdJ4s0iSJKorJYxOC8IZz9ZSJ/mFdm6aYOae2+LYvN3HxDsdHD8u8AUjJKUotOsW5qzBFbz0eGLd+Pvg1BjWbvRwwy21lLryaePujFLbkUMFbkAi/dRv57Ke1kQllPTVfahy55HYJ49ePWWKSsMs/bYWvaHpjPv/hCefe4IXdC/y6UefkKlrBREVodgSevZV+OCteK6aVIbDqeCu1mORmpYqiSWB71YGeWdm9P+/XKnDqLU0G/8CRHwCFWriSKKYXCopJY0sLMTiwcVetkQr4w5G22rjNh+D+ujZd6j5rGatVkItNy8X0hRMJhOFhX5m3BvXgPiEqBbvgrdSuOSmEm6ZEMOwgQa+WF5LSXmYrz5KrXuOXTrquPJCMzdMKadtaw0D+xhITlTz/eepXHJTCZIEo4YZscXU4ilO4P7bw4wabkStpsFcvOIHLwm2+ozIV59MoM/okxj18MMGH4/dJ4ixwpr1Hu54sBytpGPH0mySwplIkoQiFI4WFuJJPsRb7zvQ6VrWJ3b9uhtFUcigHe74w1SYNuBwhFFcsXSiNy7sfPH1AW64qunvr1zjQ5Zknn+0admNaXdZWfRpPmpvHHmFoSY3/iG68VccOUk23ZBRUcZJjov9BCU/1kQv6alqZr+SSO/u0fvblxPg9vu24MrpRUw4SroWizx06HHUhv5WY+C/lfxctGgRiqIwadIkRowY0eLF3b/4F7/FiBEjqJSnkBhJb5R5VyGK0aJDE9bhdruxWBru7MXFxf2tKdJNISYmhpiY5vWD/v+Affv2MPede1g2T4fZpIFTWY2l5S6uvet6Xn39ixZnYP4nlBaXognqmi2h1QsDZcVlLT7vWaNGsOz9FVDdMJNTCMFBdpBACmcwHEmSqBKlFHAMEFRRShlFpIpM0mhdNyEVcIQwYQ6zGz1GDJixU4EfL16iuj3dGIBVsiGEwEUNh9hFqsiigCNk0ZFkoqUeuRxkB9GyYhuJBAlQyHEqKUFGxocHcxNaU/kcRkJi+mMPtbg9/jH4zWZZCpnksINWtGuSzC6nmC4VZ3Lr1LW0ydQSX9m7UbatLMl0Ef3Zz7a6LA9FRKiq9XDPTRa+XePmsvOi48m0e4zc9ushDM7GDrQB4Se9g5tf9yh0HVKEKqxHro0nxt4DDTqOnCjip2Ald90Sw5D+eopKw1x7RymD+ukx6psXxW8Oc958jxRntP/aApnsXxPkrIN5JKRKjD7TyIq1Hr78MIW9OUFUKomHp8ah1UocPRGk4KiG9FMZrHEimZMcpRsDGizCsunGbmkD3cSAKDkARESYkxxDjRbdgTN54a4STkrH6BIeTLpkrXvHPcKFrW01bWJkKg9JHPLvQoMWVYydJGK46OpqnpweV+eSWVkV5tpb91CzsyPr1/7cYvJTURTGXzOWtIRC9LIOfXkvrPEFvPZCiJvuLqdNpprzR5vp0UXLoHMLufhcEx3badn4i4+Dh4O8/HgCrU9lJKlUEhOvjaG4LMya9V7OGdkw0N9/KMhVF1koLgux4gcPP6z3ctfEWFKT1azb4OOjzzz06tZ8UFZtj3D5+WZunRALQMd2MHyQgdfm2Ll8YgkvP55EZTUMHNQyra/vV37Kio9jKa8Mo1IJpj9ThcWqoqqshCTRtDto0FxG357RXfl1G70MHRC9biEE4292kFA4NFrafuq5xpFITOAsjuX8xJYfk3lpVg2bf9lEUbVEVRVE/Fr0ERuu4ggnio3k5xczeKCW3t11DOmvJxSClT/4WfB2UgPiE8BilvliYRyjxx5AW5bNpeOsrFpfiz/yr9t7U0hMTMQv+VCAVLLYyxYyRXus2Ajgo5g8woSIJQEvtZj4bTa1xEUXaPhqpYcrL7I0ID5Po10bLcOGy+xbaiFVysIvvBw0r+WVh23cdE39ufR6mTtvsWIyu3h2RpAYdxvGnunk+x89PP9mDWq1hC1G5ppLLCz5ppY9dwawWVUcOBTiZFGYt15MIDU52hfaZmm45iI/33+/nAsvbLkBmsfjYc6s9zi8T6ZnHy86U5AzzoCpk41IkgpbbISH7oojOUnFQ89UsX6liSyp6Syw1pHu5BUeIlPKZszFv7LgPRud2p820NTz+ac5xPiHN5p3QiJIyFpOp3baJrMBAS4518KlN5cw+aZYPng9hbsfq2DDhgiRqjAKyl8mt7Kzs9HrYykpczLxWitts7Rs2ubji+9qWTQ7lQ7ZTRPKQsBXy9288Wwij79czSN3i0ZSHADvf+LkqostHM8LsWKtp07nWJIkHpoSx4XXF3PNJRZ2HwgwYNxJunTQolFL5BwNNthwagoWs0wgIDAY6o8zGmQemarm3qdebzH5CXDk4DGMWLAQQ5YUlSYoTdzCB28m1F3PheOMBAIenn5hHZ7CRPTCgosawoTpSv86uSOAECHUVjuoITdPJuy2IXvjMGt8vDevjPc/cdKrowmfT+Lw0TA1VTKtgl0xnepjQeHnZNLPDOskOG/0cSrKYdlyP0GXAbVWoFK0aCtaE9K4aN9Wxl8eRIuOmHAKFcftaLNyWbFiBZde2vJ345+A7r26sebkWgLC16Q3BIBXcjRr4CaEQGuIIAxecMbTWxpKvncVI4eaeOE1Fx/N1pDqHkxHyRg198krItRhDy89ntBoHDh7mIlrrggy/8NyrCKOeCm5bgxWhMIR9XYUlZud4R+QhZqY+DCTbzNyzx0JHM8L8docO6+8a2fy1Kf+UlvIssxDjz3Irt0LeOL+GkJhGNDbUkdM6bQSpeVhZNG8RrMkSXjd0fta/kMAtb4rmVkyzuNNVxoApxy6BSCQkOnFkLq2iSGOFJHJAbYhyqNkpkYtIUs0qSV8Gm6PAs383h9du8Gg4ooLmx7fE+JVWMwyI4dE+8mHi1x8+WFqo+eoUkm8+Fg805+tZuApEtVklOnbQ8/OvQH69dJz311mpt2m4+77XNxya4DsNho6ZGvp2lHLyrVe7pnu4NXn6udMSZK49Dwz/Xrp2fCLlxGXFtI2U0NVtcI5I824nTI7lWM4qqKxvSzJJISzoEzmnQ/2MuOZG1rUFmtXrSXdkExqz2O89oKNlEQ1Q0c6ia3NpiJ1M0OHqDhcEGTnXh99ezZ8b9wehRdmeog3G7BamiY1tVqJ1FSJop0GZr5bweK5jQ3kgkHB0i/C6DEhIUV9LkjGLVxUpW0mPUvD8oVpGH8zZ/boouPHZcn0P2sf5vxEJMBLLQJBwBndAP67dJD/VvKzoKCAwYMHM3LkyL/ztP/iHwpZlklKTCK35BAaoY1qjRChhDz8+MmmCz4cqNVqtmzZwvq1P6PT6bjw0gvIzs4mEon8XzFPCIVC/PLLL7jdbjp37kzr1q3/j1/Dacx++2k+mKmp25E/jdRkNS887OejD1/j0Rmv/q2/2aFze1aZfoRmKrm9Gjcdu7Zc161Lly7EZBkJVoepoISsU9mflZRgJoZUKaqZVSoKsFNFLwY30BvN4xAH2UG8SKGCIizEokZDL2lI3W+ERJD9bENG5gyG15VGSZJEDPH0EAPZxlr6cGYD/ab29MAtnOxnGyaiWiU1lKNGg4TMEfaQIbJJJA1ZkvELL3kcxoiZWsn+v5KB+98CW1Is3pJo8KWVdCSINA6zm/aie91CJSSCHGUfqWQSknzE2sBRoyKVpnXQ1JIGWagIiSBubTmOxAP0aSv45VcfH3zi5ER+iC4dtIwdYWLwWDu/rNxPQm3nOuOsWuHgqHYbN4yQ6dbZyJffeti8OYA65KScfQTxY4nY0OT34JGn9pNmUVPlr6FjF8GTDyQwbkLLdrWFENTWuIn7zcIs3tuOyNHWFBw/wRu1eZw3Vse9j1dx500xdOmoQ5Jg2UoPjzzuIaliaB2hpUGLlThKyCdX5NCeHpgkC3qMRESIffImNIoRFWoECilk0ZqokVuKko0PP0XScdqILggUas0FSGmFrPkigaQEFeNvqaLiewlZkUhOUpGVEeDFJ5Mb3E9igprvFsdzxvBDWDUtz/Jbt+4H/O58dAkmzAU9sErxHJf28fp7QXp20dGxnYafNnvZvjvAbddZycxQ88EnLjxehbVfpDeZlX77DTHc+3hlA/LT71f4bo2Hi8cZOe9sCx2zg6xY6+HJl+yoKzPRejNprcTy7pwtXDyu6WB93qcunnygcT+8d1Isn39TS6d2Gh5/VWH23Ov/9P1HIhGMej+yrOHi60vw1BgoK8gAdwz5HCaWxEakf5XhOOefr8ZgkMk7GV1sDeoXDXy37fITLE8grokFpEpSoa9oz8eLT/LijAT6nl2MUhtHV2+faJawFCXJj7IPX3kCe79J5qflpWhja9n+UyKrf/Iy4IymyeGUJDW25ACVrlJ6dtdQXq2nqKZVk8f+02EymTDZTNgr7aRLbYgXKZSQRwl5aNCRQiYxUhwnxEEi1GfzVVFKDHEYDV627/Jz583Nb9hedomWHcurwB/trzYbXH9l04vJ666wMPP1KlRuNV9/5+en75IaZYBceZGFt+Y6eOe5GMqVElZ8mciQ/g372JUXqrnn6a9bTH76fD6uvPhqVEfMdIj0i77TDihd5+CqbXtp1cHG+s/BZFLh8Sq0a6NhvTO22fOZJAthEcJKPJ5Dg7jy0hw0sRXIhgBubwRfwMwhfiVbdEN3KtOsVjiwp+zi8elGDvxBJpNGIzXIKH9gso31G8tQUCgmjzRd0/PUf4IkSdw77VnefuNe3vvYiV4n07m9hlq3qCOYfw+vV0Gjlli93sPWnWYMOolb7y9n7qvJDfSMf97qZd5nLn5ZmUEwBJ8tq+XpmdU89WB9FtIdN8Sw9Fs3rTM1XH+FlYvOMWG1yMTbVPQZfRKfT2mUCQv1rsl6ff3vBYMCZ22ErAwNwUDzEizNIRwO4/P6cOOkm9S/7nNtjJc2mQ03tK642MRlFxq59PoKDq8z0pYujbLbfMKDX3JjNvj4+ScDWY6BmKX6dydSE+GkbTPrtziRnYl4qKUV2cQTzVjyCy+FKev59rOEBpqqTz5sZcojlfTpoePs4WrefC+HDduCSOj4rbGmzZ3N/ty8Fhsj/pNw572T+e7b7zjJcdrTvdHf/cKHNt6Nr6YWg4g+X0Uo1FBOROfBF/Jz+aVayqsFR7+OJoHo7K1Yvqacue/o6OAdUBcrSJKEUFTcdHVMs1Vtd95mZvU3IaqqSikUx7FiI0wIN05siT7uvjmWT1/OwhZKx277kWlTogRZp/Zayioj6LUyZnPsX24PtVqNIiycPdzYqILlxqutfLzUSUQnNaiW/H17RYhw7Z0BwlJ7XnjxLQ4dOsSDvz6K0dmx0fEB4UMAPslJUPLTTxnV6LyyJNNe9OBY1c8AjBlhZOqjlbTJ1LBtl7/J2GD2fC/nX3RXi+/fbNL+4aZLSpIKf0Dg9ihYLXID4u23yEjT4HA1zIhvnamhqCREdpaGkUMNhOOKUKGmslomNkbh5VV2tu4IQHUSilHiwrEN40GTUWblOg9vPJPIz1v83HR1TAOiNhQS3Dj5OEfXRYjzR8n6+HAGefaDjBlzbova4fDBw3TuGOb7LxORZYmX3nCiqkpH7rqLX75KwGpRUVll4bKJpYwcauS262KwmGVW/uDl+Vc8GE+eQaD17j/8DY9PoUJTgM0m8/wb1UybHFfntWB3RJhwaw2Gki70IJXdbMImklBJKsySlUpnDJefF2qy/fV6mTtuMTD3qZNUU4YlYsajeNFEzHy/8nuuve7aFrVFc/hbyU+DwfD/+0y4f/H/Fnr368W+b45SRQm1ONCiozN9UKHmOAdQCYVLz7scpUyF3mlFIcKS2V/ilpwk2pLQmTVMuOlarrvxuv8VF/ZAIMAHcz/km6Xf4nP7qXU7CUXCpMpZqIIaIjYfsZlW3nl/FsnJyf/5hH8jfD4fSqSclKSmCeD+vXXMeGXHXzq3w+Hg88Xz2LplDZKk0KZtN667YSqtW7dm9OjRvGh7mYgn3KjUWxEKrrgKrr726r/0u3MXvEf/HgMRQpAs0tFLRso4SWeiBEpERCilgN4Ma6Q3mk1X9ootBPDRhb5oJC3VorxBIKCRtCSKVCSkJjWh1JKGNNEGF45GwvlGLJiJIYifIH70GJEAFVo60INqytnLFiQhoUZDBm1RoSahd9OLy38RRVKGmpzS7fQWw1FJajKktlSJUvaxlbAIo0JGQkUy6ahinEiZR2mbrOLkMfkP33kVKkqM+xl6QQ1vPp/CT5u9vDnXwb232+iYrWX/4QAvzbJz9nA95nYnOV5QTMinJiIURo1U89HDNpb/4GHTdh9lVSHunWrig3fA6wtgIxEjZlzYkUJ6Ymo6koSBA/vXU1AYQqP9C6VNTdyKSlKTKTpSvk/LK4dy0Mt6vlsSxI8TrVaQJKWT4unboJTdSTVt6YJRMhMQPg6wnS6iL0fYTVq6ROtWGgK/DGzWWMUkYvHE7ySmmwOtVuLeq7VcMDapLnPozZdiGbSrEl+VhowMmPFg0zGBTidz2SUaqnwdWtwUH37wOheNM7JooUIr4vEJDyabnw9fTyU58bel1QrX3F7Ks9Oj7T18kKHZPpGUoMbtrteYrrFHuOq2Up59KJ4rLqp/R++/w8a1t5dxYk0ccSINJCg/Fs8rb7mYNsXS4PxzFkQdVJvStpIkid7d9Yy7NsALL39AbGzsn75/WZbxB2D+Yhcnj+swu7MokAuJScrHGI7wq309ySKDeFKiWejSMVSqWo7naxl2QRFZmSo+fjuZG6dWEAwKdu4KoXJkNputH6Mk8vV3R5l0o5mqEi0dHA2zhlWSmk6iN/vYilqWSUhSUOk1DLughJTkP34PrVYJR3I1g/omMe+zWi644so/3Q7/NHTr3pX1P/6MWzgxSzG0pUujY1zU0JroQjUo/BxnP2ZsfLPKx5BBGtye5mWnnC4FEVHhF15yDdtItUlNZgRCNEPGGBOgnBLU+RkMGFJNr75hPnzHRmxMdO6sqAoz98MAIYLMfiOmEfEJoJIllEjzpdfNYe7s9+GoHpuS1KDfWqRYst29CAarWfB5GTt3Btj2i0DxGPEq3qiGqeEEwfiTmMwCrwewJ+N3qwnip0jkkkIrUqsHQDWUWHbj1ZbRXvTmCHvYwyaEEKjRIBs8bP0qiZQkNZ9+VdrsteadDBFvq39fMtI0RESEEm0ONcFayAsSDAb/Uun/6NHnIkSEJ2dMxWAIUVQSoktHHbfdX87LjycQCAoy0zV1C9OX3q7hxqutLP22llvuLScjXcM5I02Mu6aYPj312GJkfvnVT0qSigcmxzLqsmJ6ddchSRJbd3rx+QR6vYxGEzXn2bjNy5yPQ7RrEzXyKC4LYzbKtM/WMnuBk/tubywJ9fFSV53D8mm8+5GDKy6wIIQg1PLCCNRqNTWuStKaMNxrCrIsccsNZsavyyPpd0rVQRFgn7SVJx/X8+bsEMmerg2IT4huCmXaB5NjWUsbOmPARAn57GULAeFDr5V4cqqlkZmULEu89Vwi464p5oarrMx8Jp7lP+i49xE7bag/Vo2GUFCmY8fGpNO/iGLevNnYSCJCiHxxhFa0q4vba4UDe9pOvvooltum7KPmuECWwZN2gKsu19G7l4p9B4Os2+ilcwcNIQIoQiFicPH+RwHSvX0bzVuKFCIxsfmKVluMTMBYRWtGo0KFh1pURM1PRepGRo/UsWh2DSp7Jv5abZ05Z0lZmLhYGXetwuafNzN0aMuznk9j1OjLWPLNl1xzSUPy7dxRRt5f6EBnkqjS55IYaOj7IITgBAcIKYLtG/Vo5QrOG3UBF11+IX3H9mLXigMkuTPrEg6coobj7CeFLJQ2dmpO6lGJpiklg2Qi6FejKILkRDWpSWq6ddYy48Uqpt4ay7mjTMiyhNer8PY8J7uO9OS1SZe3+N7dHtGk/vRp7D0YRK0CWYIm7Gh+1x71/11cGmb+Yidmk8w333vIPxnCahOs/DSxbsPv1utiKC0Pc/blxbRKV6Eo8N0aN0u+qcXjFZSUhZBkifcWOBg51NAoQ1Wjkfh4ThxnDDuOkpeFLEXjJo2kb5FRs6Io6PQ+npkRV0eAHzmqIBJKWfxRHFaLijU/+bh/ei2qmtYs2in49JNyQpIfbW0qGd5o9nuRw8TBIwG6dmxclVBSFqbK5eft12w892YVZqOKBYsCtGmlxe8XVJVpMFf0qJubU0QmlRSTQlQDVafS07d381KEA/trmZl0gAdui+G1OVWYS9sgIeF2e5r9Tkvxt5KfvXv35tChQ3/nKf/FPxx3T5vCud+dTz9lZCOB5k6iN7sqN5BU3ppYKaG+VC+cRJUoo6K8mMzyLix64Uv27NrLa7Nm/qnfVBSFLVu2cHB/DgmJCZwzbmyTQrt+v5/xl12L7yAkh9rXCZuXU0QpBfRgIKoqNZ7KWq69/Dq+Xb0Mo7F5p8m/G36/H6u5+UWnJElo1C13GM7Ly+Phh67jvltCPDpJj0olsWPPFp5+cgtXjJ/BmDHn8ewrz/Do3TNIrMiqCxp9wkN5fB53T5/ylzdJ4uLi0Og1mHyx7GIjaaI1QQJ15E4VpSSR0exiO5P2VFGGRtKeciwMNTrWh4cEUskVObiwR3+XJFLJQiNpsZGAgyqgXi4gIsLs5xfiSSaVNqglNT7hIZccBIJj7KM7Axo4hwZFgF/5mQcu/NflvTkcPXqUrh28XHS2zDMvrCVFtMKCDQ+1BCU/QeEmq7WKQb1iUKtPcu01Os4clMhLs+yUFYWbdKiGaKDnU9fQvluY91/PYNsuPwuX1rJiUXrdInHcKBNTJ8Zy6c2lzJhm45yRJtas9zD1FjUbN9sZNKqGxEgGOsVMxFrFrHcrCPpCZEvdIK4SodhJtmfQli4cYDvt6Y5VJHDDVAeT736uRe0gSRLpbdLwl3obOcb6hIfCcAGdw8MwnXJUFEJQHS6nkGMkUR+se4QLNy7Up6Z+nWSgrejKHnkz8VoLD0+z8N5HblyUkkKrOlH73yJispOeLvPN4qbLT5IS1MTEKhj1Xmrsguys5rPve3TTsGpzy82+al0uYqwqNEr0Ppzxh1jwTmID4hOipZXvvZLMfU9UcvBoEO0fZAUUFoc4dCTCueNL0OvgyIkgUybGNiA+IUr6fPRWMmcMO0RcSTRLMcnei8/eyeHTz0sYM0qLrI6w+mc3Hq/CeWebuHdGJSOGGDh/tKkBmRQMCR59/C26d+/ZovuXJInk1E7MfHsDfrcJVfwJerbWkJKkp2cPNTFWhefeOM7+ygKMmDDFe6mpEfyyJoaAoYqURIkYq4oxIwzcMLWM0cOMBPE3+3shghQXRPh6pZdYb5tGmnWnryldtMHccz9fL0ogzhbNuBtzZREOZ6SOEPstIhHBkQIPyxakEArBgSNGnunfv9Fx/yKKs8acxcYfN5NLDt2b0PwsF0VEPa6rcajKqQ5X040B5HKI3Pwwl11o4NOvXPTq1rR25fsfBggYqtD3O87cO8y89PYfbxj7vDJx8QoioMXq7EfxOh9Dxuzkw3diWLXOzyefu7FXaElMreSay5qWYvhmdYjBQ8e1uC2Wf72ClHCHJgl7sxTD3hN7ePhJN50ifchQUhBCsIsNFCVsYso9ErdcF49WKzFrrouZr1cQQ3s60wcPtezjF2JkC7rkGlIywiQAZerd6Mp1hEWERNJQUKj0F3H7vQ7WfJVI2ywNazd4OHt4w1hRCMFzb9Rw+w2xdZ/5/dHMo5uedTHz9QBSUEVVVdVfliDq0qU3BoOKS8aZGH9pdANm4VIXwy8oRetNQGVy0refhMMbwOlS0OugoChM985azhlp4soLLVx+vpl9OUE8XoXbrovBFqvC7VFYu8HHvDdSKCgMcev9IXQ6iUvONREIRrWSdx8I8sKj8ezaF6CwJEyXDlqsFoni0jDHcoPMeLGKuybGkpyopromwtvzHHzzvZuFb6cQDCrMWVDLnPe9OFwR3nolhu27/WRm9WtxGwghkISE/Ls5K+g0kVsQom0T89Drb3npTF+OsQ9ZqDBhwYeHIAHaiW78uPYgQa+GuFBGs5uPBiUGFw7MUgytaEcr2rFD/IQxzsMNVzU9R6pUEgP7GPh1X4D+vfWcP9rMUy/WEiFSNzfX4kAgMWrUqBa3xT8BJ06c4JsvviOVjsioKOAo5epckm16tDqFM/rIPPNYLJkZGn5cruXOaTnkl/hZ/3laXTby+aPh/jtiufjGUsKSn4q4XTz6JMyao8Vc2XiNYhE2vvn2BOObSVL/abOPKy828tWSrWSUjyBGimZ0VxiOMu1GPTWOCCIU7YcCpU5b/uV3aujXS8eufQE8vv+Z+ektt97LnXf8gsdbwnWXG9DpojrN73/i4tfdIRyVOrTaY9RIDlopHdFjpBYH+RzGh4e+ygh0VdGYWQjBD7M3kjTAyqArzuDL+ctQCy0RIhgw0Z4eVKlO0jZDhbcC+ANuSqOGi28sZcrEGB66y8ZDz1YSUQRLv63lpVl2wmFwezWMv+5eXnv91r8km1jrNPDUiw7eebVxJv1Pm3xUlMi88JaduTOT8QcUXLWRJku7T+QHSU48bUgUZsLkUt57NZnuneuJwB83eZhwZxlLP0jFYo5ea2qymndeSmTak5VcfGMJo4Yaefv5JGJjZDbv8DHjxWrenudkxaKmjZFVKolLLtSx/M1K4kmOyjIY9S1K3JJlGY0+wqDfGNm1bi2x/7CPzIxY9hwIMPXuABmVZ9UnJ1V2JyIiUd8LarESh7W6M+Nv28yPX6c1kMlxexSuv6uMj2Yl4g9ENZt1ah1xRf0IFZlRI5H+u6QnMzFUUy91JwI6Cou89O/ddEVQYUmYzCyJtZs9GIwKpZSTYkln4OCWV4w2h7+V/JwwYQIzZsxg3rx5XHvttf+KNP+L/zGOHD5CprY9cqDxACVJEllKBxxUE0vDTKoEKYVSUUCQACne1uz7KYc9e/bQq1evP/y9/fv3c8/t96GqNqB26Yhow7z0xCtojRpiY2Lp0Lk9k+++g3bt2jF71mz8ByWSwun1btOSFCUNRHQybksXTJIFb5GVJZ8u4aZbbvq7muY/IiYmhuIymUikaT0nuyOCrG65UdMTM27nk7cEGWn1pFK/Xnq+/EBw7oRn6Nt3EMOGD2Xe0vd57cXXOZpzCAmJ9Kw0Zj38Oj169Pgf3Rdh6EhPDrMbNWqCBOo0f4I0LWx+GnqM1FDOQeFHg5bERt7U4MKOixra0IU2dEac0g3dx1Y6iTPw442Wq4l8JCCJdHLJoRXtiZfqs3sNkomu9CNH7MSHhx38RLxIxogFN07cOJGBJZ/N4frrb/p3vGwCu3fvZMyZIRZ/7WPFl7GsWlvOLzuK6JgsMWqEjq9XhvB64aPZDfvxzeOtfLWimErbXjLsAxoED4pQOCbvolWbCGNGGvnhZw/PzLSz9MPUOuLzNPR6mfdeSeLh56o5Z6QJr08QDmgQnjj60KeeBHK1JlH42CNvYMQNx7j5ehOhkGDexwdYu0Yiu6IHBRwlIZhOlaOI4cNHtLgtpj/+IJMnTCWrqmuDrOTjHKALfep0OiE6DiWQQkgEKT5l+FXGSUo5SSvacYAdtBLZJEppxBKPRqVG6D28NFPBUWxFTTUVFGIWMWTTtW7jKSLClClFdPgPCUohJYI1PkLAJ3PgSJDhA5vW49q2I4SqCYOl/4SMVhnsPbCPkBwNYeRYB727N03opKeqKSoJc93lZhYscVNUEiIjrfFC+NlXarGc7EuRei8DB8mcyJeYdH3TmzQGg0y7ThGqi+1YpKi5W2JtVxRXJ74/UQLZBwgiuPx8CxMut6JWw/I1Hs65upj3X0uuM1ravd/P0bwHeX/edy3K/AS4ffJjfLV4NAa9D4NixbOrPYXCyNG1NditR7FZdfhq1EgRFZ4qEwpeRFwFV4610LevzMR7y3E4I9idCgVFIUqkMGmiTZOBdgn5GHQyBQURtEFLsxmiRiy0zdISZ4v2F5NRZvrUOJ59vYZXn2z8fOYscCEpMh3baZl4n4fb75zxv1Kh8d+CSy+/hOcef4HYYAJ72Uym6EAM8QTxU0I+tTgwpzi59LqjJKUIHn9M4aBvBxq0+Kv1zHzLTUKywtqfPZz9O5Oudz9ycKLYy5R7VNx7e7R098dNPrbu9DGob+P395dffbRtC889GqKoxMezLxdSU6KCgMz4iQ4MVdl4pTIU2YXPCyvXejj37Ia/WV4ZZsFSNfMXtjzLR4REkyS8EAIn1YRDQXSKGa/ix0IEN06MsX7uukfP5InR93rVOi9z3tDSwTG03jSTWJJFBodVW5n1sp5xo0wIIRh1YSXm8nbESfXut63pSMH2I/QYnM97b1m4bnIVt18fZtKNZmKsKg4dDfLirBr69NA1WOh9+lUtN11j5dYJMYwYEmTcVScb6db/6XYQgkcfvpUvPkii828G5ucfTeDGq4NcdHkt6SUj2b+8EGfCQb5elEiPLjq+W+1h0gPldTqesizRq1vDGCQcFqjU0X/fcl85c2cm0yazfuwc2MfAT5u9PPBkJe+/lkyHbC3HckM8+1o1uSdD7FzTih9+9nHfE5XUugUGvUTXjhpiYySefb2atT9AUqgtCeEM4lB4eHIu1eoi5i2a0OJ2UBQFtdDgMOWhtp1Eq4OgR4soT+W2qXmsXJrYYH5XFIWcg9BDiieWQfiFjwBetOjrSuDz83KQJblRP1OEQiXFVFOO1+slggNFZCBLKiIijBoNRtnQQM/094ixynh99ckHwwYY2JrjwkocQgiOs58bbrn+LxuB/bfj7beeJ14VSzXl6Kxe+naEttkyqclKXaXHaVgtKiRNmEWzkxvJMOh0Mh+9mcyIsXmkpcP4yxP4+FMfARFoJB1jkqwc2KPm8LFgnR7wafj9Cu9+5ODz91OpqXKx69OoyaRTVY6pXQFXXpzIFTfUYK7tTgAf6ZnRZz/vMydVVRG27PDRo4uWYLj5Tcg/A51Ox8RbH+KTj9/m7fmH0OskqsodmCs70ikwDDtVHA3uRYuJo+odhOUAej2otQGy7b3RRurHKUmSSPCnU7wrF6vNQhvRBUy1+Gx5dO4UIRzeTXWum/GXxjBth4eIaFztB9EN+vYdJB66K5Y7H64kO1ND7skQD0+14fEJBveD4/kyPQY8z+jRY//yvZsNMfywwsNtkSqefjiWlCQ1fr/Cws89zHwtRLuas1m5eg0PWCu59lILd06vZMGshiaXgYDCtKeqeHJadOPi/icrefO5pAbEJ8DIoSZctYL3PnYybXL9+uPMQQbcbsGDT0cNLk9j2AAj674wMOqyoqimaTPIbCURJiqLVUM5Y88b0+J2UGvVVFSF6+LcmyeY+GFjlJl+7KlakisHNXpOKklFJ9Gbo6cSdaySjWNHLQwaV8T5Yw106agjNz/Ezn1+npgWj9Ui8+q71Wz/PpN3PnCzeK8XtdI0n+A/Na6ehixJvL/IxaXnm5uM9xYureXT2amkJEXftUsmVKLWQs+eLUsS+CP8rY5Er7/+Onq9ntWrV3Pbbbfx0EMP8dRTTzX65+mnn/47f/Zf/BcjPzcfrb95MwkTVvzNiEsmkkYNUfMEmz2V92a9/4e/VVJSwuQbp5CUl01KbWsSpFSSQ63o5OhHpEQmdEhF3leVTLxsEgvnL2T5spUkhJreqU8g9VR2YBTxwRSWLf32P93u3wpZljlr1KXM+yzQ5N9fmBXiyqsnt+ic+/bto3uH2ibJA61WYurNgi+WLgCgXbt2vPvBO6zdsoYftqxm/mcf/c+JT0CvNqCWNGTTlXKKUKPmJMcAMGDGhaPZ77pxkkoWGWRTRSlZNCy5jYgwIQL0YhjxUjKSJCFLMklSOt0YwBF2U8AxnNQgE52kdvIzdqoaEJ+/RTZdMWEhkXQCREnXNFrTli4IoEfnEKtXr/gft8t/I/R6I/sOBsjK0DB8kJEXZsSz5stkhCrCpl/8jBhspKQsjNfbMJhISlDz4oxEFEsVx60bcIgqIiJMoTjOdtahl0zIx3ox75V4Jt5RSyAoSElqei+wVboGuzNaljn3Qz+OsItO9G60INJJBtorvam2C7p10tG7u55Zr9j46EM9NUm7o8LdWh9C/IWaPqBjx44YbFp+ldaTJw5TIYrJFTn48DQgPn+LZDIoIpcDbENCojdDSZUy6cUQisnFJzxRLSsEAZeBtKJRdGcQnaU+9JaGEUM8B9iOEAKvcLNH2sj8OVY8nmhZeFM4lhtkYB8db7+QRFW1wlMvuhCicaltrVvh21V+Rp7dco3wSbdP59d9Ybp0BRfV6P6DtHNqsoq+PQ2MHKJnzBWl7NxTv8BwexQefcbB1jVWhMbPrTeYmPtqMonxqj8k4pKTVLjbb6JYm4MQgoiIUKk+idT2EFltBJ/NSeG5RxLo3EFL+7Za7r3dxgevJXPb/eWEwwoPPVPFpeeZeeK+AO++80KL26Bt27YIIRMfyqS1Yyg2kjFJFhLCWWRXj6Iiz0KnSH96S0PpyWCSSCfGqOHd12zcPD6GWc8ncUZnCz6HFr9LCxo/JzjY6FmViyJCBDEYZFq1knDL9mavya920Kljw/figjFmjAaJq28r5eiJqC5iaXmY+x6x8/prYRLj1HQdXMyGjYKBA89scTv8k2AwGDjznKGUU0QHeuGgioNsJ4/D2EgkPlZm1ss2pk2xsOTzILH+1vRnFH2kM+nPKBKqz+Bojprb77Nz1sUlvPexk3c/cnDh9SXknQyR3Vbinkmxdb937WUWbrqrkjunVbNug7eub+w/FODR56t4b2YSXTvqyDkSJD1TYcGHJnZujOfrT+PoPqaQWIsalTpCdvXZTLtX4YY7qti+28/BIwGee83BOde4ee7F+RgMTW+O/BE0Bg2KaDgGhUWIXWyggKNkhDvTWYlmEP4q/YhtyE46dgtzy4R6I4rnXvKQbO/d6D2XJIns4Bm88roPgM3b/dQcTyCOFH6PLDpSWqDl6qv9BEoSWfJqa4ae6aZrv0quuLmMWydYmXpr/aJw83YvS79zM+Gy6HW0b6ulfx8NJSUlLW4DgJ07d9K7i6MB8XkaHbK1jBunwkkVSUoWGkcav/zqR5IkLjzHzC0TrCz6srbZcy/9zs24kSZWrPVw3tmmBsTnaZw1xEiPrjpirCpMRple3XR8MS+NVulqXn7bwdizTCx6N5VvP05j8XspbPzFz7KP0jmwV0VX3wgyIh0xSCZMkoW2kZ509A/mtRdeb3E7vPziY9jSvLz9hpE9v8Tz66YE1q4xMvjKQoqOGul3VgWz5zvYscfPZ1/V0m9MESF//ZyvlwzESPENtT+FRCSi4BP1KW1+4WU3GwkSIJuudBdDMGBkBz/hEbUUcCxaJeSLY9uu5omsLTt8dP9NSbzLJZBR4REu9rONoOzjwksvbHE7/FNw9OhhTP4UvOpq4tL8DBuiYcwIA18td3PkeEP93SPHg+QcCZGZ0XSgkJKkxpzgZcI10b/fOclApf5Yk8fGlffhggmlvDPPgceroCiCNes9XHRDKdOnxmGLVXH15XrsSXspSv2JzhfksPrrBD5a5ObEXjM6DBxS/4LWHOCcq4txOBUWvJ3CG88kUVIexmL5647WZWVl3HT9uWz/eRr33nyCVx5TkxbvQ/KbKAyUUEweKmQSDEYirY7w8cc6qvJTKD6Syv6NrRh+XS7lsXsa37MrlYN7D1FrO864m4rZuzWRT96PZWB/DUaVgUceDSEkhWOqXY3iB0UolNl2UVzl4cVZdi4aa8LhUnjnxSSuvMjKTVfHMOn6GEYOkTl+POcv3ztAXHwcLofMjsUdGTPWR+9B1fQd4mD246lklA9HK+nQO1phi5H5ZrWHbbt89B1zko8/d7LxFx+zFzgYeVkx1TVhHn+5mrFXFXEsN0iPLk0nplwwxsTaDQ35B0mSMBrkBsTnaahUEq88mcgLs2qaPJ8QgqXL/IQIUiYKKLftpXW7pjf1/wixsR14/T1H3f9npGnwByIEg4K8XKlR9dhp6CQDYUIIIVBEBAmJmiqZYEAmKUHFJeeZWb04nWEDDbz+np3Xn0nEYJC5cbwJb8KxJuN8IQSl5NeZA/uFF5KLOHOQgcdfqiYUqv9OOCx4emY1vbrq6tZjndpr+Xx+Ap27/z1GR6fxt2Z+5uTUd1y/309+fv7fefp/8Q9EVpsswoYgzVXkeahFz38OnA2YKS0p+sNjXn7uFWxlaQ308SA6mLUT3dnDJnozDEtVLB+8Pp+wFGx2cSxJEiqhRhHKqZ1jFZG/oGv1P8XNE6fw4LS95BUe5s4bVaSnqjlyPMircxRsyecwevQ5LTrfoUMHGNw3ADS9Gz2or4Ylq3b9DVfePFRaGeET0cxK0Y99/IIPL3niEBm04xj7aCWyG7h2QnQQLuIEXemPVtLRWnSkjEIyfqMRVU4RrWhXZ2zzW+gkPRYRSwUlpNAKD7W4caBBjY7Gsgj13zOgCIVsqQtHxV40aLFIsRwQ22hHdypLD3Ay/1+5kKYwYsRZXPa6hzmvJNV9NvmhcvILwlx2vpkuHXUMHaDj3icqmfNyUoP38cxBBjp3VrFrfzXHw1uJ+NVoFQv9GYWsyCBBkpJO2NGF/b717N7vp6wigiJgUB99XfYagCzD4q885OYY0KNucncbwEYiq1YHG+jIDuyrp/9QB+EQ7N5/CCny14Lbd958B3WBlS4ilUJOUIsDI2bMDVydoxBC4KIGn+RGLdR0Z2ADslaWZFqLThSTS4Zoh0DQTRnUiNBNktJxihq2sw4zMSRYDJRWBaixh5lweyXffJLcQGDe41W4/8kqXnw0ni4ddXw8O4HxN9u56c4aZj4bW1c+c/REkBtvtxOOxDN8+PAWt0Xbtm0xWTPJyctF33kLbrfA6YoQY21cIRAKCZwuhU3bfIy/LIagz8OE6/0YLLXodeByyhiqsrEFE6lqtZmbro1mjWRmqDmRH2xSr1NRBCeLQuz4IYMLr8vnUE4+Ho9AZwqRZpKJj9M16QCf1UrDoH56Og0uoEcXLWazTM6RIEfzvgdealEbKIqCjExmpEujTExZkmknulHEcTpxBipJTXu6s6fYwadfuqiuknj3HQVrZXfaEkugwo+VI9ip5Fd+JlYknCqfrsJCLKlyGr37uHlttpMixUM67RtpIgshcMcf45YmsmWffiiBoeeUcdnFYYTWjRTWEqlIp5ICbNVnkEUiLuzcfO0tfLXiixa1wz8NpQVlGDGyh020UrchI5xNROvGHb+f++/Rce5oC+9+6KJ4dypaq4dK3XYkv4UYV1sSpVQ0QsuJkgMoJTam7zlJrEWNxaQi5A/hqhVcdEMpgYCCvUqFp9KMqeoMdizSsnpxCbX6EjLahAgGBQP7GNBpJdas95BXGOKzOSl1Y17PrioWf6TjiRftfP61ihrXQVpVD+XoMjsT15/AoS7B69Sx4ItP/rLZ3+XjL2PpC8tJDkalJ+yiksPsJp4UTFhwUk0JebSjO2eIEeTn/UybjhI6XXSMUxRBTaWaVs1knmslPcWl0WPnfezH5Gj8np1GGm0o850EQiSEM6E8qm3mkquYdMd+2nf0kZqsYs+RWnr30LH4vZQGGWgXjdNx8OD+v6TvuG3rGi4Y3Xwm0TVX6ln/dRk4k0gJdGDlyq1MOuWtNvGaGFb84OXjz11cf2XDeSTvZIgly2pZ/kkaDz5TxT23NV8ldMEYMz9u8tI2q/7dX/RuCsMvKmLLTh83Xm0lJVHNd2s8JCWqWPWjD01lVpMO3VbJRnHeUY4cOfKn28PtdvPjui/5ZmFKA43N5EQ1c9+I47rbK/nqmzAPPO7DatIQ9ElEAiYUQoQJNxnvhUUIvTmExWsij0N0FlFd+UP8Smf6NHC/ThNtsBDDbjaRSCrJdMJvj+O+RzewYbm+gZEUwKZtPhLiVHXzYTgsWL/NRY1mK7qwhTaiKzrFwNTb7mbd5rX/ZsM3AWuMhUJtJW0z4cev0omzqXju9Rquv8rCPTMqGdRXz0XnmMktCHLnVC+ZWX9cWaVWg+pUNzj3bCNv9iilYmcMiUq9jFZYhKmK30WHthrWbvTw02bvKVd1PQtmJdcRNoGggg83Z3TRIlQyg88pwVcRi3Ca2cMmbJF4zuhSw7lj9Rw8FOK71R7GjDBQURnhtiEj/lJ7RCIR7rtnArOf99KxXf2YNvpME8tXe3l4GoSqIlSnb6Vdtsys59IaHGeLVfHGCzZu9dSwd2kFNqk+5tZJBqoqC0lMDfDA1HQiEcHYS6twH+hAYqgVyack3/aZV3HSsB6TvR3asJmA1oE3/gTPzjASa0vi/icqycxQs/i9FBJ/p8t55HiQVd/NR69Tc9PNU/5SG9w25RZu3XIHiSIdqfx3MiunXiGj2kBxaZh7J8Uy8Z5yLOaotuYvv/ponanhxy/T6+aIGnuE6+4qozmoVFKjarHC4hDGJkzeTqNfLz37DgYaVWRu2ubj8ZeraZupYdRjJ9lzMECNI8Lybz/l5ol3tUgGICkulS+/O8CQ/gYuPS86Tt1+YwxvzLXjcjWv+Q2goHCCgzioIosOVKsPsGa9ByTBI/dEq5zKK8McPRGq2wxLiFcx/lqZzz/cQ5KzR11sGBERjrAH0ykvjCJO4I0pYN3CeDq207LgcxfjxheTnKAiHBHU2BWuvsTCzdc0nIu6d9bhtOcTDodbpH/6R/hbyc8lS5b8naf7F/+Cs0efzUtxr6IUK40W5kIICjlGF/o2+d0qSmh3ygHQSy1mi4kvv1xKQkISQ4YMafQSbfhxI3GidZMBrizJGIXlVJaVmfiqDI4Z9jbrmgcQIYx06mROUUPnbp1aePf/c6hUKl59bR5bt27hgRfm4LBXk5rWiWuuv4tu3bq1+HxWayzllc0LFVdUR7Ba/5pz6Z/BsWPHCPqDOKkhlnj0kpHuYgBH2IMeEwf4BQXBfrbRXnRvoDd6ggOkklVXypJCJjv4iQSRil4yEBFhyimiI72a/f04kqmkmHKKyCCbtnQhRJCj7G32O4pQEKdcPDNpz3EOUCMqcFBNNt3Iy5UYd3nTGjD/dMTExBCOqJCk6Pv+zkd29h8Kse7LDDxehbsfqWLXvhBen0KHDfmMGGLgnJEmZBnmLnQx/lILTz4Qx6XjHbi9ZrrSr9E4okJNoiGGO6dXcM0lFtRq+HCRk8x0DS/NiMfrE+TmRXj+cQ1qrwFUbmhmrSlJEga9io2/+Bk+yEBRSYico0F6d9eh1cDCd5O5dnIFK5Z/yXnnX9aitvj2y+W4gl5UqEgmAxkVFZQ0ynSuFQ4cab8ycqSK4cPUHDkm88UX69CVdcQWyKxvW+LJ5zAnzYdIE1nI4aaDq0zaE8BHV6kfOf4t7DkQYME7KXz/o4c+Zxcy/jIzXTtpOXQ0yJr1XmbcF0eXUyLpwwcZ0ZuqWLcGhm11YrVFCIXA59BTUavmo8VvtVjbqbKykimTr+CxKV7GjMhCkiQWf+3imdeaLq3+YJGTMwcb2Lzdz9MPxTOkv55LrqvkyPEgap2K+GSZctVBXAi++zQRsyl6PXfeFMv0Z6tY/F5qI9mQ9xY6GTfShE4n89ozCZw3vhirQWLieCsqGfr2ap7gvupCCyfyQhzNDfHxrEQCQcEVt5Ti9/vR6/88Mb5v3z7MNO88a5Ziorvsv0Eb0YUnX9xKuMZGO2+9KZwBEx05gxKRhwc3SaShIMiiPT68HJS34FxjotpppA3ZHGAbHUTPuiypgPBzVN7FjCmaBvpQv0VEDqHIYXRBK17ZRZUul56BoQTx48aJFRulBTV/Sp7mnwyf14+NZCQJ3AmHuOJKG9ltVVx2QRymU+6ps9530aZfgEceMNM2S8OBwy6ee3kT1UeziPd2ICSCaDHQNzAOKSBTEtlBn15upt+dgtkkc890Oz9va0VG8JQphgQ2JZGApwMVjo1sX5/IngMBrrqtDL0O5r2R0mQ/fPS+WD5d5iRiKaLMkUQcCVidfQkYtpPRuZLHpl/LSzM//0vlbNffeB0/rPqBij2F6AJG8jlCP0Y2ILKCIsABttGJMzBWdiRPt7fBovM/UUqn522vR9RpMTYFDVqSyKCKUmqFE8upuMOqJGAtOwt7qY+T1NB61GHefamx2V21XYUp+a+VvUuymlC4+QVtMCgQSrRf6DBQ46g/Ni1Fg0YNu/cH+P6nUq680ILVIrPiBw9bdvhY/F4qer1cN/82B0UR/P7xm00q4mwqBvfV8/YHDgwGmaH99bRvo2HFyhAmb3qzD0BbbWbjz5v+NPm5atUq0pIFndtreXOOiwWf+Al41aCKMLC/iqmTzKzfWk5sRU9SHJnRGECCfHGEY+ylkzijQf8VQlAes4/hA2S2fpKNBi857CSORKzY6ojPkAhynP0ETsktmbDgoBo3LvQYOHpYw/BxlTz3hJnhgwzU2CPMW+xi0zYfn81JrWu7m++qwVWpY1B/FRVVHnRHDGglHeFKiX379v2t5Z7/Lbjhxik8fuQulryRTJxNhc+nsGm7j28/TuOW8RF27Q/w+Te1fPl1iHaeYVTbdzTSnlYUgd8viCiCynKJxZ+HuOGqKKm14vME7n7oOMu+O4QxEoukCRHR1WKyBSgohsH9DMyd2XS115wFTs7obmDUcB0HD0UIeAWVbjetaEUbOuMWLt6dW8y3i2KQ7a0Qei+Pxp2kNiQzbFjLN4MBfvxxLeNGeOjYrjHJe/5YI8++WkKNsZJFs5N4831HA+Lzt3hiuoVzNxyHinry0yvcDB+k5u67LFxzexkDephwH+hAQjir7h0OE6J7Fx2LP4rh48X5FJxU6NJZxbVXxGMyRsnRhHgVQ/oZuHpSGVdeZGbS9bFAdIxasdbDxm/SmP78IlYsT2txfAwwdOhQjFYtLmdUcqAphMyVHM8P8shz1Xz+fip3z6jkuisaJxAAmE0SpeXhZtf5gYBC+DdjrxCCex+1k5LQPNHu9SrE2VRcPamMx++Po3tnHdt3+XjmtWq+/TitLv6EaIXM+deWsnPnTvq3QAu95xnd2bf+INMereSdjxwM6WfA6Yqwcp2HsKwjLEKNkoMAfMJ7qpJWEE8KBRwlPTHMng2t+HGjj3tmVFBeGcFkkND+7uuPPRBD6yw3r8/6kVCtkaqaCO6QD9RBVGETHlz4hJeYoJ4LxlfQvauaSFjg9yuYTWq27Q6ye21ms/GsRuXC4/H8babqfyv5+S/+xd8NrVbLQ49P46VHZpJanV23UxwWIUpjclFLKhRHYyaiWpQjo0IvGRFCcEy1h96aMGrffgpy9Mx5V80NNz7A2aPPY83qH1j+9XJKikqIl9o0ey0ycl0wbJFi0et11PgriKfxBOgQ1XULU0Uo2BOLmXz3/x25B0mSGDx4CIMHD/kfn2vEiLO4/ZbnuOOGpieDDz+Diy7539M1fevVWWQFOnOcA3QT/dBLRgySiQSRQg3ldOIMjrCHDvTgBDn4hActWtRoaUX7OgFyAFlSoRYajrOfsAghUHBTS4gANKMbGv2bRAd6EitFJ1cd+mi5vAg2yhqGqAnT6T6il4zUCjuxJNCLoeznF7BHOO+8S/72tvpvQWpaNgu/KOCuh6oJRSJ8PT+Vzdt9PPVKDXffFkM4opCSrOby883IssSCJS627vSzbEEq7dtGn0fHjhK/VkhNPp/yuF1MmRbk9pta1X12x42xfLvazaQHKgiHoDRfi8Hg4PzLHWxcLyGKm+7/PuEhLV2wc6+fF15xU5RrQFObQEDy4daVE2f1sujdJEZf/Sbjzr3kTxN/kUiEyopKsuhEgpRa93ksCRwQO3CIKmKlBPzCiy97Oxu+SahzoQR4+G7BFTceo2SDhthw9PsChaAqwNCRAzmxpvmSSy06woSIiDDxGW5mPR/tyyMGG3nqAYXLJ5aybJWbrp20PH5/HMN+p+/Zq6eaKy/S8NH8ICXFMiCQzQGef+Z5+vVvubHFSy88wFvPBOjRpb505+pLrBw8UsWEO0t5/L54OmRrOVkUYtaHDvbsD6AIUUfQbNnhA3WYdcuS6+Q7AgGFN+Y6mLvQxcynogRqn556sttoGHxuEU8+aKNvTz3FZRHmLnQiy/Dmswn8vMXLR4tdaLUyHbI1DOlvIOdIgGCo+esPhiAzXcN9t9u45vZSzjvbxKTrraxevZyLLvrz2offfbMcWRbwBxv5v/+TATM+t5o23l5N9t9UWrNdXkNQdqEOm8gjBxmZrHBnCmoP05ezUUkqzCKGXHIIigACgZdaVHKESocJt0dpEMAD5BaE6JCt4cWPDCxb6eaNWUGSTVYiHbZy1hAtDofCxs1hqEhl+bIV/5Kff4DOPTqz8dhWvMKNutrExu0epk1JrSM+P/u6lrFn63jj2fqNgLQUNaPPNHDtrUUcXxWDWVgxY6UifjcuYeeSyySefSR6vNuj8MMPSj3x+RvoJAOGig4s+KyQO2+xcusEK8+/WdMs4a3VSnTvrOXAoQBu7FRQiEboiPEmE6GcpR8kcclNV7N81e4WEf8AGo2GhUs+5qMP5vPWq7Po5h/YKINPK+noIHpykmO0D/XA5T/It6s9XHJudK6ITw4TKmt63g4IP2np0TdoxJka3l9fjj7YdHxYQwVptCaGOE5wgF40jLV06Mkz5LLg0cYEpxCCb9domP3+XyM9BgwcxdyP5jFicNOljB/M92FwdQIpqmfeq3N9G0UX9hK3TrASY1Xx3Ro3+ScFF4wxseeAv870Y8wIE1+tcPPAnU1vbH/zvYdnpzcmGyIRQecOWnILops967f6qK1V6NzagtLcDiIgJIH296vrP0BJSQndOmm47LpqCn5pRYKvXd0mZ85XNdyw/Vf0ag1pUmvCIlyny9la6shRsY/dbKK16IgJC16pFnfiYcZfB6lpOjYvipBJe2qFgyPsoR3RpIGwCLGfX8imW4O4MiB87GEzZmJJDLRDcyCZe285RthgRwgJbyhEv746lnztprA0xBffeDCUdsUc8HDsRCmvPG/myam5JHk6o/eZKSgo+Jf8bAKjR5/DKy9I9OkZHTdWr/cSDgsuuqGEpAQVZRURsrM0SKGohqupsgP3PnyYee/EUVEV4YU37Rw6FsQWI3MsN0TYr+PYEYkf1nsZPcKITicz54043nhR4YcNXm69txxbjIxeLxEXq2L9Fi8bf/E1indWrvOg00p8Oq+ePHR7FMZeVkHJ3hriSeYoe+gePAtdSB8lDwMgStpxVL2LLz//iiuvuaLF7bHx52+YPqnpePLrlW4yW0NXkw6Q6NK+aeIToiXSktbV4DO7LYfX7jXRr5eesSMCvPV2gLahzAabFxEiJNlk4uNU3Du5MZkoSRJWi4rxl1q55hILN99TTlFJFZ07aPlqhZu7Jsai08k8P13LhTe9+5fIT0mSmHzfJN59/l26Bc5sFOO4cWCMd3MiP0zXjjoeeraaGrvCQ89U8vSD8XUZn6excp2X5AQVP232MXJo4/F13qcuhvbXEwwKdu33R/vUHh06Q6RZr40l39Zy49Ux9OulY/Z8J4UlYY7nBvnxq4xGcVNqsprZryTy7qfzWkR+TrhxAgvnLUKSYNn8VI7nhTDoZTQaSE3SMP+t/aQ66+VeFKFwjH24cZJJe2QkSilAg46xI8HpEsyd52f3Tj0RRyx+4cercvDd924uOKd+rTzhSjPXXmGiqDTM6PPsdCsbQw5bqMWNmSR6MhjJLyEKBRWFHvLlHG6728eMB2MZe3URgYDCDz/7eesdHw4nmM1w5yQ9F59rpKrax5dfLOTmiXf96Xb4I/yt5OfWrVvp2rUrVmvTLPq/+Bd/Beeefy5JyUm88txM8ouOIwkJS7yZB++9l27duzJxwq04yzUYXTFEiFDKSRTCdKYPxSKPIk5giyRQtl3P24cqadPJzZJ3Y5n00DM89/hMzK54LO54ZLS4cdZlC/4WQgjcODGcKm+OiDCp6al4bTXYc2VsUv1CwylqOM5+ujGAGspxJpVzz6NTadOmeWL1/xUYDAZGjb6WB57+mJce0zUY3Jd+F6CoMvt/deF67MgJkqV26IWRw+xGEhImrHipxUENdiqRkNFhoDNncIDt9JKiCxFFRHCJqF6dmRj8eNFhoJtUP6nsED9RTH6zu4aFnECPsY74PI02dOIA2+guBjbYUasVDgo5Tk8GA9FMFAAPLhJJJYkMToaP/W27Wf+NGDL0fOa9P5OHpthYs8F9Smjbzo9fpXP9lHLuu8PWwJBj2EADu/b5mfpoJSs/TUOSJM47R8uujY3P7Rc+Ujs4uP2mxtk4F441s2RZLWtXS0gRLamZPua8ksZjzzr5fl4eCYG2DY6PZovs5dwBErPf85NUNoi034wlikfhuSe2o9Z46d9LzcGDB+nevfufaoOysjLUIW0D4vM0OtKTX/mZtqILSmw5c9+KaUB8AqjVEgvfi2PA8EPElkbPUS4Xc8Pt13HNtVdzzbrrSCaz0bkBarFjxEyu+RfefqJ+8V5jjzDx3nK6dNRy6XkWJCkaZL/yrp0PX08m6VRZU3VNhGq7wqqvEggEFGbNC3KksB8XXHDBn7r3BtdSW0ut81iTGkzPTE9g/WYv10wqRVaBq1ZBlmHcSCMvPJqIThfNPnjmtWreeDaR3IIwPr+gfVstOp3MQ1PiuP3Bcl5+u4adewP4A4KyUoXiYsGr7zhonaUhIU7FHTfG0K2TlimPVGIyyjw7PZ6MNA3FpWHenufg4OEAWq2P885uWgpj6be1nDfaxBk99GRmaIi3qahxRNj066ctIj8joQg+tRMlqKAQwYMLFWpMWJEkCaeoaZStVi4XoNIH8Xf4hdqwQHHGYK3uXJfJJEkSViWBWCURhQiSqRZDXC0duh5GbMhA5Yv2K4sUS1vRhaqEX7H7vcSHrcT40/lsZoiPPyrkqqvUPPtYdPOvuDTMxTeU4HbBiPMrkOyJYBC8Nkti7Mj6eTMcFtwwuYy8vIN/ug3+aRBCcDK/AD9eejMMTViLa2c5A888SMeuEZJTYP0WL7vXNn6XJUnizRdjGLHzMFLQS+ehHh6+38yTr4R55O76DdwtO3xoHc27jtuCrVj61XHuvAUuOdfM4y9Xs36Lt1nyTQjo0E7DiXKFdoFBVIsy8uUcdKURtBqJlKQwX325mPHX3tji9tBoNIwZN5o5r81usoQaohnQPuFGIYLPp/Dsa9VYzBKjhhl5/GETd0/+lfSagY1M8SrifuW9R6Lv8PVXmXjz7eOESzIaZcx4RS0uarBJCcSJZNy4OCL2kEE2OvQ4qaHaVkxCuoWyiiDdO/+2bQRPvBJgyPCr/pLuKUD37t35dW+gyWewcauPbZvUtJJio1IoCQeZNrV+XJo5x870qTamPlrJ2y8kNXCk37U/wNlXFPP+zGTOOcvIm+/buXCsGa9P4d35Tsorowv8lCQVEUU00lMsKAyRma7honMsaDQyM2fbCYeiWs/dusGv6/Ixu5rWgA8kujh7zNl/ug0GDBjAS8+8hfd4Gwy+BHI5SEREiCGOJDJQFw3ioHYTLrEZGRkZFUH8JItWtKc7u9lENeXkkQMGN+3TYfteNTlLIjjJJYVMLFIsiSINL25qhYMaKokjuQHxKYSgFgdxJFFGITYS0EsG9K4e8Bs+qWSNi5lrKiiT81EkFV0jCVjQ4AgVMnSAnojJDh5QjCESE1uu+fdPQDAYRD71zlZWhXnlnRrefDapQdXFd2vcfPNZ9L9tkTT2rXUx7JwCFHWQN59Lot+pY4UQrFzrZfKDlUx6wMn5Y8xcd4UVo0Fi1To373/iIsYqc+l5ZmocCoeOBbnwHDNzFzr5aLGTC8eaURRYuNSFRgML3mqoDWw2yXyxIIHhY8spLteRRUd0UsPNHkmSaB/uzdx33ueKqy9vsdSBENF4p/HngtkLHEydGEt+YZikBBUni5vXnXe6IkRC0Xk+JIJUWXM4+0Iv/XpFZS+uv9LKCy/YG12fFh2HjzWfJVlVHR3vT9/rrOeTGH1FEXE2FbVuhV37AlwwxoTBIJMY58dut2OztdyQ99prr+ezj2dT6NyIraoHFimWiIhg1xegpB/D7fdz64QYJt8Ui8UsEwgofLzUxdiri1nxSRomkyraH9Z5mbvQybw3U7jp7nKcLoULx5pQqSQCAYUPFrmYv8RF904arrm9FKNBotoRRtKBobIzN07OZcHsuAZmSgcOB/jsq1q+WZCGwSDz9gtJ+HwKY68qITmxaTquXy8dhS+0LCay2WykZaZRVlZJOAy9u0f7WlFphKcfTMDlrGXpZ5sxV3bEhJXD7CKJdDpKverOkU5bKkQxy78/wPc/VGLM70vb36x7w+EQt03axOeLvQwb1HDeefkNNxZ7RyRJok24J7vZRAqZRIhuOkmShBEznZV+LFy4nrtui3DxOWaGn1dJoDCNuNo+xEk6QiLIs/cd55W3ihh1lp4fVn/OjTdNbnG1WFP4W8nPN954A4CMjAy6du1K165d6dKly192MfwX/+I0+vbry5JlnyGEQAjRoPN//9NKNm7cyIpvVrFi2QrUfh0RIvzKBoyY6c+o6GDsA3ydqKqs4eyLdiDLgpSSntGFnwStRUeOc4DuYmCj0thicoknue7zEimfi84Zy/U3Xse0qdPYtmktsXo9KkOAhKQIcdVwzLON8y++mDumvE5qamPS4v9VXH/jZL5Yaubsqz6gb48wRgP8sgu6dBvBzNf+d7NbT5dfSciECNCKdugwkEYWOowcYic+fORzhGypK3phwC4qsVOFgypiiEMgOMY+FBQyaV93bq9wo9UpBNSllHrySZVa1/1NCEEehzFhRUPjjISI0UHXLl4cjp8IO2NQhQ341Q6cQS+Z3k6ow9HvnOQY7emBFh0H2E57elBMLjU1NcTF/e/JBfy/ioqKCj79YAkpiWrunhTD2k1u5n3q4v47bBw5ESI5UdWkE/EZPfR0bq9l604/g/sZ8HoFAXx1Gryn4dIXce9tzWcc3TUxlpz1RkTQyu03FSJJEk8/EsPho3kc2+nA6miPHgNO7BTrDtC5c4AfNgRR+xMw/U6LU5Zk0uz9ef7ldVxxpQG32/2n22HDzxtIVjKbLBPUSFq6in4cVG0hJTZM/95Nk5hmk0zrtgJvSSCayZnlZuo9UzAajbgUB17hbqBjBpxynT2IFxfzX43l3DH1Qc4t95Xz2L1xdZkXAP176zlwOMDN95Tz3cI0duwJ0Km9ljfnOPnsSz9aQxrnXXgTTz9z41/SMSsvL6d966a/V1gc4qfNPoIhASGJ5x9OYOGXLkrKlLod/a9WuHG4FGbOdtC5vZa8kyEKikI89UA87dpoOHYiRIe2Wj54LQmLWWb77gAPPV2FyxNh9kvpdfpO85e4aJOp4f476oPz9FQ1LzyawKvv1vDlcjcr13k4d1RDAnT7bj8HjwZ59uFoENk2U8NF48xMeaSCcDPGfc0hLikORQpxPG4taekyZw7SUmNX2LI1hKhMpjhQDkh1i5Eq0xG6j8jnrefT6wLtvQcD3HLnFsJH+2IlOv4IBDYS0UsG8LYh33OENUV5tBWxdf3PL3xUt9qMTidom9sfs4ir75s1HfhizkG+/7GQeJtMeU2Aqy428/FnPmpOmgnhxCJJPPOiG59f4eJzo22kVkt8PDue4Zcc+1u1nf6bsHTJUg7tOkIfzqzTHbZGkjGVxFNe4mGX5jAZPf3sPxwk3qaibVbDuSoxQY0w1DLpOhMz7o8+b3+QBpsligJ/VBAuIaGcSikur4wQ9qm54lonGaleunaVefQBc535TlV1BFkWdG6v4/CRQiq1VYSCEtpq8Htg3KU19Ooj8f2qJX+J/MzNzWX6A+OxGkQ0vmv2mmUq1fm0b6fGbpe5eUolVqtM+2w16oQI+/1rSQ21Rxuy4JGclGmPk2wL0Co9GrcZjTLPPW1k0p0/kh7oQiJpKCiUSvnYLSd4+QkjAX8eH32cQ1yJljh3MgfYhlrWkNEulWWLv8BqtTL9oTuYdM9OIv5oKbo/EuGcC8/mpfvvafG9n4ZOpyPGouXJV2rISHVy9SUWJEli3sdejuzRk1o5EB8eSs17mXQrtGujpaIqzMtv27HFqLj0PAt9e+p5amYNldURUhJV7N4fxFeUSFDv48337RSVhlEUuPD6Ejq10/Lqkwm0b6tFCMHaDV6ef7OGI8eDdaW0bo/ClEcreXZ6PB8scvLrXj/L5qdhMcvUuhUuvamYGm0toaQaVGjRVGcQF85AlmSqNWV07tuBtLTmCfjfY+DAgRw6KKEPOTEQJoVM1GiooZxdbKAjvZCDBtrTA9Mpc0BFKJzkKMfZjwkLKWTSjm6U+05y7HAOR0ISilCjVofZGf6JTNEBFzUoCNJpTSssVFHGHrGZLvQhSIAj7CGeFJJIJ5ZEijhBrXDQgZ4N5juTZMUl7KQp2SSSyq9sQIUatUfmoSccKCEjERHBpatmwIABf7lv/Dfj88VLCbh0FJWEeGOug1efTKRvLz1er8KegwFUKomRQ4zorNWI6ugcmODuRHGxnQWL5AZxiyRJnDfaxEuPKxw8EuDicWa++d5DUWmII8eDXHSOme6ddeSdDHE8L8BZQwwUFEZY+E4KJ/KD/LjJhySB3Rlh/detmrze1GQ18UkKOeWFtKZpCTRZkpFrNeTm5pKd3Tjz/o8weOh5fL1yN/dOajjmnywK0zZTQ0qSmq07/ZiNEvsPBfhhvYeRw4yNshPfmeek2utFzvgJa2yEJ6caufT8+jgnxioTOWWK89s+LUsyVCez5Gs3V1/aeOP35XdqmDi+PiZ2uhQiCqzb6MVklCksCfHAU1XMfCqxkYRGS2AwGEjPTEMtjhFr3EVunoJWC9dfrOWLVSGuGRPDg7/JYNfpZG6dEEtSgpohFxSSnqqhsirCeaNNfP5+apS4/jCVOQucnHdtCVU1YYJBOGuonm8XpJKaUt/ePp/CwHFFmIvS2Lm2hr6jCzn3bCPxcSp+WO+lrDLM0w/GN9B7LioNY9A3T+ZJkkQo+OfXCgA//vgj3twQOl8Wr79XiQoN33wXxBuKcOREkKcejuGmCSFmzclh38Egur1GtH49e8VWBBEEUSmXTNpTXmTFImJI+13Cj1rS0CU4lEvGr2XBXEH3zlqO54V4caaHqkOpJAYzcQk7ueRgxEQp+XioRScMtKMbGkkbJUGrs3l99glUKgnnoUxa07ku/NBIWpK9XSg5pEU3upjMdAW73U58/P/c/OhvjS4nTpzIwYMHycnJYfXq1axevRpJkmjVqlUDMtRkat4c5F/8iz+CJElNOnMOHz6czT9voU2wK3FSEkIIdrORrvRrdLxFxOHIa0sxeVg5TDvRHa2kwyRZSROt2cMm0kQbYokngO+UQ56aDkRLT1zCTikn0Rv02Gw2Plz4IW63m2Vff07OwV8wGk2MHTeevn37/tcKlV9+xfVcetkEjhw5QigU4sbJ7f9y5kJLcNaYEaw6up5iTtCDQZik+slUCEEAP30YTi457BVbyaI9h9hFK7LpzdC65yGE4AQHyecIaqFBi569bKZfT4lVi9Np0+0wZd5CbCQSJkwNFSSTQVu6cJz9Da4pKAKo2+Sy7ptkZFkityBEtd1Hm1ZmLGYL/c86RiQvg2LyqKQEPUbMxNKZMzjOQUCipKTkX/KzCXw4dx6RKhVXTIzOGUaDzIZfvAwbaOCjxS4uGNP8XDL+UgvLf/AwqK+eJd+40Zhk8r2HaEvXumNCajexMc0HHjEWGaEKImmDZKRFCQKVSuKLj+PZtsvPtEd+IbcswgXn6Ll/ioXMjDiEELz9vpv33txOur3hwkWWZCRXHKt+dHDxtR1a1BZ/NJKo0ZCSrCIhTvnDMcdginDcdoK4TCuffPgxRmOUzIxLsLG3cAvZohuJpCJJEl7h5gQHsGJDlgS9e9SXSv2610/rVpoGC4jT6NZJR/dOWt6Ya2fVOi+fvJvC9+tK8Ho60KFjDwYNOusvj4txcXEUljau8176XS0Ll9YybXIsT0yLo8auMH+Jk6MnQgzqq+eDRQ502mj20fJP0urK3QHsjgjj7yjDoJd47pF4BvaJjmN7DwZYudZD3146fvjZw9W3lfDFvDRkWWLJslq+/qjpDa0pE2P54rtavl7pZvZ8BxOvsaLWSCxf48HhUpj/ZnLd/ReVhomLlRk+yMCOg39+sQ+wY9MOrFaZ9960MOaselI6FBKMn1RG+Kc43P4Iu9lEpmiPpcsJFs9Na9D2PbvqWLMsgSGjdmEpGYVChAC+KPF5Cll0oFIU48ZFElFtYkf8ASbepGXha8lR4vN3aC26su1wKRUW+P67ZLp21HH79RGGjq0kvWgUEXcE+/5K7p6Sy+q11cx+LRrMqlQS40aq2bFjB4MGDWpRe/wTMHvWHKwiro74dKrKcCceJiktgg4FdbkfjVri+x89lJSFOVkc5tF74hjcL/o8hRAoUoTpU+sXsyo5alR2umx+YB89QWsp+JrWW6zRFHP1OC279vkZf0MttrL+tCYBKV8iL8/Jpdv28uyzYc4bo+f2B8vrzvvL92kkxKsIBgVLvnbz+MsSIY+e7Ttqadep+RLoP8JTT0yhT3cnn+yN0Eo01oWHaHmyQoQK3QnY15qYYDqV5DDgLBczn0rAZJTxBwSffVlEbq5CegbMelfBfGIIF5x/CE1sFUIVon22hiWfWLn+1gOUOAqIaGt5bLqRyTcn122uTL7ZwtSHalj+1XGsRjO33D6RWyfdiiRJ5OTksHtzASllfbBIsXXXtmvFCZ7SPc2Tzz3xl9oAIMaWhYp8Hrnbxvjbyxh/mZXEBIn8GD8O6waSk+GcjhG+WRvkm7VONGqJVhnqOo3kzAwNH76ejM+ncDwvyAWXO4m3Z2Ho7GDOK9Gs4KKSEJMfquDr+al12UySJDH6TBPdOuk479pi7rvdRs7RIDt2+3n8/nhat1Lz0DNuVixKq/tO3skgDqfg8YdiuPRcM6Gw4OPFecydl4OjzICslVjyxrwWt4GEjgyyiZfqs5iNmEkSGeznFyzEohD5zfESMcRzjH2ECGGnCplo2bpZ0dMxMgCzZIVwNANuFxtpQyeSpHp99jiScQsn+9mOQKEHg+o05QESSaVI5JLHIdrSpe7ziAhTQj69GIJKUpMlOiAQpPlbs/fLCorFQUrYgOzjb1vs/7dh64atGMs7cddDB/EGIrz4WAL3TLfzww8Kqto4/MJP2FBOUjJUVZdGNyyEgiHeTZ+eSU2e84oLzcy/1sUz0xNIiFNx67Ryvv04vYGsRyCgcNnNpRw8FCYSEWS31taZIn672vOH12w0SmjR/mH8IwmZUOgPdHOagNfrZfWqzzmwv4pLzk2hdav6+CYYEqjV0L6thm9XuzmaG+TyCyysXu/lhVl2brzKyvVXWhFC8NUKN1t/9dG3v8x3C5tej2zb5SeztaDmSCnxomHMkujsxozH15NzzM89t8USZ1ORWxBi5mw7ifEqzhkZjddX/+ThzfcdvDwjgTMHG/D7BZ9/5+blt2u46iITlTXWv5T1CVBYWEhKgpNbx8fxxlw7YVUQlwfeWeBGliWm3Bzb5PcuHGvinXkOrr7YjM8Pt11XX7VlNslMm2zjxqusDLuwEL1OQqOWmfZ0FT6f4Ilp8fTsqsNgkHnsPhuPPridWuGgTZJMRXWEnl11daatr81xsGWHn+cfjVabzfnYQUG+aLZMvsYeobKiGcfnZvDBOx+SUJtOkCBvzCqivehIgpKOh1qefnEHXy/S07qVhpnPxfL8TCfHt5koo5DOnFE3fvmFlyPsIUbENxg3fwu1pEHtj2Hi7bWkmG3gM2Op7U6iZMYl7JzgQJ3B8Gk4RTX7+YWeYjAqSY1WGFj9o48jhyX6ig5NLnRSlWy+XJZHp+4CjebPy6H8Ef5W8nPMmDGMGTMGgKKiIg4cOMCBAwc4fPgwq1atYtWqVUiSRFZWFi+91DJn03/xLwB+/fVXXn3+NcpOliEESFpISUumdes27N+/j5hT2VEuooLHzU0yqbTGThUZp8wbeohBqCUNiVIasSKBPWymilIEAj8ebCRykqO4hB0ZFRlkY/iNRpUsyxw+lMvKr3cSCUdYt2ovjz8/g7POOuv/VNP8H4csy3Tu3Pk/H/g3YvQ5ZzPvnfkYhbUB8QngpBobiVGnY7pxQhzgBAcxYiFDariLKkkS7eiGWzgpp4gaymkdH8O7L2swGGSuvEzPlk+yUQktIUJ4qCVLipJVYREiKAJ1A7rTmM9j95jqgvu2WZoGGTc3XKflyefWICIyiaQRJsghfkWNmhABBJF/g9tmsH3LDkyY0emcBIMCrRYqqxV+2uxFluCpV2s4WRxm4vjGsgGSFBW0n/6UHUeFjqHDIsiRUnJ2ujDb21PECSLuEN+uCDdbsrnmZy+VHgWfv5Yf1it1wZskSfTqqsMUW8PxVWkNSlskSWLKbRa27aghd7mjbqF7GkpAC3Jqi575sOHD+P/YO+/oqKr2bV/nTJ/JlPSe0HvvIKiIiigWRAURsYEFFbH3XlGxoogoClbsDTtKk947JCG9J9MyvZz9/TGQGJP4Gl/9fW+712K5zMyc8px9nr33U+77ae2zpIZbrypoMJUycqRMYRmUlIVbtCBCzBb7C0K8+vGCFkISVpsNU2kKfjzs5BckIaEl1p5lkeKpF1U8/OReli6MbZZ/Wufj7NPaDjyfO9HM/U/WsfzVdNZu9GN0Z2GryGbv/iIu/fYKzrtsEtfNbT93T0JCAqFIKuWVNWSmx5YvBUUh3v04Fow8tnhMSlRxy+wEhvTXc8cjtWzaFiA9Vc2r81ObBT4hpnK66KkUzr6kghGDDQSDCrNuriHeJnPRZAtWs0ynXA0vv+HkuDNLmXp2HEpUoG8jW6/Tyei0MoueSuHJlxx88b2XoQP1zL0ynh6/4toqKg2j1YLNqsJkkLHFty6e0Bby8w5z2UXGZoFPAI1G4r1XUxh4XC0dSk7Gj5eC+J959o6kVufDeJuKU05Ws2FZHeUUkv2rang4KuIl4qikiFzRDZWkQrY5WbNGhdXT4XcUsDsQNh9i244QT8z3odEIzBbBVuln9LIOtSFEVo5CeY3CaVPLeeWpFDpka0iKD9PQ0NAuW/y3wO30EHfUnzi0xWSMyufNhfGoVBLnXlbBR2+kMKBP07rE3RDl4uuquXMOjBhsYOfeINkZGjSapoc2eWIcyz50c83RlmebVcXI0YLdX5YQH2peRR4SQXzJB5k5I4Gxp9tJrzoeN3b2sYWoiGDGRnrtYObcvJ4X+9Rz8hgj/oDg0buaaEW0WomLp5jpkKvi2tvqqSiV6dK1/eKL27dvp6riIHdem0jHjAhvPH2YFF/LiqoCaS9JWV6++TiZM84tR1/WDU2ynftvSWkUP9FoJK68pKlDbdv2KHmfqcioPQ5qYxvBI9FfGHuckddfkrl6rpOnHrFy3lnNfWCMWiCB79eWcOaEdArzlnLZjE+4ds793HPbQ6iqDFRThkPUkUY2WklHZkMX1nyxnr0X7v1TIpQAs66+m/lPXEE4IjHh5Dhuu671wEU4LBg6voQEm0xtXZR3PnZz4SRz4/z16tIGHnjMiy2Shkdy4jyk5+SzanlvSTxvvO/mxqvjm811x5CeqmbYQD0ffN7A2NEGvv8gM1Z9+p6Li89vOn4wqDB9djUrP8pspvZ86/U2zj7dyMTzHJjcPfn+ux+YdO45f/j+a2pq0Ap9s8DnMWglHZmiIyXk04HYvKcIhX1swYCRvoxAix43doo5TBRBn9AJzXhgo0QwEdcs8HkMcZIVm0hsPNdvkSV1Yov4mWzR5Wg1ag3FHKITvRqTGClkcoDtZEodSSCVfpjZwybUfj3L3niLG2+Z+4dt8d8CBYEBE6XrO2Pqc4jpV9o5/HMOclwdiV3rGTNKQ22dgZ/Xe6kxbCXs70ciqaSktC3Y+mv17ucXO3ni7qQWfMY6ncxbL6Vx/NllXHtHLQufTG6cV2U51jZutbQ8RzgsqC5XY8RCg2i5LoRYcsqnaWg3Rdptt1zONRcV0+X2NGbdUs2JI41MGGckEBS8vMTF1t0BikqrWPhkCqOHN60XFEVw1S3VvLnchdOlMPEUEx+9ls6M66rZsSfIwL7Nx3M0Knj0eUFyZm82FuyEkEwCTcncBhzU10u88EKIT9/3EtG7GDxQzfUz4xk+KDYv1dujzH/FwZfLMhqTRgaDxCUXWBg1RM85l1Zx4823t+v+f42fVn7N+RODdOmop7Y+yrTJFi6bakWvkzhzRkWzqstfQ5Ik0lLUPP+qk3dfSWv1O4uWubjnpgSeXeTA51cY0FvHqScauf3hOubdm0T/3jpOOcHIE1nl5NgkLpliYco5zfepzz2SzM3313L1rdUczA9xKD9EXCiVha97uO7Kll3S9zzqwudtX2GRy+EmWUpml9hAn+io2FiTIA4LhduSufEuOw/fbSXOJFNTF8VDQ7PiIIjpU/QRw9nOGuJpSQt2DCbM1Pm81PogjBOZ3URFhAhh+nNcC59olRJJF7ls4Wf0wkiIABleUEcNjSrxv4UkSUT9Whr8lr+MVvNv6yvKysoiKyuL0047jWAwyA8//MDnn3+O2+2mqKjo7zrt//AfjK+++Iqn7nmWtPrO5EixRWJQBDhcvJvSDTV4ZRf5HCFLdEKLHg1tkzqrUKOgYJHiyRKdKaeQXGLBLY2kJUVkglYhN9yjkccnSoQ0ctFJesqSDzLulHFAjI9v3HEnkxroQB9GopLU+Eo83HzxHQw/bTALX3v57zfOfwleXbCYjqInbuwtPosQRo0Wu6ihjkoUFAL46f2rSr/fIpVsKigknmS8op5e3WPVXA/eZeGkDXtRFQwgSaRRRwX1oppEKZVO9GIfW+gthqKVdAijhz49285GDeqvxWII09NzUmNlSgfAI1zsZiOpGan/UbQIfyUMBgMqrHz4+UG27wkweWIckxY0LRAURXDP4/UseN3JdVfYmv32/U8b+OzLIKGgzA3XxHHTtbFJ88DhENOu2Ebyke6kKrl8881P3Dg7THZm82dYb4+y8A031kAvepDL1ytWc+cN0cYW0W9/9nHOBFOrm0GAm+cYuWR9Hk57AiH86DGRSjbl/hq+fu7rdtkhKysLQ7KMs6oKm9J8YeYXXkRqCb6Agtkkc8cjdbz9clqL63phsRNnvcLMaVeh1slk5+agM0bIykpEp1WhxkCKlNHoB38NNRq+/znQuLCPCbm1fb1CwPBBBtRqifsf9ZLiGYJKUmMlEUtdAh8v/pIBgwcweszodtkB4ObbnmTGnItZ/LSgU66GRctc3DU3odWseXqqitp6he6dtVTVRhg2sHWKg5wsDTarjN0R5fyZFYTC4HSruG9ePaePM3LVDCtTzzEz5swyXro/DVO3ot+9xlBE8Mb7Lm680sb5s6pIT1HTvUvT+DpcEGL27TUsejpWDbBqvQ9vcHe77KDRu5gzq/VFqVotcdqpWta8Vo9NSsKiM7bKk3oMo0apeWPZdjrThySp5cJfhZpcerCL9fQUgzAZJfwBgep3lpAq1BRXKjx3VyoGfyqH2EE2fRhGJpIigRc8+13kuzaz+CUrM2+s5sPX0vn2Zy93PdB6W+B/O7w+D0JWUKJRQpmH+WhZMmq1xAuLHVx1ibVZ4BPAYlbx5vOpXHpDNe8u1DH7ZidqVfNnNuVsMxfMqiQjVc1Z401IksTL8+M5p/IwuzeVkRnphhoNbl0VSkox7y2x8cuWAP6KZCrZio1EutIPDVqc1HGQHZh9qZwx1snWvT4WPNY6Z+GYEUaSkuopOqIwafLl7bbFM0/fwefLYlVOJ4wUbN9VyaoVbrLDPTEQhxc3VaZ9nHCKn6ULYxVKQwarWF92CFmS0Ovbrr7q3UvF3s/8xBFLquklI66aZNZvCTD+JAOdu9VzzumxIELekRBHisOkJqvp31uLLEucO9HIBWcpDOyrx+X2MubMWZTmQRZdiCcZ/1H18HiRTK7UjXh7BotefJUXF73QbjsAeD0O3A0K1bURWpuO6uqjLH7bxS9b/EQigmBI4PNH+PxbD2++7yY1Wc2BQ2GqDiYwRBnfVEEretCwxcnwcRsZOhzmXtl2NdbxIw2UlEUoLo02bqKrqqOMHd20cZ+3wMHl0yzNAp/H0K2zltHHw54PdCx/a3m7gp9btmwhKZLRZiImiXSKOIT2KM9iIQdIIYNUqSmZGE8yNpHELtYTwNds/1BPNcm0DHweQzo5lJDf5ufxJLOFnzBoVVji1KQHkjD6mtYxAoFE88CDSVjw4+HA3oP/8P7/G3Hamacyf82TdPEPp7A0H3uBkYilhCWLjYwa1jQvhsNWpsyqYueqGqqCpaRV+aANTv9QSODxxKrcDuaHGNSv9fVCvE1FRqqK3QcCDBxXwpUXW0lPVSNLcNdjdbz0RMsg/LML3egdOcST1ia9WpVcSM9+3dHp2p6rf4sDBw6QYith3JjYb759L5Mf1/j4ZIUHjUYiEDaRkt6FMcNLmgU+AWRZYtHTqfQ7sYRX5yczamjs85eeSGH02dXcck0C0yZpMRpltu0K8MjzcNElDzH2pAm8/+5yHr37MQqDB9EJA2GCaNAhIdNDGYK1OhG3sFOXvp1BvwqiLvvAzXWX21qICwF07aSlfy8j3br/MS781uD1NqDTSsy+vYZXn05tTDjX26PU26OcPq0ctVrCaJCYeZGVk49vskl+YYjUJJnzZ1XxyZL0xoreSESw9AM3azb6WLMRbr8ugf69dRSXhXn0OQdD+ut4+Jl6Pno942g7v0KdXeKCs1unfLx7bgIjzyhl1nQLsy+1cOXsBp5dqHC4yM9t18WTlaHhYF6I+x9zs3Ozlk492/Y9rcEUZ8Qj3EhILYLsqe5+rHunlGHfHcaW6qe8QpDN4FYT4ypJRYrIOKoA3zqc1KNGQyd6NdJmxShF8ihgHz3FoBbHTiWbKkoZIB1HRIQ5UrifCHW/295W54rw4Kw/HxT/Lf551tBWEIlE2L9/Px9++CEPPPAAl19+OW+99RY+n48ePXoweXL7Vbz+h/9uBAIBnnxoPjn1vdBLMR7HXWID+9lKmBDVlCIpKrrSFwmZEvKop7rN47mxYyLmmJLJwP6b76rjQZWp4BGumAiEFE+8lIxO0lMnVZLeLZXMzJhDmnT6ZDoH+pEtdW7M5BqlOPoygs3f7uCbb775m6zy34eDew9jIxE/PiIiTJkoYJdYz07xC/VUU0YBTurIoCPZdMGACQ1tLyR06LGQiBYddY4o9zzs4NyL7Nz9sJuX5lsYOGU/5ZkrMad4OSRt46DYjoyKbDqzi/XsEGup97s5fCTU5jn2HQiR7O/cYqETJ1nJpRunjP/jxP7/bZh68QXU6ssprYiQmCAz6fTmiwlZjrUqr/jRi9fX1Dq571CQzz8TZFWcjCEuwtxrmn6Xm6Um5NOQJjrEeKAqhzP+HAeLlzXg9SkEAgrvfuLmhHPKMBQNIlvqglrSkFAxhHFn1vH9Kh+KIqh3RElLaTv4k5GmxqOpRYeeZDKRkdnJOrK6ZJOT0zov5+/h2ZdepDZpN1UJMXV3t3BQY96Dt+svvL7Qwv7DIQ7ul9n8s4njzypn5RovDmeUPQeCXHNbNZ9/5yEhSWBOKEFWFVNRvobJp+1j9rTNDBmQR73ctuK7nRqUsJkzL4ny8ps+OnfQ8OEXbfMQLV3uwucXjBxXQ+hIB+pTtlGauopq23b8eEl1duDF+S+12wYAXbp04eHH3+HupzpwxsVBvlsVaBQu+DW+/cnL7DtqeWdhGivezSAr/fdzvVqtxPkzK7nuinhWf5bFF8sy+OrtDBLiVUy9qgqTUeLemxIwGWWi9gQOHA5RXRvhYF4Ij7dp7B0uCGGJk3ntbTfHn13G2FFGXl7ioN+JxUy/toqJ08uZt8DB4mdS6dxBy49rfCQnqpCktn1Ia1BpJBLi217CZaTLRIi1z+lCMbGDtrD3QJh0OrRa2aQIBT8eMulAF/pwmF1UOX2cOEaDS1PV5jGrKaOfGE1yoCtO6kgnlxQpq9lCOE6yklg+giee8XHDlTaefMnB/oOBP/V+/DdAlmQCcgOVUhGXXKRHrY7Z8rtVPs45La7V38TbVKhVcPJ5ZdTVKtRXaamtaxoLGo3Ee6+ksXNvkJPOLeOsGeVMnF6Oxhgip189OeN34uywHrv1ANmdwtz3ZD13PuzAFfSRQ1c6SD3QSXpkSSZBiim6ehQ3X3zj50hxuNVA1zF06ahFlmH92g3tskN5eTlpSe7G9k5JknhzYQI5A2vImrCVQP+VdD1nO599qWbpwlggRFEERwojVFFKsC6eE08MMPTEGr74puXGbtvOEDqaV9uonWls2BR7R41GmYKiEGdfUsH8hQ7yjoR5+yM3p02tiFW662VW/ODjiedcvPa2m4ZKNUPEWDKkXMySjRQpg/6MIkSAalGKCTMlRSXtssEx1NbW8v47T/DQbfHc+0QdG7c1b5E8lB9i6lWVDOqn44tlGexd04FXnkolM12DzSwzoI+Wl55IorJMTS+lZUDGLNkw1najsipKRVXbPqSgKMzn33pYudbH48/XoyiCDjlq9h1q8mvf/uxl4iltdwxccHYcXkMFgUCwXTbYt28f4vfU449WCUJM+NKFnRSyWnxPkiS60o9SClo5gqBOe4Ty1NWUp/9MtXUXAXFs7Pw+jYuMTGJakAunySSmRgiYq9mnW81+zToiIkw1ZSTSPOlkxgpIpKW3ryPgvwWnn346LrkWu7YEZ72GqNvMlVdqGDWs+Xur0Uh88Foa2uR6BjIauT6dVb/ECIKj0Vi78TEsW97AkTyZA4dDqH5ThJZfGOKrHzxs2OpHUQQZ6WoevTOJBJvM2x+5sTuj3DEngeREFTNvrGLfoSBCCI4Uh7nihhqWLdKR6O2KSbKQTi47+YVaUUFIBGgQTvaJzdRZDjL9sovaZYeVP37G1LOb2pJlWeLUE008fEcS992cyCXnS1RX7GfmRa2LqsqyxNmnWJg2PcgdDzgBqK6LMHLkWALq65l6nY0zZhhY8skobrv7PaZdFEtUTbnwAj74+n1GnzoSxRRCQUGPgd4MwXqUH9IiJWDf3p0hJ1XxwmInc++p4bV3XBw/ou1KxjNP1bFv39522eDXKCjIY8m7LtJTVI2Bz7KKMBdcWcljdyXy1dsZfLEsgxceTeablV4eeaYeiPlJn1+QV6hQUx1l1k3VnD6tnAtmVTLhwnIO5oeIj5dZ8U4m559lpltnLaecEOMFlSSos0epq4/y+rsuunbU0L+3rs3O04R4FZ1zNXz3s4++vXRkdgrxzUdJTJ4Yx73z6jl7Rjl3PFzHpo0KIdnL8See2C4bXHrVJVToCzBja/384WyyK8fhrtPSq7OhMcnXGuKw4VXZKRIH2SHWslP8wg6xjgpRhEPUECZIP0Y20wuQJZkOUne06HBQ0+KYsiQ3JnvUkoZuUn9kZFyiZVETgFe46di9C6NHn/jHjfAP8JdWfn7yySfs27ePw4cPx5TYZJnOnTszceJE+vTpQ/fu3dFq267G+x/+h7bw9YpvMDnikSWZalFKLZXN+CnCIsRhduHDS5bUqbGs2iXqGx3xMRwTrznG4SlJEpJoWvDVi2qkhCjLP32fmTOu5PD+QhJD6ShEqaaMqIjiOWBm/rxnOP/C83DUODGnhrBbd6JWg9uhwVTblfhoJp1Fbx6773EmTJjwf2es/2CEAkG0kp6wCLKTX8iiM30ZAcB21tCH4Vh+lelKE9k4qWsMdP8WDmqIEiaLThiFmaUv19GFvlTiZ+33hxl2gmDP5kTcDQqDxjqoqazFjxc9JjLoQALJBLx+nnp2J2ecbGox2UUiglfe8JAabV2sJp0cdmze+VeZ5z8OE86YwBOP3cIpowxcPcOGz6fwzicN7NkXplcPNVdMs6DRyJxxspEXX3Ny0hgjb73r48cfILN6DGFCDBmoa1YFuedgCJ2vqRrJKMWhKxvLK/eX8PyzZYAgqPKgDSSRKjVtkOIkG5rC47ntqjxClkpkQ4DxYw1MOr31oMOmbQGsnqaAkoV4UkU2JbX72blzJwMGDGiXLYYOHcq5UyfjqPkam2EvQkhMOFVLYoKFOx6pZ/niNMwmmdPPtePe1odb7t9D394akpNUeLwKJ402MvfKeMxxMdXz9VsC3P9kPSeOMjL/wQRW/lhOsLhzCxXSoPBjp4YOHXJ4690P+eqrz7j1wfvQaoKs3+xvsdnYtjvAV9/78duNJMQZOfPyCubONpOeamTrriB3P7gRx95cAtWt8wj9EXTq1Im773uexYueprDoI/x+pVk7k9MV5ZlXHHz9TlNrFZJEg0fBHNcyYBiNCgoKw7w8L4VTT2zanKvVEtPPi1UMv7LUxdWXWHn44Sq0VV0Zfeou0ixmdMJASOuk30DBI/dYuOT6KnQ6OLBXpm/4BF7af5hwgov4eMGRwhCXTbMw/kQTrgaFOx6pi3FiPZDEzFvbbsdrDbb4eDZtDzRylP4WP60ONS5q4+xdePTZDXz4essK81BI8OlnYSopJlN0bNbuGRO82kMGsUSBhXj6M4o99d+jN0XxJB3CWpmOWmq+lHQJO1EiWKRYpVgdFfSjdQ5Po2Sm8LCaMcMN3PloHdC2ANl/O5KTk5DrBI64A3Tv3tTarFJJjYHQ1pCRpubhOxKpdyjMmiG48Ao7Xy1PaqRu0Otlrr/CxvervEw82URUwGtvu7niQjOzL489w2deceBwRnno9kQWLXVz750REqSW3HmyJNNR9GT3no2kp2mP0pW0fm0l5WHCYZlVK1cz6+qZf9gOxcXFDOjd8pj9eum45lITvbu3THhefq2Dur05jKQbkpDADtH6CHfesgWH08MlF8b8eG1dhC07QgiK6UqTGnlUFcJsiZ0zJVFm5k01LH81nYy0prHv8SpMu6aK/CMhNGU90ARtlMgH6K4MbhFUlCSJTqI3u1iPmXhS0v5ckOuD5a9z45UghMyJo4zkF4W58b4azptoZuQQHXPvreWtl9JIT226zr49dSx/NZ0zL67A7VX4+CsPGk9iq5ypAGkil03b9/H0QgeL57e8zmhUsGaDnzWfZxMOC55b7GDspDKefzSJuffWMeN8C1qtRCgIXl/bLQMer0JD1MvJI09rlw28Lh81VJBNl1Y/r5SK0Ao9u8R6woQwEtdmYMIkmQmJ5gFkExZq0zdx2/VWZkyxYDBIrN3o54771hHI640j6Eambf/t1JRz1igzP3+SQKK7JzZJRwchqJPK2S6tQhJqBnN8s9/4aEBn0jLjiovbZYv/FtTX12OMUyj27ibo1SOl1TDrKHXHb6FWS4wbq2P7Ww4SHX257Oqf6NC1DrNJBklClqFbRy1ffqwhq24M19+6icRUmeraCIGAYO69tSQnqhjUT8eWHUHum1ePq0FhSH8d3TprWbXex2ljTWSmx+gfdu8PsvANJ6s2+HG7BN5qK4MZ1jjmUqRMbCKJSoqpoZwGnPRgIId9jnYLXEUiIXS6tn3/T+t8pKVIv8ttn5amIsHdmRXvVzNyuJePvlZx+dVz6dmzJ+ed3xSM/e0706NHDxa98Qp33HInB94rwSbFEk0e4cKHBy06bMEsyvKDvPDqQZ57LJ5gSOBwKY2UI79FnUOFNbP1NfU/ghCCqvK9FBUHG/mMAW5+oI5FT6XQpWPT2iYlSc38B5O5+tZqPvvGwwuLHXy2NIPMNDUPPGln0w4/X76VQSgk0OslLp1Tzby7k1vMs2s3+ikoDuN0KZxzaTler0CnA6OxbT8nhMDrVzj5eCM33VfHN+9lkJOloVtnOOFXFFwvvu5k8dshpky9rF12mHD6BO6/6wHCv0MV6hMNNIT9ePw6AlJDY3Lot/Dgwid8ZGMml5iCe1REKaOASsM+zMF4tKL1AqNsOpPHHhJoPmeERADVb/xlV/pygG30F6MwSE3XEhR+drORj+d98Afv/o/hLw1+Ll++HIC+fftyxhln0LNnT/T6/y1k/4d/HkfyjqAJ6IkSoZxCBjC62UJNI2npJYawi19IEZloJR39xSi28jNZdCZTdESFGhd2ijhIOjmNmYqwCBEh3BhUjRBh8olnkZiYyPjTT+X9gx/jJVZC3pneGCQTol7w9bLvOZi/lz4DwryzSEtuduyFdbqi3HLvYXZ86ybJ0xNHnev/i83+E+EP+wmJIAoKfRmO7qgwh13UYCSuWeATYuX1O1hHmshurMo9hpAIUk8NHelBGUcIEiBMEDVaLJIeS/1wNn95kIcyqykpi5LsGEgdB+jLCNRSUwurgTjq8rOZNaeSZx+3NQZX6u1RLrmuBneZjYw2uExkSUUk/OeDQP/p0Gg0JCSokFXw7odeFr8eIjHYEa1i4jt9Nfc8WMnNNxjo1lnD/IUO3lykxmrvQzYxfkOXsBP6TRGJRg1Cam5zlaQmKdgJqjuhCIX8pO8xOVsGinSSntSGvkTdPWHIKvYcDFJbF2lR3RSJCB590ovNO6RZ0FuWZNLsnXjm8WdZtnxpu+1xy22P8O23w5n/5K3kZkY5sMhL985aFs9PJfdoFdSLz5iZdd0BvnsjVlm4ar2PFT94ufempiSQJEkcN8zAa8+mcuuDdXz4WjofLIvn7Clr0FV1I5VsQFBDOeUUYbNYueHWOUSjUb79+n3OnWjGoNFzydUORg3zc/kMPbIssfRtP7+slWiot2C0+HnwYRNTJjVx9AwbqOf7T3Wce3EJW3f+uQUuxCq/Zl5+NunJLlKTBadcUM7JxxuZfZmVlCQ1b33YwNWXNG+tuvh8M8+96mhmh2NY8p4Lq1nmlBNa536deo6ZidMrmDndiiKiMcG14Elo65oWfQUVdQxduYmElAiXXmilap+Rhuz13HalkcEDUjlSHOaN991s2Bpg174QRoPEuWfEMXyQnrsfryc7Z1S7bKDT6bntwWJWfZbZguLgwOEQRw5qyZKO3Y/E5m0hHnmmntuvT2jkfHQ4o1w0y46z0kQyVraximQpDZuSQgA/NZSRRDppUlMlZkgECPl0PLfQxfiTDKz+aRVme3es4TSiRKhSH8GuLaaX79ebeQm5DR8IoFEMuNwK8VYVyants8N/E66ecxUv37aEqD7K5m0BTh8XW3OY4yQqqiLNAnG/xpHiMPmFIfbuVfCpvTi392HQ8QeYeIaKvr00bNgaIL8wzILHUxjYN7Zmv3K6latvq+G7n72ceqKRSFBm+bsKX/1QwnFD9ViltgW6LCSgRNVE7Qm894mHS6a2TD7W1EU4nB+hD8dRUlTcLjskJSWxqrzlZv6aS608+LSd915Ja0aDsedAkPU/GukoujfzxypJTYZ9OPPm/8SFk00cPhLiwlk1JFWOoIrSZsnzcHIhkyea2b47wA+rQry/OLmFveNMMq89k8KY02rIDsXOVaLkNauK+TVUkgqt0FFnKeX26x9rlw2O4dDBHdx4sYaTzq0mHIWURBXVtVH2HghRVx9h7GhTs8DnMajVEtdebuWr7708ON+OVo6nDV0LVJIKtaRizbogyz5wcfH5lsZASCAQU3a/4iIrGo2ERiNx1w2JhMMxTu5wWDBhWjmvP5tKbraatz50079361QIr73jRhjjmXn1Fe2yQUpqMjISZeST9ZsAqE94qFDlkxzNpit9CROiiLZbyYUQLapIPan7WfF+Cj27NQVPjh9pYNUKPceN30vtQQ0yMmERapY8AigTBQwZJti80kZGw4DG8SdJEslkoRdxFHKgmX+Miih2qZoBvQfQpUvrAd3/dlRVVWG1gL1GRoVCVI62mtg8hvQUFREiNBhLGTpYw6LnUoi3xWzucEa58sY6TJ5cTJKZ3XugYyTEnLtqqXNEef3Z1OYiQiHBuZdVMHB0LSpnKs6gh4Ej7XTpprBieRLfrPSyfkuQCyZaMcdJPPakHyWgNAv4aCUduXSjXlRhwIRNSiJZzuTgwYP079//D9th2PCTWfHjdwwf1Prn6zaHmHCSgbWb/G1y23/3fQgzNlSuJK6/dRUzZ1/RqOewe/du3nh1KfW1dfQd0Ic77rmj2W+FEOQf2YAn3o/aoSWP3RiJIw4rDTg5wn5UVjer30ulexctJqPMsg/c3H9Ly3WYEIKvftTwymtj/vD9/xrBYJB4Gxzar8HhjDmz8soIWo3ULPD5a9wyO57Jl1dwzgRz4zN+9O5ETptaTnFZmE65R9vmHdHGNfYxvLDYwb5DIZ68N4msDA1CCH5Y7WPO3bVYzFBVE2m1O+zH1T56ddOSma5Go5Fa5egHuOJCC+99Hmq3GG5xcTFGxUI5Jc30KY5BCEFl2jp+/DgDk1FmyPCDxIdSWwS3FaFQQRG9leHE/yrRqZJU5NINjaLglBzQRpxXJxmIiJbiXcXkkUGHZn+zSUlohJY89iAJCSNx+PHix4dO0uHztd16/2fwlwY/MzMzKS8vZ8+ePRQWFtKrVy969+5Nnz59yMpq2WLwP/wPfxS5nXIJ69ZTE6wgjZxWM9SSJJEhOlJFKTaRSAmHUaGmXBRSRgEatMSTQncGNMssFHMYMzaiROlMbzwaB527diIajfLusvfICHRvUQ0lSRLJzlzyDqxk+48ZGI1N12Ozqlj8fDynnFOOb3PW30QuAV6vl7eXvs0XH39FJBwlMTmB2TdezejR7efR+3dBVk4W+/dsI57kxsBnvagmj93NqjSaEGtX2s5aOovexBNbdNdTRSEH6ckgzJKNZDJwCwf72Yofb2OlaHqoO/NfKALASCkgNQt8HkOSpwe7v4hj4C+7SEoBtaLFWatFX9OPgFLYZleUR7jo2KXDP2mV/2yoVAK/V2LZh0b6RU+ITdASEMwgQ/TkhRdX03+Ij+nnmVn8SAo2KfaMoyJKIQcpXRVh4Kg6JAl695a582YTIVMtDQ4nMjJGzM0m/Voq8Dg0aJS206ZhwlhNEg/dk8RFs6u49jIrFouM2aTCaJCYc1c9orBXqwIIeslIWXH7Nvu/xqhRJ/B1t0Q+eLX1BdOJxxnQmWsa+YreeM/No3e2znHVIVuDQS9RXhmhZzct29cl02vUXirripAUGb3KgDZO5rjTR9C7Ty8euO96bp5VxQkjTQwaXUuHyvHkfe7mxp/KQQKduxs5UgJWYachcR0XnNNysS1JEk8/YuG0KfV/2gbXXj2ZYf29PHhbKmkpaoQQ/PyLj2lXV/Hq/FT2HAhywdnNAw7nTYzj1gfruOm+WuZeaSMnS0NNXYQXX3fy4ecN9O+tb7MaSK2OCSG886GXeofSQsESYou3rGBvUrMO8sa7DeT2DPPNh6mNVW+D++s578w45txdy0mjjUw6PY5gUGHhmy4+XeFh9pzB7bJBcnIyOzeWcdq5dTz9mIV+vXQEgwrvfeJj3lN+UmtGgxRb6NZYd3H6qTpSklWMPKOUpHgVXq9ERbnAWaslO5pLqpRFpujIdlZSLZWSJbq1SPQEhI99bKEjPbFVJ7Hto1LkhHyqzLspDuyhcwc1j99kYskyHQ1rmi8voyLSIgF1DGG1l3qHkfJKhQWLHm+XHf6bMPn8yTz64L1cfK6ZNRt9eH3xmIwyMy+y8uQCB8890jKo9ONqL3l5Ue6fY0PtTsEm+SkVJahqVPTqruaN99xcP9PGS080r4ZTqSTmP5DEuMnl3HW/l1BVMrUN9fidiezQOZDUYWijC1pBwUgcHn+YR5/w0ylXzZiRTRXKNXURTp9SQ315HDmYCAXbbqduDd26deNAgZEGT7BZwKN3dx2TTo9j3Hnl3HtjAiOH6Kmui3LxLAeJnmGtzsOyJKNUZtJrRCG6kBV7fSL9pCS0Qk8RB7GIBMo1h8jpHOKc6TXs3akivYPEiMGtF3akJKlJT9EQLW97vP8aUSlCl+EdGDy4fe//MZhMFs69bCuzZtiYOc2CTiejKIJvf/Zx/7x6+vVuu9tuxCADT73k4KLJZt5cXNdm8LNBONEZBVqNzDOvOFn4potB/XTU1EVp8AiuvdzKmac297dzZtq4fG417gaFcERw5c3VlFeGOZgX4oyTjYwd3bzS6K0P3RwuCHHdzbNJSWldjbstTDpvEm+9OZ9+g0Ls2V6JprYDKkWDXVuGYqllRA+ZsoI6/NVu4pQE/HiJimirAht1VBEiSFAE0El6fMJD9z6RZoHPY9BqJR68O44bZksYGjLZys+kiRwSSSNMiDIKCOmcZCtaEl09Wx1/ZsmGEEpj4DQiwhyJ24DKJzFg6IB22eG/CS6Xi6BPTTwpMREh/yG27QowuH/r7+XqtWH0GAjm7OL9JcnNEobxNhXLX09hxLhCIgdzSbLq+Pb9BC65voqbrrI1C3xC7Lm/+WIq3QfWYA5BJ3qjDqqp31NNx755XDBFZtuP2Y3+tGOOhltv3EyHhlhVZxUl1FAWE9SVvJhM4PNkYxQWqqvbpmtrDSNHjuLlBXHkF3paBPjyC0MEgjKzplu56tYaRg8ztKhc3LUvSNFhHZlHE6VaOYUrr76FaDTK9CkXs2/rAWLxK4lD6wr54sMVzLntWs6fej4AW7duZfTQEPsNHtat3ko/MarZfjkqouxyr+P+x108co+VE0cZWPC6kx/X+JrxbQohuPfJICecNA2DoX0CP8eg0+lwOAVxagNL3gxx+bRY4q9X97Y1Gbp01JKTpWHH3uZVEnfMiefyG6r5+dMYVY8Q0OBReGWpk5/W+QmGBAa9xFdvZzQ+Z0mKUQ58v1zLzJuqueLGat55Oa1ZlWvekRDX31XL6s+zeHKBg+yMtucIo1HGZm09YP17eGPxm0gOLfEks4O1DBCjG5+JEIJieT/TL9TTtZOWuvooaMLkhXbTSfRu7OIJiSCH2YmE1Czw+WukBrtQJv/U5nUEhI8oURQRRZZUBEWAEg4DtKgGDQgfeoz0loYSFAGC+JFRsZdNGGTznx4TbeEvDX4+88wzuN1u9u3b1/hv8+bNAFgsFnr37t34LyOj7azxX4H9+/fzxRdfUFhYiMPh4JZbbmHYsGH/8DdLly6lrKyM+Ph4zjrrrEb1+mPYuHEjy5cvp7q6mtTUVC688MJ/eNz/4Z/HxDPPYMGTLyEqNY0BrNZgJI4qSnFQQ3cGoD/q0EMiyCF2EiKA9mhbXUgEKCGPKFG60f+ogxNUJuRTWVHFuFGn4KkIkMcuIiJMDl1J+JWapAcn559lbBb4PAZJkrj39jhmXbabE0/4c1ms34PD4WDqpGmoiuJIDHdAlmSCBX7uv/JRjp88ivsfvvcvP+e/AiaddzZP73mOBGLOOCgCFHGIdHJb5XzKYzed6YWROMo4Qgl5gMBCIipUqGmaFC1SPPEiGS/uxuBnlCgadOiOCmiFCbaa3QeID2dRUJlPYmVfDMRjOhqgr6Uau6hp0SIohKA+sYxHb17wV5mnVfw7+0JFUaiuDlBdoqdbdEiL4JRW0pPtH8Du3ZvJyQjh90l4cGGnBrvlAGqfia7+UZiLbAAUHHFy1pYN2JIi9Bm9jUhQxaYtYYz2ziT4OxEUfoo5hDEaRz3V5NANGbnxvEII6o35eBPzsGjgtocD1NRFeekNF6OGGqh3RFm51oenXkfPYG6b9yXE76gF/QP4fD4slrbbnCRJauaTHC6lhcL5r9Gzq5aS8jCZ6WriTDK9+mRx1TVPsHDBYyjRci44W4Veu5KH71uF19vAiaNSKK+MILxmZEnGjA2zx3b05LH/qNEwpH/bwcTOHbQYTW1ztP0e1q9fT1qSg1eeSms8fiQSa6cce5yBidPLSE1WU1sfJTW5aYkjSRJP3Z/Euk0BZt5UjdOlIMnwwK0JjD/RwM33tx2M3X84SFFJmKdfqScuQU19XQkiokZCRcKvEjEpIgeXPZ/uXRUWPJ7Yot1XkiTm3ZPE0PElvPG+m1BIMKS/Dr1ez8knj2+XHYYNH8/2DTtwburP5Es3YjAKlKhEsM5KqnM4GrS4qMWVvJ/UbC83X5NMl45aZk23Um+Pct8TLlzbO9L5KPctgB4jasWINdVHQ40dleiCEAI71dRRhZM6+jKisZItKZILNbFxXmneycP3+jnlRCPrNvr5+pdCcpRY9Ugq2ZRTSA5d8QgXHpUDKaoikTT8UgO9+wpufbCefv1OIzX17+W4+3f2hxqNhuwOJh67x8ol14UYcmoJHbI1jBisR6uFa26r5o7rE8jN1uD1KSz7wM1TC1xklY+LJXyPDsc0cigI78Fpd2M0yow9zsjLb7g4mB8iMV7FtHNjnGYWswqTVodvzyBK2E4fhmEP17Bvhw9BDR0Rrb7j1ZSSTAYJpJBXvYdrZ6lQp5QxoJ8Gf0Bh244ISSXH0QeZQ+xCJ9qfIZ4z92GmXnMDbz6raay8F0IQDkqUH4zj5llxRI1OAuogbqeeXrS9idQrZlyVWVTjoA+xAIVRisMrNZCfuAO3103lLypktHSjF0K7q03fBmC1yLiJokKNjlgArbXqz6iIoEtSs2jJK797vN+D1ZbJORPiuPYyW+PfZFni9HEmrGaJR561c+mU1jndqmoj1NZFuPuGBF5/sxJXuAar0nKdYk/cg04doXNnLR++FqNxWbnWx+ffevlgcXKr1x5vU1FYEkaSYePXOVx/Vw2BoCA7Xc09T9RjjnMydVIckbDgs2+9lJSHWfBEMi8uWUiffr0YMuSPvzuhUIj+fTW8tySJQ/lBzr1kJ6efbOKCSSaGDojtNR3OKGecvw3PvqFkiy4cZAc9xaBmhRQB4aOIg5jjQ+QrPxN0GwkS5JnT2u5gHHuckZCpBGfEgRxU4VGcuLATxE+IIClWQX2dRILU9uZdh4H8uLVYjTrikv0YfH6EX/DVp19x1113/mE7tBf/zr5QkiRqq2UkXFgkG1ZHD266L4+fP81o0QmxbXeAvFIvwraRh68xtCpSKcsSc2YbePrWIiR9AHOcGbtTYcK41tuB59zmokOkP0m/qoA3YiYtmsPKH1bR4FGwmGNBr3POMOHxerj1rh/we9VkkEtfRqKSVERFhLpwIfu0a0kzdmo337UkSTz59JtceeN0TjvRx+QzZISAT74WfLvayJBhJ1NZs52ZF1k597IKbr0untHDDPj8gjfe8TD/ZTcNNWZqWYcaDdqj1amXT7+C/RsO0YV+mCUbilCoo5LS6nyefeRF+vTvQ8+ePdmxfR3jT4zgrFPRTfRrUSikklT0FSP58esN7N0SZszJXpa9mMrtj9Tz0hInY0YYqKpR2LrHyoQzLuXiGVe36/5/a4tefUZRfOhrXCUJPPGCnbNPi6OkrO3uOrsjikEnUVQWYcqVlYTDguOGGTjxOAOlZVHGTipj/FgTvoDCWReXc8OV8dx0dTy3PljHjAssrfq+nCwNHXM0nHqikenXVpGdoSYnU8PeQ0ECAUFaqgqrWWbTdj+/txVwuqKoNe1XNy8rLsOHm3iSacDBIXaAAC06fHixJgS4+AIbALsPBEmTshBY2MNGZCE3CrClkfP7opaSGkmSCCqBFs8doIQ8zFjZxmoUIYgQoiv9SCajhd1KVQdRqSJ4Q25UaPDgopJi9BjwqRyNGit/Ff5ytXeLxcLIkSMZOTLG7+R0OhsDoVu2bGHDhg1IksT777//V5+6GYLBIB06dGDs2LHMnz//H36/pqaGxx9/nHHjxnH99ddz6NAhXnvtNSwWCyNGxDgFDx8+zHPPPceUKVMYNmwYmzdv5tlnn+Whhx6ia9euf+v9/LfDYDBw3S2zefSuJ9AGddhoXeXWgws/XoZwYrOsrlbS0UcMYztr2cUvCCEISUE6iV6kkIkkSYRFiMr4AmzJFla+9gs5vj6NVWYREeYgO4iISCOHX0TrZXD/trPqPbpqCBnrePjxh/9aYwC3zb0dY34yFuIbNzQ6yUCWuxurP/mFDadvaHwH/5MwZdoUnp//AmF3LEuXxy5y6YoRM4UcJImmVuWwCBEk0Bh07EKfZsdyimTKOUIXmpQFM+hAOYWkkIlb2MljD5l0JIl0okQo4TCbWEm26IyVRPQY0GFAkiR8ooEQAWy/4ZjtQl/2spEG4SSDDmgkLW7hoMpSyFU3XEGPHn+vsvG/sy9ctWoVfp+E1mtpk4/MpqRQhZYvfvBw0sRiTPpyNu52Y3IY6OQ+oVn1TUPCYW681szsK+J+FTgTzLmjiK8/K8XrlenBYEotW0i2hfEnfo/PrUZxxmOr7409YQ/TZgW4eXYGkgRnX1LBwidTGDmkaWMTiQimz64i/4cjJAY7tbhev/CiyL9DxvMPkJSUxJHi2Ka0tYVXTV0ECRqrIAx6iXp7lMSE1tuOi0rDpCbHgv2H8kMUF3m485bZ3HC1xDWXNi28bFYPlVUxfyeEaLPVBUCFCqer7eBmNCoIBiN4vV5MprYFMFrDe+++xMN3JDTe+zcrvTzzioMzTzUxuL8enU7m5TccPLfIwWvPNheRkCSJ0cP1NHgVOuWqSUlS8+wiJ0aDjMMVZfOOQAtF+CXvufjiWy/LFqQxoI8Od0OURW+W88prQfQ13TjMLjRCS7KcRiA1D4M6QFWNwtMvO7jpaltjBe4xGI0y/fvoWDgvBZdb4byZVQwfeRbx8W0rKbcGqy0RlT5Ivnord1xsJjNDxU/rfJx5qoo3l23B4VQY2kdNnDUCkq6xKkSSJJIS1dx7i5Xx31ch1XYEoFZUUEIeiaRhrDbToK5lS+RnJCSSSCOVLIIE2mzhTXB355kX19Onp5YN2/14rEV47ZmYJAtpZLObDYRTChk2RMOkszXU1wvefHs/pZVBlDIt0SM9OBjazldffMXEsya2yxbtwb+zPywsLCTR5uWsGV5GDTGwYF4yCTYVazf6ufvxOtwNCms2VJCYIJOUoIKoTELFkGadLnCUb1LpwwuvfovaEOLk88u4dXYCt1wTT0V1hHkLHFjNMvMfTELWhBE9N5NRkkyx9zBWEhnKOKop5TC76Cb6N/NDXuGmkmIGcBwqSU1UREiqH8RO+xquuUzLORNMnHGeE/NRPlhZyKh+R3m9LQwdOgLdza8w+sxpZCaqsFllCo5EkO3pdHD3QpZkhFtQYN5NSpqWhnwnibQeWHdSR4Qw/RjZmNgMCj+denbA6XCS4+tOFSX0OcrbV+QPYndESYhv6VNjwkpR0o+qhefQlTx201cMb9baLISg0naEux64A1n+8+1B+/as5Yk3Ww9uHjfMSJ29jkBAaeR3/TWeW+TE6xOYTCoGDxHs2rEVV0MH0qNdUKPBjQNX8l669Pazc7/CK0+lNFJmDOmvZ+kH7jaDtj6fgten8OzDyTFevMIwX7+bSZwpdh3llRGWfuDixdecpCbLJNhUnDDSyOhhgnMuv5133v/pDweECwoKOPG42Bz8+bde5j2QwMRTmvupeJuKT99NZNype8isPh5FRNnBWqwiEQMm7NTgke2kpEJYhEl1DcAqstnDJqpr2p6v7U4FlQqSVWlkKc2VjV3Czp6ajSRYor9f+U4Yq2JD6OvJ7aywYUuEd1/NYMbs8sYA4t+Bf2dfePjgYURUzUDGoEELEtTsVTjl3ELmP5LAgD46fL6YeOWzi5x892E6ry5z0avb7ySCu2kImiu5dKqej77y4A+IVgOltXURdm9TkylaFnFpJC3m+u4sXlbCzdc2rZ+mXxDH1h0hVr7ZkQypQ+PfVZKa1FBXUKk54t1Ht27d2m2LjIwM3nr3B3766Ufmvfo5AGNOOJu3rjyZ0tJSbr5pAj9+kMKgvjrOml5NuMGAoijY7YIu4VF0O+qLA8JHgWsvC55/ia3rdjCYExrHsyzJpJCJWdg44NjO80+9wCtLFlJaVsXtH3ooyBcMpvX2bI2kRSt0pNYOZtOX+bzSqY4Fj6dQURVm8dsuVqw08vobb9OhQ4dWf98ezLrqNj775BOyutayez98t8qLxyvweJVG3/NrvPaOi/2HQ1x7mY3p51vQ6yS+/dnLnLtq0agkhg/Ss3aTj+KSCG++kMrxI2NJtILiMP1/p6p+QF8dBoPMV29nUlAUoqYuyqVTLdTWR1m0zMnEiyuoro1itcjs3h+kX6+WXWLPvurhnHNvbbcNOnXpxPZVu/HSgBY9aVIWoaQiorIXs2JEHN2zAhgNEkIdJkXKJIVMFBFbt8uSTEREqKTtLjVFKChShB2soY8YTpwUm4eiIkopeSgoZNIJC/Ec4QB6vUJx8BAWEY/+aDJSEQplUh5udQ3xSiqlFCAQWEmgH6PYzI9MmqBiw4YNTJz4160L/6aG3BjcbjcHDx7kwIEDHDhwALfbDfxzVS9/FAMHDmTq1Kl/mDz4+++/JykpiUsvvZSsrCzGjRvH2LFj+fLLLxu/s2LFCvr168ekSZPIzMxk0qRJ9OnThxUrVvxdt/E//ArnTz2fhAwbpRQ0vqC/hhCCIxwgjexW21kkSSKXbiSQyiCOJzUtBU3vCKVp+ylO3Ut4UD0zbroQf0WEFH92s0WMWtLQiyGUkt84fkMhwZ4DbWeU8gvDjD/9zHZvav8RXC4X+XuPxAKfrSDZmc3C5xb9pef8V4HRaOTJ5+ZRLhfSIJw04CKB1KMbckG9aFIf9uDCSuvtvgBWEvHgbvY3GZmQxklEhMljD/0ZRYbUARmZAvYSJUo6OdRQThEHyWMP21nDIbGT3aq1JKWFqTEcIiLCOEUdB8UODrINCwmo0bCFn9kgvqMmvZC3v3qTS6+49G+yVBP+nX3hB+8u5+wJxt/NPkqShFqWuGKahbCIUFjpo08PPTZPx2abDY9w03uYh2tnNm9zV6slXnoqgeTsAL0ZgiN5J/OfMLB/Qwa/fJ3BjnUpvPZ2lIqslfQb4+DOuVa0WolPv/FwxsmmZoHPY8d7Z2Ea3rT9LfyUIhQOyluxJQUIBtunaNt0fDUjRk3g3U9a/j4QUDj/shrs1VpOP8fNoDE12MxqXlnqbPVY9fYoFdUROuVqCAQUZs2tx3ikJxlJ4WaBTwCNWiIYivm+zHQ1wtjQqh8GiBCmqCSMz9f659+t8jF0gJ5PPn63HXceQ3VVKX16xBad23YFeP1dF1+9ncGcWfGcdpKJW2bHc/CXjmzcGuDDLxqa/VZRBLc9VMfIIXrq7AozLrDw/fIsPnszg9WfZXH9nTVs3tG00d1zIMCKH7x8+mY6A/rEFqcWs4pbr4/nzVesyIk19JVGYDBH6Hn2Plb9aGbLD9ls+yGXay61cu0dtWzd2XLj7G5QOH9WJadcUI7B3Jl773+63XZQq9X4nDrStGkMHqDjoskWzpto5rV3XMTFh7Ekhtmyt4GcLA2nnmjgm5VeKqub2ostZhkhx/7fLmqoopSBjKGL1IcMKZfu0SEM4DgkJNLJRUImjrarEHSSgb37I8y4rooFj6fQsUuEssRf2CJ+4jA7Maa4WPFRPO++lsD5Z5q5+lILG39MY+YlcfhK00gIdKJXdCiPPzjvb10j/jv7w1vn3k5NbZQ75yTw4O2JpCSpUaslxo42subzbOLNWlT5fSkrEwzup6PoiEyCaMldLISgKn4bY0/Q0KeHjg0rcphyjpncbA0jhxh4/dlUOnfQ8PTLDmrtEc6eYELxmtFjIEvqhCzJpEu5mLGxg7UUioOUigL2iS0UsI8+DG/me0spIC4xyBUXWUhKVBEIND1fG0kMGTXkT9mjX7+ByEoG0W0jqf9pBPqigSg+I3VU4BFudrAWyaNCmx9PMYdbHVchEcSLm14MadbRUW+pYODQ/ljqU6iimG70Q5Ik/MJLYryKJ15sXZl28dsuFHti4xwTJ1nJpCPbWUsZ+bhEPTVSGUeSdnH6jFM4e9LZf+rej0ElB1sNbB5Dt04aLplTRTjcdO9CCN752M2WXQGsFplHn6tHrZZ561Ub9z5vJ9x/NXnJ3+HI2siIE33sPRQgLUXVjL8uKVFFNBpTUm4NSz9wI8vQp4eOeQscfLQko1nwITNdzV03JDLv3iSOG25EQuLBp+uxmFUMHxhkx44df9gGNpuNotLYWnzVen8jF+5vkZqsJi07TFiESJWyGcgY7NQgoyKXrvRWRpBaOQp3lZmgP6ZIHJfg47vV3jZ90oIlTqIBDVmeQS2CtVYpgSy6UFzlp15f2Gh7j3DTIJwoIkpIBIkSIcc/mJSSE1n3s4qRQwx89IWHcccbWLly5R+2Q3vx7+wLV/+0lg50b/bOpvi7E9w0ikumyvQYWcrUqyrRamVuuNLGrn0hevfQcTA/1OYx9x4KETLYOVDg5bHn7PTqpqWotOX43rAtgNrRdvdqkpLJim9ars9+XBkhndY7gpIjuciKik8+/vT3brtNqFQqTjllPA898jIPPfIyp5wyHpVKRUZGBlk5p9JpYDl3PuTg1uvNBP0StdVq+oXHNiahIEbJ1Cs0lNdeWEKm0pE6/REqUtZRmfILtepiFBHFIJkwYOLg/kPcc/u9rPtoJ4YDo1GHjb+brFChJkqUJE8P3ngrwPyFdi6fW4PJoOLGK6O8/NxFXDd7KnZ76371j+LJJ+5g/kPxrPoynXdfSefLtzKZck4cZ0wrp97etF8XQvDp1x6WLnfz0evpXHNZTK9Bo5E489Q4vlueSUKSxL03J/LpGxmkpagaA58A8VaZyt8R7SyvjMQSkMQ6nUYOMZCequaplxx8s9KHUAS9uuk4bqiBG++r5Ydf+RifT+HxF+r54HMfp53W/oDfZVdeil/y4KcBY4KXEy8/zMofjRzcmcxXK7RkdfXy7kextfGQ/npC5urGc8uS3FhoopbURIngE55Wz1MjlYAiY8DMHjaxTaxhp/iF3axHRsaU6qLjGdu5bUEx99ypo2tPhclTI5Qkr2GrtJIdYh0b+J4ikU/34Cg6RQbSQxpIT2kQ6eSSx26sJOILCILBP18w0hr+0spPr9fL/v372bdvH3v37qW0tLTxs2OZoWMcoP9qyMvLo1+/5pyBAwYM4OeffyYSiaBWqzl8+DBnnHFGs+/079+fr7/+us3jhsNhwuEm5ylJUiN3wZ9tc/mr8Guein8H+P1+hF+mIz3Zxxa6if6NpdYhESSfPQjE727QTJipoxJJkjCZTHz1wxeEw2EkSSI7O5sLJk3Bak9tkxsqUaTioIY4YSOc6uX7NTpund16Vv3FJTI333nzX27f0tJSdKG2q6X0kpGa6vw/dd5/hzEx/rTxfHvOd3z3yQ9ISOziF2QRa6GspJhyUUQ6OfjwEKRth6mgIP3mQXvjyjAYA1TVlJBBx0a+u/1sJYeuBAlQRyUDGdPIjSKEoEKVz8ATtVx5mZE77y9mS0ERMipSySKDXjTgbOQ6iRIlPSON5OTW28X+f+Pv8oXQfn9YW3eA5x+yseIrO8LTeqWjR7iQtRHmzEwlNVnNj2u8zLndicWf2Ow99sUf4aY5rb83kiQx6zIjTz24h9tvVTNlUnOBjqED9HyyLIV5v9rwfvSlh9eeaZ0LR6WSOHOCgQ+W/0hiQw804bijbRwlGG0eRg9Lp7S09E9XQsy+9nZuvGE/hwoOc+1lOlKT1ezcG2DC5HpSPL3oqMR4kZX8KOuLCvnCeIi0VBeXTbU0VjKUloeZfm0Vl0618PxiN68u8RBXPoCo2s8Vl7bMQh8/0sCLrzuZMyseSZK46goDrz61j9SGvs2+p4go9ck7ueXKGM/UkudSG6uFIFZp+sxCB2+/nMYVt3zKjEuubNe9G41xVNW4SU9V88wiB889nNxM2AhinFzfvJ/J2ZdU8Mb77hj3X22Ug3khpk4ys26TnwWPp9Cja9PGKT1Vw5dvZ3DZnGpcDQopSSoO5of4YHF6q+NuzEgDtqxa3PUOOvRxs+yl5u9znx463l+UxgVXVvLd+5mNn3l9Ch6vQkaqmkfvSGT73gYevH8uDz/aPvqL9Ws2kuYaiKIKcuBgMePGwIRxJiaMM2F3RHn0GSdFhbBgQRitOwnCWiLWajr1DLL0lXhWrgmgbohRyJRwmD4Mb1FdrZV0dBV9KSWfbLrgp23S+bAI0eBUUVogcc9DbvJ3WkgPdScTI26pDru/lsP5Ebp3aV4t8cCtCXz5ZS1Rd4yDL1AToaysrN3tf38X/lXWhj6fj7wD++jaU+akMS1buNVqiacfTuCq6U6s/iysFjeVNaFWe2TsqgpOO8+LNwgPz05s9n4ewzWXWhlyagndO2vQ6cBBDb1oClIqIkr0KElkLRWECJBIGj0Y1Jh89go3UaJUUcxzd8RRVRNl74EA/kiQGuMBEr1dCRHgnHMm/am5UAiBx+shSD769FpOOknFuJM0FJdEee0dNxkVnUjz9wIpRnO0jy10FkdFK4XAjZ0DbCeFTKrj9iBFtVj82XgMDnKGplNRUokllEg5RY3UFg2GMh651cK2XQGuvLmam66Op0dXLRVVERa+6WTPgSBhVfPkeyJp1OsKaTAfoMarIhCQyRUdWbH8O9at/oUHn7i/XSInv4YitITD0VafIYDTpdDgjXLGReX06qbDaJDYtjvIccP0zJxm4ZlXHKze4Ofb95qE06ZNjs1/73/q5tYHa+naWUMk0vL4D9+eyGU3VLPwySYl5VhQwcuKH71o1LBus4+cTHWrVVcAF5xl5qOvvEw/z8JLS5xEIoIenUNUVlb+4TExaNAgHn5ATygkUKulVqv1jiE5UaaCCBq0BPBhJI70o4JuURHBgwsZmUqKKSWPgV0jnD/JzB2P1PP43YnNjv3zOh/vfdKAVomnVlNMQjizBSd8Fh0p8+RRpMnDKXx4cBGHFRkZF3ZCBOhBTK1GI2nJbhhCQd4mnO4Q18+08elPO5Cki/hXwL+KLwSora4hjZZVkibJgsk+hBpPPrMerObMU+N4c3msyOH8M81MvqKCCyeZmwmiQawbZcm7LqacY+brH73IMuh1Enc8Ust7rzRfA6hUElGl7c4WgWDvgQgNHqWRk1hRBD63uqnLkGIc1AIx/sN0ctCg5enH53P+Bee1eezfQzgc5ssvP+brL98iGg3g96s5ctBFvC+NHP9xHP7Kz9of88DkI4EOrVYiS5JEfCCFYPY+5s6xMPksI5EIvPNhCQsX5ZFSOQoL8dQ2lLDxy23kNPQACWShbuTJbWEPIRrV3yVJwl4ax/ynfCSnaVBJKi6/MI6ZF0ls31PM7KvP4+13v0ejabtCty0UFxejhPZwwdlN6/c4k8wt1yQwcrCB484spVOuhuwMNflFYbQa6NdLS4+uLde7cSaZ2ZfaePeTBgb315Gd2fx6pp9n4dW3XDxwa8sCm2BQ4avvvdx9Q1NgWQjBS0tc7D0YYPhgPQP76Jh6jpmcLA21dRHm3lvHDXfVoddLhELQqYMKkzFGHdXeuTErKwtbkhVvoIo7b7QxZ6at8bMO2Rq+/iCVwaeUMO08M51yNcy5xsiCedtJdzVP4DQIJ2GC7GcrPcVgTJK58V7qqaKAA/QVI7BI8ewTW+hKP7SSjogIU5m5iq8+jqdTbpPdbrvexm0P1fHAPQa6dlRz6RU+5FoLPtwUsA+1UGMlkRBBnNSSQUeSyeD7777n/BlJf+l++S8Nfl5xxRWN0eO4uDiGDRv2byN45HQ6sVqbt45YrVai0SgNDQ3Ex8fjdDqx2WzNvmOz2XA6nW0e99NPP+Wjjz5q/P+OHTsyb948kpPb5q38v0ZaWto//tK/ABoaGtDIalKlLHRCz2F2EhGxyhUZmWy64KAOv8pDK/SPAPjwoMeAS9gZOWYE6enNqyKcdid6fp+bp4jDRNRBXnn2ZaxWE1OuvppX5ukbFTW9PoW7HnPRo8/0P5xRbQ/C4TBC23bGKSoiGOOMLe6tPfhXHxMXXnwh3376Pd1Ef+JJRiFKJSW4cZBAGnaqCeDHg5tuol8bvGRlzdrk/cKLz1qMzwV1FGDABEJgIA4dBiwksIO1DGRMsyCBJElkKl3ZtdbB9ZsUsjzHM1LSExURKilhP1vpy3ASGM02VhMlzMFtecy8eBZrN6/5lwuA/l2+ENrvD23xVjJSXdiSw1T4CsgUzZVPFaFQbdtJ33408juefLyJtFQXzhIviKY2HKEJkZbctuJ0VqYKdaKdGVNaH/t9e+pwewR+v4LBIBMMiUZOp1aPl67i+fl6tu0o4NXFYVL83elAd0y5u2nwSuTm5v5T7+iHH6/kk48/ZMzEq9BG1NTYQ2QE+pEqZTUGfWVJRUa0C7JPZtEbB5j/spPsNC3BSIRgCBwumd0FE/jik5/oWHEKKklNtSa/VU5Rk1Fm9DADzy1yMPeqeK65Io7iMjtffboGQ11XdIqRgK4eb8IRnn7cxMTxRpITVZxxUTmD+unpmK1mx94g1bVRXns2JlQkSUq7bTDlwmt57tXbmXdvEs7f4TPNztRg0MssfzWN/YfDfLqigYvPN3PuGWZW/OBtDHw6nFFefN3J+i0BdDoJRRG43BEQCp1yY5VxbWH0CC0fHznEs3fHtfoe26wqhg3Qs2l7gBGDDQghuOPhOmZfakWjkdl9IMRVF1uZecsOGhoa2tXytmndJtLpjhJVeO3NQ1x1aRzVtVHCEcjJjImuNBTZ6KYMbLq2mq7U1tYzftI2GkIB6r1QyxYUlFaF3CCm3H2E/eglI2ERbFU9FKCcQpJJx+uu4vD6FPrSt3EcxmEhrSGXWVet4Zuv5EZFcYj5z3PP0vHZM3UkkopKUWE2m/+pd+OvxL/K2rCgoACtKdBMJOK3GDZQR8ToQB0yc8oJRg7sF2x9147tNx0QwZQC7phr4dIbqujdvfXxLcsSg/vpWb3BR7/eEYJEGgOAioiyh00kk8EARscSLUKhmlL2sJG+ItYCu59tmDAjaYI8/aTguSfCVLm9nHKKgXFj63jqyUqqakKce+65f0rQ4O23l6HR2tF1quHnzzKbcfzOudLCrDnV7PnaRHwglwypAyZh4Qj78Qg3GjRoMWBNCXD6xArOOzMOl7uBFxYfoaxI0N02AqddSwSF0K+SqJJKwWiQuO/mRHbsCfDi605KKyLEW2UumWLhgrPjOPv8Bg6IreTSA7/solA6iCWYQCBoowPdY1Q8R/Nooeogcy67kbc/X/qneBFPGT+F5Z8tYvr5LZP++w8FqamL8uLjyQwfpCfvSJhQWHD/LQnodDIPP1NPv9465t2T3GrAcOokC0+/7GT0MCPb9wRxOKONCtnhsGD3gZjg1AWzKlGrJZITVIQjgjEjDJx1qolX347w1gcNDB/U9rM9Vjhw0WQzLy1xYndGySvSc9aUvu3yASeOvYCzLl6MyUSbNC9CCA7lRUhEj194OcA2ejIYRSjU2nahTavjpON1DAlGWPF9A+7KOC66wMjl0yy8/q6L8VPKGTPCgNkks3Kdj8KSMFMnxXHy8VqKSkp59fU8oqW5JPma/LgKNRIyoXAs8X3sfTl2PRUUcYhdjOBkIMY9X+RSkZEjqHdE6dG99/98YStIS0tDKVCQaWMNpoqiPhrg/PoHDwueSMEcJ3P2eBNnz6ji9eeSG/1FdW2EK26sRonCKScYGwUiV2/wc8/j9YyfUs7jdycxqJ+Oqpoo3/3soyJaSkYrwVeAKkqx+rO48oYa3ns9dqxAQOD0hmkQTg6zi2y60JeYn6ylnF2sB3UQCeefet5+v5+pF5zMqceV8t5LWtwNCieOd9Kl/vjY3C4B2EgMplMePYi7jUSmIhREZiHrvk5t5FIGmHOVhTMnhDn97I1EqtLQyjqS7TmNc3wWnchjN73F0BZroVpdAWlpAeoc+0lu6I0sNHTxj0JTqOOt+Xls2lrOe68nMKivjgkn2Fn65uvce9+D7bbBBx8sZfrk1j87bpiBpS+mce7FtXgaQvTtrWXvgSCzptvaPN7JJxiZcGE5XTpqqPpNlee4MQbeeN/F+581MOXspvWfuyHKrJtrOGeCiQnTKkiwaLAYdGzdGaC+IUB2loq9B4Kkp6jx+gThsGD6LAfVu3NI83VGI2kJigD5FQewq2vIyGjJj/mPIIQgI1eLEpG59rKWlCgqlcS7r6Qx8aJyzjrNxOSJZk49z83b7/6AJZCBVhhxUU+UCClkU0kxu9mALGS06IkSRo2WXHpgOVo5bCOJOqrIIBeHoZA7bzM0C3zCUc77e5M4bWo537yXyeiTGvh+uRadSkt/ZSR+4cWDCxNmOtKj8b7VQsdN195CQVleu2my2sJfGvwcNGgQffr0oU+fPv8yWfv24LcD7Fgg9/cGXlu8a8cwadKkZjwFx75bW1tLJNI+hcu/GpIkkZaWRlVV1f8JFcE/CyEEii6KIhRsUlIj7+exZxASQYzEUSmXkBHt1KKKRQhBGUfIoiP5+t14V9cwuPcQRp0wEovFgtVqxRJvoViqa5NT1I2DNHJIiqTx8N2Pcv9j97Jzk5pTxnuJSwyiVks46mSoT0PXaTVp6S9TUVZJh865nHLKKWi1bXOE/FFoNBo0CTLhqtaFd+p1lVw0ZTKVlZXtPva/w5iorKxk5oVXMlic0MihpUJNFp2IF0nks4/+UozvdI/YyAG201M0z2h5RQPFHKIXQ/AKNzWUU60uJL0hga6ePhiluMbg5UF20JU+OKghkbQ2uSfTQ90pDxU2Zj5VUuyaYoH6XfSUBtNDDGQ/WwngZ++O/bz33nuMHTv2H96zWq3+P02Y/B2+ENrvD3v1Gsirb33B6eN1bNp0hIN768gId0eHAY+6nmrDAZLTA7zxfPMWpNtvsDJzVj5J3qwmzqIGG79sqiUnq/Ugz08/hzHq5RYiNb9GSpIKhysW/OzRRcuWnQGGDmhdDOGXLQEqygWffa7Qw388WnTskFfTOQSFpVq0Wu2fekd/jeNGH8/AgadSuKIaETlICq2TgqdEOrC/JI+EaBbbi+p5+20LQ/vr+ejLBnYdUdAqcY1VAMZQEh9+XMqZp7Y8zp03xHPBrEq+Xunlwklmhg9Vc7jYzfpftnLKCSZOPF7LtMmJjYJLZ58Wx5mnmnjkWTuHj4S5+Zp4unaK+azd+4M4XdF222DChDN47OEb6N8r1lb5exBC8MkKDzMusDCgt5YpV1XhdEXJzYrda21dhGnXVHHbdfHce1OMRzQYVHhlqYtftvgJhWgMdreGmrooQuund3cbQggOF4RxexS6dNA0Bgl6ddPywFP1qNUSxaUxYanDR8IkJsicPi4WyLp8SpjXXp3PjTc/8IftEA0qsaoAIeGu09D3hBIS41X4gwout4K7Rs9AZXSLd9IsEik6lEWtPo9kErCRRAVFjfayU0MDTlSoSSEDnWQgJIL4RAOd6c1eNtFLDGkUExRCUEUptepCLp6m4/uVCtnePi26J2RJRafQQCZN20jRnuabO7MZBApCCFySHaPR2Oa4+L/2hfCvsTasrKwkN0uFu6HtiqNAQIAigdlBt87J3DY3jtNW7sZcfXwzKiCNIUxiQqxt+feuU62OVYqEQgJZG8Yf8mKQTJSQTyrZpEnZjd+VJZl0cpFFTKE1QjhW9UYhvcOjMNbGOBgzgIJva8gv2Mnjjxm57pYAC15YwPQZ09u8r9awd+8elrx6GxddoOP4kbZmgU+IBW9feTaeAZvyiCvLwGkoImQrxyYLjG490QYrIrOQ1Z+nk5GmRpJiv5l4ahxL3nWxafs2XJKBg+oI2oget3BgkeLRelL44ONqxh5nZGBfPS890dz/P/Ski3hHD2qNBVgHbyRve5Q+3uOppwoTthbCh1pJR3pVV66deT1ffPdZu2wAsHnzRvbvsZOQIDPhJFPjs9y9P8j5Myvp2VXNiMGx4GO3zk3rRSEEP6z2YbXIzSrgf4vhg3T8vM7PORNM3HBPDUtfTKO6NsqM66s4e3wci55KwWCQ+fxbD48/b2fJc6n07KZj+IQSpp9nJhgU/LTOB21QEBWVhklKkNHrZVRHlag3bNNw3a05f3hu8Hq9fPzOCuLr+3PItpuH5tfz/KMtuzI+/9Ybo3rRriYYCdNHGYkeIyWJa7n3fjXTz2/6TW1VPXsqs4mEY9dwxTQrl1xgYcvOQIzSxS9Y/1U2VkvTe3XFRWauvKGcXV/qiD8qeOiglgRScWOnBwObvWuSJJFJR5yijmpRFktcAm4XlFVEWPiGizfePud37fCfsDb8M/vk08+ZwJKN75GhdGz185CtnDEj4vn06wYO5IV4coEDjUbi/Y+96Kq6MvqMPFJSZCJRQTCooFZJrPw4q9nzPHGUka/f1THxogre+djNQ8/Ekhy5WWoUVZCycAFZUudm5/ULb6yTQgxj17Y66uojbNga5N7H7UQlOMh2+nNcswRiKtnYRDJbAz+hN7d/TQTw5Ly7uey8Ms4aH/NH9z/uxlbbt9WkZka4O+X8hCKUFvsZh7qcyy42NAt8HkPHHA0njZNZ9l4JOaYctI6me0iQUsgTe9gtraej6EUcVgL4cNkO02O4g/eXpHHV3Bq2f2wjKHxoiVU1Jvu7s3+9n1Xr/Yw9zsis6WaGjX+GaRfNwGhsn9K5vb6WvtltjzOjQSJVyqR2P2wPV1BWHcHlbruQyOVWkCUoLovg8SpcPreK6y63Mahf7NrffD6NJ160M/rMUrp20qIo4HBFufmaeOKtKt79yENg43GUEsaXsZHLLzJzzaVWMtPV7N4f4rHn6ykpjVK5I5uMSIfG/bxO0pPtH0hUtZ+XXnyJyee3EdFtA5s2bWTUkCCVVZoWFc7H0Kubjs4dNaz9Jcxb79STouTQ0Z9BlAhRInSiFwbJREgEcWNHRiJFnUZJpBgZiQhhMmiK86WRzU5+IUmkEYqvYMo5tlbPK8sSwwbq2bUvyOUXWli5qhJ/tYrtrCVEABUqBKBDj0GYSCUbGQmP08vMS2bxzIttcxO3xxf+pZyft912G6effvq/ZeCztcyU2+1GpVIRFxfX5ndcLleLTNivodFoMBqNjf9+nd0WQvx///evch1/9FonTz2XIulgMxsfU2k/wj5y6UokEqbItpeQaOJciYgIh9lFmCBHOECXQD8yCntg25/LqoVbWDBvIcvu+pBdq/dTpDr4O9xQDaSTg1bSIdfruPvWe+niHExmzfFY9p+Mcfc4sipPIivUC/8BhUfnPsWKJ37mhTmvcvKoU/n262//Elvc98g9lCYdJCya89e45HrkzmHOO3/yf+SYiEajTD7zfDIDnZuJBxyDSbKgQYNPNCCEwIObBpzsYC3F4jAVooj9Yhv57CGHrhxgG+UUIiFhjiSR29CkZKyS1GRJnehGPyooJkwIHfrGhapbOJqNEz1GwrTk+UkiHTcOKkUJcZIVLXqGMw45quLaWdfHKnn/wDP5v8Lf5Quh/f5w6rSreGWZm6tmWFnzdSqL3lSI9trEgbiVVMdvJ6uLn3En6Kmpa76AyUhT07FHkGrL7kZeynh/R556zksw2DJ4UFsXYcU3IXyBKIFA28GFfYeCJNhi0+aVF1t4/Hk70WjL57N1V4Dt26L8+Fo3sqvGIiFxULUZlSZCeaXg0itu/cveiXnPPIFhkPjd9hhZkgk16Eny9iCqCrL80wZm3VxNeVUEj/1bQuojuFTVAJglG1s3yRw43JIby+FUsDsUli1IRauVuPuxWu6/OYFu3SXuvd3MzIvNGI0yXp/C+i1+Nm0PEI2CzRJr1T0W+FQUwSPP1hONhv6Uf7rhpsd55Dk7+YVhnK7WF6/uhij1DoWdewOcNrWCB562k5mm4rV33WzdFXtP73uynifuSeKUE5qCBjqdzA1XxhRR1Wp45xN3q8cPhQQbN0UxCjPvfuLmtKkVvPymk29/8nLFjdVcdUs1LneUvQdDnHqCkdefTeXV+amkJKkZMVjH0AE6Nm2PXUdqsgqXs65ddlDpY4T0RSkrueUOiV0/5/DLimy2fJfDvHuTsdgEUVrfOGYonRk+IA5Lr0IOsgMn9XiEix2sxYUdKwnoMXCYXRwQ29Fh4ADb0aGnGwPIZw9bxSp2iw1s4kdKVQdY/JKZudeakX2tK6AeG1sNDnWLsfXpV34sxFNFMRq9Gq1W+y/hC+FfZ20YFxdHcrKGH9f4W/U5AG992ECd383ll+h45Y0GLprpBE2QXbofKecIPtGAU9TREAwQDCoM6K1jw9bWqWFCIcGufUHOPNXE+WfFYbAEKVbtA8BONam03s2VQiZBAvRkcCzwydAWIlk2JYVofg8OHo6SnKBh6eK32u0HXnrxAd560ciOvUHGHmfA61NajA+NRmLQQJmS1JXMfbyaTWstXH+dGo3Ni8tQzMTxeq6/u5ZzL6/knEsrmXx5BT//4uPyaVYO5Yd54i4tKiHR/eiYD4sQFhJY9ZPgcEFL/1hRFeG95SESlUxSA92xO6Lk+gahlwzUUkEare+NtJIOb7WfioqKdtlAURT27FzF2i+y2bAlwPgp5UyfXcWEC8tZ+KaT8880kXckwu0P1PPqUjfVtZHG8fXAU3bOmxiHELQ5ngAkWeKpB5L45mcfO/cGOeviCqZdXcnzD6dw7eU2kpNiLe0XTbbwy1fZzLm7lokXlRMMKDicCiOHGAhHBL9sbr3S7IkX7Fx5sRXfUTqQS+eGmXvz443X+Uf+ffzhJ5jrE7GG09Ci5ec1QWbeUNfIR9rgUZi/wM2tt/txu2QscRIaQ4Rd0jo28xPDxoSZfn7TGI1GBXsPBREIFiz2NNpHpYpVTc17xkvIo2Xecw1UVDX5WEmSWPCUDW9iXuz5CIUj7CNKhEw6tukXs+lCOQVATHTGFwwzbKAOj9+E1Wr9j18b/pl98qRzJ+FJrG+Vj7BGd5h+AwSXXl/Nc4uc2CyxgMvxI/SoJBnJ4mbwAB1LX0xl0zc5zL0qninnmJsFPo/BYlZx1vg41v4S4d6bEljyXCqbdwT56kMbJeSxW2ykWpRRL6rJE7s5yA76MJx89hKqs3Ha1Ao++MLNgnmJPP6AmSQyWu2c0El60uiA36tBUZR2+YFwOMyu7as489SmJMbadWFsovVAkCRJWEjAg6vFZ1FbLWdNaLtSe/I5OkafNACNTo1PeCgTR8gTu6kQhWjREpfSQJ/zdxEa8BMZ4zez6K0Qy9+I0UU88YAVV8pusujc7F2Id3XnuRf9AJjjZFQRFcvfXd7uOWHwkBP45qe2a/o+/jyA7Egl09eXQIOWjFQ1S95rfX0HMT5fs1nmxcdS2PpdDrdcE89r77i4/q4ahBBoNBIjBuvxBxTCYYWyyggpSWqeXODg4WfqSUpQc0S9HU+HzTxwu41H70oiK0ODJEn0761j2YI0OnZQc/KUWvQj11Oe9EuzPX1WpBtvLHqz3XZY8dVbzJgMxSW/X2AXCAi8gQgut4LTHaWQ/ZRw+Cj1R+xdKKOAMGE8uFEUBVO8D6tej0K02R5cJanpzgD2sJGoHOT3WAtMxljnnCRBKCyIJ4UOdI8JLqGQQ1d6MIgMOlBJERGiCARb12/H5/P9Jb7wL1d7P4ZoNJa98Pl8GAwGMjIyUKnabhH8/42uXbuybdu2Zn/btWsXnTp1Qq2Omalbt27s2bOnWYZq9+7df0qd7X/4c7jk8hksfPYV9ge2kkVnDJjw4qaEPGwkkSClohV6OvXPxWmvYve+I6gUNWFCaIlNOIM5oTHbJUsyaWRjFQkcYicDXMdxROxnn2ozXaJ90UtGhIhxQxWwj240KZtG3QJFkRu5HxvVo0WYIg7iwg4RiRLyMPkt5Pq78ejt80hNT2XAgAH/lB2GDR/GM4uf5OF7H8VXE0CtaAlovPQf2pdHn3oFvb71arR/d6xduxZXtZsO9GvzO/Ek04ATGRUyMt3oh5UEHNQSIUIHumE8yl3iEw2kkk0p+XT+jRr8MSRIKRwR+wnip5ISksnAgIlqSslnL11EHyxSPG4cGDG3+L0kSZhFPIUcwCFqCeBHQqIng9nn28LClxZy/Q3X/zUG+gvwr+QLhRBEIzRSSowfa+SH1T76NcjMvdJGpxwN+w+HeGi+nX69tNx2XazN/cvvPIRFmNOm2fn225XgteAPCOwVQU69oJxnH05mUD89Qgh+XO3jtofqSc/UYYgTvP6em2svs7W4lm27AqhVEvfOq+e+mxPp3EHLeWfGMenSCvp2N/Dt9xH8DWo8/gjeQARNMB4XRyimgLDagy0pjKW6C5GkMgYObH97Y1uorKwkOTmZ3dKeNhXYYwsDiToqSc8JM/uyVIb8qmLV67Nw5tRduHb0xxpNJaV6OGdPWcOsmRouPqqAueJHL0vedTP/wWTSUjRMO1fNa++4+PaHEBUH43n2JQ8vPhnPjXc6+flnBZ03BSEphEw1+BU/q79MQ1EEG7cFeOolB5MnxvHe5+3ndQLw+4I02DXozUHufLSOl+elNFtMH9vcd++s4bjhRp64x3SU40liweMpXHFjNVt3+SmrjDC4f+u+8oqLrCx+x4XDqTCkv54BfZq+Fw4Lpl5eT1xNDwIiwBff1vDZm+nNKkQ3bPVzwaxKwhHBDx9koVJJpCarGTnEwINP15OSpGbLziBlFWE2bYvStfuAdtngrMln8t6Ly7hxjpbZvxqvKpXEeWfGYbPK3Hz1HtKcg1r8Vo0Gp0vh07eSOWVCA2X2BvZFtjCA0c04u5LJoETkAYIUsijjCJ2kXmSLrhxhPz0YhAYth9hGfHwYWQKvt+3kAQBRNR9+5ue+22IbtR9X+8kvChNn3EdFoIaMuOw/lEj5v8K/ij9MTk6mqt5M0CWYNcfOay8mNGtV3n8oyNPPBgh5NCxY4oCKHAgn0YALCFHAPjToSSQNU30u73zkZPZlVq64sYb3F6U1VipD7P257aFa/AGFFSu9FBRFmHdfEq+85iB/704kIbcZyDlWjVzAflSoWgQ+jyEhksX7HxwiK1PF4bwg0Wj0D+8R/H4/0XAFQsjs2wP9htkJhyQkow+LVdC9i4ZLplg4+Xgj+rgoC5+3MPY4IxMvqKNmZy7p/k6E01YSCgnefD4VmzV23np7lFserKWiKibytGhZA2nR7nhwoULNFn5Gj4H46nTGn5fPrIvNzJhqQqWS+PBTHwtfC5BUMQJJktArceSXRElM20ekrhMiLFoV4jwGdVSL09m+ltcVK1YwboyBhHgVD9+RhKLEVI2NBhm1WsLuiLL84xA/LOrBt1KEJx4rJKNjAJM1woSTTFw/00YwJPjmJ28LdXSIcdflHQkzfJCex+5K4uH5dQRDCh6f4NlFDiaMM3HmqSbURys2rRYVV15sxR9QWPKem5VrfRQUhfng1XSuurWGs08LMeN8C0ajTEFRiHkvOujWWcuIwQaeXeRAq4Vuvc5i6NARf9gGAPmH8tGFTdi1pUy7SOaj92zs/rAbp6/OQ9K5UcIqtHUd6BDOJso+4u0ZpKFnt2ot2VYLN81umji/Xenj1rs8RMqzMWLEcySHzv3Kefl5M0uW+cjbZsNsH4UOAz/utfPJxwe47VYNl0+P2U+nk+nVS8Xh8lLK5DxylB5UU4bud+m09ESJIoQgn70kJcUEoc4+zcTGjRsYOXJUu+zxd+FfxRcC6PV6UtJS2FmzjkSRRiKphAlTTQkqJYpYk0KZtxZFUhFVBHMLHBjNCmdPNOLzelj4dBO9UVl5hPEntd1Oe9IYA2+9ZObCC72kdKxjUH8NH38RpCv9sJBAHRUE8ZNCJl3oGwsuini8OPn0hRT69ozNqe9/FCKJtinFEknBG3Kxbt06xowZ84dtYbfbyc1u2oNW1USoro1i+53fCBQK2EeO3AF/cj7m+AjRqMDjC7F9j4We3VqvBnc3KBiNZkKReg5LO0kTuVhJxG0qJhptIDdXZvELrYvxJiaosNkkEqubdyjpJQM1tbF1ww+rfGg9yWxev6XdgrCDBw/mxect5B1xNybaj6G8MsLyD0NkKzH+1qBXg8EWYNwYYyOV06/xw2ovazb42bEyG/loi1Gv7jpenpfKvBftjDuvDK1Gpm8PLVdMs7J1V5Cv3krlviftVFQJRg4xEgoJvtV58Png4lZoSSRJ4vG7k7j5gVq+/SSdbbsDXDRjLdnVJyJLKtSSGl9D+4V+An4v02c58fnVlJaHW/CVAmzZGeBwQZj0FA16lYZEJY2uR/fVdmrYyyYsIp56qklN0GLLUBg1vAhF0bJxWy2eApkGrxOzZGs8ZpxkZaAYQ4l3PZt3BBk+qPW19YZtAUYN1XPFtU5CdgtRAlRTihcPQxnbGFTVoacHg6gWpRRyEHVQS3l5OV26dGn1uO3BXx789Hg8vPPOO6xbt45QqCmCrdVqGT16NNOmTcNsbhkg+KsRCASoqmpSfq6pqaGoqIi4uDiSkpJ49913sdvtXHfddQCceuqpfPfddyxdupRx48Zx+PBhfvrpJ2644YbGY5x++uncf//9fPbZZwwdOpQtW7awZ88eHnroob/9fv6bEQ6HWfbGMj569xNCgTARJUIHOlBNKUECGDDRlX4YJBMe4cKEhZKCUoaMHAJ7TFhIQJZkisTBGNF4K23LBsmEXhjxCBedpF4UaPeQr99J0BFBRiIOK71oavUDCGuC6ETzlzsiwuxmAx3oTmf6NE5GTlEfE2mq789Tj8znnY/e+qftMnTYUL747jOqq6txu91kZma2u03g3w1LX30LbdRAhBDqNtxXmBBG4pCQUVAwY0OWVDGRKoJoaMq6mrHho4EwoWbP9rfQoMVODUMZ24wkPCxC7GEjPcRASsijBwNb/X0AL93pj4E4aqhgG2voQm9UqHjlhVf/1uDnv7Mv/PqrDzDHCbbsDHDiKCNL3nOTlqJi/oNNGe0hA/S89VIqtzxQx9crvfTrqeXnX/wsezGV++bZ8Sp+uvYOcdpJJq66OJNvf/Iy6dIKkhNj7RUnjjLwyZtpzLm7llOON7JyjQ+zSWbauWbU6lhV+eoNfh591s7HS9J5/9MGBp9cgsWswmgUVJaryFuVRmakG0lHJ22PcHGInfRgICbJQn789+i0Mqqcch6+w8Inn7zDFVdc90/bZ/Omzdxyze0kVedgJQk3jkYOnl/DTg16TLhSdjOiu4bSiggD+ojGTavJKPPFe8kMPX4P1spUdJKezKoTWfLWDxzICxEOxwSPvngrA9PRlvaN2wLIMixbGqWT5zjW/LCB0adVIwp6kBVqUjQVTkGJdh8Tp5aQkQUds9U8dncinXI0LPv4zwU/X3nhZeLtvfDH7aJ3dx2TL6/k6kus9OiiJa8wzMI3nRw31EDHHDWffe3hvInmZtyGj9yRxNkzKhjYt20+T5NRRq+V+WBxOjfcU0NNfZRTjjdypCjCqjURjFXdMYXicWWv5uMl6S1E70YOMXDmqXGUVYRbtB7dfl0851xayfUzbSz/vIEVP5lYvGRqu2ygNymoU2u4cnrr1WTjxhiQE2pRHC1b25xyDUcKgzz/shd72MkJow2UrenWYj4DyJG6skOsxXqU+zMg/EQJ04dhjW1aHaO9efLZ9XzzcSIeqa7VdjoAl7Cjw4Db7Se/MMTC13x8/SXE1XfBnXSQvr6TaJBq8Hg8f1vw89/VH0qSxNDh4/lu1zr2fGtiwHEFnH2GjvR0ie9+CJN/QENGzfE42ULY58Gl1NGB3uTQlTBhyiighnI60wsC8ORTa8jJUvH43YmcP7OSsccZGdxfR3FZmDfec1PviJIQL/Pa/NRGXt3p51l49yMPs+d6EUrbraxRIiSRSr1c0WZCRpZk7HbQ6aJIMo0bzD8Cv9+PRq1wyllO0mtGEbCU031IFY/el0Kv7jqqaiIsWuZi6XI3u/YGqauSee5lLxXbckgPd8VLA9bkEAufzGp2D4kJKl57JpXTp1VwyglGXC6FMvJJIuNooF+DnVqKOIi2KolXn5FZvjRWXaNy5JAVzmrcuPnVTm6cHcfVl8dx+wN5FH0c5GBwOzaSSCGzRedKSOsnM7N12pK2sOGXDXTJbFqPyLLUjIc6IV6FThhJlmK0MGkNOZTvLqDTmcUMG6Rn+rVV1NmjLF3upl9PXTNKmGhUcN1dtcy+zIokSVjNMvlFEa6/wsbkiXFEIvDRlw2cPq2cpS+mNSYoTzvJxD2P1+E+KhpXUR0hJ0vDp2+k89rbLoaOLyE9VU2HbDWzLrYxqK+OV99y8vM6XywxNXcxQ4eOYNy4cX/YDtm5WWyW9xBOLMJikdHUdiCeFKj5Teu7BGkimypK6Cr1o2d0OJXqDSQnxr63bVeAuXNDZNWdFAtUS7FK5qi9OxfOWEkHVRfSop0bKT3iRSq2mhSefuIXBg8M0r93bD6RtEHKVYfpHR2JQTIRFH7s1JBM6wrhTupRoWEbq4knmaGDPJSWR7j9eplHXnrzbwt+/rv6wmNw1DmwkkQ6ObhwoEJFL4aiDesgDEbhpFAcoA/DCTmCiI6r+X6Vj9WfZTc7jtWiatE99GtU10aRQxY6eAew0/8DL8+zcuHlDlJJRCvpyKRTi99YSMCtL+a2h2DFO1nIsoTVAhFaqscfQ5gQuoiBLRu2tiv4aTKZqHfEHO0Hn3m574Egij0BOzUkktri+0IInNRjiIvQfdx+Xnw8iYT4mN8oLg0z86ZaUpJUnHJCy4DwwsU+tm7YSg6dGSD1bnwXUnyZuOU69uzbhBBtzw1KqOW+zS+8pKfLBAIK9z3qQd/QhThL60mz34MkSTz0yCLOnjGO6ZONzLggJmz1wSc+Fr0eIKliZON1+aMB5k61Mmu6hadecjDhwnJOPcGI3iDx8zo/Pp/ChefEtTov3XxNPN+t8vHFsnS02tjn9z5Rx4zrqznjFBNPP9C0P7n4fDP3PlHfpj3SU2Pcn7v3B3nzLT/WBIW8uh10jg5AhQrk9ld3u90aQsUdSBNpnD9jC998nNgsuVlRFWHGNbWYKntzsLKYwZzQjB4hkVQsIp5trCYlWeblFzWcfELT3BQIKMy4vprVP2yif/BUQgQJ4EOHHr1kROvIZu5d+1jzZUYLIb5vVnpBwKzLo2S4jqezFBtjLmHnMDspMW3HGI3HFshurJBOlbIp5iARKfyXxQ//0uCnx+PhnnvuobKykri4OHr27InNZsPlclFQUMBPP/3E/v37efTRRxtL5P8uFBQU8OCDTYS5y5YtA+CEE07g2muvxeFwUFdX1/h5SkoKd955J0uXLuW7774jPj6eyy67jBEjmjKQ3bt3Z+7cubz//vssX76ctLQ05s6d+6cVe/+Hf4xwOMyMqZfg2BEgOdgRWVJhEAkUcoABjGq2gAyLEHnspjsDqYsWs23jNrKl3o2fe3CRRefWTgOAjcRGJcY0fwesI2WKdpeRVd+9xXeFEIjEEIoQ/Jo3uoR8cugScHwoAAEAAElEQVRKgtR8wrFJiXQWvamkGF3RX1sBnZqaSmpqywnuPxEul4s0simlgK70bfG5EII6qujPKFSSCkUo2KmhUhSjQo0eA148qIWaLvQlgB8zNkC0uWEHCMoe+ivHt1BH1Ehauon+7JM3YlWSWw2gBkUANRpA4hA70aLDQjyH2AVIEBCUlJT8bXQh/86+sMHjQK2WeXaRkzHD9XzwuYcv32q5gZAkibvnJnDmxeUEg3DiiDgmTXXhrjbjj6rZ445g1kbJTPOxaJmbiy+wcOapcThdUd77tIHps6t48LZETj7exNWX2HhlqZMzLqpAp4WyyghD+ut5f1E6iQkq5syKZ/GyBvr10jLtXDM3X2UgLdqzGcdhnGSljxjGfrbSUfSiwRPFEwqz8fsMJAlWLtz/T9smGo1yx9w7ya7uiVrS0EH0YC+b6Cb6N8vGOkU9efIOTjoZbr0uBYtZ5qe1PsZPKef5R5MbBX3iTDJJ6UE213yLStESlSMYXYITRhm45ILmgahQSPDY83aKjgjia7shSzLW+l6U2fPpRW6z70qSRG64D7tKq+naLYROJ3Prg3VEozInnjSn3fft9/uJKNWceY2PKoeecWOMnHtGHG996OaL77xkpat5/pEUMtPVXHJ9FZU1UTZu8zfy3vl8CjfdX0vPrhryClu2rh5DMKjg8yskJqh4++V03njfxdsfurl5djyy7GPz5nwM8QWc1EXdIvB5DJddaOHia6ta/F2vl7FaZOKMEkveC3DvA/PbTeS++qdPyUxXtVC6PwZJksjIkPAXRJBpqoJQhMIRaR9Zvv6sfd2ERa5g/S+lDFayWvB0HkM8KbhxICGRS7dG1c9j0EkG6mpj5xw+Avav3k1X0b/Zgj8iIhxhH1p0fP6JxI9fCDS1PckmGQe12IMqIoQIaQJ/K4fdv7M/7NdvKF8oK0nw90Up6sC3L9URJUIcVrIkEz48hAnjqtUwiLGNlYYq1HShD2ERwk4VyVImmdWjuema3eiS7XTpZOCjz4IsetNN375qHr8niecW2Zk13dZMUEz6f+y9Z5gUVdf9/avq3D3dM92TAww55ywoQVDEiBhQEBEjoJgTZjFjABNixIAKJsxZcs4ZhjRMDj2dc6rzfmgZHGfGW7x9/tf7PLquiw9MV1d17Tp1wjp7ryVJTLzIzHc/RSn6yo5VZOLBQYwoJswYJTNuUUcamZRxGFmOQzOcQlzEicTjBBwW2nZrc0KmDmlpaaxb46eVayAxOUTPkTUsmHdcpz0nS82Dt6fz7sdeNqxW4zo0BC8OKjlMLXVgCPLC9dYmr6lSSUy8wMwTzzsxqPS0pRtW6Xh7zCAHm8hiO6sJK1Ha1R6P87H3RwiB33aAKyakMvVmN7s3mmgX6YkGLW7q2MZq2olupEpJHUwfbtp2bYPF0jg76I+QlZXFytVRZjbTjW7fHUEVafiu5tOWH5ceRGhiPP1AJnk5aopLY1x7ey22NJnThhmprUvwy6pk+f95Z6QQjwum31XLss8KyMk6Pge66VorY0aauPb2Gr56L7k49gcUSsrjpJhkUlJkHM5kA9DrZW642sol51uY86qLTdvDzHrWkSRbLkvl07fyqK6Nc/IAPbOfuImRI3f/6Ticde5ZzH18DnkqGUXRICnqZvsyFWpc2PEIBxZsFHkVlq0OM+liDfc97Ce7bnCjDN1aKhBCIjveptF5JUnC5ujJo09t4uN3dSQSgj07ZXQJC4ZfF/b5tGE9Pzbphq0IhWL2YSMHEyaqtYc4/TQ9jzzj56n7JXw+95+Ow4nif3NfCBCJRzBjwyLZsGBr9HkKqSgk5/VhESAailGQp6kn+o7hgrNTuO0hO2eNanoMfmFeCEugF7KkIj3Smik3HsAbkEkjVF9R+HuECHDxOD2llVE6DChjYM8U7M445fJBrM2Uo1dThpVMYonmCdKmYDKZUGnyWLuxhAceiNLCPowAPvayiVRha6T7WcpBUrDQtoOLha80rJopbKHhy3dzGHVRBSOGGOs3yAHeet9PeZEZAyqypMayJxYlA3M0hx+XBRh9amOOZ9uuMAl3WqO/O9P2cc4gmSGj7WiKuxO0epl4xYQTisExtGzZkqzsLJZ8VceHC7TIqFC7WpIfa1G/vouKMBZbgu6dtUiSxJ032JhxlcLqjSGiMXjpiRSqaxN89IWvyWuo1RIt89X4AwLbr1OraVekce6kSqZc0nCubNDL+PwK8big6HAUCejYTlu/IS6EoLQszmUXg8nRAx06zNjZwRoyyGXosBPf+Niz9QCFojuyJOPd15eTT91On74SHTuq2LQjSNFuDRnVw/DjJo/WyKhwyBVEMopR5DiakBWLux1pagtXXRlm1O9IcL1eZuHLOXQbUsmB6Dd0aqejXyctBw7H2VsUo6ZapsO+zgwavZ+H7rIwbLCBOqfCG+97WL0hxN6tevrEh9S3u5iI4sGBGi21kTpOG+mhpOwwnrKWZPo7A8kKzJg2/LdxHX8r+fnpp59SVVXF2LFjGTduHDrd8U4hGo3y2WefsWTJEj799FMmT578d166Ebp27cpHH33U7OfXX399o7916dKFp5566g/PO2jQoAYd/b/4n8W7C97FtS1MdrRF/aQjXcrmkNjFNlaTLrLRYyKABw9O2tINPUY0RjXxcMNZtxoNUSK/ElGNESVpmAQgIWEwGOl+chcO/HS0gXGKIhJUpB3iymlTWL1iDa5a968EGrix05pOTZ4/TcrgiNiLVjRdEvAv/jO69+zG8m3rcFKDS+Q0WJQIITjMbjLIrZ+8mknjKPvpyZAGk06/8LCLDYhf9UWC+KmmjLzfETeQHCg1KnWTWVGQJLqQBF5dFb5IqwbEU1RE2Msm0smhiqN0Z1C9TIIQSafPEopwOp3/Y+Tn/+a+sHOX/mzZsIgLzkphwrRqzClSs4ZENquKaFBDyQE13+3PIyPeklq2YCGHTHceR36McV/RJlZ8ldvAHGP0CBNvfehh6aoQo4aa0GolbrzGyo3XJN/TIyUxHpvrrHePrXMkiCkKpRUxrpjqpMAziBiNzcd0kgFZqKmmFCVkJBIOsu9ABHOKClt686VPfxYrV65E40ypn9jqJD3dxID67DwNWgJ4kTRR5j5lZsqlxxfW3TrpuPR8M5dcV80X7+aRYpK5+W4XNbtz6R3vhkbSIhSB22PnjplbWbYqxMybbGTYVKzZFOKlt9zcfK2V1xeEsFelgJRcIBaIds0uOnPjbTlrZDlTJiQX4yvXhXh47hdcOuHKE3J6fvzR23n1ORtnnGpix54Iz77i5I05Odw1o+Hip6IqzrrNIc45PYXn5rsxp3gZM9LIWx94ufHqNM441cTkGdUcOBxtYARyDO9/6kOvk/D5FcwpMlMuSWaWPv+6mz37I3y/qIDSihjL14Sa/a0mo0y8GfInGhWs2xKiS0cd69b+zPDhp/3pGADodTF8kWSGVnOi9pX2MGGOkidaJxf9Ui3F7KOV0oUMKVlemypseGJJYrM5SEhECGHA1Ij4hOQCXqVOZih88FomLbtWsD3uJ1cUokOPDzd2KsmjFTWU08U1NDme/nrJqMaD2aiizH+I0cNG/S3GgM3hf3N/+PH7nxDS1aGEkgt6G8mMNR9OynM20bpDlIvyJPbuFdSUbyLV0RUNWjQkF3lt6co2VmETOaglDbnuviRcCSoPRFATwFK4leoSmRtuClJVK9G9Q5xhg5Pt/7fo2Uvi2x83kZOl5szT9bQqlFm5OsbOHYKaGoleDGG3ejWWjDgeu51UpfFi32E8iMUWo7IixIPXndh6IBKJIMeNpEgWKrN28OTDTWcJT7rQzDPPhdHUacmU8qkRFWSSh2y007lD8wRDu9Ya/H5wOnX0khr/dlmSKRQd2ccmdmtX0D7av15KJyxC2G3buP02HY8/6+PA0tbkRlrXt3UTFrJFC7bJyykQ7ZCRCRW4eXPukhOKAcAFF13AooUvsf9gtJFpkRCCmQ96MTsGNOiToyJCi5aCd17IqZdNaN1Sw/eL8tm6M8zkGTU881AGt02z1hMfX/4Q4JzRpgbE5zF0aKslJ0vNzffX8tR9Gbz5gYdAUGHzjy0IR+D8KZUcKo7SrnVSx7e0IkbfnnrOGW2iVQs1N95bx83XJsfabbuS2ZOhSJRDhw796fLGt99+g6HDFXbtjmF3Co6qdlGc2IcGHYV0wCodJ8YdVJNHa0o4SAqppIZb8MzzNVxwtpHSoxIFUsOxqFIcxUENNrKaJehNkpkjR5L932NzXLic4MdNhSgml5bIkorWogtbWEF70YMMcpAkCa9wUcR2cmhJKymZZBHUVvLRlx5ys9TMfNRBalr/PxWDv4L/zX0hQOeundlXe6jZz2O/We+FCTB6uJFd+yKNMhPzctS0aalh7qsubro2rf4zIQRPv+Cjcp+VnF8TG8zCSkmlQmpqAo9yALOnsYSREIJgaglV9jh3XG/jxitMlH3bBgkZFXuopqyBWRxAhShGi45ASjn9B/Y74VjcePMjTLj0AnLsferJXhtZ7GAtmSKPVGxEiVBFKUZSyDKbuP8Opck2bTDIjB5hpPfIMmZclUosBh9+FMVfZkNxmcmm+eS1rFgbZty1nh0rjQ1kgOocCa6YUYva2a++P0qIOEelfXjDTj54voA0f1sCWg9ZXdLp2bPnCccAkpsRffueyoa1H1ITiNIhMLQ+ixuSc5Xq9M1kWQX7DkQ5qZ+h/p5/m+m6cl2I/NzmKbJAUKDTNWxD5hSJvUUR5r/roehQFJ9fIcMms+dAjNPHV9C/lx5FEWzfHWHcWSlMnZzKirUhwjVWrM4OBDKKEIYgxGVa1LWgOHaYiyc+fUL3rygKSlTUE70WbFiqT6X4ay/rvi5DkE67XzN2q0QJGeRQlrmSiZNkpl+VgjVNZvXGEPc+tBZdrcK0K5sm6rVaiZEjNJx1mrGBZEp1bZxRF1Ti9Ozj1okmdhdFWfyFD69PYe36OPGAjjaia3278wsvRWyjBe3oyWCkuMSRn6rwZ++lx5ByilfosYVbI6kSSKq/z6bobzU82rRpE127duXSSy9tQHxCsuz9kksuoVu3bmzatOnvvOy/+D+Mjz/4lMxI40yvDHLJpgVmrAgU0smhN6eQKtmo4AgdOrdDb9aREMcFf81YKeVgk9cRQmCnChkVHuHAY6xj9Nmn8dyLzzD6uuGUtdhDdcZhKjMPUtP2IDNmTWXK1VfwzAuzCbSrpVZdjiISyKj+MINBjYbUjBPb3f8Xx3HN9KtxGKoppAPVlLJZLKdEHOCI2MsGfqaacuxUskWsoEhsw4+HHpzUaLc9RUqlkA4YMCEhoUJFMXvxCleD4+IiTmX6eqzmPy7PFQk1eZHO7GQdO8RaDond7BYb2M5q2tAVO5V0oX898Qm/On1KrbGRTU1Nzd8XpP9DOO20MVTXCi4Za+a2qVbqnM2XJgFEo6BOpGCIp7GNlbSnB+2kbqRKNhSDl3tvbewKDHDlpans2h/B62t8/jaFmvrr7imKcOFVlTx+bzp9eujIzFVod/ZO1ANXUZG9Ah/OBt+1YCWHFvSVhtFLnMKEKT7mvC44f9x/v/m3esVq1P6G46xOMtBZ6ksPTqIl7dGip2c3bQPi8xgyM9RcNdHC/Hc8TJ5Wx7vvxfBEghxiFz7hRpIkrGTRKXgKy5YrzFvg5vSLy/jyez8fvpJLfo4afziCu3AdFXnLiBjtf0igyQk9LtfxEp6hJxmYcrGHjz/68xIgXq+X6ortnPGrPlfPrjpat9Ry3e011DmSz0gIwdpNISbPqGb+7Cx2F0XQaSWOlsV44XU3EtR/f9ad6Uy7s5bd+48blQkh+PJ7Py+84abOGefm+2vrxdRP6mdg0au5DOqnJxYXdGijZeuuxiZnx7D/YJT8nMaZ/g5nUt/tp+UhFs23IcdWsHbtmj8dB4BwROKsUUaWfNvY8AFg174IcXsGOgzslNZyJOtHygzb6cbAeuLzGGxkYaey2Ws5qaWKkmYNW6ooIRgLs/hzLzv3xrj1Jj2aVC9ubRl1VCEhYSGNCorpRJ8GY6QiFKIZJZj0aoQ5zgOz7juhOPyTcOjQIS4cp6HSurHeyM2HE9FlMyt/tvD1omxeey6L1d9n89ZCqMhZwX62sY1VVIsytJIOM1a2sBy7qEIRCgoJaqRSjug2EXBp8YYiSIYgWQUJFi4OMnBkdSNTsYrKOINOktmxJptnHk3jhmssfPROOt9/lUpOQRwJCY1KBm2UeNttOFRl9b83LuLUGPbRamAligKZlmxatGjR6F7/CF6vlzRDktDSm6NN9umQHGO7dFQTJYJfeFCjSTpqB1PYva958nPn3ghBl4G0ePP6mzayaNNSQ8vOfixDNlCS/Qt7U37GcNJaXntL5tILjfz0k0J6pLEbtVrS0FrpRrl2L97cndx5/x1YrSe+KV5QUIDPK3HuJQ4+XOIjFkv2UwePRBk7sQ77jpaYpIZ9v9t4lJm3WBroxR5Dnx56Lr/YTDQmGmR8rdsc4owRzWemX3xuCj6/4MyJlSxdHWTVlwWoVDImo8zcWZncMLOWNRtDjLm0kg+X+HB7E3z9Y4DTLqrk1CFJ8iEeT+qIXnahhaGDdBw5cuRPx+HQwR1MmmBEo4UFr2iQElrSySYFCwfYzjaxGiEEURGmlgryaEU3BlBDKWbSMJT1YMTZdUQiDWOiiATVlNKWrijNpTCTHDNC4QRnja/m4zfNdAucxgCSZfs7WEuFOEIxe8nKC1GXvo31/Mh68RMH2Ul7etQTnwCp/lakGNS88mwGX/8YRon/+Y3BfxruuvcOnFI1ikgQESHqRBUuYa/va8qkQ/Vl38JqZ/x5KfTtoWPNxsY6io/OTMcfVOgxvJQb7nBy451ueg+xs3heOtmu43JWAcnDeWMMDOqrRzHXUas91MBsRREJKqybuPduI9Y0FbGYgqSNJqXVJAOd6IMP169rlyJKRBHbxCrCBLFojGjT4n/JE6KwsBV+b3LOCSAjo8NAb05BjwkHtYQI0pGetJO6ETM66NKMridA3556fNUm7rorxuv3tUa7cyjZv+qHS39AHcmoaFeoodeppdz1SB1vfejhtgftTLqhmqceSEfffTebpJ/ZLC1ll+lnfCmlpKaoCBkcFKfvou2Zubz53usnfP+/xdnnTiQjXcOg4RG2an/kqLwHu6ikQrOffZafINVJWUWMtxd7mzR7E0Iw51U3nds3ve5zOBMkEgo79kR4br6Ll950s2xNEEXAg087uHpiKj8sLmDZZwVotTJTLrHwyyf5PHV/Bk8/mMkPi/NxexTufqSOGffUEpFCZA7fwuLPZHZutLF+tYUp91aQkSVYuOD9E7p3WZZRpMa66ybJQogALTm+oaRGgzt9L6/M03P/Hamk21TIssTQQQaWf5OJxhRp0gTsGNq21mA0NGwLOVlqPns7m8I2Cju3C/bvkThrlJlOrY0UKp0xi4z6NiqEoIhtdGcgWVI+spTUEk8XeeRXDWPXLkHAeghFKNTGaxFhGZ+v6WzcE8XfmvnpcrkYMmTIHx7Trl079u/f/4fH/It/cQyxULxJV2+AWsrJIJc8WqGWNMRFjHJxBB9u9u6KcO0NV7PgoQ/ICbYmIHxUU4oaDXZRWa+BBMkXcD9biZNMvVZQcESq2btzH2efczbX3zSd3v17sW3bNnQ6HUOGDKFbt6Q5jtVq5fPvPuOlF17m7ZffIZaIN6t3IoQgLAW56fb//5jb/G9Dfn4+p5w2hJ1fFtFZ6stWsQo9Ro5SRGs6kkULJElCEQoVFOPF1ayWZwY5HGZXMhOGLLoziH1sQSXUpEnpaC1BUrK9vDwrhdtm+pvUzoNkyr6MzFGKKKAtQXxkkkeMyK/tKYGVzGZL6gvpwCcffMro0aP/1lj9X4BGo2Hg4LN5/vVl3HG9lawMNTX2eJOL3T1FEercUVSoqKSYLPJJ+c3CL2Kp5KJzm994OG2okbWbwvXE2DFEowIhku/vzffZef+VHKbfbWfq5anMfuD4rqi9Ls7YCVvw7emDWSTLGf2yE5uSnHwbpRTax/uwZ1cphYWNM4xPBIcOHWL1qo+RdC2gicrtpORDggRxZFXzmkFdOmi5+XYXLUO96Ec2kiQREF6OsJdMkUeO1BKDZCLmTmHLTg9paWqKS+OcdFYpHdpoefGJTDq11xKLCT79ys/9j61DWzkcndR4wZZIq6F/34aTyYvP0XPelZ9y+eRr/9R9FxUVMahvw/u59xYbT7/sZNTF5aSaZfyBZKbaLddZGTbYwC0P1vHSY5mUViZYvjZIq1917YQQfPqNn1hcYcbMWmJxSDFJlFXEOGWQkVeeyuTeJx2s2RDk7ImV3DLVSvvWGvYdjLBhS4i3F3l56I50NGrYuD3EgF4N71kIwV2P1HHXjIakRjQquPb2Gnbti/LOi9moVBK3T1Vz26MvM3jwH8+ffouCFt3o2HYDN99fR6pFZtRQY/24s2tfhHGTawg5cmmDjVD2fp563MTDMzKafDa5tGIX67GKzEYZzJWihAA+DHooYzvG8CkYftOnVopiAnm7OH2ggXBE8P3SAL+sCpKVK6isqQGdi7QcNWcMl/H7YfWKNaRV9cGMjYgIs1/eiCEaw+1Sc9WNU04oC/ifBlmWaddaw+CHFJ569hfUviyChmpWLcqoz0w/hv69DDzxgJWnbreSEWxHEdvxpx3CbAljUSVwhTdRVCVj1KvIyFTQ+xMUtA1w7y1WTh9mIhoVLP7Cx2NzXEy8to5vFh8vN9u1L8JX7+WzaXuY2c8FqawUaPWCKZP0PPagiYdvKcIXCKMOy1xxrRavp5hPPitCicsYTAo3X62nokbiyNoOxLLiJ1z1kJaWRkyV3HSIRvlDjTmXR/l1TKioJ+/TQoXMefEo48eaGpGAsZjgpdd95MQ6E6b5rO4ECYpLFG4dl8KsO9OprYtz24N1vPdyMqt/9YYQOn/DEj2vcBG2loIqgezOQBWxoK5LYfH7iznrrLNOKAaQzPLJzlMoyNBwy/12Zj3jQKWCWAxCR1vQWWrCZMbko2e35kmP3t31zHnVRa+uOgry1Ow7EGXl+hCXnt+81lowJOjXS8fAPjqCQYFGc3yu06WjjimXpHLDzFp++aSgQcnxzJtsTJhWTU62inc/8tGji450m4ojJQmGdv7zZHBmZgHPz9uNu9xChsht4KzeVnSlhCK2sAIJiY70rp+L2UQ2bhzkxvsQ3mfBKa+lUMTrN6md1JJBLgZMhAiQEIkmTauc1GK3Q3rFEPKkZCWEChX5tEYjdFRwhNw0E++/aWXeayEOLelbnyn8e8ioGNTXSI8uOgx6iUMH/zwJ/E/DZ5++Q6u2cbYc/QV93IIFG2GDHXuqC5Uko9YpxBMqSqt9eKgmnshk6EkGpt1ZQ4s8DZIMJ/XVc93lqej1MsvXhHjq/nSuvzFEjqsXmcc8In6TNajklvDiE5kcKYlx8TVVnH1NBZ99fhRtJA1FiiObfTxwm4nx56dQ9XSYux/2Uu1MISFKyKIAlaSihWiPm7VUSMXohCG5AUUpZ5+uQej7YLM1LuH/T1iyZBEZNgVRoSChIo0MSjlIS6k9WeSR9Tu92bDKx8FibQNZk99i194I0UQMGR1ZJCsfYyJKJLWSkN9NutJ0+bGdCrKMCSIBM4vfk9GkuTlzlIlhA1N46LEA4apM+ik9CeGn2raMayebGTPSRDgs+PBzhYNlR4nFYo0S6E4Ee/bs4tLzTSz4wMMnC9P49pcqVq47gtkgYRMgSTI3XmUlGIZrb6/lmQcz6jUxPd4EN99vp1M7DTMfc/D1Qn2DsTUSUZh8YzX+gMI3PwU4bbiRQFDw+FwHAItfy60fU2rrEuh0Evfdkt7g98myxMybbAw9r4zzzjBx8EicRa9l1vdZJqPMjddZ6NNTw1W3fA08cUL3H46GCAhvo40vgUKYEHZRifSrl4muxWFGnNxYa1qlkujbU8eOPce1jH+P7bsiTPjduODxJrjmBg/lu/OJbWiDjIrZP1dSHDlC10QWWsL1+qDOXzPqtVLjqkq1pMHgaoWmVTEHKndgEzn4PF68Xu/fovv5t5KfRqMRu93+h8fY7fb/86Ys/+Lvg6yRmpzYenHRkyHYqWAPm5LHIJFDy2RWYOAw/Qf2Z+3I9exdfhCX10kn+mDAyCF2Uy6OkIqNBHE8OEkQZ6A0qv78bRJdWP7uerZsuZTKskpcNR60ig6LZOVt+UP0eSrue+ReRp02EoPBwE233Mg3n36LqNBSQ1mTGTIOqunSuxMjT/vzQu7/ojFkRaaOSlqLTmSQQw3ltKUrGdLxUmJZkskS+Xioa/Y8kiShF0Z6ktQeiYgQZqxIgE4YMOdXsP7nZHnSlZfHefuZA2QFG0saFLOPAtpgp5JCqQPVopTD7CaFVFzYSSHtPzh9GnDUNZ919U/H5MlTmXjxV9hrBVdNsDDtzlren5eDwSATCCq8tzjAmnUxlq0O4nPpyUQPSGTyuwFdgj+SlYtEBPa6eKO/f/qNj+6dNNzxkJ1unbWsWBfijBFGxoxsSJJmZqj55uN0hozYibl6BFERJrOVn7CrlFRPciFnJZMKd9PZ5yeCeS89zIfzTVw4oQRR2bbJhX85R+hCPw7s2M7Q88pQBORmqbj0fAvnjk469F413UuX0LAGhJhJstBNDGQ7a7CKTHSSAVPCxmUXKkydnMah4ii3PmDni3fz6q+r0UhcMs5Mn546xo7bSAv7sIaxFSFUmbWcPLBhCY1WKxGPBf70fRsMBry+xvfao4uOL74PcOPVaQw7yciWnWEen+vgrll2kODsyyq57EILtfY4WRnJieysZ52kmGRWfJ7cMInFFF56y8PiL3wgwRc/BHG6FAb2NVBeGWPz9jBffO8nO1OmokTD+wsT7D9YRVwRzJhp59pJqUw434zBIHPgcJTbH6rj8IZsrtxfzQVjdQzoo+fgkRgffObDWQdRv5EHZzuY/YCczLLwNd9XNYXayhjX3uJEeK3cOBXk9HJa5emx2wXhOgt5daMIE2ArK+lkVdi9T4VohgfXSjraiW5sZhn5oi02MokRpZSDJEgwkFHIYRmnupxd6hWY9GpUCQOBRIC8VlG2flHQQFD/vpDCmPHVyLLM6q/zGpS/OV0JRpy/hr1FenQYaaV0xVJnpYZyPv/4SyZcNuEvLf7+CWjboQULP9rCluU5TLjQyE8rAry+UCEro+mp/IXnmHjs8QoCoUwy2zmYNzeVAb2TWpcHj0S54a46yjbno1RCfpcSvl+UX29optdLTB6fyimDjJx+UQWxmECjSW4O5OWomTXby9cfGbC5BmKVTCREnBfvPUoi7xCBFCdnDddid8ks/MTH2DEp/PK1DWuaitq6OE+/7OLDTwNE43auuuiKP+3yfgw6nY7u/bpR/rULyZ3JstUBTj2l8brC5U5QUaLCRgwfLrJ+HRM0khZR2paLryjmlefSyPw1flU1cabMqCValk8hrdnAz7T9TYneb1FNKRnkkpvlASArQ02dM87dj9hxexXUaomoSJKMCZGgKnMdA0+JMe0aIylGmS+/O8pr73nIrOjBnvV7KCkpOeFNMVmWUQQo6hiXnJ/CjVdbKchVs213hLsfqaJ2116ygl0afCcSERw5GqNtq6YJ0KOlUQb01vPQM07qnAkKC9TkZal47xMffXo0Lf3zyVd+nrg3nawMNedMqmjknLxyfYiF83IaaS2ajDLzZ2dx2sXldGyrZfqUNKJRwZrNem65t++fjsN1U2/ijGHfkKJoKJAams9IkkQrOuEQNXSmH0bp+LidTg4H2UlURNBLycykYvbWux7HiKFFjyRJFIjkBkJn0TBzPSLCHGAHPaNDGpz7GDLJpZxDGCxR+veycNYZcR7/sQJjE3NJgHhGOaeN0BGLCZS4zNFDxX86Dv8k1NTUUHJkGZGgho7xfqjR4ixYxyN3GBg/tgCVKmmu8sQLLoocxbR09eOBx3eQlS3x+Tt5tG2VlGH4eUWQ0ZdUEAgK0iwSRYditO+c4MDGQ7SN90LmmE5khArLZh6caUSvl+nSUUdBvoYZ16XwwJ0qSspj+PwSPyxT8e4nLu580IVwW8mN9aQtOtzY2cYqCkV7SjlEZ/qRQmo9seoWDr7/aQNTb+r6B3fdPH76fjHXXKHng9nlZMQLUUlqUkUGZeIQLaSG8hFOUUunDmrmv+Nl+GBjo/4tGhW897GX7n1U7Ngex+6rJF3kUJm9moWvGbnrfjf+nd4GyQUAYRHEQQ2r18R59Z23uP+uB1EfacuaBUmCNZV0UiUNCgp1eRtYuiSvgRN5v16wan0V998zlTkvLPxLcQDQaLR4vArRuOD9zwL06qpj5Rfp6PXyr5VBYR6c7eDtF7LJzVZxzqQKdHoJsyk5RzpjuIGX3vLw9EMZnH9FJV06ahncX09xaZzFX3gx6lUsfj2nQR+6ekOIc0c33Ez76Es/ky9uPuHi1uvSeOolF2PHpDQ5xpw8yEBGuhuPx/OnDSBDoRDRSJQDuvV0iQxFQqKcw7iwEyZEMXvJpRAFJbkp41cRjYom5cRm3mjjxvtq+XFxfqPft3t/BIEgL6fh3OPSK11Ed/amnciob9vGUAdSRUt2s4F29KCEItqJbnhxkUYGzcEQzMbuPowGLW2lrmyI/fK38Yd/a9l7ly5dWL9+PTt37mzy8127drF+/Xq6dOnS5Of/4l/8HqPPPh2HurFhhISESlKRI7WkpzSYXtIQekqDyZaSO1SyUJFIJHh+3hzun38nUW0Ik2RGllR0kHrSnUHYyCKbFvRlWCPRakmSyAq2YO/GIlxVHjorfekhnUQrOtFR6UVBWRdm3foYK5avBJKyDiPPOJWw7KeY/VSJ0vrSCyEENaIce2Yp73z49v94zP4v4+DBg+xbf5C2dGMHazFiwYMTLy7qRFWD8hMNWqJEGvztt4iLGBJyfadeQznpZBMkgA8PpSUqxk2uobwyxo3Xmel1ehWl5o0EhBdFJPAKF7vFRjQkSwmPEZw5Ukt6cwp5JB1H3djx4W72nny46Ni5sanWv0giOzuboEPP0jc6cuOdbkrLo/QeWcqFV9TQqY+deffnU/xVP/JcSe2lQpqOpc6Ty6dfBZv8DOCzz2M8+lSY6trjBOiOPWHuf8LJoo+jvPV+gNOHmfjkKz+TLmp6QpOWqqJzV4FD1FKVs4b330pFpB3fEJQkiUS8cUnKiUBRFJx1h+nSUcdtN+soT9tA/DfyHopQKBb70aKjNns9bft4OHe0iTOGG3G6FT792sdFV1exblMIf4W1yUxASZJoSXsqOQqANjXAiCFGFEUweUY1992a3uRkrUNbLW27haimBCGSJmI1lGJvsZoPF6Q1+k6dI4HX17gErTl06dKFjdvlBqVKZRUxnn/dzS+f5HPB2WaWrQ0y/x0Pzz6cxf61rdmxtJD7b0tn5foQt0618vPKEHWOBDv2RLht2nHTkydecBGJCNZ+3YL5s7N58r4Mtv3Skp5d9Oh0MooieOGxTEaPSCFHk4NK6LhygoVP3sjjl4/z2VMUZeSF5fQ7vYSxV1SyY3cUY9zGkAF6hg8xUOdM0KWjlg3ftWDDT3lYc8NcdJ6Z2x+y43AmUKmbJhaaQ211LUGPDq0wEXDrMB0eSGjVUFL3jyTXMRC9ZCBNyqATfSjZZ+b1l9SURUsbtJXfIkyQfNqgQ08x+9mn2kgOLekjnYJG0iAjE4xHUMVNmAIFpMVyMacleH9+dgPiE5L6WR+/lUWLFqoGxCcktXkXvpJNy/RUeklDSJPSkSWZXKklqcV53DbjjhOKwz8J0WgFXn+cu2a5kKSkNuUxl+2moFZLaLQK7ryt/PxlBgP76DlSEmPD1jCpFplvF+Vibl1NxFrBrVPT6onP36JNoYZTTtLzyVc+Dh6JcvfDbuocCl8vNpLvHlBv6qKS1GTH2mEo7U0sJpNilvjsrTymXZHKmk0hrrujlnMvr+Sm++y0baXBmsghT7Rm+dLlRCLNS0c0h4cffxB/62rwWrnxdj+l5Q3L2INBhQsmOYiEwXLKevSZLhwcl5exhdpQ9kt3RpwWYOCpdnqPqGDI6BpqVnWjdaw3AdlFu3aCA9K2RnMIn3BTSzkFtOH7H5PXfeJ5JykmFWNGmnjgtnTGjjFh61RFnamImozNPPOcirdettG/l57OHbTcdVMq677Pw91iA7mRtix4/Z0TjgGAXm/honNTmPtIFm0KNWi1EgP76Fn6WT5th5ZyVLONkAjgFx5qU7eTVujkpbc8TZ4rkRB8/FWAO6+38uacbL54J48XHsti3uwslq4Ksnxt4/Hz4698WMwyBXnJa3t8jce34tIYXTs2nT2Um60mMz3Zf+Tnqhl/nYup1z/UpMtyczAYDGgwNKnZfgwtaIeDqgZ/C+AhQZwtrMAjHGSShxoNO8V63KIOHXrcv26gZ0l5WMlkG6soEQeoFmXsF9vYzFIESpPEJyTHUh1GwiTb+NgzTcSzSgmJIDERTWYTCoUaUc5OsRZ7xMGa9REWfuJD48qjCXWCfwF8+cUiOrcJYnK3xoyVutwN/PiljUkXm9FqJVQqibNPT+G7D/OwZYCRFIKRBO+8mF1PWkmSxGnDTXz1Xj46rcQ37xfQs5uOh2em8vRLUQJdllOSsZxN0s/sNv7Cq2/KTLzo+HO+8eo0XnzDjUYj4fUp3Dmrjp5d9bQrMJHl70rn+GDSpAxMkpl8qQ29OJkj7CeDXFzYqRRHiYpku0iT0mkX78Pi9z8gHm96jP5jxLhuiplYfhFBkZTCaU0nooTZIdZSKY5iF5UUie0cZCdtW+no20PH3Y868AeOv7M19jiXz6jGaJAY0NNCTqQjZRyiTneY22/TMniAgU8W2oh2XE9tyh6Cwk9IBChhP3vYRCd6I0kaBg8eTO/evTCTRrqUQ7qUU69P79RUcNUVugbE5zGcMkiHVlVMSUnJX4jBr+c4ZSjvfhRClqBtoYYZV6fVm1JKksSQAQbmPZXFpBuqmf2Si/wcDcGgQK+TmHVnOj+sCPHqM1m89p6XLh01WMwSDz3joGM7LTOusjLxQnOjzaO9B6IM6ttwDuf2JJqVZAHIzlJz9mkmVm8MUdtE4gXAyYNSKC7+8xsgoVCIeDRBmk3B33EF2+UVWLChQk03BtBTGkyWlE+O1IKe0mAo7sxVN7iaPFerFmr27IlzzqV2ig4lS8wiEYV3Fvk4b1IVj89smNG6c2+YvbtkwkqUiGg4r9eiw2rS4G25npHn+WhxzlpoeQivoazZe4kRxeeFNiQ5w1TJRlVVVbPHnwj+1szPiy66iK1bt/LYY4/Ru3dvunTpQlpaGm63m71799aXDV944YV/52X/xf9hTJsxlV9+XIr7YB2pyvEFtxoNPuHGSAoJEvWC/vBrebk+QKtWrZAkiaFDh5JuS4ea5GdVlFBNGSpUKCTQoCNBoskMUwNGMshtZPKgklS0cHbmiYef5KTBg9BqtUy59go+fXcJPZRB7GYjJRShEVoSxFFQ0Ef0/2Y9/5d4b8FCzHUZWLBRTRkl7KcTvdCiw0UdJRygo+hFipQsV7EIG3Yq6zM+fotSDtZn6AaFnzqq6Ehv1GhoRUd0AT2VP7k5feduVBY/xDT4RYISVmHAhAUrremESbIQESE8v9F7lKRkSUF70Z1i9lNDKWERbFSCL4TAlVHFdTc8+j8buP/FOHr0KDZVFikJG9Y8HT99kc+GrUHGnB2kjxheL2ZuwoxBmNBIWtJFNnYq6rVlAKyh1jz+9FFOG66vz/Q5hvcW+wlVZpDmasmosZsYe5ae9ZuiHK2I0qe7kYJ8ia9/jlJRHSOeSDqjN4eWrQTugdtZNMdKu9ZaDIbjGjVxESOmBP+wTPM/IRqNkmJKfveqSWbCUQ8PPLgMfcKChEyEEFkUIDIqeGGOkdEjjmdb3nuL4IGnHLg9Cg/MrkMf7NmsQVEqNqooIS5iGLM9dGyXxWvveRAC+vdqviTpjJEGlmqKKC89SCym4PSGeWN2Bq1baqhzJEi1yGg0yYs++4qLvPwef/reZVnm4kuncfWtj/LmnExkWeK19zzMvNGGTidTXhnj3Y+8fP52Xr0JkE4nc9mFFvr30nP/Uw66dtByzxN1jB97vE+vscfZuTfCJ282LA2TJIlbp1nZsjOM052g/+ll5GRqSPjacPLpXk4fnsq2XWHueLiOM0418fSDmdTWJXjxTTeViRhueQ/z5+TX3+8xZGeqmftoBi8vcBMICW6418mZZzdj2dwMUtNSkZBII51KihuYv/0WZtIIE0JKqEjVmNkVX4tG6GlL13riKioilHOEdnTnKElZoqxEIXYqqRZltKc7dipQUOjDKUlt1wTI5mK6d266LWRmqInHBeGwUr/wOIbunXWo0+z8TiKXFFIp2b8Pp9P5b/ZnEzAZFXp11fPO+0F+WuFDp+MP09ntdXHcLrjwQg1Fh6M88pyTlvlqCnI17C6KIMsw9Rojj81xMWxw83OT885IYdotblI0UWrrBBo9dA13a7LvsIpsAjojF5+nZdCYMgry1MTigrmPZDZYMM57yUm2q4DaveW8/dY7XDftz0lfHIPNZuPjrz7ixTkv8eO3DkaOq6ZLRxg8QM/BwzFWrI6ihPS8Nl/HyjVRqtZ1o4QSckUhWinZZtNEFmk1WYSrgxxmE30YikDBrilGbn2QXz7PZNLUOlau+Ikc0RItOhxU48dDtj6NgKqC6h0qnn/Nhdev8PEbxzVC83LUjDzFyKRppRQdSDBmVGP90KwMNbfMMPLC/S7KS8pP6P4B4vE4KSkarrms8caJJEnMeSSDKd5KcqxuDHqJyyfqOXlgNlfdXMMt99fyxL0Z9e+mx5vgtofquPxic6MNi9xsDXk5KmY+Woc1TcVlF5qJx+GrHwMU5KqZ+0iy74nFBKGQYNfeMN06647P1/9EYq8vIDP2Sg3XTpvL0KGnnlAcjEYjKq0aTaj5cUmLjgDHx2JFKNRSyUmMJkaEo+xnv7yZnEw1HfIS5ObsIBySqNkRJexKzt1ypZZkiwKc1BAlgpta2uhbU0UJItz8mB4hiNavY09RhHatNJx2usR3P/9MixwdbhdU22Oo7C3pSB9kn8zrD1dwOLGfwkQrTG2a0LX5FzgdlWxcncAabI2HOkafrmrSoMZiVnHTtam88Ox2Xr/H1qTWbX6umuGDDVTVxjn15F/7wX5w0Xkp1NpjDDzVDpoET7zgZMPWMJPHm/l+WZD577ipqFRYviaEy5OgRb6GZWuCfPeDoHW4VaPrqCU17URXSjhASzoQJ8Y+tpAiUmlDF6wim+rALrZt20b//idmdGUwphEIVvPdZ+lMuGo9VWVmJFc2KTo16lQ/rth+WrfpiT6eyZA2/dlfvIIXnjDx2Td+xl9bhVYjEYsLjAaZi85J4ftlAZZ8ESUv2hY9NmrT13LZRcl1VHammg1Ls/juFw+LPtpEPAHRsggZu4cQUrvJyEnOrdp1bMt+dQmmRMP1c8JaycXnN18Nd+5pYdatW0lh4aQTisEx2Gw2NPpWVFbvZ9oVTWdMdmirxaCXWfB8dj1BWVEV54obq7GYJU4eaOTkgUaKDkXZeyCKNU3Fs6+48HgTfPVeYx+SFJOEw6mQkX68s+vcQcvGbeFmy8Y3bg3TtZOOXt11vPexj9umNZb68AV0J1TmnZaWhkpSYfLn4ZfL6KGcTIhA0txNajynylJasn1jKRVV8Ubvz+Iv/RQWaDmyojUXj3MgGZzEE+B1qDEmWrPwIzf33qZFUQR3P+Tho4/j6L0tiRLmANtRCQ0d6YlKUlOTtp3JV8W559bjsgDxuODWB+pY8+leMnyNkyLthoNkxAuPczvqxN/Gofyt5GdBQQH33Xcf8+bNY9u2bWzbtq3B59nZ2UyfPv2Exc3/xT8XJpOJxZ9/yKMPPs7G1RuRYxpqXFXE4wl2sxEDJjRoCRMkQ+TQgvY4DVWcce7p9Y6xkiQlzY+qExxmN1p09GRwvXZPWATZxXo8OBqlYAfxk0njjg6SA1n1wTr69xhIXkEuHbt0JC/elv1sozuDMErHHdCEEBz07uS+mffz+FOP/Q9F6/8+tm7aholsitlPGhkNSpxSSSdPJLXreoiT0EhaWtGJ9fxISAQpoDUqSU1UhClmP2GCpJLOQbELPx4KaMdO1qHHyAF21MsoFNQMY3vNGmRUpJGOTAAX9vp/GqFDIplp6hHOBgOMJEm0oTMhEWAbq+ggetW7hoZFkIPSLs4+azStWrX6fx/M/yUwmUzEpShu7Nw4PvlOPzY7QAfRu5H+lkBBCEEaGRylCL/wkCIlJz9qSUNq6UBOHr2eS8drOfcMI26vwkuvhDi4w0SOqxcSEu6Qmm9+8ZGTrWbP6gJ0uuRC8KE7bVx4VRW52WrKK2PNaiVV1MRY9GYWGenJchK/T+LY9KtKv5827RTWrl3DkCEn/6V46PV6nO4ksaRWS1xwjolXX1STUdMbgYIGHW6pljPOTzrZ/xaSJDHrrnTGXFrJwSMx9DSfCRshhIyK3dpVLJmdnHx9+rWfVr+SmL8nkI/B7khw+w2WehfNHiNKmDzViV4OYtGaiKtCdO0mKChU2FOkMOGKy07o/s8/fwJvvTGH0y+uYPgQA0tXB5l1V3IH+o33vdw+zdqk+3nHdtqka/ulFm68p5b035Rgfvq1n8subL48adJFZh5+1smki8189nUAxVrD1KuN1Njj3Dmrjo9ez21Q0nn+mSk88FQdH3zq5bn5Li6/2EJutpp1m0PMW+DB7U0QjydJ16cfzGDanU5mzx17QnG4ctoV7Ni4C01CQ3MMdlzE2M0GutCXtFgGxJKHBoWf3WyglehIAD8OkiZyh9lNV/o3yAYOiyC72YiMTG9OabDA1/yHGWQ8BtGYQN9EUmtTZVYAmpCekpKSf8nPJhCOqKipgmxfN/yB7Xz8Zh4vv+Vh2ZogI4Y0XhTMmu1DFbSRk+fhsblOPnglp4GBwb4DUabdWUNCEbjciWazSO11cRRvKj4h0YbWHI3tQt9Exvgx6CKpFOTEmTzeQlVNnPZttFx1cw1LPytAliUCQQUlkexXM6J5LFm05ITJT0gu9O5/+D7uf/g+nnnqWd5/923WL5UIK4IMWnHS2ApGDjVyy50BcuKF6EhjF+vJF23IJA+BoIYyyuT99O2jwuVZilojuPISHVdOzMRolLnzJgtlW1LQ+NNIkKA9PdCgpdiwkttmxfjya4WX3vKxY2njrENJknj+8XTGXtG8rM2F5xp59tkqWrcb1uwxzaG6upqWeQGkZp5Fi3wN4Yjg0QfMtGpxfLzyBRQCQYWxV1Rhs8qEw4Li0hhP3Z/B6cMbZzDa6+JUVCV4+M50PvvGx9HSGG1aaZn3ZGaDceC9T7zotPD4Cy5qHXHatdSjU6k5eCSOx5to0jwjGhUoCoQjZha89yUmU/PGSs3BYrFgzUrFXVKHmbQmj3Fix/LrZxERpohttKIjKkmFCiOd6EOtqpgZd5Zx5YTj64BDxVHOG78GY2VXrIlcZElGJwyUqYqQFYnyeCkmg4pt4VW0EV1IkxquIUIiQIQwbZ39mHbLZtKzElx2oZlnHjyu8Xf4aJQLLqsmfrgVJslCZqw1qSKPLSzn9XtfPeF4/BNQ2LoL33/+JS3QEDU6OWtM8zq2o0818Nz8Kvr3ap576NtLz/5D0QabeWUVMcZfW8XMO9KYdFEKWq3EjysCnDOpklBIMHyIgRRjjFl32RjcP/kOrt4Q4pflLrx1dViUxiW9NrIp4zAZUg5B4UeLDic1lFBEK6kTslARDv/5aphjuPiS63l2/kxm369nxbeZFB2KsnNfOZYUmRRTKq8t7sZTT79Rf/wtN03ml1X7GHdWCuPOSiEWE8gyyDJceXMNl11gYfOyJKFvEVb8GnWDTUxZljjrNBNnnZZ8X2+8w8363RGq9PuYNPZKAMZPGM8Hby7GVpOUDxNC4MWFPxKh1qGjZUHTc+hEQkKW/xo95Xa7eej+G1BzGAkaVaX8Fr266rA7jmdn5ueq+WxBHv1PL+WDz7xMGGdBp5N4430PXTpoeeA2G3WOBLc/VMfAPnruvcVW/w5fMtbMGx94uHvG8XnLuDNTOGtiJRPGmRtVVXh9Cb78IcAPi/Opqonz7c+N5+KhkMLBYgNt2rRp9FlzkGUZg9mAwZ1Prd9DoWTkoNhFa5qW2QBQ1bbii++KmX7l8TnwnqIIH3zq5elZNi4eV0v3usH1n/nENrJoy4dv7cbpdOHzC7Z8k0/HYIf6qWgBbXCKWnazkfaiB/ldndx3e8P3Qa2WeP6xDAZvKSW6s239piRAFUcIxiJ0SCRJ0YRIENEG/2u/hPpr/y1n+Q06duzI3LlzKSoqori4mFAohMFgoHXr1nTs2PEvZ7v8i38uLBYLs+c8STwex+fzsX3bdu6cfg9tfT3qXbyFEFRylG2aFZwy7GTumHl7g3NMunIir85agBJSaCU17AT0kpHe4hR2so7eouHiTqD8sXu7UGP0peHdF+Gbfd9hwkw+bRoQn5CcBLcXPfjp65+Z9djDqNV/+6v3fx7RaJSjxUfJQ4WHOnpLpzQ6RivpaCmS5bqFdMBJDVYy0aBhCyuJiSgg0KJHRuYAOxAoKCgcZCe5tKQl7Y8baHGE3WwkSoQs8qijinZ0oyO9kCSJqIhwhL3oMZBNC7awkkLRnhxaopG0xEWMUg6hQkUfhrKdNWjQERVhUkglXWQjlOYNaf5FUifaEa8jlSyESA7KGzfH6UFjcsRKJnVUodGALTNAZXQdumAmqcFCBIJK+QjBWsGXz7fly7ddiJiGFH/3epMCAK1KjVYn8eW7eQ0y9ixmFWNONbFpW5hnX3Ex55GsRtffvT/pLH5s93f+Ah9aR0siIsRReR9RfRV3XpXC2jXf/2XyE+C00RfxxgcLmXq5npwsNZYsF6JG1AuHRzKPMuOapne8JUni7NNMhEIKuyuraCk6NNnHlXCAIAFycqIMHpCOEAKdTmLiBRbe/MDL3Tc2jn8sJlixLsgDtyU/q3MkKD+ioWN0IJbfbAqUVjrYnLmJnMJMRo06caOvyyffRNj5At07Kbz3sY9YDLTapEvzfbc0T5oN6qtn38Eod99o4+eVQUYNTRJGbo9Cnx7NT5JzsjSMOsXITddYmXyxhYGjqjEZM3n+dRd3XG9tpGUH8PCd6Sz5LkBamsT0u2qJxwU1dQkybCosZplLx6ZgTVPx6BwnndrrOHz4MJ06NT9B/T1GjBhB594d2LNlL0KIJrOJyzlMAW0bLciNUgpdRH92yWsoVDrRh6HsYysd6dVIBkEvGckS+Qia0N72x3E4E43MdiDZFg4fjaHXNW5bDmcCv1tNUy00EPf+aX2rfxpOGjKGj999G9no5tF70mnXWssjd6cz/toqiktjXDo2mbVXURXj0dle1v5gJSWawadfV/L527mNyKfOHbTccb2Vq2908PLrQV5+pukMlVff89JaDKGMQyjWarINEkpl0waAAHFVmFSLjqmTUzntogr699aTapEZfn55UvfTniDqzUIRyXPEo39dCiQUCnH1lPPRySW8+LQRocBbCxUOHizj+qvSUBRBIqJGkiTMpNFTDKaaUnazEQmJDHKwWbT88mXTUh4lZXHkqJH032iKA2S5erFmzS7efz2dsZMjGJuQDABIt6n+MPMxHoewFOTiCRed8L3v27eXYLCxa30wqCDLoNNJaDQSdz9aR5/uOu68wcZPKwIcPBKldUst332Yh8+voFJJTJxe3WyG0tzX3Gg1yf5zcH89E6dVM+JkYz3xqSiCT77ys+RbPyu/aMG6zRGm3+Sjdn0h5ngmQl3OXbOqmP9MwzGzvDLGtbfV4HQlMBqd3HP3DTz48LN/aePjqTlPctm4yeSKwvry2mOIiSh16qOQqqMisIdwRNBJ9CFVSscn3IQIoEOPNZbPK68fYMqllvq20K61llU/pPPCq4eY99oOImEZjTGGRtLQNjAAczwNp6+WGso4wA5SRBqdfjVVCosQO1gLJDPwy/dnMfZcNxec3TCTq20rLd98nM7oMdsx1Q4FknPZfFpRV3tiWtD/FJxzzoU8/dijuCQ7Iq7G4Wi+D3G6FSRJUFkTb1brtrQ8RmmZwjPPhVEUifbtZCqcAd57uaG245hTUxg6yMiZEyrYvT/KN+/nN6gEOmWQkeVf6hl06lZSykY16iMFgjgxtos16NBjxEycGLVUYhHphGJxunY9cd3PoUOHs3LFycx8fDW3T9XQsZ2Wtq00fPF9mKdeMfHSvNkNjr/3/mc5d8xgrp8S59orUjCnyOw7EGXmY3WMGmrkpH56EpIXv/BSm7eGTFuCkrIYhS2aJiw37wxx1LgJvaQhOzuZIWq1Wrnu5mt4/ekFyKEYiaxSTh9hIN0mc+/jPloWaHj2oQws5oYd5JLvddx53/ATjkEsFuOG6Rfz5EwfDmcatz1ox+dPGmA2haPlsXoN+GMwp8icM9rENz8FqHMm+PL7AG/OyW5w31MuTeWZeS7mvurmlqnJbM0zR5p4430vPy4P1G8g6fUy995iY9RF5Tz3cGZ9Wfyq9WEem+vk8XszUKslikvjQMN1YDiscMXNEa6+7oET5s2unDqZd59cjEVkoqDgx4NM84OQSqh46Q03Lk8cm01m/eYw0Zhg4bwcfH6FuNpDdbSMHCm5eWDCjBcXec4BLF1QRrl0mD6isbmeTcrCKWqoMezjwRlNZ2xKksSN15m4+8Ff0DhaICHjpBZFCAribUFKZunvZiMZOU2P0X8Ff6vm5zFIkkSnTp0YM2YM48aNY8yYMXTq1Olf4vNf/FdQq9WkpaXx5MOz6eDrXU98QrLN5UutMcfTOXToMKtXrW7w3QmTJiCsMVrQtulzSxpSSOMQu9kntnJQ7MQhaogTIyyaz44KEUBBoZ3UjQGcSpgQJppOUZckCXPMxq5du/7C3f+L1atXY43kUMqBPxRJTurp1OIUtRxmT3IHilrSSKcnJ9GfEbSgHfFf06CsZNGCtrSiI22kLvUTZ7WkoZXUkTQyiBPFTR3dGEiqdLwD1ko6Okm9ceOgKPUXOnVN0Ovso0T7/syBzG/YwTpMmOtJhVwKaUk7dBjoJg3AghWfz///Inz/KxGLxZhxzc20oTN2qnh/UYQXXneTndn0QJ5PG0pUe0ntt4cda7M4sjOHdz+JM2r6HoZetYe0ttUISSFDaUGmuydZgS4NNioSIo5QxxjcX9+oVBnglqlWTuqv5+ufAtx4T229QVIiIfj8Oz833Wvn6Qcz8AcUnnvFxby33RRHD7OTddQoZWTEWvDKaxEOHzr6X8Xl8snTWLWlMw/MDlNjj/Pck2bK09fW60cpUgxravPDu80q4/VKZFPAfraiiET9Z0IIKsQRFBT6ScNQBdJZvyWcJPujgjNGGNm4Lcz3SxsaFUUiCpdcV4VGLXHmhEqWfOvn3kc8tIv2a0B8AqRK6aTb+2BN7XzCZicAF1w4gZ2HerBhm8ywk/R8/FWynNGcIlPnTDT7PacrgTlFZuhJBn5aEaSqJvn8unTUsmFL89kWqzaEyMlU8cZCD5dcV4XDHeH6u2v55qfjBOrvIUkSZ40y8fm3Adq1UmNOkflwfg7ffpDPvCezOFgc54U33Lw5NxunK8KWzWtPKAayLPPBJ+9jzAiRkR/Fqa5odIwLe7OVCybJTKZVS0a/Q+w2/kxAdjZyBz0GHQY0NFw0CiGIJxQeec7RpK7yi2+6iMfh8+/9uNwN29edDzkx1DaeLMdFHI+oO6FMh38SJl9xPZ6gQFhruOCsZL+VYpL59M1chBCMuKCc7sOOctHV1azfGkaow2iEDoNOajZTe8xIE1aLhmU/qPjmh4ZzHSEEDzzhpqwUSoybsJGJLsvB1VcYcGqaLtOOiximzCD5uWpSLTLZWSqefNHJxeem8MsnBXzxTh5LP81n+u1hyjPWEhdx1Nq/vhS587YruXOak28XZXPh2WYuOtfMdx/l0rcf6LRSssROfbz9qSUNBVJbekon0UMaRC6F+IPxJtcnQgjmvRbCFm2cMWbBxoZN8WS21H/owvzB5jc43/3IR9Bh4rYbb/3zN/0rViz7jEAwgc+fJH4++drHmEsruOKmGiZOr2bUhRUUFqj5cH4OVbVxzp5YwV2P1BH6NdNzw5YwFrMKk1HmsZnpTLq+mgOHj5dZx2KC519zJX/j7s6cfkaQc8e7cNvVXD7VSY8hVZxyRi3dhpVyqDjKR6/lUmNPMP2GEPmVI8hLtMcspVGY6MaGr3IYe1kNO/ZEiMWShioXXVPF3Tfa2Lm8kLVfFzDhnF1Mv+5sDhw4cMKxGDhwIK07tGIzy6kT1fUbQnZRxVaWYzTHiRNDGL0USu1RoWabWEUlR4kRxU5VsgKsOJ1rb6slEknG1F4X573FfpavDqGV1Zx9toqCHB2dAyMwYGI7a/DgoJCOdGcQJsxs4CeK05fhbrMSHTpyaME2ViFbnVx3edMbO/m5agpax+rHcIAMkc/KpatOOBb/BJhMJnLyTRSrdpIazWP+G82P328s9HDrtFTmv9O01m08Llj4kZ/Niztg2X8qtoMjKfm2L4e3WfhleWPZAZNR5trLUiks0DQpgWROkZkyyYCriTG5kqMoJOhMXzpLfSmUOtBJ6kN/RnCIXcg6zV8i/yVJ4r77n6Zb/1lcfWcGZ18uc9ZkDfsqJnL9jId5+MHrmXL5UK6YNJS77rgKh8NBWmoHHpsdoM8pNXTsX8l5E2spKkowZKAeo1EmIzeKu3Atq7/P4umHMnjqpaa1IdduDFFeE8EQzEQXyKWquorFixezZMkSxpx9BlkdVPQ5o4q9a1rw4hOZPHRHOj8sLuCK8WYunVpNPH68f/zyhwj6lG7k5jaWCflP+O67rzjvNC/9eupY+IkPtRre+rDpZ15WESMep0mzwLatNFw6zsw7i7xMudTSJOF727Q0vl8WrO8nVCqJqyaYueNhO4PGlDLzMTs33VvLQ087MBtlJk6rpueIUvqeVsp7H3t5c04WA/skOYzHn3ewfE2IYWPLmPWsgytvqqbfGbWcP/5Rhg0b1eja/wlXXXsVdrmSMAHsVJKKDQeNvVOOoVo+Ss/Oet5+L8Kzc0PUVsnceb2VrAw1898MUhjtigcH28RqysQhEigUsw+BICEEuUrz87VcCvEp/iYlKY4hP1fD1Kv1aFtWYBVZ9Ban0J8RlHOYQ2IX21iFHzfx6F/Rwm0a/6af/Yv/Vdi/fz/CJTfa2T2GQtGeokPbeXj6E4y5bCN33JM0T5AkiYzMdIyVzWtnGDDhopYO9Kx3upV+zQ7sLgY1NusQVViw4aYOIQRqSUN3MZBi9tGVpvVatLKWaPRfDZ+/Ao/Hg0ExkkkeCf64EwwSoJYKdBiopYIs8smSjut+5tCCLJHHZpbTio7sYwu9aDoTL5/WlHIAPcYGhPtv0Y5upPfaxJeLjuvuHS2LMfYSJ+YjDY1ePDixkjyulgoyIidmdPJPwvfffo/ZayNXKkQWKg4e2YmiUjjjdDPL3qjFKrIbHK+RtGRnyix6M62+XH1Abz0DeidjPH67gZmzHFStP0oerRtdr854kOHDZLIzml/Nzrjayk8rAnTtpGXCtGrcXoUMmwqbVUajhWtvr0WS4KJzUvjojUzOH+8HRzYJEvgCYD+sIa/1n9fwaQoqlYpnnnuLjz5axNAzH0GHGhSJXaxHJwyoAhGWrZEYOyalye8vXxuizqHQRWrHYe1mtogfydRZ0chq3IqLqIgQDWjZLtagcqgZP9nFqy+Yad1CzZ6iKO/Py+G+Jx289JabTu20OF0JKqrjzLg6jbNPSyEUUrjr0To+/1KhZzMbFVYy2bZxzV+6f1mWeWr2a1w//XIOFa1nxTonQwYYGD/WzNuLms5KVRTBL6uC3DbNSiAokCSYOL2aG65M5cyRJs6cUMmUSy2NshACQYWX3/AQVxIM7GvgsZnpzHrWydUTU3n1Pc8fSS6i1UiUV8Zp1ULDB/OPT+ZtVhW3T7ey5FsNbyz00reHjuoaxwnHQaVSodUq/LQkm0EjdxIPJMhUWiBLctJI4z9ULpjUet5/Q8f5V1TgrUqF2qaPM5PGAXaSR6v6vykotMzXUZCn4rLrq7n5WivdOmopLo3x8gIPWo1Euk2mqjrOhVdVUVEuECEDTl8MtTZOvmiYqRMXMfZoVpOa0Xz54j8dX33xNWnhViiWItTq489Vr5fZWxTj/DEp3HTNcXOHw0ejnDdpA62sTc+XIFm+qNXIZNQNZuZtW3lyjp2zRusIBgVffRdB1OaAT0VhNz+VJcUM769l6pUpfPjxfnyHUjD/JgM/LmJUZKzljUdTcHsSrNkU5siRBKcOM9Cjqx6HK8GSb/14vArdu+iYPiPO3Ce3cMrAEX8pHvv27cNmPsLoEUYqq+O89naAo0cVOnVUcVI/PZ9946dPDz1DTlKx42MHaVJ6o3N4cKAWOmY+6uCRu231cY1EFGbMrCNa0gJLE/PN5HuVNFbR62Rq6+JNLqSLS2No1PDBp14mXNBwc+FISYwPP/fSpYeOogOH+OD9BUyYOOVP37/X6+LGq9OYclM1/XrqcXkUPn0ztz4L1e1JcPP9dj5c4mPWnRmMuqicLh20LHg+h6l31nDt7TW0b63FZpPJy1LTrrWGi66uIs0iI8lJaYqKyjjZqQasNW2Ra9rXa+en/9qv1MpHufHRUqb+qq335BwPqTU9kJCpEeX4caNCQ7a3DbW/tOScnSsxpCQwGmTWfNWi/reqVElt2ZP6xblk2nW8v2jpCSfMPPTYA1x38XRKxQGOUoSMhI0sejMM2SWzmeVoLDIRnYvKUCndGNig1DIh4uyMrGP7jhjnTKrEXiNTU6InK9IOLXoMUg3LVpQjedPIlrTsFOtoS1cs0nGtvkI6kCNaciCynEvOVfPqAjcmjQltKJWErgyTsXEbPIZWhSp2rY/UG7AmiKNvSjPkXwCQlWXBoK5kz641ZBwx8dRcL3feZG7Qbj77xkc0Jph2RRqTZ9TwwWdeLj3/+DGhkML4a2vQV3cii5b1FUApkoUukVOY89xKTh8ZayAbATByqJFFnydN4Nq11jRqq8NO0fLBPDd4jm+cRESYMg7RjQGN1hIaSUt3MZCi+Oa/HA9Jkhg58nRGjjy9/m+ff76ITz+8jftvlFi1IUxJWRytZgPXXXkBUk0+/WKjkWqO/3aHppTzJ+6meHsefftLDB1kJjtTTXammpXrQky/q5a7Z1hpWaAhHFZ492Mfjz7rwlWjR40HsyKx8LnFhAlilTJ5PPUJrNl2ln3SspEc0ZABRoYOCvP480769dKz+EstQtWFRx574S/d//ffvM/bzyWfk8eXoCBPw5qNYTLTvVwy1lyvNbn/YJSpd9Tw2rPZTZ5n38EopwwyYDDIXHh203NoSZI4qZ+ORZ/76NRexytvu9m4LcyA3nrqHAl+Wh7E7VGIxqBfTz3bl+ZgMaspKYvx9DwXCxZ5ufN6K/c96UCSYM4jSamC+e94iEYlnn3+QwYMGPSX4qDT6dBrDDgiNajQkEMhxewlS+Q3quzxChce4eLIt/1pTQaSJOGv9jHh0h2ce1GQr76QaUkONimXmIjipAYPDkCwlZWkkfTgaA4qNISiMVZvDNG5Q9Nzuy07wnTvoiPFkGigXZ8tCgBBH4ayiaX/tVnsb/G3k59er5dly5Zx+PBhAoEAitL4x0qSxAMPPPB3X/pf/ANgt9uRw80vjnSSgbDKQ7qnO98u+pFzxp1TX0rYsrAl5TvcpDRZbAch/IQIoEGHXjLSlf7USuUcUvawh020Eh1JkVKJigiVHMWDg24MZA8bUVBQocIopfxhpmgkJUDnzp3/uyD8Q9GhQweCBg+qkB5nc6t0oI4qrGQRwEt7enCYPbSXGpuqyJKK9qIH5RxGRtVsCd8xjScjzWsCmrDg/J15R6sWGj5ZaGXU2BVEam2kk0OtVIoQEr04mbAIUk0phgMnnvn2T8Gq5auxiWyQIFsqIMOZQ63ze265PoUvv9pFSpUVjXS8P4iJKJkF0SbLkAH699Kj1YEvfT9HnSEKlKTEQVREcKQUUdinll1FIYrLVNzdjP/M1p1hjpYnuHZSKtddnsbAM8p4/dksCvI0JBKC197zsOQ7Px9/5WfO/Dg6yUoGrWgndaVSHMUVraVt+3b/dWwkSSInJw+DsyPZoZa//hEiIkSZYSUvvulmzKnGehL4GA4cjrJmQwifU49LW8KIc328OjeH0ooEkYigdctMojHByHNr0e7tiRcnRx1eJkyMIKkklq+t5qeP83j24Uz2H4xw8wN2Xnwsq8ECwGCQmTMrgw/fdTa7gJUkiUS0aaO5P4NX5s1mxIDDLHmtgJKyGDfcU0tOpooDh2P07anjtGEmwmGF75YmMzy/Xxbg0vOTQv4vvO7mmYcy6dpRy3sf+zhzYgV2R4IzLqngifsyGDooOUFcuynErQ/UceYoA5ePT6WqJs7Mxx0U5ms4Z3QKm3dEWLU+zNCTGmvuCSHYsDWMJEs8fGfTC96xY0zMf8fDhAtSqA3lNHnMH2HevHl076TnqRddvPNqGlu3lfD2wiJCAZmMTIHFq5CwJxpp4x77fTFViFvvCVJTrsXrC5Ivmi5l1mEggBevcNUv9GVkXF6F26dncPBIlLc+9PLsKzFyMtVcPdFCr246TjqrnJuutXHTtTYWfuTnqVlqeocH4I7WUKLfTp1pBwadCkUI1GqYNk7Lp9//u9hvDu+++R62UC5V8X3sPxilU/tk37dxW5h4QnDXjIaLkLattLw/P4tJ19c0+57Z6+KEIgoqSUWusz8xR5RPdriQkcnAhoMarGgJ+cL0GhDB4dKRYpL58fMMrp6xnQ1rJTK0NiRdGK3Ny6Tz1Dz+ghNrqozLrRCLyvyyMsTaTWEUBc4cZeKMU41s2hbh258DxCxuyosbZ0j9Gfzw/SdcdgE8MtvDh++Dqa49esXMbpUHr7UIxejnmstSefQBMyM3bkFVMgCzlFb/fa9wcZg9ZMda8tGCGr78wk7XrjJREaWyOo6jVkVbf8cmJXW9wkWvnsl35Zbr0ph6Ry2LXs1toGUbDCrc8oCdl57IYsGHXt792Mu0yamYzSp+WhFkx54In72VS06Wmv6jKnnn7Ze45NLJf9rpvH2HXmi1R+nRWcv3SwMsW1LQ4Bmnpap4c042YyZUcP6YFGQZ3n4hm2VrgmzcGmHq5DT699ZTUhbjjfc95GWryctRc+ZIIyvWhXj2oUzOmlhBZbVAT6C+qqlBO9KHad/2ODG0aXMcNRLbWEUm+WSST4woh9mTNCZ1ZnPScCennmxsUiogK0PNyQNCrFu3lsGDh/ypOBxDv379UDQKfaPDm2zr7UUP9nm3Uk4V3TmpAfEJoJLUdBX92XloGeO66ijfkE33WNf6528lk5i3A9tZjUvY0aBrQHweg07Sk+pvzcKP9/PCk+n07Kqwfoufh2crOF2JZucn+w/E0XG8/6vRlnHPxBknFIN/ElRqG4eOlJNm1BPy6HnxlVoWfurl3DOM6PSCNRtD9Oii47VnspEkibfmZvPEC05GX1JBXpYGv1vNnr0J3HU6esQaVyJIkkRqXVeee3E3L8w+/pyFEHz0eYAN6+HUM9yEYwlOOUXFmy+k12tMVtfEcWsqUEhFJbTUaY7ijLnRoG3QB/0WBsmEiIKiKH+6D/gjuN1uPvtoLpeNi3HHwz6unmhh2CADh47G+GmFm4hdavSepMda4nTXMPKCclQqidkPHN+8nnmTjbWbQjww24HLo1BRmaDyYAqhiJn2dCJTOl5lkhBx9ootxGMOLjg7pUkddoBrJ6Vy+iUh1KlTmH7zWf+VpmMkEq4vcS8s0LBrb4RP38zl+dfdnHFJBTarCq9PIcUkkZutpkPbxlxCnSPBoeIYXTvqUKlosgLsGExGme+WBnh0rpOpl6ex4PlkO3vtPQ8ff+ljyoRUWrfUsHVHmAuurOap+zPo00PPS09kcdUt1RT2Leaic1L4emE+KpXE6cNN3HBVGrc96ODQod1/mfwEsGWmoSk3U8FhTJjpRB92s5EskU8GuQgUaiinjmqyKCDtN6SjUTLTwjGE119bSpbScExRoUGLHj0m2tOdI+wjTJCsZiqMHFQRFwovzQsz6UJzI/NLry/BNz8HWHBONiG3wm97Uz1GEiSrMiQhU9im5V+Ox+/xt5KfJSUlzJo1C7//3zLOf/H3QQjBtm3bWPHLCgLBABFdgOZ8OoLCx8mDNRw6sAFrdV/mv/Aqc+fNAeC6GdcydfkMUnyNyc+YiOLHQz5tqKGsPsMlSxRQLO+nUOlAOUcIiyAqVOTQkkKSWnlxEUf+jYKEIiVQRAL5dwtOt9pOr4E9sFiaJ9H+RfPo2rUr+lwN1UeqSCODSnGUPKlVg2NiIsphaRcpwkZXBhAmSBrN77SnkUEJRSj8se5mnBghmu/XIoTIyW48WWnXWktmFlTWyggU0MZIU6VSGTxKHVWYSSMaiTRxxn8BUHL0KLHfrDxVkhrcGXh9Cu+/bWHytctROfPR+DKJEKKCYgaZ/phIU2skBvXTsWJVGZXWMpxOgVoryCmIk5Gj4aozbNz7RB17iiJ07dhwcSSE4MkXXWjV8PZiL1MuSaV9oYHR4+p4+dlU3vnIy8A+er5ZeNzhe/f+CBOvWoNy5CTypFbUiWoGDR74X8fG7/ezft0yQrYiqmLlaBwtsMWTO7vmSB6nD6vjvMmV3HWDleFDjITDgvc/8/LsK27CfjU5iTa4cvbw0tO5yLJMqxbH269WK/HKnDQuuXQrQaeBvgxLkswK+I64GXbWWtq1B0UI7rrBSvs2jSeRKpWMyZJAOJsmXYQQCNUfZyY2h1AoxPq1X/Hjh8nrFrbQ8NV7+XzxvY+Zj9bx8gIPD852kEjAhAvMtGutpUdnHc/N9zBssJ4PXsmt12WdcXUa11xm4fIZNcyZlcmr73p4+mVXvSHRoldz6Ngu2Q56ddOxfku4XuT/2kmpXHlzDX165DYqf3vtPS8jhhhY/LmvyYwwSC6u2rXWsHNPgkGntjqhGESjUV6c8zJnjpSxO2KMHmFi9Ajwh2NcfJ6Znl11vP6uj3kPHyIr1LHR911yDXXeMLuWFWLWxhl5roOtXx8mM9y+0bE1uoOMGyPz5VfryU20I4eWqFETdGvZuTdCjy46nri3YYbvirVBTh1ynBS+7OIUPllSh2N5AKvIQQ4OQN1+Mx+/k47LneC9T3ys2xrCllFwQnH4JyHsixDI3sCzszKZ9ZyDhS/nIMsSb33g4fbpjUkYjzfBbQ/WccogPd/8HODs0xpnsTzzihtZFoRF0tFaI2lJJ5kRowjl10ylgThFJU8/ZOGcy6qIRKyk21R88IaV4ePKKC/3cc1EM+npGg4cjvHJG8ezDyMRhQdmO8iwqbjmslQWfOjlufluPnwlhymXWBhxfgV2e/Obmc0hGAzy5ZLPscgJPnrLTIGnd7IvkcCopGCry2O3ZhXjplRy+cUWFrxi4aEnt7BzO4iwnqgUQo6YyKYFFRyha3AA+qCBHcovfLowna6dtDz3so+Fz+8jK9DQiTYhErizdjDztmQ8B/c3UOe002NECddclkrHdhr2H4zx/dIAM2+y0aeHnhp7gpXrJCprE4RL4pw72sTj9xyX0Lljhpk3Pwyyc+dOevXq9adiMP6Sq7jrti/weILc/xvzjd9CpZK4+FwzX/wQQKOSOHAkxnPz3Wz6oUX9QnRAbz0XnpPCLQ/YOX24kS07I3h8Co886yDo1mIyQql/H53FgMY/ImRi3eZKRp6SlP+IxRWOsosenNRgYzKdbCpEMVVKMcWlMU4e2Lxr78n9E2zat+2Eyc+DBw+SKprWhasWpVRQTDrZeHA2SVoCaCU96qiFjz7xM1B0aUR8ayQtrUUXSjlI7m8y4X+PTFGAtV0548cmCeOJU6tRu/J55iUfj9+fhs+v8NZCP0u+jCAEDBygorpUS+GvMXOIGoIGD3379j2hGPxToCgK2zZXIIcstIkOST5zHyS8CX56yUlt+hZ2rG2ocyzLSadyRREcOBLB504Q8Kuxxpo3QrKIdLbvPF5pJoTguptdrPjcSrfoIDSSFiEEJT9X0fvknaxfmklOlppX3vaQmhEnlrIbe50GSzgXo2SjTlSzW2ykI70avB/HoJLUxGIxdLqm9XdPBEuWvM+wgWGWrg7z9cK8egKyS0cd55xu4qobKtj9dQrWWH6D7+VGO1BTVUdMxPg9Bzu4v6He3OnOB9y8tVuQQW4D4vPYfXQV/Vkf/oYMW/NEblqqjCyruPLK6f/1/Xbu2peV639g2EkGhg828MOyAN8vC3LnDTbuuN5KKJTUrVepJM6dVMGN99by6N3p9dU+u/ZFuO0hO888mCQC1Sr4fmmAM0c1nf25ZlOYM4YbGTrIyPQpaQB89KWPPUURfvwov74fOnOkiemuBJdMreKtOdkU5Gl49O4MyivjFLbQMubSCm6bZmX0CBOSJPH0g+mMuuQdxo+f8pdkoQAGntKHHz9ciYSKUg7Qn1PpzSnUUkEJRUjIZJCDi1pa0jTx31pJ9nMuYcdijZFREGL8OXoSCnzxZQx/ZTHd3APYzHICwodJaljRFhcxqigli1yc7nKGn1/BK7Mz6d1djxCCdZvDzHrWycN3pjP1Fjemml4Nvu/DRSZ5hESAGFFuufPmvxSLpvC3kp/vvvsufr+fcePGceqpp5Kenv637F78i38uampquPrya4lUJNC5zCgo1KgryRKtmnQbdVn3MWdmCp9+EebnV0McOVxc/1mXLl3IaJvGwW27aE1n1FKy+QeEjwNspx3dUKOljEMNzmlQmYiLGJ3o3eh6PuHGiKm+k4uLGFktMjka3U2qIxtL3EaMKJ7UWmydUnji2cf/zvD8P4XP5+PTTxeycd3PyCoVp466gLPOGvu3DNJ/Fq+9M58zTzmHtnSliO24hJ1cWqJBR9hYQzS9hOduNDD3MRm9x0BUhEjQvAagQAASRkz4hLvJHVmvcGHBSgAvCRFPEnC/gzvtAI9en5zMV9u1rNhgY++hFKrtOtp06k6rDhCPxWnrK6DCUUrNESfagB4JCUX6+1L5/69Bo9VRxt76xTiA2d6Za2/ewI+fZvHMEyZuvu8Q5aEKsuPt6MFJlBxZSSIh6id6O/ZEeOtDD6XlcdJtMqGQQlFxlJxAV8ZcfoTHH0hrkBU1cVoNQoEZ99i5eqKFC85KQaeT2VsU4dG5TkaPMOLz65n/joeJ4yxs3hlCCWm54S47555pZOrktAb30K2Tjm8/SWf0mVsx1QyjkPb89O3PnHzyXzc82rFjK088egPTJik8dEM64YhgwcKjvP3OAXJrhpDmbc+ixVW893omn3ztZ/bLbuJxwfDBBs4eYWHph3nE0VPYSdUoM/QY+vTQo0q109l5coNsQLOURkr1GLZWr8GaEWvWsRNg6FAVOz8vJ5vGiwu7qoyTR/y1GOzYsYOT+4WwO4w8+6Kfn36JEY4oREQEW4aMViPo2FbLG3Oy69vBWaNM3DXDxvhrq3B5EvXkJ0C1PYE1VSY/V13vHH/Hw3YevTu9nvg8hnBEkGJMnjM/V80Dt9k47/JKLjnfzEn99NgdCeYtcNMiT8PZo0y8/aEPRRH1JVe/h8udoKw6lVvuPemEYvDl518SDUfZuA1mXHd8ci5JyRJ/gCsnpvD19+WUbBBkBNuhktQoQqGaMirEEWz+QsqpJi87yvzncrnIUcqRjWFs/g5oJR0REcaRUkTHk+qYdqWZdT+BPVBFlVSMRisoTBfcMNPHm3OyGxDgu/ZFmPWck0XzG2azTr/OwF2byjAGO5Mq2Si3a0g1y+Rmq7ngnEwsaSo++7p5bap/OvxhL2efCeefmYLHpzDmkkoevstGVU2ctq0av4cLPvRy/ZVpjDnVyKVTqykuiTN5vBmLWUVpeYwHZjsoyFPz1aJMzrloNZrqNmQkkmZ9XuHkCPvIpw0xopgscTq01aLVwbS7anntmWze+8THOael8MkbaSx52YKm4342/dgwU0Snk3nyvgwuvKqKSRdZuGWqlS4dtdz/lINnHsrkifts3PN4oNFv/0948J6HEUczmf/6UTp4hjQivCRJokNsAFv3/8Lm7VH2FEVp1Ubi9FEavvrBzZ7tKjRWOyqLnaEtNXh9qyitVDjnNAPdfnV8vvV6M2Xltfz8nRODvR1aYSCodRBOP8Jzs020b5MkPm6e6WT/bg3aqJk5z4YxpAa46HwDPyzOr+9/DhyOMmqYqZ4k/D0G9tWz8LMggcCfj0VWVhbDTp3COwueoF3r5iui2hRqWL0hhEYj8dhcJ888lNEoA0eSJJ66L4Ph55ez7LN8ug8vpc6RYNE72fTvpWPKdBfbvt9PVrhD/XgQFWH8aYf59ucgt1xnxWiQiMQSFNKhSWInX2pNhXyQuroEdkeCNoVNjx3VtQn0+qYJhz9CaWkpiURjA6gqUYIHJz0ZjNN8gEAQ+INpl4yMxaihOn0pBgME/DI6eyvSo62QJIl0sjnELpQ/mFsqKBw5miTNSspi2KvVtIl05cdvDlHr9LNsmYdUR0fS4y0BiR+2l1PJfhLshdQ46jSZC88a969XRjNYtmwZfmeALqJvw8w0SYWVTIJaPYbftHEhBNffXUvn9lq+fb+gPkN70ec+7p8RpLlHGSVMWtrx8y9dFWLVN6m0ivWqJ8YlSSKDPPSOFK6cvpGTT5bJz1MzdEAK779ioauvZ/1vbCl1wC0c7GYDPcWQBnMrRSiEhe9vW1OVHi2isiTAa89mN8q8lCSJ55+yMmj9AaxVDclPDTryszWUHNWwYm2I4UOa7rOWLo8SQaGApjUfZUkmTclm5Ton11/Z9G9cvTGERmvhxx9/ZNCgQf9VctCEiVO5964fsFoivPquh+8X5XP93XZUqiQBaTTKCCFY/IWX3fujpNtkBp9VRttWGqIxaNdaw6tPZ9O6pYYaexxfQPDYXBfDBhsbubV//p2fwnw13y8P8sG85DxHCMEb73v4+r38Ru+tzari/lttPD7XybzZ2eRmq9HrZW6fbuWGK1OZOL2adKuKfr30qFQSndv6KSoqokuXhhtvfwa7d+8m4F7HBZdG+fBDgYlUithGB3qRI7UghxYoQuGwtAu10DUr52bBmszyzLUz6z4Ll447Lt0086akoeu8p7dgclnYx2ZyREuyaYGMijqqKOcw7elBgjjnXuHmkguN3DCzlsrqBKkWmQ5tNZw80MANt3rRlHfC+huJrKiI4MFJKzqxjdXkFGTRr1+/E45Fc/hbyc8DBw7Qv39/xo8f/3ee9l/8Q5FIJJh8yRWkHMjBJlnqBxpjPIWdrKOD6Ekqyd3umIhSZ9nL6WND9OuVhizDN4srKchomPEy7uLzeXn7m+wW60FICBR0GOlAL0ySGY9wovrda5Guz8BhKkNdrWlAjgWFjwPsaKDvWWk6wu333saQkwfzzlvvsXXjVqwWM7dddS8DBw78XzuR2bVrB4/Nmsb0yxPc+LyOaEyw+Ms5TL7sFZ57/gPy8ppOef+70aZNG8zWFHBBJ6k3ZeIQR1M2culYC0OGqBl3VhZqNWzY5GLpJztpITrhwdFsyV8tFdjIIot89rCJLqIfBslU/3lQ+DnITrrSnyB+drORzqJvfbmUEIIK6TAd+jg4eWA6X/yUxcff5pBQktcym+LEImFUcSNqtRZtBrTLaE+79uDbE2N90WpaZv2/id3/RrRt24Ytq7dSKg7SgnZIkkSKlIprR1c6D95Cxw5q2hekkHFkYL1xkdbZgufn27llupkHnnJQY09w07VpdGqn5VBxjMfmOjm8T6aCEj77IsQj96aiUkkIIZi/wM/2lRYC2hCfvpnLR1/6ufjaaoSAFnlqZt5oo3vnpL4PwFW31PDgHalceI6ZSTdUc9vUprVv8nPVtGofx18dQoMOl9P9l2MSCoV44tEb+GKBilRLcoGZCtx9i4Wzx0QYf8lG8mtOwXM4h/OvKGbihWbunmGlxp7g5bc8HNyvIhqoTk5s/sOuskZSN1kGHcRPRpqKsLaOzTuaLh+C5GTyGw6hCCU5KfpVi7JGVUKN6QifzFn4l2Lg9/vZtM3HSy8HyAy3RWRW0aNPnGuuNKNRw83321n5RW6jCb85JUnEvPCGmxcfP+48PO8tNx6v0qCf2HcwSr9ejSeFA3rrWLo6RJdfs4KHDDDw7Qd5fPqNnw8+9bFlZ5i8HDWRiOC664P4I2p+WBZkzEhTo3M5nAl2749yxVXXolaf2HTsiyVfJl03PT5c7uMr+dEjTCz5NkDv7slJ9GfvpfPeR3W89mY5oYBMtT2GMZBPH05hD5vowWBE2mrUaplP30vn4ilVrPjJQZw4ua3C2DJAZ1Jz5QwnwVA63eiPDgMiIvAW1VGVtZW7H006EltTZapqEuRkq1n4ck4jkx2LWQb18SwabdxEnTNBS6PMpl2p7DxgI81cjMvlwmptOjPrnwyjJcbEC5PZFVeMt7BxU4xJk0MIY4zDR2ONCLBfVgdZsiAPtVrio9dz+fx7P1fdUkskKki3ylTVxBl3pok77/dBTItP5aA8UUpcxEkhDQ1aKilGLanRVcice4mDvj10nDnKxJkTKvB4Fb54N5e33nQSlNw8dXVqk+OsJElcOSGVRUt8nDnKhCwnS/WDQYUzTjXx5LwT2wCMRCJsWrOZgkQntnsqm9yQhGT5scWYzvdL6yAuoVKBwRTE65LJLVCYfImZm6+11mfpO10JJk6v5pOvfVx4dlIXcO6TVspmxHhr4QGWrgjjrApx/plGcrJlNmwNc/1tLvyHWtAr3iV570FIBBJ8+f5WcjP9zLgu+bzSbSqOljYm5o6hoiqOw6WiY8fGWdp/hNKS/Zw72sTeA9EmM/AB9uyPsGiJn0gYHK5Eo4qG+njpZLKz1DjdCp07aHnu4cz6NrVgnpXnX7Hz5rtlOKq0aHQKtqwYLz6cwoZtRgaNKcFoUBEMaGhJ8xIerVJyad+5jOfmu1j8WtOmJq8v9HDuBX9cjdMUvvv2M0h1IFzH+3FFKFRRQg9OoiJrNZOnSDw/L0bMF22SoFWEQkjl4a25KZw3JlmuGwwqvPBaGe+9UU2+I1mKqqBQSTE5TWzsAVRTRsynYK+L88CTLgrb5JKZpyNb2x1fHPqfEqGm7AC1B7eT4exJjtQSm8hms7SUnm06kd+2Nc7qpg1m/gX89M3PJEQcM02PE1p3Pos+r+Hyi5Pv38p1IVItKm68puHxF52TwsOP1qBUNC35UiYdQnXUz9Mvy0gSzH0pRLvAiCalMFIkC5vWq+jaPc6Lj2XS92Qn+b8hPo8hTUrHJrKpo4osjhOPDsMhLJbmCfUTRWZWAYf2C7Izm+4fzSkyGVkJlMrkvQsh8OLCLpUxtodMSWmM2+/x8sbLMqkWFa1aqOvv5c33fFTXJtCib2SG+FuYSKXOWcuOPRF6dm3Y7yQSgrtmOXBst/Ls9nlEbbMZMuokHn7sob+U8ZiXl8cll93L+Otu5MfF+bTI1/DxG7nMfdXFC2+40etknK4EtXVx5j+TxenDTHz+nZ93P/Ly5F3p9OyqQ1EEPywLcOesOqZPSWVfUZSh55Zz/VVpnD7MgNOt8OIbbjbvCPPwHem8+aG3vsqhtDxO20JNA+mT3+LkAQZuuNvOzr0RunTQkkgk+zi9XubFx7O4/WE7H7yS7BMNuijvvD2Pp2a/dMJxeOuNp3j2QTVtCjM4WlbDptVBcmnFdlajFyYkkmbNqSKDqORs9jxhQgT1NZw5XMel4xqT0lOnmPn0qyoOr0vQhf5ECbOfbQgU0sioz/63S+VYrTLt22j5YXEBHm+CPiPLOLhfRoQFxI10xFbv7H6IXdRRhQYdm1iGQhxZZf3b5CDgbyY/1Wo12dlNC8j+i39xovjl51+gUtvIgdYopdBTnMQe7SqyMmXUsozFqjDrJiNjz0wDktk5YXWIq6Y33G468+wzmf/06/RyNZ1xVEUJ+b8xQhFCELdE+GjJIh66ZxaH9uxBG9dT6SwnmojQlm6o0eARTkpU+znz/NGcfc5ZANx8WzOigf/LEA6HeWzWdJa8qcKalhzkjMB1k1SMOiXKDXdfzYJ3v/1/9nsGnjKAvV8eoUIUY8KMNZFL335hxo89ninw6lwrF7hqWPGTgwQKB9hBB9FwEhIWQUo4gAkzObSgM305xC6EEGjQEcSHFh1d6IdeMqLHiEqokhqvIoEKNSGCIMW5uJeetVutLPo6l4KcMONG19Cjk4/lq33ce5OebE8ya1jSgDerlvQuKZi7GxkUHMquI5tIJBJ/ubzh/zImX3053332I7W+CmqpwGQUGG0htHoFOSo4b7SJl+fFyf2NY3tGoCML5nn5fmk1/ftpGoiad2yn5d2XcnjgSQcfLPKjxNW06V3OgN56Nm6LIEJGFCIQTOXH5QGuuzy1SXfWn1cGCQQULh1n5sxfSa1gSJBua/4ZdmqvZs2qED7Jzaief73s/fPPF3PlJUo98flbdOuko3NvF999/x0ZGYLP3syhujbB5h0RUi0y10xI5aF7ZboyCAmJ/ft+IR4XDcxTjmHfgSgxb8MdfyEE1WnbaNvHxTO3mkg15zP1jhouOsfcSBspEFT46NMIPRlONSXsYA2SkAnip12nXJYvXoXJ1JgQ/E8IBoM8P+d+6moSFLZUI2mLeOxeG6cPTz4ntydBp/baeu2n36NHFx2Hjx4nIT77xk9ZZRyPL86gMWVcdG4K5hQVldXxJjdNzh2dwhmXVDD+vJR6ck+nk5kwzkJxaYzvpgS4dWoa5ZUKmzYHiJQYuf3uAO0/0jQgp/wBhfMmVzJ0sJ6N638+IaMTgKOHSrCpU3EF4OMvPDx0R3Ij8OSBema/7KxfbKhUEldcauaKS80sXx3ihulx8oPd8AgHKtQYJCNVnuSzTSRg316ZHuJkSnJ+4okHrZw72sTBIzHGjo3QVTm+gSdJEqlkoq8ZRkXJKn78PJ2Pv/JTVRPnvlualhr54usIGl+r+v/H5CA2a8P367ShErt27WLo0KEnFI9/AixWE9HYccNETyBC594Sd83I4tE5Tt5+oSHpJMtS/but0UhcdI6Zi845Xpp2+0N2Jl7joUf8ZFpKvz4HCQLCyw7W0Y7uZB0rZ3SDY6WbopwNzH7AwPljku/By68FSXjNZBl1tGvd0HE5kRB4vAopJplWLdTc9ZCTBS8bUAVteBU1g0baef0lCyZj2gnFoa6uDk1Mh0NTQmqmH0/qL4RCAsmdgdXdCe2vmSxhEcTjd9Fa3wZLqAUg8IkShO0wgwcYueP6hptVNquKL97J45Tzyjh/zHGduhb5Gh68K5XsbMHDD6oJBRWWfBvA40vgqzHTKtG1ARmiklTkufvxymvLuHKSgizBuk1hdu6LcOUES5ME8dPzXOTk9SYjo2mDuOZw5PB23n/RxqQbqjnndFOjDPNwWGHeAi/E1Cx5N4N7Hq/7w/OpVVBjT5BikjEajvehkiRx83QLN00z8+Ibbt792MuQAUbe+MDD6OFGDHoVH8zPYdLVHvgDzk4CbrnOxr2P17HgQw9TLj3+/iuK4L4nHZRXxfB6ak4oDgAlxdu4Zoqez17bT2Ygqa1fQzlqtBwwrOWJ+9S885GX52en8ejdu8nz9ml0jjLpIJMmahl39vH3xGiUufvmVBIJN5+9UIoqaiQVG24c1IhysqWGUh1e4cKLE5XLTI8h1eRoOtNhRGsQgi7tvBj0sOuAmZzC7gwdWsPid1bRonYoWklHnmhN5FfH992795xwDP4pqHXYkVERJYyOZBWgWzgo4xBxYoiQwkNPuzhlkJ7WLTW8vdjLI3c1HpdUKol77jBy313r6RAZ2ECurE5U4cHJ7Zem0b+3lmdedpFu0aJzN646PAYzaazZWM6jc52onLnNJrzkUsg+tpJFPhERwmkpomWvOmI1zVfSnCjGnn8ZP3z72h8ec8yWxSFqKKEouSkujPz4WRh3yElVlcS5Z8joDXE0VicXX6hl174oazeG8Xl0pJOGDzeWZkhon/BQZxfc/pCd8WPNTDjfjMEgsWl7hLseqaOiyEwn0QmiQDVs+2Qfd4dn8vTc2X/pnjt06E6GTU2L/GQcU0wy992afO5CCPwBhRHnV3D6sOTcc+yYFDq10zLvbTfFpTGi0eQxudlqtu4Ms2+vhDjQjZfuSfCCxYGU0KB29MZrLuKrH4LodRJ1jmQlUSwu0GmbJ+ckSSI/R82sZx1ceLYZo0GivDJGQZ6GvBx1/QY8wK79ETTarXg8HlJTm/YpaQ5OR0l9Vn2XDlrsqzuSLuWQK1oSIQwIdBiQJImtwkGIQIOkn2NwpBzgpH4yk8c3n41743Vm9h6sw+47RMfoYHJorMsZzTrCxecnz19cGmP6LR6kQBpav5EAfmIE2Mk6FJEgLkXIpRUDxWn1WvV+4WFvyWYWvLWAq66+6oRi0Rz+VvKzW7duHDly5O885b/4B+PLT77C7M9ocodNJxnIj3bm/2PvvMOjqta2/9vT+6T3hCT03qSJ2EAFsSEoUkTEjmIDFXvBjqCoiIoFO4piQxGU3nvv6b1nMr3u9f0xmDgnia/xeN7vnPd4X5fXJTOTvWev2XutZ93P89z3jLsLuGFy8wfzzfdcxLfrwplnnhnx+sH9B7G77RSKE2Sc1uz8FRWiiBDBiOrOPOkoF4w8l9TUVBZ/8BZut5vFby7mm8U/Em1PpoJCKihGh4HUUHu2b96Oy+X6U5v6f1f8+MPXTBoTIjqq+aLcPlND1w42Dhw4QO/evf/l32XNmrWs+W4dfnz0YggWKZqQJ8jzL6ynTw9NY2ZRkiQWzo2m5+AaeniHUk0pO1lDmshGjRYbNbhw0JNBeHFznH24caFAQo0GI1Y0aGgv9Yg4vxotMjKd6IMWfTjjKcMnSzaRXxFNXLSPOfeeQiLIR184eemlIGm2AY33sAiAqSSebRUbOO+CczF0UhK9I5GtW7cybNiwf/n4/achOzubvkN7sfengxiTGnj2aT2Xj4xGqZRwumQWLbHhDnkiSCpJkkipH0hhwc8s/7DlSsyH7o5m5/5yFs+L4ql5dWzc5qJDRyU3TVaRnKjilw0+Hn2hjpQkFcMGRxKAq9a50GklUpPVjcQngEHfFAS1hKMnfahQU6o8+U9pfu7fu4Hn72996Z44zsSunzXg9vDsXBdLFkUz8nwjQgj6D6sm03V+Y4WDri6TJ58vY84jkcGV3y+4bVYdvpqUiPm31pjD1dOcPHJf0wb9rpujmTS9nGcfimsk9w4e9XHTXbUYS/ujltSk04E00Z4CjoNe5vMvv/3T7U3PPfsAWlUV8+fE4PULln0X4sJzm36HYBC0rWTeG6+jPsTsp6vZstNLUrySSWPNvPOpnTVfJvHkvDq+W+VCCNi5z8egfv/gyqqWeHlOHOdeWcKs26K5crSJUAg+Wmbnm5VOvv0gpVEKYNpEM3fNrmfDF2mMujqXQQPU9O6u4dgpP6fyAsy8NYqF7zeg1eVgs9mIior6w+MgKUN0OrOOmhpBZWEMMx6s4bXnwm6d77+SxE0zK0lPVTV+v8VL3BzapSWuuj9F0klKFbl0kvuRK45QXyrz3IJ6rr7chMZnpUp3kvvvMXL5yHBSYf7rLqw1vVrcyGklHfWVURSVBrnuajP9RpRw4yQrJwviIz5X3yCzYZuKhPREJMCHF40hhi17LOh1Ciqqw3O3yy2jVv91G8D/S2iX2ZVPvtrEWQP1XHltDTmFIQ5tSkOtlnj4uVrmzK9l1m3R6E+TVka9RE6+v9WW6C07vXQODsAkRT7/RslCDzGQcgojjAzMUhRyxQAefOIA7y0MV2p8+YmGLqFB1LiL2LWnkKED9Xg8Ms+/Vs+2PR6SE1TU2UL4/YJQcQapgbD5YDwQKPBzzeRNnHNJC1qSvwOj0YhbVci1t6u4b0YaxtPtjJu2e7ntrk3EFQ9Fi57D7KSvOBu919g4jykd7dFkFDVqtP0jNBqJUecbWbvZzQXnRMZxSz72oZNMWKxuxl1q4uOlHqLqWzZEkiQJRUUGw8ceQ6eVSElS4nLJ3PlwNS89HtcoNxIKCV5+q54TOUF++OmdNo1DGDKxMUquucLMVTdU8Prz8SQnhteHvMIA199ZSSAg+P7jeLp20pCWrOLYSX+Lzrt+v+DwcT/7DnkpKQuSnNh8LZMkifPOMvDauzaGDdIz7lIzn33tYNpEC+0zNVw4QsMPx8uJkZt3tAgh8JmqqKjSERujZP6b9bz8lo0endXExys5eiJAdW2IzDQV1qi2G8BJwsvDs2I5drKMNavKCQaUqNESRxIBr49Hn8xn4kQd468wcfCQjW8+34a1tismrHhwUWM6Tq1cyYLnUls8/l23Wvjs0zzKyyR6MJCDbKWeaqpECfGkokBJLeUECNCDgRwRu7DYs4gaYkEIuP+mU5zRO5wgqKlTs/CjdhzPS+TCK2DLkiLiAlnEkIg/GCao6+v/lgBpDT16d2P9L+sp4hQd6UW5KKSWSjrSq1ESrb6kigvG7mDEuVryCsMkU0u4dryJdZurWLf+F0K1MWiEHjs2jJhpT3eKig4z+y4DBw77eCfPT1AEG2XTmkHn5v47ovlmpYvg75jzqlAjmRrYHfiRgf21zLtTz+vv+unZe8Q/PTa/IiUlBZU6nsJiP9v3+vj8GwchOZzgOKO3lvqGEBW1PpTkYKOG3gxtMkesg1jh4TA7yQ71QOvSIztlFr+yG4/WSe9eWo4cFph9JgpDJ+ghmnc2uoWTIAHkvC4U+o+ydpObz7914HELKmtC+Mvj6RKI3KPHeVPZs3EfVVVVJCQk0Fbs3r2b9JSWY3BJkigpC9G/d2QFapeOGl59pulcl0wqJRgS7Dngw1/QDl3ASMBQicJrQm9PwyRZiXLE8PPqX+jWO8RLi+p5/pE4MtPVHD3pa1Xm6MBhHwJBSVmIp+bVMvO2KO57qoYOmWqeeiAWlUpCCPjgCzvnDDaQmhxg/fq1XH75mDaOQlPV/K49QaJJaLx+HXrcwkll7G4UVjupigBF9vUkVA1sdFoXQlAsnSJkrqVHVy1Wy+9ptipRoaIh6KBcFJIsNRlWCSEolE7Qt2+AhDgVRSUBRl9ZT2zpENpLpsZ10ykaOMF+OtCTAu1eOvatpKS4EmNdB6I92ZgkK73EEF554dV/T/Lz2muv5aGHHuK7777jsssu+ysP/Tf+CxGSZaSWospGSBw42ryN6OcNbo4XWPj6u88jJmNZlnnq4afp6T2TUnLZxyaiRTwSCmxU48WLCQvVoowAAaoowYiZE0eONx5Dq9Xy9effkmHvgSRJmIl0Ea8pDbL0k6XccPNf84D+O+DA/s3MvqX1irYLhgXYt2/b/wr5edetdxMkRBIZjYL1SklFUvkwJk3YTUq2g4EDJSrKJLZtD5Ee7EIeR3BiR4MWQdi86Ld/rxDhiV2DGjPRePFQSTEmmmfb8jhKV/pjkEwERYBicqmjAuoUOD1GcnLzGTq8igavB0ttF9K8Wc2cliVJQhc04i0NYmivQunUUFxU8q8duP9gvP7mawwd2I0l78QyuH8TEWUyKrjv9hgcTsFXr58kLRTZLhgdLTUzofkVOp0Cgz7s+Lh4fiJPzaulfaaa8VeYyS8KMmmcitunmblgfClTx5u5crSZBrvMx1/ayS8KcOxYiIQYDflFAT5b7qC2PoTbI/PK2/U8/WDzyp2SsgCnirzY1NuZOkXNh0sWMO/l9/7UeGi1elzu1ttEbQ0y0XIiiZ4MitZWcMXEw6z+Jp7CkiAhhznifoxxtef7T1zs3lfDrLsMpKeq2L7Hy8uveVAVdcNOHiERdgsXQuCLKeDBeyNJrStHm8hup+axF2rJKQjgcAocdkFivJLa6L34g8kgCdzaatzeIGZ9Emaz+R+/9h+Cy+Vi/77NXDrCgMcn8+YHDdx3e2TFQWyMgrKKIIGAaNGps7g0QFy0ktXr3Rh1SrIz1ew/4qO2LsSlU8oYf7mZp2fHUl4V4rb7q1j2TnMzo+9+cnHb1ChO5PoZdF41SDBurIqflqZGaKhKksTLz0bTY30+l5xnYtZdZvIKA5RVBHnh0TjOHKAnLlbFE3MdVFdXt4n81BmdLF4QzQsLHHxwysE3X6lZv7WIKVebSUpQ4Q8IvlnpZNN2D5IETgdU1vsoljZgjvKj8aqo9BSTSjYJ/lTen1vCe0tKAAXatAquG99UzXT8RLgNulU0xLLsu3w2bxKEStIYfkkNPQf359flV4jwf+m/8VIyoCOaXry3jAhThZ/WBZk2o3lF1t8AhTCwc5+PcVNqyN+aykUTqxrv8YXPxXP3ozVs2+1FrZbw+wU6ncTjL9by8RtJzTam3/zkoKYKsmh5g2mRoskRh5pVP1ulGH5ZG2T0pBIOH4AO9h4gQUwwlXc/PM71E41cO6OSmyZbGquRAU7l+Rl3bQXuvCwMp40R1JKGdNtgdm890aZx2Lt3F5dfouSJB5qefUmSOHuInm+WKhkzZi/qqmyiiGtW0RIkgEIFmemtb3+6ddZQVhFpcjL+pgpQyjz8dIjYGD3vftrA+s1edL8To+pkE8ePh5h0tZGffgoiCQM/rhB89305gwdLxMWqOJnrJ7udmksvv/ZPJYTq6l3kF2mZcrWFxe+7GXGRE4PVT0DhpX2WirmPx/L0K/WNZOedN0bx0LM1LH0rKWKuEkLw1LxaHpwRw9JvHaQmK1utWtt7yEPHbA3jTlcRr1zjYv6T4XXhjptMfLHsKKay2GZu6rWGHLRmP4ePSyx6IZG4WCU1pzWSP//OweL5CUy/rxqNRsHZZ5/f5rGoqfXwxdcudm9T4Q/IdKVPBLFfXq+hX69SAJ55NIqJV/uY/+o+TuWGSE1W8uh1Wh6cI7eqz2wyKpAMLkLokVCgM8gkepMxyFZqqSREgAw6YpQs+IQHJUqypW6YYwWhQGUj8QkQFxPgkTtyWPRJBlv2JBI/pBKxMXx//kpemK0ta/H9DRg+fDivz1uEjRpKRB5VlNKXsyLu2WgpAUvJxXy+9Ce69BQUFAfITG+ZANUZYNErJu6ZESS6Po1MuqCUVAghWL8hiNstc+1VFt77pJQ6fR4J3uYmMX7hw5rk4pXXFJQVabGJctKlDi2ez6ao4vJLNGgNIa4ZY+T51+o4keunc5e2Vzz/HkaNnsbICc9w02QLS15NxGJW0mAP8fq7No7nBPh0cRxXTcmjW835zfYqWklPtuhGMbl0oAcKSUE3MYCT+l+YOlnLsy/XYTHn03DYyhF5F9miGwbJhCxkaqQyKs2HMQWiMGYXcMtEK+9+ZicrXUWPzmq6d9LzxtsO8st3YMSK2h1DlIhHkiS01VZ++vEnpkyd0ubrjYuLI6+w5a4dAEkSVNW0Li0QCAgqqkJIkqCiVInJWM3wcfWMH6fD5xMsfn8v+3aoSa4ejKIhgcH9a9m+x8dDz9Ywe0Y0Fw83smiJjdunRcalaze7ufvRaqZPtTKon46yyiAfLXPQKVuDyQgvLawnJzdI/3PLMZhg2XvxbNvtpcHRirvz78DpCusMt0tXYzRIeAmgITwX26Ua5C57+fC1KHp3D+9VCosD3DprN/t3qcFjwocbSeOld5bMoH46Vq5x0bNry1Ip67e6sdll+oaGUUwe+8QmoohHILBRjVXEUlsbns/ue8ROdOnARomyX2GSrGSJrhTod9OtmwJrtIykCeFMPErOsQoy3QPRSQZUPi0VFRUkJbU9MfaP+EvJzy+//JL09HQ++eQTfv75Z9q1a4fB0FwoV5Ikbrvttr/y1H/j/yBGXXoRiza+j97TchWlP85JSW1PJtxWwJiRfiQJlv+kAmUXli57s1kb8fbt21HVG1BJKtrRmXTRATv1CARpZOPGSTE5+PCiREUPBqKS1BQXHG0sPf/s08/wloZaDQpjAsl899WK/1Pkp05nwO5onWyxOwQ63b++0jU/Px+f24caHSn/4LKpkbSk1gzFV+3l0x05gIyZKGSk0+0YEum0p5QCutEkkO4XPo6wq5HQ/BUB4WcvGyNMkEIiSAAfBsmE73RGNI329OJMFJIChSyQAiYcuanYqSab9q3eJ17c+FVe9LKJoNFHWnrLlQZ/A4LBIJlZ+gji87eYeVsUS5efIlTUPkL7ze//fc0wr080ki6zbotm+LgSPvzCQYcsNQa9xIGj4aq/BW85+PwbFzHRCgJeBXklfhCC/PIgDz0jc+t1VlKSVGzd5ebF120kxCu5dUpUo+7PgSM+Zj5ezVmDdbTPUvHI3THcNvsYx44do2vXrm0ejwtHTuDjr/bzxKyW33//Ax8xIgkksIaSqDhVyq79XkwGBQo5shJBkiQSG3rj3upm1qF86g15pGdIBINqqkMlRGlMHAxspos4AwmJDp3lZjqaEHZB/2RREr3OLSQmSsXjsyykJKrZsdfDtz8Vc9tUK1dfFk9pRZBJt/OntY+LiopQKdxcOy6WW++vZvzl5mYbVUmSGH+FmZfeqOfBuyIrf2VZMPOJGrZsgnbKLjh9Jlbl1EBsJe8sTODVd+pJjFeh1SrITFfwyD0xXHZtGVeMMjKov57yyiAffmGnfy8dt19vZcVqFyvetaKIr2LO7NbdlocNVXHTNAOpySpSk1U892pdY5X6WYN01NbXEBvbcqt4S5BlmYR4FTff3UD59vZ0CVg5HthH/SkFLz+vQhsyYc528cbziVw8IhyDrVzjYtYTtVQXmLDVy3RjADFSE5FtFlFUVpnpMPIY/kCkEVZCvJIKPOhpeZ53hBx89qaVFE930iQ9IVcQeYAg6PdRUZ6P1yMhhTSoUBMiiBoN0SSgktQ4deVcOi5AdV08ecV6zjpn7P+qid5/Emx19TRUadhRIJEejCElpbrxve5ddAzqp0OjkZh1WxQGQzj+eeG1OoaPLWXu43H066WlpjbEgjcdfLjMjqdO/7vPohIVAtEsCa2U1Xy2KIYRl9ZhcITXTYWkxFDak7NG7+Wu28xcemHkBqdjtobvlsYw+tIDGKqaZIf0kpGqkuo26Xl9tewtFj3TMlHYMVtDQrs6dlUdpCeDm72vw0CFPVzheNaglttXt+7ysGK1J/wMCHj2lXquvszEF+80zSdjLjZxKs/PxeN2YS6/oBlxAODV1xATreCbpVra+89sJGKdooG92/fy5BMqBvfXsmSpg1D+xja3ODqdTrTqsDnb528nc9UVBj54Np0GcYpnn45mQB8darVEckLTd+vWWcstU6yMnlTGpHFm+nTXUlgSntcG99dx3TUWzj5Tz+VTSlslEN760M7Dv5lbZRl+LdaOi1Xy6QcWrr1xA6raNLTORAKSjwZLDmkdvIwbo+eOG5qIgbhYJY/NiiU6SsG0u6q497YoXnzNRmpq22Oi+moFMx90EW3vTBKBZhXNGlnPkaMyYy8J/7t7Zy3vLmyaa3bt9+L3tf48BAIC4dXTnm7sU64jPjqAS3EQTfEQUqTMps8JP0fZTQd6AqDUSBi03mbHUyrh9muLUKkE67Yl0nBOJSU7DtHZEk48ZXVsmTj7G9CrVy/UKiVSUEE15aSS1fL6KylJDHak6FAlc+bV8e4rzaX5qmqCFJYEGNhPh1uqIQ1LY3eMJElYKntwyfhDLPsglsfui2bGrFOoAkaigymN5/QJD/nWrUi1EJV7FhIFyFSGDVOlSCJMFiHKDIfpRYiff3aj00m43IK0FDUqqYK6ujpiYlruWmoLPB4P7yx6ndl3R3Pr1KZnwWpR8vA9sbz9kY1NOzyYlcYW9W8BoogjV2pKgkmShN7WjtmzCzDEKFj+cTRffO3hzfdcnKjagghJRMfAlEk6duyTGT7MQ68eRj5a5mD3qoxGff0nX6ojq6PMVff6iY+rZ+XqCn78MURM2QCUQonL2XYTPIAhQ4bwnFfDNytdjLm4uWnaVytc1NaHaLCHsFqaz9lfrXBSbw+xYXkKZ11WzvfLEhq1lH8dg1cC9Rw+sgrh0PP2h3aUSujdTcP4mysIBsNGZ5u2e7n7lihSElWsXOvi/c/sbPshvdE4qW9PGD3CxNyFdRSXBvnooxCpoiu6UCxehZsLRuaiNLt49a3+bR4Dn9fHA3Ma+GhhEjdM1TFnfz5J3i5hTdfUfWz7Nq7R4R6gXbqaFZ8mM/jCMo4frUeNlixfP8rKdhIdpeCDz+3cMNHaTNarrCLIpu0eNLIOrWSgAz0IiSAObABk0gmFpKSoqIJvVzrYtNVPPHb0wtRsvYwmHleMgrUrmmLSVetcTH+gmn3uTXQSvTFgorKy8t+P/NywYUPj/1dVVVFVVdXqZ/8mP//G/4RRo0ex4KXX8Oa70UmRJLpdUUt612TeWLSE0tJSNm/eAAjufeBs0tNbFiAvLy9HcigbS60VkpKo37iLGYQJgUyaFOlcpw7psNlsBAIBFrz4GnphbbHNCUBCIhQKtvzmfyhGXjyRj77cQu/uLb//xQotTz476l/+PVavXo2ZGFw0oKDlSlQVapzYkAlhxIJAUE4hnehDlBSHSzg4wFbSRXtMWMnlCJl0aZaJUksaeouhHGArA8X5SJJEkGCjGdYJ9tOFfhilpgq2UK1EckYSxbnFyA0yNmqIJrJKDk5nh61WzBl6fDVBqill6NChf+FI/d9CVVUVvXu0XhFjtShplyFRKq9DW5eByh2NT+HC1uDhRI6fzh2aB3VFJQFio5WNxNlXPzhpn6nm3ZcTG0kfIQSffOVg/UY/moPnUImDPI4QZ4pDiZIpt3p5ZGZTUNsxW8P4yy2cO6aEb1a6MBkV+HyCTu3VvPdKIsu+d9K1Y3iHeNNEwQdfv0/Xrm3XNRo69CzeeyeOzTuqOGtQJCH8yiI7jqI4En8TyBrqsvng4wPMe8aKX1vX4oZWJxmQHRlkD6zkwVlGrr+rgk4DAzx0dywOh4olH+1g70EfPX2tkxOLP7Yz8nwjcx9vuufPHqLnpslWrr65nPOGGshMV5MYH8But/+pKieTyYTHE2L9Vg9TrjbTv5eOl9+qZ/SISFJu2gQLjzxXy7gbyrj31mjapak5eNTHcwvqyD+mY2BwOFJICs/j9hQCDX6unbaJFctjuWxKGc8uqMVqUXL5SBNfvZfM2s1upj9QydTxVt6am9Co9fnJcgchnRKV4vcJXaNJwdETfj7/2sEvmzwolTDuhnIuG2nkxolWlEpFmzc7TqdMVW4sdb4aFFINWqGjAz2JCsVSmraGjT8kEB3VNE+OvsDE0IF6Rl5TSod2WvbuOIKhYmDE2hpMLGLhC/HcNLMKl1tuDNTvnK7n9p0n0Z/WLv4tZBGihgq6ePqhPd1uqJRUyA2AQUXRHhexJJBIOiGCKFCikBSECBvs+oWRr9mONVHCYE5n1n1Ptmkc/psQmxCHtj4DnSQwYmHjpgAP3NX0/pzZsXz2tYPLppRjawjhdAsCPolgXRTXT1Qga21IsgptdSc6y0ns4GdkWjb6EEKEf69/eE8IgdPnY8i5MtU1CgrEJtJoT7yUQlQwGYdXy+SxLVd2t0tXk5DWQKAy0mxGiZJAIPCHSW+Pu4GEuNa3Lz26aTi5y4SgeQJMJakJ1ccwd2E9Qwfqmj23toYQew74WPp2AhOm2tHXZEOWjUdmNn8+O2ZrmDFdz5KniogPZkW8FxQB5NhSNAETHfzDIs5jkqzoaoZx56yfefRBPT98ksK6rR7ef+9V7r7n0T80BhBOCGuVAQ5s1zPkgkouHqWiKmo/MTEKduyV+HmDm4LiAA5nZPJ65PlGzhmi58sVDl5/18bGHR46Z2uos8mcygsbJ1ktSp58qY5H7olp1I0NhQTz36wnJkoZUQ1/zpl6vl/tYvK48Jzep4eW/VsS+OHnerbtqGHVegdfLIjjwWcc3Hxty5XGt0yJ4vX3bFwywsh7SzV/SgPd5Q2R6OtIxWmDo39ENAksW36I2XeLFk1JnppbT1095Bb4aZ/ZPG5YutyJui4dCzHoZDNy0M64SUp2bt/J8UNqFI4Y/HjxE/YD+DVxLnuhxtlyxaEkwaXn5bNxm4fohFQmXK9g976waOrBPftaJaD/2yFJElmdjOQedaJDifl3OhPMWCEIW1fX8NgLNcyeEdNoUnPkhI+JN9XgrtNz7vkeFLY4jkt76CrOaBx3ayiJ2r0hhozaQ5+eaoYMkdi6bS957sMYJTMByYc76EHtEyR4O6NETR1V9GQwh9lBnEghmQxUp18v5ARaVYB1m30oUPL+x25uud7I4eN+unZUUFZW9k+Tn8FgkMcffhydxsONk1s2Frv+Giu9zitCGWy+T/kVkiRhsshUSPtIbgh3ZOiEkSuuV7Juo5rFHzl45N4YZtwcGc/V1Ib4dnUDG3b4eOtjO5u+TW9MnM9/04bVrOCr95qkMYYPMzBrRpARl25HtmcweGjzxNUfgU6nY/Rl13L3I4v4ZJmLOKuGLp2VjL5Qy9sf2/H5Bc8+FMvUOyv5aGFSxDy275CX1961kRCr5Jb7q7n+GnMj8RkICKbdXUlGqop5T8WTkqhk534vj8zxU3rCzLvvODHFhJg6yci5Q8Mk6uMvhjvKikuDLHgmAaNBgd8v+Hqlk+9XuQgEBWcO0PHTGg/9gheHpRQkQEQjKlPIrT7Aow/OYtnXK9o0Bgnxaq6+3MyoCaUkx2ko8NnRi3iCBLjycm0E8fkrlEqJR++LYtYdKvwuDac4hKEkioeeqSPKquDqm8q57Xorl11oIhQSLP/RyXuf2ln4fBxnnedsOo6kiuBV6kU15dUBHp+RQoqrA17cHGALyaJdRIu8JEnN9vUXnWdk1u0B5j1mIsd/CCXKv8xX6C8lP19/ve2uVH/jb7QGtVrN+5++yw2Tb0JZpcPgiEJGxh1dR1QHMwvfeROA1NRUxo+f+D8eLz09HWENgr3l91040NG8Utmv8hAXF8drr7xOfH0GpeS3eg47dfTs0/OPXeB/CPr06cPbb6bx84ZiLjgncnPy9sc+UtsNa7NI/59BZVkVEqBASRWlZNA8K36MPaSRTbzUtKj6hRcF4QUuVcoiTiRTTgFVlOLARldazqzpJD1qoWYPG4gW8WjQ4saJR7hQooogPgE8R8F8Lgw8fwAlRcXUVJZhdprRBMMElaQGjCHkxAb6Z/RBkmDHke2Yraa/zY5+B1FRUZSWh2htufL7BbKADStjePeTcpZ8nEddtRJ1SOLOh6pY+nZyBAnkcMpMn13Fsw/FNf79R8vs/LQ0NaKKUJIkJo+zsHaTh6Nf+CnmFN04A7MzivJ2v/DQPfEIIfjiOycfLbOjUEgEAoKO2WoUCoklryYiSRIVVUFWrXOz5BMnbocS8aKCfn00NNh+33iiNQSDQUqLAky6qYZuHbVcPU6LyyX45DMf3rJEEmw9I5IzKlS43GFTngtHKNn4WTFxgUhRciEEtbGHWHC/kX69dHy9JIVxN5Qz4uzwfDhmtImRV9ZQkAtut9y4cfgVoZDgky/trF0eafwAYU2gB++M5qFna0hP0FNTJZOTk0O/fm1vbU5PT8fjhb2HfFx3tYUuHTXYnTLb93gY3L+piivsLm3hyqnlrFrnorpWpn2mmoYaNZ2d5zXbTKolDdbyPsx/7RAXnG3guvEWjpzw89o7Nj79ys6Lj8XTv5eOqy5rMjn6+Es7CXFKdDEOZFsMew546d87koyuqAry0DM1nMwLUG8LUW+TaZemYs7sWNJT1Hz4RQPjby5Hpm0yAAqFguKCIGo7RBNHjEggh8PESPHUKkqZNF4bcc//iiirkolXmomLVWIxBfls6SbUISMCmViSMJu9JMZbGHW+gUXv25h12hBm6EAdHQfUkr85l1hPduP4BUWAQ+wgi26UU0SRyCGKWAL4SKiPIiM6nWh9DApP2CVWRXMCQImKY6eCPDhOz/b9f74q+L8BXbp2Zht7UKFCJ+kpPKXlyAlfo3u3JEn06BKWd3nw7hguv8iEJMH3q9w8NqceS8EAzL9WIUkQJ1IoI5802jc7VwVFxNB8o1FNKSZfMmkVvUgj3Kabx1HcwkE7qTN6nYRO13qSpF26kpw9/kaHYFnIaC3qNlX7qtR6GuzeFit3APLyZAyYKaOgRSOOVNsA9h9cybS7K3nh0bhGIvXQMR/TH6hi/lPxnNFbR6/ubk6uUXL1Zc0riH7FtAkWXnvrCIaSuMaYwC7qsCXtZ/i5arYv7dTiPa2SVKSr2tEhy4ZOp2DkeTrmv/0L8MfJT6fTyfH9Ctp5+lCr2cl3P7mZPyeOcZeaGs/pdstce0cFLy6s4/7bYwgGBT+ucbHngJcN2zz06qpl1dI00lNU7D/i49EXahk2SI/VoiAjTcXFE0vp2klDMCjYsdfHDRMtPHBHNJ9/6+CcM8Prw8QrzVx2bRkXnWtonB+VSonLRppQq10UVyrp21OL398y6QhhrdXUJBVvfmCjf/8L//AY/IpVP61Giw6ziKaEvMZE9W+hkBToy7txyYTDfPp2fKM+t88n8+TcOk4c1JJeN5BLJ23m24+SIyq+Vq/z8MxzAdLc4S4xgzCTUNmNj5dt4tsPk1mxysOS51Wk0rWZ1ILsAJUlhj0HS+jfq3kHy0tv1HPTNX5OFOjZsDOerOwYvD7w1ahZt24d55/fdgmA/+sQQqDTykQneLE3BPH4nBho+Tn14EaLnsT6IXzy0RpWbyhBDkHArUW2RWGpOZuk0wUQyUCBOM5+zS+kKDLBq0e2VlFLJWs/SSYpQYnHK4iPVXIi18+YCXXE1LYnJtQOQlBFKfvYhBIVGklLH3EW1ZRxnL3IyJiJpjsDOeHbwsE9iSgkifc/c/LS6w1ceK6OolLxT++nnE4nE8dOouhYKR16KFs0tISwfrlFq+WErYGUVkh2n/DSsaNEXJyN4p8aMElWRFQ1l400Mmd2LEMuLiEzQ8WksebGvy8uDXD1zeUsnp9I7+4aLp5YFvGsrV7v5qelzTWBkxJUPPqQgceer6dv3+aJ1j+K2Kh2OKrM5K7uRJlsZZtk5+lnT6KPclN0MANJkhBCYvzN5WSmq0lJVLHnoJeS8iCPzYxm/iIbOXkBFjzdlKh5dkEdoy8wcs0VTbHasEEG1n2nZ8ykWirXD8DlLiTW4uL2m8w8fHcs737SwM59XgQwsK+W8sog182oYMxoE68+E49eJ7FyrRuTSaJOKiPhN2ZBkiSRLffiwOGfKS0tbVMlvM+vZMzFRn5Z7+bLj3X0YyAnOUBQa2fIkOYcx6/o10uDzhgg3dWdfdIGXLKDinIZs1VwzeVmKqtCXHNLOQoFXHiuke8+SmH1Og9BESQoAqikyPjOJewUcIIzQiNQulWN+5IUkcUx9qAWWuKkcBWnLEJo9c0Lx667ysKC16pJLe1Krnz4L6n6hL+Y/IyPbz178Df+xp9BRkYGq9avZO2ataxZtRatVsuYq69oUV+yoKAAu91ORkZGi9ppAwYMIBTtJdjQ/CEVQlDEKdoTWd7owEbHnh0wGo1s3biNOJFBHVXUiIrGh/ZXyEKmIiqfV+98FoBQKITf70ena15d8J8ESZKY/8oHPPn4Xbz18REuODuA3w8/rlPRvecIZj/4v1Opk56RhpMGEkmjhFySRHqjppRbOLFTh4AI4hPC5fQ1VDRmo7SSjky6ALBfbP7d30aLnvb0oJxCaqhAJkQFRS1uqEL14NwMhv6QnpVOelZLFchKzCQgu8C1B+z1DuLi//XE8X8y9Ho9hw7XUlwa3+jg+Ft8utyOxyMzcEQZSp+FkC2FdiTjjTrJw/comXBrBT27auiQpSG3wM/+Iz4enxlLr27he+eXTW5Gnt/cJfdX3Hd7NJes30VMdQYWonELJ316hQnO2U/XYNBLLH2rSRfy0DEf182o4MARH6+87mb3dhWqqgyUQomPcq69sY47Z2jp0LHPnxqPS0edT3lePX0CF+Ou9vDc1kLs1NOdIVgkdbOq9DpVGd26wf7DPjyBIHmKg7h1dcR7OqJFj0OqpSH+GDPuVNCvV3jT1iFLQ3yskpw8Px1ObwAbGgTm2q7cMOM4H78dG9H+vmu/l/aZ6hZb4gHOPdPA7TMbOFbYDT8+7r3hfoZeMJinX5jT5rnRZDax75CDwf39nNFHx5svJnDDPZVkZTi56jIzahUs/9HJF9860KgVjDzPyJAB4Zb1D97UttieCmAhhq3bQ1x2efj9yeMsDB9m4Mrry5jxUCUeL3z0pR2TQcFP69x066Rh/pPxDBtZTSgvgxkP7Gbdt006ejW1ISZPr+CVp+Pp0aWJ2CkoDnDjPZUsnp/IjZOj8Pnhhdeaa1f/T9BojDix04neVFBMHKeDSHMdF45onUgaOlDPtbdWYyjux4BQ2I1WFjJVlJBXFKS41M9XKxxoNApMJhvXX2NBq1Ww9L0Ypt1RwPcrcjCFYgkRwkkDWnRUGA9jMWjAqabcU4iMQFujJJAUwm2y4ffIEcY5v0WDpox+/SQ2by/HG/By9OhRunXr1ubx+G9ATXUugdhCkA2I+u7EV53BFdesZ/Z9RiaPNaFSSdw+u4qv30+JMF674mIjZw/RcdYFuzGWDm+s5mxPd7bzMzJBUkVYNiQkQtTq8qlUnSTJ3xHZH0IhKcPxDUVUUhxRVaeS1HQUvTjEdrzCjdcttdpSCHAqN4iWJgKoWMphyo3XtmkcRl96Ha+/+xQP39N8Ha6oCnLiVAAb1ShQ0CBqsUqRkhL11OCvjOfnVQ3sOVCCXq9AyNAhS837CxIbDaLGX61h9tqGVrWjAXRaiexsiTL1Fmp9KrRaiQFnKHloloXH5jgwBKNb7RRSOmM4dryG0ReE4yyNunUtupbw88pfiPe0x95uB08/rOfwcQVXXRaZSDEYFCx9K5m+I4ow6CSW/+DisouM2B0yk8dZuHFSUzvsgD46PnsziZtnVhEKCqZNsDJ1vIX8ogCyLLj7kWquu9rCQ8/WsHKNm7zCANnt1BgNChY8E881t1RwxcVGLjrXiMMps+RzO+u3uOndXcsFV5dis7cunwRQWy/z3WovL796c5vGAWD2PQ+SQiYO7I0VdrEtkPfRgVR2bT/K0EuKSUxQkhivosERYuIYM/NeUnLfY9vQqAQXX1NBvFVHYryS/CI/LrfAaFBTlbGBeluIWHs3GpL38f3HyTwxtw6lEkKWGvSOLs3OGagAfaKeG2fA7HucjL3EiEolUVkd5KU36jEaJM4bauDcM4sRwMad4aRTityeD9798G/ysxXU1NjYuTqNsTdUUF90ipjqxGbxhBCCSorpzZlhvf26TJIHnGTDL0oGhE6T7P/wfGZKXSC6lMefraSuTpDZTslbH9LYRWS1hCV0Jl5vI7nsnHDHw+ljpJJFrEhkP1vwCjcl5OE83QZsJppUMtGgJTZOYDKG58jbb7DQu7ua66bX0qGr9Z8meGbddT/KY2bMoWicTsfvftbnlYiJlam25ZEQiEyCCSGoiTrMy7MMJMYrmbIrB01tdxRx1QzuH9bnXPtVCn3OLeXND2x0zNZQVy+TW+CnRxcNndurEULw29qOPQd9DBvU+p547GgTb378x+RPWsLmTZt596UlnBEaET6HBGaiSAymc8K+nXkLG5h1RxTDBusZNjiVnHw/m3d6+PJ7PwaDgnsfq2HUcAMNv5F68/sFW3d5eayF6n+FQmL+cxbGXHaC5OrBLFq8hluuD6/FN0yy8s1KJ3mF4fhu+gNVvPpMAl06NlWVXznaxIiz9QwZcZRQUUqEdJdCUhCrtvLZp+8x674/nhTr2/88ln69gg8/CdCbQWgkLT0YSJk/l1M5pTC85b8rKg2i9BtRSWpiYhTMnGXmzQ8asNuDzHvTxt23RPHpoiR0OgWBgODjLx089nwdQtZzgv10+021NEARp+hEr4hrgvBa10n0DldFn45ba/V5XH9t88SQwaBAp5GIJYl8jvzhMfif8JeSn3v37v1D1RwffvghU6a0Xcj2b/x3QqFQMOKCEYy4oGUXvE0bN/HMY88RsoEyqManddGxZ3vmLngxQj9JkiSem/8MM299gKSqJtH9gPCTrzqKJMAVslMtylChRiWpCWY6WPzSZwAolUoEMh3oyWF20iBqSSGz0T28QDrOjdOuR5Zlbph8IznH81AKFUIT4pIxo7nznhn/sS62er2e5198m+rqavbu3YtRqeS1NwZjMrVeEfFX4+xzz+ZF5pEldaVWVHKI7ZiElXqqMWBCi54QAQ6LnXSidyMxaiWWfI5TKUqopQI/PkBgIgqf0kEw1JwMh9POpHjQoiOFdnhx0ZV+7GIdSbQsrRCshpqVPioT8umY0AWlCQJqHx5cBAIBrM4EQjUSwcrw8RUoiU/5O2n0e3j+uadIT4apd1Xy7suJjYL1Qgh+WuvmqZdsXHaRng/3KegtBjf+7lUNdvILK1n5WQr7D/vYtsvLxu0eVnyUQlxs09KXVxggNbn1pTA5UYnOHCC+KguksLRFMCjYuc+Lyy3z/CORbXw9u2r5aWkq51xegiKkxRwTwqk5hboulS6ufjiC9cxbsIsdBya3eSw+/mgJSlFFu1Cf086NBjJFF/azBT++ZpV1fuGjVpvPOx8FeP0NH126CWpyUti4zcPU2zaSla5mUE8V99xhamYE0LOblhkPV/PNkmS0WgVxcRL1Ry3krMvmjHNymDpZS/v2SrZsDfLFci/nnff7AatKaImSThP91ans/eYIL8XM577ZM9s0BsmJZoafJbNgsY1rrjBjtSj58t0Udu338sPPLoJBwer1LkIhwfDhOp54qQ6HU9A5W02DzUzLDWDh9UESsPuAl/vviD59LhUXnWfEYJCIiVLwyZcO+vTQ8uFriVgtSnw+mRqHh9R+++nbV8XwsaXcPMXCWYMMPPdqHQ/dFR1BfAJkpqt5/bkEnltQx9vzErlxkoVX3y6nrKyMlJSWCcKWkN4ug+LKqnCwKQQuHNhEDSG/kurfEfSvqQsh1yQSK6f8RgJGQRIZBHx+hl50go7ZOrLaKamuDTHm+nLUagmfT2AxK0hVpxMbykaJkkqKoN1Jnnsyiq4d1Rw94efZl/3U58VTV2Rjf9FR2tGN/WzBKRqaafD5hY9KTQ4b30mkuNzDldfnsnrVV3+Tn61g246djBltJCVBy7K3jiEcFtwVsbz+cBQvzyvFG/Ry7WRjBPH5K2KilUyeqGX5y2XEhsIV2hLhOSSAj/26X0iMUWO2Cm6doqNb52im3HaCosoilEJJQOFFL5vpxZmNCQQhBH68CAQpZHFY2kGo2sf8hXaefLA5Mbn/sI+6ch3pkgqvcFPAcTqfnc2tt9/apnGIjo7nxScDpCU7ufbqpsRVXmGAy6eUU2+HngxAgZJj7EElCogjGQFUUYKdegYynCrtDr77KK5VExR7g8AgzHzzQyX33NayFuePa1xceK6R2roQ468wUVoeYslHPu6cZccXDOLC3qpWbkjrIuW0M7HfLwgEW3eHbgn5OfmETLU895SRr1c6efK+lltl1WqJcZeaWPh+A1u+T8dqUTBqQinznmwee0iSxBP3xXL9XRU88XwDXg+cNVRJWWWA4rIgfYcXMmmchex2Kq6bUcG4S01cc4WZpHgVY0cbeWNJA2s3uamsDqHVSuxYmYHBoOCDpTaWfOHg0DFfi+YZh4/7CAQFIVnZZi1sv9+P1+4nhUwOsAUNOvI5ikqoMWKOiO/qRTU+ESTapOWnzxKQhYTRIDVu2vv21DJqQin3TY/hlRdUOPN19Di3hrlzokhNViHLgp83uLn9gT0M6qunWyctXyxO5mSun+vz66k9WtL4fP2KumIbfl09fpeJO2bl8fAztRgNCrp2UTFtgoULzzWeHnu4dWIxcdEBVq8HEJQXl7dpLP5bsHXrFi4fZcDhEgzsq8M4SPDdxwdIsPdsnJ+CIsBJDpBMu0YCRmMIMLCvjs1rfp+I9/lkXnrZS1W5IizJER2gti7UqHv40xo3UnVqo9TLb6GTDEhCwWF20Z5ujUU1Nmo4wi4SSCE9g4hK6LMG60mMU5EQ14q+2B9AXV0dry14mm1rt9BHPhcVWkrcORw44mvUGP8tdu/34rcZGXtlkI1bcyjKt5Pg6YwWPU4aaIg9ylWTglxwjhWnS8anrueAaiMd1IL3P3UycawRs1lJVoaWSeO1XHahmXpbiOGXV7N9s5qBZzqRVV5QQ3Gpn/RUzWl94CaCzOmSeedDJ19960MOwXnnqHG7/rzm98svLCCprrnfgiRJtPf3Z96rv6DSCKaOtxBlVbLwPRvllSGWvZtChywNDfYQ739m59sfXXz9o5P7bo+hoDhAjy6aVgnb9pkaVCYHUo2E2pHAnoMeBvULE3l33RzN/U9V89EyO3ExCrIymu81LGYl984wsfCRQuL9kQS0QglOV32bxmDaDXczpN9n6IUZk9QkR5AoMlnyUR533ChaLFR4fp4Lky1sYKjVwVWXmrDVwYuvuIgKpPD2M0rmvpaLWadFlgW19TLZniF0kxIoFjkcYCupIhwb1kkV2BW1GEXLnZUqSY1ShOOASkUhHQeWMf2G5rr3VTVBQh4dIUIoVH+eFG92/r/sSMDLL7/Mo48+SqdOzV3QfsWHH37IDz/88Df5+Tf+EmzauImHZzxORk3XiOxCdVU914yZwPIfvkKvb1qcBg4ayLufv8Xcp18i5/gREGCOMTHl8gl88PaHOGptRMlx+PFSqszD5Dbw6AOPc8Nt13PJmNF8dexH4gOp9BKDqaeaAo4TJIgJK9EJVi4adSFTxk0loTybTCnc/i6EYM2bW9mzcy8fff7Bf3SLc3x8PBdddNH/l3Pn5uaSrGgHIqwRlkb7cEk950YEtw5h4xDb6S3ORCWpkSSJaBF/Wvuzd5MbIaUErSWU+w6S7m4+QVdSQhTh7KZHuNCgQycZ6Ch6kstR2oseLWqllZGPscpCXZWTE+xHhwETVgL4OcoJkmhHitSOBupQoaaypMnd0ev14vF4iI5uvnH8b4Qsy2xY+yX71yaTXxTg0edrcbpk4mOVFJUGCQXBW2Nh1VoHCYkGTrrXkWkfgkmyEuPNZO7LeYy+QE/fnjr69tRx5kA9U++qJDFOSVaGmsMn/Ozc6+WCcwyMv7zl1uNd+71oVMrGNjodBg4dCrH44wZmz2j5d0qIUzF0kJ57b42iWyctwaBg6fJannlmE6lVw4gVyRw9epSzzjqrxb9vDUs/XUhCjBqv3FRNJEkSXUU/jrCLeJFKEulISDRoSnHHneLcMwSHjwgSOwYwmpVcMbWCmbdF0/8MWPJqTIv6PxAWM79uvIVLJpeRFK+i3h2g2nKETMdgQrkZfDCnHFntRe0zk4SeLTs2tqpPtnOfD8kRFfFavCudH5b/yJ333NGmlld/UMttU6JwOARjp5Xzzvywa/CAPjqyM9TMerIar0uJ3GDih9UNXHWZid7dtdz9aA0hpYzwt/wd3cKJwSzTrZOmUesSYNRwI79scHPjpCimTbBy1yPVrNvi4YpRJl5718YDM6zcODl8bQ6nzCdf2Zk0vRy7Xebtl1rWt+vSUUNpRZBgUKDVKjDpleTk5LSJ/Lzh1mk8vPNJao0nIK6Qi89TYtLVsvJnHwvelLl4RMuEy8tv2jA7zyBEKKIKtlwUUkM56bV9CdXGsGeXG1fcSQadK7H41WgkKSzr0OvMYopLQugx4cWL7JZ48lk7E8bruPwiA9eMNfLFt1W4D0VjD9YRJEgfhnKAbcSKJFLIRIGCWioopYAEdyZjry1h5VdxXDPGwrHcvMbv9Pd8GAmnrYpZd0TTLk1FYXEFn31exCAuROFTQHlHqiyHGDm8dXfYkSO0fPlOLdjC5EwtlcQQTyZdaPCmUhrYSsCm4cWFtSgDBsyVPelIuE2wRM5Di67xnqkUJZSShw4DEgpc2AniQxnU8+UnWnS6Bu66xYzBoGhMVN19v4OyGkEVGwgq3ZhiNHzw6ZI2V3/b7XYMNR155rFynnullMwUHQ0NMs4aI9aqc/CoT1GkPE4HuQ89GYxL2KmjGgkJM1EYMGFX1OGQlHyyPMjDd6kpLg3wxpIGDh71oVRKxMcq2bsnRALplBaU8vMGFxecE/lMOV0yjzxbR8cMPcPPVzF2Uh0mdzoWRxZKVDSoy8lTHEIta7FKkcSkEAJvTAFXjAq//sEXXkZcOK1N45CakUph7nYuHhHPu582kJz4O0m8BCVjLjYRE62kpCxA+0x1q90OqckqqqrghwVdUKLky/dKILac999MRK2G196xcfRYkOhgKq8/pWHRGzXIag9Z7RRcc4UZvV7Bhq1uFs9PbJRIKasM0aOzhnsfq+b9BYmkpTTFbKXlQe5+pJrEOCUub9skQAAOHTqEAkU43lOEcMkNWEQMZRTgwYlW6GlHJ6opp4EautCHBttBZCE1q+pNS1HTr5eOvr2VjBrn5FhOHZ8sTm68RxUKiYvOM/LLVxqm3lnR+Hed2mtY+1081958kmP7C1FXt0MSSqoowxmqJCrfSIKzOwl0wO1yUJ20g8XzEjGbIs8vSXDVxRX88F0dPtJJSw1Xr/49F0bi6JG9XHSeAYUCQrLg6UetdOzg5OkXf8FRaUQSSmRk0mlP7OkuPSEE/qgyfvophCyFWmzVBSgWuQTsJrSH+5N9Wpu4zlnO5VP2seqLZIwGBWvWB9A5klus6vYINzIh+nN2xPGjiccsotjJGhR7Mxg8ooSVX8WSGB9+bgf01XI4t6L5Af8AamtrueO2sYy72MYOfRwEwpIk/XuHn7l3Xk4kK6Ppu+Tk+5l6ix1TXW8qq47wygsW3ni/Eqetnqpqmc4dVNx3l4FuncNz3tGTfjzeED2Dw1AfU/P6owUsfCuPVV/H4QsEGdI/Cpdb5vLxNlJrzmzUuxVCUKsqZcgFBzm5O5k+PbQ8/1odD8wIa+tePt6GrrwT0YFw3LrqaDmFmpPs2L6DQYMHtX0cKupoJ7UcR6klDdFGPalJSs65ogSDXqJbJw1L325KiVstSu6+JZrMDBWPPl/LmItN6HVSM93k30KWBYFgWF9aCqnxeJvMmnTasPTI3IX19Oiq5aqbKoiLUfDovbERv8eoEXpenVsN1U3kpyxkXJKdM844u01jsG7deuJCqThwIIsmTW+lpERZms01N+bx/utxjXNfICCYM7eBwgMxJEkmPMKFWh/grPMbMNZ0pJtsoTbqMLrkeq4eZUEhFHy90oHkiibaE06gpUsdiBLxHGcvGnTEi2RsorbVrgeAAAH2sAGTOcBjDyS0SMjOmVePrqo7peRz7oXD2jQOv4e/lPyMi4vjhRde4MknnyQtrbn218cff8wPP/xA//5td6/6G//dqKqqYseOHSgUCoYMGUJubi7Lv3ybH7/ZTg/n2c3Kqi0iGl++iy+WLuO66yOJ9k6dOrH4w7cjjn3VxePJru4dFuE//fwlhTLIrTzKoZUnmL39MVJ7J+BOqqO02ItKK1D5THShH5IkUWkq5KJrRvHo/Y+TUt4pIhsoSRLx/lQqDhSw4rsVXD7m8n/dQP0fht9/2iRBQCxJ5HC4GfEJYJaiSBcdKKOADDriEg4aqG1se4FwpVMC6Zjqosm1bkJp3kOMvRs6SU9A+ClT5lAYyqc7A8gRh6ijmlSywu9RgAIlB9lKTzEkgkCoFRU0UEcymexnMxp0BPBhpx4vLuJIwkYNCKigkBAhgr6mKq3169ezatUqXn755f+dQf03x/79+xlxtga1WqJTew0fLUzC5ZaxO2TMRgXX313BlRMCzLwtmcQ4Jdv3eHnomc0cOqnD6EnGVqRnyMgybr3OwqWj9IRCgux2anILAoy/wswlFxpZ9r2DL751Ul4ZbLZ5DIUEcxfWk56sovhUBQkiPex2WduBvQcOtWiK8Cv69tBSUhakWyctKpXE5KvNKBRO5j54glRnFsuXft1m8lOn8ZKaouQoHjQ0EYY6yUBfMYxc5T7qM/NITlRy6UAFb70bYv+aePSuZOzFHmpjixg7VsmiJQ1kpKp4/d0GHrq7ebVQXmHYJOOaK8yc0VvLnQ9Xs+GbNB55uoHvP9tNXEMP4kUawieoo4oT7COlNp15C+3MuiNS+N7jkbn7fjvW+jMjAiFJktC5TBw+fLhNMcGo0ZN4Y8nrPHpvDF0GlDF0ZAVRsTJqFdhsAq9dR0LtEMyykuPeLSxepCSOBEwimkqKKVacIENEtiYKISgy7KOj2cfTsyO1lRrsIQz6po3vC4/EMeb6Mjbv8FBXH+Kdl5taK80mBbdeF8UVo0xcMrnsd0mdKKsCj1dg0IPbI9psAHXBBRfwUMwMRlzl5rnHExrP9exjMHZaOfMW1XPvrVGNrwsheP3dBkorgvS99CgnTgXxVEURX9cbFw5qqaAPZzV+XosOa+1g9q48zrzXq5k1w4JaLaE3CnTE4cFBNaWEqoOMHG7k25VO1mxyc+dNVhY8E8/KX1ws/TzI/vINpGtTCXh86DGQxxEEgiji6MtQlEJF5WHBNz/Wcd3VFmY+3dSm9/d8GAmlUkFqUlg/dcdBJ3HKdBTyb8iTgJq6+tarfmvrQ4hAeL30CQ+FnKAng3ELJ7kcxV+nBLNg0jVmLr7IwDffFrByZS6JlUPQoceJnXigROTiwkFvhjauf7KQyRfHqKGc1NpzWPZKPp98UoDRLOPxgKI+kVT7GVRLG0nIcPPz1/FcdFUVOTk5dOzYsU3j0LFjR0SUn7paP30cIwkUyphQYpEUIEF2oB+7WcsBtqJESZAgEhISShqoJTUlhQEjuzH9rteYec8UMr+q4oMvbDx1fyzPPhSLJEnk5PuZ/kA1JWXHSK4dyK0zVzP2MjfTJlixWhSsXudh3gI3xuLBVJzU8MjGrXTyDwy32J9+7OODmUSLVPZKG+gjhjV2JYREkPKovdx1hxaFAhZ94GH15na8+nrbyM9pN1/P5o2foVBIdO2oYfcBX2PF0T/il41unrw/XFmj1ylwOJubQf0KIQRehxrp9LhlB3vhrezAHfduZtY9BuobZLp2VlNXW42iLhpLxQAMmClvOIirZx15hV6OnPBzzugKOrRXM+chC9+tcuJyw5fvJnHPY2G5mA5ZanLyA7jcMleMMlFVE+R4YfO28f8J3y9fgRcPlaIUWcAAMTzCUMsmajnEdtrTg0w6I0kSNRUBFi4u4IG7m1f0Dh+m58mXajmVI/PVB81bqSFcwZ+coGps/YewrvYXH8RSWBzgrQ9O8e57fuweL+3U6bRz9Wu8LzRoCdT24M3387mvhQSq2y2za7dMGYXMnfUU8Pdc+I+wWGMpqwgx4mwDx0/5CQYF100wMXGcgTMvqEZxsg9RNCUfhRBUmA9itoZw5GRg1lZQzBGyAn0ijhsQfioo4gz53IjfPUYkY9unoNfZOzj/bB1lpRCkuUahXdRxlD2kkt0isaqS1KSKbFReI/pTaUy4fmejw3VpZYCMds25kz+Cl+c9wouPeNFq9Lyj8iMLmeqY/SyaGYPVouCiq8ppl2igQ7aKU7lBKou0xFSdiQ4De/bI9H5ZS2VNiC/ejiLKGpkQF0Lw+DMO0m1D0J3e28Z7O+DMiWPCtN3UN4To0lHLZdfUEF0yOMIPQZIk4kJpBB1+ugw5zJOzo0lOVPHxlw0seN1HbNHQsOmi9Os4p2DxJnDfjAdYtXFlRPHSX4UrR5vQ6xQ8MKeGObNblh27YpSZR1+o4+aZlfTtqeNknr9FvXuA1evcqBrCcaDfWEWvruHr93hk7n6kmnlPxXPxcGPj/XQy189N91by1ksJjXsIu0PGo6nFpi4lKpAalmuwHEJr1nLRRaPbdH0fLF5MfCgdDXVUUdrYqVguCin3llK3Jpr+Z1eTkSmj0cDxHD+uOi3CraKUDYTUbhIqo2nnGIQkSZTF7GTWAzI3Tmm6Nx+7P4rFHzh49cXdpNQPQBYypzhAV/o1dvjUiSq8orlhNYQ1PkMESUoNsObrFG64p5I7b4pi9AgjSqVEvS3EgsU2fl7vwSqrKSOfZU992KZx+D38peTnww8/zKOPPsozzzzD008/TWxsUwnrJ598wvfff0///v2ZObNtbW5/478XHo+He26fycn9OahrjAgEzyTcx6gL1Uy5QsPeVUZUrpZv4xh/MnOffok1q9Zy4/RpDBs2jCNHjvDyCwsoKShBIDhjcH9kZKyVyRHB0q/Ipivb+RlTvRX3rlqishxMekxNp/Yqtu0o4atv9+H3xTL6ikuZMOUaVny2krRWsk5x7lQ+fOejv8nPP4m+ffsSiHVDNcSTQg0VLf5mAHEkc4CtZNCRAo6TRZcWA1iDZELjN5N8RgVqUU91tYTJBBf0lFmyREkt5SSRQRIZVFLMLtbSjk5EEcdBtrOHDVhENCrU1FJJFLH0YBAn2IcWHd0Z2PgdhRCUko9AJp9jdGcAJeQipLbpfP03wW63k54aGWwYDQqMBgUPP1vDhDFmrhzdFGidP8zAlh/0jBxXxY7tJRixoC7pwvwXKlmwuILh52i4fVoUPbpo+HS5gznz67j31ijGX2Zm8vQKHpgRzYizDSgUEsdO+nnsxRoKi4M4CqJxcAQZiTgSifFmUlSXQ1FJgIy0llsmc/IDnHNmZOA2foyR514sQ+HMIBT6/barlqBQabnjFjVT1p7CXD8g8j1JgSHBwdbV8QSCgn7DqunkOKcpsAyAKG/Ptx8eZMoMBe98Vk/IZiE2ysENk02Novj7D/sYf2MFbpeSW+734vXYeGxmDEqlxHOPR3HeOW7mzt9CRSUUlYaIC6XRk8EoHEreencNG7Y7ufe2KBLjlGza7mHhWz4Mxb2amUAAIMLVvW3BxRdfyZWXP0edzYs6YCG1+iz8JX6qFYWI+HK0qhBOSwHlNhfZvv7ESE3kZKbozh7Vz7ikOlIDXU9rntaRqzxIt85BdDoFY28oJ8qi5M6bohjYV8dnXzt4bGZTLGMwKJAkiRWrnRzbktnivJKUoMLllvF65RbNX4QQVNeEMBklvvjWiS+gp1evXm0aB5fLRYeOOp573NrsOyx7J4kRV5Ww4mcng/vpUargx19cjDzPwIF1GY0VXxu2eLhl+iYcVSba06PFa4lzdeaDT4q593YzoRD4XRpST69x6aIjh9jO+h21zLrDyg0Tm4iEgX113D4txDmXl9BQW4bJE0MUcSSQ1kx3NcbdnjfeLuODt7Qt6nX/jTDaZXZiz8FSikoDFOepiQ8ZIhIKFncGr79ZyqjhLVf9vrLIidcZz0kO4MJBF/pRTzXlFNCe7lhC0ci2ED8vKWT1mlxWLY/llhtkLr9qK2kV51LISZJFO6ooJV2XQkXceixWgdcLofooUuu600AtHlzEB7KhLBug0YdZRkZWBBk4UCI1Wc15Z+nYvHlzm8nPzp07EzB5iK1NOn0vRd5PkiRhEbH48JJNdwySiaAIUEwOTmwkpcVRWLyNB2b+gs8rmDPfxtYVycRENx2nQ5aGlZ+lcO6VtVRX5yH8Ck7k+HlqXi1uj6CsFEL2KEyhWHx40PtjmmmLQpjsSBcdG2OFEEECei8ZqXq+X2fimzVaLhx1Pa++PrnNskjZ2dn4ghL7Dnm5cbKV+5+qZtk7yc2e48LiAPsO+eh0Wr85NkZJgyPUojZrYXGAG+6tpFdvNcNn5FJQKLNipR99ZWe8Di05eX6+fCe5kQTIyfcz6YbtOI6fgdZvZe3WYhqq1VgcndA6Eikv8XPxplNgUhCTEOS7VS6WvZNMWUWQsoogKUkqlEqYdFsF3TprSEpubmT5P8Hj9qBU+8kNHGKAfH6zuDBKiiVTdMWPt3FsYoJpLFt+kgfubn68yuoQICEHVc1kS36Lvj21nMjxNZKfv6Jdetjh2ehJxqssIdXds1kFVGwgnXcW59G7h4sLz2t6Xh1OmTGTa6it1CATrvb8G80xatSlTJn4ONeNNzNpnIUn5tYyZ3YsarWCn7+N49qbD3Fojxq9K5kgfqooBU+QzBOdSZLbIwwy+i5FHDy4jWy6YcSCGyfH2Uc6HVpcC6NEIq7SnixbfgiNPoBOnUtMsIlgDRNAh4ghkSiazwWNxyGWWipJkFIpLzRz7KSf9FQVew95WfbNHW0eC5/PR2nxQQb00YUTF/pK9rGJWJVMTJSCjDQ14y+z8P1babh3xYelvH5T6BOoiuOKKRU8NiuGCbdWMO+JOLqdNtGrqw9x3+P1VB5KIV6KlDkzEcWR/RomTBM4nCFyTyhJk1qu3E4ItqOo9iQLZifjjDvOngNeHAVpxLRAjKkkFaa6WL5a9hWTp7RNHiohNR5/uReN1DwJ5Bc+6lweRoxzER2tRK+XSElqnQY7f6ie/KIAew56qakNMuHWCr56LznCQKqkLMCsh1zE2/tTJ1XilF1Mvt1FQpySuBgFt98QxegRkePWqb2Gt+cl8sTcWj58PVyV/OlyBwtfiub9j4+zb10Fdf4GFEo3ixd82uZ1weVswEQsybTjAFswC2tYFoka+jIMKShBOQTK/NjwUMNO+nAWOkmPEII9gQ3oA6lU6o9T57PTq2cDN05prp9803VmvvuxhoaNLuzUE0dyhLRROu3J4TDdxYBmz1MBJ0glG53xFO3S1Xz1XjKLP7bz5gdlqNUSSgVMudrC7r1+dhUcx4SFNxe+xRNzHm/TWLSGv7zy8+GHH+axxx7j6aefZs6cOZhMJj755BO+++47+vXrx8yZM//X2n5XrVrFd999h81mIy0tjalTp7aqJbNw4UI2bNjQ7PW0tDTmz58PhDNvb7zxRrPPfPzxx2g0bdPq+Rt/DDdOuRnnrhDpwfDvVm0+wgMz9NxyvZl9h7woQy1nuSFc4h3whti/6SC3bbkDa4IZpU9DUn02SVInhBAczSvkuLSPrqJ/i+XZvtMVVn7JgznazaeL4ujcIbwoXHIBzL7byribfEyYcg01NTWog61/H5Wkxu36O5D5s0hNTSW1UxK2qhrUaCNME34Lt3DgxU2IAF7hwUYt3Tij1eNGk0CPrh4S45Q8MCNcBdfnrAq6MyBiM2PCSorIYj+bKeQUFqLozkA8OAkRwoubNNqjQIGNWgYxImKTL0kSaWTjEU5MWNGgwY+PXmcM/otG6PfxnzgfJiQk8PF7bmZNj2p8zdYQYunXDn5a66JXd20zgkmplHjl+SjGjHVBrRUtBuKCGZwxzM/iV6J54bV6Zj9dQ31DiHXL0xrbvj97K4l3PrYzd2E9tfUhBvXTMWt6NI8/7eRAqZ+MQEd8uDnAViwiBnN5J5555QRvtdDa3GAPcTzH32zjpFRKmCxQqyrh/B5XtHk80jO6Y9CfosdgByfW5xDrbtI2CokQPoULgyGaFxY0YK7p2izjKkkSifZevP/hGs4/18Cuj3rw5tM1vPZGCVHR4HYJgrYoArVZKKI8XDL2VeY8eVtENdGF5xq48NzwcS+8ogbfjkw0kpbi2M28/LyF7l3VfP6Ng/oGmZOngqgLemClZQF/r9FJjx492jQGK1d+w4MzrCiUIRbXBkkUQcrjtzJ5ioLpN5iIjlLw2js2Xn0yhhg5MmBTSAqy5Z6kDt9PWvwBKioFaeYgCTaZt+YmNRLZxaUB7p9TQ2qSCr1OEdGeBKBRS1gsylYrO20NIRCCxR83MOPG5pU9y39wMmywnp83uHngKRsz73sBhaJtekZr1/7MteNULX4HhULi5acS+HCZnZHnG7jx3kp+XpZKZrqGXza4eekVNzU1oNYIBg2F7792tkxOE75nlF4z5ZUhVq/3oK5ryv4rJAVdRF/q1L9EEJ+/Ii5WyRMPxHDHPXZkAhRxCjdO9MJIB3o0VsaoJQ3VNsHn3zoZfOaoNo3Dn8F/4lwIcP+Dz/Lgw5dRW6mgs28IBRyPeF8nGSg+EsXCxQ5uvylyE/rm+w72HfThOu2A3pFeBPBRQi59GdbUGoeKOF97nDmxTLl5NyuXx3PVWDU/LaqindyZvWwgIUbNNbeUcdctMY0GX3sOeJl6y2aSCjs2Jvd+RYOoo5pSnDQgCYne3U+PiSRTVVn9p8Zi4nUTWP7UKiC8qXVgQ0bGQjROGggRopfUtLaqJDVZdMUoLBzYu5+y4yloNRKr1rnZvFMbQXz+CqVSYvYMA488X8vXHyXSqX3kb/nF1y6efnQPUm0Ssa3McRBOxparckgOtsOACUUvF58t//RPXfc/Ijkpljseqmb98jRGnm/kuhmVPDYzhg5ZGkKhsLP7A3NquOoyEz+ucXHZReGN+Mzbornhnko+eaPJpK3eFuK6OytY8mpShA7qnIcFV11/EqsryJMPRKomd8jSsOrrOAaes4eoGIG9Rkty2bAw+XB6aoqTkymx5zD4giK+X+1iwzYP119jJTZawXufNrBxu4fbplp571M7nTv+xIdLkpgy9bY/PAZnnjOEjZuW4io3tpoQTySNg2wljXBbqUJSEAqEr/tEjp9Dx31YTAqGDdLz5fdO6mokVMFwNWpCXMtb5dz8IGs3BDhvqKExBhFCsOg9J/s2WtBa3cRIOlQNzckLhaQgvXoY0+74iaSEBvr0VlFVE+LQUT91VRpCITdRxLN7++42d4i0Ff+J86HFYqG6RuaJubU8PiuWl9+ycfl15UwcYyIxXkVugR+NKxkdBlRYyKQLrqCDY9JuQgqZgLKBgNeHNauSU9W1BLwqTME49Bgw0XoXhhEz2pCJtFQXhScdVIlSEqRwt0gN5cSTgkAQwNfqMcL67OFxUNSksGl7Pl985cPXEP2nxsdut5Oc2BQHyDJ0pT8uRwXrN1cy5Ro1D8+0sHFLHo4jEgZ/ZvhzIkQpBVQGqrDu7MEtdxynY2cNt86qxuGWUUgggKBXhVIKtShrZAkkkVuQw7DLSnHUtizzA6CQlChQkRjogLUshZP2jaT4UlptizZ5o9mxZVebyc8Ro89j8aHFdPENiZAlE0KQr9vNxaNU7NzvZdRwI2UVQUKhlvUvAWx2mcXzE1GrJKY/UMnaTV76nF/IVZeZSU1SsW5jgH27JEwVfShTnyCuSwVHvwknhvKLAlwyuZRnH2rZ0yG7nRqXW8bhlNl70MuhYz6evD+G4cMMnH1ZCW89Esusx1189smb9Os3oE3xYbfeHTlSnYvV2Y8eIlyM48LBQIZH/H5qSYMaDZ1Eb0rJoz3dcSrqiEp2MPqKHM4equX9pXZumNj683DHrXpm7ymi1FVFLMmUiFxiSMQgmbBKsZSKAnaxlkzRBTNReHBRyAkAsuhKmSsXn0/GalEya3o0s6ZHxstznnfRizM5xHY2/rIJ5vzhYfhd/KXkJ4QnwNmzZzNnzhyee+45unTpwooVK+jTp8//KvG5detWlixZwo033kjnzp355ZdfePbZZ3n55ZeJi2te5nz99dczadKkxn+HQiHuu+8+Bg+OJCb0ej0LFiyIeO1v4vNfg8OHD1N1vI6UYDgTLAuZYEwZN08NTybxcUpqA3W0ZhfjES6MmOkpDcItOzlSsYszaGplkCQJK7H0E2dzkG30E2dHTAzFIoc6qsiiKyZhwVPiYuyVJ7joUg/znokCwm2OLz2mYME7c7ln5tP4Na2Tm37hw2xtu57R32jCuIlX8uCWR7CKeBynHRR/hVM0kMMhtBgwYEKDnt2sQ0JBAB+aVshSdB6uvszMo8/XMvO2aE7m+qkrtNK1hSoOvWQkWWRip74xO2wg/Jtmi24cZy8ZdCSWxFZdpdNoz2F24sWDFze7tu4mEAj8S82w/lPnw717tlBVHeT4KT9dOmp48wMb3692MXmcmdefT+DgUT+XTC5j1vRoRp7fRN5076xFaaomsTYLraTDK9zYbKd4YE4N7TPVTLzSjEolRehdJsSpeOjuGB66O4a7Hqni+mss3DPbjmd/b3rJCY1BWjs6UShOUqg5QHSOxKuL67ltalSjiHtRSYBb769qbDH8LYQQOJ0Cb3Qh1uiWyabWIIQg75SDa2+pZdVX8bz8RhlfLs9H44siRJAyh432CcnsP+zjm+/8xMtpLQaWkiShdsah09USIkCCuwu4uyCKBcbT858DG2XqU3g8boQclhloyb35lRfMjBi9hRRXTwafHeCSi8LPwuw7w0mEyuog51x0jKjyhGYtYDW6Ms4beW6b25qqKooYfI6Cwf2NPD6ngqrAHt5YqOX8YU1E7+bNgpRQ+xav35twindfTiIuVonbLXP5dWX8+GlqhAh/eqqaD19L4qzLilm1NLIN3u8XeH0yyYlKbA2hZi1iAIuW2Hjk3lh+2ejmxdfruGWKFaslfL53P23gzQ8aUChgxc9OUlLTuGr8uDaNAUBZaREDOrceEMdGK/B4BN07axnQR0dmuoY7ZtWzYYWF2Ia+xEo6QiLEodxC/BxvVf8MQCbEjz/7mT9PJtXdIWJc3Ti55MLW7+Uxo0w89rifDHeTXpNN1HCQbfQWZ6I8bX7jcod44z036zdf2uaxaAv+U+dCgC5dutCh66Uc2/MLyVIUCqHELuqxSE0bhqT6frwz7xBvfVTEJRcZUElKVq7yE6xKJGgTDOIsbNRQSh4O6smmZe1qE1GU5OopKgkwabyeFZ+XkVDbnzzNLsZepeH+OyPJ7v69dXy/TMnFlxbgqAxSJgqIJ5lj7EOHniQySCaTarmMN98qZMTZXjZtFAT5hfsfuK/Nup+DBw/mc+s3lKt2Iix1OB0SskdPuVfCGXKRTssVhPGkkBM8xNRb6jl2FHwuNSG1wOOo59nHrRF6vwD9e6mJi7bRqb2FBnuI8soQ8bFKYmOUdO6kQkRXIix1BIOCSnsDUQ2d0P5D1VGIEL36CtJTj7B9k5IecX8dmdXgaGDCFQYumVzGHTdYufYqMw8/F+5YaHDIJCcoeenxOAb313PptWUMHaAnNkbJsEF67nuymosnlnHOmXrSUlR8ttzB3TdHNzOAUqkkPlscy8WTylokQKKsSpLSgnTpqGHPV51arLpKowPr1xayZ2sKM5+oZt6iOrp00JDVTk1crIIn5tay/ut0YqIVXDThI64aP/UPrw0dOnagXx8tuypa/7xCUoBo+t5BEcDt93POqGrqS8wo6lNB66VcFNGpq4rbbzCy6Olo5i+s4/nHo5odz+ORWbchQFR1D/qfdYru3RXoDTK79/vR1GWQaO9MVfufUDbo8QsfapobpiglFR67FkddBseOJ6FCTQJuHBzBjJEgASzWtsmhtBX/qfPhiRMniLYqSEtRM/KaUvr21NEpW8ULr9ejUiiQS7PJkiKN88xE0VMMoS5tMwqlj7tviqK2XuZErh+/X7B5azkup4TTlYiJlg3O3DgxaNW8/2oitfUhrp50iHJfIXEkUidVkSE6o0XHSQ60mhApp5DO9AUgKPmZ85yLVGc/1Ioy6uvriY9vmwmqxWKhvCosY7F9jxe9JyHc1ebJZN6reYy7zIDBoGD113Eseq+UT5bm4XFJlFX7iPZnkEQ6JYEiUkq7U1aqxEUDwdhSrpkk8eSD4XF48oV6vnvvGHGOpjEVQhBUu7lxkgW1WsGEyc5Wv2NIBFGog/i9XnSSgVhn598liAP4sVja7nq/Z9dKHnxE5rU31qGvzULjt+LX2PHE5vHAHRq+/yXIkP46rhhlQqmUWPGzi8tHNjfutTWEqKwOkRiv4puVTvYeCNIl00hRlYNtu9yUV8moVIBRoiRmO+8siGHk+QmNXTVZGWqyM9SNhlYtwWpRMGl6OYnxKj58PZFfNnj4ZKkP4dfy+dcuunfRkJRwkO+/X87ll//xGPHW6fdz7borMYlaoqRYOone5HG01T1pNPEUcgKPcBHotIe936U2xvvb93iJbiHG/RUx0Urq1CUoTu+7AfI5jhByY7t9H4ZSQTH1VKNBSxf6UUo+lZSgqc1g8Ufl3HFj83lu6y4PgZoYAviRkFCIv44//MvJTwhrKt5zzz3MnTuXnJwc+vTpw3333YdK9S85XYtYsWIF559/PsOHDwdg6tSpHDhwgNWrVzNx4sRmnzcYDBgMTZunnTt34nK5OO+88yI+J0nS321Z/0tY9umXGOtiGjdaPjz06BaudKmoCjJ6XB1epwGbqGlyET4NIQR5HG18+KoobbX1WS1psIoYbNQQTTwhEaKIk7hx0oshjX+jQYe15kx+WXaQ97s7uH5i+EHv2VVLSfFRYmNjSWwXj7vCiUFqPpnWmkuZNX3GXzlE/3Xw+/ykiw5UUUqQIDWiHBVq6qmmkhJ6c2ZEBdNhsRMtekrJJ4vmmWxZyAQtVQzsG0/XThqKy4LMfc1OfLB7qxnJeFIoI59cjqAROpJpRwzhYKOj6MVRdpNCVqvXEHbX9XOKgyhRoau1sOqnVVxy6SX/9Pi0hv/U+bCyspj2mSpumlnJmQO0eDyw4uOUxmdyyBl6rrvazIRbK0hNVoXb2b908doiD5UlGqrZgUVEk0FHDh0OoTOHmPt4PLfdX8nDLWhd/orzzzLw2dcO6nISSJKbZ7PbSZ2olYtZ9k4Uy390MXpyKVazErdHps4W4tbrrAzs23wD+OMvbupdXm67wYzR2LZNzebNm3HlBTA6zuDM4fsZeaGaBx/QsWWbgzXrAmh1gvg4L/fPcVJVIzD/jtK4JJTsPRBoDFaAiLlRJoQsuTi+dzYTrgjxwRd27myhgrFzBw1RiS5qPbuYflPzcUqMV7HkbTPXXLcWfV02MSTgx0elrohBI/rzyBMPtWkMANIyOnHkBAzuD48/aOT192o5f1gkQel0yqhpeaOltwQa3bC/+sHJpHGWCOLzV6jVEndMs/L1SifXX9O0EXrh9TomXGkmI1XNvY9Xs3heYkTlgM8n881KF+8tSGTCGDNf/eDk+rsqCYbCZhaXX2TkhcfiuPvOAP3OkdGYgpw6darNrb9GUwwrfvJyyQXN1xqALbu89Oymoc4WIjlRxco1LjassJJi79s4tyklJfH+bJQYOcZeetLcYCAkghTVNfDG0+1IdXRpMYD+PdpKkkDxD5+IkuJIFVmUUkAGHSjgBPXVPiSh/5cnk/9T58JfcfRQPqrTHS+d6M0hdpAgUkkmA6WkwoGNEnsdcoOZt8vrEc4o+pzWxq5iJz48REvxRBPPfrGFaFrWPANQ2RM5fKKKrNNkWI06n8QUmftmtEwMZKarScv246yMQ0ZmNxvoSC/ipKZNrJHO+MszuXjMejRaQajBzbFjx+jWrVuLx2wNPXv2xGfJZ/i5GtauiKF9fb9G7XeZEHkcI18cI0uKXPe9uFGgpHxNf9JOt+gJIdj2aTkj9h5m7Xfx6PVNBGhpeZCMVLhiYg05x1Rogib8Sie6GCfZ7RV8tSRcESqEYO0mF/fO3oQ5fxDG37jsVijyefYmPWMvNfHZ105+2NC6KVVbYLPZiI2CR+6JpbYuxIdf2Dly0k96ipr7b49BoYCbZlYx4mwjaze7sVgkxt1YxsUjjOi0EmMuNjF7Rgxbd3mprg3L71zaSiJDp1PQpYOa/KJgszZvAIVK5shhmZhAaqsTgt6dzM59Nu68MZrqmiB5xQGELDGwn4IDh32NTtpjRgVZu3YNo0f/sZhIqVQSHaVDabVDQ8uf8QkPqt9seSsNR6m3CRLKBpP8a7zugQTRhZKc3YAXVVwd332ppGc3FxPHGRrXyAZ7iCumVBKqjcXsTyGqNJ2KUjchQlRzgL5Sd05yANGgxFkv4eEAPjzEiATa0bkx2eAVbjLaCYoLi/AH/WTTlSjJgCQJAnIAB7VcdPG/1mD0P3U+3LZ1Gz5/iBsnWZg2wcLRk35CIXh6diwd+1TTKdSxxftQIPD5BN16qnj5bRsvPBrHtAkWSsqDGPQNrNviptR3nMRgWrP9oixkKigi1uKjc3sTWq2Wxx8JMO8ZmYGX5vLt9378Xi9BUzUWSwOVtuMkuDtH6G7nczxcPXo6QVAlyuhpG4ESFac4xvwXXuHNd5tXzf4etFotScnd2XfoIGvX+1HXZ4MUbh/XF/fmnIsP8PxTZs4fpuf2G80kJUm89ZENlyzTvrw7kiThFW5yVftJ7+zikqEabr/JGCHp9Nj9Fr75rhTZ3hkJxWnyqhhFUMHUqSECCg8Z7RQ48uox0zxWrNXnMf0WLZ9/uo3kqjOJIZFjyu0ky+1avKYqfSFzrru/TeMA4PdWMf1GC9dNlFm6vIyc3BKysxRMGBuDyahg5ToHPbuqWfqNneuutjJqQimdsjV07dQUd7jcMlPvrKS4NMDgC8twlsQQVT+YyspSFLFeZtwYzajhRhQKCZdb5tXFNh6fW8fbHzXQpaOWGydZ6JClwecXOF1yM1O1X1FYEmTxvASiLEouGlOLpygJo70HShRsPF5KgymP+2eF+O6b99tEfnbr1o12HTM5vusgJmHFQjQSrSfKJUlCEhIN0Sd45xVrRKFDv15aNm73cEaflouHvl/lQm9PpctvEg3xpFAnqjjJAfoR7gLIIDK+zRJdOcBW+niH8tqCUlRqGzdMtKJWS40Giffe5yah7kyOsYd2dMKvs/3hMfif8E+xkS2Vvv8WvXv35tSpUwwYMIAtW7ZEvHfOOef8M6f+XQSDQfLy8rjiiisiXu/VqxcnTpz4Q8dYu3YtPXv2bJaB8Xq9TJ8+HVmWyczMZPz48WRltU50BAIBAoFA478lSWrMZrY10/1X47cVkP+O8Hi8jQ7LAAqU2B1hfbgpN9djzhtMHHoOsp1EkUYSGSglJW7hJIfDhAhSRSllogAJBcm0PMkCWIjBiR2HaKCGckIE6M3QFscm3tGdhW+ubSQ/G+whqqvtXH/dRWgMPkrSK9EWdySBVJSoEAhqDMVkD03jwosu/Lcdb/j3vye6dO2C29KAz+5GQsFx9pNAClHEkUoWx9hLokgjVcrCI8KOex3owUG2US1KiZeaSJKQCFEWs4M5D5lQKCRqakPcereNwwckEvkdMwBkooinm9Qfn/BSQi7lFNJNnIFZiqK7GEABJ0infYt/H27JC5JCJn68KAJq9u3ez6WXNVU8/ZXj/588H6andyT3uMQLj8Yx8/Fq1nzZPCDV6RS88GgccxfWIfs17F4VT5xzIAMkNQJBA7UcZidRThOTx4XnD71O0TiXtAS7I8TaDX4UDXEIWnYHT5bb881PhahUEn26a7GaFUy80ozZpGTsDWV0yFQzdGB4kyCEYN1mN0/Nq6VjB4mVa3y8//HwNv3O77/1AdENSegkA+bS4Wx5v5Y177vQoCeTeKoth3lguotHn/ej1SuwSzVYW6mLd2urqS8K0akVfaZi5Sm6ZgX47mtHeAzdPrIz1FxyYRPRFgoJrp1eydlDDHj9cjPX2l8x+Awdi14zM31qHRWB8JyujlLy+luv/eFr/y1GjbqMG6Yu4NpxgvbZKi48r3lQdtZQNV/vrCQm1Nw8IPgbj4L8okCr+ogQriCe/2Y9QweEK+De+dROt04apo63hI3uqoNcPLGMqy830T5TzbFTfpavcNI+U82pvADdO2u56lIzV10aOc7vfuzA4m7Hvg11jLuxgQMH9tKpU6c2jcPgwYNZ9JqHkrJAhHMyhKuSFn/UwNdLUlAo4GSen4P7JOIa+rW4IYyREsmVDuGVI8XphRAUGHcTcAksgawWiU8TVr5f7eKZh1vWOPvuJzcae/MKjnhS2c8W/MJLkAAqWQ/KlueBv2o+/E+eCwE2blyPHDyEJUGHu8JJOYVo0FJNGeWqkxhNEv36KLn7Gi1r1vtZswWCOjf7a7aQIjKxEsMpDtJDDEImdLo90x9hnhYBjReTQcFHn7uocYMyrph2CarG5EFL6NxZwY5tVWTQkXqqI4jPxsNKWmKcHbnomgK++qaKn376ke7du7d6zJawY8c2rrzEzIqvPaTXR2qKKSQl7UV3DrEdn/BEGFDmcZSeNDfliA6lUH0iwMJ3ipg1o4m4fOqleo4ekoiv7I+CBkooQgBZCYLP3kxqTHxIksTwsw2s+kbD+SN3Yyg/D0mScAgbVZThcoXHeMIYEx99dRyXy4XJ1HLi4o8iNzeXs4eEjxsbo+SeW5uTDqGQoKwiwPw36/nuwxTUaokf17i495EaFjwXj0Ihcdag8Pgs+dzeagsogMmgwONted30+SAYgOYKfk2Qg/DQMzVceG54zt19wMvI841EWyX8TY8CSfEyBfX1f/i579ixIzv3+hhyppqcH6uJlpqvewWcIOW0aWWN8SSa1HJScrs1K1SQJIk0+xm898EvnH+hik3L45n7SIC5r1TRo5uK+nqZnPwg6RkSjz0XZO4ra7EUnYGZcDI1JPnZIa9GQkmvmnPDBjFSeC6tpJgj7Dz9/MlUxu3izhu0vDUnkXpTEfbEcuTyNOJdSRRLeaSLjuzYtoOxV42N+H5/Ff5d5sM/Mxfm5Z2kSwcNG7Z5OPdMAz27hp+DHXu9uB2qZl0MQgjKY3bTobeDOXdYiYsJa5LPX2TjuUfiGNRPx9vzdMxbVMe7Hzs4nL+dzqJfo0mZT3g5xUEsKhOXjhaNUhHTJpp55e1ikuItpAU6UEIuA/r62Lk0kWfnVfHZFyVo3GETNLe6Bqdd0NN9AQCF4iRWYk8npkowCSsn9p2iurqahITWW8hbwsz7nuWO6VfSq6MTWWoKcqyhRHwnhjHzphyCphpCIkRyRgC1BjQKVeP8r5MMRMX7Wf9DXOO1/RaSJHHxSA0/v1FHNWVo0IXlUlCADIGQn+K6bTjidhKs6UOUCJswykKmQpWHMTufR2cmMmqElxtnrMEfCpJllSiyrURX055YT/vG+KJeXYzfUE1GRkab7/fQaQsFo0HBDZObx7dVVRKLXjRS4aslv7COWdOjmfNyLZIEvbtpKasIS1Y9eGc0H33uZucXHQkl5dB/wmHKajw8eX8SfXo0rZdGg4IH74ohJAu6dNCQkabmoWdr0WjCc++iD2zcN715ocX2PR66dNCQ3U7DiMuq4Uh/Emgq9tIHOxFbn8G8l9fTpZerzeMgCBFNPImkU2DeilJSIuwt72Wcwo6MwG8tZ0CfyJj54uFGLnyrlClXWZqt+zW1IT5d5iZb7tosroyRElAKZYtdABBOvKuECoGMaIjiyIkqBlxYjFIh4XZJBOotBO2xHGU3WXTFJlXTr1fLuvR/Bv8U+dmSpkdLWLx4cbPX/pXkp91uR5ZlrNbI7LTVasVms/2Pf19fX8/+/fu58847I15PSUlh+vTpZGRk4PF4+PHHH3n00UeZO3cuycnJLR7r66+/5ssvv2z8d1ZWFi+88EKby9r/lUhKantp+f8GLht7Cc/+OB+TKxyIaiUd+bkSx0/5Kc/Xk3I6s95bnEklxRxkG17hxoiZdnTGKoUnHL/wspdN+PC0qhPpxU0BJ4gmAT0G6qkhj6OkiMyIljIIP7Q+hxaPR6a2PsSk6RU8dGc0l4/0olJJnMqL5q6Hj7Nv1yk8LiUqnYJZD81k9oMPtFnX7f8X/l3vCZvNhmwtQDh0qISKvgyNmFzTRHtOsJ9KUUIAHwmEybIeYhCH1ZtosBzDSiwhhR91lJ0XHjJx6UgDLrfM9t1+6krVBAkQJJ94WjauqqSksaJYK+loT3dKRT67WItOGLAQg506fMLbrP1NCEEOh7ESQzmFGDAhI5OZlUlycjJmc3ixbm0++TP4T54Pb7zpdha+9hTLf3SQlKBq0WkRwgLih475cecnkOzq0bgQS5JEFHF0E2dw1Lud+NjwRmfsJSY++crBMw+1vOlf/LGdfn00iO4n2bb9KLraLGLckW2UAaWT9z51cPs0K9MmWCmrDPLoC3W0S1OxeF4Cl0wuJyFOQTAEXq8gNVnFF4uTmHpnJd6Akc6dO7d47tbgcrrQnK7S+vW6+E3VlvAYKSi2EQzCj8viGXnJYcxVZ6P4B8KqVlWMzeOlW49B1FSVESci7/MCcQKfcOPacQaxUjRCCFRSDTfeuo8e/W2cP9SA3WVgxSobrjIzlmAMdkshPbu66Nyh5aq9FT/4SQj0JOq0lESp6vg/dY/fM2suk2fM4vqrQ+QV+vnhFxddOqgbnTNvvd7Ehx+dQFthxWUoBXUApSOWGDkZb4OWfYe89O2pIzlRRX5RgAGtZLXziwJICph2dyVVNUHWfJlGemrTpmrilRauGGnim5+cXH9XBXffFM2Kj1OYcFsF733awOUjjc2CNVkWLHy3gWj/YAL+BD5dupln5qe1eTySkpKw1ei46Ip6Hp1tYOylRlQq2LDVw8wnapg9I7qRkM5IVbPuqCC9lUAUIMVi5aB7LRm6DBT2OEIaJ0XBfEYPV5AYr+Ozdw/QUwxudj0l5KIKhomTqeMjq5nr6kM8/rSTONcZzYJjhaQgIPxYiaGBOmRZRmOQI8bhr54P/5PnQoA335jDNx8mctEVNZxgP3rCJpCy1smCuQauvarpus4ZEqTbN0rmLapHYZCp8Rajlc2ECLGdn9GgRY2WUvJa7IoQQhCwVhATZWH5j3aye0g8+UAiC99roN4WIjqqZQL0VG6QKGUMe0Ib6EDrer6xoTR+Wn2KCVdrWL3uW156aX6rn20Jv6xeRkacH31dVquEearIopwiMgnPtSERJIAvgviM+E6BdJYuO8WsGeHndP4bDrZtUtDO15tyClGjoRdnUms5xtMPqVskCpMSVAw9W7Dh8+N4hIsQQXqKIby7ZBtTrgl/5twhUF5eztlnn92ma/5HZGRk8H1tmOjILfAzb5GN/KIAGo2EEHDtODMmo4LnXq2nVzdtoy7lpReaqKkNceKUn4t/k/xJjFNyMtffTNv0V2zc7mlRzqXBHqK4JES7tCD1qlJiQ+kt/r3TUMaOr9Mwm8L3jhCC196xMW+RLaLVfsc+LWMnn9um516vT6ddu0p2Je/GW9WZhFA7lJISr3BTpjtKUFtDMKaOYk8AgylAfp6KM0LprUrDKByx3HBdgJjoGr5c7kddm8CO1UECxlrGXanjhSetKJUSl4/Sc9aFuzEUnY8XN526hTh2TNBXHtaoP+oTXqooIUAAkDil2Y4pycmC58ys3+RD440mVoInHq5l4+ZqvvkKYmU1KfWZ/LRiNXfcecf/6djwz8yF3bp3JnGAkafn12EyShw9EeDwcR+btvqRZFM4ofYbArTaeojpM33cNq3p/u3RRcuksWbG3VjOR68nkRiv4p5bovn6RxfjRnt5fdE6FEE9EgokJCxmQd8hDp57PNIAUakU/LwmQEIoE2dsHs89YUGhUPDIfVYeuFtw7JQ//J07xXPZxCqObzqEXdiIJYFUsilQHMZhKqZ9w1k0VNVx6NAhJk9um9ZlcnIyXy7fysMPzaBCvYm4QFNcp5X0JDp6ggOOK3dgj63EIBT07CVRmbCWqnIDcm0sQTx8uULJmFGmFmNtjU6mXHUSEVLRid4R76klDZn1wyhO/pmhU46xZt0hREiJWhfk4gtU/PCLh0eer2Xbbi/XX2vktuusGAwK/H7Bx19W8OzcXIyODIKWKs4cCpN6msnNzWX06LY5naekdaWg+Hgz6Q4Ik3WOKgMZroGkCZktW1bxwmNGpk20Ul4ZJLcgQGy0srEKtKwyyMath/h5eSIx0UomT/dEEJ+/xR3Torjx3kq+fDeFB+6I4rlX61n9RSpX31TBi6/Xcce0KAwGBbIs+OFnF/c8Vs0bzydw7KSfqnwzyTQnSLWSDn1dFpVVDW167quqqkiIdXGEOmJJ4pqxBoxGiZXv5RHrbU9IBHHiwK2pQml2Uuorx+BMRa9oLkNQXhkkOVHFeWNLeOTuGK4cHd5DfbXCyWMv1GEo7dUqISmhaFEm5VcIBA5lDUndq1jwdDxer+DCMTV4ylIwBaLQY0CPkSrdKaKzS9Abev5l898/RX7edtsfF6T+/4E/W0Gwfv16jEYjAwcOjHi9U6dOEdUZnTt35oEHHmDlypVMmzatxWONGTOGSy5pat349fzV1dUEf1uC8v8BkiSRlJRERUUFQrRe6fb/C0OGDMET24DfGd9IcJmru3H9HftQuZoyiEpJSQqZ+IQXM1bipMiHQyPp6Ch6U8gJetLcXEYIQTVlKFGiRkUGHelCP1w4KCaHSlFMB3r+Q1uojFIpcfej1bz7ciIdspqCxY7ZGn74NJmLxtTg2TEQ4RUsnLeI4SPOJyMj468epr8U/+73xD13TmD0+QY+/yBcRv+PWSVJkugkerOfzcSSHM5KEr5HugQGUWvaxPx5Xtqlq8nKCGdWg0HBxFsr6NRBxcCrJLbvlNi720WNv7zZvWQX9dipJ5vIFr3/x95bh1lVtu3/n7W7Y7rp7i4JBUQkVAQVlRKVEAMMxO5ARVRQUTEAAxW7A1BE6e4Ypnv2nt297t8fGwbGmfERH5/3+3ve1/M4PA7Zs/dea137Xte67ivOM4OmlFFAR/pQThEgsZdNtBKdsJCAJEmERZDj7MdOMk2lNvGuKg5TSh7njxxOaWkpHo8HiG+MzoRKpfq3Cyb/rf4wLbUjH3y6jS4dG0/cAOTnKmntbtvgZkYvGZFiGq6/xcHq15Po30vHopedrNvo59wBdXtVnl3mZFA/PY/cGU8sxmKC2+8t4qc14Vq+I5/wYO9QwLqPM2ur5G1baTjvHANPv+jkqaU1RPxqmmYrmDPdRkaqih17Q1x/WwVllVE6dmpb7zf+V2jZugX7t+ZhbURFVNgqOXI8zK2z7TTN1rDoKR3z5q/HUNUaSzSZCCGKVUcQ1gpyslKQFWUk9y2j6FguqsomICQiSXlUOP30jA2tTZrGE63JGANDKM1fj3kEvP2hllhNFhqfkiJNHs3sCt54N578OjW6eAonCiJ895OPJic1n2Uho9BKZ339Z6J373PYseNK5tz1HBmpgsXLnMhCYNQrWPJ4ClkZKrr2iuB0/sLdM60k2JV894OTle/voromwrQ5Gn78OJUJY0xcNbuM8aNNtVxNtfYUgjdXu3lkfiILHqvG61PUSXyegsGgYNQwIw89Xc0X3/tIT1USCQtGnGtk7r1VPLIgsXbsyeWOcduDVfj9EsmSChUq3G6ZgvzDf8kenTp3JLJNy8LbK3jk0VIkSaD0JuALpfP0i6V4/TKXjDRx+2wb771XRaaQG+R3BHAG/Cx7wUJqko+Dh12kpUncfZ+Cn3+Okdk0iDEtzPay9TQV7TBjI4iffA4jm5zk/5jBHQ85+Hadj2smWkiwKfn2xyDL33GTWnxOgyIkERFGi44aqtGgIUKQpNQwH374IQMGDABo0B/+X/WFPp8PjdLBNz9IlOUZEAiSSMNCAuFQkKfuP8aaj6t4famNa290cXSfGpUrC3MsBZ2thH7Dw+QVlrFzT5TWUmeSojnIQmY3v+IUdbvlhBAUmLeRlS64ZGIN5iQQQmJIfwM1LplXVrpqxQHPRElZlFAkipRYganShCxijdpSIKPRSOw7HCYUqDzr9e9wVGJVgjJsanTMWoeRaspr/x0kgILGu1YVkoKiIpkrr3Gwd38UtSMbEapAiRoZuXaEPqZ30btb4/ySw87V8t37fpqKtrWdhc7A6ZP0B2VcLte/5QMhXhzYuDXI9t1B7nqsmkUPJdHhpEqzyx3j4UUO0lKUnCiIMKhf3fO9cpyZ0VeXcOO1NlSq+KhhjVtm/sNVrHk9vZ4//PgrD0aDgsWv1HDL9bZaaoDc/AhXzixjypV6jhyLsrXgIGZHSm3H3CmUkMtFY1W1iU+Ir/mbrrPz+fc+up9MKpSWR9m6R8ct2dlnZZ9p197AwrsfoCYc4qqrTrBtWy6RsERKKrw618CQAfFY7tv1Pq6+KoRaVjfqCwEUsppgKMyDd1m5+zbBzn1BHn+umkcWJNKx7elYxGZVcvMNBl68N5+guZQkXQi9nIha0pwccz6IFxfpNMGCDhUqyuTjvPWslQ5tNcy9w4tFqHHpy7jvCTdtW6uJ6MLoo0YkJAJ+///62PCvxIWtW3fiqzUxbrzWxrVzK5gxOV6EHj08xu331lB44CjNTsbpMRFDkVLOrGvqd1NazEpunWnnkWcdPP9ovBO6dQs10642ccssK4uWulm12sP55xmYfZ2Brh3rFvgOHQ0TCapwBGLYAL1WSef2p9e+Wi3V+ffAc9Rs23cUvUJHTdBHtXycZx6z8ORTKvQuE27hoKS45C/7hoceXkxV6Q0U/FhGQrhuE4tTKsXcpJLpV1m5fpK1tnhTURVl8px8Rg83EggILp5awvWTrYwfXbdI9PW3YdQJQVIr+jbocxWSAp07m5EX1PDsE6ebho7mhtlxKI1ydwcuG/sLN1xzuuCi0Uhcc2W8E/ezb4t45sFkrBYlS14P4HA4ztoOk6bMY8qNl/DNu2l16EsiEcGUmQ7MlV1qz1UfSqayOkZKkor01Ph/Z+KDT33cOc9Mk2w1h46G/nDiwWZV1navv7LSzeN3J1FSFqOwOEKvrloun1GKQiERDgsG99Oz7qMsLphYzPhRFpRVbRp9hiXJWVT7w2dlh3Xr1jHsHJn1P8TIje5jYo6C4UN0/PDTUbYfOgFAanaIm2eZOae3juLSRJ5d4uDo8RiHj4VqRZ2PnQgz8/YKFt6XRE6mipsWVHPz7R6iYSXRWIxITEUH6k8v+IUXV/JesuxegoYfqK6S0DqakORvWXtvR0QYP270XffQt6+Ce5+s5oqLTPz4WRJLl1fzyJP5mHRqMrPgnjkGxo5IZuw1e/7QDmfjC/+t5OeQIUP+nY//x2CxxKsuv69cuVyuehWu30MIwbp16xg4cOC/5ChVKBS0aNGCsrKyRt+jVqsbFTL5/0tySQjx/5tzORNKpZJlb77E9ZNnYqhIwBZKRh+xc+JYAgR9/P4xVkNlbYX/90iUUjgqdlMgjtYK1UD8oXiEXcSIkU4TmtCaAo7ipBIFSmRigEQJeWSe5HEMixC25Cir1niIyVKdxOcpSJLEYw+Yufaqo6Q6u9PU2YG7bruHlavf+jtN9B/D/x/XRG5uLllpLjZulBHI2BsZ6VVICgzCjAETVZSSdJJ0XCvpseb3ZfaN2+jfP8igQSqOHo/y6TceFtxsZ+K400HNzr1Bho/ZTXmokFSykVBQSj4xonSgV73AUJIktEJPuWUPKllHB29P9rKF/WyNc3yKMHqMZNGcBCm19jPNaEuNqCQUCtWx999p+/92f6jRxYOTcFjUU3Y/hdz8CEGfMj5i1gjsJBE+nMXosYXcdHOIFUvSmHdfJS+/5WLoQD01LplPvvZy4VAjD53R3aJUSjzzqI3+W4qJ7m+FSlLjTNzL648msG13CEmC7p1Od9XMnWGjTb98Zl5jZ/7Np+2bk6Vm9HAjIy4vpqio/Kx/4xlzrmfSd9OwVCbUW38B4cOc7iEYgvYnq9YXnm+gfx8tr63I47fNR7HbFEzuLXE0V8O+Y0lcOKSCm65NprA4wrdr8xACSspkPlvSBoVcP8hTSxo0NZl8830hFBppEolzaiVEkpFV23n67iSGTSjitll2Lr7QRCQi+OBzL6s/8XDLLBOLn/2JjOp+VCqK6d2n87+1xr/44hM+eG8x0680cNU4Cyajgu/W+1j8Sg3nX1ZEi+YaBvfVccec079jn+46Zk03MfiSQtz5iQwc5mTgICUZKSqm31LB848l13ZKen0ydz1aRatmam59oAqjQaKqMh4M/t7fh0IyNy6oQKGQ6NtDx54DIYIhwZzpNj79xssVM0rRaSVkGWIy3DDNyt6d/trfrW8PLV9+tpxxl16FVtvI+HEjuGX+zdw6cQGtA10hcPrZFxURiisdVDtiXH5dGfmFMQQS5RQ2SP8SFiGC+Bk9LA2DQcHg/vHXH3wkRLTGjC9XxeTrXDhqonz2+U6OVoIkVKSShQYdPc9xIqFEdiVw8w8KvOoKUrwdcEaPkUDDm9c8DhPETzo56DFixMyg3hU89cSd9P/s5zrv/bv84X+zLwwEAiQn6bjjvgqQbXTltJqtBi2mmh4U/5ZH94EHSavpSYZ8RjKzsh171u6n18hyyg8nkeSPF2EVkoJOog9H2E2eOIRVSiAmhXEqyzEIieotHdBYi5AI0qWjluLSKD+uDfPNT15MJgUzJllRqeK+6NDRMOOnl5KZoeTu28yUV0VZsjifrEjD9C8uQwG332jE6Y7yzMves/6NO3bqi6t0L16FgwTR8IioBydOqjgm9hEmiBvnH35nTEQJhQVFX/cmnTjHYzHVlJJH9hmcZYqYlpKyaINiZwC5uTJJIqM28RkUfpJTTvP+/bxJwTU3dPq317VGo8FoNDJ9bjk/fphVp/BktSh5+oFkpt9SxrQrLCx+pQbmnv6sVqvguklWrp1XznOPJLNxa5B2rTQ0zVExfnopt82207ubjrKKKK+sdPHJ1z62fpvN+595uWRaCR6vwB+QaZKl4pkHk9i4JUAgFEFv87Pbu5Z00QRLJJ0oYYqUR0hq4qWgXDB2cgCdVuLq8WbGnB/vjJ8308aCR6tJeKGadz7ys3DRR7W2+rMYNnwY8+bchtEi0bKlkheerE8BALDwGR9t5D4Uc6KeWNiZCBuqaN/aetLOElnpKgRSncTnKYy5QM/TSw7Rq7uGdRtjtSKYReQioaCz1O/070ICGdGmTLn2Z/TmGmSPjZqsLUhhNaIyg50VIWLCgysWQCkVMmXUFf/rY8O/EhdmZWXx1Q8uDh9TsfGLbIyGeJdZWoqS7z5KYfCFhRQe15BJczzUMPy8xp+twwcbuHl+DV3XV7LoCRNuj8yUG8u56Tobj9xjp7Q6zPVT9PW6/oQQzL/fRYumKkoqIlSripBiaqodsXpF4FMoLY/SvImG8WMM2KwK/H7Blm1RjM5WSJKE21hAYlLiv/U7L37xWe6Yeye7ftuDptIEAnwWB35FKVcO0zFrqq3O+1OSVHz0egYXTy3h29WZTL3CwtSbyklPUTGgdzymXvOZH39JIi5vNU35A7FOn5nS8uo6L73/mZ+LLrmZTz96hZcfbjhGHzPCyJI3ampjsI++DPLSaz3P2g7r1n5BsxwlYyaVMGqYkbatNOw/EGXFOyF0JW2xn/Fc1Fc3Z9GLO1j+XP29pBCCvQdDvPNyKrv2hbjh9mqs9sbPJXgGHcjRExEWPFqFUgHnDjCw91AYg17BE/ck0Szn9Dq/fpKVx591kkrjRUIZGZvt7NaDRqPB55fo00PNxs0BFi6G15dqKKrWkEULrJ2P8MOnGbV7lvZtYPgQAw8trGHidZVs+T4TlUrizkeqeOO5VNJSVIy+rIqKXc3oGGyOUlIiixgl5HGEXfQU59ZSFnhFDcFWW/jwDTutW8QnACIRwfPLynj9pWoyHX0QCPaxBZM1hsYQo3tnKxq1xANPO9i1L4xCSLz3VlItPcopqNXKv83//c8pEP0PQqVS0bx5c/bs2VOnIrVnzx569er1h589cOAAZWVlnHfeef/yOEII8vPzyc5ueMTjH/z7aN26NV+v+5IPVn/Id19+j1Kp4LZxt7H02ZeQC+p2sUgo/rBaacZGIccoowCzsCOQCeLHjI0IIbJoyR42kUkzmp4URxJC4KCCw+wkRcQ5PI/rd9ExrS1rt6QxbOC2Ro/Xo4uWiKYGAINk4sj+HXi93n+b5+n/KoqKimjfOsZv61RISH/4WytQYMBECYE6Aa5RsmAsO4+da0p5f80e7AmC3b9m1dvEdOuk46XnzNw/V4sv4KaUQpQo6Mm5jR5XZfTzwhtaIpEAL7xUSspeFWWOEEbMmLFjJYEqSnEJJ3aSsJKIJEk0pS1vv/UOC+698z+ScP5v9ofhcJiC/ANMmmCiVXMN9z/l4Il7Euv8BpGI4Pp5FYRjEmFC9TpOTiGAnzRy0FU3ZdFTvzCgX5iXFqbw3idunlpaQ0aaksfuTmJIfwOyLKhxxTDoFWg08bU24xo9z9yRRyQGEUMFDz6tYVBfPbIMDz3jYHA/PfNvjK8zk1HB7TfWFzRSqSSWPpHCJdcUn7UtcnJymHLD1ax4/h2SHTkYJFO8e1g6SJWmgLRKDe+vjrJ3Tw2vPGcnJ0uNzaqM89ed1Fl7ZaWLjVsj2BIkrhoXD8KyM9VcOyn+/+eNrsQQSWy0Cq3yJPHrpgJ6hU8rfltIxHugDzfftJsm7ZTkF0UYckkRoZDAoJewWhToDRL9zw1z9Og6ojVRAr5yvvryIy4cNe6s7QDw7NN38sZzSXW6ryaOszBquJELryxh8ngzH3/t465Hq3j0rtPrJSlRyaN3JjL7tgpalF7IntUuAviIqD303VhGUloElBEqnVGsZsVJFWQlOZlq7FY1o68qZeWLqbVj8us2+pn/cBWTxpu57YYEyiqivLXaTbUzRiQiuOgCExddYCIYlJGkeMLB5Y7hrQljBZy2Qzx2s4Ed+yKsX7+OESMuOCs7vL/qA1wxJ8UilwzOHP+VcJToWPyiC6NBQqtW06RZhMK8AxiC5lpKGIgnPvezlZRoU154pYr5t8TX7bETYTwemXRysLoTee+9n3n3LSvPPqyhQw8n1rLOeFMOorcHUCrA41RjDGZgj6WzXfxEEYXYSSKPQ4RFkBQya0fdCzhClDB9GIYkSewSG2lBB3zeSsLBitpz+7v94X+zL7Tb7RzJjRHwKelIhwa71uzBJuSGjtNSJNS5h4P4qfIEee/9CJ2pKwSiRIXNDuePi3L+UBcJdiXdOqaydVeI6Tfso9IR5oGrLHz6tY9ho5xYy7rQRCTw2qNHWfpSAYkpUYQkU14R44l7k7h09On4pjDfyeY1J0iN1eX68wsvIj2P8WNTiEQEy1ZGOFtcOn4S0ya/SSn5ZIpW9fhoZSFTQh4d6UUlpZRTSCIpBPA3KJIJUKU/jlEj0Lh08bFZEeeNDuKvIw6nq2rOMy/sZvmS+s+aWEyw+sMQyaTWvuawHeTBuXFfdf+TNZw3bNrfIuylUCiw25vSrOORRpMtc2faufSaUtQqauk+TuGysWYSbAoGXVyEBHz/fibJSSrOHWDgtVUunnnJic2q5KpLzRw6FsbjFUyaYGHSBAsXTylGrZbYuTfMvU9Uc9sNdm6dZUeS4NNvvNx09xG8sVw6tlMTrgjFhWmutGI0KKh2xHjxzRq+/N7HSwtTSEtWceFQI+9+7MVgSqNz585nbYvt27djtsrcf7udT771cMM0W21iHmD3/hD3PuRh+zbQsocYMXy46SIG1LuXqqUSunQTWMzxzfam7UHm3lvJyqUN00H5/DJCEWHteoHsSsGDCyEEFRTRnfrUBipJTbKzM4U1h9Em1pBW3hVr9PSUUUSEOWrcSIl+P5dcejHwn2mW+W/2h88tfoTsTAX3zE3AoJdY9oaHl14LIPsNyMQwJyopNR2mzJePUhNj4B8oRQsBqpie5MKB3HDDRuzZUTZ8ls31t5WjUUs8fX8SV8woY8JYE1eNM6PXKzhyPMz8+1wc3qfi7ZVmkhOV9Bx0gPTKtix5tYD759dPHodCMoeOhvn1yyyWLHex+JUakuxKyg4m0yTYFJeqFENS6N+2k1qt5tklz1BdXc3GjRuJxWL07duXGddexA3XNJxkNhgU9OqqY+uuEL276XjmwSRm3FaB0aDg2WU1bNygINHZFR0yHmpIqNd+dBI2By2bnT5GQVGEL75z4/PfhU4HWm3D1yZJEsmJSnx+wadf+Sg4IVNYWPgvk/BnQpZlvvx8Fdu+TUEI+OpHHzfcXoUc0ZBkVxFIOULUESDBH+cXtUoJ/Lxe8P6n5YhphQABAABJREFUbs4fYkStljCeHE2/8a5KJAUsfdXL8peVKJRWklNdFBZHGpwAevsjDxddYCQ3P4KzJsaqpWlkpJ1OsZ0oiHDt3HJWnvH6uQMM5OZF+GLNCXA3bJcq7Qkmjr7iT9sAoGfPnrz4vIL7FxgZPc5NS/cAXDjIIIYisZIlz1gbbCK55zYr733kp8/Qcq6dpkenlcjOVLPweReVO5uTEm5eGzsoJCVZtEAp1OzhN1QibhPJ7GLj2/Hps1NQqyVunWOhuMzBR29sw0UNBoNg8UIrE8ae7i6+eKSJ37YFuPr6KmbM8fDhO0p6dI4/r7bsDCI1Uqj6K/iPJD9jsRglJSX4fD5kuWFy7LNVdjxbjB49mhdeeIHmzZvTunVrfvjhB6qqqhg+PE40/M477+BwOJgzZ06dz61du5ZWrVo1OJ78wQcf0KpVK9LT02t5TPLy8pg+ffp/9Fr+r0Ov1zN56iQmT51U+5rBaOTJO58h23FafVZCIiLCDY7YCSHwUEMbuuKkkhqqUaBEAlRo0CsNlMROkEFTUs4QxZEkiURSaSt6sJfNmJL03PvQ3Yy5aAzbt29n09qdjZ53ZXUMhXzaSaoialwu1z/Jz7+I1NRUfvlBiaSKocWCV7gxSfUTTEIIvLiQkFCjZT9bSRJpZNAUCQVVlFJJCW3pTlbXvY12b1wyyshDj1RjL+pBmDAS4KL6JNdiXYRFiOZtogzpH3fOdns6u3YV89jjKqQaDSc4hJ0k0shGgZIqyjjBIdqJHmjQUVleBcDIkSMZOXLk32e0k/hv9YcHDx6kY1sVVrOSyy8yU1waZdy0Uq650kLTbDV7DoR4bZWbvPwYLVuoKck/StNYfZ65sAgRJoheilcS0zxduPiqX+jYEUoro3y3OpNHFjtIS1Fx5wM1fP5lGGXUQFQK06KlzDOPW0hPV1ClyUejj3DnbHud6vkCIVi2wsWdj1Qxa6qNzu219cYGT6FtK02j6o//CtOunYqkgucXLsHv9SFLURKlFLqEz0VTdnLc8VcHI8bu4MN3LbUjkBBPEr+6ykUgaCQhSWA01D2/lau9HNinIIdAnY3+mYgoA6hjhnoFAJNkxRdIZfxYwQefeVn+bGrtqFcwKPPyWy58fsGoETp6d9fxykoXq1Ys4vwRY/9l18jvsXnzZlo1Ew2OnVrMSuZMt+GoifHesnQWL3OyeFlNHSGQ0eebuNVUzVHvVlpFesULI1GgtB2O8mLcaXuwJkro9QqKS2Ncd7WNQf30hEIygy4q4u0P3dz9WBWV1VGCIWjRVM223SG6dNBx/hAj5w8xcvXsUha97KwdDT4z0LzvMTfayuaUGw7Q81w3A3rbqXL42Jl7FPjzyc/y8nJ2/7YPo7BQRC4FHEMSEiptBL0pSrJNYvGjiQwbFP+9du0Ncf6YGoo5QZ6IK86GCBIhTAs6YIpZeX9NMfNviSdw5tzhwFGpoRlpKCQFKcUDueKKLRhTK3C4lWT12cmal+xkpMWDV2dNjJvmH+TgWg+yV6Y1ndFLxji/VEYlu0t+RRISIYKkkkVb4iqzxeIEJiwEFF46tldytOi0rf4T/vC/1RcqFAp0egtKyYX5JIXE7yFJElaRjB9P7XsCwscBttGWbuSffCaeiRqpgsEXenjmkbpj7P166vnqQxXDxlbQJEvNnp0K2nkHxotLEqT424K/LbHCGHvU62nSOsC4UXU7NZY+bWOiM5fffi4gJdwiPkpsLcKc5eCLlYmo1RJqtURaWv0R+n8Fm83G0PMnk7djJbsUP9NW7lGrsB4QPo6xj0yaIRA4qaQPw1BJaiIizF42kS1akkQ6kiQREzGKpeNUK4+RkBDB3+R7Eiwa8gtiWB1GHN4wXlyYhDVuYymBTev0vPKmh+ummGr9YTAoM/mGSoJOAw5VMaZoEiWag7Tv5iC/QE/fh0vo0HkEj9x+81lfb2MYOOQiElTPN/r3dq00tGymZsULaUycVcrlY81cPd6MVhtP4Cx5xYffqUFviZCcFPfFTbPVPLKgbpyz7hc/xWXR2tHPcATO6aNnx54IH7yWXif5esmFZoYONHDRlBKKKoLcMzexziY3MUHJvfMSefpFJ+985MHjlenaUUtmuoofNrX6S6IWbreb5GSYdY2F5BQFl19fymuLUrHblKzd4GfW7BCpVX3pczIGiIoI+9jKDn6muWiHlSQihCiSjmNoUszRwgg9hoSJhVREayx4NQpefNVPxw4hJo4z1uFEfGu1G61SS9iVTg6tOMoeqinHjK3etajTIVIKNpI4LG0nzduiTuIT4lMWrX3nsEPzfe00wD+xYV1s3/ojCgSD+umZu6CG9R8lkezpX5vIjpZF0Gm3oEODLqmKdb+GGDmxmBZN1cydYavlBwf44js/ancqSklFelUfXLafUakkXnoyhTGTSxhzvpH3lqVy7rhi3lrtorJKJuCXSC8/B23qIXIyVSQnqfj2UzvDx+7nzbcVdOuiYuwFp/2h3y8zfV45t8ywo1AouOk6O79tCzJzioWZc7yUqbeS0daFJmb7y/mRqqoqXl/2BhvWb0CSFAwbOZTJ0yZRUFDArGtnUlFRzpwFGhSK+D0+e6qtjsp50xw1ZRXxSY3UZBVVjhjvfeLmcK6Jzr3bs3vbLvTKGAVlB7FHk+ut7YgIUymXYjbZOXwszBffe3n7Qw8mjQFVVOLYoRBvvuvmqvFm1GqJ/MIIv24NotbA0HMMlJXHmHSdg+N7TaRUd2TJoqW8/PpLf/r6S0pKaNNcoFRKRCKCt9d4mDvbwrVXWdHrFUQiglUflvPY4/nkVA6JCxILwWPPOXnzPQ+RqExhcbwLMybHO9uffz5Gjrcb5ekb8XhijJxYzIzJVmZMtp3kVhZ8+YOPT7/x8cGradx4VyXvvpxeJ/EJ0CxHzRP3JrHoZSdPPxDvNM0viqDVSKTmBCjbl0/a76ZyPDioVpVx7bXX/vlFQLzzc9iIiTy66EWaSK0xSGaOir10pDdV5jy6dmyYOkuhkOjdVc+hTzuz+IF8Lr4mvhbeWR0iOdS0waaINLIp5Cid6ANAha+Q0eOP8dE79nrc0fNvtnDgWBkLbkxg0bKaOs+EU+jXU8+oC7Sse6MlY8Yf4cTeFJRKiVvvrsGWcvZFscbwtyY/hRCsXr2ab775hkAg8IfvXb169d956Hro378/Ho+HNWvW4HQ6yc7OZsGCBbV8AE6nk6qqqjqf8fv9bN68malTpzb4nT6fj1deeYWamhoMBgPNmjXjwQcfpGXLlg2+/x/853DhqJGolSqefnwRsktCGVOjkiUKvcdoHqv/4KiihCTSSJLSSSIeaJwi4g0IH05lOY5YOd0Y2ODxEqRkjordmAKZPPvEc5gtZgYNHsTTT6qIRARqdX2v8PzLXrRVp3lvYpoICQlnH+T/GUSjUXbu3EkwGKRDhw7/seP8v0SbNm04eNzAwAEe1ufbOc4+Oom+9ar2RRwngJ9j7CFEkD4MYzPfEyWCAiV2kunGQAJ4SU5qPAmlUkmo1fHOmAghWtCRfWymg+hVRxE5KqKUJm3irYdOO/JnljfDbsmiVdcCjm310cbXpQ5/qI0kfMLDAbaSrmhK527/nvDBv8J/sz9MTtKyYXOAG6+1MW+mnavHm3nvYw+btwdRKqGiKsLcWTbO6aPn3kfKKN9qJCHYtDYwCwgfB9lBKzrVfqdJspBi0/LF20lcc0sZkSi0banhsinVaIs6kBk+rSpfU+pl7PjN9D1HxhUMMHKIut7YkCRJzJxi46rZpZRVRPD6GleSF0JgNp/9/SmEYO6ceWz/eg9tQj2JECKPw7SRetUJSixSArrSc5hy/c+8uczGfQ97OXhQ4HDIGK1qbrlRxZqv3Hz3U4ixI+IJxFhM8OQzflqE+pDP4QYpJYQQlKryseuTwFX3b7KQ8elL+eAzH2+9kMbR3AgXjq+irFTgDUZQSAp8PgVbfgvR7iktTbNVpKX6+PXXX89a9GPnzp1ccmHjmsIXnGvgxrsqmTUVbr7exojLi5kz3VbroyUJ2rZSc9ncKM889yNKbyIirKE0VM6QcyXeeDGNSFQw5aZyZk21smyFi2dediLLAo0Gtu4KIMsSky+zct3VVkxGBUUlEZ55qYbv1vt4ZEESb72QSpv++RzPi3DnTQk0y1Fx8EiY+550sGu3jLXZYWZP13PdZDuSJPHzLxG27P2ZWbNu/NN2+Pbrb6msqMJGIi2JJ6VCIkgBu/FHKrEbtLyxIoTFrKR3Ny3paUrSbWbSKnoQFRGC+FGjqaOEHQ4q+PpHH/c/4aT8uA2hqWFz+HsMwkyMKMYqC6aqdtiabuKL1eloNKcXnt2mZMXLCQwamUdkt4zbfJxSXQVKfZguvS8kM5JATbGT/YcOo/eaKKOAClGMARMt6MgOaS2XjLHy9qeNj4D9Hfhv9oVKKYRaCyJQX0RAFjISEjKxWq5rgOPspx09MEgmTMKCi2pSOF3gDaYc467b6hcRIb5BbtZCYu6CGpIVGQ121SslJU1jHdFpd3HJtFJWLU2rLe6oVBLPPGZl+IQiJP0uUpPV2OyCSkeMPQdCZKarCAZlFIo/0ghvHD5vNQNG+LnpehMPP7mFbVsllLIWNRqa0AqLlMA+sYW2dKsVP1FLGjqLfhRyjHyOIEsRsnIEYy9Qs/cIvPpMNpnp8a1RQVGEK65xULkfjsi7AUgQKTShNZmOPrz8+H6WvlJC1+5x++/YG2L0MAO3zFSxcctx3nx3J84y2L8zlZ37Y9z7wCLGXDS60ev5K+jevTvfftJ4V1tufoQmWWoSE5Q8dV8SF11dzsLnXahVCmIeE9bKHjSXEshTf4nHK9eOnf4eBcVRUpKUtXZJSlDyw4YAV483N9h1ajEruXSUiVdXuRk/puFi2qypViZcW0owKPjmvUyOnQjz8oodfyiS0Rh0Oh1DBuiRJIkJY8wsesnJNbeUA4KNGyQ6+4ejlE5veVWSms6iL7v5lUpKKSIXJSpChnJ6t9Ox/7dk0pzdKeQYDipIpzOb3jTxk8bJ04tyefRBA+PGGNm0PcCaT4NoStrQRorf761EZ/ayCUsDIibG/iACEMqX0OXpSfA2bzCpoJLUmIWd3NzcsxZHPBv8t/rDaDSGUhHnk/zhKw2Z3o517KiS1LQO9WOv4Xs2fZlSy+e492CI2fMreeKeRLp10lFVHeO+h30keHuAFNeI8Ls0BAIyer2Cti00fPC5h2dechKLCWIxiVHnGykojHJg905iPgM794U5f4iKpW+4WL3CTiAAi1+u4cFnqjinj55gUFBYEmXeTDvDBp32dTdcY2PdRj+SwcfcO9Ss2xijfffJf0kYd/v27cydcRvW8lTsclMEgm8P/cyyJa9gVSZgSinntWdTGDowXgzdezDEPU9Uxbu4R8bvz32HQvTrebrT0mhU8PjdSfQaUcLN0w4xaFk8mf/U826WPbeZLH/XWlFXj6jhKHswuFO44toShg7RcPigRLQoB6W7LcmSDruIsujOXJa/lYfZrKDwiAFFZTaSKsrd1kKcPiWtA73JkMwgQcGJ42dlA4VCQSQa75B+dZWL84cYmH7l6etRqyWmTbRgtymYN38tChRceZWSe+flUFkdY+pNZdx0nY0rx5nRaiS++N7HA087cCvX8ubCFPr11OH1CV5720WX8/Lp2EZDbkGEEUOMrF6WhkYjcfhYmLatGu7q79VVx71PVHPgcIibbvdwaJ8SrTATVnnQpx2kMFaAtrIpCCUObR4hjZuHn3gEpbJx/94Ypky9gecWvkqHWBOQ4uJCSkmFEPyhf43FBGo0pIXacPjQbwBEg6pG+ZHjlG8GFChRSAoyRHNCBelcNvkXdmxIrtMEkpqsQqNRcPBYmGuubDjmALj2aivffZmHpaIp183L59gRcBxNJaasbvQzZ4u/Nfm5Zs0aPv74YwwGA4MHDyYhIeEv/Wh/F0aMGMGIESMa/NsNN9xQ7zWDwcCqVasa/b6pU6c26uz/wf88hl8wnGEjhpGfn4/P56NJkybct+B+9vxwiCR3FlpJR0xEqdKVUKkvIsPTnDOpNU7d/FW2IprnNOPEnvw/DLj0mEj15YBP4r5bHmLJysVMnX4b0+Y+yqtPaeuQK3/6lY81qyWy5TSQwCUcdOnTGb2+cU7Cv4o3XnuDt15dhdZrRIooCJl9tOrcgkUvPP2/rst03m1PMP+2KRRxnGQy2cY6mol2cdEHghRw9GQnU3sqKCZKlF1sREIBSLSRutZ+l04Y2Lm78XG7/MIITl+AArYRxI8KFe3owSF2ohFaTFjxKVwkNnPy0pNm+vQ4PU42+rwKNmxNwJ7cgp4XQLQSQicgUgycnF4ySmYSRCp5HGTCFY37nb8L/43+sF27dty9O4bPE68Q9++lIyVJxU3X2Vm2wsVrq1zMmmYjNVnFqg89SOow51yRx49rjxFw6ahxx9BioDVd6nQJy0JGqYr/EEkJSjxeGQUKInlNSRd1FWANkom0sv589tlarpms45JRDSsFA0y8xMy9jznJL4oRCsm1YkhnYtP2IJ26DDlrW3y85mN2f32Q5uF4kJ8nDtGE1g2+VyPpKDqu47zzPbSJ9CFHMpEDhCtCLFu0G0Wig6df1jN0oIzRoGDzjiBqTyomyYJKqCkUx8iiRa0/lIXMMeVeBo7oz0/fryNHtKsNhmQhU5S0kcQML0aDkqWvevn0HQMJNf2oYD96jKTTAo2kJSLCPHjLURLa+klJ81FdXdXg+f8R9uzaQ1KfxpPLPr+oTcpJkkSf7jr2HgzR/eT4zBffeWnVXI3bF+WG2RpaNA1hNISprNaxa1+otqOnpDTKivfdPDw/kZwsNZGI4MPPvdz/VBXPPpTMqOGnfWtWhppnH05m/sNVfLPWxwXnGRk2SM/2PSHmP1yJ3y8oLo/y+uJUunXU1nnOOJwxvvk2SixWTSQSaZT77PdY98M6UskiS2pe+1oZBfhDMs1C/dHvtVG418d1vx2hQz8Hbyy1E1XGuUZVkhoTdcfJYiJGUWmE62bKJHu7YLGWEZZkgmEVHehNCSeoopSAws1tV5nrJD5PQZIk5t9qZN49VWS3LmLEuQauvTKBl94uZfehJNTN0hjcNBV3TTVVh2O0K+qBLGLsYzMms8yDTzlxOxoPiv8u/Df6QgClIsZFY9Rsf7+UZDIQQlDE8ZOCjSpixAjiJ4s4z2ZURIkRreWeTKcJe9lEkkg7LWimDZOR1nic0LOjkZ0bBZkkNUqHYZYT0OnVzJthYN59lbzyTHzkOxCQuW5eBffMS+DXjTLOGkGfriquHG/glnvj9/6Jghjnj2xYFOqPUFZWxrFD3/LZW/EOpIfvlZh9tZFk1+kilxCCCKHajv9TUElqmtGOZrSjIPVH9m5KYtRVxbzzUnrtJEhBUYSRlzixFvWmj2SLbyCFoJwi9rKZTvTF6G5Kqbqctb+4GDXcxN71ObWJi/699MyeZmXY+HKGXnA1EydOJDGx4Y6bfwddunTh1lvceH3GBicKlr7uYtpEC0uW17Bxa4CP3kqla8c4Z+miJV6++ewgVLclK0PJG++6uOm6+qOFZRVRvD6Z9FQVHq/MDQsquGduAlfOKKVtSw0PPl1Njy5aRp5nrBVRAejaUUdmur/RuNpoUFBeGSXRruSSaSUoFOBxhdmxYwc9evQ4KztkZmYSiotqU1UdJRaDjDQVNe4YKWTWSXzGRIwCjuCgAiUqXFRjxk6MGKGgRN5XPUiX7JRThB8PreiEFn08gR6xI5c25dZbN/DG+8XYLApERENyqEXt/aGXjHQR/djFr/USDaEjoMkBXVsY3GYQsUqpXmx4ChphxOv1npUd/gr+G/2h1ZZCWWk+Cx50Y6zs2qgAT5poyuYdVbUJvk7ttLz7choXTy1hcC8zaz4OYy/pVaewU+NU4PLE0OsVCOD2BytJtKuYN9PO1CssdTu9Zzm4/b4Q7d5VEwjKDB1oxO+XWf6OC4VKQef2WoYNNNCkAfXx9FQlP/0aIBCUefHNGsIhQXJm4VnbIhQKMW/2baSUNsOrqqJCeQJTJBlvzENarAlyRh4/fpZU29l9yg7vLUtnzKQSBvXVE40Jjp2I0LFt3A7VjhgVlVHyCqPkZEoMPkMw7fabLPTs7mf6DT/hqFDULtsYUaJqH75CHW+tCJEismkhOtf+NipJRXqkNRV7DOSJMtpLPeN/iALVLVCLXErIoxWdkEUMpers8kfp6ensOxQmFJL57Fsfn6/MaPB9F11g5PYHKunXU89D8+Pj+7PvrOCFx1Jo0/J04nLCWDMjzo13sHftEI/bzCaJuTPsDOyrY9FLNdwzN4FFL9dw9+MOUpOU/IGGGhAvvo+7woO9rDuZyGjQYpBMuP1V+Jtu49qbTqCQJAb20zLlZjWjRl18VjY4fRwJo8mKwh0/ITUaAsIHbjubdwTp26N+LiIaFezcFSMDI2GC7Droo7zShqSM/XHClAjSGTegVtJDZTrfrHVz4bDTz96Ssig2i4JoFLQNxI+1n9dIhFVefFTx8ccxEknGi4Py/We/X2gMf2vyc926dSQlJfHEE09gNje+QfwH/+DvgiRJNG3atPbfzzz/NOvWreOVF16j3FGIVqdh6pQrGDlqJFMmTqX8SD6JgQxUkhq/8FJtL2LEFUO55LKLuWjYJYhY4ze4Hw+5HKAlnUivasGTDz/F2x+sRK3WMnbaQtKTneg1QbZujxKtSCHTGW8DrxKluDLKeH3hJ3/79b+2bDnvPbeGHFeH0+fth8ofq7l6wiTWfPHhXypAFBUV8eGH71FacpTU1HRGjZ5YR73x/xW6detBTaWJtrSgiBOAhBcXx9iHnSRyaIVZsgGQRg554jDVlNKBXpSQxyGxk2a0PdntJOGoUPPFd15Gn1938yeE4Lb7q0mp6E1rKZkqUcYefqML/ekqDcAvvATwEbKfYNPa5HpJrqsuKuWK0aVcfr0g6G6LMVWHKgVEGML5EMoD2Q0pZFIi8vD5fBiNf0Ai/n8UGo2GYMCEsiCHa64tYtLkEDOnmfj8ey8HDofY8m127bqfMMZMYXGEaTeX8/O3acRiMGREDZkldZVIIyJMtaqIKZfGg7zte4JMGGPizVUhMuSWDQbRWkmPOmxl574arr268fsp0a6koDiKQim4fl4lb7yQUqfy6ayJMWeBg1dev+msbfH6sjfJCJ3uEgngq5fAOgUhBKFYmB6xIXU2fRpJS6azFwdCPzP+yqmMnryCG6bIQBQRjCcHW9OFAo6ykw2YhBVBnEbCnGTA6djGyJGwdfMPaANJ6B3NCKvdTJ0ueHWVTKeOGj59V0+mqxdF5GLBTrZ0uttDLWlI83WgYq+WkoojTJvV/Pen/oeIRCLs3bqPwjwPc6Y3zP/z3iceLh55+l4605/vOxjizkerGT3cSJuWarw+wfK3XchC0Kmdhk++9jH1cgsV1VGyM1W8tDCl9vNqtcS4UUZee9tVJ/F5Jm6bZWPwJUV89aMXl1ug1cDBoxFCAQmrWcnDzzh45sFkmjdRI4Rgy84Qs29xYS3uiSe1Ep/Ph81m+5d2EEJw7HAuzehS+5pDVBDAS2f61p6zATMaZ2d2bNzKkEuK0doEBYFfSXJ2rk2InUIJJzDLdmR9KTl99nP7jRaESOalN1z88O1aEkJN6cZAKnVH6NbZUedcPF4ZnTbOj9u+tZaO7dT06KKjT3c954yoJlotkHw+jE0krDlWzNZELH2SiHSLUJxfRtKJFMpCNRz8sSl6c+OJ7f/rKCqu5oVHEhi5dh/mKhvH2Y+VBLpyTm0xwic8HGInbUQXVKjRcroop5Y05IhW7OG32qJhLKzA4YyRYG/Yrx05FiWd5vjxNHpeQfw0SVEwqJ+eJa/XUFEVJSVJxao1bqorlDx9vwGjoyVqNKz4sZIXXz7K00+YeeiZatxeC19/d+VZ2+LDD97gxmvi97fbE8NiUuDXlSNqOta55yX+eDeqRMnhYyGa5ajrUODMuc2NvagvRun0XkaSJNLIJiJC7DF+Q7s2atKVUFqm5PlH6/p6r0/m9VVe9AoVb778Aj+tfZ3UtFYsuHsRmZmZ/F0oKSmhRTMrV84q4+WFKbXjluGw4MU3apCFIBwW7N4fZMULqajVcXtkZahZ9JidLp28PP7kLl582M7jzzlJS/UwfrSp9lpy8yNMnFnK2PON3PN4FVt2BrnxGhvX3FxOt846Rg0zYrcq+em3AIuXFbP4keTaBIrPL1NZ3XgntxACWYbv3s8C4gXnKTeWsfy15+jRY8VZ2aFNmzZs26Pgg888LH/HzZ032enVVcfLb7nZ77fXPjdlIbOPzaSRU8vtD/HOtf1sIRKTMWLGL7zUpOymZY6WJtk7OHo8SkWJicSqeLdblqcHEd9mFj1rY+jQUL19g1YykC6akCcdrFUdBwjsBe/eKJ52B7GmpmJPTmkwNgQIqDw0a1aXL/cfxHHu0AmU5i7h8y/CtP8DAR5FwExRcUWd1xLsSto017FmaTpZ1KVZEEKA1s+8+32881IGG7cEmTLBSoUjxrSJdeMtnU7Bu68l0mFgAedPKObOm+Mxye0PVTF7Wvy9P/0aoMmVDRc0f90apG1LNRdfaOTTr32UBqLs3bPxrG3x6cefQsiJoU8lN0zRotNKrHrnBPvXxWgld6P/cGWdxOcpqNUSs6dZefx5B7v3h3j24Xi3rywLFjxahUEvMWt+JY8tqN/BfO45Bg5s1tF7VBCfO0BVSYTOcj/MURsAu8RGmtCuwXg6WWRSRC6yqKvbkSk1Z7f4lbAI4dJUM278mLOyQ2VlJc4KBTNuq0SjpsGJTIj7cZtVwc3Xx891z4EQTbJUdRKfp2AxK5l6hZX3PvVwzRm/f88ueiLRGtb9EqCkUMFPW9vj1heR3M5DLCbqFIFOIRiUOXg0TKDMioejGDETxE9IBGguOqAq6IDHncedc+MF4Alj/Pz0008MGzbsrOxwCmarGmdJFQkkY8HOMfbRxNma2XdsZP0nGVjMp593Qgjm3VdFJKClLPVXtDY/VqFg1FUldOtu5HBRJbYGeF7dwokRSz3/p/NksHZ9NReecerPLnMy9QoLiXYlr7/r4oLzGr5vP/7Ki6oyh65Sl3ihSrMXIYUIB/4+3uO/NflZU1PD8OHD/0l8/oP/Z5AkifPOO69BEu4PPn2fjz78iJeWLMPj9mKxQbsOTdAagxgMBiZcPZ7Nb+0ljfrEw05RSQIpGLFwlD20lrqQfyIXIQTnnns+OTktOH78OEVFRazbsJJKTxXFyp9RapSMGDOcex549ayIm/8MwuEwq5a/UzfxeRIWOZGyXA9rf1zL8POH/+nvLCoq4uILx5F/IA+7ygJ6Lxqbl+OHP0dn7MzjTy6r05l08OBBnn/6BU4cy0OSJAYPH8T1s677j43du91uvG4vOgx0lHqxW2xEIGMlAUG880kIGctJQY+mUhucogIDJtpIXXGICo6wm4DkRq2XMTrTuPXWGvZMdTH7WhM2q5KDR8Lc8WA1+7caMBHABiRJaQghs5X1WIQNLXr8eIn6BWu+8HHlpfV9nlIJO3eUYC5LIk2fhbYpaJqCtlX8v5gDOK5GUSRRUlJCSkojBOL/xxHyqWkaaw4VLfh4cQnL39mJ3iizZ12Teus+O1PNDdfYWPG+h5uvt6PQB2sDLKemAF/iUbKaCFJVYT78MsZ7n9WQlqzkg8+85ObG6Co1/kjUYiBvN3y3LlBP9fMU1m30YzLDe8syGDGhlC7nFjJjsoXmTdX8vCHCR9+4SE9P+Eu/tcfhJVE6fe9p0BHEj76BwL+MApKkNJQNPOIlSSLF35JVr7+DRmXi1vle3D4vhIOknNwINKE12aIlAbxIxIWkythLKOjjwuE2Hr9HT5UjyjMvbmXDpgDjL87g/c9rWL8uRpqzPUhQQRFdOafBa0kKNWdbWS5dunRp8O+NYd++fcT8IdyeGM+85ODWWXX9zK59Ib7/yc8t18cr/kII1v/qZ9QwA08tdfDKShdfv5tZR7F93CgTy99xsXFLgEfuTOT2h6rYtS/Ip29l1FtfpRUxOrRtXKhEq5UwGyV27QtTXhHllWdSGNTPwIbNQebd6WLLei2jriileXMlxaVR/DUa0ksHoUWPU1n8p2OnUCiEWq7bQVpMLq3pWue1gPBRlfUrDy4wcOmYLFQq2LorxNwFv+A82BF7JAtZxDih3o0qo4RZE4107ZjMtt1Brr+tArNRQaJdiT1VRu+MIHtkpJCRvfsqGNJf8NgiN++vCaEIG4gRIad5jIsvUrJzX5gFNydw1RQv+oo2yMQTCqrDBk44t9Cyc4zOnZpTUJZG01ZNoBU0rc5E5GrJUxz6Uzb4vwiPJ8zLb9XwzSd2xly+Hk1xFllSXTV1o2Smk+jNHjbRhQEE8NX5e5KUjlFYKOAoxfYtaNUhnn8txgO31+9KrKyKcuiAggxy2MY6moq2DY6/eRKOMGdmvJPk3AF6tu0OceFQFQsX+7BXdSQtnFO7CdZFm2Ary+K2+T/RoZsak631XxL/KSw4gn0QjL6siryjKtQxAz6/gl2Kn2kv90Yr6U+KVsrERLROEegUYiKKxhihvFKm6RmdWR6vTO5hJZlSw/djBs0o8Z/geL6RmTfOJO/oG3U6oX/bGuSamW4Mla2xRNJoThTPwRM4ynYybtRIunYbwMBzB3DphEv/7Wkgv99P6+Y6rhqnYu59lThrYuh1Co7nh2mWrebSMUaum1dOdqaKy68vw+cXTBhrYuLFJrx+wZXjDTz+vIPMNBsrXkhlzl2VPL3USVaGilBYkGhXYNRLvPW+mw5tNFjMCubeV8k98xKYesUZyYCuOiZPMDNxZhlrXk/HalHy6koXbo/M8bxwHY7FU1i3MYAkUZssaJKt5pv3Muk98rez6oKHON/hieNeXl2l5Kt3MmvFjs49R8+Xb7jAF0+wlpJHEumkSll1Pm+WbHQS/TjMzrgAXDMPP61OrdOxt3t/iCsm/0J6ySAMkonSYomjJ8KUe93IGWux2GSCIUG0xoKuqjlqtFTpj6A2VqOvbola1hHSVxFMyOPFB81UOg5z59wiOjbpXi82dB0P0Cyp2f9KCqu/Az5PETddl8Cvmyvw+GrQ0vB9JMxOWresW9j54HMPB44GMHfIxRnJJ1hjxFLRAZNkpVJ3jLTMGLv2RnjvIw81xSY+/sbDmuXpDX6/Uilx1SVWFi0O8sP6AB3aaigtjzJ8sBFnTZR591Uxb6a9XnEpFJJZ8b6bj9/MwGRUcMM0G7PvrGDDpsqztsWqFS9w/30qrhxvq32tWycto0bECPvcnHdu4/dRr6465j9UxS0nE4Eff+Vl+TsuLrnQxJZdEWxWY+3UzJnw+2WumVtO7y4qdm6XyZYH1aHQAWqpRn4PSZLQCQMRwnWKc3CyIYQTaLLhyklnVxR7/NHbsOsM7P46mXD60T/sVgxHqPX5W3YGOe+cxqlXhg008PCi6jrJT4Be3bRUVsawmVQIZEKGSgb317PyQw9TL68/wbJwqRNHqZYudKlTfI7zUG+mZbQjH3wU4s658dfbtFCTX1V6VjY4Ezqjl1xtGYpQ11oO4rLkzTw0w8olU0sZOdRI3x46CoqjvPCyj6pCPTGVj5nXG5g7OwVZFoydVII7EOK4djutg/1qm4sAfMLNUfbQkd71jh0jgsl0ukP66aUuduwJsfC+JCRJorA4yp4DoTraALn5EWrcMV5b5aZJZCBIcVqdZpGuBDQeIvgpKysjLa1h4bmzwd+a/ExJSfmXXJ//4B/8v8LHH37Mi4uWgS9IkyZu7rndTOf2JeTmF/D0Y1/TusPFaDpEqTxYQpKcXqv27qSSPA7Rib6oJQ17xCZCIogkJNau/ZY3XltImxYhkuywcx+cM6QTd93znx8537RpEzqXqVHnbvemseqNd/508rOiooIrLr6S9JJWdJKyIAIEIFwdZJ93I7Nu2MPCJxZw971PA7D63fd58YllJFflkCq1QgjBxuO7+Oaz8bz+7ms0b352XV1/Bjt37iQaiVFJKdm0IEKEcopoRjtsJBEhTCn5FIhjtKcnCklBAim4qCaBVBKkFBJIoVwupEYupLXUFblK5qPFxbyzKg9ZCuNxKfD5NcQI4eAoXuEii+YkkoYaDUfZg4MK2tOL44G9PLbQz/DB+nqV1eVvu/D6ZAIUkxrMIngIgodAlQbG7qBMAFuClmHdzmP37t00adIEu/3vU7P73wKdxohCUhIQPhymI0jKGAN6GRqsrAKMOd/IJdNKmHyZBYU6xiHb92jQMmR4lCVPJqLXK9i9P8T8h6tYtTStVsBh+7YqwtsaV4uPEKJNtCdvrdzA9ZNj9YSyqqpjfPSlj+9WZxKTwSQnEDuSxsNPHcCsMGNztsNgrMZnrT5rkR8AFKJOMJdBE4o4TivqkoAHhA+HfT8pzq4NVt0jIkw+R8kubkGKiHObRkWEPA6zjy10FL2RJAmFpMCIJc71mbCVjAw/37+fWUvvkZmuYsXSVN79yMOCR6uZOc3GvQ/4aS6ZkIVMjBiVFKMVeqwk1vFTCkmBzZCILMtn1Zkei8WQLJW8/HQKP/0aYMTlRVw6yozFouD79T58AcHbL6bVro0ly2tISVLy9Vo/Hm+M2VNtdRKfpzD9Siuff+ejfy89Fw4zsWxFDW+v8fDwnXXXgsWkaLCT6cMvPCx/243dqsBiUaJSSjRvquaGBZXs+6kpg/rqWf+llr7nVWLK74vbuove3VRs/kWFTjJQo6ik35B+f9oWGo2GiBwC4srZRRzHj6+Wf+sUqtK28NVH9jqJnd7ddKz/PI0+F+xk57GDBCNRevSQ+ea9TLRaBRVVUZ55yckrT6dwTp/4hkCWBR98WsP9D2wgo6I/b6zczw/rQpRta05G8LTKvL/Mz91bN2K165g91011hYYUQmjRU0EJDmURbzxh5pKRNuLEsS527jfz1CuZGBJ1kAidFB1Ys2YN55133j/+8Hcw6A34A1HmP1xFarIGRXHjtBcaoWMT36FBS6E4hiq1AoUuRCyiQF2Zg9bq5NlFVi4YamDSnDJeWxUfjz517+QVRhg/yYG1tFf8fhWJ7GcL7UXP2kSiEIJqw3E69vXQvXM8eVrjipGTqeJEQZiaCjXNo/UFUZSSEktFR4qKdtCi5RG++upTLrzworOyhU5nY+JUN2kV/WqTlCmAV7jYpfyZprEOGDChQUcuB+r5SYBcDiBXKJk73027jqc7jqscMdRy45thpaREKwy0qe7Na8++weARIU5tp1zuGNNmuMksHRLf/EsgCzW57gAKdwqZNMPxXZh3fvqEV154jYXPP0Hffn3P6trPRHZ2NnsPyXz8lQ+fX+aCcw0IJCRFfNJg6XI3X7ydSfMmcR8QDgsWvexgwJgienTRUlQSQ6mWef0dN++8G0XlyELpSeT4fi+RpAJ6X6EkKSFEWUWU0cONfL3WT0a6Ep1Oweiri1EqJUIhQZuWam6daWfGFCsrP3AjSVBYGkWvg1l3VPDGc2m1XKoABw6HeGyxg5xMNaGQwHBSgE+nUzBpvJEff/yOCy4Y9aftMPO6WSQlC154LKWOyvu5A/RE7SXEvHFx1ApK6Ey/Br/DKJnj47ZJLj5YmVZvVLlLBy3PPWPkjpmHSHV3prA4ypTr3cyaoWH+jXb0egVuT4xLrqrmgPMgSbEckgOtiZjySeyyl+6dtPTsoWTCRUknp4X03Hx7MTsPbaP5wY4Y03UYTsaGCQl61GrLP76wEUiSAiGgdSsFh32HSaxMq7cXiooIEXsJwwad5jB/4KlqYjHBt6uzamkiThREuHL6Zk7km+jaP8CqVzLoP7qI2xcEMQsLyN56AjZnomlTBRE5xo+f2PltbYQp18fjBqVSIitDyRUzS7nr5gQG94sXZHbsCXL7Q1UoFIJb769kwlgzQwfqWfJYCu3PKSQWi/3pWKC0tJSUJBdXjq+bJNdqJJSaGAqXloKCxqcpSsuj6PUSjzzr5PKLIzRvEhdHKyqN0rlrTxwVBxr83Nz7Kpl+pYXWzTWMvjBSL/EpkP8w+RghjKqBFJQSFcpmUd79aDUGw5/ngna5XPg8x9CaQyRVt6GiIsR36/2MONdILBYXJdq8PYhWK9GmhYYEu4J9h0IM7m9Ar4tPDzQGt0dG34A6enV1jJ83+WndXs0vzl1o/Al06xjl0299VFRGue5qK3abkqrqGC++WcNbbwdoI/eqN3WjljS0Fz05xA4yoqeP8+vWAP2H/XWe3FjET3arIEcPb6NzZAgCga5lCZMus8RpSsY5WRVJQgrrsYeyaS5pEELw2pLNtG7hZ9QIAwvvS2LJ6y72bbZz4207OLhfgSqqJygCVDgidIoNqPfbAxRLuXzwsZ/vfgzjckoEHUZS23pw1sgk2JUseyqFiTPL6N5ZQ0Wpkt9+k5G8djyBGAHZjIUKkjlNW5ARakdIv5Xjx4//LcnPvyY52wguuOACduzYgcvl+tdv/gf/4H8Qa39Yx0uPvYa1NIWu/dxs/CaVC4cZycpQM6ifnvde1kLwUyZNn4Dcysd2fmKX2MhONuCgojbxCZBKFhUUIelDfPHR/XzxVpSlj6l58HY1n72lZuq43dww63LC4fB/9Jp8Ph+EGr+F1Wjwev48X9CzCxeTUJJVjx9LI+lILu/Djz+EyD32Kx6Ph/LycpY++RJNqjrUKqxKkkSCSCGtqCU3Xv/3qZmeiS8/+YpWdKaUPKpFGVEi9GYYaVIOOsmAWbLRWupCCpkcZ1/8vFAgfkemFCGMPdgUiCdiEmPZaMpaUFmqJtHfio70oS3dMGCigiIOsZNNfMc+tqDHhBI1eRwki5ZYC/ow+AIHDy10sW1XkB9+9nPxxGoeeSxEtqcXHmpwiAoUZtB3BmNPkPQgYlBaUE4wEGLXrl08/vjjHDjQcKDxfxkGkx6PcFGU+SPTroOlT6SQkdZ4YHhq4/PC8ho6t9PQs2+MtBYeXnsuqTZx9/Ciat56IbU28Qlw02wd1abDDX6nT7hRoEQr6bAW9WDIhdV8/q3vJAG+4PPvvEycWcrri1NJSlTx1PMedJUtyaQ52SkG5s5VE7OVI0dUVFaG/pIdBg8fhJPTXQFWEokSoUgcj49qnUR1ynbuv8uEMDQ8pnqMfbSkE6mcpgxQSWpaSh3Roee4chcxEQ8EPaKGoqRf6NonzOP3JNbhNT6FiePMVFRGUSsFOVlKnJRTkrmWKyfHmPdcHgOm7ac460dcirodDSqt6qyJ/du3b4/eIBjS38ADtyfx/qvpJCQoOHwszP7DYQb20ZFfFOGbdV6uml1KYUmUD15L54HbE6lyyEya0Dif5IVDjazbGC/ezphsY/ueUD3hqgS7knBYUFkVrX3tuVecbNoW5KPX03nn5XS+fz+LD5en06KJJs6htDcIgMmo4LppeiIqP4WHTQzupycakahSlhBp7ebu+xf8aTsoFAqiRCkTBRxmJ2nkoKFuUtcjaujZhzqJz1NQqyUeuD0Bs0FJq/ZR3n4prZa648GnHTx5b1Jt4jN+PInLLzFxx3wVTsMJQoXpHPktlaRQ8zqbG51koFNkEJVVgpIjFnowmBypFalSFq2kTnSLncfd9wQpKYtSXK5l5ScZvPxODgItshzD5/GTkpLCL7/88o8/bAC9+4zk8y+iHPu+Dfv3inrJ7jNhUhrp2V1FutVM90uO8+WXGnZtSmDTBgtT7i7Aku5l8AA9CoXEW8+n8c3aAJ36l3LBJVX0G1rB2DFhdIf7YpbiSZcIEeyksE3xI8eMv1CevIXi7B+46PoSVr0a33gLIfj8Ox9vrnYze34FCSK10fOziWTy8wQL7zOy+t0Xz9oWBSfcpFT0rjOWDmCSrLSOdafYsJ/Wl2egSJaJEOGg2I5XuJCFjFe4OCC2IyHR2n0u1qND2LQlSkFRnAM8JUlJROlr6LBAvGMUQCmpaO7qwsZNDqKnhDbe8mGsalOn6+k4+0ginXZSDyxSAgbJRHI4k+ySDtwx504qK8++2+sUdDod/qCK7EwVX6zKZN6sBG6dZWfN8nTKK2N89/7pxCeARiNx502JDB9sYOrlVr55L4P5N9hZ+FSY5PzBpHjbkyilkia3IKt8CB++buW7tWF2rW3CqjUeCoojGPQKjp+IsPqVdD59K4Nv3stk6uUWps8tp11LDS+96cJZI/Pbl9lkpqtZeF8St9xbyVWzS7nr0SrGTy/hiRecvPl8Kj6/jF5fN0HSrZOG4qLcs7JDSfEuWjSrP7qqVEo8/biJoqSNhEQACQml1Hj8YMRKsk1TT6n4FIYP1iPbKvALL8qYgWHnanjgjvizUQjB6Muq8e/oRmd5EBlSU7JpRbPKYfgON0MguPoyc62vDYVkDOYYUVMYf+dyND3DKPQgx2RcBV7UavU/vrARDBoylhXvB2jbSsvFl0JxwiZC4nTzlVe4Oaj/mZcWm2spHA4cDlFQHOHhO5Pq8OM2y1Hz3cfJpLZx8N7rCWg0Cm6daSOMjxK/g1h5Glt2BBs9l+27g7RpoyBH2YJEdzs8rvj6spiVSJLEi0+ksH5jgDGTSug8JI9pN5dzxcVm1izP4K6bE/htW4Bx00oJhQTnDtCzc+fOP22Hdeu+Y9oV9ddqeqoKjdWHVU7ijZXBOjHimXj6RSfVRXqSq7qjU6mZPS0uDjn/UcHMWQtISG7DvkN1Y9bS8iguj8zwwUYKS6JIgfpxlZVEHJQ3eMyg8KNA2WA3fijBw8uvv0RSUtKfufxaFBcX0761gkkTdVQbjpPobs+c25188LmbEZcXc/xEhCsuMXP+EANffO/FbFTw7DInQghGnmfkoy8b9/dvr3Fz6ei6CUtZFmzZFcJoUHD0RJRFj1lRJlWx/G03bz6XSqvmGq6/rYKLppQw564KunbU4nIoGxQTBdBJemRlCLUu/gxyuWN8tz7wbzVR1dTEaJqtJMmiQyvp8OHmvMHxxPyjT/nIcvQl1duRlHCL2vyGJEmkOXvw8MJ47qB9Gy1HjodJS1HzwYpEtmyw8vlXSrZvsmJLjuBV1efhrBDFKIWarMILMO8fRmbxeWjtPhY9nMzVN5Qhy/FOf0elxMvLouz8tAVNyofSxN+DjqIf3RlMBSWUi9P8t3qMyPC3TdD+rcnPHj160K5dO+655x5++uknCgoKqKqqavC/f/AP/ifx7MLFZDhaEkg9wgtP2RqsRt11o4rPP32T1q1b056edKE/3aVBtJQ61joGiFemarSVmG1B3lysRfe7itCgvlpGn1fN119//h+9pg4dOhC1N95pXaOoomfv7n/6+zb/sgUrDRPyGyQTx45KDO4bY+fOnSxf9jrW6vqVVojzI0bKZfbt2/enj/1ncXD/IRJJJYNmHGA7renSYCCbImXiw01URHBS2YDqpsSZ7PI+4aaEPLpyDqlSPAFsk5LoJPUhm1aECaJFhwIlGTTFTjIhgthJwiRZySoexmfPt+T6K/XcPt1G9fre2B0dCCn8dGrSBfu5aiznx0eaosEY+TtLWPv5T5RvcbJj806uu+46NBoNn3/+n10z/42YNP0qytM38uLCRO6dl8jAvnq27Gw8gbh1V5BgUFBZHcPpijF8kJG5M+y1a9XhjKFWS6Qm1w28xl5gpOOgKsoNB2o3t0IIHKKCQ+ysVYs3k4A9dxD3zrHRpbeT9gMKOJob3wi2b61hySsevv5Yi11ORSEpiIYV3HCdGU16JSXRYjTuNDZuPHtep9k3zeKIcid+EU9qSpJEW7oTIcwWxbfsUWxgm/QDyc3iIzcheyGyqJu8i4koIfzYpIbv86a0RZNWSbDTOmra/EDri3fy0Uc6QhG5DuH97zGwr54Pv/By8cVqpA472LQ+kSVPJjP5MguLHrOxeX0iqg678AgnEO/O6tS9Pl3Hv4LBYMCgV9R+zmpRMn60mftvS2TDZ9mkpqi4+oZS5t3n4IZrbCy8Ly6GEgjIHDsR5o+mKNVqiMmnfcKQ/np+21bfv86bYefiqaXUuGJUVkVZ92uAp+5PqpMYNhoUvPB4MsmJKj75+nQBavA5WmSTk8RgUz75MkBA0jLi5oF8+Nn7ZxXkCiFAQC4H6Uw/LJIdIxZc4jQXp09yMWpk4xc8sK8eXaKPtFRlHZ7AvMIIPbo0nFSbNMFEJKEIT8xPVqzhrkM1GpCVtBO96v2+GqWWdE1v5j/Rktsea8tX65KxmqNMvbSYtjlbmDx1EgsWLPjHHzaCaddOI+YxkyGao4tZ62z2fw9tgodxF2nof4GLVS+mkZ0ZXwtGg4KbZ9h47O5E7nsyrp6qUkm8/lwyclhFYFM/TAeGkl7Rv7aw6cGJT+WArFzumKdHmVTFoqUx9vyWzH3zrbXJhSeedzBhjJkPXsvgwTuS0Oob5+gSCNRqiax0NXqNh0ikcfHBep8VgtzDJ+qM4J0JG0kY9XaeWPQ4n33zCekdk9BaNBxiJ9tZTzEnyKYFLaVOSJKEWtKQUjyQC64o4detAQx6ibYdZDyipsHvL+YEqcTHplWSimC1ifuejDd9/LA2jC1yekQ2KiL4cNcbsz71WWtFOq8tW/6nr/33KCkpISM13mV0Jl5Z5WJgHz12W8OJvhun23hztRtJkti5S6aV3L1OnAvxZ0y6pzPRgBqVSmLaFRYy01Q0b6Lm7rkJGA2nfV63TjpWLEnjrseqaNlczT3zEuNFk4vM/LghwAevpfPsQ8lcNd7Mq8+ksmJJGj/+EmDkUGM9P3EkV5CcUt9ejaGyspLmTZUolVKDSZ4LhhpYsULLcdtP+PHUPt8bgg83KQ3wI55pE4MBjrKH5BSZu249nXxfuyGA+0QqFrl+4iYp0Iofv5dw1sQLi+GwxAOL9LRrM5SBI/rTrHUT0lKiuBz7KP7cRcmeKs4999x/fGEj6NOnL+s3KenbQ0txRYiXlkto+vxKadZaSrJ+pDT1F4ZfGGXb7iCRSHxNvPGem5uubbiD1mxSMGSAns074rFl1446bHaJNrFeJLs7cP+jXmS5/toqKYty9ESEn79KxZO+BzN2vvk+XLsOZ0y28vxrNdx/WwLLnkrFaFCw5ZtsrrvaisWspEm2mnvnJXLjtTZue7AKk0lBMNh4ovX3iEbCaBseVuK+O02UWndCSROuu8lZaweI+9Clr7vYscFEW/dwkmLZvPdBiIVLQ4yZIph907M0b96cebc9xpy7VWzbdfqcftkc4PzB8eJoZrqKqMZd79jZtCSPw3hF3Wa4sAiyR7GRbFrU+4xXuEhoZv1L+hJ2u53ScsGtc8w0H1BAleUA5uJu3P2og5VL05g7006ndlr69tCzcmk6N1xjwx8UzLy9gnBE0KmdlmeXOet97w8bfGzbFWRA79MxkSwLrptXwTUTLSx6KIWsDCUFxRFGX6BncH89N95VyZD+ej54LV4ceuHRZD783ItBq/rDmDfRoqVJc5m9B0MMH1/CjMkWft343Vnb4hREJJnSEgmPK+6nVagpLY3vCfbtkzFJDScSVZIaX7UOlztGOCwoKJQpKok/nw0GBdmZarbtCnLeECVdLzpOrn09hRyjkGNsFz/hoIK2xHMPURGhOGETd9yqo28PPX176Bg+vpg+Q8sJHWlLspxNGnUpzJSSknZ0r+WFBfAr3CjUgg4dOvxle9S5xr/lW07iTFW4F19svJIrSRLvvffe33nof/APGoXP58NX5SdBUmOwhUhJarj7R6dTYLcE6TOgF6t+WIMh2PBmtFIqpvOADnRsfaRBNWeAKZepmXzLSi666NK/7Tp+j5ycHJKaJuCtcNVzYrKQqUkuZfrM5/78F8rSHzpmpVARCoFSqWT/nv1YZHuDY7UAklPLkSNH6Nix458//p+AWq1GRkaPEQ3aRqtoEN8AFXIMHYZ6Qb1SKXDp8kjxx4UHCjlOCzo0yGeWTQsqKEQAZmwcYx9dGUAAD+GTI52SJJEoZ0BNvE1faQd9M4E1Ox2FWkKOyRTlFVOVW4PP4SOFbDJoSgl5pKrTsFgs9O3bl3Xr1v19xvpfguEjhrPizflccF78fjQa4gqaH33pZdyouvdoJCK45Z5KnNVg0So5cixG985Renc7Hbi4vTIpSfU3hJIk8fZrCbz1npM77vmeWEiF3igjwmo6BQfUGYfXSFpSfe3B154tim95/4MIX3/lpKRURuvMJtPXBkmSiIkYGl384T3uIjWPLQyQ7mvOitdWcc45DfNhNgaNRkOqLYODNVtQK1Qkam3E1D6E1kOiLGOvao4r6QC9umpRqyUeutfAvXf/Slr1aSXTAD40NBIpEx+/0WuU/PJd3c2bQiERjdJo8tDthsKSGNt2+3n3tRTMprr3kcmo4J3ldkaNOoC6ohvFiUdYfP/qs7r+UwhH9ASDcr2ik1otMe5CE4886+P+h97g2nlTSUuuxmSQKKuMUVIa5YvvfVx1acP+/9t1fp596LQ/kWXYuS/E8MGnO+E9XplnX3Fy1aVmJs0po6IqxoKbEhr0m5IkMXOylS9/PN1RUFYRhYgZWZL5ZWuY37ZsQKdrvHuvMUSjUSLhKFk0r+2eyKEVB9hGR9EbjaRDKdQUFzU+7lbliNGmlZJo7PS5u9wx0lIaDwvVagmDESqJNUoPESKAEUudopTSBtpmoM4GSW0hFJE5t7+DYf2radUsrkB/5KiCWCyeGGjfvv0//rABHDlyhFTRBIjTXhRyjJZ0qve+oAiQkOFny85onTV9JoYPNvLsshoCARm9XoHFrGT5y2amz/oVfXlrEuQMYkRxGfMgrYDBLWU+eDUVtVri0y+DzJkTokMPF5eOMeFyy6z5wkNldYwHbk8gFhN0bKPBrS4nrZHRxwqpiOunxQsq0Shn1QUeDodRyI1370mShF4bv2/T0tL47NtP2LNnD3OuvYns4vYNctGZJStFBclcPaMSo06FWqEiV7mJVrHu2IkXUWQhU0oeLhx0oFftZ3W+VN56L4/Nm8MEAqAhhor4MTzUYKPxLia7nMyvP/0K9/zpy6+D7777jKsuicDvOr+37QzW8qk1hJwsdS2Fx4aNURJEUoPxnCRJ6MMJHM2N0CRLTUWVzOKHG+ahTE9VYbMqaN7k9LlMmmBm9vwK7nuymjnTrXRoo8VZE+P+p6o5ejzMiiV1RxijUcGar9Qsf3Pkn7QAnDhxgr49dfFurJ0h+nSv71M7t9NgMaqRY1GqosdJDbap9x6PqEEmRllZ4yO7gYBMpTtAEJDVUbIzT8feb64MYnZ1ajQuVlXk8M4nLiRlJr9ssxOTleitMo48N6XO/ez+Sc+8+yrZsDaBcIqHQYMGodPp/vGFDUCSJFq26shTS35BqYI1X3hY/WZibbJ/7ORiHr8nkS++9zPqqmKSEpXsPxTmoTsaLvwCtG6hobAkSj/gWF4Yr1tB05OFYsfRFlx4xRGefzyR1i00yLLgxw1+nnzByYtPpmA0KBgxXM3GN5xoqppyy4JiFj9u46ILTJSWRxkzqQSzSeLxu5Ma3Deed46BJctrOHYiyKxbu/1pO/TuM5D3V7zB6AbYzcaONPDuRxV8+0WAmi8MdPytjB7dlGh0gh3bBcrqTHLcHUCK2zMcspLd9hHevn5I7dh9Wloazy9dw4tLHuHOx7ZhtSo5ckwwe0p8kTfLUWPPrCHsDKKR6orrdRR92MOvKIQSk2QmrPARUvowK3QcDu4im5YkiwxkYtSYKiAjzNtvrPzT134m0tPTqaqx46xx8cFbifz4c4AFD+3ilqttpKfWj2lGnGtk+Ttuzj/XwM33VOLzx8gvjLLyAzeTJ1gw6CU++NxLeqqSxEQlE2eWMaCXHkdNjDVfeJk03lw7SeT1Co6diHBOHz3+gKBXNx3X3FJOTI4nSvU6BTdOt7HuRydREWnw+SOEQGn0s/dgmMsmROjSW0eblhqq9v71HsUWrVpQuklHgBMIIbBg54e1kfiUgvjjxgMFSiIR+PQrH1JFFtfdVMmbLyXicsu8vcbDngMhVi5Nw2RUUO2Icecjx/niXRsxYihTKiiTNiIkgTUpzDN3GrlgaHyvNuUyC29/6Ka6UoeaEtrQ8FpXSAoSRAo1VGEXyZTqD3LRpZeddcNEY/hbk5+DBg36207sH/yDvwvRaLRW8TPWOK0HAOGIYMxFY3h1yXLCRSn1Nnh+4cHeyszMG2ZwZOfcRr/HYlYSDv/56t1fxZJXn+fKS6/GX+QmMZiOAiUuqRpnSgkLHr7jrIRVdGZto8IAQgiEJsiGLTquntEde0ICZXhrA/x60Mf+IxxFl1x2Me8e/BhXyIkaDSLObtXge8OEqKKMPgyt83pIBIil59K+mYLK38qwxdII4mu0CiZJEmZhp5oy2tODg+xgL5tQoqaAY3SgZ73PmIcCmIm5BI5cP4fzD+KP+pCIj+EfZx9GLHTlHKrkQlwuF3a7/W8XxfrfgBMnTjCkX13un4fuSOSaW8rZvCPINRMtJCcq+WVLgAcfd6M60ZX0cCrVeVH0xhO43CXsPRSiZ9d4YJaWrORobsNdRpIkMWaEnhder0avi7Luoyy69a9GXdTwCJxPeCCmggNdENjIJD7mdGpJlqtOMPPquA/R6AQ2G2gcWjzu+hXmfwWLxYJCCz3koXhiLqoVuaiVWgzVWSREsgCBW7mPvJMJr/EXGUlJDnDfIxsoKlWhQAG6AOEiLTTiB2URQ6Z+wmzYQAOffevl0tH1BUCEEKxbKyNKW5MrHakzYnkmcrLUqBLKcVoKeeeNVWRn1xeW+zO46JLpLHn9TW6bXd+/vPuxh/7njKVfv37cdsezrHl3HoFQhES7ksLjap5/rYYRQ4x16A4Aftzgx2JS1AmSf9kSICdTzeiri+nUTktRSYQtO0O88nQKg/sbmD3NRr+RBY1eL0CLZmqyMk5/53NLA1i8XTmq2s4dCx78S4lPiBeBonIEC6dtoJMMtBZd2M9WjMKCHhNvrfYyd3Z9JU6AxS+7GD/GzOpPvXG1bLMSq0VJaXnjXVHhsCDgi3cQBIUfnVSfk0tGjq+1M2A+6YJjLgifgFJ+5v2ldX+/nzYpuX/06WLZP/6wPpRKJZICkMFOChUUky8Ok0XL2mSzR9RQaN3CD0vs3P5QVb0O9zPRtqWGotIorZrH/duAPno2r9dw3sV7kfVHsJgV3HS1jpxsKx985kWtljieF8ZfbSK7sj+HfjjMswXHue1GCx+9kUEoJHjrfTfDJxRTWCgju5PIZT/NRd0u76AIUKQ5wE0zUqiqjqHUpJwV969WqwV14wkqWciodXWvu3PnzljMlkZFOACMUgJyWQIZxBNjOlHDIXYiE0MjtAggmQw60KtOodSHCyloo2JnGn5lBSrpBE1pB4CEhMwfd8BKZ0n/cSaCAQ92a/3PZ6ar2Heoceql3PwIqcmnbP7HhW9QEItF6d9LT7UjVo8L80y0bqGh2xmCgJIk8eKTKXy33s/wCcU0zVah1Srw+mJkpcdFlU5R1TicMW6+N8wVV95+Vr7RbrdTVCrz6J02xk0r5YcPM+twcsuyYMYtTnSVzWna+hhWayGl25QkhZqjkBS13P6H2EE6TZGcYT763MulY+uLCS5+pQZ3pQ41GoKREMWl0VouU39ANCgyWGuLmIaft3cFIOyOUOU4SiA/jLtKzQWT/SiVBgqLY3jMVVwzY3KtDf7xhQ0jHApzx402nnjByfadIXpfUIDNoEOOqPBUm7nkqmq+WZPMdVdb8PoE9z5RxdETkUaLAkdzI1xwngEhBAtfcKLl9PMtIdCcYwdO8OQSB1UOmVhM0L+nnndfTqvl++/cScFagqT6WvHLGpkev+ZzxQQN6WlKFJLE9t0hBr/U+ARN3x46dh+IYDQ2rl7/e7Rt25aiihR27auga8e6cWppeZRdO6Ebg3AFq/AVe/iiOJeWdCaV+GTSqVhVCIHZZubcc4fWO0ZKSgoPPPQ8AMnJyRw7dow75l7IrKnxv7/8vIUx434hq6ZPLQ2JLGQqKEaDjtQ2SVwx6TK+/Pgr/O4AWoOWmyeOI+AP8PPaDWg0GqZMnMH5I84/q+fA73HLvEe5as4MVjyvYthgA6s6uLlsbOMikiOHGrjrsWr699ThdMHYEUZ+2RwgNz/Cph1BJAnKKmOMGmagabaaX7cGOXQ0xNInkhnY9/Ta0Gol7FYFl44yce6lRXz7XibDBxuRZYF0MrFcWh4lRJAC1QGax+oLfTq0BVw0RsPXXyvwiDCP3mfl6ZfhiikX/nV73HETt0y6DYuA6tBxkgItMVS2YeL0o6RnQqCgkRhOyEgGH+WVSh5fGCAz2JvfNv3I7Q9VYbPEr/OB208X/RMTlCTaNGjRkSKlMf/+fMacb0KpiHeKngmDXsJiUfL2F3YuvMSBNtC4n9eiJ4APp+EEQYWPBx586C/b4vf4j3V+/oN/8P8XWCwWFMb4xj5cY+TYiXCDohfOmhgxkYjFYmHp6y8we9ocjJWJ2MMpyMjU6MuJZvhZ8e6bqFQq3n2r8YB136EQmdl/T3v2HyEpKYnPvv2ETz76hA/eWUMkHKFbz65cf8NCMjMzz+q7plw7ieX3v026v1m9v1Vr82jeQkmHHiPR6/VMmzGFO3+9D2NNw8mQkN3LgAED/vJ1NYbxl13KW6++ReREBDN2KimpHT/7/TlUUUYKGWznZzJFMzRocVBBjbqE5fdbGHmekcum7if/QD7R6ugfknPLJ7cvBslMC9GR/WwhmQzcOCgTBaRJOXWOXZ3vwnHcRbKzCUfEYRxUkUomEuCkihxakyHFO3hCGj85OTl06NDhP2Kz/3bodDqcrroJOY1GYuXSVDZtD7JkeQ3f/eRjyuVWioplUvWVKMMmlKiQZfjmRx97DoS4apwFjUZCp1PQvrWGHzf4GTqw/oN/4VIHobDMbbOTUKsVjB2j5pOXj5FNqzrvE0KQy35a0olj7KcZ7Wo7kWUhU6nOI5Z+jOunxDtbNmwKYNKrcSkcnNPjz1f2T0GlUtFrQE+OfFSMTU7CHO4Gp/a2EpRrCmjSujMHj+7h8LEwbVpqGNRfz/qv9ITDcW7SF9+UWfl2mODxALoGSMrLKCQYitZ2g53CVZeaGDKulL499HVEK4QQLHjQhaY6h8RIG2oUeX94DRlZSbzy+pf/VoB7/YybmD3zV3xPHeGWGRasFiU+v8wrK918uTaN5W8+DECrVq1o1iSRJY+piURk2vespiJfxairipl8mZnzhxjxeGVWfeihuCzKG4tP8xOu/tRDx7ZanrgnCZ9fJr8wglIpMeqKsjoJ0ktGGdm5r/EOq+27Q3TrqEMIwZOLPZQcSEAl1ZDVLpOJE6/+yzYA6NStIxU/1+V0NklWujEQj6ihQiokIxnueKiKJ+5JqiMQ9tEXPr79VmbIAInrJ1m5f6GDRQ8lodFItGiqZuuuIL261g9K31rtpqI6ShgPJzhEO+rTqkjEu93O9KfhfAjlxlWM/cJDk2F17+effwuiN7UnOfl0l+KAAQP+8Ye/w4ABA1iU/DyUxzdUbUQ3SslnD78iCQURQshqP5eMUNOmpYZYTBCNijoCMGeisjqK1VI3jikujdK2rZK3Xzz9W9xyTyWTLzOTmx/h4quqsFQMAAnM4VSOH8nnzoeq+eLbIKmJajb+FsVTmkyT6u7IyGxT/kBQV47d3wy10OGkEg81dO+mxKBXMHl+kOnXzT9rW4wcewE/vbKFpGhGvb9Vaou5dOIl9V5Pz0qn5pC3nuBELawxInIQUR1fu0pUWLCTQVMKOEp7etaLEdyiBgkFJpOesMlLs7Ke7GIjCaRjkWxYsJPLAYRo22B84VCXM/aiP9/l+Ht07NSXtRs/YuDvNJNmTbUx4vJiqqpj9Yo9AM+96uSaifHOpa5dFOw/6sQi1S8oCSGI6By0bpFEaXmUSExQWh5tsJsKoKgkyoQxdeNCSZIYOtBAaoqST1ecjks/+tLDJVNL0GklnC4FtsQ2TJt+O/37DzwrG7Rs2ZLDuQYSE5TcMsNGz2HFTBhtYeA5ak7kxXj9rSAUNyNoKufRO00MG6znoqty+W1DHmqhRz7ZqSshkUVzFC4ld9+zgfLKGNOuNKHXK3C5YzzzYg0frNTRNTwYhaTAWVnOk88e5PmFcbsNO0/NaxtK0Ubqx9AA1ZTjz08hlqumwlmFtUcBAWd7guZDPHFfIm5PjL0Ho9x4/2wumzih9nP/+MKG0a59F156cyu3zrSz50CIAb313HldAqmBtiQB7hoH5wzdRdtOUVo317Jtm6CgyMFHb9ZXbvf6ZDZtD3DnjTbm3O7kxAmBzRRDOE8/x0zCxpxronTr1HDCZtv2GLqTCdMkXxtKj+pY8lgVVZSSSBq21iUEg6Iex+0pVDlinDd0zFnb4YmFr3PLTVcyuI+Ly8dKaNQSn38f5YXXaoj4UylQ70dv9xGIeWjiaE0y9a+/WlXGiDHn/+FxJElCrVZjs9nIad6flR/+wqTxWjq10/LDV1amztjE1gOgiKmJKWLoDTr6DOjFM88/hclkYtq0afW+89oZ15719TaGTp26cNudr3DdHffhdR3C7Y4gN8J1CiDHQK+FPj10XHulFZVK4rW3XThrYjz/WHxPJ8uC3hcUcNO1dq6fZGVAb10dPx6NCopLo1x0gZEb7qzA4YwxbIKD+241MfI8HdEofPJ1gBdXqGnWoiX5R/MpkWIkuNqikwxERBiH8RipnUu4YryFdz8uZ/FTiZSUyVQ4m9CmTf0O9T+Lrl27cu2tU3l12QM07ZHPsa1ebK7W5K+HCus+YpodtAsPqPdcKtLuRyPJXH55hNSKc1ChQhnT0ixDwYMLbPWOE4sJvvoqihsH6SKH9z72ceW4hos1X6/1IwtBl/ZaevVUUbHBQUIjE5zVlOFXV2MRZi4Zd9W/tW/4PSTRGAvuP/iPorKy8qw4jv4TkCSJ9PR0SktLGyVD/t+CVSveZsXj72F2J6LosoVvP0qqU5GIRATXzAsz7oqn6NcvPo7q9/t59+33WPvtWpRKJRdfdjFjxo5GfXL285Ybr+bOWbn1qm1CCK6cHWLGjW/Stm3b/7mL/DchhODmWbdwYP0xkjxZaCUdERGmQncUt7GE0ZdeyD33LkShiFfKp0+6lorfPCQET3N/ykKm2H6E6fOncNWkK/8j51lWVsbVl03GezyIFzcd6FWneiWE4Bj7kJDim0EEVZSiRYsSNWFCWO0xbHaBTitRVS3jqtDSmm7YpfpOWBYy21mPCi0qVHhw0oX++PBQThFuHKjRkki8y9aFgxQyyZJaUC6KOCbtxa5LJD3QDAVKLJzmn3QpHGSOsLL01SV/eM1qtbpOYuB/G/7IHwohGDuqO79+bkGtrh80vvuxm5ffdNEsR8uWnT56d9ejlbQEg3D+cDWd2qm59tZyEu1KljyeTIumGnx+mYunlDBulImpl1vQ6xWUVUR55FkH367zcflFJh64PYkvvvPx5JJqjh5RoA8mkR1rixY9bpwUcox0ckiTcoiIMAUcwaEoIylRicEURajCfLU6lcx0NV987+X9Tz3sWpdIQKXho+8++Eu/p9vtZsJFl6M+biEhllo7ilmlLcHSRc2q91dSWVnJ3Jsu44m7IvTtEQ/UwmHBKytdbNoRYP6cBCZc6SG1rF+d+8YpVXJMvQebzYTWWM2UK8z06KzkRKGC9z9XMmjIFWz4+Qs6tnIwdCCUlcksfzNIqCiDJHd7/Hgpz1nHzrXZdcQETsHvl7loupaVb39/1tf9e8iyzFdffcaHq18mEnajUBq4eNw1jL1oQq1/Bph89XDefymIzapk+hwHe9a0I2ysxmPKx2CSCQYF4QjMmGJm1PkGnK4Yy992YTQoWPpEXdXgh5528N7zaRhb5vP9xynYrEo8XpmRE4tZ91FWvbUZCsn0u7CQ7p30bNocI1adSI0/TOcBHXn59ZfQ6xvvAPkzKC8vZ1jvEXSLNjxxU5S8ge++MfDDBj/L3qqhSzs9VqOGdRvCBMsSsDnbEmq/kV+/T+aF12pY/2uAWVOtpCQpmT2/gsfuSmJw/zilRywmePdjDw89FCG5sidVlFBKPqlkkUNrVJIaIQRuHOxnK0gyOaINWVJdXi8hBHtVG1hwv+DaKy04XTKvrnKxblMyy9/47E/xnv5f9oUAt98yn4NfnCAxWHcD6xNuDkjbyLbaMDQr4YtVGaz60E12proePQjEu+zOu7SIz1ZkkJOlJhoVfPK1l5ffcvH2S2m1HaNvr3GzcKmTBKuCiqoYHrdEZpIBOSbRtq2CO+YaeWVFDStWRkmONiFTtESNhmqpFF/aAW6co+b1FX6qjtsxRVMwY8WrK6XfJeUcL7QyeeodXDDy7JTeAUKhEFdfNgnPvghJwUyUkpKoiFKlLya5u5k333kDlapugm737t3MvfoOsp314zKfcKPtH2XYiKGsWPwOac5mqNCwi1/oxkAKOYYHF81oi0EyIQuZcorI4yAd6Y1hAAw9/zxWLn6XRGcWx9iLAgXJZFBBMUYsNJfa170GEaAs6xif//ApZnPjHUp/BCEEV00cxqrnQ/UUqafcWMbR3DCvLUqlfZt4gcbvl1n8Sg3VzhjPPBi/j47nhRkyzEMb3+B6HOqVhsOMm1HO/FssjJ1cwtE8C6OHBlj8SP2pIoczxuiri/n1y5x6f3tlZQ1+v+CWGfUTrK+/66c6dB2TJl/3l2wA8P33X7P8xZv5bFUq3/wY4No5NSSqE1CHLShlDT5rPtdfq6ZfbzVPvlDDiX1m0mq6ESFMCXl4cJJCFk2leLJBFjLV2jyCiblI+gDRsAZfqZlYVEEn+iBJcX7RkoQtTJ4R4paZFqJRQY9BVaQXD65HteQVLo5zgC5SP3zCgyP7N2JRgaGmGedPKuXu28xcOt3JnLmv0KdP/z993f+b/eG/8oXHjh3j/rsuoWPbGGajgrzCCJt/UdGscmidZ2KBOEYAH01pTY3tMOdPqOGBO621e8CCoghXziwjFlLhdqgR1SmcP7EavU7im2UtSDnZYOETbpLO3con79SnsahxxRgw1Elm8Xm1cdkufiGHVhxhN1r0aBNd3H+Hlesn2+p9XghBl3OLeOf9zWct9gPxmGjDhp/48fsPiEYj9Ok3gpEjx+J0Olm58jXyj37MQ7drmHSdE+lYJ+xyWu0arlaVoWgT5P1PV/9hXHJmziASifDIQ7firNrGFWPDmE0S365XsfugmWuuW4DFYqF58+bYbPWv9X8Cn3/2OQ/ceS+33igx74aGE3Hjp5dgt0ps3RVm67c5qNVxe8x/uIoal8ysqVaa5ah5dHE1TbI0zJluq/cdr61y8fCz1ZiMSsIRFdfPvIdRo8aw+r3lbNuyHiSJQYNHM+7SePLu4rH9GT4wzOGDCiorwGSG2dfrGTNCz5hJJYwebuTgMSNljiyefGr5X34unIkXnn+KVunv0SxHxbMv+MkviOL1yQTCUcIePVnRtpiFnQA+CjmOAgUt6FArflwjqtjPNmzJYd54PpnhQ07vG6JRweQbKtjyGzi9YVSoMdlivPd6Ar261l1LzpoYYyaV0LalmiWPp9D1vAKqT9joRv0YNij8HGQ7belOeWYuH365+l/6ubPxhf8kP/8f4Z/k5/8shBA8fP8jrPvsZxTVKsjM47JLtfTqqebIcZnPv9cx+8aHOWfg0D9tC4fDwZxZE5h6mZfLxsSFjw4fC/Pw4hhdekxl0pRZ/+Gr+s9gz549PPnQQooLS5BFhH6DenHLrbeTnl53sxWNRnn8oSf48Zt16IJGYooYmKPMmXcDF10y9j96jkIIzh88As1xG4Ucw4QVG0lECFNGAREimLDipJJUMmhxBi+aTIx9+k2YTCZMXjtyGMpEAWE5SA+G1AlahRAcZTeVlBIjhkVnY8KUcaz7dj0qlw4pqMKrcVLiKsaAkShRkkhDgYIKSkAj89OmdaxYvoKv3vmeJGc2BslETESp1paiaB7mvY/f/ZcPuP/NAS78a3/42afv89P3D7DiheQ6HWxHc8OMnVRCSrKJYSNv4LtvVtGtvROlQmLuDBs5WWqqqmM885KD194MkmDWYjDHkISCqpowUbcZbZILvV4QCgvcLjDplVhtoFQLPF4N3XsO5qqrr+O5Zx+guqQAlzNCoNpIG9GzjtpyjbqEpN4H+HBFIgsercKgV3DxhSbeXuOm2hEj7wQU5Sdx1yN3Mvbis6/un4LX6+XFF17i+y+/R44IVDoV4yeOY+r0qbWJv4qKCl5dtpCDBzaj08iEIlpS0lpSWbaHayfKaDQyDz3up6RAg1ljR2lW0Kt/dx547AFMJhPJycm8/fZKCgqOkpSUwfnnxzu+hRDs2LGD1e+u5KcfNmIOpaAKa6hRVmJIrEZrCjJ8sIGF99Vfqw88HSS12S3/H3vnHSZFlfXht6qrc093T0+OzDAw5BwEBAEjglnXtOasa9Y1R3RXXQPmnDOKOaAogiA55zwMM8Pk7p7OqcL3R6/Dzge4sIvCar0+Pg/TVd116/TtX5177rnncuKJp//H9763LF++lMcfuYKXHjbgsIuMGteCaVsfsinYETg2bsXrWovNqSDLGvEE3HB5Jhef5WqvZ/TgU34+nWKgpHUEUYJ4i+dzxFgzg/ub+XZGhLagyguP5LXvrL6lOslf723lyDE2gkGF516LYjRn8uQzL9O/f/99dn//+PvDfPLcl3RR+7Yvw9U0jVrTagaPa+b8s208/UKYNUvNeH0anelFBm6kf5Y28Vm3UDJyC88/mkUqBX9/3MfshVF6djHjdotsrEqhKBqNTQqJVhfxsJmI6MOgmhjIaHw008A2IJ0dryBTRDkWrGw0LsKp5FCidsOMlbDoJ5S9jssvk0iqMktWJlAUqG3M56NPftjjWf0/uhbKssxfr7mJFfNWY25xIqoGWqgnQYweDMSImS2uWWSWhHjuoRzueNDLw3fn0K/XjuzkQFBh/OlNtC4vhZwmDPYoSkogoSax20QOH23D7RRZuDROKAKZboE7rvMwpL+FL7+L8P4nIV54JK+9tq+qajz0RIDHHk+QSKafsZ5cEyZDEkc8jwx/ZXu2ZZvWSkPOJu7+2x0cccQ4TKZdlxTZE1KpFO+/O5nJb31AMp7CYjfz5/PP5JQ/nbzb/vTg/Q8x7b0Z5LaVYhbSmuaTmogV+3jvk3fIzc3lp9k/8cTDT+Ft9OEP+MiKFVKkdiag+aijihQJNDRkklTQm2B2E0+99Th9+/bl26nTePqxZwh7IyTlJIpRZtwxR6IkVH76bi6WFhcGRSLpjiLkyDz36jN07tz5P7YBQFVVFbfdfC4XnZnklAlmRFHgi2lhnn2tjc6djMxfmsBhEzCZRBqaZE4Yb+eB27IwGETCEZXHXwzz8tsRIl6B/GRXXFoOSeL4nRvpMyTGcccYeX1yCJVSPvhoBuefexxHjarhygtc7RNE1bUpzr+mCbMZjhxt55Kz0/oZjqi8/E6cdz8ROP90gcvP7Zg1V1ef4qyrRF5941tstp1XYuwNl15wIRtWz6V7VwmnE779IUokLCJgwGzS8DjNWBJZ+ENJvDRh/mf9a6szSdcKCe/GfPIjPdtLP8W1GA3Zm5j4+N1kejLZtGkTK5atZPa0OdhaMjGlLCSMUfyZW/HkqmR5RBobo9RWQSelB9laIQoK9WylWaihxJaPZgshOiJEEzL+JjOl5QqdyjW2Nzu5854nGTp0+F7d8+9ZD/dknHzNVX+mb9fVzF8SJZnU2LhRRW3Jp5syuENSxmJm0I8RmLDgM9cQzFpLVpaAkjIQ99uxNnXFgRsNjYaC2fww1c2yVQn+fH6QErkneRQjCiJNGSsZcVwLD9yZicuZ1pgNm5OcdYkXw7rBuITsfwa615BLMbVsohdDseEgRBtNxT8y9b0iunXpOM649s5WYtrhTLxvL/Zp2AsWLVrAG689SjBQT9WmEOE2AYfVhclm5IgJh3PtDdf82wnZXcUMGhsbmf7918TjEQYMPJgBAwYcMOUP5/w0h9tuvoCp72fvVJ7o3Y9DPPR0nOEjDqOsc2/mzHyBf9xhpkelCU3TeP/TMA8+FUZVDThsGoKY4uhDrVx9kRuX00AwpPDUywHe/VTjqHHH0a37QMaNOyZdkuUXUBSFyy87nZyM9Vx3mYPCPIkFy5I88pxMbn4fuvfowyGjx9OjR499ZodYLMalF5/EzZf7OWzUDv2trk1x9pWNDOxhZ+q0JIEGG5UM6LAyQtFkVjKP7gwkQCtteSsoLTUw9mAr8YTKrHkxigslXpmUhzNDZOr0KP94MsC2+gTnn+Hk7H/WT/1mRpSX3gqQkjVuu8bDo8/52V6nEax3Y8REZ3piFzL+uWqzgSrW4nZ4yO+cw+PPPUZZWdm/vc/fNPh55ZVX/vIFBAGbzUanTp0YPXr0Ptup6X8dPfi5f6itreXNV99ie209RouB7r3KKS+v5NBDD6esrGyvbRGLxfjk43eZ/t1HaJpMbl4nzjrnmn2+0c9vxX/SJxKJBDU1NZhMJkpLS3+zB19LSwsXnnURsVoZNWAgRogAPuLEMJtMVPbqxoRjx/HOq+9h9mUgRo2ojhQpT4R7H7qHwUMGMX/+fOLxOH379qW1tZULzrwISyCDTC2HODHq2UqCOFaDnewCD1defwWnnHYKmqaxcuVKvF4vnTt3Jjs7mztuuYPvpk4nJSexWC2ce+G59OrTky1bthAIBIhGowQDQWRZQRDA4XBgd9i56667/u29/p4dXNgzPfzoo3d49aUHOGoMFBdITJ8dpbpWxu7I4sRTLueMMy5g7do1TLz7EkYOibCtNobXrxKNgj/k4uDhxzNj2kykhBlVUBDsKgIickhFFprIKohz/Hgrsmxg+hyJQ8aczOVX3NShP69cuZKpX73LnFnLqNnUgiPmwYABr1iPzZ2goovGtvoUbrfAgN4WMl0i+bkG3pkSIyd3MBP//sAePcR/LQKBAF98/gEN9VvJLyjnsMMnAJCVldXutO2pBiiKwtKlSwkGg3Tp0oXXXplEwDefluYWnBkG7rzeQ/cuJjZtTfHEy+DMGstNt/ztN3eM169fx3PPTCQc3IYoJFm0KEAibMAgGNDEFFaHjCfXTr9+Q7n8L7eTlZXFX2+8kuqqpdhsRrKyizn5T5cSDET5ePInpJIpRo45mGjcy+wfv2LEEIEMh8K0mVGMkkiGM5NoVEWSjBgl8GR34rwLrmPo0KG/yv09/+wLPP3Yk7jFDCxmSJkDSBaVtoCMWXMTjIYwGAREA8TDBsq0nrjwkCBGDZsJGVvJzlVwZggImkibTyAYlelckUNJp07EojYaa1swGo0MHjaIcy88h5tuvJbl89ZRqHXGiYcoIRrYhodcrDioFtZhc8mYrTYK8iowSkYCoQZ69c4iL89FNG4iFBaRFQmPJ7tDoOrOO+/8xfvVtTBNY2Mj076Zhs/nY9WK1WxZV4WoSKgGmWGjDuLICUfw6ssP4vfWEYnGyM0yMLCvhZo6mWWrkngbDYiqCScerIKFpKeO0aNhzeYUiYSGy+XGYsvi1NMu44vP36ZvtwbOO1Ug02Xg6VeDvPdJmNJCiQybyPoNKkmfi9ZQhNzSbL749gsyMjJ4atIzfPzex1iCTpAFkq4IZT1LeOK5x/dJRst/ypw5c3jmsefwNvsQDHDUMUdy4SUX4HTuvBmaqqrccPWNrPpxHU5f7j8z/31sYyMOkxNrnpHb77uNw4/oWCsvFosBdAgo+Hw+vvn6G4KBIAMGD2Do0KH7TA8jkQiffvIeP878gja/j2AoQqdiM4IgkJDdHDLmZPr27U9paSkfTH6VBfO+wSipaNg47sQLOO64k3n+uUd45803iYbi9O1lZNAgkVRSo77ZwPbmXD78aCaqqqIoCm+8/hyff/oGHneKYEghGFJxuxwYTUYMRg+aGsMoKQiilfHHnM0xx5zIQw/eRkv9PM44IYnbJfDDTwbmLrXztwde3ifPRUVRuOWG21gwYwEGrw2LZiWVGaVFbkBOxnFaTEhmhdJOEEkJtDRbIGEnRZiMTJkMZy7+FhkxaUAVVIrKCrn5rr/Sr9+OGn2CIOBwOHjumefZVrWNisrOHHfCcdhsNhRFQRRFQqEQL7/wCrNn/ERTYxNtgTYUNYYtQ8UgaiiRDCpKe5GZ60J0CFhtFjxZO2+c9++0EH7fergnWhiNRrntlkuxGas47sgEkgEefVZhzSqZPGMpSkLFq9WjmhIkY1BMBVlyASoKmwwrAYEStQKjZiYoNRNzV/OXK8zMmhtnzQoJR0sPGtlGhCAmyYBogqKybLJzTJiNcWRFINNTRtWmIJvWbkGQRYyYMCARJkAZ3cnAhd/YSNjp48HHH+TF5/9GrqeBY4+w0Nis8OEXSUaNOY2/3nTPb2LXn/mlUl+74n8xZrB9+3Zu/ut5DO4T4uixKpGYxvufmZAsfbj3vqfaEwY2bNjA668+SlPDZlQNunYbxLnnXUNxcTHbt29n7dq1rF2zktWrZhKPBTCZMjj2hPM59tgT/6Pl2CtXruSTj16hra2VLl37cOppF/6qv+NwOMzjj93NhnXzyHSG2V4fp6leQEmJGG0aGa48Opf3Y9GMJWSFizBjxU8LjdSQQxFSZhtSZogEMhWdjBw1RiIn20BVDbzxfoBOxQZuu8ZFWamJxcvj3PdYK16/ijPDgNUiEE+AIJjJyyugqKQLoYDIuhUbiPijxONxjJoZFQUFBcGscfBhI7jltpspL991CZFd8ZsGP0877bS9On/ChAmcc845/80lfxfowc8DC90Waf7X7KBpGosXL2baV98hSRITThi/U+BZlmVmzpxJ/fYGyso7cfDBB+/2YaWqKt999x2ff/w5iVSSiq6d6d69O3l5eQwdOnSnZXS7IxwO8/jjj+P1ejGbzSQSCSwWC4qitP/unU4nBoNBD36y53ooyzJz5sxh1qwZCCSorOzF+AkndFguG41G+eTj91gwfxoGUWLs4SczbtwxmEwmFEWhqakJi8WCx5PesbahoYGWlhbsdjvxeJxAIMCAAQP+7Sx4LBZj9uzZfPP1tzTXN5OTm8tZ55/JwIED+fLLL5n+3RQgRZ++wzj5lHP22/KfveW/0YDa2lq++nIy27ZV4/c1IggqBQWlnHr6Zfu9BEgqlSKVSmG1Wjs4/Kqq7nKn6T2xQyqVYsmSJUSjUXr27El+fv4uz/u1UVWVzz77lIXzp+Fw2Bg1+liGDx/JvHnzqNlWi9liIhLxEQ4H2bSujjUr1iIZJU4+4yTOv+B8JEkiHA6zdOlSLBYLQ4YM6WCjXdkiHo/z1RdfsXH9JsxWE80NLTRsb6BzZTnHn3Q8paWl7b+xn/WwtbUVURRRVbU9429v9VDXwl2jaRrxeByLxbLLAe2WLVtYuXIlZWVlDBgwAFVV+emnn9i6ZSsWm4V4LICiphg0aCR9+/YlLy+PlpaW9GaHmsaCBfP56os3iURC9OozjFNOORtZlpk/fz41W2txe1wcPf7onXQukUiwcOHC9knGvLy8ndp2IPNz3582bRqvvfgGLU0tOJw2uvfqTs/ePRkzZswe+wW/NbFYDEEQ9mrzoEQiwbx585gz5wea6jdgtdk59PBTOPzwoygpKdlJD+PxOEajcY8DAE1NTUz79gtisRB9+h7EsGHD9/mEWEtLC9O+mUY0EmXYwcPo06cP4XCYzz//kMaGreTnl3HMsafgdDpJJBIIgtAhA1mWZURR/I+fC79EQ0MDjz02iVQyiSCml9larVbdN9wFe6OFVVVV/Pjjt6iqwsEHH07Xrl1Zt24dsViMbt264XQ6SSaTfPn5l3w3dTqSZOCk00+ka9euTJn8EX6vn/zifAxSAkkyctBBo1m3Zh11tfV069GVc849h9bW1l/8zhOJBD/++CMtza1UduuKyWTikw8+JR5PMPaI0Rx+xOHtv5PNmzezZs0a7HY7Bx988H9dBue34H9tfPgzmqaxaNFCli2djdFk5YgjjvuPN9yE/107ACSTSXw+H6lUimXLlqEoCsOHD2/3Xbdv386H70/B2+ylqFMhgUCQ9etWkJfvZPjBhzFu3LE0Nzcz9espRKMBevUexllnnct7773HM088SCjYikFyMuHYUzjzrDMxm81Eo1GcTudOWbGyLFNfX09raytffzaVbVtrKKvoxHkXnbvXe5bAAbbsXdM0QqEQGzZs4IMPPqCmpoYbb7yRIUOG/JqXPeDRg58HFrot0uh2SPPf2mHKlCnMmTOHP//5zwwaNIjrr7+eo446inHjxlFTU8NHH32EKIpcfvnle7Ts7/fs4IKuhwcSuh3S6HbYwYGkh7oW/vrofX8Hui3S6HZIcyBpIfy+9fBA0ELQ+/7P6HZIo9thBweSLfZGC3e/XfU+QhAEnE4nQ4YM4Z577iEjI4Pvv//+176sjo6Ozn5j7dq1dO3alcGDd94dtrS0lEsvvTS9BO6bb/ZTC3V0dHR+G3Q91NHR0dG1UEdHR2d/86sHP/8Vu93O4MGDqaqq+i0vq6Ojo/ObEgwGKS4ubv9bEIQOM9g2m40ePXqwfPny/dA6HR0dnd8OXQ91dHR0dC3U0dHR2d/8psFPALfbTSQS+a0vq6Ojo/Ob8XN9z5+x2WwEAoGdzgmFQr9103R0dHR+U3Q91NHR0dG1UEdHR2d/85sHP8Ph8F4V39bR0dH5XyMrKwufz9f+d1FRERs2bGif+Ekmk6xZs4bMzMz91UQdHR2d3wRdD3V0dHR0LdTR0dHZ3/ymWxTKssyyZcvo1KnTb3lZHR0dnd+U7t27M3PmTJLJJCaTiREjRvD666/z8MMP06lTJ+rq6vD5fEyYMGF/N1VHR0fnV0XXQx0dHR1dC3V0dHT2N79Z8LOmpoZ33nmH1tZWTjnllN/qsjo6Ojq/OSNGjCAvL6/dwe3Xrx/HHXcc06ZNY+XKlRiNRsaMGcOhhx66v5uqo6Oj86ui66GOjo6OroU6Ojo6+5v/Ovh55ZVX/uJxTdMIh8PE43EAhgwZwtixY//by+ro6OgcsLhcLgYOHNjhtbFjxzJ69GgikQgOh2OnnT51dHR0fo/oeqijo6Oja6GOjo7O/ua/Dn62tLT823NsNhvdu3dn9OjReuBTR0fnD4soimRkZOzvZujo6Ojsd3Q91NHR0dG1UEdHR+e34r8Ofk6ePHlftENHR0dHR0dHR0dHR0dHR0dHR0dHZ5/ym254tDu2bdtGdXU1o0eP3t9N0dHR0dlrrrvuuv/ofYIg8Nhjj+3j1ujo6OjsP3Q91NHR0dG1UEdHR+dA44AIfi5cuJApU6bowU8dHZ3/STp37rxTnaZoNEpDQwOCIJCZmYnD4SAcDuP3+9E0jYKCAmw2235qsY6Ojs6vg66HOjo6OroW6ujo6BxoHBDBz1+Lb7/9ls8//5y2tjaKi4s577zz6NGjxy7PXbNmDffee+9Or0+aNImioqL2v+fPn8/kyZNpamoiLy+PM844g6FDh/5q96Cjo3Pgc9VVV3X4u62tjSeeeIKBAwdyzDHHkJmZ2X7M7/fz5ZdfUlVVxSWXXPKbtVHXQx0dnd+CA10PdS3U0dH5LTjQtRB0PdTR0flj8bsNfs6dO5fXX3+diy66iG7duvH999/z97//nUmTJpGdnb3b9z3++OMdZtycTmf7vzdu3Mjjjz/OaaedxtChQ1m4cCGTJk1i4sSJdO3a9Ve9Hx0dnf8dPvvsM5xOJ2efffZOxzIzMzn77LOZNGkSn332Geeee+6v3h5dD3V0dPYXB5Ie6lqoo6OzvziQtBB0PdTR0fnjIe7vBvxafPnllxx66KEcdthh7TNZ2dnZTJs27Rff53K5cLvd7f+L4g4TffXVV/Tt25cTTzyRoqIiTjzxRHr37s1XX331a9+Ojo7O/xAbN26ksrLyF8/p2rUrGzdu/E3ao+uhjo7O/uJA0kNdC3V0dPYXB5IWgq6HOjo6fzx+l5mfsixTVVXFCSec0OH1vn37smHDhl9870033UQqlaK4uJiTTjqJ3r17tx/buHEjEyZM6HB+v379+Prrr3f7ealUilQq1f63IAhYrdb2f+9Pfr7+/m7HgYBuizS6HdL8t3ZIpVIEg8FffH8wGCSVSv3qttb1cM/Q+34a3Q5pdDvs4Peih7oW7hl639+Bbos0uh3S/F60EA4cPTyQtfBf23AgtGV/otshjW6HHfyv2uJ3GfwMBoOoqorL5erwusvloq2tbZfvyczM5JJLLqFz587IssysWbO47777uPvuu+nZsyeQrtXidrs7vM/tdu/2MwE++eQTpkyZ0v53eXk5Dz30EDk5Of/Rvf0a5Ofn7+8mHDDotkij2yHNf2qHiooKli1bxrHHHrvLWf4NGzawbNkyKisrKSgo+G+b+Yvoerh36H0/jW6HNLoddvC/roe6Fu4det/fgW6LNLod0vyvayEcOHr4v6CFoPf9n9HtkEa3ww7+12zxuwx+/syuItG7i04XFhZSWFjY/ndlZSWtra188cUX7YK+KzRN+8WI94knnsgxxxyz0/VbWlqQZfnf3sOviSAI5Ofn09jYiKZp+7Ut+xvdFml0O6T5b+1wxBFHsHHjRu666y569epF586dycjIIBQKUVVVxZo1axBFkcMPP5yGhoZ/+3mSJP3XjqCuh7+M3vfT6HZIo9thBweSHupa+Ouj9/0d6LZIo9shzYGkhfD70MMDWQtB7/s/o9shjW6HHRxIttgbLfxdBj+dTieiKO40yxQIBHaa4folKisrmT17dvvfu5q5+nefaTQaMRqNuzy2vzvKz2iadsC0ZX+j2yKNboc0/6kdOnfuzKWXXsrkyZNZvXo1q1ev7nDc4/Fw2mmnUV5e/qvbWdfDvUPv+2l0O6TR7bCD/3U91LVw79D7/g50W6TR7ZDmf10L4cDRw/8FLQS97/+Mboc0uh128L9mi99l8FOSJDp37szKlSsZOnRo++srV65kyJAhe/w5W7du7ZC6X1lZyapVqzrMUK1cufLfFq/W0dH541FZWckdd9xBVVUV9fX1xGIxrFYrhYWFdO7c+TerkaLroY6Ozv7mQNBDXQt1dHT2NweCFoKuhzo6On9MDojgZ05Ozi+my/8nHHPMMTz11FN07tyZyspKvv/+e1pbWzniiCMAePfdd/H5fFx55ZVAene6nJwcSkpKkGWZ2bNns2DBAm644Yb2zxw/fjx33303n376KUOGDGHRokWsWrWKiRMn7tO26+jo/D4QBIGKigoqKip2eTyZTGIymX71duh6qKOjs785EPRQ10IdHZ39zYGghaDroY6Ozh+P3yT42dzczMqVKzGZTAwdOhSLxdLh+JgxYxgzZsw+veaIESMIhUJ89NFH+P1+SkpKuPXWW9vrAfj9flpbW9vPl2WZt956C5/Ph8lkoqSkhFtuuYWBAwe2n9OtWzeuvfZa3n//fSZPnkx+fj7XXnstXbt23adt19HR+d9m6tSpHH300b94TjKZ5IUXXuCqq6761duj66GOjs7+4kDSQ10LdXR09hcHkhaCroc6Ojp/PARtHy7S//TTT/nhhx/4+9//jsPhAGDNmjU8+OCDJJNJAAoKCrj//vvbj/9RaWlpIZVK7dc2CIJAQUEBDQ0N/1O1Gn4NdFuk0e2Q5r+1w3XXXcfJJ5/MyJEjd3n8Z+e2qqqKSZMm/dvPMxqNB9zOl/sSXQ8PHHQ7pNHtsIMDSQ91Lfz10fv+DnRbpNHtkOZA0kL4fevhgaCFoPf9n9HtkEa3ww4OJFvsjRaK+/LCixcvxuPxdAhsvv3222iaxqmnnsqRRx5JQ0MDX3/99b68rI6Ojs4BRZ8+ffj4449Zvnz5TsdSqRQvvvgiVVVVTJgw4bdvnI6Ojs5viK6HOjo6OroW6ujo6Oxv9mnws6mpieLi4va/W1tbqaqq4qijjuLkk0/mwgsvpHfv3ixYsGBfXlZHR0fngOKcc86hc+fOvPPOO2zcuLH99Z+d2y1btjBhwgQOP/zw/dhKHR0dnV8fXQ91dHR0dC3U0dHR2d/s0+BnNBrFbre3/71+/XoABg0a1P5aeXl5h/ohOjo6Or83JEnioosuIjc3l1dffZXa2tp253bz5s2MHz9ed251dHT+EOh6qKOjo6NroY6Ojs7+Zp8GP10uFy0tLe1/r1y5EqPR2KHIcSqVQhCEfXlZHR0dnQMOi8XCZZddht1u54UXXuD5559n8+bNHH300e07aero6Oj8EdD1UEdHR0fXQh0dHZ39yT4NflZUVLB48WKWLl3KqlWrmDdvHr169cJoNLaf09TURGZm5r68rI6Ojs4BSUZGBpdffjmiKFJVVcW4ceM48sgj93ezdHR0dH5zdD3U0dHR0bVQR0dHZ38h7csPO/HEE1m6dCkPPfQQkN4F6oQTTmg/HovFWLNmDcOHD9+Xl9XR0dHZr7z77ru/eDwzMxNFUfB6vR3OFQSBM84449duno6Ojs5vhq6HOjo6OroW6ujo6Bxo7NPgZ+fOnfnb3/7GrFmzABg2bBiVlZXtx7dt20bfvn0ZOXLkvrysjo6Ozn5l0aJF//F5uoOro6Pze0LXQx0dHR1dC3V0dHQONPZp8BOgrKyMsrKyXR7r3r073bt339eX1NHR0dmv3Hnnnfu7CTo6OjoHBLoe6ujo6OhaqKOjo3Ogsc+Dnzo6Ojp/NDwez/5ugo6Ojs4Bga6HOjo6OroW6ujo6Bxo7NPg55QpU/b43FNOOWVfXvp3j9/v58cff8Tv92E0mvD5fLS1tZGfn4/X60XTNHr06IGqqmiaRu/evenSpQsbNmxgyZIlGAwG7HY7brebkpISqqqqWLduHZ07d6akpASz2czixYupra2lsLCQgw46CE3TqK2tJRqNUldXi6ZBjx49KCgooGfPnvh8Pr7++mtaWlro3bs3Ho+HaDRKcXExJSUlHTa62pesWbOG2tpaiouL6dWrF/F4vN1Gy5Ytw+PxMGDAACwWyy7fHwqF2Lp1K8FgEEVR8Hg89OnTB03TUBQFUdzzfcCi0SjhcJjMzMxd3q+iKMiyjNls/s9u9v/h8/mYPn06mzdvpkuXLhx55JG4XC4gXVO3qqoKm81GaWkpgUCAZDKJz+cjKyuLvLw81qxZw+bNm3E4HBQXF5NMJikuLmbx4sUsWrSI8vJyjjzySJYsWYLT6WTw4MHU1NQQDocpKyvD6XTi9XqZNm0agiBw9NFHt1+/ra2NWCxGTk4Ofr+flpYWCgoKfrUNzkKhEBs2bCCVShGPx7FarXTp0oVVq1ZRXV2N2+3GZDKRSqWQZRmXy0WvXr1oaWnBbrdTUVGBoihUVVWxdOlSli5diqIoqKqKy+UiPz+f7Oxstm3bRjweZ9iwYYwcORJZltmyZQvxeJycnByi0ShNTU3MmzePxoZGJKNEUVER3bp1Y+vWrXTq1IlkMklLSwv9+/dn+PDhCILwq9jk94yiKCxfvpxAIMCgQYOwWq2sW7eOTZs2sW3bNlRVbdcdl8tFUVERTU1NhMNhKisr6dq1K36/n1mzZhGJRMjKyqK1tZXq6mqMRiPDhw/n2GOPRZZlFi5cSCAQoH///uTn5wNpfZk7dy7Nzc306NGDRCJBfX09a9aswefzUVhYyMiRI+nduzfZ2dls3bqVqVOnsmDBAlRV5bDDDuPcc8/9Tb77QCBAXV0d1dXVWK1WSktLcTgcmM1mXC4XmqYxZ84cWlqaKSgopLGxEb/fT9++fdvf06VLF3JzcwkGg+Tm5mKz2Tpc42fdtVgsJJNJvF4vDoeDjIyMX/3+fsbv9/Ptt9+2a1FzczN1dXVkZ2fTrVs3vvnmG9auXUthYSEZGRmsX7+eSCRCjx49GDZsGEajkaKionbN3759O5988gmhUIhx48YxYcKEPWqHz+fju+++o7Gxke7duyOKItXV1VgsFkpKSrBarWRnZ1NcXLzPngV70qZAIIAoimzatAmLxcKQIUMwm83EYjEaGxuRJIkZM2awZs0aSkpKOO644ygtLUWWZaLRKIsXL8br9bJmzRqys7MZO3Ysbrcbp9PJkiVLaGtrQ5IkYrEYhYWFDB48mDlz5tDW5ic/v6D9mdHU1ITVaiUQCOD1eikqKsLtduN2u3Ut/A9RFIUXX3yRZUuXkOnJYvDgwQiCgM1may83JUkSK1euxG63k5eXx1dffYUsy/Ts2ROXy0VFRQVFRUWoqsr333/P6tWr6dy5M+PGjWPZsmU0NDTQp08fvF4vW7duJRaLIUkSw4cPx26343A4aG1tZevWrSQSCebPn8+mTZsoLi5m1KhRDBo0iM2bN7NlyxZcLhdDhw4lOzv7V7VLIpFg3rx5RCIRysrKyM/PJzMzs4Nfp2kaW7Zsoa2tjfLycrKysnb6nGQyyZw5cwgGg4wcOfLftltRFMLhMHa7HUnaf3klqqqybds2li9fjslkol+/fhQXFwNpH3HLli0YjUa6du26k6/r9Xrx+Xzk5+fjcDhYsWIF27Ztw+PxtD8LHA4H1dXVzJs3D6vVyuDBgykpKfnFNmmaxurVq2lpaaG8vBxJkmhtbcVgMFBaWorX68XpdJKTk7PPbPDDDz/Q0NDAQQcdRGVlJbFYjFgshsvlwu/34/P5MJvNNDc34/f7MRgM5OXlkZGR0X6fWVlZbNy4kWXLliHLcgc/zu12s3XrVgwGAwMHDsRgMLBo0SJisRjDhw/HYrHg9XopLCykoqKCcDjM+vXrURQFm83Gxo0bSaVSDB06lE2bNiGKIr169aKwsHCf2OCPRjwep62trd0nnzNnDrFYjIMPPpjc3FwA6urqmDNnDqtXr2738/v378+oUaOwWq0Eg0Eee+wxvF4vp556KqNGjQLSWtDU1EQ8HkeWZVatWkUikaCpqYmqLVWUdirlxBNPxGw2I4oiPp+PmTNnkkqlyM/PR5ZlPB4P1dXV1NfXt6+CNRqN5OTk7PNn4IIFC1i2bBmdOnXi8MMPbx+btrS0sH79emw2G/369dsjnWpra+PHH38kmUzQs2cvFEUhEokQCoVYu3YtVquVIUOGALB69WoURaFXr147+Yv/SiQSYenSpWiahqZprFmzhtzcXA4++GAKCgr+6/uXZZkFCxbQ1tZG165dqaysJBKJsGXLFjZv3ozNZqOkpIRNmzZRVVVFWVkZZrOZYNBHTk4BXbp0IS8vD6vVuttr/Nzu5cuX43K56NOnD42NjQiCQJ8+fXYbf/gZn8/HokWL0DSNIUOG7PIZtC9obGxk69at1NXVtY9TiouLEUURWZaxWCxkZGTQ1tbGnDlzaG5qxpPloVu3buTn52M2mykqKmLDhg3MmzuPnNyc9rjD+vXrmTFjBv369cNisbB582ZKS0sZPnw4zc3NzJkzB1mWqaysxOVyUVVVxYwZM3A6nZx++ulIkkR2djYmk4lQKMSnn35KOBxm4MCByLJMOBymf//+5OXl7XO7CJqmafvqw0477bQ9Pnfy5Mn76rL/k7S0tJBKpX7xnNbWVp584gHef/sTbBawW4zEopBUFfKKUmS6DWzZrGG2aHQuk0imVJpbFSrKjGiaQNW2JHIKjj3KwdCBZt76IMS6TUkkg4CsqARaTRhTdlLIGJAwCSZiQhhN1bBiJypE0MQUqhhHkC2YNRsZgpuEGCFmCGG2xXC6RIoKjLS1KVgsIomERmOTSiQsYM/QuOCiq7jq6hv/a3utXr2ae++8i+3bV5CfK2IQDFRVy4SDBqyiHVmWiasxLFaNrhUSkZTGIWOP4+jxpxMMBqmoqCA7O5v7J17PkkU/UbMliVnOwKllEyeCX2jBKBnxuLKxZJg45YyTufiyizAYDLtsz+bNm7n7lnuo39qIpJlISQkOHjOcO+69nebmZp56YiKrVs5FVWTsDisWq4fjTzyX008/7z960CWTSW6/9S+sXDGDTKeGxSLgb1Np9cnE4iqKImCzCHg8BiRJwOtTiCU0HHYRu0VEEAVAIxzWSCUFFFnAZtfIyIBITCUYUrHbRKxmgUhUIxLRyMkxEE8I9O+dgTNDYlM1bK32kZ2pccxRDuJxjc+/DRMKWYhGEmQ4NSQDBAIqNrtKSZGZeFwjIVu5/C8TSaUSgMaIEYf8W2f5lwiHw/zl8j+zavkaYiERVBFZk1FJYdbsOMkirkUJEsCAASMmcikBNJqoRSaJYFAx2ZIIGJBjJmxyJhoQog0JI3GiGEUBi1XAbFFJJFXCIQkFGQ2F7CywWkXCQQgERVRU7DgREcilGAHwmrbTqWcJxZ2KMBrNgMas6V8QCUiUlHVi9BGHcO6559KpU6d/e88/O0m/V35JDzVN48YbLmXp4mkM6GWiplZlw0aVaAwkQcIh2TCYZQRzAsmSxGEXMZkE/G0KkahCTpaEySgQimj4/TLRNjNWMrAINpJCFIMjSn6Rgr/VQEOLgtsjk5MtIEkCbQGV5gbIytEQDWA2C6RSGuGARDwGKVkmO0fEahUwGCAS02hqVDAIEq5MBbfbgNUiEIqohAIQDglceNkF3Hrbvl8Kp2kaP/zwA5MefJztW+qREhbiQoSkEMWRlaBTiYTTYWBrrYLBIHHWKW4qymR+mh/nq29jpJIC+YUaRfkSW7bK+IMyXctNFORLrFmfoqVFw2zKZ9Cwgfw0fRaphIzJIiOaZYqL7FSUidQ3xKlvFOjWbRR33nsnWVlZ2Gy2fe7cJxIJLrrgBLZVr6OkUEIUYNv2FAP7WhnQ28z02TGqa5Mce6SNVp/Chi0pTjjaQY7HwOfTwmzckiIcVtASTqJxDU+OiN8Xx+VWGTHEQq9uRpasTLJ+i4EuXXvR1FhPc7MXowRJWcJsFkGLYTIpyLJKMCTjcQtomkBKhr49zdisAouWx4lEFCxm6N/HysYqAzm5XTnhpPM46qijf9G53lMWL17MpeddTsAfQEVFQ0MEnB6VVFxEiDvI1gqJaRFaaUQQNIwmjYScQlDMSBiRSZKZk8IgQTisYXdoFBcaKcyT2FqTQtU0JIOAySSQl2Ng89YUXp9MKCCiJkw4cJMiRZwIRksSTZUgJYFRQdRELCYDmlGhW+9uZGcXY5BMgMb3336G2ezk/AsvxWQ2Mn78+H/7bPgja+HPPPD3e/lw8qvIMRNK0oAzK0F5uYETx9sJRzQ++DyEz69gECGZFPC3Sli1DPIoRkGmkVo0YwyHW8ZkEjAZBRJJjURSw2EXEAUBn18hGDAg/vM/AbBYoW9faGhJ0eqTkSQRj9uA3S4SjqgU5RvwZBqYvySOUUr3F1EEk1FAljUCQZXGBrCaJXr178277334X00GxONxPvnoE955/V22VG1FScoopHBlKtgdGjnZEoqsEYoYGHPoydx+x9+YN+8nXnh2Ij26xMnP1Vi2WkAylXPnPU8SjUaZNm0aixcuYem8ZVhCGSgmP6IjQSgOJ/3pVE457eQO5buCwSBPPXk/61bPITdHwOtTKS7tx6GHn8KrLz+Mt7UWo9HCsSdczIUXXkx1dTXvvfk+3lYv/Qb25U+n/wm73f4f2+BnVFXltVefZvJ7LxCJhDAY0t+jomqARiql4XZJjBpmJRrTWLBUoaRsMHabmWg0xurVawj5I4iaiKxpZOWqZGdJeFzpZ9/KNQlcLhNeb5LiQiMXnunEYRd5/9Mwm7dqZGZXEotsxyAqODJyuOyKO2huquOtN54iFGohyy2Sk22goVmhLaBw8FArzgwDM+dEkSSJ3FwnopTP1dfeR//+A/9jO9x7721Mm/ouPSolXE4Dq9claWxSCPoNWAU7MS1CXqFGUYGBgjwDW6pTtAUUjKKRpu0GJNWKgkKKBIIxSZbLhMOpYjKrGCSBYFChrU0gGTYhKmZkZJLEcbkESouMKIrKxs0yKBIiad8QUwJPpgGDCImkSkoWKSvvQ0lJMUazEU3T+Pqjb7HZrHTqUsqYw0dz6qmn7pGf/HvWwz3RwuXLl3PTDecRi/qJRgUibUYE1YDZqlLeVaW+KYHBkNapQEihabuEKosIgoAgyVgzkqiKQDIh4nKKdCoxkpdjYN2mOM1ehVTcgFmSMJgUMCSRFQ2zUcTfbMaiZWDEiIpKhCCCMYmCjM0mkpUpYrFAOKyiIZCVKaJqUFZixGIWWLIiQZtXRFFVUorA7XdP5Oyzz/6v7DX9++nce/dVdC3XOPowC43NCp9PS3Lc8RdSVbWKkH81wwcpNLUqfDM9CuTw+NPPk5uby3NPPs/i+UuIxP2UVeQzbvwJ1Gxbx9Ytszn+yDgOO3zwWYg1G5KAQDwqYfF3wiTZiDi34cqSGXeoHZMRZs2H3n3HcNMtf0eSJL755ktee+VhUnEv1VVJUlELWWoRiqzQQj1mLORQQBPbseeYefODNzrsF7M3fPXlR7zz1uMcNCDBxs0BNm9NEQrLOOwG+vcykVJg9bokkbhCXpZES4tCoM1AhjPtF2mALEMkJNKt+xCeffEZEokEP/zwA6FQEEky8tGHr1Nf3YwmaAwZInDQQCtzFsYIRzSGD3YwZ1EKq72Qbt0HUF+/jW3V60klQmhaemydlMFsNuDMULGYRTRNIBAScTicZLoddO3WjwsuvH63JST3hO3bt3P/xGuo3ryRDevDiEjYzCKubJkhg4zY7TBnUQxfK6TaHEiikYgaIqdQpl9vE5UVRlatS7KpKklDjYSDTMxYaaMFFRWzYELWVGRkVBRMmDFixJYVAYNCJCaTCtmx4ySAH4czSWGhgT+flEFKhnc/CRKJqJhMAoqa9jvNJhGPRyAckfFkSvSsNLKlWiESc/LkMx9SUVHxi/e8N1q4T4Ofa9eu3eXr0WiUqqoqpk6dSp8+fRg3bhw9e/bcV5f9n+Tfifq6dWu55OITScTi9Kg0cfOVbspKTSxbFeeBx0Js2pIgJQvYzBLFxSK1DXEGDzQxsI+Z/FyJ007IwJUhcuO9Laxal6RruZGttSn69TLjb5P5bIqRrlo/trKeXgzGLKQHYZqm4aWROrbQh2E0CzXUGNbTUx5BhuBub19SS7DB9hNIcaRgHjGzl569BFqbRaRgDvGIgVatCc0YJ6/UzrfTFmEymfbaTrIsc9kFV7B++XIGDg3z0uNZuJwGHno8yFvP28gP9MMgpGevZC3FemEpBs1I3NFAYYnCqGF2upRbWLrKyLxFzfTuauSH6QJ91BHYBEf7dRRNYZX4E3ZXisxAdxSTSuFwD3dMvJ0F8xcgSRJjxo4hJyeHTZs2cc4p51PS2h2rYN9hN7GRGutKikqS9O5h5O4bPZQWGZnyZZhX3wsybJAbb2Qk90x8fK/tcN45xxINreXWqz0cMtyKz69wwdXNrN+coryTxMFDLYQjKpu2pvjrXzIZOsDCNbc389PCOB+8VED/3ukBhr9N4eaJrdTUp7DbRG692sOs+THWb0py27UeykqMJJMakz8LcueDXoJhhdxsCUGDlAKplIqiClitAiJQVCixuSrFyIOsXHqOi5wsA7Pmx3jipTbicZV/3J1Nn+5mLr6hiYI8iXGH2vlxvo2kWsH9f39ur53+SCTCuCMHEmxVKYz0JUcrQhAEZC1FNetpZju9GIpMinUsoQt9yBd2OJCaprGRlbRSj4aGAYneDCFDSGenqprKJlYSJUwFvZBJUcMmtAwf7kyNglyJNr9IMCJjsWgEGu3YE3mktBR+mhGRMGDA47bQ4+DeWKx2wsEgokHEZncwrOcMXnwzTGuNi9HHHUwinuSFl57/t9nGv2cHF35ZD889awKZGZuoqpbZssGARbQQkaN4UiXkUoyMTCv1KDm1vPpUFkeMTv+uYzGVh5/109Ak8+xDuSSTGn+b5OOJZxKYZMc/BzhJQANBxW2zICWcWFxxCsoSPP1oBkajwGV/bcbnl5GMAo11EqZwLjnJzoiINIs1BCx1nH+OkVOPd2I2C1x6YxPBsMobT+YzqF969tffpvC3x33MXhCjepvC2eddzo033rLP7Ldw4TweeehmNq9toXNwGHbB2X4srkVpzJ/DN59lUl5qRFE0Xn0vwPwlCV5+LJcPPw9z9z+8eJxGNm804I6XYFEz0FytSDmtvPa8i369zHz3Y4SLrvYRbXaRXRTnxGNNzF8R5vrL3Ew4wt4e4Gxokhl/5naaWhREDEQCEkajmeNOOpHr/nrtfz3DrWkaYw7phUGM0rXcSNfOJlasTeDKEJl4Uxb1jTLPvBbg3efyeentAIGQyh3XeToEYJevjnPOVU2EIwqyrCGnoLhI4rsPinE5d0x4NTTJHHd2PSYz9OhiYtb8KCZJRNFUKjqZWLxUwWY0kQpbSAhRxh4q8sZTeVgsYntbX38/yL2PekkmVLpXmkkkNGrrZbp2KWTc+PM4+5zL/mNbTJkyhZuvuRU32QTxk00BEkbaaEUmhSLE6KL1RwNqhA3k5oHDqSGnNFpbwRdK4bKLnHSSkRuudJKVKfLj3Bg339+Kt1lETqQDy/klMl++U0Cnkh2rG2bOiXLulc2EWsxImgVFBRdZtOEFNJLEceBCQcFZGKP/kBEYTQ5MhjAaIinFxoYVX9O2sYCAwcvYY8fQu1dvLr/i8l+85z+yFgI8+eQk3n7lGSz+ErKUUpqzFzLpERv9e1nIyTJgtab73sPP+HjzwyA20QIbBuDWcts/Q9FktuROo3tPjcI8iZOOycAowcdfhfl2ZgQLVurqwIARBy5SJEiRQEUjSYzSEo3WZgmHxYzdoTJqlMTN19q5+x+tzJwbI8NhYMwIC5EY/P22bArz0z7a5q1JLri2CckAfj94/Qr3PfA8Rx01bq/tVFNTw3mnX0CyVsOvtuKx2TDn+DnsUAM5OSJLVybIyzHwyD05+PwKF17XhDdUgEQrZSUqJiPk5Uq4HCKJFDz/cgIpaSc7VYKGRotQiyM7ykUXmFm8Is7GLTKtPpm4NwNZkMn0uDn5zJP44bv3mXSviUNHWds15qwr6tmwWeaO6z0MH2yhqUXhyZfb+OwLFScFZIWKMGEhZPARzvYy8R/3cujhY/faBv/KHbf9hdUrvyYa1Rgx1Mrt13goKTISiaq8/E6ADz4L8flbhQRD6UDozfe14skUOf2E9GD0nY+CtLQqtPkEUprM327LYuwIG/6AyrOvtzF1eoTbrvHQ3Krw2TcRTjvBwfmnp1f9zFsc48+XN5KXKxKNajRtN5CISmQ4DMSUOD16CvTqZqK0yMjqDQlCIRVfm8onrxWQnWXg+TcCvPdJCLNZIJ7M4JbbX2TQoCF7bYPTTj2BgG8FD9yWze33RlB9WRB2oVjbqIk0kZRlKjob+PzdPDp3SmuZpmkMGdtIaEM5pXRFFEQiWpC1LMFDHlJhHc9Mymj/fhMJleffCPDwkyGiXjtZ5NFMQ9rvIxc7GXhpIkKILvQhmLeCiy40ctHZGWQ4RL78Pslbn/bCaLKjKUFiCQGrNYOfPp5LrtoJTdToclwBaAKPTnrk304O/J718N9p4eLFi7n4/D8hxySSCZEStZICyhAFEVVTqBe2EvJsZPGMPO64P8gXH5jpTC/sOIkSpoZNBPCiiFFKO0m88Uw2Ex8IU7XRSJtfQ0lJdNK6YcFGWPBTZ1xHSUWCmjoVwm5KtC5YsRMiwHa2ItiDdO0G4w+3EQypzJoXo9mrcN3FbpasSvDsg7nYbDt8g5feCvDYC21ceGYG734coaXFyIIla3ebdPNLzJ8/n+uvPovJL2exao3MqlUKRcUip51oZfyZ9bw8KY+DBlrYuCXJg4+FWb1aoa5BJhJTMEp28oVsTMX1XHahje6VEo885+PQg21ce2nHlXtLVsY57aImbBYItAmkkiIXnGvlvls6+livTw7w1CsSg4aMwKRM5/5bM7n6pjbWfVeOJ17e4TMbtG0E8NFdGIBPa2aTcQVffPcZXbt23SsbfP/9VL7/6l6uOFfjyttaOOIQC6+8FcNutJAhuNAEFaMzzHVX2Xj2DT/+NhVNE7DbQdNUunU2U1wkkZ9jID9PYtLzbdTWKfTrY+SggVY+/ipEY62JvFQFHqUQmRRNps3Erc088ncnfXqYueb2ZpIxIxvWCthFOykxQfeeKi886WqPycz4KYYkafTpaWbjphRduxjpUmZkzqIEaPCPuzxMfCzKSafdwcknn7nXfcHr9fKXy06gstTPu++nMGCg3FZM/yMbeOlJD/GExp33B/huukwsJOELJRFVI8WVYb7/qJDc7B0ZwbXbUxx1cjPZ28awnSoEBMro1h53iWtR1rAIuyvJySeZOOdMC3X1Ml9MizJ9VoimRglRMVFgzcFqhZTNx/HHmJi/PMRfLnRjkgQWLIvT3CyzZFWCQEChssJMpttAU4vMhMPtjD/cxskXtvLamzPaVzHsiv0W/Px3NDQ0cPPNN3PZZZcxYsSI3+qyByT/LtPp4GGVxONx/nyKk4fv3vFl+tsU/nRRPUsWieRppXhSxYSMzajFG7n6sgyGDbJS1yDz+vtBBvQ2c+s1mYw8to5IVMHtFDn1+AweeDxIjttETY1Gn/hYTMLO6dl1WhUiIkkS2HCQKxTtdE5Ci9NU/CMWbxn+WBwxuxmbSUJQTFiaK8jU8vCJ9WyWllFYauf7Gcv3akk5wF233s2i91dB2SqWzChEFAVavQqHHBakuGn0ThlFmqaxSPyeAYMUrr/SyedfJhEEOOVEMwaDykmnR+is9iZH2HlpiaylCFTOZPRII9M+cbC9LYjLlokrkoMmqCRyQlT0KWfuT3PolOiOE0978PNnWkxbuPiueoYPNXP7A63ccpWHUcOsbKpKcuO9rRQXZnHcqc/Tr1+/PbbBggULeOhvZzLz42JMJoH1mxJccl0Ltds1pryRw6C+O76/aFTlvGuaOP0EB5lukYmP+HjrmXyKC3cMWjdVJbn8pmamfVDEslUJnn09wMuP5e5ky+Wr41x5WzN+f7qUQkmRRGOzwonjMxjY18z2BpkPvwgTCCg8fn8uo4btyGIKhVUOPqaWbZslTFiQLDKKmKSiq4rHLXHFeW5e+bCcZ5//YI/tAHDB+SexfOFKOgWG42TnWkobtRU0UoOIARce+gjD2o8pmsxqFpJBJoV0woiZNqGFasMqjCaNyugozKRtuYK59GQwIiLb3HMZMirBskUidm9XrKlMEkKUFttG4qkUfZOHIggCmqaxmVWYsJI7yE5BeSHbFzdgrs7B0VPC0hMWfrqYkUcHWLRIpaRiCGabieLSIu6ZeM8v3vfv2cGF3evhunXruPbK8Rw00MjX3yWw2QS8zQaEWAaZ5JIghp9mMjNM2FwJFDGFUdJ46sEcDhuV/m1ed2cLpx7vwGYVOfXMMK7mPqxnGRJGrNgI0kYfDuowuZPQYjTmz+XTD5xUlBnpN7Yaf7OZktBgMoWO30NMi9Bc9BPDhsPcxXEsFvj+w+IODsTPXHR9Ew6bwDsfRli1btt/bbdYLMYLzz/BV1+8QiIC7rrBZAq5O50X0YIUHLGYD9/cEXi87W+tyIqG16dyzBEObr8JinzDEIUdGp3UEqyzzuLuu02cdbKTZ18N8M4HMWZ+kcdX30eIRFUuO3eH3TRN47Hn2/jmhwhDB1qwmSW++TZFoM6FwVdAIKeZZ157kgEDBvzH93zH7TewdOHHfPRaIeWlO3StujbF8efUo6ga06cU48oQOeG8Bqa+V9hB22RZ45o7Wmhqljn/TCdOh4FPpoaYuzDeHqTp39vMhWe6KCqQmDUvyp8uaiAZE7FJNozJDBIWL50rBG6+yk15JyOLlyV5/EU/99yUyYnjd172f8mNTXzxvgWDPUaXrnDseBPPvBZEllWOnnA69078x17bQZZlepT1JFPLQ0Sgkv5oqNSwCR/NCAgoUgxPrkIsleCQoRk89nc3qZTG6ef58de6MQUKSBKnUdyKZJYZNMCI0aSxdokFf0imGwMI5a3mqy8tlBbvsPWi5XFmzomydn2SBV/mU5Loh6ZptFDPJlahopBPCUJ2I116yBSW9CaaLGXr0iqEKifunjbcPW3Urv+OllaFTo1HYDg4gmgTuOCC8xl1yKjd3vcfVQt/ZkDfElR/NilVJkqY8goNs0nAbhNJJlWcDgPjxjoYf6SVa+9oYd1yM70ih5PQ4oQJIiKSyGikYMA2ulea2LA5hckkEI9rJKMGtq12URTvjU1wkNKS1FNNG62U05014jwMRo3CZA8KtXJEQUTTNAJ42SAtZMQojasudGMwCNw/ycfMT4oRxY5+RSymMuKYWibelEWGQ+CCa5v58OO5FBXt7GPuDk3TGDd2PNZN2WxhDSX2PAZP2M7zkzIRBFi/KYU/oNDcKvPqeyGe+ls2z7wS5J2PQ9x+nZucLIlnX2vjtBMy6N/bzOatKZ58LoK6rYKsaHrArWgK23J/YOBQmWavytiDrWRlGpg6PcLatRreZhFJtTBidIoRw43MnBslGtNobpXxuA3M+qwEo3HHvd/1twCfvZRPfrJjRpOiKWzJXM77X72zR6tAdsWqVau49OIJDB9kwe0y8MyDHZcJRqMql/y1iS1bUwwZYGbGTzHefDqfAX06+v7vfRzkyVfamPlxcTq7/V/4aUGMNz4I8tKjeaiqxpW3tjDuUBvHHZWebLz7H17mLUyweK6JHtoQHIKTED7ovZivP8zG7doR0NlUleS8qxsZOsDCpPvSz6uzrmjkukvd3Pq3VpJKKe9/+MNe2eCN197khefu4sXHcrjyqgRFzSORhB2aJWspNud+y4zP89sDnwDfz4pw8RlWKrX0M0nVVJYxm94chC97BW+8y052AnjgSR8PP5JASYmAQB4lmDDhpxWAQspoyp3PZ2/nM6DPjgDm61OK+HZ2Ns0NSxg7LIA/3Jm6ljK8UxQMQtpG9hGg2lIgwvOvPvuL9/171sN/p4W9KytwxYsRFTN2MsgTdg6MtEhVdB6zhUXfZdFd2DmjuFpbTyxnM1Nez+HiqwI4qg4igI8kccqFHh3O1TSN1YafsOX7URUJQ8xJQWAAVsGOqqlUZcxhykem9v7yw08RbvubF0WB3BwDxQUS11+WSbcuOxKBLrmhiak/RPBkmOhUKrJ+i5NZcxbvtZ0OO+RgTjnWzPTpCpK3CGPKhSioeB2b6TsoyRfv5fPeRxFuvzOORZKwuZMIQDAgUtcco39/gWcfyaKhSeaNyekMz1HDrFx8lqs9eeZn7nkgwKsvCvhTAewWiWPGWbjiEisD+3b8nZxxaQPeNoVpk4vZWpPiuGOTFLbsOvazRltEZ3piFexsYCn2cjPTZ3+/xzbQNI1z/nw4px7j5fEX2rj9Wg833RXAHe5CYbJbuw+oaArbsmfS/6Akt1/rYXujwso1cT7+OsJpxzsYM8JGs1fh9fcDpGTYuCW9WjYWU2mpN9M/dSgmoaM92qQG/LnLKOusUd+gYBYtJAM2bM3dcJNDTItQlzuLknKFU4/LYPt2ldffiqNFMzAZROIWHy6PwqB+ZkxGgfmL4+TmiLQFNF5+feZePxcefeRuRvf/inMvbSUZN1NGd4SKtSyfVUg0pnHosa2wsTduJb/dLjXZP/Ll5zYqynZOUlu8PM5JZ/rR/Nn0FAbvdFzWZGrypnPNFTZeeDWOFMkEROojLYixDHqzY1yhaRpV0kpGn+ClpjHGEaNtHDLcypRPo3zwUZJwGPr1kbj5BhuHH2LljQ9CzJ4f44bL3dz5SDHPv7T78poHbPAT4Omnn6ampoZ//GPvnf3fE78k6rfdeh0zf5iC1WJg2fROGI2wbmOS+qYUp5/vIxE1MpBDsAg2IloQw4AFTPskeydn5d5HvHQqMWK1CKxcG+fNyUFKi0289Uw+VovAUUfFKWg+eJdtUDSZVSxAQ6U/I3e7bHF77mwikpcBvS38/fYsunc10dgs88hTIb7+xESRdxjVpuUYi2s46bTruPLKa/fYRrFYjKMPOQZaVW5+MMD5Z6SzmR55Ksj7D3UmS921s9xINQ3OFRRpFdiC6ay/qLOGVnE7kTYzgxmz2/tpyJnLt9PMTHzUz49vl1JCR0e1XqtmK+swYkJAREKiGwPas0gTWpzmTj9w7AQzbqfI199HmPFJMZIkcNolDZx/egZTpg3m/r8/v8d2OPvMo7njGi8HDbAw8IhtBNo04lGJR+/P5LwzOg602wIK19zRQl29zPjD7TQ2y3z1fYSzTs7glqszicXhzgdbOesUJwP7Wrj0xiZuvCKTQFDlbw9HqNmmIQgaRx5hpKgYXns/yIVnOiktNjJ7fpSFSxM8eGc2QwekH3KKonHhdU2sXpdg4belHQY602dFueFiO3mhvgAENC/rpQUcPR5Wrk1x6CEFHH/aS/Tu3XuP7BAIBDh+Qn/UUAbl3l1nSSS1BKuYT4IYPRjUIVC1XltKLkV4hI4DA1VTWWmcQc9BcbyNJgz+fJSAiwA+wvjp0jtOsNFOcevIDoEhgC3CShrU7XSikjxKMGJkKbMYNX4EqYBCam7aTpYeYOkJVVOa8WWvwJEVJ8c+Emexg2lffMu6ret/sUbu79nBhd3r4Vl/Pp5IcCWBADxyTxbX3BQis2Fge4AvpLURKV/IAxPtjDvUjiDA7Pkxrr+7lRsvd3P6iU7WbEhw7R0tNDVCeHsmTTE/nehGIeVsYiUZuMmhcCeHJqZFWCHOxmSChJLAkcrrEEzv0H77Ou583EdKUflsaoR3ntt13aK1GxI893qAb2dG+cvVD+1VqZj/z+bNm7nmyj9x7BEpOhVL3D0xQfe2I3arbYsN33HnbWb+cpETo1GgdnuKY86qZ9n0UoYf3opj3egOg8WfCWhe1rCI4jwT2YVJrr7MzqhhNi6/qZm3n83Hbtvxm/jbJB9ms8ANl3es5fjZ1xFuvVklr3UI2/JW8+OCGf9RTWhVVRk9qoLJL+Tt5GgDrFiT4PyrG1k6vRPf/Rhh1bok11/WMXPhpoktDOhjoShf4rk32ghHVGQZyksllq1K8N0HRSxemeDhZ3zk50g0tSqMP8xObo6Bz79IMXd+kiOPMvDMQ9kd7jGV0jj5wnokScDpEBl5kJUzTszAbhPZVJXk9Esauf5yN3PmyfwwN8Sj92bxl1tacbuhrPNQnn9h7yaCXn7pZR6+5zEkjAxiNBoaq5hPHiXkUdzetqDmZ7N1AUtnZ+PJNDD8sBZc1R1XPmiaRpW4inDGNuSokWRKTD8nEVAG/MjMr9Pa09Iqc9ENzVR2NnLMEXZkBV58M8iqBTYKWoYjCRIN2jZazJuxZkUZPNDIsEEWflp2EPFIhJo167C0llFQWYStp8iSKasJZVQTDokc0v9QrKUGVixexU8LZ+22H/9RtRDS2T1nnnwm+XkSWXkp0ATuu8XDsEFWLru2jXmzDbgjZRgwksqqQ3P4aA1GyTRmUdwlytCBJmrqZeYuiqLIArdem8n5p7swmQSmTo9w7SVmymKDdm6TVk8AH7IYwyE6KVa67XROWAuQf9gSPno7iydf8lNWamwPjP1/Jr3gZ8WaBI3NCidPcPDOZ3m8/8E3e2yjuXPncs9FDxANxHCTjVy+kmVzcpg2I86td4VQA5mISSsJq5fmYBinlIEjVIaAQCKzhqihjWWz8vFk7gjIaZrGeZf7WD+1G6aki+25s8gtVOja2cjrT+ZjMOzoj2s2JDjuz43EA2bCiRQZDkjERGxyNjbFBW4vhRVR3nopE49b5MMvw9xyW4xeoV3rc0Dz0fmkPB576pE9tsHP1NXVceJxIxFEFYtZYNZnJeTnSmypTuL1q5QUSFx6UzN/Od/FUWPtzJgTZda8GHffuHMG/sRHvRw81NI+cfj/OfyUOjxugcMOsTP2YCtnXt7IYaPsZHtEQmGVJ59KMlg5oj0raHveLKZPs5OXs/NE4LSZEa65o4UFU0vSy9/nRrni5mYevjub+x4L88wL0/c4IB4IBDio13C69Y1T4LFTPaMbZNeny75EjRgiHkAgu89WbrneydffR5AVOGS4lZdfiWNYObJ99Vujli6NVEAnor1nMve7XWtNJKoyYFQT1HdKBxf+5Xtt07ysZwll3RN0KZfo1c3MRX9O+9FX3tMTuyXMksVziSVU3J5uOJyV/PT1dKzRdH3xrv0ryCi1MPfbBXw2+6NftMPvWQ9/SQvnzp3LpaddxkBtLEu1WQxgVIfvIKB52SKuTJeB0QzImko2BXSist2PD2g+mqkj7qpl7CEm1n/Vg0y1gKX8yCDG7OTvQzrTbbkwC0kzoYkqKS1BidadEqGCqBYma8wCPn0vm+feaGP5qgT33ZLVPhG+bmOSG+9t4fZrPYwYku5vG7ckmfSCn+JCiZdej5BIKnw3c8ke10bWNI0/n3EkmzdsIhmyIcdMOEhnZIdow2UzYcj04XArbNss0be3iZefctO5k5H3Pw3x5gdBvH6VYBskEhonTLBx23WZ5GZLrN+U5OFn/XQtN3LL1TuSTWq3pxg1vhlP8wBceEgSx+/aSO9hQd57JatdKxcsjfPOlCAXnOni/Mv9GDb3I0vI3+V9eLUmwrTRSehGWAuw3riEb2Z/vccl0urq6ph453FYTBEkAzQ0K6xbkEGBqQDBlMQQ9uBW8wjhxzV8KaNGpcuzDB9k4ZsZUb5+t4gMR/r7TqU0zvpLI0MGmLn0bDcZDpEHH2/j/UfKyFN3DkQG8ZHoPpdXn8xtDxTXN8pcc3Mb1XM6IUWysAxexNQPc3j6pTAvPGalLD4AUTDQat/AwKPreeof7vYVQ6mUxr2PeFm0PE6zz8XX3yzeq9JRZ5x6MD27eJn8YYJoVMIqSUw4XuP5f+Ry68Q2Zr3VlVxtx0SBpmm0df+ehTN2Tpz4mZ4H1+CuGtUhSeRf2cgyNHOEyvjB7W3VNI06thAjQqWwI+FL0zRWmH7g+6kOOpUYOeL4VlJbupCV7IQoGEhocbwZ6zh4QoDnHnNzz8M+Rg2zcsv9bXz+9frdJtHtjRb+5lW5nU4n9fX1v/Vl/2fQNI3p332K1SJSUWZk+uwok17006vSxOtvJXAminC7wvgy5gMQT8m8eLtjp8AnwG3XeDji1DoeuD2LJSs0nBkGvvugCJtNZMmKOLG4SrN9HULchkcuandYAAyCRFyLAvzijy6RVDj8MBsvPbojoJSfK/HIfZlUdg3yxP3LyAtVsrm1gS8/e3mvgp8bNmzAEnXgs2yme9cdTnR1tYpJscNummXRMrCaDNhbStuXfzpCfbBppaxm4S/ej0EzUVWdItsjoJVsprktiTPYGYtgQ9EUVNT2Oj4CGmHCLGUmHq0AyaDh7OTl1mszMJsEJn8WwhdQGHVcLS8+mse4Q20sW5WgqWnv+n9j0zaG9s+ibGA1hYUGzr7YwetvJjjjpB0OqqZpTJ8V5Zb7vTz9YA7DBu3Iwnzg9mzOubKR7gdvY0BvM9vqZGrrZUqLjMxdFOe0C5tpq3VTFBlKtuBA0WTeb5yHJd9HXraBT6eGOXG8g4k3ZROLq5x2SSPPP5xLWYkRg0HgmQdy6DV6G+dc1cjVF2WiKCpX3hikrkZATkao1WZSTAV5FNNDHs7SJfOxuQS217fy/Xcf7XHwc9GiReTlioRCzt2eoyCTII4dJxI7gispLUmCeHvgM6HF2MZGwgQQMSCnDCAbWfZTNh98GuTWOxuJ+I0UWwswS7VktQ7YyRHy2jZhy2nigjFGMjKq+W7mWtqazdibcpAsEmqtkVR7uxTAwCEXrOPCc1yYzW6eeDVMo9eFICnceMNfeeLJx/fIDn8kttetIx7VeP/FPC65vhmLr2t74FPTNNqKFjP7y2yyPDsGsYcMt/Hjp8WMmFBLKKLx0ZdhTj3OQdcKEwuXxnn5bRVfYA2JjNU4TCI9K3w0tmykertEprcPLjX9+VbBjlV10iM+iA0sI4/S3bbTHM7n6RdrGTVKYtjg3Rc671FporZBpnc3M2+/+fJ/FPxUFIVXXn6e1155GIsk8fzzIikxiBZ1/KK2meQMXnvQw1ff1vD1h9kUF0o4M0R8fpVQixX3LgKfAE48mLAQ9pmQDQnemRJm2o8xqmtTHQKfbQGFRSvifPr6zln1x4+3M3Wan+WTIxibHJww4USefemZvZ7RrqqqwpUh7DLwCdCvl7l9Aiae0Dq0D9IrJzZWpehUbGTmnCiP3pNDYb6EpmksXJZg+Zpmnnw5wG3Xeli2KkGrV+GVx3c46ydP0Djs5Dom3bdzprzRKDBpYg53PeTlkbtzmPpDhGPPqmfSfTl0KTciCBp/PtnJn08Gn9/FCefVM26MnZ/mxyG5gjfeeI1zzz1/j23x1Wdf83PGkSAI1GvVZJHfocyHqqkkiOGMFXPyOXX8+VQbxoauHQKfkH7Gd1b7UGdv5sJrDDz9fAyhWUQmSdE/s2E1TeO8q5t48M5s+vTYMVFw2Cgb38+KcMl1X2NP5mJu7URcTXDfdU78AZUVaxJYrRZOmRDi6EPsPP3yFqb+GMVGt3T2flggKtTQotbTWSqnLbSNdevW/eFLI+2K+++/jcJSlfNPNzP1B4WZ/5xYveRqP5tnltM9Ub7DL/IVEvK1USfNYco0K726u9s/5/EX/FgsApees+O1x56I4YxW0JAzDykjiiyD2JaDO1hJNgXUshlBFeiqDtil7+UQXGxYm679WbVNZsIRuy9p06eHGYMIY0fauPsfXhrqN+6VHebOmoclkEET9bjJ4oTjzHz/Y5xrr0lR2DoGmRQCIhuCQTIpJ4t8MvjnhExbMW1iE2dcsIpvP9kxUBIEgWcezaTnnGWoKrgtEsGQzGtPpAOfqZTGS2+38frkEOGAAU0TMIsWilODqPKvJYdCwgQIE6K7fxixxRHGTJhNUanKISNseMSs3eqzk0zm/zRvr2wA6cmgSy46BTVpxJOTojBfYvPWFBdc20RZiZG8HJEPPg+RlSnx7OsBPp0aJhbXuPGKXW9CuWRlgjuv3/3u5MccYcdiEVi/OckLbwa4/rJMBvW1UF2b5JFn28jMVqkzf0u6cJ4JiyNJhn3XG+AdfogNoyRw6sWNfPhyATlZBvJyDNz9kBdFFfD7/Xsc/Hz/nffJdBoozBdZuSrKsGPWU7ddJbTVSFskiYQXACmaZPPWJHde78FkEvj4qzCNbTFySWIm7TO30UonKkmSoHOn3S8/tttEzDaZgv8X+FQ0hWD2Wi4+SeK6y7LIzU4HWa66vYVTj3Pg9UsEaOPd5/PJzZaYMtXJR99AnyEJtiwKkRWtJKqGcUgmMhN5vPfOe9x403+/b8LvjdtvvoVSrTuali5f9a/fwXbTOhqUWnrKOyb5NDQaqWEVC+ihDWQdS7FiI48SxEApC7+qo1XdgMYGLNh2GfgEsAg2TJqNgcIhaKpGKw1sZhURLUA3BlC9VaCuPsV3M6N89GpBh3b1qDTx/gsFnHR+Pd9OLkIUBYoKJPwBlef+kUVTi8Jb70d58YWXuO32W/fIDgsXLqBHhZ+FP0nka4V0Jv3cbKWRmLkZT3kYRA13hkSqVOHbj7IxGgUu/Wsz3SpMTHmlEIddRFU1vvouwlOvtCH+s83du5p4ZVIe197RwvTZUQ4bld7EyGYVcQkucoT0JL8JM47gEDbP3MId99fxwN1uALI9IkuXKUz/TCHiyyUbgSbnCrTMFqzWdA18Y2sJ2fEuGDH+c5xE+vsUU9TX1+9x8DMej1PfEOCvl7vYWJ1g9rw4PYaGufriJnKzJaZOb+L9TxaiqhpdCyzMmpfEYBD4blYUyQBffhfh9BMcpFLw+Et+jjnCztl/2jHW/GGGTJZStNOzT9M0AkVLmftJYYfs9sJ8iQ9ez2LshK001jTwzbMeEkmN516I47Daacr9EUVRsWcmefGJjquTjEaB+2/N5rRLGujbK8GUD9/hT6eetUd2AAgGvEyeEsftMvKn42wceYSRhiaZwYfXU18tMVTreB8qKk7HL6/KtVgEbOx+M1MnHppN25HjKSTNmK6pKwgUaxWsYj5+rQU32e2vF8hd+Wn+Nh59Kgob+5Oj5ra3ySxYKAwP4KevlvP1+CiXn+fipomtOOwqiURin9TK37s1yP8lqVSKFStW7JPi3r9Xtm3bhiQpxCNGtjcqvPNRiM9eL+Db7xPYNReebg28+pqJlQs9rFzo4fknHTzwpJ9Fy9M771ZtS/HV9xHmLIwhyxqxKJxxXoCXXpYxKBaWrkrw5Xdhbry3hSuuVZj0RhsX3VuDt+IHfKZq2jQv27UqtmtV2LBjxU5SS+yyrZqmIWSEeOC2Xc9QXXRWBoqnkSrWkohrpJLRvbKFJEnE1AhtsTjLViWBdKbhTwtjhAjs9n0pSxtn/MmG17m+w+sOwYWI2B7U/RlFk0lpSVRNxZv0849nfYweYeO7T3J59OUQpqFzaXSsYiVzMWDgIA5nmHAEAxhFLiU4yaITlbjUPOJhiQ8+CzNjTpQH78hm5YxOvPhoHvc+4uX9T4LMXRynsGjvBvySwcjwo+vxeESGD7YwdXoUyZrCbE4vOaupSzL+zHpeejudHfuvgc+0HQXefDofV4aBI8bY+MddOfj8KkeMtvHZmwXEWjPoEkk7CYqmUJU5k8LuAQb3szBssBWrVUwHQM+rx2IWuP+WLJ5+pQ2AhcvinHRBIxMOtzN6mI2nXmlj/AlBzBsOon/8SAarh9Obg2ilntUsIgM33iaJZx/MYcXaJKnkrvvWrmhpaeHgIRZShtguj2uaxjqWMJBRFFKGj+b2YyHacJHOdIhpEVazkDxKGCgcQn/hYAYwivolpXQb1MS8BSkyPCm60g/FFKa1WcAudBT9Vsd6Rp++neVzcnjqgRz+fls2i6aVcv89NuSsWuSkjGjb0a6IvQ5RhEf/5qZnNzMVZSaKi1xkZ8nk5MJnH3++x3b4I9HQEOewkXbufthHpt1GTmJHwWu/2MTJJ5g6BD5/xm4TuexcF299GOTrdwu5+Gw3Y0bYuOlKD28+nY3TrXHLVZkcNMiMYkgyaqTE0FEyobIFNBg2tX+OkfTGLB7y0FB3uo6qqTRmLsHQdxHHTTCTiKus3Zjc7f3U1MnkZBmIxTRCwca9tsfatWs47U+HoISe553n8njwHjfde2sYJYmUqqJoyi7fp2kaKRLkJbvSurycZ14OsX5TingU7nrAT6Bt99cUBAGjJcVBh4dYPjufT98s5KVH8+jxzyz/n/l6eoSTxu860wvgystsJLK2kkUeLWv8nH3Cecz6cdZe3X8ymcRu/eUZcItFIB5XGdjHwqz5HbV+1vwYQ/pZ+HFejOcfzm0PfC5fnaCxWebev2bx3idB1qxP8P4nIe6/Na0ZwZDCUy+3ccyf6wmFVa65o4UVa3bWrooyE8GwSnaWgbP/5GTKKwVcf1cLs+dFUTW452Evt9zfyqz5MR65J5toQqEtoPHIPVm8/86kvbJFS0sNMon2Uh0tbKeAHc8Wn9bEMmYTJUwm2YTWVTDxb3FSiV0P6AVBwBLJ56CBVl58MpNWz3KMmNlclULTNK67s4We3UwdAp8/c/ghdsaOMvPwEyqHXrwBp0cmElVZuTbJG0/l43QoeP1GMt0G7rwxk/FHpMUxRyikgl4cpB2By+kkFoths6e1Xmdn6rZtpke5jddfl3n8vhwkKV0GaO5sgaxE+U7nZ+CmRCpja036d9oWUFi4LM6X30W44AxXh3NrG1PkjVrFx59JLJ2TzYr5WTz6UgR/+WyihLCRgYLSYZL8/2NU7LT6FLY3pti6bffLVTdsTtLqU+jTw0xxoYSm7qytv4TdYUMR0lqXJElBPtx6dxC1NZcVzGUza9iW8wM9hvk5+4Zm+p+xgu3F02kzbQfAreZRvdbG/ZO8fPJ1mEg0ff0pn4WJBswUtg0mo+YgDhniRJIEAkGFMSfV8uAjMZLVnXBUDyGzYRCSaGCLZTGldCHo2UhWeRv24mZWOL9gGbNxZqp89U4Rpx+fgST98iI7n8+3VzYAmDVrJv5GL0ZLiiEDLERiKo8+52fyiwVMmpjNqnVJTjvByaevF/LZG4Vcd2kmiYTGG5ODu/w8kzG94eXuiMU1JEmgoUlh4TelnHWKkx6VJo4+zMH3U4o49RQb117h4JG/uSmrTDJ2jIlTLmogFE7bd2tNirse8nL2Xxq55f5WVE3jygtdPPGin5lzYpx9ihNnhoFoTNmrTTGXL16BOzfJpqoUeVlGvvlGYeUyA942hb4MZ4Awkuw8mY9eKeCGyz0UFxrJzZa47Fw3c74qwlc0H1VLt1FASG9ShEDV9l37mgDxuEoyJu0U0G7JXMEDDxp45N4sigokjEaBUcOsfPJaAR9+EUaRkwwZ6N6pLM7nbxZiKmjBgZOsjGy0GNRTzffT9jwj+o9Em7cZi5auNa6www8JaF58pmr6yKM6TPIJgkCB0AkXHlYyl050pVLoh0vwkCG46az1pg/D/mV7t90j/DN0IggCOUIhAzkEL01UsRYEjTcmh7jqIvcuJzsyHCJjRtj4cV66by1ZkaD7P5fB33q1h9zcdOLPnjLnp6kkIjHMmp0KoRdRwizhR9poxukSmHiLh0XflnDxOS6uusiN2Szy8ddhKjoZufGKTBz29L2IosCxRzn4+23Z3PFga4dr3HpNJi++tWPM/cW3UcTAzjtwZyc689kXKZJJjfpGmevuaqFubSbF/uFkkElb4RIeeynK8rnZzP8hh6VzsrjwjgaqCr+m3rCZDNwAhMwNSOYUyeTufen/T2ZmJqKokZUl8s6HYa651MWMT4o4cXwGBw+1cv+tWcyfWoLZIjBnYYwbLs9k6ntFzPykhC/fKeK7mWGGHlXDaZc08PnUMM+/3sZDT/kIR9K6YJDY5RigjVaOHmfsEPj8GUEQuPMWBwmTn0BQ5f7H/GTlK7z4dooV8z3ceIOJay/P2O2k2AVnOMlyi3zx+Rt7bAeApuYYniyBWV/n8cRDbsIhjdfejBOuzcas2Xe6nohIY5OGouxa+6NRlXAkvanXrohoQerFzaQiVjawnKXMYqu2Dq9xG3WFP3DQ2Ail45ZTX/I9rbaNaJqGSbWyvV5l0UINt9ox41TVVFq0ehIhM3+5wY/Dnn4GNzTJqHvpK+yOfZr5+eOPP+7ydUVR8Pl8zJ07l+3bt3P00Ufvy8v+rkilUvhbJcyyjaAlyCuTcvnhpyiNjRp5+WFmf1XYLlYAhx1iZ3B/CxPOrMeoWfDW2TEEc9FMUWrj9dhTeVRqAzAIErGtEc49exndBgX59v10/UiAMSPgknMyOOG8dayY4SZH7UScGClSSEhUi2vb6+H8KwFjA1kegeysXQ+mRFGge2cL67dlEqWZhvq9q7DgdDppCtfTXx3Liy/P4eKznLz2bhilrpTtVJGvlew0O6dqKjHPVm6/1sNHHzejBtUO5xRQxmZW00sbQlj0EcxdQ3ZBkgyHyOZtSWxCio9fLcZgSL+nuNDI2JFWeg/bTqfQQDz/Uk/PJJjpRn+2aKuJEsKpeYiHMhnSv43DDrHx9pQQkJ7h/vDlAq68tZlpMxNcf8sVe2WHwuK+rFz2Iz27m7j4LDf9e5s58rRajjy1DotZoLFZoaRIIhjWOPe0XWdFSpLAkWNsvPhmEKtFYPwRdp56pQ2vVwXRQQAvbrKpsy+jrHuCD14q7PC9Lloe58pbm3n0+TbOP93JvMUxZs+L8sBTfj54Kb99k5BXX0/QXxmFSbCgaDLNnmVkFAY4e4SJ1rYkc+dNwxYUuem+VsaOsCFKu88y+P+Ul5ezeaVKdlGcRFOsfZnSzwTw4sCFRbBh1qwsYSZxLUaEAAICSRIomkyYAD0Z3KFeq0EwUEZ3tjQpTHvLSET0s92wiIKsOFF/xywzWZMxFNXyyH05Oz1ETjshg+9nJFm/rZWCgnzWmhcTjUcZm98xg6GuwcyKdU5GD/PSKcfFxEf2fuDzR0BOihQVCeTmmvlxpob9X7J5FZufww7d/dLpsQfb+GlBbKeac7f+3cvJExx88HmYR+/NoW/PHcGcllaZcadvILQmGwdu4kSRMOEhly2sIY+OS0W2uGdS2jWG0yny3awIxxxhZ+GXIcIRtYNO/8yzrwc4/XgHF1/XisG4dxvA+Xw+7rvnYj59xUD2v2wadPw4Bw895efpp1PUBTfTiZ2XpDZQ0z7rmp0o4613q5g1P0ZiTV+mVleTlEJosrZLJyyihcguSjL5paIOSz/PP8PJ4y+28eAd6cmvcEQjP3f3mTKZLgOaQSZFAisOSpq7cMeNd/HtrKl7PJPbpUsXmloVUimtQz29n5HltAP3zGsBbrg8E6MksGBpnIMG7ijTMWNOhNNOyCAYUtlYleKyq4MoXg+Es8ERpDVl4vA/1XHF+enBS32jzDlXNnLZeS4+faMQo1Fg/aYk903yctgo205BpH8tJOTJNHDaCRlc+tdmDh9t4+jD7DjsAt/NjPL0K22EIipoAkZJQDLE98gGP1NQLBAKJ2kN1JNLESC014wLaW3UsJn+jGx/zaPlkZsqZiPLMWlmsoSdBy8oBpIpjSNG2zDnNoNPI9GSyRU3t7CtNsVDd+1+Kd4px2aweWuKh+51E0okee6NANOnpAMY3buEWbLaha/NiMedontXI6s2pbOkDIIBo1PCmZdNXXUdrgxpnzm4vycURcFogq0rXRgdfgb3T/fpaT9GkVp2P6GaGSvjr3fMZuKjrZhMAiOGWIkntHb/D9JL9LJyZD5/P79dLwVB4LBDbHz7qYlDxy0m1WBHFVMo6o7ahP+fGCFm/CRRV5/i+TfTftD/1xRF0Xj51QRxbwYF2SHGHWrn4y8jxONxLJbdZ83/K8eecCwfvPwxtAhsZT33Pyzj9wkUAf0Ywfb8H5n8djb9eu3Q9mRS45Rz11E3N0nCs41uPZIsX6Uw9Ycod//DS1G+gWULTQxIHYooGGijFbdL4Kq/+vns8xTBkJl+2kgsgq09Q0Vtg2ZxNWr3pTxzk5uX3glSUWZkUF8HW6plpv4Q4cvvI5xyjAPZ3oLm3bXG+mhG1VI889Qz/OWqv+yRDQBmzfySlJaiT6WBow+zs25jktefzCPDIXLHA62c/Scnx4/bEQCqrDDx3gsFXHx9IzPnRhkzwtbh844fZ+f194NceaF7p2tpmsaMOVHycw08eEc2ktTxPgRBYOJfPRx3TgPfvF/IuLF2jjunHqMEf7qonpEHWVm1Lsk1F7vp1c1E1bYUVdtSzJoXY+nKOM2tKgu/KeHr6REaW8Dlcu3Uht2xsWoDhwyVmPyBBUdqCIMFDyuYR3cGYBYshLQ2hg7X6Nlt54mb3GyJC88388qD63HI2ZixUk81YdrI2m5nU1WSrp13fla/PjmI3NrRf1U0GUuejxMm7Lz0UhQFenc3kVBDLF3tadfCnzGZBC4+O4PXn9hGVn4FyWoRBy68/ro9tsMfCU1IEhJ8OHDiwEVA8+ISsvB7ViOEHDuND36mmM40UoNb2PlZZhXs5GpFNLMdWUvtsgxQWAtgpWMCl1mw4tFy8dFM73KNrbUpLj579yvUenYzsbUmxejhGg897ePSc1woikZBnkR2lgGDYc+ff4Ig8MXUJCV0Z4u4Ejmnmp55VgSpAQWZZCqtwVu3pThkeNom734U4rUndvH8Bwb3tzDxMR+RqNq+ciYvRyIWTzs2bQGFR5+Ikhcv2ykLUhAEpGgmx57ewvYtVhqb7fSiT/q87EamvJHdoX6oySRw5YVuFFVjyhfNRNdmkookaTZvwWqFjz58hVGjdl//+19Zvnw5ogDBkIrDIXLD5Ttnt2dnGfjHndl89k2ED78I885HIZ55MJcpX4aQJJFpHxTx9KsB5i3WGD3cSiKpccyftzNqmJVTTjTyj6WrsDlI+2y+ItxaLglDiBHDdu/39utlpqKzgVffDTB9dpRF35a2b0rY6lMYPnj3vm9JocSMOTFM0u4nYXZFLArP/SMbTYOhY5sRG8vZHm2mJ/1ZzYJ04tq/PIcEQcDkK+aF11u44sKd++2zrwc4ZISZr+vW0Ecd2eFYSGtjIyvppQxvfzZqmkYTtbQ41rDmxzwcjrR9FEXjgUmNvP9KECllpaQEhGjHxCKf1sxW1pFDIW48RFqMlPesorBMxWQ00NjY+G93fd8T9mnw89lnf7kwM8CIESM488y9373qj0J+fj7JuECeVsyA/lW892mYR55uw2yXufSCjF0OqAFqqiQ6+YdR8PNMVwJytN6sYwk+msmhEKtgx2aDFx/N7eD4Qjo49saTeQw7qp6suoMQBZFirTMbWEp2ZTMbNy2hk9ITs2BF0WS8lmpMnasIhtWdfkj/ij+SLq6cYTWhGvY8yw/gzlvupIc6CKtgJ17Xg2NP30BTk0ZevBsxYKN1DmWxQekfHOmMvpbspfztHhuxhIbDk6Ta9CW2ph7kJ9NF7FUxiSm3icaMr9BQOWG8nRsu85DpNqAoGi+9HeCym1p48ZEdyxrjcQ01ZeoQ+PxXSqlkqTSdYYMlUnVh3vhApLFZ4YIznQgCTP4sxENP+3ji/hy++7GBHj167PJzdkciqZGfJ/Hl20UYjQIPPumjT3cL9/w1q71GSV19ivFn1u+2fwBkeUT8ARlBlOhabuKGyzKRJIHq2hS33L2CTXOKUN0NvP9i4U4B7SH9LdxwWSY3TWxh8qchzCaB6+5qISfbQHOrgstpYMPmJNEWJ07Bkq71kTOHJx43c9ShOxxBWdY4+y9N1Nanl1QsXLvnm74sWbKE72bF+OClfE47ay75TcPbv3uARmr+GQTgnzPBAlnkUUnf9g2JvDTSRN0/M/p2poQubGAZfbRh1GtVRCMb8AUUlmqzMCBRQBkaMpeebdltn7/2Cgd/OqeK/KJ8hh06hKZ1TfToprK5BrY3mtmw1c7kLwuQJJVjD20mHnfw9Mv+PbbDHwkBWL46yaXnumhpSrBydTpID6AlTTQ27TrTEaDFqzB7tsrMn6KMGZnuJ9Goir9NxWgUuOYSd4fAJ0BOtsQXbxdw2LjlxJvSy3JFQcSKHUETadEayBEK0hnXnjmccx5cf1kBzgwDiYTK5M/CKDKcekkDr07KIz83/YiVZY2X3gng8ys8/WIEb4tIRY89z2wB+PCD17j+EoXsrJ377k1XunlncgNNwVYUTaGELhgFE7Im00A1DYYtOGwCTXEzKCaa6gXUlnzyKSGRs5yrTnDx6YubyIl1rHGsaRrrhMXceVZGh8AnpCd1vp0R5ba/t/LXKzIZ2MfM+5+Gdlvn77uZccRQHtvZSgW9MQgSDl8Wn3/6OaedsWfL/00mE7FY2hm75mL3Tsff+CDImSdlsLVG5i+3NHP5uS7ufdjLISOsZLpE3vskRLcKE80tCn++opF161SK6w/doSN+yNJSrIrPotWb7lvX3tnCsw/lUlmxw+7du5p46+l8Tr24gdHDre1F4tdvSlJc0NGtGn+YjSdf9nPxWa72IGyvbmZOPzGDMSfWEU+IBIIKmrbnNZ0AQqEkXSskVizxESed4apoMgZBooZNVNKvPUjVpNWxna2YsSBiYCPLKdd6kC90LOWQzGhiQO+089uvt5F166O4fD1YsXomh4yw8Ev7FYoi1DfJDBjZTKDWg7NUo+iftjjxyCYWr3Jx1+NdOf2YekIRCQFQMhJYs21YewMqbNu0jZQq7pNlTb83amtriQdNlEV70pwxs30CIJnUQDHstgyQiIFWr0KnzhL9eplpaJIJhlUURWv/Tb/2XpCJN3t2miiCdBmjkSMFPvowhkKKausiMhwSyBI2fzkOwYWspajPnk9pZZxWn5UjRtv5ZkaUUy5s4M2n8li2Okl9k0xWpsizL0aR6ispiXXiyadmcvMtBkJBjUQiscfBz+LiYrCriC0iDjLI9pWiUEuMCKssP/DQTbYOgU9ID7Q/eC2LPqNXcsf1bj78Qubmq7MY0j/tr5x2YQuOWAFB2nBpHuw4eeOdKMWpnjgTKhIh2vBi0xI4hUxqtM1ECVFYKPDBK7lcdlMLbz6V397nAe683sMlNzRhswpccoGVlx9bSV6wb8dawVqSbWwgx23mvbef49LLL0WS9mxoVlffxLAhZtqCCrV1Kbp3MeFypp9Fi1ek6w3uintvyubKW5t3Cn6Wl0qcd3UTY0da6fUvgUJN07jjAS8nH5PBl9+FKSvZ9aSj2SySl2PA36biyTTw0J3Z/ONpH90qTGzZmuL9F3ZssDGgj4EprxTy0FM+Gltk8rKNWCwiigIW895poaIl+GZait6pQ7AKdnxaC1JGmICwBXOwgLillVNP2f2u6SdOsPPUC1tRWgQEBJqpo4AyclpKOeGMOZz2JxNbNoMzA847y8KWapmX3w4SSRiJESFBDBMWZFIMP6ijbX4eH8myxk/zY0y8pZGXPszqoIWQ9g0tthLKRxWjqRDfCAWUsjGw9ytE/gjEExq1wkby1FI60Y3VLKBS60cgGcaWKtmtHkqCEUnb/aR5DoX4aWEDK+ipDeq4WaKWYhOrqGTnDWuz+Ge91i5BzFaBrTVye3ZvOJJeEWQxpwPgy1bHaQuoDH+zluZ6kRuvMnCrq5mLL7DicooUFe1ZvU+Afv0PQY59yHbLaoaP1HjjqWIy3ennfiSqcvvfW3l7Sjpjr7hQYsQQK7JCe8LKrqjoZKSxWW73azRNIx5XefXtEA8+5SerZkT6uWLaSjy7Coc7RSIByTYHfr9Gal4JKRQS1LKepaiaSnlehP69dy6JBHDRn138MDtKqvMWtjVtASVO5zILmzYu22M7qKpKIKjy8LNtHDZq50m3nxl/uJ2X3gny+ZuFzJ4f47yrG4nGNL56p5CbJrbSrYuJr9/dkaxy1w1ZPP6CnydebuP0y2TOOCkDWdF44531fPnFWsSmTqzf/AurvbanyM81MKifhf69ze2BT4Au5SaWr04w8qBd+zuLVyboUiaxaOXeJY65MwXGH27jkHEtZFSlV3VupwmTYCZLy6eJOvLpOP7IjnTj8UkN1Ld4ufZiN9lZBhqaZJ56uY1ASOXoQ2189qWfBmE5OcHeSEJ61dRaFmPHxXqWY9YsFJDOrs4XShHiUb763stpJ6THBAaDwB03upi3pIEZMxVuvkvGmIKfrR3WgtSwif4c3L7CxEMexckKVm2ah+Jsxe1275Utdsc+DX5efvnlu3xdFEXsdjvl5eV4PHue6fVHJBKJgCYgizE2bEly1KFWvningIee8jF2pG2X73nulQg5wV471fESBZHu2kBWMIdsLV17xOqOU1y467oNWR4DxSUCGxsX0l1Jb+yhIbJxvYCVOCuNMzFKIlabhjsTwq0WhKSb2QviHDJs5x9vS6uMxyNy0Pk1fPK5wC88b3bJsoVLGSAcCkBmqoS2uTZqDMvIFQyUa92pdn+LbcA86mrSIlfWWePx2x0M7Gvh4Wd83HdLFr26mTn2rHW0VptQ7H7GHtPK/bcWkeUxoKoa385I7+T71jP5FOSll8HcfF8rcxbG2wWpoVnBouy+1oVRMJHplKhqCKOqBj5+vePujoP6WVi9PsE1d7SQ5RGoqqqic+fOe2yHhvoNPHCrB6NRoGpbipXrErz7/zZUKS40cuhIK0tWxBnUb9cDiC+npYu8v/FkPt277hjIl5UYee+VLMadUk2WQdzlLtUAJ4538OxrbfzwcTHhiMq7H4f44LMQF13fxJtP5bOtLgWh9O/bJzZw6ulw1KE7L8F/+9k8Rh1Xy8KlUazu3Tuk/581q1cTi2o8+ryfpx93csOdPxCJgqAaCAYgLifJTKUD1NVsoJweHbKbBEEgm38GrtjUXhvnXzEJZhRNIaHFaKCWTk0DqCAPQRBIaUlq2EhE8lFQsHvHISvTQDzeSnQe2IdCwaA8Nm0DQYAbH+gOgMWscu351RTkJtmwWdvrwMcfBZNNZf3mBEuWx5i9JETEvgpXJL1hmTHp5KkXN3L6ibv+bT78dIBsb3/OumglteusCIJA9P/Y++/oKsq27R//zOzed3pvEHrvggUVxYINVFBsqNgbFkRuG3axYcGKXaxgV0QEld577yE92dnJzu5t5vr9sSEhJvGG3+Pzru/93u+xlmtJMpk9+5xrzjmvsxxHKBFErNscYdrktjeG2ZlaUnPD7KrZTx+GERIBapI2YrE14FEqqQ/rkRpTuPbaGI8cJRphMMhcPdZORpqGOT/6ueb2auobVfTaxLhgxwIDu3YKaqokNDELXbocXxFk9cqFPHRT28+2JEmcfbqZxfu7ECXCDtYRFkG06MimCIOs49zz45x7Zg21tSpvfRRGLZM4YF3BuaeZeGiygy3bS1m/sgqLP49UsghKPjwpO9DHwnQqbt2FI0kSzz+aygefexl+UTlF+Vr2Hohx+/XOVpvjQFDlpVcDxEICHx4acGHGijFsZfOGrcec/ASwWB08/2ojDW6YdIsNp0NDo1dh1mwvm7ZF+PDVDLRaiXWbQlx/dw2xGOz/IsagPgYWzslt0bH06+9B7pq0lnzXKU3BslbS0S02lG+/X8zdN8ewmCQ6d9QTiwn2HYyh1UJxkQ5Zlrj/9mTe+cTL9IdTCYdVHniqjqentlxX/oBKl446bp1Sy4VnW7jiYjvFRXoy07VMusHJc6/Xc/u/XOhNrZVq/w719T7cURknKWxhFXaSqKSEPIqJEm6KB0rFXsIE6cOwpmSoKhT2s4Ow2E2hlOgU9mirGDBYNG2cKlyJTlSfvpr7rreTlqLhh/mBFkmRo/HNPD+/zRcU1J1KhmSgMvp7U4ItPzvMXRNKeGN2Aa9/kuhSFED6WYdjmjj4V0EwEASd+H/USG3AZrMRj0mYsBAMqXw7z8fYC+2cMtTES2nlUNd2MaVOKueM03VkZCT4OM8ZYaEgV8u38/xccn7Cd+7cG+X269vvtDvtNB2ffd1Ifp7EpFsjjDhFg7shwqtvbGDjSgMR2c/H79kZNqh50zhtsuCCK6vI7lKTKL4rDnxSAz4RoRN2JEnC6u7EMzM2EQgL7Pb2O6X+Cr/fT31NPaChD8PYwXoihCmiG43JXsaPabsAYzTKDBts5MU3PKz5NR+jUaa6Ns7VNzawfYMRO0bcVLOfbSSTgS6QhiJ0lLKNDPIQqFRTyl6xBQmZFIMNkyPM5TeHefKBlBaJT0jEO29MT+eiCVX88nk29Q2NfPXlYvTuQjQxE1Gri7JwOV3igwmYN4Iuxrp16zjhhLaF9f4KvU5w0zg79z/u4scFAQb3T8RbFdUKXYp17SYAsjO1HCqP8dQMN6POtLBuc5hFS0I0NCbG9O/4Vy12m8yoMyxU1cZZvCLMBWdZuOlqBz8u8P/tNSmqaCqS9OpmwONV2bgtwtvPZ7R5PZNudPLBF15umWCnwaOgKIJAQPxtU8VfkZyUxv6DPnToKU9dSv+hMZ6/xopW4+PTL1z89FsAv7/99R0MCZLVLNIPq3sHhI8cigjhp6JU5suXckkWmcSJ8f1ne/HJfu6808RL2xrZz3as2AkRIESAtJIY6zeHeehxP6UlEggJR7JCek6MDgU6fH5vK18IidhQCNBo4uzbsIs0f1cEIMT/cWmO/whoJAOKLszGyFK60Z+eDGYf2wmFZCTap1iLigjS3461C0xYcJDMRpaSLnIwYsaDmwZcdKJXKxosgBBBTFg5VOrh8QdtPPpcPR/PzOCOyY0sXyYwhFJR5RiueDVme4yJ11gZP8bGb4uDeBrc1B9M4pVnNRT0gSEnDD9mO/Tt25eIEqOoSOHbD3NbFKktZpkZT6Rx/pWVXHu5nVfe8TB+jJVDZXEiEbVNrRCAiuo4yc7mPc6ipUH27RVMfShMOGLERoyqpPWMvtrH1LuSmxJ623dHGDuxmvJ9YZykMJDT0EsGgsJPbsHqdr+DxSwjkLj/Lit3/ctNlnsopWInGuexT8MUFxcTiaocKlXQtpMrgcQ+7AhOPsHEF9/5yM7UUFkdp6o2zgvTWnZtq6pg3u8Bvv84m6L85rj2+ScMXDEuwlmXbuanBVruvy25zWmk1z/woCiwY0+Uqy9tuW7OO9PC2ZdVcN3ldsx/4aePRgWvvuOhMF+DItoXIvorFEVBp4NN2yL4K5PJPIrzVhUqOgwcYhcI0cQXL4SgjkoC8RC9u9m448FaAkGBwyZzzTg7I042ceYllciyyhmXuFm+4k+qKgQNvjg2kYQGDRGC6HFQQxmVHKSbGEBKsCNvvlPelPw8gqmTnJRtMBDAi5QcJFodRi8ZKWMvnejdilpHkiS6i0Gs9f9GSkrb+7bjxT/qVU899dR/8nT/lbDb7cTlMKYO5Sz+Prepk69TBz01rjjQeuPx7Q8Rktsg4oXEOK9Z2AgRwIwVpL+vIDhsMvq0eiqqDlJHNcmk0006PPIeh0gsRGloH5XuRvpJJxERYW6btJRfvtGSm93sGAJBlStvq+a6y+2Mu8hORW0Ny9YeX/XirzxQwhhAp1EQAYEsyTi9ncnJLuXnOUktOhaWrgqxZFWIe25OQqORePnJVCbcuoUzTzXz5vPNjk2WJc4ZYaEoX8fkx+qY/UaicnfLBAdPzUiMIX/whZfKmjgun4X23I8qVOo9ClZVx3lnWVokPo+gZ1cDRXk6SstjfPzRO0x77NljtoNBF2PYwITT/OhLL7df52zzuNuuc3Lngy5+/jS7VQfHus0hKmsUuncytEh8HoEkSdx+o42vfmg/sNXpJOx2DbIsYbdpuPkaJycONvGvp+t4/o0GzjjFRG28FpHWAI561myBp2ao3HiVnbSjEqoajcSZp1p4d3Yjz7947jHboVPnziz4+Veqa+I88pybV55J4cTBZmrr4rzyTiOffh2ltG4fGeTipZ6O9GjzPEfEG45GghMxSowoEhJ72UJX+jUJZkEiyd2RnmyNr+KHX3xcdE5Lhx6NCnbsibLgjwBaXxrxsIT3F5ALYhg71zOgnxmTUaVTYYDhQ+qxWxOdZbNmNxI+dmqb/yrYzBpuusrK6x80kpqsY+rtep59ZilOV08acKE7kMLDTzby+IP2FgqDb7znZ/cGMxJ+TOE03v/My/VXOEhOklHVxGhyW11OR5CeokWiP2GC1OYtZtAALZNuSqdzBx279sWY9rwLQduJyJGnmnnqlXqiPj2HdhmwqEmECLBnRyNmLHShH9tZy9ZNa4/bHn+3FzwS9KZLOaSTQ1RE2MkGUsnEVLybt48SpZt4lY0pj9ewfU+EogITF19Vz97tRuzRDKLaMNvlpfTsKTH3bSdDR3lYujLEqDNaJ6QkKUF7EqyzciASp6ZacM7oeiZPMjP+Egt6vcT8RUEeeKKe0jIdacQ4gZHsYj0mYUGgkpZx7F0OAJ2KO7J9wza+ez2Pr78qQ2OME1IDDB2kR6uBi6+rpGOBlmVrIowfY+fGqxyMu7GKj17LbNW9etbpZi4dG+OXN6tJEc0FJaNkJh7S8ewrbnp11/P86/X8+keQXt30xOKwa1+Ua8baufISG/96qo5XZjXww/wAU+5IajFaWV4Z48rbqjn1RDN33ZBMKKwy5Yk66j0Kn7+VxaUX2Hh5lofnH03jwefa50ttC7KscOrJFlZ9Z8eAGS06ytiPJGSOBAMxEaWeGvpwYotEgixpKBY92cwKPCKFiLOMtC5u3n45EVjWN8TZtitE3LaccEQQDls54xQzL73l4eLzoi26YAFWrg2xbkOUjLph6KXE99c2ZPLjrx4uOjexbgb28vLqIztYvCaZnftM/LEEDIEk4vUQLYFIJILWHEPRhNHrj48S4r8BTqcTFZU6qlAbnDz/uodB/Ux0KNCR27mRBrcbu2i5MYiKCJX6vVzS2cAVFyeEGOctCrBsdYhFS4PYrDIjTzWTmqyhoirebjfQvgMxMjNhzaKsppi0YyHMnmXkkzlePv8m1qRefATrt0TYt9XMIOVwF4cEUEiM6OEurb4Y4g7qXCAjHZea7Z9//okU0pJPJyRJwica6MfJGCQjAa1od1MPie7GDVtgw9Yws2Z7WbUughRwkKUUk0yiM1EVKuv4k2xRSDVlDOGMJvqkLAo4KHZAkptLr/Lw4N25XHx9FSNPbXvDbTTKFOZpKauI8+gDDu66ReGr78t46fVGXn4mmWXLTXz/hpfu3SX2HJTwetvmVWsLep2WkvI4Hq+gVw8tazcmkgVWi0R9Q/ujs6oqMJtk3pnd2NStP6ivkZXrQ0yf2cCcd7O4+PoqZDlRNP9qVhY5WYn4PjtDy+59UboUt35GA4cnK47w3wkhUFWIxkS79FgGg0x2hobTTjRz7zQXKckaPI2CkpISiopa89i2BSGBSXVQnb6at97ScfJQe9P17NoTp67eyMNPezj9JHOb1/HmB14Ud6dmOgMUAvjYq9nAAOX0hHjm4d/ZxWBcSgWvzNxIf0ZgPGq8Oioi/Ln4d3ZuCZPdMJTcwxMF8aoYm/dsYtz1QWbNbuTbD8xNvnDfITP+gAajQWHR4ir6dnMhR0OUVJupjdWSnt1+Iue/GbE4xKMatEiUsJsIYVQUzKodCYmA8LWZpCxhF1pDDNqJuWuoIIVMUqVM0kQObqpppJ4KaQ9pIr/NcXkhBNXSQTJFIcsWw7lbaxFSjD4nV2Ov7k1uvLkolC4EVfIGzLoQd9xg464bkvjiOy/vf+qhbnMBmzbWc5vj2JvEGhsbMen03HKdrlV8A4kY7bbrnOzcGyUakek2pBKP28AnX/mZ2MZofml5osB7pAh6qCzGbVPq0Nd0ooPoRIwYG1nC2JEaHn+gZaKwRxcDrz6dylXjoCv9m36ux0B5Rfv7/3BYRVUFXYv1pCi5pEgZBBob8OtLjtkOoVAIi1nGaBAsX9P+mPhvi4N0LdahqgJZlrh6rJ0Pv2jk23kBxo9pbY8FfwY5/URzi8TnEfTtaaBbFx1D+hu5blINM59Ja3qHxuOCV9/1YDBIgITTLlPtUuh+FCuVTifx8L3JjLupiqempjZNou3eF+XeaS5GnGJi07YI4VD7/Nl/RSAQQFVUPv86gLa+G0iJHIWKYD2LySKfzvTlEHs4wE50QoeMhhgxMnRGCnL1fP5WSzt88a2PPbsh0Kjlx9/8XDLKwZz3bJwgmoWAhRCUsQ+FOA5SKGUPBVIXGnzwy6IAsbhgcD8jigLf/BDGFQnijORRG92LrmgB2oYcQp5Am88sJJoSjJjw+/1YrccXK7d5vv/xGY7C3Llz6d69+9+qdO7atYtt27ZxySWX/JMf/X8NysrKSE2VeOYRR4sR5kvPt/Kvp92MPLX1BlQoUrvKdABadE2E0H6Pltq6eJvdfV6fgqIKbEYDBzmIDj15UktuBYNkohO92CiWNb1cnIeGcsa5q+k9MMYJA43s2htl844I546wsHR1mC++83PfrU7WbD72BxhA0ipEIxH0kgEhBP7UPVx/oZFf36oiRc0mOdiRLfMkeq/ZxxlnyuTlaFmxNkRaiobP38pqehGMONmM1e7i8altV367dtKjqKLJLgW5WjZsDeOwyzx6bzL5uTr6nlzFzn3riRPHjJUcippGJV1UkqbmEVLLuXp8++N6V15q5/dlQTas//O4qtp6g4XaujipKRrKKmN0boN/CBIJ8m6ddFxwdSWP359C/95GAkGV2XO9fPNzgPxsLUMGtD9WFggJdu9vPwvnqou3Gkfq1c1AWoqGLTsibN0RpucJMq9PT6dzh1xUVbBoaZDLb67m7RfSm0YoANJSNERj6nEVTG699VZeeeE1YjGJZT82Vzhzs3U8Py2VU4YZuWOqi/2V2wHata8kSUhCbroH1aKUSkowYCJOnAghZDQtEp9HozN9+H3ZAsoqYuTlJF6ijz3rZe43UfShFBo8dryqFw17yYsWI/bp2Ft/iHGj4owb3fL53bAlzJff+SkoOL6ur/8WxOMgkBAxHVddYueay60MGxLluZe38OvCMCkNg/nlYxff/1TK8JP1aLXw59Io1GXiaEyMdxidHl5/P8A38/ycMMDIkAF61myM4mlU2iQpF0Kwf79KGiYOpi1k7IUmnn6wOeAd0l/DL5/ncN80F0POqCQaMICscspJWh64x4ZOK7Fzi4auoaH0k2xNm6aYSGz6KziARgYhBY7LFv0GnMKvf35DbpaW52YE2LdfwWKWuOF6IxefZ2HBoghJNPMc6SUDqohz0LqSD59oGVBIksT0R1I46bxSXno1RG7jYHLU5u+YF+9G7b5tPPdqHWMvMLN4ZZBGr9IqOaIogidebCDdfRL17lpyMZJSkcm0qRu594FaZDQIFZJFERrqKKIbkiRRLHonxqFkhXHjj0/oJzunA7077eHjmfV0rR6OIhTKUpeSlqJw5w0O0lI0TH7cxcQr7Nx4tZM/VwQ57URzmxsDgNtvsvD93INQ27Kb3m7RsmiZl8UrI3QqNHDrtQ7OH2lFp0uMMN73mIuKqhiRqGDxihDjRlsZeaqFBo/C9Jd9zJsfo6pKkJ1jpHOhkZOGGJFlibNOs/D9fD9nXlrOh69lIJHolKqpOj7Fa6NB4uaJZjb+6aPO46cbA0khAzfViVFMEcZFJVkUtukLJUkiWxQQLFrHWy87GTYowQm7bVeEU8+tI10U4wjnoqLw9MP7+fpbN68/n8bt/3JxwgAj54+0EFdg9hwvPy0IYpbNpErNm7YkfzH/emQJ3TrrmhIlVovCaUNqeGlGHcENfbEfzs8IIah1bubS83X88JuGWOz4YoX/BjQ2NhIjQoW0n9x4Jzy1W7h9ai1F+TouulDPCwfX4qrNJDPeAQ1aPLoKDom9vPOqjbEXNr/Lbr7GyUXnWLn8pioeeMLF5MckHHaJF99SeG9GZqvPVRTBl98EeeVZZ5u0Olddauezb1rzHP/rUT+ZdcNadXHoJD2dRV9K2UMqWSiqgl53fIXxYDBIjCgOUggKPxbsGKREbKMGzezaG22zyAuwcVuUEwebeGWWh+kPp1GYp6O2Ls5LM/fww9wD5LiHIksyFmGnlgp6c0Kr+DqAnxGnRHliasJnyvLfF9OsFrmJM8/p0FBTF+O+O+2cfbqF7Tsb8Th2c8sNNm6cFD8uWqTBJ5zNe58s46QhRox6CVUIFi0NMOJkC16/2u477ueFAeobFMaPtvP0g0er0CexYm2Q8bdUc9qJJjoU6HlyaioPT3cz68UMNBqJSTc6mfyYiy/fyWoxwqmqgilP1HHzNc1x9qKlIYYOMLJ87d93cEWicNrocgrytOzYE0OJi+PyAeFwGJ9oZNhAwclDE++6r38I8OC0IGZ3BwzRJMwEGDhsLzfeqOVf9zY/D0tXhvh9voZGqpoE42wkUWpdS3G4d5u8j2nkUKPZjVdXhTHePMWlRYcOEwUNJ7XgxdVKOjrFBvLD10u5/BoDkx528cSUFEadlhB2c9cr3HBvDZ0LtHTqYGDafRn0GbaL+uooXSzHpnj/3wabXaWuLk6qNoUCJdHoEBA+dokN9DhcYO4gujdxnSsiThn7qZMqICqaKIyOhl94acBF4WHedI2kIU1kUyUdJEPOxa3UUilKyKKg6ZlRhcpuaQMma5xqXymWsJ3kyh748tcgubJIire8f5IkkeXpz1uzfufGCRYMBpnLLrLz468BDtnLSPJn8dGHHx0z1+WKZSuw601079Lsf9z1CofKY6QkaSjI09GxUMd3v/jxVjiocgfoySBeeGETWRlBzj3T1PRdDhyKccFVlaQkS1x7VzXBoMrGrTHsh04gRUqocWvQkptq4pH72k7Kv/dhhA5iQItmLK2ko7bSzJ79rQunAJ9+4+PCs61s3x0lGEokAAUqFnPbvKRtwWw2o9fLmIwS/XoZePtjDzdd7WxxjNenMPlRN7UVBj76pJILz9dw8wQHrnoFf0AlydH6/bZ4ZYjxY9qf/LxuvINf/whw/RUOrro9QXFiNkmUVcS55HwbQ/oZicUTeYhHn3Nz+l+6Uk8dZiYrXcPFE2rRqHq05ggD+xroWqxnxMkJnvgb7q04LjvU1av8vNCPTgqzR2zGSwMKcQYwnBrKOchOUskikzzc1ODBTTE9Sa5L5/rr1tCtb4ArLjMQjqjM+ihA9V4HXdxno6Kyv3Qrb71dxyC1fyve0Hw6sV2sxUkqO1lPVETxl8LUG1JA0dCgqyAYC5Mb7UFH7HjxoIR1dC3WcudNEUaPC7Bf2Y5CHCsOMshr4UclZBSlfaqz48E/mvycM2cOl1566b9Nfs6ZM+f/JT/bQSgUwmSSOWdEyyRJfq6O7EwNM9/zcNt1jmbHqwriUrzdKhcklK6LSIzbmmo7c9sDW/nyncwWwZoQgkem13PlJTaefFxFECOfTu1eZx4dKWEXPRiEBg31HoVASGXLjgiTbnTSp4eh6Rr3Hohy65RajMbjq2CmZJqpcW0h1zuQAF6GDtEy5S4b8xdsw7tfj12kkhTqgLE0ky1bl3HRuQYmjLO3Un+WJAmdTiIvp/25+55dDJSUJZKf23dHSXLKdO2k57aptWzbCmp9CnkUY8SMDw+72USKyMSKg/1sQ48JuzDydzoNqiqIxQU9u2qpra0lI+PYHHtOXg9eeHMJ77+cSV62jj0HoqSmtJ1kTU/V0ru7gU+/9jH5sTrqPXFuvMrJnFmZzP7ax7rN7fOuHiiJkpOpaQqe/4oZbyfEjv6K3GwtK9aEyM/VUVyk4/YHajlpiIkH7kjmzOEWunXSc8uUWn78pDkI+PWPADpdMvLfkci1gaQUlVeeymgzkXH+SCsz3/OwI7aXuMvWboJZCEGYIEF8uEQVcaL05UTkw05WEQp72Eyp2Eu+1ImoiOCx7SNqdSEJCUNDHt4qO6eNruCJKSks+jPGxl9yyAkkulDSSYwYJCprO+hID7K8A5n+5BY+/KSOidcZMRolfvrNz29/hHHX6OjYqfWm8/8BhKTh82+9hAMG7PbEvezUQc+sV/X8/FuAh2+rIs3fA9XXiXWHEmqUqdiRJQ17zMvoNTDIK9OT6FiYihCCRUuCfP6tD69X4elX6nnukdbCBD/9GsTlVjnAQvKcIR68O7/VMQCP3pfCkB/qyas+HSEEqw7WMWLRZoaeIFMY6o/5L/5YJ+npLgayXvoDjTaOVnN8HY+jzhvHZWPew6IkkVw/ALtkJyaiPLpxH7ffe5AkuwYdjdiEEz8JW0QJ89ZLZoaf2NpfSJJEYb4B1+Yc7GpqQmGRSkIE0GMgzduFuXOr+eV7B+MuEoy5tooXpqXSr1ciyVBSFuPW++tw7XcQZy9eGhjEaWxnLWnxbLowCFmSUYVKLRXUUoGfRmw40UsGoiKMpIesrKxW1/Z3OOmUc3j5+bkEjEEOaVchawQvvKDj/LOaE7+798d4+YlEr77Xp7bbdQSQmqxBkVputBWhUB8IYojYcPg7UHXAxhOrGngouZSXn7Mx8jQTMx5PY9ioMiJRgcUs8fZHjbz6joeAx0BKXR8yRSZZkoRyUGHGg3t5+qUDPPmwlUvPt3Hh2VZmz/Vy0321KIrgvU8bMegSvIcGw7FRgUiQ4BBNqULx6NnDJoyYCeJDj5FdbMSGAxvtj3uasHKoMc6TM+oZ3N9IRVWMr79W6BUdnhCEO+w+neFU3KurmfLIDuZ9ls0fy0N890sgMRI2P06y3UQs3NLGOklPesWJjLl4HQWdvAweLOHxKvz0a5BgXTKFeg2RUJig3IgvdRfXTZQxmHSIBRyzDf6bEI1G0alGfDQQJ05mzTAOaFZTkCXhaVS5aaKeefNr2LK5FlmjcNLJEl10UovE5xFkpmu59AIbM95u4Pevc3DYZe5+2MUHnzcy4bLmLvpQSGXCnTX4w9FWMakQgsUrQ7w8M8TenTKXXu1m+hN2enc3EI8LKkpl8toRHbFINsIiSJl2F2eM0LF05fHFAX379kXIKlE1TIRQk0owgLWuC5MfWscPX6S2ev8vXhEkL1tL12IdRQX6JnqO9FQtz05z0qHIx1tP7SLN3x0zFuJE20x+WVL9PHx/s10z07XsOxiluKj1xl4IwYo1YQb1NfDgM3XsL4lh0Eucf5YFV12c73/1cestJma+E8RsLTwulfMzzzyLTz54kFOHmXn9Aw9PTU3h+dcb2L47yp3XO7huUg2fvJ7ZJFwCiXj8kelu0tM0f0l8JjBskJnhQ8MsWRlizx6VcWPMaDUSg84q447rHJRWxtm6M8JpY8q56lIbvbsbOVga5fUPGhnQ29DE+VzjivPczHo+eT2Tiuo4O3ZH2hQcctXFCQRV9AaZjdsidCzQYdBLxOPxVse2h759+1K2bx8TrnICsHl7hIcejJNXd3oicS2BnSTSvDm8M2MDh8rrGH6ygc+/iHBwl4kc10l4WNvEmWySTcQtMkn+7Ha5I1OUXOpte0hvaE5+1lNDGlltCoJJkoSlritbt21h9AVGrri1Go1GQhU6JDREIyq79sV4cmoqer1En/6Cil9UKirbH+H+b4bFoiUtJUb1Hg9HyAOqOIRAoEFLL4ZQyj4OsgtZyAgENpwUFkJdmY2S+G4Oid3k0AEDRuqowk0NDpII4ccgTDRSTyl7yBB5ZKkFVDrW4SjcQ7lrP8ZwKnERpybsIhxV0QT0SLooSQW1YKymoURDl1Bxm+tHkiR0DTksWurm3DMSz8vEKx3s2l1PY4WGivLKY7aDVqdFhE2s3+SlWyc9N9zu4eAeHbqIA0UXwpLmYfRoDR6PIOA2oyOGTUrCXHsyD961lYdSXBTma3DVqbjcCjqTxNgL7FitEvN/D0JMi/0o/wogdBHyc9uOK0oOKdj+0jjSSB1Rooy+po7P38ls6nBUVcF3vwT4cUGAz9/M5OzLKzDmQm31Nqp9lTx267RjtkNOTg7BoKBjgZYbrnBw2U3VrFof5uqxdlKTNfz2Z5B3P4jgqBhGH5FCRISZ//UGfllYi9Wucs2lNhYuCbaaYNDIEIu1X5xLS9FQVhHHaZf54eNsGr0KsVhCY6PRqzLm2ip+nJ2NxZzgQ57+WgP3354Q09y4NczKdWHmLwwh1eSSGehLWeYfvPyEkwsnVPLMg6mUV8WRpWMfDdRqtYeL7Cbee38XXRmABg3JZOCiCj+N9OPkJr+fST4hEWA760ghgxzXSRxcUMPNq9cgBW10jg0nVzKBlFCFt4tkrKqzfUoVCqmhDIFAj55+sTPgcHidESumXtRSxj56MxSLZCdD5LLit5UsWFSPXXKQSiY69Hhws4lldBQ9cEqpKEIhJALHRY/zt3b6R85yHIjH48ed8PhvQn5+PqpIdDz9dfJr+sOpvPSWhyHnlDF8qOkwr1mYDsUSKw9uokfspFYL0iUqsWBrqr4bVAur10Y5d3wFN1/jpFsnPftKYsya3ciIk8zs3auidxUh2I2O9pOFOgx4qGN/8u90KBa8eIWRV99t5KfZ2a2uoVMHPZePsfHYC77jskXvniezbtU8ynUr0LpzsdsT49YLf0hl0gNbWb5MhbAZgzWMzhdh+ND0Nh9IV12cSFTF61Ow29reBJdVxkg9nDSd8oQLVQWNBgb3tlKxIpO0eOeml1gSaThFKltYRS0VDOJ0fHgo9e3l/Y9DnNwG/ynArI+9XHiOlapagU537ASo9XVluKIxvvjOxzXjbDz4jJuhA1sL7oRCKj8vDPDkAyksXhnC5Y7jdGhYuynMvEUBNDJs2R4lHFYxGls/g9v3ROnfy8j01xo4cCjGVZfYMRplalxxXnwzIchz9uktE9hLVoZYtS7M8p/ym5LOQgjm/uTn6juq+ezNTHKzdRTm6ZqC3937omzfFUWWj48Edv369VjMUishg6PRv5eBoF+ixOWgnpomEvKjUUcVKWRwgF1ECDKA4S1sqZE0dBX92MxyrLIFpWgbTzxs5ZwRTiIRwew5lTzzqpduHU1MeayeqDuJPqJziyBHkiQKtV0I9KjCngeyQSZJ9KXyaz/37F3MxRenUVrdD4PPTScsbNu0+7hs8d8Co15PRUUMu5rMN9/6uXps8+9SU2Rq5DJsItGFbT+q69Ej6sjq0sgPn+e0UC8+Y7iFhXMMnH1ZOZ/O9REIqky6MYmczIR/nDXby8yZMbp5zuSgeTUZqdEWG8ejYbPKOJMFoiqRZHeShqniJL79/k8GtkOSYZBM6ISR9FwvWo3zuGzxyy+/IPuSyQuf0LRedZKeArU7zlgSBX13EoqsZe0asARyEAiEpLJth8Lo89ouBKxfJ8hSOuKmhhJ2kU4ODpIJEWQbqzFErFTWKIw6w8KslzI457IKrBaJaFRC9TixuQbTRUomTJDNrKCCg6STS9ZRQjqyJJNJHrKQqeAgXenX9DuHw9FuENUe7HY7ZRVxbrspidNPEkx5ws35ZzUnDBRFYDXLTQWSXt0MfPeLmxuubDtYX7Y6jD7sbPGzg4b16CNJdAsetrUEhNJRyjty513L+GaOTPcuBq693M7bH3tISdZw+Wg7jzzlI9s1GLuUDFJCgKjedBBtchU2g8Srsxp57T0PP32Sw0XnWJn5vgejUaaiKo7Xx3ElP30+eP09L5EGG/0Z0pSkUYTCKhbgJBkXlegw4KBtnqRG6vHV61i1VLB8WRA0cQqlbonE51/gVDLZsm4v23ZGAEFWhob3P4oQr01hX10tWRmCiAg3deBBYr3nuk7GXxtk9v7l9Ozbmb7989DoZSRJEKv/g2GdNZx3bgZL1uWwcNlmOhTojrkw+N+EkpISVFUiI0VDWd0+BkmnkVc5glWfVTDfXEI0JjBFMzESRCTVsH1PjOltFHeOYNQZFhYuCTYVhWc8kcYpF5Yze66P3t0NBIIqZZVxzj7NzOYdERSFJi5HRRGMu9bNrpXJpPj70AET3hofo87eytARXj5+MwWZ9gsOAKoU46xzVDKzdOzJPD4tgM6dO5Oel0rFoYNkUUCIZroem+Skan0Boy49xLOPJ5KxjV6FT+b4mP9HgC/ezuK+aS7OHN56jU+8ysprb1QgfN1IIwcvbQsRarUSxUXN8cutExxMez7B8ffXDtCPvghQdUjPq+828trTafTvbURVBb8tDjLmuiqq9lp5aaOC1q7y66KPjssOb7zxGooCc3/y4XTIfPq1j9QUDbM+9mA0JbiQB5xZyrBBRjp31LN1R4T1myPce6sTn7/96aOrLrXz7sd+bKU92fyLFymag11J5/GnlpKSHWbeZ7l0LNTx4wI/qzeESUvV8NGrGYy7sYorb60CJGrr4rz8RBoZaVruvimJux5y8cXbmS2mByKRBD3WG9PT6dPDwJ0P1hIKCTzeKHO+fJdHH3vpmOwwcuRIfpj7ZZPtpz3tJ7VucKuOXUmSKFb68tUXi1n1RS4O0sg5XOTRCT1x4mjQIie5SXbKuFylSMYImrCNJDWzxfkUFFJSQamPN+2vwoQw036XmEXYWLxAz65t0HdobwyWTPxBLQjwlf/E9VfYqXJZ+fqTTJKSQlhsNX/LTvnfDElj4ISBCp/u9hEhBEjUa8vpFB/IDtbRkyEUSz2bjg+LEAedSwkEBMR15JCFjEwVpagoZFJAFgUE8FKTtRKvT0XjT0aLnhrKqRQlnHlSjM/fzSAUUlm4xM9dk310CA3BLiViTzWmUFe5D0PxIeKxOPp2qJFqRDmlwUpuvwNM5ggdigVXjdfjC8bxSHUEqo79rp92+mm8kfIO73zo46PZEWwHh5AtNcc6sdooz+9dykVjNKgoSCQ4HjWSlozGfqgeFc/+KD77bibc5GXqPc17pmvGOlizIczV1y4nv/bUZn8R11FRFW/FcQyQnCzhFyEMhwtfDfpS0gbt4duZSSiKldumuqisjlOUp6WhUWX4UBMzn07jjgddTLjMzrWXOXjihTpmfSwYc8mYY7aDTqcjFNGyfnOEF99q4OUn03j+9QbmLfTzxdwwaY29yInlNz3DBslI1+hQyuQ/OevUBJWaokjcfI2jxWTsuWdY+OoHH/17t30vv5nn58XHU3noWTenDjNx2UU2zKaEL3721XqefSgV/WEu0OceSSW/VwUffhzBYI0yqJ+B0aOsXHGphnf9dVTvWw8xDTdNruX68Q50OolN2yKoyvFNRihxKC8XFNOLZCmdQ2IPRXTnAEtbJD6PwCRZyBVF7DEvx2mXySmMofMaMe4Y2kRjdAQxolhoPwFpwESERKd/gdSl1e+TpXTqRS2NJMRrZUmmi+jLXnUrcaLYSUaSJMzYSBe5bGEFPcRgyuRdxFSFxsbGf0T06P9oFjIej7Nr1y4cjvY7Ef7bkZSURKNH5asfWicKJUninpudhEIJpU6TUcJilrCYZUzpHg44l9Ao6hFCEBVhKo3bKDVtwpoaZJ+0mS1iJYfYQ07tKezdq7JyXYh3P21k7/4oM59OQxIyn3+oJSWWR5wY9bjavc56aunSTWH35mQWfJdKQa6ekcPbV1i7/CIbQokdV8tyZm4GSkMSMb0PQ7edLF2XsEmSU8NHbyWzeXUS2T3cLF/s4OLzLMz5sW2+ysdfrKfeLXj748Y2f+9pVKiojuOwydzzaC179sd44I5krhlr56u5EVKDrTtgJUmiC33RoU8IHpFGhDCrl2lY0QbfyJoNYRYuDjHpBie19ebjEv6qc5Xx1TtZ7NwT5dYpLhobFcbdUM0X33nZuDWc4NqoiHH2ZRW4G+LcO83Fmg1hXnsmnSXf5/H+y5n8+EkOT/0rFZ1Gy9kXu/AHWrao/vpHgEavwlc/+PhqVqIreOwNVZw7voKrb6/G5VaY/nDLTgohBE+97ObbD7NbdNtKksSl59vo093A/D+CxOMCSYIpT9RxzmUVnH5xObddZ8dkCBKNHntFa/PmzUiK9m+rcDXVMtU7MvFJ9RxgJ3WiCiFE0/W6RCXl7KcDPXCQ1MQZ9ldIkkQauYTyN7H01zTOG2lBo5Ewm2VuvMbGwq+zkXQKY0bZyFXbWB86sJ8OOcVZRIIRVC8gwV7NRrSyhkXfSFjMadgKLAl+xsD/G/NsC1qtmUBAIRiLsWe7jrUbwzR6FU47z8WNV+lIa+zJVlZTKvYSEWEiIkSZ2EeZfS3PPJTS5ihidqY2UaCIGvh9kcptU+o4e1wlfU8r582n7TS4dATxY830NY0qtodYvOUG0iAZEfH2hSYA9JKeUFglM/f4qA7mfTef/HDvNs/tiGexbQt8NiuNLt0gnVyKpV4MESOZ+1Yad97vaXH8uk1hzrm8glBIECFEGfvoy0nkScUkSWlkSwX05SSEquXPZYlApkOBjp7d9EhxPZa9J5JbdzIOKflw1XgtJqy4qCSDtr9XGtkESPDZRUSCWqJ7n+MTfQJ4b9ZL2Gwarrs8UZwZPqxlUCrLNAlbARTl6/D5Bbv2tvY1iiKY+kQ9Gk9CCC0gfFQmrSVirKeLMrCVrTWSllTXAKY9nXjX5OfoOOMUC88/ksbqDSFE2JBIfJLgfyvPXMykZ2pYvyKJrcuz+erdLHp2NXDRhEokKcGfZ7PJBAKCYMCMzdb+xvmvcLkEjzwRIK9+aIvutFoqyKGIYqkXfRhKJQdRROv3ripUytlPT4YwWD2bwfFzMERSSIq03XmmiDhCo3DjvS6WrYqw74BCIBxDNQbpHxtJfZ2g1Li5yd8eDY+xgu79hmGwFqAEBEosgCRJfD07hacfcTKwd5Rtu81kZxcQiR47Jcx/E8xmM7IkI2lIPLNiH/XUUir2YwpkkRPthhELPjyEGswEyzIIhVuPohzp2LxzciPbtkhMf7mRBo/Cl9/7mXxbEvO/yOH26x08cm8yn76RyU+/Bbh+vJ0ffm2Or56Z4WXfkgJyAv0wSom4zyrZ6R4/kQ2/O7ntARc6SwS1jXUHCdXkjLw4b72UwtpNkTav89/h868/o1oqJYCXEAGionmqJSXYCe/ywVw1Vqbr4ArGTqKqJ4AAAQAASURBVKwiM0PDtx9k4/WpVNYobXJWyrJEQb6GODEs2AhJ3jbXs06xsGd/8zu7Xy8jZ55qZsx1VSxZGSIUUtlfEuXm+2p56Ck31tQwf3yT27SBPkJ/Mfe9LCSbj+x4Mb17DiE9/diFLQB279wIElw8yopBL3OwNMYVY6xIsswDdySxc1khO5cVcN3lDrbuiLBxa4SCPC2pyVqcbYx4HkGSQ0aKG0iRMkkPdyZNLSCIjwEnqPTqbqBbZz16vcTF59m4+yYnW3dEeOzFeqZNTuHKS+w0ehVq6xQ2bY+gqoLOHfVMm5zM8IvKeeDJOr78PpEYGH5ROb27Gxg2yITFLPPuSxlU1cRJTZHZv3/HMdvB7XYTCsq8Ozvxfjmwj1YCsEegkTSYsZJCdlOR58g0kI7EmggKPxpThImPlfLc+25G37OPqvxFNMq1TefxGSswGROK1y7nZlz6fejQN01dtIUAPpI0GXTpcTIRkUtFRZCgP4AqYMJldq642E5BdojdByzsL0vDZIaMzONbE/8tyMnJ4ctvwhgwsY01VKevorBAg5MU8ujIevl3KqwbqdbvZZduJZHuSzE7opiMWk48I0zByfuJZ+8jxa4hu0OQk6/YT6+xm1DydyHroihRGRmZDnSjr3QiOSkmHrwvkfQxmWRmvBYiz3VKU+ITElza6aEuVG3NQFa0eNrYQx8QO/DRQD9OoVPj6eRWnU7jkhO4994YnkaVMEHikWPfD6Snp9N3aG/clWY0JT2wHpX4VIWKQKVb9AS2bBZorQG06HBTfdQ1y8hoMOfWMvWe1kmtwf2NjB2noV5u/htTbSeefKntwtB1Vxsp0ySaORShEM3ZxXefpZKVkdAF+f6jbF5+IhUhEnvvlevDTHrYxfgxNq69LHHtD9+XRPeeTsLhYxc8AtBqBD27GcjL1vL+Z43IkuCTOX4cjZ1Jixe2WQyxujuRlWog2aklFlcYPaGSb372E48LFEXgcsf5fn6ANRtb7+vn/xEgFhMM6mvix0+y6dnNwFMv1zPhzipendVAfq6OeYsCjLqigrE3VDLorENYHXFiUoQvZ2Uy66UMzh1hYdxFNn77Po07poTwKI24qmVGn2MlHhe8+aEH5Thfj/GQnj8Xq6TRPG0ZwIudpHYpEtPJJS07xpI/rMz/NpV6t9Qq8ZmAoOFvckNHRuyzKWz3mCzyqaG86d8myYJKHCepNNDsY7WSlnw6s5EluHVlGDBSUXHsFAB/h/9x5+ftt9/e4t8///wzf/75Z6vjVFXF5/MRjUYZMWLE//Rjjwm//vorP/zwAx6Ph9zcXCZMmNAun87q1atZsGABJSUlxONxcnNzufTSS+nbt2/TMX/++SdvvPFGq7+dPXv2P0bQL0kSWq3KtOcTVYTcbB2RiMqajRFiccGqdSFOP9nMjj1RtmyLY9YaqffE0catpJislBg2EiNK185apt9v4ezTs5k1u5GXHtPRNdi/Sc0aVcPX30awmvSYTXHefdeDvj6f7GAx1ZSi0ahUi4Nkq4WtHoCoiFBFCQUpgosmVHLLBCd6nURKUvuVfoNBQqORaGhoIDX12MY9V62ajza5EX1DDl7jfkJBmW9/8jP6vERQY7FouOcmJ1ffXsNHr2Vwy5Ra9h+MccOVDlJTNOw9EOWhZ9xsWCvTyTecV2ctoVORngvPsTRtrlx1cS6aUIVWAzfeV8OEy+z8uTzEyFMtVNfGkSPWdjdiRsmEIuJN962D6MYh1x4mTowy4IQQ115tRJLgg0+C/LkyiFGv4ezLq7n7vmOrZh9BLB7HYZd57P4Ulq0KMvnxOnKydbgbVN74oJHla0IU5ut49qFUrr+7htOGmTh5qJnhQ1t2afboYmDuh+mMGe+m/6mV9OmjIT9Xy8q1IYYNMjFnVjY33lvDlbfV8Maz6Vw/PvEiqnXFOXNsBcvWhDh5SPM5t+2KUJSva7cz7oYrHdw0uYaX327gzOFm7r8tIUD1xXc+PvrSS9dOetatW8ewYcOOyQ4pKSmonmTm/Ohvk4MlFhOsWaNSFO5HAQqbWUkd1ZSwG4RARoOTVHoxFK2kJSoiJNF+Z4xqbOSBSfY2v1/HQj0d8nVUlCkYaN3pa+wOsg1cq3ysLV9Bt+7dKOqeT4HSHacr0YUVdSkkpydRSeX/kW74/0h/KFuQZJmwXE96kp67HmqkvlZLUuUgMkUKSJAmsqilgt1sIiA14HTKWG1xBvZtv4OuoirOTdebmTrJ2aTQ6K5XuGKiG8O6QrbH1jLpfCPfLYhSXhlrIeZ2BCVlMcINrbuHZGRiIopOansEUjH6QcDAgYOPyxaRYITUNjryjsAQSaKkLMZTD9u56e7lBDyZpNf3IyvSjd8X1FF5b5zsTC0790R5eLqbz97M5PVZfmbO2EGB6IrbtgvF4kGO6zHWdcBOMl3px2+//Q7TDtutUiHkN5J7FLfjPrbRjQEoxNnFxnaDK0mSEt01InFcmBDDThl6XDYAWLtmOV076TAYJIwGCa8vUQzcXxJDlhNJ2uIiHVt2RJrGq157Oo1LJ1Zx/XgHl4+2YjDIbNgS5skZ9Yw+z8TW/O1s2BSlui7OhzOcPHC/Ba237c50i2Rj185EQmT5mhDJSRqyM7Xcd2syv85pTva40tbz2Uc2+vduXoeFeTrefSmDy26s5s0PG9HIUN+g4KvV07Vvz+NK+mnQYI9mNdF1HEElB+lDwqcaJQvFoidbWUUn0auJxzggfOxkPR3pgU1yJs4naTCJtteXEIKKtBW8NsPA2SOaN3svPCaYNNXD8q8P0sl/IoHiFeyuWkpWoCdWHIQJJojvu+ZisljYtmoHZeVldO3VkaIuxbzzSSMpSTJf/eDHZMvGbEmlplZh37599OvXr81r+Sfwn+gLtVotNsmBkOvQazUE4l5qKKcfJzeN2TpJJUvks5tN2OJO3v/wAJdd1HyOUEjlgsvcuPakYfP0IAc9c16s5f2PdpOeE2HBnGx0OqmJn/ultxq4Y6KT4UNNXHxdFcMGmchI0/DlnAhZkY5tjnTmRXsx/9ffGTxQZlvJDjqovVodU+vYxpOPWPH5Vapr43jrj13k5wiysrL4edGPjDrjPFBltrCSbmJAE/2TCQv1Hivd+zby9SeJd+7S1SFunlzLdx+2T7Xh8aoY0VBPDejilMf3kic6tzjG5Cpm2nPr+Pyd5g7la8baOW2YiTc/9HD9pBqMoTTMrr6kmdxMfcqNXt/aWBlpWsZeZGbRnzvZsb19vvj2kJqWSukhlaWrw7zzQjpbdkS5+2EXn76VyYCjOpVOGmLipCEmJj/mYuGSIF2KdTz/up/rLm+7EWXhkhAmX0uuQn/GDs4700z0L3mZx16op3sXPS9MS+Ozb7y8+VEDF51tJS9Hy7LVId74oJERJ5tZuynMjVfZ0WgkVq8PY7dJ2GwST0xp7kqXJInbr3fy4ReNyMb2Y7O/4sgk1fLVYVatC7c7qt6MlgntKg4RJ84BdiBpY/QZGOKr9/OapgfOHA5336IycsxmApuH4NFWUdxVocEX457pNfTsrmPHLh/TX/ZRfVBDgejcyi8LIShhF4N7DEG2QWA1bC7bRZ/ufTF2h7vvC7NsRYzHpjqxWzzUmVJRFYhF/hmOu7/Df6I/lDVOREyPikonemMvXstJg838+FpCE6LQmcLUp/18PKeKpyc4mD1HpXc3K/ff4Wy6r4Ggyo331nDemVbGXmjjwKEY991l4fX3G/n6K0H32MCmz1N1ETrkJ/aeldVx6srNZEltU7kViC54O1RTsn87yUpGU0wUED6C+OkptYz9TJKFzoFTWK9dgFnY0LUvzdAmXnjlOXr82Js0kaBpiIsYdUlb0SS7yc/TUOtSqW+MYsmI0hiHA5EgVuFo0q2op5brL2//Q2+4xsz3Xx4CV8JvppLNvHnbeTbHwz23Opp8276DUd762EN+vyB12w6gxmVuvM7USgX9xMFmThxs5puffdS4FG6Z4Gz1mRefq7B48WLOO++8Y7KB2+1GEGfYIBtLV4fJztRy23VOPv48yLrPktr1Cca4g917VO6+2ckr7zRg0MuUVca4ZGIVQsDwoSZ+np3NlCfr0Gg8XD3WjqIIPp3rY/OOCMt/TBT7NRqJc0dY0GnhnU+8/DYnq6nLXQjB59/6mPujn8tHW6n6S/HN51fZvS/K0CF68vMlKtbkc/5lZSSnx9FpwR88zmKwkCGmb4onHSTjwY3mb1J+siSj1UgkOTVEIiqu+hhWTSnRtINo9ApKREe00ULXE9xs2aoSq+vcao+jCpUKDhAhTDrtcxVr0KGioIhEJ7IsyQgghUzcVJNM83s1hQx2o2IxQCAS/f/O2HtbVdG2fqbRaMjNzaVnz55cfPHF/9OP/bdYsWIFH374IRMnTqRLly4sXLiQp59+mhkzZrSZfNu5cye9e/fm8ssvx2Kx8McffzB9+nSefvrpFoqDJpOJV155pcXf/pPKpEIIEBoiMZWrbqtCUvQcOiBjCmaiRDUETCFGnKHF6w0ju3OoxkUfTkpUewKQT8LxVVStwGFLcOi88EqAvODQRMVHX4I/dReFBQJ3g8qh/TFS43lkqEUIFGqTNxIxuciVtZx8oo6vvlxCoehGKtkA1FFJibST1PQYv36Zhz+gMvUpNx0LdSxbE+KeW5La/F4LlwQJBaQ210Z7iEV83H6Lkdfe3c/0qakYDRrunOpi6aoId91kJz1Vw6HyOBuXWjlphIeOxToW/hHjw88rkFUtunASZS4d/TgZnaQn5jOxaFmAZ16tp3cPAz6/iqLQNIoEiaRIx8JEIKXXSaj8feAhaC7JpEnZxEWMA64duH60sPj3MDEpTCQCF51v4d3XkvniWz/L1vzJuedeeMx2UFWVnxcF6NHZwJMv1zP/i5wWo0ONXoVzx1eyeGWQO29w8u28ANMfaXsT26ubgYKOKumpMtdfYSc7Q0dFZZzzR1owmWTeeTGDsy+vYMJdNRgNElqthAT06KrnmturKczXM2aUhUBAMOcnH5ee336nUmqKhj37o3zzQTadjhJpuvumJMZeYOP8qyrYtvXYk5+9e/cmGFJ46Ol6hvQ3tBBQUhTBtbfVY3F1RpIkNGjpKvqxz7qM/HQNhw4JipReJB2l1GjGig9PC76woyGS6jhzeNu/Azj1RBOPPN1AXKrF+hdePV02xKqgvLwCB8lkkuimckrNgb434CU5xUE5GzBa/3cZSP5T/aHX64G4llNG6JjzXgZbd0YYN4YWqsaypCGTfDLJ56B2C8kFh4jGBFU18TY52LbujGCzanhkcktflZKs4fvPUxh4ykE0pVo++TzE9CeSuPzman79IgfzUUnwQFDlqhsasNUOahVUOYwmquWd5IX6tPrsGsrRGmM4HdrjErYA0Bv0qEJtN7moaCJYLVo6Feno1k3DJeeFePShZRTUn4KhtiP3PbKdRyY7uWRCLSKq5+QzGkEbJWZQkDps4KkHrAwbbKLGpTDj9a0s/U1PtvsEYn4TjV6FqhoFT42JyFHF+KiIIFCbumyEEH8r5hYhxFoWotUKbPFkOnTo0OZx7aG6uhqjUeLUE81894ufG65MiMidNa6C3t0NqCps3x3hnNPN3POIi1kvZVCUryMzXcvlo22s3xLmu/l+VBU6FSUKRkcI+Ktr45x/ZQW3TqkhWpfyN6EbIEm46xW+nx/gx08SG4KUJBm9NQDhhF3S80P079362ZIkiSenpnDxdZWsW1BAvzMO4QuHOPWME4/ZDoqioJJI8LT6HfEWnaApUiYGYaaUvYRFKNHVlhSmXxeZxs1ROOp+ppBBLRWt+L49Ui3nXyQ4e0TLzZ4kSbz8jJOBK0ox7i2mMaLlvEvCHDq4gRWro5hMkJ4ukZzTHVdVHc7yHHKl7hgPv1afekxw7ugwrzyZxo+LBAuWaQnXOli/fv3/WvLzP9UXWiwWYkQRUcGQwVo2rQjTjQGt+AUlSaKT6MUWViLvtTP7Kz9Xjk08nzdN8uDd2IOMeFaT30pR8nBWZ7O14Xeqa+MUFTRf85JVIe6c6ESrlXhjejoT7qyhVzc9wXpTu8+4XjJgM+ipdPk58QIXv/+0krxYd0xYCeDFm7qTCy+NMXqUk0efqyM/R8Mmd/tc5H+H3xf8jhYd/TiFOFFK2ENYBAFBmAAG1YCyTTDwtGrC8RiZGTKhkEpdvUrnjm2cb1mQ6to4wrkUd8jLrlWZXHFDCfu2esiKdG3ifC9hF3VLDUx5zM2jk5Oa3g2RqGD+7yFSSk/EIaWCBDW2A5w4uP3EwgkDjeRkaXltlve4aC8Azr9gPAf3/sEHr2Swcl2Ifz3lwmCQeOyFepKdMrdMcCZ4gQ/j3luSmLcwwOIVIUJhwdadEXp1+0tzQ1Twr6fcRH1pRImgEKdSPoBs8FKUn8byNc0Ow+dX2bgtzONTcpi3KMDvy0L88llOU3Lp/JFWGr0Kp44ux+dXeLc2zhmnmOlSrGP1+jAaWebAoVgLLtDiIj0798Z4ZeakY7bD1k1bcaREkYWOyya60Ek6gsLfZvenIhQiRNBJehQRZycbCOGngM6YsVKXupoPX09vxStvNsu8N9PJuWOXotVI2JPgt2+ahTf79zayZavC9+9mspU1dBV9m0Z/4yLGAXagx4ghW0OsCmLlkEkeQXzYSKFn7CS+/XIdP/7QQIdeyWRm5eKqkZGk46MLO178p/rDjWs2Y44nY8JKPTWMGmzm1okW3v1oM2UNB1Dq4zzwUASLUyUrXYsQMHVSy5jPYpb5eGYmw0aV8cQzIQyRZAQC1SwwWOLEfM1FbE3EyvY9UQb1NVJeFUcbaX/vo5eMaNDy4nQDk+9fTLHaF7uURAUHyae4zb/RSlpS1GwiyeWcduaxj3sD1NTUoEXbJOxUkbGU1142ceapia5hT6PC1bdXYzbLvPC4nfKqOA9NW4wukIpTpOOmir8byLVZZYTUzMErSRJpDT157tV1vPeZl+wsmUBIoU8PI689nU7HQh0PPVHGx3O99O7ZfhGjS7GetZvaXt92m4orfOx8t3v27KFTBwNzf/LzxvR0BvVNPHv7D8ZZ9bUXom13UIdlPwUFMjmZWkor4tisMms2hHnvpYymicaDpTHi8QTt28FDMRavCLJjbxSDHq64tYb3X84gK0OLEILprzXw4yfZLcTgJEli/Bg7+w/GePfTRj56LREzhkIqDz7jZu/BxLry+lQEArdtD3Wrk+gy2EMorGK3HntzTCgUQquPIyLyYZoDGbNeS2lsPzrRfoHNKxro2kXmm5/9PPGsH5tDMObag9w+0YbDrqHGFefZV+uJxmDqPXYuuHgxRdF+OEjwRvtFI7vZTIQgY8dqWf1bJXhaR9FCCCqN2zCl1KFm/kkorNJYp0NTo2+63hbHI5BkwbgxBr7/Qf3HGoX+xzvu119/ven/x40bx6hRo/4/IWb0008/cfrppzd1mU6YMIHNmzezYMECxo8f3+r4CRMmtPj3+PHjWbduHevXr2/h0CVJ+kf4BtpDXV0dep2EzSpzQl87P3+cSsdg9+ZAM9CdrT9WsE/ehEItxfRu0eYOCWW17LqhjB6/kP6DBAF/YrFUOzdy3ngfU+5MZ/LDXmoOQr6cRVgI9uhXk5kT553XHASCDq67o5YzT7fSs7vguRlbOeTbAQgsNpWJlxpQMSHLCQ7Omc+kcf5VlWSma1i0NMiIk1tukMJhlfsfqyMalTAaj72kZXeY+G1xLQ67zMXnJTowTz0xl4efaeDSiTWAINCoIT8yjEhliHWVpSjEsJFLFkUYJBMqBzgk7aCD6I0Sk7hmnIPrx8PUJ918/nZmKyVMo0GiqiaxM0tO0mBNCRGvibVJet8o6lslvbKkAjzWvfjVWoq6WejTQ88DkxxkZyb+fvzFNr78cRUNDQ0kJbWdKP4rLGYTT8+op2c3Pa8/m95Kcdlh1/DxzAxGXVHBH9/k8vm3vr9VHjUaJbbtjjJvYZAHJyXz7owMbppcwxff+bjkfBsP3Z3MS281cKgsRmGeDpdbIRhW+fnTHO540EXHAj0mk8TF51l56uX6dj9nz/4oSU5Ni8TnEeRkaTnvTAuHSkuPyQYAHo8Hv1yPpwJOH13JwD5GRp5moqxCYe6PfnQ1HcgK5+GhjloqEAgMeol1S9JYsirExVesxhhzkqbmIaOhnlr8NJIp8lsllBShoGhDeBrtZLVDP+eqU4js74BLlJNFEdqjVG1lI4TLFKqkg+iEkSB+TEdxQXlEHRo1gkabhEIcnf7/v83fseI/1R9GYlGSUwXvvJiOLEvM/y2C1dvMrxoTUTymEoTFCxETdl86vTvVs7vUz1sfNfLCtNaB1wefe5l8W9vPnsEgc+EFOl6dGcFUW0xDQw1di3UMH13OGaeY6NvTyI7dEb78OoyzYhAOqeV3V4WKOc3L4EEhfv9hLQXxHhglMzERpYx9VFOK0xDD65OPS9gCwJnioJaKpkT60VBEnLpIA7v2OlAUHSlJMuMusvHdvGp2/liOERO//hZj3jw3HZR+pJKFJEn4RCNJA5bxx3fpaLUJozodGt6aoWf2V35eeHQr9fUqkx6sZfUq0FZ3oUa/nWpRRhrZRImgp3njmkJGu1y7jcKNbA6yb3Uml1/nYfU6NyeeeOwJP0gkPyHRsf/V93527Y0yYZyDKXckNfm8eFzw2AtuuhTrGHVFBdkZWgb2NbJ4ZYDxY+y8+lRa0/t0/eYwdz5YS1WNQrIzIYow8jQL69dEUfcrrbp3AMIiiNWucOnEKrIzNRTkJfybw66hsFOcgCtAlDCnDWyf07hTBz0pSRr0eom7b0zi8Rfd9O075JjtIEmJolQDta0SlXqM7BVb8NGITCIAdpBMMb3QSXo2SYs5c4SOWS+nMvDUPSj7mhU1U8liI0tJFVktEgeRtIPcekPbBTVJkhg/1sCnT9WAKrNnf5j7b09iwAAJgcp3PwcwGIwIrxHdXxJmnQMn8/23C4nHPBwoTyU5IwVZksnOzj5mWxwv/lN9YXZ2NiERwBCRmHCVmVtWBrC0wy+okbRohZ7k+l4899g2Ppxdx7ixWpYvheJ4665HjaQhP9qbSf/awvefNm8SZSlRWNRqJTp31DP/i2x+Wxzks4/af18JIdDqBA67FkkXo+OAIHt2LUNCpnOxhjeedtCvl4W1m0J8/q2fObMyufj6qr8tmrSF+vp6Pnz7YxwiGb1kQI+B7gzAJzzsZiNDODPR6VIL1B6mefCs4JEHVW66r4Z5n+U08Z0GgyrXTkoI0Lz/hhOjUeLHBQqnX1LFhWdZuP3mKLM/X8fuvTGCkTgmRUNR3Ujmv7+Xr37YRVqSnnhUotEjI7mKSD+qyEpMT21dtE1+PIAal0Jqiobrr7QxZ86XXHnl1cdsg317N/HQPcmUVcS5aXItzz2SytmnWZBliYOlMZ54yc2GrUZuucYJJISZivK1LFwSZNSZFu591MWYUVauuNiOxSzx+7IgU5+oR3egDz4a2cSyBHe0JkgaKr266XlyRj1T7khM8SxbHeKsUxN+4fX3PXw1K6tV0tBh1/DejAyuv7uGFT/lNfHN33R1QhTpylur+eCVjKbpii07IgQCosWz9e9wYO9BRMSANZ5HcvcKNm6IU89a+otTWvhwIQR72IRsDrBR+Q1/JEoKmQzkNCRJIi5i5OdqsbWTbOhSrMeZrODzC955IbfFd928PcKaDVHSySaJNPawhbiIkfDUgmw6oEWD1qghWpb4Gy061MMNFJ70zdgkP1ZPEdGwhEajxS5SMRj/uYRhW/hP9YfxeJwiCnGSxgaWsL80zsQ7ojjCeaST6EpT61Rq3Ie46pbtfPxG20k4jUbi4lF2Pn+6mHQpkayJizjlxi3slTfSXSTey7aGYqY9tZqfvjKQnaEhrm+dtAuJAMph3liHAyZcYWPTdjdffbALRSgECdCB9gWhrWoSydlldO7Sud1j2kJ9fT1CFUSJ4LEc5JGHDJx5amIfLoTg2rtqeOieFAb3a95/T7zCwdsfeXjwqU1IETNzfohz1aVtd9X9siiAHx+11h0Q1xJzVNGjj0J4l57kVMHD99rZuDXK5NuaJ4IenmLn0+8b2HMgyklD2k667TkQbeLb/yu+/jHInff3P2YbWK1WrBYjmWlSU+ITYMwoC089U4Ja1aHVPk8IQSBtLzdOsPDtPD83XuXghisdvPmhh5MvKCMrQ4vBIJGeqmHa5BT69DAghOC19zw8+UAKl5xvY92mMPdOc9HoVXE3KPTtYWiR+DwaN17tYPZcL3N/9HHLBAdX3lbNDVc6eOnx5rUZiwluuKeGpUv8WA0GJDmK+d/Qbx2NQCCAbIwiaX3URA4iWb2MutzH4IFmrr21gQOR7RTStYVfVIXKXnkjpUsiLF8RR6fRcskYLQ/c5WjycRlpWmY8kcb01+o5UBpn9VIn4yZsYN1eAaqMIinYk+J8PCOZc8+0cPLZLgINrYW4q5zrGXeVj4fvzcRgSNipsjrO5de72bt5D0VKy0kRt6aC3GyIRmVkXQyT6fgnJNrCP9puNHPmTCyW9sfy/k8hHo9z4MABLrroohY/7927N7t3H5uwiKqqhEIhrNaWlcNwOMytt96KqqoUFhYybty4v31Jx2IxYrHmORFJkppuXluB3sGDBzGaQFUE33+nkhfq0aqzKEXNoU5x4aGu3dZinaQn3ergo9cSVaqLr/idU07S8vTDaYy9xs3BxcXkRJtFKQpjXXFXH+Std0s45ywtSUnwwpsNPHJvMoe2ZeJyqwgh2HsgxuMv1vP5W80BtCRJXDPWTlVNnDc+8PD7siDXXW4nyaHhj+VBHnu+gUMHtKiaEDab7ZgD3KKiHnjdrhbK8VaLhhlPNgeWF1xex6pDW3GQQid6Ngkx7WA9OaIIHQayh1ZzsKyMbAtMerAOd4OCx6Py4JP1WG1Q16DSqUjHhWdbuO9BLzU1CQ7NvBwd0x60cfcda8ipH9rCcUZFhP1sozsDW1xzWAQJROKkxbtRt87E4n0eVq5y8+l7zqYOo7OGh1m9ejXnnHPOMdmhU5eBNNT+zpYd0RbdjkejY6Eeq0XDVbfVoKoJIvkjjuVoCCGIxgQbfstnyaoQl0ysYs6sLD59I4sduyPM/yOIoghSkzU8MSWVgX2N7DsYZdJDLvYejOH1qS1UX31+lYOlMYryW2/0H3qmjqsubb86eukFNp6cWXPM62H//t04UqM01lgorD6FmmqFt371okVHJna2sYoyFuEgmWyKkNFQW6+j++By5s5O4ryzTfw0z0+1WoZCDB0GcunIVlZRLHo1OemA8FKXtpErLjEz871GXp/edtD0wUdRckUnnKSzhZUUii5NY/RKVNBocpEvOmMn6TAhu439YjsBfGjQMsg2ADUEQoqjxEP/azx3/8n+MDnZht0caarAynLzwFqDoRS1YBf332lhQF89h8q8PPdKJcvXRzCZ48z/I0DXTnquH99Svfj3ZUGmTW6fc7dnDy1GNNRQxQuvBNi1LoubJ9eweXuY7+cHeOWJVLZtFZS4/IhQcyItLmJUJK3mzNM1LF7l5/q7BTPf/AOnTYfVCsohB/ZoMko8hBAKHTt2POZ7HolEKD9YQT0erMKB9Sg1TUUolCev4rlpNjZujfDgM3U882DCR0662cmYpVuQG9NQoho6qf1JlprXcyBlDx9PT2tKfB6NKy61MGNmLSa9wsbtESoqDCTjpSDalwghNrOCFDKaeDwB8unEVlahEVqcRyUAvKKB6pS1nD1cS3qqjn79JAKi53EJvwFkZmZiMsLilWEeuz+JJ2fUk5ejZ/S1VRTkarnlGifdOut5fEoKJ55XRiCocMuEFD6Z4yPZoeWH+QF+/DXAReda2LknhgTceq2Twjwt23dHeejZOHabTJ++EksPbaFYadl9KIRgn249PZKihCOCz19rmUia/riN4WcvpUO8L+WV7U8N+AMqjsOFt0H9jAgBAwe25hhtDxqNBhVBhAghEWjirktwfAlMWOhIz8Q4kUhwNG1hJUWiK32HxNhfFiYUFlw/wcALL/5BYcOJGCQTcWLk0ZHNLCdZZJBBLgoKfslDsrN97rnMLIlS9iB7gtxxgY0XXm9gy1aVcECLJuakU2cVjbl1IlmWZJIDnfj8yz2ceGISkXAET7yRESNG/K/4w/9kX1hdXY2kahEhPYuXB0lN1UBd+9cpISEjk9UwkMjaMA/tWkRatP3rSRLprFgZo86dSMYBnHWaha9/9jN+jL3pukaeaiEj1090Xxi91LqY7aWeLl0levQ0sX13hCsusXPd5XaiUcGX3/u58b5a8rK1mE0yb0xP5/YH6rBZNMfd0fHlZ18Ri3lIlTq1mGIuZR/dGdQkQnMEsiST6R7Ex7OXcsYpZq69q4aCPB3dO+uZ84OPx+5P4azTmmObwf2MXHe5g5vuq+HJqamMGZW4J2UVMc4aV0mdfz9klnLtxXY6FGpYvFjlz+UhzH8RgzA3FPHSaxv55J3WthJC8M3Pfua8m8XyNSEWri07rnW/f982rr/IwI331fDT7Jwm9XpIcB2/NyODy26qZsRJZjp31BMKqWi0Mp+9mckLb3hQVcEX3/l4/X1P0yZXRPRkxPJIOSxaVy0dpDF1M8lJMp/M8XHNODt3/MvFq0+loYqEMGidWyElSdMuBVL/3kYy07SthDYz0rQ88UAKM99v5NmHUonFBJ/M8WI366ioqCAlpW2htr/C3VBNssgiKgeo3G/EgEQqmazhd/JEMVYchAhQqd3D2efCPbcns2V7jLunxOgc7dPC5v/ulaQqMlaz1CSKUlIWY/y1DQSqk/C4U7BRR45URC+GNE26HTl/qW4r8WgykjnxIS4qybVYkKQ0fvlVj9GQyXfz3MyZ35lIKEJHelAT3f9/fWx4vL4QoKAoH2l3gpcz35bOoqX7sDR0pFDp2bRnliWZLIooDxwiL6f9dEfnYi1CF6FRdRFI34EzLUa2DkqrQuyvW4cvGkYAsRUqfU6q4qsPU0jKDhKpTQj7NGqr8aVtp0cvifQUDas2BUhLlQgGVUafZ2LBHD21fj9GzATxtRDnPBpxcyMDe+oJhY5vP5CXlweywiF1D5akWsZe1PzcrN4QpkuxvkXi8whuusbJZ3NCZGfKCE1Cfbxfr5bH+fwq733mZfXCTLbuaiQaFQzobSUtVUv3oeU8+VAKiiJaNdzs2R/FGElm5nserhlrb1UUEUIw/VUPX81qXSjfvjvCjj1hAoHAMduhZ8+e7DmgMvOplg1JZrPMA5NNTH9yNZn1A5o6eRURp8axhcuvAKdd5uuf/Pz8aTZGo8yUO1K479ZkLp1YxWP3pzR1xwshuPX+Ggb3M3LJ4anHgX2NfPZmgjN+/u8Btu9un681PVVD52I97gaVa++qYUBvI2ef3jJnptNJvPdyBv1HlLJ5m0xKuoJGIx+zHXQ6HQiJC87TsXP7PnJyNVS5Vb78QfD0NDvVtTV8/UMJmpp8UvxdaKSeA+zAnOJj5MlWbr7eisko8cuiAGdfVsHbL2TQoSDhrwJBlZwsLS++2cCbz2WwelE68ThUVMdZuDSATitz7pmJ7/Plh0mMumQljaWFpMUKkdFQIe2l57A6nvxXy7g5O1PLL3PS6DO8Akt5c84gIsJ4U3by8etJ3HiPC39QHPM74d/hH01+pqUdO0fL/ya8Xi+qqrYSVnI4HHg8nmM6x08//UQkEmHo0GZOsuzsbG699Vby8/MJhULMmzePhx9+mOeff56srLY5hL799lvmzp3b9O+ioiKmT5/erq169+5NfQOYzQKnq7Dd68uhiAZcf/tA6IQBr09lQG8jp58u8eDdDnbtjbJro4WsoxKfR5ASLmL9ikq27q0nFNQg4jIT76zDZpdIS9Gg1QkG9zPyxdtZLQRuAIqLdKzfEmb4UCOfzPXjqlOIxgT9exmIxlRSrVaqPMpxdXRMffBFrr/mNKKxxOY6FhNs3h5BUaFXVz1ms0xtrUIexaRKzQ40hQySRBpbWInNJmGJxvnt66ymwDASUZk+08O383zMejGdglwdG7ZGuG5SLRW7rBR103HlbdV88XYWZ51u4rGnAkx7ehEadzYEbXhxU0cNXenXxJkCiS60LayEqI4IMUJECHn8pHs6cM7o/az5M4WUZC2SJIhEIu2umb9i9JgrmfbwQpIcrTePR8NklLjzBgfVtSoffeXjxqtazzEsWhqify8jWq3M6SdZMBpkTjyvlC7Fes4/y8rNVztoaFT5Y3kNA/smXoL7S2Kkpmj4+bcAhblaqmvjZKYnXMeL09K4blINU+9KZsTJiVG4Glech591s68kxrVZ7UeSwZBArzcesx1ycwsJefV0Z1CT3Y/ufImLOJ3p22K03UoPwpVFnDxyMZ1ELwYqOU3PTFD42cl68unEIXYT1NSTl6OhS1eJt6da+fyrEAt+EfxyZpBzzmi+z0IIHn/OS6gsE5ukw0kq3cUAKjjIfrYRJcIQ1xAyszMxm0CEadJ8dFNNT4ZgtVvRZ0KwJI6CgkYjHbMdjhf/yf6wqKgD7prmHf7555j4ZNYhvHUGkvvt4aevmjsWO3XQc8ZwM5Onufnm+xCz303h9yUhRo6toEOBDo9XxetT6d1dz7ZdUYYNaruCuHJlnCJ6YcLC+qrFXH17DZNvc7K/JMb01+q5+9E67r3ZycbsQ/z8yz7ijTYisThRTYgkoWf5V/lYQqnMfH01hZ1V5r6bzI+/hnj30UySyGZdo4tOXRVWr17N6NGjj8n+q1atwhpOIpsubGM1ZqOEKZKMyRkBZz0vPmJl1FmJNTp0kJFP5/oYeaqFJIeMXiujCAlJklokPgGw+OjTo+1gQpIkhp4gk5GuY+xFKVx0cYB8V/Mof54oZg+bCRMmKHyYJRs6SU8vcQIH2MEBsRMtWkKSH0dqjH794cNXEv7/UHmMDz58/7jXfFZWFj6/xMQrLPzr6XoeuTeZS86zoddLbNkR4dHn3Vx4toUrLrYz6UYn/3qqjvc+8/LuSxlkH+4wiMUE195VTc+uBh64szkJPqCPkXmfZTPx7hpc9XHG3eDl+6+XYnZ1wiishLQNHGQXeluQc0c4mHilAyESmwujQaJXNz1Pv1LPsFMU4sGtrNgQIhh0tqBLOIIPv2hk7AXWJltIcmKzeDw0AFq0ZJqSKDMvJ7WhF0lqJtWUkkomuVLzTK8kSSSTjkZoKbGuZv57Gfz6Z4DPvvHRpVjH1dfEmTNnKY0VdgQCG04cspOwuYKDoQaSlWxMgUz+XB7kgrPbLm7/+FOUInoRCft45LG9RFWFNCmbnrH+HGI3EVccS5aGkDHhD4+Gg2QcNgeOTBt11eWkpCukp6f/rxTS/5N9oSRJRImQnqblUIUgJ1ci5GpOfB8NRShEiaAl8f7VocNhl9H5FWhHY1BFJRqVOPEsF9eMNzHqLCOFuVrunVbH8KHmFp2Lr79k56IxK+gdP6VFkjEiQjRmbyRbG+OacanUuMwsXBJEliWMRolrxtkZPszETZNr+OaDbIQQ3HKfgiSL4/YFu3bupnOPGJ6dfjiqCStKuF2xG71koLxSy6gpevJydFw8ysrqDSE6FupaJD6PoChfx6gzLPy4IMDocxPnzMvRMbCvnlCnEr54N61pU3/lJVBVY2PEhduJHkpvSgzbJCcblht55yMfN1zdzCEfjwsefMbNqDMsWMwym7ZFGTbs1OOyQ3l5NcvXhklP1bZIfB6BJElMvjWJWbMbef7RND780svocxOcxw/enczUu5Lw+VXMJhmdTuLc8RVUVwiq0ldgcASRdHGUaByjAn9+k8eVt1UzYZyd4UONnHN5Bd276Nm5J3r4nH+/Ode2EwoO6W/ksRfqOVQW44Gn6rjpagePP++ha9eux2wLuy0JEXCwR96AUy+RJGdRKLrgEw1EiVAp7yezq5tdc9JISU6s167Fep5/VkVb27x+NWgpPdR+80B5ZQxPg4zJnOjW9PoUzr+0gaRDw8iULKQSY4PmdzKVfDSSpsX+LCaiaDKr8PlTcGZlETGEURylXHZpP5auo+n9NPL0VBauTaem6hBGchGC/+tjw+P1hQD9BvXlj72LCTkPcOOdMV56zUhuvAtI0CBcVFJCjCggoQ3EWL85wjkj2k55LF0eJyJC5A47wM9vJTftb0MhlcmPuVn2bToZvt4IVdB4sI6hI9bRrXecPYYlZCsdyBxQwqJPU49K/jtZuCTAZTdXM+ZcC7URL304nQghSthNDwa1ugZFxKlWKvH7BbeMGXNc9zwrKwuNQSEWiqIxRVoUs39ZFOTi89r2h4oiiBNn9tuZeBpVrrytmjOHm7l8tA2LWWL+70FmvN3AS4+nkZaq5fSTmu1XVRNHUWBQHwOKmuCHvveWJNz1ClMebWTJUgWvV09do5muQyr5dW462ZkaqmoVhCp48Jl63PuSuGBcPQ9NsXLeSBOBoOD9z718/bOPAX30fPT+25wz57tjtkPPHoMQYlurn19zuZWszBAPPPInpQc1JDu1OFKjPHSXhU4dDYy9sYoH705uUZzRaCSemprKVbdVccNVTgJBlQV/BqmojvHuS60TtpIk0bWTgU+/blt4GWD77ihF+ToevS+F0RMqOfXEtvcgGo3EhedY+GVhEI9PoNXqjnk9pKenY7dpmHJ7CjPermffwSiT70htQX8ybbLgvmk1fPP9IdSaHOypYd57LY0zhje/A3t3NyREqO6q4ZfPc3j740Z+XhhgzCgrD9+Twjc/+3n0OTevPpVGpw56GhtVNm6OMm9enLxcmVtvsLBqURoPPV3Oux/uxWrWYLZHmXZ/a9tBIkl97plGfv5gB06Rioc63LpSVsxJoVtnA+GIisVu/cd84f8K0dyePXvYsmULDQ0NLao5RyBJErfccsv/xke3+pxj+dlfsWzZMubMmcPkyZNbvBQ6d+5M587N7ehdunRhypQp/PLLL1x33XVtnmv06NEtCHubhHZcLuLxeKvjVVUl7jUT0wbRKoZ2SXq16FHlGBE11MQr81dEdY3kZSc2d26PSsdCPQ8+4cHo6t7uefW1RVQ2hpEjVuoIkUUBUr3MnpJSsjsGeHBSMg67hmhU8N7njfz4awCtVqLOrVBSGiM/U8+KeXlNBMden8LsuT6S88K4VkJVVVXbH9wGHA4HSSkFNNRt4skXGvn8yyiGQBqoMhGLi1OGQ22ljk5S64dJlmSKRFd2hlaz/tPsFqPiBoPMI/cm09AY5+ufgixapBIJaEBjRFgbiUSMNOxO54yzfeQWKuTmyNicMdzSPu6Y6OClV4MUO8Fg3EJVjRVt2Ili8BHWN2B2G+gRGd50n1WhspctCFcqQ0bUsGlZJl/MCXPimYeO2Rafzn6dqXcm89TL9YRCapst9cGgSl29wvkjrSgKjL+lilBY5aarHBiNMvG44Lv5ft771MtXs5qdx7BBJooK9Mx+PZNvf/Ez4tJydJpE5ekITCaJHbujrJyXx6r1Ye5/vI4PXslAo5EoyNPx5TtZvPmRh/sfd6EoEAyp9O1pYO572Tw5w92iU/RozJrtoVefk4/ZDh06dCAW0uMgmbiIU0MZfhrRokOPASOWFonPIzBKZjLiRURpOVZnlqx0FwPZy1ZUFJxWPTNfMTaNaKxc4yXXdQr3T9rEM3kuzjtHTyCg8t28ENraAtK83ZqeI6NkpiM9yBPFbGAJ+l3JSDlgOw1C2+CIZlgHW1dICWPrZQUVtu7ehFFYEKh/awetVvs/Li79J/rDqgo3oZBCnVvBaJT45Isglf4gaWmbmf2So82Oxaf+lczPP7m49gYfKxalcP/tCSGgx15w89wjqVgtMpMfczF0oLHV92/wKPy2ME4uyUiSRLHoybz566mudRFX4NwRFm691sl38wOU14QJKhGc0UI6UIBeNdAk9CpBx+AJ1LlWkp2p5d0PwiTHc9BIWmwGE/6gl1dmvMoJJ5zwb+0PUFtbi6oKDJKRnmIItZkLuf4qhTOHW+jVLY1wWPDuJz6++jqCogjq/TH2l0SZvzBMvNFGJvkoqtrK76tKIgD+a1X+CKKKwqUX2ulSrKdrTx+Hfq9CTa1A0QbRxCxkuzviopKdbKBY9MIhJaOT9HQSvankIG5qMFniLJmX1jQe7vOr7DtkJDk5+bjeB0dQ2KEn3/+6ne8/ym5BGt+7u4Ev3s5kzHVVnDTYRGa6Foddw5fvZLUYY9RqobZO4d42+KklSWL6w2nceF8NTz/i5NaJMWZ9tJuyMkH3bhq6dTPz7Kthfl7oZ39JjJLyGCf0N+EPqlx7V4CMNC0/fJzND78GeHVWmPOuquSHj7OxWpo//88VQX75Pci3h5M/733qxaDV8Obr07nnvmnHYQmBNrWeVT+n8OTzu/jup034/IKBsbPaPNohJZNiM2I2SVx0tpUJd9UwdICRwf2NnHyCxF03asjzDTpyahS/wlZ5ORYc2P2FPPbsH5x1mqlVUmDvgShbN2rJldJBTSctkM866XeyRS9kSUYvjNTubKAoJ7OVP5RtoE+GE3oNAhUO7ChHa0qs9/Yocv5bfaGqqqiodOwk8+5LqZw2poyYbT0dfSe1mEoRQnCQHWRT0HTOGtMebr/Bytvv1iAa2xbWquYQDiWD/Iq+fDOjkjnv1UHcjMHbgTNGbeeskRrOH2XA06jwwedehF6wSfMb2aYMNGEbqq0BY2ojp/QXFOQa6VioR1WjNHpbStUW5uno2cXAhi1henc3IBQZV12MkpKS4+K7XLduPp+8kcy1N1Whers3jfH9u7soIVFXr2IxyxTk6fhjRYiLzm07OQBw0TlWps9saEp+CiEor4wz77OMVn4zK0PLK9MdTL5xLxm+XofvxS489XGeexpmzqrixKE6orHExMyEy+xcPdZOJKLy6ddebs+rPi6fWFJygJfeTJynPQzoY+CJGfXM/yPAi2828P1HzQ0Isiw1xcaHymIoisDqVPl4toHCvMT3ddXFuftRF6++58Fsknj8JTeQEJZbuzGMu0Fh+ZogJaUx4nHR5ju5pCyGViOxbVeEHl30LdafJEnU1sUZdUUFEy6zM+JkM1Med6PX64/ZFh2LO/HrmnmcNBSS7Tr2/1AAEnShH9tYTXJGmN++bU0Z9dfFIkkSJncH/vXEIV58suX7QVEEt93nwVLTDY9cw7hr6xjYX4e+sktTAUJCprBIUO5dgrG2EyECqChokCGrnM9mObhrSikkZ5J0JmRp8zGZEmu+otrA7oMWvvwpC51W5axTavh4ZZBQyP9/fWx4vL4QYNvWNfh0tYwcYeaX3wTeei0atOwTW1FQ6EiCciguYhz07+TR50o56zRzqw7FBo/CL/Nj6HIr+PbT9BbiPCaTzMxn0zhrTy2hlYlCk5M0esZOJhJeQt9BcaLR3ZjsGq66rZq7bnAyfFiiCH3GKRa27Yoy/VUPhbEhaCUdWnQYhZn9YjuFdGkqHIVFkO2aVYSjMTZsUaitrT3u2Khn/y5sXrMbYyRGMKg2FV0VRaBr45kEWLMxzGknmtBoJFKSNfw0O5t5iwI89KybSETQp4cef0BtkTiDROHmpkkNaMJ2KqoT3Pq9uxl4+2MPb7wdwXSwP0Uk9mJCCOorauk9bD0GjRYLDiJqGI1F5bTTQ2xYB1MeaeTBp90kJ0vcdp2DP7/J5ZzLK1CpPC47rF2/Dr0UbboHR2PkaSYWjfTz4ZceOvUygizx3ucNRKOCd2dktKkP0LWTjtQUDdmZGowGLUaDxFc/+HDa2+5wL8rXUV0bp+QwZdzREELw/OsNTZRb99+exM+/BdptwsjO1HLJBRY++MJHclrRMdtBURR0OoncbC3L14a47CJHq/snSRIvTEtl9fpyqmr0FHenReLzCPJydIwZZeWeR2qxWjX8+EkWP/4aZMnSOA6HjofvsXDL/bV8/lYm73/qx3igP1aRRAlBfvlhN8PPjPD7kij2aBZZ0UIaDZvpWNB+Q1S/Xga+JYKXBiK2Sl590kpejo5QSEWJyxQUaCgtLW13Yux4fOE/mvxUFIVXXnmF1atX/9tj/zeTn3a7HVmWW1WuGhsbW1W4/ooVK1bw1ltvcc8999C7d++/PVaWZTp27NjEQ9YWdDpduzeqLfEfRVFwpEV58alUJt9aQZrSdqekX1+D1Qgl3t10oW+r3zdoqjjxJLmpkpGeqqGkLIbPR1M3QFvQoicW0ZFFBtlSYdPPsynAs7+OUZduZOH3qYy/pZoLzrby3YfZ6PUSsZhg9lwvT7zUwO1Ta7jyEjt2m4Y/lweZfFsS73zSiDNZOS7Bo1AohBqrIT/TzMevOCmM92p+IXvhj7lbkWK0G+3aScZmlVsHPIdxx/VJnHW+hwLXaWgkDUIIalmJ35NMYbwrBCFaHWE3USwYiZgPEPBX06M3/PBxNhpNglfpULmHzDQN7gYH193upjK2BG3EhrWhExbJRmfRh40sQ602MXK0i9oKPWaz+ZhtUVN1gB27o2g18OxrDTx2f+tOrRnvNGDQJ5yaVgujzrCwZGWIi6+vos6tkJykYeRwM68/k8Ync7w0elV6dtNzzukWMtM1RGNw9VgHA/sYeWS6u4mnU1EEPy8I4nXrOeF0N04n9O2n4dzxFVw33kH3znr2Hojy04IAg/oamflMOlfcWs2b09NJSdbg96vM/dHXNCJwBAv+DLB0VZj7H7nouNaEBi0N1HKQXWRTRB7FRImwh80U0qXdv8sgj71sacWXaJIsREUEJynoPQauumEf8+bKdOtswGaV8aCQXT+YqDvCV5sa8OBGj5FMqW2lW4GKDj2qFwKrwDI48d8RFJ+VoKlQ4iobV27C7HeSTzfKdbuOyw7Hg/9kf+hxu1AVmatvr6KuWoe6twe9lTRcOb/RsbDt0SG9XqJzJw0lSwt58/1yHrzXQacOeibflszHX3l5/tE0TjnBxFW31TDj8VTSDo+vbd0Z4cob6vFVprKJ5SBAK2twJsGQ/gmRhqWrgpx9eQVJDg06HfjrTfSiU5sbBZvkpCasY+yEOjQVnZoC3VBI5drzrXz69Z5jvuc9evQgbPGBFwySkUhU5e6bEjyXh8pinD+2Hl11R5zh/ARhuKaCEaN2odEqBGMm3FQTozVPn7Yxk59/87TZ0ReLCUrKY3Qp1iVU6uUIxWdv5+H77XQqsrFrX4zHn11P9SYdSoOZPeomFJEY9RYI0sgmU8rB2dXHVz/4ueR8G0kOmVHjqziwW2bfvn107NiG6si/QXGnnrgq9rRIfB6BLEvcd0sS737aSDAkOHmoqRV/m9enkp6qbaVAegSpKRrihyfWc7N1PDbV2fQ7IQQvvumhqjbObdeZuOic5lHwcFhl/Bg7l99czYmDTPzwSQ4bt0UYc20lyUkakp0yB0vjFBclCkZCCCY9XIfFLBEL6di7Z9tx+QAJgdYQ4+ZJjWzbJJORCQ6vAU1l+xMCOtVMvUfFYU+Mw/+8MMD8iTloNKB11rXooNNIGnqpJ7Jes5CsdC2Zdhg+upxnH0pl+FATkYhg9pwAL84Ik1FzYpM/1Eo6ikR3qiklU+Rjw8l+7zbSVmZgHSK18If2kWDHgYgn/GW4QSALHRs2bGjRSfRP4T/ZF+7cuRMNWuy2xObTYdVxxTXwyGMLKRBdsR0e7S1lL3aSyZTyCYkAJdJOhp3q5Y4bk4lF4ZOZW0n39mrhs4LCTyWHEgrp1CDH9aTW904kVSUQVRn88vFOvluwl0svtGDSGOgaHIKbSijYhdYoYbfJGA0SZ55q55LzEu/7FevC9OreOqF5ylATG7ZG2F8SI9CoBymK3+8/ZkGUjRs3osajZKRpOekUiUU/LadD4AR0kh4JDVERQS+1/lxFKBhtUb6dp/DqU82bpL977P76q7KKhCjUX0e4j+CMU8wEnQdxe9NopB4tOvpLJ4MPVK/C5v0+gpIPY7edXHGxjYqqONfeVc0TU1J4+b1XGDVq9DFTAGjlGDlZGvYfan/UsqpGYe/+KJ/M8XLPTUlce1cNC77KacF37/Up3Hx/DXVuheVH8XICpKVq+fi1hCjMwL4Gfv0iF7tNpsYVZ8uOKM+86uaBJ90UF+p46e0G7j+K9w9AVQV3TK0lJ0vLR1962bw9wk1XO7j48BqpccVx2GQyOmj59Y8AjV6VSPT49gqjL72IJYs/4vN3crjo6loastbi18kQNFNU1w1t2vpW+wCTScaaHCVe3ZLTPyVSxO9z/Jy1o5r7J1noUKhn09Yo018KoJYUkyMVkSOK2PbbbtauK6FjLLd5zBoZrUamqFhhZ2MZaZEOaNDi0VegN6okOTX4vR58KxVsJ+hA25sFSxN/e98zXQEwGlQmXVtCqlPmnXfKMOht/9fHhsfrCwFkjQarXdC5s8yyNUGS03TU1SYSRF2kvk3HaSUdnehN2YEYF1xVxcxn05oSU2s3hbnxrnqo6sDVD9S0GxNMvdfC3dcdwORL8BEG7IcYOkDH84+mNiUZ3fUKkx52UVevNK3tCePsvPqOlzya44SOUg9qRBlbWIUkJOJymH4DBV/eZ2bi3T6cDplFv82lf/9j57sEePLpGZx3+rnE4xLvfebljolOAE490cxPC/z07dnaH3p9aouJQo1G4vyRVs4f2VzoeesjLwPOLOPWCQ7MJomySoU5c6NoyrpgDOt5fuZ23n4xjcfuT6H/qVWYDgxMiL0dhiRJpJBBZ9EXX9xDBynBeRr1RVi3cgUff2BjcH9Di/eREIL6BsGJpww45rXf0NAAqpfV62H1hhBD+rdMKm7cGmbTtghWrFSt6kgspRRJF6d7L9Eq8bnvYJRnX2ugvDJGKCR49Dk34bAg2SlzqCLGgj8DbcafAB0LtJx9WQUvP5HGyFMTyfbK6jhPvVxPnx4GenZN3IfCPB279kcRQrB6Q5jSiji5Wdqmpoxf/wjy7EMpfPCFD7vl2MWiQ6EQRgPcem89gUYdE69ouzAmSRLnnWXhiS17ePry1k1DR3DBWRbe/riRj17NoN9JLrTuPIz+TGJEmfvpftIKdJxzWQXm8j4kkwMSGDHjrEtlzpeLKFIGUHB44iwcc7Bzb7QVtcIRrFwXppEQMZuCxaDjxad1TH/Gi2wK46vXssXjRZblf8Qf/qPJzx9//JHVq1dz2mmnMXLkSKZOncq5557LsGHD2LlzJ9999x29evXiiiuu+Cc/thW0Wi0dOnRgy5YtDB7cHGlv2bKFQYNat5sfwbJly3jzzTe56667jsnxCCE4dOjQcQtX/B1UVSU7Fy4538bt91QQ8rcea1JEnEDKXopSdNRu07FTbKCQRPUxLmK4DAfwOQ7w8jPNHZHXXmbntXc9nHKSiWXfVGMLOtv8/HpqESgtEp9H4JRS2b89jVun1HDpBTYuH92c0NLpJK693IHDLrPgjyAT76xHakjDHY9wy0SZ68fbeehZ93HZor6+HovZz6a1GoqU3q2STUmxXKooaffvBSoWc/vVy6J8LXqNtknsIUF4Hicr1iyocoRIHyA1WMybsw4yc0YzCXBRvo6CXC23TqnFbJb46YvEGP2WHREeeXI11VtySfN3JV1kU0EJ+7cbCakRLrjggmO2g9FkZeN2L288l8YN97qorYtz1w1JdO6oY8/+GK+95yEcURHi/8fef4dHVbXt3/hnT++ZTCa9UEPv0osUQVFRUUGxYwXs2LBgxYq9YEFRFFEBURGwICIIIr33mpCemcxMpte9fn8MBGMSv+F9/b7H737u57yPHN7MJHvvWbP3tdY6r+s6T+pMA3bujfLw3TYKW2s4/6oyvv8smxmvuZn2bA3XXG6mZ1clf24J88YHZUSiMhZzcgLv1F6LyaSguCRGbraK4WOqqdydQ76cFBCPiggr9h+kTV8Hbk+CBd/5MJsVZGUq+eCVZLVoJCpIsyn5cJ4naZS0MsCipX4uOteIUgFzF3jZdyiKWiXYunUTw4ePbNY47Ny5kxgxijlEDwbXfW8GTOSJ1nXC8Y1BnPzf31ElSokTRY0aLXqijjwGjiinTRuBPV1BufIoreQuaCQtaWRhETb2sYV8GpI22nZQWVWJ3pN8XmMVUPsDaFqCygaSBmKxOOWBQ1RXnkDvyqFae5iMSB4+t7fB8f4t/CfHQ51RQcRlZM+eEOnOLtilHJBAJf7ZOC0WF6Qksvnx52M8dn/ytVYFKn78JcQPS1zE5QSeSJiBF5Zi1qshrsHn0OH26mlDyzoHw1rZhSceZthAPaOG6bn+CgtVjjgXXVfOJeea2bxa+scKiaBfyY4dUYzmciot5eC2E4tHueISG4uWNv871+v1nD1qMBs/34UmoSWRkAiGBEYDXHG9G2vRoOQ8cfJSMuQCUl1ZbGMtepKLKSGS2psW6TRpnOpvy6NPrqFXNw15OUmS888tYXbsjrFspY9rLk/qpX7+tZfunbXMePh04qVHFy3ffK5lzFWVbPo9QGf6YPiLbu5BdhBOKeb9p9IIBAVTpzvYs1dGrsghX1i59fpJrPpjZbPH4BRatGhNz7YNM/unMKC3jpfecVFSFmfyDQ03cBq1hD/QdKyAJLnUGCRJQpJg1NlGxp5fP6FztDjOkp/9XDvOwtjzk5uHYQMNDBtooLgkxiPPOzlyLIJaBddMqSQUlpFlOHFcgYirOHys9P/00etBRuL4iQTieGtE9m5WLM7lvLEuZCE3EPav+1yKEKkpKSz83sfxEzHO7q9nxGVleL2C6lrQCQepf5FGUEpK8iypvPV2gpnvuHnoVhsPPOVArZKoqdRgdrclN9yigb6inRxqOh7BkL6TvJQgZeuD7K7cSvvlPdG3UqKyAWrwx2vx1wSxFGcjopBFAccDNezatev/Cvn5nxwLN27ciBU7u3a5GHWxi3hYTzyRIC07hMdZQiBaiwYdLWiPgzJ2iD9QoiQl38WXc3KQJIn77jTj83t4a9ZKMhOt0KLFjZMwAdJTVWQXOrlkdBiPR7BkWRRldQFp/nZJx9WMStYuzWXSg9WohQ4FCvIopNR/gpVfW0mzqepVQgaDMp8t8LJ0XsMEvrMmwcIlPopLYvgDeuLqhq23/4SPPnwN4TezZl2EfXtleg2I4HT8TnWVFmM4zmHvDjrJfRvEZodlD107QX6+isz05D07fKCOe6Y7ueLixvXJv/vBz3nDT8ebcETwD36SSJKEQWmglKOECdFPOr2+UUhKzFgxY6XoUC39zz9O+7ZJ87OCPDVD+sbZunXrP96Lf4VWp+KL9zLpPuIEzz9iR6NpeGFvz/FQXi5476UUhgzQk56uoN/5Jzi7v56+vXQcLYqzaXuYeFxm/CXmRkldhUJi+lQbt9ztYuGXNai1MhOv1fHwVAv+gJUF3/t4YHIqj7/kYuuOCPdNSaUgV8XWXWHe/NDD9eMtdWYqsZjgjoericXhyktMPPysk8emprFidZCELDh0NNZo9eg/4dChA1x1uZHLb6ng6vFmrr7UjF6vYP+hKPc9th2Pr/F4//B9BqY/uJ0cd59694rd25nd25xcM9lBuioDVdCGNXBWPUI9N9GOP53HafuXjYkkSRQXSXCsI+3juafn41ZpBKraMfrSNWhCNoRHzbbf13DDrXmkpKThDyjR62QKWwYY2s+FxZTgwGFBUA6RbmxxRmNxJvhPjod2ez6OiiN8usDHmqW5fDg3wBuvHaIbAxv9/Tx/L/bt/pnb7qumuhpEVE2NP4jPqaelFjp1apoOadtKDbog+JJVmvaOSRL1r/dMmk3Jx28kjWfHjDKi1SqwpihR0FCvMVPKJ5N8hBBU2Tbx4TtKWhWoGdDbxx+bQsQTTSczmoLVaiUhy0iyxPotISQJbr7awojBel6elWx//jvJp1TCit9C3H9744UEG7eFMZuSyZGP5tfS7yw9VVUyoYACJQHUhfsprZD5bGEt144zkwirsf5dWukk7GRTwpG6f2skLbmOQUyd9jvrV9Zfz//2RxB3rcydd9/R7M+/du1abFYFD9yeym33VzNiiJ7LLjAjSbDkJz+HjkZx1sik1/QhRbJBeVuEEOyO/VpP5mL/oSj3TK/m7ecz6gjOeFzw/lwvL78RJBCK8f6ntVw7zkKqtX5CpaQsRnFZgpWLchg1vgyLRUlWhgqTUWLSdVbOHnCakN29P8L+QxHOu7KMvj11tGujZumKAHc/5qBL+ySHUFwaI8WiQCH9TSvoH6BWq3G5YN2yVIx2f5NVqgA2a1LOMPEPy+FEAkxGiatv9JJZNjQZA0/dzs5ManzHOaHYT89oMk55hZugVEtcJNAlLPXWkyZXW556fjNLvmy4f/PUJtiyM4xSK5EbOIs0/+kO1bAIUqJYhzYlQiKR+Fcc3/9V8nPdunXk5+czefLkuteMRiOFhYUUFhbSs2dPHn30Ubp06cKoUaP+zVM3wJgxY3j77bdp3bo17dq1Y+XKlTidzrrzfvHFF7hcLu688866a581axYTJ06kXbt2dZkwjSZZpQewaNEiCgsLyc7OrtMxKSoq4uabb/7XrtvhcNCuTTIr1aGzTE3lHwQq2mGL5iOhwK2owp+5l/feMvPgYz5a0wkvLo6zn7AIoTIFeOUFM3MXJOotIAb01vHGbDcWi0Q07QTRQKsGmfGICOGkgnzaNnl9WYk2rNtwgg9fSxJdQgjmLvCycIkftVoiGpUpr4zz+vPpTJsq09N5Lss/OczOPicQonkZxVOIRqPs2OXD4Oja6PtmrBzEU0f4uYWDUo6RII5ARqNQ0yq7adOJI8djqBKng5EQAgXKJjeOCklJwKvCZq0/kb39kYfunbVMmWite613Dx3LF2m5bnIpO5eq0WFAAuxyHo6UEjIymjaP+Dv6DziXiuJ5hMOglOD3P0McLUq2EaWnK1EqYMOWMLJIvjd0oAGTUYG7NhnRzh9hYMo0Bx0LNSz6KJuSshhvfeRh78Eoer1EWaXMdz/5GX+yOrNvTx1/bgmz6Lsgnt2taS3a1iODs/zdOPbnAaSRTp59xMoPK/31eGkh4FhRlC++8fHr4jwUConK6jir1gWJJ+CF6XauvLWS8rI4u3asbzb5uWHDnwgErelUR3yego0MDrO7USdsgAqKsVI/u1UjqnBQTl/OqfvOM8kjlmjPrkMb4FA73BwmhWpsUvL7Uksa9MJImThOrlRfvF3fFTp0bUU8lo9wQrwa4g6IHIawEFRZd5DZ0cGMaUYy7amsWuvio/kxSmvXIwcab+35t/CfGg9DoRj6uAlXNEYHTk+GstfM7v2ROiHyvyIYlCk6BjloCf/lUd5zIIqiJhebpyPVuev4ZnYmPbto6DPETU75cE6wlu4MrFcFkiLZMFWfzd33r2LbuqSLY2a6ileetDPlgRokLE2STUII0jLiPPqwgfWb/Dz1oJ2F31fy/tw4z77uRq9vulWxMTzw8P0MXDCIaCKGrkbHJ/P99O6lJlJpx9qI7p9a0pAl8lGgJE+0ZjO/cZhdde3pkOwCUJS2YeTle+jVXcPmjRLK2gwMoQLiqiAvHSzG5fSxYq2Pbz9pqLUTCMocPqCku3x2vTEwSha6i0GUGVbRs4sWrVbBOUMMfPCJj9dfCkGtFX9JmD179tClS5czGoeff/yGcwY2HdedrgQHj8To0FbNx194WfZLgKED9HQs1BIMy7RpoabaGcfhjNdV/f4VO/dGkpudRrD3YIRgUObuW60N3jMZJDZsCTNjWsPK/Bb5at6ckc7I8aUUlcT48v1sOrXXsGJ1kLtuVRKSnESrHc0fBCBBDF00Hbd9H/16qLGlKrlmgpbPXiwiPdZQO9QvvLTrKOOulXnhLTdmk4IOhRqefCB5vV99E+DldzZyuEJDV3lQXdI14tfw/JtlzJiWxlff+aithZpyDZnx1tj/oQK+Xef2KBSg0SW46+4AR49UseT7P0kcSlZIRQmTQhoxYkApHeiJEhXxRKLJlvd/A/+psTDZziVwlKuxZwgeeUzFzLfdfPxWBu98EOToH3bSgq1RSkrSRCa1uDik2ow+lqwsyUxX8cemEEtW1iIlTKhREyGChISsCTBouJpnHz+tjfvUw4L7H6tgxaIwCX0tTz+pIz9XzaP32Hj1XQ9OZSl5cjtSy3sz6pLNPPukkQtHGZAkWLshxCPP1fD8o2mNat5+vyLAhSONzJ5XS0pGiIrqpIlXc+GoLkcO6nl9lptYUI3XLbNxTRpCJCuwP5kf5L1Za0jzdTxpduOn0rAfoall+94EW3dJOKqTWtK/rgug0Qh+/i3QQPfzaFGUH34N8MMXp41Fyypi/Lk50qQ7/aGjUWS/iSzyiNL0pjUr3pr0zGo+fzeNX9cG+W1dkKwMXbO1FgFsaVm884kHi0nJjfdWMvuVzDrdQSEE3/4Q4MjxKLlWCzdN8ZLXuoazuum49AITP/8WZOXvIfT6pPyJ1y/Tq2vTsgOdO2jJ0mSS6e2LiAh+fK+Mb5fvJDcfJAlen12LXi9x7rBkpdmeA1FAMP/drDpzIEgWSrw3M4Phl5XyzTIf4YjgnCEGcrNU3PloNVazAlk+s81tRXkRu7aGeWm6vV5VUcd2Gn5YmEHXocV4ahP1ql0Bxl5oZM8+D6+/tZK8RDv0woyfWiooxiBJBNw6cqSTSZhGWuRVQkUtLqwkY2hEhFFEjNik+ka0+q6g76ojNTaKgCOE2gHmhJ5duw7x9ZzGu/vmL/YihIzT8Q+uZv8C/lPj4Ymi4whkxo1JITNdxT1TzLzxthN1vPGKPEmSsCiszH1bzWVXuzAWDaNU+p1CunAkspst29RccE7j59pzIIo3KOMQW1BavHx8n7HRZ1+tlrj0AhM//Brk0gtM7D0YIRHR4Be1mKTG972ywUuLvCRBdPYAPct+inBW7yYu5B/w3lvvo1DKBMIJunY0YjIpGH9rBQpF0njpshvLGTPSyLXjLSRk+HR+iOXLZCTZxI49kQaVoYmE4Pk3XdhtKt55wcbgfqcTQMGgzNiJx7n3NivnDjPy8iw3515RhtfdtE63JEkohJKESODDAyT38H6HkROlMQryTpvq3PdEDR53UhqpufD7/UhSsvJeUsArs9yUlMWxWhR4/TJHiqIEazW0k04fU5IkjM523HTnET5734ZSKfHo804+eyerztcCQKWSuPOWFMoq4mzYFqOoJMGIy0t5+C4bl15gIh4XfL3Mz6cLvHz4WiZ5OWq++zSHK26t5PNZWQ26j2RZ8OLbbjLsKr6ek43FfDouPXavzOU3lVOQp+Le6Q46t9dQ4Wp6vdsYArVqOsS7URM4yMrfa7lwVOPfy/fLIsRCKuZ+5aszNfw7Pl/sxeWUMFZ3aLSbIi3SiuOKo3iFm9rs7QwarGDUSBVffR3k+C/11/ZGyULJ9kxuv9/B80+k1MXjA4ejTH3CwYhBRlYebkmaqL/X0EkGuslD2Bv+jerqanJzGzf6PhP8q+RnZWUlI0aMqPfaX/U68vPzOeuss1ixYsX/dfJz4MCB+Hw+Fi9ejNvtJj8/n0ceeaROD8DtduN0np5UVq5cSSKRYM6cOcyZM6fu9aFDh3LHHcnsQyAQYPbs2Xg8HgwGA61ateLpp5+mbdumycIzhd1u52hRMuvToVDDrU+nsGFzCQu+PkI8AaOGqLlnihWvTybiToqnp5BGysnJ15X9K9eMM/HND17mLqxl/BgzXp/MtBlODh+LotdJqAwRdml+Iy/WkQyRhwCqKaWcIuzkIBBUpexETnGg00kEfUp0jjbYYnnJSgJzMsMvhOD2adW0a63h20+y6zLGu/ZFuO8JByqrCtmZwB5sx+7N1QS0tQQCgWaTnz//tBglEsq4rtENliRJZIhc9rMNgzASJkg7uqGV9AghqJEr2L/Xza69Ebp1bvjQPvOiD72jR92xJUlCFv9cEZSeLvHAUzWsW2pApZKQZcHi5X5++yav0et7ZUYqFxzZj9ejxOhXEvfGeOTxac36/KeQm9eaP9ZEeWN2LdtWFvDWRx5mf15LRpoKpQpun2hl5NkGvv3Bz5Mv1/DcIxLjLjIxe14tfXvquHGChcEXl/LhqxnsPRhh6uMOnn3Ezssn3f+qnXEeedZJaVmcqZNTqXTEWbrCz4Y/FPSRG9/c2oOFfPhxCbdcZ2LmLDcLZp8OViOH6LnvKQeP32er09fJylDVC64XnGNg7hcBNJrG9U4aQyIRQYkSCw0nRJ1kQCXUVIsyMv628PSLWio5wQDqa+GVcJgu9GtAXCU1C7tQSQld6MtW1mAUZqzYiRPHSQXVlFElTpBLG5QoqaGKjL02ctPzUKUpUGSD+uSQiCgE3H5GdjYz9TY9ednJ9uNe3XRMuiGFYZeW4i87M9frM8V/ajwM+WPUhtxopPo6YWZnRybd/Se/LEmv5zAry4LJ97kxOtvhVpdyzSWnXRqfft6P1TOAmvSdfPVZCt1OtmOOHq3i+892Yo9n1yM+T0EpKTG42vDlN+XcdE0yQTCkv554IllLXE4ReTQkm1yaEsZerOXqyyws+t6PUgm335jCZRcaGTa2lCHDzmyBu3nzZtLlXMqkY5hjOcx6r5oLL4yj8rRqUvrDTjYnOILDcBibMYYqquNAcD0pRi1qtGhNUc4dqeKeKTmMHOMmzzEErXQy3iZAlLfh47e2kbC5G60I+nxhAKOrTaPkr1JSone35Oul1VwzLlkJOelGM+/PLUNZ2xopYeeLLz7n+edfbPYYJBIJfN4TrF4fIZGwNapVOvXxatq3UfP8Y3a6dNCSSAiWrgjw0DMOjIaktlWVM87kh6r5fFZWnYbyzr0Rlq8M8PnXXob+JUMfjws+Xejl2+V+qpwJgiGZhd/5uPMWa717b/QII7+uDTZZCZxuVyFJEuuX5WE0Jhd9arWET1GDRi0TDSsJBoN1G8j/EyQUpFrUCHOU9m2S9+XkG00sXnKU6t1q0uW8umvxCjf7FJvQBWUm3lNBuk3JojnZZGeeXgJOmmhhzHkGho9xsM/9G20j/UgR6ShTPdx9cwqTH6xm8g0Wflwq0T1+NnvZRAGFjV6bW1fEwAINWn0ah4sMbNtrASycPaoQOSoTq4aEQyLukJB9yUTUfrYliThZ9a9WCP0d/6mxcODAgXhxk5YK0x4y8dm8CMgKhg7Uc/YAPR98Us2cT0sIB5SgTDBkkIpusoZVvwe5eWoViUTS1VaOK5BQEieGiyryaE1BtJA93/kYue4Q11wHjz2QgiRJvPqclb5bSvjotQy6n9wcD+qr47k3EpRxjHSRj0myojl+Nk/cdZRHLVXIUhyhiVCQB56/6X0KIZj5jpv+vXTcc1sqK9cGOVoUw+87M7IrFo2isHrQn+hKteIgrUR3Rl+2g68+SSUvR82Ey/XMnuPC7aumkhIAzMFM9MG2nHAepDWd+OV4efLz52v4fVk69z/p5Nsf/Fw51pzUdlscZtlKP3mZWr79IZncnzc/wv5damojaubM83PL9fWrRWVZcO/DtZgcvQng/UeJKSUqQqHk/0/qLsPmHSom3d2uyb/5O4aNGMsnX73FuUMNXHCOkSturSA7U0WKWcGeA1H69tQy/91sug+uYNRQLe+8nFlXFPHCY4K5X3l5Y7aHP3/O57uf/Bw8GuPcYY2f69DRKFI4uXaXJAlhrmXkMAMzn7LWzQ1eX4L7nnQybKCeopI4rz1tbzTBpFRKDOmn59sf/fz0ZXK9lmFXUlUdp/hEgoz0M0t+mC12ZEGj7ZSSJHH3rVbueLiaebOy6mk+xuOC/cdDPPesjrdn76J9VyMrf4vS3juAQ+EdqNE3SXID6DByjH30EINQSArcOEinIZkZ3gcqOyjTFFhyjJAD7emLUhHjnqdruXBEmE5t/XVrw/WbQ+w+EOX2iVZefa+2wfH+TfynxsMTxcXk5CgYc16S2DGbFOTkgChu+vuKS1FMRg3nn6tlyX4HaqEnTcpEISQ+X7yBB+6wNEjWCCF4+mU3en8nCsjBod3SZHIUkt2Ax4pjCCF49CkfKc7OHGE33cTABuskh+kAN1yrq7snDx8WEFMzePDZZzwe3yxcTEKGYYO0fLM8wF23WLl9Ygrvzq2lIF+NBHy9LMAXi0KY45no3R3JF0lpjkuvW89Dd6dww5VmDAYFW3eGef5NFy3yVHTtqKtHfELSnGbJpzmMuLyMFStjZGYq+fDVTEaP9SCCjY+/EIIIIXay/mQhiuAYe5Gcgl/XRhncz8CqtWHefi+AvrQPQt5xRp/fYrFQUR1n3iIvd9+aysXnmnjxbRc/rAxQkKfi3GEmfl8fojy2mUx3r7oCmtRoAYd+TdBryBHOO09Cq5XqEZ9/xQN3WLno+gBKJXRur+GtOW4WLPGhUMAFI40snZdTd/+0b6vFYpaYMKmClx6317W7l1fGefylGlQqeO+lzHrEJ4DJqOCj1zJ59Pkabr46hVVrg4QSzSeBhRAoElqUkgqrry1PPreGkWc31GrfvjtC0QE9Vo0KjSbE0hX+OrmDUzh0NMpPq4JUlivoHcttcp+RJudSmbGBP37IqEueumoEH6xsyKeke7uweWEpA347iMEaQcTUROQw336WxXW31GKPtmj0PDpJjxQxsHHjRi677LJmj0dT+FfJT5VKVU+wXKfT4fXWb+2z2+1s3br13zxtkzjvvPM477zGxf9PBelTeOqpp/6Px5s4cSITJ078F66saVitVopPJDhyPILZpOC2B6r46ctc7rjlNHFU40pw1U1uUhwD6t0kskigUifb9aodMj6v4J7pDhw1cdq01PDlB6cF8F3uBG++f4y3398LUT1a9HRnELXUUJu3mdmvpzFskD3Z+ulN8NyrR/l5kQMpYCYRiyOE4Ne1IWxWJVMn1y+Z79ZJy2fvZHH+hHKiRNCjIi3Qjoqg84yEuZ2OMsxWmWqpArXQUksNCpTYyUYr6RBCEFMECWuriIVS6MbAus8nSRJ2cjCELZxz8Rp+/zGDju2SGcFAUObpmS52rk0l+2QWKCaiuKhGQsIvvJikhlkQv/DSs6eCrt2NXHpjOY/fZ2PxMj8pZkWThiFZGSrycpW8NTed88aX445UnVHLO0Ctu4KyygSXjNZT45b5YWUQg06B8uTTu3i5n6ITMX5ekIunVub5N13sPhDB4Uzw1XdeOrTVcuHIZKbywaedfP63THyGXcVHr2dy7R2VHDgcYdXaEK3ylZg0eqR4459LKSnxe5VcNakSu01Z10IGUONOsO9glLO6N72A7d9bz4KvwyhVzW91a9++MzLfN/0+3dnCaqpECVkUoECJg3JqqARllDLpIDnxpPZiVESIEmUvmxEi2RKvRkML2mGWrFgkG0fFXtw4yKM1meTXZStrqMRgipMazCcux4gSJpsWWA6kEjyQdM09YduNNcNKZkYmOpsGU6aZcpeZB18EiylOp0I/nQv9dCr08+rTdq6aVN3scfh/iv/EeCgnBDqNRFyOIsdlPDgJEUCLDuW+bvQatpXrJpgY2FfDseMJPpgTQpS2whS148xfxy3X2XHWJLhvugvn3jxS0WLJ9NOtUzIOCSEYe7GGzxdW0NLft8nr0IXT2LqthJtOKrZIkoRZbcBCBw6wjQRR8kRblJKKhEjg0h7H0vk4jz+YrDY+b7iBtRtDXHyeiawMFTdeZeG448wI70OHDnEiegQFCsIEMbhymL/wGNk03SKVIEYipZKHX7DQr3caFVVx3pmjQq+TKa/0ceEoIwaDgjfe9WGr6ZokPv8CSZLIqu3J1mB1o5vA3XsTxKMKqlN3gDKBwpOBLZ5bt8jXhGzs3VdfqP2Cc3WsOKQgQohvFiw+I/KztrYWlUrQs6uGSQ9W895L9Q0KvvzGS3Fpgt+X5NXFZKVSYuz5Js7qpuX2adXcdn0KjzybdBW++PpyenXTsmFrmMLWaiaMtdCrq5aP5tfSfXgxrz6Vxjsfexk11MDXc7LrzOMWL/Mz7uYKFn542kzpwpEG5i9uWspAlgWyoI74BPjqWx86S4RUZ3dKVYcaNYhsCiqFRFhXTWG+iuLS5N/pdAouOFfLO3uLKZGPoRZa4kQxYKaLPICdG7bSc0iAkUP19YjPU8jNVnH5xXo+mReiMvMP3BUdiElB7noswlvPZbBtRwyzqx0aSUOKsFEijpL/F2d5gKDwIeccZ/rd6Wi1HuIJOFJk5KfVWn7+xYrFZkabB5zMF4oIGB2ZUB3mRHURar/m/6gh9/8W/4mx0GazgTKCwaRk5otxsquHoMn9AyGSbclTbrYw5eZkTDv12lW3VZGSJvPYvWlcfJ4JpRJ+WBngoWdqcB9T0VX0x6Urwm3fj9EkUAYFn8yVaNXSx9XjzEiSxDWXm6h0xOmOlv2HohSVRDl4OEZLuQt72ES6yMFOFgZfLh45iiqrit591Kz6Pcz9j3n4aH4t5ww2EI4IfvsjxOjhBu6dZAXg0vNN/Lw6SEVl4IzGIhTycPNEHV9/5CTulTCTRmBXb0afvxef7MDjktDIBsCDnSxyaV232U0RNvawkTAhWikKufqqMtLTVHz2Thb7D0X59gcfcz+LYq3oRSvSiZSGeO7OSpAE5mgG+ZIZp1jH6y8p2bDVyQN3WsjJUrJpe4SnnvMTPdKWVMmKUqg4zn6yabxt2auu5MLhyTngm+V+Lh9jYuWf6bRo0fw25x49BvDZ3DcoLY8zaqiRUUONlFXECQRl1GqY+5WPS64vR6mLkWJTU1oRr9M7lKSkVNXK34McLY5x2QUmLrymnMnXpzTQPhRCMPO1IBZfT5CSbYhp7St48wV7vTnBYlbywcsZnH9VGRqNVOea3RiyMpTEYqKu4mv9lhBev0zn9lpcnqYryBrDZ59+zhVjmq5ave06Ky++6aH3qBLuv91KYWsN+w9Hmf+1l9uuT2HcGDMFeRp274uQlaXnkw9204GelHKMWmoadA1BUj82QZwC2rKDdeSJNsSJoaAhkR/en/xvlDCVtmNktjBx1gArTo+Jqho7cxYmq2c16hixiBOl5OblJ81EowHe/9TX4Hj/Nv4T46FIgN2mxFObrIrbdzCCQi1TQxV2GprgRkSYzLwoFrOSaEzgoJxsWuIUFZzgMNqyNM4bV8Wn79lpfdKUxeGMc8fDTqKH29Z1eqlDqew54KFFfuPrtwOHo5hMCq6YWEPp1lxspOOy7uW4ehVmd1uM8TQihAilH2bouTHuv9OavL6IzE+/RFEIFc8//zzPPvtss8fi8OHDCEUtaq3M0EEGav1+VqwOEIsJvvogu85wMRYTPP5iDZ/OryJE7cnqZQ3aykxmvFLOh/M9pKUq6dZJywuP2XnkOScvTm9cDkSvV9C2QMfqT9uiUiiYP/coCm2cGqkCeyMJgEpKkusQTsuRCCE4IR/m4YfKyLFKKHy5ZEVaoJSUqISaw4cPU1jYeIL17wiHw8RjMl9+6+OCkUa27Aiz90CU377Jq2cSvOSnANMe/IMC55C667CFW+E/bmPpj+sYN7bpfWuaTUkgKOhQqOG68RY+/9rHvFmNu5cDpFiUvPZ0Og8+46DGJZNqVWAyKrjjRivPv+miTcvGq5Tzc9W4PAmuudzMV9/6UGibnxyUJAlZTpKOGkmL8lhXhozezYzHTYwcasAfkJk9z8ucDxNkVw8mbtzFXbdoWfS9n29/8HPFxWb0Oomffguya1+YMaMMnDjhxyE2o3LlkPqX9X0dhOC2m3R1xCfA6JF6Zr1xAhwNC8NsiTxqK/xQYUXovSjyDpKZriQWleqMCxuDVjY04BT/n+JfJT/T0tKoqTmt65ibm8v+/fvrbZoOHz6MydS0s+J/OzweD65qNaOvqOKW60zMfSuLm6ZWkZ+jpn0bNX9ujbBrsxprRR+MUv2gVKM5wc1XaSkpi1FdBVddZmbqZCvnXZkU3/3rIsWWquTpR2z07OFn2pNuqsujRBNhPBk7+HlRZr2HMsWiZObTqXhqXaxYVcWEUQZWrw/y6QIfM59oXCg3J0tFqxYqHAeTE5MGLUqaFrVu9Bi5hVRUxfGpKhGxpGhygjgH2YFGaJFsVbRtB8eOAUoZh2onGk9enV4fJB29U9VWnn+zhvLKBH6vhN+lI+xIQRezIhAcZQ8BfNjJxkYGexUb6CGfXY8IiIgwNdmb+PwpKyVlcdy1MtNfqKHXyUzzNVMq2HMgitWqIN2m5OarUzj/HGOSoI0JWuarmf5AKq++m4LReGYLO6crQLdOWox6BdfeUYlGI/H+KxkM7qtHkiSeetnJyLOTm4tlKwOYjAouOc/IecONvP9pLa+952FIfz0790bo0FZTj/g8BUmSuG9SKhPvrqKwjZquHTX8vuqfW7ErnVFevsLE23Nq62mmbNiabEcur0w0aTZVVhFDq9Cye9ueZo/Dvn37AYkaKrHTsAVXQkGcGF5qCJx07jBgpgeDCagrOaE4gK5lKaUnJILROCmk0o4edaX8IRHgEDvJE21IkzIRCEo5WtcKnUYmxeIQGeTiURxCL5vr6ZmcggIF6TUt2OtbS1m1jMEsyEhPw2C006JFJqFwChu2W9mw3YokwfzXd6DX/d8RtP9Ph5wAWzqUVETZyhrSyMRECn68VMonUJUYeOXlGEIKoUVPjuiIn1qOKH4nVxPm6ikVlJUniB/oQrZoRYgALQqS96QsC6Y8VI3FrGDyLXq+fyvU0N3iJKJSiPT00/GzuCRGxKsjR8qgUHSjwrSDlLxSomEFGp3Mrddqufna9DoNtlOam6cw5lwjD73Q/HsfYNYr79GaTjjNB8lr5eS+yTH0Bit33n6UjFDDBQZAheoIS76y0btHMk61zFczoLeeme+4KCqN07qFhlqfzFeLg3STMxvNuCokBfpYGmvWBxk2yIgsC1atC7FtR5S1m2vpM/4It99swqBX8P0PRXz6+QFsZf0wShZiqgB5uX8/qII4UVxUoRUaNm/e3GyNO71ej8sdYtsuJSMG6+g+vJj+PU2kpaj4fUOIaneUD161N5qMys9V07qlmpb5asaMMqJRS/z0VQ4jx5fx+jPp9Op2Ot6PHmHklzUB7n3cwZSJVu64yVr3nkolceVYM6lWBc+/6eKFx5JzYJpNhUolNdlO//PqAC3zTr++Y0+YP7eEUCsVqCImtGYNFkvzpRCMKTFMVhU/zC/gytsqOFEaIy9HxRcLI3SOJ6VEZGQEMkfZy2F2YcHOvj90lBf56NMtyIXnNawyHXuRju++EfTuD0uXHsEmqxDuNJ6aasEZ9BKKFaPChAYdZRyjVBzFjJU0MvHgRGGv5o+vM+rmA5USOrQJ8MFHZbjXdEVWgCoNVOknf2ygzoM2eS1oLQr4afEvZ+T6/d8ES2qCWreWDt5BqCUNal8GP6/ycv5II/sORnjkKR9HDkkgK9CaotRGQvyxLK9eJcuYc02cPUBP/3MclAXXM/kumDwxFa1WgSwLvv8pwENP13DBKAPWFCUpKQp+XRvkwaedpKZI9DtLR+8eOnYod5Luykb2C/aq/+C8kRpevM3A4H6ZSJLE0aIo519ZyZszstixN8LPvwWRJMHqP0Os3RjixqssqFTQvbOG9ZuCZzQOCoXgkgt1yAkPsz+JUuw9SAGFHKmGbLrQnry6Tp5qStnNBrqK/iglJRpJiyxkDJhQGUMM7H96TdqxnYY2LW3M/9RD6kmpGx0GdPGTlf11YUWQ6+rPhoVFXLjqCEaVHmUwBYu3B6lSsmrcIJmIi1gDnWWAuIhRpNhPlVPJoqVejpfEuPtRJ59/9d0ZjUNR0TEsJiUatcSho1HatdGQm61i844wj73gZPq9aTz1YDLBv2l7hDserubBO1IZ9hc35Psmp/LlNz5mPJyGPyBzw12VvP18Rh1xGQjKPDjdg/tQDuknP5vXfJyZTbT+KpXJ1t+Zs1xs2Bpu0s14xZogQ/ol34vFBE+8VIOQBQqFRNeew85oHEqKSnA4mzbL8vlldPEUNFKMcESw4rcABXlqvp2bU1e9P3q4gbc/8vDKU3a++roGo8uCwlzL8Wg1ncND67V8CiE4xA7yaINdyiZFpFFOEU4qEAhyaNnodVSJUnzxYqZPTOGa8W7iCThcZGTjdgMLl2owW2xIimwSUjZPvgl3X7eBRBP60//t0Gr05GQmmLfIx5atCeZ9rEBf051D7EAvBtXbH8dElMqMP5n/XNI8atnPQWKoUaCggmJ6MBhFQoF/ey1jL96HOsWFpI0SjwvihzqQK04TcCn+1rzwylouGGlocP+HQjIfzKslEgJPuYUEJQiK0URjXHyxjjYtTvD6u/vo1lnNWzOttG6R5EI8tQnG31KJuqIDKkpY/v2PZ0R+vvrKdPJyVASP57J1Sw2P3G1j6hMONv9cUG8tpFZLvPi4nX2HyrnsQi0Z6So+mOtl+04fQb+C7IxkEujUsx+LU6+75e/Iy9JwCD1WkYbHA6aeO6nV76HmmIwtnlsXg6sooYiD9OWcemMmSRItaIc37sbi7IQW/WliFMHsdz/k5ddnNmsMDAYDGo2CV55MY9T4UvR6BTt+bdFAB/mS0Ua27nCx9O1SMkRSd9WNgxOGbUy9Vs/mrQ2NQU+h2hnHqJfo2FZDbraSameCUEiuR66ewrHiGFaLghWrg6TbVBSdCDP93lTOG2E8aUz8z7rGGrWELMO5ww3Mnl/erDGApPxERESIEEYr6bDGs4kcSOXhKUcIGaqIiRiuGiiMn4UaDdGAhl9We/notUyOFkVZ/kuAaAwG9tGxbVeYRAJ+W5KDQgELvili7mcHSS8fUM+LpkZZxh031Zd7apmvpn03LyVrKrDG6+/XA8KLGwd2sojk7WL6fVbmLfJhSUk+q2qp8VgeUnjp0aNHs8fin/Cvkp+dOnViy5YtdWTnwIEDmTdvHi+++CI9e/bkwIEDHDhwgOHDh/+bp/0fhWPHjpGCDYOxmofvTi5als7L5dDRKMeKoxw6GqO6WpBFfQLNgwO39QCjR9oZe5ULXUkX7nrwCE89aqJ7Z22TD9pF5xp5eIaD9l0FO3avZmBbdZPZiCceMvPndi/HT0jc/pCDvBxVo9Ujp9C5nZaVK6IAuHGQ+D+0lP8dkaiAiIEuscEYpNOEebrIYTvrMPgteDa0IR0lQXMZ8ZRKuo+oYeMfSrKqBtQtVpR+GzdepWDYQD0delfTomIYINjFBlxUk0YmbaXTuqIKnR935u+IgBlV2EJc5yUlK8C3b6fQqkDNn1tC2K0K0mxK7DYFxaVxbrrKwsWjTWzYEmb/4SjfLPexeUeY0SOMde21V15sZsYrZSQSiTPSt7KlGhl+VQpvfFCDzw+/fp2HLfX034fCyUresTeUc+14C8MG6tiwLcKt91dz6flGpt9n45lXaxjUV0fXTk0vELt10iZbu97JZufeCJ985iJQ62tAsgPUChdtC+GJl1w8fJeNm6ZW8dGrmej1CrRaiXtus/LyLBcfv9kwKxaPC75eGkDvb4Fa03wy/MC+AyiUMkWJg1iErcFi9DA7EQj6MqpB8DRGzET1Qdp1LMdfqyHh0NGZ+oYIeslIF9GPHazDIIyECNCV/qgkNTERpYSjBKglrUUtnXPBubMSgo1XMjsow54d563n7Iw+OdmFQkFe/2AvK9cZOOusjpRW6v5CiJ2ZwP9/CyRJiVBEUKOnJ4NRSUlTngNsI5N88mlT95qDMo5zgFZ0pLXciS0lP3LlWB0GVYLD+5P3gxotJ0qSCZl35njo2VXL5BusOGsSfP3lMURVXqMbunD6Ua69Uk9peQyzScF9j9ZirO4O0snW8ugOJt2sq2uLPwWvL0FFVYKlP/v59O3Tz0IgKNBqmtfeDPDjjz+ij5hx6A9z5TgNbzxnq7vOZWNcbFt6lLRw/Qo8hyinRbdaevdoqC/8wO2p/LImyLnDDCiVEq++FkE60vQ9qELNzXdW8/Esibvu96OoySakdfL2W+mc+xczkI7tNNxwtYERF25EWzqckP0oV4+rX9296g8/+p67sJXqiPr0LPhyQbPJTwCTEdyeBKvXh3jwDivPvRDB7uiJCTPBrA1NbrYhqWe892CUu25J5crbKnj8PhtD+hnqEZ+nMGqoEbXa2aRb5qihBp5/00UiIZBl+Hqpj70HI0yYVMk3n2TXS/wcOhpl6uNOXn7Czq59Eb5e6mP7nghdOmrYuweOK3cz5bYb/9E86+9QqSWmTExBpZJ4+cl0brq3iqmTrShCptMdEEJiN5vIpy1pUlKnGwGJkgQP3LeB2MwAYy88vZYQQvD1Uh8JXYiqGgUKSUWeY0hyoRuCdCBCmO2sJYsCejMcCQknFRRxEJNkpEs3QW52w3VBIpFMDCEg7kz+SEdBnQna9qBMSW6GEsT/N0HeCHw+H0GfCpNsqZvfrN62PPzE7ygUcM/UCOnV/cg7uVZyVlZw6a37G23hs5iV9O4t0aOr4J5Jp59PhUJi7AUmbKkKnnq5hmempfH6+27atdEw4+E04nHBkp8CGI0S14w3suC7cuKpZTx+s5U7brSi0UjUuJLmGOs2hTBbYMpDDnyBBDMetjNicHJz6/YkePU9N8tWBOnaQdeoUc8/QRYGXv/AzSdvZnHPFCNjrylh29ZyWtChnuyNQlKQRQGSkCjhCC1pD4AWPRq0iIiOE6XuesdWKCChDLFdrEU6WcWXQW6ym0RSEBBeFEqBJEtkixZscB6iPwOSFSt/+xgGTBxkBxkilyzyk87fqkoC6Qd59FYNTneCh2fUMHSgluPFcfT65ssAAWze+BO3XGvBH5CZ8lA1Mx5Oo29PLQ/PcLL44+x6Gpf9eulY9GE2F11XTr+euroNe1aGCndtgh9XBbh4tJHBffXc9kAV8UQycbFnXwxLRQ/SYwWnT6wN0apF02v/dm00XH2ZmSdm1rBiQW69VnNIVsdJQKUjwZYdYR593slF5xr5dW0IT63MxPPGndE4aLUK1vwZIhoVjd5Lc+b5UdXkkdO5hJuvbrzbSKGQUKtPJimFxAlxCFN2LQvfyOSWO36HmgykWjthgjgoQ4uRaspwikoyyKWAQrIooNi+Go+3DGusvvxSWAQpUx5i3PkKzh+ZnG9USjDpPHy//DCeGgUP39Ge1z60oTdYEALe+rAWt+eMhuK/BlnZOew7eIzCNkrmzFLTOtiPcorIpTVH2YOsiJJjtCFrg+jtPubONHNWNx3Pve6iwhGjFe05xl7yaM0JDqESatLJJdsxABzgpIwT6l30ltvWe661ko7A0VZcdXMxb8201hWTHCuOcf+TDu68OYXXZnnJUuYgZZcwYpiWdu0MrN8YYdU6D7kFgrOH6Lnhzipa5KtwumQCQZnioxKJuBMr6QRE83VehRAcOrAdgmpywp1Z8/uvtG4ruPXalCY7Eh+8I5XV64NMnJDCBecY+WZZgCl3BdixK8zOvSHat9WRSAiyM5R1SZXGsHFLDAMmhBAEs/by+4IsYnF46fVjfL/8AImYEpUmQWlFmLbhsxp4NdR9l+RTlLaGvGw1HpcCpTMXORqnsryq2eNgs9lIyDI33lvNfZNSqXImmpxX7r41hc+/3k4ofhiFKkHr1hAuk3n/VS1Sqr+eBulf8fK7bsZfZCYvV8Xq9SFuvsbCU6+4eHF6Wr21WywmuHpyOUjJRND4i9OocSV46yMPL77j5qsPsonFBP6AXFeV+1eEQjLhiECplEgkIBhsfvW3LMskFBH2yBvpKQajkJKmWxVeH2qvFS06bMhUUEwxh4gSYenSGA/dmewQvvtWDUIILrqunDefzaBD4envfto9aiZcFmP0JRvIrxiBJEk4tcdIsUYbtO8DzJudyoSb9rFzw3Hs4dYoUFJNKV7cZKVpMLTewpKP07CmKBl3SwV3TUnhmfsPkuVv6PPipQZrRuxfcXqHf5n8HD58OLIsU1NTg91uZ/To0ezdu5dt27axY8cOANq2bft/3e39PxkmkwnZ7OKKS+ov/nVaiVfe9dC9i5bBI6JUla+hqlpPjCgqUwBLikRqTGbYBQ7y3YOwSymcWB/n2lsPc/55DR9in1+moiqO3aY8uXmyc8OtvkY1c04hL0eNLMO0O1PJz1Ex4vJS3v3EQ36uilFnGxpowu0/HEVGJiHiVHACuamyqiaw8KuPSQu2qUd8AhxkJwUUkh7LqZuUrH47QV8bdijX8+nHJibetIH86qEABEWAaFTg9shk5kQ57FlP29AA2tOT/WxpYFxjD7bHlOPmvdfVlFX6yM1S0yL/dJvs2+8HqKiSuWaChv1HouxYVVC3uLvyEjMlZTFuvKeKaAzufrSaRR8lsx5qNShkiW3btp3RZl8IFT6fjNcvGDvaXI/4hKRe1M+/Bfny/Wwee8HJkpoEvbvr6NlVw9wFXloXqOjUTsP6zeEGwst/RXFpjFBYxutL0L2zlsycOHsq/6RLdAha6fSiPCQCePO28v2cNG68t4qS8jjXj7dw2U0VtG6hpqIqTp/uOh6e4eSDTz3cdn1K3cQQDMrc/nA1jgolshSk3+CmW43/DqVKiU1hJyPRmu3K38jT5qALZpJQh4ikHadzuzg79iRQuhoPa+nB9qz8tRQSMVrSufGqBUlJmshiN5sQwB42oRQK4sTRYyDLrmbxfBu13gQXX1mKTbSrVzlayQkihPEbTrD4tXR6d7eweZeJfYdN7DtioqRCR0YOlFTIdC7007Gtn1Vrg/j/75m9/0cjzW6juqqKLvSt0+OspgwdBlpJHep+T5IkMshDK/SUcgwPTjRqiZdfC6ESBpQcxk4OKklFdaWRPfvDLPslwI8n9cbsaUouvVxi2ed7yPB2qdeWU6raD1o/F12uRAqbcPlDJBIK2p3Uc4sRIRSBJ192cO5wHXk5aiqr40yZWsvhfQrkoAlf3MBVN7l593ULbVtpmPWxh2EjxjZ7HH7+8Wd0woAurZJXn8mod+++91oq9+tLWL68GGVNLpJQUE0ZSkOQE4sbVkhDcqPXqb2GopIYbVpqaNdO4vhhD2bJ2uB3hRAE8BKtVHPpeD895KEkiJPdtaoe8XkKWRkq7pqs49kZa8lLD7HngJ5BfXUcK44xd4GXEUP0PPeIne27I1w2sZKQv/lOlkePHmX4QAN/bA6yZ38USSFx2Vgtv37hRBW0oUxoqayON3A1PYVqR4KO7ZLVUROvtHDXI9UsasJwApJtdX/XSjoFSZIw6BX0GlVMhl3FyCEGnn7IxlMvuzjvyjJ6dtWSn6ti++4I+w9HOXeono++8CJJcP14M08/lMZ7c2v5c4sbhSXClNvva/Y4AOg0urrEWusWaubNyuLFt104PZq6pj8nFaSSfpr4PAmlpCTP1Z8nn1vFJRecrmC593EHGWkq9qzN566HPHhjXetl+CG5+esmBnCMfVRTRi01RAhhIgW3qESvk9hzIFKncXUKYy5Qs3JxGbZUa13Vp/IUD5GAWoePKkdl0ln8DEjg/xa43W7kiBa14vQzp5F0GI734cobNnBWfGQ9zWJh8jBmdNNkWoUzxuwb6yfvvL4E8xf7WLE6yKGjEdZtCjHrxQyG9D99zsvHmFnyk58PPqtl84oCQiGZF95y0f+CE0y7M5UPP/dy/5RUHrwjFYVCYtuuME/OrCEYkuu+11SrkmcfsVNeUc3S5VF0jXdWNgmVMo1tO50s+M7LlWMtrF6WSeuuVaQ7Tz/LtcJJMOMQSkOYeAzcrhh5oaRGd4QQApnUaCfe/eAoLQqULP42iteb4Pufg6SHCulGm5MyJnHKKWYPG+kgeuHM3ELHghi+zR5cVGMjnb1spqM4q278hRBUU0aIIGcxlBoqOcB2QpKP/v0FKYk4AhO9uulQqyS++s6PLGQWLfyESZPvb/Y4hMMhrr7MzOgJ5bwxI53X3vOwdWeMG682NTD3gaRW39WXm/l6mb/OfX395hB7DkSodiZ49el0WuarGTrQQCwmkGXBC6/7WDar/vMoBc3s2lvTZJzdsz9C3556OrXTcv5VZcx8Ip3unbVEIjKLl/v55Esv82Zl8fCzTq6/s4JhA/WcO8zAUw+mMf6WCioqml/pBHD28IFs3PAbV0+pYP67WZwoi/P2HA9Hi2JEIoKiIrDHu3C86HiTGp4+v4wkwbwvQjhdMnZNDU9NSqV3Dx3b12n5Y1OILxfv59svdJCQSCebVNJJEKeCYko4QgGFjB6lpaLyAMd2l6J1tkKJioilHNLLeeFmA3O+8HLN7ZWo1GoUShsKlR1J054Wbcy8Nx90ehkFLjoX+nl3duhfcTb+n4hYLEa81swJKUpusBuSJFEjKulMH1pI7XAnnDjUWxl+tpqrrzBSdCLGg0+6cRyzkOpPp0i/mUhIIkgAK3aiRDjIdozCTGs6k0YORexOzkd/y2rYgm05/rOZIbu30bK1jFIpkZmu5KkH0+jeWct330cJ2Yv45duMuiTDXbdCRVWcc68oS7paq+DAkSgatcT7MzMYe0MlqWRTpTxGq9bNl744duwYBblQtE9FWd5KrEZ4d06Aj95saLx4Ci3yVFQ5kkUAG7eGeezJIDmRjsgiyJ2PHGBQ32RCate+CE/OrOGL97MaPDNbdoapLtaTK2lxiWouHqNBq1Wg1cKM6SlMvDbK4WMx7DYlb72n4PD3TXMLGrQYjAKTLcrwEVr8gRIWLwvTtXvzzTD79OlDNKZmwiUG2rXVoFA2LSGUZlPQtbOaJZ+eHqNoVHDhNWV4fXD+1WV89nZWnXRbOCzz+mw3K34L8PKTdgx6JS+86WLhh9mUlce57MYKbrzKQst8NTv3RnjxLRcZdiU/fplbx4tkpqt4/+VMvvvBzyXXl2MxSzzzag0zn2hYQPPqe26uG5+cFBcu8aHTNF209HcoFAr0eoEv4GGTYgU5ihZUxasxYCRGBCt2lChxUYVAJk4MbXlHRow5wLNPmLnoPAObtofp0FZTj/g8hRb5ai6/TMXCd/fhETXktwgyqreKvQcjdG5ff82n1yv47os0OvWrwJK1iwF9tNjsMrnZas7qpqHohJIbb/fgcslUOgWF05R0Gepg96q9pAfb1RW2uJTlJFrtpX8X6YwThE3hXyU/W7duTevWp40fVCoV06ZN4+jRo1RVVWG322nbtu3/BvN/QGFhIUIVwWI6vdgUQjD5oWo+fC2TB55yMOeNTGRZMP7WCu6fksqFI5PGMp7aBM+94eKnBYcxuc/CFmpD6GgWK35dw4uPJ9s8v/zWx+MzfAQ9WkySGaH14Y2puOGuKpBNHDnWdMBwexK0aakm1arkpqlVDO6nJ82mpLgkziU3VHDZhSYmXZ/czVQ54vgCCfypRzjqDtGWrhyUzkzr1VUZolO4oF7WLSJCxImSLjXcsBokE/6qAopKahgwSGbfN26MmPGKWqbN8FPYWkOtP4HCVsOWqp9RxnXk0qbBcfSSkbK9aXz6ZS3TH0ipIzbjccF9j3mIFLUgVR1izfpyVn+b1yCrnZ+r5p7brGzYEiYWE+TnJhfEazeGiHi1HDiw/4zIz2PHD/Prz7UYdBL9ejWcQMqr4rz0hJ3r76pk+lRbvcqnSERm/C0VjBtpZPP2MIuW+ph2Z2qj5iXvza1l8g0p3Hp/NQtmZ/Pms+nceE8VaP6gotyAKmokpvGRVRBh+TuptCpQo9VIfLrAwx/LCjh3WA5bd0Q4dCzC23M8rPkujx7DS3hnTi39e+sIhmX27o/hd2kxVXei3LgHR3VJs8ehRUFLops1RGxFLJ2TQjQWYNv2g9jTFFw6Jukc9/r7Hj5/6Tj2SMPvVSvpaJGjwRtIYKpour3UhIUqzSFa2kyIoImqoBtrCgQjXoxZatq1SRJK48f5WLRwNTmhTrhlNxFC5KlbY0k3QUYbXv9IgcGcJO41apl2rYIM6FlJQU4t1046zBdv5OHzywy/zInf1/xK4P8m3DTlRmY++XI9p8xKTtCZxp+fFCmNg2InLWlHXqANAbyUcYwECfaymTaiC0pHPhdesYuBg+pr9c6YbiEjo5YPP15J3G3F5xP4qEWOJygs6YadbCRJIp9kHNrLZqwWKCiM8dg5etwuA+deUUFhKzUH9krYK/qT+5frDm0McNG4P3noQQ1rN4R48PERjXyCxmEym6mhilHdNQ2q+JVKiRnTU9i608GhmmpsZNGWrnjtm9BqmyaRolGB6uTnv/4aHdf9sJPuYkgDPZ8Kikklg2rpBO3ks1BLGmpEJTdf2fSCbNwlBl6dVYlRq+G5N5wcL07QrbOW7AwVR4ui3PFwNS9Ot/Pi4zYW/NB8vT+1Wk1pZQyNWsKWqmTxUj9LPsthaqScX1dUEK6y8tp7Dt6d2XBBKcuCH38L1LWw5+UqUaslVP+wCopEkwTA32P8KfgDMlt+blFPI2/CJRaGXVrKyt+DBEOCyy80kWJRcPBoDKVSwudP8PQrNbzyrosuHbWMOlvPpu0RPB4PqampjZ6n0XP71ew5EGHwydbR7EwVbz6bwYb1DuL746gkFVWU0IFejf69QlKiqE2S0L266di0PUw0Co9NTXacrF+fIEdqfAMVI4oPNynYyKctcaKUUYQOE3/8HuaKA5U88UAqF4yycuiYiS27jfyxRU/X8011ZlrxGgjvhZgDamtq2a1cR5vCBP8g+fRfDY1Gg0yCsMrDX2V+JSRS4zkNzNpETI2zpuluG0mi3jrgwOHkc3nb9Sl89UEWW3YmK5T/SnyewiWjTXz/c4B5C/zM+iCMypuBHDQw9c5qWnTQ0Kmdpu6Z6dVNx+KPc7jounIG9dHXS94+PS2VVb9XEDuzpiCUihBvvJTOXY9W8+ZHHgJuNV6Xtm6D7jTvo3BQJS8+baFlvpFoVPDVdz6ef2ENcmUOGeRSi4sgfg7vV3LTFTrs0Q5UcoIsWiUT4icfaaWkIp82KISCI9ZVLPzQhjVFwYWXb6LKmdR8NGFlDxsRIrmRjxAihTS60BeFpCBFpFHCEVpIhSjVB1k6P6+uKmncGDP3TU7lnHFlrP7t5zMiP3v0HMRvf8xDCJkb76kkPU2JViczYnDTG8R+vXTMX5ysJIpGBR/Or+W9lzK4/q4q1H+ZW5IxTeKBu8z8sOIAroNqUuWkpIE12IoXXy/ikvMNDarLQiGZ738O8NNXuajVyQTRXY9WY01RIklw/ggD387NwWRUMPZ8E6v/COKqFTz9iosqR4JH7k7luTefYvz4K5o9DldOmMjK5WvZuCVG+wHHyc/V8M6LGXQ/aXS692CEyfdtpLoixshxZVjMCq66zMy4Maa6+/TdTzwMHaDj/fejmEnFZtLTq1uyc02SJAb309O6hYov5rvoxQhU0qmJQ0trOuEWDg4pt3LvICNXX2bmwOEYn36xn2Urgrz6XAoD+2Rz8JiJ5asF1tR04gkTIKFUJChsGaRHp0o6tvXzzKtHOXgkgtuhxOsB5P9NBDUGtUpJtDaVIp+DPlIyRv2VqEyV7FhrzmXPYgcP/uRCxNQEozFMWKhWHScclujN8HpdYhnkUiwOJYlsqRCjCdzeMtISDQ34UuQMApKKH75Ib/AMjD5XQ0GOqkE7dHamiml3WXn6FRdmkwKdVkG7Nirue9KBQiGjUAjUVj/t2jef/AwGg1Q74vTqF2PbJg2K8o5kygl+XXMIs0mB2aSgW6f6hqHb90ZoVaAiFJKZOMlLTvkwao3F9DyvlPdey69L+CYSgqsnVzDhtkqefyyNNi01hMMyX3wdYOarEXKcQ0CCKBHat0/+zfETMe57wkF6mpKuHTUs/yXOxl0BourDWOKNF7tETNW88GQKl5xvZOXvQWa+46ZPTy19BzZ/nyxJEhazxJ03WxECvvqu6WrJHXsiBAIy1c54XeWuRpPsoPnkq1quGmtmwqQKCnJVGAyKpIGVLJAkmDajhktGm7jqUjM3T63CbFLw6lN2lv0SYN4iL/sOJuUSnnwgrdF99tgLTMz5opb572Xx+gceJt5dyT23WunQVsPh4zHenuMh3abkqkvNLF7mo8oRJy2taSK7MWg0YDbCrJlmiksdzHhKxhq31yv0Shc57GcrUSIE8RMvzmTy3ZVMS/ERIcynbzfsGDuF8Zfq+fjLI+jiekLxKLGYlkeedfLNJzkN9idzv/Sh9mYRMNXw3ONWIMmljL2mhtId6Vi9PTChIxsvE67YS9c+MrWWI6hzy0lElShUMpdcpOHeKXb6X1Baj2P8f4N/lfxsCm3atKFNm4ZkxP+iISRJQqeDb5YHuPvW5Ebozy1henTW0qpATTQmSLMpuXlqFW8+e3pyB7CmKHn5yXTCYQfLP91JrmiLn1qqqyTmflXLkp8CbN0kkeceeLrCJ5Jsx9gVXkd2Xpw9R6K43KkNqgsB3p7j4YpLzNx6XxUfv5FZryz8jptSePBpJ/MWeenbU8ddj1bz+gw7l1xXhXCbUKFGiYpAINBszUutVo/CXz94uHA0KqZ8CpZAAYsWV3DnZB33rCjluN+HTWHj6Yd0jD0/SUStWhfglqnVREMJlDWNt11nerqzePZePv/mGP27m4kkouzeKWF0tSU91Joi5R56tVE3KSdwwTlGZs+rrZtwIhGZGa+5iCgSrPx5Adddd32zxgCgouwgldVRlEqJE2UNyWmvT2bHnggXnWts0PKp1Sr4ek4O519VxlndtLTIVXHpjcns+KnvOJEQfPh5Lf6AzM1Xp/DHpjBjbyhjQG8d0ajAlBVFnxIlM93H5BtS6H/WX7R0YoLB/QwMvLCEjHQVOq1EZVWcn34LIEmwdmkeU+5z8cPyGMpwCppoCspUF/6svdh0MWpqmp/hVygkYkTR2t0M6Z8MzOcMqf87UyZa+PijYihvGG9CIkBBgZJ2hRpWfeBHR+Ntx2F1LbNetTLhUjO//RHisafB7ZHpP0BN8cnxD4dlXn06nWGD/NwzbSfamlYMGNkvWckkAXE9MSeUVx/n0QdDjBwc469KBxq1xIzXa/htbYjKqgRZuU3f0//N+HXlCoSQ6iVABKJRV/ZTsJCKmVT0khEDJuwim/1sQ5XqwZf1KxecYyQU1vLr2gBvfejmrlusSJKUdIWdZGbIQDXjrvBRQC+8uAHRINmilfR0EX2pTf+dX5eerqp76SkrZw2txFzRox5hC8mkSlp5P557aR2gYv68+dwz9Z5mjcNtk25l/twvUSkaz55fc4uL+O6e9CC9bqwi3iz+3NK45lo0KjhaHKPgpAZlnx46DJYQO2qTxg0p2IgQppwiZGTa0R2nshhL/DQ590/ePPEEGGUbh3cl6NAnxraVufVcVFf/EWTCpAoWfZjNR1+daNYYQDI5uHt/lBZ5KswmJQaDxLxFXt58KZWaaQmuu6OUI8Xw9TIf48bUj1P3Pu7g2sstdaTDu594uehcI0t/DjTIWJ+CLATf/xyomzv+ij0HkhrKarXEpu1hlvzoJxIVDOit47NZWUx93MGONRbWb3Yzcqie8so41hQFkgRtWmooLo2x5s8w140zMWyQgRnPTOO112c3eywSiRjvzAlyyzUp9eahJ6YZeXDqZnLd/UiQaFI/CSDk0fHpAifrN0d4b66HJZ/9pVJYbjxJHRURjrCbPoyo9xymkEaVKMXjd1Id8DDv2+5886v55BwYJy/LT7cOZXzwYRmh42aM3nwEgmrlcWwdqvn1VTvTX3Ti9sTPWBrmvwFWqxVJE8OSHsZfVlsXX8IEMdCwdDIlksd7s4sYd1HjEgJV1QnicYFKJSHLgrserWb+e1l1bfI//xbk2nFNJwlb5at58TkoDJxTlzDJopDQ3gAXjlvPmh/T6rTjNBqJ229M4bOFXu6ddDqG5Oeq0ehk/N4z6wqypZnIzY5i0Wsp3ZtKbrgz5WxFIPDhoVW/Cr6cc7oVUaORuP4KC107hrnkmiN0cIwhnSDbWUsXuR+WWCpIcETsppDGzbayaYFkOcKAPidblvURbBY1lYGj6LVqchS5HPYXIXNa595JBT7hphYXhXTDm7mD+e9mNmjHTLEomftWJtfdeWbGh+OvmMhFF7zF+IuNPD41DYNBwQef1VJZ3bRee2V1nNQUBdt3h3ngKSeRmGDG626GDtCzeLmPu2+pn4AxGRX8+r2dXkN2cKxSh1boCSu85EbiXH9XJTMfT6+TuTh8LMp9TzoYPljPuk0hBvfVM3q4gQVLfHz1QcMuhBpXggljzbz4eDJZ5XInuPaOSiTi7N69m65dG7Y/NgaNRoNa6LEEbJB9gp8X1J9vOrfX8sviTC68ppyl83KIJwRvfOChx4gT9OyiQaWW2LM/QlWFhKdah4ooJ9xBXnpD8PZLtrr7+ON5QVrT6S/E52mkSuloE2aef0THzFcdzH7HwgXnadEZE6ze3JNPl+gRAoymOLmZfgb1TpKdbQqCdWvDWm+CQEDm7AF6MtJU/LE2iLIRA6X/BejMUIYDtayt6xZIJR0HFWSedNNLvpYBweR+YSfriRElEk/Qlm6Nzo0FFLKdtaSJLDp3UFFSeoDwiTR0Uv2CpArLTqbcqm+0tdzlTtCnR8O12rJf/HyzPMB3n+bQub0WIQSbd0R45FkncRkiebvJTIljMDRf9kWSJMxmie0bNWQ6+uCimoj9OBu3B7HbweVJ8ODTEW6/0crY800kEoLX3nNzxcVmvlgcwFDTGpCQ8o4z55363iBKpcSCD3MYflkJDz7l4NDRBJGgCmVNNnmR/ihPPgd6DPz5Z4LzR8S59b4q5ryeWc8QKhxOY/SEClxbyrHJ9dfSMRHFrS2mW6dkvB411IjNquSN2W5W/PQlw4YNa9Y4uN1u1EpBqlWJ2aQgEBQcPhalsHX971gIwcx33FwzzszVkyt596WMurb+Hl20HCuO0b+3njmvZ3HnNCc71+SwbmOIF9500a6thteeTq9LmDx4h43V64NcdmMFOVlJDdB2rdXsPhBl6MCmE1A9u+q47YFqrrjYRL9eOt760MP6zWHyc5VMuj6FdLuKSQ9UJwsUVJCW3vz9YTQaxeuFfmcpufg8M9OedCPi6nrEpxCCvWwmk3w6S6cJZhEQHAnsJmqoTMoONoFwRGCQzFxyJUydnMP5VyUNoC++vpy7b7HSt6eOyuo4c77wsntflKhaJlFh5vOFfq69wsQTz9dSubENmdGWdfsVEykYawaw/qetKI0q5n1loNNf1uXvzfXgqU2uDf8N/KtR9corr+Trr7/+x9/57rvvmDBhwr952v9RiMViyEJQXhlnzfqkCPzm7WFGDEkGXllOiiN7ahP1iM+/4vH7UyGzjP1sI4CPbM9ZPPFSDcRUZNZ2b9DaqJMMdJEHUnsiFdmRyblXlFFafnpnK4Rg3kIf3/3ox1mT4PYbrfWIT1kWVDkSPHxXKjPfcfPKuy7efSmD9m20KCUFWeRzlL3EieF0Nl/L5LwxF+CQyv72qvhHdUQJCSEECRmqRAUtaIc+s5aOhWqOFkWJRGRGDDby2jN2TOYEcVtp48eRJOJBHVXFBvZ934ljy3tSVaohHFQQESEiljLSGiGIT0GplJAToNXAtz/4GHZpKfdPTiW/QIFW48TlcjV7HHQ6LZGo4K5bUvnoc2+jmheLl/mb3KhoNBJtWmr4ekmYZfNzyctWMmFSBVfcWsHNU6sYPaGMSETw3sxkO+0NV1rItCv59ocA776UwdJ5Ofz4ZS533mTluTdcrPw9eV8eOhpFo5V45qE0nn4oDb9fZs7rGeTlaFi5KI+CPDU3T60ilIjRuYeMJqsKn+0AkrUGiy2GLVVBx469mz0ONruNcuko+XlN52x0OgV6U+NlJG7rAe6/28AdtxhxpxxodBxlIUNmKeMvNqNUSow828C389MIR2HPbjh6VDDgghKuu6OScbdUMH+xD4WkoDWdUFqTx4iVgW8tBP6A+FYbn35WWY/4DIdlAgHBL6siLPooG71SR0Grhpnl/wUcPLAfBRIRcbo1WiCS31MTiBJGxen4JEkS5rQwzz+rZfuqAp5/LI3XZ9jZ+VsB/qDMi2/V13x75sUAOZ6+mCUrDsrJasKtVyPpiPuM9TaaCoVEIqbCRuNZU6NkJuLXIJyZ7Nu7r1ljAGC329FKWnbulEkk6t+3RSUxju/XY5HrVzumeNpz1/1e3J76iwUhBA8/6+Tmq0/LUdhSlRS2h0K6ESbIMfZRRQm5tKKTdBZVUhFG4+l2QRuZfP5F08Lwny7wEqoxoUuvZenn2fU2ogDDBhk4b7iRJT8HUKubT3xEIhGMegm3R+b8EQYqKuMs/N7PhEkVfLXEi9MlOKujiU/m+xk5vpR7p1dz2/1VXHhtGcMG6bn+imSMnPWxh2hU5vnH7Em346Jog3Nt3RnGblPx7icefv+zviHLvoMRrr29kgduT+WKWyv4eqmPy8eYuPXaFCqqEkx5sJpjRTE05gi52UrWbwkTicCj99hYPj+XuW9lsWpxHu++mM6nC3y0a61m/94/mz0OAImYoLJMwUXXVlDtPH0PDuynJTXfy1bpN2QS+ISnyWPUyA6++sbPn5tDpFoVdS63AAZzgoRoSKKUU0QBhY0mIDKlPEL4aSu6Y0qxICFRVV7JtElHefmRYm64vIa1y7XMeNtDu8u20mncNtoOKeP7Ban06akjNUVJepqSQ4cOndFY/DdAq9UiZOjbFyozNlCjKEMIgQ4DARrqpmglHTVH7Mx8s7bBXPfpl37cTiULl/gB+GVNkHOGGOrpg8bi4h8rx7/8KkbbwIAGleJ6yYiutDNvvl+/8qb/WTr2Hqr/nHlqE8RikGE7szqMocMv5JVZtZTtyKRtpC96yYgZKx6cBNMP8sJTlkZbm3t21dGyhRI/tcSIkkZWnRmREAIFyiYlFxSSgoBPhRCCUEhGqZG54iolPXspCcfilEZLMBgEMjI9GIwWQ905ejIEAybSs+OkWhtfN3bpoMVoPDPC//jx4/TrpeGFx9LrYuzlF5r44pumq55eedfDoqU+bru/irtvtbLu+3xmv5JBQa6aWR/XUlGVfObLK+PsPxQlEJTZvjuMNmHhLIZitSVYstjM7nV53HmTlckPVTHkohLOn1DGhEkVKBSQYVexaVuYC64u45X33OTnNP79zp5Xy32TrXX/tqUq+faT7KSU008Lmz0OHTp0QKGOk9ujgjtusjaYbyC5NrzuCgtfL/NjMSt54oE0rhtvpk8vHQhIsSgQUR1t6EIvzuYsMYL9yzsyeFQNu/Yl57pf18SwyY1LyUBS/1vryybt+FBuuCnAtBkOhg7QU1SWJD4jwSq2b9zE8uVr6dO1nHatThOfkYjMlbdVkojL7NkfZf7CIPZ4AUZr87XB/5tQeqyGjJMkp5NKhBBkUUApR4mJhvO5Q5SjRkOAWhQoSGvEER5OVhBio8KynScfNfHl3BQOmlZTlbqVKlFKlfoIh1N/pbBvNXfc2jDpJIRg+S9BBvSuT356fQne+tDDVx9k1yVbJUmib08d33ySjcmgIEqYqy61kJHR/A6Q1b8txaDWgqxC6vkHxh67mfuxnrVL83j4bhszn0hn+fxcvv/Zz4efe7ji1gpuuMLCT78F+G1NDGM4C5eyjFtu1DcZ+2ZMs2OxKBGVuWSXD8ERcZMgQbE4xDbxO8c5wFcLo1x0bRXT7kqtR3xC8tlb8lkWzoytOEQ5QgiEEDgp46h1NZNu1fL0qy4m3l2Jzy9zVncdHq9MeVnzE+NKpRKBYPUfybXaGzPSmfJQNd/+4Cd+0jTsaFGU6+6oZOhAPTdOSOGzd7K470lH3TFkWdT5MAzpr0NOSGzeESErQ0WlI8Hrz6Q36AIaNtDA4L56jhTFMegVxGVQSNI/FgckEoKy8hgff+ll/mIfFdVxdDo4VhRlz4EYG7eGeeD2VHp115JuU9Km7VnNHodIJIJep6pLeh4viZJJff3hWmrQYSDjb0UdkiTRlq74gzBvUdNabB/Oq8UXDbJnt2DwKBcGnYLC1mpenJ7Grn0RrruzkodmOJlwqZkVi3JZ8q2BnPYeHn62hvE3V7JocRRbpOG+SpIk2tAFf0DBmx94qayOs2NPhBvvruSZlz34AzLHjx9v9lj8E/4/qfz8O/4twdL/iSguLmZIXz17DsZ4Y7aHZb8EWPl7gOlTk2XPNquSzdvDtG9CgBiSCw+LXouL6Ek9riARp5W16yN0lM2NeqsknSnjFPj7c7x4PcMuriTbriM1RUHRiQT+cISu3VSs+iPENx9bgWSgmPmmj/lfhVFGTCRI4Itr6NPDQNtWGhYv8xGLSigBhQRRETqjtr6HHnmIsz7rjV3k1GXojJg5xn6yKGj0b7yGEm67RMtHnwbICnQmpvESJsALb0VITVGy71CUvj21PHqPjceer8EZd2IRtQ2qtGIiSiWldKMf+9lGKzrSg0FUUcphyxremmnio8+bDg7bd4cJhmROlCUoLo2j1ykYPcLIz6vC7NwfxO12Y7PZmjUOvc4aTnnpHg4ejuILxLn+ripuvsqC0aigV1ctGXYlFVWJf9TzzMvQIkSUn38LYjAoeO5ROx3aJlsY0mzKegFdyLB2U5j1y/Lr6Ub17pEUzB9zbTkd2qq5+7Fqysrj3PGIgwFn6TjnbAMXX1eBSp0kga68xMyVl5g5Vhxj7cYQv64NsGtvhP699Py4yg9CwaDBQ5s1BgA+nxf0fsqqmq76i8cF7mAI5V8cVuMihtN8gAHnehnUN5V9h6KozUEO1G6jnehel72MigiVaZuZMd1QV5mxck2IO+8NkOHqQSzm4IYrPcx4NKWuncHhjHPVpGo83nKMx3NR2UGdm/wRMTDVpFDlLuBIsaB1fhCFAj5bEKDWqcZXI/H4Sy40nhzKioqaPQ7/VRBqBHEOsp2uoj+SJGEnmypKyG6ElAyLIBKKehl9r3DT7+woV11W/3mTJIlH70nj4uvK8NQm6u71wwcFuX/RGW5KpB1AFTfgdMXqm4okmt5AA0SDGpSymuy85mdz9+zZQ4GxDeqaGM/MrODpR6x1763+I4TS0XAsdJKB2JHeDBy5hcsuUzKkf7L68L25tVwzLvls/hWXX6biqT2bKAwOpEBKupsKIXAry/BbDxN0KQgKHwbJjEbSUllkrcvk/hWHj0VZsMRPZTzKuH4NtaBP4cYJFq69vQK9ofltLLt370aWJdq1UfPDqiAOl8yPX+Xx3Q8B7psWIDPWjlW7bMTUAUK2Y/ToAHpdnHhcsHtfhO27IixfGcBZI5OZLjF6QhkguPK2SkYPNzDhUjPxeNK86M+tYTq0VXOsWDD1cQcCyMlU4/LEadtKTdtWal56x82UiSkMH3R6g9q+rYbxF5sYcnEp55wXx2hSkzge48Xp9no6mJIkcc4QIy88ZufZ113EYme2HJPiKkLxOOt+Fwwb5UVvCxKNCcpLIRZKPjcxIhRrdtE5OqTBPRkQXiKKAAmPlt/XRzCZk63Pp7Ltk27W8dZTh8gMdqr3dx6ctKBdk9eVSgYJYpQfqyQrPYvMnCxmzs7CoJdp38pPx7YBOrX389HbyXh4wVVByioSZKarGT7IwOGjXsrLy+nYseMZjcf/dJSUlKCQVezeF+ecUVpy04/y9nt7kCIGIgQbdUnN8HTn3Xd/48uvq7jwPB0KpcyyFUGqKiXUKoknX64hLU3Btt3heg7gAEP66/nx10AD7VaAsoo4foexbu78O2xyNj/8tI9nHj39WpUjgdVSPxbM+shPyJ/ctJ4Jxo2/jn7d36BHonPderYF7dip+Y0cnZrC1vUTQZGIzN6DURQKiT69NMzdvwaN0JMX7FH3O0ln4n+uKpGJI0kS8xbVMu4iE4sWCFIrzqKPlJxbotEwh9hJEQdpI9V/boQQaPX/fHyjofGChqbw2dzXmfFg/ZZIe5qS9m3VPPqcg2cfsdet7YQQzPq4FpUyaQq07vv8upiQYlEydXIqdpuCs8eewJ6qom0rDZl2JRu3hykrFeQ7ziFOjLT8IEP6pxOLCbw+mSsvMfPmh260WolP386qd788eEcqkx6o4u9bPiEEL89y07qFion3VHPlWDOXX2jCZFSg1Sq49EITG3bsavY4pKamYrZHGNjPRM+uTY9hzy5avl56mhiefIOVa++oZNGH2bTqWkkH77B6SZ0McomW27nmpjXsXJ+BVgNREihofE0gk6hbf9iqenHEuZ2pU1RkdKjAaLGhMWTSa0AmiViCKdNrSEuppUMbH1XVLrbuDDPtThtdO2p47nU3+/fESRBg4NkDmj0O/02QhJKWtMerKcdt34zericSFpiqFOyoXUeWKMBGJnFilHGMID7Uxgj5ge6UcvQfjy2kOBdfHqf/WSkcPxHjyivVXD8+zvbdx7GlKhgx2MaESZVs2xWuZ5YohOD2adUEfAr+3rjw5bd+br4mpVETnhSLkivHmnn/Uw+btofoNaD5bc7lZUUcKQoz80Uj4Zget0fToNtHrZb44OVMugwpoeyExMwn9Hz3UwCzSSJODLRhWrVoev+Ym61izZo4MX+CarahxcAWaSUtRSd6cnJtIaDUvYKRZzdO1qdYlHRoZWBPRQUndDux2xRMGK/nzlvt2NOSg7V2Q4iJd1fy9Zxs8rJVOP3NHwej0UgkInjmVRfnDTeSk6Vi8cfZzP3Ky9iJ5cTjgpLyOGaTgjefTRYn5GSpaNtSw659Ebp10rJqXYj+J6XlJElCr1Yz9/MQppQ4l4w2Nbqu/2NTiNLKOGuX5JGXk4wdb3/k4eulPq6+vGFBkhCCpSsCLJ+fUyeJB7BqbYC7HnMwcqie/r30HDgS5YvFPuIJgdXafN7EYDCgVguisWTQ7dFNzYEf69+MVZSS14jk36nPnSNaUO08wrJf/IwZVX99v+bPIKv/CKMLZOPZ0JoIhymujXDzBB1xtZ+03ARPPJLKZ4u8ddXPu/bEKDtsor1rBMd/cBGSiprcI2klHXERY+ESL6WVMbp01LBte4JwUEKlhtra2maPxT/h/3Py0+v1ojkD8db/NpSVlZGIKwiGZN6fmc74Wyt57Zl0Zs/zcvkYM/dNtjL9RSc2a9NfXTAo44uE6cqw02ZBCQjG/exnK51FX3RSw5JsNZqkkYWvO0fk9SjLhnBCVUbEfpS5s+zM+TLZTnOqxe6GKS72rswjO1hYdyPHRYyXn99IIu5l0TIvyAo8ONEptBh0Aoul6Taqv8NsNqPUK9ka/J0sUYBApoIi9JhwikrsUv3MXVgEiWcUkZVpoqgsTPsxe9iyM8yHr6czfFCy1V4IwXc/Brjh7ipMRgUvz0rhhkl/YI+0JDPRCgVKnFRQThHt6YFBMtNV9OOAdj3hWByNbMRmj3DZBVls2xlh4RIfV/yNRIjHBY89X8P+AwnGj0nh3ttSWbUuBEBlVYKDh+JkZTWedWwMBS3a4fXJaLUSha21FJ2I1enJTX6wilBYRqNW1AXwxrB6g58hg1QcKYpS65W5fVo1Cz/MplVBQyLx9dlurrrU3Khgvk6X1EoaO7Gc2a9k8vBzThZ+eDoT/uzDglvuq2LeIi8Xn2fkjocdaLUS5w03MHKIkWpHAqcrSdQ6D9vZvHkzubm5Dc7TGHbu2E2rFiqEIs6+g5F6JfGnsOC7ANqaAvayEY1aIjtdg9GS4KEpeq4el8rmHRGunxggo3oIWtzs5E8QSZogMzfOh2+nMGRA8tlwexLcea+fvMphRAiR0+MALz9jr3e+dLuK5V9k0XvoPvxbs1FICiQtqDJAfdLUw25qy+OvgU4jk2L2smlTJS2NrYlH3axaewRLJAu/VNysMfhvQ1a2hQMOLyasbGUNremInWz2sgmN0JL2lxgQEgH2saWBxmHYVsTdU5qunrjsQhM331vFBaOM7N4XxVEj1+VJlSiJijAaqfF286jaS152/edfa0yQEIlGSVMhBFERI0gVWVmZDd5vCpIkEU/EyAoVsuTTEOs3VXH/XUZys9Ws3RAiIeRGk1pmbCjLBrL+zz/IyYphS1XyytN2Hn3OiVopcf5II7XeBLPn1XKiNM7KZWk88tRGjh9WopQ1JNRBRp6jYtylVm69TsUR3166iKSOXYarFzOf2cKXC53cdosOk1HBitVB9h2KMHWSlbsf8JGb0zRxbDYpKK8SPPTonc0eB1mW8ftlFBI4axK0bqGmqCTGjGcSdA2OTI65BMTtiKoCfv56K48/H+XF6XZ+Xh3knvsD5LjPJpMAPvkw6akR2rSUKMhTUVmd4MmZNXQs1KDVSlgtCm6+OoVe3XSEQjKff+NlxitutJKWtd9nMWp8KVqNxPBBBsoq4qxal6w4GDZQT36umqmTrPy+IUggJBOPi0ZJJIBLLzDxxMwapH9oT28MsUQco1JHKBHFV2nmRGUUCym0oz1GzIQIUMwh/MJBSeqf2N1d0WPCjxcXlZRRRBe5P2asHHccoMpRyeMvulj8STKe33iNiV/XVLL79yg2bwe0ko6YiJ40i2loAnEKAhkJiYPbjmCQskAj8LTbzc035bL/iIkd+5NrAJ1GpkWuH4VGy/vzvFRVl5OfraTKkaBFi+Zrnv23oKioCCMpOFxO9uyXeGBKKt8vjWE/NgSvcLGbDWRqbZBWRUKKI5MgFpOIu03Ej7Th3SPHyKYFFlLJaLOZb7+0kZaq5Pk3Xfy0KkD3v60dzhtm4I0Pku2Rf6/k2bkvjIg2fb9KkoT4m1bhR5/XMnFC8rsXQrDg2wDz5gqMOiUud2NHaRomkwmdKqUeUaWRdOTlKFAZQnUuurKcJNlWrQvRr5cOWRasWhdk7BgdWWlqVrxb/7hGLNQKFylSw8R0rXDRu4+CrTtDvD7bg0GhJ7tiaJ3h4alr6Cz6skNai1s4SJVOG2XWUEmoLEIsJuppBJ9ClSNONH5mZg41NVW0bZUcg+KSGO/OrWXvwQjllTFGDDZw3pVl9OiiRalMGk+NHmHk+3k5jBxfRjTasLK3TSsNOZlqlnyaU2/9t2pdiNvv2EhKdTcG9lSzeJmP9z+tZfQII3k5KrIzVJx/jrFBjFMoJD54JZMeI05w6cQyhg8yEI4Ifl0bYvRwA1+8n82o8WVEIjKX31TBdePNXDvOQuf2Wrbsbf5eIRaLkZWpIMOu5ERpnAFNNBSVVSZNXk/BbFIgBCxaEiAz3qbRanaNpCV0Ioc+I0qJxwRR6TgFtG/0+DVUkkuyvdQsWSGhIrOmD/wBQSCkBWW6TG1GNfZsC8FYBtv2g1qT4LxRQaKyn1DEz6yX1LTId/HKGy5atmzZ7HH4b0Jaho0yxVauHCe48+ZsZs5yU1kdp3svJTt2Bykp2YOt1TGKjkdJyPDcdDNbNmvZv9iAmVTcOBrt0BFCEEtx8NxjybW+ySCx90CUs7rr6gxwAL54L4t7pjuQZUHfXjqCQZnf/kiSZ8FQhPfn+rj9ptP38MEjUW6/MaXB+U5hYB890ahg/jc+rry+Q5O/93ecKPHQs7uaS8cYGX9LBR+/0fi6Uq2WGDnYzNL5Zu58yEm5M4ZBD2XmbVh9bVi3Psa5wxo/x6atEVL9haRL7RBCcJDt5NKWnJOt1AkRx60rRqWL/mPi32ZVkENLrH2q+Hlhwz3wkP56lq8MsHFbmP2Ho9x9/+3NHgefz3ey8EYwaEwJrzxl5+wBem67LoWUFCXzv/ayclEeVY4E9z3p4NO3k+fv2VXDgcNRolGZB55yMHyQnvmLvYwYrKfWI7F6o5dhg3V0aNtwvhNC8PSrNXzzcU491/aJEyyMvaGcQX319eZOIQQPPePkuvHmesQnwIghRu6bFOf2h6oRgFGvID1NwYEjCVJTm75vGrsmlQqWrwxw/xQbV11mZtZrJWTHT6+p4sTQ0HSSSCDYuF7i2P4w7xSGuOl6HSqVxCdfejl0LEK0NI/WojN72EQneqOXjXByDg9Xhbj97j9o3THBvoMR2rfV8PTzAXJdSXkci0ilXBQ1ul85df1KFETDWr6ancWOPRHmLQhQWChxokwiLy+v2WPxT/h/TX6uWbOm3r+LiooavAbUucCvXr2agoLGq/b+F0m9hs3bo6TZFdx4bzXnjzAwfJCRZSuCzF3gTTrU3pzK/U866on1/hVzvvCidbZq4JJukEwUiq4Uc5D29Kj3nhCCCCHUaFCjIRKTUfVZy1UjNEy6MQ1ripLWLVWcf1UZW3aEUShg5zoz2aF29W5ilaSmZe1AnpixgglX6NixUaYNbTgotqJpQh/zn2A0mggEQ1RJRWSIfFrQDhfVHGE3DlFONgUoUOI3lBG1ltG7h2D2515+WpCDxazE5U5w9ZRKMu0qOrVPCuJfeoGJ/YcjbNySXAyuXq5m+CWHKfUWo0RNKul0Z2DdQihGjPxWcSIuC7rqQnT2DUiSxFMPpnHjPVVs3BbmtutSyExXsn5ziCdmuvCV2Ih6IuTlKohEZI4Vxdm0LcSmbRGiQX2zdU8hWcau1UiUViS45ZoULhl9+nuVZcGjzzspKYvx0DMOfvwyt8Hks3VXmNwcBZ+9c3qyKS6Jcd2dlSyek036X+6hHXsi7DsY5f7JTWeaBvXRc/BIlA5tNWj/lsVUKiXmvJ7J4ItLeGO2m+lTbVx6wWly6PorLMxb5MW7SKa6uvkSCACuKjdGtZolC+1cc3slH7+RSdeOyQAuhODHlUGefNZHQPKRpc5GY/Pw60+mes/I7fd6yakeilrSoMdIJnnIQsaNg/Mu3VtHfAK897Efs7MDSkmFL+UYLz/Y+Hem1Sq44nIt371WjZ0sRARiJcmfWuGiMn07XbtlUJOwUmNII79VB2gFcjwLoyGLNc795GT/OwH9fxpqairJpoDWUkdCtqP0O38f3y+PYnDbqaKMYnEYPQaSlIyfDvTCKP2tFUkV+0eJinS7ih17I/gCMvfelkrRsTA1v/kxSCayackJDtOWhtpjPty065xokCS4ZaKON6cfJl9uuICtpowYEdRo2LRhE5MnT27WOHTt2hW3ooo8ClHXZlNUXsyGrSqi0TDdu2j48bsicqItG/1br+EET08xMfaCZNzYezBCTYWW2c/k8MYHB+jZXUVOlpr7pqTSpaOO77/S8ulXft55348cULFqdZyS8jgq7Jgxs5lVtBIdsGDDUNOGo/v28eZ7Xi6+UM9lF5p4cXoar73rQ8RUbNjUdO/P/kNR3B4YMqT51d86nY5oRMG+Q1E6ttMSDMmMvaqGTMfgBmSzJElkenrw8hu/ccWlRo6fiGHyFWCRrIAVe00OZXu2MuXGKGMvNPLuJx4uHGmkfVsNU59wsHhOdp2el16v4NZrrAw4S89lV3m4/zEPfXrqaNdGw+QHq/AFZMaMMiFJ8OjzNeh0EtPvTeXn34L4AzIZ6f8skWI0KEhJbdXk7zQGrSmK2ZeHjIcaqsggl/ZSj7r3TaTQmT4cje1DmXqUXd61iIQSC7ZkdRJq9rOVQroRI4KdbI78GeHeR9w886gFi1nJ57NtfDivlkefWoUc0qNFh4VUqiglu5HuCyHESV3uLLSc3ChGJY7sr2RYnwi3TdDgrlWx97CJ7XuM/L5JjymlA74opNhljlU4Cfg3YDafof33fwHMZjNhOUSWGY4cSTDm2jKkqB6riGPEQmp6jOtvczB/YYRgrYKcLDXjLtUgSQlefHMnSrcVJxXU6I/y/VtJZ1qAqy41Ew3Dky+5+X1tgtxciWvGG7GlKvnglUxuua+Kc4YYuOISM4mE4NMvQixaFCMoJ+q09v6OkAiQm3u64nDuF36W/xRl904fqakBDhwLoanJRxNTEkk9Qjx0ZhWPAEp1w0olyZ/KldckjSemTLTywFNO2rfV8NNXOXXXOePhNF55101xaYyovQhqThMgLelw0tW9J0bpNHEREF4OajZii8ncMz1IxK8k4EjFLjW8bkmSaCO6cNT0JwGTkVhITXVtCIU2zLld1Tz7uounH6pf0SSE4K5HHChofnsjQE5OPseK91PtTPDMqy6efMDG4H46pr9Qw8tPpiPLSdJFFjBjWlod6Xp2fwO790fp/TddwhfecrF0XnLt/FeMGKzn7rtjvPdMNbv3h3H54YcvcuuOt3CJjxuuaJysVCgkxp5vZEg/PUhJvfN7brXWmaqcN9xA+zYafvgihZvurSI3W8W6jUF69+nX7HEoLy8HBBq1gjfe83HFJY1XaX3ypZe3nz9dFRyPCxzOOL/9HkUfzGhyQ54msjh4sAqTJYY+8zj+yqwG3WLF4iCppNerhv57gkhEwF3i5YBjGxm78iGnkndfa8eRYgv7jhjZdTCZeNJqZApbBrClr+aHJT8ybdq0Zo/Ffws0ei05vUqYdlc6199Zyf1TrKjVCrIzlXRur+XPLSEee8GZlLOQ1XwyN47PnyCkPEJ+ogP72YpFpDYgvEulw3TsJBh3SwVqtcSRo3ESAUODggtbqpJ5s7J4cmYNM5+V0JgSWEw6vjukx+4q5KVX97Nnf4SH77GSn6tClgVlFXHatmo8aVRaHqNdGw3tW2vYunUzAwcObNY4SCLCXbdYAYjGxD92AGZlKNBoJE5URLjnthT69dJTdGmMV98+wBffxLn/TjMplvrPfiwmePmNANZgH5CS8S0sQhSKbiBBUPipyf2TqXfrWblORXllnJyshryEEIJd+yNI6hqm3dB0YmPCWDOz53koLkk0ewxOHT8WEcQN4PEmWPS9j1ff96BSwkXnGfn+sxz0egXZmSoiUVHHnxSVxvl4fi1tW6l57Zl0zEaJT77y8viLNYSiEj++n4XFrOS5N1zcdHX9Z37D1jBd2mvqEZ+QTKrMeSOTW+6vIj9Lw5jzDNS443z7QwCvL8Ha7xuXObt2nJn533jR6xT07q7lh5XJzgulsulux79DpVIRjggCQcE7c9zceXMqnXt58GyswXrSwNJECh6cpDfin5Lsei3hrPhI1E4NIUeQ5zdVJo2tEnZCKcfQCRPbWUtHeqOX6u+LdZKetIq+qNptZtKD1fTrpUPlyamTx1FLGhIi3minCoAbB6lkYJGtjLthL/uOhMitGcCxwFYU+sj//5Cf775bP3W6efNmNm/e3OTvazQaxo8f///2tP9j0bp1axzOBKNHGSitiHP5GDOxmOCOG1OY9UktF19XxjlnGxkzysjoCeUs+zynLtAIIVi+IsTLb3lpHx3c6ERukWwcEXsavO6kghRsCGRCBMnKlFDqo/TpbSTFoiCREGzbFSXk1XDPYzW0zddjdvVq9BwKSYE1msfniw9RKJ9NqmSnlehCmbztjMdDxGXSpHRaiy51i5lcWlMrXBxiBy50RAgTV1VyzcVqbrgypV722Zaq5L2ZGTz9Sg1z3zpN/t16TQoff+7n2+UBHns8TL6vD1qMuKnGjYNdbKCj6IXfUIbIKaJXFyW7v25NzFKJlqReiVotMW9WJhu3hZn1iQdnTYI2LdUE/n/s/XWYVHX8/o8/znRvzHYv3S0gCAZiYitgYit2YYsYKHZgYKIYiIUiokhJS3ctsd2z0z1zzuv7x8gu6+76gev9+V3X7/r4vv9SGM7MPOecV9yv+3nfTi02d1c8xu1cf3US78/2oarszLiLa5EUC6l2O/F4HM2/xQwfA0VR6NfLQHGhthXxCYmF5YtPpHHulTWcN8bMeVfV8Oq0NHp31xMKKXzxnZdvF/iZ92E24bBCRXUcm1VFYb6Wpx5IZcKtdbzydBqKgPm/+tl9IIrNoqK2oeP2rLrGOClJaj7+2sPlF7TdpKpUEmNOMaGS4KffAvz0W4CZL6Q3L6ivvcLGdwt8GM3ihDa5kWgIg9vO5197+fHTbCbeVossQ2GelrLKOCpUZGRKeCN2cgL98Ne7uPCa9fw+L5vkJDW790eIN6WgQUuTqpq4PdHyqnbmkBzP5pdf4zz/eMtmbtXqGLZ4Jkgg9EE6F3asdOnTW833miAcU7a4iHGQHWQ1FnFgWQwDCunoUPJA2zOOLklDKGpHsTiwWIqOuw7/JYR9gq4UJU4DVYL777Rw7ZUKN1wbIc95MgJBjAgatPhwUy4dwCZSW/vQeVNYvqaO6ye2v4BYtS7IZ29nkpqi5t4nGpl8fRJP7tpGnmMkdjJpoo7DYg8FdEUr6RIqHlUNpZodfP9q21P2YUO0hNKOUO+XsQe6oZG0yCJOLRU0UUc2hdRqDtGOnWKHMBgM2OxqGpUS3KZyFnyW1Uz8A8z6qAZnXQWpsdaEVEB4KYuU8/LrGr77IUpZhYy33kxW4yj0khFPpZ3qtL+oqArhcsuccYqRW+5xsWlxGmm+YWgkLUIIqsqbKGcLarRo0OHBicu+h0vG6Zl8i5lunVsWs/G44Iuvw5hJovpIlG27Im1aEYUQPDTNQW2FoK6u7riV8EIIJBXIssLe/RGyszRoJX1bwvtvqCUNEa+JnXvCzPvZh/oYjyNJksj09OfuKUvZdSDM0pVBRg41smp9iIfvTGk3yKBPDz2de8T5ab4KnS1CQWGEByencO6YlgXgxIutLFkZYMqzTaSlqnC64xw83OJRW9cQZ83GECpJ4rQRRkxGCZ9f4Z4Hji/86igMBhUxX5wYYdSo6Ezvdl9XSDf+OlJKHp0ppFvz+CaE4Ah72c82krFTLPUAL6z5qpIRfxzCmiwTiQoaXVG0ITv9pOGERYj69A3U+hpJDaej/0cHSRWHScbOYfbRiUTbelzEUCSZcVc0YbTGSUuTsKeqiUQFT92fikwmP/yeRWWtAVtSBlqVlrKyMjIzj18Z/V9Az549ESY/WslAkkHDey9ZefVdF+V1h9BbI1x7nZo33oiRGx5AZyULuSHO5wfLKIsfJk/VjUy6oEKNK9TIdTfuYeqTMh9/FqK8RI/TJ5FNd/7cnUpME+T99w5zzbVqHn/QxlWXJPHIsw7e/9RHkpyB3tmVQiWLOHtopIaMf/iJCSE4otlOf3WYex52s2ZdFOHIpMAzhCbvIaqslej0KiLGJuLWEJFQy7/7N9XQP9F3UB+alrVWaSY5evPFl6vJKZBJTlLhdMvcdl3rDaskSUy5M5XLb6ohtdCNx9VI0t9+yXrJQG9xEgfYjqIJk5NsxRP14wkHkRUFvU7NgF4m6mpC2BR7h2SZhSTiMYlNa5P4bqGP1x8qpCnmRI678Ppkbry3jjtvTKa4QMvOvRGmvuSkvDKGzdB03N8foEevkTzzyhqq62RenWbn2ddc9OymIzdbgxCJg5X2OmRkOZFcHIkovDvbw+8rAigKpCSp2hCfR3H9lRbee6+Oitoo87/Ma6VejcXBaOz4t0uyqdBopVb2IC2fJfGbqNUSrz+TztV31HKwNMbceRcedx3mffMpwZDCb7/H8BzJ4M6Hm3hzur25xTgWE7zwlpMBvfWtLGoWLPbTq7uOPfsDeHWVWGLtK6yiREglk5SMWhb9mMJVN26itsyK5MhJZBlQQxJ2img58IyIMLI6SoN9EwTNGP25eDK3M2iYzJPjUwgEvHz0RZz5Cw/y+jOJxPBNO5Oax8LdJVayMlVs3fLP3IP/BUDAV8m0V1N4+NlG1KrEXqNXt0S6+P5DUZ5+KJWH70zllsl+ioIjMB2wYBExqqUj7GMzKkmwSSwjj86kiIzEAXr6IdJyfdQ0RBkz0sq9d1i45iY34SM9uXTSVua8n87QgYkDA1kWzJnn57MvwhRFT8HisjWr35Ag05nPwrkbOFxRD4DDKdPgkDl1RNtnQAjBvJ/9fPNBFtW1cbYe2HfcdcjLz8ZirgOgc6GWbbvCDOzbfqfSoiVh8vqF+OOHguZno39vPReebeaexxsZdnY1X7yf0dyufOBQlLse9KAq79mGqFJLCf9jR/YGlixIIS9HS7cuap5/w8m7M9LbjOVffOfD3aTGpHdjbseT9yhMRollK8NIomNv3faQmppKTNYwbUoqDz/j4J0ZHa8fBvXVc+BQjNRkNWs3hFj1cz5XT67ljVkuGhwy1423ccYoEwv/CPDYdAezXs7E51daEeC19XEmP9zA7ZPaHzOK8rUs/iaXrv0crFwsc8tdCs89Yuebn3wdt3zrVei1EhecZcZqUbF2Y5jq2hjiXzIO2oMkdCRZ4effAyxbHeLSi43MOLwRR1MOOaIzdjLZx1bsIquNZ3cFJRTT8nsbJBMGucWaaoOrEis6dBja7ZAAMEs21q5V0NlkyreZSYpbWs2VRXRnL5vpI4a1Ei2ERZBS9tGHYejQs37dLvpxOmbJRqNsJyiCBAIBLJbjDwTrCP9j8nPy5MnN//3+++9z0kknMWRI254DlUqFxWKhW7du/1c++P+rsNlsKDEd+0pi9O6h5b3P3OwtidKtkw63R0EWEI0ppCSrKD0MI86poSBPS7pdxYEjEUIOK2F3Cqp/8akTkkJURNBJemQhU0s51ZSiRcsuNhIlRGeTmvtutbB2Y4g3PnDhdivUHkwm33MGfmc9i/btpl8HadkAJmEjyabCYfkLTePJZCi5lId2ndACNxQKEfFH6H0M8XkUSVIq6SIXM1Y6STk0pi/llafT271OcYGWBoeMoohm/6P0NA1qNTzxZJTshlMoYQcSEqlkkkY2DVSxR7+St160IoSJF5+DPNJx0EiPLjoWrwhyzhlmJEli+GAjwwcnNoG/Lgnw0+xUDqu3M+FiNa++42HBd1oKwz1Jpys7WQ9qcUJJtpmZmTQ44jz/WFv/k3g8kUYsSQkvjh27w8z82E1FdRyfXyEQUFj6fS4zZjrZvT9Kr246HE6ZJpfMI3elEAwpfLvAx4q1Qd58LoPpj9s58/Jq5v7oZUIHp+effu2lIE/D7gMx5sxsn7TIydJQlK/lmUfMrNsUYtLd9fw4O7v5eldfZqWyOsbKFfMZM2bMcdUhPTud6v11LPg6mfpGD1+/n01FdYypM5w4HDKxqIKjUcMgeiRCbkiloknDtXfVkZOpIRJRCLryqMhaztVXabl2YoKg/ebHUmZ/dgBNXS53PVrDO39P3CaTRBNxNGhRhS3sOeDntHaU1gDbdkdw2w6h8kloYiaiZgdlkXK6x4eSlpqGJv3vNvg0/h51E9eRIzL+gERdzf8GfLQHvT4xxtRSii8kM/vrAM8/nsL9D/t57fU/sTh6YFGS8eMhmHaQvl0C7N+3FIu3CItIwo+X2nA5L80MMv5CS6sghJ9/9/PebDfBkGD/oShqtcSdNyYx+xsf9z1k4YmpS8iOdyFLKaBRVcl21QpsFjWpdsgrEHjXZHPZDTW89HQqo4YZCQQFX/3g44dffWxYksWKtW6mTV+OswmEJDBIenoHRuHBgUMnaHKf2EY3J99Ir1G1rNoYaUV8Anz8Tgo33rmHcLQSbUMRKqEmZq/Gp2okuTGL4J50yvfYMGLCImmaFyI69BTlmdh50MuajYlEyw1Lksnx921+jSRJJJPGAHEKB9iOhERXqR/1ssBgdDcryCCRVnvNHQ0Ea9JRDE00ONVMvC7CYw8bufJSE3q9ikOlUR6a6uTgphQkXHz55Sc89NATx1WDoqIitDqF4kIdFVUyP87O4ZQx/94z6/cr3PtUI1debGX2rtYEuEbSolYMnDHKwM1X27j0hlrsKWqmP96x19S4sSbi8QCVW3JIHVDfivg8irGnmvnqBx+9e+iY+qCdM6+o4vdlfn76PYDbq3DOGWbicYVbHqwnEkmM01s2r2Xs2LHHVQchBElJAofHRU60mDoq2m3ZlEWcErZhwkqR1LpVU5IkOoleuGhoDo4AsMfzoTYfahP/HxAHAKhJW4uU4iQ/Q8WphVrWrV1NtDYDWySHKBHqqEBCRYwIhXRrDlas0ZaQXxTng9fT6VqsY/UmLfMW6Miwp/HuVymEoy3PpM0Sx5ocJzk5+bjq8F+C2+3GYpEoLxfceI2OM0ebOG2EkXMuraS6PsYXX+joHTw9oTyTQIWOjHA3TCKTI+wl529FWioZJNfbufv+5WTHu+CnhsGc2rIJke2I+jxmz9zK7K9qCIclkpR0AhEXJndXFBQqOYQBEzWU4RcecilGhwEfbtz2Pdxzi+CTzzW4VvQnFSsxItTnrmb6M2YuPCehqD5cFuWBpyL8tVFCo48Tj8fRao9f4XLK6cN4YcVLFNiTMKaEUGsUXP4oNrOakkNxHn+hqcMWUICrLrVRWR3jd/0Oqkus6BxFSEjUUUFU7Sc5RaZJ8aMJZTIoOooIIeqq/uLH2XYWLQ1w342+VoedxyJEEK0WHM44ixbFscYyMWJnyW9byMqSUHRRVm+ow6BPkH8hn4agT4ftBAWwG9YvYt36AJ2LdDzxQhP9+xh44fE0Xvg7mPKs09qOTUIIFi0LsGFrCH8AVKpEGNVZp5lYsyHU4XuZTCpkg5eiXG0bdVnv7jo2bA03r4P/ieVrQkwa35YkEELw57oQ996SDIA9VY3LoxAIyCek8Fm35k8G9NGxZEmIqF/Dnz+k03dVBX16aTAYYM+BKJIET97fsllftynEB3O8fP9JNga9xNnjK/H9ldcmEBYSIW9FdKdXHweZ6VqW/ZLO/oNRpr+2n7WLrfQJD2s1/gohOKTaxpRHJCZcLLFrr4uHph3ih9ktnqiKAoP6ZzD3Zx03PWJFrW47FpbLArX2X5JT/sMQhDEbEwrm3+bmtlIben2Jjr/nH7WTkqLC5EtwDhpJS67oRAM15Ilu2MmkUdRQSzlRVZAsu5drrzLz5TzBojlZLFnkQJ8Wpus5e7jvjjTm/eTjiRccyEqC/BIxDSnJag4F/qJH6JTmRHghBF5c6LIcPHFfov36tofqaXLJvDHLxYSLLRw8EsNmVdGrW6LT5PwzzdisCdsGt/v4A3HHjL2YH39dw8C+Bm67LonHX3Dw3cfZbYJ5Nu8I0+SSWTgvrY3vqCRJvDotjVMvruKNWU7cHkEsLjhSKpNZPZqUdp4JWcTxSk1cME7T7HV56ggTW3ZGmHR3PVPuTKFPDx31jQlbpZ9/C+L1GtBnOVm8Qs3Zp7ffSffDQj+11Wry8o+/O/Lod8jIsHHuGSYefoZm65NjoSiCxiaZiuoYp480csuD9dx6XRKNTTIev8JpI00896i9eZ96+TgrZZUxbrq/ng9fy+C2hxq48lIrEy+ycvuUep552M6q9R2PmfsORlGQET4zR4646H6jjgOHO36eGx1xqusSdk4fzPFw+6QkHpjaiEp1YuRnYZGVQ0fcPHZfMp/O9fDQU3GSZDsaoWUH67CSjFofZafyJ8WxAdhIQSBopJp6qimmV5trykLGixMbKegwdOh7fBRS3MDQwTKbNrnwuHXkHJPRkCylERdxNrKUNJGDASN+PEQIkanNwmspQYRMqMPa5g4MnTDgjArKy8vp3bv9g/4Twf+Y/DzttNOa/3vv3r0MHTq0XfLzf3F8CIfDaNFy6HCAuCy488Zk3ni25RTF5Za5/p461q1T6BIfRGpDLvH6GA7iZKGjTNpLlHoUobRh9CGRZq0yhig1r8DtUKHFmFDMkUMB3ZoXwJEDIe6/fyMz3zbx1AN2AgGF3B61FCARtFWSl6zCd8hNCu0TjgGtgy/ey+Sexx24NJsxV5+JJNTEYrHj9nxdu3Yt6XLbNu6jyKKA/WxFJVQo/wcZldmkIhZr8TjavT+CTithLO/FbjbQiV4kSy1+jrkUUxk5xANP7CdHk0euux+SJKH3ZhMN1vPGB26EgHPOMCX8rYTg16VB7nnYjWTwohFRvvnWgEVOQUFhB+sopBsmrOR3zjshhcPAgQOprpVbeRVBIuX55vvrufBsM7NezkAR8OX3XubO99Gnh47de2TOONXAjfc3cNu1Sbw8teW38nhlbri3Hp1W4qWn0nnyRQe790cZcZKRYYMM+AMKT7+caKM6qoBSFMGr77lYsyGEcYfEuzPS21VHAazdGOaCsxKT14iTjPTpEWDNhjCjhicWx2azilBEEIkEjrsOp4wYxRf7v8TrVrHuuzxG/XkArRaicYGnwUhnepOBhoPsJCxCmLBiVGJ8/X4uDqfMxq0h1q4vZ8G8DLodExj28D1JTLgkxtkX1bB9Z5yzJ1Yz5hQTaVlx9qgPU6T0webpzPMvrePUn9smIvoDCr8vC3DeeXpq6w6Ql2OnoCid1ZsGY9SlcSwnIaIQr4F4I+yr30W2txNxtQ6/7/jr8F/CpRMn8vPMRVi6VFOMie+/lZlwSYRbJlm46Pw473xYwrKVYcorI+i0cVIUHd16w9CBVWikGoLROMvXBDj7NBNnXlHN84/ZOX2kkTdmuTlSEeWHY7x6nC6ZOx9roKREZtMGH6NH6dl1cA9nnmGjsEDNtRPSsf/9DO4/GGX8pVF8+4p56e0yprgcGPQSN11t45c5Oej1KiZcbOG7X7xcfK6ZQBAsRg0vT9uBKmTBYhX8y/lUu3C7/Lw428ZZ4xMJzWWVMVasDSJJEgW5ajLS1FTVeOg8bDeD+utYtTaC94gFK8lECFFDKalkUiBaPJoDxjoGDVLhjWp5ZkoqYy9uoqe/R7uKJqNkRiO0xEgkqWa4+7Hk81IW/HKEwkKJSFRQX62h2iHIjFlJym3kiSkmXng5yPSn4aVXHah1Mt5gFCGrsGv1qNGydfNfx10DtVpNJCw4aYCBwf0krBYVxZ2hqcLfxuYFQBEyWmuQpd/lcs4lTpLj2W2+WyAoM+NtFyqVxKkjTCz8w4/LrZDagVWC063w9EOp3HxfFbde2zFJeuOVSTz7moP7bk1hzYI8Ro6rYuaLGZxzRsui/uark5jzrYeSwy6WL5vPo49NO646xGIxFEUgq6KkkUMNZW1eExURdrMBLQYKOggokiSJPNEFPx4MwoQvbR8aqx9FgPCkkOTqjmQMUjyknndfSaNTYQFCCDZsDXOkwsGEu7yUlbrZsjPC4TUx7Kp0esono5P0xESUesMBjEVennlyMKu2WPjoOwuhsApJC74g6LRxhvT10aurn95d/RTkhOm2XBAKdbyh+K+iurqa/Fw1VTJcd1ViHvX5Ffr11bJ5e5TCWLd2A4hkZAx2H9Wa1WgDaST7O6GT9BTGe1PBQbozsF3LiKLIANbX/kFGso477lPo0jmZa27YTLrII5m05nEgRJASdhLSuLhonJ7HHrSQZFPx3mcuQgSxkIQjcxO/fJ9M56KWebdzkY6f5mRx1vhqtu+JnBDxCbDo16/p1Vfhg1e1aLU60lLV6HUSN91fz4F9OuwpKtLtHQ+yGWlqDh6J8tsP6ew5EOHqWzfTuVBH7QoD6fFC9A0G0slF8zeZbMJKfY2dDVvDnDLMiFNdQ2G8T7vezt6UA1jNMSbdXUdFiZkuko2g8GPATEBu5IWH7Fx9maWZoNhzIMKl19dhtLav2OoIe/ccxGZR8+kbWUx9uYkpdyTsim6+xsY1d9Rx0gBDm3T5GW+76FSo5cXH7Xz+rY/d+6McPBJl8Z8BOhV2/BtUVMVITVFRmN/2HrvtuiTueaKRHz81NGcCHMXqv4KUV8ZQ2gm6/WCOh1HDjBiNLXsVtQq6FGupqKg4br/LmiofAV+UoF/HQIZRa13Hx2/a6VSU6NTIzdYQj8PVd9QxZ56XuAKdCrXM+zCrmcid9Woa4y7ZitVxRvN1hRCUcwAzNoyYcbpaSIgeXXXMeT+dkWc1sH/PFgpEd4yY8eOhnBI0+ghZaXqK8rXsORDlxqusmEzJLFxuYc9BCweOJMZCSBChZq3MkL6e5rEwHvMx/maB8cQ4oP8MNFotL7zt4qPXM9u0Wdusaj58NZMHpzViMrX+u1L20ZnepEoJu4ssCsgQeZQo26ncb+WdR/KRhAq/VEHEFeC8URq+fC/x2qNBQooimL/Iz659UaZNsbNxW4hLrlpJis6Mx6fgj0YwqQ2ogxq27gwz+mQj787I4NHnG5n1eSLI+IxTjNTUx1m6KsTJg/XceWMy0ahg6aoQI0cfXxguwJAhw5j2ZIjJ18fp3kXHBWdbOO+qGl56Ko3+vfUEgwqfzfXz9swoRovUau9zLPR6Fb2663jxiTQy0xM1u+HuBvZ/35Z4yySPakoxWqNceH7rE5sHbk9hz4EIH33hZU9JhGBQYdoUO72767h+spPLL7awdI2f/Qej9Oja+rPUN8aZ80WcLvH+lFUdwO12n9BBqMVsQa2WMBkTHtP33ZYYDxVF8MrbPr6cG0YKW6h36vjueyf33WniknMtnHl5FRlpmlbE51EU5Wu56SobS1aGWDAnh29/8XPBtdXk5yQ6MWd97sHpkttdLz7zgo+Upn6E8rdRWQc794bJzVKzYWuYYYPajvVvfeRm2pRUnpzRREaaijS7GrNZori444DJ9uDzxVA35jH9zQrMRjVTpyRRVKSwbHkDCxcp6IwO5s+2E5MFz8zYRFmZTJJVQ26mRNnqRHjVUQghKGU/bhykkI4eI5UcJEaUmIihbefQXQhBmACvTLPz3mw3v/3mIFodRosePx6ihDFhRoueDHKJEUWrBfKamHxLI0MGajlS5uOVd4PsKV1Gl8BIHHEH5iQJg+HE5siO8H818OiOO47fnPZ/0T6ys7Mx20M4XYLrJhqZeHHrdr6UZDX33pLCzhU6UuVEu5FG0qIhcQN2En2op5oajpBHlzbXr1Ed5uorDVxwroFoRPD8Kz6O7LRRTOtkVb1kJK9xJHc/uJxnpsZ4b7aH1KwYe71/MHaknl17VFRwkGSR1mawiIoIDrmeoQOzeOrBFD6b66OyoZxYPH5CYVfhcBi1aP/1XpUDT+Z2zj1Z0Lt7CRu3w7hrqnn16fQ2A2osJvB45WaPISEEjzzrAFlLGQexktyK+DyKfKkLdf5KPEgkE0lMiHhZuS7C7PeS+XNdmDc+cGHQSzicMkaDiqgSJuzXkRXsSxKpRAhjwIQeA3vZggYt/Qa39Q/8N0iShMcv8+e6EBefm9jgK4rg1gfr+eSNzFaGyk89YGf8hVZum1JP315adu2LcO0VtjbqpCRbwq/m5PMqEULw7CN2nn65iYsm1XDaCCPL1wa59HwL50yspm9PPWo1bNkRobY+TnLVUEDivie3cP2VUTRqiTNHm5rrvn13mEhUaT4NBJh4iZXZc73N5OfXP/gIBgVdu7UOp/k39O7TC5vaTKNchQ8LAxvPoYl6PDQxnH5/e9EEyaKQOioT9a/XcceURma9lk5+rpazxujanfwL87VcfImK35cIRg+zUFSg4q33/PjlapLJIllKw7E/j+sn1/D6C8nNJNjBI1Guv6eOc8eYUOkHExRWGoNqGveCyQxKXBCtlfE1Bgk1RAnFGoin1qLXg2wKEQgkI2QJt+vETvb+KyjuVEQwqZyPX0jn4ceDZNefwoQr/2LwUD8areC3P6KE/BrSKEaPkTJXHSqrh2GDFZ77W713wbVR9pTE+HxmJnPn+5gx00ksKlj+Y+tDiM3bo2zdoMFQ34vuIoP6ZVFi6hK++r6eG67To9Oa+OhLDwsW+5EkifqIgojEcKy0kKXNIaqL8NLLtXhdAe661crCJX6yMjRoNCp0OoWrrzAz6+NGGhqbuPMGG0vXd6ycbw/xaBLvf+rG55OZdHcdkgTnnWli1schDu+0kh0ZQgFGGusdvPvXbvoynG5SSjPZly+6UMp+KjhIId3wChc1mgN8NEdhyr0JK4pMuxZD4F8U/VhwUIcs4qglDfZwJ0R1MeHqGBIq0ojRaFpJZiwfv7mUiuooZ54NW3e4cDoknnk8GZc3kZhs1AV5ZFqEoP/fE5CPhcViQVKp2bgtzM1XJwMw7XELl23dSifPKa0O/IQQ1Cft4rEpFr74NkjD4SSyjgmuEkLQoCnFmhFEkrREIgIh4KarbLw3282TD7QlNmVZsPqvEI/fm8qZpxmorO740M1klAiGFE46u5IzRxs5baSpFfF5FNeNT+LrH/1U1frauUr7UKlUaLQatHoFEVZAHSMg+1q1/5ewg670o55KDHQcpGLASL2qjOwBFcx9PYne3RNz4abtYe64fy2aeIRfv8lvJmqOdjt8MyuHK26pxarVU3lIT7ouCXfEz2aWo5ZUDBo5kB5pPdDptHy94O/30isM6OWld1c/nfK9PPzMER58raVtes+BCEIolJWVMWDAgOOux38B0WiU2joFJAmVSqKuIc5ZFzWhq+iLWanETusuDEUo1Ng3cPLpYT65K5nMNA3rNrl4/qWVBEp7khLJ5gh7sUgdeDVKaszCRlGXIDdcnczIM5sYKE5Ff8wzlEU+ZWI/AV0DD95l5OILjFTXxZn+hg9PnQUNbg6zk9P7CToXJbd5D0mSeOmpNK645fiVTpCwAmqoq2T4YB3Pvuakexcd1bVxauvjHNipZ4gYhddfx5+rKzoMGvtrS5g+fyvo87I1ZOdIpKdoKYz377AmWlcey//cz/DBRizJUSpja8l1Dm9uERRC4DAdJL+Pm7JqNT/PyWH4GQ4UZ8JX3KzTcefkZK69ovW6vnd3Pb/Py+HWRyInVIdozMOjd6fQs5uOSFQ0b8Az0jSJut5cy3lnmjl5iIEGh8yb7/nR6OLceLWNB59p4qHJKTzzsB2HU+aTr7x8OtfL5h0hhvRvO14897qTF59M47nXnMiyaHXwXZSv5YaJNsZdU8OUO5I5baQJp0vm8299/LkuyGdvZXL15DpOPTkxDjY648z7yU9BroYZT7asvd0emUBQoFFDXV3dcZOfNpudmromMpVivNp6brpZzaiTW89jWm0ipGbs+GoWfpGN2dyarOjWWYfWGmRb42qSSUMgcOMgSpTO9OIAO4isjXPymEZuudHAteMtuDwy7kYdhaIndZQTJYIRMz0YiC5kYMYrK7jiIhPfLOyKWpvKE6+pQSS4BZUkU5znZsTgIGXldSxcXMt9k9Lp10ufyCp4oJ7GRoXoid0S/xmoNBb27G9obkP/J3KyNARDAq8XjmqOhRD4cLfxcD/ANuxkkSH9PRdJCYLPrTRQfmRHm45FlUri0vMtzPq8mlhMMLifgT79FDZvCEBUj01kkCd3xhQ188lnS5l8vYIQsH13lK9mZbV6vmKxREjs97/4+PQrPz6fTHJyWy/GjuD1etEEijjzghruucPI+IvNdC7QcPVt9YQjoJJ1xJqS8caiZFmi/3otIeDY7fztN9i4eUkpNm9rMjaTfDayFHvMhsfbdu/Su7ueN59PZ82GECvXhRh7qpk3P3AjJIWZs8LYyeXC8U6uvUrH9VeZ0Wolvvs5wMwPfTRWGyhEkBLP5M8Vf3LxJRcfdy169R7K6r/WMHSgkXdnuxnYV8+pI0xMut3JnmUt4czZQMwfZc7HG/EHnPTtpceeou5QlHTZOCsXXFvNbdclMWm8jUhEkJWRGD9eeNzOlbfX8cazac0t8V6fzFMvOinZkE6mlE11rIR3XzTz1MuJoNH7n2rg3ltTuOx8CxqNRJNT5q2PEl1ol5yXUAV/9b2X9ZvCqFQJcdWJoLE2gtVWzaghRr58L6t57Tb+QvjyFC87dkf44AsPkYjgmgkmojHBnHk+So5AXEg0SJVk/a3UPMQujJgZJI1q9R41ooydrGcwo9u8f7V0hNyCOFU1MWxWNU8/YeSxp/7E16THSgpGLNRTRYQQMaLoMZA8YBe/fZ/RrEoeMgCuuMjMzfc28fPPfyKiaoIeA8XFJ+aN3xH+f5r2Ho/H+eOPP9i9O+Ex2aNHD84555z/TXv/F3g8HvJywWCWuP+29kNn5nwdITfeu111jiRJFIguNFoOoJFjpIW6oJG0xEUMh+kg+txKsnO0nHFKYmHw7Q9RxI5e7V5LLWmI1mXw3YIazEaJwjwt9lQ1d91q47Y7An/7Rmyhk+jdnB7vEU4Osxu9YsLplhl7qpn3ZnsIpZahC8QJh8PHzdzn5OTQpKoiV2l9s/txoeq1jb9+sB/jT5REXUOcy26oZc47mXQ+xlT6/c/czV6ZVTUxHnrayc6tauKKggoVOXT8MOXSiSBetrMWNRpy6YSqKZNHn69m1HAj06bYEULw3QI/pRVxZr6YxZS7NDRQjQ83Jiw0UkOIAJ3oxT5p83Gnmx/FV199RlG+hjc/dHHeGDM6ncQffwY54xRTmxRWgO5ddPTtqad7Zy1f/ejjhontL+TNJhWnDDOw/2CMnt10PPdoGi63zLI1Qbp10vLTIj9F+RrCEYXDZTHqGmLEQlo01kZko5d+nRIJeELAGx+48PgURp5k4LtfEsq06to4udma5veKRBMD+O79EZpcMkaDhNF4/BYYY8aO4a2chwlU6hnASDSSlhpRSj9ORkbmgNiGQMFGKnEiuHCQIeey+ScLPZdX0ndQjEfuSe7w+hMvsTL3mxgffKCg0oUxKKkMZgj72cYRsZcMXx4rf7ExZEMNKckSskgEPnz2dhaD+hm48t5k9DqFAT19+H1NLPkhTHWVm7QiD1dNNDB3vpepD6Vw0Tl21GoJp0vm+VcPUTs/TpPrBAwg/0PYtWs3yamC008xkp4RJHhIIb/hVP78ZTMgoSLOUE6ijgpqKScpbEcdtvP+zBoOH3Tw+fupZGdo2LUvgsMp8+jdqcz8xE3v7rpWC52aujj33B8kv/705sRwPQa6K0NwRatZumwXPyys5MpLLXz/ccK+4aTT6zH5emMTKRAFoiB8vXj3la1890sNhYUqPnw1g+vurm8OWRh/hZaa2jiD+xn4a9eJzYM9e/bj/Q8XozIJJo23csYoM8+97MG9p4ge0ZbgOUmoyKMzNqn1/CFJEsWiB5ul5TSIanSSllzfQFQ+NW8+U4WDevJzNM2WKO3Bh4cs8jnMHrqKxIGDJEloSShsalM3UpgB1Q3r6JEvM/rkJPJzNWzaFubjrzwoCM4bY+GZV5v44NVMflsWpNJx/L6/KpUKvVFiX0mMI+WJhfyAPnpSCxqpaFiO2dkFYyyFsOTHlXSQQcNifLcwxp6d0Nl5Vqt5ri55G2de7mLaw3nYrOpmRePjLzgor4wzcqiR009p2UDH44K7HmvgxquSUKslUpNV/L48yA1Xtu/59PvyAOPGWvjyBy8/LvTz5fsde1jdcX0S9009fhsEjUaDxZJFLKWaan8JKm2M3fJfDBanoZG0REQYgYJVSsYvPHhwYqH9z+miEV26kz/mF7ZqhztpgIFlC7ScM7Ga9tbe9lQ1fbvrWTG7K7nS3y1NEviFhwPKdtKzMpDjMtlpbk4dHqJ3Nz+d8oOojmlIUaul5o2logiefc2JyaSivLz8uGvxX4FWq0WrVaHTKHz1g5d9eySsZcOwSEk0UINMHC0tY4ojeRdTnlC4/sqWjeuF55g5d4yJsy7Zj3eLng5NK/+GJMFNkwzM+jSAsa5HK+LzKArpzm5dBSs3xmjyRslM1+ByC+yZMUS9gt4W5rSRyR2+x8C+eoyGExsLly1bhtEgc/9t6Qzo0zJWnXe5g0LvMHSSnpRoHh98coDrr7K0aX90uWV+Xx7g/tsSaqtJd9cjSYJla4Kk0TIXR0QIN01ISKSQjiLFMP7NW9x3WxLfLfARz19FY70OldAgDAEuv0THz4vDPHBHEjarmuuuMjLv1UpqlXKy0wS3T2q/FsUFWpIsvhNSO+m0EtddkVjfybJolSQ/sK+BxfNy+W15gD/Xhvj2xxABp4Ev5yTx8jsufvy0JdAtI03DY/em0rWTlhvuaeCJ+1O59DwLOp1ETV2cp15ykJulYfRwE+PGRvjwCw+Tr2/9GS86x8zsuR6mvtxERpoHi1nF+Iss3H9bDmq1xOJ5uTzyvIN3Z7vYtC3Cih/zWiUeK4rgsekO4rJAlk9ssz/wpAGUfVNKMmkE7Pu4dVL760qNRmLUMCN7SmIMHdhWqaXVCaxGDcaQBQMmsilkG6vx4EwQmrIeeW+ct58sZc7XZZxxqg5tQxFatHShbxvyxOgs4oeFtcSUdJAVIqFGOhf4GDs6RLLVz7yffHz1bZzzzzQz+mQjL7zppLI2RrJNjUZoUbvTCMt1J1SL/wpU6FvNJe1Bowats2W/lUi5NrT6nUIigIzcQnweg2QyqK9MY+O2SBulniRJpNvVnH91Fdu3gdVfSD+6oZP0+HBTyj6SsWOt6cu5V+zh1NFqLr/A0uZgQauV+Oi1TPqMLmdQHyNWm4qhw1oTTf+G9PR0JD3kVJ3Bh9PKeWvmEcz2ILm5KnwBhXgsjJJWzwePp/HDr3Kb4KajCIcVaurkZrX8zr0RPv/WQzgpREVQT26sJ2pJTVREKJX2oAiBEjLw5oc1nD+2fXnyVz94uefmFBRFMOdbD3abnrymEVikJGJ1Md5480+++VKFRtKgduVTEC2gEIn9bMMmUvjp259PiPxUqTXcP7WRqy+10qVTEnO+9fLA0w5cBzPpeswaGRLBO3lNI5jzxRKmPKhv3p+2B60Wautlrp5cy8tT06mujWEytIyz772UzmvvuymtiKHVSoTDCmW7LRR7+wNgaujBo9N2882nWRw8EuO35QF+WRzgk688eP0KVrOKe25JZtzYhJXe0EEGflzkZ8Effqxmia++/JDhw4cfdx0kVRxbisTstzLb2B+sWh+krkHmwckprfxnb746iY/n+Hhrho4qVykpZCCAMEG6Sv3avEeOVESjqOWA2E4xPZu7fZzmQ5gLKjlzjIF3Z3t4+qFUnnvdhRY9AzillT1IQHjZzjry0vX8+nZyu3YMM2eksmZtA3W1CqZ4KosXL+bcc8897lp0hP8rae/ffPMNd9xxB337tpymKIrCiy++2Ex8AmzZsoW//vqLZ5999rjDXv5r+O2330hNVaMgkdZBy47Xo6Ch48WiDiPXXqVn07YjRCPVuAMSFovg0VuMXHhOGsPOq+JIWZyH70qloiqOkY77KiwiiS07Svn49UzGjDbz6PMOLGYJtVYhnWLM2DjITmQRQyCwkEQvhrCHDRwsjdGpAAwGCZ0tiCYkcLlcZGcfn5Gxw+EgqvPiC7uw8rd8XSjUpW1m3FB45xMPl55vaVYcZmVoeGt6OmdfXs+LT6UycrieGW96+e23OAadik8+cRAMSDjrTeTTmTJpH2YMqP/lMdCgwYiFQXRnm7SSNJFFOGsvP87OobouzgNTGxnUV89Vl9kYOlDP0DG1OEJa8jL0oHWjioXJauiCESt72IhFJJ9wkMPO7SvpXKhjcH89l95Yw2P3pLJ6Q4gr2gkbOoorLrDy028+0lLVbdL7jkVRvpYmV4vyKiVZzeXjrPy+PMiLT6Tx5ItNjBlt5qE7UulUqEVRBGMuq+L5x1IZObSFVD13jJk/1wZ59vUm/piXy+HyGE+/0sTHrye+62/LAnTtpOXld5ysWBvii3ezOO2SKg4d3AbccFx12LhxPYW5WgKV1ubEODUaVKjZyXry6UIyaWxnDd0Z2Nq7ydeN3ZtWEo50rLAMRxTsSg7d6UtDtJrD7GErq0khjXRyqKeSfKUzyXUD2V33F8mpCh9/qmFQv8SiaNq9h+hSGECtTpww/76wkR7idOo8m9i8081nMzNbbdRSU9S8Pj2VUCzO7K/+93i/PXz/7XcU5CUItqsmaHls9xpMspVoIEE892U4NZQRxMcgRjcvaovpycHfq+lx0k50kg7hLOTOayUi5npyi2NceHbLmBeLCV56w4utoVe7LYwpsVyqvCVce6WWufP99O5mIBYFdV2ndgnGfP8gyiqXsmx+OnPn+8jP0TS3EUmqxBi2Y0+EtLQTOwS5/tZJbNz8CxecbeaMUWaqamJ8+mWArGB6q9TlBqrpRv92ryFJErm6XHSdjiDX2En2pOHFhcaVSx6FHJHXYZMO0amd8JyoiBAlhAYteozsYB25ohgTFnx48KeW8OjDBmbMjHHt9TqmTWn5fsUFWi4938LVd9Sh1UgYDYldy/2TbTz12r+rEY6FEIJgIM41l1v4488g99ycgs+v0L2Lhlnz7Xwxr5Lde8oxmhXy8iXSUgyMPTWF866soyS2nJRgEfpYMk2qGkaNcfD6cy1j8VFF4+dvZ3HulVXcNqWerp10jB5uxOVR2LIjzC3XJjF0oIG7H29gzYYQajWcPaGKW69N4tLzWzySyytj/PR7AJMxMaYGAgKLqWOiyWpVwf/BQ+mfsNmK8blrqJTrSJazkYmzhZUkCTtqtJhJjM8Z5LGdNWSJgjb3d1zEqJXKmPlISpuFJyTaBy8538LvK4Kcf2bbdcKpI42s/EJu5X1okZLoLHqzb8UhMpzFlBRu4tUn0tsswiGx4QqHFTZui/DaLDcTLrJgMkoEAv9rA/JPFBQUkJulpqomzpq/Qjgrkyj8O3E6g1xqKW/u4JGFjCqtgUkT29oSabUSb8xI4tIJOzE4TQSEt1Wy+VEoQiGo8tK1cwrvzvKTEs/t8MDdFM7g8XtDrQ4LyipjnD3hMPkmFd8t8LHnQJR7b0lu41fc2CSfUJotwIKfvuTZh+2t5lMhBKVHoOBv+wu1pMZcNZDTz9/Gqy/YGH2yASHgjz+DPPKcg6sutfLc605++cPPJedZmHixFadb5pZrSjE7bdSnbSY138eATgqhiGDvHkE4BBefn1Aq3j85hb+2hNmxJ8SEiRo6Fcns2q3myx8TVic3XZ2o6ehTtLw1ay9Z3m744/uZ/5uGUcOMFOS1/c45mQpNTU3HTX6qVKrmoKFzzzDz4yI/Ey5qWReq1RLjxloY0j/O7K/9qPVx5v7o58n77e1aFl1+gZWPvvRQUxtj8FnlFOVrSbKqKa2M8ckbCWXx3Tcnc88Tjdz1WAO3XZdEfo6GbbvCvD7LjdUicahU4buPM8jJ0nCoNMp7s90EgoIxo41s2R7hzFEmdu2Jct5V1aTb1ZiMKgb107NlZ4TcLDXBoMJVl1pZsWL5cW/4jTojEioihEEl/+ua156qwudvuw7cujOMP6gw5xt4852DVFYpeCJx8qryKIj1aamppCEz0pXDW8O8tqMKi6jHjZMgfuwiiwJabGU0ERulZdUM7bOduT9UsWBONtmZR/cbBoYONLBsdZBHn3Mw76NsHr9Xy0331bN8RYw0fxdExIcttf1Dq/86LMY0HK5yPN72f29ZFuzZFyMv1EJ6qdEQo/Va20EtmXTsL2t0FvHlNzvbkJ9CCHbtjVNxRI1etuDDTQnbKRTdsUrJ9BFD2ctmbNFUwptO4suGlexcUdDue+h0EiOHGbnsfBOVM6PU19cfdx2MRiM9+nenrs5LeqwTVbWCQw0lNKpT0KrVeHFy121GzhxtIj9Hy6PTHXwzK6uV1YQQgidnNHHT1TaiUcEtD9aTnKRi0vgk7r4xhd+XO5j1+a8QMZCdpaaPTWb9Okjv1IDTqfDJl15uuqb1HPL9Qh9rN4WprG4kEFIYfbKRFT/asfw9ZzVSTY7ShdzGY8RHf/9OPcRAtrEam+fE5oUd21YTDit8OtfLzBcz+OQTGWe1nc60b+WkklRYw7nUNtSx50CMKXe2f90/1wa5+FwzO/ZEGH9LDT6/QkqymgkXW/l5sZ/FK4IoSiKt/fJxFh580o1ndYuoLEVksndNHUPPruDx+1I461QTRfkaPvnayw3jktqE8lVWxznjFCO/Lg2Ql63h8KH9J1QHk1VhcD9Tc7cr0KweraqV6dND127w1s3XWZn3gwPjxv7sZhMqJHLp1OZ1R5FPZ2op5wDbiIoItrQwM56zcPF5GVw0qZYzR5v47BsfG/8SFDUNb+NLb5Zs9BKDCCVtpHNR+1YPJpOKgkKoqQEbKSxbtuz/P8jPHTt2EA6H2xiQrlq1it27d5OamsqECRPQ6/UsWrSIkpIS/vjjD84777z/6Vv/P4lwOExNXeLmbM8TA2DkCC1frGwgU7Q/kLp11Vx7hY2hg6K8/5mHmyda6NFNx669ES6a5Gb6o3b2lES58rZaKsok8nERN7iJJNUAoPNmkxosRiNpaVLVcuU4K2NGJzY+wwYZWLoyyPjLdHz7ehVp8YI2vp8B4UMltGzfGee3ZUEOl8XIzVRz4JBMaurxe5n8+MOnzP00hbse3ICzvgCrbCeQt4PJN+g45wwTLrfCGx+4EALenZGBVisxZIABi8HAXXfFkKwOFHcy2X+3/9dRk2g7pz81lJJFISrUOKknh6J2P0MT9eTTBa2kI0OdzT7zH1g1Mpu2h2lojONyStiMehRFsGtfmOqGKNdfb+CR+0xkZ2ooq4zx3Mu72bTURjd3f0rYccIS9mg0xqYdIbIzNbz7YgZvf+xm0TI/F57dsWoyHFE4Uh4jJ1PDwSNRunZqnyzfsSfCdeNbT1qHSqPU1MX5+kcf78zIoH/vlg3G1p0RBvfXM3Jo24HztJEmfvjVz8HSGH176mlwyASDCoGgwlsfuRnUV881V9h4cHIiSVmrlTCZjl/1VVdXQTAkMGi1JMQZEgKBhyZMWEmVMqgXVaSR065pfX5gIO9+sq7dEACADz8NoXd3T6RAk4ciEsEOGeRSyj4EAruU2ABERASdWWLk0JbP371Ty4ZdkiROHaVj/SEfVmc3HE1/tdqoHYtpU1JZtMx/3HX4L0GrDhIKCUaOqwBgxGgNFVWN4BS4GgyIsKCBKgYyqo3qopE6kh09yZGKEn/gAeHuQ1lgDXsORInHYcqTXkoPqXA2qomJA9jxUEDXNn7Jen8GwwZ7WPVXmKlPR/GFovQKDuuQDNB6sxhydimpSWrmvNNCsP38mx8hoKImSP8Bx9/mDHDo4B6GDtJyzukmrrurjnBEcMO1Bupqd7JiVRRDQxfSYgXIyGj+ZWpXCy1PTUliw+Ymfv71DyZeakWvk1jwawRxWI1bNFFLOVkUNNc0LILsZQtF9KCWcvoynCwKqOYINdoD9B4YY+WcND7+2oPZIloFSxyFRiMx/TE7N95bz/OPJQiEtFQ1KSntK9PbQyAQQKUSdCnWcdpIE9fdXccT96ZiMUsEggqZmSpyclScerKRLTsiTH85yEsvxahv1JJTGMMb2EtTWI3BJPPMI+1vePJztWRnaimtjBEMKpw8xIDNquaFx+3sLYly64P1vDotnZkvJHzAfH6Fp19p4pnXnJw63EBGmoYvv/eSka7G60uosWwWiT9WBttVXAB8t8CHwdh+p0dHqKurpe6IhSKKmp8BAC9OXDQSJgwkSKBi0ZOdrKeT6EWSlIoQAjdNVBq3071zjBFDO26LH9LfwPZdkXbJz0OH44i4ps1zkISdI017yZa6IDkz+GtLqNkv7SiqamKUlsuMu7aW0cONvPtiwprki299jL3g+FUO/xUkJyfj9SuoNXDHjUlMva9l/k8lk0oO4xYOkqU0gvg4eaiuwza+AX30aKxBcpy9OcRu+ophrUIyhRAcknag0QiWrAijKCD9i0rUYtKg00ns3Bth3aYQOp3EuWeYee+ldNZsCDP1wVS2747w1AwHt12X3MqG562P3MTkE/PxKivdyfljW48bsgxq0XrcS1LSCR8Yxb03liBbmwiLICp/CvVRhfm/+ig7pEUdTmfO3iQ+fstDar4PU45CuepPTh4tE4kJLhlnxZ6iZu3GEN8v9DPtVSefz8xCUQQNdWpEfRpbdjrYsFmia2cNGxbnkJLc8jnKq2Jo9TJpgw8y5VorKgmenNGEWg0zX8hopUrdsdvDXent++i3B3t6MavWezl1hIkbrkwEtuXnqBlxUsv6rK4hzqS765k9M517n3CwdRe88VzH7zFquJGUZDXhsGBQXz0Ws4rte8LNCm1JggkXWfnkaw93PNKASpVoV582xc7suV6sFhVnja8iHBH07annsnEWQObuxxpxuWU+mevhlafTuOichD9foyPOtFebOFwapbpWwmyWsFpV1J+ADUhhcRFqNIl5K2Rl0/Zwc2L1P/HHiiBXXNB67ezzK9xyfyOami48Pq2GWW8m07ObjpPHNJIWbUuc1ItKwoQ5SR7b7LMrhKCaIxxgGz1I2DnFDB66dFYTiXq5YaL1GOKzBWNGmUhPU6P7mxd46ak0Rq10kxIspoQlDB809Ljr8F9CMFJJr25apr7UxFvTM9r8/cdfeVHiKkKSDwvJQILs0gsTXuFqPrgWiH8Nb1GT8Bn/J268y0nocCEnKS2H5mERZD9bKRI9SJbSKBY9KWUfPRmMRyu1Ihz/iewMNdNedRKJCOZ98zUTJ0487lpMf+U5JpRMpOTIDsyShZPks1EpKogl7sufPzpIWUU1n76byl03JjHumhquuNDCgD56jpTH+OI7H+eNMTP+Qiv3PNHA+IssjBvb8oz07KbjuvE2Jtxay/zP0tm+O8IddQ2sX1qAzy8z8LQaPvwswPhLTKg1gp9+89Gts47NiwtQqRLhos+/4ULlymx+lhqpoQ/t39sqSYVVJJOTf/zt/wAer5/+vQxs3B7i7ge9ZFSfipvtGP8lnFkTtTJ/0WHOPcPMomUBzvuHRVw4rPDIc018/0k29Q6Z7xb4iEQEh8uijBxXyaQJNp6ZYkethgWLA5x2SRVVNQqpKeW4XIn7K2ovR53kJCNNxfe/+Nm9P4LRqGLRV7nNFmpHIYTgm598TH/MzncL/PgDCpIUPKE6qCQJqyVR6DUbQkybHqC2WgIh4QpIXDC2Y/HcLTfqeWG7h0HRUWxjNTo6TuHToUdCRS75eHO3MaCPnjdmhvj08zCukML9tyXz4LQG/E49eqn9NWaKlMH/yeFdSAqgxo+X/Pz8/9PXPy78j8nP0tJSunfvjuof+vPVq1cDcPfdd9OrVyI5auDAgdx5551s2LDhf8nPDnDaaafxw7zn2b4NnnjOww9z2i5Sxp6hZ8ar+0iL5LZRcoREAEOGiwF9shjQR89Pv/l56R0XWm3Cm2LR17nodBIXnQuP32vnt2UB7nviL558IIXxF9mQJIkff2lk+itlmMoHoUp1cOOVLV5SF5xl5uwJ1Xz8RgbzfzmA64COZDmzJUBDeNnPNjLVWdQ3VrFoSYCxpxr5aZEfSS3Q648/zrKqYidrN6oZf7mW/BwH780+zNqfclsZuI8abmTezz6eeqmp2TtIr4Oe8jB2Bv6kD4Nx0QhAV/o1t+cHJQ9mJZlM8tnOGtJFTrNv01H4RSJ9LGiuwW3dhiTixMNxDAaJdZvCxGOgEmp+nGNmwVcSDnUVD92VxAO3t2xii/K1fDIzlceecbPkUw/xaPSEjf2PlDo5ZZiBg6WJgJOdeyPccGUS38z3tmuaDPDdAj8VVXHuujGFl9918dFrbdWm+0qibNoe5uff/dx6bRKRiOD7hX5mfuKmwRHH5Zabic8GR5yaOpkff/X9vZhtH5eNs/D78gB9e+qxWSTe+9zFb0tDvPSknU/m+jDoJdRqifK/iYXzxl113HXQaCwEIzH0qT5oSGzqFaFQT1Uzed1INd0Z2O6/N0s2dm/X8NOiABef13qCW7oyxF+rteQfo+TLJI8y9pMipRMTUQ6zB0gscGTixBUJIRLKwb0lUVSqROrpUUVFJCKQkFChoWc7hxjN75OuwWI+sXvivwKVWhCNSdx7czIfz/UyfLCRl6daUKtg3s8+Zn3yB7aawrYhVMKLBC3E59+QJIlc91CeeuEPYj4TGfXDyZPM5JFYpNRSwR420UcMbX1NtUKSTYXFLKE3gNNhSCRbi2hCffzPcLmYlocmJ1OYp+X6e+r5+I1Mtu8Ok52lIcOupro2zv4960+oFtu2riQzQ8WLb7uY+ULiUKKyOsYzrznp2iuOYcABSo8cwNygpaGpmizaPxyTU2oZ0t/AuLFmtuwK8tSUxLj/yH0w+aFGVn9VQIRwYuEjDMSJoUFDN/ohEPjxsFm1DIMBCosFbz1ipn8fG0++6KTJHePkIW1DL46iS7GOUEQwanhi3Fq+JsSAgcff4rV+/Xp6ddOxcVuY2ydlkZKk5qmXGtlbEsPtUTjrdBOxGFx+Uy3lhzTk1o8iiThK3gZuv97GZReYiMXhsptqWqXU19bH+Wa+D4dTpksnLaePNGLbCdt2RXn0eQfTH7ejKDoemtbIl+9lkZHWsnSyWlS8/kw6tzxQz5HyGH+sDGGzqZjxZDojhxpRFMGipX6mPNPElZdYm1XAR1FaEWPF2hDqDmrWEapLG4iIKHqM2Mlqvl+TsGMTqWxjNYqQUUlqUqUMDMJEFYc5IvYSJ4o9J0yqMY7bq1BVE+swCKGsIk5VbRxFEa3Um7Is+GJekFpKkYREppSPImQaqKaJ+kQCvKgg5jVRWe2Dk1quGQopXHOLE1P5ABy+Rjap3Dx6txqPV+bgkSgnn3zyCdXivwCdTkejQ0Gvhx9+ChNWWu4jSZLoI4ZygB1UikMYseINdZwqK8uCjHQVQd0uzJVJbAmvIkcUYSOFEAH8KQcxWINoAwbmfOfhnFOTWH+ggRTRftdK2FjPSzMjFBVoOft0M8GQwgNPN5KWomLNxjBrNoTISFcTi8GUZxspyNXQu4ee+b/6+H6BD7X6xDZ3ihxCrW6tltFoJDSmaJuwT4NkxODtj+yR2ck60AWJx9Ts26FnIKNbWvmjED0UocSyirzOQYYOSuKum5Kbr3PKMCM3XmnjzPHVLFzs5+2PfBzcpyMY8lEYgT++b+25ehTPvebihadSueZvn89oVHD5BVbWbQpx4331fPtRohNq74EI1dUCm+34D4PGnnUJDz3zGmt/ycdsUjHvwyzGXVODxeykVzc9dY1xYjF4dVoafXvq+eHTLM65sppIRGmlCjoWTpfCl985sZolcrM0qNUS0ahg8Z9BRg0zMunuOnp00fHo3anYrCqWrQ7y4ltO3vrIzRfvZJGVoeH8a6p5ZWoa/Xu3rE/vvjmF0RdV8s6LGfTr1bIPSE/T8O6MTO6f2kBKkoqFS4J8NtfL08+dddx1OGnYEDT6OPFIFKdLzyNPeVn6s76N2nzbrggl+1RcMNHB5JtNdCrSsm59jC++DdBUY2aA0p3ybSrGXVaFOSlOTbmWwf8IEVOEQhVHGMioVveZJEnk0Zn9Yhs+4caMjUhqGZeNszP5kQZeOsbb9GjqtFYjkZqi5qpLrazeEObKS7Sk2dVYkxT21G1EhapVqPD/ogWRiIfScpntO8M0NNXy3CN2uhTrqKmL8dj0JrZtVTh1uJnfl69BFbGgCaYSFzIhfBxgG93FQGxSCsnYqaMSO+2PbQ51FYMGqRBCsGZDmC++87J1V5jaPen0EX1bEeMGyUQfMZydrGOgGIVJshAT0US7vVZi9/5Ihx7E6zaHuPoyG19978XhqDmhWqSmpnL97ZOY/th0esiDkSQJv/BQTxUKMtZAChtXGig5HGXsqWZGDzfy0+8B7nvCQV2pAZVBzcCesG5jiPLKeCvi8yjsqWpuuTaJL7/30qVYy7gzTWg0Es+97CfdMQRLfRof7ykjbeAhfv4qp1UA0GXjrPTsquOSK0rAkegIEoh2A/qOQiNpOO/CE1P4BfwBVq4BNKD2ZqCXDBhFQpWbTNtcD4CAthE5rJBklZgzz8vqv0JMGm/DnqJi5foQL7/joncPHZU1cUacZGD6m07mvp/JoLGVLPwyp1WI3y3XJHH+mWbOvbKauFxFVs8mwjGF+qowJiQMBh06ncSUO1MpORzl/c/cPHJ3arNVSSik8Oh0BxedY6HkcAyVCnRaFYp0YvkA4aDE2o1h5v7g59mnBZlNI8n7e57LFFHefmkb8aiPu29rKz6yWVVIahlJkkgT2Tik2g5r10QdMcIcVu/E1GCjanEfbFISERHBpSnh7EvriMsyGsXyrw47Po+Kw2XRVrU8ilBIoaxMQQHcUgNXXnnlCdWiI/yPyU+3292q3R0SLe8lJSXY7fZm4hPAYDAwaNAgtm7d+j992/9nodfrcbkVkkMZlG7QM+mual6aaicrQ4OiCP74M8gDj/pItsuURpaji6SgsiTURDG/CZfsYMN36Rwui3L3FBcbNilk52i5cnwiUTEcUaipV0ixqaiui/PSO05WLsghK6PlVph4mYUzTzMy4rx1DOquxWZtmeA1Gol3Xszg5vsbuOF6C5s27mPt2t1EfQbcwTB6YaU3J7Gaoc4PAAEAAElEQVRftZ65c2Vuu8XGbdfb2FcSQxBtYxz9b4jHY1TWKHz6ZhZvfuDi2UdS2iRXQuIU+svvvfj8CrIsCHg0JEsGUNRISG0IkLiI0STq8eEjT+pMN9GfnawnSxSSTjYKCvVU0kg1WQURnnhC4sJzkojGBF99r+G7X/zcdWMS+blaxDOC51/18t1HVqwWHffcnNzud3niIRsLFhxCVS+xcsVPJ7Sg8TjrueICG726ablqch1rFuRjMqmYcGstq9aHGH1y6xOVhUv8VNXGuOoyKw8900j/3nruerSBx+5NJTdbgywLflns593ZHr56L4u3P/bwyddecrI0dC3WYjVLfPhqDu9+6uFwWZTHX2hCo4HOhTr+XBfikvM7Vmtq1BLy3y2QFdVxjEaJhV/mYDSqOOs0M+OuqWHEEAP3PNFIJCro2bNnh9f6J5yNrkRr6skS+39pAFlDhBBRIuT/re6VUVD/yymuzlHEvQ+X8P7HAa6/1ohaBV98HaF0r5Fsx/BWA7RKUqESKiIiRDo5HGYPf4klKFKcHmIwle4tXH2rg53bQRdKA0khZnJww3UG7ptsZvXaGFkkEcBHZU3Hnp7BoIIQ/+Oh+P9JCKHllmtNzPnexzsvZLQiaB66I5UJF1k544IqRG1vBApN+jKiaRWo9GEsIR1NjZWkxlsHG+kkPVVH9AxQTmnlbSlJEjkUEhEhHNSSTg5xEadJqsajryQUSsbjlZFlGYSKbazGgIkYEYzCTDG9mjfSXm09U58LYNTo6d3XwAXXVKPRSgzsrUeWBZ2KtOwrObHWXpVKQyCocMNEG/1766mqiXH9PfW882IGPbu11OWvLWGuvHkHyXXpzYc9R+GTmijqHiEvJ/EMF+Vrqa2Xm9NSn388lb4/lNI3cjqFohtxYqhRN6vC9orNZFNETImQGcwn0HCQBx/2o8Sj5HdR+PKDdB5/4d+9K9NTE8byoZDCK+94+HnR8SscPB4PI04ysu9gjAOHoowcauSdT9W8NT2Fc48JE7rtuiQ++tzHzJf2EDW6+PhdK3qdCp1OIj1NTadCLQ2OOOl2NS+86WL7ngg3XGnjzBwN23ZF+P4XP6mpKi4bZ2HDtghPvNCEz58YS48lPo/FlDtTeOa1JrYsyWH3/ghvfuhm49Yw99+ewrizrOh0Ks68vIqH7kzlwrPMyHKiNeyL73ycOdrEstXH3/4PEAiHMGBEoDQHHh5Fwvu7K3vYTC8xBLWkxiRZ6EZ/nKKRA2yjoUZDil3FnbcZee19N2eMaqvsFELwwcchXIcy2bG9gV+/TUOvVxEMKtxwpxNDbU8GUsBeNoGAKo6QST5d/w6UqKOKKg5z35Nhtu+OMmSAjm07ZH76OYqlth+ZUha4CmjcUMVt9x3kcFWQpkbVCR8Q/lfgcMZISZHYsNJITMhEafHn1UhaejOEiAgl5qpNEeJx0e5BxKKlAfJzNHz1cwa/LQvy409QVnUQe4qawQO15OerqWsw8tmcCPZMNdv2+WlM2oXNZW+zYa2TyoipwrzwRHqrjf3F51gYe0UVD05O4apLrc1EVMnhKONvqcVklKhvkDEZ4URdsHw+pd121xuuNfDJjBKyoz1av164abBvxawNYrEplJZo6MPwNh6mOklPsX84peWruPPGtu3G6WkannnYzp0PubE4eiFoxIaOBkcVb3zg4t5bkpu/pywLpkxLEL3XXGHlh18CvPxGEL9LCwhS0uPkFMDGbSHCYbj9Hh9SNOOE1sjnn38hX895mRHjKnn24VROHWHCaJD44dMcauvjpCSpMZsk4nLiWS7M12I2qfhmvo9JE9t+v3hcsHJdkFU/5/HWRx6+nu/j5CFGVCp45R0Xn8/zcscNyc2ZAQDXXmHj4nMtXHJ9DRazip8X+7nwLEsr4hPA6ZLJTFe3Ij6PxUOTU3lsuoM5M7M4/+pqRo9uG6TREb7/bjY33KDji1lakkljz54mxlxSyxvTE9YIwaDCnHkBXnsriFKfi7dOxZOPNWLSK6SGuqAoLsxE2M5asinE5hhK2BEkxq5WljIATupJI7vtgeffyKWYKg4T0/q58FTByvUhKqvjzb/BrDke5v/qpyBPSzgs8PhkenXTMbh/ol5CCLzREFJKlKgLRowYcdx1+C8hGI5x4UVG5nys4dff3ezeV0O6Xc2BvSpS5Bys/kJ2HwGjthyXtpqCHgEChwrpET+NiAhTyj4Oi92o0eLDRY4oxoiZBqoJ4kOLnmTSUOdUsWh5nHc/c5GWoqZLsY68NDN6pf3cDY2kwSZS8eLEKlISyj8iRGMK09908vX7WW2e73WbgjhdMpMnJTF/kZ+YODElfDQa5YXnniZf6olAsFdsRo2abArRoMVFIzVNIZ55WeGrD9LR61VMuMjKDwv9zJhqZsWfUd7+0MecLyNMeahjom34ID23PtSIVgOvP5uOEILFS2LkyonvpEtr4tN30tpNPu/VXU9+1yYijeEEKYm5lQL3n/Bpm07oENTv95OWKmhQFEYPM7F7fkJlmksxB9lJkmib5B4VERSbg/69dWSka1izMYRaA5MfacDpkunRRcvieTn88GsAh1OmvjFOKKQw9WUnZ442tUvW5WRpmHCRhTnfejhSFSLNruaRu1MxGyV+WRLA41Vwe2TWbQoxqK+B866qxmpRYbOqOHgkhkYNR8pjHCqNEY4odClWs2Lt8e8VhBCoVWo6F6l4+IkAPTxnthqrtJKOfM9Q3nv/T666Qm6jPP3uhwiGUHoi90Clo0o5TAFd0f1jroyJKA7qKKYH9XI1PeSBzfXVSXqK5b7Ub0yiyrSDmMqLUNqf12IiSmMj3HxvE4u/y2plvySE4N7H3PgcBuwk49NXHbclzP8J/+MddyQSaRNgVFtbSzQapVu3bm1en5qaSjB4Yqe8/yUIIXC7IDWURbqUw7qlTdzorCMcAUUWVFZI5NSeik9qItZ5J888Eubic5KRZcG8n328+GaM0853EHNbyFH60gUtjrIavvyqls81Prp20hCNJnyWcrM1nDLU2Ir4PIo0u5qbrrHy+7IgS1YFueGYhVLPbjp++SKHeQt8bNvnR5KtWMLZFCmFqFFTxgFMsXRMGi/XTjCSnKQmFhfYLGpcLtdxt76HI3DPzSnE44K5P/lY+0vHcufTRhjZsDXML4siGBsTRJgE7NQtxx4tpoBuaNDgpI5D0i46ib5Uc4QGUU2GlMsAMZIKDrKN1VhJxk4W2QVR1i3NaA5V0ukkbpuUzFmnm5n8SAMLv8xFkiTGnKrjzXfq6JMldah4sphV2JIVFEmmovzE/DvUOi3+gMyCxVGee9SOyZQYyD5+PYPr7qpn1uduLhtnIR4XvPa+i2BIcNVlVrIyNJw+0sjvK4J4fQpLVgUpyteg1UqMOcXE959kk2RTM+cdA7c82MB5Y4w8MNXB9MfSkGU4XB7ltoca+OSNTFKSVfz0W4Aml4EfFvo6bClauCTAxeea2b47QrfOWrbtilJTH6dzkQ6jUcVF55g56ewKcrM1GHQSmzdvZujQ42vrkeMyCHjn1WRO2ryF+io9fRnGEeNGHOEaCuhGMqk0UU867bdLuGgg3mQhvH4IL26so4x9DJBPI1cyt1nIKEJBoFDCDvpKwzEKM30Zxm5pPbKIEw7D9kUF5IsWjyfRJPji7T38+EsNakc+1RzBrakhXBen0REnvR3i5JOvvVisbdt2/heQkqJj2CAD/oBoV5mWn6tl/GV6fnu3mmDaIe65V80NVyVjNKpwuWVee+cIP82tIcfZouQMiQAmkdxhqE8endjPViSzD3VeBbdP0pOfl8wfK0PUNypU1kXoyQBSpRZVvle42M0G+ohhRNUBBg+PE1UkNqzUUF8DMY2GX7+3s6ckwqp1IbLS1Wzdefwp5wCnnn4pb722mPdmJBQKL7zl4o3n0lsRnwDDBxt471U7N9y5jGzvAOwiizhxPNZS9AVVfPFhS4p5k1vmudeaOFQWw+GUUashsxhKapdiVlLB6gFA60tH9lrx4yGDXMo4gAETjsYoGszEpQgGK6xcG6GmTiYUUlq1ePkDCv6AQkV1jOq6OHc9Vs9f6wQN9WrM5o49p/+JQYMG8cbiGJNvsHHFzbWMv8hCdoa6FfF5FLdMsvLeJ9X4G1TcdZMGlawnanDSb5DC5ZdYmPW5h4I8LXFZ8N3HLT7UfXvqmXCRhStvr+PyC6zUNyrs3BshGBIM6Ntx50LXTlp8foHFrGL4YCNzZxm498lGlqwMMPZUM2edZmZAHy8Njjj3PNGIWg3nnG5Cq4Gbr7axZNXxBx5BYrhSIWEhiSPsJfcfwX1pUjYIic2swCxsGDHjw40eIwMZRR3l1DZV8PIrMfqdJJj2chNPPZjarFyPRgX3POIiVlFIUaw79ZsqGTBqL906aTl0ECxNPUiNJnwgu4i+bGM1AxmF4RiVQgFdyBA5bG1axQ/vZjNfLXDIDuwUkCS1KOWSY3n8suAAoEeNxP79++nTpw//i9bIylTjqNViUbRAjJ2sp68Y1txSJoTAg5MwQWxN+dx8Xz2fvt3ab7WmLs5jTx/1pobzx5pbBVYIIRg7vprnHrFzuFRhQF8jF59j4akZTr79dik58a6kiExiRKg3lOAWTTx6o6mNounbBT6uuNDKNZe3VjJ266xj4Zc5XDSphl6dzaxaFyY148SsgGLxZF5+x8X0x1srUk4frWPGm4dAHybF2x09BqpTNtJ3pIcPHkimuCCF3fsjXHCpF0usgyBIyUos3DH5fsFYM4/ofeRJxSSLVGqyV9K5WMPy1QG+XeCjT3cdFrOK3fujZGWomXxDEi+96eWLD4xkuk8i+W/fs1hdlO3lW7h4vYMMJZc0d1983WqPm/gEyM/PJy6DTgcff+Xh7scdpNtVmE0qqmvjPPSMA7UqsXZ1uhSuudxKcb6Gtz5yM2ywsZWtliwL7n68gUfuSSUjXcvDd6Vww71RzjndRGl5jIcmJ/PEjKZWxOdRWC0q7ropmc++8bJlZ4S3p7ftWCurjNGrW8fjZ262BrdXoUdXHZ2LtPz00w9cdtn446pDRflhBnRTk0MxGVIu2aFCnBvruWDCVpJNRoSsQteUT2G0sLlbTo7H2RBfRgGpHNFvQx2xMpBTmg/6LCThFS6aqCeNlrEqRhTDv7TRGjDhpJFeXeCkwSZKDscY0l/PDwt9lFXGyc3SsOjr3Oa9gs+vcMO9dXQtTtwXG7dFkENa8griuLwx0k/ABuG/BJ1ajc2sQo6pyMrX8tX7aYy9yEkX/8iEr+Tfj5EtnkJ6rJiS8jVccnED61atQl1fRDrZNEpV+LQNZFg07HKuR4WaPDqRTg5hghxSb2PCqVqqGmWuusSKokg8cX8qp5/fiImOO+BMWIgQJkwNEULsktaRGZHoWqxl4m11PH5vKv176/H5Fb74zsvn87xcc5kVg0GFokBGZuEJ1WL68w8hiTjauImD7CSdnFYBTmZsZIp8Fv++gjsfrScag+6dtXh9MqeNMNGlSMt3c9UYHZ2Jxw41/7vDZVE+mONh++4I1TUKYY8e2Z2GX/h4ZKqXN2fYkOIt9irCEKJrp47398MG6/lxXSUFdCWPzhxiN/3E8DZjnlflwJIWxefzHTdfEIlEcHsTZJ7BCIGcnWis+wiHBNo6I3ujm+ki+jTPlR7h5LBuM0u/SeXrH32cNNDAbdclsf9QFEWBHl10zYrM7bsjjDnFxPlX13DuGWYqqmPcdFXHXrzjzrLw9Xwf99+e0srP8/qJSaz6K8gTLzRx2TgzC34P8Obz6TzxogNHk+CycRZuuspGkk1NXUOc12e5+G15AI+n46yKf0KSJPQmBTmqw+rp1O4hjSRJmBxd+fTLI0y5p+XzHTgUZf1aiXwpBSEEvpRD5ERS2RZYQ7HUnTQlFwkJB7VUcJCu9KOCErrQr915K0PkE00qYfQFEqu/PUSe6NrmNfXmvRiJUnbIyOAzK7n75iQG99dzpCzOW++FCBzOIRytpohCQuqa/2uB6f9j8tNms1FX1zqN7uDBgwB06dKlzeuj0SgWy/EnPP/XkJmZSSgEQXxUJ23GG/Ozea0ek7CBLkxqTpjq9FXojLD+l5YWcEkCvU6N363H5upGntSpefBPJo1IVVdqs1dTkAsGvUR5VZwml8xfW8Jcd1cdD9ye0saT8JwzzMx+X8eMN51cep6l1Sm7yaRi5ElG3vzAg6SGmBSh3rif6mgNGXIBVo2R4ac2kZNlRQhBk1NBe4JtfakpaXTrpOHG++ox6CSUf3n+/QHBnQ83oHcVkBXPpc62g6yMEOeNsaBW17Fo6REcDRKSOxMhJCzY0GPkMLtxiDqyKcBOFi4aMWFFpYtyzx3mY9LkW1BcoKVHFx2bt4fR6SRuvCVE/+gYAoGV//p9/JEo90y28uvqE1O1XHjRlXz2zWckJ6maW+p//t3PO5+4OWmAAZUKXp/loq4+Rveuen7+PLd50L7mchuPOeKMvqgSv0uDNtdIv25qJl7S8ntKksSjd6dw7pXVXDfBRlyBz7/1UlUt8+3H2SxaHuDXJQEmXmzligvMPPxcU7t+tLv3R9h7IMK5Z5h4akaiPfSWB+qZ+lITnQq1PPuInYF9DQzsG2bn3ijnjzXx1ZefHTf52W9QP35ZKHC64rg9kE0Bgc5/8cWLVu55sIxoZSHZFLGbDaSKjDYKFbdw4MeDGk2iVV4uooxDRAi1G/pVRzk6c4xg1MmW+ApixGiiAZWipYSdqGR1s5fQUUiSRKa/D1t2NYJoIJdOFMR74z5QzdkTyvj165xWvk+LlgZ5eaaH8y78XxuQ9iBJgu27ExuwjjD+YjPffrePV14wt7IzSElW8/yTyej1Hn56p5y0WBEAEcL/unnRSjpko4ehFwV475X05kn9/DPNPHB7MmMubMRS2lr9bJNS6CL6sk+1kaLuYT6flcbhshg37tKQ4RyEI17LJRN3sGN9Br/8HqDSJ5NkO7Hpt6RkP+GwwGBQIcuC0opYhyqac84w0b2Hk3hkF8H4PtLtah64Xs/5Y9Obya2vf/Dicis8eV8qA/saiMUE83/z8/r7LvK6hnn8vjBnn5YYbxav8DLl6XIsLkjvsRtTUKFyl5v+8oiWzWRpnGcf3c7QsXqmPOvg7enp7DkQZfqbTuJxgUqV8AweNsjAwL5GflnkoU9fDWVlZRQXF7f7Pf6JTp06sbdERUVVnFuvtbFwSYDpj7XfkjN/YQBvbRI9/MNb2cMc+b2BV8u3U9xF5telAdYsaHuoptermP5YGhNvq+Wt6en076Xn2jvrOHCo41biiqp4c1IqJMaCqQ8kWh7Hnpq4Lwf1NdC7h44pd6RSVRNj2itNVNXGWbQsgNXavk3Bv0FB4MONgtyuiiKVdA4Qo5BuCBQK6YYfD3vYSC6dGMRo4rEYh9cfpMlRyzfzKxjUy0I8LrFnj4zJ2YW0cBEAGSKPrZVHSK8cQp7UerwM4CONnFbE51EYJBNZoiDh8SUPo4Ce7Gdrsz/lUdiVnJbv4vWecC3+X4csy+i0oCgS2RSQLuXgE+5mH3E1anx4EAiSSCESUrP4N0HfUyuYfL2NrEwNi5dGWLNKwl57MmGjg6tuPsKHb6U0rwWCQYWnXm5iYG89b3zgxueTOe2UJNLTNEy81EKTx83pw2vYtLmSlGSJm643cuN9gisvbkskfv+Lny/ebb8VPC9HS2qyOrFZ1acQFx0/V+3h/AsvZOfez3lqhoN7bk4mPU1DKKRw24MN/Lkwk+raEG++s57DlWGuGm/kiftaWlqHDTKQkRqCf8kUEXE1Py/2U5yvo18vHQePxIjFBV2LdWg0Cbuj+qTtdB7cxNtTMtm9J8aLrwcJOSw49mmRbG6GDzdQ2xAiFhN8/plMnntwqw2iVtJR5B3OFtVy0pS+VBsOM/n2m06oDoqiYLWoGDvazKIlfqbckcLCpX7mzveycEmA2W9mNu8RIhGFl95xUXIkyu/f5HL7lAbUaolzzjDhaFL4c12QSRNsjL8wMbdt3hGh5HCUz+Yl/IsnP9rIpPEdd/2cN8bMVZNrATC3E+6Wlqqmpr7jDphAUEH99z592CADK5b/etzkp95gZ9+BQ83hpZIkkSoyKXdayXEdY6tyrJONpEEn9Li7LeWs7lr27ApyuHE9+kAWEqBBSzo5HGAHBmFsDmoxYaGBajLJIyoi1FCKCwcSEnqM2Egmh0L0+/J4a+Z6Vv6WhtWi4tSLK+nRRcer01qTmVaLim8+yOa8q6s563Qzt97lIRgSWGMyxZ1UBIPBE8pK+K8gHlfx3sch9GRi1cp8+rUPazSz+Xc6FhYpiWQ5mzFnBLj4QhUPTd3OOWdbufQCE0MH5rBpe5iLLwnRKzK6ea1gI4V0OYff5u4gf3Atq/4K8+OniUPS4kIN+7d6sf5j/X8UAXwkkUIVhxnCaaiFhoaqSj7/ZitpaSqeftlBKCyQFfB4ZAJBhcUrg1x8npUGR5zbJ5x/3HVwOp1UHPmLSECDk0ZCBOguDWjzOq2kIy/WC736EA/cbuGbn3w0NsksXuHn4CEFQ1MxyaTx/Y+7efBOG/MX+fn8Wy9P3JfKy1PTiUQU5v4Y5KVXvRTVjKRheZQLJmzg2JFbianZtTfMR5+F2L1XJs2u4u7JRk4ZZkCSJCoqZRzU4RYOcijChIVt0io6i74kSanERQyn6QiG4nJevNfEihW/cf31tx9XHZKSkqhvlFGpVBTkadm6OgWzSYWiCH5fFmTyfQ52B/9EI6nJzFBR3AlO7yVxuCzG9t1hduyO8Ns3OfT+hy97dW2cw2Uxduxx8ce8PHwBhXFXV2Oz+HjzQzcAp480ct14G8lJiXsnEFQwG6U2QUYAo4ebGDEkQCwG/Xvrue6uevwBhacfSuXaK1pen5Wh4eWp6ei0Eh/MPlHBoKC2JnGA0xGMso1Ff0S56VqZaEww55sAs2fHyKwfQZwY9SnbKOgcx70plz70xJW/FrdhP4cOCjKUQvoyHJ2kJy7ibTrMjkKSJPTxJB68GxxNFWxb4Scv3gODZCQofBxR7UbomjjvDCNT7kyhuEDDh194eeCpJqoO68lzjqBa2oJKE8clqlHUJyYY+Tf8j8nPbt26sWXLFqqqqsjLSwQIrFyZIIH+2Q4PUFVV9b8D+b9Ar9ejkdSEM/dj1hsorjqJJOXvyTIOkYNhHLa1XHE5zYuaWExwwUQH1duyiIREgvj853UlI2ZHV1au3c3powx8/HpmszS9rDLG/U81cueNyZw5umXz4vbIGOVkjJU9GHn2Rp58xMpFZ5sJRwTPv9nE4uVBCvO0yJkBbIPLOXA4xq2nmfnw4yNcNd7EzJcTG7E1G0KEwwrRqHRCv/2AgcP55qc/yc/R0KubjlsfSqxW01LVXH2ZlYF9W9SHf20J88q0NB5+2Etd8lYm3e3ngcktgR0znoJPvvIw86N6Mqo6cSiwGwWFdJsJv1JPXUBGK0zk0wU3TTQll3D2GR2n0p9+iolNO8Is/CVOZsPJaCUdwSYT5ZUxCvPbkpvbdoWJK3HUOhh79hXHXQOAxx9/nJEnf0SBoiEYUli5PsT8RX5+/Sq3lUR8zOVVzPswp5n4hIS30H2PeJAcuRR6uxFcY2TpOhfzf9jHAw9ouWVS4iCiS7GOHl11PPtwYjM6abyNMfuqOFgapeRQjF++yGmu5c+f65l0dx0D+ui59gobQsCcb70sWhogI13N4hVB5s7KJs2uRgBz3slixtsuPpvnRauROH2kiZ17o1xyvpUZ77c+OPk3aDQJJesVN9cR9hsQOWUsXZCGPVXNN5+rmXjdKgyNncmLdGYba8gXnbGTRZwYVRyhgWq60g8LSfhws5sNpJHFbjbSUwwmlQwkSUIIQR0VVKj30S0whBQykImznbV4cNCdAegkA2ERopKDNFJDN9G/uT6KUEglGwWZTBIt1zY5FdfeLIaMWUdOropunTVUVsvUVEoEG2wsX7qGZ545odviP4GgX8bhjBMKd3zaFwgqaC1BLjq3fYXEA3damfdNKdQWAaBChQ9Xh9cLiyC2tAgzZ2S2Oc3MSNPwynM2HrvjEBm+1sq0JCmViBLl0KE4jzzj4q0XUonrfEiSRDo5mMJWrr99A2efnQjjcXpO7ARz8W9fYzRI7CuJkpejISW5Y/N8SZJIsql5/Zk07n2yka8+TGsVrFFVE2PWHA8rfsxrJkO1WolLz7PwziduFszJaV7IAZw7xszJQwxcdF0Ns99LZczZPrrJQ1rVRy1pyPUO5reFyzn3QoXBYyuwWlQ887Cd1953UZin5d5bjOw7GOWNWU4mXW3hz7UhSktLj5v8BLjptieZ+tJjXDfBRp8e+lbf6yiEEDw9PUAn/5g2J99JSgaNRwo5eXw98Xiw1Xh5LHp205GSrOKUoUYuvK6GaVNSmPqSC69PbvdQ7N3Zbm6Y2JoESrOriURbVG17S6K884mH9DQnedlqLr/Qwo69EWZ+7CY7+8RSfVVqFUHZT13yNvKytNQ7N+B3F5MR7YQaDU7qKWU/SdibA+CiIsIR9jKAkc2HQ3oMdGcQ7iN11Kh3UFU2DAmJXIytfl9JkrCKZBLuS63hoYkMctv8+VHYySJKhCoO003qT7HoySF2t/KSihNDVoeQZcjN7fha/1W43W68foUUTSpp8WycUi3RtArSVQq47RAxECbU6rcl1BvvIRdTn19LLKbQSx5JPqlIkoQ5bKVsmYGhY7bRtVviQNsfULj56iQuPd+CEIKLrqth87YwV1xg5fVZbr54JzNBlB7D0RXna1qtQ45CVmj32Wz+d3l65v8cIVtJoyl+8IRqYTabUUkSI04yctuUBg4cihKPSRiM0L2Lnu5d4PRTjJw9oZqH72x9ICBJEgZrHLlObuOZD6AImWhc5pnbs3Cpa/HGnOSY7WjVGiIGB/0HgBwwcO6VHl58Oo2P5/h4Y4aOfNfJzapBERLs+PUIll6HeOdDH6bG/u0qYyRJIkspZpu0ik5di7hi/OUnVIeGhgZsVhUPTk7mm/k+br7GhsUi8fosN+sW5rca2/R6FVMftLNzb4Qvv/NzYK+apiaFuqoo116ta6VGXLwiwOy5Xjb8XoD5706jxSsC7N7fsTVHOKKgVkmoVBK/LQ9y8bmtRS4FeVrqG2Vcbrld+6rZcz3NfvKVNXE83uNv9bTb7Sz9I0hKcjV4EkS3JEnIomOyFRIhXqcMsaLWCHaGBf6ggp86ssgHJMo5gA49u9iADg3J2iSEPkBTMECGnMchdlFINwrp/rfPopcStifme8lKoLwPt963hxuvM6NWSdxxQ3K7n0OjkThzlIkRY+sJuyyoTUFiccHLU9N5YfrjvPf+nOOuxX8FkYgJvyfIEPpS5fqLlavD2KOFHXoL2iOFvDZzE/5ohL8W57eaw996N0RxZFCb8UCSJDrJ/SivaKBnv3hzN8sD95iYuGofVmfbtuxEO3ANDVTTj5aEa5OwkZxv4I/v27b2PvFiEylJKq65s45AUOGss47f73b9+vWIaIDuYggH2dlheC9AusjlxwV7OFgRYthAA2NGmXhwmoOeXQyohAaNpCVcm86Mt9ys2hBgwZyc5jFBr1dx/ZUWRgzVcfFlm8hvGE20vC+aLjvx1DtIIg1/g4XzL/SRHeiDjRRqCXHXxoMUDWxizqwUNmwLok4KEfGYqTBu4/prjIw5Tcf383ewZ6+M2SzxyA0GLhuXwYq1QeS6f39+W9U9FkOvg0vPt/Dk/YnuprLKGDV1cfr20jF/rp0rbmjgk5nJnDbCxLLVfh593sn+gzHOPSPBa9z8QD1PP2inIE+LEILlq4M8/FyCqJ71Sgb2VDXX3FVLcpKaU0eYmse4X/4IcPlNtbz5fML65cMvPG3Gv2MxaYKNT7728sZzGRwqjXLOxGquuKD9g6VH70nlm/lhZFlGre7Y0u1YON0yedkx3HjbBFIfRQAfTdstnHxODYWFEuVl4A9o8FpXk5aucM+tJr7+KUYwYz/2htOwJ2t4700bl5+vpjDUvfk6AuVfrVpkKYbNque7z+189YOPux9aTjyiQq1SoUfPJefrmPVKy+HkA7en8MDtKbz2nptZn6zAFNKQHOpElbqEWEQ6IVuYf0PHK5PjxHnnnUc8Huepp57i1Vdf5eGHH2bv3r1069aNwsLW0u1wOMy+ffvaVYT+L1qQlCq4+DwrhpruLcTn39BLBjp7R/Lnny0bkOmveWnc3IlwWMIuddw+mxrLx92k5p0X01t5chTla/n6/SxmvJ1Q6BzFO7NCmL0FWIWdzLIzeezZJibdU8dF19fgdCks/T6PX7/O5fdv8njsnlQMOgmbVUKjj6PVJcIRyitj3DalAatVRWP9id1uE668nZmfuMnOVLPqrxATLrLw2rR0Jk2wMfsbL7dPqUeWBbM+dzN8sIELz7FwyeUK2twaHrwjuc0DctPVSfTtrSGcVkrc5CKjk5ueJ/k4sDmLW+8PY+9eh7rrPgaOaeSUEVo8vo6lph6vjFEvUXpE1ax2sTX0YfwkJy5369OJ2vo4191Vz5vTU3n5HTcXXnhi5GcsFiMcVigtj/LpXA8zP3HzwSsZrSZQR5NMTqYGq6V1jZ992cuBPwso8J2ERUpCK+lIEZnkN5zK6y/Dlh2JROBAsLUyVwiB2Szx0RdeXnyitVdKdqaGRV/nEA4LLrm+ljserifJpmLHigL+nJ/PC0+kkWZPyPbNJhVqtcSUO1P4+gcfn89LLHANegkEdO9+/J6fsVgMk1GirDyKLARnj9U0+5X07aln08o0bp5aTe4pB+jSK0qN+iC72MBWVuPBwcmcRYaUiwETWnTk0okAPjSocVDHJlawRbWMw+lLqDfuY7A8llQpQYDVUEY2BXSV+jV7nxgkI12lfugxUEclQgjKxH62s4YYUWJE2MoqKsVhGi17oMd2Hrk7hXtuScagV5FhV/Po/VY0Vj+1VSdmcP5fQShgYvVfYb5b0HHy61sfeCjK6zjZ2GxSYbLKKEKhQVRzkJ2AREi0v7mqs+zinDOMHVpYnHW6ibitod2/M2FhQHQsS79P4tJJDWjiLSeiZslKTakBr1/BZJJIyzwxpV8s4qS8QuHBp5yYjIlnXoj220Wj0UTKeJfiRDDFxZNqePMDF3+uC/Lp1x7OvLyap49pcT6KhUsCXHa+pRXxeRTJSWouG2fhieddGB1dOtzM58pdqa8X+HyC155O47nXnXz6Zibvzsjg7ptTeO+lTNYuzGfNX2Eqa+JUVh45oTosXvQVl55v5pfFAQb11bNwib/Na7bvjqDy2jv0ZUsJdmLe91Fk5d/bbS0mFb8uDTB2tImhA01Mm5LKlbfXUVXToneIRBRmfuzC61MYObStHcjROTUUUli3WkXnqguRto9gz3Ytvy4JEIkIojGFSPhfpGjtQKNVY09RMfXhJDavyObA5iwef92BetgqGjotodS4mc70QUsLyV5DKQV0bTdoIFnOIhxJtG0aJFP7/kxEm9VVx0JBQabjjYpMHAMmAiSeY4NkIn6MZkQIQcRSh73Ah6IP4HQ6T6gW/wWsXr0aZB3p8UIqMv7k7Mkl/LRQzZKleu6b3kildi/9GdHmt7VJKRSE+yPLaqIGF47UHTQaSoiJKNZYBlajlo9ez6B3FyPOOi2PPuWn5/BqzplYTZdiLfMX+SmriGK1SG08NgHOO9PCj7+2fQb1Ogmnq2OlxsESiXjIgE/2oZJOTNER8AfYtVPFijVBqmrjZKRryM9To9e33LMer0Jmuqbdw41bbzDSZC5p99qVHCafLkQiIAVtDI6dRa7nJDKcg8irHsPORUU4wj6efsRGJKLw+tthcl0nNROf8DepKXfGV2XncGkcg9LxRtiMlUsuA6utgaamE7O+0Gq1CZGCQaIwX4NGI5FkU3HFhZYOD3UeuD2FD9+TyK0ew6DIuWh2j+Ddl4088VzC4kSIhH3SZ29nNhOfkAh8Wra6YwXS1z/62LBBZu9vnZj2gp9gsO36+ZJzzZx3VTWNjtZjxaJlft79xMv4C60EgwmbkYKC7m3+fUcIBhpxNqqoDtUREC1rBRUqgqLtvQkQFH5UqFm6Ksia7/Pw1dnIFV0YKJ1CtlRItlRAH2kYuRQjISELQcRax4ARIaY9ZWSfagO9OYk0Kbt5rLRINgYyCgd1RESINLL5Y0mc2+93YjJJFOR1rDfq2knHiBEq7p8iyCsQhKPQqUDDwQM7j7sO/yUIIqiFBp1kQKtRMeIkI4KO53OBoGdXHZePszQTn16fzJsfuFi6PNquYhQS3v/qsBWvt+V+7tNDz9kXRam1bm+lWg8IH9ul1XShL/05uTkkFcCfvp+P3rS3OSiSJImnH0xlyaogOZlquhRpE77yJ4D9+2RSySCXYuL/Mg8LBMlJKn75IpcnH7Dz8tR0ti8rxGwGZ1LCji3d1Z9PP4lx363J7a6Bu3XW0atvnKDwkaJk0VAHjelbqBalxJQ4PQKjSZbSUP3tM57lGUj1us4MPbOW5x5NZe4naQwaGUGnlaioC/P6B26C8QjZBTFs9ih5OWq0WonPvgkwYsSY467Bhg0bSE7S8PCdKezaF+GiSTVMf9PJqvUhpr7cxPQ3m7AmKRTlaamujTP1Jef/x957hklRfmu/v6rOcXpyHnLOQUBEQFBRQUTFiIhizpgw54hZTJjBCCbEDCISJOecYXLqnp7Oueo5HxpnnP/MuJm9fc913O+5+cI1XV3dvaqeVetZ4b4ZOsDIjdMdtCvUsWNvFH9A5f6nXZw6uZw+o0t47zMfXp+K3aqhME/L7Q/VUlKa4Nu5eVww0YZOJyWbBsZbmf92LjMedPLj0gD7Dsbo1YqwFSS7vSPR5L3auYOem69y8O0vLe9HrBYZu0067sQnQDyipaQ8RhmHUUVzPyyEoJKjdFIGkF46gq1bBVGPmcxQN7L9vQlXZ/DgEwGefTCDaVdoOaDZSJ/eGtoX6ojoPE3O5SCTulbGKBIijjUjRHamFkmSuGyynW7dVbavzWTZzw6yuvh45oGmQnDf/BhgzAQXn3+ewO+XkbUKmZEuGGQ9GllQVlZ23Hb4O/yPk5/du3fnhhtuQFVVNm7cSElJCR06dOCWW25pduzy5cuJx+P069fvf/qx/2tRWVlJeprMmtUqafGWN8d6yYi3xojTlUAIwfyvwgQdxQw5u4K/F1OXyDl2E/4nTCaZM8daWLIiGdx8+mWQfVssWKRkNUIr6bAZjTz3cCbZGVo+eCW7CVfogD5Gfv48n4U/BckP9eHbjy0MGF3GHY846dFVj8+vopOPX+kdoFu3brjqFP5YH+H7j/M4c6yV9DQNfXoYmP1UFgP7GjlxfCm/rQrz0B3JjtKbr7GTl9O6k7ji4hQSrnSKQgOJ1mZQU6FFkuDBu1PYsDyTjSsz+PqTdLx+hdfe87Z6nq++DzDuFAuyaFxCVikFzb7BjBjrYcrVbp58wct5V1RxzR01eOrh8ee9KIqCydRyi3hrmD37JaZfkoJOBy/P8dCzi76ZUmckqmK1NHIIHTgco9aZ4KtvYqSHOjU7pyRJZLj78cSspMP9+EsfBr3EmZdUMPHySi68ppqaWoX83OSDaOO2CKvWhfH6FKprE4yfUkVBnpZf5ufx8Zu5WC0yZ11aSXFZMhAIh1VuvKeWO29Idl3o9RJGo0SNM4FBLxGLC+bM83LW+OMXO6mtreST+RH0wgyaOEfLElw/o56vvw+SSAjMZpkbptv54ct0vpufjiUjgg499rQY7TopuDouY69pBVtYiQ83cWLo0JMgQVjyYjfLfPi+kQvOM9AuOgDdsYqtEAIXVeS2UlEtpDPVlHKA7WjRM4CT6Sr1pbs0kIGMJGwr44zLa9nwexa3XpfC1Ml23n85h8fuSeeL7/2kONQ2Kz3/3wJFilNWnmDLzig/LGm+ifltVYhNGyQi8dYLFaoq8ITDbGcNEUL0ZDAZJgu7dKvwiLqGBGJCJKg07qLHEB9Wa+vXQ5Yl5BaenEIkie01aOkYG8T6tQKNq6DJMfpIKr+tDPHr8jBDhww9TiskoSgCrTCwb7OVCRfW0aWDjh+XthwwzV3gZeIZydHkk4eZ+GV+Pp066Lj3iTpm3hshFtYxYmhzP7RjT5SThrTun4afYOLAQQW9YkEIQY0oZ5tYzTaxmq1iFUfFXqSEgaJcAznZMlfdUcMrT2Q2EwlKsWuYOzsbg15q04izqqrUuQ4xcZyNaEzlgSfrefcTH666ppsFr1+FaOuiAVpJh6tO4XBxnFis5Q3Tjj1ROrbX8fUPAaZMTj4Hhw0y8cwDGdzzpIueJx+lz6hiRk0q55sfA7jrFdZsjDQ5x869UTq1T3JrTZhSha2mV7ITXEojp2oEv/yscsl5NmwWmXi8baO/CImunXXceGVy06bTSVxyvpUl32awbXU2kycZiRIiiK/hHvfiJq0VVVsAPQbq5JYLMQmRICjXY6CpXVWh4sFJBUdbPW8NZWSQi0BQIY6wVawiQojtYg0uUUW5fhc332DitmtTsaclKC0tbZst/i+A0+kkP1tLOPMA8z4w8+SDDjoU6cjK0HL6GBP5DkdDl9F/QmtM0KWbyl3P1TD3yxj3v+Ik0nsFNZY9dO4sceqEer5/vRO2vWNpX3U6trJBlOw3Upinx27XcN6Vla3SFl040cqnX/up/Y+E1mWTbbz2vqfF9+w9EMNZZiSbAlyimkS8bc+/aDSKKkcY0NfAup8K+f2bApZ+VUBaitzgC/Q6iVC45efCtVdY6T2miv3SFiIiGfNGRJiDYgch/GRRiIsqutC3BUXvzliUVA6XxFm6Koy+vqDVwpvN3YVYREsVJa0WqhJGL2NGG5h5E3z+2bttskNtbS3BkMrHX/oBweoNYT792ke3Fvix/0THdjosegPaY0lyk2Qh3zOEHxdYWLYqxPbdMdIcMu984uWXZY3PXItZ5uShJl55p/nUxIHDMWbN9tLBOZacRBdMxQMYfpqTBQsDeH0KZRVxnn61jtfe95CdqeH6mbVcen0VU2+sYsgZpdx8rwuhSBwuiXHBNVWkWGVOOumk47ZDKBwFVYc9WsBWVrFTrKdUHCSdPHaxnrho2rEaFzFKbOsp6OEhrEQxhbIQqGRJzbni06VsrNhJzQmz9Nssvp6bw9iTzRTaM1uk+ZAkiXZ0oYJiJElCI2lo3y4pYrJtV7TV37Bzb5Sbr0rlgTtS2fx7Pnden8o1d9XicbdNGPH/FkT8CsjJNaU3KVw9zUw0vaTV4wMpxXTtDj2O8c7WuhKcP72KogJdg+BjawhHVdJTNZSUNT6jX3zKwQPPBAn2XEFJ5jJ2mH4l97SNpGcIMqU8rFJKg6gPgM4epEvHltelwSCTn6Nl3CkWSisSlJS0/jv+E0OHDsVdn7RDHu3x4Gz1WKemlGuuSMZ3v60MMfosJ/2G1LNxtQ5vNEiVKEkKF2n0jDqx9TjwjNN1BPAhSRI6jYbrr9VTIu2lE71a9IVp0XYoET3njbdxykkWln6VzwWT9agK/PBxPp+9lcs3H+bx7ovZvP6Bh1feqWfDZqVNgrh79uzBkaKh1qVw56NO3n0xi3dfzObeW9P48NUcXn0yE0mCH5cGuOLWaua9lsPrz2Zx2igL555l5bO3cjnnDCt5OVqWflVAIgHvv5RNutWCuw7ufMSFJCWfaxnpzXMMGekaRg03cf1dNdx9Uypf/9By0QVgyYoQQwc2xlFTJ9v58deW17kQglgbn486WY+vzojeGmanvIaYaPQ7cRFjFxuwYEcgOMAOcmJd6BY4hWy1PZlSHh3Cg+kWHMl1t/iYcoEZY0aAZb/CjHvqCcWjuEVj80cKaRxkR7MikyIUSlLW8tSjjYU/VRX43HrGn+tj4+Y4uVmahikARRFMvryOx2Y4YPPJpB8eS0//WDSupKCmQ+PAliKh/h3/YRvwP05+AowePZp3332Xp556ildffZVnn32WrKzmHYgDBw5k1qxZDBw48J/42P+V2LFjB9mZWpS41GrXCkAsYKTeqxIKCxQpzuefWHl9VgaJ1KYbF1WouAyHqchbRl2XX9Gao8yZ5yEabX4Dde+iZ+7nfoaf6uT5R4zk1J3Q5PVIQM/Lc5KKli06uFQNwwYZ0akWuiZOoPiwBkmCyROsCBXyO7as6tYaFEVBr4fH70lv1qEEcM1ldhIJePD21AZC/4w0mYTSevUvzSFjM5jIkvLoFDwR7YFBTLy4rklgGo2qHDokWLFU5sfFzSvds9+tp2dXPZnpGiJqpEllxUYaBVVjKPlxMN+82JkjhyVefiITu0jHXWMgI03m88/mtckOW7f8js0qoZElsjK0TYRE/kRutpY9B2JcdXs1Z0+t4JHn6rju7lriIkaIlp2wWbJSWixYvibEy297GDPCxMA+BlJsMgW5GmRZcLQkzpmXVPD94iBrN4WZenM1Z11awStPZDLz5jQ6d9DToUjH7del8t5L2VxyXRVPvlzHxMsrue5yexNhJL8f6pwSb871MnSgkY1bo9TXH3+nQ8DvIejR4wmo2JQMqpcNYOeCATx5exoDT65l38HGALeiKoFJsdFjiJfl3+ew+Y8Mbr3RiFljYhCjaC91J1/qQC/pBAYwkphIYDUYaV+kY+36eJOOaxUVLfpW12Oy00aQIE6B1LHJ2lBRScuO89QDze/9Xt0MnDveiqwRjBp7crPX/38AIkhRrpG3n8/myVfcnHFxBZ8t9PHld34uu6GK62fUY5D0GPRw75NOnn/DzY49TTcYS5YHiXmsRAlRTSm7tWvQ5FSz/GcH+n5b2MxyNosVbJB+ZcxFNcx/P4PNO6KtblY3b49AoHmXQB3VOEh2SUuSRI6mAJ+xqT8OiyDFpQncTokzzzo+PrM/odPb0KkGfEGFLRu0fPdzlFvvczF3vo94vLG78OW365n1Wj09uugak14+lR8WhwgfKWBQ4nSsaiq1rsaEoRCCT74I8NkX4WZJjL/C6U6gkCCsrecA2wniozdD6C+dRH9GYCOVw9JOVm/1c81lDvJzda3ykhYV6LBZZEqL9x63DaLRKKkpEpU1cS6elFSQznYYGXF2GR/O9+LzK9S5FdZviVATb7k7F5Lqz3qj4K4bU3nwWVezax0KqVx3Vw1XXGQjHBHY/9JR37engZNOMDG4r4k/vi9k3c9F/L6wkNefzeLNuZ6GLrh6j8J1d9VSUZXgsptqcNZI2OONHIh6yYhdzeDbH4NEY0kux7ZAkuPcML11saibrrZTn7YLE1aqSG6mJCREC2Prf8KsNVJr39kskFWFQmX6Oi69VMt2w1Jc2lJ8wo1Td5Ttht9IIwcZGadonjh1ikpUVKKEiBCihnIArNiJE6OYA1Qopeh0KgP7JTdEffv2bZMt/m+Aw+HAaE3QuVeUoYOaJqB9fhWdaHmdeXGSP+wIW34rZMoFVvr2NDB5opXVSzLpf2oty1aFySw/mXSlAFmSkSSJVJFNQc0o3n43xpIFeej1Mjv2RlFb6JQ2GmWeui+d4ePLePHNeo6Wxtm9P8ri34N88JmPZ172ED6WhBRCsHx1iMlTPGQ4B6JBh4qC160lEok0O3drWL3iNx64w8El59qbiDndeWMqDxxbz38KQ9a5m3dRSZLEXbdZCFlL2S6tZqO8hC2sIJ0cujOQOqrJovWkZkGiG3PeD+OsUyDU+ho0YEIOOkASbGdNszFsVahE0oo5b7yZ00cZ2bZl1XHbAGDh1+8Tj8Gbcz2UlCt8/JWPdZsj7NjdepJtx54YUrhpJ6oqVGzejpx9oZPJV1UiSRLRqOCL7wL0OrmY9z9LNgLce2sqXp/KiWeV8cFnXr79OcDU61yMu7ASW2WfhqkYu5JF2pHRzLorgxEjQ4ycUM2S5SGefTCDhXPz+PTNHOrqFcwWic/eymHvH0W89WI6195Ri1YDR8vjbVI5VxQZlQQ+6rCSQhpZ6DHioZaEJsQ2/mCvtIlq7SFq0jbj7bKCL+db2bKskJk3p1Lu2EA2BS2eWwiBViMYMkTDgSMxYjHBnv0xNN7WhYjspBHER1REMKp26g5ncflkO488X9fiGvJ4Ff5YH+bkYY3r+vppDgwGmXDonxH4+N+GuJIgJ1clJAIoCYnunfVkdvTgk13NjvWKOmwFbk4aYuJIcTKBOfNxFy8+lsl546307i0TEC03u6hCJSz7mHC6metn1uIPND4/LzrPyuKFaXTsFWHZzw5mP5/SJCGeSS71x5KR/5WkmxDJom00Jvh24efHbQedTocQ4MGFRtKSQjoVovk0TUSEiWYf5IpLrcz5wM+t10tIW0+moPoUCqrG0Ccylhq5lIO6jaBqcLlbjxMqqwQatCREAq9XZfdugR4jJqllXyhJEjYclFbEqa5N8MATHvbuhg0bBJu2Rxrir/Q0DR+9lsPbc30YDW0TfSorK0OrgadecfPms1nNCu4FeTrefzmb1973cO5ZVjp3aL6uzjnDyoq1YcZPqWigfYknEnTvquXrD3LR6yROG926vz9zjAWTSeaBZ+pYtznM3gPNaULc9QqffuXnwomNPlivlwi00CkPsHJtGKO59YJ1SzAaDBSonRnU18TTz6ts0Sxjs1jBNvEHu9lIGtnU42Q3G1BIkBdv3mVvlqxoqzrx4+IIeklPkfMU1n1TRCJkYg+b2CJWsU9soZSD9GAgB9nJbrGREnGAPWIzm3VLeP0NHaeMaEyiL1keIh6Vya0ewb0PBamqbHy+vv6un6NrCskJ9kInJa+NTtLTkd6kkokzGEAgKCpqOzd+S/gfc37+Cb1e/1+Os7eUEP0/icWLF/Pdd9/h8XgoKCjgiiuu+NtKwp49e5g3bx7l5eWkpqYyceLEZtwb69atY8GCBdTU1JCdnc0ll1xy3IItxwOr1UpVTZycND2xI9FWFYm9CT+ffy1zwkAd/fpoGXBMhXbocMHOH0pJjRWhCpXyjNVcd5PgummpmEwysVhSOf3Ca6tZ8HYORmPjpm7H7hgrfrTQm6HYJF0z7hS3U8OyP3w8cW86reGkoSYWz3MiI5NKJpedH2HlugiSDKFQRZtssWPHDvQ6TYsqz5B0qH17GpqM5qxcF27WFflX/Pp7FNnXWN21i3RqjmayZmOkoePJ41MJeLR0847ivju38PyrTs45W08kDF9/F8Hv1qHqIiz4tpiYkDnKbjrRlN/WItmoko6QY5Z47AU3Gld39MY4YdMe5rz5JBdfcvlx81bodWbmLfCh10tYLRL7DzV3qP6ASq1LQQgYPdyMxSyxZlOEkSdr2LB+DRwZ3tDF+yeEEFTUxLn6jhomjrPw+5owt17toHtnPYeOxqmsUaiqTbD08zw0x5joR2+N8PlCfzOFaYB2hTrGnmxi0/YIkgRvzfPx4hwPA3obuW6qnXAkWal97xMv2VkaDEZYvmwhI0eOPi47KKoOGQ0dlT5k/qVCbw2lEC1uz+QpK9m4IhOTSeaF2UEwR/n5q1x0OglVFbw4O0Shf2wzu1skG4WiM15fNRu3JMf7AsQaOpxkZBT+visrToz2dG/2dw8uzj3H0Oq1vvRcGy+9Vc+MGXcdlw3+J/g3+sN4TGbIYB1DBhpZ91MRFVUJflsVIhpVuXF6CptXKURNbnp0MTH+VCuKKnjvUy81ToV3X8ziaGmCB55xI5lk7rjKwpcf68mvG06g2MNVN29g6aIMRpzix1DTmROn7GfXgTAGg8SoYWbenufl+iscTb5PLCa4+d46Iu6OqKjIkowQgloqqOQofWjkgNKqBsKGeji2D02IBBUhF1POtrBua4Tdu3fRvXvze6Y1nDLmTD56+ytUJHLUQvKcnVBRmf3AYV54sQy9JYakTaAKwQ8f5zLttlpicRcyEvX1gtSaAeSIpLiPwdmB197ez3OPJ3/fzXd7+OO7dDL8fXntrQ2cdWrLY5qvvBnAs70r5Rwgk3w6Sj0bXpMkiQxyMAoT7vBapl1k55ufWq9+Q7KbqKb6+MfejUYjNS544c16+nYz4fNoiNUMQs7cyXe/BPjyuwDpqRrOOtXCgBMieNd4momSCSFwp+3im/fTyEzXsGNPlDMuruDyC+10KNKxZUeEOfO8mM2wZHmYIQMMLF0ZYsLpSZvUOBMsWRFi4Ye5TdZ1VoaWua/mMGpSGes3h9myK8q9t6YydKCR7EwtI8Y178iwiXRSUpz4gzLIbeVCV7DZWn/W2awyDk0aPmSK2Y9HuLCRShWlFNCcF1wIgSnDjyMrjq7zOipLTES8BryqF0WOMaq/jkED9eTkQpq9hKNHVfLyJd57W0ehsweqUDjAdqpEaYM6svOY2m1/TmIjy9FjoBsDGp5FQgicVHJU2csbLxhY/JuPeII2ccD+d/Bv9IX5+fkcLo7zwqOOZq/lZWsIad0t8mEFs/fx9quOZgVkSZJ44/lUBo2OYgg275LWSFosdZ34clEld96Qyuz3PLzxoYdbrmpayBNC8MnXPhCCdz728Ok3PhIJgdencNoIG/Nm2/ns03osdkE4LJA8mWR5BqKXDDhFJTrFSoRwmzo6hHAx7aLmnOynjbKw/1CcMedXMH6smbKKOJffUs03H+Q2iQvrPQpX3+QlK13PqRfCTVemMun8IGk1yT1KQvy9orceIwcOxrn8UhukOsHTXDQNwIcbG6l0oDt1VLOPrfQi2VQQESHK7Zt47lETRmMyNo/Fj5/jDmD3nt34XQYslii5WTpWrw9TkKttUBr+T85VIQRPPRcgxdcfpGRip86+h0RaFUVF0NUFv8wvJDuzcWvo8SqccXEFFrPMxZNsTD7bSnlVkv/wl6VBVq2PkZ1mJqWyfZPP0qAlM9wNwt2o0O1j5gtuTj+WOLhhZg03XJnCpDMaY9JTRlhYfqKZ0y+sQEmobRr9rapMClnm0K6J5kEOhZSkLye7IEy37m4mnhGlIFdHv16NQoY3TXfw8YIKop4WuIw11QTydjJ9soZB/e0cKY4zfkoFJw0xIZnCEG75+8SIECPCVlYhIRGoT+ftjzxYrDKXXFfN849kUFSQ7NLesiPC3Y+5mPVQRrO1e/N0B3c+9M90Ov0d/o3+MDUjwZxXM7ju+k0YXXl8OL+Krz9J44LLt1F92I7O1Q4JiKaVUhZwcs1wMyOHmXjqZTeXX2gjFBYNhdkHZ1qZtH4rptqTm/B+CiE4JG+jqL3Km3O9pKfKDBlXyrlnWenSScf+Q3G27IzwxD0Z9Oiq584HPBidjTGdiop0bCOd8FrZeyDW4t4pHFapqklQXBbHaJDweo9/GmbNmjXkUMQheTsD1NF0pCcH2cF2sZoc2qFDj0uqIGSpYvnnGcRigldnxyisP6nJ/WaQjPRVT+KA+TfsWQpvfBDh6b+MJDf8JlXwzaIomWRSygEK1O6sXFyOKsII/o77McEPi+O89aaC3dUDm5pOERGuv/wQ7frV8c3H6eh0Enq9xEWT7FT7j7/zG5K5E6NBUFwabzGxCTCwrxGtRmrgFv4rjpTEueaOGm6e7uDCiVa0WomffgvywNN1TLskyZOdlanF423dL9V7Ffr2NPDFu7n0OKmYG2bWMP5UC1MvtGM0SPy4NMj7n/p46fHMJrmX734JcOBQlFpXoknS9tDRGLc+6KRdx9PaZAtFVUgnF4OujI8+jdFPGdnwPJMkiX1iK0V0RYeeAK1PuDoi7Xjnw8Po/IUkRAIXtdhIpSeD0aCljqpkBzAy/aQTCYsgIQKkkslB4ebXlQFeebc+SfUgBBXVCa6a7uCFF5fTOd6fWH0ZW3ZEGNjXyLxPImSEO7fI2ZtLe0oS+9GrNuSWxu7+G/hnznIMmzZt+i+PUVWVBQsW/JMf2yLWrFnD3LlzOe+885g1axY9evTg6aefxuVqXhWC5PjIM888Q48ePZg1axbnnnsuH374IevWrWs45sCBA7zyyiuMHDmS559/npEjR/Lyyy83qNv/E+jQoQNut+D002Xq7C13xNQLFwZrjLp6hadeqefS8xsDiLdeSqVo5CGq0tdTZt7GjDthxvUpDd2Cer3EtAvtXHGRnRff8jS8LxYTfD4/RoRwi9xdLlEFCNx1UFLeeoC2e3+UTiPKGHP9bhydavnyhwDPPZxBnx4G/P628Zj8+N1PyAl9qx1YABpNcrwJksJPL7/toc6ttFjt93gV5n0cJTXRVExB58nloafrmXJjFTfeU8vu/TGiUQWPphJNzErdznbMe7wDXz/fFcf+MRQ6R+KptFBbZkITyCBsrGOTvBSnqEQIQVD42CM2gyojdgxlySIDIKGLpGAyaEmxKxw40DLfVEsYOfpsFAGZGVqKy+Ls3BNlxZqmHanX3lXDmWMsLF9YwOP3pHPPLWksmpfH+RNsFHVU8GRub24PycWZ4/RkZcjIksSnb+YwbJAJR4qGwf2NLHgnlzEnmfjiu8Z2/HnzvZxzRsuVr0hEZcPWKJeca+eX+fl8OzePxfPzGX+amXOuqGLGtQ4sVnju4XSWfV1I5/Z66upaF575T+h0OnSytkni808YJCMGZyc+/iLAq3N8bFoPD9xta+C92r47ijaQ0Wr3Zjb5RJQYs98KccVUI15bY0JGkiT0GFvljvKJehJSFD1GYiJKvXDiE/UIIVBRSElpPcltMcvEE/D9wh+O2w7/Hfxb/aEElFc1+pv8XC2XX2jnyotT2LozStxSx1cfZPPS41mcPMzE6OFmZj+VxS1XpXDShHJee99DTqaGdb9m88jMVDr0DBMWQaw4SFQUsHJtBK1BIZZRzEN3pzD+NAv3POHijusdfPh5gEuucrFpW4SyijgLFgYYdmotyp6+qKisZQmbxUq28gcRQvTlxIZRQoCgsRpjLJkoiIsYJY4/mHKJjiW/CsJBmd9+/apNtph+9R2oujgGyUC+6NwwUpcZ7kp+xVgyD5xJtC6FieMslFYqLP+mgFBQ8NhMB7pgBpmicYOeKrL5fqHED4tDbNkRYeXPZnICfbBINir2pPLiG74mflcIwctv+qjek0mR1AUjZtrRpcXvaZVSiPmNzFvgJRRSCQRb3rzF44KqaqVNwYwkSaSmt2fSmVY2bYuRGi3CrmagryukXy8DGg3MnZ3NJefa+OjtNMKdNuDUHUUVyedBUPjYa/iD/ieGeOxFNzMedqLRSGi1Eg/PquO2B2v59Bs/SOAPCI6UxKhzKzz7mptgUKHWleDDz31cNzWlxSBfp5OYcr4dh0PDkgX5TBxnJTtTiz+gUu+Sm71HMvu59RoHiiLRrVtzepK/QzgW48uFrXPwff9zGJ03l25Sf07kdHJph1N7lFJ5HyHRnEPXadvLJRcayM3RcvO1Juy5QQxaAz0SwxkYG0f5sr7cd0+cNLuOm66288JTDoadoMcQSW6QZElDd2kg3eiPjAYZDd1JTvlslVYgAb0Z0qQIJ0kSWVI+eXTAEwuye7MZq0UikWhbEqgt+Lf6wtTUVMIRtUnnUUlZnMlT6xh+ioeQx8AmlnNY7EYRjfGP2RFtQlH0V9htGrIzNS3yggGYo1msWZdg7MlmKqtU3vzQy12POjl4JEY0qrJ+S4QLr6li38E4D9yRzq6V7dmytB3bf2/Hey/lcLA0impzk1MxmpR9Y8kpOZVsbz/0koGA8BInikU2opHBbG492fifsFjkFkWWAG6+ykE8ofDzshArFxVyy1UOzp5aydOvuPn0ax833lPLCWOrqDlspUcPmX49DXTpqMdoizfYzYIdL63zzvpkF9v3B4lGFHSZdURF865VIQSlHGoQIEmXcgjLPjbIi9lrW0q4+x+cODbMC2+62bA1wheLgoSDbevy83oVUqx6ZFnm3ttS2f57O/74vohZD2Vw2gXlTQrlNc4EF19bQ/BAOwySKcn7lr6Omx7ysH1NJh06wbzXcpokPiHJ9bzgnVyenZ1Mrs96rZ7TR5lYuTbEuq0Rpl9mps6toKKSEHFq7Nupavcrsf7LqG73KzUp20gQ45Hn6jjn8gr6nlLM3oOxJonPP6HRSLz0eCYZ6To+//z4u9+8HicmLC2KvRpjqWTnSTwwI40Jp1np37t5MXr6FCtVFDf5m1940PfZyYbfM3jk7nQmnGbl1mtS+fHTfPYcjBKwlLW6NynhIBnkMoSxDOBkDJjwOI1MPS+FGdc5eOCZOs6eWsFZl1bwwedewhGVni0kxdIcGjp1bVsHXFvxb/WHWo3E6JPMPPqYFpd1H8+/7mH3vhhLvs3k0y9h0p37OfOWfVjy3XRTB/Lz4jiSBPfcksblt1TTq5seVRWsWhdm574ot9wqU5G3DKfhEF7hplYqozRzBdNuCbD4y1zOGmtBQmLsyUaWrgohkZxqXDw/nxP6G3hnnp+fF+lIFY1NXtXaI6SQlrxPXFlcfUcNkUhTXyuE4IFnXWRlaPD6VCQJEsrx96XF43F0GGjXUaEq/3dKzZsxF1Uz9doYQy7eh33oVowdSmnXOUFVbYIPPwtiqevSYvwiSzLp4Y5ce6WFrbsiLP696Si2ogiuubUeqbqIYvYRJkQOheSFeiNQqKflaRtFJMDsZ87rEkW1o0kVOWglHWbJRq53ANXrOnP3Q56G43v31NKjZ9fjtgHA5MmT2bNPaVXw6k8YjTI+f/NrcNO9tcydnc1lk238ujLExddV8+4nPvJyNDz+ghunK8G5Z1mZ90XriemX3/ZQVRNn1KRy8nO1RGIq87+McNppEYacWs2mbVG++ziP/r0bm9rc9QrPv1nPmBFmrrurlukzqnnshTouvaGK+55yodNKra7F1mAwaghJXnYd9lF12IwBIzWUsYdN7BTr8eMhi3wEKjKt0wTKyJSVKZiDeWzjDwrpTHepPxbJhlEykS91pD8ncYidJEQck2QhXcrGLqWSn+hGPCrz8+d5fPdRHh+8ksPIE83s3B/EoNGTJmXjcPfkqhu91LoShAIy5Rxmt9jIPrGVeuFs8K+yJKMTevILm+/9/7v4xzo/AZ5//nlOO+00pk2bhk7XnHuotraW1157jQMHDnDRRRf9kx/dDD/88ANjxoxh7NgkYe4VV1zB9u3bWbJkCZdeemmz45csWUJGRgZXXHEFAAUFBRw+fJjvv/+eYcOGAfDjjz/St29fzj33XADOPfdc9uzZw48//siMGTP+ke+dk5NDoN7Ahx8k6NzPSen2baT7eqCXDKhCpZpSEoX72Ls0ixS7hk++8jXhNdLrJb76KJ39h2JMuaGC6VNarkifc4aFt+Z6uH9GKs46hak3OjFV9iYvpYIqy0qoySddKSBOjCPsIU4MPQYCdWaeesnD/Hebt2HHYoK1GyN4fQkyM8zcep2daFzhpntrefr+DE6f3DZRlz079qLxZrNiTZjRJzUPjCMRlbKKBAV5GtZtDnPP4y7OOdPCkAFGJk1LdiucPS6ZqPtpaYiHHg+QUjG4SQKs3lCK3HEvM29N4aQhJmpdCd780Is1Pc7ky44wfIiBQ0cV5rwbRpR3RApmsZN15NOJLFGAFEl62qgIs11aTbHYh41UCuiIXUomPvqro9jGatLI4JSBevYfjrBnzx66dTs+Qvd161aQla6hxplg1HAzzzyQwdV31LBzb4zLL7Sh10kcPBJnwTu5zR5oZ4yxsHZThOLDfhRno7ppTEQps2zFuy1Eil3DQ3ektfgwnHlTGudfVcUl59p44qU6DhXHiUZbDvje/8zHlMk2Ljqn6eZ25DAzH7ySzbwFPvJztLw1z4dWK3P7dQ7e/PT4Rz23bNlCttq6mqM9UsD9jxzAoNeg1SucMKDxe4QjAklpmQ8Nkht3hIShvBdvvrsbKSdA2SEtPuEjceze38tm+ohhTbqxIyLEbmk9OlOC/aEtaNFjJ40EMQ6xkywK+P7HGLdc0/Ln/rwsSDymsuL3FdzzwMzjtkVb8W/1h3Ehs3VnhEBQbdLF8uaHHjZujXLRJCsD+jTvWhox1MyIoUaGDTayen2E7Mzktb/8MgNPranFpHTA7m/P+3PXkQjrUElgNEiEgxIffhThh+9cFBUZ+OXXKLvXpiDrFORAJqmhIaioHOQAqVIqIdnPAGVMs6R6QHLjSfgxRszsYgMxIgzsEeet57O4MuLkh+9kqrLaJnDj8XjIztBiDXRpdQ3oaztSXbOP0ooEZrPMgJ5mrr61HqOvsMl7JEki33US99y+kTqljs6+kxtez/EM4NPZe/jk80rGjNSjSAmWLY+jdRWS7esJEshoGkYcW4IuZqekwoPRKPH4i3U893DzEcFX5vioc8mMP6e5YurfIR7zcv9tabz1TiXdlY74dNWo+Yf57Jswk86wMvHySl58NJPuXfTMn+vgrEt2UR/ZT4pVS36+xOjMONv3xPjhk7yG7htIVtmvv7uWj9/IQZLg/OmVbNwapSBPQ71H5YQzyujX08Ch4jiTz25dwKRHVz07dkcb/KkQgrse9GB2NQ3mFaGgpjoZf2om9z5RRyTa+qhqSzAaJX5bHeTA4ZSG6QhVFSz+PcTrc8Ks3RDDGnMRSa9A0sXRRG1Qb8CRGiGavRafMxW5Lg9VGyWRWcLZE2UeuTeF75domH69j/axfuSLvIb7IpUsHPExvP7qH4wdFaN7Fz02q4QvGuavMz0GyXhMLTm56Slor3DFVD3PPqFpdSwuj3aUc5jCRA9qouuIxWJotf9oeNqAf6svTE1NRUpo+fBzH9dPc3C0NM748+pJqxhKgWQHkoIWTirZwRr6ieGECTXh+2oJfycSEidGqiOpHqvGtJx/no6+vQxcfUcNwaAgM13DgD56Th9t4cqLG6lAJCk5Hmi3a3jypXr2bltOqrs3qSITFQWnrpjixCEGiFFslZYjt7G5TW90EI2qrU75eDyCFd/mYjTKnDHGwumjzaxcF6a6VuHEQQaWf29BUu0sXlpHVmaUKy+B66828cYT+8gO9sJBBkfZS0w0n75ShUog4wC9u2qZPsPF6OEmlrhWklnfj1SRhSRJBIWfI+wmlyIMf/GTGXI2b33mZ8zJjfGsx6tw6uQK3C4NBr2jTXYoyO+I23mARR/lNeETnDjOyivveHhpTj3lVQlkGUxGmb17BJnB9iCBR6rl9LNjXHVZMk49dDTeKkVJu0IdJqPElBsqUZSkmvtlk+2s2xzh59+DnH2Whd8/OUokvZSXnzdyxthkZ6UQgqUrw9xwl5Nv3s/l0RfdaDRQlN96LNavlwG9TiIY/Pupgb9Co9WTTfNOYACbpxP7D5ZiNrUea9psMhEpREj4MR8rzgSy9rBoTmoDfcKf0Osl3ng6i/GXVFOR2EhefeOeQgiR3KMRp4guxwrnBjrQnVSRycuzNzNmlImP38hpcs55X/iYv8jP9Eua0uks/DlAdU3bJubain+rP0wkJPYeiGEySaSkCmpLTVw3XcKR7+SEQTqqq1W2b1exO/uRouQQjB0kGBKcOtJMaUWcj7/wHqMaMNGuUMfR8hhFnWPYzIfxeo5w0Wkmpl5kb+B3fPTuDN77xEMkCtMudjDrNTff/BRAqBJHDsno3YXk+7s3PPc92ira9why9MhmwiEYe5pEWbXKyHPKufR8G8MGGSkui/P2PC/+gMqU8+3sPRBrMsl4PBg8eDC10iOckKXl/rvNPPd6LV+939jpXl4Z58nn/Xz5TZQLL/OTng4ZCXurMaQumsILrx2CQBq33ZwgLb+GUSfrcHsT/L4ygt9lhLCbXNrRgeSe04IdISc4quzDLOwYpcZRZ1WoVKZvICdDIlrct8V9Zmq0iF+XHiISUTEaZTZvj2HJPP71D1BUVITDIeNyKyQSScHP+Yv8fPdLEEWFnl31XH6BDZ0WrrmzhuULG3MjazdFGNjHQH6uhqtvr0GW4YVHMmhXqCMeF3zzU4Czp1by8+f5pKZomLfAy7SLmq7V9z9NdlCGwgAKvoCKkpAI+RRyAoWYHRZ++rmK/QdqeeIBB6kpGn5cHOGND7xo9CqvPpWFLEuUV8apcSrccEUKWRlalq4MctWMfW2yRXq2HZG7jbEDTCybb2Erf5BNIZ2PTajWUM5WVtGFvlRSTCEtF95dUgUWR4JKeSWy00qa2nx6WyvpKBCdqKSEIhqnv604iEU0Ddc7I13Dy49ncsHVlVgSySkno2QmcXgoJ4xcj8cD7TGQRhZxolRTRhmH6CWGoJE0JFCodR4/F+5/hX80uuzZsye//vore/fu5bbbbmsym//HH3/w3nvvEQ6HOfvss//Jj22GRCLBkSNHmDRpUpO/9+3bl/3797f4noMHDzbjmerfvz+///47iUQCrVbLgQMHGD9+fJNj+vXrx08//dTqd4nH402EDCRJahC8aVFNNR5Hi5686hGUBndTEimjgnq0QkeCOCNOSfDZe40qjONGm7nhnloum2xvcp5unfXk5basdAlJ0Q5FgfGXVSBLEiW7UsiPZVOq34VZxKkXlVRRiYJCJ3qRQ2HD992xei1Pv+Jm5s2pDWpwHq/ClBuqqaqQUGuL+PTJHFRtlFhGMabUpCqxTi9a/d2twertwG13b+DX7/RN2sEVRXD9zNqk4viV1fTooueBO9K49R43c+foEeE8br7Vw332MEgCv0+iS2BUk0A2KPxYeu3n12+zG36HzarnxccyOXmokXVboowabmbUcLjyEiuXX1/C+p8COJR0sqWmSWWDZGKAGMkO1tKJRs6KP39voejMAbay/6BKeU2C/Pz847ZD8ZEDdCiQicXhw1eT6uPfzs3j218CXH1HLSXlcS4519bq+aZdZGfRL5UUsx+rsOGjHpdUwcpv07jzkRjRGC2quAKYzTImo8S6TWHKKxO8/kwWz71Rz7hTmm9if/g1yHcftVyZOaG/kUeeq0OWYcHbOZwzrYpnH0onPT31uO3g8/lA+rtdksAQTad3bAi11j2UlnsbkgI9u+qJml3QStHOJ9yYseKI5ePbZKZYu4EUEaITPdFjxEsdB9nGfvvvZOgdROqt+FQPAXzodArZ6XrsoV44pL8o1wmVfWwldhhWrA0x6sSmCfxQSOW+J+u4eqqNN9451KZ10Rb8m/2hI0VHNKxy1iWV/PhZXlIlMaLy3eIgJwwwMOmM1pNQ50+wcd+TLn5f2MjlFY+DEMnPkZHZfzCOpbY7cYuLk8ZV4S/JJFstwhTRUxzfT26+oNpZizFsJ00bo9S6ibpAGJMjxM03aKlxSnz28e8UxfrgEJkoJKgzHaVKPky+0hE7hWjQopcM1Lt/A+D+21NYtzxMbVWsTdd8/uef0C5Ph6+4deE4rWqguERhQF+VWa/6WPWHiuJ34MPNLrGBDnTHcixREiWMNtVHvkaL2ddoR0mSyPT3QvV1Z/VhL9WU4SCdTKmgIWBOqt8mWlQNB9DbIlwzJYWHbk/j1vudXH5zNY/clUan9nrKKuI885Kflb+YKQz2p7LM3yY7yFIMvd5Ilw56/Ds9RAq20LmTjNev5ZflQUJBhekzqvH5FUJhwVWXplDtVEixSVx8ro3X3vMw/+2cJolPSKpuPnlfOnc96qR9oY5Rw80sWxXCZJJ5+K50LpxoRZIkXnm7nn2HYq2OVu3YHcXtUSgtj3OoOM6TL7mp3J9CUSy/wX4xEWW/YQ0fPmkjEhFEogKtVtcmO+i0RuqrtZxxcQW3X+fg7NMtXHaNh/oDuWREBjAQPR6pFg97eOphEx3ax3ng8Tjbdwounmzi1FMEGzYfwWqTOHNMSsMz4MtFAUTESHoLHfaSJJHq6sMjT2/hxmvMPDLLjSuqIY1aQGDF0eQZWy0VEwwmeOs149+OEWskLZKQMGLG6wWTyfR/xB/+m31hWVkZNpOJ0pIEL8/xsvS3OOkVJ2KWmq7dLPKJiQhrWYKQVLKDCSqqEuTnNl+rHq+C052gQysTEaH0Q1x9hZk33gnir9Ozal2E8iqVWQ9l0L5Qx869UZ54yd1sLf2JoQONuNxxThwFJHayb59KJKYSUaOkl+djwES6JoNKtaxN13vSedN5/7O3GsS+/orVG0LkZGtJT2uMaWRZYvTwxvvvpVecyPW56GMpLPk1gPsehaunWtmwqZZ1S0Ok1HenC33ZwVo6iO6kkYy7/MJDfeZ2Zj1l5q2Po0wcZ2HfwTg332Tgx1+2sW6TwCisGDHRnu7YJEeT72ayKlitTW3tSNHw3svZnDutklikbc+EgYMHEvb/1qKQSm62hsdmpjfp+l29PsxVV68l3zWcSNZh7rylKe/c38FqkfH4VNoV6Jl2kZ17n3SRma7hx0/zicUF/X/dx8tPp3HmqY2xoSRJnDbKzJvPZzBmcgVZGRrc9Qppjta7jeJxgT+gctpppx+3Lex2K0or21mzZKWqOoUfl4a44mJ7s9fLKuI8+rQPhJ7trCVVZNKOrugdQToUtVysyczQkpMrc9E1cR5/9lfi9Sk4LAZqIi4IOujFCc2+u0NKRx+3cf+jfpb/2FRM5vRRZh55rq5J8rOyOsG3P4RRRfx/fWzYVl8IUO8RzHjATSAc49mHM3jgwTC5ZUNI1MVZuyOIFh0Ff/GNqhRHr0sK3jzxYh0divR8/3Fek/FjV53C6HPL2PxrUYuFlTPGWBgzqZreXRXyc02kpCcozNOxMBijKuSnzl8NqMQzS+nWN8JzT6Zy5gVOzHaVw6UKpUf05CkdmF1axdsOFyazIBZXOfEEI9MusvPRlz7CYYFM+LiveX5+PvZsC8WlLl5738t7L2c3fPdN2yNMvTJASnU/BokkH/2hyl2E8GOlZXX7sOwlXJZNZ7V/8tq4Yyzb6SNBnDr2M5CTk80if0FMRNHqkvpTu9WNmISFFNKIEsatL+XlB23MflMmXWr5MyVJwhBJ4+DROO0KtKzZEKL/CQfbdN//9NNPnDnWwvI1QV54s55lf4S45Dwbn72Vg9EosX5LhFsfdDK4v4HFv4dwuhJkHsspbNkRxWqVGDWpgo7tdLTL1XHLA07aF2p55oEMLjrHRl62hitureaqKSn8tjLEl99XMHq4iVBYsH5LMnn6/cfJmOmia6soLU82JM14yEmKbR83XZWCxZzOtz+EueRqJ5pAGsZAHmp6kEkTDA3c1QV5OgryGp+nY082o9fVtckWivAx+9k0vvzeTx019GNEEy7aIjqTKXLZy2aMmHGKKjKlpsWjhIgTyd3Ptt/yUVWYfouL6rUlpEabd6JnkMMeNsFfkp9ROUD79s3X0BP3ZHD2eicck/vQoidUbySLTKooIYM8dBgQJO+5fWylneiSXL+atsXIf4d/NPn58MMPs2jRIr744gvuu+8+pkyZwimnnML777/PqlWrSE1N5c4776RPnz7/9cn+B/D5fKiqSkpK04WWkpKCx+Np8T0ej6fF4xVFwe/3k5qaisfjweFwNDnG4XC0ek6AhQsX8tVXjeONHTp0YNasWWRmtkyWvWvXLhQphlbo0PtzyURPJ6kXABXZK/loTkqTylBmhpYORTrmfeFj2oXJB7vHqxCPC7y+RIscUH9Cq4Xv5uVx011eyuvbsZU/IKaiq8qmL31xUYWKSq5UhCoUhEiKMBXUD2P+67v56IsjDOijp86tcqQ0jqtaQ7/Y2GTVRwIUoKY9lb7d3HR3GZIMsViM9u3bt2qvvyI1w8FuDpN+dCijT9/EmDEaRo/WUlWt8P2vAaZOtjN3dtNgpneXKK6lA9FjpMbyM6pW0KmDFn84QUXlb8hhK6ZoFo5gB/zp+5n3bEpD4vOvmHSWjXc+8REMqVjMMrIsMeflVAp+qWCQ0jL/hk7SoxMGdrIOgzDRhb4NG8EUkp2V5bvTqcfJWWedhV5/fCNOeblZbN5ewQuPZTVcS51O4oKzbVxwto3PF/pbJFH/ExlpMpGwhB0HCeIYZAP21ARfLAoAUoviV39FNCb44HMvt17jIM2hIR5X+fm3IGeObRoYKopoNdkOkJmuIRCQsFg0TJls4/X3PbTv1pHc3JYr9v8Jm83GHsMO8qMtV6mqpBKkVCe1aYsJ+mWefVXh1FFJh+9I0TBwsODgL9WkJJpW3YUQHGUfXRqqYmW0S/QmS2qkR0glkxPEqRTLqznqrSUTA51EXyzYOBLbgyjXNkl8QrJVv7sYwAb3Yu58OMipJ9u4cbqNFLvM4mVhHnvBTU2pjpJSFbsjcdx2aCv+zf4wEk1gw8bh/RHGnFfOgD4G/AGVUcONhEKiRdX1PyFJcPEka5OO0XkfR0lVskGCOk0FdW7IVTM46q/DEehFQlShsQXod4aT5x93kOpI8huvXBvi3iePcvf0FB5+OsSbz6czbkzy3ho7MsC9j26i1JnkltVrNBT5B5BGTkOySxUKWm1yjbYv1KFo3UhY23TNf/zuZ04bBRs212KN2Y+dV6WSYpxUICETl8JIW6Js3iCRrXagl9KpoSslLILsZQudRW/sUiqerO0s+iyN+x7xUXkwiJmmiWRZ0pBCGhXiCCaarvUs8qmkpMWKcUxEcOSEyM1Ovue1Z7J480MPV99eg9EoceBQgvTyE8kjec2XLV7WJjsoqgGPV6GovaDGuo2Xn8yib08DsZhg/iIfT7zo5oKJVmJxwdffB+nYXs9lk43UuBTe+MDDtt1RenZrOYE8dKCRGcVxZt6cRjQmcHsUNm2NJEfejvneS8+3cfUdtYw/1dLs2RqLCRb+HGDcaDPPvVFPfk5SDG36tYJPPl+KFDWjkCAzL8Hw7Bj5eRbmLvDh86kUFRW2yQ46yU4ILx0LjORkazn9PBcplQMpILvhvksnl9S6bB56eAUdu8XZsUMQCWt4fJafhKJy89X2Jp1NBw7HKC6PkW3OaZXPziY5WPJrjNVr4ph9HdBQTR016DFQxhH0wkBX+hLASw1V9HOOQ6CyjdWt/paEiIMmgVupIRZTyc/Pb/XY/wn+zb7QbrcDKiGvhjdfS+DzS/SXWi7+ZJKHL2s3V1yQwgknaLnzEScfv5HT5PmsqoK7H3cxqK+BfZ49ZPp7NLmf6w0ldBsYoKzcxC8/SAhjiJOGWnj6/sbnXE6WlrEnm7nmzlp6dw8zYmhzheBO7XW88Ghmk3HqUEhl9AQnkb0hJCRMVtGme//E4acw7aKXMBs1TL3QgkaT7DJcuS7Mw8/WUVTw91sbjU7FRR0DOZmDlTs4dVIVc99K493ZaWzcFuGSK1bjDwhGDdOTkrKbnTt3ARJ9esncd5eVglwtc7/wMGKYkR7ddOTnaNmxJ8b5Z1v48Ml8MuLNOWuFECRsTgb1bc6j17+3gcwMDXVuV5vsMHr0aOKe2S2+Nu1CO7Pf9TTh7TtpqIl334Gb7/qdQChOfm7jOlMU0RDv/ificUF5ZQJFUXnojnQefKaOEwcbGXeKBZ1OQqeTKCySGH9qywWO00aZyUjTYDLKTD7bxDc/BYnHW44Xv/kxQDSuY8KECcdth549i/h1xzayaWxKUESCMMFk8dGby1Ov7GHSmRYcKY2Jm7fe9/PiCwlSPYMpPJasKeYAW/mDLvLf03RJwLZ9IXr2VXhspowsx7n2ZrDuHtzqniuVLI4WN+fYC4ZUfl8Z5Ydfgpx2ion5C0PMejGIv8aMbFL/18eGbfWFAFqdyoGjEZZ9k0+HIh0//Bhje1kdDikDHU33ViERoMYT5bQLKjhjrBmbVWbaRTZ+XBpk5DBTQxIsI11DUb6uxcTn2x8GePmVOHbnINxlqVQSwm3bT3ZnHyt/zObA4ThLlh1Gq4UzTzPRvtDC+i0RHGkK989I5f6Hw/SIDqUubwML3rdxQv9Gju8/1oc478pKvL7k3j0SDbQtNlz6PcNPGEi2U27ws6oquOoGH7lVo5LNOMduySK6sJuNZIrmDThCCMqlIwxUTmk4XifpcZD0IWERopYKcmgqOlMuH6R9pwTEI1QeMWFIGKnHhRcXpoSBWS8FCYYEaX+Tj1DlBOWVCa6/u5brpqWw84iuTTaor68nI01CUQRz5/v4+sNcev0lzhs2yMQvn+cz6YpKtBqJi66t5syxZiaOs7JiTZBIDJYsyG8iKPz76hAXX1fFpDOtLPjWz9CBRiqrE3h8KmajxPdLgpw11sKCd3Kb7DPmPJfNtXfV8Mzsem6a7mjgOgbo3d3A1ZdbOWV8HVWBYuREiJVrtdxyfy3nnmXllJOaF341WrlNthCKj5OGpPLQrDoypfYtFp5NkoUUkU6MCKUcoE5Uk08HtOgIGmsIpR3mw7ftpKUm/eU3H2Vxwuj9KIfzmzU9KChIf2HRFEIQyjrI9Muaxyfdu+hRdI3BZQVHMGNDQmKA1Cj8m0s7/MLDTtaxHRcaoSPoN/1jvvAfTX5KksSkSZPo06cPs2fPZt68ecyfP59oNMrgwYO54YYbsFpb79T5p9HSIvu7rHFLjuC/es/fJRch2e7/14f4n8c6nc4Wea3q6+uRdHFqlRKcSg1d6NfwmqqJtdih9+yDGdz/dB2DTy3DX69DCZqIRmSCQsvN99Tx+qz0Zt9xy44I3TrrWfRLiMXL/dRrt2NS7KQXKthstTgyVrFrpUJBrDfbxB8NN7YQggI6kRvqTUXIzeB+CqvWR5h4mp0VH3Vq0u7+J3JDPdm0rQxbpsLBgwcxGFrvXPoroqEoTipJJ4eCqjFs+tTN94vXM/v5FL7/KK/FB1StS0GHjpLU1dxxnZm7bnI0JDeT6rs1dOtUwZKlJcSCCfr3blnhEWDIACP7DsYY1C85tmS1yAhFRiu1PrJjwUYmuYDETtbRTwxHK+mIEkESWtICXYlmxqirO36Vc2QjJrNElw4tf26/nnqee6OeKec3r2oDrFoXRvVbySAXt6YCU9cSbppiw+VWcLkTpKdpOFwco1P75snYyuoEOq3E+i1RHnjGTZpDprxK4ZnZbj7+0sd5E6xoZInPF/opLou3GtAC7NobJRpTmTPPw9CBRp5/vZ4zz+1HVVXVcZlBq9VizwxTX1tCaqxp9SkkAkQzj3JgXR5ms0wgqHLB1VXc84STJ+/NQKeTePsVB2ecv5OS3S5y4p3RoceDixIOkEd7zJINRSj48dJFaq42LEkSmZ6+1LONzvRvWFNB4aOnGNziGIksyeQZcnGWOlk6pzs/f1WCkBU0/gxSQ32pYB0HjkTQaPR/awetVvu3geDx4N/oD6MBiU6iJ0eNmyGu54EZaXz9Y4DUFJkO7XQs+iXY4tg7wKJfAlx1aWOQvvCHIFUHbeRKpiTtg3KUgnBXtmuWo0qCLoneVFFGTu9q3n01s8nvGHmimcULCjjn8go6dJAaEp8A40+zMv605HOtuCzOxAkx0vxNE+xufRnTLkj6vR17oghdhHbti4773o/H40QCCY6WRXGbD5MWbYeMhp2sJ4Mc+jEcWUpy9x0O70IgKJCajsebJAt9xFB2sZ7uYiCqtZ4bZkpUVCfwafbQQ20uRpAQccIGJ4Zo7yZ/z6aQHazFIIxkktdgq4gIUZO9lgUvNvVFN1yRwhff+Tl8RMVb7qCzlByfEUIQj0eP2w4A6ekF3P/0LnzBBL9+lddQMdfrJS6/IIWhA0zMfNyJx6eyclFBQ2dHu0Id/XrqOW9665/1J6l9v17JazVkgJGVa0PcdG8tH72evKZZGVrGn2rhxntqeeq+jIbgsLI6we0PO7nzhlQmjkveD3sPxCgpjzPzNjt332qj3qNiMEhYzDIr14Z5/YMkfYPZDCcOP7NNdhCaOhRkunQ2MHaEmccUhTSa09HIkozkymWDq4rO9MZBBmpc5aNnS3j1zf0MGy6IRMHnUykuizN3djZ33ZhoNfmpChW9YiPsi6MnzmBGN1z/doBb1LKOpZix0Iehx6hWNKgiQUB4sbbQ/VEq7+fa6To+XbAX4ZP/f1/Ygi/Mzc0lKiLkmgsJSU4smlRaoGcHwJW5ha8+yGLooGQ8pigwfkoFl5xro0dXPfsPx/ngMy9DBhjpVKhDVSvZvKkCxZWJRtIQNtXQoZNKVY3EzNs0yFEbXbr4eXBGGgsW+flikZ94AuxWmSsutvP4zDTueszVLPmZSAgOHY2zZHmQvj2NDevKbJZ5/kk7t04/gDvgwmqmTfd+SUkJ+pr2vPqQygsvV2BPEdSHwvTspuOr93OZcmM1iYRosbBd60rg8kUa1NxTRSbeAzJTL4ygcTjR6UBW9JhtIV5/wUFeTvNt0uvve5h8to1tOyOsWKlQ4YywfXkhQsB7cw8SPJLRhNtWCMEh7Rbuvs7YTHjqT+h0Eg5HhIMHDx73PmnTpvUcLm5ZjPG0UWY++crH/U85ue+2dGzWpDhfPKGis0RRwyo79sQarsnUC+y8NKeeh+5oLmj65oceunTU8eJjmVx4TRVnn25h+54YT93XeL2tluacxn9CkiQkCapr4/y4VCEQVLjmzho+eCW7wX8DHC6O8cCzLh58eE6b7oeu3XrxDcvxCjdWUjjMLoL4MWMjoq9DWHzofDr6jirh3tvSmXy2hXWbIzz7JHSLjGr43mZs9GQQVaIEv2cvdW6lSQfxnwiFVPYejHHXjamMGGpseL9WBwoJtLQcqyvEkVrosn53bgh7+WCuuuogJnsdadH2KOEYWe1KcLnN/+v9YVt9IYDNpqVfLx0dipK2LqtIsJct9BMnNlAXwDFKMtbQMR9+mZ/P1bfU4yq289Jdyb2fklHGoKEq785O0j8Ew82bQdZuCvPqCxJF7mP3igQGjKQETuTo9j08+qyTYUN09OmtZfhgU0MX9ZsfeujaWYfHA0ZXB/xpB3nnTSsn9G8as44YauaB2wU33lOD1SKjN6S36f5XFIUUTT6xeON7lq8JI9flNJlCBNBLBjJFHnvYRFfRr+H1mIiyX7MJm5LW6kRPNgXsZ1tD8lMIgYsq6qjCV6qhY2gQfdWMJnFnqbSXQKgYjwdcVJFJ84kSVaiUeOqYeZuDiGxk3YYoQTXWJht06tSJt18Pk5GqwW7XNEl8/gmtVuLOGxzcMLOWxQvyuX5mDW9/XI5eJ7N1afNu31NOMvPxlz42b4/wy/z8Bl91/TTYtivCDTNrue0aR5PuYUgm0X0BBY2GJonPP5GTpeWWGw288KabU0aYKa9McMpJSR7lV9+t55M3crEdmxBYtS6M3Z7dJlv8ucw8Lg0Zan6Le1OAdHLYz1YGcwqbWUFM46dbvyjXXWhi6oUZTRLBWq3EdVeZeeeRcjIT7Zucp5qyY3mPpLDrUd02rrlcbjKt+yeqahIoiqBY7KO91B0f9QgE3ejf7Fib5CBfdKAOJ3m0o8x3gMOHD7fKD94WX/h/hFSpU6dODB06lEWLFhGNRrHZbFx66aX/ryU+7XY7siw3qzJ5vd5mFas/0VJVyufzodFoGr53S8f83TnhmEhLC/ynQItk2fn5+eTkqqRnHaR0o4xBMiKEoCp1M/aMKDv3RunTo+mi1mgk+nU38em7BrrFhzYk51ShsvSzvUyuqubrjxurv3v2R7n2rhrS0zT8uiJIVraMEhfYLWG+fD+7oSumfe9q6uuc9KbxnAkR5yA7iIowIqZn5fp6Fn6Yy8njXKTFC1pcZJIkkRLPwR88hMVi+VsBo79C1soU0JFD7MCg1ZKeKEQfcaAoLXM9lZbHcVcZCLOXoSNC3Htb041gqkPDx2/kMOGySlb9nMfg08paDZAhWY01Ghtf27M/iiw0RES4xSQvQAAvhXRGLxkoFJ2ppJgiulAm70ejiRNIuJl8yZTjtgFAZfku4jHYtjvakIj9K3p2M3DoaLzFBGY8Lnjw2TrQmNlpWcyFkw089VAmv60KYTDIPHVvOtfcWcNlN1bz65cFTapX4bDKxddVEQiofPdRHu0Kk/eAEIKvfwwwd76Peo8CSPh8Cga9xPxvfUy9oPl6WL81jCrgykscqCo89GwdobBgyJAhx20LT70TVY7R5dTD7NhYjt7ZAVlocUrlWIqcrPg6o6GLyWqR+emzPC66torhE8oY0NtAQhGY7AnOv76GbxeV4/EJOraXSanUIHti1MecOKlo1uX2V1glOwmRYAsr6Sz6kCKloaL+bUJciRjQhfNIl3LB9ZeqlQRadEQiETp17d+me6It+Df7Q0lIKCikJHKIV0v8/keQSWdaeeoVN1dcbOe51+vZs795J9+GLWHWbYpw3ngrvywL8tYHAQ5sM5NR14Oj2p2EU49SlCYBu3AEBT63FpEQWOwxJp+nZ85HXmwWmQmnNXaK2KwyPbrqMZtabzdtX6hDY27KrRAUPpSCA0y/LBMhBA89W8cl51vwxDsf9zVPJBJY9XbKKpxE4zI7WIsZK5nkkie1bzhOlmSiItykaPZX6CQ9GqGjJHspj9ycyqdf+7nxCgfLV/jZt2oP2aFuDSNNYRGkLGU9d1xnYM5L2+ieGNqwKZElmT5iGNtZzRFpF+lmGzERoVdfwVfP2Ojdven1kCSJepcGb6kNicbNhYsq9CapTfd+YWEuP/20nk/ezGmycf4T3Trr0eulFoNSg0EmGhMoimgxCRGNqsTjTb/LyBPNzF3g40hJnI7tdKiqoCBPy7wFUYadWUaqQ8ZolNDIEIkKqmqSHUM+v8KtD9Ty+jNZDTb4M1Ga/C4Sq9aF+f2bAl54ox69/u/F/f4TWq2C2aJy4IDCjr1R9MHmfEyQ3NS4qWUQoxq6gDVoyKcjDm8mlWXrWPtrFnVuhZff9vDYC24SVgNqndqiQJyTSlJIxyWX01nt02xDmyZlkSXySCUTnaRHEQq1hoMM6Jdg9+41FAYHkkZyikERCpWag3QfUc0zD6fz/c/VeH1tux/agn+zLzSbzVisEoZYAkUfR5LC0AKdZ1gE6dAjwtBBjTHfuWdZGTfazDc/BXjjg6Qo5M6tMp6deehC6fjNZcgZlaT0LMMfUJG8eqp3FGLBjppVzBmTVKrqtEy9uZpRJ5qYOzsHm1WmujbBK+94+GmpwB9o2in30fwATzwbQlvXkRdus0KqE2N2LR+/66BrJz0jTzQStVajhhMEQy3/5tZgMpnwSm7ahU6EUA9EmcDHUdKGHiYzQ8ukM63Mmefl5qsczew68yEvqbUDqOQoCEE6OZRykA51I9C4k+vTAZSJQ5xx4T6++zSH9n+JfRb+FGTJ8iCP3p3OHXeHaBfrx4Bxexs2ij9/k86Uq9ZTVWpFdmeDMUJppAyzWeWaaU2LYn+ioirJOd2np55ly5YdNzXYqhU/cehAFH9AbaCE+eRrP9/+HKDWpRCLCUJhlQmXlROPS3h8CiYj9O1pZOpkG/c/VccPnyZ5+y6caGXm4y5ue7CW265JpWM7HeWVcV6cU8+yVWHW/FCAxaLhreeyeP0DDyajhM+vNjwfI1EVVRUt+mQhBIkETLsohXc/8dK1o4FTR5o54+IKTh1pJjNDw/rNEWqcCiOGmNiyZR1nnnnmcdkAoHefoSjMZifr0KKnM73JpR2HLWsx6fSkJroCgjq1ikee9vLUCx5Cfi294yNbTMjlUMTm2oPMuNfDR28358O/54k6TDotJw9r3AfUOBMcKYlh4Qjtac7nL4Sgjhp6FhwrFEZUal0K+w7G+O5bQSE5pKqZbPespYg8DkureP5GM7M/aNtzoS34/4o/bKsvBIhENYwZkbR/VU2CHdslMsnlMHsQQmDGSoTQsWS0Ho83SIe+1eSGetPnL+KP1HRk789ljD13N0JOYDZJbN0ZaVJUf2pWkEz3iS3eK+3U7rz5TgkZmUaCIXj6FTfnnmUlEhFUVCV46v4MXnsrhDmcgz/nKCcPzUIIweoNET5f6MfjU+jdzcAVF9sozNdTUZlg4sRJbbrmdXV1aMxeFCWZmDebZXbujiP7MlrckxdIHdEIDRv4Db0wokVHiACZSi4WWm6iabC7zs3W+CqMGgN+1QNChyx0WCNp2NXmXe1Fag/K9dUY0hMcrd2HTTiajGALISixbMIiy2TXnYDTdIBFPxymoMOWNtlg1KhR3DczjsUic8E5rf+Gk4cmu9B1Oone3Q3sOxjnpCHGZjmFQFClujbB4eI4v39T0Myv9e9tZPqlKXz1Q6AZ7SBAvUdt8e9/om9PA5IEw08wkWKTePi5OgpydQghGHlOGS88mpmcRHrQSUwUtckW8bhg9YYwdXWCnNYqpCQLNcaUMKGC38n0R9DEzLz5Ukqrk1G9emjBGIS/0LEGhY9y+QA6oadCHAFkTNYgt17fvBAP8PzrXjJrB+PBzTaxmjBB8unQamEkl/Y4pQrMwoIaV/F4PA2UGP8T/KNq7wBut5tHH32URYsWUVRUxMSJEwkGg9x7770sXbr0n/64FqHVaunYsSM7duxo8vcdO3a0KjLTpUuXZsdv376djh07NhDvd+3alZ07dzY7Z9eubVMl+zusW7eOsSPNLPosA601QkSEqDMd5qLpId57JZNnX3M3WwSxmODhJ4P0iA9vkoSRJZn2ai82/2Fi9KQyrppRzbiLyrn6zhpGDzcz6QwrsiQzYoiZzl0lPp/raLjp3fUKQa+WbvRvck6tpKM7A6mlnKihjgdvT0OWJVQ1yQPXGrToEYqG+vrjV/fu2bcnVZTQg8Hoc2u47MFD3HZvjDsfqWPD1qZtKRVVCSZcWk11jYo23c0DdzpaPKfBIDNmhJnVGyOcN8HCwp9bJlVOJATbd0fp0aUxmfjtD2GyRCGltKzUHhQ+okQaRt0zyKWOalz6owwc5WX8BA211r1EYq0r9LaEWCxBz2563vzQ02xjDklHJ8uCa+6o4ZOvfESjKkII1mwMc+YlFTxyVxrb16XTb7DKK8+kYjFLfPKVj1ferufh591kZek4eZiJc6ZV8viLdSxY5OehZ130G1NCnVvhlwX5DYlPSG7iJ0+wcfooM3abhkvOtVFSnuDN57L5+scgX3znR1GS31MIwYq1IabdXEOn9lqsFpkbr3TQvYueaExukxOrd5cR8GooKpIZNDqAN28zrqyN6ApK2bUuuxnvmCRJfPBKDvUehU5FBh65I42fPsvDapEZOkyiYm8eq37OYeuadG55ppIJt+/llAtrUOVYK98gWVDQoacvJ3KYXURECAs2vKJ1ZVivcOOj5ftejwGvT6Vnz5aTVf8E/s3+UJKgHhdZiQ5oYzbe/sjLs7PdVFYn2Lk3yoevZnP34y4eetbFxm0R1m0Oc+1dNUy5sZp7b01l07Yo+w/HuHCSiaEj4mgGrSZ3YAm/Lcxl+/Iiti8v4tuPssnKTbBO+gV3KMITT0VYuy7OkdIYvU6sIq2wmoz21Zw2qZasDA2HjsRaDUSiURVv3M8heRul7Kc0dTXmoRtY/G064bDKtXfWcrgkxsWT7Bw+uO247WA0GtFaZKrKJRzBjvTiBLy4m40fASRINBHZ+E/YJDtPPpDKp1/5+eSNHG680sGCD9O56UE3dZ2XcTRtOdsMv7LbuJwvPzejCDjj/CBlWatwU0NMRPCKOvayGY0xxs+L7KxYoafbgBC/fJPeLPEJyY5Y4UtBRZB+rEIcFzGOspeTRo8+bjsAGExZSLLE8BNa9x2jTjS1WtQ6c4yFj79srnYO8N6nPs4b37xIe/bpVpb9ESIWE1x8XTXbdkZYNC+PA+va8+Gr2XRqr+OMMRZW/1DItl0RLry6klPOK6ddgY5unVumN/lhSYDxp1qYfFUVY0aYWL5s4XH8+iRUVcVq0VCUr6e0WEOdW0FoWu4ASxLad24xkWmRbASr7ew/FCM9TcOT96Vz1aUphGJRjpg2NrvPQyJAGYcJ2osp0BW2GrAW0pn9bGeTtJQd5iXc9KiL2bPSuOgiLSOv3EdFwW+UZi+jvvMyZjzlSsY7WhlJI5LcYm2ZjGgD/s2+sKqqigF9DGjtfhRFoltPFX8LiuQ+3Jx/bvN7zmyWuWyyndefyeJoaYIO7XSoFh9BaxnjLw6w7fdCNi8t4sC69mxcnkXeCSV0O2svS5dYePS+FA4Xx5lyvp1br0lt6ErJydLy7IMZOFJkyisTDffLwh+CPPWITPuasRQpvcihHTn1gzHtHcGkizzUuhKoKkRFlBEngd/ftuROVlYWEa2HgGgsNGnR8duKCPUeheunpbDvUIyb76tl38EYkYjKhq0RzprsYudvuWSJQnozhJJjsVx7urOL9YREYzyYTQH+KhsTL6tixIQyJk6tZPDpZWzdFeG9l7MZP9lN79gojJhJczSurdxsLct+yOTrbzU8OKeCWe/WU1goo0/YefKl5nGAqgpuvs/JAzNScdUpTbgP/ytUVR7mnptTueDqJMfc5Kur0Gjgq/dy2fBLEb9/U0D/XkZ6djWw+ocC3nouC69P8PT9GYw52cLg/nqm3FBDVU0CSZJ47uEMunXSc8ZF5fQaWczZUytJsclsXFyIxZJMcg4daORoaYJTRpi4/2kXK9eGWLYqhKrA2ZdV8uo79ceK4o1Y/HuIYYOMzHk/SGaKiYlnWLhssp0fP81nUD8jKTYNt1+XysK5edx7SxpLF3923DaApBimHj069GSTTzrZHDCupTDRg27esWQFepIV6EV371gKlG7Ew3r0cXsTvty/QpIkbGoG25dlcsp4J4t/D1JRlWD56hBjz69g0aIE4ajSEOcqiuCM81wE6g1UcASfaHqdhRAcYhcClZLqICPG1dB9gJuRwxNcdlkMT62BEH40khYDBrZpfifHlMaatQq5uY422aIt+Df7w0Q8QkV1MrGzfkuYUFCiE73oIw2lOwPIpoAu9KWfNJyeDMTt1KILZJElCpufSyRISxcsX1jAB69kc/djLkrLG9dheZnUJGH3V8iSTH6Kgwsm2rn31jQWL8hn974o2/dEGdjXgM0iYTJKJIiTkiIRiwkuu6man5YGuf06B3Oey2ZQPwNX3V5LrTNB/946tm7d3CZb+P1+BgyKc+eNDp6ZnXwm5GTLqIZgq+8xYyWbQorognzsn0KCWrm01fd4TWVccbmejE51dBnkQSNpyKWIPDoQjifYJTYkKWxI3vMeUYdTVBKvziKQCJPZLkCgyx9Up22imhJqTfuoyP+Nux6M8/ijZtymI4RjCRRUZE3rquotQQiBqgrOHGPG62udys3tURoSnd/+FOCGaSlNeJGraxNcc2dyD/HCW/XotBJX3lZDWUVzv3zpeTa+bSGH4K5P+oaWmpbLKuKcM62Sz77x88S9GfyxLsyCbwOsWFjIL/PzWbyggN++KuD9z7wMGFtCXb1CyZGyNtkiHpe4/k4XFn8hNbT+Xn/KEVb+mM2apZnsXVPAiNEJdh9off+7fVeMsnA1laKEWlHBHnk9cv8N3HC1iQyLhdFnRsnrECYl2J4zJtfgdDUaQFUF73zk45eFBtLIoZPUi16cgBHT3yrOa9Ei6aN4cBER4WZ0Gv9d/KPJzw0bNnD33Xezd+9exo0bx9NPP82UKVN47LHHSElJ4d133+WFF14gEGibitd/BxMmTOC3335j2bJllJeXM3fuXFwuF6edluRr/Oyzz3j99dcbjj/99NNxuVzMmzeP8vJyli1b1qwCe9ZZZ7F9+3a+/fZbKioq+Pbbb9m5c2czYuf/CRKJBFodLFoc4NKL9dSn7COSXsLMW+307m5gxBATV95Ww8EjyRs0FhPc+5QTjbOgxc0NQG6kB7u3a1n/UyY1W4ooO2Dih58irNkYYsfyQp5/NAOjUWqi9Djv8yCFatdWxyFyaEdMVRra90eO0OGRa1v9XR7q0KCnsLBl9fmWMGjwQEDiiHUNrz6VyZQLrLzzfhRNZXumTo0wcmIZdz7iZMKUCsae6cF+cCSDpFHodTLtWiHgBygq0FLjVJhxbSqPPV9HSVlTp6aqgjsfcTL90pSGao8Qgt9WhbCSgoTEIbELn6jnoNjBNvEHm8UKtrMWy19IpGVJJkqEYvUA8QS8MSuD3FyJb7/+8rhtAOBIy+HPePjCa6qaPJRLy+NMvbma269L47uP8wmGBINPL+WcaVX8sCTIey9nM3GclTsfdXHDFcnvNn1GDe0KdKxcVMiWpe1Y80MhHdvpsFokhg82Eo8LThlhIiNVpmM7XYut6wBXXGzns6/9nDXZhaRqGTHEyPw5ORSXxjnz0gomXl7JuIsr+GVZiOGDDVQ7FSacluyqvPumVKyWtm14NBoIefV8+3OAW69ycGhTEWuW5DB2lLnVTXjxsWv7yhwvp15QyfDxFXzzU6AJD5bVInPlpTYenpnCey9nEdK6UUXLfE8uqkkjC52kpyM9KecI+XSkmH0tJsR8oh4N2lYLAyH8nDvejNPZevL0n8C/1R9KhhihYypVkfRibrrKxpoNEXbujjLx8ko+/8bP53NyOG2UmbfmerhqRg2r1weZekGSU3ZwfwO3Xu3g0vNtTJ1iwBuO8euXBQ1CWEIIXn87hFxbxGAxliHKOLp7Tmf9d7nMfgmK6odzgjKO/tFTqdiVxqdfBql2qoy7qIIZDzqpqkk+3L/6wc/4KRVMuKyStFSJXmMqOfGCYjSpbmq8Yc67oorpM2q48BwrndrrKa9KsHff0TbZol2nTJSYAYuwY5BMGDAhSzJB4WO/2MY2sZodYi0qChHReoElrK3HF1A5b7yV3Ozk2pYkieuutLFlVRZ7tjk49QwFrSFBTraW1RsivP1yOkt+MpM6bDt72IyTKgroSJ++EsNPMFOYr+OkE8w89GwdK9aECIUag08hBHfc58VQ24kIIVJIo1QcZAdrkSWZu+6+u0122L51FXarhMvdOidbRXWCFFvLz8Nbr3bwxgcenn6lDp8/eY56j8JTL9exeUeEqy5tXq1XVIFGA0+/6uaic6w8cHt6A09Yz24GPnglh7LKBCvWhnn58Ux27I2xYmEelTUJDh1tDCY9XoVflgX54DMv67dEmPVQBp/PyeXZ1+opLj583DaQZZlYXCVYb8Bfa+Kex+vw66tb9EF+PKTS+iiQ5M5h2+7GFsKpF9owG/REYnHWs5SjYh8V4ih7xGYOsoM8bR6nnqpBiv+N8BZ6DDqJq66DCWfLnHKyga4d9ew/FOfFp1LYvTGTbetSuXemCV8wwWff+NmwJUwglCBFb262uf4n8W/1hS6Xi0BQ8PB9VnxeOHGYhlCHTbilxuuuCAUXVX+7+QuGBLk5WsaNk5lyVRhTUSVTLzY14X7Nzday5Is86jwJsjI0mIwS0Zjg3LNanoq47RoHoaBMvxOdjJlQy/QbvRT6hjSLSQ2SCWtVH15+I8D3i4MEvVoScbkJD+PxoKSkmHPOkQl2XEeZZg+bWEEx+9FXduH0c13sOxjj9WeycDvh/PNiDD7Rz7VT9ATWDCUj0ANIchqnkY2bWtKlbDrSk6PsZb20mG2mX9htWk5KVpQbpjlY9FEu77+cRZeOWpb9nuCksW6kQAoGyYgJC5u2Nt8wdumoZ/IEG53a64hJIaJKjHc+DHPeVCebtkWodSX4dUWIk8dXs2tXnAF9DOw9EGfQoEHHbYdoNM6ks2w8fk8650yr5MYrUrjy4pSGjvdUh4YH70infaGOBYsCjDrRzJgRZlatSzYPPDYzA7tNYtqt1Uy4rIKzLq2ksjpBty56dq9sz9bf2vHo3Rno9Y3X0eNVqXMrrFgdpl2Bjrsfc/H9kiBzns/i4zdyKCzQcuE1Vfy6IogQgh+XBnnlHQ/TLrKjlbREdvXgw4+iSRFUncTYk82cN97aUCRKT5URIt6mTqckf34ywVRAJyrlw6TIDtJj7ZscJ0kSWZGuGCUTUaJ/+xkJ4piCeRzZmsrMR91ccFU1114fI7ZmJD08Z2Bxd+aTL5N72RvuqCd2uBPp5JBnS6UqezX7M3/igLSZo2Ivm1iOmxpspOGqMRDdMYBu3rF0SwxjgBhNV/qxn20EhQ+dpOP1l2xMvtLP1t0hOnfucdx2+O/g3+oPTSaZn5clC5I+v4qFRtFXvWTAJjkaisBJkUeJHJrvP1WhEsjdxSdv5qDVShTk6Xj7hSzueszF1JuqeXiWi8qavy9IqJKK/hjdlyRJvPZMFpU1CQb1NfDbqjCXTzESdpTgrhc88ryL88fbePqBDDp30GOzypw+2sJ3H+WRka4hnoCjR3b+7ef9J+Z/9hYP3O7gwok29HqJy26sJitDJuwoafUer+AoubQjWyrAhgMrKRiyXaTkBKnTlDc7PiJCRNKTAollh41UbujAIDGWQqkTeVI7+khDKaAju9hAvbaCioKlnHTlLqY/cZh+p1eCrFJXo8FZpyDSqjnpsn089mYdW9dkcO0VVi6bbCWeVoYup5ZRI/Ro2ziXHI1GcTi0jD81WahuTQfjjQ881NbGmf1uPW6PwtiRZjbviADgdCW47MZqbrnKwaJ5ecx5LpulXxVw/21pXHFrDRVVTbOZZpPUrCFJVQU33VdLr656Fv1HYjQQVLnythpefjyTN2dlMeE0C9VOhQXv5jah10hL1fDJGzmk2DX072VASfw9//B/IhKVqavVkh/vSYIELtF8ZN6tKafPCWG6dkrGcRqNxKyHM3jrQ2+LtovHBe99GKVXYjgSUGPcx+RpAdJSJRZ/4aAoMISjh2TW/ZaJtUspxUdg1LnlnHdlJZdcV0XP4WW89qSN/LrGDmqdpKc7A3BS0epvccvVjDxZS43+EEadptUO8bbiHx17f/HFF7Hb7dxzzz0MHDiw4e9du3bl+eef591332X16tUcPnyYt95665/86GYYPnw4fr+fr7/+mvr6egoLC7nvvvsa+ADq6+txuVwNx2dlZXHfffcxb948Fi9eTGpqKldeeSXDhg1rOKZbt27MmDGD+fPns2DBAnJycpgxYwZdunT5x753v379eO7pMBVVCT58NZt6p4eSyngDh8gNVzgYOjDC82/UU+NSEAK274qSJuyt8joYMWOIpJMT6Udt6jZyswVDh1io88Y48axyrrvcjuE/lB6PFqsYVVur5zRjIWHS4vUppNg1zLjRyqJFu7DXpDfjC6kWpRgwomi8ZGQ0b4tvDdWV1cQIk5aikpdj4ZRzK8nNMJLT3c2+g3FKiqF3d5XsTA17YuDN2Y5PaIhHZXbsibbaGbRrX4zzxltJscvIGolxF1cwbJCRU0eaKauI8+nXAVRVMGywiX0HYxSXxXj2VQ9H9+uJU0pvhnCY3exnG13pi50+qKhUU0oFR4mKMAbJRExEMGFBjsvUrenIBZfv4JqpKdz3mAdVVZH/Tq3lL7jn3lnMvPNi1vxQyIHDMSZcVtlA6J+aouGuG1IZfCwJfdooMy++5SYvW8PBozGmXF+Fx68y5iQT40abuecJF4V5Oh6/p5HXyWKWuX6ag9xsLX9siPDo3cnXpl4YY9/B1h/6dpuGw0cUbEeHoM3fDoDRKDPz5jRm3pzWhONn+m3VdCzSNyjOZmdq0WmTD6zj5YBt16EnVeVL+fbj3IZA2W6TqXE2fzBs2Brhkefq6NZJxzVTU9i2M4rPr/LcIxnc91Rdk0ofJB96pRXJjd7AwRL7NqynR6LpmEtYBCnjIH05EYAU0jnKPsySlSyRzzb+oNMxMRlFJKiSiqmhgt4MYQ/NK7kuUUWX7irL18TJzvs/0+n0J/6t/tBslfFF6injMMIf4/67jaRFBpIhqSQyS/hqYZiPvign6NWj8WZRE3ZjMsq8+6qRuFblkul1mG0KJqNMKKTy6D1pTVRtf10RZs0vDvIC/RvFiVCpU130ZzQaSYNP1OPKW0tOvkp2po4Lz7Fx7plWtu+OctmN1QzoY8BokJqQnpeWx7nlASdvPJfBqOFNR3xeeLOeV9/xEPL/vdDYfyIWC5FONkH8ZJCLikKFOEod1XSgBzbJQUIkOMJujrCXnjTfREdFGF2qn30HNdxxfWqLn6PVSlw0ycaGn7J4410/er2EJEkU5uu4epqZZ7ZkkxXrTJ2oYcwoPYmE4Pb7PCxbBmptDt/MESipNUwYr+HciQYeeSqId087KjhKCum4qcFKCt0ZwFHHDjp27NgmOwQDHlQV5szz8vCdzfnpFEWwdGWYk4a07P81Gqirj7PgOz9ffhdAp5fwB1QcdolV3xW2OLb5yZd+HrkzjfkLAzxyV1oLZ4X7bk3jrsecjB5uZnA/A76AxLsvZnPljGpOHmKkolqhvCrBmBFmEonkxv+Bp+t4/J50hgw08u0vbazuJ/SkhnMIEqSmQoOkjRCTNtNdDGpWDIoTa5WHTjJEmtCdyLJEp/Za0osHs4v12EhBRaU9XTFLNiozVzDjejtXrKoBV/sWz1lPDfGEys/vdUBKGLhgWTXpRS6GDDXwwec+crO1vDynnvMnWBkywMiRkhjXz3RiNEKdM0ZOTsvjwf8E/q2+MC0tjYOHY4wdZeSOm218+JmfX77I4Z25+/llyS7UhAaDOUGhIcGnC2Ruu7bxvdGoyidfBpn7cYTySgWbTUO/3npqnAqKKphyYzVznsvm5GGN/IVGo8zJw4z8vjpM3556+vQwtFpkTLFrsFgkjHsHEivRY2TXMa7X5nCo2fy8eCff/xwhNdiJDRsPYnNIhEKhVrm8/hMfvPM8c2alYbFIDBtdToo3B63NR9xyFF9I4ZzLqpGEFp9HpkdwcMM0zn/GsxZseHCSQQ42yYFZWFH1fopC/bCThnpE5b3HSnlx9n669VJQFKirV9H48rAIA1HCeG1HCPpVvv4+wPlnN+0kFELwxEtuPn4riwsv95BVO4zapVqu3nwY9BGksI0UX380cjEnnnkISeOgXbvmarqtQVWMbN8dZcgAI9mZmmYilH/ixisdXHZTNRdPsjH9UjtvzfVw4TlJXsSn7svgomurmPNyVoPK8GkXlLdIDRKPCy65voqPXstmyEATt9xfyxP3pjfhtTvvLBtnjbEw+txynnjZzWkjzXz5Xi6vv+/hjNN1rPraT+BoNstWhRk7svn1/m1ViGhMUFJSctziqGeffTZPPfosWrToJD0eXQV5oZ6t7l8MoXQSlLKFlchCJpVM8unYwH+oCAUf9cTZh0KMQqMWb7mNDnUnNZwzI9CdBx9ZxmPP+Am4zHTQmzB2OMCTDzo45aR86r0qb3zgZe7nFWicDjLJJUKITvQkTWpajDJKZnqKwQ2UYg89HubgljyWrw3RpdvQ47LBfxf/Vn+Yk9uOipJSzplazaxHUlGlBPxHzuaviT8JCU0LKQ+nppie3bUN3ewAndrr+eLdXKpqElRWJ5jznhNfpB671DxmSogEptQwaamNa1+SJE492YzBIPH+Z17uvN6BpchLXbGdtZvqeOaB5sVIrVbi1SezmHJjFVp9641ELaGkeB+Fx9buQ3ekc+hojI++8JORF+OwdyMdI4Ma6IyEEJRzGA3aBl7iAjqxjy2EPAYmXhDl0/nbsVNBruiAFi111CT5OlWVufN96EihSGp+LR1SBhYqoesOtvyYg8EgU1md4IN5YbKC3XFE2kEEPP5KFpQc5Muv6hk5PMrtt5g5aYgRrTnGhNPNDBpk5PGX21YQM5lM+Hyw92CMS8+3c8fDLl58LKOJD1uxJsRPvwVJqEmO+IJcHdmZyc/ZtS/KZ1/7eeSu9CaNYJCkUnrxsUyeme1uoDECWLc5wv5DMT77xk/v7nr2HYrx9kdeTh5q5LvFQTp30PHp174GPY6Pv/Jx9WUpdGyXvFZffh/g8gvtLcacsiwx41oHS5YH+Vtl1/+AoihkZ6iUHdKgkTT0EIPYwyZKxSGyKUgmLjXFjDsT3nut6f2clqrh0vNsXHh1NXOezyIjPWmbqpoEV97iJFSeQ4QyaqUyUnRaln+ditXbkRzJChLEYzImk8zLs+zcep+L265LY+I4K2UVcU4a6+YEpV+zGMIs2RCaGJ6Eq5losCISBLP3cuM1FjZu8hFLKKhq2/ZNreEfTX727duXm266qcW2VJPJxK233kr//v15//33/8mPbRXjxo1j3LhxLb520003Nftbz549mTVr1t+ec9iwYU2c/D+NRCKBLMPeA3FMRpn3XkvljIsrG16v9yiYTTKzHsog1XFsDOXMUtxOF1lKywqpATyYsFKRsZrnntdx9hmNizc5xlfF7j1NleG7d5P5Q+fFlnC0eM6Y3suYUXrmLfBx6zWp5GZreet1Czfc+jsWd2cs0SzixAimHcKaV4+3SkHSxf9LEYC/Yt57H9GJPtRE13PdXbX8vjCvIWk1+916Fv4UR6OBQ8VxZr9q5dSTzXh8Ks+85OOhZ8Is/Tqv2WfVuRXWbQrz9P3p3POkizNOMfPsgxnsORBj594kZ2af7nq27Uzw1Etu4glBfY2BHuFT6C6Z2az9FZdSgV/Ut8Ch1gGHyGA/2+jLiceEdDpQyVFS1CyqDzoQUpAUnY1169YxfPjw47KDqqqMO8VMZoaWzAwt40+zcOJgY4Ooxp8QQnDHI07SU2WqahI8fk8G/XoZ8PoU3vnYy4BTS0mxySz9qmWRp4njLLzxoach6D1hgImFP7U+NlHjTCAFU7CLdML+dFatCzPyxMaEw5+2VxTBmk0Rrp9mb7j+1bUJEopgz549DBgw4LjsYDBYyc+Xm4yRWswyNqvcwMcHyYfYo8/X8fmcnCYdJTXOBFNvqiaeEA3cVJXVCWY+7iKhCHp00VNakaDKGaOgZz07jyzBHMjHhAUf9cSI0JPBDQGyJEkNwZYJCwoKu9mIXhjQoCVbFNCfETjlMgw6QSwaQS8ZUYRClXSUasMBir/P4ZHn3Py07Pi7vv67+Df6Q1k2kUkqLqrp6TmBNCmrcUPjLKLeU0bXMQcpq0iwr8JHT4ZiDh0ju0+AJ+ziQGgjhXl6dEIh1dE0iHjp1RDp3gFNNkm1lJNDERpJg8u6j7xBpbz/aAY9uxnw+RU++sLPedMrmf92Lq8/k8Wl11exdVnTDWtRgY7P3sph0rRKTh5maghulq8JUV2rYNBqMJuPzw/+CYsljVR0lHGIAtEJE1ZcVNGXEwnhp1QcBJIqicXs5zA7aS96NBSjfKKeffJGhncHnVYiGm296yUcEehVM1985aJdF7WBU27CaRYeTS9BVHZCixanU+Xy69wc/L0jBZH2yTcrQG1vFs87yLzPDuCItKeaQ+gxokOPigIIDrKdKy6a1iYbANS4AowcomfrzihLlgebbLzjccFVt9cwcZyZ22Z6+HRAlNEj9Uy90ILZnBT8uODqSrp2MvLFuznYbUn/oKqC197zcPnNNXw2p6ma5E+/JYth9z7lIjNd2+rzKy9HSzCUtKnFLJNICIoKdPz8WT4nnF7KnTemNhGlm3kzfPq1jxkPObnoHBvf/ty2AsgpY89n1edr0GY66Z0vccXFDlb+Uc/PvywhPVGIQTJRr6kkINxUKsV0olezcwghiKeVM3ZE04Sux6sSJ0qGQ0+9aRMmYSPk7oAxZkbSqAzoYyS9yEnQ6TvWVdMIVSgcZg9ZoghzPI0U0pFc7Qg6ffxcv46PfQF69dDxwyeNooUjTzQx9QI7k6dXU1kZpXv37m2yRVvxb/SFhYWFKKrK1bfX8PEbOfy0OMrZF9dx921W7rvDRjQmmPd5kDnvJ4gqMWa96uWe21Lw+RVOn1RH7EgH0iLt6SppCbkC3HPbTtLa+3ny/gzsVpmflwV5Zrabt57LIidTQ2WNQlGBjoqqOCcONhIItr7pEEKQmSHh6bGZ6N4+yGgIi2NK21Jz/t+SUpVspSN5FFGrHCUSbtsUSHV1JWmOVN7/OIDRn4Mv9TD5eRqunZrC6aMtBEMqc+Z6WfBVnABe0miZDzeIj1oqSBPZ+HBTSwUnRMY0iesy4h0w1aQTyN3A8p8y+PTLAE/OqqWuWqZeW8ZJgzQ8MDOFh56tY8O2MLdfl0p2poZN26M893o9p48207OLAYOkJ0VKrjOL5y8xjwQFahd2OYsZMPT4YqE/oahWHn3hKB+9lk1WRuu+KSl2lPy/QS+xe3+MR55zUVSg4/zxVt5+IYvrZ9bSqb2OIQOMWMwS8xb4mP4XwUCAhT8HOOMUC0MGmqj3KJRXJloU9DAaZZ59KIPlq8M8dEc6+w7GWL4mzLMPpvHdz8WYA114+oXaZsnPcFjlyVfqSbElN/HHi4qKCrRocJBOQHhRVJopfv+Jw2I3CeKcwBj0xzQV6qhmB2vpLYagw8A+tpBPR1xU0o8R7N2xmTzaEyWMDgOyJFPKQTS+DPQ+M5lokTvvYe1PeQ3F1VyjzJP3pXPqSBOXX+fGUNeBKkro2oKwByQToIpIYMBEvM7ILfe4ue1aB7M/mM+ll1563Lb47+Df6A9PH3ce8176BPfajlxw2S7CsoKaUJAlDW5RSxmHUEgc+xdHIDjAdrqJftilxudd3FHThLbir8jN1pKbraV9J5X66i2Yak5uIiCkCpXqtI08O7PpGlBVwbLlcea8pWILdePZGRrCtgoi1DOqY8v3JUC/XgbSUjR4Qm3rbjNbUtiy09mwFjt30PP4Pek8fg98/lWQGfcuQRtMQ8f/w95bh0d1dWHfv3PGNZNM3EhwLy6lQKGUUqBCqVPq7kJdoEK9VKlRp+6lBhWgLcXdNRC3ybjPnLO/PwZC0yR94Pqe97q+7+1z/5mZzDmz5+y9177XWvdtIISfTPLoelAXPiJCxIiSIIFRkvjyuygFUiecophGalBRSSODEroTqvGzRbeUDpS0ey8FoiMFha7mvf2sC92Y9g4jZnDTWLCczCyBISbIbTJT3RCn7tdBXLduL6X9XWgMCR661857nwYYMmzcUY2BJElkZZXw2nsHWL2wCI0MEw4WNqXZNSxfE2HnnjgTx5lZujzKyWONfPRVgAWLgjz7UBbTrqkjEhXMvqd1Qh2gX28De8oOcxjJpODuR1LeFXc+5CLTKaOqgi/fyqdTqZ7+fQw8PdfDGx/4mPOKB4dDQ31DkvW/HD4rVNcmmdhOwgqgZ1c98z/zk5t35H454XAYZ4aG/UJBFSo+XCgkKaQTdY51XHyBmd17Y8x/vW2+6PIL0nh6rofB46rJyEgdcZ0ZMlMnWXlkcx058WMYKMYgBw/OmYNbjiIUdHqFH34JsXZdgrp6heOPNWGzyvTsZqC0VCa414cNR6trFmiK8OetJeouwhFKOc77tHUEM3cx93krVbUJ0CZId6jN0hr/b/FfJT/vvffe//ieUaNG/R8PbP//jEQiQTSaoMml44dfQpx2spWcbA2r1kV48U0f8YSgpEjL/oqUQPpF59jQa2UChloSoR6tnN2EEFSwl1ypgMlnC06Z0DLY0OslPp2XR5+R1XzzY4jTJ6Ym2QVnW3jxpb2odUWtWpdUoVKj3cu0s23MetJNvz4GRg0zM+Y4E+uWGXhrfhVz39xFxw4aXpmZRr/eOQw7uZJkQofH4yEjo+3Kmb8jGo2RTQFNOokfPixozkK89p6PxiaFD17J4dKbG/jpk4LmhTbXKPP84xnMmNXIeVfX8fwjWeRkpR7z9ZujzHjQhaLCgkVBfvszwsofiwiGBH+sirD0zwg7dsc481Qb81/OQauVqapJcOdMPzt/K8cY7IHDIagMbaZDZGC7GmoaoWWbWIOBVDVmGqnva2wq4eNP1qOJOVpkUv8TNm1ay7hRhxfIWTMyuOC6erbuiHP5BXaynBo2bIlx72MuSot1aDUwoK+B+x5PXaNfLwNXTk9j6AATd89ubFHl81dIkkRhnhaPVyXTqaGqJkksJti1N96mbt1jcwIYG1JzOc3bhVvuWsbib/Wk2Vtm7GY/66YgV8OqdTHuqm/iifszeewFNz7/0WVxdu/aRa+urYOCmTMyuGpGPa89nUPHDjoef8HDq09mt2qly8nS8tTMLGbMauSHX0IMH2TiwuvrmPt4dovv52pSmHBuNdPOl/j8y0q0rj4U06WFeyukyCRZo7JeLMUorPRjBLvZRCd6YThoiOUWDWg67ebFuy3MffVPauoV4kqS7FyVc0absFk13Hq1gwWL6o54HP5NUOKgkRQyRX6K+Pwb0hNFbFtfgcmZoAcDWrh8QioT3VHpS37pNgb01/DUXA8ajdQccLhc4PybPmYIP7kU4xNuSoZV8/m72c2HSrtNw/WXOejVXc89j7p4/pFs8vO0BENqq3llMcuMHGZi2aooo4abKCtPcMdDTUQjMp27ajHYOh3VWFxw0SXcvvAeSujOen5Hq4FSpQ9bWY0WHdnkAxLV7EdFJWKpwZdfRzSkBVklFEvQvWEoB/Zs4KpLDXz2baBNZ1+AefN9FA+JUuOKsW+/YOaTLuY8lI3ZLHP9NQZefmYNOd4BfLcogiGZRv4h4vMvKFC7UB+tpZoyCulEEZ3RSXpiIsIBdmEhjT+XLIf7j3wMAoEAsghx0xU5vPOJn5vua6RDoZcRQ4zU1idZsTZKJCSzdIGdtEQnNq+tYvuuIM/P85CbI4Ok4moSrP2puEUFsCxL3HRlOpfeWM/U6Q3ccE3KsOC193ykp8l8Oi+PQFDl1pntr9uqKkgkUmZKy9dEyXKmnocNW6J0LNG1ID4PYdpUOz8tDbNrX4xY7Mi1/gDCoQYiaRU8eHsGV05Po8GVZN7bUYqMhahBM0KoGJN23DRRSzkOkYlTOixCL4SgLm0TF1+ob2EMVdeQpL4enH1XM+8hG8cNKSIUFrzx/n6ef2UrSgS27bLwwZvpnHzGSiI1nUmPFiOjwSs3sk/exAlj4czT3axb72LhogS22mNIU7PwV3bEmLGXec9kYjCkyGhFSVW9aDQSb7+QzTFjKo84QfpvgizLONK0nHO6lQHjKujeRUdVjeDh2VGefDIOQsLtEcSS0KuPji++C/LF9wFkVYvYOYAskdV8UDFLVrrGhlHdsJrszJSO4+hjzZRXpvTIsjM19OxqYO+BOI0uhV7d9RiNElU1iebqwK07Y/y8OIZOB+kZMHKYibNPtTLprI04LEmKu4dobFKp2C9hbeiBWaQRJYyKgqrIuKknnw4gQTSgP+KqTwA1aWbBwhBzXgyBCg6rnp8+yWuOEQHmPpHNyGF+brhuO+kiq9UzpYgkTdRhs2jwZawh5Jfo7GsvrrNTU2Xm/Mub2P5HNgWBoXSQdIi4oG5pExfsXM+3n2Vx+S311DUoeP0q3TvreexeJ51L9ZRXJjCK9g+wGkmLUa8lGo20+562kFegJxEWXHdXA02e9mMpVRXE4yn287MFQXp00bNyXSQlafKul9MmWvlsXh5jzqjiw0+jZAd68dT6aurrfVx3uRW7TYPHqzDnFQ+LPkkdmjdui7Uw/Pk7Rg838fAcN/fMdrFqQwSjQebtjwPMedSBx1PPa/PjnHdVDW89l4PRKPPrH2GeftlL7246lq2OYLPZ2v3sv2P58uUYMNKBrhxgJ/ZELl65HqtoSd56RRMJ4nSXDpPMkiSRSR4mYWEzK1AlhTSbhCveRO/oGBLEiRCigr0YMREljF6YSBKnL8OpYA9KWgOPP2RrsaccwvEjzHQsCbCrqRoT1nblyQA06CilOxbsfPXVr0w5Rcbjrj/icfg34fuvfqCT2gerSMMjtnLjdSbmv7IeSzwbDw30YGBz4iUuYuxhMzYc7Gcn+aKELCnlOq6VNJSVJ9o1QayoStC1o55zbzVy1Y2LMYfysCaziEh+4s5KZt5r5pQJLef2rfd4KV9RTBfxF64j0JkmUcePi9Yjnm67CEhRBJIMgwcPOqqxOPf863nw6RsYN8rcqorwpBOM2DPr0RrjZDb1woQlVYAiKqjU7MCEFaMwI4kk/kQYHVryEl3RSfpW5kdW0hAJHZp2ukgglTBKHOwOX7cpSqg6A9LKOOkcH7Puymg2hqupS3LuZWHqN1VQ4hvA3t/20un4MiRJ4vV3g4Qi649qDAAee/JFLrnoZCaen1pXzj/DxvotMSqrE/y2QnD+VBu9u+tZtirK2Vc0UJCn5ZE5Hgb0DfH2CzlceH3dP8YeVotEJCJYtSHMI3M8VFUrJBMyLz+VyeknW7nl/kZiB9fZ0ybYuONBF/37GHl/bhYFeVpOvbCGv3ZtFxVo2bUv3ty5+Xds3RmjoiqB1XLke6PFYmH7ziR6vUxt7AB1VNKP42hwrufb97Pp38fAxPNr2v1/RRHoFAvxkI4pFyosWRbm9WdyKC3W8ccylf0/GJDbUMys1m4j3KRy37VpaAPZpBNh/MT9nHIaPDYzjfffdDDp5G1Yw8e2GmN7LJ+oYzczH/by9vyVhMKCM0fqueqSDNLsMkMnNJKeIfAHxRF3zP4n/B9xeweoqqqiurqaWCzGqFGjWryWnd12FvZ/AKfTSVWVjEhouf9RLyeMMnPxOXYuu6Wer9/Np3PpYZJmT1mcU6fXIJX1JgPYwB/0EAOxSQ4AoiLCHjaTRT4iu4Ybrmo7+NJqJSafZOKm20IEAoJzz0gFOzNuNfDIrOV0CA9sJnOiIswuNhFKRLh6RpQBfQ3MftbDfdEmTj7BjMersnFrjEdnOloYR0yZZOGDz4JHxdqPGjuSb8sWckxXI9GYyj2zPazfEqWmXmHjr8U8+pybGdemt+n8/vSsLAaPL+eaOxpIKikDo+6d9bz1XA7OdA39TyjnzuvTWb0hxr2PurhiehqvPJFNKKwy/zM/J5xZzbMPZdG/j4H3X8/g9POrWbG0CYPbAWqUdNpv308jgzgxOtCNjfxJH4YAICOzr0wFTaSFLMR/wv79VWQZDx+MDQaZT17P5aelYW6b6aK+MYnHqzBxnIUde+K4mhQG9jVy1w0ZSBIsWxXlyhkN3H1jBv6A+Mfq2yaPisUsoaqCJ150M260mYtvrOORu52MPS6lrRkIqjzxnJ9fv7GQp+aAlMpau/Z1YMyU3Vx4to3B/Y2pdoeP/IwcauLnzwq48PoGduyJcc+jjSz9M4Isp0wcjhR+v4f9Fa0VpDuV6HnlyWzue8zFgYokSLQyPzqEY3oZaGxSePR5N4GgypwHs1oRu5lODd+8l8+MWY1cebGVj14IYkm0rJZVhUKDYxOPPSDz4yKF6kVd0Eo6YlovlZZVxHxmQiKACQvnjNAxdICRN20++ubLnD7RTiIuePdTPzfc08CT92eiKO2LTP+bodUoeIWb3rTf+qVvLKUytJm+UmtyCcCp5rNz+zauutRIeVWSGTMb6dtTT2GeDoNRoIhkC6kOHXpiRIhn7efJh+xtzpUxI8zMedVDIKjSsViHy620mVTo0lHPK+94mfe+l5VrEoiQBXtumK17wpx9/sSjGouRI0fi0zZRkuyBYvBjNhqo9O2liM4t2kWc5OATTeyNbOSxh03k5WhJs8nceHsA92Ij9vpjePzpddgyEqzfHGVA35aB12ffBujeRc9Lj6Vas/5cHeHC6+uIxeuZNcPJtZfbMJv83DnzZ+KN0DnZqd32wiI6U08VHaWezX8zSCa60Y/9YifuKi+bNm3imGOOzPCrqqoKSVJ540MfazfGWb0w5YK55M8Iy9dEGDXIxvLPSrFrJZxD9vDS02l0KrEhhGD1hhjTr6tl8okWtuyIkZ+rbdY8PYQ7b0znjCkxbrk4DRSZmGzghTfiGI0yRqOMP6Dg9SltahT+/FuY44aYePY1L2OPMzHpglrGjzbx/ucBXnq8/ZjnvCk2HnqmCVUVKc3vI9wjd2xbS/euWq6cnkYyKTj13Ca0uwbilJwtfo8i0YX1/M5uNqIVOjKlXJJSHK+2jhsvNnH7jY7m9/r8ClOmNWG0qCz9PrfZNMpqkbj5qnRGDTdx+jleLr+xicumm7n3LjOuxmo++bwMn18QisZZ+Wk2XQ5Wt5x/Bjx4t8qEMzYS3DyErEQJUtpOEknBmdOb2L4dJFWD1hTnomlGbrraRl6O5qjkUP5N0GlhykQb5ZUJXpgX4Pcf8njgSTc7dsY5dpCJc880o6pmrri1gUWfFOALKIweF2CAaN1mKUkSTk9vHnt6FV9/mFoDOhTpuOaSNMxGmelnpdZTV5PCpAuqqatPMvXSWt5/OZerb/bh2m9H6+qMkFTqtWUMGiFYs8HFk7PTmHKyhQU/hpn9VAiRNFLBXiKEmw/TKimirop92EU6PvnIjTABjht1Erfd8zEd4sdQbdjK7TfaWxCfh3DuFDsPPFrFrqoNdBK9m4sDwiLITtaTmR/n8YesnDohi3GnNaFd135cF3VbWL9UT0mkT/P8kiQJB5kY6kYw9YJldOqm5d0XW0s2ODM0JDQtu2hUoSAAjaRBFQqxhILQHB35abdbSWgkVqyOYbNLlFcmWphTHsIPv4YYMyKVgFu/JcbdN6bz2AseunfRkpdjYt3GGP1OKMcfVNCEsyiUOqK6SvhkTjnvfrAbvTFJPKZBVbXYD2opG/RSC23nvyMWEzS6FE483syajdFWsdal0+w8/bKb0VOqMRklDDqJd1/KJR4XjD+nBqOxfdO+v2PFshXoMGCV0rAIO0G5iRABckVpC8PWasroSM82P8Mi2dEKHcNHJ3nzJSeTznSj7EyynbX0YkiL5LdHNLKXrSgksZOOx7yPUcPz2vxcgPHj9Kxf58OAiaRItLinvyIi+SmXt9JB6UNuvDP3zd6GrDlyGYR/E2qqaiiQehIUPgYP1vDgXekYDT6eenoPg9QTWsRteslATzGIDSyjN0PYJC3DLtKR0RD2aymxa5j7lpcbrzjcBlxTl+SeB/0s/CmBSa9n0Y9+zjnLwOmTg+zd5yeuKHzweYTzprZcW5vcCj98D6WidZGXU8rF7cvl9xWRFnJIh7BgUQhFEeTltd2d1x4mTDiZxx5RmX5dHbdek45QIcspU+9Suf3BRqZOsrF6VYxEU2rNqhUHqNHuo19yTIuCqYDqZbOyol2PgoSIAxINVJND2/fo1tRy7gmpz1zyR5yEO4vu4/bzxIMt19b8XC0LP8uh3+hyRFUv8kUnli7Zx52zXAQOZFPhO8D+/fspLS094nGorq6mtEhPVU2Cex9z4fWrNDYp5GRpufvGDIrytVxyUz3vvJBL97+YGf+xKsyk82uaNTx1utbfX1UFe/cnGH9ONVlODe++mIPdJjN0QhXH9EzN5/POsPHWR36enpVFXUMCk0lm/tzc5s/r1U3PynVRhg9K8SlnTrZx5mW1nHu6rRXxriiCOa96sVgkMjKMR9w1K8syZrOGWFxHBXvIpxQJCYPTy6B+qTi0Z9dU8mvYwNbJq8+/DSG5c3Dk1XLfLTnsL08w4dwqLGYZRRGUa1fSJTGIdFIJRVWo1On20ijV0dd98Hk6dJv1xXz77lYOVNby6APpTL9U4cv568ny9W5OTPiFm93atXQSMh99HeCNl7Kbu5o9XoUrbqtH1ghUIfD7j65D5J/wXyc/9+7dy2uvvUZFxWHHsEPk5/bt23n00Ue5+eabGTTo6DIb/xbo9XrUhJZ0MgAXp0yvxm7TMH9ubgviE1IH6/fm5nL5NC+5noE4RQ472YDRFsGZrsVsU7AcsFIQKqVKKic7s/3sQXGhBru3E8/eE+XRZw5gMgkSIT36eCa72IQiUqSTDh3FdKba7KV3D4m3n08FeqdOr2ZofxOZTg1P3K9vNUnDYZXKmgR2e9sERVu45vqree+N97CY9Vx6S+rgfdrJFn74JYwsS6zZFOOem9uvIr3wbDudS/Vt6iCdfrKVOleSTx518eXbedhtGpJJwdy3vSxbFWVgXyPPvual3pXkqulpzJ5p58wtUTq4h7CNNSSIY6DtrLeijRLVutgQracjvdAfrCxrkCuwhPIReWEKC498c7PZjHz+bZDrLnWw70CCtZtimIwpofgJYy1cf3cDFVUJrr04jTFTq/njm6IW4skjh5n4om8eky+oRq+Hi2+sp7hAy7hRZkYNNzX/VgcqE9itMh6fyg33NHDxOXYcDg1L/4xw072N5GRr8XoFUbcZo6szeYnDbr9CCPymaubc5GDV+ijzPvDRr6ee+S/lNh9K7rwhnUefc/P5t0FW/lDIiMnVHDhw5KYvHTsWs3tnDdt2xejVzYAQgt9XRlmzLoEzXaJbRz0Lvo0xYNA/a8XYbTLZmRr2HUgwbnTbc6IgT0ssLrjxagvvf1ZGVciNxdUFA0bCOjch5x6efdTCqSebMZkCPPaTF4HCMQNV9lcFcGbEydAkUPw6vl4YYNEyP68+lc2oYYevd/5UO198F+CSm+qaXUP/h5bQGpLIsgZZbf83lYUGkWx/K5MkCbNBx+QTrUw+0crKtRFOmVbD+l+LOe0UHe/u2E+heli/KIci9rCZHEuETiVtV0ZCqqJ6f0WCsooEmRlt39+GLTFkJMaOMLH1lwz0wSwOJFejN8Oypb+02VL2T9/j8usu47XnXyM7U8JulnD79K10cgDSJCdmJY1LrmokS5tLUopQ6Y3RlRAOkUlg2yAqszZzwTUNHNNbx3ln2IhEBZ8vCJCTrWXOg4cD+hFDTLz0WBZz3/ZyyoU11NUr6DQyEycaWb0uRii8jbhahqGxI46/VVgJBJqDLbAmqeU6XExnNob+5KtPvz5i8jMtLY1IVLBzT4Lzptiadbo2bo1x2zXp3HRrlOxIHpGev/PdJ1nNAaUkSWRmyOTnaDlQleS7n0Ps3Z8gElV57N7MZrKuuECLYmjC7hqIUTIRESHmvb26eZ0ozE+ZeXz9Tn4Lg5iy8gQPPePGYpHo1U3Pc49kEY8LBo6voH8fA1U1CXbsjtO9i67V3phmlwlHBPGEIBwOH9EeGYvFCAQC3HlDBvc/7mLZqgh5+To8ug1U1xpIq++D9WAS1CAZyRclRAgRJYLbeACTPYZdC+9/GWP1xjAD+xrZtS/Buo1xIgEdH76d1kx8/hWqClZnjGOHpWRYKqoSfPtziEsvtvHOxwEWvJhDUUHLg73VIjN/XjqnnbINS8NwYnGVU87w46wbQtFBQkEVKu/P2cefKyuQZUEkEvkf+fk3qKqK25uSoOjR1YBBE+WHX8NkZmh4+qE0unfWNZtwffx6DqdcUE00qMWSyG83OWGSLFRXtdx7zjnVxnV3NzSTn5lODQs/KmD69XU8fKeTkRMaKQ0MI1fKaP7crGQB1cuqoNM2zpho5fV3gjz/pJZczxjSJS0dSBGe+9lBjAgDGMlWVlPFPnoo/QlbGo9qLLr17IYzXkwVe8l1mJk6uf3WwbtvtTHrVtjOWoRQEQj0GMnMEnz+YTq9uqWeszSbhPcf4jqv5KZneGibY2mSLLgqLeQUeHF7FDLSW+4HVotMflGCcG2AhDZMMGsHGdlJtFqJ2lqJeJMdVRMj4Gu/Iqct2Oz51Lk2YxJGtNog511dy2dv5DdrqwOs2xTh6bkeThhl4uo76rnukjSefd3Lp/NyWb8lhsercsZEGwaDxGkX1iBF0iAEAV0DomgPd15nYfQII/WNSW6+p+mgvJGZwf2MzHqqqd1D+fufBxhwjJ7a+iRnnWprs3toxrUZfP5tkKceyOTyW+vZvS/OwGOMCFV7VGeFRCxJRAoghMBq0nDxjTG+/UGwdttiOqm9ySQfgSBC633or7CShqyJYjJJhPwaathBd/q36vpJl7LoILpSRRkd6EqjUAhHBJZ2pGx8npQcTR0VlLO7TQkSt2jEhJ1cpYQyaSsICU2dICn9r/KzLUiySkxE8dLIKRNTc9jhkCjVdEESbRv15osONFJDobYYX8lSlITMuBEye8sV/lwd4a35EdSEFlkWVNcplIQHcoyUDZHUHrXis/2U7d/Ptx+ntCQ7legYfXolD9+VKg4JBFWuv6sRg6tbu2tuXrIzN9y+nI1/mFpUaVZUJZj5ZBPRqMr3C77n+uuvP6rx0MiCtZti3P2Ii749DZRVJNi6I0aHQi2F+Tque83CyWcsJ1LZm3J5BwOSY1t1itokB11EHyrZSymtjbZ2sYGeDKGC3QSFD6vUsrI6IeJUa3cz/ewUyWY2gZJRzX13tF14ZTbLnDbRxG+vu0iXsrCLTF6ZV89QtT810u989dnX3HrHLUc8BvfefTMD+8rE4jI9uuo5YaSZr38M8fh9qRj50pvqeGF2VgviE2DkUDMP3+XkmVc8vPOJnysuSGv12V98H+Sc060cO8jELQ80EgoLCvM1PHhHBu98EuDBOwwM7mfg7oeb6D6wjlBI4u4701oQqVddmMYN9zTwxZspeQybVebic+1cenM9T83MbDYXbnAluf1BFyXFWhQFqmtjR9UNo9driGgSOJxga3KQJEFO7uH/v/fmDM67upaZM5yMGJLS+RZC8O3CMA/MjOIKxZh7WyrmPVCZxNME0bDg+JEGDuxLsp9t7ANkIaNootjtKh09/Vs9TwAF0V4s+7OaB55sRJZkHnpaw6zZS6k4IAMSNtLpmTyWxNY4f5Sv5+TzasjJ1iAEaDUpveq8HA2Tz69F0vx/lPysrKzkoYceQpIkJk2aRE1NDRs2bGh+vUePHthsNlasWPE/8rMdNDY2otdqcWRG+fWrPEwmmZPOqaZ/n7azoIP7GUk6Ktnn3ko+pfRhKKGSn1m1KAchBIOPbyS6O4wu5mDlumi7JkC/LI1ixER6uJg92hpozKA4dvBA+rc5FxQ+komULtghTJlkpaImydiRrckkIQRffhdGf5QmXVlZWWTn5LB5VzXLvy8k3aFh2aoIZlPqhgx6iWBIbdZt+zuCIRWTqe0FY1A/I8++6uG2a9Ob///KGfWcMNLMfbdkNC808bjglgcaCYYFWkNKgyiHImo40ObmIIRAk1NLfmaE2r0WoqEwNeIAOgy4cZFXnGT4mBOPahxKSjqzdxsMPLGCgccYGXucifpGlfOursVmlbFbJaxWmRXrokydZG1BfB5CKKwSjQtGH9RWA/hmYYgn53p4+/kcFAWmXlpDPC4458paThpj5qqLHCSTqXapx15wU1mdQEkK/E0KnROHnRWjIkxjxkamnAJVNQq9uxvYvjvBB6+m2kqqahL8tiKCJKWEk3t00bPgpwgnjzOzZcvGIx6Ha6+7g1tunMrpF9Xw8J1OnpwTQXXloPWWkJSjVKj70Bol6uoVTp1eTSwOvbvrue2adPJzU0tdIKiSZpf5/M18Tj6v+h83lIx0DaGwYOwYHVMnwU+/bqe+XjBwgIaLznM2V/pVV6lERIgq41Y6+AWfv51Dv96pYKy6NsltM1MC/n8lPg9h6mQbb37oR4j2dYD+zfB7FIy2BIF4NdZo24chl66CcDLe7iFMEQp682H9sGGDTIwYamLohArCEYG5cwzvPisOJVW5YZTMICCcjBGPizZb2QBcboWa+iTV1a1b3iE15777VsFQ35nvv99DZ6UrFtKJhrQEIzFEx6NrcwYYP2E8n376PL16mJEUDdo97SdR8iilxgtBjMiY6U4PythOiUjJAdgajyfZkOCnsj/Z8qOTaNY+fv8+t3mu/BUTxlp4eI6bnl10ZKZrOOtUG1/+EOTlpzMZ2t9IfaPCcy9vZ9G3WgqajiWIj/r09eSXxBg32MCesmVs2ZbEUNuVQjojSRIaSYskZOKxI696djgc6HUy/XsbmucYQGVNkmRCYAhl4bWW8eDtlhaZ9MrqBFfNaOC9l3JbVIVX1SS45KZ65s3JoaRIx8ZtMYYdK7F31zI8e7pijeSxd3+CV97x8t3PIY4/1sSmbTFOvbCG/n0M5OVoWbUuwr4DSY4fYaRrJz2B4CFNKBVXnYbljXrW/piGwZIAWyP33mHhrNMPH8C/+zlEKKykiEXrkWk76fV6QuEkb37g47Zr0nnoTmfzs19dm2TK+asJ7ByM7aBBQxb5VLKXftKxVOpXM3ikl9l3Z1CYr2PX3jhz3/CzdoWGYs846nOXt9BuPoQDlQnue7yJ5d8Xtqh8vfYSB2ddXkd9ndqK+DyE0mIdBoeHpoZ66qo19EuMaHbiBZAlmaxIF/asjNBk3EckEmlTO/7fjB07duB2CR54woUS0xP0ydw3K0yhOYfFHxqImprAGCK3MNW9UV6mpTjaDz+tnXsPQRUKWl3LA4VGI/F3ucV0h4a8HC279sbJkwtbaOYdglMppNpdzq69MZ57MUqhZ2yL9ViWZDrRi43iT7ayGutBI60q82Yyso+8xRng7dfeQYOWQjqSoIx4ov1DUSwmCBNkgHS4Ay0uYmhKljUTnwBXXmbknnX7yAn2bvUZQgiSUjy1N7QDm5pBMu7n1pmNvPlsTov1Jx4XhJJRtht+Z9Sxen582dlc3RIOq9z6gItfl6kcrZdD5869+PWbRaRZZWQN9O1p4KRzqujd3UBBvpatO2I0uJRUt1MfI/fc5OTMy2o5fYKFMy+rZcwIMznZGl56y0tVbZLbr3PwyOwGIsEQdNnCyu+ymttUO3bQ8fZLWVx2cz1/LChCp5OYMsnKrKfczLo9o8VvvXd/nCeeC5Cbp/JNNMjrT+W09xU493QbN9zbiKrCrTMbue/mDMIh7VH5A3Tr2Y2d29fTEKpGGEMYDRKjR2rZsiVOOXvZxw5AoKD8Y+VlnCiFxfDk8350jSXEqcYi2QkKH348aNDgJBetpCOLfDawjBKpG5qmPN76yM8NlzlafaYQgh9/SlBMV4rpymoWI4RKCd3RSjpUodJANTUcoC/D0Eo6nORQRwUizYc7FDiiMfi3wZquZV9kC3J2PY2u1L65d4+KPtG++a8ZG43UkJHIZvIkCzdcZWXMGVXcfGU6d9wVoyR2DA4yEQgkatnPDgzChEWyIUsymbFO1KxP8PFXTUw708qkcVa0GoknXvTw0ls+DHqJ339PkteO3iyAFi2yLDHhvGomjrWQnZUqMPltRQS9XiIW1pFMHt1vXllZSTwp+G5+AT26Hr6226Nw5mU1vP2xj+svc7D0ByfDx2/CWGNrpcV8CFkUcIDFrc63ERECJBySE7MYwFZW4xQ55FKEjAYXtXjSdnL2qTJfLQxxwVQ7p08y8/xrdXQuzW/33gf00/MTYQAUkqSrOXhoRIhUEvRIkUgkMBrCvP9yB+6e3ci6TTHWboxxx/WpGOjz7wJs2xWnZ7e2v/fkEy289JaXxcvC+Pwq116chtksE42qzP/cz7z3/Wg1kEymSMxnX/NQ16jwxH1O3v3UD8Bb7wep3ZFBgXcgjfZt9OsdbXGNkiIdV12YxinTa7jh8jRGDjUxpL+BN973ctwplWRmaNFowOtX6N5Fz/tz85h+XR3R6JFrfgKoQk9JpzAjBptZ/G4AKe6gquHwvWQ6NXz8Wh5PzvXw0JwmrGaZnXsSBBpNxPwGMgtCnHNaBk8872PdSi3paiG6oJavPq+kP2Nb7oMqrGlaTDdy2px3kiRhiWdSXllLl44yDz7jorpeQwE9KZRamp3aAydQXb6G2XcnOX6EucUeajcaCfj+ex2S/1Xy89NPPwXgiSeeIDc3l88++6wF+SlJEl27dmXfvv/z5h7/f0V9fT0gKOigkJWpRVUFWZn/XMmWZjaQJIfdbCaDLJLVVn5eGuLE4y188q6DMSf/gdlTyj2zGvl1gYHla2KsWpsgIz3Vjt7kUdi0NUEn0nFrq5k2HRZ834ByINnKuR2gkn3oDRK52ZpmPchzT7NxyvQaRg83UVrcMrCY/ZybxgYwHaXBB0Bxx0KG9fc1B4p9e+p5cm6qRWrKRCsffBngmoscrf5PCMHCJWFuu6btytC9ZXH8AZXxByt61myMkp6maaXLptdLvPhoFuPPrkZNpl5zkkM1ZbhFQwsdQiEENWnrufYqI0XFJu56qInMjF3U1oLLpUMjxfnorQzufnzvUY1Bp06debksydfv5tGv9+ED41UXpvHo824kwOGQ+WZhiIvOaU0QCSG47NYGXnsqhz49Di/8/fsY2bYrxglnVtOtk473Xsrl468DrFwb5e4bM/D5Fc6/po7xo80s/bKQBT+F+OCLAG5LhCrXcmRVRywGHUrgrSfTGDYwVSW3Ym2EY3oZCIdVbrq/kXBEZdI4C6oKOp1EJCr48vsAE0+wUH4UpoYDBw7EapaRJJWrbgjSXxmTOkBLIFRB0lnHtCs03HJVWrOG3eoNUS68vo43nk2RG3Ne9XDh2akxMhgkfH6llUbpoTGrqErgTNdwzmk2Fi4O8djM1hV2Qgje+cSPHx1ZGVoWf5nVghgoyNPy4au5nHJBDTV1yTaJpSun27lz9tE5G/5rIGQc6QJJqiS6vwSj1JKUCQk/QV0D44YbqFpaT7rauuWwybSPqy5qmTy67Hw7P/4a5LF7M5l0opXb7t3FH79vR5+0kZBjZFi8lBbr+OSbQHOy4K8Ih1V27I6zeIkPna+Am+7yMPv+tBZu79Mu92Cv7Ueamk2GKGYTy+lEL+xKNklzPf0HHZ0ZQDKZ5OLpU1EiBgx66FSko25J+/o3EhJRwuRTikqSCnajQUsZOxjASABkNEhI5CQ6oSmsbvP5hNTerarw55oY78/N4ZlXvXz1dl5z5UKHIplnH0vnkyFBbr/nFyIBHQXJHIIVUX72eXjoPjvHDjEw/sw9rNtZTX9xHDIaFCnBCRPGHtU4aLUpraSq2sMSGEX5WiprFZBUhMXHoH4tA9ynXvbw9KysVnIYhfk6nn04iydf8jD38SzmvOrlyQcyKS7QMuGMPVSviZFmTGLQG5t1P7fujPPOCzls3h7H5VaYOsna3Gra4Epy9hW1XHGBnclnN1EYGISTg89kFFSXyqx7VpNMhjjvTAu19Uk+/zZIJKLiSM8+Yj0jSZLQaiVOP9nKKeNbBsYFeVq+/8zJmPGbsNUdD4CKgoyMW6plzOQQc58+TEZ066znhcczGT8mzL23bEcj9Hh9aqvqtRff8PLoPc5WLf8ajcT8uTkMOrF9kg1Aq4Nt8lpMifQWxOdf4Qx2pTpZRWNjI3l57beR/hvh8/mw2yW+XRQi6Ish+530Zyhy7OAzEwS/1EQtq8grEBQVygQi65FCWpLeJNo2YrkmfQWXnNNyrnyzMMgJbSSx83O0fPZlHLOvQ7vkgt7Vgcef34mhqaRd4qoDXfHgwoIVN/VotCHSM0qOaizqa+vRYqCQTpSJzXzyjeDGy1OH3PrGJG9/5GfD1hhWi8yq1UmsFLJLbKSE7hgkI2GCjOzXcq5NGGvmic61+LZkkaa01MatTVtPuh7ijbF2SYMYEQI+DccNMTFkQgXXXuKgc4mOHXvivPqun+TeLhQXlfPFe1ktqqrNZplXnspi8gUJAlHHUY2D3W7HEMpBmN1cdLaNHxdHmDjOwradccaMMDFrhpMffw0ST8DkE624PQqBkMJvKyL88GFB831cel5qz7r4pnpki4LXsZPXnrA1E5+H8MMvYU4YaWL8OdUprfXpdp58ycOo06o4c7KV3Bwtv/4eZulvSQxNJZQOq2TTthhbd8Z48ZUolVVJigq13HZTqnIUwGSSue3qdB6a08SYESZufaCJhCedpqYmMjPblyH4K2SthD0jTq28AadDIhQ18+EHotnU6BDqRAVV7KOE1i3JSZEgTIitWxVc+0w4E3nUUccmsRwDJtLJIkmCrazGLjIopTuqHKOJWjyJAM+9FGbscaYWhLoQghtu92BoLG3W+uwrhrGWpYSsVWjQEglqyKGIYxje4ryVKxVTHixDbzg6KYR/CzKdRnyaGn7+PJ9r7mjk+sscdO4is1Tnh2RrV3aAMAGMmEka/JSUyKQ7NPTsoue2O8L0T4xDc9ARXUIimwLSRAbbWEN/MbJ5PXOGO/HaG1VMOzO1754w0sxr7/n48u18VFXQpX8dDVSRRduEX0BfR1q6glYLP/8eQqgSpR20BEMKx3Qw8PteQc8+R+aLcQiffvwmL87OakF8QqqA44NX8jhhahWffRsgL1sL3nRMtC8pkWplVmjSVpKRKGz+3vVU4SS1LuolA/3ECFzUsY9tqKhYSaN3Ly3PP5JB/xMqWbM2wYzr7TidsHNvvHm+/x1r1igYsZAUCRSS5FFMHZUoKIwcc9wRj8GmTZvo0lGPzSrzyF2ZDJlQQUGulgaXwmU311FWnmhV8flXyLKEXicx/6Vchp5cwR+rIqiqoK5eIRJV6NZZz8ev5TdXcu7eF+fN+SEmndtAQSGEwwpPPxujyDuCEAHCtir2lNlbFZxNPtHK0P5G7nzExdNzPYQiqQKudT93wGo53Km05M8w515Vyy1XpnPbrCMeBgD8fhVZElx7qZ357++hmhosjXpWrI00t9w7MzQ8cX9qfX3nYy9btvop9g+hybmZZx93cM/DHt5/zcJg9TgaqKJSTZmWbmcdaSKDIjo374XafyD7AeIxiYfucFLXqLB5W5xoRKKA1nIGkiSR5enDE3OWc8KolhX6GlnGoJfx+/1H1RXQHv47yqEHsX37doYOHUpubusD6CFkZmbi8Rydvs+/CXV1dUhahczM1CSQZYlwRCWZbDuznUgI/D6JdCmLvgwjgA+lyclltzQw66kmrBaZ/sdo8eNmy/YEuV3quO4iIx/N7sKLdxUxcLiPESe68NQbkJAI5G7m1uvSePpRG1WZfxIThzdeVSgckLel2kciKvfclN7ccm0yybz5bDY33N3ATfc18O1PQd752Mexkyr46MsAep1oN2D+J/Qf1IPjRxxeNO02DZ1LdHz3c5Cpk6x89UOQLTtiLf5HCMHds11oNVKbVVuRiMr7n4VQYrpmd94PPg9w2fltTyhZlpgw1kyiMbWhSpJEb4bQQBUbxZ/sFzvZq9nAHufP9B/j5rorbHTrpGfSeDNLvs1lwx/ZnDdNJk+fw7hT3aji6KbdY7Pv57pL01oQn4dwz00ZLFoa4uvvQyz5I0Kjq7VD5qr1UXp21bcgPg+hVzcDo4eZKMjRU1ygQ6jwwG0ZhCOCS2+u575bMrj2EgfX39OIosCPH+azaWkH9q0v4OFZRgYNS2K2xxnQx8CBygSPPNvE9Xc3kJ4mc/HNdZx9qpUPXs7j/DPsXHCmnZ8/K+T6yxyUVyb5bUWEHj2O3N1UURR8AYXSAhOlSu8WB2i3ppbJZ8a4+6b0FuYdQ/obmTcnh5vva+DaOxsIRwRnTk4FLReeZee5171tXuvjr4PIckoP97ihRvaVJ/j2p+Df7kdw1a0uDLVdKaYzp0w0tqkFKMsSN1/l4N1P/G1ey2ySiYVibb72b0dWTiYmg4bP30/HU/IHjaY9REWYiAjRYNlBtOtKxoyVef4JB3K3Lbi05agiVT6jiCT1xl0UDqnkigtbEkR6vUSnEj1vfeTnxTe8vDLHwfrlGXz9ncyypRa6ddUy/5Vs3vvUz+btLbO30ajKlEtqKCsT+KvSSQbMLP+oE0NGuRl8YhWDj29g0qQ4yqbBpKmp5IhW0lFAR/axjUI6IiUNJJNHtyDeedtdBH0qvXrqcPsUTptkIOKoaPf9DVRTSg8ckpMMKYfe0lByKCBO9GAWH6rZTxYFaNBS36AihEBVW+81iYTAaJA4pmdqzGbe5mwlrA9wzhQrmVmCY5RR5AR7k+MeRGbZWO6aofLnqhhfz88mOzvluuqjCZ1Fw5ixY454DEwmE16fgtUi8fFXqTZHSEmc/PxbiJilEeIGqutaagPv2ptoUSn6V/TubmD3vjhX3FbP2ONSyTuNRuKZx+xEc3dz7eU2Fi+LcPuDLpo8Cs4MGUmSOKaXgRNGmulQpGPbrhhnX1HLTfc1UlKk44Sp1dRvyT9MfB6ELMnke4Yw+8kQb3/oZ9Sp1Xz4Sg42q5b8vParI9qC3aZp1Z4lhGDBwhBnX+TF5UmwTvxOudhNDQfIIp9o9h5m3dX2Pjf5JDPazCYMTUW8+k7rtWrHnngrfdhDsJhlOhRqqKxuu5o5EFSpdYcRqg47bR9MAfSSkURcOmLS49+EtLQ0LFaJrEwZvUZLL4Y2EypJkaBC7KXKup5hQ7V89Foud9xi5YqLLLz9qoNq5/Jm6aJD8ONG6rCHyy44vDY2ulLE4XlTWldibt8dx6iXkf7h2CAJDR63iibWfqWKETMJYuRIRdhIJxKSqNj7z8T5XxGPx9Fr9SRJ4NFVc+0VFr77KcSuvXG++znIxTfWM6Cvgbefy+GhO5yccrIBfVYTGrSs4zeWi4VsYSVlFS33XFmW+OHzTDpN2E5l9lLKpK1UWzey3riIyecHuPoKA5XSnjbvKSHiRAmTnqbhm4VBbrs6HbNJZu2mGD6/Ss0BDXrVwuUXmduUk5AkiZuvdCDE0VW25OXlIQQYvUXUN8LQAQYyMzR4/QoPPeNm9OmV3PWIi29/Sq33wZCCq0nl5cezW91HcaGOGdemAypxRw3DBrae64uXhXnwjkwURfDLb2GmXFLHhq1xrrzQTmG+lkRCcOMVDixGHZLNy61XO6iplLl0mobqhYOwbB1H9cJBXHq+zBU3uhFC8MW3qXX81JOsTJlo464b0zE4wqxdu+qIxyGZTGmSjh6tY+PSQuqrZfJ8/VsQnwDZFOLFRYOobt47IFUJvJXVWLCyYk2ManeIMrYTwEtn+tBd6k+OVEiBVEo/aQQaZPazE705SdeJ27CaNZgMElMuquO08xt5fb6P2c/4GHBcIyu/LiAj3Ln5WmbJmnKij5qJBnX0ZyTFUpc2C010ngIi0f+Zv7WF2vowp0+0UFqs55TxFu55tInzzrAQdu5t8dseghCCGsrJpoADyX0oSqojxGbVUpDs1kx8/hUGyYSdDHw0Nf9NK+kIBw//JuVVCbIPFigtXBwi5rUQIUxItK7eTIoEfsdekFSmTLDx+tO5PPdIFhazjIyGLKeGhKKSV3B0ib+VKxYyYWzbcg55OVp6dtOzYGGQy67zkhPuSZj2K0vjIoakTVKt28k6/U9s0//OOvkX6uQyFA6fL2VJJlvKp6c0iN7SEHIpQlUFp06vxVDTleXv9GL0KfU0NCWY+URTm9cKBFV++CVIqGATlYU/kZ6mIYAPv66KhBz6Ry7p74hGo9gOkoeNTQrjR1vo0lHH7GfduNwK8+bkUNuQbPPZSP2/SkVVkidf8mAySsyakUGWU8NdN6ZTVKBn/kt5qeKdiMpp57s4c4rCr691J6N6KBXrcinqVYuoy0eSJDx56/jpixw++irYpqRZplNDfaPCsEEGAgHBgvfysVlTceUhsnnMCDOTxlnYsSdGbr7jiMdBCEHYmyQS1DDtci+FkT70l0ZS0jSaS68MsviPcPMYKIrgoy/9fPFdCKtFsFH6nYDq4/oZXl55NUF3dRC72EiUMAMYxUDpePpzHOlksYWVzfyQDQde2jYDFULgV/2880GE86bY6NfHQJpdajc5KhBs2Zqg/wgXA0a4OPuiJhYtCRHwC0Ycq2XLli1HPBb/hP9q5Wc0GiUtrbVWwl+RSCSOyuH534bMzEx0hiRb94SBVCXdpBMszP/cz9mn2tDrpBYaEm/MD6BvKgJSAVQn0ZP1/IHVbefTb/xs2BJlw1ZBAX3ZFfUzgJEYoqYUEalAtq+EfWIrcXMZe9O+p2Oxhox0DePHmHjvPYl7Zy2nskJGgwaNOUZxlmDXqkziIsGLb3p5YXYWt81qpLImSSIhSLNr+OGXEJ8vCKKqgpPGWFi5LkpUiZNu0BKNRo9KyHz/virKC1sG7Y/d6+SiG+v5c3WUB2c4efDpJnTalAZmgyvJ7ysjnDI+1Y7w8JwmZlyT3pzBrq1Pct7lLhzVg6hSDvDGfD8z78jA41NamV/8FcWFOkwcDug1kpbuDEhpnOh3cN5VXu69JYuzrkgZ+GzfHaPDwSojk0lmzux0Ju5yEV/ZAUX55znyd/i8ZVxyblG7r08aZ+HZl33Y3V157rUyzjq15cFl8R8RThnfvs7RBWfZuOgChQ8+rCctK8rPS0PEkylZgWEDjcx9y8fJJ5i55NzD963XS1x4dhppdg3vfOTjgutqAYlrLk7jrFNsrFwXZd/+JMnW/kScepKV9z/3s3lbjFEnHvkmv2TxEnw+wfoNKp0oaPFaLGsfM25ou3WutFhHMAibtsRRYwaG/tpEz+4yd95qYdmqCNfe2cD9t2aQl6PFH1B49a0gb70hcAVlzri0hhnXpHPvTRncM7uJB5/yMPZYK6GgxNJlMepcUTpFHMS0AY4d3v7z06+XgU++CVJdmyQcUelQqGsm5j/8IgjCccTj8G9Clx692bZpMdmZGtb+ls2nX9ez4LsqNBo45yw9k07MYuL5NRTkafn6w3ROOG07ayp3ohE6FCmJw5Lk/mlprcTEv/spxM1XpXPyWDNz3/Jx/+NNPHJ3Jh2KUutE51I9e/cn+OCVXG6b6SKpCLp10tPgSrJzT5x+vUx07SCzer2XynI/ecFRJGtkQjVRiqSDLu5/29uzyOMAu7BL6SQTMnt2tH2QbguBQICffvyZnEwtH8xz8s3CID8uDmEvDhDc3Fp7KST8BPHRmZYtnNlSIRViH24aCAovTdThIIsqymioFnTq04hJp0PWJxh3gpb0DMG6LTHcHoWduxN0nayjuk5pVWHwVwwfbGTjniBWUvekkTTku4cxc/ZiNizLIj1boakhwi7dGt5+592jcm/0er1YzIKX3/ZzxQV2zru6lhNHWcjN0dK/t4GGujh12wVPPRvi03dT+4wQAoPhnw+QiYRg+pn2FiYEfXsaKC2VmH6Wneln2fnqhwAPPdPEvv0tF7Vtu2Lc8kAj776Q27yHnDTFhVXp3GbCT5ZkwlVZPH63hAY7vkCYy6en8eJblUc8DpDSQ7L8RXdUCMG1t3n583sHTv9AjpEMCASNVFPNfjrQDcWaaNaFbAvdu2pYvKeG198Jc/wII8cOOVy1oPkPxel6vcTDc9y8/kzrFtc7H3LjcWnpzRAqab/zISYiCAT5+UdHBP8bEI1GSSqCO67P5KHbzSgkcVn34DNV4XVLpCfzOW60ytsvpA6MH30V4OPX8rCYZV58Ee6auQTFm4YUN+IVbryxIGM6adm0PYbdJrNoSZh3PvHz0au5rWQ8Nm2LYbVInHKigUd+r8YSal05B9BkKOeyEwzMW+2BUNsH1yA+TKTikWI6s1VpJBI8ci0vrVaLxWolGKonYC/jlJNsqRjmhjqiMcEvnxU2761ms8xj92VywsgQV15Xy6Cm49FLBkLCz6bNf7Tq/LCYZT6Yl8GDT7p57vU9zLzNwQVnZnHrTBe/r47RIIcxKVby6NBC9mcH67BprJTXeRjf08h3v4QIhgTJpKBnVz0dS3REygN079b+JOpUoicc8h3xOECqGjigq6c0OoavvtqHqgtzzcVpPHCbk4F9DXy6IMi2XXGqahLsOxBHVaFrJ32rik5IrYFD+hnQ6iQkVISAv59PdToJjUYiza7h4bsyW/3/gkVBHnvBTYIEUlqMJX/YSIt0oET0bV4Lzdgwewez5sdt3OmsJy9Xw9pNMapqElTWGLhiup3n53lZs+pnJkyYdETjcOmll7Lklw957uEs9HqJP5cnyaK1XrcsyfQRw1nH0pR7uzAhEKgodKAre9lKGpn0oD+1VFBMl1Z6nwAdpG6sEUswCy2z70/j1B11zLzDyXHDDEyY2sCdd0AnepNJFnIbpJoOPccoo9nCyn/8XskkJJX/kZ9tQStrOWFkKg657lIHb37o4+wraunaS8dm3wpKIq3d3rPJp8K6Foc5yZMzDTxvVqjyx+klststznHgJIgPx0GT26RIYLIcXq9eetNL2T4YOKqe/RUJlLiBvgxjB+vIJp9c0QEZDV5dDUHnThyZMb5+t6C5mxHgyQeyOPUkCxdeX49GVsnPb18mom1EkeW2Je0AnOka7rw+nZOmNGHGhpU0mkQdTqn1Gl2u3UZGspAuSl+SIkGMKAZMCFS2sYZCOrZxBaiV92NoCpOs7EBxrDtlbKNzqZZFnxfw+Asebp/VyH23ZjSvt/sOxJl2TT03XG3j2ktSseLvK6LceM8ezFUGbJkxPvnoFe6f+ewRjcDAgQO5/+54M9mo1cLusiQ/flTARTfW0blUz4A+Rn75PcyJo1ufh1+f7+OU8RYaXElCYZVLbqrj2EEmhvQ3smhJuFnjffqVHuqW9SQvmdf8zKQrWQSTfnawFif59B8AHTvomTbVxlW3N/DUA5nNv7c/oHDdXQ3s3hcnERcMG2hsEcf9FRecaef0i2owpx1527vH40ESWmRXNk0eDR2l1FlZLxnIqx3FdVevRuOsICc75XNiMkrs2JUg6DZSKBVh8qQRwAvUUsEe9BgokQ7v95IkkUE2BmFkD1vozRAK6cgmljNIHN8qiVPNfpzksmZ1NYoiuHyanV8WN9AW/+4XbvaylU6hIdjL0pEkiZqyABcvWYc7EeV4mwGd7ij1E9vBf5X8dDqdVFb+cwBfVlZ2VGz+vw3du3dHVSW8/iQLFgaZPN6CLMOzr3r58vsgQoW0NJnrL3Ww5Pc4778lUxDu0jwJDZIJGcjvHObma5wsWhIiuyBBbXA7HWM9m13b/4qO9EIx1nDeVJl95Uma3ArODA1D+hv5+RsjyaQgkRCYTGmcNLWeMH5yYl346JMy1m6sxx8Q3H9bBmdOtjYHhBu2RJkxq5Ghg4ys3xIjGtZgzZfR/KcT1N+wdcMuDpT5uHL6Yddlg0Hmo1dzWbE2yq2zGtFIEsVFWn76LUxdfYJFnxRgMmkQQvDhlwGmXFKL1SJR16BQW6klu2EwilDQYOSjDyJMnhClRxc9qzdEOWlM2yTh4j/CNIl6TFixk94c0CRJYMiv595bUtpIspxySp/3vp/357Z8zu+eYeGGi5Ps2rL7qMZAiPaF1CFVAWS1g2LdS02d4KFnmrjvlozmyixJFv+oJaUoYBFpFMQGU51cSnGRQrfOOmRJ4qRzq4lEBIu/aFtb8NSTLNz/uIuzTrVx/62Hg81unfWce7qVc66qo2MHXSux+8unpfHmhz487rojHof1azdiMgnCIdHKjVBjSLTp9noIPbuY+Hy+gV7qMGRJZvcuL2f8uZnbZhiY/UyIPxZF0BjjJOMaDK5SihKFmPQHWLJkO/uWG9HoFPB3xx7P4/etIWQ0FJBGo24xHSdsYcWqJLv2tG/QUV6VZNnyOCdPiKMVOmL6Jk4ar+XiC0wsXxMlv+h/LZ5tYf26VcQ9Jh56ws8zs9O54GwbF5x9+PX3PvUz/ngzn3wT4JY7/RSG+jNUHCZOFJfC/Xel2ozPmZKa2wcqE/z6R5jbr0ttrtdf5uDMy2podCWbiaHLp9m57u4GFn1cwPy5uVw1ox67TcLr0VJbpsW7thPahJmktYlk8gA72UAeHVBpXXl9CCoqWl0Sf8JDVIRJKu4jHoe1a9dCWMZRnMrkjz3OxOQzPRQWCRpLVhJoysUaSLnC1krlBPDSm6FtZlfzKWE/27HqjJw6CZYsqaPcV0cHezoaXapqy1rXiaXv+EiWbGfFTzlIssQ7HwV4/g03HTvoUBTRilA+BJ9PReZvrdGSBnzpbN8dJ80mkSalkdbLwvDhw494DAB0Oh1ms47jjzXxyjs+xo40Y7fLbN8V4/PvgoQjKj59NavWyzz+vJfbr08R37GYaFe/NZEQGIxSK/fVZFJg+QsJNGViSp+3V3cdP/waYuJBI72HnnHz9nO5LZJnwaDA8g+tQAZhwRy3kZRi1DcEGDHYyMtvHYUGCBCNSdQ3JsnJSl33198jLPshjfxAvxZu1NkUYhQW9rKF9Bj/+NvVNsXIpwdqQzGnnbUdvcnDkCEyNhusWR9jzssezj/TRm52y9BRUQT7dmlZszrBlDoX999ppUtHPbv2xnno8QAbNgjSErkp4l8kiIpIKwkLgHJpF8hJEonEfy3I/b8FBoOBjh10ONM1xMIaavN/5547Dcx+TMOA5PFUFvzM7HsPG5XJstR8qDpxjIkTx5jYvS+Oxxehc4md864Ks2JNkJffgvw8LcMGmhAJmbmvh3jwbg1ZmVoURfD1j0Gen+flizfzSHdoePCxCqJlxa30L33CjS/hZ8NGDdG0SpLBLq1a7YUQVLGPXgwBQIcBWegRR2H4J8syhSX5xJUqAokYHp+Z7l30DOlv5KQx5jbn+LjRFgqLwkhNB2MiJDRxCxPPr2HBe/ktdNK/XRji1Xf92EMdmP9RA1ddKHPKSRY8XhNN4wQvPFdGbawcgzCRJFXprKLSqNZjaNLSvaOJy6dbWxiivfl+gMfuDbN+Q5ITR7f9vbbuihGNxlOVrfoj0wCPRsNYHDFqIuux2FQuvchBl1I9azfFeOx5N1qtxM+fFVBVk+SSm+qZMNbcypyvoirBI8+6qa5LkpmhQauRUBXB1wsDnDGxZZW4LIHPrxCPixbriNuTkkiaNM7Ci7Ozsdtkfv0jzPmXeOmvHtcmsZQZ7M678yv4dL6Dqpokm3fEaGpKIssS/fvoiUaPvAo2KyuLNJvcLNsihNxuZZFG0mAT6SgoZJOHgyySxNnGGmLE0KJlJxtJkuAYjm33mpnkQgg+/KyRDiUaxo1Odf5s/COfPsPrcRzIbJP49AtPcyFFBjk0UEM+bTu6u6hF/I/8bBNarYHqusPPyGXnp3HR2XY2bo2xfE2Ed977jQNlEhISQqtgt8o4i33cf5eF0cfmM/b0WmIbBmJEQ5wYRtrW840TR4MWt2ggoQkR1DYx81IjiiJ46S0fX36dpNB1LJlSGlYRoVzayS42cIw4lqqCX9AVVpBIwFnjdBgtOjIcxhbE5yEcN9RMt856/A3QtVtrP4l/girMeLxKm58rhGDrzjiTzvARaLAQwk9HerKFlUREmDyK0UhaYiKSqnbW1DBEOSU1xpIOLYf3YauwUyn2UiR1bnGNIF7snavpfYyBNdWpv8Wc5Tz1UCaSJHH3TRl8szDI9OtT5l3JpKC8KsGcBzM5acxhYm/0sSaWfVfIoLE1pNn0bNm69YjHwGQykUjqeelNLzdc7uDPNREmnmBpsbbfe3MGZ19Ri8encsZEK1ptqpLz1Xd9vPGBj9xcDUW5OvQ6GV9A4eLzUgabdltqLT9QmWDXZiP5ydbnNatkx0kODaKaMwek1qHpZ9kxmySmX1eHRpPakxUl9XucNMbMtp0x8nIO35/Pn5IkSSQExw42kZejxeVRUBq3H/E46HQ6BIIEMUqVY1qsvRGCdOgW5dtPitFq4dV3fSz+I4Ipbqdr/NjUeiVBDoWUiO5s4He60BdIGX65dZXEnOVIGgU5YiPujhIXMYySGSEUNvInuaIYB07ixKjhAFp0dOUY6lQXobBKZoYGRZVaaS8LIdjDFvoyvIVxkkWy0TsxitX8yudfR7n/sX5HPBb/hP8q+TlgwAAWLlzI1q1b6d27tWj48uXL2bNnD1OnTv1vXvb/KgghyMuT8AcVrrm9kWdf93DWKTbW/1Lc3KZSVZNg6iV1BHaUUJjo1WqTN5oEgwbokGWob1T4/asCSvs0tKtBIkkS+mAOQ/oHGD5YYu7bHrp3MfDxVwEUFYSA0yZYGD3cRNk+6M8oZEkmEejM3gM/c/+dVs46pWV2tH8fIy8+ms2c17z8/k0hg8dX4vIoR3WgSSQSeFweokmVy25u4NWnspsDWyFg1boowwaYuPfmDG64t4FP5+UxY1Yj6zbHOW5oysV82lQ706baiccFn38X4PLrvLi1a1CSkEcJ2Q1duWj6Boq6KPy01MO4US1FdhtcSe58wMdXC1Q0RNjJRlQUHCKTjDQZQ66LBfMzMJlkGl1JtBq4/NZ6Th1vweNTMBgOH0A6dtCBIUI4EDriMQCIRAULl4SYMrHtysY/VkZY/EUh8QRccG0tbo9Cv7EVjBpmwnYwCN1blmDksLYzg2+9G0Hv60oD1TTWa1mzTMNvvyYZPlymQ6GW35dHuW1mI5dfkEbfni0JPlUFISTOPtXKNwuDOOwyI4aY0GolDAaZB293MvdtLy/Mzm7xf2aTTDIJFstRVMHKgoI8HbkZWqoXN5LB4c9U4lq8PqXNtnOAXftiFKl9mtsEbZIDq2skDz28FLtSRH7sb+6bEtjjuSjsITfWr8XfDX/Ry7HrrDw2S0OaTWbKJTXMuM7RZlvbo895SS8fgf2gAYkQgiXzK3j34y3k5EH3Xm1X0vzb4XMHsClZfPJlAJenkQfvdlBSpKPBlWTOK14qaxOcP8XGc697yRUlOEXLNU4jaShwD+WBh3+hXx8t3/0cZuHiEG/MyWnRtn32aTYW/BTisvNTz+POvXHqG5JMu6aOB+9wUl2XZFh/C+98aabI1y+15kpAKIt00YkN8lIOiO0YjEC0a5vfpVY6wJ13GHn/k+UYXTEER2d4ZNKY0WhTa8fnX0ex1x1DpM6A6PgnPUfX0tTQQMcOOup+D9Grfky7uooSoMdIuiaDJcvK0Bk1TD7WzH236+jYQcf23XEefHQN4U256Kq68+Lr5dx9axrXXZbGuNEmzrqihh9+DbXSmoSUsceGjQoFtE4iyUkjHm+AqmoVVUqSTKpHrd9jtVqJxWHD1hi/flHYTPwB3Hp1Otfe2cC+8gQjhxqY/4WXz7/z07uHHp9f4cU3PW1qQL/9sY/TTmr9Xb79KcQJx7VcMy86287q9VHmvull284YZ59qRQhauCsD9O2tZcNWD2m0rd0VNtajl5JIhhilHbTU1CVR22nHag+N9RIPP+XjpSdTSaennw/j9PVvk2g4RDrizubbRQFOn9j692l0JSkrS9LIBnLlQrrHhyPiKr//vB4tWvLoxbsPK7z1egUDhyWZ90J68378xHN+jO4OmENxyhbbuXSjC1UfIhnT4vFYCeGjEAdCCDrRm22spqs4BttBR3pFKFRIu/DJDdjTFeLx+P/Iz78hEAgwdICR31eEiaQ18c38LL76NoqpoRsxIuhMiVSMcRCxmGhlGtO10+FDRSKp0qWTgZ5d9SxbE2Xxsghul4ZfP0/n12WVWGw0V9Ho9fDbyginnWTlqw8zOOWsZag1hTiVIgQqLv0ByKzlxD46fl+mEg5JbNIspZsyuLkqPSrC7GULeXRorshyU48ZG15xdG7vuYU6nnskm3MudvHiK2GGv2li8444D9/VutrvEE4co2fBRi8GYSTceSU/zk+nyWPi8lvrMZtScdryVTFCEZXhAyycNjlEY6ORcWdV07+Pns4lOu6+OYP8nCBPPRtCDljxhBIoSYmuYiBmrKgRhXcereDdD/bw8zeZzbq508608MAjtbz3scyNV7XW0lRVwZxXPJx+ciYbNmxg6NChRzQOHTqUYnUk6TPMzfy5uQfNqgR9euiRJUFRgQ5Jkigq0PHVO/m8/bGPlesizc9FeWWCy26p54XZWc1GIEIIFi0JccPdjQzqa6S48PAzM22qjadf9jD+eDNf/hBsjvtvvLeRR+9xtpDFGH+8mZz0OJr6tmMyjaRBiem548FGMtK1dCnV8caHfvJydbi9KuecMvmIxgAgEok0V6bv3R+ntiFOmgi3aVAlhCCAhwQJEsSoZj9JEpiw0pfhGCQTSZFgA3+0SuL9FVp0qKh4vYKsDA0+v4qiCO6c5SUSUVmn+ZUSpTdZ5DfPwaRIsJN1aI1JDkR3UkRnNrAMp8huVZhSKyowYCYQCbZ1+X89MnPsvPZeGZedn9Y8vlqtxKB+Rgb1M/Lhl+X0Gijx29eFJJNSs4zVIbzweAannrcaxZ1BFfvoSWsTZiEEdZTjzI8y8VQDgwZq2LglzjOvBXnqlSaC9Ta6eSc0X98omehGf2rkveyR15Bt1rLoq8MV0udeWcvLT2S3us4hnDfFxup1Lrp06XJUYzH1zKt58KkneW52Fh5vikBTVRgxxMgfqyI0NCqYI06K1UIq2ENPaRB9xbHUU8lWViOEQEYmrHMhJXTtmo11ojdrWIxbV0GuUgqKDjWzmuzSAJ+8msGyVRFWrK6grsqK3qhyTK/D58XTJlg5bcLhOGv2s02YjK3nl80qc8WFNj74LIhZPjoj2H4DRvHqe7+wZ3+CwjwtA49JrUfOdA0HKhOUFOn44s085r3v45TpNej1EsmkYPuuGL9+XkjHEj37DsRZtznG2x/6SE+TKS7QsnVnylB14S8RdI2ttSoPIUcUs4dN7NyV5KelIZ6f58WZrqEwX8ue/XEmjDFjMcmUVyWpqknS5FFZtT6GoghmPdXEpu1xTj7BjEEvcevM1J6Yk6nBcxRGPzabDYFCkgQ6Wp7Xgzk7+Ph5B4GgyqcLAnzxXRAlYiDPPaRVokYraekpBlPOLqwijersZVx1lZaLz7ey5M8I3/3gJ7omQq1rB6ZIFkIS9BXH0khNM+lZSg/MUuo3V+QYFrOVr3/0IWsVqkt+xG4wEw5oMDZ2QiT0ZJDdpmO8LMmUiu7sjm4+4sTgf8J/lfw844wzWLVqFY8++iijR49u1vZctGgRu3fv5s8//yQrK4vJk498U/u3oaysjGRSEKq3U6h0p8eEXVx7iaPFewrzdfz0WT7Dx9Qj1bYkmX3CTafOMG5UyrnsuCEmzGYNpR00SDv+IYOoylitMqOHm5j1VCpj/M4LOdhtmpRG5ud+xp9djba+RzOBpJP0WAw6Ljq7bQKrZzcDDS4FvU7ixisc3PvY0QW4Wq2WWDKC5DeyaUFH+v95gD59NBj0Eus3JYiFtNw+w0imU0M4kgrSb7jMwUNz3Bw3tGUgodPBCy+HsEvpFCe7YcCEHzc7WEdRQ2eCDXYajLs5aWo9LzyRTs9uBqpqEow+uYnMhoEMwXlQCFqlhv3USeUce6zKx29mNW8SjzzrZsOWKBqtRHlVkpXro1TXJsjN1vLIXZns2BMnGtVgc4Db7SYj48hErTt26s2cV3cx/nhLq/L4letSQV9hfurQ8827+Qw/uZqxIyxcNs2KqsKsGRlccF09y9eEOXZwy2BwxZooy/+QCVKGlTQGiNFo/BoabdtIJGu4crqD5x7Ws+9Aghfe8FBTpzQHmYP7GenTQ4enUcfZZwgkby6SKUIirY47bzMx6lgD733q54+VEU69sAarReLaix0cN9TEp98E2LYrxj0PHrne3/FjRrNj82s0eFItLH8tsTc0lvLCa/t54I7Wz2J1bZI9e1W6SC3btCRJIifUCw+NbRIGSRJIaFJVwn/bGBIijluqpSnhYuqlSQb2NeL1wtRLa5k/NzVvIJXhnP2sm72rMsmTDmvdSZJEttKBmM5LU1MZo0aN4n9oA5KWEH66ePuy8ysDp/65B6ELQFJHOC6z8LsMbrrPhZw0kh483GacFAk85gPE7TUARPx6brm/kasvdnDzlQWtKt8yHBqqa5JU1SR46yM/y9dE0ekkTjvZys0PNFCcr+X5uWFyfMNbBYVaSUdXdSDZY9bTtaOOJR/tITPSMngNiQBV0j6uuCCHySeaOXV6Lfv21R7xMAwcOJCQ7Ke+KUEwpFJbp6BBi11KJ+TNYdoZSU49OTW3b75XYdFb1RTTdgDdSC0GTARlD7266RkywMTsew6TBoP7Gfn2EwNX3tzAhi/S+PSLOHffmnqtW2c9nTroeeDxJvr2MDQb/UCKKLngKhdWV7c2A+e4qYn1myS07nyCxioevtrCDdedx9vvfntUre+JmMQDt2W0ID4hZbzz/CNZ9Dm+nGEDjWz9rQOqClU1SbRauObOBpo8Lm67Oh1nhga3R+GZVz38+GuIlT+0lBXZX5Hg5be9fP5mywy/wSDxx6oIsgzPzfPwwy9B8nJak3S33WjhxO+3YA+MajUWIeGna98odQ2VaGUY0j+LsVNdGA3tV463BTUh8f2vASwPqdxzcwauRnC2Q3gDmLESCUncNtNF545aenc/fD2vT2HKJbU0Nkj0ZigO4UQg2MwKOtMHh/QXUqmhA1t/qGBaZA933GLlyTkhdq1JIzfUhSj70aAlyzOg+e31LEHSR6mLl9NIDRo0CAS72QwCNGhQSBLXBFAVsGgUfD4fFkv7Ui3/RmRkZLB5e5xYXKWgSFBXrzL3tTAatQpBJYlKHc+94uemq21IUkqyZunyCGNGtCaA9lckKCrQMXyQkTc/9KHVSjS6klgzFIb0a+T1ZwqbCbpgSOWmexv4dlGIdz72I8sSg4dJbN+5j5r6csaONHHB+QZGD89FkiSqa5NMmNJEjr8POwx/oia06FQTegwU0YW0g07xSZGgWt6LQbW26uT4JwghcDXuo19vA6dPtvDlZyrPvOwlEFRodClkZ7V9rPH5BBo0eHI38MvnTvJytHQqga/eycfVpNDoVlizsY7v3sxrYVpz23UObpvpYt77fm66Mp2LzrMy/RwLH30Z4MF7NZT4U3tCWASoooxwPIjYY2L8GQ0sX5SLXi/h9atoTUlqGgQnnlXDe3Nzmonq+sYkN97TwIVn2fEGZOLxIz/oJpNJolGYNycHSYJnX/Xw4+IQnUv1NDQm+fm3CFlODSeNsWCzytx4eTqNLoVPvg5y7hQbs55uYu7j2S06cyRJYsJYK/ffpnD8GdWcP8XGqOEmausUXn0jQlOjxMmTBT8vDaHTSvTvrUeWaaUHLEkSkuafJc6ysmDVwg7sr0jw2PNuzj/DxpffB9m5N8H48ROOeBzi8TihiMqesjinn+MlP9yHfWynpxjYav2tZA8aNAxmLJIk0SCqCeClk3Q4Aa6VdGSJApqoJetvEkuH4KGRTLOV447VcqDSwGU317NxrY7iZE86qDkUkKRa3st+ttFB7U6YEB4asFgknnrKwneLKli3ohbRAJtZQabIJ4NsFJLUUUGYIGZsbUpH/Q/gcfuQFME9jzYx++7DGuRCCOa86sFqkRk20IQsy7TFlxzTy4BGn8CaG8bl8VMbP0AeJc2vCyHYr92CJcPPuj8Kms9eZ06G+25J56RzajDsal18BJCndKJWu5egy8y+A3E6laRuoLouSTTWfpIzHFFJKCrZ2e0TpG1hw9ot/PpTlLUbq8hwSkw8wUJ1TZInX3ITDKmsWljA5u1RrrlhE7raHPaIzZTQnTypA3l0wC887JTWkUiqHDdMxrOqgQzRuvVeoGJIC/HqsxkEQ1VEI3DcMCPbdhm59OZ6zjrVxutzMtm8rZoX31IIBFVs1rZjO7dXba6o/DvGjDTw0Vc+Thx/xlGNQ05uEdu3woA+en74Ncj+ilSBwU1XOLjjIRfvz83FbJa56cp0broyHSEEl9/awOknW7HbNJx7VS0Ws8zxx5rIz9Xyy+9hrrnYwdABRr74PniwGExuVyJBQsJZFOSXFTHqPDo+eT2vWUImkVAZf3Y1Y44z88eCQuw2DeGwyqRpNVx9ez1DB5paSIlcel4av/we4umXU8mUI4UQAhUVCRk/LRPwBnuYtz+OsWlbjHSHzJXT7TzwgEKHdkz8LJKNoOymNm0Nb80zodVJjBzvQucuxhDKwipHqdHsoZIatFoVV6KGfKl1FbtPamTEcTL7DqTOV2+/kM2YEWYkSSIQVHn02b2893GIHPfAdr+XnQxkZFwu139FE/6/Sn7a7XZmzZrFSy+9xOLFi5v//tZbbwHQuXNnbrrpJszmtsvL/4dUZUtdtY5+ynE0ZK/hnlvaJhbT7BqGDpXZ/dVhvbe4iOHL20DPfJVoTFBbq5J/sCJl9Eg9S3Y1kN7GggYQNtUTDBmZ/3mAi8+xccPlh4kak0nmiukOHGkabp+1k73KfvR6MBt0qMkINz/QQDQqMOhT7rMnjjY3b0QFuRo8PpXJ4y088dKRt3nCoeBJUBLvi5M8RHUnaqrDCAS5B1sUXnz1V8aMMpB1sOW5Q5GOxqbWraePPuPHs6OYApGBDxcGLORQSDaFbGElnelNSWwAwVU+zj1zJ0lrFfW1Et1jI1ro6cmSTCGdUITC8j8P0OROmYTMetrNwsUhigq0vD83D2eGhgefbqK2XkGvl7johjrqG1SqAxounJpJfX39EZOfk085mw0rH+X4KVXccV0640aZCQRVPvwywJ9rIi3a67MytfTuqeOWa2306Hp4QXtjTjZX3d7AGx/4Of8MO5IE78yPsn6VFl1jKUaCFEspssStqWbwyQ289tzhDbhvTwNvzMnl4TlNFOZpufhcO9/+FOKSq/z0jI1szu4QANXfk3tuX4khp4Z+fVMu8n16GKiuTTLzqSZ+Xxnhx8UhDHpxVDIImzZtoqwiia/KRid6sI7fKRClZJCNJmnmrfeDZOcIrrjgsMbjrr1xplxUR05d261XDjKpZF+b16ulHCc51LCfIlJtHkIIGhybsXVo5KaLDITCVr79Oci23XEuPNvGW/PDDB7TQHGxhNGssq88TrjWQdfQgDavnxXpQkWkipyco9X4+XegW5du7N1R1lw94Wg8vOkFhY9pV6ygW3cNZa7DbcYh4cdTtIq7bzdz1ql2ZFniy+9DPPGSQkmRrhXxmUgIZj/jY+NGwezZCWxpAqNV8Pm7OfTqZmTYACP3POqCkL058fN3pEkZVJZLfPmenWv8lSz7rQpjUymSoieRXk11wI0BHUKkkkJGo0ST+8gDmmQyiVFjQrjMnDqtnrKdWiSpEgeZZLsHcNcdK1jwvZvrr7Yw/Wwrb72zl2y1oFXli0vUkSBGFvn49btBggdua21AI0kSTz6Yxsg/9iLHW87Rc06zcsdDjZwwtZoBfY2cdLyZsooEX3wbwldnoU+ssNWz7peakIxRXnnBglaKkZWbZOpkC/sq3Cxb9hujRh2N6RGMPe7w9/L5FT78MsDe/QnS02TsNpmH70wlqzQamgnar9/J5+Ib6xhzRiUIMJpkunfRIcuCk86t4eSxZrKcGpb+GcEXVHljTk4LPUCAD78McOn5doYPMrFuU5RnX/Pi8bcmKzqV6LDnBanQ/YnT3QerlNbcNqQU7eLzeU6enuulWxctdzzURKNLQaM/8gOPEAKdUWXKJBOvvu3ni+/CeBr0OESyTeMMgJjWz3EnhRg8wMb06+rIcGjo3UNPZYVgx1YNcm037DQ2E50+mrBga0l8HkRmspg/filn+yoN6b5B5El24sRw00AJLSufjVodYdVADwY276WqUKmlHDcN9GYIO1lPXPKiahOAjNvt/p/u599QXFzMhi1RnOkaivIM3Hy9Sp/ICc2tY2pM5fUntnGgvInnHk/n+ksdnHtVLblZ2hYavbX1Sa6aUc+wgUY2bIkyYYyF9VtinH2qDUmC5Wsi3DqzkWdmZWE2y1gtMvPm5DBpWg2fzstrPsz2G1vO5uWt9UEL8rQ896SN265ooKt/KGX2ZciKSnakAzY1Vf3rketoSNuKTZMk2BRBRUVV1SNKgiiKgsV0qCJVpdYd4/lHnGglO0NGujl+jMzLzzhatJ2rquCnX+OkY8TZOdlK3z3TqWHR0hBXX2RvQXxCai185sFMfl4c49oZLl5+OhNZlljwXYJsf6oLoFaU00ANpXTDLmWQFAlqdu1n+IkHuPUGE4/M8TDtTAv33pLB6g0RrrmjniaPgs0ik5mhYX9lkh5d9Tz+ksyTZ/c94mfi119+pLSDDotZ5to7G+jbU8/Cjwua4+9QWOX6uxvwB9XmKs37b3Vy2kXV/L4qTKNLaSVJdAjnTbEz51Uv3bvo2bU3wetvh0gvOx67qZZfFu8iOzclseT2qNx5Q9smZt26QWN18HB8+BeERZAePVL3WVqs47Wns7nitgaunG5n9cbEUSXElixZwsljLZx/RSPmmv5kSHnERYzNrKCD6IoNB1HCVMg7CRtc9I8ertarpZxeDG71mfmUsIWVpIucVvINbtGABi1k1TJ5fDbHnVzL7p06+idOSCXKpVRlaCfRh0yRxw5pLV1Ff0rpjidSz549u/ng1RzWbopw9oUeOjWchJsGmqhDRkMJ3TFLVlaLxRiMR5cU+7cgHvejUWXS7BLDJ1UypL+RDIeGVeuj6HRw/lQ723fF//J+wZc/pAxfYjGV9VviXHJ+Gjde7sBuk7nomjJ+/nkP9mQ29jSIWxrJTE/w/ms5rYpOjEaZT+blMm78bmhoHbtLkkSm2Uo8meS8Sz389FUmjjQNsZjKx1/7ufXqts9+738eQCQlPvnkE26//fYjGodIJMKShb8h6+Dic+2kp0u8+q6PYQONnH+Gjd9XRjjhzBp+/rSQN16VuOgSF2G3mU0sRyt0KaM2sugrjmW/eQ3nnglPh8RneAABAABJREFUl2/GUjOyRfeQEILa9HUMH5wyzz1E6P65OsKXPwT5/oOCZj+S0cdCerrEmx/4uPmq1mtDPC5YuS7K07PaJrFq65M0eZJceOGFRzQGh7Bpwy8k4ioPPe3GYJB479MAN1zmYEBfI9Om2ph8QTXnT7XTp7uevQcSvP2RH59P4dUns5l8QQ1Pzcxs7m486xQrE6fVMG2qjXtvzuDim+pwOjTEneXgbjs2CVkrmT3TxrFDsph2TR2BoNq8P779cYCzT7NxzcWO5vebzTJzH8/i2rsamDentRzkuFEWFi0JU1V35IngcDiMCQtJg5e9sS0MEIcT8KF4nAyHha/eyefaO+qZ80IEt8vQjuhGCk6HhqTVRWmHAsac7CG/9vhUdaYECMhMFrBf2o470cA+tiMhkSOKkCQJIQReuZ546SZy8rRMvqCabp30rF4fo1c3AzlZWmxWmcfudxKNqyx4p54spe2xjRFB1iaJRCJtvn60+K+SnwA5OTk8/PDDHDhwgN27dxMMBjGbzXTu3JnOnTv/5w/4l0OWZYzCknI9NfgozLcTi6n88kcEr0+hTw9D8+Ts3kNi0Vc7yRS5eHHhlRvoYpVZuTbGpt/SsUcGs2zFVq69GG6+1so3C7Zir3O2Ohy59RWMG6fh1Xf9yBJ8+Xbb+oNnnmLlkWfd3HCZiQvOtLNtV5wZsyIM7Wdi4jgzoYjgoy8DvPCGl/fn5pLu0FB2IEGGQ2bXvgRKknbL6duDQWsgI5kLUmpDMf2tnVIOpjPzSRc3XO4AUi0v4XCq/URR4LMFIV5/M8Km7RFyCn2cfHotvXsYWL2+mu9/2oimoYiOkZ5Uso/u9McqpWFw9WeLaxUSaisjkUMooJSN/hrGTa0hwynR0JhkUD8Dj9+XRXamhjMvr+XGyx08+cBhDa6qmgQTz69h34EkWVlZbX5uW3A3HWDztlTJ/Kr1UWY/52boACNnTLJyx/XprVyXe3TV4wu0JFbS7Bo+fi2PP1ZGOOciN7lqKaZgPoVSGptZSXcOu65HsvbwxINtf+87rkvn1AtrueS8NLZuUyhVercKbGVJpntiKC7DYh67N407Hmri2kvSOHG0hXnPZDP69CqKCjQkE7B3794j1gCurq4m4NZSHO/LAXaSRT4BTQNe+w4KCzScO0rPhi1Reo7wk+PUEQiqhNxGkq4OFEltB+dxoiRpTV40iXpc1OEklwr2ohcGsimk0bGFC6/3c+JYO1dc7yPSaEcO5xDX+3niGRcLPs3gpdfC7FjYiWRCplK7gaJkYbvPvAETGq3Er7/+Sv/+/dt8z78ZRaW5VO+ob3P8rFIa9Tt6EizaRp9eBjZu8WAX6TTlr2bJdxktdAnPOd3KuFEmzryshp8/K2xuf0okBONOa6RpUxcGqaXIkoxoEjQ11XHBZVv4ZYGODkU6auqSCPHP65bXq3DyeTXk5Wgp6JKkxrYJg0FCL4OlTiKtqQcLFtZx8Xk2jAaZ3Jwj177esWMHVp0RfUEN2zeYKYkfQ0XaKsK+1MGyqOk4tn3h5pIl5aiaKJI2wab4crJFAU5yW1aTZPqJ6r2MGqwnHk9pKLeFdIcGqyNJLAZrN0aY/YyfmoYEiqri98k4IyVsr7Tx4/e7EQiyKcGGlm2spkT0wCrZUUSSWukAVfIe0mscxPV+tGYPo47RYTDIXDBV5uGXPjoq8lOnp/l5+OK7AK/P93P5BXbGjTLz6YIA502xt/m8yLLEw3dmcsalNURjgp8/LSDNrqGiKsF5V9fSt6cBn19ly84Y371f0KwfdwirN6SCriunOwDo08PAeVNsnHBmNe987OPig4Zwn30b4PX3vOgMKu9/ruOJOevZvUdFqxVceKaBy6ZnYbXIZGXKvDDPS3GhluJCLfvK23bLbA92h+Dr7+JoZQ1qbQH5SSc1lFNEp1bvjYsYRV0jbNwWY8b1Dm67Jp3Bx9fz25s9sJOOhQB72EIHujX/TyM15FLc7vXz1I7EfSnH7M1iBQAadJSxA70w0pne6CUDYUL0SY7EJB3eu2VJpoBSEiLGNtYSI4yaMGDEiqr6/uf23ga8Xi+yLPHQnU4uuzpI38iwFskYWZIpivfh+6//5Pqr4nQu1fPeS7ncNrOR+sYkfXsacHtVIlHBzVc6mP95gG6ddGQ4NPzw4eHqtluuSueX38NcdGM9n85LVXPKssS0qTa++D7IxefYqaiKU1ygbUV8HsLYkSZURyOqP4+hA8y8/5qTee+W89WC3agCThyl46ZrMjjjwga2B6NYDUdGfEKqIygQ0vHSPB9vvmRgOKORkUEAftjxXR0TDmxhyXdZaDSpA9h1MzwYXKUkSNC5Y9vHnq9/DPH2820nISVJYsrJNt5+Q7B0ZQWTTzSzZp1KF8lGSARooIa+DDvcfivpKKYr3t0Z3HDbGj56O5OTDroxjxlhYcRgM5u2R3ngCTd33ZhBTpaG0y6sZeDQSf/RNPav8LirMRok1m+OotHA1Rc5WrxuMcvMeyaHiedXc/oEKzqdhF4vMeMaBy++4cVqbT/5nDI3goeeaSLNrsHtV4lSRq9h9Xz5fn5z3PnT0hBbdsTa/IxHZ9k4dctqChuPa9HOmBBxGrNX8/rMw1JOkiRx1w3pPPmSh9Ii+ai6o7xeN8MHG/nwwyTHqKnzQqHUEafIoYYDVLIPPQbiUoSOXVRq3EswuktxRkoRiBbac4eglwx0Er1Yy2KKRTcyySFJghrK8dJIVl6Ct16xc9eDXsr2C0qV3m06hqdJmRglM2aR2pcMqpndexLceo+XVWvjRKOwml8xYMKGgzw6NK+VeRTjMu4/ojH4tyESUlDjgp+XRFnyRQFjp1bz2L2Z3H1jOo+/6KFvD31Kuk0RHKhMcNWMBqaeYmXW7U4eeqaJJ+53MnHc4bPLB/OchEIKx4zdzxNPZjNmRCanXljTTPL9HbnZWqzOKKK+7TOtpFPo0C2ERtUx+vRqjhtqQKOBRUsijD8+1qLzAuDND31EYyrauIPPPz9y8vOnn34iGogzYLgep1Pmu59D/PhRQXOMe+MV6WzYEuWMS2pY9EkB1gwvTndffDThohYNWrpJ/QBQ5DgffBHj5RcyuP2eP3A3OJG92WAK4bceoKRYpr5G5rlXfTw1y8m2XXGuntHIr1/mtzBiBjj7VBuTplUzuL+REX8xTozHBVMvrSMRaV+X97nXvATchqP2CPF7a3HVa8nJV3lgRgbhiOCGexp4ZlYWp02wcuIoM599G+DhOW4iEZXnZmfx3Gtevl4Y5NSTLC1k3YxGmUfvcTL10lpuutLB/JdyWPxHhC+/9mARDaRLLZPVERFC5FRy6oRsNBqJ+27N4LX3fMy6PZU8/uqHIF+/05pbWb0xxtUXtr/mX3SOnXXbjtzwSKfToaJQUqShoT7GtsAaSkUPjJgwmgQ3XpFOeWWCbxdAqW8EgnUotO5uhFTcmF8k0Jo1PPKUH3t9nzbb0jNELnVUoUXLfrbhy9yGWWskGE0QVaNkCIFOa+P3b4pw2GV+WxHhohvqufEKR7N2/p03pPP9T1WIin5tPhdV2p1YHcn/WlL8v05+HkJJSQklJSUoikJFRQWQql7Rav+PXfL/ClRUVGCSjahCRdYqTL+6kV9+EWREi9AqFnDWY85t4IM309mwQcFHE2EC6NBjUC0E9mSjI0ISSBJnxZoodQ2pTPerL1q4+qYlWJo6Y4llkyCGP20vXQcGeP15Jz8u1vPoc26MxraDUEmS6Fyq4+zTbCQVuOMhF1+9k9+ss5gF3H1TBms3Rrn+ngZuucqBP6hiMsnMfcuLuwlCoRBW65FPZJvNgRRrn3QIB6Xm9gaAmU82sXGjSo/jDhDy6kkLdMIi7Awduo0FHzmbD/rnnm7jgdsUJp1fjWe3IBoMpz5PBNnBOvIpSbVDtwOtpEMSEmedYufLH70M6GvAHxSUFuuY976PqZOtjD++JVFbmK9j0ScFnHBm41Ed7uKxKBeebePtjwMMPMZAnx4GZt3ubNedftvOGNdf6mjztZHDTOiNAuHXHa7CQWnW4AKwOpLtamcaDDJpdplIROXrb+OkJwvacTTWIPype/jwlVxOmV7D8cea0ekkHr7TyXV31ROJiqPS7+jcuXPK6IEDlNIdoY8QLdnD7den0benkfKqBNfd6qej+wT05QaMyGQi2Miydkn3KmkvCIk1YjE5FCGjwU0DOnQMYSzl7EaLjggh1vALnQvjnD45h0mn+8itG0naocxoGHJEnHOn/cFXn1m5YN0+CmvHUpXcRxBvu9/JjweNVuWzDz9nxowZRzwW/xZsXLuWJG23CaWqx6qI7RA8/oGZ03/ZhtLUmTNO17UyZAFwZmiYMNbCg083Met2J4oC19zuonFTCUWiUwuTmEzy8JXpuPWeLbz7agb33pLBtEvc5LTzHAWFj/xCWPTJ4aqbRleSK2c0cNn5dr7/JcTvy3fy01Id506x4PMJBgw9cp1XSZLQZ9eSiEmUxo/BSxN33Gri3fnLCdUWYwsVo8dELGoh4qhj2DCZklyZRT9VUe71IqFBdjZy1kQ9d96QR2GeljUbo9w+658Jt2giSTQO517axLSzrLz0pBOLWeKHX8I8/EwFgfJcBqqj0WHAj5sD7MKCjT2GlchaQVoa5BUoROtjnHVKmAdvTwWMZ11Ry7JVEbp20hGLHV0mNxYT7NwTJxJV+XRBkO8/yG8O9DuV6Ekm228ry0jX4LBrOGGkqbmqs7hQx9TJNr7/JcScB7Po30fPuDOruOZiBxPHmYnFBPM+8LG3LMF7L7UkrA0Gmdeezua0aY3E47BwSZCy8iTFBVp8AcEzL3t57vGsNs3YVqyL8tOn+Vx4fQP+gIKiHHmlkyRJRMIS6SYDOl2MnHApVtJYq/sZmzDjUA4H2TERpS57Be/PsfPEMxrOne7nkQdNBCqzKJEKqRGpw3wxXVoYdqmoaP5B805GQ5QwO9lAL4a0MDDyCw9bWElH0RMjxhbE519RSCfWyD8zRD2JcnbTRB0hr57169czceLEIx6PfwMcDgcWs0wiAenRDu1WoWf4ujH+jFUMGSITiUA8IfB4FQb0NZDl1HLCSDP3Pe7iimlpvPCml6/faX2YGDfKzOI/wqxcF2X4oNTvWlKkY/maCLGYyk33udqNPyD1fOp0UK3Zwwu32Uiza5hxg50ZN7R83wXnmHnxDQ+R6NGNxegxp/Hgo6/RT4xvNQ4OJZe9m2sZckIdkbBEIKQgBHQPlaCgsH1nyz5iIQT7DiTwB1TMpn8wlrRLBKMJOpadyCevb8MjXHQkSTVllNK9zX3BIWWiF6Zm7TkhBA8+7uezL+IYwlkoSgGTp9Zz+cVGkkm4596njmocVCFTVZPkvU/9XDm97QO0Vitx4mgzi5eFOWmMhYqqBLfNcjHj2gw++qoNy92DCB80pxjcz4jVKvHtohAh9jHxZAe/rYgwcmhK233UMBNzXvVy69Wt98buXfRMOl3h+++WYIo7UXxpxLRe7EVe3n3O3qIiGaBzqZ56l4LJJB1V+//AgYP58K3XSMZbEiomyUInDrezNzjW886LJjqV6Hjs2Sq+fNeD8Krtxoep389IObsoY1uKZNckychUyc4xcvEVIcxNnVDEDtIPkq5tIVPk46GBPDpQJ5dRsVQiL9SDNJFFN+LUcAAPjaSTyS42kC9KyZYK0GHAYPzvaNz93wYhzCSTIfaut3PsxBrOn2rj4Tlu7roxnf59DPyxKsr0s+zc8VAjm7bHeeeFHArzdYTCKlW1yRbE5yFYLBoeucvJGx/4OWGkuU39/r9CpxcIWhuwxkQUa3qM0mIt9TVaDKqG779LkJQFC953MvPJJrIzNYw/3kIorPLVD0E6l+qIxwW5ukw8kSNPhB4oK0djiHPt5WZeecfL9x8UtLrv/n2MXHiOnY+/CfD/sPef4VFVbfs//tnTaya9Nwi9I02aAvZeUCwoKqgIdgV7771hQ0VEFEWwIBZUFKX33iGk10mm95m91//FQEJM4hOO+/kfx+/7eJ+vdNiZ2bNmr7WudV3XeZ5ZaVoihxNIlFLIEgVsZSVRESFMkLAc5cVH0nji1UZGjtZysLiGLoWNrFuvYK1LJbSlCDUaVuytodvSQ2hlE6nZetJTW+8FOp3E4jlZDDu7grQkHSOHGairl1m1PojJ3h2VKcAzL7t5eEZzsVoIwbOvudm3F+SY7oS6vwH8gRjJ6bDi29ym/embH9VcdF0N+bkaQiGFvQeiuD0KH76WRlGBjrLKGN/97OPt51ozb04eZGTBe5lMuaueGfcHUKMlJVhIMXvRisPk0Ak9RoIJlagyqvnu8+QmZtmpw428OMvBb3/5WbU+RINDZs+BSCt5kFBIITW5/b3UalahUXd8HHQ6HTFNiBsmWVn4VZTI7k6UcRAfbu4+Px6H3feoh3z3MIySmSxRQIm0ly70bfE+QgjsiTt5eYaJ6jodL70aIkux4ceDHiMaSXvUpGgnCjL9GI4JCwHho9Sxl6LRHpYsSGPgaRW880JGCynCs8aaGTvSxMXXV9O/l56cLA2Z6RrS0yWqPVvIcg1s0iAVQlDKfoxpboIyhEKh/xVJpP84E1lfX8/u3bvp0aNHq4zsli1beP/99/F4PECc0j1lyhRGjGjfQe/fjh49euBRPHhxUV2u4c+SRPoyqNlgw5FHqDHAeeNX448F6csobEdpaceoZD7caNHhxkF6zTDOvHgbH8yycepIA1tX6XlnTjkfzz+A2Sz44p0U+vWKJ+KyMjS4ve0HAhA33zEaVMz90sOUiQltJskGDzCAgDsfsZOQoObH33ys2xxEh/6ExWp79O6B609nk1HM8RBCEDM7eOvZNHx+hdfedxKJCvJEVyprS+gSHUKCkkpVxl8s+Ci5VYdTok3N+6+kc9VN1QR9Og6n/0RePpyZbmD/gQMED7d/r7KIIUtR3v0wQshj5forJXbuiwdrS3/189UHbXd1ZWVo6FSgpbGxkZSU9sX5j8fAQadSuudHzj/DxJJlfi45x8Ksj1w893DrBGp5ZZSSihgWc9u/X0l5lMxsmSOhfVQppaRGC4gRJSoiTRWd6P/gwxIMKWi1EkKW2j2AAagULYFgBKNRxcXnWPhxuZ+Lz7HQv7cei1mNwxVlw4YNDB06tEPjUFNTgdUKocYoajSYBuxjzeK8popj/956nkwKYXA2U2IlJLJEAfvZRncxAJWkwifcVHAYP14ihFGpZQrk3mjRIRD0YAC6o0nNAtGdWirIowtRWy03XK3joSe8JNcObrrmGLSSjjz3MJ56YSM5nSLYq6uwkYKXuLv33ynIQghqzbsJR2LIje4OjcG/DQoBomgICn+rBEo1paSSgcGRzPc/27n1dok3393JuWe1X0U95zQzDz/fwJhLKpFlqKvU0knp3OahxUYqmzfHXcJPP8XMJReG+GPRHjopLXWWFaFQatzK8lktu7DTUjV89m4ml95Qw89fZHHBtTUYjHDj3XXxCr+6fWf4v6O6qpRbp1h44lk/BVIyLtGI16ewaUU63/3UyFdf1yAE3HKRjh9/l3juoUzyc7U0OmR++t3PB/MbmTQhgZuuaR6b4YON5GRrWjiGH499ByO4/BEMsoUFc80MPan5eb96vJULzzYz8gw76hINKklFIqn0FjZKs5axcmEmPbo2r5+yLJh+fz3f/+rn8gusfPJmJpNur+WKi5MZNLjjXZ8AUdnKnY/Uk52p4bmHUloE+n176pjxuJ19ByNYzCouuyDuOn4MK9YEaHTKLTqkIhGByy3z+8oAl02pIRhSiMmCkvIIz78VQqeRqKyJ8f387Db3xd7d9agkiRfecvL0g8lcebG1qeNs1fogV9xcwxezM1scENZsDKDTwpff+RnQR8+KNUGSU9vvsmwLkaAeRSfRr6ee2vVegqlHyLREGTBsP6tX7UUXsxJThUnNibDgOSsn9dOTnxvi8G/dufO+HXQK9jjaEVzGQEYTI8oeNpFDXNA/kVQaqCWfto327OpyGuV6BjG2lXN7gpREvujKEeNGkpQsaOdR10haLGY1JZo/SXb2xYmdSFRix44d/01+/g1GoxGdVmLOfD8m0andRIsRM7GIRFGBjtKKCMv/kFHLRl5/PBFJghmmeiRdhD49dFx6bvuF6ImXWfl4gacp+bltd4h1m4MsXxlg+g023v3E3W6sWF4ZJeCXiBoddO/SfqeGTithMKiIRDsuAQLQf8AIzKElbcYfFeIwfhEi9cAQsrERIkCj5SC7zL+RqU8jVC5z6EiErp11fP61h3kLPfToqkNRBMtXBloVrY9h6a9+ksnFIBnpyWDWsowqSgngazM+PYZkKY29B72cMtzIbTNdrPsukxx/sy5yhhD89Mlh6rVeDIb2NXvbQt9+w9GJVWzbHSYvu/3jXH6ulvuesjNrjgu9TiLJpmbvwTCdC7Ss2xxs+o2Px3vz3Fw9PoGMVDX3Pm6nqFBHok2FTqdiw5YQz73h4KZrbUy40Mr5Z5h54mUHT8xMbvE8bN4eYv+hKHs3ZrP3YIT1W6r5+fcA37aRcIc4TV+tgr0HIkT/p0D0OKSmprJ5WxgkHX7hwSy1NtETQhAxOCkqjJ8FnnjARnFJI67vbTioJ4Xmrt+YiBLEj4JMlCgmLBixEE0t5fH7kpjzSQjt9jHkHu0YLTPuRyaGirbPDLIUoVqUYxc1RKUAA3yn4qSew+wCJFLJxEYyNZTTjxHsYC0JIpl6qQJN9L/Jz7YQi4VIixZiFjZcB6y8+kYtSUYLt98eBl0YoQvz7gvpPPRdkBuutjT5IhSXRunfq30pgSsvSeCVd51cOKkan19p10g1EFCosofIJ4ye5vkTEzFqUtcRcUXZsCyTVE8vkiQjVhHDrjvCxVcfZv/GTEorYqzbEkKvk5j9cgaLf/ByzWUJfPxJNamW3I6PgxLFrDHR6FQY0EffqgPzGCZeauWqabXU2TWkHk396CQ9nUUvSjmABwd5wX5MnL6Vx+5NZM2mEEfKYxjUBlTFfciMZTXtOQaliBpHFQMYRTD3z3bvzZagpmuRlrtuSmDprwH+WKahuz/u+eKKNPL5B6V89U09I0/WIatirFsr423QE/Ml0mdw+8ZC7cHtVjFlorFFYe7S8yxccq6ZyuoY8xZ6yM3W8Ne6IM+87mThBwb69dKxbVcYs0lFdW2MBd94qa2P0blAy9WXWklL1XD2WAuVvxehMUYIZhxi0jgdySlRfl+1lVAYHr3NxsXnpreI/yuqYpRVxFi7KcQl55o593QT7851s3VXHXNez2Bg3/haP+wkA/MXeTn/jLb34u9/9TN85IQTGgeDWaEwX8OQIVG+2L8LEYt3g5pN8YTlrp2CvKPNT5nks8uwnAqjlwRHD4yYCUgevGn7ueY6OOe0BB57sZF6u4yXHRgw4seLThiwkogWHZ2knk2fbcZKbzGMfSt3k9+7nC7dVa08WCCeHL/vtiQ+/CzeHev2yGSkqbn1uggvv/EHjZUmlLCeAF5CBEiOykgqhX379jF4cGtzshPFf5z8XL58OUuWLOHtt99u8XptbS2vv/460WiU1NRU9Ho9VVVVzJo1i6ysLDp1OvEH+9+AzMxMFHWEfWxBK5vpwUmt3dwlE4aqXvioa0p8QjOVLCbiySEHdSRL6YRKTuGWa/ej2OrRmMLYbBJPPZLIn2uDPPhsAxlpamrqYui0EpKsZvnKAGec2joA3H8oQk6WBq1WYu2mIK8+0T51+9zTzZRWRFnwtZ8nXnIiSYBGPuHkZ2Kq4FDSDizOuMO8EAIndqJECKhcaIwRJtxciywLJk1I4ME7kug5tASp3kSCSEUWMVKzoqQkt93B0rennpQUaGgIsWpZDqnJasqrohgNKi6d2EhgX9t6RdWUEhVRernPxkUDNVX7KK+MHT0M0G73LEB2hoTT6exw8nP48FE8/oiXNT/kcKgkwm8r/QRDYDBIzJiW1KRttWl7iAefaWDm9CRumVnPZ+9msmxFgA8/c6MocYpvZXUUvV6iXz+JaDTE0IFleL2CNV8Xkx2OL2Axt5X9hyItkhfHUFsfw2xSodFIFBWpqDzUdqAJENY76Nopfijo1V3Hzj1xalR5VVz0O8Gq4qefvuX2229v8+//jj9X/Ex+oaCuMRlf+j7mv5nUaqNXqUW8a/q4Q1GWVIBKqNnOajhKXe7OAMySFSEEHtlJqWErRoNEoWtUiy5YtaTGIEyUcgAR1WE0xNi1SyFXsrV58DNJFg7sgwFDBT2uPcj3vwTJqx/IHjZRILqRQpxGGBR+yg070CV7SIkK/M4To3f8W5CcYgThoSS8liLPqBaOqHVUMJBRSD4Vn77no8cQN526x3C62k8qOl0yqclqAgHBj19lM+xUZ5t0j2PQxow43TIZaRreey2ZO7UNfLtoJZmhuGmaW2qkUnOQV54ytepigTjtcGBfPdt3R7j/9iQ+nO9mw5Yofo9ENNbxA391VTEXnqpDq/MT88VII5vFS/fz4B3JXHahhcsujF+nKIL5X7vJz40H+kmJKpav9BOLCW6c2Hqe3jstiakz6vni/cwWDsQut8zEaXV46g30HSlaJD6PwWJW8eAMMy/OPEJ6ME6Xdhnjh8O/rx1qtcTbz6dz3sQqLjvfQnJS/DeYPR8+/fzKDo8DgEbt45xxCXz2tbcFJW3rzhAzn2zgnNNMnDnGjNMl8+LbTrQamPVcOrIsePKVRl59stmFORYTTJxey0Vnm9n1VwG//BngjdlOzj/DTIJVzc49ERpdMlaLxJ9rgkSigp5ddU3jC3G3+MwshclXJzFxfPMYS5LEKcNNvPSYilsfqOeL97NwumTen+dm4RJvk/GbP6AgFBg+dOQJjYNKUtBhRGi8DL7sEDNuS+DZN7Q8MtNK+otqauplEixmkpOa72nbzhiJpFIallBQqD9KbZckiaDKg6JzUxk+RK7oShrZbGMVGSK3lROxT7hxiQbMJLbb1ZlKFg7TTrxHi99tISoi2Gxw4QXw7efFJHlSqcH/X73PduDyxGis06DHTRptj5EXF9dPNPPUQ4ncfKeD3FguKYEuzd01TkGV5gAffFzGzLvaPnCVVUR55iUff61UWL6skZQ0hTq3n0/eymTwAD2SJLH3QJTPv44f2I+HEIK7HmmgoEhFJ73Etz/7mHxV2wWpz7/2oFIB4sQkkYLBYJtO3k5hx4e7BQXdTAJm/2CMxkOMOLeCzbvDXHFzDWNHGVFJEj8tiHdK1dTFuOHOWk452dgqfvtzTYDycoE520697g/koAFNnR47cUM9+R+0diOEsZjjRlB/LdeQE+jRInEtSRKpga5UqmqoqqoiJ6dtg522kJeXx/aNMh6vwtadIcaNbnsubtwaYmBfA3PfzOCGO+t49J5kbplZz+I5WUy+q447b07inHFxrf5QSOH9T928/bGLPX/lc/2d9aSmqHn/pfQW696M6UlMnVmP0SBx62Qb7851M/iMcq681IpRr2L9lhAqFXzxfiYajUS/Xnr69tTx9Q++eOKoNkZtvUxhnoa8nPj7LvjGiy1BRSisMHfOWzz2RMc6YSVJwuWW0RuDHFK2018e3epZcurLOfssTYsmiIdnWNm+Nkppw34MwogeE/aUbZgzXAzop2HLXh9ZPoHFHMDnb6BfkZbx55vZtUtm4z4XNuJnIINOhVOUkh5qqXcMR3XiVVUMYlzcYFXpxg7WkEwGWRQiUKijEh9uBHGjzQK6Uco+PMKF1vvf5GdbEBFBjuiChEQtFfQIjKYyUIydGhLTo7z4SDITrvWQb81l/PnN3d4WswrHP8SIsZggFIY5r2fw+IuNPPBMA++9lN7qeXrxbSdnjTOwZMmfJGuS0IaSEUYvwuYgxRahYV82ueGBTXNdI2nIinZD57QwaNx25r+fwqTLE6iojvHCLAfLVvjZ8UcBe/bXs2lXx8ehe/fuxKQwK9ZE6dO9/aSu0ajC51OQHS0LFKlkcYS9DGAkOgz4rfuYv9jHOePMGPQS33+txhSN4GAvOgxkkIubRtLIQiNpcDs07SaIHU4Zp0th2CATp51ioaGugd9/XEtUxEgiDY3PRp0vzKelbjrRk0zyqWMtoPDiay90fBCOIiMrnXNOb46rg0GFr5b62LozhMWkYnB/A4++2MDKJXlU1ca4enoNA3rrqa6NcduDdThcCjddY+PCs8zs2hfmyqm1XHdFAkt+iKAYvfQ6q4o5b6c1dXc+OiORtZsCPPO6kwvPtnCsUTUWE0y6rZYfF+TQKb95zTx5kJG/1gWYdFstH7+ZyZABBgb2NfDAMw0cLI7QrajlXHe6ZGbN9jBr9pgOj0EsFiMSUPHb8ihfLYmQKXqSRj5l6StYtSHIbZNtqETzPUmSRHasG2dffQSPayflFQqDuqi5faqZgjwtu/eHefedGP2jY1towHqEk91sYBBt31uh6MFWl52zxra/p586PM4aAJj7hYcrL7Fy+QVmrhxvYsKNtWz+yUKYEL0YgstRS62m+P87bu8HDhygsLCwlYbhTz/9RDQa5ayzzmLy5MkAbNiwgddee41ly5Yxbdq0//Sj/89C0uhIIhUJVbuddWnkUE1pm/+WQyf2sAlxlC5qkIwYXAPBBaW2NSQmOlm01Ec4IijI1XLlRRY+nh9i6x9JJHk6c8c9G/nyUw39ezcvpCXlUa64uYbv5sUDbp1WIhBUSGmHFuf1Ksz+OECqfTDF2h0MGaLD6QycsOan3+/g+ee1PPL4CqJ1abhxkEw6BowElACRRhUXn23mhqPB9e79IRqcUVKUFJBAIDAa/vnzDAaJCZcZ+GC+m7Wbg/TprsfjU9BawuxgNX3EyVilROBotx7llHMIK0moJBVJIo2lP+3gnHN1/PZXAJ1WotEht5tw3b0v2GGdSwC73U4oAMPPq2Di+AS+/zSVOx+tY8vOIOdfE8RslohG411P82ZlkpOl4aU3vfQeUcnpY/V88mZG08a0/1CEa2+txelSWLUkD5NJhSwLLiitom6LnpRQJ6z2Xlw3dR2/fpfawvAjGFSYfn89D94Z12F6aKaZKzftxNQ4stVv6tBUMvoUqSkxW1IeJeMoFXn2p260WpAkFXKs49QmR6OLnB6CgzSQluCkqDCv1TWXXKTjm9erSJFb/luGlItVJLKL9QxhXNO8kiQJG8n0Dp1KRdIf1OjWkl8/psX3EcQ7qi0BG/MXeWlwaKgXK1GhRhEyKWSSR5fm91TU2B0Kn7+XxJWXG5l03QFS9GEs2bsor91FNCLhCUZITI3w85e5nHd1Nf0H/Lcbvi3kF/TmrFN2sWFbCBFZw649OtItFmJ6LypHFFU0/nwag+kcPNzIpZcY+XSRl/PPbPtQP2uOi+27w5w51oTBoEKtk1sly4+HNxrEao6vg/6AICVdRpXsRNi2kpGt46JhGn5YHmHyxPYNqwpyNdTZZQb117P3QISiAj31VQLfPySF/o70zHyOlAomXqHnhw+OoJXNlB/WUtCznuxsFddcrefmSRbUalCOy6l+85OP7AwNVou6zXV36EADt01J5KTTKrjwDBt9+6pYuzHEr79H0FZ3xYSX8Re3T0s/70wTzz1th6PJz0hSFVde0naiQ6uV6N9bz+79Efr21KPVwk23PnfCBogJFrhrahK//Bloes3hlLn/6QYWz8kiKbF5zTp1hIkFX3u48e5a9h6M8tR9KZx2XILgi2+9jBlh4JrLEvj1Tz+fLfawdH52iwPyWx86eP9TD0uW+SjM17LgGy/hiOCNp9PYtTfMK+86Uavg6kvbLgIN6m+gpk7mkhuqqaqJEQgqTLvORk62ltefSuOvdQGmzrCzdsWaExoHnQHCIsyEi6xMuTqBZSsC1NTLXDipmtEnG7n5WhuFec1B7s69YWrL9ORJeuSYmmpVMVYlGStJuFV25O5bOLUQtm49SKWoRtuQT5qczXbVSrLpRJqSi0BQTQn1qgqsaisqpXVF/xgkScLr0BEWobjWbBtFRLvxEIWdZQYPMLHk5waSPT2poYzx48ef0Fj8WxCJCnQhKw7qyRNdWmkVCiEoU+1j+o02yiqirP1TR06wa6tkW67cg9376/jhVz8Xnd3yd9mxJ8yV13pJrDmJvlIS+CFSHiJk3MFvf0QYMjB+ALrvtiSm3F3H3gMRbp5kIydTw9ZdYZ59o5HRw4zMmJ7E6ZdVMv8rD+eMM7eiyX//iw+vT6G+Qcb8D3TzttC1a1ec1FPwN3OtSo7QjX5trnWpgS589uVh3n7dhsstM3eBn83Lm/W4szI03DstiQuvq+bWGxI5/RQTTpfMe5+4WfC1n5l3JDLlGit6vYqKqij3PeVl759ZVHlcVFPaZIp4PBSh0CDX07NrOrM+8GGwt+97kCd3Y9GXi7nr3jtPaCy274pw00QbT7ziYMxIUysNeHtDjD0HwkSj8e77vj31DOhjoFtnDdfdXsdbz6Wx9Bc/sz5yodNCbb1MXo6G26fYmP5APYdKIjz7YGqLxCfE6fTvPJ/GxdfXcP4ZZq693Mo7HztZ8rMPIWDhB1lN3XbHIEkSF59rYchZ5Zwy3EinfC1zFkTw+RWuuMjCmx84ickKOh0cPtzxDFBhYSGJSYJLz7Uyf26U7awhX3TFRjJhQngTD1HQ38GLT7ZkS3XppCVoqCUqadkjNpOQHmDOrBRGDU1lws213H97Epeca0Glinfy/7k2wJVTa3jp0VR+XbaHBPupSJJEhqc3leadmEjHQmLT+wshKNftxionopbUREWECorpxeAWRSMriXiEg/1sp9y2nmR3DxxSLalGM/bIf1lBbUFWBFq0qCQ1JmHBgZ0uUl8aRR2JFi379il0kvuiKA0Egs3njE75GkrKYwQCCiaTikhE8Pk3Hr772Y8Q4PMpeGstXHNTI688m8iPy/1cOrmGGdOS6Nk1bpTz/JsO0lPVzH4lg8lXh3jq1Ubq7HaMBom6+ih1h/X0DPVqszs/Wcmi1rGHF2c5kBVBRpqGSRMSOFAcQa2WSE9TEQl2vOt5xIgRWNKCHCkTVFTKTeezv2PHnjClpQKbI5ua9LWojCFiURXaxlx0YQMBfNSojjC8Gxw6IljwRZQj5RFiARUGFFLIJIif3WxEh5504kUas707t8/cx6ezWyZVhRDc/3QDnQs0XHlzDSq1hLNRoFVZ6SuPaLo2n664RCOHpO1kiYK4hIBZpnPnzh0eg2PweR00OOJMlXWbgzz8XCOTrkjgzpuScLpkPv7CQ0yOJ8D79tTzy5c5rN0Uoq4h3vy16KOspvvqVqTj4nMsXD2tlgN7tFjTyvj4nfRW6+uIISbOGhNm6a9+LjnKpPjhNx9njDG1SHwew6nDTQweYOCex+ysXJJLaUWMkiOCCy5zcfMUA9ddZUavl/j2Rz8vvx7AWNGXrz5fRP/+/Ts0Bl6vF71aw1ffhMgLDiSFLBrVVUy6RkdNg2Dl+iCSLtwiF5MczeWbbw7x83eJLWJGgGtvctE7OqpF4hPi7J4i0YdaylpoxR+DWtIghKDREWv1b8cQCAp02rhO/uqNQb6c3SzXtHdPXHe+PyOwSDZsSgrVkQp69erVoXH4n/C/Qntv62a2b9+ORqPhqquuanpt2LBh9OjRg/379/+nH/t/FoqiEPFHSSETN43tXidJUlMX29+hkbREVQES0kLURjdhbuyKVUpEFjFi2gBnnmpm2vU2bAlq9h4I88QrjexYZ6LQOwAk0FaPYsLE1aRkh+jXW0dVTYwGh0w4LDhcEqFTvpYLzzazcImPGdPbpvvM/zyKsMcTfKqoCY0qCkgoinJCIsayrKJ3Dy3PPgV33OrmpNgpTYmKbDoRDga5655V/Lkywo2TLFw3OUDn8GBcR8dOjYbyCkE0KtqkA9gbYni8CgcORZky0cTjM5oX8Odfc+HYnE25OIRfeFGjIkIEE1YGM5b9bCMiwugkPcbaHuzavZ9d+1307KrjrY+cPHlfa1r6pu1B6hvkE9I9TUxMRKeXyc7Q8sSMFA4cjrBxaxifX/DWM2n8uNzPwSNRKqpjbNwWouKHKF6Xml69Ncx6Pq3FhtSjq47li3M49+oqjEcPHGq1xPdfpvLC65V89XUxDbUa9PWCkedXct7pJvr20rNzd5Q/1vh54dEUhgyIL4L9eukZOsbDLz/8SX6kDwkihQhh6g2HiCZWcaRKYfUGI8MHG/hqiY/FczKZ9ZELEASDgpgs6N6z4xucVpfA6rVu9KjQirbpYUVFEqWaXehjNizHdaTKIsYuNlBIjzYTXRpJi8mXQ+dh1VQut5NEXP8lLIKECDCYMXhxsWXjDnrKg1tITdRRwW420EcMA8ATDvLghLiOTX6OBluOl+WLclokZYQQzHiygVXr491kr77+SofH4d8EjTr+nDx4RzLFpREC58mcd0aMnEwr485zoBQreNUNZJ58kG/mZ6DRSNz9qJ1PFnq4/oqWyaivlng4UhblvZfS+fQrL0t/8XHlZXq+fLWCtFhrv0OfcGNNijJ+Sm3T2lFTF2XK1TYeu7e5a7uiNsLegxF6d9cTDiv8uTaIx6fQt4eeHl117NoXYdwoE4dLosSXbRmtDg4frujwOJx33qVMnTKLpfNsvP/RYVLlQgbGxqH165APxnj/yWJeeqOYrj0UGhplQiEFg0HFF994eemxVJ561dHue5822og2ZmLFB71YRoha4x5iQTPJUgxJgMvdvoamz6+AiM8nIQQxdRC9vn0KqM2qIhCMr8f1dpmSkjLGnhjrvem3KCrUsmtfmL499Xyy0MMdNyW2mGPHcPX4BGbNceH2xpD/1vDx1fdeFs7OQgjBa++7+HZuVovE59JffWzdFWHHHwUt9o99ByOcN7GK3t10/PZVLrfcV49O134Cp0dXHWePM/LEyw6uuMhK9y56jpRFueDaam64KoHJVyby9uz6ExoHQ4IWnTbApMtTuXJqLf1761g4O5O0VA2794d54S0ng/vruW1KIt/95OeJVxpRBzuhCBm1TiakeDEqVvx4kDLKGTtUxemnWMjKCPLEDCs//1FJKAhDByWxY1c9S3+qQpKgbGOUQmcvhKJQS0W7Bc2YiBJDpgcnsY8tdBX9mujBilCoogSPvpxwWZS1m0JkZao5XFqMIE5tGjKktQPzvx1Gg4TXEaOIPuxiA11Fv6Z9zi88lFo2kpoaYOrMMLV1MlFXfru/T0a4K7//tZnDJXFzJIjP4cnT3GTWnNKCAaGTDBQFh/LZJ2u4YnyEokIdGo3EJ29lsHpDkEuuryY/R0Pv7npefyqNokIdnyz0cNpoM+PPt3DtrbWcc5qZM0414fUpzP7UzZ79YX75KofTL6uiwR7v5uxoIaSsrIyoFMavtGSeyERbdSkfgyRJmJQExo7Uc97VNdw6ObHVuJxxqpmT+hp4+rV4x5deK9FQr+KruemMOM60Iy9HyxezM5l4kx3dD30pYR8JIhmb1Jx4UITCHmkDXbsLbrynnsxkAxrF0K5cgRY9zkZnh77/Mdjtdnp01THztmS++cnHDXfW8dR9KRTkxemN6zaHeOKVRl59Io2Hnm2gzh6jfx89L85ysHlHmLxcDQ8920A0Bnq9RCwmmHFrEhMujLNiBp1ejizD2WPb/l0MBhWdC7QcLony7BsOxo02sWVHCItZ3SrxCbBrX5ilv/hZvTSvxVpdVhHl3IlVPHxnEo+/7EAIgVbX/j7ydxw+fBiDQc2+vSr6iHgh+YBxFWXIpKRIzH0vkZMHpbb6vfcdiqDXxbvgC7R5TLqxhtNPMfHmB06uusTK+PNbGjKNHWnGoFfxyUIvjzxi4plnVpJo70OSyCakNFJsXotNk4jBk43QRKiVytBjoKc8CiSIEiGdnDa75ROkZMyYuXNGkJLiffj+ktGKEM6K/3Z+tgWtTsIRrCdFZGImgQoOUSkOEyVKKCjx/pwAA5QsfC4Ts+dsa5J2kCSJe25J5KYZdbzzfDqTbq/jgjPNfHmU/eJwyrzwhodvFuq5fFIj6VkKSYkqbry7DqNRYuxIE4/ek8RTrzl57MVGrrzYwuP3JDN3oZtfVgTITNfga9C2WD+PhyRJJKgT6NLJy6btYe6/3UZBrqbJUX7zjjDderQ2LWwPycnJaLRaGso16ISRlWuDnDKi5RqoKIIZjzmQnKl0PXc3LzyRRGGemVBI4dYHjhDZEuSs83aTlqxi6a8RGqp1WOt6o+IIgxmOhESUCEbMpJPDfrZhp5o0skmSs9j3h5fRZ5cx4844A2rvgQjPv+XEU2PBFEojanaQlBlkz16FwfKQVvMwUUohU5XDEWUnMSmMXhc5oSYpiK+FuZky73/i5tSTjTz+UiNLPs3GajkazxVoGdTfwFffe3nw2QZefTJ+Ni7M07Bjd4T1P+W1+ExZFsz+1I29USa7awwhYNp99dx/ezKdC1qubZMmJHD9HbWMHWlk0/YQT7/qYNGc9tkrF55l4f1PXZx+eRWxKOgqe5NFAQteqmTeRxUISUHrziQ9WEiMKE6Hq8PjYLVaicgx1CEzycR1iKMpFVx3lYnUZCs33FVHSjo01JSSFoszsFWSmrTq4Zxz0QbOPAsuu8iEz68wf7EHe5We9DZYFgDp5LCd1W0mPwEkdYzlK0PtxiBzv/BwpDTKgUMRFryX1SRh9cZ7XvTOfIqIFzUs2FBLavTCiBDtn0dOBP9x8tPj8bSi7/r9furq6ujRowdGY8tJWFhYyB9//PGffuz/WaxZswYQGDBTweF2r/MKVyvn82OQRYxORYJNf+ay92CEx5/dQvHGdBR1mHfesHD2uOYHuVd3PQs/yOKy6+xU/ebAJiXjN1Vz2mlqXnwym/oGmZQkNYk2NdW1Mc68opLP31Fzzjgzb31YxbhRxlYCvm++78FfmUYR3dgprcEsrGiNATxugSzLHU5+Op1Odm6s5smXPZQUS/SMjW2VuNJLRrqLAfz4y0ZW/BWjq+t01Kip4HBTR5fBUcjzr1fz2H0tO5KEEDz+ciMV1VEmXxXXLjoev/0RJVt0Jk9SI4RAoDSJ8AKkiAzcNJIiMtFErFSt70wkpZS62iDeoEw4Ek/a2BLUyLJgyTIfDz3XiKKcGMVrz549ZKRryc3WYG+Uue3Ber75OJtPv3LzzBsOXn4slZP6GeJdCvNcLPzOR0oWPPVQRpufYUtQM2akqYWZgUYj8chMG4/MhBfebMTeqKK4VMsXX0X4wmNCZQ1Q1E3NS287WbU+SCgsWL0hREqyigceMvLmextRpejISFPzyFQjp52SRSAouGpqDeGIApLEpTfUcPE5Fnp313HgcJQ6e4yx487u0BgA5GTnUVfSQF9OptazoUm36xjWbQ7yzY9+tq1O5+Y7NlFZrEMbTEbWBqkJ2CEikSC3H1Crval07mSnJKUKHOnIIkaxaT3mgBU9Rg6zmz7yiCajKIhLTWRRgCzibtqyOsRJg6QmKuB7n7h569nUVkkZSZJ44eFURp5fgdcdP/glJLTdOfZvRmlZDVIsykn99Dz+ooMfFmQ1aSdefqmOxW9UEk4p4cd3kps2zleeSOXJVxycf00V40aZiEYF3y3z0dAo0ylfy8btIXp21fLgsw1IkiCY4keq15CiNGs6eoQTb95mflmUSk5W/POEEPQbU8YDt7esrN840car7zkZNczIl995OWesmdQUNW9+6KSiKkY4KujeRcfEaTUYjRKlZQrW5Biy3PHqvtVqJRxK56zxxeRp8kmI5uLFRdhci0iuo28PNZ6gmoMlETLTVVx8XTVdi3Q4nDJFhTocLhmvT2kOBI/DX2uDqDzpJElx9obLsAdNiptLz4PFixS++Erhrlvavq8PP/WgsccD9SqOEPPr2b47zIA+bQf+G7eHueOmRN76yEVOho7vvlrSxAzpCIQQuFwygYDCnTclcvdjdhZ+kMVf64LceVNiu383/nwLdkeUWx+s59lXPQzsq+WMcQZqamOYTCoOl0QoKtQQiQqiMZkEa3zNnzXHxdJPWzuZ9uym4+6pSXi8CtmZGmKxuDZsewnQmroYr77r5Nu52S3WrKmTbEycXssFZ5qw2E7M9aW+Msjllxh55nUHV15s5dLzmgtqfXromf9OBldNrWPWO3UkBPKJJQSQTbWU6Z2MPgmSkwUr/yyjyq7mzN46yqtkcrO0pKVESElWt6Az9+ul59or4v89YJgDtVNHAB9WknBQRwqtmQyVFCMhkSKlYxZWyjjAYbEbFSoUFNLJJuxXo6jjHVXhMDRSg8EawW5v32zw34xoVELWBDFFrXSjP+UcIiQCCBQsmR7eeS6JC85KRaWS8AcUXnvXycK5G8h2DGsVC+jQk5Gs48zLapgxPYlJV1rYsz9MoCaZ1DYO7pIkkdDQk9fe3sU7r8SfYUWBn/8IoFbB9BsSGTLAQHVdjGn31RGT4f2X0hECbrwmgWdfdzD7UxfJSWrCIYHZLFFvl0myqTmwT0arbZ0saw/fL15KkdKX7aymk+hNJnmoJBUy8j/GVlqDzLIVAez1gvzctuPQpEQVA/sZ+OmXCIGwhFoXIxBs+8D13GM2Lth4mH71wznIDsrFQRJIJkIYt66Kt15JQKOz8MJbDn6rDpCsrsKmtN2Z5VLVk9/51A6PAcA3iz/i6ZnxmMaWoOaW62w89lIjTrdCLCYY0FvPx6/HjV5UKrhlUiLPvOHg0vMs3H9HMq++62Lnn3nx+FbQ1NX0w28+5nzuwWiU8HiVVt1Ox0OjhstvrOH+25PZsSfMhWdZ+GtdkF/+8PPnuiDFpVEy09VcNyGBV9938uGrGa3ioYI8LR+8ksGPv/kpKtSSZJPIKmz7QN0WAoEAGakaaqslMo8mv6OKTJfoILzKLnp00bX5TDz+nAffkRygHl/KAabeEO9mW7YiwNL5bScvhg828uQrDl55IpX09ACPPbOZg7UCtzdGeqQrEUsdHuseDNFEsgNxw7cYUbTo0KFvV64CIEPkEw0d4vXnbZz2q5Y3Zrspq/qvSXBbMFotlER2US9XHW1IGYNa0lAi9iNLh8jPNcBBsEqJbFyj5dcVAc48msQ/c4yZaAxGnF/BCw+ncuFx3e/JSWqm32jhj7U1LPwws4W0zoatcZfq0ScbeOyeuKv8xdd56Fyo5awxZtIu07B2UwhLUhThbX8dUhsi3HdbMioVXHFzLempam6caOOvtQGy0tW4Aq4TGou6KjW9/aNQoeLmaauZPCXC1Ost2BLUbNkR4p7HGzhyWGHU6W6+mN28V3+6yEtaqprdKwua7vXOm5PYuDXEORfvoHd0NG5DBf6Uw3Quits6FRcL0hs6cTB8EEXIqCQ1KYFuRHYW8OQdJWD0Ux3w0SkwgoJjxSAfVNYeIVnla3dMsuQitmp/49TRGlx+Cbfbjc3Wvn7/31FSUsLY0UYOHYlyy3113D01qc14d8KFVmbPc+P2yDhcMpdPqaFrZ20LqRNFEUy5u46TBxn45cucpvhv/6EIt8ys481n0lvIXCXaVBwsjjLyggquusTKoP4GFKX9JJ2iCPJzNIwaaqRTgY7Jl7tQyZ1IjeVD/XHa71K8+/GMIed3eBwkSSKmCqEnqXmspXhsajKp+HJ2Jms2Brl+2n6C9SGy5TiDRIOWSE0Gn3xRTDASpU8PPbdOTmTvWgnaCU0lSaK9XGRA+EhKEXQv0vPAMw288EjL4tOeA2Fen+3EqJfoUqintj5GdV2MV98McGBLApmenggEO1hD/lFWhcKJNc/9E/7jVVWtVhMIBFq8VlJSAkBRUevqxYkKev/bcOjQIdSGCPWBSqwkUicqyZBaih8rQmE/2+hMzzbfo8FYzJ1TjUiSRO/uehZ/quemO+xs3xPm7HGtN15Jknj56STO37GbhPrRBFOKmfVSXNfCaml+0LIzNTzzQCpX3VJLeqoGgwEun+RgQB89Ey7X4XEL5n0WxleRRrorTj3SGmUkaw3b9ghQy2g0HX/kPpv3OTZXOqtWOdBFE0hqR1MpkTQSrTpkezqao9fkiM7sZys9xEmkBIpYPNfD3n2NPDjDQmGeht37I7z8jpMDBxQsRk0LI5BjUKvjFWGIU0alv1H8FWS8xgrkzD2MGq5DlgVr1yu4qxOIaFx884mVH77xYLTIhELg9wvOPt/Ihq0RGhsbO+z4vmDB5/ToosXhUnj7YxdP3peCvVFm664IyxflNC0oSYlqHrozhZMHGXngmQZ6taFBeAy9usVd7oa3oRscU6C2QaamPsrNUyzU1PmorVcwGtScd4aZglwN195ay5ofcgkE4ZrpNcyfncbIoS0LHRazxJw3MrhsSg2L52SSZFPx9Y9+5nzuxh+QAYHJ1D5t8u9wud1k0wlJkrDae3LzHRtZ9nVqU6fWa++7eOeFNNJTNfz8dSq19TEOl3ixWVX8tdbEg0/4CBNst2ig6Pykp0kE8VKq2Um9Uk2isCLQsYW/kJBaJD6PRxYFbJFWMHaMiq/nN1Ogt+8J88yDbWu7arUShXlaSovhp5++4YYb/isF8nf4fYKyyhgVVVFcrrg5zTHceYuVJT/uR6cWpCQnNr2uVks8dX8KPr/C+i0hpt1Xx+032hh/npV7HrdzuDjKxMsSGDHUyLc/+Vj6i4/EwbuprNpHyKtFVkXp10+iwBZjyt21aDQSOZkaxo0yUpCnRaeTiEYFS372s32HTFa2hNensH5ziGVfNLu9X3t5AsWlEa6/o457H7eTYFWBUCP8JoaOCHGwrOOdLQDhgIYjB9VkZdTR7awGSmv8XHOemdunpDV9ps+vcP3ttYwZaeT8My1MnFaLP6Bwzy1JTJ1ZxydvZrZI0FXXxrj9Xi8p7rg2VaOoQ2cJc8YoG5GQxMDBCns263n2NScP39PyfrfsDPHpZ1G8SgUp5FJPFV0dg5jx8EZ++aZZF+kYflnhJzFBxcwnGzCbJcrLQK1pnxLTFiRJIhCCp19v5PmH07jv1mQumlRNIKigKNBeXOT1KXzwcYjkBCOxqMSOXTK/r3LhcsUp819952fpUoVVvwQQAvS2IJOu1tOrq76VUd4xTLjQymVTqrn5Wlu8c+Q7L5MmtC5gbN0ZoqwyyuSrElokPiH+rH74agajL6xApW4/wdDOaODzSWzcFuap+1uvMZIk8coTKZx7bpj0QE/K5DC2rhU895CZgtxUtu0OcfCwm+EjIDlRodYukZGuZtuucLufeLA4ghzUk0o65RyiH8PZxQbCIoSZBAJpB9Ek+OImeh4VKnv8+xokI90Z0Or9ItYKnn3WyPufekiySQRcanyRyP9agPt/DT6/gtYU4ohqPV39o+gpnQRAdfIGPpqTxrDjtHnNJhWPzkgkFnXxw7uVpP5NCsapquOMk7SsXtCNj56SePftSjzBADZf93a7Ey0k8uXiIGE5gtWiYs+BMFdcbOWHz7O55b567n08isWsQqWCtT/ms2CRnyef8xMNabjgYivPPpKExRyfT8fWxkg4Lk90IslPRVFQoSYlM8qlV5Tw0Sf7kIREilngqXFgo/V8iIoIUY2fF15TyHAM5o+VBzhrbMtYIBYT3HBnHQW5Glb9lElGmoZDRyI8/lIjqzYEWrF5CvK0yOY6AvjIowiQcFCL21DOL9+lcNsDdgrytMycnozLozDn81JqKxQyPC2p+TERpdFYwprV3zLlxikdHge/v5G0lHhCZ1A/HfZGmXmzWhciiksjJNrUnDnWzKkjjJx/TTWLPspi4Xe+pmTxsdt5+rVGfH7B3KNySTffW8tniz0sXxnA4VKwmCWuvSyBs8aakCRYuT7I/FkZ9O1t4I/VASZNSOTrH3y8NtvJ0w+k0reHjtKKGO9+4mLXvghZGW3P7RFDDDzzuoO0ZA09ummo87a/Dv0doVAIj1eBo1JfAeFDF7WSKNJR1wzkzEs2M/+DZi1qj1fmkecbWbcxSgqJdGcAtZo/m5IlWq30j07fyYkqzru8gdrDVnQNA0hHhZAqcNFAF19/9rGVGDICO1p0lHIAtdCASkEo7Wt9C5oLaOefaeHV91zISseNEf9N8LmCpGaGoFpH4XGdZxasjD3PRIJZy9LiGlKUbLLtJzPt3p/p2lXNdVdaicXg/U/cyDEoK1e45S4nBfkqJl9rJiNNw9OvOfjs3ZaJT4BhJxl57clU7nuqgdwcNfsPRlnwfiYjhjQ3FAkhuPfxBpZ9uYU8X+sDVkSESM2JkJQYjxWeeSCFq6fV0L2LjtUbAjx4RzLT7i/v8DhUVlZikVKaOk3z6k9l4StVfDq3FFQyqpCZCr9g1Cg1T93fXHiJRASLf/Dyy5c5rRKSQ08yYDFp8CkVnHx+Da8/32wYHA4r3P1QGTXfS2z3r6K3GIZeMqKT9CT7izjo34mN/BZd8AAGTChKrN29RY0GlRrGnqpl9SYZr9d7QsnPhIQEKqpiPHhHEhNuquGsdrrVAcaMNHLRpGrsjTIfvJrOWx+1lJb4+Y8ABbmaFsaYEGfwzJuVya0P1PPN3OZcyqoNQcaMNFJZE+OOGxNZvTHEgm+8LRhix+P7X/wkWCS6dtZx8iA9bm0N4VjPVtRyWciUq/YzesyLHR4HlUqFxaIiHG6Wq1I7M/nuhypumWxFkiTysrWkJ6up8tSz3V+HEIIoYfSYSE2RmHlrMl0764hEBFFt+wzkqIgQItDCMPnY6/vYQkF9f4qXyWxO3cnq9ZWMv8CM1azmx59j7NwboiBfx4GtVl6cmYawuJCiRszOXmRJCSDFDYulo8yykAgSI0IwGPz/htt7VlYWu3a11GbZuXMnAN26tRZ/djqdJCYm/qcf+38Wffr0QacX1ATK6cdwStmPRzjJphA9Blw0UMI+0sjhMLvjjlvH6VE26ktJ71fBtRNaBmnXX2Pi06/a30Q7F2jB5MOPh5HDta0OrsdwwZlmHni6kYpSFTpTBG0klfrf+/HcikYkRU0yGWRIOpDiHaipKdC9j56N6yAWjaJStX2QbAtbNm4lQoRET3c8ONpdNCVJorEBTCKCIB7IZUi5IGArK0kgCZ3LxLJlDlZvqsNkFghFhcaVSbqvN9W5f5Cd2XoqXHqRjve3lZMZa5uCUK+q4J7b1Dx0dzO1XFEEjzzfyC9/gk5jx7OvEEtNF5IlAzWijN7dS+hcoGPTpk2cc845HRqHqqoK1EqU1OT4wfS5h1K49QE7T85MabOKNm6UiVhMUFwapV87rob7DkbadDWNOxSHeO+lNJ5+zcHCJT6enJnMOePMBIKCL7/zMvdLN4kJKoIhyEpXE43GA9e2kJ6qQa2SmHJXHeGI4PRTTNw4MYEZTzRgNMCuHau48MJLOjQOIiYwCStIYJFsuHb2ZsiY3dw82chJA7Q43XILR+XMdA02q4pzL2+gflcOfeS+VFBMIq2TzkIIwillOBwSfqeeoGhksDgTKShRRQl+vJhoX6pALWnIyFDx9fyWv4laLf1jh69Bo0WrjxDwuzo0Bv82RGNxmYg3PnQRC+iZtyDAwzPiAZHJpOLnr1O5bEpNm39rMas4/RQTXTrpuOPGZK69tZbLLrCi00rIsmDkECNjRpiYfFUC0+6zk5AgIUkR3GEvDV4tTz2S3uTIuP9QhOkPxJ/hP1cHmX63F4MjH20ghagmQJXqELdO17bqkCkq1DFlYgLL//KzbWcUdW1n/FINBbkakjKHntBYlFeV0aNvhF8XZ3OwOMK8r6LceVPLhKTFrOKL2VmcN7GKW65LZOokG/MWeph+QyL+gMJ5E6sYfbKRnCwNq9YHWbMxhFY24UjZiaoxhxLNdnKdBWz7ogAQBBPLcStVvPMhLP0xysQrDSQmwtffRjm8R0d+/RhK2c8+tqJBh1Wy4dzVlXEXHOKZx62MHGKgwSHz9mw/8xa5uOR8IzdeY2PV+iA/RL3YzCee5Eq06VnwjZfyyhiP3ZvCz19kc8NddXz7k48JF7XtTP79LwG6FelY+HFqk6aRz6/w8HON9B9TjsaRR7fY6CbzK7kuxisvrOfKG9q/D51OoviIzIAhbiRDGJMtgtEgMf78Zo241RuDTLuvnq6FWkorYm12pVktKrIyNNQ3dFz/GEBCsGNnjAvO17a7xuRma9Fa3FAf/4t3X0xn6FHNxu5ddIw/z8rE6bXs2Bvi1smJfL/MT2a6mjUbg62KWUIIZj7motquJVtSkyFyKWYPfTmZMu0ukvrv5dM30uhWFO8g3n8owo132WncVUlKrLV7rSxkrMlRJlyUhKxI1NtjnDpc4tlXIsRiJ5YU/7fAYpH44r0sPF64/5E/kFxpKAEjpuxGhp3UtlHOPbda+XrREahtTn5GRYR6dTkpiUaI6VAQaGo7kYKEj/a1iEP4UcV0+Nxw320JdOkUX/Mefs5OTZ1MTpaWXl11HCqJUtC/FE0gjXTfELJO28Kbz7fcd4sKdfz4eTYnnV4O6hjBYLAVU6w9nHneGfz47T1MOtfC1Out7DoQZOEHGVw5tZb13i0Yfae2oJ0qQmEPGxk5RM3BfXpSyWLJ97u4/w65yfwM4LX3nZw5xsi1lzcfurt21rHg/SzufdzOj8v9nHd6c9wUDCpImhgpYzdgtUisXqUQCqpQZLhmWh1ffpDJgD7NsdH0GxJ5+tVGFny4iTx3XNbBqarDk76b3JQIOelOjhw50mG9O4s1i+Ura9i2K8zWXRH+XBciM13N0IHN41hWEeWWmfW891JcykevVzHtehu3zGjg4AGFv9YGGTMynijYuTdMWWWMj16LF3CFEESisHpjkKfvTyEnS8OiJV7ufcjDjW43hQVqNBrQH+2a6tlVx7c/+ejdQ88nbzUzj3p20zHruXRefsfB+/PcTL8hsdV3kSQJnU5i916FP9d4mHxzfqtr2sNHH87B4YD+PQSucg9uHGQohSCBlWQC+4cz4dK9aBPr0eokPE6JakeI5HABOVKc+imFTE1Gn9GoIBYT7SZA/1opk+cdSKac0XQuSSINH272shkdBvpxMqqjrDG7bRcJRbWcMlrNtx+VYgm0rd/nTyzhgnOaf7thgwzs2nOiRbF/B4Qi8Lq09BZ/K9YkNXLlpRY652tZ+NVeEqpT49ThegPumiG8sNoFCpQSQq+DT54pwBBNZLPKx/x5h7j8Cok6e6xNw1eAs8eZeesjF0KByVfbWiQ+If4cv/pkKstXVuA54GySeoH4uluRso6PHmz+m8EDDOh0El995+Xic818+XUQvaG1n0F7qK+vRy83v59KUpEay4O65vcol35l+2oTF09wc9aZWp57LIF1W0KcNsrUSqfz91VB5i/yEAhBXvcK3nm1pXSaXq/inVeS2LqnCo8/QG3wL3xuLYGgTFSJoRMmekmDWt2nFRvVlNDerHZLDegNCpEY7D0QpLGxkdzcjrved+/enTUbQ5RX2ulWpCMWg/a8caJRQXFpnDk4cqiJF2Y5WzCjPpzv4qPX2vblyMrQYEuI6z7n5WiRZcHLbztxumSm3ZDIU686eOGRFF6c5WDChdZWz9EvK/yoVPDbHxE2bfBwww16Bg8TbNv4FznBPqSIeFLVjQNPxk4Kk6L88ssvdO/esU54SZJITlRT5YoQkL2YJCvJkXxmvXeYSy80YjKqOP9yB0llI+khmZvmjhCCw9JOonYNe/bHx0ankxg9Ws22xTUkylmtPqucw2RRwC7WYxE2TFjx4caJnV4MRosOn+whuW4QjaHDyHKYZX8EOLiiG1qi7HAcITU5QnpDNziWqz1uLssiBoijsnXrUVDYs2cPQ4ee2NmpLXQ8E9UOhg0bRm1tLR988AFlZWVs2LCBX3/9FYPBwIABA1pdf+DAgRMye/m3ITs7G41KjUol2McWVKiIEmYHa1jPr+xnO0IVI5Fk+jGc3Wxki1jJNrGarYZfuOTWCn5clNpq087OVGNvaD/5GY0KIlEFBQXTP4jPq9USXYs0rFuezqjhRmq8TjToyBSFZEh5LbL/Dn0pd99uRqeRMFqjZGV03MUSoKHBToQQFqwE8LWr9RASAUxKIokks5+tQHwik1RP34FRrr+nkWtmVjP2rAidOks8/WASV16UQMTUgD1lKzqtxFlXVPHWh07cnvgY1TfEWPyTG7ftEEHhb/WZVdIhUrKCPHxPS90olUrimQdT0GokJJWg52kVWE5ZQ2XWH/iNtXTtrCM9VU0k0vGDrtddzahhRm6bkojLLSNJEpU17W/OAMNOMvDsG23r/AWDCouW+shMbzn9hRC88JaTbp01TJ1Rz6EjUdb9mMel51kxGlWkJKu5dXIirz2ZRiAkeGO2k8tvqkGv++cEX+dCLR+9nsGvX+Vy323JvD/PzfAhegwGFT5fx6me3Xt3w0kzHTIxlk166WnMfTqfW681EfS1Xs7uediNf0dvcqO9SJCS0aKjTBxs8SzJQqYmcQuXX67mm5+9JOZ6MCSEiRGhjANECDGQ0cRon6YsixgGk9xqHBRFsHt/2x0MiiLYtDOA1qDQtdvADo/Dvwl+r5f8HDXbd4eJRGXmfxZlz/7mZyYpUY3JJMW1J9uAvSGGxaxi07YQ69YqPP2oxONTM3jgpmQGjGhg5mMOenfXMWyAifC+XkTDEvm5Wn5blNuU+IR4xXfZF7k0NircNC1AduVY0oLdSZRSSZPz6R8Zx+KPE5gz3wvE59Jniz2cfWUV3y/zs/9wDMVnRYR16M0R1m8J4XS0X1H9OzweDyazh6WfZ2Exq5i/yMvN17ZvLHTmGDMr1gQ4/wwzcxa4+eIbD+eeZuaXhTmkpah5+yMX555m5tD6QvZuSufzRWAauI1CqTu5/gEkSEkkSMlkuAdg83TF5uqKee8YPn6sM6/cUUDjiqHk2EehlXTkUkQQH6qj4URSqBCxbQS3X2+k7yAXp50e4qd3u6DHwLmnm3lxlpPi0iifzU4lK7d9d9J2oTIRDUss/zPE1Jl1DBhXTklZlJfedlDf0Dpp9u4nLjxuwe/fZbQQc7eYVbz5bBoD+xnIjnVpSnxCvJjRJTSUP1a2vz7tOxhB40knp+5UMktPJ3ygKy/Piv/m48ZX0vfUcq6b3kDMbeHwfh07dih8ML9t84pEmwqV6sS0jKxJMpLfQkl5+4lCRRFEIvHnUZXcQP9eLfcMrVbi+YdTCIUEORlqflzu55JzzTz7hoP35rma5tXeA2Em3FTDweIIBkx4hYscqTMqtcKBxOWYCqpZ/nV2C7fSHl11LP86i0DODmTROvYoV+/D6Q9yykUVlFREWPKLn9tvtJGUItizZ88JjcW/AU6nk5xMLcOHGDlrnJFta9L4YEGYO56rY8ig9rsmbQlqtObwUWqzoFHUsp01nHeOhuV/hqmVSpFRiBGlmlLqqURp4/cCcCcfYPJNcLgsRLciHSqVRHlllK9/9DP/7Ux+WZjD68+k8cPn2SRZjHTyDSWYUszjD7ZdlEiwqjlrrAm9Pi6X1VEMHzEcSRdg3CkGPlvsYdr1NmbNcTNkoJ6hI2V2m37noHoT1aKUYmknW3S/ok9xsn1PDGtijABeaqvVnHZhA3+uiRtxyrLgx9/8TBzftvzMw3clM+fzlvP300UebrrGxilDLexak0gn1ykMipxNZ9GX6yYktkh8HsOj96aQ3KUeR7flbDUsQ9NrB/fN1KLWSAzoHaO0tLTD49Cv/3A++tzNj7/5+fHzbL6fl83cLzxccG0Vdz1i5/yJVVw9rYZ3Xkhv0nUFGD3MyPZtgozq0Uy5zcFbHzrZtivER5+7uXtqYtN1C5f46NpJx/svZZCVoeGiqxt57n4b6eVj6OM5B9XO4XhL07nxjnisOenyBBZ87eXlx1vrawLcPTWJb39qO5Z3e2S8XoVYfSoiqsfp7Lj0xd6dO9DbO3Og3E996hYEylHWVhwmyUpW4zBSi8/Atu90UmtOJhbWtNCqMzd058EnPAghOHusiS++87b5WQuXeFDcidjk1iaHuqMU934Mb5LIarQe4JLJLv76MYOn7k8hoVM9Plpru9pFDQ5fkNkfN88Dp0tm6Ij/ah+3BZ1WTzSsaqWtKWQ1waAgJVnNgnkJ1Of/yUH1ZrrLg0mQEskUhQTwo8dI/8hppMbysUgJpIhscutP4Zt5Fjz/4DGlUknodCqSk+IyE21BkiQmTbBA3w1UZ6yk1rqDPZo17LX+ztBRYd6b5+bKqTUcOBw/ByZYVAzsp2fZigA//Obnkcce6fA45OTk4IjUtfvvYRHErCTSKzKKnKrTWDGvM92H1LDnQBhbQvOZKRoVXHNrLWs2Bnnx0VQKOsvcOd3U5jyWJIl7b7Vx2+Rkvvo0mYEnh5lwFdw/08Co04NUZvyJX7ScPwKIGlx4aX0uVYSCI3k3S79MY8XqIH9+k83zz9yO/HeR9n+AJEkEQwpXj7dy/hlmvvnJ1+Z1Qgg2bQ+zfHFOU5PX9OsTufdxexNVvaZeJjWl/cJ8UYGW6roYG7aGGD+lhklXJDDj1mTsDTKZ6RquvqWOc08zcfH11dz1SD2r1gdZvjLA1Bl1fPKlhwMHFCR3Cv6SXO57IMCIwQb++CmJU64/yOG0X9lqWEaJdS2LvjAx9CQd33//bYfHAUCWJU4ZpWYHawmIeGwuVXZm1HnV9D+1ElV591a6w5Ik0UX0wyP7eP51b9NYvPKMDXWP3di1R5riuIgIc0jsJEqYQrozkNFkUYAeAzl0wogFZ+pOMs/YyC3PF3PWrfvQJvn48usQF51jxocLFw1ooxZc3hhOYccuqtktNrBdrOGw2EVQ+KmgGAkVW/iLIH7UqE/omfgn/Medn+effz7r1q3j999/5/fff296/ZprrmlFcS8uLqa2tpbTTz/9P/3Y/7Pw+/14G3WodTImRUtYX4/Gn4QRM7kUYSWRoOLnCPuQkUnUWEhOVuNUHCTYFB6ekdDmYlWQq2X77ij+gNIkrHw8Fn/vx+vQUoCVVWvbT8wtX+nH5VKYcncdedla+vQXHKn8ley6kSQc1+buUtdi7FbCtRNSMZkF+w5FqK3ueHALEAyG8Kuc1OjdiFiQqugRcmnZhSmE4LBqO6lKLplSPvvEVrzCRTCplJvvDTB9SnqL6/ccCHPPYw1ce5mVkwYLHpuhpW/PHKJRwfe/+Bg/uYa5b2Yw86kG3no2HYtJxYTr1uKpTUXjzEZRRanVHEYx+Jj/atvaTbc+UM+1ExKYdp2tBR114rRanC4rf6zRcPPtfTs8DpGInwSrnrPGmrnzETuffOHhcHHsHzXm6uwxXG7Bi7Mc3HVzYhNlobY+xrW31tK7u47r76yjV1c9p51ipLg0yoo1AU4ZZmT/4Sjnn2EmK1PTRFE7Hn166Bk9zMitkxPpVqTjzAmVOJwtOyiOQVEE5ZVR0lLiFfCnX3NQVRvj9FMSCIchMal9/aO/Y+TIkfy4+Cc6iZ5NLrdqSU1qrICoO8Lh2iOcc2UlWp0KnRZOH21i6c9BUmIxwoTQSwa60o9KitnGKozCjKIJY8vy0b2nYM3WGMsXZ5OXo+GvtUGm372SxgoDJzE6LuEgdPiEp4WR0jE0GEpwBYJMuauW3j30eH0KW3eGyEzT8OgLjSz8IKvVb/Xi204CfvB4JUaPPjGtr38LbDYFo0FFok3g9YSJaaJcf0eQcFiQmaHionPM1FRK3PmQnY/eSG+x9vn8MpNur+WMU01ceYOD9PqhJJCCS1ODz7aPrkUqSitiDD+3koF9dXiyt5OZBVaLmksnVzP+PCs3XZPQNId1OomsZCOhkoGo/ybBEXd87cdb7/3O5GssPPxcIyajxHefZDVpCVXXxrhq6iGCtWGqalSk53Rc83PNmjUU5mtISY7PsQaHTF52+9t3braG6poYr8+u5ekHUtm+K8zZV1aRnKRi194IG5blt5jbfXvqWfFtDsPGHUE+Utji+2mJ7+MaSdvk8Hk8NGgxYCJCGFnIqCU1RsmM0d0fjh4iPMJJrV3m1Vk+PngjmYK8+EG8sfFIh8fgGAx6CxZ9EOFKJBCws+aHPBJtcfO+idNqGTvKyKnDTTQ4ZD763M3e/VEuPDOhzbUM4ImZSUzeWozFeVKL17WSDm+tlZ//8HPOuJaBohCCex9xYmwYBFK82yIj3J3asgi33OnmgWcaMFT2pkguQiWp4lqlFfU8sncLl55rIe24DvVIRFBVEyMxQdVhLWhFUcjNVhFw+dm/R8LjjeuU/h0//+4nIsKUpv/OqBG0SeEvKtQhK3DDdBf33G7htfddyLJg1bogcxd4CIYVunTS8cSMFFKT1Zx2jgtnnR2TsKBLb+SBu4xodVKbe5HBoGLaZCvPPb2KztGBcWo8XhoT9jPmbD/PP57DJws9LFnmx+uVWbEmyIghBny+tg8u/2aUlpYyfHBzTC1JEkMGGOjaScsvKwLt/l04rOCPhqhgJWrUWLAhq4NUVGqR9/aj/1FTBIAcOnFI7GQ7a+krhjUVsxWh0Gg6zIBRXl58PJWBYyv55Y8AZ40z8fDzDbz9fFqLxHdVTbzYo5Y0yFo/3YvaTn5CvPNp8VLfCTHC6urqMJgVqmpiVFTHuOIiC0+83IjJqOKdF9KxWiQuvq6GC8/2MnKokdHDMpEkWLTExwNPO3BL6ykUvbAdTuGuKQcJJ9SAgC7dWnfvH0Nykhr5uBrb6g0BFn7n46XHU5k0USb3OF3VaEolU65pnyly1SVWOhVokWW473YVDz3ZyICBKipr1BT1bzuubAsGg4bMNA1P3Z+CSiWRkqzmvZcy8AcU6uwySTaJCTfXUpDbcq9ocMiImBql10bun5RAerqK2Z96+GtdgHtvSWy67rPFniYH3qde9FCzoTOZ4U5Nz4tJslLoO5n927fw0LMNPPdwKlaLqgUD53hoNBKJNhUOp9K0lx3D8286OHg4SoY3HVNaI5UVxR0eB61Gg8YYobFBjVrnJmbYhypkI6udPrM6KlGjaZE4s0qJlG/KYcL1VUydYmLq3Y3otSouu8Dc1Mn/19ogd830ka0MaMVEU4TCDtaQQmaTN4EiFOS0Ch6dGe+GlySJpQtT6Dt8PRpPOunkoKBQTxUg0T82lqULt3DheUGGDjTwx6oQRn1lh8fhXwUprgEoi1iLeMXkyWX2nK2cMtzIgD56dqxNp/tAOwkN8Q5Mu+4INeEyBjGmlYdEPI7rz449de3uxcGggiwLYjGJxIT2E2TJSWruv9vK6GFGXn3PTjgiePXJ5vNORVWUKXfXMWN6Ep0LtNx1cxJ3PVJPQ0PkhDrbTCYTst5LIODDJLVec8o5RDYFTd8vXeQhvEHmLjhISpLURO1+8W0HZ481c+3l8fPN0CEaOhW0H2N2zteyZkOQJcv8fP5uZotkYXVtjDMvXY2q5JSmJJsrZQ+L3rdx3yObsVd0IilQiBoNHqmBhuTdFPUMM6h/Mj266KiqlTl7TIjff/+VM8/sGEPS6/ViNklcfLYFg0HFJddXM2qooZXx2lsfuhg3yojbK6izxzWizznNTH2jzLlXV3PFxRb8AYX6hli769i6LSF+/SvAiCFGXnsyjc4FWmIxwbkTq7jqEiv+gMy8hR4uO9/M978EWLLMj9WkRRISoWiMCRdZufhFFcUlTl5/R8XqdVEevVfP68/pef052L47zIPP2nnjQzfllVGqKks6NAbH4A8o9OqpZsMqFVuUP0lKkrj0QgMP35PNZdc4MVbltVi/jhn31lOFpKjZv0dh3MU1LJ6bQWqKmj+WpvL6exW88fZB5ICBKFEK6U4GzSZRVhKxkghAmsjklrvKuW1KM+3/yQcFE6fV8cXXfiTMyMho0ZIY6sIeNpFNJ7oxAC063DjYxxYC+OjNYIxY2MJfCKBv347nTv4J/3HyU6fT8fTTT/PDDz9w6NAhLBYLw4cPZ/Dg1loXJSUlDB48uM1/+y/iMJlMcf2jqBVVoheTM4MYCn0Z3vSQGTCRRBqH2MmwM+t54YlE/IEU3p/n4fxrqvj83SwSbS0X5e27wzgb4dJJdSz5LKOFuO+eA2Eeey5+yKnPXEvEo+LTrzyt9Mvq7TFuf8jOvFkZLWg1h0siXHzdahzOBEwqMxGtlxHDJd54Ma7HqNNJBPzg/adyWhvQaDQEcSMpJvKj/fCl76Y24ibB1Q09Rry48KTt4ZZr4OMvduKrdZNGNmUcpFOuh+lT0lq9Z+/uek4epOezr738+Hl2U+VHq5UYf76VgX0N3HJfPRmpanp3jwdG639PY8PWECtXH8BikUhLU/P6bNEmVX7LjhBarcStf6P1WMwqvv44i9MuqyQhqU+HaU0AJqOBdZsDcYFmu4qn7jeSoEnjy28bmHRF60NFOKywc2+Y917KiG8iV1XFtTMkSLCqmH6Dja07w+zaF2aLV+aH74Mka5JR643MO+jm2olGtu0OtzC8+DvGjTaxcVu8++OuqUk8/ZqD159uPd4ffe7GoJd44mUHK9cHCYZk7rgxkfmLvIwdaSSi6vgSlJCQgEots0X+i55iUBOdxCOc1Gau4ZUnUrn0PAuhsOCK6xt57ikVycHeCAQH2IZeGOlKP/KkLuSKIkIEOGJazdhxEr/8GeTA2sKmg8+YkSaWfKnhvEvcSPb4a0X0YQ8b6SL6NunZCCFo0JWS3KcUxa1m9V8Sa39IQCU0yNYGig1RgkEYekYVM++wMWKIgeraGC+/6Wfr1hjClUlMXceePXv+uy62AaPRQHWdG0louOeWJKZPTkCrlQiFFLbsDDHljgYiZYUsrSplVHElj94TDySfe8PJrv1x84VgSGBLEgTDlcQCPnJGHuazD5ObkmGKEje2CYcF896OH/SiUcH789zc+kA9777YnFS116vIOY7GdDxUkgr8Vn5fGcDukPnw1ZadIdmZGn7+IpuBp5fhbAQ52nFn32g0SrKtec3u0knLtl1hTh3Rtq7R9t1hFEVwzWVWzj3NzLmnmXnwziQWLvExfHCszUSgXq/i9mkm3nmknLRI8/qUQCKlHGz3IOmkASuJGDFziJ10FwNa6dkdlLaRkayjtCTG3Y84WfhROlqtRCxy4kmuzMxMtDEHvrBg7lsZTXtdfq6WuW9msGNPmPmLPPz8R4DOBRq8bhWDB7W/znTvokPWtX0fCY09ufW+ddw0KczUa20kJarYujPME680kpKmoaHHVuzV2aR6esXpRt5u3D7zDwyBXLKUrk0BpiRJJJGBKngyd96/nQVzmoPCl952kJ6qpqpGOSGHU4GKue/bOOPiRi6dZOeHL9Jb7OtHyqK8NtvFul+zcLhkHn+pkfmLPE2Hm+MRCAA1+cx6Uiac5mTl9zlUVMefk97dW5qF5HWS2VhXhl1/hKtO13KkPMaVF7ef3Bo2WI/a5GSHey1ms+CMMUbeusPESf3ia+i905IZ3N/AF996eeEtBwkWFeMvHNvhcfi3wGq1Ul0X7/L9a22Ad+a6CYYUhIgfNssro+Tntu4AXbjEx9TrrHzwQRRD0IZLXUW6WaZqbxpFcmsWVlepH5vFSjbxJ0ZhQq2SsGX5mXKdkXtvi/9mzzycyC331XPPLTb2HYxy2uiWmner1gcJB+LJUFXUxKGSKH17tt3lvW1XGI1anJDOq0qlorBAzex5HiZcbGbrrjD+gGDRR5lkZ2q4ZWYds1/JaGW8dsUlVjw+wf2Pu0gJZqCRtGR4+uNzF1LOYXzp7a/JQggqq2M88nwDu/aFOVIWZc0PeUy7201S46CW9FFJbrPJ4BhMJolwWNCnhw6jXoXO2QOz4TAbtum44/62KdFtIS+viJW/yy0SzxDXe+1cEP/8LoVajpTFWhh03P5gA2NP02FNkPh1pY/MdA1TJiZw/+1JTLq9lp8W5GA2qVCpJCxmFbIs+HpJmJxQYZvyU52VPsyb/we//lXG/yRRWVev8MIbHu6/M4HUFDVlFVGeesnD76uDbFmew7W37MdZFiYlpXVnZXvo0bsHB3ZtQBdSITlzSO1UT2VJgFpRQabUkkLsEx4c1GHBRkgEMEgmhBDUUUGNt4HyX7X8+psXk0jlqRkGnnm+gYQE8PoEkiuVBG+nNu+hgRqsJGGg+WzkxcVpY1qbLSWbzCR4inBiR0KiEz2bElfJzt689NoGUtP9eBsM2KP/TX62BaGOkZweo6buCLlKs8SeFj0bN0f58Tc/551hRq2WMBvja4tHOPClHEBTrcPQjoO1WlJjJK7hfdUlrffKOQs8XHaBhdo6md9XB1oVRo9h5bogT8xMwWiQ+HNtkN8Xt6Rw5+Vomf1KBpdcX80nb2XSu7sOf1BgscWdy7OyWtOM28LS7xfx8H0mPpqzjkjlAGwi3nUdEzEqOISCQhItm4BSwp0JSeU0uoKsXO9n+CAj3/3sZ9MvzXNl5FAjW3eFGTygbUmzHXvD7NwX5sNXM1p1SWZnavjsgxQuuOIv8hwjsEqJqGxOxo5KZ82vJr76ro6PPy3DF4IhAzXce4eVqTOCCCEY2FfPwSMRzjxVy9xv/+hw8rOmpgaNRiIUFqSlqpj9Sjo33lNP185azj/DTKMz7gRvtao4bbSRW2bWc+7pJn7+I8C5p5m5bkICl51v4buffQgB73zsaqXxDFBZHcXeKPPRaxlNsnKRiODOR+pRSWA2qrjp2kTmL/KwakOYLz/M5IoJEYyHemEdupWfFmU3FYoH9YfLLzIz+c56vv3JyyXnxuOoAX305OdoOXQkQn2DjM2inJAsjLtBw/sf+0nP1NI1I84Ee/y++LlFluNamscQp5RvIJVM+jAUtaQhJIIc2bSXHkNqKCrUIQQEnUY6B4eQIKWwW2wkmbYNlQEktSA7s2UsolZLzH8ng96jy3DSQA6FVFOGBwc9OIlUqfl5TySFgWI021iF9mg3PUdzGP8bep/wv5D8hLiJ0WWXXfY/Xnf66af/t+vzf0Bubi4xFNJELo7oQVTE6Eq/Nh+yItGHTVt+Iz9Xw0+/ByitjCIUiQuurSY9Vc0dNyZy6ggT9Q0xrp/uQFFkVBoNF06qpn9vPZnpGrbuCuHxKOgMMfqfpCI52cctk2zM+8rL9t1hbrgqgfRUNZ9+5eGD+W7efCatReIToEsnHYs+yuLFtx08PsNCVnpSi0PY98v8KIpArYqbY5lM7QsRH49Tx46m7MhheodPwZG2g2XfJtPgiPDmO5uotysM66Xh7tvMdMrXsmefzL5lNso5iF/l4pGr2xdK9gcED96R1KauaecCLQa9RF5O89SQJImTBxk5eVD8e8digrfnuFm3OUTv7npq6mIsWeYjFBJs3hHiwTvbrtxrNBJjR5qoaDyxykV+YV/2711Nn6H1SN5kujAIOSrz/IuVDB6go1f35gA/GhVcMbWWokItdXaZiZda+WyRhw9fSycvW9skh3DR2RZWrJDx7epBP3G0euONL4QL522gx+AwHl/r6vwxeH0KyYnx3/jc08ys3xzkipuqefqBVLoV6eLuxu85qamL8fDdyWg1EhecaWLulx4qquOUgl//8lPUvePC3vGKj5oIIY6wByEgRhRLSoBFx5k9XDK+Ae+WfvRU0psC9SwKqBOVHGA7PTkJSZIwCBOZGWpOHqxn/dYQb3/o5fMvw8QiKqw2wR3TjeQVKkTqQ+gkAwbJSB8xjDIOcFDaSlqyGr0lxoRL9USjOj57P5mi6EnNczUI9aISB1UU1A/k1fvKeMnsoDHiIs3dh55SLvvYSpKcxWMPPs5Pv/14Qs/FvwEJtjwO7vcw7XoLd061sXJdkDc+cMZNafQSOTkqykQxZX/ms213mJlPNlBTJ3PP1CQ+Oc744eG74L05HmbNqWDxp7ktZEFUKok7b0rijofr2bozxEn9DGi1ErffmMj9TzewekOI0Sc3z/1/goSKr3/0tCp+HIPJpOLisy28N8dHUlLHxdzHjBnD6y9H4oc0u0wwpHDbg/X066Xn0vMsXHiWpcmR0t4QY/vuMCqV4NkHm4M3SYpTVIcONOD2yFgtqhZdToGAgtMTpVFVgVqYSSKe9DVLCYSEH7/wYpZaJrlkIVPJYfpyMlpJR1RE2MZqMkQuBoy4aMShq+CZx41Mu8GG26Pw/jw3F1xTxSdvZeBytW/+0B6GnnwqpXv2strTwH1PqVFkqKmPYTJK9Omh41BJDLdHZsXXOXQu1PHo841s2RZl4vi23+9gcQR1pO2ASjZ66N1dx+YdQeZ87qZzgZb+vfW89mRak3nRo8/aWfjxZozBdPSY8LgEPRnYZpLAJiWzdq3g4OEwtfY4DT4jXc3WnSF0+o7ti3BU57pRpqhQi80qsWmzTJ9RVYwdbaCok5p9hyP4/Qpz38ggOUlNcpKa+e9kcvH1NYwbZSInq3l/270/TNRtppYKCEORzkBOlpacLC3hsEJxadzEJjM9/jd5eRK164tICWex7ss67Im7OHmQoVWi6RiOlEZJTI2iNSl8Nz+L/r3j17ncMn+uDRI7qr9ba5e54aoEHny6kcnTOz43/i3o1KkTm7aF+OBTFxu2hXn7+bSmzpQVqwNcOKmauW9mUFwWjetwD9az/3CUhUu8fD0ni8VLq6gsqSXD3YdGRyOZ5Lero55PZzw4KaQHbsXBSaP2MvOO5kRAbpaWS88zkZGuISbTtOftPRDmrsfsDOlvIKoPInwCS2NXnn1pC1/Obf18+PwKv64IEAhwQol/m81GyWEJXSiN195w0rlLkNxsDdmZGkIhhcqaWLvP43VXWHn5LQ9yZQwN8QOaRbIRExFqq1XU2WNkpLU+Gq3aEKTREWPHrigD+xnwBwQJVjXFR2Rsf2ODaLxp/PRbI5df1Hb35++rArz4SCqbtoUhkEqGXMiaNcW89eEjJzQOihLG61dQFNFux6rTrRCONK+zi5Z6Ka+OkJWp4ubrkujTQ09JeZR3P3Ehy3D9FQks+MbLTdfYmgwGG50ymoil3XvTSXoSjDqeut/GXY8076N/R6NDxlFhYcWWrixbWoykiUFEj7G+L0k6D0t/qWHxvDQGnVHOtOl3dXgcHn7sCS67eCyxmBYbZhpqdGRRQBkHqRXl5NAJFWoaqT3aTTSUAF7KOEg30Z8DbMeAkX6cjFrSIITAg4PDvt308g3HgAnz0e/ux0MpB0mlZXKqjgo60YsS9h73qkD7Nwmy4rIounASVqm5U+p4GCUzK1dH0JgjRAIWUHecIfJvgtkSw2hUqNEcxCAbSInl0Wg5iKmojDsu1zP1nga6d3Fx46QEFFWMiAjjS9+PVq1BzT8XWsJheOzRCAG/l2snWNDp4tJK78+Lm3Z9/EYGew9GmHxXHeNGGlsxKnbsCRGJCKprY1x5cw3PP5yC0di6GNIpX0tGmppunbUUl0YJRxRSklUo/2CK9XdUVx3mmvPNXH2pmkef2c2ir6NoZCNRwhTQnUJ6tJq3GklDOCRx+62JTLyljrGjjPTo0lI7/NJzLVxwbTXXTbC2+n7hsMLnX3vRaqRWplDHMKCPnqQkFQcc2+kseqE1xZ9jnU7imglWrpnQMpY0GSUUJc4aGHqSAZdHoaS0493fNpuNYFBh4RIvM6YnU1So4+cvshl9USUpSWp+/sPPWWNMnDXWjNsjU5inxelSmPWRE49X4bLzLZhNKi4738KPy31s3hHmrQ+dTJ1ka/r+O/aEuecxOzot9OnR/L3vfKSe00ebGH9B83e6+BwLG7eFmPlEIyolkWD6Ab6cldSKISNJEu+8kMbgs8rJydI2abKfPc5MdW2MRmeUlCTVCRkCRhUozFKz6ocMLp1cw323N8dTJw/VsHafHZtII0aUI+wljyJSpObzkkEy0pNB7A9uJbYvi1Qpi+NbPvQYqKWcfLq2+fm1SgUffRLlgjPNTecSiDeZDTvJyJKyuIF0f0awn20tEp/Hj0s30Z9KikElo9VGSZbyOXToUJt+QieK/5Xk5//X4PP5mDt3Lps3bwZg8ODBTJ48ud2McSwW48svv2Tbtm3U19djMpno27cvV199NcnJzYmsJ554gr1797b42xEjRnDXXXf9r927JEmoUaNBA7IGGbndCpVKUiH7zLzyrpPyqhifvZPRRH1rdMjccl8dT7/s5kiZTMitIyU1ytcfZ2I0SuzaF6G4LMLqDYK0VDUXn2uhuibG0l/9PPemkySbih+X+1iyzIdBL9G9i46CXC1nt1Pl6tlNR129TG6WpsXDvmp9gHWbgzx8TxIPPe1m+/btjBgxokNjceGlF7L4o6/RSQZkbZCunZPo2hmGz21d/Rh0kprDy/T0ZThrlJ9Y9muEygoXl15oYFD/lkHY4ZIII4a077R+9jgzv/3ZPo2s0SmTl6Nhwdcedu0LU98gc8VFVhKsKhYt9ZKb1f606tFVx9zPl/Psc890YATi0KsTaaw2kCLnkEUmYYK4aURdU8Sl4yso6uHllFE6Kqoj/L7Wh0En8ed3uUycXotBL3HxORY65bfcoH79M4CvNIuMvx2A1JKGPOdwdu1axmeLPTx6T3tudT4WvNe8YD11fyojz6/g9dlOqmplEhNU+AIKj96dRDAEQsCipT7699bT6FDo1U3H/kMhig93XNtNr9cTU2RAIiXPhypmJFaTTUL2IQb31/Prn35WrgtStS+JPCW91d9nSLnYRXVTtd+pqeLcs7V8ON9N+RE1nzyXS0okH5WkJioiPHnPAeQUDxYC6I5Sf/WSgW70py51A0t+UFGQpyMQUBg8ytEy8XkU6VIujaKebawiJZBJQeAkUhDsZiPp5NKJHhxiFyWHSjs8DieK/5fXw27d+1NdsZe7p9lYsszHwiVePnw1oykpHwopPPZiIzOfauDt5zOY91YGtz7YwG03JrZ6r6IiNVeNN7VrYjB1ko05n3uaDm1CCHKz1NzxcD15OVrCYYHTK0gRbixS6+SMIhTqgw7q7IIundoPVPr11mMwe+jTb1SHx0Gn0+F1aXn42Ua27g5zzy2JPPNAKh6vwqdfebjg2moWvJfBgeIoj7/UyKtPpvHIC40t1uKS8ijLVwVYtiJAdoaG+oYYo4YZue/WJObM9/P2e2G0DQWkRs24cFDCfrqKviRIyRgxs5fN5IhOZJCHChUO6ilmN0X0aaLH5kidyBR52KnBjQOH4Qg1+3PR61UoiiDRpuaBO5I5daSRK26uIxI68SRXdnYen83z89A9yUwcn4BOJ8Xd3Oe72XMgzO+Lc1i+MsDtD9v5ek4WD9+dSP+xlTz1YFKbHa+Pv+TA5BjeBo1RJpRUSk62mr0Hw9x0TQIXnmVFCEGn/Pjv+/uqABt2+Bl/g8yAvmE2b5FxLIvhq3ZgU1p3wgPEfEaeeNVBYa6Wnt20zF/kxWZVEY613WHRFkKhEPZ6iWtvqyM7S83BfSoaqmDpIh0njQzy7ispLfRN4ViS38bcL9w8cnRd9wcUpt7hxtTYDTOVpJOLEiyjpi7G8696+f13GV00gZgUxpzq4Pknrew7GCOFLBqooSZahmRP4OW3PFx0trnV+ieEYNa7QZT6TNTWevr31iPLgrsecPHH76BtzAVFRSylGo1FIjlRhSRJHDx4kJNOailD8L+B/5fXwq1bt5KQIPHJV15Wf5/bItl1ynAjJw8ycOuD9Vw/wYbRKHHrA3YcLoVv5salN8wGDUZXJzzEjS3V/xD+q9Giw4BG0pIoUik+0rKdb9X6ICOGGOnfW4/Xq+DxykQicOcjdj57N+6SLmIufp1bSkq4E/vWJ/Pgky4euy+hKQlQURVlwk013HStldffa1tfsT0Eg0FCHn28U4gzqSzeyclDGwBweRSyM9r/bjqdhNWkoZYKCmg+RPVkEDtr13LxtXX8ujiryfzi2L3eMqMe2Wdiz4os1q5oBLWWASPs+AIx9EdjimNI8nfmmZfKOed0U6s1Z/2WIBq1RHamhpffcJIYKEQlqUmwZnDqqSfWHGI0mglHBL/+5efssa0TraFQvHjxxMuN9OlhYNP2EJGIwrhRJt57qZnR0L2LjjefSeetD534/AoLvvFyw5UJdMrXsGl7iJ5ddchS+3JYQghq7TKd87V0KtBy/Z11/LE4t0VHWCikcMWUeiz2QdhEGtQdJ3kkQTRiY/G3pdx4rZWiAu0JHfaLiorQGyRuuNLMB+/a0YbM2KnFTAISEmGCKChkkt/EGNIJPfVUsYt1GLFSKPVovh1JwkYKvcRg9rCJQZyKLGTCBKmhHA+NbBF/YcRCHkVYsOHDgwkLEio8Im50YyGR5SvC8GTzvaYkqZA17Z8vZBFDFTUjBTXIxA0//v+F/5fXQ1uCGZUqwmXjtSSaS1i8ZDcpKSqcDjUfvGpCcerZ4nCxe2+c1eNgB1kJAaIRNQbMBETbNPGYiCGEioLGMbzz2BHeeLMCvUHgC8iccRbMfTMDRYFHX2jgqkssXHx9DTOmJzF2pBGfX+GTLz289ZELtVpi+oxGYgqMHdV+t1pejhavX+GFtxyMOdmEXi+xe/ducnI65pGRkdmJ/Yd+YUAfK/37atjybRE2OZO9bGnV9XwMEREiKSnuDWGzaCkui5L3N3q40aji3mlJXHVLLc8/nEr3LvEY78DhCHc8XM+dN9qYv/ifmTt6vUCNmiPsIcOlaVeqLRYT+AMKihKPqWbemsT1d9SiUnXc+KmmpoYzx1r47a8gZ40N07enPi5jkKpmxZoA33yc3aLoe+7pFr741svm7SHsDTIXTqpGo4mboQpFcLg0yqkjjFx8fQ06XbxTv2tnLdmZas4cY6WiKkYoLFCrweNTWiQ+j2HoQAMD++rZt9tNsk1Lp/y2nwOTSUXnAi0zn7Dz0esZdO2sIxBU8HgV7pmayJwvPGg0HU/XmU0Kzz+aQlpq3Jzp+MT7PbeZ+Wrxdop9BvToCRMiiB9JqEiWWp6bO9ObvWxqUeipE5WECeHGSZrIbqUdWivKsZBEw6ZE7n24hLdeasmUS05UUURP0qUc3MKBjfZlXiySDY/KDigYTArCFfc/+N/A/8nk51tvvUVjYyMPP/wwALNnz2bWrFk88MADbV4fiUQoKSlh/PjxFBYW4vP5mDdvHi+99BIvvPBCi2tPO+00rrjiiqb/17VnJ/YfQSAhEVVk1PxzBUhIcZ2sHz/PbnHwSElW88X7WQweW4erxkhyZpC8fDWmo1Scbp21zHjSzmtPptGnR3OF/JF7knnw2UaKCrXwi49O+RrWbAqz6KMsLrmhpt3qMoAiBC+94+DyC6yEwoIvvvHy0+9+olGFwQMMGE3OExKrDYfDGEV8QVHFdFTVxFosXsdj334ZFSr2sJFM8qhdkU/tCvhxYRlJhXa+/Ty5iR5ZXilTZ4+10gI5hvoGmc07gu1W09+d62bNSolQUIffrfDFx6l0Loi/1+qxZrbtDjOmHTrqilVBpJABt9uNzdaxg//uXXsokHvTQA3+1AOkdgtzw2U6giHB519EKNuTyFdrcvHhxp20lwvOMTHzUQ+7dwnecLv45K3W9KF33g+S6Dmpzc4PlaTCEszmzzWVnDbaxIghLZPNr77n4OSTjC0OB06XTFZGXG/qGG68u457Hm/gzFPNuL0yv6wIkJ6m4t0XMrjrUTvBkCDH0vEl6MsvFqITJqypQRbPTyYtRc24y/aTlaXlrCuqOHOMiZ07BTZv53Y7WjLIxU4NySIdR8oeVm2O4nNrKAgOIFk0a59pJR2Zvr6UBMBFAxERppJiYkRRkFHXq5n9qcxzD6fx618BdI78drsi8ulCGQcJEWATKzBgJEyIRlFHipSBLGL/f3U3/n95PVy3dhV6vQqLWcXbc1z8tCCnRULPYFDx0uNpXDipiun317FmY4jnH247Yd/gkOla1P795WZpsDfG1ychBNPuq6eoUMvqpXmYTXE9xo8XuHng/i0MkE9tMjQ4hhLVHjTedPbssLPvUIQh7dGF9oSRkNBqOz5W9fX1WClg2Ypi1v2U21SJTk5Sc9fUJEYONXDy2dUoYR3pWbDnQAS3R8bnV5Ak2H84wswn7Lz3UkZTECuEYMkyP6dcWE2gIp0818j4MyxBKllERRG7WE+uKCJGlJM4hToq2M0GBAINWhRNCFus5XirJQ2Z5HGQ7Tw0w8qjz3r4aVkUEdWAJsbp4zQ8+VC8U0pROn7APYZZbzzKm8+mc+5pzUGX1RIP1N+Y7eSzxV4mTUigpl7m06PGUE/MTOLMy6v48oPMJmqwP6Dw0ttxk7say040vkFNgVxA+GhI28rTjxl5+EU7CRaJH5cHqKmT0WolduwJM7CPngPFEZbMy8bnV/AHBZeeq+Hx+xM485Jt+HYNazNJHhIBNm4NsmlrmNNGG7h6vIWDhyP8tc7V4THQ6XRotArr1ylYYskMYAAVWcsZf7HEgD6mVonPYxjc38BzbzgZdXKADZtizF8QwlLVH0GAkOQlU+ThqFMz+uzdJDv6kBPJaVrXYvVRbrppHWFFTYD1KMh0oz+JUir24n3ccV8drzzT3CURCinc9aCLUGkeprCRSEIt515Vxb59Amtjd3LlLs03Vt8Zp72OR5/aQSwqddjZ9ETx//JaWFtbS3qKhqmTbK3ikgeeaeDkwUbef7l5/7328gTWbAwy7b56Fn6QSVUFuLDTiR7IxLBTjZm2x9lBHenEaZoh/HTObl7rnC6Zb3/y8dpTqZw9vp7sbDVPv+qgvkEmM9nAtz8EuOISM089ZGP/wSMc3uLE6urCL3PtfPt9MYlpUaIxJa6rVqXFeqUaVArRaLTDCa9Dhw6BUNGdgfHEYTCP3furAUiyqaiqbX8/DYcVwn4tDupIEmlNyTCtpOMkcSq7d69hwNhyTh1hoHcPPfsOhnG4FH74PIfFS33MfsfBANcoNIoWUSJQq6rZKa1hgDilSUNSK+kwlZ3EyDO2MvMeI+edbsbri3dLrd0c5M2n07nqxgYiJZ2wSnpkIWMwnbj5W58+/VFL8NLbLvr2MLSIj2VZcPvDdrp30bBidZA7bkzkvtsSGT+lhmcfbNuQaPoNiZxzVRWhsMLA08qIRAV7D0b4/N1M0nJiRGrjLJi/w00jCXIq9z7kQAbystVcOKmaQf31DOqn51BJlK9/8BGryKWonaLQ8UhOVrNv3z7S0v7na4/BlqDmoXsSefv9aqKKDhkZG8n4cJFDZ3y4iRElIsL4dfX4Uw+Rnx7jwOEY+b62Cy1GyYxaaFjHr+iJd9N1YwBF9EaSJPzCy2F2oUWPHj1O6ulGf3azgUyRTwZ5yPYMPpjn4ebr4meZokIduuR6YvZok3b98aihjGTScSjl6DGC5b+xYVsYMuxU1q7+jpm3JtO1s47FS33IZZ3IDnRDkiSyJXArDg56t9JN9MODk7CwY7HoyaWIA2ynnxjewuhQCMEhdpJLZ9SSmrRQV6iKd7cFdXvoVmRnzudu3pvnRpLiBl5XXpzAnAVu3vrIhV4LF55lpmcXPQf/6IyMnmD2bnx+pc3CqxBxT4T5X3nYsC3Erj/zee5NJytW/M5ZZ53VoXG44MLLmXTVi0y4yMKREgVd1IJW0qEWanztFOobEw7w/O1GKqujeHwyFquKYEjgcsstJPPOOc1MXo6Gh55r4EBxlNwsNfm5Wrw+hZMHG3n7YzfRqGgRkx9DIKAQcOlJIZMayjE0duLtj2q4pw1Wx7yvPJw5xsTku+qYfkMi8xd72L4rwilj2/OGb42amhqGDjTxzP0Gpt1fT3qqhlOGG6ioinLjNf8/9t47uoqy6/v/zJzez0mvBELvXQREsGCvqKhYwYa9Yq+Ivffe660o9i4qTekdAgTS68kpOb3NXL8/DiTEJD7heZ93rd/93O9ey7UkOZmZs+eaPXvv67u/X0eXvYOzT7Xx8jutnHOajav3A0ws+TPKe5+08upbYQ4eY+bYo3XU1il8/m0QjVbw2AsJFi+LYrfJLPkzisuh4a4H/AwaqOW0E8wdJl/PPNnG6nUe3E3//Bwb9BJB0u/yz94sYNF3Ibx+lZuudPHeZwdGD2V3wknH7M1lI+keUiol+OK7MLfcHcQcKWIIQ9o4b5MiwQ7WkxJJcqT2prteMhAX7YK9qlCpZTejmUKcKGWswyZcZJKLQopa9hAlggEj4XiQPf+KccaMCFMObu+HLPsrQQbpPEWDhgRdCwLvO19BAcSjWoIhGbdo6LDJ8n9i/8dq7/9/s9raWjZs2MDcuXMZMGAAAwYM4LLLLmPdunXU19d3+Tdms5m77rqLSZMmUVBQwIABA5g9ezZ79uyhpaWlw2cNBgNOp7Ptv56OcB+I6cwyDXIlGlkgIxMSXXe6UyKJbIpyxWxHl4mMVitx2WwzKUOQUaMlsjLbb/fCb0KccaKtQ+MT0jueD92RyYtv+WloTlLXqHDXDRloNBKplCAW67oZK4QgmYQBffW88m4rHy0KcuLRFtb/WszIoSZOvbCeeAJGj+65qrVOpyO497sb3f145Kmu0QGBoMJffypUsZO+DGWQNAanlIVTyiLXO5b4+tHMODetMNfsTrFrh2D6yR7GHtLCuEPd3POQH58/3fRQFMHCr0Lk52q48d529bd99tuyKB+/L9HfcxQjokeh3XYwx53Syubt6Qd4ztl2nn7V3+nvID2OunhpjFgkdkCjTbFIlEzy0Gd7eeElLd99lsWFZ9u5fLaDZT9lc8WNMRRXPUJOMeNEM19/qbLxk+EMdB+PpzqNDPi7ef0CPd0n2yJi4fILnbz2fiuzLm/g9ff9PPaCl4nHVZNKwe3XddzNefZ1fweOWFVNJ82/fFrEbddm8PCd2az/tReD+xtY+E2QiuokGo3EiJETe+yHgL8VF1nIWpU+vXQ4HRpkGVoDKl+/V8DNV2WQn/PPIy0aNDRq9lDpWsrpMzQcNslEVYWcbnx2YcXKIGrZTR27EQhUFAyYUBE897zCYSc00tCYgnj3XCw6DLTiJZ8SDmY6o6UpDOMgqtlJk6hBQeH/1u7+v3s8rKmsIxGXWPRdiBOmW7pMsgBuvTqDxuYUsZggM6Prhnr/Uj1/rol2e64NW+L0L00XI1//FKYwX8u8KzPauNskSeKic5zcN1/Las3PNGr2EBKttNDAevl3kmqKQYwmu2ES8x/qOlkJBBWWroxiNgvWrPq5x36w2+0k9W4evCOzS9Ga8aNNlBRriDa52L7ByINX51GxycaEY6qZdHwN19zuxmqRmTe/he9+Dbd9n5OPsdDSqCXP3xm1rJP09GUoFWxnCOPQSBoKpN6MlCYxkkkkpSj33G6mOmMZcdGuii6EoEaUE9A18OnnCRa/0Y+CmiMoappGYe0RrHhvMFOOcTN1ogmfp5XVq1f32A979uxBp41w7OFdr7NLz3Pw6dfp98RZJ1v5+qf0fTh7hp0XHslm7rxmRh9RzYRjqzlqZi1DB+r44eNC8gcEkMesoKF4MQ1Fv5JzxCreeVvPS+/6ATjqMCu/Lyri6QU5PHZPNj98XIjNKhMKq5x8YT033NPCEy/5OP7cOp54ycebLzoJZm/rdH1hEUBnidO3t55XnshBIPHR5yFWbYijO4CtaI1Gg9UqoSZ05Kq90aKlqEhCSUnsrug+ya5vVKjfZeGGC5x8+lgp+dVHYFeyqdPsoiBPhyzJRNUYUlMxrmRRhzWhlXT09k+mNSAoopQ8euGU0hMU2aHB/LWwN2MmezlhZgvjp9fQf0wjSz/PJakJc8ScSjb8UcRbz+Zikezk79/43GsukUtrZSZej8SIESN67owe2r97LBw8eDDNLUobF/k+a25JUVmT4sIzO/PTTT7IxLBBeq653UvKm0EuRTilLEoZgodGEvs9t/ssIkKECGDfO+jWbC3j6rkmFEXw+bdBRh9ey/o1MkccHaKxQWbqZBNvvp3kr0XF7PhqBK/dXcLkwwI89GSAz97L5JX3EpQct5aAaxctbtixXRBrzCCjYiqDEpO4+/4w3pb0Bk9PbR/3mUEykhBx6i2baGxOsbsygcEg07tYx5oNnb8bpDn7IkENWSYHW1jJRrGCelFFDbvYavmV6SfGOOU4Mzdc7mL0cAN3XJ/J528VUFqi4+arXBT3TrUpiUuSRJYoZKAYS5m0psN5LIqTpgorC242M3lagMNn1PPuhzGa63SceGqYH39UqAzXsV4sYydrKerbdQ7yT1ZTU4MkSRwxxcRl85q47k43H3wW4PEXfRx7dh2HTzaxfmMKQziXq2+I8NCTQQw6qVs6o32CRCdMt1JcoOX2azN546lcrr3Tjc0VZ5d5BSnRcQw7JiLsZislDKKsMsIT92bx7QdFLP+miAvPtGOxyLR4FeJxBdnePcK3Sarm9FPTaN7tOxKUl5f32A9erxeNnObWnzFDi5MMQFDKEEBiDb/RSDWteNkqrcSftZWfv7Oz5PtcSgoNGLpo6O4zKw4GMhoJGMOhZEjZbXHRItkYwUQiso9eDKSKnWjRMpLJCARbWEmdP8CCR4PMmN3AspVRynYlmDZNYqO8tJMvvaIZNw0YrQmy8pNo0aCRe86FeyD27x4PZ5x2LilFkJ+rpWxXnKTXQXZ0YNu9EUJQzmaGiYkkHI3oS6oxmyGljeJzbaGQUtazlGqxC79ooU5UsJrF2HGRLXUUYlWFSshcx59rovzwW5ilXxVzzgwbl9zQRKZL5rTjrTjtMuGo4L3PQlTXJ4lk7yBEK2Z3f554vut1//2vYWobUkRjgqkTjWi1Mt8vDmPQ9Xzs3el0EghbmHV5IyW9JOL6tLZGf0ZQxnpaRCNCpOuLlEjSaNnCqMM8HHekmRffbmXEMC0ajURhro7zr2okGu14brtVZufuJP1L9BgMMk/Pz+b1J3OZNbeR/qU63vgwfb5USvDWx62ccG4dJ51fz7RTa0mFTOTTCxWFrGg/Xnghya33t+D1pettf6vC/Cc8PPWyj4VfB3E6JN78qJWt2xPo9DBx8vE99kNhYSHrNiXJztJy5Rwny1ZGmP+EF4tZ7pK7dZ+dcrSNU84Icv+j7Zokb37USjSiJbNuAhVfj+XRq0r45KGBtNRZGNDXwKofinnrmTyeWZDDul96MetUO//6EB6fl8PoyR4+/7pd3NlokBgyUIuQU1RUd01h8d0vIXbsTmCzyVTVpjjs1Bo2b4sz70pnmi/eaWm7hz0zwb7Uze2GxUsjTD6qmbuvsxJryqBUDOsg9qWT9AxhPDWUo4r2+y+EIEWSMrGOpEjgx00GuciSjEmyMIpDyCKPVrxECVPCAKzYGSNNYbR0CEMSU5hzocK7HweJRlW+/CFIqNGOVtKiCIUKyvDR0uGc+5tbU8PFF5o48UQNUsyKQD2giYB/sv91yM+dO3diNpvp37+di2DAgAGYzWZ27NhBQUHP1KUjkQiSJHUK2EuXLmXp0qU4HA5GjRrFGWec8Y8ktMlkkmSyfcFLktT2+e4aYCPHjGDT6nUoUR2q5Gen2MAIMQntfop2QgjKDasZNxb6dcO5ATBkkJbsXMFrT+Yx6/LGNrX3L74P8c5zXSdbkiRx5BQrny+Kk+mE0Xu5k047wcqbHwW4ogs+u69/DDP5ICNnnGjjjL/Bvx+4PZO5NzVRUa1gsXQejevO9uzZQ1IbJJaM4CSbX7818lTvAFdfamsbXa2tTzLzAi9yY1+sRLBJna/NJjKpL3dy+4NuPvhXFJuaTXbtCExSOqB8t6eBz7/cyhcfO7lrQZBYSEt2tsqooQaOOauOieNMmE0SX30fI1CTQVHLlLbvYJUc6Bsnc9k1y1jxczZFBTpOPMrC7GubmH9zJiXFOoQQ/LkmxjW3u2ms0SNrAz1GfQLYHXb8nmZOPMbItEM6r7UrLrbx6Rdu3LuSfPGVSml4cpsfbM1DeeWdjTz7YEc4+9DBWjZv9rcVOH+3gNbNa++3cuzhFhqaUrzwVivjRxpobEpRVKAllQKdLo0CefZ1Py1ehROPakdiPfaCj7NOsXbgVZVliWcWZDNuejWnHGvhg4VBBg8e3eP1kFeYh+JqQqtRue9xDyvXx0gm4N3n8tpg/UcdqWf1d/VYwl2/7JqkGgy2GDn58OWPYQ4aZehyZxQgJFoJZ5Tj0iQJtIQZLMa3CR0B+IWHjWs3sqsiiMvZCK1FXR7HTwu5FHUYKbBKDkaKyazlDxQSyFr5gBriPbV/93jozFCJemx89HmY2bO6V88tLdGxpSyBxSyzeGm4jf91fxs30sB5V0Zwt6Q6qG1XVCd5490wnyyKcMmFZiIRlfcXBnn50c7UCQBXzHHw0Sdxqjf6qWAXNkcKp85An5b0xo4FG3Ubcrng8kb69Zfxt6ab9RPGGrj7ES95WVp8foWqyooe33OXy4XWFOfIQ7uPGycdY8GzvIg6KtAbJEqHRunTx8gT92bjcu4l/A8q3P6gh6raJJdf4KShScGKvQP6YX+z7y0i9ydIV4XCLjYjW8IcNS2LF15OKzNKQkKDlhhRksQxazWkyoaQJQo7CP9kkIu3cjSfLlqLVc3g/rsf4OsfvuyRHxoaGuhdpO3Wb2azTGur2jYlsP/nRg838sR92Tz/po8zT7Zy7Z0tLHjKx5qNcYYO0vPXmgjFfXVMGmek2aNw96Medu6JMaDU2IE7FdKx7M4bMlm9Mc2tKgTMvzkTp0Pm069D3PuYF9kpEO52xdig8OPOXYXZkOS6S3M4/BAzhx9iZvP2OCefX09KkQ4oBsiyQCFJEzVUsh3NRgMb1iQxWwVXzkmR4eqc3j3ynA+bewyuvU3LFEnKpLXMvUzLdz8k2SCWEyfKaDGlS/S8RtKQIdJIjmF0VKTNiPcmVaflz7pyMijFhSWNtjG4OWdmWmDsg4UhdM29u/1OmbG+1NDE5s2bD2ijtCf27x4L+/Xrh9ensGtPoo1vFuD7xRFmHP/PyuKnnu0jGEmRhZ0mxwaiOh+qL8Ga1B/0Ev3IpRiVtOJrCw0MYTwCQZXYSSAaZfZFgohoIeg24VL6M5p+aCUd9VTw1hu7GRU/Mo1ikwAFRGMxn76xkdycMJdeaGXiGyZuvNfNG6/AEA7B5nW2ra9YTEKr6tBoND1e/6NHj0ZFYY/YThAfueF+eOrLOfPSRp57MJt7bsrgnMsbueP6DKZONKUFQFKC9z8N8NDTfoJBExKNqCgkiFNn3kBRscS2r4p48Bkfs2bYOwED9tklFxl57IZ6clPtwjcOKYMEMVbxM06Rg0KKGBF6MYDMWC67o1uxUEqelEYyOQGraKGFBvowmEqpjFUr/ur23ndniqKgCME3P4d5/4U8whHB9l0JRg7Vc+0lTuY/0oqxuT9FkUGIsODnt6pR+276x2M2NCmMG67BYJA48+S0cvJnbxawozzOuEPdbGQFVuHAhIUQrSRJMJixRLQeLjrHxsihxrbvMXZkmnbqjBNtjDsqzqDeKjt/rMGV7DjOGhNRmoy7GDncxfsLA0RiAovF1GNfLFmyhFBEpbE5xfSpJj5d2IRT46BFaUCDlhFMbCv2ezOQQJOHU89ey9IfcrDZ0sinfdQtf7cEMRSS2MnooA6/zyRJokQdQgAfJQxgA8vpxQDyKSGbAhqpptEbZ9woid+XRwiEVEYOMzBgWIQNm5ZjEhb0GNrG5vsyhFThGh683cFFV3tJJcz/63PD/06dvGnTRgw6iVXro3z3Q5KCxNAO7ywvzdjJpDnvL55+wsTRh6Wb1ooi+OSrEHfet5GhTVMI4MeLm5gURGuKoZPiqGG1AyquIXMVTz5o5Y+VIbIztfywOMw3P0c4frqZaTNqkYAPX85vm7hIJgVPv9zKOy/HyPMO59N3/SSSfuZdbcPp0BCPq7zzrxCPPBGmuVnLR58F+fHTQr78IUhzs0JDY+sB3fPMDDulxSl+WhqiVtpFpijBIBkZKSaxXfsnjaaNZLl0WOwqt1xm4oyTXTz8rA+bVebH7yWyUyWsXOskbKll1OE1HD/dTL8+OjZsiVPflCLs0zP4KB3Tp5k56fx6jppmZvbZdhZ9G+SHxRHKdiWobUhx+CFmPn0tH5NJJpUSfPJFmPkLVqBt0hHEj8cLP7zcj28XVaE1pEjGNSSas5HzY9xyqx2LWebgsUbsNg2/LQvz/PtvMX369B75YOjQoVz1Ryvf/pxuyBr0ElPHGlmxJsbTr/q49DxHl1zOGo1EZmAw/3qrgfHjwuzYncDjUdmzwUwhaYS8FQeqUEnYNvHGU7kd6lpJkrj4PDur13rZ+K8Msur7csftyykujjF+lJHvfglz6EQz551h5/q73HzyWn6H0f+3Pmrlp98j/P55cRtNSENTiguubsRskkkkBAIHstxzrGIwKPHjbxEOnWgi0WrmjPO9DExMJK7WUUznjWdIT3xmiXy8NLWNuTdTh96cwBOrxy83YDDI5IY70oM4ycJJOp9UhIKgnadVhwEzVh55voYPFwWobUwhJCcJEWc3W8inBBWFMtYxSIzp0JANiyBV6k4+Wqjy+vMuvvjGS9ijYjQa/0fi4f+65qff7++yseRwOPD7/T06RiKR4MMPP2Ty5MkdAvohhxxCTk4OTqeTmpoaPvzwQ6qqqrjrrru6PdaiRYtYuHBh27/79OnDI4888o/jHNu2rEdKGRjHNKIizBb5T1apv5AnirGTSYQAjZoKbrrKiMNloqw8waD+Xb+4N21PIEsCp0PmtBMsXHN7M68/lUsimSYY7s5cThl780j2qGVU16XoVaTjwjPtXHhNE8mkj4vPdWAxpx/M9z4N8Mq7rfy+qOvmz9CBehIpcDk0ZGVlYTD0bLzHZDJhz0yxoXkJg9WDKPRO4L0ndvH6W1XkFaoEQgqxFju2poOIU0823XOkmPwlLFzUSMJnZ7g4uO3hkSSJDLWASJWd8dP+oLRUgyInMRt1nD/Tzrmn21m7Kc4Nt/kRGydSIDk7FYV6yYi3yUZ5RYJ+ffRcNMtB/z46Trmwfi9XoEooCLGqQnrhoEba2mMlPwCDDYLZO5h7UfcFzkUXGnjomTBNNYYODWAn2Xz7XYqzT40ycb/x9ZuusXDM91uwBQ/pFEiiIkzJoAgfvZzPhq1xxo82suC2LHbuSbDiJzv33B3lgaer6NtbRywm8PgUrr3ESdmuJPVNSR57wU/vYi0vddE8kiSJC860k5+r5bNvwnz79XtcffXVPfJDdnY2A4akaHRLVNam0GgkcnM0HRRuTz7WzH0PVhMPlWCQOiZaYRGkYIiPceNNfPFtGEnV8stvSSS5I0JECEGjax1DJrRy641Wnn7ByrYvRnRofAI4pUz6iqFUeXdSJbvJ+BvvF6R3jCspYxSd+R1lSaaX6M8O1qNDf0Broqf27x4PzWYNakpl3Z86Rg1Pq7d3ZRu2xjAaZH78uJBZlzdyyblKJwVKn18lmRScc0Uj987L5OCxBq64sZUlP+uweAaTjZGPn2jhzbf34MhJkeHqHnExbJAedWM/IoTIUh2oliZC7lYs2EmSQBGC6jqFs88w07e3jk3b4lxxi5vDJhv58guBgpb6xtYDuud9+pYSCAa6va4Wj7K3UEuhFuzGYFJ47YnCDoma3abhuQezOen8emaeaCOZFJ3G9/c3SZIwGAR/xX7GJKzIyKRIUkgpRaFSjjplOUWhMfSTclGEgoqCFh2teNgeWUMmhV020VxkU14vMZQh7Cxf12M/HHrooTzyQPfIRlUVSDJcdH0T117iRP+3TeInX/FxxYUORg0zcNYpVhZ+E+LCM9O8oX175+Dzq5RXJnHaZfr10dJvQhXXXNx9w3nuBXbKdqa5oc6e28g37xcw8yQbO8oTbCsLUlf0C3LKiCInGDNG5tP5mazbZGHz9jjH7h3bHz7YwJmn2Fj4ne2A1oPXAxpZIkvNJ4dCpKSEEAJPsInB49ezcXk2eblpBwghuH2Bjy++SKKyDgSYjJCRpWJIJbn5mkI++MjNQEaxgw1dFvn7zIiJEL42sZh95hFNNFPPGA5tS2LzKSERjHPmuUv5+RsnkYhAVrXd0pKkjykIh8P/4/Hw3z0WCiGIxlQefs7HsUe0byLH4wKXo/vCyGKWQdGh0aqYRq3l5stN3HFPisGpgzGRFrrawQbiREjpQuS5LDSra3CHQphkEyMiU5EaJVaKX8mlsAM3YogAxeHRncZ3JUkiNzCCF179lUsuSK/zn36LUMTwDvmJIlLkZMt4g0lGjBjRY16z77//niRxJGCkNImUSGIoKUNvkFj4dYh1m2IEgoKLrmvGqJewWmX8AYVUUiWr+SCcezcNShiCBRvuSD2HH1KHw64hGlNx2Lv3p8slgyYFfwtDJmFDRkOIVgroTQa5RAmxRazChKWt8bnPHGRSSRkaSUtfhlEWifPVV18zd+5lPfIBQHFxMcMHGbn1GhcnnV/PkYeaOfRgE7srktw1302itoCs4ECQSKNV40b8bh0bt8bbhMf2N3dLipZaIx+9kI1UtAeDof1B/WVJlNwcLSVNk4kRJkGMbNo53/wZG7nonO4RVuecZqNXkZaP47vYsb4Og7sUDVri9nrIrmfqALjlvhb2VCUpLDQxZcrUHseAlpYWPE0aLr3Wy+FTdeRkatAqKhWBrYxXj+xQVAPY1UzcVX345IsmrrjUxD1bdlEYH9rpuAkRI0mCJIlugQIADjKoo4JSaTA24aSOSuqoQINMDkUUZ1o49VgNgwe012kzjrMyYlIT4SYDZrJwkYOPZjazkmXPZ1CQp8VgEmiTxv/1ueF/p07+5afPGFBq4OlXW3EYjG28/PssTBC9q5WXn7cwbXJ7LaDRSJxyjIUlf0b4dcmvyJJMPCIYM1zPv17P58U33Lz9Xg3EzDR7E/QdpPDkPAsffRmgpi7FrBlGGpsVtFpocqf1DT58Kb9tgxnSwi7zrnZSUeNmzXstFHgP4vVX/uDzz31YzBLxmITOU0yfWB9KUFhbtZj7n/Ty0+9hVHcOsWjggO65RpPi/tuy0GgkPvg0xIL7VpDjGYNRMpNnzmTGZc0sXRmld5GOpavCvP2JnwljjKz83ciIyCHpHFCCrEg+SmWKzz9ZwvU3CM493cbVt7Xg9Wh47fUEX3+TZPAgPU3NKhazypxznBxxiJHCobXcMc/RARil1UrMOt1KhivMRVf5KfOvYzSHoBcGaCzpcP2eRhdbt+7hznntwKlpk83c+mBZj/3w/fff06ckTedX2kvPiKEGLj7XyT03aVmzMcqc65o45zQbs2Z0jFGfLYojI4Ehwk33tqIoKmrATp53VIfa2EczM2eYuhRKBrjhKitnLt6No+UgclrGcu+CP3nteS1f/xTmh48L0Wolxo82MPrIKo6YYmL7riSqmka/DhtkoL4p1Vaz5Odq+faDQiYeX01FTYrDjjj/gNZDJKhh3r0evn4/D1no0MdM2KQMqtmDie4R2CYsxEnXwyHRSih3Cwufz2L9piRvfuTn2kudvPBIC3j7dPn3AbxYSN/DlEhRl7uEJx83cuwRxW2+XLE6ypy5f5Cot5Il5eEVzbTiYzW/kSVy0WHESxMJYowQk0nsjHLbPRvQyBICld69ex8QeKw7+7dpfn7yyScdgmNX9tBDD3X7OyFEj7rFqVSKp59+GiEEF198cYff7a9U36tXL/Lz87n11lvZs2cPpaWlXR7v1FNP5YQTTmj7975rcLvdXfL8qapKxC8zmJGUsR4VhUK1L0FaqaUCG16yKSTTZuCnZSEG9tXyxfcpTjra0okHKpEQfPhZAEWBC+b6WLclzLQpeiYcXUffPhr++DPaLTflT78kcFNH75bxPPjUMr77OP3Qv/1sLh8tCjLr8kYQgh27k3jqDZx6srWNT/TvVt+oYDRIoKZHm3qa4A4cOBCtXmXYqCSkVrOuDDSKhlhDgmBMxRroTVFiGJIk4RZdj2nsb01NMCQ5ost1YJasmBUnrz6tZehAPU++7OPWBR4euSuLg0YbSSU0xImwW2wFBAKBHmMa5i050ETt1NT76dcnndzU1CkEvDpqY3qSYQOm5v4UkksrHkjp2bVrF1Zr983M/S0UrEfRR7Bauk8sHXaZ82faWbEqTt2fu8mM9AX27ko3HcE5l/3IqJFazjnNRiIh+OKHMMUDoXbPX2R521GwHqmBcs0Gfl6QQYZLw+GHpNdHQ1OKc+b4yfBMJoifI2eW8dg96d2ecETlk6+CvPVxKxlODbsrUnz8Sl63z1t2loZEUqCRIdDaTENDQ4/8sOSP77n4HBt3P+LB61P44aNCTp3d8b5rtRIL33cxY9ZSDO5SbNEiBCoBSzVSfjXffJBJQZ6W8ooka1aBK1ZKI1XEaG9cei27mTk7zJ3zMhFCsGyFQl+pa4EsFzlUUEZKVdmg+YN+0jAyUoVISATwUm/dSGYor9tmgpNMtOhQ1NQ/+kGr1XZIBP9T4qErIwe9009s4yg++nQtN17emTtJCMG8+1o4f6adnGwtT92fzbGz6rjtGldbs/TbX8I897qfAX31LLg1k8++CXHRNR6oKaWXOritGWNN2FHqS1jf9Btbd8Q7jZjus4rqFFFCWHGQGxhBTXI9G6Vl6IUZA0a0qTj2uAajXqZ/qZ7+pXpOOdbKKRc0YGwYjFqygwSJHq99gFNPu4hX3rmX267rzHkjhODzr2JUshOLTs/4g+CQCfYuEzVJkphztoOPvwgy9wIHSb272/UQFkG0BoUBymCcyQLCBKijgigh8qVexAJGnOSAlEYF7qOc0AsjWlmLJLpeY5Ik4TAa8UcaEao4ID80NSltG01/t+9+DXPcERauusjJ1JNrmXdVumD1+RUefs5HcYGW0cONvPJuK7E4ZDg1DOynb/NThkvDQXubyxu3xulVpCU3p/v3VX6OjnsfbuWic+wce7iZr38Kc+pxVi49z8HCr0NsWZVNLCYwGCQkCX78LcKHi4Js2hbns29CnHOajasucnLu6Ta+/MF3QH6QVD19GU6u1L7pKEkSWeQhhccwctJ6pkzSY7XILF4aI+mzM0Ic1BbrW+MtBNSN2BwJXng9RHZwKCbJglGYCYkAVqnr902IVqw4aMXTtuMPUM0uhjOhU6NBLxmwN4zmoSc2M22qFrdU10kpeZ+5qUegEolEuvXFf2osDIfDuBwaqutSXHWbm0fuysJqkZk4zsjL77R2uzH0xQ9hWn0SBx8aY9H72Zx2rpeM2glo0VNDOSEC6NBTTF8SIsiQg3dR2xTml5dyOfUcD43bq7EJFyoKRfTteE0E96LDO5ssyUghB5U1KX7+PYJoKqBQ6lg0+UxVXHGpiRfejuF2u7s8Tld26403o0FDb9KNWI/UyNzzTQwdZOehZ708dk8240YZCUdUVq2LctcjHox6KOljps68hUALDPROIoAPPy1o0JLpSDdwx4408tvyCLPP6rrA+uKrBKZYZqcGfooUgxmJQop6KmmiFoUUgxjTpbCKQGX/g/QRQ3jgrvs5+eSTeuyH339fzKzTbCxbGeWZ+7PJydbyzU8hXntBQ2loGg5Jh0DQYitD5NQw42QDijAy57pGfvpXUYfx92hUZeZsL67mMRhVCzvrq3jiRS9XznFhMsl892uYm6+38+KCHeSGhwId/ROTQ5hN3RfWdptMU7PCp+9ksmtPgg8/LSMUEhw+TceRh2Zz3Kx6fvmsiNffD/DYSxEKCgp6HA/Ly3dji+dT9hcs/6uJ3CwNcTwUqyXIwa7rElekN2+8U80vX2Xy3Mv11K0zU0DvtucwKsJsZTUDGUWUCHG6FymKEyNCEFWo6CUjfWjfIIiKMKJoO4MHdGzkmc0yl84x8+5DeaRIkiRONoW4yOGjT3dw1ulGkgko6pP/vz43PNBYCLBjWwW9ihXOmmHhpbcCaEqWE5R0iIAdpdWBkl2B0RFj2uSOjbYWj8KsKxqYdaqNJ+/LxmSS2bg1zgNPe/nkqzA3XGnn+itsLF4a4YGnw1gtMvc/HeX2azM44aj25/jKOU5mX9tAVoamQ+Nzf7v9OifTf9yKqXkC2pSZXo0dpyWQ0lRcvdRBfPL5RgYN1FIfCeHMsPV47QshsFulthzmnDOs9C2NcfbsPzBpDSiaKMcfmcWd12dQ36igKIKiAi3HnuYhz3NQp81vjaSlpHUiDzz6GxZrhGRTHr3IoT5WiVpZTFWlne1SgFReBTddryEUBmeG4PILus4Xjj7cjCOzhaTf3m0dlJEqZNFXZdw5r/1niYRAo9H32A91dXUYDWmQ1bF7c8B9dszhVqZPtXDulY0MGWBg1N5p1k+/CNNYLzP2+DIeu99BYb4DIQS/LYty3bxlOKomtsXuJAlKS7t/LgrytKia9Li7UTKzbmOK0VPrKC7UcfXtzZTvSeDxqYwZbkRVJRa+no/DnvZ9ZU2Sa+5wc8NcZ1tPRqeTmH2Wg4ee9bD490sOKDfUGxWadts55owmvFHIYQgAZiwEaSWTrmk+WvEQI0QTlWAOM6BYcN/jPuIxweUXOvji+zAaV5yYJ4rxb+AiIQTV7GIgowDw2nayYL6B447sKIg0abyJd1+XOPfcGBFviCp2chCHoaJSyQ4CeLDhRABuGihW+7Jrix5jMgPURgKBAJFI17H477Hwn+zfpvl5zDHHMHny5H/8THZ2NlVVVbS2tnb6XSDwX48ap1IpnnrqKdxuN3ffffd/yVHSp08fNBoNjY2N3Sa4Ol33qoVdcTjs2bMHDRqq2EE/hhOz1yGyqpk6Tkc0auHP9a1EQglsdkEwIKiuS6HXwwVXN/HkfVlt45x1DSkuvqGJeFQiWp/N7trhaHPKcNiDpFJpPohb7m9h6ZfFndTX/lgexVNlJ0UKHXrKN9q440EP987LQKeTOPd0O6ceZ2XOtU0Y6gcixzwsXRYhElG7bIA+9YqPAX31/LY0Sjgcxm7vvom3vy1d8jMTxhhobFI46SQDV85xotNJXHFzE1df7OSbH/y88/6v6CIZSIkYjeEYDtF1Iu4zVaKTwJZ0dns+eyqHi64qZ/2SAm67NpNLbmxqa4C0BhViuBnGQW0oh4gIsYMN9BGDUEwBCvPSvvf6FB5+PELvxiM7ISLChLCJDJYsWcKxxx7bIz8g0lyTX/0Y7hDQ97ef/4hw0SwH8650MfW4PcQ3FrQhH3WSnn4NJ7DJvYHlqyo4apqZZxZkk5ejZdX6GA88spK6WgGyoLEpiSng5II5EQYMijBkkJZtZSnKd2hwNR6MSbLgkeo5eGz7S8xiljsUCn+ujvP78iinHNd1Mfb94ghzzrITTwhy8/r2mMskFPTy0NN+rFaZ5x7MQauVkGWJ1oDS9hKBNO/s2iXZvP1RAw88tgudHu673cZZp+a00SXcd0sGZ5zrIxmLY8bGRnkZo9Qp6DESdVVyy3V7YfwKkNQRF1HqqCCADwmJTPLIoxdaSYtGaDFrDVxzjYxBV8EXX+9AVWHMaC3nDJF5c4EBuhFKjRNDRkNGjnRAnC7/KfEwkXARTTRQrV1DXl0JR89o4K0XnQzYK1zU3JLimtvdIGDqxPT1DR9s4IMXcznrskbe/jiAJEtMm2jik9fyWbYqylsfB3j6/my++qKFAmVQpyJWI2nor4zh8utXs+S7ztQg9Y0pqiok3OxiOGkUuScappB+9KJ/uvkTg+SmBJfPXcVDj4Q55XgLGo3Ey4/lcNQx1dgsErnZvQ7onk+degRH338jR041M350e/IihOD62/xEm1zoiKB3BNFp04jT7qxfnzQnnkYjUVQMVbU7Kfmb+IkqVDxZG/jyPRdzrtiJXFGc5lImi51iIx7RiA59p0IpIeL4iv/E6FcQwa4LKSEEWlOSlOQhJyvngPwQbJWYcY6XLz/ObFNdB1i1Psazr/n59PV8LGaZObPs3HFfK48+20pujsQVcxycMN2a5nX+OsiP/yrkiZd8fPlDuMux4RWro2i1aWXrg8d2Pa63ZHmc4M4Sjjq1ni8+yOCm+1o49TgrspQWADzp/PTmzNgRBnZXJikt0fPMgmxysrR4fQpPv+ZjwjE1vPFUDol44oD8IO9FFXVlGeSwJ2Kg/Jf+aNETZxcjmdhh4sFJNub6Q9hsWsyiL+NkpNIo3UL6UMUOhohxne5dQPiIEqYvQ6lkByNEBrIkkxBxdOi6FPCANDJqxZ8pkkmIiDBhglikjvQ4SZGgnkrM2DCZTD32xX9KLIxEIoSjKjG/iS++SPD7Tz6y81QUFRo8cbbtiDPkb5s1Hq/Cy2/7sdiNPL4gg48+C7FseRKJTSgolDCAQkpJEKOOChKpON5lCi89k8EJZ/iJNmQjk6SW3QgUYkSw/q3p9U+NklRS4urbm1m3LkV2NK9NBRugVXhRC8o54+RMnn3Te0Br39e6BxfpDVYhBE3aCnJzNEw52ERhfg4vve3nnsc8qIqgtkHhwTsyOXFv40IIwaXXevn8s1UUqH0xYsaHm2dejHLmDDMzT7Rywrn1zDjO2iGvgDRFyrIlguK/TYHERBQJaW9xb6AvQxFCsJ6lmOha4beZOrJof78YJBOtvtAB+cHvbyXsUimvSHLM4RaGDzbQ4lVYiLPtWfTYypg+q5mH7m7nqjzlODOnXVRPaS8dk8aZ2LIjyfe/hlFjOshdQ3GhzLzjrYSjKWbMbuCwQ0xoZLj4PAuffVNDZVUlTquOZEIm7reQSkBKjvPjb2FO70L1GOCrH0KEIiqXne+gf6mee25p37x6/g0/Jx1tRZYlLj3fwbufxvD7/Tidzh75Yc2qNWSo+dTFKlDQk5DCPHJXFg/e0D2Xp1bSEYgJNBqJX77Mpt+oHaz1VGMQxr3CliqZ5GGTnJiFjY0sp0j07XK9V1IGSOzM/h6r3oCsGNC7e5NUVOIFO/j59a7rkr9WpXCR3aE5rgqVv1ZtYXdtFG0oA5frf39ueKCxECAWSVFbn+SrH8O8/VwOE8akx2E3bIlz/V07ufhcO9/92plL8Pq73Tx2d3YH5PPIoQY+fiWPmZc0MGm8kb69dbz2QYBXHs/lqx9DbNyW6ND4BHj5HT/+VpVpk7v/7kUFOlRjGD8eMuksPLvPsimgRbedPdu12HLCTJx4xAHd82hc7tC0PniskWmHyTx6l4NHnxd8+lWIMSPaBdGEENRWSRRJXec1RsmEGtdhCPcil2yq2MloprRtbDrJQjT0YcE9f/LCW3XYbBI79yTJdGk6CQtJkkS/Pjq8u7tH00uShFA6/v7DRUGOPWFOj/0wceJE5t8TJ9Ol4YrZndevRiMx/+ZM7nzIw5VznLzwSoR1K7UMGK7ywWtZHXKjw6eY+e5zHUcdvwZz0zQALNj55bcY55zWdf9i1boYmqgDRShsZy2E7PSiL3JAZklNLU1KHR++lcWbHwZ47sHsDnGkd7GOj17O45QL6jn0YFMbkG3EEAOSBFVVVQwfPrxHfgCQNKBxBjjrVAeLl4VpWpfWJMmnN9ukVWSInE5xLCWS+HS13DLPwNI/47z6RH7bvWwNKNxwl4fKShWhJKk2LKF3YiQZIhdJkoiIEOVsJpuCNhBRylnPqcd3DRo6aLQRU1Yze7zb6csQPDRRy24K6E0+vYgSpp5KWqijSJSia81HElocJKmoqKBfv65H9w/E/m2an3a7vUdNswEDBhCJRCgvL29z0K5du4hEIv+oILovmDc2NnLPPfdgs3X9At/fampqUBSlxy/onpgQAhWVPHoRyNjBtfNSXHJB+4OSTLq49k43o4bpufS8bPytCk+94mfn7jhnz20kmRJYLTJOh8zUiUaefkRLsdofI2YaYwnqGxXW/FKILMuMO6yBQ45u5r47rBw+xYSvVeWlN0L86yNBYctkVKrT6A7/QD56YxeLFrnpOzCFzSqxaXscg6zDFivATiHbGv/i+LPcfPZOVttYpqoK3vggwG/LIxwxxUQ4mvpHDqy/2x+/f01jXYKpEy1cd1n7yEl9s0L/Uj3zrjFw/RWCsvIEqqrh8us8hLb4sP5tPCUgebEX+wg2yCSIY+hm1yNOnESzpa3heeVsJ29/HOCScx1EPBYGSSM7fN4sWRkuJrCBFRSYY6hqBk88n1YCzKmd3KkQFELQoN2FK1XQ7c5FVyZrbUhKiFffa2XWDFunsdftOxPU1KXQaOCXJRFmn2/guft2kxMc1vYZSZIwqjZCST0rl2uob1TIy9Fy0GgjX35sTKtb3+Bj7de90ZBBU1MN/qb+/PZHFAMmiiQzSOnv0GKo5LDJ3Suu9SowMP+RIMcdaenUWK+oTrJiVRSrWaK0RMsxx83ssR8iYS3hmMrgYl2bYvUl59q58V43rz2R2yGYGwwylXUJnn7Uzv1PeHnh5SjNbsEl51uxWWUGlOpwGWz4JYWg8JGjFlLGelKkGFuitAnraLUSSSnKVlbTm4H0YTAClSbq2MhyhohxpEjgzExx9SU5uJwabrluv2uOqLz0YhWioeukuUbegSwEBsOBCR79p8TDVn8rDpuEPSNFrDnBtk0yR57aiN2ZHtvV6dKNpQljTbR42xECA/oauHdeJq9/EOC2a1xMGGMkmQR/a4rvF4eRJdBGMrot3O242FCWbpKddoK17XN7qpKcdG4D/sYshjISvWQgIHzoMdJb6uhPnaSnyDORu+Yv5sRjzGlS+XwtRleYgmKJKdNnHZAvtm/fzoihJmZc0MTAfnpOPtaCxyP44us4muZe9I0MJAM3u8OriCVUtu9KMGl81/F2+64E+bkaHnu2lZodFvxyMymzh8zQQIyYCGu9hDJ3cvcdRsaNMnHZnCRvzq8lK5VGUfRmENtZhwYNcRHrIBjht5XzyAMWnnslSPOftWSL4k7nb5WbGTgINq6OM/f8Mzv9/p9Mb04RbSjgmFO8DBiaonexjsqaJL0KdXz8Svtu+uGHmHntSSvWbYOpCizHadekxTR2JRg93IAsS1wx28kZFzdgNEoce3g7t9qylRGeftWHXgff/RLhsvMd2G0d4244ovLaW1EK44NoqdTw2zIPkajKhi1xrr2zmUfvyuLowyxIEvy2LMLPf0S5YraTnL0blBkuDfNvzqIwr5VLb2rC7VEOyA8auuc+lSQprfZKKy004ugGnaeXjGRKuTS1NJO591g2yYlV2CljPX3EIIySmYSIs43VJElix0UDVSRJsJY/GCBGoMeE/A/pZLpJJVNVozCI8ZSxjhxRSC7FyMi00EAdFeRSRCM1xOPdK4D+3f5TYmEikUCoYI3mo8YERYHRqA0qOqCIBDPOWs7558W4cJYFg17i21/CvP1xgHlXuljwlJfTzvUiN5bQK96vTbF1XzGrQ88ARtIoaqjwtXDp3BgDwoeleeb3LrGEiLGZlQwR49pGnc1YCQp/l1zrqlDxaxoBDQ/f5yLD6WbRN9UsXZZEShhxh8JktJq460Ef4Uiav1Kj6Zm4i8UMkb16rVXsxJRy8u13Hk49Ls3//Ng9afTHNXc0s+A2O2NHtsenp18KseqHLMaqw9uenyzyicf6c+ypS1mzJIuH78ritDkNXDnHyfFHWkgk03yhj7/ox+Ie0aHREBVhNmuW018Z1eEaJUkiVxRTzhb6iWEdntWICFFHBSNpb1IlRBxZ0tDS0kJWVtdF49/t0EOn8tyTb+BvVfhrbZThgw30LdGRMvsgnKYVkPJrOzQ+Id3s+e3zIi69sZmbb42TKWdjsttpTrSw4B4jF5/r7HCeh5/10tiscPsDHiaM07PwLRc2a9r/m7bFufCaRqSoyv1Pejn6MEvb7/bZynUxnA4Nx0+3MOWkGu68PoOxI43U1qd49b1WTEaZp+5v/85nn2pkxYoVHHfccT3yg8ftwYWeCEGcZDNisMqUg00krS0Q7vpvAsJHfn57nvfJu06OPjFAiToCKw4EKhtYTokYQFDXhMEUY3t4JQOV8W0c2UIIatmNZPdz/GQ9C+7KoF8fPV6fwjOv7eLt92IM7kcHaqZ9VlWTZMcWDUV/QwUnSeD1K5RXKZhcYfQHWKX/p8RDZBWjSWLRW/nYbRpaAwqvvRNmzdoUA3pZePY1f6d12NCUQhWiS8oHWZa49eoMnnrFRzIJUyaY6F+qJxgSXLnfOHdFdZJnXgzxxXcRZpxoZMOW7t9VFdVJJCm9UZmka7EbABUFJJUMh5ZoVM+ePXsOyBUlfUbyx4rVHRqxRx5q5unX/Lz1ZoqMLLhyTpKigvZ1KLrjntlrSkqikL5sZy0DGNFpokOSJAqjw/HEficzU+ZfXwapb0zha1W558YMRg9vj7mhiEpCG4BuUpyEiOPMaK+BKqqT3P+4j48+7TkK3uVyIUlmhgwQnaZg91n/Uj1lO1SuvdCKJTAEc8YuFtxl6DKPKirQMWKUoPaHIGasxIwelq6KsOTPCBPHmTqIr6qq4N4HQ9hbR7GD9eTRiyypfWPLGc4iQ/Tjmlt+5/Vnsro8n8Usc/ghZn5fEW2buNy2M46SEqxZs+aAmp+RiMrZM8y0hlJs3QIpaugtBqFFiz07Ql1yJdm+kW0AqZBoxZO7jhlTNXz6VZjlXxd3UKx32DW8/nQ2R5zczJbVZgYxkip2sEvaiCRJaA0pbFYN+S0Ht38fK91SBAAMHKClvsoD8X40UcMoDmlbY1YcZIl8drCeGspRhIIda7f57n/H/m2anz21oqIiRo0axSuvvMIll1wCwKuvvsqYMWM6EDhfd911zJo1i4MOOghFUXjyySepqKjglltuQVXVNs4Tq9WKVqulsbGRZcuWMXr0aGw2G7W1tbz33nv06dOHQYMGdXUp/y2TpPR4nFnYGDSlgksv7Fi06HQSzz+UHhE573Q7ToeG+27O5No7mlm1LkJulpb592Xy4edBvv4xwvXz7Kxcs4nflyiYQnbW/+5k1OQW5l5kwmXXEls1gduvrCJp9iILLXp3f3qp+UiShCrSQhdB/DgiJWRHCqhpqOTYS6s46RgzN90eQMceBkijGKZMZufajYw9vJ6SYg0Oh8yO8jiZmekGxY+/RZFlqccj7wCNjfW0BuCWa1x8+0uYNz9spcWj4PEpXHlbM/fcmB5h3kdM/+VHOk49Zw17dmSQEesNCJq1lbRKHgrr8khG3dRpdlKqdlaSVYWKV26gT+tQfvq1nKEDDZSWaKmtTzHnSi/50fFd8pRpJR12HJQOCHPD3W7K/8pDF8tjDzuwCydxomjQ4iCTuLOWy87R8tHCWkaNGtVjPwwa2J/d5c2MHqZn+hm1XH2Jk1OOsRJPCN7+OMB7nwZQYnrOPg3UiBVhCtMQqcMkirFJaRi/R1eNfdAe6su0OIIjOevcLfQb2MoxR+lodgu+/C6CaCimMNoPgaCGcgL4yJHaeVSFEDQ6NjJ5guCuRz00NCqkFOjTS8tl5zkYMjCt1LlkaQpD3TCmnrCFJx5wMnFcuvH06ddB3voowKN3Z3L/Uz6OO9zcYxRw+h5JTB5npsWfbCs+Tphu5e2PWznlgnpumOtiUH89u/YkeeEtPyMGG8jL0aA25WP1juHDXTW8/d4Ovvssg9qGFHLcQj8xlJAUYCBpcQ2fcBOJtatPB4IKibiGkUxuS3glNOTTC6fIZAsrURHoMbSpgu9vZrPMZZcaeP7RtfSOthM6pxvhu5FsXqSIIJX8v6P2/u8eD5WUwujhRn5YHEZj8tOnKMkdN7s49GATbo/CC2/5qa5L8chd2dxwj5vjjmgvJE462srAfnpuvtfD8uUKiiJR0kuiMFfms29CaFod/7AXn+Y9fvJlH48876N/qY6q6iSNzSoui4FDj45RUbkcn9uF3ytTwoAujyFLGjS+fJb8FeSwvYmpKqfYtD3F3Ot6nszAXs6/aIqw20rIPZK3/oyjQUM22W3ryiVlIyX1lJXHqKpJcf4Z9g5JGoCiCB551kfEa8LkLaUo3gdjxkbufTLM779voaFRZdRILZdc4GzbaBk3Rs+zWWWklAZ0Lb3IEPkIVDIpYhebGCrGtyUmKUcTxx6RQf9SLVOP24wmIuFKFbahtPxyE0rfTbT4E8Riesq27jggPxiNMp5QE3me3sw41sPhU8zkZGnaRM/2WYtXgYQRo2TGXDuSm+5ejcMpEU+obe8Mi1nmk9fyefxFH0+/4sNukwkEVSprkhw2yURFTYr5t2RyyoUN3DsvkykT0gn9X2tjXHdzEGvtaGRJgytcyhPPVjPjVAM33utm0VsFHTapDp9iYfxoE6dcUM93HxZgMLRf60Wz7Dz1so/srANrACmkuh1R3IeWKGUIpQyhih3sYRt96cxrZ4xk49fWExYBLHtH3UukgfiEm3I2kxRJwgQYxgScUmbb36VEks38RRkb0sUb3Y9MxkSEvHxB3z4a1v6VYjRTcFPHTjYiELjIZiSTabZtxaiJYDR2j9j679q/eyz0+XwoCuh0KTRJI0i0PfcGjBQ3HsbnT9Xz8Ts1pCwt3HiVg2/eL8BslvH5Vd5+uIC81ADKWE9fhnUqZgFyKaKS7fQJT+ggsAnpRnl/MaLDaJuTbHaxkVHikE7jk7sdS7j2civzrmzPYU+YbmVPVZKLrm/EGRFYN07l20XLMebGUFW1x2vfZrdSSzOKUPDSxGimsGL571TWJNtER4QQ7ChPdmh8plKCN96OURCc3GmdGiQTdvcQzpi9hY9ey+bjV/K47wkPty1oQY0aMXn7YE0VU2/YQdBcTjJowuJIUTpA4cnTjbzwynpad4/EkWovegulPlSLctZofqGXrgQRM+HDTZwoQxnfwce17MFisKAoPd8EGTRoEBXVCUpLdHy8KMSsGXZKinVkFPmJNocJE+Ds07su7iVJ4r6bM1m5OE5+8yjwQaaI8/iTSzlyarsfAa652MlTL7XS6FZ4+9mOY4Ujhhj48eNCZl/XxK1XZzD9jFoun+3g+COshCIqH34W5M+1Ud5/IQ+HXYPZLHPjPW4mjDWRn6vlmkucnehljEYOyA8ZjkyqveVtquzjRobJzdZSOihBS7MX698mwoQQVLCdljUGrr/Nx3VXWJl3j59sTR7lhr8wanUYdBp0qShblF+YNk3DT09m8ePiGA8/vphUwEYoIOFPhIgT5+yjTbz+bPs5MlzpumzIgCDz7vIx+woPD93rIC9HixCCX5dGuO6mMJlNkzrVFXXSbrwNKYriwwnlbqak9/85yqkr+3ePhzaXmfPOSPOYf/V9hJtvj2DxDMCazKKKGD7rTqq1zdzzSAtjRho58lAzW3ckmDC6+3fLuFFGLr6hiRcezmHyQenGUCwusFnSucsNt/v5+VsdZvdQSrCw5B0/1ZptPDUwwPVXdK5lnn7FRzKip4BstrKaQrqeAmjWVnL+OUa+/DZKoEbHzz9+xR133NFjX4wYOYVr7/yOVx7PaZtSOf0EK4VD6iBpJ7dhDEed9CeXXWzkzBlmhICEmiAlkl1Oa6REEntGih38RMRrwCiZCYsggcztaOxp5fqE30LKGOCT13I7NJNbPArnXdXIw3dmMXKogW074mhk0CgGmkUtOVLnaZVKeQvHDFJY+E2QL76NsO4vHanGQp568kGefuaVHvshJzeLQKip298LIUgkVQoDg9FIGnz6IKOGObv9/KRJMk/9tRqdJYbNqXDkaBPvfhLkjoc8HH+khZuucPLIs60880IMETUhWEWKFH0Z1ulYZskKCT2D+nUvUD2gr47qujSII5USPP+GH6NRpqampsc+AMjJhiVLVaJV+YwU/SljHbvZig0HN15jZehgWPDIChobJIQkGD5c5u3brcgyXH5zc4fG5z6TJIk759m44OIgmoCGIdI4hBBsFauwGwUnnBrlu4WryfeNQSNpCYfSIoP7pi33NyEEFVUpcrINVNfuoh/Du2yu9xcj2cAyFE2MDCWbgNRCnz5d840eqP2va34CXHPNNbz55ps88MADAIwdO5aLLrqow2fq6+vb0Hcej4c1a9YAcPPNN3f43D333MPQoUPRarVs3ryZ7777jlgsRmZmJmPGjOGMM844IBWu/8pisRiyLEg4K7nh6q7HZWRZ4uRjLfzwW4RT944W33J1BvVNKW69OoOnX/Xj8ab448siHnoyQPmabMYm9+7ctIDqVnn1sa0UjIzgMTanEYLB/U6wd616aCSHMW2Qd0mSyFF689Mvu/jyK4kS36GUs5lW4cEhZTJMTIQmSDYmqDJUMmZ6LWu3BJBlwb3zMrnjId8Bde6j0TiSJPHS261EooLXnsglw6VpU08//6pGXn4sp437LStTw1cfZzDx+Boagw14PBL9UiNxkEtdshJrRpKcokZ8ZRk4E4Vt16KIFHWZK8nWp1AaUm0P67adCVZviOOttTCa7nc37cLF0IEt3HpNBiMmeAjGWkmRxIK1jSOrQarEYPVz9aVZfPFDA3379u32eH83s9WJfi/dwG0LWvj0qxA//hbBZJQ4YbqFV57I5dLrWzCYfQwfbKCqRkGqMbGl+U+0GhmtTuWquSZOPt7BoUd5aKYOm7sPW1u8rF7XyKwzDdx9s53nXqulsrEWk7c3/SPDqaacSlFGhiYTu0OQtLZw4bkGfl6aZEg/K4/elVbn27g1zn1PeDl6mplt21V07hJcySJ27ajnouvqKczXIUnpRsOitwuwWWVeeDPAkj9jnHBmr//aAXstMyuTghyZggIDf62NMXFc+iX/znP5nHBuHW//K4BWI1FUoOXB27OobUhx0dwQed4paUamZJRYZTZHzWikV4EOq28YWkmHVuja1rxLyqa8Ps0R6HJqeP29MIWJQV2qYZskCyZhxYgZY1jmx9/8nHh052f22rk23nyvkXV7lmAVDlQULHl+Dj9cw7qtKXbulEkkO4/n/E/Zv3M8tFlsLPkzrXqYWRhm6VdFbY2j7CwtLzycy8Kvg7zzSYA+vbQ8/4a/jRoiGFKZPddPcGdvRib6psfcyn3U2DbjzGqlxuPptlnTKrkxmBU0GglVVbn8fDtX3Ormp08L6Nu7PXlZ+leUk870Ykx03lBps5CNJrcfgPKKBIGQQjCokkh0w4XQjVVXVrPqTwEoOPZrQv3dMnQuDhnv4881cc65opGn5me3ja80uVNcckMz0d0l5MT6pUdUJFCjJlKpEE8+5OzymHuqElwx18Cpx2l5471dfPxxGalmDV6aiBJhK6voLQal+Y+1KrIsMaCvgXPO1rNm3RYamspQk1okbYrpR2hRZYkvFpoZxSHs2L7zgPyQUjRYXHEa/ZW88YHM7Fldj+g9/XwES2AoCgq1+q389nwOg/rrSSQEx82qa7v3VovMvfPS/kwkBGs2Rnn+jVZ27E6Sl6vl4LEm5pxl55JL4hhMESQJpKALh29E24iPFh019SkcDgOHHmzqUpTKZpWZebKNRd+HOeuU9veJVitRkKelyZ06oGdHoNJMHbldjL77cGPD1ba2ezOIjWIFCRFv490SQuCnhQZ5N06znq3hv+ivjMa5V+HUJWXjEJmsZxl6DFRShioU7LjoxQD0koHh4mDWsYQMcgnhp5Y9FP+NF1IIQbm0Cf2uJP5gikrNVkaqU8ilmFzaUcEpkUTOaqavQ0coFOqxHw7E/p1joU6nQ6sBP25kzJ1ilyzJZCpF+Nx6DjkhwUX7PReXnu/grdcaoGlAenRd6vqZSdMhZKL8Xc1nr9klFzvFRuIiijtvJRMmCU4pgbfe+hV7az/sIos4EYIZu8jpFWLelZ1R36UlOs47w84DT/lI0Ex/ZTRbWpZ2O/balWk0uWipo5LtWLATIYStcTjHzVjPrTeZOOtUK6mUisnYMbZv2hZHF+oaeQOQRQF//bWF8Uc0ImkUjLFMcn1TOvCbZUdLqLEtYeYlMQ4aY2TGcelJo7NOtjHxqI2YyzM6KIdbjVqOPVvHtKlubrvPT7DCyHAObosdQgjqqSRMgGgiQE5OZ6HI7uyTf73J6cdbKNudQq+TmHBMNQP66tGaFDYYl+KMFZORuXfTqVVFp5M6cGY77DJCam8y6iUDGQ3juPz6NbiyU4TCgnhCZUeZgl4vMWm8qUODuc0nWVpKS3RkOGV+/rSIOx5y89p7AUYMMXDKsRZuvcbVhsY6+xQbdzzYwpFTzZzbzQjpx4uCnH9xzzdAhowaRENFE5lSLiHRyq7ydD711osujj51DQ27S8lJ9UYjaQkKPxVsJ5sCCgK9+er99azb2sCuckHvgc2s/zIPizk9RtwacHD6xQ188GoOsiwx8xQLZ5xsprY+RSwumHlxhKjPzAN3df09Zp5sZf5jfjYs6s/UdRsY2F9DeUUSj1tCE8ih4G/iI17hpoFqdHEzeowEwipDhv3zCPv/if07x0OrycK0SYLdlQluuTVOcfO0NuEeSUAgpKAlj0VP57JIF+f27BoOnQqZOd3n2q0BhYH99G2NT0iP6H77S5g/lif47bMsCkPD2uoFo2omQ8nn8YeXkZMbaBuJDkdU7n/Cx2dfxgiHJCTXcsK+KNXsohf9O5wzJFqRCqq57+YcvvyhGlXoSMR9B+SLpX98SWG+lpvubSGZEgzsq2fbjgSSoseACbNkxVh3OO8+VMubL+/VSXDnsZutDBDpicYUyfQ0CRJNjk08/YidDZuTvPCsoFXbiHbIZj54ysHwwWmE9rz5biaNs3RC0WZlanjrmVyuucPN/JszOXtuI2ajxDEnKeyo2MD2+o3YWgZRQB+SxKk1bOWoU4JMP8xCXWOSYEggRaz0ZTjLF6/ssQ+EEDQ1NuBtUYjF1C4beEv/ioKssFb3E65kIVpFpa4h1QERu79V1iQ57UxBMqnjsXsK2iYZhRC8+HYrvcdUY27pzwgxEI2kQSBoxcMWVjJUjO8kgKuLZrCrIkFWZtcTWbsrk4webqDFozD7mmYiYbDbNZSVbeixHwDiMQnV3Zd+9AcpzSe9k014pHqyss1MnWRi6pedr6HFo2DQd9+jGdhPj9WoxxtobuNHLhVD2Z1awZJVcS6/Qctrby7G12Ak5Uvy3qcBZp/dOdf4fUWU0cMNLP4tRYJY2yTJ300jadCi4ejjNKxY/SfGiPI/hv78X9n8tFqtXHPNNf/4mU8++aTt/3Nycjr8uyvLysrivvvu+x+5vn+y4uJiVCFIaMPk53ZeEDvKE7R4FfRaCV9re9JSkKclkUyTtb/3Qh7/+jLIzfPd/Pi1jsLWkZ2S5NzgcCrKvMjZu4nW5HVafDWUI6NhG2s7oAQEgvoGlb6hSVgkO8PEQZSxjlpRQRa5KCgELJVMP1Zw6w02zrg4xOFTTHz3axSD7sAWbWG+ma1bA9TWp3jtyXaMliSlk7C3n83lilua+eq9wjbfzLmuiSvnOHj6uSj91RFEiZAgxkgm4bb+weKvXMy7q5xfF+/AEHeiyEn0riBP3Wnl+5/NfPt1BScdmxaEuPuhVrKqp6BSS4RQ92qPtgBuj8oJ59YT9lnRoGEwY9tQNAD9GUm4tg+nnL0SjbZn6IZ9ZjBYiMcFLR6FIQP1vPt8Z7GInz7N58rbmnnrpfQ17qlKctJZUQb2k8jIlli6Ksh7C4MU5JgxpFKYW1wU0gclkuKb737G40/xyD0ZFOVrWb3By8OP15JdOYiEroGjTmmmpj7Fhy/lcd1dbh64PYtxo4zEYiofLAyxp0LhlGOsvP5BK40bCimM9CdGhMw+rfz8ZTFnz20iL1vDtZe2j0odc7iZJ1/2sXLlkh7v5Ew7bBofvP01H76Ux6zLGxg2yEB1XVr1PStTg04LazfF2F2p4bNFCSRfDrm+yexmKyoq+fQiEz2eKjN/VVcxeO8YiqAj6jKzeTRnXryRbz7MY9mKJNZkTrfqxDkUkiSBM1TAHQ/8whFTTB14b1VVcNt8H9VVEjq0BPGBrPDucxamTTYzaHIAk5H/K0inffbvHA9Lepew7I8qsvISPPdQDgZDuiipa0ihKFBcqOX0E2289XGAj1/J46FnvYw/qpoZx1tZuCiBZudoCmi/f3bJhS04hWrdci65MMGX72ykVOkYH5MiQaVxI1MGCObfksNRZzRy4eV+5pzvoCC34ytzysEmDpmoo/mPVpx005B0eunbW0c0qjLvvhZSCQmDXtNjlNM+e/yRJ8hV+9BCI6pQu0RuAegsCVasjbPg1kwef8nHsWfXYjLKSHI6uelVqOO0S1vYuKmJXdu1aJp6ETPX8eJbUU49rvNoiRCCDz4L8v4LeelJg9ucnHhcjBnnN2NrLkahiUL6Uq5bS05BCo0+wa49CfqX6glHVAYNktltiDNskAAktpSFGT3cgFmvIUUSm/2/Hpvb32LRFEccaubDl3K54hY38x/3cNeN7RQGQghefSfI1nUGNLTQQDUOV5SB/dKxUa+X6N1Lx8tvt3L5fuNskEbFPvC0j+cezOaoM2rRaCAcVjjsEDOPaKLk105t//B+bvLTAgKefjbG2690z5c2abyRjz4Pdmh+QrpRH4n9M39ix+tU0EladostyEImi/w2ZK2PZirZwXAO7vA3uRTjpp5C+iCEoIz1aNEyWJ2AsclMvoiwh+3UspshYjwJYmzmL/IooYhSZElua5hu5i+GiQkYJCNGYaaYUgL42zZDezMIIyYC+KlhF5kij8KWCagtKjZ2Uiato68Y1tYkiogg7pw1vPG0jXc/DrNixQqOPvroHvniQOzfORb27duXxiawW1NoBdSkyjsV0imRJJC3mRuvcnb4uc0qoxjSfJIC8Y+iJqqkIInumxQqKpV5v/Djp3lt9DPzrlJ571/1fLSwnFRC4c5LLTQ2d13QAJx5so2HngxQxU7GS9NQEwdWiqgJM0M4iB2OX8nN0jJgRJp/r6xM5qHbTTzyiI84UbTGjujoZAok0X3clZAwYMLV3J8qeSsDxORO735Z0uBoHsHy5Ws4+rD2Y5lMMrffZOGWu36lxD0NhRR12p0MP9jHo/Oz0Goligu0nD4zwm7/VpIigQYtKRJkkY8RI6rZe0DF3co/f2b+jXYuubGZWTNs6PUSD9yWSd/eeprcSS66qoaX3kny8RcB8nK0+FsVdpQnScTTo4yJlEo0YkcRKTR7Uag2ycmmTSprl2Vj0EtMPL6G/AKZyQeZURTBfY97CEcEzyzIJn+/9+HgAXqqalMMGWjgmQU5HH1WHc89mN3l6KNRL7HgCR/HTLO0KRzvs9+WR6iuTfHj94uYPn16j/xQVVnZxqlowc7KlQqBoEKGS8OS77MYNH4nzZ5mhBCYsNCXoW35ee/UMMIhD9OmprjjemfbBI+qwqdfhxg73Mhhx7fg98ogq0ydouW2G230L9Rx0xVOHn02QG521+tXkiSGDNSxPlTGJ6/mMGaEkZETPBQEBrCTDaxmMQ6RmW504kWHgYM4kiA+ytmEVkqx4o+/mDFjRo/8cKD27xwP9Tob1bUe3v8ohrN5RBvyXBEKW1jFIMa080qnQNT34+dPNhF1VnHvTV0j0l5+t5XT/sb/ffQ0E2OPcqNNWcgPppG6SZHAb65AtfkgpSPX05d7H9jI+wuD6PUSbo9Cy7ZcBkensVveRO9+bqR6weSDa/lreT1adwmSokPJqsVeECDTkESnkzCZJMwZUaLxnueG8XicSLgKkwGiUbhvXiZPvORj0kFGYl6Z5vq0ercsachKlkBzuwDUbrbyFz+hw4ABE3GiyIYEF5+t59QTXEw/TOW5FxsJF25k1aKcDtM1W8sSPHxH1/QceTlaPF6FGbPreO3JvA7N5E3b4sw4bwfL68vIz5V5/Xknhx3Sjpq++iI45zI35V8FSSZ6DgoRQiDLSUTMzOwrvbz/amaH2ONuSXH1TQHyMsy4LCqxzdkE3TJPPO/mqQc70wLF4yrf/xqiqEDHj/8q7DBKL0kSV852snRFgppvCtunAiUJJ1kMFmPZxWaGM6HDMY3+Xjz49Fq+fr9z4zEWU3lvYZAlf0Uw6GU2bk1wzBEGlq+KYzV3LRTVnUVDOgpF37Z3l01yohcGckURn3+5h5kndZ1z/7os0omqbn/buTuBGjN0qJlNWLBlJvjktTyOPcNNa72NZBI0OLj/oQCyJHHO6Ta0WglVFfzwW5pS6pNX8/FfpzDqIP8/fhe9UeWFx1xMPqGWlEgRj8cPiD6xO/tf2fz8d7b6+npkocEbivHnag0nH5sOxCtWR7n/SS/9+ugoLtCyYnWMRFJw1FQzRQU6giGV/XtqZ55s4/7H/RhbBnWbTFk8/Tnikh389scK6nZn4EoWoshJkjkVjByTJJZMUr4yB2ewvaj3aGrRom9LHLSSjmFMICJC+GlBQsKeleD153K548EW7r8lkw8+C7JhS5x44gBHeyU9GS6ZeVd23XQsKtBhMEgccXotAKGQyqzTbGzarOBvMlJMJvVUMZJJSJKEoqQV8Z591EUsplJVm8Ji1lJUkN5p/3BhhH6DVWxWGxdf48OzuZgsKQNJSFRQxkgmdroGRaQQmY288ngOK9fGmHVeFLnV2aHx2eZvyU59bRap7ANDtQghEQqrPPq8j4Vvdq2SW5ivJTtTw56qJKUlOkpLdHzytouTz21iSoaefqV63nwmg6ICLdt3Jrj7gbXsXpWDrOi56Hwzt9/gbDtWcaGOk462ctzMMvZsieEP6thaluCk8+rR6STGjTLy4cIw9z8UwejtjTZmJ2UMELRFUeQAHkMVibxdfPmOC6dDy+P3ZnHhNU1tCnsAvlY1TeRcsa3HfnA6ndTWp/jh9zDRKMy9wNm261jXkOLaO5sZPdxAxS4N2XumopV0lLMFJ5nkS+0vfBtOCkUfNvEnfcUwDHQMpC41H/9qldFTtmA0gpFEtzyxSRJo0dJCI749LiYf7eb2eWaOOdyCz5/i+DO8JKpKGCv6p3cGhcCntnDVDet562UZRRFk5qoYjV2Pw/yn2+Dhg9m8uAxJruOg0Qbe/TjEk89FIGxDEjIpo5sLzzMyaqierTsSHDzWRH6ujn69dbz5GpTSGUUjSRKZ3uE0Nq3j8NO8fLFoMfnJ/hgw0YqHFhrJifVi89o6Nm5OkWExYa88mM+fc/P+B7t58RkbBXkannjJR019ikRSpUKzmVHK1E6xNikSxMzN/LXGwG0LWrjlahdvvB3nx58TvP7a07zw4js99oWvxUee6EuEME3UkE9Jp8+kRBJbTphnF+Rw83w3B481MfssB2s3xvjxtwirfujVAZVYU5fkpPO2kmGT0Go0XHytm+cfyWpLciMRldsebOH46Racjva/GzfSyJhhJqoXG9Eg4yCDwl4Ka5fmsGFLnHsf9/DAbZmEwoL3XshDUQTlFWn+q359dMiyRMDr49evyrnrklt67ANIo5Wemp+NRiPz8mM5PPu6n+ln1DFpvJFwRLBidYy6WkGq1YEOPwUOKz4lwLufBrhgZroxed7pNuY/4WXt5jgXnmknN1vDX2tjvP1xgDuuzyAYFMgaiRavyonnN6DVgD5DItjkwfY31K0QgkrdZqzJLCx+F03Nzd1eu9uj4LB3bCztKE8QCKkYDf8sGrG/aTQaUlKKPmIYldI2WhxbSMV0xGNp5N5wDu6APoM0r2OcKAD1VGDGSonUTtdglMwMYSx7xDbW8jsSGnIppJfUPnYpSRIushkgRrKbLQxhHAbZwGZ1JXmaPHIyIUEdao6PDTsFrkQxAxnVhoDQoKGUwTSIKraYFpPjMoCsMmiQxKt32Rg8QM/8x3wMGNH9aNh/qmk0GnJzNGgliXgqSa2yC69opoi+GDDil5ugsJo3nrd1Ep3YtiNOSYlEs38rrtYsPDR1ENvZZ6pQCcpejHS9FpMigVarctUcZ1vjE9JTHXNn25g728bRZ9by6As+Lu4GkQ2g10noUmYUkqhCRSBQVbXHyDCDwUhT5nqevi+Ts2e0b9iEIypnzfaw8i/olRhLyt7El9+HOOW4dCN2+CA9cbMbOuu8AOlNDAeZ6DHgVLvf9HSQwcadKpP/xql8+CFmRo0Nsr3sZ0YPsjIiN8XAvvq2Rsvo4UYW3K9wz/1BjM39sOIkSZQqeQcpfQA5eWDIOCEU5j/p5b3nc7njYS9fvJ3fVqTnZusYMFDLpAw9867MaKM/8foULr+5mfPPtHPUVDMffh5kwYOL6dV8WNsIbJZTR16OlpPOq2PCGCNvPJXb9h0uvzAds86/qpHP3ypo29DeU5lk4t6RW0mSKMjV0hpQO6Hgv18cZtZpdt57Gw49xsMls42ceKyRUFjw1ketVNWmiCdVfP6WHvtBq9WiSMm2czsaR3LsaetZ+F4GTruMXWejQJrU9d9KOnbtkIiR4KEnQqxd7yMalrEYdLhDIbJEAbnhoeRJaVqnVVUtHPHbBl593srKdVESioKqds8z6A+mGDlWJhoTbN4eh7ANI2ZktMSIYkVJvz/p04bKzyCHIWI8oew/Wb16WY/98J9kA4YM45lXv0JKmHDtJ0C2Lzf6u6CeJEmUKiPYJZq55MYmXn08twMl0PJVUd77NMCvn7ZPUqRSgqtudzNnlp1nHtFRKMn4tQ0kSzZzyw0Wpk420uJVeObFnSxekWLRW0VoNBITDm+mODoaWZLpp45k1dqfuP5qK/fc6sTjVfju1xpiUZg8wcCQgTk8/qKPV99rZdRQA9UOhUZPz9HfoVCInEyZu6/P5oyLG1i1IU5VrcK7z2eydZOX1noTrcKL428ibUmRwEMDgxmDU2qnsggkPHz741puvEohK1ODPTPFJXPsnWiFdDrpHzkdnQ4Nd1zn6tD4hDRNxktPurj2Ui2SwcNzb/h56lU//XrruOx8BwP76XngTicn/FWGw9AN4KgL27FjByOHGahcnU35by7GHlrOOWcaKC2V+X1Jil9/VXDVTyAor+XwaXqWbDbQh6H8+NUK3hwaYvYsS9t7JBBUmHlxA4X5Wk44ytLts33z1XbmrNiD1Te6w8/NkhWE6DBpA5CyeHE5Ze58qIXbrs1o22hpaEox6/IGAoEUVTUqOdk68vNkfvojAkhMnHxkj/0Qj8fRqaZO4IghjKWM9axam2BHeaLD+xvSuf6r77YSDKvE42oHaiZI57kPPBYmELDQf7+6KkmCPr20/PBLHK2nmETSRz9GYJecqG6Fp+/cxeNP1mK0J4jEU0ydbOTqixyEIyq9i/UMGCKIbAt1EH3bZ4pIEVRC+FtNWMwyLR6ZSCTy/5qf/xstmUwiyzKpsIl7H/Vx/HQLG7bEeehZL/96Na+D6EJ5RYILr2niX6/m89GiIDNP7hjss516IilztwmcXjUTCcucOVNLXYOXguwwNpvEKcdb2nYyr7ilmR++/x5XqD+2aBGhrO04ha0TibhZsmImvXgbxR6+/zXMh5+F+fZbhVeeczL72iYSiRRut5vs7Oy/X0qXVtp3DIlYfZuyc1d26MFmBg/Q07e3juNOa+HN+3pTre5Gh55a9mDGhpt6MkQOOl8Bn3/bwsyTrRiNcoeHP5EQrFgXwmE0MvrwWjKaR5Ej0iPZDVQhI7NHbKOEgW27PDERpSl7Fc8+aEOWJSaON2Gw+nG0FnR5rQCWQC+yJ/S8yAUYOnQYv/ykEktIHUZuO31ugJ7KmnTzE2DIQAMancrB44xcep6z7XNDBhpY+K6Bude7+f2vMLdc23k0TauVeOFxF6deWM+mrQlkSTDnHDsNTQpLVkRZcK+gyHN4OsBKQDyHrFgpmzRLOW3OHu67NastsA8daCAro33dCiH46ocQFjNkZhV2Ond3VlpaSiik8sgzftb8XNyhGVOYr+WT1/KZMacBk0lLgASSSPPV9pM686/oJD3Foh+7dKvJFPmdiLidyULUah0VlGFlTxvH2f4mhKCBSiQkHGQxRJlIqjzJPddv4WZrPeGAFluskH5Su6K4JElkkI2h5mBOO3cZU6eaWLkuyvgJ/6/52ZWZDCYSxDEpeh57Nsh7L5nJa53YgTv1/WfKiLoq+OSrRnKzNZxyrJUMlwab0r1ohFVyUL5b5eN3HKxe34xvTxMGxY4VByUMTHMeN/dn/vxlKBpBvmTDEreh1PfiossX039IkmcfyGmLIfMf8fPWi6soSYxsE/8JCB/1zrWccYKG4kId339UiE4n8fJrMQqV/mzZWNZjPzQ3N6NBS5zo3ti2G4uwtyknQ7rxWZe1glfvtzFqmIEf/1XI8lUxduxOsHJdjM/ezO9UiFbVpnC5NNhtMllODRs3KYyYUkfvQiNok8halcsvdHLKsZ0TkzNPN3LFn2vJNDhI+GMUFmiQJInRw41Mn2ph5sWN3HFd+vo0GqlTsnXpHBPL1rVyxJFH9NgPkEaxFeRpCUdUHn/Rx7KVUVxOmUXfhXDaZT58OY/iAh2/LY/Q3BKif6meIf0LGH9MLRu3xLnpigwmjTeSUgQ3Xu5k4dch/K0qQwbq+eq9AhqbU5w9t5HP3ixg+OB04ppKCd78KMAjzywn1DyYnGQfZDQE8OLP3sKtc3Vs3elnxY8Kz78SZcYJnf0F8NZHrdx3c/u6bGhKMWtuA6FwitI+3YvIdWUOpxOT10KGS8Nnn9hZuSbOK/cWkhXvOpZ4aMRLMyHJS1huZZzSNaqqhIH4aSGliVCkdM03Z5OcJESclEgR0fgZqU5ij2U5336UhdUi8/wbPup2munNQLzaOgLGCHLURoZSgCzJ5EslJOzlbFrt6lBYNLlT7NyTYPbl//dGPf9dze12M6CfjpxsmT9/h9xMBXezl0qtn2OOMFHTFOWxezOZMKZjYSCE4KFnfTxydyYXXtZAfutkNrMKq3B0GOcWQlDnWItVm6KhtZwipbPoSQXbyMrUcP7ZZhqbU2wpS2C1SIwfZWwrhE862orBAD8sjnDtpV0Xr9/8FMYQzEdHM16aQJs8IMRjdr6LsSOSzDqt40aExSzz2XtZjDikgYyaHNRAJrfetpRAQOXs06yYzTKHHSaz4pNKslO9O/ytIhQqKWMwY0kQR6F71JFAYLfLnVAyvlaFonwtwwfp+fCzIM5amZVrY7zyXiuXnedg2CA9K9aGsedGmXbybjxumYICiT/XhVm5SsWoPbDcMByFQX20fPVjhGsvcXZ4ljZtixONqdx+Xcd8O8Ol4b0X8jj+nDqOOczMBWfaKcjTcOPlm8j3jyUpEthdaeTknuok694o6ISSG9hPz0XnOHh/YYDLL3QSCCps3p5g5ND2GF9Zk+wwYg/pxuszr/r5+JV8Fv/qRbNhKu8/3Mi7LzWDosUvK4w5CAx6CUXpOQ3CJZddyvXrrkMoI5AkCbvIIrhlHFOP/4ui3gotrUa6z8ohJRQ8O/L4bnuYAYynl5RBQPhoZRfF0pgO+ZuDbAy1k5l5wR988IYDq0XDj7+HOfbwzjHf61OwWmSevC+bJ17ysWR5HKvnUGrZjRELCWIMYESXvItWyYEvbCShre+xH/6TTKQEniYNyWQS537objf1DOOgLv9GkiScqXz69m7m+HPqGDXMQIZTw6r1MXKyNFhNErc/2MKEsUbKK5KsWhfjhKMsnH6ClXdfixNtCiMP3Myf32S3NYfycrS89qyBDz7TMHRyHVqhxd4yuI3PV5IkskURObnpZn5mhobzzugIjpk6ycSlNzTx5P3ZBIIqD7/Ycy0Eu91OfZOgV6GOmSdZeOZ1HzkuHVmZGu661cqlF8fY5d9EXzEMl5TOPYQQ7Nw7fbF/4xPATiaicgx33L+Fl59yYtDLTBrfGfyh06bXd1cUP0IIdpUrZLq0HX72yZdhnnsxSrBVpjGSRBvV8vIzFqYcbGbdphh3PNTCKcdaOfd0O4rRzQUXX9ljP4RCIYry9ezWxMiJ9UHd04uPHmpC0cQxKnaKyEAgSGkFTW4V7V7ByELPRJ6bv41nXmhg8CAZfyROdW2SZErFbNJ0ovjY3wrytKDrWvDKjJU4UfSkc8ioCENeNW8+ncvn34U44+IGDHqJ1qCK16eg1cC8qzI55CATjc1JnnnNT2OzxLwrXagHgPzU6XRd0tbIaMggh+qmAEfPrOf6y53MOduOySjx429h7n3cy+P3ZBEMqRx7dj3vv5iX/n6km8E33dVK/XYnGkSHSeEgfoK+JC+/EUUJ5ZOHDfteAURZ0pATGQSRQahCZRvfU1sOn76roEqtGCxJ7rrdxN13rGGUOqUDb7gQgh1sxJJ0MeEwDzqLQqRVh8/nIzOze9qvntr/a37+/8z69euX3l3HSGhPAYedWofNKvHOc7md1Gb79dEz70oXN93rxh9Q+eS1jqjAzCwVn9ED8a4XSkBuYfWmID8vV9i6tKTLXZwHbsukoamJ8aNqefOD7dx+g52HnvLg6fsrqRSIVhdO36A2ZIciFBo9MW6eH8DllIh5dZx9YSuHH2His69TB8Rzd+ncWzhv1vc0NqfIy+l6qVbWJJk22cTPv0UxuQeQrfamXtQQJ0oImWwKSRBnC6uwRhzcMz/M2JH6Dk1ERRHMmtuIaMonMzGeBFWUS1uJiwQOMgngp9icQ1D4WZv4mfwsE8gqvXqrvH+PlXH7Eer36iXhr+s+aVZRUUXXfFrd2aGHHsozT0nE4+p/4YsUR01rT55VNT3acVE3CIwrLrbiDcW73b3rX6qnV5GOonwtFdVJPlgYpE8vHT/8oJLrOaTTzpIsyQxWDmLz5hVYzDJbyuJ89HmQ1qBKizedTNusMtfd6SYWU4nFYcqhPR9t7NWrF8FWDeee0RGF1nZ+WeKai53864sgtfbd6AP5uOi+0Z5NAcn8rYQS1cQbB3ZQrI6IIBVsZxgHsZONuKkjm47iT/WmLRx1uEJTs6B8fQhfqhmQ8ESihCMyenTdCuFYJDtSwkxVXZBeRTrqait67If/JOvTrzdxYvh9Ei+9kqB/6yEdimRJksgJD2ZDyIuTTKqqgrwfauS4Iyyo2u5VOBWhoNUK8nM01FZrGK2M61R8y5JMhnsku7Xr2n+GBr1B8Mlr7ariAHff4mTyxAjnX/obqZgGV4bMpIkaPrzFSZ9e7clTPK6yvUwli1walUCP/VBZWYnFqKUxWkMW+ehkiQp1OzpTgmxDBoo2ii/l44pLDBw6qR19c8gEExPGGHn/00Anxdk/VkR45jU/X7yd3+Hd8uPiKNdcF0Gr2vn+B0OXSrUAgaDK+WeZOHqajlvvXUbY065meuGZdqpqkh0oIP5uZpPMkGEDD3j8X1EF0ajKzEsauPxCB3fvN/K+ZkOMi69v5v0X85g+1cIvSyI89oKPeEJgt8osWxmlqraZlJJGkC540su7z+d1iIFX3trMwtfzO3xvrVbi0vMcNDanWPTNdnZ7ysnL1jF6hJabrrXsfZ/YeeTpVt58XceCx1u540Z7h1H8F99uZdvOBPc86mFAXx27K5M0uxVavAqxqCAS7XmxD3D9Ldfx/C2vEY5FaWjSc95MK089u5tUfa9OYjVxEcNNAwopTj0PfvnegOzu+t6kEeoqGU4tGm/3KaIRMz65AXQJjIqZvPAwFn6xk/m3O7l3XiaffdZMc8aPzJ1jY/AAHes2uHn7vW2Y64fhSObT1CwYOcnN80/YmDrZRHVtkuNnNdDcIHPIIYcckC/+E6yuro7hQ/T07a0lHovy3otFnHymF8+aQazauJYZJ5q54Oom7rjOxcyTbBgMMjt3J3jwGS8TxxkZOdTIoZNjLN8dwJoZYWfid3J0OeDNQTJFSGbUcvXlBs4/q4D+43ahIYzTPxAjZsIEqTduwat4yVb1XDjXR81uA9pgNugSJG1N3HStmQvPsWIyScgS5GZr+fG3MEcf1nH8PRhSue/BMK7wOCo0VZQrm7E5UyiK0mNBzNq6tTxzrwOvT+GlN0P89kcSk0li9nlGTjrGzPHTzSx704NTyqKo+VCeuqOc+Q9XIrRxQgGZBNvZLZXhUHMopi8hAtSxhz6kc9n0JJO7W3oAj1zHnPM6o0/e/STAzJNsFBdqqa5L8fazaXTtth1xTj3fTcATJ1POQaeD77/zcPoMLffcaueEWVFQteg0hgMSPRNCQ98SHVt3JLhyTsc8751/pRuTXZleL3HElLSy8BFTzEyfakGT1YDqU2mxb2X+tWaW/Bll0jhTt2OQM46zcvrFDZx4lIW5Nzdz77z2OFy2K0FdY4qLrm/inNNsZLg0LF8Z5dtfwjx+bzaZGRocdpkggqxUL/CkgQZxdjKgtIaifC1/rHb3yAcAo0aNIiMnyc6GDQwQo5AkCb0w0rtIz5fvZXDimR5iqyOdOPggzblowQ5CZjBj2vhw66igD4O7PJ9RMpOld1FSpOWmK4zMvKSB/n30bfoDAKGwypzrm7jtmgxKinU8+2AOl93QwpryIF61md4Moo49XTY+95lBsRLA32M//CdZfX09zuwU7mbw0EDW3va2QCDT/fOjxLVMGGPkjusy2Lw9QSiscul5DgIhlRPPq+f46Ra27Uzy9vtxsrVZfLjTzNuv+2gJRZGdO3hxgb0TKg7gnNPsPPN8jEhZX+powEWvtudBJ/S0+LoX8PL6FLyNBgy6dF5SUPBPUpwdTafT0ad0LAcd8zV6ncSRUyxs25mus6dNNnHTLSEefTJFVcs2dslRHGY9BkuKVEAlI9L1eRxksWxZil+WRFCCFqrrUowb1fEzF5xp58lXfCy4tTPI4LufI4Q8RqLxdC0shOCiq3ys/TmLrOBBWCQduULgoZFzL97AVZcl+OqbJImEjnseCGIxy8SVFBfOvrDHfujbty8bt8aw5kCyOYFO0pNNAai0bV54tdXMPFXPO+8mKdyr4yFLMjnBYaiBIZRV1CMN2EifEh3vPJvHjt0Jflgc5uRjut7M/nN1DCnUdX8lLLUSFS6EUInY6tDlN/LlBxlotRIzT7Ix8yQbiiJ47nUvn38b4dsPC9tQ9GDgmMOtPPKcl4rqJFvKP2Dmmef2yA+yLKPKSSJqRzTlbrYiIzOOaUgN8O6CGl59oYqELojZquL1K9z+YAvHHG5hQF8dk4+vJcOhQ6/R4vNItHp0JBQ/gxjfdsyEiLOLTbiaNZiEAR9NDPvbqP8+q2IH2RTSj2Fo0IKAeDDK3XesRDZGWB9ZRo4oxIaLKGEaqSabAoooRYmkWB9dCiJ6QJzY/2T/r/n5/zMLBoOYrAnigShNiRimNcPQTdhGdlbXt2r6VDN3PexhyZdFHSD8Qgj8wRSJzCqUutI2Pp99pgiFVF4lc2c7+GhRsNsGmMupQVHh9utc/LEizPe/RPj9ywIK89OqhavWx5l7zTJSuw/CKjlp1JVjdSYp7aUHGV7/l52Tz2lhw8YUQtWQn9/12HZXVlBQwJixx/LI8z/z1PzOCz4UVtm6I0FJkZbTZzeRGR+BQBAlzDAO6gDzL6KUalFOrD6Xk07xM2REkMMO01JTo/LNd0mMTYMwJhR2sIGBjKJKlKFBS13GX0wcruHauX7sNpmb71P44CULhfnaTlD42vokmzYrGKjptulWL+1BuA+syHW5XGQ4ZVq8Ck+94uORuzofuzWgsHNPgiH7qWb6/AolRdpu7212lobUP/Rh93ErPnBbJqOHGxFCcNTMWprqLBRLXe9EGSQTtdUSc+c1IcsSc85Oj5QuWxnlqJl1BIIqhfkaxo0x8dPiEJs2rWfgwM4Ik66strYWSaMy5eDuIe/DB+n5ICXIHNhE7RodiO7RJAKB0SihswoqU79j19jRJi00BP2IpJ6hjMcgmRgixrPN+jMJ6y70wVyErJCwNXL+uQZuvjYtnnDYCU1Urm3CTX1abZRpbGddp9HT/S3L5OD6y7Tc85iXrJwDa4j/p1hVVRUGjFii2Zhjtm7RQSUMwE8LQ6TxNDZs4JuffWBPobYonVSIAXz6ai46y8DuqiTZ+iykRNfHtUoO1JS2LXkK4OPIaYYOjc99dsShZr75VOaMixvIydPwzCNF+yUz6efp6tvdRFJxooQxGnseB5xOJ1pTCnu0iBCtBCQ3gzmIPoet5/qrotitMjPOhXffT3LWqR0FKXbs7nqD46FnfSx8I78TOufow01cdlmSVx618fq7fubf3vXmybvvxwiF4ekHTBw73cQ5lzeypSzepqR+/JEWXn6nlelTu+b++/zbIL8vXttjH+yzeFxiwdMezjvDzgnTOyal40YZeXJ+Nvc97mHIAD079yR58eHstvfn1h1xbrq3hftuzuSg0UYmHlfNMWfVMX6UEadD5o8VUTQaqduG7zUXO/nsmxAbl3fejAS44Uo7b3xQxwuvqyz8zs+0SSY0Wolfl0SYeZKN1T/2osmtUNuQIj9HQ1GBjude9/HUKz4isQMTwJo0eRJ3cy+DI2N5/IU1HHO4lVees3HZlX9gax6GU81BIGiR6qjQbMWhZJBtcHH0Ec38+lP3GwMAqiZJZhYoHqVLsTeACEEMuY3kBdJjgi4lj58Xb2X+7XDPwz5Gj4XP3ipsW3uHTYYrL7Jx3Myt1K2OkSnyyakayMxZS8jr7UZpdVHjldEKwwE1wv5TTK/XU7YrzrYdcb7/KO3Xqy43cNNdG/nuozx2V6b4dVmEaEww89JGhIC8bA3XXOxkzIj0xl40maDFtZnjjtNy4VkOdNoUW8oqyczQcOSUjLaifs4FRrIyWlm2dCWNTSqlvTW8cI2Fm+7Us3J1kpwVEymgPb8SfsHjD6wGQnzxY4iLZjl4/J4sLry2iV+XRjjvDDsOm8wPv4V59oU4ttoxhGUfenN67F1VFaLRKDZbz/h/E/EY28r0XHV9GFvLIBypPEKkWLCukoefrOa0kw0kST9PGkmDVtKSkSHwNdkpDY7ELrlQhUoLdWxmJbkUMZJJaCUdKZFiF5tQUSlnM/3E8A7vnZiI0GTbxtw5HYv+n34Ps31Xgvm3ZOLxpml99tnr70Qxe/tQEh7cviHiFXzz5i5q6+vYWa6km8yx0AFtBhUV5rNxayV5OVrqGlMdNoWb3Aq9i7t/hnr30tHkbs87SvvIrKhYxqzTBacc5+Sn38PYbd1vXun1EnsqE1xxSzMP3p7FiCHpuF9ekeD0i+pRUoJbrnLx69IIwZDKyL3TCGkRQUFFpUI+HfMjk7CRk6lj684oicQ/x6j9bdOmTWj1KbzmOlbH3ZToSwhJPp683IjJJPP4g3bOmrWKQvfkDs3GhIizXV7NIHUcu9naQQgsThSz1P161ESc7KnyceShZt5+Npcb721Bp4W+JXoq90j8uT7M/NscTBjTvqm+4HYnB/22HkOjnRYa0KJDEd3H2JZIkHgX3JT/z6CyZjOTxv5/7N11mFTV48fx953O3dnuZZdaurtVEAMTRcXC/NodX+zu7sJAbGxFJCQUpBt2YYFlu3e6Z+79/TGyuO6C8P2pIJzX8/g8MjM7c+bMzOeee+4JLe1yZJYv2YjVk4heMhBHAnbqSKTtjr3qcDUmgwFJkpq/s9W1ES6/uZZ3nkvlujsbaCy10tM9vsVFxIiyDX/2NoYPar3B4G5HjdKzqCieMGHqqSL1twETobgaNmzZ+/f5uVfd+O0mbrnLRd8+arp2639AdVFcXMjAvgZefDg2IvWme+pZvT5A/94GLp9i4YxTjLz+jpvXp4fJzgrTu6eOr2dq9jnaPhLUcMcjDei8HXj+pWpOO8Hc4vEnHGPijgftNDU0cM9tNtJTNfh8MtNmeHj6ZRf2Jg2d8mO/tdk/+Vg1L4EMT88Wo6jjlER2NRqY/lg2aXIeJkmNRnFy9RXr6D5s6AFtkBUXF0dFVZip11l56omlZDe0/K27pSbkdluZ93MUS33vNgc7eHV15KbAjJfTSbCpSUo0cP/TjdQ3RFr1wUQiCg897cTmHdBqdm1Q8ZPb1cfRo7ezfWcYa4LMtGdTW72mWi3x4Rcenrg3pcW5wm63XZNA/3FlhCOV+10PACE5zAZ+pZ8yCp2kx6u4CeKnu7Sn4zI5nAd1echKlFWauSTYQA4pdO2kY2AfA+dOtHL17bWkJ2kYNkjH5El6QmG4fupSdm3NJhiO4sGJBi3pdf3ZoVmLCnWbWeZTPHhx0UNq2TGql4z0lkey0jefAQxnLT8TJIARMz0Z3Pz5qSUN3ZVBrGbRfrcR/oxoXR5iiouLycxUs8MdIUFJJ4EUUm173wxFpZJISVK32NlMURTueKSBLh313Ha1metu+JnEur5YfxuK7FGcNKWu4+lHzRw9ysAXs9x7efaYcFiJjeIxq/j0rYzmH7AkSQzuZ2Du11pGHbsarz2LvIGVNLnUdMrXsGV7mJRkDbM+TaH/2Ari4yX8fj9m894Xwv+jlBQTMz/z0KNAz0XnxDV3OMZ2La7lmJFGxpzQgKW8H9vZQDYdyCC31fomALlSR9YpS2hfO4yquT7+O3c5nelFOqmxUV4SbFFW48NNvFVDSFPO/XdauWjynh/bzVfZ+OxbDzdd0Xo6110PuMn3DGUXW3EoDdiklo1jB/X4dE1UVxzYehWzZ8+moIOOu2+28Pp7Lt5838nFk+OaTyqraiJcdnMt99zc8j1/P99HKLz3dVbTU9Vs3RHa6854K9cFKeiopW/P2PdPkiSunGLjmmuDtJ4ov4fLrTBkgJEpZ+2ZunHO6VpOP9HCKRdWsXV7iPxcLZ3a6wmH97+B+8brz0NURdG2MJzY9mPKKiOUVkRAp5DSu4yN61Tk0aXNx9o1lcQlRKm3K6z7JRWfX6GuIUhtvYbzzwuilWMNI7WkJtFs4quZBsqrHei0EgP7JDePiIhGFerqJDrRkyA+4khELxmRFImIEmk1Cmu3sNrLyMFGenbR4Yns/673R5KK8grChNBhwKjsfQkPPbHp8QBpzt689/JK1Cl17DAvo4N3aItRyh4cKLnFTDknhcqaCDqDDHtZhldRYpv07BbAx4D+ez857dpJR2qyBrNRYsgJZZx9qpXhg4xUVod5+W0nF54VR1RW+GLmatKV/T+Id+rUCa1Jg7upiWSycFPLTu1aHOsj9Omu56tZXnQNeVi9OZx40ioKeoUYOVzLrrII3811k52pJRpVmjNj6/YQndprW3V87nbZhRbefsvOp5/KnHR8gIF9Wx6Dnn7VTmW5mnidmYqqCDlZWp64J5njzq7i4zfS6dFFT5dOOhb9EqKoOESXTi1PcqtrI8z72Udigszq1avp33//G/uyLPHlLC/339r2sga9u+vZuiNEkz3KJ29mtGhwdi/Q8/Hr6Zx5aTU/fpJFx3wdD/03kUa7jNenMKS/gXmL/Xt9bVu8GrWaNjs+IbYOVrduKraXhOnaSc8xo4wUFYe55Nw4rr0kdszISNO02Cjk7FOtfPCFm8ampv2uA4BXX3mVbKk9SaSxdYuBh55t5I7rE/lptpbnXili0c8bqW+MkJmjwBo13RlIY7iSoqIoBV2hobrtdZY8iguNPsxFF1h584FdpIQ6tHqMV3ETn+4DWUuKN7ash4KCSoJNRUG+n+tnxdzMVp3uBoOKaS8lcNRJheTXjUUjaegcGkThttXkanKwxDvwNCps376d7t27H1B9HO4SExNZuzHEHTckNNer0ajizNP0dO4Q+2/dpiB5OVq+fq/1JF9ZVli6ykdaroQ/oKdTvpbEBHVzx+jv9elhYO2GIDPfb/kbs1gVspVOWGnZ1pAkiUz7QB56Yi6p2VHycrQYjSo+fj2dFWuDvP+ZC69PYcGiMBml43CpGvDnbCDbLNOpg47vZkcOqF2YlpHP5ddspX3jUbEL+xKo0ZDi7YK7KJWXa1bQ7reRPQHFh7b9dppqdeQ1jWo+FqgkFankEKcksYkVpJKFU2mkhnLy6EqJtBm9YmQdv5CiZKFDj9dYg61dExOHSow7s5LTT7RiMkos+tVPdqaG919KR5Ik5v3sY9BvnV619RF+nCWR7e3W4vglSRLJvs7M/b4Wi5yLCjsaRYfT6SQ+fu/rpf7eeRdcw43XLuCNp9N4830Xzz2058J4+3ZaNhaGWq25t9umwiATjt1T5/X2EJMvVjG4f6zcQwcYue/JvWfSpqIgPh8kJ6q57OZa+vcyUF0bweOTyUxXUVGt8OEXbh5pY1OUaTM8aO2ZrToDXFIjBZ00vPZ+AL1x7yPl/kij0eDzqOnRRUfVphS6HF2K3iiTmmwDoE8PPW+9IXPtLav/lsgAAQAASURBVAtR7ElEXVYiRgcRcxMpNXlo0bVa51aDlqASaDEj6PcUg5e0lNhxIDtTyydvZFBZHeH4M+qx7BxKPAGKtm5t8TcpyRoSzHp8qJGJkkY21ZSSTeulSvyKF0fAiy1p/0cBHkncbg/1jTo8XoXJ52r56aefketTMTji2ckW4pXkVh0xTUodesXMFZdFSM5poGuBhpLSMBX1fj55M41uBXrGjjLx3fMdWrXb20md2SlvJxqFvV2X8/kUJFRkkU8hq0klC5fSRJfeIdJTNbz/mavVlPdX33Wwa5MVFeDdnsvM8mKef7nnftdDbW0tLkcJr/1uU57rL7NxyY21fPRaOinJGhIT1ESJ8twjNk49IZaLPy+qQ9nV9sh2RVFw+AI8d3syd14t496RwY131vHk/QnNg6xmzfMR2pXLqp2pHDt/O2pDiHBIhb6hHR1COaxgHvMXB5h0qoVnX/ST5OrXqv2+jfUU0BerYmu+zyLF0yM8il2bNrF9+3Y6dmx76Z0/stvtRGX4+CsPp56pZ968hTSUm9BGTYT0Doy2AFZDmLJSNckhS6uyeBUXhsw68nM0JNj2bGD0zP0pnHtVDVOvT2TMMCOSJLF5a5Crb2/A71dAX01SsF1zPfoUN/UZy/nyNRtdO+uQZYWTzq9izYYg/Xu3zJLpnzpRkBg9tO2MliSJof0NfDdnv6rgd2QUTYBNkRUYFBNBfLSn7faUSlKTHM0hviEJVYOBB+7agiHBiyvkZ+5n2eRktRwI8PN3evqPLcG4vR+JpOLHS7yUiBTRoceAS7G3WI4LoJpdZNP256iW1KQoWThoQIXU5jJ1AEbJjEbR/mUXxkXn5yHGYDDEpuRpLSSF0tBhYGtxZK/Tb+obIhRvj3L97XaOO1ZHXWOEz7/z0q+nnpR2Eq+858SWGWFz0xLSk3WYTSq6dVMx7TZL8wmpQa/a63TqlesCdC/QMe1DFzdfkdBmGZKT1Iw8SiY1qZr7bkviudcdLF8T4NyJsZC1xavp2VVHkyNCIBA4oEZucmo2KBJf/eDhtfecpCcacLqj1NRHiPr1lC9PxebugE4yYKeRakrpTO+9Px8ZVFNKE3V0ohdJUstF/7PIp4KdtMtXCMpOLprcspvvxLFmJpxXxTEjjfTu3jLIfloYoauUQDelP4WsoVopjQ27J7YOjVdXT2p6FI/zwEZ+BgIBqmoinHa8lePGmBlxcgWffOMmM01DeVWEJnuU0cONdOv82865Ppl3P3Hx5SwPtQ0R6hoipLYxcnjluiBdO2m5+b4GXnwkpcVIVoczyjVT63jh4ZajTE8/0crdD3iJlIXbnK4TUoIE5SAXTmo9FUCvV/Hgf5O5+vZa5i3y0a1bIgMHtr0IfVsKCzejw8j0T93ceo2txUjn3V58y8FVF8Vz6vEWVCqJo06qoWLNNrKVltPPQ0oQR2Ih9WV+enbVYYtXY4v/bQ0X9Bw1vo45PywkTcnGhBV3nYn7n2pi+sutr949/5obgz33t92WIY3YleE0sqliF7lthH5A8ZGWGyQl2cp5Z8bx0vQD2wTrSJHfPp8oEcxYceHY69V8N3bMv53sSpJEtnMQZaa5jBjv49tvZ5OuTUcVMeDTN9Ctd5ivX0vGZFLRMV+LX1u3193Tm6hrsYu7HgPrN0bgnLbLu31XmHY5GlauCfHaUykEggobNgdJSlSTmKDmyik2qmoiLFpaTiDQ9lSatkiSxOAhR7Fs5kbKpW3kSp1w0UCjq54LrqlFFdFh9eZglMxk142mfq6HGXPdSKhI7rqB047X8t6nLi4+J3ZS3WiPttq5/vesFhUqrUxm+XAunLKM9t3tTD7Dgsul8P4HQeoqdNgdYRJTtPgDsalN2ZlapLCeyWfKaJIrSU3UUlep5uz/1HDBJCtnTLCg1Up886OXT7928+rjafyyPMBjD93PZ19+s991odNpMZva3q11t3AErr+87eNVfJyaIf2NLF0Z4LrLbPz34Uamv5iOVitR1xDhtel72Q2F2Gj6fV1Qgti0/DNOsnLsGDPDBhoJhty4XHtfCkWrldBqJPT6/d/ZFGDx3J/IV/qDBG6Hhnc+dPDl9x7GDI+dxFuTggwaquPrr8OkKrF8SpQzeP+jQj58O56Jm5eTUTuixYL8ISXIJpZjMyucPsHEJ5/vpHGTlsRQTnNduhUHRdpfSfHHkeUc2HwcsGsqOfNEHQ8+5iE9Wd/m0iQA+blakuK16OpjrxvbHADqrFtQKWoU5ANeCuFIkJqaStAPub87GVm41M/kiXsuolx6bhyTr6yhX09Di120FUXhoWeb8AZkhg00k56qoWh7iGED99YxFiLaxtdx9WqZzkr7Ni9CSZIE9hSCqeX07Kprvm1wPwOD+xmwO6IMXlBJXe4ixo/TsLE4QnamAYdDxmKVDmjNz7TkrlQ3Sa1mNAFYSSTkNCMRy3OXbTv9umjYsKVLmxlvkEwYFQvrWEJHetCXEagkNaVKEWlkk0U+DdQQJkjEWsfsL9JITFBzxiVVZGfGRm9fMCmuee07t0fmzfedfPVbB/SHM70Y6ve+pndqoBMN1GAhnoDkY9myZYwfv3/LAaWnp5OTpeHxl+wkJap4+yMnF50dW27j4slx3HJfPcMGGlrVrd0RZcW6AA/+N3Zs21UeJidbw/23JXH6xVXk52oZ2MdAx3wNP8z3cvwxLdvssqxw0z31vPVcCkePMDPl+hqmnGWlW4Ge+59qpKg4yEXnWHC5ZK7+bx03X5lA+3Za6hoiPPWyg+8+M5Dl7triexRRwjRqK/jiewm3WyYufv+Pj507d8ZggsYGiXah3mxeuoZ2vRr5eZmfIb9twjRiiJE1PxtYuzHIw89t56Kz42i0m3j2JgNaWUcAX4vnzCCXCnbQoY1Og4gSRp3QRI8uLdvHWRkaTAY1FuJwE8XtbnmsiEYVIiHVb1OzJZLJoJDVaBUdqWQ1f04excUmlmG1RUlNP7B1YI8U0aCWiuoIBr2KR+9MQXNvbGPgtetdVNYofP75Asx1XUhQUgkToppSPDjpwSDUDRrC9SHWr/GjRY+Svry5k2fUUCPfvuGFNq6Bmhz5fDmrkTPb2C1blhUWLg6RgS22wa4SoVTagqljOe+/kUKcVcW9TzQy4bxKRg814vMpfDXLT6AmkXpHiC70Rec3sN1fQnLy3ter/6OZMz/jgkktN+Vpl6Pl2QdTGHFSBcMGGhk20MCXs7zcccOei1YTT9Xz1YtlpMqtN85sUlcx5TwjVTURnJoaDGYVW7dHOO6cSjrla1EUmPlFmJ6RfuglI9T+YfM8CdKUHG6bWk19o0xTIyT94SJCUAmgIDcPymrx55JEUmM2r77wGk+/8NR+1UNVVRWSBM/cn8KGwiCzF9jp2DeINc5J7246lq6Smf1RDnUNMqecvRxvVQYmV+z8vlFfil1bwQeP2li8LNDieXt00TP9pXTeeN/J06/aqaqJMKS/kZ3FkBCv4diLdvHdrGIIGaizBxk2XOKdh+Kbl8BQqSRmvJzOVf+tQwJOn2DB65WZ9oGLQf0MpKfsu60jK6BpYwPlfTEYZTrmg69OIamhE8VsxMje+13MSjxBAiRJ6Vjqh+Gsa2LUpPWtOj4hdh5/982JPH6zl7DP0LwZcHu6sZ3N7GQLvZVhLWdL4G/eE6YtVmy4sCOpZfax1DYS0l82I+jAthYU/nYdOnTA45HRKUaiRGKNtcY0Pv3K2+bj73rETlxlf5ZN787tlyZx7z0hQl4t3bvoSE/T4nZK+MpTSUyCFYuSWLMkmRlvJrYYiXP7NQlceG0tHm/Lb11NXYQ7Hm7g+stsbN8VarFb9x+NHmage1ctarVEIBjbvXPy6XsOEHm5GiqqFWw22wHVx8knn0VcvJ6SsjDZySaaFg1Gt2Ys+RUT6Ng4jlRPd3S/hWo8SYQJxdaT2As1aqoooQPdSZZa73aqx4hP08jxx2s485TWP1aNJhZkDz3bxOlTqvn0Gzdvf+jk1ClVhIKxn5NG0tJTGkwunfDhxYeXXDqRaDUQCUNyyoGtWTFy5Eh8gdioLYtFzSN3JmM1x9a3NBpgzbxchg80cuG1tZw4uZKRp5Tz5gwnFpNEdqaGi2+oxetr/dlefH0t11ycQP/eeo4/p4o33ncya76Xh59t4oxLqmlojLSYsrPbY/fHUWtb99uouD0URaHCvJZhw/Z+IhObXqpGo5XQ6jrQqVOn/a4Ho94GqijeKhunXVCLy71nZEAkovD0q3aSk9ScfqK1uSHwzsuJhNKKKTQupl6pxKE0UGnYRKHlJyJqHx3yNURlqdV7ef+1FPoMiBLWugngI1nOYsO8dI47q4bV6wOEQgrFO0Ncem0Tb7+iI8mzu3NVQf4tvVPJxkE9NUp5i+f3Km7qMpbyyrOxA5rfL2Mw7P8FgSOJ2aQhqgqhRU8jNUSUcKvHyIpMJSWk03L0rEpRM/3lVDavSGXYyfWYu2zHmmmnzunjg89dvPuxk1MurCY1I0pV/JpW34GgEmAXRWT9blSGEQvfzXe3+j3t9tI0BwUddIwbbWTsKDMTxlm44T8JjBpiJDU51sjJTNdgMkq077h/yz3sNu644zHrLOTaEjj75gouuyHEiGFqUpIkFv7qR/ldq8EkWUiWMrAQT1aGhmsvtbFwiZ8HfpvC0zFfy5qNgb2+1o5dIUIBiXK2U18HlQt68Pg1Obw2NR/9plEYHbEGc1Bnb55iv2SFD7srQmVDgKIihV+WRjEaVTxxTxId87U88nwT9zzRiMUsMevDTAo66hg9zIDTeWBTehITE/H5ZEKhvXdCOp0y3Qv2sTlcFx0lZWEG9jFwxgQL4yZV8O5HTqpqotTVR9lV3vp7BvDMK26cdmmvU9gqqyPEWVVYLermTtLBfQ18+MXeL258O8dLOKyg0x1YcywajaBCTVSJoEOHxZ/JxefEUbgttk7VrrIIP860YGnsgobYZ6SS1OirCph6n4vXXzHh67KYmqQV1JmKKDYsY73qZ1QoJDX15NnXXPz4RTLjLy2hKmcelWmLKc+YT/zwVaSareS5hjcv6xFUAvjSi/jPRRZ27JTR/Ml0tT/2Qal0YSwJIfx+GUUdPqDjwpFCpVJhtOhYuHTPWblKih37dktJ1vDMAymcc0U1Dz3TyLzFPmbMdHHqlGpKysIgK1TXRZhydhwvTnO0yjyI7Zj+/Vwvo4e2PPY3NkXx+xXU+1hPT6foibOoWi0JpCgK9z7ZyHOPJPLRe3GU1wVwe2Rq6qJs3xUiO1OH19t2G7ctRZu3kqjsfQmlZDmbnWwhqkQIG5xUVbDPDfCSSUONhiTSm5dJ0WGgjO2oJQ1pUjZZUnvS64Zw9IQGfpjn5eXHUvnwCzdrNwYJRxQ8XpmPv3Rz/DmVPHxHUvM0xoYG0Mh7n72lw0ATteTSiSB+DIa9P/aPXC4XPbpaeO7BFLQaeHmag77HlHH+NdXccFc9u8rCXHpTbYvp7es3BznnihoeuzO2ZE9peZjTplRx/NFmLGYVn7yewZvvx9q0qSkabrynjrsfb6C+ITYIY9lqP+PPqmTiiRaOHhFrt6SnaLCYVYRCChsLQ2i0oFVLPPjfZC6YFMf9TzXQ5+hSbrqngUgYFBlC7Dn+eBQn61SL0VsDLFkZwNpQwJChI/e7HrKzs5EVGWR1bEM1e39qF/Xmzekemn631qIkSfTrZWBIfwPhMIw/ykQ0tQy1pEGHHrfiaH5sImn48VKllLb4nYSUAGWJS3juidbL8FTXRvA0xjqbA5Yaxoxq2Xnw/VwfakcGWbRHITYiqieD8eFmDYvZqCxjrfIzuygiMztKvE0C9j0z70hlNllxOBRyszVotbFzjuGDjFxzWRyP3p3E8oWJnHr9DlYwn7X8QgIp9GJo8wUTraTDIsWjlwxoZSN2R+x7sqssDKG2z3WTfB2469EmKqpatg8UReHmOx0YGvORJImg4iek8fDgK3ZW/JRGgk2NWi3x0NRkPn49g/69Dbz5vpvyIgseh46u9McsxaGVdEhItGvXukNyb8Ihf4sLYrt1L9DRpbOOs08z8/X3fowGqUUu3369FXP3bVSzK/bbIdaWbtCUoeu6hTtvsfLORy4Wzk5gw/Ikfvg0nXmfZXHnDYlYzBKRsISOvWeVHiMJjq68/VAmO3dFiP5hrwsvLuJoPUNztzgpgW2F2/a7Hnw+Hy6XzAdfxEbXPnJnMgP6Gvnq3Szuvy2Fi86OY+IlNewsDbN0bjJTH3cg91hObcYSjO13MXasREa6hi3bWrft0lM13HNzEq8/mUb3Aj2vPJ5Kjx5qfNUJfPt9mEsu1PPOO1pOOCXKTdeZWqz9C7HlAz96LQOXW+aexxtobIqioDBysIEBfQwtjum/pygKi3/1c9TYo/a7HgA0GhUmk4onn9Jiz16OWi3jYe97DLhoajHyPaB1cPz4vbefxww3ErU0/TYoxQ5AvJREHp0J4GMVC3EqjSiKQlgJESKAbx855qIJd/wOcvKjrb4nu0WUMIr6wJaG2hcx8vMQY7PZUOusoAtTF64kkzySnd25756lbC12cu3lFhJsakrKwtz9sIN5i/x0k5PRSjpswRQyggX4lnp5eEUtlXIZeXJfMqQ0vElzqamLtrlWXf/eBvJyNAw+rpwRgw307q5ny7YQu8pjOxrnZGlJTdJQVhFusabk75VXRhjQJxaEs+Z7mfNpdouGwZZtQUaNOeGAR3QkJyfTqWAgBmklq1cHSUFp82o/QJggRiw0UtOqI2S3kK2SRG8Clkjb04pcNNK7v0z3znq2l7T9I0xOUvP+S+l0H1HGyKEGsjI0vPt8Gt0H1SEH9owgM0txsYXUiR1UHD4/FrScednEA6qDvLw8PF6Jiqow2ZlaTjjGTE6mhhffclBZHUWlgrNOsXLWKa2vRt54dz39e+sZf1Ylvbvr6dFFx6aiEFu3h2hoivDA003M/jiLs0+x8v18L6UVYYYMMOD2Rmi0RwmHQfeHDDzpOBOFW108+dRP5MpdMcpWAmoX3uRizjgdGp17/4xlWUFRQK+38PBjbx5QPYw/7kR+XfwroZCKtUtM9BlTQbtsLenpEo32KBMnWHny3pYnOKEwSCqJsceHMZuL2FkSJUUbQVsd5qGpKbw/001KoppfVwVajILR6STmfJHKK287eeCxOlSyhqhbi+fnbCaeU4VFr0cdNWKs702WlNg8giFChFoqyCc2yqSHMphStrGWn9EqOoIqL0NHwPQnbbRvF2uwvPaOm8uvu+CA6uJIYbEmkJUbZlvpWjoovdjIMtor3ZuXtfAqLraziRw6thiJHFZCeH5bMywzXcu0Z/dc6HhzhoP7HreTnq7ipHFm1mwK0fV4Jwvmz8fgyEUTNmOnHjsNaNHSRC06xUAkrg45qYrLJls4cXIlH7yaQVZGLIsCAZlnX3dgtaiYNdfH9x/uOTGP7bbcxOXnxzInGlUIhmDkyFEHVBfHHHMMj6U8iaU6lUjYw923xnPbAyEumBTH2NFh7riiFFOw5ZQRLVoqqiKo1RLvvpDGnIU+brinHo9XoaIqzMbCYPOO5r93+/127PUW2pFCPnvWqdv9PW9QatBJWk48QUKrhYVLfPzn5nryc4xcdIcamy2eK25uxOdVU1MX5YJJcZw8vvXFpNr6KBZL2ztC701qagYWUy1vf+Tkigttre5futJHOKJQUhamb8+2s2jnrjAD+xoIBmWCQYUme5RlawLsLIuQk63h5POreO/FtOYlP0IhhVffdvPFh1ryGo9myhVLmPNlSovRdW6PzBW31fLg7cnc91Qjl0yOIxJRuP1eFxXFBuYs8HPsUS1H2jU0Rnl9upP0VDUOz4FNb+zcoyMNP1eRqmSjoJDQ2JNXXvuZj6cn06OLjtsfauCbWQ2Q4MRRaSYnGpu+nhDKpe4XA1dvKyQpTUKV3kh5dS0J7k50kAexPWkunmgZX3+iQ6t2cfsNVh6+W43PJzNrno/b73XicRgxUIEOPXZNNeq0ar6YkYAtXo1WC7XVsRkIbW14VV0bwefQNY+nDishwgQJ+lTExSuYLCli5OdePPvcW0y9bQr33ZJIgk3N8ceY+fRrT/P3FKBn19jaiguW+HnomUbGjTZx7BgTH37uBlRkpWtwuWX69tBz6/0N3H1TYnO7sKQszOU31xIIyRw1fM/JUElZmHOvrEZnkHAF7MTv5aQ1aK5ncD8D515VzdUX2eiYr6VwW4jHX7TT6IiyqyyMShX73Z92goXZC3zIMhiN5gPq9LNYLYSJoNnLKUyUCBp0rNHMJ1kbxmg04iaIlrZP6IIESCWTnWyhsxJbDy6JNOqpplzZQRb5qCQVVikBeecALr5qBXG2KJnZCms2BFi5LkAgILPsFxVdu+ibRxsCDOyvZpalHrxtd77aqSedXFw40Bo1B7QESE5ODiXlZrp00vHuCxkoikIgoFBdF6WwOMjzbzgYN8rEdXfW4/PL2B0yVdVRDAaJJ15yUFMXwWySeOuZVO54pBGTUeKU4yy88XQa9Q0RXnnXSaf2WpatCrBhcy3BEPToouP1p9Ka2y8AGwuD+PxmJl9Zw503JHD5LbU4nR5u+E/CbyN/M7jgmhpuuSqBXt30nHV6gAcf/ZWKcgkFBZcvRII2Qr9+Otat0OFSN3HBhfvfJpIkCa02kVAw0LyGZiLp6MpHcNSElTx0j4UTx8W+zz8u8PH2Bx7izBp+/dFM/yERNv9QRodgDzaxnA5Kd+JJQpIkuij9KGQVFepCjHI8siLjxkWnlAgD+rQ8hwgGZS74jx1rXV+CSoBwYgUnjN0z0KFwW4j/3uUj3T0AraTDq7iopAQtevLoQh5dkInix0dZ3HIeuMfKgp99bCv7/+9sfDg64eQTmTXjB3y+tjt1Emxq7r3dxstvepG9JuJoeyYIQEjjISUpIbYx4dsuEiNZbY5ujxCmqlxizKlVjB5u4KRjzdTUyLw9PUC0ModkX2yW1y6pkOEjpDYH0FjMKkYMMmLTxpHJqBZl8ipuUtJSDmhdw+EjxjD3m/c47YSWr6VSSfgDMuOPsnDsGDPjz2p5kdlgUDH/m2QuuqaYBQuLSIzToTPITDxNx7mTbFx0fS2lJQrTP/Vw7aVxxFnVNDbJTPvQidencP5ZJlZ+0NRiZtTvuWgijy6YglmEFQ1VlJLDniV0NGgIs/dlzyJKGINx/5eIy83NJSvTxMzvPJxynJkTx5pjG2DeVMttVycw+fQ4OuVrufuxRqrrosTHqTjxBBNTr0tl8TI/N99bx4zP3MRZVazbFGxzsNfTr9q55Nw4Vqz1U9cUhKR6aqv1vPSYhTfjAngiagq3NfLLt8ZWM5NWr/dTVRvhvluT0WliswTvfbKJt59L478PN9CvZ+u9BB59oQmfH6698Zr9rgcAn1tDRVWE0cMNrP/VyPszXdx/9xYSPKNa/QYiSph6qlsM8pAiWmpq9j4Es6EpSkgOk0YCO9jcvDxIkpROopJGBTvYzErUaNBjJEyUUrYRryS1ev2oEkFOruLc0/XUNyisrdtEprtPi8coikKxtJ7U7L9uvKaktHXpV/jb1dfXEw63Pbpkx44dnHjMeGzhLExYyZE6oCgKTZpKgsklKJoA7mCIxPreVFKCgkIBfTD/NjQ6ooTZRRESKjpIsSkbtUoFA88u5M1nW486lGWFoSdU8M4LKYw7pRGDUeH5x2xMODYWpn6/zH8fbsDjlVt0IuwWCilMOK+SHz7K4oU3HTTaozw0dU9Db2NhkFMvrGHhz9vQag9syjdAY2MjN18/liF9wrzzQhxd5IGtHqMoCmtYTFf6sZlV9GVEq2nZbuwY+q1i/eYwvQLHtJjuB7EOyp1JC1j5cwKPvWDnl6Vhlv7Y9uiCD79w4XLLzSffTfYovUdXYGkoIJfWI7oqpe1YuxVT25TIvEU/YTId2FSWmTM/Y8n8u/jwtfQW4fHgM40MHWBg7KjWIwcjEYUTJlcyc1oG486soKFJJhxWyMrQkJ2hYfJEC/c83giouOWqBAb20VNeFeHxF+1YLRLHjjGh16u49NzWHcVffO/m7scaOeeUBEpKZDp1VHPpBWYqqkOcc0Utmxa1a3OTlR8XeHnqVQeXX/0WI0eOPqA68Hg8DOo1iHAkRIdobwIZm5H0YZISVPz8fev1owBuv8fBT28WUE81eYOraJ+noU93PRdMisMWr2bLtiCnnF9FepqGD19NbzHM3+WOctZlNdx7SyIvvW0nEtSycQPU10pkhQtIlVoufF6nVFJHFUH8FNC7xeL5iqJQr9lFt+NK+ODNPY2Fj790cd+TERb+smGf712r1ZKSsved6//t9paHXq+XS6Ycxcb1tagiRhJDOfgUHz48RKUQWnR0Vvq2qusy02raD6yjf189N/0nIbZxW1Thuzlebr3LQ2rVUOqtRZBYy9Ej9fiDCtt2hthZrGBy5ZNKJnEkEiZEHRXUmQu5/CID992WhFar4oJrqikpixAfp8Kgl/B4Fc46xcLSlQGc7ijTnk3HalFRvDPE4y/Z6dpJx81Xxjr5vvrBw2U3NvDLr+v3e2233b7/9nsev+NpVIZqFv6QRPHOMHMWern/tiQGH1OHrmhwi7oA2JW4iPff1zOob8uGZH1DhBMmV3HzlQlM/G1KekVVmKn3u9i4MIVSVx39GN1q7SuXYmcTK9DownQqAJdHJurT06G9mmuvMqHXSXz0SYCfFkZw2KFz9wjL5mS0+fs87cJazjjvJY455pj9roMFC+ax6uc7Wby0jisutHHhWXFoNLHR23MW+nj6VTtXXBDHh194mfl26/wOBmUGH19OTpYGj0fG7ZW579ZE3vvEzcA+Bi6ZHI8/IHPJjTVUVCrEGw24HBK6pnbNJzfbdCvQpNdw4jgT3Trr2VkaZu2mAPfenESTI8qzrzrp3F7P/J+92Op7ER/IpirlV0YeHeWKS4xYLSq+/sHLx1+78ftlLBYNt90xnWHD9n8ZkG3btnHqsSfTJ3wUW1hFV/qjINOUvAFTqpuMNBWlZRHqa9W4Q366hYZj/cNaTBEltjD+7s3dytiGO6kIg0nG1aQhElWwJShYzRqCAbDbFSJ+LTpjlPz20CFfS50jSG1dhH69DJww1szX3/lZ/kMyR5/u4NVnWp5wyrLCqRfUUDu/HzYpFUVR2CKt4KhTnJSUh2lqUnPfI68zatSYvb7vIzULd+teUEB2RpS3XkhmQG89p06p5q4bExjYp+Xve84iL7fc20BOlobRQ41Mey8AXjOvv6nloWebuOeWRBxOmWkfulBkBadbxumKkp6ioX07Ldt3hbHFq/F4ZVxumdxsNQt+8RO1J9AnOqbV79mpNKLtvZrFP6SybUeYB59pYtXaEJEmG2FjExkZKqxWFT276NhSKLO9NACSzBP3pPDZ7O48+/z0/a6jH2b9wBNXPU9upO3R82uVn0kijbHnVXL2mUZee8/Jhp9SSXf2bfXY3W3HPoygnGI8OMmhEwaMrOdX0snZszkNEXQYyKQdgbx1rF+a2jx68pIb6lm+TCbDksCEiSEevTcevV5FNKrQa2gdaeVjWm2AGFEirOQnsmhPnVTBiWcexxPPPr7f9QAw9fb/cPlZ6xk6oHXn8UnnVVC0PUxSgpo4q4qK6ghXX2TjnNMs2J0yKUnq5vWLZ//k5brrgujNUdQmP/6gzFVT4rnqIhsr1wV47xMXrz3Zetmf2T95uemeetq305KUqKK0PMKdNyZyzdQ6Hrw9mUm/XZRvaIwy+cpqppwVx8QJFvR6FdtLQtz+QCN6PRRtD9JYqyGhoRepI61M//i9A6qHTZs2MeW8CSR7upAW2PO9CClBHNYdBOIqMMYHiYZVREs6EdTZ6TvayQuPJnHr3S7WrtAi1WXRqNT9NkpJQpZCmOMjTDheg9+jY+0vZsL2eDyaBuIzPJx1hpH+fbSs3xjh40+DGKq6oagiOG3byG4fomsnHbZ4Fb+uCFNfYiWlfgB6yUBUibCF1dipxWRQEw2rMaoNaAwR+vWVeOqROKY+3EB2upY+w5/kuONO2Ov7PpzzcF9Z6Pf76dWxDylZQdYtyGlzHe4NW4KcNslNbZOfLKUTeVLrvHBJjXQ8cQPTXkrgilvrmLswQGb9UGxtbFq7QVlGCpnsoggjFkIaF6nRXLKUTmh/2yytlG2ECGDJbmDDr6ltLs8z4zMPz9yeQkpgz3JciqKwUVrGG1++zMCBrc9x90ZRFE49eTDfvadrtSnPzffWM3GChWEDjdxyXz2nn2hpc6mT59+w8/FXbpISY3VoMqpYt0Yhp2osDm01oZQSIjoPckjDwIES77+aSklZhBNP8pFTP7JVJvgUD0WspZ8UG70tKzIb+JUs8kkm47clwhRWs4h+jGpzOZI6YxmXP34hp51+6n7XxX8uPY2Vq1YSHxc7z5twrJmt20N8/JUbi1lFQQcdF0+OY+woE78s9/PA003M/Sx2Hvf8m3Zee8/J5NOtLFrq56qLbJw83oxGE1sO6eFnm2J7BOgkKqsjdO6go64+NtNn2AAzTY0Ksxa6GH+UgZ9+DvDg1CRGDDLi8SpM+8DJmzOcPHVfCseOMXHU6RUY9OD2KNjiVcTHqdhVFmHiBAujhpqoqYvwwpsOqmoiDB52Io89/vJ+1wHApRddxq9LZ3P0KBOfvJmOSiXx6DMuPnjTQIqjV3Pfh1dxU8QaZClMXIJMWlM/4kkiShR3lwUs/ymlzXb7xdfV8enMIN2UIejQUcRa8ulKArHHexU3W1mHGjUKym+jTqMkk0lHejb3zfgVL4Xq5bz/noHxR5t4fbqTp1/04G+wkhXsjgkLPtzsZDOnnRXBx0Ceeuadvb7vA8lC0fl5kPxZA/ecM85h9bJVxCmphAiQQgYq1NRRSZgQPRhEIatpT3e8uCn9rbMzNiVJoh2dSfutc0ZRFMooxpOyhYfuTOTCSXHNX+hQSOGSG2tpaIpQtC2CrzqBOKsaKb6J5BQJtTq2/mP3Ah27yiOcebKVGy63NXdsudxRLrmxlvxcDctWB/F6Zb7/MJP01NgGG1/O8nDbA418/NlicnP/901dnnv2AeK0P7DsVxdVSzuTFN7zXIqisJ2NePEQ0XhQG0JIUS3pgS4kKRlEieKylBBMKMdgDRGKJOCs1ZDh7ICN2NQfj+KiKXk9194Amwsj/DhLRQAvj90fx3lntrwKV9cQYdJl1Xz7fhZWi4pNRUGuu6OOJmcy0ZCV0C6FrEhntJKOsBKiVl9MXKdKGj0Sn32xgLS0/20B8wvOPRGzvphH70ymSycddkeUx19qYtY8H/NnZrU48CmKws33xkZ4FW0PYYtXsW5jELMRQpHYOq+hsEJ2poYeXXR8P9eLViPRp4eeiuowNXVRjAYJWZG4+Ox4rrwoHrNJRSAg8+EXbp593U44ovD43Skcf7QZr0/m3Y9dvPyOg1BI4eTjLLz4SMvgrGuIcOYl1ciqdnw6c/4BrfG123NPP8+bz0wjovWilvXktg8TZ1O4+FwrU85q2emzcm2A86f40Nd1oIpSbGl+/nOpnovPtWI2SXw3z8cDj7rRlPTAay1HsTXQpbOGfr30FO8MsakohC1ORUVVFItZxUNTE8nO1PDl925efiOATjaTEolNT6lTleGL+lGjIkwEJaoigRTSyCZKlAp2ENa5GDFCxaXnxRMIyrwx3UVJqZqvvlv8p9+Jw7mBC/vOw3fefpGi9W/x3SwnWq0ajaTC6QuRnKLQrb2Fsk024u0FGDHjwUWpdhPnXxTlsftsfDvHy2vvOWPT0bwKHo+MWtZhjaZgdeUjoaJas41G6hnYV0PJ2iQ6RwY2N8YURaFGKqVUuxGTOYrFKpFgU+FyywSCCkZjbOS8TitRUhbmorPj0Wrh5bedNDZFGTbIwFVTbM0LnRcVhzhxchUDBo/j+RcObOTzbitXrOT+ux7E7dnCTVdZ+G6ul6nXJdAhT8cZ5zVRWWQjKZSLjEyjcScu2UlSapTXn07iqBEmJEkiElF4/1M39z/ixesPk9UOsjPVFG0L46iy0iHamyABSthCHl1IJp0oEarYRSUlSKiwEE8eBYQIUPnb2rYRowNUMngteJPtDBs7iAU/fs8ZE1U8cd+e44aiKLz4louPv7HxxdcLDrgOHnv0v8j+BURCLhYs8WOLV+H2xKbCq9WQ305HcqKKgo46br0qsXlzssamKOdcUU33LjruuiEJWVZ4fbqTtz92oZIUAgEJg1aNCg3+UIS8XDUb1qrIVQqIUxLx46VCvRVbupcOHaGkLMKpJ1o4dpSZrAw1L77pZt4sDdaGLmjQ4cJOA5V0oT8GyYRTacKbsAOPtp6gHCQ7U00wpNC733E88eRrB1wPzz79GG+88A62SAYB/PRgECpJhaxEiRCOfb9Tl/LQQ2ouuspFVrQjmUp71GiwU08pW8kmdhysYCcNVCMhkaRJoCJail4xkKvuiKSWiSRVMOZomHqzmVEnVxOJyPToqueMk8zodBJvf+QiPUXNUSOMPPN8ALUjjaRODdx6g4lO7bVs2Bzi0ecd2EsSaefvh1dyUSJtwpjoJj1TwmS2csyxU7js8hv3+Z6P5Czcff/gPkNITzChj/ehltR4A2GGDNBz0WQr0ShM+9CJx6dw8xU25i3y88sKH0Q1FG4L0769xGdvpfPGDCeLfw2gKLGp7oqiYDRKPHVvKiOHxE6QAwGZTUVBLrimlnBY5rG7knj5DT8b1ujoKPcijkSiRKhW78Ru3oExLoReMqCK6tE500nwdsCPhy3apVj1epI0yTgiTuwhF2ZzlNuus/H1XDOPP/XxAU31jEajTBh3EvqtSS02t1QUhRIKqacKWR2he68Isz/O4No76tmyWULa2ZXEP7QdSwxr8Gob6OgegVEy41PcVFKCGweywY3NZCTZ3hOrkgBINFBNKVtJTdBiSvKjSDIOVxSTRY1KZ6K2LALRMIlJCu3zNYSiEYqKg3ibjHSU+5BIbACCnXq2sR4FhThzPH2H9eLVt1454DXNXC4XV/7nDM4/3cnZp+gxGFSUVYS589EGMtM16HQSn3zpJjlJTTiiMHKwkafvb9k2szuijD25EUvxCCopwWXZQV4HhUAQnro3mXGjTTz9qp21m4Lcc1MSBR11OF1R3v7Qydc/eunSScucBT4G9NHjdCk8dV8KZpPEyedX0bObnsvPjyfequLrHzy884kLnU7CZIhdOAxHFMJhhcYaNYonnq6Du/D2jGkYD2DU127XXn01C378kXS5PWnB2GwQWZGpkUrRdSpm8Q8paNQw9X4XP84J42xSo7V5SLBBOCRRX6ci5DZgI4V2dMaPlxK2kGlMxZe8jfz2KnbtkKiqiRKJxDZ5y9Xl4oo4kSxeOrXXMvFUPRefZ8FklLjzkQZen+4m7DahQYMBMxFC+PFiwkoW+XjTN3PLTXrOmGAhPk7NpqIQjzzfREEHLQuXp/DRJ/P2ORL+cM7DP8vC6e+9zyP3PMjI0fDluxktOhpd7ihHn1ZNVqqOQYNUPPVcgJRge3LphFrSxAYkUEWVeQNDB+koLA7hD4VISICd29Xkyl3IUPJRS2p8iocSCjFgwo2DIAEGchRhQpRTjAsHKlT48aCoQxjUerSGKMcco+K9l9JaTDffXhLi2DOqsVT1IZ3YWtoBxcd2aQOTrpzI7XfedsD1VFRUyB23T+bh2zWMGR5r4xUVh7ji1lrcXpm3n0snM00dW+7iruTmWZoAv67yc/djjXz2VgYJttgMj4uubmLnog4kBvIAqFBKKKcYHXr0CR6OOdrAHdfH8dOiIM89DamOXpilOGRFpp4qyihGAnoytHnDsKgSZTubsFOHFRsRwkQIocNIdwa26AB1qZoIFzj4ctYXBzRgqrKykuuuPoPS0gq0v7X51CoJWVZITdKQlqpGViAajW34u31niP59DDx+VwpqNZx8QSXdC3SsXBvE5Ym18c2mWE5V10Y4cayZiROsqNXwzscuDHqJ5x+K7Zfx4RcuXprmIC1FQ3FJCI0aAgHIb6fhwklxnH6ilfKqMP99qJGxI408+7KPJleYo0bG1oyurI6wsTBEkyPCstVBTEYVefn9eeX1jw540JjT6WRQr8GY430kJ8WWvSroqGXGp15mfhGCiAa9EYKRMHqDQu/eEh3ba3E0qvhxboS0RC0YApwwXsdjdyW3+P5+9KWbO+72kdTYizqqCOBFhYYAXmRk9BgwYsZCPDX6rWgNEcI+DZJKIqoJIQf0aBUdqGQkbYiBgxVcboVhA4zk52mZv8jHkhUBPE1GJGKzOD6YFs/rM9Tcdd9H+9wAS3R+/gv8WahHo1Eum3I5vy5aRiQaRSa2RkQ8CahVKtzYCcuR2EloXJTUjNiJvcepJhRQQVRH8m+bgzRKNXQskHnhMRuvvOtkY2GIQX0MuDwyqzcE0WkkuhcYaLSH2Lw1hFalY2A/DedNsuByR3lzhovtO2Q0rmS0phC6RDddOmvx+mRKKyJ4vTLhsITXDSpJIiVNwmyGYEghJbUDb739yQEt4NwWRVGY/t4rzPr+Q3x2F1XlCgZ/CpFoBDsNGDDFDj6SG40+RHyigtMFakWLgoLRGqV9hw6cc+6VnHTSqdTW1jL11v+yetkqdBoFtS6MLVkmEFThbLKgjxqJRiOo4xsZ0FfPtZdaiLeqmPszvP1BPWqVTHZmrDEZDGowWdvz0isfERcXx0MP3MsXH3+BTgMGg4I5QUVBt348/MirB7TZU1seevAe5syegUYjo9VIhKMyeh1EwhLHjDIxdpSJssoIb77vxO2R9+xWrU5Gr/VSU+0lKUlFgk1NMKDg9si0y9EwbrSJxib4fo6PJnuEuHiJvLxEdpbaUaJRzGYVCfFqfH4FjzfK0P4GflnhR69TYTSqkKRYA9bjjTJutJWNhQH8AYUrLognK1PLL8v9fPujlzhbPm9Om0li4t7Xevkz7779Hk898jgavY+IEiEhXoVOpyIjTcNF58RhMqqY/ombNesiNNXFGo0pZCMBjZpyrEnh2FppLgt+nxqFKOrfpmDoMRLAg6INoUS1qGQNalRIuiBxySGiERV+px5fUEZniKA3RUm0qdFqwOWNIkchJ0tDIKBQURXB79SjM0cwW2IL3Hu8oNEqeD1wwZTLuOOuO1D9yfp4cHg3cOHP8/DTT97l049fRadppGQ7OF1RdKYoJrOESgKvQ0swCKhkZClEcpKW+DiJUFjGH1Cor5GQQiZCBJGlELYECTmkIRqFsBzGZFIwmlTYLDoqy1UYw4moZA0OGkAbRGMModdKsU2T3FrMso2gHMKNHUkTJSFBonsXDRazmo1bQkSaEvF5FYzpDoYM1JHfTsPy1QG2FkcYffTxPPnUK/9T5//veb1evv76UxYv/I5dJcV06ahh4gSJTYVh3v7Aj9kkcf5ZRuKsKj78IoxKk4hOG8HnaaSpKYynSQ8BC7IhRLtOCRgMIZDdlJb5CAU0qCUtESIoMgS8oNPqGTNuND179eTDdz9C77YihVSErT7M6Qbi4+KpLqtBAdp3zuOm/95I165dWblyJXfediOBYBXDBxnQ6SSWrgzRveconnnuzf36/rdlyZJf+PTjl3HYa6msrMVsCjJ6mIGS0hAr1wVISYptMlVdEyUtVY3fL1HXKOHx+Ykzq9HrIBCMTRPV6dSYLIkEfTpCfi+KOopKJaNW+8nJUlFbA/V1ElEliqwKYzKqyMnUEA4rOJwyOp2KSFTB5QS/W4tRsaI3SAQlH2hDhPwapKiGaFQGTZi4pDDJCRr8YTNXXnkLk8668H/+HqxevZo7/3szO4rKQdaQQTssxOPTNuE1V5LfIUpVpQp3jRUnTb9NFVZQa6MoigQRDTIKUaKoUKFCwmiJYrJGaGpQYTRBZiaMGGykpDxM4dYQtbUKcliHXtJhi9Ogtnq46ao4hg8ysnV7iEefb2LndjWasIl4ixbJEMDhi61rlZuloa4e/IEoobDEoGEd6NW7L2efcwV5eXl/+n6P9CyE2KjfU8afijqkQ4uOMEHcOLCYVRhUBqJuI1GTi6QUmdNPNiJJMPNbLy53hHBIIi5OzaSTrAwfoqdoW4i3PnDhD4bp0tFIxzwtk061olZJvPOxkwW/+GP5Go2Qlg7HjDJSVR1h/vxobCq4VUXfvpCbrWb23DANtWoSlTR0kh6HVEdA7UaOKujVelBHkbRBzEYVee3jSE4t4OZbH6d9+71vCLQ3DoeDqy69hpKNJZi9iUSkEHVSBRnt0pn2/jTy8vL46MMZzJj+FB3zojTZw2zaFIGQHmskhbASJWD0kpgiMXSQmqVLvDTWqjGqrUS0YbTGIOOPNePzyyz5JQCKmYSEJPoN7kvJ9l2Ubi9FJalITEvkpDNOZODAgXTp0gWNRkNlZSUffPABbrebU045hf79+zN9+vu8/PTLeJxekCAxNZHuPbuRl5fHmeecsd+7GrfF7/fz1VefMO/HT1GUMFFZQ1OTG6+nhuOPNjCwr46X33bSpaMOjQa27Qhz/plx5GRpWLA4wMwvQ1DZjkZVDbmdgmTkxmGJ68aZZ13GHbdfjEoVxKiXgNiJqlYXG7nl8ysY9CDLsWOtSpKQVBIadWxarVajorY+itGgYDJKmEwq1JKCxaLG64uiVkn4Ago1NVDQdQQPPHT///Rd+L0Z73/As088htcVRFLUhKNRokRJyQgzpJ+RCceaqaqJ8MHnLhrrJQwaDWjDOJpUmJQ4kkPtkRQ1tVIpLsWBhXgyaEcQPxXsIEQAHUZ06PHiQUVsw444rQUppZoOnRRMZomNhUEa6yVCHl1s/wY0xJFElDBuHCjISJJEbo5CfKKM3SkTZ42N0PX7dWS368fDj776p1OgD+c83J8s/OWXX7jpmmswWZxMOdtK1846lq7w891cH0kJEnanQma6mtqGCOXlMmGvHpWsQ0HBTBwGTDRSjdoYICFJIRRU0VAPWp2MFNWiyCpQJCSIDWwgglqlQS1ryJE6YVUS8OOhlG0o2gBDhkJKsooFSwKEQjJJCRrOOsVKTqaWH+YFWbM+QG2NgtGoJhKKPbdaB2/NeIehQ4f+z3VVW1vL+9NfZuWK+UjIpGd0JD2zI2tWzcfpqMNoiJKeqqN4ZwCjQUXnjkk02FVEZQtudxP5WT68XpktW0O4GvSkhmIb29n1tcgameSEZCzxZm658ybibfF8+vEr1NRUYTDGY6+Dpvom3B43oVAQg8ZEWA7jdDnQhYxYlHi8uGLtZSBb1RGzHE9Q5aVCvQNrXFxs1GBETdDooaB3J5564Ukslv3f9Gy3xsZGXnzhUebN+5LsNEhNVWOzqtlYpMbtidCts4qUpNhmzi5XbGk3lVqiY76GYFChtCJCdqaW44428styP3UNMhefE4fZLPHm+05q66OEwwqD+hn4zwU2PB6Zdz524XDJeHwqnC4Jvz+EQa+AohCOKsRb1SQlqoi3qjGbVPy6MszRY8/llttuZuvWImZMfxZHUyX1DY0EQ2ry8toz5eKbGDFi5P/cPm5oaOD0CRNpaChF0kTRqtX4AxJWM2gNUTRaiasujCcrQ8sTL9mJygpGg4TRoKK6NkLnDlrUaijeGWHEYAMmg4q5i/001isE/BAJGLDKCURUQXxqJ9GogkrWosdIRAqiNYX4780mxo42s6kwyOMv2amsAI0nGS16JCT8uFEnOFCpZJrsIMla0shBjYp6qolLiHDBeRaWrjFz3Q2PMmzYvteBFp2f/wL7E+oAu3btYubHn+NyusjrmEdObjYVFRVEIhGMRiPl5eVsLdqG3d5I125dGTt2HFqtloSEBOx2O+Xl5WzYsIElv/yE39dEKARJKTl06dCFiBLFYrVQU1lDUkoSV197FSkpKXz+6eesX7seh6uBTgUF5OS2Q1EibNpYhCTDwMEDibPFsWHDWjQa6Nq1Fz169EKtVqPT6di2bRtms5l+/fr9ZTtz7RaJRCguLsbr9SLLMiaTicTERKqrq3E6nZSXl2O1munXbwCZmZnU19djsVj2Or00EomwZMkSGhrq6N9/IHl5eSiKgsvlQqVSYbVa2blzJ7N/mInf76FX7+EcffRYioqKWLxoFqAwctQJ9OjRcq09WZbZsmULfr+fjh07kpBwYOva7YuiKFRWVuJyudiwYQOzf/icaDRK334jiI8zgKTF6/Xg9/uZMOEUundvuVtlOBzm/ekz2Lh+Ix06tmf0UaP56quvWPDTDxj1OiaffxnnnHMOiqKgUqmw2+0sX76ciooKHPY6fN46VGojJ518Nrm5ufz44/f4fW4GDBxBXl4e27Ztw2g0YrPZePKJx9i1q5D8/I5ccuk1rerp/6OoqIidO3fidrv5delP7NixFYczgNFooHv33vTu3ZfVK9bgdXtxeZxYLVYGDRnMuedPZseOHTz3zPO47W4GDR1E917dqCqvwpaYwHHHj8dms5GRkUFhYSGzZ88mEAhw3HHHkZaWxtatW/nh29l4PG569euF3+8nFAzTsVMH1Go1xcXF5OXlEQ6Hqa6uRpIUGhqaaKxvREHhhBNPYODAgQfU+XU4N3Bh//JQlmW2bdtGWVkZP/00h8b6EmwJGbTL68KOHTsoLS3FbDbQPj+d1LRcUlIyMZvNDBkyhLq6Onw+H9nZ2UQiEQwGA42NjahUKjweDzqdDp0utunGt998RiAYJj+/Mx6PB41aIirHdpR1OBpwOuoxW5Lo1q0H7dq1o6ioiI8++ogtm9dgNJkYMGA469auR4koFHTrjKSS8Hg8jBgxglNPPfWAl7zYX7t27WL58qVoNBpGjToKSZJYuXIlarWawYMHt8hAr9dLYWEhOp2O7t27txhZIkkSGRkZVFdXt7khCsRyc/Xq1Xi9XgoKCsjKyvrT8kWjUYqLi4lGo3Tq1AndHxcT/n9yu92sWrUqNh2uVy8WLlzAhg3LSE1J4/gTJtK+ffvm0UR+v5/a2loKCwuRJImBAweSlNRy7SpJkkhKSuKNN15j/bpVRGUVNlsifp8Dk1GNzx/FaJSwWBLoXNCHuroajEYjI0aMIhgMUlZWRnJyMh06dECSJMrKyqirq0Oj0aDX60lKSiIlpe1pRf+rxsZGfvzxRyrKKti0ZSMQIT4+iQH9BtK3f1969uzJqlWr2LJpCxarhbHjxhIfH09FRQVz5nxDTXUlJnMyPXv2orq6mm+/+haXy0NKehKpqank5MR2R01NTcXpdLB65WJ83iD5Hbpjs+lxOWuxxqXQq/dgZFlm165d+Hw+aqprKNxSRDAUICs7i44dO3LssccyaNCgA36PIgv3WL9+Pd999x0mk4nhw4fzyQef0tjUyPBRw0hNTeGN156nvr6OQEhFRpqNXr27kJZeQF1dHdu3F9PUUIvXGyQpIR6rzQqKF38gSEJCIl27dqNwSwUGnYHxJ45nwIABVFVVsXDhQsrKSomP05Gckk5qahbbitaxbl0hWpUJo8WANd5K165dOfvss1m6dCmffPIOHo+Pvn2Hctxxx5GRkUFiYuL/6yLobpWVlaxbtw6DwcCwYcPaHDFYVlaGw+EgPT2duro6qquryc7OpqAgNg22qKiIQCDQPDvJZrOhUqkoKytDpVIxaNAgamtr95qHhypFUVi6dAmbN67AZI4nK7s9pbuKaWx0olIpmExa3J4oXqcfg1FPZk4GcXFxDBs2rMVvrKqqii+++ByNRqJr157U1tayefNKMtIzGTrsaHJzc4lGo4RCISRJoq6ujpSUFDIzYzveFxUV8dlnH9PQ0ERWViadO3chGAzidrsZOXJk8+fwV4pEIkiSxPbt2wkEAnTs2JHVq1czd+5c4uLiGDlyJD/88AM+n4+kxGQSEm2kpqby69JfsZgtFHQtIDc3F6PRyKYNm/h1+a+U7diBwaDjqutvZMCAAZjNZmRZ5o033uCTDz9FQeGoY8Zw8sknk56eTnl5OTabjYKCAioqKnjskcfYVlRMl+4F3HnXnZjNZqZNe4umplqGDz+KpKQk/H4/3bp1a3U82pvDOQ8PJAtDoRA//TSfjRvWsm79ZjZv3EgkEiI1LYXTJ55Jfn4HQqEQJSUlLPppEQF/AKvNylFHH8WZZ55JUlISarUaj8dDdXU1cXFxLFmyhFnff43FYmLQ4BGYzRYCgQBarRan08n2bdtpqG2koqoCh92BIitk5WZy3AnHMWzYMDZu3EhRURFrVq9hx45CtFo1aem5BP1uZDlIQUFPHnrkiX/k8/P7/TidTuLj49FoNHg8HiwWC1qtlmg0SnV1NTt37sTv96PX6/H7/a3ajvvTNoRY7uxu15SUlLBkyRLUajVDhgwhOTmZV195jfKScnr368W555+LwWCgqKgIr9dLhw4d/pLzZUVRWLVqFRvWL8NotDB23ImkpqZSXl5OYWEhPp+PHcU78Ln9ZOVkMmL0CMxmc3O/webNm2Pfl51FbNiwGkXRYrYkkJaWxNChI9mxo5jZsz5FqzMxdtwp5Ofn069fv+YBTrIss2HDBkKhEDabjV+XLsDvd9Gj5xCGDx/xl7b79sXlclFRUYHBENuIbf78+WxYv5GQP8imLRtxO12o0JKangqqKDqdmjFHj6NTp054vV569uwZu9Dl81FauoOFC+YQiSgcfczx9O7dG1mWycrKQqVSYTabcbvd+Hw+CgsLWbF8MV5PA9k5HTnr7CnYbDbWrl3Lt198RzQqc/T4MfTq1Yv4+HjUajU7d+7ks88+o7a2Flu8mYyMJNrlFXD00eP2qy9JdH7+CxxIqP9d9jfIjgSiLmJEPcQcavVwODdwQeThoUTUQ4yohz0OpboQWfj3O5Q+74NN1EWMqIeYQ60eDuc8PBSyEA69z/xgEfUQI+phj0OpLg4kC/+6rZMEQRAEQRAEQRAEQRAEQRAOIaLzUxAEQRAEQRAEQRAEQRCEw5Lo/BQEQRAEQRAEQRAEQRAE4bAkOj8FQRAEQRAEQRAEQRAEQTgsic5PQRAEQRAEQRAEQRAEQRAOS3++d7zwt9BoDp2qP5TKcrCJuogR9RBzqNTDoVKOv8uh9P4OpbIcTKIeYkQ97HEo1MWhUIa/06H0/g6lshxsoi5iRD3EHCr1cKiU4+9wqL23Q608B4uohxhRD3scCnVxIGWQlIO9N70gCIIgCIIgCIIgCIIgCMLfQEx7P4L5/X5uv/12/H7/wS7KQSfqIkbUQ4yohyOP+MxjRD3EiHrYQ9TFkUV83nuIuogR9RAj6uHIIz7zGFEPMaIe9vi31oXo/DyCKYpCSUkJYvCvqIvdRD3EiHo48ojPPEbUQ4yohz1EXRxZxOe9h6iLGFEPMaIejjziM48R9RAj6mGPf2tdiM5PQRAEQRAEQRAEQRAEQRAOS6LzUxAEQRAEQRAEQRAEQRCEw5Lo/DyCabVazjjjDLRa7cEuykEn6iJG1EOMqIcjj/jMY0Q9xIh62EPUxZFFfN57iLqIEfUQI+rhyCM+8xhRDzGiHvb4t9aF2O1dEARBEARBEARBEARBEITDkhj5KQiCIAiCIAiCIAiCIAjCYUl0fgqCIAiCIAiCIAiCIAiCcFgSnZ+CIAiCIAiCIAiCIAiCIByWROenIAiCIAiCIAiCIAiCIAiHJc3BLoBw8Pz444988803OBwOsrOzmTJlCl27dj3YxfpHbdmyhW+++YaSkhLsdju33HILgwYNOtjF+kd9+eWXrFixgsrKSnQ6HZ07d+a8884jMzPzYBftHzdnzhzmzJlDfX09ANnZ2Zxxxhn07dv3IJdM+DuJLBRZuJvIwxiRhUcukYciD0Fk4e+JPDwyiSwUWbibyMOYwyELxcjPI9TSpUt59913Of3003n88cfp2rUrjzzyCA0NDQe7aP+oYDBIXl4eF1988cEuykGzZcsWxo8fz8MPP8xdd92FLMs89NBDBAKBg120f1xiYiKTJ0/m0Ucf5dFHH6VHjx488cQTlJeXH+yiCX8TkYUxIgtjRB7GiCw8Mok8jBF5KLLw90QeHnlEFsaILIwReRhzOGShGPl5hPruu+84+uijOeaYYwCYMmUK69evZ86cOUyePPkgl+6f07dv33/V1Yq/w5133tni31dddRWXXnopO3fupFu3bgepVAfHgAEDWvz7nHPOYc6cORQXF5OTk3OQSiX8nUQWxogsjBF5GCOy8Mgk8jBG5KHIwt8TeXjkEVkYI7IwRuRhzOGQhWLk5xEoEomwc+dOevfu3eL2Xr16sXXr1oNUKuFQ4fP5ALBYLAe5JAeXLMssWbKEYDBI586dD3ZxhL+ByELhz4g8FFl4pBB5KOyLyMIYkYeHP5GFwp8RefjvzUIx8vMI5HK5kGWZ+Pj4FrfHx8fjcDgOTqGEQ4KiKLz33nt06dKF3Nzcg12cg6KsrIw777yTcDiMwWDglltuITs7+2AXS/gbiCwU9uVIz0ORhUcWkYfC3hzpWQgiD48kIguFfTnS8/DfnoVi5OcRTJKk/bpNOHJMmzaNsrIyrr/++oNdlIMmMzOTJ598kocffphjjz2Wl19+mYqKioNdLOFvJLJQaMuRnociC49MIg+FPzrSsxBEHh6JRBYKbTnS8/DfnoWi8/MIFBcXh0qlanX1yul0trrKJRw53n77bVavXs29995LUlLSwS7OQaPRaEhPT6dDhw5MnjyZvLw8Zs2adbCLJfwNRBYKeyPyUGThkUbkodAWkYUxIg+PHCILhb0Refjvz0LR+XkE0mg0tG/fng0bNrS4fcOGDRQUFBykUgkHi6IoTJs2jeXLl3PPPfeQmpp6sIt0SFEUhXA4fLCLIfwNRBYKfyTycO9EFh7eRB4KvyeycN9EHh6+RBYKfyTycO/+bVko1vw8Qk2YMIEXX3yR9u3b07lzZ+bNm0dDQwPjxo072EX7RwUCAWpqapr/XVdXx65du7BYLCQnJx/Ekv1zpk2bxi+//MJtt92G0WhsvtJpMpnQ6XQHt3D/sA8//JC+ffuSlJREIBBgyZIlbN68udUuf8LhQ2RhjMjCGJGHMSILj0wiD2NEHoos/D2Rh0cekYUxIgtjRB7GHA5ZKCmKohzsQggHx48//sg333yD3W4nJyeHCy+8kG7duh3sYv2jNm/ezP3339/q9tGjR3P11VcfhBL98yZNmtTm7VdddRVjxoz5ZwtzkL366qts2rQJu92OyWSiXbt2nHLKKfTq1etgF034G4ksFFm4m8jDGJGFRy6RhyIPQWTh74k8PDKJLBRZuJvIw5jDIQtF56cgCIIgCIIgCIIgCIIgCIclseanIAiCIAiCIAiCIAiCIAiHJdH5KQiCIAiCIAiCIAiCIAjCYUl0fgqCIAiCIAiCIAiCIAiCcFgSnZ+CIAiCIAiCIAiCIAiCIByWROenIAiCIAiCIAiCIAiCIAiHJdH5KQiCIAiCIAiCIAiCIAjCYUl0fgqCIAiCIAiCIAiCIAiCcFgSnZ+CIAiCIAiCIAiCIAiCIByWNAe7AIKw26ZNm5g7dy7btm3D6XSi1+vJzs5m8ODBHHvsseh0uv/3a7z88sssWrSIl156idTU1L+g1P9emzdv5v777+eMM85g0qRJB7s4giD8RmThP0tkoSAcukQe/rNEHgrCoUlk4T9LZOHhSXR+CgddNBpl2rRpzJs3D71eT9++fUlPT8fn87F+/XqmT5/O3LlzmTp1Kunp6Qe7uIIgCH8LkYWCIAgxIg8FQRBEFgrCX0l0fgoH3Ycffsi8efPo0KEDt956K4mJic33ybLMzJkzmTlzJo888giPPfYYJpPpIJZWEATh7yGyUBAEIUbkoSAIgshCQfgrSYqiKAe7EMKRq7q6mhtuuAGz2cwzzzyDzWZr83EvvPACv/zyCxMnTuSss85qvn3SpEl069aN++67r9XfXH311UBsCP/uf9fX17d63B//vq6ujq+++or169djt9sxmUxkZ2czZswYxowZ0+JvFy5cyNy5cykrKwMgNzeXcePGtXrc74fO9+7dm48//pgdO3ag1WoZOnQoF1xwATqdjnXr1vH555+za9cuDAYDo0ePZvLkyahUrZfnXblyJT/88AMlJSWEQiHS09MZPXo0EyZMaPPxv/fpp58yc+bMNu976aWX+PTTT1m8eDGPPPIIHTt2bPWYGTNm8M0333DLLbcwaNAg6urquOaaaxg9ejQnnXQSM2bMYOvWrQB07dqV8847j+zs7FbP4/f7+fbbb1m2bBm1tbVotVo6derExIkT6dKlyz7fgyAcTkQWiiwUWSgIMSIPRR6KPBQEkYUiC0UW/tXEyE/hoFq4cCGKojB27Ni9BjrAxIkT+eWXX1iwYEGLUD8QJ5xwAgsXLqS0tJQTTjih+crY79c02bZtG4888gh+v5/evXszfPhwPB4Pu3btYtasWS3C+t1332XWrFkkJiZy9NFHI0kSy5cv55VXXqG0tJQLL7ywVRm2b9/O119/Te/evRk7diybN29mzpw5+Hw+Bg4cyMsvv8yAAQPo2LEja9as4ZtvvsFkMnH66ae3eJ4PP/yQr776iqSkJAYPHozRaKSwsJAZM2awfft2brrppn3WRffu3amvr2fRokV069aNbt26Nd9nNpsZN24cixcvZv78+a1CPRKJsGjRImw2G/37929xX11dHXfffTcdO3Zk/PjxVFdXs2LFCrZu3cqDDz7YItg9Hg/33nsv5eXldO3ald69e+Pz+Vi1ahX3338/N954I4MGDdrn+xCEw4XIQpGFIgsFIUbkochDkYeCILJQZKHIwr+a6PwUDqpt27YB0KNHj30+Lisri4SEBJqammhoaCA5OfmAX+vEE09k165dzaH+x4Wcw+Ewzz77LH6/n6lTp9KnT58W9zc2Njb/f2FhIbNmzSIrK4uHH364+QAxadIk7rzzTr7//nsGDx7c6qrMunXruPXWWxk4cCAQC8ipU6eyZMkS1q9fz3333dccopMmTeK6667j+++/55RTTkGtVgOwYcMGvvrqK/r27ctNN92EXq8HQFEU3nrrLebOncuyZcsYMmTIXuuie/fuAM2h/seFnAsKCsjJyWHp0qVceOGFGAyG5vvWrFmD0+lsUabf18vpp5/O2Wef3XzbokWLePnll3n77be55557mm9/++23KS8v58orr+Soo45qvt3hcDB16lTeeOMN+vTp85cs4C0IhzqRhSILRRYKQozIQ5GHIg8FQWShyEKRhX+1fY/5FYS/mcPhANivkN79mN1/81dbtWoVjY2NjBw5slWgAyQlJTX//8KFCwE488wzW6ytYjKZOOOMM1o85ve6d+/eHOgAGo2GwYMHoygK/fv3b3H1yGg00q9fP9xud4sDyuzZswG47LLLmgMdQJIkzj33XCRJYsmSJQf25tswduxY/H4/S5cubXH7/PnzkSSJY445ptXfmM1mTj311Ba3jRo1ipycHDZt2kRDQwMALpeLpUuX0rNnzxaBDmCz2Tj55JNxuVxs3Ljx//0+BOHfQGShyEKRhYIQI/JQ5KHIQ0EQWSiyUGThX02M/BT+Nf7u5Wm3b98OQO/evf/0sbt27QL2XBn6vd237X7M7+Xl5bW6LSEh4U/va2pqar4CV1xcjF6v56effmqzbDqdjqqqqj97C39q1KhRfPDBB/z0008cffTRzeVYv3493bp1a3NHwfz8/BZXvyB2sOnSpQvl5eWUlpaSnJzMjh07kGWZUCjEp59+2up5ampqAKisrGw1ZUAQjnQiC0UWCoIQI/JQ5KEgCCILRRYK+0N0fgoHlc1mo7KykoaGBjIzM/f52N1Xdfa15sn/h9frBWixi97e+Hw+JEkiLi6u1X3x8fFIkoTP52t1n9FobHXb7iHxbe3Ot3tB5mg02nybx+MhGo3udSFmgEAg8Kfv4c+YzWaGDh3KokWLqKioIDs7mwULFiDLcptXs4A26wNidQI014nH4wFg69atzQs+tyUYDP5/3oIg/GuILBRZKLJQEGJEHoo8FHkoCCILQWShyMK/luj8FA6qzp07s3nzZjZt2kSvXr32+rjKykrsdjuJiYkthv5LktQi8H7P5/O1GZR7YzabgdhVmz9jMplQFAWXy9UcWLs5nU4URWkzwP8KRqMRSZKYNm3a3/L8vzdu3DgWLVrE/PnzueCCC1i4cCEWi2WvCyy7XK42b3c6ncCeA9fuupkwYQIXXHDB31ByQfh3EVl44EQWCsLhSeThgRN5KAiHH5GFB05kobAvYs1P4aAaPXo0kiQxf/78vQYCwBdffAHQat0Ls9ncZgjX1dU1X6H6vd1XiGRZbnXf7nVE1q9f/6fl3j30fvPmza3u27JlS4vH/NU6deqE2+2murr6//U8+6qL3Tp37kxubi6LFy9m7dq11NbWMnLkyL0urlxSUtLm1bTdV63atWsHxOpakiSKi4v/X+9BEA4XIgsPnMhCQTg8iTw8cCIPBeHwI7LwwIksFPZFdH4KB1VmZiYnnHACbrebxx9/HLvd3uJ+WZaZOXMmP//8M2lpaZx00kkt7u/QoQP19fUtwjUSiTB9+vQ2X89isQBtX7UaMGAASUlJ/Pzzz6xbt67V/b//m9GjRwMwc+bMFsP2fT5f8zD73Y/5qx1//PEAvPrqq7jd7lb3OxwOKioq/vR59lUXvzd27Fjcbjevv/46wF6H8kNsSsRXX33V4rZFixZRVlZGjx49mq9G2mw2hg4dytatW/nmm2/aXKemuLhYDOcXjhgiCw+cyEJBODyJPDxwIg8F4fAjsvDAiSwU9kVMexcOuvPOOw+fz8eCBQu47rrr6NevH2lpafj9fjZs2EB1dTUZGRlMnTq11fD8E088kfXr1/PYY48xfPhwdDodGzduxGQyNS+C/Hs9evTg22+/5Y033mDIkCEYDAaSk5MZMWIEWq2WG2+8kYcffphHH32UPn360K5dO3w+H6WlpQSDQZ544gkAunXrxnHHHcfs2bO5+eabGTx4MADLly+nsbGR448/nm7duv0t9dWnTx8mTpzI559/znXXXUfv3r1JSUnB7XZTW1tLYWEhZ599NtnZ2ft8nqysLBISEliyZAk6nY6kpCQkSeLYY49tUc+7F3S22+106tSJ3NzcvT5n165d+eGHHyguLqZDhw5UV1ezYsUKTCYTF198cYvHXnrppVRVVTFjxgwWL15M586dMZlMNDQ0UFJSQnV1NW+88UaLnfoE4XAmsvDAiCwUhMOXyMMDI/JQEA5PIgsPjMhCYV9E56dw0KnVaq688kqGDx/OvHnzKCoqYsWKFRgMBrKyshg3bhzHHntsm0PI+/Tpww033MAXX3zB4sWLsVgsDBkyhMmTJ3PzzTe3enzfvn0577zzmD9/Pl9//TXRaJRu3boxYsQIIDZ8/fHHH+err75i/fr1bNiwAYvFQnZ2NuPGjWvxXBdffDH5+fnMmTOH+fPnA5Cdnc2kSZNaTTv4q5111lnNAbpp0ya8Xi9Wq5XU1FTOPPPM5vezLyqViltuuYUPPviAn3/+Gb/fD8CwYcNahLrJZGLAgAEsWbJkn1ezAFJTU7nkkkuYMWMGP/74I4qi0LdvX84999xWBxmLxcJDDz3E7NmzWbp0KT///DOKomCz2WjXrh0TJ07EarX+D7UjCP9OIgsPnMhCQTg8iTw8cCIPBeHwI7LwwIksFPZGUtoaRysIgvA7N910Ew0NDbzxxhsYDIZW99fV1XHNNdcwevRorr766oNQQkEQhL+fyEJBEIQYkYeCIAgiC/9NxJqfgiDs05o1a6ioqGDUqFFtBrogCMKRQGShIAhCjMhDQRAEkYX/NmLauyAIbZozZw4NDQ3Mnz8fnU7HySeffLCLJAiC8I8TWSgIghAj8lAQBEFk4b+V6PwUBKFNX3/9NY2NjWRmZnLuueeSmpp6sIskCILwjxNZKAiCECPyUBAEQWThv5VY81MQBEEQBEEQBEEQBEEQhMOSWPNTEARBEARBEARBEARBEITDkuj8FARBEARBEARBEARBEAThsCQ6PwVBEARBEARBEARBEARBOCyJzk9BEARBEARBEARBEARBEA5LYrf3g8RutxOJRA52MUhJSaG+vv5gF+OQIOoiRtRDzKFUDxqNhoSEhINdjL+NyMNDi6iHGFEPexwqdSGy8J9xqHzehwJRFzGiHmIOpXo4nPPwUMlCOLQ+84NJ1EOMqIc9DpW6OJAsFJ2fB0kkEiEcDh/UMkiS1FwWRVEOalkONlEXMaIeYkQ9/LNEHh46RD3EiHrYQ9TFP0dk4aFF1EWMqIcYUQ//nEMhC0F85ruJeogR9bDHv7UuxLR3QRAEQRAEQRAEQRAEQRAOS6LzUxAEQRAEQRAEQRAEQRCEw5Lo/BQEQRAEQRAEQRAEQRAE4bAkOj8FQRAEQRAEQRAEQRAEQTgsiQ2P/mXKy8upqKggLS2N9u3bEwgEmD9/PnU19XQq6MjQoUPZuHEjjY2N5OXl0aFDh+a/DYfDLFu2DK/XS7du3WjXrh0AHo+HJUuW4HQ6SU9Pp3PnzqSlpR2st/iPCYVC1NfXYzabW+wQtnXrVmpra8nNzSUvL+9/eu4dO3aw7NflBAJ+cnJzyM/Pp1OnTn9RyUGWZdavX4/X66WgoICUlJS/7LmrqqqYPXs2Go2GoUOHYjab9/tvg8EgmzZtQlEUunfvjtFo/MvK9UebN29m69atxMfHM3LkSHQ6XfN91dXVBINBsrOz0WhaxpzH46GyshKbzbbX73k4HKampga/349er8fn86HValu8hvDPUxSF1atXU11dTXZ2Nn369GlecDsUCrF161YACgoKmj8rWZb5+uuv2bFjKwUF3Rk/fjxNTU1UVVWRlpZGVlbWXl9v/fr1/PjjDxj0GkaMPJq+ffs2v15FRQUOh4OUlBQ2b95MMBikV69eZGRkUFdXh1arJSkp6W+ukSObz+dj2bJlRCIR+vbtu9ccjEajLFu2jPr6ekwmE926dWv+3BVFQaVq+zrw3hZwd7vdeL1ekpOTW+XLwRaNRqmurqahoYGMjIz/+VgeiUT49ddfsdvtFBQUkJGRcUBl+PnnxVRW7CItPYfRo0ej1Wr/p3IIexcKhdi4cSOyLNOtWzcikQgajeaAjtl/JhqNUlNTQ3V1NWazmfbt26MoCitWrCAQCNCzZ0/S09PZuXMn4XCYvLw8DAZDi+fwer1s2LCBdWvXYzGbGTFqBPn5+X9ZGf9OtbW1rFu3Dp/PR//+/f91bQBZlpEkqfm49VdTFIWtW7cSCATo2LEjFovlb3mdQ4nf72fWrO9oaqwlFJZAhuSUZMaOG/u3tnmFv0ZTUxMffPABDocDm81GRkY62dk5DBo0iPr6elasWIFarWbo0KH73D26qKiIiooKXC4XqampdOvWjfj4eBRFadEuqKurw+12k5mZeUh+PxRF4ccff2TVitXk5uUwceLEVseQaDSK3W7HarUepFIKfxVFUSgrKyMcDtOuXTsaGxupra0lPT2dtLQ0ZFmmsLCQYDBI586d/9JMVxSlxbEoGo2yc+dOZFmmQ4cO/1h7WlL+TdszHUbq6+sPaBe7HTt2cOfUK4iGqjAaI1RVQWWFhCqqI0Nphy5iwKVuoEFVybHjVYwcYmHTVj3l1Tbuvu8lVqxYyOefvE7XTkGSE2Qqasw4fekUdOnFquXfMmFsFItJ4pOvPGzdHsHrNtCzZx9uv/tW+vXrh6IoLFv2Kz/N/4birWVkZuTRrn0ujQ3FKIrCsBEnMnr0UXs9ifwr+P1+PvrgY7785CsioQipmalcc9NVDBw48ICf5/nn7mfThp/pnC/R0KQQiCRz5llX8P57z9C1g4+8HJnCYhWVdQmce/5N1NXWYTAaGDNmDDabba/PbbfbueLiq6gurqfJ3oAGLVbJRlQXwppj4p6H72b4iGH/r3r49ptPee/dZxk+IEpKksSKtRrU+g7ce/8L2Gw2FEWhtLSUQCBAu3btsNvtrF27lqKiTYSCAQYMHMYxxxzDsmW/smb1InRaI337j2DhvIV8/+1XWKweppytIRRW8cZ7QTwOHXHmBCKESc/VI0ebUKujqNUJXHL5fznmmHEoisJTjz/D959/j8FrRZZlfEYXY088mrvvvwu1Wv3/es+/t3nzZi497zKijSps0RQi2iDhJB+XXXMJKWkpPPfE88hOUClqgnofw0YPpV37dqxatZSd21eSEB+hT08zdqcehyeJU067jPT0jObO8K9mfsX2LTuIBhV8YQ9owuS31yBJaqzxqYw99mzy8tqTnJxMQUFBc1iXlJTwwtMvsWXDFlCgV/9e9B/Sl/ffe4f6ukoCXgmz1cqAgQO49b+3kJubu9/vWavV/qUd3Iea/cnD5cuX8vwzdzBsQIhOeSEKt+tYvlZLXv5Qli/9CY3GwdgxZnx+iTnzQyQntSM1M5XibYsY0l9Hok3Fr6sC1Dcq9O5ho29PEztKoarOzCWX3UmfPn2Y88Mc1q5aR1V9KSU7ltGvp5re3fVs2RZiy9YoWmMGXbuMZP4PP6ENGiAADrkBdH70eomg34hGH2H8cfFEoyrq7RamXHwzRx117F9WV+vWreOTj16msrKMzMxczrvgenr06AGAw+Hg7TfeZs6seSgypGWkcO0t1xxQRkqSREZGBlu3bmXmzPdZtnQOEhJjjjmVU06ZdEg03mVZ5sXnH2bevC+wGL3odeD2GrDEtWf4iKOQVDoKN6+ldNcmFDmE2+Pi5PFGvL4wvywP4PcrhMKg0RrpkBdPKGph4pmXcfLJZxKNRpk+/XV+mjsTsymC16fQsVN/rrhqKg0N9Tz28K34fLWkJKlxe3T0HzSOa669A71eTzQaJRqNHpQOksWLf+LlFx+msaGM/FyJgg46irbL+MNZPPzom+Tl5aEoCkVFRbjdbjp06EBcXByzZ3/Hd19Pp66+kaTkTE459Vx+XfIrc2bNxexLwOv3ENYFMSXoee7VZxkwYADz58/lh+9n4HQ46dq9P+ed/x+++epbZn74OTVVNQQCftQaKCiA3r31zPrJj8mgBkVNRlZHLr70asaNG/c/tRdEFsZOIJ576nm+/uwb9B4LzqAdR7gJqy4OS5wFS7KJm26/kRGjhlNXV4fJZEKj0eB0OklKSsJoNDa/xu5OaUVRqKioYPv27ezcuYP8/PYs/WUZX3/xEXq9hyED9eh1MPcnGa9DS3I0C42ixaGrJ6B2kZkTRKMGr0/B3qjCFpfDyWcez9wfPkSr8eH3gd2u4HXoSI5PIb97O16d9jJxcXF/Sb1VVlYyb848wuEII0ePoKCg4P/1fG63m/vuuZZIoJgxQ6M43RLzflFz7PjJXDDlqr+kzH8XWZZ56aWn+P6bd7FaIgQCMlHZxKX/uZuJE8/cr78PBAIYjcbmE9Xdx4Xq6urmi0Kff/YFrzz3Khq3ASmqImjy0mdwbx558qFD4jixW21tLQ6Hg6ysrOYT+dLSUp575n42rV9NKKhCr0/jgovP44xJZ7Bp0yaKCrfi9XloqGlEkiQKundm3cr1rF61gkb7TlKSI5Tv0hAfysASSiWiCxNMcnHKWSchR2VKduyiXftcLrjofNLT0wmFQsx4/02++2Y6ctSDz6eQm9+blJRENqxfQigYxGJN4dzzr+Tkkyfu9zHkcM7D/T1PVhQFh8OBVqultLSUb7+ZTkX5Lqqra3C5XNSWB5FlFbIKtBofKSkw8SQz8VYV3871snNXCJUKfG4N4YAGk1Gic4EKhydIk13FwMEjeOa5N9HpdCiKwqxZs7j9xjuI+MLoZAMarYw60YHJrCDLEJUV4iwqvD4NiYkJdMzXYIuLsnajF6MpkyuvuZcli5cyb9Z8lChYbRYuu/oSjjvhuL/tIsXezJs3j+svv5G4UBIJSgpB/NRpKzj7okncee8dhEIhnnr0aebMmos2bEDRREnMsHH3Q3fRs2fPfT53RUUFb7z8Jps3biEhMYEpl1/A8OHD//b3WFVVxaefvMOWzespLa1FrfJiNBoo6NqfmqqdKEoTAAZDGhdfdhsDBw5p8fdNTU2UlpaSmJjYPEjs99rKwn+L776dyYczXqJLhzCBQIRlq5so6Giid3cLxSWwq1xFeUkIUzgePUYCRjfpeSkMHzGcUCTElvWFuF0euvfqzmVXXkJ2dnZzXbhcLrZt24Zer6dbt27N7bs5c+Zw39QHcDQ4USkqFI1Cdm4Wg0Z0Y/u2FfTtoaCSFBb+GqRDx/6ce94lDBw48IC/JweShaLz8yDZ31DfvHkzb77+KKtX/UKXTlqy0wz8tDBEMBpCUtTERVMwNXQiTopdnQorIXbEL+bjGWaGDjBRURVmwvlOggEfOp1CnFWFLCuEQgppqRqOGm7m5ittLV5z0RI/F1zZQHx9L5pUtUgJUbLz1UR9Lpw1Wsz2DmgUHU59NZrUap54xMKKtVE++sKFTq9CrdJgtaZy+hkXMvGMc9Hr9f/v+nI4HJx92mRUu0xoQzp8aVvRx/uR1RG0hiTuuf9F+vcf8KfPEw6HufI/Z/KfyTVMGKdv/nHVNUQ4bUotD/3XxlEjYle8GhqjnH5eIyWbrSSFs1E0UULJHkYeO5z7Hr631YmbLMucNP4U1Fus7GQLXeiHWdpzlSyiRChP3sKTrz/G4CGD/6d6eO3V51i74jVeeSyJrIw9I2lWrgsy9TEr555/DR++/zwd84J4vAFWrW0iP1dNcqKaTUVBEuJVpKVoWbU+yNCB8Vx+np7X3vYwf7aG9GABRsy4JTtVmm1Y4sMkObtjCadSZ96CKr2Kac+nMLifAUmSaGyKcvtDDfy62kDAF0AVkTHIVvQN+STKGUiSRKW0A2M3mW9mf/+XHPDWrl3LOaecS+/ocAySqfl2RVEoVK8krPfQ1TccnaRvvr2SEuqpJIM8mgwldOwR5IM3E7j/MTeLFkVpbJCwpnoZMlDPiCEGtu+I8N2PfpTqLFwRH2GCpJCJTgceUxUhyYfKk4BOsqAkRBk+ZijdenTlnRemk1SfQ5yUgE9xU6hbSmpWmEvOt7B2bZRFi2T0njQUWaJJqqP/sH6899E7+9UxfDg3cOHP83DTpk089+QlfPyaHot5z+/O6YpyzMQqxgw18cR9CdzwXyc//ajBWN8JvWLEQT3+lB089bCF006K/a5/XODltfec3PgfGw886qOiTKK+USasBDFbZWSiZGWpmfdZFokJez6b6toIk6+sZtcumdzqsRgkExElzDbWEyJIvMqGognREK4nOT3K5mXpBEMK194ZZtiYmzj5lEn/rzpSFIX77rmBaGARt19tokOell+W+7n9wUb8QQPJyans2tmIqao96XIukiQRUHxUmLbRY1QXHnjkgTZHATqdTrxeLwaDgY8++JhZX/9AMBhAravgjhviOGW8nqgMn30b5N1P9Tz+1PutGoThcJg5c2bx07yZRCNRBg0Zy6mnnY3X62XhgoVEIhGGDhv6P4+k/6Nbb7mCVStm0ylfyzWX2AiFFR54uonB/QycONZMXWOUaR84cbqiZKZp+OytTC65qZZ+PfVcem48iQlqKqrCPPxcExVVET56PZ3HXvRTWtsfv9/NsSO2c9FZRrTaWGatWhfgitv9uFxuxgzT07+3geraCEtW+Bncz8wva9JJTLAS8FWh14HHZ+TkU6dwyqln/e0doU6nk3vuvh6P/Vc83gifvJFBeuqeq+el5WEmnF9HbruhLF24krhoEgaViYglSJOvFkmKIIfVJCuZaGQ9jdQSlULEpwVon69Cq9ZQWgI0ptEUcmNMiTJieJjqmiDtcjT4gwqzf4iSGu5Ig1xNDh1JIRMJiSbq2M5GDJKBsCqA1hSgcxeFumot9Y0K3Xv14uXXXz2gbDvSsxDgwXse4pdPVpHmyWUnW5CQyKMAlRTLq4gSZrthPYZ0J317SdQ3BqioCqNWSURlLW6HCZMmNkLJGGeg3+AurF27CBUuMtI02OJVFO8MUVMbpVN7LddeauPEsWaefcXD9BfiyAn2anE8dyqNlMcvp3hNOjX1Mg8+08j8xT5UgM+nRg5qMalNGOU4nGEPnqiHdHJJ7Wvj828/+3+1DYLBINf+5zo2LN2MzZuGChVOYz1pXZKZ9v6bbY7c8ng8fPP1p+zcsZGExHROPe28FjMAotEoF085mftubGLoAP3vbpc572oX23dkkZ2dx7jjj2HCyRPQ6XQUFxcz+/sfkWWZseOPoXv37v/ze/pflZeX8/70F5n749dMOUvPDZfb0Otjx8ui4hAXXFvLyNHnc+vt91FUVMS2bdtwu9106dKFrl274nQ6efbpu9lRvAKrOUpNvUx++35MvfNR2rVr1+KE/6MZH/HGo++S7eiMStpzTHZo6tH2ivDpVx+3eXFDURRWrlzBrO9mEAh46dFzKKedPvkvHa2827p167jr1ntoKrcjhdT41W46du9AQY8sSnd8z703J9AuW830z9y89kYQj0tNWJGxyFb0yQ6MJgnCWhoaZaJBHRbiMGBGp1ZRLu+kg9KbFGnPiPgypZgGqZp2dEZSVLgkO0Gbm/Zd8iirXMNVF2kZOsBIvDX2+3r6NQf33ZLImOEmXG6Z9z5xMWOmB6OlHa+/+fk+Rx3udjjn4Z9loaIofPTR23z28Vu47Q48gQDDBum55UobyYlqZs3z8ujzdiwGHcMG6/jmBz+jhumYMN7I+sIgOq0KlUph5ZoAJdsMJDb2xCanAuCgAWfqRk45FT6ZGcLpidC5ewZVFTUoQTWJri7EkUCduZD8vk288EgKXTrpCAZlvp7t4elX7aQkaZjxSjq2+D3tyB/me7j1/kaCdgu5DSPRSFrCSoh6azl9j+/O48889o91gK5bt46zT55Mn+hI9NKe0fqKorCVtVjyDfj9PsyNyWSE2zWXK6gEqEzZynNvPU3/Af3bfO7p77zPW8+/Q2JDJlYlgRAB7PE1pHSP550P3v5b2kWKovDow7ezveh7zj5Vx5vvuzh/UhyTT7ei00p8O8fDky/beeGRVAb1NVBbH+Gm+8KMHnszJ58yiYaGBh5+4AbCwRJ6doHKGiitsnDNdfe36CCVJAmDwcALLzzGr7/MJhgM4PNKKFEbObnZxCVKVJYXAtC1+0BOPuU8OnfuvM9zPbfbzbx5P+J2NVHQpReDBg3+S74HlZWVzbPcliyZy47Nb/LMfXqqayNcelMt7zyfRnbmnr6Esoow48+sxbErCT8eJFSkkYWFeLy4qaeKLPIxSCbsydVcecvlXH3dVUw59yJW/rwao98KWoWw1c+lV17CD7NmsfznlRixYCOZLPLQomeX9VeGH+fhhv/E43YrXHuLG6UpBdlhw6/x4NA0kJyWRLeu3bji+v/8aUc7iM7Pf4X9aeB+/PHbLP/5DdpluUlMUPPRR2H8TWZ6DQxwz1QrXTrq2F4S5uGn3KxfHE+6ox+SJOFSmiiJX0puO4WbrojnviebeOTOZE4eb0GjkaiujfDoC00sXOJjw8K8Nl/7pjvsTHsnzGDGsk1aS8GQBhrWtyfR154APtw4UKQoWkWPP2cjy35KprY+wjVT63n2gWTueeL/2HvP+KjKrf3/u6f3mfQeIPQOilJEBBQRAUGwAIrSURFFUWxYsSGiSFekiFKVKkU6ghTpvUNC+qRMJpne9v6/GEjMSeIRz/n9P8/znHP5RjJ7z973mr3ve93XWutaxcREyTl4XMe3C34mMTHxX7LXqCGjKdzhIaR0ENXmEvOmW8pf2Jy8IOPe8dC915v06t3/T79n3bqf8BV/zgsjKpdlHTji4atv7Fy9HiA2Wk5aqpJf94QwpLfDiKXSsTnyqzTsXpuZX8+oNDnt3LmTyc99hdfhQ4+RGKHqmAOSH2ezPNZvWXtL45ckiS+mfsCGdQvp0lGLxyuRXxDi+eHhTQnAtK9LmLnATuMGKhxOEa9XYv33icRGV2yEN2xzsmBpGd9Nj2PYSwXUTVGzaVkE8aUtK41FlEROcYBYRQzaehnIdT5WL0gkIa5qSnq/obn07q7n6cdMFNtCzJznZMUyieTCjsgFBVf0+2nXszVTv/jmlsZcnQ3aNL+DuJI61dpWlEQuWLai18qJz+uIWqjIPLgonSCeVIxYSFcdp1DMp2HwDnSYKK61hy1ro0iMrxib3y9Rr3UeEbamxAuVMzSzpWtkcAEFKtRoMWGhiDza0AW5IMcv+Tgm7KZdR4kNS+IZO8HO4fVJRLnrVbJxNtdI6RTNoqUL/+nY/y87uPDP58OxYwbwxcQsUpKqls5evubns1klNKytZcn0aGJdjQlIfoojT6OMspGSLCe7yE29NAVT3okmIU5B577Z5OZKKOQyAh4lRn8c+rLa2Ezn8ekL2LUukdopVa91/LSXSV/YSN+TRrS7PifZTx0aYxEqytslSeIMhyilCK1GTrPGclwhHavW7f+XHL4VyxdRmjeNd8ZbgDAh9+bHRbz+QiRd7go/63sOeBn/ZhnKK7dhEqPL7+eqYT/12wgk17qDd96bhkql4sSJY8ye+T4aRRFqdYhNG0pJ9TchUownP3kXe7dGVSJ/AbJyAgwdr+P7JVvLn2Wr1cpLLwyiz/1uHu8jR60SWLvFx7sfutFIMehKIkAUCMS4SKgfw+x/Mdvr5MmTvDS2L8OfMDH+2QjKHCH6Dc3juxnxJCVUnp/em1KEWi0gIJCarGBQv6rXfW1SIS2bqhnUz8Q9fbLo1lnPxJciqxx3+Zqf0a9Y2bk6pfxvfr/Ek2PyuJ4VZPXCRJISFGTlhEnVk+f86HVaQlIE93Tpw7DhL/zbHf7s7GzGjX0cpcxKZITAJ2/FoNUIzJhv5/R5P16fiK1ERK2EIhtE57QnQqiYR65KZ/Hipglt8OPDSibBiDzkaj9ovMz7Moa722nx+URee7eUPWti8LgE7PprNGui4uFeWq5eC/LzEhOFoUJaBO9BI1TO+ApJQU6wj5bchYtSznOMZtyJDy+ZXMaDk6SURMa/8TI9evb4p2VP/+lzoc1mo/99jxFvrUspNvLJpLnQrspxoiRyRL6NiHgvcplAICDgsqswmSRcAS9qpYKYGAGTCa5e92M2ybmtuZo7W2to3VzNu58V06ieii4ddeRZg6za6OD8CRXNXN2q3ZSlS+dxGNNZsSiSTh20vPhmIct+dBMKqEjz3UZAU4ogC6Fxx6FGw0nZXizaGKYvmXrL1Tt/xJOPDaZon4s4IaXS30slG666Vrb+uqXS/W7fvpkF8z5gxACR21rIyc4LMX+ZnMTUrrwyYRKCILB16y/kX32PCWMq/MSi4hC9HivGl52Aoaw2MmSU6YpxR5ag1Mjwe6xIoSAej4TLqcASbWbxiu/+rXJHf4a9e3ex4Js36NHZzdWMIF99FFvlmIKiIF375xEdXZt6tWzUSg6Snhnk2EkfgkJPMODnh1mRtGxaETxes9nJWx/baNHyLubNX43H48Hv99Ptru6k5jSr9lnIVF1E38hOfKwWZHr6PDycXr364vV6GffCYJrUzeXpR8FskrFrX5B5S2W8/OpU7rij/b9sh1AoxPHjxzl29BhzP59HQ/ft5cFwgFKKuag8yIHtMXw4xcnGX3xEBBNIlOqiQEEx+eSpLzJ3uoFHHjIydUYZ02f6sZTVR4seFw7yySSKBLK5goAMBQqkG/8ZseCgBKNgxiBZcOPETjFpDb2kpiq5o5Wak2d97NopEmlUozdAp44KXn/ZSGK8gsPHPTw7oYio2EZ89/3Gfzre/8vz4T+bCz+cNIF9OzYQtBsIBuCN90SeeETPLzvdTPqslIwrCvShCDwKOy6PSKTKiDapmKcH6mnWWM2Z8z6WrXGQdV1GS/f9KIXK63NICpIesxOPL4BaH2JAPz39exlwukVmf+3h+PEQibX97FqbxLrNTr761o4gCOh1cDUjyOEtqZWC9TcxdY6NTdtd5FlFlIKSoN2EuagpZeZC3pn7Op06dfq327I6dOnQFd31aKKFqpI2kiRxlF+pQ2NyuIaZKGoJDco/D0h+7I2y2LRjQ5Vzz5w5w5hB46hV3KTK/GBTWmn1eAMmffrBv308C+ZPR3QuYOJLFnoPzmHapBjq1q78m5Y5QvQYmMO2lcnodDKCQYnuA330f/wVvv3mI777SkPzxuH5wl4a4ruVZXy30kudeh0ZPHgkbdu2JT09nXfeGsrYIT56dlMjl8Peg15efqMU++V4AtoSOncL4gsFcbpFFHI5RXYTnTr34dnnJlSRAJr3zZfs3/sjj/UKEBcL+48oOHBUy7sfzKVBgwb8HVy9epVXX5hAYWYxQY+EpAxhSSrg2PYEZDKB514r4LmhZpo1qpqcduKMj0EDAhQXQxPuoFSZB1oXePQoA3oKYo4QYZEhF2TYHAF8QRO6oiiMkgU9RtRocVLKOeEIEVIMqdRHiYoSCrnKWfz4USAnxRiNQi4jq6yIaDGFOjQqf15CUpDT/E4CtfFHOrirZ9t/+sz8l/z8X4B/Nqlfu3aNj957nAYpfpas8CJDRsir5oE+Ab6fE0NBUZCi4hBJCQrMJjnvfmxnw7wUorx18OKmOGU/m1ZZeGR4Hgunx1f7gI94ycrwJ0y0b1O1POXSVT+9+pZhKmpKkCDXhNOoJB1oXcQlSDzxqJ602gq27/Czd3+AR/qp+OitSN6bUkzHtlo6d9DSe3Aug/oZ+WyWj0Xfb/1Tbb0/Q2lpKX279icpvyHF9XZyaGdseUbOTQSDEnf1LiKlVjOSU+rwyKMjqFevXpXvGjXiIZZMt2M0VCxIC5eX8ut+Dx++HlVOqJ4862PY2CJUF9tikqrq9p1U7yAuDYaNeIXHHnsaQRAY/NhT+PapuMBxWlFzan927AVWbF1CdHT0X7bBu++8SN2EPYx/xoRcHv5et1vkxbcL6dxByxP9TThdIk+PzWfVgkT8folla8pYvcnFiq/j0Wgqxjt1Tgn16ii5924tdZpbaeW5vzxj5I/wSC4u6vewfX0kn84sYcns6jXfzl708fXiUqb/wdnettvD+OdlJNjuxCYVEGx0ljnz1/9LmV/79+9nxOOjaSN2qdG25zlMcrNiSqxaUgvvAcKLeJ7sGu6Yy8iUQTQaEK42JYE6WE2n+GKei6536yp9z+Vrfnr18iGWRFJGCQICeswYTSFkMoFMewk6jJRgRY+ZKOJIFtIAuCgcQVMrl91rkwiFoHsPD0kFHau933PKQ/y4a9k/tcv/ZQcX/nw+DIVCPNq3Jfs31vy+dOydid2qITHrPkIEyYnfwzez9XRqXzG3nbvo4+EhuYgSDOhrZODDRoIh+PFnB3sPeLAXKVFfa02g0SGO7Uyp8Vo9BuSQdVmHIrcePjxYiMIZewGV0UMoBFKpBVNJQ87I92EOReE25WIwglqtplv3fjzz3CtERlYl1/4Z+j/cgZ0rFajVNxy2x3NYtSChUlYBgNMl0q5rIQmZ95a/106plLoPHaPPQ3o2/tqSh/sP4euZL7LwSyUx0Qo69ywkdKwtOsFIkSKTQROuM/756gnKNz/x0bbzl7RtGyZchg/tzdSJxTSqX+FkDnnWxtnNaUT6K2eIlslKoJmT1RtX/e2o9pODHsBhv8SBTSnIZAKzFtiJjZHzaO+qWlSSJHH/49lIksDWFUnIZFWvWeYI0e3RHOZ9EcfoV6xsWZGEyVh9hP6evlk0rq8kMV7Jo72NNG6gwuUWeWR4HpuXJZGRFWDES1amvh9TTiCEQhJL13iYuUhPfFwsEkHuuqsb/fo/8S/rZw0f2pt77rhOsS3Atj1eFs+M5+V3CvnozWjuaBUmbqyFQSZ9YSMqQsali3Dxt3hiHE0RJZET/EYz2nKZU/hlHqLkUaj0fiRLESOGaDh3xYPRIOOzd8Lv3n19igge7sBV8176P6xk2y4PZe4g3bvoOLo1hrjSVtXeZ550nRAhkoU08qUsMrmMFh11aYZOMIQzX7Q5WJpq+H7F4iqakX/Ef/JcCPDFF1+w7of51EqTKC4JIb9weyVC+4/IU1xi4owC+vcysH6Li7c+LEGX3oZiWS739LHzzbRIhr9kRasRGDsinC312+8ePvrKxptjIxARWLnOQTAEZWUh8g/XpZbUuNpr+SQvlzmJMd7Ftg0mTEYZt92TjzKop1GzICOGaVCrBJat9HFwnwyTtTlXNL9zf4/efDFz6t+y1bVr1+h590PUjogCeQiZPZbIYFJ5JuJlTvHOt69RXJTNti0r8bhdyIQitiyPR6WqPBd8Mt2H0jyUJweP4qUXnmDau9eJi6kg4rv2KsR37HYMVGTjiZJIVtRv3NfLz6tjLMTHyvn9uI93Jjmwno+hMGBnypzJ9Hjwgb81vr8Kl8vFiKH3sfkHJY+NzGPulLhKwdw/YugL+RTZgvgC0LKJmrgYBcdOeTl8wsv6xUk0blAxj0uSRDAIS9c4uHDJx9pfgnTp2oumzTvwzVuLiXfWrvYaPsmDqdN+1q+IpswRYuZCPxczWyKXCQzseYpu91TejzhdIn2GBJgxZ+PfWhtv4odFPzBv9gIIlFFUWkYLX9dKxOdNWGUZXFecRe2LIJX6Vd6foBQgN+FX3n5Tw0cTlchLE8jnOjLkiIiAhJNSkkijFg2QCwokSaKUYs5xhGa0La/GA/BLPtIj9rJ9o5kf13hZ/LWKuLIWqAVt+DyhCEfiSVYvM9Oovopu/fI5dyHA7PlLadv2z6vE/i/Ph382F165coWRg/tisNbH7EuktOEuXntFy5xFpbRupqZWkordvwY5ccaPaI0nXpaMqd0xfl4WW+nd93hEHngsn8CRdhiFqpm2WdIV7OaLHN5VNbj6088Opsy2YTbK8fokunbUUVoW4sQZH0qFwNYfk6u99zJHiHY9sji5KwWlUs6lq36en2Cj8GgakbdFsuSnH/4Fq/01SJJEk9rNuCN4b42+2CXpJInUQY+RS5wkirhKRGlu1GW+XjOTtLS0SueNGjIa27ZApcrHP173euIZtuzd9Kfr/K0iGAwy8LG7+HW1huOnfSxYVsasT6sGgAC+WWxHqRIYOsDMvkMeXn63iMQ4FYMf1dGvZ/iev11SyppNToYMMFG3lpJT533M/c5BIGhGo9Xw0zdCeTJQMCjx/ufFHDruJTpKxtUrIYrLAiz6KoG72mrLx718rY8fN9dmxqwl5Vmgy5cvoOD6N3z0urrS72AtDDLgOYlZc36+5TkxJyeHR3o+iq2wFJBQoiJIgLoNQyxfEEm9Okp6DMzll+U1czLNO2ajyGqIlJzOyKEaWjRTcuZcgK9/sDP8CSNjh4fflezcACPHF2AtCKJWC+h1MqyFIYqtchIdrYmSKicqiZLIMfbQhDboBEO5bbK5hgcnDYSW5cf6JA9n5QdoGupAsSmHsZ+O5qE+vWu851uZC//b7f1/KGbN+JgLp1zsW9yEVp7utPTeT0OpNb/tktO5bzYvv1PE4h8dDH3RyoiXrYx4Wo8j8iLH2MN1LmHP1dPrMRsJccpqiU+AiS9H8u2Ssmo/MxpkyGQyrnKOUmw0k9qTpI6n271KTu9N4s1xEQzoa+TbGVFsXRvF0jWljH3DirUwyLuTi1EoBJ4fbsFaGCQ60sf7747527bIzMxE49NjU2UyZpSuCvEJhK83TE3nOy7wRM/dzPzicR5/pDPvvf08W7ZsIhQKARAMeCsRn/kFQdZscrFgWuXU75ZN1excG09pwvFqNT3ixVpMfFFNwfWZfPzh6zzUvS8nDp1GhgyBPxeXV4gqXC7XXx7/hQsXkHyHmTDGXE58Auh0MuZ+Fst3K8vw+UQMehnB8DBRqQSeftzMkMdNTJ1jr/R9wwaaWLbGgd8PGlFfLfEJoBX0mPUqMnODtGlZ8yLVpIGKjKxgpb9166zFlFhGQPKjQk1assjaNYv/8pirw5HfjyIT5X9qW6WkwXE+jYDgwS05CEkhMqP30ufZbPZtjeHCwWRmfx5FRKsrFGuuYpPl8sV0N30HFrN8jZNAIPxbv/dpKUUlISxE05Q7iIgJcne/fGZ972bOEjcDBodQxVmpRQNAwoYVCE/i8oRc0moriI9VsOwnF+rCmhs7xPtrs3jB9/+SXf6v48sp0yDk/9NjPF4JwWVGEARsxkt8+pGmEvEJ0Ki+ivg4BVtXJjPp9WiaNFTToomaSa9F8+WkGOrUF3EkHcds+PPsPJUKBEGigGy0WojudIz1P6s4+ls0Jw5E8+3SIJ4G+4lSWVCkZrN4TjRXDqVyZk8c3dpuY/CgTpw9e/aWbBAIBFAp7OUljJt2uOh9v74K8Qlg0MsYOUSLTZld8TfBzOUrIfr3VONzneaTj17lw9cENBoZVzP82LIM6G44qqK5iAfvr/l979YpxMkTB4BwhL9uSmXiMzc/yNEDyirEJ4BJjMB9Pdx47+8iOzuDVs3V5UTm1l/d9H2gekF2QRBo1lCNXierlvgEMBnlSMBL7xSiUgk1Ep8AdWupAIGEODlvflxI575ZTJ9nJxCUyMwOMPGTYr7+PJboSDkfflHM02PzGfNGAZNnFKBXZdKi/lmSos6xfvUUBj7WicOHD/xtO1y+fJmU+GJOn/eyaoOb5EQFEz4oYsns+HLiEyAuRsGMj2O4nB7gg7dMNO5kxS4VUYYNM5Gc4RDJpNFa6kRqsCnxpa2Jy7iXr79Sck87A2ajjBXrnAiCwL1dZeQn/Uq9hiGuZnnxBP2kxKvYtj2I3F5zY6UIYrBqL3A9cQu+2CsoUNKMtuXOr1JQkeitg/ekjA/f/ehv2+T/OrKzs9mxdQHbNljYujqW+rXVaKm5XFgZMJKXJyKXCzz8oIF9mxIpSz5GmtiCozvNDH85n4cf1PPN1DiaN1aTEKfg0YeM7FufzIfTbGz/1cWMj2NZvziRoQNNKKl5blSgRETEbG3O1BlOimwhUPr5dLKCtcui6dXNQLd79CyYFcmKZVpK406iFBRcu35rc+FNeDwehg/pQ79H4dtlPpavEXn81XRyknbglEoBSJRq8+YrrxKlnse6BV6aNihh1ieRVYhPgAljVGz8+QdOnTrFkYOXeObFUj79sgxbSYgzF3wUXzdVIj4BCi2neftdBTM/jaFWihK1Wkandlp2/hxDWpsi6gVb8P6ESeTl5f2tMf5VrFu3kuEDRTQaGbnWINv2uHj1g0KGvJDP8JesLFkV9hEB6tdVUmQTWf9dIlPejeGV5yKY81ksMVHycuIzIyvA40OKaXJ7Ma3vLOXzqV7WbfQyerCaWrHbWLzwfSR31fvwS16s8nRKlNnkWoMEAhJrNrrZtNHJzk17uXJhdxXiE8Jr1osjAox74SnKyqrfk/wzfL/oexZOWYLWKdG/f4B4kwEXZdilYkRJrHRsTCgVwadFhrwK8SlJEnZlLshEPp5uozhgx0UpLehAS6EDrYWO4Y07JixEIRfCBIggCFiEaFrRkQwuVvpOlaAmuaQtz79SwqzpEilld5ZXJgmCgIUYYnM6MuQZOwAP3qdDdOv48L3/zoU1Ycn3swm55ET6U3FSSlpd2LzDzZblSXz+XgxjR5pZ9UMUW9ZEoaqdSXHyAb7/OqrKu6/VyvhudgyO2PPVXieCWBrUVVYhPgH69jBQ5pB4dUwEe9al8N6rUXw5KZYtK5KJiJCxeqOz2u80GeWERGjcNp9gUKRBXRWbV8ahTLtKQX7hv26cv4BAIIAg/fleVYYciXDDtDSakM21Sp8r/CqKi4urnJd5Lata4hPCz7vWZ+D69ev/2gD+AdeuXaNZQz8ymcCSVQ563Kur8dgHuuo5csLL5Wt+Pv7Kxo6fkvAHgjzUPeyP/LLTxdGTXn7+PpFHexu5rYWGIY+b+W19EvVqO0mKLSIQkDhzwYfTJTLqFSv7DnnIzAliK5EwWQTkMhnPvm7lgQHZLFxWypZdbnp1U9GywQXmz58HhBM71q9ZyKQJ6iq/Q1yMglefCbJ82be3bItJ73xEUaGNGOJpQxeacgfRxJN5UUvbzsVMnlGCVvPnyQeiFCLhznQO745hzAgTd7fT8uwwE0e2pnDomI+9Bz0AJCcq+fn7BExGgTdejGTahzHsXZ+EXqEjUkyoMvfKBBn1aEYO6WEbSCHyycRzI0O+UKpYK9WCFpMJSuv+itapZ97MW7dFTfif1ab0vwDCi+/WDQdo5r4blaCBPzyjkbEBln8TX0nT6+RZH8PGWYmMkpGa2xG5IAcRSjIKadT9dI3XqZ2iDDuo1WDDVhf5pU4acRdmITIcnYw+wnezYiptIs9e9PHCm4W8ONLCA131OF0iM+bb6fVkDjM+jmHdZifJCQqCYj45OTl/K/vTZDIRVPhR6ryYTDD2zQKuZ4fJtvvv0fHUY0ZMRjlNG6pYv8XFHa00LJ+r4e1Pi4iO3EvR9SM8OXAKn01djNkcQ1ZORnn57Hcryhgz1FztxthskvNQLyU7vi4kksoRJCmoJBSCj143cE+fNTjO1COKeIrIR44Cn+SpVHZdfp4k4VO6iY+P/8vjX7N6AaOfFKv9TC4XeOh+A1t2u0mIU9CwbuV0+j4P6Jm90M6b4yLKJ9cIixy3R0ImA7kCJJ+EnSL8+NBhwChYys/XaiA2Ws7GbTWTtdm5QaIjq8ZR7u6oYOdpB05ZMWUZbuy+vXg8nr8thG8ym1CgxCmVYhDMVT6XJIky7NQJduCqJ5cSipBHFjP1cyU9u1cshHe31THjcxldH7xMvL0Brt+SkJD47NB1Jn9xnSXzLezYLtGa8LuUHf0b385TcVfbimu2vU3DueE++j+eQdAqR46CHOMRRIWfDneqKCkLv1e2EgmFqK70Dv8RSlSsXPojb78/8f93ofP/DfD7/axesRaU4aYNNzOYi4rD8gpbtvkJhSSKSkDhCb8joYg8Hnqgapboll1uet6np05q1XL21s01JCcoaFRHzpoNXoJBCYWi6u/hcotYC0PIHBEEKENTN4N1y8JzYmlZiG8WOVm3wY9cLuCQF/HpSxE80LWCnOjdXU+HOzT0eOJp1qz//S83ApPL5bjdFQGGM+f9dL275veocyc1380sgZIwAemXfBgMcO16gKIiKyqZxHcrNKRnBXC7RWSlf2gOElRQ6qiZbC6xh5DJwjY8dvQA3TsH4A+kyM+/uFEU1q7xfIM9mlXLVtO+/d8rcRRDAXSaP+pTwZ+ZUadSUpBf/ToXPl9CrRLY8VMy3R/PxuEUKwXI/ohr6SEKSnzsP+zh7rZaxj9rIhiSuHjVz6Mj80iIU7DnoIe1m128ONLCiCfNDBydx+xPY+nUvmIOcrtF+g/P4+03R7Fs5Z6/pO32j7h48SIWg5MVSwXiEzQUFAbocKeGmOiqbp0gCLw8OoL5S8v45F0zvQ5dQlWQhhcPsSRhviHb4JDsFJBNiBCGkgQ+mnKRgzuiGTA6H0mCi1cDHN4Vh8kop9gWoknbfOzWVDTRucgan6REPIvHrsFgbYJJqMhW8OPjgXs1/DAviuzcAJO/dLBz0+8k2SrrWkUEYvlt5z78fv//uq7a/39g2hcTWTzDSGpy+P1r0ljOla2laKTqN3qioYSGDSqehwiLnBFP6Zj82U50pVFcuhKkVzcDazY6uXwlRFqaHFtpkB/XOelxrx6NWuC51wtIS1Xy7NMmiLYSLKhFiS4dvyUbuUICjx59YUN8eDARiVmKZtVaH7nFHu5opaHvg1UDE80bq3m4n4cFi8BqvUAgEKhSCvjP8O7bz/PVJA33d6mYXye8oGLIoCBdHjyENqsLAjKaNhAZ8nh4rszKCdCkYfXJAHK5QEK0jbEDxhNT2oSSHA0/7S1i0XcX6dgJ5EWNK63jISmEPLqAQY9UzTSRyQS+/MTMIw9fIqYojXmzv+WdSW/f0vhuBZcuHKHzYwL9huYSFSln9oJSHutjYNzICORyWL/FyYODcpk7JZajJ33M+yKufC39+Rc3498oo0WL8Jx6Jd1P70dKicy9g9QbfpYkSeQKV1my8jK5heFs8FIprKN+83NrxHGi0kqYMFSN0SiwdpNAi86ZyHLTiPc2IpYi+nS/VOMYHrxXz1ffXOCZUf2Y8/UqzOaqPl5NCAaDzJ+zkAR7A7xN95B+XYa1WCSKYkRErnGWaCmBFMLSQzJBhlwVRK/zIJaI5ZnCoiSSE72fp4aLjBkRQ3ZukEf6BUj2VNabUwtaWkl3cYLfiJBiK81hOsGAIAn4JG8lHUW9YOTgoSCNg82r9fXUgoYrF0y88HoxDqeIxVeL9MsZf9kG/2m4cOEC2rJwZmWIIGcueTi2PaWK31avjooP34hg9qLSShJgf0TtFCUaSwlUwzv68dK+VeW1SBQlzl3ys32PmyGPm+h2T+UAlEol8MOsBHo+kUPfHnpkMiGso3klgMstolCAJIIvGCDt9uv06annga563njFwKvvFvwLVvnrUKlUKDQKyly2Smv1TYT3UzYSSMVqOYZkshOJm3zHUUy2hugEA36th+Tkqtmtglyo0tX7jwjJgv/WrE8I+zihUHgPsGWbn1ZNa+41UuoQuXQ1wPRv7Xw6MRqDXoZCIZQ/O3O+K2XxjLgqvIBCITBtUgz3PZLNpC9txEbJOXLSy5X0AA/eq2fDD9HodOG5xOkSGfN6Ab/97mbLbhdtb9Mwa6GdxvVV7Nr2OadP7WXkqNe4vblY4z7ggS4aZizcAWMm3JIt9v66FzOR1BWaYZWyySODWjQkjaYEAn4WfHoVMeUygYBUKZksIyvAN4tLOX3Bhy8osmBWZJVkM4VC4Iv3oxnzRiFxMXJef8fBhfMSXo+Bp4Y5MWk0yA1O3HY9x9mLHAUhKUgEMcRTixABdBhxcZFSqZjLnCaeFJSokSPnGme5Kp0hjSbEkIhWLWfbOgudHzxF0P6vySf+Ef/N/PwfiGPHjmEOxoSJzz+gNO4Ua5dFViI+IZylOG50BKUOEdkfflI1WrIyayZUHE6xPNOt0nXKQkyb6Ubvi0WOAo/kwoOTli3llaJmLrfIC28WsvzreMaNjqBRfRVtWmn4bkY8Y4Za6Dc0j/SsALn5AVo3C3fD/juoVasWiggZrpCbH34qY9RgM+sXJ7JqfgIxUXJ6D84lOzfAtcwA8bEVk8gbL0Tyyy4345/RsOhLP6+98jSJyY2Z9EVJ+TFXMwLl5YnVoUN7BX5lGTasWGN+Jz9uH4XaiwQiM2nfJvz7vDbWROPuV6nTPpNs2SXiSCadC9V+n11ZSPvO7W6pCZSt2EpKUs1xiqQEBYVFIT6dbmP0U5UdRplMIMIix++v+J0vXvGTFC/HYpbjkZWRm7qdrqPPMXZKOg36HicrfhcuqQyXVEbdetCmpYY9Bzy43NUTsHO/K+Xpx6qWyJa5AxRGnMAVcY369eRIoXQeebgl4154kvPnq4+y/hl6PdQTXZSWq5ytNhs3nywMmJELcgyuZNw40MaXVCI+AQIBiUFDS2nu60ISaagENWpBQ4ynIfor7en2UDEJ3kbIBTlOqYyWdwTKSxf+iCYN1fTqLUdldnBfby9ffx9kyXI5jRqouJoR5PhpL3e1V+I31uzM2ClC7lGwa9euW7bHfwLOnTuHq8SNWBTJ5Jnh9/bkWR+d7rexcWY9jOfuxXLxPqIL21DotSNKIlodlNhFjp3ykpldUTK1e7+Hnt1qzpLqfb8euVLE71Ew41t7tcd8NLWUnPMRZDoLUBhcvDUh7NhevOKnw33FLP+8DtrTXTGfv49kV2vee9/PwSPeSt8RFSmnR5cAu3fv+Mt2kMlkIDNzPSs8Hos5XFpSE6yFQSR/xRxTqL1CsdPDyJetzPksjt1rU/hyUgxrFyUysJ8RR7AijUdrT2XW154av3vud2V8v+AnBj3yJL/u2c/cRXb6D8vltUlFXLrqx+cHQayZjZQjx+f780zeP4NOGw66iWJ4DmjbWsOOvdWkId3Ajt0ByvLDzf+qw96DHu65kSWs1yiYOa/6zKOrGX7yr2tQK+Us+zqBWZPjbki86Fg0PZ7JE6O5nhVg128e1ixMIDpSTs/HrfR90FCJ+IRw1v7qBQm4nA5eG//S3zEDPp+PhfNFbg/eh1JS06ShiuY1VHk4nCK2khAHj3qJjpQj13kx3NCmSyAVUQpxRjpEDulEk0gSaYiEyMkSWLvZhSCE5WEWTIsrz4x97mU7MWIyze/NZ9+2SA7vTODQ7hg2b9JgbHcMuzKn/PruyKu88mKYBEtOVDJjSiQjxgQo0lcmQwRBQOnXYrVa/5ZN/i9DkiQuXfidpn8g754ZpscVfbHa9TAoBQlE5tDtnsrPXo/7dKSaYtBjJCVBSasOhXzwQjQrP23A+2NieO99H8MGWJj8dgzvT4hm3XeJ3NdJy4tvFxGd4iA7YSfjPrZy7EAEJ3+PYsUqGVH3HCFXf4rEG2SYTidwf2c9j/WpWdZhyBM6LDE+YqIEZs+adku2yM/Px+e+UIn4vInYaAUvjtFiU1+nUMhixNNhP00UJbJza54zAfxekfjS2hgFC2pBQ1QomRRrFzZtDiIJlf0fLy7a3KascYPfoK4Kud5NhBTDkUNHb2l8twqd3sKYNwp4c1wECrnAkjnxjH82kqSEcAXKqMEWvp8Vz6hXrJy96CMlUcHM+Xa69Mvm7U+LUQhKrmeFEEWJR4cUIhNAbHIYa+1t5FuOUUQ+VikX27kkYgrvQFVQH4/gIEcKZ4IVRJzgmVfc7NwQzaD+Rnrfb2D+tDhWL0wgZLEiIeFQ5PPdyjIatsmjbdcCPpsebkh3Ez6/RGSEnIkvOJg96+NbGv/Ro0dRlxkpEawEQyJXd9TndqkrtYVGpAlNaM3diITIuOGX+yQvrVrKeftdBdaoI+XfU6S/xLhX4PVxZowGGdPnujAVVy/zIBfkRBBDSTWMmR4jXiqvSaIkEgwKVXoI/BFmMZol3wnsXBNBIbn8V5SuZkTHJiFJkK07jqfeIdrfoSmvjPlH9LzPQOjPX/1KVXV/RLb8IgMfq/D/Fywr5YEBOSxeWcaKtQ5GDa6epFcqBW5vqebISR9rNrhp3bGQAf0ERg7U0KO3k4J8Ofd11lCntoJLV/3sP+Rm5oJS5Ip/3gj534VHBvTjCmeqZOcB5JOJFh3+xr/zzZIAJw9Gcf5gCguWBgk1O4BVloEl0YTL5aKoqKjSufc9cC/FsvxqrxmSQggmkdTU1Go//7tIS0vj9+MBrmf5KbYqmL/IV+Ox078ppaQ0yK59bl7/sIiHnsolNy9IfkEQn0/E4xUxmyp8WEmSytfYhDgFdVKVzJsax0dvRjN2uIVayUqmfxxTTnxCOJt94VdxREcqqJWkRC4T+Pn7JOqnqSgtDVCUf5AJ458gO89dY8d4QQhXmd0q/J4AtWmIW3KSx3Va0IEIIQZBEFAJaowGGbWSFSxcXlp+ztrNTl54q5De3fWs+y6BBnVVVbimm4iJVlBaFqJ3v1IKd95Bcl5XUuztaCnejcYdR2GBnNqh5twmdKKl0IEGtMSGlfMcJY/rnOcoHlxc5hTNaUsR+ahQ0YqOtBXu4zY6YaeYCxxHqfcRHSVnzCgtvlBptffzd/Bf8vN/IC5euIjBH0WhlMtJaT8npH0ck/ZgjHdU2/ADoEdXHQhilQjkqZMSZY7qZ/1Fy0u5eMXP5Bk2CouCOJwiS39y0rF7EQ67gth6JTR77BgJ3Q+RF3sAvaHyS7hsjYOhA03VZpr0uFdPQpyCIY8ZUSoFdv7mJCqqqnbmX8UzL44iqp6NNYsSy8WIlUqBx/saWTAtjgGj8lm0vIzH/+Bs63QydFqBQECiVoqSzu3d/H5gNVGRMsZNLKCoOERstLw8i7Q6nD4bwGVJp+uIC6z5Wc7uXVpem1qEOsZO+g0iIjVZSaP6SjavjmHRtwauyU/hx8dZ6QhuKVz2EJD85GszUDYP8O4tZgDUSWvKsdM1L4hHTnpZvLKM/r0MVcSdAUrLxEqk9cdf2Rj5pJmZ80u44w4Zx/bG8Ol7FoY/aWLRnEh2/mKirPZBznOUevVlCELYzn2eyqWwqMJWoijxzfelnLvs43p2gB9/dpQ/a8GgxOVrfr6Zq8UU7WPulDh2rkrm6NZEPhx/jS8mD2Xfvl9vyQ7R0dF0fqATbhwcYw/FUj5BKYBLcnBGOsQ1zmHDyglpH9mhzBuEvcD0eSW88l4h074uoaAoyE/rXaiKalerBaUXjMgd0Sik8GduXR5PP1kzUT14oJYuXRQs+Saau+7U0rq5hrfGRbFtZRJPv2ClcwcNoahs/FLVhTgg+bGSTS0aM23K9FuyxX8KRFEkGAoQ5avLngMeRo3P57Gn7MTl3k2kmIgghMt2okkkRarPRY5gc3p4ZoKV9VtcfPCFjYeeyuXoSS9yGQRrftUJBMHjBT8evpmh5MW3Csmzhk/IzA4w8gUbG5Yaaey7iyZiW5S6ALe3VCNJEgOGlBCTdTfRwRRkgqz8nurZO9PnMTvvfWLHWlhx8e5dNJw/d6SmW6kWY8Z+yBPPWcMNfnoaWLLKUeOxX83yYHLWQpIkSpQ5xDXLxWwWmPFxDGm1Kq8hTz1qgqj8cgfMKFg4dkDN6g1Vs71nL7Rz/YyJ1MzmcMBIxo5cMtPlzPo0lkd7G3jns2KOn3WTrz3PCek3Tkj7OC8dKy9DBXDobHTpds8tjf2PCIWgX08Dn04Pk+HDnzAxZXYJTldVB37FOgeOPCOagvo8Miyf4n+odLh2PcBrHxYxdoQFgPq1NSycL/LNdw6CwYr17sQZH30H2AkVxNDjXl0lAuomOt+lI62Wgkd66TlwxMtjA114S7WMeKL6zZFWK6NTey2/7TjEsWPHbtkOG9dsoo6vFXJBQcBu5Mx5H4tWlDHhg0IOHvXc0OuTeP6VEtrfY+fVERasR2vR5m4b+YUBVKgBAbmg4DKniSOZRkJrzEIkesFIspBGa/Ee3pjoodgWpN+DBgIBid373azf4uDEcTDWsbJ8QVQlHyA5UcmGFdF4Es8iSiFsqkxqtyilVbPKNhs7yog/MqvKxsvpK/1/0vn5fzucTidaTeUJLDZawQsvKMiOPIhPqghYuKQycmL3MusLY5VNfYldxBMMoETFwd0aknK6EutpSJQQT2KwAU2d9/HBu7D3QMX39exmoGlDFen5blYvs/DU48Zyn6JRfRXrl0XTvIVAAB82CmjSRODX3zz8We8qhUIgMVHGM0MsLF92a80QDx06RM+uNW9uH3lIh9+SS6EqA71e4MwFH2s3u3AV6zh60lvtOX6/xPkz4aSBP0ImyEhwtqBQVbnkU4ac0rKaN6aiGNbLDBEiIz2D7nc/SM97ezP/m/l4PDUHl/4O4hPqc/89OgI3dDzr1anqBybGK+hyl45G9VTc+UAWkREytq5I4sTuFH7fE4HeFKLP07kMelTHsX1RHNgRw/F9MbzxkYvrsnO0oD31hBbECSkkuJvSJtQNqyyTs5qd6JOLeHZYVaK7cQMVTz+t5Gr0FkKR+ciz65GY0xnD+S4snVybO+8pZv+hsC1WrHPQ6349Xe7ScOrEnhoJgergcrkQAjLcsjIcORFE+CsTK4IgUFtoRCm2cDNE83leGaflqceNpDRy4L1Rwx+IzGbYExWZyhkZIXRUL6kCoMOIj6rPkwcXaionr5RRggpVFVL0j3DjRESintiSxtxGKBT8p41x/1MxatQLFBou0PXRIhbPikGvqznRR6eTYbOLNSZwFNtC2EoDlZ45SZLI5BLaaAcHbgSwp31dwrWMAJuXJfHZOzHERMmxmGumUSwmOVNm2HlrAsRc60pccRti7C1p7r2X+oE2XL0sY8eqZL76MJbfj/n4YEIUoui5pWf/X8Gb77xJSqNEjgq7sUrZeCUPZVIJF6Tj2CjAmFzMzp+jubN1xbN8e0sNO9ZH46t1kuvpGYzp/xKP3/8EDz/Yn1OnTgGQVj+JbO1pPFJlH1KURM4rDjHiuWEIgoDH42Hd2nXMnfU1O3bsKJen+zuQy+UYTXE8PDQXk0FBaUYMU6ZXDWRv2upm5x4veq1AXLSc18ZG8OO8eMYMMzPxkyKGjbNy0yXZuN1Fn6dz6fN0Hr0H5zJgdB6/H/NWqgD48usSxo2yVBsEk8nC8n8SsGazi4tXfAwdYOL2VhqWzE5g+0oLiXEBxr5RWO1vfviEj7R6Lf6GNSR0GMnhGnVoVJ7ZDuF9pyo1iy0rEtl3yMvH02ycOe9l0lQbZUVKxr7komuvYny+P38Gy8ok4gvuohgrx9hDOue4whnsFGLAhETYiG7JwSVO0pS23CbcTX2hBS2FDjSnLSIiGVwkmTSShLRw1TJhmZAGQgtUgoo2bcL3fl8XDTHxfz1p7J/hv2Xv/wMRHRNNgTwbTUhHE9qgFFR4JTdR0TXrg8lkAipl1VRzo7U5Dz52jJ+XxRBhqYhk/LLTxcwFpXw3PY5vfiij0/0liAE5IY8an1Li1VeUvDCyopzHbg9x7yM5SFJk+ffv3udh5ic1i8s+0tvA5Jl2Ni9L5K1PSrBac2ncuPoo6j/D5ctH+PTtyGqjc3Vrq4iNUhIbJ1QaI4SjybIb773J4OHRXnJeHBlN4ztz2bHRiaQKceZ8CWsXV23mEwxKLFpZytezYrn3Dw1xHu9roPf9OvoOzaVpAxXHT/uof6PcvG8PA9O/CPHW+4V4SvScYj+RMZEkJSfx/IgRf6mb7T/i0ceG8tr41XTrJFUZv60kxE8/O3lnfES1nYyPn/ZSv044OyEnL8jrHxZSaAvx7GsFlJaJHN6SWkUDJz5WwcwvjIwaKrF+rYeB/X28/XIU+QVWuj2WQ2qSgqgIOWcu+rGVhOjaUYdGI6O0TOTJMVbatFSTZw0y4kkz93XS06qZgyvpfmKiwnqd9eqoWDFX5MGn3qJdu1//cukvQJ71PJEqC7X9LcnkIpc4iRwFINCCduUl+0EpwFXO8MsOGz27R9C9i57L6X5Gji+g2CpH525RYyl6rJhCCVWlDqqDJFFegvhHJCcqGT7QxG33ZfHMEBNz5uzBWNiYKDEs+1BMPplcpgHhhS0vP6fKd/wX0LhxY0SZSJQYR1auRM9uKvb+GFstcR1HCt7Ec6z9Ia4SOWUrCfHkmHwe7W1g2RpHjZneqzc4uJIRAAGybKX8tCCCTRuL0SiUCAEN2oJmxBONIAgYMCML6MjKDXLuoh+pKL5SidtNKAQl0Z56LJ7uYuWKEp54UuCtV8wUFIUwGG9NxPz++7uz77c+dOy9hvZt1IRCEh9+Wcxb4yrmZEmSmDKzhEtX/RhjzlOktNO5s5wpk6LoNyyv2pJPuVzg3Tf1vDH+IE3EtsgEGYlFbXn/9eN8MTOffn00BAMCy9eVEcpNppa9Zbh0EBXJwUY40uMY9twxNv0UzbK58Qx+thCPV8KAhvq0wIeXdM4RJcUTRTze6FJ6PdTrlsZ+E5Ik4Q/AbS3UbNvtof+wXJ7ob6Lfgwa69stm5GAT93XSYysJd+k8cdqPtuQ2QgY7Tw8wMuTFfBLjFNRKVnL+sp9r1/2MfyaivLFJvz4aflmpZM4kHdNnZWOJAJdLQrRbiCy+C2vCPgb2q0pmut0in0y3UVAosnC5g+zcEAopkiBu9LqaN0dptRVYTCGmTf6KxSu+uyVb/L7/MLfTGat0HSkmlxGDLdx/jw6HU2TJKgdfzLUj+ZVk7KlLkq92xYl5zZCkS5ziICIiJVIhXtzECFVLipSCiqjSxpw5eZINRi8zZgRRl8Vj9znxKnx88pG+WskYlUpg6FNqPvh0CwMe1jH9s8qBz+tZAT6bVYLK5MXdYgelNgFVSSpmVy38Cte/1PTk/yrsdjsFhUFCocp+wLPDjTRr5uGDj/dx5LiIXA56U5DNP8VU0uK9iYXLSymVQriw09rbsYrmt0yQEV/chnc/+o2dGyqIwGeHmNlz0FMt8S8IAp99YGHw4xfIKrHj2ZNMMCDH7c4o11H7Ryxb5aRZYyW1kpWIoVsjeGQyGX/GCQWCEmWUoAlG8fYzMUj6MnKcDup52/Lcy0fYsV5VqQuzJEk8/3oROlu9ajex0UICl/wnKJBlEyuGyzw16Dh9Wqwkx/JHbNruRm6PJ48MYlzJxKfXRZRCrPpkMyuW/kjvfl0JBt00bdaWrl273bJf+Eds2fQD300zs3K9k/u71Kx116+ngT0H3MyeHMO9d1cEGIwGGcMGGrl0LcCrz1dIcAiCwKo1ARqLd6IQKvs5ckFOM7EdmZYdDH6iZoJw6CA9S34qxXy1fViu6IZ546RUgvkJDHt2NysWCyxb7WD94nBAU6v24PP5/nJpbOPGjfHoynB4HNR2NKrZtyOZy5qD9Okl0r1LeJzPjNTwzrFs1J76WCKoVDZdr66cwwfKMFN94oaLsip+ol/yEsCPRqj8OxTIrmNSasn2XaU+VQkNUQpRTD5xpOCkFIsQRRJ12LxxMw/1fegv2eE/CTKZDEtkiGkfxrBrn5ujJ2sOhpy76KNWspwPptr4dGJUpXdckiTGvV1IqcvHOdNWIoUYJFGgIFCIpPSTFi3jq2/s3Hu3lu173fz8fWL5+fExCo6e9NGmVfXP6W+/ezh6WKBpWdtKBBRApBRPwZUS1v9SQr9eej54LYr1W1w8cK+BI0eOcMcdd/wbrPTnUCgUbNj2M6t+WsVXU6aTbbtMwBeksXQ7AYWLAU95qu1Wr9XKePlZCz+uLcN6TkNSUWsCVj9jnn6BGQunserHr9nzi4URYw6Qn2tEKI0BjZugJZ+BDyiwlWSy9PtlfP3VN2htFhQ+FUHjZj6M+JiPv/jwb0siCYT4flYCz79chnSsAUtnXWXlqjz69VGj0cK6n/0UZupJStUy81MTL71dyP5DXj76soT7O+soc4q0bqbh4DEvU2bZyM4LsnhGXHkWaH5BkLFvFuDxVpDoLrdE7WqktG6iXh0ln8200bi+is9n28nIClArRcGaTQ7GDItg6nvRvDelmJ82OCs17fT5RN7/At6d9MIt20Gr1+JxOXHhwERlX6pElcX40VoUinBm6rotTu7tU0hMIA2ztz5RgoqA5Cc7aSfFthBRkVX35/bSELZiAS/nCeAPS/3hJZJYYkniKme5xjlu5x6ucZ5G3IbmH2QADYKZulIzLnGSBrSscg2AWlJDzp0NZxAXl4S4rc3fey6qw3/Jz/+BiIyMRBAF6gsVC6QKDekZYo06GmWOEG6nHDcO9JgQpRBuXChDWjKuQd8hudRKVhIdKef8ZT/NGqnYvSaJp563MuezWHr8nk/zxnqeHiwhigbWb3Ey9MV8Jo6L5FpmAKNBRs9uOhYtL2PowPDmTybjT0sJQiEY/ZSZ8e8VMeuTWIa+Mp3One/9Wza5eP4k7V+u2RHq3kXHgiWVo0x51iAGvax8o1BYHKLDHeHNgN+jILW4EwDpjmO8O7mYt8dHljs+DqfIyPH5NKqvrER83oROJ+OlURF880MZu/e5WftdIj6fSFZukC4ddNx2mxNZSOL4KQtb9/zyL3X1jYmJoVefsQweO52PXg+n3EuSxKHjPka9XIBOI7BwmYOG9VS0aVm5u/XIlwswmwX6PJ1LMCgRFyPnl2XJZGb7eXZCYY3adne306I2FxOZ2ZEnnzxMnYYOej6oRqUU2LTDBTeew5+/T6xEqIx4wsxH04pxuUUeeyg85j4P6Hn7k2IUShmjnzLTr6cBnU5Gz65+fv11N127/rVnwuPxcPHsOWL9rZGjoAw7t9GJcxylKW0qyUQoBCUNaU1O0E9qkkDDeioa1lPR8z49t92Tj4aaUwBDsiB+tQ28oHMnsHBxLt2rKa+DcLbC/Z2r32wMeNjIrNlB3vvITaRZToHiOln+dARkWIimGW1RCWryjCeIjvv3RbT+L0Gr1ZJSO5myKyXocpozZ94ZIgPxIIBLcuDAjgIFEcRSYrzMlx9HVdmcR0bIw9nho/PIygnySG99pfcEYOtuF7v2+lAV1SbOH0OkwkWOlI7OmkSi0DR80D9Mu4aSekydfYFm9XVQGkmB6QwBnQ2ZqERdVJsIMR5BEIggBg8ukq2dWP7tMRrUczF7USlfzu57y/Z4/4OpPDMqk3vvvoZGAweOeLnvkRyaNlQhAb8fC0e0k2vBI72dDB8UiUYjw+kSibTUHGR4aoCBjz7P40TOb+glE3IU2IpLMRbHsPhkHFayiKMl8UJKFTsYiSDrsobM7ACpyUqmTorkxO8uDPlpnOYgLelAM9pygt/wJNpYuHjB39ZzlCQJry/IK+8VsX5xIoGAiVUbndhLRV5+xsK8H0rZtttD/TQlwweZmfSpEytGXMpC7myt4dkhFtIzA1gLgwwZYOJKeoAde908cqOB5J2t1eiSChHO1iHW3QgpS0J/Y711CiWoDD7+cfn1ekUeH53HM09b+OC1io3V+Ut+HhnqZedeF13vrn7+OHnWj8GgIC/r1sq8JUki4A8QwI8/7SQHNiZXCvx9OlHN9j0unnuplDp/JD5vIFVoQKH0K526BDh64AQR3qrH3EQMSeSGrrP/Vz9NuRMBgescxmQK0Kxx1YDbTbRuqSIytpQ5X1bWM718zc+zEwr4clJMeTfWQEBi7sJ8vphzidYtb78lW/ynwGw24/OLLFhWxsgnKxPwxbYQdo+HQU9oSU2W8+N6H1t3u6qQn8vWOHC6RBJkqWRTUoWguQmVoCYzW+DadT8GvYzYaAXRkXL02pqzq1o1U1OqzEAnxVMYKEaJml3b5Tw0oJBFcyKJjKh4PjOzAyxa4qFXTwWHjnkJifypRtw/okOHDrw5Qc3wJ6r//LvlZUQUNyVerAtewAu50l5MQgSlF1vRrssJBg1Qc1e7cLn37HlucjMUNP7DeyBKIkXkUUheuOkHCrLVV/AZHagKjAgIuF06Boy28tP8+EqkWWZ2gNcnutA665HDBVpxFwA+vDj9ZTgvl7J2+bfMnGrh2OlfeGLAx7zz/lyaNm36l8b/R0iSRH5+JjptHCqlwIkzPrb/6sbnl2h3u4aHuhvKddtcbonsvGAl4vMmft7m5pvPqwZ8L5yXSKyheYlK0OBzK/60eYZaJeALinjqHKXUo0BTWBdNyERZ9DmUljJMqhCPjchn/LMRaDThBA5rge+WpKESEhJwCzZcMhdKsea1RYWKXv0DzPy8QhPcYJBhlWcQQIncVdkvbNNGxuqVZzEHOlX5rqAUoJh86lCR0OGRXJyR7ydaY8TrcqMRdHglN9nK83i0uRi1ajxWJTlSOonULn/eg1KAsxxGvNFFPuoGoRoTSOKn5av/S35Wg9WrlnJvJx1yucDPW100bqBi/RZnlWCLKEpM+tLGpxNj2LzDxYDR+TzzlIn6aSrOXQrw8RQnly6H2Ls5ibRaSs5dCuvIN20Yy/otLia84cYbEOg/PI9Xno2oNEf162Xg7cnFbFySWCUIeO6iD3uZiNqZVIX4vIkIZ13mfruXfr30tG+j4b3Pi3nn5Si2/L7j/yn5mZOTw/SpMzj2+3FAIDYxhmlzvqRNmzZs27KNj975BLczn7s71LxvvbO1lszsIK6GZexdnENkKJnkgka89cpE7rjDT8N6avZuieHCZT/nL+cRYZFxd9vwe3dPv1UUXzZSq+SG/q0AkkMi5Ajx2nNvsvCnb6lbt+4tjcnn86FT+2naUENSapADl46RVtYeqawRq6YUISFhwIJdcZSXn1CRGKdArRZ4/YVIXhsrMeb1As5c8DP/y3hqpziZv7SMbT8mVfq942MVLJmdwL2PZuP3S6hUAkkJCk6f99GiSfXz1dGTPsY/G8GQAeE1WxQl5i0pZcVaJ2OGhX2jl5+xcFevXJavcVBsC6FSy7AWaXj1tc/+ljzAi6+NZc478xAQEAndSBAKQ1B7qZUS/rdMJpB+TSLa1ZAkqX65b68UVFjyW/Pcq6dYNq9ynxdJknj1gyLchQZKKSKNxsQQTuopIo+zHKY+LTjHEYKSnyD+8saW/4hIYhGQ1bjuKwQlBdbwZ98ulRg84tlbtkVN+C/5+T8Q8+cspI7UpNImUybIkIqj2bDFQ+8Hqjqsk78qw1NgIoifAtMpiLZyx+1KnE6Rwgtexo2KpsMdGsocIskJCrTa8GQ8doSFp8da+ebLaLp01HHpqp8iW4hPJ0Zz4qyPBx4pwGivh6TyETCWIWjc7DsYYPwYE/e017JinYPnhlqqHcem7eEu6gePevH6JEIB29+2iVKlpqAoVG3HPYCsnBD5hT6Gv2Sly11aenXTMfRFK5Ner4jYXslQotGATHCBPFTelCiupDU/zTvJ6k2Z3NFKjdcv4XCKNG2gIq4GzQuAbvfomPBBIZNej+aTr2wcOemjSQMVNnuI9MwA771qIrMg8C8RnzfRr/8TrFu9lR4PnUBvCBEKgVQageBsiiP+LO+9amboiwXERMpJjJfjcIpERylY+10CyYlKim0hBj6Tx8dvhhef/Ye9f1quIQgCCuWNLpWFHSkrcPH+sd9IresLb1KAF0ZGVJtJ9ta4KB4clIPbLaLTyQiJ8NQAMwP6GBj/XhElpSGGDzLTtGGIM5lXgb9GfmZkZBAXLUfME8gnkyTqECCAFn0VfdybsNgaM2XaUZZ8qy4f1+cfmRj5xFVMwTbVnhOISSc1wUPp2TzMwQROH1Wy94CHu/+he/jZiz52/ebmozcqnjGvV8TrkzCbZEgSaNHTMNCSc0WHaSE0xvgPwuJOqRQpyspdnR7+Szb4T8SXs6fS//7HuT1wD0V5xbgopSzmNA2bBhneW0WBFVb8dAZ/MEivblUzuCHstGg1MmJjZHz4ZQlREaU83sdIIBiW//j9cJA6BfeFyQABCEG8VJcLHMMqZRMnVBV116DFViKy/TcHysZn+HCiiXs6GCkuEZn97SVW/XiJ5MK7COBHIvzsxZa2ZMI724mIlaPT1Zyh82fwuK3lWno97zPQd0guLZqqadNSwxfvx6BUhqU+xrxewPqtLh57yIheJ5CdF6yRYPD5RJSCktbcjRsHIUI4KKGxcBt2qRAHJTSjZmdcXpLAsdN5pCYriYtRoDUFMFsjSZTqkEsGKUI96khNaNwphfr16/+tcQN4vV5MBhlmk0CXftn07m6gTUs1ohhkwY3A3JOPmDh70cesBXZOX/SjjbhMsNTIL9vs3N5SQ51UZXnTq4Q4OR9/ZSM9M0CdVCX7D3tRGbxcNh9A64kjxl8bJChUZuDWWpn8vIl1m100+4O25qIVZTza20jP+yoTCo0bqFj3QxyPDM3n+C5dFbsfO+VFqxEISEEUsr9R5iZIZGgP8/ErkVUqHgDu66QnOcmFL9dbbVZyCvUQA+fo1EXi+Oaag0ESEjJkNKAV17l44/9bcN1zhEtXAzSoWz3ZcPa8H6cjPM7bWlRc/61Piln4VVwlCR+lUmDsKDPW4gAe2W23YoX/GCiVSpITlXzyZSnWfImxo4yYTXJWrHXw0wYH+zemlJNc45+NYPy7hbTplsljfQzI5QK79rlp0ViNWlCjKU0G7NVeR5RE0jlPcWGQfr1BlPnQR9no2VOBTluzz3A1w09ZkZpG1CtvoIUE+b8W0azdYZYttBATJWfFGhcrV4aQPHoOHSslGAS1UnFLDf8iIyNJTm3HklX7eaJ/ZR/kSrqf+QsDpAbrlPvQDsmODy/HpL3IQjJCWWrmzg2yaKkTSQSlz4zd5UQk3PzGJ3k5yyFMRBJDAhp0OLCT7b3K6A+HEwqKBAMBViz5kUv71LTsksnjfQ2kJCo4fMLH4eNebC6JIJdoRlsEZFyRTuPFTSJ1iCOFsus2nhlzmQ/f07L6WyWPjh7JrLkbb7n5WVZWFnExKtb+4mTbHjfxMXJGDTaj18nYvsfNAwNymPlJLI0bqFiyqozkGnxon1+qdh75Z+poOqWSFeucPP149fIe67e4eGm0heeGWii2hfh02iXWbXGy5rtYmjYKk3xOl8jns0uY+Ekx3Trr0Oiib+l58Hg8RMd5kUSJElshWqoPNoUsVgY/XvmzlWtciE4DVrIwlSjL56tQSOKHnxwMHmpg4/JjxJY2L89+dUtOLql+x+v3cJidaNDgk3zozH5aNwvSvbOCbdv3k5Ur4nAF6dZNxvoNEo4yAYOgISD5OcYedJKBIEGCBPDipBV3UUA217lMMykSARkF1uq1E//Tce7MUe5sFX5GyhwiQweYeGZCAQcO+3hxlJnYaDmHjnv5bGYJfXoYaN5YTfPGauYuKuWZZ/1oZXIEjwmzoxVGwyl+XO9g32EvCoVAMCjR8z49wweZmDKzlIJTyRT4s7iWEazUDLPbPTre+qSIJ57NZ+LLkTRtqMbnE1m10cnCZWV066Rl6ZGaG1MqUHLspI9eT+YQGy3H7w+/h0rFv9bsLycnh3mzv+X82QtEx0Qz/NmhtG7dmpKSEqZMnsrGHzeS5mtOotAIAG+Gm1eHvsHgFwYxbORQDCYDLw57jpzcENQQi8zNDxJpkfPyMybu3nwV8pNRCWqcBR7kshCgQBQlvD4Jn1/kp59dTJ1TgkwmkJcXJLmkBT48lESeQRlRilYnYLeByhbL1E++YPa3s25pzC6Xi/g4BQ6niN0hMuyZINNnbSfWVw+9aMYlK+WS5gzmGC+79inZvtfN9Sw/n063se4XJ4GAhEopcOGyj/TMAK+Oiah2DlKpBAb0MbJph4s+D+jp38vApC9sXLrq5/7O4YamN8/z+UTWbHKycUlFVY1MJjB6sIVTZ/1Mnmnj0DEvgSAEQyGy80ReeTaClCQlB474+Hr2+2i1Ou6669Zkoi5eOIlP7kIR0t7YK6dVXN9tYf9BG3e3Cz+Xi5d6SRTrVklqsIhxXNldm/YPXmTCWAtNG6i5cNnPZ185uZ7npswb4na6VPItY0nCIkVzmoPEk0oheSio+VkWBAGZVPM8L0kSTk+A1yaV4A3dTsOGDWs89lbxX/LzfyCys7KJFGqX/9spleGMuoikdTBuoovMHBPDBpnQamUUFYf4eJqdn1YF8Eh+iqJOMfEtNU8PiCl/Ad1uC4PHWDl22stLoyLKiU+AxDgFDeoqUSgEegzMoW5tJUnxCmbMtyOXCTRtqKZoVwJ6jwnJ3pwrmgMsvWxn9/486tSWUWwTeaCrvoqO3HcrSrGYZVjMMlo2VXMl3U8gcGvdPG8iJyeHYFDBV/NK+OydqmX2oZDE1r0O9m5IQq0WWL3RyZ3ds3lhpJk7bpQjHDzqo9SVxI8/Z7N+cylduqrZs+EEdZztEQSBZHcrirP1nFVe49UXDdzWXM09vQoYMVhJKCSxabubJct94UWxh4qB/fQEgpCarGDJKgdPPmJk0usVWT9ljhDDXyogGBIY/9Jg4uJS6P/o8FuOZt1EcXExmedzqVXQGW70zymVW4lqf5rFc5MY9pKVCJOMjUsSmTq3hN9+99CxrYbT5/0sWFbGb797+Py9mHIB4yWrHbg9Uo1kSHZuAL+jYlLzC17i4iVSk5VMfy6WkS9bGdC3ZlL3gS46fj3goce9etb94uSzt2NQq2VM/yiGBwflMuhhI1czZMQmVCWVaoJGoyEuSUVGVjbFdjfNaEsJBRioOftIh5GMzMrpyV076nCocrAFrUQSV+mzPCGdNu2DzPkihlEvXuD44YsoHNEMG5NN23aljBpsRqGAJcu97NghEpsQXuhOnPExYaKDnOty5CiRVG5Sa4G8uAERQgw6ycgF1UFSdfFoSmoBAl5LJtqkQmLMQZ548t8X0fq/hlMnj6DVSpz07EMt6chWXiBe0pN+Ts/nV5z066Pm913RdOqTU20J7k3USVXSvo2RnLwgD96nZ+deNxeu+DhyJEhswR14ceOXfBixlGuJNpBacVSxDdGSjb6oISahYmPqj85gwvMWPv6qhP1b4suJh6QEGR+9baHz3R5efv4Yoighl7nABgpBgd+pJr6F/pYyW/6IP6pEbNzuonMHXRVdSaVSYPbkWB4clEP/ngYEAVxuBSvWOat9b2fPd6IqqoUgCOgxEZSCiIick47gwYURC0GCqKghe1TlQ6etKL2/2UgvliROsp8U6mEmkgvnLv6tMZdfRqUCQYZMJtC4gRK/X+KV9wpRKASS4uTkFwR59f1CrIUhXhptYfLbKi5c8fP+JxnMW+Lm6FkXwRA0rKtk1GAz9dNUfPxmJA8MyGH4IBObtrto2lDNs0O01E4J8NOaMwA88rAaSYzgw2k2XC6J/r0M5Vl1G7a5WL2g+i6U9eqoMOiU9H2iiC8+NlO3tgqfT2TpaifL1pbR70EDl6+40Jlqlo+pDoIgYIo0ISmt9Oleq8bjHumrZt7hYmJvROYr2RI1+w/6qVU3iEuXA57qJWmsZCFDzlXCtggRxI+PSFd9PvryHD27VSV2g0GJeQs9uBxyBo7Op24dJTFRcvo8oEelpEbt8pefieChoRuA1/+iJf5zoFQqKSmVMLtT+H5ugLW/5JKYIJCeGeTwltRKXVllMoEvJ8Xy/U9lHD3h5aEHDIx+ysyBwz7GrQiixIEHF37JV0lCRJIkznKIGJJIE5sgFN3ITLMG+Or8fgIKids6FlG/nkDHu2VIIsTFKujdTc+TI200CN1eQXzeQIQQDY7bGPb8EQRlEEN2ayJEA6b2x1m2IIkHn8ihabNbz/Z9/c3JvP/eODZsP87jvf0YDAK/7FKwdkMRSXmdy7OtbFIBmVymJR1QoeYaZ7Er89BqlRi0Sp4cpOH+rkoeHxbk4rVjNJJu5zQHiUkI0qplIQ0b2Dh5KkjpeTmNrLfx1eQZ7D64E5VKxbczFmJJKWLXhmQOnfBhKwnx/DAzTRrGsvegm+dGgqpYTbZ0FQVKmglty+9fhwHRmsw7b/9Go5VBxg0X+XHFQkY98/It2cHn89G8iYkv5uTy1UeVy9kb1Vfx4H06+g3No28PAwePeGogOEEhD1c8/WM1UERUiEC2H6VQdRMbkkLozEFy84PsPegp31DfhK0kxHcryvj5h/D8GBUpZ8oHkVgiJM5eCtC0UdjHNOhlvPdqFCNesjLiJSsP9BxySzZwOBwgBWjdXM2vv14iTkpGLlTe3nolD4rYQtq3qZhrr10PsGOHiAsHLenABdsxnhpZytrlsnAV11063hxn4c42Lj7/6lfKbHIQJOo3gBcGqHnlDT+S4OfeLhAI+XlpdBRJCeE9QfMWEu3ayenR1ciLbxWT4GtCQrBuWJteyCNJSkNARkhnw6W3E2v2484spE6gMflSZlhvUqUkpXb0Pw73vwA0OjMHj1xGkiRaNFazZFUZkl/FkqU+NmzLwecXaXe7hs/fiyatlgpJkli32c20aSFSiu4ufz5EQgRMBSQlmFm7KBGVKhw8Xr62jA4PZlOcbSCSSOK8SayZW8iatVnMm2mkw51a5HKBYQPNXM3wM3thKdl54SDig/fq+WF2PN0ezUEWVQzF1Y/BQQkRkTBnciz+gMSIlwuYNi/IaxP/fqbvgnkLWTTreyKKEjBKkVhxMeHARNQJMkoLHNiKSsJz4R/mfY2gI8XWmO9mfc8DPbszedIUdGqRD7+0s2B5KS2aqBkz1ExyYsW6/e2SUmZ8HEuERY7WEB63JEn4fD5+/NHO9l+g2C5iwIgqYAGLSIvWCuZMNbNpp5v3Ju0CuciEcQYGPhyFxSy/UQFSyrRvdiKKYrjR51+EyWQiJ1/i8AkvyQkKjp11s31jJIeO5nLlShZb9zr4aLiJoQPD3IjLLfLYiDwkSWLzsiQsZjnHT3t58+NisnIDPNG/5n1lvTpKTp710XdIGU0aqFg0PR5BgNUbnXw6w8aCL+NwuMIJCOOfi6gii7Jjr5ucvCAHj3rQqmXUra1kwvMR5OYHWb/FzaLpcbS7XcvowSKPjHqNhISlpKWl1XA3VbHzl19pEGpDCYWkcwGTFFkuCRcRSmDx0rOMGWlArxMIeJQ1ZiZHe+pzPS+L196x4/NLWNy1CbpjcZFJDLHVBtVVgpoYKREfXhQo8eOtkWcISUFChPBK7mqrUIrIo1lzga17Qqz7ee5fHv9fwX/Jz/+BMFvM5VmJNk0GES2vMPdjE80bR+F0RvDapEJadclCK9MR8qhQFTSkVDxHi9uCNGkMQwZWOJ/fLnYybaYbhSOBM9uUrF5eRPPWIb6dEYFBL2PjdhftbtcwdW4JK+clVHJ8zl30MXJ8AQ79dfTucHp6XW87imVb6NZFzZzP4snKCfDMhAJaNFFzXycdTmeIOd+VYjLISauloPfgXBLjFDSqr8TluvXHbc+encz/+k1ef15k1oIAG7c76XlfRQp1ICDx3GsFvDQ6olx78dkhFvr2MNDn6RwysoJs2izD5VVgicrm+aFK7roznvyCEEXFds6e3EqC9S60gh69OwnrZQ8vvJ5OnVQlZlsjflp7hQ2bfYRykzE4aiFDxsx9uUz96ir9+8tp2lBNVIScPg9UTus2GeUsnhHH7fdnMu3tdNKzLjNj+i7iku5l/KuTbimqDbB//35UxZUj1s7Yc2ydH4nJKGfNwgS6P56D2yMx8aUonC6Rn7e6eOezYqa8G83bL1foArrcIlqNjI53qlm0ooyhAyoTJ2ENnCJ0BW0QESmSZ2KPPM/aryOZ9o2d1s3UBEOUkx3VQauV4Q9IbNzuwqiXlWfsymQCDz9oYP0WF2t/0bBg8V+XQahduzYOlxlNopWQXYOAgApNtd02b8KLm/jYyhO7IAi0uQPUwhmunruMUJBMSAqRRyYynYuVL8ei1cr4/ptIbCUhTpx1oJCbGTvBzqinwyUaqrI6pJJKfvAIH39ZwuJFEvEFHUi+oWsiSRIZWVexS1aiScWAmQKfky6DbShwIIrQq4eKvQdlLF2r+Ld3Pvy/hB3bVpKcIlF6KZ4iWTatAl1RF4UXXUmS2PxtBsdPXSMxXo6tJFSpvPImJEniakaAL96P5rFR+bz+QiQtmqhxukQ2bc1C1/IM99ytwmYT+XVvEF1RfSK8tZALclIjLcyYKzF9zjHSf08g2tGEUnk+qY2d7PwNPnwjqhLxcBPdOmsxJecTEynHoJeTvqEUg2BGpxXQ6JL+NvmpUkVSWFRETLSCFescTP+wem1ahUKgY1sty9c4+Hm7ijvb9eXVd36kqFBi+JMGtFoZZY4Q0792sHSRkmRvRfTXqrpCUqqLjKte7pTuo4h88rhOLRpUa9uAJZdO7cJZzYdP+JBKIiiWrAQJELohMeHHh9lcs0P5V6BQKPD65Dz9mIHXJhWTmxcqzzyMjpRz8qyPhDgFi2fGl59zRysNG1ZoeOGtAjrcoWFAXxNHTngZN7GQtNoKzl0MkJIoY9ZCO/ExCq5dDzJ7cvg+291eeTPfoK6TLbtc9BuaS58eBvr1NJSXP9WEWglqzm1qyMMPXUfQOvBJXvr1VfHa8xFMmWXnhzkxjH331rtYfvjJB3w4aTT+gERNOcQeTzhrszrYKMQSKZKUoCQ/18N16RK1hMq/r1dyk855kqlLKvUrMhokD+c4iv9yNEPHFjDj05hy36HYFmL48zYcpXJefVHLC6OMRFjk5OQF+WhaMVm5NWcgR0bI8biLqvz9v7j57CvQSCH0CXYOb0vmSnqAGfPt1WpOAgzoY+TbH0rp1F7HwOFFpJ/VoyhKpRgrDWjBVc7SSGpd/lvYsKLDGJa3+OO1BSUtpY6cCPxG9NVOZF918PlvJxg4OIROJ/LgoByuZkArKogaSZIIEUKOHAuxuBVq7r5HxdaVeShrl7Lk22giLHIapKno3mf037LHpA9nkpeXx/ZtG/Fne+jyYAd+XjOhXF9MkiTSOU8rOiIhcYoDJFCLuoHmyApliAUiiz9NZ8PmdA5vT6RRu2wOFGylXqMg21clVNI7y84N8GD/I2jz0/h53c/0f7Q/oqyED981otfL6XJX5bfw7nY64uoU4i3yYCWb26haOi0TZEQVtWbSp4dZtiCSuUO23zL5mZqayrHTIZo0VFUiPkVR4sMvbfx+zMvgR42olAIajYyc/CB7D7poUFdNbLS8/Ldvd7uGWQvsvP5C5eqU18brePX5UySX3V7lnS0ynmfMSC3L1vn58usStuxyMaifEb1Oxs9bXaza6GDapNgqusdjR1h4aqy1XBrpJl4dE8GRE16Sk6uv4KgJJpMJg16g7Z0yTv8azUn2U0tqSCSxSEjYFDlkyM/w6iNqSuwiwZDE9yudfPttAHl+HeRcR4eBOjTmXOZRHuxbhkrvY+KE8DrQr5eefr0q+9+lZSHMKoH4/A6c2nSFtI6ZvPlxMY/2NmDWK/h+e4CQ3cjSuQLFASXRoh8AvcXPa2/I8fquU1gocWcbBT3ujUOS4N6+l3EdjSGOFI6yB73ew9P3T7wlW/yn4IEe/Vjw9RG+W+mgeWMV078tQauR8dvWJFKTlZTYQ3w+u4SRLxfg9oiU2GRoSlKJLWuJkzKUkgqdYCBXf4oPXrfw5KMVvolSKTD4UTMqpYxPJ0QQe6PyxxyMIphVl2Gj97B9o4LkRCXPDTUz8dNijp/x8vIzFhJiFRw+4WXQM/kY9AKS0oWrqAy9UNn3kSQJe/RZ3nvDyMLlZbwzPorNSxO5s0f+394PHDt2jO+nL6W2rVl5ObkeI3q7kWz7NQKSRATR1WrmC4KAuTCOR/rcT906fr5fG039tAgkSeLgUS/DXrLy2dsxNG+s4v3JpVy5GiIxviK7U5REznIIvctEM6kzSreKBMlDJpfxE6JBcSdydtno+dgR2rVR43YoiZcl880kgZnT82h/l8TsqRGMHWWiwBZk69ZNPPDAX9eGVygUNGrcjiMntnPstI+965JRq2U0b6xh8w4XBrOeYYPCe91QSOKp5/N56RkL93WqeK9bN9ewaWkiHXpmceGKn1op1Qdpz13ys2aTk9mTY2ndvIIAvLO1htPnfdzVMwfceoaN1PLgvZXnjXc/K8bpEnnjxQgmfWGjbi0FWp2Mn7e4uHbdT6P6KuZ+V8qYYRZ0Ohkfvy4wZ9E03v/grzfF9ftCqNGQTBpBUy5nHQcxSJFYiMKPn/ycIJ0fyuPrL6JA9udNpkqdIZKFxniVJZTor6FypxFDwp/2xIgghsucIoo4LERTQA5xVE10us5FJEROcZCWUodKZKpDspMuO43S7aNT2wiuXLlCkyZN/rIN/hn+S37+D4Q5Rs1ZzUXivA3QNrzML6sqNBcMBhmzJsdxJd3PQw+7SSkIO1RWxXXq1C5j/LMVmUlzFziYNUVDor1DhdNihYytBTzQ7yS/borh4hU/ew+G+Gl+QpWIb5OGal55zsKEV4pxukoRENBhJFYZS+cO4Q6NKUlKNvyQyO/HvBw84kWjEbjvHh0piUoe72Pk4hU/fZ7O5dQJCVvprXVwdTgczJ31Fpu+V6HRyGh/u4a3Pilm9sJSbmuu5npWiFPnfbz9cgT9e1V2osocIrnX1Ww+W5uoYDwRiLh86Xy/tIDHHgrrAt57t44vvy5h0dJdFPglkhPltE+Wc/y0wPkLMm6TanMiM4OGYptKQu1qb118mUlMm76TJi2CbPih+uxFrVZG5w5acvJD3Nlaw/cz4L3Pt7NmdRP69R90S7YQRZE/NsV1SHaCShdvTw7S8z493e7RMW50BJ/NKmHy29EY9DIGPmxk8w4XaalKcvKCfLPQTfp1kdqpYcf4+WFm+g3L49gpH+NGWcLRstNe3vrYxsUrflzKQyQnyJGUAY6sT2D3fg/3dNChVAq4PSKbdrjo17Oy3YPBMOE5e6EdQQCzUcaKbyo7skkJcj6d4WXYyLduiQASBIEhw8azYfV75FlLKSzOIZZkrnCaoBSoIsgPkK04j0nycu16oDw7ubAoyMXLIVy2EF6fE5n8PDJliFAAhj2p5vk3Chn9tJm+DxiIjJATFSHnhTeKyM9WoPdq0aKnjBLyyaRucVOmTD3CbaEula4vCALJ1MPHWWwUICLSjDtZOv8cdVuW0aC+gk+mO4mKkPPsmP86t3+GUMiLpHJjVVylTbBbFTsbvAkcO5CF0uLlnc+KmflJ1UV50w43t7dQVyIpQyGJQc/ms3BmTCVd32BQYuiYq1zcLhLhqYMgyQiGQoweruUrfxaH9llpd5fIsgWRDHwmn4/erL4ZAkD3bko63qnF4RJ5d2sRar+WIpeHMWPf/9v2GDR4HO98/hqzP5HjdElERtQcHTfoZUxfZKJpww5sXrYXtygw7RM1s2bb0Ool7B4vysJUUgNhZzkkhSjWXqXOnTkMfcrEu89F4/V5kIzFFLjzsYSiKmV2SZJEgek0g58Iz9EFRUGeGl2EyqKk19MuatcS+GWnn1NHduEsMTLgzv5YrVbi4uJqvOd/hlat27N8zQFaNVPz1YexJMaH3Zhr1wOMeKnqhvomJr0WxVNjrQzoa6JNKw0//5BIt8dyaFRPyW+HvPyyLJkDRz016iADjHrSwvFTPnLyA6hVYWmXMoeI0yVW2xgA4FKWC5Ugx1DYhkzFOUz1cjl93o/DKbFyXjwmoxxJvHXyMzY+lrp1lKxc72TU4OpLTpesLsNA1c98kpcCeQbT3zITG6lk7PlSshxXsEtFxJOKAiUlFFJCIRHEVCFF1YKW5lJbTrkOsmG9wKH9JUTFhhBDUFqkIugy8u6kIE89XhEUTEpQMHtyHBM+KGT1RmeVNRvCxCnVbMz+izDuuPNuNqzexTvPmxAEAadLxHKjGYMkSRw96eNKRgCLSUbThioiI+QU5AuMe1YGgUgacRvH2UsrOiITZHglNyfZT7KUhh4TmVymSQ3yFnJBjlmKpIwSzEIkDV13s3b1bnZv0zN0gInHR+STtSMfYyCGDC5ipwgVGgL40aFH4xN4Z3wEv+7LZf+2ihL9Vs3UZGRk/G2bJCQkMPipEeX/1phUhKwh5IKcYqxEEQ9IXOEUKdQjWqjwR2SCjNhAXQpPCsycl830TyMZ+0YRaxcnVWn0kJyoZMEcM08PKmb39j30f7Q/Gn2Ie++uuaz1wQcVfJW+E01xFEINXXj0gpErl/9+d2e1Wk1EVH16dTtb6e9vf1pMcqKCjUsqsr7TUtRMeNvBI48EMGgl9NFunhyg4ehZJxcu+9HrZKQkKRjQ11iulZ9WS4lPn0+67Dci7Y3RY8KDC2f0Bbr08DHiKQvXsv3c10mDWiVnwbIy7KUhMnMCbF6aVC0xbzLKEatpvN2grhIJaNLk1qQvNBoNHp8Kk15GBLHUpiEX9HuQp8hQKAQG9FYx+PEYftntYdzbhQgC7Pvdg9adSr4sG53Zi7vEgZkolChJKehEpuIc3y3LIzpSTteO2vI9WLEtxK79bi5cDhDyGBEEAYu7NucO2Zj3nY7X3i8h81Q0DYIdyjOq6koSeVznHEeIj7Uz8qnqiYMvP7YwdOBF9CVtQJKIS9XTt+8jt2SL/xT079+fTz54k6mzS2hQT8n9ncPk1s0kmAiLnI9uyHylX/fTsVcuQZWVyNuttG2lJCtb5MTpACGFh4H9qq+eePQhAx9+kgvOCi1ehaDEZG3B59PP8uUnFg6f8LF7l0hOroz06wGOnfLRpKGKSa9HsWaTkzqpCqZO209ESWMiAinIBBkuqQxb1GnGjBXo3V3HmNfDCRwajYynHtWxbdsWevbsfcs2+WrKDGJstaoNLCZJdTjMLlKoV+P5KrTExnr4ZUVy+fsvCALt22hZPjeBzn2zET0aNLbaePQBJEli6+5wY7dMLhFNPAnULt8rq9BQh8Zkchkr2RhDFs6fl+G6kEyrP96HpyEn12cy0H6ZVd9H8/IzZoa9Mv+WyE+AF8a9y6P99zB8oBG1umLeWbLKwRcfhJ+Fcxd9PPdaATIZlYjPmxAEgclvR/POZ8Xc37lqVYvfL7FklYOWTVWViM+baN5Yzf13m9i9pBbX069X+uzX/W5Ky0TeezWSR4bnMf5ZC5/PtvPgfXr6Pm+goCjE3O9KmTG/hOeGmhEEgVbN1GSmn7klO8TGJ2C/Voig8jHsWYmlK+SYM5qU94RJFtPIPHeJhwdl4/GKmCV7eWboH+GQ7ODTECnWpTDiJK+9YGH+FAFvmYIA/hqvHyRAQOEkS32MCKOKzJIMAkE3CaE05IICv+QjW3ERuzqTWLUGm03gKLvRSLobEjOlyBDQm4MMG2Rk254yXC5Xjdf7O/g/S36eO3eO9evXk56eTklJCa+88gp33nlnjcf//vvvbN26lYyMDILBIMnJyTz66KO0atWq/Jjdu3cze/bsKuf+8MMPf7uBQ3Ww5p6lUftSLpwq45t3jNWWctaro6JBCxvF25zoBAMRURJur0RCXPgnDQQkZszxkmBvT7EyC9FcACEFmpJUzGIsBdeS+H5lMbv3u2l3uxaLuWq2VDAoceqcH02MkxbdT+DxShw64sdlk3H6vMBD3fVotWGx2na3a8uzZNZvcZJfEI4mNKyn4tHeBpbMMaKL+2udG29i9aolPPNkRSdNjUbG1PdjcLpELl7x89yEAr74IIquHStPYH6/xCNPlFDPfk84knDDfIayljhOFTNw6HE2rw6XvowbZWHR8jJ2rUkkIT68aEqSRNM7C3FlO9CLkWHi8x+gFjTEhdJIzzhPhKXmzXK9OiqKSyoiK68/r6L3kPm3TH62a9eOD5QfE+dLITN2Nyn1vIwfasFokLF2s5MJHxSx8psEDh3z8txrBYx/1kLd2ioizAIPDSrAbzegL2qAVjJyXlbKddl52tyXy8tjjCjkAuPfLeLcRR9KlUDfBww8/biRU+f87NjrxuURGfKiFY1K4K47tXww1cbwQWbmLCrl/s768k1/UXG4q/a9d2vZtDQJnVZgy243A5/J55OJ0dzZOvz77/rNS/eez/Ngz363ZAOAbvf3wu/3kZk7mfP2M0SG4kijCWf4ncbS7ahvZHyIkkix7gp33lPGe29EM/oVK7M+jSWtlpKBIwux5xhoQMswkRMCMSiSx3UWzL9EyxZKrlwLcO8j2djtEh63RH62hpa0R4uuvDuuX/JxigPoQpZqiVeAZOpyiZME8GEikhbSXWRZdzBxloUffnTy02Y5U2fV0LXh34T/zXOhKIpcuZKJ1xciTp2AIlTZzqWSjaucoVagIRGFMfy69jij/FbeezWKxHgFTpfI4pVlbP3VzbI58Wze6aLTjdK8TTtctLtNXaWhmUIhsGh2JK3vukLZdTPX7cW89GwUMrcZn1KBXygkIkbO6fM+5DLweiW0NWRBh0LhgFVOXhApKCc/4ijRJsW/FMHs1Kkzly8OoueT84mPkfH7MW+VDMWbOHHGRyDgZs+vP9HtQTX9+kRSWuZn3gKJoquR1CppygXdHnLjrMhQoNYFGfmUhtFDovjq61L8uiIi2+fw0Qt6DHozI8ce5eRVDVGhJIL4KVRk0rKhRGSUluFjbOzZ5+O229QsnRdd7jwPGWgiMztAt34FbJq5kw0//EJqo2Smz52GyXTrmaAP9HiEuTP2cnBzSqWu15Ik8dJoCx9+aeP+zrpy51eSJLJzg0hSOOhzEzKZwJR3onlsZB77N6YQG61gz0EPGnXNWZwajUB0lJxie4jDJ3xs+CGRenWUfPtDKeNGV9XqO3LCS8tmSo6Lh7H5lbw6Qss9HaJITlRWyoYK+KthAv4JFn+3mMceMrJ8jYOuHbXUq1P5vfvm+1Jua6Hi5/TfSPQ0JYZEJCQKyOG67BxLF5ppUFdJ74edeAuiaEAiZqIoIhcfHqKJx4ubNKpvwqIQlOglI45AiJT8zoh54THoEcivvZ0nH62+lP+tcZEMHJ1fLfn5+ewSej30zC3b4lbwv3k+fOnld/ll43YSE8PPTv00FfsOF3Hmgo9X3y+iWWMVrZqqOXjUy5sfF6FRC4SCcqIDtcjgIg5KMGAuJ2WShbrESEnkc50rnCFEEBU1k89qtAQId1UWBAFTUWNmfnOJDyeaWTA9lradzpOef5UU6pJGk/KNo0Oyc952kFBIAgncHhGzMryOXskIYHMdAIb9W2z01LAnWfzRSuJdtXHjgIgCymIz8WVJRLlbV3tOlL82S1dcY/1KC7HR8hozftq00qCIsKLRhn2Z5NRkXG4nJmP1peTBoMTUT8y8/ZoEJTXfswRs3OalXfs+tzTWm3iw5yP4PRXkZ1FxiItX/eXkD8Di5U4mT5IRb+tKsqAAF4hOkfmfnUdILOOrz2Lo2lHHV/Ps9BiYg8Uc1o7PLwgy8DEdu/fZ0auOceFiiB73aRk3Rk+j+uG188WRZrr2z2HmJzFMeTcat0di8Jj8GjOSRbFCGuWPSM8MEghKlJT8ibFqQKvWXVmwYgN2IQ+VpCK5VpDfd1ROTBjyuJIhj4fXnP7DckmKLWHXXi/zZ0bzysQDHDklYtZocaXu5o1hWlKSTfx+1MPkGTY+eSuaeYs87PtVQF6UghSUkU8GWWxDjxHs0G+QHUFS0jx4RyXSRBAEEqlNqVRMo4Y17xdua6EBQzGUQIgAo56ZiFZbM7n+r+J/81yoUChISm1Mctwlfvo2gR4Dc2l7W/V7zKhIOXoD/DTfVKkxTZkjRI+BuZX8iD9CJhOIiBCQMitXKlikaBYv8bFrpw2cFkwl7dEnHuKFkWEfwOMR6dI/m6VzEriS7mfYUAm9OpOVqy4TDAjUqydj9ng9LZqoOXvRR0xUxfzRppWKFb/s+VvkZ35WPvFC1eocuJEoIJlxUXOgtcRwhU9fiqjWHpERcrrdbWLP/CZECrF4jXmcu+jn5QkuYspac5393EFXIFzOXGQ+ixRZQGK8DItNJL/YS16RBQ0GkqshYCMDqVw+kcf5S34aN1Dh8zlvefwmk4mOd3fh9ha/Vvp7mVMkNjq8Hxj7ZiFvvhTJgcPeGr+nU3sdHm8RL7xVyKTXosr5kdz8IKNftRIIiFUqJv+IwYO07N/o4Nc9IgVFQWKjw7zM/KVlfPxmFIuWlzH4USNffm3nx28TKlWrPdTdwKfTbUyZZWPC8+FEA7f71oi/SZM/YNhjw4m2QHq2hMbkw93wN3xlWnQFDVCJaurRHEqac1E6wXmO0lxqh1ao4FI8kotLnKRp6A4kJHyaIoYPiuDrebkUu2X4NWpiXNXLPWXLLjP3KyOLf3Lw/HANX8xxo1Vd4+jRq8iQk1ZHxmdjtfR9MJkTZ3wMG2NHe7kdReRRRD61aIAeI54yO1OmXCWocDNk1K1Vy/4z/J8lP30+H7Vr16ZLly5MnTr1nx5//vx5WrRowcCBA9Hr9ezatYvJkyfz8ccfU6dOnfLjtFotX331VaVz/50TOoDJKLDqu2ja9ciiwx0pNR53fxcNs7cVopRUiJoybPYQEz4o5N67dSxaUYZSB/n1NpGSpGDC8xbMphBzvj3Fvt0KogtbM/6tdNx+ocaMledeK6BjWy2ndqdWdCUMSrz0TiHXrge579EcGqQpmfZhDGZTxct74IiXvj0qMj6eftzE2o1WxNCtZX6eP3eIp16t6oQa9DJub6nhtlZqPNXMXyvXOlEW1alWj8IoRZFzRc/la37qp6kQBIH7O+sotosk3KiUFASBju0VbP8xk2jiq3yHQ7DhiD1DQoKP+hYNXfpl81B3A+NGWaosGqfP+3ikV4UtNBoZZqMXj8dzS05NXFwcIVWAdNN23pigYfgTFdH8+zvruZrhp/fgXH7+PpGpc+w8NiKPYlsIvV6Oz6VAjxq5pESDDq2kJzKYQE7pIdJSRe7tpKN1cw3vTC5i2dcJlTblZY4QA0bl8+nEaIpLQox7q5DkRAXrv09i/2EPfZ7KZeRgM/fdrWP4S1Y+mRhF62YVdn/sISMPdNHx8JA81i1OxO+XWLvJxW8Hb73M7SbkcgUOZxlpDQNYHbsJ2SLQqp0cc2xHKVMQoVejNQZ5+kktLz8XiUwmsGBaHIPH5OMPwIVTSprQplIZikyQkUQdQsEQOccCTDmTToIsFYu3Ftc5hBYtmVzCixudZCSNJqgENY2k1lzkRI33qhY0uKQy6hHOrBMQCOUncF/vXHCYCRiD5OXlkZRUVZPv34X/zXPhjh1bMRmDeDygCv5DF09J5AqnaUmHcvI5sfR2dq/7nUFX8zGbZSjk8EhvIz/OS6DMIfLVN3aWfx3O/Jk6285P86svr5PLBR7soWL23MPcHuiKqviGw+yBeMnPnh17UShKycwJsGKdo7yTY6X7EyUOHPHwzvhIXplYgifmMm+8quPAcSUXLlygcePqNRb/CiTRyLVD8WQILi5fy+fXtclVgmTnL/kpKgnicxey5acE6tau+G0GPGxk1jwH3355gcRIGUd/q6ordinDx5BRKt4YV/HZ0V81XM3w0+eJi/iuJTJyuJp7O6t4/pUSZPmpKOOtLJ4TVWUeTE1W8tn7Ft57wUdsQRNKC0sY1P8J1m5eg0Jxa26I1ZrJq2MqHPRr1wOMf7eQ2Gg5LZuqaX+Hhi79cpj0ehTp6SFmzPWAK9ydOcchMPMbB2NGGsLkjVHGbS005c7pXXdqmDq7hN73V9+dcvMOF9ezA3Rqp+VKup+hL1qxmAT2H/YRDEk8P8yCRiNDFMMZEVPnlLD86wQKikJMnWNj1FNVn5MzF3zk5dux2WxERkZWc9XqsXXzNmrFwqLp8Tz7WgGpSQp63KvH4RRZtcFJUrycY0cgLlgbFw5y2Y+ISAAfSakBenbTM+QZG5EFrbFylMbcfmMerNCWypAuIhLEKmUjR0EkMQQJ4sWNCjUadNgpQpTEckLNL/monSqvUX/XbJKTXxji5FkfLZuG3yu/X2LW/FK+X+mkS9fMv2yDv4P/zfNhSkoKEVGRbN4RLi/OyQuSmR3g2VcLWL0wgZjoinfprXGRDHkhn+hIkQzjEeqrZRSV7MVvjUDyVWzm1YKGWjRELikoJBcnpRixVHt9B/YbmZRhGMRIjp8My1qYjHJCci/x/5BdCWAULDQJtmfM+CO4PRIPDSxk6+pY3B6JaxkB5Grrv81GgwYPYsPP60jP/AWTJYhBD3XrKCktViF4aiA5BBlBn5yMrABm45/PR2qtyGNPhLPxmjbvwIJlqxg3ylLlOEmS2L7Xzc8jE/nwkyJEW6g8cPpHlEklNGsm48tv5cyaO+SWxwvQqVMn3npNx4gbcdSNO1z071kxh/l8Ip9+7iHJ1rWSvptMkFFbaso5q51ayUqUSoFXnovgleci8HpFVCqB9MwAvZ7MZfXCBH7Z4SYgudh7tBTXl14e7mng4hU/O3/zMOm1KH5a72T8u0WYTTLyC8LP5s1MvD8irFVd1f/98Iti7mylwefz3bIN3G4Hsz6J4f6++fgIkOD/83fP45WYON7M+o1enn6uEJVGQm8J8WB3BbOnVPRM6HaPnmeHhOj+eA7+Sw1I8oebbuSSgR4j9WmJ4oZ+ZL4rkwD+GmWtkkjj5KnDNd5TMCgRCgm4JQdyjUTvhx69ZTvcCv43z4UAQX8en78Xbo71j9Iz164H+P/YO+8wKapt7f+qc56enIfMkHPOIqAIooIkkSCYAMWEglkxgAEREVEBQaKIqAgmFBM55ziEYXLsnEPV90fLDOPMeBzPufc75977Pg/Pw3RXV1et3rX22muv9b6rNzooLA5RVh7msWlmmjRQ8vMuD+EwdGqrxhwlR6WEopIgcTGKCiGja+FwSmhr+D0VIT1Jeb2ACL2W0Rzi1Dk/B476WbPRgU4joNcJ9O+l4833rHy9NpWHp1bf7P1glb0iIQ9wLiuIw1F7Vd2fQRJq13EAkBCx/mG+vhZhczGd29XOP96nl5Ltq52IgViKbB6GjHJhLVVRygFUaCq6h/ISdjJvropbBlc+RyfP+hk5qQz5lWa1nl9b1oiVa08x62E5anXdhN+uoqCggEtXgvTsUulfMlIVnDkf4Le9XqaMM5GRouRrW+0JRb9fJDFewU3X65n0UDGiCEXFIVxukYy0iEp8TZXrVyFJEiAQXdCRgcP2sWi+id7dNNgcImkpSrbv9NC9o4ZH74+ukaZr1oPR9B+ex8P3xnDuYgC701snG2RkZJCYHsBgFJlxTyItfxcmLreEefy5MxzdZsPorEcuF3BgJYNMznEUURIxEY0XNxISzemIRtBhUV1h0EA5Op0clcHPW2+Z2fZDkCNfXyBVqprILpCyadjGxZjhiWz6xsWK9Xa+XpvKpSsh5r5jYdW7Vbu+2rfW8MMX8fQcuB9fYRyd6FcxZoyimfiyepyQ7+SD99+k07JP6mSHP8P/2ORn+/btad++5l3emjBp0qQqf99xxx0cPHiQQ4cOVXHqgiBgNpv/RVdZMwJBGXK5gNEgUFIWrmjr+yNKy8O4NIX4404ycZSeG/vrcbhE3vvIRqxZzhcrElEqBQ4di5D4zn06lqXvRPPddg+PP3SCxglKfFKIU+eqO9qjJ/1oNAITRlV11gqFwDuvxDN4bAHfb0jhpbcsDByVz93jorh3fBT5hSGOnvTz6jWtoDKZQFKygExZN3Vjg8FMmSVcUc0KkF8Y4uAxH2qVQGKMkveWuqup7G75JojRk1pNvaziekrT+WXnZZo0VOHzibg9VVvKAQpLQpRRhImqi1GHrBRF66P8uCqGxPjIQlYUJVZ+4mDKI8WsWJhY8eBezA7gckvVgr9AQEIur7lS4M/QrFUz/L59TBlXvWW0UX0V902IYvQ9BbzxQjzJiXLOXQjw+PQYWjVTkZ0bZN5bx9mzXUeKpUtEedrajlde38n1fXS88Z6FxfOqczOZjHLeeTWeue9YWb4gkdYt1HTvFElu9uis5cuPU1i7ycH9TxSj0QhVEp/XnmPKHSZeequcH3+QsJdqcblcGI21CybVhj17drL1y5epnxrG65Mz8T4t739UirVERaqtPuqgAVFbilJVxuCB6ooFeHqqkmiznJdnx3L9Da5q/DtXkUp9TrCPxEATCsghl0La0L3K8TapjBPspY3UHYMQRVAK1niusBSmULiMSi0h+IWKoEQnRZFtKULCTitLV6ZOns5X339ZZ1v8Vfwn+8IVHy2kXUsVv9jCeBVWru20KKOQOJKxK4oJX61st6VT392F4vNHUGSW8tBUA3Excua+Y+Hzr13MfTqO2Bg5p8/5yckN/2nLeFKSRBqNq/EjKQUVadaufPv1TgxqE3Net9Oto7ZCAAciwc8Tc8q4Y4SJJSscePwhju5ORKeTkVNoIT8//28nP8PhMOtWriPDFamsyin6ljH3FfLMI7G0aRFRG123yc2Lc504XfDsbFOVxOdVTL/HyMefFmBzhAiHJb7d7mH+Qi9WiwBCGIXez3vzqrfnNaqvYu2Hcdx2ZwEz7kskNVnBsR1aXl9UxrlL4SrtRtdi6CAdz5iLwN0CkxRNcY6Dbd9t46ahN9Xp/vNzsxjRL/KblJSFuPex4mrq4V6vyG13FXLpcDT1nNdXBPrxksiyN0+Rm2dh0p06nnutjNYtVOw/4mPjZif5RUF+3eNlxz43vbtWnVeKS0Ns2uqiZaYas0kgOzdEp3Zaxt9uYvpkeO61MjoNyiEjTUk4DH26adm4LBlzlJzYGDlHTvoJBqUq1AsOZ5j7ZhYz/a4oFi2cw/Mvvv2X7RD2hvjymwAvPh7LV6tS6HFTDidOhsjNFdEq1OxyhohxNCFVqKrkKUkS50t3cDYrwPETIvGCGUGSVWvL9Ute9AkOEtvuZ9INKkpKJNZ/cRC5IKNfDz1XcsLknfESLpSTz6WKdjo5Cqz22lcGkiQRcmmYMFpAjM7DoFFgswkUl/t4eJqRNZ9+g883B42mbp0ifxX/yf5wx47f6NzWw6HjPjZsdvLaIgttWqh5bGp0lcQnRHjr3n8jkVsnFnD850hbp9crMn+JlTXLd5Fh6VllkZxEPfK4RDbnaCV1qbaA9kpu/PhwGXKwRReiVoHHLSNdrJz/rBYZ7Wrg9gIwCFEcPgjRnlacKsql9+BiouPDPHp/NCs//+e4gK/F/Defp1vHHJ5cmVBRkXnyrJ8Dh4txllkxCtUX1ZIkISjCvPuBh8J8gXBYqrH6yeUWcfpkdOrUiZMnT3L2xBaO+11c31tL6+ZVhaNeeMPCrTcaUKtlPP6wnrnPHSHFVpU3MyQFyTMcRswz8Mq8D+u0+XEtYmJiSEnrytpNuxg3QovXKxJ3jT/87mcPKkt6rcIWqcHmjL9vP3GJYeRygXYt1dw3IYr0VCWN6quQy+DBJ0t58G4z329IJRiU+PQrJ0+/Ws4940x8uz6VrEtBPlgdWegmxMm5cDnI3Y8Vs3JhUpU1zOHjPp6YU8bGZZVJ9EBAYtFyKweP+fAHZDzweN3a3u12O25nFl06aJELclpJXSixH+BsVqDKvHwV2blBLlwM0/OGMjIaSESZ5BiNAueyYNG8+GpjPyZazhvPx/HwFD8EICSFKCKX9vSqOFaSJOxYcWOnXCpGQCCRNBJIq7C7Gi0XisUqiuHXYvO3HmS2OE6yn+iY6DqLvtQV/8m+EMDns9GkYaRASJIkXG4RvU5gznwLWZeCTJ0URYMMJSfO+nljsZVlqx2MusWAUiEw9x0Lrt8Fvp6YU05RaYiu7TU89VBMhSjwnoNeJGt1WiM75Rh/p5MRpTCnZftICnpY85mc5k1UbFmdwuETfh59vpSVC5O4b0IUdz8a6T67WmwkihJL1zgIBqVIxS8RKqYly91Mur/737JH997dOHo5CzPVN7PDUkSosB5NOc1BmkntK4oGJEmiXJ+FKTpMfmGoQhj3j7h8OYwsqCZXfo7YhDBKlYhSGUJrTyLfWwYSWLQXeWKWgltvqho/tWqmZvPaeG65LQfKahbvUaDE4YAlq4LcOuKev2WDaLOB1RsdjBtR2TV7z51RvPGeBbdH4qO3E9FpBc5mBfH7xRrj1U1fuxgyQM/g6yP/JEli6Wo7X2938/TDsVzMDrDmMwd9utdcwLRitQ+VrSkGIQrl5d48cNcZAuY8ECQ8nkhstGO/D3OUnGmzSogyyRh9i5F2rSJziCBE+PoPHPEy+5VyouooiPnphmXExUtsXZNapas3NkbO8kUx3DD6EgUFF1H7VKSWpZHnv0BLOlNKIflCFvVoRpyUTAA/2boDOJUljBsbh9sjotcLiBKUOb1oMy9w4OwV4qU0BASslKBBT/CKgWWrnDicIl+sSEGtlrF8nZ1H7jPXeL1xsXK69xA4vSmjmu8VBIHMcGcO7d5VJxv8I/yPTX7+sxBFEa/Xi8FQtQLE5/Mxbdo0RFGkfv36jB49uorT/yOCwSDBYGVwKAhCRcVfbbszzZp3Yd/hXWSkKVi2xs5zM6s733BY4qedHuTxdnZ+nUFifOVP2b+Xjk+/cvLUq2W88Xw8Hdtq+OSDJEbfW8j3G1K58XodbzQspkF9BUUWJc2bqPj2JxeD+1fe6/ovnEweW3NZtyAIDB9i4LufPcx7Jo4bRudz+ISPZ+cF2XPQx5LXE6rc2/rPPJw4KtC8rb1OQj833zKRjz7Zy4IXI4vEO6ZYOHlCAKcJnVJFSciNySSw/nMXY4dXXrtSASJ/si0jiFhsYW4eVcalC3Ls5Vp+3e5g4AAFc5+Pwu2RuHxORQb1yOdSBVGvJEk4ko6z77O4KtWyMpnA5DuiuJgd5OddXvp21/Ldz24WvG9j5TtVE5WlZSFkysS/JXaSkBJHv461JwzHDTdx8Kgfnw+sNpE171VWXzSqr2LpOzG8ucjB+oXnifNkohLUFBRFqpSsNrFWBd7GDVQUFEWqO27op+PaZiWjQcb9E80Y9LIaRV+uYlA/PS/N9RCX3xOlYQ+hUKjOok8AHy19jXvHSpy7qOPUWS+vv2NDsiSSbu1cQfCNPY2Azcftd+zkp2+iK5LnzZqoyMkPYpDVXNUFRBQgpYhKdZEyi9bBXtUSpWYhjnSpMXlcpD7NkAkRJdGrIgsAFs1lQikXuGe8iqaNDezZc55Nm08QVdAeh2QhmngsFHGRkyTkJ3DixAnatGlTZ3v8d+Bf5Quh7v7Q5XRRphIZ0FfPmZNefMcqVQHLKUaXUsqIcTqGDVHj9gRZsvQo+3YoSSnrjmVvCQuFYzjcAXp21pEWp+PJF+y89q4VtQoUvih27vdVtMH/Ed/95K2x8htAJxgIOnXUd/YmgJ/ht++jaWsrQ2/UUFwa5pvtbpo0ULJ0uR9PXhwBUcvugz4G9NFx9KQPU3Lp3xr/AJcuXULp0VZ8Xuk3Y9a7GTXWhVrtJhwW8JYa8QVlJCYGmTi6dp8xYYyOX/d4GDGxjIsHY4mzdyRRUOOWHDS69WCt1XttW6oxmsMVQmZarYwRw/Ss21S735XLBeTXRBzRriTWrfqEITcPqdP9JyRmcOnKLjIbq3hvhZ1nHo2p5ru0Whnr30+id38HMlfVSqdEV2s+WfcrlwvLGHWLgVcXWjl+OoDdIRIfK2dQXz33zyxFpy1jzXtJ6HUytv7g5tPNEYL79z+2s+lrN598kFyF82n9BynkFQSZNKOY7z5Jrba4VSll9B6Wy203GchsrOLkGT+/7vGiUQncebuR4VMOIEnSX17sCnKRgFfg9rsLeWJ6DFmn1TTyd6KJEEmgxEs+LnIKF4cwJnpQaoMEAgKqsgyS3C15fcFxrjpzM7FYKa0gsQ9LYYqSd/HNhrgqyYPZD5uY9VIZzZoILJgbi8Ua5qbby7hwOh9RCpNGI+SCAmuRmryCYBV12Kv4dbcXn19Cq3ciebSczXUj+XVk0pM1H53CJ3jZt28f/fr1+0t2+O/G/8/YcNmHc1n+RiznLgZ46JlSbuin59gpPwoF3D6hnPw8EaNRYOq9GobdqMdokJGSpKCsPExcrBytVsYzj8ZisZWyZd0+Gri7RrhDJTs2ygkTwoGFU7K9NBbbohF0kYUxxWRzluh4P8/PE7j5hkh1d2lZiHnvWnl2XhlPPxyDGFDUmmADCLnV5Es5KFFx/kyAxdP1/LrHz63DJ/9tf3gtTp06hbV4G8vfqpo4b9VMzU+fp9Jr4EGMRQOrfc4iKyIpWeL0vig0ASMfrCxl2pTqCdm579iZ9sAzyGQyln04l/dfU6JRJ/Hg06XotBFaIJdL5NufPAwZoGfqpEgMPW6knpJSJwsW/kS0pwmqkBq32oFNU8Tkafcxdeq0OlfAXwuHw8GhfZf5epONFeusDB6gYcv3rorCgMJCEcFrrLUgQIOOQgckpwqkJCno1knDvTNLeHJGDB1aqxAl2PRRckWHl1IpMGlMFNf11DF1Vgl3j4/inseKaFRfxYIPrIy6xUjndhoWzInn4WdLCYUkEuMjgnTNm6h4/40EXn/XRrk1jFYj4HCJaFQCb78cz6LlrjrHhzk5ObRpDtt+9ZAsRIRJTaUtuPPuPWz7Mq5KdZXNHuKmUUV4cpJIbF6CUimweF4C/oDE4o/sNSYlAfr20CJGlYEDSsknifQqic/zHENARku6oBY0hKQQhWRzgr20kroiF+TYKccfCjLl4RJWvJNQZX7NzQ8y+yULdrdESzpjKytl3ep1jJ80/i/b4b8b/z99od/vRxTDeDwiOp2MO283sfBDG/XSFUgSrHmvMnZLSVIwqK+O+2aW0Lm9hthoOd/+5OGz5ckVsYMkRfQKxtxfxMalyZw652fiVAup1uurPDdhKUSWcIw0qRG5srME43KJ0XgISwLTJkVVnK9nFy2FJSGGjMtnxFAD7VqpGTQqj+goORq1wMXsEBnpkXF566QCenXW8NteHyXlMm6++ea/5Q8feGQ6t/8wCm2BoUrnoyiJnBT2kyo1IEFIRS4pOMk+5JISEJFHOZArRcI5Mua9Y2VjDR1Roijx8VofQVMhXfs5WbkkjfMXg0ybVcKQARbefEfAa3MTjM3jzttr3sRp2kiFObmMcGkostb6A7y6IoJInLyQyeQHBv8tGzRp2hqdfAcTHyxmyeuRZHPblmoa1VPyxTduJCkypmbcY+bemSUsnZ9YpWr41Dk/K9Y7+PLjypZuQRAwGmSMGmakS3sNXdpr+PxrN3sOeuneqer64eAxL9t3O9BH5eBx2nFgw2130djeg4Daxsr1+eh1AmcvBImNlvHUQ9GUlIX5aL0dl1vkwzcTUSgEwiLcO7OEhDgZSrWqTrY4fvwofbrVTGcoCAJzZsWy7nMnbzwXx+Jl5bz7Xohjlt2YE/xsWRLDrr25HDx4mZhYGVPv1tIgI5nbpxTSo5MGJIFtP7v5bFkynXpbaCf1xokVEYlE0lCjBRvMe+Mn+vRXoPu9oOrSlSCtmtWe9+jeWc2xTTVX/KsFDT6X+C+JEa7i/5KftWDr1q34/X66d6/cgUlJSWHatGlkZGTg9Xr55ptvePbZZ3njjTdITq65ffKLL77gs88+q/i7QYMGvPbaa8TH157Jf/b5t7hjdB9uv0nDqo1OunTQcGP/yl2UYFDigSdLaJChpFWmko83OPhtrxeZTKBRvYj63KhhRtZ97sRmD2OOkhNtltO9k5ad+3z07qZl9EgNZ7MCFJTBCzNjuP72fLZuc/PY1Gga1oskuxLja69OTIyXU1IWRhAE+nbX0bWjmumzS3l+ZgxNGlYulrJzg3y80Ua0rz75Vxy12qkmJCcns3Z1czZ9fZoX5pWiQMG0qVoSE318/Y2Tk8fUeItNPPVyDuu/sHP7zQbkcoGzOS4c8is0EGvmKvPFZLN0eYCUkp6kCXrSAClfYvfaAgYdPc2sx3QoHUkkCPWxS2UUSldIFurhwk7PHvJaaQKmTzbT/7ZCBFGO0xNg/Bg9wVDl+36/yAPPhJn1ZO3j5c+QkpKC+k9UhVUqECWJZWvtfPhmzYIiD081snJ1LpK7KYIgICEhivzpeYGKxGbXjhpeXmBh3IiqCwObPYxKVfuix+URUQXNuFUlmOO1tGjRos6OzOfzoVTYMBplnM3yc+i4H7ddSyNrdRVSlaDBWNiGNxedYf7LZgAuXA4yabQRR6h2LpmwFAIkiuL3ECtqMFhqrkiJI5lcLpImNUKhDXCGX2no7YyJGOyqQhr2vcS6ZfEV1SM3XQ+PPxRmwC2HsZ9R0ol+iLTkKLsoshaRdS6LG264oU72+O/Cv8oXQt39Yeu2bdi3O5dRw0xs3+6iXPULibFKzGaBqLCH3t00jB+jrUiydHlPw7c/enji4YOoremYDAKnT6r4LasBOm8CGoJYbRdRxJWhsKTx9AuX+OVrTbUqn9Pn/Jw9FyJTqJ2qQ44CCQm1oCG9tC/l213M3n6YGJJQo+PYIQUxJGAQlPglH6+9uYuURDl2p0h6evrf8gEA5eXlyK9pn9SVNOWLzQdo5xuETJARlAIcYzcd6EORsOtPlcjlcvD74OgvRpqL7SuCfAEZoWDtn5OkSHuV3RGuWBA3rq/kyMna2xXPnA8guirtqUBJIBCssx3un/oYUyas48b+EvuP+Hh+Zs2BdrRZTmq9MMHCAEqhavVPnKcpbZtl8fMuHyOGGDh5LsCmj5IrKsUkSeKjdQ6G31VIr64a+vbQ8e36FFQqgZ37PHRora6R7D4tRcnQgXq2bHNz202VC8LSshDFRTDsJg0tM1WUlIfp2VXLhFFGZr9SjtEgIy4WzGYzev1fo4dJSNbhsHkY2EfHyPEWWvmvr1KlrEJNtBl6DrHywqxoEuMVeL0iH39SyNtv53DkRJC4BAHXZTvpNOYk+4iSYpELcqyabB57WFOtakoQBOY9E8eNY/KZMNJETLSczZ/E0nVQPmUuK7rEK0hhBUhB7phq54sVKRXCMafO+XnsSQf7D4SJiVIQnSzyxCM6SsqVzHvNj67IgNHak4Oy7Wg0mr/9fPxX4/9nbBgOOUhLUbL1BzdPPxxDUXGYL7f4mTxORrS1CybBQEDy8+LpiyxpWcDWT+PQ6wR8fhGo9BmzZ0Sz52ABhedOUuyxo0RNIqk0oiUl+jNMm+5j5849lBQJWB0hvE4F8QYFmzZGV7TQAcTHKZj/QjwPP1PKxGllIMoJS+Eq/qnK9UsSHeiDFzfH2cN7S90UWQO8+vYd/5IKtydmTmHWfTX7rbhYOV17iBzblEeiUFmdapVKuaA4Sr2T6ST/LmyyeIGFy7nlPP5AFAlxCnLzg7z1QQhBO5QZD80EwGHPqUh0fPJBMpeuBJnySBF33xHFFyuSK6rHIJI4GD9ax7lsFemNb0YuyGndrhU33XTT3+oC+iPGj5qI41gQnwHyjyWw9ICKUFwuF7MDNKqvolmmAkzl4KyZo80tszF6uJY5T5k5dMzH7JfL+HhRIuOnF9OskZIHp5irUFtdRb10JWaTwE13FDB1opnreukot4b5eIODhR/a+OjtRD5dmkxRSYhRdxfSrpUai02ke0ctfbvrEEWJUAi2/uBmw2Yn1/XUEQrBnt3b6dHj2b98/16vly8+kZOTE0InmkAAnWAkdL4z3W7YyU2DNDRvquaXnR6++UYiLlyPBGJxlTtZtcRARpqSs1kBlDXv/wMR33c1VxnAV6UrrIR8lKhoKFRyeSsEBek0Ri1pOMFedJKBUgpRhgxs+Vyk3k+F3D9FR6NGcr7fFuSXPW5MRW1pKEQqGTUBPetXbeCJJ5/4y3b478b/T1/4zsI36dZZzcoNDqbdZWbUMAOPPFvKpq+d7N5anS5OEARemh3LjKdLCQYlVr2bWKVoSBAEhg40cPlKkC435uByi/h9ci7r9xHnaYJK0uLTluKNyaZdRoD2LS+Rne/n4gWJ8lINcoVEz5sKeOpRExcuB/H5JXp31dK7q4bPv3ZRWhbm0anRvPWuk7Lz8WjTCpl+VxQD++oJh+GzLS6yzvlwu8I0adLk7/wcJCcn89WPXzJ+1ESsRWEoVyAzSgSiPdwz9i5WLvuYInsOyqCKeHUyoVg3QcGG6JajUcuYOUvL/PdsvPmug0enVVZO+nwikx4sIa8wTEKchYMHlLTuZCUmPszgG/W4vWHatpHYu3MvjTTSn8acyckCBccdRP2hqzIoBcgRc5jS/SmmTX/sb/vFadNn0iZzCQZXMm12FKCLCqLVgtMtEgxKzH65lEWvJjBkgJ5QSGLIuHy6tNeQECfnu589GA0Ca5ckVeuC3Parh+ceqyxEWzo/gWETCmiRqWLMrUYE4Mtv3eTkB9n3XSrnLvo4fd7BS2/YSVLo8fizUJc14vUFWTRsKrL36/QKTuS0FCUd2mhY/4WTF98sZ86sWH7d7SWzkZJB/XScK+hRp3hIr4+mVbPaaSZaZqr5bU8JarWMR6ebsDosbFqcTMv2efTtoadvj8pjc/KCXLwS5KYBet5814FZpePzFdF8sNKBurwBImGKyceHGyXq331jNNqyhnz9zWm+Hebmxv46khIitDLX5oeuxckzQVTU3u0jEInLU1JqnsPqiv9LftaAnTt3snHjRh5//HGioiqrH5s2bUrTppVkwpmZmcyaNYtvv/2WyZNrJmu/7bbbGDq0UrHsapKmtLSUUChU42cAXp+/jjvH9kcSw2z9wc27H9no3E6D3SFy8pyf8bebeOktC2nJcoYOMjJzWjQymcCREz4en1PG5LEmBvXVsfugj5uujyym2rZUcyE7QO9uWvz+COG4SgnDJhTSurmauFg5dz1UjNUWJipKzr7DXm4dXHPV0P7DPoYMjJzXaBCQJGjfSs33P3s4dtLPmNuMfPOjh1/3evhmfTL3zijm8DGJwsLCv/grRPDK3PcZOWIAfXtoeGSqibyCEOmpSiaONnHuQoChY/IR/RoWvhLN/iN+wmGJTcuT6D04D2d5ajUFs2LhClafm2buvhUVZFd/l+hwKiVnffy8IxvkITySCwnI5hz50mVMxHBbk9qdekqSArlfT1rRdZzQ/ojJKOOx50tRyKFju2i++1XJ3fc+T8OGTepsB4B+/frxwaKPmDKu5orcLdvc9O2u4+sf3dWUSq9CoRColyHDmxskJAVp2Cjyms83ks7xAAEAAElEQVQv4XaH+e5nD+s+d1YkbW+7Sc+wQYbfOUwiFaQOh8iBI146t4/seO077OPL79yolEKtqsNLV7rxWI3IErO4+95HKCoqqvP9u91uFDKRS1eCWB0i9dOUHL1srHWhZZbi+fmX4wCczQqg1QgsXeMgOjGIO9+JXqg+tgu4gk6uZdJdIT5ZVXskLAgCMklGieE0am2Ah+4z8d6He/Fo1HhED9vfTa+WUDMZ5Xz4jplxY0IIFgE5CppIbTjFAewOx5+OCYVC8aeB4H8V/pW+EOruDydMmMH2bVt56aUQumA8t0108twTURWK3AeP+rjroUg7UdNGkUl18AAdbzUq4/D+s1z4UaCj1D/S3vP7zxFVHkO+/Qx+tRX/+aYMuOU8b75iomNbDT6fyOpP3by+wEV5iZywVPMOtSiFCRKoUuWkEww0ldpwidOAFQmJPC5hkqJJpzHZ2RIPPVOKyRhDo0aN/pYPgAipu0ftqKRRwIjCb6pIfJ7T/0q6NxOZJENpT+TLr0sZN7LmaudNn4c4cEBOW1pVqW7QoufosXC1Nu2r2H3AR/OmSm4Yk8+HbybSpoUajUZGs8ZKPvnSwZhbq24aiKLEI7PtGMs6V3yPXVZG905t62yH8+fPU1Ti4Y6pTgqLQ9wysRCVEoYPMXD7UGOVwDs6SkYhYf74JKslLYePBQgRJOtSgK1rUqq0PwmCwJRxURw95ee2wQb6/y6KtXSNDbtT5M6RtbfpDhmo570V9orkpyRJPPxsOVJZPPm5TjZ/76agKCLAlJMfZPYD0UiSRElpGJvNhsPh+Et2aNexFbt/3cc7S20kqdJRearuqlvlhfS/1cnbcyv9hlYr4/67jDSs7+HuR+xExSnIjd1FenkvGtKSQ/xKqtQQ0XyFO0fWzLklk0Uq3A4d99O1g4bEeAUZaQr8B7vg1Z3HmOAhOUnFmfMiXQfn0rWDGo1axtdfKmji70pnwQgWCJT7eXzGMSbeH2bDGhPjxh4ktawnJimWQCBQ67j4/+UL4d8hNlTi84ms/czJhqXJ/LLTQ6gkgVSx8rlSCWoS3S2wHDHw1JzLXMwOVqEOAkiIU5AQJ8dqu0SHZB1+n4/SQg+GkhbEmlXMnhGN/JHK5+iDlQ4+2eykZWbN8/tjU830HpaHXpFAQTCbdBpVO8YilaBARQAfesFIW6kHJ8/sIK2BguLif57z0+FwsGvHbzR/s/ZFYo8uGo4cPc7Z0rOE/Sqc/kgSq32wP6qQusKGceXt2fLNz+QXBSi3hrHYTTzz/BK6du1KUVERkiQhF6omlBvWU/LcY7Fs/81TkfgMhSReedPBxs/9yPx6SmxBmrT+nmdeeop27dpRUlLyT9/3/v37uXx5L91vlXPXnVGIYoAVqxzs2qNg0Mh8Hrk/mnEjDISiCwk6MqttBEmShDP+LNPujsRDHdtGuOhWfuLkjuFGXl5g5bHpNW8wFRSFKCwJ88OnqRX3nJKk4M0X4tn8nYunXi3jzRfiSUpQYDbLWfhyAr2G5dCm3xV6d9NijpJx4oyfdq00rFoUoYzSaWVYLaV1mhe0Wi0XrqhJS7LiFGwkEOFQNwnRyPJ68cuve2nWRMX338joEO6LSlBHquzNpyqS+Y3qKzl2yl8rZ+KREz4kZ8TvazHgwk40ET9UyBVaUbNQUDypXCGLFOoRRSwFXCZBSkNuVTD/zQukkI6JGJKQKCKHJCKJO7kgp7Sw7B/a4X9CbPh3fOGWzat5YpqJGU+V0r61mu6dtLw0O5YJDxbXKrSVGK/A6RKJi5FXSXxei8l3RPHjbx4uXA5yYV8GuflBPl6fRUmJROeOckbdGsfF7CDvrbRTXCKhzupCCyEOp2SjJHUn3/3kpUMbNYVFIZ5+2U55qcA9E3UcCXl4/U0f7pxUoiQTMpeMp54vJ/5dBR3aaBg73EjfHlp63JTPhQsX/vIm6B9hNpvZsm0zJ06c4NKlS8TExFBeWs78lxcQb09HGzTgEzxYNAUMHXoT277dhkxTxndfmFGpBBa8AesWxvHx6lzatFbg80mcPSshlaYiC9iJzWlXIYwTKPCz5soxrEIJ0eFkMsUGlHl2V1Tj1oTcHLjAUdKkhiSSjoBAqawAT3I5G1ZupFWrVv+UXywuLkYeiEapluh/o4YXn0wgJlqOJEW6ZWe+UEbPm3NZ8XYit9xo4OZBeg4f97Npq5OzWX4O/1iPaHPVNeW+w158PgmjXlZBWWGOkjN7Rgw//upm/+GI+Mj4kcYKCoMeMQpEMUKf1bhhgEmjNbyz9ADBgiCvPJVQ4xgde5uRwWMdvLPUhkoJZRaRjV/reP2tB+vkDwcMHMbJM/trff9yThC9TuDchQCZjVU8Ni2Kjz6+TDCgYPQkCy1byOndU8mzL7pxFOtRBPX4FAF8LgW+WBf9hruxW2TEBzScZD9NaVuRa5EkCQslXOYMelcyT9wv59HoAqJiQ7y2yMKyBdW76TwekW+3e0in5nWKX/Ki0Ab59NN1jB5du0BwXXzh/yU//4Ddu3fz/vvv8+ijj/7DNlSZTEajRo3+NJGjVCpR1rKdeDWhVBNSU1ORKaLwZMXz6658XpwdTXqKEp1WRm5+kPlLrMjlsHZJcpXAtn1rDRuXJjP0zgKu7121HDs3P0jj37Pu679w4HKHyWysrqhoAeBxOHDUy6w55cx7x8qQAYZqi9/i0hAHj/l5+cnILshve73cMdxEIGhj6CADbyy24fGJ3DzIwJMPRZKy77wRxeBRJfh8vjq1fAuCgNVSSE6BxOvvWmnaSMW6z50UloSZ+3QsTz5mZMlyJ8/OK2f14qSKSXPnd7G06bmLWHksZm89RCGMP/YyaY19lB7RVEl8XotYf31+/eUS+eFcRMpoRnv0gokcKQs7VvYdqpnfESIJNkUwMimYPQ1YurCI6NQQNw5Wcy63K6vXvoVCofjT3/3P0K1bN55/VsO2X9wM6hfhISkujSjJy2URJbktq1P48ts/V8lzuUVkQK55L/XiQ9w2qQClQuK6EXncNtjI8gWJmKPkeL0iqz9zcsPofO6dEMXGLU7CYUiIlzPj6VJuul7PhFFGnny5jC8/Tuat920s/sjG9MnmKt+396CXNZ9biWpgJxhWkZrWiHA4XOdKD61WS5lVxQerCtFrZdw8SEfOMRWU13y8IAggCezY6+XFN8v56O1EBo7Mw2nTUsoBMqX2mH7n/5IkiUKuYKWEmDg/0+82sWatpdZAOCyF8eHGrrHy4uxovvneR2oGfLUqhvufCNVaHdyulRpVlBMskb9NQjQKSYlKrfzb4+K/Cv9qXwh194eZmZm47VrM7ka0v+0Cb8ypugjr1E7Dx4uSmDa7hC9XVu4IjhmlYt9+L42lVhW8RtciNdSc/fLvSPO3IHQohsl3nEfSWRDDAkpLGhZ/PlFRHkpD50jyVK8gL9ZkoRfk8AfBtSJyUaGhES0rFlg2yjjJPnylfp571sS6r5JITk7+27+3y+WiXpNocuXfo1Mq8bkUBEvCiKJIYcIe2jSW4d4dCwJEexswb342Nw3UVgvovtvuIfeSAokw5ziKTJKRRAbxpCAIAnpLIx6anc3iN6MRBAGvV2Tt506+/NZFXkEIpVJg7G0Glq21c+FyELkctFqBVZ86OXE6wJRxUSTFy9l32MdzL7vwnW9CjHCVJ0vEGl/IlHsX1tkOy5e+xpD+Mg6dCLL2vSRaZKpxuUVWf+bg1kkFfPJBEiZjJNg9cy5EQg3q1V6VhawrXq7rrSE6Sl4rT+nj06KZNruElCQFCz6wkl8U4o7hRvz+2tv7A0EJuzOMxRrmxFk/7y63062jhg4tAyxc5ubr9Um0bh4JkAuLQzw9t4yT54K0ajskUo3/F+3xwIznKSwYw4F9FpoQU62l1ZdwgWcfrzlJO+g6HY0aKPhwfgKFxSIvL9hJ6QkjTW1tKCYXudyFRlM7/6DRIMPrq7RBcpyGInSYS3sQLglRdjKIRlHCyOnZ3Dlax+DhVlr5+1TZSFAJalJtnVmxfAd3jJSR2siHv9SHVm5ALpf/j/eHfyc2bNy0IyPv+YrkJAUWW5hlKwM0DHepsZ05OpDOxk1nefABXbWNOIs1jEYj48b+OqZPNtOkoYpyS5ixU47hzBf549TcoZ2KorLaqzLSU5XERsuRx5Vz4ZwFwQ8pNIgICUlB8qL3oUuyMrSdmqKS3zh/Rk50cTvUaHA4nf+S33rVytUo/TouXQnWyHEMkda7p2Ya+fJbFyfOuGmeoCLrqIeg24+KiL8uEXIp0J7G7Fex51c5Tl+YqQ/dTceOHYHK3yYkGnG6PBUbcQD9emhZvdHB0jU27hpjYsQEC3l7GpDia4AgCCQD/kM+Hpz4MK8vmUu37t3+qXuWJIkXn3uAtUvNdGlf+ftc31vHjr0eptytYt4CO+9/bMMYIyPL8htpzo4VcY9P8lAac5SHH1JU4fm74bqI6vuCOfFER9mx2cNQbQsJlq6x8+yjMVWqXK/ilhsjc4PDGUaSIjGqUing9kj066nhkfui8fokmjZUVkmUfPOTnK79+tV5TNw/7VlmPTqJcqmYemQCElZ1DpLOSSA/madfzKdRuEtFdbyEhNFQ+VwolQKD+ul5f5WdqRPNVc7t94tMe6IUhaUTCJHOnyPsIEVqULH5XlOcAZE4VC8ZUaIhUTCTIKVymoOkUJ9GtKSMQlKFCAfiJel0xeckScIX8P3b+UH49/CFlnIrv+3x8vLsWOa8YcFqF+naUY3d8SeUZ0Q6J9NTak996HUyRAlMxsiYTE9V8vBUI8tWuViy1MeiJX4ym8q4kOfDlRdLihCHT/LiaLiLXz9LrqACArA7wgwaXsr6pTocBOhM/8h4EQBbAwJWP3dM3Mm3m+U0yFCSkqRgyAAdC+a/xdPPPvOn9/FnCIfD1KtXj+bNm3P27Fkev2822JQUk4caLSlSfZrYO/DTup3Yw05uu1VOvXQlh4/7UAWNxLubIbkyyc3xICAjGRVH2Uk7elUpNrk6hxfxC3E0RyPoCJa15L3lucx8sPpG2f4jPvwlMXSgA8XkcJJ9eHHTb1Af3liwApPJ9E+P9x2/7UDu0NB2WBGLXq+s1BQEget76/lsuZJbJhQwaUYxapVAnx4aruSGQYKWzVT0HpbLI/dHc9P1etwekXeWWtm+00uDdCWPzyklvyhEh9YannkkhkF9dby2yMK2DXEcPObn7Q9t2Bwi4bDEdT117D3k5ZMPUxBFiftmlvDR2wncOqmQbh1rn0tbN1fxzXY3peVhjOYMXpqzlNTU1DrZ5eabb2bggsd47jGxxiTreyts3HCdntPnAzRtpOS5Vxz4HBr2/qwhTIgfvg+y4G0/7aQ+JF/TTRQruTjv2EnDBiHat1Dxw1eXaCq1rVJkJggCsSQSkoIUk0eiqxOX/AE69LURCIksWmZl6iRzBb1IaVmI0XdZUBU24QInaC5V7eQUJZFs/UGaNhcJh0P/Mn/4f8nPa7Bz506WLFnCQw89RIcO/5hwW5Ikrly5Qnp67Yrs/wwS4s1cvuhEnt+UJcsvo9FFfvQenbTMnBbDN9vdxJhlrPvcwbfbPYRFiX49dNwx3Mj0yVG89JalohIvFJLY+oObr9ea+XCVg9RkBSfPiqx9L7laiXrndlrGDjfy5hILA0bm8fZL8bRvrUEUJX741cOb71l555UIr+cvuz2YDDJmvliK2yPh98NdY01s/MqFWuVmQJ9IkrFVMzUGA5SUlNTJXt9++y1mU4hlC1IqFHkhkoAdP72IBXPi+TrDTcN6SlZtdDLxd4GmjDQl7TtI+AOljBwaqfq7+UYdNruaO0fKa02YyQU52VdApTXShPYVSVI1WqKRc+aYh4KiUI0iVM+8akX3e2WTEiVKTzqGrDi+CuwkJuXgv+Shff/Dzdw18UYa1bPhcovUT1fi90scPuGnf08Nep2MzEYqjpzw1diWWVoWoqgkTCBpG106K3jywRgyG6uYv8RKOCzx5EOVC16tVsbksSZ++NXNmo0OJo01oVQI5BaEaNZYRYtmKu6bWULHdmpMRjnPPRbDywss3Dw+nyED9Oi0Mr7Z7ubAUR/3TzIxdriJYFBi9cbHWflRIgsWriU2tjqfbW0QBAG9qT52Wzafr4io0i9bXlZrgtItOckp9PHV9yLL3krgw9V27KVqWrivQyRMNue4IJ1AhpwwETLwBjTBrTxJYbEerSmEpaCIWKpXkhTILnLnODnZeTLKS2Wc2xuLIs5KMCRh1P95O7+8hjzLqZOn/rId/jvw7+QLtUozYnwez82uuQo9JUlBfKycS1eCNKwXCaBDIQkZMuJq+O2uIlGexDF+pbHUhkRLBwSrgEOycpkzJJJGcrMs5PI8sk84SHS2QSvo8UkerOZztO5l5cRxEXIrz+eQLATw01LoVPGaIAhEE09LqTNH2MljD4s0aCXD5/P9LUGX4uJiHnpgFI9P9TK4fxIymUC5Jcxzr1n48as9DBwoodEo2LHbixY9CkGJMaczvQYd4P67tQy5QYvTJbJoqZ3vt/uQlafRiZYoBRVBKUA+lznFflpInYn2NmDfFj9dj19k0jgD6zY5mXKHic+WJaPRyLicE2TuQguZjVW880qlMJIkSezc52PiA8UU5gu4fWGiPQ1I9qciIWGlBHtCEc+8+iQJCdUFlf4Rzp07QcgTZMvqlIrn3qCXMXWimTbN1cx6qYwlryeyYr0DwZJYjYMwLIXxxV5i3uwYvvjG9ac8RKnJCi5eDrJ4hY0p46Jo2lDBgJEFHDru57abah6PSz92cfCIn8deKKV+upL5L8RViN41bSpj7SYX856J/PbJiQqWvZVIr5sLWfDutDrZoWnTpsx++gPGjx6F1+up9r5KF6y1AwCgdQs1ew/52PqDB41GICrDRr5yF43rqenQXsvuA74qiqnXYuc+b4VCrSRJnLngJ55IwkkuKJCjoDw+mwfvNXDgqB+9O7XGCmpBEDCWZbJ46Vl6dVfy1V4HmIP/kDv4vxv/Lv7w3NnzxBoFHpsazccbHFjLZSQINY9fQRAQfAZG31o1EfjDr25efNOCSgUXs4NEm53MnBZNbIycLZ/E0qpXPgeO+unYRs2ZrADhcCTZfZX3uyY4XSL1MxS89mwc9zxWzLnzp5AbLpGfC/oED8vejmdQv4yK4x3OMLeMO4TsqAaTUYbH40Gnq5sg5h+x7esfMJa05OU3j7Li3erVHy63yPc/eWndXMWhY352bkknMV7BiTN+Xn7tIFlZElcKgoSCMlp4u2DyRWIhURL55u2f2PnrTlZvWFXBzTlq7DTmvPUKbzxX+YwIgsDS+YncOKqQl153orKk0UhsWCU5HaFJac7MB5/g5z3ba036/BUcOXKE7h0DdGlfPdHQu5uOJi1dlFtUjBmpZuNXLswpHnJLdyMGlIRD0KmjnHmz9XTvVLXKTCaLqGeXlIXo2UXDms+cFRVN1+LQcT/PPVb7JkmfblqOngywY6+XcbcbyboUQAAOHw+g0wo0aajEahMRBBGtVsbF7AAHTxh58ImudbZFVFQs5fkaoojmpPpnUuuJPDxVT5tWKs5fCPD6YgnpshU8kbEhE2SUllJF3OrR+808+lwZUx4pZvJYE8mJCnbv9zN/oRshpxXZnMYpWUmhPmk04hi7yJTaIyH+qcp2kACK35fbgiDQWGrNOY7SRuhGtnQWURIJE0J2TSWxnXJCYvC/XPSorvh38YXBgIHfdpexfn0IRWlD/MYCzkd7UasErLZwtc1egHMXAqQlKzh3sXY19ZKyEHaHSPD3Q4pKQtx4Wzny3ExighHRsEvn7FyUHSVOTAABrNGn+OjduCqJz/1HfMxfYiU+SURnKCc3L0xZeRYJvsyKcaIS1MQUdeTFV4+w8v3IczRssI55iw/9LZtYLBZeeu4Vjuw7ilxUEJYFKbeVo/RoyaABeox4cJHNOTToaOBqRp7sMjf/Lk6UmqwgpHYCv/OuEnm9SMohlqQau+wEQaC+1JwicqhPM2ID9fnogwKUKgf3T4oIvkmSxHc/eXj0cQ9J5b1RCApSaUgqDQlKAYrzizGZ/jWid6IoIosv5sWnaz5fo/oqOrTRMPfpOKJMMma9VMa+w15MBhl+v4RMBjIBnn+9HK9f4sRpP5uWp1RQAElSJA8y6p5CPluWTL10BX1vzaN1czWvPBlLeqqScFhiyw9u1n/hRKUUSE1W8taciHBwfKwcUYxQTtUEj1eieVMVsdEKii3KP+0Qrg1yuZzklMbcMfUyH7yRUCGGGAhILFxqxfB7BeuK9XYuXxbZ9IkcvaSjHpnoBAPHpT00kdpUE3vVCQbqeTrQuslpnp9toskWC0bMNV5DPCmUmE5iT/qZe25VozMo+XW3h0+/crH5OzcGgwyfTyS/QMRRrEMtigTws5/tZEhN0GHEhY0i1QVi43zERMfRrVvvOtuiNvz7eNR/MXw+H9nZ2WRnZwORpFt2djZlZWUArFu3jnfffbfi+J07d7J48WImTJhA06ZNsdls2Gw2PJ7KRcXGjRs5evQoxcXFZGdns2TJErKzsxk0aNB/yT30v34IQb2FGE9DLCfqU5qv5OaBRlq3UDF/sYNWzdQMGVeA0yXx9kvxvP96Aga9wLDxBUQZZahVkdJsl1tk0owi2rVSM3hUCa+85kEuCPTopK2Vm2PccCPxMXI+eCOBVZ866T88l7bXXWHDZidL5ydi0AvMfrmUyQ8VceCoj0ljTHy/IY0p46J4+N5odm1NJz5GSZveeVzMDiBJEW7Jupbyb9m8go8XJVVJfEKkfeHtl+JZtNxGKAxPPxzD2k2OKglGm0NkxcIkHpkaReuWSh56poQnXiqjyGWr9fuCUoC0NBHJHa5SHRpLEqUUEF3UgRtvK4+oAP7+XeWWMPc/VsrpPeaKHXULJRiJRiPoUBU1QS33cPHixTrde01o0KABw0dMJLOxnh8+TePjRUl88mEyJ37JQCYXmPNmOQ/fa2bWy2WUllV1mh6PyIjJhbTvJDJpnI4NHybTIlONXC7w214vD91Tvc1x5gtl3DrYwG9fpTN5bBTjR5rYuiaVSWNMrP/cye3DDPTsHAn+ZTKB5x6LZd2SZJISFGg0Ao9PN9O9o5YnH4qlfrqSJg1VzJkVxRtPO3hy1pQ63//+PbuZPtmMOUqOUikw/BYVFu2lasdFCOiPEvQq+WCpn15DCnn7HR8GTxpKQUUAPyZiyKAJrelKR6EvDYRm5GlPIgQ0PPtaOQtejULR/ASl8iuIUmQ3OSyFyJWdI7XzFRa+GotKJbB8eYAUR0ckayzHz/g5eipAMCgRCkls+8XNR+sc/LLbgyhKXMkN4ndULpYckpUQQazFtjrb4q/iP90XygQBUeWjQUbti8QWTVRcyausyl693osKDRK1bziEgwoWvaVn2IwLFNX/gROG7znFfqJlMUipl8hsKue2mzVcd4sTa5OfKG74PdHX7WXRR37WfBiD/A9Z7Dwu04DMGr9LI+gwEU0zsRPiaQ3T7p5eRytE8OrLj/DeqwGGDNBV8DHFxshZ/Fo8vW5w07atwH2Tdbjjsio+YySalNzrWfCylv43lzJmVJDDG1qSXNaNEAFyyEKSJJSCivpCJtEkkEfEV5mdjfC5lbzxroX5L8Rx19ioip3kBhlKPngzgbMXAuw/UlkCKwgCvbtpyaynJ7GwJ82sgyiT5XPa9AMnjN9RFHeQNj0yaN/xr6vMXguP286zj8bWuNDs2UVLQVGIWXNKmLfIilddhkOyVrzvkuzkxe/gzbl6+vbQsuuAlz0HvbV+19GTfqJMMrp11PDVdy763prP7cP0qFUCb71vJRCoOr72H/ayZZubHz5LYcXCJJ6fGVuR+AS4eZCBY6f8VSpHZTKBpx+J5vtvN9XZFh06dCIpFcpkEcGhaxHwRzYBasPF7CB7DvhY9Go8X61KYf936SxfGI8vHGTkMCNz37FUuz+An3d5SEpQVIiIbPnOg7fMwCn2V/hJm6yEoMrBXQ+X8NTL5QjOmlvoAXRSFOezRPLyRUIEUJrl/6V8n//J/rCk+AIP3G0mNUnO1z+6cXn/vBLCE/RXdIcAzH65lK0/uNn0UTI/bUpn99Z0mjZUMvyuQmz2MGq1jEF9dUyZUcqNY/JZvdHJxq+cTHuimN/2eCm31LwQW/Wpg9tvNtK4gYopd0Rx+zANEycoMCa5mTUjikH9qsZ9JqOcrZ8koklwEGOWIYp/Xq31V2HEzA8/+Zm7wF5l7OYXhrhxeBmuIhNz37Gy9K1Kvr/WzdVsWBnL4V1xdGqnoHW4OyahMqEnE2TEBVKxHvOwaWPlMzp48DBUplsYO9XHnoNeLNYwew95GTq2hNITaQRKY0gLN6vxOhWCEpk9zIjberJt29a/fb+//vIVd95e++aNXwyw9ZMEHr43hl1bMzjxSz3yTqWRezaBJq0CbN0YW02wAyKxoihKrNzg4OH7zBSXhfj6R3e148qtYYK1N0Ph8Uqs+cxBQXGI4TfpeXmBheceiyU5UU7f2/LoNjiXh58tYfR9hfS6OY87psG811f8LWGL/XsPEBMtI2gqpnNX2L89kQljIgrKo241cmBbGi0H5GFV5Fd8RmVNZeX6yk4pmSwiujTrgWheX2Rl6K1O3pqVQMzF64gP1acj/XBg4zh7yeMiLhxkcRw/PsqpmbrBJ3mQIa+y+aMWIhVWAGqlnLy4neSQVdHy7pacnOEwMbIEftr+U51t8Vfxn+wLU5LrcXCfQHJhH9LDzRDlAabdZWbWg9E8+FSE1/NauD0iM18s5fHp0Rj0EbqFmvD2hzYczjB2h4TPJzL+HiuGS92IC9Wr2Eg1CFG0E/tgoQSv5AZzWZXK6x9/8/DaIgvvvBLP1jWpvP9mPKOH64hue5HLcT8TkCq/2yiYOXyk0v8Vl4bR6WumF/kzWCwWhg+5nWPb96BWFqM35ePxFKHzmGgtdCVKiEEhKDEJ0bQUOgMSpRSglfRcyYuMxcR4BYnp/sg9Edn4yZKOk8N5DNSenDRgwkckjhIEgdTy7nz8WjIde1no2r+Y5j1yeXKakeTCPtUSakpBha3U/i+bA3r07IFM56d+eu3rhVbNVFzOCWLQy1g8L4E2zdUsejWBFe8k0qi+irvGRrF4XgInz/j5dGlyFe5zQYhUiI+/3cgrCy1cvhKiXrqSD+cnVHBAy+UCt95oYP37STz6fCkAbVqoOXrSz8C+OrZsq+5LIUIPtWOvl349tax7P4kNSwLMe3kKFy5cqLMdkpIbYDbJmDa7lFsnFTD2/kKGjs8nJlrOvGdi2XvYx30TTSz6yIIqaKIRrfDhIV+6TIhgBbXBH2Emnp9/jdA2xRhq3hwHKIs6xdR71Rz4NYEnH4nioXui+XxFKs89FsPFS2G0cgUXLgUI+GU0ae0jEJeNWatGj4ksjnOGQ9hkxSQYtZQUyRFl6f/STfH/sZWfFy9e5MUXX6z4e9WqVQD07duX6dOnY7VaKxw8wI8//kg4HGb58uUsX7684vWrx0OEc/DDDz/EZrOh0+lo0KABL774Io0bN/4vuYeRoyay8qOFXJR2kOHoiupMY5Y8VYgo91IQDOBw21n3fnJFtRPAHcNNDOqr59ZJBRQWhqnfqpBAUEIWUuMPBYkPNCIJM7u+ucCE6TU/gAA6nYzYGAXNmqhZ8FJkp7SsPMyKT+wMvTOfDm3UjB9pomMbNQeO+unXo/qu/awZ0Xy1Ncjg26y8OkeH2y0QE1P7LvEfIUkSHlchzZrUHNy1yFRz7mKQ3l21qNUyEuMU2B0i5ig5VlsYmQwyG6vYss3Fus+dvP96InGxcm4fX07Bj7ZqfKAA5YbzjL9DzdrFJrBVvq4QFMRICRSRS0p2L6ZOOAfmMlRKAbtDwlIip/3vvFsuyU6IYAWnZLQ/nQvnL/5LiO3Lyso4fXwLX3wUVSVAVKsjTrz3sDzyi0L076ljyJ0FtMxU0a2jhuzcIFu2eXhgchQLl9r46BrejUPHfBSVhJjzloVuHTUMHahHoRAoKApRUh5i3IjqVRR9e+j49icPdoeI01U1+jUaZNw6OMLdsf+Ij3pp1d1M25Yq0hNLOH36NC1atKj2fk24ePEiOnWYwdeIf73wpImsS1c4vc+C0dIUJWqKyKGQK2jQEU8q1nAZtjIPZuLQSkaOsBMdBqKIxYOLHLJIlNKJIYHsgIxOnQXWfRihUPhpi4ZFS6/w6WdZ2KwCQTFIRkOR7zalIJcLKOQCstIMBEHAbG3OyHE/k6hOZML9ZZw4IaG0pCK5TWCyIkYXYTSL6EsirVNhKUQWJ5AQUWpqJ6f+Z/Gf7gtDeCGkoKgkVKU171pcygky+Hdu49UbXGTnhIkihpLfVVn/CEmSUCQVYzJo+XyzG7kzjkRJS0BWiLnNRX74LKUKdUFJWYjBY/NJSRdIjJNzNiuI36lCkiTcOPDhwYEFXQ08sldhIAovbmLCieScPM+FCxfqZK/y8nLE4BVaZNbsD198IoaHninlnvFm2nV3cvLHsyR4I1UGDqwEghItSm+M+I3fXUc08VySTlNEDsnUAyCZehxlJ0lSOlm63eDw0jBDT9eO1QMdQRCY/WA0c9+xVgn+AwGJPftCpGJCEASaeruT0OMgn6+JRZIkduw7x4wHhvPG/PV1rggJh8NkNq75efH5RCQJvtnuITZaxsBbJVat243PoEEAWraUsfxxA1mXA4y8u5Apd0TxzXY3+YWhKlUbEBkjT80t4/I5Bbv3+enVTc3O/V5+2uGla3sNeQUhut2UQ4fWaobdqGfNRhflloh6cWJ87YF300ZKCorDNMioHF+tMhV8uf18newQuV8fKqWSXr1h/46dtBK7V3D6KSypfP51OaNuqc6jVFwaoqgkxNdrUyteEwSBG67T06ShilkvlZKerKDXsFzmPBFDWrKSLdtc7D7ow+EQ+WZ9akSZdJWd9z70Uc82gBLyyOMSRpWKxK7n+fq9VOJiI0m6p+9zgLdmonovLtJSBL7/2UchZ3l8/CN1tkNd8J/sD2UyAaNe4L7HS9i4NJnJD5RjKS4mluo8WgHJjyfsZ9xUOw3qqfD5RJo1UfH+G5ViiCqVwNjhJhrWV/HkK2UsfDkBqyvAgD465r8UU7HBIkkSS9fYuW54Pts/S62oJJEkiW9/8rDtVw+fLYskrG8famDjV06OnQ6QkqxgwqiaF/J6nYyuHVXs2Of72/x212Lg4AF8dnoLams9PntXw5p12SQnCbi9Iq4yLaaSTiRIAleEnTXGq3ZHmPxsJam1+PBYbyprV65n9NjRFa89OOMpdu7sw7QnZxAKlKLVCljLwRrOIYiqiuLyH2HAyJyZ5azY8BJRUTF07dqj1mNrQ6QqsOb3SstCREfJiIutHnfK5QJ9u2vZ8r2bYTdW9w8frrGTGC/HqJfTqL6K5W8l8sRLZSxbY6dfTy0ej8Rve70kxcv58lsno26pnhiRJIkvv3XxzCMxyGTQc2guiQkKQOLylSDPPhLDxNGmijFWUBRi8iMBiosL/5aohc1uo3M3iYLSMB8ujK+m2i4IAu++GU23A+eJLoz4vVhXJm++tpviEjsP3GPAZIysHT7e4OTCETNp5d2qzJcyQUYzqR0XOEkzOkRagYWeBCQ/J9iLVtKhFyptEZD8nOYQTam9NdwcF2T9Wi0j7rpI6ZUUCqRsfHgIESTOm8rq5WsYMHBAne3xV/Cf7Av1Zh0pUkM0QiQuUaJCp5XRr4cOi1VkyLh8bh5koEE9BSdOB1i90cGtN+lpVF/Jq0/FMvyuQp59LIbB/fXIZAIOZ5jX37Xy/c9u1i1J4pbRNtJbFKIMmGgtVB/fkYrHTPK5RLT6mjZdUeL1dy1s/jglUgDyYikWm8i946OYPtnMoeM+Xn79ZwoL9Sh1kbWTP+yv6Ch87yMHDzx6Z53t8dxTz4NYwMIPTQzoE9kc7tKvBKOt5rFXn2YcZy9KpYJV61xMnRR5/YNFUQwdsZuo/E4UkI2ZWKKIw0Pt+QI3TtTXiNXIBBlx3kaQ14iLnIDUPKJSivGkFuOyqNCXNsMsVXb9eLxu7p48FKQwScn1GT/xYZo3b15nG0CEMlCp1mKxhis2aP+InPwQtw6ufG/m9Bg+3ezk2UdjCIUjSfPFK23Ex8ortAT+iNtvNjL3nRxSkxU891hMjRs2TRupUKsE8gqCpKUo0WpkDOyr5c7pJXTtoKlCWShJEi++aWHqpCgWL7czqI+euFg5H7wu8sz8Obz19qo62eHMyf00ri9y5+0mbrxORyAIBr1AMAjTZpUweWwUQwYYWdfZzfebbZyS7cMgMxDWOJF7ZNRWNyIIAohyokwyVAYfRAqF8UpuSilEQsSACW1aIc8+Vl14eWBfPbcMCrBtTSIWeTbpgZaMeeAKgiTjuZct6EknliScWHGLTmLK2xEDZJ3Kxm63V+EX/mfwPzb52bJlSz799NNa37/qqK/ihRde+IfnnDRpEpMmTfonr+yvw2w2U69eEotelug35FfkogqTXoHRHOLm9hIqtbpK4vMq4mLljBhiYNErJjJCmVgpJYcsmtKeaOLJjzpAgyblHD9d++7qybN+MlKrDo+4WDmPT48hOTFC5Duwr54ZT5fw4BRzreeZPEHDvMejmT4zm7SGqbUeVxMkSUKr+fMd4GBA4u5xkWDVH4gQEYdCEvfOLEajlhEIiCxaZmPrmtSKKtclC6IYcMt+AtmtiREjSa6QFKJMd57mvUuYMDqKj5c5q31XBk3I4xKnOYDJHo3e15CL/hxUoopWdCJIgCIplzIKaEVl245AhOeoYcOGdbr/mvDVVxuYPCZco6MVBIGH7zNz/JSfBvWUvPJkLHqtwGMvlFJUGsaol3HrYD2btrrQ6WS4PSJTHikmLVnBktcT0WsFfvjVw41j8lk8L4Ed+7yMGFIzATFEyJnXbXKw/6ifByabaxRGWbzcxlMP15zwHjogyL59v/7l5GdWVhZyZLjclTuEcrnAJx/Fcvi4j7ffO8Q33/vQ+5JpRRfkKLBQTIgAchQYMJPLRdrSvUpVb7rUmPMcw48Xc6zI/JejK+yr08mY9VAUsx6KjMe21+XwxcrUijaprEshdETG30n2kRrKRB+K4qdvz9BG6oHsKr+PM42QoxlHr+wkHQ8OyUo+l1GiJp5Uuveue5vXX8V/ui9skBlH7qlS3njHyfyXq1eQ2exhjp/2k3UpwKNP2sk9Y6SBtQ/nOUYxeZiluIoAGcAuWbAkHEZSuXn0eRfK3EwyiCQJg4llfL4yqhpna0KcgqXzE5m/xMrr71o4eDRIQZmWXL4nirgIXxwifslX64LXh4dYIsGAtjSKLV9s4ZHH/3qiJy8vj5ZNa38/LUXJhctBbh6fT3SUDGPzbA6fzsYsi8YWcNAq1KtGv1GfTI6yiyQp43dFWxlhKcxx+Q4SfekYPfF0ueVkrd/bqL6Ki9lBPlhlR6mEgX10PPa0HX1pZXuXXjBx4XwkmhIEgT7dtKxcEOShF2bwwdIv/rINAAJ+EZ+vOpdRbn6QyQ8XM2KogXEjTKiU8O1PHjZ/5+b9+Xq6doiMgd0HvKzd5OTrtZE5YcRQAxMfLOLpR6Lp10OHIAjkF4Z47IVSbLYwbdup2P5LkLMXfQwfYuDBKeaK+5IkiflLrHy0zkGZRWTnlnR635xbpZXyjyizhDEZql77pSsB5Iq6J4CUSiVarYH8UisL3tbx/rLfKMhXYbfJMBjdPP2qF7szRGqSgob1IpX3VpvIbXcV8PxjNVOONKynRBShpDzM3WONvLzAQnysginjTLRrpWHNJgfdBudSP13BmNuMTByr5bOVJ4iyNuY4u0lNCbJrTVrFfDCor44nYnIR85pWoyAAcMWd4+hZD4GSeNQyNzcOvrHOdqgL/pP9oc6QwpKPCmjbQk3LZmqeecLE+Ekn0EoGdELlXB2SgpxV7SbWFMJXHEee6CY2SeSFx2v+zbt20PD4i6XcMCaPQADWLkmq4isEQeDe8Wa+/9nLdbfl0TxTjUoFJaVhOrXT8Mn7SRW/t1otEAyBJIFGRRVOzD8iI01Bw2IFP//8E/37X/9P2Wb8pDv5aOlHxFrTifPWg/zGhPPCGBAw/T7uQgQJBGD8PRbcHujXR8HkOw0Y9DJKysKowrU/gwpBgd9dtVrs4MGDPPvURJa9FUePzumROSQosXyNi2ee9+AJOmvdEAvrrTRpqGTxq3ImP/4aXbturvM99+p9E5u//5HO7aq/53CJf2r7px+OoW3/K5SUhxh/uwm1WobDGWbRMhtrNjmZMMrIrAcisZtGI+OdVxKwWMNs3OJk70Efm5YnExbhtkkFdO+krah6gohffPKVMpwukdkvl5GRqkAmk5GapGTLD5GE611jqy5iU5IUfPK+wJhpT7Fy9fd1tkU4bGXqFANPveqrkZYKImMxPjGMWBBGJsiRCTLSynrw4dsH+OiTXNRq8HolhNI0GgU61jhfqtAQJEAQP1qZBqRI+3IrqQtZnCAshdCgw4sbCYkmtMYgVL1Xn+RBiQqP5KRRZpjWzTV8vjKJUSN9JJZ1RiWoKZJyuMAJmjr/a4pr4D/bF+ZfLiCBtIq/hbIUNn6Vw/W9dQwfYmDoQD3f/eymoChMUoIcrUZg+29eftqRh9cLDneIzd+6eWepjXAYQmGJkcMMHNyWwcoNDkL2KNJ8aQTw18ipDGAihsucRW1X4nCGMRnl7NjrpU83LVqtjCUrbSQnKnjj+cq4NSXJwE3X6xl7XyGPPxBNp7Yaft7p4a6HishIUeL1iuTl5dXJFpIkcfToNr7dEFuhpi1JEm6Hguga6GYgQk8jSGBONVFm8/LaQhuzHjLTsJ6SbV9F89jTh7j0vZok2iNKIkfYQZrUsNocLkkS2ZylGREKBIsiH0/ceaJiwtjdAZrUgxULEysSfSVlIe57+AR5uxsS42tAQPIRFW3ni6Uq1GoZp88d56W376Jzz7u5446762SHq3jg4edZuPQFXnyi+nrB7ghz6UqwSlIzs5GSn3d5uHQlSF5BiI1fOfh8q4t6abVvYiuVAmo1XMkN0qyxCps9jF4nq7YObt9KzflLEdFBj1fko3VOmjdVcuukAgb01tG9s4bS8jCbtrro30vH/RPNaDQyPtvqYsIoEw3rKbGUXagT/UV+fj4uh5vlC5IYN62QhR/a6NFZg9MtciYrwLRJ5ooCpQfvieLYLwpSHZ0gDGFXiIP8gkTNNB4hKYhCFUKhEOjZU86Rz4oolvIREUkkDRlySilAZRVrpQicereeb74uwlAWT7n5BAsWg6c4lpa+gRXfmUwGfsnLSfbTmm4YCuNZsXQlD8986C/Z4B/hf2zb+/8UqNVGjp/yc8doNUWXEjh3PJpDOxJo11rFiKG1J6aGDNRjMIfQCnpShPp05jqucI583XFuvtPJb1vSSEpUsO+wr9pnJUnipfkW7ptQc4Y9OVGB1RamqCTEyTN+1nzmYNsvbkSx+laB2Sygk+vwuxU0atS2Tvcuk8nwBTS1ikv4/SKCDDLSVNgdYbIuBpnxZCSAT4iVUS9NwaLlNm66Xl+lvT8+TsEvX8cx6L7zXEn+gTPGH/G0+IVHX7GwfnkMCXEKUuoH8EhVhYMEQSBdaISJaNT14bkVT/DNzq8YM+12jsh/4Si7KKMAhUxOXvwOijN+ojB+N1eEM3Tq1vFfUvlpKS8kI7X282SkKlEpBUbfYkQQBJ59zcL4kVFsWp7CnFlx3DezpIIQ/KFnSrl3fBRvvhBP53YaWmSqeejeaNa8l8S0WSW43SL6WhT7APS6yCLHaBAYMbkAu6OyvS4YlHj+9TLUaqH2Ki2/hFLx1yseTSYTQVFk9cbqasgd2mjwuKGBryPNhPYYhCi0gp5UoSEd6IOEiBs79cmsJnYlCAJNiAh9RBnltQbOgiDQs4sGnz8yznfs9eIriSKbM5yRDhMiRAoNyCGLFlKXSOLzGigEJc3pxCVOU8AVksigo9CHgNJDr169/rId/rfhtuF3EJPmYtO3NhYvtxEOV/qZ3PwgA4cXcz5L5Mk5NhQqCb/GwgXtPqKJpzGtOc4eTksHydbu50LyVhrftp9vN0eRtbc+O7ekMeSePLLjfyIshTAluqopI19FhzYaTpwKce60nFaZKgwaOd0YREuhE02E1jShLbnUTG0RkoJ4cKL/vXVIhgKvt7rv/TPExMSQ9yeCj1u3uYiNlrNmcRKr3k1mx9fJFGUlMvM5H4Ic1ELNLSoyQY4SdUUbXuT65HQMDyBdaoYKNQVFNfvgsvIww+8qICleTkqSHINOxqQZJZw4rCDK/8fNrqq+pH66kih9Cfn5+dQFgaCaTzZX35yaNruE999I4P6JZowGGWp1pAL9t81pPPxMKV5vhJftqVfL6dxWzVfbXHg8Ik0aqli7JIlfd/sYNCqfttddYfS9hdxxm5G4WAVbP4mneVMFcoXAjLujqyWFZk6LQaOREQxFqC5uGWyosUUUIhQpPp9UjYtzyccOCvKv1MkOEFG3jEuoT1yMnHEjjez4Pp62nYKowgasrgAKmYKsS0FOnQ8w45lSmvfK5rrhucgEaqz4uvpstWulpn66kg1fuXluZixfrExh6EADg6/Xs/a9ZJYtSESpFLhjuJFnnzCT3KKMMxwmVVaPe++MqrIAKCoJMWKEgstRu6u0+4WlMJfkRyn2WMg9mkB8KAN9XO0UBP8H6NtvMD/u8HDDdZE57Nx5kQypKRc4wXF2kac6TXHsAexNfmHDei1Zh9LoP9SD0+/DF5CY8kgx67+oWWCoSzsNN/TTMXVSVI2LHoCZ08yIZUkc3a+gSX0VHdqomft0HHK5wIbNTma+UMo9j5bgcISRKyKbkxcu186vd+J0AJVCYOkHb/zTtomKiuKpF57EJbNVvCb/PcEFEJJCHGcPRk8a2Vs7YfmpOx+/mk6nPmXs2uclIU5OQF57dVNICqHWV1bdS5LEk09MYOOyBHp20VbYTKkUuP8uI3feKecyZ2o8l0/yYkp20ai+irhYOYJYit9fcxvun6FLl64cOB7F6XPVP1tmETl5tnbbuzwi7VqpKSsXads/hxtG59F9SC45+UFGDdPz5IxYZLKIIvCjT9q4824LK9a6sTtEbr/ZgE4nw2iQ8eH8RG4aW8A9jxbz1fcuPlxto8uNuThdIpmNlcx+MIYok5wfPk1l8bwEgkF4+N6aaTDMUXLizAV/iyJKLhc4eTaAq/rUUAV+yU8JBfglLw7JymkO4Ap6icntRc4FDdZ8E+5AoNZnwI4FNVryuISPynZvtaClldCFFBogIZJEOirUGKi6jhIlkdMcJIFUylP28fZrkfdbNVOjj/Gi/J07OUnIQCRM85Y1Uyf8b4cxylRBayRJEvLUHPYc9HH+dz5PlUpg2A0GhgzQs2qjk69Wp7Lvuwz2fpvBsV8yOPxDPc5eiHAa63QyGmQoad9KQ0lZmGdfchDyKSmhAAfWWqlF3DgJ4sdbbObRZyMVsgXFYRrUU7Bzn4cPVtnJKwjy+deuKhQ0crnAa8/F894KO4Ig0L+3no3Lkjl0wkd8fETUsi4oKCigQYZQkfiE3yv0hD/XmQgJQR58ZDobv9zGyg16YuoVUq95Kf2HlrP7cJAUKdJmLBNkpNOEU+wnIFXGrSEpRIEpCzQiWRwj33CEdreeZ8+vUfzwVSyp6RJb16RUiakT4hR89nEsQr0LBCQ/+VGHePdNU4XoZItMNeveU7P3t2V/q90bYODAG1n7uYe1n1WlwisuDTFuWlE1nuLzlyIt8EteT+CHT9N4630b5ZYwuQW1c3q4PSJer4RCKXDD6HwefKqUWyYWcP/jxeQXVsbSBcUhYqPlbNjspFEDJb/s8ZLZUMW7r8YzZKCevIIQGrWM9e8n8+j9Eb/YprmKS1cqv1uvEwj+Gb/IH7Bu1XpkZQls+d5D725abr1RT1yMnP69dHz/SWpF4hMifPlKRSQeFaUwJ9mPDiNF1woaXIMcsohPjNj09ZdM5OqPEEsiLYXOxAnJxAgJZArtSCjoydBR5TVSL0WZZChkAgpU+P0y8gokGvs6V/hcv+SlxHAae8IJ4gxarnCOmFAi32/d9pdt8I/wf8nPf3NIgoY5860VyupXB0dxafhPVe2cLhG/0lbxt1xQkEFTQvFXeHl25FxvPh/H86+X88EqOy63yPHTfp591UKngbno9UKtQhAHjng5dNzHQ8+U8uDdZgb00XP4uJ8bRudz8mzVIOzzL4MYwrEoBDkKed0XNoOH3smSVTUHcItX2Jk0xkQoJDFhWhmBrCYc+qIh+Re1HDoa5p47Taza6KRh/eq7N9FmOa8+Z+bX72K5cajInu3xTBxjrLDvh+9EccGwE7tUqYwUlsJckc7hkJfhKClm9qPTOX5sP1qtDr3CRFPa0Jpu1BdboBYN9OwlY8tWJZ1uzicn9ygWi6XO9/9HFBaWcuBo7XY8eMzHdz8E6HVDMa++beG91+IJhSR+/M2DxyvicIm/C5J48PpE+veq3v6VlKBg7HAjDpfIdz/Xvhj48lsX3/3s4vzFIG2aq5nwQBGj7y1k4oNFDBmXz64DXqKMtVfufrpFyXX9/3qVT5cuXdDoBI6e9LP7QFWBj/zCEIf3KokRqpfZqwQ1GWRio4wEaq4+lgkyTMTg9yj+lEPN6ZJQKgU++cLFPfe7SbB0RECghLyKtg8JsRqvjSRJlEmFXOI0EhIhgqjQ4Jd8CMbgf5lo2v8EHD9+FKMJjv+SQViUGDw2nzumFnLjmHz631ZIaanIz18mM3VSFFln5BhKW1DP2x6FoCCH82hQE52Zz4gpTsaO1LLmveQKNeDkRAXz58Qz4yEFebrjmMx/HizqFFrUJ/tweJcOuc5fZRc8lkR8uCiQLlcZQwHJxwn20oDmFf6lRJZLr34962SH9PR08otNWG3hau9JksSct6xsXZNClKkysaZQyCI7ybXTwkU+j4jwe3mDS7Kjw1BZ/SwYOHZUxO2pOt+IosT4B4p4fmYM6z9I5uZBBkbdYmT7plSefEpBSczhKjaIT6x+3S2bSnWucqhfrx1vLrZy5ERlEH7omI+mDVU1qjxHmeRMHG1izvxyBo7Mp3M7NZlNVFisIsMnF7JsrZ3EeAUvPB7LDxvTSEtRsHNLOsNuNCAT4PylAE0zBR6931zrNY0faUISJT7e4OCeO00sWmbj1B8SEnZHmFsnFTB9cuVi2OcTee61cto0VxHwFdSZ9yoUCnH6ZAkd20Z8jyhK/LYriF9fzPChOk7tSuP15+J5fFoM2zaksXpxEtFmOeXWMNk5v7fc+UWee9VG664ltOlko2WnUjZ9EaB9KxVNGykZ1Ld6NVzXDhqaNFRx4GjkHh97QE+6IRaNWqBF88j4KykLMfb+Qp6eW05Sooy+N3g4bdjOQWE7R6VdHGEH8pCWFp7+lAetWJMO06qV7N9K3OPfDfm5x3A6weuL+JfYaAG5XKIRrWjXw8OS9Q7Wb4KDvyXQp0eE0/2jhQnExSiYdLuZjUuTuZQdZNZLZdXOXWYNI4qQEFf75mpivAK1Uka90n58siHMiTN+jp3yc+OYfCzWMPfcGcV9E6No1EBFSUkYqz3Ma4usNZ7r6Ekfer3Ae68lUFaW8y+xz4gRI9BlKAlJ1ReK5zlKfZrRhHboBCNqQUNcsD6pBf24e6oLUQSlIYBbchKSQvgkD2GpchFbps1n3KSxFX/v3r2buJhgrXHyK8/EENJbyZKOE5QiMawkSdikMkpTd7Li/Uo/oFYJhMPV/eM/giAIvPnWKh5+wcSjz5Vx+LiPg0d9PP1qGa+8baFrew0//lZdDA3gjcVW7rkzitkzYnjigWjKrWHSUyJdQHsO+ckrCDJpmoXbbwuze2Urcr7uwrrX6vP6G0HEcGXl+7affDgtGnYfMvPKIhPPzitDqxHIuhSkrFzkvZU23ngulhNnAyz80MqFS0G8vtr9XGYjeG3ec3W2RfsOfXllno+QLYq8WpIWdkeYkpJIpdoRdpLDeeJJJY4UTrOfTNrSmesAqhU/XL3fi5wkiJ9YEhElCZ9U1b56jEhEkpcxJHKEHRRI2VilUvKkSxxhBwGZi/Q+59j6ubkKl3l0tIwwleMggTTadGxdZ1v8b8CocbdTwGUALLJCxozScPP1RobcbuGV+XZy84MUFIW497ESXn8urhqtTbRZztr3kkiIk/PVqhSenxnLvIVWmrYvIdrSkoY0pz6ZCAicYC/hazi1RUnknHSULI6RSkNMYjxbN+po0KYAlyvE2x/Y+fpHD6veTeL+ieYI5/CY/IrELEQ408sslec0GeXcPS6K4lKR7t2718kWhYWFdGhTPfZp2Eiq4O/8I3ySh4T0ePpc14cxt45FcyWJToEbaGYfQFrhdeis9SkityKWTRBSSKcxZznCEWknR6SdnNDtYuyjI0kxZZBBU+KbF/HhwmhMRjmff+3ijhGmavQTEEn+zpiu5ZRhO8+/JNC3Z9WNeUEQeGqGwJpV79TJDlcx6/FpPPOQkazLQdpel8PIKQVcd1su02aVMOeJWLr9gcLpnaU2vF6RabNKWLrWjlYjY/fX6bRpoWb3gZrX2+8utxEISrzxXBw/bExl9eIkvlmXyrS7zIy8u4Ds3CBer8jRk3527PXwxTduiopDfPxOAilJCq7khejRWcv9E82Mvc1YpUo/OzdEYnxkHg6FJGwOJWr1Pwjir0FRQRHR3gY8PcfJB0sDvDs3ipWvpvP8TA2d+5Vy5ERlbLp5qw+ZLUJtl8tFEkmjJZ0pJZ8r0rmKucsveTknHcWHF5068iz5/BKxOgMJQlq1a9ALRqSCDDZ/W33++f4nHxpHGk2ENjT39kEKKis2MsoN56D9Tua+b+PLrTLe/iBEcvs8yo3naiyw+7v4H9v2/j8BFy5coKjgPCBxx9RCWjRVc//EKHw+iT2HvOw+4CU7N8Tp836io+TcMdxYsQha97kTjU4kLIUqiLZ1GGjYWlnhjKJMcjZ/nMyytXaadixE5Y0lOpCJKAvwTdYlZqisvD3PXMHJA2C1hVn3uZO7x0Ux4xqBnN7dtEy5w8TY+4v4dGkyMdFyzpwPcPSgnAQ0SPIQ6emVap9/FWPGTOKp2ft48tVjPDhZQUqSgoKiEG++Z+VSTpAenTV07FOCuiCTtHCEs04qasTp0n3MfDFA53ZaDh71MeyGmqtkT53111janhAnx5TgwxW/n/O5MoSQGhlyEkmjQ/g6cEF5+CJznn0GjTeVlv6ulTv/qDBZurFz80natLSx7oMk7n2smNmzpvHh0k/qbIOrsNvtXLm0h0/yPEwYWblTdu5CgN/2ekGSWLDYiSqvBcGYHDr1EZn7jpXRtxgx6GWs+9xOcUkImQwmPljEnFlxtX7XsBv03DA6H7dHZOrEQLXqzdKyEB+tc3B9bz2P3Gdm3edOUpIiaq+hEESbZYTDEq365nD7MG9Fy+lVbPzKiULTjtTUv06FoFAoyGzWnukTLvHhagdLVjoY2FeLwyXx9hI7elfrWttTEkklX3EWIVx7MlavVuL1h/htj4++PapXydkdYQ4c8dF/SDlqSzpKpY9wq928MFqFRmPmqedchL3hKoqdEAmUTnEAPSYyaYdKUOORXFziNDnyU7RoYP5TpdD/zbhw4QJ7d29h/3dpmIxyZtwTzYN3m3F7JNQqgU1bXRw56ePCpRDvLVCRbu1ZwdFllMwo9F68CRfISFXy1Xcudm2tOck8dVIU73yYg9MVoc2oKWCz2cO4bHKiBBXplu4cUf8QaQERIv5DEARaSJ25xGn2yb4nxWyizObHL4VoShvMQuR580gubMqCv8WB9dCjr3DH9KmsfFtZIdghSRKLljtp11KLrpZK7Y4dZZT97KjCR3YVISmIiIhcUOCTPJzmIK3oWpFACBEk7DJw87hCvlqTXEEJ8P3PHnp11dK2ZfU2/wljDKxcU0bA4kOJmovKo6x4vHoSLTtPoNcNtfuhmvDcnGe4a/wQXpxfjlolo2MbNb/s9jJ9srniGIczjMstkRAnR6EQaN9KzZKVdn7+PK0KD9Td40w8/Gwpn211cvvQSHvq1Xb1krIQl3OCLF1t59BxH6NvqZ3PNT5Wjt0psvk7F06XyPtvJPDimxZ8PonGDZRkXQ5w7JSf+ukK3lhs+73iA85dCNKupYpVi5MZcXeQYDBYpyB39crVlOSVUVD0u21edWB01UfbIJcPFlQXheraQcvtQw3kF4d48OkSNi1P4YbhZbhOZJIcTK843i6V8+Jre3hvfu0c3bffbODrH9x0aa8hOUmBTB1EsEZz5FgxvbqKjJtaxNsvx9PyGo7a0HyJUVOKyfkljdhgvYrXo6V4gv4SLuYI/6ViR//p8Pm8jBtpYNEyG0kJCk6e81KivkiCysEbs401itcIgsC9E03Mne/g3klGnn4khgeeLOHgUR+d2kWe3XJLGJtDpFsnLbv2e6sJFF3Fjj1+BFcickGBztKIU2dOMOOpEr5YmVLlufp4URJbf3CxdLWdcxcDTH2imCdnxJCRpiQYlPj8axfzFlnYtiHCH6pR/2vELgRB4LW35/LovY+TWNKwggrALTnx4yNGSKj2GYWgRFPUjC4DTlGvSSZHcg8g9yvRYsCHG5WkxayMplSZz8plH3Py5EmemP0EBw7sIrNR7UsovU5GapICLsZzVPkzKQlKZAqR3j0VPP14TEWHic8nYrGr/7bafXx8PK++tpwHp97IxSvltGup4aYBel5+MhaPV2LMfYVczA5y5+1G9DoZeQVB5i+xYdALtG6u5sBRH9f11LFpqwuLNYzXJ/HuqwlcN6wYXVkTUgJNK+IqdUiDpAwx68WTvPy2Ba9bIORW06mjQHZhIQ6bxEP3RvPIvdFotRGV5+2/ebh5fCH9e+u4dbCBpx9R8MScMmJj5CyYE1+tTfTSlSAFeQdwOp0YjbX73D/C5/VjdGegcZiZ8uAxtn6SWOXcoihx/yNWAiWx6Ii0r2vQYSaOQrJpQmtihQh3bqbUjlMcIF1qTBzJyAQZbslBFifQYaS50OH349pzQr6TVuGeFQIhOsGAW7ITkoIkCxkkSCmUkI8dCxp0JKvjeWyunEljq96bJEkUFYkkXRM/CghER9cuFve/GYMHD2aG8BBJUjqi0UrH9nJenOdBVdSEL95W8+mqyKaqZBDo3K5mKqL0VCUuj0QgIBFllHH+tJJO4b4VMR1AczpSJhVyjqO0oCMA5zmGmVgyhXYVxyVJ6djKS3llwW7WLEmgV9fK57lpIxW332zgzmlFfLu+koLtj/sd3TpqWLtJVmfl87i4OHILq8esr75oZOToA6SW9kJxTft7WApxkv2MGHALE8aMJzo3LSLy9vsplIKK+qHmnOc45RQRR2RONgtxmIlDkiSucJ6A6GHzZ5vxCW7kJg/PP1FJCZSTF+L6PrUL4rRurqJLVwXjRtY817RrpSY3J6vG9/4M4XCYUyd2smFxCoIg8Pg0M52vL8RuU1C/cYj4aziQXW6Rl94qp2kjJXI5zHsmlntnljJhtJEok5wXH49l9H2FPDDZzNCBEW5Yr1fkg1V2lqy08dqzcdxwXdXrb9NCzdK3EhkwvJAoE+gNAlEmOZPHGnl2noWHnikjvzBEbIycEUMN1WI0SYoIza14O1LIs3iFjQE33FsnGzRv1YyDX5zEXWqgDd0qxdYsECj3M3bCTr75UoZOK7B2vZ/UcAoIUE4x7eiJTJDRWupGKQWc4RCiJCJHgQcnDWhBcVk5l64E+fFXN4rS+rVeh8mdwYbPChlxc6WNXG6R+QvdxPvqgwBaQU+G1JQictHJ1bQekM9Hi+Mr7FIvXckN1+mY/EABuw7W7bn4M/xf8vPfFBcvXuSRGSN44TE9N9+QgEwG+4/4mfF0CZIEw28y8PEGJ82bKJk02kRRaYjlax28t9LOyJv1FBSHaJWpJveiHy0KfJIXS/RpXJeCDJtQgFIBd4+L4vreOpatCNDQ3jsi0CMAEiQF6/PD2rNMcRewYvHvIhV7fcx43I4kk/Hg3eZq1xwfp+DBKVEsWWlDo1SydHmApOKeXOQkiSkSAwcNr7MdZDIZc197n127dvLoS0twOMoxRaXQtNloTn2/iqxtCaRIDaq0GAuCQGa4I5bgFTLb3Mr6tQuZ9WD1Fm5JknjlbSsD+mmrcLSVW8Lc93gxrTJVPDA5ijvG+Wkj9Kt2bXG+xmQHL9E41LTGxFWCqznvfrCdeycZeOaRGIaOP0IgEECl+nviNlu3fMa0SUqio6IZc18Rs2dEs+ADG2aTjBv76/H5ReplCJBxloLiALcOjmPUMCN5BUHufayY3IIwE0ZH0a2jho1fOWtU8r2KUCiy47Tt01TuebSEgX113Hm7CZVS4MvvXLy1xErDegrGDjdw/xMlfLo0mfc/tvPdzx5GDYsEdQqFwKB+Wl5daCEhTsGQAXqCocjC5+Q5BVu/ea/ONnh+zgKm3tOH375MZfdBHw8/U8KEkSYQ5Yh/ouwtEiYsSjgkKyah5mBSEVvO3WO0TJtp4YfPE6u0v/v9IiMnlaHKbYE/HKJQlsuMe1S8OLtSDMrhEFg9L49QMIgohSvG5BXOE0cSyULlYl8nGGhFF86Gj1BUVEI4HEah+D93/Ed88P7rNGuixGSs+nwb9JHnbcRQA2s2OdjxKyRZ+1Y8h6Ikkhe/k1lPyhg/qh5yucCw8flVqiKvhVwuUD9DQbvWKpausTN1krnaMc++4kBb2gSItIqbQyk4sBJD5YJaJshoJLVElpTD7Fkhvv3Bz9dbRfQY8UkeHPocxIQcokOBvyXy0a5dBx594kNG3PMIHlcegiDi8YRxugSm3VX7QnHuCyb67DxAm2DfKkGwKImcFg6gUQkc8e9AhpwgAY7Lf8McK6I3iCQnyXnv4WjKrUZuuiOf5AQFSXEqftrpYfOaSqEVSZI4dipAmSVMo/pK7pqoYs7R80gmC40a+7i+T9Wkls0e5lKugUaNGtXJBi1atKB//zHs2bue63ppMRll1EuPULEcOuZj7jsW5HKB6CgZl3KC9OqiJb8wxKK58dUI8GUygTeei+PmCQWMGGLAYhVRKiIL5UeeLaVBPSV5hSHqpyv5ZZeXDm1qXkTtPuBlyh1R7Nof6Yr4ZLMTh1MkOV7Or3s9pCTKadtSzfTJZvp21+L1SoTFCAH9Q0+X8u12N1a7vk6JT0mSWPj6IhSCjEs5frJz/axc5SeZGG64qaTWzZTxI01Mm11C1oUw9z5ShuNUQ+JDGVU2jqKEWJz2FJTK2ltxlQqhok1+x24/OOOJEZNZ+8lpTCaJiaNNVRKfEJkTNixLpH2PLKS8jIprNBNHeXmQVn3a/t8m0J+gXfueNIi9zFfbHLz/sY177ozC7/Hww4/FpCTWniSply5HGTSwa7+X+ulKxt5mYNlaG53aJVFuCTPmvkLmPh1HhzZq5r1jobQsVCFqdBU+n8hbi9zEeeuDADpfPFfKNdzztK7iuTpzPsCvezzI5QI39NNFWsAnmHjudQt7D/mQy8Hvhy7t1fy2Ob2i2sVUhyTXP0Knzp1Y/umHzJvzOnt/+xl5SEkAH6nUrhQbJyWTk59FaWEWrcRuFWKVEOGIPhHcS2IwA7nDyO6zR+m6ugdd+3VECoVqPafHI+L3ykgiAbeQSJuOxax9P7Ha+H5tcYDbRtRtcftHmEwmJAlm3B3N9b0rky56ncCm5Sls2Oxk5N2FlFsiYnE39tfxxTdunphTRpOGSi5mB7mSF+SeO6N4eYGFl2bFokRNor9JhV8ISH4KE3cy9X4VU8anodcJ7Njn5eW3LIwfG4XVrubilSBPPVTJKysIAgP66tmwVMGCD6wM6BO5tlsHG9mw2cnsl8uY/2JlDHUlN4jTJTJlrI5ff/2FoUNv/ss2OHfmPJjK0WXk0aiRQPvrc3hwcjTt2qg4eyHAoiVuSksEZGYrJmcS0f56BPBzhkP48dKFSs5ZjaCjrdSDArI5xm58kgcJUKKgnVDZsWEUoqknNue05jeMai2iV42kc5KZEebilV+pb++FWtCQTD0kSaKUfPzxV7hzZPUNns+2uJBZq46PYvLo2LHjX7bB/yYEAgESU4PIYg5izRWYMTNMXEknSjlDu1AvhNJINZo95sc/PY/RIOAPSLz/kQtjabMqic+riBOSyZbOcCnxOyRJhq9UQ5LUvtpxKlFL2xaaKonPq0hOVHD7MAObvnYx9jYjB4/6aN6k6lqwpCyMyyNRWlpKkyZN/rIt6tevT5k9EavNS7S5MsZp3VzN+++JjL9nOypbCgai8ODCSin1yeSTjzYiR0YXoeaN+PpkcpqDFcnPqwjip4Q8Ovr64T5jwxddjEoboFmTyvtOTVFw4XKwWpXlVWRdCiPUwkcKkWITlar25GltyMnJoX66vJJvXi9n//YU2vYqpOiKioG3lKGPCqNWS6g1MH2ymduHGnnomRK8PkiIlXHj7wnNaLOcz5ZF1rbvrbCjUgnY7GGyLgcwGWSMGFrzvNUyU02cSUPeJSWvzJPx1fcuruSFUKmgRVMVSkWke+O+mSW8/VJ8RdGC1yvy9NxyBvTWEgpHqOPWfObit13318kGo+8YzRsvz6e91Lsy8fk7VIKa2KJO3Hn3fkpsPuILeld0sMmQVfxfEAQSSK3SLXlc2ksuWZhLJMbeU0xxaQiTJNRadCQgcOFyEIczjFYjY+s2Dy/OdaHP7VBlHZJEBifZR1x8gAVzzdXmSEEQWPCqmc6Diupkhz/D/622/w0hSRIvPHc/m1caqyRgunbQ8NmyZNpdn8NPO73s+Sa9okIpLlbOgpfi+Wi9nbnvWPlufSo33FaOEhVuyYmzwV6WvmOkW8fIgqPcEmbuOxZWb3QgFDSqEuxdRYbUjK++LKDVgTJkgMwRh2DPYPC952tdoAwZaOCJl67gd2iIK29LlvwwAZWNNk1b0qpVq79lD0EQ6NWrN7169a7y+qbVW0ijcY0PnkJQ4rcHuW34WASZiiHjXmPZW2YaN4hMNmXlYR5+rpQhA3WolDIGj80nLUWByy0RDks8NjWa7NwgH693kxz6E9W5kLpai/NVyAQ5ZQVqPF6JjDQlKqWIw+EgLq5ulU5XUVycQ7+2Sjq21ZCeKmfUPUWsXJhIl2uqKsfcauKzLU6ef6OcUcOMFJeGGHVPIUaDjL3fplckgFs0VTF9dkk10vmrWP+Fg4Q4OfXSlMREy3C6RZ59rZxwWKJvDy0Ht6Xz2rs2ftnlY+ggPcMmFGAyyFj3eSSpOmqYEZVKQKeV8fLsONQqgd/2epHLINps5MEZs+q00L+K1NRUHC4dnW/IRamE7zekkZyoYNiNenr2yyYtXLOoVDF5xIvpXFIcpU2obzXSbosyh+uuk/P0o2ZWrwswYLCD9h2hR3c5WRfC/PBjCENxK1LEyA5Zilifzz7fyeMPihWVcNOnGNi0OYvQcTkXOU0TWiNJElZKaE/vmi6LRrRkf/6/zqH/T0NO9gWaN6q9DVOpFBAEsJcrMV4TtJZrLvPADKFKdUUgGPGtXm+EuuCPFScOh0TDDCVHTvqZ9VIZ0yZFkZGm4GxWkOdfdXB+bzyJ4cpAQBM2EqQqJYdXclOUsJtOnWQEg5DZRMmxRi4cyp9onK5n+ggVWq2OGU/5/pZqoSRJfPH5Krq08/DovfGkpSgpt4R5/V0L+494gdoTIG27+CjK/RmlJRWZKxpR68Qfk8Mz96uJjoHZswLIdD5aNhLo0FZFbkGIi5eDLHwljlbNIkm/kcNMXMwOMOPJctxOAfXvFQzbfvbyxDNOsMUi80URMliQ9B7qdXHx/9g7z/ioqu39f8/0PpNJb/TeO0hTQRBEFAQVbBQVFcGOIjbsBcROEQUUAQsqKKgIooAgTXrv6WWSmcn0evb/xWgwJrk/8d4X9/P3Pr6SJDNz1pyz99rPWut5guE4gy81I8uihrPvrQ/GuO+BF/5WDLz+PHIylazb6GfP/jCRiMzOPQmji/dfSyftD27UK9f4+HS1l/mzand9AWi1Cpo0UJNXGOWVt1x0bq+l7/ACIlF456U0enbREY0KBowq5LabLDWIeEiQuJ+u9rJpVQ4P3pVE/+HFVO5rjNLsY29BJcOGGbhvUhKSBF+t8zPrHReLXk+v7tx9/AE7oyaWceWIiRcUh+/XfU80EEcWUF6kpFMvJwpZwzmO4fHXr/VntSgIhgQ2vZ6vVkFXuVGde6jF14iPPt1dpzM2JDRm+1+kJxCQeWehj4xIAxSSAkNxO95ZtIs9P9TdZa1WS/TqqeJooadaDy9CGC0GWrb4eznCPwXXXjeea66ex0uPpzByqIk16/3ozTFcwSC/7NbTMLdug4ZNW6KEo3Eefb6STu20hEIyW3eFGHRdIWollJRHmfeBm55d9DzzSDI33FXKvbfbGDLAgFIpsWNPiAeme9EXdKg+tEQJo1ZLXHOFCZc7zl2PlJNkVTBskJFoFJ54uRJ3lcyjT/kx2RRs+CwblUrCYlbUyB8dFTFk/nMdHQDNmzfn/kfu5YF908l0NaVClBCgfh29+G//tZV71MqFrZKdVqILHpzVnYHZ8cYc/HE3xoaC46dqT8YAvLfUh6hIpzh7I/fepcMb1DByQgn33GalXSstZ/KivL1YQUbOZUwadeO/db0WiwVJYedsfk3By3BY5vO1PlZ/5yMcFiTZlEy62cLMWU4WvZ5Ogz9MPRWXxhg3tZSmjVUMHFWIwlfT9MqRuovlH5rp0uF83ta/l4G1y/Rcek0hbk+cn7+q+5lv31qLu0quNoUBuP5qMx9/6aWiMk6yXcHPO4I8PdvJwjnp7NoXoixY97h+fdi77wemPyEYPzYVR0WMAQODLHgqB4f+ODFFmB6ddbw1y0JaipKftvqZ/c42Kgr06GKJNchJebUhISTOEA1oTgOac1DswE0FqdQmLdPIxR7KoJgjhNPO0qyRmh5d9eQVRNm6Yx1ehwGL0oJHrkKowuhCMrPf9jDl9sREVigk88HHfl6Y4yHX06naaKRMFIJCEAz+Twe5LgiRmNDZ8l0q4+6q5NDq9tikFJJEGscMm0gy6ZAiesJVEt56zL/icYGjIo7JKLFuQwRbLKteIidDkcP9D5ZQUCjz1RtN6vw9j9LBvWPqL2oPH2TkudecDB1g4PGXKpn3Ss2cZNHyKpQK0OnqLrL+Kzzw0EuMnZyYCspIO5//lJTHMCp1mEknQogkUqslmPx4cApHva+pkbRElWEKxWnS47lISLg1hfiSTzKqv8SGjetQOxqhEVoCKj/HTkaq33vUMBPX3lbC2JHmWuaPsix4/2MlvoCVSETU8OT4HR98GuWK4TdfcByCwSBOV82WWpNRQe/eSp54wIYsS1jMEhlpqup8VAjB0ZMRcjJVGAznTXWFEGjUEtPuTuLh38zfFq+o4qW3nNhtiamiopIYi1dUcfx0lBS7kptGJyZwM9OVSEc68dCMrUy5S88LM1LQ6yS+/MbHxp+DrPskm0HD3HTZXEqjpgKrRUFpeQyVCrb/Cm8u9NCulQqr1XLBfiE6nQ6dWo82Ujd5bJKs7D6kIp02uHFgwQYkmoTqmkIUQlBFJR6cNG8u2Lg6Md2bXxhlyJACcNY91VtGIZWn1bTrV4BW0mHyNcDu64ZaqrlfKlAQJoTZHsdmrftabVYldpv0bzWQ/RH/Iz//C7Fnzx66tPWTlVH7C9ZqFbRoquaZR5LrHM2cMMbCx6u8nD4XxVViIEtSU5K+lQ1f2GsQqcl2JbNnpjL61hJUAVu9C36a3ABtgZEUKbHpu6lAVY+LLYBCAS2aqHnzhWSGXL+DYEWcLl3b89obSy8sCH+CLMvs2rWLwsJCMjMz6dWrF/7/QxRaEhKPzbibjKQT3DdJz7NznBQUx/AHQKlORadvzNNDq2jaSMPdE604XTI6nVRNZu3eFyIaVaCWdfXG548mIRERpoBTVFGJAiUCQTgWZNEKmdtvtBGOcEFjPH9Gdk5T9h+J0Lq5hq+/DzB0oLEG8fk7Rg83s3Sll+LSGK8tcNGogZpHpthrdL6mpajIzlDz2Vderr2q5mc6eSbCqm/9dOuoZefeMI1yNTxbx4j80w8n021wPt06avnw7Qwa5arxB2Q+WunlmonFrJifwZrvA7RvraVbRx05mUpmvVNFl543cdXV1/6tGJw4cYLKQoFGZaT3JZFqIe0WTbWMGRNg47JTCUL8D/ALLw6K6URfTuo38at/I43lNthIJUwIr+0UOe0ree3FhHFDo1wVYld/Tq+tYu3aPbSkM9nYa2wIWkmPrqw5i5cVMHVS4uAWi0M4BM1pRyUODotdpJOLBl29xQK1pEEl1Gzbto3+/fv/rZj8/wyrzcqBI+fq/fmZvAiyLAhHYzU27WhyHrfedJ4IFEKg0cAlIwvJSFMRCifG5h+8K4meXXQUlcRwlemY+16QXT+ks2tfmFETSvFV6tDGrBgrupIu2fAIJyXkEyNKED9NaAMkhMLLTYeJpJ6jdTM1Trfg4NEw06faeeKBZK67vQS1LsSwy2xcOqqQTl3+3ne9Zs0qkg1bGHyxVC3SnmxX8vKTqVwyooBTZyPVBZ4/XvvMV/0MudTM/XdaWL/JzfETFeTkKLlyUDJarYK5i6ow2EOs/SSthm5mmSPGzVNKeev5tOoDftNGGj6al0anfiV8scZHx7Za7r0nQnbFpeerzEEIlvvZU7iFBsoWLD3uY8FH52iQoyISBb2hAY8/NZ+2bS+c7Nq5cwfFBTu5/moTkyfYqknsLgPzWDY3o1aX8LXDzbw23/UvOwolCa69rQSnSyYjTUm7Vhp6dNHTs0viEOKojBONCkaOL2H6PUlc1t+AEPDDlgAvvemiRVMNjz5fyaynUpj1tJ3J46Kku3uRIYL8umMrWU+qyExX0aWDjiPHw0y8r4w1HyXGstJSVMTiGm6+5Y4LisP78xYTFkE0aEkp7k5jyQZSwkzli4/20ryRl6l31N5vNv0SpENrDSeOxFDLxlrGbL/DItnZtDXKwaNh2reuWag6fS7CzztDDLrEwCUjCykvMJH92+vYYpn4I4ZqWZa6kJysqN47hRBUUIxVZcYX+D/cSv7hUCgUWEwyBr2CK28qZuQVJoYMMGG3qHnhDSejrjTVKuq43HG+WOvlzqkGpk/NqT7wBYMyd0wrI78oxhvPpZGbpWbXvhB3PVyOTivx1vtunnjZScAnoXCnkurpXT3aC1DEGSwGNdGYzPh7y3n8fnuN8dKRV5j4ap2PaQ/GUBdm8uIbBcx+umYeIYTgvhkuNJou/3ZsioqKePu1d/h1xx4QEnqTllBVQrojiVQKOE0D6u6mKiWhOfpnV+7fkUw6ZxQHaSwnSANJkmgld2Z/2WZunFzGwldT6dw+ce3xuGD55z7mvSMQ9iJ+XGtHCHhjoZtAQObp2U6qPDJOl0xmVjo5jbWEQiH0+gvvcvojRl9/G+8smsmEMRaUSgmXO87YO0sZMdTIkjczMBkV7NoXYtKDZbWIT0i4rb/5fBq3TC1l4lgLrz57nkAIiQANW4Tp0qH2eqJWSzzziJ0nXnLWe3AFaNpITUlZvMb6POwyIz0HF6PTSvgDMnNnJ9O4gZrpz1Uw8Iq/Ho+ioiLsFkd1sVOtTpi9JEVyKNcf4/GHrDVkUZo0VNOiqYoJ9ziQCjIJ4OMsx2qQn79DCIGPKhrQnIiUICLjIk45hbioQBBHb4kgJTn59qPsGkS4PyAzdEwxeafcNEiRuHmslYVLAiyYbeSd+eVotHFUqBBBE2prHGXnbTgDAqdLECi3YNHbUKvrd5z+J0Ov1xONCg4ejXDwoCCVTFzafKyN8njxQSM9uqgoKg3x4OMhnp5Vyew/dBj/jiWfeLhioBFJklCpJGTiKOqxQhHKOGcLYiSZ1Cjro06ERPhf+FhGY3D0RJSBo4qYNyu1Wu9VCMHrC1zsOxzGaDTSuvW/aLipB506deGh6e8x+bGZhIPn0Gn8nDkXIVKUQa6na62GDwCrSKFMql9vOS7ipKQnExRH0TQ8BwJuvVLD+LGJbsWffg5yx50OnJUSkkXJ07PdXNw7Yf5mNim4cZSZSQ+VM+vJlOrpAHdVnPuf9DJoyN2kpGZw64PP8d5sbY18YfP2MGt/tPPeoisvOA4nTpyguCRey2n8rvFWZs118+7stFq54CerffTrqUetlhgx1MSc3/LF0+eimE0K3FVxBvQ18MCdNj79ysfEsVbWbwrw3jI3X38f4L5JNqbcaqO4NMa7Sz28u7SK/AKwY8Fq0PHkg+fPjxf3NnAmP8KSFR6CDgvNurpYPi+FcETw7cYAq7/zYzRAeqqS7bvD9Op1YUbRANFoFJPeBPXXwFGhIYcm7GELERGmIS2wkUoFJaSSVf17XuHmJAcwY6M5HZDzffS4uIAZD+uZeJOZlh09lGwuwxqvuXaGRJBi6SwN5VZIZUoKOUETqXWdXIqDYgDC8X9t6hSPi/+YJvz/yM//Qhw/fpA+3SNA3ex2JEK9IuuSJNGhtZYrbyzGWNmaQnGW9l2i9TpYP/OwnTE7zoCz9sYAoERRY5zYjI31P0R4+N44Sz/xc+q0TPNmCm6+3ojVouT7n/wUFEcRQjD76RTue9xBUeFJNv7wDVePuP7CAvEbtv+yncceegKlU4fkUYM5RqWyGKXKR0gEarl3Q2LRdocr6N/Vxd0TDICWEUMTiVF+YZTrJ5Vy9pyXN99T8MZzdhQKiZQ/aIHIsmD1d36m3mrl8fVl2MJ1d2vGieIXHlSoOcROGtOaJrRBkiTiIkahdJLZb5yltDRGSmrjv9Xt+DuGDbuGYZc/xaervUiS4LVn6u5kArjxGjPTnnZw+HiEnCwVHdvWft9ZT6Vw7+MOPlrp4dYbrZiMClZ+7eVcfox5L6dxx7RylEov48fU3ZWx+ZcgndtrmT/r/KJnNCi44xYrLZqqGT2xFGVpY16dpkUYvQQjSmSTxJCrGtb5ev8XhBDcM+k+TOFkNFl5XNSt5ud6/SUbOatP4vQ6SCMHFSoqKSOIn7Z0RyEpSCKVUNIJBo0+yYFDR8lMUnD3HXp6dU2p3pw8PhkrCmJEyKABNim5ro9DUiSXz1edYupvE2tvv+tFnG1FkpROEun4hZcizhCi/sq9EAIZGZerblOIfzpGjprIwnkPsO4nP5f/QYcuHhc8/lwViz8MY4plEI3L7FJ+j8mgID3YCr1BoNOd3ySnP1dJr646HrwzqTrJKnPEmPxIOTeNNrPgQw+yNkpZnoXLry1jwZxkPl6YztArQqS7uyEQHBa7UKEmm8Zo0OGmkjMcISyCRFPzeOxJiRuuaVBNLuw5EOLmu0tZ8mY6y+dl0P7ifFr3zsNghsXPz7ngWAgheO3lFxFhP2sXZYCsJGwuo0cvwfzXbHz4dgZDxhYx66kUhg5I6BMVlcR47o0ojVuMZuMv3/DgZBgywMiQAQlS5PV33Wz6JciZc1HeezO9lmFQeqqK+a+k88yrlSx58/yIe5JNSXqKmnkLwpgtETIrLq41XqOXjDSOdqJIdZB+fRSMvzmNeFzw/jIPR08W0bhx3V3a/xfmz3uFrh013PsHx+DjpyL07q6v1ZX5O1o313D0RITWLWrvqbIs2LUvjFIBJ7c34vpJJZzNj/H6s+cP+u8scjN7Ziofr/Ky4ksvb77nRgi4qKueZfMyyEhT8eTLlXz9vZ/hg41EdYnnWSvpMRd35MnnD7HwzUTnQJuWWrq017J1Z4i+PfUIITBbUi44qXM73YBEZ/rVGNXTSXraxC7ijTc2cc1VsRpGD9GoYPZcF5f01tOmLfxQ4iMei6OshwBVRHU88kwFPbroGD3chFIhsexzD5+s9qKUFNxwayVIoNBGOBM8TGOR2PuUAWudpOnv+GmHBw8uJKGgjAKSSKMkfoZv13zMI9OnX1Ac/klYuXIlHdqoWPa5l7XLzmvHDexnIMkuMfCaIubNTuisCiH4eWeIe6dVkZutrjGODKDXK1jyZgZDxxbTu5serVbi2TlOpt5q45brzhtVHD8VYcwEF7InQYYJISjmHErUmD2NeGbWGTq01tSpq3fV5SbeXeTg3GYVq5YZOHCkiJkP22naSM2hoxGee8WH83gmDXr9Pb3L37F//36mTrwPe2k2GSRkiPzCS5V0gDJRSLqUg00kkydO0FBqUeNv/cJDOUXoqVsXHhJ5tcWkoFIcJ8WXcN+WkYmHJQrOmbjqxjLsyRKpyQoKS2JkpaqRtXDD9Tp8/oSRxnOPpvDS4wkd3ipPnGfnOHG6PVzUZi133bGD+e+u/FsdXwAnT55k/Tdvc/UQAzdNLmXhnHTuf9LBc9OTq3VdAWwWBUJQTdT+Ga1baNDrJO64xcK8BRXI52QUkgIvbkYNqr/b5uKLDHj9FQQCcr260wXFMVLsNdcZIYDiRuhJxY6Ru6fuYO7bUFgcJe/cIeCqv3T969d/zZiro/x+Ztr4c5CYwY2z2XpsRJk84fzetXFLgPsf8SG5UzH62lApORFCECaALGQihFCiqu5OclKOGi35nESNmgxRxXH2kklDMsgm2mQ//forGHxpcq0OYKNBwVdLM+lyaTGFJ5N4+cUIcZXAImuwVbUnqKiiUpNPUloFj0y1cduNlt9IlwjXj3dRWBIlPb02Ifs/JKDSpvDsnEr8Pg0GPFg7nmDlhyl89rWPex5zEJdh8EAdm7aFuPX+Up54IJlGuWrKHDHmLnZzriDGot+0FQcOULJ0Vx65f2qe+B0ViiJ+3R/mhRkmls4vAldGrd9JkjNY9NFxbhxdd5PLouUeThwTZGYpmDazgn699EgS7NgbomNrDS2aaCgus//tQki7du2Z+ew87p96JXNftLP0kwCrXsuuk/gEiKkCpKTGCJeE0Eq114RyZR4ZuVYenepn6IDaHa2X9NWT09hHRmUfTnkOUnbYwJ33u5j1rBWLWcnN11rQaiQuvaaAjDQVKqXE2QKJR2a8xuWXDwNAkpRccfMs2rWMkJwEu/dDSnpH5s5/9W8R/yXFJahUMP6eEu4cZ+PbjQF8fpnO7bQk2SQGX1dULfFSVBJj4UceTudFWPJG4vvMSFOw8ecgny7MpEObRP4iy4LP1/q49JpCAkGZAf3s+AMy320M8OXizOqc32ZV8vpzqSxY6uan9TFSJAVadc3Y/7wjyOZfQvTvpWfa00GOnZK4cXJZQu7jRgsfz89Ar1dwNj/Ko89VgObCpyL0ej1qswrZLdf53UdFJCFvxS+YsWIhicPsJiL5KRFnUQolSaQRJshJDtCOnucnXCMgHC158tFt7D9SwUcL7Yy84SCn9+WTEm6KEiVVukIKowV0iPdFg5YD/IIGHQ5RTKqUVeOzxESUAk7Rid6Uun6pRVpXf69lMfxBzX9MHu5/5Od/IczmJIpKzldd43HBZ1/7+GSVl7gMhcWxGiOEf0ZhcZx2LfRcObWM3fsjdGpff9LSuoWGkKa83p87KacFnar/XympKMvT0qqrA0MoDX3cys8qJe/MPc1dd6r5YKULe5KKG+4sJT1NSXqqkoH9tCx+byYNGjanc+cLq/AfP36ch+96lFxHm8S4lQT4IFXkcsryE8WWvTT29K5VyTktHSRSFWPeWzF+/DHI3DlW4nEYd4eL0nN6FN5mKGM+liwpx6ir5IXHzx8M4nHBpPucnDulBCRKRB6poln1w+8VbnxpR1Bb/agLohwP7UeNhpZ0qtE5oJRUNBStKfHHeX/FKVZ/vfCCrv3PWL5sAdcMM/HCY3bufdyBVlt/J5NeL6HRSDTIVtWrhKlWJ5xWrxhbyN2PlDOgn57bbrTRt6cOf0AQicicK4iSVE81f+FHVbz4WN3E4KV9DEx70kWK9zcNnd+qoY5APhvWbeDmm8dfwJUnsH//fiJlcZQN8rBZFRQU1dTbUiol2rfW4N/ZFg9OQkTIpGENjU931ItW2Bk9QsdLM2tv9mfzo5RXxnBwkEqplCypAfUF8M/R//SLCPZoTvUPjJKZFnTkgNhOWNSdXLioQIF0wbqH/xQMGjSUZUvncvcjR7hrvJVJN9swmxSMvqWCU5sa0SHetPrZF0JQygFsXY5RWBYmHJbRahUcOhbG5Y7z8hM1DxHpqSqWzc2g2+AC3n01leaNNVwy2EN010WMvuYICquboCLOYcV2NLIRO+lkSufHO9LIIkVksFfazF1j49w0umaBpEsHHW+9kMaTr1Sy6PUMOrXTsn2TBsyQnFz3c/Ov8PLzrxAvsNAw1uv8eudvzZG1RfQ+cgCtWo2ryMidd/tRaNzY09Q0b9mRG266h169erPso3TGTX2Lt1+04fMLbplSyv132ph2dxJDxxbTp0fdB+ImDROupNGoqGkgIQTBsIzzpIGOUt17TDLp+JMO8tkH52Nz1eUmvv3Bz003DOWLVZsuOA5FBcd54ylbjX8rr4jTIKf+dOb+O5OY8mg56z7JrjUxsWBpFa2bqykpj7Nhc4DxY6w8N6eyxiF+z8EwTz5oZ+bsSt6fk0Zaigq9vmZSed8kG7c/WMYlvfVE1T5cLX4g4Ae1M4cvvgqw/4QXu01Jq2YaenfXs2FzwjBqx54QrdpcfMFxiMhh0siqU6NMkiRsrtaMn7yfzz9MwWxSsPmXIK+87aJ5EzU794ZZ8W4Gr7xZxfJXz9bqlofEPte+PQweZOTF2QE+/8CISlKidLYmV05FiTKh/ZW7iX37U3lxjoNPv1yHCBgI+ePc+1iADSuza+UpG7b40evh9lnFbNl+Fse2KGUlGtTCQGW+zKlTp/6WGdg/AYcP7eD08TBfLsmqNSp45zgb+flxho52kGTWQFyB8Njxo2H+GzXJxTJHjIVL/Jw8LaNXq1jxpZdku5K2LTVMvKFm92PLZhq+WZnMJVdupawsE2fUjZ10WtIJOSLz1XeH+fyD+guxkybqWW49QasmBr5YIzH2VidmzKjDSVg8HdHip2GjCzfD/B2yLPPg3dPIKW1VY5zOKJnpIC5iHz+TJFIxmQRh+xnOBYtQOxqiQoOLcsKEaEsPjrCrXuNBWcRJSZOJRAoQ3pYE8XGUPTSMtyDVmwVeqHJUspfDGDR6SiQPLVrJjLzCxMPPVLDkzYwaRQirJTF5NfG+UjIz4OaRDlasWMSECZMv+Pqj0SgPP3gzH76ponmTFL79wc/wm4tQq6UaxKcQgimPltdyvf4zrGYFsixx390GXnlqLw0CXVCioqKifk31Ko+MzaJg6Uovd9xSu3s2vzDR0ZP8G/kphOCVt1189pWPW+4T6LRO1nwbwVBgZPxdlSx43c6vp/56MSgSCmA2Jb635+ZUEggKdq3PYextFTRurK7+TnfuDTH57gg5jvNTChkkZDf2sJmz2d/Qrb0Rp0umKE9FrCydIvKQUNCGbnhEJYfZRRf6oUZDQdYPbPkqlVumlnLFwLrHnW1WJa2bGvCUdKQ0mo8/6qEJ7RKfSWSRG2pJoX8bu/YEKShy8swjyTRtpGHdFyl0G1xIPB6/4LHXfwoy0tP5db8Dl1ugTTnC89OMjJpYwvgxFpbPy0Crldj4c5CtO0P8sNnPoaNhPD6Z5CQVvkCczatyq0eyT5yUKaWAZJFRbZT2OwrEKZRKAZJE5/ZaLDkO/M66DSTziyN8vsZbSw/ys6+9rPzaS7ceaswmBddfZSY7U4lSKfHkg8ksWlHFF58q8Yfrdmf/q1ix/F2mT5FomKth4k0KViw9BY6sWr8nhCCYcpr337FxzfVbaBfti1Y6T7q6pFJKdKfIMjZm8MX1F6eGDdGybLebFnTgmHcve75ozkWbT2JOCRMTCZ3LYYNs5JcY8Iey+PTz+TWk3wYNuoLLLhvKqVOn8Pl8XD+hyd+ShPod+/auZ/VH6TzwpINd+0I8+YAde5KSn7YGeOoVHyWOCJMfKScYkunWUce4MRaefjjRmSnLglumlPH10iyaNzm/lygUiQmiMkecvfuDPP+aizJHjGXzMuvkYW6/0crb75QTEWEsSbHq9Wf3vhBr1vvZvDq3xiRmmSPGtbeVMLCvoTqvbNxAzcfvZjL+3v2JaeAuf507iUQiaA1RSjTHyY7W7iI+zWFsJNOI83umVqkiqcdBPpifxswXj7Jp8yEqnTJNg11qSftJkkSrWE++XLWB1i09fL8qlSderuDg/j2kpag4eNJP7r62GCQTZ8VRcmlGMukcZjdOUU4mDVGjwUkZeZwkmXQ0kg5beQfG37WXNZ+k1MhvIhHBuLsqyc3t9pdj8H/hP9M/+j/8RzFgwGW895EfIQSxmODmKaWUlsX48O0Mvvowi1FXmli/qW49nEhEcHCPkpItbVn0YYhxY00UltQvyl5UEiMSj1Y7+/4RTlGOEnUN0qZInEKd7GHUCC3PvO5jxOQCwlknMFe25KVnFVx7pYmNn+ew/dsGLH49g4Y5aho1UJOZFmf+3AvXd3v5mVdIdzSpIY4LvxGLnj7E9W6OmH6gUllAQPhwUkph6hb6X1VJcgpklVxM8fouDLyykoFXVRDY0ZPM8j6kB1vRNNqNbvHBLHwvQsuLztH/6kK6DcqnZc9C9qzNoXH5IG69y4PBJsjL2kB+6ibyVYfQdt3Jqq80/Lo5jY8WJmPSqAjhr3dkKiXQAsJGGjb8ex2PkNAx+XnTF7zwWGKR7ttTz7c/1L9JfvqVj2mTkwhHEiPuJ07X3f8ejQpKyuO88XwqSqXERd0SI9pGQ0KbK68wyo9b677X3J44hSUx7n7QxW1TXHy22kcsdj5B7tLOUKvrMSWWy5ljBX8jAnDi+An8sXIa5qhIS1Zw9GRCSPmPaNwsTrkyjyypETlS0xrEZ1REcEbceHwyN00uo6Co5j2/49cgQ68rxRi3YVBrSbIkqr31wakq4rIBat5bVsVr811Uuamzyva7aPifn7Gg8HOcvQh1hDZt2vyNiPz/D5VKxcL3v8BkTmLtBj8jxhXTa2g+u7YYyJKb1TioSpJEhrcDxQUqundV8/7yxAjtB594aoy8/RE6nYKxI81EognDtjbtBAqUpDt6ED/VirDTilYFLkUpGdTWM1NIClqKzpw+VXchonULDU63jM8vY7MqSfW3xuus/xBZHzweD9+tWk+jeNtah/PKiBvniUz0hy6mQ+gy2ngHk13Rh/ICI5OnzKRXr94IITAa0/npJwONWlfStkc57Vsa6N/LgEIhodVK/3IsPKETed6ROb8wij8c4atP7GTY6+9SkCQJvbb2wW3oQCOZyeXs27fvgmMBEk0a1iT8mjRUc+hY/TM+RoOCSlecPlcWsPpbL4XFUXbuTYyA/rIrRGl5jKVvp/PO4ioG9ddT6Y6z79D5+bVoLJEUx+PwyjsuRkwo5rrbijl+6vx72pOURGOw+GMPTz1sY+dPKezZaie580myG8fJzVLTvImGQ8cizJ7n4uvvffy8M8D05yUmTLz/gqPQul0rrNRPopuxsXeHhi6XlNCiVx53PFjJseNxYlFYPi8DtVri8st0BFJPUKE+hxCJ+1IIgRsHp42/EFeGeXa2hzRHd6yVrUmt6EKyyEItqVFICmLECARlLhlRxMrVIfBZ0PoyMMg2Dh6MM2RMETv3hhBC4HTFef61St5Y4Gbtsmxuu8nKB2+n8cv36TRoGiWm8pJmNPP2axduhPdPgc/nIxanWu7lz3jhiWSSrEo8Z9MozddR5K4Cs4ecPxBes9/ycOllXla93pwzq7tR+GN7np4Z5+mXq5h0c905TGa6iu7dFTzyYhXJqYKGv3VXKiUl+lAqGnX9a4dGnchXZk63sn9LJqNGaHAEPZzzlBIkQL7yKKPGXLgZ5u/Ytm0bykp9LR0xSKzPOTThNIdoclEJh7ZnsGOLlXjuMSKEyKEpHaXe6CQ9VpKpoKTO96jQnWXcTTratBPs5icOsoN29CBNyq4eg7dJKXShH8FIkHB+GqUVqZw4HSElWVkv4fjYfXbe+6iK667S8eMPn/+t639k2u1o1RXodRIvv+Vk4dIqwmHBwL7nCYtvfvDT/+pCWrfQEI8ntEDrQiwmOHU2iiQJmjZVoM8tpTDzR6IqL1+uCSDLde9d8z900yhXxdr1Pr78xle9lkBCRmn8PWU88/D5tWrmLCdqtcTu9Q146hEbj9xnZcu6VJ59RWAwCTZu03LxJX995LVz1758vymR5544E+WFx1IwGiQOH5KJ/iEnffRJLxmOnnWagLShGx1a6fl4sZ3vV6Xw0wYz9o5nMCgMZNOIJFJRoSWLRmgkLRWUMGhwwm9BpZJq6Rr+EclJibywidSGJFIp4kz1zxSSgozK7pw8ruBMXpRzBeeJ4h4d9SxetPgvx+GfhB9++IEq5xEa5apJShIIs5vX3nXz1EPJHD0ZYdzUUu54qJwqj4xWAwP7G3nlyVTeeSmdZo3VxGPQY2g+Y+4o4aGZDtZ+F6Y9PTnBfk6I/ThEMSUin/1iG2FCZCiyqXTGmDmrEoMtygnjz+SrDhMUfsIiSKF0kjNJP7F8QSobfw5y4+QSVn3j5buNfvpdWcTHX/hY9UEWXy/N5s3n0jh6MsIr77hp21KLLAvemR+iseti5GiM8vL6G5L+Lxw8sIMBfRNn9qwMFVdeLSg1HUQW5595WcicVe8jPTtK4wZq+vWXOMoeDohfOCr2sFP8wDHFrzz3ykwc5Q4CwX9d+FCgRCPpkJGxx3LIKb0Uy8HLsR0aStmpbGxZD3DvQ58wb8HKOj0vJEmiefPmdO7c+d8iPv1+PyJWwtzFVTwyJYkXH0slN1uN0aBg2CAT29bmkp2uQamEWTNTKCiOcfRkhG27Qiz73MPl1xdisyhrEJ9/xK1jLZQ7ZVZ9kIVOVzsP/R0KhUTH9mrOaPYw7b7zRZFX3nGx+I30WubL6akq5jydypvvuWu91lMP6lj+0RsXFIdF77/Bw/eE6XZFKcW23fiFN6GVL9yc0G8jiI/mUocae6Yv9SgfL7aTlqpm7pwkDu5MJi1NwoK9zvdQSipsGgsfr/IRDidkXB6+38S7byZx/dVmNGiJiDClFFJGASfYTw5NyKABZRSSxwkkFEhIVOFkn9iKEBIVvzalc/9SXnrTxbof/cx6s4quF5dT+WsL/J5/oSlxgfhf5+d/IYxGI36flXunu2naNDHSdOsfqvF3T7Byw12ldGyrrRYXhkRr9qT7KtFWNCJF5OA6qWT+wsOcKw3hD9R2Owd4+S03xvKW7GcbmaIhdtKJE6WEPMooIoW06q41l3CgaHGU3auzazjKPfmwzFVjjyLvaMO6748w/d7Ev9uTlCybl8Hwm4sZO9LMnHdPXnAszp48RwOpbl04FWqSUgTrf7Tz/tKzHDl6mtxciUnjjeRkWZjxjJv1C8qwiwwi+R0oI4/cP4jZCyEote/i4TsMTJ2Ujk6nQAjB1p0h7piSh7vQQkq64MGpVq4eoicYEry/rIzd+6NYzYlYDhlgIKVpCZxMgXidHxO1pEHI/16dYfv27QwdEEP6rctnxBATQ8cWcc0wU417AODXAyF8Ppk2LbWMGGqkuCzOYy9WVh94/4gnXq5gyq02rhlmRhZwxQ1F9L9IT3qqElnA2JEm5i52M/IKU437x+uT2bVTcMfNWgyulihR8et3RTz7Uj6fLU2iZTMN5eUyKmpuDpIkEfIFkWX5gsc8k1OSUVm9dGij4fDxCI/ek8TYO0tZ+GrCmX3TtgDb9wRJa1tC0QEjWTSuJnRCIsAhdqKRTeTQBNNZK0OG/UrjVhHatlGw/qcgjXJVvPtaCsl2BRt+KuPtRSHUVakUc44oEZyUIyGhRkM6uZzhMD9tj3PjKAuffR6holLQUERrdWJZpCSaiNbsUf1AA2syAZcej1xFED+paYI2HU1UVFSQllZ/98w/GXq9ntGjp/DJimeJxiQy7Dpyoi3r1I6RJAldRWMu7lXAC29WYrUkRr//mKR4vHG27Aghy4Le3fQ0aaSmuDRRIGrZCn5Yvws1GoyYSE8XoPUiF9nrJQdNkpUTJ+pPDnMyVVQ6Y+z6NUoKaRSFjlxwDNZ/vwGdo/YolVe4CROiDV1rxMMs2Wjh7cqDU6axZv1X3D1pKqc259Pc1xWVpEbEBZs/LOSSLUfZ8FUKsizq3SNkWVDuiFcbBgSDMrdMdvD09CRaNdcS01TU2zEVFkFS0+qOzR3jTLz15iwWLlp2QbGwWJM5ciJSPZIEkJ2Z0HE9fS5Sa3Qf4ImXKkhNTnSLz5ydEKu3mBXIssBoVLB8XiapKSoqKuNcPKKQTm113POYg+wMFRNvsOCoiDPv5bQaSfHOvUFGTiimWycdb7+QivE3ofxvfwjw1YeJTovZ81yEI/D9J9k11ukNmwNMe9rBo89WYk5q+7fG3EpLiwkpgyBn1/nzEH4QEqbiDqSSGH2LiSh7ft1UvQ8IATeN1aJV5fPpypP4PEoi8RgtW8KPs+y8vSCI3xmlklJixPDjIVs0wU4aRZyhjAJSJTVnTyhoF+2HXjISED6qIpXoI3aO7z3NmwvduKri5BdFmT7FziNT7TW6b1NTVLz/tp2RN5dxxQgfazb8fMGx+KfgxPEzmPT1kywARr2KdDogSRLFydsZNjzKrr0hrh5q4uvvAiyZqyPH3S3xvEpgECbs3gyOn9rJL7vCDBtcd5dPi6Zq2jTXcNnlfpavWE8uzTHHkwk7TXyyqpynptV9SFq7wc/tNyXyV0mSePXpFDb95CBwshFH2E2zxjLLli3iuedm/a2YHD96AqVHU68uuwU77syDvPR0QtrGURmnSUMNvxSdoVIuJVlkkElDGtGKA/xCRITIpCEKSUlcxKg0nCazSz4X9TDz+VcBsmmMF3eNLqnfoZAU5IgmFEfz8R8QzPvAy/BB9T/bTRtpKHXEUaslNKr6mxTqw+HDh7Hqj3PUE2fqDAfjrjfTrZOODz6porQ88XrvLHJz7FSEEUONtG2ppV2rhC7d1NtstV7v3Y+qaNVcTbv+55CFxNavG6DTSaz6poR1GxXc94SD159NrdHttGNPiJ93hLjjFguvzXex+jsfr7/rIj1FSakjTma6inBE5ruNfmQZftkd5IfNQV56Ipkb7irB65OJxaBVMw333G6j/0Va9hzSM+OZv64H3a1bd954zYjXU1h9XfE4qFGzdacfWRZEIoLSQjU5dUzgQCJPO378/F6Vkqxk3WeZdLq4CFVIizN5AwGnTMPKhF53kfo4Ay9OfLcmo0RJWazOooQQgsNHo9hJ/G4WjdnHVnI4P+2jkbQUFit57GE9y1Z6eez+xLPUtrWKjz/6lNtuv+0vx+KfgtmvTKdFUzVnT6lIc3SmJHk7Rw5LPPBkBc88Yuexe+1UOOO8vchNJApvv5BW3VU3oK+BzdsDzF1cxQszUnC64mzcWIX6pIZOUh88woUHF0qUtKYrGklLiXIvviqZAX0NzJyWTCgkeOyFEj74KI8kq4IZ04zIkoFJD5UjBLhdgi3fa9HEjfQbpmXx2+dJv5RkJdPvsfPxlx4GX1dIKCihLUxoO8rKMJs2/cC11479W3HRanV4fe5q/d2XnraSm1PFgkU/oAxa8PpkKgM+0qMN8O/pwOVDj+MKB0nL0KDQhIhFwqQ4mnE2dpqu3fpQVPAci5bFuPeO2qSkEIKv1kZI+a0IK/4wJidJEkqUaOJ6rFYrubl1m6H9J1FVVYVKmfC7GNi/die2RiMxa2YKE+4ppaJSZu2yLL763s/WnUHOFsTwBQStm9U/aq/XK6ioTJgChcOi3rwXoCoQxpDlJyrbgETeHI2KaqPLP6NbJx1PvFxZ698bN1DjrCz+C1d/Hls2reGpT/TceI2Bt953sWjJNhRGJS2bqJh3t56RY3zEK2LVRaCoiJDTKI7Vcp7XUSgkPFWCzH/RFBEKKLikt461G/zs2huiyhNj5uxKFJKEI/VXzlUYaCbakEQaEcIUc44APtrRvVpr3iGKiRFFj5EzHEEX1aPLa8iKl3V8oo2iCBvJkDPx4aas5NwFxeFf4X+dn/+lGH39eNZ9bmLeEg/jrqvZWp+aouLtF9MYNbGY7gOLGT3ewT0zyunQr5BN63SUhZ0cEL+giZv45htB5ZEshlxXgqPifHIVjwsWrahiw6YgNlLpRB8EgrMcpZAzJJGGSQ9zFgbQ995KVasNxNvsYOnc9BrEJyRMmFa8byeUfpLyEmWNqq9CIXHrDVYOHQuDqIcd/FcQ9T94Tsq45Toz9iQl0+6xsnheEs/MsJGTlVi87pxoJJJyDgC7SCckwjX/XlXEqBsiTLvHWq0P+HtX5YolVryNdrDtuwwm3WwmPVVFo1w1z05P4YUZKUyeXl59fV9+lEqA+rsw4yKGQvXvja2EQiEsxvOVu3hcYDYrGHxdEa/Oc5JXEOXE6QjPzank5smlvDcnMeI76WYr5/KjWC0SQ8cW8fEqL8dPRXjxjUra9T/Hhk0BPl3t5YEnHfTopOPbFdn072UgLUXF5PFWPvzUR4c2Wq6+pZh1PyaSyFBI5pJh5eR6upPh7oxFSsIomUkLtMJ+rh+jb3RRXhHjxPGE/twfIYRAqfYy6+XHLzgG/fr1I06McddbEAL2HAwxZoSZUROL6TY4jxvvKmHqrTZMRgVBAuxlC4fETvaJrZzkIK3oTAd6UcxZvLipLFOzfZOWD1cEuXO8hS8+yKT/RXrattRy7x1Wft2QQ1JDN3kcR4+BTvShk9SHJrShiNO0aw/fLM9h7oIQHO5OI7ktBZyq+8MrZUYM13LfYwGa9c8ju42TAQMFW9enoFJp/i0t2P/fsWH9DyyeO49IWIHNIhENS2ioXxtNEdXhdgu6ddQy+x0nO/eGOHIiQjwumPF8BTfdXUZeQZSikhh3TCvj3Q/d1RozR49AO3qQa0qlx9AK1q8z8uWKJGz2+slNIQRI9f+8oCjKtxsDxMvSUEpKxIU3fuLzelHEaidNRZylYT0mHhpJR8Qh8+6Cdzm5OY9Mf+NqYl6SJFLiuWhOd2HKtCrGjjTzziJ3na+z9FMPFrOCb34I8NzsKrpfUkFpCVx3tRm1WmLoEDUube1ubiEEpeZDPPpQ3WSKRiNx7PhuIpF/ocpeB+LxRPfFn/HqzBRuu7+M73/yV+9BFZVxHnm2grQUJRZTgvDcta4BM6clM+lmK2+/mFZNfAJYzAo2fp7Npwsz2bw6l1lPpfDAUw5WzM+o1Q3Qo7OeOU+nYjJIjL2zlC+/8RGJCj5ekFE9srP8Cy9fLs6qVaC6rL+BKRNthCIyM+93cP+9N9XYN/8KPO7TiNTCGh0df0QhZ2hFZ9KlXBSSAlnIVKlKqfCEGH5zEVMeLUeWBbv3hbm0nwZZgDWSQaanE659LbhksJdvPjHRXR5EU6kdLaVOdKIvTsr4lU0YsdCDy5AcOTSOdkzoXosdnOUoEoqE4Z9Px9er45w5aCTZquHG0ZY6jRq7d9JhMak4ciyOUu0mGv3Xwvf/VIT8XpxOGXdV3bmUuyqOszJxHzn0J+jWL4jZoOHZ2VXE44KX5/hJc3esdWCTJImmsc48+3L9JpLbdoUYf6ebg0ejnDucyrBJeZxT7wdZxYoVserR5j9i/+EwxaWxGoUKSZIYM1qLASPt6UVRkcSvu374O+EAIC09FVlbP3EYJkhyioFmjTWsWOnnqhEBnD93pbsYTAd6o0bDHrZQqDyGxuInnHOIfYbvOJexHl/rH+l3XQFRInzxjY+L+6lJ6nIcTYq7zmkpABupaNHRSfTl7CEd+w+H6/w9gNLyGCaDRDgsE41fuIPtN2uWEQ67mHqrjS+XZDFiqJmB/QwsfiODvYfCFJdGWb85wJvPp5KarKLSFWfiWAsHjoZ5enZl9Zmg0hnn2TmVLPnYQ1wWWMxKmjfWkJKsxGRUcNO1ZpbOS6dzey0DRhXy8DMO5sx3MnJ8Me9+6GbF/AyuHmJm0RuZHD0RoXc3HYeOhWnZTM0n72ayaVUuudlq7n20koemB2nXSsPijz3MejKVr5dm8+2KbG65zsyd08oZPECPwXBhsZAkCb2mMet+DNGyaWKPU6kk1PoYsZCCGc9XEo4IlPzrPPzP2sdmk4JePVRMfybMr5vTuaSvjjjxhGZeVObcucRzePtNVl5801nna67+JkC8IqX6sK+QFHWa6ihQkJOlorzy/L2891CYcKD+++efjICvguLSOPHydPSyhUqHkvRUNdvW5jB0oBGDQUGDHDWvPJnKA3cmMf35ihp/37+XgSSrgnBY0K2Tjql3GqjQnAMSRHiO1IRMqSFKVBSJc5z1lGJQGlj1dZjC4hh6vYI5z6by6+Y0WrWVubSfnoLCGKGwwO2CuBBYU8PEbKW8+KStzmu4foQZAVRWSpREiynTHyc1I0Y0+ve/8yFX3MCHn51fmyRJYsokM/u3pbJqjQJtioduDKCR1BKbSEMR13Lj9UY2rjeyf0cKWzZaGH73OezJgutHDeG2m+Hj1VUcOV7zMwkheGRmFYryXBSSEp/wIJEoyP8xJynzlzD7mccZ0L8dr7z8FE5n3c/JfwIajYaDR7z06FL/+aB/Lz0Gg4JnXq1kxgsV9Oqiw2JWoNPCdyuycVbVnU8B+PwyXp/M9z8F8Adltuyo288hEJA5nRfm4JYc3njXRTQqCEdEdQNBffhzcxJAKCRXNz39FUQiEazmWHWBasOmIG+/amXzd6ksnptEx7Y6TCaZg+wgKBK8RZwYApnNvwSrG0EA/KF49e/8GUIIKoJuGjdQ8cIbTh6abCMUTsRw3itpGDDRRVxCqpSNSlJjkEw0k9qRRUNOcaj6NQL46EjvhJkScVrSmcZSazJEY9JCLUgRicJ9AWfQ6P5z5+T/kZ//peh/aT+K/A6sRnWtw4LHG2fqQ1X4zmUgHelGwbpOrF6cQvkZG40C3Wgn9aA5HTjGnsSGGuxIfG9PLh7koc+wQsbdU8qQMUW4q2Q2fJ5JoNkOXPpzpJNDSzphJ50zigN8+J6Va6408+3nKWzfmEp6uqJO4xxIdHmmZkaR6zjAtWyWELe3JV145cecZKo3yYwRIdle/y1stSgQUiI5kSQJxZ8Sn3DqGR6YUrcw9d7DYe653cqpc1G27QriD5xfEDu312GzKDh2MnFoz8lSk904QkjUPR5eojhDPCYxbuyEv73wd+jQgY3bzi+A9z7u4K5xVnZ+l8uSjz3c94SDF95w0qubnr49dbh/MydQKiWWvJnOoIuN6PUSc+a7GHZjEWfOxdm8Opfd6xuy7pMcbhxl5rYHyjh2KkL/i/T076XnncVVXHuViSsHGzGbJB6a6aBVnzz6jyig9KwBu1S7U1Er6ZFKGtPnikICZbX1cJyqIm65UUvemU1UVtYmMP4VNBoN8biaoyejtGulZt6SKnbtDfHOS2l88FYGk26xseQTL/lnJZpJ7ehMP1rSifb0or3UE5NkRSWpE6OaeGhLdzrRm+w0LZPq0KmymJVo1Uo60oc0Kaf6wKiXjHSgN5UFZl5f4CaW3wgzSaSRTYgAZ8XR6ntWFjIVqnzizfdyzdUaVqzysWJ+Jru+z0WpkSksjuF06/+tUY//3/H8zOkMvyLG0W0NePGxFHzhCH51Rb2/H7c66NJZTSgCv3zTgMx0Ja/Oc/LgUw5aNdfw1YdZTJ5g485xNla+n8XU22wsXuGhtDzGscOJ9cTaOp8V7yeTma6iWWM1mNz1kkxOqZT0TJmikhi794WqO24ADhwJc/x0lJVfBVCnOimw/YIt9cK/685dOxOz1060QgQwUPcaBqD0afj4o09I9eXU+XOLSGHfrzBiiJG8whhPvFRBmSPx+d1ViQPxM3Oc/LI7wORp5by/ME5S/kVYjOcPp88/YSW56wnKTIeIiMRYik94OKjYSnqLSi7tWzf5uXa9nxFDtKxdu+qvhgFZlklJErRqruauh8twuc+TQK4qmVgc7nqknB6XF9D/6gIm3FvKxb31zHkmjc/ez0SrVbD/cJh+vfQMHWgkN/v8mur1ySiVoNcn9olYTLBjTwiLSUGblnXve4MvMXAmL8agiw08OLOCtR8lOj7nLXEz6cFSGuWqaxjp/RE3XGMmGBL06KylW7tKtm//5S/HAcBigUsGSBzglxp7pCxkzoljCGS8ykocopioiFCYuoWR951l5/rE6N3k8VbmLq6i1BHlxvF+jPmdqfAHOcsxzkbPoI5YiMmCUnHeDVYhKWhFF1SoSSYDSZJwU4GddA6zk1ya01bqToaUS5bUiI5Sb3LklngdBqz6f524ajRw+ICC3j0MHD169IJi8U+AEIJ4yEA0FmfGCxW1yHIhBI+9WElIhCjO3cDoyWW8/7aNT1ZGkM604YprHThKlXWOh0NiQqUwX1EnCZ9XEOXk6QhKoWbdpxnYrCqef8yOPTNCA5qTVtKby6928/xrTk6djXD0RKT6cLlgVm3DlpRUBXHiWCQbypCZYPjvk92XDbqMoN2NV7hxirJahzWPvZxAMMiZcxGefjZMjqNftRyOQlKQITWgHT1QZhcyfryKJk1UTByvpVcfmYAcoMob59sV2bz4WCrPTE9m89oMFr+vozBtS517QpQwqt+G6qSqVLZulWvJ8/yOOfNdFBTHGHpDCR07XXrB1+50VlDhjDN8sJFX3nZy3e0ljJtaytoNfi65SM+AUYU0bqDixOkowwcb+exrHwqFxLuz0+jeWcc9jzu46pZiJk8v5+ftQfRaiEbhs/cyUSglhBDs3hdiw+YAhcVR2rTQUuVJOCmXOeI0baSmoCTG3kMJYqRJQzXt22i57SYrB35qyK59YaJRgUol0aKpmoLjJjKkbPKLo7w3J62GHEDn9jo+XpDBe8s8VFTULzdUF1wuF6cOnsHgzeHkmfP30uiROmJeE2fyIwweXYI36q93H4+KCNak2t9Tu1YakpOU/Lg1QMdO4LGcJkQAK6l8sCyMLAsu7WMgM03FpAfLOHU2cS5wV8V54dUqpk+PkuLuUP16CZPLmu8TF3E05kSu0PS3KZXS8hj7DoZJTavbjPafjlhcEPSqMbobk8dxcpNszHnBVieBNPgSI+cKYlR5asb9mmEm1v2YWC9uGGVE3eQMHnH+jBYRIfbxMzIxeopBpJ8ZxLYP2jDoCi+r1ib+rlGumqxMFeOmlnLxRXruuCmJFIuemF+HozKOLYlaxc/fIUkS7VtrWfB6EsrUcvzWsySnaunevc/fjsuQIVfy1QYLv+6vSVZKEsx5x4fB2bia5K/QneGm28PMfia5ugBsT1Ly9KM2HnpAQ/PGEZ6bkcyqD7KYOdvJLVNK+fBTD3PmVtHjEgc/rEjD7m3BaXGEQ+zAiJUyCtjLFgrEKcpEITmNI6z5zMzWNUlc0uUb7r17KLNeeY7rrh7D0EuGMXr4tXy9+mvi8b/RHPUnvPXmLJKTFDXyQkg0C0UiiaKh1ytjsyh57dkUmjZSc/uDZcz/oIo5T6ditShJsSs5eLRu8vn95VX07ann4WcdZKYpefZVJ+UVNQtvkYjM6NtKEAhGTijGZlXQd3gB3/zg59TZRBNGXXC64ijroDM++tzHwMHX/uUYqNVqvL9tgWfyohSVRnl7UeLcf9UtxUy4t5SQX0MjEhO/O8VG9rCFIzss3DfOwuVDQgwe4eBcQRSLUcVpDteZExRxBp1O4rsfgzz5YDJtW2lp3ECNQiEx63UfNkf7OmXgUqRM/HiJiSiVlGHAhOo3GaWEcfSOWvnsWXEMH1UkJSXVer2/i/+Nvf+XYuGCt2nUSAJl7aTw2luceHd3IkNOqR71sZGCV7g5zC46iT7oJSPNRQeOKrbjiTtJEqmYyy6lorQEfYujrPskvboysH1DKh9/WcrS5Xns2R/FFsmhW3eJwQNqHlrr2lT+CINBIiU9Xqur4PipCIePR5j+2J0XHIc77pnEa9PeJttbu7upSqpg7Xo/N42u2w3tux+CqLyJUYO4iNdIOMIiCEYPtjpIJyEESz/1IAuocMpo1BLPv+6kYxstTz+cnNBKu9TItt1BWjVPHCQ+XpxE/8E/0zxwEYbfRuuFEJQrCqiyniLH3wrfFsGYkWP58psvMBrrFkevD9nZ2cRoxM59Z8lKU+APysgyDL+5mKEDjbRurmH/4Qhz5rsYf72FOfPdvPNSgpxUKiWuv9rMdVeZmD3Xxc87Qix8rSZx2bWjjo/mZnDNhBIu7ZMw4biom47WzbVcOcjElYNMVFTG6X91IYVn1KRGG9Y7ZmaP5lDOaUR2Ee6ChtikVIQQuJSlKJsf4ZH7Ulm7Psj69WsZM+aWvxwDIQQ+j5JnZleg0ShY/GY6/Xqev0fbttQycayFLr1dNCCRWKipQwcMBQ1oiVJS4hYVDB6oJhiUE50Cf7jHzxVEiXlMtcTP+e21bRXteGf+dpoFG4P0mwi06EI5RRxiJ1EpAOoYuQ1lUpIFv+xW8um7mdXjKDPutXPr/WXcdsdLfzkG/zScPn0avb6K117MZMGHVXy7McCgATqWLDpGksip1akREWFEcilNGtiwmhXodArefD6N+55wEAgIXn+uNmF/zTAz3/8UoN9VBVSVphAw/coTYzQEgwKDIaHn9sA9Bl55eg9Z7q411rewCHJavZdQaZT7n3DQpqWak2ejRKOCa4ebef1dFz99mVOd/G7bFeSWqSWUl5dfkMxBhw4d0GQoCDr96KXza4cGLSEC6Kl7PRGGGPFIvF7CA0ATM1FWIfP2i6l8/1OAa28ro6JCIAUNxF12zDkRZk4z0rOLjvzCKC+8vpmiczJljijpqWo0GolvPkvhu40e3pq3FbdbcCovxJL5Nma9E+NMXrSWNtKhY2FOnImybG4yN0xdxsiR1/2lOEiSRDgi8cKMVD74uIoBowrRaSVkGRyVMZJsSm67wYLXJ/hxq58Dh+PcN6MC9Ssw6GIjzzxiZ+qMcrZ8lVtDo00IwWMvVFRrHh44EuaBJx0M6q8nN6v+qvvveqkTxlh4Z5Gb738K8N4yD7ffbOGqIUbWrq+7IAaJESrlb3vwmBEwd/lnXHRR778UBwCN1sg337kIITjALwgBKlT48WAxw4jhWi69NMK5czLvLt3DnGfsXHn5+fukTUstS95M59rbStl+xEwBp2hCG4ySBVnIlFPIGY7ippI0kVOdyEqSRIrIxIWDZNKRUODGgQU7Vqn26HOO1BSHKOHUmRjxuKhTG6/MESMQiuH2xHF7pP/IQej/N0iShFanp0FjDe1baxkxvoQ7brHSsqmaE6ejLFhaxaD+Bs7mR/l6aULDu9IZJ+w2kBluRNUvFioUe2n0L94jEJSZM9/F3RNsHDoW4ecdQUodMVat9dO5g5Y9+/wYDAkyxumK06SJxJbCDahlA3Kxhg+We3BUxthzMMyg/gbWfJRV51jgV2simLEBYBcZqNV/vxto7569hKIhCqXTGISZEvKJiSjN6YDXUEnUVECrhjJTH3FhqehQfR//ToIpJAUGyURBmYUkW5jvPs6qNr8YfF0R77+eXqsBoU8PPbffFmXFrEJSYjXNmoo4SyYNiYgwHippVtqdoaP2snKpvXosOh4XvPuhh8PHImxenUNBUYzx93/FyZPX0rx53Z38dUGlSaZpQzU33V3GfZNs3HObjUpXnFvvLycUknnigWT0OgVz5rtwe2TattDw8ltOHp6SxBUDjdUmPcs/9zDrHRc71+UyckIJDXI0ON1xLru2iJ6ddWSkKXnrPReOyjg/fZlbYzzSH5C54a5SrGYFndvr6NpRmyDxGml48gE7N04uYdncTF561U9SRRdcluNMm2yr875Isinp2UXLmh8urPNz7969aKvMmIINmPnyNr5ennBufvQBMxs3O9izW5CTo8bvUVDIKRrQotZrOKyHeP6+2oW67b+GWbJYxhDIRkKmOFSMjsS5TFnchHF35fHem0k8eq+d3ftCvPKOi63bQwi/GX1FM3JjNd22q6isvvd/R4XlMPdM0jP/gyqWzc3gwJEwU2eUEwoL7pk25YJi8U+BwWjD6w5gRokXN0ZDjO6d6pbeALioq45DxyL06XF+Gk2hkBAisZbNXezGmhzlsOUXYj4jSSKNCkUxreXuNfwcbKRhKU9h+oyfuKiHlvRUFUMuNdKupYaHZniRCpqRFG5IsqTEI5xU+rb+S4NipztOxzZaGuaqOFngx2RudUFrwJ+hVqt5651PeOqJyajI4+KLYlR5FCz9tBJtcTOS/efv/XDyOe67s+6Y3X6LmQ8+cwMJTcpPF2Zy8kyEF15z8dnnMbJFM0xYOKjcgl3Opqe4rIb56BmOUGU9waFv0lnxeYCPPwsTi0P/Pmq+X/cBwXPZ6A0CT0GMNx6ax2crVrLoo/f/LTfvgwc2seTNDEZNLOHlJ1LYtivEnPkuXO44sTh4vIkCtywL1q4PUOWViUTgluss1Z/9uenJ3DS5lCcesNP/Ij2SJBGJCD741MOOPSGWvp3BU69Usu6nAEveTOOWKWV0bKulc3st+YVR5n/gJiVZRevmWowGBefyo8RigqWfVeGuirPgwyomT7DV+uyPv1TJTaNrNjLs3BtiwQduRo/569NRkiTRuEkn9h3ay/wP3KiUEgpZQ8k5AUIikCqorAqTixUNWpSo6Ep/lEIFPsAH/jIvw6/dhlqlwkAa+9lKrmiOGRthgr9pFkuYjQoikRhXXW7iiZcrGD44cVb+dW8Maz1aoQBWkinkDCXk0ZYeQOIspUBBNo05xE6UQokCJWGCpJGDARMDrxjwl+Pwf+F/5Od/Ib77dhVaxQ72/5zBtKcr2LUvRPffXBsPHQtTctJCplxbNNgs2TALG24qSCIVi5SERq0kqnVCMJGwJpPBjh2HayzEWq2CcWPMjBpupFc/D+klLZGkslqv7/XKOCpi1RWiPyIaFZwqCLJgdk0DBlkWzHrHhSQJMjMzLzgWw668gkP7D/Hdp+uxVmRgxEwAH+7kUvSGOCfPRNh/OETHton4eLxx1v0UoKpKZtYbfrID3UGCAk4hE/+t6ipTlrmVxrkJjTaTsWZ14oXXXfTtqeeph2rq/H2y2sudD5fz/mvpBIIy2j+4kTVvoqZD1ygivINjxySkuBqhCXHN1RqeeiSDPpedJbW4CcE8Px99uIw77pp0wbFo0bwv1936C726amjVXM0Hn3pY81FWtaN1hTOO2aRl9lwnPbvoePzFCh6anITNqsTnjzNyfAnRqOCtF+smXdJSVDRrpKZZYzUzp9m54oYSnnowmY0/B3htgYskq5IObTRsDwSRvfWPBggE7dtoeffNNC4ZuZ1jhQbMVsGQwWpmPprQxkuywSmH94Ku/9SpU1iVqdgtxeTmqmoQn78jJ0tNWqZM6Fyw1sg9QExEkVD8Nn4s8OqKWbfZy6mCEKGwQK+TmDY5iW6ddBw/FUHprf2c/Q4TVvwBUP5hGZUkiXRyUFjc9LoqSMNcHQ/cmVRn4aBrRx3RmJLR115/QXH4J2HLls2MH2tg/aYAB45EWLUkkzN5UbQqL4vf/4kGwc5YSFQDXYoy/JmHmD/LzMT7y+ncRs/bCz2MGKbHH5B54M76q4bjrrfw8/YQydl+uvaA03kqRt9WQoc2Wp6eZueWMSa8Xi9z529E4chFGTXg15YRt5XTOjvO54tyauh9nSuIcvW4Yj56O71G1b93dz2LXk/h0Ucm8f7iVRcUi/mL53LLdePRldiwRzJQoMCElTzpOK2o7QQZEzECOg9qlRpZyHVWYQGiyhBJ1sQhOBxRUVauJf1cL2JE0fXYzrqV57WCWzTVcNnFRqY/5+CSEUV8/VEWzRprUCgkrrjMyBWXGXn21UqiUT3DLjMTicC1txUzZoSZqy43EY8LvljrY+uuEB+8lY7JqCAW/esi5pIkkZXTmqMnjjBujJVxY6w4XXFee9fJ6m8DLHkjnXsecxDya/CVpWAvb4iExISbz5LdvIzPl9oxmxQMu7GYCWPMtG2l5fS5KLPnuqo/o8sd54EnHXzybiZJNgVDxhTVq+0UCiV0nCxmBcRUfLLay9plWahUElWeOLPnuuu9ljJHjHA4UVHXaSVisQsb/4+Ek4i7wYoaO+nYSaOcIpIaOdn0dSZpv+3T7qo4azZ4ahCff4zn7JkpXLq7nOblQ6uvUSEpyKABZmHjCLs5xSFacL57SYOO2G8EgAo1pRTQiJb1ftYMcgk5S3hzgYf7J9csOAoheHaOkycesvH4826On7bSqlWrC4rFPwU9+vbg7KkvuWu8jWuGmVj2uZf1PwXIyVKxYFYa6akqvvzGV018vvKWC5dHSSPAKtnRyEbCJDTcYyKKjIwaTaKoIIKYbTHW/xhj7uJ8BvTVM2akmeZhDUcOw969IcKxBCldWBxlyEgXhoIOdBdpSJJETEQpLDvG0SOllJ4086UrzLS7BTpdzedm/+EwJw6pyfmtqBgmxKX9L/9b8fj11195ZPJjNKvokjDF/O2tgsLPPulnWrfM4aGJekZfaaJJx1LayCm4qSCPkwhkJCRkIZNNY8yRDBrkFFU/A7v2hendXV+nTAPApPFGlrx/DsrPk5+looAYUUxYOWb6gYxgEyxyCr5D3Rg85BC2tDBWi4Jz+XEkZxpt+iScgBvkqFn6psTUJ6czd8FfNz5q1qwVa1d9yvpPs9FqE+v7q/MqGXe9hbEjzx+krxlmYs+BEE++UsnAvnouH1NEv556hIBN24KUlMf4bkU28TgY9Aq+2+gnO0PF0rfPS3gcPBZh9szUGsQnJMzk5r6UxsPPOlg2N5OS0jid22l/e18zP24NcPGIAorPaWgpWfHqo3RsW78OardOOs6WXJirr1KpBIXAKJk5+auVe2dU8MLjdowGBRtWp/HQkxV8ssqHygyF7lP4ZA+NaIUeI348FGgPccOYGFcNtdV43dPnIhw7qKJR+WXV/5Yi2lCoOEGBfJbmgQ6c+F5Nlz4nadtWgV4nsfeARMBpxhMK0yaWVGPf9QsPR/iVJrQhLEIE8eFLPU6fAWG++DZElSfODXeV0ryJmvdfS2fo2HIuvvjiC4rFPwX33v8sMx+bikdXjBRSIISCSESg1db9vHp9Mvo/rUUrvvRy5SAD191ewsNTknjs/sSZ7+SZMA/NPMfezRZMkdoNMgpJgbmiNW/OP8HzT9goLY8x42kvHeP9E0Tpb29jkewE3Y34/icvQwbU3n+drjjBoCDZrqRlCzXH85TMeePDfzs2SUlJvPn2CoqKijh8+DD6VHA6HsPgixHiLOnkoJLUWG2iWvLtz1CpJLQaBZ16V6DTCW4dr2P8WBOL30rnwL4y5FNGig0HMSmM5Pqb1WiGkSSJprQlT+Ogz2AH+vKWJIUboEXis0OHKcNPsq0UW4aCAX2UbN4SI3+fh3lvzWPq/VP//oULyM5U0/8iPaMnFqPTKVgwK62as/D5ZZ58uZINmwN066hj1JUmPvvKh+EPOtoZaSpefCyZB56qwKBXoNUmyM+rhxj58K0MlEqJ+yYl8c0PfhSSxLcrsti9P8zxUxHW/einSwcdC189Lw8YjQpeW+Bi2edeXnwsmbUbgjzybAWTx1tpkKPiyIkIT7xUiVYL7y/3sGFzgPRUFQeOhEmxK1nzUSYjb1vMuPF3/OUwTJ7yBKOvuQiFAhRhAyf3tydFpCJJEsGzfjSKvZwwbiboj9CDgbUM4IySmXBhe8JpB7BiJ5l0ijlHKfmo0ZBNEwQyRfFiBl1i4uFnHPy8M8TMhxKEp8MZw4JAqqdDKkwQCUghs7oprZxi0mmAXUrHTnqt/MQkLFSW/eckE/5Hfv6XQQjB0g/e4NuPbCiVEtPuTuLmu0uZ+3IaLZpq+GptCE1l3WYfAGlkJw5AJMhOg1aJCJ5PViRJQo7Xvdgt/MCLqiIbCYnCfAVen1ytUfHcrCryD9l48PEqPphX2/zjpbdcIMm0aXW+Yut0xZn8SDnXDEssME2bNuXv4JHHHmb4yCt55YVZlJacpWWrlsy6/0mOHz9M2ZnnmPZMBVcNNlJWEWffoTBXX27CalXQtaOGfdFthMqSiRAilWwOsRO7xsw9d2ux2XUs+djDlFttNT7zrv0hVi3Jqv63/MIo+w4nFiKNGg4eDfPlN77qca5AQOaBpyoYMsDIA3cmEY0KAkEZs8lSTTLbkgSiSJAczeCrlV9fMPk57+35rPjwTVo21lDhjLHx5xhfL80iGoPx95aQnKRk9HATapVEMCT4cWuAHl109L2qgMa5avIKY7z6TApvv19F25b1V9W7ddbx4ptOtu4McMMoM99vCvDJai/L52VW3wvLv6jivrsLyKqnh8RryuO+azVYLUqWz8tgzB0l7P+xptP9xq1qeg/scUExCAaDWNRWCkrzeXBK/UTWM48buffu3bQK96mReAohOMZecn8Tmi+17eXam73MeDCn+uBQUhZj8iPlTL3Nhj1JSVhRv5ZrlAhJNgl3mYMkzhPKcRGHtGJuv9nKZ1/56u2YDoVkMrMaXUgI/nHQaFRk2ZTMW1LFkw/aueqWYlLsSjq11XLF1WG+XruNSEiJVgOt20g0y4I7ppUjV6Tg2daEH6UY8986RxUJGYz6sHVnkPZtNHzwVnr1YQ9g9Xc+xt1Txor5Gdx9u5lbbzZy57SzpNiVrPvJjz1JycJXM2oZHTTKVfPenHQ++NTL7Jk19Yf69dQz9dGDFxyLnJwc1mz4io+Xf8JXnyfGhAb16cupU2co2Z5PSuB8d15YBDmm3c6IgUoOHQ5Tlm8ks47nNSQClHm83PuYn70HY4RCJlxlCmwEqUzfzbevJdd5/z77SArbd4e49rZiHrzLzvDBRs7mx5j/gRulEo4cjxAOy/TtoadpIzVtW2lZ8GEVCgUMGWCsPmQcOxkhI7N+0qwu3Dn5caZOH8vyuTHSUlR4fTKfr/Ez+6kUHnvJiUpoEcfakRXLrN4nU2NZuI6UM/LGffTvr+XJB+18vMrHnQ+VM+hSA5npSkYMTZAxH37q4e6JNpLtiX3zom561m7wc+Wg2h3giz/xcM0wEzv3hpEFzJ6ZWk2WWC1K0lNU7N4fpFvH2of9Z1910qFN4t5YucZHWnrtbqR/harKGA3lVhRwmlLyiRBCbfHx5ivJ1cTn8VMRhl9XQf9+9ZMNjXLVWAzqOsldo2RBL0xUUUlcnBfI91BJDs0AyKEpJ9iH4l+kk0pUqP1pzF1wmjMF5dxzu42GOWoOHAkzZ4GLHp103HytldXfBDmZZ/9bBlD/BHTv1Ylffv4CpytOeqqqVkHn4NEwBWdVtOvqhLganaM1snySGAkjvgY05xDbUQglKtRIKIgQIl3kEjQX0Kcf7NgV5+tlmTWkHoZdZuTLNX6mzqhg/6EQ05/yYcvvhVEyVz9jKklNw2g7du4opavcF5/PQd8hB3j2cRODLzXgD8gsXOpl/rshcsovASmxJzsoYvTov1cAfP7JF8mpaJkgPv8AvWSkhejE0f17aZSb0HTv0UXLyZ/ycFFBa7qgkRLXFxcxznCEsNJbbWQJCbLkd5fuumAxK/Er3RwXe5EkCa/wYMVOa7pSYTrOkCth58cJIyYTSZjK+hEvjRMgThZqokQIBrdWv152pgqVVIrL5frL430lxSd47D57df5y5FiYM3kR5jxTe1S6SwcdvbroaN9Gx90Tk9ixJ8QDT5bz3cfZXDOxhAY5iQ53d1Wc1xa4WLUkq8ZeWFQSq9cFOTtTRZVHJhSS+WV3kJl/ML8a2M9IhzZa5i0IE3fGUUT15BVGsSfVLQdy7ESEktJzf+n6f0f37t0JWbwQgAaenixftp7v11WiNUQJxiJ0aKvltlvMHDwW5tSZCOFwAVKyi6owpKVJuEt85JVq2bZLQ88ueiQJvt8UYOojlWSVDqxF7OSKlpSr8jmp/Znm/j5Yi3IpKwoiIyOoQNv4AAsetfP+4h0UntWgihlwhb24Q340USMVFFOkOobWECfJILH5Rw1ai8TeTbnVZ4aCoig9evau11Dln45hw67kgw/mcuLwMYRQo3Y24eMvyxk3prYMUDwu2Lk3xDOPnG/O2bknxOaNCjZtdrNqWRpt/7DeNW+iZdz1Vs78UH/DjlVO45cdRxBCsOTDMMa4vUaH6O9I8rbg/uk/0uIzTY0JGH9A5tb7y3j4t7PM2fwwLZuZE0T+fwjZ2dns2rGLOc+/jr0qCyMWgvg4yHbSRS6q/6Pu7HdrSDs7ABmZN548wSuv59G1gxaHM4aZEJF4jNxA83r5CG1FE0IiQIrUmCgRTlp/wmKP0S9TS6VTxltuZO0yPW37OCHXxcfLlv9b5KdSbWTNejcTxlqYcE8Z+zY2rJG/mowKXn06hdG3lnD5pUasFiW9u+uYu6SKG0adnyCNRBN73vR76u5eTElWEokIbnugjJXvZ9K9k46WTdS88raLb1fk1Fg31WqJh6fYOXoywhOvOOnXQ080KnPlTUUolRIKCZxVcbLSVYy8wsSlvQ1ICrhvkq16SlDE65f5qguZmZk4yhRYDCqauvqhlXTV35FeMtJe7sMp9U/YdSbU4brX9KR4JidLD1LJHtrTk8ZS6+qfBYWf/dLPZFtjyHG4tI8Bq1nBoOuKuKibHqGIUKksJFVuUOt1hRC4KKcZ7TFgpoCT2EgmTow4UU6I/QTwIaEgnWzSyEFCQoUav7d+TfILxf/Iz/8ynDlzhjYtomg0ia8mM13FotfTefylSgqLY/jcf/0rk0UcfzhK40hO9Y0fFiEqqsK43PHqyoQQgqmPOFm6PIwxXkkpDmLFEldeX84Pq9NY832ABQvitPb34/DG4wy5ppCnHzfRrpWWcwVRnn3VxaGfbdg8bRk46BhGexghxQnFouTmKJl2t51ln3v5avXnTJh4YaSfEIK577zMru1fc/klcXRamR+37mLhgpe46+7HWbhAxYKXU3hjoZtGuWq+Xnre+fba4WaOnYxw+XVnMASboNDFSbHaiMuFjBtrR6NJGFWkJCu57ioTCoXE1+v9XDs8ccitdMa56XYXRaf1KFzpSJoIXr2P7Tsq8PkE141zoVRCcZGErIoyf1aCAFOrJazqP+mLhgUmSUJCIh67sJG+aDTKR0tf45PFSXRoraX/1QUk2ZRYLUpuvruUO2+xcnHv812QfXroOXI8zA13lbJ9bS7hCEx6qIxB/Y18ttpHXmGMxg3qHuUsKIrSp7ue0+eizHvFTO9hBTRMNzJkZCWZGQrum2IAkbiOMlFIulRTS9AvPCiyCrhqSCIWrVtoUCjgw0+rGHmFGbNJQUFRlN0HTdzzyIVV95s0aULUEEKjUBCrRzcFoGNbLZrkEvY7N5ARbo5R2AjgJZ8TxJFpS3e8wk3b3m6enlGzUzkzXcWyuRlcPa6YD99OozhcSraIV4vV/xHFqpMMHaJg3drDWB0p1cRTFZUMv0JNx7ZaHn6mglhM1Nk9svyLIFdedesFxeCfhg4dOrNicYwqb5yJ95ax+sOs6kMaQNXMON2H5GO3KXn60RTufqCK5HOX1jiUU5FDUOzny7UOLuldu1s4GhWs/NrH1jW5tUZyrx5iYs+BMD9tC3JpHwMKhURRaYzrr7LwyWcRFFKcFk3rTh66d9LxxEu1dW0lScJsTpiY6XT1C7PXBYPBwMTbJjB+4jh+/HEDX6xciJDciIYhTlWWo8NApbuclq2jrH3FQtcOOoJBmYuvOIHzuA47GdWvFRIBDrMLSyCHtV846Ugf1JIan6jilHIfjTOj9R521WqJFk013DXeyp3Tyln3Y4D0VCV3T7TRpKGau6eXMWRscUJ/qSpORqqy1oFcCMHzb8qMu/3Ckt1GjRrx8Iz5DLtpIrmZXorLYjTMUZOdqcJqlji310JmrPahJUlK4/ipJLpNDWO1KLnjFitqNdgsSvr30vPGQhevPJnKxq1BPn/fVv13j0xJ4rpJJTgq4tw4yoJGI+EPyLy/rIqde8MsfiONgaOKsdhkGuXWXFffeSmNEeOLuW+SjZFXmKo78p6d42TtuhD7NmVRXBrj/WUeevbaf0FxUMgKzJINIWQyyEEGgtYCLu2b0NaORASjb3KRXNITV+W+el8nFhPEo/UfuCzYUaDETQXJZBAUfoK/SS0Ui3M4KCZKlAqKazgY/xGVlNKA5rilAq69SsPr77opc8Ro2kjD09OSq++zYYP1PPS444Li8E/CN2s/wlup5sbbnaxenlLjkFXliTNhioPU4v6J9e835HOGo/xKW9GDEH606BO6rb+ZKMhC5ox0iKZtw+zYGePGUZY6NW5HXmlk7iIPA4d60avUtJFqkwxe3NjkdJSSEmssg+BxM/fe8ysKawFGg4Tfq8LnUaFChRCCI+xGlqJkZ2fXeq3/Cx6PB3eph1wpGyEEleoCIqln0ejjhEMSakcDNBE9d0z1sX+bnjtu03HDprN0EwNqFEWVkopmoj375M00a3y+O6ttSw3vL6/i3nref9e+EAokdA1KuW+qgdee05LrSTiUR5OKeGCylet/KIKK81r3SklZbbrjUZcwYkDN9SIzQ8Ltdv9l8vPUyQNcNt1AlSfOgzMrOHwsXKeL+++4foSZtxe5adNCwzuL3TzxYDLJdhXB4Pl8qv9Fek6fjVY7Y/+O+jpgf4dGLTHhvlLuud1WY7Lsu41++vfSc/sEPQufzsPobMrLc37l48W1975oVLBxa5BkaxVOpxO7vf7RyT/CYDBw6dBL2L5iD2mhBrSJ9OVQ6S+07ghbPm1Qw2hk78EQ056u4MslKZiMEm+962PhIsHOdVZuWAt+dSmpGXEkRRxLQXd0Ut2a1blyKy6/+STbd/xMSbEWldARUXmJa32s/jCTls00jB5uxumK46iMo9MauWpsiOLTCrQYkGIKop4IJk9rrJKd0xWHWPqpk3FjEgTanPkerhox8S9d/z8RkiTx0ENPsvS9cbRrpmf1XDUvzQrRp6eWZo3P5y1CCCY9WI5eo2LfoTBxGRZ/GOSnjRLm8raYuu6vQXz+DpNRQqENQz0EYYwIFiM8/JQbb5Gt2vH8z9BIWlIL+jFgxA9076Khd3cdBcUxDh+PMOPeJC7qpqegKIqrKk7bVjHKysr+Yx4Av/76K6/NfJuGlb/pL0pgxU66yOUYe1CV6di9L0S3TrWfxeOnIkRcZiRJIl+cxBkuJ7ekAyUlNtLwUmE6RqpVgaao5t8KIXAqSonr3QQjUURUTVzEOZe6kbmvWLjyckM1oX/keJhrbylnx48m9Ck+nJVO7ph4F/c8OIW2bdte8PUqpQAvvOFEqYC7xlvrLNxLksTkCTaWfuZh+j122rTUUlhSU56pUa6ad5dW1fs+BUVRwmFwHs1mwBAXTduEiMZkxoww19iT/4gpE21MeqiMLh10fPGNjzUfZXHbA+XcONrCdcNNaDQS3270M+PFCmZOSz5PfApBMHjhMkDWZCWK8uQE8VlHDCzupnj1pfX+vSRJSEJFhBAH2YFOGDBgIoCXiBRk4EAFKz9oWL3WDx1oZPIEK5eMLKRnNzXffXsYk0iuIdP1+55vNkOpehcxZxIxEhr1MaI4KaMZ7bFIScRElGLpLLulH+gg9yWgr6JHn6svOA714X/k538ZQqEQWnWEP341DXLUfPh2Bnc/VMn3yzIIkEcytUXkARwUV/+sRH0SvWRA89vNL4SgSH+QRx7UM+G+MiwmBanJSr5YHUZV3pAeok11UhgVEQ7s2UqLi/LISdeRHkw4hKb4WhHYnsNdN58ipvWiiOoJVOZiwIRNSsNWloYoTSRSpaZNzLhfyZHjYTq317Lm6yUXTH6+8fqzpJm+5bvlWiCxMN01DjZsPsAN116OrrIp19x0huS0CItez6j1962aa3jwTjsfrFSz4rPPsFgs3DphGDpdQvh92dwMXn/XxZAxRdiTlJw4HeGlx1OIRASXX1OB9kR3Mn8bqyUKqb7WnKjYi1FYURQ3RAZyJBVFKVs5eSZSJ1lw9ESEiCtRVQoKP2mZf13rD+DTTz/lsn5qunVMfI/33GZj5RofJ05H0OukGsTn72jTUsuIoUa27wmjUCS6zQDGj7Ewd7GbWU/V7gwIBGS+2RBg/4+5dLgkj0YdC9H409Dsb4NJMlN+yM/k3cdp2NGH3WzB5S3HIYpIIwclKqL2Qsw5TtYsTa5BIqlVEs8/oeGlF100bw3ukI1XXl14wRVtk8lEpx4d2L09n9Xf+rjuqrqNXhav8KJETW4DKC0+Tp4fjCKJNvTgGHtwUk40uYAZD9Xu5AIwGBR07ahl0LXFDL9Sx3erttJR9K4xGuAQRVTEKln/YS5e41n2qn6kUawddtISXTbqhJ7QbTdZuecxB2+9kFojJoePh3l7icznX/41rcN/Ktq1a8eZohTyC9y8NyetBvEJ8P3mAFNutdEoV82TLzlRO5rWOPj/jqZ0YM26NTw0OVrD5Abg6+/9XH6poU4tQoCJYy08/7qTLu21TJ5eTveOBh64P07EZcPepP7OYKDOESwhBJXOODt37qR///7/VwhqIR6P8/BDt9E89yjzn1eRmqLCUSF4/o0An3xRxrx3rIy68vzhWa9X8MPXqfS9fD+7zxzDiIUIIRQoaUVn4sQJVHcD5JBBLh3j/Sn2rfmXnyMWF2RlqGjdQsNz05PJyVJz4nSEq24uZsJYC9dcYUKhgGVfeLnhzlIevS+J668yo9MpOHkmwnNvyLTpeCPt2rW7oOsPh8O8+fpTpNq9dO+o5dhpBafORjlwJEIsrEJT0ajeToSMWBP27D3E2GsS/1/lkcnOUHFJbz1r1/uZ8UIFsiz4o767waBg5XuZvLO4ii6D8kixJxyQx4wwc89tVq6fVMqYkSbeW1Y7WU5JVvLN8izeW1ZFh4vzUUtaAn4IBOPMfiGJj1b6+GS1l0a5So4cuTDyU1bIyEKmNV05xh78kpsMlVS9rq78yo/a0QiLZOfYUeqUeAH4fK0PpavufAIgQggVKuLIlItCzigOoVLC3ujPZJIwiwGJX/mJNJFT3VH3O7zCTZQIRslChRA0ylVX61H/GQXFceRo/ZIq/3QE/U4kdZzyXS3o2v8Uo0aqadtGxc49IfYfDtO1o56fSw4judphkEy/aZ1H0at1HDeux+dW0Y0BNfZehaSgGR0oOr0VWRVk3A11kz0At48zcf8uCXXIXN25KRDn80bC6EjkGnERpzx1FzMeVXHj6FzUaoloNKGd9tzL3yNiCsbfqOWjL+IXrIEOCZMbn8ufyGuTt3P9LVHuu8uMxawkGJR5/6NiXnnLi7qyCV+tcyFkQYaUW6fTtiRJNJRb8f6Hx3j+CRuQKISqVRJ7D4bo3L7mAVKWBS++4aRvLx1pqUpuv8lG3tkqvli+A6U7A7cnxvQnfES0EdzCgU2qmW/FRBR/ykluvammrM7ps+KCtKC1Wh1Ol4tx95Tx5IN2Dh+PoNPW362q00ps/iVIeYWD++9IomcXHafORojFBUdPRGjdQkPr5mpKymJ1/r3HG8dirl0oCYVkjp+O8NozqQy+5Px3WVQSY+vOEAoFnDgdpUjjpUnkIo7ssPLCnCoevsdSTapWeeJMedTB1Ftt7D0kUVhY+JfJT4BR149k5YqVlIhCUsnCnh1gzYrsWg7LndvruHO8lSUfeygtgbVL7WR6+5zXK4wJHI5jhGx56Kk7RwRQyVosZhU/fWOl0hmnyiuj11mY8miYls3OnwPsSUp0WomLr3CgP9uNLtL57zwqIhxmJ41FG3JEM2Y89RO3XG9h+ec+vlot07yD6y9f/z8RH334Bm88l0aKXcGPW04RO5TL8JEltO0UY9jlWopK4iz73Iu+rCWFfgfj9ypQCBVRdzLRpALS+x6iXfu6aZCLL9LjNRSSHmxV51mlRHWa/GMRivc0xeSz4aZ2oVsWMhWU4MVNVamJX7dBi6Yy48eYad9aiyRJnDgd4ZpbHAR8KoptUb79dhUtWjz8H4nP7BfmkFHZpJbkkSRJNBPt2evbwo13ulj3WWaNwm1xaYwxk0qJVbQkL2M9jZvK9E7RcujwYdwVyaS6OmL39edYbAs+lQNjPJFze6VK3Fl7uHaUhov7acgriDH/vQCFxU4ef9TI8CE11/nsTBVqNZjj6WSV9qSxpKJynYe7d9/Hdbdfw+Spd/3laxVCYDZKpCapadNCU2/hHqBZIzWrvzvfRfjW86lMuLeMiTdYGH2lmawMJWWOGOcKorUK2gCvv+umZRMdxW4NutIuJHX/lQgRWjSrXx++cQM18TjceqOVdz+qYuSEEla+n1WjG3j4YBOX9jFw9S3FfLU0C6NBwS+7Q4g6CMz/C7FYnJR4/XuJnXSK4sfrlXQKi0Qnu4SCrlxMmBARQmhoTEXWNpYvTKlR5Fq5xsu7H1YxsL8RnUaiTbsw5wo3IyrTsJNKiBDBlBP07anjzolWtBobH68M8u26KK5SB0H8dGdAtT9BYlKlBTaRzCHNJuxJGVw5fNgFx6E+/M/t/b8MjRs35sct7jp/1ry5gpC+HD9e3KL2QusTHjy4MGDmJPspkc7RKNg1YRQjqjiu20bUXMbKL8Nce6WZwZcaOHQoTqTcThPa1Vgg1ZKGtHSJzxdl0qKRDp18PgkwSCbS3J3IKutHhrMbNlJwSWXVAvKSlDiAmf05RCKCmyaX06e7gVR7FJ/vr7ctV1VVcWjfdzxwR+2q3GX9DQy/XEUw7MdW2oGrBtefpIy/wYjPX4DFkiAg23foxcafE+U8jSbRkr7uk2wWzk4jK0XHmnUBPl3lQy5ohImaFXhJkmghOlNOERKK6nEr4bVw/aRSKp3nKzSOihjzFrsZPrYMTUVi7LtAd5IpD0z+yzEA2L9vC+NvOL9pXD/CjKMyzveb/Fw9tP7rvvYqM/OWuNFpJXz+xHdzUTcdTnecx1+u4OjJcLWLW3lFjBsml5KWqmDqDAfhkAKtO5dm4Z7VBk56yUhmVRcKd+cQ0FTQmNY0pR3l1gOMmnacRctj/LwurYbGocsdJztTRd9BQUzuppze1pC2bQbTsGHD2h/4L+D5Wc/h8kdxuWW+Wlf7XjpyPMxHn/jJKR5IvDQTS3KcVq0lknO9BExFtKErpzlCROWtdtWsC21aaDCbFCydl0FqEzd7tes5wFaOiN38KjaRzyk0aAnIQRp4exCPx3FQzH62cY5jfLUuQYpdf7WZPj10DB1bxPOvOZn3gZsxd5Rw/e0lFBfVdu/+H2oiFotRWVFFaoqSS/rUPpR/sdbHLddaEnqSYQ0Wf933lSRJKIuaM/SGIhZ86MbrkwkEZJZ/7uH+Jxw0zKn/XkhPVbJzX4hbppZx6w0Wvl4Tw1bZFh06HOVSve6Nv+tB/hlrN/iJxyAv79xfC8KfsHzZ+1zU8SgzH9KhVErs2hfi0LEI678Lk2RUM/KK2muCySgRjyjpTF8a04q2dKct3TnLMUrIowltaENXFCjZx1bcVBBzWdl/uG7Xy1BIprg0TlqKkqaN1JSUx5FlwZRHy1n6TgY3jbZgMCQMp269wcq6T7J4fb6bnlcUM2gMPPdOa26c8C4TJl74iNPy5e/RtulZikqjdGyvpWNbDaGwzIkzETxeuU5y43dIKFi5OsgNd5Zy+fWFLPvcy+vvupj/QRVdOmj4eXuQMkecL9bWXFt0OgUP3pXE7nUN8PllPB6Z515zcvOUUg4cDrNtdwiTUcHRE7V1Oy1mJXfcYgPAZlaSnBanaQuZrbuCpKYo6dNdx+MPJCPHL2w9aNIyB4cqD4WkoI3UDZNIQvaZOX4q8RnWfhfBFEh01JnL2zLq5kpCoZrE4rGTEWY85yQQqptwlIWMByduKingFEECdJYvRkgyLehAttQYpaRCKSlpTVcOsJ1CcYaICBESAU6LwxxhN81/0wutKIc3F9SdA8iy4NMvQig1/0tL64NCoSQlPYLPkocxryvzXldz611VfPyllxZN1Fx1hY5FSyF14E5czX8g2O5HtOYIhnQPz800kKVsUG/R0eBogVYr1VsEgkT3nxoNPjwcFNvZx1YOsp09YgslIkEWeUgQNpWWozzzjJrxY83VHThqtcRtN1p57kkTkydreO6xJMZeY2LZso8uOBZPP/YM/rCXCu1pJt4Z48mHrdXEnF6vYMrtFl552kZE5WPv3jjn8gUGuf6OKj0mzp6t+Ry8/mwqD82sYO5iN4FA4md7DoS47vYSrhlm4ubrTQRCCaJwxoNmTJlugioXjav64NnUB2NZW06q9nJGs5uwCCYcblX57Nf8wOL5lhrFiJ17w6Skt70gInjIFTcw40UPwy4z0qurnr499NXu1XXhy299jLvewor5mXTrqOWrdT7unFbOnKdTmPaMg7yCKDOer+RMXk3y89TZCGoVDL6+iOE3FzH5kfIaa90zc5zIcYHZlHCIj8UEK7/yc/nVTsJldprk6ljyZiovzDQSaPEzMVsJi5Z5adItnyvGFjFwVCE3313KhLEWRl5horiMCyI+AR69fwbtgheRTDoV9r107qiq7p76M66+3MRX3/tY9QWk+9rXeCYkSSLN35qIx0CFMr/e94tZS7moZyJvSLYradJQjcst07RR7VzivaU+4mebYxU1yW61pKEtPTjD4cRz5ZVodVEhLzyuJdvRmzVf/OsC5D8dHncR2ZkqtFoF33+ZQu/RRZQ4ImxZZ+DBB+K8NkvCdSaZAn8pMaK4XFDmDhGSAmiEgeJiwf7D9WtthyIxTnGwltu1UzgoihXQsHwgyf4WWLDjVBVQmrqDstQdVCoLqRCl7GULYYLYSSOHxnjdaj56V8cNE6sYfG0xl19fyBVji4lVmVC40giHYMtPq/7tuMiyzLKlyzm4+1Cd3geQuPdUaLDn9eXK4UGGjqrg/scdjJtaytQZ5YwabiS5yyl+2ZjMus8yWDIvid2b03huTpjC1C0IBE1C3cnnJHERIyQCRJr9yi8bk3n6URsD+hqYMNbC9g3pDBgeoK5tZdI9bvTnupJLs+rmEqNkoUFlaz599wsOHvzr8lCSJBEIafD6ZLp21HHsZP3f69GTERr8oQkiN1vNl0uy2L47yKXXFHLljcUUFMW4ZkIxW3cGq79/jzfOs3MS3MvXy9PJ7lZAueUgGi3cPdHGL7vq1xE4cDRM4wZqjp2MUFWppvScnqtHeek72MFX355fs01GBePHWFjxpZcTpyM8NNNBj56X1fu6daGqqorMdC1K07+WbUtNl3Friuv8+SkOkUNTjCS6f3WSHouUhAQ0b1lTK/aT1Qnt8bXLspnzdCovPJbCtu+yWfROEvpUNwKBSCli4RspfPxeKpf0NnBRNz1vvGRn7edJJGdEaElnjrG31uewkIzNoENnjqBW139Ou1D8r/PzvwxerxePU8/Kr32MHl7zEFteEWfktQo+W6bmWHwPdpFWrYdQRiGVlKBFz37lJl5+QUeThhZuuO0nNCoFJhNYDBGSk1Q4ihU8PUOJIZxCRcRNA5rV6pSpEk769k9USVu3irBP5a6u7vwZMZ2bvoPd7Nn5Ixmlfc63WUsw4ykfWa6evPXOPlq0t11QLH766UdGXRGFOhy7Ae6+1crarysoCZdiS6pfI0yvUyBEiPz8fMrKyjhxrIz137rYukZb/QBLksT0mR6KtjXlzMlz7NsXIinQuM4OIkmSSBKpVFFJEqmERIBoUjG92mm4ZWopuVlKzubHiMUSRiqvPJPEx58dZtfePQQCJrp3735BcUj+UxKoVEqMGGpi594QTRrWX92SSIwuPPFSBR6v4OEpSTw7x0lRSQyrWfn/2Dvv8Kiqru3/zvQ+mfRG6L1XKQqoIKiAooKiYEEFCypiVxTFgogNrCgINoqKCIINFFCQ3nsJIaQnkymZXs7s74+BxJjEz/i873U97/s+93X5h+TMmbP37LP22mvd617Mmutk/+EQOq2EXi9x3+0JzH7LyYQxFnZtlzDJHesdf7KvDXnh0+xVbqSN6E56qA3BUCE9u9Ytf3j21UomTbBy6UUGum87RVbRJfzy3UYeemzaP2J77N69i8uG6Nl7wMeCz9x8vdbLmFFmfP4YL7/mIS9PEI1oCNt+YsHcRC4fkoUkxQNUS7+28+TzuRgqUqkKV3DkhKHecg+A46fi7M0vVntQqaFbL5l9ex2o/VkoUdGUNpixEcJPIafRCCMSAiUqMmiKv9DO0q89jLvGzE3XWrj+KjNbdwUpq4hSUBQh7NWSYo5xz11j+XDhyn+pw+H/Zqxf/wMmvQuNRqr30B4IimpmR2KCkqq/CHzpJD0xITh0LETvYWdJSVLSoa2GT99JY/kqLxNvrP9z2/YEueISAy89lcLvOwOo3Gm4sJNCJjGngQWf2pl8a13b+Pr7Tpo1UVXLHsiy4JvvvSxcUoVBo+H0qbx/NCdrvv2UL95Xcd2ESo4dVqIJJmL3+PBHNWS3CNXbVdQfEIiIhhgxtMQ7WJ4Q+0kli1SppuQ0gxxSRSb7+Z2cytbc8eBuNqzMqnVIF0Lw+AuV3Dneco65EOGOm1T8sjnA4P4GMtPrruWmTTSMvdrMvuM9mfvWon807vP4Zd0KRNRHTpaK5EQVm7e5mTTByrJvPPh8ArclF7kqig5DHQ2uUgpAEWX4JVbGjY4HZcJhweLlbuZ+4Obnr7KRY4JrbismEomxa38YhQIuG2zgssEGlq70cPEAA1t3BfltVXa1kP6R4yG+/s7L7Q+Wsv7LbAyGmvmKxQSPzrTz8jNJjLzMRCgUY/RtJbz1Uirrf/Vz6kyUiy7Q0yQrzmrVausm++pDz96dKMxdQOVZJYmRJghAU9GUux48wfpvUtFqpGoxeauchmtXjJ4XHmZAfxU5OQo2bwuRe1JCG01G36qYyhMpJEk11RMxIXOE3SSQSAWlSMSbGwFoIhYsUu3EoFlKoLsYQB7H2MfvaNHGm8uhYjebMAoLIUKs+UbPoAF+Rg6vSWbIsuDO+x0ES5O4ZHjjtKD/L6FNux5UuYvp3CXEmtW7SUkT3HmtEX/AwLbtUTZu9KDSh1n1SQZNm6gpt0fp0r8UtVZBhV2NVjY3yIrWYSCmV7L8Gy+P3Vd/2fXHnwdwRQMoUNKBnmilGpZnPsfxUUVQ4cUf8xJNKOG6UXUrTADGjTYz5LpCHpuSyM1jLDz9+g/cfPMtf3se8vLyyD9URCLp+JNzufeO+hku119t4vnZJaSkGGjaVEnM4IJA3QohAB9VbNvnY98hI906aZFlwZYdQYKhGP5AjAlTSolEoXVzNS89mUyblhqWr/JypiD+jt1xnxPFqa60lNOr5zg52gSbyOCkaSO6HltASPRvK2E6HqVju/i7JMuCb38MMm+RkXfen/235wBg+PARvPnaE7z2bHye27bS4KqKsedAkB5davs25fYo73zkAgSLl1Vh0EtcN9LMVwszSLAqUakUDBlTyAuPJ7N1V5B1m3wMHWTk160BZr/t4IXHk6oZsIePh3jiJTvDLzaw92AIs0nB2KvN3Hp/GTlZagrOCvSVrUj2dcdlOcmiJQV88pWTYRcbWb8ik5RkFfZKmXc+cnH8dJjRlxv4bXuISy404HLLFJaayc7O5u8iNzeXQHmUco7gpAKDN4GtG6D/kHKGXqbk2KkwwZAgM03JqGFGWrfQUFwUQ1fRcB8Cm6c1JxR7yBJtqiUiziMo/EgpZQzuX3t9p6WoOHUmUudeS5aHSArn1PvuqSUNklCwiw3ojTKV9hhN/ZkoUeJy/4f5+VfweAMIYUSSJNyeGGu/i6KJGWlOOywkIhCUU8hZThHCT1u6YZFsREQYZ+Q0si/KiWMuZr3p4PEHbLV8zK++9ZMcbEkMFXv5jQSRjAo1Tuyo0dCElhRwErVQ40/K5dE79dw0RkksBq+9c4LPP5HoFhuI8pxklo0UMkQzjoX24HJV8cFbifTpruPmKaU8dp+WT5ZWsWGrQKNruNz67yAWizF54t2c3VKKIqps0N4DKFFiwoql/CKqylxsdmznmyXJZGWouHxcEd8ty6jDnB453MDRExGWv1pIcjQHvV6Qb/0BpRI+ejW5TkM0SZKY+2IKV95UxM3Xm6vn2OmSOXxASVY9zZslSSLZ0YS3XnuHDxa//7fHPuSysWz46Q0uv8TI5eOKmHyztU5DJyEE733s5oNXa+8ZZpOCvIIon7+XRrMmGmIxwWvvO3ns+QrMJmV1Oft1I0yUaqNccWM8aGjOcrLvmESbXRJbdwVwV8l15kAIwXNzKrn9JitXX+cluXwATSUz+CFSFOapBw+yZ5+bZ5+I+6sXD9Bz9a0l/LjBh8MZ49IhV//tOQA4efIko4Yn8OWyEmKe9vU2O62yneS9uRaee+kIZ/e5yYi2Qi1p8AsPp6SDKCxV6FLchPKAP8T+Y8RQaWtIXrIsWPi5m++XZtVJnA4ZpGfChDBfvBmlXUfBsEvqxmlat9Bw/fVq1rwlo47FZbf+7Ldb5VTsrlOsXvUtV109qlFz0RD+c+L+N0M0GkUdSefBJ0+xdVeAB+5MIC1FyfY9Idb96uf5xxPp01Nw70MRtFEdDuJd2VPJpDWdqTTk0nNEAZNuTiAQiNGugwOQWTwvvZpeLcuC+Ys9vP1GBaJShZ66QaiwpYTx4+KOzsTxRj5ccJLEsuw6AYiYkAkl5bP4rRRO50cYeeN6TK6WJHhbUC5K6ei8FI2kpcyVQkFJDJOpYabinxEM+kk2N1wCZ7UoUAstbTuG+W1bgCkTE+q97vuffYwdZeDmmy4nUpaM2+cmVdWc/kPP8uQjRoYO1nOmIMK3q2O0j7bEV5zKoYrN9Pr/NHDw4CZiLkNKLeGSfhL33pZA5/ZaJj9cxg1Xm7ltXM0LfM2VJnYfCDJ2ooOqqqpGaboMuexaPvniW/r1qjEcUyclcP3kEj77sophgw1UOmV0WqlWSdI333t5fWYKQwcZeOLFCi4cWcgj99p4/vGazSYcFkycWsolFxr49CsP998RD4CeOaOmm1T/+BWSgqxEI9eNi/LBxztJTdDy0dIQR3MDPPVgIi2bqTl8PMzr7zk5mRfmjpusaDQSnTopKC0KoHWY2bx5M8OGNb7D65rVi0lNhA9fS2PpSg8/bvCx8psIqoiRZnSnGzZCBDjrOs7r71Qx/FIDkhQPGI8fYyEmS7wx3YLR2Z4Zs7axdnnd4KfLLbN9TxCfT3DiVJgta5pgNilo3b2UgF+mKzUi9CostKUbheI0eRyhGe1oIrUi5mzBjJk/893PPu6daCUxQcnRk2E+/bIKEQOVNkZBoaBt+zy++24Vo0Zd2+i5+L+ANas/waCHcDjeHTstJb4mDx8PsfCTAMVnFTw2s5IXnkhkxBUa3t9eRHKoRb33cuvzuaKvgR17Qoy8zFhL+uH1+a56S1xkWfDUrEoeuScBIQQFxVGi3njQRiBI8rZh7quVFJe4mHq3GVuCknJ7lFfmVbHqRy8qlcyQMYWoVRKl5VGuv8rM3BdSGDXaW+dA9XcQiUQI+sq48jolmlO9yBLxxEgKIBPltO8nikujtQKQJ3LDvPCGA1NaBEPrzZwtkJGcqfiqPLSRutb5DqWkoqloi50SslVKelxawMSbzPTtqaOgKMqybzyMuMzItSPMnC2MEAwJMtJUfLy8isEDGk5CXX6JEbuv4QYCfxder4crL9Hz6/YA3TtpyCuI0r61lsk3K5gxu5ILhrrp3uEk+w/K7NwhsBZ3xyzZ8AsvocQzvPdyElcNr9mHNBqJSRMSMOgVLPjczTVXmojKkFcQZcrtVmKxeGb7wWcqiEZjxGKQma7m9mnlSFI8kDN2lInpDyYxoI+OPsPPMmGMhT49dOQXRlm20sOYUSZGnqtO0GoVBIIxrp1YTHqqik/eSjvHWlCh0TSczPozOnbqQ0GvhWQOP82Hiw8T8CmQgIrdZtJalXD1VUo8ljMYPXHWZUI0A2tROoe+dLOXMGc5SXt6EMBL16GHKMk4xO+/HcIaS0Umihc3VpMal1xJ98ClqFFzgv0E8GETabUOVUIIPLjONRbMpIxCEmwxktNkOnfQUFyu5HiuE21pKjp7FtMfKuOlVysYOEBDVZXgty0R9PZWuIP5PPrYI//yGvnfijsnPcqvm75n1bcymWlKpj+p5/kXQ5jt7bBG09ESxaHPo8egXMaNVXHgaARt2Ealz86y1UG8ykqSYw0E/xQufH6Z+Z+4uPEaUx15kN+2Bsg9pCcJKxZs1YFPiGtZtqADh8R2mrUO4fD/js0m6k3EQHw/ViikcyV3EJXrL7NuCN9+swZ9hZVMUqm0nG6wY7EkSaRnSixbo2XEUIFDm0+Sv3V1QOI8hBAEUo/z4N1GrhpfhkmrQYqpiLrMdOiv4eF76mchLlutweFO4kRumAN7lGRF686tUlKRWtWRXj1OMOEGA9fcVow/IBh4tZPUFAtIOgZcNJb5CyZhNtdPMGgIarWa7CZNMZtqGEfvzU7l5vtK6dtDx/VXm9Fq4PGZTn5aJ5NkSsDpiZDcRhAKB9n4u48WTVU0y9aQmx9BoZC45koTIy8zMu7uUvYeDPHdzz7Wfp6F8Q8JnY5ttSyfn86FIwt5e1YKF/SMr4VKR4zdB4JoMZDsa0Nh8mZmPKekymciHKZWc9HkJCUzHkni/Y9d2B2C/MIop8+EmTJd5v4H32jUPBQXF+N0OZBQ0ptLUEVUyGGZgrLfUCsF8+ekkmCNy1o9/ryDw/uUFJer6CD0DQaHNELPZZfo2L33Z7RhGzrZRESOIScXYbZFsRjhnsfKeXRKYrWGfqJNwfGT4Tq+RDQi1asbfx5GzKRJmSgzTvD0Y2be/Wgfucc0DGhzRaPm4f8aLNYsfttewsC+Bma/WUXAraUH/auDPRIS6eRgEYlxfXPJhktVQqTZQZ562MTgAXoqnRremO/imttKWDY/Ha1WgRCCFasCGCLJWKVEMkQzqnAgI5NODkGFB1fGHkYOV9G3t4bcM1rWb/bRrYuGYRcbKS6CdrFedexMvHKwK/akX+jeScvmHQGEgGBQ8NoLiSz5WsVzr1b9S3Oy9tu15G8tISPQnApKCYlALVt9HlERqZYsEULgTjjF6zMsZGWoOJEbplkTVZ3A53ncdZuJTxefwemEjl1jzH8tnSlPlNOvV/1kErVaonULDXlno9VxiFNnImgCDbO7jZKZorOnGzX2m2+ZzNLP5yEEPHKvjZvuKeWNmSnVclmVDpn7p5eTk6WsPkucx6dfujl1OszNU8p4d3YKndrpaJqlZsJYC5MnJADxgO31k0u459YEpt1lQ6mM67/P/8TFspVebrzWxFW3FPPWS6l0bh9PYpeWR5n2TAWXDTYw5/UgWeWDa/n+aklDhrsHXyzZwvgbwrRqHk9gKeISrWg0UqP3BaPRSFWVgqefMPDc9G1kOvpUM2uFEDj0ebTq6WRg3yS+/0pHq56nOVBZQVgE0eijvPy8idtvTEeSJMbcYqfwJ2d1sltC4uDhCLIsUColtu0OclFffYMVI/fcbmLh4lxuu7lhstP46/V8s6SI1IqmVFKKCSuyiBImhBotQhXCZIKF7y78T/DzfysyMjLw4ERRlYjZGOD5Nxw4XTKd2mmZ90IyDzxtJydLxdw5JhZ/ls+RAyrSaUJIVUlRwkEuu0zi1Rfji/SjpVXEYrByUUY1QwXijuc9t1vIL6zknQ/8eGJuEvlThl5IyLF4uN+WoOSRhzS8Omsrac7u1YY0IHxUJO9mzotxsd52rTVcMUxLs+wyPl5yBk2eFY0cNwCRKiOXDLiwUXPRtWsPvvhEy7Uj6v/7Dz8HiIaUTLvLyrc/+dj0u7+O/qXPH+PFNx18tySLPXsq2XbaQQ8GoZSVRE614IFpv2FJraRpjpKEYLzrsFEykxDJxkF5g9qqlcoizKk+rOmCJplK7JWg1UjYK2UqnXKtwOd59Oyi4/rROnbs2MbQoX8/8NejRw8emRappT2lVEosez+dTgPzuXh0IW1ba6jyxMtsH51iIzFBya/bgjx+f7yr8sjLzASD8VL4P0Kjkfjk7XSGXFeEHIux+0CIj95M46KhTihq+JmEQmbGI0k0a6pmzjsObrvJzJhRZhYvq6KkPEqzbDUvPpmExaxg0sPlfLM4E60WokQhoiAY/P+0GWwAXq+HJJNEYoKSpk1UOCs0GCPJdKJPdUBSg5aOXMDZHSd4dlYJM59KqP78jdeZmPN6EUZ/O0r2ZTB5WhmzZ9iqy6OOnQxz/1PlxGIxunfWMn1ajYi5ywkd6FgvAzGL5pzlBFk0B+IB4ublQ9m3Mpebt51Ao5MJhGX69tIw/cFkLGYFgy63c2pTNjt3v8CIEaNRKP5T7vlnBPw+nE7B8Et1TH+5kndfTuXG2x0c32vCYO+EBg0/HC9jzZo83nvTRDAll1BBZh2Rb6dURtsuYe6+NYH3FrsoKa992J77fAq3P1jGlNsTGDHUiEolcfBoiOdfd3DJAB2vvefi2VecuO0aIlEnzWhHPidIljLIruzP2neL+PqL0yg0UWJhNU67hvS2giGDzXh9glN5ESbeaOFsYZQHn3ATdaXRuVvjtC4BNvyygdLiGMnudpjFnxjhkgpbWXcefe4gn70Xt1tHjoeY+kwF8+ekVR/QhBAs+9rLk8/6iNlj9WaFE0nltOIAb7yUSElJlHserWB7jyAjLjOybH6cDbB7f5Cb76nAqFfx8XI3ufkRunRoOHjnrpLR6RvnxNUHnz9Gsxw1Wq3ENz/4GDXMyLc/eTh0LML2H3JqlTo6nDJDr95BeV4qhqxykjSCUcPqd8JuuNrMlTcV8d0vPhbPS6/VFO7paUkMGWhg4tQynn8sqbp5kccb473FLu5+tJz356Ry8QAjVw338/FyNxq1REqykq8WZtRhzsoyzJ+TRnJS/Fn3HQrRrHm3RukgHzq4nY2bA5i0MdJ87UmnafXno8EIq77YTFhVgEFkY5Hia0WSJMwkUCoK0GFAK+nRCB2bf1Yz/RkND9+nYPmqMooKJDLSlJRVBijY2grNOR2m1qILO/mFpD80znKIcs5wDDM2dBg4ySEyUpXMe93AgYNRln0ZJhrSYFQpqEqu4HSFkz6OIQiHYNPhKhQoycRKleQgpvP9o+Y3/1eQk5OD151IgtAwfLiH518Mkl06OH6wkeJMnvRgO4wijVWrt2K0xDBmOXhlRjLDLjbQbUAx0YK63dGFEPhTT7B5bRZvfuDg4pHlTBhr4rrROoJBwYLFATb9oiCjoh9RouxnCzphqMP+zaYVbdvu57UXrYwYX9LgOIQQVNhldu8P8c13PhyN7HEVCoVRoEQhKZAD2gZ1ywCCYQ2fL9/I9u3b6drvM7av20LbSM/qRgxhEaLctp9bb1Oy/KsgtsqOhKIybhwokNi7W2LJ1x5uvKbGdgkheGthmOYtL+beB27k+snjUfyFbq4tls4Hi/Zy+JSfpe+ns3t/hFOnI2zZE+T2ydMZOvSfB7natuvKV2t+ZvP2AKfzIwgBXdpraNlMzVsLnSz/KkxysAXdw21RhJQ0AwIHfZQYtgF+lqzwUmaPotVI6LQSanX8vxULM3h6tp0RQ021Ap/nodUquO+OBI6cDFcHPx+cnMCd08ooCnrxG3Zx28QYN1xjZfgNRaz6uP7E1+03WrlyfBEDeuu56T41M557m27dejRqDrRaLUHZR08url4HFbYDvDJbw1VX1Nj7Ni01fL04nQmTK9m+OgcXdhIaaFRTpSpF5Qow6iotV18u89bCs1zQXcfUSWloz+mqHj4eYtJDZcx7MRW1Gh58yoG7yMIVY8v4cnFKdSOdpGQInao/CAXgw0Nz0R5HuReLycv6Fdm88EYlx/I9jZqH/0sIBAIcPpDPfU+4+WFZFt+sCdKUbvX6MwbJhElYcIhyVG0OsXVtSvVvmJyk5P05qXzzvZd+VxbQrrWGYyfDpCZqiCj9EEtEISlIIE4a8YkqRLu9bP8muRbZZNrkGOPvLY0H2Y9Dej3a8xD309zlOkZMKGbYYAOd22t48U0HrVtoeOnJJF59z084HG5UIvSPWDT/Y5K9WSBBE1pxkgN0EL1rzYsQgpMcIIvmVAknVclHuH58jMsGx6Xh7A6Z5MS/aIJoVhJTRIjlHOW7pZmoVBKSxF/6L5GIqCURZTEpiP1Fu3lZyKjUDT9DfVAqlYy/+UHeXfwhrVtIOJwyl48rQqeTUKviFY6tmqv5+dcAFww/y53jrcREnCDVqrmaAxub8vzrDm6fWoZGo0ChgAu615wlZsyp5NmHk+jfu+Y9NhoUTLsrEVmG9xZV8fh9Nq6fVIJKKZGcqMBkUvDQXTZUKonl7+vrJT1IkoTF3p657x7krTka3l/s5vpRJqbdbWPhEjfHjx2iZ8+ef3se2rVrx7TNXl5+KgGTIcCMlzZQkqdDr9bgiLgw6QQdTfF1/uo8HxmBjtik5hSk/8KGH5NrBYbnvZLA0GO7UJztg0myIiMTrDQze24VT06zUuWJ/eVaSbQpQPprHXdJigd6JSQiRDgidhMmiA4DQfzEAlVYghD1uf72HPz/8J/g578ZFAoFmTmpOE+WM2SQkQsvqHnJps+yM2aUicQEJXZHjIcfMNK+lYZrJh7l0oF6npqaRKJNea4TrYsNWwJ0aKOpFfj8Ix6+18oXq70UVhzGFhlUy3DpPVl89HEpF5/T2bt9gplDx+x88umvpCapUamgRUuYN91Et041ZXrDLjaSXxBh20/pXDisgvCJIBpJR5XSybXXXt+ouWjXrh1nS5M5fspeS0Ac4s0bXpvrxxDLRq938/rMFCbcW8qGLQHGX2fGalbwy5YA7y5yodPFKe1du6g5uTmtOhsnEMR8BvSOdJI6F1Mqal7gHFpxhF3YREqdzdQl7GitPr7+NIWuHbVUeWQemlHBirVemmararGK/ow7J5h54Z2vGxX8lCSJzMwEJj9STr+eOm4YbSYWEzz8rJ3777Rx1y3WaoZFpUPmxrtLOFsU4doRJp6dU0ksFtcbeXVG3fICiDfmuexiA6u+9/L6zGQkSaJLFwX5hXXp5xAPerdoGWd1TLjOwpvzXTxwp42kRCWvPRcPold5ZNZt8uMPCJQKOFMQZv9xL1KLbfgCGtq3b/+3x/9HdOjYE0XwOHPnu1j+VRRFxEDLBgKSTURrPv78DDMeF9VZKZVKwmiKb8Apnk7s/iKBvlv30qypAoczRjgiaJKlomtHPYUlUa6fVMLsp5NIsCiRUDTY+VOSJFRCXSe7n0lLKImXVpWkbeHd2frqkogm2UoUu1sQCMus/XYtI68a+Y/m5H8z2rbryqHdJ9m6LcrBIzJfLi8mSZWKPtGHL+sACr8Fm7MNmuKmTLxrE4s/NHLP1F+RSnNIiGQhE8WXkEdqGwdff5aEyajg3dmpDLq6kEhEVGvRNW2i5quFGSxeVsWQ6wqJRKB7Fy0zHk6kY1stV9xYhLPARJvKgexjC0qUxJBxiHISpVSS5Gwoi5fpVQkXypY72LmuKQeOhHlvsQu1ChYv81DlkTGXd8RvtHP5lZc3ej7W//AzHoea1nL9JXTJUga//XKUa2+u4KVnrDw9u5KP56WTkVazB0iSxLhrTRQUR1k+p4DkaF2dVIFAa5Dp3U0H3WD4pXouHFHC7Dc9vP+Rj0AwhtKVTrLjEmIIXpizibvuMLDkaw9XDKmxf2UVUXbsDaJWSSxbreKOe8Y0esx/xgX9Lmbvoe954bEkrp9cyvVXm3jxdQdrPs+qo/GWaFOyZGEijzxXwrL5GYy8ubhBB12lkhACBg/Q1wp8nsfnKzwseD2VAX1qbIDZpODRKYnMmutgxVov142IN3Rq11rDkEGG6uz/H7Fhs5+YgFA4bodO5IaZOkPB63OfbtQ8/LL+ZyIl6XhiOtpIzWqPRVLTVQykOO1nQrqdHMk3kxxpBpJMoZQLQkE3apKRYbuNKQ+UYFUkolKr8CgdqNVRMsJtSQo0r75OISkwY6ZcFNJSdMR9Tgu0K/GGcH7hxaEpYMrdCl55w4f7YCuSw02r2SU6RQlu1V52i/U0i3UkUaQjE6XCfBS3IZ+W6TIfzH+dyXc91Ki5+L8EJUpMVhlZFpjt7Wo14jsPs2RDFbISjlaw96ec6j3n3TfMTL7nN5LKe2KS4gfdoPBTmrCPhx/UkJykpFtnHavmteDbt3Ss+qwUEVOgdbYim8RzHWAltOjJ4xhZohnJUgZBESCPIwTxU/i9msG7XSi0Sn7c6GXY4Lr+0KbfA3TtpOG9j12s3xTAZv7rxnF/xqBLLmLdpxvBnYLkTGHDZj+XXFR3bz56Ikyrtn2IRCIsWjiHIQMcPHCritfnbePYUaiqipHVRPDmi2a2bBMEjrYjTW5Sy7bGKmPMnP478z4s4bpRiUQisH6zRL8BI3nksSeQJIkpD7zIq1PmNfi8MWRaNlfRNF3DjeODqCuaIclqZFsJ0+59iJXftaFVq1aNmoPzaNmqC28tWMm8F5Pp1ikeCN66K8hzrzro21OL1ptKtuhQa0x6yUg7/0BcoY0s/zAFSZLIPRNm+A1F1Y2PVCqJBIuyQTYXQI8uWpasqAnQtWiqRq2WaNJEgV5fwb23ZyCEQKORqoNNf4ZaLWHQK/D6YiTYkunSpVuj5+C3TZtpKtpW23ZZyKiT7Vx1Rf1yCLNmWLh8u5OSMpls0aJOQCIqIgTSTvD686n06qpn/a9+OrTW8Nh9tROOHdtq+fSddAaNKkb269BWtCJKGSVnBOOui6FMLMJslig4K4hxhHbUDWC4RCVa4kERk7s5Cz/eyZBBBp6amkj/kdv/pUDY/2YsX/oFBk2AT95O44obi6ioUNOM+s84AAmkUGE4wSfPm+tdi1dfbmLhEjdq1PjPJpDZ3kd+Ui6iPKuWz1CVcpQv5yfUafyl08V9y7sfLQf+WrpGkiS+WpCBLaHmHiu/8zL5kXI6t1dSWFhIixb1VzD9/+Dz+DGfS1YmSMkERYB9bCZTNMOAGT9enJYTpGfKhCOVOMNRli6skbQQQrBzb4gtO+vXewc4nR8hFIrx9FPG6oZlLZqq2X84RNeOdcceiwk27wjTurmX++5IQKdT0Kq5Cr+6HFnIdRiyAA5tKTeMa3xF3PgJdzJ2zBK6tK1g5eLMap/wRG6YB5+p4PYbrcx5JoUhYwpRKiE5QcnCN9JItMWve+7RJHbuDYFC8N3nWVw2tgi/P87EPJ0fqRX4/CPuuiWBj5Z4mPWWkw1fZ+N0y0ydXsGA3nq0Womv1ngRrqwGmeZGLJzKlVn7k4+f1irRRy18s7qCR6bqObznVKPmYM3qNZTlCa6/s4wvFqTRsYOaoaPsaErT6U5PVC4VJ79xMejbfViUZlpGmuMRLvr1k+owYjPSVPz4TSI3T97B7l0qdBip8oVYtiCZnbsrufkmDVt2BLj71oR6n2Xb7iDBsMyCzzz19iMA+PyLAEpHK0o4i48q2tEds1RzP1+wikPF21DrXY2ah7/Cf6hG/4ZQqzzIUpifN8YFe4UQlNuj/LjRx+btQUwGiT7ddew5EOKKcSX4HBq+/DrE8BuKuOqWYsbdVYotQclDdyfU6iT2Z6Qkq+jcQcW0h5WcMe0gLGpnYX7d4WPzdn/1/8sRFRlmK18sMXFwZxKrliXVCnxCnJWj1UrodApmTjfhNOcSFH78SjctWzasr9MQXpz1IWMn+Zk73427SiYcFqxc6+PCYRUYC3qg96ezbKUXk1HB14syGDxAz9wPXTz+YiUOp8xFF+g5dVxFsy4l/LLZh+0PDFcPThJIJtndgf0bEimTCqr/ppX0NKEV+9mCXZQSEzHCIkSB8ij2tJ3ojHL13FrMSt57JY1vf/RSYZfR6RrOfum0EpFIw0LMDUEhSdisEuOuMfPzr34+WlrFgD567rktoVZpWVKikk/fTkcICYczxpVDTVw30ky3jlrufqyCMwV19YgAsjNUXDHEWL3JP/+0icr0XYRF7Q0wKiKUp+5g1sx4VlOlkrBaFCRY46ZECMHL8xzcdE8pDld8LZiMCsbcUcp1I43s3ZzKay9qePmlhwmHGz8P199wBz9vUfPlF5AWaYkCBQapfoMqSRJKv5WC4hqWnywLfH/ot5EUy0YrG3n9uRTkmGD9l9l8+2kWc2aksPT9DGY9lczl15fQ/yIPwVAsLuYvIpSZD1GSs56qDuspbrKectNhokTrCKPXmjsphEFfY3LTU5VEiZAlt2LRBx83ei7+L+DG8ffgcsPRXRaa+/qQkCLz6LNBdm6xcHBXIguXRFH13IZHX0yiowMT73PQrFUEf+pxDH23oe6+kwVLIqxflVLNvpMkiXsnJjD54XJisZrfK8GqZOxVZpRKmHyzlaJ8JQ894eGVuW6KSyMo7fHgZhu6cpidpJJNEXkcFbupFGU4RDknVTupytnO+lXJLF5exSvvOJg6yca3n2Wxe10OrzyTgj/9GIOGXvCPxLvVag0KWVOvs1h9TVUaJ9e1ZvRVEXw+agU+/4i7b7MQSq5fd7SMAgzGGPc9ZufN+W4uHFaJnNeKJoXDyD2pIO30ZaQ7e6KTDBgkIyZ/FmadCluCks++qsLnjzH54TLuf6qC4lKZIyfCHD/p4rs1S4nF/rVu3k88MZPvf46X238wJ4Xv13vRaaUG97q2rTREoqDXS7ir5HqvgfP7rMyVQ+raE78/xpmCSK3A5x9xz23x7sFCCLbsCDB7ejIPPl3BydO1bdy+Q0Eefd5OdoaKS68rpMOFZ7jvmURee/MLMjMzGzELkHeiDE/MQ1Pa1Pt3paRE60tl/lsJrF6rJNxiN7fOOM19DwiC+AgTt+3H2IMeI73EpbSJ9aBFqDddfJehdmXi8dctR05O0NGmg8wRdnKG43SgFwJBnjjGfraSkBwhEAD3wZakRJrXlCBKEkkik7bR3kiqGMXao+zT/MxB7Ua85tMotEG+X5LJd98uIhRq+OD1fx09L+hBJCaza4+MJdow29Dkz2JAX30t/bFBA/SsWmGi6ZW7OWL+iX3an6hs9hud+rlZtc7N7v1BunfSQnIZSSKTFEcPUl3dsEpJNVptVJBAMp25gHxO4BdeDrODbFrSXbqITtGLyCq6BO3p7lw/wc1v2/y1nmvb7iATp5bz5vOpLHwjnQF99BSV5TdqDnr37o0mA/zCg83djilTvRw8WnvN5J2NcPcTgin3P8tzM+7n2QcdPHKPlksvMrL2y2RyDyVzYKeNoAhw460u3njLT1Kkrs6kQlKQ4xxAQZ6Fg6cGs2CRiqITBr78eD233XQ7p06dYsiQIVRQ0uD+X67MJylR4revMsgqG0RqrCkpUibprp608/Xnpmtv+kfVMD6fj1Vfv8O6LzKqfXFJkujfW88XH6bz7vwgTWMd6v2sSlIjOxI5cCRuo1o20/DkA4lMm1FRvS8mJSopLGlYkqCoJErSH1g/p/MjpCarCAQFTpeMxaxg8RIvZwv+WtbA6ZLZezDA5QML+eSTv6/xdx7HDx/HQA3TLoSfLp0a3l+zM9VojGFa0on9/I5L2Kt/O7dwsIsNjByup1fXeKDj4+VVtUr2/4j0VBXt26gJu0xI5yIbUSJI9kxSTlyOf3cPQhVJuHByWOwkJOKN7WJCpkTkk8cRWtMZiGsq+3zx55AkiQG9BEeOHGn0fPxfwNJPl9Gnh5a0FBWRkBKFUBKh4TNFmCDofVzUt+Fgfr+eejZtksnxXMDBb9rh9oXIVRyobuYrhECy1SXjnEdqsoryCpnsHEFA1J/QkYVMQmqw+sx0HqOvMGE2KTiTHyISqf+c9ncQkUPIouZ9S5ea0IV+yMSbspbrj7LhBws7NqSxb3Ma771h45lXKrl5SikT7imh88AC5s2Xsdi6cOR4/fvwUy84iWmC9Oxac/6/97YEZsypJBSKsXNfkJunlDJifBFX3lTEpdcV4a+wsPjVFLpfaKfHxUW0719I2GXkMDuRRW2/zCO5kJv6GHP9dY0e/5kzZ2iSHuKdWSm1kuFtWmpY+n46z7xSidWi4MUnkiktl7n6clN14BPi790VQ43s2hPi+599PPFAIjfdU8rRk+F6O7+fh9mkQKeDPt20ZGWo6NROy4/Ls+jcQcu0GRU4nTKYXA1+3o+XI8ciPD5NRY59EOnunsQO9OKhJ700b9GxUXPw+itvoPCbKNjYjvb9Cxg03E5G6UVkS62rqz7MUgJd5YFUhYOERBA/Xi66sP6zQlaGirVfJJOWqkSFGgNmlM407L/0ZuZDFnbsiNW7VmIxwRMzPLTxDCb/oIV1G/11rsk9E2bp0ghqWY+DUlrSsVbgE+JNsNqL3n95vm4s/sP8/DeE1RJF5IT5bLnM8RNR9u0T+ENRrrrKwJsvJFc7oQP76XngzgQuHWkneqIbZ/wHmP6ghRMnZULBOK382Kn6NwMh4ho7CVYlj9xvYdP2Itz2zTicCoQkMFqi3H+NiXcWuVnytZdrrjQRk6KEnUnMX2jn7Vfrz2ytWOPlzefjAcbLLjbwoKGEM/5C+vQx4XA4Gt3BMS0tjUWffMeoYVfy1jwXCkMAjUoBES1BbSWS38TmHX6OnwrTtpWGwf0NDD5X+l5cGmXQqCI6uEYgEyXv4GHCnEYtNOgxoECJTBRJksjy9qRCbCHfuBO9SoeqKpUk0tGi5xA7USChw4AtmoI5kEW+o5AeA0vp0EbLpRermTjexMdvpXP5DcX06aFlzMj6Sx6++zlK7z6XNmoOACKylYt6ezh5OsL+IyEOHAmx/sv6BeEfmWnn/VdSa3XH7tZJS35BhDumlfH90qzqbN15/LLZz+03Wqr/v2UzDcs/MzNpyq847QnIbitBlRtLtovFr1tqMZr8gXhwPiNNzevvu1Aq4dtPa0oXx44yc+xkmPueLCccFlx1uZHC0jLWrFnJNdc0jg2cnJxMRZmWlqIVAQLEiP1lyZssRTmdHyMrXYVaLfH1Gh9KZ02QQRYyGn2MWfMcrFyUWV2Geh4tmqqZ/1oq90/UkUIilZTiSzvK7FlaRg5LRqGQiMUEX33r4qFnQpSXF5FG3d/FK9x06kw10xDg5KkoNrQoJCWVnrqbwn8QL2dTS3o6i37kp2xk1WdptTLLvbrpWL9Ky8UjTiD29aPUq6JjOxW+gKBde5hyu402Les6qtdfZWbHngA9h57l1hssZKSp2LEnyP7DISrL1LzxdBJWT3OUqFi2s5QzMT/GWAWVVBI5FzQq4jSCGCEC5HKYhNQgTZrF+PqjDF563c2ew35++TqrOjmhUkmMGWWme2ctkx479o/mY/TYq1i9fA2BqK+6bPPP8OKmKW3wOyy0aLq7wXuZTQokfd0O40Hh5ywnaV3Wk02fBFlKHsk0xYCRY+YNJJmj5BUfBSGRSAqJpJHi7MLbc3aR3SGI0+XlxTcdvPVSCkMG1jzjtLtg3oLveP21MA8/8vw/Gj+AwWDgxZcXcdFVt5CTKXHdKCOVzr9mjmk08cZGkQhs3xPkgh51D0DrNgXwVGoIR+o6WGV2+S8TiVaLkpKyKK+87eBsUZTnXnOi0UgMu74Iq1nCZFIQCMSIyhLDLzFw+41WUpOV/LY9yLyFdg4e3NXocu9QKAzqMJpI/Ye5kAhg9wR4dZ6PMVfref5JG2cKolwzysiCJR72l20hUaQigMw/MUclSaKV6Mw+tpApmtcqkw7rK9mxOoP2F5QgV5oQCA6yjSa0ijdPVJ/ki69DJIWb1ctysEmpiKiKV18zMLC/jvJKmVfnedm8U8ZoUDB0kMS2bdsYNGhQo+bj/wqeePpxhvQbiqwTZBOtbkL1Z0QJc0H3un5a21YalixI5LdtAbbtDvDIvXGfzOmSufHuUl59Npn0Fj48dledQ0hMyJzlJJ24AIWkIF004Th7aUu3WlUikiSRRDrRaBeuu/EI6Tl2stLVlJTJeLwykhSrThLPmZFM/x1/obFTDyRJYsjlQ3j/+Aekx5qQUNyTG8YexZrpoEULBQXFcT278grB558vIhI8Qb9eNXPhcMrccZ+LE4eVqL3N0YWDBIUTF/ZaCfI/IhgIcWDlcVoEakprfSVebht7B48+9xAapY5cDtOK2nImfuEhL3Yc/1EtLf1t69zXIJmwuNJYuWIl424a16h5WLXqCybeEKuXyWa1KLGYlej9DWutST4LRaUV1XvqbeOszFvgYujYIl56MplrrjBy85Qyxo4y1etjLVpWVd1sCWDeAhdWs0SndhocLpkxt1ZyaksGsq5hVtjhc4fmYEhi4g0aRt22nFtuubtREiDNWzUjf91OjMR9WCUq7JUNJ9lkWRAOQ7KURBvRlfK07UTNSiSgTVuJwq0hxl1TwxotKIqSntrwcblfby3NmnhZ/WM5OlkibNdSGM3Dh4dsWtCJPnhxc4id7GUzOhH3zZPJoAv9q5OZHnUZIy764/sc/Uckgf8LCIdDZGYoWfWjF1eZlpaiEwWcog11dcyFEJRylky1hkgEGiLSllZESXDGK8kS5SwS/VkUiTx2KdaTZrIQ1rrISfzrAIxSoeCBe/U8cHQv2ZX965SbF+kP8Ni9hnrX981jLdwwqYTKysrGTcY5OBwOUFZQqdWRGq5hkqskNVk0Jyj8aDqX0LJ5zQRcPMDAxQMMlFVEmfhAGV6vgY+XfIXNZuOee8cy7c4AVw7VoVRKlJRFeeJ5Jzt+1aDUSuQXRGjdIn6vtq00TJ5g5cKRBeRkq3n9uRSangsWHj8V5s77XAQPJWIpao9TfwZlUi6pLatw2BXsqlhHoiodq85GSO+nWfscPnp7KXp9wxryDeGLZfN5cFL9JfgWs5J+PfX8vjPI0EEG3v7IVe890lKUDLvYyNsfuWmSqWJgPx233V+KydQw6SASietXB8OCH37xMfwSI0qlxBWXGklPUfLca5VEbaXI3g71khcKVEdJdLYnQ2pa7TeZsFFclkJOTrO/Pf5YLEZ5sZ2O9CEknNjLwRRKrve8oJAU5IjWFJOHlSROnmrYZhYURwnLESopRyaMFxdZNCfL1Q6rqw2jx/3KI9N0jL8uXv2071CIh59yU3rCit5QiN7eiqn3n6BLv1Luuc2KViuxfEWANWsjhEpTqOQwWvQN7r8WyYZaof7L835j8L82+HnkyBFWr15NXl4eTqeThx9+mD59/rqL6JEjR/j4448pLCzEZrMxatQoLrvsslrXbNu2jeXLl1NWVkZaWhrjxo37/963sYhEJebOMTNkhJO877qRjY3iJj9XlyT/EVaLkjdesTBpQjGyx8CDdxqwRTOQlSHeTDmDrI1ytjBMTnbcQOUXRHjsmSoO7Bd4q5RoTBLPveyizB4lMUFgTY53gDx0LMYVl5p46O5EDh8PsW6jn4x0CdlWxs8/qdm4OcDgC2sbpk+/rCIzTVXtJPj8McKKAM9Ot1JQqqCsrKzRwU+AzMxMktPVZKb4eOOF1DiTJyL4ek0F02cf47F7ErjvqXKGX2zkuhEmVCqJ1T96+XK1l27tDRQWuLFINtrQnROq3Vj7baPSriBQZsXh8JEj2lCWvJMLu4a4e5ICk9HH16uOsmrNAcpKBF3oi1GqCQziAaNoyv6S38ks6cfHW8t474OTLP7Awo3XZfLTrxI79gbp0732odReKfPpChWLPmk8lb//hZfz7eo3uesWFQvfSGP8PaVkZ9Z9fU/nR1AoqBX4PI+mTdRcOdTItz/5atHPC4oiHDgSRvcnB7prRy3bN6Ry5HiI5984zSUX6rlzfO0yon2HQjTPUfH2QjfTH0xk/a9+vl9a9xDfrrWGMaPMrFjr5cZrLNwyVsu4KZ81OvgphKCspIKmsV6YiVDAKdxUVuvxNTrtRgABAABJREFU/BGyiBLTe1i3Sc2suQ5aNFWz8SclTbxtqjeXYkUuaZYYZwqi1aLYf8ZFfXWIBDtNXAM4ad3IgletXD6kZiNRKCTGXmVCAu5/+BBar54EqUZHyic8OLN3sOylGn20nzb4idgTUUhKZBFFp//vK2v6n2wLFy/4mKbRtoQI0LJttN7Dk1Ip8eKzZqbcepKwy8Bni2RSmwp2HwgRiTbsqA7sq6d5joamTVSs3+SnuDSKKqbFmNcDk0isXiMpcrxj7y420JHemKV48yMHca3DDvSiSlPKg4+Xsnx1FcNGV+KrNLD4k6R6G360aq4h1VbJmTNnaNasWaPmo2fPnmS0SOX0iSN0EL3q7AcuUYFscJBnWofbG8OU17CTYK+UMVlkCtM3oqlohiKqxU4Jfrx0pm81ozpd5HCYnXiT7FQ5ZVSeDDJpggIFFRSTzwna05Oow8bWzR4U+hg3jDXWCnyex/13aBkxYR0u10MkJCQ0aux/xPFjexkzKpEZD8Xt3BerfIRC9QcB/P64FvIzrzi45zYrT71kZ86M5OoyL4Dfdwa499EKFO4MFizy0XtubdudmKCgpKxh1mg4LLBalCxeVkVMQFFJmLKKGF06aHnsPhuZaSoenVnBdSPNtXSXRww1Mmyw4No7ZtG2bReaN2/e4Hf8GTpTlJx0Fd6DbswkVP+7EILTHMGHh/RoDvnf63jp1wqCtrOk54QxGiSMphhJ1jAnTxTQmf713l+SJFJFFnZKSKcJAE51AQMHStz1oBtCBrToOc1hWtIJq5RIUPgpCB4jFtbWq712HlmJRkYO15NgVdK0iZrlH+l4b5GGMXeUMuACHadPn/5vC37+T7aHAPPeeJ2YIorfr6RYOk0L6meFlEuFtG7RMMvJ4ZJradHaEpTMn5PKU7MqmXKXiVt37SAt1ows4kkgB+Xkc4KmtEEjxe2wHjNRovXK4wCkksWZwDESj1/G2ZNnaTUon2+WpPDzrz4ee97O27NSycpQYWzkGTccDvPN8tX0il1MJWUUcwbsOhT2bPIO2KhU5zNkXBkTZhi5esJCHpmSAMT3WL8/xtCr7GhP9SKLuD+aSVyP/DA7QIBNqn0Aq6QMaySJ1EjtkniDZCK7rB0vPj0LVUCLCzs7xC9k0BQNWioppQonSqFFVdkwszs12oSVX3zT6ODnqRP7GHFLwwfy5jlK/GVejNSfjBdGNzlZtf3Iwf0N9Oqq4YkXK6iwx23nlCcqeGNmSnXH42hU8NJcB+1ba8jKUBEIxJi3wEUwKDieG6bCHiU5ScWxvTZaRjoQ9PmZcOdmvvsqkezMGj+ruDTK1OkVLJ6XzrGTYZ55xUGyLYFgMNiowMdd997Fx+99RpqIN2XVSnpyT0r1dl4GWP2DH5UrrkEaVYQYM1rHrBkJnMgNM/dDFwZLvMwVYNf+IMVF8cYlDQVAt+4KcXiPGoNRT9degi7t9bz/fgSfq4q9bEEC9BiIEsaCjZZ0qpadOA9ZRPEmn+DOW+JrUgjBj78ESGl69L/FjsD/bFvYqnUrtu78jWOno1i8bUkijUJyqRAlpEg1+rJCCI6yG6Uk4XbHfYXxY+pWd8RignWb/ISTD6HwBtAEbURUPmLJZ3jyNh1dOsdYulKiyqPE4ZRrsQXPIxiMUVoqSEtRcflVXhYv/oXsWGss2AhIPiqMxxk0JMqt4+oP8NisCixmBcePH6d///r35b/C8mULeelpHW/My8NxSIctUlOy7xdejmi2sObpuK3e+Luf9xa7CQTjWpzZGSpiMZj/0ee0bRtP0nywcDXLlizgnZu/Q60UCMnEod0RWlX1JEqEOW9uZcigGj+vXy8dtgQlyz/IqEWwadtKw49fJ9N18G6KPBL3TDLy8N01uqsHjgS582Evt93xIAMHDvxHcYLzOHpkP+2nNnyeatdaw9miKP16NXyPX7cGePwBG53aafloiZsFn7uZ82wKHy+vIu9spF5ZpGXfeLjqciOP3ZvIVbeUMOzimgB3jy46br/Ryv1P2jms+Y224b7VfQlkIWM3H6VlKx/evXXPN2mx5vy45if69u37t8YvSRJCjqHDQFHCb7RIhcih+tcbgJUkisijGe1YvWY/Mx4T1Xb+j5g110mZHUxYkBQCT8yDBzcH2EaEEFKJgumPw/OvFmLVmAhFIyQmwcxXwyRYK1n1bQm//BLj29WCoxtNhBVeXC4dOhJJJYMEktnPlr8MbFqMCUQikf8SGZD/tWXvoVCIZs2aMXHixL91fXl5ObNmzaJ9+/bMnj2b0aNHs2jRIrZt21Z9zYkTJ3jzzTcZOHAgc+bMYeDAgbzxxhucPHnyv/TZs7I78NRMLx3l/likRAJ46dld2WA3rS7tNZT6HXTiAlrJ3UmS0kmNNSWrbBDq8ub0H17Krn1BTuWFGX61k4IfetKk9FLa+wfTomwoX85tgrNCxUN32bj1BgvLVlaxdr2fDVvibJqObbVMnWzjqQeTmDZVS9in4t67ZS6/1s7Hy90s/NzN6FuLOXQszCvP1AShPvysihuvNTD1LiuHjnpISWn4BfwrbNmyhbRkF2uXZtC2lYZwWPDFNz4++CiIWa3nlTd9vP1SKq2aq5k1z8GzcyqxWpR8vzSLkVdq8VNT59w02gFiSrb/ksKb70WxpAQ5nfgLz7wQY8Vn8aYWfXvqeWWmjXWrbaRkh9FT9xBvkqykqlIpU+aRHGlGZvFgbp1URYVD8Myzb/HMq4k8/0aIU3lhikujLPg8yLV3CmbM/KDR2SwhBDu2rmXFR5lMvjkBk1FBkyw1h47VzQhv/N3PiKENZ/qvvtzEyu/iGk2yLFi73sdtD5Tx4hNJvLPIVe9nWjRVc+BwiIsuqP3cp/MjPPxsBS88nsTWnUEmP1zOkIENj23caDOrfoivKZNRQUxufJnXjh07UCriGlpqSUMSaZxgf53yfCEEJbZdzHvFwqynkvnpiyxaNdOgjlpQSipkIXNWnMQRq8S/qzt5+xJ44DFnvbR6SZLQ6eJSCIk2BcMvrb/09dqRRpITlRxjL3vFbxwVu9kjbcSe9TtLF1lpkqUmGIzx4Sce7p8aJNkZz1AXKfK48bYbGz0Xfxf/k23hru27MGPDi5shgxvWUbqwj46groJkMukYHISnUk9OlpJFS91s3RVgzTovuWfiXVjvmeak96AK7p7q5eBBmV5ddcx9MZULeuk5uFMbD3z+CSpJRXPa4yTemUOSJJKkNDrSm2PsoUhxknHXGMnLlVDn9kCpidZJftR+XukfzZUkSXy16kv0WWoOSzvwi7htk0WUMnUutN9L7r5MVnyWRHZODKtFwbGT9TNH5rzr4JYbzGzZYGHyzLOcVOzFRirduaiWlIQkSbSnB65KN21j3Wgn9cAi2TBJVppL7WlHD/axBYGgF4NpYkxjysT6gyEA114RZv36nxo99vOIRCKs+3EZz0yrsTXXX23izQ9c9V4/+20n+QURnC6ZyTcn8Nm76Xz4WRVX3FjEzVNK6XXZWZat9LDluywefCbAut88/Lq1NhPbalHi8cqcLay/HG3pSg+tmsX17tq01HBBTz13TrDyzceZ9OulJzlJiccn6jScgzgbfMY0+OyTtxo1D7ZEBTOeNOFKOlzLbhWQixIVXaS+pEpZWKUkUvztyCi8mD1bNbw0XYcitwvuE1koUKP5C30yLTpCBPALD6XWvST3OU5FpeD4j61p6x1EiAAB/FjPNVTSSQZ8ZWacVZG/LFGKqYO1Am8Ad91qJr8gynfrvTRtWleH9r8K/5PtYVlZGd98+R1mo4IMTzfKRBFuUZslJITgjDiGVSTzwUcN77FLV3q4+vLaQYCcbDVOl8wLczykxLI5y0n28Cv7+R03lXSkN0lSTbMrHy7U9WiOnkf8ICOhREWWaM3Jo2rslTKXDjRSWBLF5ZaJRgXhRlZ57tixA63bhFJSkipl0l7qQXupJ5lSU0yShYxIGz75JMbVI2VUQkswVLMWP/zUC2faYKa2nVdJKjrSmzMcr/N9BZwiR9QvL6GRtESdUZQpZahQ0YqOaNAiI5NDa/pKQ0kjC0TDQUoFCqLRxnW8BzCZbBSXNfy5QYOVFGoO1/u3sAihTnbSqV3t9//02QhXXW7mlxVNOLipKcd+b0bTJiq6D8nntvtLmTi1lG6X5vPpV1V8sbqK7pfmc+mYQg4cCbFtd4CP3kyneVMNBoWe7HBc210nGbDm9WPYFT5GjLXz6DMurhxXwqSHy3h7VirNc9RcfqmRE6fDVDojjZaEsdlsqE1KDrKd0Dn5Lkt5J0aPt+P312YzHT8V5slnfNi8LRFCUJV8lPsmm/h1a4BpMyq45zYrH72Zxuof4nvrcy960Rd15JU3628+VFYR5eRBHS0qLyU1fzCb1pj5Zk0QdcRMCzrQi0G0pgthIihRESbMAX7nrDhJVESIiRgOZRGFGRt5f56pWkvy/UVenOUavl2xplFz0Rj8T7aFN916I3lnw2zdKtChR5IkOtMXB2XsFb9xWhzhhDjAbjbhksroJgaSGejAs7OddeS/hBA8/GwFeh3MnmVk2iulXHzXYSbOyOf3jVYeud/K12u9PHBnApMmWJn5mqPe/W3mHDfBKi33Pexi3SojHWIXcFo6iKLbNkY/eJK33lLTtFnDwZ0fN/jp20P7j9m+u3f9yoghen78OpmLb82lKPtnSlK3UJi+gaSLdzB5sopTeRHmf+JmyQoP815MYfUnmaz9PItpd9lwVQn8/przcllZGQf25FFwUuL0UQX2EjV3P3gP5S1ycdpKyTum46Fn7ITP6ZcvXelh0gRrncpCAL1ewe3jzfTqreCpqYm1EtVdOuhY+ZGeNasX/kuBT4CKcjdHToT5dLmHx2e4eWdBFS53TeI6Ny9MZpqSdZv89OlW10fPPROmsCRKp3ZavL4Yn6/wsP7LbIYOMvLsI0lMeqiM3DO1f591m3wsXOLmkbsT0ekUdGyr4ciJ+DXhsGDq9AoWLa3igTutjB0f5rj5Fw7qfqYw9VecrX5hytMuWrQAn8pOVPxzyQM4J/emUeHCTmJKlIxkNUEariwMEySqc+GjCkNpe64eX4HHW2MzYzHBOwuq+Gl9lB4MpIvUj86iP30Zikz0XIPh3vRgIDlye7xlZlwVKu6/28DWdWmMvcrMZYONvPOaje9WWUjNjJBc1Z4m7r50lvrSWuqClSQihIgRq5aY+DOEEMjK6H+Z/vH/WuZn9+7d6d69+9++/qeffiI5OZlbb70VgOzsbHJzc/n222+rI+5r166lS5cujB49GoDRo0dz5MgR1q5dy9SpU//Lnv3WiQ8xZvhWup/Lpguo15icx4cf+8iRO6Crp5NgeqA9RdECnn+9kh3boLVnUK0ul3kcxY8HVamNSff4GTBAwcdvp7NwiZs35ru47QYLen2N03bvnWays3zcercL/1Etj81w07ePioVvppKUWLOc9h8O8tMmH2s+zaKwOMLpvBhJSfV3Vfz/YdHC13jhibjYvsstM2y0nUh+M2z+5qRIajTCwZWjDvLUkyree6W2Blbu6Rhqal4WraSnoiLeefhscYSmLWQicpQxV9UVRs/JVjPlDgufvFRIcqTuYSwl2owCyw7kqraoJDWGijZs+LWA+x5uRu/eI/h161Y2/F5GRmY6/foP5+PPrkGnazgg0hD2799P+1YObFY9Dz9bwYGjIdRqeGZ2JSsX12YTSBL8laSeLMfFrEfcVAQSDOqn54sPM0i0KfltW4CZr1Xy6L02dLr4xlRaHuXGO+2kJKgZf28pBr2C3t107DkYoqgohl6p5dobfERKm3JcZad7l4a/W6+TqjfJkrIoRlPDemUN4e15b6PURCkNnyFLtKIVncnlMLvYQJJIJ4FkggovisxCHnlQz+gRpnPzIvHIFBs//1bM1l9/QouBNLLpQl8kSSIhmsKmlYd4IdlOVMSodMq0a6XhpmvNqFQSviolFhEjyaZsMDOlUEiYzBJq1HSmH1EiqGIqqkorGDtxLxpdjJhfj7ayGdnB5ihQUCoKKFHk06v33+/k11j8T7aFoXAYCT8q1JSVNxxMcbpihGJhUrBgNx1HFbAQ8jn5+OMoP36uRxU14tYU4fFHaRntho1EbMC+L8u55NdDfLrIRE6WKt64qAEkkcZR9tT6N51kQC00CJOdjb8HkANarCIZV0TJg9PtHDkeJiYJ9DqJwf0NTBxnIdGmpLBEkNOx4QDhX8FisfDbjk2sWbOGeXPe4mjhWdq2UjDlZh3jx6Sg0yno3llJkywV815M5eYppTz1YCKD+8cPCD5/jHcXudhzIERyohKdVmLjbxHUMT1pUv3jV0oqTCKBMxwjQSTXarJikEykiiwMmONsP0UUi7nhw2uiTcHWX/dy3XVj/9H4Dx06xIBeMaQ/PEP/Xjquu6OUkrIoD0yy0TxHzam8MG9+4GLDZj8WC5w4HWbM7cXcfpOV668ysfpHLwePhlmxMKO6POueiVZy88M8OtNOdqaKm8dakGX45nsvJoOCkROKWfVJZi3tp182+1n2jQeLWSLBquT+26088LSdQ5tq9oyjJ8L1ltqfR8+uOp5+tf4gRUNISc0kPcXP+NtCfL5wJ8nOzmjQUkERPRhY53qVpKa16IYzUkG2FG+moBEncFFJOvUndNyqMpLalpLTrIh7JulJT7Uy+qooGZFskMAsEohS21nvQj/2RH+iXFFImmhS555VwkmPHoo6Po0kSVx4gY4163z/SB/87+J/sj18bNoTJNuUNGsuKNldhYSCo+xBJwwkk46MjIMyEkmlFZ05sWcnCz/1cPuE2p3K31vsplkTdb16wD6/IP+ogUwsdKQ3lZRRhYNUsqvZKufv49TnEw7F4k5qPZCFjIREGQVk0gxVRVN+2FDA+OssXNBdx9GTYYqKZYL+xiWE/X4/Urhh7oYKNWo0NIt1pM2gvWzc6ueJB2xIksTS5SES/8TgrP6cpEYtNPiFtzoB5KYSWRNG24C8BECKzopb6cCAmUSprl+TSXMOsq1BfV6nqozLhgz+60HXA50hlbcWuKqlnv4IIQQ79gRRJQUo9R4kxdO+2m77RBX2tJ0smWfh6Ikwb8x3UlgSJRyOUVgc5cqbirBalITDguEXG0hOVCKJGL9u95OVpmLp++l0bq9DCMG23UGmPVOBPyB49tEkWjRVI0lQ6RDYzp1JhBD4zEUodGEkSWLLjhCl5TIP3GOkdQs1VR4ZvU5Bzy46Vv4QRaVq/NE0MSEJizedPfyKXhgQMij26OhxUQX9LlDRJAd27JIpOKknrfxCIoQoTdrJQ9PUpCYrGX9vKd9+monREG/O9vJbDg4fD5GfL5EumvLTqjLmZLh5YLKlmhl19ESYm253klDSFyRQSxpMcjKuw0k0p231GkskFZtI4Qi7yKIFRszsYzNlFKJEidrg5f6bTaSkKNj0u5+57wQ4uc9M2A1uZ1Wj5+Lv4n+yLezfvz9urxJzKBEXlaSQiVJS0pZuREUEL24UKDBjpVx/DFVATSJp6Isu5opRO+nTV3DlFWpKSwUffe6hZUsJrUbB5195+HpRRh0/f/PWEM8/rqJ7Zx1HToQZd1cpD9yZQIc2GnLPRHhjvottG3S4XRLSvovIlPQ4KMdsUrJhTQqffeln5iwfVYEQd90cqcWAhniT2LcXurlqmIkjB/+ZzqtapSYQFJhNCl6ZmcDLzwqqPDEMeiMajcTMV1y8u8BDWrrEysW1x9i2lYZ1X2Yy4ubHOXb5OL5b8xnIdoJeBaqQGUt5JzSFOj4v+ILBYwdx5VVXUFxczMvPP8t331XQppWSgnI/Sz9o+Fx3QU8toXD9B9TMdBVJVgdFRUWNlgD6I6pcakZeW0E2LdEEE4iofLzzTi533KHm7olGft0W4J7brIy+rQSFQmLABX4uHqAnFBJ8/rWHpV97WDwvPoYlX3u44yYLBkN8r2nVXMP7c1KZ+ZoDtyeGViNRXBqlb08daz7Lqr7OYpaqA66THi7jmitNjBpWQ/6a+yK8vdDJWx85QKdg2aowlQ6ZJ15x8t6CjUTPNiXJF98r/AlOrriqcc1RR157Jd989i3qU1rceVacVNBMtKv37OpJyGXB6yYee3obSncK4bIoPS4ppE2OAbNJwZFjUSocMu09Q1H/oTFcEadJJI0cqUZewUYKPcUgDkd+p1vXusm+5jlqHrzHwqLnzpISbU5YhKhM2o822U12phLjwRDF9jyyqev/VSgKUGn/tcDwH/G/NvjZWJw8eZIuXWpHbrp168aGDRuIRuOb8YkTJ7jyyitrXdO1a1e+++67Bu8biURqiRdLklTN/GsoiJKQkECSKQOc8f/XY2Tn7gixmKi3jHLJFwFS69EZPP8d1kgGbVpUcPqABr03HviMiDCH2E4LOtaU6Lrh9FonQw7tZN3qRFb94OPK8UV8szirOhtZ6ZD5fKWbV140s26TD7NJjYSCq28tYdSwOPPtp41+kGDJuxnknY1wzS1lhP1pKBT/jGhcWVlKr3PCyrfd40J5vCcJIqnasbBKiVgcA5k9+zcu7B+m1Tk9k2hUsHJVmLQ/aEhERJhyl48LR3qxJShJT1UxbHD9Bz+AG681svC9IiivryNyjG6dVZTuKCQl2hRrJIOTZ49yWf8rSAvkoI8aCSoTKEoqpF0b3z/SLwHYv287Ay8QXD+phKenJfHqOY2l2W85mPJEOTMeSiQlWYUQggSLgg8/raqXYQTw9Vovwy7WEwzFBba1Wgmj4VyTo8eTmHBPOd0uKiUjVU0oJKiq1BIKa2ndJcDk22yU2aMsXenBYYdmhSMIE6QifQcDR9sZNFjJF994eHCyrd7v/nGjn/694weI1+dHGXvDlEZrd+zasYdEmwS20/jy0zBKZlrRieaiPWUUcFZ9kEmT1Mx8NLle6v5j9yfwwF4DGd7aukBCCGLKILsPBarLVPccDHHD5FISzSq0Fe2QkHC6RIOaI0IIqrxRkshGJalQnTOvibFMfJHjZDb3IQcFpwP5FIaLicVEfPOQ27B92/Z/3O31vxr/XbYQGm8P+w7ow5f7V9GR3nz3Y5iXnhH1MuDf/siNHJXoMnY/N40xEQ4L3lsUI8VkIc3eCRAUBIvoxuBaejsJIg1jiY3bJm/k+RlGJHWEhjTzZaIoqLuhJ0oppLezM/dDFzGfjeNiH0FPmL37Zea+HO+iKcuC7372MfbOEt6elcLmnVruf7xu2XpjMHLkSLyeSpK17zL+unoSXykqQmHBsvkZvLXQxey3nGi1cY3acaPNNGui4kxBhB5DzuItNxLlr5lHChSkkk0pBWRRuzw7jSaUcIZk0lG4U/jx5xImjq/fBq34JkS5u/Qfjz0ajaL9E1nx1fdcrFiYTqUzxqy5DkorZDJSlUy80coDdyZw/Z0lOJwy/XroWLvey96DIV59NoVXn9XVeY4nH0jkkmsL2XswRNeOIVKSlFzQU0t+QZS9B0M8NctOMChISVKSXxilUzsNX3yYgcMpM2JCMc2bahjYV19rr9Zq40HnhsckAEWj5uTOydN5e8G9fPhGKhf2D/DSnN85eDiCwZNc3XgD4rIb+RwngA8JiRABrCKRZCmDLJqzj99JFZko/qRDFRZBHFIJR75LR6OJ791z5rlRl7eu3nub0Y6DbKv1OYWkpHtoKLvZhBIlSdQcstzCQXnKTla+WH9XXn9AEItYSE1N/S/RdfqvwL+LbyiEYOuW37lpjJq9B6KEpQBdRF/UaOJ7n+oIGdHWtTQEMxy9eeulA7y/sJxhQ9VEooIfNnq4doSJl56sm4yWZUFxoUQ3Lqp+hkRSCYsgB9hOV9EPtaQhKiIcYw+qoAWjAAflJEp1E8gl5JNBDhUUk0kzJFnJ+X6Pbk+M0rIojz3nonWrvo36vTt27EgkIcA5In41PMJFIOEsIYUXhQvsqlyevk5HfqGS6bMqeeGJJOSoVGet/xEq1OxXbMKoMhISIQwWFV1adSG43Y9Oqt9XlPXxQEtyA364RtKiEhoqRDEpUu2EdVRE8KRWcMvEmxu95g8d2EowIJj7gZP77qhpfhmNCp6ZXcngAQYUSj/XDHfz1nsbcNqVON0xUEW4Y7Qau0Nm3oJKXns2hexMFddPKmHmY0lcO8KMUikRjQq+XO3hqZcr6dlVh9sdY+3nWdXa5ZIk0a+Xnu+XZtF/RAEjhhixV8poNRJqjSAsQmgkLSWJO7l9Soj7J6dUP6PXF+PW+0v55Isq2rXS4qqSKauQkeWEf/Tux8IxEqVUTMJKazrHf6sYiGLBiZVV7MNLJWW4sFPGdkxJQb76zEbrFmoWfO6mXy8dRkNNc7aP3kxj4tQynC41GZJEpqMPy97I5eNP8jHbIgSCEHPasNr7VwfKhRDYKaGHGFgnuC5JEi1FR05xiE5SHzqLvhxjD92kC4lVyXz5RiFfLHAgIgZMVZ3RE8BIMYlJtv/Ywnqg1WrRG0KkhLIoJg+PcOE3FxI12xECNO5MEvw5nOAAZoMg6A+gk/ToJSNNygZz4hsXe791oZBVlKhPojN4eX9OGhu3+LnnsXLMRgX7j4TRaiUczihVdi279oa4YqiKaXfZOJ0fYdFSN+8tdpORpkKSlTicglZ0RifpEUKQpzhMVmaU/lcUUXTCiM2qR6mQGHJtCU88kMC4a+INNr/72cfr7zkJhwVrv4vSsVvjfIHzGDr8epZ+8waTxsfPWQqFVN30RwjBqm/DOMr1XDlMsHVXXPv8j/60yajgoj5OSvI+4JcvrajVcVt1Oj/C9bduI3asN5nuVqxfsZEx467jyiuvpHnz5tx5411UbGpK1FjI6XxPgw2hTuWF/1I7vW1LKCkpITu7YRLCX+HIkSMEKkN0DV4at/ESICchSpuw8K3dLP2miH69tYy5o5TXnk0hM13Fh5+5uf/Jclo2U3M6P8r275tgMChwOGUWfuZhxaLawdyWzTR8/FY6gUCMr9Z4mPOOk+tGmmtVsmzYHGD5Ki99e+qQgFHD6sosTLndxrpNfqZOTiAWg+kvV/Lux07Ss1RUaE9SfFhgDqehSIvRu3fvRq2Hzl07s+nzbbhDleTQEy0FHGU3zUQ7NGhRnQtiutSFpLevYNTwZI7nRth7sIwl72fQunspRVvaYiURE2GqOFMr8CmEoIJiunNRne+WJIlWcndemL2V71fUPZfcMtbM22/lYi3LpDTzNz5eYKZP97jvEIkIBo/I5ezBKFmiZXWVpkN7hnL9cTThmu/4V/Gf4Oc5uFwurNbaTByr1Yosy3g8Hmw2Gy6Xq45OWUJCAi6Xq8H7rly5kq+++qr6/5s3b87s2bP/sgTcZrMRkmoaUSgkBWpHE15+s4wnp9X+/mAwRkFhjOT60tjnoEbD0kVqDIoax+0sJ2hG21rahBAXlRX5PZn+/AEG99fz829+bphcis8XIxKNd8OdcnsCd463cud4Kydyw+zcF+TSgQbUqriGz+/bQzRNN3D5tZWEHGYKK7RccGFrMjIy/vxofwvZ2TnYKwsRwMkjKrJEXaddkiSsFZ145c0DfDBXg98fY/ykSnSlbWtpjxVYdtK8uYLbxlm45XorX37rwedvmFEWf8nq/3so6QzXj9Ey96AXPFBJKSbZRgdPn/jnJDDGLCSWp7Ps3a/p2acnI0aOaPT4E5NSWLHWwyP32riob40xeey+RNZt8jFhSinl5QKtDi4eoCc5ScH3P/u4/NLa5e/HT4X55Isq/IEYWelqWrcIEwoJXnrTwYA+egryYd+vCeQ4eiMKYygBV8oWPpivIz3VyKx5DpxumTYttJyUwuSF16NUSHy3MoGWzeKb3a+/B9j0u59Bf2Ii+Pwx5n7g5N3ZqUydbkdtuYYxY8Y2yogJIRCxIA/dYyUnW8WE27dgiqaQSCpRwpRThEYX48ohpnoDnwBpyUqUmrrafZXm49x0V4DHHqg5mDRtoo5r8o0pIRpR4MJOzGljw+YAl1xU9xC05ic/LqdEE1JxCTtGLKilOIvE6Q9w8wADe3ZDiUJL01hP1GiRJIlSCkhKSvrH78d/Nf67bCE03h4+9OhDLP1oOQXBU5jKW3HL3XksfjexFmvs198DLFpSxZov0unasYadM/wSI9/+6OXxh7ejsGeSQdN6hcbVkga1IwtZdhJJKoCS1vU+SylnSaWubltI4cVeGePpaVZu31hFJimktijnl1Vp1c+pVEqMvMxEj846ht1QxMwXPvrHDt4fUVJ8istG1Z9UatVczfOvuvhoXgrPPVrbZjqcMh8tqUId06Hw2VBHtQjJRUDU30hJFlGihMmkOYfYXiv4KYSgikqklFIKlHYIaXntbS/XXWWoTpqdx4ncMDu2Qb+LM//xer/00kuZ/25t16WwOEqblvGIaL9edR0utVpi24psNm0NsGKNh84dtDTPUddrf5ISlTTLURMJC0YNMzHtmQquHWFi1GVGTuRG+PzdDLy+GFWeGMmJympbYzYpSEyIMxr/nOfr2FbD3oMholFRbxXH6h+DDL9yYqPmZOjQoTwyNcBPGwJcdrGeXp9pee09J4vmwvk4tktUcpy9KFGhw4AgBkgUcwanqEQiLiGym020Fd3j+78QVFJGPsfJpgWXX1fAW3MsdGirJRgUtRIAGkmLRujqrBulpKKHGMRRaQfllkMk6PXIijDduklo7ZF6tfNkWbBle5A2bfr/tzI/G4t/F9/w7Nmz2BKjVNhVxI53pg0Z1QGWbFpijSaRrziK8g/l1ZIkkebuiuyK8v7xzajNASbdYUSSqDeR/u4iNwZnizrvhUbS0US0ZDebMAgzUcIIBD0ZhJ1STnKAFqIDyecC3TEhU0I+DsrpRB8qKQPAby1gYH8d0ahgzY8+vv1Cg71Cy2dfvNCotZ+RkUGT9hl4KqowYUEWMiXJ2+jRL8w9k/SYjCq+Wx/i0y+LOHbCwrS7E3lvsYvhNxQTlpUN2jkAZYKTs9vS0WkVaLUS+w6FGHPHTnTW1mRV1d0bQiKANcNHpyYaTq9t2J9pQgvcmXuJ+Eoxu1vEO3vrXPhTnHyyfDHt27f/2+M/D41aJiTFG20Mu76Izu21RKOC3fuDBMMxPF6B1xfj6MkQ2RkavBGZNKuCSBg0GjXTZtjZ/n0TjAYFL7xeyZ3jrVw1vOagrlLFewC8/ZGLwf0MpKUqazVtPI8Eq5KbrjHz828BvljtYcrtCTw9y0Gl8SRGXxbdL/Iy9e7ae5DJqGDp+xlccWMRi+fF98rcM2HG3FGB2+2mXbt2jZqLQChApSgjgJej7KarGIBCigeRTFgxCgsVFNGGriRJaRR6DjH8mnwMSj3qsAWlMcDWLRW8/Vrc1qUmq/j200wuHmHHvyfOBE4OtoKiVuQWHiaZjLjcx7np8Ao37uTDpJl8lMq/oHCnkFDVphZbWicZqstadZIBIeIBe7OUEK8uc8RJFoK4TmWSJpUHHrn/f71v+E/OyXv27CHJBmGPh6xYU6pa/MYrM5IYfkkCsgxfri5nxuzjZBR0xBs7gcNylExPj+rPm6UEzLEEfFQRxM+6L7MxGRWkJCm5ZmIxrzydzOxn4n02Vv/g4bE7bTz/ShHDLjGgVEq0aKrm+cfjSTx7pUzvywpoxgUkSqn4hZcS835mPqbmnttzKC6NMn1WJdlZMWY+mkpBUYSpT1XywmtuorLMyOF6vlyQyfAbivDmptHrgl7/6De/8857uGLYAgb19dUJQD77spuyMoj5tHw1L5UVH/qJWMqY/piRG66psYW9u6kpq5Brvectmqr5YUUyA4fsw1x6MbbKDD5Z8CkffbaQjIwMvv3lGx6a8giVx2D2W26GX1K3oVMsJvjg0yoenNxwxVNuvoIJk7v+4/V+9+330iLYqU5yS5IkMtzd2B/+iSem6nntuRTUaolIROByx7j/ThuTJlgZOb6IUFgQlWWGXmUn6LDhcMXIrkeuWa9XIMckHrjTxn1PljP5Ziu332hlyw4/+aeVmPQ6tu8MsnBe/YlegIk3Wjl8PMyufSEuGWDgrlusZGWoOHAkzJMv5ZJ76gRmXQoZGXWZyH+FLz//iizRnCB+BAIvbry4yVUcIEoEoYhitcUYeqmaubPja3z0FSZ+2eyvPsd6yCdEAD1GdH+qDAoTQkf9TbsgbttKiur/m0YdT8AXJmznw3nGWvJgarXEprWpPD2riCXL80g0a9DoYtx+k5ZmzaxMecyF2WzGbK6fWNEY/Cf4+Qf8+Yc8r+nxV4vu/9d5avTo0YwYURPwOn9tRUVFgxo/hYWFOFwO3MJRraWV5GnLZx+6+G1bKQ9PMZOZrmbL9hBvvefHEE6ikjKSSa/3fi7stA334gg7aH7uUd04GhTKt0pJrP85SnrTAOEwXH6JkRuvMTHlyXL69dKRmV6zbNq01NTqprx5ewARCnNqv4UoYVJIRcbJ1MceoKSkpMF5+itcfc1E3v7oEQYP0KLx/YVwr5TID+uDTJxayoncCIVnJNKCBkIE4+LzykIUiXZaNddxy/VxAzywr577n6rg1ust9d5zydceoq66GiRuRQVprdwQ0yECemIixllO0Y0BddaDJEmkOZrx3FPP07NX48ubjcYEDh+LMGRg3YDb0EFGhgw00G1AOf7SFPZoHUy63cyCz918+mUVt95gQadVsHRlFdv3BHn+sWQUCli2ykNZRZSXpyfzxAM2Hn/BztYfbWR5eiBJEhJK3KKSQUNiJCUqmPp0BfNfTa0u94zFBJ8sr2L+J1W1SkBfn5nChHtL2fh7gPHXmbGalfy4wcesuU5EWMPV1/opdoU4fPI5SktLGzUPZWVlJFoV3DDaxBXXOugevYQQQTw4413fiZHka8Mvm0pqBYn/iI2/B5A8ObX+TQhB2FbAI/fVXVtqtcQ7ryRz5bVHCNqbYnf5uGOai4VvplaXEQsh+HGDnwcecxEIxuh+wwGSkhT8tiVMWYEBu9+DXmhZ+JoFTziCIIaDvaTRhBSRSSTNS/ce3f/y/VCpVP9YM/ef4L/DFkLj7aFGo6HvwAvYu/4whYEKStbp6NC/kEsGaklOVPLbbzGKCySuG2OsFfg8j5HDTLy3qIRDm7TkUH9QE0DpSeHwkUp694HfVx2hOR1q/d0tHDgoJ+dPZYsxEUOXVc73SzN5a6ELpaREYwwx/TFTvUGurAwVfbrpUGtM/9ge1nquqiAFxVE6tK2r2xgNK9iyTs2zL7t5fKq5WsriVF6Yux8tJ/e4kib2vmSdCwKkCicn2E9n0bdOh9JcDpNJc5SSspbWlRCC4sQd9B3iwWCSOHYqQLItzKFjYfpfUcSMhxMZNdxAMCT4eKmPd+eHUHhzGHrFpf/S+Fu26suSr3/mxmvMCFG/QPsfoVJJbNji44dfApwpiNK6hZpHZ9pxVcV4/D5brYBpaXkUs1GBPRzloRkVfPFhBkmJSopKIgSCcfamyaioo1kJYDQoaJqt4tSZCOGwIBiK8fNvAcIRwRVDjDw6085rz9VuXJhfEGHeIg0fLrymUXPy6suvEbRbeeD+KJa0YoQywiUXGghqKxHnOtYfYw8pZNKcdtUHgqiIcJz9OCkjh9a0pCMBfORxFJ/CSQyZNLkZnemLJqrFuzOdG647hspspyoQISIVkEgNy68lHTnCLtqLnrUYUG5FBZrEKp590sio4QYSrGYUComug71U2KOkJNf4EUIIpk63I7st6Npq/61sIfx7+IZFRUVICjhyUEl2tO7h0CwlEI3FsCuKSRa1T2tOqRyh82JKjBIOq6moFEx7poKpkxLIyVZTVhHl7YUuPvs8Smtf2zqsNYAUMinkFB3pRR7HqruymrGiVglKtIfICx5EGdMgoSSVbDrRBw8uDJjwSJXIOje/bjOy7mc3msIOpIRaUWXdRosWLRptD15/+zXGXXMTgcIqIoYiZr+qYMSwGl+tc3stt1xvYeiYIu66JYG7b01g4jgL73/s5u3Zh2gRuKDOPV1SBf0vlEiw1qzN7p11fPtpMlfeUE5xREGav2l1+bhHuHBm7uKbd6yUlEWZ9FMB1mj9mnWV6kJstjBl8llILEcINWiMvPrquzRr1uwf2cP0zBxMmr0kWBVMfzCRl+Y6yC+MkGRT8cT9SeRkq9m+J8j7H7s4nR/ijedSuepyE4uXV3EiN8zNY8zVbMdftwV4cmrdZ/9te4BRw0ycOB3miiH1V/UA9O6u44HpFTxxfyKd22nJzFCQYCzj1FE7j06ty3yCuH817GIjv2z2c9lgIy2baVjzWRr3PnIr73+wslFzoTNrKXCfpCeDyOUw21lPtmiBmQS8VFFILlEi+FQOwplK7JUybXwDMEsJ8Ru4ILQ7wDU3/M6qLyXattIgSRJzX7FwzbW7aeG+sNqG6jHiw4P1nG6sU3sWa5cTfPiKhQ5tsxBC8MtvPqY9/humvAuqmxsJIc4loOJoR3f2SJtoKtqRQQ4KlFThJI+jRImiyIhyQd8L/q3s4b+DLQRYsuRzTBYFpxRnyMpSsvX7bMym+FpWKODGa80MHqDn0ivySCvtQVHCLjDuJ8XbHrWkiTetlEo5pThAh3bq6v38yZfsfPRGWi2fKidbg9YSRM5tw4jrT/HWHCutmsfvsXlHkPsedlFerMLFYfJU++naReLS1iqWfhljxTdBbrpBx+RbrNw40cHyJXY0aonMbBVjRqlZ+rlEjy5KkpOU6LVKzsoORlx15T/2j15783Mm3DaKFpkVXHOVjsrKGIs/DVFQFKWFZ0C8eW8YCEPMFWPm09vRqP1cMzJ+vjydH6FV87rszKREJV26QeH3HoxYOHL4aPUzJiYmsmjJQvx+P9dc3Z/psyp5elpc/zIaFSxd6WHuh050WgUzX3OSkaauI9VRWh6lzJ6ARqP5x2M/cfgEWVL9SSSlpEIRNvLimw627Q4SDAmOnQyfk0GKB9PuvzOBe58op3mmHul0J8yyjrfeP8CH8+rXRf96rZdP306jWyctD82o4KeNPvYfCvPsU4mMv87MvY+XYzU3XPFqtSj45IsAo4abuGVsTQyiWyctaz/P5O5Hy9myw86KFV8yYEBdlmVDqKr0kEIyMWQOspWmtKGN1LWaxxWM+ilVbOX+u43VvrPPLzh1TMnUyWpC4RjNz1UxFHIaCamWZIsCBTINNwAFQKqfNLZyrZ+EqlaE0nMZ1L8uAUSlknhpeiK7Dxbx0xc1CbPjp8IoUFNRUYHX663zufhn/74t/E/w8xzqy0xVVVWhVCoxmUwNXuN2u+tkwv4ItVrdoHh3Qw0B3pv3Hi3kDpziIM1Fe2ykIEkSma7e/P7bz0zbZ8avseP0hFGGjUTx4eYwCSIZ1Z/E58tEIUYs6CUDSqHCJzwYJTMKGtYuBJBkNcvmJ7Dyex9ffuth0VI3yUlKKh1hzhREGdtAWfWbb/vJcfXDKJmRRZRD7EAQL3v4qwYIf4U+ffox/fEACWYJoQo1eF1URMnKUPLIvVbeWuDGbIqQkbaHwkKZk3kR2rbQkK5WcfPYmt8rLUVFcqKSNeu8jBha20ErKony7vwgDmUBqiQ/GntTBBBJzierjYdlixK5ZHQJ3pQqorpj2IJR3O58kn2t68ytWtLgrqhCluVGl//LsoxeJ9W557GTYT77qopyu4wsRUhytiWwTeL5A/kIjZGQpYhO7UMsWVHF7GeSeXd2TSnhqOEmPvjUzYtvOnh6WhIvT09m/c+lxI7LKM+ZhVDiWSZPNPD07Eo+eyet1mFVoZC4dZyVotIoq3+s6R5vMir4elEGG38PcO/j5fEGIC3UmLQ6RGE7tMEkwpnbKCgoICendhDy70BSSJwpiBCwm7FKGtRoMGFhn9hCJ/qiiWlZ/uUZHrhLri73OA+/P8b7i90Ywwm1DncBfHTtoqqXCQPQvo0Gsxn09hRILeTdN1L4cYOfWXMdWMwKKp0yJcUCV5kelIKzhTJ33KrnhelWNv3uZ+ZrEY4clCGsoi0d0Ul6oiJCEXns5Tcu6jGA1NTUf/x+/Ffjv8sWwj+zh/Pen0vf7n1o4W6PLZiCs8DOys/z0WECBPqscu64qWGR9DsmmJjyu59wJFRP67I4IlKQ79YFcJZq8JrPcFZfisbVBBFW49QU4hNVpIdrB09lEaU4cQfPPWEkI01N3556VkqJ+G25XHhBw519h19qYPHi+fTu3bvBa/4OZj79PD+v2E3uQR/DLq47suwsBWpXOt/OV/DlV3lYU0KYzIImWWoiATXZ9v612E8WyUaGaMpuNpElmmMmgQA+ijlDIqmkSdlUCQcGauyk3XiCCZOCbNoeZuroBOa+kFJtY37fGWD8XRU8PMOB7NPh9YECCbQFWKyWf2m9P/zoiwwfuoode4Lccr0Znz9GMBirDvD+EYFADI9X5qEZlbzzcgofvFZTxuRyy9z6QBkP3UV1wuTthS5uHmtm5uuVTL3TRlJi3I58udqL1yfw+WPVAYM/4tCx0Dm9O4kxI00MGVNIgkXBiMtMGPQSB46EOJ0foevF+Uy80UpaioptuwOs2xRm8ae/YDabGzUne3ftJZsWnHUfQWWNkZmlRFLAkCEq9n5/DFXIjA49LaXaSU6VpKaD6MluNuHGQbqUgwETHelNTJY5oPsZm5xa3dHbJFlR2Dty0n4ABSb8OPAR9yMgrvnaXvQkl0ME8KJXagnEAuiFiUx7d+Y+6WbmrNPcd4+eG0abSE9TcuX4Yi7qo2fIIAPFpVE++8pDyUkLKkkiFPL/29hC+PfxDbOzs/EHZSzhuuXl59GJCzhiXE/IcBpVeVxvtVx9hpQmAfYuSyMzXc2mrX5efdfJoP4Gnn21kkpnDLNRQfs2alTO9Ab9QgkJoZDxqMuIGApRO7MIiSCl6b8z/W4Nt99kQa+TWLfRz/TnvahPG5AiEnkcIdGkQ9FiD7uWp3LxNUVU5aXSOtQKv/DSpUfnf/R7JyYmsuqHlXz68af88tMcOrRL4fnXKym3y7Rurmb8dRbSU1Xcf6eVB58pZ9KEBHbuCZOaouLaCUFWfLaNdF8nDJIpbsulPMxt83jvjbqHp/ZttCSnlFPiVnJWykWJEo0uhlInM+85E21bxQMhirQSfIUtqt+N8/AKN4qkcmY+nsTJ0xHWrvPx0N0W+nTXcP1d9/Lci0to0aJFo+dgzNg7mTVzHa+8XUnzHDVdOmho20pTyw736a7jjhstXH1rMc+/4WD4JUauGmbk4mudTH8wvm/KssBoUNTrA7mrYqSmKKnyxCgqidbb6RggvzBCIChz/VUm8gujZGeoeeW9JC4eXUSTzPrJBQDZmSoqKmsO0pnpKnTqMioqKkhObpg19WdEQ1E6cQFnOEY0sYhMa5SYOEJFUEk4HEMTUKIIaNGoYii1UZoEutUEPs9BK+lJLe3LtMe3sfarZIpKohzPDSOMLna5N5ElmmHCSgxBISdJF02IEkFqfozvV6RWJzwlSeLSgQbWrdYw+LKdGEsuQZIkqnBgosYmRAhjVBhQyIpzZyWBETNt6IoOPQWxIygUin8be/jvYgvj32NFjsCFA+GKS3XVgc8/IjNdxbDLlPz+sUSOsy+51s2U6UuQYkrCsowRM92jgyl3/kY0Gt/bPd5YnWRy144aFLYKzI4uuLZYueaqY6jMVchRkKqSqHDZUOGJV1hY/BQV6PHua0eCnE6MGG/uO0M+J8jOiJfHS2VZFDv9nCksJqqJ4PWZCYcFxWVRmreTCAQCddizfwdlZWV8/vHnWC1t+f3nkxz9IQUppiKAlxSM8cDnH6CQFGQ5+jDz5V8YPUJPNApr1/n4bkn9mpsd2inJ/T6IAIqLTjDpjlFcO+Yuhg4djiRJaLVastL1dGwncdUtJSTZFBw8FuKmayz8siIbi1lJUUmUWfMcfPujj1efjSeCj54Ic8+TMs+98Pq/uNb/OgluNStITVZy6/Vx3d6WzWpX/3Rur6WoJMr6HwN0k+Nsy983qFnxrY9rR9b4yuc1gfv11GG1KOnZVYnRqCAWg5vHmunZVctVtxSjUMC6Tf56yQkA6zf5Ka+QmXBd3XiKJEnMeDiJkROK+PqrD+nf/8K/PQtOt4MM2uCVnDQTHeroUOskA+ll/bnv4d9ZvzpuY99eGGcGZ0hG2pJDEB9lFJFCBg7DaYpNm1HJenSVLbBINmQRISoi1SX0f0S5KCYqhXn5jSouvVhD73ONpc43U0wL9CZoLGrY15AkDAYFslwjc7ZzXxCN1oZOp/svsYf/CX6eQ+vWrdm9e3etf9u/fz8tWrSoFt9u06YNBw8erJWhOnDgAG3a1C9i/k+xd9d+kmmOlSTOcpIzHEMhlPEO16hx+UK09QymhSQRI3ZOUL6QHaynqWiLjRQihCkhH5ko7YmzDVvRhQNspb3oSQz5L7UL9eYIkx+p4LZxFn7+Khu1WqKsIsqzcyo5czbCK287eOTeGi0aIQTzF3s5vsdE5jnHTymp6Cz6skP6iU8//bRaJLuxWPHFCqwVHfloXjlFvlKSRawWM+k8nPo87rpZx9Tpdp59JLEWm6fCHmXc3aWEAoLkxNqffe3ZZO5+rJw1P/kYNzqu3bFydZClK71IJc1oYlLSvPcZuncIotFIjBiuJzsziUkPleO0S1j9zcCtQGcuwdDqDIUFdrId/eqd23+iVdGxY0e8/li15qsQgkeei7OWJk2w0iRTxe4DQV56ZTOR061IDbSDALjSKpFlwVMPJnHlkLqZ90kTrFw+rgi/P4bBoGD8OB0fPVtIJs3iFyhiuNwyKUnKWoHPP+Ke2xKY/Eh5dfDz/BgH9dPzzfcajp8Kc+pMlC5dleyRD1NabKVz939mvFJSUojIJpat9KKM1BwAfcIT75ZKGDUaEop7csmI3cx50cQlF8XXwLbdQZ5+uZIbRpv4+KO9GCouqjbaChTVjZjqgxCCiCzjJA8iEQ4fVVFWEUWnlYjF4PQJJWmVPckhBSkmUbXZy4Sb9vPgI17uvMVE9udV5G1Lo7XUrfqeKklNU9qgk/SkZzS+8dN/J/6dbCFAOBxGoQhjIRGtpKdUnKUTF6CS1JSIfALKs/xVfwSVSkKHjmLOVLOV/gghBIXKk1gPZRLU2bnvAT1yVMH8BXlowhlkhNpSlXAcbbNTnK3KxxCzEhERvKKKFq1jjB6RiSwLvv3RSzQxQL8+KsoqZBJt9evKnT0rs3fngX9pTn5e/zObVmylRVVnyo7GeOL5Sp5/okYOIBwW7D4UpEh5iqaaTJRKqHRE+fHLJqiU0GuAm2yprk1IlbKwiVR2sYEUMtGgowO90EhahBCc5CBqNNhFCSDhTTyJWmvilustXDa4dgC2f289n89PYfjVDnJiLWkn4rID/qCXu669l6FjL2HWnFn/aPx5eXlIkuCywXq+WO1FrZJ47T0nTz1YVxLlrYUuIlHBvROtXPEnO5hgVfLZO+mMuaOEr7tmMG+BC4crxtBBBl5/38nIy2rG9ONGP49OsTHtmQreeyW1VqDA64sx+eEyPng1/i5/vdbL6MtNPHhXDVNq/HUWtu8J8Njzdlo2U1PliXH7jVZ27HX9o0SQSq1CjxlDgh+rTc3ieRlkpMW1n6c8UsbSL8/QMlx/pYEkSaSKLMrUuZQlboOYAnVlE2winfRwG/K0u8iiJbZQDjJRjrKbjvRGi54KijnMTlJFFuk0ASTsiiK0iS5Sk8NUnjLQI3YJKkmFU5dPIDmfIf10FJVGGTe5BKtFwcavs9i5L8Th42EsZgUulyCpsitHtVsYfcG/lhT4r8a/iz2MxWIIBIH/x957xkdVduv/3z29Z9J76L33jhQVBQVRREAQBBRRULCgIhawUJQiiqgoSBNpKlhpgoAU6b2Gkp5MJjOZXvf+vxhJiEl8xOf8/p9zznOud8nM7Nn7nr3ve93XWuu6gtU7AQsI1KmlYN1yLdt3Z7FsTSmvPWbm/r7llaK9u+np3lHHwEfz+GhWAhlpkXXwgyU2/OYcioQwgsNMTKCiTIhNVohSE0KqcZY5E4zMmVKIQ1/EN2tNNKpf3v1zV289t3XW0unO42ReV9CoqcQbU+X06BIh5MaNiObVV11ckI7jV7pY+dLyfzwmGo2GpJQkoqMFpr8XadtOT1Fw/Iyfh58s4OEHjAT9Ahs2hlj/pZtoKQGdTINFlUVUkoC+jUhh/mXsjhL0xkJ2/5RWwYX4ZtRL06M52QytoCckhcjTHeC5KRIffm5n/gdeHHkm5LZanJEdIIZEksQaSEhYFNeJqVfIvnUJJPwRRz3xSBTDnyogLkbOh2/LmPnxO8ya89ktX3+dOnUwRrdFV7SNj2bHc/uDuZzaVbNSnKnVypg7PZ4pMyyMmFBAqUOkYR0VS790suE7Ny8/HU1eQajKPUHj+kpGPV2CKMH5ywG6dqjcVSNJEus2uZg3PYEHx+bz0tMxXLoaYMceDxlpco6d9ldpygRw4oy/QvwIkJEqUFxc/LfJz8LCQjRhPT68iKmZvDsthuQEBR+vKMVuD1NgAZdVQYy3BWZ/HIcv76CNlFQlV6IV9Fy9LGPA0GIyz6oJFyUQREuYYnKFS5ikODx4iCZiYBRr0PJ2NZ0eCXEKevWWc2hVCTrJQCZnaEzbiMY8Ya4KpzGHI5I8KULNSp8XSlScOHGCli1b/q1x+H+N/y5zIUCdOvXw+iVq1VBw+23V+yn0u1vFr+tLMHvqI5aaaUI7jrCTJnQsky1QWFN4emoebVqoSEuuHEwWFYfp0k1iS2ArGlcCRktjDMVRiJJIDpeBAB3oTYggx617aUj3SHW4ENlfJIfrYpISkccd5McNUXy6MpfvtrhZ/G5CpPPjMzu79vmQwlC7lkROTs4tt34vWriYdcs2YCyORyca8OAhlShMQjS/SztoS88qPycT5OCM4vBxP2/OtzJ4gKGStMX5SwHOXw6wY7cXFRpKoy+wfoWOOjVKWLBkOr/t/Zk3pi8AIsWFw+43MXSgkZffLmbQvQbu71dO7qUmK/hwZgLPvW6hy73ZqJUCJQ49nyzZTM2aNW/pmv+MtJopeLKqk24KY4z34fOLmIyyCoZT4bDEpStB3n7fymPDTUyf6SLP/CtIAiprOm+8aGXu+xb63K7C45X48RcnwwfrmTKxPL6TyeD152N590Mbu/ZbmPVKHJ8v9/DxcgcjHjRV2g/k5AXZe9BL4wYqBAG+3+Zi5XonXp+ESglDBhoZeLeB2Gg5dnvJ3x4DSZIIiSFKKEImCCRJVceWGkFLXraKEluYoyf9bNnhpR13o0RZNi/qlSp8NU+w6HkzXTtqKLSEmf/hcX7frSHJWoOzwu80lTqV8TGiJHKeowRlXlKuNmf1nCCfL7+INqoIkwkKCyVKso2kCSosDiqQmzdDFCU8HrHstWBQYvZCOy9N+/hvj8O/wv9a8tPn81Voqy0qKuLatWsYDAbi4uL48ssvKSkpYcKECQDceeedbNmyheXLl9O7d28uXrzIL7/8wjPPPFN2jL59+/L666/z7bff0q5dOw4dOsSpU6eYMWPGf+m5u90uYpBQCWrq0rTs/xbjGRrdls/xMwUcy91GYrgG8pCGEnk+fk0J057RMH9mLi6pFDkKUqlVIbMZJkg08RSSjQ8v+VwvJ7pugk2Ri9YY4q2XY8sYe4hUSS6ek8izrxeRkxeiz0O5dGyjRS6Hr793Iy+sSbK9aYWAQibISFNmsGDuW/+Y/Dx04AimYCza0gyQrnGeozSS2lQI0lxCCc6oTBYsDvPSZFMl3bf4OAVrFifRsW82ew76KmRiNBoZy95P4tzFAM+9ZuXaySj0pfWpLSZynL3UcnXh6E4HV3L81K6h4ffTAkeP56AqSaKe56aNmqchtpJsSDxLiT2f2JtazwKSj7iU2H9EfqakpOD1ytjwvYvB/Y18vKKU1CQF771RPvHec4eBu3vpGfjwFYp+NaNCTXKywKaf3ez/ofqquF5dtfx+3MdtnbQgSVijTyEPutG4knHbVazfbKVGWvXTRLRZTkFRiAEj85AkUCpgcH8Dm7e4qZGmZMWHSSTEKbh8NcDsD2zsD1mwlWaQnl7ZBfhfQRAEJk56lg8XTkOv/KNtRZ+JO+Yyd7ZVoJIf5eDhIEprOsbLXXju8cuETRbCCh9yZZh+d+jIyQ+hT/BxTb4VtT0DtS8WF3ayz7jw+6MrbHy27nIz/xMbZ04JuEoVyAQHasKcOudnxpRY0lOV5OQFmTnPya8/XcVcEiHWdIIBrbUzc+f9yj13hbh4QUZNsXGVgXaCmMbOrbt45fWp/8jh9O/gf/JcCH8QXTI/PjyoJQ0CsjLiOlmowQXvKTb97ObZJ6oWWV+9wYk5WIsSisiWLhNNPK7YS0g6J2IY/G45sQYfQq6aWF9TvppvJyt0jVpiU+KFFKyqLAY8FGb2GykEAhLZeUG0GjUpScl8sdbB+0tsnLkQID1VSUZdH0+NjmXpmlLefb0y0SqKEl+uDeB3/Xu/9eL3PyGhNCPiMOtI4sSZfPoOy6VOTSXhMFzLCXJXTz31mvh45xUXvbvFMu9jObv2eejQWoNCrDoTDaAUlMgkOQoUJJGOEhV2LGSpT6HRBAgHAlzwHkMEuqaq2farh+9WVl3p+syUUhqLHTFRro2mEww0DnVg27od3Nl3Jz17Vh2U/xXenP4U82dEsWSVg1WLkvAHRMY+W8iEl4t4bnzE7f1qVpCFS+xIEsjlMO4Rc5XHMugjWp2Nu13n9RdimDIhktQzGuSEb+rsUakE+vcxYC8VuXtoHg/2N5CRquDUuQA/bncTbZah0QhMmWHB7ZEqEJ830KG1lrt66lEpBR5+wERRcQhriRen03nLOkbekJXL5GBUCbw4MbrMuVsQBBa9F83Zc0HCR6uudXZJdkjP5K0ndNzXV4nPL7F05SU2bjhPVGEL2raVM2JYAR8svkruNRX1XM1wYCObQ5iJI4l08mWZOKIuEA6DKQpMeonLFxRopCCnOUgQH2kpIfb9FE+UqTzw37rLzfCnCtnweTL1aqt44gULOVlywhxB54/DafPc0jjcKv6nzocXL14kNVnG9UsF1KwmcW1TZzH6QTUpSQru7qXj259c3N+38n2lVApMmRDNklWlTJ8Sy/gpReQWhFjxaQyJcWF278tj0SeX0eW0ICqc+IcpzxnUUgCbVc1bb/vJ8l3hri6aCsTnDWi1Ml590cCpc35GPmRm/WYn23d7aNJQRc0actI1aXjdAiXk0rRp00qfvxUcPLCT1s1UTLsp8VEjXUmdmkp69bOSEqpHs0AqIiKF5FAo5tPY15kSax4dhnZg/IQn2L9/HzPffKTC8/5nXMsKoyUybyoEBWnWTsxftAO/T0lyUSeS/0gmpUr1KaGQ87KjaM0yFsyS06F1NDl5IWSCQFysHI1GxoI343npLSurPkoiL/f8P77+Vq07UT/1N+4YnEej+mpUqkiCfMduL3Pf91BcDFqdxOhH1FzLCvHS09GMeNBUdv8UFIUYObEQr19kzwEf3TuVx86/H/Px9NQiaqQpqVtLyf7DPnren83Auw3s2BvxJYgyynC5w9xzp5577zTQtKGasZMLsNpEjp/207alhjfnlXBbJ22le9ZSHOLoSX8l863MaxKJiX8/KexyuVDLNBTEH2DjsiTOXgzw+ZcO5k2PL5sXr2UHGTvhGPbjjVEEKhvd3YAkSeQWBdAVNkOIyyatfTaDH1DhD+j4cr0biy0PR46GBnTDLhVj0R+iQ5vqq7F791Sy8aszeEJ+GtMOlzaP4phrxCWHyPCJ2CweDhVm0VBqg0mouGYogsp/qaP+7+B/6lwIoNNFNFOjjH+YeFUDS7EIISV2ilGh5ZJhLxs/NTP/w2McPSjDFC0Rm+IjI01LiS3MoeM+XnmnmBkvxiKXC6ze6GDNN04mjDbz6nNqcvJCvDV3P3v3hXC7BNKoSxMihjQFUjYZ1CuTxbgZesFIQbaJq1lBJo+LJiNVwbpNTl59NpY7btPxxAtFPPuUlk9XuUlIqP5+qgpbf97Kxk82UcPepMxvopnUkTMcAgnChKssGLoBl13F0CdymPS4kQuXy42nrlwPMvk1C6lJClo1U9GunYIfiveQliqjXcsIOTtjipxXZh3kl1+20bv3nciV8VhLSogyyTh6ys/MV6pOYEybHMPdQ/PIvC5x34ND/m3iE+C5qc8yYv9ImgW74KAEb8JF5HofoQDY7QIj71Yw8qEkRk4sZO70eFo0UfHpSgfrv3NSv7aSkpIwCz8r5eP5sfTqpsPrlVi+JpeFi/xwpi3Lz2ThwIaoULJ3j0iX9j66dtCSeS1AfKycJg1UnDznp//tUTw83IfJ0oxoZNx29yGmTtFzfz894TCs+87JynVO5s2IY84iG48/X0RGqoKPZiUQGyOn1BHms9UOhj9ZgM8v0qDp39eDdrvdRGtjuOQ6iVxU/eXvHnRr6D+siGs5AdKKu1YwNfJITtSNz7F3c7nBXWK8gmUfqVm2ppQFi0/y6O06Nn23A6UtDdwG8uSXSRZrkyTVoFRuQdXgLCvfN9OyaWTdvHw1wLjnirEdy0JRksKXG0sYMbhyfLLxexe9ukaSZZeuBHjqWTv5uXL63HXn3x6Hf4X/teRnZmYm06dPL/t7xYoVANx222089dRT2Gw2iouLy15PSEjg5ZdfZvny5WzZsoXo6GgeffRROnbsWPaeBg0aMGnSJL766ivWrl1LUlISkyZNol696rXk/gnkai9WWS7xUjlB5JXcmOvnUlAS5Ps1SSQnyNmx14rDIVK7poK35kOvrjpmyew0CXes1P4OcI0LpFCT61wknboUko0kSSRTA5kgQ5REiuVZqOtfJDFFqkB83oznx8fw/HQLP6xO5eRZP2cv+gkXJZJU2qxKgkcZMJIQH2b//v106tTplscjymwij1K06EkRaiKT5BxlN2YpFrkgRxZnweorxegxIyk8DLmv6k1kfJyChvWVfL66lKEDDZXMOOJiZFy7pCDN1rFsAYmRErFTjE7Q06uzmxPnJdJqtMdn2UVdf+UKlehgOl53PqXR54ktiRACoiSSH5PJOy//88W/Vet2fPzFYXw+ka+/d/HzV5XbEuRygYXvmrn3nvO4gkpmTtYx7nlnJfONP39my0437ywoISVJwUMPaDh0/CoFBZnc28fA/iN+atWoHFi4PSI/7nBzLSuI2yPy85oUdLrIpD1yYiH33aVn1NDyNpe6tVQsmZfIEy8UkldS45Zb/29gxMjhbN+6nYO/7UVuOs5dD5Uy6/WksgyRKErMed/CmiUeEmwtyNb8yhcfxaHVCkx4zkFpvgFFKAG/1446IZd8VyYvP2MmMT6GKTOKWfBHu9jcxTaOn/GReU5NurU9BsFEsfoKA0bl8NqU8utKS1Gy6L0YZqWVsn5hZkQQHxARCRXFMmhEPvm5MhoIVRNzgiCgDGqw2Wz/z3Sb/ifPhRDZ9CcmSWTbzmMSO0dap2+CTJDx5ddO7u9nqKA/C7DvkIcjJ32kE4sKNVmmgyQ2usCKt+Np0SSGQEBi3WYnsxeG0RGDWYiDYDwJUm2Osw9f9DVEUzHTno/MxZFWmfLfcsQgIx3uyuLu2/X06KxFpRRo30rNoqV21m12VpAHCYUkHn+uCHl+bQxGL/8OSq2lpAiR4NOfcIVP5saRmqxg+24PX633E6dXsmy1i41fJJVpMo96yMTQ8fn06pJMSOGptvI/LIVQoSascGNJ2UW0WU7nVgrWTzCRkaZEkiQ++tzBrDch11KKTg+nzvlp1azielFsDZGVqaQFlZMvgiBQK9SUt16dTs+9t0Z+njp1imYN3Nxxmx6XW6RRx1zCHg1GXw08YR/f/5iHUhPmts5axjxsIiNVwbbd7irb4m4gPVVJ+ICXL792cuCwj8eGR9G1vYa1m5w8+sc8FgpJ+P0ijww2MegeA99tc3MxM0ij+iomPW6mzR1ZDBqTT1FxiFefrVyBegNDBxqZubCEO3voeHWWlaaNVHz00SJefPGlWxqH65ez8OMjRinQt3dlkvOOXmrWH7Wj/ZPYQ1gKY0v7nT0/JRAXW74GvjUtioH9fQwbcZz2dRQMvd/IkIEGxkwuYu+GbGyinVRVMsGghJiSyZSHVfTsaqbQEmbpmlKOHRJoILUilsQyLWRbVh59Bp5lx3dxZVIBd/bQ88teL4075KMMGlEVNsfHKfSoqUEDftmyk5dffanaNsh/F/+T50N/QGLkcDU/fnmCGv4WFZ5fj+QiM3yO42flvLMgyO4D3khSsxp066Bl/AtF/PSLm2H3m/jkvXKyqVF9FSMG6+l173FyM9MIx+XR/14Z3y5NpWagFYIg4JfOMKB/9RUpt3fX8d5HNq5mhXhksInEeDn7DvmYt9iK32cmg0bkh66x+KMFjH9y0j8aD0mSOHt6Lx9/U3GOCQQkhoy009jTM2I488cw1aQBcVIS5zlKc2cn1q5cx9hxY+jYsROBUBSfryll4pjKSYsTZ/w4CgwYboqrZYIcR6GGhHCtMq1bUQoDArFCEtFiAoedW1m1QeSH7XIyUpWcvxxAoYA5r8aTlqKkxB5hW9XKf97GV1ycz5afnQgIxEZHWqTHTbJxYIuZmNKWxAhaQlKIt6cd46HHjBVknwCSEhSsW5LEgEfyeHOelRkvxtKprZbfj/l4c66Vn9akEm2OzBOljjD9H8lDoxZY+0kSGo2MrJwgL71dzFffOtmxx4vNHiYjTcmub5PKquONBhmjJhby5kuxZWvIgSM+Xn834jR/8318/lIAhaoW0dHV64v+GampqbjlDlLTI235U9+x8v2qlApVRTXTlfywLo52Pc4gXdNV2bIZlkIUU0CUFIMnPpN58xXc1bucvJkw1sQny0t5d54XLGAW4giEEigoCpdV9f4ZV6+HUIR0pGW4yXLt4bFRBqY+E1emtVdQFGLIo1aOHz9IilgHLQZiSEAmyAkafP9IDuHv4n/yXFivXj1CIYnGDZRMfdOKVqFBEGDwIDUP9i/XMvz0cx+qgImLisN07ixQv4GMO3vqubOnnjsezOGRwSZGPFi+Xr8wIYbla0uZ/JqFkYNN/LjDzablkXtJkiRWrHPi8Ys8+bgWuSDn5y3ZFOa5SChphQMb9WhW7TkLxSkcOnqVpg3V3N/PwCcrcss6+t57I56hT+RjNMhvSe4B4MP5H5Fsr2hUpxLUtJS6cIBtGDHjlhwV2t4lScImFOFPyESmLkWj09CqqZJtuzy8OquYx4ZH8fhzhSx7P5H01PLn5J2pEqMnFbBlZ7nc0uTHlDz24mJ6976TR8e8wKTXn2PqxIh51M3ndPCojxnvuMjJFpCQKLTKkbujMZiq1gS+VcTGxpJc18dV+0+0aaVizhvR1EjXEwxKrN/sZMa8Ep5+zMSy9xOZ97GdXfs83N1bx9a1qZTYRIY9mc+eTeXV/zqdwPgxJnp0C3D3g3sxFjWlNk2Qh+WU7nHzxOkz9B9i52qelxeejOZ6TijyXavlpFvL/T+013vx7gtXmf7WdQIyD1qtxLb1aaQkKbmaZWHIfVomjyuf76JMcp4bH80Xa0uZ9YGDYQ8/+bfHQKPREJaFUaNFjpygFEBZzf6zwFlK6XEzgsFR5i9zA46YiyybbarS4G7UEBNLv3Rw9KyHWg0ECoouo5ADpwwkUQNJknCmHOfg5rgyLV1LcYiVX3mQAkquyc6Q6GrE9Ddz8frCjBoShUolEAhIrFjv4M25JWjVctavEwk6dGCpj9KU/bfH4O/gfy352aRJE9atW1ft60899VSl/zVu3JjZs2f/5XE7duxYYaL/fwGDMcR17RmM7jg0QiR4dZozaVFbItas4pWZxSjkAv3u0PPAPRFn68/nJ/LUSxZ0OjjtPEADqVVZ6XdICnKVc3jxcJ2LNKcTKkFNqlSTXK5xgt8ipi8yN/3uVjDpSRObfnJXe34pSQou/hHEtW6uZvp7Jcjs1VfySeZiHh1qZNGHs+jUadMtj8ewkUOZvOVFTCWRySFJSCdRSsNBCYXac5jj7bw6xEzD+nJmvBf8S/OLujVVHDvqo/cDubw9NZbbu0eyh99t8fDam26i89pVmKwVKAkRQoou4M0XY9BoBLrfu4V4f/WZGH1JHQp0B8jiPGqlDk+snWdenEjnzp1v+dpvoFfvAYRKLzH3oxLq1VZVWSoOkQBPbi6id1c9Xdqb0WgEftjupn+fqheXzVtctGqq4ccvU8vadiRJ4oPP7Vy+EmTZ+4kMGpPPletBateILIAfL7fz7U9uHrjHQKP6Kvr01HPfo/nMfSOexvVVeLwij1RjIPX2y3HcMfg3Xn9tEtNnLPhHY/HOnLcZcM996JJymTM9rcLvJZMJvDTZxN59xVw7eJknxysxGgUeeMhJfGEH/ORRQBECSixZcoKqEA8/YCQuVoHDFano6tpBzYkzQQpyFKQUdkH9xzPoi73KlKerrqKdPN7IylXXIa8uVqmAa1wgkXTCp9ri4AQS1Qu+h4QgOl3VLWH/FfifPBcCXL9+HbkcevQJcGHvBQLOAGEpXNaSGWNSYTb5eHh8AffeqaffHXr8/gip+dMON8kJck5ZttG1k5o4YNOK1LLnR6USGD7IRNsWavoNOEHI1gQtesKyALUaePl0oZkXpsurJc7kcoGwCE+OMpNXEMLlDiMIkfl4xlwrS7900K6lGrdH4uRZP9cvK6nhroUv8dK/NyiychOBsNxPUoKGIY9aOX/EiN7aCBVq5DIL/R+8xIJ39dzVW0dsjJznx0czaGwB9RuoyCsswByu3FqVTSYaNPiNBRzZmkRUVMUwwWIN8/OvLu4ZrGTE4HjCYVi+1sHMhTY+m5dQllT6Za8Xs1A9CagTjFwsKq729eqQmZlJm2Z+QMVPW4JElTQgPlD3phNsTZGQha34Ek0bqujWPwcxDFezgmV6dfmFIVZvdJJfGNksX8wMsGR+Ii/NsDBmWMTdeP8hL2qVjKLiEAa9nNbNNazc4GTsw1HodLIykXyAr75xIJPB7FfjKCgKVxkw3oBBLyO3IMR9o/Lp21vPlesBNny7kpEjR5GUVLVpYVUQQ7IyfeZCS4iPPvNw+kyI5GQZTz2u4/FRBpZ8doF4e0qFuadElcWEJ7QViM8baNNcQ5NWdk5dCvLAaC+vTIrhrp5adu65ym1NdcQnXOfwCR/bN6RWqObctiNIfmmjCtpSgiAQE07FelFi1rwrvDmtnHR55jEzm9e7SLF0BQEkCTI5gx4jroCO/Pz8fyQF8HfwP3U+TE1NxaCXMWSQjoNH8skptqKyZiD5NRCXjzHFwTevmhk5sZCEODmTHjdz/Ez1LfIer0SDuipcHpHJ48yVXtdoBObONDFvcTbvTI2mz5ACVHITfrxo0GEkmiKLtdrj20tFokwyln9Qfk83bahm2P1GevbLwX+hJtEk8PnnHzLq0XFotdUTtdXhl1+2kxTvQKGouH5u2OxGVVyzgtP2DRiEKNSSFjcONC4jp06donXr1nyw6CvGPtoPhVxg7MNRKJURsmP3fh/jn3aSUNytUnLfEwgRI6ViIY8criAjsk5IkkQ6ddAHY+nUxs2LT5dvbC9cDjByYgFffRKZe13uMIFwdWrU/xqHf99BkwZqenfXsfZbF+s3uTn4UyzJruZl56sQFGiifFX+zhDZbDdpqOaRB40sWlbKuOeLCAQl9n2fXkZ8Arz0VjEzX4mjc7vy3yojTcmXi5MZMaGAAX10fLTMwRfvJ1WQBRkzLIomDVQ8/nwhBUVhZLLI2nvHbVrq/BFXSpLEr/u9vPi2xCdL5t7SGGg0GuJTYunQpoQ13zgZ+7CpyhhZrZYxZqSW92cYuC5dpM4fpq8ByU9x3HEMCQ7q1ZDIy5UIiEEa1a88H48bGcXab134i7yoBS1aax3mLjzG8o8rd1OIosSq1QEUehlxyUGaJah544WKMaTTJaIxBrl/kJI+vQq5fj2fNWtPI+anEVvD/P9sHoT/uXMhRLRFfX6Jic+6SAzUJz6cjg8PU347y6QpBfTroyIqRiS3MEij204wdZSRYye9fPWtm3deFsnKDZGeqmDEg5X3KiMfimL95lyGTyjgh1Xl8eKb80ow6GX8tKZ8TX31+ch88/rU/citOkIEUFFNZ43Sj8FQrgubGK/A4RQxR5XHmI3qR1FSUoJe//fmBEmScBQ7ia5Ce1EQBGSSjFRqk6n9ndgoJUgCSnsKPn0hdw8I8vzTRlKSUriYGeD1OVbOHVeTtbsGa9ZdYOG75grEJ0S6Bj55N5FBY/Np0UTN56sd/H7cx5XrRXzzzTr69h3AkSODGfjoB2XPNsDyNS5mvQ0J1k4kCZH5OkpycpYjJCf9M3f3P2PJp/N4/BEl+w+HWf5BeVJFqRQY9oCJxg1VjJ1cyOaVqbwyKZpzl/zMfCVSdPLFWgfPPBZdpexJo/oqWjfXYNkeW7bv0Ap6Uu3tWbXkAGMnhWndXMMTUwqxWRTUsjevyCMISuK99cFbn6PKrYRjnfQelMvD9xuRCTB+ZNV6uCMGmfhwqXhLVbEKhQKtSY22MAM5CrK5TO0/GbgC2CUrcmWIBLWeUqUTj+Qih0w8RMyEYg1OWjev+ncRBIH2rdU8eK+Rjn902b49v4SvjtcEAUpk+Qx9UF1GfP641cOzUzwYixsTFU6gMUFyhUyKHX4uXhEY+GgeCkWE/DQZZCgVEHOtG0bBjCRJnGQ/7Tv918oh/a8lP/8nw+EsZc3yaKa8spfSolgEWxKlynwOH/cxbVIM/e4wRCqWvnNyz/BcvliYREqSAos1hFItI9FZmyucJSBFhIklRBJJR5JnkRxuUmZkIBPkpFOHdOoAcFq5G7ffTWqSkvyiqh32AHw+EblCYP1mF7/s9ZBTEMQVdR3JXllrKCD5kccV06G1gaVrMv/ReDRt2pSMFskU7Ssgxh8JRgRBQJIHaNnFzYZlGWWL02erHZWcZG/G/sM+4mzNkWxqJjxzBlFlRSFq0DrSiHO1rZQhsWHBpNLx4EAlWm3kQe7STsWOI6pqtZUVqOjQRkObdhZ+2CEwb8bHtG377z24ffsN5NFHPqRhfRWKaojPGwgLIVLSJIqKQ9SuoWLexza6ddBWCGIB1n7roNQhMm9GRfdhQRB4emw0D4zJ47HnimjTQs2Qx/OZNyOe7NwgFzODFRb/e+4wYCkOMWx8AfNmxJGRpqzWPCg2Rk5aigLJt40ffviOfv3uvaVxOHL4CJPHPY+/1MHkN8zVEoqTJuh44vIVxoxI4oGHS4gpbMN5jpFGXWpQH0EQCElBrgcucnv/HI7tTeTxEVE8/ICRR58pZORgI1NfkJH8B/EpSRJRZqlKQxWIBNUxcRLO3FKyyaQlXcvJOSmBEoqIpXIbl1/ykpAe97cDnf9EZGVdIRCExfPMDB13ndLLIS4U7ycqNozWEMIV8PLdomRmLizh259d7NjjwR+QCIUlFrwVz2uzS6hTR0ZOoZ/5b8Vy4IiPme+6yc8HBImWLeF6gZ/edyupX/Mih4+GOXLWydJ34si8FqCwOKKPfD0nRH5hiPQURQW9IH9AIjlRQWK8nJfeKiYYlFAqBd58KQ6vV+RCZhCVEn7c6mPN7zXJ5jIZqbfW1vRndO/djd+XniFGSkDyqejSN5egX4EhyUGp+hgaay0S/DUR89OY/NxuGn2npEa6kjt76GnaUM3Cz2z8svcINcTGJIo1kQmyyPPARUooogb18dtNdO6VzaSnNTw2stzFe/SkQmZNi6Npw/IAv1tHLfsPe3n8+aKyTb1eLxCU+aq9hrAU4i86cqpFTEwMV04pySsIsWurglo3E59/IEHK4PhvubTsncUH78TzzoIS5nxYwuI5icxdbGPfIS+Pj4hiwF16Tp/3k1cQ4vXZxdSuqWTaDCdWi4wos4bajaBBXRUatYyT5/ys3+zE4QwzcUw0SqWAKEps2elhxtwSdmxMIzkxIvEx6wNbtR0I3291cfKMn4M/Z5AYL6fj3dlMmxzFsqXzeXnqX28qb0b9ho3Y/9shAj453Xo5iS1thF6MphAPQ7depH2PUqa+pOL1V/ZSL9wGzR8bjqA5lwF9q0+2DH/QgN0R5p479PR9OJfcawoSFGlc2ZrCRVkAr/kq02c7mftWVFmF585dIdKkhCrXxJhQKpt/OM+b08r/Fxcjxys4y/8mmetcjJD5hNBoqu46+U9GcXExzRvr+Wx1Kas+jScpXs7WX4twOEVaN1fTtGFkE9e0kRqfV+L5F73EJIjMeU2qcj1eud5B+9YaSh1ihXV0/2EvCz614/GKyGUCR44F6HR7CamGZCSFglPy35CF1RgwsWpDKZPGmapchxcts/Pc+IrVe06XyOWrASZP1DF76kVwSoghLz///AMDBw665TFZ9tm7JFdRJPXT1iB6T0q1MVocSdgpRh6SkZeXx5XMKwgygYeGPcWBox+z6ec8VCqB3LwQvtwEEu3dy+LmmyHJwuSFr+LCQbM/dKghUnBwkZOECPLpMh/PP1Wubdagroqpk2KY93EJufkhBj9mZeCgN2752iFyT8RFe8grDNOxjZYft3t4bY4VhclHEWcwO+uWnbegCJWZt1WFtBQFh477sJWG+Wh2AktWlVbQqXM4w+QVhisQnzfj7Zdi6Tssl15ddZWSP7v3e/ngczsKuYBSKaBRC0iSyNZdXjb9lI1KCVFRcixWFStW/3JLSaAb0JkgKzeITE61+qIArVsqCeiL8LpUXJZOk0JNilMOsHKpkbYtytfli5kBxkyuXPkG8ORoEzOOZpMcrI9RMHNkj47FS5088aih7FkIBCTGPFNEqTOMOc1JeqqSqU9XfB6KrWHGTylixYeRPdwNPD9BYsSTWZy5mPwvndL/UxEOh3FY1LQK90AtaMkmkxIKSQ/VwxCK4vy3brIUZ+nSG+weLwePRnTPM1LltOieR2ISvPVy9ZJgT46O4rXZ1rKijxJbmGOn/HzzRWWJn0H99fy4pYSDXyeTT1YZqf5nhOKz6NOznOiyO8LotOVBkL1UxOPzERNT/XlVib+4PUREPBlHee8FHQ/coycswldf5zPvkxJQ6PhomZ3O7bX06aFjzSfJTJxi48AaDVqFmruqMNIE0OlkxEbLGTIun2mTY3n5mWjcHonVX89j5PDFBINe3n09jjfetZJfGEKrEZg5x0+GtWeFe1knGGkldWPmazMJBl0MuG/wv7UXOrh/GzlXPMybEV/lM9OySSSuKCoOsXydg8eGl/8WR076eKIaEhJgQD8187fb0VExrqsZasbh3w/w/hIbdnsYr1teyVjqZujDsXRoG0alEtjwgwuVUqh2XymXC9TMMODz+W4pJmrbvh1nLl0lilisFHJVOkc6dVEIkar7InLJ1Z7ilee1TH87B0GU4eE4tWlMlBAT0bIVt5dVJVcFQRAw3eRkXyNdUdZiH9Y46dQx8twUFIV4doqX9MIeEX1ZAeTIqU0T4sKJXL54gh/+ZLD12mwrX35xEpW9PVc4g6QNMfW1W+uM+lf4P/LzvyHkgkjPLjp+36nl0HE/Bw9f5tNVPn79Nr1CMDJ+pJnbu+l4YkoRm1ekEGOWM2m2kXHjz5KqSiUUa6dHdxVqFWzefoa2cVrEI9VnWOL8NZHJTrN5qwurTcRmD1cizAC+2uRiyH1G3pxnZcGb8cydHk+73rmccvxGPTFScSpJEqVYcSSfYO0nUXy/zQVVBI9/F2/NeZNxo8dy7MJOTKE41BqRYOx1tn6YViHD++gQE/M+sVepM7L3oIf4WDnZiiCx4RrEWpLwSz7OcIiW1I88mDehVCrBp7RhTCym393li9Hdd2pYtySPGLFqTaISoYB7Oit4aZKJZ8aGefDxp5m38Ntb0jD6M7RaLU9PnsX7c5+lyFJcrePw4eM+urTVUK+2khemF3Plmh+dTs79o/N48F4jt3XWYrOLfLzczqHjfp4fXz2B+Oy4aLbv9tDvdj2TX7WwbI2d3373c+rXGpU+Ex+n4OVnYlj7rYv8whAXLgeoma6olEWTJIlAQOLNF6MZOOadWyI/Q6EQz0+cgsluIBQTIrUKYfIbSE6SIykjVS/Z1+Q4yKQuzSpoKikEJXVowuWrITb95OK+vgb0OhmSFGnTUvjKFzBBEPD7/7o1zeuVKOQS9WhWwSginbqc4gBaSYfuJhfYoBTgatRplr695G+PwX8iYmOikMklhj5RxOOPmJizwIVVctGomYpnJ+rJzlWxZJWDhW8n4nKLXM0KYjTIqJmu5Je9HpyuMJ4iPYLOza97gqxZpibO1ok4QYdDsnJef4gtG1PKspQA+YUm7hqSy5CBBgI+kTsG51IrQ0ntDCUXMgO43CKzX41DpRQIhSJ6YjXTlX8YgBXy8ZxEVCoBrVZGy6Zq9h70suSzIKFgKX78iKFba2v6M5565kl+2fog4awQqlgHyz5MoMkfOsYej8is+Vl8u7qEJFtrooqa8u77Z/jwvci9n5Kk4LHhUfywPcSYIbms/uoKXo9Adl6QtHAD2tKj3Mgurx4LZv9ObIyb++/Vs3u/l7YtNBWIzxvo1FbLyvUOTp/307i+Cr8fSsIlhKVQlRpYxaprNG15661wnTt3ZvEiBTLRjd5ep3qCw1sPp8zG7d30LPjEzomTIe58MJfmTVRs+Dy57Brr1VbRv4+B0ZMKyc2GKFs9NCYLr78VZlD/8kD8rl56jp/2MXhsPouW2klJUqJUCng8Il07aMu05erWUuFyR/Tubmgd3YDDGea9xXa0ahlJCQpWbXQgihKjHjJx59ADtzQO3XvfxoXTRxDtJur5OpdJtahQYyrpwLGfz+PxZ5PRxM+5y7sJ+1TIRCU6yYHXV/1a7PWJqJQCJoOM65cVNPR0j7T1CkTcDGw12bX2PK+oC3nnNTN+v4Q8rPpL585woOLauu+QD9GnwSO5ylqGFSgikgvRilvWPPtPQHR0NC6PHo+nfEN+392VOzrq1VayeYOSZt7u2IqvMv7ZLD6eH13h9zl51s+7i2x0bKNGlIQyguW7rS5Wb3Sy8O14EuMVLF/j4uLvChoG2iGzRebHVKCQHK4rTvFwLy1vzS9h2uSYCsf/dZ+Hrbs8zJoWmefcHpGX3y7mWnaIVk3VlNjC+KJt2P0C7eoa2bFt8y2Tn7m5udRIdZNfEC4zbbwBtQpEqhfwDBNGQEa26wqvPPkGSWI6CAI2XR4tWsvYvDIFlUrg/KUA99/vR0nltkGv5EalDVLkyqMVXStV+jSSWvM7vxDrTOLX/d4yDTOAnl20TJlhYea0OPYeDOL3Vd9p9VcoKCigXi2Bo8fCvDC9mNeei6FDaw2SBD/vKOXl13djuNoOg2CGgKZsnTp03MeCT23Y7GKkClMpUGgJolTK+HF1Klm5IZISKs7Z17JDNGtYdfskRCpAb2jA34yvvo10YCyaFV/WGm4tCfPcGxZ6dNZyfz8DS1aVsnSNm3HjX/5HxGcwGCT72mnylUHCYXjr3VJizEo6dlCUtUBbikNMfcfK78f8JNeUUWL3Yily4tZcY+W8GNq2qEgu1K+jYv6b8bzzfiRpdjNMRhl2/VUSbHWQC3JSStrz6eyzLP4sh5atIgnRrNwQTz5qYvbrelZvdLD0SwfR5orx8OdflvLc+OgKxCdEOpiWLUykebdcDh48+P9Lh83/NGzdso0EsQZqQUuJVIQLO80pN5pVoaZZuCvHtp9k3BQ7eRY/6zeEiZGSiQlkYPVcrtC98GeYTXIkqbzD5vttbgbdW3179sQndBzdacdq82GVCom9qQtCkiQshnMMuE9GQVGYCc+XcuxYGKtNzrhnbEx9wYDZJKOgKIQ5WnNLBKAgCCSmJeDP91WqdBclkbhUH7t+TCvr9PB4RHb85qZXNx0P9jei08oi/gYf21g8J4EZU010234JlZJqiS8AhQI+fCeepo0i32k0CDzxiIZSh5WtuzzsO6Rh1rQ4xkwupEtrPXprvSpjBLkgJz6YwJWz8xn33acMHjqZ/gMG/+3rvwGXy4WAn6vZQerVrn6eatJAzewPStj2q4eP3y3/jQx6GTZ7uMI+4GYUFUllnTY3Qyvo2XcwiM3r5eulyXQ5bEXMr9qUGUCpCaJWC1iKRdKTFVzLrr7QDMDpklCpqr+eqtCxS3uObDyF2R9HQ6kVReRyhkNIkoSEiBI1gkxi4SI/zcSunOcoLehcds4yQYamNI0fttm5t0/lezEUinSyNaxXfl63ddIyOz4HLDUQAhquXA3Tuxss/NiFydK4Er8CYBLjyDyrIr8wVBY/Q6Qz6KtvsjllP0CQAGZDFCZT9YTyP8E/E977P/w/RSAgIxiMTLjtW2mIiRGYONZcpXtwvdoq6tZUcviEl3MX/Uya4kIV7aLPyDxO7I9n4RwzTz6up0tHFXGxciSqF4aWhDDtW2uwFIfJLwzxwOh8rCUVA8g9B7ys2+Rk3AgTOp2M2R/a+OobJ/f31xAwFKLreICiGr9QVGsHbYedZtv3USTEydn0s5v+/R/8R+Nx6tQJnpnQn0eH5TJwAJgbZNP6rnxaNFVWWrz69NQRDku89FYxRcWhP8ZT4ouvHIydHGnlKZRfK3MbVwsaMqjHcfZhlQoQJZGA5CdLdo7zqn3cfQ907qTg8ectrN7oAKB7Rw1BUwE+qbIxQ0gKUijlsny1H5dbJCZaztSnRb5c/e+7lHXu3J33FnxDjZqteGB0Pq/PKebJF4uY97ENS3EIe2mYya9aaNtKzb136hk91ETtmmoeHWJCoxbILQgx/2Mb02YVM21yLBPHmKmRXr2uWnKighJ7mLYtNXz8XgK7/xDDr66lMxAU+eYnF3qdwKcrSxkwMp9XZxVXcFLfc8BH+1YaEuMV+LzVt8xVhe3bt6OyGvDGZzJ+rJ6de6vXTdy93wcuI4eO+RDCSgL4KonJ30CG1JD3F5VXqCUlyAmLENI4KrwvaDdx7mLVbYSXrgTw2fT48VXK+qkENU1oRyZnOSrt4TInOSn9xkn2k5AeT5MmVWeJ/w8R3HHnvVitIhnJap57Lkj4dCsy8m8nf2s7nhih4su1fnILQkx/z0ooJNGskZqURAWrNjh45Z1iSu2QUiNEShqsWiYn1da+rArOmXSGjSviKwU8yYkKlsxL5Or1EHqDjC8XJ7FkbiIvPxPDFwuTmD8jnrHPFvLIhAJkMon3FtkAGNjXwIC7DNwzPJcXplt4530rXfplM2xMCaVFOqKJJ4N6xP2b+q4xMTGs2rACb+0zbPsmvoz4hEhWfuxIPYaaBeRlbMOXcYodv7m4cr1cyP79T0sJBHWECROXEsCc5CMjA4LGAizk4Zciz4MgCCTb2vDOe25CIYlFy+xVEi43MLCvgRETHfQZJnDk0gPcdW8vLun3EZYqBngOWTF5qkxem/H3Kx1vQKFQMHzEZD5c6qqSlCh7HyqS45Vs/snDyQM6hBNdyLqiYMaUysZzcrnArGlxZOeI6L1JpDVwVSA+b6BlUw2PDDaRnqIkEBRRqwR6dNHi9YncPTSXASPzuG9UHnf11PHy28XMXWwjNz8yN6/e4KBb/xxKXWEEAcZOzuf12VZaNFFT6hBR3aLuX1F+EV6fSE1fqyo3FXHuBvz4Y5hrJ2Np7rmdtlIvWtAJZ7GGz1dUbyq05hsnfXro+Gylk0Rf/TJy8mbEexqyaXOEdFKrBcLyQNma+mdIkoRMWf77h8MSr8xwIi9NIIgfgBKK0KDngvoIz0199pbG4T8FsbGxZOUJyGVgL62e2Nu2LURyaUtkgoxYTx2Ofp9Oqy4W3phVyuJlpfR7OJdnX7Pw45epzHgxjuQEBYPG5GMvDbNwiZ0VHySRGK8gFJKYPddDmr19pY1copBGtJhMz646zCY5dw3JY9YHJSz41EbfobnMWmijfSs1MplAMCgxZFw+A/sa2LwihelTYvlgZgLHd6bRsYOMq1cEsq7fuuFPSUkJKYnwxMgonnvDgiiW338jHtbgirpW7WeLyEFCQouBlmIXksggSUqnkbsDefvqM3J8RMu0YT0Vo8ZK5MYcxCtFCEpJkiiW8jkp30OfO5SkUrnjCSJzZzp1cLpF8gpClV4z6GT07a1n+gtRbP52ebXPz18hMTGR34/60KhlfL00mY5tIqZCMplA3zv0bN8cgy3lMJIkoS2qxxsznfyw3c2cD23MnhbHj1+m8v2qVJbMTSQ9VUVinBydTkZ6qoKzF/0VvstsklFYXP195/eLGA0yLl4pX2dcbpFlaxwsXZBYQRMzNkbO0gWJrN3kQhThufExfL4gnoMHdtzyGAD89MNPCCE5bruCPT8ZuPB9M46sasHcFxNo2cXC5p+d9Hogl1FDTBz/JZ1D29K4sL8G896OIjpO5PbuVVeKNmuk5lp2iHC44m+zfbeH5NQwx9jDRekEVzlPvqOU61cF9h328drzMez7IY0RD0aRkqTghadiWP5BIk+8UFThOLsPeOnTs+rvVqkE2jZXs2jB4n80Jv/b8fW6b4iXIhVjOWRShyZVPoe1wk14d4GbFasCNPZ3o06wDdFCPDpHOj9t9Vd6/w3s2OOhXm0VB49GYiG3RySmimKgG4gxyxGUYerTgkvCMa5G/0qOcJFrsjNcS9jBfWOK6dpJxYD73Vze3IqUnNtp5u7DhW9bce9ANw+OLaBOLSUa7a0ZHwK8MO058mMvI0oV9/clihweG2GsIHHz9DQLo4dG8cE7CXRqq6VFEzUvPBWJa594oYhQSEJU+PG5FFzNCv75q4DIHHj5WpD6dSonUXf95uH+vgZmvhLHHbfpefPFWJat9qANmqs9f7UvhsRoOT9/qeLX7XM5dOjWEsEADocDk1GNXivD6aqe58jODbNuY4Aok4xf9pbHQQ/ea2DlemeVn5Ekia82+ImmclI2LIWJixPw+iQ2b3EzcpgGqyyvyuOIUhibaOPZcdH8tCaV71al0qubtuwe+zMuXA6QmNzwlj0y7rjzDrLDmYSliAxXopBGC6EzLYUutKALAXw0cvektERJITnUoH6lNd7srMPU193kF1ZcuyRJ4uW3ixnxoKkCOZ6eqqRuUz82oZDoUCqfLvUiihJ7fgtirqZQDEBmT+LZ1yxMfbuYLTvdiKJEbIwclTKiC9uKbiQW12TRgo9uaQz+Ff6P/PxvCLdbzlebyh/Cg0d93HFb9Zmg22/TMWZSITqNAr1CS4xRxcxp5a3Mx0/76dpBy4hhahzGa9Uep0R7jTt76HntuVge6GfA7REZNDaf4U/m88J0C/eOyGX9d07WfprMuUtBunfU8vNXqRw86mfV6iCSX8vVPDdTp6r4fVcc896JYu/vPoaMy8dqE3lk1PhbHgu/38+zzzxEjNbD4ne1nFzXAu3Z7vx+QMQfqBwsCoLA7Ffj6NVVS/cBOTTvlk3T7jn8uKcNUyfHsG1dGl27S2TKTpYFm3FCEk1oR5Esm1P6rVhq7KLubdfIO5fK6o+SWfZ+Eoe3ZHDmfIC5i20IgoA5NshRdlMgZSFKYURJxCLlcYJ91KM5+sIGLF0V0c7o1VXDiWN7b/naq0JaWhqNGjXCYDRwx216Xn46mnq1lDwwJp9eD+SgUMDcxXYGPJLHM69aSEmU07KpmrQUBTt/83LxSpBia5id+zzUr6Pk8PHqF/8Dh71cvR7kl70e6tdWolYLyKtZ+zf97GL1BheHfs5g3ZIU5k6P56c1KbRqpuGRiQVIkkRWTpAZc608NTqKUEgiWPW6Wi1OHz9DyC3Ss7uSyY+bWbneQamjcjDu9Yp88IkTyR7DWwus+GQudFRP2KgENY7S8r+1GvjiKwdRyW78UjnBGlXchIfH2spI9RsotoZ58NEiCizBss38n6ERdDQTOmDQS0x+s4TXZoZo0NKD05V7a4PwH4jCgiIkUcaebWrqlfYgRkhEISjQC0aSSluTs78OUVoVzRur6T4gm7uG5NJ3WC6frSpFDEu0bq5h1w/xqAU1sbamZfNiWAoTkxSoVOFyA+1baTh6ys+6JcmVzAzSU5W8+1o8iQly6tRUodfLmP6eFadLZMBdBrasTaVNczXrN7nIuaSnUUlfWgidiBWSyFNeZvQTo/7tcfH5fHTrHFVJ4uNG+/ncGbGcOpDA8QOxrFgcz5MvFvHQ6ELa9Sjk601eHA47Yhi+WZbMc+OiEZCjFNS4BTsXOMZp6feIbImgwGvV0WNgNh7vX2/QBUHg/gceY+WXu5j49MvMXfARzbs25IzpF7KjDlJgOsHFqJ1kRx1nzvtzqV+//j+69p697katlQhGFVT7Hocyn5Q0kVde99IseBta9KSmyCpUiN2M5EQFJoOcUmUBo0dWXxk5eICRlk3VeDww9404ft3n5eEHjPywOoVNy1NY8UEiOXkh6tZSUK+2kudeL6LPkFwcLpFvvkhmyAAjSYkRh9rTv9bgkcFRDBqTT1i6NdH/c+fOEw7Ky4h8n+ShQMqmUMohKAUibUliHEF8ZZW3NiwkSBl887XIoWOVA+7PVji5elVk0Agbr73pJVGsWe33q+wp/HbIiyAI9LxNQamsqMr3WWW53NM3QlIfO+Wj9/15lF5Ixastwht9jULlJS5yghJ5Dh36NKH37b1uaRz+k1Bic3Phsp/Pvyyt8nWnS6QgX8AomMv+F+OpS/zV3nz7fm3mLXIy9404tm9Io0FdFXVqqpg3I55xj0Qx6plC7r0zUiXn8YgMfjyfcGFytRW96WJ9PvrEx4QxUdTP0PLJ4hAfTo8hZ1cT8k8msX5jmGvZATZtcXF7Nx09u1QkebRaGZtWJKNQhfF6q49DqkNaWhpnL0H/PgY6tNFy99A8lqwqZctONwcOe8gP5VAqVdYULpCyCCnc5JBJEyrLEcWFMzh9WE1WTiRAmfKMic+WQ1T3AxxVbuUYe7GQjzFGzYHDhkptkDdDj5Gw2lVWqXsDTpdIVFQkmFIqBWqkhSgqqvr5+SvEx8dz5VqAF54yV9k6GR+noF9fJTYsmIU4Du0w8OqsYlYtSqwg3RIbI2fNx0nYHSJFxSH0ukjnxN6D5fFPRpqS/MIQDmfVBOi6zS5u767FoJfxzY+R2HfjDy6GDzJWqb8pkwk8OtTE/E9sfLHWQU5eEJfjQgWDnb+LE0dPYi9Qoi2uR0uhK7FCIkbBTLy3Hsk5PRj9uIcFb8XTpX2547xCITB2eBTJifJq73GAaLMM301dP5nXAhw+7sdVZKANt5FMDcIEKcVKTJKf2dNiadJAXemY7VtrEUW4nl0e+Mpkf11dZzTIsNvstzwe/wmQJJEwkVhcJIyqCn1fiMi7CQEtKfL0CoUJ0aEUVq7xUWytfD/nF4ZY8ZWLoQMNvDbHirUkTKtmavYcqL7gYuuvHiw+KyU19lKzgZ89u/TU6nmJQU/m06FriOPnXYwe7yC1qFuF+dkomEkr6srFMwr63KbD7bj1PUHbtm158Z3nOGvaR77qIlapkCLNRVzJp7jnznLuICcviNdXNdmfmqyg/1167h2Ry8D7FDRu62XSNEuVSZmV6510baep5K8hSRJFljDjHilvH2/TQsOIIXp8Mle15x9UOUlPl6FQCMx9Xcmyz9695TGIjY2lpFSgbUs1K9c7qnyPxyNy6KgfcziR/Bw5q78Mls1nt3fXcfCYj1/3VUwMS5LE5FeLEfNTK3T03YBNfZ1nntTx5eIk5n1sY8wjOoLp5/BIFa9XlETOKQ8we4aRlk3L79WXJsbwyjvFZF6rWFiTmx9i9LN+npr4+i2Pxe7duzERzQn24ZLKx8IjuTjNQZLIIJ9rCEABWURRWZtfJaiJut6R2+628PizRXzzo4uPl9vpcFc2CXHyKrVyV34aTV7UEQpMJ/BmJzLqSSsqFWXPaVUISn5u66xlyEAjx075uWtoLifP+An5lciRo0ZDtJTAhq/WEwr9dZXsreD/yM//hkhOSeSNOSWcPBt5EE+di1QRVodSR5ihA00c2ZHO9i0GataKtC/dgEEvYLOL9L1dhyI1Bxf2SsfIl2WiMnlp01xDdm6Qb350kZctw1GkJvOCjGiTguULE1n4dgIGvcC7H9l4bHgUMpnAJ+/FE2VS0NJ/O+G8dF6YZueeEbkMHJXPj9vdhEWJpKQ0oqKq19OoDs8/N45oPeTur0tySXtMQgw6wYA6ryFnzoXx+SqPiyAINGmgpnVzNSsWJ5CUHM99A4fy+zENS1aVkpYuoamZQ3bqDi7LjpOrPoMl6QC9B7j4+VsziWkhNq9KrrBJVqkE3p4ay96DXlZtcOAuNJNCTUKEOMVBTrIfD06a0ZEoIYboYBobv705oP/nbp4346NFczEqf2LDkii6dtCSnqrk3j4Gdn6dRnKCgs7tdJzaVYPNK1M5tj2DwQOMPPR4AQ8NMLHv+3R2b0rn2I4aIMGqDQ627HJTYqu8+AcCEp+uLGXS42Zmf1BC+7uyqV9Lyf7DvkqLoShKfPi5naULEiuMmSAI3N/PQO0MBf0ezmPSqxaWzEskMV7BNz+6MEdXdqz/K8QnxhOU+0iIl6FQyKhTS073/rns3u8pO6dDx310659Lbo6AS59Dl3Za5KoQXsrbyiRJwi05cUp2wlKYsBRGqYp8fuN3TkrsEho1tGsvUZD8W9nioRMMqC+1pcudFgaNKuSt90oZNrqE2+4oJf+imXo0R4cBt1T1witKYcxJfp4abWb8KDN7f0zmjp4+vt64+pbG4T8Nq5auxu9UE2dtUeUmJcZXkx9+DNHvdj133KYnMV5O1w5aFs1OIC5OwQezYpHJBFxOAYNQPgeJhDFVYWR07mKAcc8X0u/hSBD6ykxrlUFv25Yazl8KYlArmTUtlsb1VQwbn0//R/K4e2geh4776dBaR6kzRJGUiyRJ5AmZ6NIUtGjR4t8el9zcXOrWrEgaBIMS02ZaWf9ZMp3alm/02rXU8PXSZM6cE9Fd6EpqSSeUbjMup4wtv/iYOkUi4WovUp2tqUUTmgudyKAepzlIWApht8P8GQk8/2Q0m36uPoj9fLWLn7/fS3FxMR6Ph3PnzjH11Xf4+scf6T6oGw161eDx559k98FD3HVXv3987Zs2rWPqM2aC5jwKpGyckr3CvBSUAli1Vzl0NIC++EZWWyBcfeESAJIkgCD+pWmeUikgSjDmYRPPv1HMZ/MTuauXoWwTazLKmfZsLCaDHLVKIDVZyYczExg/ykztGirmvBbP7bfpuJYVjBjoddIyYYyZuPjqTQOrQlbWVcKiSEgKcUY6xGVOIyESIshZDnNJOkmYMDLKA3YREQUKUoq68OioIINGWNnwvZMVax307Gdh4SwNedcVyI53QxU0lhm4VImwnMAf+/i3XzNRFHuMYqmg7HeQJAkLuRRFneTEBRf9H8ljxTonL08yQ8Zlpk5V8MXaEBPeyadm3SAJSXKefeGVWxqD/zQoZCFSUxUs+8rJxh9cFe75EluYfoOLEcNCpTVaJsgQTHYWvRdDw3qVif07e+gptoZJiFcQDksMe7KAFk3UaKleO1GFBos1zOgJJexcm0J9+x3UkZqTLNQg0d6aJv5utO9ZyPuf2Bk1pOqWNbVaRvcuapxVJDH/FaKjo1Hr6nLiTIBRD5n4ZlkyUSYZl68GadlUw913K5AaH+Wy/jcKpRzypWucVOwimH6O23qLNKZN9a2JRTVZs7F8E9yisZrERBnpqnTSVLWIbxTFzr37GDV2PD5F9S3rLhwoDC46ta1IzCxcYmf4oHLSNBwGeXWZ5X+BhIRouneu3izq9l5KQlobAclPvsvOsIFRVZp6CILAxDFm+j5UyD2DrTSpp+bNeVa+WOsoi7PHPhzFfaPyKxGgBw57+Xh5KQo5jHskilUbHUycWsTpc37q16m+Or9BHRV7Dnox6gXspSKlNgsL5s245SrYqOgo/FKQDCrLqCgEJTWDLdi6vequHZWKCt1JN0OSJK5mBQmFRIqtYRYttTPgkXyuXg2ji/ZhqbMDd8xlggSoSUPkCok+vaovVBnY18iYSUV8t9XFgCFWMjNFTp+vmviXJIl9h/y0bd/mb4zAfx563HEbOVwBQPoX+yu5QsLgrmgcJRNkROe0o2c/K6s3OPH7RXw+keVfObnj3hJis7vy5kwvc16NuLB/+5OL3Qe8ZUmRm+Fyi6xa76BW/SBpGSEsxSJ9huRx9pTAzp0iXyxM4s7bDCQF61RJoMkFBdGeWuh1CuTyW58LAfre05fnpk2k18M5DH7pAtPetzDsQS0OZ/ke+df9XvrdXv39Obi/kaaNNLw9NY4NnyfT93Yddw3J48ARL6FQpIDl1dnFLFvj4NBxXxkvYS0Js3i5nWkzrSQnKcrMc2/gsZF6vHGXqnyuJUnCG321rNMmKUGB11N9Urs6qNVq6tZrTjAo8dMvbnb+VpHEdLpEho7PR3DEYLDXxlsQgzmvLb3usbL7gBdBgFWLElm01E7P+3OY/4mNdxaU0GdILioleDUWQlLF394uFUONy4waaqB+HRVtW2l46LECpr6oRmixn/zYA+TLL5MpnCQraTtNOjgZMzwy7xcVh/hph5vzlwMsnh3Pc69buHtoLq/NtjLiqQIeGlfIA4Ofo0aNGrc8Fmu+WEvNYGMMmMjkNMekvRyX9nKN8ySSQT7XMRFNW3oSQwKBaop29IIRWX4dNn8XIisnSHysnDHDo/hmk59WnS206myl/xArh45HEuler0ibdgJfrA3R8wEbxSUhcos9FCiuVHl8SZIQEgoZPTSK5o3VvPR0DJ+8m8jIpwvw5yRiIiLXIwgCBk2Y5V/811V//p/m539DdLutN99s/JT+I/Lp1VWLSinw8Rd2Fs2uunR443cuCi1hnh5rJjlRwfrPkun3cC59ekSy+N07ann3IxvPPmHmpw1xDB55mPzrRuTFaUjyEHbdVUJKF+NH6hj/YiHbdvgJlJjJ8DbHYIsiLIXYcOUa326+wmeLonh/SSm3ddKWBTWCIDCgn5qfPrRTJ9yKs6UuYqJc1EhX0aaFmpTEKD7f0OyWx8Hn83Hx/O94ihXU9tes8JpdsuMtVjJluo2FMytmLURR4pWZxUwYbaZlUzVfLAjy0BNT0OtNnL1QxGfzEpCw8/ZLMbwyy8K1rACXrwaxOFQ8+ZKLF56MrraNafiDRp5/0YXZ2RwfbtKE2qRRu4qzL//8oeN+EEyEQiEUin/+yG3dso21qxdzZm9apdfkcoGPZifw6mxr2cIjCAKd22nZuDSZ95fYy7J9SqXA+FFmLNYw27eL9Opv4f3ZUXTvpEEQBI6f9vPCdAuTHjcz7xM7zz4RzZ09dAiCwKyFJXy2qpTHRpjLvnv/YR9d2muqbYd/anQ0z71hKTNCOXbKx0tvlTB/4a218/S/716WLPycnXt8dOuiZN8+idRkgSGPlmCMAkEAlwOibU1pTTI+l4evV16geWuJbfl2/CEvdqzkcgU9JuTIcWBHjpymUSHGPFPEnoNejv+SjkYjMGpiIT585MTsw+2UQViOJMlIzq9PQX48m7Z4UaMlASXFHMEkRFNTashlTtNM6lBB40SSJAqjTjF5vK7s3hIEgblvxNLjgQ8YeP+w/xO1rwYet5egX15BL/VmCIKAym/malaQ4pIws6bFkZyooKg4RH5BqKzCxWQU8Ev+MgMIBUquZ4UJh8vNKH7d5+G9xTbeez2eBnUj81t+YYhXZhZz6WqA0UMrJnBkgozfD4e586FctBoZ4TDExch47gkzJpOcOwcUk0ZDrgpnKNCdQqUL8cG8Nf8l45KcnMzm9V6gnFj4fpubAXfpq3Sn1+lkPDVWz2cziogL1iTK242NXxxjhbqQ2iV3VtLkMQnRJEk1yCcLmdFFmxaJCAK8u8jGmQv+Cq32APt+93LygAZzkYHeXe4gymBG6zfgCbiwS0XUqGOiafOmtG/fDZ2uelLl7+DooT3YraW0bCOj4UOXuHpFYv9+CWNBE8KyEFbTOfR6H3I0GMIxEZF1QU5BgYJSR7hKra+rWUFcNiVxgURWr8liwF1VV2J+v9XNbZ20eH0SvoBUaRxu4OnHzAx7ooAa6QrataxIfjw9Npp1m1wUW8PExyno30fPouUXbmkMFIoSkIc4Gd5HLRoRLZRLKaRSizzpGsUUYMCEJEmECOLETiklpAq1SLV0pWC7k7d2FYMoI1pMQkYRCRhRCWrMUhxWCoinssEDgF2Vi16njuiFfVIK8jBXtYdwmzXIJSWuQICmTWH30uRKshIN6qp4ZWYxE8dG06qZhpGDTdw1JA+Xq+q2s/9DBKIU5p2X42lQW0mrnnm8OdNF04YqLCWRKksBAYMJbPZiYqgorRHQF3N7d3O1xx7YV88ve9wYDTI6tdFw390Gvl5ugeKq4hsia+l1P1cy1TQJ1sdGEf6EK4RkPsIBBYUlfhLc9SjOu/6X2nqpqQK169269i/AK6/OY8L4QTwz2sO9fTQM7m/EUhxizkdBdu+XUIfl6HxxeHETJojZqKR9GwmvV0T2F9sfOQqWfSXn6LkgwUCAC5c9hPxRGNM1DBrWn4eGDkar1TLooUEs+2g5cYUpldZvURLJ4iL3dVPgdImYjBE9zA8+s+PyiEydFJHh8flE8grVxMZWrr75O6jXoBGFluPUyqhawigvP0xuIJ88iknSxNGyWfUmdI3qqwgWxeE+24Ilh7MJJFyhsCjEQ+MKyM0PkpyoIDc/wINj80lKUGDUyzl2PIglR0PQnswbpwqZ9aYBhyNM62Zqlq9z0LCeig6tq67KO3/Zz0MDTDxwT2RtHzPMxPS5B1i29ANGj3n6b4+B0WwgTpaAIFUdQ8WQwK7dp6p8bWBfI5+sKGXiWHOl1zb/7CItWcGICYWUOkQuXw3R/3YD896KLTNAPXrSx7BxRZiu1cISUOL2iNXqBtptEkf3qXlqn5qatCSaMJNePMjPG+MrEUYr17pxuZWMe+rxvz0O/0lo2LAhLkqxSHlo0OGWHFUazQQkP3KtH7m/8hxkEMxorvdgxpQTvPGWBZWgRl2aQqK3FgpBQYE1GoVCZMvaVO4emktstIzbBxbwynNmhgzUo1QKbNnpZu5iOyCRmSnhs2tQSzHklHgJiEF0zhQGDC0gIV6Oxh9brUa5UYzjxIk8fIF/lgQBuLf/A0z86RPmv6XC5ZYQBImPvrDTpX0kOSKTCfh8InsOeAmGJFo3U2OOKv++cBhuLkQe94iZ3t109B2aT0qSjLq1VQwfZGTGlFi27vIwY66V1CQFO/Z6GTnYSKsmag4cqTy/pCQpeGAwfLvyBAml5Z4IISnIBY4jBAJYS27S2/yHW6H7H3iE92btZfOKZN5bbGPexzaaNVRTXBImtyCErVhGvL1FRA/aUIpLdw7FxUY8/agVyWQFJDyCnzdeiGH7r14QIt4Xd/bQ0be3j0kv7qQ030C0To9fZSMmIcCgexVs2+1h/2EfXq9Izy5a3l9SitksQ2200rCek8tXAzx4rwF/IEKUT37NQqlDpEdnLS63yMw9EW+NH7a7ub+fgaQEOcMnOOjSpcs/Gge3242aeESVl6RgKolECFRJkjjGHprSoUwfNklKJ5cr1KdyQYYkSVjJJ96k5pnHo1m13sErr/ipG2xHPBGdb/tVNyNPHWfEGDvbfnOx4M14mjdWl8W8gYBEq27XcGQlVJCekySJQtMpRg5XVSg2qJWhpH8fPQvPW2kt9YgcQ/KTnCLxy/avGTP2768Lf4X/Iz//GyIqyoxMJuP1F2JYvdHJ/OlxvP5uCTt/81RqHVq6ppTaNZXc08fA2s1OHh0ShUolcN/dBn7Y7mZgXwNqtYwH+hl56S0rM1+J5Zfv4zl7wc/ufVe4nhtg/XdOBvfTY7WFWbvBg8ofQ/NwuYC7XFAQ76+L/Xw09w//ndWfxVQIZvYd8vLN9z7yOcd16SJKv4ptO4I0bBTmrp463ppfQu0Gty5We/nyZUwGCTGrYhBv01xDE59L/x46rmYFuGNQLi9ONFO7porT5/18vLyUIfcZy1wpa9dQkp5kwVYa0ax0OEX2HvTy8FOFxJpl5BaEadFUg1Evo11LDRmp1etg1kxTEgyDSIgSiqrMNAPYVDkM7afG5xOZ8Z6Vbu2CTJ40kgXvr/hHGX6n08mUp1+gTRtltSRjjXQltiq0wJo1UmOxhiuZJE0YbWbdKifmy+2ZNPoSYVMxMhmIThNuScv5ywEeuMdAn5sc/154KpqJUy08/nwhjw+PIjlRwY/b3SQn/YX5UKKcC5cDTHq1iLMXgly7pESQpdK+fftbGoPo6GgGPHgvX375IQMHQ2OpC+ezj9BK6o6n1Eke12hMmwqC5yZrRy7/dhZz7CWOFu3CLCXSkq4VKj7ypescPmrl7LkgTRvq0OlknLsY4Pd9CuIKOmIhFwEXXtzUpRkJpCIIAnqM+CQPJ2R7MZuhgCMYS+qTSi2OsZckKR0j0fhw40/MZPAQgUcfrkieqVQCibEOioqK/i1DrP/NSEpO5Orli+Qm7cJgDhEMQtBuJKq4cRkhKspCeLwCDqdIfKycZ18r4tylIPqbNiFt2sK6g5ep/YcTpyAIKEvSWfx5MRMeNxIOS7w5r4RNK1IqPCfJiQo+m5fIgJF53HOHvqwF3uMRcTolBtyj4q1XossCt6tZQYY8VsCF8wKKgJGGxCIzJpLWJocoo4J33prCt5t3/dvjUq9ePY6dClFiC5fpQZ+/FKBHl+qrgLp0UvOpwQ62yPUnlDbjuNxaZTUCQCJpHOFXHn9IXVbZuHRBImOfLaRGqpLhDxoJh2Hpci/798pJLuqEQlCS7KqNz+UhSYgQJ2EpTF7u7zQfcJgP5z1Mt14TGPbw2H903SUlJZw+fZANn8VTp2Z5VZHHI3LP8KM0qqumWRM18z/x4PeH8eNFS2QOMxQ3ZNTE42xYmlShFdPnE3n2NQsun4IMDJw5puLAYR8d/1SxlZMXZNPPLn7+KpXxUwpp9Yehkc0e5vMvHeza50EuF0iMkzN+VBRen8in7yXidIl8v9WNtUSidQslndpqUCig1CkSHxfZlKhV1Xd3VIW4OA22gjAqj6EC8XkDKUJNCrhOz3ucZF3fQU5eGFlxEirUlEpWooRY9IIRfTjyDIUIcY0LtKZ75PPU5CT7iZbiy1ysb8BKAU53iMmPmSGgwuRqSX1BR3bGT5w9kIAoSgwYmcf6JclVtuPWTFcSCEgcOuZFoRCoV1vF5wsSeHn2HOYv/L9K+Oqg1+toWFfFgSNeTKW1ictryOVMG/bkwyxfEkPtGkoGjc7n9NGjGMM9UQo3Vd2JEdM+rbbq+MEfkDh60o/HKzFvRsScJirFgtfiRitUrBaSJImrwmmeHKll85JkcmL3c3vfAM9NNJCeaubYKT+vvumj8KREyB/NqXN+mjWqOknw634Pb7wz6x+NR2xsLJ9+vpk1X37G4kd+QCkXUakT6N5zEKHS96nralfmMBuUAti91/l9Xx6lISdasjH8sRaEpTAlmqsEY7NRqkXcgTBDhj/FsGEjkMlkNGjQgAsXLrBhw0r27tnIb799Tddud/PAoOGMnjCKJe9+QbqjPmohMvf6JA8XOUE8afz4rYUmOy1EJwZo1EDJmGEm7rgtkgSVJIkX3w4w9OFJ/zj5mZFRn3cX7WLj0srzviRJfLLUQ71wRwxCFBZ/NqfPXuX27lUf62JmEJnPjEpQE+eri+96CmvX7eWee1S0a6Fm2rOxnL8U4LU5xfz2i5LYkuao0ZKKAiUqwuEQb7yxm+XLYmjaUM2u37ys/dbJqIdMlVrfRVHii6+crPm43OBIEARef07LHQ+tY/iIJ/620cepk0dQqQWoXsq4Wjx8v4Gmt2Xh8cCEsSb0Ohl+v8iab118/YOLtZ8kodXKOHvBz+PPF7Lo3bgKreqtm2vYtiGZ3v2OIlkS+Gy5m1eer7rLbdUGFzFJAskJdoKhfThL1JSeSKbrXfm89pKeTm01FBSFeXeRjW07Atw/+LF/ZAD1n4CkpCSMcR7kcadQW1Sctx6lhdSlwlolSiLnFQfpfZvAoe+z0IuV9fUVghKPF2p6O5Un2P/4eWVeEzl5Fnbs9tC8sZpuHbVMfSyO96fKmDM7l5AQwC94EASREouS5EADmlI/8ixLEMDPOe9R/HtS+FW4Rl08mKjaeyAo9/D7STfNmvf+x2NiNBrp1mMoXfsvIjpKLItPut6bzavPRnP5aoBvf3Ix6B4jGrXAws/s1EyLdC5pNDK+/sFVSYO2bi0Vjz5kZt03Hj77tnyPcmePiK55r646Ni0vl0dJSpSTkxesIKsBMOOVKJQqG/MW7EArRgESIUKkUwe9rTHDRu/jt20JFFpCaDT/bC904fwRJoyOYuTEAha8lUDtGkqu5wQJBuH9j1zkH0omXjBQZDjDJx8aadVMzaSXLnD1txrEZrcgJIW4mvoju/f7eGxEFGqVwE873Mz/xM7iOfHUayQy9m1IjPNTK8PEqfN+xk+x8OgQGcPuN+L2iHy6ohSZAF8vTUGnk1HqCPPKO1YWLClFrYS5i200a6SmaUMVd9ymJa8gzNmLAdZ87cTpFskvDJGdG8Cg9fHi848wf+FXJCdXb1RdFdp1asuvRw+jM/vJL7lCYjhCfpZiJYqYCsZYUcRynYsUStkkCuXdR5IkcYmTJJCG35NNj/uyOXJQQVt6lhWQQMTwKa2kM+/N3UlCGqSnVOQCPF4RuTrAOY6gV6iJl1IJyfx4jLmMG6vmhacrF7UMu9/EppWgsEbuoavCGd6frOXzrwKIonjLGqhV4f/Iz/+GOLB/Fy2aali3ycWXHyUTFytn+QdJTHrVwqcrS7njNh0ej8gP2z20baFm5itxOF0iT71cxKNDIotuvdpKLmaWl2iPeySKj5bZad4zi8H9DcjlAj/v8GAvFend0cTe3SJ5eSIylNQJV91eahZicUs66tYsn9QWLXGyaIGc+JKupPyhPeaQbFwOOhn7sJoFn9oIBESEasqq/woymYykRA35J/7QdZFEcvXHaXVHMSs+TC8LprJzg8z6oIT9h30Mf8DEyg+TiI2puJmvV1uFvTTE9Rx4ZEIBb70UR/8/KnskSWLLLg+vzS7m0HGJ5AQFbVpUnak+eDhAvLs+xRQhIFSaMCCSpXBEX8BoUnHP8DxeejqG27vrmPvxZb7//hsGDLg1V1OALz7/Ar8rTDjw14+sWM3+OSNVQbE1XIHUiYmWo9SEUQtaEhzN4aZu7RKpkM9XH+D07oqtIjcqTE+f9zNmUiHNGqlITlRw4kz1v+/hE346t9OwbZcHt1sioaAdGf3+mdt1nQZ1cNs0NKINeVyjidQelaDmgnSc+jSvxvijIVfcOchR0JDK5iDJQg3QWqndvgCHM9IaNeG5UpIKuqAWtMQSWYjDUphrnOc6F1GjIiTzE5sU5JuFUXTvpOXoST9T3ziI91QGSe50rnOJGBIJRedyfHtSJW3GGxDDEjab7f/Iz2qQUkPH/Yly3nvDRPQfgvNnL/gZ9cR+QhfaoJfMoHcw7gUfg/sb6XFfDqOGmpg3I4EXpls4dNxHu5YarmQKlEo2isglnkilTpyrAR+9X8L5TAsd26no01NX4Rm5AZlM4MlRZlasc/L8k5HgddYHNuKi5Sx4p2LFTq0MJds3ptK+RzFFuSI+PChCWm7rrGP9Zice7/V/uwr8BrTaaIY+kc/iOYnUrqHEbJZVEii/GXkFIQiUBxsKQYkgKsocTf8MuSBHppQYObQ8IPZ4JWplKFizUmDfJj1IAurSBqQL0WWbhnhSOME+alC/7DipJR1YtnIHx/bG0fuBOdSu0/QfudiuXvUJM1/RVyA+IVLZ+vWyZEY+Xcjl634O/JiBxRrm9t7nMQe6AmAMJnDxksjdw3J5aICR2jWUnL0Q4JsfXTz/ZDR9e4q8/uoealia8uiYU9x5l5exo3SoVQLfbXXz8y9uPn43AZdb5PAJP80bq7meHWTM5EKeedzM5HEpyOUCl64EeONdK4IgMOd9J6tXB1EV10QIavjMXIQ8vghBA2u/dfLK5Fj8fpFA6NYcPRVKA/6gmzrUqfY9aUJtune5xrhPTfj9IncPKiLzcAyZnMEsxZNMBgqUFJNPNpnEkEgpVoJSAB1G6tCEE+wjWapJDPGECJIrZOKRPLQM90Bu++MevnHrBJV4vSJarQxBEKokPgHWf+tm3x6B0fvkKFER0JbQsTNYLFdvaQz+09C8RUcuXTmK0yUh+jXIBBnuuItsXBNNkwZqHn2mgA9mJrD3gIeXXt1BklSTKKLx46PI5mfFOhfjRlZOREuSxK59Xqa/GMtLbxUT90f8tOozM/0G7cOb2whzKAWZIMMllXKB42TUDdK5vYF1K608N0XgsUfKN/VtWmj4Yb2a4Y/ncer7Wrz0eibfr42rNMecPu8nr1D5j7V/IbLhf3zcZB4fN7nsf89OfI40V4OyavYSzTWocZEXJuhp1kTLxUw5s96/RuEViHU3IDdhD88/r2TEYDNqtYwSW5iFn69kzqyzvD3zI06ePMnEJwfw1MgQz32qQZIkvvx6KQPumU/tmmZ63xtk07e7CblVyFGiREkNGhAlxCBJEqdLD4IzgROBc5y9KEOj9pGVK7H6GwW9bh9J3373/6Nr9/l8bP15GfVqwuIv7DwxMqpc0zosMWVGMSXFMlL+MIaLCaewbMU5nhpjqpRElySJ2fM8RLlalz3PGkFH7rUEwiEr016MrHMN66m4nhXG6KiFK+Uk0RkSSqXA5cww6pIMannbsfjTw7Rq4+PlZ2IoLArx6DOFzH0jriwGspaEefGtYgYPMFSoPIMIAdqjs8ixY8fo0KHD3xoHl9ODR1WE5K56HbNSQNuWVc9Fy9e68RTr+OK9WD5ffZVaNWUolQL33mlg/ZIk1GoZ+YVBhj9VgNEg4/7R+Xg8Inf00NGkvppTp8PExkJarQD5NiVLVjq56041bZpX3ENMf9eGKUpk9/epZYnSouIQj4wroOhwXaY+6cauv4IiZMBSDHoznD197m9d/38irl+/Tp3acm7vpmH1Vz5UKgWHg78QRzImKRZJ58BlyIagl9RUHadr5OK5UqOSgZ9NsiASrrKzyCHZmDG3hCH3GZn9ahyPPFGCMRDRk8VXj5PKneiSRFKTlIiFidQQGlT4vEpQ01BqxRF20Vhqz3UukkBluS9JksiRXUR/3Uiu1v6PxyQYDLJ3zzZmTImmd7fy+8/jEek2IId77tBzeGtG2TMy+Yloftzh5tFJhbz5YgzfbXXx45eVzy8lRcDpirSsZ+cGOXcpYhgUDMJbL1U0kHxxQgzjXijiy8VJFSr+Cy0h1n/ro6nYFSUqBIQKRHVBvpnjp33M/URi1Jjn/9H1q9U6UpIUfDY/iXuHFaBEhVoVMULTFTUmXkqKGBUn5NL39gRkMoF1X8TS696r+I6kYI0/zpJ58fS+SRO1TQsNV7OC3D00lzdfjKVPj0gi0OcTefktK1vXplZwKu/YRsvWXW4mv2Zh5itxDHkin6fHmqlTSxnpLJseTeN6KjKvB5kyw4rTFeaLhUmkpSgpKg6x4BM7679zkpwg4/23/cx4fQKLP914S+Mw+rFHWf3ZKqJCIMhFskKXyBDq4cKBiZgK7xUEgWZSR35nB3nSNaKIJUwIJ3aSqYHK4KdBez8nT8lIIK0C8XnzMWqKjbFm5dO1dwm1GwYoKVaQlyfi9og4PSLxcX6++EiP3ZHPzt883NZJy6B7q+7mC4clREmiRCqigCwSG5Qw4O5EPvgi+F9CfML/kZ//LZGdfYVHH9KQlRsiLlaOpTjEB5+Xkp0bQpQkPlpmp1VTNUnxMt58KUIiSRKR7ManNrbv8VBiE/F6RTZ+78RokOFyS+TlSvjtBrZsC1B0OZo0d2eiCXHqUhAtelTqU6hURRV08f4MmSuGi1fcdIzWsOE7Fws+taPR6rElHEdTVBcz8ZiEaJoFu/P+B79y7LcUpr9n5diFWxdzb9CgARabHq/aQjAQJDduD1Ep7grEJ0TMRxbNSmTBpzbSUxSViE+A/Ye8FFhCDLvfSO9uMez8zcOnq0qZNz2e+nVU3NVTT2FRmA3fOVj8hZ1HBhsrbdx8PpFFSx0kBDtgJJHMqN04NHYc0hlUlpqYpQRKZAV4TFn06iogVwgVqsgeH65m6IQv/hH5+dMPW0ijNteuX8TlrtxWEw5LfP6lA4dT5K35VmKjZZw4EyC/KIxKKZCTH8RkrPgZmz1MyF/1FGDATNggq1IbCqBpQzWNG6h44akYGtRVcd+oPK5lB6n5J/d4SZJ4d5GNofcb0GpkPPyAkQdGHeKtCbc2md/Anl17EJARRQyZnMaHl1zpCi7snOMoCklJMjWIIaFsQZYJMpSShjiSqq2uMJXWw6Auxe31cD07SFGOhhShYiWFXJBThyZkSPU4b9zO+2+beHhQOYnbpoWGD94TuOehy1jcGgQEnNhIkBux/NHe+mcEAhJnzgf+yyb0/224fPky9uK9bPisosti4wZqtn4bR+dex8gq1CI5PPTtqOWrjW70Ojk9Omt55kUbZ88LfLOpmLXL4kASqE9z8rlODpkYpCiCBPCXhNmxIp3vfrjC4vern/uaNlTx/baI++HMuQ42bXXzzYqqXduNBhl39layb0VjrnKOZL2CVk3VLF0daQO02+3Exf2zBMANbFi3keJskXbN1PR5oIAovRqVSkKmDnJ/v6qDigUfejG5WlZoK5KEMEI1fUZuyUGTFk1YvDyThwaInLsU4PttbkY8aGTPd2rii/+QM/nTx2WCrFILokyQoShN5NBxD7NejWbUhHHs+u34LVc8Hfp9O28+XXVyyhwlRyZEzKqizXKuZQcR9XYs8gvEeeojEiYjSc3GZTFs2uLm+Ck/NdKV/PhlalnrzcKl17hasB8jSjZuDrFlt4O2rVQM7GvgpzWpnDzrZ/SkQh7sb+TQMR8TpxaxZF5ihbbTerVVrFyUxJ2Dc1n5sYZ01x+dFAJQmoLf7uWScTff/OTilcmxfLHOT5+7HrmlcVAojSjV+ciC1XcSyEQFHk9k06JWy9j8VSwNO2URthgpIod8riFHQQKpxJKEhVz8ePHjI0QQCZF6NMeHh0ucJKaGg+H9FWxarS8nPm9CoDiaL75yMv7RKMSwxM69bpITlTSoqyz7nVetc/POGzIaO+4sr8C3w6lNeVxRnfwvy+z/b8SoRycz/e17eenpKKxCPnFSBuZkN00axFNiC+N0ibRooqZFEzX7D/vYvPkqAdGLiVgaBrrw3sLd9OqmoV7tcqJdkiTenl9C/zsN9LvdwHdb3Oz93Uv3jjoy0pTs2RLLR59fYdN355FEgVJPgHhlgJGPRNG6mRp5dB5jR1TWqxUEgXffjKLPoVwKj2Uw8OFs5rxpon4dFYGAxNpNTj5fXUp8rIqsrCwyMjIqHeNW4ff7WbtmHVu+30ZboScApYKFtE6ZbFiRUBY3Nm2oZmBfA488lcvunbl8Ot9In17lG96YaDlvPK/lrQVH2bRpAyu/mMe3S+XExUZigkAA1n9nY8ncaDq30xIKafjtVz+p7h6V5jNBEKgtNeG6eBG9pya6hKf45ehlomOSWfjRAIzGW3d3voHvvtvM0PvkaNQKdv3m4ePlpfS9XY8oRtqxBw8w8uhXGgaP2EtiTjdUggZ1XiPuG36BZYuiy7oYHM4wk18uxXkpjbg/GcfEhtJArGiwZTLJMPW4wvKPY7hwOcCcRTaatJSQxCucO3+Z/LMCVwuCnDwZ5sxpCPoVdOmXR1ysgMkk42pWkEUz47m9GiNXnVYiEKhao7MqNGrUjDPHf8Wiv0CCp2GF14JSgEucpORXP4eO68vaMcNhiTVfu5m9oJQGgR7oBAPBrPpc9+/hueeVjBhkRK2WseeAh6desvDZ/ETat4p8dtPPTsZNdGLwxhIdTiSk8FGsySS5Xi62MybuGZpPndpKRj0UaXX9fLUDMSxw9JfUCnNbQpyCzWviaHvbZRKv9caltBAMidShKTn+U5w7deZvj8F/GhYv+hBJlLPqEw0Zrm7IBBmSJGHDgk0oRBWfxbuvRjHzfT+zX01gwuggA4ftw1WYjKY0DQmRPHkmTqmU1mKPSscPSH6MyaXs3pSOQiHw+1Ef239zEI0VuaTApynmjjslXAEtmZcFEkIRDwgZMmwUEcSPDhM2LNSlKWYhDptkIVM6Qy0ala19oiRSYDiF3uihWQMNJ49f4cKFCzRo0KDSOf0r/Pzz99zV3VKB+AQIhiRSEuVMn1JZWqNvbz0/bHMzaEwB369KqSS/APDTz0GijAJ9BhaTf1WLwhlLUOkmpbmi0j65eWM1rz4bw0OPF5CUoKBJPQ1Hj4U5eNxDQn7HSuRzGUoSeWRCJuMnvkyHDp1v+doB7uxzHx/M/YoVC5X88m0y9zxoJZCbRLSzBgICOcrzhBOu89OXsWXV24Ig8MZUI+NHnaV+Ey+9u1eOy2tlKHlsuKlCe/a6zS6GP2CsQHyWnUcPPXMX2+hybxafz0/C6RK5mhXkmy/K5VHi4xR884WW1+dYI8bQ9ylJiFPwzitx1EhXsHK9g3HPF5GcLJKbm0tq6t/3yIiNjSWtjoxrmaWo/HHkcY086RpaDGXFPDdDJshoKLXmCmcwE4cSFXVphgcXumb7eXOqmb79PMRUU7UMYCKaQrJx58VyOM9LLRpRGz1uHFzmNGLYTa9ukTW2ZVM1b823Vkt+fr7aQa5VjoZreOQlPHa3jiMnvNSue2vdon+F/yM//xtCrZaTVxCgYV0VufkhRk4sYNqzMUyfEtFYcLlFFi21s+YbZ1nFztI1pVzPCTLkPiPfLItMYJnXAsyYW0LHNhpGDzWxar2bd98NcvGEloY0+YPBL2fxg3oLXneYsBQqc4f9M+xeL9PesmF3henaQcOv3yWTkqQgOzfI2++d4bctBpJtbSPtViWJ7D3oYdrkWJp2P1RtdVF1kMvl9B8wknWu+Zw4t51YpYDfreTgUR+d2moqHWvUQyaemFJUph90A5evBnA4Jc7trVkW/A4fZCKvIMTDT+az9tOIm/PQgUbemWdHyK/F7QPz+GRBdJme25kLfl55x8rAvlrWrt9FQgKsmR5N53YR0f8FH+ezasMFUpIE2qYbseSJXLsS0fe4QX4aDTKk8D/oywG8Hi9ich6tWsKEl4v4fH5i2bV8v83F/I/tdG6nYfyoKA4c8bH2WyczpsQxsJ8BhzPMklUOHplYwFefJJedz9xFpagtVbfte3Ejk1GtPh5AVk6In3a6aVBXxfwZcdw9JJd3X4+j7+16ZDKBK9cj7u4dW6tZvKyUZe9HHEbvv1eH01m1KdC/gsPpQIESNw78+MjhMgpUNKcTesGEX/KRLVzgmvooKdo4omwN0QlGwoRQUTVhAqBGw+9HAoiiwDPTLChD1VdhBgkiCSKz3/MxZ04QFEF0UQGKCsFfbCYt2IEUdDiwkUMm7mIdve+xUCNdQVqqjOcn6ejYRoskSUx6xYrdKrB3z45/q/rlfyvWffUJL02ouiLOHCWne0+Jdd8WUTNJTtMGKn76KUj7NkoGDAhgtDRDh5FYnNx77xli0rzI1HnUDTRDlML48CBHUdaqeLSkgHPnQ/StpuvoWnaIn3d42LbTj04tx2SSGPV0EcmJch66z8iQAcYywy9JkoiJF7FSiBY9tnAhp87q8Ds0FFqC6PXVi87/HXg8HhbO+ZC6to58u3EXqf62xEiJSEjkmY7ywvRiZk2LLZsjRFHirfcc5J+LJUko3+R7JTeG6BCOUgsmsSKRK0kS5+VHSS4NU2IT+XW/nP2HfWg1Ai0aqQioqtdn9Es+5FQxb/g12Etd3NlDhxRy8Ntvv9G1a9dbunaVQvpLh9y4GDmjh0Wq26bNtPLbz4msXlfEl2uzkHujCBV60WoFhg6sHHh5vSIZaUoWvhPNjt0eBEHOtl/DWKxhZn8QqQJp10oDEnRtr6FZQyUrN7iq1NuTyQTefCmW8SMUldYqtaAl2dOMgvwjLF7uZdtvtVj44ahbGoeAvxSNIUCxK48Mqp47LOThdIfx+0WeeamUPb+KKK0ZJBpD2KUSlAET/kAkcM3jOkpUmIklkXRkyLGSz0VOUIcmRMeF2bgqmgZ1VRw/bsGxp2I7dEgKYQkX8s6CAB8vc1JapOWpR/So9AGEKAszphnoe4eWWe+5SbX1rmQ2Yw6lEBW2svOXnfS+/Z+3/v1vRr169bh4VcGUGcWk1lVReq6YRhmRWO16TpDG9SPxSqkjTGFxmC+/iGLZagvnLuTjkMsY0ldFv4dzadVExwP9dRQViaxY7+Ch+ww8NTqS+Hn56RienmaJmAXKBcxRcqY+G8XUZ/mj5dnK1GeSef3dYh7oa6BFE1W1cV1KkgK10U9sUX0Kd8YzaOAFwqZs6tSWE2uWkXVdYN47Oj768B1mzfn4H4+LJEkcPXqU555+nlCujGAwiEQk3nQlnGfxfHOltmtBEFg0O44Od+XSp1fV6/3TY5Q07f4ijw83EhdrLvv/xh9c3NtHT+d2urKxV/nN1Y6DXjDil7wkxsXQv//Af3ydf8b+/TsZcnekel2hEPh4TgIajYBcLvDO1PL5f8kiI4+POkGcrRn+cIBz5wM89Fg+wRAEghKOIg3G4sbEhSpvsMOEMOjLr0uSJPILQ/y4I5mDR/3MWWRjydwEEuMj96EoSny6opSZ79u5cLY+afxRaWYFZ5ad68m/0+8eJX/labRrn8CcB/++T8CDDz3Il8sXEds0i5yrRagtdVBKGuyyQgrl14kKx6DJj+X+hy8SHS1gNMiwloQptoVJc7WiiBzskhUBGbGFNVn4SoDZ86+gUSqQafx89UkSjRuoCYUkHn+ukB++g8beXpE9lACEId6Vwcmzv+GVuUj2p2M/L+eNGRZU+gDxiSIz34ivMqmjUgmMGKrmq9n5qDUicqWHWEcSlsB1HMESTp48SfPmzf/2WPyn4PiRM6gFGU1c7Svo6MeQQAwJFBUrmfHuZWa/ESH80lOVHNqVwI7dLr7/6SQqJVzN9yAGlFzef4F4V8Oyfa9LcpAd9Tur5xoj1blPlHDqmJzEcDNAQabsBGqDkxeeieb1tyErU0LPda6pjxKbHGDYAybq1VGwc2eI7XtdxOZ3A6CW0Ig86RrH2YtWipCATnkxU8arKbJp6NNDywuvOvh+0w80mHLr5OcPm1ewfH7lWOTHHR7uv6ca0hF48tEoftnjKXuGb8blqwGOnPAjhmVoL7YjWYhoiOebjlFd81LHNlp+/iqVBp1yOLW+OVr0hLmMkqqlTwACgp9nJ7/Nvffe+68vtBqkp6ej0DRj3eYTDO6v5uAvCfy0o5S16w+Tkx8kThZgx8bUSgRvy6YqvMpiHhn+12Zl8z+xcc8den7c4eaDz238uLp6QnLY/Ube/chG53Za7n80j8/nJ1a5Prw0MZr7R+cz5L7yeHTsw1Fs/N7Fmo8TeGBMIb///jsDB/79dSMUCpGSoiI/R8Dv86NBi4iIGwc+PKRKtYCIAaaMSJeOWYhFp4GL/qNEK6OI1mpx6LNY+1oiRcVhlKIOJ3ZEKQwIRBNfoX3eh4dSrCSSTgOhJRBZK/SYaEEXLpUe5ecdbu7qrad2jcg9unWXmzt7VBzzU+f8bPohQBvujkjDhCU2fnKBz7/M49sfp/7tMfhX+D/y878hkpJS2HvwDCAw5U0Li2YllJlvABj0Ml6cGIPFGmbLTg9NGqhY+qWDb75IqeCsWKemii8WJjJsfAE9OusYM9xIcqKH556GfPt16lCufyJJEmGVl/HDTPy85DrxgcqtdKIUpiRs5fRJOc9O1vLixPIsQHqqko/nx/D6LDvff3yN/4+9946Sotrevz9VneP0dE+eAYY85BwkKGZUFBMYEYyYMKFizmJAMaIoEkQFAyYEBQERJEjOMMDknLp7Oueq94+GwXZmvI73u9b7W/feZy3Xku6e6qrTVefss/eznycl3BHBZePocRejh+vo2kmgqKiIzp1bb9H7M2RZ5vD+MuqOpdAj3AV9tZEgfm6/IZ9+pztYPNeaMJkkmUXKKqJEInJTS8+OvUEm3VnL8sUZzYLfrAwlj95jZc4CF88+bEOtFjCp9egiuZRWF/HyWw4crngfeYccFS89nkKPbmpychoRgNNPiydNMtOVPP9oMr/+Fqb2SArag91Qo2XVtga++iqfp5/ScM0VBnx+CYS2G314vV60hnp+/M5GZrqST5e5ueDaSi6/0IjbK7Hp9wA/LT3FXLr2cjMOZ4yrb69mQF8Nue1UTL8jmQF9NDw+086sp1NY+LmLhUs99Ihmtigu7UzK566JJmbPbWyxWrhzb5DOuSpW/+LnvluTKSyJYEkSefTFBqY/U09ykgKjQSTJLLJxW5B3X0pr0oCZcrWe9z//mpEj25b0ABgybDDb1uwknz10oicu7E0TLYBG0NKFftTFzPQ/s4ijx7biyO+JGBVx4yCTltklLhpw25WkZiioq40QSqqkJgZWZ0/Uf5jgA7KPQ2ynq2sYSa54G19UjlChPoxfctE3NuoPrb86UuRM9rOVbG8/kvIzcTUGuOPWQjK7VOF2QVGxTDgk8POqr7jp5jvaPB7/6agoL6Jnt9bbgU8bouHHdV6+/zgrnqB6JUr+VhvtAwOafgcLNpIioymv20O9shBLqB06wYCeU8FGrVxBiCALlkS5d6q5xer3zNe8uO1Kvl1i5elZDqZcncylF8QDyq+We7h4UhVzZ6VRVRNl5ltOunVSccfjDlatC5B/TOK5V9ykWdXYnSp0utZ1Of8Oln+3HIPdGtfqDOqxkIogCITkILVuH+s+yab/j+UMGqhCECW27PRjcHQm3ZvXNC4xOcoR5XbaZ4Ypie4g2duZTKkTSkEVb20V9tClZ4DVy9ITCiBFpRFufaCWgYO0HKutxhJrrkdUxOEWjXJipgZ6dFNT1xBDEVGz6de2Jz+1+hSqa6tarLjLskxBSZjsDFWcBeKS6NBOzWPT1cy4z0RJeYS5H2v59kdvi+zYOYsaufJiIynJIl9876Fzroo+PTSUVUY553Q9l48zcMfD9VgtIj+u87P6Vx9TJ7XOFh46QEtE6wJX8/essUyK3Eo88i28/e6NbZZBMBrg0/cyuOjyIjLkDs3akXyymxABfloVY9MmO417epATORGseyFHljjCLkK4KKcAAZE8BiSYRqSRg1VOZwe/cM9ELd27xO/3O2/T8fDOIrKD8QSFU1mJO3s3T99gZsgAK8cLo7w/LwDlRqz2zsQaYjw8/XcO3eYER3qrLts5Ulc+nrf4f8nPVvDLL6vJzQlS3yCx4nMb5126j+LyeBYpxaqgsiYuefHhJy769VLzzkdurrzYyNQpSvYfDrPqFx+vPpXKvY/Vs//HDmhlIyFbMT27iU2xVId2Kq6+1MSEW6p5arqN/r01hEISX6/0snCpm8XvZpCZrqS0PMonX/hpcLTuTizLMicJfGYhGV39QI5HfuGNT20s+z7Ajq/a8eyLx/FL6/7xmGzdupWnZzyDryKCOqTDhx0BgWpKySIXgyVERlrLmvNmk4LMDCXhsJzA6vnj+0YtXHReYuH0m5VeFr51KmGqUgpIQutyI7IsExFD3DP97n94lS1Dq9WxY2+QgX00LF/t5bQhLa8rI4Zo0WWXE8raiJII7QzxBGk0JnHmSC0/fmHG2kLiEyCcVsxVV5yKW7/90UvXTiqUSoEX3nDw1UeZCQZ7oihw+xQLxwpi/LZAk9BVYBIsKKtHsnf3VtZvrmd6Q4zyyiipKQquHBdvgV+1PkR61kAsFsvfHoecnBwcdoFCVZicDmEyBh4iFBRQe0M4DynoEY0nyCRHR+yOWlyESMJEjDpKOUYnetCB7kjEqKWC6nAdVBmxpUXo0V1FzxMkiKdfbeDwYYl2gQHN5tsyjmOQLfSVRyL449ecJcs4o6VURw4lsK3/jG7dNESNHnr2EjheqkAURCKShEYn8PGi13l99sd/eyz+WxAOh0iKZrZacEj2dWJPcWGCT4YgCJxzhp5zzoi/9uEnMO9TF2K7EkqdlShlNQ53hDNGK7lwgMiHn7jZv1+C8s70j5woMAqQKXfA43Bw+tjf6REZwVDBQqOmkvZnuFk6PwOlUiAUkhh7pkwgaOSCy7ejKh6NRtCSJeSSKXcgeEKg1pMkM/6iGHanhrmLG5lynZ4f1m/7h2MSaJGs4vVJpKW03iGSnKQAv5HRF1fyxgs2hg/SEg7HmdEvvubG44+R5umFgzqOy/uJiiHap0bx+SWCQalFeZtjhWGSktIQUGEQTKTLOVRRTBeaFzVkWaZWKCc3N/cfXfcfcdkVN/L4jJv4cHGYq8YbEASB0lovghJWL80mGJLZtT2AKAoM6a9BqxUpr4qCxo8st74/l2WZnXuDDBtbxvgLjHTIUSH9RQFHlmmKUaNRuUmy68/Q6UQMeiFhDVIoBGxWBbZkJXNfTWXWR9+3KfmpUCjYvMlFSqAzPeiCUlAhyRK1VHCcPRSnr8ZqVWA2ilTVyKgcOYgxNcPPiOJqVHHsUJiUXk70QYGBfTUcKwzjirmAEHqMgMxR9qKWNXSjH6IgUkI+MtCRHgBUy2VUU4oKFRISkiRx/6Mexm6PJzvnvJTGHTPq+HK5lysuMqJWC6xY46WoJAJRVUJBIyOYh1cZIhRqu3xia/g/S35WVFRQU1NDTk5Ok0CzJEmsW7eOQ4cOoVAoGDBgQJs3Ov+NmDT5Xl6deRsbt/np1E6dkPj8I2bcncz4yVU02GN066xOSHyehCAIPDLNyrxPXcx+LpULztHxuK2OxsZTC0ZMjpGv2EZ6ishT05NZs7YQzzELJvlU0kuSY+znd7rQm6jtKA/cbml672hBmNr6GB3bK3nkXjPLlhVDVUdkvYfMzPgDHwjIuFwt7AD/At9/+z3bvt9D1+CpRIYOAzrXIA6uy+edDxu4Z+qpDezm7UGqq2V6jCzFlqQhElASdpro1EdFty6nApWqmiiz3vKwYWMUEKiqD3LJ+UG6d1HjiQRIG/U7vZVKFryV0aK50I1Xm7ni5mqmTj41Bvc/2oh0vAfdpfZN52qVM7HUpfPcs5sY2C/Mmo0xLrjo9jaNAcDXyz7lkWm6pon0+ivNXDkubmj1+vtOtq9q3yxwtyYrePnxFN6e18js5+KMrrNG6XlsZgPnX1PBlReZ0OpkKqxbyXIMRYECh7qCSHIFIdGHNS3KtZence7EKswmkdsnJ2HQi0iSzE+/+HnzAyeff5DJjffW8PUKD8/PdtC9swpLkoLfdwWYfJWZrp3U5LZT0qVj4n2pVAhs3rQOj8fT5paviy+5mNdfeIMu9KGGMvIYmPC+JEuUU0BDpJqyb0SSU8Cp2k96NI8GqgjKfrR/SkBLskSReIhnHldy182nGCK/7wpw0+2/kVYxqokdeIz99GZoAuNJKajIjfQjX95DIw1YhFNtE4Ig0E3uRyGHSCET60gdxuLe7P0thhY9PchlO2vb1OL134S09GyKyqronddyxbikPMqdN1q46b5aLr/ISDAEWVKfZgl9QRDI8vUhmFLHbt8GMuVcUslCIkY1pTiop7OQRyhwjFEXV2BNFjEZRabdbGFwPw1PvOii+kAa7SNJ3PvEflYuySIj7dTyedO1SYw9y8BVt1VjTRb5ekEG7y10sW6Tj3PG6Dj/bA1fLfdiNEj4w3qOHz9O13/ocAxQVFCMIhwPKhQoiRJGgY5KCulET5L9qci+7hSUeQEw4qOUo7iRMMkWJGOYsNXHA7fex6ofF3LPXWFCwSq+W15KdZUEUQ2pNpnvP0trFkx36qDi8fut/PKbn5JeB6k/5iX5hDtqUPZTwlEkopQpDyOrXWT4exMjSq3+CJjt3PO4EqdTIlCXgd7Q9mLQtdffyyMv3Mqit1PZsiPIx1+4qbPH6NReRW57JXZHjFhMRqkUUP9h/lYoBDrnqnl+ho1rbq+hriHGDRPM6PUija4Y7y5o5JdNAZ6fYeWGabWs/SqHDidkPGRZZvV6P8++5uDjt9N56W0Hj99nJRCQKCqNtHaq1NTFiKi8OBQVWGM5zd4XRQWTJt3yj8xOGl0xcjIVaNFygN/JlDuQQiYy8SC3gWp6MZTqhs0EylNJjyQmN0RBpKc8mC38hBotWnQtuuUqBRUd5O6kp5c3vZZkVuDUlYA2gMMbpHM/D3u/ymnaBI0eDlOuMXL9baUUrtFhiWSR4xjOC7N+pKOQgzIDlDYQFCD5IVwJciBuUud217d5LP4bIMsyc+e8wF03JPH2Ry4y0pT8vjaNSyZVc+RYmB7d1NTbYzicMb5Z6aVvTw0/Lc1qYkmfN8bA7ZOTuOq2atJTFRTUVJJKNoIMcxY28tMvPq6+1IRBH29LPnQ0zDvznTQ4JAQBLjjLwLeLsjAa4u2lkQgs+MSPoIq12iGyYUsA0Z3SdP4FHETb2IFLxjlpCProRQ6O6iAe/dF/NCZ79+5lxh2P0a6+J5mCEgRoT1dCcpDdbIzPdf/CRywSkWnt8YvFZMJSjEZ34kHCETlBeqhdthLR5ESqizXpjP4RTupJyzFx9Oh2MrMz6dPn77Ma/wpjx47nlRe/5/ZJzQ2F/ghBEDCZRPyBCF+8l9EUk0WjMou+cONT2mlUVmL5UwK0XlFG175+OnVIIRiU+OxrDy+/4+D1Z1M5mB+mV3d1QuIT4omWZSu8qDUSdusBzHZbgrafTjBwIF8itZ2A3RFjzEgdZRURrp5aHWeDKvOY++FrbRqHqqoqVKhx1EBuboiCsiDWZAWSLGMMn2JciYKiqSgXlaMUcIiBnI7yBONPgZIscrHIKexlE5dfqcbeGP89Xe4Yiz4JEXBrGfyn1tGoHMFBHf0ZmTCXC4KANZiLV+tgyfcCD90OfyR/rt1sY8UvqdTUa8g7DzTqrqSF6oiUhvGG3HSSOnD82PE2jcV/C3Q6PWqXrlVncCUq9DqRwpIIeV1b3kPvPxymXw8tzzxsRacVWfSFi41bo1x2iYH5i4LUNMiUlwlopDpqqENAJIdO2IQMTLKVlFh76jTHMIQG47Xls3iuleNFEWa+5cDtlbCY4xrsw0eo2NpwlExv3FE7Qph6VTFSUgNRtYffdyWRYlVwrDDCtZcr+W3vPyuOZ2V35NDRvU0diycxsI+Gpd96GD+2Zfbnuo0BdK72SDUWrpm0F6WhgZgkEwrGDWykmJIqVzk5dKIvIxBlEX+hlwrHdh56toG3Z6Ym3PehkMRDz0e4ZtIDvF/3AdpqHRZSqKCQermKVOFUYfyksY5NSmf++wt48703/tG1AxQXF/Pum/fy23Ir0Shs2BpAlmUWv5POxTdU8fQsO4eOhhkzQk80KvPimw7OGKFl/6Egc15N5Yvvvc06R0/i02VuIlGZVZ/nkGJT8OVyD1+v8HLnjZYWP//Dzz4UCoFPvvBSUdV6gRAgHEmcFwA8Xgm1WmBgXy0NdYVtGodvv/4WW7AdHYUeBGU/FXIREULxAneegq8XpTSxL2Mxmbkf1/LWBy5KSnS4vRIhjxG7w0P/vmqqaqLc94ibDpE+2IRT5muZdKBOriSf3Rjk+JiZSUYURIrkw8jI9GNEk5lqRA5zqHw7Cz/1cOP1JnQ6kUVvZ3CsMMQ9j9eTnankzikWTEaR8y+1N7smmyeLTxZ+ypPPPtGmsWgN/yfJzw8//JB16+KVW0EQuPLKK7nyyiuZPXs2O3bsaPrcpk2b2LFjB/fff39rh/ofgDPPPId5Hwxg356djBjUerUmNUWJXifyxvPJHMxvfQPWr5eGwhMbNEEQ6NBeQUWVg1rTNiQhRkDwcPYIAYdbhVYrsua7FG68cx/HDytR+21IyiAlrno6xfpiI4NwylFUKoHfdwaZ9qCbiCMJMWQmqm3EmuNHo48hyRJ1Yhl98qx4vBIlFRH27d3PwIEDWz3PP+Oj9xaQ5mnf4uKW4uvGgsXlTcnPWExm5lsOvl2cxo49QeY8nk16tAseuZH0tO1Nf3foaIgrr3Vjru5Hihxn7hlkL5Ou20evIY0MG6Bh924ZV72RfkMbyWoXY+azxiatH4hrp/2x7dLvl/j1V4mcSHNWoSiIJNf35fb7dmJKz2POexP+9vWfxG8bV3L/h4nMA61WZPggLdmZylYrSgP7anni5cRJ5MyROq67wkzvPA0LlroYcLqfXzf8jDcY5Z5bk7j1+iQEQceyFR4m3lqL0SCQma7g2jtqTujKyowZoWPZ/EzMJpHSiihfr/Di9cW44BwLS7/xoNeJ7NgT5I4plhbP64efvVwzHh6dMZV331vSprEoKioEQSZVzqKKkoTquyzLHGIHNtIZyOlNrVY+2cMBtgIi+9lKJ7knthP6n17ZRYVhL1eMg3tuS9QzGT5IxxeLRa6duI8s+3C8shuQmznfnkSX5DwqKcYmJGrGGDGgkgVEZEBA0EC35F4UcBCNoMLgsBAI/E/jriVcOfE2Zn+whQVvNE9+BgISm7cHWPV5NnfdZGHc9RUoMDRtZP4MpaDC7VQiImHGSg3luLATwEeWNpX2w4/z4VvWpqRmTV2UqQ/WsfdAmJTG3qSHOtMgVDLuPENC4vMksjKUjB6uZWBvLa+84yTVpuCnpac0fh6+28qnX7lZ9auPl2fez/yFK9o8HoFAgFdnzmLFtz8SIUYZxxAQKeU43eiLm8YEN3vDCXarARM2OZ294kbG3XkOQ4cN5fTTT0epVDLphhtYu3YVny3+kGC1kx6BHihQImdvbLENCuLzyKw5TtYtz2LpN7XMX1RKYZmE36knl+4kC6n4o15qUjZTrYwQMtbx3BNGrhjXDpVK4FhhmPufbEBUtl0GxGg0UVUDQ84v44zT9Dxyj5XcdkoOHImbDPXKU/PlD14mTzQjKuLzs/4PJlYqlcC5Z+iZ94mLt+Y1olbFq+6iKJORquSme+r55dtssjNPXbsgCIw9y0BVbZStu4K4PRJnX1HOlGvMfLvSRzQqt8gWnr/Exaznklj7SwG/LXeQ7j7VvujGQXpWcxOYv4vU9I4s+vwAkiAyQB5FDeUcZz8gkEom/YkXmqvrIvSVc6kTy0EVQhVKwkL8ewVBIEebRV3AQTK5rX6XjQzW/1rEtNvi//7uhxA+j8gFVzg5cCTEoneau7ovXNaOu+8wceuefCzVWYiCgnZJGeQOykD/J7Ksrjf490BdiYMePdve7vffgKKiIrLTHDzzAigUamIxGb1eZNE7aUy5p5aXnkjhqQesTLq7Bo9XYvZzqc3kIYwGkZefSGHCLdVkpisI10aw5XhY8Wk2+w6FWL7aS2FJhGBQon22grmvprdYAN6+J0R6moKlc1PJLwhz0321LHk/I0EjvKomyt0PujA35mGnlgoKSSaV9kJXcIBSLqOYw+T4O1Maa9vm7iRefOolsuq7NZvzNYKWnvJgDrKdNBctug9DXPe8viHCOx85eeAOa7P3v1/l5cqLjXz2tSeBQdaxnYp9h0L06xVflwRB4JHpBp57fBfZziEJz3RYDlFp2EsHW4gBXb7lx29+5N23M5j1+iLM5pYZqX8Xo0aN5vlIEmdfWYVOLxCLyS0mQaNRmbr6KOu/zWnS+QRQKgVuuS6JisoIv206TGVZIdTlgAxOXSl5faJEhQiX3FAFwPixBl5/JpUDR0LotEKCxrssyzz7uoNvVnqwmBV06ajittvULPv6V4TyLliD8VZLr+ymY7co675p1zRnnDZYx8TxJu54uI6d+0opLi6iZ8/mztytobKyEgGB3gwhSbeDtcts2J0xLr22jnAsSn3yPmRkVI1ZWOR4oqaGMrLJbTFe0AtGzHIyHy+pJ9kaT3w+8LiTFG8PaqSqZp9voJp0clqdy7t0683WvTEE4SgnNzSffZ/Jil/SEAQIBX10aAe19RqS0zIJnBUgaZ0FQVLFK0T/QzMMGTyYnev2tCr54sLBacNUvPCGnU/fa96d4vVJHDoaoqY2wh0zotiSFeRkKti8WaZ8cwr4TdRSSD8GNsX8ETlMIYfwyV7aC13IkjoR7LiZ8vpN9MyD48URHnq2gQ9fS2sqnEqSzFfLPaz9tYyYpzcNpiOEU0oYMlDFbZOSsFr0rN3oZ/ZcJ0aDyLZdQYYM/WckscFDz+fhZ9azYklii/WgflpmPN9AcVmkmUSP3y/x2pt+UgK5KAUVya5ziTSGOZ70Kw/crePBu82kdaqmO/0T/ED0gpFOzjP5ceVaikqruOX6JNpnK9l7KMQbH7jIyUqipmQOOZ3CHA/vRhs1Y3QlUcJRiuUj2MhAQjrRkdeBTDpQVPjvGR7On/cqrz0lNBXiLr/oVLI3J1NJr+5qXnnylLzTjGlxT4oNm6Js3uwiJU1i9Xof55+ZuMc7Vhhm0eduZj2dSootfuzLLjBy4bWVjD3rVBv3SSxb4aF9torfd4R56UkNCq2NwpJwM5NOiJueaTVCQvxYUh7Blqxoek2t+guKaQv4eN5i2sldKeIwHlwYMOHFjSHTyc9fZSX4TygUAnfdZKG8XGLNh93IkTKpo4L66kbOvkvP87MdVOdbySCj2fekCdlUysUE8NGPkRxiOwHZhw8PfYREszqVoKavPIIHHllDrSPM6OF6KqqjfPa1h4vOMTLtFgsAt0xz4GrQNMv7aNCxeeOmNo3DX+HfTn5u27aNdevWkZOTQ79+/Thw4ABfffUVWq2WPXv2cN1119GvXz8cDgdLly7l999/Z8uWLYwY8c8Ebf8bsH37dioPuujqPZ1jBdtb/ZzHKyGK8MjTHk4f2bqWhsMZw6A/dSfVOkJ890Uy7bMUqFRK3vzAT1aGgoVL4pRiS5KCbz+z0WCPcazIw5pfA3z3djdShSxkWcYfkNm9P8SUm/1k1Z0R1/cE8ECgzkex8jeq2IbJm815F1fToVuI7p3UrFu9jhtvmvK3x8HvDmATmgesEE8qRnwagkGJfYfDvPy2g8lXmenfW0uqTcm7r9VDfReUqNl7MIR8QmDohltdZFTFhd9PPlx6wYjOPoKff15NrjaHTH93sgURghCqCTJ58jbeflvm3DHxalwgIDUdD+BoYRhNsHlr+EmYBAtHS01sXLYUlarl6/kryLKM4k/xj88vMenu2mbGR3/Gn//O4ZQwGURWr/fhckvUN8R48SkLgYDE96t8uDwSLz5qY+oNFi4+z8jYayrp0VXN9x83b2Fd86sPv1dk7y82cns1MO8TNz6/RMf2SnbuC7J1p5/TBicyu4rLIqzZ6OenJdmMvmQndrsdm631sfszViz/GFEQQAYZKUFHtp4qTFjIEnIT/sYgmBggj+YIu9FhoIIiijmCoAwz5gwVKm+Ad15uueWrTw8N+uxyqrTriBDGWNmcvXUSKWfrSKFni+8NY0jT/6uywJKlZDD94/9epiYWbV2P9L8ZvXv3xhvuyVOv7OGJ+61NDOfa+ih3PFzHjGlWRFGgtCIcZyYLMfiLOCEutSmS4skghQwa5GoKOIS5XSPffJKWEIBkpCn5ekEmg86qQqqJzxeSuYFLzm9dF+iS840sX+3lWGGE5x9p/sxcP8HMlp1B/MHaNpt8hEIhrrn8WmKH1U1tfBDfTB7gd6rleGB68vWoHKWGMlzYEVGQRhYmlY41qxdTXvwDH8+XSc/M465pTzN27DiWfvw1mf4s1IKGkBwkJbn1uUUQBNTq+H+TrzYxaaKR/iPr6eoc0dTSrBeM6GQTqnaVzJ+VytABp9gM3TqrWfFZOhOnfktBwRV06dLlb4/Dvr3b6dpJpk+PpIQCS79eGr5dlMU9j9XxzQoPkyeaueZSI0+8bG9iv0uSzE331TJ8kJYtK9uh0cRZbL/9HuD2h+soLpbp1EGbkPj8I669zMSEW6tJMoukWDXs2BPCH5C5emo1n87JSEgAfr/Ky6GjYZ6438r4sQITahqoXNOISbAgyTGOi3voYDBQUFDQpus/CaVSxaYdAaKCkpAcJFvoSDYdEz5TLZeh1ccI5Wzj9ilacnIUrPulklWrIyRXDcYoWNBETIi6CqKB1guoMSIYTuj+VVRFWLEySpJWy7zZNi6eVNViUL92sw2LKUJmtky0KopSUNKlbw/0SUZ8DQHKSsogJGKymcjqmoZukEidu5SXb3m8zWPx34CKigqczhg6R2dkVZglXzuYNNFETpaKT+ZkcM5l1ahFDTFZIDNL2aTt/Wf06aGhc66Kea8befz5Okor468nmUUKjwns3q0gIEXp00fBU6/amflYopuvxyvxyPP1LHw7g/RUJempcVOtcddXxY/dQc3mrTG27vIi1WRTxjY0ChU9YsMTCocZQntq5QqiRP5RXBQIBKivsNNBaL4pA0gSrGhkHSEn3Da9ju8+zkrokInFZB58tp7LLjDx+ptB3n23AaNJ5uwzlTw23URRWYT3F7n4ekEmDz/XwOffeZp02abekMSzr9tZOveUieJVlxlodHl57Y11qBraoZGMyJZ6xJR6Vn1gwWIWuXRKFVMnJzHunEoefvAm5n64rM3X/Ue43W6SkpR8t6AdCz938eVyD9dc1jyh+vpcJ107qRMSn3/E3Tcnc7SojqULDNw+vYDf1xqZOVPJlKubJ4RjMZnZc51cfJ6RZT/EOwuiUZnLb6yiYwcVPyzOJidLyZ4DIV5738nkSVp+3VhExS96LFI63tQjfDIrhV37Q1TXRtl/IIbbDcOGKnnliRQm3FrNG68/yrz5y//2OKSnpyOIAgbZzPEjChocMXbvD1HTIDHuOje3XG9CFGHJl0dYufIg6TWn4aGRTidaNP8IWZaxm45iS3Vy4XkGdHq4ZmoNR4/F6BhtjwcvbhwkcSpujRJBS+tdDBqrCqezjqkP1vHyEymEozpWrk8jzRqktHgHl10gs2ZtlCObbHTI6oeup46ePXuz6+AWHrrsf2ShlnDfw/cycfOleENOjH8yYpFlGVfqQQzeIN5amVlzHNxzi6WpOFNZHeWOGXU8+1AKz75uZ9RQHTOmWZk42U6XwFBMso09/EZ/RjUx1yCewOku92c/W0mTs+NxVaqCC8fKbNwa5alX7XwyJz3hORNFgasuNXOsMMK776+mTx+46bokrr381HPas7uGKVebGXNZBZ9/7+eXX6f8ozH56rOvse/P5opJtbz6vJkuHU+Yy33npfiYigsvc/DwA3quucKAWi2wer2fJ5/zoivrn8DOrqKY1KwwD96dTnVtFLWkb9EIWRAEMuqHoVPuoKYuyv7D8aLImNM0vPvyyc8r2bw9xJ2PBWiMREj2pyEjATKpZNGF3ickmwIkW1s31Pk7KC87RJ8ezXMhR46FaZet4oaJidcgCAIP321l1S8+0lIEykuV3Da9jtHDtdx4TRJajcC3P3rZfziEVis2yVxBvIi+4M10pj5UR/9eGs4/U4/XJ7HwczdFpRG6dVJRUS7Q3TOAgMfL5KnbWf1tSsK6HApJ3DmjjgfvPHXddkeM2x+q440TMavfLxGV2tYhFfCGCFDZNM5xA6PeZPXa3aLxLsD0u8ys/K4IsTYbs2yFxh68/PphZCSMjo6tMqzb0RkfniZ5kwqKyKFTi58VBZGMWGdemnWUr7oGuOh8Lb26KSkpj7BwqQt7A/z+ix4Fzdvb3YIdu/PfS47/Ef928nP16tUkJSXx4osvotVqCYfD3HfffSxdupSJEydyySWXANChQwe6du3KXXfdxYYNG/6X/PwLvPHyWwhOJYUcxHRcoqYu2iLTaM6CRor2JpHlGciayPpWdYvmftzYZO5QWBKmujbCbbcHCUQa0ZgiGI0C0aiMy65hz4EgA/rEEzEptri75ao1YVRREzIyjWItbn+EcRMa6OY+81Ti8wR0goEu0UFUUUwnoReRmq4cjfzC7FeNvP1R21g+svDX1Y6GxjATbq2mZzcNrz2T0rQB83glwiceHg1aan0CS77x0LWTmlhDSoKG40l4aMQspZAR6JHwkGsELdn1I5n+6Hr2bYmbLM1f4uayC09Nghq1gCy0vnGUZAlbSipqdeuaP3+FYcPOZuXapVxy/qkJcP5nLm6fbOa51x2tso5q6qLodacmWp9forwqyuFjIaY9Vs/SDzIY0v9UQmLyVUks/NzF4y/ZefmJFLIylFx+oZFJd1WzbH52QuvI9j0B7n6kAYXfQljvZNLVRq693IRKJeD2xHh/kYvbH6rjrFF6bphoRqUS+OI7D0u+8fDw3ckoFAKjhuhY8tkSpt0z7W+PRcDvQ1RIOORaTHIyTuqxEncCr6SI9BQVDZY1aLQCLqeA1t4RW7AjGkGHKMhobE7CwRB53eG9WVZSUxTc8kC4Rc2akxjcX8Oj9yQRCMqce6YXWv+piUVjxCpFArK/yflRiYoAPhBk0jqkIHkhageHXIuVdLw0kqZte/vvfwuys9vx2eebWfq1l555KmRArxOYcXcyDU6JS26oJBKB159J5YFHPQS2Npc2gLhea5++AgXlPurd1UQJx7UO1QGm3ZHc4jOkVArcf4eJmY/UQSSbUCyC29t6H6XbI1FWEeXqFsx0TmLSBBMz33JTXV3dpuTnpx9/SihfJC2WkTBHGQUz/eTTOMA2ZGTcshMZmQIOkEVHutKXGFGqKaUh2sDxr9NIS40HukcL8rnz4at55oXFpKamUEQdajSoUHO8INqqSZ3dEUN5Yk8Qi8nceo8DTV2nZlqOSn8yF5wT4NDRcELyE+KB56N3w/zP5vDk03+/1Uml1rHnQIh3Zqa1+P5T022MGFdG3shistKVOJ0y42+o5JmHbBzMD9Ozu5o7pljIPx5m9lwnFdVRFApon61ky5YYZ41sfZ7WauPaiB6vzNz30jEa4i3zYy6roM+oKoYOUdA+R8WeAyEG9tHwybsZTey7Zx43cvXufELubBoM+Vx7qcCkiSKTbxzL3I9Wttnd1WEv4bbrzdy5z0l+dDN5oZEJTqoOuZZaXT6XXqLhg9dPMUwvOgcefSDK2ZdsR1V8OrKlgSvP0fH1F2XNkqcn4TQU8chEDR9+7OHNdwJYq4fRaNh6gj361+epUEAUGUUS6FOMqBV2tm0spavUP36/1IC3WsJ8JuR0yyQvL++vD/hfCr1ez+EjMbKCyZiCFl58fjMul5tbJhnJTFdy7ulGNi/uSZJsRpOz8S+PJYpxpvrCOTYm3VnDx1+4eenlMNaaQWQKFmRZpqi2mL37D7J+k59pt1hon61i574gH33mYt7r6QmsvwvONnD+mXq+XuHloYfCZLsH4WEPKelOXnvWzJ59EX5cWoDO1S/hPJKFVErkw1x57TVtHo9gMIjyX2xhJDGMPj3ImaP1jBhXzm3Xm+mVp6GgJMJny9yEfCp2Hksjz9sdpaBCdshsWlRPj893kZQW4tN30zGbFLz7UhpPvGxnyTcezhmtQ5Jh/6EQl9xgZ+ZjJvr00OD3SyjVCmStl8feqiMYqKNnnorTBp9qCb1tUhIHj4T4dqUPUQxw5MgRevRonoD7u/jqy495cKpAik3BPbdYuPaOGtweiRsmmNHpRPx+ifc/dvHBx41MHN/6mpRiU+Dzy6SlKLGa1JgkK25PTYufLSmPYDSK3HB3DRq1wCWTKtGo4eLzjNz6B/3jwf21LJ2bwdQH67j5BiMPH8wnqTqNkK6eh54TGNJfiywJrFoTJlBr5dcvk3jBVkaHrgJ6dR3V1dVkZjZn7LWE9u3bI6oFosEolpr+nDthI6EgfLkwjcH9Tq07A/tquWVymMsmboUaCxEiaEhclxqSDnHxZDvPPJKRsPZ9vcLLU49uI6ehP/nsoa98WlNizEgSDdSQQsvnK2oh0OCnsCTE6EvK6datM2o97Nixk6oqB0W709HX9yZdsBJ0gTIFLFkmdPuSGDho+N8ag/82NDY2cvMUPatXb6e2NBOdzYvaHCASi+H2RbhorAa1WkO9I4bNquDiG6pIMikIBCWSzCLPPmRlQB8tGrXA2o1+rrvCxOEDCrJJpYFqbGQkJD5PQhAE2smdqaYEk1rHZWermHSVgY+XuRjTQdNqgeGeWy188lUFGq0yIfF5EmaTgudm2HjlveQ263+fRGVJFR18valel8Xl+48h6WuIRgT0jR3J9XdEAN55ooTXX48nxuy+AN3dZ6IVTj0DQdlPFaU8c2X8HI8XRbCIyVTIhXhwoURJOjmYhXhhxCiYqayUmwrRb81zoFKKnDmuAb9PpkN7kYfvN9Aj18fPR6A96egw4MVNEYfIoTNpZOMwV/PEHQ/9o+s+iT+TfU7i6xUebpjYOsv+7pstLPvBg1IbJTNdwbbdQTZsCSLHFKgVIhpjtEVzp3bZKlZ+lsXWnUFmvetg98EQj0xLZvE7GfgDMguWeFgw/1cya0cSONSPoWfs47LxagYNVHLgYJTPvnFhSYY3PmikV3c/5VVRqmuivPS4jR4nvA7eXhDikvFtk8sTFFBNGWasZNKBNCGbRrmB7t1av69SU5SEVG52iD9jMMmcNUYkJots2hIj6S/WWQXKEyQLB0ECBPDRjta9XfQYCEVl3C6Bn9b5sVlFwhFodMfY+nsEydUJ45/mZEmWKBOPkpsSQZKkFo3j2op/O/lZVVXFoEGD0GrjCSW1Ws2AAQNYu3YtI0eOTPis0WhkwIABHD58+N/92v9oFBeUECCMjIy+Jo+Lrixg2afWJrq6LMss+cbLvI+96LU27J4aGurh8kkNfLnQltDit2K1n48+8XJgo4XS8gjXTK1BGTGgDWcw+NwKZj+fjs2q4NlZdua/ZeC6G90s+EBm+KD4zSdJMh5/GDcOgsmljBnn5f67Uhl3qR+Np2VdkmRSKCEfiFfKksPtWftrJaPGnNGmcejRJ4/aCleLFaeg7GfwYIEfPmnO2Pt0mZuoIoRP9mAQTGjcmXz+bS2SBLKzuR4gQBUldGilfUIhKBGdaWzc6if/eIQ353lY8cmpjXdeVzVRYz2SXWrRyKFBrGHYiEFtuPJETLhqCnfd/hWnD49hSYrP7qvW+1m+OIu1GwK89r6TR6YlVuhlWeaZWXbumBIfu0BA4rIpVRSXhbn5/lpuuT4pIfF5EjdencTlN1ZhPxEwjB9rYMXPXi64ppI0m5Ke3VXUO2K0z1axaUU2T7xs54qLjZx3xilGh9mkYMY0K87GGGs2+jheHCE9VcmV44xMmmDiujtrSU5SUF8nYS8+2Kax6N1vBDt2/I43dghVTTvy2c1A+XSiREnr7OLz+Wn06h7/bYJBiVnvVPDlQjuZzsGkm03MXRjA4dTwxMt2npttR6UUKSmPtCraDVBeFcVqUaDXi2hSHESqws2S/gCVB2rI6pWO1+Shbkcjao+BIAHKOE4yqXhxkdYhhWg9VO9yUEsNDoJEiNC334A2jcN/E7Zu3kBKGqSnKrjoXD03Xp2E3Rljyj21DB2gIRyGlZ9loVAIvPi0zHXX7yCnIbFiH5Oj1KXu5K2nTNzzUIx9pfvJoTMDOZ0j+p/p06N15lGfnmp0epAaJYLKRj79KpbQAvlHvPNRI317aeIC8q3AlqygwR4jPb1lh+HW8PXn35ISzm1x/tILJkRZQQg/x8XdyJKC/oz8QzVfQyd6YpPSufmuvfzwZVyaoXsXNY/e7WPy1VdjNKZSraqhU6Q3SVgRHRksWebmugnNdaKenmVHr1Ew7ZEG1q+PoWvogjXQvNoraXx0aq/C7W45YTygj4aS1461aRyGDj2N9atUrWrcpdgUWMwKbFYFmekK7r3NyOr1fqbcU0MgKLPz5/Zs3RnghTcczH42tUlT2+GMMe3Reg4fD7b63Q5njGhUJjtT2cS6TzKLjByqo64+Sq88NePHGnnqASs6XeJ80qOrGsFWzrW3R/hpQ4ihg5IY1FfDondSuPehyXy3/Pc2jQNymBffbOTM0WpefdrKfTO2UXRMgUrW4pO8hAliM8d479UOzRLYqSlKZr1o5ObbN5KTBu+9nsam32spKc0nl8Tko0OuoypczYyH9Ggac8gKdaCKYrp3jx8zyaSgvDJCu+zmz1AkKlNRBjmCiojVBxg4squEbtLAhHOSHCKRGrDZrNjtdlJSUpod678dnTt3JhQRCSt8iJKNdg2jWPBiMe+9X4I/HMHvEwjIu+nPKI4XxRKMH/+IkvJIwvz0/KM2xk6sJrPmvCYZmShRvOZS9HoBjVrgzQ8aCYYktBq44Cw9I1ow1hFFgQmXmJj5kp2oO4Kk9ZLaHj75OoxSAZpsP77GThiEU0k4lVIgqq9j+oMPtnk8kpKSiGkirRZoInKYHn1k5s9J471FjYRCEgaDyKZtATLTldwxxcLT9xvI9PVumlNPukVrgqPQpG3jpXcaWb5Yj1Ip8PITKbg9MX7fFUSWQaW2cP+MJby9+F0qKwoRFWrq62Pce0uI669seaM94WITm7cHWflZFlPuqeHTxXN58aW32nztJ/H7lp959Jb43kujEfl0Tganjy/ntTmN6DQKIn410fpUgrLA/kO+Vo9TXRslySQSDsts2u5HyC7i069jTLsl0cF+9/4gj75o57VnUpoYVvfOcLDmNx9fftT8mgVB4KnpVh55wY7JKlIW2MrNNxh48M7kpuO++Dh8tNjDW6+6yKgYwy77ei69Iobdbv/byU+AW+66iW9nryKX7pQVpnLGODed2quZ8XQjq3+OIMdE9CaJO27Vcv4FMG9hNSDTg1OxeUQOo21XzbOPNi+sXTHOyE+rHRxcFqIDXdnLJrLkXJKwISNTRyXt5C4JDsgQ90uIxiSUChWVNRLPPWxDo7fx+Qq47TqRt2b0JS2ayKyKNcYToO3lbny1ZBn9+iUWDf6HOOs51Sag1AfpcWYFb76QSufc+D5k594gtz9cx/1Tk/jsay9XjTdx0zVJhEISSqXQFDvsOxSiS0cVF59n4Lo7a1B64sW/IIEmyaCWoMdMNeUoUiq46foUjAYRQRJblQmCuE62Xi9w+vDW9TwvPNvA/U8W/JPhAGhi35kFK+aG4eyVN9OX4XEd4pNGrKEuUBPvNPGqdlFlO4bJkYpCVuKgDjdO2tEZgz4u73C0IEJlqIb25NGRHkQIUU0pZXIBPRmMRAydLn7wyuoIL7ziJyvWmZRgZyyCiup8D9dsOYQvLDJYOqPpuTeTTIbcjoNsJ6Dw0r5fOqNHj/7H1w6g1aVRU1fTjCzm8ckkJ7WeMLMlK8gviHDFOCObtgUZMkCLVhvXQnW5I0y/w4rXK7FijS+B/QnxOW7EEB3l1TG2/dS+6bv1enh4moULzw1x1VXbyak/HXPFOayeU8cKpY9QVMKd5KZLZ5FD+SFq66JkpisJhWW++8lHskXBGx842Zefw9Iv2lYcPOO801k293vcOJqMrbXoOXiodVO+qpoo6rCZIdJowo0h9q07Rudhdbz4lI7n76vAKLVs7NlAXBLBIqQgyTF28xteGltlwtupoWs3iWXzM5ti72BQ4t0FjYTDsEM4jrvY0rSue2UXhRwiySyiVAk0NDSQltYy8aEt+LfTpx6Ph6SkxEE5+e+W2llTU1Pxer3/7tf+R8PlchElTB+Gky10Qnf8NMZfEua0c+q46MoGeowoY/N2P4e35LDyRzWpg4+SHepF/dZeDBntYOIUO3c+0MiQMXU8fr8abU13ho6t4LyrKnB7JdRJAcgpZv5bKdisCtZv9pNfEMKNg5pKJdfe4KP3yEpGXFhJrxGVrPsylVpVMeOu9vL2q8mYjAqUcuvJAkEQkBQhPEJcb1LlSWXF6ghTptzUpnGY8eRD1GeUEJYTKdBROcIBcSt5PZsHvBu2+Dl8LMyvK9MQ+2+j2rYduTGFQ/sFki0iEWXL916YIDpab2eNucxMutXJ088FeGjGbO5+wsgVN9cy9+NGnpllxxUIUKTZmdAOD/EkrTf1IOVlK/l62adtuv6TSE5O5pHH32PstQHe/KCRw0dDTWzPubNSmf+Zi2tur+bAkRAeb1wH8fyrKjl0NMyWHUEm31PDmMvK0amU1FdqMenUTP6LKtilFxhZ/Ws8UPb6ZOwOGXd9fFP//CM2vpqXyXuvxI1QSiuiCYlPONFO9kw9haXxReO2SUnodQLzPnXF3TyXZvP8bDu/74iSmpra0im0itNPP48BfdSMHy/ipZGeDOaIbgP1Ob+x7tvMBKFvrVbkyYeSOP1CL07qiWk9dGyv4sJzDGxdmYPHK/PqUynceLWZ+UvcLX7fgSMh0lMVTQWF886L64YG5UDTZ2RZpkFdjCOwl9/X/o5BMNP13Pak97CRLuQwmDHISESJLzwxYhxnPzGilHIUNSquvHJim8bhvwVer5eqchc2m8iIoTq++8mHUgm3Tq/lzedT0etEHrj9lEnVoH5a3npLQ237X6gzHqJWrqBQPsxezVreeVvDgD4aDufH6MsI2glxF8TkQAcOH2vdcOrI8TCBgMRuNmDLiBIKy3z7Y/N5ZPGXbnbvjbLkiyC/bGqd5b5qvZ/yykibnS19bl+LZhonYcJCdwYQIEA2HRPamE4iCRvF+VpKy+P05emPN3LfXSKZNX3JKOhGXmQQNZSRzx5s7p688JzEMy+7cDjjgu0l5REm327nxx+jrPklwmcfi1SWKSnzV7FP3opdrm36rqgcRZHs5HhRhD49W5ZlcTgldPrW592WkJaWRqP7rwXkbVYFPy3N5vH7rMx8y8GIIRoWv5tJqk2JySjy1Ct2Pv8gM8FM0Jqs4NP30/EEIuzc13IC9K15TmrqorzwyKnY5rffg3Em8jQrHq9Mr+6aZolPiJtzjRiqIS1dpltHNdU1US67sZpe3dWEgw34fK0nJ1pCfb2bbp1VvPZsKp1z1fzwRQo7Nifx4msSXXuHWDrfxvlnGlpkNAOce4aeJLOI2w2NLokDW9IZfUUV+7VrKRPyKaeAfcoNlCoO0SdyOtl1p2MOZVPGMepVxbxxoq3tnlstPPJiA9Fo806Nn38JorN3olIuxqmuA0AuS28xWSW5Qa3R8OXSr9o0Dv8tsFqtdO3aj1L5OLIsIwoi0ZCKhmo1yfY+dAueRlf6ckTcQaNd5ImZjmbHiMVknnjJ3qSvBZDbToUgKQgTJCj7iclRijNW89AMkZ1rctjwfTt+/jKbieNNyAgU/4XBVywmE4nIuNMOsmhuctyFfHEWC95M5/xz1dSlbUuIkYLmCsafb+DRhx5t83iIosilE8bToKts8f2GpEM8dJ+e7l3UvPVCGpOvMtPokpgxzcoNE818MC+I1d2cZRyQfVRQyJ49Mjs3qxh0eh1ffudFlmXMJgXnjTEQCkGgVs39dzzA7Xc+zoKPV/PhR99TWdqARi1S1xBl9lwndz1Sx3Ov25tM0RSKuAuwQiHw5vNpHDrUxoLHX6CqJsq4SVUEvWqsVUPJLBhH+6rz6BQZQJ/oGRTlayivbPm3e+ejRq67wsSku2sQNRGWf5HClKvMPPKCnVgs/nvJssyM5+N6hr3z4vPm6vU+Vn2rp38PQ6t6lzlZKvILwtS7fWR0d/LQXdZmn73lBhPd+nsJE6J9oB+bNgfJymouG/NXuPueu7H1N1AlFKPWylw+zsCYCxv45aPupJWcTUbFWegPj2H2E8kcL4hhtETw4cEun2K42sUqbp7SuoTYtNsNhGwlWIV0+jMSibjBZg1lyMjsZRP1ciWyLMdbr2U7u9lEuDFKiqU9OFN57Dk3Dfa4+WtljRYx0rwTTTSBHAY1Whx2Z5vG4b8F3bp1Y/GXLmzJSr5dlJUgvTK4v5Z1y7J588NGbp9s5oGn6pEkGY1GbIoVPV6J2x6sYePvPl54w0FWhgJPOB7Xa9DGu7VagR8PEUM9iz40YzTEn3d1xMT23a3HkTV1UWQJYn8RukjSiZb9NpoDn4QlNanZfvmvYkZFREW7HtnQw08dVdhIZwCjSCWLb74PU1UT5fXXIwySziJDaIdW0GESLHQT+pFGDgUcwKEv5ObJGj7/zsuA02to7xtARiivKf7UCyY6+YajCBvJZzeVcjEROXzi3ES60oeKaBEZ2RmtziF/F5Mm388Tr0Sa7cO75KpY91vrMfnKtT6GDdSyc2+Irz7KZMLFJg4eifDMgzaG9Ndyy3VJTL7KzOy5TuyO5j/gB4s8NNTHzXz/jN55Gnr1j+KT3fHimpCOWqnA1LOAqTfrSTIr2LaqPb9+146lH2Ty85fZdO+iYvzkKsorI7gaKzl2rG0EgUmTryemiKLj1LysFfQU5itaXQNefN2Nvi5OAFMLGtK9fSja3I66OhlFdiWhP+x5T8Ive/HiapIAkZFJtSmoUB9p9htAnIQiZJWz/puchNhbqxV58E4rOo2CUH0yEdHPNtawR/6NCoroRC8MJpmYpPjHrOg/499OfhoMhlaTmS3dyKFQCI2m9cXlfwCQsZLWVIU3CCYy60ZgPHQWgc2jMVT0o2uuDo1GpH2Oit7ddZiwYIlmklN9NjWrh7FvaX+Sjp5JRuMgTFIKY083s3xxNu2ylHz4RgqXX6xl4q01BIMScxY0smeXQHIsi8GMoavzbLKKLsCwZyza0v7UewIkp4V55P54wsyaLBJT+1u8uSFePe2WJyP02o0HB2EhSHa7rhiNLTvNtYYOHTrw/uI5uPIqqLYVUKspozq5kAP6LVgkGyt/kBhyTgWz33Mxd5GLi6+v4pNlHha/m0F2poqNP6Uyd75ErNNerrtOjUKEGqG0xfPWosdLywkwAB8esh3DyfOfzvtvfUBdXSl19SEWLHXz8wY/Tz6YxIAznOxS/Uy5mE8NZdRYd5Jv/JWfl1v54WM9v/z8LgUF/6yq17dvf778eguljsu4+nYXlTVRfP44/bt3nhpZgoVL3dz+cC2r1/v58PV0vvook9HDdChEKCmLUvZLb4ZGx6ILpSS0w/8Zer1A+MT8+OkyN4R0ZKbouOe2JHKyVE0be7szRoec5hPR4y/Z6dNTw1cfZXHt5WYuOd/IOzPTeP4RG5PuqiXJLNK3pwafy8iEa69s0zhYLBYkScGyr6P0ZAgWIQWbOpmhQ5StVl0ffcBEIO0oGR2CTZ/RaEQevDOZjz5zcfdNFlav97Hoc1dToA9xt/f7n6znuYdPTOyyzK+bA+TSnePsZ6+8mYPydnaynirVMZyNMdq5e+L9BYJHQNsDTGeD0iLQmd5ET0gx1FNFiABBAnSiFyJK9uzc06Zx+G/B3r17Ef16brzaTLvsOIPwzhl19OymIa+rmiPHwwzpr6WsIsKLbzi4/aFadu0PsGKZhdfmuzlt0hFkonTqoOTcMTq++M6NPpySwD4ipOet9z1IUvN5QZJkXpvTSDikoC8jUBwZwo7NKh55voHTx5fz7gInb3/kZPj5lbz6jJqe9nF0qD2bL5bF9cz+DLcnxrvz3PidBpzOtm1qnC4nMbn1ym0QP1bS0EvmJkfbliDUZ/HbtgDLlvtYsyyJbMdwjIIZQRDQC0byhAFo0bNH+A2PS8O8T2DcDRLnXCVw/uWN5H/fD4U6hkmlpyeDGSqcRX9hFD0YSD2VlMkFcZOPlM08+YieZT/4GDW0ZU3bj5ZEuOTSthXFjhw5gtMl0WBveRexfU+QPj3igVXnXDUrPsniy+U++vXSkGJTsHajn1HDdM1ciiEes7z8lJVrbm5g+Spv0z3h8Uo89YqdX7cE+PmL7IS5ZuHnLu691cKgfhp27Q/i9bXMcn3lHQcbfw+wbXeQ2ycncflFRu6fmsSDz9STnqqgurq6TeOg1aqIREkwMNDrReYsaGTp3EzMJgUaTeubCVEUUClE9FV9eO5VFzNfdxMKCtwwScmAi0totBwhyQRhhZ99wib2ypvIZw9RwowYKTTJ4/TrqUYhigw6p5wlyzwcORbmh5+9SBIcyo9QGqoAQBGI/yYauZVktwjEZGqqWm63/R/g7fffRKFXckTYgV2uxU4N/RlFmpCNQTCTKmQxUBqDMmTks6URzr2yig1b/JSUR/h+lZdx11dx4Tl6hvQ/9Tx6fRKCKkr/a/diPfN38m0/8c4ryUy9wdLUDZFsUfDkAzbGnWuktCJCINDyPb58lQ9/NMQLz2u45HwjRwrCxGISuw+E6NBORc9+UexCnFHkVJcRFn3ceJ2Z3bt+aTWe/Cvcfe9dZI+0UWUuJCjHN7c+2U1l8jbOu9LN+AtO3Wv33ZbMV8s9Td9jd9CMpeeVXRxhF1nkMkQ6lz6Bc7AcH8MLD5u4d0YjEDe/eep5L9mOgZgLsrnpuluQJAm3241RNPPBQg833ltL9y5qHpmWzFmj9Dz9qp0nX27g25+8nH16nPllsyowGyWkf2VH/xcYPuJcVq6Ja9rf9mAtD9+VDB4LllhzxmRqzTDGTqxh1x8KO36/xMw37fy2LcDr7zu47goTa77MYfK0Om6+1kyPbmrGXl3JxFuqyelRzZFdesZdHGTg6Hrmf+Jh1uwAKZ48XK0w+yEeN6WlKDjvTD333tYyewjgnjt1eM0lJJOGwy5itTbXG/0rKJVKvvj2cy59aCx+pYc33glgKhmGVT6VVFEKStL9vSjdlY4ioseAiXqq2CdvoUw+TrWigLTUv+raEIkp4nGcQlCSLXSkPV1x4UCDFgmJUgrYyXp+52dqqaAXg6FQh8qoIK/DCHT1XZj+cDGhgI99xzoTtiXOd+pcUGVCpAa8qkYGDP4f67MlmEwmEOItyy0V+JLMCs49w4Bep2BAHw2Dzy3j2juqee51OzOer6PToFLKywQqSlTs3aZm1U8xqsJV1MhlmEimniokufl9Lcsy9cZ81v9oY9ig+Pzx0ttOqhwBCgqjHC9qOQE683U3nkYFG7a2vnf+9kcvwQD/mCB2z4N3U2Mpbjq+Gi1+2dPq591iPVJoFzJHMacG0KJHEAQ0go6qAj3TH28kqb5Xi+3/aUIWXlxUiBXMfDvEkw+pkL1JpAgtx56d6EmQAAqUHGI7ZfJxIC6Vp1Go2L/7a8Zf1J8XnptOZWXLBa1/hdNOG0n33lM4d2IDv27xs21XgAuvreTL5W7mfebG1ULRvKYuyg8/+yivirDo7XQUIjw2s4HnH7ZSWhHhykvieYtki4JIQMXI8xp4fpaLnXuD/Pyrj4uvamDOLA0ptYN59a2Wx/qKy9V4hHgx0iu7sPQ/xuZV6WzeHmTRWxkJOqCCIHDt5WYuu8BASVmU3JwwC+e/1qZxaNeuHSntLERIvBeTawdx4ZUOdu5NXAOeetnJtyt9FMvH2CNvYr+8FYdcR0qgC58sCfHd0mT2a9ZTrTpOSA4SkgOUykfJZzc9GNQ0v9akbOfNt5Q88ZiGiuRthORT3+OTPexR/sKYUZom06g/44kHLJj0SoZLY0kjhyRSyBMG0EgdLn8IjS69zetCa/i3U6hpaWnU1CRO3uPGjePMM89s8fP19fUkJ/97orb/6dDoNJg9zX9gUVAgosAQTWHnrqKm19u3E/ld4QPJAtDMjTqi8tKtq5LuXdQsfjeDux6p45uFWfy0zscTL9upa4hSX61nEH2bbuKTAsQq1MhIpNgEzKb4DSuKApeNV/PTvFJs4dxm51muOkSSEOTJB5J5/NGD1NbKDLMOafa5v4NevXrx47oV5OfnU1lZSSwW45kn7uTaG2HS1UkEQxKz57hZ92sEbSSJWL8gm7b5SbEq2bQtwA8/+1jyQSb9e2uIxWQGHqigsn4bmc7BKE64PMqyjF6roDR6iD6x5i57ETmMh0a60Aev4EQQj7JsXjrdOsc3c16fxGvvOeneXck7r1q48ubj3HWjhd49NDzxstC0OX38Hpj3ybs8/eyb/2gs1Go1M2Y8zcMPP8Xbb83i/Y+/5ME7jBSXRXjrhTTOGNGcZp6RpkSnFcg/HiYQcSH4slE0prH8pyqmTmm5rWP1ej8P3ZnMDz978fok8vKUVFfGmpkrmU0idQ2Ji4nDGeNYYZiXn2jettire1wU+sd1PnrnadhzwEz//v3bNAbp6ekUletRu061TeldHena8VCrf5OTpSJqqOLDdxIX5TEjdLz9USMqlcCy+VkMOreMWbODmG0RVCqZYYO0LJmbQVqKEkmSefi5BkYO17JTuYfskh6YAtnUUU6EMJJXQwBvk0RDMB/CVWAYDKazIHhMxHQoPu8lW6A/I3FQRxGH6M0wtmzcyi1Tb2nTWPw3QBAERCGe1OnTQcXh3SFKSoJ88kE8IZ2cpOCVdx0UlUa588YkunUyc7QwzIPP2hkxWEuHHCVajKSl13MwP8QDj3lIkzsltJg1UE1OaVeuubmMuW8kk2yJz3POxhh3POCkulSNghDFHMFJPdQJqDRqGl1Bnn3VgdKXSo/oOSQJahDirIGMqtGcdfEmnphhYuIlRhQK+HFtXFzeUW4AUSYYbL29uiWo1Coq/cW0p2uz99yyEw1aFIIShawgRhQlLbPzY8RYtS5IUYFAqntIi230HeiGU1uMMaORc0YbUKrh9z1RZGc6Bswcq1UwMDI6wSlXLWjoLg9gr7gRc/cibrpczVPP+9FV5TFhcjlfLLQmSEusXh/it50ZfDD13DaNw6FDu8jOEJl4WzUrPslKkHmprY/y+MwGFr51SlIgNUVJRqqCvQeD6LUCi790c/H5rRfiRg7RIUR9PHVPEo8n16DVgscXI0SQtcuySLElhk12p9TkJP3k/TauvaOGD2alkZke/1wkIvP6XCfllRHuuSWJpd94ufeJenrmqTleFMHjlfB4BDIyWjZuaQ0WSzJut5dQSGoycigoDtOxvYokswKdVmT3gWCrbcF7DgSRPWaCUpCPF0l0ErthkCwcwUu5cIwkOZVcIY/2skQZx3BQB8Rw6yp54+U4Yz8YlDjvsgbKDljRxSy89rBMSF9PQ9DNmAugfYeuZGd2JkoEpSI+HmGLDxqax4CiASKhKHm9/uf23hqysrK45oYLwL+chYt3M1Aa0+y3FQQBUdKgVfs5VhjippvCKJMc3DxJz6dzMrBZEzce8z5x8cQDyVx7uZlly70UlAe46NyWE9TT70hm49YAtz1Yx4I3E53gi0ojPDfbwU9fp9O9c7xwHwnLnH9VFWeN0tOzu5rThmg4VryT4vAuTEaReyYYWLXOhywHCQaD6HStt4S2BIVCwYeLPmDr1q18+O5H7N29lrNGK3jnPj0D+lgSPqtUCk0xS3qqEr1eJipHEhjyxzlAb4Ym6MIrBRWZ3r6s+X4b0zV2Vq2OklQ5GLWgQY0Gd62KjRs3Mnz4cAIxH12zRb7/5JTWb7tsFaOG6Xh+tp135jWy6Yd2TcdW/wOjpz9iwsQp3HHbl+h0fnp117BzdxRNQ/dWpFGM+IoGMP2pffgCMcwmEYUChg7Q8vaLqfTvrWm6lwb30ZM3tJoVX6YgyhZefEYgzzUkPlZBkGpjvPPCIRzU0UNIoqRQxOOVWiwo/brFz9ABWvQ6gVRb61tOa7ICQRWvuqem/v129z+iuLiY3zb9gM8XoTDfQJ8WJLMAUv3dqcVFSFNPhsFEqqMLhRwmFpFY+WOEi89r+fhrNgSodLupl7eixUCQeMK9HyPQCQY8ciOH2RU33qQDFiEeB0eqIFwMmi6Ql9ENY6WeaIkeVTeB7qf3xeNwoYuYUJlFRCPIQfAfjNFgquTq667+R2Pxn46dO3diNooM6N06mWr0MB0fftKIPyAz/c5ksjKUzJ7r4PctYNIaUasFDLYYpZVhxICZbNoRJcpR9qBAyUG2kyf3b5oPYnKUAnE/CoOf7btEstKULPzcjccTY8pkkXWbJC6dXMWcl9M4Y4TuhD64xCtvuln/g5GkSAY6dSlzFri4+2ZLwrnW1kd58hU7/gYTitbEK/8F+g/oT0DtZgUuYZsAAQAASURBVI/wG+3lrqSSSSGH6C0Pa7ZONAp1nH+BwGfz4nFH/vEwV03ejFR8GnqMpDUMYdXqdQyR0lo1u0nCRkjyU1XkpoOURRR7q+emFfQIskCG0I50Oc4arZHLyBDao1BKtO8gkp4aYliv9Tz0wFaefeFjunZtHuv+K1x08VWs/XkR3/3kYcOWAD98kkVOloode4NcfmMV55yhZ1BfLQP7aNiwNcCchS6y0hWkpSgpKY9y3U1Ogo1J3HaDBmc4QE5HP2cM12HQi7jrtbSvOZ3v36ri24V25IgKk7cfmYIBWZb5ee0hXn2u+Tk5nRLIcemBxpQDzH/Vwo69IUYN07Xo0wJw6/UWtu0OEQpDbc3xNo2BIAjcM30aj0x7jJAcbCry6QUjYslobr7uMLKlGo1WxuNS4KhTkBc5syl3FJZDFHCAAD5kn4rOuSrOO1/gzNNq+Gl1OYWlEYLFafRnFGGCOORaYsTI6x9k7Nk2xp4NfXoHePHVzVRXC4BMWA4zsEOM/r1aj73b56iQlB4EQaATPdknb+aIvAsJCY9Dxe2zHmnTOPwV/u3kZ6dOndiwYUOCCKler0evb56I8fv9HDp0iNNOO+3f/dr/aLTv1B7/vuYU45MIEyQt5dQDc+N1BhYtPI61NqvZBCfLMgFbIddcYQEgM12J2SRSURXhgrMNvLugkeJiiQwpt+lv/bKX4+xHiQojZtRoOHZEwZYdgSatp6ceNrNrbwFV+7wke7qiFjQEZB9Oy2HGjvPx4lPZ3HhvLRprDHNNBwoOFRGJ/DNXT4C8vDzy8vK47upz+eGz1IT25o/fi7dxjh3fiHfzadxX9ivXXa2jb08Nq7/IbqoKKhQCNpvAtIckXpy1nnCjEQVKIhoXV16mZt1vMUqPHSbT1xkfLiIp5USFEFVOH12iAwFwZe5h87dZTdqbAEaDyDMP2Zj6YC219TEy05VceoERvV4kFDpV4RvYV0vprPx/dP1/RGlpKaFQhM9XK4lEHEQif2lwjSRDpw4q9tVXg68nyaEOvP1eARPG67EmJy6yu/cHOV4U4YmXGghFZLx+ibwuIgXFMRzOWMLnDXoRo0GkuCxCWooCZ2OMjVsDXPwXbthXjTcxfnIV1iSRCVdf1uZrFwSBUaMvYGP+vqbXYkQ48C+0TPr1VicwpAB8fhn1ic1bLCaj1yg4elygttyAShsl4I1QUVlHUVkUGVCrBEYM0fLNYit3zTjK1l+KSSGbPgxHKSjZI/+WcHzJDZ5f4gxQbR4MzOoDQDAkUcAh0sginRwaqCZT3/ZF/r8BAwYMwB3x89lScLhdpKWrCMhS03PVLkdJQVGYLz48xe7IylAyZoSOB56qZ+1GP3ZDPpHSGOMnyKicWTioQy1rSOKUi3FKsCsla42MPusoSbb4BsxlV2Go74kqWoGTBjRo6cFgyvV70FsldGod3mAYizu3mQasQTAhlI/mrgd+5fGn/OjVKtS+NBSejpipxynWtVm3xqgz4W50Ui4XkEVHFIKCsBzCSQMVFJDHQAKyD5XZT7WnhNwWnGwhrrmzfy8QVWA6sfF3yw68aflokvzIMkRcBhRuNVtWpmFNPpnEk+jUp4Za9KRI2QmJz5MQBIEOUg+KK7ex5K1sbN4uqAUNNVuMDBp1hH79RJJTZArKjXTqPIx35rzU5kBfFNVUVse47zYLl06pYugALVkZSvILwhSWRHjrhdSmZORJdGyv4pYHanl6uo1Zc5zkH2+9Pa2wJEJe7xjV5TXIQZGYFOOmSTpOG2rmyVfsLHk/cWNuMgrUNURJS1EyergOg17ggafr8fllDHqBQ/lhJlxiZMVn2YiiwO2Tk/niew+//R5g5afZ3PFwLWt/i7W5MyItozvHjpTy2Tcebromvsmva4iRmR4fT7VaYMxpehYsdXPztYlJgHBY5r4ZbmRHNxqpZwhnIcgCCKDDgFVOo4CD1MoVpAs55JKHX/aSRS6KgIqLr9/Ai4/Z2L4jiv9QHoFYGV3oiCKogGBXsmSJqD+GhBRPxiEgSAKxSABt+yCx+lgim0QJqjSorrKjVP3ftDX9p2Lf3o1cer6SVIuAxtk8WejBQWpeLcsWpSOKyYy7KISjIpnvfmzktkmJ98HqX/wsXOph55p4Qm7Wmz66ddC12n5oMoqYTCITLjFy4bWVjBiiIyNdwc69QbbvDvHjkqwm7dfDx0IEQzI/f5mdkBS7f2oyN95Xw9gzDfyw2svRwjDBkPyPO8IEQWDEiBGMGDGCydefwZL5rbOdvX4FF15by6P3JHH5pSo+OlJIVjje+u6T3ejQt2iICWBz9+Sz+XvpI49J0HY3uJNZ8+NaxowZg8nm4/1ZKU2Jzz9ixt1W1m30N+njOZwxUNj+LfMGi8XCk8/M475p1/Dm83p++TWM+BcNfRr09O1uIBgLMWNackKr8B9x8QVaNnyVzoTrK5BiCtq7zkq4ZlFQkO7pS5n4M7IsY6rvycQpB/h+SUrCZr6yOspzrzv4/INM9h4MsXl7gFHDWk5wr10fQnBnYKeW00YPa/NYHDhwgOsnTCRdzkQRMaAWWpd2UgsaBFlAo1QQFP24hTJ0sh4PjazbEKKsIkL7nD/HixKvve1BGTSjQIkRMx3oiuYPZjEmwUJ3uR9HFTtJig1M+Hv/boi54/Fg++45Ta8rFAosqaeey0gt1O12UmfcS2pmUpzh+D80w8GDB/EH4iauf/6tTqKgJEKjS2L1F9kIgsC7H7nYsVFH9/AQDIH4uAZr/KjYRxrZZAhxA8ocOlEtl1JGAbvZiCCLKAUFMtBO6oqtti+vTi9m+mPHeeYJAx++no4oCkiSzNOv2vnwExcznrcTC6kIutVo6juTGYnPsUU7/cyvqGHNBh9TrjZjtShYudbH+s0BLr/QyEcLov+YIHbXrdPIqu+GWtZSQylBAifkGDbTVe6DUUgiKkeoUxVh6l7GB2+eIqnU1MYwGASOiNtRSBoUKFDENMjITVqif4aAQJa/EwZM7GcLalovXkmyhHxipyoIAp3l3uxlE2bZioREz04Gplyn5cU3nYw/L8aLz01j0Ser2jwGW7Zs4aqLY/y4LsrXC+KJT0mS+Xm9H6VSQJLimrBPv2rHlqxg6fvpXHFzDSBw1XUeMmrPaEoWpgKefU7OHb+DZZ8mo5TVCIKATcqGxuyTg9B0TXKs5bl3ybduhI75NIjH0Gp9dO/SnhVrwk0F8paQma5AoxaoqI6S0jZ1OADGXTKO6dOms48tDJBHNe1RtIIOk6Mb+Q4vvRlCMTsYwOiE+V0taOghD2Ivm7ESQZahwSFx22QT558dZfgF5SiIUpW+iS55Uc4fomTNRj83Tzk1544ZqWPM96fuhz0Hgrw9z8mxotZlc8oqIojRU3FAJrkc5wAjOJ9KoZDoX5gNtxX/dpR59dVXc+GFF/4trYa6ujrOOuus/yU//wVmvvoCEy+4hqw/JCT/CI/1OFNvPpVgSk1RMukGBR/M3kWXWP8mRmNUjlJp3kH/IRHe/LCRvK5qLh1rpHOuipq6GDlZKgb20bBvfxQ18Yc9JAc5wi56MSTBMTkaiXDdDb/x9RciA/tqUKkEVnyRwo9r3bz25m8cKIwyfIiaV+7Tc9rg+MS9+N0Mhl9QhhkbkZgXj8fzb1GW9+3bR588b0Li8yQ6tFNx5eVqVr7fSLJJw5MP2KiujbLoCzehkMywgVp0OoGqWpkzRmq4bJyBqpq4fl9Wuo3Vv/pZ8auWa6ZPYP4HL3PZhXqmTjah1ar5dkWU+Qt3E6rswciRYkLi84+491YLcxe70GlFIlGZnXuD9Op+Krj0+SUUyn/m+A7x4sHdd16FiuNMvsrIab1lXnvPg9srsWCJmzEtMD8BFixxcdlFRo4ejLfrBPEj1acyYmwV999h5tKL9ASCMku+cbNyjY9bJyVxwVkG0lOVbNkR4N7H65CVMnMWNvLkA4k6vrdcZ2bc9ZV0bKeiXbaSbXuCTL+99YVboxbo2inevvzZJ69zy61T25wQv37STfyw6DqyI3GDFRGR/ftl6huipLbgtPjugkam3tCcAbDkGw+XXWjkWGGIMy9ykOzuzkA5HvzUhco5duwo/fopWP1FdtNvvn1PkJvvr+XpB23cdNBDh/pTJllaDHhlN8Y/Bd3BIxCqlBCHRgAtulAq/YQOQDwg2Cmu5+obnmjTGPy3QK/XY7LK/L7fy4N3WphylZmq2iSen+1g7FkGNmwJ8Omc5hqCgiDwzEM2duwNIQpRevdQU1AcoMeZtZw2SMexY4dY/XMEY20vhIhAVI5giWViqclEro4HaMYTxyyhEBVK+nEaJRlrmfW4hQnjrahU8aTXMzML2PKTnXRXfyBucHCcAwTxkx7uhuCABuowAx6KSCWL9F7JbU76pWamkFltoY4qdqlXY02RyO2gQOORkY6KFET2o0GPzyvhohSbnIlJsCQco1wuxEQyRCPIQryly6kuwzroGEvftJDbLr6uFBSHueneIOdfU8n9t8VZYSqVyE03aPjgnRoyY7mtsgGMJBENKkmP9Gr6jCWSRVJlJiWVLn5LOcKGretaLJD+HXjcdh6718rVl5m48Roz2/eEePSFBp54wMpZo1o+5vY9QV5+IoVzTjdw9mgdZ1xaycN3JTczOYtGZeYscPLKUylNbpsnUVIeobwiyrTH6nhkmpXsTCXRqEyn9ipee8/Jq0/FI9SBfbUsnZtJJCJTXRvljhm1zebNq8abWLnGR3VtlA9fT2fA2RVtlgSSpSBzXkrlqlvr6NdLw6C+Wjq2V7F5+ylG8Yxpydz5SB1r1gd48C4LGWkKtmwP8cpsH8qyXtRTTnf6t/j8dJJ7sJ+tpBPfqLenK5UUk0p8Izn7fSfORhksFUTrI4iIROQwAgJKQYX3J4D4PV4oH0WVWc2WX6xccEU9+6mmq9z3FFNe66XkqAOhTsOnC5Yw8ar/aSC3Br/XTnWtskleQZZlXNippYIoUfSZDfz+TSbWZAXRqEydr5720kDk/QpGnXmQ3C4x0lMV7D7kw+mEbz5Ja0pY+dxK6tSttzBLkkw4LHPJ+UbGnWtg2+4gjkaJ887Q88DTDQmmV48838CitzOasQHVaoG3X0jj1um1fDkvk2EXlKFQCP8nDq6dOg9g9/7fGdi3eQLT7ohRb4+hUhl57o0wRoOeRmMDCkc5aXIOAfwYaD1hZhBMyLLYzNRSQmrSIcvMNDQrvJyEWi2Q216FwymRbBF56Pkwk2+c/m9cbRw9e/Zi4jW34Q8swhMMUyeWkSy3vFsOmisZd6GK734K4Wxs/Xeuq5eQIyoa7SJJwfYtGnkCGGJWHEIttlgGjh1RBo46wtjzVHTpLPLb5gi7D3tZ/mkm6alKzj1DwWvvObnpGnOzOM3ljjF/UZCUSBpHdBs5O7lPm8dh6o1TyA30QYhq0BMgLEdbXaNicpQQQVL9Hcn2dY7Pf0I8HjtYs51zL6vnsekmrrnciFIJP6/38/hzXqrL1aSRgZ1qsoTcFo+dhI0Wct8AhAogVAT1aSWkJ2ei1WpAAG/Yg8vTSGl9CeGQn4ysGKu/SuOW6b7/M3fj/zTs37cFvV7kg8UuRg5tnnSTJJl5n7jY+H0OgiCw6Xc/TzzjZ3Ds3ITCm1bQ00cezl42YZMzmpJEmUIH6uUqssillGP0k0cmFHzb0ZXkYCqffLadu08o94iiwO+7gvy0NBuPV2L0+XasVUPjjLoT90RG40CKY1tRd3KzYIkba3LcyHPHniD33pbEyrX+f1QIKikpobaggRzizO8OnOqg2CH/QgVFBGU/UZWX117Wc/2E1Cbm/sLPvMyaKZLuGM1gQQsChOUg+9hKLRVk0r7Z98myTCMN5JKHKIj0koeyh03N2PQn0UA1Vk4V/EVBRCvrOcpeuoSGsnZxI8WlJXy+IJ0rb64mzerg2LFjdOvWshFxa5DiwqnU22N06nCi6/IlO+2zlaz+4lTR4bH7bHyz0sujM+30763h628idHOPbiaFYhKSCZf04uMlx4mqoq120kTlCIKyOQln5lsOOndUcclUHZ9/56W0XGD8DVX4gzLtspTNCpInsWt/iKQkgUNHY/Qb0Fyb+l9h6i1TyaITFlLYwyY0shYjSfiJt+b3YiiN2Ekjp8X5XRAEsuWOiOaDzJnvoqhQ4vwJldQ7Y7jsKrJzavj+ywy6dIw/LwaTxF/JcapUAjZrnKTQYI+12Po+83UP2rpT+wYNOtTEOxK0koGa6tpmf/NP8W/PqHq9noyMvydUm5uby5QpU+jePbGtye/309DQ8O+eyn8MevfuzSVXjeMoexM0R2RZplxxGCd13P5wLUWlp9grU280IBud7GMLe8RfKbNtoLrjaroOcTL6NA0H80O8O7+RkReX8+X3Hsqr4il0R6PEhEu1NBCXLijnOJ3plZD4hHjrT4fG07jnoVNCzKIoMGygBo0pxJrlVr751MZpg08tQga9SJ8eGuzpO/DJzn+7grlt6zouOa91teiJV2jxWwvp2Vtk+tP13P9UPclJIl06qvj8Ow9X31bNVeP1nHFpNWs2+MjKULJlW4ieQ+qZfouZaH46n85/ky/mpfHWzBR6dtfQqYOK6Xclsf4nK4GcA/Tu2/oj072LmrKKKLX1UZyNMW55oJbOHVVNAsmffRNm7AX/vIXljqkTuP+WGr5fnMGlFxhItSm49XoLwwdpyT8eZtP25oLOu/YFKCyJ8N6CRhxOiUrbFjLO2cEb8wPMnpnMF995GXVxOU+/amdgHy2/LW/HlKuSmjTtRgzRoVQKtM+Ot87PfNOO3x+/J8srIzw2s4Gv52ex4rNs3n81nW8XZLFyTetC4SvX+Tj3DD3ffZxFilVg7vtz2jwOnTp1IrtHJr4TWjY6jLiqjZwzoYpjhaeeiXBY5pV3HHzxnYfunRNn5QNHQny90sOlY/WcNc5OF9cZZNMFlaBGJajJpjMDYmeya7uI2XTqNx86QMvH72Qw6z0nluTEOa89XSjgADG5+T161LWfDWs28Ms3v1C3w0f4hBaKKIhoFTr69u0LQDAYbLMW5H86jOYIX83P4M4bLej1Il06qlEoYPnq+O9/Uo7jz1ApBcxmgdSUePX0h0+zWPR2BlMnJ/H6ixZ2bLRhHHAQs2ChjFNavIIgNK1nPtmNEjUa9FSlbOOLBalce6WpKWhMS1Hy3mwrQ8934iS+MB9mF1bS6CeMIFfoRgehGwOEUaiIV9ErhALe/fCdNo/D/TPupdZajM4Y4YrL1BzclM0rT1tprNPRNzKGfsJI8oQBDJbOQyGrKSafw/IuauVyKuVi9sqbCRMklzwq64I4vUHscg2BzMN8v8RGbrtTAWuXjmrWfJWF2aBg9a9+Vv0Sf6affsRMepdGfELrgvwBvAii3KI+aWPSMVIzVP848Qmwc/tarhgXZ0kKgsCwgVqeeMDKmg0tC9pXVEUoLI1wzunxxK5er2DyVSbGT66mriEezC75xs3Yqys4/+pKjhyP8PwbdnbvP5VElGWZp15pYPRpOg4dDXPhtZX0GFnCqEvKsVoEqmqifPSZK8H0p7ImypU3V+MPyHz2tZtIJJGfP3G8kR9+9iGKApMmGPn888/bNA6NjnJEUcTgy2bydTHOvKieaTPsHC+KcOG1lVxwTSV3PVLHQ3cmo1YomHR9lHEXxHh5egpJx8egC9nw4eY4+zkq78UlJxrkKAQlCpRN85kWPUG1k6Thu1j+SSYbl7fjwMb2fPOdkh6DfBSm/4R25G+IQzdSkfkLjcqqpmO5cNC1q0CyRYHHpaIb/amgiD3yJvbImyj2HEN12EKSPR1Xg7tJB/F/82Eijh8/jrtRwmoRicQkvLKbA2yLS3fQmWxyGTxI1dShsXyVnyxysQnpmKUUsmvG4P1tJEe/GUTy0XORwkr6/6FtVFTINFafMkT7M35c52PMiHiMJ4oCpw3WcdE5BsJhyDihlRgMSnz0mYvq2liCqcEfcbL1PhKReeJ+GzHp/ya5c/OtD/LwC0IzPeBgUOL2h2pJs0mcMzrMgtl6PnhV4NabFbgzizlg3EQxh3HT+r0WlP2oaH49fquTyyZeCvAvi9ten8QPPwe48PowfYfcwejRY9p8jX9GIBBgw/pVzHzTiUYNmT0c+OTm+vUB2YeYXsU5p+uxO2O8O7+x1WN+sMAPOUV07RVFL7cet7ejC2XaffhlL5ZINlnlZ/Pb/F68/1guWzbLLHgrna6d4mMiigIP3pnMuRMrWbbCQzQqE4vJ/LDax+kX1hGz29inWo8u2cv+fVvbNAZFRUUEGiPoo1ZKdDvIoRMSUosmHQCVFKNCTQ5dEvauAgI9GUR9hZY3Hk1j4PBG+gx28sidZiLHuiOoQtSqjiPR+j5EEAQ0GoFGsa7F98OxIMXVhXgPh/HviTNCwwcU1JTUE/D56ZAr06GDQHaGEpVK/N9c2ApisRAjBmvZcyDIrDmOBL3+QEBi8rRaIhEJQYDug6u57LIImbFOLepXCoJANp2ooSzh9QzaU6zeQy7dW+x0MQoWqgp19BpdxhU3VnPuhApcnrijfLJFwYplyUh9tlJj206NWEKd/jAHjT8zZWqEr+Zn8sOn2Xz8TgYTLzFz3RVmVvzsJzO7bfI3J7Fr1y6UDS3HVSaSyaET/YWRdGin5MZrzU0xrMcr8eprQXIcwxNY72pBS39GUiIcadJTPglZlinkIAAh4s+YVtCjQMUhdjSL/Xyym3IKyKZjwutRIqSRTZJgxRbsxJHtJvYdCvPQXcl4PG5KS0vbPA7Dhg1jxVoVFnN8Tamtj1JYEuGOKZZmn738IiN6nci4c/XE/Fq0QsvMVYuUwfzFfnr1kXGoylr8TL0xH31SmPMmVvDB4kZem+Og35mlfPejB60KZs914PFKLP8ki+WfZPPVvEz2HQq1uNbKssyr7zrIPx4mHJG5/oZ72zQGjY2NbP51KxZSsAppDOFM/Hjw4aEr/egjDEcr6Ajix0Dr87sBM4GgzPtvKTBV92f/5mScdSqSTAJvzrQ1JT4BxozUs+Iv9v5fLfdgMgrMfCyFa++sTtirB4MSL7zmYvNqIxZOFe4aaSCFeKdV1Byka/cubRqHv8L/E/1FK1euZNmyZXzxxRf/f5/K/zN4+bWXuKZ0Aju2ryJZTMFkFKny12MQDaS5e+PcHWX46WVce62SF58wM3GKnUxvf5KEVI5I28ntXc+ooXpGD9cx6z0Hrz2d2hSI1tRFeWymndq6GL9u9hMOKHBSR1D246GRzvRu8Zw0go6DB0VGX1zOwL4aSsqjHC0M88WHiS7bgYBEMCRjSRLJyVZiMoaJyY3/tpObQqVOaCP/M0IhGcEssH2fgmk3K3j92VMP0flnGph6QxJ3PVLHdx+nc/lNbkRBpiw/iFFKRQkoUNGnu4LThjRnDaSnKrnjFh3vzHPy0zofAjBhvJHJE81NLU4FxRG8PoloNK4PKUugEOC2B2uxWhQUVmSzYNHl/+jaDx06RIa1hHNPT+XXLX6mTq9FcbKdXwS3V+L2B+sY2FfLjdeYEQT4/icfpRURvvgwk0hUZvjYSs48D7RagW27gjQ4Yqg0Ml1yVezaF+SsUToEIZ7UfOODRg4fCxMISjgbJdxKmQZHiJLyCOu3BNBpRUrKInz2fgZ5XU9NgB3aqVAqBTZt9zNqaOJCbHfE+PhzNys+zUKlErjxGjPzP/+aaffc1+bxmLvgPc4ZdQ5ZwU6k0Q5duh29TuDJV+zU1kdxuSUcjTH69FAz+WoTE2+tRaOG8Rca+W1rgFhMZs7MVJb94EXvzW5x0dMIOmjIZPV6NxecfYppnZUR1xAsOhrjjxxXg2AmR+7MXjaRLrcjCStBfJRTRBJWTmMsNVI5+exCjRaNrKMbfVFpVKjV8TH89ddfWb16NW+88Uabx+Q/EfX19WSmiwz6E5PnkbuTuWFaDdFY8znly+UeFi51YzKKeDwyjS6Ju262kPYntolOJ/LFQhvDzyqnqjaGWlaTRUdEQWxiUxVyiF4MpYxjWLMrGTrA0uJ5PvOImfN/PY6yVoMSFaktiL63F7rQIFTSo58am83WwlH+GiNHjeTqOyaw+sfXmPdGJoIgcO+DHrLqRjeZ40E8kE+SraSRgxoNLhwoUdGLIagENdVyKSbJhspUjaXnbtLTRMZdX8X4sUbuvDGpaT7TaESuvsyEShVnT489y4AoCrz7mpVxl1fQQcprsWJcTD5Z7aLsKFhHptwRExaC+KmiBB1B0pNaHsO/C0GIJWgNApw5Usc3K73MmuPgrhNJcojLeNz3RD1nnJb4fB86Gua2SWamPVZPQVGYc07X8+3CrCYzt8rqKHc8XMudNyZhNsV1ZWvqYpx7hp6np1vRaETsjhhvzXNSUhFj0dvpvLfQxQXXVCKKEDhR1f/4nQzaZSv5+As319xezZL3M5tYdiaDSPDEetahnZJ3P17J5MmT//Y4SLJAozuGOppEqjuPquhOhgz2smhOapM+8+GjIe48kQDdsMkFdZ3JohN2qqmkmK70iet2EaSKYirkQnowqOl3jRJtIk+5sJPa3s9PX2YnjH/XTmrWLsviouuq+Paz+Nh4vBK3TDtC0YYQikASMSJkZMQ3neFQnEWXx4AWrysajjYZNvxvPkxEfn4+0XorFVUujLKFg2yjC71JEeIbBIfsbzL7Apj7UQCrf3ACA04jaNGc6PRJljPYsTfIsIFaolGZjHYRyo+qOX9CDbNfsHLhOafWvZ37Asx8y8FPS7ITzkmWZR56tp6CkjAXX19JICRjd8TIaMWA8CS0WoFoDIYN1GJsQSvynyAnJ4dHn5zHVXfeS78eAfrkhTheFGLHniCiCM/NSElgifXpAVMmRDh3YgNGbz9KOd4qc6mUY2SRm/CaS3Bg7qhv0i7PzunBoaP7WuxO8nglisv12MN38PZ7EzCbW2eZtgXPPXMf993UwDOvybzyZCo1dTEuuWob/qosDJ72gIBDXUbEVs7aJTbWbvQjSQKFpRGWfuvmmstOnYcsy7w0201NQ5hdv2RxzoRKJIMT/C1rcIbwgzpIpek3jCQh+pJpDHsI6+x8+qGlKZaWZZlnX3NQUBzhpcdT2LEnyHsLKqm3RzHoFDR6ILd3FbeM1XPkmMjeI21j+OzevRuLlEpt+u+cP1zF0e9FOtOLg2ynpzy4SctOlmUaxArKOUYveXjCdVdRQi3lKFEjIFASLKNjdQ90GKikiNTu+ZT/mEV+QZhzL3Yih1tmgEmyhNUKnugBjNXJTUzCsBziOPsJESCZNEo5RlD205EeiCiIaFyoQhqsBSOoLi9l2NnFiAZjE6v4f3NhIoYOPY0tG4/z/eIs7n6kno8+c2NLFolEZCQpbsyblaGk74g6TPbu2IhgxNLq8YyYaSSRhKVEhc2qILmmdYmipHAWkcJUygqthE01hGwl1NRFyUhTkttOxaafUzl0NMShoxVYzCJvfBDl/juaP/vnn6ln2mN1aLStm4L9FTQaDShkWsrLt6cr+eymr3wa4YASlztGkjm+Hn/2lQ+9vUuL97JKUNNO0YUy22GULi2moJUwIeqpxEIKXejDEXbRVe6LSbCgRUcWuWxnHRY5FTUafLgREOnNsIR5VZIlIoQT5lSjoytzP9rLnNctVFQ7SE1te793eno65uRe7N8bN9H7fpWPq8a3Lil0/ZUmvlruJd1i5M+SpbIsYzcdJWorZ/woFSoVHGy/D7e9jJzGYagENSE5gMOcz9DzGpn3dg59x5TyxgdOREFg6EAtPbqqKSqNEAwKqFUSZ11ewfLFWXTKVfP1gkwuuq6SWc+kcP6YeHxdXBbhkecbKCmP8vHbGXz7o4/S0kJ69GhZxqolrPhhJVIs2pSYdmEnhSx06DnCTtLkbDTocOFARExg5P4RfjxUlikYxkgEQaBaLkXdkIuqXQEXnp24v+/XS0NFVZQ9B4JNZpgnUVQaYdP2IAIyD91pZc5Lacya46S8MkqjS8Jdr0Vr70RmsGPTfRiTo1RSxDDOJSpHiCT7GTWquSfLP8X/E8nP/6E5SktLCfh3M2Q4vPa0xK3TGul6fDBm6cRkEIMMurH6k3w++7KQZCEFZcpB6gmh0QSoqlHw0F0WLry2iu8XZyW4iWWkKflodhpnXl7B9DssPP5kiN4MZje/oUH7l0lKrWTGv7Mny48Ucvq5IUYNFTEa4p/ftS/Iq3OchMMyJqNIdW2UenuMyy8ysPjzEBs2rOfss9tmbvFHnHXWRXz4zhIuOLvl9z9a4kej12IxOrhtUk6z97t2UnPZhUZ27Q/Ro4uaVT/6aSd1JZlUIoQpVhzgsWtar9xPuMTE4eNhPnwtnUBAYs7CRiZPq+Hjd+Li9s+9bqe8MsKkCWbuudXCuOurWPWrn47tVHTMVaMw9EGrbVlP6l9hzepl3Hq9kS07/Nx8Xy3nnKHn4bvimk3FZRGemWXnt9/9XHi2nl374u6fkyaYmtq/Fn/pJjND4MzROiwmBU+83MDs51IZPii+EQgEJN5Z0Mj1d9VQWxfllSdTGdQv/rduT4zX328kHJEZd66Bp1+188GsVG66r44+PTS4PTGWrfBSVR2lQzsVrz6Zwu0P1/H1Dz5um5SEQS+war2fz7/18OYLqU2JiZ7dNAhC2x1eq6urGTd2LKFgmGL5KIUc4px+Svrkadi9CyoOG9F5skjWRig+UsHwfio2/WDjl00BbphqR6OTyMgQmP5MA9t3xsiN9m61PUrrzmLdenuze65nNzVrVjZvG0sRMkiWU9jBesopIIMcejGkqZUim46kyBnsYgMdyeMA24gFwkSjrWuW/jfj2LFjnDUqUUN2/+EQ05+uZ87L6bz2vpOqmihZGfGl7JV3HDS6Jb6en9l0nzmcMe57sh5bsocJFydWOW1WBbldozS6BKRgXBtJlEUkYpiw0JthaAQtftlL316tzw1ZGUoU2lCrLUIn0Y7OOBuL/vE8oNZFefhuC4IgUFEVwVOvJ1NovtHuSLxlOUWVjCrFiaSUaAhWEGpIwqEuZcQIJZ/Oa9/UkhqLyby/yMV9T9bz9ounAqHeeWp+3RzAYlY0af6u3Shj0Bo45N9Od3lAU+I1Jsco5ShadKRZdFw8VcWnXxYScmRhwkJ/RhF1hTm0d/M/uvaTSLZmU1Ra0NTSBPGE7zszU1m41E3vM0owGRVIkozbI9ErT4WzMXFHUFUb4/KLjPTspuGVdx288lRikJ2dqeTzDzIZMrYMrQakmMBrz6Zw9uhT96LNquC5GSk8M6uBlWv93HNrMjqdgMslcd/U5AQH2rtuspBiU/DGB05mTItLv6zZ4GfsWfHj/bw+QHVZ2zb8HTv1JRD4jbChAbfPQf/Rbl59NjGp3rO7hqXvZ3LaBZWkOgcQJMJWVqPHyEBOb1rrVajpRj+q5VJKyKcTPYnIYUIEEAUFsixTqtnHK3eamiWeATQagZFDtcx8y8ntk5PITFey5CMbA8fkU1KgIkyQ3QcVQDLuQJiIHG6mkwtxqR5XwPWPDR/+06HT6YgZG1n9awBJNqNG25T4hDg7d9+BU2uJ1ytjbMX4DCDq09Lo8nHkWJhpj9Ux7jwDY1/S4vOreX+hmweftjO4t5GCoii19jDZ7QTmfermxqvNWJNFdu4L8cJsOzV1UQ5uyEWpFNi5N8i9Mxo5cjTUpIX7Z4RCEg2OGEaDwNGCKHrdP9P7/CMWLfiYObPfI+yLICpF7DVprPqlntnPaLnxahMvv9OYkPj0+SW+WeGjulpi+ECBg2URusR6cYBt9JAHNnU/SbJEuVCAlBLCi51oQwQBgVCKh7SuNuYu+KjpmDfd8hAPPnMdX30oJRhExmIy/x977xkeVdW2/f/29J5J76H3DgoooIIVBURFkCo2VBCwIAg2RMSOBUVRVFAsCCoqdkBAivReAySk1+m97PX/MJAQk/iIt+/xf72f9zwOPjAz2WXtta91rauc550POjDqW2Kr8v9j673NZsNpO4hCEWXMMDOSJJGeqmLbumR+WOvk8y92ImSJcf0UfP5NmFsnl9OsiYqlr6eiVELHfoW8/KaTIVdZCAYF3/8Uwl9tZOqDFixmJanJSvJsxUS9rWvotM5CCEGJ7ghfLE3h8689pKUGuPgCB3NeqiYxQUFRae09LlvpRpJg2cJYVdvAy408Qaw1ecK0Cvr0klAqJC7ooicYgr2Hz4/cLSMjA0/UzcBLZEaPNDB1QyGpzi4kxCkIZWyhqlpFKAjOQBCLWSJVUiJV1Nqx4+xDh56u9K1J/ASFnwNsQwDJmT62r8tAoZDo3lnHvXfp+XZhAWk0qXctJepjtO+goEtHBR9/up5IaQYWOYlTHKIt3bFItSnziAhzkO1YzIL5z6tY+L4Lz6FS0gKtcJ9IpjT1/IRO/jdh1Oi7+XXNSiZMKyctWUVyko6BAwxEovDZKjeV1RFOnYwSdRtoQ1PKKcRP45Vpfrw19G9nEY4vJjVVQaQsVO+7s4gQIY54EqQU8KRQ5rHw6LzjvPdqrehihzZaOrTRsmajl3attHVEGs/C5ZE5kRcmLaNx0aA/Q79+/XgxaT4VZcUE8ce4u0nFgxNf8nGSDF5Oy78QdBh4/jUn8x6P+SHHc6NowpZG90CWSAJd+rRhy9rfCQb8qFDXCWR2FL3YxxZMIg4Pdk4p3GhkHVk0x40TFza6cDGKP1TcnuYYaWTXiTdo0FFRJVNaHiEQVNKlS5e/NRZPPf0Gl/Zry6rvvXi9Mi2bNb4GxsfF/Juwyluvpb3Cuo/hd7qY+WByzedCxAQsl378M7ZKNS1bKHl5upErLo2J8KpUEI1K/Px5Zh0KFI9XZvTEMu4db+WWe8r48dNMmuVomDk1gTkv2Zj+VDVKJSiVMV7sMcNiAXJrnJIZz6/kmmsG/eX7ryyrQK2NUuo/TZrIwYcXC/GkSlmkiyZUUUoAHxk0oYBcMkXzeoUMQgjyOVaHFimOBFSokdQ0yGv9zkup3HZ/OS2bqrl1hAWVKmb7v/jWy9WXmLi8v4ah40uYdLuV+XOScXtkRt9dxrFiBW2w1pzHKWyc5CACQSEnEKlBXnn9pX+U/uO/Ovj5008/8c033+BwOMjKymL8+PGNRs/ffPNNNmzYUO/zrKws5s+fD8QybwsXLqz3m2XLltVUbv1TWPbhAqZNsrJxq59quyBcmka8XD8LkiO3pSJYxAPPBLhthBUhYOESB/sPhVi/xc9VlxnqBD7PQqGQmDE5niWfuUhTZxEnJXCh6M9uNja6MRFCEMBHImkk+dLZu3Y/wyZU8/wCO+OGW3jhTTvvvJRCWkpsWkWjgoVLnLz5noOQy8CePdv/dvAzNzeXN994gYP7bVw5PMoTD8bTt1ctMf+WHUE2bPEzc7KSQKjxMu5hg0xMebSS339T0SPav6aVQY+RVJFDwF/Y6N8GQ7UCOXq9gmkTE5g738aHn7soLY8JHR3c2JSvf/Iw9NZSolHBqiUZfPuzh+WrPLh927Hb7X+LzDoQDKDVSoydVM5tt1h47BwOuWY5at5+IYWulxcwbLC5zqYb4Lff/fy62cemb7NRKCRGTCjl47fS6wgA6fUKpk9K4KEnK7nuCmNN4BNibcVPTU/kvpkVqNUSzz2WxOwXbGi1EkuWu1i+ys3Ym81ceZmRI7khxk0u4+5xMV5Gj1dmz8EgD9xt5YdPM2pUiQEOHQtyyaXnVwlrt9u5tNelpEab0JoWaCQtLmHn0IEt5J+IYMy7kBac4ZUNgChpzcp3DwJ2Bl+ro0kz+GxRRg1B+uznHHz3WuMbkQiRmuD+udh3KIja0aRBh8GDCy164kikmVTf3mglPakihwJO0JQ25EePsurLVYy9dex5jcX54t9oD81mMwVFfiCWuRUiVlX96dvpJCUqefCeeKY+VsmyN1OpqIqya3+wjvgRxFRk3381lWtHFTP4SmM9nsfsTBVXX6rnk5ckuof61buGiAgTkNwUl9R/2EIIFn/k4a13/RQVKYhQhg83LUQHjA0ILihlDU2btv/b41FdWUzTXjEnstouowo33OakQEFSSpRJ9zm4Y3QcRoOC4ydDTJt9mqNHI6z8MK1OEEuplLjvDisTZ1Sw/3CQzu1jwYgTp8K8tyRAIAAffe5m7HATX/8kSFVmocHIEXYjhIwCJRHCpJNDM9rh9qxl3pPxPDzVwhVDyjHltkIlqVChwhRN4siRI+eVyT4XY8bdz4w5o/h8cUqd51xQFGs9f/DeBEYONaNSwZffeXj/UxclZUGqbdGadtv0FCUn88MsWe5i8h9UV8/CYFBw/dUm8grCHD8RrhP4PBdT74pnyLgSfH7Bwg+cbP0uu54NBrh5sIlrbilm+n3x5BdG2H0gyNOPxLipN/4WxqBrXCiuIVw3eDRPP/ktPpSIpMM88UjD615igpKLupnILTBTKZ1AEjTI8wmxNr89/EZEhDnGXlSoCYoAJxR70cX5uaBL/bXrx3Ve5i+y06G1huREFdOeqkRCYv6cJO681cCLs3UkRdtQWrGbtb950WokTnkP01p0qXMNQgjyOIxOo22UV+ufwr/RFgLs37uZZ540cnX/RHI6FZMp1eVDM0hmDuyjJujYqaOKfYfsxJ1dE/8An7aCJcs9FBZH+eL99Bq6G4DFr+r4Zb2Pe+534HQJhgxWM3dmAjv3Brl1chkn8yNE3Ub8AQ2jx2pRKuHu+21s+slAqUNDc6kT9z9ylI/fTaj3LF98086YmyxIksTzrzto2rzHfzQuwwbfTMGeUlqLHrFNeRiCx/0cVpQSCqrYsDXAdedUsb75rps33gqiq26KMmQibKimQBylNd1pSUdyOUBUhGOCmITQmFXs2LON/Px81v68FgEMuKI/LVvG2vBkWWbr1q0UFubRq884Bo37lGsuC9K5fYTcU1He+8hNtDCHpEAiP+3+jc+XrmTqzMkMG37Tf3Tf+/fv57KLori9MSqEs1AoJK670sh1V8bu2eOVeWWRgxWL0+jQtjbQPPoGK6+/4+STN6xYwukkkUBV0h6uvjzmH0mSxIvzjDzw0CaSKnpglGI2Jij8VCbsxWTw8d7HERY+l8SIu8uZMDoOnV7BgSMhAgE3y1a66NdLx1c/eNn6XTZ/hEIh8fSMRCbOqIglTL508+A98fy4vvG28obQu3dv5DgHY0fF07eXDm16BTZHBS3bh/hmeTJDR1VRsC+RjEBrNAEdbmyc4hApIgszcQgETaS6dGxaSU830ZfDljWkZ8ms2+Tnikti6+3jD1v49oejFOWFSBexVuqA8HNY8TtaNOT+2I7cX6KETHlUKk/ij8+nqb0zFlHXfqokNR3Ehez0ruXl+RoMRi3u5ENoCxIwS1bsESMFBQXk5DSeUP0n8G+0h2lpabh9BkJBDzOnxHF5v1pfaMwwC59+6WLGU3YU7pigjqQJUhLJb1BLQwhBMXm0pmvNZz7hQZ9exbQpBp6amkeKt/54CCGwUU4OtYKlaTRl4y953Dq5jKdnJJKTpcbrk/lohYvXFzvY8VPDz/LN91wMv97E6jV/jwJwzc9rcbqdKNBhwIwXF6XmffTsqeSFp6y0bpGBzyez7Es/L73pQKOr5pHJ8bRsoWCD2gWRhvelfqWHU6fcpDibEiKAHw8VFJMiMlFJaiopQYWaLJrTTupORA5TQj4nOEAneqNBwx42kSGanukC8lNKPgbMZPyhDd6rquLKbipefcfBjTdP+ts+gFqtRquGR56p4rorDDhc0Ub54H/6NSY2hUaFXVlKghzr2goKPyltqpj1UN24iyRJTLs3gd37g1x3hYHKqihXXhY7ttsjE47AopdT6nE/m4wKFr+cwsRHKpk9LYFFHzqZOTWBnt105GSp+HBBLDE0aEwJI2+o9eV0WolIuHGBzoaQkpGCNU6B3R/lBAewkoQbBxCjM0ql1hZHRIRD7KCN6FpTyBARYXKlfUREGMs5vkNE5QdzBUGvXKfo5CwSE5SsWpJGTrd8vl4dQBeOR1/djiYijd8/rmDNmoMsfD2efYdC3LWqHJ0W9u9X0J4LKCaPk+JwbKyw0I4euLCRy35mTZpJjwv+Mx/hj/ivDX5u2bKFJUuWcOedd9KmTRvWrFnDvHnzeOWVV0hKSqr3+9tuu43Ro0fX/D8ajfLwww/Tu3fvOr/T6/W89tprdT77pwOfACdy9zF+qJqDR0J88GEAk7Px6rQsWhBnLq7Z1A+52kR+oYNTp8O0b9P4tXVpr+PQsSpUZxTK1JKGZqI9pzlGS+oTjpdRQCK14iJJ7nZ89fWv3HiDkokzytnyXU6dbLdSKTH5Disn88J8/p6RkuLzN+rRaJQHpt7OkcObGDHEwKx74wmFBO8uczJ9ThVT7rKy5jcdB45Gef2ZeFzuKFHROJG7RiNRUBQh2dW1HoeLVU7hvY8PM+bmhtuRlnzm4tor6hrQqROs9LiygEcfSOCRKbHMz7BBZtq10jDirlIABl9l4tdNflqYPGzcuJHrr7/+vMehb7+BvPPhKtQqeLABQaH5bzto01LN6aJwPQXPN9538NrcZBQKibKKCCoV9ZTPz2LG5Hjuf7ySUTfWH4MH7rby/AI777ycypRHK3C6ZbZs9/Pdxxk1WaBe3XWMvtHMuPvKUCog91SIy/vqGH1T3eNFIoK3l7r56tsp5zUOo4ePomW0S522YosUT5nHhORMxfyHTZ4kSaS4O/Lp8nXsOODh66Xpdcj2Rw838OUnp6Cq4bL/EsUJ8grChEKipl3V7ZHZujNAOOk0vqosDFJtS4VXuM8EDVQk0Th3TxKplHEaM/FEpCCFp4vOaxzOF/9We5icnMza37yEw0mo1RJ7DgTp1E5TQ5Z9YVcdt4+0cN3oEixmiUm3Wxt0mFQqiRuuM/HdGi83Dap1LKJRQVFJhDfmmVjx5UkcxyxYzxGLCIsQR7Sb6NolitMraqofz+KuKXZ2/phCkucikiUlSDGn+Rh7aCE6YJHqzsdKqZiZE5/72+OR06Qt+4+soWtHyMlUEdI2zL1Zkbib9xYZ6du7ttKpdQsNX3+Yxqh7y9h3KMgFXetXMkwYa2HxMievPJ2MQgFvvB2gSdkVSEgsfvYEz71ymifnzWPhE+9jlZKwknRGxVM+R2gvjN4QewbxViWvvmhh8vjj6M4IQplDieTm5v7t4Ge3bt1QGy/mhvG/MfgqI2t+8+FyRTmRH+Gn5Zl1uEtvGxnHdVcaueLmYgaPLebLDzJIS1Fx+6g4Fix2UGWP0qp541UBndprees9LwP7N55Qi7cq0aglhBCkp6jqBdfPQqGQsMYpee1dB9/94uXd+Sn8tN7Hg49VoyvqQoebzo/PqHPnzggpDofDhUi007JZ/eDCWXTrqmTV19uwihSMWGqEhv4ISZIwCDN7+I1E0nBRzXHLOsaN0aLVmskrCNcExgF+2eBl6ecuvlmaUee+Dx4NMvreMibfGYfOEqT7Fbk8/nAm4+4rRZIN6DGyn9/JFi0wYsaHhyJOYsaKRq/8Pxr8/LfaQlmW2b7tZ55/2MTT821076HEeSTCH4uZrKU9uHro73z4rpVpU4wMWXsQS1W/euPpES5cEQ/rNgaYPT2hTuDzLK68zEDbDnZ6dNLRNEfF9DlV7NgTxO1Q0dJxOXrJSIUopln2KZZ84mXbd8lIHiOZKEgkg2PrPfQfVMBjM4x0ahfrUnlmvoOcbAUzp8bzytsOdm9TctWwFn97XN5/7wOO7zlJV9G3zj1qJT1d5D5Mfmgtj87SEpVjXSafr/Ly1nwN2Y4+NUI3+FNJEq04wO+0oRudpF41dg0kCkwHueHam3BWxrg0LUlmmrdoTsuWLdmxYyvzX3yE/heH6NgmTMSpAklJdeB63vnkKAfXn6Kp7+IY16AEuqiB+IoUFsx9i7bt29CxY8M0U38FarWa0vIIH3xqo00LDWNvbvi93vi7j/G3mOsEPgE0WjCrTDTrUU7hCSfhiqb4IyHsztgad+N1JvKLwny1wsiTz+zg6BEBSKSmyzw4XMObH8Sq6y+6rpjLL9Ez7M4SLrvYwKn8CLeOsPD9Wi/rt/hJTlTWSXyfi/RUFf6AoKIqQjAoEAKyc85vbVAoFHTu1gVZPo0kSaz6NIF+127noTFWHp3jpHx7S9JDTWsF+Eimq0jiEDuwUUFzGj6fUlKRokhn9sM+3njfgUEvcfGFerRaBatXJNJrQC7FvlzSkzRU2sO0DPYkLpIYO48Mqa4mWFR5VISPkyRnNbiHU0sazHIiphOdUKJCpT3JEdU2ukUGoHWaOHjw4P/R4Oe/1R4KIaisKGXEUFOdwOdZjLzRwgefutld4aQ4/Vfun6IjEtaz8JXtpNm711QuRkWUE9I+ZIMDR7AUayQNt6EIOS2f1R8lkJ6q4oWmhbiOJGORk+qc/wQHGhSMSbVdwKrVa8kvKMNqVaKQYu/S4KuMfLTCxT23Wuv8fs0GHz+t8/Huq4ms+MaN3+9Hr29cOf2P2LhhIwvmvEUn78U116IRWtr3LOSLjxJr7KLBoGDCGCOd26mYMC3AshXFxBlU5Mu5JIqcBoPChdGThA+GUKMljSysJOHHywF+xyIS8eGm65m2aIgF9HNohUXEk8t+2tKdeJIpo5BSTlNJGR25sE4FNMQq7F2Jx0hNU7P4kzCbt036y/f/R6xa9QVpqSrmz0liwkPleLyCCWOtZKbXF1pb8a2H+DgFr8+1cus9+/BX+UiTm+I0FPDUvY0/gzHDzKzZ4EOjkXjhDRtOl8zeQ0GMBgV9GxDggpg4tRCCvr30LHjPycypcPxUmN7d9TX2sX8fAxt/99O/T2xOr14T4sLe51c01rt3b17yCaJECBPipGIfsqygqahPVZUmZVMmTrNXsQGtWonFpMSaHGbSUDUrvg5zMPc3dBErSaRjTK/mq8/iuepmJ9OerOLjt+uKzZaWR5j1tB1HhZa29CCBlJo1NkGkYS5NYMq0DezdnMz9SokDhwP8slJglCy0pn6Vr1boKeIU7y38gDvuuOO8xuB/wn+thNzq1asZMGAAl19+eU0mKykpiZ9//rnB3xsMBqxWa82/kydP4vV66d+/f53fSZJU53dWq/X/yPULAa2aq9l9IIjPD8o/iVMrohp83tr24RZN1Rw5HiQaFeSdbrx9JK8gTK/uWkrDpTWfKQ1evMYijqu34xcxrzokgpwSh6mijBxqKw1UkpqCUyre+8hP316GOoHPczFtohVjlo1w6PyyuQAvv/QEp09t4psP03jswUQ6t9dyQVcdi15K5eXZySx4X88dE5eREG/iikv0XHSBvlHhC4DVv3ixVyuIl1PrfedV2VApYfnX7nrfHTgSZPUvHnTauouD2aRAo1JwTX9DHSPQoY2WnKyYYwowbriFoycChMPB8x4DgD59+vHjr0FSk1X1WiaEEKzf4mP6pHjeXlo/GOLzyzXVuEUlEVo3b9wBSUlS4fE23IreoqmG8qrYM0xLUWHQSbz4ZFK98ne1WuKl2clYLAp+/CyTtb/5OV1Ym7mqqo5y4+1l3HbnE+e1wPt8PvKPFTbIp+j1SMT7mjXwV7F3lupkLGZlPZXRVs01tO3mw66uX/FbIYqRZA2Hv2/FkFuqkOWYevO1o4pZ/EoKv36fiLnPNopTN1KZuIujxvUcVewg0axBGFxEaPzdixAmgVQOsg2lChKSzr8a+Hzwb7WHBw8eJBqRuOOBMsJhwcnTYTq2q7uBG9BXz5ib4jiwT2LpxwF27g00eKzmOWrKKmLzN/dUiBHjq2nRsZJj+3QMGGTjrtv0uLN2cDp5HZUJuylN3sIR81pmP6Vkw9dZzJ+TzC13l9aIaWzfE2DbWjOp3g51SPQNkomO9OIkh+qcPyB8OJRlnDhx5G+Px6DBN7H08xivVbxVSat2UTx/EOkICB9BrY2f1oT49EsPoVDt+yxJEnMfSWTRR3XthMsdZeYzVTw0u4rcvDADRxbT+5piAqdj2X2lpCIj1JaUUBu8bj9YwzVCOGedKZsop1qUUaHPZcIdtYHVvj11CEttK5dkkP/jefLiy++wex9s2R7klTnJzJyayLDBpjqBz7NISVIxbpgZhGDKo5UMuLGQF96w8cM6LxWVUY6eaPw9PXYiRJxBQ0VF4wm1SESg1UqMutFCVKaGr/IshBDkFYQ5fCzI8ZNBXl9so7gszDXDy7j/HgVJpwbgT3Zw3wMTz2sMNBoNBn0q8QYjpkgS+YWNV7DvOxREAH7cBPDXu8ZzESVKW3pgo5wXn9OzfGkCer3Exq0B3vvYWedv57/t4L35qfUCvh3bahk/wsLMudUorQ7eeTWBJtlqflqehcEcIZ0mtKELDqo5xWHsVNKSTmTRAnOi8f+ouvG/1RZ6PB6SE2ObtUBQsHZlFtG4coQQRESEalFGlShFgxbzyT5cO9TJoNGlqOId5GV9R5F+LxERRhZRSkQ+R9hFx+ClWA16hg1qnBNtxPVmPnotkVefU+O2q5k/JxGNrCdEkArTEQK6Ktb+5mPhOz6SPG1xYSPxDIdYkq81YncfHr7LzFVXhrhnjJ6T61qya5dMl77lvDg/gMsJB/b+9rfHZeErb5EjWjcYLFdISnSObFQKiU+/cCOE4Pn5XtIcPer9XiWpaUknCs+I3ykkBUpJRamUj9fuw3ggjSblHWlS3hHTwXSeeeAFXnj2BRa+/gDfLBE88aCWG68zMe1eHT9/ouJ07pcc2HWC5r6u9URWFJICU3Uij854jCNH/v560LZtWz7/upoVi2O87sdO1K8QCoUEr7/r5LZb6ie0V38fwuTJwRUI8vUqHZOez6dFNydvL3UAMOYmMxu2+tm6y8/HixPYvz2JfdsSmDnNwMdfuPnxs0y+/CCD7T9mY9ApKC6Fw/ldyUo3svtAgA9eS+PbjzIb7D47Fw5nlLKKCMOHmJg8q5JRYyaf91hkprdh0Yex4HR6qorHp1uIRmVW/xAhPli/PV2SJJrTHg9O9DQ+//GYsTlkFr2YyksLa9dau0PGHCcjqSL4cJNMBnHEOrIiIkypOM1RsYfCcAFul9QgP/ZZaNERIcY1mxFqS3q0JQXkgkb+j8QB/wr+rfYwGAwSb5W4Y1Tj3LmT7ohD6Dw89aSOu8ebmXSXmedfkfG2X89h/XqO6DZS0XQts1/2c3x3Kjc/kE9+2i/c80QZO9bHqveUSokfv0wis/9+SlI3Uqg8Sq44wE7WY8BMltS8zjkjIkwAH3JQRVGhxOgbzXz5QTpjb7bw7KNJnMgL0XtgAa8vtrP4Yyc331nCPQ9VcfMgC7Pm2bi8n5p9+/ad11jMf+5VMmwt68wxX/IxnnvK0qBd7N1Di0XnJ77wQmzH0hHqAMe0vxMWtfYjLEIc0/yOQaNCE9HSjb5kSS2wSkmkS03oSl+qKaMZbRs8h1VKwoOLPWxiH1uQidKSTlhJ5BA7qBblNb6EWzg4rN1IhDCvzzVhNbf6j3yAL1e+R9uWGnp01pGcqOLrpRkMHlvMRytcBIMxXY5vfvIw7I5SXpmTzKKXUrl9io34yi7IMuxjC+WaE6SnNh53SU1SsWm7n937g3TvrOWWG8xc09+IHOVPE7fWOCXBoEB9JmH+zkdORg+rTa43zVHV7FOqbVHe/0zFDTecn1By8+bN8fuVdKEPeoxIyigKJA6xg4io9XeFEOSLo4QVPu69W0vRiUQO7bGybLGVZZ+GkE+3onXkQrJojl2qIBQRJMYrWbIghd+2hLh+bBlHjocIBGRG3l5F74u97PmibY3/uJfNdcSy1JIGVXUW36/xIYTg8XlONHLjMQCFpECJikBVgK1bz08E73/Cf2XlZyQS4dSpUwwdOrTO5507d+bYsWN/6Rjr1q2jU6dO9Qh3A4EAEydORJZlmjZtyogRI2jWrOGgC0A4HCYcrp1skiTVBHz+7AXp1uNStu36hqbZKpBl8jRlJIcbPk80qZjeF2pwuqLotBKffe3B7RHs3BfkwJEQ99xqbZCn6+2lTp6ansi6XyuwOQqQdR4uHVbBpLuSuGlMNUcKthINx5y2KGGa0b7eAq6Q1chlGbRpWV9d8iyyMtSgiHDy2Knzqubw+Xz8tuF7brne1GCl4sU99TTNsiOEQKmIjWdGmgqTQcG6Tb56Ze7VtijvfeLC7VYgEEh/SMNGLRU8+0QCH61ws+oHDzcNMqHXKfhhrZeyighPPZzIzr3BOhyEwaBMwA/vLvHy2MN1s+59eurIPRUmPVVFfJyCwmIFF17Y629VtEiSRE5OM7z+vHrfhUKCOIuCPj31fPi5m3c+cnLHKAtK5Rni4HNizumpKvIKGt/s2x3RegHesygpixAfF3v+DmeUjHRVDWn2H5GZrsKoV6DTKZh+XwL9byoiNUlFJAoR2cKjj79Lv36X/tXbB2I8uBa54SChQsRaahtDOEzsXWoAy95N4O6pJ1j9bS4p0aZISFRRhg497eiOIqzg5HYHXfsWE/HryGqqoc8ZMafvVyZhd0Q5khvih7VRPv/aQ3amik7tNKz+PJcEd8MVpWUU0pz2hAhyUr0NvUFZV3X0H6x6+jfbQ4PBgM8LQobrRheTnKikyTkBrj0Hgoy5w4m2qilp/q7kfh3m9o0nSWpRzsoPE0mIr33muw8EMOgUbN8dYNStHtKqLqTNmdb0yJEI82YcwqFxkpzuRGH2IAdkEiwSy76I8t1aH3eMsjDv0URuf6AMpULi4H5Is/drtJpDJ4y4hB0jZsqlAkIZJ/jto0QWLl3IB+/7uf2O89/gGY1Gxt0+ixH3PM3LT6p557U4rrx+B4HT7UmMZlLMKcopIrOsHT+/aeI7g52n5+Xz8nMmBp6pWm/RVEN5Za1RcHtkbr6zjOn3xTNvVm2VwPY9AcbfVUzI17xGBTTZn8V7b31A09YGToR+RuO34KrSEcCHAQsenAT9Ph6fI5GRpqBf7xg1ydkEiSxkglYPffr0+Y/m+J49u7msr4b3XotVYnz8hZsrL218kzjwCiOni8IseDaVF96oZue+IAc3NOGJF6p56sVqvvuDiMvZcdmwxYdOMlJWqKzX5hMKCQ4fD7HuNy9XXhKbwz06a9m0LUC/3nrKKiLMeLqKPQeCGPSx7HcoDCOHxnH3rXEMGlVGwGuhNO0Ejz8zi+bNm9e7hj/DkSNHOLHThjcSwiw3Z+78I3V4xs7C6YqyeUuEnlyFUlKSJ45QTXmDlemykPHh5gQHsKhNJCeE6NdbT7/eem4fGWbI2BJmPF3FnOmJlJRHaZajbpC/DGIc2Z986aZLBy39byjm22XpWMxKXnrGwoyp+8hwXEDzc2hBhBAcYRc3XHpdvbnxT9nDf7strLKFWLrczefvxoSzxozWsOSD9VgTI9w8VItOC199E6KsWNC7R5RX5maQlaEmEhF8/aOHWc/8gKtaSfMWEqIgCZ3dgKSOEPmTvHQoFOP6Sq3qQtmmMhbJh9BYPXS+ej+jbtESDgvufMCHt8JCD0mFQiiJEOFsikon6dG5O8KZnHKJlMfpgighl5FmtOcUB1GrPY3e959BlmWCviBGGg+AmISVz1cVcjw3ytJP3YRdxgYVnwHMkhWfiF1oRIQpJo8i6SS9/VfV+Ru1pCHb3oZvVn3Ad5/GYzYpkGXBz+t9fP5FiGgULu4u8ftPynr35BYOTnAQPUYM+0xMHTENRYLg2VeeoXv37ud1/4vffYNZU+Np2UzDG8+mMO6+MsbcbGH4YBM6ncRvv/t5+Kkqpk2Mr5f4XbHKi7c0HoeiklBVmEFjSrl/gpVePbRs3x3gy+883HidiY/eSOPdZU6GjCshGIpVaF5/tYkVi9NraES0WgVzZyZx8JidgN/HB6/FsehDJ/c/VsmD91iJyjGf0RpXf9yPHA/hDwi6ddTw7scuenQxcOzYPi644ILzGotd2/ZQ7Qjw2+9++vXWM6CvgUmPVKAJpjQ6rwySCVlE8eLC3JgYjsVB02wViQlKVCoJlzuKxazk/U9cfPpuMh3aaGjerYTEQDOQoEicopJiUsgimQx0GCghn6Dwx0Q0G4AHFzpq16900YTdbMRsMHHRRRf91/uGf2efrNVq0WolDPrGg2RGg4IsRVOefbGEm4eYkCSJQVcbCISj7D0Q5OFJFizm2gDhYw8m0rKZmpWrPUy4tXY/ZzErWflRIsWlYfpcfYrqSiVmrGRKtffjFW5OcQiBiFH8SBqcpVqee9XO7BeriY9T4fUKsrIUvPZMMpXVUcJhWDAvhcFjSvhlswuHK4LFrPjT+/4jAoEAznIXcdIfOj90Plq3aFxY86IeOn7bq6YpbYm2reSx6YJnXthIWVnsHdWYArRKlXG6ZSI+DRWOnViq2tdQX0iShFpoGu0iAUgijQRSMBNPCfnsYwsCgQEzFRRTQC6SADVaUoNtSChPoUpfxNjbR/xH81yBl4LiMAqFxOibzMx8popgUPDpVy5ef9eBzy/ToY2GT99OIykxZhdT43XoilJIklRk05JqTyHrNpziwgY6pAC27vTj9sh8vTSD9NTYnqRTOy3rNvnqUCydC1kWnC4MI8ugUsB9Myu5ZoChDi/2/sMhLuqhZfEyBy+/5WDKg/P/VgLErLeijxjQCj0J4SZk0pSD7GAn69GiRSkp8CncSIBGF+XBSYnsPxxk2UoXn3waoa3nspi9OvMYWtIJd1kmN4/bTZVNpmlVf06sK2HwsaMkJCgwaNSY4kElh0kIZJIopeITHg6xg26ibw3nq8aTzOKlxcx9zkuooAkeKhq9B69wISmipBisPPP0ZD5Y+gMpKY2Lj50P/iuDny6XC1mWiYur+1LGxcXhcDj+x7+32+3s3buXKVPqtuRmZGQwceJEcnJy8Pv9fP/99zz++OO8+OKLpKc3rIb41VdfsXLlypr/N2vWjOeff/5/VDF78KEnGTHse56ZYWbsxFKcimPEi6x6KpQe4SKotfHgE1FSk1UcPxmi9wU6Nq+O8Y6tXO3mjgfKeW1uMvHW2OQLBGSef8NOy2ZqmjdR074DKOXjVNhCPPpQKpdeYyOhsB+pkrFm4stC5gi7UAplDcG+R8QypomksX13ZaP3cjQ3RCSoQmVWNTpODWHLli0kxAUYfFXjVXEjb1BzYP8uUtNakFdwmGY5al55Opnbppbz4zovo260YDZJfPOjlw9XuNBpJXp0U5G/rojUM8IkFaKYYvIQ9ggjRkdp1VrBlEnGGsGmu8fF0amdlu/WeNH/ocLlo889eKuN5OXXrwyqskVJiI/9ft1mHypNBhdddNFfvv8/4rL+/fly5UmOnQjRpmVt9aZGI+HyyEiSxNsvpvD6uw6uuaWYJtlq3J4YN8fpwjBNstVkpqtwuWOE0g1ltV59x8H11zTMPbfwAwe3jrDw+y4/rZqrqahqvBoKqJk7KUkKkhJizqMQoFL5eXfRS9xww02o1Y23nP4Rfr8fWRWFBgqc4kikmnKSqV8VCqCMd5B7quGgr0YjMW+2hY1bK9CUx7Zs7eheR0E7M9qK43l+2nMBInt9nb/PzYsJTj10bzxPTU9EluG7NV7W/WajxH+UjEjbOr8vEwUoUKKXjOgxopM0GI1G0tPTMZtjjsX5vCf/E/7N9vCyyy7DZBYUlkb4emk6J/MjTHm0kkAgxq0z6jYn6cWXopY0yETJpwCH3UfVzjg6dHfStZvg5ecsNMtW8eFyN16vjLPaR4/IFXV4jVWSilZ04WDIT9cODirtUWY/nMi1l8cUGO2OKPPftrN+s8ywQSY++dJNVTU0o3GeRiMm8i2biUYVXHOVGp0B5r5qY9GLyYx/4DMm3P3A31KzvO22u/n66+VMm72dYEiQmi2w6w9wrOwAwp5Id/kSJHG2nTOJqK85Dzz4G01WKGnfRksgICNHa6v33njPwX13xNVrHevZTceSd+GusQdJs8U2okpJhdtWxsJn4shMS+eqYaVEtG5kD4TdKtrKXTFgxl/m5dbhR+k70MbD9xuJuk1ERZTSxBPMfOoRsrMbb9H+K/hyxSLmzKidzzqthNvTuD3yeAWWM4mapEQVem0YjUbBc48l0+GSfCY9UsGzjyZiMcd+c+p0mFH3lBIIyOS0DnLqJAwa6eH75amkJCl5foGdX7f46NZRi8MZEyowGJRMnRDH6HvLeejeeJ5+xca8mYkseV1fI1A152UbDqfM9DlVfPdJKv1vKGD3/sK/VRUz5Z6pNAm1o5g8AtbTlFZEmPuynYfvi6tpoTpdGGbY+AqSynrVBG8yac4Bfscs4upsxoUQHGYHEoJWdCYQ9lJQVCu4kZ2pZsoEK7v3Bxk4sphAEC7s2rhQjUYjoVJLzHs0idcWOel5RQlbfszguqsMHJno4r3FGzFUtsYoLHhxk89RjFg4sHdnjf34p+3hv9kWxq5fRhMvairpnN4QEyermHpX7YZg6j3w7U8ePv3KXcM7plJJ3DTITPvWWsZNLqNdOw07fZWEbAEUQsHKbz1MvtPa4DmXfRIk/kwlpzWaRt7hfFKa+Xjn9ZhftvoXD5lpaqploAKSSKeEU7T6QxubEAKBwB+fz4BLlGzZ6qOyophsWpGbe5SMjIbX7j+DEAKlWoUv6EZHw4Elt+Qkd4tMfDSDJ+dWIntN/NlsCuJnt/gNJUokDaRHmqCk/kZWkiTMekGblhoqqiIMHmEjVJSO0ZWDhIJ9awpxhAvwC2+N2rhPeMhlPx3pVetf2CBcHeKBu6bx5c8rzqsNft0vX/Lcj7G5nJ4aq3D67Gs3o+4tIyqfUZjPEzz4eBVvvOcgO0vFFZcYWPdrlF2btZhsTdEkb8dsUpKW3pp3Pq6mZY6PxHgFW3f6WbLcRf+L9YQjsXb0rHQVQ642cv+Ehn3yaffquOuhfeRkZfPMrCQ2bfPz5IvV2GwRxt5XxlcfZNThQ/Z4Ze5+uJw5MxJ5YJaDO0ZZGDpYx7LVp8/7nVdKShwVOsbebaN3TxV3jTOTVxAlHGo82S+EQI2GPI7Qmfq+eViEUCZW061T7J2MhOHDz9xYLBIuT5Q4i4LH5rpQSyoUKCkXRXhw0pVaCoZEUjEKCyc4SAcurHcOm6jAgKmOoJQkSUhCQUgEawKG/82+4d+xhdFoFKdTZtWPbtq1bjjIt3xlEL0vnUB1mG27AzUCr8tWuvlwQWrNen8uRgw188yrNjZs8XLpxbX+XSgkmDLdSaqrEzr8VFFGtSgnUUo9Q3e1h/ZcgIzMSXEQvbCgRkfu0QB6SYeWFiDgQNEJxkyo4oLOeg4fBkSQsmol+rgQzXI0rPoxyMy5V2M0/jUOcK/Xi0pZfx8VjSjw+2X0jQSHyypkVKhx6E/z+H16rupv5Kr+RmRZ8MoiO6eLVDz5UGJNEO/I8RC33fs7rqPdMZ0pQpGQiIpoo8mkMCGUqFBICrJoTlD4MWAipK8mGldJWkUXrHKsdVoWMhWaQjJ6J3L/g1NRqf5+eMrlDoEc2+eWlEXp2E7Llx9k1BQEybLg9XcdvPy2g2cfjSXQ09OUVB4I13TZxkcyWfLxIe65zVyvyMfljvLld15efDKJpcvdPDKllt7qrrFxzH2lmleerh+kW7YylqR/an41JRURJoyLqxG9hFiC6KvvPazb5KVHlxgX6OFDm5g06b7zun9ZlrGY4wi6AuRzjAvpj1rSkKHMRNn8OE9M03PxhTrizAY++cLHC6+66X1NMddeqSczXU16tEmDiRozCZw6akITMhNSu8jons8nizNrgreBgMxTzxfww2dOUp1dMUgmUkU25RTXCMGGCLBng4VWcjdUkpoKHFRJxSSJugUIQgiqE/dj1rqJRhQ8dp/EyhXv8/Tc1+pd19/Bf2Xw8ywayhz8lWzC+vXrMRqN9OzZs87nrVu3pnXr2rbvNm3aMGPGDH744Qduv/32Bo91ww03MGhQrUrX2fNXVlb+qeJjIBBAoYzjqZdyee7xZE7mh3np5XVkBNuRTAZRopRRQKn6OPcM1dKlgxGtRuL9T6K8+nStMtmwQWYS45Xcdn85LpdMYrwClyemBD5mmIW1v/m46AI9zXLUyLKG1xd50Jd0qHHWzkIhKWgrurOfLSSRTkgEOc4+2tIdg2Rix66dlFVEatqrz8Xjz1dhLG9HcodkSktL633fGGw2G0LUrVz8I6JRWP3Nd0x54CEee34CHy1QYTQo+PzddLbvCfD5124OHA2ikARvv5DCBV11eH0y7S44SpwrmVJOEyFEJ3rHKgdt4N/q58HcHbzyirqmWgrg4y9cPDsrZiiFEHzzo4+5L7mICzWnTeu6wV+/X2b3/iDzn9Lg9si8sMDBpyt+OK/7/yOGXD+WX378lLH3lfHDJ5k1i5IkSbRoombn3gAXdNVx/93xTLnLSpUtVsX56Vcu7nignO8+jgkOzX0kkVsnl/Hmcym0OtMCH40Klix3smtfgB17/Vx6kb5m4xSJxJSg9xwMcPkleu6eVskLTyTxxvuOmiz4H1FaHsFkVLDqBw9Ll7v45K00WjaLnevg0SBTHz3C9OlTmT798b98/zqdjqgxTNRRf7HNoCn72EKCSK33nVuykZwVZP+hMCfzQ/U4UQFefsuOwp5CilS/Agxii3xI5aJYfYAO8XINJ10wKDNzbhVffpBes0AqFHD9NSYuukDHFTflUuAohcpMJKGgmnKMmGlzDrG6MmxCodRRWlqK2x2rOvnjPFGpVH8rUFbnHv6F9nDJBwuZ/XAiLZqpGTGhnNkPJ/DYg/GMva+cru30GCtaxwKfQuYA20inCc1oFztuEHxbfQy5aSvWVC+uKg3x7jZIwtmgoBtAM9Gevfs2s/LDZDqd014fb1Xy9CNJ3Dezgp37gnzxfga3T7RT8pMXQyMtcz6VgyGDNYy43kzbVhoy0lRs2x3g9vsruP0WK2+//Qp33nn+1Z8ej4ewL49vP6wbLLjgkgqs1d3rPVOlpCSpsjuz5+3k86Valq30cvy4YMfeABd21bF+i58ZkxvezPbspkMZX4Gojs13IQRJyYLMNBXD7yplyLUGkuOVvPCYmXTRpSbhYcBE6+gF7P/lKMP2ngI5m4oWJ3ho+hSuHnjVf2QHAcrKCuq0uHftqGXeqzYGX9Xws3jvYydbdvgZPsTM9j1+du4LEA4LKqujZKWruOISPWMmxdTWIxFBeqqKp2cksuB9J998mE4kInhkjo1Lri/CYpa47ZY4fvoss2asZVnw6LPV9B1UhE4rMeXRCjasyq5TKZqVoWbRSynccncZKUlKcvMipKfAL7/8Qt++fc97DPbu3kdTqTPNRFvydD9zSU8Lry9y8eHHfpRKcDglwmFBUqAFTaTazaFG0tJWdGcvW7CKRKwkEpC8+KyFjLhJRWqSmo8+3UbEZqVNq7rr+U3XmfjpVx8vP5XEyLsq2Lat8YDzyfwQyWe4eSfebuHtxX4mTHWw8sNEpk22MGZEhBtG7+fgQQ0mLBgxk0w61dXFNfOjIXv4v9UWAphMZqpsMcqKiqoIB46EeO6x+mMx+GoT6zb72LUvUEe8sF1rDfFxCqbcGcdsu50jx0+jCGtZ9YOHawYYavyBs/jwcxclZVGyz2HI0lY1JZxm445JduLi4MeNTnb8nMO4CXbK1jrxJB4jEPHg9KQTJ6cQEkFs8QeR4m2YLFEsoTBHT0GrZnp2VbhIJYugV/G3bUKLVk05uecE8SK53jOURZQyTnNh9ApUkoqoPco2fkFGbrAN2Sc8XHihgrI8BSKcjD5TieqwtVG+fdWZzfSwsXZUh3tileJqbaCvHRaRw2F20V3EOFdPc5zWdK2TWIVYJWlKaTMemPggHy5f+pfvPRQK1nCRQ4zT7/aRcdw+MhbMeujJCopLvbRvo+WGgUYcTpm3PnBSWa4gUmWmSL2Vq3sq8AeUVDnChMNRjp0MEQwJVi1JJC1Fya79QZQKmHyHlYUfOP9UOblZjhqNWiYcjrV19u2lp3cPHaPuLSU5QcmlQwu54VoTbVtp2HswyC8bfFzRz8jMx31kll7Kso920qRpGIMp4bznQ2JqIqpjWkQ0wJaNSjb86iLo0yMULrIaCdBUU44SFR7JwTGxlxZ0qCkw8Qgn1ak7+XhBrDIwGhUcO6LgyM9puCx5XHaJiuuHhDFUtseAkwqKqaacLlxcbx4mS+lUizIOiu20ILa/iooIJZymilI607vetUUIoQ7pOXToEAkJCf/VvuHfsYUffLCYbp21rNnoZ/yI+sUcx06E2LwRsqUE/E43eQWF9D6jmSLLNLhvOXvuZjlqbrvHSXqGm369tDGBwt0ycba2JESyUWAnTJBS8ikSJ4kSpR2xgx9hF+25AL1k5IjYTUs6kiwysJmOE0kpYHAfBV9/rSHvh66kEhODSxBBCkIHKZLKSExRUV5efl6UYAoD9YKQGlsOSz8r5p7b6lfF+/0yu3fLZGLCp/PTLKd27E4XRdixN8inb9cVDm3XWsOs6QamPbEFlVWPQgFxFVHyKvfSMlJfjEYWUTw461Tl59CK/Wzmop4ySxYmMe/lY/yy5iByVIlaFyEY1fPukpVUVjZeTPVXIIjyypxkht9Zgsmk5IdP6+7rFAqJ+++OZ/TEUgqKwuRkqTldECWO2vVPISmQS7IYNCafOTMSuezi2PPYsNXPs6/ZmfdoIq2aaXj/kzIWf+RmyUcBggGJ1DSJlAyZWyaU8tT0RNq01FBWEeHtpU4OHwuSmqwkGhH4fIIu5/CnHzwa5L6ZFaQmK1j/VTb9byxCIUFpSdHfWhv1Fh2nig+hQ49a0hARYRQ5p9j2Y1adgPhd48wcPuGnYxsjd4yOY/SdNsz+zEbXPLMnBx8evDmH2Lg8uQ6Xs06n4NknrRzLraJirQujZCGVLI6xpyb4WWU4SZw/s8bOJiTLGDIOUX7KhtXdEg06nNhwJR9i6lQFpZUGvvnezU3XpfPOqB//dCzOxxb+VwY/LRYLCoWiXubK6XTWy3D9EUIIfv31V/r16/c/Zh4UCgUtWrSgrKys0d+o1epGq9v+jHdr5owJTL29msFXZdV8ds+tUWbMzmX5ykMowwYkvReLXuLHz6z8aEvGrS/m8WfM9Rat/n0M9O9j4JcNXu59qJrNP6STmqzG7ojy/Bs2PlyQxherPTTNVjH3cy9No+kNTnylpEQttBwU2wkTojVdasRerIW9ufymrSxZkFpTJm53RHns2Wq2b1bgVJzihQee+tN7/iM6dOhAtUPPF9+5eeyczF4wKHPoWAilUmLREje5+/PRaDRcdMkkhtz6JlPvFHTvpEGnjVVE5mSqWTAvuab10mJW8uxcPTNn7yJqV9CFi+ucVyfpyarqw8Oz1nFVfz1KpcT7nzrZti3KiPF2khKUFBZHcNgUaJ0tCFpLuGOstebvPV6ZG8dU4bErWf2zl0fnOsnO6ktaWtp53f8fodPpUKgslJW66Xd9Ib276+jcXsuGrT72HgyyYaufz99Np2NbLQpFrB3khTdsfPW9hziLgvZ9T/PgvfF0aKuhf189N91eSkK8gtRkFdW2KNX2KNt/zOaN950MHldCZqqKuDgFFZVRrrrMQHqqipffcrD4lRRefcfBPbfGMfOZat54tu6mIxoVzHi6ijtGWXhxoZ3vlmXWoV3o2FbLtx+l03PgUu6/f8Zfrv4UQqBSqzjINjqJ3nU2L2FCyETZyyZyRCsSSCVCmBLpJBXK02TnJWNyNmXIzXtZ+JqZSy7SIUmxarHn37Dx069eQmoNZeYdSCY30SgoHWnEe5pjjzuOuWkZr9yhJyXJx7pNEgNHlrBgXjK79gcZfn39zCDEuAZH3miiTUs1s546gaGwGx3pWa962xvxs33zDm688cY69/pP4d9sD3/b+D1fvWtCrZZY9GIKby11cuBIEKc7yvpfZTqHY4t0BUXEk1wveK2TDGRV9WFX9a90E5eSb92ExdUMGhleA2bcLlEn8AkxZ1GS4LEHEnjwyUpkGYZer+bp349gcNWv5giLEEFdNU43rN/iY8lyFz6/zDMzk2jRVE0gEKGiLP9vPefS0lJaN69roG32KCGXoU71yLkwShaOHRPs2BPgpZeDpJRdwl2jciGuCq1Frsfbey6SEhXIJ6IohJICxWHSkoNcPqyItBQlw4eYuHmsnWR3rwbXjJRAa477nKz8YSlZWVk1AdT/FCq1DrcngNmkIBIRzH6xmuxMFZ9+5a6jlAnw7c8eyiojbFiVzaAxxQRDMn176Zg1r4o4i4KHJyVwxSUGbri2vqjR1z95OXQsSIc2Wl6ak8jJ00G0upiw1rlQKCTmzUpk+54AnduqqXaIekqYENtYPXRvPB9+7uTjL9ykJar5dc16+vTpc95joNVpCYoABeTir4hjxYstSZADFDlOkUkzWpFGhDClnOaA2EZ7LqjZHBklM11FH/aqfiWtXQlPPxTHVZcl1TiykyeYuOLmYrIz61YvKJUSR4+FmTDVzrT74nhtkZuf13u56rK6yVIhBM+8amPi+Ng4qdUSiQlKft8cq27YczDIog+deEIhkjMFTns1bX2XcEq7i97t2zXIm/pP4N9sCwFMZguRUKyKePEyJ2NvblyIa9zNFlZ846kT/AS45CI9Ux6tIidThT+uEE91mBuH6bj74QpaN1czbLAZr09mxTce4q0KFr1m4d77fiOr4lKUkhIJBcVHrKgPdiJCiKD+BGMn2Hj6MTPX7d3ClHuNfPVTFLdrG/ZArGto6RupXHxhbC7JsuCr7z08Pd9GFD1Oqslp2uRvP+PH5z7O+Jvv4JhvLy1Fx5r1NSD8HGI7mbSoEbesohQLCRRwnKbU7ciQhUwu+5hwsZLVPjftO/Qn/2Q+pxV5aGQtSpSo0dbxdVxOBb9s8OIsiCetgfZPvWTESgJVooxk0gngxSQ13KKvl4zknzhANBr9y3x3JlMqv23zc0nv+m2RoZDMqh+8fPlBOl061M6BKXdZmfOyjQ8/L2TOnXG88b6L9FQVzbKKqaiMkpSooaQ0zG1Tyxh5g4Wbh5jQqCU+/9bDRytdjLjezKBG9DcOHAmg08FX38doozZs9fP5N25aNlXzzKwkVq728NB9EmpDCKEOo1cZWPVWBum+5qgkNcaqNjz/6lE+XjnyvOfD5Icmcc+hW1i5LAmLScHAYRV4fDKWaEKDPmNA+DjJAWRkeomrsFHOPjaj0UVJTIROXRQsfdRSk7R/6z0PWlsOybQh6Mzhu9WbuPDMMbVCzx42YSWh0Sq4tlI3tot1nOIwPoUdk0WgsWfShYtqWkLPwivcRAgTr8ymtLSU+Pja5OR/o2/4d2zhVyvf5v1XklCrJK4eXsydo+O5+XoDkYjgo898fLgsTFr5xSCBZHKTnlo7xuGw+FNRPYdTxlrZFb8ryNfVJ2nfVkn3bmoOHjpOtS0IXjNK1FhIIJ8j6DHVBDvb0BW9ZCQgfEQJkyJlUm08Rr+bS5n/TDJ9rqqkhatfnco6jaSlZaQHJxxbuejaKDt37jyvhOidE2/ntRlv0SJSK1SsC8bz0lsH6dZFTa/utefy+2WGji3HXNEldv9eCzt2u+nWKWYj3v/EydS76guHfvyFizUbfWz7KbOmi9TtkbnvkQp2/bSXTG/Xmt/KQuYwu8imZZ3jqCUNRmuEr5Ylo1JJvPyMFTFX8PuuAKXlUb76AY4fP0779u3/8r03hHiriTUb7bi9MlPuarxzdPwIC59/46FXdy2+SjPxf3gPjdEELruonN9+9/PyWzG+3wu66Hj/1VQy01Vs2+1nw3rBybVpJIebYpRUuHN9nLYexqUp4+Y7S7HGKXC5ZUxGBS2bqRgx1ELfXnpefcfOzXeVkBCvIhIRqFQxarZQCL783sPgq4x885OHZs3r+0N/BXdNuoOZkx9DLbRERRS7IY9ZD5nrVQIHAjJHjoeZ/1QsaKjRSMjUrzg7ew1RogTxM+J6TaMidrOmmbhz90mMjm5IxGgGhRCcVhwhLIeoUhZTGimMacgow/z8VRIbtrpZuGgrdofMhZ1UPDQlRne4eJmTu26LdU+pVf+c/fu/Ivj5TxpziEV/mzdvzv79++tkpPbv38+FF9bfqJ6Lw4cPU1ZWxoABA/7H8wghOH369H/cwvdHnDp1Cr0ql8FX1XVo4ixK3p6fhEpbQZwlzKJ3INN2MWbiYm0SBMjKsDV63GY5anTBJIaOtHH11So2bfPzwhNJpKWo0GolJkx2E3RpafYnGT8VahJJrSc6YyWJEydMjBnjRx1fiVYDHpcSfWk7mkVT2cWG827X0Gq1DBpyC19/s4ihA020a6XhudftbPzdT6/uOnx+mbzCEN5wGXeOncCyFR/S75KrWP7ZYp6av5oWOTYeuDuBrh3rt+bpNCpat22Ob4uy0UCvqMhg8qwSdu+JUFwk4bZrcZaqOYkCDSbSyKacIhRBFdfeZKNbFxWVVTJHj4C5ojOF8lFmTTLj15h4fPET53Xvf4Tdbue+e4fRvYMDbzMDzz2WwMdfuDmSG6SkLMovK7LQ6xTMfqmasvIIXp9MlU3moXvjWb0sE7tTZsFiO9/85MHrN9AkS83v32ej1UoEgwK9XuL+xyvJPRXm+zVetv+QgxAQDAlMRglJkvD7o9x4eymhkCAaEcx/y0HHtmoGjy3h1uEWWjXXcDQ3yJLlbm4dYSGvIML4EZYG+WYNBgXjbjaydu3PXHPNdX9pDKqrqzERRyJmfudnUkQmGvS4sRMlGlMcREEp+ZzgIAZMuIWNi8IDUbpiz9lY1I+pdxxDWCvR6sDu86JSCXIyVcTHuVnwrI4uHRKJRgXfr3EwY/Y6ruqv49V5tVx6V/c3Ulwa4dbJZXTuoOX2kY3zjfXtpef7NR4MeqmGLuJc+IUXISTKSmNVZ/+0LYR/tz0MBAKc3Qc2yVYza2o8CoWEyajgyusriW6PVZ6VU9RgSxmAVtJhElZKkrbw8jMGnpnp5g8aQTXw4yU5qXZB/2K1m/c+cWE0KIhGBeGwYOeuMD0uK0UhKagKuQlJB2gqt6/Z9PiEm0PK30lKCpJ7SkFZRZSUJBXjR1i4b2YFE2+z8uV3Hjr2OD9177OIj4+nqKzuPJFl6ggbNYSSsii33FmBpbwLBkwYHd0RdkFB9o9nnK/676kQgopKmSQk8hLXc93QKPffnUpqkpKtu/zcM72cqmolzaSGNy4KSYFWMvxpl8PfwbWDxvL+p88z9S4T3/7sZdCVRibdbmXmM1Us/9rNtZcbUSrhp199nMwPMWdGEokJSkZcb+alhXbW/KhEF7ZCcikP3N24c9yru46DR0O0b63hhTfs5BWGeePZhjmHJEniztFxbNvl59KLG+aJAujeScuzr0VRKODESZm23f+e2Nnt94zn2YdfJEGk0Up0IixC7GcrPbi0ToLFjJUqUXpGebVbzedaSUdCSoQ1X2XVEys0GBR88Foq89+2s+ilWtu38hsP8umWKAPJvPjMMS4faOS5BTb2Hw5y15g44ixKDh4N8vwCO7176LjgHL4sv19glOO544EyMtJUzH8qmYw0FeGwYOU3Hp6Yu55IQDD+9gdq/ub/+YZ1ceVVI1j1+RxumVCGpIDeFzReHRRnUeL11a/MLSqJ8OZzKWze5uebbzxYwul8usxBfGaUm4fEc/BIEK1W4tlHE8nOjM2jBx+M8vaT+SSHWlBBMdnRdjXcb3GBRIo2FfD626dQG8K8+4Efe6URi1mJ0hLr+jg3AKtQxFrwPV7Bw7M8lPoKmDVqxt8ek65duzL/rZeY8dAj7LFtAhlkokSJIgFuHPiEG4NkxoebTJpTTSkHxXYyaYYWPR6cFHGKBFKwVZehUgiOfllANCLjJ8ZbpkVHiCAGYSQhToMkK3D7NDz+jB+NrUWjlTKpIpuDiq0EZB9RZEIigAJlvSQogEIozyv4ed/9s5g2+142fZNdpwJUCEGfwYXcOz6uTuATYnbqiYcSWPWDh3c+cvPT8iyaN6m9li07fDz0ZBXXDzSSma5i1rwqotFY0Py3r7O48fZSptxlrSdiJMuC+W878PoE05+uZM58G0MHGrn4Aj27DwQYOLKEDq10pITakxj+A9/w2WpZ2YKsTv9bvG6tW7fGEidomqVi3N0OAqEoWqWW1EgOIQLsYgPxIhk9Rtw4cGEnLAVoI3qglJQkk0EyGRSrd5HTsoLp9yfSLEdNXkGY5xfYWfszNPO0AQm0kp500ZQKinEJGyGCZNAEV2OOxRlo0NBBupDC1LWs/T6OKweXEihsgoHaJEZA+Dis2oKIgKyKkJgYK/z4f75hXQQCXjq0ic2Tl55KYtx4P+8tVIGQUFe3IDuajkJSEBVRykUxfXvWzqme3XSs3+Kjf5/6reWFxWFcHpnquENce42GBS+k1Lxb0ajgqedKePcjD36nFhVq1JIak0qPCAv8eGo4MKspI5lMoiKKnFrA/GeSyT0VxltuwdwI92uatwNbNm+j12Xn5y/1u7Qf7zZ5miLnJoxVrdELE9XpO/jukzReXOjghTfsdO+ko6I6wtHcEF6fAmU4RmuXEMpm4Tu53HqLEa1WQX5hhPat63YAeH0ySz938cMnmTWt4xAT/F2yIJWLry1i32EbcdEUAnIQH16yaVkvThAWIbKzJFQqiUhE8OzrNj77yo1KJaFWSVjMEo/NupM5c985L/qPP6KszEbzJmpG3mBpMAl9FmkpKj741MXbSx2EFap61bPxJPH1jz72rMuuc99ncddkOy1DF2AVqTU2TCcZyHBegFe9k4uvsvH2i/V52AHGDjOzfU+AT95KJxiUueyGItxumbE3W3C5ZTZu9VNUGuWFYbf9rTG4sNeFqBRKkqMZlFGA0lzFFZfUn3fHT4W5oEttUm/0CC0PrzuN0RULpJeLIkrIR0JCIAjgwygZ6dip4SQPxES3ZU1M6KiCIiKE2CGtJVnOonPgilglPRGOKXYjRVz8vkvFNQOMdSgAzmLzDj+PTE6guDSCwdRwZ+bfwT8a/NyxYwc9evQ4b5Wu4cOHM3z48H/yUhg0aBALFiygefPmtG7dmjVr1lBVVcWVV8ZSlp988gk2m4377qvLpbBu3TpatWpFTk5OvWOuWLGCVq1akZ6eXsNjkp+fzx133PGPXvu6tasZMSQMNNyamZGqYtlKN7176VFJu8nNlTHYWqLyx7FhYzlXXNLwcbdsD6LxppF/WOa9Ehf7t6QRb1XhdEV5eX6Q1s7+nOAAPjw1FZ3nQgiBW7LRSnSu910lJcSTQlNbRzgTf006+6UEaqFl0VvvMHvOk+c1Fvfc+zD79u3l5ju2Em+VuG1kHD9+llHzor7whOCxuU6++Vhm3A3jmf/OS0yZ+igDrx3OR4tvpWvHhsfwk6/VKFFj+BPOPk3QykcfFmEmAR9ujJgJqJ0kxCvRqiOcrtpHs2B3EgIpRI9GOHDUhwoVWVIsaK0RhTilIIOHDTxvMYs/YtHb85EjJSiUanbtC3Dng5WkJivZtS/IFZfo0WklPv7CRUVVlMrqKNEobP0+u8ZBbZIN772axqofPGze7mf6pFqOEoMhNpZ6nYI1G33ceJ2pJmCp0cSqI594vopjJ0NkZ6h57NnqGJH0MDNHjoc4diLErHlVmIwSkajEoCuMFBaH+fQrN5++3XjAu3cPLet2Hwb+WvBToVDgdDnpILWhRHsIXcCAHiMpZKCTziWLb4qDaprQmtPavShD57SCSDpSnV1wuSvxNdnD3JmJdOuk5b6ZFaz7MrMmAHToWIhASGbOLAvvf+qsdy2Z6SruHB3HwiV2hl5T/13Zud9C946x57H8E4lqt8AvcutkQr3CzQG2AhLZTWJO4cCBAxk4cOBfGo/zwb/VHiYm5bD6l32EwoL3P3ERb1Ugy7HqakkD1ZrTpIVbnSGZb7yCWI+RAZf7GDbYxLwXKonYwg3+vtpyhObNYgGDl9+yU14ZYeXi9BpRF7sjyp0PltOzm5aJt8Vz+HiQCVOK2ZlfhFLWIBRR2rWX2PRGHO1bp3DoWJA5L9sY0FfPkuUuhg8xsfxrNweOhHls7si/NyaJiQTDKZSWV5KeqkIIwbOvV+MIR8gW0XpVJBBr5+zUUcHbr6Xx0Wd5rFiRS1r5xZRRSKDazEcrPNw2sn4V2c/rfdhtUBX/E/PnWRg+pNZuDOhr5NKLDFx5cwmeMlejFU0uTzmvvnADVfZ4hg2/ixtuHPW37vtcXHvt9fS/5FFaNZdYv8XHlDutqFQSLz6ZjN0RZcNWP9GoYMG8ZLbtDlBUEttMDLnGxJrffBhVCg7s9SK54imvjNK8ScM+S0VVlI5tNYydVMap02EsJgVPvVRNi6ZqHro3vl6bcGqyEkmKicM1hsKSCCoV6DQKvD4N198w5G+NwZDrh/Dk9DlkixYAlJBPDq0anNdJUjrFIo+QCNa03PqEhybZynqBz7No01JDUWkEn0/mw+VevvshyLadYTIDLYgjEaurD2tX7sfSxsunX7l5e6mT5k3UtGmpYfp98XWqp7/4wUDYHkdE60Svk1gwr3YjqlZLjLzJTOtWakbe7aBbt9oA7f8Je/hvtYUA3Xv05qnHoowdqeeHdV7Wb/E3uGEA+GGdlxZN684Fn09m644gC59Xc89UJ23DFxEnJVBoO0XTi45xeT8jl/erf7xxI4y8vqAAT3ESPn0Z/vQqfI4E4m0d0Eo64kM5fLnqCLpwCq3lHuRIauRqGUfS2nqVp2cx6kYzc+fbCBQriP4Zt9FfwIAr+rN112ZG3DgS534/aeGmdZJRR9lDa9EFNVpCBGgpdcIvvJRSQJggBkx0ohcuRRXJSWV4q7WYIxoKOEFHetZUaQkhqFQWoM85xjNPmFn2pYJtu5SoaZxXUkZGjx43DkIEyOVALDgrojShNfFSrOJGFjIqg+K8eNA97mrkqGDQ2GIm32GlXy8dy1d5mP+2Ha1W4o5RDVfvSZJEnEXB4vmpdQKfABdfaGDaxHjmvFzNjp8SuPG6uv7NYw8mcM2IYha/klrDPV9WEeGx56oZfr2ZplkqXnnHwVcfZNQEjcYNt1BZFeGG20rxa6sgVF9sDcCHmwv/Ji/+ojffQSOpuebGakK5LYkqC+kW7UclJVRSggo1NsqRkTETT09pANvELySeI/wWFH7UydU8+XA8y1a6OJkfJiVJybjhZozaABs/O0mCL5a0TCKNI+whhQxaS10QQrCbjciiYUoFr3CjQUc03UfHjhLpqWp++CqeCVO2U3RKgzpsIqz0Uh10M32ijudf8qOJV5GaGgue/D/fsC7MlgRs9igJ8UryCiKYEgIo3OkkedrGxl+CkAhyWNpOXDiF7v2quOYKDZY4iV9+ibD8SxvffqKus4ZXVUcZemspTbOUqJQh3n4ltU7lolIpMedRK9t2h/BvuQi9ZEQWUfaENyEQNXyRAB51BQnhHBxUMuyGWHDpZH4YhSeJxmDEzJ78CF26dGn0Nw3h+PHj3D7OwA3XKHn7/SMcOBSiWaqgTUsti+enYrNHyc0LY7UoaN1Czb5DIcaMOELE1gIdBjSFHbjq5gO8+0oi6alKTp0O0+2c4NaqHzyMvMHcYABQkiRmPRDPvkNB+vVyc8d9dtqWXtJgDKGQk5iCYQIBmSHjSrikt57Nq7Oxxik5kRfi0Wfs7DtQzpOPjmf+61/QpEmT8xoHgNzcXLp00DBuuIVvfvKwc2+APj0bDjZv3u5HlgUzJsfzxntOTvm20cp/MRERploqxWE5Qd/2Gu5+uII35iWjO6P5IYTg7Q+dVJWp6SQaDm7mhDqyedOGOp/ZHVFeWmhnx94ABr2CvIIwc16uZv/hINPvi6/TfXT7yDg+W+Vm4RtP88JL7533OHz04dsY44Kk2bI5wO8kRGUcLjXJf5h+apWEP1CbWOnXW4ffXIzLmUk15USI0JneNV1lQeFnj9jEth0qbh7c8LkPHw+hDJoIiSD5HEWBkgvFAJSSElnEEoBKVLSTL+SUtJaZz9jYvNpQb36dOh3G4ZRp3ULNiLvKGDzssfMeh8bwjwY/X3rpJeLj47n00ksZMGBAjdH+/wMXX3wxbrebL774ArvdTnZ2NjNnzqzhA7Db7VRVVdX5G5/Px7Zt2xg/fnyDx/R6vbzzzjs4HA4MBgPNmjXjqaeeomXLv1fB0xgikRBaTcNp5NfesVNtj7BnbXZNyXEoJJj2eD6bvkrmi1VBHrwvWlOWfhbBoMz8BT4S/U3wECbgVDN0bCU/fp7KO0s8GCrbopG0ZIkWnOIwHcSF9cre7ZpCsrMilFfvJ9HZFq2kJyIiVOtOcTp8im7Ryxu8Zo9wokOPw+Y477GQJImJkx5h4vCppLYo464xdZ05hUJi3hNWNm6uRLH/IqZPmcGazb/QqlUrgqIjH608wNhhtZswIQQvLgzRut3VuOwSe7YcR0P9ylAAL27a0JVEKTaPK0Upheq9HNqZglot0X9QFeyKXY9SUmE6w20ihKDKfARTUinXXJGMQvETY0b+zOChtzJq1J3nPQYAa35ewQMTzHy6ysOmb7PrqGa+vtjO4LElzJ2ZyLSJ8cx9xcZFF+jqZeYBhg408d4nznpcnUIIdh8IkJZsrLNh8vtlRkwoZfp98Vx2cS2XRnFphNvvL2f+nCSmTYxn0OgSTCaJAX0N2B1RvlvjJ86soKA4TNtWDQeg8wtlEhL/usiBSqXCG3URFRFMOjXVylxae/sRxI9T2NBhwIiZw+ykGW05rThCIBKu194SEkH8zXax5adUjAYFL75p4/6741GpJI6dCDFugoNARTw4spAMHirw8txrDh6Zaq1zPTcNMjFrrp2XFjq45KK6i+vL7zUj3hKm6HQxzULpNIkIdvMbpZzGKCyECRHAi5E4NGho2qK+A/lP4t9qD3v2uoxH561j4AADX76fXtOy4fHKDLipkEhaHr6CdJSoCIlAjSr5H+FR2Ln2Ki1CwJvzzdx+1yZSKnrWcBvLIko+x0nIsqFSSRw8EmTrTj8rFqfXmTvxViWfv5vOwFHFTLkznl7d9ezbpOfu+2188oWLQVeYGXSdlpZneGU7tNHyyVtpDB1fwmtPJzNhWgUebxQhDP9jW9mfYdxt0xg05lZWLUlly84AWq2CZ2dbeGXOAdJcXepcsyxkTht28/WzZlq30PD0oxpGDw8xeNhmbBUquvn68sKzmwE3Y282oVJJyLJg1Q9eHn7UTbqjN9E2Oxg+pH5wVKmUeO2ZJG65+SAm28X1vg8IP926SSxfZCUUknn8hdd5Z1EZE+5+8G/fO4BGo0HIUX5c62XTNj+TbrPWfBdvVTJ0YK3jHYkIlGdMndsj07GtluceS2TvwQDXjSzj1XcMvP5M/UojWRb89KuXyqoICVYlC59PqbGZh48FmTyrknmzEuneuXbObdsVYODlRl5aaCcUEnWqsc5i0YcOTuSFqS7X0LRFO7Kysur95q/g4MGDJEm1mzMHVWTT+LsXTzIubCSRjls4OMR2ejawmTkXXp9M54sqMVa3JD6aTpszXOMlnKKj6EV2pD2nbUXcOd7A92t8FBRHWDw/lZys2jWkqCTM59+3onUvQbXzBA/eGwDqVyT26KwjK12Fw+Go0+b5T+PfagshJnqSkCx47rEkdh8IsP9QgPzCcB3+W4hRC7y91MG3H9Wury53lOtHV9KlnZ7N24N4TieTIp1NZsTogRqDTqdAqP1E22/j8PIUkpPO8Bff8xtJhX1RokQOamhHr5r5GCZEZnrj1SFqtYTFouC9V5OY/erK/zgwsnnzZly5fjIjdaswDZKZjqIXh9lBB3pyiB2kiEz0kpHmtKtzDH/SCSqro2gqm3CKw3SkZx1+aEmSSJGbUJ7nxeG08958M2s2Brjn/iOklNV/j4PCT3H871itYYxaHxanDn11KgmhbCKEOcpuoiJCkpROpbGQUbeeX0Ls4P6tJCWqeOv5ZFau9nD/o1UMvspIh7ZaKqqijSY2/H4ZlVKqaen+I4YONDH7xWpG3VvKm8+lkJoc2yq63FFWfe/logs03HBbMTmZatTqGMXSpNusXHKRnutvLeGTt9Lq2b7kJBUvP5XMmAn5yMXt6wUIhRC4Eo6xZesRfL7p561wvOaHtdgqlBixYDMcpbWvH6c4hISiDt2QRzg5yHZcwo4OIxHCNXsAhyWX+c+a6dldT8/udX263j30dPk5j2qvGQkJCQURQmQRSz5JkkSqyG6UUuEkB8miBYkXGzAb+/LZajv9e9v44Qs1VdVRSsrDrN8SQa8z0qaFBqXOxcOPPXReY/B38G+1h2PGPcDr785m9vREft/lZ9FrVo4ctbH4g7VEfTpkScYUH8JSZKCZpxtyvsyGxXZkopiII5UoQ2/YRUqzSnp0NHAqT+bIEUFVaRxhv4cZD9Zv/T6Lh6eYmH4gH72nAwpJiUnE4aCKKBGEENiMJ+l9qZvD24tQVmWSlBQ7TlqKEqH3QKDhewriJxwW573+mc1mqmxKmmSrefZJK2PvrajTdZEQr6RXfK0t7txeg09TTBAzXtz4hZvBLa/nmYXVnDp5mLwCBysWx/4+FBKs+s7HsSMSb74RxhwHUybqGHqtsWZ8WjbVsGlbgPRUFU6njJ2dtBFdMUtWIDb/S8jHhxtnnprHnqvmnlutdRIrLZtpWL44lTvuq+aX9U7eWjiP555fdF7jAPDtN8uYOD72rl97uZGrRxRz20hLPY5Xvz9G7bJ6WQZ6vYIhV5voO7iQPNtm4pu4mDTOSFKilrW/RfnmRw/9bwzSub0Wg17BoWNBurTXkmaIB3/D16GVdFRX1c4fuyPKiAmlzJyawNyZiTUUUG8tdQA0SLt0y1AzP60/Sl5eXo3w2V+BEIJffvqc7hfAjt9/xaiRKbHLvLooyJvP1/V127RUs/9wkEhE4PPL3Hh7KS1aqNhp30bAq6I1XVCcI/inlfRcIPrz1Q/f8+R0K2ZTfTs++1k3LoeRPDaRRDrxJAOC8rg9SIlVtGqhorIqSnmxFnVlBqfCx7hhfAlPP5JElw5awmHBNz95mP1iNTcNMnHVsFIO7BcEI6u46qpr/vI4/Bkk8Q/W0i9btoyNGzfidDqRJIkOHTpw+eWX07Nnz/9Iueu/EZWVlYTDDWeLd+/eza/f38eLT9R1TKptUW67v5yvl6bXM8pCCC67rgrfno5EWx5g/nMmLr04xpOw50CAKdNdBA61ozxcgQ8PSWf4wGyqYrT6CB3cV9VE9otFHlWU0oQ2sZY5SimUjqPUBxl4pY6+fZR88VWY6iooqvDTrAUIEavurK5QYqhqSUK4NphzSOxAI2kYOf0mJk85f4EPIQSXXNSVDxbo6NtLz4EjQTZt86NSSQwcYCArQ82yFW5enpaB0CqYMG88LVu2IDk5mY8/epMD+36lXy9BOAybtktcdvkw7rzrfgoLCxl93Xia2TrWG8+oiLCXzXTnkjrfFSmPMmt+NaNvNvH9L15mTNaT4epW529LrbsYN9HL0Ov0rPjGg8Ml07aVmtxTalTmm5g46fxavKqqqpg68WJkOcq3H2XWcWgjEcHVI4pZ+V56TcB7yLgSVi1Jb5TH74U3bPTqruPSi2udy3c+clBeGaVzey0FRZEa5de3ljowGxWMGVa/qqu0PMLUxyr5/N10vv7Rw7ZdAdq01JCUqKB3dz3+gMy0p6r4bFH96k8hBANHh1jw1s81Kpb/Ew4cOMBtN9xONBRBn25j1I0mvljt4/J+Brp10rJjT5Cf13vRlbQDocCDCwmJRFJIPocLssC8nWdfCTP02tjCO35KGfOfSiYUFgy41kZKcd86fDyykDlp3MqbbykYeGXtmMmyoOUFRYSDCh6fYWLCuNpg1rJV6fy4wUo4ogEBocoo7lMBdhdvJ0s0p5wiMmhKHAkcZhe33D2MWU/MbPTe1Wr1f0xq/38zGrOHx44d48lZg/j1y4x67+i02ZVc3d/AE3O8VBToER4LraT6Vele4eIg28hJjEOYnEyaoOfi3hpmPenm1EkJhVASFAGCFQkYEnzcNkHw8ZdOXnwymav7N1xV9e4yJxazghHXx+auwxmlR/8y4kt7IBtchBLzWPa+tYZy49fNPjZt86NRS3y4wkVKajM+Xf7r3x6ve+66kQkjC1n2hYsDR0Js/S4bk1HBE884+WIF6CtbopWNBNQO8qLHiUuMkLe/bqLhxttKOPRLNk3ljsgiSpXhBJHEIowmgc8Lki2VE55CAMaP0/Dm843Pvw59C0g5eVUdIY+ICFOcvJnPPjHUjIMQguvHh3nu5dUkJCQ0drj/EUePHuW9N2/iozeTWf2zhz0Hgzz+YMOKr2MnlfHMzERystTMeLqKG68z0a2jlutvLeGJh+J5fbGTEdeb6wRMw2HB/Y9Xkpmm4tCxIB+/Vd+G2R1Rbrm7rKYTodoW5Za7S/lpeSavL3aw9jcfn7yVXuMcCiFY+rmL195x4HRG6dXZQpnTxJuLvv9bY/HsM8/y7cKfa+b8PrGVjlzYKO9rHoeoVOejDJkxYiaHVlRlbmHv5uQGuZsKisJcMriE5mXX1BMIc4pq8pWHSMoMMG6Mhl49tJwuivD6uw4qqqJ0aGGkXWsNx3IjnM5VkZ3SC0MzBSqNBqUS2rf0MODianp2dqJS1bqg055yctX1S+ncuf57fBb/W20hQDAY5Lpr2nBwQ1O6DcgnOUmJwym4d3wcNw8xo1FLrP7Fw+yXbFRXCjISDXTuqKaqWuZErkQ4CD99b2b+Ai87l3XGIsU22UHhJ9x9HZu/azgQX1QS5pa7S/ntm+w6dvjwsSAjbo4gV6ahQkWalINDWYY3+SimhDBhAuxa03BiLxQSXHB1Aft/bUK3y8v44Zej/9G4jbl5HJEterSNJMCOiF00oQ2VlBAiQAs61gTgZCFTZjyISCnCaVcSdBhRoqKzVF+IBs6ogF/4G798EyujGTy2ksL1bUiN1rb1+oSHyibrWfJmEr2613KMz33JxQ/LzaQ5uiGQ2c1vpJjS6Ni/La+/9epfEpo5i+efnUlWwnc4nDIqlcTx3CgfL0phyLgS2rdW07eXnkFX1q/AqqiKcM/DFXz5QePJ5+5XnKbPhTp27A2SmKDE4ZQxmySy0lXk5oVJjFciCzDoJWZNTaBjWy12R5RJMyv4pAF7CTEbeOn1RZzYE0ebSM+a9SIiIlTE7eem8R6aNJE4VjqC++8/Pz/5qj7XUFZ6mquvVnH4kEBzsjvF5NFO6l7vtyER5AC/k0ULApKHJmeClSVZ69i/LaHRZzB+cjm/rkxGh54KSlCirLNHEEJwkkME8JJBM3QYcGGjgBNIZyLyXTp1IrGlGbVaiyTV2sJIsIxnX6/my/fTefUdB0+/4OJkQd7/OB/+m+3hn9nCaDRK34ua88Zzyaz+ycv0yQk0y1EjhMDjFahVoNVKdO1TSUre5Q1W4xaLPCKEsZKEBm1NMvy4tIdbpziYPaPhdflobohRNypIro4J/UREmP38jgYtVpJQNz/Jnk3JXHF9FY4d7cm85CjfLE9ECEG3vpUknerf4Dp9jN1UiGJOFZ86r3GSZZnRt1zGL59JHDwa4sab/Ay6XvD6Cw0HUfMLwwy5LkJ6Vcy+BYWfkvRcPln1EVlZWcx7Zgaplg1MvFXJkFtsuA43JzncDKWkJCxCVJuP0aFfJR8vjr0rX37npqwiytrffJw4rMF6+iLyOYYPDwoUyERJJoNMmpNvOIilWQE7f8lqcG6XVUS47Bo7SqOGtRv2nNc4AEy6dzjPP1JUk9jZtjvAky9U89gDCfTpGVsbduwNMuflah66N57+fWr3dHNerubYyRAfL6xrv5Z85uTU6RB3jrYSCguaZKmxOaJceWWQ9Ir6SX+IrSmHLD/zxTIrF12oZ/qcSgZdaapXKPPc6zYuvlBf7/Oz+GWDl62HRjLhnr9eMLBjx3Ym3zuCVs3VPP5QPE2zVSxd7mTZF24evT+R4ydD7D8SQpJgQF896zYESU6RKCmNcmS/miRXW8yRFMKEKOU0Hpx0pGedOXtE2k5Kuwo+WZRK6xaxsbbZozzwWDU//xwl6jHShT4cYRcAquRKFrxgZdDVhprnXlwaYcjISlQqmD8vjtkv2qiojiLLMdHRp6Ylctt91SQW9KOaMio0hRzOO9jofZ+PLfxHI5Jjxoxh5MiR7Nq1i7Vr17J//34OHjyIyWTikksuYcCAAf84B9J/I7p168aCV60cOe6g3TncGyu+dXPr8PqCRhDLOt4/Sc+cKS4sJ/ow8s61JJp1qBRKhNuC2daLQg6RRTMSpdo2j+aR9uS6D1DACZqdcQCsJBLSV5MrbSLoV5BEJh1EL3Q+A7lfO9nx22GGjYJu3ZQsXhZk6YI0ks6ounp9Mg8/fpLfv3Vjcbcgn6PoMSKlFrF/3xrg/IOf0WgUtSZGdnvT7SVkpMX4IQIBmRlzq4iPUzLkaiOoQyjdccyd+Syp6nSCGj8pTZJ4+oUlOJ1OlEold0zugEYTG9OcnByGjLqWL976lhbRDucQ5fs4xl6a0bbeWKdFWvDO+0WMvtnEtVcaWXOjg19W7SDe3h69ZMQl7GR3rqKkQsncV/zcdouF1GQVv+8O8PsuG5HIckaNvhur1fqX7z8vL482LdUEA4p6mfxvf/YydKCpTqWvQgGRCGgaTupTbY+ybXfgjApdlNfetXPoaBCTScFVlxpYsNjBhLEWtFoF3/3i5cv3G3aQ01NVKJWw8ls3iz92EmdRIsuCTdv9ZKareOnJZDq00fDwU5XMm5VU00rv98tMnxvi8qtu+8uBTwCTyYQxyY1CE+DhiQms+tHLjp+za8bkjtHgdCUw4MZjnDpkQIsBmSjHpb2ohIZ4KRkhBFFrOQMvr93kWS1KyiujvLvEh6mkS53AJ8R4C5t7ezF73vo6wc+ffvVhcTchxdORhc/u4633SrjmSg3RqGDD1gJaNNPgcSdiMDdBk5JEYoqRy0J9qDhdjTtPj9WVhEbSEhURUtP//6uS/78ZG9Z/z7R7G87AjxhqZulyF1vWJLN9T4ApD5dReFIiPdgWlRRzgm2Uk88xutIXrU2PXC3z1vP7qbjdxeoVSciyIBqFG8f7yStPRFudzVtvHkYZJ+q1jJ6LFk3V7D8UrPm/NU5JglVCVarG4m9FqDCHkeM3sn19EmaTgp7ddCz60MmwwSacdonmzZr+7THJz88nwVLOtVcYuWaAgatHFNe8A3MejWPiXRHeX3aCoiJBxw4KPlspUVlWv7q9by89x9eqQQaFpCTF3waK2gAQR2wjl085KWTgdVU0eC0ud5T3l3nxupScTFiHPmJF6U5E1rswpNt590UzXTrE3gmlMsYdPG5YhO+/+5IxY/9eFTxAcXExPTqfye5fYeTND2JCWH8Uqvr2Zw96nUROlppfN/s4dTpMz25aPv3KzZBrjFx0gYEenfU8+WI173zk5IIuOtyeKD+s9XHHaDOl5VFmTG54AxRvVdKpnYZd+wPYHTIvvmnnpdnJzHnZRnllhFuGmhk9sQyLSUKplNi5N4BSCbePtGBzyMyZkcTqX/ws/+w97p348HmPwaZft+CQKmsq25NJr0mqNAR1ejnz7rPw2itRsio7o5SUmKpbM+OpU7w6r27gOBoV3PNQNcqy5vUCnxDj/m7a0cO6L2spIQDGDDMzZlIZp/PDfP0tGKIWFOooLrGJR28zMfd1Ff36tOZwroVDuSZMhij9LrTR/yIb2ekBCosj57U2/m/D7t27UShgzQYvFbYol/UxMm9WIp9/6+H2+8uJRgWXXqTn2w/TufoGO3HHB3DsuA8lSrTGAvoNLqNZjppoFBTnKrhLekpK1Gzb7a8jjnEWjz9fzZ2j4/hujZfkRBU9u8XaONu30WJNd1FQ6SKDJlQbTtLyknzemh9PvFXJ5FkVjR5z2UoXKkUs8G3QR5Bl+bwps86Fw+4gUWq8YkqPkSB+EkjhhHY/uead6KImAgEfrqgNrVKQk9eTTCkJB1XYqap3DCEENk0hgaSTGIJ+Bo4spmNbDYOuUvPo1iNUBItIjeQgIWFP283GL9JqeFMhxpH3/GwrNpuNfSuqiJeSsYpEhk0ZwsSJE88r8Alw7aBRLFv8DQVFAU4Xyvy8onbTPnG8lWF3lHJ5X0M9kYvjJ0MUljROzeH1yWSkqsgvijD0WhMz7otnz4EAw+8qY8wwC++8bK5JrhcWh7nroQrmzUokI03VYMfRWUiShEoF/a/zUlK4icISJRISJmuYx6foGX5DHIGAzMWDPznv4KfBYsASDrL49WQuvryaYvLIoVWDv9VIWozCjECmUnuK+EAqFikehfTnKud6lZY0sgngjwVO8XKUPTQRsfPoMdFS6lhDqVDJPlRo0aCjNZ1jrcAHoeRwNaLdcTKap3HweBIHjplQSBnceL2dgtJqlix3YdSq+e239VxySf/zGof/LYhEIpiMEhu3Bti+J8DeA0Ga5aiRJAmzqfYZPj7DyMMP/E5Lf13BK7dwUEYBXelTLxDZXO7Isk/XMbuRKbhtVxA8tftolaSmi7iIHazHTgUzhpqQJInPlyQweMQhjubK7N4fpHtnLa88b+beezeTXtW7JvgvhKCIk1RRjk4vCAaDaLUNdyQ2BIVCwdhb7+euac/jtftId/Vg7a878Pvleu8+wAuvutFXdqypkNdKepJKc3j+6RdYsOh1uvcYwKPTfual54MohRYl5agwkkQ6aklDmqcThzccYtnndkYNM/HKIgdvv5DMjr0BdAaBGi1tpW419xYiQD7H2MsmIv4IF7bUNPqepaWoMBokSipCf/n+z6KoqIjT+YdZv0VVE/zs1V3Huy+nsOhDJ/c8XE5qiooenbUsmJdCs5y6Pv6Qq018+Z2n/oEl+PpHH09OS6ppzU5NVmFOthMuDzXoI9lURbRqLZg0s4KRN5jZtS/I84/HkmU2e5Svf/LgdsucyA9x5aWNV7mbTQoCAe95jcPLLz7NDdcaeWVu7HzBoMz6LX6mT7Ly5vt2Zt6fwOyHExBC4svvPRw96URGxfbNGrqG+8coYyRQo6EFHagW5Wc442sTSYlyJkcPVTN4qBeD1YZCE6HaFqWqQoFK1tOBLhxmJ0pUmDU67pkcYPA1dYtJMtNV/LAymSFjS5j9oo3p98VzeT8DCoXEvkNBZr9YTZuWKioKouTQipJwHpFI5B8ppvzHyzGVSiU9e/akZ8+e2Gw2fv31V9avX8/333/P999/T6tWrbjiiiu46KKLzuvl/t8ESZJ4/qUljB47kOv6e7l1pBGlUuL7n/08Nq1x565pjgpJ58cZrMDrVpDl6EKCFCtxtlGBEXOdwOfZc7USndjFejJFUwrjf8eY4qZTcxXJiQb27Y/iKQmhrFLFFhWsmO0X8+VHO/l2XSnbf8yuI2hjNCh486V4Lj91mj07C8mMtCaSXMDr8y288FYefr8fvb5xkv6G8NaCtwiXmpjyaAmLX0mts8G9aZCZlavdzHvFgcrXHC8efB4vxRShRYe+3MpdY+7mudfmsX3bOjau/5buF1xG3779kCSJh2dOIyMrnbmPP4syrAYEMjJt6VZTsn8uVJIa5zl2aP48K5uH+nnxlW0cPBxBVgXp0UxHqxZq7r21NgPRtpWG4YNNDBpTwscfL2HSpPv/8v2bzWZKK5R0blN/Edt7MMj1fzAoV11qYNWPngbbVIUQbN8doFmOmjsfLKdtSw3HT4bp2E5LdrqKyY9WotHAdWNK+ODVVPyBhls3zyLBqmDp5y6+fD+DVT96+OBTFwP6GjEaJcZPLSczTcmh4xauGS2RkxkhGhWUVeoZOfoBBl57w18eA4CmTZui1AQxGiTWbfLx5rPJdYLB5ZUR1v7mY9RNJhaXqsmxX4RL2Nkvfiefo5xQ7EWFkuYJ4PUJzpqfUTeZee8TJ+s3QJJIbkQAS4XfZqC8MkJqsgqPV+aRpxx4PBZSJYlUZ1eijo58cnIPV4+wc//dVn5c52P5IiUmYwk2ZwXrtiTwzZp41K3SyWyVjqvahfKUhmhRmKE3Xn9eY/G/BcVFJxk2oO4yZXdE+Wm9D39A5sCRICu+9jJ8qInf1+j49AsXb7y9gdOnBR6PIIUsOlHrZCokBamuLnz22Qam3BPFGqdk+x4/kkLGZjqBxdOENFcXbOZtHD4earQt8PCxEE3+0GoajMiYiVXZaCQtxoo2vPvhaR6caKG8MorVomDfwSB6dwZ7th/+22Ny5MgR+l4Y4vAxmamPVdYTNUlLUTHrwdoq5KUfV6BQ1efUa5ajwqMrBU+bBs8TI+xPx0k1O3ZGCIdFHVv/xTc+Hn3Sh76yJVnRBAL4KNUew5SZy1OzLLRqYeGx2R5O5/uRhITeHGbyRANtWinZc6JxFey/gsLCfNb84mHTdh/hCCQlKJg2u5L2rbVce4WBUBje+9jJsRMhxg43M/KeUsxGBUteTz1TqeBhyeuxtVCjkXj20SR8PpljJ0PodQrUath3KMTOcxzWhtC6hYYbbyvllqFmPnozjV37g/j8Mm+9EEtmjL4pxnXnDwjWbPTy+mInq3/xsWJxLEgxcICOt5ZtAM4/+BkNRTGo1VQqTpASbEUqWexlc0zUQ6q7JlQajjFkiJJ7b7OQlOBh3vQjpLg7khBsyvovXFx2qJhHH7DSrImK3ftDPPeyh9P5kImFsKjv3LuSjrD89eQ6gU+I0dC8+3IqF1xRyPofU/B4BdY4FempRvYdClJeXkKyxcuCp5JY/3si639P4IcNyfywIZlm2V5OlwjS0hrmA/x/iCWC44wSkx+tJCFOyYzJ8ej1Cm4dbuHW4XW7M7r1EGyz/45ercGFDYMlzK2jY0HuIYPUbPqmAJMvJmrgFS6qytSMvN3Gk49YGHmjCY1GoqQswqx5Vew9GOMo69JBy/bdQR5/roqH7o2nR2cdViscUpfhkY0YcvL5ZHFyTWDsyYcSGXlPKbPuj+eyi2MVH9GoYPkqN8+8aqNNKzXRqMDlkfH5fJhM9asU/yoscWYCwo+uETERJzaqKUeFmjumjGfK1CmUlZXh8Xi4Y8QEmpZ3qtmQ6zDipW71lRCCsvg9DBzu5rFpVsymWFJk2+4A9z9WQaK/BSlyDoXk4tJVc3EHTZ3A57l4fLqZQRtyoTIZA2ays7PPO/AJoNPp2LrDx7OPJzDvFUfNejV0oJFfNvp4/MEE+g4p5NH7E7jqMiNOl8zHX7jYsNVP31461v4W65z5IxZ96GTEUDPDh5i4bnQJM+6L50RehFE3mut1AWVnqvl4YRq33V/OqiXpnC4M1yS7/oiSsgguj4zdGaRXDwUpmWEczigJViW5+UG271HRs5uOSLiRvuA/wY23DGX7xsNU22VS0gSnT7ow0Ph8MmKhgBPIYTjFYdRCg96tYsfeABd2rV89HInIrFrtQ3CcZDJQosInufGpq8gYYEevVbJzTxhtdRPivS1QqKIkJ0URKheGYBKRytoKRrOcCIcSyT9YSqjFOlq2zUajy2btlhTWbE6hbfs0HClFfLHinf8X/GwER44cIRyG6ZPimXxHHLdNLWfINcZ6827glXrmZBVzoOQXDN50NOhwYceDkx5c2mAFpkpS47IrcXvkem29oZDg1Td8JASa1NkrKFCiRk0z2pKaHLMdHq/MkOs07NobYtQ9pdw1Jo47Rlt4/32478ENFOWrIKImQrjGVz0c2Mavv/7KNdecX3vvtdfdiEKpZPrkWXST4oiWd2TQiAOsWJpIwpmWd1kWLHzfxZoflTSlrl9jlqwc3HOQl198gWVvfkrr8IUxWyrFKt1Pcgif8JAjxQL9id7WvL5wPV9876agRDDiLhsd2kqMuEnNshdPkxyK6VwE8XOIHbSiExYpgZAIYq/c1Oh9RKOCcAgEjVOmNIZlH73BY/drefIFGyNvsNQkYrIz1cydmcT2vX4euie+0Y4ul1tGr6s7f0rKInyx2sP0++KZOKOCBfNqBbBeftbMLaM309zVp46P5BQ2CjQHGdRMweHjgv2HA5w178+8YmPnvgAjhprJzlCzc3+Ar3/0NMqN/dN6Bd0uuPQvj4EQgpKiI/y4rLZoadYzdo4elnihxEmn9hpW/+zjzfecXHGJgYfu/f/YO+swq6ruj3/O7Zhb0z3k0F1KNwqIAiJiY6CY2IWt2J0YoKgIdtGgIC3dzAAD0z035nac8/vj/hicdwYVxBf0PZ/n4Xm49/Safb9n77XXXstGnx46ug4spWm4Y72CT0eJE5Iokg7V6wu6cdKarsRVJ0F1dD+NZMfLbpSoKOEwCaSSJKRTEr+Say5tPM1XYryKuFglz0yPo0ObYzbo1E7L5++lMPCCIvx4MAs2LIKN/Px8mjdv/qftcTz+1rXosbGxjB8/nvHjx7Nt2zZmzpzJgQMHOHDgALNnz2bAgAGMGTOG+PjjDy7+V0lMTGTWRwvo36sf383ToRQUeJ1JbBzgpmeXxn8km7YGqfb76NS3ii9mJHDexVvwhfVofHEccVTQjl6NHicIAolSOoesv9A0O8i8mamkJB1rGlt2+rnsqtWklh6rIpvgbE+pqbrRSt6CIDD9Tht3P1qJzXiAN16IpXVLDe987MHr9Z6w8/ObL77H4I9j2ABng8gegAtHm3jzAxd6ycxhcuhOdObCI9WSyw7Mfj/z50xhyuU6DHoFS1Yu5u039Tzz3GwyMzO59PJLOX/s+Xzz5bd88uGnlB2uxBSxNnovXslNpT3aYTuad7NPTz3eGySm3FGBVi2wJyfI6zMahl4bDAqeeiCOR15aekLOz1atWlFRY2Hb7oYOA1OMghpHfefHZReaGHtVKb2760hPrd/5fvT5GoqPaHFsbwrqAEdySlEbBX7d6kfspCEjVcW8mSmMvqyYoROK0OsUdUnFG2PrzgALPk3lm0Vu1m/2s3jesWqA994cy9pfvdz1hJoPP16G3W5HqVTWVa88UQRBwOuTaNlMjd0p1g0sgkGJOx+tpKIqwnnDjaQkqchq76J433pqKw3YiEeBEl8EIkQoK1Lz0DPVdblPenTW8tZsB7VuJQm/MwCJhJTkHAzy3UIfr7/txVjYg1L2E5HCKAUVSkFFi0hn9u1ZxeECF4s+O1ZAKdYS5sJzK7jw3AoumQJBsSPmODPEwdCug/jhhx84//zz/9Zcd/9EKipr2LkvQNtWWkRR4rEXopWlLxgZgzlGQbNMNfc9WcUTL9k5b4QBr1ek2uNBUivIplfd5M9vEQQBbWVTXnorj4gksic3yMdvJnPxZDv+dVloBB3OiI53PnIyepixQfoIv1/k20VuFs49lkrhQF6QWoeSlN90gKyhVBYsyuWOG2HWXCdjR8Zw633VNAkMYktoJYWFhSe1EiImJoY9+xTM/bqSue8k8/iLNY1GPUJ06bKrWsWQYQ3b9dKVXtp1UlC+pqzBpFhEClPAAdrTk704MFZlc9WNB5nzTixKpcDu/QGmPxgio2pQXXEBIybigkkUVe1m1sfFFByMkFR5Nhn/X4wsUhbhpYf3Et+2gosntzvh5z5KdXU1s95/mhuuNHLdpRZMMQoO5AV59o1opd29OUEW/eTh2sssWGIUTJ5Wzq+LM+tV/QyGaLTCeZcO0XdrUoKaUUNj2LWvgkNHfidvcUEIjVrgh6UeOrTR8M1CD++9WD+KOyE+et2rLrbw/FsOZr2SVBepHwxKKJUn1w0z20yIeWrUrXMprq5AV9GcTFqyiw2YBTPxYjqiMkgo4QjDRkg89ZAVgCH9ddwqFVIk1aBAieiKkPerkrunmBC0PsrsImIkhkQSCRNiL5vRS0Za0KEuckZlcdMmu/F+m9GgICtFz/BRLlq2D9K+rZrcQ0FMMQp++DiVG+6piDqNR4QZN6KcbXtNzJybwaF8I1lNO/Pwww/To0cPBg8eLOvhf5CYmEhxeYSLLzCzJydAcuLx207PrlpGDhXp0RlaNE3C6xOZcG0pj94tsDsnQKnkwCI1RYOO/WyjI2ejKlfx6gOHef6FIjQaCY9XorLWz6416aSlHLvWnv0BzhlXjUEIE3RZUUq1lGj38+Yttnp6GR+nZP67Kbz0jp0HZ1SjVApUVkdo10pNkwwlaclqPv/ejdlkOO7y1j9DVVUV9toDBIw6MrxdGmwPSH4kJLoJAyhK3M9FEy9CEARSUlL4ZM4nGGvi6jkfdYIeUYrglY4V/3RQRa+hTp59tH4keK+uOj5/L4Xho8oxVLSlFV2o8pfRsc3xJ7gy09WgqQXAo66murr8pJ77w9lvMaS/nvGjTHzyRS0lZWFSk1VcOs7EhdeWcuNVVpbMS2XExBLmfl2Lxaxk/OgY7pxqw+uTuOi6UiqqIlw4Olrk0u0ReXOWg0++dHHphSY0GoFmTdTc9WgVS1d6WPVt4++ruFgl8bEK8ovCDOit55V3Hdw5tf5vV5IkHn2+mntvjuWdj5y0a6Vh/WY/TTLUTBhjQq2C+d/W8sCMKlCcuBO8e4/ufPCWyPBzfEjlTfFzED9e9McpalqLE1ERRIWGzkIffJKHKnspt9x9kJ+/T2oQMTdkTBWx7mzShWMD7yTSqQ3VkF+whXXLov3ax54t5eP5B5l8uZ5brk3EalFyIC/Ig49v5eD6ZBJqj7374oUUjnh28+VMLx7vPl6cqWLXgWwMBhv6TBuSJPLVV1/JWtgIOTk5tGuj4eWZdp68P56rLjZz1a3ldSluAPblBrnniUpefCKW2273YvGkEyZEEunsY2u9ND3/SSgsMnhsCe+8EF/nmNqbE2DqXXY0Re0bFBaspgwr8Zix8eOiIOvW17BtgwZtZTZKSY1CV8yTzxfw1iwX4QhEvHpSw62poZwQfjJogUJQYJUSeX/mByfs/AQ455zzea/VJ4S3hbCEk3FtVdF/yB6S08KYTAIHD0Vw1ahIc3dpdLIlHIow6+3ZdA0NqVc4Uy1oaCV1ZifrSZLS0Qp6VIKaw4cliqtiiJNSUBXr2ZPnZ9eWfPyWXFQ1OqzhFA6xh9Z0wfj/BTE1gpaCw0rsjoa1SQB+XOohYI+h7+DuJ/z8ufu3MaALjBhk4MJrSrnvFhv9z9YjirBwhYcau8jbHzqO6/x8/1MnD9xWX99nf+Zi2pRoRKJep6Dr0HwG9zNg1Ass+8VLQhYcKvkJg2hBLxioDtXQLDvM/jnJxMUqOfeSIq6YYObxF+288YEDpRK++fCYY3JwXz1DLiyiuDRc7x0L0aj6VRsNTJnW70/bwOl0kpGqrCvO9OFcN59/oqBJKwXffJxO4v/3R0VR4tOvarnq1nLmvJGETq3CJiU2GvwDYCWeWhzEkkhECmOnkqb/kTPbLNiwSPG4cVKLg2whWrhLpREbTJT/luZN1I22R7Va4M4brTxyqx186QgKEVFsmC/+ZDj5NSZ/kuLiYubMmcNbb72F3W5Ho9HQp08f4uPjWbJkCbfffjvbtp14Xod/O4FAgEceuhmzTktK1VkkVvYkI9CR92b78Psb/vEDAZF35jjo0s/LHbfosTslxl+gYc3PZt7+1Is1IYSK368iaU3y8/EbyfUcnxAtRPD0k3pqTAfqvtMIOsTg8TveLZqoSU9V4RODLFzhQZIkDub5T3hJWyAQIOwN44jb22g14qNce5mZfYpfSSGrbubCKJhIilPz/DN6PnsnlkF9DPTqquPhOzR8+JKfe+68nGAwGlpvMpm494F7WLpqMR3PaodbaljhG8Bu28v0ew1ccUs5V91axj2PVzJiYhE3T3OjLsmmtsxM53ba487in9VNh99nPyEbCIJAl859OJAXZP+B+ksBLjwvho+/cNX7zmxS8u6LiVx3ZwU33VfOwhUePv7CSe+RhXz1gZkmZUNJDLQg0d2O1KIhVB9IoFdnI4JCQV5+iDdnORg7KgazScmjd8fx+geORu9r3eZoDkOzScmH81y8+mRCg1nXPj0NXHRehGXLFpOYmHjSjs86WygUlFeG6xUEu+WBCob0MzD/3RQuu9DMJePMLJ6fxouvCogJhXioJYFUutCX7sJAmlYNYuFcG1ffVF1n3/deTEKtDeOTGl9eIEkSpc5abp2iZOYjqSTlD8EiJRBHMjUcWxKsEtSUV4Q5d4ixzvF5lOJyLR9/m4rO1g6lXkCKQFlRCUpFgO3bt/P000+zd+/JRwT+G/F6HMz+zEU4LPHkyzUkJSj55sNUrrzIzPjRJma/lsyPn6ZQWyvyxRvJrJvVGZ0jk8wULVoanyQCUEcM/LIuwMihRr6ZnYLFrCQtVUmI6O9LX9OEpHgV195RTlnFseWBhwtCTLqhjLtvstXN/rpqI1xyfTmJlT3qXUMiGv3y9QI3e3KCPDLDibWoFxHCKEUVs9/98KRsctZZZ/HNIi83TraQGK/izqk2pk2vpKKq/jJGhzPChCur8UZ8PHp//WidJT97+HVLkIw0JfvZxkFpNx6plqAUoFwqZDtraUobNIIOCRFbIJMDPzWla79KHn3GyXU3O4ir6tJoHq1Uf1vWbxBJq+yDTjgWVaQUlCS7O5CzxUCzZtkn9ewAd985mbefsXHH9ba6qIyWzTS8/1LUwZOXH6JlMw3jR8Vwdg89NouCrbvqRxK1aKJm267jRxdt2u7n0JEgNQ6Rp1+raXQft0fk28VuPno9iVeeiGfO57UUl4aJi218okihEOjYRotWe0wXPv26lrbtT6668aQrJ+GihlqXwCefqhhzew7Nhu6jaXYIU/NSrnjkALc+V8iqFSZefibqlLI7IgwdU01qbRe60I/OQh+60I8ssimtdVJVJZAUaUpnoQ+ZQksyhOZ0EnpjIY79HOunCcLvp4pXKRUkl/fhUK6Si8aYePeFJGa/mkx6qpp5M1P4dqGH865wcMU0K8+8mY7dqUaMiJQUFmG1WlmzZo2sh8fBbFby1ANxJMSrOFxwfIfhvtwgfXrqad1Sg0oVfU8/cV88dz9aSXYzDVtWJeLLXscBzQZSaYJW0KEUVCT4W5JWMoiEI4NpUjGEWJ0Zo+FYm80vDHHhpU6a2vvTxN6f7Eh3uoqDSNMl07ZVw0mCWJuSJ++P56XHEzh3sJGLL4jBoFegUimIsyn54vtaNNr4v5Tu4Lln7mHWywq6DbFTbthHRDoW6R4tcLORlnTArqogu0sLUlKOLQ8vKSpBE2roBMmmE/vYQo1UgSRJ+BMP8NA9jfdBM9LUZLeW8EteAAzEkHvw+H+byqowUkhNUApga1LDkoVzTmpQdyRvJ9dcEtX2W6618tz/TwBptQrmz0xh9QYfl95YgUYj8OUHqXzwchIjh0Sj40wxCr76IIUae4SzRhYw6pJiLr2xjMx0Ndt/yiQUgnc+cpLdTM0v67zExymPOwkOkBin4qqbKvl4ToT3Xldz1Y017MsN4vGKrNvkY8K1pXRur2XWZy5mvZLElh0BrrnEwswXkhja38CA3gZefCyBV59MQKvRcKLlKF5+9hUMxR1Iq+hLutCCeJI5zL5G9w1LIZxU89jDGrKaSIiSiF4wkiG0gJzO9BxSUbdy4Jf1Ps65sJy929X1HJ9HMRFLoDCVRSu8KBQCj91vpWMngWsuNdcFSLRspuHzD+PpMKgcO/VTyBiNCsqqdHy3IoMye1s0Wh0RMYJWVYpCQNbC41BaWsp5wwwEQxI33F3O4L4Gbr7Gyn1PVjHggkI6DjzC+GtKuHqSmVbNNWgjZsxCLLFCEjrBgAp13e/1P/FILmLEOHS7B3D1JSo6nV1J2z4FPPxsNbUuibAYqWufkiRRIRVRwEGyyEYvGFn/a5A9S5qQWtmHOFKwCvFkBDrRyT8UZ7GFFmXnkuBqRzEHaUE7ksioa6uJpFNecnKTIQCTrphIjb4UALMYT1rZAKTN/XH83JvEgkF43EpiaBiFF5EieCJVpJJZz/F5FEEQSKc5peTXPXcwLNGyphupjhYkCmmkSc1JLx1EjD8FfYc9FKSsIKDw1Dk+j2KuaM8Fl1bj9tTXvJyDQe6YXkNVyM3jTz1+ws8uCErCYWjVItof/GmNjy5DChh1aTE5B0MsmZeOKNJgzAzw3aJatu0ONJjo3ncgSPdO0ffDuFHRWiod22pYu8nPJeNMfPxmCt/Pj2Xo+bVYWhXSrruPLz6Kq+sHqpQCQwcYyUxX8sUPbu69pf4khkIh8O4LSYy/uoQ3P3BGl45XR3jtPSeX3CzwzHOzT2hVgFqtJhiKts1QSOK5l7yYbBGWfJlc5/g8et3LJ5hp2UzN8l+8WC0KxEYKUR4lQhgFCnyShx2spyltGr2vJNIRiWDm2HOG/eoG45PfcvBwiPSUxv1JZ3fXozR5ECURn9qO2dyw/sjJ8Lc4P4PBICtXruShhx7ijjvuYMGCBVitViZPnszMmTO59dZbefHFF7n33nvRarV8+umnf8dt/KN54fnpXDuxGIv5WONSCkp0xe0YNqGEvTnH8s3tPxBk0g1lPPlAHG89k8S7n7h45yMHV1wUffn26qpDHxPBLjSetw2ildzTU1X1qrT+lvNGGAnbSus+S5JEMNRwKeVR9h0IotcJ3HtTLPlFIR5+thoE9Ql38NRqNVXOSsyCGU0jUaZH0WnBrLCQKjSp+y4g+Uhu7mbsqIazyJnpaiaMDrBo0Q8Ntr30xgs4m5ZQpSxFlMS6c5VYNnPeRB/XXWbl+zmpzHggnskXW5h6pQWDOx0fHpICrah1//4zGgwnNqstSRL79/1KZrqa6+4o54elbiKRqLhpNQKHjgSZOcdR75hmWWqGDdBjd4h89pWL9z9x4dnbkrTa7vUESxAEWos9+HWjxPsvJTF8oIG3P3KQFBeNHjj/HCNVNREef7EauyP69w6HJT7/rpZrby9n6AA9G7f6GXC2vtFlTgCTJ6pZ8MOcE3rm4xGfkECNQ6TGHsHvFzlcECIYkuoVKznK8EF6BvRV04TWxAvJdc+tEbRkR7qz4kcD519ZzNyvXXww14ktMcRBxfZGO92l5JMgppNU3ZP4YLM6B7sKVb0XRlgKoVSLpKdGhTwYFFi5MZZHXmnBXTNas/DnBGzmEGUH86j8wY9e2Etl+UGuu+46NBoNP/zQsD3+L6PXabnsQjPjri5h/WY/N/6mqvdR2rbScuPVVsxqEwZiiG9RzVWXGfBpqo973lBMJXfebKZPT31du9ix340z5gjlUhFhjZdf1vnJbqbhtumVnHd5MaMuLWbqPeVs3RVgxWofn31Ty20PVNJjUDnCnh5YhfqO/QplPgeKPNz/ZBUHtlhQ7u6DVUqkkIMkkUn+kYKTsolarcZojOG84dE23zRTzatPJXDFzeVcOrWM5163c/mNFXQdUoRKI9Gjl8Bdj1Xy3WI33y5yc/7F1dx5K2j29mHn/C7RVCZYKeQgB9hFkCCd6I1NSMAj1aIlGqlv8zUl8fAQfny1Ffv3KDEKjTsCFIICsxRLmMYH/xnh1nz43kcn9exer5da5yGG9G985v7BabHsPRDktacSEASBiqoI3Tvr+Gh+LY+9UE1hcYhgUKJLRw13PVqFKDb8rW/e4eNIfpg3PqjlwPombNzq54mXqwkEjv3Oi0vDXHBlCc89FE+fngZGDIrBFKPAYlb87qA9GJIw/H9E0eGCEB986sRsOrnOXG7ORnRpFbiLrVw5xUmnDirmfxjH5p+TsVkU3Hq9mcmXmOo5Y+9+yIkmr0s9PRQEgVShCVbiCRMmSWhY9Cb6nYRXikaruWs5ruMtEBA5nCehRoNapaBze22d0yQYFNi8Ox5L/NnE2AYQiGQRqlXi2w6OHyR2bdnFfffdJ+vhccjPz+fScWYEQeDqSWZefLvxidSSsjAV1RGaZdXvz/XorMVqVTJmRAyZ6Wp+/TmRkKaWRNIaPQ9AjDedtZuOTRTc90gtsSU9G6RWUHlt7N57/Dxtu/YGSU9V0beXgdUbfVRUhWnRVE3HdjbGjp98Usu+AdxuN47qHLp00DHnnVhufKiaqmY/sU21gk2sII+9JJOFI7GUpAEmXn7zxXrHZ7dpRVDfsGSvTjDQgV4Uk8evrMCvqz5u/xigcycVPqKTpwYhhi07gnV9pv/k5bfciJWJlKWsYdbbFob0DbNx48YTfnaT2YrNGtWTQX301DgivP6+g0hEwmBQMOPBeGY+n4jTJdX1GX+LwaDgpquttG6pYc4byXz3USqTxppQKhU8OC2Wbxa62bzdj96gIDNNTXHp8QewO3fAjs1q0ksHk+XoQ843nbhgUjWX3FDKohUenn8kgU7ttHTrqCUckVAoaHTJfbtWWkYPVbB69S9/2g75+fnk7SwgkWPa1YIOOKgmX8qp68dDNKf/LjYgEWbEoBguu0RHjbqobrslnAyOWApLQrz/qZPZnznZ/auBZKnJca9vqm3CnE+Pjcmuv8LC59/VNthvxiMWfIm50Q8KiGR6aNW5e13f0GIKM/nCYsKen8g7tIvLLr9K1sLjUFNdzPbdQZ59KJ5lK33c/VgVN95bzrbdAa6YYGbFl+kM6WfgoWermTytjBpvfUdnE1qxn22EpfptOiQFyWEHTcjGIMSQbO9Gcv5QUvLO4ZdVEh07Cihb7meTaglbFMspy1qOrv0e4pMD2ON2URK7HtGvJT7YsDq3VtCTShPKKSJRSKU57TjIbhJJw0k1oiQiIpLVJOuk7TLmgjGom4s4FcdyFqsENUpU7GIDMZgb1dpKQyExMRo0Aetxz23EhP//y5tXC2WYhdh6E9wQ7U8kuzpSXSXw9WdmUm0N+2pmMZ7gjs706l/DpCnlPPSUk3PGVTF+fIDkkgFYrFYslsaXSf8evfuNxO0RWPyTl7QUFdOmWGnVQsPieencdaONuFglX81K5Zf1PvqMLuSdjxzMnONk3OQSVqz2IYkiy3+pHwATF6ugpOyYjl9zqYVXZjqY+3Yyd9wQXdXaqZ2W159O4ukH4ymvDNfVQAHo0FrL+s1+Dh0J06VD44FRLZtpWPFlGi++6mXQYB+Dh/h4c4aZAf0vJjOz8YKBx8NoNFJVo8LhjBagEmviOeushvVCjnLDlRY+/qKWLl0UVCjzG91HkiTKKeIQe9nNRuJIanRVHURziStQInHsfaOraMGMFxvqIcDOvQECAaluoug/KasIQ0hDuXkHWmPolOWEP6XL3vPy8li+fDnr1q3D5/Oh0WgYMGAAQ4cOJTu7YaRH165dGTx4sCzq/4HP5+PA/nW8/rCWl151ESwJ1IXna0MWYmO0vP6Bg4LiMIIAackqHr83jvato/sUFofp10tPqxbRGYzS8jBhMUIoMYdIeWqDnA5eqZawECIx/vizukqlgO43gVQuahA0oUYTKkuSxNsfOfF4RAb3M9Cnp57B44vo3CEVp9N5QmkOKisr0QtGNPYUvv6+gNumNt75/OSzAKnhzvVCtu1Ucsclx6n6A4wfpeKuGd9z/vnj632fkJDAN4u+4oN3Z/HB2++SliRQ7Qwy510rg/pa6/ZLTVaRmgy33+fC7M6ikj2YsbF+vYgoSo1WW/9ptY/OXYf86eeHaHuIswZwOOCHT1J5/1MX73xUglIpEGMUePTuONZt8tPznAIG9zEgKKKRS5GIxIov05EkaNqxlOxA80ZD2gVBQFWbyOYdfh66I47vFnmwuyJkZURD0V97KoFvF3m49o5yQuGo87NvTx1+v8jajUF6dNb/bkSAxazA72t8hvVEGTFiLHt3zGbHbh/PvWnHZlEyoZHcpke5+VorN/xcBc6GRZsyg+0J1G4Aonn/0hIMFKuV7AysJ0vKxoSNAD4KOUiYEG1puAyjSlFCS7Fz3ecS5UEuvlDPr9s0uHzprNtqw+dXoFGL9O9Zw9De1RQUVvHTnBgUqhJiwiKXXXET7dq146yzzuLnn0++Avi/kSHDxhMMvcHA3sdPCA5w9SUxfPJBAU5ngIeu1zNisIFXXj+ErTSzgd6FpRCh2CJGDj328t6wxYfLHWHmRx6OFDjJSFPRq0s6z75hx+6MkJmmZl9uEI1aQFvSim8/8PO51ondE6KJsiU26i919kkeQkmHWP5lMqPGO0mr7k2IILnSTkQi2EigSbOT7+DabLEoFMcSs7dvrWXxvDRyDgbJPRTkUH6QNtlKZr4QT3qqmlfetfPMK04q88yk1vYiTTDWaUGq1JR8xV46if1R/Sb/VXQQsJ1WdKr7TiEoiJUSOaSE35kkRoK66rb/iQETRQXFJ/XchYWFdO1w/KVqmelqDHpFXQfz1XftXHOJhT49dfy0xsdjL9bgcEZo31rLwYMS54yv5LknLHRur8XjFZk918XLb9diLulCIHUfSqXAO88lcMv0CJ9+WUCHNhp8fgmzScHzj8TXLZMH6N1Dz74DAX5Z72NAI+21oiqMwxlh1XovK9f62H8wyGUXmgnr/3zRt9+yc8cabBYluqJk8g7XcP0tLgyWagxGMOjh5zU+Bv/GuRAOS6xfL5IuHa8apkQaDQdsR0kmk8PCXqxJfjp3jkbcf/thaoMI9+nPVOOzRx3mksvMjj0BTCYrP62Pq6eHfbvVMHvWIWJzuiMI0ZxpGm30fd22bVtZDxvB5/PV9dN699Bz+/Rq7n64hofvsdZFQW/Z4ee+J6t44+nGU36UVURwuiJYzEoUCoFg8M87HSVJYscOkQyh4cDU6s/klTcPc/G4mAZ9n3BY4s1ZTtYuSOfTr1wkxauYfnssH38lkNlsONdfdMWJmKEeFRUVNM065sifcqWJKVeakCSJjVv9LF0RZP73hXww52uaNGnS4PhzR57DSzNeIVLSsG+sQkOIIF3pT7GwhIqqcL3omd+SeyBSt9rAJ3nwlto4Z1wVX34cW5eiJxKReP8TF3M+r0Vh8bDm+0Qy09Xs3u+mouL4wQnHY9CQC1i68iWmXhUtIDL71STenOVgyIVFxFqjhRyrCvWovOl8v9jL2FENHRFV1RH8fqlBxLpCIdC9s44tO/xkpqmZPMnMjFdrePOZhu3qcEGI/INqkkmmhnISSMUsxOKNmJn1iq7u3N8vdjOor4Glq7yMHXn8IIAJ5wm89dm39O//53LdLfxhIboKc73+rVJQ0l7qyV42U04xOklPhDASEmFCZJjjCIZgypUxzPl0P548a12Emqhz8+jd0XFKJCLR5KdiFNXHf18rUREIHBvspySpWL+54cqCtBQVpgQthjRQZ4CgNqJSi/TuFu0btmwa7SeXl2l56V0j3bpFq4nLWtiQrCZN+HKej1q3SMtmaqZNsTJ7npP1m3188UMt2c01vPZUAqGQxKy5TqZv9RCQfHUFTU2ClSZSK3ayjhjJgkGIwaOw4454aUkHDP8xuasS1KQY49BqXHj2NqOZWkXTYfsZPlDHlCus+P3RVScbt4Z47s6GE4hHSSSNPWwijaZYhDjypH2IRIjBgh8PJRzmyftmnrRdNBoNn309l5um3MzmX1ZiEeMJEcSPh0yyKaOQQ9Ie0mmOVtARkHxUm4tp2bcpbq+C8goH+BvPu+0hOhleKznI0+yhU7DvcceU/tI4Lp1aSLEjhsbOZhYTMJYMYGnJWvJoix4jaf+fY9TsiWf5suWMOGfECT37hAlXMOWa+TRNd7NwhYeWTdWkJdfXa7VaYGAfPV06aklLUSFJ8N6LSaxc56VZlpp3PnKycq2PyyeYsZgVJMSpeOFtOx+8HO3jH84PMXmSuUFKOYCzuunp0FpL7qFgXQX066+wcPXt5cTafj9y3mBQYNRoSSnpA0BYCrNm5Tpuvu3mE7IBwKVX3sblN77MhPMNhHwqWjY/vqsvKUGF0xUhFA4jpR/Em59Qr+1LksQBYQeiFCKkiCBJ4JKOv3q1ilISSaWYw3XFOG1iMiu+K+ZerYP7bzdhtUSLI/+41Ms9D3hQ64W6ff+TF9+oxaWQ6HIWbN/PKasVdEqdn/fffz8AGRkZDB06lP79+2Mw/P6gNT4+ntjYxqup/q+Sn59Pp3bRRvDQfUZuvn4b6fZeUScVKsJhoa6gwn8iihKiKPHUA9EopL05ASZeV84rT8WjEBTcMm0l5sp2xJKEiEgZ+ZRRSJNAJ3bt3XTcBuh0RfDVRn+4AcmPM3UbM6abuWRqGa88kVBX/KOqOsL0Z6ow6gV6dTEQY1QQY4TMNBU1dumEE9ofPnyYeFUysZ4M3vkgl4vGGRosy1+/ycfeXQJNhJNJlt94lI7JZGLanbdhsoBZOY/aWg9rf/XR/zcRjqIo8eQLTkr3xZEsGDBLsVQLpeirmvHAEyU880j98Ha7I8KTrwq8+uYNJ3SHSqUSfyBabMRqUXLXjTbuurH+uYf2N5J3JMS8j1QIej+Lvk7g2TfsdYOQtGQ1iprjC68Q0uD1eYkxKrBalLRoouKnNX7GjoxWLRw7MqZeZ3XBcjdhr46c/RJGg8C6TX5unNz4udf+6qdV674n9MzH4+prbuWGKasw6Pfy4TwXyYlKZjx4fGe6QS8gKBuPvjAIMWzcHKKqUiBQq0Vf0YFWJOLDQzGHyVFsoUlTCckOrWqGNPhduLATFvzoBSOiJFKjO0I49gjNmxr5YVVPitdCRqqfwb2r6d+jBoM+6hS/9iY3elcb9qnXc8uw6zhvzAQAbDbbSc12/ps5b8yFTL7ifSaM8qPTHn+QrtcLSIKIoA6QEK/EaFDw0jNG7rx7NdaKTpgFG5Ik4RKqOKTZxidPx6BUCoTDEt8scvPoczW43RJnd9MxsPexyZwn7osnHJZYtd7H1Ju8jDhXoOpwNakVfSEUXVJZmbSeEqkUdUVTlKKakK0UTVIli+fEsWFztBK4XVqLDzdmbLShO4UJ+5h83XMnbZeevQazYPnnjBlRP39yqxYaWrXQMPNjJxedb+KHpR6mXmUlPlbJLVNM7NoV4fvvNqGpbIIirCViK0OdWMWTkzU88uRqEoR0qFXhwYWdSgyY0PEbB5oUIle9ldZts3HtsGNupLqyKEXw4EJznLQDXly0anpis9lHiYmJwVn7O3m6QlJdNOfn39dy8EiIPj11CILAkH6GepFGsz4Q8W7oyZUX5yLqapAiCjQ1mTQNRh3m5ZEiKqoiHC5UMGTY+Wxc+yHvvpCIKUbZwOEHUG2PMGGMiSdeqqFJhrpeQaxat8jVt5UzuJ+B4tIIF19gontnHRdNCTH98eEnZQu9ViSoEkgglUTSKfbkUeLJp/vIEA/ebuXCqyv4dGZiXY7wWreI5D++7UTE302No0JF534u5rwTx/rNPh57wcvQC4u4/korXdpryS+Kpkzp1U1HfFMnhyuWo/HGccOd5TRp1ROAjJSoHvbrXs1dj1QgFLSo09WgFCA+6ZhjRdbDhnTo0IGXnwlx5cTo57BXy88ftWDRgoOYLCI+v4Q35GPp18k0yWg48bsnJ4C7zMRZA+3EJYggCYRCEhWUkELjv0m/uYg+PaJ/h3AYFGLjwwa1oEEqaM74ybm891JiXfRLeWWYa2+toXmWBr1O4P1PXbTL1vDxdx258/5HyMo6+UkgiNYWKClr2I8TBIGzuunp1FbL+p2GRh2fEB1M3fPwndx/40O0FrvUDfx8koeD7CKNZqgFDWGvhplznDx0R8PUPTX2CDt3SKQfPRYPZmJR7WvPqFF7MCU4MJsEiopFVPZ02tT2pbbNT3WRpLtzNPQbfuL5n8eMuZBLL36NS8dHMJuUKJUCt15n45ZrreQcDDL2olqyKgYTIcz9D62kRTNVvdzQDmeEq24r49G7Gk9HJIoSt1xr5a3ZTgacreeuh2u49xE7D95lxmxSIkkSqzf6ufG2WuLKe+PBhZ9jE90Kt5VV6+2M+//VVzqdAletCBKNBgfUHacQTmiVWCAQRNFIgRSzYKObNIB8cqiiDC164kkmhSzKY9bQsqkNg0HB4m/iuPy6XynO0xOujickBury+iuVAu+8YuXaKwtIlhr/G7m0JVw07Jh2btrup3XLhloaiUhktI6mx/F53AzqVsn1l7kx6Os/q8NZP/pP1sKGDB06mm++fJOhY8t59D4L199VQdtWat58Oom7H6/knTkOnntTRACyMtQ0aymyZ/8a2gf7oRGi70SrEE8LqR2VKb8SnxlBUaYiO3/EcaPQlUEjGpUbFWp8STm891I89z5RzeY7y7lzqo2mmWoW/eRBkoTj5k78zw0GYggSIEwIB9UorCJdujTMW3wiGI1Gzup9FmUrnRgwoUJdF6kfKyVSTTn72YIiBtp2aMv0m++hf//+rF27hlu3TCFRym6Q0kiSJPLJwZZkxdZeQ0Z+BpqDx+9PmI1qfC4NuogJNy5ihIYrXEo4QipNsAr1x3Bat5Htm3ecsPPTbDbz3Iuf8sB91/Lwswdpl62horrh+K/GLtK6pZphA45NBuUXRSMzb5tiZe2vft7+0InXJ9Ktk44DeUFmz3Ny1UQzK9f5uOOG4+ffvWBkDItWeOqcn1kZaq6YYOL7JW42NDIhcpSVa30o3cd8YSJhNJrjB2/9Htdeez1lJUU89vyniFoVm7YePwVL7qEgtW6R80bEcPHLJiZdvZHSQhOK6hQiSj9F4hFGjlTw/mupZHctx+LIpoYKXFINZqG+7y4g+aigmC70I0KYQ+yhudQuml/b3o0VHxTx4/cHUMZ4kQI6VPZUUmu7UxKzk5vvr+SVJxLq6shIksQHc12UVgWYMEHLd0s8JCc3Hm16MpxS52f//v0ZNmxYo1Gex2P48OEMH35ynf9/K3q9Htf/RwgP7mfg1rtqefW1lRirW6ANWyg9FKlXcOe3LFjmobgkwtnnFuPximjUAm8+F0//s6KDvl+Wq3npjf188PFWVErQikY6+/qiFJTkVatZ/JOHc4c0dCI+85qDgMPEHmEDxhQnH75jwWBQoFK5GXZRMVazApNJQTAYXV5z3vAY7rv1mEAEghLxyS3Q6Y6fh68xLBYLki6CwqsgrvgsBo/awFWXaxk/Ro8/IPHeh14WrgyC2HBuyUYCn352oG6g8J98vTBCvwG/X2X76mtu5ZGHDxHx/UpaopuhE4pom63B54ONGyPoqpuR5M4GASQhTKXhCG08A1k6N8i69WVMnaInNVnBT78E+eJHP6+99TmJiSf2A9ZqtUiKBBLjozmU2mQ3FMRwWGLj1gDpnt6E/T6m3r4DbUwYj1fEaFDQtbOKzXtrsNJ4JzcYU0H7VtG/e8AvEQrBuk2+RosdRSIST7xkx+9XEe/N5uqbcmnSTGT7bj+d2+sa7PvMG/DoU1NP6JmPh8Fg4O2ZX3LN5PP46GEPN91byfxva48bGfjl9x4U9sarWYekIOGQAu3B7sT9JpJFLxhJElJo0rUUQRtkxsOx3HHvL5iqWmEJpxAhhMN4hCLpEDEGFVscK7DFRbjmSh3TpiZz35PVBLxF1LryuX2yih6do0sdCopCTLvfQUmuiSr1Bi69ZiI33nSsynOfPn3o06fPKbHTvwWdTseLr8zlrtuvRK8p4OpLGh8A/LDIi8qViNJvYenyavqdpWfkcAMtW6h4+sXt7NwpAhJmW4TxrQXen+virY+chMMSqckq/HYDae6W3Hx3Hu++aqvX+Q0EJR583ElNpZ5fvrXgUJahUeUTH84iRrDgEA288ZaKXXsO4/ZI9OutoXePBLw+iadedNHC24d8cglpI2QGWlFiOcSYSaNITz9+dMAfMeGiydw89Sv69WqYNH7u1y46tdUyaayZcycVc95wI3176Xn0+Wo+fC2Ze6dF+G5REU6nRM/uanp1TWDWZ34eeOwmmjRtxQP3XkfH9DC5+8HrrWWLZzkmjR6TCWJig6Ro4nj5rZe4fOxVGCpM9aJFJUkil52IQoSIFG7UmeaIL+faqY+c1HOnpaVRWmWm1u1rUIUV4MsfalEIMPyiIg4difDmswnHHcj4QxIGTBhr/iOi+/93DwsB9Do1n36t4ImnL2Xrr5/z5Y9urrvM2uBckYjE4p887M0N0LqFmvOvLCEjTcXZ3XUUloRZs8HHO88n0afnMWf1p18FsCX2OOH3wVF8ATXjxmj5ZF8h8aEmpNOcdJqzf/0Wvm7pJsGiZfLlIsaECtJTVRSXhCizKzmei8WEjUpKsND4ZLRDU0J2gsTk28rQ6wXOGxHDz2u83Hx3FRarwNABOuwOkUvGmZl4vokLrihlxnM+DuXrWflrEWd3qWTAWQEKisIMu8BDwREF7fxN6s5fpDrAA9Pvqfss62FDmjZtSnGFjT05Adq10qJQgC2YjlCaAaVgBqoMucz5rIyH76nfTwgGJabeXYml8iysQhxiadThEsMmijhErJSIVqj//i6TCkDrw2KO9uXUagGFNnjcSXKrN4uVyw8xcGgtpthgNEqkRkVQEWLVgkRuf7gSMQJOj42nnnvxlBRxsVqtSIo08guL6004HOWTr/yMGHnN755j5KiRPBX/NEcqcghI0QGqBi1ZtMIs2BClaNXn3EMhZs9zcsUEc90keGFxiAsvr8FSekxHanHiw0OMYCWmog9iuUiQCCmoEASBAH5stujxDmeEX7drufXeE3d46PV6pj/yNudPvpnbrwswaqiecFhi3jdunnvRT3zZ2QiCQEQKEw4JPPxsNWo1NM9Sk3MoxN6cANOut9G9kermADv2BHn4jjgWLPOwa1+QYf2MfPtBPAt+qMJoDuMPgOCIJ97RGa2go1IqqVdgSOGJ5bHnDzF6mBGNRuC84UbufLSSR+6M4+WZdkYNbTx9ybeLJfr0G/Wn7dB/UD8Wzl4GjoZaqhY0qCQNzWlHghBdAeRQFzFggKKuCEdyoopl3yWwaZuPCZOK0Fdl8fYHldx/R7S/MWpoDO26V+LaVIP5P/QxJAXxxR/kyoujDhyvV2TuV9GCl//Jd4s9VBaXceDAIa66xM/t1zWcuJckiW8Wehg4/FgOcVkLG5KVlUXL7B6sXrqJ++5Q4NMo+WWDn/HnRfjh4zQ+mu/ip7U+JEkiMV7Jd3NSufCaEsorVqEKxqCKGAiqnbRuJ/LZUwnc80QVNr2GmvzjF8kK6Rys3uDHm7KX7z6JxWZVcd+tNsZeVcIDMyLkF4bp2FaDx1gM3sb9IJUUE8uxdhrAhwIFTqpxKMv56L1TkyJMo1WjEJSYsNb7XhAE4klGJ+lpfm4Sz738bN22Pn36ktkylUMH15Lp6l4XJRuWQhzR7KBN56YsXLYUj8fD9HsfYtehPCzHGVNWhCuI1ShoTjv2sInmUvu61FCiJFJKPg6qaEfPBseGFSFscSf3bsjMzOSTuUu5cOwAsjKq2ZMbZMtOP906HtO4Vi3UbNkRqOf8TElSkZcfYlAfA3176enb61hf7dpLzUy5q5yX33EQY4xOGB6PcFhi1jwXZZUR2rTUcKQwxPJVHiqqI1w0xsTHX7i4fEJ9R7DHK3LvQ24szs51/U+HsYIbL7n6pGwAMP3hJ7jmuhsZdPYA9u3WUVgcqluBUG+/Z6ro3UNf59BdtTCBvTkBtu3OZ+YcJ2/eF0v/s40884oDiyeLYo7QkbPYz1ZMko0k0lGgpJISisijFZ1RCArSaMYBaRebFT+RJjRBFdHjDNtxl6ppxcC6QoIIoDb6aNdKw6hLi2nVQoPfH121IUoSBq3A3G/cPHCblTXb2jS4/5NFkE40q7TMKaGysvK41S0lSeKKS4fy/exQ3ZLyGnuE2Z96OHAwQmFZAI9XZOG85HoVtA4eDjLq4jJmvR6HxyNx6301jBwWw4zp1rrKX05XhGkPVTJioIEP5jopOaIlrWhotEMm+ShIXc69t1q44iITer2C6poIT79Ww89rvJSUiITEMEP6Gf8/gb4ChQJW/OLH75eYfoeVxAQVg/sa6uWX2JsTYOL1dt6fveSEZ/klSWJ4/3NIymuJUlBGI+xUxYi2cpAUuGvV3PnCrezfm8OKT34hqbZp3dKlsBTiSNLPvPKcmfOG14+QKigKccVtKuZ8ugyNRlNX+bO0tLTRnG25ubl8/dUsqitL2bxpP6FiI5mBVtGIAClElbGY2A5GUjJiWPL9GlJCzTCLcTg1xQTNTtTmGL7+4ZuTzlexadN63nj5JmIMbj57J6Wu2MpRHny6mq9/0JF0uAtaQY9LUUVV3FY6dROZ924yhSVhzh3tJqOyf4MZPZeiivTBO/liThxHCkMMGlWJRq3g0ekGPpxXy+P3xtGzS9SBd7ggxG0PVpKYfg6xtqZ89c53OH124vVmQnFF3H69hcmXmDHoBX7dFuCBGW4uvuyRuujGU8WhQ4d49slL+PI9Lf3GFPPp20m0aFp/sFdcGqbvqGKalp6DWmjoMD4i5aBBSwXFGDGRQBogUabMo2lHJ99+Fse23QFefc/BI3fGsnBpgJ9WBlGrBZS6AD27ajlcEKZVcxVbd4bYmxMmyarDbpcIVJsJuDVE4oowmkXUaiVuN/jcamITzUy7835GjRr7p59XrVaTkHC85ar/fH5PD48y5drx3DWlmP5n1R+ouWoj9B1RRcLhQShRUZS2glWLbXVVtn+7X78xRSTGKzhncAxqVXQwUlCioEf30ezasgefvxJrXC23TrHQJF3J2o1+Pp0bxFTSBW/ER6F6D9YYDU5vEEVYR7LYBFES8Sbv5ZbrTVxziRmDXsHCFR4efKqG8sNG1BEDGF0oDRGSE9sw9bYbGDnq3L9ss927d/LEozcxfmSIgb0FahwRPvmyFrUKXp+RiEoVzQc88bpyxo6ysWWHizunWunTs/5EQWVVmAnXw+w5y9Dr9Tw94z5G9lnF8IEaQqFoSgiPV0QhwCvvBYjNuIfzzx/PhvUbuO/2B1CW6zEEzfjxUqI8TOuO2Vx/6/U8ee8Mkiqa1XVywlKIcnM+gy7uw4OPPHDSz71hw1o+ev8OPnlDi/E3778de/zc+mAlD98ZyyPP2Rk38TEW//g6383WNEjN8u2iIM+8Ziayy0JsIxNnAckHXdaS2cJC/yF3MPq8C5ly7ThKi7bz0etJtG11LOJBFCWm3FVOWUWE9q017N4fRBBg+rRYKqoizHg9gi02iwRbBaOGBAgEBL5ZrCU5rScPTH8elerk5qDfe/dVkmI+4fU3PMTmHysuJUkSNfo8qs37qHUoyQp0JgYrajTksI10mjWYsQeoVORzQNxLN2lg3aDnmD38lKWt4oO3zHRoo8VsUhIKSfQ9r5D1CzMoKQsz5ooS5r2TzD1PVpOWrGLXrghlpQLdu2jo3EnJilU+8o6EUdnTqPWFSCaDOCGZsBSiVJdHu2HZvPb2q3+Y+/F/XQvLy8sZd34v7rrRSl6exMoPWhErHSvgI0kS5dYdpLev5q5pBtKSVfy6zc+zr9uxWhRUl2gxVLTCGkpFRKRUu5/yQBUKlMSRhI1EwoQoo5CQ0s2A4X7UOrhrqo1O7bTc+6idpbOySBabNbw3TS755JJksCIEDNSEHJjiA/ToKWB3iAzqq+fQ4RAOX2dee+OzU2azvLw8pt9/GTOfjeZPO2qHH5YEeGduIm/P/OIPl8s9eM90dn12KFrx9j+oUB5h4p0F3HWzmdffd/DNIjd6nQpBaSEnpwZHiZ5EUhFQ1EXMOxQVdBUHNKgKDVAWs4tn3q4lM13F7Y9I3Hnv23TqdPLRXjU1Ncyf9wGbf12JhIDPq6H4UA1+ewCtwUeTFmFefMZEx7ZaCotDXHZjORdfYGT4ICM331/J17NSGmjk/O9q2bU3wJP3x7PkZze3P1zF6zMSuOWmMOmV/Rr8TkUpwjbW0IV+KAQFAcnHNtag0ARp1RZemxFPzy46bn+ognattPy01sst11g5u3t9rTl0JMh19+j5ZO4yFIo/V5ZCkiTGnHMB2t1xDXJR+yUvO9lANwYQIkCRMpcWPar4fl4cWm398z/zqoO3X9CTHe5OYcIvvPmGjiH9o/dnd0Q4d3wV9gMpJIWaoUBJtaIEb9xB5n9soXsnHZu3+7nx7mrCEZHVP6bVez/tPxBk7MUOUkoGUEMl7sxNfPhaEn17HXsfS5LE4y/WsGC5yIefrP5TqyL/zXr4R1oYCAQYd94o3DkSWeF2hAjgbPUzG5Y2HCMVFofq0kHMfScZn18iPUWFxRwdL46+rJibJlu5+2Y1ac4eDa7lkWqpbbaOlq1E0lJUHDgcotYtUlQS5tG7Y5n7tZvZryZyxc3lGDVaClZlkyjVj6YPSgF2sYFO9EYlRAsu5bITSRFCaatGr8tk9cZfTjr/8W8pLi7m8tFXk1HZutHtpZY8npg1nV69etX73u/3M+22a9m0ZhuKiAIkgYAUZuQFI3j2+VfqxslFRUVMGn0ZWRXtGhRIqlGXE3u2lsLCXIx5WRixUEAutThQoCRMCAmJbgxotGhmQeJePl8y9y+164ULv+Pgrhncfp2aS6aWcedUG8MHGlAoBGrdEQaOLWLFl+l1QWRer8gFk0tYNDetQf0KSZIYcH4RE8YYMRqVlJaFefD2xp2+l91YxtMPxlFWGeFIYYiURBWffuWkxi7S/2w9u/ZF82JfOdFMQpySn1b7eeNtH4bCzljE6LvHLTlxtyznx2Xfo1b/fqHqP2LyVRewb+s+jDHw9stW+p0VXQlVXRPh/qeqWbjMw1WXmHji3ri6didJEnM+d7Fxa4Cn7o/jxTddfDzXj6tGg0rQICpCNI90QEKkilIC+PBQSwbNKeBA3WoxweDmu/lW8osiPDLDhbq4FSlis3rtu1J1hLbn5PHWi1Y++aKW51/1YKvojAYdlRSja1LEusWJXH1nmKm3vk/79u2P+6wnooWy8/M08UeivmLFIhZ//yizXtLVhQFDtGNw3oUODGVt8SXvp1cvBVlN4NdNEfbnhhEFHa3aJpJ3qBx3gYZ4bRyRuGLSMyR84SDF5SFUKrhigonCkjCbt4YJF2aS5I42KFGKUKTdi5RYiFIbxuuV8LpU6JXxKA0Krro8SFpyhHWb/GjUAuefY6R9aw3nXxUgI03BZ2/p6hytEJ3VPmdSBXfd9wF9+57c0ufly1bwxJ0zyKhujfI3UUYOZSVCOz9ffDcftVrN/Lmf88E7s4i4JUREjLF6pk67nuXL5hOjPcglY8MYDQoW/yywcoOBZ56bXZdM+I+cn78lEonw/Xc/MOf9j/G5fRhiDFx53eWMHjM6ukTd7+fbr79l5fJf0Om0XHTZBM4+++y//EJbtmwhr7w0HbXCyc1XW+jeOTqb89oHQVq2PY/zxlzKlEunklaeXTd4rdQcJJh6gIsv1FFVLfHFPIlUbwdsJBAiiCMmD0PTIhZ/HZ2BHjahFMeOFlRKJVjjwpjjgqh1EfwBCUEBwaCGK6++l6uuis5Izf/sc958+S2qy2rQRgwY1GoUcVWgiZCYnMULL7933OVmf5UlS77nkw9ncMnYMB/NtzN8oJErLzKjVMK8b2t56wMXAY8av0tL21Cfury5kiRRQRFlFNGRs4BoDtsSxWF0qSpGjh3OutVfMnmiQL+ztKz71c+bsxyo1KDXKaisjqDVRitGG/UKNm0P0rW9gZLSMDt2iEghDQgSemMYlSHMS6/Nom/fAbhcLgRBOKlqdf/mDi78Oeen2+1m2q2X0rVtBZdfGK1W++MyLy++Xou7II42Uk8EQcAtOaht8iuPTTcy5hwjggBLV3l59LlqXn0qkQ6tNazf4mdPToB3PxFZuHhLvQmQnJwcFi38jurqUhb9uIoju0pIF5ujRUc5RYQSjxAXJxBnUXMoL4LkjiHF2xG/ugZn3H4kwggBI0ZPGui9OIVq0luk8tHH35yySoVHCYVCLFmygMULP6OibBczn7PQJvvYIP+XDQGefM3GpZffzIb1S9m4YTXD+qu4YoICg17Bop8izPtexRNPvU+rVtFOss/n49abJzF2eCmXjNWi0ymwOyK8PivE4dLOzHjm7TotC4fDrFixgn2795OUksjo80ZjMkUHnzk5OTz3xPPk5R4GUcBoM3D9zddx3vnn/eXnXrt2FTPfeoLM1BoSY4Ps3h9AEKBnFz1fLQhz7fWPMm78Raxdu4o3Xr2PGy6T6HeWimp7hNnzBQormvLIo69y8QWXYDmcSsxvIr+DUoA9mrW075XGE0+9TosW2UiSRFlZGVOnjMPpLKFzOy2D++qpcYgs/8XLuYMNzPtewO1R0renmi4dIOeQkl05Bu6+93k6depCfn4+GzeuR61W07//QOLiGu88/1mCwSA33zSJXh0P883XPkIVCagcKUQUAUpV+UhqEaM+RCAQxu9TgKgkKAZRCAraSj2w/H8UhiRJVFFCoWE7qZlhDudoyZJa/38RHIFyCvHE5bL429i6POI+n8iE68o4eAQevM3EhaONLP/Fzb1P1HDvLTYy01Ws3+LntTd9aFzJ2EjEiAkFCvLJxY+XkBDEarOSlJbI5Ouv4vwLxvypd6SshbB48SIef2QqGWlK9u5Q0c4/sF7UpiRJ7BbWo7TZ0RrDNMlU0a61mh+X+MhKV9GhlZ7tO0RCYQlfMMSRggj4Df+fDimCiEhY6+Sc0SLvvx7LitVeps+opqpGpHtnDYcPKQgcySLO2xyVoCYkBSkQcrFml/DD/FjGTi7l7htt9D9LTyAooVQKVNWEueHuSkQSefOdr0hNbZiH+6+Qn5/P668+Qk1VLrFWgZJygW49hnDjTfeh1+v/8Hi3281F509EcTCG2HASgiAgSiLVmhJcCaVkZAnExYLDKdG8ZXcmX3MHqampVFZWMvXqm6gqrEFwqtHr9ITjfAwc0Z8VP/xMWuWx/pgkSZQqj2C3HKJtx1gys9pzzXX30LTp8XPtniyhUIiioiJmvf8SRQVb6dROwOGEQ/lazup9DuvWLKBHpxBut5M1Gz3cfr2Vgb0NVNVEeO8TJ4GgxPMPx/Pp17W8+7EbBBPxNh8VZRECpUk0DXaqc+wGJD+72YgKNbEk4cGFl1pUaoFRF4/kymuu5PN5Mzl0cBeSJCAo1LhdhYRDtXTtqOXyCWY0avh+KfzyawzPvzjnhNtHeXk5V0y8CqFUi9kdj4CAU1dJgbSffn0EXA4FNouCSreXqyeZmDzJWu/43ENBRl1UTSBow+pPwOZOpiZuN+ZUF2efpaDSHuLXrT6G9DNQVa4mEJBo1gKWrKpFrTYQCkYIV5lQ2FOQlH6EpBK69oAmGUo2b4lQeFBHXGUXaqhA0TSXaydr+PhLN00z1Azqq6fWHX2XIGgZPHwqV03+c7n+/s16+Ge0UJIknnpsBt9/+QNGj5UATpLbVfLqjHh6dNZFUxstdPPAkzW4atQoVCIp6SIvPx5P/7P1iCIsWO7htgcqadFUQ5tmen7+3kq8sy0aQYskSVRTSr5uB2PHKnnn+aiDas7ntTwzI0KkOp5w8iGaZCnJTFNz3y023v7QyTffBcFlIzXSEhVqqimjmnJa0ZkYwYJP8rCT9YiqAGZrGJXKwsJlP5/SNIA3XHMjxT/VEBuqnybPJdiROrj5ZsFXx33nulwu9uzZg0qlokuXLqhUqgbj5OXLVvDYfU9grk7EFLIRIoDLVklK+3jen/MeTqeTC0deRGpJq3rjL4AdqjUkKtJJCTap53SrMBVw1vguPPrUya0O+i0vPDcdR+Vyrp0ksWK1l5/W+AgEBdxeLXEJzbFX7eaNp+M5u3vUIfj8mzWs3+zng5eT6lZUebwiDz9bzcIVXgSFgRhjhGAwwMdvJNdLIQLwzUI3S1d66qUlXL3Bxx2PimSlKwiH7TTJUDGsv4H1m/0cKQyxZr1IyG0lwZ8OYQXheC/WLBPvzHrrhOqjHI/CwkJuu2UCTZJr2bIjgFojYjQKRESJQCier79dwWefvsviRXPp3V1CigRZsTKI1wNGrYawX4WyIpOiSAEt6IAzs4SX3nqB6y6fgtfpRymqiMGKHgPF5BGDlbZ0RyEocKhK0XfYzcxXraQmq7jsuhoO7NKhqs5AEkRCCR5i02OwxYvkHz6Mt9qAuSYNAQG35QjN2vq5cJyRz75TctU1DzJ8+OjffdbT6vz0+XwsXryYXbt2YbfbGxUuQRB4/fXXT+Vl/3H8uQ7ud3w06wX69YyQnBhh4zaBTVvchFwJaEN6qrwV+EUPRmMMsQmx3DztRs4fe2wZ9+rVq3n8wUcpKyvDYFQzetxopk27F6fTyaxZ7+L3eUlLS2HuR3MIuSDO2xyNqMeuqMCpr2L8pWPp3qM7SqWSVq1akZmZyTNP30dZ4VouuSCIzSrw8zolq3/V8/hT71FYmMfMt55gSN8QzTKC7MpRs2GrjnsfeInOnbv+JXut/Gklzz35AiG7iDKiwq/10KVXZ2Y8/2S9jq0kSbhcLpRKZb38ogcOHGDZ0m8IBr107TaIfv36N6h6/medn6eTcDjM8uXLWbH8R0JBJy2z23PB2MtIS4susdm/fz+P3PcYlYXVqCMaAmofHbq2Y+jIISxf/iM5+7YS9AapqggBIgMH6TlvuJKDR3Ss3azh6useoPBICVt/3UpYCuGodhEMBejVpxdXXzu5UTEWRZFdu3Zx4MABnA4nCYkJDBw48JQ7ehqjpqaGL7/4iJz9WykoqqS8JAebRWBwv2ji6c9/cFNaFuZgjhJ12IgKDUGVG4stgs+twuhNRaXUIMYF6Nq7C0+/8BQajQa/38/qX5bz5ecfkbs/HzEYA8oIyWkKlEqRkrIalEKEmBgjLbK7smzReryuAAaMmLCBOUJC01iumnIFxcXFOJ1OIpHGc48+9NBDf/ic/+YOLvw5PYTo73v9+nUsXvgpfr+PuPgmLPp2Fb6KIK6AEwux0ZeushxrYgizRSIUFrDFphEJ+xjcJ0ysVWTFmghaQ2ueee69ulxax9OAsrIyvpz/FeVlFSSnJjJk2BCaNGnChx98yBdzvwKfAgmRmAQjd95/O2f3PptZs95l4/qfMZtNXHLZDfTs2euUzOb/HgsXfM0nc16lW4cwNqvExq0CsQntmf7wSxiNxjr7bdr0K0sWzSMUCtCtx2DOPXdMvdxCgiBgs9l4840XWbp4PgohiEpjYuz46xgxYtTf/hx/FkmSOHToEMXFxeTm7iYYqCUzqxUjRoyq9zxut5uvv/qUfXs3YTSaGT3mCjp37gxE293dt91LQU4hmqCBkCpATJKeJ557jE6dOjVoD06nk7mfvMuXX3yE1+shPVWN0WjGaG7Kzbc+RuvWbdizZw+lpaWkpqbStm3bv9VeoVCIz+fPYcniz3DXurDXRGjfsQcPPvQoCQkJLFu6jK/nfYOrtpZabwnxsW5E0c3WLSEifjV6tQGd2cDg4QNJzbSwa8c6PN4Ah3Nd2KucUTsrJLR6L8kJKnp101LjjLArR+T2O59k8JBz+PqrT1mzehFKpYLklNZs2riRmupCJFFBJGQlu01L3E43ZaXlxCfFkZiSQIwpBovV0mhOqz/SQ1kLo+Tm5vLwg3dw+PAeHJUqLJFEYqVkggofTmMVtgQrFouZrOZZHD68lrO7eenXS80rb7s5kBdCp1HgD0j47HqSyKRWWY0jUoNSoUSnV9OmSwsqy3ZhNIgY9QLFRSoqK8EaF6RjOxUGvZJ1ayRq3WC1xZLZLIu8Q1vIylAw7jwdy1Z5cDhFMtPUFBSHcdYqOLvvOUyb9vDf+vcLBoP4fD5MJtOfjhw8isfj4a3X3mbJj0uRQqDQKrjgojE8/OhDVFdX4/f70Wobr9ibk5PD/v37MZlM9OnTB61Wy65du3jq4RmUF1SilFRENGFGjx3JbXfeetIR3yeD1+slPz8fg8FAZmYmghAtMLFz505qamqIjY3lh+8+p6BgH1ZrPBqtkYIje/D6vLRo2Y0p199Gs2bN2LRpA+++M4PC/BJKC3woJT3hcBC1IUxalgZXrQa/V4lRZ6Rlq5bcfMdNx43UcbvdbNy4kQMHDmCvPoxaraTnWSMa9M1PhEgkwvJly/n2i++JRCKcc94IunXvykezX+HggS2oVSAorahUWgjn/f8kqsD8b3ysWh9k2LDLePCRB1iyeAmzZ36I2+VBrVPTZ+DZdO7SmdjYWD6a/RJlpbkIQFJKS6be9BDt27fH6XRy03W3UJZbgarSgKgQqdIV4Q7XohCVKCQlaq2K5EwT2S0jtM5OIL/YgsutQqFUohAEBIWSmBhLXa2M//W+4Z/VQohGgW7evJl9+/by1RfvolXZEQQJj1eksloiRpeFRq1Bo9WQmpaCOVbCUVOEIAh07zmEgwfKWPj9dySlROjcTsO+PQLVVQIefwSLLYwoRFMM2axq7C4liFYspgyGjxzKpMsmceTIEb7+ah67dqxCq/ETDosIygRSktqhUWsoKCyg8FAxkkfA5XfgE2tRG0LExVq56db7mThx4invKwSDQabddAf7N+eirTKBKBBMcJPUPI63Z711wnlkG+sju1wuPp0zly0bt2KxWbj86kvr+lcAe/fu5dbrp6Go0qJ26RHVYXzxTsZdcgGBYJAFXy9E5zMiAQGDh/EXj+XmaTedMlvs2bOHeZ+9RUlxPomJKUyYOJUuXbogCALFxcV8MucN9u7ZiFIBqemtiItvxoIfPiAhLhrkUl4hodbGM+OZ92jfvgNer5cFCxYw672n6NQ2xKSxBvwBiQ/nB9mXGyA5QeLaS2PQ6gS+W6ImLLXgiRlv43K5+PKL2ezduwu3qxqj0Uh2qw5MnHQ9ZrOZn3/+GZ/XT/ce3WjZsuUpefajFBcX8/qrj1BavBerWaCyRqDnWcO5Yeo9dakIQ6EQ+/btY8P6jcyd9RmRcgXakJ5aHLhxER+TiDZZycwP36Zp06aIosiqVauYN+dz/D4fHn8lHm8xFaUB3A4Rk8qKyWxG1IfJaKpFFKNjYJU6gW7dh9CseTP69+9fz9l/8OBBVv38C4GAn2DYRTjkJiurNaPPG/+nJjBPm/PT5XIxffp0ysvL0ev1+Hw+DAYD4XCYYDAa6muz2VAqlbz55pun6rL/SP6sqIuiyNatW3E4HLRs2ZKsrCzsdjtVVVXEx8f/pZxJR4WsqKgo6lBbtgKNSkPfAX0ZOmwoSmXjBXIqKipYsvg7fF4X7Tr0onfvPnVCJYoiGzZsoKKigvT0dLp163ZKBb2oqAi3201mZuYfFtM6Ef4pzs8/i8PhwOVykZCQ0EA0AoEAanW0kvvmzZspKSkhNTWV7t27o1Ao/tF2kCSJL7/8klUrF+B0eejcqRut27SnffsOaDQaRFFEFEVycnJQKpUoFNHK0J06darXETiZ9uByuVi5ciVej5c2bdvwww8/UF1djVarJRAIoNPpiEQidb97s9mMUqnk4Ycf/sNz/5s7uHBindz/5OhLOGdvLqFIkB49e9CxY0dCoRCRSASbLZrDMxwOs23bNrxeL23atGmQa/Fk/uaSJOF0OlGr1XUOxtOJJEns3bsXr9dLy5YtTyrNxr9NC/8MdrudkpISYmNjSUmJLiH+IztEIhEcDgcGg+FPdczOBDweDw6Hg9jYWHQ6HcFgsC7q+Y+O27JlC7t27aJz58707t37hN7rbrebV1555ZTooayFDZEkie3bt7N/335ssTYGDhxYL7+6JEn8+utGdu/agsFo5pxzoqtUtFotW7ZsoSC/gNS0VPr06YNSqaxr+4cOHWLp0kVUVZWQlZXNwIGDUSgULF26lAMHDtCuXTsGDx5cd51gMMj69evZtm0ryclJdO/eE71ej81mO6X9tf8mp0IPfT4ffr8fi8Vywg7ZM4XG7CCKYjRCVhTr+lL/FEpLS/lpxSKqqstp3borQ4YM+VMO6T9qD0eOHGHjho2oNWoGDhxIbGxsnZ0EQcDtdvPiiy9it9tRqVREIhF0Oh3hcJhwOAzIfcOj/JV+YW5uLuXl5aSnp//pyGq73c4br7/J+rXrMZoMXHHlFWg0GtxuJ/37DyIhIYFAIHDSFadDoRB2u52YmJj/qh6WlpayYvlPRMJh+vbvS/PmzU/qPCerhZIksW7dOnbv3ENcfCznnHtOXXBSMBgkNzcXgNatW/9XJ4V+j3379lFcXBzNLfsfzsijdli2bBkbNvyMWqVl8JBzSU9Pp6KigtWrVxKJROjVq/dfLuh3KolEIgQCAfR6/e9qtSiKbNmyhQMHDnAw9xBGvZGz+vZqtN/32zYRCoVwu90YDAYcDgdKpZLY2Nj/2nvhtDk/33//fZYtW8ZNN91Ev379uPjii5kwYQIXXnghBw8eZPbs2SgUCqZPn37KytX/U/kron6q+F8c5B4P2RZRZDtE+at2+PLLL1m7di2XXnop3bp144477mDEiBGcc845FBQU8NVXX6FQKJg6deqfquj3b+7ggqyHZxKyHaLIdjjGmaSHshb+/cht/xiyLaLIdohyJmkh/Lv18EzQQpDb/lFkO0SR7XCMM8kWJ6KFp3QKctu2bbRv357+/RsuW2jRogX3338/lZWVfPHFF6fysjIyMjJnFHv37qVly5Z07969gRZmZmZy/fXXU1NTw+LFi0/THcrIyMj8d5D1UEZGRkbWQhkZGZnTzSl1fjocjnrh5QqFom65O0BMTAydO3dm/fr1p/KyMjIyMmcULpeL9PT0us+CINSbwTYYDLRp04bt27efhruTkZGR+e8h66GMjIyMrIUyMjIyp5tT6vw8mt/zKEajkerq6gb7OJ3OU3lZGRkZmTOKo/nsjtKY7ul0Ompra//btyYjIyPzX0XWQxkZGRlZC2VkZGRON6fU+ZmYmEhlZWXd56ZNm7Jz507cbjcQTWy7ZcuWRitGy8jIyPxbiIuLo6ampu5zWloaOTk5eDweIKqFe/bs+UsFy2RkZGT+Cch6KCMjIyNroYyMjMzp5pSW1erUqRMLFiyoq4Y2dOhQXnrpJe6++25atmzJ4cOHqaioYNKkSafysjIyMjJnFK1bt2blypV11ZR79+7Nhx9+yPPPP09WVhZFRUXU1NQwatSo032rMjIyMn8rsh7KyMjIyFooIyMjc7o5pc7PYcOGkZ6eXuf87NWrF5dddhlff/01GzduRKPRMHr0aMaMGXMqLysjIyNzRtG7d2+SkpLqOridOnVizJgxLF26lJ07d6JWqxk4cCCDBw8+3bcqIyMj87ci66GMjIyMrIUyMjIyp5tT6vy02Wz07t273nfnnXceo0aNwuVyYbFYGlS3k5GRkfm3YbFY6Nq1a73vBg0axIABA/B4PMTExMhaKCMj8z+BrIcyMjIyshbKyMjInG5OqfPzeCgUCqxW63/jUjIyMjJnLAqFApPJdLpvQ0ZGRua0I+uhjIyMjKyFMjIyMv8tTmnBIxkZGRkZGRkZGRkZGRkZGRkZGRmZM4W/FPk5ceLEkzpOEATmzZv3Vy4tIyMjc8Zw++23n9RxgiDw0ksvneK7kZGRkTl9yHooIyMjI2uhjIyMzJnGX3J+tmnTpkFuErfbTUFBAQqFgri4OCwWC06nk+rqakRRJDMzk5iYmL900zIyMjJnEs2aNWughV6vl9LSUgRBwGazERMTg9vtxm63I0kSKSkpGAyG03THMjIyMn8Psh7KyMjIyFooIyMjc6bxl5yfjz76aL3P1dXVPPTQQ/Tp04dLLrmE+Pj4um1VVVXMnTuXnJwc7rvvvr9y2T/NkiVL+P7773E4HKSnp3PVVVfRpk2bRvfds2cPjz32WIPvX375ZdLS0uo+b9iwgfnz51NeXk5SUhKTJk2iZ8+ef9szyMjInPnccsst9T47HA5effVVunbtyujRo7HZbHXb7HY7P/74I3l5eUyZMuW/do+yHsrIyPw3ONP1UNZCGRmZ/wZnuhaCrIcyMjL/W5zSnJ8ff/wxNpuNW2+9tZ7jEyA+Pp5bb70Vq9XKxx9/fCov2yjr1q3jww8/ZNy4cTz77LO0adOGGTNmUFVV9bvHvfLKK7z77rt1/1JSUuq25ebm8sorr9C/f3+ef/55+vfvz8svv8yBAwf+7seRkZH5B/Hdd99hNpu5/PLL63VuAWw2G5dffjlms5nvvvvuv3I/sh7KyMicLs4kPZS1UEZG5nRxJmkhyHooIyPzv8cpdX7u2rWL9u3b/+4+7dq1Y9euXafyso3y448/MnjwYIYMGVI3kxUfH8/SpUt/9ziLxYLVaq37p1AcM9GCBQvo2LEjY8eOJS0tjbFjx9K+fXsWLFjwdz+OjIzMP4jc3Fyys7N/d5+WLVuSm5v7X7kfWQ9lZGROF2eSHspaKCMjc7o4k7QQZD2UkZH53+MvLXv/T4LBIHa7/Xf3sdvtBIPBU3nZBoTDYfLy8rjgggvqfd+xY0dycnJ+99h77rmHUChEeno648aNq+fMzc3NZdSoUfX279SpEwsXLjzu+UKhEKFQqO6zIAjo9fq6/59Ojl7/dN/HmYBsiyiyHaL8VTuEQiFcLtfvHu9yuQiFQn+7rWU9/HPIbT+KbIcosh2O8W/RQ1kL/xxy2z+GbIsosh2i/Fu0EM4cPTyTtfC393Am3MvpRLZDFNkOx/in2uKUOj+bNWvGunXrGDp0aKMzWzk5Oaxbt+4PZ73+Ki6XC1EUsVgs9b63WCw4HI5Gj7HZbEyZMoVmzZoRDof55ZdfeOKJJ3jkkUdo27YtEM3VYrVa6x1ntVqPe06Ab775hi+//LLuc9OmTXn22WdJSEg4qWf7O0hOTj7dt3DGINsiimyHKCdrh+bNm7Nt2zbOO++842rhtm3byM7Orrdc6O9A1sMTQ277UWQ7RJHtcIx/uh7KWnhiyG3/GLItosh2iPJP10I4c/Twn6CFILf9o8h2iCLb4Rj/NFucUufnpEmTePzxx3n44Yfp1q0brVu3rqv2vm/fPrZu3YpSqWTixImn8rLHpTFP9PG806mpqaSmptZ9zs7Opqqqih9++KFO0BtDkqTf9XiPHTuW0aNHN7h+ZWUl4XD4D5/h70QQBJKTkykrK0OSpNN6L6cb2RZRZDtE+at2GDZsGLm5uTz88MO0a9eOZs2aYTKZqK2tJS8vjz179qBQKBg6dCilpaV/eD6VSvWXO4KyHv4+ctuPItshimyHY5xJeihr4d+P3PaPIdsiimyHKGeSFsK/Qw/PZC0Eue0fRbZDFNkOxziTbHEiWnhKnZ+tW7fm/vvv591332Xz5s1s3ry53vbExESmTJlC69atT+VlG2A2m1EoFA1mmZxOZ4MZrt8jOzub1atX131ubObqj86pVqtRq9WNbjvdDeUokiSdMfdyupFtEUW2Q5STtUOzZs24/vrrmT9/Prt372b37t31tsfGxjJx4kSaNm36t9tZ1sMTQ277UWQ7RJHtcIx/uh7KWnhiyG3/GLItosh2iPJP10I4c/Twn6CFILf9o8h2iCLb4Rj/NFucUucnQIcOHXjttdfYv38/+fn5eL1eDAYDWVlZtG7d+r+SF0ClUtGsWTN27txJz549677fuXMnPXr0+NPnOXz4cL3Q/ezsbHbt2lVvhmrnzp1/+zJ+GRmZfx7Z2dlMnz6dvLw8SkpK8Pl86PV6UlNTadas2X8tR4qshzIyMqebM0EPZS2UkZE53ZwJWgiyHsrIyPxvcsqdnxANg23Tpg1t2rRpdHsgEECr1f4dl65j9OjRvP766zRr1ozs7GyWL19OVVUVw4YNA2Du3LnU1NRw8803A9HqdAkJCWRkZBAOh1m9ejUbN27kzjvvrDvnyJEjeeSRR/j222/p0aMHmzZtYteuXTz++ON/67PIyMj8MxEEgebNm9O8efNGtweDQTQazd9+H7IeysjInG7OBD2UtVBGRuZ0cyZoIch6KCMj87/HKXV+fv7551x00UW/u08gEODpp5/m0UcfPZWXbkDv3r2pra3lq6++wm63k5GRwf3331+XD8But1NVVVW3fzgc5uOPP6ampgaNRkNGRgb33XcfXbt2rdunVatWTJs2jXnz5jF//nySk5OZNm0aLVu2/FufRUZG5p/FokWLOPfcc393n2AwyMyZM7nlllv+9vuR9VBGRuZ0cSbpoayFMjIyp4szSQtB1kMZGZn/PQTpFC7SnzhxIldffTUjRoxodHswGGTGjBns27eP+fPnn6rL/iOprKwkFAqd1nsQBIGUlBRKS0v/Ubka/g5kW0SR7RDlr9rh9ttvZ/z48fTt27fR7Uc7t3l5ebz88st/eD61Wn3GVb48lch6eOYg2yGKbIdjnEl6KGvh34/c9o8h2yKKbIcoZ5IWwr9bD88ELQS57R9FtkMU2Q7HOJNscSJaqDiVF+7RowezZ89m/fr1DbYFg0Gefvpp9u3bx6RJk07lZWVkZGTOKDp06MDXX3/N9u3bG2wLhUK8++675OXlMWrUqP/+zcnIyMj8F5H1UEZGRkbWQhkZGZnTzSl1fk6bNo02bdrwxhtv1KtgFwwGeeaZZ9i7dy+TJk3iggsuOJWXlZGRkTmjuOKKK2jWrBmffvopubm5dd8f7dweOnSIUaNGMXTo0NN4lzIyMjJ/P7IeysjIyMhaKCMjI3O6OaXOT5VKxT333ENaWhrPP/88eXl5dY7PPXv2MHHiRNnxKSMj869HpVJx7bXXkpiYyKxZsygsLKzr3B48eJCRI0fKnVsZGZn/CWQ9lJGRkZG1UEZGRuZ0c0qdnwB6vZ4HHngAs9nM008/zVNPPcWePXu46KKLGDdu3Km+nIyMjMwZiU6n44YbbsBoNDJz5kzeeecdDh48yLnnnltXSVNGRkbmfwFZD2VkZGRkLZSRkZE5nZxy5yeA1Wpl+vTpCILA/v37mTBhAuPHj/87LiUjIyNzxmIymZg6dSoKhYK8vDzOOecchg8ffrpvS0ZGRua/jqyHMjIyMrIWysjIyJwuVH/l4Lfeeut3tyckJBCJRKioqKi3ryAITJ069a9cWkZGRuaMYe7cub+73WazEYlEqK6urrevIAhyATgZGZl/FbIeysjIyMhaKCMjI3Om8Zecn6tWrTrp/WTnp4yMzL+FTZs2nfR+cgdXRkbm34SshzIyMjKyFsrIyMicafwl5+cbb7xxqu5DRkZG5h/LQw89dLpvQUZGRuaMQNZDGRkZGVkLZWRkZM40/pLzMyEh4VTdh4yMjMw/ltjY2NN9CzIyMjJnBLIeysjIyMhaKCMjI3Om8Zecn3+E2+3G7/cTHx//d17mX01BQQHbtm1jx47NIHmJj0/FZE6kpKQEhULB2tW/UFxURkpaCgMGDsBkMnEg5yA+v5e+/frSo0cP3pv5HoX5xaRnpGGyxnA47zA6nZ60tDiSkuLI2V9IWXk5oXCISEBEo1MzeOhgCgsKWbNyDdWVNQgKsCaYaN48jZLiaty1FWj1KjIyWqHV6ikrraKyrBpPrQeTxcygYQO5Yer1JCUlnRI75Ofns2zpdwSDPjp36UuzZs0xGAyYzeZG95ckie3bt1NQUEBSUhI9e/ZEoTi5+l6SJAHRHDwnQjgcZtmyZezdtY+k5ETGXDDmuPd7ohw6dIjFi76grKyUw3l5QID4+CbcOu0+mjZtit1u55kZz7Bz21YSEuO489776dy5Mz6fD7vdjtls5vDhw6xbu5LDRw5h0Glo1bo9I84Zw/bt2/jg/VcJBMKMOGcso0ePZunSBezetR6DwUK//iNxOBwYjUY6dOiATqdj+/btbNy4ntW//Iwo1iKKEnq9idTUFvTo2YvVq1fgrq2h11l9ufjiKzEajafEDgA+n4/58+ezedNmAoEaMjNTCIWMEBawu2qIjY+lbdu2VFZWsuSHRYhiiNYdWtOjZ29KikrRqDW069iWgvxCiouKMVtNGI1GVq9cQ0lRKd17dWP6ww+iUqlYt24deXl5HDmcz/49u3G6KrHYEmnRPJvighIO5x3GaDSS3ToblBLV5ZU0b9WSqTceS2x/+PBhWrduTadOnU6ZDf4XqKmpYdasmRTm78PnjxCOaMnKyqJJkyZ4vW4OHdhJbu5BmrVoxeTJ17Nw4UKWLVlGIOjCZjMQE5OAKCkxGo0MHTqUzMxMrFYr7dvS122KAAEAAElEQVS3x+l04nA42LdvHzNnzmT/3s3Uut2kpqZz27T78Pv91NRUExsbR9euXXE4HHw4+21WrlyLWhkiJSUeizWBhMQ4Dh+poLT4AIFAAK3OSmJcJm06tGHy5KtISUk55Xbx+XzU1tZitVrRaDR13x85coR9+/ahVCpp3749SUlJKJXKk7pGKBRi+fLFHDywC5stkZGjxmE2m1m3bh12u52WLVuSmppKUVERsbGxpKSkEA6HUavV1NTUcODAAQwGA+3btz9hHf0jDh06xE8rFlBcXIhKbaGy/DB+v48YczI9enTn7LP7kJWVBcCePXvYtnUDpWVVKAUNsfGxnHfeaOLi4qioqOCzT+ZRcDifxNREJl06iXA4zM6dO0lOTiYlJYWysjJCoRApKSmoVNHuk8fj4ccff8Rut9O/f3+CwSC/bvwZlVrL0KGjSUhIYOPGjQQCATp27Mjhw4f5ZM6ruFw1NG/ZlVtuufuU9ZE8Hg/79u0jPj6emJgYfvx+AQdyD1BQfASz2cLEiRPp3bs3v/76KzU1NcTGxlJcXMz2zTswm82MGDUck8mEz+djy5bN+H0OUlKbMHDgYMLhMB6Ph0WLFvHyCy9SXWlHEBQYjQYys7LIyEynVdtW/PLzLxTmF6PTaenevTvde3UjGA6yaOECwpEQ5547mmHDhvHGa2+w/pe1aPUapt56M+PGjTslNvhfYffu3bzz+kzsNXb0JiUxJhWhkAqVSsBm0xEbl86oUWPJzMzEbrfj8/lwOBy0aNECh8PBt998zJEjBwkE1bRr1xkkH7WuaiKSnmDAR2VFPk5HBUnJGbTv2I/S0hI2bliB21VDYmJTpj/yJCqViq/mf01NdTVtO7WjttZFdVUNXbt14ciRfDZv2ERYjNChQ3tatGzBwUMHWbTgB7Q6gfMvmMCUKTeiVqv/K/aSJIlwOEwgEECv19fTwuLiYrZs2YIgCLRp04a0tDR0Oh0bNqxn/drFVFXbAbBY4hg1+kLat29PVVUV27ZtI+/QbhQKNT169qVNmzZotVqKi4uZ8cQM9uzaTXxyPA9On06XLl3q7mP9+nWsWvktkihydp+RDBgw6KT7p//5jOvXr+PXjctRKtUMGXoBbdq0YceOHRQUFBAfH08wGKSyspzMzCbY7Xa+/vJ9JCnC4KETaNGiJRUVFRgMBrKysmjatCmSJLFmzSo2bfwJs8VKq9Y9aNGiBSkpKXVanpeXx/bt29BqdfTt25ft27fz6Sdv4fe7MZtTadOmOekZ2YwceV7d37u4uJidO3cSCAQQRRGtVstZZ51FXFzcX7bDrl272PzrZsory+nfvz9qtZoNG9Zx6OAObFYjiUktSExKZ8+ePSz48VvctU6Ugo7MzCZEpDAKUY1Gq8FgMpCRmkFm00xqHNWsXb0We00lsfEmunQ9i+HDz0GSJBb8uIDqyhqMRgMKQYnZZsbtrqXWXkvzVi0YO+4CvvvuO8rLDpKYmEworEGr1SJICo7kHUGjV3PuyHMZPHhw3XtF5s9TU1PDay+/zprVa3C67CiVKjKyMsjMSsNm1SEIetas3EhxYTE6k5oLxo1jwoQJBINB/H4/RUVF2Gw2unTpwsGDBykvL8dqtfLpp3PZs2M7cfE2xl80CavVytqV6wgFQ/Qf2g+VSsW2bdvYvnk7EmHMNhuZmZl06dIFURT5/rtPyDt0EBEtAwcMol//IVRVVVFbW4vH7aE4v4SQGGLYiKEMGzbsb/3bFxcXU1xczNatW3A5a+jcpQfDhg1DEAScTicLflxIVXkl7Tq1Y+DAgcftK27bto1169ZisVjp27dvvT7nUUpKSrDb7aSnp2OxWBBFkW3btuFyuWjZsiWSJPHZJ/PYvWs3iUmJjL3wAnr37n1K+4Y5OTls3ryZH3/4iprqQ4QjAj16DOCKK6+nqqoKk8lE586d664ZDAbratQEAgFWr1qDy+miU9eO6PV6SkqKiYuLp0+fPqjValavXs1XX32FGPHTqnVbunXrSUVFBSaTiezsbARBoLq6Gr/fT2JiIr/+upGvv5yFw2Ens0lHevY8C6ezGoe9irLyKirLD4OgYOCgUYwZMxatVntK7CBJEj/++CM7d+6kSZMmKJVK1q5di8/nRQxJ1DprKS4rQpJcGI0aOnTqzf33P4JOp2P//v0UFxdTVFSMz+slITGBzZvWkJd3BI1WT0ZaLAhK0tNbUV1Rg9PlpG37tvTo2Z0WLVqQm5vLW2+8gddXgVZjJiujFc1bNWPb1s1UVJSSkprJtGm3s2bNGvbs2YPVasVqtVJRXozLWUaMKZZRoy+kd+/ep8QWv0WQjnp2ThFer5f58+ezbt06XC4XgiAwb948AA4cOMCXX37JxIkTadas2am87D+OyspKQqHQcbfv27ePCRdMwO8OokGHAoGA4EahljBrjJgCyQQjYaoVpXTuDJdcpOPbhW5+XhVGkNQIgM4gEmOJEBMDXq+At9yEKZxIwFZIkxYRbptiIS5WyYJlHn5a46VJpppdu0PYK1XE2MJ076gnLVnNxq1+CouDOJ0ikbAalRJizGFEQcLv0BAvZaCR9NgVZQTUDowGFS67EpEwOpOCD+bMoWfPnidlp2AwyMPTb0IK7WHS+SFijAq+/MHLgiUBJF8KojqIoPYQ9klIkkC/oQO4aOKlvPbyA/To5Kd9qwB5BRoWrgijVBnwut2UFgbQaow0ad6MDl3bUXAkn8LivcQYlChUarxuHXn7CwiLAWITwiQna7FYrKi1CYwafQW/btzG2p/XoUKFQq1g2MihTL3lBkwmU919b1i/gfumPYDObkbjMRBWB/DEOZhw+ThunnbTSdkCoLS0lJtunERVRQGRSJgYo4L7bomlUzstG7b6ef7NasoqRGwWJQpBwusDtRo8ngiBkIBGI2AxKTDoBXx+iWBQZFA/A1dNNFNcGuG5N2qIiDB+VAxNM9WsWO1l41Y/ztoI5hglRkO0g+4PiGg0Ah6PhEqlYHBfPUP668kvDPH1AjcOZ4T4WBVub5jqGomYGAU6rYDHK+HzSVxy2fVMu/2Bk7KB3W7n00/eYdXP31NbW0VtbYhaF4Q8GjRaCU1MkFgLeHwKzDFKIlIEh0MiUpFEptgakQj72Y4WLek0R0CgjEJ8eEilCUfIQUAgiXTiSMKJnSIOEiKEChV6jChR4caFWikRioAaLTqzj1ibEotJgdMl4nIrycxsS1JGImqtGpDwOxfTqZ2GXTl6vMEWnHV2/z+V/1itVv+rI+1/Tw9DoRB33XEdu3f9wviRen5cFCLvkIAUURAhgqjwEZcoodOqSInV4Q9GqHEFGdTXQCAosn6znx6ddXTpoGFPTojtuwOIIjhrI2jVAkqVgFIBDoeI1y/SvIkGnQ769jIQDkssWemluiaMXivQrrUWuyNCQXEIjUZBjy46bppsxWZRsugnD+985EACBvcxkBCnYvZHAQJuDSqFgqDCR4xFxXsfzvtLju+9e/eyZvUSHA4nPy3bQGVpFVJEwGDxYLaoSUhKobzcgU7tpqYiiN+px+sXQSPRd1BfXnn9FXQ6HQAul4vHH7ufpYuW4KsVEEQlEhISIga9kQ6d2zN6/Ll8+9VbnDcsQO/uSnIOBXnkGSfuGi3JiqaoglrsQgVOqYZYTRyusBNRFDHqYwhKXvQxAZJTwhgMSqpqJDp3GchTT7/5lzt3ZWVl3HzTRaTEVXLtpTEUlYaZ/ZmLsvIwwZBI+zZaWrXQcOBwmJyDEmIkgkYt4fdDoMKCJZwKQIWyEIUhgkYdwWAIgyJCOCyiUgu0bqGjS0cLK9d6yS90IwggISKKAkaDCr0OPN4wYgSUKpFAUGBYfyOTxpnw+SXe+dDJ7v1BmmZp6NJByzcLXSQnKNHpBLQaBQqFxMEjEmPHXc202x88KTvs2rWLmW/PYMmC9YgRAUGQkAQF6ogWC4k4qEIkQpgQWjVEhBCxcQJqNThqlAQ9SiRJiRoNAXxISAgIKBQiKWkSrVsp2bYrgL1CjSgpiI0Pk5mupG22nj37/eQXhaipEbDFSqQkKxnSx0htLaxc66esKkjQp0KFGp1KS6v2rYjPiEWj1YAExV+58AseahNLyWybyZ133U3nzp1/93n/l7UQopMd5587luqDTmKlRESDEy+1SMZaRo5UsGylF7VKID5ORXlFhIrKCAGPlhgsaNBSi4MgfvRaAV3EgikSj1fyYKcCjdGPyQICAmPOieHmq60cPBxk+pNOCgtFunRRYIwR2Lo1grNGBcogcYnQspkKhRIO5IXweER0OgmLSc1N15hZsyHA4hUe3HYtWgyoUBHEj1IXQmMI8uSzbzBy5OiTtlcwGGTRoh/Ys2sdrlof+UeOUHi4jIBfonW7dtx02818+81stm5ZjYIgiQlK3B4t2a170apNbxYv/ASbuZoLRihwe0Xmf+vB61PhD0Lndhr25Toxm5REwhJev4TXJ4Ek4HOrCDtMaMx+OncGpyfIvv1h3G4NUkggjmRsJBDATwl5qM0CAwcO5dcNv9CudYDH7jdj0At8vSDCyo1mnn9xDqmpqSdlg3Xr1vHs0/dTXZXP6OFGJo01EQxKvD/Xy+oNbtQqiepKCAeUGI0K1IYASiX07Krnhiss/LLBxxff13JWdx1NM9Ss3RSkvFJCoU7A6/HRNjtMZYWXnANBBAUYDAqCYYnqakhIEOjYRsNF58fgqhV57X0Hep3AZePNtG+jYdP2AB/Oc+IPRFCrFWg1CgIBEYNe4NLxJgRBYMEyL+lpamo9JpLTe/HQwy816lT5I3755RduvPpGdD4zCaQSwEcJR4goAmj0QYxaHXqDiMctUe0QUQlRR6xCUpJJS7QYKKeIGsoBiRSaEEcSAXyUqQ+S0SJAfILEwRwFvvJY7FQgEh1Ca9GRQQt0GHBSRQUlpNIUFSqKFLm07xLhyQetVDsivPJOLRFFSxISMuq0cOvXu6lQFDFizDDatm/PqFGjyMjI+MNn/jfr4R9pIcBN109lycIlqFVKzCaB5tkiBw9FcDmUaDUCGq2EwZtErK85ChSUU0Qp+QiIKFASIIhICK1CS0SUUKFBJagIE0IXEyIhUSIYkqiuEDD5U0mjBQoUFHKIaspIIAUTVsopIkgABQKiKoDWFCQuDgacbaCqOsLOfUGCIQmcNoJeDaKlHJ1OYvhAI0qlgpXrA4wcfTl33vXwX3YCSpKEIAhIksSSJUt48emXcdWUYYqt5drLTTTNVLN8lY8fl3lRqFIIukTMrjjCaheS0U9QpeSt99+ia9eu1NbW8tVXn7Bu7Qryj+ynW0ctSoUXh1PgSJGBq66exjnnjmXfvn0cPnyIBd9/SFK8i9Rkgb25Eg6HlZICN0LQg8pYi1oXprZWwlGlxBLMQI+OMoqQlCKJiQk0aZHFHfffftJ95Pz8fB6ZfgMKKZ9WzUGhgC07A7RqruKnNX6aZmoYcLaeguIwP63x4HCEMRoViCIICglXjQZNOIaUcAuUqKlSFOLRVhCfEsZqFigpixCOSMQYlcQYBfwBidraCHq9AotJiVotUFkdxuWOEGNQIkng8UYYOzKG66+wolDAXY9W4Q9I3HClBZtVydc/1rJ1Z4DRww18v8RLWDTw4EMvM2jQ8L/UDh588A5+WvY1aclKFEooLA4RCEq4a7TEianYpESqKMdBJQpUKACNzYXJDBqNAo1aoLRYwO/SYpLiEIngwo4ZG148xMR5sVoFVGqRGkcEh1NCjIAU1BEhSGo6XDHBRIwJFi73YndGcLtF3LUCQZcerWjCJ/oQ1T7ikyOIIoTCIlotmE0KOrbV4vOL7M1V8ewLH9O1a7fffd4T0cJT6vx0u91Mnz6d0tJSmjZtSigUoqioiPnz5wPRTsp1113H4MGDufLKK0/VZf+R/J6oHzx4kBEDzsWIicREAb3Nh0olUWb3o67Momn4mChIkkSpbh92/WG8LjUJkUzEhGIymvsZ1E9PVXWEnEMhrrvMzI8Lg6xfo+CGqUqmTa0fgVhSFuaKm8u48SoLb8x28sPHqXWOLp9PZMCoCqr2J5EsNaWEw7iwo0JNiAAiIsr//7+BGNQKJV6lA0soGRuJ5LGHK6ZexgPTT9zZ9fBDtzCi92bGj6o/UD5SGGLY+FK0WlCiIuw0oa1sRqniIJpEOzabQCQioVYJNGuiZsxwI7fc5UARNkbvVeNAiGhIkZpiFC24BQcV6iO06xChrFRA7UilZa9q3nvNSmJ8dDauuibClDsr2LXGSrq7G2GCgIBbcBBs6uSL7+djs9nIz8/n8rFXkVHeFpVwbCZPkiRKLAe57qGrmDjpohO2xX333sKypd9iMSu55RorvXvoKSoJ8cLbdlRKuPgCE8+8buei801MGmsiFJKY9ZmLxT95UKkERg8z0rqlhrW/+ti41c+4kTHsOxBEkkAU4dLxJhYu9/Dui0moVMdevkUlIUZcXMwbTycyqI8BgIOHg9z/VBWH80MsmJvKnpwQy1Z5kSQY3FfPB5862bzDT4xRyTvPJ3JWNx2CIFBjjzD9mSrWbfIxYuQN3H7HfSdkg9LSUm68/gIeuDXCqKFGdu0L8uRzbjZsClDrFiGkQYESSe3j3TfMbNsusvynEKEQOGpDxNibYQ+7MGPDSjxGTCiE6AynXaqkJH492c01XHCuEadL4pvvAggVGVhqm7OZn0ggjVSaYBBikCSJYv6PvfcMk6Ls2nbP6pzD5MQMOWeQbCAYQEVBxYABMSdQESPmHFBREbOIophAUUBAQDKSc4aBYXKH6Zy77v2jYXCcGZ/h28937GO/vtcfD5nqrq5VVete97XWulYxR9hNTrbE9NfTGTHMgCRJ+PwKJr3YGl9Qj9fjQadTojeY+WbaDgBiMYnbn+hE6YljDBx0CXfdfec/Xvf/5AAX/tkf3nv3WEqPr+fjqdmcc5GT7Hhr8mmJSlIRExGK2UvAeIKMLFCpJIIBCbdDQq2Lk5ev5JLzjeTlKtm+O4bLneSR++w8+KQDhVLipcfTyc9Vcsv91dR4ZfQ6iaQMEvDohDRGX5y6zx984WXaxx7uu8XCp1/7SSQEj9+fztWXmdi5N4bTnaR1czVWi4Irb6lg/HUWXnrTg+9ILsLmQFIn0aAhGdYRVfv4fPbcMw7uvF4vj04eT35WBWd1C/Pp1z7at9aQlAU+v+C5h9Pp0FaD15dk+mc+Pv4sQsxhx4eHTPKwkY4fL25NBSOvupS9O/eyb98u5ISEETvt6EaEEN7sHRjsUSRJEKrR4XLBc8/ouGu8mS+/9/HWBx58xzNoEeyLQjpdrRQRYbaxirZ0x0YG4uTmwqU6gbXbQRbPzUSphG9/9vPSO3F+mLsam832f/S87N27h7vuGMl7L6VxTj89dz5cjUGv4LrRZixmBb8sDvDFt358bhXRuIxSG6N9Gw16nYSrRkajAqWk5vAhQTQmMFqSGExJ8nPUGPQSh48luOA8AyOGGnj13Rr69tRxwWAjDmeC6Z97ad1CzcdTs1CpFLjcSV59z8X8xSF+mplH+zapTbsQgj/WhZkx08O2XVGSCYFaI9G5vQaDXonXl6RPTx2LV4RwugWTJr/GJZdeeUZ2+Pbbz1mx+D1WrnYgYlrsZGFI2vALD06pgpxsBWlWFUKW8HslagIx2nWQMet1HNihweZvgxFz7YYwnxakk4MPN+G8PYwZbeCiIQYqqxO8+5GfsqoYrVooOFGiIOTVkE4Osixw647xzsvpjLrYVPvbEgnBLRMdbP8tn9xER8yDQWEGf00AtVKNzqKl/IcAeoygAOtIQWXlCb7/8ad/vOZ/sy8EGHb2MKSjJpLZxfQfJLj6Si3hiODlaTWUlsdRqwU9uui471YbHdpoWLoyzGtTQ5hPnIVJtuOgnMPspjsDMUin71dSJNmjWoPSXsPlI4ysXpPAWZPAgAmNPwdyShhzpZbePTXs3htn1pwAkipJxKslGlFgMgvG36TlaEmUH+YHiQY1yEJgtiUxGRTYjDrCQQWyMxNzpAAXFfg1lZizQnw6axHt2rU7Y1tt3bqZRyffTPNmUSIRmUBQxulKEnDqaBEcQBAfgYKtFBQoeHxiGuefa6glFjZvD3PVrZV8OT2bQX0Ntd9Z7Uxw5yQXW7ZFcToFSkmNTqEhq3mI91/P4Oy+eiRJYv+hGBMe9nB4mwV/LILOFqagMMneHRp6MAitpAdSfuAA24kSppA2aNAS0jkIpx1lxjQz5w3Sc7g4xvhJauZ8t+KMK0DfevN5fvn5MxSSYN7MPNq0rEsaLlsd5N7HHJgMClzlWnJcfXAqS9EWlnL+MAW/Lg2gVinp1kmLyajgwJEYLYvUmIzw2/Iww4ca6dFFy449URYtCzF4oJ57xtsIhmTe/9zD2o0Rvv4gh7499bz6npt5CwPkZisJhwUlZQkiERmVSsJkVJCVoUSplLh2lJkde6KsXB8mHpexWZRo1KnkYv+zDPy8rAtvvPnZGdlh4cIFTLz9QXqIswkRoJISwoSwZ0Uw2xMoVAJXTRx3tRplQkc7emLBDoCLSo5zkPb0wChZCIkAe9lMT86pXeOEEBzSr0OX60Snk3A6IB5RIPxpqNGQpbEjbE6QVWicRRixspsNtKMHMkkOSduxN/MR9Onp2XcQerOORI1AoZRQWMDzI8hCZo9mLQMu7k+fPn258cYb/+N1/0/2h//JF950w02sW76B5lI7MkU+bqopkQ7SXLQnnRySJKjgOE4q6EwfNFIq6RsSATazgiQJ1GjJpZA0sokSoYyjqFDTlu5UaQ6iyD9Bz25qZFli+xojzdwDkZHZzho6cRYRwhSzj/b0QC+lOtqSIkmpeh+KnDIUMQNKRyGSkAhZS6gOebCpLJjVZkIKD7I6zI1jtTwzOZ3HXnRR5u7P6298fMa2Kisr4/HJU9i2YRtyQhAXMWRkTLIVWRtk2PAkX07PRqE4vbdzupIMHllF4Ggufk0Vo0epuOEaI4t/jzJ7np/B51/Ftk2/cOdNGr6Z56VNCy2hiMzVI82YTArmLQjw24oQslBz8flmdu3xUeVIkJ6m5LbrrSgliUmTIxjsUd56ycalFxpRKCRCIZnpn3uY9V2A8sN62stnYZKsAIRFkKr0Y9z7+B1cdc1VZ2QDt9vN9dcNxWL0MbCPntxMJSs3hNm1L0osKrHwm9PxGcDMOV5efa+GNi3VaNQSW7YkMbrakp1ogTNtB9pMD61bqiirjFPqDGHQQzAkaN1CzbQXMpm/OMiKtSFkGY6XxunWUcs94208+4ab2663cPH5RsIRwcw5Pr74zsfiOXl8MttHZoaSe8fb6/z2I8diDL+2jJ5dtBw5lsAXgNemfkPfvn3P+FkAmPTgXZQeW0JBhoHtWyXUUSv+pBeHP0JP+Tw8uCjjKNk0Q48RN1VUUYYeHRpzlHE36HC7ZTbMzyUz1K523RRCsJeNpLev5qv3s+nSIcXNuGuSPPO6C39Q5sDhOD6fzKr5+Tw3tQarRcGEW22kpymJxQTfzPXz8itx8qvORiWpCYsgpVkradVW8OSkNAb01lPtTPLp11527Iny3suZjLrZyQuv/EinTp0bveb/z8jPzz77jMWLFzNx4kQGDBjA999/zw8//FBLfgK8+uqrOJ1OXn/99f/Waf9/iX9y6n179MPn9NKlq8SXH9kpapbKTvoDMo8+42HdL1lk+TvV+cxmVqAVerS5DubPPv1AAgRDMjfeW8kdN1qZ8rKLjYsLGzzvl997efJVF3tWNa8lPquqE4wYU418sBPpIo+drKeQtqSRVfsyBIWf/WylNV05xj6a0Ro7mRyT9hIRUdrRna3SH/y0Yi5t2rRpso1cLhdPPTaSHz9puC3q/c89pKcpufoyM6s3hLjmVgcjhxt4/tE0MtKVJJOCn38LMuUVJ906ajhxAjylZqojbpRhG50Tg+ps3mWRZJdqNR9/quLp12rYtLgZSmXdDJwsC84aWs6x/QZMWJFJEiFMGpkE047RsUsGLneS5K58sqWCer9ZFjKVLQ+yZNVvZ5Tde/CB8ezcuhyNVuLc/npOlCfIy1Ex7moLPbvqeOxFJ3Pm+Vj2YzNaFp221x/rQrzzsYc5H+ai0Zw+X2V1guHXltGto4ad+2K0baVmw5YI635txoq1YTZujeD2ypiNEtmZKqqq4+zYGyM9TUUiIejfW8etY61ceUs5JqOCgX30jBphQpLg50VBVm0IcfR4nJU/NcMfkJn2sYdjJ+IolWCzKKmojHO0JMEfqw+dUYZ/3I0jeOdZD21baXjkaQ+//qDF5u6IETNRwhznIAFtJW3aSESTcfxuNZaqLlRTgQ93bfVmBjlIKPDhxkYGzWnPiaxVfPyhlrP7pTZCwZCMQhLcdr+LTdvinNNPR8tWEps2JzmwW429sicRghzRbeLu24xMecDOstUhnn7dhS29MxmZLTm4ZT9hfxUTH2nNqk35teQnwOsftaC0UsWPPy5l09bif3we/icHuNC4Pzxw4AAP3ncpbz5n4/pbPaTXdCZbOl0NIQuZ0oy13HhLkntvtZJICGZ96+eX38IcOh5m98pCzObTCYjjJ+KMm1BJPAHffZyLx5fkmtsreefFTM4dkNrUlpTGefApJw5XgntusTFmZKqie9yESopL4rQoVOP2yDxwh41X3qmha0cN+TkqduxNEfAXDTFSXpngi28CmMxwyQVGcjJVrNscprQ8wfESGZPZzPKVO8/IRrffOoon7q2kZaGSa++sZNZ7ORwvjfPZNz4+eiOr3vOz6PcQj07UYHd3Yjd/0pHe6CUjAeFlF3+iQUeUIEasdKU/paYtZHWqYtZ72RQWpHyIy51kwmNuVq+JkZkbp1mBmpLDatKODEEp1W+LKhGHqaIENdqTFV5RMslDoxFcOaEMk0FBIgH+cJyfftPy869ra6tQm4pIJMKwwZ05d4CaT9/KZuKUaoaebWDkhaY6xzmcCc6+tIJsu4ZRI7UEwjKrN4SQgA3rFBQlO5ElUj66mlJK1Hu4bJSClx/PIDtTybLVISY/62TJd/mEwoJ3P/Gw/3AMpVLC603St6eO155OvZO/Lg2wfXeUKQ+kWjYPHolx472VnNNfz41jLKhVEt/+7GfmHB8qteC1JzM5t7+Bm++v4tbrLDz5qgulOptfF25osh3Kysp45MGR7N3nQBkzYfA3I0wINWpiBhe9B8SYMTWdnKzU819cEmfMOCf798sYhQ09JoL4UKIiQojuDEQjaYmJCO4Wq1j+awbpaXXv8TOvO1mwJEziaBsyQ6nWrhqqGDRuP2++ZKv3G2VZ0PNsB0WWYehaSwQ3CI6WHcLcXaZ5q/asnLuKKBFy5Za0G9iKuCnApZddxmWXXdbodf9bfSHAxo0bGT/qNjJzZH6cY6JjOy2btkUYd5+DDm3VTLjNitWi4NelQb7+0QcILh9u4v7b7Qy5xIXjuJE4MYpoR6ZUv8owIeJsVizFJrLJFS1IEOM4B2nTPcDvP+ZiMJyOl+JxwcixlTjXdiNN5CILmcPswq2oIE9uhY10IoTwWA5x/Y1Knn/CSiwm+OI7L9M+9JIM6/G51OhtYcwZZhYt3nJGdjp69CjjbhhCqyIV991mZ/YPPtRqiRHDjITCMp99FaS8XHDl5Wr69DQw+uK6/uGVaTU43UneeDYlOSGE4OGnvCz6BTSOVlTJ5RgwU0RbyvNWsHppWr33IZEQ9L+gEt2+s1EgUcphanDRg7NrE9/FYh8adORLLep8NikSlOasYtlCK/m5Kh553kXb7i9z8cVNr4LdsWMHjz50BUJOMOZyM49PbLhl/No7KqioTuD2yHgcSmyuLgQy9iHpwnRoq+HrD3IIRwS79sXQ62DxihCLlodY+l0+Nuvpaw6FZK67u5Ip96fRu3vKby/4Pcg9j1Tx7ouZPPW6m1emZPDaezX07Kplw5YIE2610bu7jtLyBB9/5SU7M7UBbtNSg9uTpEMbDSvXh8nOUrLvQIysDCVVTg33PTS3yR2CQgg6tGhHs3hHnJRjxIJKCX7jCXKyVFitEnfepmPo2TomP+ti26J8sgJ191BREWEPG+nB2UiSxHFxEB2G2ji+wraZ9v1q2L1DQltTiDJsIaH3cCRylIJmEg/cbWb4MB2+gMyMj0MsX6LA5OjIMd0Whg7W0KOHgj/WBfFHOpBX0AL3hjCKMj26DqDrmCI/AWIiiukCH6i0PPXUc/+x+vN/sj/8J1/odDrp120AZzEEjaQlLmLsZD3dGYhSqts+HhBejrKXrlJ/atQnCOfsZ/hwFa1aKFm9NsG2TQrSKnvXJoOOiD14TUeZPMHM9VeZUSjg59+CfPSlF8/BXIjpUKLEoFdwPF5Mz8TQ2iriv2Kv2EwBrbBIp4muGqmKYnk/PaVzAfBJTsrtm3h0soG7brIx8JJS3pmxkvz8/Cbb6ejRo1w36nrynG0wSzbgZGzMETy4MBRUs29tYZ094Cn8sTbE7eMFss+KR6rGlhcARaq63ahXEgwnqHEpMJvhyYct3DLWWvfcx+MMv7YUi0nJ1GczOLufnnA4VXjz+nsepKieb2ZZ6d+7fpz3wptuZr5tIxSP1RLR+TTHSjrHsnfx87K52O32ep9rDJMn3UEy/AdfvJuDWp261oqqBLfcX8mNY6xcM+p0d+Yr77jxB2WenpSe6mIMyfQe5Ca/4lxKs1fx4XQD5w7U1x5fUhpn/ANVvPF0Bjv3xnjlHTf332Hj1rHWWkJ36oc1fP2jn/ULmtXxmwB7DkS5+LpSMjPUbGqEg5kx04PVouC60RZWrgtx92N+5v385xnL5YXDYc4f0p5sq4HE3i4kDB6SmaXY0wSere3RyAZKOUIHeuO27CeZXs6g/hoSCcHKjX50Gokat0TEbaa7OKfOdwshKM1dzpplduw2BaFwqshMo0lVGt9wbyV7D8R4dUoGkZhg8/Yozz6cTjQqs3lHlGQSenTRsnlbhNtujxHxGIkRoVv/AIt/yKlDzgP8tCjAp1/5+HBqJuMeNDPrq98ave7/z8jPe+65h8LCQh555BGABsnPzz77jLVr1/Lpp5/+t077/0s05tRlWaZVszYUFijZtjKnTrAZiwmOnYhx5/0e4psH1Mnal4qj+PTHGX+HTEV1gtKKJAoFVDuShMIyJpMCr1emS0cNn72dg8lYP7sciwl6X3CcL6fn8vCTXvYdCWOxQttWGtwOJWWlAkVVIc2l9vU+GxKB2uzXDtbVBhDbxRqSJMmhCJf9KNt272qyjX755RdUoee4+dqG9SGrnQkeed7JB69l0WlABecN1PHJO/WDv137okydUcPMd3L44Rc/d0700SU8FI1Uv+0yIkKUZC/nuScs3HCVtd7fAb7+wc/rk7PJiqaI3KRIcpDt+NVVnH+hhMcr4/UKfA49FkdHbMm6On/lmYf4YsEnTW5xOnLkCPffcz6RqEyXDlom32OnY1sNR48nmP65B7VK4vWn0+k7/ASbFhfWOo9YTHDB1aX8/EUeVkt9omLNnyFunliFyaggJ0uFEDLHS5PcOMbCijUhenbVcsUlZoSA2T/4OFwcZ9Z7OaTZFSxfE+alaW78fpnP38mmU7u6ttx/KMZlN5aRka5AoVDwwetZtceUlMZ59AUnm7ZFuOb6ydxzz71NskNlZSWPTTqPRd/kMH9RkCce0JPn61HvOIfuEFfdV8ljD1ioqEpwyfXlVFeASimRDBlpGeiP9mQGWAjBCQ5TznH69pd54Ukr+/bHeeOdIJF4EkmZIDdHwcJv8msTApBqHxg6uoJESQvspJPQBDiWOAyykiya0XFES+LeJMl1Bpytl/LYY1348becOuTn5z/ks26LnT/XL+De+6cxcuTIRq/9f3KAC437wzenPs2v879g6jMZXHN9iL4Mq0PyVRv3cd/TLsZfb+aZV7x8962MztkCZUJPSFtNwFjKvG/s9Ox6OvD6aJaHDVsifDYthwEXl/DjZ3nkZtcNloUQDBlVRjCcZP3CQpRKiVXrwyxaHmTuggAXDDZQXpHgy/fq+uijx+Pc+kAVh4tjDDhLz1fv59Spot6xJ8qdk6uorEoyd/6GJmuAbt++naXz72bqMxpeettN7+5aLjjPyLgJlTw7Ob02QfZ39BlcjXH/OXhx46AcIyZ81NCM1hgwc5AdNKM1HkMxitxStv5eiE5Xd20QQjBgRCnl5TB/dhY3jpXJcfSrd64a4eA4B+lAr9r3SxYyZRyljGJM1gQ2qwKNRiIUSVJRFefikcN56533m2SDU3h48n14qn/jznE2+vbQcftDVfz4WcO+dPaPPoIhwc3XWIjGBD/+6mPy4yE6hYbU8/8xEWWndhmrfsugU3str73nplM7DTlZKh5/ycVLj6fTvbOWT2b7+P4XP6GQjCTBoL56du+LUdRMhUoFFRUJ9h6K8+X0nDrPHaTI91E3lxOOyEx5II3LLjJz9e0VDB1k4OOvQ/z8y5YmB7ovPDeZX3/9FmVCh7fKQAGtEEAN1WR0LGPz0mZ1Asld+6KMHuOnwDmwtgIGqCXDe3EuGklLlWk3L73vZcQwU71zCiHodHYJ1Ues5FBIvtSCyowN/LxARfNGnsGX3vSyZc9A4t4kR46vZMyVWgy2FmzZ04wj+xaQONYCfzBJs255pBdZKS05yE+/Lm30uv+tvhBgzFUXU7bBz00T/Tz1sJWN2yJcd4uTF560cc2ouvfL6Upy4TWlKBWgVEGbFhpWrY3j90hYIs0I4kcC9JgooBVGKbUx3Ck2oEZNhDBt6UZV5p8s/sVWJ6n613OcN8xPftW5BIWfQ+ykC/3qJEaEEFRZdnDfEwFuvTF1ji+/9/HeZx5yM3Ss3xDHkh5j9brjZ2SnC4b1xGL0svS7PK4YX8lTD6XRr5e+zjEffell+mc1bP29CIWirm5750En+OnLbFq3SCVfX33bx5z308kKdCQgvJzgMB2kXtQIB2eP38vUF20N/o6fFwV4ZkIaWcEOALiFg0pK6Cj1QhZJtrO2Nh7+OzxUM3DcPt58ycaOPVEeei6dL7/5tck2uO/esRQfWkfrlhqefyS9XtVn7W/8LUCVI0kwJPPxLC9JIbj0AiPbdsf4ZkYOt0/0sGenhM+jJCHiCFWM558ycuc4KzUemU+/9rJ2UyRFMrbWcOBojJ+/OE3OnH9VKfsPx1j+Yz433lfFK09k8N5nHr75ILfO+gfw+nQ3ZpOCRctDTH0mg0eed/L9J7lcPLacHz7NZdrHNfj8Mlrbzdx190NNssPcuXN5fMIU7CIbK3acylKEgJZyFwySibiI4TYeIa1DKQu+S2fkNW5iGwegQEGNphxJlUATSj+5RppRpDuIqf1EkzEyHb0BifRBWynep6fANaC2aCIuYjhb/MHq3zLqxdhLVoSZNEFC6H2MHati9Z9hLhpsYOuB/ng8Ho78WUyWszemjqo65CdAckAZeUXZrP5jNes27vjXJsb/yRfecN2NlK50Uiil9mEl4hBa9A0WnUCKiMxQp1E4sJgfZqXXkmMAZRUJLhrlJuP42WgkHUIIjuf8zu6NmXWOKy2PM/zaci4eZuT3VSF8gSSK6kKKwj0bPGdQ+DjBEdpLdfcp+9iMWdjRmmKIuJqELJMsOMDuNc346gc/S9b3442pTY+Lrrj0KlRbbegkQ72/7RNb6HuRm+8/z2rws0IIOvWrxFrSlxhRTnAQXXoQs16FAhVafYJ2HSQ2bg+ye1UhWm3d+LCyOsGY2ypY9kNBHVtBivAbNa6Cg+ubN3juQFCm5zlV5JcPRiNpCYsgJRxCgRKbMp2LHxrMPRPubpINhBAMG9yWLUtya2PYuQsCfPyVl0hUZsm3BXUI0fser+b7T07rFi9bHeS+sTZ0aiUPverkuivrxz8lpXEee8nJ7PdzKatIcNlNZbQoVKPXKbjsIiOumiQud5LSiiTHS+NIEmSmKcnKVLJ7f4w9B2LcN97Gg3c1TOh6vElunljFvJmpePaXJQHW7R7FxPvPTBLplvG3IMXWUPZnC4Q6wpW3enlikoVBFzox7BrCbjbSnu647Hu4+d4Q999lrrWDLAumvOxizbo4oa09SJfqzm3xiRq6jNlO965qPvosTMCrJBRJYLTIPPOEiQ5t1Iy/v4ptywoZNa6CT9/KYvrHIb79PoY2kI2clKimFFmAMmIkmVQQUwZ46w09N13TcOzba3A57VtrOVYRYdY32xudGXImvvD/vcL2X3BK4PafoFariUQi/83T/o9CTU0NChSMukRfu6mOxQQ33+2iecdqLhwiOLjTwC7FWpyiIvUZbQmJvEN0Hxhm76EYB4/EGX2xiV++zGPh1/kM6qvn+iss7FhRxMgLTVw+rpxqZ6LeuZVKiMVg8EUu9h+O8sEbGexeVcTcz3P549cs/liUjrldCX7hqfdZg2QiovBTmfknajT4cANQSFuspFNNKUFf6IxsIYRAoWicm1dIEkLAnHlB1ELNs481TFZ26aAlEJBxuZMsWhZAJTQNEp8AOslAIgFtWzWuR9epgwbJEKz9f6WkpC3dEZJMp3Ya7r7ZxupfCli7zE6b4XupNuyt83kJCVmW/+nS62DmZ2/jDyYZ2EfP1x/k0qOLDq1WQYe2Gt5+PhOfP8mwq8oQQjD8mjIuGVvGuZefoNf5x0HQIPEJMLCPnpZFatRqiRceTaOiSmbtLwWs2xhm6rOZvDIlk7O66+jTQ8e0F7N48fEMbn2wCkmSGHq2gU/fykZAPeIToH0bDSMvMuHxCs7pr2fdpgheXxKAwgI1X07PwWpVsnrlgibb4dChQ/TuliKppr4TItPbqcHjMsKt+XpOhERC5tk3XPTrpeOXOdls+D2Xd9/REGq/ihptCUIIDrMLD06a0w7X+q6MHa1i4kMhZCH44YsMOndUM/fzvDrEJ0CzfDUfvZmBxZokQ8olEpPJlpvTl/MppDVanQaNz4AQAp2u4cBVrRJEYgpMRgW///57k+3wb8KJkhKUCnjmpQAmrMSJ4RNuIiLlS+L2Mm661sS7H/qZ97mNgspzyUwWkSZlURDrTCv3EC4c6eWVd12EQql3LitTSe8eOnbujdKquaYe8QmpTfKLT6Tj8Uo8+oITWRZkpCkQAqxmiY1bI3z6VnYd4hOgZZGah++zoVJJfDk9p97Gr1snLbffYEWhTAnHNxUrV8znykuSVDkSfP5ViAceCdC2RyXbdkaZvyhM73McdO3jpvsAB8+84iUQTF1r9x4SjqIVdL70AG36VRHPOUpz2mKTMtBIWqJE8FoO0nVwFbffaK1HfJ6yxVMP2TEYZXQ6CaWoT4IIIShmH13oW0t8AigkBc2k1tgUdiY/qGf3hmy2rc5mxS9ZjBxuZNmS33A4HE22A8DGDUtp2yqlPb12U5jzz60f8J/CqOEmZsz0MHp8Obc+UMUr73iwaY2oqU8SaCQtBcrmXHVrJe9/XsNPiwIcPBpj3IQqNGp48W03F4wpRZZlFs7OZ92CQtb80oyRF5o4cizGtt0RVqwJc+BonJ5ddfWIT4CiZmquG23hlSmZzF8c4o91IVoWqWnbSo1Sks+oG2DVyiVkpinwOXQ0p/3JKg8nZJcw5UF7vQz6g4/6yXMOqEN8ApgkK63pwj5SlXcxSwUXDWk4uJQkiQsGG8iliCA+ykQxsjJOZnrjg7Ty8yWUOiVRVTnrlqXz9CNWWhSqkSTYuCSffpdVYNeZicoRFEoFFRUlTbbBvw2O6nKUaTVo9UmGX1vGXZOrycwRXHmpkb/XMWSkK3ngDjsajUR1dZK9B+PceI2BifcYaNajiux0NV3oRx7N2cdW9ohNHBF7kElSSFs60otdbMBgizVIfK75M8yt93qoqomwQ6znIDtoRcd6FeGSJGHytWTKc356DnLQa5CTFX8kCAYFLk8Ua1qccFg+o5joyJEjhEJuJtxq5Y91YTq209QjPgFuv8GK2aiiTZ8SzrnsBN0GH6fnsOM885qTeEyqXdcTCcGs2REy/SkCs5xjFNAKgJjGy7nnnBxuFpL5+kc/U6f7WPpHCFkWZGWmpD1cohJZyKRJmSSIERNRAviwkNboe20VmaxZF6/9DaUnyppsA4BjxUdRayRys/55kN2pR+OBO+yYzQqCXiXDhxgZPEDPpde42LEinbDLTJtkD3qLYXSLDeXjVzIYdFEVV99RQdeOWn6amcv8WXkMH2akrCLJ6g2n4/nrrzRj0Evc/aiDay8389WPfl56PKPe+nfqN8xdEGDc1WYWLQsRT4BCIXHZRUa+mONj0p121m2K4PfVNNkOq5avQiFU+HDizdyFXqOis+hfWyCiljRkhzoQ2NmRyU/6eOwhA5VZ65F6reXRt8t55RMnva/bBbnHaXvBQb75UbB3axq//5JBtzG7cOdsosYtyHH1rtMt5jEU88RkY4Mx9gWD9WQ19xNORjHoJRZ+nc+E2+wkkhrGjJR4ZwaUZa5FUH+PE4vIyEKJWhlg/fr1TbbDvwm7tuwikxRJJITAqSwlnRRRExVhjojdbBNr2C7WskdsQoeRUOYhvv40rR5Jl5+r4s1XTdRYDgEpn2WIZrJrX7TOcQV5akaNMPHd3AjxymyixwpQhhredwIYTnak/R15oiXG9keYOtPDE+9Wkd29hEBQcPR4nNxsJceP7W+yHSoqKnAUuxokPgHyaI6+vmushSRJ6JQaLJKdDCmHHtI5mFxtiJUWkFc2GNuhIez9vYAMq46pH9R9J3fvj/LQMw6mPHDapkIIgiGZWEzQqZ2Wzu20HD1+msAOhmQOHI5R5UjNrLAY1LX7cb1kpJ3UHQmJaDLCgb0Hm2yHkpISunVU18awh4tjfPGtj1++zMNsUtb+vkhEZtLT1SgU8PhLLjZvT/FRP/4SQCFJxNPKGHN5w/FPYYGaaFTg8yfJz1Vx0RAjN1xp5on70zhRluD16W5WbYhw981Wfv0qn1++zOeR+9LYvS/Gbddbefv5TIzGxmM8jRoOHY2yaXsEnz8l7bZm1fwm2+AU1q/ZwLGjEqZQPvbWDqY8ZE1pwMrgo4YQfg6wHZ+qki3b4tz9oJdv5vp4+S0PL7zh4/IRJiqrBFrqPzgenPz2e4Qnngxz5KhM3GWjINgDW0VPHrlPzR0TvCSTglffraGsIsHLbwb46ZMM8suGkOHthCsQJi3Qhq7BC+gsD6KbNIDuyfN45UVYsLhhjmhQHwN//qFDiCSh0JnxSI3hv0p+ms1mXC7XPx5TVlZ2RmXM/zbEYjFQJOndKxVsCSHoO6yKbT+3onPwfNrG+9IpPoje8lDKFEcoNmyky8VH2LE2i1++zOf7T/L4/YcCqh1JnnndTUa6khmvZfHHuhCV1Qmuv9LC1GcyuOeR6nrnXvB7kKx0NTZlGmPHGFiwLMjIG8u56b5Klq0OkZejZMH36bgytxIUfmSRrPP5ggwjM2cpGXNzCGf6DmQho0OPTJJOnIWQlf9RvPqv6NevH3MXNf73n34LMPRsA9/+EEWjVpCf2/ikvNYtNRwvjXOiPIFS+ufHXomSA4ejjf59z744hE5nhTzqMhwtlvPEZDP9e+spq0hw8dgy1m0O8+WH6ejaHGOL+AOnqEhNHNVHz0jY/tChvahUEq9MqTsROBiSGT2+gi4dtXw9I4eCPA0jzjfy9Qc5rPypGfNm5pGbo+K199wNfq8kSamq0acyuGlCFY9NtLN9d4wWheo6sgmn0L2zllbN1Ww6uVg0b6YmK13i4rGlnHPZCS68upR7Hq1m5boQb3/o5o91YR65L43RI0yYTQquuaOSmd/6UjZWSjwxMQ2nq+nEh8Viobgk9fx4XArUUsNVDpIkIcUMPP+mmz49dUx/JYvunbVkZ6q4bLiJdUuzsHQ9yH62YcBEV6k/OVIzMqQcWkZ70UUeAEJBTpYCtVqq1+p2CucO0CNsThIiQQ3VNKc9kiThwUkyJiMZUr/F45ZIJOoHuOVVWmzmODWeJAZD4wTOvxler5NwSKK8TEKd6UB51hr637yL9CEbKM1Zgc6UQJLgo8/CZPu61NtkqiUNLeLdWLsuyRW3VOD1JbFblezdH+OhZxwMHth4VNizi5ZkQhAIykyc4mDNn2G6dNBgNilItyvrtbWcwgXnGrFZFfUC7FO45nIzZpOCLVua3uYpC5nyqgQDL3BQU2bCW2KHykJKipV89lIu9kODyS0dTFbxUH6d3oLBlzjw+ZNE40kW/pDBrI/sLJ+Xz/qlWcgdt1CpOEJpzh906Rugyzkejpcm2X8oRjLZcLKpUzstSqVEi0I1QWVNPaLFjwcz9nrtZqdQJHdgzZrT5F5ejoovP0jnrF4aJt3ftOoeSK2HkWiUls3VzPrOT2V1gl8WB7n0hjIuub6Myc86OHbi9BqTlFN+6pcv85nzUS67VhYx4QEoS99Q7xoADKFc0s1aSisSON0yeTlqti0r5Jev8vns7WwGnKVnz4E4pwZUS5LEwD565s3MR6VQMOu9HC44z8jYK8z1vvsULjnfyOoNYWZOy+b16TXkZikprUggC12doXn/CXLSj7NKRZ7cKlWlRk9MRZUMH2ao57/LKuPs2ZMkTIDk39ZtgAxyCBFIremqVMVCYzDqJWoMR2lDV6o4gTJkY82f9Td4p7B4SYJkPE6/vqZ6JIEkSbzzcjqh9MOkmzOIRCL4fI2vvf92mM0aYmo/BoPENx9k06OLFlkIxtxWwYXXlPHQMw4cf0lsX3mJiWhMcOEQExt/a8Zzj2Tw1EPprFqYzdvvC05krqGEQxgwkkdzMsnDgp19bCVOHDUatMr6xOf9j9Zw5zgV7j/60jN2IR3phZV0jrK/XlzoFtUcYictgv3IPDqMjKND2Te3O1XFRg7tVWPQqVI6y2dA/G/btgWDTsLhkpn8rIvbrm+cgLjzJguyJ53Orc1sX17Iq09msHBZEI9LycKlqed278EYylAa5RzjoNiBl9P7mHAs1a49eGQFnXq5eO3BXL5+oQ0P3KanXf8S3vvUw5OP67h80kGcrZbhNhzGQhrbWctethAn9o/Xckri86NZfuSkrck2AEjISgpyVAw718icn/yNHjd/cYBh56RijJuutpAMGXjrAz+V1TLuwxnIyHSkN0YpVXmjkbRkBTri9gi++yiX4UNTWn2SJDF4oIE/5hXw5KsuotEUYZ1IgCSBTitx0RAjldWJRqtQVSqJlkVqLGYFZZXx2tioeTM1H33lIZkEo0FB565Nn/BrNBmRUJDeLETzQg354S4NHmeL5bHijySLloe4404Vy3/N4JpRZi4cbOSC89VcNUrHj19k07GdFklK/c6PpqVx63gd1a5kvcRRzFzFZcP/Ifl2uRqNLsnE20/vec3GJK4aNYMH6RlxCUSou5mXRRKVTkcwEEFSCD5458Mm2+HfBIEgScrXOay7yCuMkyBOQPjYzUbSyKY7A+kuDaQFHfDgpE1b6hUynMKwc/TIttP7YgkFyQbyMaMvNqGPpRN2monqaxAmT6O/MYgPHfWfDwUK0tLhxVdCvPpGBCEkhp6r4+aJlSxeEcTp+Gef8VdUVlaijjYuHWTGzqbt0QbjHYB9B2Mk/KfJPlmkLrqSEraJNexgLaEQ+I/m8u28AAuWBrnhDhe9hpbw+nQ3x07EObe/HiEEn8z2cuE1ZdzyQBVX3VbB1bdX0L6diqUrg/j8SW643U2fQR6uHaVg2LAw/YZWU+OpX4hVRFuqOEFufk6T7RAOh0mzn16rPvjCy5MPpqFSSditCv7cGubPLWEuvLqMtq21PDYhjTEjTXwzz89lN5Xx57YwcVs5Sl2swaTNKeRkqfB4ZY6diLN7f4w3P/Dw6ntuFi0PolErmPVu3U7Idq01zP08j/c+9dCto4ZlqxuOleYtDDD0yjLO6qHnt+VBrr+nivufdOD3pabPNxVCCGLBBDUeQUBbyV23pp6NeFxQ401p4HamT0qb39GVhb9KfDdH8NC9an58rR2/vNWem69REfALahRlJESCuIghhMAhynFSQb67H2qhpzN9aS/1xC5lkiZl0Ym+cKA7FaUqarxJbDYFixZAZrADkiThxYUaDflSyzrrvVrSkO8cwGNPB5Dl+s9pjUfGFmjFwX0K0tLSmmyLf8J/lfzs0KEDmzdvxu1umGwpLS1lx44ddOnS8ML0v0iRn0lZYuuO1MM+c46PQHEO2aKozsOiQIlVzsRUVMUn79rrVOyoVBKP35/GoeIYJaVxJEliwq32WuKpWycdgZDgmtvLCZ6shvJ4k7z9kYfqEh3KdBfV7gQTbrUxf1Yer0zJYOW6MCOuK2PchCo6947RdvRmnK2WU23dUessQ5Kf8soEoy81MOUJDU7bbnx4MGBGI2lTUxC93ibbIhKJsHNngPmLA/X+tnxNiDemu9GqJRJxQTKuqL2WhlBaniDdrqRday1hOUJCNEzCxkQUGZj9Y6BBIkCWBW9PD2GLpDQ7vDix99rHpj8ymXyvjQvOM3LPeBsLZufzxbc+Zs7xceEQLXqDoIpSDmq3ce2N15yRqL2cTGDUK+qRLY++4OSBO2zcf7udqTM83HeLlYm32bGYU8e1bqHhmw9yOV4aZ/WG+g63rCLBsRNxCvJUCBkuvcDEi9PcjL2y8bbLyy4ysWxVKli7Z7KTjRtUnNiai+NABsXHZMorE3z6tY9Z3/u54DwD11xuplc3HddcbmbB7DzWbgzz+8nP9+iqJTPd1mQ7dOnShQ1bIgSCMuIfKoIhpV22ZmOEmxsoo1epJKa9ZkFKryRfqq8pZZBM6Byt+ObHEDZL4/dJkiQ0GnBTRSZ5dd7PoCOMJhckHejczVm/qW4wU1qhZcc+C8mEk0BQUHx033+6/H8lkok4iaSMxhRh0Q9Z/D4/gzdfsjF3djqrfreiUMeZvziIKmhvdPNsk7OoLJd44v40przi4tU3AyxaFub8c/UcPNJ4MqasMoGcUPLIvXYkUi2UvbtpsVmVZGc0XmmjUEgY9I0/N3p9arLkkSOHmmyHAQMv4v6HA9RU6ujEWXSSzkoJ9cfakRVrXTu0S5Ik0pPNkA5244HHvDjdSQoL1FQ5Evy5NUIgKHhoop6MPgdYs9zCip/y+e7jXNYvbEaPrlpum1TVYJB86GiMkF/JyBvLUWpjONXHav+WEAmqKEXXQJb4FHQYqKys658lSeKVp+wcPNB0nUtJklApJT6eGWLl2hBzFwR48fEMfvkyn1+/ymfMZWbueriatRtT/u7HX/1cNvx0okqlkrj3NivDR0XxKKrqfX+cGB3aqliwNMjn07K4+jJzbSBssyp5/tEMsjKU/PxbsM7nOrTVkJWppGWRmlYt1MQbSHbUniMhOHYiztGSOBlpSjZsSckpXH/ThCbbAUCrEbidShxU0J4e+O2H+HS6jTYtNbWVFrGY4PYJNQy7yI8pWIAXFztYyzGxv859liQJFWpqcJIM61i5vuEAXQjB2o1hlJJEOcewk4nkS+PpF4MNJniOHo+zfYtEKFjD8fI03J76RJpaLdGlqwlDjhaXw4loIPj9X6Tg9cmMvdLEbWOt3HBvFSOGGVi/oBlzP89jybcFXHGJiWvvrKTKkaDKkeCuBz0c2atl5VIVPQc5eP0db+19GnqOnivGCPQKHR2l3tilTCySnZZSRzrTh/1sRUIi5NHgdJ0mNH9ZHGT5PCv53t61Az7UkoaWUgdyKaSY01VLskhSzD660q+O7p1FstMtcS7xkI6qIxbkJGe0wdNq9YBg+54oZ/fTYdA3vlk1mRSIhMTqpVqWrw6x5I8QJpMSe1aMV6bVsHNPhFXrIpzwpLqu8mlJKzpzmD3ssf9Kdu+j6NQKyvfbaesZSna8FXYySZqdzP8yl9kzcrntBitTHrKydXUmPS85Qdzgog1d6MEAvLgaJR5qFJWcP0TDn1siLPk9Tv8B9eVE/gnDhl1KSXmCQX10zPrOx8Ej9UmTUwM5TlXv2qwKVJYA23aFWbgojjcWxGJS4kzfjlNVgizkVCWdVMbVl+sbTP6ajClduh8XpGLzr+f6SSSgS3stPr9Msn5+pQ5iccGh4jh+v8wFJyv3t+2KcsF5Rub87MdVk6Rr16YPBGzXsR0xjYeJd1jw1Sj+IruSxKEopVp/AIdUikCgipnYvCPCg3fZ6nzH53N8PD6x4Y31g3faUGjj9e6jhIJorHF/tXVnlOpyFe27O+na18kt97hpludjy24rbo+au241kDR46nymJvsoGTkZJMs1VJaqOHDgQJPt8G9CRAQoUxwmLmKYmlfzyvMmPKYjHGQHnemLXcqsjQkNkol2dMdiadxPSJKE6mTuVghBVO+gS/v6BH4wJONL+LGSTlq6QJfjJi4aJitLVHvJIh+HKGe7WMMWsYptYg272cCBjVaSmweRdmgo8uZBbFuUx6EDEguWBlCrm74/zM7OJqIKNvr3BHF8ThXTP66/j04kBBMmezE7U1J2spDZzZ8oUNKP8+khDaIHZ2PATGWwhvITSh65y8jqtRGkhI5tq804K1U43UkmPe3E65P59ct85nyYy89f5DHthUy2bI/y2rtuWnWvYNEvClwVWmp8SZLqMGaThD07TknmCvzidFWpWtIgFDI33Hx9k+1QVFTEviOnpNVi/L4qjEolMea2CjzeJFNednLdXZUkkoJjJXEeetbJvY9Vs31PBJNBgUbS4HJCJKTA5085sIb89tHjcUJhmVsfqOLVKRn88VMzPns7h9/m5PPW85nceF9VbZfZKWg0EjeOsbB8bZg0m6J2D3wK3833s2BpkJU/NePzaTk8+WA682flcekFRnx+mWlvTWuyHSRJQqOPkRRJ4uoAWVmp+SfnXlyNpqwDHaSemCQrWklHttQMA0aKaEdn+pEu5aS65vy9aOEbxHG5mJ2s5wDb2cJKjnGA7gwiSQILdiwn9WX/ijQpC13MztjRZrLS1Kirm9f+LTVUs2EdZ6WkROnJZv3mup3hsZhgy5YkdjKJxVIk938D/1Xyc/To0SSTSZ588knWrFmD35/KRJaWlrJ8+XKeffZZVCrVP2rb/duhUqlQIDF3QYBwWObVN0PkJdrWOSYmohzK/I38fkeYeIe10U3/LddZa7PBHdtq6lTEDBmkp39vHdfcUcGMLzyMvrmC4UMMJD02hgxW88mb2bRrnXL8udkqenbVYjYp+PHTXH78LJfPpqexdXUmk58PUmJfw3axhrBXw9N3ZzFxnInX34zgVpZTxlFySAl2a4T2jFoc33rtbTwVah59SOb629ys2xTm+/l+ep9fwuff+LjzJjuL/whxtCJIwK3m41kNZ75rPElcNUmKmqm5dawFkzVOtXVnPccmhKDavgOVLkooCKPGldeponC5k1xziwNR0rK26jCQtY+ZH9jrCUkvXxPC5ZbZvidKVoaKPudEUedUEZB83DCu6Q4doLBFR8LRur/V509yvDTB4IEGQiGZ/YdjDDvHwKGjMXbsidYhgh+bkMZHX54mnT3eJCvXh7j3sWqefiiNiVMcqNWpSew+n9xooJ6yUSrD/8rbXhbMsdAjfCH6UA7NOwfYuryAeTPzmPVeDluWFtKrq44b7q2szeQoFBKvTslg+mceAI6VxDmrz6Am20GhUOCoghHXldG9m4RX1E+yCCE4IQ5TUROiKE/d6LvRqZ0Ws7lx92cLFzJrdoR1GxvPmFY7E0T8amSSqDi9qbeSzqF9h0EB5sGQm9GSPbu0yDKMm+Dn9ofVPDG1FUk5yeIl+/DUyOzavrfBc/zbUeOJ0K61mndeTk0y/yvS05T8PCuPtz+q4Z+WMkmSQKS0GQ8djbFto4qz+xh58M40fl4UJB5v+P5OfSeI1wvNC1NSFqGw4I6HqrnpajN7D8YafS4qqhL4/EkWLgvy3Xw/h47WDYy3744STwgc1ceabIeMjEyCHjVt6Frb3uSgjHxaNHi8Tc7ilwUxbrzKzEWjnQw7P8TdYw1cfkmCJ191s+DrXOy205tahULijhtsZKYrWbuxbvAhhOD5N90Eowmuv8LCzjV5NBt4lArLVk4YtlJetJjsHscIaxrv+gjio1WL+pvozu01KFX/Yaf8NxhNdiqOaTCblfw0M4/unU9n2c/qruP7T3J56lUXR4/H+PJ7P1ePrK/dNHmCmUjmkXr/7jIcZuOuAGk2JQP7NFzRc98tNr783lfv31sUqqlyJLlosJG5J0mBcFjmqx98THnZydQZNZwoi/Pl9z46tdcyY6aXw8VxDhyJ4/LmMX78HU22gRCCEyWgkDUkiKGTDEg2N3176rhutJmPvvQihOCqm1xs/7kVhdWDKaI9RbSjB2ejQMlR9tR+36nNm0wSY3UHHn3eVSud8Fd8+rWPRFxBXrA7lZQQ03jwZG+nxg09B5fxx9qTchRxwewf/Yy4wkVmVR/cFcUkZYmn3m7Dms02/MHULrOsUsvy9Wlg6IksCxxVhzA3XsT3r0cyXs1Dd9v5ZLaPay43M/picx15g/699bz2VAYPP+dk6CVu9s7rylnJC8mtOAeKOzD9dR1nj6gkHk/d23tusaDPOB03BYSX3WIj+9iCEiVhgngcKu57vLrW302dFiLd17HB35dJHl5ctQnxasrJplmDFeFKSUUOBdiTucRD2jOSwxo0aBDRGMx4NYuBffT8tqLxVrivvw+RMLmgJo2nX3cz5jIzv32Tz5MPppGboWfIpU6eei5ED/lscqUijJIZSRcmv52Hl5628tYL6Yy62IitwIfbmPIZNdrjPDBRV29NkiSJGW/aUWe6sJCGVjKQTTMOsJ2kqFvhFBNRyo272HsgxpjxDgIeHXdPvKvJNgC4/vpxON1JHnjSwa3XW7j/SQcPPlXNhi1hVq5LxXifzPYy/ZXTen8//xZk9CUGLr5AR1zE6X1ekHdmhvji+zhXTCzmWMECqlstQbTbwflDG5d/GthHx869MX741U/bVmoy05VceamJ2T/66dBGw5YdDd/PcDiVJP92no99h2PcMtaKx5tk2eoQzzyUxk+LAtR4ZJL/iUH9C/x+P+kZIlWFqUjFsDXqE1S3WMYNjxfz+uduxj5WTFXz33HFa7jwvPptrbLcuESUWi2Rn6skiL/Ouq9w5/DFtz6criQvvO5lzI1uJjzsYf+hGE+96GXZj3a6RoZRVD2U3BND2Tu3O999fZBEIuULDx7L4FQDU8jkJdT5CC0HFSFJMgcO7SYjWUgg3HhF778ZVnMMr6qSUtV+bh+v48LBBqScUoyY60jvnIIeI7t2Nb6/OXYiTjyQqmAsVRzi4ouVDcoATf/ETzPfWaRJWRh0SmZMs1CetYaQ8JMUSaqMeylrthRP50VYmjuoytxAmXo/7ehBL+kcekiD6Ml5xOMKnKSk6zSSluxgZzLDbfF5FdjTG267bgh5eXlEVX6iomFSqFSZIs8/mKbmultdbNkRoaIqwbyFAQacX413Z9vaSevlFJNODvlSi1p5B0mSyJLyaUEHImEJd8RLPKzFcHAAiogJlUpi7F2VrFwfwueXiURPxw05WSrmfZ5HXq6aTE0GXelPAa1QJjVIqlRhFlEdsirGIeMa9osttVWGWqPmP8oo/hV6vZ627QZy831V9BrowetQ88RLTt55MZO3n8+k+ESC7z7OYe2vhcx8J4dlPxTw9YxcPB6Z9i11hI7n0lMegr66LdfdUcUFV5dy+bgKLri6lIefS3VUrN4Qpk1LNa+8W8OM17JqOZJTdrrgPCM3XW3hs2/qx4c9umg5UhznzWcz+fgrL48872Tn3iiHi6M8N9XF8KGGevuK8881csNVFn6Z/1WT7SCEwJYuePkZM+VBBwt/D3DVOCcHd6vJoajOsWERRACZUv3ZAybJQh4tKKINnaU+ZJJHEW1QSApcVJJF4wO5chItWbQ0Sqe2WlTy6TUkRrTBSuhTkIMmqp2n/X4iIbjhDhcmZ7tUhbyQ/mN3eVPReJ/w/wEKCwt54IEHeO+993j33Xdr/33SpEkA6HQ6HnjggSYPefg3Ijs7G7NVJhJNMmpcOTUeiULqOvLSrNV88JaV9z8LMOfbGAf2e7jjZmO9oRfN8lT8tjz1IBWfiJOTefp2VzuT3HCVhT0H43i8Mr/NyWfewgCKdCcvPV63vTqZFEz/zMPCr/PrtHJKksRVlxl4+KkKWtAXa/Rk1jQCwteJw+ot6BC1U/CC+LFam76zWbNyLUW0JdOZx7ZFhxm74QiWjDjLfigg4y8aYz5/ksGjypj+vp42LUNcfIEBry/JwaNxYjGZyc86mfZiKvg7cChOfo6Wi4cF+XTm7+i0YLJANCYTiiS47ioTi1doCG3pgVvhZ9Dww9jSZSxmiWMlCbzVWrpHWoKUcjLGtAg5WXWrC/9YF+LzOT4Wfp1Xu3jefbONktI4519Ryfz58xkzZkyT7TB8+CjWrV7IngNRQmHBMy8EOHwIQhE1F1zuZNyNWkxGiQuvKaNdKw02i4Ktu6J0aKPhhUfTKchTc7g4xu79EWbM9FJckqBPDx1tW6n56EsfGjUYDBIffumlRxctcxcEGtTPAvh8jpe7brJyxXV+OiTOBiCQtZdVs9PrCGFLksToi03sPRBl6coQFw5OLeZpdiWJpCCZFLw4zc1Lr9/SZDv4fD6iUYni4wlKTwTwaTbTOXZOnUDnMLtBkmkR60Eo0vg0bSHEP1YnSCg4XixRYCzi86/9jB9bn0B54jkf+uoOaDBSwkFySFUDqyUNsk+ibL2TvD4ZGPtKGMlBAsJiEOEwCDnBwd3bUJfmIokYSn3T21z+Tah2+tAoBcOHNhwM5marSCQEAZWLTCEaJLu9wk2PHil/kZmuQtJHuec2O0qlRP9eekbdUMWcT7Nqh8AJIfj4iwBLliS5Y1xqoW7eTEWn9hoSiZT2Y262im9/CtYbMiKE4OrxDiqP63n0ljSkhA7SKskocjD7UztZGUomP+tgyCA9y9bWb/dpDMeOHQNZwiqdrkyRUNRWfP4dkiShw8CzL4ZIK+1P3sl2Ro9wMfSSSINBPcBd42w8/ZqTQX1T738gKPPQMw7274P2LQ1cf1WqLfu2cXpu31ZFPKbCHNBizZPwZHmIlUbqtQYCeNL3Mmli/XtY5UiSkXFmwxq6dhnC+iPrmXi7usHrMBkVXDTEwEXXlLHom3z0DVThZmeqEKq671yFdJSE3sOsd3MbDF5PwW5TEm/g1pWUJchMV2K3KVEqJV59182SP0Jcd4WZMZeZqaxOMOkZB4eL42xe0gyFQsGRYzEuGFPG9BnfnZENotEo4YCaLLJr9bW1ulRbal6OigFn6bl5YiVHdqShVgcpy/6d9HSodMRxVatQxHVECKMROvJpwQkOkySOW1FOplxI5QklF11TxrhrLAzorcPhSjLzWx/RqMBVYiITDba8wMlpuHmolPDToiD3PlZNOAx6YUHlziEQ1lHDNgzVIR4eeogFK1sz/cvTAfhDL6cqTpLJBBvXb0St9qJR/7N+4b8VkUgErVbCblOy4Pcg82fVlc4RQrB0ZYgvvvOxZEmStsGzMUkWysUxKikhkzzsiXwqd2lp37uSGdPMLF4ao8ITIyh2Y8ZGOcW0p2dtRacsZErFQU6Uehl9cwV332zF6ZDIb0QzXZIkNJIKlygnQ+TjoBwAv/BgJ4Ms8uv4LAt2nFQiEqpGhxg0hJKSEs7uZ0ClkrjyEhMjritn1HBTnbgQUtWE23ZGuf1GI9/OO8ySb/Nxe5L0GVyNorI51lAhXVHgoJydbKCd6E5SipPd5xDzZufXVn336qbjmlFmxt52nKNLjUTtJ7hhTMMdMgqFxPAhRv74vIJE5nHy8sPk5gsOFf+Gr9KE0dWGAL6UZIRfyaLfw6RZVZxzUW8KCxueAtwYsrOziceguCTOVSPNPHxPGouWBbl5QhXXjjZz501WOrc/fa+27oycvB4tb3/o4eGJVu67xQakkvsrNgSYOT2DgX0MfPCFB6e78TXK4UqyZmOK8HjnxSz6jThBz64pXcDzzzEw5RUX336UU9uJBKnOqYeedRIIyFgsCr58L4d9h2I89aqLl6dkoNMpOHosTiQqn9E+0WQyoVZDKCy4ZISaH6YfoPCsUuZ/k1W7Zxl2Dtx3u5kLry6jorr+dcXjgnhc8MP8IOs2JEhLg5uuM9ZWzEbjMpZBa6koVaF055Dh64Qxnsmr7+zhnWkydk97jEk7JYRZ+utBqnxReifrDrqySHZ0R3pQmrYDTYeufPlTC9JPvsb5F1kBK0IkuPHyI2xcW0LSl49C/Fe36f9joFRKDOyrYcO2YjIzMlEoJO653ch7D9cfegsp/XGFK4eZc3zcfG3dfagQggcer6G0WkkZK5BkBT/+FCUn28f9d51OMC38PciO9XoKTla8RYIq2rRQ8/OPZh59aiM7DwZ54fE0xlyWiVKZmn69bHWIe+8Poaw4fR+1ko6OojfbWUuGyK3VvMyJt6Y8cIS+fYeckS1attVx/NAa8lx9aolMWci49EcI607QqaPEn+trCC/I56Z1IWJqN+5ghLxgN3Kl0z7HQTndaFhuwk4mBq2K+x9MsnMnrN++jHdeymDEsJyUnuTJ9eeqWyv5/pPT773BoGDIID3v7HTgZjNGrLjkamwlOcSOdyRd0mERMaAYJxXsZD1mbJw/YtgZ2QBg4NnDmXDrQnrGz+eEdimzZ+RgsyrpMfQ477yYSa9udfe1Rc3UfPtxLsNGV9DGdw4CQdh2nKsuM3H9lebae7huU4RLbijHoFcw+/1s7n7U0aisxxUXm7jspnLuPelXT+FUfGgwKJjzYQ4r1oa47o5ykuKkNNOSAIkEON1JXn4igx5dUnH0veOtfD236VrQXq+X1s3VfPNdDEtagp8WRZEdWdiFDf62PXJT9Y8kZjYFlHKEdHII4a8tZPvPkBDA2QO0fGupBH9KvsCAiQBeLDQsfemWnbz3sZ/yiiQnyuP8vCiEubIr9lgz9rEFISVJT2/4/T5T/Ne9au/evXnvvff4448/OHz4MIFAAL1eT5s2bTjvvPOaPMn03wqVSoUkyYiEhoMHJBRKGR81WEltegPCS2ZunIkPRjA4OmCU7fy+PsjPPxziopFB3nj+dCXott3R2kmWM2Z6eOTe1HdEIjI79kZ5rYOGW66zsmhZEI1GYsBZOow2b702l/WbI5zTX9+ght33PwfJiLSqsymHVBDcOt6LTdLvyEKmBgeSxBmJ2ocCIQowUJa/jBvHatl5UOKJ+3NIT1OwfnOYYycS5GUrObufnnkzcxl8eTn3TlRwS8KDIqHFkEgjKkfRZ2s4cUKmfWuZ518NImQF0WScq6+VePS+tNp28o3bIjz+opMap4oWUi6IXChri6/Ujb/TJu4Zb+DjL/0c8S8hrbo7drJQNrBPmzqjhtnv5+D2yHz6dQ079kQxmxSMGWnm7ZfsfDB73hmRn+eeO4RIVOayGypRBu3kuPvT/GT1V/TPMFN2byGrpczKX/LqEJALlwUZe3cl33yQQzQmc/lNFbzzYhYjhqU2GfG44LufAjz5QgCfT0Hx4QjnnaPA4UqyZUeEXt3qkhgbtoTZtC3CmJFmzIGClIaHcDN0sLreBMBTuO0GK5OfddaSnwAIeG6qi8NHYzRr1lRnmhL2ttkF/hoFFq2JVrGu7GEjemHChIUaHMhSkm5iICU5y6h2JYjFRL2qXIBlq8P4vY1XCzooIyvZnCxfK954eT37DtQw6V4zOVkq9h+K8fgLLoo35JMlckBKVU4FhA/TSZKpNV3YX7GV0oXHye9qwGKzo0paUEX1JFxQfcKJz+Ahaq9A4VOg1jau2fNvht/vRs5U1hve8ldkZahwVscoUx6iQK5bJZ8USTxZO3j0wRRpV14uY1IaMZ3UffrwzUzOvriCnudW0ralBqtZwa69CcIeHUVtZJ57PLXQ7t4fo2WRhkl32bjjoWq6tTfwyOMhZn3ro31bNf3P0tGupYab7nYSKsmle6T76U2PszlBh4/BF68nKy/GgD56Vq6LkG5vuu5veno60t8iF5lUFUNj1c2hRISMss61Om6Qyry2adu4LZvlqdi6M8qlN5ShUKT0oOJRBWm+jlx3dapK4dFna/jhCyPtw0NTFfBuCK0PErGt51jaanLcvWtbXOMixhHFLq68LErXjvUDnten13DvxDebbAcAo96E2hhmYJ/G2+wHnKXnu58DtGrecIBaUhonqgjiMO5DFhJVcimW9BgTbtbz7JsufP7G16lYTNSTRDl6PKUDeqqadtKdNm6bVM2Sb/Nrh2J17ajlgvOMTH3fzfuf+7j3FhutmmuY8kAab7/9Mi+//HaTbSDLMmqhoxmt2EIpSZHA71UQCMqYjAom3WXn4jFVxBQhJjwZY/zYDB6a4uH3n210indEJxlIigTlHGMjyzFg4pyzFVx0UYDHnv4TyaXHF5B5pdxPjx4B0uwq3A4lh/doyXX2pTJ3Dct+yq6TcL36cjMXnGfg7JGlJGtUKCxuMpVpyIEsqlylTHuvmHmzI2zYnsHh4wYCQSV6nUzJcRdLfvDgrfGDWoM5rem64P8mCCFqhy1oNFKdeEwIwX2PO7BZFDw7OZ0dG0KYQhaqRRle3HWmjWeRT3G1huvHVtFcdKSzsBImSDH7MGKtU5kRxEdQDlK5VYMtI8ErXi8uj0TeP/gdW0YCKXMbG/fsJ4NccilCQarKaRtraC961k6WjxAirgoiZHFGsaHL5SLNmtq+6HQKpr2YydW3VzD2SjMjhhqJRAWfzvbx7ZwkKo2Sz2aHefBeE3q9xJjLajAfHZAahnPyEvJoTobIZRcbyMlSMO8dez3dN4UiVdU5aPABkBofZAiQblPiz97J0p+zaFl0OkG2ZWeEq8ZtJViRhgkrbenKHsMKmrVS8chjzzT5+k/h0KFDdO2UWpcWLA0xfKiREcNM2G1KHnomtUEvzFcRDAk++9rL6j8jzH4/hydedmK3K7l3/GkS6LXpNTw1Kb3Wr46+2MQ9jzoYNaJhHeIPZnp58bEMzu2fel5kWbD3QJRPpmbz0LNOYjGZYVeWccn5RvqfpePIsTgff+WjxpOgY1stkgJuuLeKzu01fPh6FkXN1CxYGiAjTUEimRpq1aFDhybZQZIkenbV8uEXPqY8aOebnw8yc0Z+vT2LRiPx1fs5DLuqtN53WMwSHc+qxuxvji6URZwYc+ccpmd/Py88aaZ5MzXffJCLEII5c70888wqhDObhNtGS/mc1PsggRY9Vk8/hDhIKUdoRuu6v0HSUnU0wY2PbuW1GQaGnptLJKpCrUqy70A1Xds5uHioiYc0CtyEicX/d0BwQ4hHJW6/xcD6u0L8uiTARUOMZKYriSj8JOQ4NTgQCKykoZVSz7TRV8RbH6xh264oD9xpJz9HxZadER5/3sO+PdCVgbWdNbJD5uOXDvHDz8e481Y9s+fE2Hc4TFvn8Fq/oatuzXOvHeLtl+0MHqzkyivsXDv69PsiSRLDzjHy6QcK7r55Nzk1ver8rUC0pJISCklNrFdICpSyhnE3N70oBMBg0LB8oZ2BF67BqtehEErUhjg3jdVR6dDw+ScqesoDcVNJoAZU2EgzeihV7yMjnlPbyfifEurZNiO33aDnnU88jL02neF/GYx4qvJRFoKpMzw8+xcSukWhmoxoLoW04YB5ObnRPArjXWrtqJY0NKcdOmEgTICQ5OdE+ZnLPUx5ZALNaUeUMN06a7BZlThdCeJxwUWDG06utW6hITNDSWVsMxGtiwfvS1Vv/vW6BvbR8+Hr2Tz4dDUffelF8w+aoGq11KBm6Off+Hj3pcza71y4NIhCKdGmuYarRpqwWZWsWh/G6U7NGPjs7Wxat9CQnqb8x27Mv0OlUhGKwJHd0L2nmpJyqAomMFJfVib1rf8gBfGXv6lQEyWCFj1pZOGgHDO2Bj/nUBcz7FwNvbrrUGVXE/GF0Ul68mjBUfbSWfSpFz9ERYSwCLN1g4Yjf5rwayvQRLLQoeIoewkTRChjZyQZ+E/4r7a9n4LJZOKSSy7h/vvvZ8qUKUyaNImRI0f+L/HZRETiSRIxCWtVV5RKQaVxd+3D79QepbrYTGHVYDJFMwySCTvZFDgHsey7ND6cmRKMPXA4xnuf1HD5RQZefMtNbpaKdq01hEIyN99fxaQ7Uxp5Br1ELHa6LTkcTdZ70Vw1yQYnIgN8NitCerjh1ktJkshQZHOA7ZzgEAKZjIyMBo9tCDqDFn/hZlYtTufRB6zUeGSCIcGF15SxYGkQWRas3pASMD54NE7b1koCsQgFgZ50iQ6hVbI7HUVfiiqGMeEemSGXlxGJCGJOG2WVCV6ZkllHR7NPDx2z3suBv+lJxlVBjpfFef+DGKqknk4dlVgHbOZ4s4W4/OHaKeaQaoVOsylZtjrMbZOqUhPaZ+Ty0uMZbN8d5cNZPk6c2MOZYOvWrRTkKvFUaSl0D6wz1U8r6WkdHIinWldPe2jEUCO9uup45vXU/b/+SnMt8RkKyQy51MEbj2bSonoovaLDaeU9h5ULLbQp0vPSNDcPPOlg5brUROKJU6p59HknGelKXnzbhSqZ+g1xorRo3rgbycpQ4v0LkeCuSXK0JE6LIg29umn57bffmmyHXbt2pILZhApfKIYRC13ohxYdfryECNBcdMCDgxHD1dw1zspDzzrqCShXOxM8+KSTeCKBS6qod564iHGcg6lNm6SgwDWAlZ+25/zzI3Tu5eayK/2oVBJhvROXooyICGHEwk7WcUIcqdWTzSQfD1XUVB/Ht8xAbKWB0AaJ2CEJWySHlq7ziIc0aExxLrm06WT4vwkalRKHK4nHW7dM91RGffKzDo4ei6MzxsnsVsxB/VpqhIOg8OPUFFOau4K339TRsiile+lwJWjWLszPv6XaktVqiTULc3l8komNW6Js3RHHZITHpkgsnpuJWp3K/L71UQ23XGchK0NFLC7z6zIfvc+CRyfaGX+dheMlCa4aX8WRI1D0V+LzJIySBWV5Kw4eTnLwcIyyY0pys5pOfnbr1o2YFK3TOmnGikNqOCMcEF4kVYIMUfccCWJs3Nq4tt7OvVEkhcSDd9hw1yT57O0c/E49GnREojKjxpUz63NoGe5dZ+CYXjLSynMeGq1Mh1Hb2aZdzA7t78S6rMLcsozt+4N1/KQQglnf+fhpUZBWrdo02Q4AB4/sJSQFKKtovCqpvDKB051o9Jjn3nRhsSRxGPdTptxPQZsQSl2M3ftiPHSXHbtFSXllw5/97mc/I/5Sibx7f5TbJ1XxwqOn17bPvvHx9vOZtcTnX/HAnXbmLz6tKX3daDPr1y5o0rWfgk6nIykl0Eo68mnOYfagc7TixTdOV6xGojI3jJO4/SYzy1aHWPaThXxv79r1QympaCa1pg1dkKwevvw4jfxsDTZjilTtEB2EtbwnqxZa+GWOHseK3hQ4ziaIj6FDFfU6TSBF/t55k4Xb702y8g89z7zjRtFuFzmabEp3pzH40jKcVUcZfvYhBvbYzfLFm1nxg4eCmh6o0aKMG/B6zsgU/xro9XoC/lQXTjwuauM2gG/m+cnJUtKzq45v5vkRYUOqfZMjtKNbHX/kElVECdNdPhc7WWgkLVYpje7SQFSoqKQEgCpRSjH7KKQNfaRhtHFeSODP3ggBNVJ9vVyAmIiQVRBjzkc55GSqaSV1SmloSwYKpFZ0pi/72VrbFh/LPkJmWxdJRQyttvEW67+ja9eurFx/mhTq0kHLr1/loVRKPPmqi8dfcvLFrBjeQByNsznahJlz+uvYuC1KsCy9dgr4X6GRtGSSj84ebDTetVmV2DMTKIO2evIgf8XilUFmf5JWWzV4Cr266pgxNR2NJYQaLVpJj1WvJSNNOqO2/1OY/eV7PP9IOucNMPDLkiAud8rH9u+tZ+HX+bhrktz5cDUXXl1Gq+ZqFszOIxCU2XMwxnkD9LXPhRCCbbsiDOp7OgmblaGiY1sNb35Qd8CdEIJPZ3vJzFDWEp8eb5LMdCX3P+nA45OZ/koWrzyZiRAyC5cF+eJbH8vXhEgkZFQquOtmK798mc/Cr/N57alMipqpCYZkpn3sIZGEVs1V7N/fdB10o9FIq+Zq5i8OsPdAjFYtVGRnNnwP83NV6DUqflp4WgOx2plg659qmlWdR2a4LWbJRpqURZ5jALuXFHL+qGom351K3kmSxLVXmLnpFqhUHKWt3KvBREAhbaimrEHiIumxc9Pd5ezecYSf569l06Y1LF+xjlj4CLv3B6l2JEhEleRQiHxmqjD/Gng8Ei9PczNokJqN26OUVST45vsw5fIJdvMnEcLEiXGQHewVW0iKBF7rEdq0UrJsTYgRV1fSo6+Xu27UsnOjlo7BIXX2VgpJQaFoR/meTF6b5sPlSvmsU0OWANKSeaz4ycLFV1fw0Vderr6s4UTBwD56VOnuWr93CkYshKmr1xmXE5SUlJyRLfLy27F4RZCM7CR7Nqeza4uN7WuzeOBuCwt/k+mQ6IdG0pAjFdJa6oJFq2fYyBBLfrFRXfgHDuM+vMJFnMblnACSiigmo4K1m8KNkokXnmdk5fq6MiQbNsbJIIfqjC2kpUvkxRpOamRTgJtq2oke7N6y/4x0oJ1OJ4lYElM8ixhRWrdMvf9zFwawWv65gCInW2L6J0nadRSMv67he9i9sxZ/QLD3UJTiE40naIMhGfkvyfFYTPDUq056dtGSk5X6TUtXBvn5tyDjr7Uyb2Ye1422MGKokVemZPDh61kIAa++m9JA3bgtAkhNJkBNJhMVDiXxuMSevTKKYx3ozFkE8Nb7DjuZOE92ZzQEB+WkkeqazaGQco6d/FwWHlwERX1JDr/kIr25ly++97N1Z4RLL1VyzL4Kp6oEPcaTAxW3EBWp9U4IgVe42M4aANrRDa+ooVvkfDrRi0PsQkIiTpxoTKKiov6e/f8E/1fIz1MIBAI4nc7/m6f4HwchBEoUyMooQZWbtu4LiUgBjpk3EBZB3HEPeb4eDS62Gf6OvPRGgI69q7lgSJJj2zNo18vBBzP9gMxdD1dxxS0VjL/WUluJ9918PwuXhug9rJRBwyswm6R6grPtWzeu3xOJCJT/UECsU2pJqAMU0paEIopO1/QKt+Ztsnn0IUNtK1MsLnj6NRfff5zLC49lMPYKC1NOCgPPmOmhvCJJrtySdCm7zvcoJCUd4v2JBrXcdZsBhSnAYxMaFjbPy1HRvZOGkEgFRk5RyVFpLwX+njSvvIDsY8Oo/qMnpYeNDD5Hy1k9NTzwpKPWqYTCqf/O/NbHz1/kMWSQAY1GIjdbxWMT05hwm41g0H9GmZzjx49RWSXIl1vV6rD8FZIkYXS35otv6ote3zLWwk+/BcjNVjHumtNZ/vsme4jt6UJWuF2tLIFRMtM5OYCvP9VS5UgQCCZZsjLExq0RBg9MtZjNeDWL157MJGlPbX50GFmzrvGW7R17YrQ6uQGQZcG9j1Xz9vOZjLvawoihJn799Ycm2+H3pT/j98tYlXakpJptrGEPmzBgJodmZJLHYXYRMJQz/EI1V11qplsnLcOvLWfGTA8/LQrw2ItOrr+nkq8/zObY7lwy+u2h0r4Fn6ghJAKUKQ5xyLaC84YKKvNW48eNJEnYRQ55joHkVwzGXN2JXl30rFlmZfSDR8i7aANh6wnOYihq1OxjC7vYQBAv2WYTipANs8aC9LdCNaWkoiDeEQUSXs+xJtvh34QWLdvh88o8/Zqb4pI4z7/p4rYHK+l9fglLVwYZd42Fbz7M5dpRVgLxKNltXRy3bsB+zp/c+lQpW9akc9FQA9XOBDfdV8mXM7L57btslqwMUX1Sz1elkhh3rYWl8zPIK4oz/S0L48emBt04nAnuf9JBzy462rZKkX0VVUnuu9XKj7OyOKe/ns7ttTx0j50Ni/NpVihI0HBglCM3J+zTUlqRxO/W0aFL+ybbQZIk9NYkx6TTG0Ir6XgyduP5GxEREF5KrBtIs6nqrRNSVjkV1XEqG2j7EyLlX++7xcrNE6u4brSFrh01IMBKGjNmerEZNRTEOjS4/iglFXp/M66+Sstdd6lo1y3C8l8z+PbjHKLxJKPHV3Dp9eXccHclZ48spbgkTvN8LbHYmUk+BHylJKQIU2fUNPh3IQSz5/r5ano2F4wpZfP202uXPyDz/Jsujh1PcuywljRfRwp9fQnvb0PFcR1V1TLfzw9QWhnnivHl9cjTletDvP5+DTM+99LvohO07XeMy28qp2M7Dfq/VILtOxSjd/eG1zqFQqJLBy2Hi1PPiUYjodMk2LOn6UkxhUIBqhgB4aVIakeSOOXycebOUXLb/Q5Ky+PESTDh9lQg/8ZbYTK8Des0pks52I1ajhyL89hjcdp5h5IvtcAkWcmQcunOIIyJDHyk7B03uBh5ScMVtQAXDjZSWp7AblNy2XATfy7Jx9ThCP54hIwjw5j2eA7XXaXmobvslKxujVSTSRAf6WSRREaOq/9rovb/0xAMyXwzz092hpJv5p0mut/5pIZV68NUORO0aanGnwgQIYQeU71KnlKO0pJODb7DRbSjguPERJQyiulM39rKcUmSsJFJ6+BADkrb6m18EiJOReZ6Xn/JTJuWGvT2+jqcWklHJvlUU0aVaRcjR8Frz1rQmeJnVPmZkZFBIKjjt+WnYx69XsFNYyx88FoWVdUyl12mIkuZixQ2E4okOXA4zsLFEdQ1jbf5pZONzD//DllKYPQ255En/Q3qRS9bFcLlTtKvd8OV6RecZ8BqFyRPrhPhMJiNMb6c1fShFqdQeuIoHdpokCSJsVeYGXplKb+vCiKEwGpRMrCPnorKBGazggW/h/joKy+3PFDFxFttbNkZ4aJryhh5YzkXXl2G25PEXVP32p+ZnIZCgguvLuOBpxw8N9XFoEtPsH5zmGkvpKqYZFnw6AtOHrrbzrQXsrjlgSo6nl3M2Lsqmft5PhsWFfLV+7l893EeW38v4px+Rt6YXsM9j1axZ3+E7+f7GXW9g+7nlmE2SgRDgnattFgsTZfI2rplLQt/D9EsS8+1tzrw/0PlPoBG0jBhsofx96Q0EJ97zYvV2alOQu8UMiKtSIQ1dGhT92/3jDejQNUgkQ6p98WAiSj1fVkgGSBWlYXJ0QHPsRzuuyWb3+bkM3tGHn176hg/0UFNtQYb6fC/5GeDsNoUVDuTfPFuDlpJy9BLnfy+PEkzWtFdGkQzqRX5Ugu6SP3IpoCtrKYsVMkfKwRtC0xIspLcyoEYa1pixt7gvQcoktvTqpmBzSuz+Xl2FpV5q4mJFCknSRIKWU3L5hpaNFP/hynhyjrEKUCYINq/DIoMCC+yMsb33zdd4xHg5lse4s0PvIQCCn5fFa4l+n781Y+zSonub5uPUPoh3njBRu9uOravzeLJt92ce/sezuqfwKWsXxUNKemSrt1SQ6EMekWjlf+SJBGNSBw9norrajxJVq0UaDGQWRSEpBpVAxrQpz6rUijw4UYja8+IBF6+fDkGfaq7SY+BbTtS/lUI8AWS9YYQnYIQgmhMMLCPHoVCarSLEaBnFy3HSxJYzQrWbWo4RnnvUw/lVQnGTajkhnsq6Db4OEtWBjlUHOP2SVWMuK6Udz+pwWxWcP8d9buhipqpuf0GK1t3RZBlwWvv1dR2qjUVbdv1JZZM0sYzmDypOVpJTy5FHOF0IZ0sksSJEiSAU9QnFMMiiJMKMkjJj5glGwKZMlEMQCd6c5DtHBa78YkavMJNpW0rmu7b+PpTO1t2Rpkx00e/XnpefE5PrGgXm9W/1ZKt+9nKFrGSDSzhIDvIJA8Ldo6yjy70Qy1pUEoqLCfleLIpQIkavb7xjq8zwX+97T0UCvHtt9+ybt06fD4fkiQxZ84cINWi8cMPP3D11VfTsmXDE5/+7ZAkiUhU4vyhOhbMLyeL5nQMDOO4dT2HzauJBxS1ekx/x3EOoHbnU0jnWsckC5mjzp0cPuzk5aftdTLRpeVx1m2MEPJoaFY1FAsyVd5D3P7gERZ/l09+burxaNdaQ1lFgpLSOIUFdTPZZ/VUsWaXkzQa1m2LmarRR5Ucie9GqxP4/X7M5oYzK3+HxSq44pLT1+pyJ5nzYW49UXK9XsH7r2bRsU8l3U7qcf4dCkmB0ptJr+5hZJ2HNi0b143o1VPF90uC6IWRo4qddIufm9KVPPm9VtIwV5/Nd3OWI2kTjL5MzeU3VXDXzVZaNVezZWeEz97OaXAhHDLIQHqaggMHDtC+fdPIj7KyckRCiS5hb7RCXRu3cuBgfeeema6kZaGacFSQbk/ZLRiS2bBBUJDMqXe8JEm0SnbDYljP8GFannnNhSxArZLo0UULSAzoo0eZVsYJ/e9kZEKpI8rIG8p4dEIaA8467ZiEEDw31cW1o8zMmefjzQ88XHO5ifPPTd3TKkeCcLjp1Q6xaJC0NAXGRBJtVT5uqpGQcFFJNgW0pCMJ4uyMr8DlSp3jluusXDfKzG8rQrzwlot3XszipcfTa9+P337M5NuffTzx7Hr69NBzyzA1147OQqtVUONJcs6IP/H6LWitESQg7jMSrtHTqqWSjHQljz9oZceeKPuuVhLEi4NyEicDnIgqRFGrFmTl5KPUAgI8c1PXokwDfQcQu3OoUWvYu+9gk+3wb8Krr03j8kuGMO/XMEePx5l8j52iAhU79kb54AsvW3dGueEqCx3apnHlpak2vX3rs3noGSdfzfWy93CEA4dimEwKXn0yky4dNPy+KoQyoaHrgCrOH6ri1afT0KgVLFsdIhBKcvPEKrIzlWi1CjRquP0GKxecHJBQUZVAoZC46er6GzO7TcnzT9h4fuIRskL1M9sKlKgSeprnJjhy1MfAsxvWVmoIHo8Hg8qCsWUZB47FKEp2QI+RrgPV6HX7WPr7LiJeDWpjnI6dBK+NNTD5iQAxEa3VkwJAE2XaC1nccE8lzz6cTv/eOiRJorI6wQtvuQGJl1+OY/J0ZuqTAZ59vopwIsE2VmNzG1n4W5wOwtqoH5ICNoqPuXC6knhcSnr0d6FOmqj2mOnQJcljD5soyFORm61CpYIOc0tp0+bMKj/D0QRaHei0Ek++4uSZyekolakflEgIprySyrIP7GtkYJ8Ak55xEAwJsjOVKBSpoUh7N5noER+USiZJQDyXHNGW4/vW8uLjWqY+m8FbH3q45Poy2rRUo1JK1HhlsjOVhFwGdJEMTO2dvPCqkTYt1ezeH+W6Oyvp00PLkLMNlFUk/lGSQJZTg+MAVq0Pk5ut5IP3X+bd6U3f9OjNMXa619NDnE0aWSjb7aD0sI7V3xYwfIUbYRG1a6XLBZkNaLGegiZu5pmXfKQ7zmowwdacdmxlFQZhojxRRo2ncfLT65Mx6CWOnYizeUcEnVbixafNXHVNGEXHMM2bFaHWqhFCsOHHbVhJx5tWRX7HDAK73bg8EcrLy2nVqlWTbfFvwKFDh7BawetLsmVnhPVbIkgSmE0KWjfXpLpWgCV/hEgqguxlMwJBRITqVDQJ5Lo+4S9QSkpUQkMZxTSj4WSrUTKTocrgqH416ToL6oiNpCaINt3HZ6+a6X1SLketaTjBm0EOBw1rmDLJxL23W4nFBDqtApfLRWZm0/R/i4uLadFcwwdfeNm+O8rN11rISFOydlOYN6bXcNsNFr6ZE8Pqa81Ry1rS0xR8+V0Yt1fGn7kHvcOAQaofhyZJ4KtRUlGVaLD60+NNotQkcBRsIn4wjQEjSnnh8TTOG6DHVSMz/RMfs74L0LZF/aroU5AkCZNegYMYCREnIcUIRwR7/lzXpGv/K/Lyizh8bAvtW2vYdzBKIJjkxbfdvDTNjUKSiMYEJqOC+R/n4nAlGXtXBVOfzWDaR14uGmzkluustd0Nf6wNcfUdFXw9I4esDFXtb73/Djt33mTlvNGlvPNiFsdL42zeEeX192to0UzFF9/5GTXCxAXnGVm6MkhVtUywRsN7U200y69rB6VSYvormVx6QznzF/n5ek6c9GQ+6YkO2EiwoeIwQaWbYDjAfY80fX08eGA/mRlKDu0RaN2tKVMfwudP1tEbPQV3TZJAjZo0dwdWzfWx7Y8YJV4fveScRtc1SzyHbbsDtfFtIiG49zEnJpME/zCPKEaUv78FSZEkpPLTr/NAlM0SqLWt+fg7wdCzUxr15wzIYd5SG+mWaqKeCOI/kPH/Vmg0gpZFamxWJTqNEnVZaxQcp5nUut6x6VI2TlGBKx6le/w8XCuSSNpiNrOCNHL+cQiLTjJQ7Ujdgx5ddEx/O8mDt+0n29eNsAiS3bmKd1/N5KJrykgkRKMEaFV1EvtfKBchBGUcpR3dAYiIEBXpG2meJbNvb+PzChqCVqslFlajiRl59AUn5/QrQKuV+OALD3aLCf6yzUqIOHkF1HalqFQSoy42MerilMb74Ev24dqvJo3s2vjFLzz4Cjcx9aU0JEkiFG5cckkIQcCj4sXXAjw4wcj1d1VhqxhIEB+Xnq3mx3mxf4yNrOkJktbtRI+pmswVnIKsihFMP4zV3YdjB1U89ZqTLduj+AMyM77wMOmu+kVPC5YG6dtTh1IpIcuCaFRulAAtr0rQoa2GSXfamfSsk3vH27jkfGOqazYs8+nXPhavCBIPK1n/hxoFCipqZO543MyVl+l58OlqSkoT9OiibXSgJsBVl5p49V03195ZyagRJj76qukVsAD7duynJR1qC5sA8qUWlIhDqVjepESf6Wf4BVou0gsWLd3KwTItmTXdT3Z/nMCHm470rnOf2tCNTSynkhIspKHHRCUlSLklXD7CyJgrdPTsksGIsWV89lY27f+SMLr+Siuffx3gzRc0hGv0hPCTVEZRq5PIERUSCrIooM3fJBRVaGhNV44p9mLWKHE4HOTlNb1rrjH8V8nPQCDAlClTqKiooEWLFlgsFkpLT2cRioqK2L9/P6tXr/5f8rMRhMNh0jJkNm+CVnTiIDuwYCfL24UYUQ6zp8EFOirCBPDSVepf598VkoJWcjdWLlvB7E4+xlxmYsWaCEtWhDlWGuW7T3K4+gY/qurUo1AQ7YTjsJ1hV26mU3s1fbobOHRQsG+XigtHO5n6ooWLhhpQKCSOHo+z71CcYmkPNnFOvUDZK9xU+vxICTWd6MMRxdozsoVOq0MWp1tTbFZFnZfpr8jOVKFSKBrN3gEQ0xFPhOnUQU15ZYK8nIYf/wMHk2jR4cWFjYwGJwcqJCWFyQ4EQz6W/uzmjnuT/PCLny07oggBZ3VvvIVr2DkGDh8+fAbkZxm9e2goWemHRMOkbUwVoHlRfYe9aXuULh212K0K1vwZZvhQI8dPxNHGGhYchtRif6xY8MFML+++nMU5/VLtUbv2RXngKQcFeUouHKbhmYfTMZ5cQKudCe56uJpqZ4LLh5s5fiLO82+6OV4a58NZXk6UxenYTsODJxcfIQQ/LQrS/aymb3DTM4oYe+URfpznp5ooremMnUzixCjjKMWqnWSlaUhP6nn9PS/XnNTe0esVjBph4rv5ftq0OD0BfvP2CG++G2Ll2gjdumiYNNFAr646ZDklfL9lZ5SiFoLXn9bQoW0qu3/wSIxbHyjl2ddSw0WuuNSI053EGxDEOEpbuqGV9EhqMA4WqMwSEU8UKapF8RfVj6QHVBmgKQJbUEE0+b8BbkNo06YNCknJdaPNvPL06We2qJmai4cZuXliFW1aqunXS0+r5hoG9dGxZWeUCbfZGXNdgF93Ghl4sZevZmTj9SUZeGE17gM5ZMW70h4VO+aX0+GXAxitUaJBNU89Zmbp6jAWk4LZM3LqLPxCCG6/38Wl5zcekF12kZEnLVXQAPlZgwMbmezcVY5Jr2LevHl07969SXZwOp1YRB5e/17G3+9l1ap1OCrj/Lk9xnef5lJS5eDjqTYy01W1GrfRKDzz8DZax89CebL6SyRUZKYr+eLdHN771MMLb7lRqyX0Ook7brTywachMt3dOcZ+jLKZokRvBIJqyoj6whgwEiaAloaJNGH0kpkp8fWzcdrEe5IjUlnjbCCyOcT429fzwxwzhQUS3/3sJxhUo2xIOPkfoFSbKCpQ8fOsPHqfX8L6LRGK8tUEg4LtO5PgtaPURzlyyE3/floqqhLcc7OZHxcECYVlpr0Xpmt8aL31SikpyXL05ukX1vPr9zoevNOOxyvTp6eWub8GeXKSldvv8yJkiYEjHcx4PbP2+ShqpmbEMCM33VfJj7/6icUFG7ZE6N9A9VcyKdhzIErrFmqiUZknXnah1cK2LVvOyA4KhYKEFGOP7g8UsgJVmZLsHDCbywgEBNGIEo83ic2qRKEUyEJukMwCSCiiHD8myJUaGeIiKdAKPXvZgjqmYfqnfsY00uL36Tdelq4Is2BJBElWEvAqSKKiz+C+GM1GEjUCOQoKS8p2EUK09HbAmgH5RXlE5cr/JT8bwJ9//olOp+SZyek8/6aLj9/M5tVpHg4Vx9n5RzNiMcElVzup2pNDm2BKRsCLi/1sI1sUkCulBk2JenRMXcgkCRMg72+TYf8KaywffVEFv8zWUlEVIDNdSesWpyeK13iS+NyqBscayCQZebGO++5IPT/VzgRKpYRG8w+x29/wzez3eXqSil5dc1m8IsTDzznx+WWUytS5F/0eZNPOGPr8FUx93M41o8y17+qRYzGuumE98uF+tRrdp1BGMcqqHG6dUMXPs7PqEBmyLHjkeSdPPJBGhzYarrylArtJw8R7QK31IwkVWkd72svZlBt/a3SDH4nI+P0SKtRUW3fx3isWMjIl7n3MyeHDh2nduj550xguHz2e595YSkGekuITCX79qqBejLzmzzB3PlzF7Pdz+eHTvJQ26hVm7rzJVnuMJEkMHmTEZlXyyHNOunTUsvdgjHR7au09eDTG6BEmurTXsG5ThE2Lm/HquzU88bKLHz7NpVsnHVWOBK+8W0PAqcOiV3Dx+Q1v7rVaBbnZSvbtNtIlenaqmOOkmdLkbByilONV29i4cQPnnju4SXaIJzQU5kisq4mTi0zUYWfCYy4+fzez3ho+8VEP2uq2eIwlqLOcKAwKrHoZp+MoGbGWDRM6CP76z2+8X8P55+oxqGV2fOuuN/MAUiRnlDBVnKA57QCIiSj7NZsZOLg/arNEuEZGRBNoLCqGXeYgHIYeXTWYzS3JKhIc8RwE6X9LPxtCUoDVnFrPLrtEw8ubyskVzRs9Pp8WOKlAhZoE4I4GMGBBgYQfT6OfC4kA+fmn183BgwxE0o6z3edDb4nz5eTU3uDC8wz8uCDQYOv7hi1hwi4TcdtOsDkwmsDljZFwQ3FwP1prkIJWEX6bZmXchAiRyJnpXm/cuIG09CSzpuuocqgZeWM5l5xvoFM7Lbu2h8kTCZQnqy0lpHpSYKdgMipYNj+DDn03E9TrUMt6KmtCnHeukrdfTavdM/fpruPXJUEuvbB+1fOCpSGUNbnM+6WC1X9GqCmz0QYFKlQ4XILB56lYN8uBnax6nw2LIDXBCLM+tzP6pmpycuoX6DSGgQMH8tlHCnTmGkqDu1EYwvj8SkZdbGTcNSYee9FNLAZ332zFalESich88a2PT2b7WPRNikwbeaGJ2XP9jL+2fnHDjj1R8rJVRKKCgjw1P3ySywdfeJkx04tanbLpFZeYGH+dhWfvS8NkUoIyQetkOz5/3cPKdaUcPBZn+dwCduyJcuBw4/dYrZaIJwRPT0ojN1vFK++GGyWLG4Kzyk1rzqr374VSG7TmMJeOc/Hco6f3N88+DHN/DTLpsa0onLk4KEeLjgRxZCFTwkGcVCKRWrcMmEgjCx0G2tGdYrGE++82UpCnZt7CAJcMMzbI1dx8nYmPvjqBXNMRFRrMSTvpyRxkkpRzjAghzMJWG6cKIQjhpz09KBZ7sKTHCAQC9b73/wT/VfLzu+++o6KigokTJzJgwAC+//57fvjhdFurRqOhY8eO7N69+7952kaxePFi5s+fj8fjoaCggHHjxv0/5P13dFTV9/+PP+6d3mcy6Q1C7x1UFLCjYkFEUBBFsaHYexc7KjbsvSHYFQVRQYr03gkQQkJ6m0zvc8/vj5FgTOI7vN6+1u/r573Xci3JzC2z77n7nPPcez+fbRJor1+/nl9++YWSkhLi8Ti5ublcfPHFzTany5cv5/XXX29x7KeffnpMC7e/M5/Ph0ZSUVulIgcn6eTipp46qpCQMGHGLzxNim5HrIZystpYrEqSRE6iGz8v2cXrr3twhjuiVUzELfWMm1RN0C/zZybONCmbSm8qvy1tpHhRN/QYKMBGjCgP3FjEPfYaNGpwBUKYa3thzdhDSXwFDldv7CKNODEa9IcojRfTPz6KasooZT+yKoHZ3HqLSGs24uTz+OrHN7hiQnIRZTX/fem32SrwBhubxDb+aglzA9kZGgoLEzwzx8UrT7YMvl5fgvXrFHKwUsEhHH+TDbbhxEUtPYIn8uJLv7F6mQO7VcX5l1cSibRNiN/oFgzPzf3b39LsvhNxhgxWU7irGFHdoUUQFELgtR9g6qTmY0JRBA88Vc/bszOwmCQuu7GG00YYsVpkEnLbmSRFKNQ0xFjxcxYpjqPARN+eOl57Jo1r76zlnS8zmt1HeqqaeW9mMXT0Yd76yENFdYKbr7axfU8EXyBOQQcNwbCg0Z3AZpW5+7F6hIA9O9vf6pniTCcrU8Zdq2MoJzcFSB16OtELe9xJqW8rzhQVgQCcN7mKBZ8eDfBTLrby0jtunrjXyTU3N/L7TybSAkPojRnvKh+jR2/FklVDTo6MzSJTfDjGHdfb6dH1aPasW2ctS77KYdgptTxyh54NG91MuVSPN+ZnMKc2XUvfC9QWCc+6GOsrVzKyxxno/9x1qkCsDuSMBKEDYZS4vd1++E/t3xgPE4kENjs8dp+9xWcqlcST9zm5/6kGjh+cBJnOPdPM1z/6OFyRwF43EIUEfXskq2onT2tE7BpMR8nZ9E5niU6kKrlsc60mi3xmvbKHO28yo9fJjJ1axfQrbPTsquVAcZQnZnso25nCoP5tt+QqCsRFy5ZyRSQoZR89GUxluJZwPMRvP//GzJkz2+WHtLQ0YpoIRk8ez79UgQ4jZtlGQPFzypg6PnjTTk5WcpwuWRnkhTcbyc5Uc9aEEGs2LEapyyDLPRB1bQdefKOI0acZyc/RMmygnrNONaLXJyudd24LUs9eutK32RzjIA23aKCEvZQRwt5sxjj6G2OOcma/FiM31gOHaK7Wq5eMZNYM56Y7VnPpJVqee7WRhDed7du3079//3b5AUASMS4425wUExhlouKwYN2CNJyhLuRjTL6DXij8qZLf123jnttNPPqcC40GVCqQE6ZWFemP3GPJoaNx7ZrLrMyc7aK+Mc7Um2o4+xQLhUVhZj+W3ZJSQJJ4YWY6E6+tYtJFFmY+7+KLdzJbVB89/qKLc88w8eOvAV59zw0IbrsuhWtvPzaKIEnSYnOEOeUkLRu3RHjqwVTGn5esQhBC8NCsBp5/3c0T9zkZN1bLNy9W4Ey0FJiLigj2jDB+398vrmVkBAoDOYmGol3MecvXBGAdse9+8rN8dYjfvslp6hKpqIoz+cZUTBYTgfUQK5fQ90zGyJ7SIArFVhoTdZjq0shOz6G0ZMc/tsBty/6NsbBjx44YDTK19XHMGj3X3ODjpht0yMuSoj/X3uLCt6032bHspvjmIA27SGUn67EIO2bJhg4DAeFrEh36s0VFJFkZio4woWYtmX+2sBTA7Y7z8Rc+Hr6jeUJWCMEdj9Zhqund6rEBewlTJh19/+a85yYeF8ekCbBt23peeTh5jrNPM3H2nzh4IxGFE88t57xzdPTpoeXScc3P27mjlh+/dDLqrLX4a3qRRhYqSU2DqMGjqkajEWxcr2bQqeXcMcNGn+5aig5FeXeuF0mo+PjTCCNHKJwwRM/Cr3V09v6lQlECTWMu3y7yMW5My/Xuq+958NZrCeLjjFPh4rHJWLrkSx1Tbr6eT+ctabcf8vPz2bIzzN4DEpeMtba64TzpOAOffOml8ECUHl21+AMKUye27uuBffXs3h/l7NNMTL7IQlVNgjnvudm4NcyPn2Zx2Y3VqGTBlBtriMUFaU4Vl15fTY8uSdHLLnl63Bu6ouQU/S3HXlm5gjPUpdUutjSRS1n4AIt/+rrd4GdBXid+Xb4Jh8ingJ5sj69m/c8ORoyp4oE7bHTvomXv/ijPzA7gO5BLOHUfTz+m46Ix+ahUyaqtV98t58O3qslpGN4CMPXrahjYJznOEwnBb6uCLJ6fw6gT4py1YivG6hHNCi+EEOxnGx3pQYl6J9qUerzBKL5wlGG9RqKxqPCtS3DAv47c3pmkW7sTiwk8tXpWzs0j/SQ3tnQzPrxI2v8++PlvjIfBgKDwYBRFEVw52cxTz1eh9ra+BxZC4MeDhMxO1hEmSG+GYvlDtX2bWE1EhFstdHE79vL8rc2FfewGPRliMNX6tXQp0FBbHycSFTz1kguNGsaebW6ah1etD3HVrTUIk8Sc2WmcclISkE8kBJ997eexJxogqmfieAPdOuuwWVU4je1P/CmKwuefvczy77LRaSV27Ilgs8q8+GYjRpOKnHwVh0s3YxJ2EBKmUBaNlTI+v4KllT11XUOCXn0kJo3TcuHZBn5conCoNNasWOiay2ycdmE1QkicN9rYpPb+4y9B7ronTI5nKOVSAykV/cGxm2LPDvoqJ7FseZTF39np8+kW+iZOakYZERUR9rKZtEQu+4s82B0Qj8dRq9sHU0lS8j0u6B6nwVtErx5aBvQxYTJKLF0ZxGaR+HCeh3c/8WPR60iE1ajr8xCJXE477yCLvnYydaKViddWYTTIXHyeuUntfe2mMA/PauDT1zP5ZqGfn5cHuWSshbtnpHD3jOb3cf5lFZDfyMAT9Fx8voXfV7n49rsYG7eGef6JFDLS1AzpL/HGhx5uutre6m/58dcAJx1noGc3LVfcVEM8fmzFMYJkklFF87VnTEQx5dfy+H0tOyzGnWti0eII27/OoI5KIoTZxmpkZAroxWBGNcVFv/Cwj210ohc+GpGrO3LK2H18+X4mXy7w8fyjbXdwTJtk5fatB+nLsGZ7jHRyqBHl7Gc7PRgIQBlFpJFca+sxEksEj7kauC37R8HPzZs3M2jQIIYPb7tdIS0tjf37//stnmvWrOHDDz/k6quvpnv37ixZsoSnnnqKF198sVXRnb1799KvXz8uvfRSTCYTy5YtY9asWTz11FMUFBwV9DEYDLz8cnNunn8qmAPY7XZqq9WY9SoCEQ96jDhIw/FHW3lA+NjPdvqK45vxZkSJtLohPWK+hB/X7hT6xoY2qRLizybm68E2VpNDqBkvSLzBic7qAq2LuC95ba2kI93fG/zJRW0N6/Gm72TVj9nIMrz42l7Wb9xBQhHkpwkyw2oObtlLp+hgtrMG5NgxZS8uvPASpk55n9NHxMnJUqNWSzS6E02Kun+2SEQhLkUpoZC+4vgW1/ELD5kdQ0yc6kMly0kw48UG7r3JgVqdnACqauKMvaKKkNuJDzdxovA3VRJRwqhJ8up1iPfmsuu2sv7XbKZNtvHlDz6mXNwye5RICFauTXDvzL7t9sOAAQNYsugHbp5h49XZG8hsHNRUzh4XccqMW4mq/CxdpeGiMWbUaonCA1Eef7GBUFjBYpJIS1Vz09U2LppWyX03p6BL8RGvjTUriz9itVI5ffrSDPg8YvO/9fPArY5Wn6NWK3HFRAs5WRpOH2HkzInlXHWplbWbIlx9mZXnXmvk1gfrqKyJc9IwA2q1hHwMhEYGg4l33g+RF269NTNFyqAsZCWzYjA+VT0bG7dTMKSESy+0YtCqWLQ4Qq0rTmFhLYXLc+gY6920SYzLEXr2ifLZe9lNrVrhsMJLb7u5+7F6nnvkaDDXaiVumm5k5gNh3no3wgcfxlEUKSkOIbqiljRosiFWBaJCg1YYaJRqyfpLpjMUDGFKU+N1S+jaaBH8p+zfGg/fe+89unfVNFUz/tXycjTUuxLc9ZCbg8UKZovAH4kQCApixgYswTzWro9RUhbj4B49+VLzjXpQJLnx0skmSpgTB5u4/fpkFce4MWY+/crHwiUBsjOTrZAxWw3L18rQak0TfLUggNuToEjsIpdOaNDSSB2HOUA+3dBhwBOMEJMT6I4hu2+z2UjvkMqO9Tvpy4hkxdIf66FQOMC996+hfy8du/dH+eRLL1++m9VUlS2E4Osf/dz3+CKsBg1vvqvw9Xsp6EN5CH2Q+1NKmXqFli++91FepcGJtUVyDcAuOdELIxIyB8ROOtGzqZogIsIcMm1AFY9SsUPDEKVjq0kjnWRg124NVbUxoiEVHcLdefvVd3ntnTnt9kWj29t06nFjTFwwLkj/aP8W17PHsqmur6DB5WPaZCvBkMKNV9oZeJwX/g5bE0dPlJ2ppqwixqHDMW68ys70K2xMvLa6ybd/tVSnCkUIBvTWc9pJRi6cWsUFZ5kYMkBPVU2cD+Z58foShCOCSy+0Mv+tLO54tI7OHTVoVO2fGwFGjDqD9Wt/IC1VxZMPOJlwwdGNhCRJPHa3kzMvruCFN9xce4WFL7/Zi7/YjPlPYzcmopTaVzPvKQsvvBqg7JC7aUP4Z1OEgocGepIUuspoHMj7L+3k089rGXeBFq02KQRV35jgwVudXHGdh4AfUpww/RodKakZxKog1gqdWEd6UMROsoNpaJ1qgl4NDkfbnQn/W/u3xsITTjgBjRo+nO/BXW3GprLx+gfV9O+bFItZvUqQG2vZDiZJEp1ETw5RSHcxAJtkZ7fYwCAxstn8r4gE+7XrycjxU13tJxzxYxMntDifEIIqdTEjB+j48gcf+4uj3HqNgy4FGvYeiDLz+Qbq6gSyWoG/0Pl6pQasHWsZcVxyPv3uJx8//hIgJ1ON2+1u93Ovr2vE7bE3E6wEqKiKccfD9Uweb2bl2jBXtlLBA8n3unNnmUM1AbbwOwiRrAhLKGQnepBONrWNG6hviPP94igLf44QrcrA4u5CGA1vL63BZS5CBFp/vqme3tx931Jc7gRTxlvQ6ZJgwzufevhgvpf6iEx3BpCIH2g6JitDTY/OAfbu3dtulfNFC7/FapHJSlcz9pzW6bAgCcYsWRmkR1ctRoOEwdB2IcHQATpOGKInIy0pGvTuCxm88aGbi6ZVc8FoExqNxAsz05rAkPLKGNfdVUtJWRRXjaBjLI3GQFUT2PpXE0JQuBe6hfPbLCzIVArYv7+0XT4AyM3LJdCopzs9kSUZo7Bg9mdTuDXAHdfr0RkSEHJg8w9Ccezm9TlGTh1xtDLVYJC56yY7Eh7mzT5EavRoZ2IZRegMcXS6I5XDMVJTkgIqHfI0fPyBmatvWIHckInkdaLoA5TFD5Ed70a6lEO5sp+oiOIMFdAtkY8lWyZWJSiO/M7sFzVEFBvf/AwrFqVTXhlj7KT96Pyj0KaoMGFGGNovBPaf2L81HqJo8PnCvP2Jh+uvsPPKbCu3XlNOGs1jYFSE2c1GLDjoxwlIJIuFDrCDXmIIMipSDRYOGpZh8eeRFU3qIMRFnCr9HmLGOp58KQmCjRtjZsJ5FvxeFTbJiDGcwavv1bB9T4Qbr7Rz8XlmZr/ZyOMvuEixqwgEFboUaHDYVcx5Ko3jBh3dY6tUElMmWAiH4fVH03np5XIuGWegvDLOU89e1243rFu3jtNHJKipE1x7Rw2xsBZXhQm1ouOsc+Ns3RWjb283l16YIKHA+x+WUb4lwTW31fLZWxnNkhThsMJdM+t58l4nDz/rolc3HZPHWbj3iQZm3FfLrdfa6VKgRRECv0fFw7eYecBRg9Ui4fMJ5MZMcrxDSZDA7Axj67meT55JZdEvEd56dS3UZXLVLWVkGdM46NuVBGOxECJIjAhd6YchYuL9j1dgNqvwer2kpLSuz/FX83q9dMgzsavQz03XOLj56qNzycXnWVixJsDYCX6GJE5rwYMdPJTBpKvWseKnNOa/lcmc9zycfWkFwZDAoE9Svn32ZpIO5LLxFkaNLefcM0yYTUfjaCikMO0mF+tWq8iyprDylwiLf3Jz751Glix0cMo4P+POSQJ3KQ4V+blqFi4JMOb05nHb51d4eFYDN19jZ8T55Zw+0kBJefu7owKBAIk/Kik70K3ZZy5VFbdMbZv+6KbpJsYt20mKKwMPDaiQkVHhxYUNByaSSTOzZKOnGMwh2yqeesxEMAjvfyZzzsRqDFo1mr9BFnU6CQuWVvcYGVIuNaKMelFNreoQUkJHDwYihCBOgoRP/Y+tDf9R8LOxsfFvgU8AjUbzH6kaHqv9+OOPnHrqqZx22mkATJ06le3bt/PLL78wadKkFt+fOnVqs39PmjSJTZs2sXnz5mYBXZIk7Hb7f+2+tdpkYBl2HOzYtpuYVIOwNiTBJp8Nq6s7ORSwgSVkkY9VOEno/ET05fgDeqyJlgNDCEEt5QyNndICtNJIWrqIPpRzkC70QREK1c6NdOrjZsY1KZhNPr75ro7FPydIqz6+KVMbESE8NNAvV26q8Jh5v5VxkxuoKUqhbndHZFRIcjlb+Z0cCiiPtC5Q0ZYZDAaeee5jJt90JYN71zN8qJ6HZzXwylNpLX7H82+4kSUJM3a2S6voIvpjlqwoIoFLW0Yibz8nDtCw5QOFFKuWmu1OPt4Y4eU51fTtJ7DaJVQy1FXoaIjX0ahxo4lZSBAnR7TeClNJCTkkx4ZZcXCwKlk5OulCCxdcUcnQAYZmiz9FEUy/p5ZQSBxTq2fXrt2Y70rgTBU8+5LCk8+twFOnQZJAb41iJMySuVlcc0cNM59voCBfQ36OmrtvTEEIuOT6aj57I5NzzzDTt4eOtz/xkJDD7JBX0185qQnAgCRIHM3diy8Y47Fn3ezbp9Cxo8z1V5nIy9FQUR2na0HbmZceXXXc90Qd6akqcrM0fLnAy9mnWfh2oZ+SwzG6dFQzbICFV16NEYrJnHNR+yu+zj77bF6f/RrH0zZfqx0nfjw4lRzUAR3F0S0sfa0vAoEVB51R8csvP3McPZoW3kIIfJnbWf91arPJTK+XuffmFKbfXcPWnWEG9j06aQwdpEWY60lx5dIh1h0NWhqoZgfr6CeOR9ZriJUlv5tHV+zZPiCdCu1epIQan76SbFUeZrkjzsa+mPr94/TLzezfGg+X/PwbWvnvgeGKCoWG5b0wYaEcH5W6PUydBt8XV2II9WD3/jDf/6RC03j0vv3CiztrM336Cfr3U7N7T5y1WwOcd97R35KZrubOG47G059/C/HarDS+Wejn7U88XDvlL9X3dXGefDZA79ApeHFRxC68NJJNB/pwHFpJR71USV6+oDEgYTqGKniAtLRUutCvRaumQTLhqBzG3Q9tpjEY4odPsptxFkmSxPjzLGzcGuaLz6FveESS808CIiAqu/DyrPUYlQJSSZBJy+rApnsgBz/JpNwGlmIUyRipkMAcsJER6IdbtaGpzb7Vc5hNzP+qCkNdN8zYqapsW22yNROKj5+Xy9xyrYNde6KkRzq3uolu1B7G4HSzYk2MjHQVW3aEUaskIiJCXMRbJd2PiSgpacmETIMrwdW31xCNwSVjLRwuj3POZRWo/ocEnixJbNoW5pE7nSyen8PCJQFWrAnhsMt88HIGG7ZFKDwQ5bbrHQghqKxO4HIrCOnYEiDBQD2ySmL77ggvPtYy0y7LEos/zyar92HeeT+M2SxxQL8ewgYswkmYIF4acGoSXDEjgM8nCLOVgWJEszlBCMEBeSsmvYQzlEzgSJJEuqcfcXecL/bWI1AolneQ10HFiw85SQl0xiFpCe8Pc/eOHfQfrSPqbXGLAOglA3ERgwRIapCETG1t7TH54ljs3xoLVSoVdQ0Jrr3cyjsfBZg2XUNljYGlvwcpLIqCp/km0S88VHCIEAE06IjpGyi1LuW0k3UsXuGjWrsMjTsLyZeCMHmI2ivIdoTRGyT69lejJczOXw7gDHb5E4d8gir7FsyaKDu3ainoLjAZJC67sRq9TsLpUPHQHSmcONTANTcdZNO6UtR1+aCoqJZKCavcTO6v4baH61izMcwJg/XEFYHXlzgmIYNo0Myb7we497ZkLPxpaYBX3nWjKNDQoLB5Wxx7img2n//VOnfU4luThU1rxJu1k4svkOje1cbKleWsXnUYgkZOHynz/MsB1EUDSI0frag1RDthb8hjCyuJEW1Bt6SSVNjr+rP41218v9ifFEaRk3Fk8kVWXp1lREYmFGr+zg/uF+XgwYPtBj+LDmyh0a2QnZEU9vg7+36xn8XLAjR6lL/ltSuvSrRIfF9/hY2vf/SzbE2QxfNym9EB5GZr+O7DbMZMrqBXJx3FP0Qw1XXntvs2sfCL1BYVoJ9940t2cXnavldJgvSM9ndHTZh0Ma+/8kYTd2NnerODdWTRgQZ/DZJfwomRGsrQpldx6ojW57gbpll4+6N9qCtsxIhQzWHUaPBWKPQ7oRajQYXXLZGdf/Q3DR2gZ9tqHcvX+Nm9101mhsT9T0QQh5MPJCbi5NWdkoypEsh68FR6mHGzzPlnmfnqp6PXz83W8OMXTiZfV4NJnY8KNTr9fxf8/LfGw07d8vF5DvDSW43sKoxw5w0pmHMaCFQ0r2rfw2a60q8Z2NKJXgSFn/3m3+ncSeaxGUY6FzjZuquR2a8vprZCjRCCc8domPNMJmaTilBI4aMvvIyeWIG6PklNIXkd7NxbxoKPs5vG+euzkoK7z8xp4Ivv/bwzO4NTLipvBnz+2a64xMwrc8ow1nThgSeLCIWVYwJ4SkuL6N09xvS7PdiNBsq3dCUzmkms3wrWbY7ywmOpza59zmkmflkeYObzDYyeWMGlFyYF6jZvjfLOXDeP3JXCsEEG5r+VyT2P1/P0Kwm6Fmg4WBJl/LQqUhwqOnfUMGGcjl8/1ZLvOwMhBOY/5giBoNK2hcy8OIvm5aFSSdxyvZbsbB8Pzypmz1YzxqCJvlIvIiJMhCBa9M14qRv8gogkYTS2zYv5V8vJyaGkIoHToW4GfB6xlavjdBK9WwCfAEbJzIF9Zn5fH2TEcUZuucbOwZIovbtrmTGt+bnKK+Okp6kYe0Ul06faGH2KCbcnwann1WGu6ssAkYMU+YN6SoSY+fhKyivjRCKCcERBq01e/9mHUrnqthp++z3IlIutOGwyPy8P8MmXPrIyVDz3movZj6Zx5skmVm5otxsIh8OoUFFBMU6R2Xy/oI6Rlt72+tXpkImrg3iAHgzASpLj1SfcFLIVRSiYsJBFB4yYMWl1jDndiDNFzfVTrbz6rpeXZyt8uzDEtVe0jhN8+nmAHAa3eQ9p5FBp34BJ2OnsTSZfG0QNBkz4oj6ysrLaPPZY7B/dcVssFhoaGv72OxUVFf/VrD4kS6WLi4sZO3Zss7/369ePffv2tesciqIQCoVatGmHw2FuuOEGFEWhY8eOTJw4sVnA/6vFYjFisaMVPpIkNS3y2qqCtNoTjD1fS53Xy7OPhDhxaArfLgrwxofVeH1V1FUq5Nf3QSt01MqlYGjEblZT7ismQxS02HgG8WHA1OpLD2AnlSL1VqodfmIJhQcfFUwaf5RrY8TxBm65McboC1eSXXEq9albyOzi5+6T9BSXHv1tk6a58G7qR6aS3rRItAg7IQLsZiOS4Jiy+wCdOnXikZlvMP7MizluZAiLWeLS66u5/XoHvbppOVgS47X33disMrKs0PO0Ui672MRX32xib2GCOlccgyXGTZdZeOzJEF3ig3A2JH9bGtBBJCjfv56rHxNMGm9mxFm1ZGUZOH+MlpefURMjwn620030b3peQghqKCNBoqlKJkyQrEyZgyUx+vXSMeYMIxOvraJPDy2jhifVppevDjH2bDO/LvMfUwWsEAKdVuLhZxs4aZiR2U9bMehkVq4L8v3iKM8/mk5+roZzTjOxcl2QypoEqQ4VazaE2F8cp7g4zsjzy8nLUdO3l5b9B2N076ZGrfZR7l2E3aomHIJgAHKyNUw5Rc/rr2lYsLsbRsXKAcnPd1/t56IJQTrkqtl7INqCyP6IFR6I8uidTp59tZH0VJnCIoFKBTdfY+fGq+x8ON/LC6/5yakZxU7NCrSaQLt9UV1djaKAgtKinP+IxYg1fWYTqSgJGRspTWNfEQoa9M3eES8uTjtV0+ZG6aZpdt76xNMM/Cw5HCM13AktqexkHX0YRqqUBQJK2Y8z2pu4IcJesZug5CFbyk9WR3/USCQq+PiLIA2NdiKhCA3UMmr4ecc0Jo7F/s3x0GgwcmC/0maLzu59EXCl45D+qE5Hjz0yku/nbiWoqyMqwmQ6tbz3mRflDyGqkAgQ7LyO3751kpF2dAp0NdqZeG0VQ/vr6dmt+Wa2sjpOqlOmd3cdPbtqufeJei69vopLL7TgsKlYtirIp1+ESC9Ltr85ycRJJiViHyYsaNBSRyWH9Vt54QYzDz8bQUjxY3rmq5atph8ntfqZWbKxebPCxEt1bW5q62tl0l39WoidSJJET2UoO1iDBXu77iWVLMoppjsDKWInCgl0GCiniAQJYqIlIHDEyho9pDf0oIPUFZ9w06GgJZXH35lalSA9VcPHX3h4/jUPRlpep964n/6jy3nt+dSmKqdIROH2R+pwZkapqNxOfnBQi/bGWsd2nrvLSDCocOn1VTz9YCqD+x1978NhhePPKaO+IUGqs2UMKi2LUVsf5/PvfNx6rR2bVcXYs82MPTv5eSIheO19Nx+9ktwgLf09yIA+Op5+yUVWVnKx2F5fHDq4jURcoJJpEnxq4Su1zPDjNKxZpeApd5BNLgkS1JIswRzG6fjqPOyu20AHupGFhU3yEjpoO6ILO4mpgvjsB5l4kcyXn7RslVVLalJJzqcl6m1oynuRFu/YNP/rJD1Zgb7EonEkY+tzhiIUBALZAomQQIWGoqKi/0o8/DfHQkgKD27aEiUvT2bfwQibNyu43IL7n6wnqhwFwA+JvQTx04FumLASIcThqEwsUcXA/jI9e9q59Vo7K9b6OVjsJjdHxekj06ioinP5jEo2b4mx8/cMZr1UxfyvStCG7ShSAtniY+olOr5YIFG500lx1E+qPUrnDho+ezOzmRjlh2+mUF0bZ943h3jhhRgdfAOpMK9nV2GUw+UxTjvJyMtPppPzqovnX288JvDTbHLw9gfFHDdUTZ0rweLfApw42MxnnyXQ1xdgjxnxKltpcCVwprS+Vti7L05E4yVn+AFWf5yDRpP0+WXjk4msMy6o57FnZPbt0pITb1lRq5Y0dBQ9mlXYCCFo0B0iklqC0R6hzp3g5OFGbr7a3nQfN9/tRpAgonFz+qnNY1d5pYY+xznbPfb1BgtKQqG4NMb3PwXo06N1oOyD+ckWy/NHm3n7Ew8ffeFrkbwD2Ls/itMht6hslySJ7l20FOSrWxV00WgkLhlr4eV3G1H3XEPEbaRxawqjzqnlsQctHDdIT3VdghfecPPzMj9uv4IsHyZPdGtxLoCw/TCNDW2LovzV8vLygGRrsxUHaklDf3ECFRwiThQFhUPSLvI6xRnYr+3KJ6NRxmKSaaQOFWq60R+voZy+wxqo3pqL/XAv7MBhljQbW5IkccqJRk45EVasCWH05OPByyGxlzgJtqqWUZDoRwrpKFEJ7CGmTW4dHMhMV2NP1xMPx4gSwV/b/jXysdr/V+LhfxILAwEfo4Yb2bYzzNizzDz5kousDjE2V64iV3Qlk/w/ErWmVqvMItpGzhqt4v05qU3XGNBHx5TxFs69pJZtWwUTx5oxm5LP2GCQuf4KOwa9zIsPJiAC8YxS5jyV1irFw53TU/jxlyAud4LUVmLQ7n0RXnglwP6DCerccdJigs+/DjB+nIG5n77DozOfbfV3/9XS07NZtDDM4AE65r+vo0csHw8NdC2QMZo1rFgT4qW33VhMMhMusHDqSQbOPNnE+5956dRBxaPPN9C1g46SnTYIdOTex0rYvivK2acbOOtUEy+84UanifHaM+l06nA0Xv38W5D588sIRoPk0hm9MOLHgzd1L517h7j5+qNClBVVMe6d6UZK6AgnooSkSgpEL3SSvgV/vEe4CEfjNAYEer2+3WPfarXi8YS56Up7q5+vXRfD/ids4q9mCWcz5YbNDB2oZ8eeKPm5anx+hfPOjNEhT0M8Lvh+sZ83P/Lw6euZ6LQSn3zp45o7ali1NoLd3ZM0cpvOHxUR6tM3M6K3mp7dNNx0tZ0LLq/k3DPN3H69HZ1OZu7rWWzaFmb+dz5+/MXPjVfZ+Xl+DqMvqWDxvBw65mt540M3o8++rt1+MJvNaNGhRsNBdqEVelJIJ0aUskgx3y2SOPeM1gsvfl0RIuDVMJjmXSEWyc5AcRJbWYUVB/vZhg4jmgYjw093cdklOh6408qMq618/mUtL70qGDvG0CScd8R+WxVk/z7Ip+0uBRUqtHpBNOFlp1iPFQdVlKJFi9kuodG0LSZ4LPaPgp89e/Zk06ZNuFyuVkuVy8vL2b59OyeffPI/edkW5vV6URQFm615wLPZbLjd7nad48cffyQSiXDCCUfbfrKzs7nhhhvIz88nFAqxaNEiHnroIZ577rk20ehvv/22Ge9pQUEBs2bN+ltVS5NFw4efe1k8PxubVcW9T9Th8Srceq2dvj11fDw/yIIXzKRI6TiUNBrc1ShuhVwEO1hLZ9G7iffSK1zsZzsmWm//geTkUtBBxRtz4L7HG5k0vmXGtWOehhnXG5j10s/Mfzedk45LJxxWuGhaFQDFpTEO7TWQrbTk0TRIJtJEFuXRvRgMhmNG7hOJBGqVCpNRZv7bmXz8uY8b7qonHFFwpqi44UoLr74dYNwYK889mmzTmHBB8lghBHc8UsfajRHSEx1xSs0JlGVJRW7j8TwzeymXjDNhNEGaU2bt+hgp5JIjHU+FOMQWVmIQyaDipREbKfRkUNN5/M795KTFuefxeqprE1x1qZXNv+ZTWh5j594onTtquGdGCm984MXvVR+TD/r27UtOtolozE9NXYxfVwQJBAWD+un4aV7OUYGTqMKe/VF6ddOxdVeY7XsixGIK0y4zc89NTo47u4xuBRqeuMfJ+ZdXMWGshRlX2ZrAku27I8y4t5YP3jLQKziyiR7BgAl7bTrffbKN6+/y8/TLLs4YZWwRjEMhhUVLAiyen4PDoeKqW2r47ZtcOuYdDVZPPZDKZeMjXDBxNQ5JICHa7Yt333oPBUEVpeTSUjBNCIFLriJNyaZI7CROHJGQCRLEzB/AAhIJmnMyhgnRr2/bFSJdCrRUVB09RgjBC3NC2IId0Ul6uosBHGQ3vRiCk0xK2U9DnYuUbDsF+u5owwYi5REMVtiyNcG1U03cPTNKnwEO6koacNPA9k3b/rGM1l/t3xwPDWYdjbVqrpxRx+fvpTcDefwBhWtmuLE2nNBsQZOsSuvLVvVvpOJn9EgdV15m58RTSsgJd8bt3M3cd+zNgE9ItqK8PTuDx2Y38MHLzePEvoPRJhBMliWefTiNyuo43/3kZ19RlOHDDHwxD0x/qcpMJZMi/XoC9t3EpQhLPk7jjkfrEXGZSLi23c88Go0SC/0PYGlcQ1pq2+U/W7YqpLVRNa2SVOiEATN2aqloEwSto5JcOlElHSKMl61iJb0Z1oxnuSZRRqlUSBf6tTjeI1xohZF8Kanw7nJU8u5jLx7T2A+FFPJzVDwzp5GbrrUx+5EKUuNHj4+JKNoOpbz3avMOAZ1O5tWn07nwyip8zjp2bl1BbqwnRmHBjxe3vZDrrlNx9mlWZs1xMXGspRnwCclq8NmPpjL15mq+/TC7CTCBJDB65a013Hezgy9/8HPJddU8db+zKWlSUhbjgafqmXyRBYddxeff+3hkVgOnjTCwqzBKdlb6MalYhiMxHDaZ2voEiiJa3YAJIQiFBRuWp3HWmCDlDfsxCQfd6IdRshATUfaznVSycJKBUbJgVEayT/odjaOYXr1kTumtYvPuIIohhgi1DkhERJh4VEUqHVpsLnSSAXddHWlZaUh6EH9p/KmlghxLPppMqC6pQ4WKMWPG/Ffi4b85FkKSU3jX/ij33GTn6VlhCjrJvPNKJtfdWYMx04NySKGRWqJE6C0dFTzQY6SbGESFu4gnX9jLgQ25yPJRwOaIdcjTEI1JKB4bM2d5efIhO/fdLigtj6HVqElPTWXS9Gruv83O5Ve56OLtw8ZFtahS67n6tlo+fyez2ThMsatY+EsIazQf0WMLL9xqZ1A/LSWHYzwzp5G7ZtZxwVlmhHAf0/O+ZMoEnn74Wabd1IDZpnDr1Sm8+ISRXM/ApnWLqOnLsy/vZ9bMlsn2wgNR6sr0KGkHmPtuSrP3GJICmq++YOOSq+qxefLbvI9UstjOGjrQLanenLKOKdfEuOU6BwaDjBCCZatDTLy2ik9fzyTFrmLp8ighVZBIqospE/4Ut2KClRv0PPj02HZ3Bmm0Tux2NVkZMj8u8TNujLlF4m7l2iAHimN8+pWPQX11XDHBwtDRZTgdSSHII89r684wd86s58OXM1q9lj+o0KNL223LfXrqOHOUiQvOMqPTwvyvvfz8tZ1bp+lIGDxECDNqpMyT9zv54HMPBwsPEa7KbVbxBeBWV1LQI0p1Q027x8Tnn39OgjiH2Es/cQKSJKGS1OTTlXy6EhJ+ylJ/Ry/rOHiobbqZREIQDakpkJJipDERJew8xNcfpnHyORXE93YlTJC4FGX8tEoWzs1pUs2GJAXAjNu9OD0DSEfHWn6hF4PYn9jJfnkTBsVO97rOZOSkE4o0Eo2F2bA1jFDg6ttrGHu2ib69nGh0aQQjFUQJE0sk/p9fG/4nsTAYjFBRFefZR9IYebyR00clAZXpt7n4+etG9sVcBPHRtZV1CEAg9QCvPtsy0aBWS7z9UgrnjAlz650BNv6ub5Z4v2y8hedfqCTu74baEqBDXutAjlot0aOLhkeebcDjbc7Z+MDjbr77XIutYSBmbHQlwGH2Y9Crqa5NYHU2tPuZX3LJpTwx8zoSMQVnqBdIoELNzn1BUlJkxp5t4YYr7bgaE3z8hZfX3ncz9/VMrppk5ab7ahlzmolfloWpDXowoyJaaeXtV2Vef81PQorTUelLeeZ23novyMXjFKrr4jz/io/i/Wp6RIcTJ0YFh4gSRljcrFnoZObzwaa109sf+pn5eISs4BCspJBBiArNPnbE1tKX4xEIEsRRoUZCokSzHX0kirdOx65duzjzzDPb5QcAlSywWFrfy1ktMpVEUdM6eCbpwtwzI4WFSwMk4go5GSr2HogyaXoVobAgO1PNmaOMfP1+VhOP+01X27npajuZXStJj3ZqWvsoQqEqYxXzPrEwsO/RJMcd0x08+ZKLl992c+t1yXlpyAA9hUVRduxRM32qneLSGBazzMdf+LDZZF5+280vS6e0ezwkEolkYYXQ0V8ajl948eJCg4YhnMyaFas5XB5r6tg9YoGgwuxX/DjCHVqlw5MlFRZhw0UdQ/ijkl2AqBJ8+0YRe/eX8dm7Tq65Ss9Tt6dy8lnlTJuq54IxegJBwWvve1j8awRLfU/qqCKP1nltE2mH+e3bbOJxmHili6qiGBbsuKUauuTn/n+z8nPcuHFs3LiRhx56iEsvvRSfzwckQc/9+/czb9481Go1559//j952TattUV6e9DzVatW8eWXX3LXXXc1mxS6detGt25HM5Xdu3fnnnvu4aeffuKqq65q9VwXXngh5557bovr19XVEY+3FMYA0BtTGXO6H5tVxZsfuvn5tyCnjjBSdCjGN4v87N0fI2pooChUQwAfaeSgQo2LGgSCg+wmLmLIyCSI05uh7GNbm+qTAeGla1eJsoo4k8e33dJ8yVgLH8z3kvZHxYteL9OlQMOq9SH27ouhqi1oM6uSTi7liSS/UVVVVZvXaM2EEISUAJu2xzj53FoqC22YgwPIIB2/1MiNm3ahtwh+/aYl4C5JEg/f4aTP8dV0E11avT9ZklF50tiwJUxJRZiH7nJy/fQYOVLy5cyRCsgWHSllH24a6MOwpuopIQT1xgMMODFAg0/i+0+yuHNmPZ06alCrJTp31NK5Y3LBWFYR46V3GtEaDMfkA6vVyur1fu692cpHn3u57Tg9p57UfMItLYvx3U/+pOBKXPDoXamkOVWs3RTiywV+PphfyqB+Wt6f7yXFoWLoQB13TG++KejfW8e8tzI58xw/0l/EL44ASrPnLEXWx5lyYzUvP5HelPkuLYtx28N13HOTA7VaYtQJBtKcqmbA5xHr1V3HiFECf1BL955D2u2Luup6FOKUqwpxJFKbAU1CCCqtm9ETp8J7iFw6oUWHS9RSyBY6iZ6kSOlEiSBpI4SigSYKBwNGNm+Nc/WU1q+790CU/D8qXaNRwd0Pu/EWZZH2Bzm6WbIR/aOVVkIiTBjXXj+pOSmkn2oitAvUumQW+7OPrSz4VaZ3r5ORFIm6onqMKi179hT+rR/UavXfLgTbY//GePj7slXE4xLFKzsx8NS9TL/SSkG+hh17Irz3qQ9H+QlYWhHuUEsaVHEDCgrl1VEKOtgYf7GKpXP3o3N46NuzZZIGoCBfQ01d62BSaVnz+8vOVHPDH1lmtycBSsv7T5DAnhrn+ONV3H59Gq9/4KGyHMz+PDyist1jv6qqipiIoYhEqxX8QghcwSBrN8Kt17ZeWR8J//3zlpCasqytiep5RANRIgTxUy9qyKUbMTlIxFhNbdRNSjQXtaQhnVwaRA3F8k7ylR6oJQ1CCOqooFi1E6tBS8DvpZISGgM1SQ7BdvohHA4jS4L3P/Ny3GAD06faeezpSkK+o++zW1fG7dcb2hzvV15q5ZW3GnniaYl3PthKdq6OnBwJtS7B3O+8fLPYjdursG1p66DHaSNNzHnPzRkTyrn4PAudO2rYvCPMR/P9CJ+Zh58I8M6rDjrkapjzrpsHn2lAJUMoLAhFFD6c72XOu24uGWth8fxszptSRU6mitoa+ZjmhaoKhT691QTDMRb8HGDs2c2z+dGo4KelAfr21FKQryUzz029L073yIAm3+xgHR3oih8vceJUicNUUUJKqAOakI49q+vZuKGOVb+m884HQdbMq8ARa5kcPcQe9JjaHF+xvWpEjoLlFJnQLjhSfBw0exDOIJ37diWhKHj2hQkRwOFwtOmL/6uxEKChHsacpeOlOWGiiQSeRg3nTWzgsYccGLQq7rxlPbGYoGcbbWXZic5UeIraFGOEJPCnhEP88Gk6GzfXccctRvJzNPy+LsQnX3m57To7iTjIJDfZfhEgXiez5Cc1qR2rGTVSzY3XGtlfFOfV97zUl+sZdnwV3392NHnVpUDL6aNM3P5wHXO/9iIUqKysbHd1S9ceXUlxyFw20YjNJvHKGyEyPc2FalISWSz8qgyTyc0dM6yYjEkwcvnqEDfe5sdaOxjnyM1tdnyMOE6PViOTUJQ217UChRA+akQ5KrXCRZOj3HurvelzSZI49SQj6akq7nm8nsZ6FaEQfPGJnRXrgsy4v477b0kq+l55q4/Jl888JsqHBd++yzMPpnD2qSaOO/swE66p5IxRJi4+30wsBl/96KOmLsHK7/OorY9zxU01fP52FsMG6diwNcwzrzRi0urweiQCfnj8EVurXT3RqKDwQJRgqHXhjfLKGPc+UU+KXWbtphBllXEOFMfoMjTEmmVazOYg6ekSkYSawxUqHFYV552n4rffVuGpycbgyyZBgnBqMR17++ncSaZ+s63d8fCLeV+QYTMRinrZFVqPMwUUbQg5ocVba8Ar11Pg7ompLpX6tM3sK4rSvRUg9+sf/MiurCRdlqaSQFohn75rQ6+XufIKHU/O+o3BAzXMm5XO0NOq6DuynDNHWOjaRcW6DTF27ZBxVg9vEs5JE1kUsTvZdaKJkW6R8VfUkpmTzl1Pd6a6cg8D+umQZLjhyhw+/0HNx993RJIUbr2mga1bg7hq1f/Prw3/k1iYkZFFSdleRhzXvGL8tdkO7jR6WPxTgkRVcg34V0uIOFk5ok3u7vxcDQa7G3GoG+99Usqt04/uNRrdCg3uBHVsxJn4e9728qoEBzfbkKxetuwIM6hfUiV9wVwLud5BTXHFiJkeDKLUVcj6jfuYenXnY1oLqDVm7KYw8cNJSEeFGq0OFv+pOMZsknnwdie/rQpy12P1jD/PjMOhIi9Lh9sdRKuD1EgGWaJjk/+9SiOF6vXkmOG7BVE++95Nx1wtl443AYJ53yynrkrCUdOT1Hg/6nVbiEYFqSkqKqrjrFgT4tGHEvSJH6Xc06Cle3wY5VIR2/W/kJcnk5muoqI6Rp0rTiwg46jqjYpSHrj7Qfr2bb8+hlYjsWRFkKkTWxZ7XTtNz4yVReSFW1KtCSGIO8uZeomDpauCdC7QotfLdO6oZd/BKPEEfPhyZqvdPtGoQChSMxoll6aCadM0DOzbssvqgVtTOOm8co4foicUFrz7qYddhVFWLchlX1GU6+6s4Z0XMhg/rYpB/bTYLBLvvPU8t985s10+EEIg6+JIYYmICGOWrJiEhQghFBScVUMZfeEa7r3LwKVjLajV8POyIA8+5idYloGzDe0YRSh4cTOIkc00NyRJIi3SldU/N/Lb70EsFhm9SkdaxWl89mw5c9+uJZGQKHYJenE8xexFIUG6yEYnNX93vXI9ud2CdO6YvIefvkrljLP8+Ks1aAxxdm4v+8di4T8Kfubn53PbbbcxZ84c5sw5KmBwxx13AKDX67ntttv+a1msI2a1WpFluUXmyuPxtMhw/dXWrFnDm2++ye23306/fq1njI6YLMt07tyZ6urqNr+j0WjaLNMVbZD0hMNehg81sW5ziC9/8LPqx7xmQbroUJSBJxWTSzccshPF6EFE9HSN9SNIgJ2spSdDCOIlgA+TZMUpMimnuAXargiFhtTtvHmPmb0HovzdfKdSSeTnJqtSn34gOTgfu9vJ2Csq6VqgQ/obzjKBQBESOp2uzd/dlt0243aUhETIr8JjVLjosgiKKOLX3/Yg1WUz0HsyOwO/c7A0Ru/uLdt+7DYVoTBttmECSFE9735WS/cuGkrKE6jrmqsGSpJER3pQL6rYyTp0apk0h5aE3suEi3Rs3xfhzhsc6HQyzz+SyvR7avnxlwCXXGjBZJT5ZkGYBQtieGvN2LL8RCKRdpN/79mzh2hQRi3J5GSqeedTL98sDDBpnAW9TuKnpUEWLvVT36Bw1SQb9958FAQecbyBqyfbOHtSBempajZsiTBztotl37TOp5SbraFLdwVPTbBFRl4lqUkEdYw8Uean5T7OmVxBeqoKRYHUFBUP3+FkQJ+k/xMJsFvbrqacMsHKjPv9PPvy2HaPB7PdhIyKE0dANLCBqhITsjsDSRsmaq8kI1Og39ULp3T02WXTkQyRxw7WoBV6alI2MmqQzMol65oEHyw4WLEigduTaCGgAPDY7AZiccF5k6so3qfG6OpCWrhjs+/oMRLAwwF2okFNmjePwDowDUv+d8R6nPjHxBsH/zrI8fbAparHG/Ee83vRXvs3x0O9PoKIgzGUQWZ+KWmpKopLY/TtpSXYYKSj0vZEFyOC0m0zhcXxpHjV03am+crZuT/yt78jGBRs3x1hYF89Qgh+Xxdmxu0e4sSJRkWr4ktvvh9AX9+xxd8r5SJkJULRITXTbq2hsipOB/cI4glBg8bV7mdusViQJIVyisine4vPXZoypl9tZNk6LwdLok0JlyMmhMDljeIU/mYKm3/+3Keqx5AYRC+GsIdNmIWNdLIRCCo4hJdGBAI/VjpKXXHlrmfMqSb0BoHXp7B58wGUinxS/T3oKQazz7QMT1YVh4oFRhPozXHMfgmjMUGZcTn6xg50jvbl9Vfe4KGZD7bLD+Xl5YQiMGSgjskXWZEkiXdftXHl9SvJS3QnJdoBRRekc0HbS5tO+RpystXMfsNNTpaKt+dkYDHLuBoT7CqM0CFPzY49UfT6tuPXoH56zhhpZGdhhOl310J1Lp0To1BJKursO7CYQnTqoOHFx1uOzw1bw/yyLNCU+Z80zsLi3wKEfBFCoRB6fdttmX+2RFympj7GE/c5uO+JejRqOOd0E3UNCW6718O6dYKIT4clRUV1pQtnWgKnQ0aqSY5fn0iK+qWRjRELxexBh4GBjGjaqORQQDDm58TTf+fh+41s6L6Hin1+jFEn9VQRIUyEEDEirYrQHTGj186WtZsZeNxATMOOxtjs0TaysZGIK7jWhqgIF6GVtfz0009cccUV7fLDsdi/ORYmzyvRp4eWRT9GKZB642jMQzHvo0Oum1NONLJybT2ffZpUa2/NJElCr5gpr4y3qPwACAYVIlHBFZfpefZZF9EiLdfd5EFviXP8YC2+Bi133RWhui6OUMUpkjeTHetGNgXIyIiY4NDSCiYs20ue3BlNXI05fTevz05rlZrh6Qec9D35MDpNMrHR3rFfXV2NxRmhSyczwbBA+C0txp8kSWS7hvHdayV89u1OzGaJcERg0KgQKoG7w2q6p/3NmlCSMJkENdRRQOscnFUcRmWIcPzY/fy60s/tN7a+rurTQ8eBgzH27o7x6P0WPv7SS0IRdMzT8OhzDWzZEUGjTeOlM8Yc0zpAkmJccFZS5PKp+1O567FavvzBh9EgYTbJTJtko3/v5FiwmLXcc5ODtz72MPECCxu2RPjmgyyOP9FP78gorER46rnfOfmk5u2KiiK48b5a4jHB86+7ufh8SzNgrL4hweUzanjnhfRm847Xl2DM5ErOGx/n6QeySXOq2LQ9wiPPNnC4PMbWXRG+/SCLkjIvvy5pQG+AyRMMmE02Rp1fyV33X99uX9jsdtQawcjhEA438szDTvr0SGHTthAXXNTI4OBpqIQKJEirG8L4y1bz1aeOJgBUCMEnX3mZNacRR5cgMbmSiaO1XHelE5tVRU1dHEUIbrtFx23XOXhytgfFZ8HrVbF1fm82EMWIiTzJ0gwo16KnEz2xkkItRaQXVPDEIxIPPbMZwUCsKQMp/kME7rl3k0Kyel2CQwc3cuqJBuwOcNW3HQ/+t/b/lXj4n8RCd0MIRUnuNf4sCC7LEi88aadnDzf3P+qiOqjCSctq5v/Jp0KAKZbKug0HYXryb15fgjPG1pPvHYZNSqHau6mFHsAR8wcUDh/Q0SlwIhF/mEnTlvPBG3aeezFImmdIqwmVPNGN9e5iBgw88Zieuc2qx6qNspdqUkjHayvilUdTW12rnnqSkTnvuvniey+yDF/86CE3R028uDPZJAuY4iKOj0YkJHrFT8CeuYnUAXHGnJ7ChAuOAsE3XGnniwU+Xn1vNxXF5WgVE9FYnMkXWXjrYzfffR+nc3xEq0B6juhM1HKIdUvTmqg0fl8X5PLp9VAtcJBKaUnpscVDWUUkKlizIcTwYc2BtUH9tLjU5RhIJ5WjGJQQghrrdqZcpsFgkCnI17BxWxifX+GMUUbmvpHJkpVBZs5u4JUnW+qNvPxOI5mZMpHicFPSI5pSyrTLWm8tlySJc04zcvmMalSyRDis0K+3jlPHVxAMKWjVEjfeW/sHR3wWYyZVsHnzxmPzgyaGJPnZE1qPU2RTRyVGkvz8AbwkymM880KMdz/1YLfKeNwQqE5BkzARIdTqORupJZXMNtd5ufHuTL5qDScN12GKpSJLMqnxfKjPp0wUkYMVG050GPDhZjMryRL5pJNLjCg1hr2obT5umGAmFhNoNBJZGWo6doviqu6IL1EJcQm32/0/xqb2WNur1XbaggULKC4ubnowQ4YM4bXXXmPKlCmccMIJ9O3bl2HDhjF58mTmzJnDoEGD/ocz/u9NrVbTqVMnduzY0ezvO3bsoHv3lhvHI7Zq1Spee+01br755nbdpxCC0tLSf5zU2e8LUFYZY9acxmaqvUds7aYwOrUaObeEsbcWMftDN7fMqsDfczlRcw2Z5LGL9ZSyHzdJDtZ8uhLAyx6xOcmpIYLUigq2637j4UdU9OmhY8RxBr79qW0Z3O8W+znrFCPllUczcTarirx0I8u+tVMllbR5bJVUgkrTetb476y2tpYfFixAZ0xgN2sxaNS43Amuu8rIlt/TmHSTi1rHNjrHB/D084E2z6PTSHhF24JLdYk6Sg5H+e7jTOrqFUi0vnlOlbLowzASOh/Hne6lz4AEC5d5mD7VzqknJcFCnU7m/ZcyufMGB6vWh7j8Gje/vd2dvKrTyFI6kZWpYsuWLe32wdq1azBLZr74JkJ6mpp5b2Zx9WQbT77o4v4n63E6JNQqMJlk7rmpZdVXikPFY3c72bwjwg1X2lHJtGj5/bP17qluMwAaTbBrj8Lpw+3YLDILPs5m4dwcPpqT2QR8Any90N/s33+1SEQQi6rbvdkBqKktR0FwwhAjSxak8e0CNY+8WcWz77lZvTSFqgoVzmiHFsepJBUd6M5+00p6DIhQ50qQ3tHLZvUS9ontVHIIT6WF0y6qYF/RUXlary/BA0/V06eHltwsDSXLupFTcRopfwE+gSQA0M1LT3t/TCRBmVgVeBZBaEdS5TheC7EKOLDrAAfWbcVdlWT8z4/3+lt1vP+t/ZvjodWux2RJ0EAVA/prGH9usoWnT3cdwUiCsGh9nIZFED1m/I163J4El15fTSQieO/VFCSVIBhsPRbFYoKacg1XXCoxaHgDA45v4NKpjRiMcPUVJq66tZrQX6pffl0e4N0PQjjiOc3+7lHVENTX0aeHDo0a8nLUaCQdlkQqUcKYbfZ2+8FkMqExSNQbD3BYtScpEEOygqFWdwDrgH08fLeVzjlGzhpfx/c/+UkkknPyocMxJkxtQG+QqEvZ1uoiqkZ3AFtKnErNPmRkutEf2dGAp2A1lWlrMGNnCCfjIBUTFsKdNpOVomfFQjO/vNmddZ93IejWIjJLKdPtoDJzJXldIzjS4qRkxDBG0jBXDABPKr4qG3ZPD1yaCgyYWPbL8nb7wWg04kyRMegkotHkczj1JCM9ekhUmXZTaP+FelUJG7a0Laq4Y0+EUcONvPR4GpXVCfYfjLL4twBnTqjAYJCoqIpTXRtn/8Fom+dYtT7E+/O9LFwSZNKFVpyJ3CYeYdmTxoKFbQPsS1YEGTboaNw790wT9a4EOn34mMQgNehQqyQuvdBKKKRw64N1jBpbTp/jaileOIAurtPoHTuJ/JpTKf6xP8uWK3TpIhMQyY6cw+xHR7IyxkKSm7s7A1os7o2SmQ7xPrz0pJ7GcgOHogep5BCZ5NOVvuTSGTVatKYIIXF0DtZ1A5U9+f9u6vFU+fEvUuHZHiFQFsFV00hNRQ1lew5TuHYDXusacrr6sTjD/zWOu39zLARICIUvv4nSTRlMhtIBWZKRgzZWrkrGg1dnOTFZxN9ulBKKYNYcd6ufPf9GI2lOFT+vCPLGa3q++9bAk4+aMZng91+MaAqHYa7pQ1qazKgRKjpK3cmVOjdtiCRJIkPKpUDpS3m8jCpKMVlbB1ohuVbq1llDNC6OSQl6wTcL6N1Dze+rY6xdH0FqYysjSRKOaC6hsGD2zFR2rezAbTdaOfN0HTt/z6WqNo6itO6r0rIYvoCCnVQOi6IWn4dEgAqKSQl15quvEnQqULWaPD1ivXtosVpUvDPXw/23OJj3ZhZPP5DK3DeyWL84j3RnI2+88Uq7fXDEZDnZsv7RF16Wf5vH0AF6nrgvlXtvTmkCPo/Y6SONrNoQ4rQRRtZvDXOoLMbZ5ykUq7ejQYOpeBijznRz892NfPeTnxffamTEBeVkpat4e3Y6aakyN95bi9eXaDrny+80cu/NjhYJN6tFxTfvZ+HxKqSnqpEkiaED9Cycm03XTlo0KomLplVz7xP1nH6ampuuM7N8TYhTL6rA7Tk20ZfLp06hujGIxSLxw9ysJu7Tdz8Kkxcc2Izj3SCZcJSeyPhxcYacUcbIC8rocWIpi5cGGX2yCYsjzgknStw63cq+gzHGTq3krpn1bNkZYdGSALc/XMf8L8IYhAUjZhQSpEqZGFvpQGmkDjN2zN215Bt7UbM9l3sf9uH31DNmxCYuG1vJ8QPd9OnmY2g/D5POr+TVmXvplOfhYEkUWZKwt8FZ+0/Yvzke1lXWIdXltLpnTSQETz0XokfwZAQSLtG8mlolqamsFPgDra8DS8piRDxGYkRx2I/ORS+/6Uc+1AublCwwsTb04LqbvXi8iWbHJxKCaTNcWOqTSROdpCer/BSmXNPIzj1R6jI2Up65jOqUjfiFp+k4WZIxSCa2bdt2TL6wW9V0KdDio5GA8BE3uVpUxP7Zhg/Vs3x1CARcN8VKNCYwdDqMu8evFGctwtdrKWfdtJeTr91NoNMGCg9EEEI0Az6P2ITzLaSnqrjsyjh+XTVdCzT06aFjzcYwOpWm1fcC/kjExeyUlh+tnh1xvJE3X3ASsJZiwY7chrZDWxYMSRR00HD93bXMfL6BgyVRauvjfPqVl4uuqubLT1KoTdlCecZyas17qbXtoDJ3KVfd5ueeW5O/rbAoSr0rQY+uWq681IYkSZwxykSXjhrOvrSSNRtDeH0Jtu+OcN2dNdTWJ5j1uBmXdW/TfSgk/lZsLz1NzXOPpLF3dUdGDDfwwsw0fvw0m9wsDd9/nM17L2YQj8PqDSFmXG2jrLzkmPxA1IJsCKGYfMSlGIMYSU9pEH2kYQzhFBxkIZf2ILCzJ2Ulaj57O51uxzWSPqCUKk1Rq+uHKFH0f8PVqcdIPGBg3dpEM5GlsAhSxkFC+FnPEgJ40GNAh54KitmhWU6pYQv2eBaO6sG8eF86/YfX8dOSIADdu6o4yG6Iq4F/Lgn0v95yz507F0huSnr27Env3r3p3bt3sxL2/3/Yueeey5w5c+jUqRPdunVjyZIl1NfXc8YZZwDw2Wef4XK5mDFjBnA0mE+dOpVu3bo1ZcK0Wm2T4tiXX35J165dycrKauIxKSkpYdq0af/ovYcDghdf99Cls7qF6uLh8hjPvuaiY2ctyxakH+UiORGmTDAx8pxSinfKmIT1jxbcAOWimFypEz0YiF94qeYwMSLE9W6+nGti1PDk78tMV6PXSiz81c+YvxDiVtXEmfuVj0fuTOFwefM2hP0HFDpFhrJHbKaeqqTwy58sIHzUyKWYrM0niPbYVVdciYyarHB3Mis6oKpUs2OPi3OX7eT+B9TcOcPKL0vqiazXsmdP6+c/UBzFqDZSwj76iuNabKwCwovQ+/j1y1yEgG8W+Yg6ysDdeha/nmoc/m5s/8yBHy/B9EKOH9wSxOvWWcvUiVbmzXMlK2oFICewmmU8Hk+L77dlVVXVqGNmGkpjeMN1XHVLNQ1uhbKKODVlOooP+ZhxjYWSslibm8YzRhm5a2Y9111uY953Purq46Sltv7679kXQ0fLiTMqIpjtMarqI5x1up7h2WaefNHFA7elNLtuRVWcV991M/BvwM/XP/QQi8aorq4mMzOzze/92eLxMBo07N2bDIBHKAVWrQ9x3pRKFFfbKtUO0vDZtbz3kpPq2gQvvdVIqJ9CwFPDjl2V6CUNnnoVF1xRSVaGCotJRpCsytp3MMbS34OoaJ1zMSCSMsZd+iXJ3DNiAxH1SbAzXgeRA3AEChFC0OA4xBefWnnqhbUUb8wgzdsb+b+02T9i/9Z46EzLZ9w5h5j7aSnb9ijwB3fxnLcCZMW6sI+t9BHHNdvcJESCPWwigzzS6rKpM65g+lQzY6dWEQgksJgknn7FxeP3tmzvePlNH4bGAtJCXcGVPJfSYQkrFqZjMsos/i3AhVdWkZulxqRTs2GTgr/KRsTlZBcbSBNZSEjUSIfpMzDE8VaJmXelcPfjDaSnqhk2TFD862HK48V0Smk/vyNAh84WPnlFxbgri/BoKlDiMnqDYMZUPZdPTKOwKMqmDSpya07j1ps3cK+9BoNGQyygx1Q7AFv+dm67ReKZWcsx13fHrKQQIUS5ppCszh7efcRBZXUdz71ykIx0FXMfdDCwj52yyhjPv1LByp8b6OIaRKH9F+xRDYntw8iUbMkKhgRQU0BZYBM5g8uZ/3YmzhQ7kBQaevw5Lz/MlenjGUajqKM8cpBsXRcO67djoiVdSVum0+koyNfQo4suyat5oZVLr3YR3dUfTaySFDJQo+GdD7Zy3eVKi+rNWEzw0edevvkgG5NRQiVLfPyFh+o6heXf5TYtWDdtC/PA0w188U5ms3d+8/YwDz7mY9duCadFxfOPOPj082Az8CVFyeSrb3Yz/sIIkaggI1XVBP5UVsdZvibIvTcf3dh7fQoGvUTQH8dqbbm5aM0URSFODElOLpDT09QM6qdl9RqFgtAQrFJzn1qlFLpEh2I0bOegYxuNaglVIoDd1Y0aynGQSgrpbWb108mhOnGYcCN0og/Zf6quzyCXNJHFAXkFFc7V5DeMQivpMPzRrSZiEG8QdKzpiFwHiSIdYZFgC9vo2DXCvPdTcNg1PDxLsG2XhCNF4ayzzmqXH/4T+7fGQoBIRKK8VMVg6WhFcYqSxedf7ebW6QlsVhXnnaNl63wXtlb4faMigiElyOr1USZPr+LuGSl076xhf3GMOe+5aXDF6Zin5aM5GU3jvkdXLRPHWjj7kkq2r96BKd3PN5+kMG26l9Rox1YrmJxkUEIh/TmRBvEbcLTSqjWOvXhURpbbV4shhODg3kP4s+O4DhtAG0HWetqkdao27+LFJ5yMGm5EUQQfzPOyeH4OKpWUFP6Y5+XqybYW17jlfhcNtSr6kEEDVWwXa8ggFzUaXNQmu6qwkkEuBbEelBz+iWBQacYB+WfzBRQmT9IwtL+VXn/pULJaVHzxThYnj3ubGTNua5cfANIzu/HTUhdfLPAz+9E0Nm6LoNe1vZaQZQmNRkKWJT59LYORF5STnqqiYFg1mzdVYtdaUIXUfLswwI+/RTl3tIklX+RgMMis3hgCIbFxW5hTx5VjschEo9DoTvDYPa1zSaelqlGppGZdNZIk8cyDqTz/RiPvzM5gX1GU2x6uIxJt5JrL7Ew838TG7RE2btzIKaec0i4/ZGdn40xTePK+1ObxekscBy1BVINkwlB/AofiKyg4IcivX+Q0Ewr87ic/Y6dWIsuCj+dkNduHLf09wHcLG0gnlzoqKGEfNuFsETvdogE1GnSSvikWdo91I1rXGS9lDBkQpU+PulZ/zxmjjHz8hRdFEdhT/ouZcf698VARCbKDfZn5xApOHGogO/OonxYtCaBtzMUomekpBlHIVqpEKenkJNdn6kNkp8S5+7E6Xn06vRnFUTQquPq2Wky1x+OxHeDaq47uhb74KkJWIudou7pkJrF/ECecuoULztNy4nA1B4oSfDw3grqyKymxo2s8FWoSiuCqqVrumqEnI83M7n0RHpi5icObs0jz9QJASHFqqtpPfQEQjqq46nIDv/6osK9xK3YlTCQi2qQ3qa6NY9DLPHlfKi+81cjCeVl06qDhyluqGXO6lfHnHQUsn3lU8OizLqpqW6cfgGQF6LufupF1MU4eU4vXIxFV1JjMIP5GuMzljjPhCi9vvGTjYEkyETXyeAN2R4AabzkZaa23YLdlKinK8tWCG6+y8up7HkrLY8iyxHGD9Cz4JJuSshjOtDjjz1MYcbwbnU5iSP/UpsrTkrIYJYdj9O+lawEe33Ktg59+C/DjLwFe/8BDZrqKGdOSOixCCL4e3cjvC7aTHemJNpDGz8vcnDe6dbBw0ZIAzz+SihCC6poEHfM1qFQSj96VwhsfeXj6gVQWz89h3JWVPHaPE5Xctu9bs0QsQdyVilEn0YlezeZolaSihxjIVlbRP3wC4YNp9Dvxd/oPFDgz4IxcmS2/bSUvOKAppgkh8FCPADJpfZ/tpRGrSKXOV4GLWtSoqZXK8ZsquPR8DT8uqibb24Vc0RlZUiGEoIR9eGMu+sVOaOLqJpROorwLt9++itzPVRQWCqw4qFY8KAhqamr+kcrP/3VUvfjii9m7dy/79+9n8+bNbN68GUgqTh0BQnv37k1ubutA0n/Lhg8fjs/n4+uvv6axsZG8vDzuu+++Jj6AxsZG6uvrm76/ZMkSEokE7733Hu+9917T30eNGsWNN94IQCAQ4O2338btdmM0GikoKGDmzJl06dLlH7tvIQQyKqrqYnTr1vLxvDvXS0aammceSGlGwiyEYMq1jQSLOjBEdG0atGERZAdrKRfFdKE3TjLJIJeD8g5uukHTBHwesQ9fyWDQGWUsWhpk0jgLZpPMryuCLP4twOuz0rnj0Tqeuq/5QkejSYIE3RlAIVuoFRVkkIuMinqqaaAKvV5CrT72ys/Cnfvpx3Cswt70AtukFKx1I3nyyRWMHB5jxnQ9D+8opaIqTiikNKn7Avj8CtffXYvaU4ATAzukNXQRfTFJVhSh0KgpI563j5P7y3y90I/ZKHP2qSaWywF8Gxqx/GXhFBURqihlICNQSSpsOKmuk3n17VLuubXlC/nRF15unK6lonwf332/m6rqBBZPUsW+vXbiiSfy+dufo41a6JKn4cHbnQSCCiPPdNE/Poq4fRXdu2g5dLjtAClJyQoBu02FXicx+41GnnmoZUtmdW2cPUUhOvylbU4RCuXWTVjlMDPvtTPv2wC/3J/Fc681cs6kSi4+z0xGuprV60Ns3RXh/ZfTufeJBlZvCHLisOZj7Kff/BwojmLQS3zz9TfccOMN7fKDWq3HiIrtWyNNSpu/rQry2vtunrjXya1XA+7WjxUI7DaZjDQ1GWlqPnglk4/meymtiPHD/IymjVODK8HsN1x8/1MIs8bIA082YjYJpkww8vSsIjToySDvKCeOaGQXG4gTo363F2uaGbVTQs4CzR85ABFNgqDxWnDVugnFYkybFiEjV03BsGp2L1cQ0rEnBo7F/q3xMJFIMPIEI7IU4cclR0H7PYUJ0slDj4ltrMIpMjFiIYiPBqqx4URCRivpkMMm+vXSMeepVK68pYZ+vXT4/Aq3P1zHLdfY6ZCnoaIqzlMvu/jtByN5waPcwC5NKWeeoWHy1Y3U1ikUdFDx9ANOHnvGz6rf8gjgJUoYNWrSyCY50gRpIpezRx/m55VRBvc38OHLGdz6UB1uj4I3dQ/CHUdvaL0tpi1TEm56dc9hxffZnDmhkpNHmZh6qQUh4K6H3Py8WJBZMxytpCPD35t9sTXYhR1LNAsPLkKRIGedbuOcM/W88V4RGzbFOHwgzBfvODlhaHKwrlof4oTjNLz1fHrTGO/cUcsbL2h5/T0f7846gKRW0Dd0bMEJqggF2dHIws+ym7Vb6XQyTzxoZ09hPbVLvTikNGpEOYaIk8PqYvp3H0p7TQiBz69w2cUWrr2jhpfedrFzm4TRUUSwPkZPMRivXEdElRTje/GxNLp1TlYkHSyJcu0ddfTupm8CObMyVHyzyE/Jpk7N2nKHDNBzyokGxl5RyVMPpNKrm5bJ17jYuMxMRnAYvTBRssjDiJ93kTB46fmnjHiEECKu4faH6jlusI7q2jg19QmGDdSzYk2IN59rvtl6+Z1GOuapiSs57QaAJEkiThSQuPaOOqZNttK9i5YfFwTIEqmtAlIOUvl9VYLOPTx0yNLz+yqo5jBRIigk2hQCgGRFihCCKJFmwOfRz1Vkegfgyd1AtM9KGmrNJIo7oU/RYbJZSctKJ/WPHJcSFdTXNZBTn8qD9ybIzxE8/YKXxT8nGH2GjpXrwv+Yomdr9m+NhSUlJWjQoE80jxuSJKGv6Mnxo7eRkyshISi3bkbvHdGMUysh4lSlrmP++3Y65qs4bVwFH33upaI6Tk6mmulTrVw2vZZ5b2Y126wmEgJFgXdeTOfM81107w0D++qJRYJtguWSJKETBhQS+F0azplUwRENH41aYsa0ZKeMP6Cw70C0TU7N1iwej6NGS1GhioJQL2RkKpzrqDbuISvUu9l3FaEQS6nggrOS+4+de6MM7q9vetdvu87O9Ltr2bMvyrVTbOTlqJMJjicbOXhQkEYOZRygD8cRI0o91YQJkkEeBkxsYjladFRnrCXVoeKD+V5uvMre4p4Pl8eQJNi2K8rj97S+oU9xqMjNEjQ0NOB0tg4m/tXOPW8S98x8jPx8FR3yNNzxaB1ur9IMCE4kBDv2RAhHBOmpyfWfx5vgiRddnDBEx4HiOCkp8M5rFjxeharaBGaTkZ+Xw/hzLU3CTTPureWWa+1cMSHZ2RKJKITDgjMmVvxtpXaKXSYQFNj/NF1076Klpi7R9P8L52Zz3pRKhvTXkeZUEYoICnf/DtzdLj/MnfsJqU5VMwAM+FsaL0UoqGw+5r2V20LBfuzZZlatD3HycEOLApTTRpi45booHz0RJBaLYsGeFL0S3XCQ9ocATDG1VDCIkQDU7/agTZOxOi2os1UY6czjr4GSiBEONNK7m5dpk2J0LUh2G/iDCl/96Eevk5BU7U8O/if2b42HGg3EozHkw90Zcc5uzj7VwFmjtdS7FB572kd2vF9S/EdS05uhBIWfBmoAgS7Nzbqfs3nvMy/nXlbJ5ROSXPK7CiPM+9bH4UMyNq2fsKGembOhQ66aw+VxGhpUZP9lUFmEE3PF6Sx5s5aPP96JOZRNnujeLCEPUJq2jMcfsnDZ+KMJzt7ddXw7V8vU6dXsXZCKSViJq8Jode2vggcYetxoSsu/peegMId/70JJ4x4+/TLA1VNaVl0qiuDnZUHefTGdh55x8d1H2ZiMMtt2RbCY5WbAJyRj+cx7nIyZVEGjO4HD3rIa02KWOVAcJzdLTX2NID1dRVW9wrAhKnYersNBS479hEgQJY5p/0mMPm8V2aIzGqFhVno5tYE4cWKccNLx7fZBaWkpQwbocXkSvPqeh+FDDVTXxgmGBA6bzJQbq7FaJPr01PLdT346ddRwyVhL01psz74Ik2+o5uNXMzlcEefAoRgnn9j8GmedYqKgg4anHmg5B7/9soPhB8qodVUT8Es88FSE00camuERAOs2h/AHFKbdVsO4MWZGHG9omo+OH6zn8RdcQJKjdegAPZ997cVkPLa9Aqo4QhFkRXq0OrdKkkSGyKGeKjKkPHLNTt56TkVWhpq3PnazZEUZ1biwCkeSi5kgsT/EoqIi0qR5csSEEBzmAN0ZgJt69rEVe2qCl56xMvbsLOZ+6WfD9zlk0K3pfiRJwiOSGip/nT9UkorUusHc9eA6yg5q6Uh3qkQpSFF2797djE/4P7X/Nfg5fvx4ILkgKSoqYteuXezevZuioiLWr1/P+vXrgSS3yJ/B0GNRNf1PbfTo0YwePbrVz44E6SP26KOP/o/nmzp1KlOnTv0H7qxtkyQJSROlS4GWwgPRFtns7XsiqKTk5uzPtmp9mF2r7WSFujcb7HrJyCAxku2soUGupEjeilbSYE6JsGiZYPjxGnbvi6LXS5x3polwRBALaFi5JoxRL6HVShw/RM+0SZk88FQj1TUKdzxazy3X2jlzlIlAUCG3g8LOnSXk0PmPScZHHVUIBKlk4taUkRHsQb1m9zH5Yv/+/RiFGatkb9VP9vrezJ6zmxOHqyiPlZOIa8jtVkdWDlwxRUN1tWDF+gAXjTExd72aHFFAzF6Bs99GqqpApRZMHq/jmsvT0Gkl7n+qnsW/Bfj6/Wyuu1zFuRM2UXs4G4uvIzIqGqimilK6M6DZxJYu8nj9ncIW4Oe6zSHWbwmz4ONsZFli+rQYoy6ooKpaT+fOrSudtWYnnXQSMXWQ3P5hXnkyjbc/8fDdogBpmSrqPXspcEicPNzAfU/Wt1n9sHJdiD49tFTVxOmUr2bR0gAd8zVMm2RrUjotPBDl5gdquWuGlXsf/pX0eD5mJYWg7KVOe4iThsFbL2aTnqrmtfe97CuKcfeMFA5X1FLXkCAWh/NGm3jy/qSC4gcvZzD9nlpefd/DJWMtxOOCbxcF0Osl5r2ZySXXVRPwBdvth8xMO95DtWgqu3LquO18/UE6s+Y08u0HWWi1EjFzHaKx9d/vVldy4ZjmC4rLJ1o4eWw598xwNGX9JQlW/i6wHhpOo1RDdr9Svvk4na4DahjASdRTyVZ+RyXUJIhjxEInelBLJVV764julTAPX09ddTrZuj5o0mXUKaDJSf6Xg4OM2BmIGi2h2hiHajYTdR5GCfx3wU/4d8bD8rJa9h1Q2L0vxCknGRk1tpz8XA2uBhUqAjilTFJEBi5qCBPCgo0OdKOU/ej+APClqIFGd4IHn6lHkiRmz0xDlmHNxjCPveCiriGBwyaTm6kmFpabxo8QgnKK+flzJ05fd8wYKN3lY8raPbhFFEEjBfTAJFmJigjlFBPAQ2+GUS9XsGNvmPP+qKDPy9FgNsmkp6qorg1hVyk4U9qf1a6oqACRHCMZaRqef9TJlZNUrPwu+Ru1jZ3Ixk4NZYTTihg8WOahSSnE43He+mAvu/YkSK3pz1PPH+SVZx08co+NR59r4K7bUjhh6FGA5I2P3Dz7UEteI4DrrzTzxjvlhGvU2MItVb0bqWXCRbpWeaYA7r/TzNVbDmJyDySDXBqpQxIyt959c7v9YLfbqWtIYDHJ5GWrefVdL9OutjP6VA2TJ0lUqtYSt9Sx7JscRp5dy4Vjo+hsHiQJYh4TproT+G3PAT7u72fKRBNur0L3zjre+djP+o0xfKEYVpvAbJI5Y5SR8eeZufq2GgI+mfihTnRSejb9bisp9EuMoJRNHEpfQofaU1GjoTZnFQu+cNC1k73pvuvq45wyrpzuXbTcObOegjwNV19m5UBxlM3bIyQUweDBx7bJlYDsdC2LP89Cr08CFPcaYy3E6pq+L0nEQzr27xbEt/ehl5Ks7vMLD4VsRSFBZ3q3eqxPuFGhbrWa8IhZcXCgUsPll2q5bKKGmroS8nLUOFPUXHZDmMoqJ/YUJyaLjYzcdNJz0vn8J5i7IEq4LkZPi5bdezYQcMfZu3cvw4cPPyZ/HIv9G2PhkiVLsKUkiHnDBON+yjlIED9ow3TpFePtp9MYMkBPPC548yMPDz32G2YlBYeUil948ch1pOsk7nooTFVdlIQrla1bAnzwRiod8zS8+YGHjtn6prlw8/Ywz7/RiM+voFZJuL0JFG2MoQOtLP09SELE21xvAMSJ4tGX0XdIjLdfysSgl/jqhwB7CxM8+UIjB0uibNoW4YqJFl54vf2dMBqNhlA8ACEjJmyoJTUdGkZSpN1Irfw7uYlu6DHipoESCumgkppAsFBYwfKndkSVSuLt2Rls3Bbm9Q/d1LsSbNwS5vbrU8jNVnH/TRDzpbCPbXSiVxPw7xWN7GQ9OvTUZq9hwZc2OuRamXhtFVkZai4856j41/6DUW68t/aP4oH6VrlPj1iaU4XP52s3+Dn3o08QxT2o0RcSjQriCThxqJ6vF/oZf66FT7/y8tHnXoYNTCZ8Fi0NUFYRY/i5h7FZVLg9ChazxE/zcloo3l892cbYKyr5+fMcZs1xMaS/vpmQiE4no9NBfo66zU4iIQQHS2KkpzYHTOJxQSBwFKSVJIlH73Qy9eZqrr/ChsUkI8ntb3k9VLyLWEy0ECo89WQNSw/UkCJadhe5qeeCMYYWwOcRu/lqO4+94OLcM1sCD1dfZuOtt4rpXXkKB9lNgjglFLKfHX8kktQM4ZSmpNGW/esYtPc03DLUOQ6jS1eRmZ6JNkWD0ZrOoep0HnwBrOY4fbr7+eEniXgsQXmDm3vvb19xwP/G/o3xUNZpKAnuISEUnDXd+PaHIkprQkwaZ+Wk4wwUL2jeImuUzBhJPssSfz3f/eTnmstsTDjfzFc/+lm6MkjHfDXTJtl46HEvx11czItPZxGJCuoaEqSmqDj9vHpihdEW+hGSJJFCBvW6nRgAVaj52PULD6bUIJMvarnmkySJZ2baOGPdPiq9cSQpisV6bGDXhIlXMf7Cd3j5CScfqvdT/UsKs1/0MeIEXTNhLyEEN91XRygoEQzBycONTbR6Xy7wcfnFbXeeXHqhhQW/BLhiQsvvLFkRRKNJAtK5HRIsnJvJwl8DLF0Vwpe1A1PlSWilo5iFEIJ9bCOPzhgkE50S/fDjJVfqArUd0IpqCtnKJZdNbLcPSktLOWGonqUrQ7z7biY9uiZ/97V3VjPieAMP3pbC59/78QcU3n8pi5febuSsSyqw21R4fQoJRTBxrIWBffXs3uel0d1yT3bFRCsTrqnilBMNTYrvR+zXFUEG9dfx2jNJoHfZ6iAjx5Zz380OzjzZhNen8OlXXlasDfHVe1mEwoKRF5Tx1P1HY70kSU1JQoCOeRpefNtH5y7HBvZpjVEiAS/6uLHN7+gwECK5/5ZcmWzbXU63zlruvCEFf1Dhgzl6NDYXilDwNyiYhINcCtjMcrqJ/qSQXD+GRIBi9pBGNhFCSQolQy02g5aZj0d57c16aupiZASPa7ZnSIg4MnKryvKQfF83bhD0ig9CllRohI4YMWpqao7JF23ZP1ZPr1ar6dGjBz169GD8+PHE43EOHDjArl272LNnDwcOHGDt2rWsXbsWSZKYP3/+P3Xp/+csHFIxbKCeTz8PM/dLP5dNSGZiIhGFRncCt0fh/MsriccFJw0zcN3lNl58NYjD069VlF8tabAIO1lKB1L0VvKPL6G2QSIQUvj8ez8XnWvC41WYcmMNhw5CtCYdfU0KP3uq0dkDLPsthMcVxVjfg6jexZSrPRQeiPHh/CpKDseZMsFC4d6D+A86MWPHKFnogAUhBBWODXTNhdhOA5HQsVHMbt++nZRWiKqPmFWksvz3KN98raF7fGiyEikBgVIfzz6xFXuOj91rcrl4agMV8XLUGDCG05g4vp5J41tOLs89ksZPSwPIMjhTVKz+JY2fl3l4+731rF6tkBHtwgBOapHRkyWZQKOWoSfXMmGcDqsdVq4LolZJfPZGZtNiLD9Xw/SpNuZ9n97uCh9ILvb7Dshj0kUerr2zjgdvc/D4vcmAuXRlkFsfCqDVOjltZJLI+uZrmlerBoIK9zxWzxfvZPHCm41Mm2zn4Vn1JBIw5rIKTAaZUFjQIVfNm89lkJet5oW3XUwaV41J30CHfJnzzkxv1hb02H0pnHNJFS88nkqjO8GT9yWJ4Zs9H4uKua8nJ5mFv/qRVRID+iSDK4DDJtOzT492+yErK4fNHCBBMZ32Hc855+7hpNPVTW1mV07R8cmcXaT7+jTbkEVEiGDmXqZf1XxDIUkSPbvpGHBKGUMH6qmvlSg5qEZd3YV69hM3N3BiNzUXXlaLNmHGLFkxY6UjPVCEgkRy0S6E4LC0n1rCZIsOuBrhwfv9PPTYUtRbMxEhM/q8CNZcDX37pVFWaUbKBU2uhl7ieH5btAitvv1cf/+XLB4P89p7IYSscPH5Fp6+PxWNBt6f5+GRu/fSW0kq/Do5urlRhEID1eTTFYBKXyNGg5XdhVEuONvctPk8cZiBE/9Eih6JKHz9bQ1H6G5L2Ich5kQXy0SQ3KSZsBJxdcJDKb2loxWLWklHJ3pSI8oooZC4qQ5fMM70qUcz3t06aSk+HCUaE8Ti4Pe3f8O/ceNGbBaZjdvC9O2hZdYcN0abhXR3MjNeSQkH2Ys9Pczc920c9ycajgvOMrPgZz/331nO0h/1PORo4N5bHGzcFuaRO5sDbl6fQk5W82VBgyvB6x+6WbMxjNGuYI0qeGrqSBPN219iqhC9erUd1wryNQht0rkSEgoKQiXo1atXu/3gcrkIhQUTrqkiP0fNvLcyGDrQwMdfeMjr6efi800EQ1bmfhnEUtc7Sbje8KcTSGB2D+H5l5eSmQk+n8LhIi01G9KIOg8zZbKOSRebEELw7SI/i5YGKchXs2u7mpxE9xbzqyRJZPv7UZvioiZ/GWkpGvIsCvc/1cCt19o5cZiBREIw/Z5aOnXQcOpJBiZeYKGqNsFDsxrw+xX0uuR5ZPnYlmMZGSo+eyujqbVfkiRUurYBqSOVm4OjJyeJ+f/4ilmyMUiMZB2/UCvKSZdyWxxXzF6cZOClbd5sAJWiY+68MHfdbGlSjfYHFCqq6vjhEzXPv17K+i0RTGYHvmAKeikPY4oec7YWssEihlNcspCysrJj8sX/BfN4PFhtAm88xH7vNgrohQETvoIVLF+Q2QReqf+orBx7tokTzi5DMTUiH86me/QE3Ikt9OwG991pocGV4N0PJM68oB6rWcXB0jjHDU5uGH9bFWTOu25eeya9qZouFFKYObuBz772g5AwWmPUV1aSRk6Le/WKRnQYkToc5IsP0vh4foBnZ4fRN3REE7USN7i5Z9NBJl6i5p6bUvhgnu+YfKHT6wgRJoQfC3YMkom+sZMJiyDVHKbWsB+d082YvnpUGokzLq5gwgUWLhlr4smXXC3ON3SAnqED9GzaFub6u2v5aVmAaFShTvHRj9G4qKWQLShCQaBgxJKs8tP4uPcuFV07Jf02781Mnn+9kZmzG+jbQ0ejJ0Fmupq3ns+gUwcNJqNEdW2czPTW3/Xd+5R20wABeN0N5ImBVNTvo6IqhlYDB0tiLFwS4Osf/WSmqZpa/AHuuyWFhb/6eekdN9dOsTLvm2R14RU3V/Hpa1nNgEOTUWbYQD0jzi9DrYIXH09vii31DQmefN7L0mVxgiGZB55u4O3ZLdfqX3zvZ2BfXQtg9fvFfvR6iTGTK3l9Vjod8zQM7q9DliWefqWRIf31nHbGxe32gxBq3B6FX1cEGX3K0Sr8CeP0vPvhdswRR7NqJSEEFar9FOS3HXMz09VUVsebHbNuc5gP5nmprksQVUepp5KuUl8SIk4AHxHC7GcrBfRrqop2UYNJp0EdUuNRXNQ11NGloQ81e31oJR2mVAPqNJDS4niRWbvFjjPdjjMNli79mtKSw+32w/8li0SixA1VqHUSp48LcOEYG4uWBrj0QgsOW4D7lh/G5OvT6rFxEeOND70IkazynTbJRiKRnPPveqye33/MJTc7OX9pNFJTp0hGdpyDh/eSG2qpGO5WVXHGGSrWbywnfKhjM8FYt6WI4QP1bSaKsjLUSFY3Bp1CpFb/t3yrrdmbb75AhkPH9bd6keQETtEDR1Uq48ZvpHd/H2PO0VBTLZj/ZQRRnQu2IkoOx+jR9Sjw5AsoOP+GXzbVqWLLzpZc5pXVcX5ZESA1RSYtVUNqiorvFwdYsTLGl9/H6NdHRbG0gnBlGnaRRoQw9VSRRUfSpGQRnJNMyjhIxz/EPJ1SJnbhpLi4mJ49Wxeb+6vZbDZWbwgxuJ+OHl217CuK8tbHHg6Xx7n/qQZuvtrGF9/7WfRZDlqtxN0zUrjrRgeRSFLENBYTXHBFJTdPs/PZN160mpZrWYddxU1X2xk2upzbp9sYfbIJzx+gZml5nA9fPhoDTznRyOUXW3jzIzdf/uDHaJC56Fwzd0x3oFJJ2Kxw/VQ7733mJRiCyydY2bMvQu6f1t+790UIh2HIsLPb5YMjJqkUcnIFnhIXeloHQH24sf5BOSXpIpiMMooiuPdRD18tDHDT3SquuyIVi1lmw9YgZ53ro0TZhw4jRewiwiZUQtUk6uYgnW2sJk6MbqHB2MqSdHjR0jBeeScxipueb1zEOMx+YsRavbcjJsf1TQKtKtQoQndM3OB/Z/81MhG1Wk3Pnj3p2bMnXq+X7du38/3331NWVvZfU677f8ESiQRSQs38LyMkGlO477FGNmwLEQorbNkZoXd3HbPeTiUrQ42iCJasDDLx2ioa69SkSm2j/AbMRAiRGuzCqjVFmBwRfv0qj25/LNoiEYWSEoXX94bx4SFMCGdtBum1w1BJao4Uwsd86bz/0UqWL0oDHLz4ZiP9eun45VsLl1+7ifKDBoQrFUkfQThquPs2IyOGp3P+eQcR7d/rN/kiKofb5LiNE6O8QmFQbGQzQNIkWRggTqLQt5RFSwPs2qmQn2amOroNn0fNYy/EuOg8IzqdTDwuiEQFOi3M+8ZHbaXMjXc28vIzDkJhhfUb4vTupWLXLkF2K2rOkFTGU6HBtm8Erz+9k64nVuNxqRGKzNU3erjnDiOD+yfBiMsutvDN4raFmdo0SeGTr3ws+Di7GZHy6aNMjD07xPzvfMx6MJXr76rhwqmV3HyNnfRUFctXh3jrYw9mM0y4porq2ji9u6sJhhTsNonF83IQItkSf2RifutjN/166hh1gqEFLcIRy85Q4arW8ejNNgL2RrbvjjDyhNa/W1ef4KpJNvwBwe7Co5Onw6YiL69tns6/2imnjmHhN8vpyWCMkhnh6kFBTmHT57fPsFBeWc+ihcsxNnZEjutxyVWkdGngm/ftrbZrRAJq7IdGUHgoQT3VhPCCuZDbb9Ez9ZIsvH6F2W80UrRTahqHfwY+Iem3zAwVx52gsPaHQnQ1Nhz2BNvXprF6Q4Daeg9dO2np10vHTXdXU7u5F6ndHKhsgASGeAoRqW1V4P/L1qFDKtVVpSz7NoeOeUcXatMm2Vm92sXq73aTr/Rs2mjERJRCtpJHkvrDLeqR43rOHteI2ihh+BsFb61WSiYyhI/atA2orX4uPNNMdqaHJcuiFO8xkFY7lAqK6caAVs+RTi6bWMaA7jG+fCe7WZXPwZIo67eG6ddLy449UcrLC1s9R2umKArxmMS9T9Rz/mgTUyZYeff9MIFGL0H8eHDRiZ4cP3pPM+DziJ0/2sz7H9exY3sCm03LJddVUVHVksM2HqcZeFZeGeOKm2q45yYHD/7B7etqTPDwM/v5fUEDmZ6jftAlzGzYkGB8G3TfuwqjyOHkQqaeKgQKOflQVFTU7na4wsJCLjrHzG+rgoQigqEDDdQ3JPjsGz+LP8/m1ffc9O+j48FHA6TEcltNBsqSTMKVwh0Pl9PYINPLfxqVmStY9K29mWjHnTekcMFZZiZcUwVha5stvlpJh7tBpnBbXhMVTV19nMk3VCMElFfG6dFVy2UXJ4WJrr+7li4FWr56N4vbH6nj0OEoGpVErz7tr3RUFAVnityizfPCCzQsfLMMZyy/xTE1lKFD16RI+lefdBZ9KWIXbuEiny5o0eGmgWL2ICFRSzkJEm2Cq/VU4SANbSjIrsIIZZVx3v3US1VtnHhcMPj0Mm651s6Pn2ah08lUVvt58KmNbNlho0v+AFS2PxS2LQqpqcfG9fV/wTp06EBejoqdVTr6MRxZkqk17eXRe0wtwCWA3GwNNpMeXUl/MkUGFVnLWPitnU4djsbRyydYef5VD2994EclqSgrlfD5Ezz9sovvP8puxl9pMMg8eJuTpSuivPJqhKw0HZWanXiijXSiV9P74RWNHGAHWdoMbp4eYsmKMM8/JZPnOvUor1c4DafoxKJvVrFlcqSFqOf/ZLn5OfhChzjs2Utv5YSmv8uowOJh7LjY/4+9/w6Pqnrf/fHX3tNrZpJMekINvSNFRFBEsRfsBXvvFQv2rqhYwYKCIhbsWLELqPTeS0iv0zK97b1+fwwk5J3EE875nOv6fY/v+7r4g8zMnr3X7L3Ws57nfu6bFx4vbmH1KYrgudk+Xni9md7d9fzwa5jjJ7XVY0ulBPc+4Wb20y5GjzARi6lcP93Dz1+sol9qNFlS68Y2KPzsZhOuLIXzznC0/N1olLn/9ix2lSW45yZn2tjnoN/mygszeOYVH7Meay859PUPEXw+zSGZQDqybHjcdQSjSS67tYH6hhSDBxi4/RoHr7zdzAdz8to9qycda2XNxjjZmVo+n1fA0y97WbU+yve/hjlpcltSQF6uBkmCcBRmvubD7VUYMdjIt98qmKuGkifS8igrv93A+aF6nrgvi57ddHh9CnMXNvPjHxGUlGBfZZIeJen7bs++BHPmN7PgtVx+WRrl9Etq+XJ+PlaLhuJCLakU/LIsxFU3jenyOBSXlBIMyDz4jIeSIi2r1ybYW6ayYXuEpx838eqcpUjuPDSBHBRdlET2Ps6YpPLTHwmuudjR4TFXrItRU50O+oQQ3DyjCb1O4t5bMulerGXX3iQPPr2Nv/7cisafS4wIYdnHjdfp+fqrLUSqbZglK4nsfVhkIJo2mXO44mi6Leewflr2lqco36PFsW04NoOdvfnbKOlXhNVqBwniMcGP3/7EPffe3eWx+LdAyAlEUuK0E43MejwbVRU8PstLKiU47igzDxTUEtpR0sZ8BaBZU8+gwxJ8+HYBr77j58QLatHr0wZnF51lp3uRlrsedfP6szkthA5FEbz1fjPZ2RKZx3n4+/v1aW1HyYgiFLyGckx9ypj1VDb1jSmmXrgcTWMx5lARApWosYlQ517C6ZyIpFJcKJNIJDjhhENLdn358VcURAcwUOlGk6glShiDZKKocQK1PwaZ9WO6cyOTHGJEqBZllFWksFlb54ZhgwwsXxlteU7/E9/8FGbp31HycjSccYIVSYLPvwux8NMg/XrrWbU+xqzHcti5N8kNtwTJ8YykFBveZWF8mg3o5BiqomLGyjDGt4mnJElCEm3nqSJ6s/SXZZx00kldGgOr1cqO3Ulm3JrFe4sCfP1jmHtvdjJiiIuKqiQXXFeHqtKmM0mSpBZdVINBIhhSOeeqWhqaFJo9cM4VDcx+NpvsrLRG5R9/RbnvCQ/Rqly+/8XL4iVhrGaZ269zMmqYod1c6w+o3HtLFkcf0fHeeMpRZhoaU7y3KMDpJ1h48FkPj0xPk3R8foWlK6JcNc1OQhya5qfNKhMNaWmiDJcoaBe7pkQSL410px9CCJKZ1Uw6IpNLr/ey8i+ZOS/mMGVSKzHktTeiZItCEiSIEiafbqgoNFCNBg3l7GInG9GiZSjj2sjt6CUj/dTD2MpqQiKAHgObWUEJpfjxogilHaEMICai6EjH40Hhx4KNMKLLyfD/Ff6vJD9DoRDbtm1rYX0eqOLrdDoGDBhwSEyPfxsSiQQgaPboGcpQ4p4Y3/2ylGsvdZBIwruvtFaFZTkt2N67h54zLqkjLIJYOnFWCxMgk3Q7Y0GGjatuMHH/Ux4+mJOHogiOO8NNcGtveifSDqKqUGmihk2sYIgYi0ZK3yo6SU+jv/VB2r0vweSJZlzZWr7/3MXvf0ZY9HUFibjgjedyWzf/1ibUYCyt16Tt2m33w7c/EDPXI0JDOtxsNej2YklmtnlwDrC+EsQRYQv3PdHEww9kMn6slvpGF8+83MyatTIFA6ro39uIt0lHKgkNvhgutZheYjC+v1IcO2kPMSlMSXIQMjIB/WZ8ogmn1D5orWIPceI0UYsPDw0rS3GluqcdBXcGmbZ2CxddHuC+O+wIAcnUobP8amvruet6a4cOcg/cnsnE06uprE7x/CM5NHkUXnvHxzc/hZEliaxMmcsvyGBAHz3bdyd4ea6faBRmvupn3gdBNFo493Qb555q5a2FAeZ/FOCem5x88X2o0+Tnex+HMDvihEJRXDXjePjJNfyy2NTud/L6FNZsjPP4vVk8PsvbwrQTQlBVmyIc7noi+Mgjj0SHAbNkJSJCNFHLW/OjRKKCPqUaXnsjStJvw6BoaLLuoLhYQqkWPHq/vU3rxwGkUoJlq0NkoWLGggEDyUwv78zOZPIEM5Ik4cqGV5/K4eMP6/DI+4hml+HKSSfMQx4j1oaBWIQdu1Nl3mvZPN7dx5vvxLjs+hQzpls5/cQMDCY7y9eZeeYNCynVQu4oQNmvA9oEZmHFktmePfNfQK/eg+nbo6FN4vMA3n7VyeVSHd98W4kct6AKkJDpRh8cZFMnKqmjgsGMQalOsd36Kz/+EebhuzpuKVy9IY4/EkXt9gcTxul5Y2a3lvnrlqth+64EU89bjlJn7DCBBOlgKsNg5u3XNG0Sn/WNKcoqkpx+vJWl2XK34QABAABJREFUf8eQJUgmuh7Q9O/fn5o6GDRA4s33mln3cwkffB6gumQF9ZU6hnMknszNXH5x5w6fV11m5p2FAe68PpM7r4c7Hm5i9YYYo4YZCYZUPv86TCIq88zLPk461sKusgSvv9fM6zNzWphNkName/WZbC4Nudn+eROO/XOig2wWfxfj/ruUdi1BQggefroZa/MgwgTw0YQzN8ZR43WUlZV1OfmZfia1aLQSp01Jb9QXfBLghssz0GolXNkaKmtSKCmp02QlpIseEZ9KiX88QcnDySdr27kVA5T21DN5gpkvF/1zhTorS26jwf3W+wF699CyZ1+K917LY9RBMjWXnJvB/I8D3Pekhxm3ZvLtT2FSqorF0vHa3REURUHXQbvmlMkG3py/hURKaXEDV4VKHRVUspvu/BPTXpBBJlnkUsY2UiSxYGcQo2mkllr2UUQvdrKBvqKtK3xcRKlkN4MZS7lvKxfdUM/kCWbmv5yL05HeOPyyLMIzr4Qo7W2jweNg2x4rUclIvyGgpgSJJkFDcC8pRTB+/Pguj8W/BaWlpXibZIpig1rubdXiY3wnrr7xuEq4WUchBTTp93HLjcY2ic8DuPPGDH5ZHmRLVKB3d+esS3dz5OGmdsY9/maFyae5EXsHMTxVhFwjkyOSVGt2soofyLPbcAejoFHoHx9PxLKPAf103HJXkFzvhHaxgSxp6BY+jAcfW0EgcGiEiMPGjGT3jtUIRUM5OymiJ3vYQowwPbuHeOmptkk/jUbi7psyOe+aOp68N4u7HnWzfFWUqy/KwJWl4c9VUR593sstVzsYPSI9nkajzDsvu5ju9PL+hz/iIp9YSI9fuNGiYzBjadIub9MRU16VZPZbYWoqtFx+k4fP38tpU6A45kgzn30TZNqN9Tw6PYseJToCQYU35oWYO1chrhzaluyO6Q8w456rybXL9Oym47mHXFgtMi+87uXk4yydMs0uPdfOky95OfoIM9NvdHLs2REemenhxGNaPzPvw2Zef7eZT+cW0L9Pem4UQjB2ciOOyrFYJHtLccnW3JPKinqeeslLo0fBZJS4YKqNO65zUlOXYupldVxxkZ01G+L4m1MM6m1h8kkBdP58lEQek46tISM3zgN3W6mpVZnxmK/Lrf8AweZGHFYdx00wccQkH4WiNybFTlhq5vlt5Tx4rxmXK8S6DT5c2TJTT8kgw66hx8gKyquS7eILVRU88GiQUJMFt0fhi+9D9Oqm49ZrWruq+vbW8/HcXO540MP37+ronhhBhesn7rg2k2svEVxz80pq9+lJ6sIU5WkJNvoxFzXxxYd59O2tJxTWsG2PldUbzfy8TEZvhAwGIBSBp8lLJNJAhl1DKHRorOh/C2RZiy1DbYnnZFniqmkZ3HRfI7MedXHicXpeKfsTWzKHXFGCikoscx/dB4b54O1MzGaZ6TdmMj3t48SpF9dyxQUZrFof49qLM7johnpiMYHJJLFtZwKzSaZbsRavL0w4I8DmRj8aoSeliXDi8RJzX8rGYJDp1V3P2j9yeOjZWj77opwJh5sIboqzaRucdGENkgRZTg23Xu1g+OB0XPDz0gjBsMprT+dw8Y0Nh9QZWFlZiRy1kaN0QwiBSnq9Lxa908VEyYaF1tiiVuxDjZj57NMEWmucW65yYDTKnHeajVOm1TL1JGu7YlRNXYptO+NkZ0ps3BLn5z8iSDKMH21iyEA9S/+OsnB23n4D2hgZ/j44pHQBU4+BwcpE1vI7Ayjp1DTWQNuYWoMG6RDEoBOJBIoiKKtIsnhJiEVvpZnsH34R5MU3fYwdaWTnnsQ/HsNmlflmYbrzpawiyXlX13HKtBoMeqiuVUmEDKRUDbY8N1t3pDhxspnKmiQ9S3QdXtf2XQmGDezc+DccESSTglOPtzBsUiXPPpjNwL4GduxOcOsDjRgMEtdMy+Dyu34FbuzyWCgpCWe4FxkY2cBy+okRLQzKgPCym804nIIG22/E1DijR2rZU55k7XIjGa4wUya1znPrNsVYt8xGWITS5pZSq2Rld/pRLnaQJImKnRC+NonPA5AkiW6iDzWUoaJQyhDskhNVKJSxjd6ibbemEIJdbKCEUmIiwi42MpBRbGPtIbOiO8P/SPIzHA6zbds2tm7dytatW1vYnXq9nj59+jBu3DgGDBhA7969u5z4+rciXfWVGM6R6DGyy7IMS9TC3LcTfPFBx5pgPbvp6N9Hx7KyjQxKtd80JESMKOF0sALUexL4/YKCXA3vLmqmrkYitKUPrlSrjpssyWljFyFTwa60Yxj7RcL3GxdFIirLV8a4/zaZpX9HefIlL7176Mh2ali1Ls6p02qZOyuHXJeWWCqBxSoOaVKvqlrP7TebmD97NQX+UW0eDj9N+xlYra2n9aKKGspwUYABE3phQqea6NdHT48SHT1KdHz5nolZcwI8OyuEtGkcBRhZz3KGc3SbVkCn4qJR1OKhnr7SMGyJI9nAn5SI3uRQhCRJJEWCPbp16F0eehiNNEc3kd/Uk9xUr5ZztUg2zN6xLHxnBccdE+OXZVEU5X+Dti0SjBvVcTBoMMjMfCibx1/wsnJdjLKKJEaDxHETzXj8Ku++3NoSN3akiYvPtnPFbQ1cdJadyRPMxOMqz77mZ+iEOlIRPdMuNlNVm+TnPyJs2xlv40yqqoJ7HnezdGWUW661AUG++nYFNZV6zrnUzUvPOFuC/bUbY1w3vZE3nsvB7VFYtiLK/bel7+GvfggjEJSUtGcodYbffvsNvaSjTGwjQpAiemHy9ePn15uZK20nS3Sjm5TWRskTgsZAJVG1knseDDNymLFNq5kQguvv9BFptNHAanQY0GMg7jVzxaUqmQWNLJibdvKTZQlHbpJjTirn4bszqaxJ8elXUbxehT/+WkllVSb3XZVO/N5+o5NjjjEz4ymJr37M48cV6edZVRXibgUaBSm3hOKlhUnarPFxw7T/+7pO/19EKglnntix/pEkSTz9kBON3s1jd5sZcmQ1IphFJbupZBfZ5DOUw9FIWnToMUSzsVs9fPdzmBMnt2f93PZAI5lZghyXxJxnctpps/Xvo+fuuwzcfkdaizlJgiB+ZGQyyETeX4SRdAnMptbj79yTYNoN9RQVanhkehbVdSkmnlrL6HFHdnkc+vfvj0bOY+eeKvqV6mhoUijK1zHnaQdHTYqhiWlBFuj/wSdGr4MRQ1vnnn699Nx8t4ezTrEy9+0UBnc3NCkL76z08syz1ThENr3HBdokPg/Go/dmMHn5RkyN41FIUkcl/lo9x53RxLzZmS0b5iZ3igef9ZCVJViftxSPV2XAAAmbXaDRSIek4TNo0CBefiE9D4Wj6XVox54E556eDu5PO97K2VfW0b+/iV07/dg60IsGCGiaUINGHFIWTRmbOOfMjpPZDU0pvD4FvTOCP/cnQs0ajO4eZCW6tzE9O+yw1nXtz1VRaupTnHGijVXr4m0Snwdw6bl2zrqiFlmSKMjT0tCYYtfO7V0eB71eT5MnRSisthTENm6N8/gsL2v/yOXDz6r58OO9JOMyCgpeX4puwf4k6Tz4r6WcgYxCLxnIIpeUSFLFXraxFpn0cZIkiBJhHUvJEyXoMdCMhwA++jECHXr8qo8jBxl58bEcwhENazZZ2LrHyrbdNlwFRuZ/DnqdiiszyLFHeOjTI8SlV5cT81jRuRoJBmUMhs43DP9W9OjRg33lgpG0smIlRU+jW+mwXbG+UUGfTD8XicxqLjq3cx254ydZ2Lw5hD8RpHlNJhef375Ae8vdzWh3DydDuFriJK2ko7s6CEUSxI17WflNIQ1uhSuuXIO+uYD1m5rxNekokjqeQ0ySha1bBcGEjKqqXY4Ph40cxodvWBjAKGopZxW/0ptBYIhyy3UNnSb9LjnXxjlX12G1SJRXSjz0rJu1mxLodbDgtTz692l/3z37SCabdlZzz01h3v+sjiU/J4j49ZSltiCFVdZsiHHYMCP3POzn6881WJoGYMJKkmZGjt3GVVdrePQ+B/G4yodfBNmzL0mOU8+Jp4TQGVTUpAaDpwcmfQB77/Ztpf+EvLw8Mp0SMx/K5rijWtecyRMtxOOdG4xmZ2kIhFRq6lJ8sjiITgcen8L3v4Y58RgrCz8L8PQrXua/nMd7nwTYuDWOVithMUm4G3T0/g82XShrN/Ofy2TYoPbjV1Kko7SXDp1W4v7bMpkzN8zPH+ZSFD6oEBMsxRus59XXNzP1NANaxcoff/zO6aef0aVxqKmtJhxR+ehdPSNTE4G0pqdBmDHXjuXRhzcw9x2J6be01eUPevScNNXH4w9bOPV4MxqNxPZdCW6/r5nozl6kYl7e/TjAkt/DfPN+Ies3x/huSRyNFk4/yUS/Uj0PT3fy9U97iFjLGVmi5crbG8jO0vL2a5no9RLPvhqnIFfDG7WrmXFnKSs2ZfHOZzaq6owIkZ4LB/YN8ecflTTti+H05iMLI7ph1VgtMon4f/fMHcGgN2OyBMjP1RKJqPy1JpY2lAymyO9fQ1GyPyOU7oTw46WJOBEMRh9vvZLTLrmnKIJEQjBztpfLzrMTi6d1Pu+/1clHX6W1QW+/1tmyj6pvTHHupV7imwZiV1xsXrqRo09yc86ZerR6wc/LwsRiglNPNlDfGGfoICMzH8xu2YNUVCW5/NZGKss0aNHiCcXQmQTvfBAgFJDYvn17lxluX3/1DQWpXqiobGEldpzkUcIuNlIqhrQpAteLSuJEkSSI1eYj6ZKcfK6b99/KJC9Hy8N3ZXHGpbXceb2TyRPMKAp8+k2Itxc288ZzueTlaHnkOQ+7y5Lk5Wj4+scw555u5YVHWnXi33onRqZS2M5h3ClyqKeKfNru+dKyOtvoQdvrdcvVnD78mK7dDKR9Z/Jydbz8lp85z6ZNJddtivHlD0HsVplZj7q4/u7GdnvaA9i2M07Pbq3rVM9uOr5dWMDFNzUgyzD15LRM1satcT74PMjJky2cONlCkzvFVXc00K+3novPsZGVqSEnW8vm7TF27Enw8eIQp0zpeO1dsCjAmk0xenXXM+VoMzOe8vDkS14MeoknZ2Qz78MAsiwRCXe9AJJKpQgHNORFs7FLTqrNG9kWWUlSKMjISLoEx07W8MLjWRQV6AiGVN5bFOCSGxuQPIMZdkx5m+O9PCeCxluKDnebxOcBdJf6sUEspx8j2ST91WlnkJUMgvjQoscupZOruVIxURFhEysoEj3SMj74qaYMrS1Io8lHqNFKf0agx0iUEE6ns92x/3fwfzyr3n333VRUVCCEwGhMa1UcccQRDBgwgF69eqHRdK4h8V+0h8fjwYQVg2Rip9iAI9KdknBfagt+b9lMdoQRQw34fWFqN23EFRjQIiJ7oD2nD2mNkriIQUrHR4sinH2Wlhfm+ElFDHRLlnTYIuiigEp2tyQ/fdoazjxdj8eb4tRLanFlazjzijSd/OsFaTOcA9i2M87E02q5/jIbebky1bXaQ0p+CpHk1utcZGeFef6ln9EGXUgpAwlLIwOGKHTTatnxXVpDziPqcVNHsTmfRGYFGdmgjQhiPgvnTWvml+80LdXdW6+1Me+9KMagmToqKKAHBslISiTxmcoR5iBEzTgi3amjvMXdbLg4ko38SRV7kYUGU66PG66wccPl6Vb05oDCi3Oa+HiBnyLP4W3aojO9g3noiZXs3ptC0h3axi4UCqGoKvWNKYYM6PizjW6FTZtVYmGZvDwtjgyB26vy/COudi1xGo3ErEddXH5rA5MnpNv/H7g9k+pKWPlxKZ9/tYXCEoW5s3K542E340ebmHqSFY0Gbp7RyKQjzKz9qXUBu/umtIbT7Q94mHJ2lJwcGYNBon+pHrNJ4tq7GonGBa/PzCGRECz4tJmFnwWJRlWqq6spKir6z8vpEBqNhpAIYSOLQVJrS5QBI06Rww7W4xENZEm5+93suhEkCBXFTDp+L0dP0jB5ko7K6iTvvp8gWJlFIhHiMI5u0YNShUplbBfesgjnXuTl1++d+PwqwwbrePhuB+dd7mXfViv6pr7IyCQd1TSlapk8MYd7n+1DRa0JISCvUCFcqxKtlPA3NrPPv4sBor2rdVSEiRDoVGz+3461qzcw8bDOGZIer4LJIJOXo6Ukz4wzOK7DFgoAh5pLXUMDr7ztY/nKKNddmkF2poblK6Pc/7SHw4bq2VeVYmDf9hplB3D+VCv33N/IpsjfADhxoaKwj+1ki3zyKAFjhGPO9FGYr8UfUNFp4f7bMjn1+HQA1L1YR6ZdS1ZmewfMf8Irb7zMNVdMpaJKYW9FEiUFp5zrI7G/lVzjzWPR53t4+N6O54gFi0Jcc0krA2DRp0katxTy/E4vzixB1rB9pFIQq9fSu2kgu9UdjBre+VxVUqQDU5gdrMWAmRwK6SkGENrazKkXLaNXTxmdTsJokLnm4gwmTzCzZUecK29r4L7bnTz4jIfmQIQBIzsX2f9POBwOIjEDrzyZw71PuLnlKgfZmRpq6lMU5GmxWtK6Sr/9GcGbvQmr+8j2bHSpFqM9jtWoQ1QLhCoTj7dnnlXVJLn05gYemZ7F3Flpva5IROWF2VV8NK+RAu/otAO0ay0P3uNo+dybC5p57O4snpvj4+YrHe2OewCnHW9lye9hLGaZ/FwtWzb/0eVxAIjFVe54yM3rM9Mbj8dneZn3Ui65Li133GDnjoN8Kr78LsRDN4dwh70Ui14dBqdJEi3zYFIk2MwKiulNd/oiSRKKUKihbH8iVCAhESdGNgX0Il25rxS70VsSPHGfq818aNSr9OkZJtvRwKeLK5kwOkFJnpblf8X4bomK0Ca4/W4z8z/REIr9N2bsCDqdDkWBBAmM7Gcnunvw0pzNvD6rfWxotUgE4+n4SKCi72ROA9AbJEwGDQoS8bhg9ZoUF57Z+no0qrJmtaBItO98Aeim9mOTP21G17unnoXvS9x5bxWvzI2C+OfnOxCAmCoTCoWw27s2F0SjUayx9DqfITJx4iJHKqTJsJWSos7vn6J8HZIERx9hoaomxZ+ro1x2np1flkXp38dALKby0utBPvokQSqhQaNTOOO01uL5U/dl88uvDeQlS7HhIOHL484ZW7n0whTffZBBUWgYSOkNvRYtzvgE3n51DR8vLqe0l47tuxPMfCibGQ/EKG6c2PIc+uUGUrk1HH3MBV26/gNY8N48uhVp2yQ+AYb0N/DSWz6mnZ3R4eeWr4zQHFC585EmLj7bzsRxJpb+HeWexz1oJImX3/KR6dDw0P42zCf3m1hW1SS5+T4PVX/uISvSytZP6oIMHejo9DzHjTKRn6vFmSHz7TeibeJzPzLJo2FPPXPn11OiDmThe+90Ofm5fWsZsahEkXoY9VRSTyVOXOgw0EgNKY/MfQ8H+eO7VlbSjt1x4nEwVg/mllu2c5fDi04rIcJWnO7DcEoOKkQdz8yM0au/4LjT3fgqHOi9/RCofPB2BSX93Xw8P5Ne3bR8/1FrHLttZ5xLb27gvVfzuOemTK69vzfDxtn48S+pZS4cN8JH/94hepVE0Gjg8O8bafAYKJTSjsiV1XqmXaHhh6WHFif8WyBLWpJJlbsf8rP46xQ05SMLDR5DlLxELwpEL5Agg6wWo75QbTM33bmWD97OZPmqKNGYYPggAyvWRomEBZ9+nuCTL6I4MwU2mwaDXiLbqeHum9oSj/JytHz3aTajJ2zCXnMMuf5hpHxJFmx102DaQbcBCldf7KB3dy0PPuPlp08K2+jpdivW8d0H+Yw6qonc8qNxEWVnfBVl5REMOi1PPPoU73/4XpfGIRqOokHLPraTRwk5UrqLrF5UsoHlWEUGAkFI34hWpzAgfAzl1r/whRoYlZxMcLWXY6dsw5oZQ6+XqK/Tc9N1KklLBRpN2hj2s3fyWyQAnnvYxUXX13PeGVZOPrY1qSeE4JHnfIQrcrF0UOzqxUBW8jNB4aWI3hgw4sdDJbvIo1vas2M/4iJKvVzJkCFDung3gMlkIhSBeExhxJB0wfm1ec2ce6qNjVsTyHKa/X/NnQ28+0oe+bmtuYq6hhS3PtDEG8+11S12ZWuxmCRuv87BuFFm/M0Kr8z18/sXRS2JbK9P4cuvkyx8T/D5fBm9NYolK4ovHGbJJ0XMfM3HB58FuODMtmvbT3+E8fgVvllQyJRzq3lyRhaKKsjL0eL1qdzxYBMmk8TusgRaXddZ8FqtlkRCJUaYCrELEbYQlyLkUEKWJosBJ2/jzNNM7N6XJNelxWaVueFyB0X5WqbfWkdjY9uiWW2dSjNe8unW6XfmUYKXBkyYSRDDQHv2Z4wIGKPoYm3Xqu5SX+IiSh2VeGjATQ05ORquudLG2adZOO1cL1K5TBV7EKidFjYPFf/Hyc/y8nIkSWLMmDGcfPLJ9O7d+5ASXP9FW7jdboxYCIsACim60Q8kkBRdp46KAG6PwjMPO9myLcht9/yEEtMjqXos2OjHCBRSuEUDleyiN4OIu5vo3a2R379wcNQZtemND+03upIkIUuCpJokQpBq02Z+XK7y3uc+LjvPzgVTbRgNMt//GuL8a+p5/hFXS/V3QF8DT83I4to7vDw03cKzrx2a1mVefhGr1jdzyfkWioslnpzpxu1RGTFIy3132rj3ET8V7CZPlFDBbnIytVx4bQM3X5PdouuxuyzBuZcFueM+H58tyGm5psNH69lSHsJLI/0ZgddYDiW7uPNGC0MH69hT5uH5l6ux7jHjD7nJoRCtpKWnGIAPN6qrkgfvdXLJua0TWoZdw0N3O8iwN/PezD24YqUtr5klK3//nWKQMp66/F2HNA5Lly5FTcELr/vaBbkH8MobEfr4J2OUTDRW1dBt9FY8/lQ7TbgDcDo0qCJd8TzAcJtxp42Tf6uivkZGb4kzdqSJbxcW8MV3IZ5/3YssQSwO029qz0A+7XgrS/+Ocv4ZNg47iOn00ps+BvTVk0oJLr+lgeICLUeNM9HYpDDhcCMfLpzL2LFjuzQOBoMBGbldhRDSv2kvMZDtrCXrIJOsQnqwj+30r5vE2oVevvl4L4mUhAEnXhoYwzEtjD1IM56704+trERT15MXXq1C0qW475ZMpl3to/7PAeSn8lsLBc0ubKIXx53+N0MPNyFJMHpoM+V7yli5vIQMKQudMJMgzg7W04uB6CQ9Qgh8NLFTWodeMTF//rs88MD9XRqHfxN87mbmvZfi2ks6ria+9EaQxd/H+PUHP26/RAPr6SUGokdPihRa0gWPOirS1cS9JmorUni9UX77M0IgKGgOKpx/mo2TjrPw6ddBHPbON896vUQipdCDnmRLrRIk3URfytnBVsMffPxaBi+/7WfRW/lotXR43jqNhg3rNhzSWAwfPpzjTjyfJR9+z+vvBFj6i47seC9Sls00GTZAwMHHnyS47KIk3f6jjW/95jhL/4px7EQzR4zeP7Y+QdRax5mnGXjm4cyWNlefX+HyG3cQWJbN3vK6Ts/H36wggKHSEW3+HtP5uP0aB9dd0T6RMaifgUH9DLz8lp/jjzazYp3ocvHjABIxHwP65CEEPPmijwvOtPHSm/4WhuWVF6aT2lu3+dkc/I2i+CAcZBMnSrlhPaY8L4N7aXG7E1TWbscZKOTNdza0ax++5wl3u5Z/s1nm/jsz8AU8LP74T7yJAI/cYm7TNulrVikp0pFICMymzmMhsynNTBgx2IDNJvPmgsYuj4EQaUf6X77VcszeWu643gEIcl0dz/enTLHwYGYDueGe7GQDfcTQFkaIEIJ6KtMGVPur9mVsoycDWlrXIM3eKKEUhCBBglrKyaUYGRkP9dSIfRgw4chOUFyoo7wmPR+OGORHUvbx/U+1aLXwx2cFLSZNkG4vO/GCGi69wMLHX/vJcf1X77Mj+Hw+1JREk2EPxYnBANjJZNlPOj78LMz5Z7bGBooiePoVHxk5ConqOPpgLot/8HLWqR3HDz//EWHKMUZWLcwhKRS+/mkdj96X0SJf0ehW0Kc6l2XQSjqUuJYlv0U4ZYqFkUOMvPemhpvuS7B7bzM+x89EAlpMTaVpVtB+xEWMpEghUA9J63L16tUkpDgIqGFfy8ZMjthZ/reHcaM6lgJYsyHGjVc4WxyLwxGVi2+sp6I6QSikcNLZHkJbS8lOlrQ4dX/9ajU15s3MuDWtC2fBRoIE5ZZV5Fht1FVruP3eZoYnxpAiRS3luKlFhwGFFJKQ8DRqGDYk3Qp+/1MemiM6YvJ69KqZZrwkpTDFRgMXTbu2y2MAUFdXzYWnpRMQyWTaA6DBrVDaQ8fe8iQzHvNitWiYMtnQkhBIJgUznvRw7uk27rqhNZYbPtjIFRdmMPH0alRVoCiCxe8VtNlzFBfq+Hx+LpNOKSe2tqDF1EVW9dQ3Km0SCgdjz74Eo4cb+fbnCLqmzjfRVn9Pdke8dMNIKhnt8jh4m/zoJQMeGgjgYzitRa8iehISzWzc9BfRqIpp/5x84ZU+bDipZi+9wsOxhjNIEqeGfZSznW6iLzoMRGNJdm2L0C8xkjycrbGfJw/33w2cd9kWkNuu8QP6Gnj2wWyefsXLC4+40OrsCCEYPbSZk49upFe3CP+5TbY6UhQxsOX/ImlgzAiVddu7/lz8m1CQW8iunT6+ezeHkkTrnsAdcVNIrw7JPFYpgxV/wdCxboyhAkjqCZvqaIo044gXo8vyohiD5Lg0VOyTuepWHz9/0bHprsUsM+loLavf95FBJlpJh0lY6d43zi+fFWEwyLz6tp8br3C0SXwegMEgc9k0E+8/VUO2Uszg5ATWbviRXn1TlO0t6/I4jD/qCH5471eamz0tJCWAPKmEXFFMmABxomR2a+CZR53cdPNfGBIGLDoZKSlhJwt7w5GIeoFA0H1/XLAq8CMFJQoP3N4+8fb2rBzuedzDc7P9HHeklVhU4pvv49Q2JRkSGNyp1rosZIzdKwnKjewoM2ElA4UUSeLERRSQcFNLDeWY7So9e/bs8jj06tWLWDRd5PP6FH5aGmHV+ijlVWnJorUbY4wcauSlx3O4/u5GMp0aSnvo2F2WYNX6GIveKmjRO/1lWYQ58/3EEwKvT+X5OX4y7Bp+WRrh+sscLYnPUFjl2NPcGPaOpL/YP04RiDfEcGuXEQiqvPiYi2PPrubDL4KccVLacPWHX8PYrTJzn8/FbJYZOdTIC2/4URWYfKSFnt10jBhi4MU3/Nx0XxOTppzf5XEA0BmN7E1spZShVLMXlyjEjxc5r5xIQsvOPRoURfDUS14uPMvOJefYOfV4Cw/m1LF7p4HmgNKS7O7XR8OWldGWvVSH34eeCCFUoaKgdPieSmkXllgeftxsEH+iQUMuxWSTj0Ey0Z2+KEKhWVvPu2/aefAZD1dNs/HBPAennL2MqNuORtvxsf938H+cpTzmmGPIy8tj5cqVPPDAA1x++eU89dRTfPXVV+zZswdV7bz14r9oj7y8PKJygBrKKaRHy98NTT156fWOFZMjEZV1m+Js2xnn2dlePpzvZM4cI6ocJ0aYzayghjL8NCEhUUMZtkgx77wXx5Wt5ZkHMvFZ93R6TiZbkk2mH0n1Xcnbr9nJsGtY9FY+02/MpKhAR3aWhmlnZ/DJ3HzueKiJWKz1Nz/9RAvZGXrefDeK1XpouobXXDeDux52c/oFbm6/yoxv9QDUkIXNWxXOuqyBNZsjCBS2sw5QOfaUOHfeZG8jaFzaU8+Pn+ewbmuUs6Z5KKtIT4TxOC16Is24yR+9hxW/5HDBWVYG9jVw2glW/vgum6NOjBLRt9oFS0gkdD6y8hNcdFbHm4Hrr7CTyKokKRI0mnbRmLWOetN2NIoZI2ZsXWQ3HEBNTTWqKlHXkOL5Od42hmGqKnjwKT/+3XkY92ttWLGjJv6h//XAtUhwsPdYSZEOVRsDRYtWK7NyXYypl9fx+Xdpp7oV62JcdVHn537RWTY++7btPer2KjgyNJxwjJX5L+dSXZfkl2VRkknBH8uTxOP/rMFyMGqra9Fj7JDZ5xdudrOJKCE2ir+oExWoQsGAiSSJFqfuUCpCH4bSQBUuKb9N4vNglIi+eEQjv/6WpKYuhV4HOzcZcaTy273XItmR3UX0Lm4gLzvOqo0Z1AeHU3JaFtIRQdx992F2mgjiZx1LWSV+YQU/sYfN9BUj6CcO48uPvuryOPyboKTixKvzuPvh5nZGeV9+G+aXH8Hh70dRw1EMix9LMb3YJC/D0/tnbBP/xN3rF3Y4fkQhxWEcxcjUcQyNTiG4pQ9+t5aZD2Vxzw1Z/PRbkouvd1NWkWTVhs41eed9GMCezG+T+IR0grOH1B8ZmTseaWLnnjjBkMqCT4KccWktp15cy6U31/Pnqihen4LfJyFJhyZiDuCu9VESG8r3S1JkGzNwjd3Ge69n8s7HCS69vwpVTnHsaR4efbaZXXsTbNsZ584HfFwwLQz1xTz9Qgh/czqAkDQKffoJXn7G2Ubfz+nQ8Mn8LExFjazdkGh5/39i7sJmosH2z4/qaOTk4zvXHj1lioWcbA3dinQ0ulVGjBjR5euPRqNotQrf/xrhxisyMJsk7nzYTWVNkpfe8qGq6Xvk9BOsrPihgIlT4mSMWU986C94e//KjXclWfNzMd8uLOS7Dws45eo6mjN3sOYvLT/93rrZdnsUFIVOW/7vvcVBTqmfs8/S8NbCAKdOq+GkC2u49f4mEgmVeFzl8FEmfvit84LfD79G+OzbMMVFWsJhlVTqEO8HCZSwlYoVJdxwQ+If9bE0Ggm9EQqlHjhxsY6lbJNWskNezRrtjzSZd2HFRgAvqlCIEGyT+DwYhfSkgWoMGKmnkq2sZi9biRHGJ9WTTMj4mxUmHe4hMyPGmk0O1mwbTnb+FCZMOJIfl+exp8LMgdCwZzcdMx/K5pW5fpo8CvvK/mv+1hGcTicKKvVU4temixKSJFHgOZyn7zcxdGIVt97fxPRHmzj+vBqGDDAwebJMmf1PrOEiHnsmRCDY/ln+6Y8wuS4tD0y3E8rfgoMscuoOZ/LUenaXpddnR4ZMgs6TUapQSaoKDz7RTDSqsn1XgstvbWDGbVlsXd6NVb+7WParnTHn7aLBvglIJ913sBahiWHCQjTa9WTXulW/4NPUogqVqKke7X4ehzNVyHvvxwmFW2PQhqYUT8zycvKFNbzwuo8duxNU16bjQItZ3q+jL3H1bV5CW/uQnereUhiQJIkspZiC4FBmzQ7zxbcRUiET9j6VzH7Rxi8/G5k504CS1LCJv9nE39RRgRMXAxnFMOkI+jECNWph45YEN17uYMatmQwcoqI3J8ggiwEcxrDU0USDTnJyDo3l528OkkwKPvsmyEkX1rBjdwK9Hq691c/WFRn8MLsfn83sy2Xna5lwfBM//BbmzCtq0etl7riuffug1SLz8hPZ9O2lR5Ik7Lb2W0RJknj4PiuBjNY9g7GpJy+82nFrZjyu8sOvERqakkTCAinVeQebFh26hB2/qZIpJ53S5XEwmPRoZKhlH30Z1q7gaJUyKFT68NIbzaxYG+XK2xuoqFDRoGEo47BJDiRJQi8Z6SH1J5ciNrOCfEqIEcaeKMBK+/HKUHLZu9mM09F+nEYMMbJiTYwBoxrx7PMTj0ZZtTGDB18s5cp7B/PM6z1Y/HMOeyrMpFKCmhqBHj3KfnMTTzRAIgHl+2q6PA7/JowcNRIpYaYg0Z4MccCjokNErGTXjSUnNICceG96+I+kX+JwvLpqVKuf0SP1DOxrIM+lRaeTOjUAAug/QMJLa9EymLWD2c9ntugAl1clGfAPHZvDh2kRxtD+c9aQTw+yMmWE1HVfiDFjxpCwhTBibnffS5KEVcogS8ojHNBw7FEmFn1kwlbkI06MlEi2ee/BLfIpkcLjS/H4c35WrI22ib8NBplZj7nIthr5cGY3fni1P5l7J5EKWIjSccwTFzFUOcnzj2Xx8btO8rN19JGGMIKJGDCxl23sYQsyGhwmI3qzBput6zro0WgUV5YGk0nixAtqaGxK8efXxfzyaRFznslh9vxmnpvto38fPV/ML+DB2zOZcLiJE44xM+lIc0tn7Zz5fj79OsicZ3L4ekEhf35TzDMPZHPvEx4++SbEKce1FhBffTME+/pjE20TxAbJyODUeG6dHkCnkyjI1/LKkznYbTJGg8Sj07O483on8UR6TG0WiaI8HUs+LuSc09IEosvPz2DNjyWYjDKlpYemc9m7Ty42owHVGMBR7GPCudXoshuRFQO7V2Xy/psmFn2icNk5DtZsiLHwswCSJFFaKqNr7MUZF3pa1tDbbrSiGtM6/Z3BSxNWMogRYxcbSYhW+RYhBNXsISiaSZJgEKNb1sUoYTbxd8uc10AVVjWTJo/KnTdk8tb7zQzqZ8DqTJPvdJZ/1t4/FPwfMz+vvvpqAPx+P1u2bGHr1q1s27aNDRs2ALS0wh8wOvovM/SfYbFYkIwRAqkaShKtbSWZaj6ff7yXQQNCnHtGqyi5v1nhjEsaqNpr4Ma7fIwdo8Fuk5EkyNDaSSY0Lc6gB+AXbnawlp77NdNOnGzhrowaCA/kP+EXHo4+Ssvf6xKk/E5uuyuEJUOitEf7BSHTqeHCs2wsWhzi4v2VdY1GwqzXsnOPitOZOCRdp4kTJ3L1xRLd1J4YDDJ5E7bxynMOuhenK93rNsW47OZG9u30kJWb4u7bOq7QZWdpGD3Eyp4lAzhp6xY++8jOmnUpCrCSRS6BnK0sftHZTuNPkiReeiqTUcubYD8BqpEaTNlhigq07d5/AHq9hMWRIGL/gxm3mBnYT8+O3V6efSlMVdk6TjjmtC5d/wHYbHb69tJT0xjn9fnNfPNjhH6lOnQ6iZ9/S2Bq7IUr3Kel2mbCyvoNCv2HSDQ0pTpkAzUHFFSVFjdUSOvQJNUUGo0GkxGemOVh/st5ZDrTCY7Z8/xkduCYfgBOh4ZwpHXTkUwKVqyNtbjXjR1pwmbRMO0cG5kODbfN8NCjV/t7rjNYbFYE7YspZWIbCWL0ZAAmyYIiUtRRyUb+poRSzNhwizoq2U0pg4kQweVSsTZldFihBDBhIaEL4PNDrkvD+5+G0Tb16fzaoyVU7l7Du29k8sjzIT77xojdmkd2dg798tKfEykIuSO4m9zomixs925CjwGLZCcR63oS+N8ErSEBQQe/fmBk2I8VTJmsx2KRWPJzgnCdE+G1YcPR8n675GSQOg5rzkoWf5SFEIIlv0W59fZqaEgXkzSShmLRh6YGLZu31HD3rRmcfLyJs6+op6o2hU4ncenN9Tx+T1oT5wBUVfDYMyGKxPBO75s8tQe3X1PLGwuaGXtiJXde7+T92XlYzDKV1UlmvuZj3aYkjU0yQw/vuCXxn1BRXokGKyajxMAjPbhcWn5eGuHU4y3cdLWNK6ZZOfrkBua9ZOXtBQ2YhBW7tz/FIodGaghX6Blz3D7uuCGD4u4q11+a0SEzVauVuOISI/c/EePC6+uZ91Jui6SJEIIvvguz6KsQcV8HwamqIRwRVFQl+fzrCLGYxDFH6xk9PM1gCUdUJhxu5odfw8ia9g6Z/4SGhgaESCc0+vfR07/UwO59CTZti/PB5wHe+SDA+NFGkimoqE5xzcUZTD3JyjOveCkpcnL+Ga3nm5WpYeZD2ThsXt54WctNN8XoPTDI5dPMlFUkyHV1PtdlZ2kIhVUiUfhmQQHFhen7ZMOWOFfcVs+HXwY591QbJ11Yy2lTrO00GddtirFibYzP5+Vz6/1N1NSmMBkPLRyLhgVB1c0ojmNzcAU7dkY61VvyeBVCqTCx3KVInlwGDUrw0L168nIkevfIxeNTuOwGD6v+2khfMQIjHRvdQXpjaRIWgroGXDlwxokWenTT8/sfKbZt0hFptPDyW808cEcVx59Xy4uPF1JWZeeDL3W4fS4+/DodGxxo/xzQO0S/3iYembmDRESHSAri8fh/dT//AwaDAZ0so5NlAq6NBJM7SIXMSJYwSU2EYJXEd+87ue6eEE9/nI0sSyz4JMDHC7O4/Z4VxOqNjDmujluusXHCMWaagyqvvO3H51dY8GoeJpPMpx/YmXbVMpSmbKJbenP8edvIz9XisMs0JyBbRFrYfgejgWqsONi3z8fhUxqwO1Mseiu/jc6206Hh1ZmZnNPUyKYfd+DWVmFwRBiUZ2Dnlo7v286QSIbIdKUoC/7JhHEa9iyvwxrJQJZkrLXDOObUDbz6vB2tBu5+zM2d1zu59xYnkgRL/45y5e2NPHB7JkeMNmG1yAzpr2fJT0lGdiL/lCUK+O6HbSz+KUJOHx2/fVmAXp9uSZx+T5TB4vAWTX0hBA1UsYWVDBJjMEhGRogjWV35E0tXRDjpWAsPPuWnZ2h0m7hcmzDidrvJzu468zmVaGT2PD9DBhj57oNCtFqJcy/1YK4ZTEHqIN09Xy4hbzPnXbKcaRfp6N1d6pCNBukW9ade9nH7tQ7e+TDAdZc62r1nxBADSZMPAun/O0QOX3y5hcGDA0w729aqhxxUmHZjA/kuiRde95OdqSGRUQuBjokQXpowYaY+uY/LL7+yy+NwxJFH8N1XX5FJe3f7A8inO3Pm7iISVzl2gpmPPwwxkAEdvj+HIvaxg13SWpwil3zRvfNY0deDbgXt9Zqra5Ps3aYnJ9WDTfVbELoYV11r4sQpRWzdbWX7Hisbtu/fJ8kKJT1KCBlTlDdtIe5N0H+g4NHnPFRWdszW/rcj0+WkiI6YgaJTB2mAJMl2XY52sshN9eDmK93ceGVrXHbZLfVs25VgcP+O16I1a1QCeKkWeymSeoHdz5ABrQWMgjwteyuSHRquAuzYqUC8dT41pxw0NYHZ1HW2ryRJGK1x/P+g5y2EwB9QmD03wKNPh5GiGWhUiVX8il4YGcSolnldCME21mDARG5zL758Xs+n79RhzGti0XvOtNwR6Wd7+zaJIql7y/dYRQZbWMkIMRHtQQloRSjsYB25djMjhxrJdWkpHeqmelk1jmQRuaT/ATSKarwpL0cPcuHxeLpsfObz+SjK17BlR5JZj+Uw5ejW56ZPLz1zX0gzPv9aHWXcKBPdinUU5Gk5+SIPvbqnr6mmLsWPv0f4fF5+m3mhdw89H76ex5gTKkmbNaRf+/SLOJmpwg7nBoNkYvt2HT6/Qm62llBEZcJYEzOe8vDhF0F6luiorkshy7BlR5xV37c3g9LrJebOyuHBFz/ihBNO6NI4AFRXV2DT5tH/qErenV3I0PH1mDy96S76t3yH0qjwxAPruPpWlfkfBTj/DBs+t0SNUoGyvgdjJlYyfLhEcbFEJBmnit3kiqIWScUDiIkIQfxISBTTGzNWtrMWSUgggWpuhpQWY8LOQFq9W3SSnm70wSoy2MMWskUejVSTp89Gr/dy/NFmXn3bz/Qb0121qhwn2Pw/lzv8H1NSdjgcjB8/vsWl0+fzsXXrVrZs2cL27dvZuHEjkA7g+vbty4wZM/6nvvr/KcTjcXLyFYrzdDT+6UMvjLipI0IInbuQp+5r5unnm+g/ANy+JLVlJuyNh9FLdeGlgaqqNdz7uJsn7s3CrzQzimPbPVAOKRuHcGHNqADSDEBVG6OZJmSha6lkGTGhdt/OA3c7OeMMPbmNYxFC4HXXMmXqNn7+qr2e5JSjLDw+y9OS/KytT5EIG4AEcX+KQCCAw+Ho0likUinUlIZMCoj3XMaXH7jaJBxHDDGydHEhYyY1kSLVacsNwMD+WvYt0ZBTN46TzlpKRrjbfl3IYtzOLZ22h1vMMrkFCtW1ZYRpxkMjJcYkkeg/P4RxJcW6n/NbAsz+ffScfqKFC69toEfpoTFghwwZwsJ3FabfkMW6zTF++DXMtLNtzPuomWRSwtytjJBcScCjw+wuJTNVhMnTA0naxfRH3bzzYm6bcVNVwb1PeLjukrbJl6de9hKTw5gsVlRVYuGc/DYOxiOHGvniuxAnHNNxMPbr8ggjh6YX7URCcO30Bq67tG3LR2lPHcv+jvLWC7k8+LSXvTu63t7h93tJkWzRYAXwikaSJOgntbLHNJKWInpiEhZ2sQE9RrToGMRodBjYaV7GkUfoWP29BxIdGy6FaEZrUCnulm51SCYl9Psn844hUVWT4pyr6shyyiSjPoK7srAIHTEjaF2gc4HFZcaWl/7O/NQEUh6J8DIVqZONyL8dZptKVXgnI0PHQKg3S+f6UFGx4cCASi0r6cWgtp+RrFSV6fB400Ygx08yc/99Ci/cuxdXtLWCmpXozoeL9nLE4Toemulh1mPZHDE6zVhctjLKedfUM+MWJ1MmWVixNsYDT3twZerQNf6DYVnSQDIJH8zJ45q7Grl6mqPlpZIiHa88lcOlN9ezeUuEDPuhCXcLIairrUNB4HQlmXiEhROOsRCNCj7+KsgLr/t575VcXnrWwbRpQXq4j0F3QHtJgqgIYSeLnZVV3PtAmAxXnF49Or+Wfn01mHRaCrL13HhvIyDhzJDZV5V2t6ytU0kJNS0vcFCgq3EXcda0jUhRG/qmXshCy8dv12AuaOSz9zP54rsws592seirIAgFRVG6rA1ut9vRyPDX6iiLl4QYOtDITVc46VGiZevOBLc/1Eh2toarLsygMF+LJEkIkW4HXfJxx/Pu7dc5+ObnakRSy9otMdbdG2LC4cZOkwOQDvxTKcH8l3Nb3heNquh08MbMHM69up6+vfS8+LiLc66qY9o5dk6YZCYWE7y3KMDvf0X5/YsisjI1XDDVxvSHvXTv0XnC8T8RjUbxubVoZYnNrEBjipJwZ/DNkiinHN/+OLPe8PHcI1kMG2jgxPN3suTz4jat5/m5Wr5blMPgCVVs3ruiQwmcA1CFiiqlOHqigc/n5bUU0G68It3CftKZXha+qyeR9DBulJH+paDTusl1NPPC/R58zVq27k4bIG3bY2HTjnwgnx59elFQ5OOPH9bz7bffMnXq1C6Px78BO3bswGDQYIhmozZqUPLKOeMMhVOnWGkOGHjlrQC12xTeeDPOiZOT9OymQxXw6/Iox0yW6NFN0KdnJhu3JJg524fZJPH3ihQWk8S+yiQD+hoY0NfAVx85ueTmGiwmDV6/hhsvz2DR4hB9BqhsXbecfrHxbRKgXtFIHRUMYhTbUmsJ7nZQemJVm8TnwXjkvgxO3LAHoyeDfn0TXH6Blevv8HVZ7xPA5cohFmlm4BFh7r7VyaXbK0mEe6CXDGSoLqLbxnHFBduJ22v5+/uilgIuwMRx6Q34aRfX8t0HBenCeq4Wk05GSnT8zEuShLdRy5RTDdxylbOlu+i6WwPk1o1rMx6SJJFHCQkRT2/mKEEjaXEoedx2h4eLp6mYTFAvl2NQzZiwYpasaISGWKzrjC+AWCyBVobXns5Bq5WorE6ybb2BgmT7uc4qZZCjlrBo8W6mdmIieDDOP8POGZfVdpj8rKpJYnAGqZZ+QyPSHUNGXYxnXw3z4ps+hg8ykkgK/M0KFdVJmoMK11zs4NiJZs5d7SEigpiltoWzlEhRKW/HZEuSYUyybt26LksijRh5GN9/9xlyvPO4XEbGoJe5/Hw7x5/uR0bbYSIf9jPmRAZWYSNJ8h9Z9RISGbb269eTzwchZUCLjiEcjpSU+fL9lUSje7nvVgfZ52moqpV5dZ6WdeudOGx5ZAyGQnJQU4JU0svatctobm7u0hj827B96/YO1ykXhdRR0WFiNCzS2fr/TOAA2EUWL8zZw6ffBLBYZA4faeTS8+w8/bKXhXPad3y5PQorVwiGcDibWIEqJRH/wY6/YKqN66Y3cvzRJj75OsyCT9IGNomEoG8vHb/8opKXbE2eJQ1BlKRC/BCmgT179uBrCAAmkiLRGvMdBA/1xJUETz+YxWAxLt3xJqXX8jK2pU1/RXpe380m7FIGAw8yE8afR9QX5uSz/2Tlry4iUcHpF3iwNwxveYsQAp/UwLNPmXhtzm/IvjwIOMHaTNRWgzGiwSplUVkTJ9el5YO3M7nypt1sWF2Gxl0ESDSbKokEteg1WoYOlKmuru5y8tNisbB5ewxHhqZN4vMAJEni3pszuetRN8MHGfjj7yhPvOjlruud/LwswjOveInHBTde4eiwIGIxy5xzqo3n5vi49+b0OSVibdmy/wk5ZWD7rjjTzk5LM5VXJZn5kKuNMVxFVZLTLqmlvkmhZ7f2x+rVXU9NVdfNMAFUVUHOcrPg9QIuuMqNr9LBEGlAOxOqAv9hvP7mr5x0qoFflkVoqDLQjxFUK3sJ1+j5viaFbA3h0DixKrms4Xd6igG4KECg0kAVVexFABq0FEjdEELQjT5ECCELDeUJD/qUhZ7073Bcs6Rc9ootgMRgxlKXuZSJhzuRZQmtVkJVBY1NClphQCXRaYH/UPF/jYLpdDoZP3481157LbNmzeK2226juLiYeDzOpk2b/m997f/noaoqdrtMfR3sYwfrWEaMaNpNGA11zSGiZcV8941K7M+JFNUfjV1Ni9A7RQ511RqenpHFvU96cKg5nd4khfQgFk6/tmxFDAmJWscaKqWd2MjASgZ+fQ0ul8Q3S6LofGmXL0mSyFILCezoxkeft2/DD0dUDPrW22rGo83EGzJRUEiIQ2NzVFRUYCWDZus+Zky3dMi0zLBrOOMUI7Gwjpq6ztsGN29NYcCEUTIT9ZloNO3GI+qRkZHFP7eIp1SFED7ixBnNJOS4lZJCLVt2xBFC8MffUWbNaWbBoiCBoMKKtVEOP8zQbvMsSRJzZrr46MNXuzwGANu2bUOWITcnvcHPydby3ifNOB0afl+cz5pfCvn7p1z+/iOD4VN302TdTma0Fxs2KOwuSzDpzGo++iLt2PnJ4iDjTqqiIFfTksSMRlWefdWL0SCzY3k3BgxL4bBLbRKfACMG6/npjzAVVe2p54GgwnOv+dmwJcYdDzVx8rQaTjveytST2gbZ4ajA41OY/mgTqhB43J52x+oM5eXl6DGyldWoIs0ArWUf3em4JSBLykWHnmEcQQ+pHzIadrKBYDTJ7186adY0kBTtq6VCCALZ2zHZEsx5wcG6X0rQG0RaF7YTePVV9B0ArzzpYs6zufjcWnLVtLaViEGyCiLrILAEQn+rhJrDaLQaDLkyTdSQSP2X+dkRhNBjtKXYxN+ECZAhZeEgm2a8bGElfRjasaZmwsIni4Oce3Udp15cy6KvAzTbylBFuu0zJiJUspvaOpWLrm1k4ew8xo9Jtw1JksSEsWa+/7CQ2x5yM3hiObPe8DF3Vg7nTDUR1HfuTu6Ra3hrfpR9lem56EAb9sF4akY22TkSw0YcdUhjsWbNGpSowFbkY/nXRVx3qYPuxTr699Hz8F1Z3H9bJjfc28jYkUYsdqVNEKwKhSbqaMZDBpnkmtLryaZtnbsLr1qXIDPai3U/5LN7p8SAUj29uunRJA38+hOYzXDq6YK9lj9b2lYA3NShqehPQdM4sikkU8ol1zcCectYxk9poluRBkmSqK1PkZtjIhzuuha02WwmHBEYDDLHH23h1ady6N9Hj9GY1k368eMivvo+jNEgt9wX4YjAla3pNJlpMsnIssTIkVqGDzHww0cFfPRGAfG4oK6h4zVlzrvNnHGiBVmWiMVUpj/axFlX1rHgkyBvLghgt8lccG0dDz7jYXA/Pe8tambKeTVMf9TNYcOM/PRJYQsbdFA/A0YT9C49rMvjYDAYUFDJtOuZeEKEm2/RYAjlcdf0OC++3tzCwK+tT3HXI00kkoKTJltYszHOlRfZ2yQ+D0CWJR69O4se5kIUUoRFx22sjVRjsMZZ9FZum84BSLewP/GwFWPExcIPUhx9RDq5UFygZduudODqzEgx/jA/V59fxQszdnDrZeXkZkeRZQ0mazYgCAa77m76b4HH48FkEiSII7sa+e3zImY+5OLIsSZOPs7Kkk8KuO3eJLqYk9OnRhk+qYrsTA0TDjdx5sk2fH7BwzO9HDPBzKtP5fDMA9moQmX3VhPnnqUw5KgKTr6ohrsfd3PdJQ5kDRx9hJm8XC2fzyvg18+K+ONHJ8axf1OT+wcN2atYLf9ME7UMYSx6yUiMCEnijB3ROVutX6kOs2yhd2oUasxASaEOk+XQtLy69zyMZh9s35kimRR89K6DhqKluHXlpEQKHXpiEYnzplrbJD4PwGqROff0VpmeDVvihKKJdtIqByOpKKzdEG8p8Da5UzRU6jtNoBXQnQaqW7+TDFyh/nwyz4zHIxHAR5ggFexkg/iTkNxMXl5eh8fqDGazje4lupZY7fufo2j/QVMzV+lOltnEn6tiHa5NAH+uijFsoAG9XqKzmtSc+c289aKLDSudfP+9kR5945xykonvPyzkl0+LGDfaQEVVknBEwe1VyM/R8dEXQR56xsPLz9sI9vybBv0eUiKJKlTccjXVub8z+yUzrjwVrQ4aG7uugexp8hIIKXjoXDIjgJfu3WSmXl6Hxl2IBs0//t7oEkiFlUimCI3Udn5cazknTWnP1Pv0ixgllFIgdUeW0mteoW8MS9/px7jJbgaMq+KYM8r5+Q0L/JlDYAmEV4DSDLJWQm/KIuQxYrX8wzn+i7Ft+9Y2z9cB5NMND/XUi8o2v29A+Kh1rSDb2L7I4jXtJX/CZn76LJ/fvyzmm/cLGHuYicdf8OKwy1w/vaGN/M+mbXGmnOEmo3YEkiTRjVIa9HuIJxTWHCSblJejZeLhJo6eWsPOPQk+eiOfxe8V8MNHhVx6nh1Zo6aNYEgnIus1+/A2q2Q4HV0eh40bN6JPmehBP7axpk0sBhARIXayAaNkpp8Y2c7joLc0CBMWtskrqHb+TUjbRDHtu9xMkgW1qicjJ9cw/hgfyuYR2NU0S10IwW42cvUVBq65JIMNf7l4cV6Im58r49m3mtm2Ood+A0DnK+LZF9LxnsEgs+DNTH75ycKM2bXc+2oNFmeMIYwlI17EX2uiZGa295foDFVVVURjMGFc55JLJUU6du1NMHxyJU+/7OGKC+yceryVlx53odPBws+D/yxTMNjAe4uCBEPp+CqhpjrcQx6AxhbmwZkeMp0a9pQnuPN6Z5vEJ6TNrz6Zm8/jszrfC0cjhxYPqSocf6yBzdsTLP1VSmu1dwBJkjC4u1NTq3DbvX7sDYMxS1b6SEMZLo1nOOMx6GRI6SiWejOCCUQIsZG/WMdSGqkhh0J06Ogh9cMnmljHUjw0ABIh/CgpDQZ7pF2x62BkkksB3fBa9nLyyRqsFpna+hRWi8SCRSGCXh1FpgL0ptQhyeP8E/7HmJ8HQ1VVysrKWlrgd+zY0aaieSgV3n8bampqyM/RsGy7ghYTwxjXRr8kT5SwjTXk0wOz1DbAlCSJTJue+57ycOIkM++vM0Ene1stOuJq2r322lu8VFZJ5OSoOHu7iYkmEs1WCpuGE1mX4NGNaxiR6NamapAZ7cFb8yqZdm7bG/qDL4KcfqKFveUJ7n8swPblLrw00YP+lLMDk6nziek/YTAYUGUVYQkwYkjnSdMjxmn5/J08HnvOw+vPt3cjrW9MsW2LTJGUTsQVZNi5+wmZux5axa4GE05fkvKqZBvTigMIBBW8dUYihFtE1PVNPXDYyrjq9gaCXgNafy6a5m6ouhiPPb6PQCLMhqUFHZ5rhl2DTuM/JLbTO2++wylTzLz2jp/JR5rZsCXGjr0p7Na0+/qZJ1s562QbdpuGN2Y5ObasBu/qLCIReGR6Njv3xlm8JMx3v0aQhODsU638uizKkadU4XRqSCYF551h464bnEiSxJfv5jHu5Kp2FZZb7ncz7Ww7V9zWwLRz7JxzihWdTuKbn8I88KSPSFCLDLiyNCz5qLBdUmrX3gTODJnbrnFy032NeH0qJd273vo7YcJEvl74A3GCrGcZ2SKfODEMUuf3lBk761mGKgRJ4uTTHaOwMkgaw27TT1Rbl+FqPKzFaTAh4jQ5NtG9f5QB/SwtOjC/flZEn5G1eEUjmVJbXa5m4cVn3c3ylRJnX1GHVich1HSwqwqVSHYTxpIkpgw75gwbklYG0s+uElfZp9lCIhHp8jj8m6DXFOAJVOPCyg7d39isMq5sDRXVCfpGj8TSwYIqhCBoaKC63sCrT7pwZWuJRlXe+TDAy7OWknJnEyVMPt1xxQ4n1OTl6OP38OSjZs44uXVOtVllrp6WQUmhlnhCcNuDbuJxQYW0HYcoaKcrFREhEiKFfvORXHflRgw5AkWhnbFBfq4Wi1nisMO6nuwCeOaxZ7FKRm67xtHSgn4wRg83YjTI7NmXQD0o6E+IODWOVRjUCN5AI3ZXnGNP0WAwGHn5LT+nHGdplxiMRlUWfhQlS82nKrAHX0Dmo1lFSEhEzLUcc3KcubO6IcsSS36Nct9Dv5HwZBDwawkTop80/D9PD4tkw+AtYewIL0+/4iVck8XGxhBmc9cZjzt37sRohM3b4ix4tX2iwGCQeeXJHMafUslZp9goKdKS6ZCpqe1cK0gIgVYL997s5N4nPAwZYEzrVie1HHd2LV+8m0fv/QxZVRUs/CzIWwua+fmTQhRFcMF19Vx5UQbPPti69oQjKlMvqyUSVbDa9Jx5kpUbLu+Y6btrbwJJFpx7/jVdHgeNJu1EPfVseP7RHAJBhXfnV1BUP5F3nizjqed2oyoSOq1M374ys562I0kS5ZVJBg/ofC0dOkhHs7mCHpGhbOJvBouxWA9q5/XSQA37mHS4vsMEKsBpJ5h56JEGzO5C/PtZSw1NCrGwzIlnu5l0dDY9e+awu8LGzr0WYgmZ/bUslLhKkgQZGYcuCfH/OoqLi3HlpdgXaua2m2wtUgsH4/KLrMx9t4nmGhuP3p3F1IPms2GDDFx4po0Lr6vn6wUFrNkYR+crwECCfPcYtqiL6dVd4pUncsh0akgkBR98HmDp31E+elNPfq6WfqV6lnyRjcercP4VHnS+AWTudxeOijA69BTQnZ27Oic4VNem0ChGDJKRukaZ3/+MEI2rhySJ5HRkE2iWsTf34o2365g/J5NVv2czb2EVX32zF40GRuWmOHZi5/fRuFFGFn4WZNnKCPWNKSYcqad2aT1Zoj3LyyfcSEKL1w9LfgszfoyJBreCTumcQamVdG2SL2ECOOhBZmwYm2Mr6SeNbImpYyLCrvA6vF7vIel+Tpp8Bnu3zW35v6oK+IcOFQkZSZZIJFUeec7DI9PbttgHQyqPz/Iy94Uc4nGV8soUobCK1SK3HP/1d5tJKaLFQOnBpz3cfl1mS6ED4IoLHFw41c74U6s573Qbx060UN+UYtFXIWY84SaiKKjZW6kP7MJqlundW8KlVVi7GT59O58zr6g9pHUhOzcbA2ZMWPCKJjKltvsAVag0u7bwwYtOcl0ajjhxL46d3XBTj4v2v3dKpCjqFWXFr7l8ujjMVTeUk6cUY5ba/t7NwktdxMPb7+t56v4sTCaZeFzl7YUBYlEZF233AZIkkSUKcNTnsoIlDMoeTk7PfHQu0GbTZkeuxgWJpMCg/YdOk38xmuobSaASEaE2v4ssyfQXI9hu/Y2UcydSUo8qpxg5UmZCscyXnzZRq/sNUjqMTb0wqXbMfcv46kNXSxwkSRKTJ5gZ0EfPhFNqiNRnsOTnOjIcoMS10JxJhucITPv34DYc9OlhICWn92Q/LipqeWZGDTeyqyzBg3e0ZTAOH2xkyec5TD5+Hbr6w9lrWI3WHCXYLJHK67wo/Z8wm81Iig6HlC5mbeQvrCIDAyZCNJMiiaRNkhMf2CkZqoieVOo3cus9GmY/XExn8s65Sjc2l9WjRUeAPWTgJ0mCRqqwOBI8+2i6df3z70LM/yiARiORTAreXRQgN0+LH5mdaxw88Vwzd99qR6uVyMnWcsIkC5dd78XU1BdZ0mAWNjZurKG4uLjL4+D1eunXW4fH27nPTDIpsNtkevfQYDbKZDo0vPC6j1hM5btfIhw/yUxZRbLTLtKtOxKMHqZn9PGV9C/VIxkSVOu20SM1rN17m+VGBg8V5BXoeeJFL16fynFHdTynlfbU0+hWiMfVFr3YA9hbnuhQq/ufEIkK8vNkXnotghy3dei+fgBywsKKNUmy6w7DRttks1tfTjJkICn7QQG9ZNhPNmolHEVFmBABAsJHBbsYxhFoJC1B4YecagZmaSgrV1CF2ilLNk4Ut2stJ5+s5amH0mv2ky95sVtlHnoiSCgkk21PYDNKaLX/M2nL/5GjCCHYt28fW7duZevWrezYsaNNdtZisXDYYYcxcOBABg0aRElJx62m/0WaMburLInBYKBHbBhxooREAC1aHLiQJZl+YjhrtT/jwE6G0roBVISCoo2nqxOfBGhKacjthBUXwIvFJBg4tp5oQMdR4+H1Wa16Hrv2Jrj8pr8RW4ZhTmRR4fodi1lCjesxNvbGIXIJRNtOpH+tjvLBpwE++iSKJppBtCmHZjyUMgQ7TqrYfUgBblFRESldHBE3U1Wb6LQ1fdeeFJZkNn9+n+KRXD/Tb7K3ODpu2RFn2pV+HHVjW1sLdCEmH2nh5ivgyWci5DaN5cob1/Ptouw2E4+qCq6+xUfS7SKXVh2jrGQJXy6qIJTS0zc4Ab1kTB87BaKpO7uk9Xy+OML1V3Zc6ZD2V4G7ilAwzOZtCe66wcmdDzfRp5eeT+fm07e3nlBYZcGnAc64rJaP3ki3qd93l4ULr1xDN+/h3HXfOpZ8mcmN+zfeX34foqYuidEosWhuIWaT1O5cDAaZwf31/LU6yuGHmZBlib3lCeIJwa1XO7n6ogw++irItBvrSSmkFwFZpbhEMGGcnZmv+RjUT89Jx7Zq027dGeeWGU28PSuXwnwtjgwNep3CsBHDujwOvXr1QpGjaFUDDrKxYKOR6n+cVAUqgxhDvW4vSVc5BvMedFEDTd5duDzDiJeupWDYWnbuEEhCIjNHZeqREqvWJSkp1nP/U256dNNxzqk2Dhst4W1Yz9btWRTRAwmZGvZiLKnlo5dyOHKMEZDYuN3AK+9oqKtpxu60kKXNReKAUkwKv9tPXZWPaMRNSm7k5FP0fPXtf3WQO4I/4CZXdCNBAmtmjO7ddYwZpmX2GxJN1GLpYH6r0+7hnDMNPH5P68bOZJK54XIHmzd7+PnjdHvFAVhUO2pdCffdt5y+pXEG9G1NDo0fY+KWGY1ceKadhfu1O79eEuG6m34nNziQLPJQUWigmjoqGMhoDJKJQu8YNoZ+w+NT2rV/JpOCRIJDYrdVV1dTv6eJjEyVM0/ufMN9/CQz8z8O4A5FCdv+wGQW5BYqzHvQwjU3GElqtBT1iTB+rJWeJTqCoWbOuqKO2c/ktJzn9l1xzr2qHlWWKM/+DcldRF6Glbh5B7JG4LRJzJ1V0rJRmDLJxHFHG9m5J8n0hxso/3VAp+fnSnbn8WeraI4kKY0dzerkL4cUzMiyTHNAoVd3QzvJlQPYsy+BQCKlCOw2DRu2xPH4Be993MzF57ZPhixbGWX8aBPbdiUYO9KIqgpOPNtNcP1AHIqNqadvwZTlJ8MuU9UQZcRQHXde72DWG350eokRgw2c+B9SIBazzOL3Chh+TCXjx8C3P0faSYBAeo1Z8GmQx6ZnMfu1xxgz5psuj4XLJfHoPel53WqR8QRiBFlHLBmhe3IkmaQ7P8Jrg5x/3kbuvjdFXq6WfZWdJ4L37EtijxWTKxWTEAl2sB6N0KDHQJwodpz0ZhBZWZs7PYZGI6HRgj6WxUtvVPLdTwa278jCbh6MKcvAmh2wZkdabsdkSJGMefCWqRiqclEDMnqM/2V+doC8vDzqmxJkuDRtnN3/E2edoefdD7xMPbl9ATYvR8u0c+w8/7qPDxcq2PzD0VOFl0Z03hL27qrn8lsb0q7mZgm/X0WjlZh4ejWHH2bk6CNM7Nkj+OrrBKaGvm2c2/fKm8gtimBwruX3lVFC4YyWBMDBePbFEMbGdAtebX2Kr3+KYTZoDskLoLxyGwaMdJf6sfpPN0t+jTJlkombrrZzU9qGgJvua6ChqfNuoCaPwr7KBFfdHmL54mIMBolJJ2/Gv1eDQ7QmIP3CwzZpFa4cwaUX2tm8LcHLc/0M6a8n8Q+JqaRIIO9vrkuIOBGCLUXWpEiwXayjG30wS1aMkpniUF9ee3E2jzz5cJfH4dZbb+eYo2ajKAKNRmLyUSbmuKrA3bHEh0dfya3XWxg9wsGltzSwYm2MGy5zkJerZdW6GF98F+Lxe9Na17Pn+Tl2oonzrq4j06nBYpZYuylONKaSn6PhrkeaqGtMUVuntEl8HoDRKPP0/Vn8vSbW0mV06bl27nnczcdfBTnjBDPPP+JqMyd+81OIh2Z6yHZqDqkjICfHhZMc+jKMDfyJX7goohc69PilJgI5W3nwfgM9u6X3N0894OSGW+qp8HixCntLEgvSXRK1WSt4+cF0zH/2aVYqqlM8/sTfZIpc8ihBIGikmhABhqsTeW/eCr76pg6HXUMyqkNy52OgqV1srXGkJZC0ORqmZB2HVte69okEpGoh1QTJRgg1hwGJVOq/zM+OoCYhM0tlR3QpRUpfsuLdkJDxynWE87bz2RwnR4wxkUymi5sPz/SyZ1+K777Kold3PY3uFC+8uotPv4wyd0ZGh50hBXlaxh9mY9eXQ7HVO1DqUmxjLXkUtrlnYkQoK1e47SY7n3zj59izqznvDBsjhxi5+zE3C+d0zOjOz9XSb2iMcttv6KIxTptsZvEPUTyNdV0eh0mTJnGXcidCCDKlHJzCRYi0uYxRLyF3K6NHNzPVP3deTDBiRitpcTo0CKXzeVhCRkbDIEZTRyVlbEWPERNWJE0jPr/Ca/OaicUEH72R3zL/V9UkufjGBuKaIHm+4Xz++m7mLdrBkFIrsbigYp+Ezd2fzGR6zQriRyMsh9TiXFBQQG6OlrqGFMGQ2q5zEeCrJSHOPsXGzr0JvlkSwmiUOOc0G4oiKKtIsXV7nKf2JflmYfv5M5EQvP9ZgFhUZWA/A9NvdNKzRMvlNzax46/1FKcGoJcMqELBo69E33sP4w7XUNrTRGG+lo1b4v94LTqtRCjcNvmZSAiuvqORyopDS35aLbBsRZRIswEbGQTxY6LjmCGidxOPgEPktimahfBRyS4GJMdTlrEcX7QG53/IqQgh2CNtIk90p4Jd9GMEGklLQHIjD1rPt+84KSmy8twrAT6aWU1Wqn3uTxEKKaub77/KolcPAzv3JJjxpIeNGwXWpr4Ek5UMYii7YispypcJhUKHxAjuDP/Hyc9nn32W7du3E4m0MpeMRiPDhw9vSXZ27979f6RH/9+ARCJB31561ntkfLnrGTBEYcqxOqprBF8s3oS+oReZ0Z4UZdrQ5m8kuFmHTWQRF1Fq8v9g6uk6zjzZxqlTrFx8jY9gvR+b5GjzHUIIyqQtZG8opDnZQK++SRZ/mNOmha1PLz0/fZbLqKM3klcxhBPP28Wj9zmob0zxxMwd/PpNJf6GKDOeclNdrVJWFSfPpWHurFyuuc1DsMmEkwx6MaCFZm/CQigUOiTm76VXX8w7r7zLEy8kWfx++wqtogjeWRjCLqxk+w5j8exyPly0C7tDJRXTojRnkOFurdBFRJDiXgn2lOv5/sc4CA0V7ECslxl5VD1XX2plxDAdO/ekePXNIFVVApH00JPWxUuSJIQvm3yc6cTnQZAkiT5iOK+8/jPXXm5tt6C6PQoaneuQAv2hQ4aydXsFJkO6rfCDOXktWnY79yToWaLjorPSQeW1l2Swe18Co2zAhhNN2RgmnPAXY8dKjB9roqw8wXe/ROherMVibn8O23bGefIlH7X1KV5+q5lHnvNS2lPHkh8T6CQDA0Y2EleTlPQQGPTg9alkOWSefzQbg15m0eIgTR6Fp1728vLbfnKytHj9CiWFWua9lEtxoY7dZQmK8rXUN6Q466yzujwOWq0Wg1khGIrSSA1+3Jiw0EgNebSvECZFgiQJ3FkbufiyBLdcm67GJhKChZ818szTNWTsPoztwe24CuM4spLs2Zfk/Y8hN0+mpFDLUePMbNkR58zLawmGVVb8kktWz2qqYikiOh+uTC0/f1ZASZGOmW/2YMdeC5FY+n63Z4NOpzCob4CBpSEGloboXhTlr9VRLrzKzZUX2bnpmmKOPbsGZ+Z/58eOIFIJciikXruXnFwNTd4Ub7+TYgzHsp21VIm9FNKjJfkdED4Shdu5+6aidsdSVcGffyv0EAPaMWNkSSazaRiPP7uWD95uTX7WNqSNdW68wtHyt1OmmBn9p57Lrt/MX39twqjacFHAMMa3iOxLkkRxcgCz39rFozPaJtw+/SZEOAzr1q1j8ODBXRqHTz76FGcgj6ShosUhsiPE44Ivvwuz9OuCFlM2vV7C36wQiwcZOzHCgtmtrOyRQ438tjzCCefXkJOtIRBU8DcLrr3YwbFHmWjyKLzwegORqMoX84r49c8of/wV7VDSo1+pnlOPt/DKr/+sjxYKqRg93dFIGuRDjAs0Gg3RmKCjjs0Va6Pc/VgTyRSs+bGkNfg93caMWzM56aJasrO1bRKVu/YmuPX+Jn74qJCyiiRNHoUlv0Xw7swnVy0ACcxNh6M2qigoFKFhQ+oX3nkpg2HHVJKXo+HTuR2z/A0GmYlHmPj4yyB9euo5/9p63piZgyMjfY/4mxVue7CJs0+1Mu0cO7Pe2ntIxcHsTE3LHD5nXoCMSJrJNJQjMBy0LlkkG2bPETz97O98v9jKNdMbuew8ezsZGSEET87ykx1KG3oV0XO/TIKTHIrRkzan8olG/lobgg7cjwF27kmghs3kjrNgdR2HL6El74D8WgqS9ZBsVNnStAZ0bpyNw3FJ+S1WdhlkkUz+z7l6/r+CiooKvE0G+vRPtWOTHwyNVmXcuM5D+zNOsDD6mHryayexj+0U0J1mvGSTj66yiN2pDZx9ho7hw7T4x5p57uUQ3kozi6sTfPdtmERKISdVQq4oxCvXEc+sICz7GTlQ4vP38tFqJX77M8JpF9eycE5eS1FFUQSvzg3w23dGCnARFkFURSIzQ0tVB1I6/4TdO9fjktLPXX7TWO68ZTUv9XEz7SI9igLzPgzgb1bYuy/FmSd3XIR+8U0/sZjC7GdyyNlvCrnoXSfjp6xlT9CIDiNRQugx0FcMR7gVFi3cy5lnS3y7sJDX3vGR1EQIi2CHHQjV7CWPEoLCz2420YehLa/p0FFID3awjlIxBJvkwCGyWf77n4c0DlqtFiQLz7zi475bMyntqaeojxuf193SknoAMREhmVXJx98kCUYsXHmRg6MON3Lh9Q2MGWHkuKPM/PBRIZIECz5pZuZsHw/flclzD7twexTiCUGmQ+aC6xrw+lKs2RijriHFuafbOk1STBpv5pW3WzUrJUnivlsy+XlphBcedbX7zMnHWvlzVYxgUGX9uuWcdlrXzEE3rN1ALkVoJS16YSBFksZuv5Pp0HDkSB233WCjqECHqgpkWWLK0RYMdi85zfm485ejjdlJeTMx2KOoGU3MfNjKsUe3sqVuviqD1+dVY65x0EAVEhLZ5NOLQUiSxEAxhi2NqzA0FtFN6oMqVGo1NRyY1Czj0szOg6UmUylorg+gb7STagLF3/aa/LgRKMT+K4nUIWQJrBkKBr2WxvgWTKVlaDUSkeYoJ0w2Eo6qJBICvV7im59CBIJqG+3OnGwtTz/sYOXGEKOGd24wdPRRWtZ+6ceGA42kZaAYxQaWky1aTXGqKaNndDSfzG6k17gk6zfH+PLrGO99FMTfTIddhQcw/nAjN15l4K5HEvyyPMqFU228Oj/Q5XEwGAwMHTWUhr8qyBPpXIsNB0Hhxzm8gm8/yeWzb8I88osHBx2bqQXwoTEkmXC4k5SzDho6bpN2U4eTbHaxEYHgMI7CKJlJiBgV3l2Mm1LNqFEyC15ru1cvLtTx7cICRk3cBdUlyGEHPlVmX10PHKkCiqTWmDshYoQJkGnMJBaLdblbNCcnh/Wb47zylIvTL6nl6wUFmA/a427ZEeeNd5v5fF4Bk86sZsGcPMaPNqMogq+XhDHr9ASCCXyBFPc+4ebB2zNbSFQer8IN9zZy/CQzFpPchjH/9UcuvvkxzC13/YZeqyXDAZedZ+Cs05xcdH0D48eaeeQ5D9mZGiIRtc05HYAQaYmlS29p4LLzMuhWpGXz9jjPz/Fz8rEmNmw8xM5AAaGISnYm+MlgHzvIFvntSEIpkaSBKoaUyuzY/RNZ5BEPGoiZGgmkghiTNiySnQyTEVPPbTTs9uMM9UYvGQiJZnxZWzjh6BhffrYdjdBhlExp2biCjaz4PLslBr/mMivvf7SDUJmjpZMI0oz8mswVnHWyjvOubSAaFXjqdSSDZrTpiJNs8okRwa6z4m92H1JHwD/h/zj5uXbtWgwGA0OGDGlJdvbs2fO/ju7/m/B4POTnathii/HlB05Ke7ZWlh+cLrjs+nK2/5hmDr7xopPzzt+Gqf5wavJ/59tPsunTS48Qgp/+iDBsBPzx21/kxfqSJ9KbzYDwUcY28kR3tEkdGSY/d9ysb6fdBWm21MUXGnn7GS+a/ZvdvBwtr8x0cnm8gZ9/1vDF205M4XyScoxd2r00NgQ49SQDPyxpQnbrkJpbk1IpKXlIbe9CCBrdOzFkBti01sZjM5u59zZ7y7mGIyqX3+BFqulGPVWUSk6yEz3Q1zjYXrOOPIopohcaKa3t04yHcPF6Lj3dyCUXJ8jzHMEoyQQSpJJJ9pRv4fnHkmRZLBAzo0tYcdCIHgMBfGTSygZoxksP+nd43pIkEW1wsHlbnKGDWhfVVEpww72N9OnX9YQfwKlnncLmRxYze34zT9+fjSRJ/LIswjOvehk5xEhxgZa1m2Is/TtKKKxyzAQTF18q88WXv6A25DFogI7br7OyrzLFwL5WBvQ1MHuen6074ww8iOW2cWuc6Y+6eev5nBYGsBCC9z8N8uO3GgrdR6GRNIREgHplAz0HhXhkeiYnHNPKRJtwuImdexKcMq2G0cMNNDSpDB1g4PIL7C1tes/P8XHBmTZWrIkeksZVz549SUb0aBEIBBq0JIizly2YhRW71LoZT4kkW1mNQ2Pjkqv8TL/F0fKaXi9x2fk2crMj3HdzFa76UWyq/5vuDMKoj3P4GWW8McvZEtgMHWjgnFNtnHxRLSvXRulTKrN+cyMW1UjfgamWsVq31Y5BrzKkb5ABpSEcNj8LFlVx9zW5ba7jiNEmRo3Scu6ZRjLsGp6ckcXVd3Rd+/TfhJSqECWCuVs9X75byFvvBflsVne0+4PQ1fxKEzXIQoOCgmSMMChfJsPeXlKipi6FHLV3yhK2SnZ2bG/bMvPi6z4MBompl9Vy/CQLF55pS5ugubR89UEOQ8Y1UFIzruPjiQw2bWnLPFq7KcaDz7gJNJmoqd7d5XHwefxohR7hLmLewl08em/Hiae57zdz81UOSnvp8foU3v7Azx9/R/E3q0hGwbWXtt9wHj3ezOL3Crj1gSYE8OOigjZV84njzLy5wM/4U6u55yZnhy1BsZjKB5+FWfBBnHJpO0mRIJ9u7YwFPLpqJH0SayqHEM04swS7d++mtLTjYPs/4Xa70Wll/H6VRneqpf1/zYYY9z3pxutT+WJ+Qbuqv8kks3B2HkedXsXLb+no2U1HWUUKX7NCJCp4ea6PR+7K5oGnPaxdLXAEh7dJkMuS3MLi0gfyWbE2yPBBBoIhtZ2T+8HoXqRjrUXmpOOs+Pwpjjqjmu4l6TGpqEpy+7VOpp2dDgYL83WEw2Fsts61kQ5G/KA98WuvR3HgQkFpk/g8AElKMyveXrCLi8+yc85Vdbw9K7clERuJqNz+oJuqnRb67JcRSW/qR1FDGVtZjYxMVIQxYia3KZfPvg5z5ilt2QSqKrhzRoBkUzccE+0oKYVkQ5rNlGoExdcyouSJUgomB9lbvonQHktLUJwk3uUx+DdBp9OhR4/bHefTr4Nc0gGLGdIOtKee1LG0gaIIqmpSyDFLi16eXXLiEfVEEWgVB54qK6++nAApRUokkTEymDEYhRmUNIuxzLiGsqxvOH+qlUvOtaPRZLH4hzAnnF/D3BdyOfoIMxk2mVMurMOg0ZNh1bKnJkQ8JujmPQ4VhR3yGgaNSLF6tYLNeWhFEIMeIpIKIm1wWOA5nNBfIW76aw0mV4BvP8plyAAjD8/08NxsH3dc12piIYTgzQUBepbo2FMuOPqI1ph0xqNBuodGo0HPDtZzGEe1zmEqiIZCvnpvEwX5QW643Mn7n1RRFviT4uBhZJCFJEkoQqFG3o3PUIFfSOjjWfRnZEsBPiaiaNFjl5wMEmPYyqoWSaVI6NDlb8aMPZKPv1pCZU2Say7OYPYLGUy9aC17yrPJSfZERsanr0ZfVMOSD7PIztQw8bQqzjnNRu8eeq67NIP5HwVYvirKUy/7sFllphxlpkexlvc/CfLcbB9jhpkIhQXb9yQ4+1QLWq2RDz4LUZirZ/O2BFPOq+HCM+1cfJDTO0A0JtD/B0P/1+VRLj/f3ikh5pJz7Jx1RS39h/6vTZkOQKPVkCKdQFdIoTUmOXOqlkenZ5NMCp59KcDHn8ZR4jqEJsXIERosFnDbatn2ew4bt8V54sW9PHxnFiOHtl8j9XoJsxnypY67Fs2SFUUo6DGgCIVGTTkmR4TqwHbykqXo8rWQglQDJJvA0+hm1Kmbmf9tlGHJSe3mbEWkqKMCF4U06rpuCvpvgtlipL5GoTQ+mjB7cBMjZfaTl6Nhb3mS1+b5ue8JN316GVi3McYnb+fj8ys4HW3X6/59dNTWp9rstQ9GRXUS0WM7tYFGcj1pZptVZLCbzcREJK3BTDrhKIcz2b7eg0YWJFaPolxaS95+NmJnrdRl5UmGD9IzqJ+BS86x8eRLPrTarkmiHYA9Q9BQsp09VX6KlL4YMOJ3bebdFzLQ6SSmnmThxtv2URjvhUbStuyHg/iR0VDDXsYO1rB1ZwJhCNMkaluKSweQFAnK5a1kqYXo0NNTau3w0UtGShnCvrCPm67sOJFsNsuccpKOD99Yh7awhtGlGnbv3YSmykQWeelzktzs0qxngDKWmtTOQ/IIqa+vR5KhsibFvso4I46tZMyI9P540/Y4dqvMwjl5bNkRJ5lU+eCzEI8+56W2TiUZsEDcxC13abj+CjsffhHkjMvqkOX0vt1mlbn1aidPvuTli3ltE7uSJHHKFCvjRpm46o4GPn07n+9/CXPWFfVcdLaNW+5r4sdFhVx0Qz2vzfNz1w3tWYtffR9mytEWbrnKwceLg2zYEmPZyiijh+spzNdjMnd9XVAUBZ9XUF2TZGsgQUzaiFk42MTflIohLYW6ZuFll7yWrz9xMG6UiXOuquOI0V6eeymIM9ybjHhPIgRBApu7H93Hb2HqTX5mv7mcQEDQp1TD9NsszP8gjkkyENmvfRrEx8SJmjYxuM0qs+TLLC65ZjUVuwwIfxZxJYFfW8fbz9jwB/U0NQo2r9eRE+qBEQsBfFRThkDFTiYZ8RwqEk3//9P2/sgjj1BaWtpl/cL/4p/hdrtZ+neUB+/MbDcZy7LE269mMmzcLrRawYC+OVjzGqnR/ciFZxtbEp833deEwy4z++kc7FaZ1+fXMPvN3YTD0L+fTI+oQkPdLuJxgcNoZvg/6GmOGannjYx6TjnIHbI5oPD3X9DDdxTG/clDBOQne1C1ZTPWiT42LLPzxvwArz23mgLfaCIiRFITRaf7Z3Ohg7FmzWoi/jUcM8HE5i/78OUbcT7+pIJ+fWSicUF5mYTV04+ceA47WA+ktXp2s4lBjKKRGjaafiQ304gkKxw5Xsu9dziZcrqPYs+kNsLPWklHXzGMTcrf2AI9MUommqhFh4FCerKeZRSL3q3MLvhHNrNeo+Gcq2u48/pM+vXWs3tfgvcWBQmHFcZMaC8m/U8oLCxEINhbnqJXdz1/rooye56fr+YXtFSmIN1acOnNDRx/tIWcs7U8eKfgvKtrOfV4E0MHGhk6MP2+caNMBEIq9zzmZvGCgpbrePBZD++/lovrID1BSZKYdrad6upmPp1VS3aqGKtkR24agaIsa5P4PIC+vfVcMNWOM0Pm4bvs7NiT5JHnvPQv1WGxyNTUp3jgaQ9un3JIlb1kMomqSthxMoCRLZqLDaKGzazALGzYcRIn2rKoa1xN3HhVxxT5EyabmJHVRJl/O6UMJUPKpDr7F158MrPdb6vTSbz5XA6TzqjFV2Mhx5Xi+MnQt3frQv/wLXvo3S3cxiTg+dkdtyucd7qV5atilPY0cMyRZszm9uZh/wUYTAo+yybmP5VNQZ6WXTsFDlwkRYIKdqGi0pfhmLEiSRKpWJK6up9aGB4HI/3//0UL2f6PqKrgkee89Oim450Xc0kkBJ99G+K0i2t5e1Yu3Yp16HQSGQ4Vajo+VJQIW1dHOPPSJMVFGrbvStAcVIhHtBgyImRld13b7bAxI1j16UZyIsUs/GwtZ56afqYPxvufBujZXcfKdTGmHJ3kytsauO1aJ7df60SjkdhdluCR57zs3pfgsvPaJk6KC3Xsq0w7UXbULnTVRRl8sjjEq+/4yXVpOZj1V1WT5KSzvejqe+GIljAKiSbq2MhflIohLUWJuIhSJXbTwyyhRc9ettIzT+XHJZ9RWnpPl8YhPz8fZImqMj3nXubhu0UuTCaZJ1/yoKrpNrXenTjY5+dqcWVrOe4oM8ccaaYoX0dWpgZF+f+x955hUlRb2/+vqnPunp4cGDIMOUdBgoKRYEJFERBzwJzFjGLGnFABxYSiiAgKIhnJOQ1hcuzpnEPV/0PjjOPM+MD7P+91Pec95+YT3TXdXbuq9l77Xmvdt8xdj9fyxIsOMtMVrFgRoTctV4LIYS1urwdfQKJtvop9hyJ0L2h+Dd24NUQ0Ct0LNAzsY2HJzwFeetxONAZPveKsJz4BfH4Rrbbl7/0rwuEwHpfAkWNROrVXEw0rUJxqS28JJimFb38I0raDRK9uaq67sxqlApRKgaPHYviOZ5GINtYLFASBXNqRSzticpTt/E6IAGZXDx55ZBdbttdx9y0WMtMVbN0V5qEn3Rw/BjGhiuo1GZxwFlJAn2Z/j1mwUVQEK75NZcTYbRirR5OQE/hF1xnpHv6n4PDhw0QJYrUpmPuBhwtGGxqt1QDf/hjAXWLjx2Ve7r+94XVJknn9AzcrfguQnamkdVeJ44XHSKvtQq3yKA75GJGwgBk7BfSu72iJEaWQvdRRTQ5tgKTul94S49vPsxpJhNx9s5r+vTVccWMFLz+Rikaj4NM305l0eZyoowOdzt5DWmaC31dtxFOnQqdQMXe2nkunVZOWdmbVHDJq3OoKiHRNGuaYDyClVDG8owSiiqdedvLQnSk8cV8Kb37kZuykcvr21BIOyxw4GmHUUD2vPJXKhKmVJBKgVII/ILFvj0Audo6yhw50b5K8EQSBdG933vlwNTdNM3L3zVZ27gvjc+1n3YY4JBRo9HFmTtNx43WZ/LQqwOM3WlBFNDjlGmRkyjhWnzhXCxoMshmf7EaDlgRn5vYOEAyJ3HCNhRFDdSz8xkeNI87E8Up6dQvzy+q9RMIy+wr9bFiWW1/tff1kM/O/8rFqfZBJ40388nUuWo3AijUBXnnXRXlVnNumW3n+DSddOqrp1kXNu++HkV1ZfPq+n95DImz6qUHXMBqVeeFNJ0+/4uSJ+xq0Db9Y4mP8eY0TJF6/REZ6y1tPu00kFpMZM/aS0x6Dzl0687HwCZnkISMR1NTy4TwJR5WT3ftjRI50IDPa0IF4rNxJse4PVNower1I724aBAH69Wp+/g2FJALBf44dFCgoVu0nkXuAG6ca6NsznUOFtbz3YSnRzd3QV2aDDD6cBNvs5IkHU9l5IEBV2XqMtQXY4tkICDip4SQHaUtXAngx6E9vTfhPQ/e+PTi2qgIVapSoiOur6NtTwy1TrbTNV3HgSJR3P3Wz/3AYtVbg/YUenO4EkYjMw3em1F/ray838+p7bt59semaE4/LbPgjxO51Ofy+McRNM3/FUN0FF7Xk04l2dCFBgipK2M0GusoD0NV2oNawHcF8CDkYR1/TlRdfP8Rrzzddm13uBIUnY/y0Ksi0K82cPUTPu596ychovkKzOciyzN4925lwgYpRZwW4/pa1JAIGMs0+fH41s+bUEY5IZOdH2HtyHbmxzpRyHDM2rNiT5K0osO9ghM3bFKiVIuUUUSdXkU0blKgI6qoI2U/w2XNGXnq7hMCu7tCMoohWpaRj2+b3+LGYzI4DAS67Mc69t+SQlaFg36EoDzy9i907JSxGNa1bQ86ubOKJKK3a551REZ3b7WbUEB3PverksXtSmXyJiRPFcSqqYuj1IvsORVi7KcSsOQ7atlZz+3RL/fq18Y8gdz7q4Nbrk8mNqyaauGqiidGXlrLssxx0OpFwOKl93JLWuT1FQUVVnL7nluAttaIPd+Dtg1HaDIgRCEpYzSKHj8WY86aTm6+zYDErCIclPv/Ox6vvulCjIhxyU+uKU1wa4+6bbPToouHeWbUgSKctASAIAlJCgc8LipiBPvLZqAUNPtlNMUeJyiEihEkIUZ57Us/QAcm1964bbVx3i4P2znNRo2GXuJYu0gAAbIlsfl25l6qyEE88YqSgg5pjRTEefcpL0c40Okld2a74hUQiQZgwPbo35QMz0pSs+C6V4tIYw8cfJrVyMGZzjNycOLNudyE4ssn19k6eowBWUsmR27CXzcn9vCxjTRHYt28fvXs39RQ4U/z/Jj87d+78//tH/BcNKCsrIxSCK8Y1X/mgVAoMHiKSk5V0s9VqBdLSZa4YlyShFn3no1WOkgdubyB87r7Fwt23WJi3yMPyVX7unWylqCTGhwvd+Cq0nCiO0al98xvGo8djuIJBendvCGje/8SPoaYgSXz+DbmRbrw69xeGD1Fx8zQTq9bUUfxrLYXiTjT6yBlpeCz++n16dUug02g4sMZNqrcHcqA9jtIwHpy4KMXBSRIcI06cQnkfdVTSmgL0mFCk1TKwu8ys+/QMONXW8MMKPxpnq0bE558QBIFcuR2VFNNa7kQFRXSgO3X6QozqGLu96yiQ+qMXjOgx4ZGdWISmxJosyyhTnQwboqOyOo7bkyA7U8nyz7M576py+vYd1ORv/if4fAlEUSASkXjxbRefzs1oRHxCksB49G4bMx+tYda9qRR0VLPw7XTGX1fJNZc1zrTfNs2KKMK4KRW8NCsNg14gxSo22Uz9iVuvN7Jo4QmoSlbyepU13Dm55eqcay4z8cZHbixmBQP7KBj4TiY3359sn126IJvS8mQV1PLlP3DppVee1hiUlJQgINKNAfXnEpUjyawl55IgQZgAStToBSMuuZZi3/Zm2wwgeb1b5SooOe7BIqQQl2Pk5NHi8fl5Kox6JSFbiPdfSaVNvop357vr3+/UtrFGVY0j6VbXHCJRmRde9TG0v44ObVX1hh//RWMY9Aq02jgjz9KzbXeY9ZsjZOCniCO0pjNpZFPKsXqDHaWgQuPM58eVbsaf35iYz85UkNDWtagR65VdyIoYMx+r4Zc1QewWFXmZWr5bFmT8+XquvsTMkP46bnu4hmWfJbVvfKE4phY+r4zjdA6MoHalQDkRQrpquo6q5IrxIm984ERopkKvJZx/4fm8+vzrRIPppFk0PPOqMykUP1pPKCzz7TI/WelKPng5g77nlHLh1RUsX5RN/l/arTq0VbPgrQwuu76SkUP1TVqx4nGZUWc1n4gQBIGzB+vw+CQOH4vy+6YgI4bokWWZy6e4sJwckjQdOHW7Z5KHXc5gNxvoJPehjkpqxFJSbApqahNY263Hcrwdxw4HGXT26es7dujQgZBfICfcheBuFT2H7+DcERoqquJce7mFlb//c4ZcqxG4fboNtbrhuZRlmfKqGBu3xrFZFLRpJ1O+7zg5crtm1yrJUovNImKzKLhpioXZc10sfDujWYM3j09CqRTo2SW5vg7so+XepxwEgzIL326oej9yLIqoTDvt5KAsy7hrVVx7g4uVS1IxmGREh5IgLSdRIoTIy1FwqDBCICQxcqiee26yIioERpxfR9toX/awkZgcRUCghgriRDFgIoUMyjlBO7qhQcNuNqByqFnxYRtWfl9NXIwghdUE3Gmkd6zFrwtwsHIParQtmq8kzWBkMtOVdOwaw1nlpc6+D4siSrdu3U5rHP6T4Ha7yciWWbukFT/+GmDoBZVce6WBCecb8Pok3novxL5tWrKcfSkVN/D5t14mX5ok1297qIZe3bSs+DKnPikUCEpce+sBtu0O0yVPSfFRDZ29AxvNZSpBTYHcl91sJF3OQSWo8chOho+gEfG5ZUeIZ19zkmIVGdxPx1OvuIhGZAwGkZA6QSLbz6SzVaTZNezfH6R13dnsSqwlxaahTw81x4rPrHiiU8FADMqfKdp6BEVqLQ89JnDtFQ0Ve7WOOJddX0ksLjNpvIlvPsziREmMGfdU8+28bFq3UuH3J/B6JK6YVsvos7UM6KtCE0/GNAF8jTpJ/gpREBEDForL4tisIiqlwNuvNH+sJMm4TcdQtTnBRedriCcklq+IEq4pw+ROdpcYMBMiQJ3hGPkdm0o7/U/YtWMNHXMUdOusYc7jjZMwF49NjsXMx8LMW+Rl6Uo/oigQDkt4fAk+eyeTju0aYv+LxxgZdZaeQeeXEIvJFHRQM/lSMx997mHf5kx+XBngpXf8fPlhbiPZDLVaYNa9dq6+pZLi0hj5eSoOHY3y9Q8+li5oqCArPBHl22U+UqwKLmtBjuD3zSGCYU5bEgbA7/djTAtR5N5NJBom09sJm5zBr18UoxSUtKJNo3nILKTQKXQW+2PrOFwYpXMHNXnZKrbvDjdLgL4/30ddLbSRE/UFEH9FXI4hIdGnt4IVX2fU6/adNVDH9VebufKGvewJH0OpTtCth8xbL9uxWRWkpihADKPM28+Bw/sAgXNHqeimkNn1WxkOV4iRo8ae9jj8JyHFnE6aLKDDSNhSxrSLjcz5i+lg6zwVuVkKJk11otcp8LmUPHC7hdwsJdPuquKRmSkM7qdjUF8t0++oZd5nPqZPNtbPIaGQxO2P1HL9ZAtKpcA5Z+u5aUaYF17ZR9/w2PrEiAIlreiAXc7gMDtpT3es9gQTLg7w8zIFtuJ0fll6krmtvNx2g6m+c7GkLMYlU6vo1U1FPJ7smgOYepWZj789/fVv9+7d5GTBy08m57+flyg5/9IaghGJzxb7uPqSZLfSpm1hhkyK8eUXe+mVOLuRUWy23JqK4H5+WlFKwptCewpwt/+dPgO8BAIw4mwlV12ShkYjcu7ZevqPOERtsYBsrwZZQOXMwSqno4gaOHI8wsA+jZ+RDxa6mfuhmwdutXHdXxLvPbpo+PmLLCbfUs3azX4OnxTRaXzsDxfxxMQnzuh+SE9PZ90fIZ5/LJWJp4q1CjqqKeioZvRwA29+5OLrpT6MRgVLPsluFAMmJIHLxzXsFwpPRPl6qZ9ASGbl70EuOteAQiEQjf1zAsRqEamsTiAqBDStS0jIEtk5It//HOCqS0xcMNrAd8v9TL+rmlg8GQNNON/IG7PTuWeGnrXv5RIWAqT0OcK4sUZOFCel2KSWgqhm4PV6sabIdO1gwLe1N+pTkgImwUoX+gJJXeMd8lref13D8WMuXn/BSvcCNTrJggIFRfod9O4ZpbRwBymOHhgwk/CZCG3pxa1TjiFp/IhRPUbXADIEMw5VCWNGKSncdBidL5udOxMwtfnf5w9KSXkSNMTCOm598BixsI5W3l5NNZIFJe3l7pzgIGFtLblpAjU1Nac9Fv+E//am/y9DdnY2yEKjB/PvSEuD88/VE43KlJZKnDgp1dczfbHEx+3TrU3+RpZlOrVTsX0bvP9hGJ9HYPmiHNwRPy+/HmzkSvknJEnmrXleMvUpHC9q0GT6flm0ifDtnxAEAXsil+tu8lLjiHP37XpcOX+gtQaIJ6Qz0n511FbTtZMajQYkWzVxOY4gJDdlDqroSE96CWfRVzibAvrgoY4UkuYyJzlEel6YC0cbmTXHwWvvuXDUJTh2LIEYbFlz1ICJMAFOcBANGjytN/Pgyw6O7LazfJmOUKeNbFf8gphazRF2IclNK/tc+pNcfKGKR2baKSqNcf9tKUy+1IxeL9KlowZJOjOmq7S0lIwMFSajwIefeTDohSatG39i5FA9ZZUJ3vjIxaXTK3B7Jdq1VlFU2jRNd8t1VtweiYuvLefS6ZXYrC1PBxazAlHVcK6CQBPNuL9CoRD4+y015/FU9h2KcuVNVeh1ImNG6Nm44bf/4ewbMO/DeeTSttE9VEERreiAQlCiFjSYhRR0JIWybUIaclhHRVXLemLljiAyEg71SSqy1hEX/9llUYmK9HSBC85NOsEXnojh8TZf3fnKO24KjyYNVf6OT+ZHsZcOYcIkN18v9eF2/Zf9bA6xhAqbRWTbrgjXTAmAK51C9tGWLqQI6ViEFERETrCfxKlnMcXXkQcfDbJzb+MqmuraBJIywhFhZ5P5Li7HcWXs5t47DXz9TRRFeXuEXcMp/3kgz92dQv8RNZSUxWidp6JjWzU794b5Y2eY1nkKThg3E5MbepAlWeKEfAgtOvSCEZ1gwCKkkBkuYP9mM2cN0KJUKdi8cfNpj4NKpeK1915hn2oDegMsnpfNbdMtVFQlCAQl5j6bxuvPpqFUCogKmS4d1Y2Izz8higL33Wrjo888jV4vLY8higL/NDUlJBg+SEd6qoLX3nfzxJw6VvwWJFRpb+KCC0niJIM8jrMPAxYGSOfSvnYMKe4COubrUOaWYxJMIJy+BjSAHFdglK1YE5nklY1h0Zcx4glOudYntTSbQygkEY/LTYjPMVdUkJmm5NuPs1n9bS5ffZTJgMtPUGnd0eQ+Ccp+zFl+Zs918tAdNrp00jC4n5YZ99TUGwnF4zLf/Ojj4msrUCmTLeULF/sIhSRcbonSsjjfz8+ub4MrLo1x2fWVpNhP39lUFEUkQSJxuDvdB9VQXpGgmKNUUtzsWg7gSynkhafNvP1CKsMH6Wibr+KuWY6kbqicNL5rS1d2sI69bEEAjJjx4mYbv+GkhjSysAh2DFjoxkCyaUdW7RDyqkeS7xlKF6EviZMdycmDVDKIEERqIbPjwcmgAckx6F6goTRtPS+8KJCVKf7LWpv+X0J+fj69e2iwpyi47goTBrWat98LMfHaWmZcJ3P8525YHF2oSdlFp24x1m8Jcdn1Fbw1L6k1cNOUxqYeBr3I1x9lkZaqYOoVFtIi7ZpN4giCQA5tqKIEgIixmisvbyDZtu4K89zrTj57O5MFb2Xx+jPpfPNhFl06qamoitO2rYjSGGL+V146tFUiKhKU2zchKOIsWRYixSZSXnlmFY89evRl8CAF1dojjL8iypRJDaRFIpFsU1z2eQ5mk0hmhoKrbqmiQ9tk+/3Z4ypo3auE3M611GztSMWqPsx7Mp9rpgZwhk7fZEeW4YefIhSXNY6tvL4Ez7xax5hJZTz8bB2PPWRg25pMnnjAxjMP29mxNovp93iosu0EIIgPj/kYCUsVF487M0kkj8dDIOjn+59CSaf3ZvDRIi/lVXGUSvh2XhZLF2Tz3MN2zhqga0R8/gmDXuSRu+z1BkeiAP17ablkeiX7Dke4frKpxdhvxmQzj8x2MH1mFZddX8FHr6bXV0odLoxy20M1vPZ0GnWuBEXN6LxGIhLPv+5EoRRJJE7f5CMcDnHXbTq8SgcDGEU2bdEJydbJHLlts39jEEyo4mbuecSDLMs8/YCdh59zsHp9w34oGpV59xMvc9/z1e8rmsNJDpGeLvPJW6lN3JpFUeDD19LJ6uDl159NfPWpnbRUJZIkc+BolDumW3jpaRu7N6ZTcSSL+e+m8ulbaQy7yENUDJL4B43v/2QEggEkEoiCiNUKT97fUKAjyzIzH3QxeRLYy4ZgLzyHYz/05dorZWY952XhWxk8+5oTgBpHAjFk4YXZCXqMKOHG+6q58d5qJk6r5JILjUwa30DS33CNhXSrpklFOIBBMKNGSyVFmEwCzz9qp317gRABcpwDmf9yBj0HOzjnYgcDR9Vw4YURjhcKjDxLx6tPp9bPX6IArVvln/Y4rFzxHQ/eYQXgmlsrufG+Grr2EHh7ThqvPp1Gv15aCjqqufFaCytXR2kndG1EfP6JrFBXDh0UEFypVKVvZvYjKbz9io1P37Mx9SpT/X2t0YhcN0VNxwsOsuhbiYWL4wyffpjSjN/RuFrx5IvO+s8MhSSGjy9l3+EI2RlKpkxqGusJgsDLT6YyoLeWi8bq6DfKQ8cCiaKTR097DCC5PobCMhPOb97Y58ZrLZwoinH79dZm+RVBSMZuN99fzZy3XAwdoOW9FzMoLo1x3pXlHD4WRaVM+nY0h8ITUcor4wwfrOWxJ2W2r0tn3c/pVNXGCYYkrGYFoihw2UUmvv04m6ULsvlxYQ7XX20hza5AoZKwCHYyaEVdkY3d+yMs/MaL0x1Hr7WdNneiVCoxGgTqakUscvMVxKKgwIiFVGdPfl+SwuffBDhZEscT97BH9yudBtbSsRNkdfSSMXo7rg6/EVP6k5JHnp5k1Qwlw90bw6nYPZJSzIdz7Qy6sBaf7QjrN8ZwuZsfpyfmOJErWhMigE+s4/lHU9HGW5YjMwlWEho/ao3M4P46wuEz745odgz+JZ/yX/zL0Lp1a0JBocnG/a/YfyRKl45qnn/dQzAkoxBFFnydFEgWRaFJ5VokInHBZQ5um6olzzEM79qhLH6lLSPP93DDNC0Hj8SY+ZCLcLhhk+IPSFx1Yw2qks5oBT3BUMMCLCWSxhUtQUSBztWaN9/3k2ZXYLFJdO+iJh4/M12nnLzWtGmlYtESP6+9YKQ8bQMuuRYnNRTQp9EEbhZs9GQIbuo4zgEUgkhwZy8+eCqX4iNajh6Lc/esWr792UNE5WnxOwN48eBEgw5jnpO1P6cyaaIx6YDeWcMvS9LYvsFGx25xpt8gs1+/mjplCWE5iEd2UmnfSvsRRcyeZSE/T4XD2Xjjd7Ikhs3WcmticzAYDKSlKBjST8cr77qaNSr6E4KQJEbffTGD5x5OZcrtVajVyUXo73C6EgSDEg/clsLIoTr27G9ZWL2qJo4cbQiUDTE7n3zRsij3Dz/7GT2scSubxawgN1vJo3elMPnWKi4eY8DnO31hb2edCz2NqwX+JLwBHHIlu+WN7GI9O1nHXnkLZtnG+wuav95Hj0dxeWPYsgOMu6WUnRtTEEUZf6D5zfqJ4hhht5Y+PRrG4Yn7kudSVdOwAZIkmY8/9/Hj11p0B4dz03SZd+c1VLd98Z2fmuNmTIINY0VPZj7oxuls2ZX2PxkajR6LWcFt93iRa7NQo0VGxio0LOod6EFcEeRk2irKM36nMms9+fkCc950MnFqBfc9Wcu5l5dx7W1VqEQlcTnGQcNv1CqLccm11OgPU5W3hvfe0vLmO2Hae4eTE+1aT1ymBTtjOj6USyY7kWWZ4YN1rFgT4PaHaygtUiCpA+xW/cZOYQ2FxvVsF35Di452NM3em5wdeeeDEJlpSspOttAv3wJ69+5Nlz6ZVLtCRCISXTtpuGmKhWlXWupNReqcCWpqJc45u2Upif69tBw82vCsx2IyDzzjYMRQHSvWNF85KcsyG7eF6NRBjVYjsuidDOZ/FmXqrU5UruYNfwBSyUKPiXQhKa8hCALZcnuO7bIwfLhIXOPD6Th+RuOAmCAkJp8nn6aKUSOVxBMgycnN9zOvOpslAGfNqePiMY0D43mfexg+WMc7czJoc0qLs00rFZ+8kcHEqV4qNMnNriRL1IglFBrX44uGuHKCqb7y7bbpVm6aYuHZ15yMu7acrsOLee8TN0s+yWLV4jx2rW6FRi0wbkoFNY4EgggXXF3OfU/WcsUNlTz0nINZ96ZQVXnktIdAo9Egy3GOshejpy29IufQXxhJPh05yPb6RAAkr12d9jid+3vo00PLeaMMbNkR5trLzRj1Arv2henQQcQve/HjwU46vTmLLCGfFCGDNkJnejMMgAjhZBISmjV5AUiNtWL3Lplc2pNJK05wsJlkQwxv5h4evDtJmh84FOOlZ81cNFaP1y+dkTzOfwpEUaRrp+TaIwgCX35qQ2uIs2F5JtfMiJEzch8Fl+5i3ucJfvgijfdeyqBrRx1z3nBzWzMJcUh2El19iYmVv4UJaRxUtvoVX5dVVOT9So3xAAk5uS7pMRLmVBJPEoj+hZCZPdfJp3Mz6/Vj65wJJt1YyaQJJnb/1opfv8llz5p8Hr3Lzs331/LsYzYWL9bx4AMaFiz2sHVXGCl2Zhuazp07s3JNmKGDldx7a/LcDh6JcPEVDrr3d9FvsI+h5zqIBBV06ajmrhutPP1KHTXlarKrh+GtNtDGnI4m3U1U68KWyCanZhieSICwHEKPEZ/sbva7ZVlG0nsQkFn9q8TajSGOHk/Op15fgstnVNGji4YJ5xno0VXDjMlNtVnvuMFMVkEdAdlHQF9Bn6FBdCYVl1xyZuSny+UiFpGRqrOYfmctiUTj52z9lhCLf/Qx8wYr06+y1BMYB47GuOCc5kkCgFFn6fD4ZKZfbebd+W48XolQSGbZLwHyc1t+Ntu0UhMKyzw8M4WXnkxj8q3VfLHER0lZjLtn1fLpG5m0a63mzdnpzLi7mq9+8BGNysiyzLrNSeO9UcN09OuhYvXqX097HIxGEytXxcgLd6uXQ/oTf///X6FBy6FdGi6eXMWib33YDDoem+2i35hS+o0poceIEj79ws9XH9tZ8kUqfoWDA/I2vLKLuBzDIzvZL/+BEhV6S6xFYxuLWYEUUzD6PB9Xz6jD55d49T03oqxApVQy834fo87z0q2/g8un1HHkWJRZD5jJSlewb/f+0x6H/yQcO3aYUo5ToztMbrayUSfcosUBfl+SQo5zIEbBgiiIGAUz2c6BbFqWypJlYVrlKNl7IMLEaxw4nHHaFkSY/WgKmWkKHr8nhRVf5nDh354Rq0VEaKby90/YyaBaKObWaUmN4SceMeJI3YmMTGqwA7ryLtQVphEuzsFVo8EipzJ7ToRvlzbEXR8u9NClW9/THodoxEu71ipm3F1Nj64ali7IJiNNyXmjGhs7VlZKuGoVpMRbLlxKkTPxKKtJSYtT0LFlObw+PTQM7JesquzWWcPjD5gYPxFOaLexfUeMm+6rxueXuOrmSnKzlNx/Swqd2qtbJPCyM5VIMrz9QgY9umi4dbqFTeu/xu12n/Y4BINBcjKVLX6HRiMSjsgMaKayu19PDb9vCvHYC3WMGKrno1czGDFET69uGmbeaOPL97O4+/FabrzWwm0P1xCJNN4j+gMSN9xTzevPpFHnlDhnuIH9hyP8tCqAQgSdTuD3jS13Jf20KoBHrKZWeyypHVzXio8XBvj6Bx/EVQwees5pj4PRaMRsViAg/CNhKqJAQiLN14W57wR55xM3S79Io2R/Fuedo8flkXjnhTTq/CHGTRBRaSQcVDX7WTEhjNmk4L3XbCxaLNKxk8CYKyo4cqxhn+EPSNz9mIMtm5L/l0jQuUeMgg7/s65rbraC9KwELrdEdXX1aY/FP+G/6fX/ZdBoNNQ6Je561Mma77OaZFhXrPGTYhO5+W4X+zZYCLjDjBmj5OfVfq67wlwfSPz1pr/1XjfO7QVkxnLqWz9SErlYq7L4/rt1SHKcr79K8NPqMtq0UpJIQGWZAoujK/ZYDsWW1XRo09DeXVAgsv9QbSMDoL/CjYNu0kBW/15Kfn4QWU6aM5xp/vLKq27lmVcmEonIvPyui48+TOH623bQqrxvk4c6IHvx2Y+SqgmjkDQYHHqs8VTEWDpyVRvWL9/G03PiXHyenl5DypDKOjRpfZdlmZMcpidDCKgcTJ2hw2ZVsHNvmDlvuYjFkhUFFVVxFAoorogyYKjA2YOK2b7jOKl2kRun6+jWOZmB9AckVH95wmoccQqPSng8njMy+unXrx9PVMYY0FtDilVkx55wi/IBVTVxDPrk6507qLnsYiMvveWisjpOKAyiCBPON3LFxUbunlXLy0+lMXJokqS88qZKCk9EmxX+fu5lH5rqBomLoKkcY1zi941BRgxtTHIWlcb4aVWAn79ousjG48lWh4vONfDb+iAaTcsB+N8hKCCgrCMl0XDfiYhIJCiTj+MX3HSV+6MSkr8/Ioc4KG/j8298nD/awKC+DYTQ8aIoE6ZUkp2poHc3LU88mNygTLvSzM331bDwncZtrJGIxI13utDUdqXGsbf+9UF9dTzzoJ27HqulrCJBilHHyaIEKlc2Od4CREEk1zmIF1/6HY3ewy9rguzYIdO6bmxS10RO45BHhUb3X3fj5iAllJiNCvadVBPTlWAzqdA6NI0mE0EQaB/vSxkbePQxBVdMMKBQJAPhdZuDTL/VQ7wqix6jqgifyKcbBRSZVnPV9CICAYEe3RWMG5vG5u1hwhVpWJshdXSCAV91FqvX+amuTfDhQh/6unZkhwvIOmWo5qSWo8HtZMvtyBZaN3s+WvRUVkkEAjJ1Lmezx/wT/H4XVovInLdczLrX3ug9WZa591E3siON4tKm1cZ/orI6Tjgis2NPmN0HInzxnY9bp1k5e7COy66vYGBvLan2xnPj3A/cnDfSwI8rA5x7tp6rb6kmoYigN4ok/LEWJ/c4MRQ03SyYXR2pqNiOyR4hEjkzkw9BGaNEPIwyocSbtYsv57Viyu2VfPW9jwfvSOHgkSiTb63izhlWCjqo+fgLL/O/8mK3KdDpBNZsKueWqVYuPMfAZ9/6WNHMPAXwyEwbP/x8nB3FxaTYRM4fo2LGdXasZpEb7q3hkguNmE3JcxvQW8uA3lquuamGAb0VjVraNRqRKVeYad9Gxey5ThLxJEk7qK+O1BQFKbbk/fPCW47THgNZlhEVMtmJfPKFBg3pbKE1SlnFTtZh1mixmVRENW4mjlPz1CPJ+0UQBIwGkXhcZvrVFuZ+6CIhyhxhJyDUm6/8FSpBTRu5gHKOk0NbtPyzRqMY1yWJblpTJB9hF+vJoTVqWUfc6CBiK2PeWyZa5aqoqolz4HCUQX1S+Op7H/G4fEbGiP8pMJlM7N7fsE4Y9BAnztZdYR69twXzo+8iqAQVuVkth/p5OSrem+9h7ltGLjgn2TopSTKLf3Qza9Z6cmuGEcSPluQ1MQZz+PDjCsaONLB+SxCXO8GegxGGD9KhVAo897qTJ++3M6R/wzUURYFJE0wkJJn9hyKMHmajW+ckMThsXCmJ2Jm1vRcUFKBQmaio8pBqV7Btd5hrpwZIrx5E3iljIUmWqCo/xswHi1j1fRr3PelArm1NRcofXDBUzV23RkmzK1izoZrX3jxBuM7Msw8YePOtTaRX9eA4B+guD2rS5lxjPED37gIXXOKGqnw8qkLGXFHBuDEmQtE4Q/ppeGueG5tV5ObrrC2ew503G7h+73o0hiibtigYNeZcjMbTN/mBZJWP2axAWWlh9XI/XXeUMnaUjqwMBb+uTVZdW82K+jbQP6HXCXh8LZf5e7wSep3ATdda2bI9zOxHU5FlmdserGHLjjBjRjQft+3eH2bEEB0d2qo5eDSKUgHf/+w/VZwhk52ZvA9b56lY8mk2ny32cvkNlcTjMuWVcXp31zD+PBPvL3CzYd2PjBlz3mmNQzweZ8eOBD2ljCYyGwk53iIBGha9nD8uzprf4Pi6dFITeSiQCaiKMbWtYN1Se72pnizLtOnkJ3owm2pKiRBCi562dCFOnJDwz8ZEKkFFTtUwji93kr96GykpMj6fxGN3a0j39iPnVNxaWeZj/N7tfPKhHrU+htv/X7f35lBeXInWHOfcK/38sadxAPLGOyHSfAOblVxJ9RXw9vu/MeY8BRddU8HwAQbGjJapqRNYvS5EaUW83pz179i2OwIhHQHZhxJlkwrKGFFMSiM52cn4s0cXDc/NjnPfo7+iVEtMmqjnovO1eLwJ3njPT/F+K+llI3n80S3Y7SG02uR3PPTk6Us+tGrdmc3b13P0RIwPXsng0ecdnDs8uT77AxJXTnNSctiAqrYjCo78Y+ESkkhNzMHQ9hqOF8WarQwHOFQYJStTSSIhc/n0alb9KqOSNWiwoMfId9+V8P3yIvLzlLz7oh29TsTtaXm+kWWZ2KmW8jtnWBl/XSWP3mXhk4/f5u57Hj2tcdBqtTjd//wdkZCSsooYBR0bn5deL9KjQM3WXSFeeKxptWSqXcHNUy0cLowyfLCWoReXcuFoAz27aTlcGGXNxiDPPJSK3ZYkWG95sIb8XCWD+mrp10vDWx+5sVoUTL/aUj8H/ok6Z4JVa4Ps3ZzFl0uqeOmlEvQ1nfl2mZ9W+QIVJfDQww+f1hgAhEIhQiGJ7u0FKk5466sz/z4Wfjxo0SMKIjUVCgz6BL1OGTTfNt2KqIANW8NcMc7M48+66R46l11soFIuQo0WOxnYycQt1hCSQqzdFGTkWQZ6dNHww6I0jh6P8sq7LkrK43g8Eu4qHfq6jmRFNRxiJz5tKd/MSSUnS4msc7UoR+aXPRQUiEyZbOem+6vpPfhf4/b+38rP/4UQgap9GQw7v4bf1geIRCQOF0a58MpKptzoZN1yDceX9SLL0xctBorWtqdnZxMTplYSiSSSruBvOHn1PRc794bYsgmszbSpi4ICc003jGYBq0FL2/ILkTaPRtx6DvmVY7DGcnAqS5GUEW59qIZZc+q47PoK1m/3UqrdU18V8FdUy2UYMaMguaH7Yomf915Kp6IqTkbqmVVzdOnShQOFyfbp7RvV3HBzEI8bTFgbHefUH8MweCsLvpIo3JHDH2ttTLq/iNL0tfWt8pmuPrzwagCVSmD2U3oOqDcQkRsIgrgc4yhJjbISCklYajjvHA0bt4Z48mUnc59N47tPspn/ZiYrvszh4jFGImE4XBhjxrUGFs1L4Y0XrXTr3JDFWPiNl0svSgadFVVxLr6mEleVjhefe+mMxiEejxMMyZwsiROJwiUXGvn826Y6ebIs89zrTm68tmEjdNVEMyqVwGtPp7N0QTaL3skkHJboNbqYswdr64nPWkeci8cYuO6OKtZsCNRX6vj8Eg8/W8fvywzY5Iz674mkFPPle5nMuMvB9bc52bIjxO79ER56po7pd1Xz0asZ9do2f+JEcYysDMWp32VixZogOTmnr3FVUrIPl7aYhBxHkiWq5TJkZEo4hkOooEDuV098AmgEHT3ls/A5tdxwbzVjrijjqpsrmXBdBZddX8nFY/WEwvDgHQ3EflUlrFktMHB0NZ9942PLjhBvz/PQa2QZ7l2diRLh6BEBn79hke3dXcuMayx4j+ThWzuUrOJzSPN1rZ/IBUHA7u3Mw4/72b9TjbNWpIRC4nIMQRAQEYn9t+u9WagFE5s2xzFkeZn7soFdW2zYM5sSxaKgIKf2LJ58UEXnISUMGFNK/zGl3HCnC1NNAbqUEEcOi+RI7ZOmFVUD+XRBlNb5Ci4YrSeRkHn1LT9aT26Lv0XryeGWuzx8sNCN0dWG3Ei3+gSKIAjYhXR6JIZRzgmCcvPai37BRW6uiNMJWt3pO1kCvPfe2/TvGWbDj3nU1iWYMKWC7bvDOF0J1m0JMXpiJb+uSpAtd2DFbyHi8eYZydff9XNsYxY3XKXjpUeNlB/TM/tVD6MmVnD8qIIhY6p57FkX67eE+HaZj8tnVFDnSnDBaD2fLfZy/5MO9h9IsOjdDDq0UxBKOdnib65UHCedpmuPGi1V1Qk6dxJxt9Ae0xLMJhWmND+h9lu5eKwelUrgo1czmP+1lyPHojxwewpPP2Bn2S8Bxk2pYM+BCBt+zGP1t7ks+yyHL97L4qdfA3yw0I1O27KAvVYr0rqVggGDJVq1jXPfHWa6F2jIy1Hx5P0pTJhayUtvOdm8PcS3P/o5+8Jqtu4JMvsRe7OfN6S/DpdbwuVKsPAbL6UVcVJsDfePWnn61d+CIKBWacijfZP30oUc+jECtcXP599I7N6UyrOPW+oTqbIsc7Ikxq0PVnO8OMqadSF+WgYCSjToWmw/spKKFzcqNIRouT1YRgax4RltLXQijw6cYD8nNDtwaYvp11tBZoaSA0cinHeJA6VCwYo1QWbPdeILJM5IHuc/BaIosv9AjIqqOKXlMUZMLOeh2+28+ZGbYLDpAvLZN15qy7SYQ63YubdlOZeNf4S46yYrF55raGi9FAWuGG/kqafUOIxHKOMEmSTNINRo2bIzxNkTSnlvvge1oObmO9207VXBs685OHAk0oj4/CuuGGdqVF2eYlMw6z47KhVEo6dP8hgMBvr3H43VquDYySi33e0lu/qsekd1SGpzZsc7Uns4nTUbwnQrUBO2lvLUY3o++8BOv15a8vNUTL3KyOZVaZhaObh4rIElX5lJGbQXvS3EDnE1ZRzDJ7uplSvYJaylSqrg0K+t0Vd2RdehiCED1YR8CpZ/ms7ajUEKT8ZYviiHTu3UpLQgT/TnueusEWRB4sWnrZhMZ7YeAKxbt44h/bUErMeRQwZaFV3E+o+78tarIkdPhNGeau/8+/M0doSeH1a0/Ax/ttjHZReZMBlFYqemJUEQeGN2Ot8s9RNo5n5LJGSef8PF5EvNrN0U5KsffKz8Kpe3ZqcxbqyBgg6NCQeTUeSWqVZ+mJ/NT5/n0CpXRY0jwa59YXbvD6NSNU+8NIfdu3cgn/r3V2SQSzlFzf5NQPaS2ybGDz8kyK4eRiupAL1gxCCYyI93Q31kIJde46o/XhAEln6Vgid9H0p1glZ0II0cyjnJCQ4S85ioqGp+Dg8EJaoqRBSCEivptBY7cseNJsZdpCOicVOc+jsnc36iJHcF7sxd6BxtuelOD75whPYd2p32OPwnIZGI06a1kt2HQgQCUiO5G79H0SLhrRAUhH0qNm8Lcf5oHbXuGL26a3n4ThtXTjRx7GSMA0eazpc+f4Kb7qvGkO2k82U7MA/fTFnmGrxiQ9KyhnIyYx1Y9VvD+jdmlI78djHWLU/nmUetDOyjZcwIA8u+zODeR2M4bPvIqhvA9FvczJ7rRI4rWLt27WmPw4QJV/HcXBfnnK1n7KRyqmoSJE49nldc58SxqTtZjkGkCllYScVJy5qJLhyYEilkZSj5YKGn2Q6aeFzm40UeyqpiZBeUs+/XHPrKI+knjKQdXQmILjp0FDhvtI40u4JO7dWk2hV4/VKLEmFrNoYY1DdJvGm1IkaDwNABWg4d2Hba46BUKglHNew/3Pxat3JNEKUnjRffdjf7vkoFY85uuRhn3Bgjb3/iYd/BKIP6aPluuZ/5X3no31vDss+yKa+Mce3tVTjqErz5XBpvzk5n8qVm7r8thTmzUnG6E4y6tIxPv/IQDktEo0l5pEk3VvLaM2kYDAquv8bEB+/q8Wbs45qrtFRUJ9Aa47hcrhZ/198Ri8WIxmR694Uj7G5WdqicE6SSVR/rBcLxRuabANMmmVmy3M/UK00YzBJ72USmkEN7utOKDvgEN1uEFdSlb6dzR5EHnqlr1BHSsZ2a91/O4Kn77XjLUsirGo09locaDSmpCTKz4dKpNXQdVow/Gua4sK/J75TkBM603Tz2gIGzBuoQEJKmp/8C/Lfy838Z/vgj2UIhRAwo93Vm8g1rEOMBwiGRbKkzrdDhw8Ux9tFO7oqMTEo0n11bTzLtOiNf/RCg8ESUK8aZCIZk3vzIQ0wWSbQg1G2RUynyKHjmUXjl1XVYHF2xYE+2cZuPkdGlho1fZVPjiONwSsy8wcqhwghTbq9me8VqWkmdsZFGlAiVFBMnRgF9cShLqKoM8uEDaQzorWNAby2bt595dVuvXkPZvXM16cp0aqrcaLEQJoiRJMHnk91k9Cnix68aNFMsZgUP3Gmhf58QM2/eSZZzAApBScilw+1J0LmjCq0hyOHobiJyMGnKAOTQhjQhm2q5jLrEftweK0+/4mTxvKxGDsgKhcBt062UVsTYu0vkokl1/LDI3kiH85e1AeZ+4Gb4YC1LlicdwLt20FG4R+TovmOEw+HTdvbdunULHdqq6d1dQzQqs3NvmG+W+jl0NModM6xkpCk4cCTKy++46NZZU09oAui0AjlZyvpsk16frEZok6/ilzVBAkGJ6be6OLBHidqbQUwwc91tRbRtq8BiViDL0CZXhWh1UaPaiiArCChcmE3JSlJjLI2D33Xilt9KQZCIefKw9zxJ2t8qx/wBiSm3V/HeS8mqTaNBQJIhK7t5PabmEI2EScmMcKhyDaGAkkxa0YqOHGArneSmYsmQ3ADZI62Jx45g0AvcOSNJUI+cWMZjd9v4aVWAnFNVMbv2hZn3voKuvnNJHIrz6v0loA0iBLPQxzSUcgKQaV3dg4mT97P0i9R6iYkjhXGU/tR6cem/wyhbUQfSyQn2I1uWcVDJXjbTQe5Bgjhq5X8rnZpDwO9HpxfYsCy73oxr8GCRA985sNA4Q+tTV9Gqh5tP386tv6Z1zgS3PXAUUSFRclKJsiKZgDEIJrRlI3nj0SJefrEcGaipg9ZIJOQEDioIE0SDnjSyUQjJFpFEVTZVtX5MieaNXAyCCYNsYT9b6S4PbLQZl2UZt/0QW3eF8HolcvLPbLP71aJ32LTMTiIB69fKqE70Zcb2cmR1EDFswuTpTi4hSjhGelTJdXdUMe+1jHpyT5Zlvv4+yM8/KGkd7YUQO3UCNbC7eiNd6Y8aN05qeO+jMn5c7WXEEB1XXWJiwx8hps6spvCQgnxjBhmdXNxya5RIXQ4+sQ6RQvLo0Oj3upWV+MRaOkn9mpyLX3QSDMc4dFCBP1B0RuOgVIqIKpnZj9vYfyhJmBgMClZ+mcMFV5czbJCOSeNN9OyqYe3mEJ/MbVzFbTKKvPV8GhdeXUH0LwRxKCTx1VI/y37xE0/A4L5aqmoT5GUr6dlFxbgpFQzqq+G8UUaqahIEXSo+nKtj0ZtG5KiakN1Lp86qFqtGAHp1U+N0xxnaX8frH7gw6AUG9dURCEotym20BI3S0OIGTxAExIgBe4oClarxjbpmYxBRVvD7KiXLv4/ii2gwY6UNXSgnWb0kyRJOZRkxexmSLOGv05JIJE2TPNQhI7do+FchHicjJ0GwxI9eMFIun8SNg97yCLRRPdRB4VI3/X/ajtkgUuuVMKVEeOiJOO++ZueBp2oJBoPo9f+aDP//K4hGozhqBc65tBylSmbus2lceK6RHl00jJtSwc1TLYwaqsfjk3h3no+PF4ToIA1G7dXw5OyNjPhJ10jzE5JJz1/XBXn92VbNfudlFxt44oWT2C1KioIbSMQFbOlRjFKcgT3MfPtDBJ1OJtWuxOeT+eD9BN16t0xcK5VCk/vxkguMPPBk3RlLHdz/4GyuunIP9zxRTMSRhk1oniyz+zrx2lubiIsJUjMkpl7VtEpWrxd5+Uk7H33u5ekH7axYkorPL1FTG+e39VVs2lLK98sDpJp06BUmIspihg1T8NIzaeh1Av3PqaDwcDl5SoE3nktHpRLo3V3L+i0henVrfp7/dW2Qay41M2SAll9/D1JZcWYyKAA/Lv0avUoiGJNoRzKxl0YWadEsyhW/sXShjcEXlDX5O4tZQf+eGl5+x8l9tzZ+hn/fFGT/4QhPPZBC4YkomWkNsZxSKXDTFAvnXl7GR69m1Et/lJTFePT5OkJBiW27w7y3wMPbz6cx87EaHE6J7gUq9h9uTG7LssymbWG+WOKjti5BTW0ck1Fkyc8BonHo0evs0x4HR40HrSGOM1ZOarxBOzmDPPazFaWcjBf/3Ox7ZCdH2UMblUyuIr/ROv0njIKFqlJbIxOk9FQlE8Yr+fGnSo67q4gGVbSiA23pyuHq7cy4q5YfP89s1LEnyzJ3PeTG4GhYH23BNiz+rpj1K9MZP6Uco1Fk1j3pdGqvxuVO8NaHRXzyeYI6b5whw5vOsf8FaI1xJIXER69mcawoxi0P1rDwrcxk0YXwz2tpNJGgrCKBTivy0+fZ9YUaeTkqfv0mhwuvruC26VauOiV5tnNvmGtvr+KNZ9MYPbzhXnF7Eoy7aheevb3wJjyYsZJGNj8tP8QDM+OkpSr5/FsfN1zbIE30V0y9ysgHH9ciuARUko77blFz1fVO1q5dwzXXXHNa42C1WgmGRFb+FmDpghwEAW68r5oh/bSUHTGSJSX3XD6cKLLLqPFXYfXam8QOVXIxgqxARmDlqhjTp+i49wkHTz9ox2hIPjdOV4KbH6gmEJBYtzZOXqQHdvJASCYTjrEfpaSlZq+N8iNuJJ2PlWsCXHqRiftusTHjnhoWvpXRKOFcWh5j9utOFr3X0C0Tjsh4fQks1jO792+8eRaXX/8I38/PamTi/MfOMHffF0SpMtKhrZIX3nBy3622+usejcp8uyzADdc230EByee4S0c1773UUAT03nwPMx+rJcUqYjUriMdlLr3IWK+3//m3ya6jsSMNPHm/nZ9+9fPiWy5efNNFuzYqzhtp4NuPs7CYG+bY4UN0pGY5ePC2LFatDeF0S9TV1dG+fdNEd3MwmUyEQhIffeZBFOzsljeSK7fFQgoRQpRzEgGRTvQCICQHkJEZM97J1VdoeeXZ5LhotSJKpYBGDd46FT0YkJSdOzW1taULmXIrItbNrPw6jSU/+RgxsZSnH7Qz6iw9Hq/EB/P9fPJxnOzas0AAt7oUY8/D/PJyOp1PJcO27Q5z00wXx51FhBUOrKE8THIKcbWPoP04c54z0KWThqLSGFKCf5kZ5n/Jz/9lqKioQIESB5XoTFEUClD6Uugq9anfwNnJIEduy242kkpywlC6sli87AjffZJN2/yGIPKc4Xq+X+5n1gM7yHIOaPJ9MjKJhMxPv/vIL5DQKnZTUSkTicq8/oKZUcOSpKLLI7FlR4gdewXOH6UnM11Bu1yR/Vsq8OBEgZIs8jELNsJykFh2IV++nsb8r3xcNMbAtZebWb3hzLUa9HoNoZCM3lJLx3A/DrOLIo7QjeS5BFKPMu9ZS7PE18izdJiza4nXxZIC1bLAhwt9vPupG4VKi8kexlsXpAM9sf1FQzBDyEXnMvDMy3/QvUDdiPj8K+643sa8T6oJ7unBsFFHadUxTKeOSo4ej9K5vZrNy/MIhmRMRgGzScE5l1bQim4EIm58Pt9pk5/zP3kNjVrgvltTuGhyOTOuMTP+PCOr14e4e1Yt+w9HGXWWjvtutTWqPIUkCetsprJq7AgDr7zjYuwltcQP9CQnkVH/njJqZvIlpY0WAlmWKS6LE4vJ7D2g5ZHnAygVkCCOWbBh9jTomHr2meh/9j7GXaSmZ8+kbMBPq4Ik4hLzv/Iy8wYr2/dEiCckotGW3Yn/jkTcRCDoQFQI9OasetFxPQYMcsumKfqEFXOahiWfJjNGm7YmySeTSYksQ3VtnIw0Jc+/HCClrj+CIKBERVq0HfwZrwtwQt6PEjXRhIR3R1f6Dz9E//4K8nJFfljpISa07FodIojmVNtgcoOSjVrWcIBt6CxhLMbTl0H4T4Ks9HL15dp64hPgxactnLN7J64TvbDKyTbNhBwnkLOX9V9mNRIzt6coWPRBGuOnVNC9m5qd+2uxnpLrUAhKjKEsfCEdIiKy4iBV+oOcDApkkIeZFIL42MNGcuS2uKglhzYYExb2spkMORet0JSg0WMii3wK2UdHuQceZTUxIrioRYiG0PhEbppuYMnKlrWH/45oNIpeG8NmVbB4qR+xuhUpQjq4/yI9IoAOAxVyEWGHiayMMD2HV9C7qx6LGTbtCqCozSXX3aPRfFknV6HDgEpQk0I6KaRTq1Ax9eoqRBGKSuJcOcFM0KNE2tWNwvB2zDsHkCPb8cgOpIwq4sqj7PUcxxZqjSApiVrLSc+LkFnYVA9UlmUq9QfRxiRSK/tRpTgzTTMZC+kpQYb00/HxogbN4LwcFddcZsJkUrBtd4Sd+8LcdaO1+aSIKDD5UhNPvOyg8EQUnVZg2sxqJl9mZsGbmWg0Ar+sDfDF9zJnDdTRp7sWj09i78EIkYiPxT+EydSlYPLno0SF03SEm6brWLclqcf6d9OLP1Fdm6BDWzXlVQm8PonZc50sXZDD2x+7UZ2BBAiAyWJG9jcvfwJQ6w1y+Yw6LCYRu1XFwQMCLoeIwxVHn0ijPd3QCnokOUGxcJRS+RhBfITkILVZm7h+mobevZTcdlcQs5CJjWwSJKikiKjSx/54MulkJ0kuS3ICh/YkUetJxHiCQ+ygo9yLWiroyZDGBLRgpWdiONu9v9O/n8jJUgV2Zzcee+oIGo3AokWLmDFjxhmNx//rEEURnT5GICRjVSvrNRuHD9bx7cdZLPzGx92zatGoBX7+Odklcpz9CAiojiqYeE0tc+fYaJ2nQpZlFnztZfbrLpQqePwFJ9OvNtOudWMCUaEQaNVK4Jevszh2Msrzc538sTPM5IlGPv08wGtzUrh4rB5BEJBlmaUrAsya07KcRzwuN6oOAeqNes602letVpOX3Y3Vq46RHmn52dEIOioqJFq1Exrp4P0dZw/R8ep7DRU2JqOIyaimXRs1M66VOXShnzXf2vAHZKwWXSMS96G7LDwwE1KsDdXc48YaGDupnMmXmupf+xM1jjhf/eCjda6S6VebmTXHidF4gmPHjp32JhegtqacaCRKQXsj7NLiUJaQsFYhyCKyGEelEvF5BPYciNCza+PY8NG7U7jtoRr6nFOcdIQ2iKzZEMJmEetlO+a85eKW6xoTAueerWfX/jBvfeyhuCxGMChRWZPg0osMOJxKHni6low0BTMfq2XEUD2/rQ9yqDCGy5Pg0NEoBR3VRKMy0++qJi9Hycwbkgn8TdtCPD7HSUF7FaPP0rF9+1bGj59wWuMQj8bQGCROeg5glFPRnmpHFgWRbvIADqs349EfwaTTIBHH5YvR2T+I48XbaB/KbTaRCaB25rHi18P15OeDT7j54hMt+fG+tMJEED/FHKWU4+TRntqtGQwafZR77tDTs5uaYydjvDw3ROBYLqmxBlJWKSjZczjO8lUBsjOVvPtiQ/xtsyp4/H4r3buouO2RELFI7WmNwX8cRInJl1holauiVa6K2roEYyeVM/ECAylpEsEKf7NGjCE5gD8awagVeeWptCYdaumpSn77Lodh40p5+V0nuVlKRAHuuN7aiPgEsFoULPvKTq+zt6CobEdbuiZ9Fyr6cc64bTz/tIFVawMseKvl+P6ScWq+2O9Aq1bw+gcuokQwGE5f/qKyspLsDBV332Solytqm6/iqRc9aBw9QEh2Nvpbb2frinR27Ytyy51rMNS1xxBNJ0aEEuEoIUJkkocXF5VFarbtiHH5BB2TbqxEoxZISMkilmMnIuxenc9ZY1zkRJPPTkgOcJhddGNAgxRABCLhELfeuZ4+PbQMH6wjHJEYN6WC/r205GQpWbMxSCwGH7ySUS8vUVYRw2ISefvjAJdPuum0xwGge/ceVFfB+EsCpGZ60GglKusiiIiI6Ino63jt6Wzmf+3jgqvLad9GTSIhc7I0hj1F5Lf1Qe65uXlPju9/9jNmZEO8LwgCt0y1smZDCEGQuf16G/GEzHfL/Fx1cyUXn2tg/ZYQP3+RU58MmXypmbKKGOdeXsGnczOxpzTfGTCkv5baOok0uxKvL0pe3umbYQqCgMclIgsSKn2MDoGzKOYIJzhICunk0R6jkJzT43KMw+yic2wQ+piJ3xaeZNyxk6eKyUhKDr7jxh7PRd+MHJheMOKvzGDpCi+Hj8VJhNVMu70OhcKBUbahrWtDXjwHURCJyzHi+YdYsTi90drZv5eWZx4zcddjEfr2jNE2v5Q/dhaiEAWWvpFOTlZynz/3Azd1NQrS05uXWzxT/Jf8/F+G9u3bI4sxrBlxnn1ByaNPqkl39m5Wg6uD3J1aKgAIiG5ummhuRHz+iQkXGHnnAweRP0JNNEocilIeud/EPbc2kEe790f44jsvo4frqXXEufmBGnKylIwZoScckbnvSQdur0SdS4mgDaI1RtC72hBNRKi27EKV4eCHT61JYfOPPNQ5E4TCEuFmWmX+J1SVVyPU5BJLcxA0VtAvMILtmp8piR4mV+oIOj8FHZtvMwQYPEDF+n0+TLKFUqeXz7+WePAOK4uX+enRRYHNYmDV2j8oPmkkq3YQakFDQk4Q1lez/2iEUcNbJigz0hSkZsXwR3dj0mkoPCrj9oZY9nk2Kbbko2WzJo89URyj8FiC9mTiUdRgNp++w3FpaSX33GjgyLEoOVlKJpyfnITOGa7nnOF6+p5bzMQLjE2Iz2BQ4vUP3PTqpuHIsWijTBhATpaSLbvstPoL8QmQEsvj7Y/3M/1qc/2kLQhC/abpnieSwe2v64KYUiPEq2ON3A8tiUzMZRl8sXA9Ow95uPN6Ky88loooCmzdFea6O6rx+BJ0aqvB6z59QtxgFHHWKmnj79Ho+zRKBaGED53c/MYmrvVitiRJ/iU/BXj4CR9xScU542soPaFizhtuXn0mlaIiGVsLJh4ANiENlawlTJCSRDm28kw2lkMNFbShF7WcIJcOzbaNlnOCNhQ0es0i2FEIAgWdFMQSzbvy/afDahG5aGzj62pPUbD6x1RmPXeQlb/GcNeqiCj9PDnF2KyLoygK3DjFws69YTypBzDXppIgzhF2AQIppBMnSiyRIBaU6M+o+ip5G2lkya3Zz1ZiRDAJVgDy5A6Uc5J2dG3yfWEC5NEeZ/pOVO1/58FrTGjUIvO/DLB7f4SvPs4kPVXBslWn38qSSCTqRdaXLothCLS8YUslm7A7wJIlJ5BlBUUrehHCR/rAw5R73HgEBxY5lRgRyoTj+PHSjYH1f+8TnChbFXPL1GSQEgxKfLPUz9KfQyQoJD3WBh0m9rKZuN5JhmRFVZeBXhXGaythzLkKjpeGOXRQwheqQUc1KaQjCAIB2ctRcRei2g/uVKSEAvkM2r0BxISVVEuSZEhNUbBxa4ihA5Lr2sVjjLw5z827L2bw2AuOJmTOX9GxvZqunTTc8UgNSoXAey+lNzr+/FFGhg/Sc9E15fTrqWHWvXZcbom7Z9XQqpXAwrc13HLfLgo6aFBpEgwbZMFiFvnqBz9Trmg6v3u8CU4UxWjfVk1RaZI0qHXGue3harxeiczMzk3+5p+g0imppoxMmgbGQdlH994ya77P45IpNWzaKKNVKdEqlbQTOqLEwAG20VlOOnbmyu04xE7UaClPX8uKxankZCrpf7aDrIqzkxXtp+639nQnLZHFUfZyjH2cEPaTYhOwpkhMu0bLyTIlKz5qTy469rCRAvo0S2ypBDVpQgYP3h1g9e9RPv+wGqXDAqkhduzY8V/y828wGAwYrXDXDSn8tjHUaEwtZgW3X28FYM+BCIu/dtNV6ouZFARBIBwMsnnNTsZc5MFolPFFw/TqoeKbeVm0zVdx4EiUx+fU0beHlntvadj8SZJcf92PF8X4bW2c1HSRb5eGef35FC7+y9wsCALjzzfy2bc+Nm0LNdv6/u1PfsaOaJww+nKJH6/7zGUObrvpZvatKKRNYgjlHCevhY8IyQFKKqNYM2R+Xu0nL0fJNZeamshdJBLg9jYfo/7ye5CCDmp0OgU1jhj3Pupi504JZBGDKcEVl6nQGgSUYsNnKpUCrzyVxqQbK7n9+qTGsCzD0pV+3v3Uw9cfZqHXicy4u5pwSOKDlzW8t+ANnnr6jdMeA51ex6DeegRZYF3N79xwnYFLx+uIRGRuuT/Ott1JDfyrrney5DN7oxhw9/4Iu/dH8PkTLPrOx5iRel57OpWcLBUlZTHue8NJx3YqMtIUVFTF8QcS7DsUZevOMIP6apl2pYVjJ2OIIny22MOi73yo1UktYa9PJidLYNW6IPNezcCekvyMCddV8MLjdn5dG2TiBQYuvagh3jpvlJFzhhsYe2U5Q/or2HH49I3wsrKz+GOjiux4W3ayljQ5BxtpSIowwZQTjBwq8dxjdnKzk4Yo67aEuHNaCYqwEomW9yUSCTSnwurFSwP8sNBM90Tv+mfChJXWcieKOEKW0ArCEDuSzfP3HcdrKMEWzscaaE2q0HgfEZC9qKJm7p/l4Zdvm9/MT7jQwKyXlMQTzcvX/KfDZBQaadlOGm9i/FgDP60KMGJEgo8L/6BzcHijvUJcjnHS8Af33Knj/U999dqPsizz7U9+FnztQxCSlYBmo8jdN9v4YKGXOneiSVvwnzCbFPTuoaa8MpNa42EkgxshpkF9sif33lpEzBbln/I6giggI+OO+ElIMtkZSnJyWpZf+jtCoRCRSJQJ5zfs455/NJVhF1YinFI2dOpP8sh9BqwWBSPP0rFjg4b5X5SxaUsRNquAvCuC9sDZaE7dpwHJy4qVG6isjTBskB69XmDzthCyJPPm7HR8ARlV1Fy/BhVxhE70asIvaAQd7UMDmXD1Zjb9ksGYEQbOPVvPsl8CPPiMg7tutHDjlIb1xh+QuGx6FeWlIm06ZfJI/6YFW/+Et+bOonMBlO1V442ZGXCumwXv28nJUhIISsxbJHDZjEq+fD+LGZPNlJYn/TtyspTMft1F4cko87/2ct3f4rfq2jgfLPTy/fymyfx7b7Xx068Bhg1KnvvIoXrWbQly6wM17FyV38S3JTdbxUtP2nlvgYdH72q+srW2LoHVIlJekSDkF3G5XGRnt2ws+neoFUZE2U/7zglCuz10kHqQJjs4wUGqKEEvm/DhxouLDnSvJ0Oz5XaU74zy1RInFqvAkP5a3nwnRC4t348aTy7XzviDNCmXXNrRGQ3HOYiEDruQVz9XuvQneWCmoUnnx++bgnzypZfda1o1MnPevjvM9Ltqksah64L8+GMcjWzA7/djMrW8Tz9d/Jf8/F+GPn36YEmNseijTDLSlAgBVYsaXBbsnOQwAKLdwVUTW84uXTtZzctbq8mkdf1rITlAPPcIN0xJq3/tRHGMWS86KK2I82xM4trbq3npiVS6FzQQa5ddZOLTrzzMeVokNS3GmhVmfvi5hPKKBNk5IiOHWmmbn1xU+nTXcvRElLc/9hD/P/B0KSv20lbqTqC2jhOaXZSoi1AoJEL42c0GLInwP1ba1DoklCg5xn66FIjcdbuRX9cmszF/Zvweuwe27Q4x6fqVOCt0CIhk2qPMfdrOV0ubr0yMx2UumV7BLddZuOEaCzqdSCwm8/liH+dcVsHPXyYd92RZZv0fYW6d6UNX05EijtC1dwEazem3vFptdoyGOpb9GuCK8U0f+ow0JXM/cLNuc4hrLjNjNYus2RjkvfkeHrs7he17IlTVxJuQn+UVCaz+tk1IFKWgJORTMeOeal55Mq2+asHjTfDI7DouPMdAcWmMF95wMuE8E4ur/iC3bkij+9RFDf2GB1n8ceNJc0BvLZ+9k8nQi0qSwYSx02mPQ2ZWFoX7K7CS1uh1eyyPSt0hbKGMJptsSZao0xQROijRc5CDulqBYESBAjUHanSkoGfB/BpWr64mGE5glKONdEP/ioQskU02BsFEntyeQ+zAjQMlaoo5ioTEAbbSTu6G31iKbPBCRIPbLaBB22wWOs9moaLaT/eeac18439hT8vG5fY2eT3FpuCtl22sWhfkhjvqmHS+ht7dW36mOrdXs3ZTiCee0PDkk2txOKADPRu17ebJHSjiMGUcI5+G+1IURDrLvTjEzvrXzFgp4SjVlj3E9U6QBdTubLShZADqtO9jzlM2rpzQ8LxecqGRTVtDPP1KHXOfS0OpOv22Xp1Ohy8gs3t/BFFBE22zxpBRoMRVoyZVYeeouJ0MMZvbbzTQv5eG1985xPadMawWke6tZH5bLeHwHiQaVOOQq4grQqQ71Zw11sGggSLLfo6iUsmMGKYhNTXMhq3H2H74JKIo0DU0BGPoVPAagXRfVzb+vIOpt6koOxYngY5C9qJEhUJOakpmSq2Jqo9z/iUhvvlhI9mpLSevmoMSFYXHE8iyzMtPpnLVzVWcP8rAtZcnHdgrq+Ms+8WPQgF7DkZabDvdfyhCrSPBzBusrFgTbJYoNehFpl1pYfr0KFqVRGpuiD59NTjq4nz6VTKpsmW3nx5dNFRUxbjmUhMTp1XSsZ2qkcGax5tgyh3VvPVCOkP666iqiTNtZjXxmjhLfgyRni4z9sIRZzQONbVVyPoi1EFNsgr4FIKyD0f2Fpa/a+Om+2owmeCXpXZa56lOtVSeZNECgS6OfhxmJxkpKlLy/EwbrKKsKsKeQzGOnojx27oIWke7ZqU8LKSix4QFO/qOhWxd0zD3jpviI7XHSfbul7BKdkw0X0kBYJZSKS3zMvkKPYu+rSHd2Y8Tnhpyc09/8/efgrS0NPQ6kcmXmvhiSfNdBrIsM3m6m57xsxtdN62gp5c8lL01m9H5bFxzU229yR/AwD5aPn8nk7sfd7ByTYCxI5Ok5rJfA4wYrEeWZZ5/xU9dlRKNLoJCIXHRmObnr3deSGPwhWXMey2d4YN19QZK3//sZ+E3Xr75sEGzq6IqznOvuomEz4z83Lr1Dzau3kBqog0nhH0gi0TkcP3m/a8oUx9k3ttWxp9nJByW+PJ7HxOnVfLVB5n1hmUAP6zwc+xkjCm31NC/j4bLxhnISFOwfHWAmY86uGO6lYNHIlx6lRdbZT9yTiXC4nKcj185hDvmRCxXEQpJ9c7TaXYFrXKVPPOKk+ded+LxJjh7sJ7F8zKxWpLbr4dn2rjh3hpa5SgoLT5yRuPQtm1brr4kzNOv1PH7T1lkZTRs6T58LY0b7q2mV08dW3ckmD3XidcnkZOlpKQ8Tla6gu/nZ/Pplz7efi/A72uj/PxrJYkEhCMS48/X8+vvQQqPx3C6JPYfjIMjEzlsRcooYd7nXoYN0hGPJ+fZFJuSzT/lkUjI9BpVTHGZwI8Lc+pbZrMzlSxdkMX46yqIROH5R5vGPEqlwCtPpnHDPVUMGda8FENzyG/TikRIg5VM/ASxYCeQuxO1UoEqYODAWgsXbvZhyXTzzmtmhg3UIlsc6JQJgrqTmN3Nz1Eu/QkKChSs2xzijvs8dAn1bxIvV1PaSHtZJajJihTgDPvRkYn6b/fkn8aqrenCsco/6iV6mkOvbmp27Dl9I7z/JCgUIn+XpNRqRS69yMSlF5lQKOt4be4v5BuyEANWMHnBVsuzd2h57kU/qCWuu6MKSUpqsvbooubzdzLrO/02/BHkpvtqGHmWjootMdweqRE581e0baPgQOuNzJmVwqB+Wiqr47w0dx/r/wjhrxH5ZmmAa69onrD57vsILqGGhBjhjWezuermKgoLC097HGw2G+FI4+4+pVLgjTkpTJtUgs2XRsxczbjzG/YfBr3IrdebufX65P/f+9TL+w/XYZQthPCjRksruTOXXVhO/75qQiGJG6+xMO2uai4aY8TpSuALh1DLtQTwEcBTT6D9HUbBwolKkUumVqBSC3i8EnWuBFdfauSdT718+LkPo17A5wNHjYBcl0FbqSs1FSeIxWKo1aen/evz+RDkKkYOMfD+EQcXXmjg3ZcbikoMepE7Z9jo3F7NEy/W8fKTafXt6QBTrjBxybQKjAaR1euCXDnRSIpVwbJfA/y2PsjHr2c22wWakabA/Tct0+GD9PTsmjSN+ru5EsAFow288IarWfLTUZfAH5Aoq4hjMoi4ahQ898xDLPryx9MaB0h2RciywOhRSpZHdlNzrC32cGt6M4xaKigRjmKQzfRjRJM9c2qoPS/P/R2VMYzPpUQQk0mgv0KWZRy6Y0TtJRhMCXJCEip3DGesEOy1pOqgzh+ivDZKdrQgGQMYPAzo2zSWnPOmi28+ymrybPXrpWXSBCN9zilBDpjIrzmHWtacsTxOS/h/mvxcuXIlS5cuxe12k5uby9SpUykoKGjx+IMHDzJ//nzKysqw2WyMGzeOMWPGNDpmy5YtfPXVV1RXV5ORkcFVV13FgAFnlp34J1itVlLtCgb20XG8KIogt+xJJQgCggy1yiIkEv+cXRLgBAeJyjE06HAKlXiVtbx8u6H+ga51xLnx3mo+mZvB8tVBps2sZvQwXSPi809MnWRh/sJaKksVeHwJvvs+StExNeqIlTeUAXSptbw2x0SNI8HGrSGOFMaIS2eewTQYTIQIUCQdxxTKRYuB6lgxneR+yMhU1R1h0bcOpl3ddGGJRCS2bI/i5gAmrASPtOP+x45wfGdOk1aH/r103H2zhVff8iOKIh433Pu4B1mMU1EVb+LQ9uHnHs4fZeCWqdb611QqgalXmbFaRM46r5oUs5pwGARPKqmuXkQIsZfNLH3t6zMag3bte7B42Y/07KpBr2t6kbMylDx2t42TJXFeeddFICjRr6eWxfOSWiLzv/Zy2UWNiTdHXYJjJ2O0ofn2Cm0khWGDwsy4p5p4Inn/yDLcfJ2FC0YbOPfyMq6caESjFtGkudjhW4ktnoNeMoG1joStkmcfbp6Mz8pQMrCPludfd7Jxy6WnPQ49eg5k/S+7mryeTh41yoOUW3aQ6elZn+mNyGGqUrYjC2Gqy4xIxMkgFxtaqinBhwcrabSJDYeTEKOUnayjuzyoCVGZkBME8aE/NV6CINBZ7sMWfqU3w4gQYj9bMGpVhNqt5an7rPTrpaW0IsILr3k5vj0F2d20RVVShXn+ETuzXm56Xv9q/DvOh+ddMJm5Hz7forvsu5+4GTpUyeFjEQ4dVTfSu/0rjp6IkpOp5KpLDXj9ceY+lool0TjwEASB1nJndrOBXLldI00ktaBFkiVkOXkNHapi8jq6efVZBcMG2ojF4OsfanlizhHSynuRW3CUKyc0reYdMkBH184annvViUZ7+ps7AK9XyXW31PHIPUZe+K0Yg6957ZsayrDotKjVQQyejphJp0g6QlGJzMQLjLz8rLXR8fG4zGeLXTz2jIf2zmGYZCvUgqOmmq+O76fvQCWL59vrN/SzZitYeMiCTjJg/BuxJQgCWe6+fLJgFabUCCVVETrQg3SyG937ieocVq5YwyXj9Bw4fmYC5oJSQHCks/BrH1Mmmfj+02y+X+HnxvtqCIVlah0Stz9cQ162kl8SQSZfYmoy30ejMouW+LCnKAhFZMaNbbnNbOxIPa/MjpJZM5hwdZAfSjeSUEvYbQqWLshGoRCY/7WX1z9wM+F8I1++n8lDzzp44U0X7VurqKiK4wtIPHxnSn01XGa6koVvZXL1rZV460RkKUbr1q3PaBz0+jgd2sls37QLSRIxYiYihGjfNcryj1M4VBhFoxb44JUGYjTZUmmhQzs/LzxyHJVPyePPxblifAMREYlIzLinhhOFIuZwdosVxnYykZAIBRX113bbrhD79scIR+Lky90J4CdMADVNYwhJlvBqKjhyIoJaI5OQJNzUIQhw/vnnn9FYnCn+HedCv99Pu3wV9hQlsbjM4cJovW4WJKtmLp9RSbgqoxHxKcsyLmrx40GHEb/1BA/f3dSETJZhYG8tM27zkJMZRKWWiQlhlnyazQ0znRw5IpFAQvRZMed6W2xTT0tVYjEouX2GCoW1FoM5QSQRw2oVSbGK/LouiM2iYNnyCEuXxair1KPWN01w/RNeffkJlAktNYpi+iRGEMLPfv6go9yzvjo/IccpUx1i9Hg/48Ym5ymtVmTqlRbatVbz8HMOHrw9Ba1WIJGAx553ItZmc/D7fPZ9H+eF546jsvi5bKIadTCFhYvCfLU4SkblsEYkq1JQkhvujl/eheBQ8+BTNbzxQgq79oWZNrOa91/OYGCf5PFeX4JnX3Py3OsuXnoi+cyNHqbHblMw8pJyclt1OaNx6NChM+v/2MEV401kZSg5XhTlpbddFJfFkeVknFdW4WXYMAOfvJmBPyDhdCVITVHU65XfMtXCgnkCmn0D0AAatJSZt6NUehsVCUSjMnc+6OK3VT5mXGvigZmmeg3ZRELmgacdvPqei/tvS8FmVdCrq6ae+ARY8LWXhd946V6gwWJueV/Tq5uGUFjm3LGTTnsc1q5dh4VURJLa3Bo0lDsUdA43NsGKVIe5/OqN/PCNmYQiQt8+amrr6vDudmCWGq/XNXIFjmCAm++KojfIRAK6RlWEfyJOHBVNCY4O9GA/f5AptyKDPBSCgoDso4jDWEjBLFhRSKp/LN5w1EnUVLVsUPOvwr/jfGixZrPwGy+P3NV88vTIsShffmrl3idLMeaXJ12lZZm35oWRVAnuusHKlRPM7NgbZslyP0/e33D9V60L8vxcJ/fcYqN/Ly0XjDYw87EaunXW8MR9KU3mvp17I6xdmix4gWRByucfavhgoYdnXnTz9MtOxo7S1bd2/4mFX/spq4ijySnHYpKxpyjx+iTOpBRiz549BAPJivK/VlL376UlrK/E7/UgyAKRqExLMtrBoIzTeoD2/ZUM6K+ksFBiw6Y4Hy2Ic9uMhipIhZiMD268vwZHAGSqUGiiCDGJf8rHa1RKHK4wfXtouPxiA+/O9/Db+jBvzE5j2MBkgsztSfD4C05+/15E69Gjrjax7MefuOTSiac1Dn6/nzS7wIihOr5e6uPph6zNHjdmhIHXP3BTVhHj/QUetu6KoNEI1NTGsZhFjh6Pcs1lJg4XxnC5w2zZHmJgH02jtfav2LIjTJdmCM4pV5j5dW2gWfJTFAXcLpnN28IM7t+wltQ5E1x3ZxU3X2fhwWccfPVRBhdc5uDw/tOvggcQVX4ifhXLVwX4dUkuX/9QxScLioiEBewWmeARA619fZv9W6WgorhEwqA0oLckWPK5iSsmniAlmowjZVmmzL6Jm+6QuGWaHbU6KXmzdlOIh5518MncDJatCPPTCqgWStnpOkF6oIBIJER5pbpRd/KJ4hj5ucpG68RfcfVEE6+8HCe3dhR+vMSJnVHh2D+O0b/kU/4XYtOmTXz66adccsklzJkzh4KCAmbPno3D0XwWraamhueff56CggLmzJnDxIkT+eSTT9iyZUv9MUePHuX1119n+PDhvPTSSwwfPpzXXnvtjLI0/xNcLhcd2iYfltZ5KmJad7OOawB+2UOEMGW6fRiMMl8uaTmA/HxRlE5yX6ooxpG6A9lSR4/uCr783k+dM8nqv7/Aw4N32MjLUXHjtWZqHAmuGNdyefG0azWEnXpGXlCHa0N/cqqHkebuTqZjEPpDw5l6fZAfV/p59+0EYZ8a1f+BqUvX7l0oZC/dGEhbuiDrvNjT41RmbKBOVUJqpC1zXgqz50CEQ0ejfLDQwydfeigqjXHZtGpCAQFbRhhdmgdV1EzMr2nWqRJg+mQzBtGI0ZuPziixblkmFrPA1bdU8sfOcP1xLneCeZ97uf7q5jNd4883oFersBweTWbxOWS4e6ERtATwotZHsNvPrNJp25aV7N4fSRod/di04uP6q83M/cDDqLP0vP1COp++kcnt11uxmBWUlseoqIw3ynC53AnGTSlHp4NSffNucEZHJxYtDrB4XhZLPsni23lZLF2QzQWjDaxcE6C2LsHNU2zcd6uNC87RMWSYhENRTB01+AUngijTqX3LGZq+PbUgyOh0p39P2FPsSCRw0VgDSRAE2vgGE1DXUpn3G6UZayjN/A1/p3Wg9+JxKVEqJNrRhdZ0RkYiQpg+DKOV0B61oEEtaMgT2tOToRxgW6NnTpITHGQ7rejYKOgRBREbqUQJUcIRrKTTpl8Nf6zMYdx5RrIzkyTvkoXpXDkjQJ3haKPfHZaDZOVHufQiE1L8/252/991Pvx99UoE4IOFTfUxP/7CQ7UjwSMzU5j/ZiaLvvM163AuSRIPPe1g8XcxBo2q5bk5QdLjzRttCYJAChnsYgO75Y3skTdRJZciyRLCKRYoJkeRWx9h40/ZDB+UDNzUaoFrLjeyekkWntT9zJjWslzG1ZeYWLMpTOs2+Wc0Flq1kcCxXJ56Jko1ZfjlpmNSI1cQ1Tq58iYvy7+24005jIMqAOYt8tbr6/0VSqXA6nUhcp1D64mDqBzhBPtJSZP4bmED8QnJtvsQQbLlNs3+TkEQUPkyEJUy+eZUQvjYxQYicsMcqhCUaJ2t6dRGg99Xd0bj0KpdHl5tGU+9UsvUOyqZdGMlny324fYkCIYk6pwx+vbUIggQDMlce3sVpeUNbQfFpTGuua2KsSP0dC/QoNeJTTL3f4XLLSEkknOZVtCTXjOQiF/NrHvtaLUiKpXAtZeZCIYkHn2+DqNB5L2XMljwZgY79oR56n47Py7MadIGnGpXkJWuRFDFsJnURKMtuy83h2BIYu+BCHkdIowaLSEIMpa0CMu+SqVNKxUfL/Lw5P3NrzWTJhqQU6qxKqxNdKc0GpGPXk2npDz2P7aEiojIMSXhcIJ5izxMmuIhN11H9/YGUuUcssin7JSJUqMxVZdQ3Xo1193up39vLTv3RjHqRSo4SSQinfEaeSb4d50Li4qKqHEk79PXnk7j8hsqOXaywUTmxvuq6dNNgyHaQHb7ZQ87WYcbBwbMmLDgq9PyzEveRmtcLCZz8SQHcx620t41CsvhcxD2DKFiXzq9BjvY+0NHCvwjUaHG4uiO2yu1GJfKskwgJCFrAyhEEXetCmetgsUfZfLa0+mUVcS58e46fvuwExmVZxEmgiC2/Pw1B6ezkpjGTftEb0RBxCCY6UI/Kihip7ye3fJG/mAV0++r44O5tsaJl4TMr6ujfPWlxNhz4vQfGKRzv2piJ9rTVRiICRsW7HSNDCfV14WyYhGdbCZamkNFobHZ6lKAfDrijYZYvySNMRNqmHxrFcs+y64nPiHZIvvirDScLonN20NAcr40m0TiCbClnFlCbPQ541m+Osj5ow0cOBLhlgdqmHmDjZ+/yGHFlzls/6UVo4cbyM1JPuNGg0irXFU98QlJbVNBIaEVdGgFHRFC5BZ4mPN4aqOkkVot8O6rNlJbBbh5uqGReZZCIfDyk6ls2BrG5U7Qv7e2UcHAR5972L0/woovc7j3lhRkueVKjURCJpHgjHTuqqsqSBBHi54QfioppU24XxMjI42gJa1qIHfc7yEUELlkgobvF9kpNW9lr7yZGrmCGrmc/fJWaiknhTS0zjaUlyqRWpgKTVhx03TuUAsaejKEGsrZfSqeKOYoebQnT2iPLMsoNDF+Xh1s9nO9vgQHj8TQ6f7vGr/9u86Hd93zNB9+5uV4UbTJez/87EepSOp3/rgwi3hCpvBEFLtNASL88nUOt19vI9WuYOE3XvKylTw/18n3P/s5VBhh7oculn2WzfVXW+jRRcMF5xhZPC8bjVrg7Xlu3pvvZtyUCsZNqWDi1AokWa4nPv+KG64xk5snUF2dYODYMp6YU8eOPWF+2xDk4msqeOjZWgYOkVBo4nzwShYfLPTgdEI8evpSQHv27EWKqnnhTReOusbzaH7bBIkufxAKwYIvW44vvvjey8qlVr5ZYOf+Oyx88IaNbevsmKwJtu5qiNsSCZlbH6ph60YFnRJ90beq5LEXwuTkS83uIyGZ5Iwkosx9Np0PXsnkuklWdBoFn8zNYPggff3cbLUoePP5NPqc7cEt12ENp7Hix5WnPQ52u52jJ5I66jqt2Mgn4O+wmASuvLGK0cP1rPgym6ULsln7fS4XnGNAoxYoq4izcWuIE8UxcrOVrFgTotbR9JqEwxLzPvcw+dKmkgiiCC3Vex06GkXwpHLTNBh0XhkPPetg6p1VXDi5nLKKKG9/7OaDVzLIy1Ex/kI9ofCZrY/pmRCJQGWlzI33VXPFBAPrV6axdW0qX3xsI0bTZyYhJyiXT7Jb3oAogDcco3cfkaKyON64nzo5KVFXpyrhmukJZt5krpcZEwSBEUP13HWTjRHnu/jy5TYod40ku2wU2ZHOlAiHMWa6+GChu9F3eryJZp+bP5GMr5NdygfYioDI2rVrz2gsWsL/s5Wfy5YtY9SoUYwePRqAqVOnsmfPHn755ReuvvrqJsf/8ssvpKamMnXqVAByc3M5fvw4P/74I4MGDQLgp59+okePHkycmMxETJw4kYMHD/LTTz9x1113/Ut+t9VqpdqRvKEUCoFrrtLy9dtHSAs21gOTZImj7MGs1dG1T5TZj6Rz/1MOLrvYRKvcxqTTz6uClBUayBYySJHT2eVYT5QwRw+JGG0JBp5XxjWXmln3R4hHTpVhC4KAxSw2q6H3J7Q6gVhcJsPZHaPQ+OFXCWqya4ewS1hLe7oS0u8lEj1zzc/aGgft6EqFYS+KzEpm3WNjwnnpRKIyC74s4a33D6Ou6silUw7Qr6+Sqy81EQ7LzLi7htKyOAvmpTGkv46KqjivvXOQH5fJrFoXbJQh+xMGvUhEEcATVCAGbfQ7y0Xb9lrmPmvhlXdc3HBPlPw8JSqlgM3SdGxCIYndByKIokBamkCiKIHy1CMmyzLlnESpEigtLT2jwC4SDZCVLnLwaJSDR6LccX2MNq0arvGQ/jo+/9bLvU/WMuuelFMu7TJbdoS594lacrJUTJxaQW62Epcngc8nMfe5dHp2SWYm335tI7l1Qxu1rQsI7N0f49zLy3n2YTsD+2ipro3x3OtOlq8KctN1FhIJmRETSonFBYb202EzyvyxzUkoFkWtFiivjJOb3TwBWl4ZRxAFKioqTrvFsaq6CgGRQvbSVz67URbeKFhQ1eYTNrhQmn0ICIQq7SR0TqZOERl5lo7jx0/w+ZeHqC0WSJeym3X41Ao6bHIqR62rSZGycQaCBBJBWtGBVKFpJauIgoqUbYy7QODHX/2890p2E40XgAfvMrPoqxLkQJJADckBarI28/1LFkRRQBT/7+o6/bvOh5UVR/lhfhrnXV7D+x/7mXiRDq0Olq4MkJWh4PcluSgU8MJrPqrKFIy/pppP30qtD3ycrjiDzq1GqG2NKtoJo6ClSN5U/1w2ByUqssgnR2hDXI5RQRF72Vzfan5Sv40X77M0W63ROk9FXr6ETvsP86ZGIBoWuPzyKWc0FjlZ2RS7S+hTNRqDXMNhdmGULaSRjYxEBSdJb+vl+M8ZmE+5R5qtftJdvUjICQ5X/ca0O6vo1V3L62+GcbtlFEoZnSkKCITYg0pWIaIkRACEOGcNTWZZP1zg49OFYdyeBIF4hLgmhhhpXqwdgJiaeEJm6Hk+di/OI1XK5hA76MXQ+kM0oVSOHa8gFm1+89cSjh79jbYdBDJSdeRkq3hhupXte8MUl8Y4XhzD402wdzeQ0BITQwwdoOWR2XW4PAlkGew2BffebOWux+q44Voz543Uc+3t1UxvxgUa4O0PA2gcXesrII2CGSWa+ipggI+/8HLHKcH7C64up1N7NYIADmeCDu1abtvKzlRgt0NRWRSP68wqfAKeBP0HqHl4ZgovvxYiqvYhSnFq6xKk2hXE4rQoqC8IAh3bKzng9pCV3vQYjUakfz+B4xuKyAw1X41WSwUF9GG34wBnjfNRWSpi0mpY8rmNabd4iJ2SX4gp/ZxMHCRf7owoiDiVZWQOPsx3CxqE7yeNN/H4PQnOnlDG8WMKysvLyc8/s+TA6eLfdS6MxWJUVCUoLY8xbJCed15IY9INlYgKgXhcAgQqq+OEUo8TcaQiIHKE3XRnUKNK0MxoK35csB+7zcNdtybjoKdf9FK9rR0Z0Tb197lOMFAgDeRYaB9xRGSShmpmwUad28zyVQEuPLdpxfTPqwO0ylXw9UcmrBYFkYjEwq/9TJxaybLPc7jgHAPvvq7CjJ3dwnp0ujjuwJm1vQeDYVLMasyBhspznWCod7AFOC7s5azBwUbEpyzLTJpWx8kNbegTaYMQTb4Xl2PsYwsb5Z+xYEeBghAB0kI57NkpgtKJLtyZKB52sR4BEQkJOxnk0haFoEQnGIjKEdJ9/Sj9Q0vXCwtbjH8euyeFx553MLifjhpHnNq6OG1aqSgrPbO2d71ej9MVJxKRefi5Oha+ndloM6nRiDx1v51pM1vWVj94JELsL3thr7GIF2Y2T7gJgsBt11v4brm/yXwpCAJXTTTx3XI/MyZbeOx5B/fflqwU+3qpj5Vf5iQ7Zjqo2H84QiwmN9F/A/jp1wDhiERlZSUZGRlN3m8OWdk5lBz9AyTIoz0nOEgnejZ7rF4wsnsXpEc68dSLB3jpbTet24hUqd3UuKKYotn1ZnAxOcY2fqM3QynmKEHZ18T4I4NcdrGBDDm3iYN2nDgxIvRjZJNqQSdVxGLw0OMBunRS0/Ev60QwKHHR5EqkmizaD2o+Ufuvwr/rfPjzzz9RU65i9MQqLjrXwJWX6gmFJd7/KMze3QI1Tti6SkKR6uDBmVYuHG0kEJT45EsPdzxSy8K3MnhvvpeyyjiXXGgiK0PBtl1hZs2pY8FbmY0Svn/igdtt9BxZzIN32Pjmw0w0GpHS8hjPv+Fi9utOHrkrBVlOyhMdL46RYlGgUkFBFyXIMp986WbZKj92mwJZhi6dVNTWSWRlKNj0R5i573vwO1VEI6evEVd0tIhUqxKVMsGl11cw+iw9F5xjwOmOU+OIs21lFr+uDfHIbBcXjNHWF1f9iVffddOrm5rOHRpX1Bn0It99ksVZF5WjjhuRFXEEtcyWP6K08vUnkLeH9StSSbEp8HplPp5TSHqoqYxZKYXo9BIDeieTQCVlyWq/vxbk/BVPPmJm/KajaGp7oFD8Q4z5N6jVaozmfCJuJ5FIhHhcbtLx8ycOFcZY8FYmPbo0nLNGI3LPzSkEQ3V8/IWXNLuCYEjmkguN3HOzjatvqeK+W22ce7YeQYCtuyI89GwtD9+Z0mw7/PyvvHTt1LRKMZGQufshD2ZHfzToCKavZcrlJmxWBYmEzL1P1mKzKOorJNPSBNLTz6w7SqlQYrFGcVar2bxBYMDYUjp3UKHXCezcFyEsqHDKNXioS1ZTYqCWcrJoRXcGo4gqCMhefl+5h70HPQwcpGHr9p1URK2Y0/zccWPTrrZwWOLp50J0DY5MSscJAAqyEu2xyJmEhU3kZCmY86aT+261oVAItM1XsftApMXzOFEcwx0KUaLYRLtEd46xj+rqMzfObnaM/iWf8r8M8XicEydOMGHChEav9+jRgyNHmg8uCgsL6dGjR6PXevXqxZo1a4jH4yiVSo4ePcqFF17Y6JiePXuyfPnyFn9LLBYjFmuYyARBqK92a65tyGQyUV4V49jJKO3bqHnwLhMniyvZ+JsTfW0HNOjw4qSck2SQS0avI/z0eTaiKPDhqxnMuLeaEYP1jB2pJxSWeW++h20bVeQ5hoOQ/M72cneOsJvUcGtclQ7SDDo++6oEc4pUn839bUOQ8so4y371c8M11mbPbeGXAQIoSKV5IV61oEEjaihT7yc92o6oXEYoFELfUu19Mzi4fw+m9i5spig/f5GD1ZKcDPV6mHmzmfPP1TB20l6+mZdBv54NlTVXjDex+Ecfi5f5OXuInvw8Fa8/b6Nfbx9LlvubJT937AmjCtnoLQxOvhAA724X187YxuSrNBwqjHLOMD0zb7TR99wS1m8JkpOlIj9Xyf2zPKxcmUDjT0MWZIr9btI5Tiu5I3FiFLIXG+kkNH5++eUHZsy447THQK02YbMG0WlFSsrjjLu2HLNJxGJWoNUI5OcqOVwY5ZILjQwYW0Lb1mricRmPT+KH+dlkZSiZdmcVQ/trGTpAR15Ow6Jz+/VWgiEX817aS360Z7KyUldMJP04vfMV3DbNyt2P1+KoS6BQCgwbqOXKCSZ+XhXk/fke3nsxnXPObiARQyGJKXdUMbivlnc+8TD70aaTpD8gcfBojIL2aurq6k6bCD558iSpZBIiwC7WkyHnYcFOlDCVFKPHRPvAEI4F9mPBjtD+AOuXpjZyWr3nNpn0dhWkRVoWj04nF0V+Jc/N8vDSXD/Odf3rK+L+ClmWiZtq2fSLjVY5KvZPCDYipf8KhUKgY9cEh0ObEJUx8tsl+GiOhY7t1OzeHyEQkM7Y7fZ08e88H4KA0y3Rp5ueNSs0zD9so93ZJ9GoBb58PwtBEHhitocfPk2hre8s6modnH3ufkwZfpRKgfIyGaOjgBypff2m3koqTmpIa2HeclFbb2SkFFS0ogNqWcNJDvEHq0i1xBg5tGV95XEX6Fn0nbdFZ+Gvf/Dj9SYYOHDQGV3z8ZeN4/Wn36aCk2QLbUghHa/swkUtMaLY8r1s/z2z0YZScypBoxAUmBIpLF9Zwf/H3nuGSVFubdtnVefcPT05kHOOEgRFQQVFxQyCGREDYkIFc8CcM6AiBhSzKCoKGMiSc4bJsae7p3Os+/vRMMM4Mz7wfvs9jnfv/Sz/SE91dfXdd61a61prXdfyr9NoJwbSRTIRjUbwaPeT3qUKVZcwri05xIN6Yq23E/bqyUyHM8a6iBxoi0poKBhwgPffzOOpF/xs+MSNneY79DxSJXdeZmXCRRZG/nmAtKrhGIWZOuGu51mNy2E0WgW7I/uE12HLli20LZA5UhJnxFAjfXvquOq2VPLTvq0GX0Dg90mYqruQpaTA61de+YPLr1Dz7EPpOB0yf6yNMP1eP8mD3Xn1CTdvvlOL1pzgsRdqefjuxiNtPy0LsewnFQU09mNSUtWouPP9L0G+/SAXrVbi2iusFJYkEEJQXBqnqibRYnV7684Yl55vYfnKMAq6k9oP6VkJunewcvctGtK9/eiNlr3Rzbz4tod3X84kFhONANq/W60nid7po1vn5gGGU/rr2Le3hEBJLmbsjf5WLgoxYqYON0mhUFIkkNRxTOlJbpoRxxVIUp3+B7l58MksM+s31PDBx6XUVquwZgRZMa+gCfCR7lTx/qtZXDipErfb/X/FH/47+8J+/fqRiEuMv6mSr+fnMHywkW6dtezaF+PlJzI5fUjqvX+sCXP3rJW49mfQhs5NOFslSSLT14N3P1jGtJvMSBJ8812M3GibZikOWtOZHazDSTYxUolKgftU7pjxG9ILMGakqV7t/ecVIe58qIbOHbVcPa2KWEzQv5eOaZPtFOSreOTZWlavixOLW9hjWcb1E7R897NAqlOd1O+tUSs4zGqU8iSy1HyCnJDiqP9WiFy7McKBDQ6yI425ztWSht7iVLawku4MrP8+xRzAU63GlldHEfvIoRU5tEGWZBShUE0Z21lHLzGYOLH68eewpaw+2W/O2rbSUFiS6iR69nUPV1xo4eslAdLT4ye1Dh99OIc0u8xL77jJzlA162eyMtRYzDJbd0bo06Mp/+S9T7gQpjgH1EvQewoQRjcFuS3H6K3zNPVdq3+3nEwVG7Ym6NFFRygsKCyJs+9gjHNGNHR4SZLE9VfauPvRGl55IqNRB2lJWZyZT7mQJEhPTz/htThz5Jns2bGKouAmWof6U8yBf35vTE8i7wAL52ZgNsk8+kItOTkChy3Klu37cFe4yajtSyUltKUrJslKa9GJfWyjpxjUZPzdYI6zR/xGTrAXaWQiEHjUZQSz9lKgT+IpKsORyKvfVy4qOcROBkTOJFme4KKLN9Kmo49Bp2goKk6yem0cV5WezGQaalnzHx8bnnxcCEsWf4cGHdbKjmz4yMSa76pRkjKWYD5tJQsmUUokbStrf8rDdrQYnO5U8eiMdDZujXDpDZWcOczA79805B9DBhj4+bdQizzhKpXEsMEGTj3FWF/8LsjT8NazmdxyXzUffuHjtTciJFxpCG8Ggcx9PDDDxuABeu54qIbFH+U1ukcPHokxdUY1ky4x89SzcXzVemwZQXr26XHCv7neYCCZlFj4TjYTplYw7+M6Nm6NEY4mSCThshsrMehl0p0SN9xZRf9ees4cbqCuTuHt+X6qa5LsXdd8A0q6U0VuugFp4zBkVLhUJYTFHpLqKFMnG+pzq1snm1m5ppR9a6M4fJ3QSXqiIkKpai8BxU+Bpwe33H2Id19P40hxnG6dWy4It22lQWj9VKuKuf6yu09q7+u0sOtIgi5d1Hz/S4CLzm2a5xcWx7GY5UbA5/E2/UYHP68IMXyQjgynhulT7MRigo/fyuL9hX6eesVNLC4YNsiAokBulppvfwqwcl0YjUZi7Fkm1GpBLCZYuT5M0Ywq7r7ZQXlVgk++9LP2rzjJ4lbkYaHCtoXZM0x0OwqSVrsS6HUSgWBDM8xPy0LcMeOhk1qHujqIBNWcIkYh1cq4HL9yw5VmFi8N0LOrmiMamSLfflqJTujQs5ctdKQXVqmhmGiSrPRMDKPUt4bn3tfQub2W2++vZdVf0WbB3k+/DmKobdesZoZRMlO838lv6mrcwUhKQLCTlnhccLgwzqr1IYYNavzMEUIw47EaIhGF3LZhlINJkiQYNGjQv8Qf/keCnz6fD0VRsNkaVyZtNhter7fZ93i93maPTyaT+P1+HA4HXq8Xu93e6Bi73d7iOQG++eYbvvzyy/p/t23blmeffZaMjJZZPVyuKOdNqOC7j3Lo0lHLnFfSOHgkxsxHt/H7H0nSo+3pzVDKnOt48XFnffDQtpWGnz/NSylj/RJk6e9BHpvhZONmN9WUkyXykSUZoUpgzfDjyN9NW2sqkWyToWLPbhUDR1Qz5mwNqzYFWfJJLpfeUMkF55gxGmQCQYX0NBUajcTqv8Ls36lBhVy/EYUQ+HATs1QiFBlTMB+9rMOjuEmL51EqlZCbm3vCo85utxuj1cWtk02o1IZ64PN4KylPMn6cuRHwecwuPT9VhT6es3PiZWbmLfQ24dlRFMGMh+tIcw9pFBRbJQdKUV9+XLaBNgVqfv4tyOtvRQi67Nwy0YJkCuCKuLBHCihINCg/Z4ie9WCJARMFdCCs9mDIBLUKcnJOvJJzx12PMOeNu0ko4LCpeOHRdIYfHbetrE7w4DO1jD7ThMutoNFIdOus5bTBBmpqk+RkqQmFFFyeJOMval6t8LbrbXyxuJSgcKHVwq1X6okndKzdpHDBaDNbdkbYtivGZ3NyGnW7rtkQ5omX3Jw2xFj/usEg8+Hr2Vx0XTm52WrmfVzH9RMaVOMrqxNMuaeaB+9MY+feKNu3bz9hfje7zQ6kxF60GFCh5iA7iBJGjZYwQRSS+PFiccSZ+6q1EfAJqeDFaJRJRlseI0iS4OD+BK/Nq2PSBBMP79yOyT2sifCYS3uESVdqaXUUTNa0UGU8ZvG4wv0PJblkrK2e3DkeF0ybVY3Xe3J74mTs39kfmm0ZPP9WIU8+5GTYny7QJNmxK8aES81IkkQgqPDllwny/N1T3epKBrFQJsMHKTz9oIN+w2vJSbZvdE/n0oYdrCNNZDbp1KgTbkA06QrOooBSDtOLIVQbfqXWk+qua85MBpmSsgQ79kSb8CWXVyZ47xMfJovC0qU/M2XKTS2u1d/th29+RI2GSkooFYfRSVo0pjjGtBB2qyAjXa5XqtRoJDzeJIE6FTbAq6pA16oC+8FWtKN3/XroJD3ZgV64dh7iolvK2KAtZtdmHUs+zuGqGz18vChClrcvacl0atou5/vPUt1690w3M/qXHVhrTmtyX3ipwZgW5vbJKXBaZ0q1FaWTgxcXNlLgZyTjEAeLw8x+es4J7/1FixZht8noqiQG99Pz7kIfSz7Jq/c/Y8+CO260M/qSg/i32LFIDhw1Pdm6fSsPPuNi87YYifJc0n1Hefvq2qB4kxRlL0Mlw+jx5QwZqMeol/lhSQJviZW82lMaBVuKUFDUMe55zIXJKPPy46nx0GPXIMtSfdU+kYAX3mrg9zveNm+PcLgwzmdzsmnTSsM3y/ef8DooioJGK/j9Jz35dQNRUNjJekxY+fnXChZ962PoQD3L/gxx1ulNQfhqV4IjpWFmP2hv8TOW/RlmwngDi75YT0mpFWe8FUkSlFNIjChGzNRQQTIpsNgFi+bmpOhMSD1PP/vWz5vve+nXK52Rp5k4Z1SYK8ZH6dTW1GzwDHBKXx02m0TPnj3/r/jDf2dfGAqF0Ggkbr7GxtiJ5TjsEkWlSTYsLWgk3DPiVCO//aCjdbcqOif6NHsuSZJQB53s2hcjN0uNKmZsMaHQSFpUuhge9QGkgIxH1OCQMmhVdQazbtvNvY5KzNYkPh9EYgmuuMjCfdMc2G2pCZTVf0WYdEslc17I5N7HQ2i1ghmzFNKdFiqrk1w/ycorczwn9XtbrQ4uGh3nswMlpMfbNPm7EAKvcLF3v5FT+umJxQT7DsWY/VwQq7dHsyCvLMk4RCZeXDjIQJKk1Ci78FBVrqKANuRJbRodn00BKqGikH3EiaGQZJtYi6zxcqS45Ti3sjoBCC6/sZzO7bTccKWNj7/0o9YYTmod1qz5HatB4sdlIW67wd7icW8+ncnwC0t46M40LhlrRqeTOXgkxmMvuhl9hokfPrazZUeEGY+VkOmU2bJTVZ+Q/93Wbw7ToW3z4MXaTZH6Z97cF7M498pSstLVXHNF49hz/DgL4YjCmAnljBlpJDM9JSq0YmWY3GwVpRWC2traE+aI7N27N1a7whmjfXz88a9IQkVSJJo83yG1N2JyiK8X2lP3073VzHspizbHdaKt2xTh2sl/Ulupq59WMElW2omubGctVpGGCQsByYsur4oFL1no2knLC6/tYcGnm1DLEnfcamLq9U7Uapj52H6WLtuFu0bG5hAMHChT/qeCHFShljTk1wwnUB3m+9V+tOjwsJ0cWhHCR1pa2n98bPh/kiergCgK2bRO+S7/0WOP3tuSIcSsu2z1wOfxNqCPHotZYvxFTcGx/wlXUaukZo+57zYHoy6pIL/kbLSSDpfuEHfcbOb6K61cM62SOc9nNSlOdGibos/55fcg3brJ+NwyY0aZyMzMPOHf/Lop17Biyfds2BLBaFCxeVkef6wLs/ArP6u/z63PgcJhhSdechMIKpRXJvngUz++rZ0xdtyHStUyA6LdqsJNErWkIVNpTbE4guKs4bxzGgopsiyxaL6Tn1cEePXN1RSXJFGrBS8/aub+ByM4SgtY9eeh+jHnvQdb7mytcSVIJiQiTh/XXHP1SXV/Hik8jNUu+HRODpfeUEG71lp6d2/wYx5vkuvuqGz02t/NYpaxWmSuvNjKhKmVLFsZwmKW8XiTjD3LxPKv8rj29ipsVplH70nj8hsruOYKK1OushGNCeZ/VscPvwTp2UXLiMEmXng9wNIV5Zx5moHJE61MniTx0acuflqxhEvHWrhwTAPg+MOvQdLTVORmp3zRlh1R9hyM8P6FF56UD6iuUGib7IpKUpMQcTKc6lTua1CR5dBzcHkufegIEsREJFVEOA74PGaSJOGo7cGzL23mo7k63n4xnR6nFTUS9Ttmv/2ewBjOapEjPl3kUb1LjaGggiWfZFFVk0SlArNJYsLUKi49P86EcRaMRplDhTHufayWVauThPwaOnRKUOzYgeSRUBTlX+IP/yPBz2PWXDD3T4jx3/92jNPon97zT50VkGr3Hzt2bJPPqKmpIZFontcjHtIQ8mqYMLUCm1UmP0fNjj1xQh4dBdEeCOCI40/UlgB9e7Zp9F5Zljh7hImzR5iwWWTUaolJl1mY+4KLco7QSt0KZ7+D/Dg/v94pJpOCN97zUbFXi33fKXx54ACnTyzGYVdz+2Q7Z15cSqt8DXk5KUJ1tUqipDzOoGEmvvk2wmaxEoGCJSvA6JFGJlxqIBpTmPd+BcWbgxiCenaygZgI4fV6/zEhON7mznmZR+6x8tvqMPfe2rwa45Jfg9x0ddNxxS07Inz5fYBoROGa2yr4/N0cHHY1ldVJZFnisskV3DXVwelDDWzeHuWuh2oJ7exCmtT0YWgT6RwqFUy4xMyDj0ToHh2OXjJCGAiDU0TZyXrS8GE6Ov4vSRLt6IZPeOhKf2RUHFFtRi6LkZXdjoqKihNaA4D+/QcikGhboGbOC1mNuJSyM9XMezGTC68ux2KWGHu2iaLSBL/+EaSsIsneAzEK8tQU5LZ8qxuNMjnZKhZ/mAoe/IEkYyaUIQT8uTbI598F2LqidZNOnaEDDVww2sRXSwJMOC6IMBhkOrXXMvUaG7/+HmL0+DJys9WUlqeqWo/f56R/bz1rNoRZu30pFVef2Pjv0FOH8uWH3yBLkCZyKGI/3RmATUp1nylCoYIiaqggag5wSt+mog4AGU6JSk8JTprveCrlEDPuNHDe2SY+/dqPLTfMRu9y2ijd6jtNa8376TMswOyHGkRzNBrYuDXCgD5NOz5CIYVYQvDCW16qahRGDNVTUpbksRc8VFUpCJL/uCfUavU/BoInYv+O/vDg/nJKDyd44z0PfQYoPHavhkQik3c/SXHfLv0tiKa2VUqESFRQwiFaFdTx/KN5BEMCovom16ORtLQVXdnGGvJFO5xkkyBBmXSYOmrpwaBm18IgzNRIpYw9x8D8z+p45sGmv4cQgu9/CTLlaivjp1Rw8XlmrrnCilYjsei7APPfjxMtzyJmrOHThe9y/vkXtLhWx9v+/fsJlkcwYcErV5JNARIyYXUZg/uZmPuqHSHgg0U+JkytYOHbOTzweB2Gmk4AeDN2YJd0OBPdmg1OnOF2LPriMF8ttHPhVVV07mBn5gwzN9wYpLPIwqUu5sbrDPU+oE2Bhsce0/LIo39gremOXWSQIE6ZdBB92xLW/ZxVr/IcOzpSGSeOHy9l4jDC4MPkDLJpu6BduxP3h1arlepaBZ1OYu7HPt58JgOtVqKqJkFFVZLcbBWZ6WoWzHFw/tg9WGqGEs06xNyXneTnati2K8qVV8Qa8fbJkgpTMJ8eXbzcc4uDibdUolfLePblkxvp3mS93PpCbp5sZOZdVtZuDHPp5ArcniSLvvUx4lRjfYITDClIckpI5qFnXNwxxYEzLTXa9P0vQV6b56V1vhqbVUU8Lli76pcTXodEIoGvVkOnYOr6qijBhJVIWiFjR+tZuT7C3gMxvv0xQNtWmkZgRZ0vyflXVqKr7Mgni0qZcHHTe3bTtjDZmSq6dNRy310annvZS+1hLTac9GQQWklPnXCzk/XY0+J8/1EeXTtpSSYFXywO8vacMMGgRDCipd/IEr7+IJvHngrh9PbGaNje4veSJAm1OjUB09Ja/Lf6wtWrVxPww08rgsyc7mDmbBc3TrI1Aj6PmdWiwmGXaIaKsN78Ppj7YR39++hwB5K01MsuhCCWUDgiDhEGdrMJgzDSms5k1vVC1PWkiH1USEe46CIdTz/Y0CUtSRLDBhl4/5Us7ny4hlP66rlzip2F3/j59Y8YwwYZuPkaG+8v9J1UTDT63IlotPNJ5u8neNiJ6bi4TQjBLv4iT+nA7GeO8PvKWtavV9BFnBTXCfrSMiipx1Df3XrMWtGB3Wwgh+b5ONPJ4Qh7MGAmnRwihAj6FDZsceOtSzZbtH95jodYTNC5g5YVK8M401QY9RKnDB59UusQDXvxxgUjhurZuC3S4nHxhKBvDx2+gMKYK8uoqlYY3F/H9Mn2+nilb089332Yy7lXljH/Ux+XnW9pQu0UDCm8+5Gfv5Y27RSr8yX55Es/bzytRwjBT8uDqGSJ04caUmDi+MZx+nXjbVx5kYXn3vQw+3kfhlg61twkJeURenfXsnfvXvr06XNC61BVVYXfL7jhKhPLV1XjKTVTFD9AO5qK9pRzBKszRtdOOq6ZVsk7z2c2Aj4BBvfX8/STCW65I4AcbEjybZKTvmI4PtxECKExh/noXSsD+qT21EtPORh/mYFLrq3gw6+jLFkWoLxUhRKwEItpEXKAeEzFri1arNYwu8XvdA4NQyNp0UsGtELLYXYjWfxIwQQ+TSkZuaf/x8eG/yd5sslmIRmK13Ox/90SthrGntX89A3AZRdY2Lgt2gTI79pRy4atEQY2E8cnEoL9h2K0KWiaT7Uu0GCQDfWd9tG0Is4508yufVE83mSLU2HDB+uZ/Yqb6VPsbN/pp1M7LfsPHz5hP9CpUyc84RgzZ9fx5EwnXl+S19/1svzL/EZj3waDzOxZTi6bXEFtLVQXGvBRgdOvw1XbfDFfUQQHDyXIPk6w0IyVRDJGINgY/JIkiTEjTYwZaeLz73wEQoLzzzGz/Lc46xa4kWqzufW+Ih68K42VayPU+ZLNAtMvve2jqMbP48/cS3X1yVEBHT5Uy+P3mbFaVHzyVjb3PuGirCLBgN56qmuTVLuSPHink7c/8LZ4jnBY4VBhjKunVfHdh7m0b5PaH4mE4IPP6jjvynKKSmNkZcrcfF8Ny7/MJy+nYT+8/Hgm48dFePBpF2+8E8ZqE3wyJ4tB/RueO6f01bNrn4l7H3chhB1JkqhxJfj4Cx+SlOo+fXmOhzffq0NICWpra08KBEYopIlskECFmopKhXkf1/HGU5mMGushL9QwCRfEj/VvwqXHm1myceBgQ7PQBecYmftxHdNvbPwes1kiSctctUnimLCicRn4cnE1ky5veGZ/Mz+HRYsDDDm3hEhYRh22Y6k5hd448FDDjk1b0NmDSJj55ptvaN++fbOfcTK+8D8S/LRarciy3ARkq6ura1KxOmbNVaV8Ph8qlQqz2dziMf90TgCNRoNG07zTa4kwXqMV6KwxJk+0MeUqG8GQgsUss2tfjJ9/Pcj3ywKc2U9HYbEWnz/ZbPALUFObxGaR6d5VjUNtp3WiExVZv7Hms3z0+gbHpVJJTJ9iY/duN1sXeTAoVrq017NlR4S3F9Tx6xf59YCbEILvlwa565Ea/vpDTz9xKhIyJdnLadseymoivLcwxs3X2vh8gZMfftEz9W4XxrCdEB4U5cTHe//84yemzzWyblMEf7B5vtB4QqDTNZzvmFKt06Hiqsss2G1Wfl4RZsi5ZeRlq8jIUHHLdTZsFplPvvJz3e01eCp1JBUVHdEjjv7n1pSSdJQjAI07Dzmu46XXg3SMDkkBn8eZVtLRRfTjCHvozsBGf8umFcXsR06voWubJElFw7JfvmD06HNPaA0AlvywiJuutqW6NLKb3rKSJPH4fek88JQLh01BrYJgUDDrjjTsVpmffwuybXdTguPj1yyZFHz0hY95H9ehKCn+E483ydW3VXPeWcZmuZkAJl1i5dSxJSxY5OOcEUamXmPDYJDJcKoIBAXTpziYNtlOnU/h5TkezhxurO8O+uqHAJ266lq8D/5uPXv2JEYUrQw1yXJ6MRiz1HDvyZJMHm1JigSVNXu48JoK4nHBBeeYmDzRVv8dJl9r5P4H3VSKErKlxiP3NaIcv+SlTw873TvreHKmjidnwvZdEc4Zt4PDAZlhw2QenGpg+QoVF13ppk1rFVOu07N6leCmCg/Lv8tslPAkk4I7H65h2g12alwKT8zS8FIsQZggNiUPTFVISdUJr8PJ2r+zP0wkYoTDarbtirH8q3xUqhSgdu8TtSQSAp9fQExPEfuIECZblcPUa1NBtk5Liw9jh5SBWdjYZ12Bs9M+LEaJ+O4ovVxno2phjDJKiLhKy6D+WmbN9jK4X5Bx5zYE14oiuONBF4mEYOnvYVZ8lceWnTFee9dLIKiweXsEY3UfnDjZGV1DcXH5Cf/mhYWFuDw1OKVsOoqzGv7g68Sen0q4xL2Pvr20LF4Sx1enJadTBVpJS/dENgF8dOyiULhPi70ZtVpI+RApZiA7U41en7qmHl00pOvtEAZhCNKze2Pfc8VFJk4dpOXlN/fw5+ptlFcmeP5JC5ePy6oPun9cFkL2ZFFqX4ecUc3ksWYsphCLlwaodiWIBe2EQqETngY455xzeOShBA5bimPI51e4bWYFGg20b63lYGGMZBKefiAdvT0ENSBpo+Tnpn6n3t11jLvCy+KFm0j39kArpfyP7Hdw50MHyczI4uG7nbw130OnUys5uE6QFuiIVtIRFzHcpoPk9Stnxu3pxOOCr5cEUJKpRL4uILj9gRqcDhUvPppOZXWCDm20PP9IOj/8GuSmGVXE4qkgetRpRr5dkMOkW1P8Re9/6sNsFCe8H1QqFbGoVF9sq6IUrT7JLTeYmXWXHUgBFStWhbjkukpynHoG9NFxuDDJtq0Ca+UgWkvpVG1Wce74w7z4uINunXWEwwoffuHj6yVBPpuTjcOu4tU5PtSlnekqNeaes0lp9BZDORxfQ9dOKaqVcRNrKd2UgzN4Ck5Jg03EKVMd4NzLjpBu0ZFDGvv2J0gmRbPcyCVlcep8CuFw+P+KP/x39oVt2rQhFIC/tkSoqErQrZOOM05teTx54AA1hT83T00hhECf5eGCMSbcHoW81lGiuyPNivl4cKFKGNAl9HShMyYsRAlTJO1lH5uQhBqjRkNWdpzH7sts8n6AVvkabFaZ4rI4bVppeHJmOvc9UYMiwGZVoZJbjoebs+uuv4mx577Dq89YmHDdnxiSdqzxbCIijEfUkpCi9GAQu6s8rP/GTp5ojyRJ1Ikd+PFia4Guw4+XXNo0ek2PERWaJh3ux0ySJDSyjGyrwefWk0E2poSVyioX42+q4L2Xs+uT42RS8MFnPn5cHmTbitbIssRDdwrGTiojGLYx6aqbTmodVGoDwwfB7FlOBo0paZFi4433vNww0cbI4UYM+pTy85Sr7E2OMxllxo0xU1oe54opFTw1K71erXjrzig331kHZW04+9JS3nguVcQWQrBqfYQnX3bz0mPpzJztwmJW0b+Xjh5ddDw6I52LryvnwOFYE75BWZZY9mcISRPntLN8bNwWw6KX2b47xr0PDTrhtVi/bj2yDDOfdNGpg0yRKkxJYTGxRIS2dEUn6YmLGMUcwEUF5/Q1EA4reH1KPbjxd7tgtIn7HV6CgYamBjiqh4ATG07KLAfp1L7xPT6wj46OHdS0zzOy+vt02kd61O8dJZnkUHwXSZ+BVrSlzLSD3eblxAN6NOiPAgRmVDIksgrJtcbZvXPVf3xs+H+SJ2dmOfBUlLcIqkqKTCgscNibfTv+gNLsvXLr9XZuvb+az+flNFKhFkJw3xMurrzE2uznhcMKSjx1Po+mhIQ2wEtzEqhUEvF/0C+SJAmdTkKvk9CbEmzYLJPX0XxSv3mPHt1xuTfy+ptRKspi3H67BZUqVZAw6OVGwjQ3X2Nj2o0a2vj6cCR9Bf0GCma/UsvLTzT13e9/EkDtyW30fQvowA73Ot55V8tbLzXfQfnlD0FefyoFQrVpI7OSGHoDyCqJsZe70VV15axLDvDdx1nkZKXWTFEEH3wa4LtFGvSKlarKqpPe98l4vJ7vPyNdzfxXs7nr4Wp6d9cxZIC+Xg/l/U/rOFQYa/be//ALHyDxy6K8RqJJarXE5El2DhbGcVg1fPtdgqk32BoBn8dsUD89DpuK4adDml3XCPg8Zt076+jdXcei7wKUV8b5/LsAgUAqd7/hriqKSmJkZaooLZew2+0nuRaCBHG06IgQorZcxxp3nBtudyP7nY1+TzUaYrRcOEuIOPrjwoJrJ9gYc2kVNouKOi988lmUeFQmFI8SkQ/QRQxs9jxVlNKFvshhFe9+UNwI/NTrZUYMMXDXnTH6K2emru/oJaaRST9xOhu8yxFEKSgo+Jf4w/9ItXe1Wk27du3Yvr1xh8H27dvp3LkpIS9Ax44dmxy/bds22rVrh1qd2tydOnVix44dTc7ZqVOnf+HVg9GcQK8XXD8hNb5ot6lQqSR6ddMxcICWwQN0vPhYBldcZOGjL5qqf0NqnPavLRH69tSxcVMCbcJMjAhjzzI1Aj6Pt/vutBDJOIgBE+v/SvDoC24+fjO7EeAmSRIXjDYz9Ro7Rn8+AkFVq9958yUHv3yex+IPc3nsXidzP6rjnQVexp5tokcXHUZMqGUNfn/z19uceWrrqPMpXHSumU++bP59wwcb+PqHQMN3eKKWyy8088qTGfTvrad9Gy23Xm9j/c/5VFYr3DXVzmXnWzh7hIl5L2Wx7KsccrJU9OM0AvjYzB/sdy5l4FCRb40AAQAASURBVKX7+exLmR9+VHPZPUdQ9CECdepmW8MhxWkRI9rkptSiw6MrRufws+CNLM4/28yRQ9tOah12bF9PZrrqH1v1e3XTcmCfzE8rQlw61sz817IZ2CdFbn3LtXasZpm9B5oHQD/4zMf+QzH2HYyx9LM8Vn1fwNwXMnHYVLzxdMY/qrFZzDJtW2v44eNccnPUXD6lIiX8tDNKx7apB40sSzjsKlauj9Dr6EjUC2+50WigZ++hJ7wOVqsVSY6hFxa06BoBn8dbHm0hoeXzudl8tyAXnU5i4i2VxOOCZFLw+depgLiOWraLtZSLQsrEETaJPymnkAHiTKbf4ycabQDce3XXc8EFKiwqM4XFCe6arrDy/W74/hzCXx/1ZMSoAJmJtlQfsjJmQhlPvlTLD78GeHuBl3OvLGfYIANjzzJzzhlGrFboJYbRQxmChxpicQWR+L/niv+d/WHbtnlYMyI890hGPVgiyxK3XW/nrodrGNBHS8RRjA8PneiNrFbIzUmBlxqNRNv2CmHRvMpliADnnqNn2ffpfL/IyWXjjM2qtgJERAi9I4i1Swkvv+NDV9meR2boGDKqhodm13HHTDc9Titmx644XTtqqXElee5NLyOGGnhtdibvv5LN+p9aESrYiR4DQpFw2E58dOMYV1g+qYqnEIJaUclO8ReFsUL+WBnni7cyyCocSSfvSPpFzyE90p5trGEXG3DYZNy+f1YQTZJICYVFUyCczSqjtxz1GREju/Y0fX9+roYXZ9t58H4jt9+q58pLLfXA5/5DMe6dFSSq9XDx1UG2/96Kx2Y4uecWB39+V8CbT2eiM9XhdrtPah0yM/MIBBV8gSRTZ1TzwiPpfPJWDo/f52Th2zk8+1A6U+6uInlUnleJq3F7GirXsx+y88KbUaT+q6hutYKdll/odN4eHA6Jm++t4v4nXGzbHaNDJ8EDz3vxdfqDA85fEP1W8sCLHhZ/mhpzv+uRGvr31rPsy3xunJQqqGnUEgeOxDj7ilJkSXC4OIYkSZx/dkotdvGHufy4MI+7pjrQaVO/6ddLAtS4EqjVJ+cD4klBTDR0qemcddx9a0OSbjLKnH+2mS/ey+bwHj2/vtWNkh8HkF9xJlaR6s5zBNux5k+ZCZdC71PcDDzVy9z3Q3z1XjYrVkaY9biXV98M4Yw1Lz5klmwQ1xIOK7zytp/yv9qQFepWz4mnljS0VrqRGexMVW0CSZLQugt49Z2mzz8hBLfNdFFbrW6kHPyvtH9nX6hWq7E4Evj8CSoqFU4faqDK1TJ9yzlnqSkzbSUpmh5TqTrEqafKnH26ifHjLLz1so3KzLUkRONxxLAIcpAdGDDSXRqIWUol/nrJSGf60UbuhFltQEnK6PVSi91NkOqoAuqVxu+flsafa8MUlsRJnJyYLXq9nslTZnHnQy5eftbKhwtlrrq/mNwBhaRbNcgiJdgAEvl0qE/2cmlLEfubTZ6iIkyIQBN+bx9uFOL/mHClZyWZ92oapgw/aVIWmVIebarPZM8emDC1grGTyrhyagWDx5Tw1nwvvyzKq6er0mol5ryQRa/eXerBoxM1Z3oGky6zYrWoeGpWOudcUcbufQ0+IRpVeHWuB7c3yZnDUgn43oNxBv8tGd+8PcIzr7m5+rZKvvrBz/e/BCkqjTH9wWoGjymm9xlFXDutCoRC0FzKTddb+OQrH+dfVcb5V5Xzy+9B3ns5k7NGmLBZVTx2rwN/UOGyC1Lf5/WnMrn53mo++cpHNKoghGD95gijx5fRsZ2GIQMMuL0K40abyM9VE4+Lk+pmXLtqLQY9JJIw4WIr/fqpSCoCBxnsZxtbxWr2sAkLdjLIY8OWOL6AQkYL1DVwlCLJJDik2oJbVFMo9lEiDhIRKYG+OnUlA06h2eYTWYY1f6gpiPZqBJrLkooO9MRNFQoKBcE+OPQmbM4E3RlAX4Zjli1EwjK336bjtsl2ysr/NQIfzdm/sz+srjyC1Z7ARfMdklGXnXkf+Vp8//xPfQzq1zSnattKw0VjzAw4u5g33/eydmOYLxb7OfvyMv5YE+KS85q/R+d/5kdb2wq3vpD2o/az9bcC3nk+i9efyiCRECgtSH8HQ6n74ePPAxTkymzdIshIb76I1JJdee0EakqNaHYOwxrOZ9PWBD0H1TD89BDd+roZeEYVPy5L5ckd2mrR6aHauYU5r9tYODeH9DQ1k++qqs8RK6oS3POQh5eelXD6GndPG7Gg0Sf4YbmPX39vKlY5/9M6Wuer6/PGVasTGLEQs5bzxtMZoI5TJcoJ7OzAWaNDnD6mhgvH19JnaA1vPO4gr3YoBXRg0ceLTmoNioqKsJrVfL800Oj1sWeb2Xco1kgI+sn707lyaiW7jvOViiJY9K2fZ15zM3SgvkW1+LunOti6BSxJJ5dd2LK/vvISC0LAuHNbPubSsWbmflRHRVUSh03ikrFmVKh5+9lMzhxm4ukHMtBoZDZu3Hiiy5AyWaKEQ5SJw+xnG/nxrnT3n03Fyu74/hZ6mbERoA6lmTgBwGMo5IZrGtDPnXui1NUpTLvbx7zHc7HtO4PMojMpKDuLAH5clDc5R7E4QJIEWkmPWtIQaQZrveN+L22V7s0WFrSSHofIRkjJRh3i/3/sPxL8BBg7dizLly9nxYoVlJaW8sEHH+ByuTjrrFTXzMKFC3njjTfqjz/77LNxuVwsWLCA0tJSVqxYwYoVKzj//PPrjzn33HPZtm0b3377LWVlZXz77bfs2LGjCbHz/x+LxWKoValKTXNqc+8v9HHnTSkA7qIxZpYsC7L6r/DfziGYMLWCpCK46NpyFn0VwkEGMaJ07dRycNoqT01CFcEkWdm4QUGjokVeu6nX2IilF+PK3sDSr9IZfYapPphrU6DhvZez+G11mINHYky+2oRfU42sEi1W95ozk6k178wPMGSAngNH4qxY1dTRFhcrvDM/QEVVAo83SVFpnPPPbupsbFYVj9+Xxt0PNk6027fRctONOvyaaoz2KG26+7n9Vj2dO6mZ8biLdxakEspfv8wlFvnn20WFGoXGHaoeuZKCaG+SNZn8/GuE/r11WMzRkxpt0usNGPQShSUt86SUlidAkclM03DhmIaKytqNYc65ooz+vXXccGcV245TVhNC8NUPfuZ8VIfJKNG3p65+z70y18srT2YwsK+eleuaJ7eHVDdAu1Ya1GqJKy60cO0VVu57MtX95LA37J1f/wiCEHy1xM/gMcUs/S1ITW2SK66YeMLr8NVXi1ApBjoq/dDTcseLSlKjUrTs3p9Snb9+go1Rpxn5YJGP75cGqd6ZS7ZUQGepD13ohwo1ajR0oz9JEmjQYHC35YvvGoNmF55rIq4O4i62Eaw1cIS97GULh9iJUFRUU4Y/EcRbo2H7ziS798XIzlDz3YIcrrosBUp46pKQTD1UTZKV1nQirqT4v/5v2r+rP7zk8ivRGyQG9mkIUhMJwYSLLPTspmPGY7W4o14K6IgkSchRM0uWNuzXZ5+0UJ25nrhoDPxHRJi63E08cn+Dr7jvDgtHdJuPJs0NFhNRdmlWc/MUPfdNt5Fml4mbXTjdPTHuOp2v5jrZsSfGhqX5/PZdLq89lcmST/IYdZqRibdU1ge9Op3M5KtNHDFuICmS9OrbvBptc3bowGFyRVsgRe+wiw14qaUjvegrDacPwwmLCIfYCaS6oHOlNmRTgJNM1mwMU9BaoU7UNnv+iAgRjEf4dmmAuMfKom8D/LwiTFgKEBNR0uJ5zJsfJpFouk+FELz5vpc5C+oYP6WCWbNdjLqknLEX+0iUFWDK9fL4fc4mQc3I00xcer6J5cuXnfA6QOqZ1DpfRUlZkpefyGgU1ELq+fP8I+n4wymwVlfTjlfnNI74zjnTxIof0ln+kx1nToQtewIEQ0mmXG3j6/k56FQyX7+XxmNPRAlHE9x7t47flqRz2YVmVCqJ4tJUh+L4cRaqahKMnVSG25PktdkZLF6Qy/QbHZx/VQX79se4bYab62/18PxrqUSqvDJ1XQu/8VPnS3LvYzVIKHjrTmoZUKnVFLMfSPEgm80wZbqXHgNd9Ojv5pQR1XywMEDHdhrOuzCJW12G7ji/GRMRtrCKbArIrj2F7NIzyKwYRnFJklbdqnlgahrL3+6Br0bXoqgMABEDhwrjfPRpBGekbbOHZCbaEYtDUPhxBjoz/009V02pZceeKHW+JL+vDjFsbBlrVyspBdRQ02f9v8r+XX3h/v37sdtU9OpiZOgAE5edb+GjL5om98c6kt/50IcjL8AW/VJc2iOERACvqKXCuQ5rj0Os3uyr34v9eumY/64Rd/vf2KteR5FqFzvEevazHTUa2tOj2WvKSbYnQpAeyhCiQTU1rpYLLNt2RZk8sQGcd9hVxBPw8LO1qFUn1/l5+PBhlv/8Jht/KWDiJVZOH2Jk2g12Orc2442FSCIoo7BJF6dRMpNGJnvYVA9iCSFwi2p28BedaCzkIoQgmLGfSVfq8MjNg1B1wk1OvmDkaUYGDI3jF96jn2WhU/UYdm1VY7dI7D0Y49F70/hraStyshr7rLatNBQe3koyeXIosFqlwmhI+dWLzjXTrrWaS66rpPcZRVx4dRkXXlOB2Szz5jOZ9f7X7U1SWp6KJWvdSS6+rpwPP/cxqL+eqy+30rOrjgG99dxziwN/QCGeEAzqr8XrS+IJRcjKT3LtFVZeejyT7z/K44eP83ji/vR68bdgSOHdj314vA1TaXk5ar5dkEswJLjipkouvKaC+Z/W0ba1mvLKJJ++k8OPC/Po20tPmkONXqfiwIEDJ7wO1TVlhMKCc0eZGD/OSlaang6iD1lSPj2lQfSRTqWXNIRMKY+2dMFTm9I6KClLtLjvgiEFk1mQ1IWooRwbaegxcoAdbBK/o+66jbdetDd536r1EURcjcHVsdnzSpJENq2ppgxJkjC7O+GLhCnJ+BOPuowyUYjZDFOvt9CmQI1W17I4zL/C/l39YTyhkJOvcEizBbfUuEvQK1yUKkV8tCjI5u1NkZa35nvp2E7D1BlNx6pDIYV5H/l45fF0DHqJR5+v5bV3PXz0ZjavPJnJVbdV4vM3vk9Xrg3z7Cs+TNFM4tkH+Hius77JSJYlRg438vniQJPPglRX9ulDjPz2Z5wd62zUVZrp1Ln5vdOSff/lD/RIDkWLjrJIFTt+aEtuyShyqoaR5e5P8EArJl7vpdeIQuYs8JIM6nDk+zhrRKoI8sCdadx2vZ3X3/Ny4TXljLminO/fzSa/dmgznO4uiJiIVzu5dlo1Z1xUyrsfp5qdLrymnINH4jxzlPpkx54oGzfFqbJup3c/gdkk06+HiVzaUkkZaZX90Gwdge+PU8kuGkWGvzuyJKNBi7fWS2lp6QmvQWVlJWrUbNgabdToc8apKdqNPfsbXttzIEZerpqb7qmi+2mF9BtVxCmji9l3OErXTtp/LOJlpKvRqjSATDze8jMrFlP+R/5YIaBdKw1dO2pxeQQP3Ong4ZkWvlgcwGiQyclSM+FiC/PmvHKiywCARqOmimLc1NCLITikDFSSmgxyCAp/o3tFkiQK6MBO/mpSKPXJLrRtC7niIjORiMLKdSFmPelBG7PTQfQij/b1saFKUtNXOZ1icYDNYiWl4jDF4iBbxSrixLDgoEwcISDqyM1tujB/ropjJa3J68fMSSaKpJyUYPY/2X/k2DvA0KFD8fv9fPXVV3g8HgoKCpg5c2Z9NdHj8eByNXT5ZGZmMnPmTBYsWMDSpUtxOBxcd911DB48uP6Yzp07c8cdd/DZZ5+xaNEisrOzueOOO+jY8eQc1T9ZUVERYbeFsCVAIiEacXYA+AJKfSemRiOxaG4OMx6r4cW3PQzorae4LM6e/THuvsXBBeeYcXuSjL/BRZ27AmPczJr1MW66tvnP3rEnijqWAgMiNQ6yMzwtXqfZJCNr4/ToqmqSfELqhrrnFgfzPvYxZICepBRF0sROeLwRYOLVE3nusXsZMyrCB69lcdfDNbz5vpdRpxmJhCQWfRUlWpZFRl0fRp63nmGnwYihLZ//wjEmZs1u2mV01RUm3n5vN3fdZuamaxt4ne6c6uCTr3zc/kANbz2bicGSIOlpnkRdEQoJYsjH1RNiIkKtVEk7eoI3j9ff+INbpknUehI4HC1zbPzdBg0Zw5JlG1j+R5SH70prtnP3xbe9nDFS0KVjwxju4aI4j7/o5psPcrGYZUrL4zz9modDhalupDpfkjEjTaz+PqW8e+PdVeh0EmPPMnOoMF5PXF9ZnWDz9gj9ejUeiVMUwdOvuXlsRsMI2UXnmnnw6VoeuzeNUEih1pPk3U/q+OL7AHdNteOwqejfW8eyP0IoiopIJIJe37Iq6vH21Zef4yQbPQbCNN/NB5AUSYSsNBqrvPoyC+dNLOfAHhXtYwPqW+q1ko4s8lGEQoA6tBiow402ksbW7WVMurzhvDWuJJF4Ag0x2tO9fhQqLuJs4U/SyaGADmhLdRSWudi+cTezZtHo93pzTgh9bc/6z8+mgMLEPmRDy2MH/wr7d/WHFosV1VFho0XfBY4GBRKRqCA7U8UzDzoZe7kbUygF+NtI46dl4XqRsx5ddHz8oeC2O/8kXGMl7DaitvtJbxVk8Zv2+oQNQKsFu0Nhd+Um9FoJQ8JGUAngyAux7AMHfXroCIYUvHUKS1RBdu36BXN5H+SsMpZ+mdXEV48ZaWLLjii//B6qV37v21OHpXUNNYeSCNE8lUdzFgqEUJO61hIOkkYmuceJbxglM13oy0Gxk2pRRqaU4rvNphVbWEmaWnDZxXqe2r2VnqIxdUdcxNjDJkwJDY89EULjacMtt5VQILVDnVTYxmr6MAxNWRcuvmo/773uqK+K1/mS3P2oi5raJOPGGKmtUzh3lJGxZxvZtiPOou8OcsVFzY+JAdx8rY1r7pjL1Vdfc8JrIQRIsoTdKjcRlDpmfXumRIsAbMks5n+8ldatJK4db60v0pWWx7nx7mo+eC2bDm01XHt7FYt/DvLS2x5icUEs4adPxUhCIsCPP/3F1Gsbzv/9L0GuGJfac7fcV80rT2Q0Egi59HwL55xhYtA5paz9uCsGTGySXbxsPEC3XgkUBAcOxcjNUdGtk5YO7TR8/v3JFUBUkooayjELOzacFB0KYtzXl7yjnWvJ8gSvPLKPP1dX8+7rdpavLmZrSTmqiAWQkJFpQ2dKpINUiVLsONnOWqSQib4MS3VvSiALNUmRbJEOIkGCybf5SYR1LY4Gy5KMVtJQ49xEQe1wcr0DOfi9h6vWHEJRh/CGw2h8rSkgLaU8+i/0IX+3f1dfGI/HMRklaiplctNl8nLUtC3Q8MocD9OnpHjDduyJMv3BGs4bZeS9l7Pw+RXeW1jH+o076NbNQlamTN++Eg/OjpFZcSrDR2+ka2c1XTtq2L03QSAW5e33k9z3SAkdDg/HIJnYKlY3UYw/ZpIkkWawcFD1G5qkzIvveJrlQvb5k+w7lIpHThuS4sVNJgVlFXGqXamOvWQyWd859j/Zhx+8wmP3UD/OmUgIRl/iIryzB70TOXioYT/bKaApN1i+1B6vcLGHTcQIk18g0auXjOcvQbKmIfkLiyCHNJt58l4tF51v4Iz126k7pMJGw/fzCQ91eRu5+CwNYyaUceMkK9t/L8biswNHi1CJTow+s4x4Ish5o1ruAjLoE/zwwzdceOGlJ7QGAP5AnG9/DNT7wQ2bEmT4uxNWe+k0wsNzDzdWTK+sTrB7b4zyygRjRpq4dnolj9/rpG/Phhhs1GlG/lgTYt7HPpYuyuPUsSV8szhKMqojKLQoOaEWOQLDYQWdVuLdl7NZuzHM90uDjDot9awxm2SmXJWi8gJ4+4NUMeiMUw313cBXXGhh3cYIeTkqPJ6W84+/m6xSsFjkenB9xe9x0kTz4huSJOFQsplwbTmnnSbzy+8hzjmjKTfkG+97KSvU0DV0WqPnZQa5VMqHSSj766/7mNX5kjz5spuCHAMRxdii+IceAx5cCCHQCiNWo5pQLEatvJOkoqCSUzRIf6wJoyRbps74V9i/qz9UyXDFOAsffe6joGAHv68Q6BULcWKYsdGZPkT0G3n+LQ9Gg8xZpxsJhhQWLw3St4eOD17Lotfwcs6+uIq7p5nJyVLz59oIb8zzEfXpuW2mi04dNLRtlVJzl2WJ7Ew1kgQTb6lELUvkphvYsj2Bv8JKWm1f9rGVuy/XNaF0uWuqg0m3VqZijkkpEaZqV4JX5npZsyFMeUUCoRZYdFrKwjUMHXriE3HxeJyigyW0lnpQI8pxkEGW0o4oYaoz/6LvAIW7xmnweKy892kdX/0YIGmOMfRvk4R9euiYMM7CfQ8F8HslovYj+OrSsZFOXMSO6imUEyFEDm0ooD2yS2ar60++0gUIhhTeeCaTXt10JJMpIdfVf0WYdb+N1gWwcZvMOVeUoSTBhIWeDGIfW+ktDUUSMnW4UUQSMzZqqcJilPlwwWvMeuC5E1oHh8NBlTvKjKss3P5ANZddYGHCRRYMeolJl1q4+Ppyzh5hZNKlVh56xkW71hpeeSKT/r11VFYnmfdxHbv2xnhqVjoPP9d8kwCkREuJadHU5jN/4V6eerB5wO67pUGuv9LKNz8GGDm8ecBu/me+VIe6XcXlF5gZe1UZ1423smJVCElKFfLHj7OweOnOE1qDYxZNRNBJBjqIHo38vyRJZIp8jrC3ng9ZCFE/8baVVZiFDTVavLhIqgL0sSbpfVo5rko1tkQ2MSSS2joyEvlN/JtKUtFHDGMLq9ChR0Iil8GoJTVCCDbIv1KthuIdQabcleTcs0x46pLM+9BHPCkTJYyG5os9YYKoNRKlpaXk5zflnD5Z+48FPyHFD3bOOec0+7dbb721yWvdunXj2Wef/cdzDh48uJGT/1ebVqslIeIEggpfLQlwxYWNBXjUqhRXyTG1VItZ5p3ns/B4k+w7FOP5NyN8+EYWrQtSGyjNoeL7TzPoP3wXuSWjWLMx3CwvkBCCh54IYHGfgkAQoI7du1pOxiqrE8QiEqcNa3kL9eupY/YrbnbuieGOxTn9tBEntRbnnncuLz37Cjfe6CW7nZcLzzVQWpbk4afqiPn1dKEfmVI6CRJQ1pZPF+1jxl0td6i0VKXRaEBnSnDTtU3V0CdeYmX5yhCHCmNcd5WOhW/spb1o2gVRymGMpH4rIQQedTmH5R20jfWqdz5mVyfemrcZo9V6UiM9BQVteGxmgjbJXpw//iBfLEir55RUFMG8j/zs3h/l3tsc7NjTUN164z0vs2c66/dKfq6GN5/JRFEE3rok42+q5ME70+qv7+1nMxl3bQXnjTI1AnKGDzJw50M1TLrMysSLU2ps23dHeepVN6PPNNKlY4OzkmUJu01mwSIfr8z1EooI2rfWsHFpAUZj6pqLShKsNYWpdScoKytrogrZkgXqohglC2o0SAKCojEX0zErpxCDJU73zg3XpdfLeD0SQY8BLy4qRfHRLl0JDRqihLGRhhYdB9iOERO/rvQx7toQfXvomDzRxlvv+0gqMn0Z1Igb7TC7aE93nFKDZISDTOw1GTz91EoGDYjRuYOWJUtD/ParioLjqluypEIt1CTi//eb8P8d/eG6dWsIh+GS6ysYc6aJxR/moNOl1upwUZxb7qsiFE1SadqFyu5BVkFtqYqzL6zl0QfMjDvXSP9eOp6bLZg2w03YIyho7eLXb/LrzwOp+2jK3dXoa9uT0/oILz5tY/q9FbRPU7N6aep33bYryp0P1XDdBCvzXswiGhO8/8kBvvoxgsebrAcEA0GF9ZtTYPYV48w8/qK7Hvw8cCgGkoLZppzUiOOgU0/hx/eWIfwZ1FJJX4Y3e1xrOrGLDWSSAj9lSQYpSZsCDatWKnQUvdnHVjRCiwkrYYKECdCO7gTr6qjDQ5wQA5SRSJJEED/VlLJDv5xsi539W8ycem4F6RngsMscOBwnkVAoyNPw8+9hVi3OJ82hJpEQzHkvwp494LyhZZ9st6qIRprviGjJfEEteekqLKZ/LqvrDAq7NauIqPx0LBA8+ZKb59/00K61Gpc7STQGWRkqfloeZPIkG4vm5nDexDI6ttPisKsI++OUrDtIergDh/dq2bozSp8eqYQhEhWYjRK790XJylA3q4xsMcvcNy2NV2cFMEWyMQkLmYFWlBxYyfz39Ux/oIabrraxcl2YssokJkP8fxTJOd5MZhNet5eDpMYLBybOQCc1FP9UkpqsYHc2roiy8KsAwbCgY3wgZhyAVA9U2kUGmzW/UiyBJZZJNq3qx9YBMsmlkiLyaMz5CSnwx4CZor0qdLZ/7tZMkiCmDbLTuIwcpR3aiINkbTqlHEKPhc50I4gPrVbQunXzY/b/Kvt39IVpaWkkBdTVwaYtSRIJwexZTl6d6+XU80vo21PPuo1hflmUjzOt4Z479RQDny/2M/sFL+q9On79xkHIrcaACX1VJ45UgetPO3oMpGk9vDFnN61yNQQPp/aHQPnnfalOcONkDQ/ckcYl11fw3sI6rjuuyFBZnWDyXVW8/lQGb39Qx033VPPtgly++TFATY1C0C/jTP9nsZS/W1Hh7kbF2G+WBKnbn09WIkUl4pAysImUWIKBpsCWXUrHKtvQtXGzc1UbAApL4sx+fhsbNiQBiVatoX04xFXjU8IhyxenM+Ohnfz2WxIlosNoj9Ovn8SLTznJykgpmo+4qBRzvo/qSDWKx4HD3Q2At+b72LNLov8wFxkZcM8dRkad3pAQF5bEaZWn4vvvPjgp8LN162w+/GIfN0y0kZWhIuTT4Iy2pca8l2jMzQVXl3PJWAuZ6SrWbYywfnOEeS9lMedDL5NuraRPD10j4POYnT7UyMKv/ZRVJLn1ejsvPmaibaw/kiThLq1k+sydfDwnvclv9uQrbq6/MgXWDe6v54mX3BwpjjfppKp1J3njPS8TL7Vwzy2NGwGum2Dl9lkRiouPAGec0Dqo1CZ02lB9p+n/1EQsIaOtacfKZeWsWl/DA3cmmHSpFa1WwudP8s6COpYsDWPzdW7C8Q+QrbRjT1EhYyeWce0EK9kZalauD7P45wCvzs5ky7Y4O350Y443D1z68BAmwGb+RIWaWI0OI2a60g0NGgrdu7n+Vjfb9gfIy2sq2vSvtn9Hf2ixWjl3pIn3P/Vx9ZV69u1IkFM1ABkVkiSREHHU2Vo+fSeLg0dirN8cwWaV+fD1rHqhHZtBR3TtUO7ZfpA6XRnp/q6YEhqC1l1Mv8FGuzYaqmqS9b4MUv70+4/yePJFDwtfySQn0RHL0UJhNSW0bde0+12rlVj4djaffOWj/1nFqFSg1Ujo9TLpaTLvv5pF5/ZaJt1aRe3mOLW1tSecI0ajUVQiFXtWUkxn+qIIhcrs1Xz7ua1Rfjb5KisvvOVm1fowm3c2NAkA/LYqzM03R0l3DaKg73oWvu9gwuRNbNqVJB5V0VZ0q487XZSznbV0ojd9OI19u5fzxks2rrq1EllOcRsPHmBg068F9T7inDNM3HJtkjMvKSVqOURBYABqoeWI2IuHauyko0JNCQfx48VCkkMHThz0k2UZgzlJml3i+vE2nn05yCNPBrFYBOMu0PL7N3k897qHWbOraZWn4fN5OfXXlpOl5uG7nXzzY4Avvw9w8HCckrI4BXlNG7ueetGHvrobdpHJ11/uZsIl0SZF+C8W+7FZVIwcbmLuRz7WbgwzZEDjxqztu6McLoqz5JMGTtU7b3Iw5Z4qPHVJLj7XjEYjkUic3FygEAKzWSHulZt99uXTjkL2sonfyacdYUIIBL2kIQghCOEnQYJWdMCfdOGu2oHR1Y6+0RR9TEnmb1iFESnS/PNallSohJoMKbfR65IkUWBLY/xNfj77zMTyz9NZ8X0YETUiK3Yk1RFKkofoSr9mv1MlxahjRnbs2PEvAT//Y8fe/12toKAAnT1It85aPvjMx/KVoUYtysNOMfDWfG+T9znsKjq21ZJIUg98HjOdTua8MVqKpL3otDKjx5exblODoEBVTYLrbnFTsS0Hk2QhQB020qgpNjbixDjeHn3ejVSVz+EjLXcvVVQlkIAdu2OoVSpqXCen3KZWq1nw6XxKav3U/NWZDx/tyB/zutPHfx49GcxuNrFVrGIXf6FBywBlJF8tbjkBW/hVkPxmBIO++iHImae13H048RIrXy8JcNqpOvzmQiqsW+pHpmIiQqV5B21OLSSjSwXlrX6ltOBX/LlbcGYmSaeB18+QtFFbK3HlVXed1DqUl5djksxkJNsQ2NibU8/wcc5FLi672k2foTW8PdtOuE7L0IEGlv3Z8P33How16daEFECZ5lDTKl9DRVVDp4NeL9OhrYbDRXG0GnDVpv426440QmGFN973MPzCEnqNKOK9T+p4+K40rvubgqcQAotZ5sG7nFS7kvz+dR5fvJtTD3wCrN4QZvbMdAwG+aTGvNq270DUmKpQdaYv21hDnWjo5E2KJAflrYSy9tCpi8Kn3/iJRFL7M5EQRP1aksQJ4KMr/ekjnYoeA2Zs9GU47aUe2HGiRk2UCDXFZmrKNRj1EhOmVlBbaMVKWiPgMyHihAk2Aj6PmSRJ2Gt6cvVNbk4bXcPMu9XkuYY2Shj8wosGHcnEiSd+/022bs3veL0KrfLV3DnV0QiwLCyOc3CfGmeazJOvhti6Po1t6508N9tEbbmeJ++y02eQh14D3dx+nQHjocF4km727pbJ7lhJlwGVPPa8m/c/9TL8/FI2rdaDs4qfv8qgXSsNMb+eW25MJT6RiMJdD9fw5XspCoN0p4q8HDUP3ZPGx29lc/N91SQSggefTolcbNsVZduuKLc/UMOufVGSSZECBD/08d2CXEwmGaGcOOg3ZMgQgkZ3ChyiqYL9MdNIjX2/EAJFjuMPKCSTKb6m3tJQ2tIVC3YKaE9faTg2KQ2Q6kfp60ckqSIjS2HrmkyW/Kjhsy9l1v+Sy6rv8/n+o1y+/SCHLKeW37/J55UnMrhiSiU1rgTTZnjZ9HM2Bn8BP/zScpf2ilUh8gqa5xZryQJ1Fbz1TBbBsNLsGD6kqF9MZoUlP2p5eJaRYCRJm9ZqdDrw+gR33+zgr59b8dOneQweYOCaaVWs3xxh+GADToeKWk+Srz9KZ+TEMkpzliMHLVx6tYuX3vHgDygM7KvjpxVB/toa5czhLU8bjB6pJ2mtqf+3LKlIq+nDnHfDfD0/h7fme7n5Wjv9e+kwGSWCwZbX6u+WmWsjTgwZFRbsjYDP483h7cId9/nRlHUinHaEmsyNuDUlKEc7j1WSimx9OllGG2FCTcRgcmiDiyoqRFH9e46NCh9gO+3oRoaSjz8SxSea79byCy8aQ4L961tRtDuTGS9UE2jzF9WmPfTmVDLJZQfrCGlr0BmTxGItC/T9t1rnzp3xeJKotUlwZTPt/tSz8I6bHHRqp0GnhftuS2sEfB6zyy+wYDJosBwYTrZnAPm0pZISMsnDRQVWHOgkA/Z4LrXru7Nrd5wydYpSwYwNH83z8sZEFJUhwuD+emRZ4pwzjKz+K8zo8WVcN72Si68r586Ha3jiPieD+xuYPNFGZXWC5X8GmftRHd9+mIPTZMLjlk9KzVYRjcfk57wbIS3YuMuzAz2poKhZLrOYiOJKVqE3NPjRNgUa5r3mYOvadLaudbL4Myfpaap6IC3NoeK9N9LYuMrBwDOCbFuXxsfz0uobCbIy1Nx0lY02BRr++i2deR8nqM5fSSH7COzoTP/YOaQfHklk3VDuuknPLXd7EEIQj6eEVO68yYGSbJliqDnr128oiSScPq6E2x+oRmdQcBkOkIiq6N/DwCdvZVPtSvDux3UcPBLj4vNM5OWoOXeUiQ2bI1z8D3x0F59n5qMv6xjQW4/Z0gB+p4ls9v5WwIix1Sz7M0hFVYLVf4U598oytBqJCRelmgAkSeLtZzO58a4q3v2kjjpfkmBI4eMvfZx9eSnvvZLFrOlN6VAynCq8PoXy0r0nvg59++N2K1RUpYCnoYPV1EnN83cLIXBRQYwwzrpuWEr7MfOBCN2GFTHq0hKumVaJ06GiplLGGWvV7DkA0mIFTLjYgtujsGZDmFa5atoUqDmlr55Jl5sIOg81u/cSIk4ph7DhpB+n0Uc6lVOkkbSjO7vYgB8vnUQ//lzsQKNS0X9A84XO/3bLK+jKlp1R7rzJwatzvbTtlCRKuH4/qVBTXZX6/w5ttUy8xMqlYy31wGc8LqgJhNjOWo4Ey/C5Uzny6JsPMm2ahlb5aopK4ixYVMeHn/sI/E10966bbShZJYRIUeoEhR+TWbDsj+bvYbVawh9QMBllFr6dw44/2rBhaSvmvpDFewt9LP4lyHcLckjPgA8//PCE18FkMqFoUvQNSZJoJR1uTQlTp+gaAZ/H7J5b0iivSvLE/Y561fOtO6NMusFL0GWmRL2bQYNlRp7nxrerLUrEQD8xgiypAFmSkSWZTCmfngxmP9uQUSF8Nt5+P0DpfhOx3d2IxyTefDqzyb3tsKt4bXYGCVuKQiRJgihh+jKcdlI3Wkud6C0NpRsD8PtVJ8UFnZaWhl4veOr5MM/e68Rx8Ax61I3GUTaQ775Q88uKKH16aikpT/LiYxnNxtDjxpjYtD2KJCRGX17Jxq0NE3mhkMKjz9fyyxI1dpH6bjlVw7hsQoBJN1ex9Lcg3/3k55Lry5n1lItpk+0AzHsxk5fneJn+YDV/rAmxan2YKXdXcfcjNXz4enZj8SG1xGuzM/H7BRZjCnh9b2EdnbqcesLrIITAYZcQcgOlR0LEKREH2Su2cJjdZJKPEFCXsY0K+Qht6AKkfLZJsmKT0tBIWhzJHEqKVBAyUpm9msqCFQijn2C8eVzo2OcrNP/DqWSZM4bqeeoxE5rcSnIDvWkX74c2p5olizLxStWUisONnu1JkWQ3G4kRxeJIYLFYmj33ydp/dOfnv6OFw2EQKm6f7CAehdvurUWrBatFYt9eiWRUjdkZoW1rDZedb66/cSqqElw/vYrZs5pXsezSRSKcfgilJI+YzcPl11fjdILTqcLtVig6rCItppAw7CVgKEHjyyCtpi8XTfydl55OVdhkWcJbl+TJF30sXRYBrZeffonx1MOifvzoeHt1nhdvXRK9VkYjqdm/7+BJr8dvv/2KU+MgL96YS8yElTSRQQEd0aKjnEJ2swlVpcxzb3i59zZ7o+OLS+M885qbrxdkNXq91p3k2de8vP1CeovX4LDJBEOCd94P8sAMMz27RHjxtbXU1AjsdomnbjEwZmQ6G7dFmfFYDZeOtTDp0nTOv8INx1GWhAhgMJu48spJJ7UGiUQCVTxVwbEqGVgrRxCviFFDkuyjQEhtuBqTUWboAD3vLPAy9Ro78v9Q2tCoUxW6Y3bgcIwdu6PcfG81ySRccHUZc17IpGdXPc40FW8/m8kDz9TSOl/DmDNNzXY7LfszxOD+BnbsSfFtjp9SiU4vk0gIrrnCyil99ZRVJBgz0sxTr3pOittt+OlDqShcT/hIEItkp4vox242ohIqVKgwZ/u48WoL147PQa1OjaaeN7Gct57NZOPWGL4qE7lkUCB1AFI8hwlitJb6AlAk9hMlTC+GpKgNohDfEWN+2SbuvFfD3AUBxNFxtmMWxI+VlikMrJKDtbsl2tKZHKmg0ZiAEIL9bMOIiaj+f11xcxbxJ7AYtDx0Z2O/tmtflFtujaJVafn5G2cj6o2brrVhtQS4/Z5iMqpboU1YcVNNLWtwkk3baFf0koFEWZyFLx+gUn2YTE0GtaEwQ0dEKMizs2ZDGJWiwXS0u/DzxQGuvMRCmqNpgt6ji46sDBXXTKtk9JkmnpzZ4EvOHWnirodrGHpeCYoCdbVqJk/30Lu7jrLSwhNeB0mSyG2rZ0vVaoy0nLCmAo+GIN0ll2OwxgiFFfzaCB5tCdnxDhgkU5OqcDVlKaXZ48abBQKrM16vaNnqbwXXbp11JI92hZ09wkSaXcXUGVVs35VkyDmCvn1k3loQZv+hGJ3aNw7EQyGFJ15yc+eMEx95BzDoY2Skq7ngbDMfLPIxeWLT7pr3P63j8nEWenXXseqvMGecauSZB50MPKeERXOzG9EdjDrNyJABei68upzLLzBjNOhYuzGCLEs897idR+9X+Oy7Ot77OInFJHHelWUIBKFwqpteUVouXPgDCpLSeM9YJDs7dink52rQaWW6d9bSsa2GBYv8JwUARWOVSKiQkP6RK0kvGYnHJS65uYrrJhnRaVV8vbiYOe/tJ61sECbJSjgkYyETmhGPkCWZnmIQJRzkL5ajETripIJfPQZ28Rda9FitUOfciLp0CEapYY+GRRBP7gYyzAoajYQQqW7ALl0FoqOG9cu2YhUp9eRy9QH0OoHT2Xwc899ser2eRELw4mwbDz1Yy4rvrAzcXM7N16cAGG+dwlMzW45jLr3QwCfbPejIQY+RWioJaWtJquo4ENlKB9EbWZKxJ3KwuDP5i+Uk2Y6FNA6wg55iUCOAPSkSlDvXYXPG6sf6giHBNZdbGT7YgMerYNBLjUaD09NUGAwSb7xfx6fv5OBMU5GZ7ad8h+qkup579xnGipVLGHlayocFggLb3wo/aklDG9GZ7aylreiGTUpLjfjJVXgzd5KWTOKwqzh4OMa23VHicTj1FH19t08gqBCNCTSaxtfk9QnS0+QmrwNcMtbMnHf8nH+Fixtv0CPkJJ1FX5zJ7Ppnv04ykOPry+/fbeEOXQ2bd0a5+2YHndprkVUnTgsFcNHFV7Jg/qskkyGcDhVffmjF5Xbx6hthXn83ytrNqfHJ+29PIytdxdpNES6+rhxJEmSkq5uM5x5vKpXE9l0xDhd5CGkVAsKH+eikTXqwM5HNrbhm6goGDZLp0UWLz5/k0vMbP5taF6TEML/4PsDIS0ppla/BF0jSp5euiejSMVv1VxizScJoOvEkd/S5o1n280888ZyPt15M457bzYxaugNL5WlNaKpStDFZdJQa+F2zogVUlhaxP7wLgznO5m1u3NUacluaWwcQEmaTzMRLGr7zS3NSgLbJKPPsk0buv38Vzpq+9RNKfuFlNxvJooA8qXFOY5TM9BFD2cgfdBESrZLd2LK7gjnzL+d/ram1bt2RdxZs5sxhRkJhhezMBIdy15FWfgpmyYYkSShuJytWhjizmbHjjz4PYHZ3JIKPOHFCch2nnS6Y/ZCd1+Z6eOJFNzddY+O5hzPYtTfKmAll3HSVjUlH+ftlGXIK4hjabObAoSTtOsDCB2w89Gy82enKRELhjfd8rP0xv5EeQkFeSiPjoutS000Xn2fm6++/5e677z6hdZAkifPGncvSN/5ALTRERJhYWgnXXtm06++YXXKemfc/CrJhe4gdO+DAZiutfIPQosOdqGHOO/toL3ohUMgkt1naE62kI13k4KKCZFTDyt9UtKYTBky07Wpq1j8CDBtkQKNTUESSMAG60Ica4wEkQxBCJuzhNqRJmWSLVtR5TjwvSktLw+/R0iU+AIeUWe9vbWSgqzmFx579HZMtgV4n065185yekiTRvbOWgzsM5NYO4oaJuxH2cgyWJEZDCmepDRjIIYIeA1pJR+vqMzn8rZfblx6mVl1MRhY4bBJT7q7ii3dzyM5U8/m8HLbtivLZNz5+WBZEr5XZ8EvzhRWzSaZNgZa35oYYNEDNj8uCzLh/zAmvQzweR5IkevSQ8GytISkSlHCQPNqRTg5RwhxhNwlNEKdDg4ir0XpbprUxCjN9L9vL7AftZGVYqHXbGXVhDQFPXbOiw26qmxTQARIiQVmomslTDGh92WiwsVNah0YtcVY/hcdfdnPWWSp+X3GQikQRVuEgQZwgvpQWhzaJ0Zqkf//+J7wW/2T/m3H/P2aRSARZgh27YiyYpya3djQVFLJPVULX5CD0kpFkVZIn793OE8+V0aO7inhCUFqR4PbJ9mY7/QB27o3ROl+DqqYLuloDNaKCw9W7SBpyUKlk2kfS8ePBZz7Elx85uOpaF65YmCsuNrBpW5Q3369DrQa/X3Bov0RWpoaDrlrqquDCq8v58v0cTEeDXCEEn37jZ++BGCu+zue+x2uZ814Ih+3EOe6Oneed118lK9azWe6cHNpwgG0kSVJABwrogPApvPnmCr77qYzbbrDiTJP59ocwS/8Ikpkh8eHnfq68OOVgvv8lyFvv+YiUZfL7n1HOOLV5Xo7f14RJJmD7Vrhlso4zhhk5Y1jTYy0mmUH99EybbCcWE3hqwXQ0mBdCUMgeXn7mhZMa74KUynmQxoIdAkGEEAkSaIQW89E4cdYdaTzwdC2X31iBBOw7mBq5Pt4qqxM8/6aHtRsj3DazmmgMenXVsmt/lNefTnG2AOw9EOOW+6s4fbABo0GmbWst4bDghglWbr6vmsfvczZq5V+5LsTdj7iYeo2VDz/38dPCPFoXNJDgz37FzcwnXXz3YaodPh7npJJck8nCgP4yGxKr0ZX2wEkOgzmLKkqoy9rKL1/m1AMskYjCeaNMjDrNwPibKiktTeKN6+nMoPrzVVFKDqnxyqgI48VFL4Y0+n00kpZ892BeenUFzz5t4dbbK8Hfs/7vKlQkaVnkQREKEoJi3VZC8TrylY4pMm9qKWIfMaLEVEFat21zwuvw32Rmq4NEsqR+Hx2zh58IYKzpSo8L9tIqX0NpeZxPv/FTVZOkfVsNpw020KFbHLPhCLvXpuFTfGRTQAep4bdTSxra0A1d3IwvXosOQd/eKR/Vvo0GWRvh00Vxxo0xs25ThJm3twxynz3CxHNvuOuFrQB+Wx3imdc8DOqnQ6+T6d5FS9eOWm69txafX6GovOik1mL/ziq6MZDD7CIqws12+vlwY8F2NMmvRu64i70/5PPKHDeffevHqz+IKZZB5Chnrp10NJIWj7qcuFyHPuqk2rwbtBHkgB1rNA2t4Z+LVnYb/LwiyKtvhqmqUiitFMx73cEFo1PFud49tVxwdTl3TbUz8RIrBr3EL38EefDpWnzVer7/agljxpxYcCdEg2rq1GtsXHt7FW5PkilX2bDbVHi8SV56x8M3PwXo1klLVrqKH5cH+faDHN54r44RQ42NgM9jZjLKXDveygef+bhhog1/IFQPxhiNMms3Rvjg9Ww6ttNyxTgLwy4o5e1nM5n1lAuNOiWq1py9814Iravx2OKxbi8AZ5pMIKiQlaFGEeKkOLElKY5aAqfIrv89m7OoiNCnh5rZD9nrX5t+s4YrLjFyxrnrMZSNJK71oQgd5qQVH+4mwassybQSHVMiHUj04dT6cVBFKBSxD4/bx7Nv6Hj/g/WUHdGiiZuJqQNk5kc5uzfs3Csx7V43X30bwedXUMsa8kV7Wos0IoQop5BwRKCoFUymlhO3/1ZzuVwY9DJnDjOSeCTCzIe8VB1UmD3TiEqnJrtbLco/hFjxZDJFEQQEZDdBUzHZg6q4fIiBP1dX8+dvy7GIYx3gLtSoUaEmgIcEcTbyGzbJjlOTjmwKEDG4MNujvPlcZv1YaM+uWtZsiHD6UGOzHahrNoZRq+DlJzLq/56bo2LXDh2RSOSE93/rNj2Z/sBH/P6tjh17Y3gDcVTHgXPHzCllYxBmdrIeRSQw2hKMGKblrlutTJxahUVr5PRRfjLirRGKCiW9jPbd6/hwjoNHX6jlxklN7+u5H9UxflxjYC4aVfhjbZjDhXGkmJ7Df1lYnFNGMqJtdioEICvYjc+/XM6gITIGvcTbH/g5d+xtJ/T9j5miKGg0gj++KWikTnzBOWaGnFtC/946bpxkb1i3Ag3jRpsYPb6MXt00fPKVj17dmh+vXbw0wFMPpNOrm46KqgRjL1uHdGAIJin13fWSgTSVE3/Qhcer8PwjGbwyx8O8lxp/3+KyBH+sCZNIpmLPZBK274xRVhEnL6exL45GFZ58yU1WhkzHTiee5A4fPhyDTsVvP+q5x1TLQ/fYeewRHTdNW0Z+sgM2kUmMCMXsR0FpljYmm9a4Q4f58fsMfvg5wlPPhagOlzYRzTpmibQyTh3YsA/2H4oRjgguuLqcCRdZyMtWc/Z5SRZ+tholYkDICSRtDJGEgkSHZs+plfTYhJOD7KIfw1ESar747Aum3THthNfiv8UUJUFmusz2PVF++jSPfqe60WqhyLaWSEiFKqkj5okzeVqUV58TnDfKiCxLJBKCj78I8PyzSfJDnchEYgsryRNtWbnyMJ8v9rP09zB/LW1VD+ANHWjg+ittXDa5AqdDhUDw/JsewlHBpZdq2LJTYd6LqW7Alx7LYNItlcycnsYZpxqQJIn9h2JcO62S0WcaGwGfx0yWJaZdb+ODz3x06agl/kPLOUVzNnbceSx4/22s8UwOx3ZhVPvR61p+hlpMKrb+lEOAGg6VFZAvtanPsXNpTZbIZwsr0WMkp4X9D+AgnYO6DXTsluCaK6yo5ELe/zCMVt9yjitJEgiopYo0k55I25U8eLuJLp3U7Npbw4uvFaEUtiM/1J7DRdtPeA3cbjc6xZQCPo+ziAhRW7Caz9910q+XnvMmlpFMihYLP0UlCSy1XdFLRrI9A8ADu1mPOq+CNvlqzh4hs//QHxTv12Gv6o2FNAQCV9zFhRcYePPpDPYfTvD8W26mzqhGUQT9eunZfziGELDk4zxunfnPU7AmnZpIjZXLbixn9BlG1q35kQsvvOiE1kGn0xEMSJxzJry7dRNGrPRhWD3NkQETdtIpl/Yx7rwqvvo2hvC0XHhUm6K88LijnmrPmaZi8WdOTj1rHa09QzFKDT7Qj5t90hb6idMbnUMIwTb5D9pEe+OsapiGzRHdOZLcyfZdJWz9MxdZljlUGOPZlwMs/6OCOm+SW6eYWPKzoLpWhbcucVIx8j/Z/4Kf/4+Zw+HA64FX3gjTI3A2MjLl8iEGJEfVd+SoJBU5vr4k63qx0fMn331tQquVePCZWiZcZGmyiV21SbbtiuIuN5F/NGHOkHLwihqM4ZzUyKMEDjIIVecw65G/aNc5wbBBMe6/o2nC/8vvQW6ZFuKURIoXbv/upVx+YwXZmWpsFpld+2IMHajn6/kpLovcLDV6SxyD7sS7WgC2bNmCxRCrF/o43oQQxKUwQeHnFEYeN+4p06XubDyba7hpx3o0agl7uDX6NB8aEaSoJMFNd7uo8woqKgW94yMxYOTzL5dx640JMtMb3xKu2iTzPvKhqsvEVtuWr3/YwZnNAJ8Ay1eGOKVfCnx+fa4fvScFrCVFgiPsIU6cZx9/nhEjRpyU6r1Go8HkCBN0+dGgpSZ9E5mtw5zeX0N5eZK/toa58gw98bjg1z9DdGynYVA/HS+85WbarGqWfJJX/xAvKYtz7e2pDuEXH0sFvbGY4O0PvJRWJOjRpQEo7dJRy8+f5tP51EJGnpp6kM6cnsbdj7l496UsXp3n5dHn3WQ4VVRUJSgui3P6UB2vv1vHhl9aYTY1dHyYjDJPzUqnsDjOOwvquH+ag5pacVIE6BkZGaxak+DnL9M568LtlNQcQkImpvVw9VgDndprqapJMP3eOnZul1AnDcRVIXQmLXZXO+JUNRLkSBBHw1FRJ4rJp12zDwBJkjC42+D1VqAxxoj6GoAnE1Z8eFCE0kTswyUqKGQvGpUKu9mExVFOdbyEsjJIJmRMWFGkGEZrAin5v2PvzVluq0wKDxc14Q3bvx9kEpw1Ss3sl91s35NSEm6Vp2HbrghX31bJDVdaufR8C70HudGF9LSm+fHqbAooZE9KyfVACpTKylDTvnOSbVtkNm2PoNVIhMItM+8EggrhSMPfYzGFOx6splN7LQP66MlMV7F+U4TX5nl54n4nN8+ops5z4iPObrcbwlrSpAw0og+72URPMagRN2NEhNjNRqwGDaVpyzlzhJqnHknHYpbp01PHG29HIWhmL5vJpgCQ2MlfJKQIgwYq1JZEaZNfy323J8nLUbNmfTlvvHOQytIYsVjz3f0eb4K9eyTuu9mMw9ePDEmPRYR46M69fPeDh/fecHDmMCM/fZrL9AdqeP4NL7Ikk0gqzHsxg2m3x6msaNpt2JJJkoQ/kAqQ2rfRsuD1LL77OciNd1cTjQnUKti0Ncq23wuIxeHJl91UViUYcHYJDpvMjNta7pAcPsjAc2+4eWWuh9MGGfjh1yDnn53q6qmoStCxXco3Wi0qenTWMvsVN/k5GiqqEzz9mpuZtzc+9++rwixZDAUio1Hxrk5ygTrO7bOqKSyO43SoKKtIoCgn93wEI2qNF2vMQQVFxES02Q6NMvVe3rqvabdwdqaa66/R8tbcpbRppbBvV5QunMo+ttBLDGnSMVUk7yGhxBvEkI6aLMm0pSuRRJDbZ1Ty6jN2crJkZj5WQ6hCQ9FeI1u3+ZGFjo1r4uTTCYUqeiqDj3LSggU76SKH/co2yn2FxGIxdLrmuxH+Wy0SiZAUsO9QjAmXmFi9MciGLYLW2R62blMoKknw1ZJAowLM8fbb6jDhzH3Eq7MpFAfIT1fz1fxsvv4xgLcuhs4gCIX9RESEDvQgS2po824velDEPryaEkIOHzISSlDLlNt1DOzTWCzn+Tc93DjJ1kQQJxBU+PgLH3q9RJvjilmFxSkBMK32xFWtf1v+M56DmQw4u4TLzjfz6rM27rxtJyb3kCbP8Chh7JkR+vTQM3q0gUBA4fYHqvEHoGRtW3pEjhuXr2lD5Z/VdBqwke49FF54pDEw+MPSEN8uCfH0Aw3Fgedf8/HBhzG03lwSES3eZA0CP3v2QKKu5S59raQjzarDH4jw4NMudDoVI0YdOuE1AFj02fs8dKepEfAJqeKvxSw12xW/dlMEJHB7FdZvjnLDlU278jdujVBRlawvhOdkqfnqkzTOH7sdbfVAPJoyUMcpq/MyYagBSZZ48mU3hwvjR1WOJRYvDfDp135KKxN8+Hp2/WeEQgovvO1h9PgyZs9K57xRJmQZ1m+OcN8TLsacaeTjLwIUFZ14cTAtLY1wMkp5MMDn82188W0ZJqvgtyVZbN1Zyfq/SnE6JX76NYz1wIgWE/20aGsuv3Ena34oYO+BBAsXHiBd5DTxqzWUkp4Ta7THX3jLQ5sCDU/c52TLziivzqlj1+85FGh1ZA4p5cmHLfTpoWPg6S60R1r2bUZMGDFSTiEChU8/+ex/wc9m7KeffsKkj/HFuzlMf6gGSR9DhRG9UcFkFqgUGU0gE0tVG26a/jtp1gAWs4zfD+FaI8mQiSL2k00rnGRhFjaqolpmPVnLyu/zm3QuqlQS817MYsDZJWhVMu++mk4iAbc/UMMHr2fx6PNuNm2PIEnQuYOWn5YFefFtDyVlCVrlqzlrhJHe3VumV+vTQ88zr3np0lGN3Z7T4nHN2fz3nuePJRn88EuAj7/0c/YZRn5eEWTcuc13T3/zXZxM8vFQ00g4E8AjaihkLwZMqNBQxD6qRSkd6dnouQ8QJ86ZZ6hYNL+h4HHtBAunjytFUUQjrtRjtmNPlGCdhhLVVs4doWHh3Iz647p31nHp+SbGX1/I4V+NaDQnDlHt378fm9IY+BRCUJm1lm8/ttO1U8r/nD7EwM+/hThvVFNwOBRS2LFNovVRwVBI5e+GLB8fvp3N4OOafVy1Sc65Yg17D8jk50tcOEDCWyfoPbKYUcON1NUp3HGTnTserKF1gYZXnsioxxfS7CqKSuJNmjogNY25b5/ArNXx7HNZ3PmAi+zcAye8DgAdOg3hx2Wr0Gj1dIj1QCGJSy4FdQxtNCWQmRPrxCeLikAdp1YuJ13kNTlPVERo0zFeD3wes4I8Db/9mMZpY1bi0BvRKEaicpCoCHP/NQZefuVPsmOdsOMkSgS3fReOUBrOeON9LUkS7URP9tZUc9v9Lt56LpP2bbTMfTUVS19/RxUTLjFx7zQbp48r5dChkxMF/Sf7X/Dz/zGTJAmhCHShDFSSCpeoIJP8ZpVWVZIKh6c7Cz7Zw7OP2xnSX89tM2t4+O4GHqJN2yLc85iL8mKZjKr+jZKwbFpRSTG240bmjJKF8iNacjtHuH1K80H02SNMWGx+6ly1xEUMTdjBfdMUOrTREAortMrTNEqUf/4txJnDjPy57uT4jL784kvMtjguuQyLsNe/rgiFMucaOvYOkVzbHk2kadDskDJwxluhi+tpLXUCD8TdMf7augcjJiyYEXgwSikHmFZ+CiPP+4tZ9xq59ILUa1//EODxZ/2Yik7BKWUTxMfyP0PNOi1XbZJvfgyw4PUs7nqolkVfhwiHEpThQiFBLm0I4kddYeSH75dw0cXjTngdwuEwAwfDmpWrMBpUfLbARv9eDeNtoZDC+KkVDDu/mPHjrLQu0LBlR5Qal8KIYTrOm1TGdeNtDOyj446Hanj7ucxGwa5WKzF9ioPn33Tz9Y8BLh1rafS3bm2N7NyZaik5pa+eGbc4mHpvNR3baThzmJ6N26KUVcY541QjvoDCZReYGwGfx9s9tzi47o5KikvjKIpCLBY74aSnbdu2eMuNXHxtFfn5GtwRM5j8hNVJzj/bTLUrwajza7EUnVKveAwpUY4j8gZk0TjgNGOjjlqsOIgSIYNcWjJV1ML+A6UYhJkdrKez6INFSins5og27GET3cSA+qC6WBwghJ8+DEOtaMAN0doIVc6NXHd1jF8XOSkMlZKVF6esVMZsqmnxs/+bLRSsRZLgsRdquflaO488GaCkWKKyUqEtGn76NUSnjhoWzW14qHbuoOXi8yxMvKWSIQMMCElBhboJH+YxkyQJs7DTid7s2LIGjzc1Dvn+W3ZGnl/D+KvjDB4sMf/TOp55qPkume9+DtKulaYepJ3+UA2XXWDhwePG9Qf3N3DteCuX3VjBDVdZeerlE/eHhYWFWESqEGWR7LQTXdnBOozCgh4jQXyE9S42Lkvjs28CbN0Rp1WBlo1bI8z7IMyvyxKoY3ZyaF2vBA9QQHsqlWJKq7Yz8RIbj9/XcL3dO+u46nITI8dVMuNRF68+1fS7X3Z9DXZfJ7LjHUFK+WYfHjx1gh++k7hJU8vrz6bRtpWWxR/lMWRUNf5dHQkYDvPz8hgoatq2b9vkvP9kiaSKSbdUsfzLPIxGmYvPM3PxeWbiccHFk1yY3K14+S0Xj9xn47XZmdw0o4o+3bWsWBWmpqZlEim3N8nQgQbum5bG9Aer2bE3yo+/hpGSao4cVigtj9d3jV52gYXi0jg9uui49pZainbJfPFdMdeOTwnCfb80yJ4dMvk1ZzZKtBMiji97O78syuDHZUE2bYugVks8/mIt6RkFJ7UOeXnZaPHj2eehAz3YzJ/0Eg0j54pQKOUg2T2qGXV6ZrPnuOQCE4dLorz9XC5zPwjw6rN7aOXtxFZWky0KsJJGlDAl8n5OGRYjusaOOtl84a6N6Io/w82MB+sIeLX0VIbR+mh3qBCCGsoo5iA+PHSgZ5NikSRJdBS9cFFxUsXB/xaz2WxIwGvzPCz5NUBVTYJ1P6UEJRIJwfXTq3jiJTdnDjPW01Qcs3kf19G/l45x52h5+NE/yIjlccW4WgJBhWdeCCEf6EMvMvHjoYLiRsAnpH6bNnRha7SWVpUD0UhaCuWdSH/jApVliZcez+DSG8q5+xYH540yIUnwx9owT73iJhxReOahBuqh1X+FCVabSeA+KcoHSZJQbDXMnpnOxEtT8cqV19bx9svraC96YZBMKEKhmlJ8Odv48bPs+uQX4K6pdm68s4ZtPzSzzkomWVIuBw4U02tINaedLmG3aPj9jwTBCjtqkcUnXwSZdLmZF1738dGbVvJ8DTzJuVJ7/MLLzgOrsGlSnHEJEa9XstUe5QxXhEIkluDuWxw89Uot776Uwa2zfmDKTXefcEy05PtPeeD7pgDrq/O8dO2kbcwvHlB4+rVaVqwMMW2yg8vOt+ByJ7nhzioG9tFx0blmkkn48gc/ew/Gmf9KY4qoNgUazNk1RDP/4I7JBrIzZZauUPP7mgjjL7Jw2/V2ikrj9D+rGLtNxWXnm/EFFH5amNeo281olHn4bieV1Ul+WxXi5TkeQmGB0yFzSl8d48418+kXYaLRlnnl/m7FxcUQNdCboexIrMOKxLcLUoBr3156rrsyddz2HUkCBxrWRAhB7CiFhxYdCJn+vfQs+i7AQzOsLP6pgk2eP8gRrUgnhwQJKikmTozoYRuvz/FzxSUGnnjJTTCoUFulYuJNNXy9IIvLzrcw4IwyOvbQ8tl7DeJQOTkSocPNT25AikqpFR04xB4UKYHP7W/2uP92i8c9aMxq5n9aR61bYfYDDj5Y5GPGrY56Go5ff/dz38NrCRRJdPWegRcXVRwgl/z6uP8Qu0iSQIcBjUqF1SyTk9U8NOJMU+G0qzm0y8CtN2hIiiRxq8LM2S4emJ7GozNSufRfW6I8/mIt99zi4N1P6tixO4LVpEanbZnLurgsTlGhoKImRE7uycmxVFbsp2snLdMfrOGP71K++7LJFYw8zVQveHvMflsVpvKwCRNRbDSmSXGLako4RE+GoD6u+OkVLnawjl5iaCMsolJ7gC8eszc6h1otcelYMy/P8XL3zY2bp2IxwbQZXmprJZw5Cd5+IbsJQCrLEm+96GDYqF2MOufExd8MBgMJKVavDiSEoCRtDfntI3Tt1PA9J0+0cfmNFXTrpG3UUBGLCcZfX4u9plej89YaD/PIg8ZGwCdAulPFz5/lcPH1FZiMMiNPM9OxnZa9B6K8/m4dwXCS6Q/W8OvneXzwmZ/rpldx3igTZpNEcWmcabNSwn9///4vveMhHlahtrgYMcTJKX1M/Lii/ITXAWD/gc04bIAiEbaUoxSUcsu1enJzVPy6rJRffkmSVjGQZEzFAzP0vPzaLvyHTViOy5tjIsouzSqWPtM8DtS+jZZ2HQRed4Tc1lEOHgkxfICBB+5M47cVNZRtTHLIvIYbrjGwd7+g8tf2zU7wAjjCbdl3aA/rN4fp1VXHosUBFv8cwOdXuPPBGua9lMWkSy089FSKKs9obL4B7WTsf8HP/8esuroalUZglU0QgzAhzIqjxU1jFFYOHk4ldNOnOFixKsTEmytxe5MkkxAJS0i+NLI8fTBIjSsdajQkmyGm1cSshMJ1jbiajrc/1oSIy1GGTtxJl84q1m+MctPdQT6fl0PPbo0Bpm27Ihw8EuO+2x314k0nOva98s9VZGdA1FFCtLY9EhJhAgRshcx6WGLVGi2ucFaLa5NBDnXHBecaSUtr0YnD7CJODCcN1SqzZENfPILn7j3Ck0+Wo5DE75PpHBqFjAqXuohE/j7mv57JDXdWcfFYMxMvtqBWS3yx2M8zr3pJhLWMOTeCrroLXUUmXmqpoJje0pAUPxaF2MNZfPfFdycFfhYVHeFIYYIpN5ho00pL/79RGxiPEmhffmMFd05NPWwuPs/MXVPtXDGlgmcfTOeS6yo4Y5gBv19pUuU/ZlOusnH55IpG4CeATqvGV6ln1bowwwYbGDbIwE+f5rH3QIya2iRbticZNlDD3BczePZ1N4UlcQ4eiVFVk6RtK029miCkgKl4HErL41x1mYWVK1cycuTIE1oHs9lMmBClhWrkDlGeeyvEGadaeHVeklBI4aEn/RiL+jVy4JDi3eyk9OMgO/AJD1YptUYZ5LKFleSI1ugxEsCPkeYrpQmjl0NFMQy1XTFSSWnaWiwGLSgySSmOOhGjTLscbV0OsbAal1JBX+X0RntdJ+nJrx3Kzz+vQHbU0EbvJCiqMJlAiPgJrcF/myUSCsmkxC8rwqxYYqBtaAgZyFSxHjVaNu2I8sEbWU3ep1ZLPDXLyZMvu8nOUFMe/GfF4rgcwm08iKWiF6Mv2cyXH6ZRkKdhza+ZvPSGj/c+DqIzx7lgtImhAxs/eOd/VkfbVhr69dKxan2Yglw1m7dFefPppoCTzapi1vQ0vlkSIN154uMbWq2WKA3k6zbJSV+G4xdeYkRxkoXcyctrb4f4fbkadWUHin/RMVdTjjseQaDGgK4R8HnMsiigKL6NR+5p2hWp18u8+f+x959RUpTfFz/6qeqce3pyYsg5B0UQUBRRFHMGcxYDJlQUc85fc1YQFbMoGEFAyTnngcmxp3Pu6nrui8YZx5nxD3f9112/dXW/cQlUdfXpqqeec84+ez+XyZmX1uINpJh1u4tunXXs3pfgpbd97N4JfRLpTU1MRNjBOrIpoCt9kVKw/PMqhq8+yDefZtC9ix6rRWIvZQyOjuHT2atJSILrbrr2sOPg8XjQaZKU7dFz1PFuzj/HwPBhWnbuVPjo0zj66l4UJYp56/2fWbU5RP9eBm68PO1C+vjMLN7+yM9lFx7SXwup7NmfwGSS6NtTzwfzAlx3qYMunXTUN6jUlOmoWdEZq5KFkSgnnrSfUyaHeOEJJ5NPsjDhgiqQ4NhjtaxaHaChAXz+FJ2KdLz5bA4fzI3w+pu/kxXthi5lRrG6UTKr+fB1O8WFOq691MEXC0Lc90Qjf6yOcvuM2w47DgCJeIIbrrZwx4xqikU3QOIgu0iIGPIhOQ5FivPgtSZUFTZuixGNCvr31jdr18ZiarNczZDBWkqGNLK/tBZbVEejp5xG/T4Ki8AWVNiyAzL+tra2ulcwo5gk7IqObp4xzUUeSBercigiLmLUUNY8Ovt3yJKMRdhwu93k5LRfsP23QpZl9HqJ0vIklTVK82QNwHsfhVizLsmXH+Rx3jW1jB1p5NQTrfgCKT77Nl0oveVaJycea+Z/LyfQ1Vnp0cPL/Y8G0JYOIkNKr6H1ouMxX4BcinBTS57ohFtTxVsfJTjlBHMrV9wslwavLy1zM/NxN3p92rE2GlOZ/XIeRw81oqqC738OM2NmhFqPitKBQUJH6Nq9D3u2L+Xiv+gt3n+Xg/fn1HHAvZOEiJNCwaiXeeAWZ6vCJ6Tvx7dfyGbQ6gOI8rYTH1Z/F+q1PiyN/Vn0kRsPDcRI4kAlTpS7Hw7w9kdeKg4Y6Bk4ts3xNsmJS+PCmh2kKrwKZ36Yvr21VNWkqDygxV43iLg2SDCS5PpbfJgcKZ59JciIIQ727t1L//79DysOoZAf6W9u5L+virJ8bZS+f/nO733i56sFIc6dbOWU8Va2744z6eJqZtyUwQ+fFLBkRZTHX/Kw90CCt5/L5eih7ZvqFRTC289lNksWTDzeQm29wumX1nDBGdZDWslw7NFGtNq0fl57Y74AZ02yMOMRN8cMNzGwr56yyiS/LI0QjUgEAzIDBw5s97j28Pvvv2MSdhqoASQKi2l3n3vGZD2vr6kmO9mVWlFBLWUYMSOAOBHMliR335TBnQ+7ufBMGylFxowVMzZqqUCDhiK6YpUcCL/goccW8dobCVKeLCwpFxlqHk3s59Sza8jKBp0xxQuPZ7SK5e03m7l54246xYa0ub6YiJAihYScvh7JjN74HwO+PShJgVYrsXVXgp/nFTLp4hq+/iC/2dAIYOJ4C0cPMzJsQiUNldU0UN1qBNiMjQyy2Su2UM1BVJGiYr+RY05o4NYbzVxwtqXNcyDLEtnkU+2pI7MkgFYr8fnb+a3YcUcPNfLFO/lMvqQGs1miqkyPuqc727fuZ8ZN6ev+O556IYxaW4w3cz/jjjv8iTgAWUqxaFmMoQMNzc/bY/dmcsalNVx5sZ0Tx5oJBFXeeD/IT99rKHCPJkIA8bd1t5w9LZ4Hf4FTyiJHFFFPZfP7oVocpO/QKF06tX2X33qtk0um1XHmpbXMuNlJQZ6W1eviPPtSmPpyM/3oi+Ja2eHakJWpwZwR46bp0w47Bt27dyeoq0fE0/v8Jl0lJ5+ZIKm2XgdcGRrefymXW+9vJDtTw4A+esoqFRb+HMNROxjn39iJiquK889of2IoO0uL3Sbz/ku5zYSzo4YYufhsO2dcVkNejkx+ro57b3URCqssWREhGhO891IuJ51fzemX1HDLNU6G9DdQUa3w9kd+zCaZY8en2L1HQauVGDdaz9ffHxlxLBEPUF1hRGdQGXduPS883mLwdOqJFupuV5hw+hokNcbUc4s55QQL196ygf27tOgTThRtGFtOBFcoxNCB7RM+AKIBPTkHjqfiQBXV7GJZPM6F19UyYIAe7xYtZqkzstSAmpLQ0nFDT0oaGHO0mevvbEAVgmlXOvn49TyMRok/1kSZdk8Dx48xYTfr/it+/v8rZFnGmaEB4QE3mDATlLxkU4AQAj9N1FBGgjhadNhxMLzzX4qUIj3Ocsp4C6+/78MSLqGfNLzdAqGXxnbNWhRdGJ8/1a4uxrrNMV5828ean4qbk6abr4H6xgxOvrCah2dkMvkkC9Go4NNvg3z2bRCXS2b5mijGjhn/7cdC8vPEfVns3B1nxn2/YUzZsZGBwVXHlPMK2bbDj0LHRaMkSTTt3OIhApixttFq1Eo6cqI9IdoTj2igWrOOUtdvFBRouPQcA1ddko3ZJHHScWZ+XRpm+ZookYhgyybo2jiJiOwnmLMDQ78dqIZdROsg5YZ4PEoVB8inBBmZ0BE4+gJkZDjwB1XWbYlzzy3tL8JWi0ynQi1llcnmkTKHXcNzD2UzfaabZDSt29SrHfe/P+Gwa3B7U6zbHGs1ypaXr7J/SS5XX1fOXXcpTDnXgtEoY7fJPPdyiE2rdTz3fPq8o0cYef/TAJIk0alQy5uz/SSSgucezKK4UMee/QlSCkgGiT9WRzBnH/5oUyqVQqNL0LmHzKofOjWziy8+28b0WY0sW6xhuNS6k6mKFClS2HEhIbOPrfQVwzFJFmRJprvozxZWUkQ3qiklW+S32eyoIkXAXMaatQoaJYCKynEjjXz8Xvq3cDeluHlmA3NezeKPNQHenR1m7w/92k0eZEnG6O1E2HUAgzeHU6YG+P7HCEHfYYfhX4WcvCLq68ogbqZTZAj72AqHDF5K2Ub/XC0LF4UxmyTGHWPCaGxZC7t11lNZo1BUpMVfZsdLAy7aFkrjIsrAYSmuuMTP4496cO4czqRTd2LL9mK3SdR6otxxq41tu+K89LaPN2cHmHi8mVhcsOCXML176HliZiZzvwwQiwl27UtwzHBjuyM/kB67eejZJvIKDt/l3Ol0EpYCpFQFCRm3ZS9JVxWZmRAPC9x+DQUGhVXfllAY6dG83mcquRQSYQPLDo26t0WUMCMGWTrUQBrc34DdJrN2U5Qrp9eR4dBQWaMw5RwbK00a5ICMEIJdbKQPw1qZ3RTTg1h5EedM/YM1i7M5WBOlF2PQSjqK4wPYb9lAz549DzsOBw8epCBPJlRpI7/iaL57qZ6vDSE0CRM5akHzGHVBtp5fPstk1foodzzoJi9Hy/ufBOhUqOXBZ9wEgir7y5IMH2QkEFRZtT6KxSwzZICR0rIENfvN9AqPS7Mc/hzL9uSz9MudPJfvxh9OYjXLGA0yk0+yYNSH2V+W5LPvQixfG2P2ZzIXnGmj37AY506qpKFBMHiQlpPHZzfHWZIkBvYx8OPiCNGwRDx2ZDpfkaiOQEClqEuc7fWL0ChaIqqHlJpCb0yR5dQT9Rt57tUA730SYOQwI3abzEtve8nNTr8bPpsf4rQJZu55zE0orPLy49l076KnoirJS297CYSgMNvIwte6o00ZqeYg+R00GyOEyM3REGo0tCp8/hUFdKaKA//4vcSh2PyH1sjMzMTvU7lmipNlq6PNyVYspvLk8yEmTbQysJ+RFd8XsWxVlNUbophNMk/dn4lBLzH9gUYmT7Ci1ciYsbFkaYIVK1QK1RZziBQKun9IUnToqbNtQ1u4nb5WQdfOBq65o56cLC0lRVo2bklSttuEvm4YMVcdaGPEIiY0IRe1mu1MvaEBu1VDNAoBr5ZgECRkDBzZ5tDvCXDUYEPzfZJICFZviFFYKBPyu0jklDF8uMyuAwEuvaBtwwfSRYwJ4/Ws/KCtxq0GLREliZtazNiw4SRCAD9N6NAT89jYFoyQLdp3DQawpJwY7W5efU1i5PCWBLK+UeG081fj96nkJnKwebuzJ7KK3xYY6TsywsQzDp8BazC0jHAmk4KfloR5/EUPt13n5J25flRVsHBRmA1b4iyY28IyGjPSxBUX2rnw+joK8rSMP9bMqOFGBh5fQf/ehna/kxCCQFDF6WhNisjP1TLzVhcVVUm+er+A738OcdudUdSgmen3tYwpen0pvvg+RF2Dgssp8+WCEAvmFrZiKT94h8qpU2pICZWxY8cedhzq6+uxk0E9leQ6DfTt2f5aOuVcC0+/sI9AXRQVtVUhTBUpDkS38OmXIZSUYOSJDYiggy70wiFlkkPr+0iSJHKVLkTqQ3SlLylS1HCQGsrIb+yErbEfSvclbVjYJ4w1Mfj4Jtb/uIMS0au50BQQHvaxjT4Mo4zd9GQQFezGaP4vTW8PsgSRCLzzQhYLfg1z1iRrq8Lnn3A6NFxxoZ2nX9zOQGVMm4mDsAgQxEdPBmFXM0AFZWeSJ+/dxe8rPbz+fEuO7PUpNDamMKLDWezn1usy8PlSbcaCIU1KmXqujdvuDtAnORq7lIG3Tst5l+1jzluuZkamogieeTnA7rUO7CKToFLKiSedc0SxaHQnmfmEm1l3tJ40+u6jAj79Jsisp5uQgCU/GujiHds87bSPbc2kgIgIYcLapvD5J/IoZgPLiBHBLzxodSqvz2hf1kOWJe6a5uLic+D6tVr8+loyQt0gWkKMUvx4MP8/TDALScXl6lim6O9QVZXsPIUq3zqK/CNIZB9gxi02rrur7VRdpyId33xYwLadcU6/tIaXH89m9pwYeiVB3LAPbdyKS6Sd2HX6tqZ3f0XPrjoCQZXcv9QItVqJ917MZdyZlfj86fvDapGbZZS2745z/LFmHpmRyezPAnz+XYjsTA23XOOkXy8DZZVJJk+tZszplXTvZETD4b8TVFUllZKxJDMxF3h5/jFnm/U8L0fL4w9ZmPFoBI1GIidLy8fvutiwJYY/GGJwPz3FhdkMGBdh49ZYu14ye0sTJLw2tJKWHFGEkBQq3LtY/bMd2emhSd3FkODxLPhIwW+sxKGpJ1staf+aM2uZcJyR0vIEF55p5f1P00amkiQxdqSZY4aZOOmCKhSh4HQ6DzsW/4T/VtX/Y8jKykKnhdzCKJHGIC5yOcBOig8xFgWCLvTBJFmIiyhl7GbOpxH27U9RVaMSdVs5fpKVb34MYDPp8IabiIhQq4QU0mM4VRygEz1oENU4yMQgGYmLGI68CFFVYsGvYc44ufVxz7zq5e3ncpoLn38iN1vLO8/nctfDjbz3SQCtBs442cp3cwq49s4Glv2eJB7XHFFS43Ca6NtDy023B+mfGo1VchAVYYr7NCBJEpdPMfPj16U4m9p3OK2ngp4MavVnDVSi1wmatAcJxXy4aJ9dUkMZsiwgbKW0zMcrbyl8+lUYhTh5OTq0WgmzSea6S2zcPiNMyNeAbcgO5r/nIicrrbMUi6nMesrLZ1//SsRvoCQxHre2AhH2tPuZHaF37/7E4irhsMBg6HgcIitTw8JfwyxfGyUSTevfnX+GjXq3gt4gsXOvgvYfFvFQWKUwT8szr3r54t2W7tfu0hjRzIMUN4zjtVnlvPRSJVq9QIno0df3QtdpB5NOcLJ2Y5TbH2ykfy89VbUKWS4Nj9+bSVIRXHFrPZ++mcejL3jo20uHJEnUNiTZs2f3Ycdh+/bt2F0pXngkp7nwqSiCL7+L8OvPAp3QNidxYRHgILvShlDoiREhQYzuDGQ/20iKxKGEJkhmYQRz5nYSu1S2KivpLYZhOJS8R0WYg+Z1aHVRUkkZOzZK6MX23YuaNw1ZmRr8QZVkUjD+WDMfzIljVu0dMpI1UQeRIBgNUVatjyFpwGw9ssLHvwX79lagqhJZyU7sZiN9GU6YABX67ZgyotjtWrz+FGUVKi+86ePMUyzccLmz+fgmT4rnHzJzw7YQB/27MQhzK9ZZUiTYa17Jj0/ZGdTPQJM3wOwnfBQ0HItanyJAkEj+Km64zMGiPyLsLU1y7mlWVqyL4rCnO75/dq8/+jJIda1CIKRi/AfB9/R1qXTu2rEz89+RmZkJEmxhFVmZcPsMiSunZDUX0rbtinPBNXVkhvPb3HdGyYxVONvVTgaQkEilOt6JCiFAglNPtFLfqLBjT4LjRhv5+IsQNY1GCgE/TdhwtHnPpD/fhNxYxPV3VmHz9GxmZltxIElHpuFjt9sJhJKE1CCyJJNJPvw5HXnoeydFAtshc71jhpt4eIaLm2c2MO2KLJ56pQlFkXjgThcvPtpyrcmk4NKb6zj7ihrklJ6i8NB2pWayQ314/YMF3HObnccOOWunUoKffotw6olWbrjcgcOuIRhSef0DH6UHk1x6gbXDdVurgTeeyeHSG5r45vP5nHPu4Sc9Wm2C/70TgJSGTDmT/PggTJIFIQRNkRpKY1s56eQIZrOW917MbVXcXroywumXVJNSBcUFGswmiafub3kXdirS8cIjOTz9ioeXXgswIJVmGR4QuzrUFvW7dnHTeXqe3mzCIxqooQyFJBIyeRSTTQEaSYssNIRE+06hKZEiShiPx0N2dseMg38jZFnGZpeYdqWTJStbmCA//hYBbzZdOqebqpIkcdwoM8eNas2O8PlVlq6KEI0KkgXrWLkpjkg6Wu3JbGTgpbHZCPDv8OlreO9NCyePTz87O/bEufMhN+efbiUnW8u+PUHsdQPT0xXelmJRDeXIKT0F1cegRYeeME3sxIWVJAnCBI4oFuWVZZilNGvpjdk+vvkhxPjRZkq6pmiw72H+7HxMJpnTL43941rsdEjtTj81UkMnulEodUUIwT62kksnutIHraRDCIEn2UCptI18EWk2/2oFvcJd01xtxiVzs7V8/1k2p0+tRewoxoaLTnI3GvSlrFmtO6JmkM2RyXOvl+MPpPjg0wCnnWThvttcbNoWp7Y+xdQb6/AFVL54N79NM85olHlmVhbPvu7lnedz0w1tq8zrH/iY0Y428tcLQ4w+yoQsp/ddf2WvTT7JwjlX1XLrtRlMnmjlu4VJ1nyRw9atBwF4a46f738Jcen5doYOsLBlRxxVTZMpCvNb1mGTSear9/MZOakBrfbw09Ompib8eMgkD2NGNbUN6f2UP5Di4y/C7Nuv0rOnzJRzLVxxmY4Xnq1nqHp8q3tfljR0U4bw0ZxlGF0pjPuHY6AKAx1PaJiwUMZuPDSgQYudDLTo8dBIV9Kmnn+fOJEkiU/ezeTsS2pYsrgGgzChIrBipx9H4acJFRUnWexWIzj/I362C51eCwiOHmrk4ec8nD6xY4Ofk44389rbYayBtu+cfWyjP0c37/khTYTJCw3kjx/XsWZKjJwsDXfPCrDs9xTJmAU3+9E16ti9L875p7c/Fgzpwpg+ZWueNsuId6L2Dx0jx+2muETFaISd+2PYPD3IC/dgv3YjPp9g5MhjjigWjY1Jxh6j50B5azKQ1SJzzVQH10x1sG5zjHU/tkhhyJJMjijiILvoIvqgkEhLP3QAjaRFyEnilhoGBo4joDTx3cLdjD2mfRbet9/HMIe6kykKUEQpFcaduIpUzjrWwlHDanhrtsDdlGqjDQ1pY7RkEubMnsOVV115WDGwWCzEFAWzq4EK8yIMFoX83AxyszVs2RFnUL+2323pqgg2q8T8H6LYHBK9hu7jwrMtbN9Ry+dfbcdQ05tQIk6jW2mjq/wn9h1MUpinRQjBtl0J/AGVXt115OVocdo1PPxcEy8+2rrOUFWj0K+nHoNeYso5NvJytK0KrJ2L0xOTWS4N23dHUTl8GQSfzweKngylkFGj4h2SME6dYOaexyEUSnHbvX5WrhToYy6EJoHs8PHAPRbiMYlLr/PxwxeZdCpqyR/qGhQuvNyLo3EUbuseNIUVTLvUSEGBi4W/hPljqYluqT5sZjl5/k5k+oexl624KGxTXI+IEEGNm4eeTRGNCQQwuJ+BX5dFmHh8+pnW6SRm3OTiypsbCYVC/68UQI9MWOI//P8Ekajg6isN+EpW4dXW0EX0YQNL0KKjl9Qyvm6QTPSShpAV6cnuZYW49p2AIZHB9r1REjU5xCLpbeYuNlAtDqIIBVWo1ItK1rAIDRoSxIkTZTcb2S7Wsl23DI05Tjim8ur7PlasbdlkRyIqiaTaxhToTwwfbMRolJk/u4Cv3i/g0vPtGI0yjU0pQhGVaPDIau35+QU8/b8Auoq+zYmSBi1efzqx7dNTT88hYTz6ijbHVopSDJha6epERZga+QCTz5Ro2J9P36OCuOXKNsc2iBokJAxJF0pcT+fQSKS6TpSXgdOh4+EZmXz9QT4P3O7il6UR/PEIwbxtLPgsq1VsjEaZZx/KZMxoPdNu1OLtsYRq/U4G9VOPSMy9b9++pFRBdV2SgxUdM13/WBWlslrh5ceymT+7gA9fzqO+QSEaV8krhFl3ZGK1yB2e44NPA1x0th0hBKFwupg342E3+w+mmHSaRG32KkyxHApqjienbDyW+r5E8nbz1is2/AGVK26t5/ILHXz4Sh7zZ+czYZyZG+9pYPvuBPfcksElN9U161BddbEdCYnqyu2HHYeff16ATqNh7DHp31RRBKed7+aDJ/M5WkxEQ/oFFBQ+9rCZbvRnsDSaftIIhjKWzvRmP9swYSNOmAapEltekNNP0zHlAhO/fudi8Fgf2hHLqSn8jZrC33COXcP388288XwWsj5FOXtZyyIa/XG++SHUfG03XO7gjocaUVVBj+4yEbnjZC6u96GPuki5avnq/Xz0OhCiYy2gfzNqq2tJJTQ0xQP0YAA1UilVmj1kZAi+m5vH/DmFXHmRg9uuz+CneQVU1yq8MdsHpBNzVZF47JkQY06K43AK9rKFbWI1pWIH21nNTstvfP25pXljdM0lVpLZ5QghaKCaXWygsVZHQc96Hnw8yHtzAwTDKhefbefc02zNhc+PvwpQmKflkzdyefWdIN/9HE4XDdvBH6ujRLwGYrHD1zSLRqMklThxbYApVypcc6mtVTFrQB8DP3xagDd3c7vH59OJRtrXDTJiZtP2OIrS/vWu2xwnM0Pi12URxo0ysXBuPr/9phLf0xtTykFEhPDT1EpG5O8wBQv4aYGW7EhLYp8kgVZ7ZCY/3bt3x+dXycpL0iTq2v03TbbdTL+pRWtyy44EqZTE7v0JBvU3MuE4c3MH/k/odBJzX8vD7UmxYlWyOVn5OxSS5OdquO5SZ/OfvTPXz6gRRu65xdXMPLFZZe6+2cXdN7uY/kD7er5CCH78LYzdJjNhnJndu3cdUSxqahtJKWBKOekSPKZ5XyBJElkU0j91LNt2Jnn/pdw2rN7jRpkZOdzM/rVZPPmiH4dFy5iJjYwc38gNt3mbk6jbrsvAkdGSvHenP9tZQ0j4W2IiktRZt3LcpAgnjTNRE3Xjppbuf66/DCdGhG2sISh8CATbWM1WsYo6UYEqUs3xKGU7Jsxs3rz5iGLxb4HdJmMyyTjtMvsOpN8ZdXUpLGoGK1Z13EDbtivOjm1wznkhUpoY3XordCrSUO+Ltlqn8ihOF61F23PFRITMrp7mhATSusDz3srj5Xd9jBhs4N477URdB1sdJ4Sgnkr6M5JdbERGi1PKZDCj8dCAkyxk7ZGlIkJR2LI7wgtveqmpVfh5XiF335xBQ1OK7+akC58A/XvpWbU+1uF5Fi2NY6V1QSQh4lRzkDw6AekJKYFKT2lgs+GHJElkSrn0F0ezj23tnlt11XHOae0zo/JytFgtMlY1XWTMiHRFRsYk24lGD3/EsWfPIWg0MPeLID98Usit12Qw+SQrD9yRydqfO3GgIkkiIdqQFZqP76antj79Wx8oTzKwX3oE9OHnmnA3pZ/LcETltfd9PPB0E6VlCU6dUsP519Qy8YJqPpjnRwiBRgN/fd3ddJ0Z2dXEqpUp5n0TYNuuON9/VMD5p9sYPtjIVVMcLP6yiE+/CbJ+c+vfJ8OpoahATSfxhwmTyUSEIBas6HQSXUt03Puol5HjfLz3cCdWfziQdx/sxMCjPLzzYYTOUq8OzS3Nnm6UlWpwkoMFGwE6vg4PjeTRmaGMoS/DAdCiwYiZtSwm5XPw+6q2958kSXz4ugujI0aKFA5caNGxnTUE8NCX4ZRK29Of7/lPEqk96LVakknweFUctnSe2REaGhVSSU2bPVlEBDFgbFX4/Cuc3j7ccZ+P4yZ6qfllOIPjExghjWckJ1EQ68Pc2YK3P+xYk3XzzgR20ZpV7lDyKao9nsSqMfiWjMZX6SAr0pMEcWLmBmQ01B6BCaSiKBiNfp5/OIvZ84Koavv7uCdfCODxpokh+8V2dokNpEiiorKOJfjx4Kepw8+JiBCyLBEKp8/vFDks/EGhoqrt/Vlbr/DZFwlcappEY8VB954S6xcV886L2VxwhpVTTjBz5W11bfadiiK45o56Jp1o5ocF8w47DrIsI0syX32Yy5ZVWcSUOImE4LF7MrnjwUZ+X9XyrksmBW/N8fHymwGqS02s+6I7efWjOLCoN/fPSpCbLbN2aRbmwVs4+ww9L7zla/czl66I0LVEx5KVUSZeWM3cLwOs3hDllvsaufyWOux2maUr267nXl+KD+YFmHZvA0++7OXUqdU88nwTyWT6+krLEnQu1vHRa3l0LtbhzDz8NcBkMiEho0X3j40/WQa9TmLUSQ1snd+botrx5HgHk+s+Ctf+8dx1G0SbrATKsjnhrHqm3FjLPY+5OeMiNydMDGLaP5KopZ7RZ9WyZkk2N1xp54yTrbz9Qg6LFjoJddqAQMVn24um/2asGXE2yL/hkWoRQpASKeq1B9ht/oNnH7fw82eFfPNBPrv2Jli1Icacz1vn0ONHmzAaZBYvXnzYsfgn/Mf8/D+GaDSKTqfy/Os+fpmfz3tzDjB/QQJKk5SkWhJHRSTxmA+i2tzoUlpq3AEK6MLB2EG0W0HE4ySQsWAkm3xqqaCS/RwaKqMzvVFJ0UgNOvQIVBLEsWYonH+6FX8gxebtCWY+7gYJ+vRIj5D+P2nSyzKtXN58/hTVtQpZ2VB5ME3JluXD2+gajAXM+2InvZXCZlaPXjJQfkDGH0jhsGv49D0XN911gOW/l6IP5JNSVTyaaqwOFWvMgacp3ZH16iuxdKqnQE3w2P1pd7mFn2fTddAOqn2VZJFepN3UYcCIGQsGzBgxcYAdZJLDcWN1fPJuZvOmqVORjsdnZlFSpOPbH0OtRm7/iunXZfD1whDrluRw4bW11Nf7qKiooKSkfXbF3xGJRHBY047qMx7y8Pl7OW02br+viqDTSzw1K4tN22Lc/Zib7bvSyVF2pgaPN8WkEywcP9rMNbfX8+Kj2Qzoky74pFKCOZ8HWLYqwry38vlqQZCTzq+irAwyI93oGevFb99uRJ9dTzJzFZvKISdTw6hRWmbeaadzsY6Lrqtlzmt5rfRIx4w0MXJYAWdeXsNbz+YQjgiemJlFMKRy0fW1ZLk01DQcPgs2GQ8hhEw0KjCbJV57N0jDxs4UpLqDBC6RSz1VhxKto9pozuVTQkLE8dKAgopDY0U2+qmqg2cfyuaaO+p59ckcundpb+zPQG52ExFfnHg8gb9Jyx33+dixO8FNVzmZfJKVPaUJjj65knNOteKx78bly2tnhF6lUikn3+rk5huNdC3R06+XgdXr/2N+tgeNpEWVYsQII6EhIHkpkrtwybUVDO7fupMrSRKP3pPJxAuqmTDGzHlX1pFy59CwP5P67XHcqTK699ZSWaESM3jo20vDEw84GTGkpUFiNsvojSrbWYMdF0MZi1bSoShJKveW4qaOsy+v4+TxJk4+wdLsYCxrJPJzNVx9WyOR+gw0Wi9P/y/APdNbJ9ahsMrt9/mIu10MGHh4um4Ab7zxBjoMOLMj3HJNW/YCHOoWd/aTqG/NzBNCoEFDvVxOkdqtzUY/QQwQPPBME4/fm9nqng2GVGY95aayWmHJN0VIEow+tRqpoRPdRXcUdrOFFegw0EANGSKLTvRswwxUSWGN57Y6dwV76dbnyLStJCnNuI/GkpQa1pMSfchMdEYjaUiIGE323Rx1kpczJ6WLl6++56e2XmH6tU6+/SlMTZ1CcYGWHxeHOXm8udX1aDQSJx9vob46jgi1rw/bRB23XNK6oDH/pzDzZ7dvlnblRXZeettLkyfVrJP3J5573csZp1h59X0/JZ10pI6wARL0x8iy68moal9iI06EcydbO+z833yVg6/m+alt0PLhk0VkJkowIbNpl4dJi7fx4IN6LjrHQn6uhnhZ2qDDJjnpLYayV7sem1NBr5NBH6OkM4QSGh59XsGayKG71DJxoZV0lNATo6hkG6voRn+yKECgUks5G/idXFGEmzqyyCMgNZGff2Rut/8GJJNJIlHBynVRVv4hc8VBDz9/nUO/Pnri2gD7dmo5UJ6ka0lrhveX34WYdlsAKeJEj0SwMcH2zVG+/sTJeZc34amrb25caCQt3UQ/trKSTqIHmeQhUKmXKojk7OXX2Zlt7jWHXcOoESaWr4nRpZMWtOlETQhBAC9l0k4MWglL0nZI9qCUzvRClmQ6GfNpMm3DLI5M31VoJPr00PLpN0HW/pQ2fdq5J07/XoZW+7BrL3Vw88wGvn6/oM3o4tKVEeq9MbTag2QrJWltd2qpoQwHLnw0kUkuleynN231GSFtEJoSCnERa7WuqiKFxhhvV9vvTxRmmShHAQxo0KancmTdERk/HTNqHMuXfcWKBW2/n8Us89qTOTz4bMcFDQBJSv9W9z3pZvq1GRw1xMDCRWFuvKeBWFwgy9C/tx6rRebRe7KaZZXicZVX3vMzfVYjZ5xsYeiAln2T0y4jaRXstYN56NkVrP+1uM19o9NJPDMri1lPNzHn1daNM6dNIhwOHzbDx2jQYdHr8Cc82AIGBvUVPDRTS9/kMenPlQAlg0xfJ7YaFqNLmTuczDGoFnRYQIJ8StjGGrJEXptx6aRIEMTLUNJjxAZM9GYIblHX3PzZ6F/G9XcIFn+T30r7Ph5XmXJjPd26QsM2O3Ylk1rKySIPJ1ns0K7ApwRwyjYSh98j/VchHNagxOC194JcfpGVmU80tWrM/BUvve1DI0sEaC1xESWChY6Zm2bJyorNKsMYi/EvRBpZkimkKwk1wYL5FYyursBikjEaZSQJLjzTxgVnWPny6zhJkWj3XtNJehShICPjkeooN2yhSxeF8C6Zffv2UVjYvlzH37F48S9kuWRysnQU5emZep2b917ObG4ApVKC518Nsm99Bh7qiROjM70wYiKAl4PsIoMstOhRUfELDw6pNfNbCEGZbis2gx5N3Ma+1DZ6MZjs2pFMPGMlN15n4qJzzMgyfPZNmFfeiJFZO7L5mY9k7+Gr13Jx2GWeetnDinVRTp9oJRZXGXVaJVdPsdOvl4E9pQnmfRPk0vPtzP0ygKpGDisGkH4/Zrm09Omp55elYQrztHz8dYArLnTw6Zt5PPaih5tnNmLUyQT8Eu56GTnuYhijW60Roq4Trzy3hq5dYrz7Yi4vvuXB6dBy96Nubr/eSW62lnhc5bP5IZ582cO9t2Tw6ddBvp9T0GrCZ+PWGJdMq6NXdx0VVQk6FaXXx2UrI3z4mZ93ns9Bp5Po0VWPxSzxxfchLrmpjk/eyON/7/i48mIHsiwx46YMrpzefqO/PZhMJpAVklKcP1Z0vKdcszFGfR1YfUXk03q/pZE0dA6OZCO/oyFMfvVRRHptYX9YpXJpf4qkfASCQOYaXnqqrfRLYb6Wpx/I5MbbfCSEwo7tGhwuiYLOcQLJjZR7JPR6iZy8FAe+K8BmTb/zsrO03DXNxdCBYe58yN3qnE1eFVnVHnb96P8J/xU//49Bp9Oh0YDRBJfeVM9VU+yUdE9SUQNNkVoy1QJCWjfRTlu49w4LJ4w14vWrvPwOzF/4Cz3dIzGnrOxkAzJa4kTw4aYfwzFKZhIiTjl7qWQ/BXRppXkTExG2NazmnY98dOui56opdroU61m/Jco7cwNcdZGNd+YGW2mBKorg2x9DvPCGl4amFDqdxNATy+neRc/9t7m4+1E3F51to7ZO4a2DRybaGw0niITb6n/ZG/pz7qVb+O7T9AL/1ksZBIIpvvu5kRfe9LL8/Xw6d9Lz0jteFv6wiSEDjGTlqKxYp5BStOTlpG97vV4iO0OP0zcML2l2Th+GokXHZpbTn6PYzloGMZr63FU81452BsA1l9iZ/bm/zSjQn+jeWUdtvYJGI/H+//IYdmLFEY30bdq0CbNZxqIzsWd5Ludf7ubJh+x076InHFH5cJ6fl9728fv8Im5/oJGyqiTBoMpzD2cx5ui02cXCRWEumVbHy49n8/5LuTz9qpf9B5PYrBKBoIqiCD58OQ9Zhj37k0w9N03F/35BHbu2NpHTMAK8A9nvWMaMO3X8vCTCEw+4yMrUUFWTRJZpY8QE6Q3uXdMyeO+TQDNLznbITbG8IoksHf7o76AhI1n60wo++CzAtCucvD8nRk68S/PGohPd2cxKdOg61JwrpAs+3FiwMTA1ll2hhYT9Wkad2EhZVYpxR8fJytDwxYIQC35NjxHmZWsY0t9ITYUeY8KJXTXjxUOwXuLLF4v5fG41QpsgEk+S2TiSuTt8+EQ5O1hLLzGk2WU8LqJsZy1oEtz9QJLLp6THr4cMNLBpW/tMs387iroUEvQeJIzgIDvorg4ikL2Vqy5pn1EDoNPC5bfW88jdmeTnwdLfa/nkszj5Vd0p3VdGsehFRiSP8OokV08tpbBPI1/PzcRolAmFVQLRBBl0oUjq2nxOraSjC72JiTA3XAHjjzWzcl0UibS5mF4vMbCvgduvk5h0XiMvPOFi+j0Blv2R5NZpJvJytCxbHuedD6IYqwYRkDdhsRx+kltbW4sVJ0ZjBLut4+O6dFf5ef9S7LIDU2N3jFhoyF3NiScJZhxrZ+asZZjdPchW0/qfHn0lybz9fP9pDt/9HOaMy2qZco6NglwtazZG+fy7EC89ms2S5RE274hz5wMesh0mTLW92Ml6bDg5ihPRSGlWhY+0K2h/cVQr1n3dX4TyhRA0ylU0aSuw+Y98CxIIasjLkXDYVUYPK2Pt2oOUHkgxoJ+Wp6ebOHl82mAiGlX57ucQRqNE18465r2Zh8kk0+BWeOIlD/c87ubGyx1ceZGjuXCQnaWhaxcJb7UXB21HP4WUwmZrvfnS6aRmGY6/Q6ORcNpljjm1nFMnWDl+lIlYHD6bH2RgXwOP3p3JpItrKKtUyM/tdkRxUBICITTY2tHtBlBQKMjvOL6ZGRpiUpj+yjisUotMh4NMbI1jefiRZYwdZUDSgNu6l4JwuqBplqz0U0ZRofmNzCKFS8+3c+bJ6aRzzMluSlJ92032ciiinL1kU3hoz6GhmO5kilw2s4IRjCdOlDrd3v/MjtrB2rVrkSTBpdf46do0nrDPy1HHbeHcs7V4tR561Y/mtHPX8vRjFiadaEajkZj1uI+P3jLRPzmh2b1XEUn2ebZy1TQ3yxbmMnTMRqTYEDLUdLPOQSb5cjHujM3g0lBalsThEDgses6b4qd3b5mZd1ro26ulwdG/j56DFUkOlCdwp/x4rb8RiCg4cJFlsOOXG9nKMvomR7HD/BtujUpWqA961czRw/X8tsR7RLFwOeGEo234g2rznswfVMn+2whl52Id10x1cPqlNdx+vZOxI000eVXmfB5g5foYa38pZMKZZezd5UdCIoMsBjMaBYV9bCGTXBKaMAa149Fni2yh1rCTgmhftOjxyfXUmHdgiqt4vKlmc7G/Y88+BfshrVOf3ICsSSHkQ8nrYWLs2ON5+zVNm8bKnxg60MDBiiSxmNpuc768MonJKDPlhjr2liY4emj6ek6bYOW0Cel3rBCCiRdU88vnha00FQ0GmTtvzOCKW+o596IgOZla1q9z8/iDNlavSyD5CrAIB8ZME1ZL+wlrSbGOJm9rxp4Qgp17E1gsHY8x/x1bt24kI0uhtqaerLqBPPjoFnolx7fZr0uShCvemaDkadfvANISLgZDChLpAlWh6MJ21tBN9Mci2Zq9F3azCQ0aqiilUHRtzqOypDyqRCkxohRJXTGbDzDlxjr69tQzZICB3fsS/LEmys1XOjlmhJE3Zzfx5XcVENLhVZpQXfuYNc3O008b8AZDaNuRGPkPkJNXQOX+Gj7+SGXUUemJjDc+9DFulIm35vgpq1TQ69JNgD49dIwfbeDZZzcyVBzXzOA2YOxwIgbAL7yYsLQqfP4VRXSlUVvG9GsyOGuSFa1WIhhSeXO2jxPOrqZxXy4RwqSE0q6WZq10AHO2nwnn7GHngRS796okEho2bVzFcccdd1hxOHhgJy6nTE2dwqtPZzJ+kodhx3ro1UvCaJTYvkNB7ykmGkqRTwldpD7Nx2ZjIkvks5215GJjIMewjdXkiU7kUoxG0hAVYQ6wk7gaoyhP4fZbIjzzQpQNFUsoVntgrxnKK08d5PnXqzFhweTtTEGipJVskDbDT6/uhbzwphdJgu8/ainshiPpeN10bwO3XuPk2w8LMJtlliyP4Ewdvi5+JBJpXgdXrY+miQlfBinI1TJ8kIHfFoOz/DjMkg0n4BOr6M2QdteIXO9QHnv6d37/KZuq2hRvPpvLD4vCHH92FVaLTF6OlsknWXh6Vib3P+lh7U/FbaSNhg40cue0DD77JsgZl9XwzvNpv4ErbmnEpjNx7WVa5JSOuMnDyGPg1Wed7CtNcNX0ejJdmua1+KghRjrs1HSAQEhF6PdS1JDD+3NDXDm1db4Ui6ncfE8Tfq+W3vRo9/SyJOMUWXhowCGy2LsmE0ePauKOagjkE8LPsaP0HTbXTz/ZzB0PNpKqdpFdEGP2O47m7wRwybRabrsuu7nw+VecMMaC0+Fp1ksFeP1DH02NEv369TuiWHSE/4qf/8cQCASQZJCROOdUKw894+HcyVauvNhE6YEy3p+zi3gyyYZFBc2dnewsePWpbE49McKM6QfJ8ByFKhSyKUCVkvT4i+6lXjKQJfJQSdFJ6t7qs42SmSFiDHtqFrPpt5ZOQO8eei48087kS2pocCv8720ft9+QQZMnxcU31OK0y+TmaHlsZiZ9exooLUvywpteLri2FqMBZkzL4LnXvehlmaqqKjp16nRYsQgFQqik2nTV7Wo2/o39GD5mB2OOE/TopmPDlhjhqODrDwrIzdLw1hw/S5dHuG2ag2hM0L+3GVmWWPBriHhcbV6otDoVLTpypaLm80dF+JC7YznFdEcjaTBY4xTmt+9QK0kS3TrrqalTWuli/ImdexOUHPpzm1WmqFBLQUH7TKH28OcIhKJIZIf6UvVLkLM27UHKqANZcNeNTnKyNPywOEKWK61v8v1H6RcIgEYDp0+0MnKYkanT6vh5XiGvPZWDEAJFSSfvky+pJidLwwefBph6ro27b04n/pddkB4fPufCFRTXHUd+cBBNjbt5/uFsLr+1jtwsLSlVtFrU/o6xI008/7qXeKJlvCHbpeGXJRHOOH30Ycfhggsu5tlHnuf51314vSlqagSZpJCEjCRJyJKGrqIvjVR3eI4/9bo06KgSB4k0mWlYOhA7Lvqg8PzdZdx2714efcDK52/nYTDIfPxFkLvuUugbP7FlAyNBSPjZkVrHsLpxaCUd66XFmAq20auPYEwe/L7cy+aqpWhTZkAgo0UlRSqp5YFHI8z5NMq9d1nYW5pg1Jhxhx2HfxOGDx/M99+WkpLiJCSwCSd+SW2TTNXUKSxZEeHnJWEGDzDy+L0tRfXRR5m46doUY07bT/99Y7H8pdBj8w6jaV0N103fw+w3Xbzyro+GRpWjOnA8dkouCvKiDOpnaFdDyONNodHAmKPN3HOrxNNPpbjzWgs6vUAK5WJKGmnM2IpBjVFVVXbYcTjhhBP4/ZsVaGM0s97bQ2OTwtqlOYTCgqdf2savy8J8/0kO/Xqnr/XUEy3MmVfNh3P3s/dAkhm3Wrn1umzMZpk7btBzxYV2vv4hxKrKKA1NKaZd4WDUCBNGg8Q9j7qJBXU0VAtK8GDBRiephbkpSRIZZNNLDDmko3UUAG5RRyPV+KRGrEYtJquCxphk9Sc5nHHpQYLBIDZb+2tre7DZ8jCZajHqZQ5UJVj+Sz4vvOmjU5GWU05oSZiXroxiMEjcdKWzFSMkJ0vLS4/l8OAzbrbtSjDlxjo+fj0PnU5izcYY99xu57p9m7HUj20uGMEhJpvGzadfBzn/9JbrTSQ61i39U0IkM0NLRZXC6x8G2HcgweUXWpl1ewsDZc9OKO55+DEAUFQFkEkQa1eXzoqDH36JcsPl7TOFf18VJRU1pguff4Msydjd/Xjk6e0U5WvpWuBh7S+byQj0IoiXWsoxygk+fbOAooKWd55Rq29u9vwdkiRhFGbc1LYyDzFLNjK1Lg4YVtIYitC1UMbtdrd7jn87Sop07P09D62kw6HmoKs8ho/f24JOH6BcuxZHVRemXVsP1jqsJqiv1TFMHdEqwdNKOnqLoWw4+Bs6DZx1phY1sYs1a3egJrRIuiSxVJytS/I551I3lGrJbhqIy50ujh7c7+ec1Vu4/wGFKeeln6uyCoVe3XTc/1QT069z8sFrZnqlhqU/NwqFQCNV7GAdPbprGNivjnVfW0jZm7j8AjsbNjalDQ0Pm/WYXmf/qhfXpVjH81vbFlFPn2jlqCFGnnnVw72PNTGgr54LzrAx46YMPF6VsM/IAOnoVsdo0BKTgsTVKBpdCiWWbC6Y/B1JbZgZDygsWLiCcERwdD+Zn38SWKsH8+jzpbz4WGabYxb/HiHemIFG0qCKFF7XDuJJgaGDJkpH2Lt3LwZdx0wYSZJw2GQeft7DEzNbs3YVRXD9jHoOlCfp3kVPp0Id5ZVJSopbf88tOxJ076rv8J1z/+0ZbFyqktdwNIH6MOdfuI6kFKVrooT0vuefv9Pf+QRzPg8QCqtH9E7w+SNE1RgxJHaxGUPQ0OE6VEAXNkiLyVc7I/9N1zklUlRLB9CKVLMuca5UhEXYKGM3QeFDgxbnoSK5HiN1VLCN1QwQI5ElmTpRQZwYbmrQCQPlu01MnCRx0ZlGbrynkadnZfHMA1nNRYNnH8zmnFNtXH1lkrzASJpSZdz/yF6yzFZ0qhYh/zcV1B6iwSg6dKTcmdw2LYYlR+VHxc83P4R47qFsBvY1EAypvPuxn5ff8qPUO1BElM2sIEvkYyeDOFE8NKCI9p/vCnb/IzNUJ+kpyNNw3l/2AzarzF3TXIRC8P2GbDpjZCurGChau6gH5EYcvcvZ/EM+er3EzCcU1m6MY8ZO8gjovhmuPPr2MvDgM02880IuM2638NLzguolvTFiIg8TjdRQz3aOYWKb4yVJopvox0F20U8awSAxih2sp4pS9MKIDj1FdMWhZhLeH+CFl1ezfmkOH30RYtYTG9FpNMy6y8nyVRZ2/tQVV7Jzq2JaSATQG1ViMZVflkb48dOW3DcaVfnmhxBen0q/Xnr8AbU5b7XbZI4fc9Fhx8FqtVJVoyBE2qAoL1dLtkvDfU+6aayXyGocivkvev8pUh2SZHSSnrp6Daoq8AdULr2pnt37EkhSOp/+9M08LGaZ3fsSDB1o6HDq86Izbbzwppc5r+Qx9cY68rJ0pNxZ5MSPbll7fLD9u1omlW3n0/cymDqtnvf/12LMWtegYDAcfiNICEFmJmRnxanc4+OZJ2WW/O5h+jQzOVkalq2K8uxLYYwVQ7FS+o8Gh3oMGB0RAgWLGTNIw+rNKarDDRhEFQbMmP+hTyfLoJFl8p02Xn5F36ZG4A+KNkZKQgii0fTvd8IY8yHzWBNLV0b4fH4Q2SgoLm7fuPVI8Z/m5/8x7N27l5IiPbG4ynufBljzUzGP3ZvFpBMs3HyNnQ3Lchh1jI5ff29LBz/lRDMZRQESIo4WPU3aCrqIvm3+XQ1llNC+qLpW0pGpyWLbrtaLr1Yr8cYzOagJHe+9auS6Oxq4+o56zjzFSlamlq8/yGf8sRbycrSMPsrEV+8XcM5pNlRVQqORWLYqilDlI6IshwJhrDoD1aYWTaWkSLBfbKc0uY+Gaj1ffJFiy1aF4YMNxGIqU26o44Lr6ti8I0YkKti5N0koInjxLS+/r44Qjqh88X2LVuMF5xpo0rXW/ZTRkEIhgLfZEClxSLi8IzS4FVLtSM4IIXjudS+XnNey6Br1GlRVPew47NqxnEhURcgKXqkRu+Qiv3EksmJk4nFm+vQwYLXIfPZtkCyXhssvtDe/QP6KnCwto0eY+H1VmoErSRI6ncSmbTGyXBrue7KJZaui3HFD6454v14Gbrxej0dfhUV18u2CKF9+HyQYUtm0LcqKtVGCoY6/jz+g0tiUwmSUeOrl9Jj7inVRwh49F11y4WHHwWazUViSR10NvP5WHFkxsIdNbOIPakVap9GMlRgdj0rERSyd2BCmjnKGiuNwSOmkQCvpyIn3oHvsGH78SWkukL/yZpQ+8dFtOrdWyUEJvdjHNtxSFX0HJ1i11MnXc7N447lsdqzO5/uv7GTkxOnOQBQSdKUvxzCRPoEJqBuO5frLtPy2NIHxyMxu/zXo2bMHRlMKqyOFoqZQhIIuksniP9L3cCymcsOMeqbPauDjLwNs3p7g0bvbJpsOu4aXn8wk5DjY5u+cyQLWr5F55lUP770j0CftbUbc/oRNuPh2YbjD6138R4QGt8K1d9azZkuYM85P0HmoGymjCYr3MfqyXZxxFsTjMvkF3Ts8z99x1llnEZUjxBozeP4NX7v/prQsgcmUdm7sWqLjrRdd3HajlcV/tDwPFrPMDVfaWfNbLqNGgVavtlorXBkarp7iYMZNLnbtTfDd90lOPLOey6/3smaVhMnTFZtFpkK/nUK6tncZWCU7CeJUiQNslpaxX9pKb4ZRInpjjOYQj8kYTYLe3fU8dKedL7/86LDjAHDBxZfj9anIGhjQW8elN9UxfLCe5173MvMJN+Fwei3yB1IEgmqHo3DTr82gpk7hpOPMvPuJn30HEnh9KcYdY+adN8xsMy2iwbQHn2iinkq26pegza1Hq4FN21p03Pr31rN2U/u6glffVs9FZ9lZ/n0xX71fwE/zCtmypIRN25K8+JaHRrdC6YEUuroelO5rXzuwI5iMBiKJJD7b/nb/3oiZLTvj7NrbdvRJUQQzH/VjCnS8kXSoWcz7Ksam9RKbt6TI7tXARs1iAnjJkwqZerazVeETADn1j+9J9dCo+9+RkSyiz5AoepNCvTtJUVFRO0f/u6HVajlQlsKuphs7PkMF0uBVzJ2nYfWiAoScJKzxkJnogt3Tk4pqKFZ7dqhtWKh258N5Ybp30XHFJWa2rMri449MvP+WnXPOMDLo+HLWbUgxWB1LJvnN57FKDorcx/LoYzEa3AqJhGD+TyEeejJANCTzwewEhf5hbT43myLMWOnbV+L5x52EMvfiLAiSn6tFZwCP5/AlcPr2O4poPD1C+Ob7QYYc28CJJ4f4Y7GWYyc2sGVH6/1rbraGmroU776Ywwf/y+Pk8RYa3ClOPd+No25gm/MnRIzefQVNnZbjdKl4zKXtXkdCxIlr/QwZaGDa9SbQxVmyMozFppLIrGLB50ZuuddNoztdwIrHVd6dG+DGmyO4PAPwSLXscy4hIoVIRGR0Kf0RaX5+8vFsahsUotH291+NboWCPC0up8x5V9fyw+IQu/Ym+Gx+kFOn1DByWJqV6Q+oTL/WyZQb69i9r2W9UFXBJ18G6dW14wS5a4kORZO+ZpNkoch9LL5GIzIyGklLdY1KKNz+9VVUJdHpJIQQVNUkmfWUm+9/CSORJkocLrp2KSbglzBiZgTHoRUdX69G0mB3SFRlLycsWnTlQiLAFpbTUwymd2IU21mHX6TvSavkwICJ7vRnhHQ8PaQBGCUzsiRTIHUmm0KqKKVWlOPFzQiOp6c0iC5Sb4aJ8ZT+1JdrbvFzxw1OTjnB0oYtNXK4kW59E8SJkZPoTu/YKBr9EQpEFxKJ//Tg20MynsCeG6J4WB1N3iS7d8kU5en5+bNCBvZNN3ttVpnbrstgzus5mDOi5FKMjQys2AmS1p/uzRC2sZqYaNknqUKlkr348PxjPpEQcQry298r3nGjg0TOQVQEKVJs0CymJnM1jRmbqc5fSrdTtvPLt1nNUyP790LQo0MryWj1HRdc/45TTjmdD+aGWPhjkhkPeLnwHBPzPtPTZeJWGgtWskb6mUrzJkoy259chPQ0R5L0faYiiBPlKOmEZs8Eh5TeU1skO3J1V+Z9E+bqqXb69NZQWCw4Y5KJ915x0f+Ug1Tn/EGDVIlb1FKbsY4D9uVkumQW/RHhhDGm5mv4bXmEyZfUEE8Izj/DxpRzbfz4W5gHnm5CCMH6LQojRow47DhoNBpSh4yaHTaZRneKKy5ysP6XEjJtJjLF4ROO/sR9T7rpWqLliZmZrPulE5sWlXDjZQ5Ov6QGjzdFIKTSpbj9phikfT9MBhmzSeaMUyzs2CbTMz6yTdPFqeTj21vA+i0J6hoUPvm6RUf2xbd8XDT19sO+ZkmSyMyUuehMO/mUEPc4+O6HKFOubWTcabU8MyOTrNITcCr5WLAR/AdNY69cz4LPs1j9Wzb/e8pJdrYWi02hXLeDfWzjtxUdPxtrN8XRhFyQ4WbsMW0TXElKvw8hXSd5/b0gQ45t5OjRIQYd5eO9D+K8+JaXs6+oYd43Qa69xIEi1COajPgn/Ff8/D8Go9FILKbiD6q8+UwOZpPMwkVh3prj56ffwggBLz+ezRsf+ts9ftLJeioN27AUudHJmna7WUkS7btTHoIctbHglxDf/hiisrpFaLdzsQ6HxUDIY2D+PCOppMSi3yM8MqOtDhTA/dNdyLLEj4tD7NmfQNKkjojxmEqlsOfGGDouwA5pDQHhZRurySCbIYxhqDSWYYmJ7FjYg/nfKdxyjZMLz7Rx8dk2tBqJn+YVcueNGVx2vp03n83lhYezCYcFr3/oY/na9EN741VWdN334JPrmz/XIBmJEUFCRiG9aZX9WSxd0f6mNBBMkVTgppkN7C1t2ah4vCmuvNnNrvUWzrzAz4efpFmnByoUHI722TjtoaryIMkEnHaynnLNDlRxaNTLk0XfHgaefd3L4P4GLGaZnXsTjD6q48XhmOFGNm1PJwZCCJatjHDR9XWUVykEQylmv5Lb7uj+lVOtxDPKiRGhR3ct/XvryckwIFQtp5xg5pdlkQ6Ftt/+yI8rQ2b+nEIOlCd5a46P6loFVZugS5cuhx0HgFCwCYfIok/gRAar4+gvHc1gRhMhxEF2HdIalAiL9kXIy9iNETMCQQ8GtHvf2oWLA7v11DUo1NQpRJosHbI+cijEK9WT6LaJhfNy24wkjz7axJ13GNgjpZ3KM6UWHVCDZKR7YgRyMJOmplB7p//Xo6kxgE4n07ubARkttdJBnIHu3P9wkHhc5foZDZx2kgUhJM473cbJ480djmGMG2VCtbevf6bW5/HiW17GnaCAvuPk0yo5WLU2QWlZ24QkFEox8zEvZ05KG048MTOTcaNMJKU4Dz9oZOOKbJ54wMHqDTHy82Tq6xuOKBZP/+9JQkqIdz8K8dKb/laMw3WbY1x8Qx2P3dO68HvjFU6+/yXc7rM57Sonn80Ptkp2/8Rn84OUbrFSv/gomtb0o+6glexUCWrRfj58x0KXYl2HzBoAk2wkkr8Nl8FBsehOBXuJEcGIGTVo58BeLV9+F+DcyVaWL1twRHEYNWo0dfUK5ZUp6hoVVq4UXHR+isjWvnz5aj5FvRvoOqSC+59qaqWz9ndkODUoKbj0PDsffxnkhhkNvPx4utk1qL+eEcekuO9FNyfcsJ0zby3Fnh9g/ic5vPlsLjOfaOKZVz1UVCW54kI7t8xsaDag+ROLfg/jD6rcc4urleGQ1SLzxbv5vPNRkOvuaMRaNQRhiABHluQ6bdlk+vrQIFfi0VW2KjqmhMI2aQUoMpMvruedOUFiMRUhBGs2xhg/uZHQviIEHTetFBIYFBv55RPI3H8i0XVHYUo5seFEcvo447S2zOdjR2vw0P59HRdRNGhI+3n+DdoE559pJdelJxiUDlsP+98ErVYLkopiCBIVYQy997BkQTYD+xg4/Xwv3QJj6a0eRY5UQKHUlVyKMNMxe86MlSY3bN+dYMOWGBMvqGbetyF+XhJmw9Y4xYU6isy5reQr/oQsyVjdfXj+lSCTp9bQuDcD257jSLgzkd1FHSbZxXTH3ZA2bSrsnOCNl+x8+X0InZYjGnM+4cTJvPGBn+XLU7z+eAZZpeMprB/H4MQENFtHM/nMEIuWpptUe/YnOGuKm5Wrk1x+g5cLrnAzfnIDR0+sRt05CFs78hYe217uu9vC/M8zQE7h7NP2GYuJKDU5K9CZE0y+qJH7Hvfw3MNZ7Fjeic0r8pg/X0/nAX5+/iyDMZNrGDCunCGjm5j1cIgGX4ytxsVU2taRWRhm3S8FnHeennAieESan+vWLqe4QMcjL7QUjuNxla8WBHn5HS+X3VzHNVMd3DXNxStP5PDWbD/PvOrB51f5/J08UinBU/dncdHZVm66t5Fbr3Xy5P+aGHtGJSdfWE2f0RV89EmCjZs7Zh/uO5A8NN2ShlbS4iKHBqppsG3HaFG45zF3m6ZIMim448FGGhsVRp9WyQPPNHHCWDNjR5pIxCRee+1/hx2HVEpFShjowzAMkgkVJa212A4SIka3rhJXXwe7DStZL5ayQfxOKdsRQAAPNsnJUMawg3XsEZs5IHbSSE2Hpn55FNNIDRWH9GH/3jx1pHIRdUVo/4H8ceEFeoJSen9ixYlBtaKQJKUcPlHi3wSLRY/ZnJa3cYgsOmXaeeFRV7trz5iRZnKLFIrpjoyEmzpyKaZA6oydDFwGG/tsv1ORs4Sa3D+oK1mM316KHgMClahov+Fdrd3DzTe2z1yw2zTIlhD72EouxeSKThw3KcT7nyVYudTO3Hdc2Kzp+8HrS7Fjm0TX1EBCIoTZ0HF+/ndEIhGiYS0mXwm/fdCN0ccFuObGILt3CwyhPHqJYRx/rAlZ2/F9JIQgRoQtYiUbWUYmuR3+W2e0hI8+SeeQl1/oQIlruXa6B0mCD1538evPZq57rIyps/bRdYSb9193cs1UBx9/GcR8aFq1tCzBC296+f6jAq662MHAvgZOGW/lp3lFWC0S9z7upqTr6CPKkwEsFgO3zWrk12URzjjZyrFHH3p3qVKb+0JDWie+PSREHKM1SVVNijmv5lNcmM7/9HqJS8538PQDmUy/v4EeXXRs2dkxS3f3vgSJpODdj/1s2BzHHG2rHRwXsTTLPNiJ514KM6CPgaUro8z7NsiX3wf55ocQEya0Zez+E8wmCYNREJfD9JQG0V3Tl+J8PRn1Q8mO9kBzaOg7nxL2s63dhnVYBBGmAFkZWhRFcPaVtZiNMh+9nc2vC5xcd5NCg6+tMRGk30G33OPG6e2L1do29pCeQvuTiHbddC9vP+Ui+8AJFNSPobj+OEoaj2flYiNTzk7Xb3p11yNxZAap/4T/xt7/j8FsNlNVm8SVoaOuMcU9F1dz6okWunXRsX13gude93LvrS7ycjTUNyrkZrf+CYORJJfeFGDm9E4MHe1GVLQ1bjBgJCJCmKX2dfM8iodQWKXJm+K+J5uaC64ZzjRjMUaIPLUz50wu48sFwQ71hsxmmbwcDdfdVY9Oo8FkTx4Z8zMaYuggDZtXy+SrXdjNRnoyCOdfdCIlSSJLKaF+m8qyP8qoqo/R2KTy46eFbYog3bvouW+6i9vub2LqlQGcWR6yXRoUVVCu3QRxEwZMJIghATEiVFGKTWMhldBx1U1efv9B14rt0uhWOOeqWk46zsy4Y8w8+7qX0rIkQT9EmiyYG/tRouYjmgTPPraWr39oIMMhU15eTufOnQ8rDrX1QcaPMaMKuGeGjmeeWUI3ZTAuXz+efuYPJpyi4WBFgrqGFAP7GmhsSrUxPfgT9Y0pPvzMz/wfQySS4LBLpFKCmrokp55o7rgzaJIQkkq1bhcpb4RHXwzj8wpMkoVvv4tTXAJ3PtzIcw9mt4r76vVR3vvEz84/0t91xk0ZnHVFDV1LdEjSkblYRqNR/G6Vo8WoVtcpSxq60Y9tYjVREaaAzmxmBX3EUDJIizErIkkl+1FRcVOHFi32dpKeP6ENZrN9t5eifC3aVMeaS7IkIwst3brQoRbj2FF6DJKEifaTu67qALas33mYUfh34ftvv0eWJJIpQQk9KWMndlxIpf0ZdvwWhg+XcTk1dO+iY8QQI3tK/79zRjVaVN5+LpfvfgkzYLBKYK23XcfvgPCg1Ocx+Vw/d95hYMrZab3PZSuj3HhXE/fd5uSUE83IUlq8+/SJVk4Zb+Hcq2vJcMg88ZKXJ+7L4p5H3ezadWTu3meffTYvvvAglQeTvPR6iM+/D5CVKROPQ6/uOiaNN/PQs55W7t4ajURRgRavT22zTsuSRDwuuPr2eo4eamTSiRYiEZU3PghSuT2D4qYRyJKMBRvZooD9OT/x42fZ9Oiqx2iKdKhjBZDShzFJBpJRHVH8DGFM8zNbSBdCws8VN6ygYb8FVe3YpbU9fP/dVwwdZGDi8RYeeypCj/AorJKz+e87K32oi2zhwksCLF7RsRNrKiVIJgV6vYROB998WIDNKqfHQe9qYPq1GUwYZ+Hc0w997qIA/Q7pHC6YW8DPSyM8/pKHRFJw1iQr51xVS69uOrKzNDQ2pqisUXj1yfa1KzUaiSsudPD40xGGq3lUytsocB7ZdmzQkCHULPBj1JVSxRbKpV1YRQaxVIKQCCBpFPIDfXE1deLNByt44cUy4nIYEbVQ5D2GAsyslxfRRe3T7rpfQxnFdG/+O5vkZJAYxWZWkK/YCUfaJlN33GRlyKebMaZGYfnLiFlSJNjJerozgP3tuGMns8o4c5Kdr79NUl0NXq8Xl6vj9fnfiG7duhGOpKhLliE7o7z+sA2NRmLOZyF0td3b7OdMWAjhJ61w1hZhjY/sHFi7LUl2poaf5hU2rxuzbodb72tg2brcDuXGbKqL9z+K4HBIdPEfgyzJGGOZRHUhqvOXYHWoxKKClM+J3leEDSc6DIQPuQVnZEjUuxUOlCdRVYlUe6MzHeCjD+YSLi0kKZJ0Ef1aXaNRMtMjNIbzLllMcX4MKWbB0jicAlI0NFZTt787XqmOerENv7yF/urItBQKacaX27SfHiMbOeWEdFPfZoeSzoKcoQdY+OMetEkLKSlBYWeF4XlJ9h/Q0OSBpfMLWu0BunfR8+Nn+QyfUEXZXh2WrCiRYIjsbA1dMmWQVDIcWu691UVhvp6Z0zNYssKPXt9xU+nvSCZC3HyNnU3bYky6qJoxI038+nuEc0610qennqQiePY1L0Kk5YeiMcF7L+UiyxINboVV62M8PCOTCeMsFOZpuesRNwadREmRFkmGx2dm0KWTjvOvqcPjzWhXv/Thp4KYG4e0+g3MWNH33cYj9zk46bgC3vrIz+RLarj0PDvdD+Uyc78McP1lTs442cLJF1bz7gu5NHlS3DKzEaNOh8/beNhx2LhhA1LK0KzTbHMq1LKBYt/IVmubEIL9+vXcOknDu2/IDImf1KYYUSq2UyvKyZdKcIlsMshGgxY/ng73x7IkkxQJsino8N/kJ7vzwUfLmXJe+w2JcEiAkJvjmCnyqaMKrfxfmt4eho8ewrIlC/FWGhlML+osS+jbq+N3xuiRepZsCdFDGkiFvINt2t8w6rTIWpXcwhTP3JXBKeMtJJKCJctlZt3sIIWNKGG2sYbeYjD2Q0ZAKZGimgOEzFVMntg+oSeZFCiqyiBGE6CJWrWWb3+IMmSggYF9W57x6lqFc6Z6cNQOw4KTg/JOGpoO3+CmpqYGMxZUVDJTxVBXDH85vJ4qTplgoOxgmFR9qpUW55/4c8qxOwPwUP+PbFcZDbFDjXetFiIhmfIVnTnmxDJuu8lM/746srMl3v04SF2DQv/eeooLdazeEOXrH0JMu9LJa+/7eWRGiynTX3HHDRn0HVPOhx89cNgx+BMmcz5aTSn7DiR5/6WWRkVOHsQORls18orpzl620k+MaLNGVFk3koxEePSe9idQhg8yUVnj5vyra6lrVPhjdYQxI1sXrIUQPPhsE7NfyWNQPwM/LA4zc50FDtVKQ8KHL28LnbsplHTSsmNXkrK6KMVd9FTXKtz/pBtSMg47/P77Ui6+eOphxyEQgh8Wh9DkJVBqeiMnzKxZq2IQpVRRhkISm2xB1SQxJszsYB1dRB8skg1VqDRSkzbIDpuYODlA38Fxzp5k5aopLcXor+bHcMQKefKRBMt+9zB9moXszPRY/ZPPh2gqy6ATMgF/axPsPzHlHBuTp1ZTejDJzz9IdAoVt1qLDZKR3tEx3DZjMWedamHVuihmy5HJwvwT/ltV/4+hqakJVYCiqMz+LMCCuS0OYpNPgmlXOLj4hjq0mvTi+lcIIVi4KMyaH4vRaiVGj9KyqaK1ux2kNW/K2E1fhrf5/LiIITv8PD4zrfl51cUO1h9iFT37QBbeSIwShtBEPU0etd1R778iHBG8/79cnn3Vx77Sjsfh2kMymWDLJoGrYQgW7GjRtyp8/hXZSgnvvLcPa1ac88+0duiyed7pNh58MoguYSY7I8aF5xiIJQSfzksQrLRi8/ZkM8vpy3D8tlKsnQ4w7QonhQUafl5k5vizaunV2cjEE/XMnRfl4H4teaInX27SMG92Df2HaFnwUTYnTG4ir+7YZs04SZIo8A5n3ZpfeGiWhXXr1h128bOkc296dN3Ab8tjvPJ4Ntv31vPLolXoJC3ZdpmaOpXKmhRef4rxx5r4cJ6/Qw3Oz74NcvRQEzaLTNcSLdt2JZjzSj4pVXDLfR1vNn9dGiGZkNBnebngdBtXT7XjsGs5WJHk3seaWL46ik4LE86v5vhRJhx2mSUrouwtTfDpm/nNv0f3LnoyHBoG9DHgCxzZ/fDLz79QILp0uLksoAv7LMuJJhRKkn3w0kAZe5BF+vnJoxOd6U05e6nhICkUtHQwsqBLYLVIdCrUEtd3bMYQE2mGcH5O++fZvS/BjFkBYqrMHjZTQGdsfynUQHqUxOs+MsOHfws8Pg8iKZNpE9RSxkAxmu2sgaSKzW3k0vONfL0wxGUX2OnVTc/GrTGEaN+pe/WGGHKofZODhKOWE8ZkMOlEC8efXUWFfQ1dA8e2KihERJBdbKQ424wqJB571sejj0cx67XIISciQ+KTbwP8sTaKogga3Cmuu9TBmadYeeB2F+deVcvUc60MHWDA6ZA77Dp3hNLSUvx1EhlOePU5J6ed1LaY/sq7PuZ8kXa4/BNen4rB0DYec78McPv1GVx4po0Fi8IsWxXhvdkRSjxjKZAcrZLZBHG6d9HR49D441WXG3ll1gFyYm3lU2IiQpwoaq2NCLUczQltfg+r5KBY7cn40/cz7NjJhx0DIQQ//zyPzgUS23cqFKZ6tCp8QnqtzQsM4uNPFqO1paipU9plgC5cFOaEMWZUVRAOC35ZGmbvgQTf/RTmjhvThc+/4q96fBqNxKQTLEz6i8botl0JHrvHxZ0Pu3nk7kxefMtHcWHHW6ye3bXIGoV91t+4/jIDCxerHd677aF7n65s+PlzTBo9G5dns+9Agvk/+cnL1XL+6TmcdbEHeVsuWklHVrwbjXUmKtmCBkHPQ/e11Qq18gbyfa3HlD2iHh9NlNDacECWZIpFN7zBBl5/N8y4Ua03/F1K9PToIVG6ezuSSBfOY0RJEKMb/RGobTTUqrR7GHe8IMOpIZ4QmLHT2Nj4X/Hzb9i4cSPxoJE8tTNB035GjUgnZvO+iJERL0EgiBAiRRIzNnIpYiuryBXFbQo8qlAJ2g+wcHEMhMRzD2W1ue9OHGfmlw86lvhIEEMWWi650MD3r1ZjUbIIW6oYOyHJq0+mm+VCCFaui3HzvesQBgPVNRpO6CERCqts3ZngzTl+Tj3Rwu9/+DEegfbL8iUrUFJQQvvmWlpJh0spxFxZmHYultJGT3H2IyFTLu/h7pvt9O6p5da7/sCsN2DWa9Gbk1w21cit17dMM40dYefXr23k92vgjZcd5GRpqW0QPPNKhHWr9Lg9Etddq223+anVStw3PYMb7myid3cd3bvqee7B7GbGV6NbYfqsRhrcKc4+1UpO3pEZH6oibar0yN1ZTL2+luVro/w8r7DZwG3COAvTrnBy0fV1PPaih0fudiEEfPtjiFfe9fHyE9kkEoIlKyIkFTAZJGxWmYWftCT99z3RiMOqZfzZ1cx7O4/ePdLvgHBE5ZFnAmxfnkHe3xqFssPPC09kNDOvbrjMyQWn23j3Yz+vvOflqilOvvmwAMshyZVORTpefd/Hp98EycvVEPSqjDhq1GHHIZGIIKFr/s0ysySuuUrlpf8twdzUDX3SRkIXIJJVyhXnaXjmhSi9wmPblbfpQh82s4I80QkLdqo5SGd6Eafj97UQgiSJdrWX/4QOA6UVSodr/Oy5cVx/YdwliJEihXwETOB/E8aNO5kFX/9ED6UnSJBS0izQ9gpqAHXuBDJaKo2bSTnqKdQakWWJgiLBXdPNzP48wKr1MSaMMzNjZoS8wAhkNGziD/oyjAPsIiwC6CQtQpPCZElRUJyivEqhczujz18tDHHCGCPLG8qQQ3ZiIozitvLQw3FefCVG504avH4Vf70Re/2I9D5GAr1W+kctxb/D5XKBkAjixS88RLP2k9JHkFM6jI3d0AodpQcVZt5lYdbd6yn0HtXq/kuKBKVspw/D0lrfIoMayimifQNGn6aOU49LrwELfgkTjCbJiVux7T6OZ+4sR7IE8WmaePfVDF58NcLwcY1kZUlcd6WRLTvi/LwkzL6DiTZ6j39Co5EYPsjAR7Pn8sBDsw4/EMDAQUdxcG85spTC6Wi5D+65w8xNV2+n0N8yRp8hZRMXUTawlEI6YxEOopoA9YZ9jB0LvpC+3d/1TxQVaNm4Nc4Dd7p48mUv23cnmHquHZtVZtuuOA8928SEceZmb4C+PfWo9kZo7EFYBIj1XMviLzKbDZgBtu2Kc/sDjXz+Tj6L/ogwY5YfVVVZu+bIip+Nbjj1BCOzbrMy5YrfCAf06IUZA6ZmWb+kFEfVh+ifmECIAOXsPZSTCFzkMpjR7GYTWfV9WfLbH3z2TnrfVl2rcO8jXpYssNI3ldb13/mVl0uXHkBokySCNqoiETKxUCntJdObz2ff+LjonNbN2Y8+DbN/l57KVbnYMFPGXpIiQW8GNxepNZIWjS+X9z/xs2ZjnPxsGVVV/19xfP+v+Pl/DJs2bcJkkEmlJF55IruNg5jJJPPSo9mcOqW6VUInhODJ/3kxGKTmY2bdbWP8sg2EvYWozrSBgCFQgCVSQNRcR61mK9nBPs0jvUHhw5u/niGDVHbtTdCnZ3qBGz7YyIRxJi66vpaeJWZitVZC7GXe5wn6D9JQWpagW+e23eoGt0IgpLJ8VZze3fTs2Xdkwt0OZ4KqUolOkpOEiGOg482xLMnoUxZ09blIouMinl4vodOrvPy8jgnHtSRh066Ad2YHefHp7WR4cyi3ruWi8w28+Ghx84ti4vEW7rnNxpjJ1ax4PEZn+jAk+RfdvoZulC2u44yLtzOov5ZtO8NYaSlCyJIGfTyD3fsDSOa22oMd4fLLr2L2Oyu48QoHt97fyKtP5jBgZRnBJg3GWIJ6N0RiKi6nhoee89CtRMtHXwS45LyW76eqgvuedBMMq1xxoZ1OhTqm3dPA1x+0aHnZrDLL10RbRgUOIRZTufNhN2GNitUo8eFnAT78LMAxI0w8MyuLeW/nceWtdWh1sHx1lHc/SSDLEt076/jq/Xx6dW9hTvoDKeoaFBqaUghxZNod5QcrsPw/jPGNGqlj6QqF7GRBK5Osv8IibGSQTQ1ldKJHm78XQpC01TNicDYajcQxoyS2z6/FoeQjhMCjqUF1NkBKQ5XPT5QAW7a2/S73POTj+y912JuGMRQbEUJUUopO6Oj+l5H7hIiB/N9oU3uQZYlEQkvpwQQySbazFhe5KEIhIVdjNqXZLDaLjEYD444x8cq7Pm65pnUyFomoTLu7Eb33mDbJcqN5D2ecrmnWvpx6ro2ff4sQC65hywYN2piTOFF0jiCTjtXwyH06unex0OBWePG1EPO/0JKSFM483cgjMzKbE89oVGXGo24am1JcM9VBbraGxX9EWbKihgvOsPLVjx0XFtrDHTfdRc/ocLz5yzh1QvtjUVdPsXPu1bXNxU93U4qycqWNQdQfqyNs3BojL0fLuVfX0renngZ3CrNFkPCHQG09bhQjwoj+LRvBS863Mvezcpo2G3ElW9bIsAiwlVX0jR2FADzU/0OzojPrth/kqpuPO+wYHDx4EIsxwvTrMnnquQiuWOd2ix+SJBGtySLmKufsK2qZPye/1ZTEpm0xXn3Pxxfv5rPg1zBaLdzzmJv7b3Px+/xi4gnBNz+ECEdUhg000qenHp9fbXfaAtKmRw1NCiXFOk6faGXV+hg9uujYvD3OxOPb32YtX6kgo8PojDD+2FwWLIodduETQKTC5PfyUr7bzIefBZh+bQYjhrSsQ599mMGp567EW94VrZp2tT2GiexjK42immypEJfeybmXhvnsy0XogtlIKT1eqZ6wX8cARrZ7PQ4y2c82NqzT8O3CMGee2rpIfNopel7fk6K3GEScGHoMmCQLCRFnk7QMrTBQKUoRqDRRhyFpYtXaBBVVCaoqQEWhoaGBXr0O3+n134Da2lqSCQ1mrKTsKsGQit2mQVEgqq8jlL2LYcM0ZGXKrFmXJFhrJ7+phK2sorcY0ix1FBMRdsvr0CoqGTYd48ca2/2dJ4w1U68pp1hpXze0moM4ycbm8BHM3omzWOaWk7TE4jouuLaWKefauex8O0cNMXLFhQ5eej3MsEFalq8Pcu0dcU6dYCalwBPPRgiHRXqs/3ChQpwIZtqfXgIwYW1VsIoQIiYH2WX6jSfvMzP3kyTfzrFTGO6KGo+RzCrnjNMMTL/B1ur77tuvkB3sw/rVHqZe40HWpbDG8sjwHUsXyYbesJ1xo9qO/v2Jo4YacDoknA4N10y1M+upJtyeFD276bjyIjsfvpzHhPOrGDrQQF7ukck9mM16vvkhxDmnWdm4I87v3xY3v3/+hNGYzhlOPK+K6bMa0WokLj7bxhfv5jPn0wjnvRdA7yuCuIGATqZW9lJbr5Cfq6WuQeHt9xIURQdiEU7OP3sXuox6NMYkXq/A0TCQ3ERxqzVYEQpqRj2jj8pudR2uDA3XXepg684El19gx+tLEYulcGXIVNcq7N4fJx4XdCvSs9YfZdKk0w87DjqdhqAUJy7S7K54HK6+xMJF55iY+0UFBw6odO+mYcp56VHjN99KdDj5JksaDMJEkjhhyU9hTz8xsYqCpESj5heUoAVTfa9WRAw3tZiw4KaWog60sL00opLiuDOrOG60mRk3ZTQXf19/N0iwMpPcQ1IyQgjqqMKMDX+yfamefzu+/OxLtIoFHQZ82hqiIszHX8lcPbXtqHQ8rrJzf5SmjI0EgoKedS2TCU0VjVxXsZYhgzUIFV560w8pPXFiWCU7RaIbm1hOPp3ozVAq7as4bwrcc2smDe4U19xezzsv5LYqlC1ZHuahZzxkO4zU6fbTZ7iRwg2dKFR7sDW4mt7B0YTLkxjRYJE0zc9PVITpVCJxoLTisOOwYcNqZEsEu2SnYOQ6nrjfRe8eGdQ1KDz/ym6++lLl3Y8ibNmikt1F5aB2MZZgCXLMQgAvPtz0YCAmKf0e10tGtEKHRzTgklpPrqSEQjB7Fzddk8HSlRGMRonOnSXq2I2r8Thy4t0hDrXGRdx0jYzLfxSDJRux8iivPbkbc3GUl9/1UVOn8NTLHsqrkhTkabnkPHur+Ol0EuvWrD3sGPwJvU4iFEpRU6+wcl2UY49Ov/OOG23m7Kl+vvpkNRmeflgkGwkRJyIHkIwhcgbtpjjPwIhhOs4+zUVujoZTp1QTiajt+mcoimDLjgTLvy8mw6nhrFNsfLUwxBW31hGNCvYeSDD3tTyOHtayH+tcrCO7k49wQxB/7lZ++MTVqvAJMKCPgduvz+DN2X7uvdXFkj9ibNqWor52zxHFQRIqkydaOGaEkZTwYcFGLwY3s36FEFQq+6kJR5AlDXYy6MuwtvEURkClkK58vdBNIg6PP5HE12CiB/2b71u7lIHd03K8l1VECBEQHhJBF3fcHcbjS3HtpXZ0Oom3PwzxwuMGekdHt5oIC4sg21nLYNHisWHFyX2PVfD9p7lce0cDO3fupH///kcUj/bwX/Hz/xh69eqFTielHdTbSbIASop1GAwSt97fyLhRJrw+lfk/hRg5zEiWq+VB9QdUcooTXHOvh/NPTxfCPv+ujsde2Mmpww1MOj7IS68vI+TTgKwybJjMwzOdeHwpPpjn55kHWjYvU8+1s3BRhKOH6vlprR9UUGoK0A+p47YH3Mx7M6/VIpFICC69qY6+PQ18PttIpddPSlaIRqOHLVjryrQRbIhAE2jRkfiHzqsqVBKaEFmSiyXLO9bg2Lg1hsslM+G4ttdwzWU2Pv66mvotkJUpeOGRtmyInCwts27PYPp0hRzR1rDEoeRRt7eGVMrdLqvQpNPx/c8Rbr/r8M1OxowZwz13JejZVc/YY1TOvaqOVMxIz/jReCLbmHmrlpPHW2jypDjj0mrWbVaoqlV4Z66fUSNMRKIqm7bFicRUvptdQGG+jqde9jDtytYC2C89ms3FN9Txx+ool5xnw+nQ8NvyCE+97CESVXnyfhcXnmlHr5fYvD3OPY81ctxZlSz9ppj7bnNx8oXVnHe6jWumOnDYZJasiDDtnkbuv93FcYcYQm9/5EeWwaCTcDcdGfOtoakeP54OdZeC+HCXRjCaIBoPdFgsjxAii3wqKcUhMtPMkEMQQrBHt5Z7bzA1jwC+/LSTUZu30ljagL6ggakXGTj9VCPhSJw3Poyw9A8tDVUGVq2LccyI9Gd+9V2YhZ/aKQq2jIPZcNKXYRwUu6ilggLSiU6tbh9K6vDdHf9N0Gq0JFBIJjX0oic5UotLdJM/l8++2cHQgQZuu8/Lvj0gxcxEtX5++i3Cbdc7ycvR8seaKK++GcFQNYgydtOAmUyRj6pJkMguY8JEweOznM3n7Vqip7zaz/pfCrj0uia2f5eDkBVGnVbKa8+13Cs5WVqefNCJK9PHz78FefK+/FbXbjLJ/O+xbE6dUsN5k624MjR0LdGRkyWzdEUUVbRODv8JZWVlBGsi5JBDcaGmwyKZySQ337fRqMr5VzRRX5fWUJp8kgVFSTM+d+yJo9XKnDjOxHMPtVxHIJjizMs2c2DPPoo9o5p1PQ0YKT3YQvPX6SR+/CKLR545yPzv90DcSGMghqxN0TeUFsj3iIZmbaH2IKNBj4GvP/2W00477bDi4PP5kKQ0o+mhxyNY/uH8UnY9383JQ6eVuPq2elIq9OulZ//BJJkuDZ+8kc+WHXFefd/HT/MK+WlJhIPlCV5628vSlVFOn2jF6ZB5+d20lInHn2ZpffJGXpv4v/CmlwvPTBdNzj/dyqSLa3jliWzuedzNhHFtdWh9/hQLFyZwOtLao8++7qH/wCPTdZJkPadO0vJimYd35wpOGGNmQJ+WRlNhvpazztKye28pi34VDIlPQJZkeogBbGctQeHH4S5h89btbFmZnX5HRGOUV2p5/u5ctPH2Y5sgRgY5dHYP5IG7N/DqW26mXKhHFTDn0zDeskwKRD47WIdTcmHBTiBjL17qKfB3JifVmQAeJGQK6YJG0uI72MCJZ64n1GgjTuSIdA//LTj66KNJqSlCxRu54QIbb88JcOe0DEq6qgSzdrDs/exWrrOLlkW56eaDRBtjbDMsQVb1CCFQUemk9CU3WMz63//g/LNa7k1/IMXcL4Ns2BrDapGxO1LsadpETzG4mSWXLsxUopDEqTPy6dchZr+dw8jhLe9bVRXc/oCbhkYPcz5KomvsjD1iZrsoxZihY8cehZQqsWpdFG+DnoysI5O+sDqtNFTWE1YDrRrMf0WYAHl0av7/SvaTqckkqKnmldcSZFePJk+ypN/PKRB1Xfn2w+2YzT7unt7Ccikv1SLpyzEbE6g+FxmpImptmwjl14IqE2m0sf9gx0yUyhoFRZFQVZj7RYhrL7FTVKBl07Y4N81s5PSJFs48xcr1d9Vz/MSrjygOZksuXn8Zx0yqIMOpISuz/eempFhHdqaG8mqFg2s7o9fLvPFekPdftlDkb0lAc+PpBHTiWatYvSibK6730itybFoWQAJr09HQlL4HDmgWYTB6SSUK0B5ah6MizF7DGj591sa+A0kefDzEjh0qkpDIylUZNVoiwylx6pRqMhwatFqoqlGoa1CY93Y+i36P8PI7fgqLBevWraOwsLDd7/N36PU6tKYQeyNb6C+ORvbkMf9HH/376GloShJXU6joSaUEDW6FpPLPU0eC9HMSMdfRN1/iyfvyGNw/vbZWVie55e4tVK3qjCvaDa9o5AA70WEABGERaJZRaD6fEFQZtrN2YS5FBVq+/yXMxAuqueRcG3PnxfGXZ5LwWtjMCkCgpHc9BPAgxH+N8fawcc1msiigTlNKr2EBfv4wj/OvrWPYIANDBrSsRYmE4No7G5h1h4vPvgmz95uhzYXPmIgQ67yJJV/ltpIzq2tQOOH0lXjiOkYcJTP9OBsHytx8ueAgclxm2UqJr38IkZWhpcmX4sRzq8jP1VJcoGXbriSRRgu53rFI6LBSzpZwOdlaBU1Si0XY8NCAixxSKKhCQpZkhBA0OrZzzUV6Pv+h5rDjUFd7kJNOktFqIrz3v5bcKC9HS3GRllRKoSR4FNEVThJE0Lt2Y+u3HzUl8GzOYzDHthmF78kgNuoW0clUgD3QFS06fJo6Aq693DXdwJMve6isUbjlGgf/e8vPlRfqefqJFWQ2DSJMAGM0h+LYwObcxyiZ6Bwfgrt6P8au+zEZJYYMMDD1XBsHyhXufdxN/14G7rvNhaIIyqsUkA5f9uJPlB4op6wySZcSPY+96GXhxy153CP3OTjr9Bj3P7KGTVuT9OutJzMe5Ze3ctl7QOHBZ5vYXQaLV4Qoq0jS4E4x96sA117ibPM5X3wfYso5NjKc6bjp9RIXnWXjorPS99XjLzVR7277TvvonQwmnrkShxOKC9sn8kw83sz/3vFx761w+w0OTr4wRI+MIyOOCRWCIcGCRWFiIT3DGdpqzypJEp3oQY0oI06sQ6KQDzd2MrAms1i8pJo/lmjp1DgOLyvbbR4JIVBIIkj/tweDsGAjFPZz36x9PPZcBYU5RkpLBSNSJ7XZR1skG4WiC7VUNDeRgnjJsOsoLtASDKUoLS39r/j5/48YNmwYqZRAr/tnBkhBnpZrL3GwcVucDKfMvLfyeeFNLw1uFX8ghdUic/PMBr54t4XxEo6olJYKdCkzP8yX2LwhwgXnGLh9mq3VpjnTpaGqtvXDZrfKZDhkJk3UM+ej7aR8OjIDfVi3UCLiKGfsGVWccYqFQf0MbNsZ56MvQkSCMsJvoU/yGFLspUrsOqLiZ3ZOATZNI+6lfqySA5OwEhCeZt2Vv8Kjq2T6NCNbd1axaaOO734Kc/rJrRkpiiKY8Yibu29xdviZN15p58abwxw/smPjlFBYUKh261ALy+Ltyo4djQyW2mqAqFYvBoOWY4899p+//N8QCCicclENj9+TxRfv5NJ5QAOxbuuZNd3Eq+/7Oek4Cwt/idLohp0rOrFuc5yyyiRKUtCvt54XHs5m+doob8z2M7i/ga9/CHHp+a03aFaLzLcf5vPrsgjT7mmgyZvirElW3J4UP3xSSK/uLezewf0NLPy4kBPPq+b6u+qx2zS89Wwu48e0fOdzTrNxyngLZ15RQ7+eejZtj/PH6igD+hjo0VXHH2uibNu2jQEDBhxWDFavWEMdFZSInm20BoUQVFJKskpi8GCJA9t344hlt1lcUyKFm1qGMAYnWWzV/I4sdLjUfBJSFJ++FrM9znNvwtJVYQrytKzfHKNHb4lycwXz5xSQn9vy2SOHmfhhcZhpdzVy+TUpZtyZZMq5Fp5/JUJOYES790gnerKFleSLTnh0FTTpyynO6ni84t8MjawhSZJ8OrUqfAK4yOXHBdvZti1O3fquFKhdm39vb42H63auYfgIWLNapUfTyWgkDdkUU6HfzKDJOzh2pIEzTrG10cLcsTtO1046Pvk6wKUXm5j2cz1SVgOPzGy/WKkKlbtvad+dU5bTm6JHXmiitCyBwybj9acoLUsybOSQw45DRUUFuogRLVrcTf/gpq0KGt0pbr3by6LfFKgt5szza5l8komlK6JEoiqLfo9wyXk2zCaZk49vvYGx2zQsmFvApIurqT74O8UNx6ORNBglM7t3pZmkfybYBoPM47OcPHa/4KFnPbz5foi439HsDGrFQRXtuyRDemNlwU5dzeHrW9lsNjoVpJ+/0SN1LN3RQIZoK85fxT6OHy8xfFB6U/f93EI2bYvx5MsewlEVjR/OvLwGoxEuPtvOF9+HGNxPz5sf+hgz0sTCj1vutQvOsLF7X4Kzr6yhrCLJkBMqOHeyhasvdlJZq/DmbD/ZmRruvjnNNjYaZV5+Iotzr67lqCEGpk6r48mZWZQcYjZs2BLj+lv9qE053DozyITjjUy+pJo7Z0477DgAhCMJ3p8dxeWSCARUZj3VhKpKnHOahSZvikW/RzhhjJmZtznZvUqLnEj/brKkYYAYiYcG6qigdq3CZTfX8/zDWeRma4kM0vPgI+XkxLq3W2SvpPRQ0VJDvuco4k0x/reuEQFUUcrQQ+Nz2aKQ/c7fuOU+L4P6GbjyBg15nl5IkkQ2rXXSHGo2lX4tMa0fTcpAnz59jigW/wZ0794dkz1BYaEOk1HD8/+LMvqoKLUNCX6aV9TsGvwnThxn4tLL43wxX2Xj0sLm33L/gQQXXrGL2vIQfYbEWLVO4uKz7SxZEeGJlzxcf5mDp+/PwhdQKT3QxPalKptZjlnY0KAhiA8nWfRmKKWmn7nxDGurwiek170XHsliwLgKsspPIGpsIvvY3bz9cgaF+U4gXUS66rZ6up2k5bc/lCNiPR930jiq/j/svXV0VFfb9/85Z9zjHjy4S/HSAgXqAoXeUHcXqBu0pQI1WurUlbpSFyhQwZ0ECHGdTMZ9ztm/PwZC0yR9w/s+v7We+7mf71pdq0xmzpy5zt7X3vuS77dyJ5X+3fRX2rZHx0WMAD5spKAIhQr2YcBI98Qg9vkkNL6Ulkqnw5AkiWz/QN54+yduulpwsCLO7AubiCb0nPyveh64O4exM2oIxRs4eYyJOafbEAJeetvDi28oXH2Rvd0949InA7jdKtOPt3HlBSktr08aZ2biGBMX3dDAqGFGKqvj1NceXYXPBRdexVNP3MJ37+dzyY0N//heIeBfZ1j59JsgM0+28uyLEfL+Evg8DItkw1fZi+UrqigtNtBdaru2SZJEX2U0nsz1+AsbqamUUVEpKBRkqGH2lWq46lqV9IYR5B76fLQqwuvF65g8Q/DBityWqsdYTHD7g07ufcTF+ytyWPGWF5NRorS047Xj77A70lESLryuJv4M/ogclJm/MMCkcUauvMBBbraWzdsjzLq0DrdHwZ6iJ+DyYW3ntykiQZQIJfrf6dFLZeWL+TjsR/YIhfk6Pn4znbEzSti0sxI7afRiEKXsYghJWp5c0Y1sCtBIGnyimTKKMZjjLcIpp0234verfPlDgIraBC53A1loGcgxaNDixkkZxcQ0XmJHlxf4j4GSUOhGX/ZnfsW7LxeQ4tDw3vO5zF/oJBoTjBpqpK4hkRTlvS2dU06w0r2Ljnlry8GVrNr1pO/mzRUprQKfAFqNREZ2gneez2j1t4W3pHL+dfX06KKlIE/H2x/5uGCOhZOm2mhsijP3Yg99QseRJ9la9v496E92tJBtrKeA/nSlD1tZi4wGExYSxNAKPUIT5aqLoKYhQSDYee763Lwe/Ppzgo9fySUYUvni2wAbtkbYtD1Cfa1EijYPI2ZkZAQq0WYbO5r92ElFAraxnjSRSTf6tviCgL6B00/Sc8G8ICte20ggIOiZrRKMJvjmpzj3zE9n6/YE518UZMYMAxfOtTJsSJTFSzby85oYQ2NT2r1XTcSGrIH1Xx3pFirI03HsWBN3P9zEyk99bNkZ5bxZNl59/+j5Hb3ug6gCzjzJyruf+Jh6dg1L781g1FAjoZDK1l1R4nKU7etzyMzQMvuyOkIRePRZNysez25JHquq4J2P/Dz8dDN9i/Qc+xc+T69P4ckXm3nukY5FoaYdZ+GjL/2cNr31/jovR8tnK9NYsLCpw8/KstSylmdlaNDrJOoaOuZgbQ8q8MzLftJTIUf0/MfuqzJpN33bqfr0Chc2HDRRhwETO3cnSHUmg6iSkEiIRAutnxCCGspopBotehKHKOWMmJJVoaSSK7qy27OBsCeTNILJ7iwRpJqDBPACYCeFPLpRwnYK6EFcxPDipihXy7yr6lESKnZ7+2eto8X/Bj//m6Gurg6zCZrcCsGQ2rJB+CvcHgVnk0qXfC2D+hlocCa4Y7ELJMFTizNYsKiJs062Mv14M0aDxKZtEbRauPIGL4l9/chLFJAvSahlKh8/VcU3P+zj+08zaGhS2LQ9Qk1tAkmCT1YFyMnSMGaEkW9/CbJ5a5yLr3MxeZqBnbtCNO2pJcvfH8XXh+aqRt7Y5cKo0yDHzXiowUYKKSSrJx0ijRqhw2zuvIpdSmoh/sQmSjK3YXZOoAf92MEf9BQDST3UciKEwK2twdhvH7den4FeLzFsYgPz721i2+4IF51jJzNdw2+bIjzxghubVaZ/744J5R12GbPGiNbY8eITDNIxVySgQYs27GgT+GqQquhVJGjw2cnKal8IoyNEY2Ct6cKjt1q403gQe3qMQQPtPPt8lEhC4rizqqkutnDscTZ0Oplxo0yMG9U6yDxprInr73SS5tAwZriR4v2xNlx4siwx/XgLe0pi9Oqhw+tTGTbQ0Crw2fI7NRL33ZLGRTfUM2KwsVXg8zDMZpnrL01h0pnVjB1p4v2XctHpJE44uxq9TrB//75OBz+bnA2YsbKTPygSg1uy6xER4gC7yKMrtZq9eAJRFEOA/ZEd9BD9W2gdoiJMMdvoSp+kUBF68tOtLHlC5bIFu1l8RxqnTc+iqjZBIKBw70N+dnyfhT2ax6a0Tdx5h7VV4PMwTppiYcQwL5s2xFl6dzpLnqynuUHPiA4U4jWSBklSKLZ9T1iJ8cFr6dx8X8fCLP/JyMyy4Gn2UUjbSmlJktA3FFHa6KY3rZMRdikNc+MJ/PjD91hjuUiH/ihJErnR/uzevYYVy2ytVLgh2R7/5fdBvngzl9EzqkhL1WDoqmKzyh0KuzldSktgqz10KdDyxAthfvuqC03NCpfe1EDvXnq6dm1LudARsrKyUE0J5LCGsNNByYFYu3Pyqx9CuA5k8OfWIvJIZad+DWNGazAZJVQh+ObnIJedZ+fdj/2s+7Kw3e8ym2WGDTJy3FiZN9/5CYtehxQ1U1snmDGrkU/fzqAwX4ezKYE/qLJ+Q5i3PvQhQnb0GKlP34BkDqIoILsFrlA96VLram1VqBxgF0UMRjaFO22H3NxcahuSp8Ebr7by4cfbiSVykTUqGm8WqWoOTvseMvqUc97Zaaz8zM+qH4IkFMGxY0y88mQOBr3Ee5/6eG2lF79fgIC0FA1vfuDH61dZdEt6m+/tW6TnhstSsFpkTppi4YU3vEybU0MorHDuLDsLbz7CEaiqgrc/8jNqqIEpE82s/MzPiXNr0MhAzIjkTSMRzqFojJOrL0lHo5Ho31vPs888xLPPvd1pW+j1ekRcj8MRwX3ASPH+KDjzePLHHNyOYt59M5Xxx5hZvyGMHG8dnJIkiXSyk6qufvj0s6+oqqnD59EQjUh4Agp72UxfMbxVxV8d5agorcTADJKRbJJjKSC8BPAmD1aSRKq3L5XVJVwyz4EaD3W4CZckCbvBiNBGiKgKqalHx334n4B4PI7DLtOvSE9ZmYK1YSDnnrefGacb2gQ+D+PqS2xs3ZO0+8pPgjz+VJCwz4CiGGkQ5Tx8RQovvuPhxTc9PP+6l1eXZbdwsWVmwMevZTNkfAP5tWPRkAxw9WQAEjL1ju040pOUHu1BliVOmWrjxwN+KCzm8/eyWnGxF+brWPVOPqNPrGzDX/9/Qtm+MnQaDc3CQ4nYRk8GtKzzQeFjJ38io2EHf6CQIJcuLVWgYUL0ov09hyRJxOqzGHtyOakODefOsXDJuXaaPQrPvBQgFpW58WobV194pGvmxCkWRk2p5vyrmlix7IiIh6IIHnzcx649CoVdBZefl7TT1p0RtuyMYjbJnDjZzP23pnPRDfXodBLB0NHtA0pL93H8eDO9uuuJxQWBoNqG4gSSSSuXWyEnS8fLb3txNSvo/FkdzscspSuPLy8mNdJxG75FsnOgCTatSeX4s6r4+NUcLrzOSe/uOm6/J8jw+AktzwRAi5bsPMFrT2W3ChLr9RJP3JfFKefWcN2dTroW6tizL0L37t07bYezZs7l2y8W43dp6E4/Gqy7uOaiFG65NqXlPd0OUZJMmVlDwNWNA+xgkBjTKpEuhGCftJW03CDoo5x8gr1V4PMwZFli0a0p3HGVg+zgAFShIqPBIBkZKsZTTxU7+QNEko6piEE06Te14vvU62S+XSWRq/YmixTCBNjB7xTQiywpD4dIY5P6M460/+0Kag+yBuJKlLxsXUtCNj1NwxvLc2hwJijeH8NhN7O7JNoShMrL1pLQhKgRZdRQhtIc5ezzZBbcaOKK8+0tz2bF217uvDGtbVBUK/Hqk9kcf1Y1sXiIL9/KbzlDffNTgnxN11ZCf4dhkWxkiBwqKMZFI/n0QJvuQhiDoGhQmxy4DGWccUo6F93gITe348Da33Hiiafx2oq7+erHIO994uOsk62cfIKV/FwtX/8YYvbpfpY+vg5fkwG7SCdBAh16UskiV+pyKHB1kN1spIsowm09QHaRhycfSic1VcPxE46c6779Oci6P8PIMjzxKHRrPpadu34FYMgAAx++aWDIMc1oqrTJOfE3Tt1QVgnPLWlblAJw141pDJ9ahepx0H0B6A3tC8T+E4QaQK+T+OgLP5npWrRaWPGWlweeaEargdNmWPn89TxMJhmvTyEaEyxZ7uaFR7Po1f3IflqWJc6bbcfjU1jytJtHn3UzsK+Byuo45dVxxo0y0ezpOCtR3xhny472OxudLoXquniH3L8+v8JhSsvfNiZtbTJ1LLrbHjRa2F0cJuCT6U7HMZdsCii2rKY8sYXcSH8MkhFVqDRSTS3lDGIMGrT8yQ/QIFF0iF8/mwLqqKDwEC/sPrZjxMxQJrQ887iIUcxW4iJOlpQUgusthrBdWk+GyMMtnJRTTHf604tkJaeHJvayBQWFoPCxR/MnRsXK7oMN2Hzd8evLGTx48FHZoiP8b/DzvxlsNhteP/ToouHm+5w890jrDYoQgvl3evDu6cKE49zIOgUR0xNQFEq3ZyNJEo8/7+GnX0PU1CW4YGMDwwYa+OqbKOrewWSQ3xIkkCWZjERXmnZLDJu4B13cjuzKJ6rEcErVrPlcQ4bVhJLSiCcc4tJ5KdxziwNZlvD5FSaduAdfqRm7lEYmuWSSSyweZbu0jlStHXe8ke4kKzgOcy8djZKlySCIGSSGjo6w8Y+fMbl6kCO6cND0JyhatJIOVY4x7QQtK5ZltGw6LzrfyPbdMP4YE/c/0YzXpzK4n56XHsvm1z/C/LAmRK/u+iRR/BJfskJK0aA1JPBFw2DWsfaPjp1Taio0SbVkkNvmbwBN1OLHR7NoxEE6MSJUSfvwSi4atwjGTx/baRtAUuXcZNSQEs4iM5xPnahACln47TcFgz2CxSSzd6dMt0hfdPqOKwfKq5Jk62v+CJORKnP7g01MHG1i4c1pBEOCF97wsnFbBFmGiqqkWt6zrzYx85SOebXGH2NCliWavSrTZlczYoiRW65urQo643gLT73kwaCXuG1xE8seyGT8MSbe+9SHLHe+vdFsN6P4oTDRj0r2ExEhQEKLjkJ6ESZINAruknxMkg4XTWzgZwzChIyEFj3d6NPS5q6IBPpUPzOmZDHzVCsrP4zz6BIf+mgKiiaCIU1Ck1eDsawIm87CmSd2vIicNt1KdmaETz5oIr22LzLVHVYGAyRIQMhMOC5Y/VuYcOR/W5vagyPNgCyBXrS/+LtooEgM6kD0QotNyQRkNrOaLJGPjIYMclDLe3PGvP08/0Rqywa35ECMWx9o4uzTrJx6Xh0jhugpq0pWOkaiokN/0LO7js3bo/Tu2b5v+2NThKsucJCepiE9TcM3K/MZf0oV51zQ+daNPn36IKepJFxxUp2DOPPC1Xz5dm4rruU/Nke49fYQhf5JKCjUODaSkRaips7MwYoga/8Mcfu1qSx81I3RILd7qDuM3GwNIwYb2LzTw5dvZ7N3X4zb7o+zaWuU48+qxmzUEAlD2GMkIVRCYR099AWkjjjI0w+nM7BvGvG44OMvg9z14Ebctd0ppBc69LhxUsE+AHwaJxfOntdpO1itVpqaJfaVRrnv8WZOmCFz/uwgJqPEJ1/s490PtjN4qES/3gbuftjFvFk2nlqciV4vserHIJPPqsJm09AlX0vvHgYqa5Jq0/fOsuOwy+TlajsMCMybaefiGxuYN9POHTekMXywgdsecPLbxggnzK5h/CgT4YjKqh+CXHqug4fvSib+zp+dDHrsPxjj5H/VkVXg5cpLjfxrZnpL8H3yBDOvfbCn03YA8Pv9CE0Mp1Pi8UesfPKNyrqyAEbqiXmNnDLTx7Chfu5cYCFkaEL4BEF8qIdEhw63ugWEl1SyKS1xoXhTsJPCCHrTSA3bWIdeGDFgwo+bGFFGMblT9yeEoFm4ePXtAONGmdDolH8UdArGowRDYLYcHRf0fwqqqqowm2QuO9fBwqUu4mYnKd6+5Gbv7fAzKQ4N0Rg8sNTLB69ayfYeQ9qhYE+eiHPjgrWkFSRFO66/LIXXVvpY9FgzT96fQc9ueoxGmV+/zWTwmN/QhFNIFzl4dLV4jVXYU+PYDMmEcUfIytDg1dVxz9XmdkUodTqJy89zcM/DzUdli0g4gq6pC6l5+8hOr2HXwTrUmA4VFWQFJaowihORSFY6/xUCgUTH96yXtSy+LR2XJ8l9P+1MJxGXHZOrNyloeHlpDW+97eTjt9PIy9Gw9o8IF8y1cd8SN0MmxOlXZMBokNi1N04kLKPVqfTvbaSmLsE1dzjp1S1Z6eTxqVxwfQOjhhjw+BRUAUOHHXdUdvhm1QcsXJCcLzdclsKChU5eeLTtmeHaOxrJydRwsDJGRU2cR55uxuRvXzwUQEYmkYCI1DEvdVzEkCTBtDnVFHXXM/PiBi6d52BAHz0Hf7OjTbQOHDXrarjyElOHHVU3Xp7CwqUutBoIBgUjR7YVZO0IHo8HFA3ZwX7UUk52usSCq9sG5XU6ieeWZjJ3lo8urt5sYz1ZIh8rDsIEaTDsx2gPI7SQk6FpaXVvD8MGG8Dih2CyNVPVhlETKhpJSz7dyedI8FYRCr5IlOlzarjsXDsFeXruvVtllHJIbV4CyCZPdGc3G9ALAylSOl1Ebxql4k7b4T8JBqtKVXMpPY1t913ZmdqWjked7shcX/1bmMqGADKl5NGdTJGLUq/w6B1lPPpkLZtWZ5GaomHdhnBLJwckdQ++Wx2iqVmhby89RT10DOhjaFU88s13cUz+/A73/Vnks5sNFFjTKRpZxsOL7PTvk4bXp/DCa4288oqe6TOdrHg6nRff6zwlmMlkIho38OfmMN+8l98yv6Yea+aqC1OYdnYNVk8fiihquTdVqOxnB6pQyJe6U0BPXKKBPdrfcMRS8JdnM2FqE5MnyzzxUEoLj/BLr4UJhhT27A6S4ToGnaTHWWvlz80RRo8wsq80Rq0zSh3rkNGiiDiZ5FFAsvrQkhIlM6P9ZJnJJJOTZkIcHM3SJ1dz3a03ddoGh1Fb50ejkbn/tgze+cTPH5vDNDoVfviwoFUhWSIhuPEeJxedY+OND/ytAp9/xaXzHPzwa5h3n8+hvCrO9t1R6hsVZp1i5Z4lLqYd1zpA++OvIZ551YPHq6DVSAybUsFNV6Rw/mwH8bjggy/8vPJOsrL982+DnHFi27P1kmfchMIq6/4M8fjzHvr00tHoPrrgp88DcbOCPZqPh6Y2nTYt76OZC+aa+P6XBkr2R1GFikCQSS5DGNeSGEoTWbibnS0B7SwK2MFvWIQVPUYUEnSVWouf6iQ9A8QotrKWDJGT1GWRjBiMguZwA800MpTxrZJPqWRiEylskH6kKX8dVr8Wj9cPgQQ5sUzchjrS09sWJ/zf4H+Dn//NkJubSyQiGDXMyNc/BZlxTg133pBGUQ89e/bFeGhpAO++QrrE+8KhbsGwCNLt2D9bNjz9inR88EWAl5/MZuJoEz/9Gmb5MzE0oowG6sinGw6OVKqkJwopryllpHSofUiCrvShXC0m7JMo9E3GqV3HlEmGFsdqt2n44fMMrrxpG+vWgCHuwJYRwZvw0btLgluvM/DsC3EaD2wn0zOYOioQ4uhUurp174+9x/fJtiGfgqJxUTjYxVfPZ9O9i45EQtDsUbjrYRfvfOLn0nlJp9q3SMfO4jBTJpqZ8rdqxLNOsjJ9TjWTJ5iZc4EbfdkQ8kSyCnMf21HlGN3UATgTe3jkaTc3Xp7SSj0wElF5+bUoAaESItCG9yIuYtRrDzIwMZZGqimTd5LXReHlJTZKDuhZ9mQCryvQaRsAfPPNF2h1gqjORyhuR5USpGTHWf5wBidMSh6wh49rIq0sm42bd7V7wDxYEeei6+v55LW8FsVmgJ/XBTn13FpAcP9tGSy6JQ1Jkth/MMa9S1wU74/hbIe75DCcLoVxo0y8sTwHIQS//h5mzuV1rHwxt6VSLhxJKvk+tySLZ17x8NxrXtLTNPj9CuUHO7+x+9e/5vHy089gTtjoJ7Uu068V5XhxMYZpyMggoJcE9aKKUnbRlT5o0aEheU+qUKlJ/4Mn77YSjap8/52CrWYE+X/hYUw44zTZfyNi3ImWOKrouDpFUQUTRpv49kcXnpomDJgICn+7WeCICKMIQVSV6U5fnnhqN116dhxg/o+GGsNsU/D4XMkqtb8hQbxFGbA9mFQbPkslA3sLzj2nHn8Q3vmwBGeNlqo1dqae5MNqV4mKCOGIIKGoNDoTzDnDxjc/JasXP3w5h+Uve1j3Z4SJY9p+1wnHmpl5cR2zTrW2EZsIhlRW/RjkizePbD6sFplTp1nYsWM748Z1TtFWkiTuWXwXl865gh70JytNy3V3ONHrJcwmCadLweMBWaPHWbiW1AwVXTjIK08mucoWPeairkFhwb1uDM4eSBke9pXGOgzYbtsd5fzZdqRD/r5PLx3ZWTKXXWhjwZUp2G0a4nHBh58HuX9xFHugG+a+pfz4cV7LGqHTSZxzlpVRw/WcdEY9OxqcSEikkAEIssmjXrufs2ae2SkbQDLg17UwhTMurGPZA5mtNp8jhhhpaI5y05Up3HC3k1efym7l60xGiT69kkmww/zUQgg++ybIedfWc8FsG7Z2qqb++vnYXyrUph9v4ZGn3Xz6eh4aGXaXxFj1Y5D5V6Vyydy2G/yiHnrGjDQQjSV49zMf73/pw6CXuPKCFGrqE6hHmf/4aOVHGGU9991u5Pw5NhY/7kGHkR70xyRZUBMqjZtqOPvcveiMcaTC75kwxoDVLLH29xiJxkwyPIMoo5ju9CUQaKaKcrpJYwDIoZAskc8W1tKNPvSgPxWU4KGp3bkohMBJLTr0NIk6PDSRRQFKU1+uv66eqBRHlqvJEm0rjpuFE7cvThoF+EIuYrHYUSVK/xNQVlaGP6DSt5eenGwNf1BLKnp+XR+D+e1/ZuvOCPk5Gt57R1DgHdZqXxA0OBk8XPDBa4VHApP/SrajX3RDAytfzCUjXUN2ppb511l4e0kufmsl/7owxolT7IweZuCq2xpZ+0eYY8e2nxj87scoJouFIQM7fpbDBxuRJekfA+N/x4Ch/Skr+5Eld6Tz6ns+3nohA1WFxU824/UJFEVDTfnP4M4iwzOwFaednVSaaWx3DAO4NXU88kyYC+bY2bJFIB0cQIFScCSo4c0k5Akw+dS1GHQa5OYc8BWQY/RT21TBlkgYWdIwfLCO4tIY1sphBD27ueiGBl56PJseXY8EBS+cY+ex55qJx5Mcbaeeekanfv9hSJLasj8750w7peVxps2u4eZrUundQ8+ekigvvOnl1GlWph1nZvGTzdgtMgU5Mg00QQed8h6aGD9Gy5q1LhShtOEEBHBbDpKerfD7N11YsLCJO29MY8JoMyve9CH50toEgYQ+TK8eHSfcuhbo6NZFx849UQwGmU8++YQbb7yxU3YI+APs3QvdsaJDz8hhiQ6DrBazTFOsCZUERszEieHBRVByc+vNOm6+NotIROXC6+sp3h/ntA6omA9WxGnw+zkovgMkHDaJssBWesSHtxnHlebNdC9KYDDILH/FS0ODiqV5aJvKOFmS6S2GUsI2UkgnhUyalIOdssF/GqKxEH6q0FVLxGKi3er3JpeC/tB0UxTBVTe60WBmKOPQ/4XnsBeD8TYUcMrszaz/PgtZpmX8vPWhj7c+8nH6dCt5OVq++yXE9t0xpv7tbGkwgKD9RVwIQQNVSMj44mH275O47+EASx6Q6Vao47YbHAwbHOaqmyPk5WixO9oPEHYErUbDY4vS2ox5i1nmhceyOHe2G/6im5UcZ0PYylpyRRdkSUNXeuNKNNBTGgAewAN/fFjJrOr9fP5eBt/+HGLfNhP6mIOdag2DDp19M5uGc8Glazn//BBvvKHSNzKh5VysCpVaytjDZvqLEcT45ypmRYrhduzF3SwxaHDnaaEOI55QeP+lPI4ZZuDm+xpoatTSXGVm5HENnDPTxOhROvbuj/HNz0EuOsfOH5sj2K3/sOczyUhScs8+sK+B3j30nHJuDTddkUJ6qoaX3/FyydxkxfDbH/n4ZV2I15/KJsVxKLEcVLnhrkaefdVDKJyszO/ZXceIAUZue8BJRXWcy+Y5MJtlnE0JnnrZgz+g8sLSLB54oplgSMVuk6lv6FhQrz2oqMRCRrrSj91sJC5iLfz9hyGEoMGyh7QMLf5wHHtOAKsNdFqJgKcKr9NAmlIAkOQzVmUaqSaHLsiSzCAxhr3yBiJ6N30i49u9D1mSSRc5uGls0eowGiRCSoD8WL829HUAWklHvtSNYydWU9TdyDvPOCgPKZSyhxFDhh+VHf4J/+968f+L/1IcOHAAVUlWjxgNEooiuOleJ1ff1sDl13qJbx5LRqBvy/sVkaAxcxMP3HskeLK7JMa1l6Qw4RgTcy5yMf9yEwOjkxgqJVvHG6hmH9sRh4I5kpSsivs7ukl9cdMICPolxnDnotZBu4x0DR+9mc6yp3Qk0qoIGxoJxxT27tJw8ZV+tu+Ooc+rZZ91Dao2SowosVis07YYPeZYnnjRC1oFnazBlu/lh49z6N4luZpptRJZGVpefDSLz78N0NiU5Cn9bUOEPSXtEwTr9RKnn2jluFMaMZaNIJVktWwj1WjQ0lXtTym7cfviLF9qpHt/Fyef7WT77ghvvu9nzBQnaskgMlJ0OPPX4zTuJy5iKCJBPRXU5q7h+OO0yEj0lAYwXJ2MEtVxzHAjV1/s4Kb5OsrKOq7UaA/7S7YlqyuyqylhO3ldE7z9fBbTjrMc2WTJICGhdRXwxHNtW6cWLm3ilWWtgwEAkydYuPLCFOJxeHBZMy++6UUIQVEPPW8/l0N+rpYPvgigKO0H/l5f6WsheZYkiUnjzNx3azoPLjtSyfHep35OP8S/etWFDj7/NsAv64IYjTLlFQc6bYchQ4ZgccSpt+9oGbuQXGDrqKAvw9tsJvXmOF27q/zr1gpufaacHmdspCzva6ryf+DhJTIzppp5+8MguvpepPxNgEYr6ejuG09TvJm65hBvvd9x0HrVD0FOONaMXWsjRoQ8urGPbSREa/oERSQoZgv9GckARuGiHrPqQJKPLrP3n4JINExKikKVfhdqO8T/WnQERcetgh7RjJ1UfNWpvPBSjN7d9Wz5uYBrrzYhOZpJaxiBYf8x1B9wYMDA2i/z+f3rLtx4eSoer8p5Z9vJytBy7SUp3PeYi8rq1s/TH1C5/OZGGmtlTp7TSGn5Ef+2qzjKlLNqaTqQxsQpPs67vBmfP3lQHTPSyPp13x2VLXbu2kacCPvlLewrkSjepcXt1DFskBGHXaJPkZYLLtAycbKCZIiQiEssWe5hwqlVJBICX7OM7MlCl1sPFh93LG6fd2hPSRRJSgrm5WUnN3EffhmgV3cd992Sjt2WfE2nk5g7y8oLz5gR2VU8fG/bzTdAz256+g1KZpTNkhm3phZrepgRp9aQnp3AZmuf+L09hMNh0lK1DO5naJN1B6iojhMIqPTtqW/l61RVsPxlD68uay3MJ0kSZ55kZUAfPaFwsgq7I/ywJsSY4a3bx0ePMHLFzY2ccWEd9z/RzCerAkyb1H4gaO0fYeqdCRbfkc7X7+bz5Vv5PL8ki4+/8vPZ1wFi0aMTgIsFY6SmCubNsrF5e5hwfSqDGNPCZShLMjlSIf2UY7BZNez8LZsVT6fy5CMpbFqTxS33B9mX/h1pZGKVHGQpXVqSQy32QUKgtFSKppNNuW5HG78G4DSXYLEKrDhII4uhTKBA6oGMjLW5iG6u46hUS2kUNS3+O1kd2kg5exnOJPy4icb/t82zPciyjEajsuxFL+EwDBshcGorqTlgZldxW5sJIXjoqWb0Gi3mpraK7f6MvbzzUlqbiszCfB23XJPKy+94W15z++JUU4pX8XDyVDP9i3Q886qXiuo4V9/q5KRZTRx3kpM77/dQ35jce23aFuZAqYI2amN/acc0QiUHYggBgUDnk8JO5z5eWpbGM694WPlCDvG44Lo7G3ng9nS+eCufVe/msXV9JgsfDVKdubbV2pFFIQfYiSLaJnVdUg0ac4TvVuYz43gLVQeMpB86AP4dTbVGMsuPJ9s/mGypgLxoP4bHpkHQzqOLbUw/wYC5oQ9pUg5798c4d5atVeDzMBZclYosSxjNqeh0R8f93a9ffz77NoCqJufTXTel8/rTOSxd7uaOxU2UlMZ55clsLj/PQbdCHS8/kc3gAQYaXApDR6p4NW35llWhUqrZzi+/RslTe7CLDW3mu1tbh6lHJX17a4nFwOVWWpSV8/M1CHPbNVkO29iwsWPhjq07owhVoCiQnipTUb6/03ZQVIV4VMZDMkkajbW/X312hZ+TTglR6B/JIMbQkwEIVAJ4yRO9ePXNKEPGNzB8Uj1rfk3w2rt+Eu2IIyUSgrPPb8YSymMkxzNWmkYv9/FIqo6tml+IiqQvj4owZSm/MmJqM1++lceXb+Xz6+eF/P5NAT2n7qfZ1DawaZCSlVRCCOLEsFj/NzHeHmRVh4yEu1lm8RNHzhuNTcmWd69P4b7HXFxxvoP9B2PMubyOeERLPt1aBT4PwyGlUVViYV9pjOxMDfsPxvj82wDrN4T55t18rrk4hTNPsnL/ben89FEBb3zgp+Yv2hj/OttIOK2szXWFEOxmIxbsjGU6g2PHU1g3hervRnDi6ckkNMC0402kpcEzr7qJJzrf8u12uynqaW6XIg+SCuKyPRk8Cwgv9Wmbqcn+lca0LdgOJYIA9BhJkJznMRGlzrSbRt1BfvszRtHoCq663osmmELMXk92QYzagh9ptOxFRqagfhKPP6qS1zChVUGQLMkUSD0xYqKGMhKq2mqP/Fe4mhU0GsHsS/zY0uLcv+i6TtsAkna2mmVGDzciSRJ1dTJZse4MikymsGo6Xz7VmzsuzWD5E/DgHRm4PSparYTX13HWORBU+euyqddLjD/GyGULGlh6bzp1DUktjoVLXTz3mpeXHj8S+IRk0PTlJ7PRapMFD2WbevDjh4UseyCLnau7sX13lGFTKph0RhXX3eVk3CgTTy3OpEdXPa89lcPo4SZ+3xQhEnIflS20sooOPSDowxB28Dte0dyy7wqJAMX2H8juFuan1VFysmW+/CiFzb9m8cfPmaxfbWfk7H3stn3PNrEeJ7Vo0HOQPYREcp32mCuYMC3MiCFGjP/QWm/C3BL0jooIOlOctBSZFDqu4HSomWSm6rn5WhtyZgMZiQJkJHZs23hUdvgn/G/w878Z9u3bRzysJxqDU6dZaHSpxOOCrAwtPYtU9hrWUaXdi1PU0mjZQ13hLzy1zMCQAcngSTwu2FUS46JzHDz5nJ8DawvJ9Q9tqY4ySRb6SEPRY6CBKuCQEA/tV/elk4sbJ3rJQHODnkCwraPo1U3PmadY0MVtaINpoOgwJOzYw4VU7HHgCkRIzQlisYKidJ692+PxoNXAz5/mYU9VmTfH2EqY6TDCEcGZJ1l5+R0vgaDKJ58q+GrsbN3Z9jAZCql8+V0Ah9GE4y+Tr44KsilgL5vpQX+GSOMYJMYyJDqVpnVDOW66h8dvz8RxcAJBcx2nzkywfX0WNzzUgH7sWqRRa+gzo4RF9xgRiozmECeoJEnomrryzU/J9qFL5tnQ6b1t7uufUN/oYcwIE+efq8OY7SI3R8Oooa0r0CaM0+CTmsjw9+WNZ02cOc/Fuj/DlJbHePltHwfKEh2W9p99qhWHQ8Oqd/KJxQTX3uFECIFGI3HvgnScjSoXXNncZhP4w5ogf26JMO241o5v3CgTu0tiKIqgeH+Mtz7wMetQ67xGI1GYp2V3SZyMNC0WS+cVr7dvW0csrjLhVBfb9b9QJypxCyfFbCGVtjwyHkMlfaeWs3NdPnfflMa8mXbeej6Tnz7PIr9bgknjkxug196MkBnv1u53aiUtVsnOpRcbefdTHwcr2h7iPvrKT2GeDq9fQQmbKGIwpew+1BrwO/vFDmpFOaViN9tYTxeKsEupybYAjiFOnKa6jtvL/pMRCMQRksTIcXGqM9fhFS6c2goaU7dx0LSBAB4qaJ/qISLCCARdQ6PIbjqGtNLJ3LZA5bNVQW67wUH3Qj172Mh+tpNtdrB4kaVFkAAgFhecODk5trMztax4Ipsb73FyyU0NLHvRzdW3NXDC2dU8cFs6XQt1FP+ezomzGpl0RhUDJ1bxr1kC7fZj6eIZR37dcez/eiAnnNFEJKJSvD9Os8vV7n13hPfefAu9ZCRP6kE/31SKXNPQbD2Wd5ZlICUMPHJ3OhNGm7jhshTMBi1NpRnIQqZnNx2lZXEeXpTCbfdF6dU/xpxZRkYNN3DeNfVU1STHdCIh+GRVgOvvcvL4ogweeqqZK85PViC896mfqy9Kafe+jptgwpoWYcSgjgP4JxxvwGiJ8+yrMTasTWHvpizuWGBFrz+6w356ejrbdwc448S2hwNFEZRVJUVUTpza+u9/bI4wYbSpQ27ES+c5+PL7IHarzOrf2pLLh0IqT7zo5uK5rcnWyyrjzD7dyrcr8/n8jTwmTzDjC7RdI1VVcP/jLj59vXXlfWaGlueWZNG1UEdc6XxiEEDWSNhsMlqtxNInQ3SLD263cs4mpWCWLG04quadbWX6ZCNWUgAOtQK3bpfdy2Y06PDQhBACv72cO27TUVfwC05zMV7RjEuqpSZrHePPrOeUGXp06EmRMloSUS4acJCOQTIxjAlUsJ8/+ZFNYjUb+Il6qlqCtl0oQqD+b9VnOzAajdhtsPxlL3v2JWk2enTVkdU4illzfbz+np9oNDn29u6Lcco5jQT8gqBfxqBaaBQ17BC/s02sZ7v4jbSsBEZj+/PhhElmfv0jmQhY9WOAz78LcvXVGp55NJW3Pwpy3FnVxOIqIY8eqnoRXj8B3dbJ/PhiH46d6uWS65uYfWEzjU5BOAxPPhNqlbA8DFUVPP18kERYh0bTeQqcivIduNwqJ021YDbLLHy0mdefzqHbX7iXJUnizFMsXHOthmZ9BVERYa/YzG42oEXHRn6iTlQSFRECwsdesZmm9O188V4GRqPMD2tCaBu7tPv9leynrxjeitMSkof9ouhonng6xNvvRUiNJjkz9Rods09rP8kjSRJnzLAyfvy0Tv/+w7jltodxe1RuuMvZsj9LS5ExGCRWvpTL/CtTycpoXV3z4B0ZyMAxo6BY3kSVYScREUIRCZqlOqqyVnP+BRKFqal0lfpQSE928id7xCb2ix1s4hcsg3dR0E1h/pWp7NkXY/RfkkInHGsmnlbVJlmZpuby9nthQqG2/jGREDzxopttu6IklCQxQU1NZaftsHvnLmKKgh8PKiobtgfb8Mhu3h7h2WUyhc6JLf7JKJnpKQ0ki3xqKCValY/14Bh8Hi05uRITxhg4/7p6/H/x6YmE4MRZjaR4+tBTGtBSUaWXDPRQB5Mt51Hi+Jmawh/QHrOOwn5+3nk+p0UZGiAtVcP7r6VD4YF2E0mHOcqr5BKyO1CF/k+HJDT0ZBD+cJwP3zAzbWYdJ/6rhhvvcfLiW15OmlfLNz8HeeipZpY+6+aMEy3ohKGlAq09pMe6cuI5tRTvjzPz4joWLm3igdvS23DDZ6RruO/WNJ5/3dPy2vDBRrKLPHjk1uXUTuowYaVQ6tWqOMMqOciqG88V1x85D44Yqmfjtgh1lVWdtoOqqhgN/xzKkSVocGwjf9om3vpAYdPvNl5/X2HwlDrcmTuoyfsFZ/56tPYADcYSKjJ/wa+vJy3Sje7hkWiqe+H2Ck44v5atv6Wz9ZdCtv2ewe2PNlOVvQYvLszCgV5qfw9YQE/Kpb2ce7aN+Qub2viAw8krvV7irgV20jJU9HIN5eXlnbaDoigtVE5LnnGhRvVkh5K0e0mO81yyIr3J943kyhvcfLwqwAO3pZORrmHHnvYTrs+/7qG6NsaChY1cNr+eY2ZUsn5DhJFDjJw0t5ZQWDB0oJ6Pv/Jz8dy2GgKHv/uWa1LJyWrth/V6iVeezEank/jlkwJWvpjLSVMsrfZwi25JI8Wm/UcKtfYgVC3p5FAvVWKX0ujPSBqpZhvr2CrWsYeNJKQEibpcKiskvn4vr1UXmMOu4fnH0xk6VKaIwYyWptKXoWjQsosN7BYbkLrt571X0hk8UEtQ8nR4L368mLAkuUTTtrDimRRs9iNUiO0hLkfIzJSQJInpJxjQY0JrDRGNJjhwoPMFU/+E/5Ft74FAgNdee41NmzYBMHLkSC6++GIslvazKYlEgpUrV7J161YaGxsxm80MGjSIuXPnkpZ2RFl80aJF7NnTmpdr3LhxnW7N6AwKCwtRFZnsNA3hiOCUqRbuvy29JTvv9yucc+VB9uxVWHCNnasuzGyZcImE4OrbGzHqJWxWmTfeiZAd6tWB4nQRO/iDHLq0HE7agxYtyqHAqEZoiUQE1r+Z8fdNYX74OU6kIY8ILgYzBvNf2n0jIsTW6nXYMhUMhs5XuH3y0cu8/nQ2eTlacvNg+LDWm2NnU4K7H3FR71QoyNVQvD/Oq+8EUKu7YhNpnH1uMZdcHOKycx3YrBLf/BTi/sebuWd+Kovu+vtGW6KS/fRjeJtW9hQpg67KAMrYyaBBVTw438xpM1IAuOAcGxeck/ytb37gIxpT2bY9jsR+VKGSSibE9fh8yY2YXi+Rmnp0BztPcwOmdHjnEy8Ws9RS+fpX3HaTjTGfb8PkO5Zcz0iafvZz3eZyhC6CMxZkzPiODxZarYROl/zv+stSmX+vkw1bo4webmTkECM2m4aSH3owdOwBxo7VkJoKv24IMnqEgXeey2m32stqkbhsQQMut4LZImH4y+Jc15jgxstT+PDLAOkZnQ9+hkNhPE0Gvv0lSJ/+Bhq2hYgRRo+hTeZJCEEgYx+vPpPR5v4K83XceHkKr77nY/6VKVRVK/Rtp/z+MDJtFuacIXPDZQ4uv7mRgX31nHKChWBY8MHnfkxGiacWZzL30mbMjcMIE0RFpZYKVBLUU0UXepNONj3o32pxkyWZNJFFU6zzm52jxb+zPwyHgkSiKrJW5a57JB577jcumWtn4lgTNXVxlj0rsWurn+LYVnqSPIgIIfDiYj87GMAxLdfSSBrym8ewcPHPnH6SmQvmGbnljiCZGUbi1gpOm9G6HTc9Ncn1eRjdu+j45LU8yqvilFXGSSiC0SNMjD/GxGUXxpl/axPauIZd21WGRg6JPfxl6DnUTJylPXn9vVre+8SHpE3jaFBf46aQ3uSrPVquq5P0ZAcHUrJGy1ffNnHBvyzc/YiLvVsNaOweapwqT9yfwTHDksmSNb+H+WqVwhuvJ1ARTJ+m4fizqsnL1mK1yEw/3swjd2dw2wMujhlmZNig5KFWVcH2D+1BPbvpKD4QY8SQthUVADU1AqMJZky2tgQgX3jND+2o7f4TNBoNgUAcRW3rQ1f9GESvk7hkrr1Nki4p9tHxHM/J0rB5e4Re3XVcvqCB06ZbufqiFFLsMj+tDfHSW17uuimtVSAhHFZxNSutFD1nnWrlnY/8PHRX63Xu53VJGpb2qjMkSeL261O54mZnp+0AIMuCQFCgqoKKSoGjHYqNw9CF09h/0N8mEHLTNVbm/nIQhysNN03oOXLfdVQQJ4YJM6XGDWSma+jTF3bvlyjskWBw/xqkRAMZGRLnzrGQl6PlzQ98bPgogJ0kX1qDqMKMtSVAoJG0GIWJNLqSQS4xItRQxgF20VcMI5M8DrD7qOxwNPh39oWZmZlU1ynEAhr8fsHpMywcKA4TKYWCuuN4+q4yHnusGo1WIEIWLE2jqE79g0jPSFLEReTQjxHoJD1REaFm117Ov6KZN19MaxM0l2UJrVZi7R8hnn/Ny7afC1vW8Hkz7TS7FfqNrqObfzT5UkaLP0oVOTicWXz+4a/0ZxLdMbCFNTSXqlx4TRPPPpreIsjj8ytceUsjgdpUNNrmo1J712qgvDJO/956GpsS6PW0EW88jEvOtfLsimIOVO+nP6Pod0isKyHiHGQP5RSjRUuvAREys0WL4FM7jQYtCBPAKrXfmqqT9DTW6knLjmM51C6uEVoMho5/n9ksEaw5utZGgJ49e1JVBb/JEabMrGbkUCORqEpO1j/xOWtJS9Xw7GteTjnZQCxWze+/VWE2y8w63cQNVznIytBSeqCJil8rIauWLElFikgYvdl0EUXs2vMLK65xMG6Uia07I7i9R4yl00ksusvCvXf/Tq5rVKt2y7jbwYlza3l+SSb9+yR9TXlVnKtubeSC2XZWfuanZ1cta/+MkC4dhcKxlMBkTRAOBKjES3dXL665uY4Xl6W2jKuHHg2S3nxMu+Msi3zK2EucGAGtkwvnyixZmNwPfL86yNyr6jAZZUIhQck+haYaA6Po0e6t5MSLqAmW8fWPqXz7SwiHvX2eU1mWuO5KM8turyQz1vOIjUQyCVZPJV5cOOxHJ456NPh39oe21BS8YScarUKlx4XBBd99mNPC9QmwaXuYC65rYOYpekYNNSGkJOd1R1BIcM+CVC48x4EQgq9/DHLetQ18+HJum/3P+GNM3P/4kYrTWEyQlZegNHML3qgdo7srIChjDyM4vt3vM0om6mpM1NYnyMvR0uBUKOpuwOPrfLVvWloaZZUdt/6XVcYJBiVOn+NlyaIjPL9DBxr47O1sbl/sZMRgHTNPSeW7X0Lc/sA+NDXpdA+MTc4VCVJFJvmJ3ny4cg1XX5SgR1cdGo3EnDOsWCxwy70bMFZ2hw6YwQySET0G8rK13Hh5CqedX8v0483072PgYHmcL74LMOd0K48+4yMQVJk42kTPblqeeeZxHntseafsoNVqcXsUAkGFtz/wk6rLatMJCGCWrHj29WXgxP1IksSDd6Qz76p67p6fxqSxJiRJIhpVefEtL6vXh3HYtCBJnDLNyoC+cb75KUQ4ojJskIEvvg1gNEpkZ2ro26vj2EbvHjr+3NI22Of1qfQt0ndI0eGwazAaZSIdVLJ3BBUVMzYaRCV+vESNTZjSneSmCSIRQWlFjK7+MQgVjjsv2NLN9XcsusPGpTsPYPEMwyLZGSEmsYnVOIxGFlxrRZYlrr/SwqovinE42xYgxUUMN07sWgvVmdu5/RYjk8aZWHy3g0sv2kdGB4mIWGYpc2cdLpiCGFFS0wS1tVBfX0+vXm0FcI8W/yODn08//TQul4u77roLgBdffJHly5dz++23t/v+WCxGWVkZM2fOpFu3bgQCAd544w2WLl3KI4880uq9U6ZMYc6cOS3//q+uUBg8eDAaDUTCElW1Cd55LimqI4Rg47Yon34doKi7ntr6MOs3hPn2lxDjRxmpdyr8vDbM2JEGYhGZLTsiqBFDu5MfkocQSUCzaOQgexjOxHbf10xjsjVECBL6IGmprYNM/oDKys8C6PzZ1NFIP0agRU+l2E+UCCbM5NCFwYxht3c9Pp+PlJSUTtmivGx7C+H4nLNM7C6OtbQ6NrsV5l5Vz9J7Mxg2yIjHq3DD3U6yMzWMv9KD1+Pl48/g6efDvPaKQkJRMWj1JBQrH30eJv43DqNkgDfWKmj7V2SRT6VmJ1dfYeS0Ge1vDFb9EOSnn1Ts4QJy6YqMhibqqJPLyM5KfkZVBXpj537/YcRiQdb8FuSY4WZKy2Js3BbhtPNrAehXpOfKCxx0LdBS0CPCrn0/k6PJQ+vPIBEyoGQ20qUwTiDYceAi+Lcs3DUXO3j0WTejhxupbUjQrYuGukqVaEylrDZK3/5mJFnwxH2Z7Wa6ACqrE5w81cLi2zO46+GmlsXdH1CRZYkTp1h44U0vqamdt0VtvR8J8NRaifqiGOUovcQQgsJHJQfIo1vLe0P4GTVS24aDEZIVYqEgPPxYiMUPh0kkBCHRlr/1MGJGNz272khL1fD1u3ms3xDh5kVOph5rYtEt6YTDgrMubKRuU1dUwjipZQSTWubeVrGOAnq0y5sFYMKC8k8nrf9H/Dv7Q0SCgmwDpWVx3vrIx2+rClralocONHDyCVbOv6aerTtqCOubcAU0CEllzGgNfaKCXb9UYPYPaLmcLGmQfOls2xUlNU0i3aHnnfe0XHAtbcby5ec7eOVdL0vuaR2g71aoo1uhjhfe8PL0g8ngXXq6TEqK4KWn7Sy4TkYbbb+iMS3alfsf2Yc5RaVX784faoQQqArkie7tJrOyokXc/UAZT77UjLa+G8aMBmLxCJMnOFoCn7ct8vD1+2bSPGPpJZlQhcrGD6vQ5RSzd4cgO83IK6WCZ1Y4ef2ZdLQ6mfOvrcftVSivjJNIiHZFSwDq6yTe+SDYbvBTUQSfrQqRkSX45OsADpuMQS/xzTcKE6e3fyjoCOFwGK0myusrFebNbB04/WRVgAvn2Jk3y861dziZc/oRX963l56vvncD7QcsNu+IcvIJVpbck0E0qnL1bY2cPLeGoQMN7N0fY8Xj2YwaduS3RaMqZ19ax63XtlYlHzvSyBMvuPlpbZApE4+sE+VVcfr17nhuDOxrOCo+bAAhJ/C7zXz+TRCjUZAQ8TaVaIeh6sKkpbT1P9mZWoQmgioUDkjbkUgKezVRRyUH6EYfFHsTM2eaWXpfaos/jUZV7n7ERUEXwfWXpbRcr2RfggRRmkUDdVQhI1FILw6InUQIocdIhCC1ytJCAADQiklEQVR5dEOSJAwY6cswqsVBKtlPLl2RgIaGBrKzO69421n8O/vCnj17otPKFHQ10tAU54VXQpQcjKCyh77ScDIjRVBX1PL+AF7cbti0NUFX0YV86YgAi0Ey0iMxjJ0/7+GNlW4u/Ffrte9AWYxwWOWy+U38tiq/VfISklXxqXobKVJb0RxZkuku+lNHBT2k/gwUo9keW4PTrTJtdg05WRokKXmNK85z4GzwUr89SiLRcUv032EwZmAyJTsxuuRrKczruILcbJaxOBL0qz4Gu3RkvmolHb0ZQpOop0TahD8SR208MkcmTzTxeGYVONtWf0r/h1KcUEBi4FCBa58Pq2RHH8zi6x89nDq9/b3jr3+ECcWPXtgmGo2iBI1UVEZwWLTUVCjEYxL9BnfcYZVICPwBlZ2ru7Y8VyEE737i58dfQ2SmJ8U54nKEY88/wPxr7ORmGdiwNco9D+wgVNITvazljBOtCCFwNSt8/WOQiqo4I4YYuWC2nbPPsJCeHmLh4l8pK9cSi0pk5se46RITkyZk8vTLHiqqE8gylFfEuew8O1ddmML3q0PUNypotRKZWe1X3baHY0aPprJsK+5whP7KGBzRdDavkhm9o4JLLjTStVDDxs0J+nWwx5MkCYdIpwu98CnNVFcfaUefdpyFacdZcHsU7nnYxepfFIxC32GwXiNpQNGxcVuEmroEI4d03MLcr68OTCE4VPQvhGA/O8Dkp16zE7tWpUfPPp22w9Hi39kfdumeTbnYgdZpJi/byKr3rK0CnwAjh5h48PZ0HljWzJffBYjJSe7Nw0K8f4ffVs5JU5NjRJIkTj7BiiRLPPmim3sXtC4QkiQJl1th/kInZ8yw8txrbiaOMTOkr0R1bQyDqYTePfU8/YwGXWXHv10bs1LXEMFhl9m2M4pQYcr07h2+/++QJAmhpnLPw5UsWdh6P5JICK66xUksIbPw1vaT7XfflM45V9Rx9mk2TpxiYexII+OmNiECopWf00pa8rzDeXDpNl559si1Tp5qYcnyZrxBP7TPpEREhDFg4c23Q/zwuZ1jx5j4YU2I8qo4XQq0rHonnyef9yPqCljxZoBYXMVm1RDwd747qrGxkUhUcOeDTeTlathbH6ZBW4ocN5FOTqtYiBkr5kNdpNmZWla+mMtTK9w8/JQbg0EiFlM5WBEjxa7l25X5rQR8r780hQuua2DIAD27fu2KJEk88nQz23ZFmTC6ff2BPftidCloG24zGqRWVeV/hxCCWFwQjXW+Y/bQJ6mlDC1aylLXcNXFNm67Lg2DQWbbriinnyiwi3TqqWLkyI4TZf1661EMyTb3hIgTIYSdVFSznwF9k2O6S4GOCy+Cl575k8LQUAyHKCX8wkOVbRMnHQ8Tx9Yw7+y0lsTnxNEmZIOLysh+CunV4kuFENRbdnPSabQk6r/7IYoHJ5P66/F4I+TltS/edLT4Hxf8rK6uZtu2bTz44IMUFSU3gldccQV33303tbW17RrObDZzzz33tHrtoosu4s4776SpqYmMjCMbPIPB0Ong3f8NNBoNOlOcZp/g4n8lnW0opHLxTQ10ydcyb6Ydm1WmT5Gep1d4EKpg3Cgjc8+0sfSeDL74LsiPq2Pcs9iL+g/VbAARwlRod5NIxNvdzHlFMyAwSRYq2UcoFGfdhggTRycH99o/w9x2fxNNrgTRQAINGnw0U04x+XQnjSyC+NnBH+TRFTWmParWJlUJA8kDbJ8iPTfe7eS6S1PQaiWWv+Lh1mtTGTbIiKII5l1dz8Kb0znmLwfUO24S3H5/M+9/7ufcc+zMPNVEICh49hUfftWPV7hwSEkbm7B02PoPyQWGuJ4HHnNzyjRzm0zJ7xvDfP+9Qu/YGFKkI4tkF4rIVgu4a9FaZky28OX3AY6dNOfvl/9HCIyYjBoW3ZzOnMvruOvGVM48yYpGAxu2RrnylgbOm2VnUH8DZ52iQ4hmdBoPu0oilFfHsVk1dC/Us+b3EJPaESZY8ZaX2acd2RR276KjrjFpi8eec3P1RXZuPLiDN57JZuIhXicZiY++CrQKMBzGr3+E8FWn8vlTXfn43Qo0NkGjK0FmuoaLb2zgpitS2XcwRiik0q1b5xf52qo6JGQkSdA/MI0d/E4T9WRIOcREpFUAU0XFbm07pmMxwcmzm3DuzGdwKFmV4BS1lLKbQYxu8/6A1Eyf/omWxU+SJCaMNnHvgnSuu9nHF5/48cfCRBvTyCWFSooZzrGtFlobDgJ4OqyudtOERvr/J/j57+4PVVUiFE0QiqgsviOjFV8jJANrtY0JNv6Q34YSQwjB9LPqCP/RrYUHEUCOm/D4onz0cQyNIUGjUyXsMbJtV7SVuuusU6y8+KaXDVvDLQHEw3jvUz952UcURT/+IkxmrsJd9wWpcWmoE+vQoqULRS0+BpJJpxS7FkWOkZPT+eBONBrFKBuQ1NZtyW65noTJCzEDalRHWsVoqm2bsWsVtHEdl52bDPat/SPMqg/M5HtHtQRPZUkmI9EVf40Nr+0PYoqCrakXsqpy/R27GdBf19LSv+wlN5+sCjC7nfleXhXHU2fm4y98TJoY4PQZR3xJLCaYd2UjjQ0CfSSDh6/KISaHaaAKWej519wLOm0DSAY/TSbpkFCRnzNOtLV8T0NjgjuuT1Zndu+i4+V3vC0ieEU99DQ2KZRXxVu1xh6246PPunnozuRzMhhkXlmWw9wr62hoUnjg9nSeeMGNTicxuL+B0vIY23ZF6VqobcM7KkkSby7P4cZ7nCx+wsPZp1oJhVVeeMPDZec5OH1G+7+rtDxOfsHRHXJVAa6gnwV3aZl1ppHv9hwkJ9b2GopIIDvc9C1qW2W/7s8w/kSQcvkHbp5vIM2u44nH1xLwajiGycSJIReV8MSDGa0O+waDzNJ7Mzjt/FrOO9tOaoqGWEzw6ZdRwgSpYD/9GIEHF+WUUEgvLNgIESBKmIPsoSdHkhL5dGcrawEJWRa4XK7/8uDnv7svlCQJk0lDJKoSdptY+4OeNLoQJkip2E0Xiloq35uo5aB2B68st3DTLWHyAt3avWZGsDfPv7S6VfBTVQXX3dHEvnV59BjhanXwO4xtu6KYQh23j6aSSRnJYJ5ZsqKTdHz9XjZCCHw+Fb1eahGS7NZFx4zZoaOq/Jw0eRY/rrmPypo4c063tvDmtQdXs0LAD92k9tffdLLpXmhk25oCZl9Wx869UQb1M9ClQEeP/l5q1tS3aZWVkImKSMtB769QhYreHmLngTBYtlMUnECKvycLF69h8kRTm+rvr74PsrckQc9eR1fdA7Bnzx5kNORm6fEEohA3oCQE5ZUJ3B6lpdU6FFJZ+bmfb38O4XQp9OmpJxoTHG7EkiSJeTPtbN0ZZeO2KKt+CHLhOY5W+7tjx5r45Ssjp55zkJLfY5SWxbjl/iaGDjTw+Zt5pKXIrPk9zNyr65h/RSozJltIfUxm3lV1aOOC55flMHZUcv/4/NLk3F7xtpelzzRzygnJ8VdemaAgX0ZRBJdfuaDTdhgyZAQr3xGgalvW24xQbxLFPXjhrhrQRwmGYwg6FtUSiKQt6caODbVt1gq3V+WH72RGiRPYzYZ/vB9JaHj4KTeXn2+npDTeUk38d+zYHSUQ0mMRAUL4qWQ/GYUBJkzQEghq+WNzhBOmz+60HY4G/+7+cM+OCvoVmfDU9SG94AD5ue2fd0+dbuXepc0suCqN2EVw7qUVpCs5rRIhALWUM2mK0qY74sTJZpa91JZzcf/BGFazzMcfKKx6R8anVdn9pxa9szsaoSOWUsvPWY04UiRiFdFWLeFCCNw4iet9eEUTVquNM86rx9UooyRktJqjC8246sJ8914aO3Y0csuNFroWatm2M8pTKzz4vBIZuWqbvfNhWC0ysnxEcC7FoeG8eXo+eqyGDLV1N5RdSmXTltbnZEmSyEjTokYCRJ3hdgVIq9hPIT2pLi3hoy8DzDrVyozJR/ZOpeUxXn8jSmFsLJ9+vprmcASNVmL4iGM7bYOSkhLMJsGnXwexWGT+dZ5g7Mh69hYrvPfBboy1fUmNFxIUPmoo591PfOwqiWK3yZw7084V5zuYNC6O3SYTCChccl0zy57OaLP+ybLEisezGHNSFd276Dh9hpUbL0/h5HNrufw8R5vqW0URPLTMzfFjrSiKaFVkYTTK1NUnePjpZjYcqgydPMHMeWfbSHFo+HNLhNxsDY3Ojjmz24PBKBONhDCRzskzzNx785Fg9VsrQ2Ql+oMEBozs2qVCBy6mtDyOFDNSl7YBa66PYYN1ZDXE2LQryO7iDAb1M1BeFeedDyJo4w5K2IoiFBLEScgR3l5ub9UZdRh798fINmQSjQi28Ct2kYogmXS3yqDTmYjFBG+uDOByajBoNZQflJO6Jtr/mrDl/7jg5759+zCbzS3OHKB3796YzWZKSko6HTUOhZKbMbO5dbBo7dq1rF27FofDwdChQzn77LMxmTpWG47H48TjRwZucgNravn/v0MIgVYn0OpUuhzin5u/0Mml8xxMPfbIvVx1QQrnnG7jrItrue6S1JaS/LNPs3HsWBPjZ9QTjSYIi2Crg/9h+IUHsy1BnyJwbunFNtZTKHqRTjYJkuI9dVSSQyFlxk0YcpykyDDvsiasdhVZFljMEl0LdVgtMg1GJ559RsIEGcK4lt9mxUGWyGc3GwGBTqfr9Ca3pjZAOGwhFhdcdrWXEcNNXHRDA08tzuS3jRHuXZCc0N/8HOT48eZWgc/D9n3k3jS27g5z101HVNsnjjHx1Q8Brpi/Dk9TPwrpRXf6sJ3fO1QcVUQCHQZSK4cy9oQN3HKjlZOnmgmEBC+9HuC992NYYlmtAp+HYZBMaBu7sWhpNW9/HODnNdcc1Ua/Z6/BdMku4Ya7G/nyrbxWvISjhxv58q18Jp5WTU6mzJJ7Mjj70jpWPJHNTVelsG1XlE9WBVhwVQqzL6vH1axy+gwLGo1EKKSy4m0vW3dFee2pIwfNPftidCvQ8sIbHrbtjrJtV4QJo418/0uI11f66Vao5ZzTbcxf5ESrgTNPsrYsnj/+Gub6m4Lku49Ntjs1FlLvrOCya/eSkqGQYk8uLG984EenlSgv24s0eXKn7GDUGxEkyBO9iRLGnh1in3MLlaoVGyls5ze6iT5kU4gZG+s2tG0zuOdBL56tvcmOd2kJAmVKeQSFj11iAz0ZkFRKFgpNuirkbvtYsbxtdUuKQ8YSzqGpIUKQOLmkEsCLQKWCErqJvi3POI/uHGAng8SYNs89JiIE9Y3oDepRjYnO4t/dHwZ8BrS6ILlZWkYNbXuA+PHXEDOOt7TLBSxJEnfdYuXGi0sx+Qa3vB4zNREKy2zZ6yevi44nnwlhbxjM/Dt28P2nmS3VjbIs8frT2cyYU0O/Ij1zZ9qJRFQ++zZIQa6WRxcmx0VpeYwffopgUdMoDA5nhGQEKSl2sI8dZIkw2VJSNCMsghT11KBIJjZt2t3pZx4Oh1HlBIc7tvw04y3Ywswz9UyaqKO6RuHpl8NUNKwhFtKTWTEcNWdPy0H70SdDpLvHtFs1ahNpiIiRb7+1ser7SjZsjlPdKLH03nRcbhWPV+Gycx3MvLiOnGwNx445MgbKq+Kcfo6LxgYrCczcNV/Hg0saGT9Gj9sj2LgxTmOTSv/ocUfWIQGFog972MTGPzYxZMiQTtkAICUlBaNR5sTJFm5e1MTbH/rRapNq9/6g0iJ0ccvVKVx0YwNPveTBYZfp3VOH16cwfU4Nj9+XwYmTkz7wYEWc+x93MWWiuYUT+XCXRf8+eiprgvyyLoQvoFJ6MM5338e58jITn7+Ry433tl/mYDbLPLowg9ETvay4qxcChYS5jDc+cHPTFanttqbd/7iL1NQenR4PQgjsDgWnUwOyQjSeoDRWik6kkC4d8eUJkWCnvJ5lN5ratiTFBc+97uHJxxw89pyHuTPT6dlNzxffOAn8PgpZkvGay7n/enPLZ/fui/HIEwH27VcwGiUGDjKw8jM/82bamHNZPY01OhI0ocPAHjaRQS4DpSPUE3aSokylYhcNoopsKXm4kiQJk7DQQBUajUpubu5/uT/8d/eFAMGAgs9lJZd8VBQKpV4IIXBSxx42oQqVKCESxLCZJG6+x0csYPuHKjUt1VUS5VVx8rK1/Lk1zL0PBCjbayWbAiym9oUWTEYJdHE6ou1SSCAZg/gjbmxScswvWOhkZ3EUm0XG51c5dqyJBVemMrCvAZNZwmq1dvqZ7965nq6FGnYVR7nwWhcpqRI79kQZ3L9t6+HDTzfjd3VceSVJErGwzENPNZPqkLnpHidfvpWHySRzykk6nijdRmNtGrlKTzRocFJLEA8HNFvpr7Rd05usxWRmK3zxbiF3P+Thx6/WUhgZjKFsGGOmbOHmG8xMO96M26Pw7IoQv3ynwe4ZyBZ3MUKIo6oAlySJGBGqynV0FUPJFAUIVKrCezjl3Cq+eS+PpmaVyxc0cN5sO68uy0Yjw5ffBzjzwjqefCCzlc0umevg2dfcHChLsOiWtpVisizxxEMOps8Kc8p5tSx/MJOpk46cL06dZmXaJDPT5tTwyONBamoE2QVaFt+RzjOveXnpbR8nTrEQDKl88W2Qoh46vnwrj/Ovb+De+Wn4mrVYi2DKsWbWrP6eQYMGdcoOoVAIj9OABXOrNU4raclSu0IEgqg0UUcmbee5IhSihFrWKH1jd1Z+vJ/bb0wmz4QQ3HCbG7mhG16aUVCoEPvIo1sbFWWvaMZGCgFvmHc/9qPVScw+zdqmsySREDz7YhhiGVRxAAUFnRYeXOjgrJOtfP1TkLqGBN999w2jR7dNzP+/4r+TP/y/8YVGU4TGBg2ZZJCVWdrh/Wk0Enab3JKofOEpwbU3/4EhmkqWKEQhQa10kBknC15e3nbMS5KEySi3OhsqiuCGu51U1CTQGTQ0eyIUaAeQ5et26EOAN5OwJ0hV5hps1n3kBpNj2S+58ORt5bRTdIwbq6Vkv4aZF9XRWKulMNGfcvZisZmPav2TkMn2DSD0W4gFuw6i6kPUhLzkhgZiI4V4n38O1icSrc+9Jxxn4q0V1eAubPPe9gql9h2MkZ6q4O7zI3oMhD0mrI19sYo0qtiPgkIqmaguldvu2MU770W58jIjZpPMh59E+OEHlaz6cWjQUFufQDIKfl4b5+fFl3XaDjabjUAIuhbq+Oa9/JaYyBknws3XCs48t5i9e4oZeYzgsmlGmppT+G51iIF99Dy4zIXdpmH68WZczQoffB7E6kh28rQHo1GmV3cdjyx38+CyZj56JZcbL0/hjAtrefHRrJYzen1jggWLnESCMl+/nU5NbRMrXz0SI/h0lZ9oHLrka5l/RZJC7ovvAsy8uI7br09lyXI3J001s6s4dlTjwWLWE4hImLJ83LOg9ZjesTva8gxTyGDVNzEW3d5+cPyBRz34gTdesnPsuCPJ88rqGLMuqefs0yzMPs9NSvn4pO/8yy3G1Ri33bWaGcdbWu15hRDc/0gAu3cgZslKoehFCD8gEZK9pOplPnkpjdfeKUdo4hg0Ohw5CeobE0R8BsrKyujatWunbdER/scFPz0eDw5H29Y2h8OBx+Pp1DVisRjvvvsu48ePb+XQJ0yYQFZWFikpKVRVVfHuu+9SUVHRJhP2V3z66ad89NFHLf/u3r07S5YsITOzfa7DxsZGbFYNI4bo2bQ9mZVwe9VWgc/DSE3RcPm5Dla85WH+VUcGeHamlllnGDlQFmXdL7/TP3JsqwU6KiKU6Dbwy6dpzD0/TIHUk2xRSC3l7GETMhqyyGc4x7Jd9zP33m5iQB8H733qZ1+pQn6OnhVPZLVUP8bjgkefa+ahR6L0YmCbSSpJEkViEJtYTbdu3Tq9uYuELSx52oPVrMHk6Y7DVkdmtuCkubXwlwzux18FeOjOtgGqw9996jQrv/wW5qQpRzZpp5xgZeQwH/2Lqvn0mxK8Tj3auIIrWk8GuW2uU0MZWRRiE+mYKk7g7jvW8+gjQXSqAb2rLxY11Iov7e+whvJ56cUKonEj1dXVHH9859s9L7jgAp545H0KcnWtAp+HoddL3HZdKrfc14hOlyRRvvGeJAVA3yI9G7aGcdjT+fjVXFa85WX6nBqaPUkOvH+daeO1p7JbcY488HgzW3dGcLoUHrojjfkLm4jH4aSpFnp207FnX4w7HmriuHEm9h+MM+mM6mQrlVeDtjmfXM+IVuMtR3Rlb1U5V14GJ02xcMq5tZw81UJpeRybLYXc3Lb2bg9Tpk9m86Y16EJ6GnLWYzSqWCwQjQaxxLrg1lXhU5w0qFUoKBgbFd792M/cmcnqBUURfPV1nPxYYZsgUDepL02inmLzr3TN1xOMKPTrD289l9nuovD5N0FKA04K6M0gacyR69CHSrG/VWWTWbKSKjIpZgs9RH8MkilZAUMz3tytPDrfwoPLfJ22w9Hg390fpmVa0OnCpKdq2k1MVNUmKOrRcctj3yIdqjEIvuSie5C9uJoDXHaJGXuKg4AnxgG3nz6kENjVh/HTi1l4u5VxxxhpcCrMu6qB5Q9nUZCr5fX3faz6McBt16Yx53Qb0ajg5bd9PPFUlJjfwmDGtq6Ok0wMEKPYxjoyRA4aSUtz6m4enm/mngf8JKJqp595bW0tRkucoMeHBh2Rok2s/zKjlbLk+XOszL+3ifc/inAwtAtdIMLXP+k5d5ad+npBqtSxIqNZScXrj3Hd5Xauu7ORPcU6TpgWQadYiOl89Oqb4OkHM3juNR93LHaRl62lpk6hrhaCDQ66UoQGLQfcO+njPoY/ilU0aFCoJx9zmwScJEn0EyN4cfkL3HXvnUd14BfCTEaahtxsmQPlcZ55OJMJo82s/SPMh18k1Xlvvb+J6y5N4eSpFlQ1KUp2/2PNSHE9V18bIRgKYnEk0FtjLLo5jXNnJedIeVWca25vZGBfA5PGmehSoOOzrwOMGmrk8zdyGTCxkgG9DWRl6lBVqKiK07Ww7fhb/lIAS3NPYpogUvf9PHyTnYSSyrnX1PP8kizS05LPLRJReeipZooPxOjXt67T40EIgd+jxYqNGVNUMlM1dBHdaaKOKrEfCw7CBFBIkKN256FHSzAaIT9XSygiUBXB8le9XH1RCqdOs+D1qkw7s4lxI40cKE3Q41DHhWSI0PVQu9bTL/p54RlIaRqGXUohIeKs3VPGe9J+Pv8uQHaqAQNmBjAUo2Rmq1hHLwa2e//d6MsOfiebI4erKJGk4qzJQ8+ePTEa2z94/N/i390XCiHwugyMYBjFbGUwY4HkXMoijxSRxm42kUEeWeQh/FDvr0LpqBfx0DUjQQ2nn5xA0SS5zGyefmRjopEaQuVqu3QX40aZCFtqEb7+7R7K3OYy7rvLwnPLdyDXD8OcFuLs07J5/L7Mlu/94rsgc66o493nckgkxFG1szXUH+SlVzM5YVKQ8y6IYLXA7C31PPFAOjMmW5DlZDvho8s9fPRFgEjM0GFiWxUqvkiM48enkJYic+9SF0MnV3H1hXbWbQwjFA1ZSleaaUBFJYV0TI4omswGDrrWkObph0WkECFIvamYjEIfqZmC/Fwdry3PZO91MZY8uZXiEoVUvczaP8M8vMyLKZiDvmkQBSQ5V+uiVaxevZp58+Z12g4WiwVZkhmmTkpWlkkAGrorQ6jYIXHMjINoNRLfvJffau84+3Q7UyZamH1ZHd+uzG+hs8jN1lBZnWBAn47buvv00mM26EhxJFoFPg/DYJC575Z0rrgEuvQO8sNnBciyxHHjzZSWx1i/IUJdvYLJJLH03uR4WHJ3Bhde04TfZaa2Icjt16Wx7PXiTvvDRCJBGllECKEKtV26r3y6sVWzGpuSgvEva6EqVPaymUKO8Mhp0fHx52Fuv9HBhq0RrrrBh7M0BQsSTmpQUYkRZRcb0AsDhfTCRgoRQpSwDRD4GhWmn2CkpDTGrEvqePGxrJaqwgZngsuv96Ct6kt3qWvLfWyWv+O06cnffNIUCy+/7eXnH77k+edf7JQdjgb/nfzh0fpCAJ1Wi8+vUICR/aUdU2a4PQo2q8Tvm8LU1ifoXaSjsTSHr38Msfb3YqpqE7g3BHnrpfaTj0IIKqribNsVJT9Xy+YdEZ55xct5Z9uZc3qyO+juu+JkKd3afNYkWUj1F6HpdpCKEh3pIpdEny38/nl6izgP0+GmK1OYeXEd5atBTsj06tXrqM4DmTnpxKtiGCUzRv9A9uv/JDvWhzwpeU+1HkuHe5XS8hi52a1DQc7mBDGdv817g8JH376t59ZTL7nJz9Hy0uPZLZXSdQ0JLrtpMxt+l4lFNNhwUMUBfDQTcUPTL8dw+5/VSFoFna8nhSQ7S5qooVeRREzVYE8bQmFh2+BrR7BarRgNEisez27Dz6rTSbz1Yjpzr6pn9Cgz73zix2RMVpi//r6flS/mtPDbA9y7IJ1xp1T9Y8AxL0fLolvSWb0+xMnzaln7eT4LlyS4fXETXn+ySsFqkbn24hQGPaJn7JQG1v+sZ/nLbiZPMPPBF34+/DLAms8KWvHRzzzFxnHjzBx7ehUfv5rLY8970Ok0RzUerPZMYl4PQo7zxnshvv4uhlBh6mQdGkOcgK2C1ECSo9NWP5iTzt7Bu6+ktfBmRyIqjz/vZsuOKLcuSOHYca2TFl0K9Fw8186UmbVEG/JJbafATifpkeq68czLdcy/OgUAj1fhtoVeGnflknmoS1OWZKyH6KhyM/U8+5LgkSdq2bMplbBoJoJKSkaMiCcOwkrv3r3/S87K/zbBzw8++KCVc2wPDz/8cId/62jj83ckEgmWLVuGEIJLL7201d+mTp3a8v9dunQhNzeX22+/nYMHD9KjR/vk12eeeSannHJKy78P34PT6WyX46ixsRFJhlBI8Nizzeh1aZwwqeND62kzrAydVMPnq2KcdrKeM0600rObnpNPsLB+o8T5cwwsWrwaxZuCFLLRGHYTlv28+IwFk0lGF08OQJ2kpyu921y/W6GeGy9PtgecMMnC5h0RFj3qauVcSsvjFO9JllBrOmi1N0gmtGgoKytrkyHsCNkZXVnxxk70Gg2GhMxnnyl0lXuhiZvxF24mElExGmXCEYHd1vHh2W6XCYVV6hoSfLYqRDAomDTRwJknWzGbJB64I42Lb2zg7NMcPLhkF859MdIThciSTEIkqOEgAbz0ZySQzCYXRAbRFKmjQEoGuEKU/SORtoqKJZ6JkQTXXXkdP6z+oVM2gKQI1uZtER6/v+ONwLFjTKDKnHdNPR++nMunr+exrzRG8YEYsiyxqzjKwL4GbroylcvPd3DS3BoSimDIAENL4NPjVXjgiWb2l8XY9nNXzGaZh59ycdo0K48uOvLdWRlaJo01cd2dTk6fYWHCaBOXXt9IZuXEJGdqO9MsLdSdNev38vFXQYRIih1kZWjp03cQdXV1nbKDII7BnKAhfoD8NBWvW2LhnRYeeChMVewAmrgJO1kUkY8saVA9KosX/s5vvzdz4zVWZBmUQMcZ1Qwph7KohklTBPNmOrj+TifBUNuMWF1Dgl//CJGuSadQbUu83EUqYrv4jbiItQSBC6VeVIuDVGT8isOiQ0gq48ZoufPmFArytDz2fOgf7aDValttBP9T/GFDYyNnnmzGoJf4c0uEMSNaL8KFedoOlRoBivfHkSNJpcEd/IadNEYmpicPR06INkbw2P+k1PQ7/SLHEd2TxV3XlKKYPcSiEv1GaRk+yIDdJvPQnRncdHkKr630cdp5tRQXqzhc/dHEVAoxtGtPWZLJFoXUUIbG4eHUOWH69rJRWy2BKdHpsR+LxbClxnEaN6APp/DsUnurwOdhWz66MIPvv3Uy0DOVRCDOI4//zGnTLej0AkUoHfLOKtowdz7o4YoLHLz/rqB/dGKr9iVnnZdZ5/7J6q8zWPVTkNtvVukbHUcRWuJEkZDRSXr6iRGUsqslIbBf7GwJ0rRnG63fyOrVq+nXr30Orvag0aVS7/TgDwgeuD2DCYeoOCaMNrL02WZ+WR/my7fyWqnrzj3LznHjzEw+yU1f32QkSSLk8tMgb2TF2z7OneUgGFK55MYGXlmW3ard8fyz7Tz1kpvHn/eQnSXz0So/Z59m5cE70rnkpgaefCCTQf2Sia9EQvDy237efh3ijhJScyP8+vkRntruXfRccUsDobBAUUCS4LyzbXQr0FJ20NXp8QCgxnXo0GMyhVj6RBQD9WjQkkEedlKpppRu9MUupVJTqXDxFSWky1nohIGgwcmAITr699YxekojiZp88vzDKP9KQidXsZW19BcjkYJ2Nm6pRZLgheUSBa4jXR1aSUd2tDdGUtEq29m4zsgA5UgCQELqkINUI2lRhEqjqEFGg53UQ9l/gR6JDRs2tKpI+iv+U33hxo0b0claTMKCJKRWc1kIwW42UcSgVkI8DtLYJn7rkNPaiwsH6eQ0JauSSsVujJixk0oFJZia03n0aT93zD/CrxuJqNy/1EeDM0FE2kpvMayV/QK4kQvKufTcLL740sXe+G988nJOKz5gSZI4fYaVUFiw4L4mQiFxVGM/Hk8GZY8fbyE7z0flfjOQyqXXeLGmushMl9EcEsnVaGDAABn3rlrSlPyWayREArehkoClitzsGPcsSfLL1dWC3tmdNxZbabCUkBXpQbqUTTrJimqX8SCnzvPx4D25VNfGWf5SMcXFCv3yZOqaQ8gayEw7kvzt11vP68+3rr4ZOaGJdNfIVnulXKUnDy58kMmd7IQB+OzTzyiQerZJvAshsOotdCky0r9v+0nz9DQNZ5xoTVYanZJMdmzYGkFRBFW1cRqbEjz3mpcNWyPodBJmk8QV5zs4doyJcCLCpae2z58MMGmcCSmtgkcXtxbE7NlNT89uSdvMvqyOxqYEWRlaxh9jxKzT45LDTD/eQkOTgsFk7/SYqKupI4t8wgSppYwCerZ5j0dXi8kWoUysIRE2YIlko0oqzXIdqqrSgIxVOHBSSy3lyPu0dB9UQ8CrZ1B8EhmSvuV5xUWMXfxJb4bQTCMlbCNBHD16BjEagcpO9VcevitJ1bP2jzDnXl1Ps0tGo+oIegxYGgYhBJRqdiCnNqPTCXKMCtV1iZb154wTLaxe7/4fvzc8Wl8IMHTUcWxa/x0e2YnSlMG3PwdbtVIfxnV3NuD2qHz7c4juXXW8/3mAOx+K8tCd6SxZmMEnqwKs/j3Id6uDzDi+rY9c9UOQYFAw6+J6JowxMrCvnteeym4JZOdkacmT8jsU+3FEuuCJH8QrN+JP2ceq5TlHAp+HoNVKvP1cDsMmFaN1qdTU1ByVP7z0mkt5+IbHKfAV4RFO5DQX1rqeLePV1jCAeZdu5NtPMlp4FyF5Drv+LieP3tu6eOjtj/wYdK3P8qpQqbJs4cXbj9j4941hXn7Xx6bvClvxQudma/n8rRzGTnViLZ5InCghgii5pZx6rIEtnzeTFe6bfPOhe0yIOKWaXdxynpnXVyaQ1Xp2797dSkjrn7Bnzx7MJrlDbvXUFA3RqCAtVcM37+aj0Ui8vtJLIkGrwCckdTDsVpn9B2MU9Wh7PVUV7N0Xo1+RnoF9DeTlaJl9eT03XpHK+bPbF/E8e5aG3XujNDg1XDq/gaZmhfNn29oV4kxP03Dxv+ys/SPMbxvC5OXmHNV48DQGSIgYrkYtny3rSZqSTCx+W1JPjWknqWlN+ALN2EnDmHCwY4vMcTNcpKWD0ShR15hAUVRUSWnDB34YV16QwhPLg9g9uR2q0aepuTy0tJQVrweRdAo6HZDQIfQBgsKH5S+Cp0II4nofTpeFk6frqan3EK6D9DSJEUN11FVpiKGQm5vboS3+7gv/Cf82wc8ZM2Ywfvz4f3xPZmYmFRUVeL3eNn/z+XztZrn+ikQiwZNPPonT6eTee+/9Pwbpunfvjkajob6+vsMNrk6nQ6dr/wAgRFtvmZGRQSikUFaZrNJ4/Hl3G2GHvyIWExjjKXh3Z/FnRiV79rkRQiBEsn25tl5h+CjYV9rIjMkBtu+OsXNPlNmn5dDsVojLwQ6vrQoFnb71PY4YbGToAAPr/owwcYyJF17189STAkfTEHSUdHitpC3A7/f/YyvYX3HexfN4cMFSnKqHDEKMUKYkOe8kUJy9ee6VGuZf4+CYYUZ+Xhfi1GntT9LV60OE/BoW3S3QO7sjq1reSqshYnRz0w0mtFqJZx7OZN7V9fz8ZS7Pv1rJ8heKCbiMaNCSQyFdKGpZkCMiRA1l+HHjE24MGAngR4+OHNrPVDVQRQa5yMhUNxa3++w7gqIoeDyC6prWXCu/rA/xzCseYnFBKKSiCMHe/TFGTa/EbpOZcqyZYFClpDTGlbc0cvt1qZw4xcya38MEgyqqKnHeNXWARNcCLZIsEQyqfPZ6Xsth/cdfw6x6p21FhiRJLLo5nStuaSArQ0N+tpFEZcd8rpLQMG6UmSsusHHbA01s2xXFH9RSVFTUaVtUVJShN0ioqW6avRpmn2nl6cdluvpHY5dSUUSCOirYxm8MEqPRSXoKXOPY+E4TU7/bhE4H4VjH1blCCDSKkc/e0LFth4uqmgSTzqzm3vlph8j94cMvAyxZ3kyv7nqGzoqyafPPxJ0ZZLqHtKo2yCKfJurIpWvLtQP2MnIzZfxeAJnSMoXqOoW0VA2qKh/VmPhP8Yd6LSTicNp0M9fe2swvn7dW3Zx6rJk7H3Rx3SUp7XJ+PrSsmVrFTammgmxDNj3C/Vu9xyAZ6eGbwCbt96hCxSAZyQoMIOQPUCxvZMdmPcceF0bRhjjlJD3332nn1mvT0Gm81K/uSQb5HGAnaXS84Fqw483fxHPPOBg1xM6p5zThbJQoKDJ1+pn7fD4CAZUZkxU2bK1j4uj2/YxWKzFimI6y6iBmyYqtchTjp23imFEaNhWXk6O0PRQmRBxdip/y9d25dF01/ZXxbXibrJKDeOVgliwrwepQyYj2op4qGqnGgBkVhYSI0+VQ9UxMJDmuEsQ7FN0D0KAlEokcnT9MBPj4q0BSkGDqkY24JEmcdZIVr09tFfg8jLwcLaecpOPXVxtJJRuzZKPQOZHd4R/Zuy/KNbc0M2+2rQ0nKMD1l6UwanoVeh00OhUGHltBikPGapG55vZGAOw2mQOlCqbGIhKWSsypYR68s3Xl+ITRJiaMTvIZzbq0lteW5ZCepmHT9ghvrQx12g7xeJKn24+H114x0lcdRQoZKCjUU8kBdtKDAVRQQobIw4ebY9TpSOLQLjUM3g0uxk7ZQJ/IONIkR8sGtqvoRxZd2MtmBkfHsvyFA/TrHSfVNaLdQ7GDTLZu0pAX7t3q76KDZKAiEuxjO5IkiBJCFYKD7MaAiTBBlJgWk6nzc+M/xRdu374dSaMi4gIVtVWQwkMTNlLaVSAvYhA7+ZOhYnwrjsqQCFDKbgYe4roWQuDFRXf6IUkSA8Qo9oa28NzLfnbsjXLnfDv5OVpOOMOJsr8fo0QhJWnfU2P6Cb03DxEzoKQ0UNAzxFsrMtDrJbLyFBq88XaF0ADOPtXK4iddGI3t/+aOMG7CSXz5/Tt43Aohp4PBjEwG2v3Q5Ktnb/UuTHoZsyOGzqhS2xQhYNlM1B8lW+2G11BNvLCYa680MXywkYMVGt74wM/048xccb6DN1Z6eWyJh0STlRSOdIoIIYiklXHvIfGQgjwdSxaltNyXq9nOuKlNmOwdc7Q1uRQiwbbPXYMGbzB8VHZYv/o30tScFpoVd9pu5BQ3JotKIBBh7Ch7K6G2v2PyRBNvfehn5ik2FEVw71IXDptEeWWcf11Rzz0L0lh4c7Iytb4xweInm3nvEz9pqTLOpo6T/ZGIQECHXJcAo4cb2LozwgmTkpW6WlOM2xZY+PL7IJ9/E+T6BSd22haZmZnEiJJFPsXWX9ApcdLDPdFKumQBg34vtYkqusV6Yg7koaBQQxmKSDBCTEYjafEJN1tYSwE9GMnxlKvFOJvqGMyYNq3tOklPHzGMcorpL42kWTQymDHsYwch/KRLOZhUO/XOBJU1CXx+lacWZzJrrp+C2ilERRWl7MWGA0WNkQgqZObFuO/OFG6428m8mTZmn2ZDVSEW+Z+/NzxaXwgwYsQQNv3xJdXGnfRxT+Sa+Wu4bX6c82fbMRplmlwKty92Ul2r8PPHBa3W4Wa3wr+urOe5JZl88mWIOadbefIFL0KVmDE5WSAhhGDVj0EWLGqiV3cNXQr0vPhYWx5qVRUd7nEUoeDGycGKODbFTqpD04pX/q+wWWW6dpUIx2MEg8GjeuZTT5jC5nmb+Wbl98jaJvTGBHG9H+LJoKZNSsG7eyijJ23nhKlahgzRsHlHhA1bIixbnEH/PoYWW7/whpeMNA1REaGZBgzChE9qplLax4jBCebfGyI7U4PTpSDLcNUFjjaCeJCkG1hwg5kl88tJD/eiOXU399xm45yzLMxtPsC+rXUYm3qhQ0fY1EgkvYwPH7Vx50Mu+vXWM6CfSklJCWPGjGlz7fbQ2NjI/ylmn+KQOfNESwsFxeffBnnnudZ8znv3xbjkpnr0eomrb3Py7cq8NpQVL77p5eSpR65z5klW7lniYvTwjv3dcRNMOBxR5l+ZyuI74JNVfl5+x9dhsmHqJAuzLqnFZJTIzu1yVOMhGo4CMsPEcX/pCEgGI+2BDHaoP+IYsJn9Jan44kH6MwpLox3RIBCodJOSz3+r9ud2RYMPozBfg6um47UuQRxVCLoU6Hn+yRR6dE3O8b37Ylx+/Z94dw/CoSTtv1/3JzE3LLo6EyliJW5xEgjXMH6CzMtPZDFoQw2+QHI8H40tOsK/TfDTbrdjt3ccBDyM3r17EwqFOHDgAL16JQ9i+/fvJxQK0adPx4ICh515fX09CxcuxGZrX/X7r6iqqkJRlP9SUud4PA6SRHGJ4MoLrAgEb33o45qL2/+Ot94PomvuQmaiK7t31PD7mjTOvbqeqceamDzOwvMrIoQCGpAlPv48QlxNlr7H48kMSE6XGJGGUKs2kMNw6Su4eG5bRz3rVBsr3vYiyYKnnxQUNk1oWSw6UpwNiyAmawJF6bxq2WlnnMbrK96gZI+HXgxMKtCKAwhNDDUR58mXYoSjCueebeOyBQ1MnWhu4fU8jK07I+zcE4fSIvIjhxZdCXDnEBIBHl66Dk8zjB6lx2KWiMUFC661M26MjqvON5DtGdbqeh7RRBl76UF/7AwHwEczZYatRNQgDfEjPGaH4RMe6qigkCJC+MkryOdo8MH7b2KWTbz2boAbLncgSRKvv+9j3Z9hXnw0m0hU5cLrG3h2SSYnHmr5qqlLsOhRF80ehesucXDBbAfPvOLmpnudnDzVwrcrC8hI1xCPCz78ws9DTzXz9nM53PWwiy4FyecXiaikp2na5VMEyEjXEAoL1m+IoCRAlaroQvtzTMmsYvJEI5IkseSeDI4/sxqNPueoWhsbG53EYqDVqFgsGj5aKdOteULLwqGRtBTQE5tIZR/bGcCoJIE3mdQ3ZRPUBNHYA0RD7ZNyu3HiIJ0e4f7UlP/C8RM0xGMCt09l3tX1uD0qAsGazwrISD/iOj/6Isg9d61vmQeQbJuKEAIgILzskTaQFrdh2jsMxyHi80htmIsv3MyEKQE8rqPjt/tP8YeKCn9uifDk4gxud0YYM9nJhecZmThOT02twlMvBKisVJk+p5Z3ns+mIE9HOKzy+nt+Xn4zSF1TnLlzTLz/sUq2p2+7GUqNpCFd5LLP9guF/iQ/YTFb6KeOxOxO/m4hBD+9Xs2GzcV8/2kmwQDIQgcS6NATxNfSuvF3hGUvI0dJfPRFgEuvcxFryETRNaDTdH7sv//eBygKNHtUDMaOebAgmWQSh8oQ7CIdc/lkvqj/kViiFAN2UqUjgdqEiLNbt44Tx2vY+XEaTqmhXY5ogBQ1m2+/34WiDROkGQNGhjKhZeOfEHFK2IaKQjWluEUTcaL4hLuNuMBheKXmDiv8OkJOlhG/T5AUx2lth+IDcS6Y3fFYPfUkPT990AyB5CFGK+mwxrOYPrMes9bAvJntf1aSJGadakWrkVjze4gn7stk+GAjQgj+3BLhpnuc7NwTJaNuLJJGJbd/HJNJ22HXhl4vcdw4M1sOHf6rahKYzJ0XA9RqtSSIYcbOcPWIwJoWLQX0wCHSKKcEBxlUUMxoTmg7ZhQJi5LdbsDMJFlIFVl4aMJQNYCfanYxTOrY3xij6ci0vn89xjac48kKxY3k0/2IiIwEXelNpdhPDQdJRCA1tf3x0h7+U3yhx+OhZ0/wljhJFZmt+AtdNJDVDpchgEWyUSh6so31WIQNHXqiRJCA/oxsCYhWUJJM0B4eS5KOHqIfbvtvfP1jgLW/R4jGVLKD/cknyZlt15v47isLe/Z5CYZUhg4w0LXwyPOubYzTt6hjWhKtVqJrgY6yyqMTdJg950IuufAD6ssCdPdMaRnbjaKGBqrpSX9E4S6WPOBg8kQTigJffBfkjsU7WVe+m/EjNHyzMq/lYDdskJGzTk7Shnz5fZBLzrXh9fp45EG11UFLRSE3j3YP+5Cs2LE7BLGGPL78NsSpM9rO/0WPeDE29m3zeoNUychhw9q8/k8wW80oxImIEE2F63n9JTujhmaxuyTKS295sZiT/KodwetTMZsk9u6Lcf1djdQ1JAhHNARDKh+/2ppfPidLy/KHMjnt/FouP9/Oys+CHR7cP/gyQHqqTCCotqo0g2RV1dJn3Kz6MUiXfC1PvOClV3cdkqzyw5oQH72Sw7GnVx/VujD9xOncd8tiNJLMg4v+P/beMj6qa23//+497pPJxB13p4W2FApUqHuh7l7qLtSou1F3KlD30tLixV1DEhLimUzGfWav/4uBQE6SHjif3/P5P+c553oFmT2y1977Xmvd93VflwmtupVX36hlx04FhEIqITFcTEAf2qcJ6iCbFlHPRpZTIHqQSQ4DGImLBhqpRkJGh65LxjSk5YxiIgJAFvl4aGUAo9jAMhwiB4vi5KzLd3LWSRYy7DIvvuGjqVWiTszDiIUcimihnlxRhD5SSqDSy8VXVfH+G1ben+Nn1FA9738aQq8/uI3+f0o8XLb4R3JztDzynJmb71iCHDLyx5IQL7/jxWJOm/i0eTsnPgEcGSqefcjJw8+2sXxNnA0LC0mlBM+97uX5Nz0Y9DKRqMIRhxg4ZJiOoQN1LFsZ56EnfIwYrub4ycb2xNe4MQYUZz0070vqCiFos5STyt7N6adocDgsfPdLG662v9//mnQ6At7kAWvd7o87772DnVUVVGyvxGGX8ESrEI2l7c+nTcnCWj+Jvz5w8568CoMtyqXnm3nwmTYOH52+j5euijDpCCP5uSqmHKOlqmoDiZjEqZO0vPl+ggvOtnDBWVYCwfRz/fwbHgb1655QMnSgFp+lmlRuDQ/cbuKc09LP0twPM9m6I8a7H23m6x9DPHCnlamnOdHpZAb203H8tHry85QDJkpBWns2FBI0u5LtRqT7IxZTCISUDl2iKSWt0S6EYMGyCGvXJXjtgzZ691TTXKch0ZDPYcc0cu/tZkYP11HfmOStj33odBIvPLJvHS1JEsY9jMm+vbpmnjY2J8mw7/vu00+wsGRFtMuONgCPL4XVIqNWSXg84QMeB0gz0wvp0cFkay/UkobseA8KinZhcTSx868cTElr+3lIe9ZxOklPbqqMNz90ce2lXe9twiGJJnaTQ2GXr9dRSUFJih/nODtI5/Tvo+XXr5wcctRGUrtVVKnXok1YGZzYs06VgHA+2aI/8+ct4Mb7Wph6hoF5y4oPahz+DgcutPVvgsLCQoYNG8Ybb7xBeXk55eXlvPHGG4wYMaKDptBNN93EypVpEeBUKsVzzz1HVVUVN9xwA4qi4PV68Xq97ZT7pqYmvvjiCyorK2lpaWHt2rU8//zzlJWV0a9f54XMv4qffvoJk1aNCg3llUmOHJtO6L09u3OFrrI6zqw3Y2Qm0jeexl3EWx/7KC1Ws2SpwrP3OjBsmUDO7olk75qM2DGEsFfHxCMMfPNLEIBXnrXSnPsXEbGPASqEoE1qRN+nkssv6Dzxq1SwrTzGFTd4sbXu0/gsoiflbOiUlVeEQrlmFbI+fsCUZACtVsuLr7+AVe2gki14aWUIYxilTGZ08jiyW0cy650gR5/ZSF21zNjj6/julxDxuMDdluKpV9o4/ZJGfE0GMqOdq41GyYzR3ZO3nnRw82UmFvwJm7alW2jHjNSjz2slLIIdziPtCj4Wm5SZDhSShE3KZHBsAlJKQzXlrBdLaRZ1tIpGtom17GQjKtTUUUETu7nt7gN3sQSY/eE75KZ64arXcP3tHlrdSeZ+F+DNZ7JxZqq4ZUYrrz+dzQmTze3JgII8NW8+m41eL+HxpplQo4YZOPk4My88mn4fpLVQzj3DyhvPZHP2FQ20tO6bnFUqqd1ApDs0NCWZfKSBi6dZaNVXEhOdHRACUht5vUL06ZmeFCRJ4vDRBmKxrpMs3SHgDxMJygzqryUclMlsG9w1E0lyECNCfL/fEiSAwR7j/HN1NGYvJyE6usOGRZBdbKOIXkiShKa1GKtZpro+wTUX2ZnzVh4qFfw2p2PiE+DMk02ceGoKj9TS/rc2dT218g5W8we1jqVoNRI9I4d2mIz0koFC92F88UWKaOjgNn8Hin/3eKjWWgj4BU+84GfoMAlz/TA+e6qMa841MX16nLq1+eQoJYwcouOuR92MOrqW4v4tvHp/PtodY8jxjOC7rzQEg2Cg+/vNkLJy7Q0SuZNXsV2/lIGMTks47IEkSWQmivBuKeWDz4JU1kVwq+oAkDPaCGTs7LIaKYSgRqnkt2/MfPqejvo6if6HtlFaKuHxd6/F949oam5iYD8dX72fz4DeGtZv7rrVX1EEq9YkOpyrQCCiBkYygWbqWC+WslNsYotYzWZWkCLF2EO0xAxuNHL39VBJknC5QKRUJIhTIvXtwHhQSxr6M5IIYZqoxUkuRT3iVMjrUUTnDXizqEu3Pre0dHrt75BI6ohEBF5fivg/xCeTUcLr736z7/YokOiYjNHHMlC7C1FJ6r+tchv0ErO/9DPnzbx2RpMkSYwZaWDenEJKizTU6jbgt+7EZErrPcVi3cdPr09ha3mc6toEre4UsdjB1aJlVJTRv0vWiUWyIyGhR4+DnK51GWklu5tFK0AWedRK5aTiahJRNSnR/cYtLqIodHy9hD7sYB1Jsa9t0YcbAyYypc5O4cVSb9RoUKE+6HviQPDvHgv79OnDiBEq6s3ryaaAWirwilYUkSKob+yu6xIAPUZKeiQx5XrxqBsI4MGIhTBBGsVuVosFpFCwkUlT5krqchbQ6FzOZmk54fpMnNGeDGw7ERGwkauUtX+urqUXT78UYPKRRk45ztxBU275mgg9S9Xs3NX93BaPC1KptATEwbA5rFYrxxx3ETpXWfu9rQiFWiroxwiihZtZ8FMWk45Ms7jUaonTTzCz6LtCCosF77yQ3elZlySJR+/O5N6ZbYyd7GJHeRK1OUQztfuOQSLyN880QFzEcXoGc/sdMZ591UcwlI5HdQ0JLpnezMIfrGSKjpplQeHHK9q4+/67DngMAM4+9yy81mbastbzxcf2dlPAn+en5YVOPtbEZ9901u7bi1fe9fLJl35OuaieqaeaqV5dxhdv5zHpCGOXrfKSJPHYPU4++DxAhk3i9odaO1238so4H8/1c/n5Nj75quN3h8MKZ1/RyCEjdLz3YjZ5OWp0OontFXHavCkmHK7n90URBvXrWkamO2RkZJCU47jk3fyxIMGTz4apqFQoTPalKDWQQtG7S4JHtpQmIoTwsYFl+PESwEsL9ZTSF+mfbJEl0okTFSoUFFSSCiMm6qjCKzVxzJFmLj/Pym+/J3FvKmFIbCJa9ORSTAAvwzmCfKkUh5RNidSHUcnJ3DA9zrRTzdw9s5XduwUO5//MNv3fPR4qSjo5dOxEE+uWOhk5Lswd1zvYuKCE15/O4dG7MulRoumyrRhgUD8d6zbFMBgEJqOM1aLiwdszmfd5Id+8n8e8zwt54NZMyko0vPRKkqrf+vPji/154Ho7Qw9rYcUed+5sp5peA+K4RH37Z7dZyhl/diNrF2fxwO0ZXH+ZnXlzC8nPVVPbDVMukRBUVgiUhIYpU6Yc9HgIIVg8bzFSUksqJXHbzTrqM1a073XiIkqzeQu+gjU4chL076vhux/jPH1/FlMmmZgyycQ37+WTk61mw5Y4LzySzY+f5TDv62xuu97O6FFq3vjQC4DdpkKtlli6PM72nd3H9527ElgyY6xfmsU5p3Vcfw/oq+OZR+30HwgXTbW0F5Tyc9WYDGrmfBVh0KCuNcO7gt1uJ5kS3P+Eu8u55OFn2zjvDGuHuNKrVMOc7/wMP8LFzZea+GRmH4z1Q9i+3oC7xkZBdDDGreN58IYMJp7ayJc/Bph+hZ2XZmZ3KrxbLTJPvdy1QaAQgs++CXLalI75lCvOt/H5N8Eu3zPrfR8mg0wsLgiFXAc8DpBeG7YXl7uAPZnL73+k2LBOwpHoXlc1SxTy2NNhDp3oYuihboYd5uKBx7z4AylWro0QbLZiwESd6Gw41iLqCeobueMGeyfNcEgnnS+8QEt9xgpIatrJSvtDI2npkxzFDz8kqalPUFuz9SBG4e/xb8P8PBhMnz6dd999l5kzZwIwcuRILrvssg7HNDQ0EA6ns+lut5vVq1cDcMcdd3Q4bsaMGQwcOBC1Ws2mTZv46aefiEajZGZmMmLECM4666yDMmv4Z3C5XDQ3gU7S8Mu8BHdNl2lxJZn7XZDZXwS46kIbdpvMV9/EWbJYkN10GPIe7SeRUvPnkghHjjWy6PMscsID2quckiSRJQrRufSsWb2BX//0MXqYnn69tXz3hZUb71jO7ioVIZ+GsAiRlZti5be5XbL+vv81xB3XO3jw0XAHRk+mlJumSrOEXFGMERMxrReXrgqdOUwsykGP1erVq4kmw2jQ00fa59gsSRJOUYiuzYyubBWtNRYyaocz44ZKbjLvIjdf4ayTLZx2golf3uq+WpBLMeVsoJf/EDJEH666fgmLftXhzFTxzGNmzrxgMRmhHuQoJe1MC3UXuqYqSU2e0gMPLvoyjFaaiKNQRE/Mko2ICLGeJQgEAX/3i9Gu4HZ5KYj2pIgRfPn1Gn75o4nHH7QhyxK19QkMeqndqRjA1Zrk3U/9LF0VJRZTWL4qwvjDDLz/uZ9XHuuYfA6HFV5408uCZWGynRr8QYVbHmjhgVszsdtUaNTpNq29ydL9sbMqTrZTxflnWmlpTTFxcoxFS+aR4e+DM1WEQoqQrRpjcXMHhzsAq0VNyHtw1SwhJPQGieJCDcsWp+jRDZsMwEYmfjw4ySMo/KhVcPLJMtkONRMmJfhszu9YU9nIqPHTBgjyKEG9NyTG9VRWJ2luVqhrSFBVk2TCYcYugzjAjdeY+fW7KnDlEBZBgmoXBRka9JYI8QQ4vf26XMzLkkye0oN63ZaDGouDwb9zPMzPs6BTh/lqDuQWKbTlrEXdVIrw6zCSjSbDQ8LWxtMPFrNtZ5yzzo4yLHZ4OiZKYBUZZHkKibOWGnZSRteLb5/kpqEpxXOPZ3DCiRH0sa4Ze5nRMh59spL77jKwZYOb4A4f1twg08428OaLq8j1Dm9nvidEnEb7Gmwp6B88DEibzW1YtxiVJYKieA94HKJRD9OvSFdf77slk9seamXOm7mdGEjPvhJA3VbYISHWTB0FpIs/pfRFRkWcKGo06CUjrkQD5Tt30ChVYsyEBs2fkNSgc/XEoeS237dJkcRqS1FSoKVtV+f2eUjfz7miiDqqSGRX0afIQKIqjw0spVj0xkYmcWI0UE0IH1JCxXtvvs/Djz90wGORk9cLV0s1BgO8P8fHlefb218740Qzr77r47DRXTMGZr0ZxRYt6MAADuAjVxQRD2j48TcvJx/XdZL8u19CXDLV2qm7ANIta0MG6Ni4Po7XJ9i+wkFc38ZHc/1ceaG90/FCCJaviZBMCt6Z7UeSBAZ999q1/4hUKoWEjIPsbo+x4WAH6yncz8hjf0jInRKW+0NBwZodQbGtRS7X08RuCijrfJxIEda6iet0ENz3e8ySjRLRlw0sxSJsWMmkjkr60T27LZ8eVLCRQODg5sgDxb9zLJwwYQIP3RtDm3JQZVlKjsrBLu82ZKufay438M17Ndi8XeujxTNr+OitDPr21HDqRY1U7ZCR5FpaIrUQ15ERyiZir6H08HoeusuOTmdi3aYYc76SWL6yFa0rrVmdJNlBa9Sh5DH/m0ZuxsN9t1nJdKS7Sb7+Ocg7s/3cdKWd8oo2lq+JdMlumf2ln3hCdCpiHAia6psxiH0a42004yQPn66W6682dmIcQtoMNCtL6tL4A8BklClwGkitPJINWwIkVBuppQKnyMMomZElFd4WLa7WJFnOzuvAbeXxNGuMIEWuI/nkqVpefWcTFo2RcFDG12YgQiv1LKCAMjJw0kIdLtImnmZz1yzD7jBgwACkzARWa4D+fdKb3WhU4Zc/QsiyREGemky7indm+7jsvI7sna9+DKJRS2xZXMpFNzTRqyxtclRZnei2NRdgUD8tFrNMcaGGRcvDHH5iLacdbyYvR838RWG2lsf5+v18MjNkTrqggWGDtBwyPH3t3/jQx0VnW/D5FR6d42HGrQ4G9NWRSgl+mh/i7pmtHDZaT2mxGpfLdcCGJ42NjWiFloAIsOHn3phSdqw0kC+VskWsojfdM+lyKERGRSn9qGAzCeJYcSBLMkIo3Wplp0QSgYIkSbhFMyV7up4kZMIEKFMG8/OsMLM/qkBEDAxIDSSEHxNW6qnqZJAI6X1EcWgkX3+7mjVbYvQs0dMWOXAW/MHi3zke9uw9jA1r0lJrOp3MeWemzYfqd6toaxPk5sgEQt0XQgFKitRYzTLbd8bp13vfHmr/67JwSYIe3glphrwEhLJIBHtx8eWL+f1HNQV5aqwZSXbKG/Bp63BEy0hmV/PMI52LjtdeYuO6O1v55sPcTsmzx57zY/CUIlN5UIn/vdiyZQtWxUFCNBGLCaYcbaCgIM6jTyyitiWFIyfBzNsyGDnESW1DkmdneajZleL8aQpahx+jLY5BL3H8JBMfvpzbqdXbaEy73l9yYzNP3u9ErYIdG3XU1kS47DxLp+OFEDzzQoiQT0UqBeousk1bdsQoKewci7MyNFRXakkmk6hUB9YR07dvXyQJNm2NccQJ9Tx4p4MhA7RU1yZ55Nk2yitjbF7U0SX8zJPMnHq2j4HRju3hwldGBZtpoJp8qZSsUH+a5SRHjgkwsG/n2FhbnyAnW822HXFefMvDDZfZ269vMil48Gk3Ew4zdNLpz3TIbK+Id/q8j+b62bAlhlotyM5U4w0eeFcQpOVn43S/nowTQxu34IgVkKJ7s7AUSeJeExbvWOySGiEEP73WwOzPNyGA0taJ5KGhiq2sFYtxkI2ERAv1qFBTaspn9LDu5/YxI/WYEMiYu/WLsUkOdrhVLFoWQSVLRCKRg2IEd4f/k8lPs9nM9OnT//aYOXPmtP87Ozu7w/+7gtPp5KGHDnyD9q9i/PjxPPXg0ygkCIRg6KFechNDcO800KDdzj1rddhUNnQRJ0WSo8MmTsmsR6eT+OzzGFLIjh8PFuwdAqlVONm0UeKrz7O48T4XxQVqDhtt4Pgpaj76wkdGocwJk438tSbJ1Csb+eDlXBwZ+x68il1xFiyLcOcNGTzxTLhTm3u+VEq2KKCFBqqkzRx2ZIRBFomqGhVNLQmCweABtWRAOng+cs9M4sQp7aad2iLZqa/XYsv1I7VKZIcGIAXtnHd9JdddZuXLHwLMf1dFd3s8Gbm9RVQr6TE1DeTlN8u5+VoLM1/w8PLTVj79ahdKvJ7G8gQZDaO7/b12nESJoJeMFNKRaWqQTOiEHotZ8PiDT3LSyScd0BgAKHKCuM6HKZZNae8EoRAM7JueqCuqEwwbuC8Yr1of5d7HWrnl6gxuvy4DRYHvfg1y64xWgiGlQ/ANhxXOuqKRKy+wcdf0DGQ5LV0wf1GYsy5vZM5bedxydQbX3d3CR6/kotXuZ2oQUrj5fhcvPprVrhdz3EQTT7/axvI1u9i8YRc9yzQ8cpOJCYdndZrMf/g9QGNj93qzXWHIkCGsXrGQFWtiJJMqkiS7TEQDJIjTRgtqoaGCzag0Meb9YELXWoYkVOgpx4MLNVqc5JJFAX7crGMJvcRgFEcTm7cmaGsyMHhsM6NGqTj7tO4Dbm62mqQUpF7sopYKMm2QVEWZOMHI9i3g32Wjq5ZrSGtCCuV/LhT/O8fDvLxsmhubiIoo7q0lBK3V2Esq8bRImMwqQokEo0oNqFQSD84Mkuka3V4M2gtJkugrhrGS+ZSKvp3uxYSI00Yr8z4sZPbsepIxNc0sQYc+7eIq2duPVUlqohGJy8+3c/T4BMecvoyx/bXceLWFHqVhHn1qAa1NakCQW6jwwl1m7r5fhj3FXZ2kp1foMDYm/kRrOvAFbmamDas1vXHo3UPLNRfZOPH8Bi6ZZmX0MD2NzSmefsVDzbpscgMd2/v9eIgSxkUDGnSECWLBRg/S+qdBfMz+IsiJxxp48G47pUUaWlqTPPdKOd99UUWBeyyyJOMy7CAYj1JXr8fB3zjHY0WtguyCBLt2aSiT+hETpTRQTQM1qPdoI/dkIGtYQPWumgMeh1QqRfWuTcgyvP18Llfd1kI0IrjyAht6vUzfnlqqauJ8+rWfaad1nGdeej1Ay84McveTvEiKJG1SE33FMBJBCzMeXchRRxg6uYV+80uAxpYkE8d1fd5/Lonw09cahsfHp/XhYpCMJnn6hd+YOM7YoTglhOCBJ91IEuh0EldeYOW3hWG2xw5cEkatViMQJIh3MjvZixhRNOgI4O3ydSe5VLEVJ107ZzZSg615ILJLhSTtoFZUYBUZHZ4HRShsZiVnnKph8bJGmoJ2ckRx+zNmwY5MWvNagw4tOtR03watRYsAWlsPnBV9MPh3joVutxu/R8NQZShFU1Zx+82C7RXw6HMpHrg1g/nzWwl427DQMQHql1vJ6eVjyIAsPpjjJztLxZvPZrYz+zZujXHZDbWM6a3m5mus3PaQi9xsNUX5aoQqRX5xippgHVLEgg49KZFs36hIkkSuZwSLP2xkwi8VqKx+8vJkTphs4qv38njxLS/XXGzn/ifc3DXdwcQjDEiSRColmPNdkLnfB6mtT6Aofy/l0RV+n/8bMqb2AkCMKAZMCGsjk8Z3n7wzdiPjsxdCSEikO3qGpyawhgVsZTU24SCTXJLNWUy9chc/fZrXofjkD6S47SEXEw4z8tuGKBbJjjNRQl1jHWoyiRKkD30xSRbiIkYtFeymnDL6M5IJ+HDzxCNP8vQLTx3UOOQUGCnerwbyw+8hzjzJQqs7xaz3feyojONqS/LNz0GOm2hCkuDLH4K0tCYpzFdx2iWNWEwSDz7j5s+vjDgdKhb9Fen2+5paUuRmq3nhkWw++crPtvI4+blq7nq0lbBPhdWmoqklxebtMWJxwQNPtmE2SRwyXM+7n/ro21NLsyuF06HiiZc93HSlnRFD9Jx0jJlhA3WcfmkjJoNE/xG7GTFixAGNwbvvvo1J2FGjoUDpxXbWdXBv73bxtf8RkkQvMYjlNADpOG3HSQ072ufK/bGbneRSjF94SJHEtKdTJEKQQRzavi/KDhRRyWYaqMGMFRkVGrTdbvbNkpUtWwSqhIntVWHsmf9zDZr/zvHQaHLS2Jxk1+4ExQVq3v8oxvo/syhK9cMiGXBtCVKt2sy1t3p49Rl7p/ji8aZQqySSKXj0eTcfvZrb6Zg1G6O4q60USB0lijSSFrmpiFMvKkerBXdbCotFSygcplWzgttPN3UZz46fZOKmu7yMO87FfXeYGD5ER01dkieeDVK1LgNLKAeVdgdvvfUWV1555UGNh9vtRpES9O6lYvP2CNOuamLenHwyn5J54U0PH71S2J6Qy8tR8/mbeTzyrJtZs/yIphgar+DHz3LbzRv3hxCCv1YkEIrEdZeamHpVIxUVKbLcI5ADSaZeWsVbL2W07y9DYYWb72mjbqcelZLBfTM9PDHDQbMryYJlEYSAMSN13Pe4m8fucXb6rqpdAqeSz9q1axk7tmvDzH+ExWIhlYLGehUaVxlXX9mK2QCJmMTYyVqK8lXM/irAJVP3FYG+/ylGSWxop/bwvbFgLYvIEyVIkoTD35db71xE8Wx1hwRoS2uSy29p4bmHnbz4podAQOG4qfUM7q8jEhX8tTrCjVdmcPE5nfMei5dH0GrghPPqmTzOiCTB/CVhNGqJ3j3UtLYpuNwpHM7u57OuICNTSwXZdC2xt5udlIj+aNBRKW8kW3TdAdRANT0Y0GG+z1QKULXo2MIKNKpyHKl8MnAS0bhpZAcktQwX49FLBlpi29i129OhsLA/KnbFUQezkencMdrhfBQtZlPavLmtrY2CgoOTDuwK/yeTn//OKC4uRi1pkPQR7LFi8qND2jUQbPFM1rOUMoZ10tX0y61kl4bYuE4i2GLGThgfbirYRKnoh0PatzrSJi3odRLvPJfDrA+8/LYwhF4nEQor9Buqo82rkExCVqbMUafX8s7zOeh0Mt/9EmTR8ijvPJ+mfJ9zppbHNq5BlTSgw0AuxegkPWpJk2b/qLZyzEQDV19o56QLGlCpIBqNHnDyc+nSpUix9FZJJ3Wvj6eN2ygtdbNxcwN6YSAhRdHtedYOG21AyayHlq5NB1w0kLGfWUlGKpe3P9jAD3/4eP3pHHRaiX59NDx2bybPvOzj0yci3br6xYigp/sEmU1tI2ndRaDl76uR/wiLRUddoIr8LDdfvZbDbwvDlFfGGdhXR2aGivqmdOUmHhfc9UgrX72X1+4mKMtpbZFxhxoYd0odF01v5JNZ6ZaW1973cck0K6cct49tIEkSk8ebUKslrri1mYfuyKRPDw0jJu/m7FPMDO6fFqn/Y0mEx+/dJ5S9F7ddm8FhJ9Tyw9wczrmyibGjMjstAn5fFEKrAYs9RlNTE7m53dPz98fRxxzNyy++Qsivwohlj45qZwaaIhTaaCZBEgk5bQQRs1AQ60lEhNjKarLIp/8ecyoX9exkAwMYRS7FrGcpcjSEKehkJCNQx7U0LdvNz5btXLEfy2x/rFwXJRiLYSWt96lVJ0jJAodZy/rVKXIJYKJrbaQQfrS6A9d//E/CURNP5cXn1zF2DKxdV81jd9u4+FwTPYbXMW6czIpFJsJ7qvs7d0Ku1PUYqyQVRmFmO+voJQa1GxgEhY/trEOLDnfSR9/k2HYNxLAIUMFmckUJ2VL6mUmIODm56fu5pEjD/G+zuOEeF9GowrxFQQpLk1xwnoZkEn5fHGfxihDxfyjAGiQTqpQevf7AZR+yskv5+ruVTDgsnXw7bqKJww8x8Nk3AWa976OiKsHCJVG08QBNLAUBOvRYcRDEw1COaI+hQgjcNLGJFRSL3njVjVxwhoVnH93HMMl2qnniQTs9ygK8+ugWgkHwS7X0KQWRUAjgQddN0swnuTBlREkk1CRVYVosm7H7e1MmdWbdqiSZopIDY/cAbNy4kT49Euwol0gkBIqi8PI7Xt782LeHXSCh1wpeftvLp18HmXi4gZQCX3wfxF1rosgzpH0fHBVhtqj+wqBXUEIptJIOffUIDj1mBbdeZ2HykUa8foWP5vqpa0xSmKeivjHZrnGVSgl++C3EgqVh5n6Rop9vcocNrVpSk984gePPXMhRR8kcM8GIy53i65+CHDnWwHMPOXlmlpfVG2I0u5IkEgfHfpO1cerjVZTRv9NrQghaaaSInnho7VJ31YCJiLoNDw1kpDrqRXpEK1HC9GEokpBwiDy2s45yNqAVOqxkECeGjzbicpglC03EwzqGH7+Teb9tR5+0oyiCBAlixLDgwEcbIOGmqZ2J/I9w0YCMfFCan/8p2LRpEw4lBwMmNmxMMbCvjuICDd//GkKWZb79NJPTz1tLU00GurZiBIJ4Zg05vXzM/TC98Zz7XYDvPszvwDoaMkDH/G+ymXxmHfc/meCjV9ImXHuxfWecky5oILtmBAG81FPdbmwGezdE+QQajRQMXsvcD/Z1eXw2N8KtN6iZ81YeL7zp5alXPOh0ErGY4LijjNx3k4OzL21Bbzx4plNrYyMCPQWiBypJhQETXtzo4xKtbUl6dSYpA2nZpuraRJfGZsGQQmO9ROGe9bUkSfQWQ2ihnmwK8OImZGjimKMMHDu1nvGHGfD5FZaviRIKCYYP1rJlS6pddiQh4sSJESfKAGlU+/doJR09GYhZ2AjiI0cqxI6T5YtXHLDb9l64Wt3oVekk0JxvAyxbFWFQfy333pjJpDPrePahLA4bbcAfSKX12RXB3LfzeOLlNo4cY+DEY8zU1Ca4a2Yrz73exs1XZXDPY61EIkqXLPc3PvS1OxpPO83CsVPrue9mByaTzN0PelH7czh7WoC8HiF+/6IAnU6m2ZXkpbc9DOyn47UnssnJUtPSmmT2FwGuvbOFi86xcs3FdooKNAwfpOOn+UE8bc0HPAY7y7cTxM8Q0omSJPG0EanwkTK7aQ7VUESfLt/bShN9GQakr7dD5OBVNVGXO59xY1Rs2ppg+84AxckBGDATIUgNO9m7EWhiNwNJa4W3iRb0GDvszyRJoocYyHqWMJgxBPCi4+/Xe4GAwBHqRYu0FUWq/9tj/1PhdrcQjQquvLWZ8YdYqF5aQi+lV/v8bpTMDFDG8MeXG5g7LsjZp3ZkVT/8rJuLz7Hyzqd+xo03culNzdxxXQblVQm+/TlIXWOS7eVJSluP7pQ7bzVvZ+iRDTz9SB4FeWlG3IKlYa67zUe4pghHhr/L3yxJEtdfbuWFR0zcc60eYfQjxfWYPAPIxsRG1WKsmXG+//aDg0p++nw+7rrtNkwlLvR6LUdPMLFibZQBR+ymIF/Fh690ZpoC3H2jg4/m1hCty6HI35/r71jG71/ldZIEef8zP6XFMlvKE8z9PoDToWLQcSZWzzZgjzqp/VPP4UftwJmTRKWSaG6QULkLIR7HT4AfZlv5cX4tPctUnH5COjZecUsLZpNMaVHHNNRn3wRR3E5UipT2QDlArF27FkUR5GSp0boK2en30CswFlfGem64SqZfLw2jjt2N2SRzxglpibjf/0iQIXK6rI1IkoRF2AkRwIwVjaQlu/4Ipp61lozSVsaN0VHXmCQQVHh6hpOBfXXUN6V4+bFs7pruoLI6gUoFN90fZ8JhnfMC0ajC6x/4mPt2Hmq1xPI1aePPS8+14vEqnHtNIx+9kstlNzejVoUPal5QSCAjUSsqKKRnh/c1iGqC+LCSQWPWCgb3iNC2fjeOeMcO2TbRQpQw1j3F1JAIELRXgTaKFLKRb9IxZlw9P/5SjdUKbzyZwYKFVha82xf9HoKBLpjNTXdWs/SUJOPHaZh0pKH9PlQUwaz3/eQlxrCJ5d2eX0SEUKEhEZeIxpP/1IztQPHf5Of/MoTDYZIijiquIT81pMPNoJY09BZD0o6EogdO8kiSIGitRlNYT2ODRF7TuLTBwJ63pUSKzaxAFjJ2KV1hiRFi1gdJKnYlOPsUC4eNNvDz/BB52RruvdHRLtj7+6IwW3e08tSrHjZsjvPCTCe5WVrOvtBLcxO0+VJYkibyKCFGhO2sJUNkUUhPNkvLueZKPdddkkFdQ4IMu4zRcHDBbNWqVViwEiLYgW3wj0iqw7QFYhx2dhWlJRrmLQrw5zKZs04xkZejpv/QBLv/aGp3FduLuIhRzy6Gc0SHv/t94MhRKClQ48hIO/EqiuD8c0y8904ltHRddaiVd9JH6b6lLyYHyXWqaWk4uHbvnj37k5e5mVaPm949isjMUHHhDU2ccpyZwf21bNwWIxxW+OH3EGedbG5PfO6PLKeai8628P28EJ9+5Wfa6Wm20U+f7Nv0CiFQlLTW5/jDDNzxcCsfzfVRkKvl7Reyufl+F9/9GkQIWPlLESpV54WxJEmMGGRk7CQXGlOSKefWc+Pldo46wojHp/DBHD8fz/Vz2zV2XnjLx9KlSznjjDMOaBxisRgSMtHGTIbuEZa3igxs0j6miyIUtrCKHIppoBobGTRQQ1+GIYRgG2sYyOgO+k+F9MQp8tjKaoYzjmL6sCuymb4c1v4c5VPK9vXV7NqdoKy446ZJUQT3PhSg0Hso1ezAIlmpbwwx5Wgjn3wo0yc2mm2sxSnyOgV3RSjUS5VouzAJ+y/g8COO5JMPJRYsTnLNpVYuOc9MJKJgtSscM8HEhq8LaVTV4PH+c9acGg0ZONnK6nYdJDM2iulDFVsYwpgOMcYoWRgkDmU9S3CILNSSht3yDmK+OONPqaMwX6a+VqbBleSi6U1ceLatg/v4TVfB6x94SXShEaeTtUjy31c790dpSRlvvpDglusS7S2bFrPMFefbcLUmGTGuBWMqkz6MbDeYCYsAW1lNCf06FI8kScJJHlERpoLN5GXBA3d0XZC6/AIzz75WgzU4HFPYStC7hSsvNjFjQzmZojNTIiHi+PUNLPqikAF9dSiKYN6ffm6/dxG2mjHt7BhIxxuhi3DaWacc8DiEQiEy7RCJCm5+wMX7L+XhdKi4/JZmRg7RceIxZhIJwfuf+Vi6MkJpkYrcbA29ylQ0Nwcoz/gdg6RHrVMo6yEodAfJz9HRsKqSnEhftCkjBVlaZBU8M8uDySgz9VQLo4bp2V0X56rbXRx7lIlduxNcdVszUyaamDzeyG9zdV3OT3rJQEHDUSz563dqG3xceq6NL97Jb2eWvvdiLs+81kZ9Y5LKmoPT/TUa1bjiDWSIbOxSZtqJeo/JWhVb0aDFST7ZFLKJ5WSLQnIpRoUKPx4q2cJpp6sJeLezbGElzlgZEhIuGhAoHTSY0kmgwaxiPirUeHGjJr1OGKqMQ9OsZbPhDzZvViGpkzgS2ZjJ2NN234M8SlGhwkU9VdJmckRRpwJuWASJEEKFmqFDhx7UWPwnoKqqKl0YR8Ls7sNVN1XwytN2wtF0fHFkqFjwUxZrNkS59rbVHDnGwIXTjAwZkC7uvvlqG9ddYu9yE2y1qNBoZN55PqdD4hOgX28tL810cvONGyh2j2MjfyEBBaLHntZggQcX5erVtO6Icf61cfr10qLTyrRUm3nr3RgXnWPloTsyO33vtCub8LjVWP9GfqE7SCpBJrmskf4k36lHb42iI0rIr2HG4/DrF10XoluaJS6Z3syvnxd06GYRQnD9bR7MrR2TZFYc7GI7NikTG5m4whZmf7GaIYM0fPNTiEvPtfLoXU7MJpm1G6PcNsNN3OjCFLFQzfZ0+183civZFFBPFYpQkCUZvztIMpns1vm6K4RDESp2Jbj/iVYuO8/GCUebWLA0wqFTapEl2iVArBYVUybtm59uvzaD6+9xceIxaa3WT2blculNzazbFEOjgTMubeST13Pb2VxCCD79OkDFrgQzbkuvuSRJYugAHVU1SU462sQ7s32ce2qcBx6N8dwjWe3MWLVKYv3mON9/lI8QcPtDLqprk5x+gpm7b3Qw97sAvy0M8/rT2Rx+iJ5vfgmQ6TywojiASGlIEEMnpU3WNMY4NZrlJAxt/PxhLhdcUU20prCT7meraESDtsP8qEZN734Ki77PbE/+rlof5aHHVrLkrzjJJKhQp59DbAzjCFIkqRY78OBiMJ3dqWVJxigsJElgxEwAT/s1/0dERAh/OEmvRCGVqm14PQdHlvhPQcAf5NQpJpauivDMSyEOSfbsMolVEBvAbffOZ/AALT1LNWzZEWPmC22EQgpbdsTx+FP0KFHT5lVz5uWNTDvNwiN3OTEaJD77OsBLry3CXjcaq5SOXyERIHdoHbPfcnaYH486wsRvX+uYcKybH3+Cay/p+nf36CFRPNyFe7cJY0tvdMJEROOh1bGSi0+T+OYXiUS8+1bkrnDO6WdSUuzhm/eLOjyvH38R4OlXPV0WeiBdLB7QV0tbzWAMkon1GzWMPbqFe243MnaUgaaWJO984iceF3z7cR5rNkQ5/7omti4u5Yd5IZZ964KQE1syD1tTHkpjCgEUSirqxS7iBDFiRtKGeeC2DM46eV8C+sKzbXw/L8iFNzQx9+18fP40U33xijApS5hwJN3td6BobW3FbFIxZJCaddv8JEUCl2hsfz0QVLCaZZasCPPmh14MBpmqGolRf5NQlJAR7Hv+dJIeS2t/TH1Wc/YpFrIyVeTnptd9y1ZF6FmqaY95e/Morzyew8XTm7jsXCvnnGJFo4GFf0V46Bk3996UlpfzB1IsXx1h8YooOp2E35/C1ZaiIFfNzVdm8NCzXeuCdge1WlCS7IePNlZLf6RNThUZN00kSWDGli7ajIgx+60srpheyerl1ahaSkCRSDlraQ4GGBKdBECjfQ19Rvq47SYjhXlqVq1rY+bzMcaMMjNqmB6VSrB8eYr3P4oxRGSioFDOBpIkyKkfxm+vafjx40bIauTzDzIozFNz64Mu9BoVCWI4yaeWCorpaHInhKCCzdj1Brz+ViT54KVhuh2j/yef8l/8P4PNZiNBkowuEiWQ1j8YIcaxmoW00kRS5+XYCWo0ajWbvxnYyalXJakYIEaxhVUMw0lEhPAk/GRmWHjivn2Mx0njjDQ2J7nguia+eCcPu03F5CON7Jhq5dtfgihC4annwni2FuOM9KSXpEYRKRrZvccEaAyZ5LKNtaw3/sIj91mYvzRGJKJw6U3NPH6vk0umt2AyHTjbqapiFzE5hD3lpI4qSrqo3MZFDFNWCJUK3ngxPTndfYuV5WsiTLu6ie8+zOf9WRmceu5mqjfW44j0QI0GN000U0dfhnXYtHpxk0EWyRo1/cfWMHSoTCIBU69s5J0XcjnhZMGvn24mJziw/foIIXCZtzFmZILyJbWYlYGdfmdMREnpg0w4zMCOjSlcLtcBmz9dfe1dXHPVWWRlpiuMjgwVo4fpuXh6My8+msVdNzi44Pomyoo1XDy1e1btuDFGQOKlt72ceZIFnU5CpZLYtC3G0696aG1LodVKRKOC88+00KNUzf23ODHtcUpc9kMRhxy3m2hUdLmB2gshBPnRgfi1Vfj8QeYvDvPqez50Wombr87gjBNMzHiqjVhUHDALGMDj8aBGQ0lqILKkYpA4lHI2UC22Y8ZOkhh+PFhxEMCDHj272EEe6YpWGy3YyepS+F4vGbELJ220kEUeVWIrbpo6GHM4m0dz/BlLmPmgmVOOM6FSSeyoiHPjPW7Kt6lJsoVciqjXbqFXbCir1m4ip7U/OslApshhB+vpJQa1b/rjIsYWVqIRenS6zrov/wU89cQ93HWjk3se8nPztelJb97CMBdPtZJIACk11paBnHPJBnr2lGipCXRIsO1FSqSIESWHInKlYtpECwG8lEh9WCeWkEdJl8krWZLJF6U0UkNKJAmLML3cR+GP1LK+qYbDxqipKAeDjg6Jz724+iI7X3zpItYa7cC8RBdBlg78mpf1KCPYZOe4Uz1cf42e885K339ffh/myeeChLw6Ru7nvA7p5O1wcSTrWUKWyOskB5BHCbvZicWm7rJgAiDLEr2KjER2Z6FGQ6VvB5/PjZNNKVtZTU8xsP158gsPFZrVfDcno50RLssSx00yMWSgjsnHr8bUdFT7Z9ezC3tm8qDmhH79+vHphzqCIYVfPy/C6VAxZVoDLz+W1W6oBnDEoQYW/hXm4ulNFBdoGNBHy3sv29FoJL7/Ncim7TFefiybk84PMuvpTKbfWcfuFQJFTvLsLWYmjzdyydSO311cqMVqkXj0+VYWLovyzvM5FBdqWLAsjPw35m1aSYciFGa/VkCGvfM4T788gw/nBDAZDm6TG40IbLKFOqWCGuMq7JkKQwdpiCdT1G+JE2jUIBQFjaRnmDic3exkDQvSxhyosGJj8ngYM8rAsSf4aWY7kVScwclxHcy+9kItadALE30ZRoQQu9lJJrkkiLGddUQjEKspIamqIVeUspG/6M8ITPu5xGdTiFroWCv/SU+5PxnJfBQUPIYaWnQ7MfgzSCixf0nz7P86SkpKcItmekqDsMeK2fhrlMM3V4E6we66BMV7tNNGDtUzYIDMYWPUDBmwrzOjYleC887oer4NBBUcGTJ5OV1vCY49yoQ+azdedyv23BBnnlXHDz/vIhFRgyrFpKPUPDTZygtv+bj7RgfrNsV48Ekv9lRfwjVx7p/p5uF7bB2u6+y5IRYti6HFRMB38Bqvvfr2oHrbbgYPSvDOCzZ697DsOc84l9/k4pb7W3nukX0tlUIIHnrST7Qxk+11XkZOruXmq20M6q+jojLOS7OiJGtK2w1E9yJFsn0DnBBxogWb+f6DXGa+0MZbz+VwyPB9ibMRQ/T8/mU+x5xWwdpVtVjJRIWq284lSZIwCgtxouiEgVgyQn19PaWlpQc8Dio5zvWX2Lnpqn1s6UH9dFw81coxZ9dT35ikIK/zdc1yqonuV5iTJIk7r3dw8wMuTjzazNCBOi6+sZlYVNCjVM3OqgQTDjPy/ksdtQyDIQWDQWKvnOO0M0w8+7q73XwJ4JOvAlxxflqn/q5HWxnUX8fTM/atf085zszm7TEuvL6ZQ4ZrAYnJk4898DGQVAgEtRl/kVkcoAQJj1cQT6bXyc885uTuGUvxNeehD+STIkkztSgo9KNja71X3cji2TkdWK+jh+n5YY6ez74O8NBtRoojIwgKH+VspIladOiJEGI0E7tMaELaLEsg6M0Q1rCQSrZ00iJVhMIOaS1S3ICHViRVCuJdt4z+pyMaaaa8QcLfaEGbUnU7Z6glDUa1lktuasKolxkxRMcjdzrp30eLEIL7Hnfz5sc+PF6Fj1/NZfhgPQuWhXnudS8mo8TYwyX+WrmUaEsvskL9CTrKeel+S5ffV5CnZvioJMtWx1i93sSoYR0LMNGowsznvXz3UR6RiODN97dTVy8YMkjFZRdkYLXIfP2zn0PHHHfA41BZWUkwVMGyH4s6uNpLksQFZ1l55V0v5ZVxnnkxxLYdSZxOmenXGJhweFqCJB4XqPakgkRcT2x3Bj/Mq+eXP8I4MlRccb6NoXuk1Q4ZYWD4YD11jUlOPMbEfY5aEsGe7Z1Ue9eYKZFsXx/kU4Zz2ArOOrnzfvekY8x8PDdA3+HNCE2cO2608u0HBcxfHOb+p9TY7fYDHodhw4aBEOTkCipUGylKDqCRakRbimtu91JcpOaYCSY8vhSxOHh8SYYN0eNf1YZVcnT6PCEEHrmJPCWtE6qIFM3Sbup127h3soF+vdKJTkURzFsQ5tYZLmbP6lywKS3S0LeXlqWronzxQwhFEfTvrUWvk5h8pBF/IMVZlzdx45V27r3Z0S4L8+UPQc66opEXHnYSjXkPak2k0QliyQil9KVVvYtEIkE2hZTRj0Z2p4vcxnIuu8iCRiPx/qx0Z8g3P9bwwVw/n7yey1nnR5DLVbjNOzjvqjB33riveFmYr+GkY42ce00Tt19r59Ib3KhcxZjjVuJE05JJOMiT9tNYDTiJ+Xtx2KQFWDNSROMCk0EmotrMgNQYytnAVrGGQsrQYSSAhyq2UUAZraodZJgE8Xi67d3h6Frb/GDw3+Tn/zK43W70mJBE9wK3KtTo0DNEGoOICbb/0EQVWxildE3f1kha1EKNX3jYwiqKHSpuu7ZzW1lejpprLrbx0dwAN1xuB+Cic6zM+sBLbqYO1/pSCpTe7d8hSyoKKEMjtGldHGkAfcRQdmh/4+pLrHzytY/jz63H40vR2pai1XVwhkfVFTUoRh+BkCCiRDEKM072JYVjIkJD1l/kmWLcc1NH3ZAxIw0cO8HI9/NCnHa8mXnfZDFwXDU6SxtenyBWm8mIxJEdFiopkaKa7ZTQl5BzPU9Mz2DaGWZkCeb+EGDMlN1cfp6V8ae38MnndThUmSQSArXDy1WXGbjpmkyOOqmehg0G8sQ+F9KwCLJFWsn9NxnYsDVGFgWsW7eOY4455oDGIZlMoiiAJFiwLMxRh6dbXl3uFJfe1ExKSQfyjVtjnHRM95twtyeFzSpz0jEmBk+oxmRMV8GeeNnDq49ntzPKIhGF59/w7hHv33dDSZLEcw9lccM9LfyxOMykIzt/lxCCbRUxLEPKkbf0oUdeFeVVUR65K5PPvwkyaY9mXmV1gkTQgE534FomZrMZiXQ7C6Tv695iCBtYhgU7egz0YRiSlNYurWTLHjOjNHy4/9YBL5Nc3DSRQRY69NSxq8PxBslEbt0ErrtxIffltJHllGloVMCVS0bcgcrpRp+1HafLSGNsNwmXgR6kKfpFUi9aRSObWbmnW0qQJEkYPxpJR1nBgbf+/idhV9UmKqtVqNSi3WDC61coKlQzbKCO57LqsLaOxbtmAJWOjcQMa+gfGdch0SeEoIot5FO6L3YQRYMWr3ARwt+tpjCkdQs3sYJi+jCItGaoIdKP8O5CNhj/YuIxcP1l9m7ff9XlemZuqCMnkW4VbaYWa0aS5EEsZg499FDC6gA9G8bwziOtvP5KPUgCjS8PEcmmEG2Xmy6VpCJHFOKikZx/cPZWSWo0skwsyt+21Pj8CnrSmwsppSESViiSetEgdlFuWURWhhZJFugMSZ6/1til2VB+rpoxYwXbv/LuebaqCOEn7paora2lf//Ordtdwel0Ek8VMGqom2ynml/+CHHU4YYOic+9GD/WyIjBek473sT5Z+5rlTlstIGtO2KceVkjiaSgpEjLVx9l8sFnrTzyjIeCvO5jxDUX2XjwmTYmHmFsTzb1KNbgl93diACkmSJGI10mPgG0WoncbBWSLEgmk6i7cgboAolYCp+6lSyrmfMv1nP/bfZ204F4XHDi1Gaq/6qhjP7spoIgfgYwCjM2YkTYLZXz3MthQoEIxkAZPQ6toKZch7G5a+kISDMhdBgwSCYyRBbbWEMADwMZTQUb8dCCWtESJoAWfYfE5144pCxK5N5kj9lOJLwDtVrihnN0DOzn4MzLGqG1ez3Z/2Qce+yx3MrttIombDjYHW7C2mRGk+Xm8luamf1aLllONR/N9aNRp9uTTz7W3G7Sl5OlpqYu0c5U2R/BkILN0v3aTJYl8vPU7GjZyEXTdDxwh42H7+l83Le/hFGrJM4/00qfHhqmnRLA6RvBTx/s4Lsfazn6KC06Pfw2P06kOQO/V0chJdQp5aRSqQM2twB45LFnuPG6k/ltblEH7c1eZVrmzc1n5KR6Roxr5tjJehJxwW9/xlG3FpEKpnAIJ+GaNv5c4ubPpWF++z1Jf//RnbTfAFo0u9CZA/g8bcRMzTwyw4jVLBMIig6Jz/3H6qlHbDz6fBs7tsTx1Ml/G18TxJFR4aIBgzCxffv2A05+xmIxTEaFG6+0d3rNbJJ5/N5M3vzI1yXrNhZTUJSOXQn9emupb0xy+XlWdDqZIw41cN/jrfTvreXFR7M7GT5GowpVNUlKCtUs+ivC8EHp8bDbOp5zdW2CY48y4m5LUV4Z54n7Oq7XIZ2wPXq8gTc/9GGzaNDrD1wKqLFlN0Z7lOL+Qeq22snwDCBPMpMQcdymCi66eheb/8plzUY/X37j4rvvE/SIHNJBvxjAo64jtzDZbRHgzJPMzHysDerThm69xCBcNNBTGsh2sY4QfizYO71PCEEALwbSWpCjxVFsYgVrxEJK6YsBEwF81FFJgehBEzXsZCNqVQqVfHB6f/8pcLnaaNqpRu8rQKHx72VdZYXRw/S8/FhHg0BJkph5j5MTzq2nrFjD8MF6vvs1yGffBPjolZz2onAqJXh+losPZgVRtGGGDbJ3+TVCCGpqQOMq47yLWrj0kgSXX2jCapGZtyDEAzMDlJboyN6zlp15v73T+0Hi2uuvPeBxmDtnLkcdoe+Q+NwfatSccGIUp3coFuy0EeGmNTspGebiozcd7NyVoMeeuJdBFglrPS886sRq6ToWnzDZyMp1UUqLLLwzy8bFly3G0jwYu0gnN320UclmejMYp5RHs3EbM67ofk6/4XI7Fy8Lc8IxWi7fY8p29Hgjz75xwEMAQEFBAaGwxLsfheihDCdLKiJb5LM7909eeTKLkUP2xZNoVOHiG5s5bqKeJ2s2Ym4Z14kcUC9XUtorgTu8jJ1uQBJccqGee27OTTu3X9KISobd9UnOPtnCZ2/mcfP9Lh69O5NDR+iRJIlwWOGpVz0sWBJm+7LSDnPAg0+7efFND82tKW6/LoPJR+4bI5VK4uxTLMgqeOVdH4nEwXVGCClFnVyOUARZyTJK95OcMgkLbbRgkxyoVPsYxjlZaqZMNrJxe4zSIg1Tz9Ix+8kaEo5abr+hc+JarZZ49K5MnnrVQ1ODiuGRQejxUEsFUSL0kjqbzOkkA3mxfoSaggxiEAniVDr+oDG1jjLfQOLEaKSGMH4kix+7QdDsrkJSRRkx2MCS5TF27NhxwDqwf4f/OSXl/+JfgtfrxYIVP+49gbAz/LRhJr2pkCSJTJGHRjH8bWVAALvYhhY9J0w2d3vsycea+X3xvrZss0kmlYKQT0NeqmuH3yzy8eBCCIFaUpOK6Gl1p5Bl+P2LQowGmRtuChMMclCUZYNeT2mZRMLiolBTSBstrJbns1X1F1v0C9hpXYjGGuCJ+51dbrgvPNvKnO/SjIJ3ZvuR3fn4KvNIEEPKaqZcuwKfcBMRIRrFbtazhGJ6E8zbyLzvMrjiQitmk4zRKHPR2TYWfF3I6+9EWPx1NkWxAUS0rYw+xs1RkwQLlgc4dmoDbYEYbXIj61jMJrGCVeJPdrCO3KIYV19sZcWKFFpZe8AbXICKigryclToNBKPveCh2ZWkZ6mGWFzw9fv5fPN+Hou+KeKnTwqY9b6v28/59OsApx1vpl9vHZGogj+Q4o6HW/n09bwO7qcGg8w9NzkYOlDHxq0d2WmjhupJJODxlzz4/J0D8gtveDl1ionfvs4iWbCT7dsVbrnazuwvA5j3M3gxGWXU/iwqdlYc8DgccsghCBRiYl+7cD276EF/sqV8rFJGhzaUngwkQYJW0q0PMvI/dbaTkXHRQCa5Hdod9kKFGhEyI0fN/PRpPluXFvHa+wlmvN7Ip1/Ae7PshMMSWRRgwU6UfaZOTimPYdLhDOUwhnI4NhzoMCGrk5T1LOn0Xf8FhMJJZn8aJ55UqKxO34sD+2hZvjpKrzIt+b3CBKQ27Ml8ejYfiymSy2oWUieq8AsPLaKeDSxDi55cKZ1gFkLQwC4UZz11tjU4ySOy33X6R0QIk0sx+VJJh7hplMwkmrIRQmD9m8RBhl2FpE6RFAmadNvZpd6ESptAo+/eqfsfoVarOXLiEWyU/oKEhrzmw8lvHocukkmTVNXlhmsvzNiI0LltJiYi6AwKKZ+d5Wu6bsGvb0zia9GnmTVCEIknsNnTrGVy61izKIuNKzLZ8JeT3v0EJx/bffFl0kQNW1jNDjZgJYMBjCaZkGlra+v2PV3htDMuaXcj/n1RuINm8T/i0nNtBIKd59EBfXVMPMJIKKxQ15BApZI4/mgDckrHijXdM3LXb46Tl63mrJP2JQiLCzWEJT9h0XVrUq1uE/+s5qdWpxkYBzMvKIDeEqXn4CAP3pnRwW1Vq5X48fNsWrXVNIhdRAkzkNFYpLTxg14y0odhRLb3IVjvRCor54fZeZT2SGuhdoWEiCMhtSfZJUmiD0NRSKGXDEioyKeMuEjgx9NBS/sf4UgWoJJU/PljFr996+SScy2o1WC1SGTl/79pa/q/hsbGRizYqWcX61hCEb1xFoeYMsnIMw9mccVtLVw8vZGX3vby+tM5XHmBjWlXN7F1R1p0+LwzzLz6rrfLz86wyWzcGu92zenxptDrJHS2KFPP6F7X/KRjTfyxNH3/jB6uR5frRqDgDPYje9cklrw7iN9fG4hlx1GEvXp06MnAiYQgHj+47ofy8i3ceFVmh8TnXmi1EjdcbkPU9OSP1wew5N1BZO+ahD3Qk1bRTAE98McjrFlkYUdFgofusuOyb+h0/n6pjd2iAklW2KlbTiizglOPN7G1PM6hI7pPzo0YoqeqOsGLz5gYPjqJm671KxMiTookbTRTwSaMkvmgnGx37NjBkYequ13PHznWwKp1Xcf2ud8HO3Ur+PwpkknRYUxvvMLOe5/5aXZ1XO+lUoLp97q49hIbkYjgiZc9XHlBel8yapiO3xftiyMFeWoqqxP8sTTMSX8zR5xzioW8HPVBtf0DBEMurBaZ+s1OCryHdCiQ54YHUBAZzPlXtXHsUSbefNHB6y+b2aFeiYs6EiJOSARotq1DO2ArR03oPgGvVkvs/9NiRNDsMZwroheVbCElOq+Ld0lb0ZjDbNL9iStzDRtUi5CAHgwggJc6qogTZQhjyZWKEKRZ8rGIBqPtwDsj/pNQVeFCF8ghRhQV6m7nLb9ow2RLdmk4sxdnn2LGZpVJpdJ64e+/mNuhG0alkrjtejvDxwUJJ2LUNXS9j/j86xC+nQX0kQZT3HIUc58tZcLEMMMO8XHrdVqad2RSWUG3cXbRXxHCIfj6668OeBwikSi9yrp+XpasiNC2y0GZ94j2/ZFeMpLrH0rDil6MP7EJv2df7MinlKiIEAx1rz8eDAl0e+RCDh2hZ/7PdsZdug1Pn/lUZv3GVlZTSl+cUrocHFcFMHahHbwXJqOE1hbmhSfs7X+TZQntv0B4NtuciLgOp5Iu9Hv0Ndx9m7FD4hNAr5d574UcPvs6yFNPaqnN+xO3ejcREcIn2qizr0ApLOfCaQbmfuhg5cJMphwv8+QMBzariqsutPHTJwV8/3EBp04xk2GTGdxfx0ev5vL1TyGOm9rAlGn1jDh6N82tSfR6qVOMnnGbg2hM4cffQkwa13XMP22KmT+XRvB6D04P3myUOfoYqJN2UiR6dXjNjhMfbmyhEj76pKOxXV6OmopdCYQQXHuZGcrKGThQ7rbTs09PLbX1CUzJ9L1lJYMQwb9d++VQRIQgkiThNVXx8jNWnnolCiOXECpZjbWsmfMvS7JhWTYXnqtHFhpGDteTnaXG7ZIPuGP2n+G/yc//ZbDZbERUPiwZKRrkyk6vp0SKHazv5OKlQtUhKbQ/hBDEiTGIQ9O6OJruk6QqFewfl3ftTpDjVBGPqrtv55AktOhQ9ug2qdSC3xeF9mhBSETCaUc0myNxUMzPaRdNo80NRqMgZq+nrzSMkcpEipMDKYgMJtPfj8vPdTB2VNeBw2aVaWpOcuLZrbzwmI5cz0iyA4PQ1ffn2Mka1A4PO6S1VLIFhRRDORxZgpNPVFOY33kyyXKquWiqGVXETrZUTH/vcfz+k5alvxvZtdWIe0sBmZUTGaQcznDG0Z+RSJJCab8I877O4vKbWrG6BuLRtTBmTGddoO6Qn5+PWi0jkHhpZjYXT2/mpbc87KyMs7sugSynA2vvHlosFpm3Pu6YABVC8Np7XsqKNeTlqFmxNsLIIQZm3u1k+GB9J2fjvbjrBgfvfdbxs3bVJnBmqnj8PieTzqznudc9rFwX5Yffgky9qpHWthTTr7BjNMqcc6aOcDTF0eONLFsV4ayT0wkDd1uKTIeMOqcVq+3A2961Wi3WzCR18o72v3lpxUFOl8dLkoSDLASCFlFHFvk0U9vt5zdTiw0ndVSST0mXyc8masgin7DLwvNveNBoJI4eb+KskywM6KsjJ0uNPxohlyLyKaWWzs+wJEkIFHzaBgSCHLmAXVXlBzwO/0kI+fS0NepJRVXc/5gXgJFDdWwtj9PQlOTTdzNgwBpaLJuJECKPEvKkQhp1W/EVraBJqmEAIymR0pIZilDYbVjPhGPifP+Djp6lasroTwPV3S5I66kil+IuX9N6CwiHJOYt6D55+uX3QaKOapJDF3LVfS04s1MkUnD99bcd1Fg89fyTOAtUjDm3HF//+Xj6zGfQmes5+RRVl8nNvYgQQtuFwYLbto3bb9ETExGuvN5PbX1HzUmvL8XpF7iwNA9K/59W4qkUF5yrxW3ejtkR7cAiy8xIu/x2h+pqhV4MYrB0KE4pjzaaUKslAoGDS36azWa27DiwREl31xTg4qlWHHYVj7/sAeDn+RGMrt688GqIWKzzsx8IKnw/L0RxoZr4fuZEre4Uw0YIPEXL8EhN7d8ZE1EabGs4/vQYgWCKLTtinT4ToNmVRFEEQhx40gNAb5TIsMvcfVPX5kAajcwDdxupZgdl9O8yQZJPKUFNC7dfb0Gtlnj4fjMtzjUoouP5KyKt4dTRQZk9Eh7SHlmJMDYykVERJkiS7jVME8Qxmzv+nq9/CtK/j5Zo9H/G6f3fHU1NTVgkG30Zig49wtLGySdq6dNDy5ABOr55P59TjjVz4tEmZFnijBMtzLjNwcvveDnpgnpumdFKQ1OS+59o7WCuFQgqnHdlGxGXlS++7zqOPP+Gl4vOtpBQ9nShdINUCuT9CpBPPGxhk2opKZFElmRsUiZ2yUmb1IyHFoYzjiZqUBljB8X0A9hds52Rg7svFowcpiFpbsMuOdulcDaynD4MJUkCLXry3Idg1mm56hILt96boKHod1psG2kxbqchezHZR66jR4mapNtJz8QITKZ0IsRilnF7uo91obBCMCRx22U2XNuzqWRTp+JISiTZwDJiRIkRRYset9xAv35d64N2hZ07d5L8G1KQEFDbmKTZ1TFZs2h5mNlfBrjo7I7rrw8+92MwdHwus5xqZj2VzVW3N3Pz/S18NNfPo8+5mXh6HQP6aPH5FU66oIG7bshoXzf3LNFy631e3G3pH3fu6Rbe+thHIr4vcdIV9DoZjy+F3ZHf7TFdIRhKIqf0OH2dXdkBMpNFrF2jkEym7/vJEwzklkY59aZKfH0WUGFdhKGsDoMlzoYt3c8t1bUJkqF992kDNe0dFSbJQiY5rOKPtKmI8NEqmljPYgpG1GO3qhl5iMKnXysU947Rn5FkSFmUSv3oIw2lSOqFRkq3YiukKKMfKlSUlHa99vhPhyQkEiTQoMNJHltYRVJ0nHNiIoI3fy2Dh0g4Hd0ntbOdagJBhYV/RZg0zthBC3h/3HmzmZJeSd74sGuSySuvRyhIpLuIZEkmM1VEfssRFDaPpyQ4mjhRUq4sXnyj8/tDYYUb723F51GxfdvaAx0GTjzpBP5a3fXef+ZTIbJ9g7uc+x3REqorVaRiKjya9L5IK+mwtPbjzQ+7NmwCmP1loL2DD9JdPc8+amfFn06sNsEwDqdS3kidZhsxESXi1/HFt5FuP+/r76KIlNzhN7pak2i09n926h0ghEBJesiwaNs/K+6o49wzui4eGAwyvXto6NdHw8qFDs6/u4aiE1ZiGbOa6++M8u0nWSxbHWVwfx2btsW7JFhBOolZ35zkyFNqmbcwzKEj9JQWqanYFWdIfy0XnW1FliW27+wYVyRJ4sYrMuhVpum2eKVSSdisMqaDNAQ0mWU+eTsLR4bcSc5LkiR6M4RqtrP8L8HqDfvuHY1GYuwoPV/+EMRgkPn8fQeK3P06TghBKCzQavYVxNNmiH/3e6V2z2hhCjBskI4pk038+YOT9cszWb8si2cetZPtVDN2tB6jM4CsUrjt2gwcTkHPnl2T8A4W/01+/i9Da2sr9uwYo4arcRt3slWsbmcnNohqduf8ydNPavEVrqZS2ohPtOEWzRhsUao1G7vc7LVQTwZOqtlOHiX8Or/7yf23hWHG7FfRfvQ5N0ajjKxK/e1GMkECGRUJEUdoYrz+gY/pl9uprk3g9ij0HRQnlTo4RseJJ52AIjvx+yRyCuK4TNuRJRmzZMUuZZJBNr/O7940ZPHyCA07zfgXjyHfc0h78tYRK2XeHzGW/prNMcfJFNGTAqkMtaQmaWnlpBO6bzM5cYqelDW9OZMkiT5iGP4WAwVN48nxDWvXXJUkCZ/kprRPgtNOU3Pc2U2U/94TXzSC3WnDaDzw1r4jjjiCUEihIE+FRgM/fZLPeWdYGTlUx3HT6pm/ONR+bR6+w8Hr7/kZdfRuHn/JzWMvtHHc1Ab8AYWZd2fi9aX4bWEYowHUaplRQ7s/19490i1Q++Otj/04HWnN0dHDdZiNEvP+DLGrJslzD2Ux8559IuCjR6ox2ZNEo2kjpSEDdAghePg5N9dfakdjjHH88ccf8DgAlJZm0/cwFw1Upduq/snxMio06Kilkl1sJ0YUl2jodJxLNBDEzy620o/hRAhhoOP9GhR+athJAC/BRJQ334nz+EtthMPp3WAqJVi4LIqkqJAlGYtkR0amRpR3SCbERYyNqiUYLEl06DHGslBS/9W46womsw1jMgO7zsLu+jjX3uHC41V44ZEszrmikaUrIyz8yckTr/uxjVtBTdYCjjpvNyNGwdwPM+g13E9dziJanKtpdq6kuXQ+t84I88UH2ZhNEm3NabODXIrYwfoOrA1FKFRIG9Cia3cv/EcopBjUV8/bswNdmi7V1CZYsCzC1pU5LPwli0yHjEpSkUimW9kPBna7nRGjBvLY/XZW/JHFygVO3nrZwVMPZRDNruwyPgshqJV2pvXG9rweFzF2yusYNt7LLddkcPd9MuEQTD6xjVPOdfHgkx7OubyJQye6UG1LswX9oo1trCUjUsrDz3gwlTai1nc833NPt/D27K43BamUYM6XcRyk2a4pkaSGcgYPlpClgzc7Wbkuis+f4pgJRr75ufvE75xvgx3aifaHBOi0EvMXhnjsRTehkIIaLbraQRx7emuHZOXq9VHOubKR+29Juxq/++m+86ysSTB+rJEFPzuZdOUOWnvMx1X6B5rRS3l2VpxZzzkQAm6d4ep0j4TDClOvbGL7zjgXXXrnQY1BYXERKrVEQRdtzHsxZJAWnaT7W83BDI2VvNx00mL0MD2PPa6iLn8+Lv1OPMJFs7qSNdKfZJKDQ+rMVhYIqtlOLsVECGLHSSv1NFPb7ZohYKviikv2/ab1m2Ns2Brn3NMtwMGxHP5TUFBQQEjyEcKfZlbow4waqmNHxb7NiV4vk5W5b5M/qJ+OWU/l8P1HBfw4u4Dfvyjg488iDDisllOmujnu9FbGjPdSt6A/1lAxM55q4/k3PPgD6fu0vjHJbQ+6iMbSuo7eVhXvftK9Puc3Pwc5ZsK+5+3kKUasOWE28BebpGW0ONZSnTWfOuN6hnMkYQKEzQ0Ul+QftM5rZmY+NXXdZ2J37U7glhrYmTmPNZp5VLGVvgzDJmUiSCeYJGSUZHq8LjnfzIa/spj1cZhn3vPw2zwj337qRJFS5FKMWXEQDsPOqjjDBulYvT7aIYm8Pz6a60elVtAWNGIocHPppWoac5ewkb+oEeWUiw1s4C96MIBDpUmUSH2QkdHoVQelg240GvlzSaTb52z+4jATjzBw3V0tTJlWz3V3NXP0WXXcfL+Ld57vqGv5yx8hPpzrJxGXWL2+47q6dw8tP3xcwJFjDHw4x09utgqfP8m2nXFSiuD7j/IZf1j6usdiCrPeiiIqBjD2uAbufrSVjVtjWM0S3/0a4tc/uzf8/O7XIF6fwkUXX3/AYwCQk1NIPKLqUrYA0nHOICy0tKbv65fe8nHa8SYeuMPOmoU5zLjHzI1X2PltbhGjh+m7LGYKIbhrhh9jSx8UoVAltmLB3h5bFaHQTC06Y4KAqYYq3Wqa7eu4/pYkibiEurmUIYPS+n+33mDCZd7W5W9topZMcpAlGS0GJh8z+aDG4j8F2Vm5tNFMDoV4aKGM/qzTzqfJsZpm/XY2SX+xUV5KQkmyZYvCH0u6T8AtXpE2DWt2pSgu7H4+LSnUkJ+roq4xyTuf+Do8dz5/ip07RScjv/2hRkt9wMOsl1ScMK2BBcvCbN0RY9Y7fkZPbKJip4ROK5Gb252ITmeMHj2aLTsSVNd2TlI1NdKlxwGknwmbkkVeoUTmqB0029YTFkGylWJmf5Jg9YbO4/Xc6x4MeokP5/g7SGZEowoXT28m0Kqj3LCEe+/S89DLbVjHLyNnYCPf/xLu8vfVNyb5/KsofXp2HLMnXklwzrkHFwNisRhWi4RKuy9XoVIr6PXdp7mcDhX+gILVouKma6zMftvB8cdq6VmiYeeuBLUNSf5YEsJskrs1VZVliVuuyki7zGskvP4UsbigT08tbz2Xw833u3h6hpNbZrgIhpR/eC9U/Y3RpaIIDHoJrfbAO4KEENisqnTiNEPpVMgGsEh2BjCK+pY4p1/YzLW3u1i7McqGLTH8PsFtD7Zy78xW7FYZf1AhGu16nl2xNkpDY5Ko1tM+5naceGjp9velOyvT60gpaujyvtiL8soEp5+iQ6eVKMhTo1IfuOP9P8N/k5//y2AymRgwUE1tS4TiIg1F9KKVJirZQqOmnBEjJc47y8yWFTk8+rKPSssS6uwrsOT5iZtb2CQvIyjSVZu4iFIptlJHFUFNCz59LcX0JtaUyYefdd4wBoIKz87ycNl5Vhqaklx0fROlRRosZplRo2S8Utc3dECktWwg7QqmNcV55YlsnA4V51/bRG6uoLE5xYSjDjmosdBoNHz9w7eoNSpafFGGHN1AXd6fNKkraKYGT/YGquqirN3YOQGaTArufLiNHPfoTiZQCRK46rVMPN5Ddo5C0Lar/TUlqcbn735B7Q8okNwXiGxSJiasbGQZIZHeFCRFghZDOaL3Bq653MD7s8PEKnuyK1xHAB9TTjxwMWtIL3Azs/tgs6i4dYaLWEwwapieZx/KZsHXhfy5JMzwSbsZOr6Wo48Lo9o+GqWqD7/+HmdAXy3ffpDHXdMdbNwaZ9rVTTx6t5N1m+NkZ8qUV3UfeLZXxCnaU8kXQvDRXB9tniSBoEIiISjMTS/k7rslkxsut3fSEttWnuD0kwx89IWfy8+zsXxNhHOvaaKkUMNRhxsRqA8qCQwwYOBwHn/QwpnT6yh3zCNKBC/uLo8VQuClFT9uYkTRY8KAkZ1sYo1YRIOopkFUs04sYTc7KaMfwxmHFj3bWUcAD9ViO/Wiii1iFeVsQGdIIgFxopS5j+TNN+KMmFzLyPFNDD/MzSM325FRt08EfRiKCjXrWcJmsZINYhmr+YOjT4qSjGgYwEhiejfjJx64uP9/EkaOHEGMKBZXfzJtekYM0TBlagNnX95ES6PE9Xd4OPKUel5910vPPgq/fOVk5n0O4jGJE6Y1U5inIb8kxqx3k3z5ncSGZVlccZGZcFjh7IvbsLakzckKpZ5kkMUqaT67rEtpyv6LlrL5HH6KC0nT/TMSy6pm2pkGwj4NR05p5dMvg0SjCsGQwruf+ph0Zj0vzHS2C8s/9rwfnV4hFtVTWFjY7ed2h+LiXmyv6Fi8ys1Wc/Y0aLJt6JC8TYkkW1hFXERwaXaxmgWsEQtYp/6ThLOGeleIa+9sRlKlOOccNcFElBULdbz9gpl5P6ppadCwSylnrVhMA9XIyPjxYHL1ob41jMsb67AoOnSEnpbWFJ985e+wKYjFFM69qgUai0iSoFHsZo20gMKeMUaOsjNk6MEngXVaFWdf0UifHhoW/hXpVFUHWLAszLbyGL17dN0/9fGXAY6fbCI/W8tLrwd5+rU2WjU12BP5JNceyrlnwojDWhk61sV5F4bYthnue9xNpl2msjrBynXpzUGGTabJlUwz4mfYWbs0i7XLMvntOyfHTDASDCkM6Ktj5t1OzrmqkbsebeXDOX4eesbN0WfXU10bQ5J1TJ06tcvf2R1mPPgY8XjHyv0/YtGyKHHRfTszQEIkOjDDTjvRxPplTu54toUTb97GIWdWkafKJ1fqzECKiQgx0uOQSzF1VFJET4YznpQqSqW0udN3t9GMR1OHItIa1rc84OKhZ9y8+3wOPr9CKnngC/3/JJSUlJDQx1AQJIhDxEwiAeVVcdr2sBCHDNB1ywICWLIihi1WRFu9nj+XRCjfokGbNBPK2cqxl9ay9vciCvLUTL2yidHH7ubuma2ceIyJ6ZfbmX5vK6FQkk+/DrB5e2cW87wFIWRZoqx430a2sjqOKqkjMy/GK28ofPJVikOOSGCOZ1GhWoe3eDnDRwnuve/pgx6PE086k/c+V3Vb9Hnu1SBWtR2jykCJ3BMjVjapFrPdOp/WokWo7ekCRmuTGq9vT9eSSmLMSAOTxhnJzVZTWR3H5wMnecSIUlao49YHXUgSXH2RjWvubGlnE+7FynUR3vnEz0VnW1jxp5NP37MTjCWIxBOUiL5YsJNPKcM5or2YoIgUEUIMHDj0oNree/fuja9N4uGnOjO1PN4UT7/q4Z4bHXz8ai4+f4q1G6NceI6VmXc5ueymZs69ppErbm1m5NE1PPi0m2PHm4jV5nPJ1X527e4479XWJ3j1PR9vPZfD5efbufsmJ4uXR7CYZLTadHHtr9URjj6rHkmlMOLkXXzyppNlqyJ8OCdAdW2C1rYkf62KsHRl5wSouy3FrA98ZOcWc+KJpx7wGADcd999BELJv41zsi6BLAmeedXLx3MDPHj7PtOMc0+z8PhLHiIRhUfuzOTV93y8+Kan/b7YVh7n5POb+GuJRCO7Wc48/LjJpYiUSOGRmqnNXkhcjpCf6oXaFKOkZ5L8XBVzPtKgbBqFX1/PdVekC+rnnGZizPFuGqxr29u14yJGtdhOKw0U7zF3TRBj6rRzDmos/lMw/bYb0Gig1ViBEQteWinVljJorJen3m1j9udgtCTxNZmo22rnyZe97USF/dHQlGTtxhjjDtWzcWusk9TX/tiwJcbm7TEamhM89IybUcfs5to7m5kyrZ7RE1pIRTVdJpv2IkWSAspwe1LULRjEzZdYOP8MNW89XEikJh9zyoHJKpg67dKDGoszz7mGMy9r5LeF+4gwjc1JWtx//0wkSZJSFH76wsmL70ZJDlxGRebvnDBFwxMvebj0piY+/sLP6x94OW5qPXO+DfDzp3nE44LjptYz/d4Wrry1mcln1VPXkGD2bANvzbLw84IAy1aHmXKsipIeArdbcNypHp59xU9TS5qJ/tIbfiaf2EabS831V6X36FU1Ca6+M4psPI4JEyYd1BjodDrCYcGxR6vxyE0AiIiR8srur+e6zbFOkgE//xFiwdIIL7/t5YrzbUy/x8XLb3n58fdQJ43kvfhgjo/zz7QwZaKRmtoEK9dGmXSEgZMvaECvl5h8pIl7bnQw7uRaHniylW9/CfLky22MPaGWgjw1i5d3nZj/8fcQA/pqUckH3hUhSRIqtR0hBGedrqNNXdflcQoKeoPgsEM0/PJbnPMuCjJ1apQvZmvxtqh5+xMvR51ehz+Q4uo7Wjqdu8eb4urbXDjrj0BEDdTI6WKORtJixEyz6Py9cRHr0Eln8ffgyee6LoalUoKvfw7Su6eGU6eY2bU7gV7fvR79wUISf/dk/Bf/Y3C5XCQSnTfVQghOP2Us/Xt6sZq0LPm4F5nJIoQQrGURPbQ9CDnL6dlbQquR2LQlQULEKczT0NwooyRUeIIx4kmBoqSr2/36qvjqwxxmzAyw/bvBWIWDxsyVDDk0wvRrDWRmqPhtYZiX3/YSi4FFZyAShtZAmKcecjBloolzr26kvkZDdvOhHUTCQyLAVlaTr80jkVGP0IW57nILHq/Clz8E8AdSJOMqxo3N4KwLX+bww4846LGqra3ltBOPpF9fFQV5anKzVQSDCivXJmiu06DXSVx3tZ7LLjBjMkosWRnh9hluqmsUlICV3qnhmCUbQghaaWSXtJVB4lACeKk3biSVgl6xQ8iQsoiIENZxy/lhTmdBdoCpl7RR98vIDkYObaKZ5qxVqGWZoF/C4ZCZcqwaZIUffo6TaMjFIpw4yaU+q5y5v35KTk7XrdrdIRKJMPmoQZx+vI61m+KcdIyJ0cP1VNcmmP1lWsuzMFfDbfcEkVz5aKMZ+LT1qHKbKCpML0779tQy/Qo7Rflqeo/ZxahhOgJBwZy38rp0ez7zsgZc7hRF+WrWbUjSo0zm6/fzee8zP8GgwuknmLlrZloz9B+RTAoOP7GWd1/I4dxrmujXR0OvEi2XnmulZ6mWT74KsLPpAq66+qaDGoctW7bw+kvnMedNG0LAGx/4uefeGCPFRFT/IFhdJ6po1OxAEjIaa5hUVEsiLjN6pIrevdV8/2OMRFBPOBHDST4mbPhoJUyQ3gzBjA0vraRIYsJKs2MtYZWHNpcag0GQTMgY9JCZm8Co1hNuNaNv7UETteRT2oElJYQgSYIgPty5q5CiRkq941BIsUG3gDVb1/1t259Go/l/pnXyvxHdxcPKykpOmHAyw5TDCRmaobicW24wMffrCI3zR2LBTqt5B3FHLb17qgiGBHW14I2EScXVlIRHEjDWITKaGXuIjkNGq9myLc4vf4RxNcnkKGXYhJMIQZqoBX2Q/gMlLj3XTGmxhp/nh3nr3Sg94yPbNYz2wqNuIP+IbZQUq1j6RSHmUCH1GSvIKAyQlSWzvTzOjVdmMP0KO6vWR5l+t4tdVQKtKc7Lr3550MxPgOrqap574mzmvNm5aPD2hwFuvzeIMZmBgkIAL6Bw8skmLp6mpXxnimhcYfWmGLtqYuh1Em3eFPG4wFdnJ6EkGJg6rL1YpAiFJAnUaGijmVoqyMmSKewTZuMeM7Rpp+t55K59ZhrJpOCxF9v4/tcQA/vpCAYVNmxUiHuN+CJRJFmQlycx4x4zhwzXceVdZj78+NeDquYKIThhyiEM6x9o7yyIxQWTjzRy7ukWEgnB7C8DBEIKyZTgpisyOPyQjgmFHRVxLrqhiZZm8PqTSFELQ1PjWa/9nb7JQ7GKjm6SMRFljfwHxT3i9CjREo4I/EGF4YN0nDLFzGMvtDFvTgGmLkwHXnzLQ5snxUN3OBFCsHpDjJq6BJl2mdsfbsXtVjjj7Au57fZHDngM9mL0iB5kOgQrfynu1KrnD6QYNamRQG0mhfTEIXWOHwkRZ63qD4aPTvHHVwWdroOiCI45u56qzSZ6+MZ1iLEpkWIjyygkXTjYySYSxBnIaFSSCr/wUKFbCYA9UYAGDTFLI0ZHlHdfs7N4eZRUSjDxCCMjh6Zj3+En1jJ0xMU88OD93Z7zf2osBPjxxx+55epbUCs6BjOG5JAlvPi0lXtmunn5sSz69NRy/rVN3HqNneGDO84nyaRgwgkuEhtHYhy5lqamFImYinvv1XLe6Ra02vS9u3ZjlPOvbWLKJBN9e2lZszHKH4vDTJlk5Mn7nBx3VjPV9XEmjtNz4TlW4nHBu5/40eslZj2Z3W68EY0qHHtOA4P66Hn47gwURXD/U26WrYiiltS8+ULaMPLWR9R89c3Sf2ms3n3nJVrrP2Hmndp2FmM0qnDT3V5W/ZCHM5RuIY+JKFW2RWhQkdRGMZiTmAwqPDtzyVIKyJ+wlbnvZ3Yw9IlEFI45s4nk2jFYpQy2sorMnq3YM5NotTKP3u1kd12C1973MXSAlgy7ikV/RbDbZGpqE3h9KTRqFamURDia5JjxRuZ9aaN/6tBOz1ml2IJb28B3876ld+/eBzUGY0YOwxDRkdszyHVX68nNVrN8TZRf/gjx9AwnfXtqmXpVI/GE4OarMli1PsqfSyLUNyUJBFNIskAImHiECZ8vxbKlMr0ihxLM3kJu7wBjRumo3p0knhDMvDuzvZh04vn1XHuxjYpdCb74IYjLnaJ/Ly2P3ZtJv946dlTEmfG0m+VropiNkEhCVqaa7z7M5+LpTQwbpGPaaVZMRomf/wjx6rs+ZJWOTz5f9i+5+fbr0YPe8dE4ujC1jIsYG/XzyXAmcdjU/PltLiZTOpYJIbj3MTcr1kbweOGpGZmMH6vnqx9DvP6hl/rGFAQtWFr7kyJJwFpFTOPj2itMrF0t4fUKRo5Uc+PVZt74wM8rL0j0ZwQGzEhIJIjRYt9IwQAP2TlwyTQLhXkalq0K8/DTPgJNZlRCh4yKPIrbTV39wkNL3i6Wrl78t+f9fzke/l0sTKVSHH/0ifi95RhkPSGXBX8yiNEkMGVGOeoIPV5/kiU/W+iVGkFU5UPpvZEnHrIwcZyBVAq+/SXIrPd9vPZkNr3KNMx4ys1XPwVZ+HURzsyO+wkhBCec10DfXhquvMDGjCddbNuZ5PLzbZx5opmJx3uQmkrQYyRH6lzYjoowa6WFFIpe5FPagSGaEklW8SeyNs6Rk0fyxlufH9Q4KYrCrTdfRmvzchAJDAYZjRq2bAJz3Qgypc77zaRIsJG/yOnl56PXshg+WE8qJRg8voYl3xfhyFBRVZNg5booep3EpHFGLrmxiWBI4YFbMxk9TMf6zTE+/iLA+i1RfppdgNEos3xNlOvvcFNZrWbKScdSVbkOr7sGImZU7gI0mV5AQFsWYV0rPqmN0WP7I5Q4zqx8pp57AyNGjDio89+L86Ydzd3Xebnr/iByxVBkRUPexHV89XFmp5i7eHmYT74KMOupfWPzxEttvPupj0H9tGQ7VQSCgk1b47hbVCAJjj1ay9vPZ3fQwFyyIsyF1zdTUqQmmYQWd5JjjjQy/nAjfy4OU9uQ5LuP0jKFNbVxzrmqiUumWinM13DMeCOBoMLUqxq592YHR44xtBv2zlsQ5vk3PMio6TXgIu657+4DHofHH7uTMyb9yciheo46oRWpfCh2sW8/GhYBWvOX8+NXdjZti/PR3LSms6s1SUtrCpWioVdoHIomSjB7C4WlSQLhJOeeYaGsRMPKtRF+/iOM263gbtIgCRUpkUQvzBSLvmjQsZONaCUNhaI3ajRETI1URavpkRpCtrRPtrHFupGjp7p55G57u9a0P5Di5gda6dtLw++Lwnz3QT5X3NLCsLH3c95553V73gcTC/+b/Pz/CX8X1Bcs+J13X7+BaCxGU62WnMbDMUrpTLqbRvozijgxQKBFj49WWnKXo9EK1GhIECcWV1AparxuDRpTHFuGYEh/LUuXCvICQ8iigBB+QrZdRLRtNAf9GHUysYgGgcL1Vxu543obl97cwoTDDJxynIk3P/Lz3ocRon4dmpSJKGGEJkJhEWmnWiVFWYmG/Gw1h43W8/RrXow6FQ/ckcmsj3N5571v/2XKckVFBZdeeBIOe4zhQ3UsXRbHX5WDQymghXpiGi+WzDiyFhAGpHAmsqSiNdxCLBxFQoUKNZnkkkUejdTgwYUKFUIdJS9XRdJnxRIoJeio4I67JS4/v2P70effBrjjPj8lreMxSCZSIkkDu2iijtwsmaKeSXr1ULF8TZTGljiSJ5eBjEaSJGIiSnPGLs67YSqXX3VwVb29iMViHH/cIYiUl8xMmfrGFKOG6Hn+kWwK8tTEYgofzPHx1MtedFoV/kCSP74u7MB8UhTBxdObyXJKhEKC3xaGyc/R8N5LOfQqSx8XDCnMfKGNL74PYLVI6HUS27eB2aDmjpvNXHGBhTsedpNSBFo1GE0y997oaG8v8PpSXHV7Cx5vioamJHPezmNAn33tSKs3RLjlIT3vffATJtPBi7m/+85LrF3+Jk/evyeR+kWA624OUqT0waZkEyeadroze9HKGvp4J1NPJfoB27l4mpnnXvPTv6+Gm6620dySYs36GN9+HyPW6sAr2tBjpD8jMEtp58G4iLLbsAG/pplBfXQM7KPn7LN0jBik5qwrmqlvTGK3yVTXpIiEZYjpiCUUBor0pmkvgsLHJnkZxUo/CqQy/MLDTs1ann/rBY4++u9bm/4vL3Dh7+PhwzMe5tN35jBYjEGNBq+hhpjOQ73Py1BxBHrJ2K5rnCTOZvkvMnOjhCIKcsRGv+gRaCQtAeElQpiYFKJRu4PsDA3J1kxSSRVCSuKX3Rw1SeKWa60sWRHlz6Vh3G0p3n85mwuv9NFcoyczXoYEBG3VZORGiKZiRPxa5LgRXzyEMyeJWiuwmiWOGGtgy/Y44bCgencCt0tC1ia4fvqdXHvt9H95rF55+XG8TZ/x2D3WdkfO6toE517ZQt0WO+FUlKRIYNCbuWfmnWTnOvly7hsEA14ynbmcfuZVLFrwPZs2LqRPmYTbI1i+PIypLY+mZB2DGdOhzT8gvNRYl3PBNB35BRJvfiyY+9VCrFYrN990KarUOu683kTPUg3bK+I88LiXHeUaRh06ketuvJZ169bw4XvPcOtVKs462UgyKZjzfYz35+h46tmPKS4+eE2zP/74leefvpHDD5Gpa4gTiwk8fsFRhxlRyRK//Bnio1dzyclScfktLRTkqjnzJDMajcTHcwP89FsEtSePpMHLpx9Z+OjTMF9/bCJHKaZSs5Y8dQGOSBkyKjyaenaLCnr2SaBSgd2mxqCX0OkkNm6NE4mkSCkwcoie2bPyOmgo/7EkzF2PtJJhkzlijIGLz7GSYVfx+6IwM59vo6ExyaSjj+PxJ2cdlNP1XtTU1HDqiUfSp1dal29A33ScXbU+ylW3uKjYrtmj4S0YwfgO1zUlUlRal5DShFDFTBx9UoIXHs1sT14FggpX3NrM6nVRoh4TgSBk7zFyC+Clid2AjAY1AoEGDZLFj0jJmIwqxh6q4b7bzfQo0fDGhz6eeNGHXi9Qa+Dlx7I5bmLH2D/zeTfvzE6wYMlGtH/jdvCfHAsBTj/5dLZv2Ygh6iTX6KD3+N3cdK2Jdz/1U9uQJJUSVFYnuPGKDC47z4rRILF8TZQ77w/g215CE9XcdJOayqoU33+pJcdsJemopyBHh7stRSCc5IhDDNjtsHJ9FLcnyUev5jJ6uJ7vfw1y/R1tCCnFYYfqiEQEG7fFMBllTEaZGy6zU1asYdO2GJ9/G0AIQVOLgkEvoSiC80638MuCCDdeYWfen2EW/KXm6++WHFSr9z/ih++/5LNPX0OnaiaVjFO1O46nVUWWKEQbt5AwteERrSiqGA5Hep3iqk1Q1iPBISO0/PQDCL8NXX4Ll11koH9fDavWxpn9aQxz4xCsiRwa2EWDVM1QcTgeVQN+Qx2SzYOsUpBkMOgkDh2lx6iXWLspjtkks2UzDOyr5aWnbOTlqLn4hmaWLU+SCpgoTAzAgp0IIXazk4Ds4fNvP/2XNv2rVq3iwjMvoH/yUMK6ZkK2WrSGOBMON+Lyxmh0JXjgVgdlxRoefNrN9oo4F51t5YwTTTz+kpdvfwlSVqSmzScIhwUWM9RVaSlI9Ad1HOfwXbzxfAa9ytKxJR4XzHyxjT8Whzhhspnbrs1ArZb44bcgM55yk0iARpM2RklrJwv0ehWD+2sZM9LAj78FefAOB4oi8cX3ASp2JXC5U5QV6zl84u1MO0jW21789ttvXHfpdQxVxrUbHkE6ybOWRWDycdu1dip3J/D6FMaO0tPmVfhhXohAUCHSZiApEmgNAoNRoNYKLjjLwvjDDNz3qI/duwWSnNrDlktx2bl2Hr6zY1Llr1Vhjj3DhSZhQUaFIsdxZKd44G4D48YamfVugM++9aFL2GgK+FGrUyQiOvopozsUywPCS7lhHb8vmUdubudk7v74vxwP/1ksjMfjXHrhNERqPWedbMFqlkmmBK+9GWbbDgWzUSKuxJGiFoqTA9Gix2stJ2VrQa1LEQqnmHaKjZuusZFhU/HbwhA33+tBq1d476UcRg9LF5AampLc8bCLJUuTaLSCDIeELAtc7iSHjjTQ6k4hCRWbVxiJJQQ9GYhd2kegiYowuzOWcdwUmSU/2sn2DW5PfkZEiC2sJKkJc8wJh/Ps82/97fzXHYQQLFu2lLmfz2Lblo34PGHk5iL8eBnI6A7t74pIsZHlRFQeHrrfzI+/hfj09VyynGo+/ybAs697+P/au9f4qOp73+OfNffMTK4Twi1cTCCSgNwEUVGxKmiVYrcotuhWj23POa2ttVa7t7W12orWdu/2nF2tZ7uLL+vLunctuhGVKoIKCC0UL0EChGsIuZCQ2+Qy91nrPJgSSBNAKjCQfN+PyFork9/6zfCdNf+15r9eeXZo9xy+ppk6wfXLZ9qIxe34vW7CkSixqIm7fgwuX5REzkFMI05XuwPLmcmqNSu7c33dutU8sejb5Pli1NYYWEmDmJUgkjT5zXNLmDhx4gnvb1/27dvHV+64ihefzueZZ0O8816CWCJJSanJvz6ST2mJi84uk9/+vp1f/L9WLrsogxuu8xNsN3n59U6GFNhZurwTm2Hji9d6mfM5H9dd5cNmgy3bo3zx9jrcLhvXXOElP+Bg08cREgmLqv1xxo118Q/X+rlxbiZdIZNFv2hn2dIECWeIr/yjn/u/kYfLZfDqm508ubiNf/5WLp+7xEuw3eTp37bxwpIO7HaDopEOQmGLiWVuamtNtu7K4fU3V5/Qa6KlpYW7/vc/8C8/jDK2yMl9Pwiy7n0TK5JBY1sYy5bkmuvgiYfyKBzmZH9tnEd/2cLK1WH+4ZpMtuwI8/FGN+dEzu8+3munjVp7JZOnmVx2sZtPNif5ZHuMCee6KT7HyZJXQ8SJUTzCzd4qE5szgWFPkow5MZMGzowE06e6OFDtpKMuB2fzCJJGkjp2YXrbyc6zKD7Hgd2eGkPI9NsI5Nl5/Pv5PLm4je1VZfzHs3845n5r8PMscLxQX7lyOf/yxPex29rZt8eGJ5ZDdnIwLVYjnbSTbwzBY3jocDUSNjpwuSy6Omx4/AlMI47b7iLakokztwXDZqc9aOFyGfj8Jl2ddpIRB3bDSdyK4/RGyckxSSYNHA6DYYOdhCMmkaiFN8Og4WASh8Mgw2MjHLJoboJkwiAzJ8GUiS527I0Tj1tcONXL+HEuyrfEKK+IMveaTOoOZOHylvDwj5/8uwa6/lZlZSVP/HQR27dsJxaFeCROVmYWufm5LLz9S9xw4w24XC7a29sxDIPMzExisRhvvvkmb7y6nNrqWjo7ujAcBl5fBpddcSkFg3LZsnktza1BLDMbp8PN9u0byM0JcfP1fhwOgyWvd9Hc6iQSMbGiBomYjXjSYPZ1c9i7cz/Bmg4IOog5I1hZcRbe/iXKP9zMjq27MDAIDM7j29/7FjNnzvxM+29ZFr/5j//L87/9dzJcYTpDJnZ76rmJxizi8dQHDb/fTsPBODbDxrTJHq65wktNbYLfv9qB221nQtlgaupdDB0+gS0V2wm27iE708LtNmhrS9IVNv9690MDy7Ljz8phxIgytpRvxTBayM0xaGlN4vYYxOMmBgaFwxzEE9DSlsQ0LTq7LOy21CTKpWNdjBjupHK3g8HDpvLgD3/xd53dP6S8vJzHH/0uDQeqiEeguckiaRq4nTacLgubO05LaxKH5cBheVLzFiZbyR4coaTYTZbf4KOtYWIRg46gnWTMRtJIYFpgw4ENGzYM7DYD0xYnbsbBtBMYBDm5kJtjEGw3sdtstLQlaW9z4/FmYFgmwdYITtNNghh27HjwEiWM5Yzg9kC0y4kFTJ4+mZ//n599qsGf/nyAC8fPw6VLl/Lj7y8i0hHBbjqIkHqjdRg2MqwsMskhRAcdBMnwxxgxEuoOWMQiFlbcjd+WiRsPrYk2THsMmyvG0CF2Ss5xEwxCdX2Szq44WODxgN0B8YSJZUGGJ3XldGeHRXNzEk+GjelTnbR3wJZtEXwZdnJybXjcBljQ1JLKy+wsG7GYRThiEYkksTky+Y/f/CeTJ0/+zP1avnwZTz/5EwwrSCIOra0WjQ0WOZ48/L5MfIEMvvPP9zD7GPOFxWIxGhsb8fl8ZGZm8uOHfsLK5Stpb+nEYTlxk0HcFQFPmOEjbRg2J5+78gb+5/+6p0eWV1ZW8offP0Nt7V7sdi8XX3It8+bNw+8//AE0GAyy5A/Ps+HPK7EZNi6/8otcf/2CE/qK599au/ZdfvbTB4mGGwiFU4M+GR4buTl2TMui8WCS4tEuLpjq4cPNUSp3xQiHbCQ6srAsE5s7yiWX2ohETfZWJ8j0edldGcce95BwhLAME8MAmytCVqZBhteO22kQT8C1V3nJzraxbkOU7bsSjC70U9+YGuyZMM5Nfp6DDzZHaW4xU3MTG6mrU/Ny7Hg8Bu0dkJtXyE8WPc348eP/7h4c6u3t/3gLNfs/ISvTIJmEUMQk0mUnEXEQj1uYGNix4SebbAKEjQ7a7A14M+PY7RbjxnrYVpnAnWEycridpGlR15AgnjDJcDtobjKJmwnGFjtx2hxsrYwRjzhx4sKODdOZwONP4s9MEIkmSSQg02/D77URCkMwmHqN2rFjYJATSDBqlJ35c310hSyWvNaJ2zOKP7zy5nFvfDPQszCZTPLg977PihWvEGq34TUz8RV0kpkbxzIsOrsShCMWlglOhw2bzUYi4qAjaGPwEIux55p8+EkUwwC7Yaez1YUnmkOYMAkSZJFLmE5CdJKZbTFjmpNB+TY+3hKlqTmJ3Q6BXAeNTUmcNjuWYdLRFScUhrwcO4MCqdd4U3OSSBRGDrczodTNnn0JKnfGCEfA43Zx481f4/7v3X9S5vCyLIvW1lYqKir41S+fomrfRjASuJwGbpcNkywWPf5rLr44dfy1adMmnvjJzznYVIHLHScSthPushE1w3hcFm2tNrKtAlx2N3FPmAX/eBPJZJI/vvoW7ogXDIhlhLjm+jlcePGFbNmyiYotH3CwsZFkMkRWVj7BNovdlfvIyozj8yeJm0mCQYNQ0I4z4U3NbOu0GDGmkOf/8zny8/v+ttGnsXHjRr5y6//AHc4kxxxEl9FOk1FDRlaC88ZnkJsN23dGCIUtRgyz43TZaG5JcuH5HjpCObSHh/O/v/59/vP5/+KNN14mkJ9gdKGb+lobrR1xPN4EI0e48Puc7NqbIGn6sdu6iMUj2G0wbqybri6TfTUJkqadzKxhXHLpbM4991yysnz88l8fIhppwec1KC1x8cnWKOFI6uZHTocNbH6+c9/jzJlz3Wd6HWzYsIFb5v8jXnxkkUfI6iRICwY2HNixeUMEAgYuh522oEkwaGFZdrKyIRoyMBIubKaThD1M0VgLlydBMgk52Xb27U/Q1gqWZTJ6lEFjE2RlGdx8vZ/cHDsvv97J7r0J4u0ZWCE/XVYXJiamLUZ+fupmsh0dFokY5A+yY3cniMUsOroMYl12bEkXbrzghmkXTWXRzx/9VN8Q6895eLwsPGTTpk088qNv0tneQCJuEAo6Me0xCgZDXq6NXXtjRLucxKM2HE4Tlz+ODWhtASwHeQEwDItIyEaow47hipIXSL2HuVypY/2DB5P4PA5cHotwOMmgfDt5uXYMG4TDFpddlMH+2iQr3k6SjNqx4cCLn6gRIm4LkZWX4NyxToJBi907bbhsfpxOJy6vk6uvn8O3vvWtz/SZ6EimafLrXz3Nb369mHBXBCzwkUUOASK2EEFnEzd8+R/44g3X88hD36O+rgqX2+SiaRnMnOFl1eoQH23pYlDAQXaWjeraBD7/IL7xzR9yxx1f4eDBg1iWxUcffcTD//xjuhrDOJIuYq4wxeOLeOKXj/fal9bWVv7w0nN89MFaDJuDa65dyNy5807oJsifxq5du/in+24ny9fMhFIHlbsS7K5yk5nlpbO9kUQiSShskkyaOJ12ikc7CeQ5aWmzUV0bwelIneBJJE0K8u1MONdDXaPJgYMZXDn7ywRy8/nznzYQi0dpbq6kpCjBxecneHt1J9t3xXDabXR2GERbc8BpJ261kpUbw+5I3XQrFLZob0+StMBhT733hbosrIgXy0jgz42T4bETjbm4YMa1PPbE43/XYHhTUxO/+JcfsHvnRrJ8XVTXxGlutNHWasPhTJIVSJCVaRCLQzLqoK3VIH9InHnX+MjLtfHSq51U7TawEk4cdgPLniBpixLqsoFhYTcs8vJS97doOZi6iZEHL66sENm5JtnZNoLtJq2tFp3tBoFBFg6n9ddvKFm0txnkZNsI5EFDU5JI1KSzy6Kz0yA700Zurg2/z6Ar7ODuex5m/o1fPu6xggY/zwKfJtQty6KiooKqqioqKyvp6OhgxowZBAIBXn/9dcLhMNOmTeOCCy6gtraWrKwsxo4di9PppLa2lp07d+J2uyksLCQajVJbW0t7ezsTJkygqKiI1tZWRo8eTVdXap6QeDzOn/70J+rq6hg+fDgjRowgkUgwfPhw2tra2L59O3a7ncmTJ5OVlUU4HKapqYn6+nq2bt1KLBZjzJgxDB06lAMHDhCPx5k0adIJf8U7HQzDYOjQodTX13fPkdLe3s7GjRuxLItp06aRm5tLJBJh3759ZGRkMGLEiO7/jNXV1ezYsYPs7GymTp36d13FcyJM06S6uhqbzdajDtM0qaiooLW1lZKSEoYMGcKOHTtYu3Ytfr+fefPm0dbWht1uZ9CgQb3CpLm5Gbvdjs1mIyMjA6fT+dcP7z23syyLSCTC7t27ycjIoKCggHfeeYdkMklubi5er5eSkhKys7Npbm6mpaWFRCJBYWEh2dnZJ60PyWSSrVu30tTURCwWo6qqimQyyaWXXsrIkSO7B78P/X8wDINwOIzdbmfq1KkMHz68u2+maeJwOEgkEmzYsIHs7GwKCgpwuVz4fD6czsPzn0YiEYLBIC6Xq9ebfCwWo6amBo/HQ15eHm1tbYRCIVasWEEymeSmm26ioKD3jUOOpT8f4MKnP8iNRqOEQiGys7O7D5rWrFnD8uXLSSQSTJ48mUAgwMSJE8nKymLjxo3E43HsdjumaXYP9BmGgd1uJxRKzTczYcIEvF4vQ4cOpaamhnA4jNfr7X7dd3R00NjYiGmaOJ1O9u/fj9PpZMqUKbjdblpbW3n++efZuXMnM2fO5OqrryY3N/ekTc59NPF4nNraWpxOJwUFBTQ0NOB2u//u10o4HKaysrJ7AGrYsGGf6aqs06Guro5QKNT9ntTc3IzH46G0tJSGhgaqq6vx+XyMGjWKjIwMgsEgGRkZWJZFXV0dWVlZeDweOjo6CAQChEIhTNMkPz+flpYW1q9fj9vtxufz4ff7KS4uZtOmTbS3t1NaWsqYMWPYt28fdXV1eL1eQqEQTqeT0tJSfD4fyWSy+7W6e/duwuEwRUVFJ+Vk4LHs37+frVu3snv3btxuN9nZ2UQiEVpbWykqKuKcc87BNE1yc3PZs2cPoVCI8847j8zMTOx2O16vl2AwyLZt2/D5fFx22WV88MEHVFVVsWHDBjIyMpg5cyZDhw7tnr/24MGD7N+/n0AgwKhRo2hpaaGqqopwOExubi6DBw+mrq6ORCJBLBajvLycvLw8rrvuuk89EK4sTEkkEmzfvp1t27aRk5NDIpHA4XB0v8YdDgfjx48nMzOTdevWEY/HGTRoEFlZWWzevJkdO3YwZMgQBg8ejM1mIzc3l3HjxtHe3o7X66W4uJj333+f7du309XVRVFREbNmzcLpdLJz5062b99OZ2cn8Xic3Nxcxo8fT1FRES0tLUSjUQoKCrDb7bS2trJ//35ycnIoLCzEMIxTnosADQ0N1NXVMWjQoBOeX9myLGpqaohGo4waNYpRo0ZRX19PNBplz5492O12iouLj/vB3TRN6uvrsdlsDBkyBMMwSCQSfPDBB3R2djJu3LjuY5CT4aOPPuK1114jEokwb948ZsyYQWdnJw0NDTQ1NXHgwAF27NiB3W5nyJAhZGdnM2nSJEaMGNHjcaLRKL///e9pbGxk8uTJXHrppSQSCQKBAJHI4TllLcti69atVFdXU1RUxLnnnnvU2vbu3Ut1dTVtbW0EAgHa29uJx+NMnz6dYcNO7O7ux1NbW8uePXsYPHgw+fn5fPjhh4TDYbq6ujh48CA+n4+SkhKmTp3aY975WCxGS0sLu3btoqamhnPOOYdx48ZhWVb3+2AikaCrq4uamhoKCwspLy+nra2NoUOH8vHHH3e/p+Tn55OXl8fUqVMJhULU1dWRmZlJS0sL8Xic0tJSCgsLcTgc3Y/b2dnZ41jz0+jPefhps/BIXV1dbNq0iba2NhKJBI2NjTQ3NxMMBrn66quJxWLs3r2b6dOnU1RUxObNm6msrGTIkCFcffXV+P1+LMti27Zt/OUvf2Hw4MFcccUVVFdXs23bNqZOncqgQYPYunUrHR0dhEIhkskku3fvprKykvPOO4+5c+eSTKZuvJObm0tWVhYHDhygpqaGQYMGMXLkyNOSgZZl0dzcTFNTE8FgkGAw2P2a7Cu7tm/fTnV1NYMHD2bixInEYjGi0Sh+vx+bzdbn52SA+vp62traGD58+BlzvNjQ0EB9fT2DBg3qkbGWZdHY2IjdbicQCFBRUUFnZyfFxcW9/h+FQiHq6+vJyckhEDg8vdORfdizZw8VFRV4vV6mT59OMpmaJ7irq4tAIIDH46G2tpaamhpyc3MZO3Zsr+f+0DhKfn4+Q4d++ptdfRrRaJT29nYikQibN29O3VemrIyuri4yMjKoqKigpqaGoqIi8vPz2bdvH83NzWRmZmKz2QgGg+Tn53PJJZf0ecy6d+9egsFg9+flrq6u7s8PPp+vz7GQ8vJytm3bRnV1NaNGjWLOnDnU1tZ2f/5ubm6muLiYYcOGndDguAY/zwJ/T6ifbEcLsoFIvUhRH1LOtD705wNcUB6eSdSHFPXhsDOpF8rCU+9Mer7TTb1IUR9SzrQ+9Oc8PBOyEM685zxd1IcU9eGwM6kXJ5KFutu7iIiIiIiIiIiI9Esa/BQREREREREREZF+SYOfIiIiIiIiIiIi0i9p8FNERERERERERET6JQ1+ioiIiIiIiIiISL/kSHcBA5XDcea0/kyqJd3UixT1IeVM6cOZUsepcibt35lUSzqpDynqw2FnQi/OhBpOpTNp/86kWtJNvUhRH1LOlD6cKXWcCmfavp1p9aSL+pCiPhx2JvTiRGowrHTfm15ERERERERERETkFNDX3gewcDjMP/3TPxEOh9NdStqpFynqQ4r6MPDoOU9RH1LUh8PUi4FFz/dh6kWK+pCiPgw8es5T1IcU9eGws7UXGvwcwCzLYu/evejiX/XiEPUhRX0YePScp6gPKerDYerFwKLn+zD1IkV9SFEfBh495ynqQ4r6cNjZ2gsNfoqIiIiIiIiIiEi/pMFPERERERERERER6Zc0+DmAOZ1ObrzxRpxOZ7pLSTv1IkV9SFEfBh495ynqQ4r6cJh6MbDo+T5MvUhRH1LUh4FHz3mK+pCiPhx2tvZCd3sXERERERERERGRfklXfoqIiIiIiIiIiEi/pMFPERERERERERER6Zc0+CkiIiIiIiIiIiL9kgY/RUREREREREREpF9ypLsASZ+33nqLZcuW0dbWRmFhIXfccQelpaXpLuu02rp1K8uWLWPv3r20trZy3333ccEFF6S7rNPqv//7v9m4cSO1tbW4XC5KSkq49dZbGTZsWLpLO+1WrFjBihUrOHjwIACFhYXceOONTJkyJc2VyamkLFQWHqI8TFEWDlzKQ+UhKAuPpDwcmJSFysJDlIcp/SELdeXnALV+/Xqee+45brjhBp544glKS0t57LHHaGpqSndpp1U0GmX06NHceeed6S4lbbZu3crVV1/NokWL+MEPfoBpmjz66KNEIpF0l3ba5eXlsXDhQh5//HEef/xxJkyYwM9+9jP279+f7tLkFFEWpigLU5SHKcrCgUl5mKI8VBYeSXk48CgLU5SFKcrDlP6Qhbryc4B6/fXXueKKK7jyyisBuOOOOygvL2fFihUsXLgwzdWdPlOmTDmrzlacCg8++GCPn7/xjW/w1a9+lT179lBWVpamqtJj2rRpPX7+8pe/zIoVK9i5cycjRoxIU1VyKikLU5SFKcrDFGXhwKQ8TFEeKguPpDwceJSFKcrCFOVhSn/IQl35OQAlEgn27NnDpEmTeiyfOHEilZWVaapKzhShUAgAv9+f5krSyzRN1q1bRzQapaSkJN3lyCmgLJTjUR4qCwcK5aEci7IwRXnY/ykL5XiUh2dvFurKzwGovb0d0zTJzs7usTw7O5u2trb0FCVnBMuy+O1vf8u4ceMYOXJkustJi+rqah588EHi8Tgej4f77ruPwsLCdJclp4CyUI5loOehsnBgUR7K0Qz0LATl4UCiLJRjGeh5eLZnoa78HMAMw/hUy2TgWLx4MdXV1Xz7299OdylpM2zYMH7+85+zaNEi5syZw1NPPUVNTU26y5JTSFkofRnoeagsHJiUh/K3BnoWgvJwIFIWSl8Geh6e7Vmowc8BKCsrC5vN1uvsVTAY7HWWSwaOZ599lg8++IAf/ehHBAKBdJeTNg6HgyFDhlBcXMzChQsZPXo0y5cvT3dZcgooC+VolIfKwoFGeSh9URamKA8HDmWhHI3y8OzPQg1+DkAOh4OioiI2b97cY/nmzZs599xz01SVpItlWSxevJgNGzbw0EMPUVBQkO6SziiWZRGPx9NdhpwCykL5W8rDo1MW9m/KQzmSsvDYlIf9l7JQ/pby8OjOtizUnJ8D1Ny5c/nVr35FUVERJSUlrFy5kqamJmbPnp3u0k6rSCTCgQMHun9ubGykqqoKv99Pfn5+Gis7fRYvXsz777/P9773PTIyMrrPdHq9XlwuV3qLO81efPFFpkyZQiAQIBKJsG7dOioqKnrd5U/6D2VhirIwRXmYoiwcmJSHKcpDZeGRlIcDj7IwRVmYojxM6Q9ZaFiWZaW7CEmPt956i2XLltHa2sqIESO4/fbbKSsrS3dZp1VFRQWPPPJIr+WzZs3irrvuSkNFp9+CBQv6XP6Nb3yDyy+//PQWk2ZPP/00W7ZsobW1Fa/Xy6hRo7j++uuZOHFiukuTU0hZqCw8RHmYoiwcuJSHykNQFh5JeTgwKQuVhYcoD1P6QxZq8FNERERERERERET6Jc35KSIiIiIiIiIiIv2SBj9FRERERERERESkX9Lgp4iIiIiIiIiIiPRLGvwUERERERERERGRfkmDnyIiIiIiIiIiItIvafBTRERERERERERE+iUNfoqIiIiIiIiIiEi/pMFPERERERERERER6Zcc6S5A5JAtW7bw9ttvs2PHDoLBIG63m8LCQmbMmMGcOXNwuVyf+W889dRTrF69mieffJKCgoKTUPXZq6KigkceeYQbb7yRBQsWpLscEfkrZeHppSwUOXMpD08v5aHImUlZeHopC/snDX5K2iWTSRYvXszKlStxu91MmTKFIUOGEAqFKC8v5/nnn+ftt9/mgQceYMiQIekuV0TklFAWioikKA9FRJSFIieTBj8l7V588UVWrlxJcXEx999/P3l5ed3rTNNkyZIlLFmyhMcee4yf/vSneL3eNFYrInJqKAtFRFKUhyIiykKRk8mwLMtKdxEycNXX13PPPffg8/n4xS9+QU5OTp/b/du//Rvvv/8+8+fP5+abb+5evmDBAsrKynj44Yd7/c5dd90FpC7hP/TzwYMHe233t7/f2NjI0qVLKS8vp7W1Fa/XS2FhIZdffjmXX355j9997733ePvtt6murgZg5MiRzJ49u9d2R146P2nSJP7rv/6L3bt343Q6ueiii7jttttwuVx8/PHHvPzyy1RVVeHxeJg1axYLFy7EZus9Pe9f/vIX/vjHP7J3715isRhDhgxh1qxZzJ07t8/tj/TSSy+xZMmSPtc9+eSTvPTSS6xZs4bHHnuMMWPG9NrmhRdeYNmyZdx3331ccMEFNDY28s1vfpNZs2bxhS98gRdeeIHKykoASktLufXWWyksLOz1OOFwmNdee40///nPNDQ04HQ6GTt2LPPnz2fcuHHH3AeR/kRZqCxUFoqkKA+Vh8pDEWWhslBZeLLpyk9Jq/feew/LsrjqqquOGugA8+fP5/333+fdd9/tEeon4tprr+W9995j3759XHvttd1nxo6c02THjh089thjhMNhJk2axMyZM+ns7KSqqorly5f3COvnnnuO5cuXk5eXxxVXXIFhGGzYsIFf//rX7Nu3j9tvv71XDbt27eLVV19l0qRJXHXVVVRUVLBixQpCoRDTp0/nqaeeYtq0aYwZM4YPP/yQZcuW4fV6ueGGG3o8zosvvsjSpUsJBALMmDGDjIwMtm3bxgsvvMCuXbu49957j9mL8ePHc/DgQVavXk1ZWRllZWXd63w+H7Nnz2bNmjWsWrWqV6gnEglWr15NTk4O559/fo91jY2N/PCHP2TMmDFcffXV1NfXs3HjRiorK/nJT37SI9g7Ozv50Y9+xP79+yktLWXSpEmEQiE2bdrEI488wne+8x0uuOCCY+6HSH+hLFQWKgtFUpSHykPloYiyUFmoLDzZNPgpabVjxw4AJkyYcMzthg8fTm5uLi0tLTQ1NZGfn3/Cf+u6666jqqqqO9T/diLneDzOL3/5S8LhMA888ACTJ0/usb65ubn739u2bWP58uUMHz6cRYsWdb9BLFiwgAcffJA33niDGTNm9Dor8/HHH3P//fczffp0IBWQDzzwAOvWraO8vJyHH364O0QXLFjA3XffzRtvvMH111+P3W4HYPPmzSxdupQpU6Zw77334na7AbAsi9/85je8/fbb/PnPf+bCCy88ai/Gjx8P0B3qfzuR87nnnsuIESNYv349t99+Ox6Pp3vdhx9+SDAY7FHTkX254YYb+NKXvtS9bPXq1Tz11FM8++yzPPTQQ93Ln332Wfbv38/Xv/51Pve5z3Uvb2tr44EHHuCZZ55h8uTJJ2UCb5EznbJQWagsFElRHioPlYciykJlobLwZDv2Nb8ip1hbWxvApwrpQ9sc+p2TbdOmTTQ3N3PppZf2CnSAQCDQ/e/33nsPgJtuuqnH3Cper5cbb7yxxzZHGj9+fHegAzgcDmbMmIFlWZx//vk9zh5lZGQwdepUOjo6eryhvPnmmwB87Wtf6w50AMMwuOWWWzAMg3Xr1p3YzvfhqquuIhwOs379+h7LV61ahWEYXHnllb1+x+fz8cUvfrHHsssuu4wRI0awZcsWmpqaAGhvb2f9+vWcd955PQIdICcnh3nz5tHe3s4nn3zymfdD5GygLFQWKgtFUpSHykPloYiyUFmoLDzZdOWnnDVO9fS0u3btAmDSpEnH3baqqgo4fGboSIeWHdrmSKNHj+61LDc397jrWlpaus/A7dy5E7fbzTvvvNNnbS6Xi7q6uuPtwnFddtll/O53v+Odd97hiiuu6K6jvLycsrKyPu8oeM455/Q4+wWpN5tx48axf/9+9u3bR35+Prt378Y0TWKxGC+99FKvxzlw4AAAtbW1vb4yIDLQKQuVhSKSojxUHoqIslBZKJ+GBj8lrXJycqitraWpqYlhw4Ydc9tDZ3WONefJZ9HV1QXQ4y56RxMKhTAMg6ysrF7rsrOzMQyDUCjUa11GRkavZYcuie/r7nyHJmROJpPdyzo7O0kmk0ediBkgEokcdx+Ox+fzcdFFF7F69WpqamooLCzk3XffxTTNPs9mAX32A1I9Abp70tnZCUBlZWX3hM99iUajn2UXRM4aykJlobJQJEV5qDxUHoooC0FZqCw8uTT4KWlVUlJCRUUFW7ZsYeLEiUfdrra2ltbWVvLy8npc+m8YRo/AO1IoFOozKI/G5/MBqbM2x+P1erEsi/b29u7AOiQYDGJZVp8BfjJkZGRgGAaLFy8+JY9/pNmzZ7N69WpWrVrFbbfdxnvvvYff7z/qBMvt7e19Lg8Gg8DhN65DvZk7dy633XbbKahc5OyiLDxxykKR/kl5eOKUhyL9j7LwxCkL5Vg056ek1axZszAMg1WrVh01EABeeeUVgF7zXvh8vj5DuLGxsfsM1ZEOnSEyTbPXukPziJSXlx+37kOX3ldUVPRat3Xr1h7bnGxjx46lo6OD+vr6z/Q4x+rFISUlJYwcOZI1a9bw0Ucf0dDQwKWXXnrUyZX37t3b59m0Q2etRo0aBaR6bRgGO3fu/Ez7INJfKAtPnLJQpH9SHp445aFI/6MsPHHKQjkWDX5KWg0bNoxrr72Wjo4OnnjiCVpbW3usN02TJUuWsHbtWgYPHswXvvCFHuuLi4s5ePBgj3BNJBI8//zzff49v98P9H3Watq0aQQCAdauXcvHH3/ca/2RvzNr1iwAlixZ0uOy/VAo1H2Z/aFtTrbPf/7zADz99NN0dHT0Wt/W1kZNTc1xH+dYvTjSVVddRUdHB//+7/8OcNRL+SH1lYilS5f2WLZ69Wqqq6uZMGFC99nInJwcLrroIiorK1m2bFmf89Ts3LlTl/PLgKEsPHHKQpH+SXl44pSHIv2PsvDEKQvlWPS1d0m7W2+9lVAoxLvvvsvdd9/N1KlTGTx4MOFwmM2bN1NfX8/QoUN54IEHel2ef91111FeXs5Pf/pTZs6cicvl4pNPPsHr9XZPgnykCRMm8Nprr/HMM89w4YUX4vF4yM/P55JLLsHpdPKd73yHRYsW8fjjjzN58mRGjRpFKBRi3759RKNRfvaznwFQVlbGNddcw5tvvsl3v/tdZsyYAcCGDRtobm7m85//PGVlZaekX5MnT2b+/Pm8/PLL3H333UyaNIlBgwbR0dFBQ0MD27Zt40tf+hKFhYXHfJzhw4eTm5vLunXrcLlcBAIBDMNgzpw5Pfp8aELn1tZWxo4dy8iRI4/6mKWlpfzxj39k586dFBcXU19fz8aNG/F6vdx55509tv3qV79KXV0dL7zwAmvWrKGkpASv10tTUxN79+6lvr6eZ555psed+kT6M2XhiVEWivRfysMTozwU6Z+UhSdGWSjHosFPSTu73c7Xv/51Zs6cycqVK9m+fTsbN27E4/EwfPhwZs+ezZw5c/q8hHzy5Mncc889vPLKK6xZswa/38+FF17IwoUL+e53v9tr+ylTpnDrrbeyatUqXn31VZLJJGVlZVxyySVA6vL1J554gqVLl1JeXs7mzZvx+/0UFhYye/bsHo915513cs4557BixQpWrVoFQGFhIQsWLOj1tYOT7eabb+4O0C1bttDV1UVmZiYFBQXcdNNN3ftzLDabjfvuu4/f/e53rF27lnA4DMDFF1/cI9S9Xi/Tpk1j3bp1xzybBVBQUMBXvvIVXnjhBd566y0sy2LKlCnccsstvd5k/H4/jz76KG+++Sbr169n7dq1WJZFTk4Oo0aNYv78+WRmZv4d3RE5OykLT5yyUKR/Uh6eOOWhSP+jLDxxykI5GsPq6zpaEZEj3HvvvTQ1NfHMM8/g8Xh6rW9sbOSb3/wms2bN4q677kpDhSIip56yUEQkRXkoIqIsPJtozk8ROaYPP/yQmpoaLrvssj4DXURkIFAWioikKA9FRJSFZxt97V1E+rRixQqamppYtWoVLpeLefPmpbskEZHTTlkoIpKiPBQRURaerTT4KSJ9evXVV2lubmbYsGHccsstFBQUpLskEZHTTlkoIpKiPBQRURaerTTnp4iIiIiIiIiIiPRLmvNTRERERERERERE+iUNfoqIiIiIiIiIiEi/pMFPERERERERERER6Zc0+CkiIiIiIiIiIiL9kgY/RUREREREREREpF/S4KeIiIiIiIiIiIj0Sxr8FBERERERERERkX5Jg58iIiIiIiIiIiLSL2nwU0RERERERERERPql/w8DGhBdIhZNrgAAAABJRU5ErkJggg==", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "def jitter(arr):\n", + " return arr + np.random.uniform(low=-0.35, high=0.35, size=len(arr))\n", + "\n", + "plt.figure(figsize=(16, 36))\n", + "for i in range (1, X.shape[1]):\n", + " plt.subplot(X.shape[1]//4, 4, i)\n", + " plt.scatter(jitter(y), jitter(X.iloc[:, i]), c=X[\"IsDog\"], edgecolors=\"black\")\n", + " plt.xlabel('Outcome type', fontsize=14)\n", + " plt.ylabel(str(X.columns[i]), fontsize=14)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Разобьём выборку на тренировочную и тестовую. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "(21383, 37)\n", + "(5346, 37)\n" + ] + } + ], + "source": [ + "from sklearn.model_selection import train_test_split\n", + "\n", + "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, stratify = y, random_state = 42)\n", + "\n", + "print(X_train.shape)\n", + "print(X_test.shape)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Константный прогноз\n", + "\n", + "Построим константный прогноз, чтобы было с чем сравнивать и прогноз по какой-нибудь модели. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 14, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([0.40289015, 0.0655661 , 0.17906748, 0.35247627])" + ] + }, + "execution_count": 14, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "from sklearn.metrics import log_loss\n", + "\n", + "probas = np.array(pd.Series(y_train).value_counts(normalize=True).sort_index().tolist())\n", + "probas" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "1.2202552496487795" + ] + }, + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "log_loss(y_test, np.tile(probas, X_test.shape[0]).reshape(X_test.shape[0], 4))" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Логистическая регрессия" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 19, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stderr", + "output_type": "stream", + "text": [ + "E:\\anaconda3\\Lib\\site-packages\\sklearn\\linear_model\\_logistic.py:469: ConvergenceWarning: lbfgs failed to converge (status=1):\n", + "STOP: TOTAL NO. of ITERATIONS REACHED LIMIT.\n", + "\n", + "Increase the number of iterations (max_iter) or scale the data as shown in:\n", + " https://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html\n", + "Please also refer to the documentation for alternative solver options:\n", + " https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression\n", + " n_iter_i = _check_optimize_result(\n" + ] + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "1.069059090175452" + ] + }, + "execution_count": 19, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "from sklearn.linear_model import LogisticRegression\n", + "\n", + "logreg = LogisticRegression()\n", + "logreg.fit(X_train, y_train)\n", + "log_loss(y_test, logreg.predict_proba(X_test))" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[0.18708564, 0.06705396, 0.04653656, 0.69932384],\n", + " [0.71548491, 0.02923366, 0.10843243, 0.14684899],\n", + " [0.52376425, 0.03809907, 0.18068785, 0.25744883],\n", + " ...,\n", + " [0.77510103, 0.01024946, 0.17602131, 0.0386282 ],\n", + " [0.22847272, 0.05774225, 0.03826619, 0.67551884],\n", + " [0.66540766, 0.0301212 , 0.12082815, 0.18364299]])" + ] + }, + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "logreg.predict_proba(X_test)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Случайный лес " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 21, + "metadata": { + "scrolled": true + }, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "0.7624441876025413" + ] + }, + "execution_count": 21, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier\n", + "\n", + "rf = RandomForestClassifier(n_estimators=1000, n_jobs=3)\n", + "rf.fit(X_train, y_train)\n", + "log_loss(y_test, rf.predict_proba(X_test))" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[0.846, 0.011, 0.015, 0.128],\n", + " [0.339, 0.067, 0.27 , 0.324],\n", + " [0.499, 0.197, 0.08 , 0.224],\n", + " ...,\n", + " [0.254, 0.006, 0.247, 0.493],\n", + " [0.804, 0.028, 0.017, 0.151],\n", + " [0.842, 0.004, 0.114, 0.04 ]])" + ] + }, + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "rf.predict_proba(X_test)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Неплохой результат. Попробуем улучшить его с помошью нейросеток. " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## 2. Собираем свою нейросеть" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 24, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import keras\n", + "from keras.models import Sequential # Последовательность слоёв\n", + "import keras.layers as L # Разные слои\n", + "import keras.optimizers as opt # Оптимизаторы\n", + "from tensorflow.keras.utils import to_categorical # Для преобразования y в категориальный формат " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 26, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def get_new_model( ):\n", + " # Задаём модель и называем её ...\n", + " model = Sequential(name = 'Archibald')\n", + "\n", + " # Добавляем в нашу модель первый слой из 25 нейронов\n", + " # На вход в эти 25 нейронов будут индти все наши регрессоры\n", + " model.add(L.Dense(25, input_dim = X_train.shape[1], kernel_initializer='random_normal'))\n", + "\n", + " # Добавляем функцию активации на первый слой \n", + " model.add(L.Activation('sigmoid'))\n", + "\n", + " # Добавляем ещё один слой из 25 нейронов\n", + " model.add(L.Dense(25, kernel_initializer='random_normal'))\n", + " model.add(L.Activation('sigmoid'))\n", + "\n", + " # На выходе мы должны получить вероятности того, что объект относится к разным классам \n", + " # Сделать такое преобразование позволяет softmax как функция активации\n", + " # На выход будет идти 4 вероятности по числу классов\n", + " model.add(L.Dense(4, activation='softmax', kernel_initializer = 'random_normal'))\n", + "\n", + " # В качестве оптимизации будем использовать Adam\n", + " optimizer = opt.Adam(learning_rate=1e-3)\n", + "\n", + " # Собираем модельa\n", + " model.compile(loss = 'categorical_crossentropy', metrics=[\"accuracy\"], optimizer=optimizer)\n", + " return model\n", + "\n", + "model = get_new_model( )" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Итак, только что мы собрали свою первую нейросеть с двумя скрытыми слоями. Посмотрим сколько параметров нам предстоит оценить. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 27, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
Model: \"Archibald\"\n",
+       "
\n" + ], + "text/plain": [ + "\u001b[1mModel: \"Archibald\"\u001b[0m\n" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "text/html": [ + "
┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┓\n",
+       "┃ Layer (type)                         ┃ Output Shape                ┃         Param # ┃\n",
+       "┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━┩\n",
+       "│ dense_3 (Dense)                      │ (None, 25)                  │             950 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ activation_2 (Activation)            │ (None, 25)                  │               0 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ dense_4 (Dense)                      │ (None, 25)                  │             650 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ activation_3 (Activation)            │ (None, 25)                  │               0 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ dense_5 (Dense)                      │ (None, 4)                   │             104 │\n",
+       "└──────────────────────────────────────┴─────────────────────────────┴─────────────────┘\n",
+       "
\n" + ], + "text/plain": [ + "┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┓\n", + "┃\u001b[1m \u001b[0m\u001b[1mLayer (type) \u001b[0m\u001b[1m \u001b[0m┃\u001b[1m \u001b[0m\u001b[1mOutput Shape \u001b[0m\u001b[1m \u001b[0m┃\u001b[1m \u001b[0m\u001b[1m Param #\u001b[0m\u001b[1m \u001b[0m┃\n", + "┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━┩\n", + "│ dense_3 (\u001b[38;5;33mDense\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m25\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m950\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ activation_2 (\u001b[38;5;33mActivation\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m25\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ dense_4 (\u001b[38;5;33mDense\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m25\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m650\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ activation_3 (\u001b[38;5;33mActivation\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m25\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ dense_5 (\u001b[38;5;33mDense\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m4\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m104\u001b[0m │\n", + "└──────────────────────────────────────┴─────────────────────────────┴─────────────────┘\n" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "text/html": [ + "
 Total params: 1,704 (6.66 KB)\n",
+       "
\n" + ], + "text/plain": [ + "\u001b[1m Total params: \u001b[0m\u001b[38;5;34m1,704\u001b[0m (6.66 KB)\n" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "text/html": [ + "
 Trainable params: 1,704 (6.66 KB)\n",
+       "
\n" + ], + "text/plain": [ + "\u001b[1m Trainable params: \u001b[0m\u001b[38;5;34m1,704\u001b[0m (6.66 KB)\n" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "text/html": [ + "
 Non-trainable params: 0 (0.00 B)\n",
+       "
\n" + ], + "text/plain": [ + "\u001b[1m Non-trainable params: \u001b[0m\u001b[38;5;34m0\u001b[0m (0.00 B)\n" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "model.summary()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Видим, что нужно оценить огромное количество параметров. На оценку каждого параметра придётся совсем маленькое количество наблюдений. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 28, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "12.548708920187794" + ] + }, + "execution_count": 28, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "X_train.shape[0]/1704" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Отлично! Модель собрана. Осталось её обучить. Метод `fit` позволяет сделать это. Он принимает на вход обучаюзиую выборку `X_train, y_train`. Параметр `batch_size` это размер батча. Этот параметр ограничивает количество примеров, которое за раз подаётся в нашу нейронную сеть. Количиство эпох для обучения, `epochs`, это сичсло проходов модели по обучающей выборке. \n", + "\n", + "Обычно нейросетки обучаются довольно долго. В связи с этим обучать их на раздичных фолдах и оценивать качество работы модели на кросс-валидации не очень быстрое занятие, которое себе может позволить далеко не каждый. Для проверки качества обычно внутри обучения с помощью параметра `validation_split` часть выборки оставляют под валидацию, которая осуществляется после каждой эпохи. Как только качество на валидации начнёт падать, это будет означать, что модель переобучилаcь. \n", + "\n", + "Всё, что будет нам возвращать метод `.fit`, мы запишем в переменную `hist`. После обученя модели там окажется вся история ошибок на каждом шаге обучения. Отключить сообщения о том, на каком этапе обучения в данный момент находится модель, можно с параметром `verbose = 0`. Переменную $y$ для успешного обучения сетки нужно будет перевести в матрицу из дамми-переменных с помощью команды `to_categorical`. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 29, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[0., 0., 1., 0.],\n", + " [0., 1., 0., 0.],\n", + " [1., 0., 0., 0.],\n", + " ...,\n", + " [1., 0., 0., 0.],\n", + " [0., 0., 0., 1.],\n", + " [0., 0., 0., 1.]])" + ] + }, + "execution_count": 29, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "to_categorical(y)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 30, + "metadata": { + "scrolled": true + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m7s\u001b[0m 5ms/step - accuracy: 0.4029 - loss: 1.2188 - val_accuracy: 0.4178 - val_loss: 1.1468\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4230 - loss: 1.1437 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1438\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 5ms/step - accuracy: 0.4215 - loss: 1.1427 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1397\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4246 - loss: 1.1387 - val_accuracy: 0.4127 - val_loss: 1.1389\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4145 - loss: 1.1445 - val_accuracy: 0.4199 - val_loss: 1.1373\n", + "Epoch 6/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4284 - loss: 1.1370 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1371\n", + "Epoch 7/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4312 - loss: 1.1398 - val_accuracy: 0.4010 - val_loss: 1.1458\n", + "Epoch 8/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4158 - loss: 1.1444 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1342\n", + "Epoch 9/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4167 - loss: 1.1404 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1349\n", + "Epoch 10/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4295 - loss: 1.1383 - val_accuracy: 0.4122 - val_loss: 1.1377\n", + "Epoch 11/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4181 - loss: 1.1311 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1353\n", + "Epoch 12/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4183 - loss: 1.1401 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1360\n", + "Epoch 13/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4167 - loss: 1.1428 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1360\n", + "Epoch 14/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4159 - loss: 1.1381 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1385\n", + "Epoch 15/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4218 - loss: 1.1360 - val_accuracy: 0.4017 - val_loss: 1.1367\n", + "Epoch 16/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4227 - loss: 1.1350 - val_accuracy: 0.4129 - val_loss: 1.1367\n", + "Epoch 17/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4207 - loss: 1.1454 - val_accuracy: 0.4178 - val_loss: 1.1425\n", + "Epoch 18/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.4259 - loss: 1.1288 - val_accuracy: 0.4178 - val_loss: 1.1359\n", + "Epoch 19/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.4228 - loss: 1.1365 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1399\n", + "Epoch 20/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4219 - loss: 1.1361 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1393\n", + "Epoch 21/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4293 - loss: 1.1348 - val_accuracy: 0.4131 - val_loss: 1.1410\n", + "Epoch 22/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.4210 - loss: 1.1458 - val_accuracy: 0.4022 - val_loss: 1.1407\n", + "Epoch 23/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.4163 - loss: 1.1417 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1595\n", + "Epoch 24/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4270 - loss: 1.1592 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1533\n", + "Epoch 25/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.4253 - loss: 1.1588 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1539\n", + "Epoch 26/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.4304 - loss: 1.1565 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1531\n", + "Epoch 27/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4312 - loss: 1.1560 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1555\n", + "Epoch 28/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4245 - loss: 1.1588 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1532\n", + "Epoch 29/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4266 - loss: 1.1566 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1548\n", + "Epoch 30/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.4267 - loss: 1.1572 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1549\n", + "Epoch 31/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4183 - loss: 1.1635 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1531\n", + "Epoch 32/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4193 - loss: 1.1577 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1536\n", + "Epoch 33/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.4314 - loss: 1.1495 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1540\n", + "Epoch 34/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.4099 - loss: 1.1594 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1538\n", + "Epoch 35/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4198 - loss: 1.1651 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1537\n", + "Epoch 36/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.4289 - loss: 1.1574 - val_accuracy: 0.4122 - val_loss: 1.1546\n", + "Epoch 37/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4284 - loss: 1.1495 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1532\n", + "Epoch 38/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4209 - loss: 1.1596 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1522\n", + "Epoch 39/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.4269 - loss: 1.1481 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1534\n", + "Epoch 40/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.4149 - loss: 1.1664 - val_accuracy: 0.4171 - val_loss: 1.1689\n", + "Epoch 41/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4267 - loss: 1.1727 - val_accuracy: 0.4199 - val_loss: 1.1570\n", + "Epoch 42/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.4173 - loss: 1.1712 - val_accuracy: 0.4199 - val_loss: 1.1552\n", + "Epoch 43/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.4226 - loss: 1.1583 - val_accuracy: 0.4199 - val_loss: 1.1539\n", + "Epoch 44/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.4178 - loss: 1.1594 - val_accuracy: 0.4199 - val_loss: 1.1528\n", + "Epoch 45/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.4183 - loss: 1.1659 - val_accuracy: 0.4199 - val_loss: 1.1526\n", + "Epoch 46/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.4258 - loss: 1.1476 - val_accuracy: 0.4199 - val_loss: 1.1526\n", + "Epoch 47/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4211 - loss: 1.1593 - val_accuracy: 0.4159 - val_loss: 1.1423\n", + "Epoch 48/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4155 - loss: 1.1452 - val_accuracy: 0.4159 - val_loss: 1.1427\n", + "Epoch 49/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.4236 - loss: 1.1393 - val_accuracy: 0.4199 - val_loss: 1.1393\n", + "Epoch 50/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.4235 - loss: 1.1474 - val_accuracy: 0.4199 - val_loss: 1.1512\n" + ] + } + ], + "source": [ + "hist = model.fit(X_train, to_categorical(y_train), validation_split=0.2, epochs=50, verbose=1)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Посмотрим на динамику ошибок нашей модели во времени. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 31, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "execution_count": 31, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "start = 1\n", + "plt.plot(hist.history['loss'][start:])\n", + "plt.plot(hist.history['val_loss'][start:])\n", + "plt.legend(['Train loss', 'Validation loss'])" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Модель сходится довольно плохо. Функция потерь на валидации со временем начинает скакать. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 33, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "\u001b[1m168/168\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 4ms/step\n" + ] + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[0.4583996 , 0.05052387, 0.08544645, 0.4056301 ],\n", + " [0.4583996 , 0.05052387, 0.08544645, 0.4056301 ],\n", + " [0.4583996 , 0.05052387, 0.08544645, 0.4056301 ],\n", + " ...,\n", + " [0.4583996 , 0.05052386, 0.08544645, 0.4056301 ],\n", + " [0.4583996 , 0.05052386, 0.08544645, 0.4056301 ],\n", + " [0.4583996 , 0.05052386, 0.08544645, 0.4056301 ]], dtype=float32)" + ] + }, + "execution_count": 33, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "# Можно предсказать вероятности для тестовой выборки\n", + "model.predict(X_test)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 37, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "\u001b[1m168/168\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 3ms/step\n" + ] + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([0, 0, 0, ..., 0, 0, 0], dtype=int64)" + ] + }, + "execution_count": 37, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "# А можно классы \n", + "# model.predict_classes(X_test)\n", + "np.argmax(model.predict(X_test), axis=1)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 39, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "\u001b[1m168/168\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 3ms/step\n" + ] + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "1.156659624791302" + ] + }, + "execution_count": 39, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "# Можно найти logloss \n", + "log_loss(y_test,model.predict(X_test))" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 40, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stderr", + "output_type": "stream", + "text": [ + "WARNING:absl:You are saving your model as an HDF5 file via `model.save()` or `keras.saving.save_model(model)`. This file format is considered legacy. We recommend using instead the native Keras format, e.g. `model.save('my_model.keras')` or `keras.saving.save_model(model, 'my_model.keras')`. \n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Можно сохранить модель\n", + "model.save(\"weights.h5\")" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 41, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "\u001b[1m168/168\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.4304 - loss: 1.1623\n" + ] + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "[1.1566599607467651, 0.42611297965049744]" + ] + }, + "execution_count": 41, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "# Можно посмотреть на качество модели по всем указанным при коммпиляции метрикам. \n", + "score = model.evaluate(X_test, to_categorical(y_test))\n", + "score " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Вспомним про такую замечательную штуку как нормальзация и посмотрим насколько она улучшит скорость обучения и качество модели. Заодно увеличим количество эпох. Ударим двойным кулаком по плохой сходимости. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 42, + "metadata": { + "scrolled": true + }, + "outputs": [ + { + "name": "stderr", + "output_type": "stream", + "text": [ + "E:\\anaconda3\\Lib\\site-packages\\keras\\src\\layers\\core\\dense.py:87: UserWarning: Do not pass an `input_shape`/`input_dim` argument to a layer. When using Sequential models, prefer using an `Input(shape)` object as the first layer in the model instead.\n", + " super().__init__(activity_regularizer=activity_regularizer, **kwargs)\n" + ] + }, + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 5ms/step - accuracy: 0.4392 - loss: 1.1990 - val_accuracy: 0.6030 - val_loss: 0.9716\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6060 - loss: 0.9585 - val_accuracy: 0.6329 - val_loss: 0.8914\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6292 - loss: 0.8995 - val_accuracy: 0.6444 - val_loss: 0.8761\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 5ms/step - accuracy: 0.6339 - loss: 0.8899 - val_accuracy: 0.6423 - val_loss: 0.8685\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6374 - loss: 0.8815 - val_accuracy: 0.6486 - val_loss: 0.8650\n", + "Epoch 6/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6478 - loss: 0.8665 - val_accuracy: 0.6481 - val_loss: 0.8594\n", + "Epoch 7/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6434 - loss: 0.8687 - val_accuracy: 0.6451 - val_loss: 0.8560\n", + "Epoch 8/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6497 - loss: 0.8529 - val_accuracy: 0.6472 - val_loss: 0.8505\n", + "Epoch 9/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6469 - loss: 0.8611 - val_accuracy: 0.6467 - val_loss: 0.8496\n", + "Epoch 10/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6474 - loss: 0.8536 - val_accuracy: 0.6502 - val_loss: 0.8431\n", + "Epoch 11/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6519 - loss: 0.8483 - val_accuracy: 0.6509 - val_loss: 0.8433\n", + "Epoch 12/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6508 - loss: 0.8401 - val_accuracy: 0.6523 - val_loss: 0.8368\n", + "Epoch 13/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6446 - loss: 0.8568 - val_accuracy: 0.6537 - val_loss: 0.8359\n", + "Epoch 14/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6544 - loss: 0.8312 - val_accuracy: 0.6533 - val_loss: 0.8326\n", + "Epoch 15/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6538 - loss: 0.8311 - val_accuracy: 0.6537 - val_loss: 0.8314\n", + "Epoch 16/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6555 - loss: 0.8342 - val_accuracy: 0.6512 - val_loss: 0.8375\n", + "Epoch 17/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6540 - loss: 0.8339 - val_accuracy: 0.6579 - val_loss: 0.8284\n", + "Epoch 18/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6583 - loss: 0.8288 - val_accuracy: 0.6547 - val_loss: 0.8271\n", + "Epoch 19/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6583 - loss: 0.8218 - val_accuracy: 0.6586 - val_loss: 0.8246\n", + "Epoch 20/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6595 - loss: 0.8294 - val_accuracy: 0.6591 - val_loss: 0.8241\n", + "Epoch 21/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6609 - loss: 0.8176 - val_accuracy: 0.6584 - val_loss: 0.8216\n", + "Epoch 22/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6604 - loss: 0.8183 - val_accuracy: 0.6600 - val_loss: 0.8234\n", + "Epoch 23/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6590 - loss: 0.8137 - val_accuracy: 0.6593 - val_loss: 0.8195\n", + "Epoch 24/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6580 - loss: 0.8161 - val_accuracy: 0.6554 - val_loss: 0.8197\n", + "Epoch 25/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6543 - loss: 0.8212 - val_accuracy: 0.6617 - val_loss: 0.8202\n", + "Epoch 26/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6606 - loss: 0.8141 - val_accuracy: 0.6568 - val_loss: 0.8215\n", + "Epoch 27/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6613 - loss: 0.8045 - val_accuracy: 0.6605 - val_loss: 0.8162\n", + "Epoch 28/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6591 - loss: 0.8157 - val_accuracy: 0.6619 - val_loss: 0.8148\n", + "Epoch 29/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6677 - loss: 0.7953 - val_accuracy: 0.6621 - val_loss: 0.8128\n", + "Epoch 30/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6692 - loss: 0.7951 - val_accuracy: 0.6624 - val_loss: 0.8140\n", + "Epoch 31/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6625 - loss: 0.8007 - val_accuracy: 0.6626 - val_loss: 0.8123\n", + "Epoch 32/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6590 - loss: 0.8105 - val_accuracy: 0.6628 - val_loss: 0.8087\n", + "Epoch 33/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6606 - loss: 0.8042 - val_accuracy: 0.6617 - val_loss: 0.8103\n", + "Epoch 34/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6647 - loss: 0.7991 - val_accuracy: 0.6652 - val_loss: 0.8081\n", + "Epoch 35/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6685 - loss: 0.7987 - val_accuracy: 0.6652 - val_loss: 0.8076\n", + "Epoch 36/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6617 - loss: 0.8024 - val_accuracy: 0.6624 - val_loss: 0.8063\n", + "Epoch 37/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6726 - loss: 0.7810 - val_accuracy: 0.6638 - val_loss: 0.8077\n", + "Epoch 38/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6697 - loss: 0.7909 - val_accuracy: 0.6624 - val_loss: 0.8062\n", + "Epoch 39/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6642 - loss: 0.7985 - val_accuracy: 0.6661 - val_loss: 0.8052\n", + "Epoch 40/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6673 - loss: 0.7857 - val_accuracy: 0.6589 - val_loss: 0.8062\n", + "Epoch 41/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6673 - loss: 0.7879 - val_accuracy: 0.6678 - val_loss: 0.8083\n", + "Epoch 42/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6652 - loss: 0.7878 - val_accuracy: 0.6654 - val_loss: 0.8049\n", + "Epoch 43/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6717 - loss: 0.7911 - val_accuracy: 0.6687 - val_loss: 0.8065\n", + "Epoch 44/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6708 - loss: 0.7774 - val_accuracy: 0.6706 - val_loss: 0.8033\n", + "Epoch 45/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6734 - loss: 0.7816 - val_accuracy: 0.6687 - val_loss: 0.8041\n", + "Epoch 46/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6734 - loss: 0.7800 - val_accuracy: 0.6661 - val_loss: 0.8059\n", + "Epoch 47/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6760 - loss: 0.7827 - val_accuracy: 0.6645 - val_loss: 0.8051\n", + "Epoch 48/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6670 - loss: 0.7842 - val_accuracy: 0.6680 - val_loss: 0.8016\n", + "Epoch 49/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6725 - loss: 0.7828 - val_accuracy: 0.6685 - val_loss: 0.8026\n", + "Epoch 50/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6750 - loss: 0.7799 - val_accuracy: 0.6654 - val_loss: 0.8036\n" + ] + } + ], + "source": [ + "from sklearn.preprocessing import StandardScaler\n", + "ss = StandardScaler()\n", + "\n", + "model = get_new_model( ) # Сбросим старые результаты обучения \n", + "hist = model.fit(ss.fit_transform(X_train), to_categorical(y_train), validation_split=0.2, epochs=50, verbose=1)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 43, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "execution_count": 43, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAiwAAAGdCAYAAAAxCSikAAAAOXRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjguNCwgaHR0cHM6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy8fJSN1AAAACXBIWXMAAA9hAAAPYQGoP6dpAABja0lEQVR4nO3deVhU993+8fcZZoBhBwFBAQEF4oaaGGOzqNEktmoW0zR7n5g03bSLbdMltTVNmiY/k6YxT9r0ydJmaZrGbBqrRq0xuzUxm5q4C7ggCAgDyDrDnN8fA6MICIPMAHq/rouLmTPnnDnzyURvv9sxTNM0EREREenDLL19ASIiIiKdUWARERGRPk+BRURERPo8BRYRERHp8xRYREREpM9TYBEREZE+T4FFRERE+jwFFhEREenzFFhERESkz1NgERERkT7P2tsX0NMqKipwuVw9es6EhARKS0t79JzSMdU7sFTvwFK9A0v1Dqzu1NtqtRIbG9v5ft29qL7K5XLhdDp77HyGYXjPq9su+Z/qHViqd2Cp3oGlegeWv+utLiERERHp8xRYREREpM9TYBEREZE+T4FFRERE+rzTbtCtiIicuoaGBhoaGnr7Mk5ZXV0djY2NvX0ZZ4yO6h0SEkJISMgpnVuBRUREWqmpqcEwDCIjI70zP/orm83WozNH5eTaq7dpmtTV1VFTU0N4eHi3z60uIRERacXlchEWFtbvw4r0DYZhEBYWdsprpCmwiIhIKwoq4g+n+r1SYBEREZE+T4FFRERE+jwFFhERkXZcc801LFy4sNfPIR6aJSQiIv3a4MGDT/r6N77xDRYvXuzzeZ988klsNls3r0p6mgJLJ9z/eZ2Ko5WYEybDoLTevhwRETnBZ5995n28fPly/vjHP/Luu+8CnjsBW62t/6pzOp1dCiJduYOwBI66hDrh3vQeR1e+jFlyqLcvRUQk4EzTxGyo752fLt7xNzEx0fvTsnZMy/OGhgaGDx/O8uXLueaaa8jMzOS1116jvLycuXPncs455zB06FCmTZvGsmXLWp33xO6c8847j//93//lpz/9KdnZ2Zx77rk8//zzPtXT4XDwox/9iBEjRjB06FBuvvlm8vLyvK8fPHiQW265hREjRjBs2DAuvvhi3nzzTe+xP/jBDxg9ejRDhw7lggsuYMmSJT69f3+mFpZOGKF2TID6ut6+FBGRwGtswP2Da3vlrS1/fglCQnvkXPfddx8LFy7kT3/6E8HBwTQ0NJCbm8vcuXOJjIzkzTff5Ec/+hFpaWmcffbZHZ7n8ccf5+c//zk//OEPWblyJXfeeScTJ05k2LBhXbqOn/zkJ+Tn5/P0008TERHBfffdxze/+U3efvttbDYbv/71r3E6nbz66quEhYWxa9cu72JrDz74ILt27eL5558nLi6O/Px86uvre6Q+/YECS2dC7Z7fCiwiIv3W7bffzowZM1pt+973vud9fNttt/HWW2+xYsWKkwaWqVOnMmfOHADmzZvHk08+yYYNG7oUWPLy8li7di3Lli3j3HPPBeDRRx/l3HPPZfXq1Vx++eUcOnSIGTNmMHz4cACGDBniPb6wsJBRo0YxZswYAFJTU7v24U8TCiydCQ3z/K6r7d3rEBHpDcEhnpaOXnrvntLyl3yLpqYm/vznP/Pvf/+boqIiGhsbaWxsJCws7KTnGTFihPexYRgkJCRw5MiRLl3Dnj17sFqtrQJRXFwcQ4cOZc+ePYAnON1555288847XHTRRcyYMcP7nv/zP//Dt7/9bbZu3crkyZOZPn26N/icCTSGpTPNLSymWlhE5AxkGAZGSGjv/PTgirt2u73V88cff5wnn3yS73//+7z00kusXbuWyZMnd3rfoRMH8BqGgdvt7tI1dDQm5/jtN954Ixs2bODrX/86O3bsYMaMGfz9738HPK07H330EbfffjuHDx/m+uuv55577unSe58OFFg6oy4hEZHTzocffsj06dP5+te/zsiRIxkyZAj5+fl+fc+srCxcLheffvqpd1t5eTl5eXlkZWV5tw0ePJj/+Z//4amnnuK73/0uL7zwgve1AQMGcN111/Hoo4/yu9/9jn/+859+vea+RF1CnTDsYc2DbtUlJCJyukhPT2fVqlVs2rSJmJgYnnjiCUpLS1sFh56WmZnJ9OnT+cUvfsGiRYsIDw/n/vvvJykpienTpwOwcOFCpk6dSmZmJpWVlXzwwQfe8TEPPvggubm5ZGdn09jYyLp16/x6vX2NAktn1MIiInLamT9/PgcOHOCmm27Cbrdz0003MX36dKqrq/36vn/6059YuHAht9xyC42NjUycOJF//OMf3nVh3G43CxYsoKioiIiICKZMmcLvfvc7AGw2G/fffz8HDhwgNDSU8847j8cee8yv19uXGGZXJ7r3E6WlpZ32QfrC3PgW7r89jDFiLJafnDl9hb3FMAySk5MpKirq8hoM0n2qd2D1l3pXVVURFRXV25fRI2w2W4/+nSAnd7J6d/S9stlsJCQkdHpujWHpTPMsIQ26FRER6T0KLJ3xdglpDIuIiEhvUWDphNESWOrUwiIiItJbFFg6Y29eREhdQiIiIr1GgaUzx80S6suD5ERERE5nCiydaQksphsaG3r3WkRERM5QPq/Dsm3bNpYvX05+fj4VFRXccccdTJgwocP9KyoqeO6558jLy6O4uJivfe1r3htHHW/jxo0sWbKEw4cPM3DgQG644YaTnjdggkPBMMA0Pd1CPXTnUBEREek6n1tYGhoaSE9P57bbbuvS/k6nk6ioKK6++upWd5083q5du1i8eDGTJk3iwQcfZNKkSTz88MPs3r3b18vrcYbFghGqcSwiIiK9yefAMm7cOK6//nrOO++8Lu2fmJjIrbfeyuTJkzu8C+bKlSvJzc1l9uzZDB48mNmzZzNq1ChWrlzp6+X5haXlujW1WUTktHXNNdewcOFC7/PzzjuPJ5988qTHDB48mNWrV5/ye/fUeU7moYce4tJLL/Xre/hTn1iaf9euXcycObPVtjFjxrBq1aoOj3E6na1W0zMMw3s3zp68w6dhGGAPB0qhvr5Hzy1ttdRXdQ4M1TuwVG//uOWWW6ivr2fJkiVtXtu0aRMzZ85k9erVjB492qfzrlq1qsN/aHfXQw89xOrVq/nPf/7Tavtnn31GdHR0j75XX3Qq3/0+EVgcDgcxMTGttsXExOBwODo8ZunSpbzyyive5xkZGSxatKhLy/v66nDzFzYuLBR7cnKPn1/aSkpK6u1LOKOo3oHV1+tdV1fnvbdNf3DzzTdz6623UlxcTGpqaqvX/vWvfzFq1CjOPvvsTs9jGAZBQUHez97V/07HH9MZi8WCYRht9h88eHCXjj8VHb13T+vo/MHBwSSfwt+hfSKwtMc0zZMmsdmzZzNr1izv85Z9S0tLcblcPXYdhmFgsUcAUH6oEEtRUY+dW9oyDIOkpCSKi4s1jTwAVO/A6i/1bmxs7Ff337n44ouJj4/nhRde4Kc//al3e11dHcuWLeNXv/oVhw8f5je/+Q0ffvghDoeD9PR0fvjDH3LVVVd59zdNk6amJu9nP++887j99tv59re/DUBeXh533HEHn3/+OWlpadxzj+f+cscf84c//IE33niDoqIiEhMTmT17Nj/5yU+w2WwsWbKEP/7xj4BnuAR4boZ43XXXMXjwYP72t7/x1a9+FYDt27ezcOFCPv30U0JDQ5k5cyZ33XUX4eHhgOfmjVVVVUyYMIHHH3+cxsZGrrzySu6+++4OA4Pb7cY0Te+1ut1uHnnkEZ5//nnKy8sZNmwYv/71r7n44osBz/fg7rvvZtWqVVRWVpKQkMDNN9/MD3/4Q8DTWvTiiy9SVlZGbGwsM2fO5P/9v//X4XensbGRonb+DrVarV1qbOgTgaW91pTKysqTNo/ZbLYO/6P09B8ELWNYzLraPv2HzOnENE3VOoBU78DqT/U2TZOGpt651pAgo0tdCFarlWuuuYaXXnqJn/zkJ95j/v3vf+N0Opk9ezZ1dXXk5uYyd+5cIiMjefPNN/nRj35EWlpal1pf3G433/72t4mNjWX58uUcPXqUu+66q81+4eHhPPzwwyQlJbF9+3Z+8YtfEBERwdy5c7niiivYuXMnb7/9Ni+++CIAkZGRbc5RV1fHzTffzNlnn83KlSspKyvj5z//OQsWLGDx4sXe/TZs2EBiYiIvv/wy+fn5fP/732fkyJHcdNNNnX4egKeeeorHH3+cRYsWMXLkSJYsWcKtt97K+vXryczM5O9//ztr167l//7v/xg8eDCHDh3i0KFDAKxYsYInn3ySxx57jJycHEpKSti2bVun73kq3/s+EViys7PZunVrqxaTLVu2kJ2d3YtXdYzRstptg2YJiciZpaHJ5Lolu3rlvZdcl02otWtjHq6//nr++te/smHDBi644ALP8UuWMHPmTGJiYoiJieF73/ued//bbruNt956ixUrVnQpsLz33nvs3r2bjRs3MmjQIAB+9atfcfPNN7fab/78+d7Hqamp7N27l+XLlzN37lzsdjvh4eEEBQV5W1ja89prr1FfX88jjzziHUNz7733MmfOHBYsWOBtjYiOjuYPf/gDQUFBDBs2jGnTpvH+++93ObA8/vjjzJ07lyuvvBKABQsWsGHDBp566inuu+8+CgsLycjIYMKECRiGQUpKivfYwsJCEhISuOiii7DZbAwePJhx48Z16X27y+dZQvX19RQUFFBQUABASUkJBQUFlJWVAfDCCy/w5z//udUxLfvX19dTVVVFQUEBBw8e9L4+Y8YMNm/ezLJlyygsLGTZsmVs3bq1zUDc3mIJ8zTBUadZQiIifdGwYcMYP368t+WioKCADz/8kBtuuAHwdNs88sgjXHLJJYwcOZKsrCzeffddCgsLu3T+3bt3M3jwYG9YATjnnHPa7LdixQquuuoqxo4dS1ZWFg8++GCX3+P49xo+fHirAb/nnnsubrebvXv3erdlZ2cTFBTkfT5w4EDv38Wdqa6upri4mHPPPbfV9vHjx3uXFLn22mv58ssvueiii/jtb3/LO++8491v1qxZ1NfX85WvfIWf//znvPHGGz06HKM9Prew7N27l7vvvtv7/LnnngNg8uTJzJs3j4qKijYF+8UvfuF9nJeXx/vvv09CQgJ/+ctfAMjJyWH+/Pm8+OKLLFmyhKSkJObPn09WVla3PlRPM+zNgUXrsIjIGSYkyGDJdb3T2h0S5NuMkhtuuIEFCxZw3333sWTJElJSUpg0aRIul4vHH3+cJ598krvvvpuzzjqLsLAw7rrrri6P1WmvK+PE7qpPPvmEuXPn8rOf/YwpU6YQGRnJ66+/zhNPPOHT5zjZGM7jt7c3LMLXLpcT3+f49x49ejQbN25k/fr1vP/++3zve9/jwgsv5Mknn2Tw4MG8++67vPfee7z33nv8+te/5q9//SvLly/36f194XNgGTlyJC+99FKHr8+bN6/NtpPt32LixIlMnDjR18sJCItugCgiZyjDMLrcLdPbLr/8chYuXMjSpUt5+eWXuemmm7x/+X744YdMnz6dr3/964BnTEp+fn6X/2GcnZ1NYWEhxcXF3tlDn3zySat9Nm3aREpKCj/+8Y+9205sXbHZbLjd7k7f65VXXqG2ttbbyrJp0yYsFguZmZldut7OREZGkpSUxEcffdTq795PPvmEsWPHttrvyiuv5Morr2TmzJncdNNNVFRUEBsbi91u57LLLuOyyy7jlltuYfLkyWzfvp3hw4f3yDWeqE+MYenrjOYuIVMLx4mI9Fnh4eFcccUVLFq0iKqqKq699lrva+np6axatYpNmzYRExPDE088QWlpaZcDy0UXXcTQoUP58Y9/zMKFCzl69CiLFi1qtU9GRgaFhYW8/vrrjBkzhjfffJM33nij1T6pqans37+fL774gkGDBhEeHk5ISEirfa6++moeeughfvzjH/Ozn/2MI0eO8Nvf/pavf/3rPbp0x/e+9z0eeughhgwZ4m2M+PLLL3n00UcBeOKJJxg4cCAjR47EMAxWrFhBYmIi0dHRLFmyBLfbzbhx47Db7bz66quEhoa2GufS03Tzwy6wqEtIRKRfuP7663E4HFx00UWt1jaZP38+o0eP5qabbuKaa64hISGB6dOnd/m8FouFp556isbGRmbNmsUdd9zBL3/5y1b7TJ8+nW9/+9ssWLCAyy67jI8//rjVIFzwjNmcMmUK1157LaNHj2bZsmVt3stut/PPf/4Th8PBzJkz+c53vsOFF17IH/7wB59q0ZlvfetbfPe73+Wee+7hkksu4a233uLpp5/2tuKEh4fzl7/8ha997WvMnDmTAwcO8I9//AOLxUJ0dDT//Oc/ueqqq7jkkkt4//33eeaZZ4iLi+vRazyeYfaXuXVdVFpa2qPrBxiGQXTedo7c9wsYehZBv3qgx84tbRmGQXJyMkVFRf1m2md/pnoHVn+pd1VVFVFRUb19GT3CZrP1qzVl+ruT1buj75XNZutSy5FaWLrAO0tILSwiIiK9QoGlCzRLSEREpHcpsHTBsbs1K7CIiIj0BgWWLjC8XUJaml9ERKQ3KLB0gXeWUFMTuDR4S0REJNAUWLrACLUfe6JuIRERkYBTYOkCIygIQkI9T3Q/IRE5A3S2GquIL3ri+6TA0lUtrSxqYRGR01xYWBjV1dUKLdIj3G431dXVrW7m2B1amr+rQu1QWQFanl9ETnNWq5Xw8HCOHj3a25dyyoKDg2lsbOztyzhjdFTv8PBwrNZTixwKLF0VqqnNInLmsFqt/X612/6ysvDpwt/1VpdQF7UMvDUVWERERAJOgaWrvGNY1CUkIiISaAosXaUuIRERkV6jwNJVmiUkIiLSaxRYuqolsNQpsIiIiASaAksXGfbmLqEGBRYREZFAU2DpKnUJiYiI9BoFlq5qmdaspflFREQCToGlqzRLSEREpNcosHSVuoRERER6jQJLF3kH3WrhOBERkYBTYOkqtbCIiIj0GgWWrlJgERER6TUKLF3VMujW5cR0OXv3WkRERM4wCixd1dLCAmplERERCTAFli4ygoLAFux5osAiIiISUAosvvCOY9FMIRERkUBSYPGFBt6KiIj0CgUWXyiwiIiI9AoFFl80Lx5n1imwiIiIBJICiy9CNIZFRESkNyiw+MBo6RJqUAuLiIhIICmw+KLlfkLqEhIREQkoBRZfaNCtiIhIr1Bg8UWIAouIiEhvsPp6wLZt21i+fDn5+flUVFRwxx13MGHChE6PefbZZzl48CCxsbFcccUVXHbZZd7X3377bR577LE2xz3//PMEBwf7eon+09IlpEG3IiIiAeVzYGloaCA9PZ2LL76Yhx56qNP9S0pKuP/++5k2bRo//OEP2blzJ0899RRRUVFMnDjRu5/dbueRRx5pdWyfCivg7RIy1cIiIiISUD4HlnHjxjFu3Lgu77927Vri4+OZM2cOACkpKezdu5d///vfrQKLYRjExMT4ejmBpaX5RUREeoXPgcVXu3fvJjc3t9W2sWPH8tZbb+FyubBaPZdQX1/P3LlzcbvdpKenc91115GRkdHheZ1OJ06n0/vcMAzsdrv3cU9pOZdhGBj2MEyA+roefQ855vh6i/+p3oGlegeW6h1Y/q633wOLw+EgOjq61bbo6Giampqorq4mNjaWQYMGMXfuXNLS0qirq2PVqlX89re/5cEHHyQ5Obnd8y5dupRXXnnF+zwjI4NFixaRkJDgl8+RlJREw5FUSgCry9nhdUnPSEpK6u1LOKOo3oGlegeW6h1Y/qq33wMLtE1bpmm22p6dnU12drb39ZycHH75y1/yxhtvcNttt7V7ztmzZzNr1qw271FaWorL5erRa09KSqK4uBh3jacryFVdTVFRUY+9hxxzfL1bvifiP6p3YKnegaV6B1Z36221WrvU2OD3wBITE4PD4Wi1raqqiqCgICIiIto9xmKxMHToUIqLizs8r81mw2aztfuaP76YpmlihoR6njTU6svvZ6ZpqsYBpHoHluodWKp3YPmr3n5fhyUrK4stW7a02rZ582YyMzO941dOZJom+/bt63uDcEObpzU3NmI2NfXutYiIiJxBfA4s9fX1FBQUUFBQAHimLRcUFFBWVgbACy+8wJ///Gfv/pdddhllZWXedVjWr1/P+vXrufzyy737vPzyy3z++eccPnyYgoIC/vrXv1JQUNBqrZY+oWWWEGjxOBERkQDyuUto79693H333d7nzz33HACTJ09m3rx5VFRUeMMLQGJiInfeeSfPPvssa9asITY2lltvvbXVlOaamhqeeOIJHA4HYWFhZGRkcPfddzNs2LBT+Ww9zrDZwGoFl8sTWMLb79ISERGRnmWYp1nHXmlpaavpzqfKMAySk5MpKirCNE2afnITHK3G8rs/YwxO67H3EY8T6y3+pXoHluodWKp3YHW33jabrUuDbnUvIV+Fanl+ERGRQFNg8ZXu2CwiIhJwCiy+UmAREREJOAUWXzV3CZnqEhIREQkYBRYfGWphERERCTgFFl8psIiIiAScAouvWmYJ1alLSEREJFAUWHzV0sLSoBYWERGRQFFg8ZW6hERERAJOgcVXdk9gMdUlJCIiEjAKLL4KUQuLiIhIoCmw+MjwLs2vwCIiIhIoCiy+squFRUREJNAUWHylQbciIiIBp8DiKwUWERGRgFNg8VXLGJaGOky3u3evRURE5AyhwOKrlhYWgIb63rsOERGRM4gCi69swWBpLpu6hURERAJCgcVHhmEc6xaq1+JxIiIigaDA0h0aeCsiIhJQCizd0RJYtDy/iIhIQCiwdIddq92KiIgEkgJLdzTfT8hUYBEREQkIBZbu8I5hUZeQiIhIICiwdIOh+wmJiIgElAJLd+iOzSIiIgGlwNIdIeoSEhERCSQFlu5Ql5CIiEhAKbB0R6hmCYmIiASSAkt3aAyLiIhIQCmwdIOhpflFREQCSoGlOxRYREREAkqBpTtalubXvYREREQCQoGlO1qmNTeohUVERCQQFFi647guIdM0e/daREREzgAKLN3R0iVkmtBQ37vXIiIicgZQYOmO4BAwmkungbciIiJ+p8DSDYZhQGio54kCi4iIiN8psHSXd/E4zRQSERHxN6uvB2zbto3ly5eTn59PRUUFd9xxBxMmTOj0mGeffZaDBw8SGxvLFVdcwWWXXdZqn40bN7JkyRIOHz7MwIEDueGGGzo9b6/SWiwiIiIB43MLS0NDA+np6dx2221d2r+kpIT777+f4cOHs2jRImbPns3TTz/Nxo0bvfvs2rWLxYsXM2nSJB588EEmTZrEww8/zO7du329vMBRYBEREQkYn1tYxo0bx7hx47q8/9q1a4mPj2fOnDkApKSksHfvXv79738zceJEAFauXElubi6zZ88GYPbs2Wzbto2VK1cyf/58Xy8xMLw3QKzF6OVLEREROd35HFh8tXv3bnJzc1ttGzt2LG+99RYulwur1cquXbuYOXNmq33GjBnDqlWrOjyv0+nE6XR6nxuGgd1u9z7uKS3nOvGcRmgYJmDU1/fo+53pOqq3+IfqHViqd2Cp3oHl73r7PbA4HA6io6NbbYuOjqapqYnq6mpiY2NxOBzExMS02icmJgaHw9HheZcuXcorr7zifZ6RkcGiRYtISEjoycv3SkpKavX8SFwctUBksJWo5GS/vOeZ7MR6i3+p3oGlegeW6h1Y/qq33wMLtE1bLavDniyFmaZ50tdnz57NrFmz2rxHaWkpLpfrVC63FcMwSEpKori4uNWqtk2m5/2qSg5TU1TUY+93puuo3uIfqndgqd6BpXoHVnfrbbVau9TY4PfA0l5LSVVVFUFBQURERHS4T2VlZZuWmePZbDZsNlu7r/nji2maZuvzhhxbh0X/I/S8NvUWv1K9A0v1DizVO7D8VW+/r8OSlZXFli1bWm3bvHkzmZmZWK2evJSdnc3WrVtb7bNlyxays7P9fXnd550lpHVYRERE/M3nwFJfX09BQQEFBQWAZ9pyQUEBZWVlALzwwgv8+c9/9u5/2WWXUVZW5l2HZf369axfv57LL7/cu8+MGTPYvHkzy5Yto7CwkGXLlrF169Y2A3H7lOb7CZl1mtYsIiLibz53Ce3du5e7777b+/y5554DYPLkycybN4+KigpveAFITEzkzjvv5Nlnn2XNmjXExsZy6623eqc0A+Tk5DB//nxefPFFlixZQlJSEvPnzycrK+tUPpt/hWgdFhERkUDxObCMHDmSl156qcPX582b12bbiBEjWLRo0UnPO3HixFYhpq8zQu2YoC4hERGRANC9hLrL3nIvIbWwiIiI+JsCS3dpaX4REZGAUWDpLs0SEhERCRgFlu4KPdYlpPn9IiIi/qXA0l0tLSxuNzgbe/daRERETnMKLN3VstItqFtIRETEzxRYusmwWLQWi4iISIAosJwKzRQSEREJCAWWU2FvDixanl9ERMSvFFhOhbqEREREAkKB5VQ0dwmZGnQrIiLiVwosp0LL84uIiASEAsspMDToVkREJCAUWE6FAouIiEhAKLCcCu/y/BrDIiIi4k8KLKdCLSwiIiIBocByKhRYREREAkKB5VQ0dwlpWrOIiIh/KbCcAs0SEhERCQxrb19AX+eod1FeVEVIYxNhthPynQKLiIhIQKiFpRO/XbefOc9/zK6ydkJJS2CpU5eQiIiIPymwdCI+zNMIVVrjbPtiy7TmBrWwiIiI+JMCSycSwm0AlNW62r6oLiEREZGAUGDpRHxzYGm3hcXeHFhcLkxnO6+LiIhIj1Bg6URCWHNgqW0nkITYjz1WK4uIiIjfKLB0IiG84zEsRlAQBAd7nmgtFhEREb9RYOlES5dQWY0L0zTb7uC9n5BaWERERPxFgaUTA+w2DMDpNqlsaGq7gwbeioiI+J0CSydsQQYDwj3dPu1PbW4JLOoSEhER8RcFli5IigoFPN1CbXjvJ6QWFhEREX9RYOkCb2Bpb6aQuoRERET8ToGlCwZGhgAdzBTS8vwiIiJ+p8DSBQObW1hK213tVrOERERE/E2BpQuSIlvGsJykS0j3ExIREfEbBZYuSIpq7hI62f2E1CUkIiLiNwosXTCwuYWlos6Fs8nd+kW7Bt2KiIj4mwJLF8SG2bBZDACOnNjK0nw/IU1rFhER8R8Fli4wDIOEliX6Twgshr1l0K26hERERPzF2p2D1qxZw/Lly3E4HKSkpDBnzhyGDx/e4f6rV69mzZo1lJSUEB8fz9VXX83kyZO9r7/99ts89thjbY57/vnnCW65uWAvSwi3cqi6se3UZq3DIiIi4nc+B5YNGzbwzDPPcPvtt5OTk8O6deu47777ePjhh4mPj2+z/9q1a/nXv/7Fd7/7XYYOHcqePXt4/PHHCQ8PZ/z48d797HY7jzzySKtj+0pYAYgP87SwlJ64eJwCi4iIiN/53CW0YsUKpk6dyrRp07ytK/Hx8axdu7bd/d99910uueQSzj//fAYOHMgFF1zA1KlTef3111vtZxgGMTExrX76koTj7trcitZhERER8TufWlhcLhd5eXlcddVVrbbn5uayc+fOdo9xOp3YbLZW24KDg9mzZw8ulwur1XMJ9fX1zJ07F7fbTXp6Otdddx0ZGRkdXovT6cTpPNbaYRgG9uYZO4Zh+PKxTqrlXMfGsDhbn99+LLD05PueqVpqqFoGhuodWKp3YKnegeXvevsUWKqqqnC73URHR7faHh0djcPhaPeYMWPGsH79eiZMmEBGRgZ5eXm89dZbNDU1UV1dTWxsLIMGDWLu3LmkpaVRV1fHqlWr+O1vf8uDDz5IcnJyu+ddunQpr7zyivd5RkYGixYtIiEhwZeP1GU5qQNhYxEVjbS6pqZwO4cAnI0kJSRgWLs1LEhOkJSU1NuXcEZRvQNL9Q4s1Tuw/FXvbv3t2l566ihRXXPNNTgcDhYsWIBpmkRHRzN58mSWL1+OxeLpkcrOziY7O9t7TE5ODr/85S954403uO2229o97+zZs5k1a1ab9y8tLcXlameBt24yDIOkpCQsDdUAFFXWUVRU5H3ddB1r5SnKz8OIiOyx9z4TtdS7uLgY0zR7+3JOe6p3YKnegaV6B1Z36221WrvU2OBTYImKisJisbRpTamsrGzT6tIiODiYuXPn8p3vfIfKykpiY2NZt24ddrudyMj2/3K3WCwMHTqU4uLiDq/FZrO16Wpq4Y8vZnyYp1R1TjdHG1yEBwd5XgiygtUGLidmfS2ER/T4e5+JTNPUHzABpHoHluodWKp3YPmr3j4NurVarWRmZrJly5ZW27ds2UJOTk6nxw4YMACLxcIHH3zA2Wef7W1hOZFpmuzbt69PDbwNtVqIDPGEFE1tFhERCSyfu4RmzZrFo48+SmZmJtnZ2axbt46ysjIuvfRSAF544QXKy8v5wQ9+AMChQ4fYs2cPWVlZ1NTUsGLFCg4cOMC8efO853z55ZfJysoiOTnZO4aloKCAb33rWz30MXtGQpiV6oYmympdpMce94I9DI5W6X5CIiIifuJzYDn//POprq7m1VdfpaKigtTUVO68805v/1NFRQVlZWXe/d1uNytWrODQoUMEBQUxcuRI7r33XhITE7371NTU8MQTT+BwOAgLCyMjI4O7776bYcOG9cBH7Dnx4TbyKhratrCEqIVFRETEn7o16Hb69OlMnz693deObzkBSElJ4YEHHjjp+ebMmcOcOXO6cykBldA8juXE5fm9XUINCiwiIiL+oHsJ+SC+eS2WNi0szWuxmOoSEhER8QsFFh94l+c/IbAYGnQrIiLiVwosPkgIb+kS6miWkFpYRERE/EGBxQcty/MfqXXR5D5ujnlMnOd3ScfrxoiIiEj3KbD4IDbUisWAJhMc9ccG3hppQwEw9+/trUsTERE5rSmw+CDIYjDA7ukWKj3+rs3NgYWiA5iNDb1wZSIiIqc3BRYfHX/XZq/YARAZDW43FO7rpSsTERE5fSmw+Ki9qc2GYcCQ5m6hfXt65bpEREROZwosPmpZPK70hMXjWsaxsD8v0JckIiJy2lNg8VFLC0vZiWuxtAy83aeBtyIiIj1NgcVHCWHtjGEBb5cQhfswnSe8JiIiIqdEgcVHLYvHtZolBDAgEcIioMkFh/b3wpWJiIicvhRYfNTSJVTV0ESDy+3d3mrgrdZjERER6VEKLD4Kt1kItXrKVlp74jiWTM8DBRYREZEepcDiI8Mwjt1T6MRuoSHDAA28FRER6WkKLN3Q0cBb79TmA/mYLteJh4mIiEg3KbB0Q7x34O0Js4ESkjx3bnY5ofhgL1yZiIjI6UmBpRuOtbCcsHicxQLN41g08FZERKTnKLB0Q3vL87cw0jzjWNA4FhERkR6jwNINHa7FAjBELSwiIiI9TYGlG+KPG3Rrmmar11oNvHU3BfrSRERETksKLN0Q33wDxMYmk+qGE0JJ0mAIDoGGejhc1AtXJyIicvpRYOkGW5CF2NAgoJ27NluCIDUDAHPfnoBfm4iIyOlIgaWbTj7wtrlbSONYREREeoQCSze1jGNpL7Acu6dQXiAvSURE5LSlwNJN3uX5a9vOFDq+hcV0u9u8LiIiIr5RYOmmhJN0CZGcClYb1NVCWXGAr0xEROT0o8DSTR3dTwjAsFohJR0Ac5+6hURERE6VAks3xXd0x+ZmGngrIiLScxRYuqmlhaW8zoXLbbbdoWXgraY2i4iInDIFlm6KCg3CZjEwgSPtdQsNaWlhyWuzGq6IiIj4RoGlmyyGwYCwk3QLDRoCQUFQUw3lpQG+OhERkdOLAssp8M4Uaq+FxWaDQWmeJ7pzs4iIyClRYDkFCZ0NvB0yDABTgUVEROSUKLCcAu9qt+20sACQ1rLirQKLiIjIqVBgOQUnXTwOMNIyPQ/27dHAWxERkVOgwHIK4sM6Xp4fgJQMMCxQXQmV5QG8MhERkdOLAsspaGlhKeuohSUkBAalep5oHIuIiEi3Wbtz0Jo1a1i+fDkOh4OUlBTmzJnD8OHDO9x/9erVrFmzhpKSEuLj47n66quZPHlyq302btzIkiVLOHz4MAMHDuSGG25gwoQJ3bm8gGkZw1LjdFPrbCLMFtRmHyMtE7NwH+a+vRhj+vbnERER6at8bmHZsGEDzzzzDFdffTWLFi1i+PDh3HfffZSVlbW7/9q1a/nXv/7FN77xDf70pz9x7bXX8re//Y2PP/7Yu8+uXbtYvHgxkyZN4sEHH2TSpEk8/PDD7N69u/ufLADsNgsRwZ4SdjRTSANvRURETp3PgWXFihVMnTqVadOmeVtX4uPjWbt2bbv7v/vuu1xyySWcf/75DBw4kAsuuICpU6fy+uuve/dZuXIlubm5zJ49m8GDBzN79mxGjRrFypUru//JAqTzgbfNK96qS0hERKTbfAosLpeLvLw8xowZ02p7bm4uO3fubPcYp9OJzWZrtS04OJg9e/bgcnlaJXbt2kVubm6rfcaMGcOuXbt8ubxe0fnU5gwwDHAcwayqCOCViYiInD58GsNSVVWF2+0mOjq61fbo6GgcDke7x4wZM4b169czYcIEMjIyyMvL46233qKpqYnq6mpiY2NxOBzExMS0Oi4mJqbDc4InCDmdx0KCYRjY7Xbv457Scq6OzukdeFvrancfwx6Oe+AgKC6EA/kYo+J67NpOR53VW3qW6h1Yqndgqd6B5e96d2vQbbt/MXdwgddccw0Oh4MFCxZgmibR0dFMnjyZ5cuXY7F03MBjmuZJP/TSpUt55ZVXvM8zMjJYtGgRCQkJPnySrktKSmp3e2ZSI+yqoMZtIzk5ud19juSMora4kMjyEqI62Eda66je4h+qd2Cp3oGlegeWv+rtU2CJiorCYrG0afmorKxs0+rSIjg4mLlz5/Kd73yHyspKYmNjWbduHXa7ncjISKD91pSTnRNg9uzZzJo1y/u8JdyUlpZ6u5p6gmEYJCUlUVxc3O7ibyFNdQDsL6uiqKio3XO4EwcBUPXFZ9RMan8f8eis3tKzVO/AUr0DS/UOrO7W22q1dqmxwafAYrVayczMZMuWLa2mHG/ZsoVzzz2302MHDBgAwAcffMDZZ5/tbWHJzs5m69atrQLIli1byM7O7vB8NputzdiYFv74Ypqm2e55E5oXjyutdXb8vi0zhfbt1f80XdRRvcU/VO/AUr0DS/UOLH/V2+dZQrNmzeLNN99k/fr1HDx4kGeeeYaysjIuvfRSAF544QX+/Oc/e/c/dOgQ7777LkVFRezZs4fFixdz4MABbrjhBu8+M2bMYPPmzSxbtozCwkKWLVvG1q1bmTlzZg98RP+Kbx7DcqTWibvDwNK8RP+REsya6gBdmYiIyOnD5zEs559/PtXV1bz66qtUVFSQmprKnXfe6W3OqaioaLUmi9vtZsWKFRw6dIigoCBGjhzJvffeS2JionefnJwc5s+fz4svvsiSJUtISkpi/vz5ZGVl9cBH9K84uxWLAS43OOqbiLO3LakRFgEJSVBaDPvzYPiYds4kIiIiHenWoNvp06czffr0dl+bN29eq+cpKSk88MADnZ5z4sSJTJw4sTuX06uCLAZxditltS5Ka5ztBhbA08pSWoy5bw+GAouIiIhPdC+hHtDZPYUAjCHDADA//xDT2fF+IiIi0pYCSw9ouWtz8dGTBJZxX4HgENi7A/dTD2E2NQXq8kRERPo9BZYekDXAs2Ddyp0V1DrbDyJG0mAs8xaA1QqfbsB89n8x3e5AXqaIiEi/pcDSA76aFUNShI0jdS6WbD3S4X7GiLFYvvsLsFgw//sW5r+e0FQ7ERGRLlBg6QEhVgvfHj8QgOU7ytnnaOhwX2PsRIzbfgKGgfn2KszXnlNoERER6YQCSw8ZPziCiakRuE34v49Ovsqf5bzJGDd/HwBz9auYq14O1GWKiIj0SwosPej2cwYSEmSwrbSOt/KrTrqvZdJXMb5xGwDmsudxv/nvQFyiiIhIv6TA0oMSwm1cNzoegGc+K+Fow8lnAlkuuwrjcs+Kv+aLT+J+/z9+v0YREZH+SIGlh11xVhwpUcFU1jfx/ObSTvc3Lr8e49IrATCf+wvuTe/7+xJFRET6HQWWHmYLMvjuuZ4BuKt3O9h9pO6k+xuGgfGN2zAmTQfTjfm3hzA//zAQlyoiItJvKLD4QW5SOJPSozCBxzcdpsl98llAhmFg3PQ9jAmToakJ92P34X7laa2IKyIi0kyBxU9uPTuRMJuF3UfqWbvH0en+hiUI49YfN7e0mJhrluK+/w7MQ/v9f7EiIiJ9nAKLn8TZrdyY6xmA+/zmUhz1rk6PMaxWLN+ch2XuryEiEg7k4773p7jXr9BaLSIickZTYPGjGdmxZMSGcLTRzbOfdT4At4UxbiKWux6FkePA2Yj5rydw/+89mJUVfrxaERGRvkuBxY+CLAbfn5AEwPq8SraV1Hb5WCMmDsuP7sK4/jtgtcEXn+D+3Q81IFdERM5ICix+lhNv59Kh0QD830eHcXUyAPd4hsWCZdosLL95GFIy4GgV7r/8Afc//oLZUO+vSxYREelzFFgC4H/GJRIZEsS+ygaWbC3zeTyKMTgNy6//iHHZbADMd9fgvvtHmJ9u0NgWERE5IyiwBEBUSBBzxiUA8NIXR/jfjUU0Nrl9Oodhs2H5xq1Yfvp7iBkApcW4//r/cD/wK8y9O/xx2SIiIn2GAkuATMuM5razE7EYsD6vil//Zz9Han1fZ8UYPgbL7/+CMfNaCA6GPdtx/79f4H78AczSYj9cuYiISO9TYAkQwzC4cngcd12cSkSwZ32Wn71RwI7Sk6+E2+65QsOwXHUzlnsfx7hgGhgG5sfv4/7tXNxL/oZZU+2HTyAiItJ7FFgCbGxyOH/8ajpDokOoqG9iwbr9rNvr6Na5jNgBWOb8GMtvF8OIsdDkwlz3Ou5ffwf32qVaKVdERE4bCiy9IDkymEXThzAxNQKX2+TRjcU8sanYpxlExzNSMwj6yT1Yfvw7GDwEamswX34a98K5uDe9p4G5IiLS7ymw9BK7zcIvLxrMDc2r4a7c5eCu9Qeo6sKKuB0xRp2NZeFijP/5AUTHQdlhzCcexH3/zzF3b+upSxcREQk4BZZeZDEMrh8dz52TBhNqtfDF4Vp+trqAnWW+j2tpYViCsFx0GZY//B/GFTdCSCjk78L9wK9o+uv9mIcP9eAnEBERCQwFlj5gYmokD04fQlKEjZIaF79Ys4+fvpHPyp0VVDc0deucRkgolsuvx3Lv/3luqGhY4NP/4r5rHu5/PYFZXdXDn0JERMR/FFj6iLSYEB76ajpT0qOwWmBveQNPfHyYOa/t4cH3C/msqIamboxxMWLiPDdUvOt/YfR4aGrCXL8C94Lv4F79Kqaz0Q+fRkREpGcZ5mk2IrO0tBRnD86OMQyD5ORkioqKAjZ4tarexTsFVazbW0mBo8G7fUCYlWmZ0UzNjCY5Mrhb5za3b8b98t/hQL5nQ1wCxteuwTh/KkZwSE9c/inpjXqfyVTvwFK9A0v1Dqzu1ttms5GQkND5+RVYTq43v/CmaZJX0cCbex28U1DF0cZjq+OOTQ7ntrMTGRLje8gw3W7MjW9jLnseKso8GyOjMabOwrh4BkZ4ZE99BJ/pD5jAUr0DS/UOLNU7sBRYfHQ6BZbjNTa5+fDAUdblVbK5qAYTsBhwxVlxXDd6AGG2IJ/PaTY2YL63FvM/r8OREs/GkFCMCy/FuPRKjAGJPfshuqCv1PtMoXoHluodWKp3YPk7sFhP5eIkcIKDLFyUHsVF6VEUVzfy909L+PDgUZZtL+fdgiq+dU4iF6RFYhhGl89pBIdgTLscc8oMzI/fx1z9GhzMx3zz35hvrcQ49yKM6VdjpGb48ZOJiIh0ToGlH0qKDObXk1P4uPAoT358mOKjTh58/xBrk8L4zrkDSYnyrZvICArCOG8y5oRJsO1z3Gteg+2bMT98B/PDd2DkOCzTr4azcn0KRCIiIj1FgaUfGz84gtEDw1i6rZxXvjzC5uJafrwyn6uGD+AbowYQavVtEphhGDByHEEjx2Hu24O5Zinmxx/Al5/h/vIzGDIMy1evhrO/gmHxvQtKRESkuzStuZ8LsVq4PjeeR2dlcM6gcFxueOXLI/zg33n8d3817m722xpDhmH5zs89C9BdPMNzZ+h9e3A//gDu33wf99tvYDY2dH4iERGRHqBBt53oT4O2TNPkw4NHeerjw5TWepb4HxBmZXJ6FFMyors1o8h77upKzPUrMd9aCS13g46Mxph2OcaUGRjhET3wCfpXvU8Hqndgqd6BpXoHlmYJ+ehMDiwt6l1uXvniCKt2V1Bz3FTojNgQpmREMSk9mjh793oDzYZ6zPf/g7l2GZSXejaGhGJcNN0zsygu/pSuvT/Wuz9TvQNL9Q4s1TuwFFh8pMByjLPJzceFNbxdUMnHhUdxNWcXiwG5A8OYkhHNxNRI7DbfewZNlwvzkw8wV78KBws8G4OsGF+5GONrX8dIHNSta+7P9e6PVO/AUr0DS/UOLE1rlm6zBVn4SlokX0mLpLqhiff3VfFOQRXbS+v4vLiWz4trCfmomCuHx3HNyAGE+DBI17Baj80s+vIz3KtfhZ1bPa0vH7yJMf4CjBnfwEhJ998HFBGRM4YCyxkiMiSIr2XH8rXsWIqrG3m7oIq38yspqnby0hdHeCuvklvPSeT8VB/XcjEMGHU2QaPOxty7A/fKl2Drx5ib3sPc9B6MmYBlxjcwMnP8+OlEROR0p8ByBkqKDOb60fFcN2oA/z1Qzd8/KaG01sUD7x0iNymMb48fSFq07wN0jaFnEfSjhZj78zBXvYz56QbY/BHuzR/B8DFYZnwDckZrLRcREfFZtwLLmjVrWL58OQ6Hg5SUFObMmcPw4cM73P+9995j+fLlFBUVERYWxtixY/nmN79JZKTnnjVvv/02jz32WJvjnn/+eYKDu3eTP+mcYRicnxbFOYMieHXbEV77spwtxbXMX5nPrJxYrs+N79aS/0ZaJsb3folZfBDzjVcxP3wbtm/GvX0zZGR77ll0zgUYNlvPfygRETkt+TzodsOGDTz66KPcfvvt5OTksG7dOt58800efvhh4uPbzhDZsWMHd911F7fccgvjx4+nvLycJ598kqSkJH7+858DnsDy9NNP88gjj7Q6NiYmxucPpEG33Xf8kv8AMaFB3DIukSkZUVhOoVXEPFKCueY1zPf+A67m/zaR0RgXXYYx6asYA44NtjqT6t0XqN6BpXoHluodWH1u0O2KFSuYOnUq06ZNA2DOnDls3ryZtWvXcuONN7bZf9euXSQmJjJjxgwAEhMTueSSS1i+fHmr/QzD6FZAkZ7TsuT/p4c8S/4fqnbyyH+LWL3bwaT0SOLsVmLtVu/v4KCuDdI1BiRi3Pg9zJnXYb63BvOdNeA44uk2euNVzziXqTO19L+IiHTIp8DicrnIy8vjqquuarU9NzeXnTt3tntMTk4OL774Ip9++injxo2jsrKSjRs3Mm7cuFb71dfXM3fuXNxuN+np6Vx33XVkZHR80z2n09mqJcUwDOx2u/dxT2k515n0F+k5gyPJTQpn+Y5ylmwtY2dZHTvL6trsFxFsaQ4wNuLsVs4eFM6k9KgOa2XExMHlN2B+7RuYmz/EfGsV5o4t8PlG3J9vhKQUmDoT91U3nFH17k1n4ve7N6negaV6B5a/6+1Tl1B5eTnf+973+P3vf09OzrFZH6+99hrvvPNOmy6dFhs3buSxxx7D6XTS1NTE+PHj+elPf4rV6slLu3btori4mLS0NOrq6li1ahWfffYZDz74IMnJye2e86WXXuKVV17xPs/IyGDRokVd/SjSRSXVDSz59AAHHXWUHW2krKaBsqONNDa5293/wqEDWHDZWcRHdG3QrnN/HkdXvkzNm6sw62oAMEJCsX9lCmFTvkrouIkYVo0NFxE503UrsNx7771kZ2d7t7/22mu8++67LF68uM0xBw8e5Pe//z0zZ85kzJgxVFRU8PzzzzN06FC+//3vt/s+brebX/7ylwwfPpzbbrut3X06amEpLS3F5XJ19SN1yjAMkpKSKC4uVh9oM9M0qWl0U17norzORUWdi/2VDby+vRyX2yQyJIh55yVxflpU189ZX4v537dwv7UKDu0/9kJkNMb4C7FMnAKZOfqXUg/T9zuwVO/AUr0Dq7v1tlqtPT+GJSoqCovFgsPhaLW9srKS6Ojodo9ZunQpOTk5XHHFFQAMGTKE0NBQFi5cyPXXX09sbGybYywWC0OHDqW4uLjDa7HZbNg6mGXijy+maZr6wh8nPNhCeHAwqdHHZnFNGhLJ4v8WkV/RwP97t5ApGdV8e/xAIoK7MNMoxI4xZQZBU2YwoLqc0pWvYn70LlRXYr61kqa3VkL8QIwJkzEmTsZITvXfhzsD6fsdWKp3YKnegeWvevu0JrvVaiUzM5MtW7a02r5ly5ZWXUTHa2hoaPOvYovF87YdfSDTNNm3b58G4fYz6bGhPDg9nWtGDsBiwNv5VfxoZT6fF9V0+RyGYRCSM4qgG76D5cFnsPz4dxgTL4aQUCg7jLnqJdwL59H0+/m41y7FLC/z4ycSEZG+wufBAbNmzeLRRx8lMzOT7Oxs1q1bR1lZGZdeeikAL7zwAuXl5fzgBz8AYPz48Tz++OOsXbvW2yX07LPPMmzYMOLi4gB4+eWXycrKIjk52TuGpaCggG9961s9+FElEGxBBt8cm8C5gyNY/N9DFFU7uWv9AWbmxHLL2ATflv8PCoJRZ2OMOhuz4fuYn3+I+eE7sO0z2J/nWaDulWcgayTGeZM8a7uER/rvw4mISK/xObCcf/75VFdX8+qrr1JRUUFqaip33nmnt/+poqKCsrJj/+qdMmUKdXV1rF69mueee47w8HBGjhzJzTff7N2npqaGJ554AofDQVhYGBkZGdx9990MGzasBz6i9IazEuwsnpHBM5+W8MZuByt3VvB5UQ3fHJNAiNXA5TZpckOTaTY/NmkyocmE1EoLwyNNgo5rmDNCQjHOmwznTcasrsL85H1Pl9HubbDrC8xdX2C+8IQn4Jx7EcbY8zBCQnuvACIi0qN0t+ZOaOGhU/fpoaP878ZiKuq6Phh6WFwoPzk/mZRObhFgHinF3PQu5ofvwsH8Yy8Eh2CMnYhx7oUwchyGTSsmt0ff78BSvQNL9Q4sfy8cp8DSCX3he0Z1QxPPfV7CztJ6giwQZDEIMgysxz0OshhYLQZfltZRVe8iOMhgzrhEZmTHdGl2kHloP+ZH73paXkqPG7AdasfInYBxzvmeFphg3++TdLrS9zuwVO/AUr0DS4HFRwos/ZthGARFxLHg9c+9g3XHJYfzw4lJDAjr2r2HTNOE/F2e8PLpf6HiuIG5IaEYo8djjL8ARp1zxncb6fsdWKp3YKnegdXnluYX8bfEyBB+NzWVlTvLefazUj4rquHHK/P5/nlJXNCFtV0Mw/Cs2ZKZg3nttzzh5dMNmJ9sgCMlmB+/j/nx+xAcDKPGe8a7DB/jWYlXRET6JAUW6ZMshsGsnDhyk8JZvOEQe8sbeOC9Q0zJOMp3xg8kvCtruwCGxQJDz8IYehbmNbfCvj2YH3+A+ekGT7fRpxs8YQYgORVjxFiM4WMgexSGPcyvn1FERLpOgUX6tLToEBZdls6SrWW8uu0Ib+dX8eXhWuafP4hRA30LFIZhQHoWRnoW5tdvgQN5mJ9swPzyM9i/F4oOYBYdwHzz32CxQEY2xvDmAJOZjWHteKHCjQePsqO0jq+PHEBUSNfClIiIdJ0Ci/R5tiCDm8cmcM7gcBZvKKL4qJMF6/YT6b35oufu0e09Hhhhw9LOgF3DMCBtKEbaUJj9TcyaatixFXPHZsxtm6HkEOzdgbl3B+aKF8EehjH6XM/A3ZFnY4R4Bu6W17l4fFMxGw8cBeCzohrumZZKTKj+1xIR6Un6U1X6jeEJYSyekcHfPz3Mf/ZUUt3oprqxkf2VjR0eEx9mZXJ6FFMyo0k7yRRpIzwSzjnfE0gA80gJ5vbNsH2z53d1JeZH72B+9A4Eh8Do8awfdjFPl0dT4/SsGRNms7DP0cCC/+zn95ekEWfX/14iIj1Ff6JKv2K3WZh3XjK3jEvkSK3nxovH34Sx5ae8zsWRWhdltS5e3VbOq9vKyYwNYUpGNBelR3UaJowBiRgXXgoXXorpdrcauFtS4+T/nGfx+eEowGSoq5wfDGkiZMQofvvBEQ5WNbLgP/v4/SVpxHdxZpOIiJycAov0SxHBQUQEBzEkpuNWk8YmN5sKj/JOfhWfHDpKXkUDeRUlPPNZCbkDw5iSEc3E1EjstpPfLqBl4K6ZmcMbo6/iH5+VUO+GYLeL6/LXcMXB9wh63w1BQdw77GwWDrqCQ9Xw67We0DIwQovWiYicKgUWOW0FB1m4IC2KC9KiqGpo4oN9VbydX8WOsjo+L67l8+JaQj4qJifBzsBwG4nhNhIjjv2ODbUSZPGMfzlY1cCfNxazvbQOgBEJduadl8Tg6nDMT5I9s44O7Wfgzk3cW7Cbu8Z+h2Li+fVrW7kn4TCDRo+AwUO6tACeiIi0pcAiZ4SokCC+lh3L17JjKapu5N2CKt7Or+RQtZMtxbXtHmO1QHyYjfhwGztL63C6TUKtFm4Zl8BXs2I8g3mjMzBSMuDKGzFLizF3bCFx+2bu3fU8d2XdSGFYIr8pGsDvVv+eFKsT46xcOCsXI2cUJCQrwIiIdJFWuu2EVkoMrEDW2zRN9pY3sL+ygZKjTkpqjv2U1ThpOuHtxyWHM3dCEokRnY9LMd1uHHn5LPy4mv1NocQ0VnPX5icYUnP42E4xcRjZoyFnFEbOaEgMfIDR9zuwVO/AUr0DSyvdiviJYRgMGxDKsAFtl+dvcpuU17k8Aeaok+jQIMYlh3c5UBgWC7HDhvKHFBcL1x8gvwIWfuWn3G3dRvreTZC3CxzlnllHH73jWbju+ABz1mi1wIiIHEeBRaQdQRaDhHAbCeE2RiZ2/zxRoVZ+Py2N360/wJ7yehZaRjP54gtImmEh+ehhkop2kbDnU2x529sGmLgEz6J1w8dgnJWLER3bUx9PRKTfUWAR8bPIkCDumZbK3W8dZGdZHSt3OZpfsQEjsQweSUKWleSgRpLqjpBclk9W/qcMqyjA+sE6+GCdJ8AMHuIJLrp1gIicgRRYRAIgPDiI309L5YP91RyobKCoupGiaidF1Y00NJkcrnFxGAuQANEJMHYCdovJKCrILdlGbv6HpBTug8J9x24dkJ6FkTPK0400bDhGqL23P6aIiN8osIgESIjVwtTM6FbbTNOkor6JoqpGio56QsyByga2ldRS3ehmE3Fsir8Q4i8k1uom11lC7qHNjN7/MfF5OzHzdmK+8SoEBXkCTHbzAN5hwzFC2o7NERHprxRYRHqRYRjENd/3aORxN3N0myb5FQ1sLqphc3EN20rrqHBZeMdI4p3BSTB4OuEWN2FNDYTVHyWs4ShhTfWEFdQTtudz7O6PCIsMJyE+hty0WAZkpHtmIVlOvkieiEhfpcAi0gdZDIOhcaEMjQvl6pEDaGxys6O0js3FtWwurmFveT01bgs1hh3sdrB3MCXQBeRB2pZdjKlawxhbDaMS7YQMScdIzYTBae0e5mwy2edoYG95PXvK6yg56mTcoHAuyYwhQnejFpFeoMAi0g8EB1nITQonNymcb5JArbOJ8loXNU43dU43tc4map1uz0+jm5qqamqPHGFfdRN7iGJ/RDL7I5L5N2BtcjHis3zGvLmUsVV5NMVHUpAykj0Jw9gbnMDe+iAKHI243K3XUfi8uJYXNpdxcWY0M3NiT3ozSRGRnqbAItIPhdmCCIs+WUtHPJABQHVDE5sPVfN5fimflTRShpUtsVlsic3iH4BhujENC5SBp0nGBUAELoZGwLCkGKKjwlifV0mBo4HVux2s3u1gTFIYs3JiOWdQhPcWBv5Q53RTfLTRO1C5uHmsj8ttMisnlgvSIrVejcgZQIFF5DQXGRLEhRkxXJgRg2maFFY38nlRDZ8dquGLwzXUN1kIw8Ww+hIyy/YwrHIfmdWFDKwvxxsDEpKYmZbJtqRRrAwawkdVtubuqVoGRtiYmR3LtKHRRAS3DVFNbpPGJhNnk5uGJpOGJjf1TpN6l6d1qM7lpr7lp/m5o97lCSfVjVTUN3X42baX1rEywc7t4wcyNE6DjEVOZ1qavxNa2jmwVO/AcrkhJDqOpupyAEyXyzN1On8n5O3EzN8FxYVtjisJiWH1kMmsSxrPUYunayjEAnFhNhqPCyiNTSbuHvjPGBkSRHKEjeTIYJIjbSRFBFN0tJGl28ppbDIxgKmZ0XxzbAKx9r777zB9vwNL9Q4sfy/Nr8DSCX3hA0v1Dqyu1NusOQr7dmMeKICD+ZgH8qH4IDQ10WCx8e7AcawcfAH7I5I7fT+rxTO9O9Rqwd7y23bcc5tBqNXSHFCCSYq0kRwR3OFA39IaJ899Xsq7BVUAhFotfGPUAK44K5bgoL43I0rf78BSvQNL9xISkV5lhEfAiHEYI8Z5t5kuJxQdJPRAPpcdzOeSg+sp2FdDY0MjNreLYLcLm9vpeRyfSHDmMGxDcwgaNhwGDuqxMScJ4TZ+dsEgZmbH8tQnh9l9pJ5/fF7K2j0O5oxL4CupGt8icrpQYBERnxlWG6RmYKR6BvZagKGmCYcPYe7dDnu2Y+7Z7mmJOVQNh/bC+2twA0RGQ/ZIjKxRGNkjPbccOMX1Yc5KsPPA9CG8k1/Fc5+Xcviok0XvHWJkop3zUiJJjrQxKDKYgRHB2IIUYET6IwUWEekRhmFA0mCMpMFwwSUAmNVVkLcDsyXAFOyG6kr4ZAPmJxs890gKC4dhIzCyR2JkjYS0oRhW3/9oshgGF2dG85W0SF798gjLtpfzZUkdX5bUHbcPJIZ7wktyVDCDmoNMRmxonx77IiIKLCLiR0ZkFIyZgDFmAgCm0wkFuzF3fYG5+0vYswNqa2DLJswtmzwBJjjEc5uB5JTmAJQCAwfDgAQMS+eL1oVaLdw0JoHLhsXwn70ODlY2cqjaMy263mVSfNRJ8VEnFNW0Oi4hzEp2vJ2sAaFkx9sZFhdKiPXkLT+maVJZ38ThGiclR500mSZp0SGkRgdj64NjaET6MwUWEQkYw2aDrBEYWSMAMJua4EAe5q4vPQFm15dQexR2fYG56wvPPi0H24I9txdI8gQZklI8oWbg4HZv/JgQbuPG3GMD+UzTpLzOM136UHUjh6o8QaawyvNTWuuidH81H+yvBjytMUNiQsgeYCc7PpTgIAslzcGkpMZJaY3nd2NT28GFFgMGRQYzJCaE9JgQ0mJCGBITQlJkcM8WVOQMollCndAo88BSvQOrr9XbdLvh0H7M/XlwuBCz+KBnWnXJIXC5Oj4wLh6SUptbZVK8v4mK6dKg21pnE3uO1LPrSD27yurYdaSeirqTvN9xDCDObiUxwoYB7KtsoKbR3e6+oVaD7MQoJg4OZfKQKN3mwM/62vf7dKdZQiJyxjAsFkhJx0hJb7XddDdBWQkUH8QsLmz+3RxmqiuhvAzKyzC3febZv+XAsAjPnavPysUYnguD2h/gG2YL8t76oEVZrdMTXsrq2V1ej9ttkhhhIzHcxsAIGwnhnsfxYbZWA3lN0+RInYv9jgYKHA3sdzSwz9HAgUpPl9SWQ5VsOVTJ05+U8JW0SC4dGs2ogWFYNJtJ5KTUwtIJJfTAUr0D63Sot3m0yhNgig62+k3ZYTjxM0VEYeSMhuFjMM7K9XQxBSgoNLk942fyaoN49dP95Fc0eF9LirAxbWg00zKjGRBma3NsS3fW/spGbxAqrGokPszKyMQwRibaSYsJUeg5wenw/e5PtHCcjxRY+jfVO7BO53qbzkbPqr07v8DcsdkzPqaxofVOcfEYObkw7CyMtKGeKdY2/40zaan3oUOH2HOknv/sdfBuQRW1Tk8XksWAs5PDmZQeRa3TzT5HA/srPa001R10M7UID7YwIiGMEYl2RiaGMTQuFKsf7/HUH5zO3+++SIHFRwos/ZvqHVhnUr1NlxPyd2Pu2IK5Ywvk7Wg7LiYoCJLTMIZkeqZXp2VCSka7g3q7o716N7jcfLC/mnV7Ha2mYJ+oZSBvWkwIQ6JDGBQVTPHRRr4sqWNHaS31rtb//UKCDM5KsJMSHUJY84rCdptnReETH0eFBBEVEnRKrU31LjdHal3E2oMIs/Xe2By3aXKwqpEdpXXsKKujpimIkQOsXDQkSlPX/UyBxUcKLP2b6h1YZ3K9zYYG2LsNc8dWzH17Yf8eOFrddkfD8MxEagkvqemQkgHRsT7/Bd9ZvQurGlm318FnRTXE2a0MaZ5dlBYdQkp0cIe3G2hym+RV1LOtpI4vS2rZVlLbaYvMiexWi+dWCJHBJEW0/j0gzIrFMGhwuSk+6pllVVR1bLr4oWon5ccNUo6zW0mJCmbwCT8J4bYe77aqd7nZVeYJJ96Q0s5ntxgwNimcKRlRTEyN7HTK+oncpqkut04osPhIgaV/U70DS/U+xjRNqCiD/Xsx9+Vh7tsD+/Ogsrz9AyKjPQOEUzM8QSYlHZJTPKsAdyBQ9XabJgcqG9lWUktZrYu6ljtjO5u8d8j2PHdT63J3OKuphc1iEBEShKPOxcmuOiTIoKGdad4tgoMMkiODGRhhIz7MSnxY8+9wz+8BYbY23VhNbhNHvYsjtS6O1Lkor3VxpNbJkToXByobyK9oaHODzZAgg6x4OyMS7AxOiGXl1oPsKqv3vh5qtXB+WgST06MZPTCMoOPes2Ws0T5HPfsdjeyr9AyaLqpuJCkimIvSI5k0JIqU6JCT1qy7HHUu9pbXU1LjJCI4iBh7EDGhVmJCrUQEW/r0rSYUWHykwNK/qd6BpXp3znSUe0LMgXw4WIB5sAAOHwKznb/kg6ye0JKS7gkzgz2/W1pj+mq9G5vcHD7qpKi60bOwXnUjRdVOio82cviok+MzSLjNQnJkcPNqwc2rBjc/jwwJ4mhDE4XHrW9zsMozQLio2omrk1t3G0CM3Up8mBXThCN1LirrXZ3e8Ts+zMrwBDtnJdg5Kz6M9NgQrJbW9T5Y2cA7BZW8nV/F4aPH/o4YYLcyMS2S2sYm9jkaOFjV2O7aOifKiA3hoiFRXDgkkoERvo97ahlIvae8nrzyevaWN7C3vL5VS9WJrBaIDrESHeoJMXFhVs5ODufclIg+cbNPBRYfKbD0b6p3YKne3WM2NHjWizmYDwfyMQsL4EAB1NW0f0BLa0xKOjEjx1AVFo2ZnNJjY2P8qcltUlbrpKqhicRwW7fHujS5TUpqnJ5F+mqclNW6KKtxUlbb/LjW1WGgsRgQa7cywG5lQJiVuDAbA+xWkiJsZMfbSQhvv1Wrve+3aZrsKK3jrfwq3t9f1W7rUnCQQWp0SHOXXDBp0SEMigxmR1kd7xVU8VlRTasQlxNv56IhkVzYPE7GbZocbWiisqGJyvomKhtcVNW3PHdRXO1kb0U9lfVNba8ZGBzlCYE1jU04mo8/WStYRLCFi4ZEMW1oNMPiQnu8FabJbVLZ0ER5rYu0mI67JvtkYFmzZg3Lly/H4XCQkpLCnDlzGD58eIf7v/feeyxfvpyioiLCwsIYO3Ys3/zmN4mMjPTus3HjRpYsWcLhw4cZOHAgN9xwAxMmTPD10hRY+jnVO7BU755jmqZnPZiD+Z5WmM5aYwDiEmBQGsagNBiU6vmdnIIRGhbIS+8T3KZJVX0Tpc0BxgLENXcTRYcEteq26arOvt/OJjcfF9awubiGWLuVtOaViRPDbSd9v6qGJjYeqObdgiq+OFzr7SazGBAZHER1Y1OnrUIt+6dGhzA0LoTM2FCGxYWSHhuK3dY2EDib3Djqm3DUu6hs/l1Y1cg7BVUcqT3WKpMWHczUzGimZER3aZBxTWMTpTWeMUjlzV1u3sd1nq44x3GtXItnpJMRG9ruufpcYNmwYQOPPvoot99+Ozk5Oaxbt44333yThx9+mPj4+Db779ixg7vuuotbbrmF8ePHU15ezpNPPklSUhI///nPAdi1axcLFy7kuuuuY8KECXz00Ue89NJL3HPPPWRlZflyeQos/ZzqHViqt/+ZDQ1QtN8TXgr3EVxyiIaCPVDl6PiguITjVuxtvp9SUkq3BvqeyQLx/S6vc/HBvire21fFzuPGyYCn5SOquQsnOjSI6BArUSFBDAizkhkXSnpMiM+Df0/U5DbZeriWN/dWsvFgtbc7y2LAOYPCmZoZTXSo1dOqVeOitNbZ6nHLlPrOWAyICbXyiwsHMTyx/UDd51a6XbFiBVOnTmXatGkAzJkzh82bN7N27VpuvPHGNvvv2rWLxMREZsyYAUBiYiKXXHIJy5cv9+6zcuVKcnNzmT17NgCzZ89m27ZtrFy5kvnz5/t6iSIifYYR0nwzx/QsDMMgsfkPdHd1JRw6gHloPxQd+01lBZSXQnlp25V77WGeGUvN91MyhgyFzLMwwsI7fH/xrzi7lcvPiuPys+IorXFS09hEVKgnmARiHZwgi8HY5HDGJodztLGJD/ZV82aeg51l9WwqrGFTYQfdlMeJDAnydrfFtnS72Vt+bMSFWbvdytWTfAosLpeLvLw8rrrqqlbbc3Nz2blzZ7vH5OTk8OKLL/Lpp58ybtw4Kisr2bhxI+PGjfPus2vXLmbOnNnquDFjxrBq1aoOr8XpdLZqSTEMA7vd7n3cU1rOpX/VBIbqHViqd2AdX29LZDTkREPOqFb7mEerPS0yRQcxDxdCUfNtCEoPQ12t527XBbs9+3pO5rnlwLCzMIYNxxg2AuIH6r8pgf9+J3Zj8G1Pigyx8tXsWL6aHcvBygbezKvkg31VgOdmoN6fMKv3cXy4jdBTbOVp4e96+xRYqqqqcLvdREdHt9oeHR2Nw+Fo95icnBx+9KMfsXjxYpxOJ01NTYwfP57bbrvNu4/D4SAmJqbVcTExMR2eE2Dp0qW88sor3ucZGRksWrSoS81K3ZGUlOSX80r7VO/AUr0D6+T1Toas7DZbTWcjrkMHcB7ch+tgAc79+TTu3Iqr6CAUFmAWFmC+sxoAS+wAgkeMIWR4Lrb0LILi4rHEDsASGX1GBpkz8fudnAznntU77+2vendr2b/2vvAd/U9w8OBBnn76aa655hrGjBlDRUUFzz//PE8++STf//73O3wP0zRP+j/W7NmzmTVrVpv3Ly0txXWyu7r6yDAMkpKSKC4uVh9/AKjegaV6B9Yp1zs4DDKHe36aBVVWYO7Zjrl3O+ae7bBvL+6KI9R9sJ66D9a3Pt5qhahYiInDiI71jImJjvO0yGSPxBiQeIqfsG/R9zuwultvq9Xa82NYoqKisFgsbVo+Kisr27S6tFi6dCk5OTlcccUVAAwZMoTQ0FAWLlzI9ddfT2xsbLutKSc7J3gG6dhs7U9l88cX0zRNfeEDSPUOLNU7sHq03lExGGd/BePsr3jO3dgA+/Z6QwylxZ5xMTXVnlsRtIyPabmW488Vl4CRPQqyR3p+B/DmkP6k73dg+avePgUWq9VKZmYmW7ZsaTXleMuWLZx77rntHtPQ0EBQUOv7Sliab+/e8oGys7PZunVrqxaTLVu2kJ3dtllUREQ6ZgSHQNYIjKwRrbabTidUVYCjHCorMCsrPM8rKzwzmPbt8QSZjW/Bxrc8QSY6DiN7pCfAZI3yTLm29P4CZXJm8rlLaNasWTz66KNkZmaSnZ3NunXrKCsr49JLLwXghRdeoLy8nB/84AcAjB8/nscff5y1a9d6u4SeffZZhg0bRlxcHAAzZszgrrvuYtmyZZx77rls2rSJrVu3cs899/TgRxUROXMZNhsMSPT84Fmg7HhmfR3k7cDc+SXm7i8gfxdUlmNueg82vecJMGHhkJmDMfQsjMyzIDP7jFwzRnqHz4Hl/PPPp7q6mldffZWKigpSU1O58847vf1PFRUVlJWVefefMmUKdXV1rF69mueee47w8HBGjhzJzTff7N0nJyeH+fPn8+KLL7JkyRKSkpKYP3++z2uwiIhI9xihdhgxDmOEZwan6WyEvF2Yu7/A3PUl7N0BtTXwxaeYX3zaPEPJAoOHYAzNgaHDMTJzIC4ew9a7s2Xk9KSl+TuhhbUCS/UOLNU7sPpzvc2mJs/qvXu3w96dnt9HStrfOSQUIqKafyIxvI89P0ZyKgwZ6vdbE/TnevdHfW7hOBEROfMYQUGekDFkKEz1jDc0HeWebqS9nh/27QWXExrqPT/NgebEv7qOtc6kYWRkQ0a2p3UmOQXDEoRIexRYRESkW4yYODj7fIyzzweaJ1LU1cLRKu+PedxjjlZjVjlgfx5UlB2739J7az0hJtTuWRU4IxtSMzEGJntmKmmcjKDAIiIiPcQwDM/A3LBwSEz2bOtgX9NxxDNGJt/zQ8FuqK+DHVswd2zx7NOyc1SMJ7gkDvKct+VxwkCwh58WU6+lcwosIiIScEbMADh+/Rh3Exzaj5m3C/J3YRYdgJIiqK703CiyyuFZGK+ZN8yEhELMAM9ieLHxEBsHMQOaHw+gKcSm8SunCQUWERHpdYYlCFIyMFIyYNJ073aztgZKizBLijwB5vAhzFLPb6orPWNlDhfC4cJWY2VaHh8CT1fTwMEYAwdDkufHGDgYBg7CCAkN4KeUU6HAIiIifZYRFg5DhmEMGdbmNbOhASqPQMURzIoj4Gh+3PwbxxHPKr/1dbBvD+a+PceObXkQG+8JMPEDPWvUxA/03KIgPhGiYrVQXh+iwCIiIv2SERICiYMgcVC7Y2UMwyApfgBFWz7DLC7ELC6EwwebfxfC0WrP4N+KsnZbZ7AeW2zPiPeEGeIHYsQneR5HRGr8TAApsIiIyGnLsAVjDEqD5NS2q/serfJ0MR0uhLISKDuMeaTEMx27vMwzRfsk3U2E2ptDTJKnhSZ+oCfYxMZDXDyEK9D0JAUWERE5I7UsaGcMPavNa6bL5elSOlKC2RxmKDuMWXYYyoo992Sqr4ODBZ7p2S3HHX+S4BBPcImNx4iLh9gEz0rAcQkQ1/xYY2i6TIFFRETkBIbVeqwLKKft66az8VirTFmx53dpsadlprzUMyC4sQGKC6G4gxYagIjI5vCSiDHguEDTPMuJqFjPtYgCi4iIiK8MWzAkp3hW523nddPZ6BkfU16G2RJiKo57XF7qaaE5Wu352Z/XfisNQGQ0RMd5pm7HeH4T3fx4QCIkDDwjFtdTYBEREelhhi34pAOCoXnKdnkpHCnFbAkx5cc9rnRAk8vTWlNdCQfzT9JSE+VpDUpI8sxwOm5cDVHREGLv9+NpFFhERER6gdGyKnBKevutNG431FR7xss4yjErPb+pLPfcx6niCBw53NxK03wrhILdx45v9WYWzyBhux3s4c2PwzHsYZ7HkdEQe2zBPWLjPeN7+lDIUWARERHpgwyLxRMkIqMhNaPjlpq62mODgkuLjxsc3PzjbATTDXU1nh/Kjh174rmOf2K1esfSGDEDPL8nTffcFqEXKLCIiIj0Y4Y9DFIz2g01pmlCYyPU13puTNnyu64W0/u4BqoqPYvvVZR5ZkdVOcDlgtJiKC32Bhlj3Fc8XV29QIFFRETkNGUYBoSEeH6iY1u/dpLjTJfTs0pwRdmxIFNxxHtTy96gwCIiIiKtGMev8tvbF9NMN0kQERGRPk+BRURERPo8BRYRERHp8xRYREREpM9TYBEREZE+T4FFRERE+jwFFhEREenzFFhERESkz1NgERERkT5PgUVERET6PAUWERER6fMUWERERKTPU2ARERGRPu+0u1uz1eqfj+Sv80r7VO/AUr0DS/UOLNU7sHytd1f3N0zTNLtzQSIiIiKBoi6hTtTV1fHLX/6Surq63r6UM4LqHViqd2Cp3oGlegeWv+utwNIJ0zTJz89HDVGBoXoHluodWKp3YKnegeXveiuwiIiISJ+nwCIiIiJ9ngJLJ2w2G9dccw02m623L+WMoHoHluodWKp3YKnegeXvemuWkIiIiPR5amERERGRPk+BRURERPo8BRYRERHp8xRYREREpM/TDRY6sWbNGpYvX47D4SAlJYU5c+YwfPjw3r6sfm/btm0sX76c/Px8KioquOOOO5gwYYL3ddM0efnll3nzzTc5evQoWVlZfOtb3yI1NbUXr7p/Wrp0KR999BGFhYUEBweTnZ3NzTffzKBBg7z7qN49a+3ataxdu5bS0lIAUlJSuOaaaxg3bhygevvT0qVL+de//sWMGTOYM2cOoHr3tJdeeolXXnml1bbo6GiefPJJwH/1VgvLSWzYsIFnnnmGq6++mkWLFjF8+HDuu+8+ysrKevvS+r2GhgbS09O57bbb2n399ddfZ+XKldx2223cf//9xMTEcO+992qJ7W7Ytm0b06dP5w9/+AO/+c1vcLvd3HvvvdTX13v3Ub17VlxcHDfeeCP3338/999/P6NGjeKBBx7gwIEDgOrtL3v27GHdunUMGTKk1XbVu+elpqbyxBNPeH8eeugh72v+qrcCy0msWLGCqVOnMm3aNG/rSnx8PGvXru3tS+v3xo0bx/XXX895553X5jXTNFm1ahWzZ8/mvPPOIy0tjXnz5tHQ0MD777/fC1fbvy1YsIApU6aQmppKeno6c+fOpaysjLy8PED19ofx48dz9tlnM2jQIAYNGsQNN9xAaGgou3fvVr39pL6+nkcffZTvfve7hIeHe7er3v5hsViIiYnx/kRFRQH+rbcCSwdcLhd5eXmMGTOm1fbc3Fx27tzZS1d1ZigpKcHhcLSqvc1mY8SIEap9D6itrQUgIiICUL39ze1288EHH9DQ0EB2drbq7SdPPfUU48aNIzc3t9V21ds/iouL+e53v8u8efNYvHgxhw8fBvxbb41h6UBVVRVut5vo6OhW26Ojo3E4HL1zUWeIlvq2V3t1x50a0zR59tlnOeuss0hLSwNUb3/Zv38/CxYswOl0Ehoayh133EFKSor3D23Vu+d88MEH5Ofnc//997d5Td/vnpeVlcW8efMYNGgQDoeD1157jd/85jf86U9/8mu9FVg6YRhGl7ZJzzuxzlqU+dT97W9/Y//+/dxzzz1tXlO9e9agQYN48MEHqamp4cMPP+Qvf/kLd999t/d11btnlJWV8cwzz7BgwQKCg4M73E/17jktg8cB0tLSyM7O5oc//CHvvPMOWVlZgH/qrcDSgaioKCwWS5vWlMrKyjbJUXpWTEwM4PmXUWxsrHd7VVWVan8K/v73v/PJJ59w9913M2DAAO921ds/rFYrSUlJAAwdOpS9e/eyatUqrrzySkD17il5eXlUVlbyq1/9yrvN7Xazfft2Vq9ezeLFiwHV259CQ0NJS0ujqKiIc889F/BPvTWGpQNWq5XMzEy2bNnSavuWLVvIycnppas6MyQmJhITE9Oq9i6Xi23btqn23WCaJn/729/48MMPWbhwIYmJia1eV70DwzRNnE6n6t3DRo8ezR//+EceeOAB78/QoUO58MILeeCBBxg4cKDq7WdOp5PCwkJiY2P9+v1WC8tJzJo1i0cffZTMzEyys7NZt24dZWVlXHrppb19af1efX09xcXF3uclJSUUFBQQERFBfHw8M2bMYOnSpSQnJ5OUlMTSpUsJCQnhwgsv7MWr7p/+9re/8f777/OLX/wCu93ubTUMCwsjODgYwzBU7x72wgsvMG7cOAYMGEB9fT0ffPABX375JQsWLFC9e5jdbveOx2oREhJCZGSkd7vq3bOee+45xo8fT3x8PJWVlbz66qvU1dUxefJkv36/dbfmTrQsHFdRUUFqaiq33HILI0aM6O3L6ve+/PLLVv35LSZPnsy8efO8Cw+tW7eOmpoahg0bxre+9a02fzBJ56699tp2t8+dO5cpU6YAqN497K9//StffPEFFRUVhIWFMWTIEK688krvDBbV279+97vfkZ6e3mbhONW7ZyxevJjt27dTVVVFVFQUWVlZXH/99aSkpAD+q7cCi4iIiPR5GsMiIiIifZ4Ci4iIiPR5CiwiIiLS5ymwiIiISJ+nwCIiIiJ9ngKLiIiI9HkKLCIiItLnKbCIiIhIn6fAIiIiIn2eAouIiIj0eQosIiIi0ucpsIiIiEif9/8BFI29bcB5pAQAAAAASUVORK5CYII=", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "start = 0\n", + "plt.plot(hist.history['loss'][start:])\n", + "plt.plot(hist.history['val_loss'][start:])\n", + "plt.legend(['Train loss', 'Validation loss'])" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 44, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "\u001b[1m168/168\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6581 - loss: 0.8298\n" + ] + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "[0.8258541822433472, 0.6677889823913574]" + ] + }, + "execution_count": 44, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "score = model.evaluate(ss.transform(X_test), to_categorical(y_test))\n", + "score " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Модель стала сходиться лучше, но мы упёрлись в новую проблему. Поначалу качество модели на валидацим возростало. Спустя несколько эпох, качество натрэйне полжило расти, а на валидации стало падоть. Как вы помните, всё это является признаками переобучения. Попробуем дать переобучению бой. \n", + "\n", + "## 3. Бои с переобучением\n", + "\n", + "Существует несколько способов по регуляризации нейронных сетей. \n", + "\n", + "* EarlyStopping\n", + "* Dropout\n", + "* $l_1$ и $l_2$ регуляризация \n", + "\n", + "\n", + "Попробуем всего по немногу. \n", + "\n", + "### 3.1 Early stopping\n", + "\n", + "Одни сети сходятся за 5 эпох, другие не сходятся и за тысячу. Тренировать сетку в течение 1000 эпох, если она сходится за 5 - это не очень хорошая идея, так как качество на валидации начнает падать и модель переобучается. Давайте попробуем останавливать обучение модели, как только оценка качества модели на валидации падает в течение нескольких эпох. Например, пяти. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 45, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stderr", + "output_type": "stream", + "text": [ + "E:\\anaconda3\\Lib\\site-packages\\keras\\src\\layers\\core\\dense.py:87: UserWarning: Do not pass an `input_shape`/`input_dim` argument to a layer. When using Sequential models, prefer using an `Input(shape)` object as the first layer in the model instead.\n", + " super().__init__(activity_regularizer=activity_regularizer, **kwargs)\n" + ] + }, + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Epoch 1/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 6ms/step - accuracy: 0.4701 - loss: 1.2032 - val_accuracy: 0.6074 - val_loss: 0.9769\n", + "Epoch 2/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6073 - loss: 0.9677 - val_accuracy: 0.6395 - val_loss: 0.8899\n", + "Epoch 3/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6360 - loss: 0.8935 - val_accuracy: 0.6416 - val_loss: 0.8744\n", + "Epoch 4/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6429 - loss: 0.8777 - val_accuracy: 0.6434 - val_loss: 0.8679\n", + "Epoch 5/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6354 - loss: 0.8824 - val_accuracy: 0.6451 - val_loss: 0.8634\n", + "Epoch 6/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6438 - loss: 0.8719 - val_accuracy: 0.6430 - val_loss: 0.8583\n", + "Epoch 7/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 5ms/step - accuracy: 0.6447 - loss: 0.8622 - val_accuracy: 0.6444 - val_loss: 0.8543\n", + "Epoch 8/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6410 - loss: 0.8676 - val_accuracy: 0.6446 - val_loss: 0.8501\n", + "Epoch 9/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6458 - loss: 0.8493 - val_accuracy: 0.6460 - val_loss: 0.8480\n", + "Epoch 10/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 5ms/step - accuracy: 0.6487 - loss: 0.8479 - val_accuracy: 0.6439 - val_loss: 0.8452\n", + "Epoch 11/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6469 - loss: 0.8465 - val_accuracy: 0.6500 - val_loss: 0.8406\n", + "Epoch 12/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6427 - loss: 0.8522 - val_accuracy: 0.6514 - val_loss: 0.8366\n", + "Epoch 13/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6508 - loss: 0.8422 - val_accuracy: 0.6533 - val_loss: 0.8361\n", + "Epoch 14/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6489 - loss: 0.8441 - val_accuracy: 0.6505 - val_loss: 0.8324\n", + "Epoch 15/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6585 - loss: 0.8293 - val_accuracy: 0.6556 - val_loss: 0.8304\n", + "Epoch 16/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6579 - loss: 0.8285 - val_accuracy: 0.6561 - val_loss: 0.8285\n", + "Epoch 17/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6619 - loss: 0.8213 - val_accuracy: 0.6544 - val_loss: 0.8261\n", + "Epoch 18/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6574 - loss: 0.8232 - val_accuracy: 0.6488 - val_loss: 0.8271\n", + "Epoch 19/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6590 - loss: 0.8261 - val_accuracy: 0.6556 - val_loss: 0.8231\n", + "Epoch 20/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6562 - loss: 0.8200 - val_accuracy: 0.6568 - val_loss: 0.8203\n", + "Epoch 21/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6628 - loss: 0.8113 - val_accuracy: 0.6565 - val_loss: 0.8195\n", + "Epoch 22/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6589 - loss: 0.8214 - val_accuracy: 0.6591 - val_loss: 0.8189\n", + "Epoch 23/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6584 - loss: 0.8158 - val_accuracy: 0.6565 - val_loss: 0.8162\n", + "Epoch 24/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6615 - loss: 0.8172 - val_accuracy: 0.6582 - val_loss: 0.8170\n", + "Epoch 25/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 5ms/step - accuracy: 0.6590 - loss: 0.8162 - val_accuracy: 0.6596 - val_loss: 0.8147\n", + "Epoch 26/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6610 - loss: 0.8066 - val_accuracy: 0.6570 - val_loss: 0.8140\n", + "Epoch 27/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6626 - loss: 0.8117 - val_accuracy: 0.6621 - val_loss: 0.8101\n", + "Epoch 28/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6674 - loss: 0.7956 - val_accuracy: 0.6586 - val_loss: 0.8091\n", + "Epoch 29/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6621 - loss: 0.8067 - val_accuracy: 0.6577 - val_loss: 0.8095\n", + "Epoch 30/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6729 - loss: 0.7902 - val_accuracy: 0.6591 - val_loss: 0.8091\n", + "Epoch 31/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6638 - loss: 0.8029 - val_accuracy: 0.6610 - val_loss: 0.8070\n", + "Epoch 32/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6647 - loss: 0.8063 - val_accuracy: 0.6631 - val_loss: 0.8083\n", + "Epoch 33/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6653 - loss: 0.7868 - val_accuracy: 0.6624 - val_loss: 0.8057\n", + "Epoch 34/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6780 - loss: 0.7811 - val_accuracy: 0.6643 - val_loss: 0.8034\n", + "Epoch 35/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.6765 - loss: 0.7826 - val_accuracy: 0.6664 - val_loss: 0.8040\n", + "Epoch 36/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6694 - loss: 0.7932 - val_accuracy: 0.6645 - val_loss: 0.8031\n", + "Epoch 37/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6732 - loss: 0.7917 - val_accuracy: 0.6621 - val_loss: 0.8072\n", + "Epoch 38/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6706 - loss: 0.7917 - val_accuracy: 0.6675 - val_loss: 0.8000\n", + "Epoch 39/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6708 - loss: 0.7970 - val_accuracy: 0.6680 - val_loss: 0.7992\n", + "Epoch 40/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6683 - loss: 0.7870 - val_accuracy: 0.6664 - val_loss: 0.7987\n", + "Epoch 41/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6730 - loss: 0.7886 - val_accuracy: 0.6701 - val_loss: 0.7989\n", + "Epoch 42/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6734 - loss: 0.7818 - val_accuracy: 0.6685 - val_loss: 0.7981\n", + "Epoch 43/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.6745 - loss: 0.7879 - val_accuracy: 0.6661 - val_loss: 0.8002\n", + "Epoch 44/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6784 - loss: 0.7873 - val_accuracy: 0.6643 - val_loss: 0.7981\n", + "Epoch 45/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.6756 - loss: 0.7793 - val_accuracy: 0.6680 - val_loss: 0.7999\n", + "Epoch 46/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6769 - loss: 0.7724 - val_accuracy: 0.6675 - val_loss: 0.8009\n", + "Epoch 47/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6808 - loss: 0.7681 - val_accuracy: 0.6675 - val_loss: 0.7979\n", + "Epoch 48/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.6751 - loss: 0.7809 - val_accuracy: 0.6668 - val_loss: 0.7965\n", + "Epoch 49/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.6814 - loss: 0.7718 - val_accuracy: 0.6671 - val_loss: 0.7957\n", + "Epoch 50/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6766 - loss: 0.7819 - val_accuracy: 0.6678 - val_loss: 0.7953\n", + "Epoch 51/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.6761 - loss: 0.7773 - val_accuracy: 0.6645 - val_loss: 0.7993\n", + "Epoch 52/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6765 - loss: 0.7782 - val_accuracy: 0.6666 - val_loss: 0.7961\n", + "Epoch 53/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.6716 - loss: 0.7799 - val_accuracy: 0.6696 - val_loss: 0.7964\n", + "Epoch 54/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6802 - loss: 0.7693 - val_accuracy: 0.6664 - val_loss: 0.7958\n", + "Epoch 55/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.6782 - loss: 0.7741 - val_accuracy: 0.6682 - val_loss: 0.7949\n", + "Epoch 56/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.6776 - loss: 0.7757 - val_accuracy: 0.6673 - val_loss: 0.7949\n", + "Epoch 57/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.6852 - loss: 0.7670 - val_accuracy: 0.6661 - val_loss: 0.7947\n", + "Epoch 58/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.6797 - loss: 0.7713 - val_accuracy: 0.6664 - val_loss: 0.7941\n", + "Epoch 59/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.6850 - loss: 0.7586 - val_accuracy: 0.6659 - val_loss: 0.7946\n", + "Epoch 60/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.6794 - loss: 0.7709 - val_accuracy: 0.6666 - val_loss: 0.7942\n", + "Epoch 61/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6775 - loss: 0.7677 - val_accuracy: 0.6638 - val_loss: 0.7935\n", + "Epoch 62/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.6756 - loss: 0.7715 - val_accuracy: 0.6647 - val_loss: 0.7957\n", + "Epoch 63/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.6815 - loss: 0.7685 - val_accuracy: 0.6635 - val_loss: 0.7961\n", + "Epoch 64/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.6805 - loss: 0.7648 - val_accuracy: 0.6657 - val_loss: 0.7951\n", + "Epoch 65/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.6802 - loss: 0.7712 - val_accuracy: 0.6645 - val_loss: 0.7961\n", + "Epoch 66/200\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.6836 - loss: 0.7547 - val_accuracy: 0.6673 - val_loss: 0.7959\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Подгружаем раннюю остановку\n", + "from keras.callbacks import EarlyStopping\n", + "\n", + "# Прикажем модели останавливать обучение, когда качество на валидации не будет улучшаться в течение пяти эпох\n", + "early_stopping_monitor = EarlyStopping(patience = 5)\n", + "\n", + "model = get_new_model( ) # Сбросим старые веса \n", + "hist = model.fit(ss.fit_transform(X_train), to_categorical(y_train), validation_split=0.2, epochs=200, \n", + " verbose=1, callbacks = [early_stopping_monitor])" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 46, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "execution_count": 46, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "start = 0\n", + "plt.plot(hist.history['loss'][start:])\n", + "plt.plot(hist.history['val_loss'][start:])\n", + "plt.legend(['Train loss', 'Validation loss'])" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 47, + "metadata": { + "scrolled": true + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "\u001b[1m168/168\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6536 - loss: 0.8178\n" + ] + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "[0.8122668266296387, 0.6657313704490662]" + ] + }, + "execution_count": 47, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "score = model.evaluate(ss.transform(X_test), to_categorical(y_test))\n", + "score " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 3.2 Dropout \n", + "\n", + "Попробуем новые приколы, для которых нам придётся изменять архитектуру нашей модели. Добавим в модель дропаут. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 52, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "from keras.layers import Dropout\n", + "\n", + "model_dropout = Sequential( )\n", + "\n", + "# Первый слой \n", + "model_dropout.add(L.Dense(25, input_dim = X_train.shape[1], kernel_initializer='random_normal'))\n", + "model_dropout.add(Dropout(0.5)) # слой дропаута\n", + "model_dropout.add(L.Activation('sigmoid'))\n", + "\n", + "# Второй слой \n", + "model_dropout.add(L.Dense(25, kernel_initializer='random_normal'))\n", + "model_dropout.add(Dropout(0.5))\n", + "model_dropout.add(L.Activation('sigmoid'))\n", + "\n", + "\n", + "# Выходной слой \n", + "model_dropout.add(L.Dense(4, activation='softmax', kernel_initializer = 'random_normal'))\n", + "\n", + "# Собираем модель \n", + "model_dropout.compile(loss = 'categorical_crossentropy', metrics=[\"accuracy\"], optimizer=opt.Adam(learning_rate=1e-3))" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 53, + "metadata": { + "scrolled": true + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m7s\u001b[0m 6ms/step - accuracy: 0.4465 - loss: 1.2297 - val_accuracy: 0.6095 - val_loss: 1.0069\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6085 - loss: 1.0383 - val_accuracy: 0.6142 - val_loss: 0.9733\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6055 - loss: 1.0029 - val_accuracy: 0.6180 - val_loss: 0.9496\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6126 - loss: 0.9620 - val_accuracy: 0.6355 - val_loss: 0.9165\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6206 - loss: 0.9393 - val_accuracy: 0.6411 - val_loss: 0.9214\n", + "Epoch 6/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 5ms/step - accuracy: 0.6196 - loss: 0.9325 - val_accuracy: 0.6409 - val_loss: 0.9213\n", + "Epoch 7/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6223 - loss: 0.9287 - val_accuracy: 0.6430 - val_loss: 0.9230\n", + "Epoch 8/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6216 - loss: 0.9297 - val_accuracy: 0.6376 - val_loss: 0.9148\n", + "Epoch 9/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6199 - loss: 0.9243 - val_accuracy: 0.6388 - val_loss: 0.9118\n", + "Epoch 10/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6356 - loss: 0.9092 - val_accuracy: 0.6348 - val_loss: 0.9405\n", + "Epoch 11/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6287 - loss: 0.9167 - val_accuracy: 0.6355 - val_loss: 0.9302\n", + "Epoch 12/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6305 - loss: 0.9125 - val_accuracy: 0.6399 - val_loss: 0.9243\n", + "Epoch 13/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6275 - loss: 0.9106 - val_accuracy: 0.6348 - val_loss: 0.9275\n", + "Epoch 14/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6272 - loss: 0.9046 - val_accuracy: 0.6390 - val_loss: 0.9231\n", + "Epoch 15/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6243 - loss: 0.9158 - val_accuracy: 0.6360 - val_loss: 0.9284\n", + "Epoch 16/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6280 - loss: 0.9042 - val_accuracy: 0.6364 - val_loss: 0.9331\n", + "Epoch 17/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6274 - loss: 0.9038 - val_accuracy: 0.6332 - val_loss: 0.9352\n", + "Epoch 18/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6255 - loss: 0.9065 - val_accuracy: 0.6357 - val_loss: 0.9318\n", + "Epoch 19/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6289 - loss: 0.9014 - val_accuracy: 0.6350 - val_loss: 0.9322\n", + "Epoch 20/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6328 - loss: 0.9038 - val_accuracy: 0.6332 - val_loss: 0.9440\n", + "Epoch 21/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6300 - loss: 0.9129 - val_accuracy: 0.6334 - val_loss: 0.9476\n", + "Epoch 22/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6317 - loss: 0.9042 - val_accuracy: 0.6346 - val_loss: 0.9348\n", + "Epoch 23/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6312 - loss: 0.9077 - val_accuracy: 0.6348 - val_loss: 0.9499\n", + "Epoch 24/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6300 - loss: 0.8978 - val_accuracy: 0.6369 - val_loss: 0.9491\n", + "Epoch 25/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6272 - loss: 0.9044 - val_accuracy: 0.6350 - val_loss: 0.9493\n", + "Epoch 26/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6251 - loss: 0.9184 - val_accuracy: 0.6360 - val_loss: 0.9390\n", + "Epoch 27/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6274 - loss: 0.8983 - val_accuracy: 0.6355 - val_loss: 0.9360\n", + "Epoch 28/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6257 - loss: 0.9050 - val_accuracy: 0.6353 - val_loss: 0.9394\n", + "Epoch 29/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6302 - loss: 0.9013 - val_accuracy: 0.6357 - val_loss: 0.9398\n", + "Epoch 30/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6265 - loss: 0.9027 - val_accuracy: 0.6334 - val_loss: 0.9415\n", + "Epoch 31/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6272 - loss: 0.9103 - val_accuracy: 0.6383 - val_loss: 0.9394\n", + "Epoch 32/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6340 - loss: 0.8905 - val_accuracy: 0.6381 - val_loss: 0.9488\n", + "Epoch 33/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6260 - loss: 0.9039 - val_accuracy: 0.6360 - val_loss: 0.9467\n", + "Epoch 34/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6269 - loss: 0.9079 - val_accuracy: 0.6362 - val_loss: 0.9368\n", + "Epoch 35/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6298 - loss: 0.8979 - val_accuracy: 0.6364 - val_loss: 0.9465\n", + "Epoch 36/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6307 - loss: 0.8978 - val_accuracy: 0.6388 - val_loss: 0.9422\n", + "Epoch 37/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6283 - loss: 0.8951 - val_accuracy: 0.6385 - val_loss: 0.9395\n", + "Epoch 38/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6225 - loss: 0.9078 - val_accuracy: 0.6371 - val_loss: 0.9409\n", + "Epoch 39/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6282 - loss: 0.8977 - val_accuracy: 0.6369 - val_loss: 0.9345\n", + "Epoch 40/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6286 - loss: 0.8951 - val_accuracy: 0.6388 - val_loss: 0.9417\n", + "Epoch 41/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6307 - loss: 0.8957 - val_accuracy: 0.6404 - val_loss: 0.9396\n", + "Epoch 42/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6221 - loss: 0.9073 - val_accuracy: 0.6371 - val_loss: 0.9375\n", + "Epoch 43/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6280 - loss: 0.9021 - val_accuracy: 0.6357 - val_loss: 0.9612\n", + "Epoch 44/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6309 - loss: 0.8953 - val_accuracy: 0.6395 - val_loss: 0.9433\n", + "Epoch 45/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.6364 - loss: 0.8863 - val_accuracy: 0.6411 - val_loss: 0.9461\n", + "Epoch 46/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6298 - loss: 0.8995 - val_accuracy: 0.6388 - val_loss: 0.9366\n", + "Epoch 47/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6318 - loss: 0.9006 - val_accuracy: 0.6402 - val_loss: 0.9373\n", + "Epoch 48/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6326 - loss: 0.8944 - val_accuracy: 0.6411 - val_loss: 0.9410\n", + "Epoch 49/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6209 - loss: 0.9083 - val_accuracy: 0.6395 - val_loss: 0.9522\n", + "Epoch 50/50\n", + "\u001b[1m535/535\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6262 - loss: 0.9023 - val_accuracy: 0.6413 - val_loss: 0.9439\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Прикажем модели останавливать обучение, когда качество на валидации не будет улучшаться в течение двух эпох\n", + "hist = model_dropout.fit(ss.fit_transform(X_train), to_categorical(y_train), \n", + " validation_split=0.2, epochs=50, verbose=1)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 54, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "execution_count": 54, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "start = 0\n", + "plt.plot(hist.history['loss'][start:])\n", + "plt.plot(hist.history['val_loss'][start:])\n", + "plt.legend(['Train loss', 'Validation loss'])" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 55, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "\u001b[1m168/168\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.6371 - loss: 0.9739\n" + ] + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "[0.9786399602890015, 0.6404788494110107]" + ] + }, + "execution_count": 55, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "score = model_dropout.evaluate(ss.transform(X_test), to_categorical(y_test))\n", + "score " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 56, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "The Zen of Python, by Tim Peters\n", + "\n", + "Beautiful is better than ugly.\n", + "Explicit is better than implicit.\n", + "Simple is better than complex.\n", + "Complex is better than complicated.\n", + "Flat is better than nested.\n", + "Sparse is better than dense.\n", + "Readability counts.\n", + "Special cases aren't special enough to break the rules.\n", + "Although practicality beats purity.\n", + "Errors should never pass silently.\n", + "Unless explicitly silenced.\n", + "In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.\n", + "There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.\n", + "Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch.\n", + "Now is better than never.\n", + "Although never is often better than *right* now.\n", + "If the implementation is hard to explain, it's a bad idea.\n", + "If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.\n", + "Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those!\n" + ] + } + ], + "source": [ + "import this" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Различные воспитательные трюки \n", + "\n", + "1. Начните с маленькой сети. Не забывайте прикидывать сколько наблдюдений $n$ тратится на оценку каждого из $k$ параметров. Если величина $\\frac{n}{k}$ очень маленькая, то не может идти речи об адекватных оценках параметров! \n", + "2. Всегда оставляйте часть выборки под валидацию на каждой эпохе.\n", + "3. Усложняйте модель, пока качество на валидации не начнёт падать.\n", + "4. Не забывайте проскалировать ваши наблюдения для лучшей сходимости. \n", + "5. Можно попробовать ещё целую серию различных **трюков**: \n", + "\n", + "\n", + "* __Архитектура нейросети__\n", + " * Больше/меньше нейронов\n", + " * Больше/меньше слоёв \n", + " * Другие функции активации (tanh, relu, leaky relu, etc) \n", + " * Регуляризация (dropout, l1,l2) \n", + "\n", + "\n", + "* __Более качественная оптимизация__ \n", + " * Можно попробовать выбрать другой метод оптимизации \n", + " * Можно попробовать менять скорость обучения, моментум и др.\n", + "\n", + "\n", + "* __Попробовать собрать больше данных__ \n", + "* __Для случая картинок объёмы данных можно увеличить искусственно с помощью подхода, который называется Data augmemntation, но об этом позже__\n", + "\n", + "И это далеко не полный список. Обратите внимание, что делать grid_search для больших сеток это довольно времязатратное занятие... " + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3 (ipykernel)", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.12.4" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 4 +} diff --git a/лр8/X_cat.csv b/лр8/X_cat.csv new file mode 100644 index 0000000..59b3a2a --- /dev/null +++ b/лр8/X_cat.csv @@ -0,0 +1,26730 @@ + IsDog Age HasName NameLength NameFreq MixColor ColorFreqAsIs ColorFreqBase TabbyColor MixBreed Domestic Shorthair Longhair Year Month Day Hour Breed_Chihuahua Shorthair Mix Breed_Domestic Medium Hair Mix Breed_Domestic Shorthair Mix Breed_German Shepherd Mix Breed_Labrador Retriever Mix Breed_Pit Bull Mix Breed_Rare Sex_Female Sex_Male Sex_Unknown SexStatus_Flawed SexStatus_Intact SexStatus_Unknown Weekday_0 Weekday_1 Weekday_2 Weekday_3 Weekday_4 Weekday_5 Weekday_6 +0 1 365.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 2 12 14.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1 0 365.0 1 5 0.00065470734581642 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2013 10 13 8.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2 1 730.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 1 31 9.466666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00047138928898782245 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 7 11 15.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +4 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2013 11 15 8.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5 1 30.0 1 4 0.00047138928898782245 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2014 4 25 9.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6 0 21.0 1 5 0.0004975775828204793 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 3 28 10.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +7 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 4 30 14.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +8 1 150.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 2 4 13.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 5 3 3.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 12 5 11.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +11 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0006023307581511064 0.0030320257722190637 0 1 0 0 0 2013 11 4 10.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12 1 1460.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2016 2 3 8.45 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13 1 730.0 1 7 0.0006023307581511064 1 0.0006285190519837632 0.22333626199459058 0 1 0 0 0 2015 6 8 13.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14 1 365.0 1 7 0.00018331805682859762 1 0.0012308498101348698 0.31410753355039883 0 1 0 0 0 2015 11 25 12.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15 0 90.0 1 6 0.0015189210422940946 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 7 12 8.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 5 3 12.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +17 1 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 7 8.9 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +18 0 730.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 5 17 7.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +19 1 365.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 7 30 13.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20 1 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 1 19 11.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +21 0 365.0 1 8 0.0001571297629959408 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2015 9 18 12.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 8 15 11.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23 1 300.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 28 12.533333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24 1 60.0 1 7 0.00018331805682859762 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 4 9 13.733333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25 0 30.0 1 5 0.0008118371088123609 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 10 3 12.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +26 1 180.0 1 3 5.23765876653136e-05 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2016 1 15 14.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +27 1 1825.0 1 5 0.0015189210422940946 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 3 25 15.833333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +28 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2015 11 21 10.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +29 0 2555.0 1 3 0.0008904019903103313 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 7 30 11.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +30 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2016 1 1 10.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +31 1 120.0 1 6 0.00065470734581642 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 15 12.416666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +32 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 7 3 13.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +33 1 1825.0 1 5 0.00034044781982453846 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2013 11 8 9.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +34 1 1095.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 4 11 13.016666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +35 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2013 12 6 10.916666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +36 1 1095.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 24 7.366666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +37 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 7 2 9.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +38 0 120.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 10 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +39 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 14 9.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +40 0 2555.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 4 4 14.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +41 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 23 10.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +42 0 60.0 1 4 0.0033521016105800706 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 12 9 11.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +43 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2014 1 21 11.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +44 0 730.0 1 3 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 28 11.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +45 1 4380.0 1 7 0.0006808956396490769 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 8 27 3.8333333333333335 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +46 0 3285.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 5 7.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +47 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 5 8.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +48 1 150.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 3 9 14.95 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +49 1 2190.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2013 10 30 11.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +50 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 7 28 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +51 0 90.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 19 15.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +52 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 6 26 13.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +53 1 730.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2015 5 14 9.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +54 0 60.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 11 18 13.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +55 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 4 12.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +56 0 60.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 8 16 10.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +57 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 7 18 12.383333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +58 1 1460.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 9 16 10.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +59 1 730.0 1 5 0.0012570381039675265 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 7 7 8.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +60 0 365.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 8 19 10.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +61 1 4015.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 5 9 14.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +62 0 30.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 6 12.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +63 1 730.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 9 23 8.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +64 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 17 13.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +65 1 2190.0 1 8 0.0006023307581511064 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 10 27 15.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +66 1 180.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 8 12.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +67 1 60.0 1 5 0.0021474400942778577 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 0 0 2015 9 8 12.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +68 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 16 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +69 1 365.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 1 0 2014 5 10 14.3 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +70 1 60.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 4 30 13.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +71 1 730.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 29 11.883333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +72 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 3 25 14.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +73 0 365.0 1 7 0.00018331805682859762 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 18 8.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +74 1 1460.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.0011260966348042424 0.13377090978000586 0 1 0 0 0 2013 12 28 12.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +75 1 730.0 1 4 0.0012308498101348698 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 1 0 2015 8 19 11.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +76 0 90.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 0 1 0 1 2014 6 22 13.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +77 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 3 21 13.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +78 1 60.0 1 4 0.0015712976299594081 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 6 7 13.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +79 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 12 20 16.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +80 1 365.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 1 0 2015 12 17 9.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +81 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 9 22 9.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +82 0 28.0 1 4 0.00034044781982453846 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 5 30 15.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +83 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 10 12 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +84 1 4380.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 2 9 14.283333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +85 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 9 14 14.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +86 0 60.0 1 6 0.00034044781982453846 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 18 12.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +87 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 14 12.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +88 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 26 14.0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +89 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2013 11 18 11.933333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +90 1 150.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 15 11.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +91 1 1095.0 1 5 0.0015189210422940946 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2016 2 7 11.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +92 1 2555.0 1 7 0.00047138928898782245 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 4 10 7.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +93 1 730.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 2 6 15.933333333333334 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +94 0 120.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 12 29 12.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +95 1 3285.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 11 15 11.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +96 1 210.0 1 3 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 6 12.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +97 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 14 15.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +98 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 10 24 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +99 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2015 1 14 13.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +100 1 1825.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 5 29 13.716666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +101 1 1825.0 1 6 0.0008380254026450176 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 28 9.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +102 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 0 2013 10 16 7.833333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +103 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 26 11.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +104 0 1460.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 1 30 10.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +105 1 1460.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 4 8 15.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +106 0 60.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 19 15.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +107 1 730.0 1 6 0.0011522849286368993 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2013 12 20 8.033333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +108 1 730.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 3 23 14.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +109 1 3285.0 1 8 0.0004190127013225088 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 3 29 7.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +110 1 1825.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 2 11 14.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +111 1 365.0 1 3 7.85648814979704e-05 1 0.0006285190519837632 0.3062690578324461 0 0 0 1 0 2013 12 6 12.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +112 1 730.0 1 4 0.0012308498101348698 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2013 10 20 12.616666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +113 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 5 6 11.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +114 1 150.0 1 4 0.0006023307581511064 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 6 12.8 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +115 0 2190.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 1 26 13.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +116 1 365.0 1 5 0.0009427785779756449 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 3 22 11.633333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +117 1 90.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 11 4 21.0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +118 0 30.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 1 2015 10 24 15.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +119 1 1095.0 1 4 0.0006285190519837632 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 5 3 13.983333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +120 1 1825.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 4 14 13.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +121 1 2920.0 1 5 0.00034044781982453846 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 5 26 7.366666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +122 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 9 21 10.25 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +123 0 2555.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 11 14 8.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +124 0 60.0 1 7 0.00026188293832656804 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 3 14.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +125 1 1825.0 1 7 0.0011260966348042424 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 9 11 13.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +126 1 365.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 31 14.366666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +127 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 24 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +128 1 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 3 22 15.666666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +129 1 3285.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 1 25 8.25 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +130 1 1095.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 10 22 14.3 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +131 0 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 10 26 15.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +132 1 365.0 1 5 0.0008904019903103313 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2016 1 15 11.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +133 1 730.0 1 7 0.00028807123215922483 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 1 9 12.466666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +134 1 365.0 1 6 0.0011522849286368993 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 12 15 14.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +135 0 730.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2014 6 10 12.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +136 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 5 16 12.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +137 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 6 18 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +138 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 10 20 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +139 1 30.0 1 4 0.0012308498101348698 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2014 11 23 15.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +140 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 8 5 9.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +141 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 0 0 2014 2 16 15.633333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +142 0 730.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2016 2 9 13.516666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +143 0 60.0 1 3 0.0004190127013225088 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2015 6 28 12.55 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +144 1 180.0 1 8 7.85648814979704e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 11 1 16.183333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +145 0 60.0 1 4 0.0012308498101348698 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 7 16.233333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +146 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 9 26 14.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +147 1 180.0 1 6 0.0006023307581511064 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 22 10.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +148 0 365.0 1 4 0.002828335733926935 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 1 13.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +149 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 9 12 14.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +150 0 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 2 19 11.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +151 1 330.0 1 7 0.001440356160796124 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 11 14 10.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +152 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 3 3 12.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +153 1 730.0 1 6 0.0011522849286368993 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 1 2014 2 10 8.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +154 1 730.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 9 27 8.416666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +155 1 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 8 15 8.533333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +156 0 120.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 0 1 0 1 2014 7 3 14.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +157 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 1 0 2014 8 11 11.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +158 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 9 15 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +159 0 60.0 1 7 0.0003142595259918816 1 0.0008380254026450176 0.4983720088893483 1 1 1 1 0 2015 12 16 8.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +160 1 2555.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 7 29 12.683333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +161 0 1460.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2016 1 23 13.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +162 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 5.23765876653136e-05 0.028942064189363792 0 1 1 1 0 2015 9 10 8.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +163 1 180.0 1 6 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 6 14.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +164 1 150.0 1 5 0.00044520099515516566 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 8 14.966666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +165 1 2920.0 1 6 0.0012832263978001834 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2016 1 13 8.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +166 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 19 14.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +167 0 30.0 1 5 0.0012570381039675265 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 7 6 15.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +168 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2016 2 15 15.5 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +169 0 30.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 5 31 9.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +170 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 10 23 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +171 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 8 1 8.9 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +172 1 730.0 1 6 0.00039282440748985203 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 8 10 12.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +173 0 4015.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 11 4 11.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +174 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 6 25 6.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +175 0 60.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 31 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +176 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 29 15.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +177 1 30.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.001466544454628781 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 4 20 11.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +178 1 2555.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2015 5 25 8.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +179 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2014 5 21 9.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +180 1 1460.0 1 4 0.0016498625114573786 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 0 0 0 0 2015 11 9 10.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +181 1 730.0 1 7 0.00023569464449391123 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 12 21 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +182 1 365.0 1 7 0.00028807123215922483 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 14 10.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +183 1 730.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 9 14.083333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +184 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 9 3 14.85 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +185 0 365.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 11 13 8.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +186 1 730.0 1 4 0.002828335733926935 1 0.00039282440748985203 0.07838475717952693 0 0 0 0 0 2015 5 12 14.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +187 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 10 3 8.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +188 1 1460.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 3 7 9.833333333333334 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +189 0 120.0 1 6 0.0005499541704857929 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 16 13.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +190 1 2190.0 1 6 0.00026188293832656804 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 5 13 8.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +191 1 270.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 15 14.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +192 1 1095.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2015 9 19 11.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +193 0 240.0 1 7 0.00034044781982453846 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 11 23 9.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +194 1 300.0 1 5 0.0008118371088123609 1 2.61882938326568e-05 0.22333626199459058 0 0 0 0 0 2014 5 1 12.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +195 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0001571297629959408 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2015 8 31 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +196 1 365.0 1 6 0.00026188293832656804 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 10 27 13.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +197 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 3 15.833333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +198 1 90.0 1 6 0.0004975775828204793 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 7 24 11.033333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +199 1 2190.0 1 7 0.0014927327484614377 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 1 0 1 0 2013 11 19 14.5 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +200 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2014 1 21 11.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +201 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 4 10 6.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +202 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 1 2013 11 30 14.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +203 0 4380.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 1 2015 5 10 14.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +204 1 730.0 1 8 0.00026188293832656804 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 4 8 8.833333333333334 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +205 1 2190.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 18 14.8 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +206 0 90.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 27 15.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +207 1 240.0 1 6 0.0005499541704857929 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 2 1 7.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +208 0 365.0 1 5 0.0008118371088123609 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 12 27 11.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +209 0 5475.0 1 4 0.0003142595259918816 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 31 12.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +210 1 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 10 22 13.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +211 1 150.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 11 13 13.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +212 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 5 14 15.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +213 1 730.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 30 6.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +214 1 730.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.0010737200471389288 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 27 11.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +215 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 1 11 11.383333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +216 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 9 12 14.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +217 1 365.0 1 4 0.0010737200471389288 1 2.61882938326568e-05 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 28 10.233333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +218 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 3 21 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +219 0 28.0 1 7 0.0011260966348042424 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 10 30 11.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +220 1 1460.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 4 8 11.483333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +221 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 24 15.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +222 0 60.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 5 27 4.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +223 1 365.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 2 12.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +224 1 60.0 1 3 7.85648814979704e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 5 30 12.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +225 1 365.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 11 4 13.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +226 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2014 7 15 13.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +227 1 3285.0 1 8 0.0008380254026450176 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 1 20 14.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +228 0 730.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 9 7 12.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +229 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 12 2 10.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +230 1 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 11 29 15.183333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +231 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 5 1 8.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +232 1 2555.0 1 4 0.0012570381039675265 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 11 3 13.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +233 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 28 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +234 0 2190.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 11 21 12.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +235 0 60.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 7 12 16.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +236 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 5 10 15.633333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +237 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 11 14 13.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +238 1 2190.0 1 5 0.0038758674872332068 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 11 8 11.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +239 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 5 26 13.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +240 1 730.0 1 4 0.0006285190519837632 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2015 6 24 12.416666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +241 0 2555.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2014 8 19 14.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +242 0 90.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 12 6 9.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +243 1 1095.0 1 5 0.0009951551656409586 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 11 19 15.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +244 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 4 22 11.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +245 1 2555.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0004190127013225088 0.2998604579048013 0 0 0 0 0 2013 12 1 13.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +246 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00065470734581642 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 5 24 14.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +247 1 730.0 1 4 0.0006023307581511064 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 9 15.35 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +248 1 150.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 4 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +249 1 1460.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 6 2 8.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +250 1 730.0 1 7 0.0014927327484614377 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2014 3 6 13.216666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +251 1 2555.0 1 12 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2016 2 6 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +252 1 365.0 1 5 0.002906900615424905 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 7 6 8.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +253 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 12 11 8.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +254 1 30.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 1 31 10.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +255 0 60.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 20 11.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +256 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 10 6 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +257 1 1460.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2014 7 16 9.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +258 1 365.0 1 9 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 19 8.966666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +259 1 730.0 1 6 0.0012832263978001834 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 2 15.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +260 1 3650.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 0 0 2015 5 28 12.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +261 0 60.0 1 4 0.00034044781982453846 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 10 18 12.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +262 1 3650.0 1 7 0.00028807123215922483 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 4 11 15.016666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +263 0 730.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 1 2015 7 19 11.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +264 1 2555.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 21 7.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +265 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2014 8 25 13.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +266 1 1825.0 1 4 0.0005237658766531361 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 9 17 10.8 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +267 1 2190.0 1 4 0.0006285190519837632 1 0.0014141678669634674 0.20881354764242768 0 1 0 1 0 2015 3 23 14.833333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +268 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 22 12.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +269 1 2555.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 7 17 14.1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +270 1 365.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 1 2013 10 2 13.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +271 1 365.0 1 6 0.0012046615163022129 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 7 10 8.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +272 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 5 3 14.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +273 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 12 24 11.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +274 1 1825.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 12 3 11.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +275 1 730.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 8 11 7.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +276 1 300.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0012308498101348698 0.31410753355039883 0 1 0 0 0 2014 3 18 13.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +277 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 25 11.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +278 1 270.0 1 6 0.00065470734581642 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 0 0 0 0 2014 2 14 14.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +279 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 9 21 12.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +280 0 221.2783203125 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 4 25 11.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +281 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 11 10 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +282 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 1 0 2016 2 20 18.266666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +283 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2015 4 30 11.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +284 0 60.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 10 14 7.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +285 0 90.0 1 7 0.0006808956396490769 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 1 1 0 2013 10 8 13.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +286 1 5110.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 1 0 2015 4 6 12.616666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +287 1 2555.0 1 3 0.0015451093361267512 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2014 3 16 6.8 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +288 1 730.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 0 0 0 0 2016 1 10 8.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +289 1 180.0 1 6 0.00039282440748985203 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 11 4 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +290 1 330.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 1 13 11.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +291 1 1095.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 2 5 11.466666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +292 0 60.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2014 11 7 10.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +293 1 365.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 4 27 11.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +294 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010475317533062722 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 9 29 14.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +295 1 1460.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 3 28 16.416666666666668 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +296 0 2920.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2013 11 27 10.6 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +297 0 90.0 1 6 0.00036663611365719525 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2013 10 16 13.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +298 1 60.0 1 10 0.00013094146916328402 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 9 11.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +299 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 8 15 8.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +300 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 3 21 13.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +301 1 2190.0 1 6 0.00044520099515516566 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 7 17 13.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +302 1 330.0 1 5 0.0007332722273143905 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 8 2 10.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +303 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 10 8 13.433333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +304 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00013094146916328402 0.2999121401622823 0 0 0 0 0 2013 11 23 12.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +305 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 0 0 2014 9 13 10.166666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +306 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 11 22 21.0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +307 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 5.23765876653136e-05 0.22333626199459058 0 1 0 0 0 2013 11 25 13.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +308 0 180.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 1 6 15.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +309 0 2920.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 16 14.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +310 0 1095.0 1 5 0.00034044781982453846 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 2 13 13.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +311 1 730.0 1 3 0.0016498625114573786 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 8 10 13.416666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +312 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 7 14.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +313 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 9 21 9.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +314 0 60.0 1 7 0.00018331805682859762 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 5 11.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +315 1 1460.0 1 7 0.0001571297629959408 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 6 30 4.016666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +316 0 1825.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 12 16 10.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +317 1 730.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 11 22 10.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +318 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2013 10 3 11.55 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +319 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0014141678669634674 0.20881354764242768 0 1 0 0 0 2014 5 9 15.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +320 1 3650.0 1 6 0.00039282440748985203 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2014 9 1 6.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +321 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 12 12 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +322 0 60.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 4 1 8.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +323 1 180.0 1 7 0.0006808956396490769 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 2 21 14.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +324 1 2920.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2014 1 25 14.566666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +325 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2015 11 12 9.6 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +326 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2014 8 14 13.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +327 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 1 1 14.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +328 1 365.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2015 3 16 14.633333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +329 1 60.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 5 19 14.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +330 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 5 16 14.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +331 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 1 25 14.15 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +332 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 9 8 7.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +333 0 270.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 9 2 7.383333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +334 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 23 11.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +335 1 120.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 11 12 15.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +336 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2014 7 6 14.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +337 1 2190.0 1 5 0.0008904019903103313 1 0.0015451093361267512 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2015 5 30 12.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +338 1 60.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 1 11 13.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +339 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 4 3 11.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +340 0 30.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 6 10.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +341 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 11 26 10.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +342 0 60.0 1 5 0.0008118371088123609 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 7 31 9.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +343 1 730.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2014 5 12 10.083333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +344 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 4 4 11.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +345 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 2 8 16.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +346 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0004975775828204793 0.3039261288266405 0 1 0 0 0 2015 7 16 8.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +347 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 8 10.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +348 0 120.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 12 24 7.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +349 1 1825.0 1 4 0.002514076207935053 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 6 14 9.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +350 1 730.0 1 5 0.00034044781982453846 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2014 1 23 10.1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +351 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 31 9.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +352 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 11 18 8.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +353 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 11 15 15.016666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +354 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 6 17 9.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +355 1 300.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 11 9 14.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +356 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 7 25 12.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +357 1 365.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.00065470734581642 0.20435164607990078 0 0 0 0 0 2014 6 8 12.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +358 0 210.0 1 8 7.85648814979704e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 1 19 14.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +359 1 730.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 2 13 11.816666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +360 1 2555.0 1 3 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 1 2 13.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +361 0 60.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 22 15.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +362 0 4380.0 1 9 0.0005237658766531361 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 24 15.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +363 1 1095.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 9 2 10.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +364 0 90.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 12 19 8.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +365 1 730.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.00047138928898782245 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2015 10 23 15.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +366 1 4380.0 1 5 0.0021736283881105146 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 4 22 12.033333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +367 1 365.0 1 2 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 3 16 9.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +368 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 8 29 12.933333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +369 0 30.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 5 25 13.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +370 1 6.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 3 6 6.9 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +371 1 270.0 1 6 0.00023569464449391123 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2013 11 22 13.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +372 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2014 11 23 15.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +373 1 730.0 1 9 0.0001571297629959408 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 6 10 14.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +374 1 2555.0 1 5 0.0003142595259918816 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 12 28 14.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +375 1 120.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 3 10 12.4 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +376 0 3650.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 5 26 12.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +377 1 1825.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 2 27 12.066666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +378 1 730.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2015 3 1 13.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +379 1 1825.0 1 4 0.0007332722273143905 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 9 20 11.616666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +380 0 150.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2014 10 15 13.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +381 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 4 1 15.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +382 1 365.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.00039282440748985203 0.08293279583785554 0 0 0 0 0 2015 11 13 9.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +383 0 120.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 12 18 10.583333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +384 1 730.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2014 2 13 13.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +385 1 1095.0 1 3 0.0012308498101348698 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 4 17 13.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +386 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 0 1 1 0 2015 4 24 14.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +387 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 5 19 15.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +388 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 6 17 9.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +389 1 730.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 7 11 10.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +390 1 365.0 1 5 0.0005499541704857929 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 8 16.166666666666668 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +391 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 8 3 13.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +392 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 10 10 10.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +393 1 270.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2015 10 26 9.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +394 1 1095.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 1 26 11.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +395 0 30.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 6 26 6.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +396 1 730.0 1 6 0.0008642136964776744 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 2 8 11.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +397 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 1 26 16.016666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +398 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 7.85648814979704e-05 0.1885885575481937 0 1 0 0 0 2014 7 4 14.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +399 1 1095.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 10 16 14.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +400 1 365.0 1 7 0.0006808956396490769 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 5 14.166666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +401 0 30.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2014 9 25 14.8 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +402 1 365.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 5 17 9.733333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +403 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2016 1 7 9.733333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +404 1 3285.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2015 5 11 15.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +405 1 730.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 5 31 15.883333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +406 1 180.0 1 5 0.0021736283881105146 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 11 21 8.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +407 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 1 2015 3 3 10.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +408 1 30.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2014 7 7 12.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +409 1 365.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 11 23 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +410 1 730.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 5 16 10.966666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +411 1 1095.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 3 22 12.383333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +412 0 60.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.0013879795731308105 0.000964735472978793 0 1 0 0 0 2015 10 10 11.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +413 1 730.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 3 9 13.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +414 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2013 10 24 8.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +415 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 8 25 13.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +416 0 4380.0 1 6 0.0004975775828204793 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 1 2014 7 14 14.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +417 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 1 30 9.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +418 1 240.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 1 27 11.1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +419 0 3650.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2016 1 12 6.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +420 0 60.0 1 6 0.0015189210422940946 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2014 7 7 11.65 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +421 1 90.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0017284273929553489 0.30668251589229417 0 1 0 1 0 2014 6 7 13.15 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +422 1 365.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2013 12 18 10.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +423 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 6 18 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +424 0 60.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 11 29 16.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +425 0 90.0 1 4 0.0012308498101348698 0 0.0013879795731308105 0.000964735472978793 0 1 0 0 0 2014 9 13 14.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +426 1 2555.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 3 25 14.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +427 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 3 7 12.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +428 1 120.0 1 3 0.0008904019903103313 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 15 14.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +429 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 12 1 14.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +430 0 90.0 1 6 0.0008642136964776744 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 9 5 9.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +431 0 730.0 1 4 0.0012308498101348698 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 0 1 0 2013 12 20 8.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +432 0 180.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 12 8 15.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +433 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 4 8 12.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +434 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 12 13.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +435 0 150.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.0010213434594736153 0.015125674022774649 0 1 0 0 0 2014 11 11 14.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +436 0 60.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 10 8 10.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +437 0 30.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 9 24 11.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +438 1 365.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 10 14.416666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +439 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 10 29 7.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +440 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2013 11 17 14.466666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +441 1 1095.0 1 5 0.0004975775828204793 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 6 3 7.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +442 1 2190.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 8 5 12.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +443 1 240.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 7 26 11.4 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +444 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 9 17 10.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +445 1 1095.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 3 11 8.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +446 1 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2013 12 13 7.683333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +447 0 60.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2016 1 3 14.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +448 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0017284273929553489 0.30668251589229417 0 1 0 0 0 2015 10 7 5.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +449 1 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 1 0 2015 9 8 15.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +450 1 1825.0 1 6 0.0015712976299594081 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 11 24 13.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +451 1 2555.0 1 4 0.0033521016105800706 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 12 26 9.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +452 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 1 2015 6 29 14.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +453 1 1095.0 1 4 0.0015712976299594081 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 11 15.916666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +454 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 10 11 13.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +455 1 2190.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2015 10 5 14.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +456 1 60.0 1 4 0.0004190127013225088 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 4 3 13.883333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +457 1 730.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 4 5.933333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +458 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 10 10 14.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +459 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 1 16 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +460 1 730.0 1 4 0.00036663611365719525 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 2 1 9.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +461 0 60.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 13 15.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +462 0 60.0 1 6 0.00034044781982453846 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 10 19 17.216666666666665 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +463 0 2920.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2013 12 3 14.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +464 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 12 3 13.216666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +465 1 4380.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 1 0 2015 7 15 10.233333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +466 1 365.0 1 7 0.00023569464449391123 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 3 25 10.4 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +467 1 4015.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 0 0 0 0 2015 6 6 13.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +468 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 9 8 12.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +469 1 730.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 10 7.366666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +470 1 730.0 1 3 0.0015451093361267512 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 1 6 13.9 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +471 1 730.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2015 11 5 11.383333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +472 1 1095.0 1 5 0.0017546156867880058 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 6 23 8.133333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +473 0 5.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 30 9.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +474 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 5 17 16.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +475 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 3 14 13.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +476 0 2555.0 1 4 0.00036663611365719525 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 1 20 10.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +477 1 2555.0 1 4 0.0017022390991226922 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 7 4 13.916666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +478 1 1095.0 1 6 0.00065470734581642 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 12 26 12.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +479 1 730.0 1 4 0.0033521016105800706 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2013 11 4 11.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +480 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 0 2015 12 8 16.4 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +481 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 12 13 11.1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +482 0 150.0 1 5 0.0008380254026450176 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 12 13 13.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +483 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 20 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +484 0 90.0 1 6 0.0008642136964776744 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2014 12 18 11.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +485 1 365.0 1 6 0.00036663611365719525 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 3 27 11.65 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +486 0 120.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.0009951551656409586 0.31422812548452117 0 1 1 0 0 2013 11 9 13.05 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +487 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 2 12 11.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +488 1 365.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 11 14 13.4 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +489 0 60.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 21 12.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +490 1 240.0 1 6 0.0019641220374492603 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 12 1 15.0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +491 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 8 7 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +492 1 1825.0 1 5 0.0017546156867880058 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 1 2015 11 12 15.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +493 1 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 1 0 2015 9 4 14.95 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +494 1 1095.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 6 2 12.9 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +495 1 1095.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 5 11.55 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +496 1 60.0 1 3 5.23765876653136e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 1 26 14.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +497 1 90.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 6 24 12.233333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +498 1 3650.0 1 5 0.0021474400942778577 1 0.001440356160796124 0.221406791048633 0 1 0 0 0 2015 4 9 12.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +499 1 1825.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2016 1 26 14.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +500 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 11 8.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +501 1 2555.0 1 4 0.00044520099515516566 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 3 22 12.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +502 1 365.0 1 8 7.85648814979704e-05 0 0.0008642136964776744 0.0008096887005357728 0 0 0 0 0 2015 1 22 11.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +503 0 90.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 8 16 15.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +504 0 1460.0 1 5 0.001335602985465497 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 3 18 11.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +505 1 1095.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 2 26 12.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +506 1 30.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2014 3 8 13.7 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +507 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 4 27 10.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +508 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 12 11.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +509 0 6.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 21 9.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +510 1 365.0 1 5 0.001335602985465497 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 3 1 8.066666666666666 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +511 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2013 10 21 7.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +512 0 2920.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2013 10 2 9.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +513 0 30.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.0009951551656409586 0.31422812548452117 0 1 1 1 0 2014 4 15 12.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +514 1 3650.0 1 4 0.0004190127013225088 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2016 2 16 8.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +515 0 120.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2015 11 17 15.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +516 1 1095.0 1 1 5.23765876653136e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 6 2 14.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +517 1 730.0 1 5 0.0007594605211470473 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 2 11 14.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +518 1 2920.0 1 5 0.0007594605211470473 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 1 13 11.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +519 1 1095.0 1 5 0.0015189210422940946 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 0 0 0 0 2014 3 5 14.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +520 1 270.0 1 4 0.0012570381039675265 1 0.0009689668718083017 0.0994194359742967 0 0 0 0 0 2015 4 20 15.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +521 0 90.0 1 3 0.0004190127013225088 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 10 30 10.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +522 1 3285.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0007070839334817337 0.23987458438851278 0 0 0 0 0 2015 4 22 13.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +523 1 365.0 1 5 0.00047138928898782245 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 11 8 13.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +524 0 120.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 1 21 12.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +525 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 5 17 7.166666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +526 1 730.0 1 5 0.0007332722273143905 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 5 19 15.1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +527 1 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 7 8.883333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +528 0 60.0 1 6 0.00130941469163284 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 11 24 15.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +529 0 3650.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 0 2014 12 22 13.483333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +530 0 60.0 1 4 0.0009689668718083017 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 10 2 14.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +531 1 1095.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 1 0 1 0 2014 7 21 10.95 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +532 0 2190.0 1 3 0.0003142595259918816 1 0.0001571297629959408 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2014 12 4 9.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +533 1 2555.0 1 6 0.0017022390991226922 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 4 16 8.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +534 0 60.0 1 3 0.0011260966348042424 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 6 4 7.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +535 0 120.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 10 9 9.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +536 1 1825.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 11 30 10.966666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +537 1 2190.0 1 3 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 11 8 14.533333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +538 0 2920.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2013 10 24 14.866666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +539 1 730.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 12 11 14.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +540 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 10 27 10.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +541 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2015 5 25 13.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +542 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 2 5.8 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +543 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 1 0 2016 1 13 14.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +544 0 1825.0 1 3 0.00026188293832656804 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 12 27 11.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +545 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 5 27 9.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +546 0 1095.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 29 15.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +547 1 1095.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 6 25 15.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +548 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 12 22 10.066666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +549 0 30.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 15 8.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +550 1 60.0 1 4 0.0006023307581511064 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2013 10 19 13.066666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +551 0 730.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2015 12 19 15.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +552 0 1460.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 12 2 12.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +553 0 21.0 1 5 0.0003142595259918816 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 7 1 6.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +554 1 2555.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.00036663611365719525 0.18665908660223612 0 0 0 0 0 2015 2 19 15.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +555 0 60.0 1 5 0.00044520099515516566 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 1 2015 7 17 11.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +556 1 1460.0 1 9 0.00018331805682859762 1 0.00039282440748985203 0.598204902923493 0 0 0 0 0 2014 1 14 13.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +557 0 60.0 1 4 0.0006808956396490769 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2014 10 7 12.383333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +558 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 11 16 15.95 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +559 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 8 14 10.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +560 0 1095.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 3 14.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +561 0 90.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 28 9.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +562 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 10 26 12.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +563 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 9 17 6.466666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +564 1 150.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 7 9.7 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +565 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 7 13 13.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +566 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 11 12.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +567 1 730.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 12 9.783333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +568 1 4380.0 1 3 0.00018331805682859762 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2013 11 15 13.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +569 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 12 15 6.583333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +570 1 270.0 1 4 0.0011260966348042424 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2015 12 1 13.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +571 1 3285.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 1 9.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +572 1 730.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2015 1 5 13.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +573 0 60.0 1 4 0.00039282440748985203 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 16 9.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +574 1 150.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 9 21 8.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +575 1 120.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 8 31 8.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +576 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 3 25 11.55 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +577 1 60.0 1 6 0.0008380254026450176 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 9 16.033333333333335 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +578 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010737200471389288 0.009543990214825916 1 1 1 1 0 2014 9 3 8.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +579 1 60.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 10 5 13.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +580 0 60.0 1 3 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 16 5.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +581 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 5 2 15.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +582 0 120.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 7 9.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +583 1 730.0 1 5 0.0017546156867880058 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 12 18 15.216666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +584 0 4380.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 8 10.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +585 1 730.0 1 5 0.0012308498101348698 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 12 19 11.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +586 1 730.0 1 4 0.0010475317533062722 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 1 26 8.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +587 1 1095.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 7 2 14.9 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +588 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 0 0 1 0 2014 7 13 13.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +589 1 1095.0 1 6 0.0006808956396490769 1 0.00026188293832656804 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 3 19 11.283333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +590 1 1825.0 1 8 0.0006808956396490769 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 5 16 8.833333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +591 1 240.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2015 5 3 10.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +592 0 3650.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 1 30 15.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +593 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 23 12.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +594 1 365.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.0004975775828204793 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 1 19 9.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +595 1 2190.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 7 17 15.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +596 0 1095.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 5 14.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +597 0 60.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 11 18 16.033333333333335 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +598 1 180.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2016 2 12 15.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +599 1 365.0 1 3 0.0003142595259918816 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2013 11 26 14.316666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +600 1 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 20 11.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +601 1 730.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 3 28 10.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +602 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0009951551656409586 0.31422812548452117 0 1 1 1 0 2015 5 22 11.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +603 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 10 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +604 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 11 21 11.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +605 1 365.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 0 0 0 0 2014 9 3 9.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +606 0 365.0 1 7 0.0006023307581511064 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 1 21 10.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +607 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2015 12 21 16.216666666666665 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +608 0 60.0 1 7 0.00047138928898782245 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 6 25 13.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +609 1 3650.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2013 10 15 8.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +610 1 730.0 1 8 0.0004190127013225088 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 7 23 10.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +611 1 90.0 1 6 0.00047138928898782245 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 1 6 13.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +612 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2014 8 21 10.25 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +613 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 12 11.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +614 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 9 20 14.966666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +615 1 2555.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 9 8 7.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +616 0 60.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2013 10 21 12.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +617 1 730.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 7 21 14.133333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +618 1 4380.0 1 6 0.0009165902841429881 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 1 0 0 0 2016 2 20 9.883333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +619 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2015 6 18 14.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +620 0 60.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.0008380254026450176 0.4983720088893483 1 1 1 1 0 2015 11 29 13.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +621 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 7 19 6.766666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +622 0 60.0 1 5 0.00065470734581642 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2016 1 6 5.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +623 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 6 19 9.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +624 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 5 24 13.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +625 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 6 22 13.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +626 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 7 21 7.833333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +627 0 365.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2016 2 6 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +628 1 365.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 11 1 10.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +629 1 30.0 1 7 0.0006285190519837632 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 8 1 14.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +630 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 5 3 9.6 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +631 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 6 29 10.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +632 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 20 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +633 0 730.0 1 6 0.00034044781982453846 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 12 8 19.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +634 0 60.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 9 20 8.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +635 1 730.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 1 20 14.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +636 1 120.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 3 2 15.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +637 1 365.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 1 27 16.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +638 1 730.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2013 10 9 9.65 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +639 0 210.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2016 1 20 15.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +640 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 0 0 0 0 2015 6 20 11.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +641 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0014141678669634674 0.20881354764242768 0 1 0 0 0 2014 10 14 13.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +642 1 180.0 1 6 0.00039282440748985203 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 4 12 7.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +643 1 1095.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 10 7 8.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +644 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 5 30 21.0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +645 1 730.0 1 9 0.00036663611365719525 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 10 18 10.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +646 1 300.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.0006285190519837632 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 9 14 11.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +647 1 60.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 1 0 2015 1 6 12.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +648 1 1825.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 2 13 15.633333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +649 1 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 8 13 6.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +650 0 3650.0 1 3 0.00026188293832656804 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 3 28 13.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +651 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2013 11 26 8.316666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +652 1 120.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 10 31 9.05 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +653 0 365.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2015 5 3 13.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +654 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 1 0 2014 4 1 9.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +655 1 180.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 12 1 12.35 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +656 0 1095.0 1 5 0.0008904019903103313 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 4 6 13.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +657 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2014 10 4 10.983333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +658 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 19 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +659 0 60.0 1 5 0.0005499541704857929 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 11 4 11.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +660 0 120.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 0 1 2014 8 12 4.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +661 0 365.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 10 18 15.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +662 1 365.0 1 4 0.0007594605211470473 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 30 12.883333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +663 1 730.0 1 7 0.0014927327484614377 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 9 3 15.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +664 0 180.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 0 2016 1 21 8.166666666666666 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +665 0 30.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 1 2014 10 13 10.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +666 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 12 11.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +667 0 120.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 2 12 15.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +668 0 60.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 28 9.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +669 1 240.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 10 15.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +670 0 4380.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 12 27 8.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +671 1 4380.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 1 0 0 0 2014 3 7 13.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +672 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 15 9.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +673 1 365.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 6 19 11.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +674 0 30.0 1 10 0.00036663611365719525 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 26 6.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +675 1 1825.0 1 4 0.0010999083409715857 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 11 15 8.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +676 1 2920.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 7 22 12.033333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +677 1 2920.0 1 5 0.0021736283881105146 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 7 10 7.066666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +678 1 365.0 1 6 0.0010999083409715857 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 20 9.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +679 1 730.0 1 4 0.00039282440748985203 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2015 4 2 10.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +680 1 365.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 10 28 13.283333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +681 0 60.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2014 8 4 12.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +682 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 21 12.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +683 0 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 5 18 10.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +684 0 60.0 1 5 0.0004975775828204793 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 7 30 16.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +685 0 1460.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 4 6 15.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +686 0 60.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 7 2 5.333333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +687 0 60.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.0006023307581511064 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 11 15 13.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +688 1 1825.0 1 5 0.0038758674872332068 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 8 16 9.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +689 0 150.0 1 5 0.001335602985465497 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 1 8 14.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +690 0 60.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2014 11 29 13.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +691 0 60.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2014 5 25 15.516666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +692 1 1095.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 10 30 8.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +693 1 1095.0 1 5 0.0020426869189472305 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2015 10 31 13.983333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +694 0 30.0 1 4 0.0009689668718083017 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 5 31 9.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +695 1 365.0 1 5 0.0003142595259918816 0 0.0004975775828204793 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 5 26 10.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +696 1 730.0 1 6 0.0008904019903103313 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 11 23 21.0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +697 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 11 25 7.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +698 1 730.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 6 17 13.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +699 1 2190.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 6 20 13.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +700 1 150.0 1 3 0.00013094146916328402 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2014 10 18 8.516666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +701 0 1825.0 1 6 0.0011522849286368993 1 2.61882938326568e-05 0.0931314279807742 1 1 1 1 0 2016 2 9 11.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +702 0 60.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 2 14.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +703 1 90.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 4 6 8.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +704 1 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 2 28 13.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +705 0 5475.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.0010475317533062722 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2013 10 22 14.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +706 1 2920.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 12 8 9.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +707 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 5 21 4.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +708 0 90.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 11 1 13.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +709 0 365.0 1 3 0.0016498625114573786 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 0 0 0 2015 7 25 14.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +710 1 730.0 1 6 0.0015712976299594081 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 2 10 13.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +711 0 30.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 0 2013 10 17 11.633333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +712 1 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2014 1 12 9.983333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +713 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 6 11 12.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +714 0 90.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 13 13.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +715 1 3285.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2014 8 29 9.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +716 1 2555.0 1 5 0.0021736283881105146 1 0.00039282440748985203 0.08293279583785554 0 1 0 0 0 2014 1 14 14.366666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +717 1 2190.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 2 9 11.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +718 0 3650.0 1 6 0.00039282440748985203 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2015 4 7 11.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +719 0 60.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 10 9 5.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +720 0 2920.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2014 8 4 9.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +721 1 270.0 1 4 0.0010999083409715857 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2016 2 12 9.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +722 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 6 22 10.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +723 1 240.0 1 6 0.0012046615163022129 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 2 11 10.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +724 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 12 4 10.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +725 1 270.0 1 6 0.001335602985465497 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 10 12 14.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +726 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2013 10 2 10.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +727 1 300.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.0008904019903103313 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 12 11 12.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +728 1 4015.0 1 6 0.001335602985465497 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 30 12.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +729 1 365.0 1 8 7.85648814979704e-05 1 7.85648814979704e-05 0.08055541199372922 0 1 0 1 0 2015 1 5 15.6 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +730 1 1825.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 5 7 9.083333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +731 1 730.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 10 16 15.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +732 1 1825.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2015 10 10 10.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +733 0 365.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 4 19 9.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +734 1 1095.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 15 14.45 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +735 1 365.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 4 28 11.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +736 0 30.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 12 18 12.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +737 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 16 13.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +738 1 6.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 1 0 2015 6 4 15.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +739 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 20 14.433333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +740 1 4380.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 9 21 12.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +741 1 35.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 6 24 12.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +742 1 730.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 23 13.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +743 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 3 10 13.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +744 1 365.0 1 6 0.0004975775828204793 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 4 29 15.116666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +745 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0018331805682859762 0.3062690578324461 0 1 0 0 0 2015 9 17 11.533333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +746 1 365.0 1 8 0.00065470734581642 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 16 16.233333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +747 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 0 0 0 0 2013 12 20 13.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +748 1 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 7 12 15.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +749 0 90.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 12 10 16.083333333333332 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +750 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 1 0 2015 11 13 9.483333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +751 1 150.0 1 4 0.0005237658766531361 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 4 18 8.016666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +752 1 730.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 12 31 10.533333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +753 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 8 17 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +754 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 11 18 16.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +755 0 365.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 10 1 11.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +756 0 60.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 10 25 11.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +757 0 730.0 1 3 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 0 0 0 2014 9 9 13.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +758 0 1095.0 1 4 0.0007594605211470473 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 11 23 15.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +759 0 180.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2016 2 20 10.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +760 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 16 15.9 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +761 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 0 2014 10 27 8.816666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +762 1 60.0 1 6 0.0012046615163022129 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 12 29 8.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +763 0 1095.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 2 6 13.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +764 0 30.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 3 10.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +765 0 120.0 1 6 0.00047138928898782245 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 10 10 12.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +766 1 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 0 0 0 0 2013 10 19 11.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +767 0 60.0 1 5 0.0038758674872332068 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 20 11.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +768 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 9 11.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +769 0 90.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 1 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +770 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 19 14.833333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +771 1 4015.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 12 20 11.05 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +772 0 90.0 1 3 0.0011260966348042424 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 8 15 5.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +773 1 300.0 1 6 0.0018069922744533193 1 0.0015451093361267512 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2013 10 5 14.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +774 1 730.0 1 4 0.0010475317533062722 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 6 30 10.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +775 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0008380254026450176 0.013816390166589143 0 1 0 0 0 2014 10 6 14.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +776 1 730.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 11 3 10.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +777 1 2555.0 1 4 0.0003142595259918816 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2015 12 30 12.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +778 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 1 7 14.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +779 1 365.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 3 16 10.1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +780 1 2190.0 1 4 0.0020164986251145736 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 8 15 5.633333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +781 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 22 13.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +782 1 120.0 1 6 0.0008642136964776744 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2013 10 28 7.966666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +783 1 2190.0 1 7 0.0014927327484614377 1 2.61882938326568e-05 0.11683635674539597 0 1 0 0 0 2014 12 12 13.5 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +784 1 1460.0 1 6 0.0017022390991226922 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2014 7 11 13.433333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +785 1 365.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 11 4 11.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +786 1 365.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 9 9 10.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +787 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 9 11 9.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +788 1 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 1 18 9.466666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +789 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 8 2 7.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +790 1 1825.0 1 4 0.0007856488149797041 1 2.61882938326568e-05 0.06796216858752391 0 1 0 0 0 2014 1 11 5.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +791 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 18 11.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +792 1 730.0 1 6 0.0005499541704857929 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 24 16.05 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +793 1 730.0 1 6 0.00130941469163284 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 5 29 9.416666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +794 1 1095.0 1 6 0.0007856488149797041 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2014 8 19 11.3 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +795 1 365.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 1 8 12.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +796 1 1460.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 3 15 8.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +797 1 730.0 1 5 0.00034044781982453846 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2015 9 29 13.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +798 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 8 10 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +799 1 365.0 1 7 0.00044520099515516566 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 10 15 14.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +800 1 730.0 1 4 0.0010999083409715857 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 8 15 9.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +801 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0017284273929553489 0.30668251589229417 0 1 0 1 0 2013 12 21 14.466666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +802 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 9 22 8.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +803 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 7 9 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +804 0 150.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 0 1 0 0 2014 3 29 14.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +805 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 1 31 10.866666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +806 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 4 24 12.583333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +807 1 730.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 31 9.866666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +808 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 11 11 11.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +809 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 10 7 6.0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +810 1 4015.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2015 6 15 12.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +811 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 2 20 16.1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +812 1 730.0 1 6 0.00026188293832656804 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2016 2 4 14.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +813 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 5 12.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +814 1 2190.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2013 12 11 13.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +815 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 5 28 11.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +816 1 1460.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2016 1 30 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +817 1 1460.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 6 29 14.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +818 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 11 11.95 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +819 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 6 29 7.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +820 1 730.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 9 3 12.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +821 1 1095.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 1 10 14.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +822 0 30.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 11 11 9.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +823 1 730.0 1 4 0.0023045698572737986 1 7.85648814979704e-05 0.16755387875342395 0 1 0 0 0 2013 11 24 14.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +824 1 730.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 12 6 14.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +825 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 12 4 10.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +826 1 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 4 21 13.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +827 1 4015.0 1 6 0.001335602985465497 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 1 0 2016 1 18 12.116666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +828 1 730.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 14 15.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +829 1 2555.0 1 4 0.0004190127013225088 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 12 8 8.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +830 1 365.0 1 12 2.61882938326568e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 11 21 14.166666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +831 1 2555.0 1 5 0.0004975775828204793 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 1 0 2015 11 27 9.833333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +832 1 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2016 2 14 21.0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +833 0 1460.0 1 3 0.00036663611365719525 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 3 27 4.916666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +834 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 0 0 0 2014 7 25 12.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +835 0 60.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 12 1 6.116666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +836 0 365.0 1 1 0.0010213434594736153 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 7 18 8.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +837 1 730.0 1 5 0.002906900615424905 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 4 3 15.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +838 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 21 4.166666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +839 1 3650.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2015 1 11 13.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +840 1 730.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 2 13 12.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +841 1 730.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 2 1 11.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +842 1 60.0 1 3 0.00034044781982453846 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 22 14.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +843 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 6 16 8.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +844 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 5 20 6.916666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +845 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 0 1 1 0 2014 6 11 7.166666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +846 1 1460.0 1 6 0.0012046615163022129 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 1 12.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +847 0 60.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 12 13 6.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +848 1 30.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 0 0 1 0 2014 11 23 15.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +849 0 90.0 1 8 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2015 8 25 6.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +850 1 730.0 1 5 0.0003142595259918816 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2013 12 19 7.133333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +851 1 365.0 1 12 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 11 3 11.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +852 1 1095.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 1 19 8.85 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +853 1 365.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 5 10.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +854 1 240.0 1 9 0.00013094146916328402 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 1 0 2015 9 6 12.933333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +855 1 150.0 1 6 0.00023569464449391123 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 4 4 15.033333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +856 1 730.0 1 4 0.00036663611365719525 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 11 18 15.433333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +857 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 8 15.416666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +858 1 1825.0 1 6 0.0005499541704857929 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 0 0 0 0 2015 4 12 12.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +859 1 1825.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 11 2 15.783333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +860 1 365.0 1 6 0.0009165902841429881 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 11 15 10.866666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +861 1 60.0 1 4 0.00047138928898782245 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 8 2 13.4 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +862 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2016 2 6 16.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +863 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 18 10.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +864 1 30.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 5 24 13.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +865 1 1460.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 1 2014 2 3 8.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +866 1 300.0 1 7 0.00023569464449391123 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2013 12 23 14.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +867 0 180.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2016 2 15 8.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +868 1 730.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 0 0 0 0 2015 2 7 14.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +869 1 1825.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 12 20 9.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +870 0 6.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 21 5.333333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +871 1 2920.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 12 31 8.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +872 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 5 30 13.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +873 1 365.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 11 25 9.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +874 0 30.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 6 12.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +875 0 730.0 1 8 0.00026188293832656804 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 29 12.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +876 0 2920.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 4 9.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +877 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 6 17 9.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +878 0 60.0 1 3 0.0004190127013225088 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 1 11.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +879 0 270.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 12 26 13.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +880 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 15 12.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +881 1 4380.0 1 6 0.0012046615163022129 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 10 26 8.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +882 0 365.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 0 0 0 2014 1 26 12.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +883 1 2920.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 3 14 10.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +884 0 60.0 1 6 0.0005499541704857929 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 16 14.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +885 1 30.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 7 13 10.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +886 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2013 10 9 13.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +887 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 3 26 9.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +888 0 120.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 1 2 14.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +889 0 60.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.0013879795731308105 0.000964735472978793 0 1 0 0 0 2015 11 19 15.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +890 1 365.0 1 7 0.00047138928898782245 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 4 14 11.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +891 1 365.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 1 14.433333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +892 1 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 2 19 14.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +893 1 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 5 13 11.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +894 1 1460.0 1 5 0.0012308498101348698 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 20 13.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +895 0 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 2 11 12.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +896 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 5 16 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +897 1 180.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 11 24 15.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +898 1 300.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 10 4 12.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +899 1 1095.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 2 27 14.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +900 1 730.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 11 11 14.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +901 1 730.0 1 4 0.001597485923792065 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 30 8.35 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +902 1 330.0 1 7 0.0004975775828204793 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 30 12.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +903 0 28.0 1 8 0.00039282440748985203 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 4 27 8.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +904 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 7 4 9.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +905 0 60.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 0 0 2014 11 20 9.55 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +906 1 1825.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 8 4 8.866666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +907 0 2920.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 1 0 1 2014 2 3 11.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +908 0 365.0 1 7 0.00034044781982453846 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 2 13 7.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +909 1 1825.0 1 6 0.0006808956396490769 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 10 16 9.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +910 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 5 5 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +911 1 365.0 1 3 0.0003142595259918816 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 1 10 13.1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +912 0 60.0 1 6 0.0011522849286368993 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 0 0 2015 6 21 14.45 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +913 1 1460.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 4 8 11.5 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +914 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 4 4 12.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +915 0 730.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 0 2015 11 17 16.233333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +916 1 90.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 8 6 11.9 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +917 0 120.0 1 3 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 1 13 13.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +918 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 24 5.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +919 1 365.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 10 17 7.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +920 0 30.0 1 4 0.0004975775828204793 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 10 18 8.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +921 1 1460.0 1 7 0.0006285190519837632 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 0 0 0 0 2015 1 8 8.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +922 1 730.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2014 3 3 10.0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +923 0 300.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 10 18 13.4 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +924 1 3650.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 11 17 11.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +925 1 3650.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 9 30 7.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +926 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 11 15 16.216666666666665 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +927 1 1095.0 1 7 0.00013094146916328402 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2016 1 10 10.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +928 0 90.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 7 10.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +929 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 9 4 9.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +930 1 1095.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 5 9 9.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +931 1 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 1 2014 7 22 7.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +932 1 120.0 1 5 0.0007332722273143905 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 1 0 2014 11 9 15.25 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +933 1 1825.0 1 2 0.0007332722273143905 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 5 21 14.616666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +934 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 9 25 16.266666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +935 1 180.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.0014141678669634674 0.20881354764242768 0 0 0 0 0 2015 2 22 15.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +936 1 60.0 1 6 0.00047138928898782245 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2013 10 19 13.066666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +937 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2013 12 4 8.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +938 1 1825.0 1 5 0.0005237658766531361 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 12 19 13.183333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +939 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 11 9 11.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +940 1 730.0 1 5 0.0020426869189472305 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 28 11.433333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +941 1 1825.0 1 5 0.0020426869189472305 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 12 19 9.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +942 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 29 13.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +943 0 2555.0 1 5 0.00034044781982453846 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 1 15 4.533333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +944 0 60.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 11 17 14.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +945 1 60.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2014 2 4 14.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +946 0 90.0 1 8 7.85648814979704e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 1 19 12.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +947 1 1460.0 1 4 0.00065470734581642 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2013 11 3 8.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +948 0 60.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 6 5 11.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +949 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 2 27 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +950 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 3 16 14.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +951 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 31 12.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +952 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 12 1 8.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +953 0 60.0 1 3 0.0015451093361267512 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 11 2 15.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +954 0 30.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 26 14.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +955 0 60.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 8 22 8.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +956 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 2 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +957 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2014 8 3 11.65 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +958 1 365.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2013 10 14 12.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +959 1 270.0 1 5 0.0013617912792981538 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2014 1 20 7.133333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +960 1 1825.0 1 9 0.00023569464449391123 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 9 14.75 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +961 1 300.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 4 30 13.133333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +962 0 1825.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 0 1 2014 2 25 10.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +963 1 365.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2013 11 11 7.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +964 0 730.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 4 20 11.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +965 1 1825.0 1 5 0.0008380254026450176 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 10 1 11.133333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +966 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 1 0 0 0 2015 9 3 15.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +967 1 1095.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 3 10 14.85 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +968 1 60.0 1 5 0.001335602985465497 1 0.0006808956396490769 0.3212396850827778 0 1 0 0 0 2014 5 9 8.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +969 0 150.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 12 24 8.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +970 1 730.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 3 11 16.4 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +971 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 29 10.85 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +972 1 210.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.00039282440748985203 0.20717694282219581 0 0 0 0 0 2015 3 14 14.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +973 0 90.0 1 5 0.00065470734581642 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2016 1 11 14.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +974 1 2190.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 7 1 15.25 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +975 1 1460.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 3 29 12.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +976 0 1095.0 1 7 0.00034044781982453846 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 1 18 13.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +977 1 365.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 1 0 1 0 2015 4 19 9.366666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +978 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 1 0 0 0 2014 7 7 14.65 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +979 0 1825.0 1 1 0.0010213434594736153 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2014 7 18 11.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +980 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2016 1 3 13.733333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +981 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 1 1 0 2015 11 25 17.333333333333332 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +982 0 365.0 1 9 0.00039282440748985203 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2014 3 30 8.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +983 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2015 11 20 9.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +984 1 300.0 1 5 0.0017546156867880058 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 1 0 2013 12 21 11.933333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +985 1 4380.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 0 0 0 0 2015 5 30 15.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +986 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 6 13.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +987 1 2190.0 1 7 0.00026188293832656804 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 1 8.35 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +988 0 1460.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 3 25 8.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +989 1 2190.0 1 3 7.85648814979704e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 9 9 12.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +990 0 1825.0 1 11 7.85648814979704e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 5 5 10.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +991 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 12 16 16.666666666666668 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +992 1 1095.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.0009165902841429881 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 12 7 11.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +993 1 730.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 9 8 13.2 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +994 1 5475.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2013 10 5 8.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +995 0 365.0 1 5 0.0012570381039675265 1 2.61882938326568e-05 0.019949351387668613 0 1 0 0 0 2015 11 16 11.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +996 0 730.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 0 1 1 0 2015 8 1 9.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +997 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2013 10 1 12.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +998 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 6 6 10.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +999 1 150.0 1 5 0.0005237658766531361 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2015 8 20 14.416666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1000 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2013 10 20 9.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +1001 1 730.0 1 4 0.0007594605211470473 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 5 30 15.433333333333334 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1002 0 30.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 5 16 9.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +1003 0 90.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 22 14.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1004 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00034044781982453846 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2014 11 18 12.55 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +1005 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 9 30 11.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +1006 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0002095063506612544 0.20684962185814942 0 1 0 0 0 2015 6 9 15.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1007 1 30.0 1 4 0.0023045698572737986 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2013 10 19 13.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1008 0 1095.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.0008118371088123609 0.31291884162833566 0 1 1 1 0 2015 11 3 9.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1009 1 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 12 9 13.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1010 1 210.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 18 15.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1011 0 2555.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 1 0 0 2015 4 25 6.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1012 1 1825.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 5 10 8.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1013 0 1095.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 1 18 8.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1014 1 1460.0 1 2 0.0001047531753306272 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 10 2 15.066666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1015 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2015 8 24 8.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +1016 0 365.0 1 6 0.0009427785779756449 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 11 3 8.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1017 1 730.0 1 3 0.00034044781982453846 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2015 8 9 11.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1018 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 12 11.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +1019 1 180.0 1 6 0.00034044781982453846 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 11 8 11.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1020 1 730.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 2 21 11.933333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1021 1 365.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2013 10 10 13.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1022 0 30.0 1 11 7.85648814979704e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 10 8 10.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +1023 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 6 1 12.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1024 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 4 21 15.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +1025 0 90.0 1 7 0.0005237658766531361 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 30 8.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1026 1 730.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2014 5 3 14.55 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1027 1 60.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.0010475317533062722 0.3338157010698227 0 1 0 0 0 2014 10 10 14.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1028 1 150.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 11 29 11.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +1029 1 365.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 7 8 12.316666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +1030 1 5475.0 1 8 0.0008380254026450176 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 6 7 11.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1031 1 730.0 1 5 0.0021474400942778577 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 5 30 8.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1032 1 365.0 1 4 0.0007332722273143905 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 12 27 10.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1033 1 60.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 11 14.5 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1034 0 150.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.001597485923792065 0.19926955742760177 1 1 1 1 0 2016 1 26 14.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1035 1 1460.0 1 3 0.0011260966348042424 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 9 23 13.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1036 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 1 5 15.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1037 0 60.0 1 8 7.85648814979704e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 11 25 15.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1038 0 21.0 1 4 0.0005761424643184497 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 3 28 10.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +1039 1 60.0 1 6 0.00047138928898782245 1 0.0015451093361267512 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 10 16 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1040 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 12 14 16.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1041 1 1825.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 10 17 5.083333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1042 1 60.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.0012046615163022129 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 5 21 14.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1043 1 1460.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 28 12.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1044 1 180.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 9 17 13.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1045 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 7 15.766666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1046 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 6 11 13.466666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1047 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0008380254026450176 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 5 25 11.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +1048 0 1095.0 1 5 0.00034044781982453846 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 1 26 11.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1049 1 730.0 1 8 0.0002095063506612544 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 1 18 8.7 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1050 1 4380.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0005761424643184497 0.0848967216221338 0 1 0 0 0 2015 5 12 15.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1051 1 2920.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 4 12.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1052 1 365.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 26 9.3 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1053 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 10 16 7.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1054 1 5110.0 1 6 0.0015712976299594081 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 6 13.2 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1055 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2014 1 30 9.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +1056 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2015 12 23 15.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1057 0 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 6 26 5.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1058 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 24 15.4 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +1059 1 730.0 1 5 0.0006285190519837632 1 0.0002095063506612544 0.2229400313539029 0 1 0 0 0 2014 2 7 13.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1060 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 10 21 4.583333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1061 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 25 13.883333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1062 0 60.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 13 13.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1063 1 1460.0 1 4 0.002514076207935053 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2015 8 3 8.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +1064 1 365.0 1 6 0.0019641220374492603 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 12 16 14.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1065 1 4380.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 3 9 7.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1066 0 150.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2016 1 11 11.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1067 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 1 0 2014 6 5 10.283333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1068 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 10 9 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +1069 1 300.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2016 1 17 14.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1070 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 8 21 10.25 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +1071 0 365.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 1 2013 12 24 8.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1072 1 730.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 11 1 11.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1073 0 90.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 12 23 5.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1074 0 365.0 1 5 0.001335602985465497 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 21 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +1075 1 1095.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 11 13.916666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1076 1 365.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 6 16 12.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1077 1 1460.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2014 12 14 13.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1078 1 60.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 1 0 1 0 2014 1 11 14.116666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1079 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 4 16.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1080 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 1 3 13.783333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1081 1 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 6 7 13.25 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +1082 0 90.0 1 4 0.0016498625114573786 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2016 1 29 12.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1083 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 0 1 2015 7 8 13.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +1084 0 90.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 11 16 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1085 1 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 5 29 12.616666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1086 0 365.0 1 9 0.00028807123215922483 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2015 2 15 8.65 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1087 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 1 0 2015 11 9 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +1088 1 1825.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 2 21 13.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1089 1 2920.0 1 7 0.001440356160796124 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2016 1 2 9.566666666666666 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1090 1 730.0 1 6 0.0011522849286368993 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 1 9 13.3 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1091 0 1825.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2016 1 5 10.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1092 0 150.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 12 14.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1093 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 25 7.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +1094 0 60.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 30 10.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1095 0 90.0 1 4 0.0012308498101348698 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 7 9 14.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1096 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 5 9 6.0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +1097 0 90.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 15 15.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1098 1 365.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 1 30 11.466666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1099 1 730.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 7 18 13.133333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1100 1 2555.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 8 2 8.666666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1101 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 4 20 11.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +1102 1 730.0 1 8 0.0033521016105800706 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 5 31 14.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1103 1 365.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 1 0 2014 6 20 12.266666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1104 1 2555.0 1 6 0.0004190127013225088 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2015 7 28 11.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +1105 0 60.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 0 0 0 2015 10 16 9.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1106 1 270.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 12 3 14.883333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1107 1 365.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 11 16 14.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1108 1 2190.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 0 0 2015 10 31 11.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1109 1 730.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 10 14 15.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1110 0 2920.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2013 12 7 14.9 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1111 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 1 1 0 2015 6 17 9.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +1112 1 365.0 1 8 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 2 11.683333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1113 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 0 2015 4 6 11.75 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +1114 1 2555.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 9 18 15.233333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1115 1 365.0 1 6 0.00023569464449391123 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 1 0 2016 2 19 14.466666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1116 0 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 5 2 12.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1117 0 90.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 12 2 4.666666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1118 1 730.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 2 1 11.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1119 1 120.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 0 0 0 0 2014 7 1 14.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +1120 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 1 2015 3 16 6.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +1121 0 60.0 1 9 0.00039282440748985203 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 7 12 15.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1122 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2013 11 2 7.683333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1123 1 730.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 8 20 14.7 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1124 0 90.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 14 14.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1125 1 1460.0 1 6 0.0012832263978001834 1 0.0007594605211470473 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 3 13 12.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1126 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 7 16.716666666666665 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +1127 1 5840.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2016 1 18 16.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1128 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 7 18 10.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1129 0 28.0 1 9 0.00018331805682859762 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 10 28 12.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +1130 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2014 6 17 13.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1131 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 26 12.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +1132 1 2190.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2016 1 13 10.2 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +1133 1 4015.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 12 15 13.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1134 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 9 18 10.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1135 1 730.0 1 6 0.0012046615163022129 1 0.001440356160796124 0.221406791048633 0 1 0 0 0 2015 5 15 14.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1136 1 3285.0 1 5 0.0009427785779756449 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 22 13.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1137 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 5 12 6.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +1138 1 1095.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 6 24 12.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1139 1 730.0 1 6 0.0009165902841429881 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 10 23 8.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1140 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.001597485923792065 0.19926955742760177 1 1 1 1 0 2014 4 3 11.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +1141 1 730.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 1 0 2015 5 5 14.616666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1142 1 1095.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 29 15.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1143 0 90.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 19 15.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1144 0 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 3 28 14.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1145 1 730.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 6 28 15.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1146 1 1095.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 10 16 14.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1147 1 1095.0 1 6 0.0018069922744533193 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 4 3 13.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1148 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 8 30 8.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +1149 1 730.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 22 10.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1150 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 4 26 7.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +1151 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 4 17 15.433333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1152 0 6.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 1 2016 1 28 8.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +1153 0 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 1 1 0 2014 3 4 10.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1154 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 9 2 12.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1155 0 2190.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 1 2014 11 29 6.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1156 0 365.0 1 3 0.0011260966348042424 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 1 18 14.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1157 1 1460.0 1 6 0.0003142595259918816 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 12 31 12.15 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1158 0 60.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 1 9 10.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +1159 1 180.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 7 18 10.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1160 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 5 19 9.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1161 1 730.0 1 4 0.0007332722273143905 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 12 28 12.25 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1162 1 730.0 1 6 0.0017022390991226922 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 10 26 12.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1163 0 30.0 1 3 0.0001571297629959408 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 7 20 14.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +1164 1 730.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 3 3 12.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1165 1 120.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 4 7 14.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1166 1 1095.0 1 8 7.85648814979704e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2016 2 11 9.683333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1167 1 2190.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 11 2 8.666666666666666 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1168 0 60.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.001597485923792065 0.19926955742760177 1 0 1 1 0 2013 12 31 11.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +1169 1 730.0 1 5 0.0010475317533062722 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 5 10 9.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1170 1 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 5 17 13.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1171 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 11 5 12.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +1172 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 10 15 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1173 1 365.0 1 6 0.001335602985465497 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2013 12 16 14.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1174 1 730.0 1 6 0.0008904019903103313 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 10 20 14.7 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1175 1 730.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 11 27 10.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1176 1 120.0 1 4 0.00026188293832656804 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2015 8 16 12.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1177 1 730.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2016 1 29 15.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1178 1 300.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 0 0 0 0 2015 9 18 9.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1179 0 60.0 1 4 0.0016498625114573786 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 7 20 10.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1180 1 60.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 10 20 13.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1181 1 240.0 1 3 0.00039282440748985203 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 6 21 13.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1182 0 1095.0 1 5 0.0012570381039675265 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2013 11 4 8.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1183 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2013 10 14 8.283333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +1184 1 4015.0 1 5 0.001335602985465497 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 7 8.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1185 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 12 11 11.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1186 1 730.0 1 6 0.00034044781982453846 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 9 14.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1187 0 120.0 1 5 0.0021474400942778577 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 0 1 0 0 2015 9 26 10.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1188 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2015 8 13 13.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1189 1 1095.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2015 12 21 13.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1190 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 11 23 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +1191 1 365.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 4 3 9.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +1192 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 31 15.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +1193 1 2555.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 1 1 15.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1194 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 1 30 11.816666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +1195 1 330.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 10 29 10.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1196 1 730.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 11 8 11.233333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1197 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 3 27 9.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1198 1 365.0 1 4 0.0017022390991226922 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 1 26 14.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1199 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 3 25 15.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1200 1 1460.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2013 12 29 13.55 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1201 1 730.0 1 4 0.0007594605211470473 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2014 8 24 10.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +1202 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 28 15.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1203 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 5 3 14.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +1204 0 60.0 1 3 0.00039282440748985203 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2013 12 7 10.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1205 0 3650.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 8 21 7.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1206 1 1095.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 1 0 1 0 2014 5 16 14.65 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1207 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 7 14 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +1208 0 30.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 8 5 13.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +1209 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 13 9.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +1210 1 730.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 10 23 15.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +1211 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 5 24 15.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1212 1 1095.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 8 23 8.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1213 0 60.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 1 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1214 1 150.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2013 11 25 14.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1215 0 1825.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 9 14 9.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1216 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0006023307581511064 0.0030320257722190637 0 1 0 0 0 2014 5 1 12.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1217 0 2555.0 1 6 0.0016498625114573786 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 11 5 12.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1218 0 3285.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 22 12.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +1219 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 12 17 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +1220 0 365.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 19 12.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1221 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 11 1 9.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1222 0 180.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 1 5 11.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1223 0 30.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 12 18 12.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +1224 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0006808956396490769 0.3212396850827778 0 1 0 0 0 2014 4 9 8.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1225 0 60.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 11 19 15.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1226 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 11 25 15.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1227 1 1.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 3 17 9.583333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +1228 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 4 16 10.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +1229 1 1460.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 9 9 14.666666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1230 0 2555.0 1 5 0.00047138928898782245 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 12 13.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1231 0 2555.0 1 5 0.0007594605211470473 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 0 0 0 2015 5 9 11.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1232 0 60.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 10 19 15.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1233 1 60.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 9 9 14.5 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1234 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 12 13 12.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +1235 1 1460.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2013 12 29 13.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1236 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 20 11.45 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +1237 1 60.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2013 10 5 7.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1238 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 16 15.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +1239 1 730.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2015 3 30 14.0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1240 1 365.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 4 7 8.983333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1241 1 60.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2014 10 26 9.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +1242 1 730.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 3 13.833333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1243 1 1460.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 11 17 15.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1244 1 1095.0 1 5 0.0017546156867880058 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2014 5 27 13.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1245 1 2920.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 9 28 7.316666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +1246 1 730.0 1 3 0.0007594605211470473 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 4 26 8.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1247 1 2555.0 1 4 0.0004190127013225088 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 10 29 12.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1248 1 730.0 1 7 0.0014927327484614377 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 10 9 10.65 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1249 1 240.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2013 11 23 12.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1250 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2014 6 13 14.8 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1251 1 4745.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 8 4 12.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1252 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2015 9 9 12.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +1253 0 2190.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2014 2 17 12.016666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1254 0 90.0 1 7 0.0014927327484614377 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 17 16.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1255 1 730.0 1 7 0.0014927327484614377 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2015 3 16 13.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1256 1 1825.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 1 0 2014 7 15 11.916666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1257 1 730.0 1 7 0.0007070839334817337 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 3 27 14.166666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1258 1 365.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 4 1 11.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1259 0 2920.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2016 2 21 11.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1260 1 1095.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 12 17 9.45 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1261 1 365.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 5 14.016666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +1262 0 2555.0 1 9 0.0001047531753306272 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 1 2015 8 24 8.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +1263 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 8 29 12.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1264 1 730.0 1 6 0.0019641220374492603 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 12 5 10.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +1265 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 6 29 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +1266 1 1095.0 1 4 0.001859368862118633 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 1 0 2015 11 27 8.483333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1267 0 120.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2015 9 20 12.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1268 0 1825.0 1 6 0.0009427785779756449 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 12 23 11.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1269 1 300.0 1 4 0.0020164986251145736 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 12 23 8.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1270 1 730.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.0011260966348042424 0.13377090978000586 0 1 0 1 0 2015 3 14 13.783333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1271 0 1460.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 8 18 12.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1272 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 29 10.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +1273 1 365.0 1 5 0.0015189210422940946 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 2 28 15.15 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1274 1 1460.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 10 22 15.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1275 1 180.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.0012046615163022129 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 8 14 12.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +1276 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 5 22 11.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +1277 1 1095.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 3 21 10.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1278 0 365.0 1 6 0.0010737200471389288 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 2 3 12.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1279 1 330.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 9 26 6.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1280 0 2555.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 4 24 11.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1281 0 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 10 26 11.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +1282 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 7.85648814979704e-05 0.3118679690595552 0 1 1 1 0 2015 7 26 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +1283 0 2555.0 1 5 0.0020426869189472305 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 30 9.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1284 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 11 13 11.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +1285 1 210.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 12 29 11.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +1286 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2014 5 13 10.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +1287 1 365.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 2 13 13.033333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +1288 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 2 6 14.966666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1289 1 730.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 24 8.883333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1290 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 11 26 11.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +1291 0 60.0 1 6 0.0005237658766531361 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 8 5 14.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1292 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 1 0 2013 10 21 15.083333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1293 0 180.0 1 4 0.00065470734581642 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 1 0 0 2015 10 13 11.733333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1294 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 4 4 11.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1295 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 4 9 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1296 1 730.0 1 4 0.0007070839334817337 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 6 16 14.25 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1297 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2016 1 11 14.75 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1298 1 1460.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 5 20 7.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1299 0 60.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.0010475317533062722 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 6 3 14.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1300 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 13 6.766666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +1301 1 5110.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 9 13 9.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1302 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 12 15 10.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1303 0 210.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2014 6 14 10.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1304 1 365.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 8 8 14.75 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1305 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 12 19 12.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +1306 1 730.0 1 4 0.00065470734581642 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 1 29 8.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1307 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 5 25 13.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +1308 1 270.0 1 4 0.0023045698572737986 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 9 15 11.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1309 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 8 3 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +1310 0 1095.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 9 13 8.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1311 1 30.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 5 6 14.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1312 1 1095.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 5 29 13.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1313 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0001571297629959408 0.20230158319982083 0 1 0 0 0 2016 1 21 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +1314 1 2190.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 9 7.383333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +1315 0 60.0 1 3 0.0001047531753306272 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 27 9.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +1316 1 4380.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 7 3 10.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1317 0 30.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 0 0 2015 11 11 9.516666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +1318 0 2920.0 1 6 0.0018069922744533193 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 8 31 10.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1319 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 10 27 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +1320 0 365.0 1 10 0.0001047531753306272 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 7 21 12.4 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1321 0 28.0 1 3 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 2 10.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +1322 0 1460.0 1 10 0.00028807123215922483 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 3 6 14.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1323 1 30.0 1 4 0.0008118371088123609 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 1 13.8 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1324 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 1 2015 7 13 10.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +1325 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 2 9 10.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +1326 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 6 11 8.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +1327 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 15 6.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +1328 1 730.0 1 6 0.0017022390991226922 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 1 7 11.616666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +1329 1 730.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 8 26 9.533333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +1330 1 2190.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 17 9.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1331 1 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 4 30 10.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +1332 1 5110.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.0009689668718083017 0.0994194359742967 0 1 0 0 0 2015 5 20 9.416666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1333 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 7 17 13.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1334 0 90.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 7 12 15.133333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1335 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.001466544454628781 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 3 1 13.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +1336 1 180.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 3 2 12.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1337 0 1095.0 1 5 0.0015189210422940946 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2016 2 18 12.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1338 1 365.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 2 20 15.366666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1339 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 20 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +1340 1 1095.0 1 5 0.00047138928898782245 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 10 13 13.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1341 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 6 19 9.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +1342 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 9 30 13.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1343 0 2190.0 1 6 0.0008642136964776744 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2016 2 14 11.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1344 1 1825.0 1 4 0.0005761424643184497 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2016 2 20 13.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1345 0 3285.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 6 14 14.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1346 1 730.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 2 21 11.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +1347 1 3650.0 1 6 0.0019641220374492603 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 5 28 16.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1348 1 30.0 1 8 0.00026188293832656804 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2015 8 9 9.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +1349 0 60.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2013 12 7 11.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +1350 1 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 0 0 0 0 2014 9 27 10.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1351 1 180.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2014 1 27 14.55 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1352 0 120.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 1 14.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1353 0 120.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 8 23 11.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1354 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 0 0 0 0 2015 3 7 14.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1355 1 4745.0 1 5 0.0010475317533062722 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 1 0 0 0 2015 1 22 16.283333333333335 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1356 1 730.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 9 21 14.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1357 1 60.0 1 5 0.00047138928898782245 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 9 24 14.8 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1358 1 90.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 2.61882938326568e-05 0.039071786655641115 0 0 0 0 0 2014 8 11 13.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1359 1 240.0 1 12 0.0002095063506612544 1 0.0015451093361267512 0.31410753355039883 0 0 0 0 0 2015 6 6 12.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1360 1 730.0 1 5 0.0012308498101348698 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2014 3 31 9.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1361 1 180.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.0018331805682859762 0.3062690578324461 0 1 0 0 0 2014 4 14 13.0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1362 1 2920.0 1 4 0.0012832263978001834 1 0.00036663611365719525 0.2998604579048013 0 1 0 1 0 2016 1 7 12.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1363 1 240.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 11 3 14.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1364 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 2 13 13.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1365 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 4 21 9.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +1366 1 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 5 28 10.45 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +1367 1 365.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 7 11 13.683333333333334 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1368 1 730.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 2 23 8.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1369 0 120.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 11 15.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1370 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 12 26 14.366666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1371 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 2 20 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +1372 1 730.0 1 6 0.0006023307581511064 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 11 30 14.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1373 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 9 24 13.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1374 1 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 9 30 13.25 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1375 0 90.0 1 4 0.0007070839334817337 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 14 12.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1376 1 365.0 1 4 0.001597485923792065 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 28 12.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +1377 1 3650.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 0 0 2015 7 1 11.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +1378 0 28.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 0 1 1 0 2014 6 18 9.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +1379 1 2190.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 6 6 8.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1380 0 1095.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 11 27 14.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1381 1 730.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 12 3 11.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1382 0 730.0 1 9 0.00013094146916328402 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 9 8 17.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +1383 1 1460.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 6 15 7.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1384 1 4015.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 11 9.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1385 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 5 6 13.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1386 1 120.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 3 15 13.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1387 1 180.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.0017284273929553489 0.30668251589229417 0 1 0 0 0 2014 7 22 13.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1388 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 23 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +1389 1 1460.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 6 14.95 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1390 1 730.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 30 13.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +1391 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 8 11.266666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1392 1 365.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 2 6 8.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1393 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 12 10.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1394 0 2190.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 8 30 12.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1395 1 4015.0 1 6 0.0012046615163022129 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 1 0 0 0 2014 11 28 12.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +1396 0 2920.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 12 16 8.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +1397 1 3285.0 1 5 0.0021736283881105146 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 4 29 11.15 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1398 1 270.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2013 12 19 7.583333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1399 1 1460.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 5 10 12.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1400 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 6 21 14.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +1401 0 90.0 1 4 0.0006808956396490769 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 12 17 14.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1402 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 6 6 14.3 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +1403 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 9 19 13.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1404 0 730.0 1 3 0.0013617912792981538 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 1 20 14.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1405 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 12 29 9.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +1406 0 2555.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 30 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1407 1 120.0 1 9 0.00013094146916328402 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 1 2014 4 18 8.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1408 0 1825.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 4 29 12.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1409 1 365.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 4 29 12.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1410 1 60.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 4 29 9.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +1411 1 60.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 11 7 21.0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1412 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 17 13.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +1413 1 4380.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 1 4 13.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +1414 1 180.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 3 2 13.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1415 1 3650.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 3 26 9.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +1416 1 365.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 6 30 10.133333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1417 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 1 0 2015 12 23 15.166666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1418 1 30.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 2 2 14.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1419 1 730.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 8 4 9.583333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +1420 1 730.0 1 6 0.0009689668718083017 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 10 16 7.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1421 1 300.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 16 7.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1422 1 730.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 7 18 14.35 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1423 1 1825.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 29 9.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +1424 0 90.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2013 11 13 6.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1425 0 35.0 1 4 0.0004975775828204793 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 17 4.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +1426 1 1460.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 12 10.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1427 0 60.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 26 10.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +1428 0 60.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2014 8 13 4.316666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1429 1 180.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 12 20 9.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1430 0 300.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 3 18 14.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1431 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 9 16 9.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1432 0 90.0 1 8 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 17 13.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1433 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 2 28 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +1434 1 730.0 1 6 0.00036663611365719525 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 0 0 0 0 2014 5 22 8.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1435 1 730.0 1 5 0.0014927327484614377 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 29 9.283333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1436 1 365.0 1 3 7.85648814979704e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 12 1 15.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1437 0 60.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 11 30 10.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1438 1 730.0 1 7 0.0003142595259918816 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 3 31 13.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1439 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 7 22 11.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +1440 0 2555.0 1 6 0.0015712976299594081 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 8 15.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1441 1 730.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 5 6 8.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1442 0 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 2 10 14.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1443 1 1825.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 7 15.633333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1444 1 4380.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0014141678669634674 0.20881354764242768 0 1 0 0 0 2015 2 5 9.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1445 0 60.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2013 12 15 14.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1446 1 1460.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.0005761424643184497 0.0848967216221338 0 1 0 0 0 2015 11 28 14.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1447 1 2190.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 6 21 9.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1448 1 60.0 1 3 5.23765876653136e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2016 1 7 9.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1449 1 730.0 1 3 0.0045567631268822835 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 4 16 14.616666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1450 0 30.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 7 12 7.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +1451 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2015 6 1 16.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1452 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 4 12.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +1453 1 150.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 4 18 8.016666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1454 0 30.0 1 5 0.0007332722273143905 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 6 13 11.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +1455 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2014 8 26 5.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +1456 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 4 2 11.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +1457 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 6 28 10.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1458 1 120.0 1 6 0.0012832263978001834 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 12 11 10.55 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1459 0 2190.0 1 4 0.0010737200471389288 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 3 8 14.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1460 1 730.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 6 22 12.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1461 1 730.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 8 11.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1462 0 120.0 1 6 0.0015189210422940946 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 12 14.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1463 1 30.0 1 3 0.00026188293832656804 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 6 16 14.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1464 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 11 4 12.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1465 0 90.0 1 8 0.0001571297629959408 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 10 14.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1466 0 60.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 10 14 12.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1467 0 90.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 22 7.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1468 1 730.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 2.61882938326568e-05 0.014712215962926595 0 0 0 0 0 2015 4 7 11.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1469 1 1460.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2016 1 28 11.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1470 1 270.0 1 5 0.0021736283881105146 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2016 1 25 11.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1471 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 4 30 14.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +1472 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 9 28 14.833333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +1473 0 60.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 1 1 0 2014 10 17 7.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +1474 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 11 25 8.816666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1475 1 365.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 11 17 9.433333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1476 1 365.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 8 16 13.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1477 1 150.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 12 17 15.166666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1478 0 730.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 10 14 10.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1479 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 6 2 12.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +1480 1 60.0 1 7 0.00023569464449391123 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 10 20 12.816666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +1481 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 5 23 15.25 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +1482 1 1460.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 11 2 8.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1483 0 270.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 5 23 8.983333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +1484 1 365.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 2 16.083333333333332 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1485 0 4015.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2014 3 12 14.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1486 1 365.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 1 15.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1487 0 30.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 0 2015 7 19 11.733333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +1488 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2014 7 20 9.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1489 0 60.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 12 23 15.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1490 1 240.0 1 4 0.0005237658766531361 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 13 15.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1491 1 1095.0 1 4 0.002828335733926935 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 12 9 15.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1492 1 365.0 1 4 0.0007594605211470473 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 8 1 13.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1493 1 1460.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 1 0 2015 4 19 14.866666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1494 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 10 12 11.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1495 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 1 21 13.65 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1496 1 4380.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 5 15 12.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1497 1 730.0 1 8 0.0008380254026450176 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 5 8 11.366666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1498 1 1825.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 10 26 7.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1499 1 365.0 1 5 0.0032735367290821003 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2016 2 5 14.733333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1500 0 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0013879795731308105 0.000964735472978793 0 1 0 0 0 2014 10 14 5.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +1501 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2013 10 10 10.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1502 0 120.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 1 2014 9 12 6.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +1503 1 1460.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 3 29 12.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1504 1 1825.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2016 2 11 14.416666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1505 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 1 2014 3 2 10.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +1506 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 1 3 15.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +1507 0 30.0 1 4 0.0019379337436166034 1 7.85648814979704e-05 0.31291884162833566 0 1 0 0 0 2013 10 8 14.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1508 0 90.0 1 2 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 12 1 11.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1509 1 365.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 9 27 10.85 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1510 0 4380.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 10 26 9.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +1511 1 2920.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 21 15.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1512 1 1095.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.001466544454628781 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 5 1 7.2 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1513 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 8 20 14.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +1514 1 365.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2014 3 16 9.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +1515 1 3285.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.0014141678669634674 0.20881354764242768 0 1 0 0 0 2014 9 19 7.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1516 1 30.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 4 26 15.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1517 1 365.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 8 16 10.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1518 0 5110.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2013 12 19 9.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1519 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 7 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +1520 1 730.0 1 7 0.00065470734581642 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 6 8 10.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1521 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 4 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +1522 1 1095.0 1 6 0.0004975775828204793 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2015 7 24 14.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1523 1 150.0 1 8 0.0033521016105800706 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2015 10 29 16.3 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1524 0 60.0 1 3 0.0003142595259918816 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 15 13.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1525 0 60.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 10 25 7.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +1526 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 7 16 13.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1527 1 365.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 10 25 12.0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +1528 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 3 24 12.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +1529 1 1825.0 1 3 7.85648814979704e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 8 30 13.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1530 1 365.0 1 8 7.85648814979704e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2013 10 9 14.633333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1531 1 240.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.0001047531753306272 0.3290437059624098 0 1 0 0 0 2014 3 23 13.533333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1532 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2013 11 9 8.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1533 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 20 14.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +1534 1 60.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 8 22 9.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1535 1 1095.0 1 5 0.0009951551656409586 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 7 25 10.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1536 1 1095.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2016 1 27 10.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +1537 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 5 26 10.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +1538 0 1095.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 10 12 13.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1539 1 730.0 1 6 0.0008380254026450176 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 11 26 6.55 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1540 0 4745.0 1 9 0.00036663611365719525 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 19 13.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1541 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 5 3 9.6 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +1542 1 60.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.0012308498101348698 0.31410753355039883 0 1 0 0 0 2015 1 15 15.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1543 0 60.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 5 4 13.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1544 1 365.0 1 5 0.0032735367290821003 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 12 26 13.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1545 1 300.0 1 6 0.00130941469163284 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 6 26 15.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1546 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 6 1 14.433333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +1547 1 30.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 7 9 14.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1548 1 730.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 11 12 16.333333333333332 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1549 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 1 2014 9 23 9.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +1550 1 730.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 8 10.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1551 1 365.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 4 21.0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1552 1 365.0 1 5 0.0010475317533062722 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2015 11 25 4.566666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1553 1 365.0 1 6 0.0009165902841429881 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 8 9 10.5 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1554 0 365.0 1 3 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2013 11 4 10.083333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1555 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 10 15.616666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +1556 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 4 15 15.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +1557 0 120.0 1 3 7.85648814979704e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 11 4 5.366666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1558 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 2 8.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +1559 1 2920.0 1 5 0.0007594605211470473 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2016 1 21 10.2 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1560 1 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 11 4 14.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1561 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2013 11 13 13.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1562 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 9 21 11.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +1563 0 5840.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 27 10.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +1564 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 9 23 15.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1565 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 3 15 12.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1566 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 10 23 13.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1567 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 6 25 7.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +1568 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2013 11 25 8.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1569 1 1095.0 1 4 0.00047138928898782245 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 6 8 8.983333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1570 1 730.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 12 15 14.05 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1571 0 120.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 8 12 4.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1572 1 365.0 1 6 0.00023569464449391123 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 20 11.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1573 0 730.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 21 10.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1574 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2015 12 19 12.966666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1575 0 60.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 1 12 13.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1576 0 30.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 10 5 8.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +1577 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 7 5 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1578 0 60.0 1 7 0.0006285190519837632 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 9 28 8.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1579 1 1095.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2016 2 3 15.75 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1580 1 60.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 6 9 13.966666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1581 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0008380254026450176 0.013816390166589143 0 1 0 0 0 2015 4 8 11.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1582 0 365.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 10 12.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1583 0 730.0 1 6 0.0010737200471389288 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 2 26 12.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1584 1 365.0 1 6 0.0008642136964776744 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 9 17 11.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +1585 0 180.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2016 1 2 15.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1586 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 9 16.166666666666668 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1587 0 60.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 16 13.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1588 1 60.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 4 14.216666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1589 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 6 19 7.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1590 1 1460.0 1 8 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 5 19 13.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +1591 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 6 30 16.166666666666668 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1592 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0015451093361267512 0.31410753355039883 0 0 0 0 0 2014 1 18 7.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1593 1 365.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.0004190127013225088 0.2998604579048013 0 1 0 0 0 2014 8 19 13.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1594 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2014 12 16 9.016666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1595 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 10 20 9.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +1596 0 60.0 1 3 0.00018331805682859762 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 28 10.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1597 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 4 20 11.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +1598 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 8 5 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +1599 1 2555.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 12 15 15.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1600 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 9 27 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +1601 0 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2016 2 16 10.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +1602 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 12 12 16.066666666666666 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1603 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 28 11.933333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1604 1 300.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 4 26 10.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1605 1 60.0 1 6 0.00034044781982453846 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 6 18 8.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +1606 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 11 11.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +1607 1 1825.0 1 3 0.0003142595259918816 1 0.0018331805682859762 0.3062690578324461 0 1 0 0 0 2013 12 22 9.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1608 1 60.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 6 21 15.333333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1609 0 150.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 3 2 12.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1610 0 365.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 3 3 13.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1611 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 0 0 0 0 2014 12 7 14.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1612 1 60.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2015 5 6 14.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1613 1 1095.0 1 5 0.0017546156867880058 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 1 23 11.6 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1614 1 365.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 10 12 16.416666666666668 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1615 1 730.0 1 6 0.0019641220374492603 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 5 26 13.933333333333334 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1616 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00039282440748985203 0.07838475717952693 0 1 0 0 0 2015 3 24 11.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1617 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 5 25 11.483333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1618 1 60.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.0012308498101348698 0.31410753355039883 0 1 0 1 0 2014 2 1 10.933333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1619 1 365.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 0 1 0 2014 2 13 13.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1620 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 10 16.516666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +1621 1 60.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 7 18 10.45 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +1622 1 2190.0 1 5 0.001335602985465497 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2015 5 14 15.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1623 0 35.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0009951551656409586 0.31422812548452117 0 0 1 0 0 2014 7 23 10.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +1624 0 240.0 1 8 0.00028807123215922483 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 11 1 15.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1625 0 30.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 6 23 9.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +1626 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 11 24 9.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +1627 0 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 10 14 12.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +1628 0 60.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.0007070839334817337 0.3031681223835857 0 1 0 0 0 2014 7 4 13.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1629 1 1095.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 11 27 15.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1630 0 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 1 2014 11 28 16.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1631 0 60.0 1 8 7.85648814979704e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 7 8 11.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1632 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 11 29 11.916666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +1633 0 60.0 1 5 0.0003142595259918816 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 11 26 13.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1634 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2015 3 16 10.15 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1635 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 6 1 4.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +1636 1 730.0 1 7 0.0006285190519837632 1 0.0011260966348042424 0.13377090978000586 0 0 0 1 1 2015 4 18 15.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1637 1 730.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 2 7 11.6 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1638 1 90.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 5 31 13.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1639 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 18 12.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +1640 0 30.0 1 4 0.0006285190519837632 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 22 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1641 0 90.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 10 13 11.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1642 1 270.0 1 3 0.0012308498101348698 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 12 15 11.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +1643 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 5 9.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +1644 0 2190.0 1 6 0.00036663611365719525 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 1 2016 2 4 15.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1645 1 4380.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 8 6 10.733333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1646 0 270.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 0 2015 12 28 11.533333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1647 0 120.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 10 9 9.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1648 1 4380.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 6 2 8.483333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +1649 1 240.0 1 8 0.00028807123215922483 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 1 8 14.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1650 1 365.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 30 10.85 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1651 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 8 10.6 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +1652 0 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 12 30 10.85 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1653 1 365.0 1 7 0.0006808956396490769 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 10 5 13.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1654 1 1460.0 1 6 0.0010999083409715857 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 10 24 11.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +1655 1 365.0 1 11 7.85648814979704e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 10 18 13.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1656 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 0 0 2014 6 14 13.033333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1657 1 2920.0 1 3 0.0007594605211470473 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 5 15 8.05 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1658 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 4 28 6.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +1659 1 300.0 1 10 7.85648814979704e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 6 1 10.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1660 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 5 17 4.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +1661 1 3650.0 1 5 0.0003142595259918816 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 10 24 9.833333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1662 1 120.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 2 25 14.716666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1663 1 1095.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 4 11 8.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1664 1 1095.0 1 3 0.0008118371088123609 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 7 24 6.666666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1665 1 30.0 1 4 0.0012308498101348698 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 10 22 13.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1666 0 730.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 11 14 8.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1667 1 60.0 1 6 0.0003142595259918816 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 8 24 16.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1668 1 365.0 1 4 0.0012832263978001834 1 0.00036663611365719525 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 7 28 10.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1669 1 90.0 1 4 0.0007856488149797041 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 11 21 10.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1670 0 60.0 1 5 0.00047138928898782245 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 1 1 0 2013 10 20 8.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1671 1 1825.0 1 6 0.00044520099515516566 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2013 11 19 10.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1672 1 730.0 1 7 0.00044520099515516566 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 22 13.316666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1673 1 730.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 3 29 15.233333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1674 0 60.0 1 5 0.0008118371088123609 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 12 24 4.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1675 1 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 20 11.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +1676 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 11 8 15.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +1677 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 8 14 10.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +1678 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 9 10 11.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1679 0 240.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 4 11 12.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1680 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 22 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +1681 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2014 8 5 13.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1682 0 365.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 11 22 15.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1683 1 3650.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 6 7 12.85 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1684 1 365.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 1 12.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +1685 1 730.0 1 4 0.0005761424643184497 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 8 13 13.633333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1686 0 5.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 6 15.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +1687 1 730.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 2 19 11.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1688 0 180.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 9 13 8.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1689 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 11 18 14.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +1690 0 730.0 1 6 0.0010737200471389288 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2014 1 9 10.683333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1691 1 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 8 9.616666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +1692 1 2555.0 1 6 0.00036663611365719525 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2015 12 24 10.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1693 0 365.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 2 20 6.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +1694 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 0 0 0 2015 11 13 12.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +1695 0 90.0 1 4 0.0012308498101348698 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 10 19 12.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +1696 1 2190.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 4 12 15.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1697 0 28.0 1 4 0.0005761424643184497 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 10 30 12.766666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +1698 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2013 12 12 14.233333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +1699 1 30.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 9 17 6.466666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +1700 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 27 10.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1701 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 8 13 13.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1702 1 1460.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 11 11 10.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1703 1 365.0 1 5 0.0017546156867880058 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 4 6 13.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1704 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 5 14 14.833333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1705 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 14 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +1706 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2015 2 5 9.916666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1707 1 4380.0 1 6 0.00130941469163284 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 0 0 0 0 2015 8 4 13.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1708 1 1825.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 0 0 1 2014 10 31 14.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1709 1 2555.0 1 3 7.85648814979704e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 12 1 9.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1710 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 5 8 15.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +1711 1 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 3 27 7.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1712 1 150.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 9 17 10.95 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1713 0 730.0 1 10 0.00034044781982453846 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 8 23 15.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1714 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 6 21 16.766666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1715 1 1460.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 26 9.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1716 1 4015.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 11 23 12.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1717 1 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2016 2 14 11.183333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1718 1 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 6 7 13.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +1719 1 1095.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 1 29 12.05 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1720 0 90.0 1 9 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 10 24 9.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1721 1 30.0 1 4 0.0007856488149797041 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 10 26 9.85 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +1722 0 21.0 1 6 0.0007856488149797041 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 22 11.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +1723 0 180.0 1 10 5.23765876653136e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2016 1 16 10.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1724 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 1 3 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +1725 0 30.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 17 11.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +1726 0 60.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 0 1 0 0 2014 5 5 8.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1727 1 365.0 1 7 0.0011260966348042424 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 6 4 15.116666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1728 1 1095.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 20 8.416666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1729 1 365.0 1 7 0.00039282440748985203 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 1 2015 10 3 14.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1730 1 300.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.00034044781982453846 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 11 14 15.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1731 1 730.0 1 4 0.0006285190519837632 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 12 1 11.733333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1732 1 3285.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 0 0 0 0 2014 8 5 7.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1733 1 210.0 1 6 0.0004190127013225088 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2013 12 16 13.016666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1734 0 230.69140625 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 3 21 8.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +1735 1 270.0 1 5 0.0006023307581511064 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 6 3 14.966666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1736 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2013 10 24 11.666666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1737 1 1095.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2015 4 5 13.066666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1738 1 365.0 1 8 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 4 11.666666666666666 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1739 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 1 0 2014 5 26 14.733333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1740 0 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 2 20 14.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1741 1 365.0 1 4 0.0017022390991226922 1 0.0006285190519837632 0.22333626199459058 0 0 0 0 0 2013 10 25 12.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +1742 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 13 14.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1743 0 120.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 9 9.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1744 1 730.0 1 6 0.0008118371088123609 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 1 25 14.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1745 1 730.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2013 11 22 14.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +1746 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 27 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +1747 0 60.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 1 24 8.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1748 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 5 18 11.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +1749 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 22 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +1750 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2015 3 29 11.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +1751 1 365.0 1 7 0.0011784732224695562 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 9 7 15.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1752 1 730.0 1 6 0.0007856488149797041 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 6 15 15.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1753 1 2555.0 1 5 0.00026188293832656804 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2013 11 23 7.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1754 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 8 28 14.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +1755 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 1 14.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +1756 1 1095.0 1 5 0.0017546156867880058 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 12 21 10.533333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1757 0 60.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 10 17 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +1758 1 60.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 6 10 15.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1759 0 4380.0 1 6 0.00034044781982453846 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 1 2014 6 14 11.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1760 1 300.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 4 13.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1761 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2014 6 1 13.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1762 1 2190.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2013 11 16 11.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1763 0 60.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 7 12 11.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1764 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 11 26 11.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +1765 1 240.0 1 5 0.0021474400942778577 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 7 2 7.383333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1766 1 30.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.00036663611365719525 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 5 13 13.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1767 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 11 21 14.116666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1768 1 730.0 1 7 0.00026188293832656804 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 1 0 2015 7 18 12.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1769 0 60.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 0 2015 8 7 12.116666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1770 1 180.0 1 5 0.0017546156867880058 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2014 9 8 13.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1771 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 11 18 11.6 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +1772 1 730.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 5 18 15.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1773 1 1095.0 1 6 0.0015712976299594081 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 6 19 8.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1774 1 365.0 1 5 0.0003142595259918816 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 4 11 10.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +1775 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 11 22 8.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1776 1 1095.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 5 21 11.35 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +1777 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 8 31 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +1778 1 4015.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2014 5 30 7.933333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1779 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 8 15 15.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +1780 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010737200471389288 0.009543990214825916 1 1 1 1 0 2015 5 5 8.75 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +1781 1 730.0 1 5 0.0008904019903103313 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 7 3 8.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1782 0 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 4 2 7.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1783 0 60.0 1 4 0.0005761424643184497 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 0 0 2015 1 25 12.433333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1784 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 1 1 0 2014 9 21 14.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1785 1 730.0 1 6 0.0011522849286368993 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 1 3 14.166666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1786 1 1095.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 6 17 14.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1787 1 150.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 23 14.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1788 1 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2014 10 9 11.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1789 1 2190.0 1 4 0.0004190127013225088 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 1 13 8.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1790 1 730.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 12 10 15.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1791 1 730.0 1 7 0.0006808956396490769 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 28 8.083333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1792 1 1095.0 1 11 0.00013094146916328402 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2014 4 22 10.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1793 0 60.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 7 4 7.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1794 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 23 9.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +1795 0 365.0 1 8 0.00028807123215922483 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 7 9.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1796 1 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 12 27 8.15 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +1797 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 2 10 13.283333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +1798 0 60.0 1 4 0.00039282440748985203 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 13 10.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1799 1 1095.0 1 6 0.0005499541704857929 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 10 31 10.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1800 1 730.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 8 2 15.966666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1801 0 5475.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2015 4 18 10.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1802 0 60.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 8 19 5.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1803 0 60.0 1 6 0.00130941469163284 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 9 3 15.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1804 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 2 8 9.0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1805 0 60.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2014 5 23 12.716666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1806 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 18 12.166666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +1807 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 11 5 12.3 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +1808 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 11 17 15.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +1809 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 6 5 13.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1810 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 23 5.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +1811 1 90.0 1 3 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 3 23 13.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1812 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 9 23 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +1813 1 4380.0 1 6 0.00036663611365719525 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 3 12 9.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1814 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 11 13.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +1815 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 2 20 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +1816 1 2920.0 1 9 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 23 9.966666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1817 1 730.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 9 28 7.55 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1818 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 1 0 1 0 2014 5 21 8.683333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +1819 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 10 22 13.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +1820 0 365.0 1 9 0.0001047531753306272 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2014 7 8 10.883333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +1821 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 1 2015 9 8 6.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +1822 1 365.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 8 23 13.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1823 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 13 13.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1824 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 9 3 14.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1825 1 2190.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.00023569464449391123 0.17242923837579893 0 1 0 0 0 2015 10 10 14.5 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1826 1 730.0 1 6 0.0008642136964776744 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 11 26 10.1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1827 0 2555.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 11 25 11.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1828 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2014 9 29 9.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +1829 1 1095.0 1 5 0.0007594605211470473 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 8 29 14.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1830 1 1460.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2016 1 19 10.766666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1831 0 365.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 0 1 1 0 2015 12 16 7.666666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1832 1 2190.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 6 6 11.133333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1833 1 1460.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 4 19 14.816666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1834 1 1095.0 1 3 0.00013094146916328402 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 2 1 15.083333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1835 1 730.0 1 3 0.00013094146916328402 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 12 14.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1836 0 60.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2014 9 1 10.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1837 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 1 1 15.8 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +1838 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2015 3 24 14.35 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1839 1 1825.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 20 7.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1840 1 730.0 1 3 0.00018331805682859762 1 0.001440356160796124 0.221406791048633 0 1 0 0 0 2015 4 12 10.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +1841 0 60.0 1 6 0.0004190127013225088 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 11 20 13.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1842 1 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 15 15.433333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1843 1 3285.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0014141678669634674 0.20881354764242768 0 1 0 0 0 2013 10 15 15.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1844 1 1095.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 7 19 9.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1845 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 10 2 7.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +1846 1 1825.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 1 0 0 0 2014 6 29 9.45 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1847 1 730.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 11 13.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1848 1 2555.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 7 3 10.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +1849 0 730.0 1 6 0.0008380254026450176 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 10 25 11.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1850 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2014 6 24 6.916666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +1851 1 365.0 1 5 0.0004975775828204793 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2013 11 10 14.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1852 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2015 1 16 6.0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +1853 1 1095.0 1 7 0.0011784732224695562 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 8 22 13.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1854 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 7 7 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +1855 1 730.0 1 6 0.00130941469163284 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 12 2 13.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1856 0 60.0 1 8 0.0008380254026450176 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 5 12.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1857 1 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 5 8.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1858 1 120.0 1 4 0.0012308498101348698 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 8 17 13.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1859 1 300.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 10 12 13.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1860 1 730.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 6 21 15.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1861 0 60.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 2 7.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1862 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 5 25 11.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +1863 1 1460.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0007594605211470473 0.07838475717952693 0 1 0 0 0 2015 3 13 14.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1864 0 730.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 4 30 11.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1865 1 30.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 9 17 6.5 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +1866 1 2190.0 1 5 0.0015189210422940946 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 9 1 7.116666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1867 0 90.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 7 12 8.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1868 0 60.0 1 5 0.0008904019903103313 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 3 21 10.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1869 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 9 16 14.366666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1870 0 365.0 1 8 0.0001047531753306272 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2013 12 26 11.883333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1871 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 13 10.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1872 1 2190.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 15 14.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1873 1 60.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 3 14 13.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +1874 0 60.0 1 5 0.0003142595259918816 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 6 15 14.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1875 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2016 1 27 15.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1876 1 1095.0 1 4 0.0005237658766531361 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 5 9 13.966666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1877 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 11 3 12.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +1878 1 1095.0 1 4 0.00044520099515516566 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 3 16 14.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1879 1 2920.0 1 6 0.0016498625114573786 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 5 28 9.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1880 0 1095.0 1 4 0.00036663611365719525 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2014 6 16 8.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1881 1 730.0 1 7 0.00044520099515516566 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 8 31 14.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1882 1 1825.0 1 6 0.00039282440748985203 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 3 16 9.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1883 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 25 7.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +1884 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 1 10 7.416666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +1885 0 730.0 1 6 0.00039282440748985203 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 1 2014 5 3 9.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +1886 1 90.0 1 6 0.0017022390991226922 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 8 13 15.95 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1887 1 3650.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 1 7.283333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1888 0 730.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 12 10 10.2 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1889 1 365.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 4 4 15.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +1890 1 730.0 1 5 0.0007594605211470473 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 5 28 4.5 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1891 1 180.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 12 8 14.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1892 0 2920.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 3 6 13.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1893 0 730.0 1 3 0.0004190127013225088 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2015 6 8 10.766666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1894 1 2190.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 3 28 7.366666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +1895 1 3285.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 12 29 8.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1896 0 90.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 2 14 14.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1897 1 1095.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 8 31 14.883333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1898 0 730.0 1 6 0.0010999083409715857 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 11 23 11.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1899 1 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 4 19 15.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1900 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 11 25 15.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +1901 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 11 11.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +1902 1 120.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 1 20 15.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +1903 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 6 5 7.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +1904 1 2190.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 1 0 2015 6 25 15.433333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1905 1 1460.0 1 4 0.0006023307581511064 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 12 6 10.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1906 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 9 7 11.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +1907 0 30.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 5 16 5.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1908 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 5 5 8.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1909 1 1095.0 1 5 0.0003142595259918816 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 11 10 8.916666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1910 1 3285.0 1 6 0.0012046615163022129 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 6 1 11.7 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1911 1 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2016 1 24 14.35 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1912 1 365.0 1 4 0.001597485923792065 1 0.00034044781982453846 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2013 12 17 7.133333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1913 1 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 6 28 7.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +1914 1 365.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 1 30 9.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1915 0 365.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 11 29 14.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1916 1 730.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 1 3 10.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +1917 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 3 20 12.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +1918 0 60.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 7 10 15.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1919 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 12 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +1920 1 1095.0 1 4 0.0010475317533062722 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 11 23 8.283333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1921 1 365.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 7 5 14.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1922 1 3650.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 6 17 12.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +1923 1 180.0 1 5 0.0006285190519837632 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 7 27 15.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1924 0 30.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 10 15 15.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +1925 0 365.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 7.85648814979704e-05 0.17833824314779403 1 1 0 0 0 2014 4 16 11.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1926 1 1095.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 5 1 13.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1927 1 3285.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.00039282440748985203 0.07838475717952693 0 0 0 0 0 2014 12 1 13.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1928 1 1095.0 1 4 0.0014927327484614377 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2016 1 4 8.916666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +1929 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 6 6 14.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1930 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 0 0 1 0 2013 10 10 8.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +1931 1 180.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 6 18 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +1932 1 1095.0 1 7 0.0006808956396490769 1 0.0001571297629959408 0.20230158319982083 0 0 0 0 0 2015 2 18 14.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1933 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 5 7 9.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1934 1 365.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 0 0 0 0 2015 12 12 12.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1935 1 330.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 12 27 13.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1936 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 6 28 14.9 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +1937 1 4015.0 1 6 0.00044520099515516566 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 9 20 10.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1938 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 4 17 14.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1939 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 0 0 0 0 2014 11 11 12.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1940 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 5 23 14.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1941 1 180.0 1 5 0.0013617912792981538 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 1 22 7.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1942 0 90.0 1 6 0.0005499541704857929 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 13 3.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1943 1 4745.0 1 8 0.00018331805682859762 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 7 13 10.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1944 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 11 25 15.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +1945 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 8 7 16.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1946 1 730.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 25 16.016666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +1947 1 365.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 8 17 13.216666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1948 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 12 15 16.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1949 1 365.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 7 18 8.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +1950 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2014 9 7 12.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1951 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010213434594736153 0.015125674022774649 0 1 0 0 0 2014 8 16 5.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +1952 0 2555.0 1 8 0.0011260966348042424 1 0.0007070839334817337 0.3031681223835857 0 0 0 0 0 2014 5 5 9.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1953 1 3285.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.0006023307581511064 0.0030320257722190637 0 1 0 0 0 2014 4 13 8.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1954 1 730.0 1 8 0.0011260966348042424 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2016 2 2 6.7 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1955 1 90.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.00047138928898782245 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 3 23 12.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1956 1 3650.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 8 16.016666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1957 0 1095.0 1 6 0.00047138928898782245 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 9 8 9.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1958 0 365.0 1 4 0.00028807123215922483 0 0.0009951551656409586 0.0030320257722190637 1 1 1 1 0 2013 12 11 6.833333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1959 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 6 17 9.366666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1960 0 30.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 16 15.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +1961 1 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 7 13.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1962 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0001047531753306272 0.13377090978000586 0 1 0 0 0 2015 8 14 9.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1963 1 730.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 13 9.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1964 0 150.0 1 6 0.00026188293832656804 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 0 2015 9 18 10.333333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1965 1 210.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 1 4 10.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1966 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 4 10 14.666666666666666 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1967 1 240.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.0009165902841429881 0.13377090978000586 0 1 0 0 0 2014 2 1 13.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1968 1 1825.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 11 17 14.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1969 1 180.0 1 4 0.0023045698572737986 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2013 10 18 11.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +1970 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2016 1 8 15.766666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1971 1 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 12 27 8.15 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +1972 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 2 11.216666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +1973 1 365.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2013 12 5 8.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1974 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 1 0 2014 9 17 13.65 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1975 0 365.0 1 9 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 2 12.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1976 1 90.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 12 16 8.2 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1977 0 60.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 12 13.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1978 1 90.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 14 7.466666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +1979 1 2190.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0004190127013225088 0.2998604579048013 0 1 0 1 0 2014 10 16 8.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +1980 1 150.0 1 3 0.0007594605211470473 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 7 6 15.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1981 1 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2014 3 28 8.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1982 1 2920.0 1 3 0.00026188293832656804 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 11 6 7.116666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1983 1 365.0 1 3 0.0011260966348042424 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 5 17 14.516666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1984 1 365.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2016 2 21 12.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +1985 0 90.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2015 7 18 16.516666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1986 1 730.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 11 7 14.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +1987 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 4 14 11.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +1988 1 365.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 8 14.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1989 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 7 30 15.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +1990 0 210.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 0 1 0 0 2015 9 28 11.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1991 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0008904019903103313 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 1 13 14.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1992 0 60.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 10 3 11.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1993 1 365.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 8 25 12.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +1994 1 730.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2014 3 31 8.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1995 1 1095.0 1 6 0.001335602985465497 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 25 10.433333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1996 1 240.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 12 1 15.816666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +1997 1 1825.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0018331805682859762 0.3062690578324461 0 1 0 0 0 2014 6 13 12.166666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +1998 1 365.0 1 6 0.00130941469163284 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 9 17 14.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +1999 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0011260966348042424 0.13377090978000586 0 0 0 1 0 2013 12 1 13.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2000 1 365.0 1 4 0.0007332722273143905 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 10 12 12.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2001 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 4 7 21.0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2002 1 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.00036663611365719525 0.25768773580029974 0 1 0 0 0 2013 12 8 14.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2003 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2014 10 24 8.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2004 1 2555.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 6 30 15.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2005 0 365.0 1 7 0.0006285190519837632 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2016 1 29 10.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2006 1 730.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 7 1 14.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2007 1 3285.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 4 24 9.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2008 1 1825.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 9 12.433333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2009 1 365.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 10 12.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2010 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 12 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +2011 1 730.0 1 6 0.0008904019903103313 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 4 30 13.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2012 1 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2015 10 27 14.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2013 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 2 19 10.95 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +2014 1 60.0 1 4 0.002828335733926935 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 4 24 14.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2015 0 90.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 1 2015 8 29 14.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2016 1 365.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 2 9 9.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2017 1 90.0 1 6 0.00026188293832656804 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 22 9.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2018 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 14 14.7 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +2019 1 2920.0 1 5 0.0003142595259918816 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 12 18 7.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +2020 0 60.0 1 3 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 12 31 13.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2021 1 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 6 5 10.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +2022 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 5 25 11.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +2023 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2016 2 1 15.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2024 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 5 7.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +2025 1 2920.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 9 9 14.816666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2026 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 12 26 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +2027 1 365.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 5 7 13.4 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2028 0 3.0 1 3 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 24 10.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +2029 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2013 11 5 15.116666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2030 0 3650.0 1 4 0.0012308498101348698 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 11 15 9.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2031 1 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 12 25 8.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +2032 0 60.0 1 6 0.0010737200471389288 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 0 0 2015 10 19 16.116666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2033 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 3 24 16.033333333333335 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2034 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0009951551656409586 0.31422812548452117 0 1 1 1 0 2013 12 2 12.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2035 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 5 11 7.65 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +2036 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 12 29 7.916666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +2037 1 3650.0 1 6 0.0004190127013225088 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 10 27 16.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2038 0 60.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 1 2015 12 2 16.783333333333335 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2039 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2014 8 7 13.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2040 1 1460.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.0012308498101348698 0.31410753355039883 0 0 0 1 0 2015 8 25 5.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2041 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 3 14 14.066666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2042 1 730.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 1 12.183333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2043 0 60.0 1 4 0.0012832263978001834 0 0.0009951551656409586 0.0030320257722190637 1 1 1 1 0 2015 1 23 14.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2044 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 5 16 13.416666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +2045 1 60.0 1 6 0.0015189210422940946 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 12 6 12.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2046 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 6 20 9.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +2047 1 1095.0 1 6 0.00023569464449391123 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 10 17 11.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2048 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 23 13.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2049 0 30.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 7 24 16.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2050 1 365.0 1 6 0.00034044781982453846 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 0 0 1 0 2015 5 7 13.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2051 1 3650.0 1 4 0.00047138928898782245 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 7 26 12.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2052 1 60.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 5 31 15.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2053 1 2920.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 4 22 10.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2054 1 730.0 1 9 0.00036663611365719525 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 10 12 15.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2055 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2015 9 14 9.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2056 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 14 15.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +2057 1 240.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 0 0 0 0 2015 2 17 8.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2058 1 1095.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.00044520099515516566 0.21427463951625408 0 1 0 0 0 2016 1 3 9.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2059 1 4380.0 1 5 0.002906900615424905 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 3 13 7.433333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2060 0 1095.0 1 3 7.85648814979704e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 6 17 9.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +2061 0 730.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2016 2 7 11.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +2062 1 730.0 1 4 0.001597485923792065 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2015 1 30 12.366666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2063 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 13 14.083333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2064 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2013 10 13 11.233333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +2065 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2015 6 25 21.0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2066 1 1460.0 1 6 0.0006285190519837632 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 1 0 0 0 2013 12 18 14.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2067 0 60.0 1 5 0.0008118371088123609 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 11 27 15.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2068 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 1 2015 3 20 8.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +2069 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 12 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +2070 0 90.0 1 6 0.0010737200471389288 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 12 16 13.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +2071 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 5 26 15.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2072 1 270.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 7 22 13.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2073 0 1095.0 1 9 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 11 24 11.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2074 0 30.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 21 12.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +2075 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 28 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +2076 1 90.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 6 26 7.916666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2077 1 2555.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 8 7 14.333333333333334 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2078 0 730.0 1 6 0.0008642136964776744 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 3 9.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2079 1 270.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 11 14 10.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +2080 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 10 4 9.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2081 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 3 4 13.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2082 1 150.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 9 14 14.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2083 1 2190.0 1 4 0.0007332722273143905 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 7 22 13.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2084 1 30.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 1 0 2014 11 24 14.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +2085 1 1095.0 1 5 0.0014927327484614377 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2014 9 21 13.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2086 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 11 5 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +2087 1 3285.0 1 4 0.002828335733926935 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 27 6.133333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2088 1 2190.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.00013094146916328402 0.03490275121883991 0 1 0 0 0 2014 3 9 15.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2089 1 730.0 1 4 0.0023045698572737986 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2016 1 23 13.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2090 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 14 15.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +2091 0 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 3 24 9.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2092 1 120.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 7 27 7.916666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +2093 1 1460.0 1 1 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 3 11 10.2 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2094 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 1 25 13.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2095 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 8 10 9.083333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +2096 1 730.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.0006023307581511064 0.3010491498268644 0 0 0 0 0 2013 10 24 9.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2097 0 120.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 0 0 0 2014 12 28 10.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +2098 1 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2016 1 25 13.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2099 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 7 19 13.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2100 0 180.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 1 11 11.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2101 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 8 7.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2102 1 730.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 0 0 0 0 2014 4 2 13.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2103 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 1 2014 4 17 5.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +2104 0 1825.0 1 12 0.0001047531753306272 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 10 21 10.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2105 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 23 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2106 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 10 5 13.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2107 1 365.0 1 4 0.0011260966348042424 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 11 25 11.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +2108 1 2190.0 1 6 0.00034044781982453846 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 4 28 15.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2109 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 9 7 15.433333333333334 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +2110 1 60.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 12 24 8.616666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2111 0 730.0 1 5 0.00065470734581642 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 1 2015 9 5 15.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2112 1 365.0 1 7 0.00034044781982453846 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 7 2 10.0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2113 0 3650.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 8 4 10.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2114 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 7 8 11.433333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2115 1 730.0 1 5 0.0014927327484614377 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 4 14.45 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2116 1 1095.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 1 5 10.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2117 0 365.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 12 28 11.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2118 1 3650.0 1 4 0.001859368862118633 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 11 1 8.133333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2119 1 365.0 1 6 0.00026188293832656804 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 11 21 14.783333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2120 1 365.0 1 7 0.0011784732224695562 1 0.00013094146916328402 0.16755387875342395 0 0 0 0 0 2015 1 14 14.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2121 0 120.0 1 4 0.0004975775828204793 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 22 10.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2122 1 730.0 1 4 0.00028807123215922483 1 7.85648814979704e-05 0.024549072303478213 0 1 0 0 0 2014 4 27 14.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2123 1 2920.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 5 27 13.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2124 1 210.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 13 14.25 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +2125 1 1460.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 27 9.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2126 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 25 13.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +2127 1 365.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 5 14 13.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2128 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 17 15.45 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +2129 0 4380.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 0 0 0 2014 12 30 4.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2130 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 1 0 0 0 2015 8 19 12.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2131 1 180.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.00018331805682859762 0.25768773580029974 0 1 0 0 0 2014 8 22 13.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2132 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2014 4 20 13.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2133 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 9 14.85 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2134 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 1 20 8.6 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +2135 1 2190.0 1 5 0.001335602985465497 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 7 15.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2136 1 270.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 1 16 13.816666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2137 1 4015.0 1 4 0.0005761424643184497 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 3 24 13.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2138 1 1095.0 1 6 0.00047138928898782245 1 0.0013617912792981538 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 12 18 13.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2139 1 150.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.0010737200471389288 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 21 16.716666666666665 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2140 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 8 10.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2141 0 365.0 1 4 0.0006285190519837632 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 12 28 15.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2142 0 60.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 1 25 14.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2143 0 60.0 1 4 0.0005761424643184497 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 11 22 12.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2144 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 1 23 13.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2145 1 2190.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 4 30 12.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2146 1 365.0 1 5 0.0021736283881105146 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 4 14.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2147 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 5 30 15.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2148 0 365.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 12 11 14.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2149 1 1095.0 1 5 0.00044520099515516566 1 0.0007594605211470473 0.07838475717952693 0 1 0 0 0 2014 1 6 8.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2150 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 27 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +2151 0 2920.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 10 14 10.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2152 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2015 5 12 9.033333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2153 1 1095.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 3 27 9.866666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2154 1 1460.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.001466544454628781 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 2 8 11.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +2155 0 1825.0 1 5 0.00034044781982453846 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 10 19 8.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2156 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0001571297629959408 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2015 7 1 12.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +2157 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 29 9.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2158 1 60.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 2 13.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2159 0 5110.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 3 27 12.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +2160 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 5 4 13.533333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2161 1 1095.0 1 7 0.0005761424643184497 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 24 7.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2162 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2015 5 23 13.366666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2163 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 4 13 9.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +2164 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 7 16 11.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +2165 0 60.0 1 2 0.00013094146916328402 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 18 15.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2166 1 2190.0 1 6 0.0012832263978001834 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 1 14.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2167 0 365.0 1 5 0.00065470734581642 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 11 25 9.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2168 1 730.0 1 5 0.0017546156867880058 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2015 1 4 15.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2169 0 365.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 12 28 11.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2170 0 1460.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2015 5 9 11.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2171 1 730.0 1 5 0.0012570381039675265 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2013 10 7 13.7 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2172 0 60.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 7 7 8.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2173 1 1095.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 4 8.25 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2174 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 1 21 11.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2175 1 1095.0 1 8 0.0004190127013225088 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 8 4 14.683333333333334 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2176 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2014 4 17 10.316666666666666 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2177 0 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 0 2013 11 26 11.383333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2178 1 5110.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 8 16 10.516666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2179 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 10 10 10.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2180 0 365.0 1 7 0.00018331805682859762 1 0.0006023307581511064 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 23 8.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2181 1 3650.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 10 15.533333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +2182 1 180.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0009165902841429881 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 1 9 21.0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2183 1 120.0 1 6 0.00065470734581642 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 30 13.5 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2184 1 730.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 23 8.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2185 1 1460.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 5 6 14.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2186 0 1825.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 0 2015 4 8 12.533333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2187 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 12 15 9.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +2188 1 1095.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 16 14.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2189 0 28.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2014 6 26 12.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +2190 0 365.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 0 0 2015 3 18 13.65 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2191 1 1825.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 1 21 12.8 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2192 0 30.0 1 5 0.0008380254026450176 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 0 1 1 0 2015 7 23 15.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2193 1 2555.0 1 1 0.0010213434594736153 1 0.00036663611365719525 0.25768773580029974 0 1 0 0 0 2014 7 18 9.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2194 1 3285.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2013 11 15 11.066666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2195 1 365.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 3 24 15.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2196 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2013 10 29 8.716666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2197 1 3650.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 3 7.283333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2198 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 7 25 12.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2199 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2014 6 10 14.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2200 0 1095.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 5 30 11.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2201 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 10 22 11.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2202 0 120.0 1 6 0.0019641220374492603 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 12 8 15.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2203 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 6 30 12.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2204 0 2920.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 1 2015 10 22 11.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2205 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 7 29 12.816666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +2206 1 730.0 1 6 0.0017022390991226922 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 3 28 9.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2207 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 3 15 7.366666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2208 1 1460.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 9 3 15.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2209 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 19 14.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2210 1 365.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 10 28 11.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2211 1 3285.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 16 13.383333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2212 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 9 16 13.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2213 1 2555.0 1 3 0.0007594605211470473 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 6 28 8.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2214 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 4 10.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +2215 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 7 9.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +2216 1 730.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 9 17 15.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2217 1 730.0 1 6 0.0008380254026450176 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 4 7 10.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2218 1 90.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 4 10.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2219 1 365.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 12 26 13.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2220 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 3 1 10.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +2221 0 365.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 12 23 13.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2222 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 12 6 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +2223 1 2190.0 1 5 0.0005237658766531361 1 0.0009689668718083017 0.0994194359742967 0 0 0 0 0 2013 11 2 13.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2224 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.001466544454628781 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 3 1 9.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +2225 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 12 5 13.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2226 1 730.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 31 14.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2227 1 150.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2015 9 26 6.533333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2228 1 365.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 9 19 9.45 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2229 1 2190.0 1 3 0.0003142595259918816 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 4 7 15.383333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2230 1 2190.0 1 4 0.0004190127013225088 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 1 0 2015 1 11 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2231 1 730.0 1 6 0.0005499541704857929 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 1 8 12.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2232 1 2555.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 24 8.25 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2233 1 730.0 1 4 0.00044520099515516566 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 10 10.233333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2234 1 180.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.00036663611365719525 0.18665908660223612 0 1 0 0 0 2013 10 20 9.05 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2235 1 60.0 1 4 0.0005761424643184497 1 0.0006808956396490769 0.3212396850827778 0 1 0 0 0 2014 5 8 12.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +2236 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 8 14.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2237 1 365.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 12 15 15.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2238 0 90.0 1 6 0.001335602985465497 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 11 11 12.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2239 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 7.85648814979704e-05 0.04813340913397764 0 1 0 0 0 2014 4 28 14.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2240 1 210.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 30 8.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2241 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 4 27 8.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +2242 1 1095.0 1 4 0.00034044781982453846 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 27 8.316666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2243 1 730.0 1 4 0.00044520099515516566 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 6 27 12.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +2244 1 1460.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 1 6 13.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2245 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 5 19 15.8 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +2246 0 120.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 1 0 0 2013 12 24 11.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2247 0 2555.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 8 8.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +2248 1 1095.0 1 4 0.002514076207935053 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 5 3 8.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2249 0 730.0 1 7 0.0001571297629959408 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2014 10 11 14.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2250 0 30.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 8 5 13.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +2251 1 730.0 1 6 0.0008380254026450176 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 2 15 10.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2252 1 365.0 1 7 0.0011260966348042424 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 11 5 9.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2253 1 2555.0 1 6 0.0019641220374492603 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 0 0 0 0 2015 6 25 8.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2254 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 5 5 8.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2255 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 24 12.25 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +2256 1 1095.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 1 0 2015 2 17 12.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2257 1 1095.0 1 5 0.00034044781982453846 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 1 0 2014 7 17 12.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +2258 1 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0006023307581511064 0.0030320257722190637 0 1 0 0 0 2014 10 8 14.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2259 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 9 14 8.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +2260 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 9 14 10.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +2261 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 0 0 0 0 2013 10 6 9.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +2262 1 2920.0 1 5 0.0015189210422940946 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2014 6 25 14.433333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2263 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2013 11 8 11.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +2264 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 9 7 15.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2265 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 10 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +2266 1 30.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 2 14 13.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2267 1 240.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 19 9.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2268 1 730.0 1 6 0.0015712976299594081 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 10 28 10.916666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2269 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 8 16 15.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2270 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 2 22 15.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +2271 0 90.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2016 1 7 8.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2272 1 120.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 2 13 12.05 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +2273 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0008380254026450176 0.4983720088893483 1 1 1 1 0 2015 12 14 16.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2274 0 2190.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 4 27 15.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2275 0 90.0 1 3 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 11 10 12.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2276 1 3285.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 8 8 9.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2277 1 4745.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0003142595259918816 0.221406791048633 0 1 0 0 0 2014 10 23 11.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +2278 0 60.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.0009951551656409586 0.0030320257722190637 1 1 1 1 0 2013 10 10 12.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +2279 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 1 1 0 2014 6 2 16.1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +2280 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 7 14 13.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2281 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 4 11 14.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +2282 1 730.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 6 22 13.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2283 1 120.0 1 8 0.0008380254026450176 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 27 11.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2284 1 1825.0 1 4 0.0033521016105800706 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 5 10 14.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2285 1 1095.0 1 5 0.0020426869189472305 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 12 19 21.0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +2286 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 0 2014 2 25 7.5 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2287 0 90.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2014 12 7 16.083333333333332 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2288 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 5 6 12.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2289 1 1095.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2015 1 11 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2290 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 6 17 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2291 0 6.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 19 4.366666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2292 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2014 7 25 14.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2293 0 2920.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 6 23 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2294 1 365.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 9 27 12.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +2295 1 300.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 1 2014 5 24 10.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2296 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 6 29 13.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2297 1 1095.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 12 23 13.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2298 1 730.0 1 6 0.0008642136964776744 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 8 4 7.466666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2299 0 120.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 8 24 10.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +2300 1 1095.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 0 0 1 0 2014 3 15 8.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2301 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 10 7 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +2302 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 12 18 15.066666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +2303 0 90.0 1 6 0.00130941469163284 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 8 25 6.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2304 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.001597485923792065 0.19926955742760177 1 1 1 1 0 2014 2 21 9.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +2305 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 19 9.1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +2306 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 28 10.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +2307 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 4 19 12.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2308 0 7.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 1 2016 1 29 15.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +2309 1 3285.0 1 5 0.0008904019903103313 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 11 18 15.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2310 1 240.0 1 5 0.00034044781982453846 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 8 12 7.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2311 1 1825.0 1 5 0.0021474400942778577 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 1 0 2014 8 30 12.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2312 0 60.0 1 2 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 8 9.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2313 1 60.0 1 6 0.0005499541704857929 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 4 27 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2314 1 730.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 8 29 21.0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2315 1 2190.0 1 4 0.0004975775828204793 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 8 3 15.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2316 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 8 12 7.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2317 1 3285.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2016 2 4 12.0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2318 1 1095.0 1 4 0.0012570381039675265 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 6 1 13.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2319 1 365.0 1 4 0.0004190127013225088 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2016 1 16 12.266666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2320 0 3650.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 0 1 0 1 2015 10 18 13.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2321 1 3285.0 1 4 0.001859368862118633 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 6 2 7.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2322 0 60.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 12 14.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2323 1 2555.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 26 9.9 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2324 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 9 24 11.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +2325 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 6 14.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2326 1 730.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 6 21 11.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2327 0 730.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 12 23 10.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2328 0 365.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2014 6 7 15.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2329 1 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 11 25 11.383333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +2330 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.001597485923792065 0.19926955742760177 1 1 1 1 0 2014 7 6 9.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2331 1 1095.0 1 8 0.0003142595259918816 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 5 20 14.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2332 1 1095.0 1 5 0.0007594605211470473 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 7 1 15.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2333 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2015 6 30 9.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2334 0 60.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 11 30 8.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2335 1 730.0 1 4 0.00044520099515516566 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2016 1 5 15.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2336 1 120.0 1 8 0.00028807123215922483 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 25 15.583333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2337 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 6 13.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +2338 0 3650.0 1 4 0.0005499541704857929 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 1 24 10.433333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2339 0 60.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 9 14 14.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2340 0 270.0 1 6 0.00047138928898782245 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 12 21 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2341 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 0 0 0 0 2013 10 2 10.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2342 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 0 1 2015 6 24 11.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +2343 1 3285.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 21 16.283333333333335 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +2344 0 2920.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 5 16 9.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2345 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 2 17 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +2346 0 180.0 1 4 0.001859368862118633 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 3 31 12.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +2347 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 7 20 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +2348 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 5 24 13.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +2349 1 730.0 1 7 0.00013094146916328402 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 6 21 12.616666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2350 1 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 10 26 13.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +2351 0 1460.0 1 8 0.00023569464449391123 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 4 1 13.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2352 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 14 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2353 0 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 1 0 1 2016 2 8 15.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2354 1 1095.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 3 10.866666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2355 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 9 8.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2356 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 12 12 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +2357 0 730.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 7 13 11.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2358 1 210.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 4 6 11.45 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2359 1 730.0 1 4 0.0012832263978001834 1 0.00044520099515516566 0.21427463951625408 0 0 0 0 0 2015 5 17 16.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2360 0 300.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 3 21 9.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2361 0 365.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 2 26 11.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +2362 0 150.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 12 3 13.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2363 1 365.0 1 5 0.0021736283881105146 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 12 30 15.183333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2364 0 1460.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 12 31 11.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2365 1 60.0 1 5 0.0015189210422940946 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 7 17 14.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2366 0 1095.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 8 6 11.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2367 0 4745.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 9 2 10.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2368 1 60.0 1 6 0.0003142595259918816 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 8 25 15.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2369 1 365.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 8 13.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2370 1 4015.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 11 13 8.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2371 0 60.0 1 5 0.0006023307581511064 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 11 14.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2372 1 365.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 3 26 13.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2373 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 12 5 13.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2374 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0005761424643184497 0.034713249608076216 0 1 1 1 0 2014 5 12 14.35 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +2375 1 2190.0 1 5 0.0021474400942778577 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2013 10 31 8.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2376 1 365.0 1 3 0.0015451093361267512 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 1 0 2015 12 26 10.9 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +2377 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 10 17 8.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2378 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 29 10.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +2379 1 180.0 1 9 0.00028807123215922483 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2015 9 9 11.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2380 1 730.0 1 5 0.00047138928898782245 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2015 3 22 14.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2381 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00023569464449391123 0.23398280703567798 0 1 1 1 0 2014 6 11 8.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +2382 1 90.0 1 7 0.0006285190519837632 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 1 0 2014 3 23 14.55 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +2383 1 60.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 9 17 14.35 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2384 1 300.0 1 9 0.00036663611365719525 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 2 22 11.35 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2385 0 60.0 1 4 0.0015712976299594081 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 8 15 8.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2386 0 60.0 1 4 0.0016498625114573786 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 5 15.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +2387 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.001597485923792065 0.19926955742760177 1 1 1 1 0 2014 7 25 12.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +2388 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 1 1 0 2015 12 10 8.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2389 1 1095.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2015 12 14 15.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2390 1 730.0 1 6 0.0012832263978001834 1 0.00028807123215922483 0.08293279583785554 0 1 0 0 0 2015 7 5 10.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2391 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 12 10.683333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2392 1 2190.0 1 6 0.0006023307581511064 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 6 18 13.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2393 1 1460.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2013 11 29 9.916666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +2394 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 10 9 9.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +2395 1 2555.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2016 1 22 14.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2396 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 4 21 9.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2397 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 1 2014 11 15 14.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2398 1 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 18 16.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +2399 1 210.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 1 0 0 0 2014 12 31 8.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2400 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 10 16 12.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +2401 1 2190.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 10 20 14.5 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2402 0 60.0 1 4 0.00036663611365719525 1 0.0001571297629959408 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 6 1 13.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2403 1 4745.0 1 6 0.0015712976299594081 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 28 15.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2404 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0009427785779756449 0.3338157010698227 0 1 1 1 0 2013 10 1 6.65 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +2405 0 90.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2014 4 23 14.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2406 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 2 18 15.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2407 0 365.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 1 1 0 2015 5 25 13.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2408 1 730.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 6 10 12.566666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2409 1 730.0 1 5 0.0008904019903103313 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 7 24 14.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2410 1 730.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2015 12 27 8.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2411 0 60.0 1 5 0.00034044781982453846 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 7 7 8.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +2412 1 730.0 1 10 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 12 5 10.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2413 1 1825.0 1 4 0.0014141678669634674 1 0.00039282440748985203 0.598204902923493 0 1 0 0 0 2016 1 27 8.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +2414 1 365.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 6 9 14.133333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2415 1 1825.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 3 24 12.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2416 0 28.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 5 18 10.55 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +2417 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 2 11.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2418 1 1095.0 1 4 0.0016498625114573786 1 0.0003142595259918816 0.221406791048633 0 0 0 1 0 2015 7 25 9.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2419 0 2920.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 10 18 7.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2420 0 730.0 1 6 0.00047138928898782245 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2014 8 4 15.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2421 0 30.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 6 15.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +2422 1 365.0 1 4 0.0023045698572737986 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 2 10 14.216666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2423 1 1095.0 1 5 0.0005237658766531361 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 4 29 7.083333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2424 0 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0009951551656409586 0.0030320257722190637 1 1 1 0 0 2014 5 10 8.716666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +2425 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0004975775828204793 0.3039261288266405 0 0 0 0 0 2015 5 5 13.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2426 1 1460.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 6 14.55 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2427 1 210.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 1 3 14.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2428 0 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2015 10 11 6.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +2429 1 300.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 10 18 14.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2430 1 60.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 17 13.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2431 1 730.0 1 6 0.0018069922744533193 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 5 19 12.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2432 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 12 12 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +2433 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 1 2 8.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +2434 0 14.0 1 1 0.0010213434594736153 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 7 18 11.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +2435 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2015 5 6 10.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +2436 1 365.0 1 4 0.0010999083409715857 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 10 30 14.033333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2437 0 1460.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.00026188293832656804 0.07354385239547263 0 1 1 1 0 2014 4 6 14.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2438 1 300.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 11 29 10.2 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +2439 0 210.0 1 2 7.85648814979704e-05 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2015 12 8 9.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2440 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 7 5 10.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2441 0 730.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2016 2 21 14.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2442 0 120.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 11 2 11.533333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2443 1 3285.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 30 10.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2444 1 365.0 1 8 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 19 11.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2445 1 2920.0 1 7 0.0006808956396490769 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 1 0 2015 11 27 11.983333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2446 1 730.0 1 4 0.0033521016105800706 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 12 2 15.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2447 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 9 12 14.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2448 0 60.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 5 25 10.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +2449 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 4 9 11.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +2450 1 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 1 15 13.75 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +2451 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 8 2 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +2452 0 210.0 1 5 0.0021474400942778577 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 1 31 10.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2453 0 60.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 19 14.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2454 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 7 30 13.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2455 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 2 21 3.8666666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2456 1 90.0 1 3 0.0001047531753306272 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 6 7 16.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2457 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 0 1 0 0 2014 6 28 5.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +2458 0 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 11 15 15.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2459 1 180.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 8 11 12.883333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2460 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2014 7 23 4.4 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +2461 1 1095.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 9 1 14.816666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2462 1 1825.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 9 22 12.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +2463 0 1460.0 1 3 0.00026188293832656804 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 11 7 7.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2464 0 365.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 8 23 10.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2465 0 330.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2015 11 21 15.433333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2466 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 4 9 10.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +2467 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 26 11.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2468 1 365.0 1 6 0.0012832263978001834 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2015 8 19 14.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2469 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 9 15.25 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +2470 1 365.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2015 4 1 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +2471 1 60.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 11 1 4.75 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2472 1 2920.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 16 13.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2473 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2016 1 21 14.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2474 0 288.546875 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 5 13 9.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +2475 1 210.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 1 20 14.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2476 1 4015.0 1 3 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 8 29 12.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2477 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2014 2 16 9.9 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +2478 1 30.0 1 5 0.0021736283881105146 1 0.0015451093361267512 0.31410753355039883 0 1 0 0 0 2015 2 7 14.216666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2479 0 180.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 8 10.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2480 0 415.76171875 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2016 2 16 7.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2481 0 180.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 4 18 15.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2482 1 1460.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 12 14 14.266666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2483 1 365.0 1 4 0.002828335733926935 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 12 31 13.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2484 1 365.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 6 22 8.55 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +2485 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 3 25 5.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +2486 0 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 10 30 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +2487 1 1825.0 1 5 0.0017546156867880058 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 11 22 8.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2488 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 9 4 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +2489 0 180.0 1 4 0.0007856488149797041 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 12 12 10.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2490 1 240.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 8 16 15.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2491 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0009427785779756449 0.3338157010698227 0 1 1 1 0 2014 3 7 11.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +2492 1 365.0 1 4 0.0010475317533062722 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 12 16 10.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2493 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0009427785779756449 0.3338157010698227 0 1 1 0 0 2014 5 9 9.433333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +2494 0 365.0 1 5 0.00034044781982453846 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2013 10 21 13.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2495 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 3 22 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +2496 1 1095.0 1 5 0.0009165902841429881 1 0.0013617912792981538 0.3118679690595552 0 1 0 1 0 2013 11 24 9.083333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2497 1 60.0 1 6 0.0018069922744533193 1 0.0009165902841429881 0.13377090978000586 0 1 0 0 0 2014 2 14 14.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2498 1 2555.0 1 8 0.0011260966348042424 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2016 2 21 14.916666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2499 0 2555.0 1 6 0.0016498625114573786 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 11 2 14.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2500 1 5840.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 5 23 11.983333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2501 0 730.0 1 6 0.0019641220374492603 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2013 12 27 11.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2502 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2014 3 29 15.483333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +2503 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 3 3 11.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +2504 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00013094146916328402 0.4983720088893483 1 1 1 0 1 2014 5 11 13.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2505 0 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 12 22 8.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2506 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2013 12 12 14.233333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +2507 1 240.0 1 6 0.0005237658766531361 0 0.0008904019903103313 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2013 11 16 11.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2508 0 60.0 1 4 0.0014141678669634674 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 12 14 15.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2509 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 1 1 0 2014 8 30 10.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +2510 1 1460.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 7 7 8.25 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2511 1 30.0 1 6 0.0010999083409715857 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 1 0 2014 7 2 5.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2512 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 4 21 15.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +2513 1 60.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2015 1 31 15.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2514 1 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 11 1 9.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2515 1 730.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 1 0 0 0 2014 12 14 11.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2516 1 2555.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 12 30 12.833333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2517 0 365.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 1 2013 12 28 10.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2518 1 730.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2016 1 17 13.533333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2519 1 1825.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.0005761424643184497 0.0848967216221338 0 0 0 0 0 2014 3 18 8.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2520 0 150.0 1 5 0.0007070839334817337 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 12 18 12.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2521 0 60.0 1 4 0.0004190127013225088 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 11 10 12.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2522 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 2 5 14.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2523 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 1 0 0 0 2015 3 14 15.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +2524 1 120.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 7 23 14.733333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2525 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 10 24 11.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +2526 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 2 2 14.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2527 1 180.0 1 8 0.0001047531753306272 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 6 23 14.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2528 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2014 7 17 10.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +2529 1 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0017284273929553489 0.30668251589229417 0 0 0 0 0 2015 6 23 8.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2530 0 60.0 1 8 7.85648814979704e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 12 3 13.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2531 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 5 12 4.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +2532 0 120.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 11 10 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2533 0 90.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 3 29 8.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2534 0 90.0 1 6 0.0008642136964776744 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 0 1 1 0 2015 6 28 12.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +2535 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 5 9.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2536 1 1095.0 1 8 0.0002095063506612544 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2014 3 26 7.216666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2537 1 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 11 14.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2538 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 8 28 10.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +2539 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 6 16 9.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +2540 1 1460.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 7 19 14.5 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2541 1 730.0 1 9 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 28 8.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2542 0 30.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 0 1 1 0 2013 12 30 9.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +2543 0 120.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 8 2 21.0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2544 0 365.0 1 6 0.0004190127013225088 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 8 1 4.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2545 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.001597485923792065 0.19926955742760177 1 1 1 1 0 2014 8 12 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2546 1 730.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 6 21.0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2547 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 10 16 14.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +2548 0 4745.0 1 6 0.0015712976299594081 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 5 9 16.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2549 1 1095.0 1 6 0.0003142595259918816 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 8 4 12.216666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2550 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 6 10 15.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2551 0 6.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 8 22 11.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +2552 1 1460.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 8 9.683333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2553 1 1460.0 1 4 0.0004190127013225088 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 0 0 0 0 2016 1 16 12.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +2554 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2013 10 3 11.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +2555 1 60.0 1 9 5.23765876653136e-05 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 12 14 15.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2556 1 180.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.001466544454628781 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 9 19 15.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2557 1 4380.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 5.23765876653136e-05 0.1885885575481937 0 1 0 0 0 2015 11 17 13.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2558 1 730.0 1 4 0.0017022390991226922 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 9 29 13.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2559 0 90.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 1 2014 7 20 14.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2560 1 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 12 26 13.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +2561 1 30.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 9 10 11.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +2562 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 24 11.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +2563 0 30.0 1 4 0.0012308498101348698 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 6 19 10.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +2564 0 60.0 1 6 0.0005499541704857929 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 11 12 14.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2565 0 4015.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 4 9.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +2566 0 60.0 1 3 0.0016498625114573786 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 1 2015 11 7 10.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2567 1 2920.0 1 6 0.001335602985465497 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 5 7 5.4 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +2568 1 1095.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 3 11 11.9 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2569 0 365.0 1 3 0.0008904019903103313 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 5 22 16.283333333333335 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2570 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 11 1 16.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2571 0 90.0 1 11 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 1 31 14.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2572 1 1095.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2014 5 3 3.5833333333333335 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2573 1 150.0 1 3 0.00034044781982453846 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 3 10 11.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2574 1 60.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 8 10 13.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2575 0 90.0 1 4 0.002828335733926935 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 11 30 15.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2576 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 28 13.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +2577 0 365.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 11 10 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2578 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 11 7.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2579 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 17 13.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +2580 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 6 30 6.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +2581 1 180.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 2 20 10.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2582 1 3285.0 1 6 0.0019641220374492603 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 0 0 0 0 2014 2 23 13.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2583 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 5 16 10.4 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2584 0 4380.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2016 2 1 10.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2585 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0005761424643184497 0.0848967216221338 0 0 0 0 0 2016 2 11 14.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2586 1 365.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.0012046615163022129 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 7 7 12.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2587 0 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 1 2015 12 9 7.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2588 1 1095.0 1 5 0.0010737200471389288 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 7 9 13.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2589 1 365.0 1 6 0.00036663611365719525 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 3 12 10.616666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2590 1 300.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 12 28 15.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2591 1 365.0 1 6 0.0009689668718083017 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2016 2 2 11.3 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2592 1 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 8 2 11.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2593 1 2920.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0004190127013225088 0.2998604579048013 0 1 0 0 0 2013 12 27 7.666666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2594 1 330.0 1 8 0.0001571297629959408 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 4 30 13.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2595 1 270.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 0 0 0 0 2014 4 25 10.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2596 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 12 16 15.816666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2597 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 9 24 14.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2598 1 1825.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 12 18 11.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +2599 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 3 13.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +2600 0 60.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 30 8.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2601 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2013 10 16 14.666666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +2602 0 60.0 1 5 0.001335602985465497 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 8 1 11.85 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2603 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 5 16 14.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +2604 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 6 28 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +2605 1 1095.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 30 14.733333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2606 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 5 24 10.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +2607 1 3650.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2014 10 9 11.966666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2608 0 2555.0 1 8 0.00013094146916328402 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 9 23 10.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2609 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 4 21 9.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2610 1 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 1 0 2014 4 12 8.766666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2611 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 1 3 12.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2612 0 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 9 18 12.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2613 1 150.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 20 15.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2614 1 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2015 8 25 12.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2615 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 9 12 14.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +2616 1 150.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 2 8 13.783333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2617 1 365.0 1 7 0.001440356160796124 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 2 21 13.95 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2618 1 1460.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2015 4 1 16.083333333333332 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2619 0 90.0 1 8 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 7 12.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2620 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 7 19 10.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2621 1 365.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 11 25 9.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2622 1 1825.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 5 22 8.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +2623 1 1095.0 1 6 0.0010737200471389288 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 11 22 13.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2624 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2016 2 2 15.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2625 1 180.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 3 13.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2626 1 60.0 1 10 0.00034044781982453846 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 9 21 13.9 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2627 1 365.0 1 4 0.0005237658766531361 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 8 30 12.3 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2628 1 300.0 1 7 0.00023569464449391123 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 6 24 8.233333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2629 0 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 29 16.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2630 1 2555.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 12 9 15.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2631 1 210.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 1 17 11.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2632 0 730.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 0 0 2015 7 28 7.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2633 1 120.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 8 23 7.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2634 0 1460.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 2 16 10.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2635 1 1460.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 12 31 9.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2636 0 120.0 1 5 0.0008118371088123609 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 9 12.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2637 1 150.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 4 2 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2638 1 240.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 6 5 14.3 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2639 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 4 13.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2640 1 150.0 1 5 0.0013617912792981538 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 8 20 15.383333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +2641 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 4 23 7.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2642 1 1095.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 9 12 13.333333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2643 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 9 21 10.933333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2644 0 1095.0 1 6 0.0003142595259918816 0 0.0010213434594736153 0.015125674022774649 0 1 1 0 0 2014 3 11 12.116666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2645 1 1825.0 1 5 0.0007332722273143905 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 3 22 9.883333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2646 1 14.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 1 0 2015 3 22 10.033333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +2647 1 365.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2014 1 24 10.45 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +2648 0 30.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 4 11.85 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +2649 1 3650.0 1 6 0.0003142595259918816 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2013 11 13 7.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2650 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 18 10.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +2651 1 2190.0 1 5 0.00039282440748985203 1 7.85648814979704e-05 0.2229400313539029 0 1 0 0 0 2015 8 14 15.733333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +2652 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 1 5 13.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2653 0 180.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 2 13 14.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2654 1 365.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 11 13 7.183333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2655 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 9 26 10.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +2656 1 365.0 1 8 0.0008380254026450176 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 15 12.316666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2657 1 730.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2015 12 29 16.116666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2658 0 30.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 11 27 15.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +2659 0 28.0 1 7 0.0005761424643184497 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 4 22 12.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2660 1 30.0 1 4 0.0012308498101348698 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 13 14.833333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2661 0 1095.0 1 7 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 13 11.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2662 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 27 9.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +2663 0 2920.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 11 7 11.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2664 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 12 12 14.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +2665 1 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2013 12 27 7.35 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2666 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 4 26 13.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2667 1 180.0 1 3 0.0012308498101348698 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 4 13 14.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2668 1 365.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 1 20 10.75 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2669 1 730.0 1 6 0.0008118371088123609 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 2 7 10.066666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2670 1 730.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 6 24 15.216666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2671 1 365.0 1 5 0.002906900615424905 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 1 18 6.95 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2672 1 1095.0 1 3 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 9 15.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2673 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 1 21 11.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2674 1 1095.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 9 18 10.016666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +2675 1 365.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 11 5 14.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2676 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2016 1 23 9.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2677 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 9 19 11.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2678 1 730.0 1 5 0.0010475317533062722 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2014 8 7 12.4 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2679 1 365.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2015 1 30 9.65 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +2680 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 2.61882938326568e-05 0.20230158319982083 1 1 1 1 0 2015 10 4 12.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +2681 1 180.0 1 5 0.0021474400942778577 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 0 0 0 0 2014 3 18 13.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2682 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 8 22 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +2683 1 1095.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 4 15.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2684 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2015 8 21 13.983333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +2685 1 5110.0 1 7 0.0007070839334817337 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 6 3 8.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2686 1 210.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2013 10 3 12.616666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +2687 1 2190.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 1 13 12.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2688 1 2190.0 1 4 0.0009689668718083017 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 11 20 10.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2689 1 2190.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2015 1 24 10.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2690 0 730.0 1 5 0.0006023307581511064 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 10 29 8.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2691 1 1095.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 11 15 12.45 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2692 1 730.0 1 3 2.61882938326568e-05 1 0.0001047531753306272 0.0994194359742967 0 1 0 1 0 2014 4 1 4.466666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2693 1 730.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2015 12 14 6.066666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2694 1 1460.0 1 4 0.001597485923792065 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 6 11.683333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2695 1 1460.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 10 24 7.3 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2696 0 300.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 2 16 12.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2697 1 365.0 1 8 0.0008380254026450176 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 20 14.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2698 1 1095.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 1 8.25 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2699 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 1 1 0 2014 10 17 6.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +2700 0 30.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 6 20 13.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +2701 0 730.0 1 6 0.0012046615163022129 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 12 4 9.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2702 1 60.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 1 30 5.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2703 1 1095.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 29 14.283333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2704 1 365.0 1 2 0.0001047531753306272 1 0.0006285190519837632 0.22333626199459058 0 1 0 0 0 2014 4 3 11.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2705 1 1460.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 28 7.15 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2706 1 300.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 10 27 8.25 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2707 1 5110.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2014 2 12 13.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2708 1 4745.0 1 3 0.0045567631268822835 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 6 21 8.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2709 1 1825.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.00039282440748985203 0.08293279583785554 0 0 0 0 0 2014 7 3 14.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2710 1 210.0 1 4 0.00028807123215922483 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 5 3 15.866666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +2711 0 90.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2014 4 21 9.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2712 1 730.0 1 4 0.0006285190519837632 1 0.0013617912792981538 0.3118679690595552 0 1 0 1 0 2015 10 23 12.366666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +2713 1 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 4 17 15.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2714 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 9 18 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +2715 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 7 2 13.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +2716 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 1 0 2013 10 5 11.1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +2717 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 4 10 7.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +2718 1 60.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 10 9 13.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2719 1 1095.0 1 8 0.0001047531753306272 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 3 18 10.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2720 0 60.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 12 3 11.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2721 1 730.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 11 16 13.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2722 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 3 10.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +2723 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 8 10 10.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +2724 0 365.0 1 1 0.0010213434594736153 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 7 18 9.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +2725 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 10 27 12.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2726 1 730.0 1 5 0.0021474400942778577 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 12 18 15.55 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2727 1 730.0 1 2 0.0001047531753306272 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 12 10 15.233333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2728 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 1 2015 6 24 10.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2729 1 4015.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.001466544454628781 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 4 17 12.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +2730 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.00047138928898782245 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2013 10 27 12.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +2731 1 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 8 29 12.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2732 0 2190.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 10 20 10.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +2733 1 365.0 1 5 0.0009951551656409586 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 0 0 0 0 2015 2 4 14.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2734 1 365.0 1 7 0.0008380254026450176 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 2 22 14.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2735 1 60.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2015 8 23 10.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2736 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 0 1 0 0 2014 7 12 5.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +2737 0 1095.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 4 6 13.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2738 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2015 12 30 9.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +2739 1 2190.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 12 18 10.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +2740 1 4745.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 12 23 6.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2741 0 5110.0 0 7 0.2858714154772817 1 7.85648814979704e-05 0.3039261288266405 0 1 0 0 0 2014 4 14 11.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +2742 1 2190.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 5 24 15.45 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2743 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 5 4 10.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +2744 0 4745.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 22 10.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2745 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 8 28 7.966666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +2746 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 6 28 13.733333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2747 1 730.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 6 11 11.033333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2748 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 4 28 6.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +2749 1 365.0 1 6 0.0017022390991226922 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2014 8 20 7.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2750 1 270.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 9 12 14.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2751 0 30.0 1 4 0.0012308498101348698 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 0 1 0 0 2014 10 20 7.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2752 1 1095.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 6 27 5.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2753 0 365.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 10 15 15.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2754 0 30.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.0010213434594736153 0.015125674022774649 0 1 0 0 0 2014 10 14 10.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2755 1 2190.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 1 0 2014 1 18 13.533333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2756 0 60.0 1 4 0.0010475317533062722 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 1 15.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2757 1 730.0 1 6 0.00026188293832656804 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 22 14.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2758 1 730.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 9 9 12.183333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2759 1 1095.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 1 0 2015 9 18 13.25 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2760 1 730.0 1 4 0.0006023307581511064 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 14 10.883333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +2761 0 60.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 22 14.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2762 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 6 29 13.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2763 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 5 31 14.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +2764 0 60.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 28 8.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2765 1 210.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2014 5 19 10.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2766 1 300.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2014 3 23 11.183333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2767 1 4380.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 3 22 12.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +2768 1 730.0 1 7 0.0011784732224695562 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2013 11 29 7.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2769 1 4745.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2016 1 3 10.333333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +2770 0 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 26 11.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2771 0 120.0 1 8 7.85648814979704e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 9 1 14.85 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2772 1 1460.0 1 3 7.85648814979704e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 4 25 12.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2773 1 1460.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 11 1 9.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2774 1 3650.0 1 6 0.00130941469163284 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 7 4 6.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2775 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2015 10 25 21.0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +2776 0 1825.0 1 5 0.0021736283881105146 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 0 1 0 1 2014 4 3 10.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2777 1 365.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 9 26 14.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +2778 1 60.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2014 11 18 16.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2779 0 60.0 1 5 0.0008380254026450176 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2014 10 3 11.95 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2780 1 150.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.001440356160796124 0.221406791048633 0 0 0 0 0 2014 10 12 8.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2781 1 60.0 1 7 0.00023569464449391123 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2013 11 25 7.116666666666666 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2782 1 1825.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2015 10 2 11.466666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2783 1 300.0 1 4 0.0004190127013225088 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 7 3 12.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2784 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 9 9 11.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2785 1 730.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 11 29 15.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2786 1 3650.0 1 5 0.0021736283881105146 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 9 14.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2787 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 5 31 12.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +2788 1 1460.0 1 4 0.0020164986251145736 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 5 27 9.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2789 1 150.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 5 29 13.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2790 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 9 1 15.85 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2791 1 365.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 15 15.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2792 1 365.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 2 15 9.133333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2793 0 90.0 1 3 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 12 19 15.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2794 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 11 8 14.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2795 0 60.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 6 29 13.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2796 1 730.0 1 5 0.0014927327484614377 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 7 21 11.966666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2797 1 365.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2014 8 9 13.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2798 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2014 5 17 13.35 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2799 0 60.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2014 7 17 11.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2800 1 2920.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 1 0 0 0 2015 1 12 8.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2801 1 2920.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2013 12 5 8.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2802 1 1095.0 1 4 0.0004975775828204793 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2016 2 6 12.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2803 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 12 29 8.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2804 1 90.0 1 4 0.0006808956396490769 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 5 25 14.083333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2805 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 15 12.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2806 0 730.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2015 10 21 9.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2807 1 5475.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.00013094146916328402 0.01257601598704498 0 1 0 0 0 2014 10 9 14.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2808 1 730.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 4 16 13.883333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2809 1 4745.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.00039282440748985203 0.07838475717952693 0 1 0 0 0 2014 4 1 7.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2810 1 730.0 1 6 0.0015189210422940946 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 1 23 14.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2811 0 60.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 7 12 11.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2812 1 1460.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 29 14.016666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2813 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 5 20 15.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +2814 1 730.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 10 14 13.966666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2815 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 12 3 11.066666666666666 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +2816 1 150.0 1 5 0.00023569464449391123 1 2.61882938326568e-05 0.02601340293210674 0 0 0 0 0 2015 7 2 8.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +2817 0 180.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 0 1 2014 11 25 11.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2818 1 1095.0 1 5 0.00047138928898782245 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 12 6 12.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2819 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 6 29 9.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +2820 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2014 6 26 8.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +2821 0 60.0 1 5 0.0021736283881105146 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2015 11 21 10.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2822 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 4 12 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +2823 1 150.0 1 6 0.0006285190519837632 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 5 28 14.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2824 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 5 26 10.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2825 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 11 13 10.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +2826 1 2555.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 10 31 9.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2827 0 90.0 1 6 0.0012832263978001834 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 0 1 1 0 2013 11 26 12.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2828 1 730.0 1 5 0.00047138928898782245 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 0 0 2013 12 1 11.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2829 1 730.0 1 3 0.00065470734581642 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 8 18 13.566666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2830 1 1825.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 11 30 14.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2831 1 2190.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 1 14 10.883333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2832 1 2920.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 5 27 9.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2833 0 30.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 7 11 13.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2834 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 6 18 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +2835 1 2555.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 3 20 11.25 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2836 1 60.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.0013617912792981538 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2015 7 30 8.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +2837 1 300.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 3 13.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2838 1 1825.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 1 9 13.366666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2839 1 1460.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 6 10.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2840 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 12 12.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2841 1 730.0 1 5 0.0021474400942778577 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 10 4 13.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2842 1 2190.0 1 6 0.0019641220374492603 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 12 14 10.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2843 1 730.0 1 5 0.0005499541704857929 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 11 28 8.216666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2844 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0013879795731308105 0.000964735472978793 0 1 0 0 0 2014 10 22 9.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +2845 1 730.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 0 0 0 0 2014 10 8 13.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2846 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2014 1 7 10.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2847 1 1460.0 1 4 0.0007594605211470473 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 23 9.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2848 1 1095.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 12 7 13.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2849 0 60.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 3 1 11.283333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2850 1 730.0 1 4 0.0017022390991226922 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 22 16.383333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +2851 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 1 0 0 1 2014 8 16 14.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2852 0 2555.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 1 23 9.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2853 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 12 8 7.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +2854 1 365.0 1 6 0.0019641220374492603 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 11 16 12.65 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +2855 1 4380.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 4 6 12.6 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +2856 1 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 25 8.283333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2857 1 365.0 1 8 0.0011260966348042424 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 4 4 11.1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2858 0 150.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 10 19 11.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2859 1 2190.0 1 5 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 9 7 9.433333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2860 0 365.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 2 15 14.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2861 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 12 10 15.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2862 0 365.0 1 6 0.0006023307581511064 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 1 18 14.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2863 1 210.0 1 6 0.0006808956396490769 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2015 7 6 14.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2864 1 1095.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 14 13.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2865 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 6 7 16.716666666666665 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +2866 1 730.0 1 5 0.00034044781982453846 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2014 7 1 13.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2867 1 330.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 9 24 14.15 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2868 1 365.0 1 6 0.0006808956396490769 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2014 8 6 7.6 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2869 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 1 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +2870 0 60.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 10 12 12.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2871 0 90.0 1 6 0.0010737200471389288 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2016 1 12 16.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2872 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 12 11.4 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +2873 0 3285.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 6 29 13.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2874 1 365.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 1 0 0 0 2016 1 4 8.25 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +2875 0 1095.0 1 7 0.0014927327484614377 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 10 10 9.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2876 0 365.0 1 3 0.0004190127013225088 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 4 13 11.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2877 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 7 16.016666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +2878 1 365.0 1 7 0.00018331805682859762 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 6 15 11.0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2879 0 60.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 5 12.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2880 1 730.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 3 7 12.916666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2881 0 30.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 0 1 1 0 2014 8 6 10.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +2882 1 365.0 1 4 0.0012832263978001834 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 3 10 13.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2883 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 8 10.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +2884 0 60.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.001597485923792065 0.19926955742760177 1 1 1 1 0 2014 10 18 11.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2885 0 730.0 1 4 0.0019379337436166034 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 8 10 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2886 1 270.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 12 23 14.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2887 1 730.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2013 12 11 14.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2888 0 1095.0 1 7 0.00039282440748985203 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 10 7 10.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2889 0 120.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2016 1 13 16.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2890 0 365.0 1 6 0.00026188293832656804 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 12 17 10.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2891 1 730.0 1 6 0.0008904019903103313 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 5 25 8.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2892 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 11 14 14.5 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2893 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 8 7.383333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +2894 0 270.0 1 7 0.0006285190519837632 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 1 2014 1 23 11.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2895 1 60.0 1 7 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2014 1 9 13.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2896 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 3 7 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +2897 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 9 14.166666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2898 1 730.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.001335602985465497 0.30668251589229417 0 0 0 0 0 2013 10 10 7.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +2899 1 2920.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 10 8 15.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2900 1 1825.0 1 12 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 7 3 11.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2901 1 730.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2013 12 14 13.683333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2902 1 365.0 1 3 7.85648814979704e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 9 30 10.083333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2903 1 730.0 1 7 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 6 15 11.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2904 0 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 2 23 14.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2905 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 8 25 7.6 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2906 0 60.0 1 4 0.0004975775828204793 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 17 13.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2907 1 1095.0 1 5 0.0006023307581511064 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 1 14 12.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2908 1 365.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 11 13 13.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +2909 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0012308498101348698 0.31410753355039883 0 0 0 0 0 2014 5 4 13.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2910 1 1825.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 11 14 9.533333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2911 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 14 15.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +2912 0 117.984375 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010737200471389288 0.009543990214825916 1 1 1 1 0 2016 2 18 16.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +2913 1 1460.0 1 10 5.23765876653136e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 6 9 12.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +2914 1 730.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 0 0 0 0 2014 4 12 13.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2915 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 2 6 13.916666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +2916 1 365.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 1 0 2014 7 7 11.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2917 1 1095.0 1 6 0.0011522849286368993 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 7 19 12.7 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2918 1 730.0 1 12 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2014 2 26 13.116666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2919 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0005761424643184497 0.034713249608076216 0 1 1 1 0 2014 5 4 13.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +2920 0 60.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2014 5 22 13.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2921 1 30.0 1 6 0.0012046615163022129 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 2 14 14.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2922 0 90.0 1 8 0.00013094146916328402 1 0.00026188293832656804 0.07354385239547263 0 1 1 1 0 2013 12 23 13.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +2923 1 365.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 21 11.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +2924 1 365.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2016 1 6 9.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2925 1 1460.0 1 4 0.001859368862118633 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 2 17 12.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2926 1 1825.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 26 14.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2927 1 730.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 12 19 12.333333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2928 0 60.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 9 21 13.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2929 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 5 24 13.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +2930 1 4745.0 1 5 0.00018331805682859762 1 5.23765876653136e-05 0.07729942977242579 0 1 0 0 0 2015 12 11 14.0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2931 0 730.0 1 4 0.002828335733926935 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 11 12.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2932 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0012046615163022129 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 1 25 13.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2933 0 60.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 1 9 10.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +2934 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 6 5 13.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +2935 0 1095.0 1 6 0.0008904019903103313 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 3 29 14.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2936 0 120.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2013 12 11 13.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2937 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 8 14.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2938 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 4 18 10.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +2939 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 11 29 14.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2940 1 2555.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 0 0 0 0 2015 9 21 12.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +2941 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 0 0 0 0 2015 7 28 8.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +2942 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 2 22 11.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +2943 1 365.0 1 4 0.0005761424643184497 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 8 24 14.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2944 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 28 4.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +2945 1 730.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 2 25 7.116666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2946 1 1825.0 1 4 0.00034044781982453846 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 1 0 2014 2 25 12.366666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2947 1 1825.0 1 6 0.00047138928898782245 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 6 21 8.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2948 1 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2014 12 4 14.416666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2949 0 60.0 1 3 0.0011260966348042424 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 10 2 8.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2950 1 730.0 1 5 0.0003142595259918816 1 0.0017284273929553489 0.30668251589229417 0 0 0 0 0 2014 8 29 13.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2951 1 300.0 1 8 0.00065470734581642 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2013 11 18 12.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +2952 0 60.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 6 13.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2953 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 9 27 14.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +2954 1 730.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.0017284273929553489 0.30668251589229417 0 1 0 1 0 2014 1 26 10.933333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2955 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 1 27 12.45 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +2956 1 1460.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 7 24 8.933333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2957 1 730.0 1 5 0.0015451093361267512 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 4 5 8.733333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2958 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 5 3 12.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +2959 1 2190.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2014 3 1 13.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2960 1 730.0 1 7 0.0014927327484614377 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 0 0 0 0 2014 3 7 13.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2961 0 1460.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2016 2 11 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2962 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 1 22 11.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +2963 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2014 7 1 12.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2964 1 3285.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 5 6 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2965 0 730.0 1 6 0.0012832263978001834 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 0 1 1 0 2015 5 20 8.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2966 1 730.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2014 7 26 9.933333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2967 0 5110.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 5 17 7.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2968 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.001440356160796124 0.221406791048633 0 1 0 0 0 2014 6 25 9.95 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +2969 1 1460.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 21 16.083333333333332 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2970 1 3650.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 3 23 9.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2971 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 12 15 11.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2972 1 150.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 6 26 16.483333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2973 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2013 10 25 8.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +2974 1 730.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2014 10 12 9.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +2975 0 365.0 1 9 5.23765876653136e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 2 12 12.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2976 0 1825.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2014 9 18 10.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2977 1 4745.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 21 15.0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +2978 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 11 20 16.266666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2979 1 2920.0 1 6 0.00026188293832656804 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 12 4 14.55 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +2980 1 150.0 1 3 0.00065470734581642 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 10 2 14.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2981 1 90.0 1 5 0.0008380254026450176 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 28 14.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +2982 1 60.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 19 8.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2983 0 60.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 7 13 13.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2984 1 365.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2014 12 31 6.033333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2985 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 1 7 7.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2986 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 24 11.7 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +2987 0 90.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 5.23765876653136e-05 0.11683635674539597 1 1 1 1 0 2013 12 23 7.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +2988 1 3650.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 9 28 14.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +2989 0 30.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 7 16 15.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +2990 1 2190.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 15 12.3 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2991 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 0 0 2013 11 24 14.15 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2992 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 4 15 15.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +2993 1 60.0 1 6 0.00130941469163284 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2015 8 12 15.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +2994 0 2555.0 1 7 0.00023569464449391123 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2016 1 5 10.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +2995 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 12 3 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +2996 0 365.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2013 12 23 7.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +2997 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 5 23 11.016666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +2998 1 300.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2015 10 18 15.383333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +2999 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 10 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +3000 1 730.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 12 7 16.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +3001 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 9 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3002 0 60.0 1 8 0.00028807123215922483 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 1 1 0 2014 6 28 9.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +3003 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 5 29 4.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +3004 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 1 1 1 0 2014 5 17 9.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +3005 0 60.0 1 5 0.00047138928898782245 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 30 14.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3006 1 365.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 1 18 14.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3007 0 365.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 1 20 10.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3008 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 7 12.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +3009 1 365.0 1 4 0.002828335733926935 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 1 9 15.383333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3010 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 9 7 8.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3011 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 10 27 9.45 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +3012 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 11 18 14.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +3013 1 150.0 1 7 0.00044520099515516566 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 3 5 14.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +3014 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 11 2 9.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +3015 1 1095.0 1 9 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2015 12 17 9.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3016 1 730.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 1 5 11.183333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +3017 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 24 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +3018 0 365.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 18 14.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3019 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 10 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +3020 0 60.0 1 6 0.0016498625114573786 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 11 10 11.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3021 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 9 4 9.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +3022 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 10 18 10.4 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3023 0 1460.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2015 11 20 12.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3024 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 0 1 1 0 2015 7 26 11.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +3025 0 2190.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 8 13 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3026 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.00036663611365719525 0.18665908660223612 0 0 0 0 0 2014 11 13 14.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3027 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0004975775828204793 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 11 1 15.65 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3028 0 2190.0 1 8 0.00023569464449391123 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 1 0 2015 6 22 16.966666666666665 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3029 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 22 12.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +3030 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 11 15 15.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3031 0 60.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 18 15.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3032 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 9 14 10.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3033 1 90.0 1 4 0.0005761424643184497 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 7 25 6.066666666666666 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +3034 1 2555.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 7 4 13.916666666666666 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3035 0 1460.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 12 31 12.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3036 1 1825.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 12 21 15.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3037 1 2920.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 31 7.366666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3038 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 0 0 2014 6 21 5.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +3039 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0015451093361267512 0.31410753355039883 0 1 0 0 0 2015 2 7 14.75 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3040 0 730.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 2 26 12.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3041 0 365.0 1 7 0.00047138928898782245 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 0 1 1 0 2015 8 28 11.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3042 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 6 30 10.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3043 1 365.0 1 4 0.0004190127013225088 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 5 27 9.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3044 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 5 19 10.316666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3045 1 730.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 9 4 14.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3046 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 12 20 15.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3047 1 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 7 7 5.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3048 1 1095.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 1 0 2013 11 30 13.366666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3049 1 1095.0 1 6 0.00026188293832656804 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 30 14.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3050 0 3650.0 1 6 0.0017022390991226922 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 1 27 7.083333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3051 1 1825.0 1 3 0.0013617912792981538 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 8 7 13.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3052 1 365.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.001440356160796124 0.221406791048633 0 1 0 0 0 2015 1 31 8.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3053 1 180.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 4 3 14.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3054 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0002095063506612544 0.09035781349596017 0 1 0 0 0 2014 8 9 8.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3055 1 2555.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 10 13 7.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3056 1 2190.0 1 4 0.002514076207935053 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 10 27 14.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +3057 0 120.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 1 1 0 2013 11 23 10.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3058 1 2190.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 4 22 8.833333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3059 1 120.0 1 6 0.0009427785779756449 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 1 0 2015 11 1 15.8 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3060 0 60.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 0 0 0 2014 6 15 13.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3061 1 365.0 1 3 0.0007594605211470473 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 3 13 14.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3062 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 29 10.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +3063 1 4745.0 1 4 0.0012832263978001834 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 7 18 13.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3064 1 730.0 1 7 0.0006285190519837632 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 1 17 13.416666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3065 0 365.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2016 1 9 10.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3066 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 3 9 4.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +3067 0 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0007070839334817337 0.3031681223835857 0 1 0 0 0 2014 3 12 9.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +3068 1 1095.0 1 5 0.00026188293832656804 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 6 14 14.0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3069 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2015 2 14 14.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3070 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2015 8 26 16.133333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3071 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 9 25 15.666666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3072 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 4 15 11.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +3073 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 2 10 13.85 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3074 0 2920.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 0 1 2013 10 26 9.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3075 1 730.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 9 18 10.966666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3076 1 60.0 1 8 0.00026188293832656804 1 0.0006285190519837632 0.3062690578324461 0 1 0 1 0 2014 9 20 12.066666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3077 1 2555.0 1 6 0.0017022390991226922 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 4 29 15.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3078 1 4015.0 1 5 0.0010475317533062722 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 8 10 11.383333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3079 0 120.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 7 19 10.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +3080 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 9 6 12.733333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3081 1 365.0 1 6 0.0019641220374492603 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 4 9.533333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3082 1 1460.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 4 28 11.566666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3083 1 1825.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 8 4 9.066666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3084 1 120.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 10 13.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3085 1 90.0 1 4 0.002514076207935053 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 7 12 14.683333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3086 0 60.0 1 4 0.00026188293832656804 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 6 7 12.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3087 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 2 23 15.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3088 1 1825.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 14 9.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3089 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 4 25 10.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +3090 1 1825.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 1 0 2014 11 30 14.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3091 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 7 11.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +3092 1 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 10 18 14.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3093 0 90.0 1 7 0.00026188293832656804 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 12 6 12.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3094 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2014 1 2 14.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3095 1 365.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2014 9 16 7.366666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +3096 1 730.0 1 6 0.0006023307581511064 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 11 20 15.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3097 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 8 9 12.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +3098 0 60.0 1 9 7.85648814979704e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 6 12.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3099 0 2555.0 1 8 0.00023569464449391123 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2013 12 18 9.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3100 1 2190.0 1 2 0.0007332722273143905 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 27 9.4 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3101 0 730.0 1 6 0.0005499541704857929 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 5 5 8.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3102 1 240.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 12 5 9.666666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3103 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 4 2 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +3104 0 365.0 1 4 0.0014927327484614377 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 6 29 10.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3105 1 270.0 1 7 0.00047138928898782245 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 21 10.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3106 1 270.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2015 10 6 15.1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +3107 1 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 9 10 13.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3108 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0011260966348042424 0.13377090978000586 0 1 0 1 0 2014 9 6 13.05 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3109 1 365.0 1 5 0.0021736283881105146 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2014 12 27 12.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3110 1 365.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 5 11 14.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3111 1 3650.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 5 27 9.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3112 1 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 8 4 14.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3113 1 730.0 1 8 0.0001047531753306272 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 10 11 14.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3114 1 2190.0 1 2 0.00023569464449391123 1 0.0018331805682859762 0.3062690578324461 0 1 0 1 0 2015 9 3 13.916666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3115 1 240.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2014 12 1 15.766666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3116 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 2 27 11.3 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +3117 1 2190.0 1 6 0.00023569464449391123 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 10 11 13.45 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3118 1 730.0 1 6 0.0007070839334817337 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 6 25 10.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3119 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 1 1 14.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3120 1 2555.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.0015451093361267512 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2016 1 2 15.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3121 0 150.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 30 9.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3122 1 1095.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 8 7 8.816666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3123 0 730.0 1 8 0.0001047531753306272 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 5 26 14.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3124 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 11 18 14.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +3125 0 14.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 3 29 12.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +3126 1 365.0 1 6 0.0003142595259918816 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 10 9 15.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3127 1 365.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 8 21 10.333333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3128 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 7 4 14.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +3129 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 3 11.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +3130 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 1 2014 7 9 14.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3131 1 2190.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2013 12 4 15.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3132 0 60.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 0 0 2015 6 26 15.416666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3133 1 2555.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 6 20 14.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3134 1 270.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 1 0 2015 10 6 14.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3135 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2014 11 18 12.55 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +3136 0 60.0 1 10 0.00028807123215922483 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 7 19 10.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3137 0 730.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 4 8 10.233333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3138 1 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 1 2015 10 5 14.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3139 0 60.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 14 9.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3140 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2013 11 8 11.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +3141 0 365.0 1 8 0.0006808956396490769 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 3 8 15.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +3142 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 8 11.816666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3143 1 365.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 5 15.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3144 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2015 1 30 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +3145 1 365.0 1 7 0.00013094146916328402 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 16 13.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +3146 0 90.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 12 7 14.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3147 1 1460.0 1 5 0.0014927327484614377 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 11 3 12.916666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3148 1 30.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2014 4 15 13.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3149 0 4380.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 2 6.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3150 0 30.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2014 7 20 11.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +3151 1 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 3 20 10.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +3152 1 300.0 1 4 0.0015712976299594081 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 8 14 11.85 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +3153 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2013 12 16 8.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3154 1 1460.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 1 3 13.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3155 1 180.0 1 6 0.00023569464449391123 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 6 17 12.583333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3156 1 210.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2013 10 8 12.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3157 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00018331805682859762 0.21308594759419092 0 1 1 1 0 2014 9 8 7.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +3158 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.001466544454628781 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 8 21 11.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +3159 0 120.0 1 5 0.00044520099515516566 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 0 0 0 0 2014 6 29 12.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3160 0 60.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2014 6 29 15.0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3161 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 4 22 7.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3162 1 730.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 8 15.266666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3163 0 14.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 23 16.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +3164 1 150.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 5 12 9.2 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3165 0 60.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 1 1 0 2014 7 8 10.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3166 1 2920.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 2 12 14.5 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3167 0 3285.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 2 20 14.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +3168 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 7 1 7.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +3169 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 1 3 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +3170 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 10 9 12.616666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3171 1 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2016 1 5 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3172 1 1825.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 9 17 3.9833333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3173 1 365.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 9 10 10.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3174 1 2555.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.0012046615163022129 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2013 11 27 12.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +3175 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 2 13 15.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3176 1 1.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 2 10.6 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +3177 1 1825.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 5 7 14.233333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +3178 1 2190.0 1 3 0.0007594605211470473 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 1 12 13.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3179 0 1095.0 1 5 0.0008118371088123609 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 1 1 14.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3180 1 90.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 6 2 16.616666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +3181 1 300.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 4 19 9.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3182 1 730.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 2 15 8.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3183 1 270.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 11 10 15.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3184 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0006285190519837632 0.22333626199459058 0 1 0 0 0 2013 12 28 10.116666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +3185 1 90.0 1 6 0.001335602985465497 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 21 16.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +3186 1 90.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 1 0 2014 2 4 13.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3187 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 5 31 9.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3188 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 4 27 8.25 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +3189 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 5 22 15.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3190 0 6205.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 1 2015 8 18 12.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +3191 0 60.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 12 8 9.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +3192 1 730.0 1 3 0.00039282440748985203 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 9 14 10.716666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3193 0 60.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 7 26 14.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3194 1 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 8 29 7.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3195 0 344.9150390625 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 0 1 2015 5 10 15.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +3196 1 2190.0 1 4 0.0010475317533062722 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 6 23 8.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3197 1 3285.0 1 8 0.0001047531753306272 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 9 8 11.2 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3198 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 8 12 14.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3199 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2014 8 28 13.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3200 0 240.0 1 6 0.0016498625114573786 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 0 0 0 0 2015 1 5 10.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +3201 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 7 15 15.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3202 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 25 13.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3203 1 60.0 1 10 7.85648814979704e-05 1 0.0006808956396490769 0.3212396850827778 0 1 0 0 0 2014 3 28 7.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3204 0 150.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 7 28 11.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3205 1 365.0 1 5 0.0007594605211470473 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 9 29 11.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3206 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 6 15 15.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +3207 0 3650.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2015 12 29 10.5 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +3208 1 3650.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 10 12 10.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3209 0 60.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2014 8 15 8.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3210 1 2190.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 10 8 14.733333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +3211 0 2920.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 10 2 5.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3212 1 120.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2015 5 22 15.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3213 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 1 0 2014 10 27 9.166666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +3214 1 60.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 3 30 14.816666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3215 1 240.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 2 21 10.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3216 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 9 5 15.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +3217 1 210.0 1 6 0.0012046615163022129 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 5 2 13.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3218 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 9 8 12.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +3219 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2015 12 17 8.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3220 1 730.0 1 11 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 16 10.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3221 0 30.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 8 11.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +3222 0 730.0 1 6 0.0006023307581511064 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 26 14.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +3223 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 11 3 7.366666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3224 1 2555.0 1 4 0.001597485923792065 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 12 4 14.033333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3225 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 26 7.05 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3226 0 180.0 1 3 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 10 12 15.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3227 1 2555.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.001440356160796124 0.221406791048633 0 1 0 0 0 2015 8 7 12.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3228 0 30.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2015 11 1 16.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3229 1 1460.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 0 0 0 0 2014 3 2 11.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3230 0 150.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 9 7 12.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3231 1 1095.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2015 7 15 14.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3232 0 90.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2013 10 8 12.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3233 0 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 0 1 1 0 2015 12 16 10.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +3234 0 60.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 10 10.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3235 1 1095.0 1 9 0.0001047531753306272 1 0.0015451093361267512 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2013 10 28 8.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3236 0 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 12 9 12.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +3237 0 150.0 1 4 0.00036663611365719525 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2014 6 17 10.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3238 1 1095.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 1 11.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3239 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 0 2014 12 19 14.583333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +3240 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 12 16 6.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3241 1 1095.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 29 13.366666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3242 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010737200471389288 0.009543990214825916 1 1 1 0 0 2015 2 8 8.516666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +3243 1 3285.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2013 10 28 7.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +3244 1 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 7 5 15.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3245 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 3 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +3246 0 90.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 8 12 10.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3247 1 730.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 0 0 0 0 2014 6 19 11.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +3248 1 365.0 1 6 0.00065470734581642 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 6 30 9.716666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3249 1 1825.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 7 18 11.083333333333334 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3250 0 60.0 1 5 0.00034044781982453846 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 18 15.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3251 1 1460.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 4 28 8.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3252 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2016 2 13 8.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3253 0 180.0 1 6 0.0004975775828204793 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 1 31 15.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3254 1 365.0 1 3 0.00036663611365719525 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 10 14.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3255 1 365.0 1 5 0.0021736283881105146 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 7 23 15.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3256 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 4 2 14.55 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3257 1 1095.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 6 9 9.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3258 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 14 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +3259 1 1825.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 11 7 15.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3260 1 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 5 24 11.516666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3261 0 1095.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2014 12 10 8.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3262 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 4 20 11.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +3263 1 365.0 1 6 0.0008642136964776744 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2016 2 15 10.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3264 1 365.0 1 3 0.0011260966348042424 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 9 18 11.616666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3265 0 60.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 0 0 2016 1 24 15.75 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3266 1 270.0 1 6 0.00023569464449391123 1 0.0007070839334817337 0.08326011680190191 0 0 0 0 0 2014 7 10 14.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3267 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 6 14 12.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +3268 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 7 21 15.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3269 1 30.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 5 23 13.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3270 1 730.0 1 4 0.0019379337436166034 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2014 3 1 14.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3271 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 7 9 14.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3272 1 730.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 11 30 8.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3273 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 19 16.416666666666668 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3274 0 90.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 29 11.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3275 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 3 5 11.116666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3276 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.00013094146916328402 0.25768773580029974 0 1 0 0 0 2015 3 24 8.55 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +3277 1 3285.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 1 0 2015 1 21 13.983333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3278 0 730.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.00028807123215922483 0.3637914104088067 1 1 0 0 0 2014 2 3 14.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3279 1 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2015 4 16 11.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +3280 1 1825.0 1 3 0.0008118371088123609 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 8 29 7.366666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3281 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 7 18 16.033333333333335 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3282 1 2555.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 7 6 12.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3283 0 365.0 1 4 0.0007594605211470473 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 24 11.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +3284 0 30.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 3 9.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +3285 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 23 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +3286 0 60.0 1 7 0.0006808956396490769 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 12 1 5.133333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3287 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 0 1 0 0 2014 9 14 5.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +3288 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 2 19 14.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +3289 1 120.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 10 11 11.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3290 1 2555.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 31 12.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3291 0 2555.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 19 12.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3292 1 365.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 3 23 12.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3293 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 4 15 12.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +3294 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2013 10 2 15.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +3295 1 120.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 18 12.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3296 1 300.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 12 17 14.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3297 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 30 15.7 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +3298 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 1 7 14.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3299 1 300.0 1 6 0.00023569464449391123 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 1 2 7.333333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3300 1 730.0 1 3 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 31 8.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3301 0 60.0 1 4 0.00036663611365719525 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 9 15 11.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +3302 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 8 18 8.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3303 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 3 22 9.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +3304 1 60.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.0015451093361267512 0.31410753355039883 0 0 0 0 0 2014 8 19 9.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +3305 1 730.0 1 2 5.23765876653136e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 7 14 8.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +3306 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 3 6 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +3307 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2014 7 18 12.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +3308 0 240.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 12 26 11.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3309 0 90.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 12 6 13.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3310 0 30.0 1 5 0.00044520099515516566 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 8 17 10.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +3311 1 1460.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 2 17 10.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3312 1 4380.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 5 1 12.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3313 0 60.0 1 3 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 5 24 9.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3314 0 60.0 1 7 0.00047138928898782245 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 12 22 14.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3315 1 730.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 11 24 11.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3316 1 1095.0 1 5 0.0009165902841429881 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 6 16 10.9 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3317 1 120.0 1 8 0.00018331805682859762 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 7 23 4.6 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +3318 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 1 0 2015 1 6 13.533333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3319 1 1095.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 3 16 9.033333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3320 1 365.0 1 4 0.00065470734581642 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 12 10.45 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3321 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 5 8 11.533333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3322 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 4 27 10.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +3323 1 730.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2014 1 20 7.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3324 0 365.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 0 0 2014 7 28 10.65 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +3325 1 365.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 1 29 9.383333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +3326 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 10 10 10.65 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +3327 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 7 14 6.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +3328 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 3 14 10.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +3329 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0018331805682859762 0.3062690578324461 0 1 0 0 0 2014 7 23 12.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3330 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 11 28 14.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3331 0 2920.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 23 11.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3332 1 365.0 1 3 0.00018331805682859762 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 5 3 16.533333333333335 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3333 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2016 1 16 12.116666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +3334 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 25 6.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +3335 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 13 14.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3336 1 365.0 1 6 0.00034044781982453846 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 6 16 8.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3337 0 60.0 1 9 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 8 7.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3338 1 150.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2013 10 18 8.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3339 1 1460.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 7 12.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +3340 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 11 5 12.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +3341 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 8 25 13.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +3342 1 1460.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 5 22 15.766666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +3343 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 12 12 11.416666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3344 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 11 11 10.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3345 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 3 1 10.7 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3346 1 365.0 1 6 0.0009689668718083017 1 0.0018331805682859762 0.3062690578324461 0 1 0 1 0 2015 11 1 15.716666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3347 0 120.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 7 12 9.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3348 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 7 28 8.25 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +3349 0 30.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 11 28 13.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +3350 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 4 1 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +3351 0 300.0 1 7 0.0011784732224695562 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 9 2 11.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +3352 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 1 0 2015 9 3 11.633333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3353 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 5 25 10.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +3354 0 30.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 9 23 8.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +3355 0 365.0 1 5 0.00044520099515516566 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 6 7 9.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +3356 0 60.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 3 5.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3357 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 3 3 11.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +3358 1 150.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 12 23 14.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3359 1 300.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 11 1 21.0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3360 0 7.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2015 9 5 11.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +3361 0 365.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 12 26 8.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3362 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 27 9.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +3363 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 12 29 10.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +3364 1 2555.0 1 3 0.00065470734581642 0 0.0008904019903103313 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2015 3 30 13.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3365 0 730.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.0008118371088123609 0.31291884162833566 0 1 1 0 1 2014 3 28 13.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3366 1 150.0 1 5 0.0005499541704857929 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2016 1 21 18.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3367 1 3285.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2013 11 15 6.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +3368 1 3285.0 1 6 0.0009689668718083017 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 15 7.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3369 1 1095.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 3 15 10.1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +3370 1 730.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 6 12 14.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3371 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 1 27 12.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +3372 1 4380.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 17 12.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3373 0 270.0 1 10 0.0001047531753306272 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 5 20 7.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3374 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 12 23 15.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3375 0 30.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 1 8.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +3376 1 2920.0 1 7 0.00026188293832656804 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 12 8 9.75 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3377 1 60.0 1 5 0.0021474400942778577 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 7 11 11.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +3378 1 730.0 1 6 0.0018069922744533193 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 7 1 14.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3379 1 60.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.0006023307581511064 0.3010491498268644 0 0 0 0 0 2014 6 27 12.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3380 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 10 13 9.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +3381 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 6 26 13.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +3382 1 730.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 4 21 13.55 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3383 0 365.0 1 1 0.0010213434594736153 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 7 22 7.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3384 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 9 9 11.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +3385 0 4380.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 10 3 6.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +3386 0 2920.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 1 1 15.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3387 0 60.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 0 0 2014 9 7 14.05 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3388 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0017284273929553489 0.30668251589229417 0 1 1 1 0 2014 7 6 14.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +3389 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 23 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +3390 0 90.0 1 4 0.0006285190519837632 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 1 31 7.366666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +3391 1 730.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2014 3 29 13.183333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3392 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 0 0 2015 9 30 15.233333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3393 1 1095.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 9 3 14.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3394 1 2190.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 2 14 13.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +3395 1 180.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2013 10 23 12.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3396 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 4 6 11.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +3397 1 60.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 10 10 14.833333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3398 1 1460.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2014 9 9 13.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3399 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2014 6 16 11.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +3400 0 60.0 1 6 0.0019641220374492603 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 10 15 15.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3401 1 1095.0 1 7 0.0006808956396490769 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 7 30 14.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3402 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 11 5 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +3403 1 4380.0 1 5 0.0015451093361267512 1 0.0006285190519837632 0.22333626199459058 0 0 0 0 0 2015 2 16 9.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +3404 1 730.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 18 13.266666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3405 0 270.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2016 1 8 11.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3406 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00047138928898782245 0.058418178372697985 0 1 1 0 1 2013 10 20 14.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +3407 1 300.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 30 13.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +3408 1 1095.0 1 8 0.0005237658766531361 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 0 0 0 0 2014 8 20 13.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +3409 1 730.0 1 4 0.00036663611365719525 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2014 10 25 9.183333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3410 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 25 7.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +3411 1 90.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 2 28 6.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3412 1 730.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 5 15.666666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3413 1 2555.0 1 6 0.0017022390991226922 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 9 14 11.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3414 1 3285.0 1 4 0.0014141678669634674 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 7 3 11.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3415 1 3285.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 10 7 12.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3416 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 7 8 11.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3417 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2014 7 12 16.05 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3418 1 2190.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 10 30 11.866666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3419 1 1095.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 15 8.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +3420 1 2190.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 12 16 14.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3421 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2016 1 16 12.133333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +3422 1 4380.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 5 26 13.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3423 1 240.0 1 7 0.00023569464449391123 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 1 0 0 0 2015 5 22 13.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3424 1 3650.0 1 6 0.00047138928898782245 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2015 1 6 11.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3425 1 730.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2014 5 13 9.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3426 0 90.0 1 6 0.0004190127013225088 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 6 10.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3427 0 150.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 9 13 14.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3428 1 365.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 2 4 14.166666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3429 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2016 1 8 16.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3430 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 0 1 1 0 2015 2 9 6.0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +3431 1 90.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 7 1 13.516666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3432 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 8 24 14.983333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3433 1 60.0 1 5 0.0014927327484614377 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2014 12 2 14.416666666666666 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3434 1 365.0 1 5 0.0005499541704857929 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2016 2 20 13.8 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3435 1 1825.0 1 4 0.00047138928898782245 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 1 18 14.516666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3436 0 90.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 9 9.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +3437 1 365.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 1 23 10.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3438 1 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 5 27 13.35 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3439 1 730.0 1 4 0.0012570381039675265 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 7 6 12.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3440 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 6 6 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +3441 1 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.0011260966348042424 0.13377090978000586 0 1 0 1 0 2014 4 6 13.016666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3442 0 365.0 1 1 0.0010213434594736153 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 24 8.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3443 1 2190.0 1 8 7.85648814979704e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 7 4 5.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3444 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 0 0 2014 8 29 5.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +3445 1 4380.0 1 6 0.001335602985465497 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 2 9 8.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3446 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 1 1 0 2014 4 1 8.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +3447 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2015 10 27 9.316666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +3448 0 365.0 1 7 0.00026188293832656804 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 12 31 12.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3449 1 150.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2016 1 24 10.366666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3450 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 1 18 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +3451 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 12 26 10.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3452 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2015 7 18 13.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3453 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0017284273929553489 0.30668251589229417 0 0 0 0 0 2014 7 4 13.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3454 1 365.0 1 1 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 1 10 10.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3455 1 3650.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.0009165902841429881 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 1 3 7.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3456 1 1095.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 0 0 0 0 2014 3 11 14.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3457 1 4015.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 21 10.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3458 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 1 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +3459 1 1095.0 1 5 0.00044520099515516566 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2014 12 26 12.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3460 1 1095.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 1 8 10.5 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3461 1 1825.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2013 10 10 13.066666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3462 1 365.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 4 16 10.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +3463 0 180.0 1 5 0.0004975775828204793 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2015 9 9 7.783333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3464 1 730.0 1 5 0.0012570381039675265 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 1 0 2015 11 21 15.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3465 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 3 28 9.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +3466 1 90.0 1 3 0.0012308498101348698 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 10 3 10.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3467 1 2190.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 2 11 12.483333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +3468 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 4 6 11.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +3469 1 3285.0 1 5 0.0010475317533062722 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 3 10 14.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +3470 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 15 11.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +3471 0 60.0 1 6 0.0017022390991226922 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 9 29 9.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +3472 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 0 0 0 0 2015 10 16 14.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3473 0 90.0 1 5 0.0003142595259918816 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 7 10 8.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3474 1 210.0 1 6 0.001335602985465497 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2014 5 17 13.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3475 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 12 11.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +3476 1 210.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 0 0 0 0 2014 4 24 14.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3477 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0009951551656409586 0.0030320257722190637 1 1 1 1 0 2014 8 6 15.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +3478 0 90.0 1 7 0.00047138928898782245 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 19 12.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3479 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 7 13 13.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3480 1 150.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2016 1 24 15.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3481 0 60.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2014 12 6 15.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3482 1 1095.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.001335602985465497 0.30668251589229417 0 1 0 0 0 2014 9 5 8.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +3483 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 0 1 2013 10 26 8.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +3484 1 2190.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 1 0 0 0 2014 2 1 9.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3485 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 12 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +3486 0 4015.0 1 9 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 10 12 7.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3487 0 30.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 10 26 8.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +3488 0 60.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 8 13 13.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3489 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 12 23 16.033333333333335 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3490 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 11 4 21.0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +3491 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 19 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +3492 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 6 9 14.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +3493 1 120.0 1 10 0.00013094146916328402 1 0.00039282440748985203 0.07838475717952693 0 0 0 1 0 2015 9 23 15.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3494 1 3285.0 1 8 0.0033521016105800706 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 2 24 11.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +3495 0 60.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 7 8 7.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3496 0 30.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 26 11.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +3497 1 730.0 1 4 0.0012570381039675265 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 11 14.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +3498 1 2920.0 1 4 0.0016498625114573786 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 2 7 11.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3499 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 4 9.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +3500 0 60.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 7 9 9.783333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3501 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 12 16 15.9 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +3502 1 730.0 1 8 0.00034044781982453846 1 0.0007070839334817337 0.23987458438851278 0 1 0 1 0 2014 11 11 9.033333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3503 1 730.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 4 9 10.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +3504 0 1825.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 4 8.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3505 0 60.0 1 8 0.00026188293832656804 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 11 6 11.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3506 1 120.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 7 6 12.783333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +3507 1 30.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.0013617912792981538 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 5 23 13.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3508 1 1095.0 1 6 0.0005761424643184497 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 12 13 14.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3509 1 365.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.0012308498101348698 0.31410753355039883 0 1 0 0 0 2015 9 15 8.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +3510 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 4 20 12.65 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3511 0 5475.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 2 17 7.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3512 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2013 12 5 11.266666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +3513 1 730.0 1 4 0.00044520099515516566 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 31 14.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3514 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 18 10.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3515 1 730.0 1 4 0.0010475317533062722 1 0.0006285190519837632 0.22333626199459058 0 1 0 0 0 2015 5 26 15.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3516 1 4380.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.0009165902841429881 0.13377090978000586 0 0 0 0 0 2013 11 9 13.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3517 1 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 12 14 11.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +3518 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2015 1 16 15.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3519 1 730.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 7 12.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3520 1 730.0 1 4 0.0014927327484614377 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2015 5 1 15.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3521 0 365.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 0 1 0 0 2015 9 27 12.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3522 0 270.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2014 3 4 7.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3523 1 120.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0011260966348042424 0.13377090978000586 0 1 0 0 0 2015 9 27 15.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3524 1 2555.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 6 17 13.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3525 1 270.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 10 25 15.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3526 0 2920.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2016 2 11 14.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3527 0 6.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 1 2 11.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +3528 1 1095.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 7 21 12.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3529 1 365.0 1 10 0.00034044781982453846 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 1 0 2014 12 16 9.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3530 1 120.0 1 3 0.00034044781982453846 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 7 10.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3531 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 20 13.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +3532 1 1825.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 8 21 11.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3533 0 90.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 11 12.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3534 1 210.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 5 1 9.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3535 1 730.0 1 5 0.0005237658766531361 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 10 15 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3536 1 1460.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 1 0 2014 3 11 9.2 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3537 1 365.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 21 9.0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3538 0 365.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 7 13.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3539 0 60.0 1 6 0.0015189210422940946 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 10 28 14.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +3540 1 730.0 1 7 0.001440356160796124 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 11 16 15.066666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3541 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 8 5 15.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3542 1 180.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 10 17 11.1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3543 1 2920.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 13 15.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3544 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2015 7 2 8.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3545 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2014 6 26 4.983333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +3546 0 120.0 1 7 0.00026188293832656804 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 12 27 10.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3547 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2014 8 10 9.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +3548 1 365.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2016 2 14 9.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3549 1 365.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 1 12 14.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3550 1 150.0 1 5 0.0015189210422940946 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 10 8 8.8 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +3551 0 5110.0 1 5 0.0008904019903103313 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 1 4 12.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3552 0 2555.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 11 9 10.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3553 0 1460.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 12 13 9.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3554 0 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 3 2 10.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3555 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 4 27 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +3556 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 1 4 13.45 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3557 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0006285190519837632 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 6 15 12.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3558 1 1460.0 1 4 0.00044520099515516566 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 8 20 9.2 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3559 1 730.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 6 10.95 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3560 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 7 15.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3561 1 1095.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2016 1 21 15.5 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3562 1 1825.0 1 5 0.0010737200471389288 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 1 0 2015 10 4 8.883333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3563 1 4745.0 1 7 0.0005761424643184497 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2013 12 23 10.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3564 1 240.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2016 2 14 14.566666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3565 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2014 5 23 15.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +3566 1 730.0 1 4 0.001859368862118633 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 7 14 8.4 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3567 1 120.0 1 10 5.23765876653136e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 10 24 8.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3568 1 1460.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 0 0 1 0 2015 2 4 14.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3569 1 1095.0 1 6 0.00065470734581642 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 8 3 11.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3570 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 10 4 7.4 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +3571 1 1460.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 2 19 9.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3572 0 3650.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2014 2 13 10.516666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3573 1 730.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 6 30 13.883333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +3574 1 330.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 7 12 11.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3575 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 6 1 10.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +3576 1 3285.0 1 7 0.0008380254026450176 1 0.0001571297629959408 0.039071786655641115 0 1 0 0 0 2014 3 12 14.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3577 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 5 30 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +3578 0 30.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 3 12.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +3579 1 4015.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 13 8.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3580 0 365.0 1 9 0.00018331805682859762 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 5 7 10.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3581 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 2 14 15.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3582 1 365.0 1 6 0.0004190127013225088 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 10 9 13.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3583 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 5 4 13.2 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3584 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 30 4.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +3585 1 3285.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 6 13 11.366666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3586 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 19 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +3587 0 1095.0 1 5 0.00036663611365719525 0 7.85648814979704e-05 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2013 10 22 13.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3588 0 60.0 1 5 0.0007594605211470473 0 0.0010475317533062722 0.058418178372697985 0 1 1 0 0 2013 10 29 8.75 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3589 1 90.0 1 4 0.0010475317533062722 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 8 13 13.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3590 1 365.0 1 4 0.0015712976299594081 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2016 2 13 13.233333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +3591 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 10 6 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3592 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 9 27 12.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3593 1 365.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 23 14.716666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3594 1 150.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 1 5 9.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +3595 0 270.0 1 6 0.0003142595259918816 0 5.23765876653136e-05 5.168225748100677e-05 0 1 1 1 0 2014 8 13 15.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3596 1 730.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 6 6 7.85 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3597 0 3650.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 5 4 9.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3598 1 365.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 12 14 9.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3599 1 30.0 1 5 0.0015451093361267512 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 1 28 14.333333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3600 1 730.0 1 4 0.0014141678669634674 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 12 1 13.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3601 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 8 28 5.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +3602 1 1825.0 1 6 0.0012832263978001834 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 4 18 10.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3603 1 1095.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 3 27 8.966666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +3604 1 1825.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 6 22 12.766666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +3605 1 180.0 1 8 0.00047138928898782245 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 9 15 13.6 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +3606 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 6 28 9.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +3607 0 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 12 12 9.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3608 0 120.0 1 4 0.002514076207935053 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 1 1 7.85 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3609 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 5 25 9.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +3610 1 6.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2015 6 4 15.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +3611 1 730.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 2 2 7.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3612 1 3650.0 1 7 0.00034044781982453846 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 0 0 2014 5 3 9.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3613 1 1825.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 2 3 8.25 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3614 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2013 10 20 9.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +3615 1 2920.0 1 7 0.00023569464449391123 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 9 30 4.05 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3616 1 1460.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 9 3 8.416666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3617 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2016 2 2 16.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3618 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010213434594736153 0.015125674022774649 0 1 0 0 0 2015 9 6 12.5 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +3619 1 90.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 10 2 14.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3620 1 270.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 12 13 7.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +3621 0 2190.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 2 15 10.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +3622 1 365.0 1 6 0.00044520099515516566 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 3 14 8.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3623 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2016 1 12 15.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3624 1 730.0 1 4 0.0017022390991226922 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 1 12 14.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3625 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 5 26 14.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +3626 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 9 23 21.0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3627 1 2555.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2013 11 30 10.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3628 1 1095.0 1 6 0.0015189210422940946 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 10 13 10.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3629 1 1460.0 1 5 0.0017546156867880058 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 1 23 9.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3630 0 3650.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 29 10.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3631 0 60.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.0013879795731308105 0.000964735472978793 0 0 0 0 0 2014 7 9 12.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3632 1 365.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2015 1 24 10.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3633 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 3 10 15.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +3634 1 30.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 7 11 13.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3635 0 180.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 1 2014 5 17 7.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3636 1 240.0 1 4 0.002514076207935053 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2015 5 20 14.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3637 1 365.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 1 20 15.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3638 0 365.0 1 4 0.00028807123215922483 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2013 12 8 10.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3639 0 1095.0 1 4 0.0007594605211470473 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 12 7 13.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3640 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00039282440748985203 0.07838475717952693 0 1 0 0 0 2014 5 17 14.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3641 1 270.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 10 11 9.15 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +3642 0 150.0 1 3 0.0015451093361267512 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 12 1 13.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3643 1 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 24 7.583333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3644 1 240.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 5 10 9.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3645 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 2 15 9.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3646 1 330.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 12 27 8.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +3647 1 2190.0 1 4 0.0017022390991226922 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 1 3 15.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3648 0 60.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 26 14.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3649 0 60.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 25 5.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3650 1 365.0 1 6 0.00023569464449391123 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 6 6 10.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3651 1 730.0 1 4 0.00034044781982453846 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 1 7 14.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3652 1 730.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 1 15 10.933333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3653 1 1095.0 1 7 0.0011784732224695562 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 6 20 10.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +3654 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 12 17 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +3655 1 365.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 9 11 13.833333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3656 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 4 15 9.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +3657 1 1825.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 9 6 13.4 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3658 1 90.0 1 4 0.00044520099515516566 1 0.0015451093361267512 0.31410753355039883 0 1 0 0 0 2015 5 17 8.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3659 1 365.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2013 12 28 12.866666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3660 1 30.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 12 3 11.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +3661 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 0 2014 10 28 9.616666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +3662 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 4 13.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +3663 1 365.0 1 6 0.0008380254026450176 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 1 2014 3 8 7.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3664 1 1095.0 1 6 0.0012832263978001834 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 24 14.983333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3665 1 730.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 5 27 15.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3666 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2016 1 6 9.033333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3667 1 5110.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 5 29 9.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3668 1 120.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 4 27 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3669 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0012046615163022129 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 10 30 8.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3670 1 365.0 1 3 0.0015451093361267512 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 7 24 9.883333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3671 1 150.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2014 3 30 15.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3672 1 2555.0 1 4 0.00044520099515516566 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 0 0 0 0 2015 6 3 13.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3673 0 365.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2013 11 6 5.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3674 1 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 1 16 13.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +3675 1 365.0 1 3 0.0013617912792981538 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 2 23 8.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3676 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 9 24 11.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +3677 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 1 2016 1 8 16.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3678 1 365.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 1 2015 7 18 14.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3679 0 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 10 1 11.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3680 0 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 17 12.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3681 1 2920.0 1 12 7.85648814979704e-05 1 0.0004975775828204793 0.0848967216221338 0 1 0 0 0 2014 5 29 14.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3682 1 730.0 1 5 0.00065470734581642 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 12 11 14.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3683 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 7 10 9.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3684 1 60.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.0002095063506612544 0.2229400313539029 0 0 0 0 0 2014 7 25 11.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +3685 1 240.0 1 6 0.00023569464449391123 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 1 3 14.35 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3686 1 365.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2015 10 13 14.466666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3687 1 730.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 12 8 8.183333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3688 0 120.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 12 15 10.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3689 1 730.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.00044520099515516566 0.21427463951625408 0 1 0 0 0 2016 1 25 15.416666666666666 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3690 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 4 29 8.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +3691 1 300.0 1 9 7.85648814979704e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2013 11 2 10.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3692 1 330.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 3 21 7.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3693 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 9 17 9.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +3694 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 6 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +3695 1 1095.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 1 13 12.016666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3696 1 60.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 10 18 14.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3697 1 3650.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 11 11 8.666666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3698 1 60.0 1 4 0.0008118371088123609 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 4 2 14.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3699 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 0 1 0 1 2014 6 11 14.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3700 0 60.0 1 8 0.0003142595259918816 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 2 15.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3701 1 730.0 1 5 0.00047138928898782245 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 1 0 2013 10 10 10.716666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +3702 1 1825.0 1 5 0.0010737200471389288 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 6 3 9.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3703 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 18 12.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +3704 1 730.0 1 6 0.00047138928898782245 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 6 6 10.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3705 1 1460.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 23 6.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3706 1 1095.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 4 12.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3707 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 4 26 9.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +3708 1 730.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 9 11.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3709 1 150.0 1 4 0.0007332722273143905 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 8 31 9.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3710 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 9 27 9.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3711 0 730.0 1 8 0.0004190127013225088 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 10 24 10.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +3712 1 365.0 1 6 0.0017022390991226922 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 12 13.383333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3713 1 60.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2015 9 30 12.15 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +3714 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 10 2 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +3715 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 6 19 12.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +3716 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 5 9 11.7 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +3717 0 90.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 0 0 2013 11 23 8.716666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3718 1 365.0 1 5 0.0007594605211470473 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 12 12 14.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3719 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2014 3 22 9.5 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +3720 1 1460.0 1 6 0.001335602985465497 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 1 22 11.4 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3721 1 365.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 1 0 0 0 2014 12 30 15.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3722 1 2555.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 4 25 11.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3723 0 3650.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 2 14 10.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3724 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2013 10 6 11.1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3725 1 1095.0 1 8 0.0011260966348042424 1 0.0018331805682859762 0.3062690578324461 0 1 0 0 0 2015 9 21 9.65 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +3726 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 12 27 9.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3727 0 60.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 0 0 2015 6 26 15.466666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3728 1 150.0 1 7 0.0003142595259918816 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2016 1 22 11.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3729 1 150.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 11 27 14.2 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3730 1 365.0 1 3 0.0001047531753306272 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 21 12.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3731 1 150.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 23 12.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3732 1 210.0 1 4 0.0005761424643184497 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 11 14.5 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3733 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 4 9.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +3734 0 3650.0 1 7 0.0001571297629959408 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 2 2 13.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3735 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 9 4 13.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +3736 1 365.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 5 28 12.983333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3737 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 13 10.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3738 1 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 5 9 8.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +3739 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 4 25 11.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +3740 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 0 1 2014 1 5 6.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +3741 0 210.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 1 19 12.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +3742 0 2190.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 10 4 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +3743 1 30.0 1 5 0.0021736283881105146 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2013 12 22 13.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3744 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 8 15.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3745 0 1460.0 1 6 0.001335602985465497 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 12 21 15.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3746 0 365.0 1 3 0.0045567631268822835 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 4 2 12.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3747 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2016 1 8 16.233333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3748 1 60.0 1 5 0.00034044781982453846 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2015 9 27 10.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3749 1 365.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2015 2 22 8.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3750 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 9 9 13.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +3751 1 1095.0 1 9 0.00028807123215922483 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 5 6 7.25 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +3752 0 30.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 9 21 8.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3753 1 1825.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 9 16 10.066666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +3754 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 5 17 15.433333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +3755 1 1460.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 5 1 7.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3756 1 3650.0 1 3 0.0015451093361267512 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2016 1 18 16.633333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3757 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 9 30 11.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +3758 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 9 20 10.35 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3759 1 2920.0 1 5 0.0008904019903103313 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 1 2013 11 29 12.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3760 0 4380.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 10 21 10.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +3761 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 5 17 11.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +3762 0 30.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 11 2 14.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +3763 1 1460.0 1 3 0.0008904019903103313 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 9 7 12.033333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3764 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 9 10 13.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3765 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2015 3 26 12.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3766 0 93.109375 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 2 16 15.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +3767 1 365.0 1 4 0.0020164986251145736 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 10 19 13.7 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3768 1 1095.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 0 0 0 0 2014 9 26 10.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3769 0 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 15 15.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +3770 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 9 20 4.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +3771 1 1825.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 6 3 11.916666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3772 0 3650.0 1 5 0.00026188293832656804 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 0 0 0 2014 6 3 8.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3773 1 1460.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2013 10 5 10.566666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3774 0 3285.0 1 1 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 1 25 7.366666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3775 1 730.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 9 11 9.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3776 1 3650.0 1 4 0.0014927327484614377 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 2 7 8.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3777 0 30.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 3 28 7.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +3778 1 1460.0 1 4 0.0010737200471389288 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2015 9 19 12.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3779 1 1095.0 1 9 0.00023569464449391123 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 4 1 13.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3780 1 180.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2013 11 15 10.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3781 1 60.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2013 12 21 11.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +3782 1 4380.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 4 21 10.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +3783 1 3285.0 1 5 0.0010737200471389288 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 9 6 15.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3784 1 330.0 1 4 0.0005761424643184497 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 11 13 13.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3785 0 365.0 1 5 0.0014927327484614377 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 11 2 9.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +3786 0 1825.0 1 5 0.001335602985465497 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 11 4 8.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3787 1 4380.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2014 7 20 9.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3788 0 60.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 0 0 0 2014 5 20 13.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3789 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 3 23 12.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +3790 1 730.0 1 5 0.0007594605211470473 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2016 2 5 11.616666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3791 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 8 21 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +3792 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 4 18 11.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +3793 0 2190.0 1 3 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 0 0 0 2014 1 16 9.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3794 1 730.0 1 5 0.0010737200471389288 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 10 30 13.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3795 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 7 11.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +3796 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 2 9.15 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +3797 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 30 9.716666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +3798 1 365.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 10 10 10.916666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3799 0 2190.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 10 27 14.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3800 1 2920.0 1 6 0.0012046615163022129 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 11 24 14.45 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +3801 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 19 11.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +3802 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 1 2 13.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3803 1 1095.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.0007594605211470473 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 1 23 7.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3804 0 30.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 9 11.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +3805 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 1 4 13.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3806 1 365.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 28 12.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3807 1 365.0 1 4 0.0010475317533062722 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 1 19 14.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3808 1 730.0 1 4 0.0015712976299594081 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 5 31 15.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3809 1 90.0 1 7 0.00039282440748985203 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 10 30 8.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3810 0 1460.0 1 8 0.0008380254026450176 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 17 11.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3811 0 365.0 1 4 0.00026188293832656804 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 3 28 12.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3812 1 300.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2013 10 25 12.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3813 1 1825.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2013 10 25 10.85 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3814 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2014 7 16 5.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +3815 0 730.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 6 15 12.633333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3816 0 90.0 1 9 5.23765876653136e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 11 18 13.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3817 0 30.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 12 23 8.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3818 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2015 5 19 12.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +3819 1 2920.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 0 0 1 0 2015 11 4 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3820 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 1 2015 11 16 10.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3821 0 90.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 9 7 14.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3822 1 4380.0 1 5 0.0038758674872332068 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2015 8 30 12.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3823 0 6.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 24 8.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +3824 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 3 3 14.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +3825 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 22 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +3826 1 1095.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 5 9 14.0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3827 1 1460.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 12 17 12.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3828 0 90.0 1 6 0.0009427785779756449 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 8 4 11.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3829 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 7 3 10.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +3830 1 270.0 1 6 0.0007856488149797041 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2014 10 17 14.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3831 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 7 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +3832 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 10 4 13.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3833 1 730.0 1 4 0.002828335733926935 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 1 1 10.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3834 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 11 2 10.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +3835 1 730.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2013 10 15 11.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3836 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 7 8 16.266666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +3837 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2015 9 8 13.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3838 1 1095.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 1 2015 10 16 14.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +3839 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 1 20 15.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3840 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 5 24 10.1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +3841 1 120.0 1 4 0.0023045698572737986 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 11 3 13.75 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3842 0 730.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.0001047531753306272 0.035953623787620376 0 1 1 1 0 2015 4 24 8.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3843 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 11 13 8.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +3844 1 730.0 1 6 0.00130941469163284 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 8 13 15.516666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3845 0 2190.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 0 0 0 2015 6 13 13.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3846 1 2920.0 1 4 0.00026188293832656804 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 7 8 13.35 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3847 1 365.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2013 11 25 12.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3848 1 2920.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 3 27 8.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3849 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 4 18 14.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3850 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 5 15.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3851 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 6 13 12.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +3852 0 2190.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2013 11 8 10.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +3853 1 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 6 22 14.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3854 0 1460.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 4 18 10.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3855 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 13 10.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +3856 1 1460.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 10 24 9.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3857 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 6 12.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3858 0 365.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 1 28 13.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3859 1 365.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2016 1 18 15.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3860 1 2555.0 1 3 0.00036663611365719525 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2015 4 26 10.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3861 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 12 3 11.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3862 1 730.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.00013094146916328402 0.39853911485520355 0 1 0 1 0 2013 10 9 9.766666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +3863 1 90.0 1 4 0.0006808956396490769 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 9 29 12.85 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3864 1 365.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 7.85648814979704e-05 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2014 2 15 7.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +3865 0 60.0 1 4 0.0010737200471389288 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2016 1 12 14.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3866 1 1460.0 1 7 0.00023569464449391123 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 10 29 8.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3867 0 730.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 10 13 11.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3868 1 365.0 1 7 0.00013094146916328402 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2015 5 5 16.083333333333332 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3869 0 60.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 12 8.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3870 1 2920.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 1 0 2014 1 20 19.633333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3871 0 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2015 3 27 8.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3872 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2016 2 11 5.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3873 1 30.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2016 1 23 13.016666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +3874 1 730.0 1 5 0.0014927327484614377 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 7 1 15.55 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3875 1 611.25 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2016 2 20 13.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +3876 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 6 29 9.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +3877 1 60.0 1 8 0.0008380254026450176 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2013 12 23 14.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3878 1 1460.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2014 6 17 13.016666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3879 1 365.0 1 5 0.0004975775828204793 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 10 16 13.95 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3880 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 11 25 17.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +3881 1 330.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 1 0 2013 12 12 7.5 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +3882 1 365.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2013 10 28 11.816666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +3883 0 210.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 1 2014 4 5 9.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3884 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 2 10 9.266666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +3885 1 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 3 17 13.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3886 0 60.0 1 12 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 0 2015 6 30 14.683333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3887 1 730.0 1 8 0.00028807123215922483 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 7 8 16.083333333333332 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3888 0 150.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 1 22 14.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3889 0 60.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 1 1 0 2014 10 26 13.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3890 0 60.0 1 6 0.0015712976299594081 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 19 9.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3891 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 9 7 11.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +3892 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 19 14.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +3893 1 365.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 0 0 0 0 2014 9 3 9.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3894 1 365.0 1 6 0.0018069922744533193 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 12 10 8.616666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3895 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2015 10 29 15.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3896 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 8 22 16.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3897 1 365.0 1 4 0.0014141678669634674 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 7 19 13.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3898 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 3 7 7.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3899 1 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 13 10.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3900 1 1095.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 2 4 13.966666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3901 1 365.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2015 3 16 14.633333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3902 0 120.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 11 18 10.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3903 1 90.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 6 16 15.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3904 1 120.0 1 5 0.0017546156867880058 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 3 30 8.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3905 1 1095.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 5 4 10.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3906 1 2920.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.0002095063506612544 0.1740658431960308 0 1 0 1 0 2014 4 18 15.1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +3907 0 365.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 1 29 11.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3908 0 3285.0 1 5 0.00034044781982453846 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2015 5 8 12.616666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3909 1 2190.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2013 10 21 13.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3910 1 60.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 1 17 15.366666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3911 1 730.0 1 4 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 2 11.983333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3912 1 2190.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 4 16 9.633333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3913 1 1460.0 1 5 0.00034044781982453846 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 5 13 12.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3914 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 9 18 14.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3915 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 16 12.333333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +3916 0 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 8 2 13.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3917 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 12 16.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3918 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 11 12 12.166666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +3919 1 730.0 1 4 0.001597485923792065 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2016 2 6 14.533333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3920 1 150.0 1 5 0.0007594605211470473 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 20 13.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3921 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 9 12 11.066666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3922 1 330.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2015 5 5 6.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3923 1 730.0 1 6 0.00130941469163284 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 10 14 13.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3924 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 5 25 8.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +3925 0 300.0 1 4 0.00036663611365719525 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 3 26 7.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3926 0 730.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 12 9 6.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3927 1 730.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 12 17 12.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3928 1 1460.0 1 5 0.002906900615424905 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 5 31 15.983333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3929 1 330.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 9 23 13.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3930 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 4 27 15.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +3931 0 120.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 11 14 12.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3932 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 8 1 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +3933 1 365.0 1 12 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 12 29 10.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3934 1 120.0 1 7 0.00047138928898782245 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 7 29 12.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3935 0 1825.0 1 4 0.0003142595259918816 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2015 12 5 12.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3936 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 6 19 13.633333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3937 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 0 0 2015 3 13 6.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +3938 0 30.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.0001047531753306272 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 11 24 14.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +3939 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 0 0 2015 7 18 13.166666666666666 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3940 0 60.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 0 1 1 0 2015 10 1 9.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3941 1 60.0 1 6 0.00039282440748985203 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 7 21 11.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3942 0 2190.0 1 1 0.0010213434594736153 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 7 24 8.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3943 1 3285.0 1 7 0.00023569464449391123 1 0.001440356160796124 0.221406791048633 0 1 0 0 0 2013 10 31 8.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3944 1 2920.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00013094146916328402 0.39853911485520355 0 1 0 0 0 2014 12 5 10.55 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +3945 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 5 6 11.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3946 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 8 28 10.2 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3947 0 4380.0 1 7 0.00013094146916328402 1 0.00047138928898782245 0.30864644167657246 1 1 1 1 0 2014 12 21 8.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3948 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 5 28 8.966666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +3949 0 4745.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 6 12.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3950 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 3 21 13.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3951 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 12 8 9.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3952 1 730.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 12 1 13.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3953 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 6 25 12.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3954 1 2555.0 1 4 0.0016498625114573786 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 8 21 14.216666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3955 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 1 2013 10 10 12.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +3956 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 12 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +3957 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 8 3 13.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +3958 0 1095.0 1 6 0.00065470734581642 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 12 31 11.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +3959 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.001597485923792065 0.19926955742760177 1 1 1 1 0 2014 4 6 13.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +3960 0 730.0 1 7 0.00034044781982453846 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 3 11 11.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3961 1 2190.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 7 29 13.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3962 1 3650.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2014 2 4 8.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +3963 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2016 2 16 15.133333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3964 1 1460.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 17 11.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3965 0 30.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 8 14 14.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +3966 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 0 0 0 0 2013 10 24 13.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3967 1 730.0 1 4 0.0012308498101348698 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 11 8 13.633333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3968 1 2190.0 1 4 0.0012570381039675265 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 3 18 13.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3969 0 365.0 1 6 0.0005499541704857929 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2014 7 13 14.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3970 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 1 1 0 2014 5 21 6.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +3971 1 4015.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2016 1 6 11.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3972 1 730.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2015 9 3 8.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +3973 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 12 9 11.766666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +3974 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 5 29 15.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +3975 1 1460.0 1 3 0.0013617912792981538 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 1 19 10.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3976 1 2555.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 3 27 4.183333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3977 1 5475.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 12 30 13.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3978 1 240.0 1 5 0.0005237658766531361 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 10 27 21.0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3979 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 1 0 2015 12 30 9.733333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +3980 1 1460.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 10 26 15.783333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3981 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0008118371088123609 0.31291884162833566 0 1 1 1 0 2014 4 17 8.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +3982 0 90.0 1 8 7.85648814979704e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 2 6 10.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3983 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 10 26 8.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +3984 1 3650.0 1 5 0.00065470734581642 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2015 3 26 15.283333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3985 0 4745.0 1 4 0.0033521016105800706 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 1 2014 8 31 9.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3986 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 5 12 14.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +3987 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0007594605211470473 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 1 31 9.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3988 1 1095.0 1 4 0.0007594605211470473 1 2.61882938326568e-05 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 1 4 8.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3989 1 730.0 1 6 0.00130941469163284 1 0.0007070839334817337 0.23987458438851278 0 1 0 0 0 2014 6 24 14.933333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3990 0 30.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 7 19 9.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +3991 1 5475.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 10 17 8.7 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +3992 0 120.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 0 2015 7 18 15.483333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +3993 1 365.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 4 3 11.616666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +3994 1 1095.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 5 22 15.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +3995 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 10 21 14.85 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +3996 0 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2016 2 16 12.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +3997 1 730.0 1 4 0.0003142595259918816 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2014 6 15 12.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +3998 1 2920.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.0013617912792981538 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 4 7 10.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +3999 1 730.0 1 5 0.0007594605211470473 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2016 2 20 8.966666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4000 0 730.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 12 17 12.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4001 1 2190.0 1 6 0.00047138928898782245 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 2 11 12.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4002 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 20 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +4003 0 90.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 12 13.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4004 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 10 8 11.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +4005 1 150.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 5 1 9.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +4006 0 60.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2014 7 31 15.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +4007 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 28 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4008 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2014 9 23 13.516666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4009 1 365.0 1 5 0.0007594605211470473 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 1 2014 1 26 13.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4010 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 31 16.4 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +4011 1 240.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 5 15 13.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4012 1 730.0 1 10 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 20 12.45 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4013 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 5 3 12.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +4014 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 6 30 10.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +4015 1 60.0 1 5 0.0013617912792981538 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 2 15.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4016 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 5 25 11.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +4017 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 0 2014 5 21 4.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +4018 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 11 12 13.983333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +4019 0 180.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 9 1 10.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4020 1 2920.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.0005761424643184497 0.0848967216221338 0 0 0 0 0 2014 11 15 9.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4021 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2016 1 13 14.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4022 1 3650.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 5 14 14.05 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4023 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 25 7.25 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +4024 1 365.0 1 4 0.0007070839334817337 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 1 0 2013 11 17 10.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4025 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 2 6 11.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +4026 1 1825.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2015 8 21 11.783333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4027 0 60.0 1 7 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 1 9.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4028 1 90.0 1 6 0.00039282440748985203 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2014 8 19 8.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4029 1 270.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2015 5 21 13.4 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4030 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 11 25 15.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +4031 0 90.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 12 16 13.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4032 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2014 7 17 14.033333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4033 1 90.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 5 3 12.866666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4034 0 60.0 1 6 0.0003142595259918816 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 2 4 16.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4035 1 1825.0 1 7 0.00065470734581642 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 20 13.283333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4036 0 28.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 0 0 2015 5 18 10.533333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +4037 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 12 30 6.8 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +4038 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 6 19 6.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +4039 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 7 27 8.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +4040 1 730.0 1 6 0.0004190127013225088 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 1 0 2015 3 29 11.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4041 1 730.0 1 5 0.0003142595259918816 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 2 7 14.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4042 1 240.0 1 6 0.0012046615163022129 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 12 31 14.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4043 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 9 8 14.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4044 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 5 21 11.35 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +4045 0 2555.0 1 5 0.00034044781982453846 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 0 0 0 2015 3 27 13.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4046 0 1095.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 12 7 11.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4047 0 60.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 6 15 11.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4048 1 210.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 0 0 0 0 2014 1 1 9.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +4049 0 730.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 10 12 13.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4050 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 11 13 13.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4051 0 299.904296875 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 4 29 8.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +4052 1 180.0 1 8 0.0011260966348042424 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 10 9.3 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +4053 0 30.0 1 6 0.0005499541704857929 1 0.00013094146916328402 0.4983720088893483 1 1 1 1 0 2014 8 15 14.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4054 1 1825.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2014 8 10 7.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4055 1 1825.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 11 22 4.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4056 1 1825.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2013 12 26 12.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4057 0 180.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 0 1 0 1 2015 9 7 8.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4058 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 4 17 10.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +4059 1 150.0 1 5 0.0021736283881105146 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 4 24 15.566666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4060 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0009165902841429881 0.13377090978000586 0 1 0 0 0 2015 5 30 11.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4061 1 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.0012046615163022129 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 7 7 13.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4062 0 30.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 12 7.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +4063 1 3285.0 1 5 0.00026188293832656804 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 0 0 0 0 2014 6 14 10.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4064 1 2190.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 10 10 12.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4065 0 90.0 1 6 0.0007856488149797041 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 8 12 11.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4066 1 2190.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 9 17 12.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4067 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 16 14.683333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +4068 1 365.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 6 30 10.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4069 1 1095.0 1 9 0.00028807123215922483 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2014 5 3 3.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4070 1 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2015 2 7 8.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +4071 0 730.0 1 5 0.0010475317533062722 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 3 25 10.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +4072 1 365.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 6 16 14.666666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +4073 1 210.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 6 19 14.05 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +4074 0 90.0 1 6 0.0006023307581511064 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 11 13 13.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4075 1 240.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 5 25 14.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4076 1 300.0 1 5 0.0007070839334817337 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 9 7 13.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4077 1 365.0 1 5 0.0007332722273143905 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 9 25 11.516666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4078 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 3 26 12.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +4079 1 365.0 1 3 0.0013617912792981538 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 14 10.283333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4080 1 730.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2014 6 19 14.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4081 1 3285.0 1 7 0.001440356160796124 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 7 1 11.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4082 0 7.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 6 26 9.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +4083 1 120.0 1 6 0.0015712976299594081 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 3 28 13.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4084 1 1095.0 1 3 5.23765876653136e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 1 5 8.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4085 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 9 12 11.45 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +4086 1 4015.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 11 29 10.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +4087 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2015 2 5 6.0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +4088 1 5110.0 1 8 0.00026188293832656804 1 0.00044520099515516566 0.21427463951625408 0 1 0 0 0 2015 10 20 14.4 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4089 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 1 1 0 2015 6 18 14.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +4090 0 3650.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 8 14.95 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +4091 1 365.0 1 3 0.0015451093361267512 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2014 12 7 15.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4092 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 10 1 7.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4093 1 730.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 7 10 8.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4094 1 365.0 1 4 0.0033521016105800706 0 0.0012046615163022129 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 6 28 14.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4095 1 1825.0 1 3 0.0045567631268822835 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2016 1 31 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +4096 1 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 11 6.716666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4097 0 60.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 11 16 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4098 1 730.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 2 18 10.966666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4099 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2015 5 20 8.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +4100 1 2920.0 1 7 0.00039282440748985203 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2014 5 31 13.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4101 1 1825.0 1 7 0.0008380254026450176 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 10 26 15.216666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4102 1 730.0 1 5 0.00034044781982453846 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 1 0 0 0 2013 12 28 14.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4103 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0015451093361267512 0.31410753355039883 0 1 1 1 0 2015 4 2 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4104 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2013 10 28 11.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4105 1 1460.0 1 7 0.00028807123215922483 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 11 19 8.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4106 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.001440356160796124 0.221406791048633 0 1 0 0 0 2013 12 3 10.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +4107 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 1 0 2015 3 22 14.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4108 1 730.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 8 10 15.466666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4109 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 2 4 6.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +4110 0 120.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2016 1 22 11.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4111 1 730.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 10 28 13.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4112 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2014 11 30 14.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4113 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 4 10.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +4114 0 30.0 1 8 0.00065470734581642 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 10 1 16.216666666666665 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +4115 1 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 3 28 13.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4116 1 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 20 11.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +4117 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2015 8 2 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +4118 1 1095.0 1 4 0.001859368862118633 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2013 11 4 6.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +4119 0 60.0 1 3 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 9 3 14.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4120 1 120.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 26 8.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +4121 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 7 30 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4122 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 1 1 0 2015 4 26 12.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +4123 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 4 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +4124 1 365.0 1 8 0.0004190127013225088 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 3 10 13.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4125 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 1 26 8.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4126 1 2190.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 4 17 7.783333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4127 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 2 8 10.916666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +4128 1 730.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 3 14 16.083333333333332 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4129 1 120.0 1 4 0.0004975775828204793 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2013 10 12 14.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4130 1 730.0 1 6 0.0008904019903103313 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 1 3 7.083333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4131 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 2 10 10.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +4132 0 270.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 1 7 5.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4133 0 5475.0 1 3 0.0001047531753306272 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 2 28 13.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4134 1 5475.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 5 4 8.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4135 1 365.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 15 10.083333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +4136 0 7.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 9 5 11.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +4137 1 270.0 1 12 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 6 15.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4138 1 1095.0 1 7 0.0008380254026450176 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 1 2014 11 21 10.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +4139 1 120.0 1 4 0.0012308498101348698 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 3 7 15.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4140 0 60.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 19 14.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4141 0 90.0 1 5 0.0004975775828204793 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 12 31 5.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4142 0 150.0 1 4 0.0006023307581511064 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 12 28 11.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4143 1 2190.0 1 6 0.0016498625114573786 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 5 31 8.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4144 0 5110.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 12 10 10.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4145 1 150.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 11 2 13.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +4146 1 1825.0 1 6 0.0008118371088123609 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 2 19 10.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4147 1 1095.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 11 8 9.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4148 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 12 26 6.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +4149 1 2190.0 1 4 0.0003142595259918816 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2015 12 22 14.633333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4150 1 1460.0 1 5 0.0014927327484614377 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 6 15 8.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +4151 1 730.0 1 6 0.00039282440748985203 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2015 6 5 14.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4152 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 7 3 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +4153 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 17 9.05 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +4154 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2014 7 7 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +4155 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 2 6 13.9 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +4156 1 2190.0 1 3 0.0011260966348042424 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 0 0 2015 11 27 14.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4157 1 3650.0 1 9 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 9 1 9.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4158 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 6 18 10.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +4159 1 1825.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 1 9 9.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +4160 1 5475.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0003142595259918816 0.221406791048633 0 1 0 0 0 2014 9 29 14.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4161 1 730.0 1 6 0.0015712976299594081 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 1 16 14.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4162 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 2 2 12.983333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4163 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 6 25 13.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4164 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 25 12.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +4165 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 5 7 11.733333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +4166 0 90.0 1 6 0.0010999083409715857 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 28 10.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4167 1 365.0 1 6 0.0015712976299594081 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 1 10 9.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4168 0 1460.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 3 15 13.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4169 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 8 13 9.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +4170 0 90.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 1 2013 12 2 13.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4171 0 365.0 1 6 0.00034044781982453846 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 2 4 10.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4172 1 730.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 5 19 8.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4173 1 1460.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 3 15 9.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4174 1 3650.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 9 28 14.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4175 1 3285.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 29 15.55 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +4176 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 7 11 13.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4177 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 5 17 11.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +4178 1 90.0 1 3 0.0013617912792981538 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 4 29 4.85 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4179 1 300.0 1 9 0.00028807123215922483 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 12 1 13.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4180 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 1 21 14.633333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4181 0 730.0 1 5 0.001335602985465497 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 3 23 10.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4182 1 1460.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 12 28 9.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4183 1 1460.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2013 12 7 12.85 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4184 0 730.0 1 2 0.00023569464449391123 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 3 16 15.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4185 1 365.0 1 5 0.0017546156867880058 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 3 30 8.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4186 1 120.0 1 9 0.00013094146916328402 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2013 12 28 13.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4187 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 8 26 10.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +4188 1 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.0017284273929553489 0.30668251589229417 0 0 0 1 0 2014 4 26 15.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4189 1 2190.0 1 5 0.0032735367290821003 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2016 1 31 9.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4190 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 5 8 7.383333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +4191 0 365.0 1 6 0.00130941469163284 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2014 4 23 12.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4192 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 10 30 10.85 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +4193 1 1825.0 1 7 0.0007070839334817337 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 9 8 12.166666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4194 1 365.0 1 4 0.0010737200471389288 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 12 30 12.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +4195 1 1825.0 1 5 0.0038758674872332068 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2013 10 9 14.266666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4196 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 2 8 16.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +4197 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 15 4.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +4198 0 90.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 1 17 15.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4199 1 1095.0 1 6 0.0015712976299594081 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2016 1 26 11.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4200 1 730.0 1 5 0.0009951551656409586 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 12 6 11.0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4201 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 1 3 14.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +4202 1 90.0 1 5 0.00065470734581642 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 1 21 14.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4203 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 21 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +4204 1 730.0 1 6 0.0009689668718083017 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 5 1 12.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4205 0 60.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 11 14 14.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4206 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 8 29 11.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4207 1 730.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 10 9 15.3 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4208 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 12 14 15.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4209 0 54.8125 0 7 0.2858714154772817 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 4 7 14.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +4210 1 365.0 1 5 0.00047138928898782245 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 1 0 2015 9 3 14.533333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4211 0 30.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.0009951551656409586 0.31422812548452117 0 1 1 1 0 2014 7 18 4.166666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +4212 0 2555.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 4 10 15.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4213 0 1825.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2016 1 5 10.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4214 1 1460.0 1 6 0.0011522849286368993 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 7 30 12.866666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +4215 0 1825.0 1 5 0.0007594605211470473 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 7 8 10.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4216 1 2555.0 1 9 0.0001047531753306272 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 1 2015 12 29 7.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4217 0 2555.0 1 3 0.00013094146916328402 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2015 4 1 10.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4218 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 1 8 16.066666666666666 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4219 0 730.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 4 8 10.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4220 0 60.0 1 5 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2014 11 6 9.4 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4221 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2015 7 28 12.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +4222 1 210.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 4 25 19.95 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4223 1 730.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 8 8 6.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4224 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 4 12 14.15 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4225 1 180.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 6 30 16.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4226 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 4 29 11.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +4227 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2016 1 6 9.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +4228 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 4 22 11.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +4229 1 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 27 7.3 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4230 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 10 22 13.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4231 1 300.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2016 1 16 13.783333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +4232 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 11 27 15.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +4233 0 2555.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 1 14 15.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4234 1 1825.0 1 6 0.0004975775828204793 1 5.23765876653136e-05 0.0994194359742967 0 1 0 0 0 2013 11 10 10.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +4235 1 4745.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.00036663611365719525 0.2998604579048013 0 0 0 1 0 2015 6 13 11.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4236 0 60.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 18 13.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4237 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 5 10 14.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4238 0 365.0 1 6 0.0004190127013225088 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 11 30 11.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4239 0 120.0 1 4 0.0007332722273143905 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 27 13.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4240 1 365.0 1 3 0.0003142595259918816 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 3 1 14.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4241 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 5 4 13.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4242 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2014 6 14 12.416666666666666 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4243 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00047138928898782245 0.30864644167657246 1 1 1 1 0 2014 11 30 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +4244 1 1825.0 1 8 0.0001047531753306272 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 2 22 12.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4245 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 4 26 8.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +4246 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.001597485923792065 0.19926955742760177 1 1 1 1 0 2014 7 15 12.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4247 1 60.0 1 4 0.0012308498101348698 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 4 3 14.483333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4248 1 2555.0 1 4 0.0006285190519837632 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 1 2015 8 29 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4249 0 1825.0 1 8 7.85648814979704e-05 0 0.0010213434594736153 0.015125674022774649 0 1 0 0 0 2015 9 13 15.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4250 1 270.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2013 12 6 13.016666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4251 0 4015.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2016 1 6 11.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4252 0 30.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 5 25 11.183333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +4253 1 2920.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.001440356160796124 0.221406791048633 0 1 0 1 0 2014 10 31 14.416666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4254 0 60.0 1 9 7.85648814979704e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 9 7 9.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4255 0 60.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.0008118371088123609 0.31291884162833566 0 1 1 0 1 2015 7 13 15.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4256 0 60.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 7 5 12.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +4257 1 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 8 9.616666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +4258 1 2555.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 5 16 8.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4259 0 365.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 2 23 14.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4260 0 210.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 1 19 9.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4261 1 300.0 1 4 0.0020164986251145736 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 8 16 9.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +4262 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0005761424643184497 0.034713249608076216 0 1 1 1 0 2014 4 1 14.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +4263 1 365.0 1 4 0.0006023307581511064 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 10 14 11.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4264 0 90.0 1 4 0.0010737200471389288 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 7 12 16.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4265 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 12 18 16.033333333333335 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4266 1 730.0 1 4 0.00036663611365719525 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 3 8 9.933333333333334 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4267 1 365.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 3 15 11.133333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4268 1 1095.0 1 4 0.0012570381039675265 1 0.00013094146916328402 0.25768773580029974 0 1 0 0 0 2013 10 22 13.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +4269 1 3285.0 1 5 0.0010737200471389288 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 10 14 10.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4270 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 10 19 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +4271 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 1 1 0 2015 6 17 9.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +4272 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 25 9.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +4273 0 120.0 1 6 0.0015189210422940946 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 7 14.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4274 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 6 6 10.2 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +4275 1 730.0 1 4 0.0014927327484614377 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 9 20 13.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4276 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 12 25 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +4277 1 365.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 5 23 11.116666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4278 0 240.0 1 6 0.00047138928898782245 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 12 20 16.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +4279 1 365.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 11 12.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +4280 1 1460.0 1 3 0.0001571297629959408 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 6 14 11.183333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4281 1 300.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 9 17 15.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4282 0 2920.0 1 5 0.0021736283881105146 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 4 24 4.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4283 1 1095.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 9 24 15.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4284 1 1095.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.0010737200471389288 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 23 9.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +4285 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 11 18 14.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +4286 1 120.0 1 4 0.001859368862118633 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 8 15.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4287 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2014 2 20 9.666666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +4288 1 365.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 5 27 9.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4289 1 730.0 1 4 0.0017022390991226922 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2016 1 7 12.9 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4290 0 90.0 1 4 0.0006808956396490769 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 8 10.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +4291 1 5475.0 1 4 0.0012832263978001834 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 0 0 1 0 2014 5 12 14.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4292 0 14.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 5 25 12.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +4293 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 7 16.333333333333332 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4294 1 365.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2014 2 22 10.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4295 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 2.61882938326568e-05 0.03552293830861199 1 1 1 1 0 2015 11 29 5.95 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +4296 0 60.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 7 11 11.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4297 1 365.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 1 0 2015 3 15 10.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4298 1 1825.0 1 4 0.00047138928898782245 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 2 15 16.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4299 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 1 1 0 2015 10 20 12.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +4300 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 12 11.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +4301 1 4380.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 7 3 13.333333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +4302 0 1460.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 1 1 0 2015 5 9 13.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4303 1 730.0 1 5 0.0014927327484614377 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 1 13 9.083333333333334 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4304 0 1095.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 28 13.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4305 1 30.0 1 7 0.0006285190519837632 1 0.00039282440748985203 0.20717694282219581 0 1 0 1 0 2015 8 29 14.566666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4306 1 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 16 14.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +4307 1 2190.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2015 6 24 11.233333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4308 1 3650.0 1 8 0.00018331805682859762 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2016 1 27 8.883333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4309 1 1460.0 1 3 0.0012308498101348698 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 3 31 13.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4310 1 1825.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 7 21 12.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4311 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 8 31 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +4312 1 30.0 1 8 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 2 6 14.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4313 1 365.0 1 3 0.00018331805682859762 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 9 18 13.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4314 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 0 2014 11 14 14.033333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4315 1 1095.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 4 19 13.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4316 0 730.0 1 9 0.0001047531753306272 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 11 6 13.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +4317 1 730.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 7 25 13.216666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4318 0 60.0 1 6 0.0012046615163022129 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2015 10 9 9.916666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4319 0 1460.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 0 1 0 2014 10 20 10.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4320 0 30.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 11 22 7.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +4321 1 1460.0 1 7 0.0014927327484614377 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 2 26 11.75 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4322 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 2 16.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4323 1 2190.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 3 15 12.466666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4324 1 2555.0 1 3 0.0007594605211470473 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 0 0 0 0 2014 12 26 12.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4325 1 270.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 3 6 14.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4326 0 90.0 1 3 0.00018331805682859762 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 11 3 14.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4327 0 90.0 1 6 0.0012046615163022129 1 0.0010475317533062722 0.3338157010698227 0 1 1 1 0 2014 7 27 14.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +4328 1 270.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 11 15.066666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4329 0 365.0 1 7 0.0011260966348042424 1 0.0010475317533062722 0.3338157010698227 0 0 1 1 0 2015 10 19 11.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4330 0 240.0 1 7 0.0005237658766531361 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 12 13 12.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4331 1 2190.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2013 10 4 11.3 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +4332 1 730.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 1 0 2015 5 25 16.266666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4333 1 1460.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 12 6 15.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4334 1 90.0 1 4 0.00026188293832656804 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 1 0 2015 11 1 14.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4335 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 10 24 7.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4336 1 730.0 1 4 0.0012832263978001834 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 1 2 8.45 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4337 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 10 29 11.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +4338 0 30.0 1 5 0.00034044781982453846 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 6 23 9.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +4339 0 300.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2013 12 8 13.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4340 1 1460.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 21 8.716666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4341 1 365.0 1 5 0.00034044781982453846 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2015 6 13 10.266666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4342 1 730.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 19 15.066666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4343 1 210.0 1 4 0.0016498625114573786 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 7 26 15.533333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4344 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 3 3 13.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4345 1 2190.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 2 5 14.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4346 1 3650.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 10 17 13.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4347 1 1095.0 1 4 0.0012832263978001834 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 1 0 2015 11 30 14.266666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4348 1 30.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2015 6 24 14.433333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +4349 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 16 14.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4350 1 2920.0 1 3 0.00026188293832656804 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 12 8 10.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4351 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 17 13.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +4352 0 60.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2014 10 21 4.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4353 0 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 11 23 12.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4354 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2014 2 15 7.183333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4355 1 730.0 1 4 0.0005499541704857929 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 10 7 15.5 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4356 0 5475.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2013 10 22 14.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4357 0 240.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 11 8 10.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4358 1 1095.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2015 8 9 9.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4359 1 4745.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 20 14.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4360 1 2920.0 1 4 0.0033521016105800706 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 8 14 11.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4361 0 730.0 1 7 0.0006285190519837632 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 12 29 9.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4362 0 60.0 1 6 0.0015712976299594081 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 17 14.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4363 1 730.0 1 6 0.00026188293832656804 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 6 16 8.016666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +4364 0 330.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 12 16 16.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4365 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010737200471389288 0.009543990214825916 1 1 1 1 0 2014 6 27 12.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +4366 1 2555.0 1 3 0.00039282440748985203 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 1 23 9.7 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4367 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 4 19 10.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +4368 0 2190.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.0008380254026450176 0.013816390166589143 0 1 0 0 0 2015 6 17 11.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4369 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 10 17 11.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4370 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 7 14 14.883333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4371 1 730.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2013 10 15 13.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4372 1 270.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 4 12 9.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4373 0 60.0 1 6 0.0005499541704857929 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 12 8 10.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4374 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 6 9.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +4375 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 1 1 0 2013 12 11 8.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4376 0 365.0 1 5 0.0007594605211470473 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 1 23 12.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4377 1 730.0 1 6 0.00036663611365719525 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 10 11 15.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4378 1 60.0 1 6 0.0008904019903103313 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 9 22 13.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4379 1 300.0 1 6 0.0008642136964776744 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2014 7 24 14.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4380 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 0 0 2014 1 25 13.9 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4381 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00047138928898782245 0.30864644167657246 1 1 1 1 0 2014 5 17 16.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +4382 1 60.0 1 4 0.00036663611365719525 1 0.0009165902841429881 0.13377090978000586 0 1 0 0 0 2015 11 7 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +4383 1 2190.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 8 24 14.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4384 1 730.0 1 4 0.0014927327484614377 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2014 11 2 8.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4385 1 60.0 1 6 0.0015189210422940946 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 28 14.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4386 1 5840.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 12 1 11.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4387 1 4380.0 1 5 0.0014927327484614377 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 12 28 8.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4388 1 150.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2014 7 22 14.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4389 1 730.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 7 23 10.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4390 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0007594605211470473 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 9 12 15.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +4391 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2016 1 9 12.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +4392 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 1 2014 5 30 10.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +4393 1 1095.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 18 8.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4394 0 30.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 5 13 6.083333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +4395 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 12 4 14.366666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4396 1 30.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 5 3 9.6 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +4397 1 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 4 20 7.383333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +4398 1 429.27734375 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 1 0 2013 11 4 10.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +4399 1 730.0 1 8 0.00023569464449391123 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 10 9 12.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +4400 1 730.0 1 4 0.0007332722273143905 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 17 11.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4401 0 90.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 10 11.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4402 1 365.0 1 3 0.00013094146916328402 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 11 17 13.616666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4403 0 60.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 10 18 14.15 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4404 1 240.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 2 14.45 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4405 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 8 20 12.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4406 1 300.0 1 6 0.0018069922744533193 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 6 25 15.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4407 0 180.0 1 4 0.0008118371088123609 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2013 10 1 14.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4408 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 23 12.966666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4409 1 60.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 2 23 14.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4410 1 1460.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2015 4 23 12.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4411 1 2555.0 1 5 0.0021474400942778577 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 8 22 11.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4412 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2015 8 25 6.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +4413 1 1460.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 10 20 8.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4414 1 730.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 2 24 7.283333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +4415 1 1095.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 2 14 10.966666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +4416 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 4 17 15.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4417 1 2920.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 2 28 11.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4418 1 2920.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 20 9.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +4419 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 5 30 11.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +4420 0 365.0 1 10 5.23765876653136e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 9 10 12.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4421 0 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 16 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +4422 1 730.0 1 5 0.0015451093361267512 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 2 13 13.55 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4423 1 3285.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.0017284273929553489 0.30668251589229417 0 1 0 0 0 2015 12 19 12.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4424 0 90.0 1 9 5.23765876653136e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2016 1 24 10.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4425 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 1 1 0 2015 5 7 11.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +4426 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2013 10 26 13.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4427 1 730.0 1 6 0.0008380254026450176 1 0.00036663611365719525 0.25768773580029974 0 1 0 1 0 2014 2 21 14.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4428 1 365.0 1 6 0.0008380254026450176 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2013 12 22 15.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4429 1 365.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2016 2 7 11.066666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4430 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 5 12 12.1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +4431 1 1460.0 1 6 0.0007070839334817337 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 10 18 13.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4432 1 1825.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 9 24 7.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4433 1 2920.0 1 4 0.0012308498101348698 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2013 10 20 11.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4434 1 365.0 1 5 0.0003142595259918816 1 0.0012308498101348698 0.31410753355039883 0 0 0 0 0 2015 2 18 15.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4435 1 365.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 11 3 8.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4436 1 365.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 12 31 8.3 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4437 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 6 19 10.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +4438 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 8 13 9.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4439 1 730.0 1 5 0.0006285190519837632 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 15 15.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +4440 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 4 25 14.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4441 0 90.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 12 4 6.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4442 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2014 2 22 15.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +4443 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 5 2 12.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +4444 0 730.0 1 10 7.85648814979704e-05 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2015 6 16 15.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4445 0 180.0 1 5 0.00044520099515516566 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 11 23 13.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4446 1 2920.0 1 6 0.00036663611365719525 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 7 16 14.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4447 0 2920.0 1 5 0.00044520099515516566 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 2 13 14.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4448 0 90.0 1 7 0.0001571297629959408 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 12 12.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4449 1 330.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 6 27 11.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4450 1 2920.0 1 7 0.0001571297629959408 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 7 25 7.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4451 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 3 30 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +4452 1 365.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2016 2 14 10.433333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4453 1 730.0 1 5 0.0008118371088123609 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 3 10 14.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4454 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 24 4.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +4455 1 1095.0 1 5 0.0021736283881105146 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 12 10 10.416666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4456 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0004975775828204793 0.3039261288266405 0 1 1 0 0 2014 7 12 16.483333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4457 1 4380.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 11 28 14.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +4458 1 210.0 1 4 0.0014141678669634674 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 11 28 12.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +4459 1 1095.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 5 26 13.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4460 1 120.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 12 12 10.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4461 0 120.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 12 14 14.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4462 1 1460.0 1 4 0.0007070839334817337 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 1 12 15.783333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4463 1 1460.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 21 7.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +4464 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 5 23 12.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4465 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 27 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +4466 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 11 11.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4467 1 730.0 1 3 0.0013617912792981538 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 11 29 9.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4468 1 1460.0 1 3 0.0008118371088123609 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 6 26 8.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4469 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 9 5 11.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +4470 1 365.0 1 5 0.0007332722273143905 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 1 4 9.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4471 1 365.0 1 5 0.0015189210422940946 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 1 0 2014 5 9 14.083333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +4472 1 2920.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 2 10 13.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4473 1 3650.0 1 4 0.00036663611365719525 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 6 25 14.3 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4474 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2013 10 23 8.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +4475 1 730.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2014 2 11 14.333333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4476 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 26 16.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4477 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 15 9.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +4478 1 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 7 9.333333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4479 1 365.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 1 0 2016 1 4 14.65 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4480 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 24 7.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4481 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2013 11 4 12.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4482 0 60.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 6 30 14.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4483 1 300.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 20 15.45 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4484 0 2920.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 12 21 11.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4485 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 13 11.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +4486 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0018331805682859762 0.3062690578324461 0 1 0 0 0 2014 11 18 10.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +4487 0 28.0 1 5 0.0003142595259918816 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 5 17 14.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +4488 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 2 12.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +4489 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 10 27 6.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4490 0 300.0 1 6 0.00047138928898782245 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 0 1 2014 10 1 11.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4491 0 90.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 1 2013 12 2 14.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4492 0 60.0 1 4 0.0008118371088123609 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2013 10 24 11.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +4493 1 1460.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2014 1 22 8.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4494 0 90.0 1 10 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 10 30 8.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4495 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 6 4 13.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +4496 1 365.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 6 3 15.05 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4497 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2015 12 2 8.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +4498 0 67.9375 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 2 9 16.716666666666665 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +4499 1 1460.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 5 16 9.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4500 0 60.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 18 17.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4501 1 365.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 9 2 10.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +4502 0 365.0 1 4 0.001597485923792065 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 2 3 10.933333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4503 1 1460.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 1 0 2014 6 30 8.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4504 1 3285.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 9 16 9.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4505 0 60.0 1 6 0.00047138928898782245 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 12 10.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4506 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2015 10 1 15.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4507 1 2920.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 1 0 0 0 2014 8 1 10.216666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +4508 1 270.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 5 22 12.366666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4509 1 365.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 10 17 15.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4510 1 2190.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 3 12 10.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4511 1 30.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 10 13.466666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4512 1 270.0 1 4 0.0008118371088123609 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2014 1 31 10.733333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +4513 1 1460.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 11 15 10.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4514 1 1095.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 12 23 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4515 1 365.0 1 7 0.0001571297629959408 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2016 2 17 14.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4516 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0014141678669634674 0.20881354764242768 0 1 0 0 0 2014 8 31 14.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4517 0 730.0 1 6 0.0015712976299594081 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 12 18 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4518 1 1460.0 1 11 7.85648814979704e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 8 9 10.4 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4519 0 60.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 10 13 10.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4520 1 1095.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2016 2 15 14.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4521 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 0 0 2014 11 14 6.25 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +4522 1 365.0 1 6 0.0012832263978001834 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 7 9.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4523 1 3285.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 1 30 10.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4524 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 3 27 13.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +4525 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 3 23 8.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4526 1 1460.0 1 5 0.0020426869189472305 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 19 15.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4527 1 1095.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.0015451093361267512 0.31410753355039883 0 0 0 1 0 2014 11 8 15.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4528 0 2190.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 12 30 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +4529 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 4 18 8.016666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +4530 1 60.0 1 4 0.0010737200471389288 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 2 16 14.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4531 1 1825.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.0007070839334817337 0.08326011680190191 0 1 0 0 0 2014 7 13 12.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4532 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 24 12.25 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +4533 0 120.0 1 7 0.00034044781982453846 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2013 12 3 14.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4534 0 60.0 1 4 0.0003142595259918816 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 0 2015 3 9 14.05 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4535 1 4380.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 9 4 10.85 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +4536 1 5475.0 1 7 0.0006285190519837632 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 5 10 9.95 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4537 1 30.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 1 27 9.316666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +4538 1 3650.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 1 0 2016 1 5 9.433333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4539 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2013 12 9 8.8 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +4540 1 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 12 18 5.2 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +4541 1 5110.0 1 7 0.0011260966348042424 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2013 11 24 14.933333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4542 0 90.0 1 6 0.0016498625114573786 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 12 7 11.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4543 1 365.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 7 5 14.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4544 1 90.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 22 14.266666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4545 1 730.0 1 6 0.0015189210422940946 1 0.0011260966348042424 0.13377090978000586 0 1 0 0 0 2014 12 7 15.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4546 0 730.0 1 4 0.00028807123215922483 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2015 12 2 12.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4547 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 5 30 14.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +4548 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 9 3 9.35 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +4549 1 300.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2014 4 30 13.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4550 1 30.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 10 27 11.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +4551 0 365.0 1 5 0.00034044781982453846 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 2 2 10.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +4552 1 90.0 1 6 0.0008904019903103313 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 4 10.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +4553 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 9 18 10.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +4554 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2013 10 16 14.683333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +4555 1 180.0 1 4 0.0007594605211470473 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 16 10.483333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +4556 1 730.0 1 3 0.00023569464449391123 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 11 23 9.216666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4557 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2013 11 27 10.55 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4558 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 6 3 8.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4559 1 365.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 11 16 13.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4560 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 18 5.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +4561 1 30.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 8 1 13.333333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4562 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 22 14.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4563 1 60.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 2 14 14.566666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4564 1 730.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2013 10 2 7.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4565 1 300.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 1 3 9.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4566 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 7 30 13.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4567 1 730.0 1 3 0.0008118371088123609 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 1 6 11.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4568 1 365.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 1 18 16.4 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4569 1 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 1 29 14.033333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4570 1 2920.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 9 29 4.916666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +4571 1 240.0 1 4 0.0004190127013225088 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 5 31 16.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4572 1 60.0 1 4 0.002514076207935053 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 12 23 14.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4573 0 240.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 0 1 0 1 2015 1 5 10.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4574 1 730.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 4 7 5.316666666666666 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4575 1 300.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 9 26 7.083333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4576 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 3 22 9.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +4577 0 730.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2014 4 6 10.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4578 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 1 0 2013 10 12 11.066666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +4579 1 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2015 5 26 14.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4580 1 60.0 1 6 0.0007856488149797041 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 7 29 15.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +4581 1 2555.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 1 2015 5 8 14.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4582 1 365.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 6 14.1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4583 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2013 11 12 14.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4584 0 365.0 1 6 0.0016498625114573786 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 1 1 0 2015 5 26 9.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4585 1 1825.0 1 7 0.0014927327484614377 1 5.23765876653136e-05 0.1885885575481937 0 0 0 0 0 2015 10 30 13.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4586 0 90.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 0 0 2014 12 23 15.433333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4587 1 2920.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 1 2014 10 8 15.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4588 0 60.0 1 9 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 9 12 14.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4589 1 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 11 22 15.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4590 1 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 20 11.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +4591 0 60.0 1 7 0.0011260966348042424 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 25 13.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4592 0 240.0 1 4 0.0004190127013225088 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2016 1 15 8.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4593 1 2190.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 3 2 13.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4594 1 180.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 4 5 13.65 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4595 0 60.0 1 4 0.00026188293832656804 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 16 5.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4596 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010475317533062722 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 6 30 6.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +4597 1 730.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 8 8 10.45 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +4598 1 1825.0 1 4 0.0010999083409715857 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 6 5 9.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4599 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 9 14 8.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +4600 1 3650.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2016 2 2 14.5 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +4601 1 730.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 12 19 14.95 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4602 1 2190.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 1 2015 3 26 13.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4603 1 365.0 1 7 0.00018331805682859762 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 10 9 10.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4604 1 180.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 1 0 2015 11 12 16.333333333333332 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4605 1 4380.0 1 4 0.0007856488149797041 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2013 12 11 11.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4606 0 90.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 11 10 10.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4607 1 2555.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 1 0 2015 7 29 11.85 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4608 1 60.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 4 25 19.816666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4609 1 730.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 5 17 12.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4610 1 180.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 1 2014 4 8 13.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4611 1 4380.0 1 5 0.0007594605211470473 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 16 8.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4612 1 1825.0 1 7 0.0011260966348042424 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 10 10.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4613 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 12 12.1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +4614 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 6 24 10.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4615 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 1 4 15.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4616 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 6 29 14.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4617 0 60.0 1 3 0.00036663611365719525 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 11 18 13.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4618 0 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 12 26 9.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4619 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 3 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +4620 0 2920.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 6 30 9.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4621 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 11 7 13.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +4622 0 2555.0 1 4 0.00044520099515516566 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 5 22 13.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4623 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 11 6 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4624 0 90.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 28 14.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4625 1 365.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 2 12 15.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4626 0 1095.0 1 4 0.0007856488149797041 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 4 20 14.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4627 1 240.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 31 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4628 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 9 9 10.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +4629 1 3650.0 1 5 0.002906900615424905 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 1 26 14.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4630 1 1460.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 14 7.25 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4631 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 11 30 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +4632 1 3285.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 1 11 12.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4633 1 90.0 1 7 0.00018331805682859762 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2013 10 3 8.833333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4634 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00018331805682859762 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 1 10 14.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +4635 1 730.0 1 4 0.0011260966348042424 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 9 8 10.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4636 1 2555.0 1 5 0.0007332722273143905 1 0.0006808956396490769 0.3212396850827778 0 0 0 0 0 2014 11 21 11.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4637 1 365.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 5 29 9.2 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +4638 0 180.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2016 1 30 12.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4639 0 120.0 1 3 0.0016498625114573786 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2016 1 27 15.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4640 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 8 4 14.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +4641 0 60.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 10 19 13.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4642 1 1095.0 1 4 0.0004190127013225088 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 5 10 11.95 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4643 1 730.0 1 6 0.0004190127013225088 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 5 22 12.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4644 1 2555.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 10 9 12.75 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +4645 1 365.0 1 5 0.0005237658766531361 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 1 4 14.166666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4646 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 7 31 11.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4647 1 1460.0 1 8 0.00018331805682859762 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2014 1 5 11.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4648 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 10 26 8.05 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +4649 0 150.0 1 4 0.0009689668718083017 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 3 6 13.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4650 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 6 13 11.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +4651 0 60.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 12 9 8.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4652 0 240.0 1 4 0.0004190127013225088 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 3 6 8.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4653 0 60.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 18 12.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4654 1 300.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 29 12.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4655 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 10 4 12.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +4656 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 3 15 8.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4657 0 730.0 1 7 0.00023569464449391123 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 16 8.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4658 0 210.0 1 4 0.0016498625114573786 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 10 29 7.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4659 0 365.0 1 10 0.00036663611365719525 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 3 9 11.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4660 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 5 15 13.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4661 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2013 11 26 10.866666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +4662 1 300.0 1 5 0.0010737200471389288 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 25 13.833333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4663 0 60.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 11 12 13.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4664 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 1 0 0 0 2015 11 7 8.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4665 1 2920.0 1 5 0.0017546156867880058 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 1 9 12.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4666 1 60.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2014 8 16 12.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4667 0 30.0 1 4 0.002828335733926935 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 6 29 13.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4668 1 365.0 1 6 0.0005237658766531361 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 1 18 12.816666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4669 1 2555.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 12 7 9.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4670 0 60.0 1 2 0.0001571297629959408 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 10 3 14.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4671 1 730.0 1 5 0.00044520099515516566 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 5 18 12.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4672 1 365.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 7 13 11.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4673 1 30.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 8 27 15.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4674 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 7 13.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4675 1 365.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 1 7 15.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4676 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 6 29 14.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +4677 0 730.0 1 3 0.0015451093361267512 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 12 8 14.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4678 1 2920.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.00013094146916328402 0.16755387875342395 0 1 0 0 0 2014 5 11 11.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4679 0 90.0 1 5 0.00034044781982453846 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 17 10.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4680 1 730.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 1 29 8.65 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4681 1 30.0 1 6 0.0008642136964776744 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 1 0 2014 4 15 13.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4682 0 150.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 10 14 12.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4683 1 365.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 10 21 8.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4684 1 1095.0 1 7 0.0011784732224695562 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 1 0 1 0 2015 3 4 15.566666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4685 1 365.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2015 11 24 15.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4686 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010737200471389288 0.009543990214825916 1 1 1 1 0 2014 6 3 13.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +4687 1 2920.0 1 7 0.0007070839334817337 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 3 19 12.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4688 0 120.0 1 4 0.0012308498101348698 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 7 8.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4689 0 60.0 1 4 0.0011260966348042424 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 21 7.366666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4690 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 5 12 4.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +4691 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 19 14.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +4692 1 730.0 1 5 0.0013617912792981538 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 5 23 15.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4693 1 210.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 9 11 8.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4694 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 8 19 14.083333333333334 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4695 1 30.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 23 13.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +4696 1 730.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2014 12 28 12.183333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4697 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 2 8 8.383333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4698 1 1095.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 1 0 2015 7 17 15.733333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4699 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2013 11 2 8.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +4700 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2016 2 16 5.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4701 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 2 13.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +4702 1 1095.0 1 4 0.0007594605211470473 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 4 3 14.95 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4703 1 365.0 1 4 0.002828335733926935 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 12 30 11.0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4704 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2014 4 16 13.283333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4705 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 11 4 7.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +4706 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 5 31 12.05 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4707 1 240.0 1 4 0.0019379337436166034 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 0 0 0 0 2014 1 7 7.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4708 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 4 9 13.783333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4709 1 60.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 5 8 13.9 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4710 0 180.0 1 3 7.85648814979704e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 1 6 14.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4711 1 1825.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 11 15.066666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4712 0 60.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 7 4.833333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4713 1 2920.0 1 5 0.00044520099515516566 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 1 0 2015 9 29 14.75 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +4714 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 11 29 8.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +4715 0 210.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 10 13 9.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4716 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 9 15 15.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4717 1 365.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.0010737200471389288 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 12 12 13.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4718 1 30.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 2 6 13.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4719 1 2555.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 6 10 8.683333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4720 0 60.0 1 6 0.0006023307581511064 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2014 7 8 11.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +4721 1 365.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 10 8 7.133333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4722 1 270.0 1 7 0.00018331805682859762 1 0.00026188293832656804 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 12 7 15.0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4723 0 60.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 1 1 0 2014 8 25 14.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4724 1 2920.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 11 11 15.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4725 1 730.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 3 6 13.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4726 1 365.0 1 6 0.0012046615163022129 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 1 28 4.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4727 1 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 9 10 13.183333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4728 0 365.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 3 9 9.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +4729 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 7 5 12.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +4730 1 1095.0 1 7 0.0006285190519837632 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 9 4 14.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4731 0 30.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 10 8 8.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +4732 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2014 7 12 10.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4733 0 5475.0 1 8 0.00047138928898782245 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 10 26 8.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4734 1 330.0 1 7 0.001440356160796124 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 25 15.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4735 0 90.0 1 9 0.0001047531753306272 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 10 29 9.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4736 1 1460.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 2 7 14.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4737 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 7 13.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4738 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 1 15 5.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +4739 1 365.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 12 27 11.483333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4740 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 10 25 15.35 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4741 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0015451093361267512 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2015 4 2 14.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +4742 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 10 3 6.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +4743 0 240.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 1 4 7.833333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4744 1 365.0 1 4 0.0005237658766531361 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2015 10 17 15.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4745 1 365.0 1 6 0.00039282440748985203 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 29 15.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4746 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 7 6 13.966666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4747 1 730.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2015 4 17 8.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4748 1 1825.0 1 5 0.0015189210422940946 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 7 12 14.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4749 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 3 3 15.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4750 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 10 10 12.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4751 1 330.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 23 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4752 1 1825.0 1 4 0.00013094146916328402 1 2.61882938326568e-05 0.02721932227333023 0 1 0 0 0 2015 6 23 13.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4753 1 150.0 1 6 0.0007070839334817337 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 12 6 15.1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4754 0 4380.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 9 14 6.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4755 0 60.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 2 6 14.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +4756 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 8 15 15.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +4757 1 1825.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 1 0 1 0 2015 3 26 14.483333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4758 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2016 1 30 12.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +4759 1 3650.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2015 1 26 8.166666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4760 1 1825.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 3 26 15.333333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +4761 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 22 11.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +4762 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 12 9 7.95 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4763 0 180.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.00026188293832656804 0.07354385239547263 0 1 1 1 0 2015 10 10 11.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4764 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 4 12 13.25 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4765 0 30.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 7 7 13.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +4766 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 26 13.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +4767 0 60.0 1 3 0.0003142595259918816 0 0.0009951551656409586 0.0030320257722190637 1 1 1 0 0 2015 6 30 14.616666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4768 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 23 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +4769 1 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 4 14.466666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4770 0 1825.0 1 4 0.0020164986251145736 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 10 23 12.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4771 1 2920.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 6 15 9.3 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4772 1 2920.0 1 6 0.00039282440748985203 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 2 1 8.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +4773 1 1095.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.0009689668718083017 0.0994194359742967 0 0 0 0 0 2015 5 28 16.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4774 0 2190.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 11 19 8.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4775 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 0 0 0 0 2014 5 25 10.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4776 1 90.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 8 26 14.566666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4777 0 120.0 1 8 0.0001571297629959408 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 4 20 11.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4778 0 30.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 1 1 0 2014 4 29 9.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +4779 1 2555.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 12 17 10.25 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4780 1 365.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 9 23 14.316666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4781 1 1825.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 8 25 9.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4782 1 300.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 1 0 2014 5 14 14.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4783 1 365.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 3 22 14.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4784 1 365.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.0013617912792981538 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 8 10 13.966666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4785 0 60.0 1 5 0.0009427785779756449 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 0 2013 10 8 15.183333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4786 0 120.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 16 16.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4787 1 365.0 1 4 0.0003142595259918816 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2016 1 9 14.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4788 1 60.0 1 6 0.0006023307581511064 1 0.0010737200471389288 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 10 7 16.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4789 0 5840.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 1 2015 3 20 8.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4790 0 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 10 21 10.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4791 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 11 4 16.283333333333335 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4792 1 365.0 1 6 0.00036663611365719525 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 6 30 8.333333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +4793 1 2190.0 1 4 0.001597485923792065 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 9 25 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4794 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2013 11 26 10.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +4795 1 365.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 0 0 0 0 2016 1 18 13.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4796 1 730.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 3 8 13.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4797 1 300.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 3 19 6.683333333333334 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4798 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2014 7 30 13.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4799 1 365.0 1 4 0.0007594605211470473 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 2 21 15.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4800 1 180.0 1 5 0.0017546156867880058 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2016 1 23 11.866666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4801 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 14 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +4802 1 1825.0 1 7 0.00023569464449391123 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2014 10 25 11.8 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4803 1 330.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2013 10 29 19.583333333333332 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4804 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0013879795731308105 0.000964735472978793 0 1 0 0 0 2014 2 20 8.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4805 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 4 30 14.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +4806 0 60.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2014 10 20 9.816666666666666 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +4807 1 2920.0 1 9 0.00013094146916328402 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 2 23 8.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4808 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 22 12.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4809 1 365.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 4 28 14.316666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4810 0 30.0 1 3 0.00018331805682859762 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2014 7 12 15.066666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +4811 1 365.0 1 5 0.0013617912792981538 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 8 24 15.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4812 1 730.0 1 5 0.00034044781982453846 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 1 2014 1 28 7.166666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4813 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 0 0 0 2014 3 28 11.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +4814 0 60.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 9 1 12.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +4815 0 60.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 10 19 11.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4816 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 8 10.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +4817 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 4 30 9.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +4818 1 1460.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 1 2014 12 14 9.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4819 1 60.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.0015451093361267512 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2013 12 10 14.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4820 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 0 0 0 0 2014 6 15 14.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4821 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 16 15.7 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +4822 1 180.0 1 8 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 1 3 10.833333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +4823 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 1 23 18.166666666666668 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4824 0 1095.0 1 3 0.0003142595259918816 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 11 19 12.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4825 1 365.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 12 2 10.766666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4826 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 4 3 13.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +4827 1 730.0 1 5 0.0009951551656409586 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2013 12 24 8.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4828 1 730.0 1 4 0.002514076207935053 1 0.001440356160796124 0.221406791048633 0 1 0 0 0 2014 9 23 15.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4829 0 365.0 1 6 0.0018069922744533193 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 8 21 10.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4830 0 6205.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.0007070839334817337 0.3031681223835857 0 1 0 0 0 2015 7 21 8.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4831 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 2 6.116666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +4832 0 730.0 1 5 0.00044520099515516566 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 7 4 8.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4833 1 2190.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2016 1 15 7.583333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4834 1 150.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 30 10.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4835 0 90.0 1 5 0.0021474400942778577 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 8 28 9.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4836 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2015 1 6 9.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4837 0 365.0 1 3 5.23765876653136e-05 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2014 8 6 10.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +4838 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 12 23 11.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4839 1 730.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2015 11 10 9.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4840 1 300.0 1 5 0.002906900615424905 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 10 4 13.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4841 1 1095.0 1 4 0.0007332722273143905 1 0.0009689668718083017 0.0994194359742967 0 0 0 0 0 2015 2 3 10.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4842 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 3 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +4843 1 730.0 1 5 0.001335602985465497 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 12 26 12.083333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4844 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2014 6 26 4.983333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4845 1 60.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.0017284273929553489 0.30668251589229417 0 0 0 1 0 2015 9 13 16.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4846 1 730.0 1 4 0.0014141678669634674 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2014 12 6 11.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4847 0 730.0 1 6 0.00039282440748985203 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2014 5 5 8.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4848 1 2920.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 9 24 7.366666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +4849 0 1095.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 9 18 11.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4850 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 6 12.883333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +4851 0 90.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 11 30 12.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4852 0 30.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 8 11.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +4853 0 90.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 11 25 11.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4854 1 240.0 1 4 0.00047138928898782245 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 2 1 9.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4855 0 1825.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 0 1 2015 1 5 10.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4856 1 2190.0 1 6 0.0008118371088123609 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 26 12.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4857 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 10 29 13.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +4858 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 10 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +4859 1 1095.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 4 26 8.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4860 0 90.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0008380254026450176 0.4983720088893483 1 1 1 1 0 2015 11 16 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4861 1 3285.0 1 7 0.0003142595259918816 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 6 6 15.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +4862 1 270.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 1 18 12.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4863 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 5 21 14.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4864 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0017284273929553489 0.30668251589229417 0 0 0 0 0 2015 6 25 6.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4865 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 10 15 9.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +4866 0 60.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 0 1 0 1 2014 6 24 11.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4867 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 6 29 13.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +4868 1 365.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2016 2 15 10.1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4869 1 1095.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 7 12 8.916666666666666 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4870 1 120.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0008642136964776744 0.0008096887005357728 0 1 0 0 0 2015 12 18 15.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4871 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 1 27 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +4872 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 6 22 8.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +4873 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 9 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +4874 1 365.0 1 4 0.0004190127013225088 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2013 12 18 8.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4875 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2014 4 10 10.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4876 1 120.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 2 5 14.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4877 1 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 6 29 12.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +4878 1 3285.0 1 3 0.00065470734581642 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 6 1 14.233333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4879 0 60.0 1 3 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 13 13.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4880 1 90.0 1 6 0.00044520099515516566 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 3 10 15.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4881 1 2190.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 1 16 16.483333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4882 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 0 0 0 0 2014 6 12 13.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4883 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 8 10 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +4884 1 210.0 1 3 0.0045567631268822835 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 8 7 7.316666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +4885 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 24 16.033333333333335 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +4886 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 3 20 13.9 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4887 0 60.0 1 5 0.0005237658766531361 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 7 19 12.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4888 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 7 14 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +4889 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 8 10.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4890 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 9 6 14.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4891 1 1825.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 15 21.0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4892 1 2190.0 1 3 0.0005761424643184497 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 8 29 11.0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4893 1 730.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 1 30 14.666666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4894 0 730.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 24 13.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4895 1 1095.0 1 6 0.00023569464449391123 1 0.0011260966348042424 0.13377090978000586 0 1 0 0 0 2015 8 21 10.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4896 0 30.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 10 5 8.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +4897 1 365.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 11 15 9.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4898 1 60.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2014 1 6 13.35 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4899 1 365.0 1 6 0.00065470734581642 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 1 31 14.416666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4900 0 60.0 1 4 0.0014141678669634674 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 0 1 2013 10 22 10.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4901 1 1825.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 12 9.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4902 1 730.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 7 4 10.516666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4903 0 120.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2016 1 29 14.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4904 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 0 0 0 0 2014 4 6 13.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4905 1 365.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 11 16 16.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4906 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 5 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +4907 1 365.0 1 4 0.0033521016105800706 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 12 2 16.033333333333335 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4908 1 730.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2013 12 21 14.416666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4909 1 60.0 1 6 0.00065470734581642 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 11 3 13.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4910 1 730.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 4 2 14.3 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4911 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 7 16 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +4912 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 2 9 14.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4913 1 60.0 1 4 0.0007594605211470473 0 0.0008904019903103313 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2013 11 4 11.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +4914 1 180.0 1 5 0.001335602985465497 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 8 9.75 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4915 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 1 0 2015 10 18 14.6 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4916 1 365.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 1 0 2015 8 31 21.0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4917 1 1095.0 1 5 0.0005237658766531361 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 1 0 1 0 2014 11 10 8.9 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4918 1 150.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2014 1 25 13.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4919 1 730.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 12 5 13.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4920 1 60.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 20 15.433333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4921 1 180.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 4 29 14.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4922 0 90.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 10 29 9.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4923 1 365.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2014 1 6 7.15 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +4924 1 365.0 1 5 0.0017546156867880058 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 4 16 13.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4925 0 30.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 8 23 4.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4926 0 90.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 12 16 13.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4927 1 730.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 10 7 12.733333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4928 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 9 13 12.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4929 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2013 11 18 11.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +4930 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 7 30 13.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +4931 0 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2014 5 4 14.95 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4932 1 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 3 2 13.633333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4933 0 21.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 18 10.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +4934 0 30.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 0 1 0 0 2015 6 5 15.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4935 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 24 13.65 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +4936 1 730.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 0 0 2014 2 6 13.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4937 1 365.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 8 21 10.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4938 0 120.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 10 13 10.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4939 1 2555.0 1 6 0.00039282440748985203 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 10 21 15.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4940 1 4380.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 4 15 13.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +4941 1 1460.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.0009427785779756449 0.3338157010698227 0 0 0 0 0 2015 11 15 8.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +4942 0 3285.0 1 12 0.0002095063506612544 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 0 0 1 0 2014 7 30 13.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4943 1 1825.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 4 7 9.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4944 1 300.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 12 31 12.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4945 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 11 18 14.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +4946 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 1 26 15.783333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4947 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 2 11 14.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4948 0 2555.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2014 1 9 10.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4949 1 365.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2016 2 1 14.133333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +4950 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 8 9.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4951 1 1460.0 1 4 0.0017022390991226922 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 3 25 13.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4952 1 3650.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2014 1 5 10.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4953 0 90.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 12 19 6.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4954 1 90.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 4 23 9.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4955 1 90.0 1 4 0.00047138928898782245 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 6 24 12.233333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +4956 1 2920.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 12 6 8.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +4957 0 730.0 1 4 0.0014927327484614377 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2014 3 26 11.8 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4958 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 8 21 12.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +4959 0 330.0 1 6 0.00026188293832656804 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 10 10 11.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4960 0 365.0 1 7 0.0011784732224695562 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 1 2015 7 7 16.266666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4961 1 365.0 1 7 0.00044520099515516566 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2016 1 15 16.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4962 1 4015.0 1 5 0.0038758674872332068 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2013 12 22 7.5 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4963 1 60.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 16 14.833333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4964 1 365.0 1 5 0.0008904019903103313 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 1 2016 1 17 16.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4965 0 60.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 8 17 14.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4966 0 60.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.0007070839334817337 0.3031681223835857 0 1 0 0 0 2014 9 15 11.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +4967 1 730.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 2 7 8.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +4968 1 270.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 6 24 14.616666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4969 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 11 1 11.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +4970 1 365.0 1 6 0.00034044781982453846 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 12 6 15.033333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4971 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2013 10 20 10.15 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +4972 0 2920.0 1 5 0.0009427785779756449 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 0 0 2015 6 17 12.45 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4973 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 8 29 14.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +4974 0 60.0 1 1 2.61882938326568e-05 0 0.00018331805682859762 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 11 27 14.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4975 1 1825.0 1 8 0.00034044781982453846 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2015 8 13 15.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4976 0 60.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 10 18 12.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4977 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2014 6 21 10.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4978 0 330.0 1 4 0.00036663611365719525 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 0 2013 12 16 9.966666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4979 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 11 13 11.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +4980 1 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 5 31 7.35 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +4981 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 7 9.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +4982 1 1825.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 1 2016 1 9 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4983 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2014 2 3 11.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +4984 1 730.0 1 6 0.0012832263978001834 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 17 14.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4985 1 365.0 1 11 5.23765876653136e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 10 7 10.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +4986 0 90.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 7 18 17.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +4987 1 730.0 1 5 0.0008904019903103313 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 7 28 15.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +4988 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 2.61882938326568e-05 0.17728737057901356 0 1 0 1 0 2014 7 25 14.683333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4989 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 10 2 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +4990 1 2555.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 15 9.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +4991 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 16 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +4992 1 365.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2013 11 17 8.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +4993 1 240.0 1 4 0.0005761424643184497 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 7 2 7.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +4994 0 90.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 12 12 11.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +4995 1 365.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 10 9 14.033333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +4996 1 1825.0 1 8 0.00034044781982453846 1 0.00023569464449391123 0.17242923837579893 0 1 0 1 0 2015 9 27 10.316666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4997 0 1825.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2015 1 11 12.016666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +4998 1 300.0 1 4 0.001859368862118633 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 0 0 0 0 2015 11 17 14.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +4999 1 1095.0 1 5 0.0005237658766531361 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 3 18 12.066666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5000 1 60.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 10 1 5.516666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5001 0 60.0 1 6 0.0006808956396490769 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 11 5 13.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5002 1 1095.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 9 18 12.95 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5003 0 3285.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 12 31 10.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5004 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 3 3 11.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5005 1 1825.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2016 1 4 10.4 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5006 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 25 10.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +5007 1 60.0 1 5 0.0008904019903103313 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 6 24 11.483333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +5008 1 730.0 1 5 0.00034044781982453846 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 1 2015 10 10 11.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5009 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 6 6 14.283333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +5010 1 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 1 11 12.083333333333334 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5011 1 60.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 15 7.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5012 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2015 10 28 6.0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +5013 1 2190.0 1 4 0.0007070839334817337 1 2.61882938326568e-05 0.39853911485520355 0 1 0 0 0 2015 2 4 10.8 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5014 0 1095.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.0013879795731308105 0.000964735472978793 0 1 0 0 0 2015 12 8 9.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5015 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 28 14.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +5016 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 1 0 1 0 2014 3 13 15.216666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +5017 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 18 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +5018 1 730.0 1 4 0.00044520099515516566 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 4 20 8.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5019 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 4 14 7.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +5020 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2015 8 9 6.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +5021 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 9 9 13.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5022 0 1095.0 1 12 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 9 21 8.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5023 1 1460.0 1 8 0.0004190127013225088 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2015 4 26 15.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5024 0 60.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 1 2014 1 20 14.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5025 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 11 13 8.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5026 1 30.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 2 24 14.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5027 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 11 5 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +5028 1 3650.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 4 18 15.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +5029 1 1095.0 1 4 0.0008118371088123609 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 6 25 11.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5030 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 1 1 0 2014 7 12 14.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5031 1 730.0 1 6 0.0004975775828204793 0 0.0008642136964776744 0.0008096887005357728 0 1 0 0 0 2014 2 4 8.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5032 0 365.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 6 25 14.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5033 1 1460.0 1 5 0.0007594605211470473 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 1 2015 2 21 13.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5034 1 90.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.0004190127013225088 0.09035781349596017 0 1 0 0 0 2015 3 31 15.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5035 1 120.0 1 6 0.0015712976299594081 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 7 27 15.966666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5036 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2015 10 12 13.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5037 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2015 7 21 11.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +5038 1 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2015 5 24 15.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5039 0 2920.0 1 3 0.0045567631268822835 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 9 27 11.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5040 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 11 28 8.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5041 1 90.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 9 14 10.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +5042 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 10 23 13.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +5043 1 1825.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2013 10 5 8.016666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +5044 1 60.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 7 2 14.833333333333334 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5045 1 730.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 8 23 10.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5046 1 365.0 1 7 0.00013094146916328402 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 12 24 14.55 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5047 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 5 4 9.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +5048 0 60.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 10 6 10.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5049 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2015 8 28 8.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5050 1 1095.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 11 29 14.5 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5051 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 0 2014 10 28 6.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +5052 0 365.0 1 4 0.00018331805682859762 1 2.61882938326568e-05 0.23398280703567798 1 1 1 1 0 2015 11 30 15.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5053 1 2555.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 11 9.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5054 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 5 29 15.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +5055 1 60.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.0017284273929553489 0.30668251589229417 0 0 0 0 0 2015 12 30 15.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5056 0 90.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 12 15.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5057 1 1095.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.0006285190519837632 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2016 1 25 14.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5058 1 120.0 1 6 0.0012046615163022129 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 7 27 7.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +5059 1 365.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2015 5 16 15.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5060 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 30 11.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5061 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2014 5 10 7.283333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +5062 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 22 8.883333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +5063 0 60.0 1 4 0.0004190127013225088 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 10 13 11.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5064 1 90.0 1 6 0.0016498625114573786 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2016 2 5 16.466666666666665 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5065 0 90.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 11 21 8.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5066 1 730.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 3 28 12.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5067 1 365.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 1 0 2014 12 27 13.233333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5068 1 2920.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 24 8.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5069 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 1 26 16.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5070 0 30.0 1 5 0.0013617912792981538 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2015 8 15 5.1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +5071 0 60.0 1 11 5.23765876653136e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2016 1 2 15.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5072 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 0 2013 12 24 8.166666666666666 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +5073 1 90.0 1 9 5.23765876653136e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 1 4 15.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5074 1 1460.0 1 6 0.00036663611365719525 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 3 23 15.35 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5075 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00047138928898782245 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 7 10 13.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5076 1 365.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 8 17 7.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5077 1 1095.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 6 10 10.5 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5078 1 730.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 5 29 9.5 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5079 0 120.0 1 6 0.00044520099515516566 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 10 26 9.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5080 0 4380.0 1 10 0.00034044781982453846 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 1 7 15.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5081 1 1460.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 1 2014 4 23 6.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5082 1 730.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 1 11.133333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5083 1 365.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2014 2 13 12.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5084 1 90.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2016 1 17 9.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +5085 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 2 4 13.916666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5086 1 1095.0 1 4 0.0014141678669634674 1 0.00026188293832656804 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 6 1 16.116666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5087 0 90.0 1 7 0.0004975775828204793 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 13 14.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5088 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 7 18 16.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5089 1 730.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 12 28 14.283333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5090 0 60.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 0 2015 10 11 11.033333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5091 1 1095.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 11 22 8.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5092 1 1825.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 5.23765876653136e-05 0.16533154168174066 0 1 0 0 0 2014 6 13 8.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5093 1 2190.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 24 15.966666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5094 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2016 1 6 16.083333333333332 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +5095 1 3650.0 1 3 0.00013094146916328402 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 5 1 12.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5096 1 3650.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2014 9 4 10.95 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5097 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2014 6 25 7.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +5098 0 30.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 18 12.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5099 0 90.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 0 1 1 0 2015 8 15 13.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5100 1 365.0 1 6 0.00039282440748985203 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 3 14 9.816666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5101 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 12 17 8.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5102 1 365.0 1 7 0.0004975775828204793 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 0 0 1 0 2015 2 1 15.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5103 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 5 5 13.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +5104 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 1 0 0 0 2015 10 27 16.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5105 1 1095.0 1 6 0.0009689668718083017 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 9 14 7.366666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5106 1 1460.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 3 27 11.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5107 1 1095.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 22 11.666666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5108 1 30.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2013 12 31 13.25 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +5109 0 1095.0 1 3 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 5 11 14.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5110 1 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 8 11 14.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5111 1 730.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.0010475317533062722 0.3338157010698227 0 1 0 0 0 2015 3 14 15.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5112 1 1095.0 1 4 0.001597485923792065 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 6 29 10.45 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5113 1 210.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2016 2 21 14.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5114 1 730.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 2 3 14.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5115 1 1825.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 12 29 12.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5116 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 10 2 10.666666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5117 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2015 3 20 14.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5118 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2015 12 23 14.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5119 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 3 10 15.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5120 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 1 17 13.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5121 0 1460.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 0 0 2014 12 1 13.6 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +5122 1 1095.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 9 18 12.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5123 0 4745.0 1 5 0.0010475317533062722 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 9 17 12.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5124 1 730.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2014 12 17 9.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5125 1 2555.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 4 3 9.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5126 1 2555.0 1 6 0.0005761424643184497 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 12 27 15.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5127 1 730.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 5 16 12.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5128 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 10 23 13.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +5129 1 365.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2013 11 11 8.366666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5130 1 1095.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 6 13 8.65 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5131 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 10 20 11.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +5132 0 90.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 10 20 6.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5133 1 5110.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 9 6 7.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5134 1 60.0 1 9 0.0005237658766531361 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2016 1 10 14.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5135 1 120.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 8 26 15.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5136 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 3 26 4.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5137 0 651.3046875 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 2 16 7.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5138 0 90.0 1 7 0.0001571297629959408 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 0 1 0 1 2015 2 3 10.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5139 0 1095.0 1 4 0.0033521016105800706 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 4 30 11.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5140 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 6 16 15.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +5141 1 1095.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 1 0 2014 11 4 5.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5142 1 60.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 1 0 0 0 2016 2 20 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5143 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0012308498101348698 0.31410753355039883 0 1 1 1 0 2013 12 11 8.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5144 1 2190.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 3 15 9.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5145 1 730.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.0006285190519837632 0.3062690578324461 0 1 0 0 0 2015 10 15 14.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +5146 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 11 12 13.983333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +5147 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 26 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +5148 1 730.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 6 14 10.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5149 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 1 0 2014 5 4 14.4 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5150 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 30 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +5151 1 240.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.00026188293832656804 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 1 27 9.333333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5152 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 8 27 15.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5153 0 60.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 21 10.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5154 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 0 2015 4 12 15.566666666666666 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5155 1 4745.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 10 14 9.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5156 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 11 27 13.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5157 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 5 14 8.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +5158 0 90.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 11 28 10.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5159 0 2190.0 1 9 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 20 11.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5160 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 4 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +5161 0 6.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 21 5.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +5162 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 2 23 8.166666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +5163 1 3285.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2013 12 15 13.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5164 1 2190.0 1 4 0.0017022390991226922 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2014 1 1 12.783333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5165 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 10 13.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +5166 0 60.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 22 13.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5167 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 10 13 13.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +5168 1 5110.0 1 4 0.002514076207935053 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2013 10 18 9.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5169 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 1 6 7.666666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +5170 0 730.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2016 1 28 14.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5171 0 60.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 7 1 9.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5172 1 4380.0 1 3 0.0001047531753306272 1 0.0007070839334817337 0.20881354764242768 0 0 0 0 0 2014 10 30 11.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +5173 1 2190.0 1 7 0.0006023307581511064 1 2.61882938326568e-05 0.031646768997536476 0 0 0 0 0 2015 7 23 13.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +5174 1 365.0 1 5 0.00047138928898782245 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2013 12 7 12.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5175 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0013617912792981538 0.3118679690595552 0 1 0 1 0 2015 4 6 14.85 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5176 0 150.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 20 11.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5177 1 1095.0 1 4 0.0016498625114573786 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 6 15 13.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5178 1 730.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2013 10 31 7.916666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5179 1 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 5 28 10.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +5180 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 7 2 15.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5181 1 1095.0 1 4 0.0007594605211470473 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 1 2015 1 24 13.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5182 1 1460.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 4 14.35 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5183 1 1095.0 1 6 0.00065470734581642 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2015 3 15 12.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5184 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 19 8.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +5185 1 1825.0 1 6 0.00130941469163284 1 0.0009689668718083017 0.0994194359742967 0 1 0 0 0 2015 7 24 10.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5186 1 365.0 1 6 0.0009689668718083017 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 13 11.9 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5187 1 365.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 9 9 9.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5188 0 730.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.00047138928898782245 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 7 27 9.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5189 0 30.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 16 10.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +5190 0 14.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 10 12.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +5191 0 60.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 6 23 4.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5192 1 120.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 15 13.816666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5193 0 120.0 1 4 0.0012570381039675265 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 11 16 12.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5194 1 1095.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 2 15 12.5 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5195 0 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 12 11 8.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5196 1 60.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 5 13 14.816666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5197 0 60.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 5 27 4.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +5198 1 4380.0 1 4 0.0020164986251145736 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 7 1 7.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5199 0 730.0 1 3 0.0004190127013225088 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 5 28 14.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +5200 1 2555.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 2 22 15.066666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5201 0 90.0 1 5 0.0006023307581511064 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 10 12 11.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5202 0 730.0 1 2 0.0001047531753306272 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 0 1 1 0 2015 5 11 14.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5203 1 730.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2014 3 15 13.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5204 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 4 2 13.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +5205 1 1825.0 1 5 0.0007332722273143905 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 11 11.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5206 1 365.0 1 3 0.0008904019903103313 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 1 0 1 0 2015 4 18 15.2 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5207 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 14 14.7 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +5208 0 6570.0 1 5 0.0003142595259918816 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 0 1 1 0 2015 11 24 9.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5209 1 730.0 1 3 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 2 21.0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5210 1 730.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2014 11 15 12.133333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5211 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 8 30 8.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +5212 1 2190.0 1 9 5.23765876653136e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 10 26 14.333333333333334 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5213 1 2190.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 11 17 11.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5214 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 4 17 13.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5215 1 1825.0 1 8 7.85648814979704e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2016 2 7 9.6 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5216 1 730.0 1 5 0.00034044781982453846 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 4 11 13.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5217 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 3 6 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +5218 0 60.0 1 5 0.0020426869189472305 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 3 28 13.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5219 1 730.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 16 12.716666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5220 1 730.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 10 31 14.95 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +5221 0 60.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 7 4 7.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5222 1 2190.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 10 4 14.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5223 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 6 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +5224 1 120.0 1 5 0.0004975775828204793 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 7 13 12.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +5225 1 150.0 1 7 0.0005761424643184497 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 1 0 2013 12 27 10.466666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5226 1 1095.0 1 6 0.001335602985465497 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 3 6 14.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5227 1 2190.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2016 1 31 11.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5228 1 730.0 1 3 0.0012308498101348698 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 4 8 11.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5229 1 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 8 9.633333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +5230 0 60.0 1 7 0.0005761424643184497 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 8 24 15.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5231 0 60.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 10 13 13.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5232 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2014 6 18 8.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +5233 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 23 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5234 0 1095.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 1 14.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5235 0 60.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2016 1 25 12.55 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5236 0 60.0 1 7 0.00034044781982453846 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 7 19 11.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5237 1 1825.0 1 5 0.0007332722273143905 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 5 7 5.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5238 1 1825.0 1 4 0.00044520099515516566 0 0.0008904019903103313 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 9 6 11.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5239 1 30.0 1 5 0.0005499541704857929 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2016 1 23 13.016666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +5240 1 365.0 1 6 0.00039282440748985203 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 6 17 9.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5241 0 60.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 6 23 5.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5242 1 270.0 1 4 0.00036663611365719525 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 10 11 14.733333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5243 1 150.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 5 13.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5244 1 1825.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 10 8.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5245 1 365.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 3 18 11.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5246 1 730.0 1 4 0.0003142595259918816 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 2 3 11.666666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5247 1 5840.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 6 26 7.366666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5248 0 90.0 1 2 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 8 11 13.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5249 1 1095.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 4 9 9.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5250 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0009165902841429881 0.13377090978000586 0 1 0 0 0 2014 4 6 8.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5251 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 10 24 8.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +5252 1 1095.0 1 7 0.0001571297629959408 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 5 6 11.233333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +5253 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 0 1 1 0 2014 8 12 11.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +5254 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 10 16 12.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +5255 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2013 12 27 11.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5256 0 141.8955078125 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 4 25 11.3 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +5257 1 365.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 12 14 15.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5258 1 2920.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 2 7 13.35 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5259 0 60.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 7 11 12.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5260 1 3650.0 1 3 0.0045567631268822835 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2015 8 27 11.983333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5261 0 60.0 1 4 0.0007332722273143905 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 8 10 10.166666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5262 1 365.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.0007594605211470473 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2016 2 16 10.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5263 1 730.0 1 5 0.0014927327484614377 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2014 11 2 15.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5264 1 2190.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2015 1 9 8.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5265 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 2 15.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +5266 0 730.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 10 13 11.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5267 1 2555.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 8 27 15.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5268 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 21 8.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +5269 1 120.0 1 7 0.001440356160796124 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 7 19 15.25 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5270 1 730.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 10 30 9.566666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +5271 1 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 7 21 14.166666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +5272 1 1095.0 1 6 0.00023569464449391123 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 7 26 11.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +5273 0 365.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 5 25 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +5274 1 1460.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 3 27 11.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5275 1 2920.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 1 0 2015 10 31 9.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5276 0 1460.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 4 20 11.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5277 1 730.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 4 26 9.116666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +5278 1 1460.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2014 7 5 11.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5279 0 60.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 16 8.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5280 1 180.0 1 7 0.00026188293832656804 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2014 11 4 9.65 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5281 1 365.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 3 6 13.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5282 1 60.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.00065470734581642 0.20435164607990078 0 0 0 0 0 2015 9 7 15.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5283 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 1 6.65 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +5284 1 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 23 14.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5285 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 14 11.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +5286 1 150.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 9 5 14.75 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5287 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2013 10 1 13.033333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5288 1 1095.0 1 6 0.00039282440748985203 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 10 30 11.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5289 1 365.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 3 3 8.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +5290 0 60.0 1 4 0.0010475317533062722 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 1 2015 7 20 15.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +5291 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 0 0 0 0 2014 3 30 10.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5292 1 730.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 11 8.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5293 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 10 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +5294 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 2 5 15.516666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5295 1 2190.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 1 0 2015 8 3 10.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5296 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010737200471389288 0.009543990214825916 1 0 1 1 0 2015 7 3 8.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +5297 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 1 2013 10 29 14.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +5298 1 300.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 8 7 9.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5299 1 120.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 10 20 14.15 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5300 1 3285.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 12 2 14.016666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5301 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 5 23 14.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5302 1 1825.0 1 5 0.001335602985465497 1 2.61882938326568e-05 0.23987458438851278 0 1 0 0 0 2015 6 27 12.45 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5303 1 365.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 15 11.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5304 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 12 12 12.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5305 1 730.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.0011260966348042424 0.13377090978000586 0 0 0 0 0 2013 11 29 8.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5306 1 2555.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 6 14 12.666666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5307 0 60.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 9 8.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5308 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 4 2 14.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +5309 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 3 3 12.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5310 1 730.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 12 9 15.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5311 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 3 20 10.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5312 1 270.0 1 7 0.0001571297629959408 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2015 1 21 15.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5313 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 1 21 11.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +5314 1 1825.0 1 4 0.001859368862118633 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 2 8 6.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +5315 0 5475.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 0 2014 8 12 6.55 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5316 1 730.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.0015451093361267512 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 6 9 14.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5317 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 0 0 2014 4 26 11.516666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +5318 1 2920.0 1 4 0.001597485923792065 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 6 22 16.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5319 0 60.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2015 7 18 13.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5320 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 5 5 13.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5321 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 7 26 11.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +5322 1 120.0 1 6 0.0019641220374492603 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 9 7 13.666666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5323 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 7 18 17.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5324 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 17 8.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5325 1 2190.0 1 6 0.00065470734581642 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2014 9 18 9.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5326 0 90.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 24 15.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5327 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 11 25 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +5328 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2014 1 3 12.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +5329 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0002095063506612544 0.1885885575481937 0 0 0 0 0 2014 2 16 13.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5330 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 0 2014 5 15 7.4 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +5331 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 10 8 10.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +5332 1 3650.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 2 4 13.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5333 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 11 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +5334 0 90.0 1 3 0.0016498625114573786 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 7 12 15.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5335 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 6 12 13.966666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +5336 0 30.0 1 6 0.0004975775828204793 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 12 27 15.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5337 1 365.0 1 4 0.002828335733926935 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 5 9 16.083333333333332 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5338 1 1825.0 1 5 0.0017546156867880058 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 4 13 9.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5339 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 4 28 11.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5340 1 6205.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 8 11 13.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5341 1 240.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 1 3 15.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5342 1 365.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 12 29 4.2 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5343 1 1460.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 5 11 13.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5344 0 90.0 1 7 0.00028807123215922483 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 12 12 14.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5345 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 6 12 14.45 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5346 1 2555.0 1 3 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 4 14.083333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +5347 0 330.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 8 2 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +5348 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 8 28 13.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5349 1 1095.0 1 4 0.0005237658766531361 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 7 20 8.1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5350 0 90.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2013 10 5 13.166666666666666 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5351 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 6 7.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +5352 0 60.0 1 8 7.85648814979704e-05 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2015 11 21 16.733333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5353 1 180.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 6 11.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +5354 1 1095.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2016 1 19 8.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5355 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 8 8 13.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +5356 0 1825.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 18 10.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5357 0 90.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2014 12 26 10.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5358 0 1460.0 1 11 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 28 9.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5359 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 2 24 11.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +5360 0 120.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 12 21 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5361 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 11 4 15.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5362 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 12 3 13.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5363 1 60.0 1 6 0.00026188293832656804 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 2 26 13.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5364 1 1825.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 1 0 2015 11 14 15.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5365 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 9 1 14.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5366 0 150.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 10 13 9.933333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5367 1 2555.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 9 1 10.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5368 0 2920.0 1 4 0.0016498625114573786 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2016 1 23 13.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5369 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 12 2 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +5370 1 730.0 1 4 0.0012570381039675265 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 0 0 0 0 2015 3 24 13.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5371 1 1095.0 1 4 0.00036663611365719525 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 29 13.733333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5372 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 10 31 14.216666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5373 0 300.0 1 3 0.00036663611365719525 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 6 20 9.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +5374 0 365.0 1 7 0.0006285190519837632 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 1 15.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5375 1 1825.0 1 4 0.00044520099515516566 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 2 23 14.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5376 0 60.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 18 12.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5377 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 6 19 15.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +5378 0 60.0 1 4 0.0009689668718083017 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 7 13 15.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5379 1 270.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2016 2 15 14.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5380 1 1825.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 19 14.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5381 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 3 16 14.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +5382 1 60.0 1 3 0.0005761424643184497 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 15 14.733333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5383 1 3650.0 1 5 0.0005237658766531361 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 8 31 11.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +5384 0 730.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 10 14.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5385 1 730.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 9 13 12.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5386 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 5 21 11.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +5387 0 365.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 10 7 10.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5388 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2014 11 25 10.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5389 1 730.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.0002095063506612544 0.2229400313539029 0 1 0 0 0 2015 8 28 13.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5390 0 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 9 18 10.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5391 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 16 14.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +5392 1 730.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2013 11 15 13.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5393 0 1460.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2015 1 13 12.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5394 0 365.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 9 3 11.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +5395 1 2190.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 1 20 11.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5396 1 120.0 1 6 0.001335602985465497 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 9 7 14.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5397 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 1 30 8.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5398 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 11 29 15.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5399 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 1 0 1 0 2014 4 4 5.016666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5400 1 60.0 1 4 0.0014141678669634674 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 1 0 0 0 2013 11 10 12.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5401 0 90.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2016 2 13 8.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5402 0 60.0 1 5 0.0021474400942778577 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 0 1 2014 7 1 8.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5403 1 1460.0 1 5 0.0006285190519837632 1 0.0013617912792981538 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 4 7 12.5 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +5404 1 730.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2015 2 26 8.2 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5405 1 3285.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 7 7 7.116666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +5406 1 365.0 1 4 0.0016498625114573786 1 0.00026188293832656804 0.20230158319982083 0 0 0 0 0 2013 10 31 13.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5407 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 6 17 12.55 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5408 0 2555.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 7.85648814979704e-05 0.17833824314779403 1 1 1 1 0 2014 2 11 9.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5409 1 365.0 1 3 0.00065470734581642 0 0.0007332722273143905 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 4 8 15.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5410 1 30.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 5 9 9.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5411 0 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 23 16.216666666666665 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +5412 1 30.0 1 3 7.85648814979704e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 10 12 9.316666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +5413 1 730.0 1 5 0.00044520099515516566 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2016 1 12 15.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5414 1 365.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 10 20 9.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +5415 1 30.0 1 6 0.00044520099515516566 1 0.0007070839334817337 0.23987458438851278 0 0 0 1 0 2014 11 23 15.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5416 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 11 18 9.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5417 1 1095.0 1 6 0.00130941469163284 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 1 2014 8 22 14.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5418 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 6 28 9.483333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5419 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 2 15.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5420 1 180.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 0 0 0 0 2014 2 21 14.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5421 1 365.0 1 3 5.23765876653136e-05 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 3 13 9.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5422 1 1460.0 1 4 0.0023045698572737986 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2014 5 3 8.333333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5423 1 1095.0 1 5 0.001335602985465497 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 0 0 0 0 2015 8 18 8.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +5424 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 7 11 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +5425 1 4380.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0009689668718083017 0.0994194359742967 0 0 0 0 0 2014 5 16 12.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5426 1 90.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 8 27 13.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +5427 0 60.0 1 6 0.00044520099515516566 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 11 3 13.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5428 0 2920.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 22 11.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5429 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 4 19 6.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +5430 1 330.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2013 12 23 8.0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5431 1 1825.0 1 4 0.0015712976299594081 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 1 0 0 0 2015 11 27 13.516666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +5432 0 180.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2016 1 22 11.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5433 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 0 2015 7 12 6.0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +5434 0 2920.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 7 12 11.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5435 0 30.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 11 2 14.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +5436 0 1825.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 4 6 9.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5437 1 730.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 1 7 4.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5438 1 2555.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 3 18 15.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +5439 1 730.0 1 3 0.0012308498101348698 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 0 0 0 0 2014 2 3 14.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5440 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 11 9.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +5441 0 3285.0 1 6 0.0009165902841429881 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 2 2 10.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5442 1 3285.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2013 11 14 9.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5443 0 277.134765625 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 5 13 9.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +5444 0 180.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 12 4 9.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5445 1 730.0 1 5 0.0021736283881105146 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 1 0 2013 11 30 11.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5446 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 1 15.15 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +5447 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 5 20 7.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +5448 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 10 7 5.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +5449 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 6 6 15.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5450 1 2190.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2015 9 11 10.833333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5451 1 1460.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 24 9.916666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +5452 0 35.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 1 17 13.833333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +5453 1 365.0 1 6 0.0008904019903103313 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 1 2015 11 21 14.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5454 1 365.0 1 8 0.0006808956396490769 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 0 0 0 0 2015 2 19 11.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5455 1 1825.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 7 14 9.516666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5456 1 300.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2014 5 20 13.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5457 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 8 8.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +5458 0 1460.0 1 6 0.0007856488149797041 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 0 0 2013 11 1 10.35 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5459 1 2.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 13 12.316666666666666 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +5460 1 365.0 1 5 0.0038758674872332068 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 7 27 13.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5461 1 730.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2013 11 25 12.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5462 0 3285.0 1 5 0.0009427785779756449 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 11 22 12.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5463 1 330.0 1 4 0.0015712976299594081 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2013 11 17 8.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +5464 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 10 16 14.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +5465 0 60.0 1 3 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 22 9.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5466 0 30.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 5 31 9.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +5467 0 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 2 9 13.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5468 1 365.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 12 27 14.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5469 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0008118371088123609 0.31291884162833566 0 1 1 1 0 2014 4 17 8.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +5470 1 730.0 1 6 0.0015712976299594081 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 18 5.866666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5471 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 6 12 12.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +5472 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2013 12 23 15.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5473 1 730.0 1 4 0.0016498625114573786 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2016 1 4 21.0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5474 1 365.0 1 3 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 10 10 8.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +5475 0 2190.0 1 4 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 12 17 12.216666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5476 1 730.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 3 8 9.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5477 1 60.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 17 10.55 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5478 0 365.0 1 6 0.0017022390991226922 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 26 11.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5479 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 10 6 13.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +5480 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 2 10 10.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +5481 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 8 26 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +5482 1 300.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 4 7 12.0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5483 1 1460.0 1 3 0.0045567631268822835 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 12 11 15.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +5484 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 11 19 14.15 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +5485 1 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 21 14.15 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +5486 1 1095.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 6 3 8.45 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5487 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 4 13 10.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5488 0 90.0 1 8 0.00026188293832656804 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 9 21 15.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +5489 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 5 7 9.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +5490 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2015 5 26 14.716666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5491 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 1 1 1 0 2015 9 9 12.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +5492 1 3650.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 9 12 10.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5493 1 730.0 1 9 7.85648814979704e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 4 27 14.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +5494 1 365.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 8 26 11.083333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5495 1 365.0 1 5 0.00044520099515516566 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 14 7.95 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5496 0 2920.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 1 2015 2 28 7.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +5497 1 1825.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.0004975775828204793 0.007166606370699605 0 1 0 1 0 2015 12 16 13.783333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5498 0 120.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 1 19 14.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5499 1 730.0 1 6 0.0006285190519837632 0 0.0012046615163022129 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 9 5 8.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +5500 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 1 2014 5 25 13.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +5501 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 2 22 14.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +5502 1 30.0 1 7 0.00013094146916328402 1 0.00039282440748985203 0.20717694282219581 0 1 0 1 0 2015 8 30 8.366666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5503 1 150.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 4 15 12.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5504 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 10 16 14.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +5505 0 365.0 1 8 0.0001047531753306272 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2015 8 20 16.066666666666666 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5506 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010737200471389288 0.009543990214825916 1 1 1 0 0 2014 7 17 5.0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +5507 1 730.0 1 6 0.0008380254026450176 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 4 1 15.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +5508 1 1095.0 1 3 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 12 22 15.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5509 0 60.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 11 25 4.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5510 1 1825.0 1 4 0.0005761424643184497 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 3 24 9.983333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5511 1 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 7 21 14.15 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +5512 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 5 7 8.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +5513 1 2920.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 6 28 10.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +5514 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 1 3 8.333333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5515 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 6 27 12.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5516 1 730.0 1 4 0.0006285190519837632 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2014 4 12 14.716666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5517 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 0 1 1 0 2015 11 7 10.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +5518 1 730.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 11 27 14.6 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5519 0 90.0 1 7 0.0001571297629959408 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 8 22 13.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5520 0 1825.0 1 5 0.0009951551656409586 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 0 0 2014 12 23 11.8 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5521 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2015 5 12 14.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5522 1 4380.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 6 12 8.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5523 0 150.0 1 3 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2013 12 24 8.916666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5524 1 365.0 1 8 0.0001047531753306272 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 1 0 0 0 2014 4 28 8.3 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5525 1 365.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 3 8 14.266666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5526 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 9 7 14.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5527 1 2190.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 12 11.3 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5528 1 730.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 3 2 13.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5529 1 1095.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 10 3 15.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5530 0 90.0 1 9 0.00039282440748985203 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 11 14 10.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5531 1 365.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 3 14 9.833333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5532 1 4380.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 3 19 8.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5533 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2015 8 28 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +5534 0 90.0 1 5 0.0008118371088123609 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 11 22 14.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5535 1 1095.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 3 20 13.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5536 0 1460.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 9 15.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5537 1 210.0 1 9 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 31 7.366666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +5538 1 2920.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 6 8 9.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5539 1 730.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 2 16 15.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5540 1 1095.0 1 4 0.00036663611365719525 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 0 0 2015 10 19 13.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5541 0 90.0 1 7 0.0011260966348042424 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 12 8 14.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5542 0 60.0 1 9 0.00013094146916328402 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 9 9 14.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5543 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 10 5 13.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5544 0 60.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 6 29 12.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5545 1 2555.0 1 5 0.0009427785779756449 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 8 22 8.533333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +5546 0 4380.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 4 7 7.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5547 1 150.0 1 6 0.0012832263978001834 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 3 30 12.5 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +5548 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 7 30 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +5549 0 300.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 20 10.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5550 1 330.0 1 4 0.00034044781982453846 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 5 23 12.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5551 1 1825.0 1 8 0.0006808956396490769 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 4 2 10.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5552 0 120.0 1 8 0.0008380254026450176 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 2 6 13.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5553 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 6 19 15.066666666666666 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +5554 0 90.0 1 6 0.00026188293832656804 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 0 1 1 0 2014 11 25 11.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5555 0 365.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2016 1 11 13.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5556 1 1460.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 1 0 1 0 2014 7 26 12.166666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5557 1 1460.0 1 6 0.0008118371088123609 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 3 15.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5558 1 730.0 1 7 0.00034044781982453846 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 1 2015 2 1 14.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5559 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 9 14.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +5560 1 150.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 0 0 1 0 2015 1 29 10.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5561 1 1825.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 10 7 15.983333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5562 1 3650.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 6 1 13.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5563 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 26 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +5564 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 6 29 15.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5565 1 1460.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.00036663611365719525 0.25768773580029974 0 1 0 0 0 2014 6 8 11.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5566 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 4 26 8.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +5567 1 5475.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 3 23 11.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5568 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 4 10.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +5569 1 30.0 1 4 0.00047138928898782245 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 8 26 10.016666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +5570 0 210.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 4 10.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5571 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2013 10 30 10.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +5572 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 10 10 14.25 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5573 0 90.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 22 9.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5574 0 365.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2015 9 21 12.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5575 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 6 3 9.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5576 0 90.0 1 9 0.0001047531753306272 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 0 0 2014 9 23 4.433333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5577 1 330.0 1 6 0.00026188293832656804 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2013 12 2 10.35 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5578 1 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 20 10.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +5579 1 1825.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 1 8 11.033333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5580 1 1825.0 1 5 0.00034044781982453846 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 5 3 15.266666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +5581 0 60.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 11 27 13.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5582 1 120.0 1 7 0.0002095063506612544 1 7.85648814979704e-05 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 1 10 13.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5583 1 240.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2015 1 19 13.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5584 1 330.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0004975775828204793 0.0848967216221338 0 0 0 0 0 2013 10 13 9.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5585 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 1 1 0 2015 6 11 5.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +5586 1 730.0 1 4 0.0014141678669634674 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 3 21 15.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5587 1 330.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 8 26 7.983333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5588 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2016 2 15 8.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5589 1 730.0 1 7 0.0006023307581511064 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 9 7 9.616666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5590 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 5 7 14.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +5591 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 5 7 14.283333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5592 0 180.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 12 6 12.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5593 1 730.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2015 12 30 13.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5594 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 25 14.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +5595 0 60.0 1 6 0.0016498625114573786 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 17 15.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5596 0 730.0 1 3 0.00018331805682859762 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 2 12 12.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5597 0 730.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 5 19 12.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5598 0 60.0 1 6 0.00039282440748985203 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2013 10 22 14.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +5599 1 60.0 1 7 0.0006808956396490769 0 0.0012046615163022129 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 8 12 13.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5600 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 3 12.366666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +5601 1 240.0 1 6 0.0016498625114573786 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2013 12 21 12.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5602 1 1095.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 10 1 9.55 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5603 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 2 25 14.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5604 1 2190.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 0 0 0 0 2014 6 1 14.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5605 0 365.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 12 7 13.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5606 0 365.0 1 3 0.0004190127013225088 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 1 13 16.016666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5607 1 120.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 11 5 8.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5608 1 1095.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.0012308498101348698 0.31410753355039883 0 0 0 0 0 2013 12 20 14.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5609 1 365.0 1 7 0.00026188293832656804 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 2 18 8.65 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5610 1 1095.0 1 6 0.0006023307581511064 0 0.0008904019903103313 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2015 2 18 8.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5611 1 1095.0 1 5 0.0007594605211470473 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2015 11 21 10.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5612 1 730.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 1 0 2014 7 13 7.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5613 1 150.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 10 5 14.05 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5614 1 2190.0 1 5 0.0020426869189472305 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 7 18 12.4 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5615 1 3650.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 1 6 14.833333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +5616 1 365.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 9 28 10.183333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +5617 1 365.0 1 3 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 4 9.216666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5618 1 365.0 1 6 0.0015712976299594081 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 4 21 14.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +5619 1 4380.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 3 19 7.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5620 1 1825.0 1 12 0.0002095063506612544 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 9 9.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +5621 0 30.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 10 11 8.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +5622 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2014 6 1 7.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5623 1 365.0 1 6 0.001335602985465497 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 5 26 7.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5624 0 90.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 1 14.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5625 1 2920.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2013 12 20 7.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5626 1 240.0 1 4 0.0011260966348042424 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 7 13 11.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5627 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 5 12.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +5628 1 1825.0 1 4 0.00039282440748985203 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 9 17 12.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5629 0 60.0 1 3 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 9 12.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5630 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.00039282440748985203 0.20717694282219581 0 1 0 0 0 2014 1 3 13.266666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5631 1 1825.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 1 16 7.45 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5632 1 365.0 1 7 0.00013094146916328402 1 0.00028807123215922483 0.08293279583785554 0 0 0 0 0 2014 9 22 10.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5633 1 210.0 1 7 0.00026188293832656804 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 1 10 10.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5634 1 150.0 1 7 0.0011260966348042424 1 0.0002095063506612544 0.2229400313539029 0 1 0 0 0 2013 11 2 14.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5635 0 1095.0 1 5 0.0007332722273143905 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 12 15 16.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +5636 0 4380.0 1 4 0.0005761424643184497 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 0 2014 8 5 12.283333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5637 0 150.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 0 1 1 0 2015 8 14 14.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5638 0 60.0 1 5 0.0008380254026450176 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 3 8.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5639 1 30.0 1 8 0.00013094146916328402 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2014 3 8 13.7 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5640 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 8 20 6.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5641 1 90.0 1 4 0.0023045698572737986 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 0 0 0 0 2014 3 23 14.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5642 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 12 20 14.95 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5643 1 365.0 1 4 0.0011260966348042424 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 5 27 9.966666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5644 0 330.0 1 6 0.0005499541704857929 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2014 12 28 15.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5645 0 60.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.00039282440748985203 0.3021344772339656 1 1 1 1 0 2014 6 26 9.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5646 0 60.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 30 9.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +5647 1 1825.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 11 4 11.916666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5648 1 730.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.0001047531753306272 0.2999121401622823 0 1 0 0 0 2014 7 24 14.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5649 1 2920.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 8 10 15.583333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +5650 1 365.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 1 13 8.666666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5651 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 11 27 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5652 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 15 12.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +5653 1 1460.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 24 11.9 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5654 1 150.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 7 29 15.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5655 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 25 12.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +5656 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 11 17 13.75 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5657 1 365.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 1 0 0 0 2013 10 1 8.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5658 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 1 2014 11 5 15.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5659 1 730.0 1 5 0.0008904019903103313 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 4 25 11.916666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5660 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0007332722273143905 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 10 19 14.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5661 1 365.0 1 3 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 1 12 11.25 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +5662 1 730.0 1 3 0.0012308498101348698 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 10 13 14.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5663 0 60.0 1 5 0.0005237658766531361 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2013 12 14 4.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5664 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 1 1 1 0 2015 11 13 8.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +5665 1 2190.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 12 1 11.816666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5666 1 365.0 1 3 0.0045567631268822835 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 5 9 15.25 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5667 0 1095.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2013 11 6 11.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5668 0 4380.0 1 6 0.0018069922744533193 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 11 8 11.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5669 1 60.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 10 8 12.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5670 1 730.0 1 4 0.002514076207935053 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 8 2 7.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5671 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 2 15.3 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5672 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 5 25 10.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +5673 1 2555.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 1 10.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5674 1 4015.0 1 8 0.0001571297629959408 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 11 17 9.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5675 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 5 16 12.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +5676 0 120.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2014 8 14 8.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5677 1 1460.0 1 4 0.0023045698572737986 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 12 7 13.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5678 1 150.0 1 8 7.85648814979704e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 6 2 13.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5679 1 1825.0 1 4 0.0033521016105800706 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 3 31 15.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5680 1 90.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 2 27 16.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5681 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 7 3 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +5682 1 365.0 1 4 0.0007594605211470473 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 8 26 8.933333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +5683 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 3 12 15.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +5684 1 2190.0 1 4 0.00039282440748985203 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 10 20 13.466666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5685 1 3650.0 1 6 0.0004975775828204793 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 7 26 8.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5686 1 3650.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 12 30 6.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5687 1 180.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 15 11.033333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5688 0 90.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 11 8 13.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5689 0 60.0 1 6 0.0006023307581511064 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 7 18 10.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5690 1 5840.0 1 6 0.00130941469163284 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 8 28 14.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +5691 0 379.693359375 0 7 0.2858714154772817 1 0.0008380254026450176 0.4983720088893483 1 1 1 1 0 2016 2 16 7.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +5692 1 270.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 11 9 10.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +5693 1 1095.0 1 7 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 11 7.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5694 1 1825.0 1 8 7.85648814979704e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 2 17 11.033333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5695 1 730.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2015 5 20 14.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5696 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 10 11 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +5697 1 365.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 5 12 10.633333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5698 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 12 28 14.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5699 1 2190.0 1 7 0.0011784732224695562 1 0.001440356160796124 0.221406791048633 0 1 0 1 0 2015 1 6 12.166666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5700 1 730.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 12 4 9.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5701 0 30.0 1 8 0.0008380254026450176 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 9 30 9.583333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5702 0 60.0 1 3 0.00036663611365719525 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 12 9.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5703 1 1460.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 11 4 16.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5704 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0017284273929553489 0.30668251589229417 0 1 0 1 0 2014 11 29 11.9 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +5705 0 210.0 1 6 0.00047138928898782245 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 3 5.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5706 1 365.0 1 8 0.00028807123215922483 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 12 19 14.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5707 0 4745.0 1 6 0.0004975775828204793 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 1 2016 1 12 5.133333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5708 1 365.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2015 2 4 13.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5709 0 1460.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2016 1 29 8.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +5710 0 210.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 1 18 13.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5711 1 1825.0 1 6 0.00130941469163284 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 3 22 14.266666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5712 1 2555.0 1 8 0.0033521016105800706 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 0 0 0 0 2014 9 15 7.916666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5713 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2013 12 22 14.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5714 0 730.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 10 6 10.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5715 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 12 15 6.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +5716 1 730.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 8 30 14.783333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5717 0 30.0 1 5 0.00065470734581642 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 24 10.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +5718 1 210.0 1 7 0.00018331805682859762 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 5 4 13.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5719 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 22 15.2 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5720 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 3 15.766666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5721 1 1825.0 1 4 0.0015712976299594081 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 6 3 12.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5722 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 1 1 0 2015 3 9 15.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +5723 1 365.0 1 6 0.0010737200471389288 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 12 21 12.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5724 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 10 6 10.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5725 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 5 21 15.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5726 1 4380.0 1 7 0.00023569464449391123 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 0 0 0 0 2014 9 6 10.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5727 0 730.0 1 6 0.0004190127013225088 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2013 10 5 14.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5728 0 1825.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 1 10 10.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +5729 0 90.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 11 11 13.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +5730 1 730.0 1 4 0.0017022390991226922 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 8 15.066666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +5731 0 60.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2014 9 1 13.683333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5732 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 11 29 13.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +5733 1 2190.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2013 10 11 9.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5734 0 270.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 1 1 0 2014 8 4 11.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +5735 1 2920.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 0 0 0 0 2015 8 18 9.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5736 1 730.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 9 20 12.383333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5737 0 1825.0 1 3 2.61882938326568e-05 1 0.00028807123215922483 0.3637914104088067 1 1 0 1 0 2015 4 1 9.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5738 1 30.0 1 4 0.0014141678669634674 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 13 13.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5739 1 2555.0 1 6 0.0018069922744533193 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2016 1 7 10.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5740 1 2190.0 1 5 0.0021474400942778577 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 9 27 7.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5741 1 365.0 1 6 0.0016498625114573786 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 1 20 12.616666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5742 1 1825.0 1 4 0.0007856488149797041 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 2 19 7.083333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5743 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 8 29 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5744 1 4745.0 1 4 0.0005237658766531361 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2013 11 1 13.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +5745 1 730.0 1 6 0.0012832263978001834 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 12 31 12.533333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5746 1 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 3 11.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5747 1 365.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 6 26 4.983333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +5748 1 1095.0 1 5 0.0004975775828204793 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2015 12 29 5.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5749 1 1095.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 2 4 13.55 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5750 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 7 18 5.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5751 0 1095.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 11 14 14.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5752 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 2 11.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +5753 1 730.0 1 5 0.0021474400942778577 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 1 0 2015 2 15 13.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5754 1 60.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 12 1 14.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5755 1 1095.0 1 4 0.00026188293832656804 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 5 9 12.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5756 0 730.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 2 13 11.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5757 1 1095.0 1 7 0.001440356160796124 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 9 15 9.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5758 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 1 2014 6 4 14.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +5759 0 90.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2013 10 14 14.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5760 1 365.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 4 10 14.733333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5761 1 365.0 1 3 0.0016498625114573786 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 18 12.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5762 1 180.0 1 6 0.0010999083409715857 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 7 6 15.183333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5763 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0004190127013225088 0.2998604579048013 0 0 0 0 0 2014 6 21 13.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5764 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 20 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5765 0 60.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2015 6 22 13.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +5766 1 1095.0 1 4 0.0012308498101348698 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 2 6 15.266666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5767 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0004975775828204793 0.3039261288266405 0 1 0 0 0 2015 8 7 13.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5768 0 60.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 0 1 2013 11 14 10.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5769 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2015 2 4 6.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5770 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 11 27 14.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5771 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2013 12 17 12.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5772 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 7 28 13.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5773 1 180.0 1 7 0.001440356160796124 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 6 11 7.333333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +5774 1 1460.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 14 16.016666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5775 0 120.0 1 4 0.0020164986251145736 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 9 8 8.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5776 1 1095.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 10 4 8.466666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5777 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2014 9 7 12.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +5778 1 1825.0 1 6 0.00036663611365719525 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 7 16 14.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5779 0 60.0 1 5 0.0009951551656409586 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 11 8 15.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5780 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 9 4 14.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +5781 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 14 15.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +5782 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 6 12 15.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5783 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 1 3 14.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5784 0 60.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 9 5 13.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5785 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 5 4 9.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +5786 1 1460.0 1 4 0.0012570381039675265 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 18 12.2 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5787 1 1095.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.00013094146916328402 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 10 17 11.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5788 1 180.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 9 26 6.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5789 0 30.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 9 25 14.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +5790 0 60.0 1 4 0.001859368862118633 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 8 5 14.55 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5791 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 1 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5792 1 2920.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 3 4 11.616666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +5793 1 270.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 7 28 14.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +5794 1 1825.0 1 4 0.001597485923792065 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 4 18 10.1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +5795 0 2920.0 1 8 7.85648814979704e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 12 26 12.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5796 1 730.0 1 4 0.002828335733926935 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2016 2 16 14.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5797 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 7 13 13.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5798 1 730.0 1 4 0.0012308498101348698 1 0.0011260966348042424 0.13377090978000586 0 1 0 0 0 2015 10 12 15.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5799 1 365.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 1 2016 1 27 9.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5800 1 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00039282440748985203 0.20717694282219581 0 1 0 0 0 2014 3 16 12.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +5801 1 2.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 1 5 11.183333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +5802 1 1095.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 3 10 7.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +5803 0 120.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 12 13 13.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5804 1 730.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 1 0 2014 7 18 14.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5805 1 1095.0 1 5 0.0008904019903103313 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 10 20 11.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5806 1 120.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 1 2015 9 21 15.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5807 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2014 5 4 16.833333333333332 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5808 1 3650.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 2 22 10.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5809 1 365.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 17 11.7 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5810 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 10 28 11.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5811 1 5475.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 27 13.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5812 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 4 7 15.033333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5813 1 2190.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0007594605211470473 0.07838475717952693 0 0 0 0 0 2015 9 18 14.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5814 1 365.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.0007594605211470473 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2013 11 10 12.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5815 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0008118371088123609 0.31291884162833566 0 0 1 1 0 2015 8 8 6.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +5816 1 60.0 1 4 0.00026188293832656804 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 5 21 15.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +5817 1 270.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 12 29 16.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5818 0 210.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 12 26 14.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5819 1 365.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 1 7 16.216666666666665 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5820 1 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2014 4 30 10.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +5821 1 150.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 3 3 12.5 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5822 0 60.0 1 5 0.0021474400942778577 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2014 12 7 15.583333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5823 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 22 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +5824 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 9 12 7.316666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5825 1 270.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 10 21 13.45 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5826 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 5 20 15.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +5827 1 730.0 1 4 0.0011260966348042424 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 3 7 10.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5828 1 120.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 1 9.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5829 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 20 12.116666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5830 1 150.0 1 2 0.0001047531753306272 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 3 25 15.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5831 1 60.0 1 7 0.00018331805682859762 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 7 7 9.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5832 1 2555.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 11 9 13.616666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5833 0 365.0 1 8 0.00047138928898782245 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 2 3 10.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5834 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 0 2013 10 16 7.833333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +5835 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 1 0 0 2013 10 14 7.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +5836 1 1825.0 1 5 0.0007332722273143905 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 6 23 15.85 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5837 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0012308498101348698 0.31410753355039883 0 0 0 0 0 2015 4 15 12.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5838 1 730.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2013 10 5 13.383333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5839 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 4 28 13.65 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +5840 1 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 2.61882938326568e-05 0.1696039416335039 0 1 0 0 0 2014 10 26 11.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5841 1 1095.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 3 3 11.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5842 1 365.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 2 17 14.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5843 0 1460.0 1 5 0.0008904019903103313 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 2 16 10.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5844 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2015 7 11 14.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5845 1 365.0 1 7 0.0011784732224695562 1 0.0015451093361267512 0.31410753355039883 0 0 0 1 0 2014 7 23 12.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +5846 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 7 23 14.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +5847 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 18 10.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +5848 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 22 13.783333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5849 1 270.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 9 12 14.933333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5850 0 30.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 0 1 1 0 2015 7 23 15.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5851 1 730.0 1 5 0.0009951551656409586 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 4 24 14.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5852 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 1 2015 6 19 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +5853 1 2555.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 4 30 15.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5854 0 90.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 14 9.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5855 1 1095.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.0009689668718083017 0.0994194359742967 0 0 0 0 0 2015 11 27 10.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5856 0 30.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 11 8 20.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +5857 0 3285.0 1 7 0.0003142595259918816 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2015 2 4 14.766666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5858 0 365.0 1 4 0.0007594605211470473 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 12 5 10.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5859 1 60.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2014 1 15 9.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5860 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2013 11 26 9.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +5861 1 1825.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 1 4 14.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5862 0 90.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2013 11 6 10.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5863 1 180.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 5.23765876653136e-05 0.11006598101538409 0 1 0 0 0 2015 7 18 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5864 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 9 3 13.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5865 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 16 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5866 1 1825.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2014 8 14 8.266666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5867 1 180.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 12 10 11.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +5868 1 365.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 9 7 13.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5869 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 6 26 13.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +5870 1 1460.0 1 6 0.0004975775828204793 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 2 25 11.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5871 1 180.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 1 1 14.283333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5872 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 9 29 10.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +5873 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0006285190519837632 0.058418178372697985 0 0 0 1 0 2014 9 22 14.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5874 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 9 17 13.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5875 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 3 14 9.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5876 1 1825.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 8 8 9.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5877 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 27 10.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +5878 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 5 11 20.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +5879 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 8 7 5.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +5880 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 8 9 15.866666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5881 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 4 30 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +5882 1 2920.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 6 15.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5883 0 90.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2013 12 23 7.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +5884 1 3650.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.0008904019903103313 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 10 1 8.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5885 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 7 22 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +5886 0 1825.0 1 6 0.0008380254026450176 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 2 22 12.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5887 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 10 10 12.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +5888 1 730.0 1 7 0.0006808956396490769 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 12 12 12.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5889 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 3 22 8.4 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5890 1 4015.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 9 15 6.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5891 1 730.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 10 29 15.1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5892 1 730.0 1 7 0.0006285190519837632 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 5 31 11.233333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5893 1 365.0 1 6 0.0004190127013225088 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 3 29 12.8 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +5894 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 0 0 0 0 2015 5 5 14.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5895 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 5 11 8.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +5896 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 7 25 7.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +5897 1 365.0 1 4 0.00039282440748985203 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 11 22 15.466666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5898 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 29 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5899 0 90.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 10 5 14.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5900 1 120.0 1 5 0.0013617912792981538 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 9 8 14.066666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5901 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 13 12.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +5902 0 2555.0 1 3 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 3 4 15.55 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5903 1 365.0 1 5 0.0013617912792981538 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 1 2015 1 28 12.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +5904 0 2555.0 1 5 0.0005499541704857929 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 1 15 12.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5905 1 150.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2014 12 3 14.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5906 0 1825.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 1 0 0 2015 12 31 10.966666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5907 1 1825.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.00065470734581642 0.20435164607990078 0 1 0 0 0 2014 3 20 11.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5908 1 4380.0 1 9 0.00018331805682859762 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 4 7.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5909 1 730.0 1 3 0.0016498625114573786 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2015 7 9 15.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5910 1 365.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 12 6 11.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5911 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 7 12 14.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5912 1 30.0 1 6 0.0016498625114573786 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2014 7 2 5.666666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5913 1 730.0 1 5 0.0009427785779756449 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 26 12.333333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +5914 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 22 6.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +5915 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 5 1 13.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +5916 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 11 3 7.683333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5917 0 365.0 1 6 0.0015712976299594081 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 27 10.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5918 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 11 29 11.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5919 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 6 19 13.183333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +5920 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 7 14 9.566666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +5921 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2014 3 26 8.25 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5922 1 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 0 0 0 0 2014 5 16 8.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5923 1 365.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2013 12 18 8.6 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +5924 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 1 0 2015 10 22 14.983333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5925 0 60.0 1 8 0.00028807123215922483 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 7 12 12.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5926 1 2190.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 7 1 12.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5927 1 240.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 10 6 14.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5928 0 60.0 1 8 0.0033521016105800706 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 23 10.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5929 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 4 21 11.616666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +5930 1 730.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 1 0 2014 2 21 9.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5931 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0008118371088123609 0.31291884162833566 0 1 1 1 0 2015 1 10 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +5932 1 365.0 1 6 0.0011522849286368993 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 11 10 14.55 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5933 0 1095.0 1 4 0.0006285190519837632 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 1 23 10.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5934 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 2 10 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +5935 1 1460.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 7 11 10.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5936 1 150.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 1 28 11.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5937 1 1095.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 30 11.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +5938 1 730.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 5 22 14.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5939 1 2920.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 1 0 2014 12 7 15.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5940 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 2 19 14.716666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +5941 1 3650.0 1 5 0.0003142595259918816 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 11 4 5.566666666666666 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5942 1 730.0 1 5 0.0008118371088123609 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 1 0 2015 6 11 14.75 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5943 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 0 1 1 0 2014 5 3 12.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +5944 1 365.0 1 5 0.0010737200471389288 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2015 11 30 10.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5945 1 60.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 27 15.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5946 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 0 0 0 0 2014 5 24 13.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +5947 1 150.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 10 18 14.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5948 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 15 13.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5949 1 120.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.0007594605211470473 0.07838475717952693 0 1 0 0 0 2014 6 18 13.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5950 1 365.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2014 1 20 8.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +5951 1 1825.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 1 18 8.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5952 1 3650.0 1 5 0.0008904019903103313 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 2 26 8.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5953 0 210.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 7.85648814979704e-05 0.39853911485520355 0 1 1 0 1 2013 10 14 7.333333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5954 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 8 26 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +5955 1 1825.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 7 20 9.45 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5956 1 240.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 3 10 12.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5957 1 3285.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 22 14.233333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5958 0 60.0 1 5 0.0014927327484614377 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 0 1 1 0 2014 12 10 15.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5959 0 365.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 2 9 10.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5960 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 11 12 7.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5961 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.00036663611365719525 0.25768773580029974 0 1 0 0 0 2015 7 14 15.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5962 1 730.0 1 8 0.0008380254026450176 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2013 10 31 10.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +5963 1 4745.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.0014141678669634674 0.20881354764242768 0 0 0 0 0 2014 12 7 12.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5964 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 13 4.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +5965 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 8 31 13.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5966 0 1825.0 1 9 5.23765876653136e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 4 7 12.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5967 0 330.0 1 6 0.0007070839334817337 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 3 31 12.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5968 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2014 8 14 13.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +5969 0 120.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 12 27 15.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +5970 1 730.0 1 6 0.00039282440748985203 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 1 0 0 0 2014 8 17 7.05 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5971 1 730.0 1 6 0.00130941469163284 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 11 26 8.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +5972 1 730.0 1 6 0.00036663611365719525 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 6 15.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5973 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 5 4 3.8166666666666664 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5974 0 90.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 12 12 14.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5975 1 1460.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 4 4 11.116666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +5976 1 1460.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 5.23765876653136e-05 0.17728737057901356 0 1 0 0 0 2015 6 15 9.716666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +5977 1 1460.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2015 4 7 13.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5978 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 9 23 9.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +5979 1 60.0 1 5 0.0014927327484614377 1 7.85648814979704e-05 0.04813340913397764 0 1 0 0 0 2014 6 26 8.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5980 1 1460.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 1 0 2014 12 30 8.883333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +5981 1 300.0 1 7 0.0001571297629959408 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2015 3 22 11.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5982 1 1460.0 1 6 0.0012832263978001834 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 10 6 9.15 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5983 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 18 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +5984 0 300.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2014 2 27 11.3 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5985 1 6205.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 1 0 2014 7 7 9.033333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5986 1 365.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 11 30 11.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +5987 0 60.0 1 4 0.0033521016105800706 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 21 7.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5988 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 12 7 16.333333333333332 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5989 1 1825.0 1 5 0.0015189210422940946 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2016 2 7 13.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5990 1 2190.0 1 5 0.0005237658766531361 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 8 7 13.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +5991 0 30.0 1 4 0.0004190127013225088 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 5 26 14.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +5992 1 1460.0 1 2 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 3 30 9.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +5993 1 30.0 1 4 0.0005237658766531361 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 10 12 13.833333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +5994 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 27 12.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +5995 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 13 14.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +5996 1 120.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 8 31 8.95 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +5997 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 0 0 2015 7 8 6.0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +5998 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 9 5 11.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +5999 0 60.0 1 3 0.0045567631268822835 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 23 11.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6000 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 5 20 6.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +6001 1 2920.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2015 12 6 14.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +6002 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 11 12.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +6003 1 365.0 1 4 0.0014141678669634674 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 0 0 0 1 2015 2 6 14.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6004 0 60.0 1 11 7.85648814979704e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 1 12 13.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6005 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 8 14.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +6006 0 60.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 1 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6007 0 4.0 1 6 0.00039282440748985203 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 7 10.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +6008 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 4 19 11.7 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +6009 1 180.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 2 7.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6010 0 90.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 14 10.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +6011 1 730.0 1 5 0.002906900615424905 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 8 27 13.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +6012 1 3650.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 0 0 0 0 2014 11 2 9.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6013 0 2920.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2013 12 17 9.8 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6014 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 10 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +6015 1 365.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 21 12.35 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6016 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 8 13 13.816666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +6017 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2015 5 25 13.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +6018 0 60.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 18 12.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6019 0 365.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 4 19 6.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6020 0 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2014 7 12 12.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6021 1 270.0 1 7 0.0003142595259918816 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 4 2 14.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6022 1 730.0 1 4 0.002514076207935053 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 1 18 9.516666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6023 1 365.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.0007594605211470473 0.07838475717952693 0 0 0 0 0 2014 3 2 14.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6024 0 90.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 3 20 12.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6025 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.001597485923792065 0.19926955742760177 1 1 1 1 0 2014 4 23 7.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +6026 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 17 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +6027 0 365.0 1 6 0.0004190127013225088 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 3 18 15.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6028 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 24 11.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +6029 0 180.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 5 17 7.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6030 1 2190.0 1 4 0.001597485923792065 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 13 10.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6031 0 21.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0010475317533062722 0.3338157010698227 0 1 1 0 0 2015 9 28 11.55 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +6032 1 60.0 1 5 0.0008904019903103313 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 1 0 2014 12 5 5.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6033 0 1095.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2016 2 14 9.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6034 1 4745.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 0 0 0 0 2015 6 29 15.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6035 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 0 0 2013 12 6 13.416666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +6036 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 8 24 15.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6037 1 730.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.0006023307581511064 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 3 27 15.066666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6038 1 1095.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 2 7.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6039 1 2190.0 1 5 0.00026188293832656804 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 0 0 0 0 2014 7 12 8.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6040 1 2555.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 1 0 2014 12 5 15.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6041 1 730.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 21 15.016666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6042 1 270.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 22 16.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6043 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 11 13 8.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6044 0 60.0 1 3 0.0001047531753306272 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 6 29 13.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6045 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 3 8 15.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6046 1 730.0 1 4 0.0007594605211470473 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2015 3 31 9.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6047 1 60.0 1 3 7.85648814979704e-05 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2013 12 11 13.716666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6048 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 16 8.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +6049 1 1095.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2013 12 27 7.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6050 1 730.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.0015451093361267512 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 8 1 13.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6051 1 1460.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.0015451093361267512 0.31410753355039883 0 1 0 0 0 2013 12 9 11.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6052 1 730.0 1 4 0.00026188293832656804 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 8 9 9.166666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6053 1 730.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 3 28 8.45 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6054 0 60.0 1 4 0.002828335733926935 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 1 13.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +6055 0 90.0 1 6 0.0017022390991226922 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 29 13.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6056 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 12 9 15.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6057 1 2920.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2014 8 7 12.25 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6058 1 730.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 2 13 12.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6059 1 180.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 19 14.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6060 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 4 19 11.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +6061 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 5 22 6.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6062 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 7 14 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6063 1 2190.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.0015451093361267512 0.31410753355039883 0 1 0 0 0 2014 1 9 8.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6064 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 0 1 2014 1 11 11.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +6065 1 240.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.00036663611365719525 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 4 14.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6066 1 210.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2016 1 14 15.683333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6067 1 2.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 12 27 9.183333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +6068 1 2555.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 1 8 9.35 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6069 1 5110.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 7.85648814979704e-05 0.0007580064430547659 0 0 0 1 0 2014 10 4 7.133333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6070 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 13 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +6071 1 3650.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2015 4 26 15.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6072 1 180.0 1 3 0.00039282440748985203 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 4 20 11.133333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6073 1 730.0 1 4 0.0004190127013225088 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 9 26 7.583333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6074 1 365.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.0001047531753306272 0.0994194359742967 0 0 0 0 0 2015 6 20 9.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6075 0 30.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 7 19 9.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +6076 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 5 20 15.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +6077 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 7.85648814979704e-05 0.3118679690595552 0 1 1 1 0 2015 7 26 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +6078 0 60.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.00013094146916328402 0.39853911485520355 0 1 1 0 1 2014 1 3 9.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6079 0 60.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 11 20 9.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6080 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 9 26 16.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +6081 1 1825.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 7 31 12.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6082 0 300.0 1 6 0.0005499541704857929 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 10 9.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6083 1 1095.0 1 8 0.00065470734581642 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 2 25 15.65 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6084 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 12 2 11.616666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6085 1 2190.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 3 14 7.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6086 1 365.0 1 3 0.0016498625114573786 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 7 12 9.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6087 1 1460.0 1 3 0.0045567631268822835 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 3 19 14.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6088 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 4 25 10.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +6089 1 730.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.0010737200471389288 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 2 1 14.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6090 1 730.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 11 11 9.033333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6091 1 1825.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 3 27 8.05 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6092 1 60.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 8 10 13.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6093 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 12 15 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +6094 0 30.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 15 14.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6095 1 1825.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 8 24 13.516666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6096 1 730.0 1 7 0.00013094146916328402 1 5.23765876653136e-05 0.039071786655641115 0 0 0 0 0 2014 1 8 8.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6097 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 4 5 9.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6098 1 2920.0 1 8 0.00028807123215922483 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 8 3 11.7 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6099 1 240.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 7 1 13.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6100 0 90.0 1 9 0.0005237658766531361 0 0.0009951551656409586 0.0030320257722190637 1 1 1 1 0 2013 12 15 15.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6101 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 0 0 2015 5 20 6.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +6102 1 730.0 1 6 0.00065470734581642 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 12 22 15.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6103 1 3285.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 12 29 9.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6104 1 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 1 0 0 0 2015 1 8 9.65 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +6105 0 30.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 0 1 1 0 2014 10 17 7.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6106 0 2555.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 0 1 2014 4 12 9.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6107 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 1 16.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6108 1 730.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 5 29 8.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6109 1 2920.0 1 6 0.0004190127013225088 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 12 13 8.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6110 1 730.0 1 4 0.0012308498101348698 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 27 13.916666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6111 1 730.0 1 2 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 8 2 10.283333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +6112 1 1825.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 4 14.35 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6113 1 365.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.0006285190519837632 0.3062690578324461 0 1 0 0 0 2015 5 21 5.366666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6114 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 5 26 10.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6115 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2015 3 20 6.0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +6116 1 2190.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.0013617912792981538 0.3118679690595552 0 1 0 1 0 2014 6 6 12.6 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6117 1 1095.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 9 4 4.433333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6118 1 730.0 1 5 0.0007332722273143905 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 12 5 16.283333333333335 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6119 1 365.0 1 4 0.0006808956396490769 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 1 1 9.7 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +6120 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2016 1 3 6.616666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +6121 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 9 7 14.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6122 1 730.0 1 6 0.0008642136964776744 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 0 0 0 0 2016 2 11 12.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +6123 0 2920.0 1 6 0.001335602985465497 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 2 6 11.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6124 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 2 1 8.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6125 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 10 30 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +6126 1 1095.0 1 4 0.00028807123215922483 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 11 28 13.8 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6127 1 365.0 1 6 0.0008642136964776744 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2013 11 5 9.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6128 0 1825.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 2 19 12.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6129 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2013 10 23 11.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +6130 1 1095.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2015 2 18 14.833333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6131 0 4380.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 11 6 14.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6132 1 300.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 7 9 13.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6133 1 365.0 1 4 0.0012308498101348698 1 0.001335602985465497 0.30668251589229417 0 1 0 0 0 2014 6 8 12.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6134 1 1095.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 11 4 5.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6135 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 12 10.266666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6136 1 2555.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 11 27 11.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6137 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 10 28 12.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +6138 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 12 7 11.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6139 1 120.0 1 4 0.0007594605211470473 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 30 13.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6140 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 5 25 11.083333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +6141 0 2190.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2014 8 23 10.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6142 1 1095.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 5 9.916666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6143 0 60.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2014 7 3 13.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6144 0 3285.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 10 19 10.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6145 0 1095.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 1 29 14.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6146 1 1825.0 1 4 0.0006023307581511064 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 7 29 14.933333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6147 1 730.0 1 6 0.0018069922744533193 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 1 4 11.7 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6148 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 11 6 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6149 1 1095.0 1 6 0.0019641220374492603 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 10 15 7.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6150 1 730.0 1 3 0.00034044781982453846 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 3 21 11.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6151 1 730.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 21 11.666666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6152 1 730.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2015 12 16 11.633333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6153 1 2555.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 10 12 13.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6154 1 2190.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 5 9 9.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6155 0 60.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 7 15 16.033333333333335 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6156 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 9 30 11.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +6157 0 60.0 1 8 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 5 10.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6158 1 3650.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 12 8 14.966666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +6159 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 9 1 13.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +6160 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 2 27 7.266666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +6161 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 2.61882938326568e-05 0.3637914104088067 1 1 1 0 0 2014 9 3 14.866666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +6162 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2015 4 23 14.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6163 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 6 9 12.9 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +6164 1 4380.0 1 5 0.0015451093361267512 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2014 5 25 11.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6165 0 1460.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 8 16 9.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6166 1 4745.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 11 6 8.466666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6167 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 11 20 12.516666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6168 1 2190.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 10 21 11.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6169 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 5 25 11.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6170 1 1460.0 1 5 0.0020426869189472305 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2014 3 30 12.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6171 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2016 1 5 9.85 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6172 0 270.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 12 22 14.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6173 0 1460.0 1 7 0.00018331805682859762 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 12 26 12.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6174 1 365.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 12 29 9.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6175 0 30.0 1 5 0.00026188293832656804 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 0 0 0 2014 10 15 11.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +6176 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 10 2 14.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6177 0 60.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 7 17 13.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6178 1 4015.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 2 12 15.833333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6179 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 10 25 8.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6180 0 365.0 1 6 0.00130941469163284 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 2 6 9.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6181 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 0 0 2014 6 6 15.5 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6182 1 730.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.0006285190519837632 0.22333626199459058 0 0 0 0 0 2015 5 26 10.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +6183 1 60.0 1 7 0.0008380254026450176 1 0.001466544454628781 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 7 3 14.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6184 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 4 14 15.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +6185 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 12 30 9.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +6186 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 0 0 0 0 2014 8 27 13.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6187 1 3285.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 1 0 0 0 2015 1 9 14.7 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6188 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 11 2 9.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +6189 1 730.0 1 5 0.0014927327484614377 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 6 21 14.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6190 1 3650.0 1 5 0.0012308498101348698 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 1 0 0 0 2014 3 14 8.716666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6191 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 7 1 14.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +6192 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 9 23 10.433333333333334 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +6193 1 120.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 8 25 13.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6194 1 730.0 1 6 0.0017022390991226922 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 4 26 16.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6195 1 1825.0 1 4 0.002514076207935053 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2016 2 7 15.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6196 1 365.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2014 1 6 13.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6197 0 60.0 1 4 0.00026188293832656804 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 5 11.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6198 1 730.0 1 7 0.00023569464449391123 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2015 2 10 15.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6199 0 35.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2014 6 19 10.866666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +6200 0 1460.0 1 8 0.0004190127013225088 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 0 0 0 2014 6 30 10.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6201 1 365.0 1 9 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 12 28 15.566666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6202 1 150.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 7 26 13.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6203 0 4380.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 0 0 0 0 2014 3 3 13.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6204 0 2920.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 5 8 16.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6205 0 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 7 14.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6206 1 730.0 1 5 0.0021736283881105146 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 7 13 13.833333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6207 1 730.0 1 3 0.0008118371088123609 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2016 1 7 14.933333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6208 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 8 9.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +6209 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 14 19.966666666666665 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +6210 1 60.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2014 8 13 14.233333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6211 1 3285.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 16 9.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6212 0 1825.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.0008118371088123609 0.31291884162833566 0 1 1 1 0 2015 1 30 13.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6213 1 180.0 1 7 0.00023569464449391123 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2015 2 12 11.983333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6214 1 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2014 5 31 7.366666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +6215 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2016 2 12 15.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6216 1 3650.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 11 14 10.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6217 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 7 30 15.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +6218 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 10 15 9.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +6219 1 365.0 1 6 0.0009427785779756449 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 5 3 11.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6220 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 3 26 9.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +6221 1 60.0 1 3 0.0012308498101348698 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 2 1 13.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6222 1 365.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 8 13 14.6 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6223 0 60.0 1 6 0.00047138928898782245 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2013 11 17 8.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6224 1 150.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2014 9 21 10.716666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6225 1 730.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 10 21 13.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6226 1 300.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 13 12.666666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +6227 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 1 17 9.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6228 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2014 9 7 10.35 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6229 1 150.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2013 11 24 13.166666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6230 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 3 6 9.8 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6231 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 0 0 1 0 2013 11 4 12.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6232 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2013 12 19 13.15 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6233 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 5 16 15.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6234 1 1095.0 1 5 0.0006023307581511064 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 1 26 9.9 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6235 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 3 6 10.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +6236 0 90.0 1 7 0.00013094146916328402 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2014 8 19 7.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6237 1 150.0 1 6 0.001335602985465497 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 10 25 8.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6238 0 60.0 1 5 0.0004975775828204793 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 2 9.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6239 0 5110.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 10 22 11.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6240 1 2190.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 9 29 4.616666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6241 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0008118371088123609 0.31291884162833566 0 1 1 0 1 2014 4 17 7.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +6242 1 730.0 1 4 0.0007332722273143905 1 0.0015451093361267512 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2015 10 27 12.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6243 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 4 21 9.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +6244 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 10 13 10.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6245 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 6 4 5.083333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +6246 1 730.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 21 10.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6247 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0006285190519837632 0.3062690578324461 0 1 0 0 0 2014 6 25 14.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6248 1 730.0 1 6 0.0009689668718083017 1 0.0007070839334817337 0.23987458438851278 0 0 0 0 0 2013 12 17 14.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6249 0 180.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2016 2 21 12.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6250 1 1460.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 5 21 9.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6251 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2013 12 4 8.716666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6252 1 1460.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 5 3 11.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6253 0 4015.0 1 5 0.0010475317533062722 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 0 0 2013 11 22 10.3 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6254 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 1 2015 5 16 6.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +6255 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0009951551656409586 0.0030320257722190637 1 1 1 0 0 2014 9 14 5.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +6256 0 60.0 1 5 0.0004975775828204793 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 10 14 8.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6257 1 730.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 4 15 10.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6258 1 1460.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 1 0 2016 1 4 8.783333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6259 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 18 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +6260 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 10 13.283333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +6261 1 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 22 14.0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6262 0 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 10 20 13.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6263 1 300.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 1 0 0 0 2014 9 7 15.4 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6264 0 4015.0 1 8 0.0005237658766531361 1 0.0004975775828204793 0.3039261288266405 0 1 0 0 0 2013 12 18 13.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6265 1 365.0 1 8 0.0005237658766531361 0 0.0008904019903103313 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 7 17 11.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6266 1 90.0 1 6 0.0008904019903103313 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2015 5 22 12.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6267 1 730.0 1 5 0.0020426869189472305 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2016 1 16 8.95 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6268 0 270.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 7 6 8.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6269 0 365.0 1 6 0.0015712976299594081 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 1 1 14.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6270 0 90.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2013 11 13 6.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6271 0 60.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.0008380254026450176 0.013816390166589143 0 1 0 0 0 2015 7 7 16.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6272 0 60.0 1 6 0.0008642136964776744 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 10 27 7.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6273 0 90.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 7 13 3.9833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6274 1 365.0 1 6 0.0009427785779756449 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 9 28 13.583333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6275 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 6 18 10.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +6276 1 365.0 1 4 0.00028807123215922483 1 0.00036663611365719525 0.25768773580029974 0 1 0 0 0 2015 1 29 13.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +6277 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 5 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +6278 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 5 19 12.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +6279 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2016 1 24 12.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6280 0 1095.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 6 29 13.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6281 1 730.0 1 6 0.0005499541704857929 1 7.85648814979704e-05 0.024549072303478213 0 1 0 0 0 2015 6 7 15.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6282 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 4 21 5.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6283 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 8 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +6284 0 21.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 30 9.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +6285 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 4 16 8.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6286 1 2920.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.0001571297629959408 0.039071786655641115 0 1 0 1 0 2013 11 22 13.55 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6287 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 12 18 15.6 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6288 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 5 13 9.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +6289 0 60.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 18 17.266666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6290 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 21 12.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +6291 1 3285.0 1 5 0.0014927327484614377 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2016 2 3 12.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +6292 1 300.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.0006285190519837632 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 4 28 15.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6293 1 2.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 5 31 7.35 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +6294 1 1825.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 9 11 8.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6295 1 365.0 1 6 0.0009427785779756449 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2013 11 4 11.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6296 1 1460.0 1 4 0.0014141678669634674 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 13 10.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6297 0 365.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2013 10 15 9.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +6298 0 60.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 0 2015 10 11 11.366666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6299 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 4 18 6.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6300 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 12 10 7.85 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +6301 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 6 1 10.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +6302 1 2190.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 8 30 8.366666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6303 1 1095.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2014 8 6 14.466666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6304 1 365.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 8 18 8.9 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6305 1 365.0 1 3 0.0016498625114573786 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 11 1 12.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6306 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 29 14.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6307 1 365.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 18 15.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6308 1 2190.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 21 12.0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6309 1 270.0 1 4 0.0020164986251145736 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 16 15.283333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6310 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 9 15 14.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6311 1 30.0 1 5 0.0007594605211470473 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2014 3 8 13.7 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6312 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 19 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +6313 0 60.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 1 4 8.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6314 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 5 1 13.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6315 1 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0015451093361267512 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 10 9 9.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6316 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 15 13.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +6317 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 9 5 15.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +6318 0 2190.0 1 7 0.00028807123215922483 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 3 20 8.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6319 0 365.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2016 2 21 13.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6320 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.001335602985465497 0.30668251589229417 0 0 0 0 0 2015 6 5 13.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6321 0 60.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 0 1 1 0 2014 9 18 11.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +6322 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 3 16 10.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +6323 1 365.0 1 3 0.0016498625114573786 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 9 5 7.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6324 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 10 1 12.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +6325 1 1460.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 5 28 7.366666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6326 1 730.0 1 4 0.0008118371088123609 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2013 10 11 7.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6327 1 1825.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0010475317533062722 0.3338157010698227 0 1 0 0 0 2013 11 16 9.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6328 0 90.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 8 26 14.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6329 1 30.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 1 30 16.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6330 1 1095.0 1 6 0.00065470734581642 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 5 2 8.45 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6331 1 2920.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 1 2015 7 23 13.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6332 1 730.0 1 4 0.0010475317533062722 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 9 20 11.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6333 0 90.0 1 8 0.0001571297629959408 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 12 27 13.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6334 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 11 11 6.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +6335 1 365.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 8 30 10.05 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6336 0 730.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2013 11 20 15.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +6337 1 3650.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 16 9.95 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6338 1 2190.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 5 8 7.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +6339 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 6 23 10.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6340 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 8 10 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +6341 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 8 13 10.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6342 1 365.0 1 4 0.0012308498101348698 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 26 13.85 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6343 0 730.0 1 5 0.0003142595259918816 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 28 9.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6344 0 60.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.0005761424643184497 0.034713249608076216 0 1 1 1 0 2015 10 3 9.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6345 0 1460.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 8 24 16.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6346 1 150.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 19 14.55 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6347 1 30.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 8 9 14.883333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +6348 0 120.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2015 9 2 12.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6349 1 1460.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 1 8 14.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6350 1 1095.0 1 6 0.0019641220374492603 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 6 4 8.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +6351 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2014 4 2 13.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +6352 1 365.0 1 11 5.23765876653136e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 12 13.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6353 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.00044520099515516566 0.21427463951625408 0 1 0 0 0 2014 5 26 11.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6354 0 1095.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 1 19 15.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6355 1 1095.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 2 21 8.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6356 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 7 18 9.266666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +6357 0 730.0 1 6 0.0003142595259918816 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 3 23 14.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6358 0 60.0 1 6 0.00034044781982453846 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 1 18 13.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +6359 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 7 17 12.816666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6360 0 5110.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2015 5 31 5.683333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6361 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 12 27 14.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6362 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 5 12 11.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +6363 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 9 29 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +6364 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 3 18 14.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6365 1 2190.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2013 10 20 10.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6366 0 90.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 7 18 16.333333333333332 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6367 1 150.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0007594605211470473 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 2 18 11.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6368 0 365.0 1 4 0.0014927327484614377 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 22 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6369 0 60.0 1 4 0.0007594605211470473 0 0.0006023307581511064 0.012765517597808673 0 1 1 1 0 2013 12 9 14.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6370 0 365.0 1 6 0.0005499541704857929 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2013 11 15 11.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6371 1 270.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 5 25 13.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6372 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 8 31 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +6373 1 365.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 10 27 10.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6374 0 30.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.0010475317533062722 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 7 14 7.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6375 1 730.0 1 8 0.00023569464449391123 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2015 12 29 10.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6376 1 120.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 1 19 10.966666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6377 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 8 16 13.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +6378 1 730.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 2 6 13.116666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6379 0 60.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 10 13 9.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +6380 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 9 27 14.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6381 1 180.0 1 6 0.0015189210422940946 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2016 1 30 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6382 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 7 11.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +6383 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 5 24 11.583333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6384 1 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 5 27 10.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6385 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 1 2014 4 15 8.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6386 1 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 24 13.683333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6387 1 180.0 1 5 0.00044520099515516566 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 1 0 2015 8 24 15.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +6388 1 730.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 2 2 8.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6389 1 300.0 1 7 0.00023569464449391123 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 2 13 12.216666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6390 1 30.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 8 1 15.183333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6391 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2016 1 19 14.383333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6392 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 5 18 13.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6393 0 730.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 12 28 11.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6394 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 1 2014 3 26 11.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +6395 1 120.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 7 9.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +6396 0 4745.0 1 3 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 0 1 0 2015 6 13 11.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6397 0 365.0 1 4 0.00036663611365719525 1 0.0009951551656409586 0.31422812548452117 0 1 1 1 0 2015 11 16 9.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6398 1 60.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 7 11 12.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6399 1 1095.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 12 13 14.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6400 0 2190.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 11 20 11.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6401 1 2920.0 1 5 0.0014927327484614377 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 6 14 16.266666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6402 1 365.0 1 5 0.0008904019903103313 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2014 3 16 12.216666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6403 0 60.0 1 4 0.0008118371088123609 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 5 13.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +6404 1 60.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 13 15.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6405 0 2190.0 1 1 0.0010213434594736153 1 0.0009951551656409586 0.31422812548452117 0 1 1 1 0 2014 7 18 9.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6406 0 365.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 5 13.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6407 0 2190.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 4 29 14.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6408 1 730.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 12 21 13.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6409 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 1 2016 2 16 14.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6410 0 30.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 5 30 13.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6411 1 180.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 2 11.05 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +6412 1 1825.0 1 9 0.00013094146916328402 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 4 2 12.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6413 1 3285.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 1 0 0 0 2015 9 7 13.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6414 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 9 28 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +6415 1 730.0 1 6 0.00039282440748985203 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 0 0 0 0 2014 1 17 9.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6416 1 1460.0 1 8 0.0004190127013225088 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2015 7 26 15.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6417 1 2920.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2013 11 2 15.183333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +6418 1 1825.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2016 1 4 10.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6419 1 730.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 1 5 13.566666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6420 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 16 14.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6421 0 30.0 1 5 0.0005499541704857929 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 12 7.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +6422 1 365.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2015 6 12 11.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6423 1 150.0 1 4 0.0004190127013225088 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 9 19 11.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6424 1 365.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 2 5 13.6 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +6425 1 730.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 10 17 14.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6426 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 6 24 14.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +6427 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2015 8 31 9.083333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +6428 1 2555.0 1 9 5.23765876653136e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 2 4 13.283333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +6429 1 2555.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 8 5 7.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6430 0 180.0 1 6 0.0010737200471389288 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 12 10 12.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6431 0 60.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 12 9 7.083333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6432 1 365.0 1 4 0.00065470734581642 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 12 7 14.0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +6433 0 60.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 1 2015 7 1 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6434 1 1095.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 9 5.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6435 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 9 21 9.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +6436 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 6 25 7.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6437 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.001440356160796124 0.221406791048633 0 1 0 0 0 2013 12 3 10.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +6438 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 2 10.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +6439 1 730.0 1 8 0.00028807123215922483 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 4 19 14.666666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6440 0 120.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 18 10.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6441 0 2190.0 1 6 0.00034044781982453846 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 25 13.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6442 0 30.0 1 10 0.00036663611365719525 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 6 4 11.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +6443 1 730.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 2 4 15.216666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6444 1 4380.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 1 0 2015 10 13 16.0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +6445 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.001597485923792065 0.19926955742760177 1 1 1 1 0 2015 6 2 12.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +6446 1 365.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 11 9 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6447 1 365.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 12 11.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6448 0 120.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 11 22 13.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6449 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 4 15 12.966666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +6450 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 12 19 13.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6451 1 365.0 1 8 0.00028807123215922483 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 20 10.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6452 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 10 7 5.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +6453 0 2190.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 3 4 9.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +6454 0 1095.0 1 3 0.0016498625114573786 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 0 0 0 2014 4 16 15.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6455 1 1095.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 6 7 10.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +6456 1 730.0 1 6 0.00036663611365719525 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 8 24 11.0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +6457 0 60.0 1 5 0.0005499541704857929 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 9 15 13.416666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6458 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 11 5.9 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +6459 1 365.0 1 4 0.0005761424643184497 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 8 31 8.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +6460 1 330.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2015 1 2 15.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6461 0 4015.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 7 14.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6462 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 9 6.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +6463 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 4 4 9.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6464 1 150.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 6 19 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6465 0 60.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 7 28 13.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6466 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2014 10 27 10.35 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +6467 1 1825.0 1 3 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 6 19 13.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6468 1 730.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 0 0 1 0 2016 2 13 10.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6469 0 60.0 1 3 0.0004190127013225088 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 12 23 9.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6470 0 60.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 19 12.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6471 1 150.0 1 6 0.0015712976299594081 1 0.0017284273929553489 0.30668251589229417 0 1 0 0 0 2014 5 11 14.25 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6472 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010737200471389288 0.009543990214825916 1 1 1 1 0 2015 10 28 10.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6473 0 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 12 21 14.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6474 1 1825.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 9 25 9.583333333333334 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6475 1 3285.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 12 8 8.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +6476 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 8 21 12.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6477 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 11 27 9.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +6478 0 365.0 1 6 0.0005499541704857929 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 3 7 10.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6479 1 1095.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 12 10.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6480 1 3650.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 1 0 0 0 2013 12 4 11.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6481 1 730.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 11 14.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6482 0 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 9 15.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6483 0 3650.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 8 10.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6484 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 19 4.366666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +6485 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 25 7.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +6486 1 1460.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2016 2 19 9.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6487 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2013 11 27 7.416666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6488 1 14.0 1 5 0.0010475317533062722 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 1 0 2014 5 24 4.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +6489 0 28.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 11 3 8.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +6490 1 2190.0 1 7 0.001440356160796124 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 4 5 14.9 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6491 1 3285.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 5 11 13.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6492 1 30.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2015 5 19 14.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6493 0 90.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 11 30 8.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6494 1 3650.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.00034044781982453846 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 11 16 12.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6495 0 30.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 6 6 10.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +6496 1 1825.0 1 3 0.00065470734581642 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 24 12.033333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6497 1 1095.0 1 7 0.00013094146916328402 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 7 15.983333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6498 1 2555.0 1 2 0.0007332722273143905 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 2 9 13.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6499 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 1 2015 7 31 11.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6500 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010737200471389288 0.009543990214825916 1 1 1 1 0 2015 6 3 5.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +6501 1 60.0 1 6 0.00130941469163284 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 3 19 12.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6502 1 730.0 1 3 5.23765876653136e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 11 29 15.9 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6503 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2015 1 17 12.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6504 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0014141678669634674 0.20881354764242768 0 0 0 0 0 2014 6 24 8.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6505 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2014 5 31 8.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +6506 1 3650.0 1 6 0.00044520099515516566 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 6 19 13.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6507 0 4380.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 9 13 14.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6508 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2013 11 8 11.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6509 0 240.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 4 30 10.416666666666666 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6510 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 6 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +6511 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 5 25 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +6512 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 4 9 11.916666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6513 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00047138928898782245 0.30864644167657246 1 1 1 0 1 2015 6 15 10.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +6514 1 120.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 6 19 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6515 0 730.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 1 9.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6516 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 9 21 11.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +6517 0 150.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2016 1 11 11.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6518 1 5475.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2015 8 12 11.5 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +6519 0 150.0 1 9 0.00018331805682859762 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 9 12 7.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6520 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 10 21 8.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +6521 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0009951551656409586 0.0030320257722190637 1 1 1 1 0 2015 6 29 10.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +6522 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 9 20 11.65 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6523 1 730.0 1 5 0.0005237658766531361 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 11 14 11.9 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6524 0 60.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 0 0 0 2014 5 5 14.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6525 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 1 1 0 2014 5 5 10.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +6526 1 1825.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 1 0 0 0 2013 11 29 7.183333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6527 1 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 12 8 9.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6528 1 3650.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 9 6 8.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +6529 0 180.0 1 5 0.0007594605211470473 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 9 16 15.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6530 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 8 11 8.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +6531 1 60.0 1 4 0.0006285190519837632 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 1 0 0 0 2013 10 5 8.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +6532 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 11 20 9.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6533 1 60.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 8 23 16.716666666666665 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6534 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 12 19 6.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6535 0 60.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 22 12.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6536 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 3 13.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6537 1 730.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.0007594605211470473 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 7 2 7.366666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +6538 1 365.0 1 5 0.0020426869189472305 1 7.85648814979704e-05 0.08055541199372922 0 1 0 0 0 2014 5 9 8.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6539 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 10 4 6.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +6540 1 1460.0 1 5 0.0020426869189472305 1 2.61882938326568e-05 0.08248488293968681 0 0 0 0 0 2014 11 7 10.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6541 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 5 17 16.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +6542 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 6 26 11.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +6543 1 365.0 1 5 0.0005499541704857929 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 3 29 12.633333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6544 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 8 16 5.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +6545 1 5840.0 1 6 0.0016498625114573786 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2015 10 29 8.233333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +6546 0 180.0 1 4 0.00047138928898782245 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 28 12.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6547 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 4 22 11.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +6548 1 1825.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 0 0 0 0 2014 2 26 13.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +6549 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 2 10 14.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6550 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2015 12 4 11.1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6551 1 120.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 8 7 14.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6552 0 30.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2014 1 2 10.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +6553 1 3650.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 10 13 11.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6554 1 240.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 7 21 12.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6555 1 1095.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 4 1 8.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6556 1 4015.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 6 14 9.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6557 0 60.0 1 3 5.23765876653136e-05 1 0.0008380254026450176 0.4983720088893483 1 1 1 1 0 2015 7 17 9.85 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6558 1 365.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 1 0 2015 1 1 13.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6559 1 4745.0 1 4 0.0005761424643184497 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 7 13.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6560 1 1460.0 1 9 5.23765876653136e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 3 15 11.933333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6561 1 365.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 5 13 13.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6562 1 2190.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 14 15.133333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6563 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 7 24 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +6564 1 1095.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 5 26 14.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6565 1 120.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 4 1 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +6566 0 60.0 1 5 0.0032735367290821003 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 10 11 11.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6567 1 2555.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.001440356160796124 0.221406791048633 0 1 0 0 0 2015 9 29 14.233333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6568 0 180.0 1 6 0.00023569464449391123 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 8 7 14.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6569 0 120.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 9 6 14.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6570 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 4 23 8.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6571 0 365.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 3 15 14.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6572 0 150.0 1 4 0.0004190127013225088 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2013 10 12 12.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6573 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 6 16 10.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +6574 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 3 31 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6575 0 90.0 1 8 0.00065470734581642 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 12 9 8.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +6576 0 60.0 1 3 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 24 15.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6577 1 1095.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 7 28 9.566666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +6578 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 23 10.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +6579 1 3650.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2016 2 2 14.5 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6580 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 14 11.383333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +6581 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 5 10.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +6582 1 1095.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 5 19 5.566666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +6583 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 1 0 0 2015 1 16 6.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6584 1 2555.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 6 8 13.65 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6585 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 9 7 10.6 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6586 0 60.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 11 11 15.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +6587 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 0 1 1 0 2015 4 17 13.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6588 1 210.0 1 4 0.0020164986251145736 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 10 8 7.583333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6589 0 1460.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.0010213434594736153 0.015125674022774649 0 1 0 0 0 2016 1 9 8.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6590 1 120.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.00044520099515516566 0.21427463951625408 0 0 0 0 0 2015 4 25 14.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6591 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 7 16 12.316666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +6592 0 60.0 1 9 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 11 18 13.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6593 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 7 12 7.416666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +6594 1 365.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2013 10 26 9.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6595 1 2190.0 1 7 0.001440356160796124 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2016 2 1 7.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6596 1 1095.0 1 6 0.0018069922744533193 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 9 29 12.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6597 0 1095.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2013 12 1 11.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6598 0 730.0 1 5 0.0007594605211470473 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 2 10.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6599 1 1095.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 12 22 13.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6600 1 210.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 10 13 10.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6601 1 730.0 1 4 0.0004190127013225088 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 0 0 2014 9 29 14.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6602 1 210.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 20 8.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6603 0 60.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 28 14.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +6604 0 365.0 1 3 0.0016498625114573786 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 11 6 12.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6605 1 180.0 1 4 0.002828335733926935 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 3 8 12.25 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6606 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 12 7 11.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6607 1 60.0 1 7 0.0006285190519837632 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2015 3 25 8.133333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6608 0 2190.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 1 14 10.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6609 0 2555.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 2 10 11.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6610 1 730.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 12 20 9.3 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +6611 1 30.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 7 3 14.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6612 1 3650.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 8 21 12.516666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +6613 0 60.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 2 10.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6614 0 90.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 9 15.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6615 1 1460.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2015 10 10 12.366666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6616 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 10 24 8.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6617 0 60.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 6 12 14.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6618 1 365.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 12 21 9.583333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6619 0 365.0 1 10 5.23765876653136e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2013 12 20 13.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6620 0 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 31 10.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6621 1 240.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2013 12 28 14.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +6622 0 1095.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 19 12.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6623 1 1460.0 1 7 0.00039282440748985203 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 4 18 9.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6624 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 18 11.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6625 1 1825.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 12 26 15.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6626 1 2190.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 6 21 11.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6627 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 23 15.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +6628 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 11 27 10.85 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +6629 1 365.0 1 7 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 8 13 9.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6630 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 12 13 10.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +6631 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 6 4 7.466666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +6632 1 300.0 1 6 0.0008642136964776744 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 1 0 2015 6 19 15.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6633 1 90.0 1 4 0.0017022390991226922 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 8 28 15.6 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6634 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 19 13.333333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +6635 1 300.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 4 14.333333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6636 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 29 10.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +6637 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 24 13.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6638 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 0 0 2015 6 28 15.666666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6639 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2014 12 19 12.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6640 0 2920.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 27 12.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6641 1 1825.0 1 5 0.0003142595259918816 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2013 12 27 12.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6642 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 30 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +6643 1 2555.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 0 0 0 0 2014 2 11 10.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6644 0 60.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 19 14.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6645 1 60.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 6 27 16.383333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6646 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 1 21 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +6647 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00065470734581642 0.20435164607990078 0 0 0 0 0 2015 6 19 10.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6648 1 365.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 18 7.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6649 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0013879795731308105 0.000964735472978793 0 1 0 0 0 2014 9 18 14.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6650 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 24 5.083333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +6651 1 150.0 1 6 0.0016498625114573786 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 3 20 11.383333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6652 1 730.0 1 3 0.0011260966348042424 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 28 13.833333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6653 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 5 2 12.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6654 1 2920.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 6 29 14.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6655 1 365.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 12 8 15.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6656 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 0 0 0 0 2014 3 17 10.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6657 0 2190.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 1 4 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6658 1 4745.0 1 8 0.00023569464449391123 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 0 0 0 0 2014 6 7 9.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6659 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 9 4 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6660 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2013 10 23 8.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6661 1 270.0 1 3 0.00034044781982453846 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 1 25 10.383333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6662 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 8 2 6.0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +6663 1 1095.0 1 5 0.0008904019903103313 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 7 28 7.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6664 1 2190.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2016 1 11 10.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6665 1 30.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 6 16 13.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6666 1 5840.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 1 0 2015 11 13 8.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6667 1 330.0 1 5 0.00034044781982453846 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2013 10 23 13.433333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6668 1 730.0 1 4 0.001859368862118633 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 6 13.683333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6669 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 1 0 2015 12 13 14.333333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6670 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 5 25 11.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +6671 1 730.0 1 4 0.0012570381039675265 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2016 2 8 13.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +6672 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 10 17 13.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6673 0 2920.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 7 5.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +6674 1 1095.0 1 8 0.0006023307581511064 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2015 4 16 8.05 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6675 1 210.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 5 21 13.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6676 1 1825.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.0015451093361267512 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 1 6 13.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6677 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 5 4 10.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +6678 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010213434594736153 0.015125674022774649 0 1 0 0 0 2015 7 12 6.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +6679 1 1460.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 0 0 0 0 2015 2 16 9.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6680 0 730.0 1 3 0.00039282440748985203 1 0.00039282440748985203 0.3021344772339656 1 1 1 1 0 2013 10 13 14.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6681 1 2920.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 2 18 12.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6682 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 10 11 15.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6683 0 3650.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 1 2013 12 29 14.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +6684 0 60.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 12 12 12.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6685 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 25 9.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +6686 0 60.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 12 9 6.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +6687 0 60.0 1 4 0.0017022390991226922 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 11 23 14.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6688 0 3650.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 1 1 0 2015 12 28 13.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6689 0 60.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 10 2 13.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6690 0 150.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2015 1 8 5.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6691 0 365.0 1 3 0.0016498625114573786 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 5 16 13.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6692 1 730.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 1 0 2014 1 3 10.466666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6693 1 60.0 1 8 0.0001047531753306272 1 5.23765876653136e-05 0.18665908660223612 0 1 0 0 0 2016 1 22 18.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6694 1 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 19 13.916666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6695 1 330.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.0014141678669634674 0.20881354764242768 0 1 0 0 0 2014 7 13 9.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6696 1 730.0 1 3 5.23765876653136e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 4 29 7.583333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6697 1 730.0 1 6 0.0009689668718083017 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 9 1 8.75 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +6698 1 180.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 9 1 10.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6699 1 1460.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 1 0 2015 4 3 9.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6700 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 5 14 12.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6701 0 180.0 1 4 0.0006808956396490769 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 11 12 11.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6702 0 60.0 1 4 0.0007594605211470473 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 30 12.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6703 1 365.0 1 5 0.00065470734581642 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 9 29 13.05 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6704 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 6 16 8.05 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6705 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 5 8.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6706 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 2 22 14.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6707 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 1 1 0 2014 4 1 8.7 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +6708 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 4 25 11.866666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6709 1 365.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 11 10 9.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6710 0 90.0 1 8 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 10 27 10.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6711 1 2920.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 6 23 12.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6712 1 210.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2016 1 3 14.983333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6713 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 8 26 10.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +6714 0 90.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 13 14.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6715 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 1 2015 11 28 12.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +6716 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 7 1 13.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6717 1 365.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 19 11.533333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +6718 1 1095.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 8 10.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6719 1 30.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 7 26 15.466666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6720 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 1 31 8.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6721 1 240.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 11 28 11.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6722 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 20 7.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +6723 1 730.0 1 6 0.00130941469163284 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 6 2 14.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6724 0 90.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 12 23 10.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +6725 0 365.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 11 12.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6726 1 210.0 1 6 0.0015712976299594081 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 1 2013 12 23 14.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +6727 0 120.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2014 7 30 7.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6728 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 7 15 13.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +6729 0 5.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 9 8 14.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +6730 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 1 8 15.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6731 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 6 17 13.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6732 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 7 9.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +6733 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00023569464449391123 0.17242923837579893 0 1 0 0 0 2014 11 7 9.333333333333334 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6734 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 9 15 15.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6735 1 60.0 1 4 0.00036663611365719525 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 30 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6736 1 365.0 1 6 0.00065470734581642 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 1 0 2015 1 23 10.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6737 0 300.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 2 3 10.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6738 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 21 7.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +6739 1 730.0 1 5 0.0007332722273143905 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2015 12 20 13.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6740 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010737200471389288 0.009543990214825916 1 1 1 1 0 2014 6 21 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +6741 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 29 14.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6742 0 60.0 1 6 0.00026188293832656804 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 10 18 12.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6743 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 19 15.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6744 0 60.0 1 4 0.0012308498101348698 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 12 23 10.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6745 0 30.0 1 5 0.0004975775828204793 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 6 26 16.433333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6746 1 60.0 1 4 0.0033521016105800706 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 11 4 14.733333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6747 0 60.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2014 5 26 8.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6748 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 8 6 15.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6749 0 60.0 1 5 0.0008904019903103313 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2016 1 18 15.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6750 1 1460.0 1 5 0.00034044781982453846 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 1 24 14.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6751 0 60.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 0 1 1 0 2015 10 1 9.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6752 0 90.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 13 13.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6753 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 3 9.35 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +6754 0 30.0 1 5 0.0008904019903103313 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 6 20 11.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6755 1 730.0 1 6 0.0009689668718083017 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 9 26 13.883333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6756 1 1825.0 1 4 0.001859368862118633 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 2 6 14.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6757 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 6 9 14.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6758 1 730.0 1 5 0.0007070839334817337 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 9 29 11.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6759 0 1825.0 1 6 0.0015189210422940946 1 0.0009427785779756449 0.3338157010698227 0 1 1 1 0 2015 8 27 9.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6760 0 60.0 1 3 0.0015451093361267512 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 12 15 9.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6761 0 60.0 1 8 0.00028807123215922483 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 7 9 5.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6762 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 12 2 8.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +6763 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 11 11.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +6764 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 6 28 10.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6765 1 730.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 12 21 15.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6766 1 365.0 1 4 0.0004190127013225088 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2013 10 22 13.566666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6767 1 5840.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 12 26 9.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6768 1 3650.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 3 11 15.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +6769 1 1095.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 3 14.65 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6770 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 2 9.866666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6771 1 365.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 11 28 14.583333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6772 0 60.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 11 5 10.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +6773 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 0 0 0 0 2015 5 17 12.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +6774 1 1825.0 1 3 0.0003142595259918816 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 9 26 3.8 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6775 1 730.0 1 8 0.0001047531753306272 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2014 12 28 9.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6776 0 180.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 9 29 7.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6777 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 5 25 10.85 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +6778 0 365.0 1 8 0.00034044781982453846 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 5 13 8.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6779 0 210.0 1 3 0.00018331805682859762 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2013 12 22 8.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6780 0 120.0 1 4 0.0003142595259918816 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 12 14 14.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6781 1 1095.0 1 3 0.0016498625114573786 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 10 17 11.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6782 1 730.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2015 2 22 11.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6783 0 3650.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 0 2014 2 1 9.316666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +6784 1 240.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 19 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6785 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 12 22 16.466666666666665 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6786 1 365.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.0003142595259918816 0.221406791048633 0 0 0 0 0 2014 12 24 12.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6787 1 2555.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.0006285190519837632 0.22333626199459058 0 1 0 0 0 2015 3 24 13.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6788 1 150.0 1 6 0.00023569464449391123 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 8 16 8.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +6789 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 1 15 12.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6790 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 3 12 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +6791 0 365.0 1 12 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 9 4 13.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6792 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 3 18 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +6793 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 3 25 12.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +6794 0 60.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 6 15 12.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6795 0 90.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 11 13 15.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6796 0 2920.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 6 14 11.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6797 0 1095.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 5 5 8.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6798 0 60.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 8 15.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6799 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 31 14.2 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +6800 0 60.0 1 8 7.85648814979704e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 0 0 2015 7 8 6.433333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +6801 1 4015.0 1 6 0.00044520099515516566 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2014 11 22 8.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6802 1 270.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 6 19 9.566666666666666 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6803 1 90.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2016 1 10 11.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6804 0 90.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 10 29 14.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6805 0 2555.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 1 2013 10 12 15.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6806 0 1460.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 1 0 1 2014 1 17 14.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6807 1 365.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 21 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6808 1 60.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 1 0 2016 1 8 15.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6809 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 5 26 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6810 1 1825.0 1 7 0.0007070839334817337 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 11 22 16.333333333333332 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6811 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 7 15 13.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6812 1 30.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 2 21 6.233333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6813 0 3285.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 23 5.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6814 0 60.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 5 14.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6815 1 3650.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 2 12 7.7 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6816 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 5 23 12.4 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6817 1 1095.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 3 10 4.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6818 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 29 14.85 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +6819 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 9 1 7.783333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +6820 0 60.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2013 10 7 7.8 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6821 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2015 3 29 6.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +6822 0 60.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 17 9.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +6823 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 5 29 15.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6824 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2015 10 4 6.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +6825 1 3650.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 2 19 12.85 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +6826 1 4745.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 6 17 13.866666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +6827 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 20 14.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +6828 1 120.0 1 4 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 10 9.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6829 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 2.61882938326568e-05 0.07354385239547263 0 1 1 0 0 2015 9 4 15.516666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6830 0 730.0 1 2 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 23 10.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6831 1 1095.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 1 20 12.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6832 1 365.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 2 23 12.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6833 1 2920.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2013 11 8 7.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6834 0 150.0 1 4 0.00036663611365719525 1 7.85648814979704e-05 0.17833824314779403 1 1 1 1 0 2013 12 7 10.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6835 1 120.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 1 12 11.033333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6836 1 120.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 4 10.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6837 1 2190.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2014 10 17 7.433333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6838 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 6 13 6.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +6839 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 1 21 11.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +6840 1 270.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 0 0 1 0 2014 4 22 12.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6841 0 60.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 11 19 15.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6842 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 25 9.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +6843 1 1825.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 12 23 11.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6844 1 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 1 21 14.55 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6845 1 365.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 2 11 9.533333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6846 0 60.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 5 21 10.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6847 1 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2014 8 25 13.633333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6848 1 1095.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 2 19 13.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6849 1 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 4 30 10.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +6850 1 1825.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 7 27 7.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6851 1 4015.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 1 0 2014 3 10 9.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6852 1 3285.0 1 6 0.0017022390991226922 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 9 20 14.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6853 0 60.0 1 10 5.23765876653136e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 7 11 11.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6854 0 60.0 1 6 0.0010737200471389288 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 0 2014 6 23 13.416666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6855 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 4 5 9.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +6856 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 5 8 14.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +6857 0 1825.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2014 1 19 12.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6858 1 730.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 9 14.033333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6859 0 180.0 1 5 0.0013617912792981538 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 18 10.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6860 1 240.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 1 1 8.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6861 1 730.0 1 4 0.0005761424643184497 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 2 23 15.966666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6862 0 60.0 1 7 0.0006808956396490769 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 5 30 13.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6863 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 4 24 14.2 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6864 0 120.0 1 1 0.0010213434594736153 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 18 11.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6865 1 730.0 1 4 0.00044520099515516566 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 4 4 13.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6866 1 90.0 1 4 0.0023045698572737986 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 2 22 13.216666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6867 1 730.0 1 6 0.0017022390991226922 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 6 25 10.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6868 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 0 2015 8 21 6.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6869 1 730.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 2 25 7.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6870 1 730.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 12 21 14.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6871 0 60.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 12 8.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6872 1 60.0 1 3 5.23765876653136e-05 1 0.0015451093361267512 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 9 14 13.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6873 1 365.0 1 4 0.0020164986251145736 1 0.001466544454628781 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 1 30 14.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6874 1 730.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 8 31 15.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6875 1 1460.0 1 4 0.0008118371088123609 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2015 12 20 8.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6876 0 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 10 20 14.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6877 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 10 8 14.466666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6878 1 60.0 1 5 0.0009165902841429881 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 7 14 14.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6879 0 270.0 1 4 0.00044520099515516566 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2014 12 11 11.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +6880 0 1825.0 1 4 0.0005499541704857929 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 2 4 10.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6881 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 17 16.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +6882 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2015 8 6 11.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +6883 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 2 15 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +6884 1 300.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 12 8 9.016666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6885 1 60.0 1 6 0.00130941469163284 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 23 14.0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6886 0 1095.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 1 19 7.383333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6887 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 6 20 7.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +6888 1 300.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 10 6 7.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +6889 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00047138928898782245 0.30864644167657246 1 1 1 1 0 2014 11 17 15.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6890 1 365.0 1 4 0.0010999083409715857 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 11 7 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +6891 1 1460.0 1 6 0.00047138928898782245 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 9 3 15.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6892 1 365.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2014 9 9 12.633333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +6893 1 1095.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 8 21 13.583333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6894 0 1095.0 1 5 0.0012570381039675265 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 12 4 8.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6895 1 6.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 3 6 6.816666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +6896 1 3285.0 1 3 0.0003142595259918816 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2014 3 23 9.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6897 0 180.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 23 10.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6898 1 1825.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 4 23 12.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6899 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 24 15.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +6900 0 21.0 1 3 0.00018331805682859762 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 8 19 14.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +6901 1 1095.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 1 2014 4 9 13.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6902 1 1460.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2013 11 2 12.6 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6903 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2015 1 18 16.783333333333335 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6904 1 365.0 1 3 0.00013094146916328402 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 6 7 15.25 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6905 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0010475317533062722 0.3338157010698227 0 1 1 1 0 2015 4 14 7.8 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +6906 0 90.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2016 1 2 11.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6907 0 270.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 5 15 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6908 1 365.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 3 14 14.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6909 1 365.0 1 6 0.0011522849286368993 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 4 7 12.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6910 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 2 23 13.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6911 1 1460.0 1 4 0.0017022390991226922 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 8 11 13.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6912 0 180.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2013 12 22 19.533333333333335 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +6913 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 1 12 12.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6914 0 4745.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 10 19 13.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6915 1 730.0 1 3 0.00036663611365719525 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 1 18 15.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6916 1 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 17 15.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6917 1 365.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 19 8.3 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6918 1 365.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 7 3 8.683333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +6919 0 300.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 2 11 14.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6920 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.001466544454628781 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2016 1 5 11.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6921 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 10 10.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6922 0 90.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 9 4 14.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6923 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 8 10.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6924 1 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 8 5 13.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6925 1 730.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 7 18 12.566666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6926 0 120.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 1 11 9.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6927 1 1460.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 0 0 0 0 2013 11 25 8.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6928 1 1460.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2013 12 18 14.283333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6929 1 1460.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2015 6 22 9.583333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6930 0 60.0 1 5 0.0009165902841429881 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 21 10.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6931 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 25 11.066666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +6932 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 28 9.55 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +6933 1 365.0 1 6 0.0010999083409715857 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2013 12 12 11.283333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6934 1 3285.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 12 8 9.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6935 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2015 3 9 15.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6936 1 1825.0 1 4 0.0017022390991226922 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 1 3 13.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6937 1 365.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 11 25 12.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6938 1 730.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2014 10 17 13.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6939 1 730.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 6 13.083333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6940 1 730.0 1 4 0.00036663611365719525 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 10 14 14.033333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6941 1 90.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2016 1 27 14.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6942 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 0 0 0 0 2013 12 20 7.366666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6943 0 120.0 1 5 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2016 1 9 11.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6944 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 7 15 9.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6945 1 2190.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 10 18 7.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6946 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 12 3 14.0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6947 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 5 24 13.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +6948 1 1460.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2014 4 3 14.083333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6949 1 2920.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 7 5 13.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6950 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 11 7.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6951 1 730.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2014 3 23 14.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6952 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 5 11 7.633333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +6953 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 1 1 0 2014 2 6 9.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +6954 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 1 19 13.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +6955 1 2555.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 10 15.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6956 0 1825.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 6 16 8.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +6957 1 1095.0 1 4 0.0007070839334817337 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 5 27 9.333333333333334 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6958 1 270.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 1 2015 12 23 10.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6959 0 365.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 7 27 10.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6960 1 365.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 22 10.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6961 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 5 11 8.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +6962 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 6 4 14.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +6963 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 4 4 11.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6964 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2016 1 22 16.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6965 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2014 6 18 9.483333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6966 1 5110.0 1 5 0.0012308498101348698 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 4 27 10.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6967 1 365.0 1 7 0.00065470734581642 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 29 13.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6968 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2015 1 16 11.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6969 1 1095.0 1 6 0.00130941469163284 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 2 12 15.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +6970 0 730.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 1 4 9.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6971 1 60.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 7 3 16.083333333333332 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6972 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 3 27 4.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +6973 1 365.0 1 9 0.00013094146916328402 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2016 1 30 8.966666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +6974 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 9 17 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +6975 1 730.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 1 3 10.85 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6976 1 210.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2014 1 29 14.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6977 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00036663611365719525 0.18665908660223612 0 1 0 0 0 2015 1 25 10.55 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +6978 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0009165902841429881 0.13377090978000586 0 0 0 0 0 2014 7 30 13.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +6979 1 2555.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 3 24 15.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6980 1 4015.0 1 5 0.00026188293832656804 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2013 10 12 14.1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6981 1 2555.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.0017284273929553489 0.30668251589229417 0 1 0 1 0 2014 11 28 10.216666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6982 1 2190.0 1 4 0.002514076207935053 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 1 6 9.733333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +6983 1 2190.0 1 6 0.0008642136964776744 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2013 12 17 10.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6984 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2016 2 16 5.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6985 0 1095.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 6 18 3.8833333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6986 0 60.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2014 7 14 8.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +6987 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 1 17 9.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +6988 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 6 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +6989 0 730.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 9 11 10.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +6990 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 9 3 5.0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +6991 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 1 9.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +6992 1 730.0 1 4 0.0017022390991226922 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 7 26 8.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +6993 1 240.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 6 4 8.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +6994 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 6 15 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +6995 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 22 15.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +6996 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 1 9.566666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6997 1 1460.0 1 4 0.0014927327484614377 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2015 6 19 13.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +6998 1 4015.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 7 6 9.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +6999 1 365.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 12 8 14.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7000 1 1825.0 1 5 0.002906900615424905 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2016 1 26 11.683333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7001 1 365.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 6 2 14.216666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7002 0 120.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 29 14.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7003 0 210.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 9 12.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7004 1 730.0 1 4 0.00047138928898782245 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 10 7 8.733333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7005 0 458.59765625 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 2 16 7.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +7006 0 2555.0 1 10 7.85648814979704e-05 0 0.0005761424643184497 0.034713249608076216 0 1 1 0 1 2015 4 9 15.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7007 0 2190.0 1 9 7.85648814979704e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 11 12 9.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7008 1 1460.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 7 1 10.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7009 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 18 16.85 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7010 1 2920.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 8 4 7.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7011 0 2190.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 7 27 5.0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +7012 1 2555.0 1 4 0.00044520099515516566 1 0.0017284273929553489 0.30668251589229417 0 1 0 1 0 2014 6 9 14.633333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7013 0 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 10 24 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +7014 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 9 15 15.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +7015 1 730.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 15 9.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7016 0 365.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 0 0 2015 12 23 10.666666666666666 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7017 0 30.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 9 25 14.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +7018 1 1825.0 1 3 0.0012308498101348698 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 11 20 21.0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7019 1 1095.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 20 8.716666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7020 1 3285.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 10 11 14.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7021 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 2 20 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +7022 1 365.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 10 12 13.433333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7023 0 30.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 4 8.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +7024 1 180.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 7 20 9.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +7025 1 150.0 1 7 0.00047138928898782245 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 1 13 12.733333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7026 1 365.0 1 5 0.00013094146916328402 1 2.61882938326568e-05 0.2229400313539029 0 1 0 0 0 2014 1 20 10.533333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7027 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 9 24 11.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +7028 1 365.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 12 20 11.833333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7029 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 0 0 0 0 2014 6 18 14.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7030 0 240.0 1 4 0.0003142595259918816 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 0 2015 7 18 10.033333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +7031 1 1095.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 6 19 10.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7032 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0009427785779756449 0.3338157010698227 0 1 1 1 0 2014 8 30 8.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +7033 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 10 26 8.05 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +7034 1 1095.0 1 6 0.00065470734581642 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 28 8.733333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +7035 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 2 27 7.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +7036 1 365.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2013 10 31 12.35 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7037 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 0 0 0 0 2013 10 2 10.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7038 0 60.0 1 7 0.0001571297629959408 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 9 29 10.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7039 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 27 12.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7040 1 2920.0 1 6 0.00047138928898782245 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2014 10 31 16.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7041 0 5475.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 19 10.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7042 1 4015.0 1 4 0.001597485923792065 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 12 13 14.0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +7043 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0006285190519837632 0.22333626199459058 0 0 0 1 0 2014 3 2 13.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7044 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 24 12.25 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7045 0 2190.0 1 3 0.0008118371088123609 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2016 2 12 13.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7046 1 90.0 1 6 0.0019641220374492603 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 20 13.9 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +7047 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 24 15.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +7048 1 1095.0 1 5 0.00034044781982453846 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 1 0 2014 1 16 12.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7049 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0015451093361267512 0.31410753355039883 0 1 0 1 0 2014 11 29 11.9 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +7050 1 60.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 12 1 14.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7051 1 1460.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 12 9 12.916666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7052 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 10 17 8.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7053 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2013 11 29 13.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7054 0 730.0 1 4 0.002828335733926935 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 6 6 10.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7055 1 2555.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 5 16 13.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7056 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 1 2013 10 16 13.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +7057 0 270.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 4 4 12.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7058 1 730.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 3 6 8.566666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +7059 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 4 12 14.016666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +7060 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 9 19 10.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +7061 0 30.0 1 9 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 12 23 8.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7062 0 3285.0 1 9 5.23765876653136e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 10 18 12.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7063 0 90.0 1 5 0.0015189210422940946 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 0 0 0 2013 10 13 14.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +7064 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 11 28 15.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7065 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 6 9 10.283333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +7066 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2013 11 8 11.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7067 1 240.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 10 7 10.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7068 0 28.0 1 1 0.0010213434594736153 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 23 6.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +7069 1 365.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 8 15 8.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7070 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 7 16.583333333333332 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7071 1 1095.0 1 5 0.0010475317533062722 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2014 11 4 11.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7072 1 365.0 1 5 0.0014927327484614377 1 0.00034044781982453846 0.1885885575481937 0 1 0 0 0 2015 3 5 14.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +7073 0 2555.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 8 12 11.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7074 0 60.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 6 7 8.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7075 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 12 16 10.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7076 0 90.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 8 29 9.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7077 1 365.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2016 2 1 21.0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7078 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 18 8.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +7079 0 60.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 12 11 14.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7080 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 1 16 9.85 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7081 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 1 1 0 2015 3 25 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +7082 0 60.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 10 18 12.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7083 1 365.0 1 5 0.0014927327484614377 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 11 19 12.433333333333334 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7084 1 730.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 11 30 14.05 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7085 1 1095.0 1 3 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 2 26 12.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7086 0 730.0 1 9 7.85648814979704e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 2 14 11.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +7087 1 730.0 1 6 0.00026188293832656804 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2013 11 5 9.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7088 1 1095.0 1 5 0.00034044781982453846 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 8 23 12.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7089 0 365.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 0 1 1 0 2013 11 2 10.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7090 1 365.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 2 9 10.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7091 0 30.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 7 17 3.9166666666666665 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +7092 0 60.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 6 30 15.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7093 1 730.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2015 1 11 9.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7094 1 60.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 9 7 14.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7095 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 1 1 1 0 2015 5 10 8.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +7096 1 30.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 1 2014 6 19 10.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +7097 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 6 30 9.35 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +7098 1 365.0 1 3 0.0045567631268822835 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2015 8 16 15.65 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7099 0 60.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 1 2015 6 30 15.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7100 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 4 20 11.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +7101 1 730.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 1 14 14.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7102 1 730.0 1 4 0.0006285190519837632 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 11 24 13.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7103 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 1 1 0 2015 6 6 10.2 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +7104 1 1095.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 9 20 7.316666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7105 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 18 10.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +7106 1 730.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 0 0 0 0 2015 10 20 16.166666666666668 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +7107 1 240.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 2 5 14.533333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7108 1 330.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 19 13.566666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7109 1 365.0 1 7 0.0001571297629959408 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 2 15 12.983333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7110 0 5110.0 1 12 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 12 26 14.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7111 1 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 5 24 15.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7112 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 6 1 10.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +7113 1 2555.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 2 3 14.133333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7114 1 730.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 12 1 8.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7115 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2013 12 6 7.483333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7116 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 5 25 8.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +7117 1 5475.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2013 11 16 8.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7118 0 90.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 1 2 11.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7119 0 3650.0 1 8 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 12 22 12.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +7120 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 1 9.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7121 1 730.0 1 4 0.001597485923792065 1 0.00036663611365719525 0.25768773580029974 0 1 0 1 0 2014 4 15 13.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7122 1 1095.0 1 8 0.00028807123215922483 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 1 14 14.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7123 1 730.0 1 4 0.0007594605211470473 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 4 13 11.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +7124 1 1460.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 11 5 8.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7125 1 3285.0 1 6 0.0008642136964776744 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 0 0 0 0 2014 4 19 10.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7126 1 365.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 5 17 13.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7127 1 150.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2015 11 22 14.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7128 1 730.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2013 11 21 10.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +7129 0 5475.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2014 12 17 8.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7130 1 1095.0 1 3 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 13 9.383333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7131 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 10 15.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7132 1 730.0 1 4 0.0007594605211470473 0 0.0007332722273143905 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2016 1 11 8.816666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7133 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 6 24 6.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +7134 1 1095.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 18 6.716666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7135 0 180.0 1 4 0.00065470734581642 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 8 6 11.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7136 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2015 8 6 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +7137 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0013879795731308105 0.000964735472978793 0 1 0 0 0 2015 2 5 16.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7138 0 120.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 26 14.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7139 0 30.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 10 3 12.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +7140 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 1 0 1 0 2014 1 11 9.216666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7141 1 60.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 9 7 16.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7142 1 1095.0 1 6 0.0004975775828204793 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 9 30 9.133333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7143 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0017284273929553489 0.30668251589229417 0 1 0 1 0 2014 9 14 10.966666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7144 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 10 22 13.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +7145 1 1460.0 1 7 0.00018331805682859762 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 3 9.8 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7146 1 2190.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.0013617912792981538 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 7 23 13.516666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7147 1 730.0 1 4 0.0014927327484614377 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 2 28 12.3 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7148 0 30.0 1 4 0.0014141678669634674 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 4 14.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +7149 1 2190.0 1 4 0.0005237658766531361 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 4 2 13.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7150 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 6 29 13.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7151 1 2555.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 21 14.15 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7152 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 2 7 12.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7153 1 1460.0 1 6 0.0010737200471389288 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 1 0 2013 12 19 9.116666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7154 0 300.0 1 3 0.00013094146916328402 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 5 25 10.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7155 1 365.0 1 5 0.0007332722273143905 0 0.0008904019903103313 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 4 11 11.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7156 1 1095.0 1 6 0.0010999083409715857 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 11 11 12.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7157 1 1095.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 11 4 13.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7158 1 1095.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 17 13.616666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7159 1 730.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 2 8 16.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7160 1 730.0 1 6 0.0012832263978001834 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 1 3 13.683333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7161 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2013 12 18 7.616666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +7162 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 8 22 12.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +7163 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 10 29 15.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +7164 1 120.0 1 5 0.0009165902841429881 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 3 8 15.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7165 0 60.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 6 7 15.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7166 1 180.0 1 5 0.00044520099515516566 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 11 7 13.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7167 1 300.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 10 6 10.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7168 1 730.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2014 2 4 14.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7169 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0011260966348042424 0.13377090978000586 0 1 0 0 0 2014 3 1 13.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +7170 1 300.0 1 6 0.0011522849286368993 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2013 11 7 14.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7171 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 5 24 13.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +7172 1 30.0 1 5 0.0007594605211470473 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2014 7 1 12.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7173 0 60.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 12 13.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7174 1 1825.0 1 5 0.0009165902841429881 0 0.0006023307581511064 0.0030320257722190637 0 1 0 0 0 2014 10 24 14.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7175 0 3650.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 9 25 9.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +7176 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 31 14.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7177 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 11 7 8.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +7178 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 4 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +7179 0 90.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 11 9 14.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +7180 1 2190.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 10 26 13.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7181 1 2555.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 24 5.316666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7182 0 120.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 12 21 16.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7183 0 30.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 5 31 13.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +7184 1 150.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 17 6.45 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7185 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2015 1 2 14.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7186 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 9 12 14.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7187 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 27 9.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +7188 1 730.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2014 6 5 13.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7189 0 30.0 1 3 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 10 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +7190 1 1460.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2014 8 19 13.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7191 1 180.0 1 7 0.00044520099515516566 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 13 15.233333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7192 1 60.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 7 11 13.816666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7193 0 60.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 9 8.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7194 1 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.0015451093361267512 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2013 12 7 8.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +7195 1 2920.0 1 5 0.0006285190519837632 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 12 17 9.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7196 0 30.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 9 23 5.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +7197 1 2190.0 1 4 0.001859368862118633 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 13 12.116666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7198 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 24 11.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +7199 1 30.0 1 6 0.00023569464449391123 1 0.001466544454628781 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 2 21 13.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7200 1 90.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2015 7 23 15.083333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7201 1 2190.0 1 7 0.00044520099515516566 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 8 10 11.383333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7202 1 270.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 3 4 14.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7203 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 7 19 9.116666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +7204 1 365.0 1 6 0.0010737200471389288 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 7 10 11.033333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7205 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2014 7 24 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +7206 1 5840.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0001571297629959408 0.3021344772339656 0 0 0 1 0 2015 12 23 9.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +7207 0 4745.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 1 1 0 2014 11 15 13.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7208 1 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 6 27 9.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7209 1 1095.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.0007070839334817337 0.23987458438851278 0 0 0 0 0 2015 1 17 14.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7210 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 11 11 14.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7211 1 300.0 1 7 0.0011784732224695562 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 3 28 10.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7212 1 730.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 8 28 12.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7213 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 7 22 11.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +7214 0 90.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 7 22 6.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7215 1 365.0 1 4 0.00028807123215922483 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 23 14.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7216 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 0 0 0 1 2015 9 13 13.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +7217 1 60.0 1 6 0.0008380254026450176 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 11 13 12.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +7218 1 60.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 3 22 14.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7219 1 1095.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 1 2013 11 22 13.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7220 1 210.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2013 12 31 12.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7221 1 330.0 1 6 0.0005761424643184497 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 1 27 13.433333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7222 1 1095.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 7 8.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7223 1 730.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 10 21 9.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7224 0 60.0 1 8 0.00013094146916328402 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 6 26 10.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7225 1 2555.0 1 4 0.002828335733926935 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 2 17 7.333333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7226 1 730.0 1 4 0.00044520099515516566 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 5 14.216666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7227 0 60.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 12 8 14.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7228 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 12 4 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +7229 1 730.0 1 3 5.23765876653136e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2013 10 12 15.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7230 1 120.0 1 4 0.0007332722273143905 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 2 4 10.15 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7231 1 1460.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 8 19 12.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7232 0 90.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2015 1 3 10.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7233 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 12 16 8.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7234 1 730.0 1 6 0.0009165902841429881 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 2 1 10.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7235 1 1460.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 9 12 10.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7236 0 60.0 1 10 5.23765876653136e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 12 28 5.166666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7237 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 3 16 12.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +7238 1 730.0 1 4 0.001859368862118633 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 0 0 1 0 2014 1 17 13.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7239 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 3 7 11.75 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +7240 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 11 1 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +7241 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2016 1 5 10.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +7242 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 5 18 10.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +7243 1 1095.0 1 3 0.00036663611365719525 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 7 21 14.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7244 1 150.0 1 6 0.0008642136964776744 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2013 11 30 13.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7245 1 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2015 9 17 15.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7246 0 28.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 6 19 6.333333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +7247 1 60.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 4 3 13.866666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7248 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 20 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +7249 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 10 19 13.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7250 1 1095.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.0013617912792981538 0.3118679690595552 0 1 0 1 0 2014 2 6 13.3 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7251 1 365.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 30 11.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7252 1 60.0 1 7 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 13 8.383333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7253 0 28.0 1 3 7.85648814979704e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 11 3 8.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +7254 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 3 11.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +7255 1 150.0 1 4 0.0023045698572737986 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 8 12 13.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7256 1 120.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 26 13.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7257 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 19 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +7258 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 12 10.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +7259 0 1095.0 1 7 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 5 4 14.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7260 0 2555.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2015 11 4 7.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7261 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 4 14 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +7262 0 730.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 11 13.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7263 1 1095.0 1 6 0.0019641220374492603 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 3 26 8.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7264 1 730.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.0006285190519837632 0.22333626199459058 0 0 0 1 0 2014 6 17 9.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7265 1 300.0 1 7 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 1 20 13.25 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7266 0 60.0 1 6 0.0015189210422940946 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 8 3 14.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7267 1 3650.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 8 9 15.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7268 0 2920.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 0 0 2015 1 5 16.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +7269 1 3650.0 1 5 0.0007332722273143905 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 0 0 1 0 2014 3 10 13.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7270 1 1825.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 1 0 2013 12 27 12.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7271 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 7 28 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +7272 1 4380.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 5 18 7.133333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +7273 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.001466544454628781 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 11 30 10.933333333333334 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7274 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00034044781982453846 0.1885885575481937 0 1 0 0 0 2013 11 1 7.1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +7275 0 365.0 1 4 0.0008118371088123609 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2013 12 18 10.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7276 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 18 14.35 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7277 1 60.0 1 4 0.0005499541704857929 1 0.0007070839334817337 0.08326011680190191 0 1 0 0 1 2014 7 23 14.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7278 1 2190.0 1 5 0.00034044781982453846 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 7 21 14.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7279 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 12 6 13.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +7280 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2013 11 24 9.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +7281 1 2555.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 1 2016 2 20 14.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7282 0 60.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2014 7 3 10.633333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +7283 0 120.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 11 21 9.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7284 1 330.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 10 9 14.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7285 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0008904019903103313 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2015 4 9 12.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7286 1 90.0 1 3 0.00013094146916328402 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 6 24 12.233333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +7287 1 1095.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 1 0 2014 5 22 7.833333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7288 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 8 10.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +7289 0 60.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 0 0 0 2015 5 17 8.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7290 1 1460.0 1 5 0.0010475317533062722 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 11 14.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7291 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 24 9.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7292 0 90.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 5 22 6.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7293 1 30.0 1 6 0.0004190127013225088 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 1 0 2014 4 25 9.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +7294 0 30.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 12 18 12.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +7295 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2014 9 29 12.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7296 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 12 28 10.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +7297 1 270.0 1 7 0.0006285190519837632 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 9 12.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7298 1 3650.0 1 7 0.0007070839334817337 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 4 13.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +7299 1 120.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 11 21 8.2 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7300 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00018331805682859762 0.18665908660223612 0 0 0 0 0 2014 5 17 8.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7301 1 4380.0 1 5 0.00044520099515516566 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 1 2015 5 7 12.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +7302 0 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 12 18 11.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7303 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 6 3 9.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7304 0 3285.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 1 19 13.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7305 1 2920.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2015 6 21 8.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7306 1 365.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 24 10.85 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7307 1 60.0 1 8 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 30 12.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +7308 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 17 9.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +7309 0 60.0 1 7 0.00026188293832656804 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 11 8 14.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7310 1 730.0 1 8 7.85648814979704e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 9 14.133333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7311 1 1095.0 1 4 0.0033521016105800706 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 8 12 13.983333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +7312 0 30.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 1 2015 9 5 5.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +7313 1 730.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 4 27 13.633333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7314 1 730.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 2 14 9.416666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7315 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 16 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +7316 1 4380.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 5 20 11.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7317 1 365.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 19 9.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7318 1 4380.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2016 2 5 12.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +7319 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 29 16.016666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +7320 1 90.0 1 6 0.0008642136964776744 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 7 26 10.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7321 1 3650.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2015 3 9 8.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +7322 1 365.0 1 2 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 4 23 13.3 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7323 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 9 23 9.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +7324 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 24 16.033333333333335 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7325 1 1095.0 1 5 0.0007594605211470473 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 4 29 9.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +7326 1 1095.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 1 2015 11 6 9.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +7327 1 730.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 2 15 8.016666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +7328 1 2555.0 1 4 0.00047138928898782245 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 10 6 10.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7329 0 90.0 1 4 0.0020164986251145736 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 0 2014 10 18 14.083333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7330 1 730.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 6 17 12.766666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7331 1 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 7 6 12.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7332 1 730.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 1 0 2014 3 27 6.65 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7333 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 1 28 13.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7334 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 10 9 9.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7335 0 365.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 2 8 7.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7336 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 15 16.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +7337 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 0 1 2015 11 10 6.0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +7338 1 1460.0 1 6 0.0007070839334817337 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 9 8 14.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7339 1 1095.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 11 22 8.283333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7340 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00018331805682859762 0.17728737057901356 0 1 0 0 0 2014 1 21 13.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7341 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 5 16 15.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +7342 1 365.0 1 5 0.00034044781982453846 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2015 3 27 11.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7343 1 2190.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 2 15 11.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7344 0 2920.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 2 7.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7345 1 730.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 1 0 2014 4 5 13.8 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7346 1 730.0 1 8 0.00047138928898782245 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 3 4 8.1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7347 1 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.0008904019903103313 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2016 1 30 15.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7348 1 90.0 1 6 0.00039282440748985203 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 2 16 9.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7349 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 1 29 11.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +7350 1 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2013 12 13 7.666666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +7351 0 2555.0 1 3 0.0045567631268822835 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 0 0 0 2014 12 26 12.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7352 0 30.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 5 26 15.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +7353 1 3650.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 10 16 14.716666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7354 1 365.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.00044520099515516566 0.21427463951625408 0 1 0 0 0 2014 8 13 14.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7355 1 730.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2013 10 5 14.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7356 1 1095.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2016 1 24 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +7357 0 4745.0 1 6 0.0011522849286368993 0 0.0009951551656409586 0.0030320257722190637 1 1 1 1 0 2015 11 29 16.283333333333335 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7358 1 365.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 9 16 13.8 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7359 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0001571297629959408 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 3 25 7.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +7360 1 365.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.0018331805682859762 0.3062690578324461 0 1 0 0 0 2014 11 30 11.35 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7361 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 8 10 15.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7362 1 240.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 1 0 2015 8 21 11.8 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7363 0 60.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2014 7 11 13.716666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +7364 1 2190.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2014 2 16 12.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7365 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 8 18 12.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7366 1 150.0 1 5 0.0012308498101348698 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 7 3 14.566666666666666 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7367 0 1825.0 1 5 0.0003142595259918816 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 7 8 10.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7368 1 730.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 9 27 10.133333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7369 1 2.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 27 9.183333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +7370 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2013 10 2 8.1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +7371 0 5110.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 1 2015 1 31 9.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7372 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 10 20 9.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +7373 0 90.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 12 17 9.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7374 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 10 18 12.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7375 1 365.0 1 5 0.0005237658766531361 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 19 16.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7376 1 30.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 6 15.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7377 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 6 13 9.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +7378 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 23 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +7379 1 1825.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 0 0 0 0 2014 11 7 14.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +7380 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 3 24 7.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +7381 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 1 2014 2 28 14.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +7382 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2014 12 4 6.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7383 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 0 1 2015 10 26 6.0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +7384 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2015 6 3 8.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +7385 1 3285.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 1 31 7.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7386 1 730.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 10 13 12.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7387 0 60.0 1 7 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 28 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7388 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 18 15.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7389 1 240.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2013 11 29 8.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7390 0 60.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 6 23 4.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7391 1 60.0 1 8 7.85648814979704e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2014 11 10 14.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7392 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 6 11 11.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +7393 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 4 22 7.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7394 1 90.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2016 2 10 14.466666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7395 1 730.0 1 5 0.0012308498101348698 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2013 12 1 9.266666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7396 1 365.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 2 18 12.683333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7397 1 1825.0 1 4 0.00065470734581642 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 23 15.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7398 1 730.0 1 6 0.0016498625114573786 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 10 28 14.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7399 1 1460.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2014 10 27 11.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7400 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2015 6 29 15.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +7401 0 730.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 3 7 11.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7402 0 60.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 7 8 14.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7403 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 8 24 12.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +7404 0 365.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 26 9.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7405 1 210.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 1 2015 4 12 10.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +7406 1 730.0 1 4 0.00047138928898782245 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2014 8 24 8.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7407 1 365.0 1 6 0.0009427785779756449 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 5 8.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7408 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 9 7 11.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +7409 1 1095.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2014 7 7 14.266666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7410 1 365.0 1 7 0.00026188293832656804 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 5 29 14.0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7411 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 11 13.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +7412 1 365.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 2 3 9.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7413 1 365.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 11 21 8.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7414 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 1 0 2014 7 29 10.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7415 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 5 3 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +7416 1 730.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 5 26 10.033333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +7417 1 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.001440356160796124 0.221406791048633 0 1 0 1 0 2014 12 15 14.466666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7418 0 90.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 10 8 10.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7419 0 60.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 20 14.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +7420 1 150.0 1 4 0.0005761424643184497 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2016 2 18 9.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7421 1 2920.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 12 14 16.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7422 1 30.0 1 5 0.00044520099515516566 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 8 9 15.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +7423 1 90.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.0018331805682859762 0.3062690578324461 0 1 0 0 0 2015 5 29 15.383333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7424 1 730.0 1 6 0.0010737200471389288 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 9 18 12.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7425 1 300.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.00036663611365719525 0.18665908660223612 0 0 0 1 0 2014 8 22 7.116666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7426 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 7 24 10.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7427 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0006023307581511064 0.3010491498268644 0 0 0 0 0 2014 7 8 14.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7428 1 1460.0 1 5 0.0005761424643184497 1 7.85648814979704e-05 0.03683222216479749 0 0 0 0 0 2014 1 27 12.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7429 1 300.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 6 8 14.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7430 0 30.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 10 5 11.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +7431 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 15 15.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +7432 1 60.0 1 4 0.0015712976299594081 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 24 15.016666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7433 1 90.0 1 5 0.0008118371088123609 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 9 5 14.266666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7434 1 730.0 1 6 0.00130941469163284 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 1 2014 4 23 12.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7435 1 365.0 1 4 0.0010999083409715857 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 8 29 13.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7436 0 120.0 1 2 7.85648814979704e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 8 25 14.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7437 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 11 11.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +7438 0 2920.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2013 11 9 14.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7439 1 5840.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 6 9.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7440 1 730.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 9 3 13.916666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7441 0 2920.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 6 25 14.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7442 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2015 1 7 15.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7443 1 730.0 1 3 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2014 1 7 13.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7444 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 24 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +7445 1 365.0 1 4 0.0010999083409715857 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 14 8.25 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7446 0 1825.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 12 20 11.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7447 0 90.0 1 8 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 15 8.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7448 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 1 20 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +7449 0 30.0 1 4 0.00036663611365719525 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 8 14 14.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +7450 1 2555.0 1 5 0.0003142595259918816 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 2 17 13.4 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7451 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 4 9 11.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +7452 1 730.0 1 6 0.00039282440748985203 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 12 11 11.1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7453 1 730.0 1 5 0.0017546156867880058 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 28 13.683333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7454 1 1095.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 12 13 15.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7455 1 300.0 1 6 0.0017022390991226922 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 2 17 13.033333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7456 1 2555.0 1 5 0.0007594605211470473 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 11 14 9.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7457 0 30.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 9 8.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +7458 1 4745.0 1 6 0.0005761424643184497 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 0 0 0 0 2014 7 16 8.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7459 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 28 8.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +7460 1 1825.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 1 20 11.466666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7461 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 11 25 15.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +7462 1 2555.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2013 11 23 15.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7463 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 12 9 15.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7464 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 30 6.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +7465 1 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2016 2 2 14.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7466 0 180.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 0 2016 1 26 10.3 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +7467 1 1095.0 1 5 0.00044520099515516566 1 0.0007070839334817337 0.23987458438851278 0 1 0 0 0 2013 10 3 12.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7468 0 60.0 1 5 0.0003142595259918816 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 10 15 13.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7469 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 4 27 10.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +7470 1 1460.0 1 4 0.0012832263978001834 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2016 2 16 13.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7471 1 2190.0 1 4 0.0014141678669634674 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2014 11 25 7.666666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +7472 1 2555.0 1 7 0.00026188293832656804 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2013 11 12 7.333333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7473 1 1095.0 1 5 0.0010737200471389288 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 4 23 12.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7474 1 2920.0 1 4 0.0012308498101348698 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 10 25 8.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7475 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 12 31 9.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +7476 0 180.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2016 1 29 10.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7477 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0008642136964776744 0.0008096887005357728 0 1 0 0 0 2014 6 24 7.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +7478 0 90.0 1 11 5.23765876653136e-05 1 0.00065470734581642 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 7 8 14.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7479 0 60.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 24 16.533333333333335 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7480 1 60.0 1 8 0.0002095063506612544 1 0.001335602985465497 0.30668251589229417 0 0 0 0 0 2015 1 5 15.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7481 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 19 14.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7482 1 365.0 1 6 0.00130941469163284 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 1 24 10.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7483 1 1460.0 1 7 0.0007070839334817337 1 0.0018331805682859762 0.3062690578324461 0 1 0 0 0 2014 1 9 15.05 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7484 0 14.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 23 16.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +7485 1 90.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 4 10 15.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7486 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 11 12 13.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7487 1 150.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 4 19 14.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7488 1 1825.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 1 1 14.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7489 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 7 19 13.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7490 1 365.0 1 3 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 6 21 10.633333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7491 1 1095.0 1 4 0.0007070839334817337 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 25 8.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +7492 1 1460.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 8 25 8.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7493 0 60.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 7 8 7.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7494 1 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 1 0 1 0 2013 10 14 11.066666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +7495 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 7 13.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +7496 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2015 9 28 11.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7497 1 2920.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 10 6 8.216666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7498 0 150.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 10 2 14.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7499 1 365.0 1 4 0.0007856488149797041 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2016 1 2 13.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7500 1 3650.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 1 18 16.616666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7501 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 8 12 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +7502 0 1460.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2014 3 21 13.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7503 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 20 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +7504 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 30 6.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7505 1 730.0 1 7 0.00034044781982453846 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 1 9 12.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7506 1 365.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 4 9 15.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7507 1 150.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2016 1 2 11.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +7508 1 730.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 2 12.4 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7509 0 1095.0 1 6 0.00034044781982453846 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2016 2 5 7.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7510 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 2 14 6.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +7511 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 1 2 9.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7512 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 7 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +7513 1 365.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2014 7 6 11.333333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7514 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 5 7 8.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +7515 1 2190.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 7 6 9.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7516 1 1095.0 1 7 0.0042686918947230585 1 5.23765876653136e-05 0.1795269350698572 0 1 0 0 0 2016 1 17 16.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7517 1 3650.0 1 5 0.0007332722273143905 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 6 26 7.166666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7518 0 60.0 1 4 0.0012832263978001834 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 10 28 11.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7519 0 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 11 6 4.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7520 0 5110.0 1 5 0.0005499541704857929 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 1 26 12.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7521 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 24 13.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7522 1 150.0 1 5 0.0008380254026450176 1 0.00044520099515516566 0.21427463951625408 0 1 0 0 0 2016 1 25 14.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7523 1 90.0 1 6 0.00018331805682859762 1 2.61882938326568e-05 0.07342326046135028 0 1 0 0 0 2013 10 13 15.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7524 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 4 16 12.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +7525 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 29 10.85 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +7526 1 1095.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 12 2 15.616666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7527 1 30.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 9 17 6.483333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +7528 1 2190.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2016 1 12 13.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7529 1 180.0 1 6 0.0010737200471389288 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 23 14.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7530 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 5 19 12.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +7531 0 120.0 1 4 0.0005237658766531361 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 2 6 13.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7532 1 2190.0 1 5 0.0020426869189472305 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 8 18 14.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +7533 0 730.0 1 8 0.00026188293832656804 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 6 19 10.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7534 1 2920.0 1 6 0.0012832263978001834 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 2 8 7.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7535 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 9 5 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +7536 1 210.0 1 8 0.0006023307581511064 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 1 0 2014 12 7 14.366666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7537 1 270.0 1 6 0.0012832263978001834 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 1 4 15.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7538 0 60.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 10 11.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7539 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 6 9 7.55 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7540 0 730.0 1 6 0.0005499541704857929 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 0 1 1 0 2014 11 25 11.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7541 0 90.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 10 12 12.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7542 1 365.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 3 23 14.716666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7543 1 3650.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 1 23 15.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7544 1 1095.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 27 15.116666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7545 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 7 28 14.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7546 1 270.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 10 24 14.45 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7547 1 1825.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 2 5 7.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7548 1 30.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 2 27 14.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7549 1 1825.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 1 0 2015 5 29 8.55 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7550 1 365.0 1 11 0.0001571297629959408 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 5 27 7.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +7551 1 300.0 1 6 0.00047138928898782245 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 8 24 11.716666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7552 1 210.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.0005761424643184497 0.0848967216221338 0 0 0 0 0 2014 7 29 14.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7553 1 730.0 1 5 0.00044520099515516566 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 8 13 15.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7554 1 730.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 1 0 2016 1 11 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7555 1 1095.0 1 12 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 1 14 14.7 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7556 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2016 2 8 16.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +7557 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2014 3 13 8.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7558 0 28.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 9 27 13.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +7559 1 2555.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 9 16 14.3 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7560 1 730.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 4 20 11.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7561 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2014 4 18 4.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +7562 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 23 11.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +7563 0 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2013 12 17 8.216666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7564 0 4380.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 31 10.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7565 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 0 2014 5 29 15.216666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +7566 0 30.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 12 7.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +7567 1 2190.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 11 8 14.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7568 0 180.0 1 7 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 4 4 4.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7569 0 60.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 27 13.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7570 1 240.0 1 4 0.0023045698572737986 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2013 11 10 10.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7571 1 1095.0 1 7 0.00018331805682859762 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 10 10 11.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7572 0 730.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2016 2 18 8.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7573 0 30.0 1 8 0.00018331805682859762 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 6 15 14.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +7574 1 1825.0 1 10 0.00018331805682859762 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 9 13 11.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7575 1 1825.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 8 9 10.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7576 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 1 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +7577 1 180.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 0 0 0 0 2014 9 3 9.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7578 0 60.0 1 4 0.0012308498101348698 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 11 10 14.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7579 1 365.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 1 2016 2 7 15.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7580 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 7 15.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7581 1 240.0 1 5 0.0012308498101348698 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2014 4 5 9.416666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7582 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 11 5 5.416666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7583 0 60.0 1 6 0.001335602985465497 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 7 9 8.633333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7584 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0006023307581511064 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 18 13.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7585 1 2190.0 1 4 0.002514076207935053 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2015 9 26 9.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7586 1 365.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 10 19 12.8 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7587 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2013 11 29 9.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +7588 1 1460.0 1 5 0.0020426869189472305 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 3 14 10.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7589 1 300.0 1 6 0.0004190127013225088 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2016 2 1 14.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7590 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 1 0 1 0 2014 12 24 13.033333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7591 1 730.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 5 28 13.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7592 1 365.0 1 8 0.00013094146916328402 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2014 5 23 11.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7593 0 2190.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2013 10 17 13.966666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7594 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 9 22 12.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +7595 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 1 0 2014 5 4 16.783333333333335 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7596 1 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 18 13.616666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7597 1 300.0 1 5 0.0020426869189472305 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 1 0 0 0 2013 12 21 13.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7598 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2015 6 25 6.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7599 1 730.0 1 4 0.0007594605211470473 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 4 21 14.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7600 1 210.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 9 29 13.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7601 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 24 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +7602 1 365.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.0007070839334817337 0.23987458438851278 0 1 0 0 0 2016 2 12 14.4 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7603 1 1825.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 2 13 12.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7604 1 2190.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.0007070839334817337 0.20881354764242768 0 1 0 0 0 2014 1 2 8.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7605 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 9 12.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +7606 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 17 11.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +7607 1 365.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.00026188293832656804 0.20684962185814942 0 1 0 0 0 2014 11 20 9.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +7608 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 10 14.516666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7609 0 79.2578125 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 5 3 14.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +7610 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 7 23 6.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +7611 1 730.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 10 29 13.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7612 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 28 9.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +7613 1 1825.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2014 12 30 13.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7614 0 90.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 7 12 12.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7615 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2016 2 3 10.883333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +7616 1 730.0 1 6 0.0019641220374492603 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 5 15 6.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +7617 1 1825.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 11 5 13.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7618 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2016 1 10 15.15 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7619 1 1825.0 1 4 0.0004190127013225088 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2015 12 11 21.0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7620 1 1825.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 1 1 13.533333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7621 1 300.0 1 6 0.0010737200471389288 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 1 0 0 0 2015 7 18 13.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7622 1 14.0 1 5 0.0013617912792981538 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 3 22 10.033333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +7623 0 150.0 1 6 0.0005237658766531361 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 9 21 12.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7624 1 3650.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 4 10 13.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7625 1 210.0 1 5 0.0015451093361267512 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2013 11 18 10.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7626 0 730.0 1 5 0.0007594605211470473 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 1 17 12.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7627 0 180.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.0001047531753306272 0.049838923630850865 0 1 1 1 0 2015 6 21 10.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7628 1 730.0 1 6 0.0015712976299594081 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 0 0 0 0 2013 12 7 14.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7629 1 365.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 8 8 12.166666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +7630 1 730.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 1 0 0 0 2014 9 13 12.966666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7631 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 3 14 5.833333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7632 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 0 0 0 0 2015 8 29 15.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7633 1 5475.0 1 6 0.00130941469163284 1 0.00044520099515516566 0.21427463951625408 0 1 0 1 0 2015 5 20 16.4 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7634 1 1460.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 6 16 8.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7635 1 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 7 21 14.166666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +7636 1 365.0 1 6 0.0019641220374492603 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2014 1 7 7.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7637 1 1095.0 1 8 0.0006023307581511064 1 0.0001571297629959408 0.3021344772339656 0 0 0 0 0 2014 1 4 13.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7638 1 730.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 6 30 9.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +7639 0 60.0 1 3 0.0011260966348042424 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 0 0 0 2013 11 14 14.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7640 1 2920.0 1 5 0.0010737200471389288 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 12 15 15.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7641 1 2555.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 0 0 0 0 2014 11 14 16.466666666666665 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7642 1 300.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 7 27 8.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7643 0 60.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 1 1 0 2013 10 17 13.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7644 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 10 15 10.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +7645 1 1095.0 1 6 0.0008380254026450176 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 9 7 10.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7646 0 60.0 1 5 0.0005499541704857929 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 10 19 7.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7647 0 60.0 1 4 0.00026188293832656804 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 17 11.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7648 1 150.0 1 6 0.0018069922744533193 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 3 26 15.916666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7649 1 1095.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 12 6 7.95 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7650 1 1095.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 7 25 15.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7651 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 5.23765876653136e-05 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 1 19 12.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +7652 1 5110.0 1 6 0.0010737200471389288 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 6 23 7.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7653 1 365.0 1 6 0.0005761424643184497 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 4 3 8.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7654 1 60.0 1 3 0.00026188293832656804 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 10 6 15.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7655 1 730.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 13 12.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7656 1 730.0 1 4 0.0012832263978001834 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 15 12.433333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7657 1 30.0 1 6 0.0006023307581511064 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 3 1 13.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7658 1 60.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 3 15.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7659 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 5 27 11.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +7660 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 1 0 2016 2 18 14.116666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7661 1 730.0 1 5 0.0005499541704857929 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 8 4 12.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7662 1 365.0 1 7 0.0014927327484614377 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2013 12 21 14.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7663 1 150.0 1 4 0.0011260966348042424 1 0.00034044781982453846 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2016 1 13 11.016666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7664 1 1460.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 12 22 14.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7665 1 365.0 1 3 0.00039282440748985203 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 12 20 9.15 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7666 0 120.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 1 1 6.833333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7667 1 2555.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 10 12 14.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7668 1 730.0 1 6 0.0015712976299594081 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2015 4 23 13.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7669 1 1095.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 4 7 11.9 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7670 0 60.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 6 8 11.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +7671 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 10 13 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +7672 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 25 9.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +7673 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 23 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +7674 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 6 27 5.65 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +7675 0 2190.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 4 20 10.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7676 0 1825.0 1 7 0.0006285190519837632 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 0 2015 5 30 14.966666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7677 1 730.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 9 5 8.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7678 1 1095.0 1 4 0.001597485923792065 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 7 13 13.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7679 1 365.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 22 8.15 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7680 1 1095.0 1 3 7.85648814979704e-05 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2014 12 15 11.216666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +7681 0 300.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 2 2 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +7682 0 150.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 11 1 13.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7683 1 365.0 1 2 0.0001047531753306272 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 5 4 9.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7684 1 2555.0 1 5 0.00034044781982453846 1 0.00036663611365719525 0.18665908660223612 0 1 0 0 0 2015 8 7 12.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7685 0 2920.0 1 6 0.0018069922744533193 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2013 10 15 9.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7686 1 2190.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 8 8 7.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +7687 1 1460.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 12 12 14.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7688 1 3650.0 1 3 0.0045567631268822835 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2016 1 6 10.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7689 1 1460.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 10 24 13.616666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7690 1 90.0 1 4 0.00044520099515516566 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 14 14.633333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7691 1 30.0 1 4 0.0005499541704857929 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2014 1 29 14.616666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +7692 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2013 11 11 7.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +7693 1 1460.0 1 2 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 11 13 13.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +7694 0 2190.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 9 8 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7695 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 12 12 8.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +7696 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 11 24 11.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7697 0 1095.0 1 4 0.0020164986251145736 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 5 1 6.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7698 1 730.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 10 6 11.55 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +7699 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2014 9 27 13.1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +7700 1 1095.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.0009689668718083017 0.0994194359742967 0 1 0 0 0 2015 2 2 13.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7701 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 8 21 15.5 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7702 1 60.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 9 12 9.383333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7703 0 365.0 1 8 0.0033521016105800706 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 1 22 7.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7704 0 365.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 3 21 11.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7705 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 1 3 5.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7706 1 730.0 1 10 0.00034044781982453846 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 3 21 12.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7707 0 730.0 1 3 0.0008118371088123609 1 0.0007070839334817337 0.3031681223835857 0 1 0 0 0 2014 9 4 10.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7708 1 1095.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 0 0 0 0 2015 1 24 12.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7709 1 730.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.0013617912792981538 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2015 3 16 14.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7710 1 4745.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 15 11.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7711 0 3650.0 1 7 0.00039282440748985203 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 3 30 12.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7712 1 730.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 2 14.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7713 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 4 23 7.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +7714 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 12 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +7715 1 1825.0 1 4 0.00044520099515516566 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2015 2 7 11.616666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7716 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 23 12.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +7717 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 10 16 14.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +7718 0 730.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 3 7 10.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7719 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 5 16 7.616666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7720 1 1460.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2016 1 7 11.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7721 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 5 13.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7722 1 1825.0 1 4 0.0012308498101348698 1 0.0015451093361267512 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2013 11 9 9.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7723 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 5 13 9.05 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +7724 1 6.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 3 13 13.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +7725 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.001335602985465497 0.30668251589229417 0 1 0 0 0 2015 12 22 16.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7726 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 1 25 12.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7727 0 30.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 20 10.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +7728 1 365.0 1 9 0.00028807123215922483 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 27 12.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7729 1 730.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 22 12.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7730 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 4 25 9.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7731 0 90.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 7 23 8.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7732 1 60.0 1 7 0.00065470734581642 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 14 4.966666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7733 0 730.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 7 30 12.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +7734 1 365.0 1 9 0.00028807123215922483 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 0 0 0 0 2015 2 9 8.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +7735 0 3650.0 1 5 0.0008380254026450176 1 7.85648814979704e-05 0.1685875239030441 0 1 0 0 0 2015 9 28 12.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +7736 1 150.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 1 0 2015 3 24 9.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7737 1 4015.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 2 12.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7738 1 730.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 5 27 14.45 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7739 1 2190.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 8 25 16.083333333333332 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7740 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 2 13 12.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7741 0 28.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 11 9 14.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +7742 0 90.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.0009427785779756449 0.3338157010698227 0 1 1 0 0 2015 11 27 9.716666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7743 1 365.0 1 4 0.0011260966348042424 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 5 9 14.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7744 1 1095.0 1 7 0.0007070839334817337 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 16 15.366666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7745 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 17 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +7746 1 730.0 1 9 0.00018331805682859762 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 12 18 11.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +7747 0 365.0 1 6 0.0018069922744533193 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 11 4 10.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7748 0 60.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 6 21 9.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7749 0 60.0 1 5 0.00044520099515516566 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 2 15 12.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7750 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 1 9 15.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7751 1 365.0 1 6 0.00026188293832656804 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 10 30 10.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7752 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 3 30 15.183333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7753 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2015 5 31 12.05 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7754 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2013 10 6 11.75 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +7755 1 1095.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 7 20 15.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7756 0 365.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 11 7 10.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7757 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 12 21 10.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7758 1 730.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.0015451093361267512 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2013 12 26 13.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +7759 1 365.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 1 2014 10 5 13.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7760 0 1095.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 10 12 7.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7761 1 3650.0 1 5 0.0017546156867880058 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 11 6 11.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7762 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2016 1 4 10.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7763 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 10 25 11.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7764 1 90.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 9 6 12.216666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7765 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0009165902841429881 0.13377090978000586 0 1 0 0 0 2015 9 30 15.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7766 1 2.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 12 27 9.183333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +7767 0 30.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 5 14 11.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +7768 1 730.0 1 6 0.001335602985465497 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 6 14.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7769 0 150.0 1 5 0.0007332722273143905 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 3 1 14.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7770 1 1460.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2016 1 10 13.7 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7771 1 365.0 1 4 0.0012308498101348698 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2016 1 25 12.95 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7772 0 30.0 1 5 0.0005237658766531361 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 24 10.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +7773 0 300.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 1 27 10.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7774 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2015 6 27 9.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +7775 0 120.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2013 12 28 13.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7776 1 2555.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 3 21 13.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7777 1 365.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 5 13.35 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7778 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 6 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +7779 1 365.0 1 2 7.85648814979704e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 1 0 2015 3 23 14.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7780 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 3 3 11.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7781 1 730.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 8 16 12.9 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7782 1 365.0 1 4 0.001597485923792065 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2014 4 20 13.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7783 0 4380.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 23 14.85 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7784 0 30.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2014 6 5 10.916666666666666 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +7785 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 18 13.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +7786 0 30.0 1 3 0.00013094146916328402 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 11 15 11.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +7787 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 3 31 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +7788 1 730.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 24 14.316666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7789 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 4 21 12.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7790 0 60.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 11 3 14.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7791 1 2555.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 5 14 16.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +7792 1 365.0 1 5 0.0020426869189472305 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 23 14.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7793 1 365.0 1 7 0.001440356160796124 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 17 8.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7794 1 730.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 1 14.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7795 1 2190.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 0 0 0 0 2014 3 21 15.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7796 1 1095.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 1 0 0 0 2015 5 23 15.616666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7797 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 4 14 15.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +7798 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 4 16 8.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +7799 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 10 10 7.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +7800 1 330.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2014 11 29 15.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7801 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2014 7 15 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +7802 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2016 1 13 10.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +7803 1 3285.0 1 7 0.00026188293832656804 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 11 9 16.033333333333335 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7804 1 6.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 3 6 6.833333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +7805 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 7 26 16.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7806 0 90.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 9 15.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7807 0 1095.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2014 11 28 9.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7808 1 180.0 1 4 0.0017022390991226922 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 12 15 15.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +7809 1 270.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 12 19 10.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7810 1 365.0 1 8 0.00023569464449391123 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 19 13.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7811 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010475317533062722 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 6 29 12.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +7812 1 2190.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 5 30 14.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7813 1 1825.0 1 3 0.0015451093361267512 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 3 10 5.433333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7814 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2016 1 16 13.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7815 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 17 9.05 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +7816 1 2555.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2015 10 18 14.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7817 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00065470734581642 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 5 30 11.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +7818 1 730.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 9 5 10.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +7819 1 3285.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 9 16 8.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7820 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.001335602985465497 0.30668251589229417 0 1 0 0 0 2014 3 4 10.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +7821 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 11 7 6.283333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7822 0 60.0 1 5 0.0010213434594736153 1 2.61882938326568e-05 0.13377090978000586 1 1 1 1 0 2015 8 18 11.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7823 1 365.0 1 5 0.0008118371088123609 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 1 22 11.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7824 0 60.0 1 3 0.00036663611365719525 1 0.0010475317533062722 0.3338157010698227 0 1 1 1 0 2014 1 6 9.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7825 1 365.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 11 18 10.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7826 1 1825.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2015 10 31 13.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7827 1 1460.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 6 10 14.566666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7828 1 1095.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 4 14.833333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7829 1 270.0 1 4 0.0003142595259918816 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 1 0 0 0 2016 1 28 12.016666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7830 0 1460.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 5 6 7.666666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7831 1 730.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 10 15 14.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7832 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 11 1 15.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7833 1 180.0 1 4 0.0015712976299594081 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 12 10 14.683333333333334 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7834 0 150.0 1 3 0.0045567631268822835 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 12 19 15.5 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7835 1 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 7 25 8.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +7836 1 365.0 1 5 0.00065470734581642 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 6 1 15.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7837 0 150.0 1 9 0.00018331805682859762 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 19 12.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7838 1 150.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 0 1 2015 6 20 14.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7839 1 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 4 17 9.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7840 1 1825.0 1 6 0.0015189210422940946 1 0.001440356160796124 0.221406791048633 0 0 0 0 0 2014 4 22 11.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7841 1 210.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 8 17 7.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7842 1 1095.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2013 12 4 7.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7843 0 3650.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2016 2 16 7.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7844 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 23 12.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +7845 1 365.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 1 12.483333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +7846 1 2190.0 1 4 0.00039282440748985203 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2013 10 26 6.533333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7847 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 2 9.6 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +7848 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 6 5 13.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7849 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 3 20 12.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +7850 1 1825.0 1 8 0.0001047531753306272 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2014 3 25 6.85 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +7851 0 90.0 1 5 0.0007332722273143905 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 0 0 2014 8 30 12.816666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7852 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 12 10 8.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7853 0 30.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 10 26 15.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7854 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 6 17 9.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +7855 1 365.0 1 6 0.0006808956396490769 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 11 8 8.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7856 1 2190.0 1 5 0.0013617912792981538 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 6 6 7.4 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7857 1 4745.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 8 29 9.183333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7858 1 1095.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2013 11 16 8.5 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7859 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2015 1 18 5.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7860 1 2920.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.00034044781982453846 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 12 22 17.466666666666665 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7861 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00065470734581642 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2016 1 8 16.016666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +7862 0 90.0 1 7 0.00034044781982453846 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 11 10.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7863 1 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 12 7.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7864 1 365.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2016 2 15 15.5 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7865 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 4 30 16.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +7866 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 21 7.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7867 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 3 6 14.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7868 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 23 12.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +7869 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 4 4 13.15 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7870 1 60.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 0 0 0 0 2015 8 15 8.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7871 1 1460.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 24 6.566666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7872 0 90.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 0 2015 7 16 12.966666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +7873 0 730.0 1 5 0.0038758674872332068 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2015 6 6 10.066666666666666 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7874 1 1095.0 1 4 0.0014927327484614377 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 9 22 8.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7875 1 150.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 10 10 7.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +7876 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 19 16.05 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +7877 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 1 2014 5 21 15.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7878 1 90.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.00039282440748985203 0.598204902923493 0 1 0 0 0 2015 12 15 15.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7879 1 210.0 1 6 0.0004190127013225088 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 9 1 13.383333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7880 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 0 1 0 0 2015 4 18 5.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7881 1 730.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 11 23 8.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7882 1 730.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 9 16 13.133333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7883 0 120.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 8 10.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7884 0 180.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 7 5.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7885 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 8 9 11.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +7886 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 23 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +7887 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 10 8 10.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7888 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 7 17 6.0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +7889 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 11 12.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +7890 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0006023307581511064 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 11 26 10.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +7891 1 365.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 7 28 21.0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7892 0 365.0 1 6 0.0012832263978001834 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 1 1 10.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7893 1 30.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 5 2 18.266666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7894 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0001047531753306272 0.0994194359742967 0 1 0 1 0 2013 12 31 13.25 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7895 0 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 2 3 15.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7896 1 365.0 1 5 0.0017546156867880058 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 11 8.416666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7897 1 730.0 1 4 0.0020164986251145736 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 10 2 14.75 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7898 0 60.0 1 6 0.00023569464449391123 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 9 12 14.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7899 1 2555.0 1 5 0.0008904019903103313 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 12 11.566666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7900 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 11 9 10.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7901 0 60.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 10 18 13.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7902 0 1095.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 2 7 10.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7903 0 730.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 1 12 8.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7904 1 240.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 2 4 12.783333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7905 0 2920.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 8 7 8.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7906 1 180.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 11 30 10.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7907 0 60.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 11 9 14.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7908 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0013879795731308105 0.000964735472978793 0 1 0 0 0 2014 8 4 14.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +7909 1 365.0 1 4 0.0016498625114573786 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 1 2014 3 6 14.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7910 1 730.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 6 19 15.15 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7911 1 60.0 1 5 0.0009165902841429881 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 8 25 12.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7912 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 5 8.75 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +7913 1 1460.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2014 5 17 12.583333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7914 1 5110.0 1 4 0.0014141678669634674 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 3 21 8.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +7915 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 9 23 9.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +7916 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 0 1 1 0 2015 1 26 16.233333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7917 0 240.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 8 25 14.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7918 1 365.0 1 4 0.0020164986251145736 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 5 27 14.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7919 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 3 9.333333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +7920 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2015 8 19 14.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7921 1 2190.0 1 4 0.0011260966348042424 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 1 9 9.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7922 1 1095.0 1 7 0.001440356160796124 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 12 8.066666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7923 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 9 23 13.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +7924 1 1095.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2013 10 29 12.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7925 1 2555.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 4 10 9.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7926 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 1 8 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +7927 1 365.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 9 12.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +7928 0 1825.0 1 5 0.0007070839334817337 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 2 16 10.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7929 1 365.0 1 8 0.0005237658766531361 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 8 10 7.716666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7930 1 1825.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 5 26 14.266666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7931 1 730.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 27 9.15 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7932 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0017284273929553489 0.30668251589229417 0 1 0 0 0 2014 10 18 15.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7933 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 1 2014 5 3 12.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +7934 1 730.0 1 5 0.0014927327484614377 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 8 18 13.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7935 1 1460.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2014 12 24 13.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7936 1 30.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.0012308498101348698 0.31410753355039883 0 1 0 0 0 2015 2 7 14.75 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7937 0 2920.0 1 6 0.0019641220374492603 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 1 1 0 2014 8 31 12.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7938 0 3650.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2014 12 15 6.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7939 0 60.0 1 8 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 12 9 13.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +7940 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 1 0 2013 10 24 11.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7941 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 6 1 10.9 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7942 1 365.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 4 12 8.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +7943 1 1825.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 12 1 13.366666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7944 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 11 13 9.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +7945 0 1460.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 7 18 14.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7946 0 180.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 12 28 10.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +7947 0 1825.0 1 6 0.0012832263978001834 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 18 10.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7948 1 1460.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 1 0 1 0 2015 4 2 15.083333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7949 1 2555.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 8 17 14.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7950 0 150.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 8 30 13.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7951 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0017284273929553489 0.30668251589229417 0 0 0 0 0 2014 11 7 9.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +7952 1 90.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 9 30 14.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7953 1 4015.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 10 24 9.333333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7954 1 2555.0 1 7 0.00044520099515516566 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2015 8 19 12.983333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7955 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2014 8 13 13.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7956 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 6 13.6 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +7957 1 3285.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 5 14.316666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7958 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00044520099515516566 0.21427463951625408 0 1 0 0 0 2015 4 1 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +7959 0 60.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 20 15.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7960 1 730.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 7 24 12.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7961 1 730.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.0006285190519837632 0.3062690578324461 0 1 0 0 0 2015 3 20 9.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7962 1 1095.0 1 6 0.0006023307581511064 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 14 11.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7963 0 60.0 1 5 0.0005237658766531361 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 5 14.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7964 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 14 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +7965 1 3650.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.0012308498101348698 0.31410753355039883 0 1 0 0 0 2015 10 29 9.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7966 1 2190.0 1 5 0.0003142595259918816 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 1 0 2014 5 14 14.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +7967 1 6.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 1 2014 7 15 14.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +7968 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 1 0 2013 12 1 13.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7969 1 730.0 1 3 0.0016498625114573786 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 12 13 13.983333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7970 0 150.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 12 30 7.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7971 1 1095.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 2 12 8.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +7972 1 1095.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 4 5 8.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7973 1 2555.0 1 6 0.00044520099515516566 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 6 15 8.983333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7974 1 730.0 1 3 0.00034044781982453846 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 9 29 11.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7975 1 730.0 1 7 0.00013094146916328402 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 28 10.433333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7976 1 2920.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 5 20 14.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +7977 1 300.0 1 4 0.0016498625114573786 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 6 5 14.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7978 1 1460.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2015 10 5 15.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +7979 0 60.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 0 0 0 2014 5 20 13.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7980 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 3 11 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +7981 0 60.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 1 1 0 2014 10 17 7.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +7982 0 60.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 11 23 15.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7983 1 1095.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 4 19 13.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7984 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 1 25 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +7985 1 1460.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2013 11 3 13.333333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7986 1 30.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.0002095063506612544 0.09035781349596017 0 1 0 0 0 2016 1 16 14.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7987 1 2555.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 12 26 10.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7988 0 365.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 11 14 11.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +7989 1 730.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 10 24 12.916666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7990 0 365.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 4 28 8.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +7991 1 730.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 12 31 13.916666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7992 1 300.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 4 10.083333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7993 1 1095.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 5 1 13.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +7994 1 365.0 1 8 0.00047138928898782245 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 12 21 12.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +7995 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 24 12.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7996 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 6 9.2 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +7997 1 1825.0 1 5 0.0014927327484614377 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 11 2 10.366666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +7998 0 60.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 2 3 13.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +7999 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 6 21 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8000 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 18 13.25 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +8001 1 4380.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 10 1 11.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8002 1 2190.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 0 0 0 0 2014 9 19 12.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8003 0 60.0 1 7 0.0006808956396490769 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2015 11 10 6.3 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8004 1 240.0 1 4 0.0010999083409715857 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 2 10 15.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8005 1 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.00065470734581642 0.20435164607990078 0 0 0 0 0 2015 12 6 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8006 0 365.0 1 6 0.0010999083409715857 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 9 1 12.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8007 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 4 16 12.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +8008 1 1095.0 1 9 5.23765876653136e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 5 14 14.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8009 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2015 6 29 11.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +8010 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 4 10 15.1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +8011 1 730.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.0014141678669634674 0.20881354764242768 0 1 0 0 0 2015 3 17 13.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8012 1 1825.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.0014141678669634674 0.20881354764242768 0 1 0 0 0 2016 2 19 15.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8013 1 1825.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 1 18 7.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8014 0 2920.0 1 5 0.0008904019903103313 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 8 5 9.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8015 0 90.0 1 9 0.0001047531753306272 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 11 21 8.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8016 0 60.0 1 3 7.85648814979704e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 0 2014 7 11 14.883333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8017 1 1095.0 1 3 0.0013617912792981538 1 0.0018331805682859762 0.3062690578324461 0 1 0 0 0 2015 3 22 13.883333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8018 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 21 9.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +8019 1 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 11 21 13.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +8020 1 365.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.0002095063506612544 0.1885885575481937 0 0 0 0 0 2015 2 26 15.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8021 0 180.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 9 3 13.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8022 0 7.0 1 6 0.00036663611365719525 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 30 15.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +8023 1 2555.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2015 2 20 11.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8024 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2015 4 27 10.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +8025 0 30.0 1 8 7.85648814979704e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2013 10 10 9.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +8026 0 60.0 1 5 0.0004975775828204793 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 11 26 15.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8027 1 730.0 1 5 0.0008380254026450176 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 1 30 14.183333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8028 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0006023307581511064 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2015 4 24 13.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +8029 1 365.0 1 5 0.0012570381039675265 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 7 9.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +8030 0 2920.0 1 4 0.001859368862118633 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 1 28 10.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8031 1 730.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2015 5 25 15.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8032 1 90.0 1 4 0.0010999083409715857 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 25 11.55 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8033 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 10 22 13.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +8034 1 365.0 1 4 0.0007856488149797041 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 25 13.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8035 0 90.0 1 3 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2016 1 24 10.3 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8036 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 8 8.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +8037 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 10 21.0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8038 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 8 19 11.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +8039 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 0 1 1 0 2014 6 2 7.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +8040 0 28.0 1 7 0.0006808956396490769 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2013 10 19 11.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +8041 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2014 7 12 11.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +8042 0 240.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 15 12.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8043 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 3 9.35 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +8044 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 0 0 2013 11 9 10.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8045 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 7 25 15.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +8046 1 2920.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 4 2 11.8 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8047 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 4 13 8.683333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8048 1 365.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2015 5 7 11.533333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +8049 1 730.0 1 6 0.0012046615163022129 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 7 9 15.066666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8050 0 1825.0 1 6 0.0005499541704857929 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 10 24 10.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8051 0 30.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 26 11.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +8052 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0006023307581511064 0.0030320257722190637 0 0 0 0 0 2014 3 23 13.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8053 0 60.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 12 7 21.0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8054 1 365.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 11 5 9.866666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8055 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 11 20 6.85 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +8056 0 365.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 12 8 10.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8057 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 10 19 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +8058 0 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 1 2015 3 25 6.0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +8059 1 1095.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 14 8.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8060 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0006808956396490769 0.3212396850827778 0 1 0 0 0 2014 4 18 13.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8061 1 2920.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 23 15.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8062 0 60.0 1 3 0.00039282440748985203 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2014 11 30 15.366666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8063 1 1095.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 11 25 15.116666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8064 1 30.0 1 7 0.0003142595259918816 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 2 7 16.133333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8065 1 365.0 1 5 0.0007332722273143905 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 10 27 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8066 0 35.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 11 9 4.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +8067 1 300.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2015 5 24 8.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8068 1 1095.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 1 0 2015 12 19 14.966666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8069 1 1460.0 1 6 0.0009427785779756449 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 2 3 12.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8070 1 2190.0 1 4 0.0020164986251145736 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 7 16.1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8071 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 3 12 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8072 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 30 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +8073 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 6 3 11.183333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8074 1 1095.0 1 4 0.0007332722273143905 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 1 18 12.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8075 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 3 25 11.85 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +8076 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 10 1 8.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +8077 0 730.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2015 1 24 9.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8078 1 730.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 24 11.666666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8079 0 2190.0 1 4 0.0003142595259918816 0 0.0010213434594736153 0.015125674022774649 0 1 0 0 0 2014 11 15 13.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8080 1 300.0 1 4 0.0017022390991226922 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 0 0 0 0 2014 4 8 7.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +8081 0 270.0 1 4 0.0004975775828204793 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 2 12 11.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8082 1 730.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2013 11 1 11.05 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8083 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2016 1 2 9.15 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +8084 1 90.0 1 5 0.0015451093361267512 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2014 11 29 4.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8085 1 1825.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 1 0 2014 8 2 7.983333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8086 1 3285.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2015 1 17 11.0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8087 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 12 1 12.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8088 0 90.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 11 4 14.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8089 1 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 6 7 16.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8090 0 30.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 0 1 2015 6 24 14.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +8091 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0013617912792981538 0.3118679690595552 0 1 0 1 0 2015 4 6 14.816666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8092 1 365.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 1 15.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8093 0 3650.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 3 27 8.85 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8094 0 365.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 5 4 9.433333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +8095 1 1095.0 1 7 0.0001571297629959408 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 12 29 10.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8096 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 6 26 14.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +8097 1 365.0 1 4 0.0023045698572737986 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 7 6 15.366666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8098 1 60.0 1 3 0.00018331805682859762 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 1 0 2015 8 26 14.366666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8099 1 150.0 1 7 0.0005237658766531361 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 4 21 11.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8100 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 6 17 9.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +8101 1 150.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.00034044781982453846 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2014 9 21 11.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +8102 1 4380.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 19 12.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8103 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 7 5 15.483333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8104 1 3285.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 4 10 12.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8105 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 8 11 11.65 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +8106 1 3285.0 1 4 0.0020164986251145736 1 0.0017284273929553489 0.30668251589229417 0 0 0 0 0 2015 8 29 15.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8107 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 10 2 19.716666666666665 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +8108 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 11 9 11.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +8109 1 300.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 11 5 14.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8110 1 1095.0 1 5 0.0012308498101348698 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 1 7 10.35 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +8111 0 365.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 12 7 11.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8112 0 150.0 1 5 0.0003142595259918816 0 0.0006023307581511064 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2014 3 4 8.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8113 1 365.0 1 4 0.0001047531753306272 1 7.85648814979704e-05 0.024549072303478213 0 1 0 0 0 2016 1 15 15.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8114 1 330.0 1 3 0.0005761424643184497 1 0.0009689668718083017 0.0994194359742967 0 1 0 0 0 2015 12 26 14.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +8115 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 7 1 12.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8116 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 1 2014 6 11 15.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +8117 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0004975775828204793 0.3039261288266405 0 1 0 0 0 2014 10 28 10.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8118 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 28 14.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +8119 1 150.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 7 15 12.416666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8120 1 2920.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 11 26 15.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8121 0 180.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 0 0 2015 12 23 10.65 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8122 1 60.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 12 13.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8123 1 730.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 6 3 9.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8124 0 120.0 1 8 0.00026188293832656804 1 0.0001571297629959408 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 1 19 14.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +8125 1 300.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 11 1 13.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8126 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 5 31 8.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +8127 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 11 14 6.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +8128 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 8 18 9.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +8129 1 730.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 12 5 14.933333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8130 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 1 16 8.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8131 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 11 14 6.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +8132 0 365.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 8 6 10.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8133 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 11 10 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +8134 1 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2014 10 6 12.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8135 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 18 15.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +8136 0 90.0 1 5 0.0008118371088123609 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 7 22 14.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8137 1 60.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.0001047531753306272 0.13377090978000586 0 1 0 0 0 2015 6 12 11.016666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8138 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 27 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +8139 1 1095.0 1 4 0.0014927327484614377 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 17 12.216666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8140 1 730.0 1 5 0.00026188293832656804 1 5.23765876653136e-05 0.04813340913397764 0 1 0 0 0 2014 4 5 10.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8141 1 365.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2016 2 7 15.633333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8142 1 300.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 0 0 1 0 2016 1 3 15.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8143 1 1825.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 4 26 16.233333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8144 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 30 15.7 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +8145 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 8 17 11.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8146 0 2920.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 6 14.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8147 1 730.0 1 6 0.0008642136964776744 1 0.0013617912792981538 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2015 10 12 15.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8148 0 365.0 1 4 0.0012308498101348698 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 25 15.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8149 0 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 2.61882938326568e-05 0.17964752700397954 0 1 1 1 0 2015 10 7 11.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8150 0 2190.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 8 25 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8151 0 730.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 12 4 9.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8152 0 90.0 1 4 0.0019379337436166034 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 7 12 16.016666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8153 0 60.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 8 15.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8154 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 9 13 9.6 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +8155 0 3650.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 11 14 11.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8156 1 1460.0 1 7 0.0014927327484614377 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 1 0 2014 10 25 9.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8157 0 120.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 9 5.166666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8158 1 730.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 1 6 9.75 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8159 1 1095.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 1 7 14.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8160 1 180.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 11 30 13.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +8161 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 6 22 14.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8162 1 4380.0 1 3 0.0001047531753306272 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2014 5 15 8.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8163 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 9 29 13.85 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +8164 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2013 12 15 8.516666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +8165 1 730.0 1 3 0.0016498625114573786 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 10 3 11.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +8166 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 5 31 14.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +8167 1 1095.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.0009165902841429881 0.13377090978000586 0 1 0 0 0 2013 10 26 7.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8168 1 4745.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 14 13.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8169 1 365.0 1 4 0.00028807123215922483 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 15 15.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8170 1 1460.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2013 11 9 15.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8171 1 365.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2013 11 22 7.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8172 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0007070839334817337 0.20881354764242768 0 1 1 1 0 2014 6 13 6.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +8173 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010213434594736153 0.015125674022774649 0 1 0 0 0 2013 10 8 6.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +8174 0 60.0 1 5 0.0008904019903103313 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 23 10.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8175 0 30.0 1 7 0.00018331805682859762 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2013 11 22 12.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +8176 1 1825.0 1 4 0.0007332722273143905 0 0.0008642136964776744 0.0008096887005357728 0 1 0 0 0 2014 9 22 9.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8177 1 1460.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.0006285190519837632 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2013 11 4 12.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8178 0 730.0 1 5 0.00047138928898782245 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 6 19 14.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +8179 1 1460.0 1 6 0.00130941469163284 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 3 26 15.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +8180 0 60.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 12 19 4.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8181 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 8 26 12.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8182 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 9 19 12.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8183 1 1460.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.00036663611365719525 0.18665908660223612 0 1 0 0 1 2015 3 16 8.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8184 0 60.0 1 4 0.0023045698572737986 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2015 6 29 14.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8185 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 6 10 12.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +8186 0 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 2 7 6.233333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8187 0 730.0 1 4 0.0019379337436166034 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 2 11 12.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8188 0 90.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 4 15 8.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8189 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 6 3 7.933333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8190 1 4745.0 1 6 0.0015712976299594081 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2015 10 8 14.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8191 0 60.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 5 24 10.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8192 0 365.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 1 3 14.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8193 1 3285.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2016 1 9 14.2 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8194 1 30.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 1 0 2014 7 2 5.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8195 1 365.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 8 26 13.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8196 0 1825.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 1 31 13.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8197 1 1095.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 12 21 11.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8198 1 2555.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2013 11 25 10.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8199 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 1 10 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +8200 1 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2015 8 20 15.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8201 1 365.0 1 6 0.0015189210422940946 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2016 2 8 10.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8202 1 1825.0 1 4 0.0017022390991226922 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 6 14 9.0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +8203 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0017284273929553489 0.30668251589229417 0 0 0 0 0 2014 9 29 9.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +8204 1 150.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.0009165902841429881 0.13377090978000586 0 1 0 0 0 2015 7 28 14.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8205 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 25 12.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +8206 1 60.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 6 22 13.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8207 1 1095.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 7 10 11.266666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8208 1 730.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 8 24 10.766666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8209 1 365.0 1 6 0.00044520099515516566 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 10 7 8.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +8210 0 730.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 2 1 10.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8211 1 1460.0 1 6 0.0001571297629959408 1 7.85648814979704e-05 0.022912467483246334 0 1 0 0 0 2015 1 13 15.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8212 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 12 7 11.083333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8213 1 365.0 1 6 0.00130941469163284 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 10 25 8.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8214 1 3285.0 1 6 0.0017022390991226922 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 2 3 8.033333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8215 1 365.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 11 15 14.916666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8216 0 1095.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 0 0 0 2014 5 23 4.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +8217 0 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 12 9 10.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8218 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 6 16 10.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +8219 1 730.0 1 5 0.0015189210422940946 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 5 30 12.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +8220 1 365.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.0006285190519837632 0.3062690578324461 0 1 0 0 0 2015 4 11 15.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8221 1 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 11 14 9.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +8222 1 90.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2014 5 11 13.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8223 1 365.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 6 18 10.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8224 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 5 13 10.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +8225 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 5 10.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +8226 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 8 11 15.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8227 1 1460.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.00034044781982453846 0.1885885575481937 0 1 0 0 0 2015 3 29 9.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8228 1 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 10 10 14.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8229 1 180.0 1 5 0.0008380254026450176 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 10 18 14.416666666666666 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8230 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 20 8.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +8231 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0008380254026450176 0.4983720088893483 1 1 1 1 0 2013 10 2 10.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +8232 1 1460.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 4 15 13.95 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8233 0 60.0 1 2 0.0001047531753306272 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 7 4 7.516666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8234 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 7 11 14.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8235 0 240.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 2 10 15.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8236 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 4 25 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +8237 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 12 13.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8238 1 730.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 1 21 14.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8239 0 4745.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2014 1 17 10.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8240 1 1095.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 1 0 2015 1 9 12.45 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8241 1 2190.0 1 6 0.00044520099515516566 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 11 20 8.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8242 1 730.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.0009165902841429881 0.13377090978000586 0 1 0 0 0 2015 8 26 14.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8243 1 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0008642136964776744 0.0008096887005357728 0 0 0 0 0 2013 12 9 13.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8244 0 730.0 1 6 0.00023569464449391123 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2013 11 17 14.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8245 1 1095.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 1 11.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8246 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 14 15.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +8247 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2013 10 17 14.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8248 1 1095.0 1 4 0.0014927327484614377 0 0.0008904019903103313 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 10 9 7.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8249 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2016 2 12 15.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +8250 1 180.0 1 6 0.00034044781982453846 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 4 9.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8251 1 3650.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2014 3 15 6.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +8252 0 365.0 1 6 0.00039282440748985203 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 3 1 9.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8253 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 21 9.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +8254 1 730.0 1 6 0.00039282440748985203 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 8 13 10.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8255 0 60.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 25 14.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8256 1 730.0 1 4 0.00044520099515516566 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 25 8.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8257 1 1095.0 1 4 0.0019379337436166034 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 4 2 13.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8258 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 23 9.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +8259 0 730.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2013 12 4 13.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8260 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 3 17 15.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8261 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 10 31 13.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8262 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 7 12 16.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8263 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 12 30 14.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8264 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 23 14.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +8265 1 365.0 1 5 0.0010737200471389288 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 10 9 11.816666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8266 0 365.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 0 0 0 2015 1 18 16.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8267 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 12 26 13.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8268 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0001571297629959408 0.20230158319982083 0 1 0 0 0 2014 6 20 15.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8269 1 1095.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2016 1 17 14.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8270 1 365.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 5 25 8.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8271 0 270.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 0 0 2015 3 21 6.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +8272 1 365.0 1 6 0.00130941469163284 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 9 21 9.3 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8273 1 730.0 1 6 0.0008904019903103313 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 1 2014 11 4 12.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8274 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 10 5 10.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +8275 1 365.0 1 8 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 4 9.266666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8276 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 28 10.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +8277 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 8 23 12.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +8278 0 1095.0 1 6 0.0012046615163022129 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 1 2015 1 19 15.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8279 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 6 5 13.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +8280 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 11 10 11.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8281 1 60.0 1 6 0.0004975775828204793 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 3 24 9.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8282 1 210.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0014141678669634674 0.20881354764242768 0 1 0 0 0 2015 10 31 7.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +8283 0 180.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 12 27 14.85 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8284 0 60.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 3 25 6.983333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8285 0 120.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 8 29 8.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8286 0 4015.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 1 5 12.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8287 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 7 16 11.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +8288 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 4 27 11.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +8289 1 365.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 1 0 2014 3 15 13.216666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8290 1 2190.0 1 3 0.00065470734581642 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2013 10 14 10.183333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8291 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00039282440748985203 0.3021344772339656 1 1 1 0 0 2015 9 12 14.383333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8292 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2015 6 16 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +8293 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 10 2 19.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +8294 1 2555.0 1 3 0.0015451093361267512 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 6 24 9.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8295 0 365.0 1 5 0.0021474400942778577 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 6 10.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8296 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 8 4 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +8297 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 2 20 13.466666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8298 0 730.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 6 20 9.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8299 0 120.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2016 1 27 10.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8300 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 8 10 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +8301 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 2.61882938326568e-05 0.39853911485520355 1 1 1 0 0 2015 10 27 9.316666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +8302 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0007070839334817337 0.23987458438851278 0 1 0 0 0 2015 4 30 11.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +8303 0 1460.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 0 1 2016 2 16 11.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8304 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 6 6 8.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +8305 0 90.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 1 25 11.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8306 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 4 18 13.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +8307 0 60.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2015 11 18 15.316666666666666 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8308 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 11 11 10.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8309 1 365.0 1 4 0.0016498625114573786 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 12 9 15.366666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8310 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2013 10 3 11.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +8311 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0010737200471389288 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 6 30 4.333333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8312 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 6 9.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +8313 0 180.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2016 2 1 16.333333333333332 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8314 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 10 28 15.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +8315 0 365.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 7 30 9.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8316 1 365.0 1 11 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 11 13 6.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8317 0 60.0 1 4 0.0004975775828204793 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 7 3 13.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8318 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 5 19 11.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +8319 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 5.23765876653136e-05 0.1740658431960308 1 1 1 1 0 2015 6 8 9.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +8320 1 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2016 1 20 13.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8321 0 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 0 1 2014 7 18 11.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +8322 1 1460.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.00018331805682859762 0.15070546281461575 0 1 0 1 0 2015 11 11 11.15 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8323 1 730.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 10 21 12.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8324 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 29 15.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +8325 0 90.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 4 6 13.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8326 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 6 14.166666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8327 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 3 22 9.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +8328 0 60.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 10 11 11.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8329 0 2920.0 1 3 0.0011260966348042424 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 12 20 12.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8330 1 2190.0 1 5 0.0032735367290821003 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 9 11 15.15 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8331 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 1 3 10.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +8332 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 3 3 14.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +8333 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 8 13.45 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +8334 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 5 15 8.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +8335 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 1 0 2013 10 22 10.966666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +8336 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2015 2 21 3.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8337 1 60.0 1 9 0.00039282440748985203 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2015 12 26 9.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8338 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 7 16.733333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +8339 0 3285.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 11 13 16.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8340 1 270.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.001466544454628781 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 7 23 15.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8341 1 1095.0 1 7 0.0014927327484614377 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 3 3 12.033333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8342 1 1460.0 1 3 0.0011260966348042424 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 14 12.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8343 0 90.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 10 2 13.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8344 0 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 7 12 14.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8345 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 0 0 2014 4 26 11.516666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +8346 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2014 10 25 5.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +8347 0 150.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 2 2 10.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8348 1 365.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2013 10 11 8.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8349 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 7 2 7.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +8350 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 4 11 14.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +8351 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 7 1 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8352 1 365.0 1 5 0.0021736283881105146 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 5 15.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8353 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 7 22 11.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +8354 1 180.0 1 6 0.00039282440748985203 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 27 11.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8355 1 90.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 3 24 13.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8356 1 2555.0 1 5 0.0008904019903103313 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 1 28 14.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8357 1 1095.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 2 20 9.1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +8358 1 365.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 10 11.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8359 0 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 4 20 11.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8360 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 11 1 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +8361 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 1 4 14.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8362 1 1460.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 0 0 0 0 2015 3 1 14.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8363 1 3650.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0001047531753306272 0.2229400313539029 0 1 0 0 0 2015 8 28 12.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +8364 1 120.0 1 4 0.0012308498101348698 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 3 8.55 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +8365 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 5 27 10.05 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8366 0 120.0 1 7 0.00013094146916328402 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 10 19 8.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8367 1 365.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 25 12.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8368 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 12 22 8.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +8369 1 4015.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 6 24 14.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8370 0 60.0 1 7 0.0011260966348042424 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 3 10.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8371 0 60.0 1 12 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 23 10.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8372 1 270.0 1 4 0.0008118371088123609 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 0 0 0 0 2015 12 31 10.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8373 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 12 29 7.916666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +8374 0 1825.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 0 1 2016 1 5 15.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8375 1 730.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 7 9.633333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8376 1 730.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 4 25 7.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8377 1 1825.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 4 22 10.216666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8378 1 210.0 1 4 0.002828335733926935 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 12 17 15.483333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +8379 0 365.0 1 5 0.0038758674872332068 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 11 25 11.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8380 0 60.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2013 12 20 14.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8381 0 365.0 1 8 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 3 1 11.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8382 1 1095.0 1 6 0.0008904019903103313 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 9 11 15.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +8383 1 330.0 1 7 0.0006285190519837632 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 4 24 13.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8384 1 1095.0 1 5 0.0017546156867880058 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 1 0 1 0 2015 3 13 11.216666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +8385 1 1460.0 1 4 0.0007594605211470473 1 0.0007070839334817337 0.08326011680190191 0 0 0 0 0 2014 12 17 13.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8386 1 1825.0 1 6 0.0010737200471389288 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 12 4 13.633333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8387 0 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 19 15.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +8388 1 120.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 15 9.6 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +8389 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2014 3 29 15.483333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +8390 0 30.0 1 8 0.0005237658766531361 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 1 2014 6 2 10.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +8391 0 3285.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 4 18 10.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8392 0 30.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 30 11.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +8393 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0009951551656409586 0.0030320257722190637 1 1 1 0 1 2014 1 13 13.25 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +8394 1 2.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 5 31 7.35 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +8395 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 0 0 0 2014 9 10 5.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8396 0 2555.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 9 12.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8397 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 9 5 11.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +8398 0 60.0 1 7 0.00018331805682859762 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 7 28 12.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +8399 1 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 1 21 14.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +8400 0 150.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.0001047531753306272 0.21203507502541044 0 1 1 1 0 2014 1 22 14.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8401 1 60.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 5 30 12.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8402 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 4 9 8.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8403 1 2555.0 1 7 0.00039282440748985203 1 0.0007594605211470473 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 1 11 11.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8404 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 31 15.4 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8405 1 240.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 16 10.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +8406 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00065470734581642 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2013 10 9 9.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8407 1 1460.0 1 9 7.85648814979704e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 6 10.65 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8408 0 300.0 1 5 0.0015189210422940946 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2013 12 31 11.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8409 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 5 2 14.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +8410 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 7 8.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8411 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 11 10 14.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8412 1 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 1 2014 6 14 7.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8413 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 2 18 15.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +8414 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 1 16 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +8415 0 365.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2016 1 10 11.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8416 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2015 4 20 10.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +8417 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.001466544454628781 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 8 21 11.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +8418 1 365.0 1 6 0.0010737200471389288 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 10 8 14.083333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8419 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 0 0 0 0 2015 8 20 15.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8420 0 416.43359375 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2016 2 16 7.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +8421 1 5110.0 1 8 0.00026188293832656804 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 10 6 8.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8422 0 1095.0 1 7 0.0003142595259918816 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 8 27 12.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8423 1 210.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 10 6 12.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +8424 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2014 4 23 9.7 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +8425 0 1825.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.0008380254026450176 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2013 10 21 13.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8426 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 4 27 8.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +8427 0 90.0 1 5 0.0008380254026450176 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2014 12 28 15.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8428 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 10 19 13.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +8429 0 730.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 2 6.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8430 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 6 28 8.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +8431 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2013 12 4 10.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +8432 0 1095.0 1 10 5.23765876653136e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 0 2015 7 19 12.933333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8433 1 730.0 1 5 0.0020426869189472305 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2014 9 15 14.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8434 1 210.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 12 5 11.433333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +8435 1 180.0 1 6 0.0018069922744533193 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 2 19 14.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8436 0 4380.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 0 1 2014 10 24 10.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8437 1 60.0 1 3 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 1 30 12.966666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +8438 0 60.0 1 6 0.0007856488149797041 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 7 12 11.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8439 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 1 11.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8440 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 12 11 14.683333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8441 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 10 10 14.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +8442 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 5 14 8.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +8443 0 90.0 1 5 0.00044520099515516566 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 13 14.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8444 1 30.0 1 5 0.0008380254026450176 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 13 12.716666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8445 1 1825.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 11 23 6.15 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +8446 0 365.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 11 4 7.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8447 1 2555.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 6 17 10.916666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8448 0 180.0 1 5 0.0009165902841429881 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 1 2 15.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8449 1 60.0 1 6 0.001335602985465497 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 8 21 12.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8450 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 8 26 14.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8451 0 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 5 10 8.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +8452 1 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2013 10 6 8.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +8453 1 365.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 11 27 9.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8454 1 365.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 5 10 13.466666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8455 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 10 4 15.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8456 1 60.0 1 6 0.0011522849286368993 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 1 2014 9 13 14.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8457 0 1825.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 8 22 9.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8458 1 150.0 1 8 0.0033521016105800706 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 5 15 8.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8459 1 365.0 1 5 0.0008380254026450176 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 4 4 14.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8460 1 365.0 1 4 0.0015712976299594081 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 10 15 12.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8461 0 365.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.00039282440748985203 0.598204902923493 0 1 1 1 0 2015 7 10 5.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8462 1 60.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 1 0 0 0 2015 7 29 15.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +8463 1 1095.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 4 26 8.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8464 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 2.61882938326568e-05 0.3637914104088067 1 1 1 1 0 2015 10 4 12.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +8465 1 4745.0 1 5 0.0006023307581511064 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2016 1 10 12.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8466 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 6 21 15.05 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +8467 1 730.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 10 25 13.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8468 1 4380.0 1 7 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2015 10 11 15.366666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8469 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2014 3 29 15.466666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +8470 1 90.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 10 13 13.066666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8471 0 60.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 0 0 2015 7 8 6.016666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8472 1 2190.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2014 6 27 7.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8473 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 6 20 14.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +8474 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 8 4 15.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8475 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 1 2015 2 27 11.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +8476 1 240.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 0 0 0 0 2015 4 13 12.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8477 1 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 9 30 11.05 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8478 1 730.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2015 5 13 12.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8479 0 60.0 1 4 0.00026188293832656804 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2014 8 30 12.25 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8480 1 300.0 1 5 0.0005499541704857929 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 12 28 10.5 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8481 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 12 13 10.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8482 1 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 0 0 0 0 2014 10 10 13.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8483 1 365.0 1 3 7.85648814979704e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2016 1 2 15.616666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8484 1 300.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.00018331805682859762 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 29 8.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8485 1 180.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 6 18 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +8486 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 6 13 11.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +8487 0 4380.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 0 1 2015 3 31 11.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8488 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2013 12 20 7.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +8489 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 10 22 15.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +8490 0 2920.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 11 19 12.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8491 1 1460.0 1 4 0.0007332722273143905 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 9 1 13.566666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8492 0 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 11 25 15.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +8493 1 730.0 1 3 0.0045567631268822835 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 4 1 14.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8494 1 120.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 7 28 14.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8495 0 60.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2014 12 27 15.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8496 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 7 16.733333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +8497 0 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 6 13 12.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8498 1 60.0 1 4 0.0006285190519837632 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 9 3 14.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8499 1 2190.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 5 30 11.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8500 1 1825.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 7 16 11.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8501 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 8 30 14.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8502 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 1 13 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +8503 1 120.0 1 6 0.0010737200471389288 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 12 28 10.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8504 1 730.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 9 19 12.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8505 1 365.0 1 3 0.00018331805682859762 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 1 0 2013 11 1 13.0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8506 1 1460.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 1 15.583333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +8507 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 7 27 9.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +8508 0 90.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2016 1 27 10.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8509 1 365.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 1 2013 10 12 13.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8510 1 270.0 1 5 0.00026188293832656804 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 3 2 13.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8511 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2015 3 15 6.0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +8512 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 6 17 9.35 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8513 1 4015.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2016 1 28 5.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8514 0 330.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 0 1 1 0 2015 3 29 14.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8515 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 13 14.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8516 1 2190.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.00036663611365719525 0.25768773580029974 0 0 0 0 0 2015 11 15 11.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8517 0 730.0 1 4 0.0010737200471389288 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 12 27 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8518 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 3 1 9.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +8519 0 120.0 1 5 0.0006023307581511064 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 9 25 6.916666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8520 1 1095.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 5 7.116666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8521 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0007332722273143905 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 6 26 11.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +8522 0 90.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 7 16 14.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8523 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 19 16.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8524 1 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 9 27 9.266666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8525 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2015 4 1 10.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +8526 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 6 14 16.0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8527 1 730.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 5 28 14.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8528 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 4 19 13.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +8529 1 300.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2013 10 3 13.75 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8530 1 1095.0 1 4 0.0006808956396490769 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2014 11 30 9.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8531 1 1095.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 9 9 5.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8532 0 60.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2014 7 11 11.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +8533 1 730.0 1 8 7.85648814979704e-05 1 0.001335602985465497 0.30668251589229417 0 1 0 0 0 2015 4 22 11.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8534 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 13 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +8535 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2013 10 5 12.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8536 1 365.0 1 4 0.0012308498101348698 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 12 21 15.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8537 0 365.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 2 16 9.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8538 0 30.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 9 23 8.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +8539 1 60.0 1 4 0.0005761424643184497 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 1 0 0 0 2014 12 30 14.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8540 0 2920.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 29 15.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8541 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2016 2 2 16.266666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8542 1 730.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2015 10 22 15.4 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8543 1 2190.0 1 6 0.0010737200471389288 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 8 16 6.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +8544 1 365.0 1 4 0.002514076207935053 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 10 11.566666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +8545 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 2 10 10.233333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8546 1 730.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.001335602985465497 0.30668251589229417 0 1 0 1 0 2015 4 6 8.116666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8547 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 7 16 14.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8548 0 30.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 3 10.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +8549 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 9 1 12.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8550 0 2920.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 10 28 10.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8551 1 330.0 1 3 5.23765876653136e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 3 15 11.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8552 1 1460.0 1 4 0.0012832263978001834 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 11 8 8.466666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8553 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 12 15 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +8554 1 730.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 27 13.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8555 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 1 0 2014 5 24 10.083333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +8556 0 120.0 1 3 0.0016498625114573786 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 25 5.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8557 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 1 24 10.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +8558 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 11 11.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +8559 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.0002095063506612544 0.1885885575481937 0 0 0 0 0 2014 7 17 10.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8560 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 12 16 10.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8561 0 4745.0 1 6 0.0015712976299594081 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 9 12 8.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8562 1 365.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 3 16 11.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8563 1 730.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 8 11 13.75 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8564 1 150.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 15 11.35 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8565 1 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 11 23 11.15 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8566 1 60.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 3 10 14.85 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8567 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 12 16 8.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8568 1 365.0 1 6 0.0011522849286368993 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 6 23 14.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8569 0 210.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 5 8 9.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8570 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 29 14.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +8571 1 730.0 1 5 0.0008904019903103313 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 12 11 14.933333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8572 0 90.0 1 4 0.0006285190519837632 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 11 18 16.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8573 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 1 2015 9 3 15.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8574 1 365.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 5 27 13.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8575 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 1 30 15.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8576 1 2190.0 1 4 0.0007594605211470473 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 3 3 13.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +8577 0 1095.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 12 17 12.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8578 1 365.0 1 6 0.0010737200471389288 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 15 10.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8579 0 90.0 1 9 0.00018331805682859762 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 21 10.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8580 1 3285.0 1 5 0.0007332722273143905 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 11 19 14.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8581 0 60.0 1 5 0.0006023307581511064 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 7 18 17.266666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8582 1 730.0 1 6 0.0017022390991226922 1 0.0001047531753306272 0.17210191741175254 0 1 0 0 0 2015 9 29 15.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8583 1 730.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 11 23 15.166666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8584 0 4745.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.0013879795731308105 0.000964735472978793 0 1 0 0 0 2014 10 18 12.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8585 0 60.0 1 6 0.00023569464449391123 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 14 14.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8586 0 28.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2014 7 23 10.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +8587 1 1825.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 1 8 8.7 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8588 1 365.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 5 18 10.966666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8589 1 1460.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 1 0 0 0 2014 3 27 10.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8590 1 270.0 1 4 0.00044520099515516566 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 12 4 14.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8591 1 365.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 3 26 11.85 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8592 1 730.0 1 5 0.0038758674872332068 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 4 8 14.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8593 1 120.0 1 4 0.0010475317533062722 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 1 30 16.45 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +8594 1 1095.0 1 4 0.00047138928898782245 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 4 15 4.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8595 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 4 24 14.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8596 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2016 1 3 6.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8597 1 1095.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 8 2 9.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8598 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2014 9 5 3.8833333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8599 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 17 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +8600 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 7 15 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +8601 1 2920.0 1 6 0.00065470734581642 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2014 5 1 9.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +8602 1 2190.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 1 20 9.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8603 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 30 13.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +8604 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 1 11.783333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8605 1 2555.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 22 13.883333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8606 1 1460.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 5 21 8.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +8607 1 365.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2015 8 17 15.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8608 1 180.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 2 13 13.55 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8609 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 30 8.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8610 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 11 10.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8611 1 365.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 5 29 12.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +8612 1 2190.0 1 3 0.00018331805682859762 1 0.0017284273929553489 0.30668251589229417 0 1 0 1 0 2014 7 9 8.633333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8613 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 6 16 8.033333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +8614 1 365.0 1 6 0.0006808956396490769 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 31 11.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8615 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 9 29 10.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +8616 1 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 0 0 0 0 2013 10 31 7.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8617 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 5 16 11.233333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8618 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 24 11.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8619 1 1095.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 7 17 10.95 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8620 0 60.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 10 4.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +8621 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2013 12 3 11.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +8622 0 150.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 2 14.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8623 0 90.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 12 22 14.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8624 0 60.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.0008380254026450176 0.4983720088893483 1 1 1 0 0 2014 6 11 9.783333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8625 0 730.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 12 27 8.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8626 1 365.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 2 14 12.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8627 1 180.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2013 10 20 11.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +8628 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 7 17 12.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8629 1 1095.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 2 16 8.333333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8630 0 90.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 8 14 13.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8631 1 730.0 1 4 0.00044520099515516566 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 4 25 7.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8632 1 1460.0 1 4 0.0008118371088123609 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2014 10 13 13.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8633 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2013 12 16 13.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8634 0 120.0 1 6 0.00023569464449391123 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 1 19 7.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8635 0 60.0 1 3 0.0045567631268822835 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 4 11 15.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8636 1 210.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2015 9 17 16.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8637 1 730.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 4 21 10.983333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +8638 1 210.0 1 4 0.00028807123215922483 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 7 14.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8639 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2015 8 30 5.566666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +8640 1 3285.0 1 10 0.0001571297629959408 1 0.0018331805682859762 0.3062690578324461 0 1 0 0 0 2013 12 9 7.116666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8641 0 60.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 10 18 16.766666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8642 0 60.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.0010213434594736153 0.015125674022774649 0 1 0 0 0 2016 1 31 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8643 1 365.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 2 2 8.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +8644 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 4 14.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +8645 1 300.0 1 10 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 8 21 14.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8646 1 1460.0 1 4 0.0001571297629959408 1 2.61882938326568e-05 0.08251933777800748 0 1 0 0 0 2016 2 21 13.666666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8647 1 730.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 1 0 1 0 2014 1 5 13.316666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8648 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 9 14 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +8649 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 2 9.6 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +8650 1 365.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2015 11 1 13.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8651 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 11 18 15.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8652 1 1460.0 1 6 0.0018069922744533193 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 8 5 8.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8653 1 2190.0 1 6 0.0008904019903103313 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2015 7 6 12.816666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8654 1 330.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0001571297629959408 0.13377090978000586 0 0 0 0 0 2014 1 8 14.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8655 1 730.0 1 4 0.0003142595259918816 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 1 12 11.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8656 1 730.0 1 6 0.0015712976299594081 1 0.00018331805682859762 0.17728737057901356 0 1 0 0 0 2016 1 16 14.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8657 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 9 20 12.95 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8658 1 730.0 1 4 0.002514076207935053 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 6 18 8.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8659 1 270.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2015 2 22 11.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8660 0 120.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2016 2 15 11.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8661 1 2190.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 2 12 14.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8662 1 1095.0 1 5 0.0005499541704857929 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 5 14.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8663 1 1095.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 2 21 10.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8664 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 4 10 7.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +8665 0 1825.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2014 5 22 13.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8666 1 30.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0006808956396490769 0.3212396850827778 0 1 0 0 0 2014 11 30 14.916666666666666 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8667 0 180.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2013 12 11 9.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8668 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 9 6 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +8669 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2014 1 17 14.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8670 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2014 1 17 11.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8671 0 30.0 1 4 0.0007594605211470473 1 0.0009951551656409586 0.31422812548452117 0 1 1 1 0 2015 9 5 9.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +8672 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 1 22 13.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +8673 1 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 7 14.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8674 0 180.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 7 28 11.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8675 1 330.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2014 9 9 10.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8676 1 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 7 21 14.183333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +8677 1 365.0 1 8 0.00065470734581642 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2013 10 22 12.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8678 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 10 9 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +8679 1 60.0 1 3 0.0003142595259918816 1 2.61882938326568e-05 0.1885885575481937 0 1 0 0 0 2013 11 1 15.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +8680 1 730.0 1 6 0.0007856488149797041 1 0.0011260966348042424 0.13377090978000586 0 1 0 0 0 2015 12 15 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +8681 1 1460.0 1 5 0.0017546156867880058 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 1 0 2015 9 12 5.966666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8682 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0009427785779756449 0.3338157010698227 0 1 1 1 0 2015 6 11 11.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +8683 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00047138928898782245 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2016 2 14 11.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +8684 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 8 15 12.2 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8685 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 8 24 11.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +8686 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 0 2015 12 30 9.766666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +8687 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 6 4.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +8688 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2014 8 27 12.066666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8689 1 1825.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 8 3 13.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8690 0 90.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 10 29 16.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +8691 1 60.0 1 6 0.0019641220374492603 0 0.0009165902841429881 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 1 31 13.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8692 0 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 6 15 12.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8693 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 4 21 12.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +8694 0 30.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.0008118371088123609 0.31291884162833566 0 1 1 1 0 2015 11 11 17.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +8695 1 2.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0013617912792981538 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 12 27 9.2 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +8696 1 4745.0 1 8 0.00028807123215922483 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 2 8 8.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8697 1 1095.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 7 11 14.3 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8698 0 60.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 11 29 15.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8699 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2014 3 28 6.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +8700 1 365.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 10 15 12.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8701 1 2190.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 1 0 2013 12 14 15.016666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8702 0 60.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 5 18 10.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8703 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 1 8 6.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8704 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 7 20 15.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8705 1 365.0 1 4 0.0033521016105800706 1 5.23765876653136e-05 0.3062690578324461 0 1 0 1 0 2013 10 29 11.966666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8706 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 1 31 10.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +8707 0 90.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 3 14.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8708 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.001466544454628781 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 10 16 12.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +8709 1 2.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 4 10 13.366666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +8710 1 60.0 1 6 0.00130941469163284 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 5 4 13.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8711 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 25 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +8712 0 90.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2016 1 3 15.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8713 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 2 9 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +8714 1 1095.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.0004975775828204793 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 9 21 9.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +8715 1 270.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 12 8 15.533333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8716 0 60.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 12 23 15.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8717 1 365.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 1 2014 10 14 14.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8718 1 730.0 1 3 0.00026188293832656804 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 1 0 2015 9 19 14.116666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8719 1 1460.0 1 4 0.001859368862118633 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 7 22 13.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8720 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 2 26 14.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8721 0 60.0 1 6 0.0006023307581511064 1 2.61882938326568e-05 0.16934553034609887 1 0 1 1 0 2013 12 8 10.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8722 1 120.0 1 4 0.0005499541704857929 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 12 9.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +8723 1 1095.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 10 12 14.816666666666666 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8724 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 4 22 15.933333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8725 1 730.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 8 28 9.533333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +8726 0 60.0 1 6 0.0015712976299594081 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 10 11 13.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8727 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 11 13.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8728 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 9 3 16.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8729 0 60.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 11 27 7.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8730 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 10 12 8.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8731 1 1095.0 1 8 7.85648814979704e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 4 9 12.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8732 1 2555.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 10 25 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +8733 1 150.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 8 28 14.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +8734 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 10 20 11.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8735 0 60.0 1 5 0.0005499541704857929 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 6 26 15.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8736 1 730.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 3 16 10.966666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8737 0 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2015 11 24 11.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8738 1 365.0 1 5 0.00065470734581642 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 3 22 11.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8739 1 90.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 4 7 12.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8740 1 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 20 10.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +8741 1 180.0 1 6 0.0005499541704857929 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 7 25 15.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8742 1 365.0 1 5 0.00026188293832656804 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 6 1 13.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8743 1 730.0 1 8 0.0004190127013225088 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2015 8 27 14.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8744 0 330.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 16 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8745 1 90.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 6 10 8.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8746 1 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 1 0 0 0 2014 8 10 13.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8747 1 730.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 1 0 2015 9 2 14.95 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8748 1 365.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 12 11 13.633333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8749 0 30.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 8 18 14.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +8750 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 5 22 11.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +8751 1 2555.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 5 3 10.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8752 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2015 8 24 15.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8753 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 24 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +8754 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 10 6 12.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8755 1 365.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 6 26 5.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8756 0 60.0 1 9 5.23765876653136e-05 1 0.0012308498101348698 0.31410753355039883 0 1 1 1 0 2013 12 20 12.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8757 1 365.0 1 6 0.0015712976299594081 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 2 10 14.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8758 1 3285.0 1 4 0.002514076207935053 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 8 14 14.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8759 1 365.0 1 4 0.0005237658766531361 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 4 24 14.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8760 1 30.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.0013617912792981538 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 8 13 12.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8761 1 1825.0 1 8 0.0011260966348042424 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 17 7.866666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +8762 1 1095.0 1 4 0.00047138928898782245 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2014 5 28 13.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8763 1 1460.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2015 10 19 8.75 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8764 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 11 11.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +8765 1 4380.0 1 4 0.0008118371088123609 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 20 9.383333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8766 0 120.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 11 16 15.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8767 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00023569464449391123 0.23398280703567798 0 1 1 1 0 2015 11 30 15.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +8768 1 1460.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 11 28 13.85 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8769 0 365.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 18 14.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8770 1 365.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 12 8 15.166666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8771 0 30.0 1 5 0.001335602985465497 1 0.0007070839334817337 0.3031681223835857 0 1 0 0 0 2014 8 17 9.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +8772 1 1460.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.0009165902841429881 0.13377090978000586 0 1 0 0 0 2015 9 9 11.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8773 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 6 16 12.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8774 1 2190.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2013 11 1 7.083333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8775 1 365.0 1 5 0.0012570381039675265 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 0 0 0 0 2013 11 19 10.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8776 1 365.0 1 5 0.0015189210422940946 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 3 11.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8777 1 2190.0 1 5 0.0013617912792981538 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 0 0 0 0 2016 1 27 7.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8778 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 4 13.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +8779 1 330.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 6 4 12.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +8780 1 1095.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2013 11 2 12.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8781 0 210.0 1 10 5.23765876653136e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 3 6 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8782 0 4380.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 1 2014 7 12 10.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +8783 1 3650.0 1 6 0.0012832263978001834 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 3 14 13.15 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8784 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0008642136964776744 0.0008096887005357728 0 1 0 0 0 2016 1 15 16.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8785 0 28.0 1 8 0.0001047531753306272 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 4 27 8.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +8786 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 1 9.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +8787 0 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 10 25 7.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +8788 0 3650.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 11 12 16.033333333333335 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8789 1 1460.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 6 5 9.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8790 0 1460.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 1 6 9.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8791 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 5 29 14.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8792 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 12 17 15.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8793 0 60.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 11 14.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8794 1 210.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 6 12 13.8 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8795 1 730.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 30 7.766666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +8796 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 7 20 11.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +8797 1 365.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2015 1 10 9.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8798 1 1460.0 1 8 0.00028807123215922483 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 24 9.9 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +8799 1 365.0 1 4 0.0007332722273143905 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 7 22 12.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8800 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 12 20 16.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8801 0 60.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 11 9 16.166666666666668 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8802 1 730.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.0007070839334817337 0.23987458438851278 0 1 0 0 0 2015 9 21 14.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8803 0 60.0 1 4 0.002828335733926935 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 4 14.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8804 1 4015.0 1 6 0.0004975775828204793 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 8 24 14.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +8805 0 120.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 11 3 12.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8806 1 1095.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 2 23 10.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8807 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00047138928898782245 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 3 27 4.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +8808 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 10 13 13.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8809 1 730.0 1 7 0.0006808956396490769 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 13 8.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8810 0 2920.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 15 8.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8811 1 730.0 1 7 0.0014927327484614377 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 3 9 15.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8812 0 365.0 1 5 0.0007594605211470473 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 27 13.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8813 1 330.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 9 24 9.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8814 0 30.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 6 14.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +8815 0 4745.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2014 1 4 10.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8816 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 0 0 0 0 2015 8 10 11.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8817 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2015 2 8 6.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +8818 1 2920.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 7 18 13.05 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8819 0 1460.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 12 22 12.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8820 1 1825.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 4 2 13.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8821 0 240.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 10 30 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +8822 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 5 12 11.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +8823 1 730.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 11 4 8.683333333333334 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8824 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 2 22 14.85 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +8825 0 21.0 1 10 0.00013094146916328402 1 2.61882938326568e-05 0.17428979964511518 0 1 1 1 0 2015 6 23 9.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +8826 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 9 7 13.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8827 0 60.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 2 10.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8828 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 28 13.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8829 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 9 2 11.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +8830 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 4 24 15.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +8831 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2014 2 24 13.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8832 1 1095.0 1 5 0.0010213434594736153 1 2.61882938326568e-05 0.008338070873602426 0 1 0 0 0 2014 6 2 14.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8833 1 730.0 1 7 0.00026188293832656804 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 5 1 9.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8834 0 365.0 1 1 0.0010213434594736153 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 7 21 6.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8835 0 120.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2016 2 9 11.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8836 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 5 11 7.166666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +8837 1 3650.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 9 19 11.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8838 1 3650.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 2 3 13.933333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8839 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 3 3 15.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8840 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 7 16 14.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8841 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 6 18 10.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +8842 1 1825.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 10 5 15.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8843 1 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 23 14.35 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8844 0 365.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 1 0 1 2013 10 7 12.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8845 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 6 25 14.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +8846 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 5 6 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +8847 1 730.0 1 7 0.00013094146916328402 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 9 12 14.516666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8848 0 730.0 1 5 0.0008904019903103313 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 2 23 9.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8849 1 120.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.00026188293832656804 0.20684962185814942 0 1 0 1 0 2013 10 27 12.466666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +8850 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 25 9.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +8851 1 1825.0 1 5 0.00034044781982453846 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 11 20 11.6 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8852 1 2190.0 1 5 0.0006285190519837632 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 18 9.583333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8853 1 365.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 10 1 14.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8854 1 1460.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 4 13 7.383333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8855 0 30.0 1 5 0.0005499541704857929 0 0.001597485923792065 0.19926955742760177 1 1 1 1 0 2014 4 10 10.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +8856 1 1095.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.0006023307581511064 0.0030320257722190637 0 0 0 0 0 2014 1 6 9.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8857 1 150.0 1 8 0.0006023307581511064 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2015 10 7 15.666666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8858 0 90.0 1 6 0.0012046615163022129 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 13 3.9833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8859 0 90.0 1 8 0.0011260966348042424 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 11 10 14.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8860 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 5 12 12.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +8861 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 9 11.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8862 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 9 14 10.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +8863 1 330.0 1 6 0.0009689668718083017 0 0.0009165902841429881 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 6 8 10.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8864 1 1095.0 1 6 0.00023569464449391123 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 7 21 12.016666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +8865 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2014 8 9 14.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +8866 1 2190.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 5 9 12.65 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8867 1 365.0 1 8 0.00065470734581642 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 2 15 10.65 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8868 1 365.0 1 4 0.0015712976299594081 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 10 12 8.283333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +8869 0 30.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 6 9 8.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +8870 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 26 10.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +8871 1 30.0 1 3 0.0008904019903103313 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 12 11 15.3 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8872 1 730.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2014 3 27 12.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8873 0 30.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 6 18 12.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8874 0 730.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 10 6 13.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8875 0 6.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 22 11.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +8876 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 3 8.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8877 1 1095.0 1 7 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 15 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8878 0 90.0 1 4 0.0020164986251145736 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 4 6 13.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8879 1 365.0 1 3 0.00018331805682859762 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2013 10 11 7.95 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8880 1 1095.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2016 2 11 11.933333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8881 1 1460.0 1 6 0.0008118371088123609 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 1 0 2015 2 1 14.916666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8882 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2013 11 30 14.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8883 1 4745.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 11 12 12.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +8884 1 330.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 26 10.133333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8885 1 730.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2013 11 19 7.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8886 1 730.0 1 5 0.0007332722273143905 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 12 24 11.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8887 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 11 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +8888 1 730.0 1 4 0.0006023307581511064 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2013 10 10 7.083333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +8889 1 365.0 1 6 0.0008904019903103313 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 12 26 15.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8890 0 365.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 0 1 2014 2 8 10.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8891 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 6 27 12.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8892 1 90.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 10 20 14.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8893 0 90.0 1 5 0.0008904019903103313 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 9 13 11.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8894 1 3285.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.0001047531753306272 0.0974899650283391 0 1 0 0 0 2014 11 21 14.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8895 0 60.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 4 22 14.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8896 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 1 0 0 0 2014 3 27 13.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8897 1 1095.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 5 10 9.9 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +8898 1 4380.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2013 10 3 10.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +8899 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 7 19 10.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +8900 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 4 2 11.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +8901 1 365.0 1 7 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 7 31 11.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +8902 1 4745.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2014 2 24 11.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +8903 0 60.0 1 4 0.0004190127013225088 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 1 2014 7 12 15.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8904 1 730.0 1 3 0.00039282440748985203 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2014 3 17 14.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8905 1 365.0 1 5 0.0021474400942778577 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2016 1 18 15.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8906 1 1825.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 21 11.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8907 0 2920.0 1 4 0.0008118371088123609 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2013 11 30 10.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8908 1 730.0 1 6 0.00023569464449391123 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 1 4 15.233333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8909 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 4 22 15.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8910 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 3 4 9.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +8911 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2014 9 13 12.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8912 1 1460.0 1 4 0.0023045698572737986 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 1 0 2014 5 1 10.466666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8913 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 6 12 9.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8914 1 2920.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 11 16 14.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8915 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 0 2015 6 10 6.0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +8916 0 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 26 13.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8917 1 30.0 1 7 0.0014927327484614377 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 10 27 11.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +8918 0 60.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 5 28 13.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +8919 1 365.0 1 3 0.0016498625114573786 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 6 20 15.8 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8920 0 120.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 0 1 1 0 2015 1 19 15.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8921 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 9 14.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8922 1 730.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.0010475317533062722 0.3338157010698227 0 0 0 0 0 2015 5 24 14.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8923 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 1 2013 12 26 14.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8924 1 210.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 1 22 8.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8925 1 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 1 0 2013 10 14 9.683333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +8926 0 30.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2013 10 12 7.15 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +8927 1 1095.0 1 7 0.0006808956396490769 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2015 5 29 13.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8928 1 365.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 1 0 2014 6 26 11.116666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8929 1 1095.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 8 7 16.05 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8930 1 210.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 12 26 13.9 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8931 1 60.0 1 6 0.0006023307581511064 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2014 8 17 14.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8932 1 60.0 1 3 5.23765876653136e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 12 26 14.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +8933 1 365.0 1 3 0.0008118371088123609 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 11 6 15.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8934 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2014 8 26 10.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +8935 0 1460.0 1 4 0.0019379337436166034 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2014 6 15 11.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8936 0 365.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2013 12 10 8.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8937 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 5 30 15.533333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8938 0 120.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 12 24 11.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8939 0 5.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 4 12 13.35 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +8940 1 120.0 1 4 0.0005761424643184497 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2016 2 7 15.183333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8941 1 2555.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 9 4 10.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8942 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 12 3 13.216666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +8943 0 60.0 1 9 0.0003142595259918816 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 12 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8944 1 4015.0 1 5 0.0015451093361267512 1 0.0006023307581511064 0.3010491498268644 0 1 0 0 0 2013 11 14 13.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8945 1 730.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 6 28 14.466666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8946 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 5 21 11.35 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +8947 0 2555.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 1 2015 12 31 11.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8948 1 3285.0 1 3 0.0015451093361267512 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 9 15 12.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8949 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 5 31 14.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8950 1 1460.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 1 0 2014 8 2 10.683333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8951 1 1095.0 1 4 0.00047138928898782245 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2015 5 1 8.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8952 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 11 14 15.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8953 0 60.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 5 17 7.583333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8954 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 4 19 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +8955 1 730.0 1 4 0.0015712976299594081 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 12 2 11.933333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8956 0 60.0 1 6 0.0004190127013225088 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 29 11.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8957 1 1095.0 1 5 0.00044520099515516566 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 6 1 11.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8958 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 27 9.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8959 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0008642136964776744 0.0008096887005357728 0 1 0 0 0 2015 4 8 20.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8960 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2013 11 1 13.85 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8961 0 60.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 8 31 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8962 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 1 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +8963 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 11 15 11.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8964 0 1460.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2016 2 9 11.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8965 1 1460.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 10 1 7.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8966 1 1095.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 7 10 7.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8967 0 1095.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2016 2 19 12.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8968 0 60.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 18 11.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8969 1 60.0 1 3 0.00013094146916328402 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 5 14 14.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8970 1 300.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 1 17 13.616666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8971 0 330.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 3 31 12.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8972 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 23 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8973 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 9 4 15.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8974 1 1460.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 5 6 12.633333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8975 1 1095.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2015 3 14 14.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8976 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 2 3 8.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8977 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 4 13 13.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8978 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 4 17 13.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8979 1 730.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 3 19 11.25 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8980 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.001597485923792065 0.19926955742760177 1 1 1 1 0 2014 4 28 6.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +8981 1 2190.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 1 2 10.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8982 1 60.0 1 6 0.0009427785779756449 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2015 10 28 16.283333333333335 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8983 0 1095.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 4 4 12.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8984 0 3285.0 1 7 0.00013094146916328402 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 0 0 0 2015 9 18 12.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +8985 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 23 16.016666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +8986 1 240.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 27 13.983333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +8987 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 22 12.7 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +8988 0 30.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 8 5 13.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +8989 0 1460.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 1 1 0 2013 12 28 14.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8990 1 330.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 16 15.483333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8991 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 9 17 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +8992 1 730.0 1 10 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 30 5.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +8993 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 0 0 0 0 2015 7 13 15.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +8994 1 365.0 1 6 0.00039282440748985203 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 5 3 14.716666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8995 1 2555.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 7 13.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8996 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 8 5 12.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +8997 0 180.0 1 4 0.0005761424643184497 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 4 5 13.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +8998 1 2920.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2013 10 20 14.333333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +8999 1 365.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 6 14 11.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9000 1 180.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2013 10 7 13.866666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9001 1 2555.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2015 3 14 15.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9002 0 60.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 8 11.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9003 1 120.0 1 6 0.0010999083409715857 1 0.001466544454628781 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2016 1 9 15.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9004 1 180.0 1 5 0.0005237658766531361 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 11 9.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9005 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 25 12.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +9006 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 3 19 11.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +9007 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 7 12 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +9008 0 120.0 1 8 0.0008380254026450176 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 24 13.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9009 1 2190.0 1 6 0.0010999083409715857 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 2 22 13.766666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9010 1 60.0 1 5 0.00047138928898782245 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 7 22 15.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9011 1 5110.0 1 6 0.0007856488149797041 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 1 0 2015 6 3 13.116666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9012 0 60.0 1 10 7.85648814979704e-05 1 0.00047138928898782245 0.30864644167657246 1 1 1 1 0 2014 11 17 14.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9013 1 60.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 12 6 12.45 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +9014 0 365.0 1 3 5.23765876653136e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 11 1 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +9015 1 60.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 8 22 11.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9016 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 16 12.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +9017 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 9 29 10.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +9018 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 9 20 13.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9019 1 60.0 1 5 0.00044520099515516566 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 10 9 13.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9020 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 11 20 12.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +9021 1 2190.0 1 4 0.0009689668718083017 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 7 1 14.2 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +9022 1 730.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 5 1 8.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +9023 1 730.0 1 5 0.0012570381039675265 1 0.001440356160796124 0.221406791048633 0 1 0 0 0 2015 7 7 14.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9024 1 3650.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 1 12 12.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9025 0 730.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.0010213434594736153 0.015125674022774649 0 1 0 0 0 2015 1 25 10.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9026 0 3650.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2014 6 12 8.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +9027 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 15 13.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +9028 1 2190.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 11 13 15.5 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +9029 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2014 10 18 9.233333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9030 1 1460.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 14 21.0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9031 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 14 15.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +9032 1 1095.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 10 14 12.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9033 1 730.0 1 4 0.0008118371088123609 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2016 1 17 10.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +9034 1 730.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 10 17 12.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9035 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 0 2015 5 21 6.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +9036 1 2920.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 0 0 0 0 2015 4 1 8.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9037 0 1825.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2016 1 14 13.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9038 1 730.0 1 9 0.0001047531753306272 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2016 2 15 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9039 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00034044781982453846 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 3 27 9.883333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +9040 1 1825.0 1 5 0.00034044781982453846 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 26 8.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9041 1 1095.0 1 7 0.00034044781982453846 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 10 13 9.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9042 1 1825.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.0009165902841429881 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 4 20 7.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9043 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 5 17 4.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +9044 0 60.0 1 4 0.0004190127013225088 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 7 22 13.0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9045 1 730.0 1 3 0.0015451093361267512 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 16 10.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9046 1 1095.0 1 6 0.0019641220374492603 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2015 5 17 16.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9047 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 1 8 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +9048 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 21 11.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +9049 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 7 16 15.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9050 1 2190.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 2 20 14.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9051 1 270.0 1 5 0.002906900615424905 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 0 0 0 0 2015 10 20 12.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9052 0 90.0 1 7 0.0006023307581511064 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 10 21 8.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9053 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 17 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +9054 1 365.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 3 23 13.566666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9055 1 365.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 10 3 8.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9056 1 150.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2013 12 19 10.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +9057 0 150.0 1 2 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 12 14.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9058 1 730.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2016 1 1 11.8 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9059 1 60.0 1 6 0.0005499541704857929 1 5.23765876653136e-05 0.21203507502541044 0 1 0 0 0 2014 4 17 9.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9060 1 2920.0 1 4 0.0004190127013225088 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 12 13 8.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9061 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2015 6 19 14.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9062 1 90.0 1 5 0.0015451093361267512 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 9 14 10.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +9063 1 240.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 21 11.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9064 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 7 9.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +9065 0 60.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.0013879795731308105 0.000964735472978793 0 1 0 0 0 2015 7 14 9.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9066 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 9 9 10.45 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +9067 0 60.0 1 4 0.002514076207935053 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 22 14.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9068 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 11 7 13.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +9069 1 1825.0 1 6 0.0008642136964776744 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2014 8 6 9.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9070 1 730.0 1 3 0.00013094146916328402 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 2 24 13.5 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9071 1 1825.0 1 6 0.00044520099515516566 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 1 12 12.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9072 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 3 28 11.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +9073 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 8 8 8.433333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9074 1 365.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2014 9 13 11.4 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9075 0 1095.0 1 4 0.0004975775828204793 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 4 13 12.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9076 0 90.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 4 14 12.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9077 0 60.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 8 26 10.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +9078 1 210.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 3 14 15.0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9079 1 1825.0 1 4 0.0009689668718083017 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 1 7 8.833333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9080 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0013879795731308105 0.000964735472978793 0 1 0 0 0 2015 11 13 12.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +9081 1 1095.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2016 1 15 21.0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9082 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 1 21 11.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +9083 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 11 20 12.466666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +9084 1 1095.0 1 3 0.0012308498101348698 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 17 14.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9085 1 1460.0 1 8 0.0033521016105800706 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 1 23 12.633333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9086 1 240.0 1 6 0.00044520099515516566 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 8 13 13.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9087 0 90.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 10 5 11.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9088 0 365.0 1 8 0.0003142595259918816 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2015 10 21 9.933333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9089 0 365.0 1 4 0.0019379337436166034 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2016 1 5 10.333333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9090 1 2190.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 3 11 10.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9091 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 21 13.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +9092 1 730.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 10 8.066666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +9093 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 2 4 9.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +9094 0 60.0 1 12 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 1 2014 7 12 6.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9095 1 730.0 1 4 0.0016498625114573786 1 0.00034044781982453846 0.3575206298344445 0 1 0 1 0 2013 10 20 9.133333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9096 1 330.0 1 6 0.00023569464449391123 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 11 15 12.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9097 0 270.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 3 17 7.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9098 0 60.0 1 3 0.0004190127013225088 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 24 12.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9099 1 1095.0 1 5 0.0032735367290821003 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2014 3 1 14.25 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9100 1 180.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 7 22 13.416666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9101 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 5 10 13.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +9102 1 365.0 1 6 0.00047138928898782245 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 24 14.033333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9103 0 60.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 27 10.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +9104 1 180.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 1 21 14.6 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9105 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2014 5 22 15.283333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +9106 1 5110.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 1 0 2015 4 15 9.6 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +9107 0 60.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2016 1 18 16.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9108 0 1460.0 1 6 0.0010737200471389288 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2014 11 14 11.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9109 0 60.0 1 4 0.0006808956396490769 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 4 29 13.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9110 1 180.0 1 8 0.00039282440748985203 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 6 29 15.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9111 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 7 3 6.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +9112 1 1095.0 1 5 0.001335602985465497 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 2 23 8.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9113 1 730.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 10 10 15.033333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9114 1 730.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 12 2 9.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9115 1 2555.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2013 12 22 11.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9116 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 1 2015 12 22 15.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9117 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 4 11 14.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +9118 1 730.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 4 20 6.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9119 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 1 1 1 0 2015 3 12 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +9120 1 90.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 15 14.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9121 1 1825.0 1 5 0.0014927327484614377 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 9 12.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +9122 1 1095.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2016 1 12 14.933333333333334 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9123 0 300.0 1 5 0.0007332722273143905 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 0 0 0 2013 12 14 15.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9124 1 730.0 1 7 0.0006808956396490769 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 11 19 9.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9125 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 4 15 9.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +9126 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 4 19 16.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +9127 1 365.0 1 4 0.00044520099515516566 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 0 0 0 0 2013 12 19 12.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9128 1 1460.0 1 3 0.0011260966348042424 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 11 22 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +9129 1 3285.0 1 9 0.00034044781982453846 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 1 0 2015 1 1 16.183333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9130 0 2190.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 30 15.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9131 1 365.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2015 1 11 13.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9132 0 90.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 11 17 13.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9133 0 1825.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 3 14 10.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9134 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 1 2 11.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +9135 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 0 0 2014 7 4 6.8 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +9136 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2014 7 24 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +9137 1 730.0 1 5 0.00026188293832656804 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2016 1 6 15.616666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9138 0 120.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 12 2 12.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9139 1 1460.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.0007594605211470473 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 2 13 11.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9140 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2016 1 6 16.083333333333332 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +9141 0 30.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 5 13 11.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +9142 1 365.0 1 6 0.0017022390991226922 1 0.0010737200471389288 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 7 3 11.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9143 0 60.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 25 10.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +9144 0 180.4033203125 0 7 0.2858714154772817 0 5.23765876653136e-05 8.613709580167796e-05 0 1 1 1 0 2015 8 16 11.25 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +9145 1 3285.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2015 11 17 10.5 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9146 1 4380.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 2 5 7.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9147 1 365.0 1 3 0.0015451093361267512 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 1 0 2013 11 11 11.833333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9148 0 150.0 1 7 0.0005237658766531361 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 0 1 1 0 2015 8 16 15.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9149 1 60.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2014 9 9 13.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9150 1 150.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 3 8 12.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9151 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 12 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +9152 0 60.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 5 5 12.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +9153 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 6 4 14.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9154 1 1095.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 18 8.55 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9155 1 1095.0 1 3 5.23765876653136e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 3 18 12.266666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9156 0 1460.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.0008118371088123609 0.31291884162833566 0 1 1 1 0 2014 8 24 13.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9157 1 730.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 3 11 7.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9158 1 60.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 8 8 9.066666666666666 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9159 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 4 3 13.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +9160 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 10 1 3.9333333333333336 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9161 0 30.0 1 4 0.0007594605211470473 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 5 27 15.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9162 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0006023307581511064 0.0030320257722190637 0 0 0 0 0 2013 10 4 14.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9163 1 2555.0 1 5 0.0017546156867880058 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2015 3 23 15.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9164 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 8 12 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +9165 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 8 13.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9166 1 730.0 1 6 0.00047138928898782245 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 1 20 15.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9167 0 60.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 30 15.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9168 0 90.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 9 12 15.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9169 0 14.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 23 16.233333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +9170 0 2190.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.00028807123215922483 0.3637914104088067 1 1 1 1 0 2015 3 16 11.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9171 1 3285.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 24 9.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9172 1 30.0 1 3 0.00026188293832656804 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 10 24 15.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9173 1 365.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 20 11.55 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9174 0 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 2 20 13.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9175 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 7 24 16.833333333333332 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9176 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 5 21 9.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +9177 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2015 7 18 16.833333333333332 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9178 1 120.0 1 7 0.0008380254026450176 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 24 8.766666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9179 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 14 4.816666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9180 1 90.0 1 4 0.0010737200471389288 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 9 26 10.366666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +9181 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 22 14.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +9182 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2014 5 31 7.516666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +9183 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 9 8 12.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +9184 0 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 12 30 3.7333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9185 0 4380.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 11 25 15.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9186 1 365.0 1 5 0.001335602985465497 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 11 16 9.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9187 0 120.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 12 2 9.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +9188 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 19 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +9189 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 23 9.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +9190 1 730.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2014 1 19 9.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9191 1 730.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 25 8.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9192 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 9 1 10.783333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +9193 1 365.0 1 4 0.0010475317533062722 1 0.0015451093361267512 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2016 2 8 10.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9194 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 7 1 11.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9195 1 365.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2013 12 29 13.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9196 1 2190.0 1 4 0.0017022390991226922 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 3 20 13.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9197 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 5 23 11.1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9198 1 1825.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 2 3 9.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9199 0 730.0 1 6 0.00044520099515516566 1 0.0007070839334817337 0.3031681223835857 0 1 0 0 0 2014 7 30 10.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9200 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 3 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +9201 0 90.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 11 16 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9202 0 1825.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.0008380254026450176 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 4 14 9.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9203 1 730.0 1 6 0.001335602985465497 1 0.0013617912792981538 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2015 10 31 14.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9204 1 150.0 1 8 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2015 6 7 9.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9205 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 6 21 11.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9206 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2015 7 10 9.25 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9207 1 2920.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 7 21 8.716666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9208 1 2920.0 1 4 0.002828335733926935 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 0 1 2015 4 19 14.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9209 1 365.0 1 8 0.0001047531753306272 1 0.001335602985465497 0.30668251589229417 0 0 0 0 0 2015 5 5 13.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9210 1 730.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 7 13 9.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9211 1 1460.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 3 10 12.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +9212 1 210.0 1 4 0.0007332722273143905 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 26 8.883333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9213 0 60.0 1 4 0.002514076207935053 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 0 2014 11 30 11.866666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9214 1 1095.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 4 16 10.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9215 1 2190.0 1 5 0.001335602985465497 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 15 9.266666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9216 0 28.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 4 27 8.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +9217 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2015 3 22 15.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9218 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 1 0 0 0 2016 1 10 15.566666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9219 1 30.0 1 4 0.00065470734581642 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 8 1 15.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9220 1 1460.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 27 15.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9221 1 2555.0 1 10 5.23765876653136e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2014 1 9 13.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9222 1 730.0 1 4 0.00047138928898782245 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 5 15.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9223 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 26 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +9224 1 60.0 1 6 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 17 14.233333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9225 0 60.0 1 5 0.0009165902841429881 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 12 14.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9226 1 1095.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 5 15.016666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9227 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 0 1 2015 6 27 9.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +9228 0 730.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 10 23 10.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9229 1 3285.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 10 10.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9230 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 6 1 13.633333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9231 0 365.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 4 14.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9232 1 365.0 1 6 0.0010737200471389288 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 1 3 14.683333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9233 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2014 9 9 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +9234 1 1460.0 1 4 0.00028807123215922483 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 2 16 12.716666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9235 0 120.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 11 29 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9236 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 21 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +9237 0 365.0 1 6 0.0018069922744533193 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 3 28 10.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +9238 1 730.0 1 4 0.0006808956396490769 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2013 10 27 9.9 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9239 1 2920.0 1 5 0.002906900615424905 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 3 15 11.566666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9240 1 730.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 3 25 10.4 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9241 1 365.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 26 14.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9242 1 4380.0 1 5 0.0003142595259918816 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 22 9.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9243 1 240.0 1 6 0.00047138928898782245 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 12 17 14.333333333333334 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9244 0 730.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 9 20 9.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9245 1 730.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2016 1 13 10.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9246 0 30.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 8 11.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +9247 1 240.0 1 6 0.0018069922744533193 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 1 2016 1 24 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +9248 1 730.0 1 6 0.0009689668718083017 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 1 2014 2 2 13.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9249 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 12 26 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +9250 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 8 2 14.716666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9251 0 60.0 1 10 7.85648814979704e-05 1 0.0012308498101348698 0.31410753355039883 0 1 1 1 0 2013 12 20 13.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9252 1 365.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 1 26 10.45 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9253 0 60.0 1 2 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 0 2015 11 22 9.466666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9254 0 60.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 14 7.833333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9255 1 365.0 1 4 0.00039282440748985203 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 7 21 14.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9256 1 270.0 1 4 0.00036663611365719525 1 7.85648814979704e-05 0.25768773580029974 0 1 0 0 0 2014 4 9 10.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9257 1 240.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 5 4 14.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9258 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 2 7 13.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9259 1 1825.0 1 7 0.00023569464449391123 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 2 23 12.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9260 1 2190.0 1 5 0.00044520099515516566 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 26 9.45 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9261 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.001335602985465497 0.30668251589229417 0 1 0 0 0 2014 3 10 15.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9262 1 6205.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2013 10 15 9.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9263 1 730.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 5 23 15.233333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9264 1 365.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.0012046615163022129 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 12 28 5.666666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9265 0 90.0 1 5 0.0007332722273143905 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 26 14.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9266 0 240.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 7 30 9.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9267 1 2920.0 1 10 5.23765876653136e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 4 12 8.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9268 1 60.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2014 8 1 3.216666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +9269 0 60.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 11 9 9.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9270 1 2190.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 20 15.7 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9271 1 730.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 13 9.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9272 1 270.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 28 13.266666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +9273 1 1460.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 8 9.066666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +9274 0 60.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 1 1 0 2014 10 17 7.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +9275 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2014 7 17 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +9276 0 1095.0 1 6 0.001335602985465497 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 5 27 14.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9277 1 365.0 1 7 0.0003142595259918816 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 2 6 12.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9278 0 60.0 1 8 0.0001047531753306272 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 10 24 14.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9279 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 3 3 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +9280 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 2 13.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9281 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 1 9 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +9282 1 1095.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 12 14 11.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9283 1 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2014 9 24 11.483333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +9284 1 730.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2016 2 14 13.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9285 1 30.0 1 6 0.00047138928898782245 1 0.0012308498101348698 0.31410753355039883 0 0 0 0 0 2015 5 8 16.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9286 0 4380.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 5 19 10.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +9287 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2013 11 16 12.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9288 1 1095.0 1 7 0.00028807123215922483 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 4 13 8.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9289 0 60.0 1 6 0.0015189210422940946 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 10 31 15.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9290 0 90.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 3 9.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +9291 0 60.0 1 5 0.0032735367290821003 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 8 16 16.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9292 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 3 14 10.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +9293 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 5 31 7.516666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +9294 0 90.0 1 8 7.85648814979704e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 8 22 13.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9295 1 730.0 1 5 0.0009951551656409586 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 1 0 1 0 2014 6 5 14.383333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9296 0 90.0 1 5 0.0007332722273143905 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 12 17 15.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9297 1 1460.0 1 4 0.002828335733926935 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 13 15.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +9298 1 4745.0 1 4 0.002514076207935053 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 0 0 0 0 2015 11 2 15.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9299 0 1460.0 1 7 0.00028807123215922483 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 11 30 10.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9300 0 365.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2015 11 29 13.9 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9301 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 17 10.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9302 1 90.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 6 26 13.5 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +9303 1 300.0 1 12 0.0001047531753306272 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 0 0 2014 5 27 13.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9304 1 1825.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 11 14.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9305 1 1095.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 4 27 10.983333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +9306 0 60.0 1 12 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 1 10 14.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9307 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 25 14.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +9308 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 5 20 12.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +9309 1 1825.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 6 13.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9310 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 8 24 12.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +9311 0 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 10 20 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +9312 1 240.0 1 6 0.00036663611365719525 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 1 3 10.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9313 1 180.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 3 21 9.233333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9314 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 4 25 7.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +9315 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 11 3 7.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9316 1 150.0 1 8 0.0011260966348042424 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 11 27 14.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9317 1 2555.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0006808956396490769 0.3212396850827778 0 1 0 0 0 2014 7 7 9.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9318 1 365.0 1 7 0.00044520099515516566 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 3 1 7.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9319 0 2555.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2016 2 11 10.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9320 1 365.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 1 0 1 0 2013 10 2 12.483333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +9321 0 150.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 24 9.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9322 0 90.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 7 12 12.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9323 0 4380.0 1 7 0.0003142595259918816 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 3 1 9.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9324 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 5 18 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +9325 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 3 7 10.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +9326 0 30.0 1 4 0.0005761424643184497 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 19 10.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +9327 1 3285.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2016 2 9 13.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9328 1 365.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 26 9.65 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +9329 0 60.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2015 12 31 13.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9330 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 11 16 11.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9331 0 60.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 6 4 7.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9332 1 730.0 1 5 0.0009427785779756449 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 4 15 10.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9333 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 10 18 14.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9334 1 730.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 10 14 16.033333333333335 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9335 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 8 9 14.0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9336 1 1460.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2014 3 14 12.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9337 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0010475317533062722 0.3338157010698227 0 1 1 1 0 2014 1 17 14.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9338 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 0 2014 6 14 8.783333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +9339 1 730.0 1 4 0.0010999083409715857 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 4 10 11.716666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9340 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 1 0 1 2015 6 23 12.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +9341 1 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2016 2 19 16.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +9342 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 12 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +9343 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2016 1 30 17.833333333333332 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9344 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 1 19 13.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +9345 1 270.0 1 7 0.00013094146916328402 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 26 13.516666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9346 1 60.0 1 3 0.00023569464449391123 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 5 3 16.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9347 1 2555.0 1 3 7.85648814979704e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2014 8 5 8.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9348 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 7 14 12.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +9349 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 5 2 12.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +9350 1 120.0 1 3 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 15 14.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9351 1 365.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 6 24 13.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9352 1 2190.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 8 14 8.483333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9353 0 2555.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2013 11 15 7.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9354 0 4380.0 1 5 0.0012570381039675265 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 7 31 14.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9355 0 150.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 1 31 15.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9356 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2013 11 3 11.533333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9357 1 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 1 0 0 1 2014 6 16 12.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9358 1 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2013 11 25 12.3 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9359 0 60.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 12 12 11.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9360 1 365.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 10 30 13.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +9361 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 10 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +9362 1 1095.0 1 5 0.0009427785779756449 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2016 2 20 8.083333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +9363 1 330.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.00044520099515516566 0.21427463951625408 0 1 0 0 0 2014 3 2 11.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9364 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 3 17 13.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9365 1 1460.0 1 8 0.0004190127013225088 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2013 12 23 7.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9366 1 60.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 12 26 10.033333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9367 0 30.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 7 13.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +9368 1 60.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 1 0 0 0 2014 4 21 14.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9369 0 60.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 10 12 14.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9370 0 3650.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 1 25 10.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9371 0 730.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 5 26 14.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9372 1 365.0 1 6 0.00065470734581642 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2013 11 10 13.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9373 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 20 13.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +9374 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 9 10 14.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +9375 1 1460.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 4 28 10.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9376 1 1825.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 7 19 9.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9377 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 11 14 9.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +9378 0 1825.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 10 13 11.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9379 1 2555.0 1 5 0.0010737200471389288 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 6 1 7.366666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +9380 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 1 1 0 2015 8 10 8.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +9381 1 4380.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 9 20 8.35 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +9382 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2013 10 22 13.083333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +9383 0 3650.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 30 15.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +9384 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 3 12 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +9385 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2013 11 3 11.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9386 1 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 0 0 0 0 2014 8 2 7.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +9387 0 1095.0 1 8 0.0001571297629959408 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 1 2015 5 30 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9388 0 60.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 12 6 5.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9389 1 1460.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 3 4 9.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9390 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 3 23 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9391 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 17 8.116666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9392 0 180.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2013 10 6 8.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +9393 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 5 11 13.333333333333334 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9394 1 1460.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 12 21 8.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9395 1 270.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 12 13 9.75 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9396 1 365.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 11 14 13.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9397 1 730.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 1 0 2014 12 8 12.916666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +9398 1 4745.0 1 4 0.0014927327484614377 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2016 1 10 9.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9399 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 1 0 2015 5 23 11.133333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9400 0 90.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2013 10 6 13.733333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9401 1 365.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 6 14.383333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9402 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 9 20 11.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +9403 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 12 11.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +9404 1 1095.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 5 18 8.383333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9405 1 1825.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.0006808956396490769 0.3212396850827778 0 0 0 0 0 2014 11 30 10.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9406 1 30.0 1 7 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 14 12.133333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9407 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 12 23 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9408 1 730.0 1 4 0.0023045698572737986 1 7.85648814979704e-05 0.3010491498268644 0 1 0 0 0 2014 9 27 14.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9409 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 21 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +9410 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 10 24 8.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +9411 1 365.0 1 5 0.0013617912792981538 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 8 30 7.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9412 1 330.0 1 5 0.0038758674872332068 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2016 1 18 9.466666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +9413 0 30.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 8 5 13.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +9414 1 365.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 1 0 0 0 2013 11 30 11.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9415 1 4380.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 10 11.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +9416 0 730.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 6 10.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9417 1 120.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 1 0 2014 9 29 12.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9418 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 12 4 9.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9419 0 3285.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 3 18 11.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9420 1 1825.0 1 5 0.0005237658766531361 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 4 12.5 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9421 1 3650.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 31 12.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9422 0 730.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 19 8.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9423 0 180.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 1 17 7.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9424 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0009165902841429881 0.13377090978000586 0 1 0 0 0 2014 9 13 6.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9425 1 330.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.00013094146916328402 0.01257601598704498 0 0 0 0 0 2016 2 16 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9426 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2015 10 25 7.983333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +9427 1 2190.0 1 6 0.00130941469163284 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2016 1 11 13.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9428 1 730.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 10 22 15.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9429 1 730.0 1 6 0.0019641220374492603 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 7 23 11.716666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9430 1 1825.0 1 7 0.0008380254026450176 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2016 2 3 9.55 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9431 1 1825.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 10 18 15.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9432 1 365.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 5 9 9.316666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9433 1 730.0 1 3 0.0012308498101348698 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 7 23 11.116666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9434 1 1825.0 1 6 0.00026188293832656804 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 0 0 0 0 2014 12 20 9.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9435 0 1095.0 1 6 0.0008904019903103313 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 10 10 13.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9436 1 365.0 1 6 0.00026188293832656804 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 25 13.95 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +9437 1 180.0 1 4 0.0007332722273143905 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 12 9.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9438 1 1095.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2016 1 6 13.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9439 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2016 1 8 13.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +9440 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 11 18 14.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +9441 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 9 27 9.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9442 1 1825.0 1 6 0.0018069922744533193 1 7.85648814979704e-05 0.04813340913397764 0 0 0 0 0 2016 1 4 12.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9443 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 8 25 12.25 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +9444 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 9 17 8.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +9445 1 1825.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 4 14.033333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9446 1 1460.0 1 3 0.00028807123215922483 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 5 5 11.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9447 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 21 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +9448 1 365.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 7.85648814979704e-05 0.20643616379830138 0 1 0 0 0 2015 5 20 9.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9449 1 365.0 1 6 0.0018069922744533193 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 0 0 1 0 2013 10 26 14.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9450 1 1095.0 1 6 0.0015712976299594081 1 0.0004190127013225088 0.09035781349596017 0 1 0 1 0 2015 2 1 10.466666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9451 0 60.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 7 17 7.916666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +9452 1 150.0 1 5 0.0009951551656409586 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2014 2 28 12.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9453 1 730.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2014 9 7 12.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +9454 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 9 22 12.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9455 0 365.0 1 4 0.0010737200471389288 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 4 19 13.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9456 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 0 0 0 0 2014 7 18 14.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +9457 0 90.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 11 21 12.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9458 0 30.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 11 2 14.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +9459 1 730.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 9 8 9.983333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9460 1 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 12 15 7.35 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +9461 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 11 3 9.65 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +9462 0 1460.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 12 19 8.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9463 1 2190.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 14 11.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9464 0 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2015 1 18 14.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9465 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 5 3 12.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +9466 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 12 21 12.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9467 1 300.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 7 23 15.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9468 1 3650.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 4 23 12.416666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9469 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 9 20 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +9470 1 1095.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2015 9 10 15.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +9471 1 730.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 1 2 13.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9472 1 30.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2016 1 2 15.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9473 0 1460.0 1 6 0.0009427785779756449 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 3 11.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9474 1 365.0 1 7 0.00047138928898782245 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 31 12.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +9475 1 1095.0 1 5 0.0008904019903103313 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 6 13.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9476 1 730.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 15 10.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9477 0 3650.0 1 5 0.0008904019903103313 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2015 1 12 10.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9478 1 180.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 8 15.4 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9479 1 730.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 1 0 1 0 2015 3 6 15.566666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9480 1 365.0 1 8 0.00047138928898782245 1 0.0007070839334817337 0.20881354764242768 0 1 0 0 0 2015 8 3 14.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9481 1 730.0 1 3 0.00039282440748985203 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2015 12 12 14.683333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9482 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2013 12 6 13.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +9483 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 23 10.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9484 1 365.0 1 6 0.0015712976299594081 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 0 0 2015 4 7 15.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9485 1 2555.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.00036663611365719525 0.2998604579048013 0 1 0 0 0 2014 2 17 9.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +9486 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2014 11 28 15.75 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9487 0 120.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 23 15.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9488 1 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2013 11 20 8.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9489 1 365.0 1 4 0.00028807123215922483 1 0.00036663611365719525 0.25768773580029974 0 0 0 0 0 2015 4 28 13.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9490 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 16 7.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +9491 0 90.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0007070839334817337 0.3031681223835857 0 1 0 0 0 2015 7 16 7.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9492 1 1825.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 4 21 14.866666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +9493 0 60.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 11 29 8.633333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9494 1 2190.0 1 6 0.00044520099515516566 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 7 8 11.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9495 1 365.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 9 18 10.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9496 0 365.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 2 21 9.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9497 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 9 29 10.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +9498 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 11 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +9499 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 10 3 8.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +9500 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 1 1 0 2014 6 25 8.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +9501 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 5 12.933333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +9502 1 730.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 10 6 14.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +9503 1 4015.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 7 17 13.7 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +9504 1 730.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 1 9 7.95 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9505 0 120.0 1 8 0.00034044781982453846 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 12 13 13.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9506 1 6.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 5 4 12.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +9507 1 180.0 1 5 0.00026188293832656804 1 7.85648814979704e-05 0.2229400313539029 0 1 0 0 0 2015 11 15 9.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9508 1 365.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 2 23 10.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9509 1 300.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2013 11 6 11.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9510 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 3 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9511 1 1825.0 1 5 0.0008904019903103313 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 6 10 13.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9512 0 30.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 8 12 11.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +9513 0 90.0 1 8 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 24 12.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9514 0 365.0 1 4 0.0004975775828204793 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 1 14.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9515 0 3285.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 1 2015 7 19 11.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9516 1 5840.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.0018331805682859762 0.3062690578324461 0 1 0 1 0 2014 7 21 12.1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9517 0 1825.0 1 6 0.0005499541704857929 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 11 23 12.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9518 1 365.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 3 1 15.95 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9519 1 4745.0 1 4 0.0014927327484614377 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 10 10.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +9520 1 3650.0 1 6 0.0008904019903103313 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 2 24 8.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9521 1 365.0 1 4 0.0005237658766531361 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 6 7 9.85 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +9522 0 60.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 24 15.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +9523 1 730.0 1 4 0.00047138928898782245 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 1 0 1 0 2014 2 1 9.766666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9524 1 730.0 1 3 0.0013617912792981538 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 7 14 12.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9525 1 1095.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 1 29 11.116666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9526 1 365.0 1 6 0.0005499541704857929 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 8 15.616666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9527 0 120.0 1 5 0.0015189210422940946 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 6 14 9.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9528 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 31 14.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9529 1 300.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 1 0 2015 10 26 14.716666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9530 1 2190.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 2 18 12.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9531 1 1460.0 1 5 0.0006023307581511064 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 4 27 14.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9532 1 330.0 1 8 0.0002095063506612544 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 2 1 9.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9533 1 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 8 9.633333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +9534 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 25 15.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +9535 0 90.0 1 5 0.0014927327484614377 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 11 16 12.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9536 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 22 6.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9537 0 300.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 12 19 11.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9538 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 8 10.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +9539 0 270.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 1 26 7.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9540 1 2555.0 1 5 0.0020426869189472305 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 2 18 13.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9541 0 60.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 12 4 9.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9542 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 5 6 11.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +9543 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2015 2 7 6.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +9544 1 365.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 6 16 12.05 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9545 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010737200471389288 0.009543990214825916 1 1 1 1 0 2015 8 30 13.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +9546 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 1 23 13.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9547 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 7 6 14.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9548 1 5110.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 1 0 2014 4 3 9.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9549 0 120.0 1 7 0.0011784732224695562 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 9 26 12.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9550 0 30.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 22 9.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +9551 1 1825.0 1 4 0.00036663611365719525 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 11 10 7.016666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +9552 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 29 11.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +9553 1 730.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 5 17 7.333333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9554 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 7.85648814979704e-05 0.21203507502541044 0 1 1 0 1 2013 12 1 14.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +9555 1 730.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 6 9 13.333333333333334 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9556 1 1095.0 1 4 0.0012308498101348698 1 7.85648814979704e-05 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 7 27 14.316666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9557 1 2555.0 1 3 0.0003142595259918816 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2016 1 23 10.4 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9558 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 12 22 14.733333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9559 1 2920.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 3 26 14.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9560 1 730.0 1 5 0.002906900615424905 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 6 5 9.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9561 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2014 6 4 13.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +9562 1 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2013 11 1 7.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9563 1 365.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.0018331805682859762 0.3062690578324461 0 1 0 1 0 2015 8 16 15.716666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9564 1 240.0 1 5 0.0014927327484614377 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 12 22 7.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9565 0 30.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 23 16.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9566 0 180.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 10 11 13.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9567 1 365.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 11 11 10.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9568 1 240.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 2 27 14.833333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9569 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 2 8 15.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +9570 1 60.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2013 10 11 13.5 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9571 0 1460.0 1 5 0.0005499541704857929 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 1 0 0 2015 3 23 12.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9572 0 365.0 1 10 5.23765876653136e-05 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 10 18 13.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9573 1 730.0 1 7 0.0006808956396490769 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 1 12 10.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9574 1 180.0 1 4 0.00026188293832656804 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 5 12 9.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9575 0 60.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 22 7.166666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9576 0 90.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 15 12.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9577 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 3 28 14.666666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9578 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 19 11.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +9579 0 210.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 12 20 11.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9580 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 10 18 13.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9581 1 365.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2016 2 3 9.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9582 0 1825.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 4 3 9.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +9583 1 730.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 10 12 14.15 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9584 1 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 5 18 8.1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9585 0 2920.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 0 0 0 2015 8 31 12.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9586 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 4 18 10.066666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +9587 1 365.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.0007070839334817337 0.08326011680190191 0 1 0 0 0 2014 7 19 13.016666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9588 1 270.0 1 10 0.00034044781982453846 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 20 13.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9589 1 3650.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00013094146916328402 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 9 4 9.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +9590 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 5 10 13.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +9591 0 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 6 19 10.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9592 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 0 0 2015 2 3 10.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9593 1 5110.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0011260966348042424 0.13377090978000586 0 1 0 0 0 2014 7 6 10.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9594 1 2190.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.00039282440748985203 0.598204902923493 0 1 0 0 0 2015 4 2 12.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9595 0 730.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 1 0 1 2014 12 4 9.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9596 0 5.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 4 12 13.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +9597 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 2 26 13.483333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9598 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 5 24 9.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9599 0 60.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 10 27 13.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9600 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2015 4 29 6.0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +9601 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 11 25 15.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +9602 0 4380.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 1 11 12.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9603 1 60.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 9 17 12.2 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9604 1 2190.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.0014141678669634674 0.20881354764242768 0 1 0 0 0 2014 5 14 14.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9605 1 730.0 1 7 0.0006023307581511064 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 3 10 12.983333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9606 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 3 7 10.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +9607 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 3 27 8.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +9608 0 365.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 9 18 9.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9609 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2015 2 14 14.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9610 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 9 13 13.65 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +9611 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 10 16 12.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +9612 1 35.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 6 24 12.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +9613 1 330.0 1 4 0.00065470734581642 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 7 8.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9614 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 3 19 9.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +9615 1 365.0 1 7 0.0005237658766531361 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 12 13 13.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9616 0 730.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2016 2 13 7.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9617 1 1825.0 1 4 0.0007332722273143905 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 11 7 16.216666666666665 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +9618 1 2190.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 18 15.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9619 1 730.0 1 6 0.00034044781982453846 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 31 11.7 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9620 1 5475.0 1 5 0.0014927327484614377 1 0.0014141678669634674 0.20881354764242768 0 1 0 0 0 2014 11 14 16.466666666666665 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +9621 1 730.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2015 5 9 11.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +9622 0 60.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 0 1 0 0 2015 10 1 9.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9623 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 18 14.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +9624 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0008118371088123609 0.31291884162833566 0 1 1 1 0 2013 10 21 12.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +9625 1 1460.0 1 3 0.0002095063506612544 1 0.0005761424643184497 0.0848967216221338 0 0 0 0 0 2014 7 2 10.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9626 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2013 11 20 9.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9627 1 1825.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 12 7 7.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9628 1 365.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 8 31 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9629 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 14 11.5 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +9630 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 24 15.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +9631 0 60.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 13 15.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9632 1 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 20 11.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +9633 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 0 1 2014 6 8 10.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +9634 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 10 4 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +9635 1 90.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 4 12 10.9 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9636 0 30.0 1 6 0.0005499541704857929 0 0.0001047531753306272 0.0030320257722190637 0 1 1 1 0 2014 8 20 11.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +9637 1 2190.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 6 10 13.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9638 1 730.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2014 12 4 14.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9639 1 120.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.0004975775828204793 0.007166606370699605 0 0 0 0 0 2014 6 7 13.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9640 1 730.0 1 6 0.0019641220374492603 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 7 2 14.816666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +9641 1 1095.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 6 30 10.15 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9642 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 10 28 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +9643 1 365.0 1 5 0.0014927327484614377 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 12 17 12.666666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9644 1 1095.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 23 7.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9645 1 2190.0 1 4 0.0012832263978001834 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 9 22 14.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9646 1 1095.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2013 10 1 11.116666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9647 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 10 9 13.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +9648 0 30.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 6 10.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +9649 1 730.0 1 6 0.0009165902841429881 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 27 10.533333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +9650 1 365.0 1 8 0.0033521016105800706 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 12 6 16.083333333333332 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9651 0 60.0 1 2 0.00023569464449391123 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 2 9 11.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +9652 0 730.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 2 5 12.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9653 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 3 3 8.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +9654 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 7 26 12.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9655 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 7 15.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9656 1 1460.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 10 5 7.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9657 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 6 8.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +9658 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 1 13 11.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9659 1 730.0 1 7 0.00018331805682859762 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 3 3 8.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +9660 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2014 11 20 11.7 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +9661 0 1095.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2016 2 20 10.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9662 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 2 22 9.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +9663 1 3650.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 2 18 8.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9664 0 365.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 24 14.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9665 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 8 28 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +9666 0 60.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 11 20 9.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9667 0 730.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 0 0 0 0 2015 3 30 15.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +9668 1 3650.0 1 5 0.0004975775828204793 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 8 4 9.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9669 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 11 19 7.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +9670 1 730.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 9 15 11.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9671 1 2555.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 1 14 13.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9672 1 60.0 1 4 0.0004190127013225088 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2013 10 26 14.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +9673 1 150.0 1 9 0.00039282440748985203 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 20 14.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9674 1 1825.0 1 4 0.0005499541704857929 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 2 28 16.2 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9675 0 60.0 1 7 0.0006023307581511064 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 7 18 12.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9676 1 730.0 1 3 7.85648814979704e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 7 26 15.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9677 1 180.0 1 4 0.00044520099515516566 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2013 10 21 7.333333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9678 0 365.0 1 4 0.00028807123215922483 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 11 30 13.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9679 1 2555.0 1 6 0.0006023307581511064 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 1 2015 4 19 14.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9680 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 10 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +9681 0 30.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 1 29 12.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9682 0 2920.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 1 2015 10 18 14.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9683 1 365.0 1 5 0.0021474400942778577 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 1 0 2015 11 21 12.416666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +9684 1 1460.0 1 6 0.00130941469163284 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 9 26 9.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9685 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 9 19 10.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +9686 1 330.0 1 6 0.0012046615163022129 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 10 31 13.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9687 1 60.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 10 11 15.15 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9688 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 0 1 1 0 2014 7 16 5.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +9689 1 365.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.0006023307581511064 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 1 17 13.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9690 1 5.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 31 11.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +9691 0 120.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 17 10.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9692 0 28.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2013 10 30 11.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +9693 0 730.0 1 5 0.0004975775828204793 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2014 9 13 11.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9694 1 365.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 2 3 7.666666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9695 0 730.0 1 9 7.85648814979704e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 8 8 13.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9696 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2013 10 28 13.35 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +9697 0 120.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 12 23 10.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9698 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 4 12 10.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +9699 1 5110.0 1 7 0.0006285190519837632 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 10 29 13.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9700 0 90.0 1 6 0.0003142595259918816 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 1 21 8.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9701 1 1460.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 9 13 11.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9702 1 1825.0 1 5 0.0012570381039675265 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 14 10.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9703 0 60.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 6 23 9.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +9704 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 8 13.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +9705 0 2190.0 1 5 0.0010737200471389288 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 0 2014 6 17 9.833333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9706 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 10 16 12.833333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +9707 1 730.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 0 0 0 0 2014 9 7 11.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9708 1 365.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 6 14 8.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9709 0 365.0 1 8 7.85648814979704e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2016 2 9 13.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9710 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 11 19 14.966666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +9711 1 730.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 0 0 0 0 2014 12 4 14.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9712 1 1460.0 1 5 0.0010737200471389288 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 4 1 8.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +9713 1 365.0 1 5 0.0015451093361267512 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 7 14 9.533333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9714 1 1460.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 5 22 11.7 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9715 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2013 10 29 13.366666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9716 0 1825.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.0008380254026450176 0.013816390166589143 0 1 0 0 0 2014 11 5 9.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9717 0 90.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 11 9 14.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9718 0 30.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 16 13.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9719 1 365.0 1 4 0.001859368862118633 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 3 9 13.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9720 1 365.0 1 6 0.00130941469163284 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 30 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9721 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 5 25 12.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9722 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 12 21 11.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9723 0 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 4 29 13.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9724 1 365.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 0 0 1 0 2013 11 29 10.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9725 1 2190.0 1 10 0.00034044781982453846 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2013 11 10 12.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9726 0 150.0 1 6 0.0019641220374492603 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 1 11 11.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9727 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 10 18 8.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9728 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 12 15 9.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +9729 0 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 24 15.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9730 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 8 7 8.733333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +9731 1 240.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2014 3 15 13.816666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9732 1 730.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2016 1 7 13.516666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9733 1 1095.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 11 23 15.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9734 0 2555.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 11 25 9.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9735 1 365.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 1 20 14.533333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9736 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 5 14.25 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +9737 0 60.0 1 7 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 11 20 8.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9738 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 1 0 2015 1 25 8.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9739 0 30.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 9 10.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +9740 0 60.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 2 9 15.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9741 1 730.0 1 4 0.0003142595259918816 1 0.0006023307581511064 0.3010491498268644 0 1 0 0 0 2014 3 16 10.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +9742 0 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 4 27 15.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9743 0 730.0 1 9 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2014 1 28 12.35 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9744 0 30.0 1 12 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 8 3 13.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +9745 1 365.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2015 10 18 16.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9746 0 1825.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 1 0 1 2013 11 25 15.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9747 0 1460.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 0 2014 8 7 13.1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9748 1 3650.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 10 11 13.266666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9749 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 4 28 10.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9750 1 60.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 12 23 15.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9751 1 1095.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 1 5 14.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9752 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2016 2 10 15.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9753 1 3650.0 1 3 0.0011260966348042424 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 2 3 14.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9754 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 5 20 11.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +9755 1 730.0 1 5 0.0007332722273143905 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 7 8.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9756 1 730.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 28 12.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9757 1 365.0 1 3 0.0013617912792981538 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 0 0 0 0 2015 7 14 15.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9758 0 60.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 11 22 16.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9759 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2013 12 10 11.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +9760 0 30.0 1 2 0.00013094146916328402 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 3 10.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +9761 1 730.0 1 5 0.0021474400942778577 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 0 0 0 0 2015 1 30 11.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9762 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 9 6 7.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9763 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 13 9.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +9764 1 365.0 1 7 0.001440356160796124 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 11 20 12.833333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9765 0 730.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 1 13.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9766 1 1460.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 11 22 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9767 0 730.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 1 11 8.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9768 0 60.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 9 7 14.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9769 1 365.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 11 11 9.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9770 0 150.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 1 30 9.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9771 1 60.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 8 20.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9772 0 330.0 1 3 0.00065470734581642 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 7 19 16.283333333333335 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9773 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 7 21 9.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +9774 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2015 2 16 14.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9775 1 300.0 1 3 0.0005761424643184497 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 12 30 13.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9776 1 1095.0 1 5 0.00044520099515516566 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 29 12.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9777 0 120.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 12 14 14.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9778 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 3 7 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +9779 1 730.0 1 5 0.001335602985465497 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 23 12.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9780 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2013 11 3 11.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9781 0 270.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 4 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +9782 1 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 5 3 16.833333333333332 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9783 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 3 31 14.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9784 1 180.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 12 9.9 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +9785 1 1460.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 8 10 15.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9786 0 730.0 1 8 0.0001571297629959408 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 9 21 12.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +9787 1 730.0 1 9 5.23765876653136e-05 1 0.0018331805682859762 0.3062690578324461 0 0 0 1 0 2014 6 21 6.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9788 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 1 2015 11 22 16.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +9789 0 330.0 1 4 0.0014141678669634674 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 1 1 0 2013 12 17 8.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9790 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 9 11.7 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +9791 0 60.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 12 14.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9792 1 365.0 1 6 0.00023569464449391123 1 7.85648814979704e-05 0.08055541199372922 0 0 0 0 0 2015 2 24 7.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9793 1 2920.0 1 5 0.0006285190519837632 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 10 27 14.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9794 1 60.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 30 10.366666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +9795 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 1 3 13.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9796 1 730.0 1 3 0.00018331805682859762 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 7 4 7.133333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9797 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 7 7 7.366666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +9798 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 6 17 12.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9799 1 365.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 19 15.1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9800 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 0 1 2014 7 12 15.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9801 0 60.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 6 11.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9802 1 730.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 5 18 14.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9803 0 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 0 0 2013 10 6 13.566666666666666 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9804 0 150.0 1 5 0.0009951551656409586 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 8 15 11.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9805 0 150.0 1 6 0.00026188293832656804 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 3 13 7.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9806 0 150.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 3 28 14.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9807 0 60.0 1 6 0.00047138928898782245 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2014 5 4 14.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9808 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 4 13 8.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9809 0 1825.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 11 29 11.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9810 1 240.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 8 30 8.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9811 1 365.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 2 17 11.816666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9812 0 240.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2015 2 7 16.016666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9813 1 90.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 3 14.25 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9814 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 2 15.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9815 0 2920.0 1 5 0.00044520099515516566 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2013 12 5 11.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9816 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2013 10 29 12.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +9817 1 365.0 1 4 0.0020164986251145736 1 0.00026188293832656804 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2013 11 19 8.433333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9818 1 1460.0 1 4 0.0012570381039675265 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 9 26 8.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9819 0 730.0 1 6 0.00039282440748985203 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 7 25 11.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9820 1 365.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2014 6 19 4.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9821 0 60.0 1 4 0.0004975775828204793 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 11 16 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9822 1 1460.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 3 29 9.1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9823 1 120.0 1 3 7.85648814979704e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 11 20 9.116666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9824 1 730.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 8 22 13.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9825 0 180.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 11 15.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9826 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 29 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +9827 1 1095.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 2 3 9.416666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9828 1 1460.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 12 30 5.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9829 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 4 13 13.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +9830 0 30.0 1 4 0.0007594605211470473 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 20 9.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +9831 1 730.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.0011260966348042424 0.13377090978000586 0 1 0 1 0 2014 2 24 7.216666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +9832 1 60.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 2 8 15.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9833 1 90.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 21 9.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9834 0 28.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 1 1 0 2014 11 9 14.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +9835 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 9 12 11.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +9836 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 11 11 13.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +9837 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 18 16.733333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9838 1 7.0 1 6 0.0007856488149797041 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 2 14 11.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +9839 0 60.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 0 2015 12 15 14.416666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9840 1 210.0 1 6 0.0005499541704857929 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 11 28 12.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9841 1 1825.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 9 14 9.5 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9842 1 730.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 9 2 8.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9843 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 6 8 13.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +9844 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2015 10 27 16.133333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9845 0 28.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2013 10 19 11.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +9846 1 2555.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 10 8 15.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9847 1 1460.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.00065470734581642 0.20435164607990078 0 0 0 0 0 2015 2 6 13.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9848 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 7 28 14.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9849 0 365.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 10 29 8.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9850 0 30.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 7 19 12.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +9851 1 1095.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 8 25 15.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9852 1 90.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 8 26 8.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9853 1 1095.0 1 5 0.0021736283881105146 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 3 24 14.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9854 1 30.0 1 7 0.0006808956396490769 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 10 25 8.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9855 1 1825.0 1 5 0.0015189210422940946 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 8 28 15.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9856 1 730.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 16 14.8 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9857 1 365.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 11 25 9.833333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9858 1 365.0 1 4 0.0010999083409715857 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 1 0 2013 12 29 13.85 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9859 1 60.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.001335602985465497 0.30668251589229417 0 1 0 0 0 2015 6 28 14.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9860 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 12 13.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9861 1 3650.0 1 10 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 8 9 8.066666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +9862 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 14 11.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +9863 1 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0012046615163022129 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 6 2 11.65 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +9864 1 365.0 1 4 0.0008118371088123609 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 9 5 12.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9865 1 6570.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2014 11 4 8.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9866 1 1825.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 2.61882938326568e-05 0.3290437059624098 0 0 0 0 0 2013 10 14 7.166666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9867 0 2920.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2015 7 24 8.8 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9868 1 3285.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2013 12 27 15.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9869 1 30.0 1 3 0.0001571297629959408 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 7 3 16.033333333333335 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9870 0 365.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 3 14 9.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9871 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2014 11 15 14.916666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +9872 1 730.0 1 5 0.0003142595259918816 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 8 6 14.316666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9873 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 11 11.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +9874 1 300.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 2 9 15.866666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +9875 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 7 10 13.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9876 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 11 26 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +9877 1 730.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 10 6 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +9878 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 5 11.0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +9879 1 365.0 1 6 0.00044520099515516566 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2014 12 9 12.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9880 1 1095.0 1 4 0.0016498625114573786 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2015 12 22 8.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +9881 1 2190.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 8 23 8.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +9882 1 365.0 1 4 0.0007332722273143905 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 0 0 0 0 2014 10 14 11.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9883 0 60.0 1 5 0.0012570381039675265 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 4 26 14.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9884 1 120.0 1 7 0.00018331805682859762 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2013 10 13 15.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9885 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 11 10 14.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9886 1 730.0 1 6 0.0005761424643184497 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 17 5.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9887 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2016 1 26 16.016666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9888 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 1 2014 7 10 14.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9889 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 12 16.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9890 0 1825.0 1 4 0.0008118371088123609 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 0 1 2014 4 20 12.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9891 1 90.0 1 7 0.00065470734581642 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 5 9 15.45 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9892 1 730.0 1 5 0.0014927327484614377 1 0.0017284273929553489 0.30668251589229417 0 1 0 0 0 2014 11 17 11.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9893 1 730.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 7 2 9.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +9894 1 1460.0 1 4 0.0007070839334817337 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 3 28 10.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9895 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 8 27 8.566666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +9896 0 60.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 12 12.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9897 0 60.0 1 4 0.0011260966348042424 0 0.0009951551656409586 0.0030320257722190637 1 1 1 1 0 2015 8 12 13.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9898 0 60.0 1 3 0.00036663611365719525 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 0 0 2013 11 9 9.033333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9899 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 0 2015 10 23 6.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9900 1 2555.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 0 0 0 0 2015 11 17 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9901 0 210.0 1 3 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 11 25 11.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9902 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 2 18 14.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9903 1 5840.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 11 10 16.633333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +9904 1 365.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 1 27 11.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9905 1 1095.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2015 5 18 10.083333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9906 1 180.0 1 6 0.0011522849286368993 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 9 1 7.366666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9907 0 60.0 1 5 0.0021474400942778577 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2015 3 2 14.466666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9908 0 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 3 9 9.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9909 1 1095.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.00028807123215922483 0.08293279583785554 0 1 0 0 0 2015 4 23 15.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9910 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 1 1 0 2015 12 24 10.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9911 1 2190.0 1 6 0.0015712976299594081 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 12 4 15.1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9912 1 730.0 1 6 0.00036663611365719525 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 12 4 14.466666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9913 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 29 10.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +9914 1 2190.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 5 4 11.133333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9915 0 2190.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2016 2 5 11.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9916 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 9 2 13.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9917 1 3650.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 7 9.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9918 0 1460.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 4 1 10.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9919 1 1095.0 1 7 0.0007070839334817337 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 6 1 11.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9920 1 180.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 11 13 10.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +9921 1 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 11 22 14.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9922 1 4380.0 1 8 0.00028807123215922483 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 12 13 14.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9923 1 730.0 1 5 0.0012308498101348698 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 1 12 10.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9924 1 90.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 1 14.633333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9925 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 11 1 10.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +9926 0 60.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 7 5 9.75 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +9927 1 365.0 1 7 0.0006285190519837632 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 4 26 12.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9928 0 1095.0 1 3 0.0008118371088123609 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 11 19 12.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9929 0 120.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 1 1 7.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9930 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 2 8 10.916666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +9931 1 1825.0 1 6 0.00065470734581642 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 19 13.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9932 1 210.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 12 1 13.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9933 1 1460.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 19 13.85 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9934 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 7 8 13.383333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +9935 0 2920.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 21 12.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +9936 1 365.0 1 6 0.00039282440748985203 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 12 22 7.633333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9937 1 1460.0 1 6 0.0015712976299594081 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 7 10 15.6 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9938 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 10 19 16.166666666666668 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +9939 1 4380.0 1 4 0.0023045698572737986 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 1 0 2014 10 4 13.0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9940 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 9 4.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +9941 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 8 29 14.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +9942 0 30.0 1 4 0.0014927327484614377 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 5 31 9.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +9943 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 3 13.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +9944 1 240.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 4 11 12.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9945 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 9 23 13.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9946 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 8 16.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9947 1 365.0 1 7 0.00028807123215922483 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 1 0 2015 12 28 15.2 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9948 1 730.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 11 25 13.616666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9949 0 35.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 4 21 5.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +9950 1 1095.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 4 26 10.5 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9951 1 1460.0 1 4 0.0020164986251145736 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 6 3 13.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9952 1 730.0 1 6 0.00130941469163284 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 10 30 11.083333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9953 1 730.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 8 9 11.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9954 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 11 10 9.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +9955 1 365.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.001466544454628781 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2015 12 14 12.066666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9956 1 300.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 7 26 11.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9957 1 365.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 8 4 14.083333333333334 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9958 1 300.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 4 25 15.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9959 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2016 2 19 14.45 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9960 0 60.0 1 4 0.0008118371088123609 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 12 4 13.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9961 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 2 24 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +9962 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 12 20 11.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +9963 1 1825.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.0014141678669634674 0.20881354764242768 0 1 0 0 0 2016 1 10 9.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9964 1 1095.0 1 6 0.0009165902841429881 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 7 11 10.616666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9965 0 4745.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 11 4 9.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9966 0 21.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 22 11.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +9967 0 60.0 1 6 0.00130941469163284 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 18 16.533333333333335 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9968 1 730.0 1 8 0.00023569464449391123 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 1 3 15.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9969 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 2 2 11.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9970 0 60.0 1 3 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 2 13.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9971 1 90.0 1 4 0.0012570381039675265 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 10 8 11.05 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9972 1 30.0 1 7 0.00044520099515516566 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 5 19 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +9973 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2013 10 16 14.666666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +9974 1 365.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2013 10 18 14.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9975 0 5475.0 1 2 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 0 0 0 2015 7 5 11.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9976 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 7 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +9977 1 270.0 1 5 0.0005237658766531361 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 11 17 15.666666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9978 1 1460.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 7 24 11.133333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9979 0 365.0 1 5 0.0008380254026450176 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 9 8.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +9980 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 12 7 14.333333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +9981 0 60.0 1 9 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 29 15.85 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9982 1 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 11 20 15.983333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9983 1 730.0 1 6 0.0011522849286368993 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 7 27 14.75 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9984 0 150.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 2 25 15.8 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9985 1 1825.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0008642136964776744 0.0008096887005357728 0 1 0 0 0 2014 5 16 13.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9986 1 1095.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 0 0 0 0 2016 2 12 14.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9987 1 240.0 1 4 0.00036663611365719525 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 9 8.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9988 1 2555.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 4 18 7.833333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +9989 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0009427785779756449 0.3338157010698227 0 1 1 1 0 2016 1 16 14.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +9990 0 365.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 0 2014 2 19 10.85 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9991 1 730.0 1 6 0.0009689668718083017 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 0 0 0 0 2013 10 19 13.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9992 0 90.0 1 7 0.0011784732224695562 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2014 1 1 5.416666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +9993 1 2555.0 1 5 0.0021736283881105146 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 6 9 12.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +9994 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 7 17 12.816666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +9995 0 2555.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 11 7 14.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +9996 1 90.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 12 14.966666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +9997 0 730.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 4 10 7.666666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9998 1 5840.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 5 10.483333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +9999 1 730.0 1 5 0.00044520099515516566 1 0.00065470734581642 0.20435164607990078 0 0 0 0 0 2014 1 17 13.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10000 0 30.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 15 14.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10001 1 150.0 1 6 0.0010737200471389288 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 0 0 0 0 2015 8 24 10.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10002 0 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 8 31 14.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10003 1 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 10 4 15.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10004 0 120.0 1 5 0.00026188293832656804 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 7 16.916666666666668 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10005 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 5 28 13.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10006 1 730.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 6 16 12.183333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10007 1 730.0 1 3 0.00018331805682859762 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 6 8.65 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10008 1 120.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 9 23 8.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10009 1 180.0 1 4 0.00028807123215922483 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 10 16 7.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +10010 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2015 6 11 15.083333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +10011 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2016 2 13 14.066666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10012 1 1095.0 1 5 0.0032735367290821003 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2015 11 6 10.416666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10013 0 240.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 4 19 7.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10014 1 60.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 10 11 14.966666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10015 1 1825.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2014 3 13 10.483333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10016 1 365.0 1 5 0.0032735367290821003 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 6 25 10.966666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10017 0 60.0 1 6 0.001335602985465497 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 11 21 14.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10018 1 730.0 1 6 0.0011522849286368993 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 17 14.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10019 0 2190.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 31 8.35 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +10020 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 5 17 13.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +10021 0 2555.0 1 7 0.00023569464449391123 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 1 2015 7 15 12.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10022 0 30.0 1 9 0.00039282440748985203 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 11 21 15.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10023 0 365.0 1 8 0.0001047531753306272 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 1 0 1 2014 2 15 9.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10024 1 120.0 1 6 0.00044520099515516566 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 10 17 13.283333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10025 1 730.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 6 1 15.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10026 1 730.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 6 3 15.5 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10027 1 1825.0 1 5 0.0017546156867880058 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 18 9.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10028 1 180.0 1 8 0.00065470734581642 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 1 0 2014 6 23 15.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10029 1 365.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2016 2 16 21.0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10030 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 1 16 5.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10031 1 365.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.0009689668718083017 0.0994194359742967 0 1 0 0 0 2014 2 3 11.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10032 1 365.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 1 19 7.666666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +10033 1 730.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 5 22 11.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10034 1 2190.0 1 6 0.0015712976299594081 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 1 1 11.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10035 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 0 0 2014 7 4 6.8 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +10036 1 60.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2013 10 10 13.516666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10037 1 1460.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 3 13.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10038 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 11 25 14.633333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10039 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 18 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10040 1 1095.0 1 6 0.0008904019903103313 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 11 20 11.533333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10041 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 16 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10042 1 1095.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 0 0 0 0 2015 7 8 9.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10043 1 3650.0 1 5 0.0032735367290821003 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2014 7 6 9.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10044 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2013 12 4 14.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10045 0 3650.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 26 12.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10046 1 60.0 1 5 0.00044520099515516566 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 9 15 7.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10047 1 60.0 1 5 0.0007332722273143905 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 3 11 14.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10048 1 1095.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 7 23 12.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10049 0 1095.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 1 1 0 2014 5 12 10.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10050 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 9 3 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +10051 1 3285.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.001335602985465497 0.30668251589229417 0 1 0 0 0 2015 1 26 10.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10052 1 2190.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2014 7 28 4.683333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10053 0 2555.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2013 10 8 8.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10054 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 6 8 8.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +10055 0 60.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 26 15.85 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10056 0 90.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2014 12 16 10.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10057 1 730.0 1 6 0.0010737200471389288 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 2 20 14.333333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10058 1 1825.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 7 6 16.533333333333335 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10059 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0008904019903103313 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2014 12 19 13.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10060 0 1095.0 1 5 0.002906900615424905 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 2 14 12.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10061 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 10 9 9.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +10062 1 730.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 8 28 10.016666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10063 1 730.0 1 3 0.0005761424643184497 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 18 13.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10064 0 120.0 1 5 0.0005499541704857929 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2014 9 14 15.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10065 0 730.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 12 31 11.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10066 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 29 14.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10067 1 365.0 1 4 0.0020164986251145736 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2014 5 30 14.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10068 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 8 9 11.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +10069 1 2555.0 1 6 0.00026188293832656804 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 8 20 14.233333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10070 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2016 1 6 13.616666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10071 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 1 0 2015 9 30 9.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10072 1 4745.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 10 12 10.416666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10073 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 1 0 2014 11 24 8.883333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10074 1 365.0 1 3 5.23765876653136e-05 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 1 0 0 0 2014 6 11 7.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10075 1 1460.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2016 1 22 8.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10076 1 60.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.0009689668718083017 0.0994194359742967 0 0 0 0 0 2014 1 18 13.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10077 1 1825.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 10 12 12.133333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10078 0 365.0 1 8 0.0002095063506612544 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 0 1 1 0 2014 7 19 12.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10079 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 27 12.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10080 1 300.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 22 11.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10081 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 8 3 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +10082 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 23 9.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10083 0 60.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 11 26 13.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10084 1 2190.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 15 10.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10085 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 1 14 13.183333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10086 0 90.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 18 5.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10087 1 2190.0 1 4 0.0010999083409715857 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 1 0 0 0 2013 11 27 9.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10088 1 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.0005761424643184497 0.0848967216221338 0 0 0 0 0 2014 7 13 8.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10089 1 730.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 5 27 9.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10090 0 1095.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 11 5 12.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10091 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 9 9 10.466666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10092 1 2190.0 1 9 7.85648814979704e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 12 13.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10093 0 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2015 12 9 8.083333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10094 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 5 27 5.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10095 1 180.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 2 24 10.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10096 1 210.0 1 8 0.0011260966348042424 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 0 0 2013 11 10 11.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10097 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 7 11.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10098 1 180.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 12 6 12.2 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10099 1 730.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.0014141678669634674 0.20881354764242768 0 1 0 0 0 2013 12 15 13.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10100 1 730.0 1 5 0.0021736283881105146 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 4 19 12.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10101 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2015 4 21 8.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +10102 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 6 6 6.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10103 1 3285.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.00065470734581642 0.20435164607990078 0 0 0 0 0 2015 7 1 13.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10104 0 1460.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.00026188293832656804 0.07354385239547263 0 1 1 1 0 2014 4 6 14.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10105 0 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 31 13.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10106 1 1460.0 1 5 0.0005499541704857929 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2015 2 18 14.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10107 1 6935.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 1 25 8.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10108 1 2920.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 9 8 12.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10109 0 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2013 10 27 10.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10110 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2013 12 3 11.766666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10111 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2015 11 9 8.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10112 1 1095.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 0 0 0 0 2015 5 1 16.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10113 1 2555.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 12 4 11.8 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10114 1 120.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2015 4 29 14.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10115 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 21 12.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10116 0 30.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 12 8.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10117 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2015 10 9 6.0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10118 1 1095.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 8 21 10.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10119 1 300.0 1 12 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 11 22 15.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10120 1 3650.0 1 5 0.0021736283881105146 1 0.0018331805682859762 0.3062690578324461 0 1 0 0 0 2015 6 21 10.0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +10121 1 1095.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2014 6 12 14.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10122 0 60.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 30 14.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10123 1 365.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2015 1 3 13.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10124 1 365.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 11 9.883333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10125 1 2920.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 28 10.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10126 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 3 4 10.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +10127 1 1095.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.0009165902841429881 0.13377090978000586 0 1 0 0 0 2014 12 5 9.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10128 1 3285.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 10 13 15.066666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10129 0 30.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 6 14 8.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +10130 0 90.0 1 4 0.0012308498101348698 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 7 8 14.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10131 0 180.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 10 13 11.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10132 1 120.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 10 4 13.233333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10133 1 1095.0 1 5 0.00065470734581642 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 5 22 7.15 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10134 1 1095.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2013 10 13 13.283333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10135 0 90.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 4 13 14.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10136 1 150.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2013 12 20 10.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10137 1 2920.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 1 1 11.666666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10138 1 365.0 1 6 0.0018069922744533193 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2015 11 17 15.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10139 1 90.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 4 8 5.883333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10140 1 365.0 1 7 0.00028807123215922483 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 4 17 10.916666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10141 0 2555.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 9 21 12.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10142 1 365.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 27 4.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10143 1 30.0 1 10 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 4 1 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10144 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 29 12.4 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10145 1 365.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 5 25 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10146 1 730.0 1 8 0.00013094146916328402 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2015 10 12 15.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10147 0 120.0 1 3 0.0015451093361267512 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 2 2 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10148 1 2190.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 4 20 4.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10149 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 1 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +10150 0 4380.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010737200471389288 0.009543990214825916 1 1 1 0 1 2015 9 4 9.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10151 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 12 2 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10152 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 2 8 15.033333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10153 0 150.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 1 22 13.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10154 0 90.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 11 14 12.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10155 1 3285.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.0009165902841429881 0.13377090978000586 0 0 0 1 0 2014 6 10 14.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10156 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 8 28 14.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10157 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00018331805682859762 0.15070546281461575 0 1 0 0 0 2015 9 9 10.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10158 1 2190.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 12 8 13.0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10159 1 365.0 1 3 0.00018331805682859762 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 11 29 12.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +10160 1 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 1 0 2015 2 4 12.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10161 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 9 6 13.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +10162 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 7 28 7.416666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10163 1 1095.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 0 0 0 0 2013 11 8 8.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10164 0 4015.0 1 8 0.00013094146916328402 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2014 10 21 9.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10165 1 300.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2013 10 10 7.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10166 0 240.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 9 20 15.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10167 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 9 1 12.616666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10168 0 90.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 11 17 12.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10169 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 29 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10170 1 1825.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2014 12 24 13.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10171 1 30.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 12 20 13.183333333333334 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10172 0 365.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 9 19 8.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10173 1 730.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2016 2 6 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10174 0 60.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 11 4 15.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10175 1 4745.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 10 14 13.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10176 1 1825.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 9 10 9.883333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10177 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 9 30 11.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10178 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 3 11 14.166666666666666 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10179 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 2 6 10.016666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10180 1 90.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 7 31 11.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10181 1 1095.0 1 5 0.0005237658766531361 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 2 9 8.066666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10182 1 60.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 7 16.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10183 1 1095.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 3 28 8.066666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +10184 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 9 4 15.633333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10185 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 5 7.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10186 1 4.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 1 0 1 0 2014 9 30 8.233333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10187 0 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2014 5 5 8.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10188 0 120.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 6 14.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10189 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2014 8 4 5.0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10190 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 6 27 12.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10191 1 60.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.0015451093361267512 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2013 11 26 3.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10192 0 730.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 2 6 8.9 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10193 0 60.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 1 2014 1 20 13.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10194 1 2555.0 1 7 0.0011260966348042424 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2015 9 17 9.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10195 1 1460.0 1 5 0.00034044781982453846 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2013 11 1 9.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10196 1 270.0 1 6 0.00130941469163284 1 0.001466544454628781 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 11 2 14.683333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10197 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 10 23 14.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10198 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 10 8 11.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +10199 1 90.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 11 29 14.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10200 1 365.0 1 5 0.00047138928898782245 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2013 11 17 7.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10201 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 5 25 8.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +10202 1 365.0 1 6 0.001335602985465497 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 1 5 16.05 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10203 1 365.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2014 3 18 10.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10204 1 210.0 1 4 0.0004190127013225088 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2014 5 19 13.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10205 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 9 5 15.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +10206 0 1095.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 3 5 15.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10207 0 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 11 16 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10208 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 2 22 15.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +10209 1 1825.0 1 7 0.0001571297629959408 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 4 18 7.05 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10210 1 730.0 1 4 0.0005499541704857929 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 1 22 13.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10211 1 2920.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 0 0 0 0 2015 9 19 12.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10212 1 30.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 8 21 14.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10213 1 1460.0 1 5 0.0007332722273143905 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 8 18 13.7 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10214 0 365.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 14 10.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10215 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 3 3 7.833333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10216 1 4015.0 1 3 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 4 21 14.633333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10217 0 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 10 4 14.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10218 1 365.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 4 17 14.35 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10219 1 3650.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 1 7 11.75 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10220 1 4380.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 12 15.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10221 0 60.0 1 4 0.0016498625114573786 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2013 11 21 14.183333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10222 1 3650.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2015 6 29 9.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10223 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 14 14.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10224 1 300.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2014 3 16 11.416666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +10225 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 1 10 11.833333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10226 1 1095.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 7 15 13.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10227 1 1825.0 1 5 0.0021736283881105146 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 4 3 14.683333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10228 0 60.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 7 28 13.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10229 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00018331805682859762 0.15070546281461575 0 1 0 0 0 2015 9 9 10.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10230 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 6 1 14.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10231 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 4 8 12.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10232 0 4015.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2016 1 20 13.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10233 1 150.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 0 0 0 0 2015 2 22 14.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10234 1 365.0 1 6 0.0008642136964776744 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2015 8 27 15.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10235 1 180.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 1 10 14.683333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10236 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 3 18 13.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10237 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 8 5 7.85 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +10238 1 330.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 27 13.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10239 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 2.61882938326568e-05 0.23398280703567798 1 1 1 1 0 2015 9 10 8.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +10240 1 270.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 12 10 14.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10241 1 2190.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2016 2 18 8.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10242 1 365.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 4 27 9.9 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10243 1 730.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 9 14.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10244 0 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 5 10 8.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10245 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 25 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10246 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 4 3 12.783333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10247 1 60.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 1 28 11.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10248 0 60.0 1 5 0.0003142595259918816 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 29 11.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10249 1 730.0 1 6 0.00034044781982453846 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 1 14 13.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10250 1 2920.0 1 4 0.002514076207935053 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 1 0 0 0 2014 5 22 8.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10251 1 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 3 17 7.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10252 1 4015.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 29 5.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10253 1 2190.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 5 25 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10254 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 5 31 12.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +10255 0 14.0 1 6 0.00047138928898782245 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 10 17 10.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10256 0 150.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 10 21 16.166666666666668 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10257 1 1095.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.0012308498101348698 0.31410753355039883 0 1 0 0 0 2014 12 10 11.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10258 1 365.0 1 5 0.00034044781982453846 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 4 19 14.566666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10259 0 180.0 1 5 0.00034044781982453846 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 6 13 9.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10260 1 365.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 1 11 15.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10261 0 6.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0009427785779756449 0.3338157010698227 0 1 1 1 0 2015 7 26 13.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +10262 1 300.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2014 5 13 15.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10263 1 1095.0 1 4 0.002514076207935053 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 1 26 10.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10264 1 1095.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 11 13 13.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10265 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 5 9 9.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10266 1 730.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 30 9.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10267 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 5 26 11.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10268 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 14 11.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +10269 1 5475.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 12 27 15.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10270 1 365.0 1 6 0.00023569464449391123 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 12 7 10.083333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10271 1 730.0 1 8 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 2 4 12.433333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10272 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 29 13.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10273 1 1095.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 9 5 13.333333333333334 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10274 1 90.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 1 0 2014 8 17 14.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10275 1 730.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 12 5 7.433333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +10276 1 6205.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 4 8.383333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10277 1 1460.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.0007070839334817337 0.23987458438851278 0 1 0 0 0 2016 1 10 15.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10278 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 1 1 0 2015 8 10 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10279 0 90.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 21 15.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10280 0 180.0 1 6 0.0005499541704857929 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 3 11 14.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10281 1 365.0 1 7 0.0006023307581511064 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 2 15 15.116666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10282 0 90.0 1 4 0.0033521016105800706 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 9 20 13.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10283 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0008380254026450176 0.4983720088893483 1 1 1 1 0 2015 6 22 9.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10284 0 30.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 12 24 8.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10285 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 8 3 13.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10286 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2014 6 14 15.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +10287 0 60.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 7 21 11.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10288 1 2190.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 18 11.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10289 0 210.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 4 14 12.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10290 1 3650.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2013 12 9 15.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10291 1 2920.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 1 8.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10292 0 1825.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 3 7 8.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10293 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 3 25 11.85 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +10294 0 60.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 10 3 11.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10295 1 365.0 1 2 0.0007332722273143905 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 6 3 12.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10296 0 240.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 8 25 12.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10297 1 730.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2014 9 29 11.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10298 0 120.0 1 8 0.0006023307581511064 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 19 13.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10299 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 12 3 11.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10300 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 0 0 0 0 2014 4 24 11.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10301 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 28 8.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10302 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 7 11 12.716666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10303 1 4015.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 20 11.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10304 1 3285.0 1 5 0.0008904019903103313 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 10 5 10.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10305 1 730.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 1 9 15.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10306 1 1095.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2013 10 15 13.716666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10307 1 730.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2016 1 15 15.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10308 1 120.0 1 4 0.0008118371088123609 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 8 14 12.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10309 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 1 3 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +10310 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 3 16 11.35 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +10311 0 60.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 28 8.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10312 0 365.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 0 0 0 2013 10 15 14.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10313 0 60.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 9 20 12.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10314 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 11 10 8.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10315 1 730.0 1 4 0.0023045698572737986 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 11 23 15.016666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10316 0 60.0 1 3 0.00039282440748985203 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 6 20 11.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10317 0 30.0 1 4 0.0012570381039675265 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2014 1 22 4.883333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10318 0 120.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 0 2015 10 19 13.516666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10319 1 180.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2014 5 29 8.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10320 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 2 11 9.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10321 1 60.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 12 18 12.1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10322 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 2 9.616666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10323 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2016 1 8 16.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10324 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 7 22 14.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10325 1 730.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 4 12 11.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10326 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 4 15 10.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10327 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 14 14.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10328 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 5 2 17.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10329 0 6935.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 1 1 0 2013 12 14 9.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10330 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 24 7.266666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10331 0 90.0 1 7 0.0003142595259918816 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 11 15 13.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10332 0 30.0 1 8 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 16 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10333 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 6 29 13.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10334 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 7 29 10.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10335 1 2920.0 1 6 0.00065470734581642 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 4 19 7.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10336 1 365.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2016 1 31 15.683333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10337 0 365.0 1 6 0.0005499541704857929 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2013 12 8 10.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10338 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 8 26 10.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10339 0 3285.0 1 2 0.00023569464449391123 0 0.0006023307581511064 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2014 7 16 14.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10340 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 0 0 0 2014 5 25 14.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10341 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 12 6 13.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10342 1 150.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 7 14.516666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10343 1 1095.0 1 6 0.0005499541704857929 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 9 23 9.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10344 0 1095.0 1 4 0.0023045698572737986 1 7.85648814979704e-05 0.21439523145037642 0 1 1 1 0 2014 5 8 10.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10345 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 2 4 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10346 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 10 22 7.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10347 1 1095.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 1 7.216666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10348 1 60.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 2 4 14.65 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10349 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 6 30 6.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10350 1 365.0 1 3 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 9 19 10.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10351 1 300.0 1 6 0.00047138928898782245 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2016 1 9 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10352 0 1825.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2014 11 7 10.583333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10353 1 730.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 12 27 14.983333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10354 1 365.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 29 15.766666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10355 1 1095.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 7 28 15.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10356 0 180.0 1 7 0.00039282440748985203 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 0 1 1 0 2014 12 10 12.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10357 0 6.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 1 1 0 2014 4 6 7.916666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +10358 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 0 0 1 0 2014 1 29 12.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10359 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 1 1 0 2015 2 13 14.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +10360 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 26 11.616666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10361 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 21 12.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10362 0 1825.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 12 11 15.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10363 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 7 18 13.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10364 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2013 12 31 12.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10365 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 0 1 1 0 2015 4 24 12.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10366 1 2920.0 1 6 0.0010737200471389288 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 7 12 9.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10367 1 2190.0 1 6 0.00026188293832656804 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 10 5 13.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10368 1 365.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 4 3 10.566666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10369 1 730.0 1 7 0.00034044781982453846 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 1 3 8.366666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10370 1 150.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 3 4.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10371 0 60.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2016 2 5 16.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10372 0 90.0 1 8 0.0001571297629959408 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2016 1 12 8.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10373 0 30.0 1 6 0.0005499541704857929 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 17 4.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +10374 1 1825.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 9 23 11.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10375 1 730.0 1 6 0.0008642136964776744 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 9 11 15.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10376 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 1 10 6.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10377 0 2190.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.00065470734581642 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 5 11 14.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10378 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2014 9 18 7.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10379 1 365.0 1 5 0.0017546156867880058 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2015 5 8 9.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10380 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 11 25 15.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10381 1 365.0 1 3 0.00036663611365719525 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 2 13 13.383333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +10382 1 365.0 1 4 0.0014927327484614377 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 3 9 16.033333333333335 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10383 1 1825.0 1 3 0.0012308498101348698 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 1 0 0 0 2014 10 14 11.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10384 1 730.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2015 9 24 13.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10385 1 3.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 3 25 8.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10386 1 365.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 26 11.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10387 1 1825.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 3 2 7.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10388 0 5840.0 1 4 0.00036663611365719525 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 3 15 9.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10389 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2013 10 30 13.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10390 0 150.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 5 3 10.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10391 1 2555.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2014 4 1 10.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10392 1 1825.0 1 8 0.0006023307581511064 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 3 2 14.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10393 1 180.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2015 7 5 14.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10394 1 60.0 1 5 0.002906900615424905 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2014 2 7 13.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10395 1 1825.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.0011260966348042424 0.13377090978000586 0 1 0 0 0 2015 4 18 13.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10396 1 1095.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.00039282440748985203 0.598204902923493 0 0 0 0 0 2015 2 20 16.166666666666668 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10397 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2014 4 22 12.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10398 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 7 5 12.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +10399 1 300.0 1 6 0.0008904019903103313 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 9 22 8.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10400 1 365.0 1 7 0.00023569464449391123 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 0 0 0 0 2014 12 24 10.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10401 1 730.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 9 23 15.333333333333334 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10402 0 365.0 1 1 0.0010213434594736153 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 21 6.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10403 1 1460.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 11 20 5.116666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10404 1 3285.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2016 1 5 10.233333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10405 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 12 29 15.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10406 1 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2016 2 8 13.166666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10407 1 210.0 1 7 0.00026188293832656804 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 9 20 7.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10408 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0013617912792981538 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2015 4 25 11.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10409 0 1460.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 0 2014 7 5 12.0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10410 1 210.0 1 9 0.0005237658766531361 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 2 2 12.516666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10411 1 365.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 24 10.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10412 0 90.0 1 3 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 23 10.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10413 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 1 0 0 1 2015 8 19 14.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10414 1 1095.0 1 10 0.00018331805682859762 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 0 0 0 0 2014 2 7 13.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10415 0 150.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 9 4 12.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10416 0 365.0 1 7 0.00023569464449391123 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 0 1 1 0 2015 8 30 13.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10417 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 9 15 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +10418 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 7 29 15.116666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10419 1 60.0 1 5 0.0008118371088123609 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 11 6 4.683333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10420 1 90.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 5 23 11.05 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10421 0 365.0 1 6 0.0005499541704857929 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 11 25 11.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10422 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2016 1 4 10.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10423 1 90.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2014 4 30 14.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10424 1 2555.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 9 11 13.45 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10425 1 365.0 1 4 0.002828335733926935 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 12 7 15.666666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10426 1 90.0 1 6 0.0015712976299594081 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 7 9.983333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10427 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 1 2015 6 19 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10428 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2014 9 8 7.9 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10429 0 30.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 5 16 4.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10430 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 8 7 12.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +10431 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 6 10.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10432 0 5840.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 3 24 8.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10433 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 11 18 11.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10434 0 2920.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 12 3 10.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10435 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2013 12 12 13.5 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10436 1 730.0 1 2 0.00023569464449391123 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2013 10 9 14.116666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10437 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 1 12 12.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10438 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 2 12 11.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10439 1 1825.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2013 12 13 7.65 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10440 1 1095.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 11 21 14.7 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10441 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 8 27 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +10442 1 1460.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 0 0 0 0 2015 11 1 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10443 0 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 2 13 8.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10444 0 30.0 1 4 0.00039282440748985203 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 6 27 15.566666666666666 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10445 0 365.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 27 7.116666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10446 1 365.0 1 3 0.0013617912792981538 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 12 20 12.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10447 0 60.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 9 26 12.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10448 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 8 15.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +10449 1 2190.0 1 3 0.0013617912792981538 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 7 22 13.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10450 1 60.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 0 0 0 0 2014 3 14 8.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10451 0 60.0 1 6 0.00047138928898782245 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 25 10.85 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10452 0 21.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 1 1 0 2015 5 22 11.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10453 0 60.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 6 1 13.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10454 1 730.0 1 3 7.85648814979704e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 6 25 10.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +10455 0 730.0 1 3 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2014 3 9 8.016666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10456 0 60.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 7 11 12.85 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10457 0 60.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 9 1 14.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10458 0 60.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 11 26 12.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10459 1 730.0 1 6 0.0012832263978001834 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 12 22 9.65 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10460 0 30.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 12 18 12.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10461 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 11 25 15.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10462 0 1460.0 1 7 0.0011784732224695562 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 11 7 11.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10463 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.001440356160796124 0.221406791048633 0 1 0 0 0 2016 2 5 8.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10464 1 180.0 1 5 0.0001571297629959408 1 7.85648814979704e-05 0.03683222216479749 0 1 0 0 0 2014 1 11 13.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10465 0 240.0 1 6 0.00023569464449391123 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 12 13 11.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +10466 1 365.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 11 9 11.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10467 0 90.0 1 7 0.0003142595259918816 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 7 16.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10468 1 90.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 9 7 13.766666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10469 1 60.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 12 20 15.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10470 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 7 31 11.55 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10471 1 1825.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 11 20 9.866666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10472 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 29 10.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10473 1 3285.0 1 5 0.0015451093361267512 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 1 0 0 0 2014 4 8 10.083333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10474 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 9 15 15.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10475 0 60.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2013 11 16 11.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10476 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 5.23765876653136e-05 0.3290437059624098 1 1 1 1 0 2014 7 25 12.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10477 1 3285.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 7 1 9.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10478 1 1095.0 1 4 0.00026188293832656804 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2015 12 21 15.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10479 1 30.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2016 2 6 15.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10480 1 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 7 27 6.916666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10481 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 2 23 9.466666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10482 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 3 12.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +10483 1 90.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 11 27 10.866666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10484 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 6 4 13.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10485 1 730.0 1 6 0.0004190127013225088 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 5 25 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10486 1 4015.0 1 6 0.0016498625114573786 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2013 11 16 8.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10487 1 2555.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 12 24 8.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10488 1 150.0 1 9 0.0003142595259918816 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 11 30 8.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10489 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 10 1 11.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10490 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 1 2014 9 17 10.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10491 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2013 10 6 9.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +10492 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 4 14 11.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10493 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 8 14.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10494 1 3650.0 1 8 0.00026188293832656804 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 8 4 14.283333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10495 0 30.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 11 19 12.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10496 0 2190.0 1 6 0.00036663611365719525 1 0.0009427785779756449 0.3338157010698227 0 1 1 1 0 2014 8 8 13.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10497 1 2920.0 1 7 0.0001571297629959408 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2014 6 19 14.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10498 1 365.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 1 5 12.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10499 1 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 16 11.3 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10500 0 365.0 1 9 0.0001571297629959408 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 12 17 12.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10501 0 120.0 1 3 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 12 10 9.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10502 1 60.0 1 5 0.0008904019903103313 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 12 17 14.566666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10503 1 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 12 19 14.966666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10504 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0013879795731308105 0.000964735472978793 0 1 0 0 0 2013 12 19 9.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +10505 0 60.0 1 5 0.0008904019903103313 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 6 7 10.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10506 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 10 22 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10507 1 365.0 1 5 0.0001571297629959408 1 7.85648814979704e-05 0.23987458438851278 0 1 0 0 0 2015 9 22 15.316666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10508 1 1460.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 1 1 11.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10509 1 1460.0 1 7 0.00065470734581642 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 12 14 9.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10510 0 730.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 8 29 13.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10511 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 11 5 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +10512 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 10 20 14.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10513 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 2 9 13.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10514 1 365.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 21 14.45 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10515 0 2555.0 1 6 0.0003142595259918816 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 0 1 0 2015 3 20 8.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10516 1 365.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 5 27 11.433333333333334 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10517 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2016 1 8 15.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10518 0 60.0 1 5 0.00065470734581642 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 17 15.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10519 1 365.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2014 3 2 10.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10520 1 730.0 1 6 0.00023569464449391123 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2013 10 10 7.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10521 1 270.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 4 14.083333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10522 1 365.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 2 20 21.0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10523 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 4 17 10.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +10524 1 1095.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2013 11 7 8.433333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10525 0 60.0 1 10 7.85648814979704e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 7 8 14.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10526 1 730.0 1 4 0.00039282440748985203 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 6 26 12.383333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10527 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 30 13.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10528 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2015 2 20 12.916666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10529 1 365.0 1 9 0.00036663611365719525 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 5 17 15.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10530 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 11 25 15.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10531 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 10 7 9.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10532 1 60.0 1 4 0.00028807123215922483 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 7 1 14.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10533 1 180.0 1 7 0.00018331805682859762 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 0 0 0 0 2013 12 10 14.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10534 0 1460.0 1 7 0.00028807123215922483 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 1 2015 11 15 14.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10535 0 120.0 1 8 0.00034044781982453846 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 1 3 10.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10536 1 270.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 12 20 15.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10537 1 365.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 7 13 14.95 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10538 1 1825.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 5 7 14.25 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +10539 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2015 8 27 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +10540 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 4 15 10.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10541 1 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 8 15 13.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10542 1 1825.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 3 9 15.75 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10543 0 60.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 24 13.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10544 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 4 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +10545 0 60.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 7 12 13.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10546 0 90.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 12 23 10.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10547 1 5840.0 1 5 0.0021736283881105146 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 2 5 11.25 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10548 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 7 5 16.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10549 1 180.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2013 10 18 11.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10550 0 210.0 1 4 0.0011260966348042424 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 10 4 9.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10551 0 60.0 1 5 0.0007856488149797041 1 2.61882938326568e-05 0.06818612503660826 0 1 1 0 0 2014 11 10 16.066666666666666 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10552 0 60.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.0009951551656409586 0.31422812548452117 0 1 1 0 1 2014 7 13 14.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10553 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 5 26 12.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10554 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2013 12 18 10.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10555 1 730.0 1 7 0.00044520099515516566 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 7 14 15.766666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10556 1 3650.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00044520099515516566 0.21427463951625408 0 1 0 1 0 2015 4 10 15.083333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10557 0 730.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 18 10.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +10558 1 210.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 2 13.283333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10559 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 12 5 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10560 1 2555.0 1 6 0.00130941469163284 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 1 2013 12 2 11.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10561 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 9 13 13.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10562 1 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 7.85648814979704e-05 0.08055541199372922 0 1 0 1 0 2014 4 25 13.833333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10563 0 120.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 6 16.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10564 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 7 11 15.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10565 1 1460.0 1 3 0.0016498625114573786 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 3 17 12.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10566 0 3285.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 10 30 9.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +10567 1 150.0 1 3 0.0008118371088123609 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 29 13.783333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10568 0 90.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 0 0 0 2014 12 26 8.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10569 1 1460.0 1 6 0.00023569464449391123 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 8 12 13.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10570 0 60.0 1 7 0.00018331805682859762 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 6 22 13.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10571 0 1095.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 10 19 11.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10572 1 120.0 1 5 0.0005499541704857929 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 1 0 2014 12 23 11.15 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10573 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 4 20 7.25 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +10574 0 730.0 1 7 0.00047138928898782245 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 20 11.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10575 1 1825.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 8 12 12.8 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10576 0 60.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 10 15 15.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10577 0 120.0 1 3 0.00018331805682859762 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 2 28 14.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10578 0 60.0 1 9 0.0005237658766531361 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 7 31 9.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10579 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 7 29 9.816666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10580 1 730.0 1 8 0.00023569464449391123 1 0.00034044781982453846 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 12 7 14.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10581 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 11 11 10.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10582 1 300.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 0 0 0 0 2015 3 4 12.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10583 1 1460.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 8 25 12.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10584 1 730.0 1 7 0.001440356160796124 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 7 18 13.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10585 0 60.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 11 29 16.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10586 1 730.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 1 0 1 0 2015 2 2 11.933333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10587 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 29 15.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10588 1 4015.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 7 23 11.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10589 1 1460.0 1 6 0.0019641220374492603 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 6 5 13.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10590 1 2555.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 11 8 9.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +10591 1 270.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 4 15.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10592 0 3650.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 0 2014 9 20 8.65 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10593 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 9 7 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +10594 1 365.0 1 5 0.0032735367290821003 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2014 4 24 7.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10595 0 60.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 8 2 15.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10596 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2014 12 3 14.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10597 1 730.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 2 3 13.316666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10598 0 120.0 1 6 0.0011522849286368993 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 8 28 13.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10599 0 60.0 1 8 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 19 9.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10600 1 365.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2015 7 31 16.033333333333335 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10601 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 6 9 14.416666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10602 1 1095.0 1 6 0.0019641220374492603 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 10 9 13.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10603 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 6 25 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +10604 0 30.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 5 14 11.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10605 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2013 12 18 7.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10606 1 365.0 1 3 0.00018331805682859762 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2015 11 30 10.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10607 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 0 0 2014 10 3 7.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10608 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 5 31 14.2 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +10609 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 12 6 16.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10610 1 3285.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 6 17 15.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10611 0 1460.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0010475317533062722 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 3 30 13.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10612 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2013 11 8 10.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10613 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 5 23 12.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +10614 0 5475.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 5 14 11.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10615 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0012308498101348698 0.31410753355039883 0 0 0 0 0 2015 5 8 13.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10616 0 150.0 1 6 0.0005499541704857929 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 9 14.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10617 0 60.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.00018331805682859762 0.058418178372697985 0 1 1 0 0 2015 11 20 14.9 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10618 1 730.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 10 10 8.25 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10619 0 1095.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 2 5 12.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10620 0 30.0 1 8 7.85648814979704e-05 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 3 28 7.733333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10621 1 60.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 2 25 10.516666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10622 0 2555.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2013 12 22 19.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10623 1 30.0 1 5 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 2 6 14.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10624 1 730.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 0 0 1 0 2016 1 25 14.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10625 1 3285.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2015 7 1 11.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10626 1 60.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 11 26 13.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10627 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 20 13.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10628 1 365.0 1 8 0.0033521016105800706 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 11 24 14.05 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10629 1 365.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 10 26 7.95 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +10630 1 1095.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.0011260966348042424 0.13377090978000586 0 1 0 1 0 2014 11 9 13.683333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10631 0 3285.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.0010475317533062722 0.3338157010698227 0 0 1 0 1 2015 3 13 14.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10632 1 2190.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2014 3 4 8.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10633 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 9 12 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +10634 1 365.0 1 5 0.0021736283881105146 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 28 15.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10635 0 30.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 8 5 13.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10636 0 4015.0 1 9 0.00028807123215922483 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 1 2014 7 8 10.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10637 1 90.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 29 12.733333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10638 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 12 18 10.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +10639 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 24 11.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +10640 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 8 22 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10641 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 8 31 10.6 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +10642 0 60.0 1 7 0.00018331805682859762 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 6 23 4.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10643 1 30.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 5 1 13.516666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10644 1 270.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 7 2 7.333333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10645 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 8 15.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10646 1 1095.0 1 7 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 4 27 10.333333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10647 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 0 1 1 0 2013 11 13 12.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10648 0 4380.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 1 14 7.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10649 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00065470734581642 0.3575206298344445 1 0 1 1 0 2014 9 6 5.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +10650 1 60.0 1 9 5.23765876653136e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 8 29 11.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10651 1 300.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 3 22 12.1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +10652 0 90.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 12 16 13.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10653 1 365.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 11 7 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10654 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 5 20 15.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +10655 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2014 9 6 5.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10656 1 2555.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.00013094146916328402 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 8 15 10.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10657 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 5 11 15.666666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10658 1 1460.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 5 11 13.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10659 1 2555.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2014 12 10 16.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10660 0 1825.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 10 10 12.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10661 1 5475.0 1 5 0.0008904019903103313 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 1 2016 2 16 8.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10662 1 730.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2015 5 25 12.933333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10663 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 29 4.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +10664 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 3 19 11.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10665 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 0 1 1 0 2014 4 28 8.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10666 1 240.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 16 12.033333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10667 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 10 10 8.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10668 0 3285.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2016 1 9 8.383333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10669 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 2 15 10.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +10670 1 365.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 7 13 8.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10671 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 12 10 13.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10672 1 2190.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 11 15 8.966666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10673 0 60.0 1 6 0.00047138928898782245 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 8 17 9.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10674 1 1095.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 3 15 14.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10675 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 7 18 14.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10676 1 1095.0 1 4 0.00047138928898782245 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 0 0 0 0 2013 10 31 7.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +10677 1 2190.0 1 7 0.00013094146916328402 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2013 10 13 13.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +10678 1 240.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 1 0 2014 3 10 12.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10679 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 9 17 14.15 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10680 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 9 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10681 1 365.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 0 0 0 0 2014 1 6 9.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10682 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 10 16 14.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +10683 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 10 13 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10684 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 6 3 7.133333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10685 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2013 10 14 13.3 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10686 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 5 11.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +10687 0 90.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 14 14.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10688 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 21 12.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10689 1 1095.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 6 19 16.066666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10690 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 5 3 12.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +10691 0 60.0 1 7 0.0006285190519837632 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 16 14.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10692 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2013 12 13 14.9 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10693 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 5 25 10.866666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10694 1 4745.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 4 29 5.566666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10695 1 2920.0 1 8 0.0001571297629959408 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 6 23 11.333333333333334 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10696 1 60.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 5 11 14.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10697 1 1825.0 1 6 0.00036663611365719525 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 6 2 10.2 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10698 1 6935.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 3 21 15.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10699 1 431.9609375 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 1 0 2013 11 4 10.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10700 0 60.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 8 24 15.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10701 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 9 4 9.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +10702 0 1095.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 4 6 12.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10703 1 1095.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 11 27 15.733333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10704 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2013 12 12 14.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +10705 1 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 2 9 14.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10706 0 365.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 4 8.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10707 1 1825.0 1 4 0.0005499541704857929 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2014 7 29 8.916666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10708 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 3 18 12.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +10709 0 4015.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 12 16 9.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10710 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 11 25 11.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10711 0 90.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 1 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10712 0 300.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 2 2 10.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10713 1 730.0 1 4 0.00036663611365719525 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 2 8 13.483333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10714 1 3285.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2014 4 6 13.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10715 0 120.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 4 10 10.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +10716 1 365.0 1 5 0.002906900615424905 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2013 12 22 10.4 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10717 1 365.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 29 12.8 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10718 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 24 13.65 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +10719 1 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 8 2 13.166666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10720 0 60.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 7 12 15.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10721 1 210.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 11 23 12.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +10722 0 90.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 1 2 14.55 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10723 1 2555.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2013 11 24 9.166666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10724 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 17 15.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +10725 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 9 12 14.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10726 1 2190.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 11 29 11.2 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10727 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 11 4 8.65 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10728 0 60.0 1 12 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 12 13 14.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10729 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 16 15.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +10730 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 10 9 10.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10731 1 150.0 1 6 0.00039282440748985203 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 7 4 8.783333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10732 1 365.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 4 14.466666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10733 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 7 16 9.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10734 1 365.0 1 6 0.00036663611365719525 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 2 14 14.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10735 1 365.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 8 30 15.65 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10736 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 1 2014 3 1 9.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +10737 0 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2016 1 4 13.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10738 0 365.0 1 4 0.0004975775828204793 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 8 31 9.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10739 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 14 8.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +10740 1 1095.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 6 30 10.466666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10741 1 1825.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 11 23 14.683333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10742 1 1460.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 3 5 14.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10743 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 0 0 0 0 2015 4 5 14.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10744 1 1095.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.00028807123215922483 0.08293279583785554 0 1 0 0 0 2014 9 14 10.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10745 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 11 11 8.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10746 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 9 23 15.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10747 1 3285.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 5 28 10.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10748 1 1460.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 4 18 9.266666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10749 1 1095.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 11 24 7.45 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10750 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2014 11 21 5.7 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10751 1 365.0 1 6 0.0005761424643184497 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2016 2 14 8.083333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10752 0 1825.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 7 25 9.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10753 1 1095.0 1 5 0.00044520099515516566 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2016 1 9 10.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10754 0 2190.0 1 6 0.00065470734581642 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2015 6 9 11.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10755 0 60.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 11 5 14.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10756 0 60.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 13 15.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10757 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 29 12.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10758 1 1460.0 1 3 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 3 11.483333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10759 1 2920.0 1 2 0.0007332722273143905 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 11 13 15.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10760 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 7 7 15.233333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10761 1 180.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 16 15.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10762 0 120.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 12 14.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10763 1 2920.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.0007070839334817337 0.20881354764242768 0 1 0 0 0 2015 9 18 12.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10764 1 2555.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 13 11.85 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10765 1 365.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 7 6 15.4 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10766 0 30.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 13 12.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +10767 1 2190.0 1 10 7.85648814979704e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 9 1 10.966666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10768 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 24 16.733333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +10769 1 730.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 1 0 2014 2 1 13.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10770 1 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 9 16 14.866666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10771 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 12 24 5.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10772 1 730.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 20 12.883333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10773 1 3285.0 1 8 0.0001047531753306272 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 5 22 11.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10774 1 3650.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0004975775828204793 0.0848967216221338 0 1 0 0 0 2014 8 3 8.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10775 1 150.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 9 27 11.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +10776 0 180.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 10 19 6.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10777 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 6 23 9.266666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10778 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 5 24 11.583333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10779 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 1 2015 11 10 6.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10780 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 12 28 10.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +10781 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 5 20 11.15 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +10782 0 3285.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 1 2015 5 5 10.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10783 0 270.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 2 4 15.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10784 1 365.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 11 30 11.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10785 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 5 17 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +10786 0 90.0 1 3 0.00036663611365719525 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 3 29 8.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10787 1 2555.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0015451093361267512 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2014 8 9 8.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +10788 1 90.0 1 5 0.0015451093361267512 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 6 15 8.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10789 0 7.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2016 1 29 15.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10790 1 180.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 5.23765876653136e-05 0.04620393818802005 0 1 0 0 0 2015 6 1 15.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10791 0 60.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 9 30 14.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10792 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 30 13.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10793 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 0 2015 11 13 10.7 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10794 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 3 19 11.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10795 1 1095.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.0009427785779756449 0.3338157010698227 0 0 0 1 0 2015 4 26 14.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10796 1 1825.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 1 0 1 0 2014 2 8 14.933333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10797 1 2190.0 1 3 0.0045567631268822835 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 10 23 7.833333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10798 1 365.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2013 10 21 9.3 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10799 0 730.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 3 14 14.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10800 0 2190.0 1 4 0.00044520099515516566 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 12 31 6.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10801 1 2555.0 1 5 0.00044520099515516566 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 10 10 10.183333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10802 1 365.0 1 5 0.0021474400942778577 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 1 0 0 0 2015 3 11 12.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10803 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 5 21 8.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10804 1 3650.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 4 11 8.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +10805 1 2555.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 0 0 0 0 2016 1 13 16.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10806 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 12 22 7.166666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10807 1 1095.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 8 8 7.983333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10808 0 1095.0 1 4 0.0007332722273143905 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 11 2 12.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10809 1 365.0 1 4 0.002514076207935053 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 30 13.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10810 1 3285.0 1 7 0.0014927327484614377 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 9 9 12.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10811 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 20 14.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10812 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 1 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10813 1 730.0 1 5 0.002906900615424905 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 11 1 16.233333333333334 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10814 1 1095.0 1 5 0.001335602985465497 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 7 6 8.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10815 1 300.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 6 4 10.266666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10816 1 365.0 1 5 0.0007070839334817337 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 22 10.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10817 0 30.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 12 22 11.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10818 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 5.23765876653136e-05 0.06558478474339759 0 1 0 0 0 2015 4 12 14.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10819 0 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 12 6 9.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10820 1 120.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 4 3 11.133333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +10821 1 365.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 7 6 14.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10822 1 60.0 1 4 0.0020164986251145736 1 0.0011260966348042424 0.13377090978000586 0 1 0 1 0 2014 9 19 14.0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10823 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 0 1 2013 11 24 13.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10824 1 1825.0 1 5 0.002906900615424905 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 12 13 13.966666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10825 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 9 7 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +10826 1 365.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 11 15 15.35 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10827 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 4 23 7.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10828 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 0 0 1 2015 10 29 8.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10829 1 60.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 10 10 7.95 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10830 1 1095.0 1 5 0.001335602985465497 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 5 11 9.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10831 1 2920.0 1 7 0.0011260966348042424 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 8 3 8.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10832 1 60.0 1 6 0.00034044781982453846 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 6 7 16.3 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10833 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 6 6 10.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10834 1 300.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 8 1 15.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10835 0 120.0 1 6 0.0012832263978001834 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 3 25 7.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10836 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 4 13 13.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10837 1 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 11 28 15.383333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10838 1 3650.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2013 10 21 10.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10839 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 16 12.316666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +10840 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 16 9.866666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10841 1 365.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 9 20 15.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10842 0 730.0 1 6 0.0016498625114573786 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 9 19 14.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10843 0 1095.0 1 7 0.00026188293832656804 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 8 4 11.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10844 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 2.61882938326568e-05 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 2 8.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10845 0 1460.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 5 7 11.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10846 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 5 29 9.166666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10847 1 1095.0 1 4 0.0033521016105800706 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 1 0 2014 5 5 8.183333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10848 1 365.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 1 4 11.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10849 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2013 12 29 14.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10850 1 210.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 2 2 14.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10851 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 1 1 0 2015 1 26 9.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10852 1 3650.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 8 30 14.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10853 1 1095.0 1 4 0.00044520099515516566 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 8 23 13.483333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10854 0 60.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 10 18 14.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10855 0 60.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 5 12 14.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10856 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 21 13.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10857 1 730.0 1 8 7.85648814979704e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 5 17 4.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +10858 0 365.0 1 9 0.0003142595259918816 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 11 25 9.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10859 0 365.0 1 6 0.00023569464449391123 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 2 17 11.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10860 1 1095.0 1 9 5.23765876653136e-05 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2014 12 15 13.0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10861 1 1825.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2015 1 28 7.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10862 0 60.0 1 5 0.0004975775828204793 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 11 30 11.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10863 0 120.0 1 5 0.00065470734581642 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2016 1 19 15.65 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10864 0 730.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 28 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10865 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 12 8 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10866 1 365.0 1 3 0.0007594605211470473 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 9 30 9.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10867 0 3650.0 1 6 0.00047138928898782245 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 1 10 15.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10868 0 90.0 1 4 0.0005237658766531361 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 4 9.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10869 0 60.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 11 5 10.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +10870 0 365.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 19 8.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10871 1 150.0 1 4 0.0006023307581511064 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 8 29 13.8 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10872 1 1095.0 1 5 0.001335602985465497 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 7 19 8.9 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10873 0 90.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2013 10 12 15.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10874 1 120.0 1 5 0.0006023307581511064 1 2.61882938326568e-05 0.015022309507812633 0 1 0 0 0 2014 1 20 14.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10875 1 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 1 0 2014 3 24 9.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10876 0 90.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 9 20 13.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10877 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 9 29 15.75 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10878 1 30.0 1 7 0.001440356160796124 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 13 13.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10879 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 3 7.133333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10880 1 365.0 1 8 0.00023569464449391123 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2016 1 5 10.666666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10881 1 730.0 1 5 0.0012570381039675265 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 1 27 16.2 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10882 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 3 10.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10883 0 3650.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 6 19 6.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10884 1 730.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 8 9 9.35 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10885 1 330.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.0018331805682859762 0.3062690578324461 0 1 0 0 0 2016 2 19 14.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10886 1 365.0 1 5 0.0007332722273143905 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 16 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10887 1 365.0 1 5 0.0004975775828204793 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 2 2 14.966666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10888 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 6 11 12.783333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10889 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2014 9 9 5.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10890 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 7 29 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +10891 0 90.0 1 3 0.00026188293832656804 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 10 1 12.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10892 1 90.0 1 3 0.0012308498101348698 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 17 8.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10893 1 365.0 1 6 0.00039282440748985203 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 4 7 12.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10894 1 365.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 1 0 2014 1 10 12.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10895 1 2920.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 10 2 13.533333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10896 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 10 26 10.0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10897 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 7 27 12.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +10898 1 730.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.0010737200471389288 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 9 12.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10899 1 730.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 4 19 13.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10900 1 60.0 1 3 0.00018331805682859762 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 1 0 2015 6 11 12.833333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +10901 1 2190.0 1 4 0.0015712976299594081 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 11 7 13.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10902 1 730.0 1 5 0.0014927327484614377 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 1 23 8.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10903 1 3650.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 3 11 14.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10904 1 365.0 1 4 0.002514076207935053 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 2 1 12.0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10905 1 1460.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 11 6 12.116666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10906 1 1460.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2014 7 15 12.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10907 0 730.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 29 10.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10908 1 3650.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 7 16 13.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10909 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 12 11 11.866666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +10910 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 0 2015 10 16 7.8 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +10911 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 26 14.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10912 0 1825.0 1 5 0.0020426869189472305 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 0 1 2015 8 15 11.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10913 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 30 13.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10914 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2014 10 20 15.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10915 1 3650.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 2 13 14.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +10916 1 120.0 1 5 0.0021736283881105146 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2015 12 27 13.866666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +10917 1 1095.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2013 12 11 10.933333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10918 1 1460.0 1 5 0.0038758674872332068 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 11 29 8.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10919 1 365.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 29 8.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10920 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 4 18 10.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +10921 1 2555.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 2 27 12.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10922 0 28.0 1 4 0.0019379337436166034 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 0 1 0 1 2014 5 8 7.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +10923 0 1095.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 9 23 11.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10924 1 365.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 5 16 9.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10925 1 365.0 1 6 0.00039282440748985203 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 1 0 0 0 2014 7 25 13.283333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10926 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 10 6 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10927 1 365.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 10 8 7.416666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +10928 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 10 26 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10929 1 4380.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 4 25 8.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10930 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 6 30 13.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10931 1 1095.0 1 5 0.0032735367290821003 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 8 20 12.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10932 1 1460.0 1 8 0.00013094146916328402 1 0.0004190127013225088 0.09035781349596017 0 0 0 0 0 2014 1 28 7.083333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10933 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 29 13.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10934 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 23 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +10935 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 8 14.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +10936 1 210.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 1 2015 10 18 13.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +10937 0 210.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 0 0 0 2014 7 24 12.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10938 1 90.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 4 5 13.333333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10939 0 4745.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 0 0 0 2014 6 8 8.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10940 1 270.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 5 17 11.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10941 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 4 27 10.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10942 0 3650.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 12 20 6.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +10943 0 3650.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 11 30 15.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10944 1 730.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 3 24 13.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10945 1 4745.0 1 3 0.0007594605211470473 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 1 4 14.166666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10946 0 60.0 1 7 0.0006808956396490769 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 8 27 14.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10947 1 1825.0 1 6 0.0003142595259918816 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 4 16 14.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10948 1 300.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 6 28 15.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10949 1 4745.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 2 8.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10950 0 90.0 1 4 0.0020164986251145736 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2013 12 4 11.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10951 1 365.0 1 3 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2013 12 19 13.166666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10952 1 3285.0 1 6 0.00130941469163284 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 3 20 13.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10953 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 19 17.216666666666665 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10954 1 1.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 3 17 9.6 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +10955 0 90.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.001597485923792065 0.19926955742760177 1 1 1 1 0 2013 11 1 15.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10956 0 210.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 0 1 0 0 2015 9 19 12.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10957 1 1825.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 3 15 12.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10958 1 1095.0 1 4 0.001597485923792065 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 12 19 8.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10959 1 60.0 1 5 0.0008380254026450176 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 7 1 10.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10960 1 1095.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 20 15.3 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10961 1 270.0 1 4 0.0007332722273143905 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 12 13 14.566666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10962 0 4015.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 10 2 9.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10963 0 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.00018331805682859762 0.21308594759419092 0 1 1 1 0 2015 5 7 9.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +10964 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 5 26 15.066666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10965 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 7 19 12.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +10966 1 3650.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 4 25 7.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10967 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 9 14 13.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +10968 0 90.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 12 18 12.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10969 1 1825.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 4 14.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10970 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 0 2015 9 30 15.3 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10971 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 9 6 10.116666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +10972 1 365.0 1 4 0.00034044781982453846 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 9 25 14.733333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10973 1 730.0 1 5 0.00026188293832656804 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 12 4 8.983333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10974 0 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 12 26 12.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10975 1 1095.0 1 6 0.0015712976299594081 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2013 10 16 12.266666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10976 1 1460.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2013 11 26 7.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10977 1 1460.0 1 6 0.0017022390991226922 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 9 7 16.1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10978 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 3 30 13.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10979 1 365.0 1 4 0.0011260966348042424 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 1 0 1 0 2015 1 3 14.75 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10980 0 60.0 1 7 0.00018331805682859762 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2013 10 16 13.6 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10981 1 330.0 1 5 0.001335602985465497 1 0.0009689668718083017 0.0994194359742967 0 1 0 0 0 2016 1 19 13.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +10982 0 2920.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 11 7 11.1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10983 1 1095.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2015 2 18 8.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10984 0 365.0 1 3 7.85648814979704e-05 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 6 18 13.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10985 1 3650.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 11 9 9.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10986 1 150.0 1 5 0.0017546156867880058 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2014 2 10 13.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10987 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 7 18 13.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10988 1 1095.0 1 4 0.0005499541704857929 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 12 12 14.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +10989 1 60.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 10 12.85 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10990 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2016 2 14 14.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10991 1 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 16 13.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +10992 1 730.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 12 28 14.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10993 1 730.0 1 6 0.0018069922744533193 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 2 17 11.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +10994 1 365.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2013 12 6 14.533333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +10995 0 60.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 29 14.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10996 1 1460.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 9 13 12.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +10997 0 730.0 1 12 0.0002095063506612544 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 12 19 12.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +10998 1 2920.0 1 4 0.0009689668718083017 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 8 18 15.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +10999 1 365.0 1 6 0.0008904019903103313 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2015 12 16 15.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11000 1 270.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 1 24 15.1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11001 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 3 14 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +11002 0 730.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 11 13 10.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +11003 0 1095.0 1 8 0.00047138928898782245 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 2 10.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11004 0 90.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 9 15.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11005 1 365.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 1 25 11.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11006 0 240.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2015 11 24 8.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11007 1 730.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 10 13.35 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +11008 0 60.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 24 13.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11009 0 1825.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2015 9 21 12.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11010 0 60.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.0009951551656409586 0.31422812548452117 0 1 1 1 0 2015 12 6 5.416666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11011 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 10 2 5.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +11012 0 30.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 24 14.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +11013 0 150.0 1 6 0.00130941469163284 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2015 1 16 6.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11014 0 30.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 6 3 10.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +11015 0 60.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 6 5 10.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11016 1 3285.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 5 15 12.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11017 0 365.0 1 3 5.23765876653136e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 10 17 16.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11018 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2015 4 11 10.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11019 1 5840.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 11 22 5.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11020 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 10 10 10.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11021 1 365.0 1 6 0.00023569464449391123 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2016 2 4 10.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11022 1 60.0 1 6 0.00065470734581642 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 0 0 0 0 2014 6 18 12.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11023 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 0 0 0 0 2015 6 6 9.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +11024 0 730.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.0008380254026450176 0.013816390166589143 0 1 0 0 0 2014 6 26 12.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +11025 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 6 6 10.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +11026 0 730.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 6 18 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +11027 1 2555.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 12 6 13.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11028 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 7 12.5 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +11029 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 4 30 13.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +11030 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2014 8 14 13.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +11031 0 3285.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 1 11 7.083333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11032 0 30.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 3 13.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +11033 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 31 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +11034 0 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 1 17 6.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +11035 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.001597485923792065 0.19926955742760177 1 1 1 1 0 2013 10 20 8.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11036 1 2190.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 3 22 13.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11037 1 365.0 1 4 0.0012308498101348698 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 8 25 8.283333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +11038 1 365.0 1 9 0.0001047531753306272 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 1 0 2015 9 11 13.066666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +11039 0 60.0 1 9 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 18 9.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11040 0 60.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 27 10.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11041 1 730.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 11 2 7.066666666666666 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11042 0 5110.0 1 6 0.00036663611365719525 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 0 0 2015 9 30 11.483333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11043 1 730.0 1 5 0.0006285190519837632 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 5 10 16.283333333333335 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11044 1 3285.0 1 10 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 3 26 8.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11045 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 10 14 13.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +11046 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0004190127013225088 0.2998604579048013 0 1 0 1 0 2014 7 14 9.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11047 1 90.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 12 13 14.8 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11048 1 1825.0 1 5 0.0015189210422940946 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2014 3 14 9.866666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11049 1 1460.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 1 0 2014 2 13 14.883333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11050 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 4 1 14.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +11051 1 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 12 27 8.15 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +11052 0 730.0 1 6 0.0012832263978001834 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 11 19 14.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11053 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2014 9 26 12.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +11054 1 365.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 1 0 2015 1 19 14.266666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11055 1 150.0 1 6 0.0010999083409715857 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 30 15.5 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11056 1 730.0 1 4 0.001859368862118633 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2016 1 19 13.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11057 1 1460.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 4 5 10.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11058 0 730.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 4 2 13.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +11059 0 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 2 2 13.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11060 1 3285.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 0 0 1 0 2015 5 12 11.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11061 0 730.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 31 9.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11062 1 1095.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 3 31 13.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11063 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2014 9 27 11.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11064 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2015 6 9 14.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11065 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 1 15 14.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11066 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2015 4 30 11.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11067 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 4 16 12.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +11068 1 1460.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 6 30 7.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +11069 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 11 9 14.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11070 1 210.0 1 5 0.0007332722273143905 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 5 3 3.5666666666666664 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11071 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2013 10 1 14.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +11072 0 180.0 1 3 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2016 2 20 12.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11073 1 365.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.0007070839334817337 0.20881354764242768 0 0 0 0 0 2015 9 19 14.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11074 1 1095.0 1 6 0.0012046615163022129 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2016 1 31 12.033333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11075 1 365.0 1 3 0.0008904019903103313 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 8 9 15.4 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11076 1 365.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 10 30 13.333333333333334 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11077 0 365.0 1 4 0.0005761424643184497 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 9 5 12.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11078 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 29 15.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +11079 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 11 14.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11080 1 180.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 11 29 9.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +11081 1 3285.0 1 4 0.00028807123215922483 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 7 23 7.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11082 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 10 19 13.566666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11083 1 3650.0 1 6 0.0017022390991226922 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 1 6 10.516666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11084 1 90.0 1 4 0.0005499541704857929 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 4 23 11.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11085 1 90.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2015 5 3 15.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11086 1 730.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.0015451093361267512 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 7 6 15.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11087 0 3285.0 1 6 0.00047138928898782245 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 12 18 10.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11088 0 90.0 1 6 0.0010737200471389288 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 12 10.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11089 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 6 14 9.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11090 1 150.0 1 4 0.00044520099515516566 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 12 2 4.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11091 1 3285.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 5 3 8.366666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11092 1 1825.0 1 5 0.0009165902841429881 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 1 18 9.683333333333334 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11093 1 3650.0 1 6 0.0019641220374492603 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 1 19 14.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11094 1 4380.0 1 3 0.0007594605211470473 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 6 25 9.733333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11095 0 60.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 12 16.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11096 1 2190.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2014 1 7 7.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11097 1 2920.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2015 1 9 10.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11098 0 60.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 20 13.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +11099 0 2555.0 1 6 0.0004975775828204793 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 9 10 9.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11100 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 1 0 2014 5 24 11.516666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +11101 1 1825.0 1 4 0.0016498625114573786 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2016 2 12 10.266666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11102 0 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 9 19 12.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11103 1 300.0 1 6 0.0008380254026450176 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 1 2014 7 22 7.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11104 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 6 19 13.15 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +11105 1 30.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 12 20 10.683333333333334 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11106 0 60.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 11 19 16.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11107 1 1825.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 7 10 13.883333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11108 0 730.0 1 6 0.0003142595259918816 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 11 3 8.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11109 1 2555.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 3 9 13.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11110 1 60.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 8 31 9.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +11111 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 0 0 0 0 2013 12 15 15.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11112 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 1 10 11.05 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11113 0 90.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 12 14.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11114 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 18 12.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +11115 1 365.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 9 23 16.083333333333332 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11116 1 365.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 7 25 14.766666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11117 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 2 1 12.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +11118 0 60.0 1 7 0.00018331805682859762 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 7 9 13.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11119 0 60.0 1 5 0.0007856488149797041 1 7.85648814979704e-05 0.31291884162833566 0 1 0 0 0 2015 7 2 7.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +11120 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 1 29 14.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +11121 1 4380.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 9 3 10.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +11122 1 365.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 8 3 14.65 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11123 0 60.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 13 14.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11124 1 90.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 10 31 9.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11125 1 210.0 1 7 0.0006808956396490769 1 0.0010475317533062722 0.3338157010698227 0 0 0 0 0 2015 5 2 14.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11126 1 1825.0 1 3 0.0045567631268822835 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 11 25 12.366666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11127 1 730.0 1 5 0.0007332722273143905 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 5 18 15.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11128 0 2920.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 12 24 12.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +11129 0 1095.0 1 6 0.0005499541704857929 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 0 2015 6 9 9.183333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11130 1 730.0 1 6 0.0004975775828204793 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 4 7 10.85 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11131 1 2920.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.001335602985465497 0.30668251589229417 0 1 0 0 0 2015 1 14 9.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11132 1 1095.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.00026188293832656804 0.25768773580029974 0 0 0 0 0 2015 10 12 11.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11133 1 2555.0 1 5 0.0008904019903103313 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 3 10 13.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11134 1 730.0 1 3 0.00018331805682859762 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 3 7 11.783333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11135 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 20 7.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +11136 1 365.0 1 6 0.0007856488149797041 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 9 27 10.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11137 1 3650.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 6 16 8.116666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11138 0 4015.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 10 9 10.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11139 0 1095.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.0009951551656409586 0.31422812548452117 0 1 1 1 0 2014 10 22 12.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11140 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 29 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +11141 1 1460.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 2 4 13.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11142 1 120.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 1 11 15.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11143 1 240.0 1 9 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 12 14.7 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11144 0 300.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 22 9.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11145 1 240.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2013 11 2 13.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11146 1 3650.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 0 0 2013 11 7 14.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +11147 0 60.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 11 4 11.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11148 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 2 4 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +11149 1 1095.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 1 27 14.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11150 1 1825.0 1 6 0.00044520099515516566 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2013 11 4 11.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11151 1 90.0 1 5 0.0015451093361267512 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 1 0 0 0 2015 11 20 13.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11152 1 2555.0 1 6 0.0015712976299594081 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 21 13.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11153 0 60.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 7 16 8.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11154 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 8 15 15.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +11155 1 1095.0 1 4 0.00036663611365719525 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 4 10 13.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +11156 1 1825.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 10 18 11.766666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11157 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 10 11 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +11158 1 1095.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 7 14.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11159 1 330.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 3 29 14.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11160 0 35.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 5 16 15.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +11161 1 180.0 1 4 0.00047138928898782245 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2013 11 15 12.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +11162 1 1460.0 1 6 0.0012046615163022129 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 1 2014 12 13 8.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11163 1 730.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2014 9 9 13.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11164 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 7 13 8.333333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +11165 1 1825.0 1 6 0.0007070839334817337 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 28 7.133333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +11166 1 730.0 1 4 0.002514076207935053 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2013 11 27 12.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +11167 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 15 6.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11168 1 1095.0 1 4 0.0007856488149797041 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 3 10 14.916666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11169 0 365.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 10 14 10.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11170 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 4 23 7.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +11171 0 1825.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 1 2014 10 25 9.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11172 0 90.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 12 12 15.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11173 0 4745.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 0 2015 6 9 10.85 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +11174 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 11 30 16.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +11175 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 8 24 13.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11176 1 180.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 8 22 14.55 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11177 0 1825.0 1 4 0.0033521016105800706 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 9 1 9.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11178 1 365.0 1 8 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 1 0 2014 11 5 9.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11179 1 1095.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 24 5.766666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11180 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 7 14 9.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +11181 1 90.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 9 22 11.6 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +11182 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 0 2015 9 2 11.333333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +11183 1 150.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 8 23 16.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11184 0 60.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 7 28 9.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +11185 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 9 3.2666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +11186 1 240.0 1 6 0.00034044781982453846 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 1 0 0 0 2015 7 13 15.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11187 1 300.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2015 11 15 11.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +11188 1 365.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2015 3 22 14.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11189 1 1825.0 1 6 0.00039282440748985203 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2014 4 15 10.133333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11190 0 120.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 12 8.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11191 1 365.0 1 4 0.00044520099515516566 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 12 7 9.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11192 1 365.0 1 4 0.00036663611365719525 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 31 13.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11193 1 2920.0 1 4 0.0010737200471389288 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 3 31 13.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11194 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 28 10.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +11195 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 8 18 10.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +11196 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 5 20 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +11197 1 150.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 8 15.583333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11198 0 365.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 0 0 0 2014 7 25 12.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +11199 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 9 7.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11200 1 730.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2015 5 25 9.1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11201 0 270.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 29 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +11202 1 365.0 1 4 0.0014141678669634674 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 9 30 7.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11203 0 365.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 12 28 8.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11204 1 1825.0 1 5 0.0010737200471389288 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 2 27 13.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11205 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 4 19 11.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +11206 1 60.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 6 18 13.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11207 1 365.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 3 14 12.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11208 1 730.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 9 19 8.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +11209 0 4745.0 1 8 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2014 9 14 14.5 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11210 1 1825.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 1 30 9.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11211 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 6 30 10.433333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11212 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 7 11 12.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +11213 1 330.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 24 8.866666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11214 1 365.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 0 0 0 0 2014 9 10 14.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11215 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 3 10 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +11216 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 1 23 16.333333333333332 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +11217 1 365.0 1 8 0.0003142595259918816 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 18 13.4 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11218 1 1460.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2014 2 28 11.183333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11219 1 365.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2014 11 28 14.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11220 1 1095.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 5 11.016666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +11221 1 730.0 1 6 0.0003142595259918816 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 11 3 11.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +11222 0 60.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 8 21 10.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11223 1 365.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 11 11 8.616666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11224 1 1460.0 1 5 0.0038758674872332068 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 10 15 14.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11225 1 1825.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0001571297629959408 0.3062690578324461 0 1 0 0 0 2014 9 8 7.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11226 1 730.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 4 21 14.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +11227 1 730.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 31 10.483333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +11228 1 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2015 3 29 8.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11229 1 730.0 1 5 0.0021474400942778577 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 12 25 8.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11230 1 180.0 1 4 0.0017022390991226922 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 7 6 16.166666666666668 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11231 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 6 5 11.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +11232 1 730.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2016 1 9 10.7 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11233 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 4 4 10.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +11234 1 365.0 1 4 0.0033521016105800706 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2016 1 28 9.283333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11235 1 2190.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.0015451093361267512 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 2 24 8.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11236 0 120.0 1 7 0.00018331805682859762 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 1 11 12.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11237 1 60.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.001335602985465497 0.30668251589229417 0 1 0 0 0 2015 7 24 14.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11238 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 8 13.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11239 1 365.0 1 5 0.0008904019903103313 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 3 26 13.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11240 1 2920.0 1 5 0.0032735367290821003 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 1 0 2014 12 30 11.9 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11241 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 6 10 14.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11242 0 60.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 6 5 8.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +11243 1 1095.0 1 10 7.85648814979704e-05 1 0.00036663611365719525 0.25768773580029974 0 0 0 0 0 2014 10 10 14.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11244 0 90.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.0009951551656409586 0.31422812548452117 0 1 1 1 0 2015 8 15 12.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11245 0 2190.0 1 6 0.0011522849286368993 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 2 5 4.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11246 1 365.0 1 4 0.0020164986251145736 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2014 12 31 10.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11247 1 120.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 10 15 14.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +11248 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 9 12 11.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +11249 1 3650.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.0008904019903103313 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 1 20 4.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11250 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 2 22 15.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +11251 0 365.0 1 3 0.00026188293832656804 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 12 14.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11252 0 30.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 11 2 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +11253 1 365.0 1 7 0.00018331805682859762 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2013 12 6 12.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +11254 1 1095.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 7 5 15.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11255 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 7 22 11.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +11256 0 365.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 0 0 0 2014 1 21 9.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11257 1 1460.0 1 4 0.0003142595259918816 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 8 16 11.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11258 1 240.0 1 6 0.0005761424643184497 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 1 1 15.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11259 1 2190.0 1 4 0.00036663611365719525 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 8 23 15.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11260 1 365.0 1 6 0.0019641220374492603 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2016 1 14 14.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +11261 0 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 1 9.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +11262 0 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2014 6 17 10.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11263 1 1460.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.0015451093361267512 0.31410753355039883 0 1 0 1 0 2015 5 6 15.416666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11264 1 120.0 1 7 0.00018331805682859762 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 5 17 13.216666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11265 1 150.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 7 23 14.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11266 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 3 7 13.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11267 1 1825.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 5 17 13.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11268 1 1095.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2016 1 22 10.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11269 1 120.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2015 12 26 9.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +11270 1 3285.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 8 8 9.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11271 1 730.0 1 5 0.0005499541704857929 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 12 18 9.65 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11272 1 210.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.0007594605211470473 0.07838475717952693 0 1 0 0 0 2014 11 1 13.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11273 1 1095.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 5 18 13.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11274 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 4 26 12.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +11275 1 365.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 6 24 15.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +11276 0 365.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.00047138928898782245 0.30864644167657246 1 1 1 1 0 2015 11 9 12.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11277 1 1825.0 1 6 0.0010737200471389288 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 11 10 13.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11278 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 9 9 13.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +11279 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 11 2 15.366666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11280 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2015 3 9 15.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11281 1 1095.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 6 15 9.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11282 0 2920.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2015 6 9 12.9 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +11283 0 6.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 9 8 9.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +11284 0 30.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 23 10.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11285 1 730.0 1 6 0.0011522849286368993 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 14 7.533333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11286 1 730.0 1 4 0.0003142595259918816 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 5 28 8.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +11287 1 1095.0 1 3 0.0008118371088123609 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 6 9 14.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11288 0 120.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 1 16 6.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11289 0 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0008118371088123609 0.31291884162833566 0 1 1 1 0 2014 11 30 11.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11290 1 3650.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2015 4 30 8.8 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11291 1 180.0 1 4 0.002828335733926935 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 11 3 14.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11292 1 730.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2014 10 19 13.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11293 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 6 19 10.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +11294 0 210.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 1 1 0 2014 9 3 13.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11295 0 2920.0 1 3 0.0005761424643184497 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 3 8.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11296 0 730.0 1 6 0.001335602985465497 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 6 24 12.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11297 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2016 1 31 15.95 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11298 1 1825.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 8 9 7.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11299 0 90.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 11 9 13.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11300 1 365.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 10 27 12.016666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11301 1 1095.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 1 13.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11302 1 3650.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0006023307581511064 0.3010491498268644 0 1 0 0 0 2014 1 31 12.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11303 1 2555.0 1 5 0.0020426869189472305 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 11 29 11.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11304 1 150.0 1 7 0.00028807123215922483 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 5 3 8.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11305 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 8 29 14.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +11306 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 6 6 13.35 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +11307 0 60.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 9 13 14.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11308 1 2555.0 1 4 0.00044520099515516566 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 1 12 11.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11309 1 60.0 1 4 0.0010999083409715857 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 2 13.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11310 0 30.0 1 5 0.0015189210422940946 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2014 7 22 3.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +11311 1 2190.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.0007070839334817337 0.08326011680190191 0 1 0 0 0 2014 1 13 10.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11312 0 30.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 10 1 8.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +11313 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 7 9.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11314 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 12 5 14.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +11315 1 730.0 1 5 0.0006023307581511064 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 0 0 0 0 2015 4 27 16.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11316 1 180.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 10 29 9.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11317 0 60.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 1 9 10.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +11318 1 4745.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 3 9.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11319 1 60.0 1 4 0.0012832263978001834 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 5 2 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11320 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 18 10.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +11321 0 240.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 12 21 14.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11322 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2014 11 17 9.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11323 1 3285.0 1 6 0.0008904019903103313 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 1 0 2014 3 29 6.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11324 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2016 2 14 15.133333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11325 1 5110.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 0 0 0 0 2014 10 20 7.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11326 1 365.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 2 22 13.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11327 1 365.0 1 4 0.0015712976299594081 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 2 10 13.616666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11328 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2016 2 13 14.7 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11329 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 10 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +11330 1 3650.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 1 0 2014 8 18 9.566666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +11331 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 1 11.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +11332 0 60.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.00047138928898782245 0.30864644167657246 1 1 1 1 0 2014 11 21 13.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +11333 0 60.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2015 7 4 7.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11334 0 60.0 1 6 0.0012046615163022129 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 1 2 10.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +11335 1 2555.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 6 5 14.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11336 1 2555.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 12 7 13.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11337 1 2190.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 11 1 16.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11338 1 1825.0 1 6 0.0016498625114573786 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 12 29 9.65 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11339 0 60.0 1 3 7.85648814979704e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 8 14 7.833333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11340 0 60.0 1 6 0.0008904019903103313 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 10 11 13.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11341 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 2 15.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11342 1 730.0 1 7 0.00047138928898782245 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 3 10 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11343 0 120.0 1 6 0.0008904019903103313 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 2 10 15.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11344 1 365.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 8 1 9.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11345 0 60.0 1 9 0.00013094146916328402 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 6 5 12.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11346 0 120.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 1 0 0 2015 7 17 12.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11347 1 365.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 6 20 15.05 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11348 0 2555.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 8 1 4.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11349 0 180.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 18 15.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11350 1 5475.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2014 10 3 14.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11351 1 365.0 1 3 0.0003142595259918816 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 3 30 12.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11352 1 90.0 1 2 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 7 23 11.666666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +11353 0 180.0 1 5 0.0005237658766531361 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 12 12 5.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11354 1 730.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 1 28 8.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11355 1 180.0 1 5 0.0009165902841429881 1 0.00026188293832656804 0.20684962185814942 0 0 0 0 0 2015 5 26 12.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11356 1 60.0 1 5 0.0008380254026450176 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 21 14.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11357 1 1825.0 1 1 5.23765876653136e-05 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 5 5 14.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11358 1 1825.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2014 9 23 8.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11359 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 1 2014 1 18 14.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11360 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 5 25 11.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +11361 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 12 15.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +11362 1 1095.0 1 6 0.0008642136964776744 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 8 5 7.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11363 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2014 7 23 13.1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11364 1 1825.0 1 5 0.0008118371088123609 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2014 9 13 13.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11365 1 365.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 12 8.683333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11366 0 150.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 0 1 1 0 2015 8 8 9.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11367 1 730.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2016 1 8 12.783333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11368 0 240.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 10 28 12.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11369 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 8 18 11.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +11370 0 180.0 1 8 0.0002095063506612544 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2016 1 23 15.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11371 1 1095.0 1 3 0.00028807123215922483 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2014 8 27 9.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11372 0 730.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 2 28 14.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11373 1 60.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 4 4 14.716666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11374 1 365.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 10 13 8.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11375 0 90.0 1 5 0.00065470734581642 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 7 19 15.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11376 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 10 15 15.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11377 0 1095.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 1 2014 1 27 8.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11378 0 1825.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 7 9 8.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11379 0 3285.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 2 2 10.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11380 0 60.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 11 19 14.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11381 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2015 3 30 13.966666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11382 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 14 8.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +11383 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 11 8 6.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +11384 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2013 10 2 11.416666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11385 1 90.0 1 4 0.0007070839334817337 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2013 10 27 8.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11386 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 16 14.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +11387 1 3285.0 1 5 0.00026188293832656804 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 1 16 11.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11388 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 6 17 14.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11389 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 1 0 2015 4 26 16.016666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11390 1 180.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 15 8.566666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11391 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.001440356160796124 0.221406791048633 0 1 0 1 0 2015 7 17 10.5 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11392 1 730.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2016 1 28 14.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11393 1 1095.0 1 9 5.23765876653136e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 7 8 12.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11394 1 2920.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 3 13 9.683333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11395 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 2 9.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +11396 1 120.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2016 1 13 10.466666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11397 1 3650.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 5 15 14.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11398 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 6 16 14.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +11399 1 1095.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 12 6 12.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11400 1 365.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.0009165902841429881 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 9 10 6.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11401 0 60.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.0010213434594736153 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 9 12 8.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11402 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 21 13.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +11403 1 3650.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 1 18 13.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11404 1 1095.0 1 4 0.0005499541704857929 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 8 27 14.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11405 1 3285.0 1 4 0.001597485923792065 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 6 2 11.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11406 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0009951551656409586 0.31422812548452117 0 1 1 1 0 2015 4 7 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +11407 0 3285.0 1 4 0.0003142595259918816 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 6 15 14.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11408 0 150.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 9 13 14.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11409 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2014 6 21 5.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +11410 1 90.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 4 17 9.633333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +11411 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 7 26 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +11412 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 1 0 0 0 2015 12 19 14.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +11413 1 60.0 1 7 0.00013094146916328402 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 1 21 8.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11414 1 730.0 1 5 0.0007070839334817337 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 21 15.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11415 0 60.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 0 2015 7 1 21.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11416 1 365.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 10 23 12.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11417 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 3 21 14.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11418 1 365.0 1 3 0.0045567631268822835 0 0.0009165902841429881 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 11 7 15.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11419 1 30.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 7 14.683333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11420 1 2190.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 5 18 13.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11421 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 11 10 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +11422 0 365.0 1 6 0.0006023307581511064 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 3 29 9.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11423 0 120.0 1 4 0.0010737200471389288 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 1 21 12.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11424 1 730.0 1 6 0.0011522849286368993 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2015 11 7 14.383333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11425 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 2 13 11.116666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11426 1 90.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 6 13 9.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +11427 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 5 3 9.6 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +11428 0 2920.0 1 5 0.0009165902841429881 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 9 1 15.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11429 1 730.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.0010737200471389288 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 1 5 14.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11430 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 8 25 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +11431 1 365.0 1 4 0.002828335733926935 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 0 0 0 0 2016 2 15 13.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11432 0 2555.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.0007070839334817337 0.3031681223835857 0 1 0 0 0 2015 2 20 8.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11433 0 30.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 7 28 10.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +11434 0 60.0 1 3 0.0003142595259918816 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 10 15 15.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11435 1 5110.0 1 3 0.0045567631268822835 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 6 4 9.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11436 1 1095.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 1 0 2014 4 6 11.25 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11437 1 2190.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 3 8 10.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11438 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 3 8.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +11439 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 2 7.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +11440 1 1095.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 5 28 10.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11441 1 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 12 27 8.15 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +11442 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 30 15.7 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +11443 0 120.0 1 5 0.001335602985465497 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 12 21 11.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11444 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 9 16 13.816666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11445 0 730.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 5 7 11.816666666666666 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11446 1 1825.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2014 7 11 8.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11447 1 2555.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 6 13.883333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11448 0 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 0 1 0 2015 9 5 14.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11449 0 330.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 7 19 16.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11450 1 1460.0 1 8 0.0011260966348042424 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 12 12 13.216666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11451 1 2920.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 3 23 14.183333333333334 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11452 1 1460.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 0 0 0 0 2015 5 19 13.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +11453 0 1095.0 1 6 0.0003142595259918816 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2013 12 27 11.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11454 0 3285.0 1 6 0.00026188293832656804 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 12 10 12.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11455 0 90.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 4 7.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11456 1 730.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2013 10 21 13.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11457 0 120.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 7 9.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11458 0 60.0 1 5 0.0013617912792981538 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 12 20 15.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11459 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0017284273929553489 0.30668251589229417 0 1 0 0 0 2015 8 31 12.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11460 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0001047531753306272 0.07342326046135028 0 0 0 0 0 2014 12 8 15.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11461 0 210.0 1 7 0.0003142595259918816 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 0 0 0 2014 4 24 9.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11462 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.001597485923792065 0.19926955742760177 1 1 1 1 0 2014 8 6 15.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +11463 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 6 13.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11464 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 29 15.8 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +11465 1 1095.0 1 5 0.0005499541704857929 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 1 0 0 0 2015 3 15 12.883333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11466 0 3650.0 1 4 0.00026188293832656804 0 0.0009951551656409586 0.0030320257722190637 1 1 1 0 1 2015 11 23 11.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11467 1 180.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0018331805682859762 0.3062690578324461 0 0 0 0 0 2015 6 3 10.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11468 1 365.0 1 4 0.0007594605211470473 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 9 28 9.05 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +11469 1 240.0 1 3 0.0008904019903103313 1 0.0011260966348042424 0.13377090978000586 0 1 0 0 0 2015 1 11 15.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11470 1 365.0 1 2 0.0007332722273143905 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 1 26 9.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11471 0 4745.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2015 8 22 11.466666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11472 1 365.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 3 13 7.383333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11473 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 10 9 12.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +11474 0 60.0 1 4 0.002514076207935053 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 7 1 4.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11475 1 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 6 7 13.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +11476 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 22 14.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +11477 1 60.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2016 2 20 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11478 1 1825.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 1 2014 10 12 8.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11479 1 365.0 1 4 0.0007332722273143905 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 2 2 7.3 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11480 1 730.0 1 5 0.0012308498101348698 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 3 27 9.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11481 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 19 12.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11482 1 300.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 2 10 13.866666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11483 0 60.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 1 24 8.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11484 1 2190.0 1 4 0.0005761424643184497 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 1 29 12.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11485 1 60.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 6 15 12.7 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11486 0 300.0 1 3 0.00036663611365719525 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 1 2014 3 22 9.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11487 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 0 1 1 0 2015 3 23 6.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +11488 1 60.0 1 7 0.00018331805682859762 1 0.0001047531753306272 0.0974899650283391 0 1 0 0 0 2014 2 18 13.2 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11489 1 365.0 1 4 0.002514076207935053 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 12 4 13.0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11490 1 4745.0 1 8 0.0008380254026450176 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 3 1 11.166666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +11491 1 330.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 4 18 5.583333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +11492 1 180.0 1 7 0.00018331805682859762 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 6 14.1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11493 1 1095.0 1 4 0.0012832263978001834 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 5 25 12.033333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11494 1 1825.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 30 7.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11495 1 2190.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 1 22 11.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11496 1 330.0 1 5 0.0020426869189472305 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 1 24 15.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11497 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0001047531753306272 0.3290437059624098 0 1 0 1 0 2015 11 4 21.0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +11498 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 4 5 3.95 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +11499 1 365.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 0 0 0 0 2014 1 29 15.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11500 1 2920.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2013 12 5 10.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11501 1 1095.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 12 1 11.783333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +11502 0 365.0 1 7 0.0006285190519837632 1 0.0009951551656409586 0.31422812548452117 0 1 1 1 0 2014 5 25 10.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11503 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 15 13.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +11504 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 20 14.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +11505 1 2190.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 10 25 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11506 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 11 1 15.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11507 0 60.0 1 7 0.0006808956396490769 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 10 18 14.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11508 1 1825.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 12 16 12.283333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +11509 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 5 6 13.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +11510 1 5110.0 1 5 0.0020426869189472305 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 17 7.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +11511 0 240.0 1 9 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 2 25 16.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11512 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 1 0 2013 11 6 3.3 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11513 1 300.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 4 5 14.733333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +11514 1 2190.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.0009165902841429881 0.19926955742760177 0 0 0 1 0 2013 12 15 19.516666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11515 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 12 12.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +11516 0 730.0 1 5 0.001335602985465497 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 4 4 13.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11517 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 24 14.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +11518 0 120.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 1 1 7.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11519 0 60.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 5 8.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11520 0 150.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 10 10 12.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +11521 0 1095.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 3 23 12.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11522 1 365.0 1 6 0.0008118371088123609 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 2 25 15.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11523 1 210.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 0 0 0 0 2015 10 24 9.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11524 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00047138928898782245 0.30864644167657246 1 1 1 1 0 2014 5 16 4.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +11525 0 1825.0 1 8 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 0 0 0 2014 3 23 12.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11526 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 7 10 14.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11527 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 10 14 6.533333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +11528 1 1095.0 1 5 0.0021474400942778577 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 9 24 15.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11529 0 60.0 1 7 0.00047138928898782245 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 11 11.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +11530 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 11 10 14.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11531 0 60.0 1 4 0.0023045698572737986 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 11 7 13.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11532 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2013 12 16 8.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11533 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 9 28 14.066666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11534 1 6.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 1 2014 7 15 14.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +11535 1 365.0 1 9 5.23765876653136e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2013 11 8 9.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11536 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2014 7 26 13.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +11537 0 60.0 1 3 7.85648814979704e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 10 19 7.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11538 0 365.0 1 4 0.0004190127013225088 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 8 9 13.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11539 1 300.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 11 7 21.0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +11540 0 30.0 1 5 0.0007594605211470473 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 6 22 9.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +11541 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 11 2 8.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11542 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 9 18 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +11543 0 60.0 1 5 0.0008118371088123609 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2015 6 15 14.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11544 0 30.0 1 6 0.00047138928898782245 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 1 8.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +11545 1 730.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 11 30 13.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +11546 1 730.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.001335602985465497 0.30668251589229417 0 1 0 1 0 2015 12 19 12.783333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11547 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 8 13 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +11548 1 5475.0 1 5 0.0005499541704857929 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 8 13 11.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11549 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 30 11.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +11550 1 365.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 5 13.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11551 0 2920.0 1 6 0.0006023307581511064 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 0 1 2014 3 19 11.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11552 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 10 21 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +11553 0 90.0 1 7 0.00034044781982453846 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 7 13 3.9833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11554 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2014 8 14 12.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11555 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 6 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +11556 1 90.0 1 6 0.00044520099515516566 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 2 17 13.8 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11557 1 240.0 1 9 5.23765876653136e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 8 2 14.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11558 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 29 9.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11559 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 7 3 11.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +11560 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2016 1 2 15.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11561 0 60.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.0010475317533062722 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 6 2 14.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11562 1 365.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.00028807123215922483 0.08293279583785554 0 0 0 0 0 2015 6 5 12.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11563 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 2 19 14.833333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11564 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 12 12 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +11565 1 180.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 5 14 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +11566 0 2555.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2013 12 16 8.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11567 1 1095.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 1 29 9.15 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11568 0 60.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 0 2014 8 24 10.15 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +11569 1 730.0 1 4 0.001597485923792065 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 0 0 0 0 2014 5 9 4.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11570 1 1095.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 11 13 14.983333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +11571 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 2 13.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11572 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 5 21 10.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11573 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 7 21.0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11574 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 7 23 4.383333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +11575 1 730.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2016 2 17 13.55 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11576 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 11 14 12.5 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +11577 1 150.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 14 12.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +11578 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 10 20 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +11579 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2013 10 23 14.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11580 0 30.0 1 8 0.0001571297629959408 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 11 19 16.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +11581 1 60.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 5 13.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11582 1 2190.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 3 1 13.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11583 1 60.0 1 6 0.00065470734581642 0 0.0008904019903103313 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2013 11 4 11.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +11584 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0006808956396490769 0.3212396850827778 0 0 0 0 0 2014 2 20 13.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11585 0 120.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 11 26 10.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11586 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 4 26 14.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +11587 1 730.0 1 4 0.00028807123215922483 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 1 0 2015 3 7 11.433333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11588 0 150.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 12 17 8.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11589 0 60.0 1 5 0.0008904019903103313 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 0 0 0 0 2014 6 15 9.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11590 1 1825.0 1 8 0.0011260966348042424 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2014 11 11 14.8 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11591 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 10 9 9.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +11592 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 1 0 2014 11 9 12.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +11593 1 730.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2014 11 3 14.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11594 1 365.0 1 3 0.0045567631268822835 1 5.23765876653136e-05 0.009113304735817528 0 0 0 0 0 2014 6 15 15.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11595 1 730.0 1 4 0.00026188293832656804 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 0 0 2014 10 13 13.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11596 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 6 21 14.866666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +11597 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 10 31 8.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11598 1 1095.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 2 18 9.516666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11599 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2016 1 8 15.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11600 0 1825.0 1 8 0.0003142595259918816 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 11 29 8.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11601 1 1095.0 1 4 0.0020164986251145736 1 0.0007070839334817337 0.08326011680190191 0 1 0 0 0 2015 4 25 10.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11602 1 5475.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2016 1 21 6.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +11603 1 730.0 1 2 2.61882938326568e-05 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 0 0 0 0 2014 7 17 11.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +11604 1 730.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.00013094146916328402 0.01257601598704498 0 0 0 0 0 2014 12 7 9.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11605 0 90.0 1 4 0.0010737200471389288 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2015 12 14 12.9 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11606 1 730.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 0 0 0 0 2014 9 10 8.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11607 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0013617912792981538 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 6 21 14.866666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +11608 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 9 20 12.5 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11609 1 3650.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 7 18 9.5 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +11610 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 1 21 11.2 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +11611 1 365.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 31 16.166666666666668 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11612 0 60.0 1 5 0.00026188293832656804 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 7 12 16.8 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11613 1 1825.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.0012308498101348698 0.31410753355039883 0 0 0 0 0 2014 3 16 8.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11614 1 1825.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 11 23 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11615 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2015 7 7 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +11616 1 365.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 7 11.716666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11617 1 365.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 2 1 14.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11618 1 3285.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 1 0 2015 5 27 11.35 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11619 1 60.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 2 1 15.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11620 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010737200471389288 0.009543990214825916 1 1 1 1 0 2015 6 8 12.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +11621 1 730.0 1 6 0.0018069922744533193 1 5.23765876653136e-05 0.04620393818802005 0 1 0 0 0 2013 12 23 9.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11622 0 60.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 19 9.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +11623 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 6 9 15.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +11624 1 1825.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 9 5 11.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11625 1 300.0 1 3 0.00013094146916328402 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 16 13.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11626 1 1825.0 1 6 0.00026188293832656804 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 8 25 9.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11627 0 30.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2013 11 22 8.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +11628 1 1825.0 1 4 0.0023045698572737986 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 5 19 14.783333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11629 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2013 10 4 12.733333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +11630 1 2920.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 6 6 13.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11631 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 9 30 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +11632 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 8 30 8.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11633 1 270.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 1 2015 10 25 15.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11634 0 365.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 5 11.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +11635 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 9 26 10.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +11636 1 1095.0 1 6 0.00039282440748985203 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 1 0 2014 6 14 13.566666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11637 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 3 13 14.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +11638 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2013 10 21 15.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +11639 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 9 1 6.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11640 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0010475317533062722 0.3338157010698227 0 1 1 0 0 2015 7 22 15.45 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11641 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 30 15.7 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +11642 1 5110.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 9 17 7.55 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11643 1 2190.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 8 15 12.166666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +11644 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 9 10 8.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +11645 1 730.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 8 5 13.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11646 1 180.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 19 13.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11647 1 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 1 0 2015 9 27 9.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11648 1 2190.0 1 5 0.0009427785779756449 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 6 8 10.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11649 1 365.0 1 6 0.0009165902841429881 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 24 10.6 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11650 1 60.0 1 4 0.0016498625114573786 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 3 30 13.0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11651 1 1460.0 1 9 5.23765876653136e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2015 7 22 14.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11652 0 60.0 1 5 0.0012308498101348698 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 10 17 8.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11653 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 11 4 12.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +11654 1 1825.0 1 4 0.0012308498101348698 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 4 26 11.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11655 0 30.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 8 19 5.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +11656 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2013 10 17 11.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11657 1 1460.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 12 27 14.25 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11658 1 365.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.001466544454628781 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 3 29 11.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11659 1 2920.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 1 2015 2 24 15.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11660 0 60.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 1 18 15.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11661 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 11 2 11.266666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +11662 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2015 7 21 8.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +11663 1 1460.0 1 5 0.0003142595259918816 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 1 0 0 0 2015 1 12 13.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11664 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 12 19 7.416666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +11665 0 30.0 1 6 0.00026188293832656804 0 0.001597485923792065 0.19926955742760177 1 1 1 0 1 2014 6 23 11.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +11666 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010737200471389288 0.009543990214825916 1 1 1 1 0 2014 6 28 10.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +11667 1 60.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2016 1 11 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +11668 1 180.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 0 0 2014 10 7 15.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11669 1 730.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 1 5 11.483333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11670 1 1095.0 1 5 0.0015451093361267512 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 4 8 12.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11671 0 60.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 0 2014 6 27 9.266666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +11672 1 1460.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 12 20 15.7 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11673 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 25 7.55 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +11674 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 11 17 21.0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11675 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0006023307581511064 0.0030320257722190637 0 1 0 0 0 2015 5 30 12.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +11676 1 3285.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.0001571297629959408 0.13377090978000586 0 1 0 0 0 2015 2 21 8.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +11677 0 270.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 12 30 15.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11678 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 10 11 11.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11679 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2016 2 12 15.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +11680 1 365.0 1 6 0.00026188293832656804 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 9 20 12.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11681 1 2555.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 7 4 11.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11682 1 730.0 1 3 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 2 22 8.366666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11683 0 2555.0 1 9 0.0001047531753306272 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2013 12 26 11.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11684 1 2555.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 1 8 12.65 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11685 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 11 3 12.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +11686 1 2920.0 1 6 0.0009689668718083017 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 6 18 10.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +11687 1 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 7 12 13.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11688 1 1460.0 1 6 0.0006285190519837632 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 1 0 2015 8 12 14.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11689 1 1825.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2016 1 10 14.933333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11690 1 730.0 1 4 0.0007594605211470473 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 4 17 16.083333333333332 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11691 0 120.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 10 11 10.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11692 0 2190.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 0 1 0 0 2013 10 27 10.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11693 1 1825.0 1 5 0.0008380254026450176 1 0.0004190127013225088 0.2998604579048013 0 1 0 0 0 2014 2 17 9.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11694 1 1460.0 1 9 0.0001571297629959408 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2016 2 20 11.716666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11695 1 365.0 1 5 0.0021474400942778577 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 2 14 15.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11696 1 1460.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 4 6 10.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11697 0 60.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 1 9.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11698 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 11 10 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +11699 1 730.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 1 2015 7 30 14.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11700 1 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 10 26 10.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11701 1 730.0 1 7 0.0007070839334817337 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 4 17 10.083333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +11702 0 60.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 2 15.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11703 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 12 7 5.916666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11704 0 60.0 1 9 5.23765876653136e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 27 11.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11705 1 240.0 1 3 0.0005761424643184497 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 30 14.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11706 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 1 2015 7 19 16.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11707 1 2555.0 1 8 0.00039282440748985203 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 3 24 15.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11708 1 120.0 1 4 0.0012832263978001834 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 1 1 2013 11 9 10.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +11709 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 6 11.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +11710 1 60.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2014 4 10 13.833333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11711 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 5 13 13.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11712 1 365.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 2 27 12.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11713 0 2555.0 1 4 0.00028807123215922483 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 0 2015 10 7 11.316666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11714 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 6 12 11.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +11715 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 2 7 15.2 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11716 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 4 25 10.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +11717 1 60.0 1 6 0.0012832263978001834 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 1 0 0 0 2015 6 5 13.866666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +11718 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 13 11.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +11719 0 3650.0 1 4 0.0008118371088123609 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 11 24 13.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11720 0 60.0 1 8 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 11 24 13.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11721 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2014 8 1 12.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11722 1 730.0 1 5 0.0007070839334817337 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 10 7 10.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11723 1 730.0 1 6 0.0017022390991226922 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 1 0 2015 4 7 15.683333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11724 1 2920.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 2 9 13.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11725 0 2555.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 10 20 9.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +11726 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 2 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +11727 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 7 6 9.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11728 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 7 11.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +11729 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 8 14.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +11730 0 90.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 11 12 15.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11731 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2013 10 28 13.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11732 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 8 12 15.95 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +11733 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 7 19 13.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11734 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 3 10.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11735 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 18 11.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +11736 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 4 11 14.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +11737 1 1095.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 6 17 14.483333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11738 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 3 15.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +11739 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 0 0 0 0 2015 4 21 10.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11740 1 60.0 1 3 0.0007594605211470473 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 2 21 14.1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11741 1 2190.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 5 26 11.783333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11742 1 365.0 1 4 0.0020164986251145736 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 4 26 8.716666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11743 1 2555.0 1 5 0.0020426869189472305 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2014 6 19 13.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11744 0 120.0 1 5 0.0015451093361267512 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 22 4.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11745 0 30.0 1 8 0.00026188293832656804 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 5 27 15.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11746 0 2555.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2014 12 30 15.983333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11747 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 4 14.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +11748 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 1 27 12.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +11749 1 730.0 1 6 0.00026188293832656804 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 6 2 10.233333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11750 1 730.0 1 6 0.0012046615163022129 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 10 6 9.766666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11751 1 5475.0 1 8 7.85648814979704e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 12 13 11.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11752 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 1 13.416666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11753 0 3650.0 1 3 0.0016498625114573786 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 0 1 2015 7 28 8.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11754 1 30.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2014 4 5 13.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11755 1 1460.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.0009165902841429881 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 12 25 6.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11756 0 60.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 10 17 16.216666666666665 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11757 1 365.0 1 9 0.0005237658766531361 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2016 1 7 13.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +11758 0 120.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2016 1 2 11.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +11759 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 3 11 15.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11760 1 1825.0 1 4 0.0004190127013225088 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 2 25 8.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11761 0 60.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 7 7 11.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11762 0 1460.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.0009951551656409586 0.0030320257722190637 1 0 1 1 0 2015 1 24 8.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11763 1 4380.0 1 4 0.002514076207935053 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 8 19 15.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11764 0 60.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 2 14.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11765 1 2190.0 1 4 0.0019379337436166034 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 9 13 11.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11766 1 730.0 1 8 7.85648814979704e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 2 23 9.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +11767 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 7 13 11.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11768 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2015 4 2 15.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11769 1 365.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 3 31 11.833333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11770 0 365.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 29 10.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +11771 0 730.0 1 6 0.0019641220374492603 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 0 1 1 0 2015 8 17 14.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11772 0 60.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 1 2014 10 27 15.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11773 0 21.0 1 6 0.0004975775828204793 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 0 0 0 0 2015 5 17 12.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +11774 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 1 10 14.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11775 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 8 16 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +11776 1 365.0 1 5 0.0010475317533062722 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 1 17 11.1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11777 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 6 27 10.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +11778 1 240.0 1 5 0.00023569464449391123 1 5.23765876653136e-05 0.21203507502541044 0 0 0 0 0 2015 1 4 14.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11779 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 25 9.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +11780 1 30.0 1 6 0.0015712976299594081 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 8 11 14.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +11781 1 1825.0 1 3 0.00036663611365719525 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 24 10.5 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11782 0 60.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 7 30 12.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +11783 1 2190.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.0008642136964776744 0.0008096887005357728 0 1 0 0 0 2016 1 17 15.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11784 0 730.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 1 14.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11785 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 7 1 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +11786 1 1460.0 1 4 0.0017022390991226922 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 11 22 16.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11787 1 4015.0 1 7 0.0006808956396490769 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 4 5 11.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11788 0 90.0 1 5 0.0021474400942778577 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 12 26 13.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11789 1 2190.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 12 27 11.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11790 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 11 11 11.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11791 0 60.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 10 13 10.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11792 0 1095.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 6 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11793 1 1095.0 1 3 0.0015451093361267512 0 0.0006023307581511064 0.0030320257722190637 0 1 0 0 0 2014 4 7 13.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11794 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 6 21 12.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +11795 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 2 2 11.933333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11796 1 365.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 3 24 4.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11797 1 150.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 7.85648814979704e-05 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 7 3 15.2 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11798 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 13 9.05 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +11799 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 5 21 13.816666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11800 1 365.0 1 4 0.0016498625114573786 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 8 27 16.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11801 1 730.0 1 6 0.0019641220374492603 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 31 15.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +11802 1 60.0 1 5 0.0005499541704857929 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 2 22 13.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11803 1 365.0 1 6 0.00130941469163284 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 2 24 13.516666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11804 1 1460.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 27 12.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11805 1 300.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 3 31 10.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11806 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 5 15 13.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +11807 1 30.0 1 6 0.00039282440748985203 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 7 15 8.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +11808 1 1460.0 1 7 0.0008380254026450176 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2015 3 25 13.05 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11809 1 1460.0 1 4 0.002514076207935053 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 1 6 11.933333333333334 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11810 1 4745.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 5 25 8.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11811 1 1825.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 5 20 10.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11812 0 5110.0 1 3 0.0015451093361267512 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 2 1 14.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11813 1 150.0 1 7 0.00044520099515516566 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 6 29 8.933333333333334 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +11814 1 730.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 8 16 14.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11815 1 60.0 1 7 0.0006023307581511064 1 0.0018331805682859762 0.3062690578324461 0 0 0 1 0 2015 6 21 14.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11816 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 12 23 13.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11817 1 240.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 11 10.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11818 0 150.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 1 19 13.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11819 1 120.0 1 7 0.0003142595259918816 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 8 13 10.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11820 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 21 13.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +11821 0 2920.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2015 11 29 10.033333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11822 1 120.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 8 29 8.216666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +11823 1 1095.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 27 9.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11824 0 120.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 9 4 9.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11825 1 730.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2014 9 5 9.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11826 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 0 0 0 0 2015 5 17 12.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +11827 1 60.0 1 11 0.00013094146916328402 1 0.0015451093361267512 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2014 2 23 6.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11828 1 240.0 1 4 0.0014927327484614377 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 23 14.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11829 1 270.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 11 18 10.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11830 0 365.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 11 7 14.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11831 0 300.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 0 1 1 0 2015 2 22 9.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11832 0 60.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 0 2015 7 31 13.116666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11833 1 30.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 10 24 15.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11834 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 9 6 10.116666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +11835 0 60.0 1 7 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 12 6 6.166666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11836 1 1095.0 1 8 0.0004190127013225088 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 21 10.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11837 0 2920.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 5 26 14.283333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11838 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 10 10 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +11839 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 6 13.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +11840 0 30.0 1 5 0.0007070839334817337 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2013 10 23 14.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +11841 1 1460.0 1 5 0.0038758674872332068 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2013 12 29 10.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11842 0 4745.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2014 11 14 11.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11843 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 11 12 13.983333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +11844 1 30.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 8 29 14.133333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11845 0 90.0 1 3 0.00039282440748985203 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 12 20 8.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11846 1 730.0 1 5 0.0020426869189472305 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2014 1 8 13.95 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11847 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 4 14.383333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11848 0 30.0 1 7 0.0005237658766531361 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 7 10.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11849 0 30.0 1 6 0.0008904019903103313 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 20 10.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +11850 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 8 22 13.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11851 1 1095.0 1 6 0.00026188293832656804 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 6 21 14.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11852 0 120.0 1 6 0.0005499541704857929 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 11 1 13.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11853 1 1825.0 1 5 0.0017546156867880058 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 5 2 8.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11854 0 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 4 6 9.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11855 0 1460.0 1 5 0.0021474400942778577 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 1 2014 1 10 10.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11856 1 365.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 11 29 15.316666666666666 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11857 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 8 13.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +11858 0 60.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 3 14.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11859 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 1 1 0 2015 6 17 9.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +11860 1 3285.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 12 19 14.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11861 0 365.0 1 5 0.00044520099515516566 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 9 21 14.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11862 0 60.0 1 5 0.0009165902841429881 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 12 23 12.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11863 1 60.0 1 7 0.00013094146916328402 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2013 10 6 14.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11864 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 4 24 10.65 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +11865 0 730.0 1 6 0.0005499541704857929 0 0.0010475317533062722 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 3 8 16.016666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11866 1 2190.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 11 28 10.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11867 1 90.0 1 8 0.0001571297629959408 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 2 4 10.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +11868 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 1 21 10.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +11869 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 6 23 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +11870 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 3 30 15.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11871 0 60.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 7 16.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11872 0 1825.0 1 5 0.001335602985465497 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2016 2 20 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +11873 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 23 14.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11874 1 1460.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 1 1 12.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11875 1 365.0 1 6 0.0008118371088123609 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 10 29 12.3 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11876 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 0 0 0 0 2014 1 10 12.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11877 1 365.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.0017284273929553489 0.30668251589229417 0 1 0 0 0 2015 5 13 12.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11878 1 60.0 1 4 0.0014927327484614377 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 3 29 14.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11879 1 1460.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 3 25 7.55 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11880 1 1460.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 4 25 7.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11881 0 1825.0 1 6 0.0008904019903103313 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 3 14.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11882 1 365.0 1 4 0.0004190127013225088 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2014 11 11 9.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11883 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 8 14.466666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11884 1 365.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 1 26 13.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11885 0 2920.0 1 5 0.00026188293832656804 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 11 8 10.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11886 1 365.0 1 5 0.00065470734581642 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 7 7 14.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11887 1 730.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 9 14 11.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11888 1 365.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 31 12.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11889 1 365.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2015 3 30 12.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11890 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 4 18 10.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +11891 0 60.0 1 6 0.00039282440748985203 1 0.0009951551656409586 0.31422812548452117 0 1 1 1 0 2014 12 7 10.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +11892 0 1825.0 1 3 0.0011260966348042424 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 10 31 12.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11893 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 5 4 9.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +11894 1 60.0 1 3 0.00028807123215922483 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2014 2 1 13.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11895 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 1 5 14.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +11896 1 730.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 1 22 13.966666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11897 1 730.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 11 19 9.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11898 0 365.0 1 7 0.0003142595259918816 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 7 13 13.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11899 0 60.0 1 6 0.00023569464449391123 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 8 9 13.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11900 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 1 22 13.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11901 1 730.0 1 4 0.0007332722273143905 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 8 29 10.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11902 0 2920.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 11 8 12.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11903 0 730.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 8 7 9.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11904 1 1460.0 1 4 0.0007594605211470473 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 0 0 0 0 2015 12 12 13.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11905 0 30.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2015 2 16 8.883333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11906 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 5 23 12.4 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +11907 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 5 11 8.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +11908 0 90.0 1 4 0.0023045698572737986 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 8 7 15.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11909 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 9 5 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +11910 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 1 2014 11 25 15.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +11911 1 240.0 1 6 0.0018069922744533193 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 0 0 1 0 2014 7 31 13.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11912 1 2190.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 11 22 21.0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +11913 0 730.0 1 6 0.00036663611365719525 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 10 3 11.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11914 1 365.0 1 4 0.0012570381039675265 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 9 7 14.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11915 1 1095.0 1 6 0.00047138928898782245 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 2 15 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11916 1 2555.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 1 10 13.483333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11917 1 365.0 1 5 0.0010737200471389288 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 7 19 15.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11918 1 1095.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.0002095063506612544 0.20684962185814942 0 0 0 0 0 2014 7 23 11.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11919 1 730.0 1 7 0.00065470734581642 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 11 8.45 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11920 1 1095.0 1 6 0.00026188293832656804 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 3 15 13.266666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11921 1 730.0 1 3 0.00039282440748985203 1 0.00026188293832656804 0.20684962185814942 0 1 0 0 0 2015 6 23 14.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +11922 1 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 1 17 8.0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11923 0 730.0 1 4 0.0010475317533062722 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 12 17 10.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +11924 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 8 3 13.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11925 1 2190.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 10 13.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11926 1 240.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 1 19 12.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11927 0 60.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 5 12 14.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11928 1 1095.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 10 5 9.55 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11929 1 60.0 1 4 0.0015712976299594081 1 0.0018331805682859762 0.3062690578324461 0 1 0 0 0 2015 12 4 15.433333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11930 1 120.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.0001571297629959408 0.20230158319982083 0 1 0 0 0 2014 2 3 14.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11931 0 60.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 6 4 7.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11932 0 1460.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0010737200471389288 0.009543990214825916 1 1 1 1 0 2015 3 1 8.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11933 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2016 1 11 14.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11934 1 60.0 1 7 0.0006023307581511064 1 0.0010475317533062722 0.3338157010698227 0 1 0 0 0 2015 9 19 10.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11935 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 12 13.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11936 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 6 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +11937 0 90.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 10 11.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11938 0 60.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 0 2015 2 1 14.183333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11939 0 1095.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 1 2015 10 3 6.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11940 1 150.0 1 5 0.0007332722273143905 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 8 19 14.466666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11941 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 3 16 10.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +11942 1 365.0 1 5 0.0009951551656409586 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 10 12 13.15 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +11943 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 3 6.366666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +11944 1 2920.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 23 14.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11945 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 12 26 15.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11946 1 1825.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 3 23 12.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11947 1 30.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 7 28 16.066666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11948 1 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2014 5 29 11.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11949 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 1 1 11.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11950 1 2920.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 7 6 14.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11951 1 1095.0 1 8 0.00013094146916328402 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 8 4 9.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11952 1 730.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 27 14.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11953 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 4 27 15.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +11954 0 240.0 1 9 0.00018331805682859762 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 5 25 14.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11955 1 330.0 1 6 0.0012832263978001834 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2013 11 24 7.683333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11956 1 2920.0 1 6 0.0009689668718083017 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 12 24 8.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11957 0 730.0 1 4 0.0010737200471389288 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 0 0 0 2014 4 6 10.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11958 1 120.0 1 4 0.0005499541704857929 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 10 7 8.683333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11959 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2014 4 24 15.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11960 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 5 8 10.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +11961 0 2920.0 1 5 0.0003142595259918816 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 1 2013 11 12 12.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11962 0 1825.0 1 6 0.0010999083409715857 0 0.0010213434594736153 0.015125674022774649 0 1 0 0 0 2014 3 16 12.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11963 1 1460.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 5 16 13.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11964 1 2920.0 1 4 0.002828335733926935 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 9 8 12.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11965 1 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 19 10.1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11966 0 28.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 29 11.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +11967 0 730.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 1 26 12.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11968 0 60.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 22 8.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11969 0 28.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 11 16 12.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +11970 1 300.0 1 4 0.0012308498101348698 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2014 9 12 14.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11971 1 730.0 1 4 0.00026188293832656804 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2013 12 21 14.433333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11972 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 20 14.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +11973 1 1825.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 6 14 10.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +11974 1 7.0 1 6 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 14 11.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +11975 1 180.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2015 11 13 10.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +11976 1 1460.0 1 4 0.00044520099515516566 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 8 20 13.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11977 1 730.0 1 9 0.00028807123215922483 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 1 10 7.566666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11978 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2013 10 12 11.083333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +11979 0 60.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 6 21 15.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11980 1 300.0 1 6 0.0008380254026450176 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2013 11 22 11.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11981 1 2190.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.0006285190519837632 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 11 25 12.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +11982 1 2555.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 11 20 6.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +11983 1 1095.0 1 4 0.0003142595259918816 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2014 6 3 8.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +11984 1 365.0 1 7 0.0006285190519837632 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2013 10 11 7.966666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11985 1 1095.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 2 25 14.95 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11986 1 1095.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 1 2015 1 16 14.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11987 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2014 8 9 10.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11988 1 60.0 1 3 0.0001571297629959408 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 20 14.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11989 0 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 11 26 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +11990 1 1460.0 1 8 0.0008380254026450176 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 5 30 11.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +11991 1 1825.0 1 7 0.00028807123215922483 1 0.00036663611365719525 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 11 6.716666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +11992 1 150.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.00036663611365719525 0.25768773580029974 0 1 0 0 0 2014 10 10 15.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11993 1 1825.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 7 20 11.166666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11994 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 3 13.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +11995 1 365.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2016 2 19 13.7 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +11996 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 6 29 14.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +11997 1 1825.0 1 6 0.0007070839334817337 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 6 18 9.066666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +11998 1 180.0 1 4 0.0012308498101348698 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 1 2014 10 2 10.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +11999 0 2555.0 1 4 0.0007070839334817337 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 12 17 7.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12000 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 8 12 8.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12001 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 1 31 15.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12002 1 365.0 1 4 0.00036663611365719525 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2013 10 22 13.2 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12003 0 2555.0 1 3 0.00013094146916328402 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 8 24 10.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12004 1 365.0 1 5 0.0003142595259918816 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 1 0 1 0 2015 11 15 14.433333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12005 1 365.0 1 7 0.0006023307581511064 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2016 1 6 8.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +12006 0 30.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 7 19 11.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +12007 1 1460.0 1 3 0.00026188293832656804 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 1 0 2016 2 1 15.933333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12008 1 365.0 1 7 0.0006808956396490769 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 2 15 12.733333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12009 0 240.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 23 14.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12010 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 8 17 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +12011 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 12 10 9.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +12012 1 730.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 11 10 13.85 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12013 1 365.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 4 7 7.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12014 0 60.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.0009951551656409586 0.31422812548452117 0 1 1 1 0 2013 12 2 12.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +12015 0 180.0 1 8 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 11 25 4.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12016 1 1460.0 1 4 0.001597485923792065 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 12 29 17.333333333333332 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12017 0 60.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 14 13.85 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12018 1 3650.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2016 1 29 8.2 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12019 1 120.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 18 14.1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12020 1 30.0 1 3 5.23765876653136e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2013 12 20 14.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12021 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 10 27 15.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +12022 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.001597485923792065 0.19926955742760177 1 1 1 0 0 2015 5 7 11.783333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +12023 0 1095.0 1 5 0.0005237658766531361 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 5 3 11.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12024 1 5110.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 3 2 10.666666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12025 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 8 18 10.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +12026 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 12 16 14.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12027 0 2555.0 1 7 0.0008380254026450176 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 4 21 15.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12028 1 1460.0 1 4 0.001597485923792065 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 1 2015 12 19 10.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12029 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 3 14.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12030 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 4 20 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +12031 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 6 10 8.85 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12032 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 12 11 13.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +12033 1 730.0 1 8 0.0001047531753306272 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 2 23 15.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12034 0 30.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.0010213434594736153 0.015125674022774649 0 1 0 0 0 2014 8 19 13.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12035 1 210.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 3 8.916666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12036 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 6 19 10.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12037 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00018331805682859762 0.058418178372697985 0 1 1 0 0 2015 11 22 10.683333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12038 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 6 5 13.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12039 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 10 12 15.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +12040 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2014 7 13 14.866666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12041 1 1095.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 4 13.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12042 1 730.0 1 3 0.00039282440748985203 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2013 12 2 11.816666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12043 1 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 6 24 12.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12044 1 1095.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 3 10.2 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12045 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 9 7 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +12046 1 300.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 12 28 13.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12047 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2014 1 10 10.7 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12048 0 90.0 1 8 0.00013094146916328402 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 24 10.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12049 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 5 6 11.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12050 1 365.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 9 6 13.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12051 1 365.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2015 5 27 15.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12052 1 730.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.00034044781982453846 0.1885885575481937 0 1 0 0 1 2015 3 27 14.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12053 0 30.0 1 6 0.0015189210422940946 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 5 28 13.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +12054 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 7 25 14.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12055 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 1 0 0 0 2015 9 14 15.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12056 1 1460.0 1 4 0.0012308498101348698 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2016 1 17 13.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12057 1 300.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 0 0 0 0 2015 10 9 15.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12058 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 6 22 9.033333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +12059 0 28.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 10 30 11.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +12060 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 0 2015 7 18 14.266666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12061 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 17 7.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12062 0 240.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 0 0 2015 4 20 9.4 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12063 1 2555.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2014 3 22 14.383333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12064 1 60.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2013 12 21 15.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12065 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2015 11 22 16.283333333333335 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12066 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 27 11.15 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12067 1 180.0 1 6 0.00036663611365719525 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 7 30 15.65 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12068 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 12 19 13.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12069 0 120.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 18 10.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12070 1 120.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 2 2 6.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +12071 1 730.0 1 5 0.0015451093361267512 0 0.0007332722273143905 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 6 17 9.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12072 0 2555.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 11 3 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12073 1 365.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 29 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12074 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 8 17 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +12075 1 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 12 31 13.133333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12076 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 1 11.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12077 0 180.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2016 2 7 15.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12078 0 120.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 1 7.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12079 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0006023307581511064 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2014 7 26 10.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12080 1 1825.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 7 18 15.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12081 1 4380.0 1 5 0.00044520099515516566 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 10 16 8.083333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12082 1 270.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2016 2 8 10.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12083 0 300.0 1 11 5.23765876653136e-05 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 0 0 2015 9 30 9.183333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12084 1 1095.0 1 4 0.0007856488149797041 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 15 15.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12085 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 4 28 10.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +12086 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 6 21 16.766666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12087 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 7 6 13.616666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12088 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 12 23 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12089 1 730.0 1 3 0.00018331805682859762 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2016 2 12 9.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12090 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 21 12.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12091 0 730.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 2 19 13.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12092 1 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2015 9 15 14.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12093 0 60.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 0 0 2013 11 9 9.083333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12094 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2015 7 18 9.266666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +12095 1 730.0 1 7 0.0006285190519837632 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2016 1 9 10.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12096 1 2190.0 1 8 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 25 12.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12097 1 1825.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 9 10 8.1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +12098 1 730.0 1 6 0.00039282440748985203 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 12 8.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12099 1 730.0 1 6 0.0018069922744533193 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 12 19 14.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12100 0 4745.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2014 9 29 9.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12101 1 5475.0 1 3 0.0015451093361267512 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 7 2 9.316666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +12102 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 4 9.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +12103 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 9 17 11.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +12104 1 365.0 1 6 0.0017022390991226922 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2015 10 10 10.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12105 1 730.0 1 5 0.00044520099515516566 1 0.001440356160796124 0.221406791048633 0 1 0 1 0 2015 10 7 8.15 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12106 1 1095.0 1 3 0.00039282440748985203 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 7 21 9.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12107 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 22 11.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12108 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0009951551656409586 0.0030320257722190637 1 1 1 1 0 2014 9 18 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +12109 0 90.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2016 1 7 7.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12110 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 18 10.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +12111 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 6 18 8.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +12112 1 120.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 7 7 14.0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12113 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 6 29 9.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +12114 1 2555.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 6 22 16.083333333333332 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12115 1 1460.0 1 6 0.0008642136964776744 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 24 12.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12116 0 1460.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 2 21 11.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12117 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 0 0 0 0 2014 4 28 13.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12118 1 730.0 1 3 0.0016498625114573786 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 1 6 11.416666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12119 1 365.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 4 23 12.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12120 1 1095.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 11 26 9.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12121 1 2555.0 1 3 0.00023569464449391123 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 6 11 6.833333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12122 1 60.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 20 12.866666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12123 1 730.0 1 5 0.0007332722273143905 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 6 11.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12124 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 14 13.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +12125 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 6 29 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +12126 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 7 2 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +12127 1 240.0 1 7 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 10 10.75 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12128 0 60.0 1 8 0.0004190127013225088 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 0 0 2014 8 6 3.7333333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12129 0 180.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.0007070839334817337 0.3031681223835857 0 1 0 0 0 2014 8 28 12.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12130 1 1095.0 1 5 0.0008904019903103313 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 10 21 9.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12131 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 4 15 7.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12132 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 9 9 14.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12133 1 365.0 1 5 0.0008118371088123609 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 1 0 2014 5 12 9.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12134 1 730.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 8 14.366666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12135 1 1460.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 6 12 13.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12136 1 1095.0 1 9 0.0005237658766531361 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 8 9 10.083333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12137 1 90.0 1 7 0.00026188293832656804 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 9 27 14.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12138 0 90.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2013 10 10 9.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +12139 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 28 4.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12140 0 730.0 1 8 0.0011260966348042424 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 8 25 4.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12141 1 1095.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 0 0 0 1 2015 4 25 13.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12142 0 60.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 0 2013 12 4 8.783333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12143 1 365.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 13 10.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12144 1 60.0 1 4 0.002828335733926935 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 11 6 11.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +12145 0 60.0 1 9 0.0005237658766531361 0 0.0013879795731308105 0.000964735472978793 0 1 0 0 0 2016 1 30 11.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12146 1 365.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 6 6 10.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12147 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 1 2015 6 29 11.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +12148 1 1095.0 1 4 0.0012308498101348698 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2014 11 14 14.216666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12149 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 0 0 0 0 2014 11 7 9.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12150 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 3 29 6.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +12151 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 4 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +12152 1 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 2.61882938326568e-05 0.23987458438851278 0 1 0 0 0 2015 3 9 12.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12153 0 120.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 12 15 14.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12154 1 2920.0 1 7 0.00026188293832656804 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 8 25 9.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12155 1 365.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 10 1 14.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12156 1 240.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 3 23 15.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12157 1 365.0 1 7 0.0004975775828204793 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 11 12 8.866666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12158 1 2190.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 2 13.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12159 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 5 21 12.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +12160 1 60.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 12 19 14.833333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12161 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 1 11.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +12162 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2013 12 4 10.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +12163 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 4 22 8.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +12164 1 1460.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 8 12.283333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12165 1 365.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 6 7.083333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12166 1 2920.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 8 12.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12167 0 240.0 1 4 0.001859368862118633 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 10 10 8.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12168 0 330.0 1 3 0.0011260966348042424 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 1 14 14.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12169 1 730.0 1 6 0.0011522849286368993 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 4 15 11.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12170 0 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 23 8.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12171 0 120.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 12 15.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12172 1 2555.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 2 9 9.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12173 1 365.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 8 1 8.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12174 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 5 26 11.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12175 1 2190.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 0 0 0 0 2014 12 4 15.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12176 1 365.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 5 16 7.666666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12177 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 7 18 14.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12178 1 730.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2015 6 26 15.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12179 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2014 5 11 7.65 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +12180 0 60.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 6 20 13.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12181 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 5 7 11.733333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +12182 0 30.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 7 18 10.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12183 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 7 13 7.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +12184 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 1 2015 7 13 10.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +12185 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 8 13.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +12186 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00023569464449391123 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2015 11 4 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12187 1 5475.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 8 4 16.033333333333335 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +12188 1 60.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 11 17 11.8 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12189 1 1460.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2013 12 1 13.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12190 0 730.0 1 4 0.00047138928898782245 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 5 31 11.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12191 1 1460.0 1 4 0.0010475317533062722 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 11 21 14.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12192 1 1095.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 6 8 14.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12193 1 1095.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 5 3 10.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12194 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 7 14.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12195 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 6 28 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +12196 1 365.0 1 7 0.00028807123215922483 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 11 29 11.9 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +12197 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 5 31 7.516666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +12198 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 20 12.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +12199 0 28.0 1 3 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 8 13.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +12200 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 1 12.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +12201 0 730.0 1 7 0.00039282440748985203 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 12 6 9.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +12202 1 365.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 25 8.566666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12203 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 3 15 10.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +12204 1 300.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2015 11 30 14.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12205 0 60.0 1 4 0.0015712976299594081 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 0 2014 9 14 13.883333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12206 0 60.0 1 7 0.0004975775828204793 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 1 1 0 2013 12 9 8.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +12207 0 60.0 1 5 0.00044520099515516566 0 0.001597485923792065 0.19926955742760177 1 1 0 0 0 2014 7 25 6.833333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12208 1 365.0 1 6 0.0016498625114573786 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 0 0 0 0 2014 6 1 7.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12209 0 60.0 1 6 0.0005499541704857929 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 7 1 14.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12210 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2015 7 19 15.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12211 0 2555.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 6 28 11.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12212 1 2190.0 1 5 0.0010737200471389288 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 3 21 14.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12213 1 365.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 1 27 10.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12214 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 2 21 13.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12215 1 240.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 9 2 14.883333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12216 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 10 24 13.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12217 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2013 11 15 10.633333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12218 1 3650.0 1 3 7.85648814979704e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 1 0 2014 11 1 9.233333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +12219 0 5475.0 1 10 7.85648814979704e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 7 20 11.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12220 0 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 3 10 12.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +12221 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 8 28 10.016666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12222 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 6 30 14.25 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12223 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 12 5 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12224 1 4015.0 1 4 0.001859368862118633 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 5 27 8.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12225 1 1095.0 1 8 0.0006808956396490769 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 10 6 10.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12226 1 180.0 1 6 0.00034044781982453846 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 10 20 10.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12227 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2015 10 26 9.466666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12228 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 10 28 15.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12229 1 1460.0 1 4 0.0004190127013225088 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 2 11 13.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12230 1 1095.0 1 5 0.0008380254026450176 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 3 5 9.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12231 1 730.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.0007594605211470473 0.07838475717952693 0 0 0 0 1 2013 11 15 12.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12232 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0008118371088123609 0.31291884162833566 0 1 1 1 0 2015 12 16 8.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12233 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 7 30 12.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +12234 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 16 13.083333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +12235 1 365.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 11 20 13.933333333333334 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12236 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 10 24 8.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12237 1 1095.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 11 7.6 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12238 1 365.0 1 6 0.0008904019903103313 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 10 14 14.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12239 1 730.0 1 3 0.00036663611365719525 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 1 8.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +12240 0 30.0 1 7 0.00047138928898782245 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 12 17 10.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +12241 0 1825.0 1 5 0.00026188293832656804 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2014 3 9 9.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12242 1 365.0 1 4 0.002828335733926935 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 19 10.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12243 1 210.0 1 7 0.001440356160796124 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 24 7.15 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12244 0 60.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 11 23 15.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12245 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 4 22 11.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12246 0 90.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2014 7 24 15.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12247 0 210.0 1 5 0.0008904019903103313 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 12 17 11.016666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12248 0 60.0 1 11 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 18 14.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12249 1 365.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 6 15 9.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12250 1 1825.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 11 16 15.466666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12251 0 30.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 11 7 10.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12252 1 1095.0 1 4 0.002828335733926935 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 9 4 10.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12253 0 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 12 23 11.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12254 1 240.0 1 7 0.0006023307581511064 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 4 4 11.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12255 1 1460.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 13 13.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12256 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 5.23765876653136e-05 0.014746670801247265 0 0 0 1 0 2014 6 22 14.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12257 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 1 0 2014 4 13 9.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12258 0 2190.0 1 6 0.0003142595259918816 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2014 8 9 7.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12259 0 730.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 3 31 10.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12260 1 1095.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 2 19 8.983333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12261 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 1 19 14.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +12262 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2013 12 29 13.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +12263 0 2920.0 1 6 0.0008642136964776744 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 24 13.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12264 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 11 20 12.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12265 1 35.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 6 24 12.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12266 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2014 7 9 8.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +12267 0 30.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 11 11 9.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +12268 0 90.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 1 2015 10 31 4.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12269 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 1 30 10.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12270 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 12 8 9.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12271 1 2555.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 1 0 0 1 2015 3 16 14.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12272 1 1095.0 1 4 0.0002095063506612544 1 5.23765876653136e-05 0.03490275121883991 0 1 0 0 0 2013 12 6 9.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12273 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 4 11 14.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +12274 1 730.0 1 4 0.0017022390991226922 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 25 9.15 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12275 0 60.0 1 4 0.00039282440748985203 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 11 17 10.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12276 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 6 14 15.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12277 1 180.0 1 6 0.0012046615163022129 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 29 15.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12278 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 10 23 8.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +12279 0 1095.0 1 4 0.0019379337436166034 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2016 1 14 10.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12280 1 270.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 3 24 14.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12281 1 365.0 1 4 0.00044520099515516566 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 6 11.6 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12282 1 90.0 1 4 0.0008118371088123609 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 1 0 2013 10 28 8.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +12283 1 90.0 1 4 0.001597485923792065 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 1 2014 9 23 14.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12284 1 270.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 1 13.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12285 1 2190.0 1 4 0.00026188293832656804 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 3 14 15.166666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12286 1 240.0 1 4 0.00039282440748985203 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2014 9 11 15.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12287 0 60.0 1 3 0.0011260966348042424 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 3 10.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12288 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2015 11 12 8.083333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +12289 0 730.0 1 4 0.0016498625114573786 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 4 3 8.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12290 1 3650.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2015 5 29 12.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12291 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 6 6 7.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +12292 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 1 2014 10 27 10.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12293 0 1095.0 1 6 0.0012046615163022129 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 1 1 0 2014 10 20 9.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12294 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 6 30 9.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12295 1 270.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 23 12.316666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12296 1 2190.0 1 7 0.001440356160796124 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 2 7 9.633333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12297 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2013 10 15 12.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12298 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 14 15.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +12299 1 1460.0 1 7 0.00044520099515516566 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 7 18 14.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12300 1 1095.0 1 4 0.0010737200471389288 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 3 16 9.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12301 1 1460.0 1 3 0.0008904019903103313 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 7 30 9.4 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12302 1 1460.0 1 6 0.0012832263978001834 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2015 4 29 16.483333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +12303 1 1460.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 5 27 9.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12304 1 1095.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 1 0 2015 9 11 8.133333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12305 1 365.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 3 23 14.066666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12306 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 3 15.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +12307 1 730.0 1 6 0.00130941469163284 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 5 20 14.316666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12308 1 730.0 1 5 0.0021474400942778577 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 12 20 13.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12309 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 5 8 14.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +12310 1 1460.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2013 12 27 12.1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12311 1 730.0 1 6 0.0006285190519837632 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 1 0 2015 5 13 11.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12312 1 365.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2015 10 5 15.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12313 1 2190.0 1 7 0.001440356160796124 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2014 5 31 15.366666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12314 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 24 14.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12315 1 60.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 6 23 15.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12316 1 60.0 1 6 0.0012046615163022129 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 3 29 14.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12317 0 60.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 7 2 13.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12318 0 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 9 15 9.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12319 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 10 11 7.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +12320 0 150.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 3 29 14.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12321 1 730.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 2 18 13.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12322 1 365.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2016 1 10 15.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12323 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 5 9 12.25 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +12324 1 730.0 1 7 0.0006023307581511064 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2016 1 25 16.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12325 1 4380.0 1 10 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 1 6 14.5 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12326 1 270.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 6 7 9.966666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12327 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 10 10 13.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12328 1 60.0 1 4 0.0011260966348042424 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 5 24 11.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12329 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 6 16 10.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +12330 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 4 17 15.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +12331 0 60.0 1 5 0.0012308498101348698 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 25 10.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12332 1 1460.0 1 4 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 1 13.783333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12333 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 30 13.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12334 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 6 10 10.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12335 0 30.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 0 0 0 0 2015 9 21 15.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +12336 1 730.0 1 6 0.0005499541704857929 1 0.0001571297629959408 0.039071786655641115 0 1 0 0 0 2013 11 23 9.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12337 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 8 15 8.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12338 1 365.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2016 1 2 9.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12339 1 120.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 0 0 0 0 2015 4 25 15.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12340 1 1095.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 27 10.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12341 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 7 8 13.266666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12342 1 6570.0 1 6 0.00039282440748985203 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 11 2 15.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +12343 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0013617912792981538 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 6 21 14.866666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +12344 1 730.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 26 15.766666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12345 0 2555.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 1 2 10.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12346 1 2190.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 12 11.3 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12347 1 4015.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 2 18 12.883333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12348 1 365.0 1 5 0.0004975775828204793 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 1 12 11.333333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12349 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2015 6 7 9.6 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +12350 0 30.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 0 0 2015 1 28 13.933333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12351 1 1825.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 7 26 10.45 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12352 0 1825.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2016 2 10 13.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12353 1 2920.0 1 9 0.0001047531753306272 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 9 20 14.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12354 1 330.0 1 7 0.001440356160796124 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2014 9 14 8.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12355 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 4 13.266666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12356 0 365.0 1 4 0.001859368862118633 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 0 0 2014 3 26 8.05 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12357 0 60.0 1 5 0.0021474400942778577 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 23 8.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12358 1 730.0 1 9 5.23765876653136e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 11 29 8.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12359 0 365.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 2 25 10.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12360 1 365.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 11 14 13.6 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12361 1 730.0 1 5 0.0005499541704857929 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2016 1 12 12.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12362 0 90.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 0 0 0 2014 12 26 8.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12363 1 1825.0 1 6 0.0004190127013225088 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 8 12 11.7 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12364 0 210.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2016 2 7 15.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12365 0 60.0 1 6 0.00130941469163284 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 27 10.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12366 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0009951551656409586 0.31422812548452117 0 1 1 1 0 2014 4 1 10.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12367 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 2 3 12.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12368 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 5 29 10.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +12369 0 365.0 1 5 0.0005237658766531361 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2013 10 2 15.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12370 0 90.0 1 6 0.001335602985465497 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 7 1 13.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +12371 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00018331805682859762 0.17728737057901356 0 0 0 1 0 2014 3 29 12.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12372 1 730.0 1 5 0.0012570381039675265 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2013 12 23 8.7 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12373 0 7.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 26 13.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +12374 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 11 12 11.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +12375 1 730.0 1 4 0.00028807123215922483 1 0.0010737200471389288 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 3 29 7.083333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +12376 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 10 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12377 1 1460.0 1 7 0.0006285190519837632 1 0.0014141678669634674 0.20881354764242768 0 0 0 0 0 2015 6 23 15.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12378 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 23 10.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12379 0 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 4 8 10.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12380 1 730.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 12 25 10.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12381 1 2555.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2016 1 29 10.283333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12382 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 10 17 12.55 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12383 1 2920.0 1 9 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 1 10.65 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12384 1 365.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2015 6 3 9.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +12385 1 730.0 1 4 0.0020164986251145736 1 0.0018331805682859762 0.3062690578324461 0 1 0 0 0 2014 8 29 10.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12386 1 1825.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 3 8 13.55 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12387 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 1 0 0 2014 6 23 5.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +12388 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 11 17 13.683333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12389 1 365.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 5 5 10.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +12390 0 1095.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 1 2014 8 4 5.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12391 1 1095.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.0001047531753306272 0.2999121401622823 0 1 0 0 0 2014 5 9 13.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12392 1 730.0 1 4 0.0017022390991226922 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 10 26 15.416666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12393 1 1095.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 15 7.433333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12394 0 60.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 6 3 12.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12395 1 5.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 3 13 10.983333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +12396 1 730.0 1 4 0.0012832263978001834 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 6 1 10.766666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12397 0 90.0 1 5 0.0005499541704857929 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2014 5 25 9.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12398 1 5475.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 24 12.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +12399 1 365.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.001335602985465497 0.30668251589229417 0 1 0 0 0 2014 10 5 12.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12400 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2014 4 9 7.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +12401 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 3 18 11.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +12402 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 4 21 9.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12403 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 11 9 10.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12404 1 2920.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 4 26 9.166666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12405 1 730.0 1 5 0.001335602985465497 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 29 11.616666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12406 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 1 0 0 0 2013 11 23 9.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12407 1 365.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 5 26 13.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12408 1 4380.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2016 1 17 15.016666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +12409 1 2190.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 0 0 0 0 2015 9 12 11.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12410 1 2555.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2013 10 18 8.216666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12411 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 5 26 14.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12412 1 365.0 1 4 0.002828335733926935 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 4 13.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12413 1 365.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2014 4 6 11.85 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12414 1 365.0 1 6 0.0005237658766531361 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 26 15.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12415 1 210.0 1 3 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 5 2 14.666666666666666 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12416 1 1460.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.0005761424643184497 0.0848967216221338 0 0 0 0 0 2013 12 26 14.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12417 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 7 31 11.55 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12418 0 120.0 1 6 0.0019641220374492603 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 11 30 14.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12419 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 6 5 11.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12420 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2015 1 17 17.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12421 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 12 22 8.933333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +12422 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 7 18 16.266666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12423 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 6 4 14.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +12424 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 24 15.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +12425 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 10 1 9.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12426 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 13 10.5 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12427 0 60.0 1 9 0.00018331805682859762 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 6 6 12.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12428 1 2555.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0001571297629959408 0.3021344772339656 0 1 0 0 0 2015 9 30 9.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12429 1 1095.0 1 9 5.23765876653136e-05 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 0 0 1 0 2015 4 23 15.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +12430 1 1825.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 4 9.416666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12431 0 3650.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 1 25 14.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12432 0 60.0 1 11 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 13 13.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +12433 1 1460.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 5 22 13.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +12434 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 6 7 11.6 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12435 0 28.0 1 4 0.0019379337436166034 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 10 29 11.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +12436 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 6 15 7.916666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +12437 0 300.0 1 6 0.0011522849286368993 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 16 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +12438 0 30.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 11 23 11.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +12439 1 365.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 2 25 14.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12440 1 730.0 1 6 0.001335602985465497 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 10 28 14.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12441 0 365.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 1 1 0 2015 4 17 13.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12442 1 365.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2016 1 19 15.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12443 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 11 11 11.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12444 1 730.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2013 12 18 8.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12445 1 3285.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2015 7 21 15.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12446 1 4015.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 6 13 9.283333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12447 0 180.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 11 15 11.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12448 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 24 15.4 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +12449 0 60.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 12 1 14.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12450 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0001047531753306272 0.0974899650283391 0 1 0 0 0 2015 11 1 11.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +12451 1 30.0 1 4 0.0015712976299594081 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2016 1 17 14.466666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12452 1 150.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 1 0 2015 10 29 10.7 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12453 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 10 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12454 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 12 1 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +12455 1 730.0 1 8 0.0008380254026450176 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 5 9.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12456 1 365.0 1 3 0.00013094146916328402 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 4 23 14.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12457 1 3650.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 6 14 10.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12458 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2013 12 10 8.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12459 1 6570.0 1 7 0.00028807123215922483 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 9 18 16.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12460 0 3650.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 4 30 11.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12461 1 365.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 2 15 13.533333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12462 1 210.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 6 20 12.3 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12463 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 5 2 15.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +12464 1 1825.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 1 1 11.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12465 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 5 29 12.533333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12466 1 300.0 1 6 0.00047138928898782245 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 12 7 14.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12467 0 2920.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 3 11 11.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12468 0 2190.0 1 8 0.0001047531753306272 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 0 2015 12 31 10.566666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12469 1 90.0 1 3 0.0008904019903103313 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2013 10 7 14.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12470 0 90.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 12 26 10.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12471 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 3 22 9.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +12472 1 1095.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 26 8.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12473 0 60.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 10 12 7.616666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12474 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 3 24 6.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +12475 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 7 11 15.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12476 0 60.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 12 13.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12477 1 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 5 18 14.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12478 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2014 12 29 7.916666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +12479 1 1095.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 1 25 15.316666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12480 1 2920.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2014 1 5 10.616666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +12481 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 5 31 11.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +12482 0 210.0 1 10 5.23765876653136e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 10 3 10.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12483 1 150.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 8 28 12.766666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12484 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00065470734581642 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 10 11 11.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +12485 0 60.0 1 9 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 7 13.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12486 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 26 10.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +12487 1 1095.0 1 3 0.0015451093361267512 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 1 22 12.983333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12488 1 730.0 1 6 0.0011522849286368993 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2015 5 19 15.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12489 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 8 12 12.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12490 0 90.0 1 6 0.0017022390991226922 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 12 13 9.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12491 0 120.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.001597485923792065 0.19926955742760177 1 1 1 1 0 2014 11 7 11.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12492 1 240.0 1 4 0.0017022390991226922 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 3 14 14.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +12493 1 150.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 10 9.766666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +12494 0 120.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 28 9.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12495 1 3285.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 9 20 14.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12496 0 730.0 1 7 0.0011784732224695562 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 9 4 13.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +12497 1 60.0 1 4 0.0016498625114573786 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 4 10 15.1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12498 1 730.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2013 10 2 8.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12499 0 60.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 5 26 9.333333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12500 1 365.0 1 7 0.0006023307581511064 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 12 9 12.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12501 1 2920.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2015 7 20 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +12502 1 730.0 1 2 0.00023569464449391123 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 2 25 8.066666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12503 1 60.0 1 5 0.00026188293832656804 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 8 13 14.35 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12504 0 1095.0 1 6 0.0003142595259918816 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 19 7.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12505 1 730.0 1 4 0.0004190127013225088 1 5.23765876653136e-05 0.07729942977242579 0 0 0 0 0 2014 12 23 14.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12506 1 730.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 8 11.95 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12507 0 365.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 9 11 15.883333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12508 1 1095.0 1 5 0.00065470734581642 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 4 2 12.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12509 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 1 2014 4 27 11.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12510 0 4380.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 8 8 7.833333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12511 1 1095.0 1 4 0.00036663611365719525 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2016 1 15 4.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12512 1 240.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.00039282440748985203 0.08293279583785554 0 1 0 0 0 2015 8 21 14.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12513 0 1095.0 1 8 7.85648814979704e-05 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 1 1 1 0 2015 8 17 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12514 1 300.0 1 4 0.0015712976299594081 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 10 26 14.2 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12515 0 730.0 1 7 0.0011784732224695562 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 11 14 6.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12516 1 2190.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 31 9.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12517 1 365.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 8 23 13.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12518 1 365.0 1 5 0.0038758674872332068 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 6 28 14.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12519 0 2555.0 1 3 0.0007594605211470473 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 6 7 12.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12520 1 180.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.001440356160796124 0.221406791048633 0 1 0 1 0 2016 2 2 12.966666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12521 1 365.0 1 3 0.0004190127013225088 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2014 2 4 14.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12522 1 3285.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2014 12 7 12.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12523 1 1460.0 1 4 0.001859368862118633 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 1 2015 3 21 8.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12524 1 240.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 8 1 15.633333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12525 0 60.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2015 6 24 10.7 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12526 1 1095.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 12 9 15.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12527 1 60.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.00047138928898782245 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2013 10 29 12.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12528 0 60.0 1 3 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 1 0 0 2015 10 1 9.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12529 0 28.0 1 3 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 10 25 6.916666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +12530 1 2190.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 4 29 14.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12531 1 1095.0 1 4 0.0005761424643184497 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 4 14 10.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12532 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 11 27 10.516666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12533 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 10 8 9.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +12534 1 2190.0 1 3 0.00018331805682859762 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 3 28 8.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12535 1 1825.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 5 5 11.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +12536 1 365.0 1 6 0.00036663611365719525 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 10 24 6.633333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +12537 1 2190.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 27 9.5 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12538 1 240.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2014 10 16 9.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12539 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0006285190519837632 0.22333626199459058 0 0 0 0 0 2016 1 23 11.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12540 1 1825.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 4 6 10.783333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12541 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 5 6 11.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12542 1 4015.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 9 16 10.116666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12543 1 270.0 1 8 0.00026188293832656804 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 1 0 2013 12 13 14.4 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12544 1 2190.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 10 3 13.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12545 1 2190.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 3 20 14.483333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12546 0 1095.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 12 18 9.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12547 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 7 13.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +12548 1 1095.0 1 7 0.0011784732224695562 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2013 12 24 8.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12549 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 9 15 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +12550 0 60.0 1 7 0.00028807123215922483 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 0 0 2015 6 2 6.616666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12551 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 7 7 16.216666666666665 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12552 0 60.0 1 5 0.00065470734581642 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 6 23 14.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12553 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 1 2014 9 23 9.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12554 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 4 21 15.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +12555 1 365.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2014 7 14 11.35 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +12556 0 1095.0 1 10 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 11 19 11.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12557 1 365.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 10 8 12.65 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12558 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 10 14 14.966666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12559 0 2190.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 12 6 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12560 1 365.0 1 6 0.0008904019903103313 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 15 7.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12561 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00047138928898782245 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 3 21 12.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12562 1 60.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 0 0 0 0 2014 6 21 15.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +12563 0 90.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 1 2013 12 7 13.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12564 1 150.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 5 8 8.583333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12565 0 28.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 30 13.85 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +12566 1 120.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 1 10 14.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12567 1 3650.0 1 6 0.00036663611365719525 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 10 20 7.916666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12568 1 330.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 1 0 2014 12 23 11.6 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12569 0 30.0 1 4 0.0003142595259918816 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 5 31 9.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +12570 0 6.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 3 18 7.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12571 1 730.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 9 11 14.283333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12572 0 60.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 0 0 2015 12 20 16.266666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12573 0 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 1 12.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12574 1 365.0 1 5 0.0021736283881105146 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2013 11 30 8.883333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12575 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 7 10 8.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12576 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 22 8.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +12577 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2015 9 18 12.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12578 1 1460.0 1 8 0.0033521016105800706 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 6 17 8.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12579 0 730.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2013 12 6 11.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12580 1 365.0 1 10 0.00013094146916328402 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 12 17 11.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12581 0 60.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 1 9.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +12582 1 30.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 8 21 3.6333333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12583 0 730.0 1 5 0.0013617912792981538 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2014 11 25 15.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12584 1 5475.0 1 6 0.0017022390991226922 1 5.23765876653136e-05 0.0038933967302358435 0 0 0 0 0 2013 12 2 13.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12585 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 30 14.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12586 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 12 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +12587 1 730.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.00047138928898782245 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 1 17 7.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12588 0 120.0 1 9 5.23765876653136e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 11 29 14.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +12589 1 730.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 1 2015 10 12 9.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +12590 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 8 10.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12591 0 1095.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 7 17 9.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12592 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 14 14.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12593 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 12 12 11.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12594 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 14 13.1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +12595 1 365.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 1 0 2014 1 29 14.666666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12596 1 150.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 1 8 11.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12597 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 6 17 9.85 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12598 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 4 4 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +12599 1 1095.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 5 18 14.066666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12600 0 120.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 12 14.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12601 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 8 7.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12602 1 365.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 3 5 14.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12603 0 180.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 2 16 13.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12604 1 1460.0 1 4 0.0003142595259918816 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2016 1 6 13.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12605 1 365.0 1 6 0.00047138928898782245 1 0.0002095063506612544 0.1740658431960308 0 1 0 1 0 2014 7 5 14.233333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +12606 0 30.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 5 19 12.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12607 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 12 19 9.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +12608 0 90.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 11 14 10.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12609 1 30.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 4 7 8.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12610 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 3 16 10.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +12611 1 300.0 1 6 0.00036663611365719525 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 1 0 2014 5 20 13.283333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12612 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 2 14.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12613 0 1095.0 1 4 0.0007594605211470473 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 1 2015 1 2 11.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12614 1 1095.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 1 13 7.116666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12615 0 90.0 1 6 0.00036663611365719525 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2015 8 31 15.366666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12616 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 29 14.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +12617 1 1460.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 11 16 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12618 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 6 6 13.533333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12619 1 365.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 21 11.266666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12620 0 60.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2013 10 13 13.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12621 0 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 20 11.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12622 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00065470734581642 0.20435164607990078 0 0 0 0 0 2014 7 5 13.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12623 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 11 3 14.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12624 1 180.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 5 10 9.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12625 0 365.0 1 3 0.00034044781982453846 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 11 23 15.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12626 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2014 9 30 11.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12627 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 6 30 13.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12628 0 4380.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 10 12 10.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12629 0 3650.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 0 0 0 2015 4 8 11.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12630 1 730.0 1 4 0.0010999083409715857 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 9 26 10.4 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12631 1 730.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 8 1 9.5 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12632 0 2190.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 5.23765876653136e-05 0.31422812548452117 0 1 0 0 0 2015 6 27 8.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12633 1 365.0 1 4 0.00028807123215922483 1 0.0018331805682859762 0.3062690578324461 0 0 0 0 0 2014 7 15 8.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12634 1 730.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 6 9 14.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12635 1 1825.0 1 8 0.00026188293832656804 1 0.0006285190519837632 0.3062690578324461 0 1 0 0 0 2014 6 6 7.433333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12636 0 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0010475317533062722 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 2 6 9.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12637 1 240.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2014 4 25 12.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12638 1 60.0 1 5 0.0013617912792981538 1 0.00065470734581642 0.20435164607990078 0 1 0 0 0 2015 3 15 8.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +12639 1 2555.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 18 13.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12640 1 120.0 1 5 0.0009165902841429881 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 8 17 13.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12641 0 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 1 1 0 2013 12 24 8.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12642 1 365.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 7 15 12.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12643 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2015 7 17 14.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12644 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2014 10 25 8.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +12645 1 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 9 11 9.35 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12646 0 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2015 11 27 12.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12647 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 8 25 12.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12648 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 9 4 14.8 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +12649 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 16 14.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +12650 1 1095.0 1 5 0.0010737200471389288 1 0.0001047531753306272 0.08248488293968681 0 0 0 0 0 2014 3 22 13.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12651 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 28 12.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12652 0 90.0 1 6 0.0004975775828204793 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 1 1 0 2015 4 18 11.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12653 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 5 22 6.0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +12654 0 30.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 0 1 1 0 2014 8 6 10.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +12655 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2016 1 29 17.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12656 1 60.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.001466544454628781 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 12 23 14.883333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12657 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 11 18 14.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12658 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 7 11.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +12659 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 5 7 14.116666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +12660 1 270.0 1 4 0.00044520099515516566 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2014 5 30 15.416666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12661 0 1095.0 1 9 5.23765876653136e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 3 18 13.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12662 0 5840.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2015 11 17 10.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12663 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0008380254026450176 0.013816390166589143 0 1 0 0 0 2015 8 4 14.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12664 1 730.0 1 6 0.0010737200471389288 1 0.0002095063506612544 0.1740658431960308 0 0 0 0 0 2014 7 16 12.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12665 1 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 5.23765876653136e-05 0.23987458438851278 0 1 0 0 0 2016 2 14 21.0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +12666 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 3 7 14.416666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12667 0 180.0 1 3 0.0008118371088123609 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 10 13 15.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12668 1 730.0 1 3 0.00013094146916328402 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 4 13 12.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +12669 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 10 21 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12670 1 1460.0 1 4 0.002828335733926935 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 9 7 14.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12671 0 90.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 12 27 15.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12672 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 4 30 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +12673 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 9 30 11.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12674 1 1825.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 4 24 8.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12675 1 1825.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.0003142595259918816 0.221406791048633 0 1 0 0 0 2014 5 20 10.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12676 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 12 9 10.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12677 1 270.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0009165902841429881 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 1 6 12.383333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +12678 1 2190.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 11 14 12.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12679 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 1 14.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +12680 1 1825.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 3 13 15.366666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12681 1 5110.0 1 4 0.00036663611365719525 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 1 0 0 0 2014 11 8 14.45 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12682 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 8 8 14.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12683 1 240.0 1 4 0.0005761424643184497 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 2 3 15.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12684 0 180.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 10 2 12.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12685 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 10 20 8.85 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +12686 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 10 16 14.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +12687 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 1 26 8.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +12688 1 1825.0 1 4 0.0007332722273143905 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2016 1 18 8.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12689 0 120.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 7 9.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12690 1 730.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 1 30 12.05 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12691 0 90.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 10 9 5.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12692 1 730.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 5 27 11.333333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +12693 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 11 26 9.183333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12694 1 300.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 7 11 9.55 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12695 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 9 3 15.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12696 1 2920.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 1 8 10.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12697 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 7 2 10.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +12698 1 730.0 1 3 0.0008904019903103313 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 7 2 9.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12699 0 150.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 0 2015 9 7 15.7 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12700 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2015 10 22 6.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12701 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 11 18 16.416666666666668 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +12702 1 90.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 1 0 2015 8 7 10.683333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12703 0 365.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 13 10.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12704 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 12 2 9.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12705 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 3 31 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12706 0 90.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 1 25 15.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12707 1 1460.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 12 13 14.066666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12708 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 10 20 8.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12709 1 90.0 1 3 0.0013617912792981538 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 1 0 2015 10 24 14.916666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +12710 1 180.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 21 7.3 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12711 1 1095.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2014 6 13 11.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12712 0 60.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2015 7 13 14.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12713 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2013 10 15 5.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12714 1 1095.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 1 1 9.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12715 1 365.0 1 9 0.00034044781982453846 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2014 5 25 9.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12716 1 365.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 4 19 13.566666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +12717 1 1825.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 0 0 2015 9 8 10.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12718 1 2920.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2016 1 9 10.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12719 1 365.0 1 7 0.0011260966348042424 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 11 15 12.316666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12720 0 730.0 1 7 0.0011784732224695562 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 5 7 10.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12721 0 2555.0 1 5 0.0007594605211470473 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 0 1 1 0 2014 11 5 14.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12722 1 365.0 1 5 0.0001571297629959408 1 2.61882938326568e-05 0.08248488293968681 0 1 0 0 0 2014 5 11 9.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12723 1 2920.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 5 30 4.266666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12724 0 365.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 12 24 8.85 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12725 0 270.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2016 1 16 14.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12726 0 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 1 21 7.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12727 1 730.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 11 14 13.883333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12728 0 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2015 10 21 10.6 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12729 0 90.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 10 29 15.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12730 1 3285.0 1 5 0.0021474400942778577 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 27 9.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12731 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 19 13.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12732 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 5 23 15.1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +12733 1 4015.0 1 3 0.00013094146916328402 1 0.0014141678669634674 0.20881354764242768 0 1 0 0 0 2016 1 6 13.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12734 0 60.0 1 5 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 12 8 6.7 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12735 0 180.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2016 1 16 10.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12736 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 22 11.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +12737 1 730.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 9 24 11.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12738 1 2190.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 1 26 8.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12739 0 1095.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 1 29 8.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12740 0 120.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 2 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12741 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 28 11.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +12742 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 1 3 13.416666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12743 1 2190.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2016 1 30 15.0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12744 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2013 12 30 14.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12745 1 730.0 1 3 0.00013094146916328402 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 1 0 2014 9 21 13.95 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12746 0 1095.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 1 0 1 2013 11 15 9.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12747 1 210.0 1 7 0.00026188293832656804 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 1 20 11.633333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12748 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 12 23 15.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12749 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 9 22 12.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12750 1 330.0 1 4 0.0014141678669634674 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 29 9.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12751 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 11 14.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +12752 1 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 5 2 13.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12753 1 365.0 1 6 0.00039282440748985203 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 7 4 10.266666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12754 1 240.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 11 28 12.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12755 0 2555.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 4 14 13.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12756 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 2 25 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +12757 0 14.0 1 7 0.0003142595259918816 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 4 29 9.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +12758 0 30.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 10 15 11.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +12759 1 365.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 3 5 14.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12760 1 2190.0 1 5 0.0008904019903103313 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 9 27 13.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12761 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 0 0 0 2014 6 5 14.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +12762 1 1095.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2013 10 20 13.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12763 1 365.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 11 7 21.0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12764 0 120.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 5 31 10.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12765 1 2.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 1 5 11.2 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +12766 0 60.0 1 3 0.0004190127013225088 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 10 15.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12767 0 2920.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2015 12 24 7.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12768 0 60.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 12 23 15.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12769 0 60.0 1 6 0.00044520099515516566 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 8 21 10.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12770 0 1460.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 1 2015 10 24 10.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12771 1 60.0 1 5 0.0009951551656409586 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2013 10 9 13.433333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12772 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 21 7.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12773 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 8 4 14.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12774 0 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2013 10 13 7.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12775 1 120.0 1 8 0.0011260966348042424 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2016 1 16 11.933333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +12776 1 1825.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 11 5 12.616666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12777 1 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2014 11 22 15.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12778 1 3650.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2013 12 20 13.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12779 0 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2015 8 17 17.033333333333335 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12780 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 0 0 0 0 2015 11 3 13.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12781 1 270.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 8 23 13.483333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12782 1 330.0 1 3 0.0016498625114573786 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 12 10.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12783 1 2555.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 5 3 15.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12784 0 90.0 1 7 0.00026188293832656804 0 0.001597485923792065 0.19926955742760177 1 1 1 1 0 2014 7 19 9.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12785 0 730.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 23 11.85 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12786 1 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0015451093361267512 0.31410753355039883 0 0 0 1 0 2015 2 4 12.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +12787 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 11 5 7.9 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12788 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 1 17 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +12789 0 60.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 20 16.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12790 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 9 27 14.85 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12791 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 5 27 13.45 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +12792 1 1095.0 1 4 0.0020164986251145736 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2015 3 27 12.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12793 0 1095.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 1 2014 8 5 13.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12794 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 30 4.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12795 1 730.0 1 8 0.0033521016105800706 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 10 22 9.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12796 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 1 19 13.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +12797 0 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2014 5 28 11.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +12798 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 12 8 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +12799 1 1825.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 8 25 13.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12800 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 12 28 12.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +12801 0 90.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 8 10 11.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +12802 1 60.0 1 5 0.00026188293832656804 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2014 2 24 14.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12803 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 0 0 2014 4 8 10.016666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12804 1 3650.0 1 11 5.23765876653136e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2016 1 21 13.833333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12805 1 3285.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 3 30 15.033333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12806 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 10 13 10.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12807 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 1 0 0 2015 7 14 6.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12808 0 3650.0 1 5 0.0021736283881105146 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 9 29 10.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12809 1 60.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2014 7 24 8.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12810 1 730.0 1 7 0.00023569464449391123 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2014 8 11 9.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12811 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 12 24 13.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12812 0 60.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 10 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12813 1 365.0 1 7 0.00023569464449391123 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2013 11 4 12.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12814 1 1095.0 1 7 0.0004975775828204793 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 0 0 1 0 2014 3 1 12.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12815 1 730.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 20 14.416666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12816 1 730.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 8 3 14.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12817 1 2555.0 1 6 0.00047138928898782245 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2014 6 16 7.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12818 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 9 19 8.766666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12819 0 180.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 12 7 14.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12820 1 1095.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 11 22 12.9 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12821 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 6 5 13.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12822 1 210.0 1 6 0.0006808956396490769 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 7 23 14.1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12823 0 6.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 19 4.366666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12824 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 12 27 12.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +12825 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 23 9.066666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12826 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 10 30 7.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +12827 0 30.0 1 6 0.00047138928898782245 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 8 1 7.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12828 1 1460.0 1 6 0.0012046615163022129 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 7 22 9.333333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12829 0 90.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 0 0 2015 9 12 14.466666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12830 0 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 3 23 5.583333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12831 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 1 1 10.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12832 0 3650.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 12 1 16.166666666666668 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12833 0 730.0 1 4 0.0006023307581511064 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2015 8 18 14.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12834 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 12 8 7.833333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12835 1 1460.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2016 1 29 11.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12836 0 1095.0 1 5 0.00044520099515516566 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 3 14.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12837 0 120.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 10 9 12.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12838 0 150.0 1 6 0.00065470734581642 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2014 8 2 14.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12839 0 365.0 1 5 0.0007332722273143905 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 1 1 0 2015 12 27 9.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12840 0 60.0 1 5 0.00065470734581642 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 11 8 15.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12841 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 7 31 11.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12842 1 730.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 2.61882938326568e-05 0.2229400313539029 0 1 0 0 0 2014 6 21 12.983333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12843 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2013 12 9 8.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12844 1 365.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 10 2 11.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12845 0 14.0 1 8 0.00047138928898782245 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 12 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +12846 1 30.0 1 8 0.0006023307581511064 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 1 3 9.9 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12847 1 300.0 1 8 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 10 10.85 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12848 0 180.0 1 7 0.00047138928898782245 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2013 11 22 15.083333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12849 1 1095.0 1 6 0.0019641220374492603 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 2 10.316666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12850 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 1 15 5.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12851 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 1 0 0 2015 2 9 6.0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +12852 1 1095.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 8 4 12.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +12853 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 10 14 13.1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +12854 1 90.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 6 12.816666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12855 1 730.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.0015451093361267512 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2016 1 4 9.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12856 1 150.0 1 4 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 3 25 8.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12857 0 60.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 10 13 13.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12858 1 1095.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 3 21 7.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12859 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 6 6 11.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12860 0 90.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 12 7.116666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12861 0 90.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 8 2 9.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12862 1 365.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 12 7 8.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12863 1 365.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 14 9.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12864 1 1825.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.0006808956396490769 0.3212396850827778 0 0 0 1 0 2014 4 22 13.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12865 1 2555.0 1 4 0.0007332722273143905 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 10 10 9.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12866 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 6 28 10.416666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +12867 0 2920.0 1 5 0.0020426869189472305 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 1 0 2015 3 31 8.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12868 1 120.0 1 5 0.0007594605211470473 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 7 17 13.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12869 1 4380.0 1 5 0.0012308498101348698 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 2 23 6.983333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +12870 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 12 7 10.183333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12871 0 240.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 12 28 11.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12872 1 730.0 1 6 0.0005499541704857929 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2013 11 16 14.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12873 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 18 10.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12874 1 1460.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 3 1 14.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12875 0 60.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.0008380254026450176 0.4983720088893483 1 0 1 1 0 2013 12 31 11.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12876 0 730.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.0009951551656409586 0.0030320257722190637 1 1 1 1 0 2014 5 26 7.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12877 1 2190.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 3 9 15.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12878 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 4 8 20.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12879 1 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2015 10 31 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +12880 0 60.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 7 8 11.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12881 0 60.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 9 16 13.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12882 0 60.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 0 2014 11 20 9.6 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12883 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010475317533062722 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2016 2 18 7.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +12884 0 365.0 1 4 0.00044520099515516566 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 10 4 5.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12885 0 30.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 6 30 14.516666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12886 0 2920.0 1 4 0.0006808956396490769 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 6 21 5.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12887 1 4745.0 1 4 0.0033521016105800706 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 11 16 9.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12888 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2016 1 3 11.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12889 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 5 11 6.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +12890 1 365.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 14 13.133333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12891 0 30.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 8 6 10.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +12892 0 60.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 3 8.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12893 1 730.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 7 1 14.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +12894 0 2920.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 0 0 0 2014 2 28 12.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12895 1 730.0 1 7 0.0006285190519837632 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 3 28 12.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12896 0 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 5 1 14.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12897 1 210.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.0012308498101348698 0.31410753355039883 0 1 0 0 0 2014 9 1 12.683333333333334 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12898 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 27 13.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +12899 0 120.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2013 10 13 10.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12900 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 10 2 12.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +12901 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 13 15.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12902 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 17 9.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12903 1 210.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 1 20 12.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12904 1 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 8 20 10.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +12905 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2015 6 29 11.65 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +12906 1 210.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.001466544454628781 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 10 19 14.633333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12907 1 240.0 1 6 0.0012832263978001834 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 8 29 13.9 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +12908 0 60.0 1 4 0.00028807123215922483 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 18 16.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12909 0 365.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 7 12 7.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12910 0 2190.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2015 8 26 13.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12911 1 365.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 2 13.366666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12912 0 30.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2015 7 11 6.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +12913 0 30.0 1 6 0.0011522849286368993 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 20 10.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +12914 1 365.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 9 27 10.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12915 0 365.0 1 5 0.001335602985465497 0 0.0008380254026450176 0.013816390166589143 0 1 0 0 0 2014 3 15 10.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12916 1 60.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 8 17 13.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12917 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 10 25 9.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +12918 1 180.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 12 30 13.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12919 1 365.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 22 14.6 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12920 1 60.0 1 7 0.0001571297629959408 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2015 6 12 10.95 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12921 0 4015.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 12 30 15.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12922 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 21 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +12923 1 730.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 14 12.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12924 1 1825.0 1 5 0.0006023307581511064 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 2 25 14.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12925 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 0 1 2013 10 26 8.05 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +12926 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 6 29 14.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +12927 1 2.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 5 31 7.366666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +12928 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2016 1 9 15.3 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12929 0 365.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2016 1 3 21.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12930 1 365.0 1 4 0.001597485923792065 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 17 12.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12931 0 30.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 18 12.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12932 1 180.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 7 9 13.95 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12933 0 240.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 6 19 10.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12934 1 365.0 1 8 0.00023569464449391123 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 0 0 0 0 2014 5 4 8.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12935 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 9 18 10.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12936 0 3285.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 12 1 5.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12937 0 4380.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 8 6.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12938 0 1095.0 1 6 0.0012046615163022129 1 7.85648814979704e-05 0.1685875239030441 0 1 0 0 0 2016 2 6 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12939 1 730.0 1 4 0.00036663611365719525 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 12 7 13.25 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12940 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 25 10.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12941 1 210.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2015 9 29 4.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12942 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2014 6 1 10.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +12943 1 120.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 10 6 7.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12944 0 365.0 1 2 2.61882938326568e-05 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 0 0 0 0 2014 8 30 12.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12945 1 2190.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0011260966348042424 0.13377090978000586 0 1 0 0 0 2014 8 7 7.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12946 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 5 31 15.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12947 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 11 19 14.966666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12948 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 30 8.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +12949 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 12 7.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +12950 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 2 1 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +12951 0 90.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 12 2 15.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12952 1 2190.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 1 0 0 0 2013 11 10 10.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12953 1 365.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2015 5 26 16.15 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12954 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0001571297629959408 0.07611073785036264 0 0 0 1 0 2014 4 17 9.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12955 0 730.0 1 6 0.0004975775828204793 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 0 1 1 0 2014 1 31 10.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12956 0 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 4 10 13.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12957 1 60.0 1 4 0.0007332722273143905 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 3 30 8.3 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12958 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 19 15.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12959 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2015 10 2 9.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +12960 1 270.0 1 3 0.00065470734581642 0 0.0008904019903103313 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2013 11 11 12.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12961 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 12 7 12.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12962 1 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 7 5 14.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12963 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 8 10.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +12964 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 2 26 11.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +12965 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 12 30 12.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12966 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 8 30 15.25 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12967 1 2555.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 4 29 13.65 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12968 1 730.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.00018331805682859762 0.15070546281461575 0 1 0 0 0 2015 5 9 8.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12969 1 330.0 1 5 0.0012308498101348698 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 8 20 12.7 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +12970 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 10 10 14.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +12971 1 1095.0 1 5 0.00065470734581642 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 9 1 10.783333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +12972 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.0018331805682859762 0.3062690578324461 0 1 0 0 0 2014 2 7 11.1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12973 1 5.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 5 31 11.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +12974 1 330.0 1 6 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 1 31 15.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12975 1 60.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 12 13 15.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12976 1 1460.0 1 4 0.00044520099515516566 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 1 20 10.583333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12977 1 240.0 1 6 0.0008642136964776744 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 23 13.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12978 0 60.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 8 30 10.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12979 1 365.0 1 3 0.0013617912792981538 1 2.61882938326568e-05 0.0994194359742967 0 1 0 0 0 2014 10 14 8.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12980 0 365.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2013 12 27 9.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +12981 1 1460.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0012046615163022129 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 7 5 15.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12982 1 427.93359375 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 1 0 2013 11 4 11.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +12983 1 730.0 1 7 0.00018331805682859762 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2014 1 27 13.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12984 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2016 2 21 15.266666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12985 1 730.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 1 0 0 0 2015 2 14 13.833333333333334 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +12986 1 2920.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 7 5 10.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12987 1 1825.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 2 1 10.366666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +12988 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 4 26 11.516666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +12989 0 1460.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 9 22 8.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +12990 0 2555.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.00047138928898782245 0.30864644167657246 1 1 1 1 0 2014 11 25 11.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12991 0 365.0 1 8 0.00065470734581642 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 7 11.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +12992 1 2190.0 1 5 0.002906900615424905 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 5 25 10.083333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12993 1 365.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 2 2 13.066666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +12994 1 60.0 1 5 0.0007594605211470473 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 6 22 12.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +12995 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 5 4 9.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +12996 0 5.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 9 8 14.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +12997 1 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 12 26 13.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +12998 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 12 16 15.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +12999 0 60.0 1 7 0.0006023307581511064 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 8 29 14.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13000 1 730.0 1 6 0.0004975775828204793 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 12 27 10.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13001 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 10 27 10.466666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +13002 0 60.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 30 9.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +13003 1 730.0 1 4 0.0023045698572737986 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 1 0 2015 4 11 9.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +13004 0 180.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 11 21 9.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13005 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 29 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +13006 1 1460.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2014 6 15 14.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +13007 1 30.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 8 2 10.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13008 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2016 1 30 14.366666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13009 1 1095.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 6 4 14.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13010 0 60.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.00065470734581642 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 11 11 10.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13011 1 90.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.001335602985465497 0.30668251589229417 0 0 0 1 0 2014 6 29 11.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +13012 1 1095.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 1 26 8.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13013 1 730.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 0 0 0 0 2014 9 16 11.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +13014 0 730.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 5 5 8.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13015 1 300.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 10 9.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13016 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.001597485923792065 0.19926955742760177 1 1 1 1 0 2015 8 12 11.55 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +13017 1 1460.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 3 22 11.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13018 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0008118371088123609 0.31291884162833566 0 1 1 1 0 2013 10 13 11.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +13019 1 730.0 1 3 0.00018331805682859762 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 12 1 13.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13020 1 730.0 1 6 0.0010737200471389288 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 7 11 11.933333333333334 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13021 1 730.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 10 7 13.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13022 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0018331805682859762 0.3062690578324461 0 0 0 0 0 2014 5 28 13.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13023 1 2555.0 1 4 0.00044520099515516566 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 12 23 8.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13024 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 11 14 9.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13025 0 120.0 1 6 0.00047138928898782245 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 8 31 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13026 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 16 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +13027 0 2190.0 1 4 0.0005761424643184497 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 6 6 8.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13028 1 60.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.0001571297629959408 0.39853911485520355 0 1 0 0 0 2013 10 31 10.933333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13029 1 730.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 0 0 1 0 2015 10 5 13.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13030 1 2555.0 1 5 0.001335602985465497 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 2 5 14.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13031 1 3650.0 1 3 0.0001571297629959408 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2013 12 11 11.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +13032 1 300.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2016 2 5 12.233333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13033 1 3650.0 1 5 0.0008904019903103313 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 3 9 8.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13034 0 300.0 1 11 7.85648814979704e-05 1 0.00039282440748985203 0.3021344772339656 1 1 1 1 0 2016 2 6 14.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13035 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 11 26 17.333333333333332 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +13036 1 90.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 1 0 2013 12 12 13.1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13037 1 365.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 2 17 14.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13038 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0018331805682859762 0.3062690578324461 0 1 0 1 0 2014 9 23 12.95 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13039 1 2555.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2013 12 31 10.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13040 0 730.0 1 4 0.0016498625114573786 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 3 13 13.316666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13041 1 1095.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 10 4 13.55 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13042 1 365.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 2 11 11.683333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13043 0 90.0 1 3 0.0015451093361267512 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 22 14.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13044 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 1 12.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13045 1 210.0 1 8 0.00028807123215922483 1 0.0009165902841429881 0.13377090978000586 0 1 0 0 0 2014 4 16 8.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13046 1 1825.0 1 5 0.0038758674872332068 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 12 30 10.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13047 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 4 4 10.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +13048 0 300.0 1 6 0.00026188293832656804 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 11 13 10.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13049 1 730.0 1 5 0.0012570381039675265 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2016 1 7 10.533333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13050 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2015 8 24 13.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +13051 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 1 21 10.066666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +13052 1 270.0 1 6 0.0012832263978001834 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 8 28 13.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13053 0 300.0 1 6 0.0016498625114573786 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 4 16 13.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13054 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 11 19 14.983333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +13055 1 150.0 1 4 0.00044520099515516566 1 0.0002095063506612544 0.1885885575481937 0 0 0 0 0 2015 9 14 10.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +13056 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 11 9 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +13057 1 1825.0 1 4 0.0004190127013225088 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 3 18 7.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13058 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2016 1 16 13.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13059 1 180.0 1 5 0.0021474400942778577 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 30 13.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13060 1 365.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 10 15 9.05 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13061 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 9 14 16.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +13062 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 4 17 10.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +13063 1 60.0 1 6 0.00130941469163284 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 2 8 15.266666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13064 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 12 11.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13065 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 9 30 11.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +13066 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2013 10 21 11.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +13067 1 1095.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2014 4 8 13.833333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13068 1 3650.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.0002095063506612544 0.09035781349596017 0 1 0 0 0 2014 1 11 12.0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13069 1 730.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 5 3 13.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13070 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 6 7 12.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +13071 1 1095.0 1 6 0.00034044781982453846 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 7 3 13.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13072 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2013 11 28 11.233333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +13073 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 1 0 0 0 2014 7 6 12.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13074 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 5 21 11.216666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +13075 1 1460.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2015 6 11 16.25 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13076 1 90.0 1 4 0.0004190127013225088 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 9 12 13.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13077 0 28.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 11 3 8.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +13078 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 11 21 14.383333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13079 0 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 7 18 15.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13080 1 1095.0 1 5 0.0005499541704857929 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 8 2 13.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13081 0 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 12 5 13.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13082 1 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 9 14 14.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13083 1 4380.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 1 17 11.1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13084 1 180.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2014 12 26 9.3 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13085 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 10 16 14.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +13086 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 18 16.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13087 1 1460.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.0015451093361267512 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2013 10 12 13.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13088 0 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 24 14.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13089 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 20 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +13090 1 730.0 1 5 0.00044520099515516566 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2015 3 15 8.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13091 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 12 31 13.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13092 1 120.0 1 5 0.0005237658766531361 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 8 3 11.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +13093 0 30.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 22 9.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +13094 1 1095.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 30 7.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13095 1 365.0 1 6 0.0012046615163022129 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 3 31 7.333333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13096 0 150.0 1 3 0.0045567631268822835 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 9 18 10.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13097 1 1095.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 2 19 14.733333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +13098 1 300.0 1 6 0.00039282440748985203 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 9 16 14.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13099 0 90.0 1 3 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 23 15.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13100 1 120.0 1 3 0.0007594605211470473 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 2 10 13.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13101 1 240.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 6 10 13.133333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13102 0 365.0 1 4 0.0003142595259918816 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2014 11 25 11.133333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13103 0 2190.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2015 9 19 10.083333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13104 0 2555.0 1 5 0.0038758674872332068 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 2 1 11.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13105 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 1 23 14.266666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13106 1 2190.0 1 4 0.0007332722273143905 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 5 3 10.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13107 1 4745.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 3 13 10.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13108 1 440.9140625 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 1 0 2013 11 4 10.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +13109 1 365.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 30 13.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13110 0 730.0 1 6 0.0009427785779756449 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 1 2 11.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13111 1 5475.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 4 17 10.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13112 1 365.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.0007594605211470473 0.07838475717952693 0 1 0 0 0 2015 9 27 9.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13113 1 1825.0 1 4 0.0005499541704857929 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 29 7.083333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13114 0 60.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 12 19 6.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13115 0 30.0 1 3 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 11 6.85 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +13116 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 6 23 10.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +13117 1 1825.0 1 2 2.61882938326568e-05 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2016 2 3 13.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13118 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 20 13.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +13119 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 29 10.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13120 0 2190.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2014 8 12 9.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13121 1 60.0 1 6 0.00047138928898782245 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 8 10 13.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13122 1 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 7.85648814979704e-05 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 8 25 9.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +13123 1 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 8 18 11.05 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13124 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 9 7.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13125 1 365.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 4 20 14.7 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +13126 1 1095.0 1 6 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 11 8 8.183333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +13127 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 7 17 12.816666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13128 1 365.0 1 5 0.00047138928898782245 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2015 4 11 14.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13129 0 60.0 1 7 0.00018331805682859762 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 21 10.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +13130 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 11 2 10.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +13131 0 60.0 1 6 0.0008380254026450176 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 30 6.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13132 1 365.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 7 29 8.966666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13133 1 2920.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 23 14.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +13134 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 12 10.2 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +13135 1 2920.0 1 4 0.002514076207935053 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 4 26 12.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +13136 0 1825.0 1 2 0.0001047531753306272 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 11 17 15.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13137 0 300.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 11 30 11.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13138 1 60.0 1 6 0.0005499541704857929 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 3 9 9.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13139 1 90.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2013 12 22 13.833333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13140 0 1095.0 1 5 0.002906900615424905 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 8 4 11.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13141 1 730.0 1 8 0.00013094146916328402 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 5 28 11.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13142 0 2920.0 1 6 0.0019641220374492603 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 5 8.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13143 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 5 30 10.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13144 1 730.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 0 0 0 0 2015 8 25 15.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13145 0 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 10 13 15.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13146 1 1095.0 1 7 0.00034044781982453846 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 6 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13147 1 150.0 1 5 0.00034044781982453846 1 0.001440356160796124 0.221406791048633 0 0 0 0 0 2014 10 10 12.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13148 1 365.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 6 13 10.25 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13149 1 60.0 1 3 0.00039282440748985203 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 11 14.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13150 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 15 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13151 0 4380.0 1 5 0.0003142595259918816 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 1 6 6.416666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13152 0 30.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 5 26 14.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +13153 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 4 16 12.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +13154 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 4 16 12.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +13155 0 6205.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 4 4 14.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13156 1 1095.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 11 8 14.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13157 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 0 0 0 0 2014 8 17 8.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13158 1 730.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 2 18 10.766666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13159 0 90.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 19 14.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13160 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 22 15.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +13161 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 0 2016 1 20 16.016666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13162 1 60.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.0017284273929553489 0.30668251589229417 0 1 0 0 0 2015 12 6 14.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13163 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 7 15.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13164 0 60.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 1 6 5.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13165 0 30.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 6 24 9.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13166 1 365.0 1 4 0.002514076207935053 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 11 28 12.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13167 1 730.0 1 4 0.0020164986251145736 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 5 19 9.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +13168 1 730.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 3 21 7.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13169 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 4 24 15.85 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +13170 1 730.0 1 6 0.00039282440748985203 1 0.00039282440748985203 0.07838475717952693 0 1 0 0 0 2015 9 9 16.333333333333332 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13171 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 5 15 7.433333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +13172 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 6 9.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +13173 1 2555.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 6 17 13.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +13174 1 730.0 1 7 0.0003142595259918816 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2015 11 5 8.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13175 1 4380.0 1 4 0.00034044781982453846 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 1 2014 8 7 7.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +13176 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 2 26 11.2 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +13177 0 30.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2014 6 6 10.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13178 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 9 26 10.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13179 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 9 18 13.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13180 1 1460.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.00065470734581642 0.20435164607990078 0 1 0 0 0 2014 10 22 8.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13181 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2015 5 26 15.883333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13182 1 1095.0 1 9 0.00034044781982453846 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2014 5 24 10.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13183 0 365.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 29 13.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13184 1 60.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 3 12.433333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +13185 1 300.0 1 3 0.0015451093361267512 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 7 26 13.933333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13186 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 4 14 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +13187 0 365.0 1 7 0.00018331805682859762 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 1 12 10.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13188 1 60.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 1 0 0 0 2014 9 5 13.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13189 1 730.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 1 15 12.083333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13190 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 25 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13191 1 365.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 2 15 15.266666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13192 1 30.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 12 31 13.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13193 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 4 15.2 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13194 0 240.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 30 12.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13195 1 240.0 1 7 0.00026188293832656804 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 2 14 13.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13196 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 7 10.2 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13197 1 3285.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 7 24 13.1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13198 0 60.0 1 5 0.0004975775828204793 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 1 24 8.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13199 1 365.0 1 6 0.0004190127013225088 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 4 20 13.7 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13200 0 90.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 0 1 1 0 2015 7 31 8.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13201 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 12 24 8.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13202 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 3 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13203 1 4015.0 1 6 0.0018069922744533193 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2014 6 21 14.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13204 0 365.0 1 4 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 1 9 10.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13205 1 1095.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 6 23 8.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13206 0 90.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 23 10.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13207 1 730.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 20 8.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13208 0 300.0 1 4 0.001859368862118633 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 9 4 10.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13209 0 60.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2015 5 26 9.333333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13210 0 60.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 22 15.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13211 1 210.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 1 0 2015 8 1 13.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13212 1 2555.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 10 25 13.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13213 0 2920.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010213434594736153 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 6 2 12.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +13214 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 5 16 7.833333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13215 1 730.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 23 13.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13216 1 2190.0 1 4 0.002514076207935053 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 5 19 11.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +13217 1 1825.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 5 19 14.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13218 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 12 21 14.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13219 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 29 10.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +13220 0 60.0 1 5 0.0021474400942778577 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 1 1 0 2013 10 4 10.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13221 1 730.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 11 13.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13222 0 4745.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 14 13.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13223 1 1825.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 1 6 15.216666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13224 0 60.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 17 11.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13225 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0013879795731308105 0.000964735472978793 0 1 0 0 0 2014 8 1 13.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13226 0 730.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 4 20 11.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +13227 1 1825.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 5 2 15.333333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13228 1 3285.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 10 13 9.35 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13229 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 12 20 11.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13230 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2013 11 7 9.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13231 1 1460.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 7.85648814979704e-05 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 5 14 15.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13232 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 9 9 14.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13233 1 2190.0 1 6 0.0008118371088123609 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 10 4 12.366666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13234 0 60.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 1 2014 6 3 10.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13235 1 150.0 1 4 0.0017022390991226922 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 8 14 12.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +13236 1 150.0 1 5 0.0012308498101348698 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 1 15 8.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +13237 1 2920.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 0 0 2015 5 20 14.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13238 1 730.0 1 6 0.0008380254026450176 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 20 14.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13239 1 2555.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 4 5 13.566666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13240 0 240.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 10 1 11.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13241 1 730.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 1 3 15.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13242 1 180.0 1 3 0.0001047531753306272 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 10 17 12.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13243 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 12 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +13244 1 180.0 1 3 0.0001047531753306272 1 0.0006285190519837632 0.3062690578324461 0 1 0 0 0 2016 2 11 11.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13245 0 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 5 26 10.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +13246 1 60.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.0015451093361267512 0.31410753355039883 0 0 0 0 0 2014 8 1 11.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13247 1 120.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 20 11.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13248 0 730.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 3 10.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13249 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 5 3 12.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +13250 1 1460.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 11 30 15.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13251 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 9 9.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13252 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0008642136964776744 0.0008096887005357728 0 1 0 0 0 2013 11 3 13.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13253 1 210.0 1 3 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 29 12.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13254 1 2190.0 1 6 0.0017022390991226922 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 30 10.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13255 0 120.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 20 11.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13256 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 6 30 13.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13257 1 730.0 1 4 0.0007070839334817337 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 18 13.483333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13258 0 1095.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 2 1 15.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13259 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 5 9 11.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13260 0 60.0 1 9 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 11 16 11.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13261 1 60.0 1 3 0.0001047531753306272 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 6 22 13.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13262 1 3285.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 1 0 0 0 2013 10 27 15.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13263 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 3 27 11.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +13264 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 21 8.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +13265 1 730.0 1 5 0.0005499541704857929 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 0 0 0 0 2014 8 4 10.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13266 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 18 13.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13267 1 365.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 12 27 14.916666666666666 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13268 1 60.0 1 7 0.0006285190519837632 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2016 2 13 9.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13269 1 2555.0 1 5 0.00026188293832656804 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 7 19 9.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13270 1 300.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 10 24 14.666666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13271 0 60.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 0 2015 7 9 8.716666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13272 1 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 1 17 13.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13273 1 3650.0 1 4 0.0019379337436166034 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 4 7 11.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13274 1 210.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2015 8 8 13.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13275 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 7 12.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13276 1 2920.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2016 2 14 10.616666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13277 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 5 29 4.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +13278 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2013 10 22 11.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +13279 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 2 28 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +13280 0 60.0 1 4 0.0008118371088123609 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 9 2 14.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13281 1 730.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 5 10 16.45 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13282 1 3285.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 4 10.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13283 1 1825.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.0007594605211470473 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 12 6 15.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13284 1 5.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2014 3 13 10.966666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +13285 1 180.0 1 5 0.0007594605211470473 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 8 7 14.633333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13286 0 60.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 24 13.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13287 1 1460.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 28 8.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13288 1 365.0 1 4 0.0015712976299594081 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 4 11.65 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +13289 1 240.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 6 28 14.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13290 0 30.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 3 15 13.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13291 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 10 25 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +13292 0 1825.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 6 24 13.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13293 1 2190.0 1 3 0.0045567631268822835 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 11 26 8.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13294 0 60.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 7 4 12.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13295 0 30.0 1 6 0.00034044781982453846 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 27 5.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +13296 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 10 8.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +13297 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 9 28 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +13298 0 28.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 21 9.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +13299 1 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2015 6 13 12.333333333333334 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +13300 0 60.0 1 7 0.0003142595259918816 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 0 0 2014 12 11 10.283333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13301 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 10 13.6 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +13302 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 30 14.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13303 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2015 4 1 12.866666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +13304 1 90.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 5 4 7.166666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13305 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 10 29 7.15 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13306 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2015 5 22 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13307 1 1095.0 1 6 0.00036663611365719525 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 1 5 8.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13308 0 1460.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 0 0 0 2014 10 14 12.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13309 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 20 4.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13310 1 240.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 5 26 15.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +13311 1 730.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2015 8 29 15.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13312 1 730.0 1 4 0.0006023307581511064 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 4 21 11.266666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +13313 1 180.0 1 6 0.00034044781982453846 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 0 0 0 0 2015 3 17 10.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13314 1 1460.0 1 5 0.0008380254026450176 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 0 0 0 0 2014 3 26 12.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13315 1 730.0 1 5 0.0007332722273143905 1 0.0010737200471389288 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 2 7 10.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13316 0 90.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 7 29 10.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +13317 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 4 15 15.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +13318 0 1460.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 4 27 10.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +13319 1 120.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 2 20 11.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13320 0 5110.0 1 6 0.0015189210422940946 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 1 26 13.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13321 0 60.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 6 25 8.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13322 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 12 12 14.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +13323 0 60.0 1 4 0.0004190127013225088 1 0.0008380254026450176 0.4983720088893483 1 0 1 0 0 2013 12 31 11.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +13324 0 120.0 1 5 0.0007070839334817337 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 12 1 11.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +13325 1 2920.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2016 1 20 14.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13326 1 365.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 22 9.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13327 1 1825.0 1 6 0.0007856488149797041 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 11 2 15.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13328 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 12 14 6.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13329 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2015 12 2 14.916666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13330 1 150.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 10 13 14.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13331 1 1095.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 3 28 15.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13332 1 60.0 1 6 0.0018069922744533193 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 11 7 16.033333333333335 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13333 1 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 6 21 11.7 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13334 0 60.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 8 5 8.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13335 0 120.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2015 8 22 10.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13336 0 30.0 1 4 0.0003142595259918816 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 7 12 9.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +13337 0 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 2.61882938326568e-05 0.06599824280324565 0 1 1 1 0 2014 1 3 13.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +13338 0 300.0 1 4 0.0004975775828204793 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 3 16 14.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13339 1 150.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 1 0 2015 5 3 9.083333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +13340 1 3650.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2016 2 10 16.0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13341 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00013094146916328402 0.1740658431960308 0 1 0 0 0 2015 8 18 15.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13342 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 11 22 9.916666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +13343 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 8 24 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +13344 0 90.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 12 30 15.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13345 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 16 6.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +13346 1 30.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 1 30 16.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13347 1 3650.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 4 8 8.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13348 1 365.0 1 4 0.00047138928898782245 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 11 2 10.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13349 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.001335602985465497 0.30668251589229417 0 0 0 0 0 2015 1 11 13.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13350 1 1095.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 15 12.55 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13351 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 12 18 10.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +13352 0 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 5 5 10.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13353 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 10 7 8.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +13354 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 11 26 10.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +13355 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0015451093361267512 0.31410753355039883 0 1 0 0 0 2013 10 15 9.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +13356 0 120.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 8 12 4.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13357 1 1095.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2014 8 4 13.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13358 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 8 6 11.5 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +13359 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 10 31 10.516666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13360 1 2920.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.0006285190519837632 0.22333626199459058 0 0 0 0 0 2015 2 16 9.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +13361 1 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2014 8 16 8.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +13362 0 210.0 1 6 0.0004190127013225088 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 1 18 13.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13363 0 60.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2013 11 22 13.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13364 1 730.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 26 7.65 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13365 0 60.0 1 5 0.0012308498101348698 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 12 9 15.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13366 1 1825.0 1 3 0.00018331805682859762 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2016 2 14 13.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13367 1 2920.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 1 11.966666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +13368 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 12 10.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +13369 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 10 11 11.933333333333334 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +13370 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 11 8.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +13371 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 5 6 11.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +13372 1 2920.0 1 5 0.0007594605211470473 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 13 7.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13373 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 7 24 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13374 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 6 14 10.116666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +13375 1 1825.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 10 27 12.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13376 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 1 0 2014 2 19 9.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13377 0 1460.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 12 15 16.283333333333335 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13378 1 150.0 1 8 0.00028807123215922483 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2014 3 12 14.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13379 1 1825.0 1 5 0.0014927327484614377 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 4 9 10.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13380 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 10 12 14.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13381 0 1095.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 19 7.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13382 1 365.0 1 5 0.00044520099515516566 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 11 30 10.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13383 1 2555.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 1 0 2015 9 11 12.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13384 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 26 14.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +13385 1 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 11 20 8.666666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13386 1 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2015 12 8 13.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13387 1 30.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 2 14 12.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13388 1 2555.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 11 28 9.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13389 0 90.0 1 5 0.0007594605211470473 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 8 29 16.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13390 0 90.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2013 11 25 13.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13391 1 1460.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 6 8 14.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13392 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2013 12 11 14.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13393 1 90.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 4 5 15.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13394 1 4015.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 3 23 9.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13395 1 365.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 3 26 13.55 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13396 1 90.0 1 5 0.0015451093361267512 1 0.0010737200471389288 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 2 12 15.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13397 1 1095.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2013 11 16 8.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13398 0 60.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 12 14 11.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13399 1 730.0 1 7 0.00034044781982453846 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 19 11.333333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13400 1 300.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 10 8 13.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13401 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 21 12.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +13402 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 2 28 15.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13403 1 300.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 8 9 9.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13404 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 1 22 11.233333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +13405 1 365.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2014 3 30 13.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13406 0 60.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 26 10.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13407 1 730.0 1 6 0.00047138928898782245 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2015 12 8 13.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13408 1 730.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 8 25 15.266666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13409 1 365.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 12 12.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13410 0 240.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2016 1 3 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13411 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 10 4 13.366666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13412 1 180.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 5 23 14.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13413 0 150.0 1 5 0.0009951551656409586 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2015 10 22 14.316666666666666 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13414 0 4745.0 1 5 0.00044520099515516566 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 4 28 10.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13415 0 365.0 1 3 0.0008904019903103313 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2014 2 22 9.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13416 1 730.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.001440356160796124 0.221406791048633 0 1 0 0 0 2015 7 10 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13417 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 30 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +13418 1 1460.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 12 27 9.333333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13419 1 2920.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 6 18 15.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13420 1 730.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 3 24 12.783333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13421 1 90.0 1 7 0.0005761424643184497 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 1 0 2016 1 2 14.466666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13422 0 5.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 30 9.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +13423 1 365.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 3 1 8.683333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +13424 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 1 1 0 2016 2 2 16.216666666666665 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13425 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 1 0 2014 6 3 8.283333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13426 1 240.0 1 5 0.0021736283881105146 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 8 16 8.016666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +13427 1 730.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 2 7 7.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13428 1 2920.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 5 11 9.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +13429 0 90.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2014 12 22 15.833333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13430 1 300.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 6 11 13.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13431 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2013 11 15 10.65 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13432 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 0 0 0 2015 6 27 16.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13433 1 730.0 1 8 7.85648814979704e-05 0 0.0004975775828204793 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 9 11 13.216666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13434 0 150.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 0 0 2015 11 24 8.966666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13435 1 730.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 9 22 7.833333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13436 1 150.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2016 2 10 14.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13437 1 730.0 1 5 0.0008380254026450176 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 13 11.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13438 0 120.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 6 8.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13439 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 18 15.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +13440 0 150.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2013 12 22 8.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13441 1 1460.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 6 26 15.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13442 0 730.0 1 7 0.0003142595259918816 0 0.0009951551656409586 0.0030320257722190637 1 1 0 1 0 2013 12 4 8.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13443 0 210.0 1 6 0.0015189210422940946 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 1 2 9.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13444 1 60.0 1 9 0.00023569464449391123 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 9 1 14.383333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13445 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 9 21 9.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +13446 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2015 12 23 9.133333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13447 1 3650.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2016 1 2 8.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13448 1 730.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 0 0 0 0 2014 2 2 12.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13449 1 3285.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 4 2 15.75 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13450 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 7 10.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +13451 1 730.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 18 14.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13452 1 1825.0 1 8 0.0001047531753306272 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2014 4 5 9.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13453 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 9 7 13.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +13454 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 1 0 2013 12 23 13.816666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13455 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 15 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +13456 1 3650.0 1 6 0.0011522849286368993 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 7 14 8.933333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13457 1 2190.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 10 23 11.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13458 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 27 12.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +13459 1 365.0 1 6 0.0015712976299594081 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 2 21 14.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13460 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 4 13 16.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +13461 1 30.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 6 24 11.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13462 1 1095.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 8 4 9.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13463 0 1460.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 0 0 0 2014 1 17 8.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13464 1 5110.0 1 5 0.0021736283881105146 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2014 11 2 8.7 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13465 0 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 2 9 13.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13466 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 1 2014 12 27 14.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13467 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 25 10.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +13468 1 1095.0 1 7 0.0014927327484614377 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 11 8 14.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13469 1 3650.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 8 14.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13470 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2015 5 29 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13471 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 9 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +13472 1 210.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 5 4 12.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13473 0 2555.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2014 4 1 13.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13474 1 730.0 1 7 0.0014927327484614377 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 7 20 13.1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13475 0 1095.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 2 13.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13476 0 1825.0 1 9 0.00018331805682859762 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2014 4 20 10.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13477 0 365.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 1 21 9.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13478 1 2555.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 3 25 6.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13479 0 60.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 16 9.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13480 0 120.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 0 0 0 0 2015 8 16 15.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13481 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 4 25 10.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +13482 1 1095.0 1 6 0.0008642136964776744 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 16 8.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13483 0 90.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 1 4 14.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13484 1 4380.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 4 6 7.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13485 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 3 27 13.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13486 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 2 12.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +13487 1 4745.0 1 5 0.00065470734581642 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 16 9.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13488 1 2190.0 1 4 0.0007594605211470473 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 2 2 9.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13489 1 1095.0 1 4 0.0014141678669634674 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 3 30 14.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13490 1 1095.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 7 21 8.75 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +13491 1 2190.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 11 4 14.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13492 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 4 19 11.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +13493 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.001597485923792065 0.19926955742760177 1 1 1 1 0 2015 8 21 10.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13494 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2014 4 12 7.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13495 1 365.0 1 4 0.002514076207935053 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 18 11.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13496 1 2555.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 1 2015 3 28 15.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +13497 1 5110.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 7 7 9.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13498 1 365.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 1 2014 2 20 12.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +13499 1 2555.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.00013094146916328402 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 9 11 9.766666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +13500 1 2555.0 1 3 0.0015451093361267512 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2015 12 10 8.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13501 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 3 6 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13502 1 730.0 1 4 0.002514076207935053 1 0.0012308498101348698 0.31410753355039883 0 1 0 0 0 2014 1 17 7.583333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13503 1 365.0 1 6 0.00036663611365719525 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2013 12 28 12.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13504 1 730.0 1 7 0.0014927327484614377 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 1 8 9.866666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13505 0 2920.0 1 5 0.0008118371088123609 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 3 11 10.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13506 0 30.0 1 3 0.0005761424643184497 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2015 9 30 14.5 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +13507 1 365.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 4 20 15.216666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13508 1 2555.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 3 23 8.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13509 0 60.0 1 6 0.0004190127013225088 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 6 30 14.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13510 1 1095.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 6 9 13.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13511 1 730.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2016 1 18 9.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13512 1 730.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2013 12 21 7.95 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13513 1 730.0 1 6 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 1 19 15.15 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13514 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 7 8 17.283333333333335 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +13515 1 365.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.0007070839334817337 0.20881354764242768 0 1 0 0 0 2014 11 13 15.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13516 1 730.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.00026188293832656804 0.20684962185814942 0 1 0 0 0 2015 12 29 8.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13517 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 12 25 11.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13518 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2013 10 1 7.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13519 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 9 12 11.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13520 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 8 12.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13521 1 730.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 1 17 14.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13522 0 14.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 10 12.6 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +13523 1 330.0 1 8 0.00026188293832656804 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2015 11 4 14.65 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13524 1 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 11 22 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13525 1 30.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 13 14.633333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13526 1 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2014 1 9 12.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13527 1 365.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 8 7 7.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +13528 1 60.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.0015451093361267512 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2013 11 26 3.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +13529 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010213434594736153 0.015125674022774649 0 1 0 0 0 2014 5 9 11.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13530 1 730.0 1 6 0.0012832263978001834 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2013 11 16 11.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13531 0 60.0 1 5 0.0008118371088123609 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 8 31 9.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13532 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0009427785779756449 0.3338157010698227 0 1 1 1 0 2015 5 5 8.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13533 1 2920.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2015 5 11 15.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13534 0 3650.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2014 4 6 11.15 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13535 1 240.0 1 8 0.0005237658766531361 1 0.00018331805682859762 0.17728737057901356 0 0 0 0 0 2014 3 28 14.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13536 1 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 5 22 10.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13537 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 10 4 13.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13538 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 0 1 1 0 2014 7 8 5.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +13539 0 28.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 4 27 8.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +13540 0 60.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 16 5.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13541 1 150.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 4 27 13.766666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13542 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0001047531753306272 0.08248488293968681 0 0 0 0 0 2014 5 7 7.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +13543 1 180.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 0 0 0 0 2014 9 3 9.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13544 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0006023307581511064 0.0030320257722190637 0 0 0 0 0 2013 10 15 9.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13545 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2015 11 6 14.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13546 0 330.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 11 16 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13547 0 60.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.0015451093361267512 0.31410753355039883 0 1 1 1 0 2015 5 30 15.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13548 1 1460.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 0 0 0 0 2016 2 8 11.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13549 1 1095.0 1 6 0.0018069922744533193 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 0 0 0 0 2015 10 29 9.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13550 1 1095.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 5 31 10.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +13551 0 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 11 20 9.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13552 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 15 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +13553 1 240.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 5 4 9.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13554 1 3650.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 8 25 15.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13555 1 90.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 1 0 2015 11 1 14.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13556 1 730.0 1 6 0.00034044781982453846 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 14 6.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13557 1 120.0 1 5 0.00044520099515516566 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 1 0 2014 4 4 9.8 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13558 1 1095.0 1 7 0.00028807123215922483 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 1 12 19.25 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13559 0 1460.0 1 8 0.0011260966348042424 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 4 7 12.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13560 1 365.0 1 5 0.0021736283881105146 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 2 2 15.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13561 1 60.0 1 7 0.0006808956396490769 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 6 28 14.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13562 1 365.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2016 1 17 9.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13563 0 1825.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 10 21 11.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13564 1 60.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.001335602985465497 0.30668251589229417 0 1 0 0 0 2013 12 28 13.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13565 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 16 12.116666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +13566 1 300.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 4 13 8.6 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13567 1 60.0 1 6 0.0008904019903103313 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2015 9 19 10.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13568 0 2920.0 1 5 0.00034044781982453846 1 2.61882938326568e-05 0.0931314279807742 0 1 1 1 0 2015 12 5 9.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13569 0 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2015 7 6 15.766666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13570 1 1095.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.001440356160796124 0.221406791048633 0 1 0 0 0 2014 6 9 15.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +13571 0 300.0 1 3 0.0003142595259918816 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 1 6 13.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13572 0 2190.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 3 22 10.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13573 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0010737200471389288 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 8 10 15.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13574 1 2555.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2013 12 15 12.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13575 0 1460.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 0 0 0 2014 11 2 15.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13576 0 3285.0 1 6 0.00130941469163284 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 1 10.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13577 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 2 28 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +13578 1 365.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 1 0 2015 3 21 13.8 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13579 1 3285.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 2 9 7.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +13580 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 7 9.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +13581 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 0 0 0 0 2015 1 9 14.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13582 1 1095.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 11 23 9.45 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13583 0 60.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 25 10.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13584 0 365.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2016 2 12 10.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13585 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 0 2014 4 26 8.066666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +13586 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 3 4 10.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +13587 1 330.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 6 29 11.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13588 1 180.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 15 15.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13589 1 300.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 0 0 0 0 2014 7 27 13.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13590 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 12 22 10.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13591 0 30.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2014 9 28 10.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +13592 1 300.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 5 23 11.483333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13593 1 60.0 1 5 0.0004975775828204793 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2013 12 6 12.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13594 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 19 11.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13595 1 730.0 1 6 0.00039282440748985203 1 2.61882938326568e-05 0.2229400313539029 0 1 0 0 0 2015 10 20 8.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13596 0 365.0 1 4 0.00036663611365719525 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 12 28 14.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13597 1 2920.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 8 5 11.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13598 1 730.0 1 6 0.0017022390991226922 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 14 12.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13599 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 0 0 2014 5 16 13.933333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13600 1 1460.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 11 27 9.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13601 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 8 6 11.666666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13602 0 30.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 10 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +13603 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 3 13 6.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13604 1 120.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 7 24 8.766666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13605 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 3 20 4.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +13606 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 4 25 10.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +13607 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 5 30 13.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13608 1 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 10 12 7.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13609 1 1095.0 1 5 0.0010475317533062722 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2015 3 30 15.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13610 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 9 3 9.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +13611 1 365.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 1 16 9.866666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13612 1 1825.0 1 4 0.0004190127013225088 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 3 8 10.983333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13613 1 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 11 1 14.1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +13614 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 6 2 4.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +13615 0 30.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 11 23 11.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +13616 1 1460.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0006285190519837632 0.3062690578324461 0 1 0 0 0 2014 12 27 13.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13617 1 730.0 1 4 0.00026188293832656804 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2013 11 11 14.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13618 0 30.0 1 3 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 31 9.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +13619 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 1 17 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +13620 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 5 8 11.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +13621 0 30.0 1 7 0.00028807123215922483 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 18 14.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +13622 1 730.0 1 5 0.0015451093361267512 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2014 1 18 12.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13623 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 8 26 6.0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +13624 0 60.0 1 5 0.0004975775828204793 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 11 28 9.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13625 0 365.0 1 6 0.00036663611365719525 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 7 14 8.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13626 1 730.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 12 3 5.75 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13627 0 730.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 1 2015 4 15 15.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13628 0 180.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 2 13 12.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13629 0 3650.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 12 23 7.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13630 1 365.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 10 6 9.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +13631 1 2555.0 1 4 0.0007856488149797041 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2013 12 2 12.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +13632 1 730.0 1 3 0.00018331805682859762 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 2 15 7.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +13633 1 730.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2014 10 2 14.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13634 1 1825.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 12 13 15.633333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13635 1 3650.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 1 10 7.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13636 1 1095.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 6 6 11.75 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13637 1 60.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 3 17 15.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13638 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 3 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +13639 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 1 11 15.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13640 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2015 8 11 14.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13641 0 90.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 7 6 15.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13642 1 1825.0 1 3 0.0001047531753306272 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 2 16 12.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13643 0 210.0 1 5 0.0009951551656409586 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 6 29 13.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13644 0 1095.0 1 6 0.0004190127013225088 0 0.0006023307581511064 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2014 3 2 14.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13645 0 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 4 12 12.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13646 0 1095.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 12 26 12.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13647 1 1095.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.00039282440748985203 0.598204902923493 0 1 0 0 0 2013 11 23 11.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13648 0 3650.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 7 28 10.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13649 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 16 13.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +13650 1 4380.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.0017284273929553489 0.30668251589229417 0 0 0 0 0 2014 4 2 8.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13651 1 2920.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2014 12 4 14.55 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13652 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 4 10 13.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13653 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 5 31 12.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +13654 1 730.0 1 5 0.00044520099515516566 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 10 13 11.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13655 1 2555.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2014 9 19 15.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13656 0 150.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 12 10 8.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13657 1 365.0 1 9 0.0001571297629959408 1 7.85648814979704e-05 0.20643616379830138 0 0 0 0 0 2014 12 1 13.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13658 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 4 20 12.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13659 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 18 13.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13660 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 5 26 12.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +13661 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 7 25 12.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13662 1 1460.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 1 0 2014 3 30 9.016666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13663 1 365.0 1 6 0.0018069922744533193 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 5 30 12.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13664 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 20 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +13665 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 7 9.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13666 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 3 31 12.783333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +13667 1 150.0 1 9 0.00013094146916328402 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 1 3 14.5 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13668 0 60.0 1 3 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 23 15.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13669 1 5.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2014 3 13 10.966666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +13670 0 210.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 11 25 11.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13671 1 2555.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 5 31 10.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13672 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 4 19 16.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +13673 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 4 21 15.9 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +13674 1 2190.0 1 7 0.00039282440748985203 1 0.00028807123215922483 0.08293279583785554 0 0 0 0 0 2015 7 9 16.083333333333332 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13675 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2015 6 21 7.183333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +13676 1 365.0 1 3 0.0001571297629959408 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 4 6 14.85 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13677 1 300.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 10 30 13.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +13678 1 90.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2014 3 16 13.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13679 0 3285.0 1 5 0.001335602985465497 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 10 24 12.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13680 1 365.0 1 5 0.0006023307581511064 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 1 0 2014 8 7 8.866666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13681 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 5 19 15.8 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +13682 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 11 15.9 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +13683 0 60.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 11 13 10.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13684 1 1460.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 3 9 10.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13685 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 4 12 12.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +13686 1 4745.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2015 11 1 11.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13687 1 1095.0 1 6 0.0017022390991226922 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 9 12.066666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13688 0 2920.0 1 4 0.0005761424643184497 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2015 6 7 16.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13689 0 60.0 1 9 0.0005237658766531361 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 11 6 12.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13690 1 270.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 2 8 11.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13691 0 60.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 5 23 7.083333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13692 1 730.0 1 6 0.0012046615163022129 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 10 23 13.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13693 1 4745.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 4 11 12.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13694 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 12 13.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13695 1 1095.0 1 4 0.001597485923792065 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 1 0 2014 4 19 7.733333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13696 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 1 15 12.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13697 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 7 12 7.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13698 0 90.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 7 17 10.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13699 1 1095.0 1 10 0.00028807123215922483 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 1 17 9.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13700 1 730.0 1 6 0.0009689668718083017 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 12 3 14.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13701 1 1095.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 1 0 2015 4 13 12.05 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13702 0 60.0 1 6 0.0011522849286368993 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 10 17 8.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13703 1 1095.0 1 10 5.23765876653136e-05 1 7.85648814979704e-05 0.2991885885575482 0 1 0 0 0 2014 3 2 7.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13704 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 25 11.916666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +13705 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 5.23765876653136e-05 0.17833824314779403 0 1 1 1 0 2015 5 12 14.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13706 1 150.0 1 4 0.00034044781982453846 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2013 12 20 7.266666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13707 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 6 22 12.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +13708 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 5 10 12.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +13709 1 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 12 31 10.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13710 1 365.0 1 7 0.0005761424643184497 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 12 6 13.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13711 0 6.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 22 11.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +13712 0 730.0 1 4 0.0033521016105800706 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 9 11.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13713 0 60.0 1 8 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 11 3 7.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +13714 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 8 26 10.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +13715 1 365.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.0010475317533062722 0.3338157010698227 0 0 0 0 0 2015 8 13 10.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13716 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 5 16 15.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +13717 1 730.0 1 9 0.00028807123215922483 1 0.00018331805682859762 0.17728737057901356 0 1 0 0 0 2013 11 10 12.983333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13718 1 180.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0006285190519837632 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 11 2 15.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13719 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2013 10 16 14.666666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +13720 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 0 0 2014 7 4 6.816666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +13721 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 10 11 11.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13722 0 180.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 1 2015 11 25 13.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13723 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 12 16.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13724 0 60.0 1 6 0.0006023307581511064 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 0 1 1 0 2015 7 11 11.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13725 1 730.0 1 4 0.0020164986251145736 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 0 0 0 0 2014 4 7 13.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13726 1 730.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 5 15 13.75 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13727 0 1825.0 1 7 0.0006285190519837632 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 30 14.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13728 1 365.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 8 12 14.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13729 1 730.0 1 4 0.0015712976299594081 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 7 22 13.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13730 0 2190.0 1 6 0.0012832263978001834 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 9 17 8.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13731 0 60.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 11 13.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13732 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 12 17 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +13733 1 5.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 3 13 10.966666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +13734 1 7.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 8 7 9.633333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13735 1 1095.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 1 0 0 0 2015 2 22 12.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13736 1 730.0 1 4 0.00023569464449391123 1 7.85648814979704e-05 0.022912467483246334 0 0 0 1 0 2015 2 20 9.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13737 0 1095.0 1 2 2.61882938326568e-05 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 0 1 2013 12 17 10.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13738 1 730.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2016 1 7 14.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13739 1 730.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 1 11 12.933333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13740 0 30.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 10 3 9.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13741 1 270.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 11 8.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13742 1 1460.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 2 7 10.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13743 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 12 13 12.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +13744 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2013 10 28 13.3 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +13745 1 60.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 6 7 15.783333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13746 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 7 31 9.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13747 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 1 1 0 2015 4 21 8.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +13748 0 730.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2014 1 10 10.533333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13749 1 2555.0 1 4 0.0007332722273143905 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 9 15 15.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13750 1 2190.0 1 4 0.0007594605211470473 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2016 1 26 14.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13751 1 30.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 9 8.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +13752 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 2 6 8.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +13753 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 0 0 2014 3 3 14.166666666666666 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13754 0 2190.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2016 2 11 10.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13755 0 30.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2013 11 15 11.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13756 1 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2013 11 6 7.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13757 0 60.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2016 1 18 15.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13758 1 730.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2015 3 14 10.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13759 0 300.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 12 23 8.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13760 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 6 8 13.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +13761 1 1825.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 3 5 14.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13762 0 1095.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 4 16 8.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13763 1 365.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2013 10 16 9.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13764 1 1095.0 1 3 5.23765876653136e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 9 26 12.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +13765 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 20 9.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13766 0 1460.0 1 4 0.0009689668718083017 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 20 15.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13767 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 3 9.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13768 1 1095.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 9 1 15.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13769 1 2920.0 1 5 0.0038758674872332068 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 1 15 6.333333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13770 0 2555.0 1 12 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 4 26 11.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13771 1 730.0 1 3 2.61882938326568e-05 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 9 14 12.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13772 0 180.0 1 3 0.0015451093361267512 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 12 13.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +13773 1 1825.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 12 12 14.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13774 1 1460.0 1 6 0.0012832263978001834 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2016 1 6 15.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13775 1 1825.0 1 4 0.00026188293832656804 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2016 1 3 9.083333333333334 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13776 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2016 2 15 14.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13777 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 10 7 7.116666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +13778 1 365.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 8 24 12.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13779 1 4015.0 1 5 0.0006285190519837632 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 6 1 9.233333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +13780 0 60.0 1 11 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 12 9.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13781 0 30.0 1 6 0.0015189210422940946 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 11 3 12.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +13782 0 1095.0 1 5 0.0005499541704857929 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 12 27 11.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13783 1 270.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.0007070839334817337 0.23987458438851278 0 1 0 0 0 2014 4 9 11.65 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13784 1 2.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 12 27 9.2 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +13785 0 1095.0 1 6 0.0003142595259918816 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2014 4 26 12.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13786 0 90.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 12 27 9.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13787 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 19 16.05 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +13788 0 60.0 1 3 0.0011260966348042424 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 0 0 0 0 2014 7 4 8.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13789 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 7 1 13.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13790 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 4 17 10.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +13791 1 300.0 1 4 0.0005499541704857929 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 2 27 10.95 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13792 0 150.0 1 7 0.0001571297629959408 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 9 15 16.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13793 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 11 11.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13794 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 8 3 14.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +13795 1 1825.0 1 4 0.0033521016105800706 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 1 0 2015 4 9 13.933333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13796 1 1825.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 9 18 12.183333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13797 1 1095.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 10 30 11.083333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13798 1 180.0 1 5 0.0020426869189472305 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 9 17 14.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +13799 1 270.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2015 1 1 10.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13800 1 3650.0 1 5 0.0010475317533062722 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 1 11 9.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +13801 1 1460.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 19 14.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13802 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 23 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +13803 1 180.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 1 6 11.483333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +13804 0 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 7 10.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13805 1 6570.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 1 0 2013 11 7 8.583333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13806 1 2920.0 1 6 0.00065470734581642 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 4 10 13.533333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13807 0 150.0 1 3 0.00026188293832656804 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 12 17 8.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13808 1 1095.0 1 7 0.00034044781982453846 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2015 7 30 10.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13809 0 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 3 14.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13810 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 4 18 15.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13811 1 2920.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2015 7 5 8.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13812 1 1095.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 12 11 15.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13813 0 1095.0 1 4 0.002514076207935053 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2013 10 23 11.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13814 0 60.0 1 5 0.00044520099515516566 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2016 1 19 15.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13815 0 150.0 1 10 0.00036663611365719525 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 12 28 16.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13816 1 210.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 24 13.916666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13817 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 2 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13818 1 730.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 2 16 8.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13819 0 14.0 1 8 0.00028807123215922483 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 9 28 13.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +13820 1 150.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 2 28 16.2 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13821 1 3285.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2013 10 6 12.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +13822 1 1095.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 2 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13823 0 240.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 1 4 14.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13824 0 60.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 29 15.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13825 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 14 11.333333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +13826 0 60.0 1 3 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 5 28 14.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13827 0 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 7 1 14.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13828 1 365.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 5 11 14.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13829 1 1460.0 1 7 0.00013094146916328402 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 2 22 13.266666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +13830 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 9 6 6.0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +13831 1 730.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 0 0 0 0 2014 3 13 14.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13832 1 60.0 1 9 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 24 11.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13833 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00028807123215922483 0.3637914104088067 1 1 1 1 0 2015 4 10 12.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13834 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 4 11 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +13835 1 3285.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 1 1 3.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13836 1 2920.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2015 11 8 15.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13837 0 90.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 1 3 14.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13838 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 2 1 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +13839 1 730.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 1 27 14.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13840 0 120.0 1 5 0.00044520099515516566 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 12 15 15.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13841 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 12 20 16.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13842 1 365.0 1 3 0.0012308498101348698 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 7 27 10.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13843 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 4 25 15.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +13844 1 365.0 1 5 0.0007594605211470473 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2013 10 25 13.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13845 0 365.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.0001047531753306272 0.049838923630850865 0 1 1 0 1 2014 5 15 14.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13846 1 2920.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 11 1 10.65 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13847 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 15 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +13848 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 7 15.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +13849 0 240.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2016 2 6 15.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13850 0 365.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 10 13 13.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13851 1 730.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 1 11 10.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +13852 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2013 12 4 8.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13853 1 90.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 19 8.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +13854 1 270.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 10 18 14.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13855 1 2920.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 4 12 13.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13856 1 730.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 6 11 13.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13857 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 5 2 9.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13858 1 365.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 3 30 14.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13859 1 240.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 5 10 15.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13860 0 60.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 21 7.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13861 1 240.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.0010737200471389288 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 6 26 13.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13862 1 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 12 9 9.466666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +13863 0 30.0 1 3 0.0004190127013225088 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 23 13.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +13864 1 730.0 1 9 0.00013094146916328402 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 1 2014 7 17 4.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +13865 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 7 25 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +13866 1 365.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.0007070839334817337 0.08326011680190191 0 1 0 0 0 2014 8 11 11.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13867 1 2190.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 11 13 15.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13868 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 3 10 13.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13869 1 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 5 14 13.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13870 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 4 21 15.383333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13871 1 2920.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.00036663611365719525 0.2998604579048013 0 0 0 0 0 2015 7 5 12.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13872 1 3650.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 6 5 9.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13873 1 2920.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2013 10 26 13.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13874 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 0 0 2014 6 8 15.366666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +13875 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 5 11 7.333333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +13876 1 90.0 1 5 0.00065470734581642 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 6 28 13.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13877 1 90.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.0001571297629959408 0.3021344772339656 0 0 0 0 1 2015 5 18 15.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13878 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 3 16 12.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +13879 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 0 0 0 0 2014 12 16 8.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +13880 1 180.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 7 17 14.066666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13881 1 300.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 1 2014 2 8 11.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13882 1 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 1 1 8.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13883 1 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 27 9.75 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13884 0 120.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 12 10.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13885 1 300.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 1 0 2015 7 28 13.216666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13886 0 60.0 1 4 0.00039282440748985203 1 0.0004975775828204793 0.3039261288266405 0 1 0 0 0 2015 7 18 12.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +13887 1 365.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2013 12 17 13.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +13888 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 21 8.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13889 1 2190.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 4 22 8.366666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13890 1 1825.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 9 13 6.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13891 0 90.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 12 6 12.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13892 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 2 10 10.516666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +13893 1 365.0 1 6 0.0006023307581511064 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 4 9.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13894 1 2190.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 1 0 2016 1 5 13.866666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13895 0 60.0 1 2 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 10 5 14.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13896 1 365.0 1 5 0.0038758674872332068 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 2 2 12.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13897 1 1095.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 4 4 14.616666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13898 1 1095.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 1 1 8.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13899 0 365.0 1 4 0.0003142595259918816 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 9 19 10.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13900 1 365.0 1 5 0.0013617912792981538 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 2 17 14.983333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13901 1 150.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 4 28 10.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13902 1 365.0 1 7 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 12 13 8.116666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13903 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 9 18 13.683333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13904 1 1460.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 5 17 11.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13905 1 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 4 30 10.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +13906 0 3650.0 1 4 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 2 20 10.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13907 0 90.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 8 7.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13908 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 1 5 4.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +13909 1 730.0 1 3 0.0001571297629959408 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2016 1 1 12.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13910 0 3650.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2015 12 28 13.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13911 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 10 2 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +13912 1 365.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 12 22 21.0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +13913 0 240.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.0006023307581511064 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 1 14 12.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13914 1 1095.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 5 7.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13915 0 7300.0 1 2 5.23765876653136e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 12 13 13.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +13916 1 210.0 1 9 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 19 10.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +13917 1 2555.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2013 10 28 13.616666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13918 1 2190.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 10 30 10.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13919 1 300.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 6 12.766666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13920 0 365.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 3 15.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13921 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 10 8 6.833333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +13922 1 1095.0 1 3 0.0011260966348042424 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 5 21 8.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13923 1 150.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2013 11 9 11.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +13924 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 6 30 9.35 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +13925 0 365.0 1 9 7.85648814979704e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 5 10 16.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13926 1 365.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 23 15.5 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13927 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 31 10.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +13928 1 1095.0 1 3 7.85648814979704e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 3 16 11.133333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13929 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 8 11 14.2 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13930 0 60.0 1 6 0.0007856488149797041 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 9 15 13.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13931 1 730.0 1 7 0.0005761424643184497 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 7 30 16.266666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13932 1 300.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 18 13.116666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +13933 0 60.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 31 11.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13934 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 7 14.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +13935 0 2190.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 0 1 1 0 2015 10 23 7.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13936 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2016 2 4 14.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13937 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 1 15.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13938 1 1460.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 1 19 13.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13939 0 60.0 1 8 0.00065470734581642 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 6 29 13.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13940 0 1460.0 1 3 0.00036663611365719525 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 21 9.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13941 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 8 24 11.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +13942 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 7 29 10.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +13943 1 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 7 11 9.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13944 1 2555.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 5 30 10.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13945 1 730.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2014 8 30 7.7 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13946 1 1460.0 1 6 0.0017022390991226922 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 4 21 13.533333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13947 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 4 8.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13948 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 12 5 8.083333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13949 1 730.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 3 9 12.55 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13950 1 730.0 1 5 0.0017546156867880058 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 9 26 14.616666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13951 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 3 11 7.833333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +13952 1 1825.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 10 28 8.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13953 0 365.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 25 15.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13954 0 1095.0 1 6 0.00130941469163284 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 13 8.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13955 0 240.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 4 30 11.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13956 1 2920.0 1 6 0.0010737200471389288 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 0 0 2015 2 20 11.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13957 0 60.0 1 6 0.0009427785779756449 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 7 18 13.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13958 1 60.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 7 12.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13959 1 180.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0005761424643184497 0.0848967216221338 0 0 0 0 0 2014 2 3 12.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13960 1 730.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 7 22 13.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13961 1 60.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2013 12 14 13.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13962 0 60.0 1 9 0.0001047531753306272 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 10 4 7.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13963 1 1460.0 1 3 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 1 28 8.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13964 0 150.0 1 5 0.00034044781982453846 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 12 24 8.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13965 1 1095.0 1 4 0.00036663611365719525 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 12 26 13.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13966 1 1460.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2014 4 18 8.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13967 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 8 6 8.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13968 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 11 13 15.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +13969 1 1460.0 1 3 0.0016498625114573786 1 0.00018331805682859762 0.15070546281461575 0 1 0 0 0 2015 6 19 9.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13970 1 330.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 8 29 12.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13971 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0006023307581511064 0.012765517597808673 0 1 1 1 0 2013 12 9 14.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13972 1 1095.0 1 6 0.0012046615163022129 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 9 15 8.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13973 1 730.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 5 23 11.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13974 1 365.0 1 5 0.0032735367290821003 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2014 11 19 15.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13975 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 3 17 14.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +13976 1 730.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 28 8.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13977 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 10 19 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +13978 1 210.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 7 1 8.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +13979 0 90.0 1 7 0.0005761424643184497 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2014 8 1 6.166666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13980 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0013879795731308105 0.000964735472978793 0 1 0 0 0 2014 7 12 15.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13981 1 365.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 12 5 14.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13982 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010475317533062722 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 6 30 6.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +13983 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 5 29 8.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +13984 0 120.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 12 4 9.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +13985 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.001335602985465497 0.30668251589229417 0 1 0 1 0 2015 7 10 11.066666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +13986 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 11 25 14.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13987 1 5110.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 1 5 12.716666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13988 1 60.0 1 4 0.00039282440748985203 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 5 31 14.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13989 1 150.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2014 8 18 15.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13990 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 4 17 10.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +13991 1 730.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2016 2 14 15.116666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +13992 1 60.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2016 1 29 13.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13993 0 30.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 6 26 16.483333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13994 1 4380.0 1 7 0.00026188293832656804 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 0 0 2014 2 3 11.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +13995 1 5475.0 1 8 0.0008380254026450176 1 0.0014141678669634674 0.20881354764242768 0 1 0 0 0 2015 2 11 14.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +13996 1 1460.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 2 7 8.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +13997 1 90.0 1 6 0.0007856488149797041 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2014 1 12 10.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +13998 1 2555.0 1 6 0.0011522849286368993 1 0.001466544454628781 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 2 28 7.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +13999 1 365.0 1 6 0.0010999083409715857 1 0.00026188293832656804 0.20230158319982083 0 1 0 0 0 2014 5 28 13.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14000 1 1460.0 1 4 0.0007594605211470473 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 12 30 8.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14001 1 1825.0 1 4 0.00036663611365719525 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 12 7 10.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14002 1 365.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 12 26 8.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14003 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 24 10.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +14004 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 6 18 8.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +14005 0 4380.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2016 1 17 12.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14006 1 1825.0 1 4 0.00044520099515516566 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 3 10.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +14007 1 270.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 2 8.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14008 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0007070839334817337 0.3031681223835857 0 1 0 0 0 2016 1 30 15.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14009 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 4 19 9.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14010 1 1460.0 1 10 0.00034044781982453846 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 5 6 13.416666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14011 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 16 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +14012 1 3650.0 1 4 0.00047138928898782245 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 5 11 10.866666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14013 0 60.0 1 5 0.00044520099515516566 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 12 8.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14014 1 730.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 10 25 16.083333333333332 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14015 1 30.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 3 10 11.483333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +14016 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 2 19 10.833333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14017 1 60.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 2 18 13.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14018 1 365.0 1 6 0.00023569464449391123 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 11 2 11.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14019 0 30.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 26 11.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +14020 0 30.0 1 3 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 12 6 15.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14021 1 730.0 1 6 0.00023569464449391123 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 1 12.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14022 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 8 8 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14023 1 730.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 4 28 12.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14024 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 15 15.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +14025 0 730.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 11 2 8.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14026 1 60.0 1 6 0.00036663611365719525 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 10 9 13.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14027 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 1 25 13.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14028 1 1825.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 1 2015 5 22 15.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14029 1 90.0 1 2 5.23765876653136e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 6 29 13.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14030 1 365.0 1 6 0.0008118371088123609 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 2 11 13.666666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +14031 0 2555.0 1 4 0.0001047531753306272 1 2.61882938326568e-05 0.023584336830499424 0 1 1 1 0 2015 6 4 10.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14032 1 1095.0 1 5 0.0032735367290821003 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2015 2 20 5.716666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14033 0 365.0 1 6 0.00023569464449391123 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 2 15 11.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14034 1 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 1 0 0 0 2015 1 8 9.65 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +14035 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0009951551656409586 0.31422812548452117 0 1 1 0 0 2014 11 24 6.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +14036 0 180.0 1 4 0.0007070839334817337 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2013 12 22 12.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14037 1 365.0 1 11 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 1 2 9.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14038 1 3285.0 1 5 0.001335602985465497 1 0.0009689668718083017 0.0994194359742967 0 0 0 0 0 2014 7 23 10.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14039 1 365.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 2 14.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14040 1 1460.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2014 12 10 11.633333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14041 1 1460.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0013617912792981538 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 3 2 12.05 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14042 1 180.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 7 6 14.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +14043 1 1460.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 6 6 8.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14044 1 730.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 4 13.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14045 1 1460.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 31 13.516666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14046 1 730.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 1 0 2014 9 3 9.383333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14047 0 30.0 1 4 0.0008118371088123609 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 9 6 14.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14048 1 2555.0 1 3 0.00036663611365719525 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 0 0 0 0 2013 12 21 10.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14049 1 2555.0 1 4 0.00047138928898782245 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 1 4 11.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14050 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2015 9 26 8.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14051 0 1095.0 1 7 0.00065470734581642 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2016 1 26 10.233333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +14052 1 1460.0 1 8 0.00028807123215922483 1 0.00013094146916328402 0.25768773580029974 0 1 0 0 0 2015 1 14 13.55 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14053 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 1 1 0 2015 1 17 6.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14054 1 365.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2016 2 17 13.7 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14055 1 1095.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 5 24 6.45 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14056 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 5 1 12.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +14057 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 10 14 13.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14058 0 60.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 6 14.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14059 1 150.0 1 6 0.0010737200471389288 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 0 0 0 0 2015 10 31 10.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14060 1 330.0 1 6 0.0008118371088123609 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 12 13.35 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14061 1 365.0 1 5 0.0038758674872332068 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 6 29 21.0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14062 1 2555.0 1 5 0.0020426869189472305 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 8 5 14.766666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14063 1 4015.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 5 21 9.65 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14064 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 10 20 10.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14065 1 4380.0 1 4 0.0033521016105800706 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 2 17 7.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14066 1 365.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 8 21 13.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14067 1 90.0 1 3 0.0004190127013225088 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2016 1 24 9.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14068 0 60.0 1 6 0.0012046615163022129 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 0 1 2015 2 27 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +14069 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 2 17 10.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +14070 1 365.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 2 23 14.45 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14071 1 365.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 9 24 14.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14072 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 4 13 8.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14073 1 120.0 1 7 0.0006808956396490769 1 0.0002095063506612544 0.09035781349596017 0 0 0 0 0 2013 11 7 13.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +14074 1 730.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 11 14 12.7 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14075 1 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 6 13 12.783333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14076 0 180.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 12 12 10.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14077 1 300.0 1 4 0.001859368862118633 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2016 1 25 13.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14078 1 90.0 1 4 0.0005499541704857929 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 6 3 13.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14079 1 2190.0 1 6 0.0012046615163022129 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 7 23 11.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14080 1 1825.0 1 4 0.00034044781982453846 1 0.0007070839334817337 0.08326011680190191 0 1 0 1 0 2014 6 10 15.15 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14081 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0013879795731308105 0.000964735472978793 0 0 0 0 0 2015 8 10 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +14082 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 5 25 9.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +14083 1 1460.0 1 5 0.0009951551656409586 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 6 11 14.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14084 1 730.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 4 6 14.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14085 1 2920.0 1 8 0.0006023307581511064 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 5 10 13.133333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14086 1 365.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 11 15.1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14087 1 1095.0 1 6 0.0006023307581511064 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 29 12.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14088 0 60.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 10 17 13.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14089 1 1825.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 1 0 2014 3 12 13.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14090 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 4 10.583333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +14091 1 2190.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 4 16 8.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14092 1 3650.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2015 3 1 13.0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14093 0 30.0 1 4 0.0005761424643184497 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 10 4 8.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14094 0 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 8 24 14.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14095 1 120.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2013 10 20 13.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14096 1 2190.0 1 4 0.001859368862118633 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2013 12 10 12.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14097 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 10 5 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +14098 1 3650.0 1 4 0.0010999083409715857 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 8 24 13.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +14099 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 12 16 13.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14100 0 60.0 1 7 0.0006285190519837632 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 18 12.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14101 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 0 0 0 0 2014 5 19 8.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14102 1 1460.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 11 29 14.983333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14103 1 365.0 1 8 7.85648814979704e-05 1 0.00036663611365719525 0.2998604579048013 0 1 0 0 0 2014 9 16 14.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14104 1 730.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 13 14.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14105 1 60.0 1 4 0.00047138928898782245 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2014 12 2 14.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14106 1 30.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2016 2 6 14.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14107 0 150.0 1 6 0.0012832263978001834 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 12 14 13.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14108 0 2190.0 1 6 0.0008904019903103313 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 5 17 16.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14109 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 3 9 14.166666666666666 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14110 0 150.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 2 16 15.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14111 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 10 22 8.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +14112 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 5 23 15.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +14113 1 3650.0 1 10 0.00013094146916328402 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2016 2 2 13.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14114 1 2190.0 1 4 0.0023045698572737986 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 12 23 10.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14115 1 2920.0 1 8 0.00028807123215922483 1 0.00047138928898782245 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 9 24 12.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +14116 1 90.0 1 6 0.0017022390991226922 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2013 10 16 13.65 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14117 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2015 7 22 14.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14118 1 730.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 19 13.966666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14119 1 5475.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 11 12 8.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14120 1 60.0 1 3 0.0007594605211470473 1 0.001466544454628781 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 12 23 14.7 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14121 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 6 3 11.966666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14122 1 2555.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 1 29 15.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14123 1 730.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 5 27 9.816666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14124 1 1095.0 1 7 0.00013094146916328402 1 0.0011260966348042424 0.13377090978000586 0 1 0 0 0 2014 9 3 9.533333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14125 0 30.0 1 6 0.00026188293832656804 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 5 27 15.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14126 1 150.0 1 5 0.0007070839334817337 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 3 25 15.966666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14127 0 60.0 1 5 0.00065470734581642 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 11 9 12.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14128 0 730.0 1 9 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 3 23 10.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14129 1 730.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 9 22 15.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14130 0 5110.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 5.23765876653136e-05 0.30864644167657246 1 1 1 1 0 2015 2 13 8.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14131 0 120.0 1 4 0.00034044781982453846 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 12 13 10.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14132 1 240.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 9 11 15.166666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14133 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 1 0 1 0 2016 1 8 13.833333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14134 1 730.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 5 26 8.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14135 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 10 13 13.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14136 0 60.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 31 11.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14137 1 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 12 13.65 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14138 1 60.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2016 2 12 14.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +14139 0 120.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 12 22 14.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14140 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 9 24 14.516666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14141 1 3650.0 1 7 0.0006285190519837632 1 0.0007070839334817337 0.08326011680190191 0 1 0 0 0 2014 5 28 12.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14142 1 210.0 1 8 0.00023569464449391123 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 4 14 15.583333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14143 1 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2016 1 9 15.383333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14144 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 11 15 9.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14145 1 1095.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 2 28 10.683333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14146 0 90.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2016 1 17 10.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14147 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 26 10.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14148 0 120.0 1 4 0.00026188293832656804 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 12 12 14.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14149 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 12 12 16.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14150 0 120.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 12 10 11.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14151 1 365.0 1 4 0.0020164986251145736 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2013 10 17 10.633333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14152 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 5 6 10.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +14153 1 90.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 27 10.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +14154 1 1825.0 1 6 0.0018069922744533193 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 11 24 14.45 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14155 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 7 30 13.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14156 1 1095.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.0011260966348042424 0.13377090978000586 0 0 0 0 0 2014 3 1 13.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14157 1 2920.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 6 4 11.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14158 1 150.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2015 10 31 21.0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14159 0 120.0 1 5 0.0006023307581511064 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 1 15 8.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14160 1 1095.0 1 3 0.0011260966348042424 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 6 6 12.283333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14161 1 120.0 1 8 0.0033521016105800706 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 1 0 2014 4 8 11.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +14162 1 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 2 13 10.033333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +14163 1 365.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 3 14 9.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +14164 0 1095.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 8 12 9.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14165 0 2555.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 8 24 10.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14166 1 1095.0 1 4 0.00036663611365719525 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 7 2 14.733333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +14167 1 1095.0 1 3 0.0008118371088123609 1 0.0007070839334817337 0.23987458438851278 0 0 0 0 1 2014 1 16 9.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14168 0 60.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.0009427785779756449 0.3338157010698227 0 1 1 1 0 2015 6 23 4.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14169 0 365.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2015 3 21 11.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14170 1 330.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 2 3 15.066666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14171 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 0 0 2015 7 12 6.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14172 0 3650.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 10 28 14.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14173 1 365.0 1 6 0.0010737200471389288 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 12 5 14.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14174 1 1825.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 0 0 1 0 2014 2 12 8.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14175 1 2920.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 1 21 5.416666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +14176 1 3285.0 1 8 0.00018331805682859762 1 0.0011260966348042424 0.13377090978000586 0 0 0 0 0 2015 11 7 11.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14177 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 30 11.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +14178 1 60.0 1 5 0.00026188293832656804 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 1 0 2015 5 27 11.333333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14179 0 150.0 1 4 0.0007332722273143905 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 0 2013 10 18 14.916666666666666 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14180 1 2555.0 1 8 0.0006808956396490769 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2013 10 10 13.183333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14181 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2014 3 8 12.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14182 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 6 15 11.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14183 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 4 22 13.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14184 1 730.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2016 1 31 13.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14185 1 3285.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 5 24 9.4 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14186 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 4 26 8.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14187 1 1825.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 0 0 0 0 2014 9 7 11.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14188 1 1095.0 1 7 0.0006023307581511064 1 0.001335602985465497 0.30668251589229417 0 1 0 0 0 2015 11 25 12.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14189 0 90.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 0 1 0 1 2014 6 20 14.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14190 1 120.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 1 2013 12 19 13.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14191 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 1 0 2013 12 11 13.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14192 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 8 9.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14193 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 4 6 11.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14194 1 1095.0 1 6 0.0019641220374492603 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 15 13.633333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14195 0 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 8 15 15.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14196 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 4 12 10.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +14197 1 240.0 1 6 0.00044520099515516566 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2015 4 26 10.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14198 1 2190.0 1 8 0.00013094146916328402 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 3 24 11.95 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14199 1 2920.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 9 10 9.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14200 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 7 13 7.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14201 1 730.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 4 21 16.416666666666668 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14202 1 60.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 10 2 14.666666666666666 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14203 0 60.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2013 10 5 10.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14204 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 5 3 9.6 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14205 1 2190.0 1 4 0.00044520099515516566 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 31 12.3 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14206 0 1460.0 1 9 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2016 1 7 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14207 1 150.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 28 12.866666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14208 0 2555.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 1 2014 9 22 15.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14209 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2016 2 15 14.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14210 1 30.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 9 24 15.016666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14211 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010213434594736153 0.015125674022774649 0 1 0 0 0 2014 9 29 6.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14212 0 90.0 1 3 5.23765876653136e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 11 16 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14213 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 17 14.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +14214 0 2190.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2016 2 12 15.85 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +14215 0 60.0 1 7 0.00013094146916328402 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2013 11 9 14.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14216 1 180.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2015 7 9 10.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14217 1 150.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 9 6 13.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14218 1 730.0 1 3 0.0012308498101348698 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 7 13 9.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +14219 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0009427785779756449 0.3338157010698227 0 1 1 1 0 2015 9 17 9.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +14220 0 60.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2015 6 21 14.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14221 1 1825.0 1 5 0.0012570381039675265 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 6 3 14.9 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14222 0 60.0 1 5 0.0008904019903103313 1 0.0008380254026450176 0.4983720088893483 1 1 1 0 0 2014 6 7 14.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14223 0 120.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2013 11 16 8.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14224 0 60.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 27 14.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14225 0 90.0 1 4 0.0008118371088123609 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 12 14 7.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14226 1 150.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 22 8.766666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14227 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2015 6 26 8.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14228 1 1460.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 2 20 15.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14229 0 60.0 1 7 0.00018331805682859762 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 6 26 4.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14230 1 240.0 1 4 0.0012308498101348698 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 10 22 13.8 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14231 1 730.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 12 19 14.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14232 1 365.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 7 7.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14233 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 4 22 8.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +14234 1 270.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 12 24 10.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +14235 0 6570.0 1 7 0.00018331805682859762 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 3 18 11.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14236 0 30.0 1 9 0.0001047531753306272 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 11 23 10.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +14237 0 270.0 1 5 0.00034044781982453846 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 10 10 11.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14238 1 365.0 1 4 0.0008118371088123609 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 5 26 13.166666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14239 0 730.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 0 1 1 0 2014 8 21 10.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14240 1 210.0 1 6 0.0008118371088123609 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 11 16 14.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14241 1 730.0 1 5 0.00034044781982453846 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2015 10 21 8.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14242 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2015 8 18 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +14243 1 1095.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2016 1 26 8.816666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +14244 1 730.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.00044520099515516566 0.21427463951625408 0 1 0 0 0 2014 2 15 14.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14245 1 4745.0 1 7 0.0008380254026450176 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2015 7 25 8.516666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14246 0 60.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 16 12.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +14247 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 11 6.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +14248 1 1825.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 8 18 14.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14249 0 14.0 1 1 0.0010213434594736153 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 18 11.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +14250 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 7 15.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +14251 0 3650.0 1 1 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 3 25 8.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14252 0 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 1 0 1 0 2014 6 20 9.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14253 0 1095.0 1 3 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 2 3 10.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14254 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 11 30 10.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14255 1 60.0 1 3 0.00065470734581642 1 0.0009689668718083017 0.0994194359742967 0 0 0 0 0 2015 6 7 10.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14256 0 730.0 1 6 0.0010999083409715857 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 30 12.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14257 0 3650.0 1 6 0.0004975775828204793 0 0.0008380254026450176 0.013816390166589143 0 1 0 0 0 2014 2 23 8.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14258 1 365.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 3 9 10.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14259 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 10 20 14.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +14260 1 365.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 8 27 15.366666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14261 1 730.0 1 4 0.0007594605211470473 1 0.0002095063506612544 0.20684962185814942 0 1 0 0 0 2015 1 26 11.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14262 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 26 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +14263 1 150.0 1 5 0.00047138928898782245 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 1 20 16.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14264 1 2555.0 1 5 0.0007070839334817337 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 4 24 11.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14265 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 5 3 7.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14266 0 180.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 1 30 9.85 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14267 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2015 11 13 12.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +14268 1 1825.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2014 1 16 12.816666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14269 1 365.0 1 5 0.0006285190519837632 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 1 12 10.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14270 1 365.0 1 6 0.0015189210422940946 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 2 16 9.733333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14271 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2015 6 4 15.25 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +14272 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 9 6.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +14273 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2013 11 17 13.283333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14274 0 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 23 10.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14275 0 1825.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2015 10 21 8.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14276 1 3285.0 1 3 0.00039282440748985203 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 4 20 12.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14277 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 28 9.55 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +14278 1 365.0 1 12 2.61882938326568e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 2 26 13.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14279 1 365.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 26 4.416666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14280 1 365.0 1 7 0.0007070839334817337 1 0.00065470734581642 0.20435164607990078 0 0 0 0 0 2015 1 23 9.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14281 0 1825.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 3 15.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14282 1 300.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 24 12.85 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +14283 1 3650.0 1 3 0.0003142595259918816 1 0.00036663611365719525 0.2998604579048013 0 1 0 0 0 2015 5 21 13.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14284 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 6 15.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14285 1 120.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 8 15 14.833333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14286 0 210.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2016 2 20 15.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14287 0 60.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2013 10 19 11.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14288 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 7 17 9.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14289 0 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 0 0 0 2014 10 7 12.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14290 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 5 11 12.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14291 1 365.0 1 5 0.0014927327484614377 1 0.0001047531753306272 0.08248488293968681 0 0 0 0 0 2015 3 2 12.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14292 0 90.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 8 6 14.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14293 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 2 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14294 1 365.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 10 25 10.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14295 1 60.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 0 0 0 0 2013 10 6 13.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14296 1 180.0 1 4 0.0005499541704857929 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 3 15.716666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14297 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 7 6 15.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14298 0 1825.0 1 6 0.0015189210422940946 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 3 9 11.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14299 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 10 1 8.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +14300 0 60.0 1 4 0.0033521016105800706 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2013 10 6 11.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14301 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 8 27 4.833333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14302 1 2190.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 0 0 0 0 2013 11 30 8.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14303 0 1460.0 1 4 0.0009689668718083017 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 6 20 8.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14304 0 210.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 10 14 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +14305 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 10 12 10.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14306 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 12 26 15.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +14307 0 60.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 8 3 12.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14308 1 5475.0 1 4 0.0007594605211470473 1 0.0009689668718083017 0.0994194359742967 0 1 0 0 0 2016 2 6 11.0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14309 1 270.0 1 5 0.0008904019903103313 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 12 13 10.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14310 0 365.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 23 9.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14311 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0013879795731308105 0.000964735472978793 0 1 0 0 0 2015 10 20 14.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +14312 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2014 7 8 5.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +14313 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 10 6 12.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14314 1 6.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 5 4 12.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +14315 1 1825.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.00039282440748985203 0.08293279583785554 0 0 0 0 0 2013 12 3 7.116666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14316 1 1460.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2014 6 10 12.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14317 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 0 1 2015 10 17 6.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14318 1 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 3 25 10.233333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14319 1 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 14 21.0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14320 1 1825.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 8 24 14.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14321 1 60.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 5 14 14.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +14322 0 60.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 7 2 9.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14323 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 10 10 10.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +14324 1 2920.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 10 25 8.016666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14325 1 1095.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 11 1 8.333333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14326 1 300.0 1 10 0.00018331805682859762 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 1 28 9.833333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14327 1 1095.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 3 9 8.216666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14328 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 10 11 9.516666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14329 1 365.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 12 31 11.333333333333334 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14330 1 2190.0 1 3 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 4 28 15.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14331 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 4 27 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +14332 1 1095.0 1 6 0.0016498625114573786 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 9 8 13.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14333 0 30.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.0009951551656409586 0.31422812548452117 0 1 1 1 0 2015 7 7 15.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14334 0 60.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 12 9.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14335 0 210.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 2 27 13.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14336 0 60.0 1 6 0.0009165902841429881 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 18 15.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14337 1 365.0 1 3 0.0005761424643184497 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 7 16 9.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14338 1 2555.0 1 12 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 2 9 9.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14339 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 2 4 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +14340 1 730.0 1 6 0.00039282440748985203 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2015 3 24 14.6 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14341 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0011260966348042424 0.13377090978000586 0 0 0 0 0 2014 3 2 7.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14342 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 10 19 12.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14343 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 1 0 2014 7 30 14.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14344 1 14.0 1 5 0.002906900615424905 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 1 0 2014 5 24 4.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14345 1 365.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2013 12 24 7.166666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14346 0 60.0 1 6 0.0017022390991226922 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 10 13 9.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14347 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 7 29 13.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14348 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 29 13.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14349 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 21 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14350 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 9 24 11.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +14351 0 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 14 8.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14352 1 730.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 15 13.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14353 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0010737200471389288 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 3 11.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14354 1 2190.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 9 25 14.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14355 1 730.0 1 6 0.0007856488149797041 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 8 17 14.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14356 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 11 6 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +14357 0 1825.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 22 13.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14358 1 60.0 1 6 0.00047138928898782245 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 3 3 13.966666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14359 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 19 12.25 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +14360 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010737200471389288 0.009543990214825916 1 1 1 1 0 2014 4 1 14.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +14361 0 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.0006023307581511064 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2014 6 19 10.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14362 0 60.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 19 8.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14363 0 60.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 31 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +14364 1 60.0 1 7 0.0014927327484614377 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 14 16.433333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14365 0 60.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 6 8 11.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14366 0 90.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 0 0 0 2013 10 13 14.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14367 1 330.0 1 4 0.0007332722273143905 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 2 11 14.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +14368 1 1825.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.00026188293832656804 0.20684962185814942 0 1 0 0 0 2015 12 12 14.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14369 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 12 8.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14370 1 5110.0 1 4 0.001597485923792065 1 0.0017284273929553489 0.30668251589229417 0 1 0 0 0 2015 2 14 14.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14371 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 1 30 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +14372 1 90.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 3 26 8.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +14373 1 365.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 8 11 14.916666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14374 1 300.0 1 7 0.0006285190519837632 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 5 5 11.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14375 0 60.0 1 6 0.0015189210422940946 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 27 16.083333333333332 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14376 1 5110.0 1 9 0.00013094146916328402 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2013 10 30 12.533333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14377 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2014 7 5 19.333333333333332 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14378 0 1825.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 1 11.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14379 1 1095.0 1 6 0.0007070839334817337 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 8 7 10.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +14380 0 90.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 0 1 0 1 2014 6 18 14.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14381 1 1460.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 27 14.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14382 1 365.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 1 0 1 0 2015 9 27 12.183333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14383 1 730.0 1 8 0.0001047531753306272 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 1 0 1 0 2015 4 27 15.183333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14384 1 730.0 1 4 0.0017022390991226922 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2016 2 4 15.716666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14385 0 60.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 7 13 6.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14386 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2013 10 15 11.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +14387 1 730.0 1 4 0.0008118371088123609 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2014 5 3 8.566666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14388 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 4 30 12.916666666666666 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14389 1 1825.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 6 26 10.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14390 1 3285.0 1 5 0.0020426869189472305 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 6 23 8.866666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14391 1 365.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 8 13 15.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14392 1 365.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 2 3 14.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14393 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 17 12.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +14394 1 2190.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 1 20 13.816666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +14395 0 240.0 1 7 0.0006023307581511064 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 12 28 15.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14396 1 365.0 1 3 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 29 14.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14397 1 90.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 1 23 14.083333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14398 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 11 24 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +14399 1 1460.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 4 20 12.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14400 0 90.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 7 18 12.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14401 1 270.0 1 5 0.0004975775828204793 1 2.61882938326568e-05 0.2229400313539029 0 1 0 0 0 2014 12 27 8.2 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14402 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 7 26 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14403 1 365.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2014 11 23 8.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14404 1 2920.0 1 2 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 6 13.466666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14405 1 730.0 1 4 0.0005761424643184497 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2015 4 27 15.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +14406 0 60.0 1 3 7.85648814979704e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 6 16 9.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14407 1 1095.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 3 23 10.25 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14408 1 3285.0 1 12 7.85648814979704e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 3 23 15.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +14409 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 0 1 2014 2 4 10.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +14410 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 6 7 16.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14411 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 1 2 13.883333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +14412 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 6 29 8.216666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14413 1 3285.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 2 8 9.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14414 1 730.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 2 7 9.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14415 1 365.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 30 14.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14416 1 180.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 8 13.433333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14417 1 1095.0 1 9 0.0001047531753306272 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 4 14 13.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14418 0 365.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 4 11 11.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14419 0 4745.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 1 5 15.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14420 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 1 2013 11 13 9.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14421 0 3285.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2015 10 26 11.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14422 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 19 11.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +14423 1 365.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 11 8 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14424 1 1825.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 9 14 11.416666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14425 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 0 2014 2 21 9.533333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +14426 1 730.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 8 10 9.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14427 1 730.0 1 5 0.0010737200471389288 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2013 10 12 8.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14428 0 3285.0 1 5 0.00026188293832656804 1 5.23765876653136e-05 0.3062690578324461 0 1 1 0 1 2016 2 11 8.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14429 1 2920.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 17 15.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14430 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 5 4 9.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14431 1 3285.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 7.85648814979704e-05 0.25768773580029974 0 1 0 0 0 2014 3 24 8.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14432 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2013 11 20 10.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14433 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 6 15 10.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +14434 1 730.0 1 8 0.0005237658766531361 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 8 28 11.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14435 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 8 20 15.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14436 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010737200471389288 0.009543990214825916 1 1 1 1 0 2015 8 30 13.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +14437 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.001335602985465497 0.30668251589229417 0 1 0 0 0 2014 3 7 7.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14438 1 1095.0 1 5 0.0007332722273143905 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 24 13.133333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14439 0 3650.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2014 10 23 8.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +14440 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 3 1 11.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14441 0 730.0 1 7 0.0006023307581511064 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 1 2 11.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +14442 1 1825.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 4 21 8.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14443 0 3285.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 1 13 5.383333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14444 1 3285.0 1 5 0.0004975775828204793 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2015 6 12 13.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14445 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 7 12 11.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14446 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 0 2014 4 17 13.65 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +14447 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 1 11 10.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14448 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2013 10 26 11.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14449 0 30.0 1 5 0.0008380254026450176 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 12 11 9.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +14450 1 5110.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 12 24 8.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14451 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 2 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14452 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 1 22 6.0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +14453 1 2190.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 5 16 7.3 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14454 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 5 11 14.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +14455 1 60.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 12 12 11.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14456 1 1460.0 1 5 0.0007332722273143905 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2013 10 25 13.466666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +14457 1 90.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 11 21 11.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14458 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 5 4 9.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14459 1 28.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2013 11 27 7.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +14460 0 60.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 3 9.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14461 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 5 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +14462 1 730.0 1 5 0.0015451093361267512 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 3 6 15.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14463 0 150.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 11 29 11.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14464 1 1460.0 1 4 0.00044520099515516566 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 12 14.9 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14465 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 14 14.05 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +14466 1 1825.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 1 0 0 0 2015 2 4 15.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14467 1 150.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 3 1 14.6 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14468 1 2190.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 8 28 14.383333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14469 0 90.0 1 6 0.00047138928898782245 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2014 12 27 12.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14470 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 10 13 14.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14471 1 3650.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 11 30 8.616666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14472 1 1460.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 9 15 7.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +14473 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 1 13.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14474 1 240.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 6 21 10.0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14475 1 730.0 1 7 0.00018331805682859762 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 10 15 13.566666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14476 1 1460.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 7 15 12.416666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14477 1 2190.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 1 2013 12 13 8.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14478 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 16 7.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +14479 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0001571297629959408 0.39853911485520355 0 1 0 0 0 2013 11 15 7.216666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14480 0 60.0 1 4 0.0006808956396490769 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 5 23 13.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14481 0 28.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 29 11.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14482 0 60.0 1 3 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 11 24 15.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14483 1 3285.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 11 13 14.483333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14484 0 150.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 12 19 8.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14485 1 180.0 1 4 0.001859368862118633 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 6 29 8.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +14486 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2013 12 6 13.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +14487 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 5 19 15.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +14488 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2015 4 27 10.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +14489 1 2920.0 1 5 0.0015189210422940946 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 1 29 9.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14490 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 3 24 13.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14491 0 60.0 1 11 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 12 13.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14492 1 30.0 1 4 0.00036663611365719525 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 8 21 3.65 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14493 0 1095.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 24 8.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14494 1 365.0 1 3 0.00023569464449391123 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 3 15 8.333333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14495 1 90.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 1 1 12.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +14496 0 90.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 9 12 15.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14497 1 4745.0 1 8 0.00026188293832656804 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2014 7 3 12.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14498 0 90.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 23 10.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +14499 1 730.0 1 5 0.0021736283881105146 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 7 2 7.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +14500 0 14.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 4 29 9.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +14501 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2015 6 26 6.0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +14502 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 10 12.733333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14503 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 11 29 8.816666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14504 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 28 9.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14505 1 2555.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 6 2 8.883333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14506 0 180.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 5 8.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14507 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 1 0 0 2016 1 29 15.266666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14508 1 60.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2013 10 6 13.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14509 1 3285.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 3 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14510 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 11 15 16.416666666666668 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14511 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 30 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +14512 0 90.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 10 25 13.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14513 1 730.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 1 18 7.15 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14514 1 1825.0 1 6 0.00039282440748985203 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 12 26 15.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14515 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 7 17 14.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +14516 1 730.0 1 6 0.0006285190519837632 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 5 25 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14517 1 1825.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 8 5 9.166666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14518 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 17 13.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14519 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2013 10 15 9.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +14520 0 30.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2015 11 15 6.083333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14521 1 1460.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 1 2014 12 16 13.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14522 1 730.0 1 4 0.002514076207935053 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 11 10.45 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14523 1 730.0 1 5 0.0007332722273143905 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 8 21 10.0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +14524 1 60.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 4 28 6.333333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14525 1 90.0 1 4 0.0016498625114573786 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2014 1 12 10.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14526 0 3650.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 12 8 10.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +14527 1 730.0 1 8 0.00013094146916328402 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 26 14.95 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14528 1 730.0 1 8 0.0011260966348042424 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 1 17 13.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14529 1 365.0 1 4 0.00028807123215922483 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 5 2 15.183333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14530 0 30.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 10 7 12.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +14531 1 90.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 4 9 12.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14532 1 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 7 8.9 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14533 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0014141678669634674 0.20881354764242768 0 1 0 0 0 2015 11 2 14.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14534 1 3285.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2015 10 18 16.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14535 1 730.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 13 11.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14536 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 0 1 1 0 2015 9 19 15.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14537 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 5 31 10.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14538 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 5 25 13.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +14539 1 1460.0 1 8 0.00023569464449391123 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2013 10 29 12.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14540 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 11 11 8.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +14541 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 5 26 15.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14542 1 365.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.0006285190519837632 0.3062690578324461 0 1 0 0 0 2016 1 9 14.866666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14543 1 365.0 1 10 5.23765876653136e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 2 11 11.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14544 1 2555.0 1 3 5.23765876653136e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 20 8.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14545 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 6 19 16.05 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +14546 1 2555.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2013 10 10 13.133333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +14547 1 1825.0 1 5 0.00065470734581642 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 12 10.916666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14548 0 60.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 1 9.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14549 1 730.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 12 28 14.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14550 0 120.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.0013879795731308105 0.000964735472978793 0 1 0 0 0 2014 3 19 11.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +14551 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 7 14 9.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +14552 1 60.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 1 21 13.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14553 1 1825.0 1 5 0.00034044781982453846 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 10 24 10.233333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14554 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 18 15.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14555 0 730.0 1 4 0.0006285190519837632 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 5 30 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14556 1 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 8 1 9.783333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14557 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 12 19 10.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14558 0 730.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 11 21 12.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14559 1 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2014 11 30 10.033333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14560 0 2190.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2014 1 5 13.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14561 1 1460.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 6 18 9.016666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14562 1 730.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 1 3 10.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +14563 1 60.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 7 2 14.666666666666666 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14564 0 30.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2013 10 18 8.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +14565 0 1825.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 5 19 9.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14566 1 365.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 3 30 12.25 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14567 0 60.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 7 15 8.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +14568 1 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 12 19 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14569 1 730.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 6 19 11.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +14570 1 730.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 5 31 8.166666666666666 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14571 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 30 10.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +14572 0 730.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 13 9.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14573 1 730.0 1 6 0.00036663611365719525 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 1 0 2016 1 17 8.033333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14574 1 1460.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 1 0 2014 4 26 8.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14575 1 5475.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 0 0 0 0 2015 3 24 11.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14576 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 9 26 10.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +14577 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 0 1 1 0 2015 9 19 15.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14578 0 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 10 16 9.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14579 1 1095.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 9 13 12.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14580 0 1095.0 1 3 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 12 6 13.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14581 0 1460.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 1 2015 8 5 15.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14582 1 60.0 1 7 0.00065470734581642 1 0.0015451093361267512 0.31410753355039883 0 1 0 1 0 2014 9 24 14.433333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14583 0 180.0 1 6 0.00065470734581642 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 11 25 14.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14584 0 90.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 12 29 10.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14585 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 4 8 9.4 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +14586 1 365.0 1 7 0.001440356160796124 1 0.00013094146916328402 0.2999121401622823 0 1 0 0 0 2014 11 2 15.5 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14587 1 60.0 1 4 0.0007332722273143905 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 10 11 15.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14588 1 1825.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 10 22 10.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14589 1 240.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 9 13.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14590 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 10 17 11.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14591 1 365.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2015 11 17 15.433333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14592 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0015451093361267512 0.31410753355039883 0 1 1 1 0 2014 7 11 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +14593 0 365.0 1 4 0.0012308498101348698 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 16 5.833333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14594 0 730.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 12 4 9.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14595 0 730.0 1 4 0.0012308498101348698 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 6 15 12.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14596 1 210.0 1 6 0.0011522849286368993 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 1 0 2014 3 15 9.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14597 1 730.0 1 4 0.0011260966348042424 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 0 0 0 0 2015 4 27 14.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14598 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 6 19 11.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +14599 1 1095.0 1 3 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 11 14 5.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14600 1 730.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 2 10 12.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14601 1 4380.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 16 9.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14602 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2013 12 23 12.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14603 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 1 1 14.45 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14604 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 10 7 15.566666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14605 1 60.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 12 15 12.266666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +14606 1 120.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.0018331805682859762 0.3062690578324461 0 0 0 0 0 2014 5 6 8.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14607 1 2190.0 1 4 0.0023045698572737986 0 0.0008642136964776744 0.0008096887005357728 0 1 0 0 0 2013 10 1 11.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14608 0 2190.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 3 30 11.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14609 1 2920.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 9 27 10.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14610 0 7.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 5 26 11.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +14611 1 2555.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 1 2 8.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14612 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 12 9.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14613 0 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 3 8 9.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14614 0 1825.0 1 3 0.00026188293832656804 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 10 26 12.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14615 1 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 2.61882938326568e-05 0.2229400313539029 0 1 0 0 0 2015 2 20 14.283333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14616 1 4015.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2013 10 30 11.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14617 1 1095.0 1 8 7.85648814979704e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 3 26 14.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14618 1 365.0 1 5 0.0032735367290821003 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 4 6 8.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14619 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 4 3 13.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14620 1 2190.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 1 2015 4 23 15.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14621 1 60.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 0 0 1 0 2014 6 22 13.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14622 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 6 3 7.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +14623 1 300.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2016 1 12 13.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14624 0 4380.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 9 13 12.75 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14625 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 22 14.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14626 0 60.0 1 7 0.00065470734581642 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2013 10 9 14.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +14627 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 2 25 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +14628 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 1 2014 6 16 9.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +14629 1 330.0 1 10 0.0001047531753306272 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 6 10.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14630 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.001466544454628781 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 8 27 11.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +14631 0 30.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 21 12.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +14632 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 3 10 12.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +14633 0 730.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2016 1 2 14.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14634 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 26 16.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14635 1 730.0 1 2 0.00023569464449391123 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 24 14.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14636 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 4 28 10.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +14637 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 5 11.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +14638 1 1460.0 1 3 0.0005761424643184497 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 5 22 12.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14639 1 365.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 8 9 12.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14640 0 60.0 1 3 0.0045567631268822835 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 27 14.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14641 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 28 14.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14642 1 365.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 6 30 10.15 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14643 1 730.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 6 27 13.15 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14644 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 5 24 9.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14645 1 150.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 12 15 10.25 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14646 1 1825.0 1 5 0.0021474400942778577 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 3 11 9.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14647 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2015 9 10 10.566666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +14648 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 2 17 9.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +14649 1 365.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 11 27 15.116666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14650 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 2 28 6.633333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14651 0 60.0 1 7 0.0014927327484614377 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2015 7 18 17.233333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14652 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 3 8.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14653 0 90.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 16 9.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14654 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 11 18 16.466666666666665 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +14655 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 20 8.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14656 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 3 2 13.15 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14657 0 90.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 10 5 9.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14658 1 1095.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 2 3 14.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14659 1 60.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 5 2 18.533333333333335 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14660 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 9 26 14.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +14661 0 30.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 6 23 8.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +14662 1 730.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 7 12.533333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14663 1 330.0 1 5 0.0007594605211470473 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 9 26 6.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14664 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2016 1 17 15.016666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14665 0 60.0 1 7 0.00047138928898782245 1 0.0009951551656409586 0.31422812548452117 0 1 1 1 0 2014 6 29 8.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14666 1 1095.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 1 0 1 0 2014 12 13 12.933333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14667 0 60.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2016 2 9 14.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14668 0 180.0 1 7 0.0008380254026450176 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 27 8.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +14669 0 60.0 1 6 0.0011522849286368993 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 11 16 13.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14670 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 20 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +14671 0 4015.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0013879795731308105 0.000964735472978793 0 1 0 0 0 2015 11 25 9.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14672 1 270.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 7 5 11.816666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14673 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 0 2015 8 6 6.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +14674 1 150.0 1 5 0.0008380254026450176 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 3 23 13.933333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14675 1 1095.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2015 10 10 10.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14676 1 2190.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 19 15.15 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14677 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 0 1 1 0 2015 7 26 11.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +14678 1 60.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 8 12 13.033333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14679 0 3650.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 9 14 10.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14680 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 9 12.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +14681 1 730.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 11 1 12.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14682 1 5110.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 6 26 10.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +14683 1 365.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 1 0 2015 6 29 11.05 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14684 0 60.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 0 0 2015 8 18 14.2 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14685 1 90.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 21 14.416666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14686 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 7 24 11.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +14687 0 730.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 3 2 11.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14688 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 5 21 8.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +14689 1 730.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 12 12.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14690 1 365.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 5 31 14.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14691 1 5.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2014 3 13 10.966666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +14692 1 730.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2016 2 18 15.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14693 1 365.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 19 15.05 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14694 0 1460.0 1 8 0.0005237658766531361 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 8 12 9.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14695 0 1460.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 8 21 10.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14696 0 120.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 1 2014 6 28 12.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14697 1 150.0 1 3 0.0045567631268822835 1 2.61882938326568e-05 0.08248488293968681 0 1 0 0 0 2014 7 20 9.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14698 1 730.0 1 6 0.0008904019903103313 1 2.61882938326568e-05 0.3290437059624098 0 0 0 0 0 2013 11 16 13.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14699 0 300.0 1 7 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2016 2 21 12.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14700 0 150.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2014 6 14 10.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14701 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 5 28 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +14702 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 1 5 4.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +14703 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 8 8 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +14704 1 730.0 1 5 0.0007332722273143905 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 2 16 15.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14705 1 300.0 1 3 0.00065470734581642 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 1 0 2015 10 12 9.233333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +14706 1 730.0 1 4 0.002514076207935053 1 0.0015451093361267512 0.31410753355039883 0 1 0 0 0 2015 8 12 15.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14707 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2014 6 7 14.283333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14708 1 30.0 1 6 0.0015712976299594081 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 5 6 9.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +14709 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 17 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +14710 1 365.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 5.23765876653136e-05 0.04813340913397764 0 1 0 0 0 2016 1 16 9.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14711 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 4 20 15.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +14712 1 2920.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 21 12.333333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +14713 1 730.0 1 4 0.0007594605211470473 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 9 6 13.716666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14714 1 150.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 8 23 14.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14715 0 2555.0 1 3 5.23765876653136e-05 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2014 7 26 8.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14716 0 60.0 1 12 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2013 11 27 9.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14717 1 1460.0 1 7 0.0006285190519837632 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2015 1 31 15.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14718 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 4 14 9.15 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14719 1 60.0 1 6 0.0012046615163022129 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2015 5 16 13.966666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14720 0 4745.0 1 7 0.00034044781982453846 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 7 10 7.916666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14721 0 365.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2015 10 8 11.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14722 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 10 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +14723 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 1 19 13.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14724 0 120.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 8 30 15.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14725 0 120.0 1 4 0.0006285190519837632 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 10 18 14.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14726 1 2555.0 1 7 0.0005761424643184497 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 3 11 14.0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +14727 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 9 21 12.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +14728 1 1095.0 1 6 0.00023569464449391123 1 0.0007070839334817337 0.20881354764242768 0 0 0 0 0 2015 6 7 14.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14729 1 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 8 1 11.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14730 1 1095.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 1 30 12.7 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14731 0 60.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 11 6 13.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14732 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 19 11.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +14733 1 60.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 2 2 8.816666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14734 1 1825.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 4 25 12.116666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14735 1 1460.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.0012046615163022129 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 7 19 9.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14736 1 2920.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 15 16.766666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14737 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2013 11 17 13.283333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14738 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 23 8.666666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14739 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 4 11.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14740 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 27 7.35 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +14741 0 60.0 1 7 0.0003142595259918816 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 6 8 9.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14742 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2015 6 30 9.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14743 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 21 14.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14744 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 1 9.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14745 0 150.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 12 24 9.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14746 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 7 10.283333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +14747 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 0 0 2014 6 17 5.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +14748 1 2920.0 1 6 0.0007856488149797041 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 1 9 8.633333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14749 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 8 16 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +14750 1 330.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 11 25 13.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14751 0 90.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 20 13.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14752 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 10 27 10.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +14753 1 1095.0 1 4 0.00044520099515516566 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 3 25 12.65 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14754 1 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 1 20 11.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +14755 1 730.0 1 5 0.001335602985465497 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 7 9 11.566666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14756 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 1 8 15.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14757 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 22 11.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +14758 1 1095.0 1 5 0.00034044781982453846 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 3 16 8.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14759 1 365.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 3 24 13.533333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14760 1 365.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.0007070839334817337 0.23987458438851278 0 1 0 1 0 2014 1 5 11.816666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14761 1 365.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 10 5 8.716666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14762 0 150.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2013 12 31 11.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14763 1 3285.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 3 29 10.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14764 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 3 25 11.85 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +14765 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 1 13 13.266666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +14766 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 4 20 11.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +14767 0 90.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 1 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14768 1 2190.0 1 4 0.002514076207935053 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 1 12 8.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14769 1 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 2 25 14.966666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14770 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 11 10 15.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14771 1 210.0 1 6 0.00034044781982453846 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 6 29 15.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14772 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 5 10 11.5 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14773 1 1460.0 1 7 0.00044520099515516566 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 7 25 15.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14774 1 730.0 1 3 0.0008118371088123609 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2015 5 31 10.35 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14775 1 150.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.0018331805682859762 0.3062690578324461 0 1 0 0 0 2013 12 22 11.366666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14776 0 120.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2016 1 15 8.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14777 0 730.0 1 4 0.002828335733926935 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 1 4 15.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14778 0 60.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 7 4 7.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14779 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 9 26 6.116666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14780 1 5110.0 1 6 0.00026188293832656804 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 9 27 7.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14781 1 1095.0 1 5 0.0006285190519837632 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 21 12.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14782 0 60.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2014 11 23 15.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14783 1 180.0 1 4 0.0008118371088123609 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 12 11 15.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14784 0 90.0 1 3 0.00018331805682859762 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 18 8.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14785 1 210.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 0 0 0 0 2014 4 3 9.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +14786 1 730.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 10 7 8.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14787 1 2555.0 1 4 0.0012308498101348698 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 0 0 0 0 2015 2 3 8.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14788 1 730.0 1 6 0.00036663611365719525 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 0 0 0 0 2014 3 22 13.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14789 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 13 10.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14790 1 150.0 1 4 0.00044520099515516566 1 0.0013617912792981538 0.3118679690595552 0 1 0 1 0 2015 3 11 14.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14791 1 4015.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.00039282440748985203 0.598204902923493 0 1 0 0 0 2014 11 12 14.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +14792 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 10 8.85 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +14793 0 1095.0 1 9 7.85648814979704e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 0 1 2014 7 4 9.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14794 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0001047531753306272 0.07342326046135028 0 1 1 1 0 2014 7 5 8.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14795 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 12 29 9.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14796 1 730.0 1 8 0.00026188293832656804 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 8 21 13.716666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14797 1 2920.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 8 27 14.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14798 1 300.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 9 21 11.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14799 1 60.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 8 31 14.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14800 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 8 6 14.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14801 1 1095.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.001335602985465497 0.30668251589229417 0 0 0 0 0 2014 3 17 10.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14802 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 9 3 9.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +14803 1 365.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 4 1 8.983333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +14804 1 730.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.001335602985465497 0.30668251589229417 0 1 0 0 0 2014 8 17 14.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14805 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 10 14.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +14806 0 60.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2014 11 29 14.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14807 1 240.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 2 8 15.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14808 1 2190.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 8 14 10.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +14809 1 300.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 11 25 14.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14810 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 7 22 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +14811 1 1825.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 30 14.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14812 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 1 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +14813 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 2 19 12.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +14814 1 1460.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 11 15 9.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14815 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 1 1 1 0 2015 9 26 16.216666666666665 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14816 1 2920.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 12 17 10.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14817 1 240.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2013 10 12 14.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14818 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 7 12 7.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14819 0 2555.0 1 9 0.00013094146916328402 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 5 31 12.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14820 1 365.0 1 6 0.00026188293832656804 0 0.0006023307581511064 0.0030320257722190637 0 1 0 0 0 2015 11 13 14.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14821 1 120.0 1 4 0.0007332722273143905 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 9 13 11.983333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14822 1 365.0 1 5 0.00044520099515516566 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 25 10.0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14823 0 120.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 12 19 8.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14824 1 1095.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 11 18 9.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14825 1 2190.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0007594605211470473 0.07838475717952693 0 1 0 0 0 2015 10 17 15.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14826 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 1 6 13.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14827 1 90.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 6 15 16.3 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +14828 1 1095.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 24 12.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14829 1 2190.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 1 29 12.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14830 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 0 0 0 0 2014 6 15 7.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14831 1 1460.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2014 7 2 14.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14832 1 3650.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 15 9.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14833 0 1460.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 16 10.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14834 1 30.0 1 4 0.0014927327484614377 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2015 2 16 14.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14835 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 8 7 13.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +14836 0 120.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 11 19 10.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14837 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 5 4 13.766666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14838 1 730.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 4 20 13.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14839 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 30 15.15 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14840 1 365.0 1 3 0.0001571297629959408 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2014 8 20 12.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14841 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 11 6 16.15 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14842 1 365.0 1 5 0.0005499541704857929 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 7 24 14.616666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14843 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 5 4 9.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14844 0 730.0 1 4 0.0016498625114573786 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 8 18 11.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14845 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 3 10 15.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14846 0 14.0 1 3 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 3 29 12.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14847 0 120.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2016 1 30 14.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14848 1 365.0 1 5 0.0009951551656409586 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2013 12 22 14.366666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14849 0 90.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 7 31 6.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14850 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 1 15 10.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +14851 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 6 14 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14852 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 6 18 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +14853 1 90.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2013 11 18 13.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14854 0 120.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 3 8 9.133333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14855 1 1825.0 1 5 0.0003142595259918816 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 7 21 12.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14856 1 1825.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2015 6 14 15.533333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14857 1 365.0 1 8 7.85648814979704e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2016 2 8 8.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +14858 1 3650.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2016 1 6 9.133333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +14859 0 60.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2016 2 3 9.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +14860 1 120.0 1 4 0.0014927327484614377 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 4 7 14.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14861 0 90.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 16 5.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14862 1 240.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 11 3 7.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14863 0 4745.0 1 4 0.0010737200471389288 0 0.0010213434594736153 0.015125674022774649 0 1 0 0 0 2014 8 7 10.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14864 1 3650.0 1 8 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 1 8 10.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14865 1 2190.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.0012308498101348698 0.31410753355039883 0 0 0 0 0 2014 3 9 9.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14866 0 60.0 1 2 0.0007332722273143905 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 11 9 13.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14867 0 90.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 10 11 7.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14868 0 300.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 1 1 0 2013 12 1 13.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14869 1 1095.0 1 7 0.00026188293832656804 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 29 11.25 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +14870 1 365.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 1 12 15.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14871 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 6 7 16.716666666666665 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +14872 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 10 3 8.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +14873 1 3650.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.0018331805682859762 0.3062690578324461 0 1 0 0 0 2015 9 8 15.25 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14874 1 730.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2013 12 5 14.416666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14875 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 1 2 9.166666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14876 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 4 2 13.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +14877 0 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 2.61882938326568e-05 0.2229400313539029 0 1 1 0 1 2015 2 8 10.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14878 0 365.0 1 4 0.002828335733926935 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2013 12 20 10.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +14879 1 365.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 6 7 11.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14880 1 730.0 1 3 0.0012308498101348698 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 11 1 8.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14881 0 30.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 9 4 13.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14882 0 365.0 1 6 0.0015189210422940946 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2016 1 5 10.333333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14883 1 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 1 2014 6 28 13.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14884 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 17 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14885 1 730.0 1 4 0.0007070839334817337 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 5 31 14.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14886 1 60.0 1 3 0.0001571297629959408 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 25 14.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14887 0 210.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 29 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14888 1 1095.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 11 29 11.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14889 1 1095.0 1 7 0.0008380254026450176 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 2 6 15.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14890 1 365.0 1 5 0.0008380254026450176 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 14 8.05 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14891 1 2920.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 3 7 6.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14892 0 365.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 10 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +14893 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 11 5 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14894 1 365.0 1 3 0.0012308498101348698 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 10 18 15.316666666666666 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +14895 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 2 25 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +14896 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 6 14 12.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14897 0 1095.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.0010213434594736153 0.015125674022774649 0 1 0 0 0 2015 9 12 16.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14898 0 365.0 1 4 0.0007332722273143905 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2016 1 29 10.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14899 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 4 26 8.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14900 0 120.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 22 14.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14901 1 2190.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 5 11 11.433333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14902 1 3650.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.00013094146916328402 0.01257601598704498 0 1 0 0 0 2015 11 19 9.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14903 0 120.0 1 6 0.0010737200471389288 0 0.0013879795731308105 0.000964735472978793 0 1 0 0 0 2016 1 10 14.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14904 1 4745.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 3 18 8.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14905 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 8 31 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14906 1 1095.0 1 6 0.00044520099515516566 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 1 8 11.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14907 1 60.0 1 3 0.0045567631268822835 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 6 23 14.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14908 0 240.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 1 10 9.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14909 0 60.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 18 14.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14910 1 2920.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 11 13 15.75 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +14911 0 1095.0 1 9 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 12 26 12.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14912 1 365.0 1 6 0.0011522849286368993 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 8 30 10.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14913 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.001597485923792065 0.19926955742760177 1 1 1 1 0 2014 7 26 10.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14914 1 1460.0 1 9 0.0001571297629959408 1 0.0015451093361267512 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2014 6 15 13.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14915 0 1095.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 29 11.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14916 1 1460.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2015 10 24 15.866666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14917 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 6 9.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14918 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 1 17 15.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14919 1 730.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2016 2 1 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14920 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 12 7.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14921 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 10 9 12.2 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +14922 0 60.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 19 14.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14923 0 2190.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 0 1 1 0 2014 12 1 7.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +14924 0 60.0 1 5 0.00047138928898782245 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 9 20 12.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14925 1 1825.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2016 2 16 15.066666666666666 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14926 0 150.0 1 6 0.0005237658766531361 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 1 29 11.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14927 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 10 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +14928 0 365.0 1 6 0.0003142595259918816 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 7 25 12.783333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +14929 1 240.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 1 2014 12 23 11.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14930 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2016 1 22 6.833333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14931 1 365.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 28 12.783333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14932 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 12 22 4.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +14933 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 3 21 7.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +14934 0 30.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 22 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +14935 0 240.0 1 9 0.00018331805682859762 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 12 26 14.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14936 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 5 13 6.0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +14937 0 730.0 1 6 0.0003142595259918816 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 0 2014 7 12 8.816666666666666 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14938 1 30.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 8 13 10.516666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +14939 0 1825.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2015 9 27 15.333333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14940 0 30.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 11 7 10.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +14941 1 365.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2014 6 3 8.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14942 1 2190.0 1 6 0.00047138928898782245 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 4 4 9.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14943 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 6 24 9.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +14944 0 30.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 7 12 9.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14945 1 2555.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 8 17 16.033333333333335 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14946 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0015451093361267512 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2016 1 18 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14947 1 730.0 1 8 0.0001571297629959408 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 12 4 14.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14948 1 730.0 1 6 0.0015712976299594081 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2016 2 5 11.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14949 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 9 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14950 0 60.0 1 7 0.0006285190519837632 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2014 7 12 16.433333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14951 1 1460.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 4 15 13.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14952 0 30.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 10 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +14953 1 3285.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 13 13.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14954 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 0 0 0 0 2015 9 1 15.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14955 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 9 3 14.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +14956 1 180.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 0 0 0 0 2013 10 16 13.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +14957 1 60.0 1 6 0.00023569464449391123 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 12 13 16.016666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14958 1 1095.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 2 18 14.216666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14959 1 2555.0 1 5 0.0010475317533062722 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 2 15 9.35 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14960 1 2555.0 1 9 0.00036663611365719525 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 2 12 5.45 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +14961 0 150.0 1 7 0.00018331805682859762 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 9 26 14.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14962 1 730.0 1 6 0.0019641220374492603 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 4 12.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14963 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 28 14.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14964 1 90.0 1 5 0.0009427785779756449 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 4 5 9.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14965 1 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 1 0 2015 12 15 12.25 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14966 1 1460.0 1 6 0.00044520099515516566 1 0.0006023307581511064 0.3010491498268644 0 0 0 0 0 2014 6 15 8.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14967 1 1095.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.0006023307581511064 0.3010491498268644 0 1 0 0 0 2014 7 7 13.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14968 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 5 16 14.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +14969 0 60.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 0 1 2015 6 20 5.416666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14970 1 2920.0 1 6 0.00039282440748985203 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 17 14.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14971 1 30.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.00039282440748985203 0.20717694282219581 0 0 0 1 0 2015 8 30 9.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14972 1 2190.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 7 18 11.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14973 0 150.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 15 11.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14974 0 3650.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2015 8 21 10.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14975 1 150.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.0002095063506612544 0.1885885575481937 0 1 0 0 0 2013 12 20 8.95 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14976 1 1460.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 24 9.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14977 1 365.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 7 22 13.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +14978 0 730.0 1 6 0.00036663611365719525 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 11 10 11.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +14979 0 21.0 1 4 0.0006023307581511064 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 5 30 10.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +14980 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 6 4 14.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +14981 1 1825.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0008642136964776744 0.0008096887005357728 0 1 0 0 0 2015 10 28 9.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14982 1 300.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.0010737200471389288 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 8 3 11.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +14983 0 120.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 11 14 10.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14984 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 5 11 14.35 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14985 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 9 29 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +14986 0 60.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 12 9 11.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +14987 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00018331805682859762 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 8 15 5.083333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14988 0 330.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2015 11 21 15.416666666666666 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14989 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 27 8.266666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +14990 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 8 29 5.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +14991 1 2920.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 12 28 15.983333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14992 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 19 10.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +14993 0 30.0 1 6 0.00036663611365719525 1 0.0006023307581511064 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 5 23 12.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14994 0 90.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 10 6 5.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14995 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 5 8 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +14996 0 60.0 1 6 0.0011522849286368993 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 18 15.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +14997 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 1 25 15.783333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +14998 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0001047531753306272 0.049838923630850865 0 1 1 1 0 2014 4 19 13.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +14999 0 3650.0 1 6 0.0008118371088123609 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 8 5 4.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15000 1 60.0 1 6 0.0007856488149797041 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 3 24 14.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15001 1 300.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 10 11 8.683333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15002 0 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 7 12.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15003 1 1460.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 6 5 14.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15004 1 730.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 11 3 10.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15005 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 3 3 15.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15006 1 730.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 12 28 15.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15007 1 90.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 7 1 14.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15008 1 240.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 17 14.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15009 1 365.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 1 0 2015 1 26 10.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15010 1 730.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2014 4 8 8.45 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15011 0 30.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.001597485923792065 0.19926955742760177 1 1 1 0 0 2015 5 31 14.966666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15012 1 1460.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 12 26 5.933333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15013 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 6 14 8.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +15014 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 5 12 12.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +15015 0 2190.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 5 30 15.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15016 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 8 30 10.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +15017 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 7 27 12.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +15018 0 60.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 10 8.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15019 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00044520099515516566 0.21427463951625408 0 1 0 0 0 2014 4 14 15.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +15020 1 730.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 7 12.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15021 1 90.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 10 24 14.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15022 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 5 7 14.116666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15023 1 1825.0 1 8 0.0001571297629959408 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 11 15 13.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15024 1 330.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 7 27 9.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15025 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 8 1 15.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15026 1 2190.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 12 23 12.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15027 1 5840.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 2 14.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15028 0 3650.0 1 6 0.00018331805682859762 1 2.61882938326568e-05 0.04852963977466536 1 1 1 1 0 2014 6 24 7.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15029 1 730.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 18 9.466666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15030 1 1095.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 4 6 15.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15031 1 2555.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 11 12 13.95 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15032 1 4380.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 12 31 9.933333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15033 1 365.0 1 10 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 11 3 14.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15034 1 1825.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 7.85648814979704e-05 0.024549072303478213 0 0 0 0 0 2015 3 30 9.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +15035 0 730.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 12 7 10.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15036 0 240.0 1 5 0.00044520099515516566 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2016 1 11 14.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15037 0 60.0 1 9 0.00036663611365719525 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2015 7 14 11.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15038 0 60.0 1 6 0.0006285190519837632 1 2.61882938326568e-05 0.30120419659930747 0 1 1 1 0 2014 8 27 14.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15039 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 5 27 4.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +15040 1 2190.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2013 10 10 7.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +15041 0 60.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 7 4.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15042 0 2920.0 1 5 0.0008904019903103313 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 25 12.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15043 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 4 30 14.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +15044 1 730.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 31 9.483333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15045 1 2190.0 1 4 0.00028807123215922483 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2013 10 11 13.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15046 1 730.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 0 0 1 0 2016 1 24 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +15047 1 730.0 1 3 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 6 5 8.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15048 1 365.0 1 4 0.00047138928898782245 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2016 1 19 13.316666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15049 1 240.0 1 7 0.0006285190519837632 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2014 12 8 15.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15050 1 365.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 2 20 15.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15051 0 1825.0 1 7 0.00039282440748985203 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 7 11 11.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15052 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 11 2 12.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15053 1 1095.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 4 28 14.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15054 1 365.0 1 6 0.0011522849286368993 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 9 19 14.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15055 0 180.0 1 6 0.0016498625114573786 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2016 1 3 14.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15056 0 6.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 24 8.7 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +15057 1 1.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 3 17 9.583333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +15058 1 1825.0 1 4 0.0012308498101348698 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 4 4 12.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15059 1 240.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 3 19 12.283333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15060 1 365.0 1 4 0.0012570381039675265 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 1 19 11.5 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15061 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 10 2 10.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15062 1 2555.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 10 6 10.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15063 1 2190.0 1 6 0.00039282440748985203 1 0.0007594605211470473 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 2 8 9.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15064 0 1825.0 1 6 0.0007856488149797041 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 11 19 11.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15065 1 60.0 1 2 0.0001571297629959408 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2014 9 6 3.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15066 1 1460.0 1 3 0.0015451093361267512 1 0.0012308498101348698 0.31410753355039883 0 1 0 0 0 2015 1 31 12.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15067 0 180.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 9 22 10.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15068 0 120.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2016 2 1 11.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15069 1 2190.0 1 8 0.0006023307581511064 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 7 31 11.7 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +15070 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 1 2014 2 16 14.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +15071 1 1095.0 1 9 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 12 23 6.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +15072 1 365.0 1 8 0.0001047531753306272 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 2 14 11.9 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15073 0 60.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 7 9.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +15074 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 4 19 8.25 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15075 0 30.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 12 11.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +15076 1 730.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 7 22 6.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15077 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 4 15.283333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15078 1 730.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 1 2015 5 24 9.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15079 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 10 20 8.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15080 1 90.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 9 29 15.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15081 1 365.0 1 6 0.00026188293832656804 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 11 5 14.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15082 1 180.0 1 8 0.00013094146916328402 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2013 12 13 13.783333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15083 1 1825.0 1 4 0.0010737200471389288 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 4 23 14.266666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15084 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 3 1 10.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +15085 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 11 22 9.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +15086 1 365.0 1 7 0.00026188293832656804 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 1 0 2014 1 5 13.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15087 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 7 10 13.95 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15088 1 2555.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 10 9.666666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15089 1 730.0 1 5 0.0008380254026450176 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 5 23 13.266666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15090 1 90.0 1 6 0.0012832263978001834 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2013 11 11 10.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +15091 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 8 22 9.233333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15092 1 365.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 6 8 16.283333333333335 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15093 1 2190.0 1 5 0.0015189210422940946 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 5 9 9.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15094 1 60.0 1 6 0.0016498625114573786 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 7 16 13.8 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15095 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2014 7 9 6.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15096 1 2920.0 1 5 0.0015451093361267512 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 11 30 13.333333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15097 0 60.0 1 5 0.00047138928898782245 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 9 25 12.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15098 1 365.0 1 7 0.0001571297629959408 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2014 5 5 14.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15099 1 365.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 29 16.016666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15100 1 730.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2014 2 24 14.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15101 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 4 27 8.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +15102 1 365.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 2 28 10.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15103 0 1825.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2016 2 13 12.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15104 1 60.0 1 5 0.0032735367290821003 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2015 9 29 12.9 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +15105 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 1 22 11.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15106 1 210.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2014 12 5 14.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15107 0 2555.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 1 4 13.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15108 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 12 28 13.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15109 1 4015.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2015 7 5 11.633333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15110 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 25 12.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +15111 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 9 16 14.583333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15112 1 730.0 1 11 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 6 29 9.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +15113 0 30.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 0 2014 10 13 10.9 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +15114 0 1460.0 1 4 0.001859368862118633 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 6 14 9.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15115 1 1460.0 1 4 0.001597485923792065 1 0.001466544454628781 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 10 23 11.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +15116 1 730.0 1 7 0.0011784732224695562 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2015 5 22 15.016666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15117 1 120.0 1 6 0.00044520099515516566 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2013 10 11 10.0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +15118 0 60.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2015 10 24 12.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15119 1 365.0 1 7 0.00018331805682859762 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 3 26 6.116666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15120 1 2555.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 14 10.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15121 1 2920.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2015 4 12 21.0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15122 1 4745.0 1 6 0.0015712976299594081 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 1 0 2014 12 12 9.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15123 0 60.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.0010475317533062722 0.3338157010698227 0 0 1 1 0 2013 10 25 11.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +15124 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 7 9 14.116666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15125 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 8 15.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15126 1 365.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 10 8 5.833333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15127 1 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 27 8.116666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +15128 1 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 7 26 7.916666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15129 1 730.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.001335602985465497 0.30668251589229417 0 1 0 1 0 2015 9 14 10.716666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15130 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 10 11 10.283333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15131 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 6 1 10.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +15132 1 1460.0 1 3 0.0008904019903103313 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 30 11.25 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15133 1 120.0 1 6 0.00047138928898782245 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 5 16 12.7 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +15134 0 5.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 3 6.5 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +15135 1 1460.0 1 5 0.0012570381039675265 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 3 19 11.416666666666666 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15136 1 300.0 1 6 0.0009689668718083017 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 12 21 14.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15137 0 730.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 12 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +15138 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 15 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +15139 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2013 12 15 12.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15140 1 365.0 1 4 0.00036663611365719525 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 5 31 8.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15141 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2015 5 24 10.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +15142 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0007594605211470473 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2015 1 28 14.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15143 1 180.0 1 4 0.0015712976299594081 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 1 9.716666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +15144 1 330.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.0015451093361267512 0.31410753355039883 0 0 0 0 0 2014 1 18 7.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15145 0 730.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2013 11 25 10.866666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15146 1 60.0 1 7 0.0011260966348042424 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 11 4 8.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15147 1 2555.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2013 11 21 9.816666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15148 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2014 3 1 10.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +15149 1 730.0 1 7 0.0011260966348042424 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 1 2015 4 24 11.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15150 1 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 11 23 9.716666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15151 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 5.23765876653136e-05 0.1885885575481937 0 1 0 0 0 2015 2 7 15.916666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15152 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010213434594736153 0.015125674022774649 0 1 0 0 0 2014 5 9 11.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +15153 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 11 9 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +15154 1 30.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 6 24 11.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15155 1 240.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.0012308498101348698 0.31410753355039883 0 1 0 0 0 2014 10 30 14.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15156 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 7 3 10.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +15157 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 14 13.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15158 0 730.0 1 5 0.0007332722273143905 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 10 13 14.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15159 1 365.0 1 8 0.0033521016105800706 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 11 1 9.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15160 1 60.0 1 6 0.0004975775828204793 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 3 3 15.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15161 1 365.0 1 8 0.0005237658766531361 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 1 15.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15162 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 3 23 13.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15163 1 365.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.0012046615163022129 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 5 1 12.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15164 1 365.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 12 23 13.366666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +15165 0 6.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 24 8.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +15166 1 365.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 1 0 2015 4 26 11.2 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15167 1 1825.0 1 6 0.00039282440748985203 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 9 13 16.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15168 1 5475.0 1 5 0.0020426869189472305 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 4 21 9.633333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15169 1 4015.0 1 2 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 6 12 12.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15170 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2015 8 12 11.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15171 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 10 4 12.333333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15172 1 365.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 11 23 14.816666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15173 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 1 0 0 0 2014 8 15 8.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +15174 1 365.0 1 4 0.0019379337436166034 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2015 3 7 15.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15175 1 30.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 1 30 16.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15176 0 730.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 2 25 8.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15177 1 1825.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 1 2014 9 23 13.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15178 1 2920.0 1 4 0.0009689668718083017 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 7 25 15.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15179 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 9 21 11.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +15180 1 1095.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 8 5 4.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15181 1 730.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 5 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15182 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 5 13 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15183 1 5475.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 7 6 8.816666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15184 0 1825.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.0010475317533062722 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 9 25 7.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15185 1 120.0 1 6 0.0015712976299594081 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 12 9.216666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15186 1 1460.0 1 5 0.00026188293832656804 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2015 6 7 12.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15187 1 90.0 1 4 0.0020164986251145736 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 9 18 14.85 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15188 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 1 2015 11 11 16.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15189 1 60.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2013 11 4 8.25 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15190 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 10 24 15.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15191 1 365.0 1 12 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 1 0 2014 10 25 13.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15192 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 1 0 2014 6 1 13.05 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15193 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 1 2015 9 13 6.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +15194 1 150.0 1 6 0.00130941469163284 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 1 20 9.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15195 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2015 1 7 6.0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +15196 1 365.0 1 4 0.0007856488149797041 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 13 15.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15197 1 1460.0 1 5 0.0014927327484614377 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 11 26 9.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15198 1 1460.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 5 19 11.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +15199 0 30.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 19 12.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +15200 1 60.0 1 5 0.0008904019903103313 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 11 26 3.9833333333333334 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15201 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2014 5 15 12.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15202 1 2920.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 2 14.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15203 1 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 30 14.583333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15204 1 30.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 4 1 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15205 1 3650.0 1 3 0.0008118371088123609 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 7 7 12.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15206 1 1095.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 2 9 8.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +15207 0 1095.0 1 11 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 11 18 10.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15208 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 12 18 10.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +15209 0 60.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 1 2015 12 5 11.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15210 1 365.0 1 8 0.00013094146916328402 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 12 27 8.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15211 1 365.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 3 8 11.716666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15212 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 8 7.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +15213 1 3650.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 6 11 7.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15214 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 10 19 15.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15215 1 730.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 9 13.283333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15216 1 30.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 7 24 13.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15217 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 5 8 12.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +15218 1 120.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 1 29 11.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15219 1 3650.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 2 14 10.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15220 0 60.0 1 4 0.002828335733926935 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 8 11.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +15221 0 60.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 7 14 14.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15222 1 1095.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 7 8 8.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15223 1 1825.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 3 20 11.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15224 0 1825.0 1 5 0.0003142595259918816 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 2 11 16.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15225 1 5110.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 1 24 9.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15226 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 6 13 11.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +15227 1 1460.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2013 10 10 5.983333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15228 1 60.0 1 3 0.0001571297629959408 1 0.00018331805682859762 0.18665908660223612 0 0 0 0 1 2015 9 11 10.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15229 1 90.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 7 30 14.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15230 1 330.0 1 4 0.00028807123215922483 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 16 13.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15231 1 270.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 1 2015 12 23 16.033333333333335 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15232 1 730.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 3 5 11.483333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15233 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 9 12 11.033333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +15234 1 2555.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2013 11 21 12.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15235 1 730.0 1 7 0.0006808956396490769 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 10 1 14.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15236 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 8 10 6.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +15237 0 90.0 1 8 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 2 10.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15238 1 1095.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 7 21 8.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15239 1 2190.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 12 7 9.866666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15240 0 240.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.00039282440748985203 0.3021344772339656 1 1 1 1 0 2014 1 4 13.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15241 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 5.23765876653136e-05 0.16533154168174066 0 1 0 0 0 2016 1 29 13.95 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15242 0 3650.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2014 6 6 14.866666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +15243 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 6 16.1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +15244 1 2920.0 1 8 0.0006808956396490769 1 0.00039282440748985203 0.08293279583785554 0 1 0 1 0 2015 1 18 9.033333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15245 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 7 13 13.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15246 1 365.0 1 7 0.0011260966348042424 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 1 0 2014 8 29 13.983333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15247 1 730.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 3 7.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15248 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 5 18 11.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +15249 1 2190.0 1 6 0.00039282440748985203 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 1 17 14.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15250 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 8 18 11.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +15251 0 60.0 1 7 0.00028807123215922483 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 6 20 14.85 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15252 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 3 7 9.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15253 0 120.0 1 3 0.0016498625114573786 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 24 8.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15254 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 1 0 2014 12 10 12.383333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15255 1 1825.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 11 13 15.6 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15256 1 150.0 1 6 0.0012046615163022129 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 1 2015 4 6 14.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15257 0 1825.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2015 2 22 8.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15258 1 365.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.0012046615163022129 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2013 10 14 14.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15259 1 5110.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 8 13 8.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15260 1 730.0 1 5 0.0013617912792981538 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2016 2 14 12.733333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15261 1 730.0 1 5 0.0005499541704857929 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 1 0 2015 6 7 15.616666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15262 1 730.0 1 7 0.001440356160796124 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 6 24 16.283333333333335 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15263 1 60.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.0012308498101348698 0.31410753355039883 0 0 0 0 0 2014 12 14 11.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +15264 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2014 2 4 6.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +15265 0 60.0 1 5 0.0005237658766531361 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 12 31 11.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15266 1 2920.0 1 7 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 8 16 14.466666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15267 1 1095.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 8 14.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15268 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 6 23 9.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +15269 0 60.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 0 2014 9 5 11.116666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +15270 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 0 1 2015 7 9 14.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15271 0 60.0 1 11 5.23765876653136e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 1 4 16.033333333333335 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15272 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 12 3 13.233333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +15273 0 60.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 7 18 17.333333333333332 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15274 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0007070839334817337 0.23987458438851278 0 1 0 0 0 2015 1 26 16.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +15275 1 1095.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 12 19 7.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15276 1 365.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.0010475317533062722 0.3338157010698227 0 1 0 0 0 2015 1 12 10.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15277 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0012046615163022129 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2014 11 9 15.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15278 1 3650.0 1 4 0.0012570381039675265 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2014 4 5 14.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15279 1 1825.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 1 0 2014 3 30 8.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15280 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 28 8.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +15281 1 120.0 1 9 7.85648814979704e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 9 29 10.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +15282 1 1095.0 1 6 0.00065470734581642 1 0.0013617912792981538 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 8 5 8.366666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15283 1 2555.0 1 3 0.0005761424643184497 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 4 17 9.4 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +15284 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2013 12 6 12.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +15285 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 11 24 9.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +15286 1 90.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 7 29 12.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15287 1 4745.0 1 5 0.00065470734581642 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 0 0 1 0 2015 1 14 11.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15288 0 60.0 1 4 0.0010475317533062722 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 18 17.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15289 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 9 24 11.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15290 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010737200471389288 0.009543990214825916 1 1 1 1 0 2014 1 2 14.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +15291 1 730.0 1 8 0.00026188293832656804 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2014 3 23 14.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15292 1 730.0 1 3 0.0016498625114573786 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2013 11 16 11.35 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15293 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0007070839334817337 0.23987458438851278 0 1 0 0 0 2013 10 15 9.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +15294 1 365.0 1 8 0.00013094146916328402 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 2 17 13.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15295 0 60.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 12 13 8.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15296 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0013879795731308105 0.000964735472978793 0 1 1 1 0 2014 11 18 14.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +15297 1 1460.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 2 2 10.033333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15298 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 7 14.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15299 0 60.0 1 5 0.0012570381039675265 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 0 2014 11 20 12.316666666666666 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +15300 1 4745.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 12 11 14.966666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +15301 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 9 14.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +15302 0 2920.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 26 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15303 1 730.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 6 28 15.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15304 0 270.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 1 8 15.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15305 1 1095.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2015 5 4 11.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +15306 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 9 27 12.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +15307 1 1095.0 1 6 0.0004975775828204793 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2016 2 8 10.9 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15308 0 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2013 12 28 14.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15309 0 30.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 0 1 1 0 2014 12 26 7.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15310 1 2920.0 1 4 0.0012570381039675265 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2016 2 21 8.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15311 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 10 5 13.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +15312 1 120.0 1 2 0.0007332722273143905 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 5 22 8.6 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +15313 1 1095.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 0 0 0 0 2014 10 1 8.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15314 1 240.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 2 22 10.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15315 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 9 2 13.7 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15316 0 60.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 9 29 13.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +15317 1 4015.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 12 16 14.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15318 1 365.0 1 5 0.0007332722273143905 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 1 22 10.916666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15319 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 13 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15320 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 8 19 11.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15321 0 730.0 1 6 0.0018069922744533193 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 12 23 13.933333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15322 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 7 7 7.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +15323 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 8 16 13.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +15324 0 60.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 1 9 9.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +15325 1 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 9 3 15.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15326 1 2555.0 1 7 0.00028807123215922483 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2014 8 11 7.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +15327 0 365.0 1 4 0.00028807123215922483 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 3 5 7.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +15328 1 60.0 1 5 0.0015451093361267512 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 2 1 9.916666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15329 1 365.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 11 15 9.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15330 1 3650.0 1 4 0.0020164986251145736 1 0.00026188293832656804 0.25768773580029974 0 1 0 0 0 2014 10 1 8.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15331 1 4745.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.0001571297629959408 0.039071786655641115 0 1 0 0 0 2014 7 29 13.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15332 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 5 29 15.85 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +15333 1 2190.0 1 5 0.0005499541704857929 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 3 18 8.733333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15334 1 730.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 4 13 13.016666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15335 1 5475.0 1 6 0.0004975775828204793 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 5 25 8.816666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15336 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 10 2 7.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15337 0 30.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 7 13.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +15338 0 365.0 1 7 0.001440356160796124 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2016 1 27 15.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15339 1 1095.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 4 2 7.5 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15340 0 365.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 27 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15341 0 1460.0 1 6 0.0005499541704857929 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 0 0 0 2015 3 8 14.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15342 1 1460.0 1 5 0.0017546156867880058 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2013 11 20 7.55 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15343 1 2920.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.0008642136964776744 0.0008096887005357728 0 1 0 0 0 2015 1 5 9.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15344 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 28 11.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +15345 1 3650.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 6 24 12.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +15346 1 730.0 1 5 0.0013617912792981538 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 6 25 6.666666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15347 1 1095.0 1 3 0.00065470734581642 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 2 3 14.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15348 0 28.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 29 11.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +15349 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 29 13.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +15350 1 3650.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 25 8.25 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15351 1 730.0 1 7 0.0011260966348042424 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 1 22 9.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15352 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 10 16 12.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +15353 1 2555.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 15 3.2666666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15354 1 1825.0 1 4 0.0003142595259918816 1 0.0012308498101348698 0.31410753355039883 0 1 0 1 0 2016 2 7 8.416666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15355 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2015 3 8 14.116666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15356 0 1825.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2016 1 29 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15357 0 60.0 1 3 0.0001571297629959408 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 8 16 10.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15358 1 365.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 10 18 14.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15359 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 11 8 4.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15360 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 12 22 7.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15361 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2016 2 13 13.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15362 1 1095.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 6 8 13.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15363 1 730.0 1 3 0.0008904019903103313 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 10 25 10.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15364 1 365.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 11 17 14.65 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15365 1 240.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 9 4 15.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15366 0 365.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 12 17 8.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15367 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 30 10.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +15368 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 6 24 10.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +15369 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 10 9 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +15370 1 730.0 1 5 0.0007332722273143905 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 3 13 14.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15371 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 4 7 10.75 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +15372 1 2190.0 1 8 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 11 7.166666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15373 0 90.0 1 3 0.0016498625114573786 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2015 11 9 10.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15374 0 60.0 1 8 7.85648814979704e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 1 2014 7 12 16.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15375 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 11 30 16.75 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +15376 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 7 2 8.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15377 1 730.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 2 13.7 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15378 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 10 15 15.983333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15379 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 12 13.45 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15380 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 27 16.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +15381 1 300.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 7 9 13.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15382 1 365.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 4 12 7.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15383 1 365.0 1 6 0.0017022390991226922 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 9 7 15.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15384 0 3285.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 6 27 13.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15385 1 180.0 1 4 0.0017022390991226922 1 0.00026188293832656804 0.20684962185814942 0 1 0 0 0 2014 6 9 10.983333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15386 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 9 9 14.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15387 0 120.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0013879795731308105 0.000964735472978793 0 1 0 0 0 2015 9 17 8.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15388 1 1825.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 4 10 13.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15389 1 1825.0 1 5 0.0020426869189472305 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 9 12 14.533333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15390 1 150.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 0 0 0 0 2014 3 14 14.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15391 0 1095.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2014 4 23 9.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15392 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 9 4 13.233333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15393 1 150.0 1 4 0.00036663611365719525 1 0.00039282440748985203 0.07838475717952693 0 1 0 0 0 2013 11 14 7.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +15394 1 90.0 1 3 0.0045567631268822835 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 11 1 7.616666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15395 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 10 1 15.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +15396 1 365.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.00028807123215922483 0.08293279583785554 0 1 0 0 0 2014 11 15 8.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15397 1 2190.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 6 3 10.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15398 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 12 5 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +15399 1 430.6171875 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 1 0 2013 11 4 10.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +15400 1 330.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 18 11.966666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15401 0 4380.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 4 9 12.433333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +15402 1 300.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 19 9.283333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15403 1 1460.0 1 8 0.00013094146916328402 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2014 7 21 7.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +15404 1 300.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2013 10 6 10.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15405 1 150.0 1 6 0.0005499541704857929 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 9 29 12.316666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15406 0 365.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 2 16 10.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15407 1 730.0 1 7 0.00018331805682859762 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2013 11 15 13.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15408 0 1095.0 1 5 0.0038758674872332068 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 0 0 0 2014 8 12 9.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15409 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2016 1 24 10.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15410 1 1825.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.0008642136964776744 0.0008096887005357728 0 0 0 0 0 2014 3 7 15.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15411 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 26 11.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +15412 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 9 11.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15413 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 0 2014 4 30 12.483333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15414 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 4 19 11.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +15415 0 60.0 1 6 0.0009165902841429881 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 11 2 13.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15416 1 150.0 1 7 0.001440356160796124 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 8 10 14.733333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +15417 1 730.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 3 16 10.666666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15418 1 365.0 1 4 0.0015712976299594081 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2016 1 25 12.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +15419 1 730.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 3 10 13.0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15420 0 60.0 1 3 0.00013094146916328402 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 11 18 14.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +15421 1 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 12 4 16.416666666666668 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15422 1 1825.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 12 31 12.833333333333334 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15423 0 60.0 1 4 0.0010737200471389288 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 12 15.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15424 1 5475.0 1 6 0.00036663611365719525 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 1 9 11.433333333333334 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +15425 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 1 0 2015 2 25 14.416666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15426 1 300.0 1 9 5.23765876653136e-05 1 0.0010737200471389288 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 10 17 14.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15427 1 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2014 4 30 10.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15428 1 365.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2015 3 13 14.566666666666666 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15429 1 270.0 1 2 0.0001047531753306272 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 11 4 16.0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15430 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2015 7 18 12.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15431 1 1825.0 1 6 0.00034044781982453846 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2013 12 3 14.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15432 1 30.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.0017284273929553489 0.30668251589229417 0 1 0 0 0 2015 7 23 11.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +15433 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 9 15 12.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15434 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 0 2014 12 9 12.316666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +15435 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 3 26 11.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15436 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2015 4 12 11.65 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +15437 1 1095.0 1 3 0.0045567631268822835 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 5 1 9.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15438 1 730.0 1 6 0.0006023307581511064 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 3 6 12.433333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15439 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 1 2014 12 30 15.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +15440 0 730.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 7 9.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +15441 1 730.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 11 7 13.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15442 0 1460.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 7 20 12.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15443 1 730.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 6 15 11.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15444 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 3 7 13.15 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15445 1 180.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 11 8 12.9 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15446 1 5110.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 17 13.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15447 0 150.0 1 6 0.0010737200471389288 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 7 8.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15448 0 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2016 1 10 13.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15449 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2016 1 20 15.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15450 1 120.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 1 0 2014 9 29 7.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15451 0 30.0 1 6 0.0004190127013225088 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2013 10 12 7.183333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +15452 1 2920.0 1 8 0.00039282440748985203 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 3 24 9.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15453 1 730.0 1 5 0.00026188293832656804 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 2 6 7.666666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15454 1 1460.0 1 7 0.0014927327484614377 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 13 12.033333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15455 1 1825.0 1 5 0.0014927327484614377 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 4 3 10.083333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15456 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 23 12.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15457 0 150.0 1 5 0.00047138928898782245 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2016 2 12 10.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15458 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 2 27 11.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +15459 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 2 13.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15460 1 60.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 1 19 13.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15461 1 1095.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 7 15 13.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15462 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2013 10 23 11.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15463 1 300.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 10 17 15.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15464 1 1095.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 26 8.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +15465 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 15 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15466 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2014 11 1 16.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +15467 0 60.0 1 6 0.00039282440748985203 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 14 9.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15468 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 1 24 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +15469 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 30 15.7 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +15470 0 30.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 5 29 14.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +15471 1 2190.0 1 6 0.0015189210422940946 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 1 0 0 0 2014 1 13 15.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15472 0 5475.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 12 22 13.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +15473 1 365.0 1 5 0.0007856488149797041 1 5.23765876653136e-05 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 2 6 13.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15474 1 1460.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.0006023307581511064 0.0030320257722190637 0 1 0 0 0 2014 3 30 14.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15475 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 4 23 10.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15476 1 2190.0 1 8 0.0001571297629959408 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 22 15.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15477 1 1460.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 14 9.65 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15478 1 1095.0 1 9 5.23765876653136e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 12 13.733333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15479 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 4 17 10.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +15480 0 90.0 1 9 0.00018331805682859762 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 14 12.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15481 1 150.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.0014141678669634674 0.20881354764242768 0 1 0 0 0 2015 9 17 6.45 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15482 1 60.0 1 5 0.00044520099515516566 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 1 5 14.833333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15483 1 90.0 1 4 0.00039282440748985203 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 12 17 10.283333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15484 1 1460.0 1 8 0.00028807123215922483 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 1 0 0 0 2014 7 11 7.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15485 1 4015.0 1 11 5.23765876653136e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 9 9 12.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15486 0 365.0 1 4 0.0033521016105800706 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2014 11 28 14.916666666666666 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15487 1 60.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.0001571297629959408 0.1795269350698572 0 1 0 0 0 2015 5 5 16.3 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +15488 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 9 12.9 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +15489 1 1825.0 1 10 5.23765876653136e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 1 20 12.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15490 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 1 16 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +15491 0 730.0 1 6 0.0012832263978001834 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 8 29 11.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15492 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 3 9 15.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +15493 1 3285.0 1 4 0.001859368862118633 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 8 1 16.416666666666668 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15494 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010737200471389288 0.009543990214825916 1 1 1 1 0 2014 4 15 10.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +15495 1 730.0 1 4 0.00044520099515516566 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 14 11.85 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15496 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 11 11 12.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15497 1 730.0 1 4 0.0005761424643184497 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2015 3 8 12.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15498 0 30.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 5 13 11.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +15499 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 12 13 9.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15500 0 365.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2013 12 30 12.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15501 0 60.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 11 21 8.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15502 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 3 26 11.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15503 0 60.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 9 11 8.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15504 1 365.0 1 2 0.0001571297629959408 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 11 11 15.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +15505 0 210.0 1 7 0.00026188293832656804 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 12 4 9.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15506 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2013 12 1 19.966666666666665 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15507 1 1095.0 1 4 0.0007594605211470473 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 3 16.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15508 1 300.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 9 2 10.55 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15509 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 7 8 14.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15510 1 1095.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 0 0 2014 5 14 4.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15511 1 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2014 1 4 13.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15512 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 1 3 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +15513 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 7 25 15.166666666666666 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15514 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2013 10 10 12.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15515 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 6 18 10.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +15516 1 365.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2013 11 4 19.2 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +15517 1 365.0 1 8 7.85648814979704e-05 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2015 6 1 10.633333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15518 1 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 1 0 2015 1 3 15.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15519 1 210.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 12 16 10.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15520 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 1 2015 2 24 16.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15521 1 1095.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 5 2 11.616666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15522 1 730.0 1 6 0.001335602985465497 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2013 10 6 14.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15523 1 1460.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.0002095063506612544 0.09035781349596017 0 0 0 1 0 2015 6 27 8.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15524 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 11 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +15525 0 3285.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 9 5 10.133333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +15526 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 7 18 13.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15527 0 90.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.00028807123215922483 0.3637914104088067 1 1 1 1 0 2014 7 13 14.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15528 0 4380.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2014 11 26 13.983333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15529 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 4 21 14.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +15530 1 1825.0 1 7 0.001440356160796124 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 1 10.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15531 1 120.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 1 0 0 0 2015 2 28 11.183333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15532 1 2555.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2015 3 24 11.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15533 0 60.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2014 6 2 13.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15534 0 30.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 9 25 13.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +15535 0 60.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 6 23 14.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15536 1 4380.0 1 6 0.0010737200471389288 1 0.001466544454628781 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 5 19 8.533333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15537 1 60.0 1 8 0.00028807123215922483 1 0.00018331805682859762 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 8 26 15.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15538 0 3650.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 12 19 9.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15539 1 330.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0018331805682859762 0.3062690578324461 0 0 0 1 0 2014 11 18 10.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15540 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2014 8 17 5.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +15541 0 365.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 2 23 8.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15542 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 9 30 15.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15543 0 365.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 1 10 11.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15544 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 11 5 14.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15545 0 365.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2013 12 10 8.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15546 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 25 12.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +15547 0 730.0 1 4 0.0010737200471389288 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2016 2 14 13.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15548 0 365.0 1 7 0.0008380254026450176 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 12 28 11.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15549 1 90.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 1 0 0 0 2015 9 7 15.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15550 0 730.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 11 7 9.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15551 1 365.0 1 7 0.00028807123215922483 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 1 2015 10 6 10.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +15552 0 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 8 20 12.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15553 1 1825.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2016 2 19 16.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15554 0 60.0 1 9 5.23765876653136e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 11 9 15.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15555 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 1 2015 7 18 17.516666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15556 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 4 28 12.65 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15557 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2015 7 22 14.066666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15558 1 365.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 13 15.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15559 0 365.0 1 4 0.0023045698572737986 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 7 16 9.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15560 1 2190.0 1 4 0.001597485923792065 1 0.0006023307581511064 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 2 15 13.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15561 1 365.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2013 12 2 13.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15562 0 210.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 10 1 11.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15563 1 730.0 1 5 0.0003142595259918816 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 2 10.583333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +15564 1 2555.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 5 19 8.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15565 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 13 14.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15566 0 1095.0 1 7 0.00018331805682859762 0 0.0013879795731308105 0.000964735472978793 0 1 0 0 0 2014 7 16 14.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15567 1 60.0 1 6 0.0008642136964776744 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2014 1 9 13.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15568 0 60.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 7 21 11.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15569 1 1460.0 1 4 0.0033521016105800706 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 11 7 15.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15570 1 300.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2016 1 22 8.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15571 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 5 23 10.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15572 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 1 0 1 0 2014 3 23 14.483333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15573 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0008380254026450176 0.4983720088893483 1 1 1 1 0 2014 4 28 7.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +15574 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 2 9 13.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15575 1 300.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 26 15.033333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15576 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 2 12 11.616666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15577 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 6 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +15578 1 30.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.0001047531753306272 0.13377090978000586 0 1 0 0 0 2014 11 2 6.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +15579 1 730.0 1 6 0.0008118371088123609 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 21 14.566666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15580 0 365.0 1 6 0.00036663611365719525 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 24 13.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15581 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 12 13 9.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +15582 1 3650.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 1 20 12.9 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15583 1 730.0 1 6 0.0008642136964776744 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2016 2 20 8.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15584 0 30.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 2 7.583333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +15585 1 60.0 1 4 0.0016498625114573786 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 6 2 13.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15586 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 6 18 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15587 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 16 9.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15588 0 28.0 1 1 0.0010213434594736153 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 23 6.166666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15589 1 365.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 11 21 13.716666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15590 1 1825.0 1 3 0.0016498625114573786 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 6 24 11.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +15591 1 180.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.0004975775828204793 0.0848967216221338 0 0 0 0 0 2016 1 18 14.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15592 1 4745.0 1 5 0.0015451093361267512 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 3 13 12.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15593 1 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 6 4 10.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15594 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 10 15 8.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +15595 1 3650.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 4 17 10.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15596 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 20 13.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +15597 0 30.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 9 10.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15598 1 2190.0 1 3 0.0013617912792981538 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 9 15 15.066666666666666 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15599 0 60.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 7 21 15.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15600 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 26 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +15601 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 0 0 0 0 2014 11 21 13.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15602 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 6 23 8.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +15603 0 4745.0 1 5 0.0007594605211470473 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 7 28 8.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15604 0 3650.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 2 20 14.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15605 1 871.529296875 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 7 13 6.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +15606 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 10 20 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +15607 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 10 14.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +15608 1 1825.0 1 6 0.0003142595259918816 0 0.0009165902841429881 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 2 12 8.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15609 0 90.0 1 5 0.0009951551656409586 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 12 19 15.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15610 1 1095.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2014 8 25 10.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15611 0 60.0 1 5 0.0007332722273143905 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 0 1 1 0 2014 7 12 11.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15612 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 3 13.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15613 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 16 9.516666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +15614 0 365.0 1 6 0.0007856488149797041 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 0 0 0 2014 10 22 6.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15615 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 2 19 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +15616 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2014 4 26 9.966666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15617 0 60.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 30 4.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15618 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2015 12 22 15.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +15619 1 2920.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 4 10 9.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15620 1 730.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 10 4 8.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15621 1 1460.0 1 5 0.0012308498101348698 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 9 9.883333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15622 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 11 1 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +15623 0 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 12 22 13.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15624 1 730.0 1 5 0.0015189210422940946 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 7 14 10.416666666666666 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15625 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 10 10 14.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +15626 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 5 6 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15627 0 365.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 29 10.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15628 0 30.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 20 12.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +15629 0 120.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 8 18 13.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15630 1 730.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 10 10 11.983333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15631 1 730.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 10 18 16.15 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15632 1 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 1 0 2013 10 14 11.066666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +15633 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 23 7.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15634 0 60.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 5 12.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15635 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 13 6.05 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15636 1 730.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 6 19 10.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15637 1 300.0 1 6 0.00023569464449391123 1 0.0015451093361267512 0.31410753355039883 0 0 0 0 0 2015 2 11 13.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15638 1 3285.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 13 3.3833333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15639 0 330.0 1 4 0.0004975775828204793 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 3 2 12.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15640 1 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 11 4 15.2 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15641 1 365.0 1 4 0.0005237658766531361 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 6 10 12.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15642 1 365.0 1 4 0.0007594605211470473 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 1 0 2016 1 11 14.866666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15643 0 60.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2014 6 18 10.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15644 1 1095.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 7 13 9.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +15645 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.001597485923792065 0.19926955742760177 1 1 1 1 0 2014 5 2 12.85 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +15646 0 30.0 1 5 0.0012308498101348698 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 11 15 11.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +15647 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 11 16 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15648 1 730.0 1 6 0.0016498625114573786 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 0 0 0 0 2015 6 16 9.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15649 1 1460.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 11 29 8.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15650 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 24 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +15651 0 90.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 6 24 4.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15652 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 2 8 11.6 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15653 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0012308498101348698 0.31410753355039883 0 1 0 0 0 2014 5 11 7.633333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +15654 1 1095.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 7 7 15.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15655 1 365.0 1 7 0.0001571297629959408 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 6 15 14.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15656 1 1825.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 12 26 8.333333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15657 1 1095.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2015 2 9 9.116666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15658 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 7 15.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15659 1 60.0 1 4 0.00039282440748985203 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 6 12.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +15660 0 90.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 12 15.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15661 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 12 19 12.783333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15662 0 60.0 1 6 0.0003142595259918816 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 7 10.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15663 0 60.0 1 8 0.0001571297629959408 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 1 2013 11 19 12.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15664 1 270.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 5 8 8.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +15665 1 730.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.0010737200471389288 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 8 3 9.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15666 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 5 28 9.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +15667 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.001597485923792065 0.19926955742760177 1 1 1 1 0 2014 4 2 11.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15668 1 730.0 1 6 0.0015712976299594081 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 1 0 2015 9 19 10.016666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +15669 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 11 13 8.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +15670 0 60.0 1 5 0.0005499541704857929 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 9 27 7.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15671 1 1825.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 12 4 14.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15672 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 2 27 7.3 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +15673 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2015 6 3 9.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15674 1 2555.0 1 5 0.0038758674872332068 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2014 10 8 9.666666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15675 1 120.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 24 14.083333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15676 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 1 13.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +15677 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 19 14.133333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15678 1 365.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 9 26 14.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15679 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 1 0 2013 12 9 14.45 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15680 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0009951551656409586 0.31422812548452117 0 1 1 1 0 2015 7 13 14.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15681 0 150.0 1 5 0.00044520099515516566 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 12 26 11.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15682 1 730.0 1 4 0.0005237658766531361 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 21 14.266666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15683 0 90.0 1 5 0.0007594605211470473 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 1 2015 12 22 7.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15684 1 2920.0 1 4 0.0012570381039675265 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 2 16 8.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15685 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 31 13.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15686 1 4380.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2013 11 5 14.866666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15687 0 1095.0 1 6 0.0006808956396490769 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 9 11 13.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15688 1 180.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 10 15.116666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15689 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 2 26 11.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15690 1 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0012046615163022129 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2016 2 14 21.0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +15691 1 150.0 1 4 0.002514076207935053 1 0.0015451093361267512 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 8 9 8.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +15692 1 2190.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2016 1 20 11.116666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15693 1 365.0 1 8 0.00065470734581642 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 18 14.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15694 0 60.0 1 3 7.85648814979704e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 17 15.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15695 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 23 14.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15696 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 8 17.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15697 1 270.0 1 6 0.0005499541704857929 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 22 14.433333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15698 0 60.0 1 5 0.00047138928898782245 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 11 26 11.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15699 1 300.0 1 4 0.0012570381039675265 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 27 13.333333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15700 1 365.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 2 13 11.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15701 1 2555.0 1 6 0.0018069922744533193 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 7 2 10.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15702 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 9 27 14.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +15703 1 365.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 1 0 2015 3 14 10.7 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15704 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010737200471389288 0.009543990214825916 1 1 1 1 0 2014 3 7 11.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +15705 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 29 7.083333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +15706 1 1095.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 1 0 2014 12 18 16.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15707 1 2555.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 1 0 2015 9 12 8.933333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15708 1 730.0 1 5 0.0017546156867880058 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 7 12 8.1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +15709 0 60.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 10 13 14.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15710 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.00044520099515516566 0.21427463951625408 0 1 0 0 0 2015 10 13 11.433333333333334 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15711 1 730.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 5 23 16.066666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15712 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 5 12 14.35 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +15713 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 0 1 2015 2 7 11.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15714 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 4 20 11.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +15715 1 365.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 12 29 14.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15716 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 10 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +15717 1 730.0 1 5 0.0020426869189472305 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 7 3 7.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +15718 1 2920.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0017284273929553489 0.30668251589229417 0 0 0 0 0 2013 12 23 7.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15719 1 1825.0 1 6 0.0007856488149797041 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2015 3 1 14.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15720 1 1095.0 1 3 0.0007594605211470473 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2014 5 28 14.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15721 1 1460.0 1 5 0.0038758674872332068 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2015 9 19 9.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15722 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 1 1 0 2015 11 3 14.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15723 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 0 0 2014 7 12 12.3 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +15724 1 5110.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 12 30 12.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15725 0 365.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 6 23 9.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15726 1 1460.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 7 24 13.833333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +15727 1 1460.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 1 12 14.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15728 1 60.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 5 12 14.933333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15729 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 10 29 16.216666666666665 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15730 0 150.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 2 4 8.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +15731 1 2920.0 1 4 0.00028807123215922483 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 9 1 13.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15732 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 3 26 15.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15733 0 60.0 1 4 0.0005761424643184497 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 11 11 14.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15734 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 10 28 9.016666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15735 1 730.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 7 9 6.666666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +15736 0 730.0 1 5 0.001335602985465497 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2013 12 17 10.15 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15737 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0006023307581511064 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 11 24 16.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +15738 0 60.0 1 4 0.0005761424643184497 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 11 16 11.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15739 0 60.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 11 10.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15740 1 3285.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.0010737200471389288 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 29 10.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15741 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 11 19 15.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15742 0 120.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 9 21 10.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15743 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 12 24 5.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15744 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 9 6 6.0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +15745 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 1 1 0 2014 3 24 8.2 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +15746 0 30.0 1 6 0.0007856488149797041 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2016 1 19 18.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +15747 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 3 18 11.05 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +15748 1 1825.0 1 4 0.0008118371088123609 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 4 12 10.533333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15749 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 10 20 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +15750 1 365.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 5 3 11.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15751 0 90.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 11 9 14.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +15752 1 6.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 3 13 13.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +15753 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 5 18 10.1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +15754 1 1095.0 1 6 0.0005499541704857929 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 7 8 13.483333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15755 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 2 26 10.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +15756 0 3285.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 1 18 12.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15757 0 60.0 1 8 0.00023569464449391123 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 7 3 10.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +15758 1 210.0 1 4 0.002514076207935053 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 5 9 9.666666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15759 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 9 27 7.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +15760 1 1460.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 7 12 12.116666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15761 1 365.0 1 3 0.00034044781982453846 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 4 2 16.183333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15762 1 365.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 5 9 12.35 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +15763 1 1460.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 6 15.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15764 0 150.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 0 1 0 0 2013 12 28 11.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +15765 1 2920.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 10 12 10.9 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15766 1 270.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 11 9.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +15767 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 8 7.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +15768 0 3285.0 1 9 7.85648814979704e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 4 29 7.833333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15769 0 300.0 1 4 0.002514076207935053 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 0 2015 2 6 9.783333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15770 1 1095.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 18 12.783333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15771 1 60.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 1 4 13.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15772 0 6.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 3 18 7.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +15773 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 8 15.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15774 0 30.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 18 11.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +15775 1 730.0 1 4 0.0004190127013225088 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 11 9.8 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15776 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 1 13 15.15 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +15777 1 730.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 7 4 12.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15778 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 16 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +15779 0 365.0 1 8 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2014 7 13 15.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15780 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 0 1 1 0 2015 4 24 12.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +15781 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 12 29 15.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15782 0 60.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 6 15 11.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15783 1 60.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 2.61882938326568e-05 0.3290437059624098 0 0 0 0 0 2015 2 17 15.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15784 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 0 0 2014 9 13 13.916666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15785 0 60.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2016 2 12 15.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15786 1 730.0 1 7 0.0006808956396490769 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 30 12.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15787 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 9 11.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +15788 1 2190.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 1 2013 12 5 6.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +15789 1 3650.0 1 8 7.85648814979704e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 9 26 8.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15790 1 120.0 1 5 0.0008904019903103313 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 13 9.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +15791 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 1 3 13.866666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15792 0 180.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 4 10.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15793 1 150.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2014 9 30 8.466666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15794 1 365.0 1 4 0.00039282440748985203 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 1 0 2015 12 28 15.216666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15795 1 730.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 3 9 14.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15796 0 30.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 6 21 11.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +15797 0 14.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 12 6 9.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +15798 1 330.0 1 4 0.0011260966348042424 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 8 15 16.35 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15799 0 30.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.0010475317533062722 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 6 18 13.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15800 1 3285.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 1 4 10.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15801 0 30.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2013 10 9 14.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15802 1 2190.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 4 16 8.866666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15803 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2014 7 31 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +15804 0 120.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 7 29 14.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15805 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 1 2015 9 27 14.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15806 1 730.0 1 4 0.0010999083409715857 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 5 12.233333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15807 0 4380.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2015 7 19 12.466666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +15808 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 6 24 10.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +15809 1 2190.0 1 4 0.0033521016105800706 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 0 0 0 0 2014 5 13 12.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15810 1 120.0 1 6 0.0005761424643184497 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 1 2015 3 29 15.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15811 1 730.0 1 7 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 3 30 11.0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15812 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 11 5 12.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +15813 0 210.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 11 29 11.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15814 1 365.0 1 4 0.001597485923792065 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2013 10 20 13.416666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15815 1 2555.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 12 12.016666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15816 0 60.0 1 3 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 21 13.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15817 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 2 14.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15818 1 5110.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 10 24 11.65 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +15819 1 3285.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 6 15 7.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15820 0 3650.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 5 22 15.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15821 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 7 3 10.8 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +15822 0 270.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 1 17 7.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15823 0 1095.0 1 7 0.00018331805682859762 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 11 24 14.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15824 1 2920.0 1 3 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 17 11.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15825 0 180.0 1 6 0.0015189210422940946 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 11 10 15.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15826 1 1095.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 9 27 7.916666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +15827 1 1095.0 1 5 0.00034044781982453846 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 6 13 8.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15828 1 150.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 2 9 14.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15829 0 2920.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0012308498101348698 0.31410753355039883 0 1 1 0 1 2015 1 6 9.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15830 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2014 3 28 11.05 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +15831 1 365.0 1 2 0.00013094146916328402 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 8 19 16.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15832 0 5110.0 1 7 0.0006023307581511064 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 0 0 2014 3 15 9.883333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15833 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 3 3 14.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15834 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 18 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +15835 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2014 7 2 13.233333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15836 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 1 0 2014 7 2 12.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15837 0 3285.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2015 4 27 11.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15838 0 30.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 10 11 11.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +15839 1 60.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 11 8 11.05 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15840 1 2920.0 1 9 0.0001047531753306272 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 7 23 8.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15841 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 12 12.65 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +15842 1 365.0 1 7 0.0006808956396490769 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2014 10 31 12.883333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15843 0 1095.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 11 12 11.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15844 1 365.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 18 9.35 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15845 0 60.0 1 6 0.00047138928898782245 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 11 20 9.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15846 0 365.0 1 4 0.0007856488149797041 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 3 3 11.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15847 1 2190.0 1 5 0.0005499541704857929 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 4 16 10.4 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15848 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 11 8 11.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +15849 1 365.0 1 7 0.0011260966348042424 1 0.00026188293832656804 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 1 4 15.15 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15850 0 28.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 10 23 8.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +15851 0 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 0 1 0 0 2015 2 3 12.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15852 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 6 9 15.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +15853 1 4015.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.0001571297629959408 0.3021344772339656 0 1 0 0 0 2015 9 14 10.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15854 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 22 13.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15855 0 240.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 3 2 11.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15856 0 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2014 3 27 10.95 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +15857 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 6 6.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +15858 1 270.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 5 17 11.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15859 1 365.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 8 27 14.633333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15860 0 120.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 0 0 0 2015 3 5 14.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15861 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 8 1 9.35 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15862 1 120.0 1 5 0.0007070839334817337 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 1 1 14.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15863 1 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 7 27 10.866666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15864 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 11 18 13.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15865 1 2920.0 1 2 0.0007332722273143905 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 0 0 0 0 2015 12 17 12.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15866 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 12 3 13.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15867 0 365.0 1 4 0.0009689668718083017 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 4 17 11.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15868 1 730.0 1 4 0.0005237658766531361 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 28 13.9 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15869 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 4 23 12.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15870 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 11 27 15.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15871 0 30.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 11 28 8.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +15872 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 11 21 14.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15873 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0013617912792981538 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 3 14 7.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +15874 0 60.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 11 15.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15875 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 4 30 14.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15876 0 1460.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 0 1 1 0 2015 7 4 8.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15877 0 150.0 1 4 0.00039282440748985203 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 13 14.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15878 1 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2013 11 21 10.2 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15879 1 1825.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 11 22 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15880 1 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2016 2 18 14.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15881 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2014 8 26 10.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +15882 1 365.0 1 9 0.0001571297629959408 0 0.0009165902841429881 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 4 5 14.616666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15883 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 8 26 10.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15884 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 11 12 10.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +15885 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 1 2013 11 3 13.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15886 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 10 4 14.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15887 0 1460.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 7 20 12.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15888 1 2555.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 8 25 11.716666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15889 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 10 20 9.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +15890 1 5475.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 3 24 8.1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15891 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 1 2014 4 15 8.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15892 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 0 0 0 0 2015 3 18 15.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15893 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 6 21 14.65 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +15894 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 5 13 9.3 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +15895 1 730.0 1 4 0.00065470734581642 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 2 4 14.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15896 1 2920.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2014 8 12 8.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15897 1 365.0 1 5 0.00034044781982453846 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 8 17 8.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15898 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 5 2 18.166666666666668 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15899 0 150.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2013 12 31 11.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15900 1 90.0 1 5 0.0009951551656409586 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 6 30 10.133333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15901 1 2190.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 12 14 13.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15902 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2014 9 23 9.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +15903 0 120.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 8 28 8.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15904 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 5.23765876653136e-05 0.11683635674539597 0 1 0 0 0 2014 12 18 8.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15905 0 21.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 22 11.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +15906 0 4380.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 12 16 9.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +15907 1 1095.0 1 6 0.0018069922744533193 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 4 26 9.733333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15908 0 365.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2013 11 2 9.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15909 0 120.0 1 4 0.0007070839334817337 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 12 13 11.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15910 0 60.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 0 2014 6 5 11.816666666666666 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15911 1 1460.0 1 7 0.00023569464449391123 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 10 25 9.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +15912 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 8 22 12.7 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +15913 0 60.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 25 9.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15914 1 1460.0 1 9 0.00028807123215922483 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 4 22 15.5 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15915 1 120.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 3 4 14.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15916 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 9 20 14.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +15917 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 5 23 5.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +15918 0 730.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 13 15.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15919 0 730.0 1 6 0.0012832263978001834 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 9 17 16.166666666666668 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15920 1 730.0 1 6 0.0004190127013225088 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2016 2 11 16.216666666666665 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15921 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 18 12.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +15922 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 6 8 15.416666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15923 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 0 0 0 0 2015 8 24 16.016666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15924 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 11 8 10.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15925 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 5 2 17.75 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15926 1 730.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 12 20 15.116666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15927 1 1460.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 12 9.416666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15928 1 60.0 1 5 0.001335602985465497 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 7 19 14.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15929 0 60.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 5 24 14.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15930 1 1460.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 7 23 13.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15931 1 1825.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2016 1 22 8.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +15932 0 2190.0 1 6 0.0015189210422940946 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 4 5 10.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15933 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 21 9.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15934 1 365.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 18 11.916666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15935 0 60.0 1 9 0.0001047531753306272 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 1 6 9.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15936 1 2190.0 1 6 0.001335602985465497 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 10 1 15.266666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +15937 0 30.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.0010475317533062722 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 10 7 12.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +15938 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2015 10 28 6.266666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15939 0 60.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 9 14 13.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15940 1 1825.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0017284273929553489 0.30668251589229417 0 0 0 1 0 2015 10 15 9.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15941 0 365.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 3 22 6.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15942 0 30.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 21 12.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +15943 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 5 10 16.533333333333335 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +15944 1 365.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.0009165902841429881 0.13377090978000586 0 1 0 0 0 2014 7 9 8.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15945 1 365.0 1 8 0.0011260966348042424 1 0.0001571297629959408 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 10 5 15.533333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15946 1 3.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 3 25 8.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +15947 0 365.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 4 8.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15948 1 240.0 1 3 0.00036663611365719525 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 0 0 0 0 2015 5 23 12.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15949 1 30.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 4 19 16.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15950 1 365.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.001466544454628781 0.3637914104088067 0 0 0 1 0 2014 6 10 12.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15951 1 730.0 1 7 0.00044520099515516566 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2013 12 20 13.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15952 1 1825.0 1 6 0.0004975775828204793 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2016 2 10 13.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15953 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 1 22 13.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15954 1 2555.0 1 3 0.0016498625114573786 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 8 21 4.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15955 1 90.0 1 4 0.0014141678669634674 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 1 14.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15956 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2016 1 2 12.866666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15957 1 1825.0 1 4 0.0010737200471389288 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 3 8 14.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15958 1 365.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 12 13 12.45 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15959 0 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 4 22 13.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15960 1 365.0 1 1 0.0010213434594736153 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2014 7 18 9.033333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15961 0 30.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2015 6 20 10.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +15962 1 730.0 1 5 0.0004975775828204793 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 12 5 10.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15963 1 300.0 1 4 0.0007856488149797041 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 4 25 13.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15964 0 120.0 1 6 0.0012832263978001834 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2013 10 19 12.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +15965 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 28 11.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +15966 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 7 25 13.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15967 1 365.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 18 12.0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +15968 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 5.23765876653136e-05 0.31291884162833566 0 1 1 1 0 2014 12 18 14.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +15969 1 365.0 1 6 0.0009689668718083017 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 2 12 10.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15970 1 120.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 14 10.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15971 0 330.0 1 8 0.00039282440748985203 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 12 16 9.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15972 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 10 1 8.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +15973 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 12 28 10.116666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +15974 1 3285.0 1 7 0.00026188293832656804 1 0.00036663611365719525 0.2998604579048013 0 0 0 0 0 2013 11 29 10.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +15975 1 60.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.00065470734581642 0.20435164607990078 0 0 0 0 0 2015 9 6 14.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15976 0 30.0 1 4 0.0010737200471389288 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 6 19 14.216666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15977 0 365.0 1 5 0.00065470734581642 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 2 22 13.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15978 0 30.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 25 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +15979 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 19 4.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +15980 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00018331805682859762 0.18665908660223612 0 0 0 0 0 2014 5 17 8.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15981 1 1095.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 7 3 14.2 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15982 1 5840.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.0005761424643184497 0.0848967216221338 0 1 0 0 0 2014 5 13 13.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +15983 0 60.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 18 14.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15984 1 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2016 2 11 13.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +15985 1 2555.0 1 3 0.00026188293832656804 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 3 18 10.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +15986 1 365.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 26 11.366666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15987 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 7 20 12.5 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15988 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 3 3 11.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15989 0 60.0 1 4 0.0007070839334817337 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 9 29 13.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +15990 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 9 27 10.4 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15991 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 7 10 14.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15992 0 1460.0 1 7 0.0011260966348042424 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2016 1 10 5.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15993 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 26 16.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +15994 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 4 18 10.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15995 1 150.0 1 8 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 19 13.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +15996 1 240.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 6 19 11.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +15997 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 29 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +15998 1 90.0 1 8 0.0001047531753306272 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 4 27 21.0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +15999 1 730.0 1 6 0.00065470734581642 1 0.0017284273929553489 0.30668251589229417 0 1 0 0 0 2013 11 10 13.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16000 1 365.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 7 27 9.9 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16001 1 730.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 9 12 13.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16002 1 730.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 24 9.75 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16003 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 11 27 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +16004 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 8 29 14.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +16005 1 730.0 1 5 0.00044520099515516566 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 8 29 14.35 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16006 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2013 10 16 14.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16007 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 3 13.85 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16008 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 4 2 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +16009 0 60.0 1 6 0.0016498625114573786 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 20 13.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16010 1 730.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 9 7 14.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16011 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 1 19 11.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +16012 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 15 12.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16013 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0006808956396490769 0.3212396850827778 0 1 0 0 0 2015 3 2 14.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16014 1 730.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2015 4 1 10.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16015 0 60.0 1 5 0.0021474400942778577 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 0 1 2014 6 2 12.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16016 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 11 27 11.816666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +16017 1 60.0 1 5 0.00026188293832656804 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 3 23 14.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16018 1 365.0 1 5 0.0005499541704857929 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 8 15 11.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16019 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 1 9.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +16020 1 240.0 1 6 0.0008904019903103313 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 1 0 0 0 2013 10 11 7.983333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16021 1 4380.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 5 15 11.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +16022 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 17 13.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16023 1 2190.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2014 12 20 13.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16024 0 90.0 1 6 0.0007070839334817337 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 16 14.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16025 1 1460.0 1 6 0.001335602985465497 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 10 27 13.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16026 1 4380.0 1 5 0.0015189210422940946 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2015 8 11 9.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16027 1 730.0 1 5 0.0005499541704857929 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 14 13.766666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16028 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 21 9.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +16029 1 240.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 3 1 13.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16030 1 1095.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 11 14 11.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16031 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 0 0 0 2014 3 4 10.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16032 1 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 6 27 14.75 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16033 0 2190.0 1 3 0.0045567631268822835 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2013 10 27 10.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16034 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 8 15.35 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16035 1 730.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 6 15.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16036 1 180.0 1 9 0.0001571297629959408 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 7 19 5.966666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16037 1 5475.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 0 0 0 0 2014 2 28 13.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16038 1 120.0 1 6 0.0005499541704857929 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 2 23 11.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16039 0 365.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 0 1 2014 2 11 12.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16040 0 30.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 1 1 0 2015 10 3 12.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +16041 0 14.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 23 16.233333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16042 1 730.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2015 7 1 8.2 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16043 0 60.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.0012308498101348698 0.31410753355039883 0 1 1 1 0 2013 12 21 8.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16044 1 60.0 1 5 0.0003142595259918816 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 4 13 7.483333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16045 0 1825.0 1 6 0.0005237658766531361 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 9 22 10.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16046 1 730.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2016 1 12 17.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16047 1 3650.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2013 11 9 12.116666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16048 1 60.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 12 23 13.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16049 1 4745.0 1 4 0.001859368862118633 0 0.0008642136964776744 0.0008096887005357728 0 0 0 0 0 2015 7 7 8.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16050 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2013 12 10 11.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16051 1 730.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 1 0 2015 12 26 13.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16052 1 730.0 1 8 0.00028807123215922483 1 0.0002095063506612544 0.1740658431960308 0 1 0 0 0 2014 3 4 14.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16053 1 365.0 1 7 0.0003142595259918816 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 4 5 14.283333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +16054 1 90.0 1 7 0.00013094146916328402 1 5.23765876653136e-05 0.1696039416335039 0 1 0 0 0 2014 3 29 12.933333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16055 1 90.0 1 4 0.0003142595259918816 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 1 2014 7 16 12.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16056 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 1 2015 6 17 9.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16057 1 1095.0 1 5 0.0020426869189472305 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 1 2015 5 21 13.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16058 0 60.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 11 28 14.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16059 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 1 11.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +16060 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 12 12 13.35 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16061 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2015 8 8 9.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16062 1 60.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.0008904019903103313 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 12 14 9.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16063 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 11 25 15.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16064 1 730.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 7 28 10.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16065 0 1095.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 2 25 10.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16066 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2013 11 18 11.616666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +16067 1 365.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 4 18 10.2 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16068 1 90.0 1 6 0.00026188293832656804 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 12 22 16.583333333333332 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16069 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 14 11.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +16070 0 60.0 1 4 0.0014927327484614377 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 12 19 14.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16071 0 90.0 1 5 0.0009165902841429881 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 15 14.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16072 1 1095.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 12 24 11.4 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16073 0 150.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 10 12 14.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16074 1 730.0 1 8 0.0006023307581511064 1 0.00039282440748985203 0.20717694282219581 0 1 0 1 0 2014 9 25 13.883333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16075 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 7 24 13.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +16076 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0013879795731308105 0.000964735472978793 0 1 0 0 0 2013 11 2 13.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16077 0 60.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 1 1 0 2013 12 3 9.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16078 0 2920.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 12 11 14.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16079 1 365.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 8 21 10.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16080 0 60.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 11 23 15.033333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16081 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 0 0 0 0 2015 5 4 11.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +16082 0 60.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.0008380254026450176 0.4983720088893483 1 1 1 1 0 2015 11 29 13.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16083 1 210.0 1 7 0.0006808956396490769 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2014 9 26 10.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16084 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 17 12.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16085 0 1460.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 12 3 15.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16086 1 1095.0 1 5 0.0008904019903103313 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2016 2 14 8.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16087 1 5840.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 5 18 8.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16088 0 90.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 11 16 14.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16089 1 2920.0 1 7 0.0006285190519837632 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 4 17 13.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16090 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 1 0 0 2014 5 15 9.866666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +16091 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 27 12.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16092 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 11 18 10.5 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16093 1 730.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 4 14 15.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16094 1 5840.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 2 12 11.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16095 0 120.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 10 7 9.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16096 0 60.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 5 16.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16097 1 730.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 12 14 9.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16098 1 300.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 1 19 15.633333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16099 1 1460.0 1 4 0.0015712976299594081 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 10 31 9.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +16100 1 1825.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 19 14.316666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16101 0 730.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 12 21 12.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16102 1 4745.0 1 7 0.00026188293832656804 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2015 7 2 14.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16103 0 60.0 1 4 0.002828335733926935 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 7 21 14.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16104 1 5110.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 12 18 8.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16105 1 2190.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0007594605211470473 0.07838475717952693 0 1 0 0 0 2015 9 27 9.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16106 0 120.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 11 20 12.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16107 1 3650.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2016 2 18 11.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16108 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 9 14.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16109 0 30.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 17 9.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16110 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 11 6 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +16111 1 730.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 6 30 9.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16112 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 6 18 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16113 1 1825.0 1 7 0.00034044781982453846 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2015 12 15 8.1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16114 0 60.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 2 3 13.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16115 1 180.0 1 6 0.00026188293832656804 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 17 7.333333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16116 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 9 23 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16117 0 2190.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 25 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16118 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 17 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16119 1 730.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 3 4 9.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16120 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 0 0 0 0 2014 6 30 12.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16121 0 60.0 1 7 0.00018331805682859762 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 6 15 12.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16122 1 60.0 1 6 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 3 9 15.483333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16123 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 23 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16124 1 2920.0 1 5 0.00034044781982453846 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 7 30 12.45 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16125 0 28.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 10 23 8.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +16126 0 2920.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 0 0 0 2014 9 18 5.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16127 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2013 12 6 13.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +16128 1 1460.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 9 15 12.65 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16129 0 270.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 6 5 13.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16130 1 365.0 1 3 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 21 14.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16131 0 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 0 0 2014 6 19 10.6 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16132 1 300.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 2 6 9.6 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16133 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 1 29 11.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16134 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 0 2014 5 28 13.483333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16135 1 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2015 9 15 14.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16136 1 365.0 1 5 0.0010737200471389288 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 10 12 11.25 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16137 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 7 8 7.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16138 1 730.0 1 5 0.0003142595259918816 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2013 10 8 11.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16139 1 330.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 5 2 9.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16140 0 730.0 1 4 0.00036663611365719525 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 11 14 9.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16141 0 2190.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 12 17 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16142 1 1095.0 1 8 0.0004190127013225088 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 1 26 10.316666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16143 1 730.0 1 5 0.001335602985465497 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 0 0 0 0 2014 9 16 9.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16144 1 730.0 1 6 0.0007856488149797041 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2015 9 15 7.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16145 1 365.0 1 4 0.00028807123215922483 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 6 20 12.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16146 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 14 8.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +16147 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 5 9.5 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +16148 1 4380.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 10 26 15.716666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16149 1 2920.0 1 6 0.00039282440748985203 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 4 8 11.883333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16150 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 4 1 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16151 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 3 29 10.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +16152 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 2 6 14.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +16153 0 90.0 1 4 0.002514076207935053 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2013 11 1 12.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16154 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 1 8 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +16155 0 210.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 12 6 16.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16156 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 5 14 13.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16157 1 365.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 12 13 8.733333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16158 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 3 29 8.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16159 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 11 8.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16160 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 3 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +16161 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 2 8 14.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16162 0 1460.0 1 5 0.0015451093361267512 1 0.00026188293832656804 0.07354385239547263 0 1 1 1 0 2014 4 20 11.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16163 1 365.0 1 6 0.0006023307581511064 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 12 10 11.983333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16164 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010737200471389288 0.009543990214825916 1 1 1 1 0 2015 9 11 9.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +16165 1 2920.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 3 21 8.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16166 0 210.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 5 15 12.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +16167 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 0 0 0 2014 6 13 4.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +16168 1 240.0 1 6 0.00065470734581642 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 6 28 15.433333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16169 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 10 29 11.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16170 1 365.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 12 12 14.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16171 0 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 2 8 9.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16172 0 1825.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2013 10 2 7.583333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16173 1 1460.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2013 12 9 15.5 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16174 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 16 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +16175 0 60.0 1 4 0.0007594605211470473 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 1 2 15.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16176 1 1460.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 5 19 13.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16177 0 120.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 3 11.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16178 1 150.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 11 27 9.483333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16179 0 90.0 1 3 0.00065470734581642 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 9 1 11.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16180 1 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 4 10 14.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16181 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2013 10 2 19.666666666666668 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16182 1 210.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.00047138928898782245 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 5 4 11.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16183 1 1825.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 2 15.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +16184 1 730.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 21 15.083333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16185 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 11 16 10.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16186 1 4745.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 12 22 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16187 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 1 2014 6 25 7.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16188 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 11 12 10.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16189 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 1 11 12.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16190 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 5 21 8.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16191 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 3 26 11.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16192 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 1 8 14.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16193 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 1 5 18.066666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16194 0 30.0 1 4 0.0004190127013225088 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2014 7 4 11.85 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +16195 1 150.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2013 10 21 11.4 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16196 1 730.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2016 1 29 14.95 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16197 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 12 8.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +16198 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 5 31 12.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +16199 1 30.0 1 4 0.0006023307581511064 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2015 3 18 13.816666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16200 1 240.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 3 14.283333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16201 1 2920.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 11 6 9.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +16202 1 730.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 5 27 15.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16203 0 180.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2016 1 3 14.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16204 1 365.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 2 15 9.1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +16205 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 5 1 7.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +16206 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 0 1 1 0 2014 7 8 7.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16207 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 6 29 10.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +16208 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 3 21 14.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16209 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 5 11 14.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +16210 1 1825.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 5 19 13.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16211 0 150.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 5 14.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16212 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 5 5 11.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16213 0 365.0 1 6 0.0006808956396490769 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2014 10 26 9.75 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16214 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2014 6 18 8.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16215 0 730.0 1 9 0.0003142595259918816 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 10 8 14.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16216 1 4745.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 16 9.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16217 1 2190.0 1 3 0.0015451093361267512 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2016 2 21 16.283333333333335 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16218 1 730.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2014 8 25 8.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16219 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2016 1 3 6.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +16220 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 8 24 14.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16221 0 30.0 1 8 7.85648814979704e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 11 1 12.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16222 0 60.0 1 9 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 10 10 9.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +16223 1 365.0 1 7 0.0004975775828204793 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 5 14 14.9 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16224 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0006023307581511064 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 3 3 14.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +16225 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 27 9.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +16226 1 365.0 1 11 0.00013094146916328402 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 2 14 12.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16227 0 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 2 14 14.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16228 1 2555.0 1 5 0.0021474400942778577 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 4 23 9.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +16229 0 2555.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 8 21 7.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16230 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0008380254026450176 0.013816390166589143 0 1 0 0 0 2015 1 14 15.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16231 1 240.0 1 4 0.002514076207935053 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2015 9 6 10.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16232 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 10 22 14.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16233 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 5 20 13.25 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +16234 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 1 19 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16235 1 60.0 1 6 0.00036663611365719525 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 10 13 16.083333333333332 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16236 0 730.0 1 4 0.0009689668718083017 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 7 4 13.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16237 0 3650.0 1 5 0.0007332722273143905 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2016 1 6 15.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16238 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 4 6 13.333333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +16239 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2014 10 30 6.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +16240 1 2555.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.0013617912792981538 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 3 29 13.933333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16241 0 90.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 12 12 15.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16242 0 30.0 1 5 0.002906900615424905 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 8 27 5.133333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16243 1 330.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2014 12 7 11.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16244 0 1825.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 0 2013 12 27 11.816666666666666 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16245 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 11 1 10.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +16246 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 25 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +16247 1 1095.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2015 12 18 12.583333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16248 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2013 10 3 9.083333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16249 1 1095.0 1 6 0.00034044781982453846 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 9 16 14.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16250 1 5110.0 1 4 0.001859368862118633 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 9 28 13.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16251 1 90.0 1 5 0.001335602985465497 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2016 1 17 13.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16252 1 4380.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 1 0 2013 11 16 10.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +16253 1 120.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 1 0 2014 2 25 12.95 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16254 1 30.0 1 7 0.0006285190519837632 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 1 29 13.983333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +16255 1 365.0 1 5 0.002906900615424905 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2014 3 11 14.033333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16256 1 2190.0 1 6 0.0004190127013225088 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2014 12 19 13.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16257 1 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 6 7 13.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +16258 1 730.0 1 4 0.0033521016105800706 1 7.85648814979704e-05 0.23987458438851278 0 1 0 0 0 2016 1 20 13.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16259 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2016 2 16 11.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16260 0 6.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 5 5 9.85 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +16261 1 1095.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 13 9.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +16262 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2014 9 8 12.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +16263 1 1095.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.0009165902841429881 0.13377090978000586 0 1 0 0 0 2014 1 17 10.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16264 1 90.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 10 16 13.1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16265 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 1 0 0 2014 11 11 8.816666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16266 1 60.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 1 0 2015 6 11 12.85 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +16267 1 90.0 1 4 0.001597485923792065 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 6 28 13.116666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16268 1 730.0 1 3 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 6 26 10.15 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16269 1 1825.0 1 9 5.23765876653136e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 9 25 11.15 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +16270 1 1825.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2013 10 18 15.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16271 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 10 20 8.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16272 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 6 21 5.0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +16273 0 730.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 12 23 10.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16274 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 12 14 16.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16275 0 60.0 1 3 0.00036663611365719525 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 5 13.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +16276 1 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2015 4 24 12.6 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +16277 1 1.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 3 17 9.566666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +16278 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 6 1 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16279 0 210.0 1 5 0.0007594605211470473 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2016 2 20 15.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16280 1 365.0 1 4 0.00044520099515516566 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 4 6 10.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16281 1 2190.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 1 0 0 1 2016 2 14 9.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16282 1 1460.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 8 27 15.35 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16283 0 120.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 8 23 12.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16284 0 1095.0 1 6 0.0010737200471389288 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 5 3 10.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16285 1 4380.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 12 30 12.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16286 0 2190.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 12 15 7.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16287 1 730.0 1 4 0.0006808956396490769 1 0.00036663611365719525 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 6 19 7.783333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16288 1 2190.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2016 1 6 10.766666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16289 1 60.0 1 6 0.00039282440748985203 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 1 3 9.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16290 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 1 14.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +16291 0 30.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 5 25 15.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +16292 1 2555.0 1 4 0.0003142595259918816 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 7 12 13.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16293 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 11 20 12.466666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +16294 1 365.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2014 11 30 14.95 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16295 1 730.0 1 4 0.0003142595259918816 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2015 8 31 13.633333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +16296 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 7 30 13.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16297 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2013 11 22 13.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +16298 1 1825.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 9 6 11.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16299 1 4745.0 1 6 0.0008642136964776744 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 3 2 10.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16300 0 1095.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 5 29 15.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16301 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 24 11.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +16302 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 3 31 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16303 0 28.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 8 13.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +16304 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 0 0 2014 3 14 4.0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +16305 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 3 22 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +16306 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 11 6 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +16307 0 365.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2014 9 28 14.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16308 1 3650.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 3 31 15.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16309 1 240.0 1 4 0.00026188293832656804 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 0 0 0 0 2015 1 11 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16310 0 30.0 1 4 0.0019379337436166034 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 5 27 15.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16311 1 365.0 1 6 0.00026188293832656804 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 28 14.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16312 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 7 18 7.383333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16313 1 30.0 1 6 0.0016498625114573786 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 3 29 13.3 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16314 0 120.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 6 15 12.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16315 1 60.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.0012046615163022129 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 8 11 14.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16316 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2014 10 11 15.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16317 0 120.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 10 28 10.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16318 1 90.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 16 11.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16319 1 365.0 1 6 0.0007856488149797041 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 10 30 11.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +16320 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 6 17 9.316666666666666 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16321 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 3 23 13.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16322 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 10 20 6.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16323 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 4 18 16.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16324 0 365.0 1 5 0.00047138928898782245 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 1 12.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16325 1 365.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 11 2 14.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16326 0 90.0 1 7 0.00018331805682859762 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 13 14.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16327 1 270.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 1 22 14.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16328 0 150.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 0 0 2014 9 1 9.666666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16329 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 9 6 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +16330 1 365.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 12 6 11.866666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16331 1 730.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.001440356160796124 0.221406791048633 0 0 0 1 0 2013 12 24 11.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16332 0 30.0 1 8 0.0033521016105800706 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 16 13.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16333 1 2555.0 1 5 0.00065470734581642 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 11 20 8.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16334 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 12 21 16.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16335 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 27 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +16336 0 90.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 11 25 7.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16337 1 30.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 2 11.35 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16338 0 60.0 1 3 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 20 12.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16339 1 1460.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.0008642136964776744 0.0008096887005357728 0 1 0 0 0 2014 3 9 9.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16340 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 11 2 12.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +16341 1 180.0 1 7 0.0014927327484614377 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 2 4 10.133333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16342 1 365.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 5 7 6.716666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16343 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2014 8 1 7.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16344 1 365.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 4 13 10.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16345 0 3650.0 1 8 0.0011260966348042424 1 0.00026188293832656804 0.07354385239547263 0 0 1 1 0 2015 9 3 15.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16346 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 9 4 9.283333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +16347 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 1 17 9.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +16348 1 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 12 17 9.366666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16349 1 120.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2015 4 20 10.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16350 0 60.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 7 12 16.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16351 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 1 1 0 2014 9 27 7.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +16352 1 5840.0 1 6 0.0017022390991226922 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 9 12 10.5 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16353 1 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 11 1 14.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16354 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 16 9.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16355 1 60.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 15 15.0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16356 0 2555.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 3 7 8.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +16357 0 60.0 1 4 0.0010737200471389288 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 19 15.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16358 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 11 19 14.966666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16359 1 2920.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 9 15 13.383333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16360 1 730.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 8 14.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16361 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 3 15.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +16362 1 365.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2015 8 16 15.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16363 1 1825.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 8 4 4.416666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16364 1 150.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 2 5 11.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16365 1 365.0 1 7 0.00018331805682859762 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 10 13 9.5 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16366 1 300.0 1 4 0.0005237658766531361 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2016 2 10 10.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16367 0 2920.0 1 6 0.0011522849286368993 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 8 23 15.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16368 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 14 9.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +16369 1 365.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 1 18 8.516666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16370 1 365.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 28 12.15 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16371 0 60.0 1 6 0.0016498625114573786 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 7 22 15.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16372 1 365.0 1 5 0.0010737200471389288 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 7 25 14.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16373 0 28.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 12 6.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16374 0 1460.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2013 12 14 7.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16375 0 365.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2015 2 17 10.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16376 0 2920.0 1 5 0.0007594605211470473 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 5 9 11.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16377 0 60.0 1 5 0.0012570381039675265 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 9 4 13.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +16378 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 6 13 11.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +16379 0 1825.0 1 6 0.0008380254026450176 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 16 10.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16380 0 60.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 1 15.85 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16381 1 1460.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 11 7.5 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16382 1 270.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2015 11 30 15.5 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16383 1 3285.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2013 10 25 12.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16384 1 365.0 1 3 0.0011260966348042424 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 11 13 10.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16385 1 30.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 8 11 14.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16386 1 30.0 1 4 0.0016498625114573786 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2014 3 8 13.716666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16387 0 2555.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 11 30 15.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16388 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2014 7 7 8.7 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16389 1 730.0 1 4 0.0007594605211470473 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 24 10.433333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16390 1 1825.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.0002095063506612544 0.1740658431960308 0 0 0 0 0 2014 12 14 14.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16391 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 7 3 11.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16392 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 4 13.65 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16393 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 29 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16394 0 30.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 5 17 11.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +16395 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 12 11 13.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16396 1 730.0 1 7 0.0006808956396490769 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2016 1 4 11.8 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16397 1 730.0 1 12 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 11 10 15.266666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16398 1 2555.0 1 7 0.0006285190519837632 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2013 12 14 9.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16399 1 730.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2013 11 5 7.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16400 1 1095.0 1 7 0.0005237658766531361 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 1 0 2013 11 21 9.8 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16401 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 4 10 7.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +16402 1 730.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 5 31 14.633333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16403 1 365.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 5 31 11.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16404 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 6 11 13.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +16405 1 365.0 1 4 0.0011260966348042424 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2015 11 10 11.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16406 1 270.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 3 26 12.733333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +16407 1 4015.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 26 13.666666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16408 1 730.0 1 4 0.0023045698572737986 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2015 6 3 8.166666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16409 1 2555.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2015 12 27 14.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16410 1 2190.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 3 20 11.333333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +16411 0 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 10 30 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +16412 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 1 0 2014 12 19 14.066666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +16413 1 1095.0 1 5 0.0015189210422940946 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2014 4 18 8.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16414 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 29 9.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16415 1 1095.0 1 4 0.0005499541704857929 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 5 27 8.283333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16416 1 730.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 8 9 2.9833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16417 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 4 14 15.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +16418 1 730.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 3 19 10.466666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16419 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 1 1 9.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16420 1 240.0 1 5 0.0021474400942778577 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 19 8.683333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16421 1 730.0 1 4 0.0004975775828204793 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 1 28 13.333333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16422 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 9 4 14.833333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16423 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 18 15.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +16424 1 730.0 1 5 0.0009165902841429881 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 11 25 13.866666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16425 1 30.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 3 25 9.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16426 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 9 18 12.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +16427 1 210.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 6 20 13.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16428 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 3 30 12.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16429 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 12 5.333333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16430 0 150.0 1 5 0.0012570381039675265 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 8 11 15.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16431 0 5475.0 1 5 0.0010475317533062722 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 10 10 9.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16432 1 30.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 4 1 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16433 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 6 17 9.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16434 0 3650.0 1 5 0.0009427785779756449 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 7 7 4.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16435 0 60.0 1 3 0.0013617912792981538 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 12 20 15.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16436 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 5 12 12.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +16437 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 18 11.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16438 1 3285.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 9 29 13.883333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +16439 0 240.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 7 9.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16440 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0007070839334817337 0.20881354764242768 0 1 1 1 0 2014 6 13 6.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +16441 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 7 30 13.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16442 1 365.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2016 2 12 14.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +16443 1 365.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 1 14.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16444 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2013 11 8 11.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +16445 1 1825.0 1 4 0.0007332722273143905 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 2 11.966666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16446 0 270.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 12 5 10.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +16447 1 180.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 9 13.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +16448 1 1825.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 1 25 12.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +16449 0 60.0 1 7 0.00018331805682859762 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2013 11 10 12.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16450 1 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 26 8.6 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16451 1 365.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 8 9 13.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16452 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 1 1 0 2015 4 25 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +16453 1 1095.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 9 24 13.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16454 1 2920.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 5 22 16.283333333333335 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16455 1 365.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.00034044781982453846 0.1885885575481937 0 1 0 0 0 2015 12 12 9.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16456 0 30.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 11 15 11.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +16457 0 1460.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.00047138928898782245 0.058418178372697985 0 1 1 0 0 2014 2 4 10.583333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16458 0 30.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 16 12.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +16459 1 1460.0 1 5 0.0021736283881105146 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2014 10 7 14.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16460 1 730.0 1 6 0.0007856488149797041 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 3 18 15.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16461 1 365.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 9 6 14.733333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16462 1 365.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.00023569464449391123 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 6 4 8.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16463 0 730.0 1 5 0.0008904019903103313 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 2 16 16.133333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +16464 1 300.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 6 16 11.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16465 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2014 9 25 13.9 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16466 1 1095.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 5 28 10.383333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16467 1 240.0 1 4 0.0010999083409715857 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 3 16 14.4 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16468 0 60.0 1 6 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 2 4.366666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16469 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 8 23 12.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +16470 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00018331805682859762 0.18665908660223612 0 1 0 1 0 2014 7 1 8.8 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16471 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 29 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +16472 1 730.0 1 4 0.00036663611365719525 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 1 0 0 0 2014 10 5 14.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16473 1 365.0 1 3 0.00036663611365719525 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 21 13.183333333333334 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16474 0 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 12 1 8.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16475 1 2190.0 1 5 0.0013617912792981538 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 1 3 9.333333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16476 0 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 6 7 4.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +16477 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 11 13 12.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +16478 0 120.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2016 1 9 13.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16479 1 730.0 1 4 0.0010999083409715857 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2015 8 4 8.283333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16480 1 365.0 1 4 0.0007332722273143905 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 9 18 14.95 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16481 1 300.0 1 6 0.0015189210422940946 1 0.00018331805682859762 0.25768773580029974 0 1 0 0 0 2016 2 11 15.266666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16482 0 4015.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 2 15 9.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16483 1 1095.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2016 1 26 14.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16484 0 2190.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 1 19 15.6 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +16485 1 1095.0 1 4 0.0015712976299594081 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 2 24 15.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16486 1 150.0 1 6 0.0012832263978001834 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 7 29 12.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16487 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0007332722273143905 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 9 8 13.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16488 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 15 13.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16489 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 6 10 13.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16490 1 365.0 1 7 0.00018331805682859762 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 1 0 0 0 2015 5 4 10.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16491 1 60.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.001440356160796124 0.221406791048633 0 1 0 0 0 2014 7 28 13.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16492 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0010475317533062722 0.3338157010698227 0 1 1 1 0 2014 7 11 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +16493 1 730.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2014 4 27 7.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16494 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 2 7 15.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +16495 1 730.0 1 4 0.001597485923792065 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 1 8.5 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16496 1 3650.0 1 4 0.00044520099515516566 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2014 1 4 10.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16497 1 330.0 1 5 0.0007332722273143905 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 10 19 8.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16498 1 330.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 6 1 14.966666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16499 1 150.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2015 11 14 13.333333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +16500 1 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 1 2 13.75 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16501 1 1095.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.0013617912792981538 0.3118679690595552 0 0 0 1 0 2016 1 15 14.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16502 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 1 0 2014 7 7 14.066666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16503 0 365.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2013 10 23 11.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16504 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 11 14 11.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +16505 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 11 27 10.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16506 0 270.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 1 5 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +16507 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 1 17 9.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +16508 1 180.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 6 29 14.9 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16509 1 4380.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2016 2 16 11.233333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16510 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 19 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +16511 1 730.0 1 4 0.002828335733926935 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 1 11 9.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16512 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 0 0 0 2014 7 25 12.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +16513 0 180.0 1 6 0.00023569464449391123 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 11 14 10.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16514 1 365.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 7 15 14.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16515 1 1825.0 1 7 0.00026188293832656804 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2016 2 4 10.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16516 0 90.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 12 28 15.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16517 0 60.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 6 9 13.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16518 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 9 15 15.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +16519 0 90.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 11 27 10.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16520 1 300.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 10 6 9.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16521 1 90.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 9 14 10.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +16522 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 11 9 14.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16523 0 120.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2015 11 20 12.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16524 1 1460.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 3 16 14.066666666666666 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16525 1 365.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.0007594605211470473 0.32316915602873536 0 0 0 1 0 2013 10 6 13.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16526 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 29 8.9 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +16527 1 30.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 6 24 11.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16528 1 365.0 1 10 0.0001047531753306272 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 10 24 6.733333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16529 1 330.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2016 1 7 9.766666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +16530 0 365.0 1 4 0.00047138928898782245 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 28 11.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16531 0 730.0 1 6 0.0008904019903103313 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 2 1 8.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16532 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 2 14 10.35 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +16533 1 2555.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.00023569464449391123 0.23398280703567798 0 1 0 0 0 2014 6 22 15.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16534 1 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2013 10 29 13.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16535 0 60.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 8 30 9.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +16536 0 730.0 1 8 0.0008380254026450176 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2015 8 20 14.533333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16537 1 120.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 8 31 8.933333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16538 1 4015.0 1 6 0.00130941469163284 1 0.001440356160796124 0.221406791048633 0 1 0 0 0 2015 12 18 11.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16539 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 9 8 12.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +16540 0 3650.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 10 6 10.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16541 0 1460.0 1 5 0.0007594605211470473 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 0 1 1 0 2015 12 6 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16542 1 365.0 1 8 0.0006023307581511064 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 14 13.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16543 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 0 2014 5 28 15.35 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16544 1 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 11 18 10.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16545 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 11 4 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +16546 1 180.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 10 13 8.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16547 1 1460.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2013 12 1 11.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16548 1 730.0 1 3 7.85648814979704e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 6 10.733333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +16549 0 270.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 3 16 11.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16550 1 2190.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2016 1 18 11.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16551 1 5110.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 4 6 14.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +16552 1 3650.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 6 13 11.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16553 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 0 0 0 2014 4 22 8.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16554 0 60.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 4 7.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16555 1 1460.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 11 10 11.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16556 1 730.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 10 28 12.7 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16557 1 330.0 1 5 0.00044520099515516566 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 10 10 14.233333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16558 1 3650.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 16 7.583333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +16559 1 3285.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 5 23 10.516666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +16560 0 60.0 1 8 7.85648814979704e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 10 18 16.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16561 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 11 5 10.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +16562 1 1460.0 1 5 0.0004975775828204793 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 10 21 10.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16563 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 9 17 9.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +16564 1 30.0 1 6 0.0015712976299594081 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 11 7 15.733333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16565 1 1825.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2013 11 14 17.333333333333332 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16566 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 2 20 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +16567 1 1095.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 3 19 7.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16568 1 2920.0 1 3 0.00036663611365719525 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 3 12 15.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16569 1 3650.0 1 6 0.0016498625114573786 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 0 0 0 0 2016 1 13 15.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16570 0 150.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2016 1 11 14.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16571 0 60.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 13 12.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +16572 1 30.0 1 6 0.00044520099515516566 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 26 12.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16573 1 2190.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 3 9 8.3 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16574 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0009951551656409586 0.0030320257722190637 1 1 1 1 0 2014 10 14 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +16575 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2015 11 4 12.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16576 0 90.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 12 14.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16577 1 1825.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2016 1 17 16.666666666666668 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16578 1 3285.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.00039282440748985203 0.598204902923493 0 1 0 0 0 2016 1 22 11.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16579 1 1095.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 1 0 2015 4 16 10.183333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16580 0 90.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 12 19 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16581 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 1 26 15.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16582 0 365.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 4 12 8.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16583 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 8 8 14.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +16584 1 365.0 1 5 0.0012570381039675265 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2013 12 9 13.95 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16585 0 150.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 0 1 1 0 2015 8 14 14.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16586 1 60.0 1 5 0.0009427785779756449 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2013 12 31 11.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16587 1 365.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 11 25 10.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16588 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 11 20 12.516666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +16589 1 730.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 8 21 10.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16590 1 1825.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 20 9.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16591 1 180.0 1 6 0.0012046615163022129 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 5 21 14.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16592 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 1 0 2015 6 10 14.9 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16593 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0011260966348042424 0.13377090978000586 0 0 0 0 0 2016 2 15 15.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16594 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 8 14 13.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +16595 1 1460.0 1 6 0.0008642136964776744 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 12 19 14.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16596 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 5 20 11.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16597 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 5 10 16.533333333333335 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +16598 1 365.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 2 9.1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16599 0 2190.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 10 27 13.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16600 1 1825.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 4 12 11.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16601 1 730.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2014 5 30 16.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16602 1 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 22 13.766666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16603 1 730.0 1 5 0.0020426869189472305 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 15 13.4 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16604 0 60.0 1 6 0.0015712976299594081 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 5 15.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16605 0 120.0 1 8 0.0001047531753306272 0 0.00047138928898782245 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 9 5 9.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16606 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 7.85648814979704e-05 0.1885885575481937 0 1 0 0 0 2014 7 4 14.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16607 1 120.0 1 6 0.0015712976299594081 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 2 11 13.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16608 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 5 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +16609 0 60.0 1 3 0.0045567631268822835 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 1 1 0 2013 11 15 7.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16610 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2016 1 18 12.166666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +16611 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 22 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16612 1 240.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2016 2 14 14.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16613 1 1825.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.0005761424643184497 0.0848967216221338 0 1 0 0 0 2014 3 20 13.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16614 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 3 9.366666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +16615 0 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 1 27 12.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +16616 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 6 13.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +16617 0 90.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 11 10 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16618 0 1460.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 1 2015 10 23 8.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16619 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2014 5 13 10.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16620 1 365.0 1 4 0.0005237658766531361 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 4 26 12.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16621 1 365.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 0 0 0 0 2015 4 12 15.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16622 1 730.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 12 31 17.716666666666665 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16623 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 8 14 15.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16624 1 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 4 4 14.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16625 1 365.0 1 5 0.0021736283881105146 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 3 23 15.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16626 1 1095.0 1 6 0.0008904019903103313 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 2 5 9.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16627 1 300.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 8 9 6.7 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16628 1 730.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 12 23 10.633333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16629 1 1095.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.0007070839334817337 0.20881354764242768 0 0 0 0 1 2013 12 11 8.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16630 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 2 4 9.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16631 1 330.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2014 7 23 15.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16632 1 730.0 1 10 7.85648814979704e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2013 10 9 8.866666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16633 1 1460.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.0006023307581511064 0.0030320257722190637 0 1 0 0 0 2014 3 30 14.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16634 1 1095.0 1 4 0.0010999083409715857 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 9 24 8.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16635 1 30.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2013 11 8 14.833333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +16636 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2015 2 18 3.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16637 1 730.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 25 12.066666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16638 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 12 14.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +16639 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 5 14 13.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16640 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0017284273929553489 0.30668251589229417 0 1 0 1 0 2013 11 10 12.583333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16641 1 4380.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2016 1 18 11.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +16642 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 8 25 9.683333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16643 0 60.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2013 12 6 11.9 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16644 0 2920.0 1 4 0.00044520099515516566 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2015 8 12 9.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16645 1 365.0 1 4 0.00039282440748985203 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 2 16 11.783333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +16646 1 730.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2013 10 7 7.4 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +16647 1 730.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 3 30 14.483333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16648 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 4 27 11.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +16649 1 1825.0 1 5 0.0007332722273143905 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 20 13.266666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16650 1 6.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2015 6 4 15.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +16651 1 1825.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 4 20 10.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16652 1 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 7.85648814979704e-05 0.2012162557927197 0 1 0 0 0 2014 3 16 11.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +16653 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 16 9.65 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +16654 1 1095.0 1 4 0.0014141678669634674 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 6 13.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16655 1 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 1 5 15.566666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16656 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 7 16.033333333333335 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16657 0 90.0 1 3 0.0007594605211470473 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2013 10 27 7.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16658 0 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 4 8 14.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16659 1 1095.0 1 6 0.0005499541704857929 1 0.0001571297629959408 0.3021344772339656 0 1 0 0 0 2014 2 5 14.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16660 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 4 23 15.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +16661 1 5110.0 1 4 0.0017022390991226922 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2015 3 19 14.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16662 1 4380.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.0010475317533062722 0.3338157010698227 0 1 0 0 0 2013 11 19 7.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16663 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 3 3 11.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16664 1 1460.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 1 0 2015 7 19 11.65 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16665 1 1825.0 1 5 0.0015451093361267512 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 11 5 15.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16666 0 30.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 1 1 0 2014 12 26 7.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16667 0 210.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2014 5 18 9.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16668 0 2920.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 10 22 11.55 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16669 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 0 0 2014 6 15 13.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16670 1 1825.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 27 12.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16671 0 240.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 12 26 12.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16672 0 90.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2014 7 6 15.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16673 0 2190.0 1 5 0.0007594605211470473 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 12 17 14.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16674 1 150.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 1 0 0 0 2014 1 5 8.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16675 1 60.0 1 6 0.0010999083409715857 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 6 12 14.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16676 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 0 0 0 0 2015 4 1 16.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16677 1 730.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 5 12 14.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16678 1 730.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 11 13.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16679 1 60.0 1 6 0.0011522849286368993 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2013 10 18 7.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16680 0 30.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 0 1 0 0 2015 6 4 14.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16681 1 365.0 1 4 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 4 17 12.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16682 1 730.0 1 5 0.0021736283881105146 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 12 7 13.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16683 0 730.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 2 23 10.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16684 1 150.0 1 10 0.00036663611365719525 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 11 16 10.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +16685 1 120.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 9 21 11.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16686 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 5 19 15.8 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +16687 1 1095.0 1 4 0.0007070839334817337 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2013 11 18 14.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16688 1 1460.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 15 14.266666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16689 1 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 2 25 13.85 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16690 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 10 25 8.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +16691 1 30.0 1 7 0.00065470734581642 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 8 9 14.883333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +16692 1 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2013 10 1 8.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16693 0 90.0 1 5 0.00047138928898782245 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 12 24 10.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16694 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 5 14 15.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +16695 1 1825.0 1 4 0.0008118371088123609 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 9 24 10.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16696 0 2920.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 1 14.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +16697 1 730.0 1 5 0.00044520099515516566 0 0.0004975775828204793 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 3 3 12.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16698 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 1 0 2014 3 6 11.383333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +16699 1 2555.0 1 3 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 27 9.816666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16700 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 25 9.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16701 1 1825.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 1 19 19.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16702 0 60.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 7 18 14.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16703 0 60.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 8 23 14.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +16704 1 3650.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0006808956396490769 0.3212396850827778 0 1 0 0 0 2015 11 1 9.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16705 0 30.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 13 12.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +16706 1 180.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2016 2 13 9.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16707 0 6.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 20 13.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16708 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 4 17 12.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +16709 1 365.0 1 4 0.00065470734581642 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 2 3 14.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16710 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 8 5 8.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16711 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 20 7.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +16712 0 730.0 1 8 0.0001047531753306272 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2015 12 31 9.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16713 0 180.0 1 7 0.0006808956396490769 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 1 1 8.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16714 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 5 4 10.583333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +16715 1 60.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 7 26 15.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16716 1 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 5 15.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16717 1 730.0 1 4 0.00039282440748985203 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2016 1 24 11.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16718 1 730.0 1 5 0.0004975775828204793 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 6 26 11.466666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16719 1 365.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 1 20 14.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16720 1 30.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2015 2 25 5.416666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16721 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 6 28 9.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +16722 1 270.0 0 7 0.2858714154772817 1 2.61882938326568e-05 0.17728737057901356 0 0 0 0 0 2014 7 10 12.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +16723 0 1825.0 1 6 0.0008642136964776744 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 1 15.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16724 0 60.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 10 10 11.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16725 1 730.0 1 6 0.0009165902841429881 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 9 2 15.266666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16726 1 2190.0 1 7 0.00044520099515516566 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2013 12 28 10.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16727 1 2920.0 1 6 0.0017022390991226922 1 0.00044520099515516566 0.21427463951625408 0 1 0 0 0 2014 12 27 11.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16728 1 365.0 1 5 0.0005499541704857929 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 2 11 9.783333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16729 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2016 1 6 7.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16730 1 365.0 1 6 0.0008904019903103313 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 1 0 2013 12 10 12.383333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16731 1 2920.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2016 1 19 16.216666666666665 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16732 1 2920.0 1 7 0.001440356160796124 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 0 0 0 0 2015 11 15 14.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16733 0 60.0 1 6 0.0008642136964776744 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 6 30 10.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16734 0 2190.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 0 0 0 2015 12 24 10.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +16735 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2015 7 30 16.266666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16736 1 1095.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 6 20 12.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +16737 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 4 8 9.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16738 1 90.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.0015451093361267512 0.31410753355039883 0 1 0 0 0 2015 5 17 8.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16739 1 4745.0 1 5 0.00034044781982453846 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 10 17 12.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16740 1 330.0 1 8 0.00013094146916328402 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 5 5 4.866666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16741 1 270.0 1 4 0.00047138928898782245 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 12 28 8.666666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16742 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 12 9 10.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16743 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2013 11 26 10.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16744 0 730.0 1 4 0.0020164986251145736 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 6 15 13.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16745 0 279.5 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 5 13 9.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +16746 1 2920.0 1 7 0.00018331805682859762 1 0.0009689668718083017 0.0994194359742967 0 1 0 0 0 2014 7 17 11.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16747 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2015 2 26 10.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +16748 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 2 24 8.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16749 0 60.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 6 24 9.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16750 1 730.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 8 19 9.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16751 0 60.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 9 27 9.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16752 1 365.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 3 15 10.716666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16753 1 1095.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 1 7 10.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16754 1 2920.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 12 13 13.516666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16755 1 3285.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 3 1 7.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16756 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 2 19 12.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16757 1 270.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2015 4 2 14.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16758 1 1460.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 5 4 12.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16759 1 1825.0 1 9 0.00013094146916328402 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 5 31 7.466666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16760 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 3 12.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16761 1 1095.0 1 4 0.0012570381039675265 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 1 26 13.5 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16762 1 30.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 2 13 14.883333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16763 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 8 19 11.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16764 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 1 1 0 2015 9 20 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +16765 0 90.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 11 23 10.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16766 0 4380.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.0006023307581511064 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2016 1 15 10.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16767 0 5.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 29 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +16768 1 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 12 26 13.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +16769 1 1095.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 1 13.933333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16770 1 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 1 0 2014 7 22 4.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16771 1 1095.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 10 20 13.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16772 1 1825.0 1 9 5.23765876653136e-05 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 0 0 0 0 2015 2 7 8.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16773 1 240.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 0 0 0 0 2016 1 24 12.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16774 0 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 0 0 2013 10 17 13.966666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +16775 1 1460.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 13 8.983333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16776 0 60.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 13 13.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16777 1 2920.0 1 5 0.0001571297629959408 1 5.23765876653136e-05 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 12 4 14.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16778 0 3285.0 1 4 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2016 1 9 11.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16779 1 30.0 1 6 0.00034044781982453846 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 2 12 11.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16780 1 730.0 1 8 0.0033521016105800706 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 12 13 14.483333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16781 1 120.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 4 7 14.666666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16782 1 2920.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2015 4 12 12.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16783 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 1 17 5.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +16784 1 1825.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2015 10 26 8.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16785 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 4 19 11.7 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +16786 1 1460.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.00036663611365719525 0.25768773580029974 0 0 0 0 0 2015 5 30 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16787 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 29 15.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16788 1 180.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 10 18 10.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16789 1 5475.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.00036663611365719525 0.18665908660223612 0 1 0 0 0 2015 12 15 8.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16790 1 730.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 11 11.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +16791 0 60.0 1 4 0.00047138928898782245 1 2.61882938326568e-05 0.1645735352386859 1 1 1 1 0 2014 5 29 12.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16792 1 3650.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 7 15 14.616666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16793 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 9 9 10.483333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16794 1 330.0 1 5 0.0007332722273143905 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 11 24 10.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16795 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 3 7 11.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +16796 1 365.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 21 13.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16797 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0013879795731308105 0.000964735472978793 0 1 0 0 0 2014 6 3 4.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16798 1 210.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0012046615163022129 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 10 27 10.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16799 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 2 26 14.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16800 1 60.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.0015451093361267512 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 10 13 4.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16801 0 120.0 1 6 0.0005499541704857929 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 1 15 6.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16802 1 60.0 1 6 0.00026188293832656804 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 8 26 14.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16803 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 1 0 2014 3 2 7.983333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +16804 1 365.0 1 4 0.0014141678669634674 1 0.0009689668718083017 0.0994194359742967 0 1 0 0 0 2014 10 13 12.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16805 1 3650.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 4 9 12.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16806 1 365.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 10 13.616666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16807 1 270.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 8 14.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16808 1 5475.0 1 8 0.00028807123215922483 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2013 12 20 7.366666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16809 1 1825.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 4 22 4.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16810 1 1825.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 10 29 14.833333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16811 1 730.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 1 5 11.516666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +16812 0 210.0 1 4 0.0012308498101348698 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 9 22 11.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16813 1 365.0 1 6 0.00036663611365719525 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 9 27 8.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16814 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 4 30 16.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +16815 1 365.0 1 4 0.0005761424643184497 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 1 0 0 0 2016 1 23 15.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16816 0 30.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 9 28 13.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +16817 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 5 24 13.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +16818 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 7 1 5.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16819 1 1825.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0001047531753306272 0.07342326046135028 0 1 0 1 0 2013 10 23 13.383333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16820 0 365.0 1 6 0.0006023307581511064 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 2 16 10.133333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16821 1 60.0 1 4 0.0016498625114573786 1 0.001335602985465497 0.30668251589229417 0 1 0 0 0 2014 3 26 14.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16822 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 6 17 9.766666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16823 1 365.0 1 6 0.0015712976299594081 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2014 3 25 15.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16824 1 2190.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 6 24 7.116666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16825 1 730.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 0 0 0 0 2014 10 16 8.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16826 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 1 25 13.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16827 1 365.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 5 14.2 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16828 1 365.0 1 4 0.0020164986251145736 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 7 19 10.633333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16829 1 330.0 1 5 0.0021474400942778577 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 24 8.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +16830 1 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 10 31 9.05 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16831 1 3285.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 12 4 8.116666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16832 1 730.0 1 9 0.00028807123215922483 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 6 23 14.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16833 1 1460.0 1 5 0.00044520099515516566 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 6 8 14.25 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16834 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 12 10 15.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16835 0 730.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2015 9 16 8.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16836 1 5110.0 1 4 0.0014927327484614377 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 1 0 2015 8 2 13.65 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16837 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 1 11 15.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16838 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 14 12.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16839 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 2 11.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +16840 0 21.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 5 22 11.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +16841 1 240.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 4 11 14.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16842 1 1095.0 1 6 0.00047138928898782245 0 0.0012046615163022129 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 12 24 9.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16843 1 60.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 9 7 11.95 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +16844 1 365.0 1 3 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 12 7.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16845 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0009165902841429881 0.13377090978000586 0 1 0 0 0 2014 1 17 9.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16846 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 1 0 2014 12 4 15.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16847 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2016 1 22 14.183333333333334 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16848 1 730.0 1 3 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 1 2014 5 10 8.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16849 0 270.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 25 17.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16850 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 5 16 12.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +16851 1 2555.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 11 12 15.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +16852 1 730.0 1 6 0.0011522849286368993 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 1 4 9.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16853 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 5.23765876653136e-05 0.17964752700397954 1 1 1 1 0 2013 12 3 11.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16854 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 5 24 13.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +16855 1 730.0 1 9 5.23765876653136e-05 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2015 12 1 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16856 1 270.0 1 8 0.00023569464449391123 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 11 7 14.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16857 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 5 8.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16858 1 2555.0 1 4 0.0012308498101348698 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 1 0 2014 2 17 11.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16859 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 6 30 6.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +16860 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0015451093361267512 0.31410753355039883 0 0 0 0 0 2014 6 30 13.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16861 1 150.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 30 14.916666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16862 1 730.0 1 5 0.0021474400942778577 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2015 11 29 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16863 1 365.0 1 6 0.0009165902841429881 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 4 23 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16864 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 7 13.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +16865 1 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 9 27 8.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16866 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 29 13.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +16867 0 2190.0 1 4 0.00039282440748985203 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 1 7 18.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16868 1 365.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 1 5 14.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16869 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 8 23 9.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16870 0 60.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2015 7 11 11.266666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16871 1 240.0 1 6 0.0006023307581511064 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 18 14.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16872 1 365.0 1 4 0.0005499541704857929 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 7 12 12.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16873 0 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 0 2013 12 10 14.283333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16874 1 240.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 1 2014 6 14 14.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16875 1 1095.0 1 6 0.0006023307581511064 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 3 21 11.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16876 1 365.0 1 5 0.0010737200471389288 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 28 13.166666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16877 1 730.0 1 6 0.0006808956396490769 1 0.00013094146916328402 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2016 1 19 9.316666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16878 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 12 18 7.783333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16879 1 300.0 1 6 0.0009689668718083017 1 2.61882938326568e-05 0.20643616379830138 0 1 0 1 0 2015 11 22 8.15 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16880 1 3650.0 1 6 0.0007856488149797041 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 6 4 11.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16881 1 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 21 13.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16882 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 5 13 9.05 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +16883 1 60.0 1 5 0.0005237658766531361 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 1 2 13.216666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16884 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00028807123215922483 0.3637914104088067 1 1 1 0 0 2014 1 11 9.333333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +16885 1 1095.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 2 12 11.983333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16886 0 2920.0 1 9 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 21 12.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16887 1 30.0 1 3 0.0013617912792981538 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 11 28 5.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16888 1 1095.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 9 18 12.133333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16889 1 1825.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 1 17 11.116666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16890 1 240.0 1 9 0.00034044781982453846 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 1 0 0 0 2015 2 11 14.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16891 1 240.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2016 1 4 10.1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16892 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2014 3 22 9.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +16893 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 4 27 8.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +16894 1 2920.0 1 3 0.0007594605211470473 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 9 27 12.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16895 0 365.0 1 1 0.0010213434594736153 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 7 24 8.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16896 1 90.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.0009165902841429881 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 1 19 14.95 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16897 1 730.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 6 11 15.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16898 0 60.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 12 8 11.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16899 1 1825.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2015 4 2 9.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16900 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 4 21 9.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16901 0 60.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 10 20 5.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16902 0 1095.0 1 9 0.0003142595259918816 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2014 2 2 10.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +16903 1 365.0 1 3 0.0011260966348042424 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 16 13.5 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16904 0 730.0 1 3 0.00013094146916328402 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 0 0 0 0 2014 8 7 13.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16905 1 1460.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2014 7 26 13.533333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16906 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 5 5 10.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +16907 1 1460.0 1 7 0.0006285190519837632 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 23 8.316666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16908 1 365.0 1 6 0.00036663611365719525 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 3 15 10.3 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16909 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 9 1 7.783333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +16910 1 2555.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2014 7 26 9.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16911 1 1095.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 25 14.266666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16912 1 300.0 1 4 0.0010737200471389288 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 11 3 12.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16913 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 6 5 13.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +16914 1 2920.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0007332722273143905 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 12 5 14.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16915 0 60.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.0008380254026450176 0.013816390166589143 0 1 0 0 0 2014 6 26 12.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +16916 1 365.0 1 9 5.23765876653136e-05 1 0.00036663611365719525 0.25768773580029974 0 0 0 0 0 2014 4 27 14.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16917 1 365.0 1 4 0.00036663611365719525 1 2.61882938326568e-05 0.03683222216479749 0 0 0 0 0 2014 8 23 12.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16918 1 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2014 5 20 14.55 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16919 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 5 11 13.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +16920 0 730.0 1 10 0.00013094146916328402 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 11 25 15.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16921 1 1460.0 1 3 0.0001047531753306272 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 7 9.683333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +16922 1 150.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 5 4 8.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16923 0 60.0 1 7 0.00034044781982453846 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 0 0 0 2014 7 30 7.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16924 1 365.0 1 3 2.61882938326568e-05 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 2 3 13.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16925 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 4 24 12.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +16926 0 90.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 0 2014 7 12 16.383333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16927 1 365.0 1 9 7.85648814979704e-05 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 0 0 1 0 2015 4 19 14.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16928 1 730.0 1 6 0.00047138928898782245 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 4 14 14.633333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16929 1 1095.0 1 6 0.00013094146916328402 1 2.61882938326568e-05 0.033610694781814734 0 0 0 0 0 2015 5 30 16.283333333333335 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16930 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 24 15.4 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +16931 0 2190.0 1 7 0.0006808956396490769 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 1 1 0 2015 8 3 8.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16932 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 6 14 12.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +16933 1 4380.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0005761424643184497 0.0848967216221338 0 1 0 1 0 2015 3 7 6.6 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16934 0 730.0 1 4 0.0033521016105800706 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 10 14 10.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16935 1 1095.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 11 15 10.5 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +16936 0 365.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 5 17 7.416666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16937 0 3650.0 1 6 0.00065470734581642 1 0.0009951551656409586 0.31422812548452117 0 1 1 1 0 2014 6 10 11.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16938 1 730.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 5 4 14.75 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16939 0 1825.0 1 4 0.0005761424643184497 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 5 12.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16940 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 8 18 14.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16941 1 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 13 10.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16942 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 1 28 9.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16943 1 60.0 1 6 0.0006023307581511064 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2013 12 6 12.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +16944 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 1 0 1 2015 4 1 6.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16945 1 4380.0 1 5 0.0007594605211470473 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 3 15 7.083333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16946 1 180.0 1 10 0.0001047531753306272 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 12 13 14.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16947 0 90.0 1 9 0.00039282440748985203 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 10 13.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +16948 1 730.0 1 5 0.0005499541704857929 1 7.85648814979704e-05 0.2991885885575482 0 1 0 0 0 2015 6 7 14.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +16949 1 240.0 1 6 0.0004190127013225088 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 11 16 11.25 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +16950 0 1095.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 3 17 7.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16951 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 1 16 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +16952 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 3 6 8.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16953 1 1825.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 10 19 5.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +16954 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 3 16 14.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16955 0 60.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 22 15.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16956 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 5 20 8.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16957 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2015 6 5 15.333333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +16958 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 7 13 12.8 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16959 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 23 12.75 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +16960 0 1095.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 7 23 12.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16961 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 8 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +16962 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 9 9 14.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16963 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2016 1 6 7.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +16964 0 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 4 8 8.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16965 1 2920.0 1 6 0.00023569464449391123 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 3 5 5.166666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16966 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 1 15 15.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16967 1 5475.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 1 0 2015 7 25 15.133333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +16968 0 90.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2014 8 8 14.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16969 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 9 14.883333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16970 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2015 8 8 14.633333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16971 1 730.0 1 11 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 22 7.866666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +16972 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 7.85648814979704e-05 0.39853911485520355 0 1 0 0 0 2013 12 29 10.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16973 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 27 12.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +16974 1 1095.0 1 4 0.0014141678669634674 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 1 14 12.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16975 0 60.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 7 23 15.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16976 0 1825.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 1 2 11.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16977 1 150.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 14 11.7 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16978 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0007070839334817337 0.08326011680190191 0 0 0 0 0 2014 5 1 12.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +16979 0 60.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 11 27 15.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16980 0 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 3 19 14.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16981 0 60.0 1 9 0.00018331805682859762 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 24 11.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +16982 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 7 25 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +16983 1 730.0 1 7 0.00023569464449391123 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 4 3 14.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +16984 1 1460.0 1 5 0.0020426869189472305 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 6 15 11.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +16985 1 730.0 1 5 0.0032735367290821003 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 12 28 8.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16986 0 300.0 1 5 0.00044520099515516566 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 4 1 8.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +16987 1 4745.0 1 4 0.00036663611365719525 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2013 10 29 6.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16988 1 1095.0 1 5 0.00026188293832656804 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 2 25 14.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16989 1 1825.0 1 5 0.0010737200471389288 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 2 21 12.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +16990 1 4380.0 1 8 0.00039282440748985203 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 3 25 11.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +16991 1 365.0 1 7 0.00034044781982453846 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2016 1 11 15.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +16992 1 2920.0 1 6 0.0012832263978001834 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 8 19 14.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +16993 0 90.0 1 12 2.61882938326568e-05 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 8 21 12.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16994 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010475317533062722 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 7 21 9.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +16995 1 365.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 4 3 13.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +16996 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 0 0 0 0 2015 4 2 14.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +16997 0 60.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 0 1 1 0 2014 12 21 15.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16998 1 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 1 11 14.9 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +16999 1 1460.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 3 16 7.95 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17000 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2014 3 3 13.866666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17001 1 2190.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 17 13.183333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +17002 1 365.0 1 5 0.0008380254026450176 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2014 2 7 11.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +17003 1 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2016 2 14 15.4 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17004 1 300.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2014 5 24 12.05 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17005 1 3285.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 5 27 12.983333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17006 1 2555.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 8 9 10.95 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17007 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 8 8 10.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17008 0 60.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 8 25 15.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17009 1 1460.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2014 2 3 9.116666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17010 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 12 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +17011 1 60.0 1 4 0.0007856488149797041 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 12 14.916666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17012 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 3 2 15.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17013 1 120.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 22 11.6 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +17014 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 6 10.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17015 0 3285.0 1 5 0.0003142595259918816 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 5 24 6.166666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17016 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 7 21 7.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17017 0 4380.0 1 5 0.0006285190519837632 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 17 11.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17018 1 1460.0 1 5 0.0005237658766531361 1 0.0010475317533062722 0.3338157010698227 0 1 0 0 0 2014 1 1 8.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17019 1 240.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 17 13.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17020 1 730.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 4 8 15.05 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17021 1 6.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 4 26 7.316666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +17022 1 730.0 1 6 0.0012046615163022129 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2016 2 21 9.9 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17023 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 5 25 12.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17024 0 120.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 1 9 11.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17025 1 365.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 7 29 12.7 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17026 0 60.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 7 10 11.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17027 1 365.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 1 0 1 0 2014 7 16 4.316666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +17028 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 8 14.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +17029 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2015 2 5 6.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +17030 0 60.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 12 21 15.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17031 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 1 26 15.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17032 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 8 9 11.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +17033 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 8 10.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17034 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 5 27 10.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17035 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 31 11.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17036 0 1095.0 1 4 0.0005499541704857929 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 9 22 9.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17037 1 3650.0 1 6 0.0012046615163022129 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 3 31 7.133333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17038 1 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 8 20 10.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +17039 1 240.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 4 30 7.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17040 1 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 7 8 7.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17041 0 3650.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 24 8.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17042 0 60.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 11 6 14.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +17043 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 6 10.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +17044 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 9 5 14.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +17045 1 365.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 24 14.883333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17046 1 60.0 1 7 0.00044520099515516566 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 1 0 2015 9 8 14.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17047 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 3 27 15.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17048 0 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 10 10 13.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17049 0 60.0 1 9 7.85648814979704e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 8 29 13.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17050 1 1095.0 1 9 7.85648814979704e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2013 11 4 10.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17051 1 180.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 0 0 0 0 2015 7 16 14.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17052 1 730.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 12 18 16.066666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17053 1 365.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 12 5 7.95 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17054 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 1 2 14.916666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17055 1 3650.0 1 7 0.0006023307581511064 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 11 23 10.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17056 0 30.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 22 9.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +17057 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 6 8 13.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +17058 0 150.0 1 4 0.00026188293832656804 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 10 2 7.6 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17059 0 30.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 29 12.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +17060 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2013 10 12 14.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17061 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 23 13.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +17062 0 1095.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 3 9 15.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17063 0 730.0 1 3 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 2 24 14.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17064 0 150.0 1 8 0.00023569464449391123 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2015 10 25 13.65 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17065 1 2555.0 1 6 0.00130941469163284 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 6 27 12.3 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17066 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 7 26 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +17067 0 60.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 12 13.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17068 0 365.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 29 16.916666666666668 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17069 1 60.0 1 8 0.0006808956396490769 1 0.0017284273929553489 0.30668251589229417 0 1 0 0 0 2015 7 29 14.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17070 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 7 25 14.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17071 0 180.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 8 14 9.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17072 1 730.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2013 12 24 7.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17073 1 300.0 1 4 0.0016498625114573786 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 1 24 8.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +17074 1 365.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 2 1 9.033333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +17075 0 270.0 1 4 0.0008118371088123609 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2016 1 15 15.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17076 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 5 5 13.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +17077 1 1825.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 13 14.283333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17078 1 120.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 10 27 10.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17079 0 90.0 1 6 0.0015712976299594081 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2015 8 2 9.783333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17080 1 730.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 10 23 14.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17081 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 4 22 7.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17082 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 3 9 8.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17083 0 2920.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 4 11 12.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17084 0 90.0 1 3 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 8 4 11.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17085 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 5 13 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +17086 1 1460.0 1 9 0.00018331805682859762 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 12 31 9.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17087 1 365.0 1 6 0.0017022390991226922 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 2 12 13.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +17088 1 730.0 1 4 0.0007332722273143905 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 11 13.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17089 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 1 25 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +17090 1 1095.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 1 12 15.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17091 1 60.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 1 0 2013 12 24 12.216666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17092 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 11 26 10.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +17093 1 2920.0 1 12 2.61882938326568e-05 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2015 7 9 5.416666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17094 1 730.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2014 8 4 15.016666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17095 1 1825.0 1 4 0.0014927327484614377 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2013 10 8 13.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17096 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 9 16 5.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +17097 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 9 16 13.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +17098 1 120.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 8 29 14.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17099 1 730.0 1 5 0.0017546156867880058 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 23 13.816666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17100 0 90.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2014 11 21 10.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17101 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0013879795731308105 0.000964735472978793 0 1 0 0 0 2015 8 15 6.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +17102 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 2 17 11.333333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17103 1 365.0 1 6 0.0009165902841429881 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 4 19 12.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17104 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0009427785779756449 0.3338157010698227 0 1 1 1 0 2014 7 8 9.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17105 1 2920.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.001440356160796124 0.221406791048633 0 1 0 1 0 2014 5 14 9.183333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +17106 1 2555.0 1 6 0.0006285190519837632 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 4 20 14.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17107 0 60.0 1 4 0.00026188293832656804 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2015 5 21 15.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +17108 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 8 15 13.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +17109 1 730.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 9 17 11.766666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +17110 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 23 8.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +17111 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 0 1 2014 7 11 14.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17112 0 730.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 7 24 11.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17113 1 2555.0 1 6 0.0016498625114573786 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 2 10 13.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17114 1 365.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 10 11.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +17115 1 270.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 1 0 0 0 2014 12 5 8.083333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +17116 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 6 26 13.5 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +17117 1 30.0 1 6 0.0004190127013225088 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 2 25 13.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17118 1 1460.0 1 4 0.0020164986251145736 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 18 9.566666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17119 1 730.0 1 3 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 7 2 10.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +17120 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 9 7 11.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +17121 1 1095.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 1 12 15.45 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17122 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 8 26 10.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +17123 0 365.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 1 12.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17124 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2014 7 6 14.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +17125 0 90.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 8 17 12.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17126 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 11 11 7.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +17127 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 9 4 12.383333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +17128 1 730.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 7 7 13.633333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +17129 1 1825.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2016 1 18 9.483333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17130 0 4380.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 11 4 11.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +17131 1 730.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 11 3 14.55 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17132 1 1825.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 2 14 14.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17133 1 150.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 1 2014 9 3 14.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +17134 1 2190.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 2 6 13.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17135 1 120.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 8 28 13.933333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17136 1 120.0 1 4 0.0015712976299594081 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 10 2 12.85 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +17137 1 365.0 1 5 0.0005499541704857929 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 1 0 0 0 2015 11 2 12.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +17138 0 30.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 1 1 0 2014 10 17 7.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +17139 1 180.0 1 5 0.0017546156867880058 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 2 3 15.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17140 1 4015.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.00039282440748985203 0.08293279583785554 0 0 0 0 0 2014 12 21 10.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17141 1 730.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 3 31 14.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17142 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 5 17 4.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +17143 1 365.0 1 4 0.0020164986251145736 1 0.0009165902841429881 0.13377090978000586 0 0 0 0 0 2013 11 1 13.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17144 1 5110.0 1 4 0.0017022390991226922 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2014 9 19 12.7 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17145 1 1825.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 24 15.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17146 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 19 12.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +17147 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 5 28 10.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +17148 1 1095.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.0017284273929553489 0.30668251589229417 0 1 0 0 0 2014 8 3 12.15 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17149 1 4745.0 1 3 0.0007594605211470473 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 8 8 10.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17150 0 60.0 1 6 0.0004975775828204793 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 2 11 7.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +17151 1 730.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 12 22 11.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17152 0 3650.0 1 9 0.00039282440748985203 0 0.0010475317533062722 0.058418178372697985 0 0 0 0 0 2015 12 11 11.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17153 1 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.0004975775828204793 0.0848967216221338 0 1 0 0 0 2014 3 5 13.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17154 0 60.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 9 17 5.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17155 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2013 12 1 14.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17156 1 330.0 1 4 0.00047138928898782245 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2013 12 30 7.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17157 1 365.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2015 9 25 12.033333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17158 1 210.0 1 6 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 12 16 10.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17159 0 365.0 1 4 0.00036663611365719525 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 12 26 12.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17160 1 6205.0 1 6 0.001335602985465497 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 26 13.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17161 1 120.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 8 8.166666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +17162 1 2920.0 1 4 0.001597485923792065 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 6 16 13.716666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17163 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 9 14.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17164 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 9 25 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +17165 1 1095.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 11 12 8.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17166 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 0 1 2014 2 18 12.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +17167 1 1825.0 1 4 0.0007594605211470473 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 3 17 15.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17168 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 7 22 7.916666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17169 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 11 13.85 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17170 1 365.0 1 3 0.00018331805682859762 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2016 1 15 12.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17171 1 730.0 1 7 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 3 3 8.033333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +17172 0 2555.0 1 5 0.00034044781982453846 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 2 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17173 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 28 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17174 0 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 13 7.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17175 1 2920.0 1 6 0.0019641220374492603 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 11 6 9.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17176 1 365.0 1 4 0.001859368862118633 1 0.00013094146916328402 0.16755387875342395 0 1 0 0 0 2013 10 2 13.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17177 1 60.0 1 5 0.00034044781982453846 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 9 13 4.383333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17178 1 30.0 1 8 0.00047138928898782245 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 7 6 14.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +17179 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 9 6 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +17180 1 2190.0 1 7 0.0006285190519837632 1 0.0015451093361267512 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 1 1 11.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +17181 1 365.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2016 1 15 15.083333333333334 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17182 1 60.0 1 8 0.0001047531753306272 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 5 24 10.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17183 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 11 25 15.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17184 1 1825.0 1 4 0.001597485923792065 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 9 27 7.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17185 1 4380.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 26 14.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17186 0 60.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 0 0 2015 6 18 13.133333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +17187 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 4 6 11.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +17188 1 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 11 14 15.6 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +17189 1 1460.0 1 5 0.0038758674872332068 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 8 19 8.516666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +17190 1 180.0 1 7 0.00028807123215922483 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 3 14.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17191 0 365.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 11 10 12.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17192 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0006285190519837632 0.058418178372697985 0 0 0 0 0 2014 1 10 14.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17193 1 5.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2014 3 13 10.966666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +17194 1 730.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 1 10.233333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17195 1 2555.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 3 7.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17196 1 3650.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.0015451093361267512 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2014 11 18 8.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17197 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 12 10 8.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17198 1 1825.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.0008904019903103313 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2015 7 7 14.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17199 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 2 8 10.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +17200 1 60.0 1 3 0.00023569464449391123 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 0 0 0 0 2013 10 5 8.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +17201 0 5475.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 0 0 0 2013 10 3 15.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17202 1 730.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 1 24 8.533333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17203 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 5 21 14.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17204 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 3 4 6.0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +17205 1 3650.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 1 2014 11 24 14.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17206 0 270.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 2 28 12.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17207 1 1460.0 1 4 0.0004190127013225088 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 5 12 6.95 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17208 1 5840.0 1 6 0.0008904019903103313 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2013 11 16 7.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17209 1 1825.0 1 9 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 2 14 21.0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +17210 1 4015.0 1 6 0.0011522849286368993 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 1 0 0 0 2015 6 14 9.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17211 0 30.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 15 10.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +17212 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 4 5 8.516666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17213 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 0 0 0 0 2015 8 3 15.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17214 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2014 6 9 13.066666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17215 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0006023307581511064 0.3010491498268644 0 1 0 0 0 2014 6 11 12.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +17216 0 2920.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2016 1 13 8.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17217 1 240.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 6 5 14.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17218 1 120.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 1 0 2014 3 11 12.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +17219 0 120.0 1 4 0.00036663611365719525 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 1 2014 2 19 11.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17220 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2016 1 22 6.833333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17221 0 60.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 16 5.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17222 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 4 10 8.05 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +17223 1 730.0 1 4 0.0008118371088123609 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 7 10 13.65 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17224 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 1 27 12.283333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17225 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2015 6 21 14.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17226 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0006285190519837632 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 9 14 15.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +17227 0 90.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 8 21 10.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17228 0 60.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 5 11.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17229 1 150.0 1 6 0.0008380254026450176 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 11 27 9.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17230 1 1825.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.001466544454628781 0.3637914104088067 0 0 0 1 0 2013 12 1 15.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17231 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 11 6 14.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +17232 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 11 4 14.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17233 1 365.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 10 3 13.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17234 1 365.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 11 11 12.133333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17235 1 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2015 12 21 11.883333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17236 0 730.0 1 4 0.0010737200471389288 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 10 25 13.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17237 1 365.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 2 25 13.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17238 0 2190.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2015 8 31 10.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17239 0 730.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 9 18 11.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17240 1 365.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 1 0 2015 1 5 10.016666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17241 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 11 12.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +17242 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 10 7 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17243 1 1460.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 12 18 13.433333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17244 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 30 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +17245 0 365.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 9 30 11.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17246 1 30.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 2 2 15.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17247 1 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 7 13 12.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17248 1 365.0 1 4 0.00047138928898782245 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 6 24 11.233333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17249 1 365.0 1 9 5.23765876653136e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 9 20 9.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17250 0 60.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 5 21 15.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +17251 1 365.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 28 10.716666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17252 0 60.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 20 15.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17253 0 365.0 1 4 0.0011260966348042424 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 12 26 12.85 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17254 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 19 16.05 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +17255 1 730.0 1 7 0.00018331805682859762 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2016 2 1 15.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17256 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2014 7 30 13.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17257 0 90.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 10 20 12.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17258 1 730.0 1 5 0.0007332722273143905 1 0.0014141678669634674 0.20881354764242768 0 1 0 0 0 2015 5 24 15.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17259 1 4015.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 2 19 12.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17260 0 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 7 6 14.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17261 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2014 10 13 13.75 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +17262 1 60.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 6 10 10.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +17263 1 1095.0 1 4 0.0020164986251145736 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 4 28 13.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17264 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 3 15 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +17265 1 365.0 1 3 0.0003142595259918816 0 0.0006285190519837632 0.058418178372697985 0 1 0 1 0 2015 6 18 8.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +17266 1 1460.0 1 4 0.001859368862118633 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 4 4 7.283333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +17267 1 1825.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 4 7 8.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17268 1 240.0 1 3 0.0011260966348042424 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 9 6 7.55 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17269 1 1460.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 12 16 16.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17270 1 1460.0 1 7 0.00047138928898782245 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2015 4 4 11.116666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17271 1 60.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 9 14 15.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17272 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 1 1 0 2014 5 29 13.85 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +17273 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 2 1 14.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +17274 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 2 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +17275 1 120.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 28 8.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17276 0 60.0 1 3 0.00036663611365719525 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 11 6 7.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17277 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 12 30 13.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17278 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 3 13 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +17279 1 730.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2014 10 6 7.283333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17280 0 3650.0 1 2 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 5 12.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17281 0 60.0 1 4 0.0004190127013225088 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 8 9 15.683333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17282 1 365.0 1 3 0.0013617912792981538 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 24 8.95 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17283 1 60.0 1 7 0.0006285190519837632 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 5 18 9.333333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +17284 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 8 11 11.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +17285 1 60.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 9 8 14.2 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17286 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 12 20 14.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17287 0 30.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 6 27 14.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17288 0 1460.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 5 4 9.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17289 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 25 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +17290 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2015 10 13 8.9 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +17291 0 60.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 11 6 10.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +17292 0 240.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 2 7 15.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17293 1 3650.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2014 8 2 8.516666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +17294 1 2920.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 12 20 10.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17295 0 365.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 10 30 14.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +17296 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 10 15 9.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +17297 1 1825.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2014 5 9 10.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17298 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2013 10 7 12.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +17299 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 6 19 9.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +17300 0 2555.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 0 2014 11 22 13.4 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17301 1 730.0 1 4 0.0020164986251145736 1 0.0011260966348042424 0.13377090978000586 0 0 0 0 0 2013 10 8 7.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17302 1 4380.0 1 6 0.0006808956396490769 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2015 9 3 15.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17303 1 60.0 1 4 0.00013094146916328402 1 5.23765876653136e-05 0.22333626199459058 0 1 0 0 0 2013 11 22 14.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17304 0 5110.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0006023307581511064 0.0030320257722190637 0 0 0 0 0 2016 2 14 15.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17305 0 60.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 7 13 13.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17306 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 6 3 8.316666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17307 1 90.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 27 7.716666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17308 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 6 21 11.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17309 1 60.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 8 10 13.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17310 1 3285.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 0 0 0 0 2015 10 14 12.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17311 1 730.0 1 6 0.0005499541704857929 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 3 16 7.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17312 0 2555.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 1 27 6.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17313 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 4 12 8.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17314 1 30.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 8 19 8.516666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +17315 1 1095.0 1 4 0.0009689668718083017 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 0 0 2015 6 29 10.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17316 1 1825.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 8 3 9.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17317 1 365.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 11 15.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17318 0 210.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2016 1 15 13.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17319 0 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 2 16 12.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17320 1 730.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2016 1 4 8.266666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +17321 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 3 1 10.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +17322 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 9 2 14.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17323 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 5 11 13.016666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +17324 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 11 9 15.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17325 1 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 8 24 14.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17326 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 4 14.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +17327 0 4745.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 6 8 7.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17328 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 17 15.45 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +17329 0 150.0 1 6 0.0005499541704857929 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 9 13 14.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17330 0 2920.0 1 4 0.0007594605211470473 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 12 3 11.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17331 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 12 4 16.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17332 1 180.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 11 1 14.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17333 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010737200471389288 0.009543990214825916 1 1 1 1 0 2015 6 4 14.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17334 1 90.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 6 26 8.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17335 1 180.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 23 8.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +17336 0 30.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.0010475317533062722 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 5 14 10.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +17337 1 1825.0 1 6 0.001335602985465497 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 2 19 7.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17338 1 1460.0 1 6 0.00023569464449391123 1 0.00026188293832656804 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 8 13 10.283333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17339 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 0 0 2015 4 16 6.0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +17340 1 1825.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 4 11 13.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +17341 0 60.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 12 24 12.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +17342 1 1095.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 4 10.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17343 1 365.0 1 6 0.00039282440748985203 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 0 0 0 0 2015 9 9 13.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17344 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010737200471389288 0.009543990214825916 1 1 1 1 0 2014 9 7 9.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17345 1 1460.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0007594605211470473 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2013 12 20 8.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +17346 1 1095.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 10 15 13.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +17347 1 365.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 5 31 12.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17348 1 3650.0 1 6 0.0012046615163022129 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 1 2016 1 5 9.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17349 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2015 9 2 14.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17350 1 1095.0 1 6 0.0010999083409715857 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 9 25 12.95 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17351 0 4380.0 1 3 7.85648814979704e-05 1 0.00047138928898782245 0.30864644167657246 1 1 1 1 0 2014 11 6 8.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17352 1 1825.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 22 11.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17353 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 9 23 11.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +17354 1 1460.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 10 9 7.366666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17355 1 60.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 12 13 9.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17356 0 365.0 1 7 0.00028807123215922483 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 5 10 15.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17357 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 9 11.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +17358 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 27 12.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +17359 0 5.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 3 6.5 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +17360 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010475317533062722 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 6 30 6.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +17361 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 2 8 14.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17362 1 365.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 8 30 9.883333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17363 1 730.0 1 4 0.0015712976299594081 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 12 8 12.566666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +17364 0 90.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 19 14.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17365 0 1460.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 12 4 9.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17366 0 120.0 1 5 0.0004975775828204793 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 8 12.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17367 0 90.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 25 5.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17368 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 1 2 11.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +17369 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 5 29 15.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +17370 1 365.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2015 11 2 14.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17371 1 365.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2014 9 21 14.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17372 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 8 3 11.65 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +17373 1 1460.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 2 22 13.266666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +17374 1 300.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 3 22 15.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17375 1 1460.0 1 4 0.00039282440748985203 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 10 17 12.966666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17376 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 20 11.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +17377 1 1460.0 1 8 0.0004190127013225088 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 10 18 10.7 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17378 0 3650.0 1 5 0.0007594605211470473 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 3 8 8.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17379 0 60.0 1 3 0.0015451093361267512 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 29 13.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17380 1 1095.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 1 2015 2 8 15.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17381 1 1095.0 1 1 2.61882938326568e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 3 19 7.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17382 1 730.0 1 7 0.0007070839334817337 1 0.00023569464449391123 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 2 26 9.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17383 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 9 1 6.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17384 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 1 9 14.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17385 1 1460.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 1 12 12.366666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17386 1 365.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 20 11.733333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17387 1 365.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 4 29 14.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17388 0 180.0 1 3 0.00026188293832656804 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 9 15 9.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +17389 0 5475.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 25 15.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +17390 1 365.0 1 5 0.0021736283881105146 1 0.00013094146916328402 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2015 8 11 13.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17391 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 30 11.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +17392 1 1825.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 10 16 12.15 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17393 0 60.0 1 4 0.0016498625114573786 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 11 30 10.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17394 1 365.0 1 6 0.00036663611365719525 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2015 8 10 8.15 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17395 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 11 18 10.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17396 0 60.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 5 20 14.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17397 0 1095.0 1 5 0.0005499541704857929 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 7 26 11.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17398 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 11 27 9.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17399 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2014 3 30 14.266666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17400 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 3 15.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +17401 1 60.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2015 5 23 15.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17402 1 365.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 10 24 8.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17403 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 6 14 11.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +17404 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 1 11 9.533333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +17405 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 30 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +17406 1 365.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 1 23 15.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17407 0 2920.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 1 13.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17408 1 365.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 5 5 15.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17409 1 365.0 1 9 0.00039282440748985203 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 12 15 12.25 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17410 0 120.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 8 20 4.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17411 1 120.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2015 9 4 12.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17412 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 8 11 14.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17413 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 3 9 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +17414 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2014 1 24 10.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17415 1 365.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 8 30 11.833333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17416 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00047138928898782245 0.30864644167657246 1 1 1 1 0 2015 11 24 16.45 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +17417 1 1825.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 5 29 12.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17418 1 365.0 1 11 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 7 19 13.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17419 1 730.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 12 23 9.05 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17420 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 0 0 2013 11 24 11.716666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17421 1 1095.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 13 7.966666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17422 0 365.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 27 10.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17423 0 270.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2015 1 17 13.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17424 0 120.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 0 1 0 0 2016 1 2 10.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17425 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2016 1 30 15.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17426 0 60.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 8 29 12.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17427 0 2190.0 1 7 0.00023569464449391123 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 8 3 4.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17428 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 5 14.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17429 1 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2014 1 16 13.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +17430 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2014 4 7 14.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17431 1 210.0 1 6 0.00130941469163284 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 9 7 12.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17432 1 1095.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 16 10.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17433 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 11 11.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +17434 0 1095.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 10 13 14.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17435 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 2 26 11.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +17436 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 10 14 12.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +17437 0 120.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 2 13 8.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17438 1 150.0 1 4 0.0005237658766531361 1 5.23765876653136e-05 0.2229400313539029 0 0 0 0 0 2014 1 3 12.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +17439 1 730.0 1 7 0.0006285190519837632 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 1 12.966666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +17440 0 60.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 10 11 11.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17441 1 730.0 1 7 0.00039282440748985203 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 6 19 10.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +17442 1 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 3 16 13.366666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17443 1 365.0 1 5 0.0014927327484614377 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2016 1 15 14.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17444 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 10 10 10.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17445 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 23 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +17446 0 60.0 1 6 0.0015189210422940946 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 6 3 9.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17447 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0010475317533062722 0.3338157010698227 0 1 0 0 0 2014 12 9 14.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17448 1 180.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 4 26 9.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17449 0 60.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 1 11 7.666666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17450 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 30 10.116666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17451 1 120.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.001440356160796124 0.221406791048633 0 0 0 0 0 2015 4 3 12.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17452 1 2555.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 6 13 8.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +17453 0 60.0 1 7 0.00065470734581642 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 7 6 11.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +17454 1 2555.0 1 4 0.0015712976299594081 1 0.0009689668718083017 0.0994194359742967 0 1 0 0 0 2015 5 6 15.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17455 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 29 7.983333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +17456 1 3650.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 6 9 13.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17457 1 330.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2013 12 17 8.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17458 0 60.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 6 30 9.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17459 0 365.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 31 12.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17460 1 730.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 4 27 12.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17461 1 730.0 1 4 0.0010737200471389288 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 2 3 13.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17462 1 1825.0 1 4 0.001859368862118633 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 0 0 0 0 2015 2 27 10.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17463 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 0 0 2014 9 6 5.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +17464 0 180.3125 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2016 2 16 15.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +17465 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 4 12 10.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +17466 0 60.0 1 6 0.0009427785779756449 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 12 20 13.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17467 0 730.0 1 5 0.0012570381039675265 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 9 1 14.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17468 1 330.0 1 8 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 5 22 13.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17469 1 180.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 27 11.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17470 1 730.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2016 1 19 14.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17471 1 1460.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 5 18 7.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17472 1 1825.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 5 27 12.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +17473 1 365.0 1 4 0.002828335733926935 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 6 20 15.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17474 1 1825.0 1 4 0.0010999083409715857 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 1 14.15 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17475 1 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 3 25 4.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +17476 1 365.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 1 2013 12 26 14.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17477 0 60.0 1 6 0.0008904019903103313 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 8 30 9.966666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +17478 1 2555.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 6 10 12.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17479 1 365.0 1 4 0.0020164986251145736 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 10 15 14.183333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17480 1 365.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2013 12 30 14.8 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17481 1 240.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 12 31 13.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17482 0 90.0 1 6 0.0009427785779756449 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 0 2015 12 2 15.016666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17483 0 4380.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 11 30 10.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17484 0 60.0 1 7 0.00028807123215922483 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 16 9.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17485 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2013 11 1 10.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +17486 1 240.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2014 12 22 12.233333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +17487 1 365.0 1 4 0.002514076207935053 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 4 9 13.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17488 1 365.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 5 26 8.583333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17489 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 12 13 5.166666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +17490 1 4380.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0011260966348042424 0.13377090978000586 0 1 0 0 0 2014 5 13 14.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17491 1 730.0 1 6 0.0011522849286368993 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 10 6 10.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17492 1 365.0 1 5 0.0032735367290821003 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 3 30 12.483333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17493 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2013 11 2 10.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +17494 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 8 5 12.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +17495 1 1095.0 1 12 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 3 1 9.75 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17496 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.00036663611365719525 0.2998604579048013 0 1 0 0 0 2014 7 5 14.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17497 0 365.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 2 21 13.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17498 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 17 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +17499 1 365.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 4 28 12.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17500 1 365.0 1 4 0.0033521016105800706 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 2 15 8.533333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17501 1 3285.0 1 7 0.0005761424643184497 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 4 23 12.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17502 0 90.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 12 5 13.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17503 1 330.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 10 4 15.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17504 1 60.0 1 6 0.0008380254026450176 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2013 11 20 12.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17505 1 90.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 1 0 0 0 2014 4 10 14.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17506 1 2555.0 1 5 0.0017546156867880058 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 8 30 11.616666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17507 1 1825.0 1 5 0.002906900615424905 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 4 24 15.65 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17508 1 365.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 1 15.583333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +17509 0 30.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 5 22 13.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +17510 1 365.0 1 5 0.0038758674872332068 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 12 15 12.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17511 1 1095.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 11 1 10.7 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17512 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 7 12.35 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +17513 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 5 16 15.7 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +17514 1 2555.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 1 1 16.216666666666665 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17515 1 1825.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 3 15 8.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +17516 0 300.0 1 5 0.00047138928898782245 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 5 13 8.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17517 0 365.0 1 11 5.23765876653136e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 9 6 11.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17518 0 60.0 1 2 0.0001047531753306272 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 6 23 13.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +17519 1 365.0 1 4 0.002514076207935053 1 0.001335602985465497 0.30668251589229417 0 1 0 0 0 2014 8 16 9.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17520 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 10 28 8.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +17521 1 365.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 4 28 7.533333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17522 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 4 21 14.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +17523 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 1 2014 6 16 11.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +17524 1 365.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.0013617912792981538 0.3118679690595552 0 1 0 1 0 2014 3 8 13.7 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17525 1 30.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.00065470734581642 0.20435164607990078 0 0 0 0 0 2015 8 25 16.016666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17526 1 2920.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 9 18 12.983333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +17527 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 7 5 5.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +17528 1 2555.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.00034044781982453846 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2016 2 12 8.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17529 1 365.0 1 8 0.00047138928898782245 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 5 7 14.783333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17530 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 30 15.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17531 1 730.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 1 13 14.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17532 1 330.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2013 12 13 9.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17533 0 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 5 11 8.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17534 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 11 4 9.633333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17535 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 5 27 5.35 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +17536 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 19 12.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +17537 0 60.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 10 29 7.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17538 1 365.0 1 4 0.001859368862118633 1 0.0007070839334817337 0.23987458438851278 0 1 0 0 0 2015 2 23 8.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17539 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 17 8.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17540 0 60.0 1 4 0.00028807123215922483 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 17 13.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17541 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 1 11 9.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17542 1 365.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 10 9 12.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17543 1 1460.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 3 5 13.066666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +17544 0 1825.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2016 1 11 15.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17545 1 365.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 18 11.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17546 1 365.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 12 26 14.083333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17547 1 730.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 8 18 11.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +17548 0 180.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 11 14 11.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17549 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 1 2 13.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +17550 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 10 15.283333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17551 0 240.0 1 6 0.0008904019903103313 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 2 12 14.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17552 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 19 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +17553 1 365.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 8 27 8.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17554 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 26 8.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +17555 1 1095.0 1 7 0.0001571297629959408 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 8 25 15.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17556 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 4 22 11.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +17557 1 150.0 1 7 0.0011784732224695562 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 8 1 13.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17558 1 365.0 1 5 0.0007594605211470473 1 0.0018331805682859762 0.3062690578324461 0 1 0 0 0 2015 8 3 12.033333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17559 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 1 2014 4 30 13.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17560 1 180.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 9 3 9.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17561 1 60.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 9 4 9.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17562 0 90.0 1 5 0.00034044781982453846 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 1 16 12.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17563 0 60.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2013 10 8 7.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17564 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 4 3 8.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +17565 0 60.0 1 3 0.0008118371088123609 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 11 10 8.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17566 1 1825.0 1 3 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 13 8.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17567 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 7 24 13.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17568 1 1095.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2015 3 24 13.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17569 0 270.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 7 16 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +17570 1 4745.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 1 0 2015 1 13 16.15 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +17571 0 60.0 1 5 0.0012308498101348698 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 11 23 14.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17572 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 4 2 13.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17573 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2014 3 29 11.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +17574 1 730.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 22 12.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17575 1 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2016 1 12 16.116666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17576 1 60.0 1 6 0.0019641220374492603 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 7 10 14.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17577 1 730.0 1 3 0.0001047531753306272 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 12 30 15.516666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17578 1 365.0 1 5 0.00047138928898782245 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2015 6 19 16.083333333333332 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17579 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 7 13.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17580 1 1095.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 8 30 8.883333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17581 0 210.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 10 13 14.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17582 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 27 9.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +17583 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 7 19 15.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17584 1 60.0 1 8 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 23 16.166666666666668 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17585 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.001597485923792065 0.19926955742760177 1 1 1 1 0 2015 10 18 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +17586 0 180.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 10 29 8.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17587 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 1 1 0 2014 5 13 12.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +17588 1 30.0 1 4 0.002514076207935053 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 30 11.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +17589 0 60.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.00039282440748985203 0.3021344772339656 1 1 1 0 1 2014 5 19 13.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17590 1 270.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 7 11.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17591 0 60.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 1 11.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17592 1 1460.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 11 8 13.1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17593 1 730.0 1 5 0.0015189210422940946 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 0 0 0 0 2014 5 1 9.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17594 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 3 16 11.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +17595 0 60.0 1 6 0.0009427785779756449 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 9 27 13.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17596 1 365.0 1 4 0.00036663611365719525 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 3 30 11.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17597 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 8 5 12.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17598 1 300.0 1 8 0.0001047531753306272 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 24 12.35 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +17599 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 7 18 14.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17600 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 11 6 10.6 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +17601 0 730.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 12 18 10.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +17602 1 7.0 1 5 0.0015451093361267512 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 2 14 11.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +17603 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 20 18.283333333333335 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17604 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 8 28 14.533333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17605 0 365.0 1 8 0.0001571297629959408 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2015 8 11 12.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17606 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 2 18 15.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +17607 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2013 12 6 9.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +17608 0 60.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 8 22 14.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17609 1 1095.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 5 30 7.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +17610 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 4 4 16.516666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17611 1 365.0 1 5 0.0012308498101348698 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 4 12 21.0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17612 1 730.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2015 7 14 14.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +17613 1 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 2 2 8.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17614 1 365.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 12 14.3 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +17615 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 1 0 2014 6 19 10.833333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17616 0 365.0 1 1 0.0010213434594736153 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 30 6.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +17617 1 730.0 1 7 0.0006023307581511064 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 7 10 15.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17618 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 12 30 9.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +17619 1 1460.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 26 11.7 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17620 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 8 15 15.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +17621 0 120.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 12 9 8.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17622 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 0 2014 5 5 11.3 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17623 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0005761424643184497 0.034713249608076216 0 1 1 1 0 2015 9 12 10.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +17624 1 1460.0 1 7 0.0014927327484614377 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 3 22 7.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17625 1 4015.0 1 5 0.0004975775828204793 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 0 0 0 0 2013 12 9 15.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17626 1 365.0 1 5 0.0008904019903103313 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2013 10 9 9.2 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17627 0 365.0 1 4 0.0012308498101348698 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 5 19 8.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17628 1 3650.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00065470734581642 0.20435164607990078 0 0 0 0 0 2015 7 27 11.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17629 1 1095.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 9 6 15.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17630 1 730.0 1 5 0.0003142595259918816 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 12 12 8.183333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17631 1 365.0 1 6 0.0016498625114573786 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 9 6 7.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +17632 1 1460.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 10 18 15.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17633 1 2555.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 11 13 9.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17634 1 365.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2013 12 13 13.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17635 0 180.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 10 2 12.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17636 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 11 20 11.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +17637 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 8 31 10.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17638 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 0 1 0 1 2014 1 19 13.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +17639 0 365.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 8 6 10.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17640 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 6 19 10.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +17641 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 5 28 10.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +17642 0 120.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 12 24 11.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17643 1 730.0 1 3 0.00013094146916328402 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 4 11 14.166666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17644 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 24 15.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +17645 0 30.0 1 6 0.0015189210422940946 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 10 17 15.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17646 0 1095.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 1 11 7.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17647 0 90.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 1 17 10.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17648 1 60.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 1 0 2014 1 4 10.65 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +17649 1 730.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2015 8 22 9.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +17650 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 10 16 14.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +17651 1 2190.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 12 29 12.85 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17652 1 730.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2016 2 5 14.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17653 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 12 10 12.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17654 1 180.0 1 6 0.0018069922744533193 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 3 4 12.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17655 1 730.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 12 26 15.05 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17656 0 90.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 12 23 14.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17657 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 4 3 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +17658 0 1095.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 1 1 0 2014 8 19 10.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17659 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 4 27 11.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +17660 1 30.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 1 2014 1 3 9.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +17661 0 30.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 10 7 12.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +17662 1 1460.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 10 5 15.65 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17663 0 60.0 1 4 0.0010737200471389288 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 9 19 15.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17664 1 210.0 1 6 0.0006808956396490769 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2016 1 14 16.383333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17665 1 730.0 1 3 0.00013094146916328402 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 3 27 8.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +17666 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 11 11 15.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17667 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2015 8 6 15.116666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17668 0 60.0 1 4 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 29 13.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +17669 0 60.0 1 4 0.0005761424643184497 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 19 10.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17670 1 1095.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 6 19 11.9 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17671 1 365.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 12 27 14.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17672 1 365.0 1 5 0.0003142595259918816 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 2 8 15.066666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +17673 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 2 13 11.433333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17674 1 1095.0 1 2 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2016 2 14 8.283333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17675 1 730.0 1 6 0.0008904019903103313 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 11 17 16.483333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17676 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 1 19 11.35 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +17677 0 150.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 5 7 9.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17678 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2014 3 7 14.333333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17679 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 11 11.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +17680 1 2190.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2015 10 5 9.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17681 0 60.0 1 4 0.0006285190519837632 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 9 14 13.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17682 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 10 10 10.65 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +17683 1 1095.0 1 4 0.0019379337436166034 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 12 5 12.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +17684 0 2190.0 1 6 0.0016498625114573786 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 12 2 12.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17685 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 4 20 15.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +17686 1 60.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 0 0 0 0 2013 12 24 8.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17687 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 5 23 14.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17688 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 10 22 16.216666666666665 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17689 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 29 14.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +17690 0 60.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 16 13.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17691 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 27 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17692 1 270.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2013 12 30 12.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +17693 0 60.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2013 10 8 7.733333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17694 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0001571297629959408 0.07611073785036264 0 1 0 0 0 2015 8 24 14.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17695 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 2 26 14.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17696 1 365.0 1 5 0.00034044781982453846 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2013 10 13 11.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17697 0 14.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 23 16.233333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +17698 0 150.0 1 5 0.001335602985465497 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 10 6 10.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17699 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 10 5 12.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +17700 0 240.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 11 1 11.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17701 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2015 1 17 17.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17702 0 5840.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 2 17 12.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17703 1 365.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 6 2 14.766666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17704 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 1 9 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +17705 0 90.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 20 11.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17706 0 1825.0 1 5 0.0020426869189472305 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 8 28 9.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +17707 1 330.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 10 17 16.033333333333335 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17708 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 8 28 10.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +17709 1 1095.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2015 11 25 9.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17710 1 1460.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0006023307581511064 0.3010491498268644 0 1 0 1 0 2014 7 26 12.216666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17711 1 270.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 9 9 13.016666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +17712 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 25 12.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +17713 1 150.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 9 14 10.95 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +17714 1 240.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.0007070839334817337 0.20881354764242768 0 1 0 0 0 2013 10 27 13.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17715 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 0 1 0 1 2013 10 27 10.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +17716 1 330.0 1 8 7.85648814979704e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 1 2014 11 9 14.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17717 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 30 10.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17718 1 2190.0 1 12 2.61882938326568e-05 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2014 3 3 8.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17719 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 4 25 10.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17720 1 1825.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.0014141678669634674 0.20881354764242768 0 1 0 0 0 2015 2 21 11.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17721 0 1825.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 0 0 0 2014 7 13 7.333333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17722 0 3650.0 1 6 0.00026188293832656804 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 29 8.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17723 0 365.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2013 10 24 6.833333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17724 1 365.0 1 7 0.001440356160796124 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 5 26 7.016666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +17725 1 240.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 12 22 15.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17726 0 60.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 9 5 12.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17727 1 365.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 6 6 12.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17728 1 120.0 1 4 0.00047138928898782245 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 4 25 9.283333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +17729 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 1 0 0 2014 7 24 5.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +17730 1 1460.0 1 7 0.00028807123215922483 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 31 11.35 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17731 1 1825.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 16 11.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +17732 1 730.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.001440356160796124 0.221406791048633 0 1 0 1 0 2013 11 11 13.95 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17733 0 60.0 1 5 0.0012570381039675265 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 12 10 11.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17734 1 2920.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 12 21 11.45 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17735 0 120.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 21 13.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17736 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 3 3 14.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +17737 1 730.0 1 3 0.0008904019903103313 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 11 3 15.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17738 1 5840.0 1 3 0.0015451093361267512 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 1 19 11.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17739 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 6 18 8.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +17740 1 1825.0 1 7 0.0014927327484614377 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 3 16 15.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17741 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 31 12.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17742 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 14 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +17743 1 270.0 1 2 0.0007332722273143905 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 8 6 13.983333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +17744 0 60.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 5 20 15.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17745 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 9 11.7 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +17746 0 28.0 1 6 0.0015712976299594081 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 4 27 8.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +17747 1 1460.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 10 14 13.483333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17748 1 3650.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 4 13 12.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17749 1 365.0 1 4 0.0005237658766531361 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 2 22 12.983333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +17750 1 60.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 14 16.45 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17751 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 10 25 9.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +17752 0 180.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 0 2016 1 17 15.333333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17753 1 365.0 1 4 0.0003142595259918816 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 1 0 2015 3 9 15.316666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17754 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 10 23 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +17755 1 30.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 10 27 11.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +17756 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2013 10 17 13.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17757 1 6.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2015 6 4 15.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +17758 1 1825.0 1 4 0.0007332722273143905 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2014 2 2 7.3 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17759 0 60.0 1 5 0.0004975775828204793 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 6 10 15.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17760 1 4380.0 1 5 0.002906900615424905 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 11 13 11.033333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17761 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0001571297629959408 0.3062690578324461 0 0 0 0 0 2014 1 30 13.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17762 0 3650.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2015 4 2 8.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +17763 1 1460.0 1 6 0.0015712976299594081 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 12 17 9.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17764 1 4015.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 3 16 10.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +17765 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 4 13.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17766 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.001597485923792065 0.19926955742760177 1 1 1 1 0 2014 4 28 6.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +17767 1 90.0 1 5 0.0005237658766531361 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 5 27 15.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +17768 1 1460.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 15 8.033333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17769 0 2920.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 1 19 12.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17770 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 17 9.05 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +17771 0 730.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 12 23 8.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17772 1 240.0 1 8 0.0003142595259918816 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 12 5 14.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17773 1 240.0 1 7 0.00018331805682859762 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2013 10 18 12.316666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17774 1 365.0 1 6 0.0011522849286368993 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 25 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17775 0 730.0 1 4 0.0008118371088123609 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 2 5 9.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17776 1 730.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 10 20 14.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17777 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 1 15 5.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17778 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 20 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +17779 0 60.0 1 7 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 14 15.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17780 1 1095.0 1 5 0.00065470734581642 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 10 16.416666666666668 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17781 1 210.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 11 16.266666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17782 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 12 21 16.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +17783 0 1460.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2013 12 8 10.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17784 1 3285.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 6 28 8.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17785 0 150.0 1 5 0.0007594605211470473 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 10 11 11.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17786 0 180.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2013 11 17 14.033333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17787 1 1095.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2016 2 18 15.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17788 0 1825.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2013 11 10 14.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17789 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 5 11 7.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17790 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2013 12 31 10.316666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17791 1 4015.0 1 6 0.0006285190519837632 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 6 7 9.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17792 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 9 6 15.116666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +17793 1 60.0 1 3 2.61882938326568e-05 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 19 11.566666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +17794 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 1 0 0 2015 5 27 12.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +17795 0 1825.0 1 8 7.85648814979704e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 1 2013 11 24 13.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17796 0 730.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 4 8 13.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17797 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 4 12 15.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17798 1 330.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 3 28 10.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +17799 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0018331805682859762 0.3062690578324461 0 1 0 0 0 2014 2 10 13.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17800 0 60.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.0008380254026450176 0.013816390166589143 0 1 0 0 0 2015 11 1 9.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17801 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 14 15.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17802 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2013 11 29 9.266666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +17803 1 2190.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 5 4 11.333333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17804 1 30.0 1 4 0.0006285190519837632 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2013 12 18 13.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17805 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 3 27 10.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17806 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.0003142595259918816 0.221406791048633 0 1 0 0 0 2015 1 29 13.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17807 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 11 10 15.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17808 1 60.0 1 8 0.0001047531753306272 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 8 29 11.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17809 0 60.0 1 8 0.00013094146916328402 1 0.0009427785779756449 0.3338157010698227 0 1 1 1 0 2015 10 16 14.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17810 0 60.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 11 19 7.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17811 0 120.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2016 1 10 15.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17812 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.0013617912792981538 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2013 12 3 13.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17813 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 0 2015 5 13 6.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +17814 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 4 2 13.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +17815 0 365.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 12 16 10.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17816 0 60.0 1 4 0.0020164986251145736 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 8 2 13.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +17817 0 270.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 0 2015 12 27 10.5 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17818 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 2 21 15.95 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +17819 0 2920.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 1 12 11.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17820 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2016 1 5 14.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +17821 1 2920.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 0 0 0 0 2013 12 3 7.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17822 1 90.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 6 14 14.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17823 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 30 13.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17824 1 30.0 1 4 0.0003142595259918816 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2014 8 19 14.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17825 1 365.0 1 4 0.00028807123215922483 1 0.0006023307581511064 0.3010491498268644 0 1 0 1 0 2016 1 20 7.7 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17826 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 4 15 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17827 1 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 20 14.433333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17828 1 60.0 1 7 0.00018331805682859762 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2016 1 11 7.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17829 1 730.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 11 30 10.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +17830 1 28.0 1 8 0.0003142595259918816 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2013 11 27 7.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +17831 0 90.0 1 7 0.00026188293832656804 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 19 11.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17832 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 12 16 16.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17833 1 730.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 16 11.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17834 1 1095.0 1 8 0.0011260966348042424 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2015 6 27 10.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17835 0 4015.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 12 13 10.85 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17836 0 60.0 1 6 0.0005499541704857929 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2013 12 4 7.666666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17837 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2013 12 1 13.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17838 1 365.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 7 18 12.466666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17839 1 730.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2016 1 16 13.833333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17840 1 1095.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 9 27 9.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17841 0 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 3 9.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17842 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2014 5 30 10.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +17843 1 365.0 1 6 0.0008642136964776744 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 3 15.85 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +17844 0 30.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 0 2013 11 22 7.85 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +17845 0 1825.0 1 4 0.0005237658766531361 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 22 14.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17846 1 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 12 13 8.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17847 0 120.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2014 1 22 13.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +17848 1 2920.0 1 6 0.0005499541704857929 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 1 0 0 0 2015 9 17 8.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17849 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 5 17 11.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +17850 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 16 12.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17851 1 365.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 2 22 9.5 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17852 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 9 20 11.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17853 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2014 11 21 8.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +17854 1 3650.0 1 6 0.00039282440748985203 0 0.0012046615163022129 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2016 1 28 10.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17855 0 30.0 1 4 0.0012832263978001834 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2014 6 13 12.833333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +17856 0 120.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 8 14 8.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17857 1 3650.0 1 6 0.00047138928898782245 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 6 27 7.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17858 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 7 17 14.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +17859 0 60.0 1 7 0.00013094146916328402 1 0.0001047531753306272 0.21203507502541044 0 1 1 1 0 2013 10 14 12.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17860 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 3 11 15.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17861 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 6 8 8.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +17862 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 7 26 13.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17863 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2014 10 10 10.65 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +17864 1 1095.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 2 4 15.416666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17865 1 730.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 27 14.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17866 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 2 2 11.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +17867 0 5110.0 1 4 0.0019379337436166034 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 28 9.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17868 1 365.0 1 7 0.00047138928898782245 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 26 13.533333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17869 1 4380.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 6 3 13.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17870 1 1095.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 24 15.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17871 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 10 20 11.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +17872 1 6205.0 1 5 0.00034044781982453846 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 4 19 11.783333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17873 0 60.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 10 12 14.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17874 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 7 13.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17875 0 60.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2014 5 19 14.4 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17876 1 1460.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 11 12.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17877 1 365.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 2 2 10.016666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17878 1 180.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 8 25 15.133333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17879 1 730.0 1 6 0.00023569464449391123 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2015 2 27 12.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17880 0 60.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 20 9.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +17881 1 60.0 1 6 0.0007070839334817337 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 7 2 14.866666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17882 0 90.0 1 6 0.0019641220374492603 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 7 3 12.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17883 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 9 6 10.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +17884 1 365.0 1 7 0.00039282440748985203 0 0.0007332722273143905 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 11 17 9.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17885 1 730.0 1 4 0.001597485923792065 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 15 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17886 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2013 12 20 13.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17887 0 60.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 10 16 13.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17888 1 365.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2015 5 29 13.883333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17889 0 730.0 1 6 0.0011522849286368993 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2013 10 27 11.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17890 1 120.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 2 20 11.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +17891 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 9 29 11.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +17892 0 1095.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 30 11.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17893 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 2 4 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +17894 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0007070839334817337 0.08326011680190191 0 1 0 0 0 2014 4 16 8.833333333333334 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17895 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0008118371088123609 0.31291884162833566 0 1 1 0 0 2016 1 11 16.55 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17896 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 10 1 9.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +17897 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 9 5 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +17898 0 90.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 13 15.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17899 1 730.0 1 8 0.00034044781982453846 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2014 7 27 13.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17900 1 180.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 7.85648814979704e-05 0.03683222216479749 0 1 0 0 0 2014 1 11 13.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17901 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 21 10.883333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17902 1 2920.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 1 0 2015 10 25 14.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17903 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 8 18 14.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17904 1 1825.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 5 23 8.083333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17905 1 150.0 1 7 0.00044520099515516566 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 21 15.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17906 0 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 30 9.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17907 1 365.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 9 6 12.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17908 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 1 2 10.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +17909 1 5110.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2013 10 1 10.216666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +17910 1 1825.0 1 5 0.0015451093361267512 1 0.0015451093361267512 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 11 13 14.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17911 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 4 15.2 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +17912 1 210.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 30 8.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17913 0 4380.0 1 8 0.00013094146916328402 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 10 28 7.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +17914 1 30.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 5 19 15.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17915 0 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 7 10.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17916 1 2920.0 1 7 0.00026188293832656804 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 1 9.4 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17917 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 4 19 8.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +17918 0 60.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 9 9.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17919 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 2 18 14.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17920 1 180.0 1 5 0.0021736283881105146 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 2 11.033333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +17921 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 7 5 12.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +17922 1 730.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 1 0 2013 10 28 11.6 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17923 1 120.0 1 6 0.0007070839334817337 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2014 11 6 14.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17924 1 60.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2014 8 24 12.966666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17925 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 5 30 10.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +17926 1 730.0 1 3 0.0045567631268822835 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2014 12 9 14.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17927 1 120.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2014 3 16 14.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17928 0 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 5 12 9.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17929 1 365.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.0007332722273143905 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 11 3 10.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17930 1 730.0 1 8 0.00039282440748985203 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 12 23 8.7 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17931 1 1095.0 1 4 0.0011260966348042424 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 4 29 14.616666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17932 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 16 15.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +17933 1 1460.0 1 4 0.001859368862118633 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2014 4 15 10.216666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17934 1 3285.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 11 8 11.066666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +17935 0 60.0 1 7 0.0006023307581511064 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 17 3.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17936 1 365.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 1 0 2013 12 20 13.5 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17937 1 1460.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 4 30 11.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17938 0 60.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 12 9 13.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +17939 1 1825.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 4 28 8.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17940 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 15 9.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +17941 0 180.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 6 22 14.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17942 1 120.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 10 2 9.2 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +17943 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2015 4 22 14.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17944 0 365.0 1 6 0.0003142595259918816 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 8 19 4.366666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +17945 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 6 16 13.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17946 1 2555.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 3 15 15.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17947 0 60.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 11 4 11.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17948 0 120.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.00065470734581642 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 12 15 15.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17949 0 365.0 1 5 0.0009165902841429881 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 12 16 10.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17950 1 3650.0 1 7 0.0007070839334817337 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 6 16 8.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17951 0 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 1 2016 2 13 9.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17952 1 1825.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2013 10 20 14.316666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17953 1 730.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 5 3 10.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17954 1 2920.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2015 6 10 11.216666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17955 1 365.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 1 2015 10 29 15.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +17956 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 12 19 11.55 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17957 1 730.0 1 4 0.001859368862118633 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 8 20 12.316666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17958 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 2 1 9.9 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17959 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 11 20 11.8 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +17960 1 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 7 13.266666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17961 1 730.0 1 6 0.00130941469163284 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 1 2014 1 12 10.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17962 1 1095.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 0 0 0 0 2015 8 19 13.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17963 1 1825.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2015 2 27 11.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17964 1 365.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 12 4 14.433333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17965 0 60.0 1 4 0.0007594605211470473 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 25 10.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17966 0 150.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 1 29 14.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17967 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 5 10 11.683333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17968 1 300.0 1 4 0.0014141678669634674 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 1 0 2013 10 20 13.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17969 0 60.0 1 6 0.0015712976299594081 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2014 9 17 14.433333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17970 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 15 16.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17971 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 13 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +17972 1 2190.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 1 2015 12 28 9.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17973 0 120.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 11 26 14.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17974 0 1825.0 1 5 0.00047138928898782245 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 3 26 7.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +17975 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 11 3 7.383333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +17976 0 4380.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2015 5 9 15.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17977 1 1825.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 5 25 11.4 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17978 1 300.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 2 12 15.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +17979 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 7 8 11.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +17980 1 300.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 3 8 11.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +17981 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 4 25 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +17982 0 30.0 1 4 0.0008118371088123609 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2013 12 18 10.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +17983 1 365.0 1 7 0.00065470734581642 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 1 2 15.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17984 1 365.0 1 5 0.0014927327484614377 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2014 8 13 14.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +17985 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 4 6 11.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +17986 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 16 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +17987 0 30.0 1 4 0.00026188293832656804 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 5 13 11.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +17988 0 1825.0 1 5 0.001335602985465497 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 0 1 2014 3 22 8.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17989 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 11 4.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +17990 0 28.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 10 23 8.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +17991 1 1825.0 1 4 0.0009689668718083017 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 1 31 15.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17992 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 4 20 14.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17993 1 730.0 1 6 0.00065470734581642 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 6 9 12.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17994 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 9 29 14.983333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +17995 0 30.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 7 6 15.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17996 0 60.0 1 4 0.00026188293832656804 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 4 13 9.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +17997 1 730.0 1 4 0.0005761424643184497 1 0.0001571297629959408 0.13377090978000586 0 1 0 0 0 2014 9 20 11.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +17998 1 2555.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 2 13 14.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +17999 1 1825.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 7 5 8.266666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +18000 0 2920.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 1 2 11.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18001 1 2190.0 1 8 0.00026188293832656804 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 1 0 2014 12 31 21.0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18002 0 2920.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 8 7.583333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18003 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2015 8 25 6.0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +18004 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 7 7 8.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +18005 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 10 20 9.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +18006 1 2555.0 1 3 0.0004190127013225088 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2014 9 22 14.283333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18007 1 365.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 1 26 10.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18008 1 2920.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 6 19 13.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +18009 0 30.0 1 4 0.0005761424643184497 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 10 3 9.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +18010 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2014 10 18 13.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18011 0 730.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2013 12 24 8.916666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18012 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 16 10.383333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +18013 0 21.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.0013879795731308105 0.000964735472978793 0 1 1 1 0 2014 5 30 10.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +18014 0 90.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 7 29 10.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +18015 1 365.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 6 29 12.4 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18016 1 60.0 1 4 0.002514076207935053 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 9 27 8.55 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18017 0 60.0 1 6 0.0007856488149797041 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 10 9 14.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18018 1 3285.0 1 5 0.0006285190519837632 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 11 23 14.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +18019 1 365.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 11 17 9.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18020 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 22 11.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +18021 1 365.0 1 7 0.00018331805682859762 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2013 10 24 8.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18022 1 1095.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 12 18 8.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18023 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2014 1 27 12.45 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +18024 0 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 5 13.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18025 1 30.0 1 6 0.0005499541704857929 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 1 23 11.766666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18026 0 30.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 5 22 13.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +18027 1 3285.0 1 6 0.00023569464449391123 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 22 14.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18028 0 1825.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 12 12 11.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18029 1 3650.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 7 20 12.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18030 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2015 1 18 5.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18031 1 1095.0 1 9 0.00013094146916328402 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 11 15 12.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18032 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2014 7 17 15.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +18033 1 3285.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 1 0 0 0 2015 4 29 11.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +18034 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 6 16 13.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18035 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 0 2015 6 23 14.283333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +18036 1 60.0 1 7 0.00023569464449391123 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 11 8 15.566666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18037 1 1825.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 6 3 12.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18038 1 365.0 1 4 0.0017022390991226922 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 4 5 11.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18039 0 90.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 2 1 14.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18040 1 300.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 8 3 9.283333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18041 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 8 7 14.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +18042 1 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 1 0 2015 2 4 10.483333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18043 1 1095.0 1 3 0.0045567631268822835 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 11 23 5.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18044 1 60.0 1 6 0.0005499541704857929 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 31 15.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18045 0 3650.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 0 0 0 2014 12 29 11.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18046 1 365.0 1 3 0.0013617912792981538 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 11 13 10.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18047 1 1825.0 1 1 2.61882938326568e-05 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 0 0 0 0 2014 9 26 10.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +18048 1 730.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 31 7.35 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +18049 0 60.0 1 5 0.0038758674872332068 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 14 14.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18050 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 1 0 2014 4 3 7.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18051 0 730.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 2 27 9.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18052 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 1 22 11.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +18053 1 4745.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 1 6 12.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +18054 1 1825.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 2 27 9.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18055 0 60.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 29 15.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18056 1 300.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 8 8 11.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18057 0 90.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 1 2015 9 30 12.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18058 1 1460.0 1 6 0.00023569464449391123 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2014 11 30 10.183333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +18059 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 10 6 13.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +18060 1 365.0 1 5 0.00034044781982453846 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 5 17 6.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +18061 1 1095.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 8 1 14.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18062 0 365.0 1 4 0.00036663611365719525 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 15 12.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +18063 0 3650.0 1 8 0.00026188293832656804 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 4 2 11.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18064 0 90.0 1 6 0.0015189210422940946 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 17 11.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18065 1 730.0 1 6 0.0006023307581511064 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 12 2 12.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18066 1 365.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.00047138928898782245 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 2 26 12.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18067 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 2 9 21.0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18068 0 2190.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2016 1 24 14.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18069 0 120.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 11 12 14.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18070 1 90.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 9 17 11.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18071 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 4 5 8.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +18072 1 730.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.0009689668718083017 0.0994194359742967 0 1 0 0 0 2016 1 19 13.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18073 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 0 0 2014 11 2 13.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18074 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 6 20 12.05 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18075 1 180.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 5 14 11.383333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +18076 1 365.0 1 4 0.00036663611365719525 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 9 10 11.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18077 1 2555.0 1 3 0.0013617912792981538 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 1 0 0 0 2014 12 4 15.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18078 1 730.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 12 28 11.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18079 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010213434594736153 0.015125674022774649 0 1 0 0 0 2015 6 29 16.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18080 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 11 26 10.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +18081 0 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 1 11 11.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18082 0 90.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2014 12 11 15.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18083 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 8 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +18084 0 60.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 8 10 10.166666666666666 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18085 1 2190.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2014 6 14 10.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18086 1 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 25 5.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18087 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 12 14 8.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18088 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0004190127013225088 0.09035781349596017 0 1 0 0 0 2015 4 9 8.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +18089 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 10 23 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +18090 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 1 21 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +18091 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 5 28 10.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +18092 1 330.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 12 27 13.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18093 1 240.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 2 9 13.2 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18094 1 240.0 1 5 0.0008118371088123609 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 1 0 2013 10 21 13.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18095 0 60.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 17 7.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18096 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 4 19 11.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +18097 0 30.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 20 11.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +18098 1 365.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2013 10 10 8.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18099 1 1825.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 30 12.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18100 0 90.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 8 18 9.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18101 1 365.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 29 10.316666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18102 1 1095.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 1 23 9.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18103 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 6 27 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +18104 0 2920.0 1 3 0.00034044781982453846 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 1 26 10.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18105 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2013 10 11 11.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +18106 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 25 9.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +18107 1 365.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2013 12 29 11.983333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18108 1 1095.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 2 21 14.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18109 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 3 13 10.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +18110 1 300.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2014 5 11 13.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18111 1 240.0 1 4 0.0007594605211470473 1 0.00065470734581642 0.20435164607990078 0 1 0 0 0 2015 8 13 12.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18112 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 1 2015 8 21 6.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +18113 1 365.0 1 6 0.0010737200471389288 1 0.0002095063506612544 0.1885885575481937 0 0 0 0 0 2015 6 11 14.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18114 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 11 17 8.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18115 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 11 2 15.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18116 1 2190.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 12 15 8.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18117 1 300.0 1 6 0.0009165902841429881 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 11 23 14.3 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18118 1 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 7 27 8.133333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +18119 1 365.0 1 8 0.0001571297629959408 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2015 6 15 9.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18120 0 60.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 11 20 9.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18121 0 1095.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 12 14 8.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18122 1 1095.0 1 6 0.0004975775828204793 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 7 16 15.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18123 1 1825.0 1 3 5.23765876653136e-05 1 0.0014141678669634674 0.20881354764242768 0 0 0 0 0 2014 8 9 7.083333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +18124 1 730.0 1 9 0.00013094146916328402 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 4 17 13.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +18125 0 60.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 10 17 11.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18126 1 120.0 1 5 0.0003142595259918816 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 11 8 13.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +18127 0 1825.0 1 9 5.23765876653136e-05 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2014 10 1 8.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18128 1 1460.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2015 3 18 14.066666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18129 1 240.0 1 5 0.0007332722273143905 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 2 21 12.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18130 1 1095.0 1 5 0.0007594605211470473 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2013 10 28 11.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +18131 1 730.0 1 6 0.0005499541704857929 1 0.0001571297629959408 0.20230158319982083 0 1 0 0 0 2015 11 20 14.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18132 1 1825.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 6 6 16.1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18133 0 730.0 1 5 0.0008118371088123609 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 5 8 10.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18134 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 8 14.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +18135 0 240.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 0 0 2013 12 23 14.016666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18136 1 365.0 1 7 0.0003142595259918816 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 1 23 12.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18137 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 6 16 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +18138 1 150.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 1 0 0 0 2014 3 22 14.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18139 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 6 8 8.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +18140 1 330.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 12 4 14.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18141 1 730.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 5.23765876653136e-05 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2016 1 19 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18142 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 27 15.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18143 1 120.0 1 6 0.0018069922744533193 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2013 11 7 12.733333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +18144 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 24 11.1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +18145 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 1 2015 2 17 7.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18146 1 365.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 6 3 8.033333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18147 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 12 1 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +18148 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0005761424643184497 0.034713249608076216 0 1 1 1 0 2014 3 1 10.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +18149 1 90.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 8 4 14.533333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18150 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2014 3 28 6.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +18151 0 1095.0 1 3 0.0015451093361267512 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 1 28 8.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18152 1 1825.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 10 12 7.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18153 1 1095.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 5 10.833333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18154 1 365.0 1 4 0.0010999083409715857 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 8 19 13.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18155 1 730.0 1 3 0.00018331805682859762 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 6 2 10.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18156 1 300.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 5 22 5.866666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18157 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2015 5 20 8.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +18158 0 30.0 1 3 0.0001571297629959408 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 17 9.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +18159 1 730.0 1 7 0.0006023307581511064 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 12 6 14.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18160 1 1825.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 1 2015 5 14 5.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18161 1 365.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 9 6 14.983333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18162 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 19 14.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18163 1 730.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 29 13.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18164 0 60.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 19 15.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18165 1 1460.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.0006023307581511064 0.3010491498268644 0 1 0 1 0 2014 7 26 12.233333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18166 0 60.0 1 5 0.0004975775828204793 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 1 10.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18167 0 90.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 20 6.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18168 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2014 4 5 8.9 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +18169 1 365.0 1 5 0.0008118371088123609 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 12 22 9.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18170 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 1 1 0 2015 3 9 15.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +18171 1 730.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2016 1 1 12.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18172 1 150.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 11 22 16.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18173 1 1460.0 1 3 0.0013617912792981538 1 0.0015451093361267512 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 4 19 8.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +18174 1 60.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.0017284273929553489 0.30668251589229417 0 0 0 0 0 2014 11 4 14.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18175 1 60.0 1 6 0.0012832263978001834 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 7 19 13.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18176 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 30 11.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18177 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 1 1 15.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +18178 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 11 25 14.633333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +18179 0 60.0 1 4 0.002828335733926935 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 10 30 11.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18180 1 4380.0 1 4 0.0017022390991226922 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 7 7 12.116666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18181 1 2190.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 8 30 9.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18182 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 1 22 6.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18183 1 365.0 1 6 0.0008904019903103313 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 10 14 14.966666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18184 1 730.0 1 4 0.001597485923792065 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 11 2 11.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +18185 0 60.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 5 21 9.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18186 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 12 3 10.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18187 1 365.0 1 6 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 5 10.283333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18188 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 2 19 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +18189 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 5 30 14.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18190 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 7 10.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +18191 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2014 6 16 15.25 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +18192 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 7 21 8.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18193 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 4 26 11.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +18194 1 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 2 8 14.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18195 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 11 30 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +18196 1 1095.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 7 16 14.583333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18197 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 5 9 9.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +18198 1 1095.0 1 4 0.00039282440748985203 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2016 2 3 9.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18199 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 1 28 11.316666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +18200 1 365.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 6 12 15.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18201 1 730.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.0005761424643184497 0.034713249608076216 0 1 0 0 0 2013 11 16 8.716666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +18202 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 9 20 14.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +18203 1 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2013 10 12 6.766666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18204 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 2 25 12.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +18205 1 60.0 1 4 0.0006023307581511064 1 7.85648814979704e-05 0.022912467483246334 0 0 0 0 0 2015 1 22 14.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18206 1 730.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 1 0 2015 1 31 15.383333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18207 1 90.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 15 12.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18208 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 5 30 13.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +18209 0 90.0 1 3 0.00026188293832656804 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 12 23 7.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18210 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 10 2 9.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18211 1 210.0 1 6 0.0004975775828204793 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 10 8 13.433333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18212 1 30.0 1 6 0.0003142595259918816 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 9 17 6.466666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +18213 1 210.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 2 1 15.183333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18214 1 2555.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.0006023307581511064 0.3010491498268644 0 1 0 0 0 2014 5 24 13.15 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18215 1 150.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 10 5 11.216666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18216 1 1095.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 3 19 13.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18217 0 2190.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 12 29 15.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18218 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 25 13.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +18219 1 365.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 5 11 10.733333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18220 1 2555.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2016 2 4 10.916666666666666 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18221 1 730.0 1 9 0.0005237658766531361 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 6 15.633333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +18222 1 4380.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 2 21 14.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18223 1 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 11 14 15.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18224 1 60.0 1 4 0.00039282440748985203 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 22 12.333333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18225 0 1095.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2014 12 27 14.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18226 1 2555.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 3 16 13.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +18227 1 2555.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 1 4 12.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18228 0 60.0 1 7 0.00039282440748985203 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 8 1 9.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18229 0 365.0 1 7 0.0003142595259918816 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 1 14 10.85 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18230 1 1460.0 1 5 0.00044520099515516566 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 3 26 13.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18231 0 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 10 12.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +18232 1 1095.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 0 0 2014 2 25 13.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18233 0 1825.0 1 3 0.0045567631268822835 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 21 13.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18234 1 1095.0 1 6 0.0015189210422940946 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2015 8 25 15.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18235 1 60.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 1 0 2015 10 4 14.05 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18236 1 1460.0 1 5 0.0007332722273143905 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 3 20 12.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18237 0 30.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 0 0 2014 8 6 7.733333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +18238 0 30.0 1 4 0.002828335733926935 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 15 13.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +18239 1 3650.0 1 5 0.0003142595259918816 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 12 31 10.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18240 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 1 0 0 2014 1 6 5.866666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18241 1 2920.0 1 6 0.0008904019903103313 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2016 1 23 13.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18242 0 210.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2014 10 10 11.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18243 0 60.0 1 3 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 14 10.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18244 0 90.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 2 1 12.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18245 1 365.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 1 0 0 0 2015 4 18 15.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18246 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 9 4 14.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18247 0 730.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.0004975775828204793 0.3039261288266405 0 1 0 0 0 2016 1 22 16.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18248 1 150.0 1 5 0.0015451093361267512 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2014 8 14 13.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18249 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2014 10 20 8.383333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +18250 0 5110.0 1 6 0.0018069922744533193 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 1 2015 9 19 12.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18251 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 4 12.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +18252 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 10 21 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +18253 0 60.0 1 6 0.00047138928898782245 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 0 1 2014 7 6 13.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18254 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 0 1 2015 6 27 9.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +18255 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2014 5 15 12.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18256 0 60.0 1 3 0.00028807123215922483 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 12 13 10.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18257 0 30.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 24 10.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +18258 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 7 11 8.45 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +18259 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 6 18 10.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +18260 1 730.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 2 25 14.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18261 1 730.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 28 15.316666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18262 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 16 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +18263 0 1095.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 1 16 8.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18264 1 365.0 1 6 0.0012832263978001834 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 10 3 14.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18265 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 3 14.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18266 1 300.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2016 1 30 12.166666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +18267 0 7.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 9 5 11.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +18268 1 730.0 1 5 0.0021736283881105146 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2016 2 11 14.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18269 1 150.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.0004975775828204793 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 3 6 13.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18270 1 3650.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2016 1 27 13.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18271 0 365.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 12 17 12.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18272 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 16 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +18273 1 120.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 9 2 9.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +18274 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 4 15.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18275 1 1825.0 1 6 0.0011522849286368993 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2013 10 26 10.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18276 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 6 10.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18277 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0013879795731308105 0.000964735472978793 0 1 0 0 0 2013 10 24 11.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18278 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 2.61882938326568e-05 0.07616242010784365 0 0 0 0 0 2014 4 3 11.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +18279 0 60.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2015 11 14 13.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18280 1 180.0 1 7 0.001440356160796124 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 12 7 10.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18281 1 365.0 1 7 0.001440356160796124 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 5 8 8.5 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +18282 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 29 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +18283 0 1460.0 1 5 0.0021736283881105146 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2016 2 2 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18284 1 330.0 1 6 0.0012046615163022129 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 10 18 8.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +18285 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 3 30 11.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +18286 0 730.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 4 11 11.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18287 1 2.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 8 2 12.983333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +18288 1 730.0 1 4 0.0007332722273143905 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 1 0 2014 8 31 11.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18289 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 10 22 14.433333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18290 1 365.0 1 6 0.0015712976299594081 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 6 29 16.166666666666668 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18291 1 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 1 0 2014 4 5 8.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +18292 0 365.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 11 25 11.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18293 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 1 4 11.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18294 0 120.0 1 8 0.00028807123215922483 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2015 8 23 15.816666666666666 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18295 1 330.0 1 7 0.00013094146916328402 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 21 15.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18296 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 5 15 14.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18297 1 5475.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 11 17 7.666666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18298 1 730.0 1 6 0.0010999083409715857 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 11 27 15.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18299 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2016 1 8 11.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18300 1 30.0 1 6 0.0008642136964776744 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 8 1 12.666666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18301 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 22 15.916666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18302 1 2555.0 1 4 0.0007594605211470473 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 14 13.233333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18303 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 15 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +18304 0 60.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 10 31 11.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18305 0 60.0 1 6 0.0009165902841429881 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 16 15.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18306 0 90.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 17 13.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18307 0 90.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 12 11 14.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18308 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 3 7 9.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18309 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2016 1 8 15.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18310 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 6 15.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +18311 1 365.0 1 6 0.00034044781982453846 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 3 29 13.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18312 1 1460.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2013 12 12 8.2 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18313 1 365.0 1 4 0.0005761424643184497 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 3 5 12.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18314 1 4745.0 1 7 0.0006808956396490769 1 0.001440356160796124 0.221406791048633 0 1 0 0 0 2014 7 9 8.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18315 0 60.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 7 8 11.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +18316 0 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 5 10 8.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +18317 1 730.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 10 5 15.183333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18318 1 730.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2013 12 4 9.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18319 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 11 30 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18320 0 60.0 1 4 0.00026188293832656804 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 1 2015 2 28 12.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +18321 0 90.0 1 6 0.0015189210422940946 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 6 26 4.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18322 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 10 8 9.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +18323 1 30.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 11 30 14.916666666666666 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18324 0 60.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 27 14.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18325 0 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 25 8.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18326 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 7 1 13.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18327 1 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 3 22 12.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18328 0 30.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 13 12.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +18329 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 1 1 0 2015 5 31 12.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +18330 0 60.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 7 19 15.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18331 1 1095.0 1 5 0.0015189210422940946 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 3 26 5.883333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18332 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2015 6 4 15.25 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +18333 1 730.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 12 12 15.083333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18334 1 730.0 1 3 0.0011260966348042424 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 3 20 9.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18335 0 60.0 1 3 0.00036663611365719525 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 12 15.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18336 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 17 10.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18337 0 730.0 1 7 0.0003142595259918816 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2016 1 9 12.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18338 0 60.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 6 23 12.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +18339 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2015 6 16 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +18340 0 30.0 1 6 0.00026188293832656804 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 5 30 4.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +18341 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 1 2015 1 29 6.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +18342 1 1095.0 1 7 0.0005237658766531361 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 0 0 0 0 2015 3 9 15.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18343 1 365.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 8 3 8.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18344 0 60.0 1 5 0.0003142595259918816 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 24 9.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18345 0 1460.0 1 5 0.0007594605211470473 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 12 15 12.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18346 0 60.0 1 9 5.23765876653136e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 0 0 2014 8 6 3.7333333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18347 1 365.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 1 10 11.483333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18348 0 730.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 1 7 12.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18349 1 365.0 1 4 0.0007594605211470473 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 5 23 12.683333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18350 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 0 1 1 0 2013 12 6 13.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +18351 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 5 21 13.616666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +18352 0 1825.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 8 21 10.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18353 0 730.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 4 21 9.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18354 0 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 11 7 15.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18355 1 150.0 1 6 0.0008904019903103313 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 23 14.8 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18356 0 1825.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 11 11 10.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18357 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 16 14.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +18358 0 270.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 10 26 11.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +18359 1 730.0 1 3 0.0004190127013225088 1 0.001335602985465497 0.30668251589229417 0 1 0 0 0 2015 9 2 12.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18360 0 60.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 5 29 8.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +18361 0 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.0010213434594736153 0.015125674022774649 0 1 0 0 0 2016 1 19 18.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +18362 0 730.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2016 2 16 12.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18363 0 365.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2013 12 7 8.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18364 0 1095.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 8 12 9.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18365 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 6 18 13.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +18366 1 730.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2015 3 14 11.716666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18367 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 8 12.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +18368 0 730.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 4 13 8.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +18369 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2014 5 1 12.416666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +18370 1 2920.0 1 6 0.0005761424643184497 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 11 15 8.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18371 1 365.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2015 9 27 10.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18372 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 14 8.983333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +18373 1 730.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 10 18 8.266666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18374 0 240.0 1 5 0.0005499541704857929 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 4 8 8.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18375 1 2555.0 1 8 0.00026188293832656804 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 2 19 8.966666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18376 1 1460.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2013 10 28 11.65 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18377 1 3650.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 7 15 15.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18378 1 150.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 10 19 12.7 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18379 1 365.0 1 6 0.00039282440748985203 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 6 22 14.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +18380 0 1095.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 11 7 10.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18381 1 2190.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 9 18 14.383333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18382 1 180.0 1 4 0.0008118371088123609 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 10 25 13.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18383 0 150.0 1 3 0.0016498625114573786 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 16 15.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18384 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 7 30 14.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18385 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 6 23 9.633333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18386 0 240.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2015 9 27 14.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18387 1 730.0 1 5 0.00065470734581642 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 5 14.233333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18388 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0015451093361267512 0.31410753355039883 0 0 0 0 0 2016 1 27 15.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18389 1 3285.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 3 17 8.733333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18390 1 365.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.0006023307581511064 0.3010491498268644 0 1 0 0 0 2013 12 23 14.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18391 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 0 1 1 0 2015 7 6 7.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +18392 1 1095.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2014 8 7 8.783333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18393 1 60.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 2 9 13.45 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18394 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 10 10 13.733333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18395 1 3650.0 1 4 0.0017022390991226922 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 5 25 12.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +18396 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 2 3 15.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18397 1 365.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 5 7 10.433333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18398 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2013 11 20 15.183333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +18399 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 4 26 13.983333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +18400 0 90.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 12 24 4.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18401 1 330.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 1 0 0 1 2014 4 17 8.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18402 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 6 9 14.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +18403 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 10 27 9.45 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +18404 0 36.4296875 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 4 7 14.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +18405 0 2555.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 1 2015 9 4 6.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18406 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 7 9.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +18407 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 31 12.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +18408 0 5110.0 1 5 0.0010475317533062722 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 0 1 2014 6 13 7.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18409 1 30.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 12 11 15.25 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18410 0 60.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 6 23 5.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18411 1 730.0 1 6 0.0011522849286368993 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2014 12 7 10.216666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18412 1 730.0 1 9 0.00013094146916328402 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2014 6 6 7.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +18413 0 60.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2013 11 10 12.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18414 1 240.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 5 20 13.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18415 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 12 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +18416 1 1825.0 1 6 0.0006285190519837632 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 5 29 16.166666666666668 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18417 1 120.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 12 6 15.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18418 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 11 12 14.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18419 1 1460.0 1 4 0.0033521016105800706 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 0 0 2015 5 8 15.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18420 0 1095.0 1 4 0.0005761424643184497 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 1 26 9.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18421 1 1825.0 1 4 0.0023045698572737986 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 12 5 13.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18422 1 1095.0 1 4 0.0010999083409715857 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 28 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18423 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2013 10 5 11.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18424 0 60.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 7 12 16.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18425 0 1095.0 1 4 0.002828335733926935 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 10 5 15.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18426 1 730.0 1 5 0.00044520099515516566 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 10 3 10.216666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18427 1 1460.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 18 11.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18428 0 120.0 1 6 0.0011522849286368993 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 8 23 13.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18429 0 60.0 1 4 0.0004975775828204793 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 11 18 14.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18430 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 6 8.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +18431 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 9 10 8.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18432 1 730.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 12 5 14.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18433 0 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 9 3 10.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18434 1 365.0 1 6 0.0010999083409715857 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 1 18 16.033333333333335 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18435 1 210.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 1 31 14.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18436 1 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 6 18 16.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +18437 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 1 0 2015 11 25 11.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18438 1 730.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 27 8.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18439 0 1095.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2014 8 11 11.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18440 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 4 8 12.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +18441 1 365.0 1 3 0.0005761424643184497 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 20 12.216666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18442 1 1460.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 2 25 9.633333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +18443 1 365.0 1 5 0.0008380254026450176 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 4 21 13.633333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18444 0 90.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 15 10.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +18445 0 210.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 12 7 9.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18446 0 60.0 1 6 0.0004190127013225088 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 12 11 16.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18447 0 60.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 8 1 15.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18448 1 60.0 1 5 0.0021474400942778577 1 0.001466544454628781 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 2 16 9.183333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18449 1 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 7 21 8.633333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18450 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 9 26 10.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +18451 1 1825.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 5 4 11.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18452 1 730.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 12 29 15.133333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18453 0 60.0 1 5 0.0013617912792981538 1 0.0008118371088123609 0.31291884162833566 0 1 1 1 0 2014 8 1 14.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18454 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 8 25 5.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18455 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 4 18 13.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +18456 0 365.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 2 5 12.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18457 0 60.0 1 4 0.0006285190519837632 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 20 11.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18458 0 4015.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 10 15 14.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18459 1 1095.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 7 12 7.416666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18460 1 2190.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2016 1 9 14.633333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18461 1 730.0 1 5 0.0008904019903103313 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 2 12 15.983333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18462 1 1095.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 4 12.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18463 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2016 1 30 13.083333333333334 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18464 1 1825.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 5 7.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18465 0 30.0 1 8 0.0001571297629959408 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 10 9.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +18466 0 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 1 10 10.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +18467 1 365.0 1 5 0.0003142595259918816 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 0 0 0 0 2014 12 19 14.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18468 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 2 9 10.65 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18469 0 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.0008380254026450176 0.4983720088893483 1 1 1 1 0 2015 12 19 15.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18470 1 730.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 6 23 8.516666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18471 1 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 12 28 15.983333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18472 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 10 25 7.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +18473 1 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 13 14.25 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18474 1 365.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2016 2 7 11.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +18475 1 365.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 3 19 14.233333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18476 0 1095.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.00039282440748985203 0.3021344772339656 1 1 1 1 0 2014 12 16 5.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18477 1 1825.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 1 8 14.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18478 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 19 17.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18479 1 2555.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 5 15.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18480 0 90.0 1 5 0.0008380254026450176 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 11 15 12.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18481 1 730.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 0 0 0 0 2015 6 26 8.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18482 1 1095.0 1 6 0.0011522849286368993 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 5 19 9.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +18483 1 365.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 7 13.883333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18484 1 1825.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 1 2014 10 2 9.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18485 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 8 13.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +18486 1 2555.0 1 4 0.00065470734581642 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 0 0 0 0 2014 1 2 8.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18487 1 3650.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 5 11 12.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18488 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010737200471389288 0.009543990214825916 1 0 1 1 0 2015 10 16 10.0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +18489 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 9 12 7.833333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18490 0 93.78125 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 2 16 15.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +18491 0 365.0 1 4 0.00026188293832656804 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 6 28 12.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +18492 1 730.0 1 3 0.0003142595259918816 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 11 7 14.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18493 1 365.0 1 5 0.0014927327484614377 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 12 12 13.233333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18494 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 8 26 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +18495 0 210.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 11 29 11.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18496 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 9 3 9.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +18497 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 7 6 14.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +18498 0 60.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 8 13.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18499 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 4 10 7.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +18500 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 10 14 8.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +18501 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 16 14.683333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +18502 1 1460.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.00047138928898782245 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 5 14 7.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18503 0 90.0 1 7 0.0006808956396490769 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 8 10 13.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18504 1 2555.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2015 9 30 13.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18505 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 1 0 0 0 2014 10 8 13.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +18506 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 19 13.3 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18507 1 365.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2016 1 23 9.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18508 1 365.0 1 4 0.0014927327484614377 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2013 10 15 14.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18509 0 90.0 1 5 0.0003142595259918816 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 11 25 11.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18510 1 730.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 1 25 8.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18511 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 6 5 15.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18512 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 5 12 15.35 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +18513 1 210.0 1 3 0.0045567631268822835 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 1 8 15.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18514 1 365.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.00065470734581642 0.20435164607990078 0 1 0 0 0 2015 3 6 15.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +18515 0 30.0 1 9 5.23765876653136e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 9 21 12.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +18516 1 2920.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 2 9.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18517 1 2190.0 1 5 0.0005499541704857929 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 22 10.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +18518 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 3 12 15.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18519 1 150.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 7 29 12.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +18520 1 730.0 1 4 0.0014927327484614377 1 0.00039282440748985203 0.07838475717952693 0 1 0 0 0 2014 4 3 11.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +18521 0 60.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 19 10.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18522 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 4 6 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18523 1 2555.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 5 27 10.766666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18524 1 1825.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 28 13.783333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18525 0 6205.0 1 5 0.0007594605211470473 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 17 13.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +18526 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 3 1 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +18527 1 365.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 4 9 14.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18528 1 365.0 1 4 0.001859368862118633 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 10 8 8.466666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18529 1 365.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 14 12.366666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18530 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 4 6 12.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18531 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 1 15 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +18532 1 1460.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 17 9.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18533 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 11 16 10.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +18534 1 1460.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2014 8 6 14.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18535 1 150.0 1 6 0.0017022390991226922 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2015 3 3 14.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18536 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 11 1 10.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +18537 1 4380.0 1 7 0.0006285190519837632 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 5 13 8.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +18538 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 27 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +18539 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.001335602985465497 0.30668251589229417 0 1 0 0 0 2014 3 4 11.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18540 1 730.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 3 14.733333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +18541 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 12 4 9.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +18542 1 5475.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0007594605211470473 0.07838475717952693 0 1 0 0 0 2015 4 10 12.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +18543 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 5 25 13.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +18544 0 3285.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2015 4 6 13.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18545 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0007070839334817337 0.3031681223835857 0 1 0 0 0 2014 3 21 13.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18546 1 2190.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 4 24 15.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18547 1 150.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 8 8 15.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18548 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2015 6 5 15.333333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +18549 0 30.0 1 3 0.0015451093361267512 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 6 5 10.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +18550 0 150.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 0 0 2013 11 23 10.516666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18551 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 3 26 12.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +18552 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 1 2014 11 13 5.333333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +18553 1 365.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 9 9.7 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +18554 1 2190.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2013 12 18 9.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18555 1 1095.0 1 4 0.0014927327484614377 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 7 23 15.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18556 0 60.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 6 11.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +18557 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 24 8.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18558 1 730.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.00044520099515516566 0.21427463951625408 0 1 0 0 0 2015 10 5 15.016666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18559 1 365.0 1 4 0.0014927327484614377 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 1 17 14.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18560 0 2555.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2014 7 4 5.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +18561 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 5 10.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +18562 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2016 1 6 7.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +18563 1 730.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 21 12.016666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +18564 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 10 28 9.616666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +18565 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010475317533062722 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 12 21 13.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +18566 1 365.0 1 3 0.0013617912792981538 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 3 23 15.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +18567 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 12 11 13.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18568 0 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 12 12.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18569 1 365.0 1 4 0.0006023307581511064 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 1 21 12.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18570 1 240.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 16 10.483333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18571 1 2920.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2014 7 17 14.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18572 1 270.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 11 15.066666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +18573 1 730.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 11 22 21.0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18574 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 2 13 9.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18575 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 0 1 0 1 2014 4 13 11.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18576 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 8 8 11.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +18577 0 60.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 7 11 8.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18578 1 1460.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2015 2 28 14.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18579 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 18 7.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +18580 0 30.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 18 14.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +18581 1 1460.0 1 4 0.0007332722273143905 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 2 2 13.266666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +18582 1 365.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 31 13.5 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18583 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 6 11.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +18584 0 90.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 11 10 16.483333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18585 1 730.0 1 6 0.0008642136964776744 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 2 2 21.0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18586 1 1095.0 1 6 0.0006285190519837632 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2013 12 1 7.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18587 1 365.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 3 16 13.266666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18588 1 365.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2014 11 4 15.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18589 1 1095.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 9 12 9.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18590 0 120.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2013 12 18 14.3 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18591 1 30.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 12 12 9.883333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18592 0 60.0 1 6 0.0009689668718083017 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2014 9 13 7.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18593 1 300.0 1 6 0.0006023307581511064 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 6 25 13.433333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18594 0 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 16 11.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18595 0 60.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2013 12 3 11.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18596 1 240.0 1 7 0.0006023307581511064 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 1 17 13.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18597 1 3650.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 2 8 7.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18598 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 8 7 9.633333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +18599 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2014 10 27 13.5 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18600 1 1095.0 1 6 0.0016498625114573786 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 4 15 14.583333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18601 1 730.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 4 17 4.383333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18602 1 365.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2013 11 13 14.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18603 0 1460.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.00065470734581642 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 8 23 11.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18604 1 1095.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2016 1 7 13.983333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18605 1 730.0 1 4 0.002828335733926935 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 4 19 10.366666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18606 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 2 26 10.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +18607 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2015 10 18 8.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +18608 1 300.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 6 17 9.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18609 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2014 3 9 13.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18610 0 60.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 6 30 9.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +18611 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 4 24 9.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +18612 1 365.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 3 22 13.933333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18613 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2013 12 20 13.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18614 1 730.0 1 7 0.0007070839334817337 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 2 1 7.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18615 1 150.0 1 6 0.0015189210422940946 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 6 5 12.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18616 0 1095.0 1 6 0.0016498625114573786 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 3 7 10.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +18617 1 365.0 1 6 0.00036663611365719525 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2016 1 14 9.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18618 1 365.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 10 17 14.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18619 0 730.0 1 4 0.0016498625114573786 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 12 26 11.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +18620 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 10 31 12.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +18621 0 365.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 10 29 8.9 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18622 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 9 14.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18623 1 4380.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.0014141678669634674 0.20881354764242768 0 1 0 0 0 2015 11 29 15.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18624 1 1095.0 1 6 0.0011522849286368993 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 11 22 21.0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18625 1 270.0 1 6 0.00130941469163284 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2014 12 7 8.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18626 0 4015.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 0 1 2015 5 27 13.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18627 1 1460.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 4 9 15.166666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18628 0 60.0 1 8 0.0006808956396490769 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 0 0 2014 10 14 12.833333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18629 0 1460.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 10 4 16.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18630 1 60.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 11 4 16.016666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18631 0 60.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 9 22 11.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +18632 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 10 11 8.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18633 1 730.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 0 0 0 0 2015 8 8 8.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18634 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 5 25 11.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +18635 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 11 11 9.316666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18636 0 1825.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 2 23 9.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18637 0 30.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 0 2015 7 10 10.833333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +18638 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 5 17 13.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +18639 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 7 5 11.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18640 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 1 2015 7 7 15.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18641 1 3650.0 1 5 0.0032735367290821003 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 9 14 10.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18642 0 2190.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.00047138928898782245 0.058418178372697985 0 0 1 0 1 2013 12 4 9.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18643 0 1825.0 1 3 7.85648814979704e-05 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 5 26 11.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18644 1 365.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 7 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18645 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 9 21 12.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +18646 0 330.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 12 28 11.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18647 1 60.0 1 6 0.0006023307581511064 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 1 0 2015 8 26 14.1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18648 1 365.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 2 12 15.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18649 1 2920.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 11 20 11.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +18650 1 3650.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2016 1 22 15.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18651 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2013 12 4 10.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +18652 1 365.0 1 7 0.00023569464449391123 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 11 15 12.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18653 0 60.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 1 2 14.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18654 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 8 22 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +18655 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 0 1 1 0 2014 6 28 9.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18656 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2013 12 24 11.233333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +18657 0 4015.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 1 18 8.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18658 0 30.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 24 10.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +18659 0 120.0 1 7 0.00028807123215922483 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 8 2 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18660 1 300.0 1 4 0.0023045698572737986 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 2 23 13.6 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18661 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 8 24 12.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +18662 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 9 23 9.766666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +18663 0 60.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 11 8 10.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18664 0 120.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 12 15 10.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18665 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 12 12 8.116666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18666 1 730.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 28 11.266666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +18667 1 365.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 10 10 10.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18668 1 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 10 21 13.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18669 0 60.0 1 4 0.0007594605211470473 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 13 13.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18670 0 365.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 12 20 14.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18671 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 7 5 14.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18672 1 1095.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 2 14.9 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18673 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2016 1 7 11.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +18674 1 210.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2013 10 19 14.366666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18675 0 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 12 21 9.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18676 1 1095.0 1 6 0.00036663611365719525 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 3 25 15.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18677 0 730.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 4 20 6.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18678 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 6 2 11.266666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +18679 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 1 0 2015 11 29 8.85 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18680 1 730.0 1 4 0.00044520099515516566 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 1 5 13.116666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18681 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 6 8 8.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +18682 1 1095.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 9 16 14.433333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18683 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 4 26 15.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18684 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 19 12.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +18685 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00018331805682859762 0.17728737057901356 0 1 0 1 0 2015 1 24 14.95 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18686 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 8 9.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +18687 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 12 28 11.15 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18688 1 365.0 1 6 0.0008642136964776744 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2015 1 17 10.266666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18689 1 120.0 1 6 0.0012046615163022129 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 11 25 13.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18690 1 60.0 1 7 0.00047138928898782245 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 8 23 16.083333333333332 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18691 1 3650.0 1 6 0.00130941469163284 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 6 15 15.15 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18692 1 2190.0 1 12 2.61882938326568e-05 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 1 0 2015 7 11 11.9 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18693 1 1095.0 1 6 0.00065470734581642 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 3 21 13.0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18694 1 60.0 1 6 0.00023569464449391123 1 2.61882938326568e-05 0.2229400313539029 0 0 0 0 0 2014 3 14 8.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18695 0 150.0 1 5 0.0013617912792981538 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 11 15 10.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18696 1 730.0 1 6 0.0012046615163022129 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 27 8.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18697 1 1095.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 12 16 14.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18698 1 365.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 23 12.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18699 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 8 31 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +18700 0 60.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 12 28 5.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18701 1 60.0 1 6 0.0006023307581511064 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2015 7 15 8.483333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +18702 0 300.0 1 11 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 10 9.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18703 1 3650.0 1 5 0.0020426869189472305 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 0 0 0 0 2015 1 11 15.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18704 1 730.0 1 4 0.00036663611365719525 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 9 29 15.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18705 1 120.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 24 11.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18706 0 1095.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 1 30 14.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18707 1 730.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 4 20 14.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18708 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 6 20 15.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18709 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 12 2 8.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +18710 1 150.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 7 14.35 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18711 1 2190.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 12 9 11.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +18712 1 120.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.0007070839334817337 0.20881354764242768 0 0 0 0 0 2015 12 27 14.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18713 0 30.0 1 5 0.00026188293832656804 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 10 7 11.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +18714 1 2190.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2015 11 30 9.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18715 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 0 0 2014 8 20 5.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +18716 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2013 10 20 12.65 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +18717 0 60.0 1 5 0.00044520099515516566 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 6 14 13.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18718 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2013 10 9 15.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +18719 1 1095.0 1 4 0.00028807123215922483 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 12 13 14.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18720 1 2190.0 1 8 0.0033521016105800706 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 1 31 10.866666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18721 1 60.0 1 6 0.00130941469163284 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2016 2 4 15.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18722 1 1825.0 1 6 0.00130941469163284 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 9 20 8.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18723 1 210.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.0010737200471389288 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 2 21 13.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18724 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 12 28 12.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +18725 1 3650.0 1 6 0.0008642136964776744 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 12 31 7.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18726 1 730.0 1 4 0.00036663611365719525 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 6 3 15.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18727 0 1095.0 1 6 0.0003142595259918816 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 3 9.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18728 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 9 14.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +18729 1 30.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2015 1 7 14.433333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18730 1 365.0 1 6 0.0004975775828204793 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 7 30 8.466666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18731 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 8 31 16.4 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +18732 1 365.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 5 26 9.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18733 1 730.0 1 3 0.0008904019903103313 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 3 19 8.1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18734 1 730.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 1 7 10.483333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18735 1 365.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.00013094146916328402 0.1740658431960308 0 1 0 0 0 2014 1 2 14.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18736 1 365.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 21 7.65 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +18737 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 10 21 8.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +18738 1 365.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 4 12 9.566666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18739 1 365.0 1 6 0.0012046615163022129 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 11 29 10.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18740 1 365.0 1 9 5.23765876653136e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2016 1 6 16.016666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18741 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 7 19 14.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +18742 0 30.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 3 21 13.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18743 1 730.0 1 7 0.00034044781982453846 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 6 13.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18744 1 365.0 1 7 0.00028807123215922483 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 7 3 8.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18745 1 365.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 12 31 10.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18746 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 6 15 10.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18747 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 6 9 13.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +18748 0 150.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 12 18 12.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +18749 1 1095.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 5 6 12.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18750 0 365.0 1 3 5.23765876653136e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 9 5 13.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18751 0 60.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 7 18 17.466666666666665 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18752 1 365.0 1 3 5.23765876653136e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2016 1 30 13.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18753 0 1095.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 12 1 11.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18754 1 150.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 11 7.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18755 1 365.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.00036663611365719525 0.18665908660223612 0 0 0 0 1 2015 4 4 15.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18756 1 5475.0 1 6 0.0012046615163022129 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 3 14.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +18757 1 730.0 1 6 0.0008118371088123609 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2013 11 5 8.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18758 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 16 15.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18759 1 1460.0 1 5 0.0007594605211470473 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 1 10 10.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18760 1 730.0 1 6 0.0004975775828204793 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 9 5 8.016666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18761 0 60.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 18 14.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18762 1 365.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 2 10 14.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18763 0 90.0 1 9 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 11 4 14.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18764 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 9 28 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +18765 1 3285.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 0 0 0 1 2015 10 5 13.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18766 0 730.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 12 26 12.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18767 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 2.61882938326568e-05 0.2998604579048013 0 0 0 1 0 2014 4 15 4.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18768 0 1460.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2016 2 21 9.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18769 1 1095.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 3 24 10.683333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +18770 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 4 25 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +18771 1 5840.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2013 10 27 20.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18772 0 30.0 1 7 0.0001571297629959408 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 6 23 11.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +18773 1 240.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 1 26 16.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18774 0 60.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.0013879795731308105 0.000964735472978793 0 1 0 0 0 2013 10 2 11.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18775 0 30.0 1 6 0.0004975775828204793 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 1 9.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +18776 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 10 5.466666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +18777 1 2190.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 7 20 7.216666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18778 1 365.0 1 6 0.0008380254026450176 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2014 11 7 15.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18779 0 730.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.0006023307581511064 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2014 9 21 14.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18780 1 330.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.0009689668718083017 0.0994194359742967 0 1 0 0 0 2015 12 26 14.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +18781 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 5 6 12.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +18782 0 30.0 1 6 0.00047138928898782245 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2015 9 11 10.933333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +18783 0 60.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 0 1 2014 5 27 7.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18784 0 1825.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 1 19 12.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18785 0 60.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 11 11 13.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18786 1 365.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 10 11 13.55 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18787 0 60.0 1 5 0.001335602985465497 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 6 23 14.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18788 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 20 12.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18789 1 365.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 9 1 14.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18790 0 90.0 1 4 0.0005761424643184497 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 11 12.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18791 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 1 1 0 2014 11 9 6.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +18792 1 1095.0 1 4 0.0012308498101348698 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 2 1 8.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18793 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 1 0 2014 11 22 10.266666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18794 0 60.0 1 8 0.0004190127013225088 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 12 13.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18795 1 365.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 7 14.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +18796 0 730.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 2 14 8.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18797 1 365.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 11 23 12.4 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18798 1 730.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 11 1 12.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +18799 1 1095.0 1 7 0.0011784732224695562 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 11 19 9.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18800 0 90.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 1 2015 9 10 9.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18801 1 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 1 0 2015 2 4 12.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +18802 0 1460.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2014 12 24 8.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18803 0 2190.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 1 21 9.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +18804 0 5475.0 1 5 0.0009427785779756449 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 6 28 15.166666666666666 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18805 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 7 14.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +18806 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 2 16 14.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18807 0 60.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 11 4 8.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18808 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 1 2015 7 31 11.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +18809 0 120.0 1 7 0.00034044781982453846 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 1 4 13.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18810 1 730.0 1 3 0.00026188293832656804 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2016 1 1 12.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18811 1 300.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 1 2015 10 16 16.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18812 1 1095.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 26 14.616666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18813 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2015 8 1 14.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18814 1 1095.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 9 12 11.066666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18815 1 4380.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 1 25 8.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18816 1 2920.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 5 21 13.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18817 1 3650.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2014 5 2 14.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18818 1 365.0 1 6 0.0012832263978001834 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2016 1 23 8.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18819 0 60.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.0010213434594736153 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 11 7 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18820 1 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 7 27 8.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18821 1 4380.0 1 4 0.0010999083409715857 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 1 0 0 0 2015 6 3 9.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18822 0 2190.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 30 15.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18823 1 730.0 1 6 0.00047138928898782245 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 6 22 11.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18824 1 30.0 1 4 0.0014141678669634674 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 5 3 9.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +18825 0 365.0 1 4 0.0023045698572737986 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2014 1 14 12.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18826 0 90.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 2 1 14.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18827 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 7 27 7.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18828 0 3650.0 1 9 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2015 9 17 15.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18829 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 3 1 10.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +18830 1 1825.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 1 7 11.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18831 0 60.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2015 8 9 14.1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18832 1 1460.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 23 13.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18833 0 60.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 6 22 13.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18834 1 365.0 1 4 0.0016498625114573786 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 28 11.183333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18835 1 365.0 1 8 0.0003142595259918816 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2015 1 23 10.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18836 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0013879795731308105 0.000964735472978793 0 1 0 0 0 2015 6 24 13.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +18837 0 1095.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 1 2014 3 4 7.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18838 1 210.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.001440356160796124 0.221406791048633 0 0 0 0 1 2015 7 5 8.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +18839 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2014 1 15 9.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18840 0 365.0 1 3 0.0011260966348042424 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 12 7 13.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18841 1 3285.0 1 8 7.85648814979704e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 9 29 8.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18842 1 1825.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 7 6 14.066666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18843 1 365.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 21 14.766666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18844 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 4 2 11.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +18845 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0001571297629959408 0.3118679690595552 0 1 1 1 0 2014 8 12 10.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18846 1 60.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 16 8.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18847 1 1095.0 1 4 0.001597485923792065 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 8 29 13.75 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18848 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 10 19 9.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18849 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 1 1 0 2014 8 12 14.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +18850 1 1825.0 1 6 0.00039282440748985203 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 10 15 15.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18851 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 3 29 9.766666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18852 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 3 31 12.833333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18853 1 1825.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 1 0 0 0 2015 5 11 15.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18854 1 730.0 1 7 0.00034044781982453846 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 10 6 10.85 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18855 0 60.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 6 15 13.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18856 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 2 24 15.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18857 1 6570.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 7 8.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18858 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 10 24 14.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18859 1 365.0 1 6 0.0007856488149797041 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2013 11 11 7.383333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +18860 1 365.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 1 13 15.383333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18861 1 90.0 1 5 0.00034044781982453846 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 12 13.466666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18862 1 1460.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 12 15 15.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18863 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2016 2 15 15.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18864 1 1095.0 1 6 0.0008642136964776744 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 1 2015 5 16 10.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18865 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 6 7 16.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18866 1 180.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 1 0 0 0 2014 1 11 14.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18867 0 6.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 5 5 10.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +18868 0 1095.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 5 2 14.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18869 1 2190.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 30 14.266666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +18870 1 730.0 1 6 0.0010737200471389288 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 9 8 15.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18871 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 10 13 13.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +18872 0 210.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 12 28 8.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18873 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0009427785779756449 0.3338157010698227 0 1 1 1 0 2014 6 27 10.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +18874 0 1825.0 1 10 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 24 14.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18875 1 365.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2016 2 7 11.183333333333334 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18876 1 730.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 9 3 8.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +18877 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2015 5 12 10.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18878 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2013 10 14 8.266666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +18879 0 730.0 1 12 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 10 27 10.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18880 1 2190.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 4 4 13.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18881 1 6.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 3 6 6.833333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +18882 1 365.0 1 3 2.61882938326568e-05 1 0.001466544454628781 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 4 19 10.9 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18883 0 365.0 1 4 0.001859368862118633 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 6 30 9.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18884 1 365.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2014 12 27 14.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18885 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 1 20 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +18886 1 730.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 1 8 12.166666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +18887 0 365.0 1 4 0.0010475317533062722 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 1 8 8.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18888 1 2555.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2013 11 23 7.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18889 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 12 11 14.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +18890 1 210.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 10 12 15.8 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +18891 1 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 1 20 11.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +18892 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 1 2015 2 3 12.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +18893 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 4 25 10.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +18894 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 8 15.066666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18895 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 10 24 11.616666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18896 1 1825.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2013 10 25 7.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18897 1 300.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 2 3 10.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +18898 1 120.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2014 3 12 14.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18899 0 1460.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 0 1 2014 5 23 13.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18900 1 270.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 1 30 16.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18901 0 1825.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2013 12 16 10.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18902 1 1460.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 12 21 11.633333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18903 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2015 7 29 13.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18904 1 365.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 1 0 2014 8 21 10.383333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18905 1 2190.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 1 0 0 0 2015 10 5 9.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18906 1 240.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 2 1 11.533333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18907 1 4380.0 1 7 0.00034044781982453846 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 9 5 10.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18908 1 365.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 1 0 1 0 2014 2 28 9.216666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18909 1 30.0 1 6 0.0015712976299594081 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 1 7 14.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18910 1 300.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 1 18 11.366666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18911 1 2190.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 7 9 10.066666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18912 0 90.0 1 6 0.0006023307581511064 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 11 3 13.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18913 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 28 10.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18914 0 60.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 8 30 13.833333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18915 1 365.0 1 5 0.001335602985465497 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2016 1 9 10.966666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18916 0 365.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 3 3 11.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18917 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0017284273929553489 0.30668251589229417 0 1 0 0 0 2013 12 18 11.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18918 1 60.0 1 4 0.0005761424643184497 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 8 27 9.0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +18919 1 60.0 1 2 0.0007332722273143905 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 6 23 15.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18920 1 3650.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 12 20 12.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18921 1 2920.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 3 30 11.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18922 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 12 24 12.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +18923 0 60.0 1 8 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 18 14.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18924 1 365.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 9 20 14.2 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18925 1 2920.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 0 0 0 0 2013 12 30 7.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18926 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 2 21 11.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18927 1 730.0 1 7 0.0011260966348042424 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 18 12.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18928 1 730.0 1 5 0.0005237658766531361 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2013 11 21 11.15 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18929 0 30.0 1 6 0.0005237658766531361 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 10 5 11.166666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +18930 1 730.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 0 0 0 0 2015 3 1 15.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18931 1 1095.0 1 4 0.00047138928898782245 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 6 30 12.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18932 1 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2014 3 3 10.616666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18933 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 8 26 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18934 1 4745.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 25 12.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +18935 1 2190.0 1 7 0.00039282440748985203 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 4 21 9.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18936 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 6 10 9.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18937 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0009951551656409586 0.0030320257722190637 1 1 1 1 0 2014 5 25 12.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +18938 1 1095.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 2 11 11.233333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18939 1 365.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.0006023307581511064 0.3010491498268644 0 1 0 0 0 2014 1 25 10.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18940 1 730.0 1 5 0.0003142595259918816 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2013 11 17 14.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18941 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 8 28 6.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18942 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 13 9.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18943 0 90.0 1 8 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 10 11 11.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18944 1 365.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 4 6 10.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18945 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0005761424643184497 0.034713249608076216 0 1 1 1 0 2015 9 5 14.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +18946 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2013 11 27 12.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18947 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0010737200471389288 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 13 13.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18948 1 3650.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 4 16 12.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +18949 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 12 21 15.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18950 0 60.0 1 4 0.0012570381039675265 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 11 29 14.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18951 1 2920.0 1 6 0.0018069922744533193 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 7 4 11.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18952 1 1460.0 1 6 0.00036663611365719525 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2016 1 10 14.05 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18953 1 1460.0 1 5 0.0032735367290821003 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 1 0 0 0 2015 4 10 15.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +18954 1 365.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 6 9 14.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18955 0 2920.0 1 3 0.00018331805682859762 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 11 3 11.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18956 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 6 14 8.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +18957 0 90.0 1 6 0.0007856488149797041 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 7 8 7.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18958 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 5 1 11.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +18959 1 365.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2013 11 20 9.533333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18960 1 365.0 1 4 0.0005237658766531361 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 0 0 1 0 2013 11 17 10.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18961 1 150.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 2 28 11.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18962 0 60.0 1 10 7.85648814979704e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 11 15 13.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18963 0 60.0 1 6 0.0019641220374492603 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 1 1 0 2013 12 1 9.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18964 1 2190.0 1 6 0.0006808956396490769 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2014 3 29 7.316666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18965 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 2 7 10.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +18966 1 180.0 1 5 0.0003142595259918816 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 1 0 0 0 2014 11 24 9.1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +18967 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2014 4 3 11.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +18968 1 4380.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 7 11 11.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18969 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 1 28 13.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18970 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 4 25 15.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +18971 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2013 10 20 7.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +18972 1 300.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 11 5 13.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18973 1 1095.0 1 6 0.0015712976299594081 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 10 13 15.666666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18974 1 1095.0 1 5 0.00044520099515516566 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 4 23 12.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18975 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 2 4 9.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +18976 1 730.0 1 6 0.0012046615163022129 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 9 18 12.133333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18977 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2013 11 10 11.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18978 1 1460.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 10 13 11.133333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18979 1 730.0 1 4 0.00036663611365719525 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 11 13 9.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18980 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 7 12.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +18981 1 1095.0 1 6 0.0008642136964776744 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 19 11.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +18982 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 2 24 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +18983 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 2.61882938326568e-05 0.0190707530104915 0 1 0 0 0 2013 10 30 6.916666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +18984 0 730.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 1 1 1 0 2014 7 8 10.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18985 0 365.0 1 5 0.00044520099515516566 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 5 17 12.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +18986 0 365.0 1 6 0.00130941469163284 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 12 21 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18987 0 120.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 0 2015 11 21 8.1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18988 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 4 21 15.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +18989 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 11 4 9.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +18990 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 4 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +18991 1 210.0 1 5 0.0017546156867880058 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 7 30 13.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +18992 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 5 12 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +18993 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0009951551656409586 0.0030320257722190637 1 1 1 1 0 2014 7 12 12.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +18994 0 2190.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 5 11 14.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +18995 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0010737200471389288 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 1 14 11.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +18996 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 12 15 11.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +18997 1 730.0 1 5 0.0021474400942778577 1 0.0004975775828204793 0.0848967216221338 0 1 0 0 0 2014 2 14 11.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +18998 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2014 10 27 9.15 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +18999 1 2555.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 12 9.45 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19000 0 60.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 0 1 1 0 2015 8 15 14.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +19001 0 730.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 1 2014 7 7 13.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19002 1 365.0 1 6 0.0010737200471389288 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 2 28 14.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19003 0 60.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 6 16 6.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19004 1 365.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 5 27 14.266666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19005 1 5475.0 1 4 0.002828335733926935 1 0.0010737200471389288 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 5 4 8.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19006 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 11 25 15.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19007 1 5110.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 4 2 8.916666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +19008 0 150.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2014 2 24 9.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19009 0 60.0 1 6 0.00034044781982453846 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 10 2 9.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19010 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 11 6 11.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +19011 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 12 3 13.616666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19012 1 210.0 1 5 0.00044520099515516566 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 12 28 12.533333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19013 1 4380.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 1 3 7.416666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19014 1 365.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.0012046615163022129 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 12 18 9.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19015 1 300.0 1 4 0.0005761424643184497 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 6 17 13.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19016 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 25 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +19017 1 365.0 1 4 0.0007070839334817337 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 8 14 9.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19018 1 1460.0 1 8 0.0005237658766531361 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2014 4 2 12.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19019 1 2555.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2013 12 29 10.35 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19020 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 7 24 15.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19021 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 12 28 12.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +19022 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 8 20 11.7 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +19023 1 150.0 1 6 0.00023569464449391123 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2016 1 24 11.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19024 0 1095.0 1 6 0.0015712976299594081 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2014 1 25 10.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19025 0 60.0 1 7 0.00018331805682859762 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 29 15.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19026 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2013 10 7 9.15 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19027 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 11 14 11.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19028 1 60.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.001466544454628781 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 6 28 7.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +19029 1 730.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 25 9.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19030 1 365.0 1 5 0.0017546156867880058 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 5 18 15.666666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19031 1 1825.0 1 8 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2016 1 25 10.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19032 0 3650.0 1 6 0.0019641220374492603 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 7 2 9.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19033 1 1460.0 1 4 0.002828335733926935 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 4 27 14.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19034 1 730.0 1 4 0.0007594605211470473 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 4 11.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19035 1 730.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 3 3 14.55 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19036 1 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 22 6.966666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19037 1 365.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 2 9 15.033333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19038 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 5 3 8.916666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19039 1 4745.0 1 5 0.001335602985465497 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 10 8 12.216666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19040 0 90.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2016 1 24 13.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19041 0 60.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 8 22 12.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19042 1 2555.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 6 29 9.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19043 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 9 24 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +19044 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 7 18 7.25 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19045 1 120.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 10 6 13.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19046 1 730.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2013 12 5 14.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19047 1 730.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.00044520099515516566 0.21427463951625408 0 0 0 0 0 2015 10 15 8.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +19048 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 11 1 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +19049 1 730.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 11 25 11.316666666666666 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19050 1 365.0 1 8 0.0004190127013225088 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 1 2013 12 8 12.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19051 1 1460.0 1 6 0.00036663611365719525 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2016 2 5 6.116666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19052 1 730.0 1 4 0.00044520099515516566 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 11 14.133333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19053 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2016 2 18 14.633333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19054 0 300.0 1 6 0.0008642136964776744 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 3 22 14.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19055 0 180.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 0 2013 10 6 8.35 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +19056 1 180.0 1 6 0.0006285190519837632 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 7 27 7.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +19057 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 10 29 8.366666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +19058 1 2190.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0007070839334817337 0.20881354764242768 0 1 0 0 0 2014 1 31 12.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19059 1 150.0 1 5 0.0021736283881105146 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 2 21 13.833333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19060 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 0 0 2013 10 22 9.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +19061 1 1095.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 10 3 13.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19062 1 5110.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2016 1 4 13.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19063 1 730.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2015 2 13 8.1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19064 1 365.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 7 21 12.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19065 1 2920.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 5 13 9.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19066 1 2555.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 2 18 14.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19067 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 12 9.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19068 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 5 30 4.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19069 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 5 21 8.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +19070 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 1 8 14.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19071 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 22 16.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19072 1 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 1 6 10.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19073 1 1095.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.00044520099515516566 0.21427463951625408 0 0 0 0 0 2015 9 13 8.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19074 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 6 11 13.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +19075 1 30.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.0001571297629959408 0.39853911485520355 0 1 0 0 0 2015 7 31 14.116666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19076 0 60.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 9 14 14.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19077 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 5 5 9.5 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +19078 1 4745.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00028807123215922483 0.08293279583785554 0 1 0 1 0 2014 6 24 7.233333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19079 0 365.0 1 5 0.0007594605211470473 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 10 14 10.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19080 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 16 15.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +19081 1 330.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.00036663611365719525 0.25768773580029974 0 1 0 0 0 2015 9 13 16.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19082 1 60.0 1 8 0.0003142595259918816 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 5 10 11.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19083 1 1095.0 1 5 0.0007332722273143905 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 12 5 14.266666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19084 1 240.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 25 14.35 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19085 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 10 16 14.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +19086 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2014 1 15 9.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19087 1 2190.0 1 3 0.0008904019903103313 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 1 16 11.8 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19088 1 60.0 1 6 0.0006023307581511064 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 1 0 2015 8 13 14.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19089 0 21.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 1 9.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +19090 1 365.0 1 6 0.00044520099515516566 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 11 21 14.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19091 1 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 20 9.933333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +19092 1 3650.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 6 26 7.083333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19093 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 12 23 11.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +19094 1 3650.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2016 2 21 15.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19095 0 1095.0 1 5 0.00047138928898782245 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 1 25 8.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19096 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 4 1 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19097 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 5 9 11.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19098 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 5 3 7.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +19099 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 16 13.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19100 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 7 6 10.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +19101 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 5 14 12.916666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +19102 1 730.0 1 7 0.0014927327484614377 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2014 7 12 11.766666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +19103 0 730.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 9 18 12.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19104 0 60.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 5 20 15.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19105 1 730.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2016 1 4 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19106 1 2190.0 1 6 0.0018069922744533193 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 1 0 2014 8 25 15.033333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19107 0 60.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 12 19 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19108 0 1095.0 1 12 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 6 14 13.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19109 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 3 10 12.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19110 0 730.0 1 9 7.85648814979704e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 3 18 8.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19111 1 1095.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 4 12 8.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19112 1 4380.0 1 3 0.00034044781982453846 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2016 1 7 9.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +19113 1 730.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 17 14.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19114 1 60.0 1 3 0.0008904019903103313 1 0.0018331805682859762 0.3062690578324461 0 1 0 1 0 2015 10 15 15.383333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19115 1 1095.0 1 10 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 5 10 7.283333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19116 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 5 17 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +19117 1 2190.0 1 6 0.0012832263978001834 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 11 11 10.533333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19118 1 240.0 1 4 0.0006285190519837632 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 1 2016 1 16 15.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19119 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 0 2013 11 11 11.4 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +19120 1 1460.0 1 7 0.0014927327484614377 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 1 0 1 0 2014 8 31 13.466666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19121 1 300.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 2 28 12.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19122 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 1 29 15.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19123 1 1460.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 12 14 17.166666666666668 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +19124 0 3285.0 1 3 0.0007594605211470473 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 0 0 0 0 2014 2 6 8.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19125 0 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 4 25 10.75 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +19126 1 2190.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 3 8 9.15 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19127 1 1095.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 6 23 14.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19128 1 365.0 1 5 0.0007332722273143905 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 2 28 12.083333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19129 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 1 0 2015 2 20 12.683333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19130 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 10 24 11.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +19131 1 1460.0 1 6 0.0015712976299594081 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 0 0 0 0 2015 2 27 15.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19132 0 4745.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 1 2015 5 12 11.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19133 1 2190.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 7 7 11.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19134 1 1095.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 8 19 9.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19135 1 2555.0 1 7 0.0006023307581511064 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 4 25 6.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19136 0 270.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 12 19 9.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +19137 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 9 28 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +19138 1 730.0 1 7 0.0008380254026450176 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 3 7 11.766666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19139 1 60.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 1 20 13.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19140 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0008380254026450176 0.013816390166589143 0 1 0 0 0 2014 2 4 10.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +19141 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 1 7.85648814979704e-05 0.39853911485520355 0 1 1 1 0 2014 7 27 12.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +19142 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 4 13 14.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19143 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 2 6 13.8 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19144 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 12 5 11.816666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19145 1 4015.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2013 11 22 11.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19146 0 2555.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 7 17 13.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +19147 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 23 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +19148 1 1460.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 21 9.516666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19149 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 9 11 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19150 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 12 31 13.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19151 1 1460.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 12 12 7.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19152 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0007594605211470473 0.07838475717952693 0 1 0 0 0 2014 8 4 7.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19153 0 365.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 2.61882938326568e-05 0.01436766757971988 1 1 1 1 0 2013 12 16 10.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19154 1 365.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2015 2 4 15.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19155 0 150.0 1 3 0.0007594605211470473 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 11 17 13.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19156 0 365.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2015 10 2 14.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19157 1 3650.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 5 20 7.1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19158 0 1095.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 6 15 12.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19159 1 1460.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 6 20 9.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19160 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2014 1 19 13.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +19161 0 150.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 1 24 8.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19162 1 730.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 9 29 9.783333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19163 1 730.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 30 15.75 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19164 1 730.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2014 9 27 11.766666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19165 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 0 1 2015 1 25 14.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19166 1 730.0 1 4 0.00044520099515516566 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2013 12 16 14.8 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19167 0 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 1 3 13.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +19168 1 1460.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2015 10 31 8.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19169 1 730.0 1 5 0.0007594605211470473 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 9 21 9.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19170 1 365.0 1 3 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 1 15 21.0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19171 1 365.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 12 31 11.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19172 1 1095.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 14 8.1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19173 0 30.0 1 1 0.0010213434594736153 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 23 6.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +19174 0 1095.0 1 5 0.001335602985465497 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 5 26 8.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19175 1 3650.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 12 22 9.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19176 1 2190.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 19 8.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19177 1 1825.0 1 5 0.0038758674872332068 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 9 6 13.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19178 0 730.0 1 5 0.0012308498101348698 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 2 27 7.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +19179 0 60.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 5 21 13.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19180 0 90.0 1 6 0.00034044781982453846 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 23 14.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19181 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0004975775828204793 0.007166606370699605 0 0 0 0 0 2015 2 2 16.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19182 0 1460.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2015 6 28 12.233333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19183 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 30 8.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +19184 1 60.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 7 14 12.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19185 1 365.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 11 10 9.466666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19186 1 3650.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2015 7 30 14.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19187 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 8 30 8.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19188 1 1460.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 1 9.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19189 1 3650.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 0 0 0 0 2013 12 2 8.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +19190 0 2920.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00028807123215922483 0.3637914104088067 1 1 1 1 0 2014 8 21 7.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +19191 0 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 1 13 8.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19192 1 2190.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 18 14.65 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +19193 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 14 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +19194 1 30.0 1 4 0.0020164986251145736 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 10 10 10.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +19195 1 4745.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 12 2 10.083333333333334 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +19196 1 730.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 0 0 0 0 2014 12 26 12.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19197 0 365.0 1 1 0.0010213434594736153 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 22 9.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19198 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 24 15.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +19199 1 365.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 22 12.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19200 1 30.0 1 5 0.0021736283881105146 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 6 3 13.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19201 0 150.0 1 2 0.0007332722273143905 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2014 8 2 7.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19202 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2013 10 24 11.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +19203 0 84.2265625 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 8 28 14.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +19204 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 1 20 14.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +19205 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 0 2015 3 14 16.033333333333335 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +19206 1 365.0 1 4 0.0010475317533062722 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2016 2 8 12.133333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19207 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 18 14.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19208 0 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 4 7 13.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19209 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 7 16.7 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +19210 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 9 10 11.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +19211 1 730.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.0011260966348042424 0.13377090978000586 0 1 0 0 0 2014 3 16 11.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19212 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 1 1 1 0 2015 11 15 15.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +19213 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 6 29 6.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +19214 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 1 11 14.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19215 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 1 0 2015 8 14 15.15 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19216 1 730.0 1 7 0.00065470734581642 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 12 20 13.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19217 1 60.0 1 3 2.61882938326568e-05 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2014 6 3 13.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19218 1 240.0 1 7 0.00047138928898782245 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 2 7.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +19219 1 1095.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 1 9 15.4 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19220 1 365.0 1 5 0.0008118371088123609 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 1 0 2014 2 27 13.233333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19221 1 365.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 5 14.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19222 1 5110.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2016 2 13 13.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19223 1 1825.0 1 8 0.0033521016105800706 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2014 3 7 14.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19224 1 730.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 1 8 14.3 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19225 1 1095.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2016 1 10 13.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19226 0 60.0 1 8 0.00023569464449391123 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 6 8 11.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19227 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 1 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19228 0 1825.0 1 4 0.00026188293832656804 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 12 17 12.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19229 1 3285.0 1 3 0.00013094146916328402 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 9 13 13.85 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19230 1 5110.0 1 4 0.0023045698572737986 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 3 1 11.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +19231 1 730.0 1 6 0.0012832263978001834 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 2 2 10.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19232 0 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 8 10 13.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19233 1 2555.0 1 7 0.0011260966348042424 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2013 10 18 7.383333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19234 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 19 13.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19235 1 1095.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 9 16 7.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19236 1 1095.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 1 0 0 0 2014 8 30 9.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +19237 0 90.0 1 6 0.0010999083409715857 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 7 16 14.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19238 1 1095.0 1 5 0.0012570381039675265 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 17 9.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19239 0 30.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2013 12 13 9.716666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19240 0 5110.0 1 7 0.0006285190519837632 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2016 2 5 11.75 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19241 1 365.0 1 5 0.0012570381039675265 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2014 5 7 10.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19242 1 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 22 13.783333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +19243 1 5110.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0007594605211470473 0.07838475717952693 0 0 0 0 0 2014 11 9 8.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19244 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 5 5 11.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19245 1 730.0 1 3 0.0045567631268822835 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 12 19 13.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19246 0 180.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2014 11 10 15.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19247 1 150.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 3 27 15.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19248 1 300.0 1 3 0.0013617912792981538 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 20 12.066666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19249 1 2920.0 1 4 0.0005761424643184497 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 7 21 7.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19250 1 4380.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 1 2014 9 22 14.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19251 0 60.0 1 7 0.00039282440748985203 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2014 11 29 8.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19252 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 5 15 14.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19253 1 90.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 6 13 11.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19254 0 120.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2015 8 6 15.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19255 1 365.0 1 8 0.00028807123215922483 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 1 3 10.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19256 0 60.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2015 11 22 9.433333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19257 0 90.0 1 5 0.0012570381039675265 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 12 22 8.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19258 1 1825.0 1 4 0.0012308498101348698 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 0 0 0 0 2014 1 2 8.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +19259 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 4 6 13.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +19260 1 120.0 1 4 0.0005499541704857929 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 5 26 14.05 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +19261 1 1095.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 10 30 13.35 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19262 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 27 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +19263 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 12 29 11.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19264 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00036663611365719525 0.2998604579048013 0 1 0 0 0 2014 11 27 11.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +19265 1 3650.0 1 5 0.0003142595259918816 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 11 27 6.983333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19266 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2016 2 2 11.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19267 0 1825.0 1 7 0.00034044781982453846 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 1 2014 7 30 13.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19268 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 9 26 9.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +19269 1 1460.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 1 18 6.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19270 1 90.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 2 20 13.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19271 1 60.0 1 3 0.00013094146916328402 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 1 0 2015 1 4 14.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19272 1 3650.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2014 5 28 10.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19273 1 180.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 9 17 9.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19274 1 90.0 1 4 0.0002095063506612544 1 7.85648814979704e-05 0.2229400313539029 0 1 0 0 0 2014 1 1 12.866666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19275 1 365.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2015 4 15 10.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19276 0 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2016 1 3 13.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19277 1 30.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 3 4 13.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +19278 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2016 2 8 15.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19279 1 4380.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.0007070839334817337 0.20881354764242768 0 1 0 0 0 2013 10 2 14.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19280 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2013 11 25 14.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19281 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 10 6 11.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19282 0 4745.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 9 9.55 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +19283 1 14.0 1 4 0.0014141678669634674 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 1 0 2014 5 24 4.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +19284 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 8 10 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +19285 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 12 17 8.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19286 0 730.0 1 5 0.001335602985465497 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 24 8.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19287 1 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 6 7 13.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +19288 1 4380.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 16 5.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +19289 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 5 13.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +19290 0 2920.0 1 4 0.002514076207935053 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 0 0 0 2014 2 4 8.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19291 1 2920.0 1 4 0.0007594605211470473 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2014 9 5 15.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19292 0 120.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 11 13 11.0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19293 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 1 29 11.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +19294 1 365.0 1 5 0.0003142595259918816 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 1 2014 2 6 13.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19295 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2013 10 28 11.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +19296 1 1095.0 1 7 0.00044520099515516566 1 0.0007594605211470473 0.32316915602873536 0 0 0 1 0 2015 7 6 8.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +19297 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 9 9 14.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19298 0 60.0 1 8 7.85648814979704e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 18 17.083333333333332 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19299 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 28 7.083333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +19300 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2015 9 9 12.366666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +19301 1 365.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 9 13 14.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19302 1 270.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 24 9.133333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19303 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 2 1 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +19304 1 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 6 21 12.783333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +19305 1 2190.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 1 16.216666666666665 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19306 1 1095.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 0 0 0 0 2014 3 1 14.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19307 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 9 26 10.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +19308 1 180.0 1 6 0.0019641220374492603 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 5 11 14.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19309 1 3650.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 16 14.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19310 1 2920.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2016 2 20 9.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19311 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0004190127013225088 0.09035781349596017 0 1 0 0 0 2014 9 20 14.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +19312 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2013 12 12 14.216666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +19313 0 210.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 10 18 7.116666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19314 1 365.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 1 0 2015 8 30 14.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19315 1 3285.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 2 3 8.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +19316 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 9 8 9.2 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19317 0 270.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 12 28 8.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19318 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 5 16 6.116666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +19319 0 365.0 1 8 0.0001571297629959408 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 9 1 14.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19320 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 13 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +19321 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 10 6 11.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +19322 0 30.0 1 7 0.0003142595259918816 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 5 14 11.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +19323 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 9 7 11.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +19324 1 3650.0 1 6 0.0004190127013225088 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2013 10 21 9.1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +19325 1 1095.0 1 3 0.00013094146916328402 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 8 9 15.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19326 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 2 19 14.7 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +19327 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010737200471389288 0.009543990214825916 1 1 1 1 0 2015 9 27 11.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +19328 0 60.0 1 3 0.00036663611365719525 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 29 8.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19329 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 18 14.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +19330 1 1095.0 1 4 0.002828335733926935 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 24 14.15 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19331 1 270.0 1 5 0.0003142595259918816 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 0 0 0 0 2015 3 1 14.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19332 1 1095.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 12 18 14.466666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19333 1 120.0 1 4 0.0010475317533062722 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 2 8 14.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19334 1 1095.0 1 4 0.001859368862118633 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 4 10.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19335 1 730.0 1 5 0.0038758674872332068 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 10 19 8.383333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19336 1 730.0 1 7 0.0001571297629959408 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 1 0 2015 7 30 13.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19337 1 730.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 2 13.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19338 0 60.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 8 13.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19339 1 2920.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2015 1 26 8.233333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19340 0 365.0 1 5 0.0006285190519837632 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 0 2016 2 5 9.283333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19341 0 730.0 1 10 0.00036663611365719525 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 11 15 15.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19342 1 365.0 1 6 0.00039282440748985203 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 12 7 15.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19343 0 3650.0 1 5 0.00026188293832656804 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 11 10 11.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19344 1 60.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2016 1 31 14.633333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19345 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 8 10.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +19346 0 60.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2016 1 31 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19347 1 730.0 1 3 5.23765876653136e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2016 1 28 11.85 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19348 1 1095.0 1 8 0.00028807123215922483 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 11 21 12.15 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19349 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 9 14 16.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +19350 0 2555.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2016 1 14 9.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19351 1 730.0 1 4 0.0005499541704857929 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 9 29 8.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19352 1 60.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 1 2015 2 2 15.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19353 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2015 11 11 12.383333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +19354 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2015 9 2 9.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19355 0 730.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 10 21 10.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19356 1 1825.0 1 5 0.00034044781982453846 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 1 26 13.716666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19357 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 8 29 5.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19358 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 11 14 15.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +19359 1 120.0 1 5 0.0015451093361267512 1 0.0015451093361267512 0.31410753355039883 0 0 0 1 0 2015 2 12 16.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19360 0 90.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2016 1 22 9.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19361 1 180.0 1 4 0.0019379337436166034 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 7 23 4.55 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +19362 0 300.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2013 11 30 9.666666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19363 1 730.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 7 3 15.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19364 1 240.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 4 25 20.016666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19365 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 6 14 8.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +19366 0 60.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 1 2015 6 29 15.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19367 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 1 2015 3 28 15.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19368 1 365.0 1 6 0.0005499541704857929 1 5.23765876653136e-05 0.031646768997536476 0 0 0 0 0 2014 11 28 16.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19369 1 300.0 1 4 0.0007332722273143905 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2014 1 26 7.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19370 1 365.0 1 5 0.0007332722273143905 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 8 2 9.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19371 1 2190.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2014 5 16 9.733333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19372 1 730.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.0012046615163022129 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 8 17 11.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19373 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 9 6 11.583333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19374 1 60.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 3 31 14.483333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19375 1 1095.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 11 21 8.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19376 1 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 3 17 7.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +19377 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 24 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +19378 0 150.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 6 14 10.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19379 1 240.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 8 1 11.283333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19380 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 10 12 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +19381 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.001466544454628781 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 11 11 16.05 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19382 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2015 8 1 14.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19383 1 330.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 0 0 0 0 2014 10 19 15.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19384 1 365.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 4 1 14.0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19385 1 2920.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 2 24 5.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +19386 1 730.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 6 13 15.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19387 1 365.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.00044520099515516566 0.21427463951625408 0 1 0 0 0 2015 7 7 12.916666666666666 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19388 1 1825.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2014 4 17 9.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19389 0 1095.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 10 30 10.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19390 0 240.0 1 4 0.00026188293832656804 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 5 5 14.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19391 0 365.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2015 8 22 10.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19392 1 2555.0 1 6 0.0008642136964776744 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 7 22 13.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19393 1 1095.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2013 10 24 12.883333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +19394 1 2920.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 1 14.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19395 1 730.0 1 4 0.002828335733926935 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 8 23 15.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19396 1 2920.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 9 8 12.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19397 0 5110.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 6 3 11.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +19398 0 1095.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.00026188293832656804 0.20230158319982083 0 1 1 0 1 2014 3 31 14.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19399 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 1 2 11.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19400 1 365.0 1 5 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 26 13.266666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19401 1 3285.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2014 5 10 7.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19402 1 730.0 1 3 0.0012308498101348698 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 5 18 13.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19403 1 730.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 4 5 11.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19404 1 365.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.0013617912792981538 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 8 21 14.083333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19405 0 60.0 1 5 0.00034044781982453846 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 10 2 3.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19406 0 60.0 1 3 5.23765876653136e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 10 6 14.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19407 1 1095.0 1 5 0.0017546156867880058 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 12 24 12.25 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19408 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 6 1 14.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +19409 1 730.0 1 4 0.0023045698572737986 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2013 12 17 7.716666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19410 1 4015.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 3 6 14.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19411 1 2555.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 3 19 5.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19412 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 6 7 10.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +19413 0 3285.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 10 15 11.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19414 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 11 6 13.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19415 1 1095.0 1 3 0.0005761424643184497 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 8 15 12.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19416 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 7 24 14.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19417 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.001597485923792065 0.19926955742760177 1 1 1 1 0 2014 5 9 9.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19418 1 1460.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2015 3 23 14.883333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19419 1 365.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 1 1 14.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19420 1 730.0 1 6 0.0005237658766531361 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 12 8 9.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19421 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0008118371088123609 0.31291884162833566 0 1 1 1 0 2014 9 19 10.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19422 1 1460.0 1 6 0.001335602985465497 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 5 7 11.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19423 0 365.0 1 6 0.0012046615163022129 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 1 29 11.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19424 0 60.0 1 3 0.0007594605211470473 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 20 10.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19425 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 0 2014 4 30 12.5 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +19426 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 0 2015 11 24 16.5 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +19427 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 11 30 7.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19428 1 210.0 1 8 0.0005237658766531361 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 6 18 8.816666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19429 0 2920.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 1 2015 4 1 15.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19430 0 120.0 1 6 0.0007856488149797041 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 24 16.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19431 1 14.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 3 22 10.05 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +19432 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2013 11 5 12.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +19433 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 6 25 15.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19434 1 365.0 1 5 0.0008904019903103313 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 5 29 16.166666666666668 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19435 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 11 28 8.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +19436 1 1460.0 1 6 0.0012832263978001834 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 2 19 12.183333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19437 1 120.0 1 8 0.00065470734581642 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 1 2014 4 16 13.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19438 1 2920.0 1 10 7.85648814979704e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 9 26 11.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19439 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 17 13.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +19440 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 5 29 15.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19441 1 365.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 11 3 13.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19442 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 10 12 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +19443 1 730.0 1 12 0.0002095063506612544 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 1 0 1 0 2014 9 5 8.616666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19444 1 1095.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 4 30 12.416666666666666 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19445 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 1 0 2015 6 29 11.066666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19446 1 1095.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 11 14 14.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19447 1 730.0 1 8 0.00026188293832656804 1 0.00026188293832656804 0.25768773580029974 0 1 0 0 0 2015 12 30 14.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19448 1 1460.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 12 20 13.216666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +19449 0 6.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 4 29 9.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +19450 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 11 4 14.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19451 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 1 7 11.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +19452 0 730.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2015 8 27 14.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19453 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 3 23 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +19454 1 90.0 1 4 0.00034044781982453846 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 1 2015 5 18 15.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19455 0 365.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 4 18 9.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19456 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 0 0 0 0 2014 9 7 14.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19457 0 60.0 1 9 0.00018331805682859762 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 1 21 7.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19458 0 90.0 1 4 0.00036663611365719525 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2014 2 1 13.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19459 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 6 28 9.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +19460 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 0 0 2014 9 6 8.133333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +19461 1 60.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2013 10 14 13.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19462 0 60.0 1 6 0.0017022390991226922 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 11 24 14.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19463 0 60.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 21 14.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19464 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2016 2 16 8.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19465 1 30.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 23 4.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19466 1 1460.0 1 6 0.0010737200471389288 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2014 7 27 13.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19467 1 4380.0 1 6 0.0008380254026450176 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 8 23 8.966666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19468 1 730.0 1 5 0.0001047531753306272 1 2.61882938326568e-05 0.0974899650283391 0 0 0 0 1 2014 5 3 3.6833333333333336 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19469 1 2190.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 6 6 12.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19470 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 8 27 10.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19471 0 2920.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 12 5 13.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19472 1 300.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2015 8 12 16.666666666666668 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19473 1 730.0 1 4 0.0016498625114573786 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 4 25 14.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19474 0 300.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 11 16 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19475 0 3650.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 4 9.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19476 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 14 8.933333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19477 1 365.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 3 8 14.8 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19478 1 60.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2014 12 20 14.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19479 1 365.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 10 26 14.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +19480 0 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 3 14 12.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19481 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 6 13.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +19482 1 2555.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 5 14 14.433333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19483 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 4 4 10.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +19484 0 30.0 1 5 0.00047138928898782245 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2014 8 25 13.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +19485 0 1095.0 1 4 0.0006285190519837632 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 10 5 12.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19486 1 365.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 9 15.616666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19487 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2016 1 11 12.4 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19488 0 210.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.0009951551656409586 0.31422812548452117 0 1 0 0 0 2014 5 3 13.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19489 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 1 7.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19490 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0010737200471389288 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 8 13 14.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19491 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 11 24 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +19492 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 29 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +19493 0 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 10 5 9.85 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19494 1 1825.0 1 5 0.0017546156867880058 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 1 0 2014 1 5 12.783333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19495 0 365.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 8 2 11.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19496 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 11 13 10.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +19497 1 180.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 5 31 8.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19498 1 300.0 1 4 0.002514076207935053 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 8 16.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19499 1 150.0 1 10 0.00034044781982453846 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 1 31 14.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19500 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 3 26 9.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +19501 1 1460.0 1 7 0.00018331805682859762 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 1 5 12.45 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19502 0 30.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 0 0 2014 5 26 13.15 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19503 1 2190.0 1 4 0.0010475317533062722 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 1 0 0 0 2014 5 12 14.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19504 0 30.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 11 14 6.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19505 1 1460.0 1 5 0.0005499541704857929 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 9 20 9.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19506 1 150.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 5 11.233333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19507 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 5 3 15.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +19508 1 1825.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 7 15 10.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19509 0 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 12 21 13.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19510 0 90.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 8 12 11.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19511 0 90.0 1 6 0.0010737200471389288 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 19 14.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +19512 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 4 3 13.116666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19513 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 0 0 0 0 2014 9 28 11.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19514 1 90.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 29 14.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19515 1 365.0 1 4 0.0014927327484614377 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 12 26 12.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19516 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 0 1 2014 6 18 8.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +19517 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 23 14.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +19518 1 365.0 1 6 0.0016498625114573786 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 9 12 12.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19519 0 1095.0 1 9 0.0005237658766531361 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 3 8 15.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +19520 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 4 11 14.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +19521 1 365.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 10 17 11.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19522 1 730.0 1 4 0.0015712976299594081 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 1 19 9.316666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +19523 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00039282440748985203 0.07838475717952693 0 1 0 0 0 2014 9 22 15.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19524 1 60.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 1 12.283333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +19525 0 90.0 1 4 0.0004975775828204793 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 30 12.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19526 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 7 16 13.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19527 1 2555.0 1 4 0.002514076207935053 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 1 7.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19528 1 1095.0 1 5 0.0010737200471389288 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 9 10.15 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19529 0 2555.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2016 1 27 10.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19530 1 330.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.0007070839334817337 0.08326011680190191 0 1 0 0 0 2013 12 2 8.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19531 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 9 2 9.95 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19532 1 730.0 1 4 0.00047138928898782245 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 12 23 9.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19533 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 1 29 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19534 1 3650.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2014 12 7 12.766666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19535 1 730.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 18 12.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19536 1 2920.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 1 0 1 0 2015 5 21 15.95 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19537 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 4 16.033333333333335 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +19538 1 1825.0 1 5 0.0006023307581511064 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 2 15 11.083333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19539 1 240.0 1 4 0.0033521016105800706 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 10 31 14.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19540 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 1 19 7.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19541 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 0 1 1 0 2014 7 16 8.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +19542 1 365.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 1 2016 1 17 16.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19543 0 2920.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 21 12.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +19544 0 90.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 7 29 10.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +19545 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 1 1 0 2014 11 7 13.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19546 1 1095.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 26 21.0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19547 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 3 11 16.033333333333335 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19548 1 2920.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 5 13 9.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19549 1 2555.0 1 9 0.00034044781982453846 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 5 10 10.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19550 1 730.0 1 5 0.001335602985465497 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 12 30 10.833333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19551 1 6205.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 11 9 9.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19552 1 730.0 1 5 0.0009951551656409586 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 1 2014 5 4 12.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19553 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 0 0 0 0 2014 9 29 9.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +19554 0 60.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 10 16.716666666666665 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19555 1 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 5 1 15.983333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19556 0 1825.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 21 9.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19557 0 60.0 1 5 0.0007332722273143905 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2014 4 29 13.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19558 0 1825.0 1 4 0.0007594605211470473 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 3 29 5.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19559 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 1 1 0 2014 8 26 15.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +19560 1 1825.0 1 10 7.85648814979704e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 9 9 12.25 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19561 0 730.0 1 5 0.0010475317533062722 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 5 26 14.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19562 1 2555.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 29 9.233333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19563 1 1095.0 1 2 0.0001047531753306272 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 1 0 2015 3 13 16.016666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19564 0 3650.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 9 15 14.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +19565 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 3 7 11.75 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19566 1 2555.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 5 25 5.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19567 1 3650.0 1 7 0.0011260966348042424 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2013 11 24 10.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19568 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 6 11.316666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19569 1 730.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 1 21 15.166666666666666 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19570 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 9 8.666666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19571 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 3 22 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19572 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 6 13 14.866666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +19573 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 8 29 13.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19574 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 1 19 13.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +19575 0 4745.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2016 2 5 15.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19576 1 365.0 1 6 0.0019641220374492603 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 5 20 14.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19577 1 1460.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 8 27 15.383333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19578 1 365.0 1 5 0.0004975775828204793 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2013 11 7 10.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +19579 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2016 2 6 16.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +19580 1 2190.0 1 7 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 27 13.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19581 0 365.0 1 4 0.00034044781982453846 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2013 10 14 12.05 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19582 1 365.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 7 14.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19583 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 5 15 12.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19584 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 4 22 11.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +19585 0 2190.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 8 23 14.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19586 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 12 1 14.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19587 0 60.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 10 7 12.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19588 1 1825.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 4 24 12.316666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19589 1 1.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 3 17 9.566666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +19590 0 28.0 1 5 0.0038758674872332068 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 10 29 11.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +19591 1 365.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2014 10 30 7.4 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19592 0 2190.0 1 6 0.00047138928898782245 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 0 0 2015 9 1 9.7 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19593 1 90.0 1 6 0.0012832263978001834 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 5 18 14.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +19594 1 730.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 5 19 13.683333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19595 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 5 30 13.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19596 1 1825.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 4 19 11.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19597 0 90.0 1 5 0.00026188293832656804 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 18 10.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19598 1 1095.0 1 7 0.0003142595259918816 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 13 10.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19599 1 180.0 1 4 0.0010999083409715857 0 0.0006285190519837632 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 5 24 14.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19600 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 10 15 9.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +19601 0 90.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2016 1 7 8.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19602 0 300.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 3 20 10.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19603 0 1095.0 1 8 0.0033521016105800706 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 1 1 0 2016 1 2 16.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +19604 1 1095.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 8 11 7.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +19605 1 365.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2014 5 10 13.65 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19606 0 2920.0 1 8 0.0033521016105800706 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 4 18 10.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19607 1 1460.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2015 7 24 6.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19608 0 270.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 12 21 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19609 0 30.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 17 9.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +19610 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 24 8.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +19611 0 60.0 1 6 0.0003142595259918816 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 11 16.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19612 1 3650.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2014 7 5 10.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +19613 1 730.0 1 6 0.00039282440748985203 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 11 10.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19614 1 2920.0 1 5 0.0015451093361267512 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 9 4 12.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +19615 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 11 26 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +19616 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 0 0 0 0 2015 5 14 14.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19617 0 60.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 27 14.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19618 0 7.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 5 11.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +19619 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 10 9.666666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19620 1 1460.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 7 8 13.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19621 1 730.0 1 4 0.0016498625114573786 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 10 30 13.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19622 1 210.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 6 7 7.9 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19623 1 60.0 1 5 0.0015189210422940946 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 11 26 15.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19624 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 11 5 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19625 0 60.0 1 4 0.0012570381039675265 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 0 1 1 0 2013 12 22 14.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19626 1 440.2421875 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 1 0 2013 11 4 10.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +19627 0 5475.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 4 7 14.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19628 1 365.0 1 4 0.0005761424643184497 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 8 15 9.866666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19629 0 365.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.0007070839334817337 0.3031681223835857 0 1 1 0 1 2016 2 9 14.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19630 0 60.0 1 5 0.00044520099515516566 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 6 20 13.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19631 0 60.0 1 6 0.00023569464449391123 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2013 10 27 14.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19632 0 180.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 1 5 11.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19633 1 90.0 1 4 0.0019379337436166034 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 6 19 15.633333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19634 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00034044781982453846 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 12 10 9.266666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +19635 1 60.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.00065470734581642 0.20435164607990078 0 1 0 0 0 2015 11 16 9.55 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19636 0 2555.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 11 14.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +19637 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010737200471389288 0.009543990214825916 1 1 1 1 0 2015 9 11 9.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19638 0 90.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 10 22 9.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19639 1 2190.0 1 5 0.0015189210422940946 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 5 1 14.066666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19640 0 1095.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 0 1 0 1 2015 11 6 12.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19641 1 1095.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 8 25 13.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19642 1 1460.0 1 7 0.0006808956396490769 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 3 14.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19643 0 150.0 1 6 0.0004975775828204793 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 12 7 14.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19644 0 120.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2013 11 4 11.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19645 0 60.0 1 5 0.00034044781982453846 0 0.0010475317533062722 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 6 3 14.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19646 0 90.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 7 14 10.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19647 1 60.0 1 6 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 15 13.933333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19648 0 1460.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 12 26 11.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19649 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 1 2015 2 25 15.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19650 1 60.0 1 2 0.0007332722273143905 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 4 18 13.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19651 0 60.0 1 6 0.00039282440748985203 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2013 11 9 7.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19652 0 1460.0 1 4 0.002514076207935053 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 5 9 9.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19653 1 730.0 1 4 0.0005237658766531361 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 10 17 10.75 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19654 0 120.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 9 14 11.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19655 0 240.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 12 26 13.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19656 1 60.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 4 6 12.816666666666666 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19657 1 2555.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 6 19 14.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19658 1 365.0 1 5 0.00044520099515516566 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2014 7 7 14.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +19659 1 120.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 18 14.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19660 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 23 9.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +19661 1 2190.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 11 29 14.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19662 1 2920.0 1 7 0.00013094146916328402 1 7.85648814979704e-05 0.04813340913397764 0 1 0 0 0 2014 7 13 11.233333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19663 1 60.0 1 4 0.0016498625114573786 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 1 0 2014 6 29 13.066666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19664 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 27 13.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +19665 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 1 9 14.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19666 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2013 12 12 14.233333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +19667 1 180.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2013 10 16 13.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +19668 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0012308498101348698 0.31410753355039883 0 1 0 0 0 2015 5 27 13.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19669 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2014 5 8 14.6 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +19670 0 210.0 1 5 0.00034044781982453846 0 0.0009951551656409586 0.0030320257722190637 1 1 1 1 0 2015 4 1 16.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19671 1 1095.0 1 4 0.0010475317533062722 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 9 27 7.916666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +19672 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 6 29 10.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +19673 1 150.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2015 10 21 14.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19674 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 5 19 15.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +19675 0 90.0 1 5 0.0005237658766531361 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 9 13.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19676 1 180.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 12 7 8.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19677 0 365.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 2.61882938326568e-05 0.07342326046135028 1 1 1 1 0 2014 9 1 10.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19678 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 5 8 9.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +19679 1 1095.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 1 24 11.6 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19680 1 730.0 1 3 0.0001047531753306272 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 5 15 1.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19681 0 90.0 1 9 5.23765876653136e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 7 19 15.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19682 1 730.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 3 11 11.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19683 1 60.0 1 4 0.0004190127013225088 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 1 9 14.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19684 1 2190.0 1 7 0.0014927327484614377 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 28 15.816666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19685 1 60.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 0 1 0 2015 4 30 15.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19686 1 365.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 11 23 13.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19687 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 12 15 16.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +19688 1 730.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 11 15 8.15 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19689 0 365.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2015 8 28 11.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19690 1 7.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 8 7 9.65 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19691 0 4380.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 11 11 12.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19692 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 0 1 2014 2 26 11.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +19693 1 3285.0 1 3 0.0016498625114573786 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 2 24 13.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19694 0 30.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2014 6 5 10.916666666666666 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +19695 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 5 19 13.783333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19696 1 1460.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 10 21 11.233333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19697 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 9 1 13.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +19698 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 5 13 10.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +19699 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 1 21 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +19700 1 120.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 4 3 13.883333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19701 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 1 2014 7 22 5.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +19702 0 365.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 7 30 9.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +19703 0 1460.0 1 6 0.00130941469163284 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 11 10 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19704 1 2920.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2013 12 14 10.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19705 1 1825.0 1 7 0.0004975775828204793 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 10 31 14.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19706 1 730.0 1 4 0.00044520099515516566 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 12 14 14.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19707 1 270.0 1 5 0.001335602985465497 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 9 9.916666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +19708 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2016 1 23 8.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19709 1 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 10 2 10.6 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +19710 1 365.0 1 5 0.0006023307581511064 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 9 22 14.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19711 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 28 13.166666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19712 1 60.0 1 4 0.002828335733926935 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2014 2 22 8.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19713 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 6 19 10.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19714 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 28 11.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +19715 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0006023307581511064 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2014 10 21 5.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +19716 0 30.0 1 10 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 14 11.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +19717 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2014 4 11 13.766666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19718 1 1460.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 2 10 10.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +19719 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 1 29 11.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19720 1 730.0 1 6 0.00023569464449391123 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 4 27 10.3 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +19721 0 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2015 5 26 14.283333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +19722 1 730.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 11 15 15.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19723 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 12 4 14.066666666666666 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19724 1 730.0 1 4 0.0007332722273143905 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 20 13.383333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19725 1 60.0 1 3 0.0013617912792981538 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 0 1 0 2015 10 24 13.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19726 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0008380254026450176 0.4983720088893483 1 1 1 0 1 2015 5 8 9.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +19727 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 2 2 16.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19728 1 210.0 1 4 0.00028807123215922483 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 9 11 15.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19729 1 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 7 1 8.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +19730 1 2190.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2016 1 8 10.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19731 1 120.0 1 7 0.00034044781982453846 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 0 0 0 0 2014 9 11 14.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19732 1 4745.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 1 0 2016 2 20 13.45 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19733 1 60.0 1 5 0.0010737200471389288 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2015 5 10 13.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +19734 1 365.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2014 6 21 12.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19735 1 730.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 3 23 8.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +19736 0 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 5 17 16.4 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +19737 0 60.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 11 22 13.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19738 0 60.0 1 7 0.00047138928898782245 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 12 30 15.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19739 1 365.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 1 0 0 0 2015 10 6 15.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19740 1 730.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.0007070839334817337 0.23987458438851278 0 0 0 1 0 2015 1 5 11.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19741 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2014 7 30 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +19742 1 730.0 1 3 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 5 20 10.166666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19743 1 730.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.0006285190519837632 0.058418178372697985 0 0 0 1 0 2015 10 21 10.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19744 1 30.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 1 30 15.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19745 1 2190.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 11 22 9.9 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19746 0 120.0 1 6 0.00065470734581642 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2016 1 30 12.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19747 0 730.0 1 5 0.0007332722273143905 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 1 20 13.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19748 1 1095.0 1 7 0.001440356160796124 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2014 12 7 10.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19749 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 1 1 0 2014 4 1 8.7 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +19750 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 30 9.3 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +19751 1 5.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 3 13 10.983333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +19752 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2015 6 4 15.25 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +19753 1 2920.0 1 4 0.00028807123215922483 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 12 17 11.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19754 1 5840.0 1 8 0.0008380254026450176 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 5 1 7.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +19755 1 365.0 1 3 0.00036663611365719525 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 22 14.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19756 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 11 5 15.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +19757 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 3 2 10.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +19758 1 2.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 4 10 13.35 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19759 0 1460.0 1 4 0.0023045698572737986 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 0 1 1 0 2014 10 4 10.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19760 1 2555.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2014 12 19 15.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19761 0 730.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 21 10.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19762 1 3650.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 4 9.583333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19763 0 60.0 1 6 0.0015189210422940946 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 11 28 14.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19764 1 365.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2016 1 13 15.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19765 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2014 9 24 11.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19766 1 120.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 4 19 14.716666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19767 1 1825.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 1 20 10.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19768 1 4015.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2013 10 13 9.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19769 0 2555.0 1 5 0.0007070839334817337 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2013 10 5 8.7 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19770 1 1460.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 10 31 10.7 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19771 1 730.0 1 5 0.0008118371088123609 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 2 20 11.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19772 0 60.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 0 1 0 0 2015 6 15 10.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19773 0 1825.0 1 4 0.0019379337436166034 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 12 5 8.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19774 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 3 19 7.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19775 1 60.0 1 6 0.0015712976299594081 0 0.0012046615163022129 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 10 13 11.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19776 0 270.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 2 13 7.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19777 1 365.0 1 6 0.0012832263978001834 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 10 15 8.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19778 1 240.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 7 5 13.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19779 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 5 2 14.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19780 0 365.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2014 10 10 9.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19781 1 1095.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 10 13 13.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19782 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 12 3 13.2 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +19783 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 28 9.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +19784 1 270.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 1 21 15.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19785 0 1825.0 1 8 7.85648814979704e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 1 25 15.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19786 1 150.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 1 2015 12 5 14.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19787 1 3285.0 1 3 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2016 2 13 9.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19788 0 5110.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2014 10 20 9.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19789 0 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 12 4 10.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19790 1 30.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2014 1 18 13.1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19791 0 60.0 1 5 0.0038758674872332068 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 12 18 8.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19792 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 2 12.85 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +19793 1 730.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 20 11.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +19794 0 730.0 1 3 0.0015451093361267512 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 11 22 10.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19795 1 1825.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 5 6 11.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19796 1 5110.0 1 5 0.0008904019903103313 1 0.0007594605211470473 0.07838475717952693 0 1 0 0 0 2014 2 13 10.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +19797 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 1 10.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19798 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 6 7 16.7 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +19799 1 60.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 4 27 15.566666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19800 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 7 10 12.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +19801 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 6 5 7.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19802 1 365.0 1 5 0.0009165902841429881 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 11 2 11.633333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19803 1 2555.0 1 6 0.0012046615163022129 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2016 2 14 8.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +19804 0 365.0 1 4 0.0007070839334817337 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 11 14 11.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +19805 1 60.0 1 6 0.0009427785779756449 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 10 1 14.4 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19806 0 730.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 0 2015 12 27 10.483333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19807 1 365.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 9 27 8.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19808 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2014 3 16 10.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +19809 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 31 9.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +19810 0 90.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 1 2015 11 13 15.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19811 0 60.0 1 4 0.002514076207935053 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 12 18 14.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19812 1 365.0 1 4 0.0004190127013225088 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 12 27 8.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19813 0 365.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2015 10 14 10.8 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19814 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 11 25 15.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +19815 1 3285.0 1 9 0.00028807123215922483 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 10 1 7.833333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19816 1 60.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 1 18 15.2 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19817 1 60.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 6 19 21.0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19818 1 2555.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 3 23 15.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19819 0 30.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 25 14.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19820 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 11 1 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +19821 1 60.0 1 7 0.00026188293832656804 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 10 3 13.65 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19822 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 1 2015 6 27 9.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +19823 1 4380.0 1 8 0.00034044781982453846 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 7 17 12.566666666666666 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +19824 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2015 2 13 6.0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +19825 1 90.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2013 11 19 9.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19826 0 90.0 1 7 0.00023569464449391123 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 12 22 13.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19827 1 4380.0 1 6 0.0012046615163022129 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2013 12 23 13.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19828 1 365.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 4 2 15.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +19829 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2013 10 1 8.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +19830 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 10 20 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +19831 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 2 19 5.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +19832 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 30 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +19833 1 365.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 1 15 13.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19834 0 270.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 4 10 10.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +19835 1 2555.0 1 5 0.0008118371088123609 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 9 6 12.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19836 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 11 14 6.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19837 1 1460.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2014 10 6 7.033333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19838 1 1095.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 16 15.333333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19839 0 60.0 1 7 0.0007070839334817337 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 2 23 14.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19840 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 3 3 11.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19841 1 1460.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2014 7 29 8.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19842 1 1825.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 11 4 8.016666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19843 1 365.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.001466544454628781 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 4 18 15.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19844 0 365.0 1 5 0.0015451093361267512 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 2 27 11.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19845 1 2190.0 1 9 0.00028807123215922483 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 7 7 8.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19846 1 300.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 8 22 14.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19847 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 6 26 10.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19848 1 730.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 4 23 6.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19849 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 3 17 5.35 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +19850 1 730.0 1 7 0.0006285190519837632 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 3 26 16.133333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +19851 0 30.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 1 4 9.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +19852 1 1095.0 1 5 0.00034044781982453846 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 3 17 14.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19853 0 90.0 1 7 0.0014927327484614377 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 8 3 10.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19854 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 4 27 21.0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +19855 1 730.0 1 4 0.00036663611365719525 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 2 17 13.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19856 1 2190.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 12 19 16.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19857 1 240.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 30 15.233333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19858 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 30 13.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19859 0 90.0 1 4 0.0005499541704857929 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 8 17 16.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19860 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 1 16 15.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19861 1 2920.0 1 6 0.0015189210422940946 1 0.00013094146916328402 0.1740658431960308 0 0 0 0 0 2014 8 18 9.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19862 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 11 1 16.016666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19863 1 30.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 12 10.616666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19864 1 2190.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.00065470734581642 0.20435164607990078 0 1 0 0 0 2015 3 17 11.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19865 0 1825.0 1 6 0.0008380254026450176 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 11 13 10.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +19866 0 365.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 1 6 9.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19867 0 60.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 8 11.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19868 1 365.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 10 25 10.766666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19869 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 8 26 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +19870 0 60.0 1 8 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 31 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19871 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 12 26 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19872 0 90.0 1 6 0.0017022390991226922 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 16 9.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19873 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 6 7.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +19874 1 120.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 5 31 15.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19875 0 5475.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 16 14.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +19876 1 150.0 1 3 0.0008904019903103313 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 3 16 11.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19877 1 1825.0 1 6 0.0005499541704857929 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2015 12 16 10.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19878 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 9 23 14.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +19879 0 5475.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 0 0 0 2015 3 28 11.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19880 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 21 12.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +19881 1 730.0 1 5 0.0005237658766531361 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2013 11 27 12.683333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19882 1 365.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 4 19 11.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19883 1 1460.0 1 6 0.0019641220374492603 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 8 10 10.7 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19884 1 365.0 1 4 0.0006808956396490769 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2016 1 20 14.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +19885 1 3285.0 1 5 0.0007594605211470473 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2013 10 17 9.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19886 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 4 6.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +19887 1 365.0 1 4 0.00036663611365719525 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 10 19 14.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +19888 1 30.0 1 7 0.00013094146916328402 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2014 3 9 14.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19889 0 28.0 1 4 0.00028807123215922483 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 21 9.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +19890 1 270.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 12 27 14.116666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19891 1 365.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 12 16 13.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19892 0 365.0 1 7 0.0006285190519837632 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 12 23 10.666666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19893 0 60.0 1 7 0.00018331805682859762 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 10 12.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19894 1 60.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2016 1 11 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +19895 1 30.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 13 15.366666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19896 0 90.0 1 5 0.0007594605211470473 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 19 13.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19897 0 365.0 1 4 0.0014927327484614377 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2013 11 3 9.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19898 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 2 2 11.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +19899 1 365.0 1 7 0.0006023307581511064 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 0 0 0 0 2015 9 6 15.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19900 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 6 19 16.05 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +19901 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 9 4 13.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +19902 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2013 10 28 8.783333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19903 1 730.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 2 22 12.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19904 1 365.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 8 25 13.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19905 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 4 14 9.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +19906 1 120.0 1 5 0.0004975775828204793 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 5 20 14.283333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19907 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2013 10 13 11.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +19908 0 60.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 8 13 9.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19909 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 5 13 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +19910 0 3650.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 21 12.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19911 1 730.0 1 6 0.00047138928898782245 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 11 10 15.266666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19912 1 1460.0 1 5 0.00034044781982453846 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 12 29 11.5 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19913 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2014 5 13 9.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +19914 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 1 27 12.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +19915 1 240.0 1 7 0.0001571297629959408 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 1 26 9.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19916 1 4380.0 1 9 5.23765876653136e-05 1 0.0015451093361267512 0.31410753355039883 0 0 0 0 0 2015 4 20 8.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19917 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 1 13 14.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19918 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2016 1 20 15.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19919 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 11 15.9 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +19920 1 730.0 1 7 0.00028807123215922483 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 10 11 13.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19921 1 365.0 1 6 0.00036663611365719525 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 2 1 9.266666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19922 1 365.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 7 28 13.8 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19923 1 730.0 1 6 0.0004190127013225088 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 4 8 14.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19924 1 3285.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 6 26 13.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19925 1 120.0 1 3 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 7 31 11.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19926 1 2555.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 1 14 11.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19927 0 524.60546875 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2016 2 16 7.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +19928 1 730.0 1 8 0.00028807123215922483 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 1 5 14.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19929 1 1460.0 1 3 0.0012308498101348698 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2016 1 16 12.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +19930 0 4015.0 1 5 0.00065470734581642 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 1 29 14.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19931 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 24 13.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19932 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 11 2 12.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19933 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 4 26 12.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19934 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 7 2 9.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +19935 0 365.0 1 6 0.0011522849286368993 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 25 12.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19936 1 365.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 5 28 14.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19937 1 2920.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2013 10 7 9.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19938 1 2190.0 1 3 0.00026188293832656804 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 8 1 10.583333333333334 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19939 0 3.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 24 10.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19940 1 1095.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 3 5 14.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19941 0 30.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.0008118371088123609 0.31291884162833566 0 1 1 1 0 2015 10 23 12.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19942 0 30.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 10 23 12.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19943 1 730.0 1 5 0.0007070839334817337 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 1 19 11.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19944 1 60.0 1 6 0.00023569464449391123 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 9 7 14.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19945 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2016 1 3 6.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +19946 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 11 17 12.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +19947 1 1460.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 1 4 15.4 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19948 0 180.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 12 30 8.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19949 1 730.0 1 3 0.00034044781982453846 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 18 16.016666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19950 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0007070839334817337 0.3031681223835857 0 1 0 0 0 2015 4 25 6.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +19951 1 5840.0 1 5 0.00047138928898782245 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 1 14 6.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +19952 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 1 26 14.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19953 1 730.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 5 19 15.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19954 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2014 6 25 7.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +19955 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 22 14.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19956 1 60.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 6 29 9.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +19957 0 5110.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.00047138928898782245 0.30864644167657246 1 1 1 1 0 2014 11 28 11.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19958 1 365.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 7 29 13.216666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19959 0 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 14 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +19960 0 60.0 1 7 0.00018331805682859762 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 0 1 2015 7 19 12.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19961 1 1095.0 1 4 0.00028807123215922483 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 4 15 14.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19962 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 20 15.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19963 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 10 9 9.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +19964 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0014141678669634674 0.20881354764242768 0 1 0 0 0 2015 10 20 14.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19965 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 25 12.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19966 1 60.0 1 4 0.002828335733926935 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 2 19 12.966666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19967 1 1095.0 1 5 0.0008904019903103313 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2016 2 16 9.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19968 0 180.0 1 7 0.0006285190519837632 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2013 11 9 11.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19969 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 1 2015 8 5 14.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +19970 1 270.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 3 29 10.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19971 1 365.0 1 3 0.0008904019903103313 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 9 27 12.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19972 0 270.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.001597485923792065 0.19926955742760177 1 1 1 1 0 2016 2 12 9.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19973 0 90.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 7 14 10.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +19974 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 4 14 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +19975 1 210.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 8 26 14.483333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19976 1 1825.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 2 27 9.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19977 1 4380.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 1 9 9.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +19978 1 730.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 1 2015 10 31 10.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19979 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 2 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +19980 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 2 15 9.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19981 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 6 6 12.216666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19982 1 240.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 12 5 14.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19983 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 7 5 12.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19984 1 330.0 1 7 0.00034044781982453846 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 12 10 14.883333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19985 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0006285190519837632 0.22333626199459058 0 1 0 0 0 2013 12 6 9.866666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +19986 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 1 12 11.616666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +19987 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 9 26 16.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +19988 0 365.0 1 6 0.00047138928898782245 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 9 4 10.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +19989 1 2555.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 6 23 15.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +19990 1 30.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 7 26 15.45 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19991 1 60.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 8 29 14.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +19992 0 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 11 22 9.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +19993 1 365.0 1 5 0.0021736283881105146 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 17 8.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19994 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 9 29 14.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +19995 0 1095.0 1 3 0.00036663611365719525 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 9 15 8.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19996 1 2190.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2015 4 21 9.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +19997 0 60.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2013 12 13 13.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +19998 0 30.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 5 25 14.45 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +19999 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 10 19 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +20000 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 11 15 8.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20001 1 1095.0 1 4 0.0004190127013225088 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 1 29 14.8 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20002 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 16 14.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +20003 1 5110.0 1 8 0.0006023307581511064 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 8 12 10.916666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +20004 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 1 0 2014 2 13 12.866666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20005 1 1095.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 3 20 8.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20006 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00047138928898782245 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2013 12 7 13.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20007 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 1 19 10.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20008 0 60.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 6 8 9.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20009 1 1825.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 5 3 9.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20010 1 270.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 27 14.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +20011 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2013 11 13 14.133333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +20012 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 1 9 15.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20013 1 730.0 1 3 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 12 14.766666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20014 1 365.0 1 9 0.00028807123215922483 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 5 4 15.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20015 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 12 4 16.716666666666665 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20016 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 25 10.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20017 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 2 25 5.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +20018 1 60.0 1 9 0.00039282440748985203 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 22 8.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +20019 1 365.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.00034044781982453846 0.1885885575481937 0 1 0 1 0 2015 5 9 9.1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20020 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 1 10.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +20021 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 26 8.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +20022 1 120.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 1 2016 2 21 14.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20023 1 365.0 1 5 0.0013617912792981538 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 18 11.133333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20024 0 240.0 1 9 7.85648814979704e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 10 29 8.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20025 0 30.0 1 5 0.00034044781982453846 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 10 1 9.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +20026 1 1460.0 1 6 0.00036663611365719525 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 22 12.25 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20027 1 1460.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 1 2014 5 12 7.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +20028 0 730.0 1 4 0.0016498625114573786 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 9 13 13.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20029 1 4380.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 10 5.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20030 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 6 25 5.0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20031 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 4 12 10.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20032 0 270.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 12 19 9.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20033 0 30.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 1 10.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20034 1 365.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 9 16.083333333333332 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +20035 1 1095.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.0013617912792981538 0.3118679690595552 0 1 0 1 0 2013 12 18 7.916666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20036 1 240.0 1 4 0.0010999083409715857 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 6 7 10.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20037 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 5 17 15.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +20038 0 90.0 1 3 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 13 13.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20039 1 1460.0 1 4 0.002828335733926935 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 31 9.533333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20040 1 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 7 28 15.916666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20041 1 2190.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 8 12.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20042 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 11 30 8.3 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +20043 0 60.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 6 16 9.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +20044 1 1460.0 1 4 0.0006808956396490769 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 7 13 12.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20045 1 2190.0 1 4 0.002828335733926935 1 5.23765876653136e-05 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 29 15.766666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20046 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 7 1 14.733333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +20047 1 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2013 12 5 11.766666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20048 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 6 23 8.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +20049 0 2920.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2014 4 13 14.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20050 1 120.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2013 11 26 5.55 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20051 1 365.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 7.85648814979704e-05 0.015797543370027735 0 1 0 0 0 2015 4 10 15.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20052 1 730.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.0014141678669634674 0.20881354764242768 0 0 0 0 0 2015 4 2 11.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20053 1 5475.0 1 5 0.0021736283881105146 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 12 10 13.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20054 0 90.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2015 8 15 5.9 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20055 0 1095.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.0009951551656409586 0.0030320257722190637 1 1 1 1 0 2014 8 3 10.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20056 1 365.0 1 4 0.00036663611365719525 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 10 7 13.566666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20057 1 1825.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.00028807123215922483 0.08293279583785554 0 1 0 0 0 2016 1 27 9.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20058 1 730.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.0007070839334817337 0.23987458438851278 0 1 0 0 0 2014 2 3 11.266666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20059 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2015 7 31 11.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20060 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 12 24 10.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +20061 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 3 10 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +20062 1 730.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 1 14 14.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20063 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 12 21 11.85 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20064 1 60.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 3 14 13.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +20065 1 3650.0 1 4 0.00065470734581642 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 23 11.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20066 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 7 15.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20067 1 365.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 1 30 15.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20068 0 3650.0 1 7 0.00034044781982453846 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 9 12 11.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20069 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 11 25 14.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20070 0 30.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 17 11.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20071 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 1 18 14.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20072 0 180.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2015 9 28 13.616666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20073 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 6 1 10.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +20074 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 5 12 9.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +20075 0 60.0 1 4 0.0005499541704857929 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 19 10.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +20076 0 60.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 11 6 14.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20077 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.00013094146916328402 0.2999121401622823 0 1 0 0 0 2015 10 14 13.05 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20078 1 1095.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2014 11 2 12.466666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20079 0 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 12 18 10.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20080 1 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 12 27 8.166666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +20081 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 4 17 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +20082 1 730.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2013 10 23 13.483333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20083 0 60.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 9 27 10.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20084 0 120.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 2 11 9.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20085 1 365.0 1 7 0.00034044781982453846 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 6 4 10.316666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20086 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 10 6 12.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20087 1 365.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 3 9.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20088 1 365.0 1 5 0.0008904019903103313 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 1 31 8.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20089 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2016 1 22 14.616666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20090 0 210.0 1 5 0.0007594605211470473 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 1 14 10.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20091 0 2555.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 5 27 15.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20092 1 2920.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2014 5 5 8.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20093 1 730.0 1 5 0.00026188293832656804 0 0.0009165902841429881 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 8 5 11.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20094 1 2190.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.0008904019903103313 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2015 11 4 8.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20095 1 730.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 11 13 8.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20096 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 17 13.366666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20097 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 5 28 13.083333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20098 1 60.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 1 22 14.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20099 1 365.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 8 4 11.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +20100 1 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 1 0 0 0 2016 1 3 15.666666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20101 0 60.0 1 4 0.00026188293832656804 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 16 8.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20102 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2015 3 1 12.066666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +20103 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0009427785779756449 0.3338157010698227 0 1 1 1 0 2015 8 14 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +20104 1 210.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 12 7 15.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20105 1 730.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 3 4 11.95 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20106 0 90.0 1 4 0.00026188293832656804 0 0.0008380254026450176 0.013816390166589143 0 1 0 0 0 2013 11 4 10.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20107 0 60.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 12 9.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20108 0 1460.0 1 4 0.002514076207935053 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 0 0 2014 6 21 9.3 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +20109 1 2920.0 1 4 0.0012308498101348698 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 9 7 9.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20110 1 365.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2016 1 2 18.4 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20111 1 150.0 1 6 0.0019641220374492603 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 12 23 13.016666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +20112 1 365.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 8 4 9.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20113 1 1095.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 7 25 13.1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +20114 0 60.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 1 2 10.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20115 1 60.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 6 28 15.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20116 1 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 0 0 0 0 2014 12 20 15.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20117 1 730.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.0007070839334817337 0.23987458438851278 0 0 0 0 0 2014 5 14 12.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20118 0 730.0 1 3 0.00028807123215922483 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 7 20 12.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20119 1 730.0 1 6 0.00065470734581642 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2014 9 26 13.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20120 1 730.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 2 1 11.133333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20121 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 4 27 11.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +20122 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 4 7 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +20123 0 60.0 1 5 0.0013617912792981538 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 0 2015 7 12 14.2 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20124 0 120.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 17 10.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20125 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00047138928898782245 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 4 1 14.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +20126 1 730.0 1 5 0.0007332722273143905 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 7 4 9.45 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +20127 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 6 7 9.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20128 1 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 3 14 14.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +20129 0 30.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2015 9 28 13.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20130 1 365.0 1 8 0.0004190127013225088 1 0.0013617912792981538 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2016 1 16 13.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20131 1 730.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 10 28 10.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20132 1 90.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2014 10 13 14.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20133 1 300.0 1 6 0.00065470734581642 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 8 10 14.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20134 1 2920.0 1 6 0.0011522849286368993 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 7 20 13.283333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20135 0 3285.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 5 15 11.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +20136 0 60.0 1 4 0.00036663611365719525 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 30 12.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20137 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 1 24 8.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20138 0 730.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 5 4 12.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20139 1 150.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.0007594605211470473 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 7 9 13.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20140 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2014 6 21 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20141 1 180.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 7 13 13.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20142 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 7 21 9.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +20143 0 2920.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 4 4 9.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20144 0 60.0 1 4 0.0007332722273143905 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 7 1 21.0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20145 1 3650.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 1 0 0 0 2015 5 7 13.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20146 1 1825.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2015 5 2 11.533333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20147 1 1095.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.0012046615163022129 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 7 13 13.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20148 0 60.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 9 1 15.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20149 1 365.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 5 25 9.366666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20150 0 730.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.0010475317533062722 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2013 10 7 12.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20151 0 120.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 0 0 0 2015 1 19 13.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20152 0 90.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 9 3 14.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20153 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2015 4 1 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20154 0 90.0 1 4 0.0016498625114573786 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 2 12 11.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20155 0 90.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 21 8.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20156 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2015 1 18 10.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20157 1 270.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 6 11.683333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20158 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 24 13.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20159 1 365.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 26 11.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20160 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 1 22 11.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20161 1 1460.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.00047138928898782245 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 9 12 13.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20162 0 90.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2016 1 18 15.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20163 1 1825.0 1 4 0.0017022390991226922 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 3 4 12.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +20164 1 60.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 12 15 14.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20165 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 28 11.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +20166 0 60.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 10 9 14.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +20167 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0018331805682859762 0.3062690578324461 0 0 0 0 0 2013 11 25 10.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20168 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.001466544454628781 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 3 30 12.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20169 0 60.0 1 8 0.00039282440748985203 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 6 15 12.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20170 1 365.0 1 5 0.00034044781982453846 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 0 0 0 0 2014 12 11 12.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20171 1 730.0 1 4 0.0008118371088123609 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 12 16.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20172 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 2 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +20173 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 6 30 12.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20174 1 1825.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.00039282440748985203 0.07838475717952693 0 1 0 0 0 2014 7 31 14.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20175 0 60.0 1 4 0.002514076207935053 1 0.0008380254026450176 0.4983720088893483 1 1 1 1 0 2014 11 5 9.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20176 0 1825.0 1 3 5.23765876653136e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 0 2013 11 10 9.783333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20177 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 9 3 15.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20178 1 730.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 1 17 15.3 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +20179 0 1095.0 1 4 0.002828335733926935 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 6 14 8.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20180 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 28 11.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +20181 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 11 13.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +20182 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0014141678669634674 0.20881354764242768 0 1 0 0 0 2013 10 22 13.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20183 0 120.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 3 12.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20184 1 2190.0 1 7 0.00023569464449391123 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 6 19 15.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20185 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 7 7.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +20186 1 2190.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2014 2 12 12.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20187 0 60.0 1 10 5.23765876653136e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 3 15.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20188 1 730.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 10 10 10.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20189 1 365.0 1 4 0.002514076207935053 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 20 11.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20190 1 4745.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 5.23765876653136e-05 0.025169259393250296 0 1 0 0 0 2015 3 25 13.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +20191 1 730.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 7 9.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20192 1 730.0 1 5 0.0038758674872332068 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 1 0 2014 10 11 11.75 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +20193 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 11 29 11.9 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +20194 0 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2015 8 30 10.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20195 1 3650.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 2 27 9.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20196 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 9 18 15.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20197 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 7 3.8333333333333335 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +20198 0 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 12 19 13.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20199 1 730.0 1 5 0.0008904019903103313 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2014 11 23 10.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20200 1 1460.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 10 3 9.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20201 1 365.0 1 7 0.00018331805682859762 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2015 9 1 5.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20202 1 365.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 6 23 14.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20203 1 730.0 1 3 0.0015451093361267512 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 11 8 13.783333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20204 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 10 23 13.233333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20205 0 60.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 0 0 2013 10 22 13.816666666666666 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +20206 0 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 3 22 10.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20207 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 9 4 14.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20208 0 120.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 10 28 12.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20209 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 9 5 11.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +20210 1 1825.0 1 7 0.0006285190519837632 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 7 12 10.7 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20211 1 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2013 10 10 11.533333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +20212 1 150.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 5 31 15.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20213 0 210.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 6 12.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20214 0 90.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 1 0 1 2014 7 28 14.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20215 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 11 8 14.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +20216 1 330.0 1 5 0.0015451093361267512 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 12 2 5.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20217 0 365.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.0010213434594736153 0.015125674022774649 0 1 0 0 0 2015 8 1 10.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20218 0 270.0 1 8 0.0004190127013225088 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2014 2 3 10.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20219 1 90.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 6 27 10.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +20220 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 9 8 13.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20221 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 5 25 11.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +20222 1 210.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 7 21 15.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20223 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 10 15 9.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20224 1 300.0 1 4 0.0004190127013225088 1 0.0001571297629959408 0.1795269350698572 0 1 0 0 0 2014 9 5 11.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20225 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 3 6 10.483333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +20226 1 365.0 1 9 7.85648814979704e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 5 2 11.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20227 1 150.0 1 4 0.0005761424643184497 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 8 10 13.5 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20228 1 730.0 1 3 0.0015451093361267512 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 24 8.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20229 1 365.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 1 0 0 0 2015 4 5 11.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20230 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 8 27 11.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +20231 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 18 15.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20232 0 120.0 1 6 0.00039282440748985203 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 16 15.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20233 0 150.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 12 31 4.916666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +20234 1 1460.0 1 7 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 10 12 14.483333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20235 0 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2015 10 13 10.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20236 0 60.0 1 4 0.001597485923792065 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 8 15 11.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20237 0 365.0 1 7 0.0003142595259918816 0 0.0009951551656409586 0.0030320257722190637 1 1 1 1 0 2014 7 2 10.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20238 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00036663611365719525 0.25768773580029974 0 1 0 0 0 2014 7 4 14.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20239 1 3650.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 11 19 14.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20240 1 1095.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 5 22 5.866666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20241 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 16 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +20242 1 2190.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.0001047531753306272 0.13377090978000586 0 0 0 0 0 2015 7 4 12.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20243 1 730.0 1 6 0.00039282440748985203 0 0.0007332722273143905 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2014 7 23 12.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20244 0 1825.0 1 4 0.0012308498101348698 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 24 11.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20245 1 3285.0 1 9 0.0001047531753306272 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 4 23 3.716666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20246 1 1095.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 1 2015 7 22 15.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20247 0 60.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.0006023307581511064 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2013 12 7 14.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20248 0 90.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 8 5 8.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20249 1 120.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2015 12 16 11.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +20250 1 60.0 1 8 0.00028807123215922483 1 0.001466544454628781 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 4 30 14.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20251 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 6 18 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +20252 1 2.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 6 15 12.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +20253 1 1460.0 1 6 0.0019641220374492603 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 10 13 10.966666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20254 1 1095.0 1 3 0.00026188293832656804 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 5 10 14.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20255 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 1 28 14.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20256 0 4015.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0007070839334817337 0.3031681223835857 0 1 0 0 0 2015 6 16 9.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20257 0 2555.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 11 25 11.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20258 1 90.0 1 2 0.0001047531753306272 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2016 2 3 15.816666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20259 1 2190.0 1 6 0.0010737200471389288 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2016 2 7 8.616666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20260 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 12 20 12.75 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20261 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 9 7 21.0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20262 1 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 8 20 10.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +20263 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 4 25 14.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20264 1 365.0 1 8 0.0004190127013225088 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2014 3 16 8.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20265 0 365.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 11 25 11.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20266 0 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 9 14.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20267 1 1460.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 12 27 11.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20268 1 365.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 1 0 2014 2 10 11.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20269 0 90.0 1 3 0.0011260966348042424 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 22 13.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20270 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 8 8.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +20271 1 2920.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 2 9 8.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20272 1 365.0 1 3 0.00039282440748985203 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 5 10 11.766666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20273 0 1095.0 1 7 0.0003142595259918816 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 10 1 10.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +20274 1 365.0 1 5 0.0038758674872332068 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 1 0 2014 11 13 14.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20275 0 30.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.0008380254026450176 0.013816390166589143 0 1 0 0 0 2015 6 25 14.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20276 1 1095.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 17 9.766666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +20277 0 240.0 1 8 0.00065470734581642 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 4 28 9.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20278 0 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 0 1 2014 5 31 13.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20279 0 60.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 10 12 13.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20280 1 2555.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 4 17 9.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20281 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 7 15 14.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20282 0 90.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 1 12 7.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20283 1 730.0 1 4 0.0017022390991226922 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 3 28 9.666666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20284 0 60.0 1 4 0.001597485923792065 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 3 9 14.333333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20285 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 0 2013 10 24 11.4 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20286 1 365.0 1 9 0.00028807123215922483 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2013 10 8 14.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20287 1 1460.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 1 0 2015 11 22 21.0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +20288 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 9 8.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20289 1 365.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 4 21 8.116666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20290 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 9 11 11.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20291 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 11 5 15.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +20292 1 150.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 11 11 10.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20293 1 60.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 5 17 14.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20294 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 20 9.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +20295 1 1460.0 1 4 0.00036663611365719525 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 11 27 12.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20296 1 730.0 1 3 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 23 13.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20297 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 9 7 13.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +20298 1 2555.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 8 12 8.05 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20299 1 730.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 15 12.033333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +20300 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 2 16 14.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20301 1 60.0 1 6 0.0007856488149797041 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 0 0 0 0 2014 1 17 11.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +20302 0 30.0 1 6 0.0005237658766531361 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 6 26 15.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20303 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 29 11.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20304 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 21 7.666666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +20305 1 60.0 1 6 0.00026188293832656804 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 5 6 9.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +20306 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0008904019903103313 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2015 4 2 14.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20307 0 365.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2014 7 23 14.1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20308 0 120.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 12 18 9.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20309 0 60.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 30 9.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20310 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 1 2 4.35 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20311 1 365.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 9 23 9.0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20312 1 1095.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 2 26 14.7 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20313 0 30.0 1 7 0.0003142595259918816 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 6 25 16.266666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20314 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 17 13.85 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20315 0 730.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 11 3 8.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20316 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 7 14.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +20317 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 6 8 8.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +20318 0 2920.0 1 6 0.00130941469163284 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 1 31 10.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20319 1 60.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2013 10 14 14.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20320 0 60.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 12 29 15.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +20321 0 60.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 12 23 9.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20322 0 180.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 12 4 8.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20323 0 60.0 1 4 0.0005761424643184497 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 6 10 16.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20324 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 8 12 14.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +20325 1 60.0 1 6 0.00044520099515516566 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 7 24 14.9 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20326 1 180.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 19 10.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20327 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 7 27 13.633333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20328 0 365.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.0008118371088123609 0.31291884162833566 0 1 1 1 0 2014 11 29 8.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +20329 0 365.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 12 21 15.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20330 0 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 2 9 13.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20331 1 730.0 1 6 0.0018069922744533193 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 9 21 15.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20332 0 90.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 13 14.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20333 1 1825.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 1 11 14.766666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20334 1 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 10 29 13.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20335 1 1825.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 6 13.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20336 1 365.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 0 0 1 0 2014 7 6 13.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20337 1 3650.0 1 6 0.00039282440748985203 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 8 9 11.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +20338 0 14.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 9 28 13.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +20339 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 5 10 9.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20340 1 180.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 7 9 7.866666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +20341 1 240.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2013 12 19 11.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20342 0 60.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 8 29 13.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20343 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 4 28 10.866666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +20344 1 1095.0 1 4 0.001597485923792065 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 8 28 10.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +20345 0 90.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 4 7.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20346 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 6 6 16.233333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +20347 1 90.0 1 7 0.00013094146916328402 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 3 17 15.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20348 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 11 21 6.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +20349 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.001597485923792065 0.19926955742760177 1 1 1 1 0 2014 4 3 11.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20350 1 365.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 12 6 8.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20351 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 11 25 15.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +20352 0 60.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2014 6 29 13.383333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20353 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2016 2 20 10.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +20354 1 1825.0 1 4 0.0010737200471389288 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2013 12 18 13.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20355 1 1095.0 1 6 0.00065470734581642 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 9 17 16.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20356 1 1095.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 2 13.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20357 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 8 24 15.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +20358 1 330.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 12 8 12.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20359 1 365.0 1 4 0.0023045698572737986 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2013 12 28 14.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20360 1 2190.0 1 5 0.0008904019903103313 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 12 12 8.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20361 0 365.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 8 6 10.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20362 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 5 10.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +20363 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2015 9 10 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20364 1 90.0 1 10 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 7 24 8.766666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20365 0 3650.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 11 4 7.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20366 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 2 13 8.416666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +20367 1 3285.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 9 13 11.4 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20368 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 6 19 14.5 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20369 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2015 7 17 8.616666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +20370 1 150.0 1 4 0.0005761424643184497 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 11 2 14.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20371 1 60.0 1 6 0.0009427785779756449 1 0.0001571297629959408 0.1795269350698572 0 1 0 1 0 2014 9 20 14.466666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +20372 1 270.0 1 4 0.0023045698572737986 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 11 16 10.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +20373 1 365.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 20 12.966666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20374 1 365.0 1 6 0.0008904019903103313 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 8 9 14.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +20375 1 730.0 1 3 0.0015451093361267512 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 0 0 2014 2 3 12.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +20376 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.001597485923792065 0.19926955742760177 1 1 1 1 0 2014 4 26 13.05 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +20377 1 60.0 1 8 0.00039282440748985203 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 5 24 8.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20378 0 1825.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 4 13.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20379 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00047138928898782245 0.30864644167657246 1 1 1 0 1 2015 6 15 10.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +20380 1 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 12 24 14.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20381 1 300.0 1 4 0.0020164986251145736 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 4 14.316666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20382 1 1095.0 1 7 0.00018331805682859762 1 0.0010737200471389288 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 2 22 13.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20383 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2013 10 5 10.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +20384 1 4015.0 1 7 0.0006023307581511064 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 7 13 9.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20385 1 730.0 1 6 0.001335602985465497 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 4 6 10.95 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20386 1 365.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 12 27 14.4 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20387 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 12 28 12.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +20388 0 60.0 1 4 0.0004975775828204793 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 10 30 10.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20389 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 9 14 13.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20390 1 730.0 1 4 0.00044520099515516566 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 9 14.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20391 0 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 1 19 7.383333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20392 1 90.0 1 6 0.00026188293832656804 1 5.23765876653136e-05 0.03490275121883991 0 1 0 0 0 2014 6 29 11.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +20393 1 365.0 1 8 0.0001047531753306272 1 0.0009165902841429881 0.13377090978000586 0 1 0 0 0 2013 10 13 13.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20394 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2014 8 29 11.766666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20395 0 3650.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 4 21 9.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20396 1 1460.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 1 0 2014 7 19 14.316666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20397 1 60.0 1 6 0.0012046615163022129 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 4 11 8.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20398 1 365.0 1 6 0.0007070839334817337 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 25 13.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20399 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2014 10 10 11.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20400 1 365.0 1 3 0.0013617912792981538 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 1 27 10.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20401 1 365.0 1 7 0.00018331805682859762 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 4 19 13.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20402 1 365.0 1 4 0.0007332722273143905 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 2 11 11.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20403 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 3 10.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +20404 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 23 10.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +20405 0 90.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 2 6 12.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20406 1 4015.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 12 8 8.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +20407 0 120.0 1 7 0.0001571297629959408 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 12 27 15.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20408 0 180.0 1 4 0.002828335733926935 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2013 11 7 7.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20409 1 3650.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.0015451093361267512 0.31410753355039883 0 1 0 0 0 2013 12 10 14.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20410 1 730.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.0006285190519837632 0.22333626199459058 0 0 0 1 0 2016 2 12 10.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20411 0 1825.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2013 11 21 11.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20412 1 1095.0 1 5 0.0020426869189472305 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 0 0 0 0 2015 9 9 8.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +20413 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 8 25 12.25 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +20414 1 4380.0 1 5 0.0012570381039675265 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 10 12 14.8 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20415 0 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 10 13 11.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20416 1 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 8 20 8.133333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20417 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 26 16.333333333333332 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20418 0 60.0 1 6 0.0018069922744533193 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 0 1 1 0 2015 6 15 10.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20419 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 10 16.5 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +20420 0 60.0 1 7 0.00018331805682859762 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 10 27 9.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20421 1 2555.0 1 5 0.0004975775828204793 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2013 11 11 8.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20422 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 4 17 10.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20423 1 240.0 1 4 0.0010737200471389288 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 11 4 8.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +20424 1 60.0 1 3 0.0013617912792981538 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 6 13 13.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20425 1 3650.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.0005761424643184497 0.0848967216221338 0 0 0 0 0 2014 9 30 12.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20426 0 30.0 1 5 0.0003142595259918816 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 11 11 9.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +20427 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 6 16.1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +20428 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 5 18 11.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +20429 0 30.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 10 14 8.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +20430 0 1095.0 1 7 0.0011784732224695562 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 1 29 9.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20431 1 30.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 10 26 9.833333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +20432 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 2 28 15.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20433 1 4015.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 4 17 9.866666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20434 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 9 23 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20435 1 60.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 17 9.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20436 1 300.0 1 6 0.00044520099515516566 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 1 0 2013 11 20 13.2 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20437 1 730.0 1 6 0.00034044781982453846 1 0.001335602985465497 0.30668251589229417 0 0 0 0 0 2014 3 20 10.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20438 1 365.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2013 10 23 9.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20439 1 365.0 1 4 0.0017022390991226922 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 9 27 11.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20440 1 1460.0 1 6 0.00036663611365719525 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 0 0 0 0 2015 7 23 14.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20441 1 2920.0 1 8 0.0004190127013225088 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2013 10 11 11.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20442 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 0 0 0 2013 10 15 13.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20443 0 30.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 10 3 13.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20444 1 365.0 1 7 0.00026188293832656804 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 2 16 14.166666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +20445 0 90.0 1 4 0.00044520099515516566 0 0.0005761424643184497 0.034713249608076216 0 1 1 1 0 2015 4 18 12.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20446 1 730.0 1 8 0.00013094146916328402 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2013 11 15 10.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20447 1 180.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 8 12 13.066666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20448 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 23 12.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20449 0 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 7 18 13.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20450 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2015 3 6 13.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +20451 1 1460.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 7 23 15.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20452 1 4015.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 3 11 12.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20453 0 1460.0 1 5 0.0005499541704857929 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2016 2 1 10.75 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20454 0 2920.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.001597485923792065 0.19926955742760177 1 1 1 0 1 2014 4 13 12.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20455 1 2555.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 1 2015 8 16 9.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20456 1 1095.0 1 6 0.0019641220374492603 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 7 24 6.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20457 1 730.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 3 7 8.05 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20458 1 90.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 6 13 11.066666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20459 0 365.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 1 30 12.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20460 1 120.0 1 6 0.0005499541704857929 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 4 11.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20461 0 60.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 10 20 8.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20462 1 730.0 1 6 0.0012832263978001834 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 6 22 14.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20463 1 1095.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.0015451093361267512 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2014 1 25 14.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20464 0 90.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 12 23 5.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20465 1 1095.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 1 0 2015 12 29 7.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20466 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 8 12.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +20467 0 60.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 0 0 0 0 2014 7 3 8.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20468 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 2 18 12.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +20469 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 6 24 14.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20470 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 10 11 8.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20471 0 60.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 8 3 14.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20472 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 3 3 11.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20473 1 1460.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2016 1 23 15.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20474 0 90.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 7 30 15.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20475 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 19 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20476 1 365.0 1 6 0.00034044781982453846 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 5 14.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20477 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 3 19 11.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +20478 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 9 26 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +20479 1 730.0 1 5 0.00044520099515516566 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 8 5 13.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20480 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 5 22 14.95 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20481 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2016 2 5 11.883333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +20482 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 10 8 6.833333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +20483 1 1460.0 1 7 0.0006808956396490769 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 3 22 11.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20484 0 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 11 16 10.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +20485 0 60.0 1 7 0.00023569464449391123 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 10 14 10.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +20486 1 2920.0 1 5 0.002906900615424905 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 9 21 8.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20487 1 1825.0 1 4 0.0011260966348042424 1 2.61882938326568e-05 0.08248488293968681 0 0 0 0 0 2014 9 11 11.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20488 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 2 14 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20489 1 1825.0 1 4 0.0015712976299594081 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 7 12 13.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20490 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 7 21 8.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20491 1 1825.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 23 11.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20492 0 60.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 11 27 14.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20493 1 2920.0 1 5 0.0009427785779756449 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 1 17 17.9 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20494 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 5 3 9.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +20495 1 2920.0 1 5 0.0017546156867880058 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 12 1 11.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20496 1 2190.0 1 9 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 7 8 10.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +20497 1 60.0 1 5 0.0017546156867880058 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 8 11 11.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +20498 0 730.0 1 10 0.00034044781982453846 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 8 27 14.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20499 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 1 2014 1 16 10.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20500 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 4 19 15.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20501 0 730.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 9 7 15.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20502 0 60.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 27 9.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20503 1 730.0 1 7 0.001440356160796124 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2013 11 26 10.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +20504 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 6 21.0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +20505 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 1 0 2015 8 14 10.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20506 1 120.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 3 30 12.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20507 0 3285.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 7 25 12.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20508 0 28.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2014 5 27 13.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +20509 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 9 18 15.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +20510 1 150.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0017284273929553489 0.30668251589229417 0 1 0 0 0 2015 2 1 15.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20511 0 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 12 11 7.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20512 1 270.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2014 11 8 14.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20513 0 60.0 1 4 0.0005761424643184497 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 0 1 0 0 2015 6 29 15.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20514 1 365.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 1 0 2015 5 5 16.116666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +20515 1 300.0 1 5 0.0009951551656409586 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 9 4 10.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20516 1 150.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 9 21 9.866666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20517 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 6 19 10.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20518 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2016 2 5 14.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20519 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 8 2 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +20520 1 30.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.00039282440748985203 0.20717694282219581 0 1 0 0 0 2013 12 20 13.066666666666666 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +20521 0 90.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 10 11 7.916666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20522 0 730.0 1 6 0.0008642136964776744 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 5 3 8.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20523 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 30 15.7 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +20524 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 5 21 15.733333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20525 1 365.0 1 5 0.0008380254026450176 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 5 28 15.133333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20526 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0013879795731308105 0.000964735472978793 0 1 0 0 0 2014 8 24 5.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +20527 1 365.0 1 11 5.23765876653136e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 7 25 9.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20528 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2013 11 11 11.366666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +20529 0 90.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2016 2 4 14.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20530 1 2920.0 1 5 0.0010475317533062722 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2015 11 4 12.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20531 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 1 12 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20532 1 2555.0 1 4 0.0014141678669634674 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 3 8 13.066666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20533 1 365.0 1 8 0.0004190127013225088 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 10 5 13.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20534 1 1460.0 1 6 0.00023569464449391123 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 4 16 8.9 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20535 0 30.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 2 14.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20536 1 2190.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 11 26 14.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20537 0 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 12 18 10.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20538 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2013 12 31 13.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +20539 0 60.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 0 2015 5 28 14.3 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20540 0 120.0 1 7 0.00034044781982453846 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2013 10 5 13.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20541 0 150.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 11 25 10.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20542 1 1095.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 9 18 6.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20543 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 1 2014 3 23 10.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20544 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 10 15 13.566666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20545 1 365.0 1 4 0.00034044781982453846 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2016 1 22 15.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20546 1 300.0 1 9 0.0001047531753306272 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 4 5 9.416666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20547 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 1 29 9.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20548 0 60.0 1 6 0.0006023307581511064 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 6 28 9.05 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20549 1 365.0 1 4 0.00044520099515516566 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 10 28 12.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +20550 0 150.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 3 25 7.116666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +20551 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 7 21 4.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +20552 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 10 25 9.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +20553 1 1095.0 1 3 0.0001571297629959408 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2013 10 1 8.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20554 1 365.0 1 4 0.0020164986251145736 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 19 10.55 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20555 0 270.0 1 6 0.0011522849286368993 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 5 25 10.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20556 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 29 15.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +20557 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 12 15.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +20558 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 1 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20559 1 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2015 6 7 10.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20560 1 365.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 12 29 14.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20561 1 2190.0 1 1 0.0010213434594736153 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 7 18 9.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20562 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 1 8 10.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +20563 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 5 29 7.533333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20564 1 730.0 1 3 0.0015451093361267512 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 12 11.516666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20565 1 2920.0 1 5 0.0013617912792981538 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 12 13 10.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +20566 1 4015.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2016 2 6 8.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20567 0 2920.0 1 5 0.0007332722273143905 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 1 0 0 2014 7 12 9.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20568 1 730.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 13 8.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20569 0 1460.0 1 4 0.0003142595259918816 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 14 15.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20570 1 365.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.0007332722273143905 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2015 11 23 15.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20571 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 3 30 12.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20572 1 1460.0 1 4 0.002828335733926935 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 1 2014 8 22 9.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20573 1 365.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 6 30 10.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +20574 1 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2015 4 25 15.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20575 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 13 13.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20576 0 120.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 9 6 13.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20577 1 1095.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 3 2 10.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +20578 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 11 3 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +20579 0 60.0 1 8 0.00023569464449391123 0 0.0008380254026450176 0.013816390166589143 0 1 0 0 0 2014 5 24 8.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20580 1 365.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 1 7 12.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20581 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2015 6 1 8.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20582 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 9 14 14.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +20583 1 365.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2014 12 5 14.35 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20584 0 60.0 1 3 0.0016498625114573786 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 31 13.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20585 1 1460.0 1 4 0.0015712976299594081 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 27 11.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20586 1 730.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 0 0 1 0 2014 12 12 9.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20587 1 210.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 3 14 12.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20588 1 300.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 11 25 13.416666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20589 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 6 23 8.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +20590 0 3650.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 2.61882938326568e-05 0.20230158319982083 1 1 0 1 0 2014 6 24 7.583333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20591 1 730.0 1 7 0.00023569464449391123 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 4 5 6.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20592 1 1460.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.0007070839334817337 0.08326011680190191 0 0 0 0 0 2013 10 30 14.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20593 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2015 9 6 6.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +20594 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 3 25 13.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20595 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 1 1 0 2015 7 3 8.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +20596 0 30.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.0007070839334817337 0.3031681223835857 0 1 1 1 0 2014 8 1 7.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +20597 1 1460.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2014 6 26 13.05 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20598 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 7 3 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +20599 1 120.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 9 13 11.983333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +20600 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 13 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20601 0 60.0 1 6 0.0007856488149797041 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 12 23 11.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20602 1 730.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.00036663611365719525 0.25768773580029974 0 0 0 0 0 2015 1 1 9.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20603 1 365.0 1 5 0.0017546156867880058 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 6 5 11.283333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +20604 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 1 0 0 0 2015 3 20 8.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +20605 1 210.0 1 8 0.0033521016105800706 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 9 6 14.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20606 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2015 6 30 3.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20607 1 150.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2013 11 29 14.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20608 0 60.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 0 1 1 0 2014 11 15 13.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20609 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2015 5 5 14.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20610 0 90.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 8 14.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20611 0 60.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 6 26 11.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20612 0 60.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 17 11.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +20613 1 210.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 12 6 13.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20614 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 3 15 10.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20615 1 365.0 1 7 0.0011784732224695562 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 8 28 10.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20616 1 365.0 1 7 0.0014927327484614377 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2013 12 21 13.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20617 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 6 19 10.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +20618 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 2 7 14.95 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20619 0 210.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 3 4 10.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +20620 1 730.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 9 15 13.9 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20621 1 730.0 1 6 0.00047138928898782245 1 0.00039282440748985203 0.08293279583785554 0 1 0 0 0 2013 10 10 13.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20622 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 8 29 16.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +20623 1 365.0 1 9 0.00013094146916328402 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 2 4 13.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20624 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 8 4 12.716666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20625 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 11 6 4.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20626 0 3650.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 6 15 10.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20627 1 365.0 1 6 0.0015712976299594081 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 8 8.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20628 0 90.0 1 9 0.0001047531753306272 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 7 12.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20629 1 30.0 1 8 0.0001571297629959408 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 4 1 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +20630 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 0 0 0 0 2014 9 14 10.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +20631 1 300.0 1 5 0.0007594605211470473 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2013 12 1 7.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +20632 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 11 28 14.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20633 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 11 11.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +20634 0 730.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 16 11.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20635 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 13 6.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +20636 1 730.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.0008642136964776744 0.0008096887005357728 0 1 0 0 0 2015 4 27 9.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20637 1 150.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 3 18 9.533333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20638 1 730.0 1 7 0.0006285190519837632 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 21 14.616666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20639 1 730.0 1 3 0.0001047531753306272 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2016 1 24 15.5 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20640 0 28.0 1 5 0.0008904019903103313 0 0.0013879795731308105 0.000964735472978793 0 1 0 0 0 2015 5 18 13.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +20641 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2015 7 13 10.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +20642 1 1095.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 23 15.516666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20643 1 365.0 1 7 0.0014927327484614377 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 9 1 10.583333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +20644 1 1460.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 12 6 14.7 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20645 0 60.0 1 4 0.0023045698572737986 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 10 20 14.85 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20646 1 365.0 1 4 0.00036663611365719525 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 10 10 13.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20647 0 150.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 8 10 10.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20648 0 60.0 1 5 0.0021474400942778577 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 7 5 15.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20649 1 1095.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 3 20 10.45 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20650 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0009951551656409586 0.0030320257722190637 1 1 1 1 0 2014 8 17 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +20651 1 730.0 1 4 0.0012832263978001834 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 1 0 2013 11 9 8.15 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20652 1 730.0 1 4 0.0019379337436166034 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 11 11 12.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20653 1 1095.0 1 4 0.001859368862118633 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 11 15 14.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20654 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2013 10 15 12.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +20655 1 60.0 1 6 0.00130941469163284 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2016 1 24 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +20656 1 4380.0 1 4 0.0007332722273143905 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 5 21 9.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20657 1 730.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 1 0 2013 11 17 14.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20658 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 5 17 4.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +20659 0 60.0 1 8 0.00028807123215922483 1 0.0008380254026450176 0.4983720088893483 1 1 1 0 1 2015 6 16 5.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20660 0 60.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 23 4.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20661 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2014 5 17 10.783333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +20662 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 10 9 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20663 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 6 17 9.366666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20664 1 60.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 10 26 14.0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20665 1 180.0 1 3 0.0005761424643184497 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 0 0 0 0 2014 12 4 14.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20666 1 150.0 1 3 0.00039282440748985203 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 1 2015 12 7 8.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20667 0 180.0 1 11 0.0001571297629959408 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 9 12.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20668 0 180.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 10 16 13.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20669 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 31 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +20670 1 1825.0 1 4 0.0023045698572737986 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 1 0 2015 4 6 14.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20671 1 3650.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 12 4 12.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20672 1 1825.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 1 0 2014 4 28 8.316666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +20673 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 2 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +20674 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 10 27 14.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20675 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 6 27 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +20676 0 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2016 1 11 11.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20677 1 1460.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 5 5 6.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20678 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 4 9 15.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20679 1 1825.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 12 15 8.1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20680 0 90.0 1 7 0.0011784732224695562 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 1 1 0 2014 8 9 12.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +20681 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 7 10 11.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20682 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2014 12 8 15.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20683 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 14 14.7 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +20684 1 30.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 9 24 15.016666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20685 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 4 4 14.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20686 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 10 10 12.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20687 1 730.0 1 7 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 24 14.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20688 1 1095.0 1 4 0.0007594605211470473 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 0 0 0 0 2014 7 29 14.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20689 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010737200471389288 0.009543990214825916 1 1 1 0 0 2013 11 28 11.216666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20690 0 90.0 1 5 0.001335602985465497 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 7 1 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20691 1 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2015 6 18 12.116666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20692 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 24 15.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +20693 0 120.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2014 3 22 12.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +20694 1 1825.0 1 9 0.00039282440748985203 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 5 21 7.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20695 1 730.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 10 8 14.8 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20696 0 28.0 1 4 0.00026188293832656804 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 8 2 10.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +20697 1 730.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 13 13.883333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20698 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 7 7 13.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20699 1 240.0 1 6 0.0012046615163022129 1 0.00023569464449391123 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 3 4 11.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20700 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 12 28 16.016666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20701 1 730.0 1 6 0.0005499541704857929 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 0 0 2013 12 24 11.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20702 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 17 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20703 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 2 14.316666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20704 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 1 10 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +20705 0 1095.0 1 5 0.0005499541704857929 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 11 23 7.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20706 1 730.0 1 5 0.0006023307581511064 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 0 0 0 0 2013 12 28 10.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20707 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 4 3 11.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20708 0 30.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 11 2 14.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +20709 1 2920.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 7 10.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20710 1 730.0 1 4 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 6 2 13.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +20711 1 1825.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 0 0 0 0 2016 1 28 8.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20712 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 4 25 15.4 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +20713 1 60.0 1 6 0.0010737200471389288 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 0 0 0 0 2013 12 24 11.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20714 0 60.0 1 5 0.0003142595259918816 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 9 12 14.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20715 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2016 1 24 15.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20716 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 1 2014 8 24 12.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +20717 0 2555.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 0 1 2015 3 28 5.583333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20718 0 60.0 1 7 0.00047138928898782245 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2013 10 6 14.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20719 1 365.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 7 22 10.033333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20720 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010737200471389288 0.009543990214825916 1 1 1 1 0 2015 8 6 9.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20721 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 4 16 12.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +20722 0 60.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 11 24 6.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20723 0 4745.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0001571297629959408 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 4 29 7.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +20724 1 2190.0 1 3 5.23765876653136e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2013 12 18 13.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20725 1 3650.0 1 4 0.0007594605211470473 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 6 16 9.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +20726 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 27 9.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20727 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 3 25 11.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +20728 1 180.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2014 9 3 9.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +20729 0 3650.0 1 3 0.0015451093361267512 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 3 14 9.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20730 1 730.0 1 5 0.0021736283881105146 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 11 26 13.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20731 0 365.0 1 8 0.00028807123215922483 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 10 12 13.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20732 1 365.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.0001571297629959408 0.3062690578324461 0 1 0 0 0 2014 1 14 9.983333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20733 1 1825.0 1 4 0.0006808956396490769 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 6 27 8.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +20734 1 1095.0 1 5 0.00047138928898782245 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 0 0 0 0 2014 11 23 9.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20735 0 1095.0 1 6 0.0007856488149797041 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 5 2 9.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20736 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0014141678669634674 0.20881354764242768 0 1 0 0 0 2015 3 26 14.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20737 0 28.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 4 27 8.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +20738 1 1460.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 8 12.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20739 0 180.0 1 3 0.0001047531753306272 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 7 5.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20740 0 730.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 10 21 10.7 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20741 1 365.0 1 6 0.0015712976299594081 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 11 24 12.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20742 1 60.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 1 0 2015 8 25 12.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20743 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 11 6 7.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20744 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 5 9 9.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +20745 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 6 17 9.383333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20746 1 2555.0 1 7 0.0042686918947230585 1 7.85648814979704e-05 0.3010491498268644 0 1 0 0 0 2014 7 25 11.3 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20747 1 1095.0 1 4 0.0010999083409715857 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 6 3 13.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20748 0 60.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 9 6 15.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20749 1 365.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 10 4 12.95 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20750 1 1460.0 1 8 0.0001571297629959408 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2015 6 27 12.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20751 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 4 3 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +20752 0 365.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 2 1 8.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20753 1 1460.0 1 6 0.0017022390991226922 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 2 25 12.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20754 1 2555.0 1 6 0.001335602985465497 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2014 1 7 13.683333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20755 0 30.0 1 4 0.0014927327484614377 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 11 19 11.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20756 0 3650.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 11 11 6.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20757 1 365.0 1 4 0.00047138928898782245 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 5 9 12.183333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20758 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 16 16.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20759 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 11 7 6.366666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +20760 0 2190.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 6 12 15.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20761 1 730.0 1 6 0.0012046615163022129 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 7 8 14.35 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20762 1 30.0 1 6 0.0015189210422940946 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 10 29 12.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +20763 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2014 3 28 6.333333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +20764 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 18 10.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +20765 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 12 6 9.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20766 1 240.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 1 0 2014 3 20 13.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20767 0 60.0 1 8 7.85648814979704e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 7 13 13.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20768 1 730.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.0018331805682859762 0.3062690578324461 0 0 0 0 0 2013 11 13 13.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20769 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2014 11 3 12.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +20770 1 2920.0 1 5 0.0007332722273143905 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2014 10 9 8.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20771 1 2920.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2013 10 29 12.1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20772 0 60.0 1 7 0.00018331805682859762 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 3 3 15.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20773 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 4 27 14.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +20774 0 90.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 0 0 2014 12 23 13.3 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20775 1 2920.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 9 13 13.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20776 1 365.0 1 6 0.0007070839334817337 1 0.00013094146916328402 0.39853911485520355 0 1 0 0 0 2016 1 8 15.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20777 0 60.0 1 8 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2014 11 23 15.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20778 1 60.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 10 12.7 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +20779 1 1825.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2015 10 11 14.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20780 0 4380.0 1 4 0.00036663611365719525 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 6 20 10.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +20781 0 60.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.00026188293832656804 0.07354385239547263 0 1 1 1 0 2014 7 31 8.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20782 1 4380.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2015 5 7 7.133333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20783 1 2920.0 1 7 0.00039282440748985203 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 3 12 15.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20784 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 22 12.016666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20785 0 365.0 1 3 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 4 6 10.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20786 1 1095.0 1 6 0.0008642136964776744 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 9 18 8.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20787 1 240.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 11 1 14.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20788 1 365.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 17 9.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20789 0 730.0 1 5 0.0021474400942778577 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 1 12.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20790 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 17 15.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20791 1 365.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 7 3 14.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20792 0 30.0 1 6 0.0005761424643184497 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2014 10 21 12.683333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +20793 1 365.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 10 11 10.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20794 1 2190.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2015 7 8 12.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +20795 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 8 15.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20796 0 1460.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2016 1 13 12.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20797 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0004975775828204793 0.0848967216221338 0 0 0 0 0 2016 1 16 13.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20798 0 60.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 22 15.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20799 1 2555.0 1 7 0.00039282440748985203 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 10 5 14.366666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20800 1 4015.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 0 0 0 0 2015 12 21 13.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20801 1 365.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 11 29 12.8 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20802 1 1460.0 1 6 0.00026188293832656804 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2013 10 24 6.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20803 0 180.0 1 6 0.0015712976299594081 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 11 25 13.85 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20804 1 270.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2014 8 29 12.966666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20805 0 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 10 24 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +20806 0 90.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 12 19 8.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20807 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 4 7 10.75 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +20808 1 330.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 6 14.633333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20809 1 3650.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 4 18 15.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +20810 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 6 5 13.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +20811 0 60.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 3 2 12.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20812 1 365.0 1 8 0.00028807123215922483 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 25 14.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20813 0 180.0 1 10 7.85648814979704e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 11 15 13.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20814 1 365.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 3 22 10.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20815 1 365.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 2 11 13.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20816 0 30.0 1 5 0.001335602985465497 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 5 30 13.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +20817 0 60.0 1 5 0.0012308498101348698 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 6 16 5.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20818 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 12 9 16.033333333333335 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20819 1 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.001335602985465497 0.30668251589229417 0 0 0 1 0 2015 9 15 14.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +20820 1 365.0 1 3 0.0016498625114573786 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 5 4 8.866666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20821 0 330.0 1 5 0.0007070839334817337 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 4 7 15.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20822 1 4380.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 2 2 13.7 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20823 0 60.0 1 7 0.00023569464449391123 0 0.0010213434594736153 0.015125674022774649 0 1 0 0 0 2014 12 12 5.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20824 0 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 4 10.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20825 0 5110.0 1 5 0.0038758674872332068 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 0 1 2015 3 19 11.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20826 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 26 13.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20827 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 5 11 15.9 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +20828 0 2555.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 0 0 2015 11 10 10.05 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +20829 1 3285.0 1 5 0.0015189210422940946 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 9 12.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20830 0 1095.0 1 4 0.0005761424643184497 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 23 11.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20831 0 1460.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 1 28 13.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20832 1 120.0 1 7 0.0014927327484614377 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 0 0 0 0 2014 9 10 12.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +20833 0 60.0 1 5 0.001335602985465497 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 8 11.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +20834 1 365.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.00044520099515516566 0.21427463951625408 0 1 0 0 0 2015 1 22 14.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20835 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2014 5 10 4.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20836 1 1095.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 8 18 14.566666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20837 1 2920.0 1 9 0.00023569464449391123 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2013 12 20 13.083333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20838 1 730.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 1 13 13.766666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20839 0 180.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 10 11 13.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20840 1 365.0 1 4 0.00036663611365719525 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 19 8.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20841 0 730.0 1 7 0.0005237658766531361 1 0.0008118371088123609 0.31291884162833566 0 0 1 1 0 2015 3 23 7.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +20842 1 1825.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 1 2015 8 25 12.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +20843 0 60.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 13 14.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20844 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 4 27 14.616666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20845 1 1825.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 6 20 8.433333333333334 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20846 1 2190.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 0 0 0 0 2014 11 19 6.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20847 0 60.0 1 7 0.00018331805682859762 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 8 17 11.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20848 1 1460.0 1 8 0.00013094146916328402 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 1 2015 4 19 14.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20849 0 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 1 2013 11 23 10.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +20850 1 180.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 5 16 14.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20851 1 3650.0 1 7 0.001440356160796124 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 6 14 13.3 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20852 1 60.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 8 31 9.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +20853 1 60.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2013 12 19 15.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20854 1 730.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 12 28 8.833333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20855 0 3650.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 1 2014 6 21 10.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20856 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 0 0 0 0 2014 4 28 13.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20857 1 4015.0 1 5 0.0017546156867880058 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 10 2 15.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20858 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 9 15 9.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20859 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 5 15 8.816666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20860 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 4 20 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +20861 1 60.0 1 9 0.0005237658766531361 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 12 24 8.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20862 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 19 8.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +20863 1 730.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 8 13 14.1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20864 1 1095.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.0003142595259918816 0.221406791048633 0 1 0 0 0 2015 8 5 14.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20865 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 5 17 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +20866 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 9 9 14.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20867 1 730.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 2 19 14.416666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20868 1 1095.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 1 0 1 0 2014 12 13 13.816666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20869 0 7300.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2014 2 20 10.866666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20870 1 2555.0 1 4 0.0014927327484614377 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 4 12 8.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20871 0 60.0 1 6 0.0016498625114573786 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2015 11 15 14.266666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20872 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 9 20 4.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20873 1 60.0 1 5 0.00044520099515516566 1 0.0011260966348042424 0.13377090978000586 0 1 0 0 0 2015 6 12 14.266666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20874 1 6205.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 12 27 10.866666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20875 1 365.0 1 4 0.0010475317533062722 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 9 9 9.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20876 1 365.0 1 7 0.0007070839334817337 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2015 7 11 10.616666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20877 1 365.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 2 12 12.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20878 1 4380.0 1 8 0.0011260966348042424 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 8 27 9.183333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20879 0 60.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 7 8.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +20880 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 7 11 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +20881 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 11 14.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20882 1 1825.0 1 4 0.00044520099515516566 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 19 8.616666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20883 0 60.0 1 6 0.0010737200471389288 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 0 1 1 0 2014 8 25 13.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20884 1 1825.0 1 4 0.0008118371088123609 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 0 0 0 0 2014 9 13 13.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +20885 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 8 14.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +20886 0 60.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 19 10.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20887 0 90.0 1 7 0.0001571297629959408 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 8 7 9.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20888 1 240.0 1 5 0.0009951551656409586 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2013 12 10 12.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20889 1 365.0 1 6 0.0015712976299594081 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 6 11 12.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20890 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 23 15.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +20891 0 90.0 1 6 0.0011522849286368993 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 7 29 14.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20892 1 240.0 1 3 0.00018331805682859762 1 0.0002095063506612544 0.09035781349596017 0 1 0 0 0 2014 5 30 10.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +20893 1 330.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 0 0 2013 10 2 13.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20894 1 730.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2016 2 12 9.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20895 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 1 1 0 2015 4 3 13.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +20896 1 1460.0 1 5 0.0021474400942778577 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 12 29 8.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20897 0 60.0 1 7 0.00028807123215922483 0 0.0010475317533062722 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2013 10 1 12.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20898 1 180.0 1 6 0.0007070839334817337 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 4 19 16.05 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20899 1 120.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0001571297629959408 0.13377090978000586 0 1 0 0 0 2014 1 1 15.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20900 1 2190.0 1 9 0.0001047531753306272 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2016 1 14 9.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20901 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2014 7 21 11.066666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +20902 1 1460.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 2 11 11.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +20903 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0013617912792981538 0.3118679690595552 0 1 0 1 0 2016 1 7 13.816666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20904 0 90.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 3 12 14.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20905 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 7 27 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +20906 1 730.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2013 11 30 11.133333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20907 0 365.0 1 6 0.0016498625114573786 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 2 5 9.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20908 0 30.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 9 28 9.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +20909 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 6 30 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +20910 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2015 11 27 9.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20911 1 3650.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 2 19 7.383333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20912 0 180.0 1 5 0.0008380254026450176 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 0 2014 1 2 13.3 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20913 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0015451093361267512 0.31410753355039883 0 1 0 1 0 2014 11 29 11.9 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +20914 0 30.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 12 18 12.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +20915 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2016 1 10 12.033333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20916 0 1460.0 1 6 0.0006023307581511064 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 1 30 8.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20917 1 365.0 1 7 0.0003142595259918816 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 4 9 15.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20918 1 3285.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 5.23765876653136e-05 0.014746670801247265 0 1 0 0 0 2015 7 5 12.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20919 0 90.0 1 12 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 1 6 9.683333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20920 1 2190.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2013 12 31 11.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20921 0 365.0 1 7 0.00026188293832656804 0 0.0010475317533062722 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 11 29 8.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20922 1 2555.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 3 20 9.933333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20923 0 730.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 12 15 14.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20924 1 150.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 6 6 15.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20925 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 2 23 13.733333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20926 1 365.0 1 6 0.0009427785779756449 0 0.0008642136964776744 0.0008096887005357728 0 1 0 0 0 2014 7 23 12.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +20927 1 4380.0 1 6 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 7 30 9.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +20928 1 365.0 1 5 0.0008904019903103313 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 4 6 10.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20929 1 365.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 1 21 10.05 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20930 1 365.0 1 4 0.00039282440748985203 1 0.0013617912792981538 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2014 2 4 11.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20931 0 60.0 1 6 0.0006023307581511064 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 6 20 15.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20932 0 730.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 12 18 10.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20933 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 7 12 6.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20934 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 8 18 11.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +20935 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 4 26 7.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +20936 0 60.0 1 6 0.00034044781982453846 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 11 20 9.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20937 1 1095.0 1 7 0.0008380254026450176 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 1 29 10.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20938 1 730.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 4 8.6 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20939 1 1095.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 11 23 15.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20940 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2016 1 23 9.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20941 1 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 2 18 13.266666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20942 1 1095.0 1 6 0.00036663611365719525 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 1 0 0 0 2013 12 21 14.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20943 0 300.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2013 11 29 13.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +20944 1 3650.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.0013617912792981538 0.3118679690595552 0 1 0 1 0 2015 6 16 12.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20945 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 4 21 9.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +20946 1 730.0 1 9 0.00028807123215922483 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 2 8 14.433333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20947 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 8 18 11.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +20948 1 3285.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.0006023307581511064 0.3010491498268644 0 0 0 0 0 2014 4 29 11.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20949 1 730.0 1 5 0.0021474400942778577 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 30 15.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20950 1 730.0 1 7 0.00023569464449391123 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 3 12 13.216666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20951 0 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 10 10 9.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20952 1 730.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2013 12 30 8.366666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20953 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 3 3 11.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +20954 0 60.0 1 5 0.0017546156867880058 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2015 6 21 9.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20955 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 7 2 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20956 1 730.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 6 25 14.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20957 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 2 26 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20958 1 730.0 1 6 0.0005761424643184497 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 5 14 7.083333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20959 1 730.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 12 28 8.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20960 1 4745.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 2 15 10.85 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20961 1 120.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 14 9.033333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +20962 1 365.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2015 4 14 13.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20963 1 1095.0 1 6 0.0018069922744533193 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 7 28 10.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +20964 0 1460.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 5 29 15.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20965 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 5 8 8.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20966 1 730.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2013 10 19 10.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20967 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 1 2 13.316666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20968 1 730.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 10 13 10.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +20969 0 90.0 1 10 7.85648814979704e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 7 19 16.216666666666665 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20970 1 365.0 1 4 0.0015712976299594081 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 2 2 9.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20971 1 730.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2013 12 24 13.05 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20972 0 30.0 1 6 0.00130941469163284 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 7 20 14.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +20973 0 180.0 1 6 0.00018331805682859762 1 2.61882938326568e-05 0.21439523145037642 0 1 1 0 0 2015 12 4 10.433333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20974 1 365.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 6 14 12.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20975 1 270.0 1 9 5.23765876653136e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 3 10 15.25 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20976 0 1095.0 1 7 0.00013094146916328402 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 8 26 14.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +20977 0 90.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 0 2015 11 14 12.983333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20978 1 730.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 11 7.166666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20979 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 8 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20980 1 90.0 1 4 0.00044520099515516566 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 8 28 14.15 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +20981 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 3 26 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20982 0 60.0 1 5 0.00044520099515516566 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 11 14.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20983 1 365.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 8 27 10.316666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20984 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 16 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +20985 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2015 2 26 10.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20986 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2016 2 6 21.0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20987 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 14 8.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +20988 1 365.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 12 31 16.25 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20989 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 10 1 11.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +20990 1 730.0 1 5 0.0005237658766531361 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 1 22 19.25 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +20991 1 1825.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 11 5 11.366666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +20992 1 1095.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 2 17 7.883333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20993 1 300.0 1 3 7.85648814979704e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 7 21 4.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +20994 0 30.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2015 7 4 7.533333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +20995 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 2.61882938326568e-05 0.06942649921615243 1 1 1 1 0 2015 11 8 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +20996 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 14 11.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +20997 1 1095.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 3 13.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +20998 1 2190.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 2 12 10.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +20999 1 730.0 1 6 0.00026188293832656804 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 3 18 15.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21000 1 365.0 1 7 0.00018331805682859762 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 1 0 1 0 2014 4 5 6.15 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21001 0 3650.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 3 18 13.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21002 1 180.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 29 11.7 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21003 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 6 14.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +21004 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2013 10 12 13.383333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21005 0 60.0 1 5 0.0008380254026450176 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 5 25 13.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21006 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 2 4 9.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +21007 1 730.0 1 5 0.0013617912792981538 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 26 10.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21008 0 730.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 7 27 10.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21009 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 30 9.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21010 1 730.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 8 19 8.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21011 1 730.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.00047138928898782245 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 1 19 12.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +21012 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 12 14 16.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21013 1 210.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2014 8 4 14.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21014 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 24 14.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +21015 1 730.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.0012308498101348698 0.31410753355039883 0 1 0 1 0 2014 10 20 8.583333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21016 1 2920.0 1 3 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 3 7 11.566666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21017 0 60.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2013 10 10 9.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +21018 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2015 8 28 10.183333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21019 1 730.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 5 26 11.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21020 1 60.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.001335602985465497 0.30668251589229417 0 0 0 0 0 2014 8 10 7.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21021 1 180.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2015 2 18 15.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21022 1 2920.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 1 0 2015 1 19 8.566666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21023 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 1 8 15.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21024 1 365.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2016 1 13 6.366666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21025 1 270.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 12 21 13.85 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +21026 0 730.0 1 6 0.0010737200471389288 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 1 1 0 2015 6 6 10.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21027 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 5 19 14.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +21028 1 3285.0 1 3 0.0015451093361267512 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2016 2 20 15.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21029 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2015 1 3 14.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21030 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2014 8 23 14.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21031 1 1095.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.0006285190519837632 0.3062690578324461 0 1 0 0 0 2015 4 22 16.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21032 0 1095.0 1 7 0.0001571297629959408 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 1 28 11.85 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21033 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 7 12.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21034 1 1825.0 1 5 0.0020426869189472305 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 12 16 13.033333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21035 1 60.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 1 0 2013 10 28 8.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +21036 1 365.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.00039282440748985203 0.598204902923493 0 0 0 1 0 2014 9 16 14.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21037 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 12 14.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21038 1 730.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 2 1 8.666666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21039 1 3.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 8 3 11.433333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +21040 1 120.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 8 28 14.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21041 1 365.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 1 0 2016 1 7 11.483333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21042 0 90.0 1 6 0.0005761424643184497 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 12 22 10.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21043 1 180.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 10 11.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21044 0 60.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 10 14.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21045 1 2190.0 1 4 0.0014141678669634674 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 1 30 12.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21046 1 270.0 1 6 0.0005761424643184497 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 11 29 14.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21047 0 210.0 1 6 0.00023569464449391123 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 11 22 14.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21048 0 730.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 2 3 12.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21049 1 300.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 26 14.466666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21050 1 270.0 1 4 0.0012832263978001834 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 10 25 13.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21051 1 730.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 4 28 12.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21052 1 2190.0 1 4 0.001859368862118633 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 1 2015 1 9 15.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21053 1 365.0 1 3 0.0013617912792981538 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 10 31 15.066666666666666 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21054 1 365.0 1 3 2.61882938326568e-05 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 0 0 0 0 2015 12 2 15.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21055 1 180.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 10 8 11.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21056 0 90.0 1 7 0.0006808956396490769 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 12 20 16.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21057 1 60.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 8 12.383333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21058 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 11 12 10.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +21059 1 60.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 6 14 13.516666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21060 0 2555.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0008380254026450176 0.013816390166589143 0 1 1 0 1 2014 6 13 9.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21061 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 6 30 15.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21062 1 730.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 7 21 8.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21063 1 365.0 1 6 0.00044520099515516566 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 11 16 9.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21064 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 6 14 8.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +21065 1 150.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 1 17 10.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21066 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 5 21 8.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +21067 0 28.0 1 4 0.00036663611365719525 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 4 27 8.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +21068 0 60.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 18 12.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21069 1 365.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 5 21 14.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21070 0 210.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 10 23 11.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21071 1 1095.0 1 5 0.00039282440748985203 1 7.85648814979704e-05 0.3010491498268644 0 1 0 0 0 2016 2 7 11.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21072 0 90.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 10 24 12.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21073 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 7 14.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21074 0 60.0 1 5 0.0003142595259918816 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 10 11 13.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21075 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 8 28 10.233333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21076 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 3 20 12.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +21077 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 5 11 11.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +21078 1 1825.0 1 5 0.0020426869189472305 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 6 24 13.65 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21079 0 3650.0 1 8 0.00065470734581642 0 0.0006023307581511064 0.012765517597808673 0 1 0 1 0 2015 10 9 12.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21080 1 730.0 1 7 0.00018331805682859762 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 10 1 14.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +21081 1 1095.0 1 4 0.0011260966348042424 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2014 6 4 13.25 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +21082 1 1460.0 1 5 0.00034044781982453846 1 0.00034044781982453846 0.1885885575481937 0 1 0 0 0 2014 11 25 10.483333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21083 1 120.0 1 6 0.0011522849286368993 1 0.0011260966348042424 0.13377090978000586 0 1 0 1 0 2014 11 4 15.05 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +21084 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 14 14.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +21085 1 90.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 0 0 0 0 2013 10 29 7.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21086 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 1 0 2015 6 18 8.583333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +21087 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 8 24 11.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +21088 1 1095.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 7 7.783333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21089 1 60.0 1 6 0.0010737200471389288 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 10 13.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21090 0 365.0 1 5 0.0008118371088123609 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 30 9.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21091 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2013 11 2 7.45 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +21092 1 365.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 1 15 15.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21093 1 30.0 1 6 0.00023569464449391123 1 0.001466544454628781 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 12 17 8.75 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21094 1 2920.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2014 11 19 8.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21095 1 365.0 1 3 5.23765876653136e-05 1 0.0015451093361267512 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 2 23 14.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21096 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 8 20 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +21097 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2013 11 6 3.3 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21098 1 2190.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 5 4 14.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21099 1 330.0 1 7 0.0008380254026450176 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 9 11.683333333333334 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21100 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 11 13 8.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +21101 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 11 18 11.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +21102 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 18 14.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +21103 1 240.0 1 4 0.00036663611365719525 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 10 28 13.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21104 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2014 9 27 13.1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +21105 1 730.0 1 5 0.0012570381039675265 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 12 6 13.016666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21106 1 2555.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 7 3 10.466666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +21107 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0004190127013225088 0.2998604579048013 0 1 0 0 0 2014 11 29 9.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +21108 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 0 1 0 0 2014 7 14 11.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +21109 0 730.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 5 11 15.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21110 1 3650.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 5 1 9.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +21111 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 6 7 15.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +21112 0 28.0 1 9 0.0001571297629959408 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 5 18 13.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +21113 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 9 28 14.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21114 1 270.0 1 7 0.00013094146916328402 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2013 10 30 11.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21115 1 30.0 1 4 0.0014141678669634674 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2016 1 15 11.883333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +21116 1 1460.0 1 4 0.0005499541704857929 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 6 13 9.283333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21117 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 12 7.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +21118 1 1825.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.0009165902841429881 0.13377090978000586 0 0 0 0 0 2014 2 9 11.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21119 1 365.0 1 6 0.0009165902841429881 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2013 10 5 8.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21120 1 365.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 1 10.433333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21121 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 11 22 15.65 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21122 1 730.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2016 2 4 14.05 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21123 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 1 0 2016 1 4 13.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +21124 1 365.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 1 7 9.983333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21125 1 2555.0 1 4 0.0006285190519837632 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2014 1 5 14.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21126 1 365.0 1 5 0.0008118371088123609 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 0 0 0 0 2014 4 25 4.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21127 1 730.0 1 7 0.00026188293832656804 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 1 0 2015 1 6 14.283333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21128 0 150.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 19 13.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21129 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 6 24 13.65 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +21130 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0009427785779756449 0.3338157010698227 0 1 1 1 0 2013 10 1 6.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +21131 1 4015.0 1 4 0.0023045698572737986 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 1 0 0 0 2014 2 2 8.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21132 1 730.0 1 7 0.0005237658766531361 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 8 1 13.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21133 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0009165902841429881 0.13377090978000586 0 0 0 0 0 2013 12 26 15.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21134 1 270.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2014 10 26 14.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21135 1 365.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 7 14.4 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21136 1 730.0 1 6 0.0006023307581511064 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 12 19 14.883333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21137 0 90.0 1 5 0.00065470734581642 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2014 7 10 3.85 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21138 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 1 2014 7 13 13.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21139 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 8 10.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21140 1 730.0 1 6 0.0012832263978001834 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 4 8 6.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21141 0 60.0 1 4 0.0005237658766531361 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2015 8 16 16.033333333333335 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21142 0 365.0 1 5 0.001335602985465497 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 12 29 11.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21143 1 1460.0 1 6 0.0004975775828204793 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 11 15 9.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21144 1 365.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 2 16 15.266666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21145 1 2920.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.0001047531753306272 0.2229400313539029 0 0 0 0 0 2014 2 13 12.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21146 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 4 26 14.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +21147 0 60.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 15 12.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21148 1 60.0 1 8 7.85648814979704e-05 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 21 13.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21149 0 90.0 1 3 0.0015451093361267512 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 12 15 11.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21150 0 90.0 1 3 0.0013617912792981538 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 12 12 12.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21151 1 730.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.0002095063506612544 0.2229400313539029 0 1 0 0 0 2015 7 17 15.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21152 1 180.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 4 17 14.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21153 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 8 12 5.383333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +21154 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 12 4 14.983333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +21155 0 3650.0 1 3 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 1 22 9.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21156 0 2190.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 0 1 2015 11 15 14.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21157 0 60.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 11 22 10.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21158 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 8 31 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +21159 1 1825.0 1 8 0.00034044781982453846 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 7 16 9.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +21160 1 730.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.0010737200471389288 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 5 16 12.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21161 1 1095.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 5 7 11.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +21162 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 4 19 11.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +21163 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 25 15.483333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21164 0 1825.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 1 1 0 2015 6 29 15.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21165 1 1825.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 7 16 13.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21166 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 5 6 12.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +21167 0 150.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 1 2015 11 29 10.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21168 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 8 16 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +21169 0 30.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 5 7 14.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21170 1 270.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 1 0 2014 10 19 9.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21171 1 60.0 1 7 0.0014927327484614377 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2016 1 11 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +21172 1 1095.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 12 11 11.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21173 0 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 1 2014 5 15 12.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21174 1 1825.0 1 6 0.00039282440748985203 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 1 0 0 0 2015 6 6 9.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21175 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 3 6 10.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +21176 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 15 7.416666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21177 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2015 9 4 10.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21178 1 365.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 12 30 12.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +21179 0 365.0 1 11 5.23765876653136e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 1 2015 6 23 16.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21180 0 60.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 10 10 13.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21181 1 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2015 9 5 13.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21182 0 30.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 5 30 13.0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +21183 1 365.0 1 6 0.00036663611365719525 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 7 26 9.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21184 1 365.0 1 3 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 1 24 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +21185 1 730.0 1 6 0.0012046615163022129 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2015 8 7 14.616666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21186 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 24 14.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +21187 1 4380.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.0001571297629959408 0.39853911485520355 0 1 0 0 0 2015 5 25 11.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21188 1 60.0 1 5 0.0005237658766531361 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 5 1 15.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21189 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 24 7.266666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +21190 0 90.0 1 4 0.0010475317533062722 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 12 14.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21191 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 14 16.166666666666668 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +21192 0 90.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 15 8.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21193 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 1 0 2013 11 6 3.3 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21194 0 30.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 12 12.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +21195 1 300.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2015 3 21 14.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21196 1 1095.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 6 17 8.1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21197 1 2190.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 11 11 15.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21198 1 365.0 1 5 0.002906900615424905 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 12 29 14.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21199 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 6 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +21200 1 60.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 5 2 19.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21201 1 4380.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.001466544454628781 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 12 6 14.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21202 1 150.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 30 11.083333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21203 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 10 10 13.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +21204 1 300.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 12 29 11.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +21205 1 270.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 27 11.283333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21206 0 60.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2015 8 27 10.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21207 0 180.0 1 9 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2013 10 28 14.8 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21208 1 365.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 24 13.9 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21209 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2013 10 29 12.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +21210 1 150.0 1 7 0.0007070839334817337 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 13 8.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +21211 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 11 11 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +21212 1 60.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 5 4 14.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +21213 1 60.0 1 5 0.00047138928898782245 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 10 4 15.933333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21214 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0009951551656409586 0.0030320257722190637 1 1 1 1 0 2014 8 23 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +21215 1 1095.0 1 11 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 6 7 8.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21216 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 6 29 14.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21217 0 730.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 12 29 8.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21218 1 730.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 1 13 19.083333333333332 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21219 1 180.0 1 5 0.0008904019903103313 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 0 0 0 0 2013 11 29 11.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +21220 0 60.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2014 7 2 12.95 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21221 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 5 8 9.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +21222 1 365.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 1 0 2014 9 26 14.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21223 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 5 14.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +21224 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 0 0 0 0 2014 11 6 6.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +21225 1 365.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 3 7 14.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21226 0 4745.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2013 12 27 7.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21227 0 60.0 1 5 0.001335602985465497 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 10 20 14.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21228 1 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 1 0 2015 2 4 12.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +21229 0 365.0 1 6 0.00044520099515516566 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 4 3 14.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21230 1 365.0 1 7 0.0006023307581511064 1 0.00039282440748985203 0.20717694282219581 0 1 0 0 0 2014 5 17 12.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21231 0 240.0 1 4 0.0023045698572737986 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 1 1 0 2015 1 25 9.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21232 1 300.0 1 3 5.23765876653136e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2016 1 16 13.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21233 1 730.0 1 6 0.00023569464449391123 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2016 2 11 14.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21234 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 4 3 13.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21235 0 150.0 1 5 0.0009165902841429881 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 12 30 14.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21236 0 60.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 8 3 11.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21237 0 1095.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 13 11.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21238 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 3 31 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +21239 1 1095.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 8 24 8.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21240 0 120.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 8 1 14.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21241 1 1095.0 1 5 0.0003142595259918816 1 7.85648814979704e-05 0.1885885575481937 0 1 0 0 0 2015 2 28 15.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21242 1 365.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 8 14.183333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21243 1 730.0 1 4 0.0008118371088123609 1 0.0009689668718083017 0.0994194359742967 0 1 0 0 0 2015 5 25 15.116666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +21244 1 730.0 1 5 0.0021474400942778577 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 0 0 0 0 2015 6 7 16.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21245 0 60.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 8 2 13.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21246 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 12 1 7.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21247 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 0 1 0 1 2014 10 25 10.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21248 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 1 2015 6 22 15.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21249 1 1095.0 1 8 7.85648814979704e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 3 18 10.9 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21250 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 5 2 15.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +21251 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0006023307581511064 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2014 11 18 16.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +21252 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 3 10 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +21253 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 6 27 14.266666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21254 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 10 9 12.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +21255 1 4745.0 1 5 0.00044520099515516566 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 18 13.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21256 0 90.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 11 1 11.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +21257 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 5 21 13.616666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +21258 0 4745.0 1 4 0.00039282440748985203 1 0.0008118371088123609 0.31291884162833566 0 1 1 0 1 2015 3 4 15.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21259 1 210.0 1 6 0.00023569464449391123 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 1 5 7.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +21260 1 730.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 16 7.233333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21261 1 1825.0 1 4 0.0009689668718083017 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 0 0 0 0 2015 1 5 11.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21262 0 730.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.0010475317533062722 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 12 17 12.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21263 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 1 24 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21264 0 1095.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.0008380254026450176 0.013816390166589143 0 1 0 0 0 2015 7 6 7.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21265 0 730.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 6 23 7.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21266 1 730.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 8 18 9.583333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21267 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 9 11.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +21268 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 5 28 15.933333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21269 1 60.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 11 27 7.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21270 0 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 12 26 15.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +21271 1 1460.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.0002095063506612544 0.09035781349596017 0 1 0 0 0 2014 8 1 14.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21272 1 150.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 1 2015 4 24 12.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +21273 0 60.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 7 21 15.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +21274 1 270.0 1 7 0.0008380254026450176 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 1 2014 5 9 14.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21275 1 180.0 1 5 0.0021474400942778577 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 3 27 11.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21276 1 730.0 1 9 0.00028807123215922483 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2013 10 10 13.116666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21277 0 4015.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 12 6 9.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21278 1 3650.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 4 28 9.083333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +21279 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 7 2 10.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +21280 1 730.0 1 5 0.0007332722273143905 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 7 2 7.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +21281 1 365.0 1 6 0.00047138928898782245 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 24 8.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21282 1 2190.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 0 0 0 0 2014 9 28 7.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +21283 1 1460.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 26 15.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21284 1 2555.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2015 10 28 8.916666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21285 0 90.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2015 12 9 6.3 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21286 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 0 0 2014 4 26 11.416666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +21287 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 20 14.066666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21288 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 16 7.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +21289 1 365.0 1 4 0.0010737200471389288 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 5 9 14.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +21290 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 1 21 11.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +21291 1 2190.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0001571297629959408 0.06350026702499699 0 1 0 0 0 2013 10 17 13.183333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +21292 1 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 24 7.566666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21293 1 2555.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 1 0 2014 11 23 13.2 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21294 1 3285.0 1 4 0.00047138928898782245 1 0.0012308498101348698 0.31410753355039883 0 1 0 0 0 2015 7 7 15.166666666666666 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21295 1 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 4 30 10.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +21296 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 10 16 12.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +21297 1 300.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 4 11 14.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21298 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00044520099515516566 0.21427463951625408 0 1 0 1 0 2014 9 12 13.016666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21299 1 150.0 1 4 0.0004190127013225088 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 4 13 12.05 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21300 1 180.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 1 4 12.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21301 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 10 20 11.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +21302 1 1825.0 1 3 0.0005761424643184497 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 10 30 9.15 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21303 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 9 13 13.65 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +21304 0 120.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 18 15.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21305 1 1095.0 1 4 0.00026188293832656804 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 4 16 13.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21306 0 180.0 1 1 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 31 14.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21307 1 365.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 2 12.15 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21308 0 150.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 10 25 15.866666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21309 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 8 10 14.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +21310 0 28.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2014 5 27 13.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +21311 1 2920.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 9 6 15.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21312 1 1095.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 4 24 11.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21313 1 4015.0 1 5 0.0008118371088123609 1 5.23765876653136e-05 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 3 1 7.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21314 1 1825.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 12 19 7.016666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21315 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 7 8 14.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +21316 1 1460.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 0 0 0 0 2013 10 12 12.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21317 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 15 11.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21318 0 60.0 1 7 0.0005237658766531361 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 4 14.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21319 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 3 20 12.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +21320 0 2190.0 1 6 0.0015189210422940946 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 1 2014 4 15 14.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21321 1 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 9 13 14.083333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21322 1 1460.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 4 1 14.8 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21323 0 30.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 1 28 13.883333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21324 1 3650.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0006023307581511064 0.3010491498268644 0 0 0 0 0 2015 5 22 8.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +21325 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 27 12.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +21326 1 730.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 30 14.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21327 1 730.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 0 0 0 0 2013 12 19 8.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21328 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 11 12 5.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +21329 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 1 8 6.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +21330 1 270.0 1 6 0.00044520099515516566 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 10 15 14.433333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21331 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 5 12 13.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +21332 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 5 14 8.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +21333 1 240.0 1 4 0.0012308498101348698 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 4 30 13.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21334 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2013 10 19 8.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21335 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 1 2014 7 10 13.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21336 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0007594605211470473 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 9 20 7.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21337 1 1095.0 1 5 0.001335602985465497 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 5 9 14.266666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21338 1 2190.0 1 4 0.0007594605211470473 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 2 16 15.416666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21339 0 150.0 1 6 0.00036663611365719525 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 10 2 9.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21340 0 365.0 1 4 0.00028807123215922483 1 5.23765876653136e-05 0.17964752700397954 1 1 1 1 0 2015 5 27 16.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21341 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 6 26 8.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21342 1 730.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 11 23 13.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21343 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2014 4 26 11.416666666666666 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +21344 1 1460.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0002095063506612544 0.20684962185814942 0 0 0 0 0 2015 6 19 10.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21345 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 5 3 4.6 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21346 0 210.0 1 3 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 10 25 12.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21347 1 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 12 7 16.066666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21348 0 180.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.0006023307581511064 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 3 4 6.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21349 0 60.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 7 12 16.033333333333335 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21350 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 20 14.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +21351 1 4745.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.0012046615163022129 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 6 18 8.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21352 1 1460.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2015 10 18 14.733333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21353 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 11 1 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +21354 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 17 12.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21355 1 3285.0 1 4 0.0019379337436166034 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 12 28 15.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21356 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 7 12 16.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21357 0 3650.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2015 5 17 13.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +21358 0 90.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 12 17 15.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21359 1 300.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 30 14.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21360 0 30.0 1 4 0.0012308498101348698 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 8 6 11.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +21361 0 2555.0 1 8 7.85648814979704e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 8 8 15.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21362 0 730.0 1 8 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 2 13 7.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21363 1 2920.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2015 11 4 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21364 1 365.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2013 12 27 8.916666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21365 1 1460.0 1 3 0.0015451093361267512 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 10 7 13.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21366 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00018331805682859762 0.25768773580029974 0 1 0 0 0 2014 9 20 4.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21367 1 730.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 4 24 14.683333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +21368 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0008904019903103313 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 2 18 11.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21369 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 8 31 7.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +21370 0 730.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 2 25 9.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21371 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 4 12 10.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +21372 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 9 11 14.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21373 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 9 7 11.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +21374 1 2555.0 1 6 0.0004190127013225088 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 11 6 8.816666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21375 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 6 7 12.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +21376 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 24 13.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +21377 1 300.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 20 9.683333333333334 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21378 1 1095.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.0004190127013225088 0.2998604579048013 0 0 0 0 0 2014 4 23 12.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21379 1 730.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2014 7 6 12.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +21380 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 8 12 7.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21381 1 730.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 8 6 7.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +21382 1 5475.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 11 27 8.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +21383 1 365.0 1 5 0.00047138928898782245 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 1 29 14.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21384 1 730.0 1 12 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 2 16 11.483333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21385 1 3285.0 1 4 0.0014141678669634674 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 0 0 0 0 2014 6 7 14.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +21386 1 365.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2016 1 18 14.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +21387 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 8 16 4.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21388 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 12 14.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21389 0 2555.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 16 10.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +21390 1 365.0 1 6 0.0012832263978001834 1 0.00036663611365719525 0.18665908660223612 0 1 0 0 0 2015 6 3 14.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21391 1 30.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2016 2 6 14.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21392 0 240.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 4 15 9.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21393 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 6 15 13.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21394 0 270.0 1 4 0.00034044781982453846 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 4 14 12.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21395 1 5475.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 9 29 8.55 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21396 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 10 12 11.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +21397 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 2 19 14.716666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +21398 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 11 2 10.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21399 0 365.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 12 13.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +21400 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 12 14 16.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21401 1 60.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 8 23 10.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21402 1 365.0 1 7 0.00018331805682859762 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 12 19 12.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +21403 0 365.0 1 8 0.0008380254026450176 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 5 10 15.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21404 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 7 14 12.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +21405 1 730.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 16 9.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21406 1 730.0 1 6 0.0007070839334817337 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 7 19 14.716666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21407 0 240.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 9 20 15.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21408 1 1095.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 28 8.766666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +21409 0 6.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 1 1 0 2014 4 6 11.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +21410 1 330.0 1 6 0.0015712976299594081 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 11 12 12.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21411 1 210.0 1 5 0.002906900615424905 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 10 26 13.566666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21412 1 365.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 1 2 13.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +21413 1 365.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 1 5 9.333333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21414 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 31 8.116666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21415 1 3650.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 1 0 2014 7 24 4.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21416 0 60.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 0 0 2014 9 13 10.183333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21417 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2016 1 20 10.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +21418 1 1095.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 11 12.9 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21419 1 1095.0 1 3 7.85648814979704e-05 1 0.0005761424643184497 0.0848967216221338 0 0 0 0 0 2015 11 13 9.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +21420 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 24 11.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +21421 1 1825.0 1 4 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 18 11.15 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21422 1 300.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2014 3 17 12.583333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21423 1 730.0 1 5 0.0005499541704857929 1 0.0011260966348042424 0.13377090978000586 0 1 0 1 0 2015 9 29 12.15 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +21424 1 330.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 1 20 13.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21425 1 365.0 1 4 0.0020164986251145736 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2016 2 20 12.933333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21426 1 2190.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 7 23 12.616666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21427 1 2920.0 1 12 2.61882938326568e-05 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2015 7 28 14.75 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21428 1 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 3 16 11.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21429 1 2920.0 1 5 0.001335602985465497 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 11 7.566666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21430 1 365.0 1 3 0.0011260966348042424 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 7 2 8.65 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21431 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 5 28 13.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +21432 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 1 2015 10 4 6.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +21433 0 1095.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 10 25 6.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +21434 0 60.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 9 5 10.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21435 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 7 21 6.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21436 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2014 5 15 12.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21437 1 1825.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 3 12 12.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21438 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 2 5 16.1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +21439 1 730.0 1 7 0.0001571297629959408 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 11 4 15.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21440 1 2190.0 1 6 0.0008642136964776744 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 12 2 7.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21441 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 10 21 7.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21442 0 90.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 11 14 10.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21443 0 60.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 16 14.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21444 1 1460.0 1 6 0.0008118371088123609 1 0.0010737200471389288 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 10 13.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21445 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 3 16.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21446 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 4 7 14.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21447 1 1095.0 1 4 0.002514076207935053 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 1 18 8.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21448 1 1460.0 1 6 0.0012046615163022129 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 8 12 11.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21449 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2016 1 20 14.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21450 1 730.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 5 18 12.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21451 1 1460.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 8 8 11.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21452 0 90.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 7 18 16.416666666666668 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21453 1 300.0 1 4 0.00036663611365719525 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 11 10 13.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21454 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 8 20 13.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21455 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 3 15 9.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21456 1 60.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2014 10 12 15.233333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21457 1 30.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2014 8 28 8.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +21458 1 730.0 1 5 0.00034044781982453846 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 3 15 12.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21459 1 2190.0 1 6 0.00044520099515516566 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 7 31 13.1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +21460 1 730.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 4 13 13.25 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21461 1 365.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 22 13.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21462 0 365.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 7 25 7.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +21463 1 365.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 10 8 9.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21464 1 1460.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.00036663611365719525 0.18665908660223612 0 1 0 1 0 2015 5 4 10.616666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21465 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 10 13.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21466 1 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 2 1 15.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +21467 1 365.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 10 23 21.0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21468 1 2190.0 1 5 0.0038758674872332068 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 10 23 11.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21469 0 3650.0 1 5 0.0009427785779756449 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 12 26 11.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21470 0 2555.0 1 4 0.0005499541704857929 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 9 11.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21471 0 90.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 12 29 9.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21472 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 14 10.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21473 1 1460.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 11 2 8.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21474 1 60.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 10 6 14.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21475 1 1095.0 1 3 0.00065470734581642 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 3 2 11.3 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21476 1 2190.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 8 27 13.683333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21477 1 730.0 1 7 0.00034044781982453846 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 9 15 7.366666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21478 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0009951551656409586 0.31422812548452117 0 1 1 1 0 2014 9 12 9.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21479 1 4380.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 12 22 9.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21480 0 60.0 1 9 0.00018331805682859762 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 1 2014 11 19 12.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +21481 0 90.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 12 29 9.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21482 1 730.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 10 18 12.35 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21483 1 3650.0 1 6 0.0016498625114573786 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 10 21 9.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21484 0 1095.0 1 8 0.00013094146916328402 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2015 7 29 15.533333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21485 1 150.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 30 14.266666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21486 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 9 12 13.483333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21487 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.001597485923792065 0.19926955742760177 1 1 1 1 0 2014 4 17 10.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +21488 0 150.0 1 5 0.0007070839334817337 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2013 12 19 10.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21489 0 330.0 1 2 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 1 1 0 2013 12 27 11.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21490 1 730.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 1 2014 10 18 13.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21491 1 365.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 5 5 15.866666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21492 1 90.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 14 10.6 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21493 1 730.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 11 14.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +21494 0 60.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 1 20 9.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21495 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 5 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +21496 1 730.0 1 5 0.0006285190519837632 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 3 20 15.183333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21497 0 60.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 11 10 16.666666666666668 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21498 1 2555.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 12 18 15.583333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +21499 1 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2015 1 17 15.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21500 0 730.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 20 6.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21501 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 1 1 0 2015 6 1 10.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +21502 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0009427785779756449 0.3338157010698227 0 1 1 1 0 2015 6 2 12.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +21503 0 210.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 11 13 12.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21504 1 2555.0 1 8 0.00065470734581642 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 4 18 8.05 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +21505 0 60.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 7 8 14.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21506 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 14 9.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21507 0 120.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 9 16 14.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21508 1 365.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 5 2 15.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21509 1 90.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2013 10 27 13.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21510 0 60.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 0 1 0 0 2015 12 15 15.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21511 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 8 25 12.216666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21512 1 1825.0 1 6 0.00039282440748985203 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 1 18 15.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21513 1 365.0 1 8 0.00028807123215922483 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 2 14 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +21514 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 3 25 12.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21515 1 1825.0 1 5 0.0021736283881105146 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 12 8 11.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +21516 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 0 2015 6 25 12.533333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21517 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2015 3 3 14.266666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21518 1 365.0 1 5 0.00034044781982453846 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 3 4 8.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21519 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 2 12.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +21520 1 150.0 1 8 0.0005237658766531361 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 2 16 14.4 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21521 0 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 18 12.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21522 1 60.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 1 26 13.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21523 0 528.46875 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2016 2 16 7.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +21524 1 730.0 1 5 0.0012308498101348698 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2015 2 12 11.083333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21525 0 60.0 1 5 0.0032735367290821003 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 10 30 8.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21526 1 1095.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 5 29 12.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21527 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 9 1 9.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +21528 1 730.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 10 12 15.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +21529 1 365.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2016 1 17 15.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21530 1 2920.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 11 8 7.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21531 0 90.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.00039282440748985203 0.3021344772339656 1 1 1 1 0 2015 12 12 14.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21532 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2014 8 30 5.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +21533 1 270.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2016 2 20 21.0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21534 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 6 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +21535 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 0 0 0 0 2013 11 11 8.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21536 0 730.0 1 8 0.00034044781982453846 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 7 2 10.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21537 1 300.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 5 16 12.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21538 1 365.0 1 5 0.0017546156867880058 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 12 4 7.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21539 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 0 0 2013 11 8 10.783333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +21540 1 60.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 6 8 13.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21541 0 30.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 9 21 12.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +21542 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 1 19 13.55 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +21543 1 240.0 1 5 0.0015451093361267512 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 31 8.833333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21544 1 730.0 1 12 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 12 23 15.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21545 1 365.0 1 6 0.0019641220374492603 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 3 29 14.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21546 1 730.0 1 5 0.0021474400942778577 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 10 11 9.566666666666666 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21547 1 730.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 12 9 11.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21548 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2013 10 15 9.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +21549 1 2190.0 1 6 0.0018069922744533193 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 7 20 14.083333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21550 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 11 26 13.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21551 1 60.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 1 2014 3 28 6.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21552 0 60.0 1 4 0.00028807123215922483 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 11 4 14.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21553 1 730.0 1 4 0.0010999083409715857 1 7.85648814979704e-05 0.08055541199372922 0 0 0 0 0 2015 3 17 15.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21554 1 4380.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 10 22 8.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21555 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 3 13 10.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +21556 1 730.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 1 22 13.333333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21557 1 3285.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2016 2 1 8.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21558 1 1095.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 21 12.15 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +21559 1 210.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2015 8 31 8.933333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21560 1 365.0 1 6 0.0018069922744533193 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 11 19 14.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21561 1 1825.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 1 20 8.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21562 1 2920.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 29 9.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21563 1 365.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2016 1 6 16.016666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +21564 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 5 26 15.216666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21565 1 365.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 8 14.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21566 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0009951551656409586 0.31422812548452117 0 1 1 1 0 2014 7 1 13.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21567 1 1460.0 1 4 0.0012570381039675265 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 10 11 13.533333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21568 0 210.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 1 1 0 2014 8 2 5.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +21569 0 365.0 1 5 0.0005499541704857929 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 12 13.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21570 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 5 25 7.55 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +21571 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 11 3 13.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21572 0 5475.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 9 24 9.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21573 1 3650.0 1 6 0.0008118371088123609 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 4 21 11.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21574 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 4 26 13.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +21575 0 90.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 11 11 10.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21576 1 2190.0 1 2 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 7 9 8.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21577 1 1095.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 10 11 12.216666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21578 1 365.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 12 4 14.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21579 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 1 1 0 2014 7 15 6.916666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +21580 1 365.0 1 7 0.00018331805682859762 0 0.0012046615163022129 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 12 7 16.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21581 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 4 4 11.116666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21582 0 3650.0 1 6 0.00034044781982453846 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 10 11 7.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21583 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 5 7 15.316666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21584 1 2555.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 1 0 2013 11 21 9.8 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21585 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 7 27 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +21586 0 90.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 7 27 15.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21587 0 2190.0 1 5 0.0015451093361267512 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 28 10.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21588 1 150.0 1 3 0.00018331805682859762 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 7 4 14.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21589 0 90.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 12 23 13.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21590 1 4015.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 9 30 13.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21591 0 60.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 10 24 15.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21592 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 3 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21593 1 1460.0 1 6 0.0008118371088123609 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 5 30 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21594 0 730.0 1 8 0.00028807123215922483 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 11 22 11.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21595 1 1095.0 1 5 0.0008118371088123609 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2016 1 26 12.783333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21596 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 10 20 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +21597 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 4 11 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +21598 1 365.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 5 25 6.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +21599 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2013 11 9 12.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21600 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 6 22 8.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +21601 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 1 1 0 2015 6 22 15.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21602 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 4 26 13.983333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +21603 1 60.0 1 5 0.00034044781982453846 1 0.0011260966348042424 0.13377090978000586 0 1 0 0 0 2015 11 2 11.066666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +21604 1 150.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.00013094146916328402 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2013 11 16 14.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21605 1 1460.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 12 21 7.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21606 0 180.0 1 4 0.0008118371088123609 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 10 7 12.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21607 1 90.0 1 5 0.0003142595259918816 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 4 17 14.1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +21608 0 300.0 1 3 7.85648814979704e-05 0 0.0005761424643184497 0.034713249608076216 0 1 1 1 0 2015 1 23 9.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21609 1 730.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 1 11.15 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21610 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 6 21 11.4 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +21611 0 730.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 1 26 10.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21612 0 150.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2016 1 13 14.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21613 0 60.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 7 3 9.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +21614 1 60.0 1 6 0.0008642136964776744 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 3 10 14.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21615 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 4 20 11.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +21616 1 365.0 1 2 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 1 15 10.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21617 1 330.0 1 5 0.0038758674872332068 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 7 12 15.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21618 0 30.0 1 6 0.0006023307581511064 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 0 1 1 0 2014 12 7 9.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21619 0 90.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 6 20 9.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21620 0 2190.0 1 4 0.00044520099515516566 1 2.61882938326568e-05 0.07354385239547263 0 1 1 1 0 2015 2 19 11.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21621 0 730.0 1 8 0.0001571297629959408 1 0.0009951551656409586 0.31422812548452117 0 1 1 1 0 2015 8 25 15.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21622 1 365.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2014 10 3 14.733333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21623 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 4 18 10.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +21624 1 300.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0002095063506612544 0.2229400313539029 0 0 0 0 0 2013 10 27 8.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21625 0 150.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2015 1 3 15.1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21626 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 12 21 13.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21627 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 11 28 8.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21628 1 2555.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0001047531753306272 0.2229400313539029 0 1 0 0 0 2014 3 16 5.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21629 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2015 9 9 14.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21630 1 150.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2015 3 30 9.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21631 0 30.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 7 20 10.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +21632 0 28.0 1 4 0.0006023307581511064 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 10 30 11.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +21633 1 730.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2013 10 10 7.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +21634 0 2190.0 1 4 0.0007070839334817337 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2013 11 6 8.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21635 0 60.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 5 15 10.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +21636 1 730.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 4 24 11.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21637 1 1095.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 7 14.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21638 1 365.0 1 5 0.0007594605211470473 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 12 5 14.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21639 0 210.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 7 9.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21640 0 90.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 29 11.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21641 1 365.0 1 8 0.00028807123215922483 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 9 23 13.733333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21642 0 60.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 5 5 8.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21643 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 13 9.2 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +21644 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 27 12.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21645 1 270.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 3 16 11.616666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21646 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2015 6 13 13.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21647 0 60.0 1 7 0.0006285190519837632 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 30 9.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21648 1 1095.0 1 9 0.00039282440748985203 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 16 15.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21649 1 2920.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 1 0 2016 1 2 12.016666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21650 1 240.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 10 15 8.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21651 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00013094146916328402 0.4983720088893483 1 1 1 1 0 2014 8 16 13.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21652 0 120.0 1 8 0.0001047531753306272 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2015 12 4 8.7 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21653 1 365.0 1 6 0.0018069922744533193 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 3 13.45 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21654 1 2190.0 1 5 0.0021736283881105146 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 11 19 13.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +21655 0 90.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 24 15.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21656 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2016 2 9 9.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21657 1 730.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 6 22 12.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21658 1 60.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 8 6 13.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +21659 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 12 21 8.316666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +21660 1 1095.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 6 29 8.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21661 0 730.0 1 5 0.0006023307581511064 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2013 12 18 10.633333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21662 0 6.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 0 0 2014 4 26 13.033333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +21663 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 11 15 12.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +21664 1 730.0 1 4 0.0011260966348042424 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 19 10.483333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +21665 1 4380.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2013 12 9 14.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21666 0 365.0 1 10 0.00013094146916328402 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2014 11 25 11.016666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21667 1 4745.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 12 21 12.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21668 1 60.0 1 6 0.0012832263978001834 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 11 7 14.883333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21669 1 90.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2013 11 12 9.1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +21670 1 120.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 23 13.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21671 1 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 2 19 9.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21672 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 6 10.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +21673 1 2920.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 3 29 12.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21674 1 365.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 4 5 15.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21675 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 5 25 8.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +21676 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 0 0 2015 7 1 6.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +21677 0 365.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 8 11 13.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21678 1 2555.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2014 10 11 13.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21679 0 60.0 1 5 0.00034044781982453846 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2013 10 5 9.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +21680 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 8 16 16.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21681 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 4 19 14.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21682 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 4 2 11.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +21683 1 1460.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 4 27 15.3 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21684 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 10 18 12.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21685 0 30.0 1 7 0.0011260966348042424 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 30 15.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21686 1 90.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 9 27 15.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21687 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 0 0 2014 7 4 10.916666666666666 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +21688 1 330.0 1 5 0.0017546156867880058 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 10 18 14.683333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21689 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 21 12.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21690 1 3285.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 4 18 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21691 1 2920.0 1 5 0.0007332722273143905 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 3 18 14.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21692 1 180.0 1 7 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 14 15.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21693 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 1 14 14.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +21694 1 30.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 1 23 13.016666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +21695 0 1095.0 1 9 5.23765876653136e-05 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 6 28 8.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21696 1 730.0 1 5 0.0012308498101348698 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 6 30 10.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21697 1 365.0 1 6 0.0011522849286368993 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 28 14.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21698 0 210.0 1 8 0.00065470734581642 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 12 28 14.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21699 1 3650.0 1 3 2.61882938326568e-05 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2016 1 12 13.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21700 0 2920.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2013 12 5 11.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +21701 1 300.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 10 26 13.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21702 0 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 5 2 12.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +21703 1 730.0 1 8 0.0006808956396490769 1 0.0015451093361267512 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 11 12 6.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21704 1 60.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 0 0 0 0 2015 5 1 15.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21705 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 2 26 14.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +21706 0 365.0 1 10 7.85648814979704e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 1 19 12.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21707 1 365.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2014 10 2 11.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21708 1 1460.0 1 6 0.0009689668718083017 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 7 5 14.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21709 1 210.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 11 20 9.55 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21710 1 2190.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 31 13.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21711 1 730.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 7 2 13.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21712 0 60.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2013 10 2 13.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21713 1 365.0 1 8 0.0004190127013225088 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 10 14 13.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21714 1 730.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 5 8 9.1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21715 1 365.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2014 8 20 13.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21716 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 11 8 13.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21717 1 3650.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 7 4 13.466666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +21718 1 730.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 1 31 12.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21719 0 120.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.00065470734581642 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 8 15 12.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21720 0 1825.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0004975775828204793 0.3039261288266405 0 1 0 0 0 2015 8 15 6.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21721 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 9 17 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +21722 0 1825.0 1 5 0.0010475317533062722 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 13 13.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21723 1 2190.0 1 5 0.0014927327484614377 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 4 3 15.466666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21724 0 90.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 10 13 7.083333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21725 1 365.0 1 4 0.0023045698572737986 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 0 0 0 0 2015 9 19 13.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21726 1 1460.0 1 4 0.0020164986251145736 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2014 1 5 14.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21727 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 29 11.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +21728 1 730.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2014 8 17 7.116666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21729 1 1460.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.0015451093361267512 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 10 12 13.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21730 1 3650.0 1 6 0.0007856488149797041 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 7 21 9.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21731 1 2555.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 24 9.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21732 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 22 10.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21733 1 730.0 1 6 0.00023569464449391123 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 1 20 14.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21734 0 30.0 1 5 0.0005237658766531361 1 0.0004975775828204793 0.3039261288266405 0 1 0 0 0 2015 6 11 11.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +21735 1 2920.0 1 4 0.0010999083409715857 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 3 30 11.2 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +21736 1 4380.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00018331805682859762 0.25768773580029974 0 1 0 0 0 2013 12 15 7.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +21737 0 150.0 1 4 0.001859368862118633 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 9 19 16.033333333333335 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21738 1 300.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 8 11 8.016666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21739 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 9 21 11.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +21740 0 30.0 1 6 0.0011522849286368993 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 0 2014 4 25 12.033333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21741 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 30 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +21742 1 60.0 1 5 0.0009165902841429881 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 0 0 1 0 2014 6 22 14.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21743 0 6.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0005761424643184497 0.034713249608076216 0 1 1 1 0 2015 7 26 13.7 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +21744 1 730.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 2 10 13.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21745 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 11 28 12.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21746 1 365.0 1 5 0.0003142595259918816 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 6 30 15.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21747 0 60.0 1 5 0.0015451093361267512 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2013 10 26 10.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21748 1 1460.0 1 4 0.0017022390991226922 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 8 29 11.483333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21749 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 0 2013 11 20 13.866666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +21750 1 1460.0 1 9 0.00013094146916328402 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 1 0 2014 7 5 13.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21751 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2014 9 19 10.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21752 0 365.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 1 2 11.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21753 0 1460.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 12 25 9.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21754 1 1095.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 27 8.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21755 1 365.0 1 4 0.00044520099515516566 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 7 13.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21756 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 7 13.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21757 0 60.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 13 13.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21758 1 5475.0 1 6 0.0015189210422940946 1 5.23765876653136e-05 0.0038933967302358435 0 0 0 0 0 2013 12 2 13.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21759 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 27 9.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +21760 1 730.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 1 29 10.316666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +21761 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0008118371088123609 0.31291884162833566 0 1 1 1 0 2014 3 26 12.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +21762 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 2 4 9.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21763 1 1095.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 1 2014 4 9 13.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21764 1 1460.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2014 3 15 11.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21765 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 2 22 15.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +21766 1 2190.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.0004975775828204793 0.0848967216221338 0 0 0 1 0 2014 10 20 7.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21767 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 15 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +21768 1 210.0 1 5 0.0007332722273143905 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 9 21 15.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21769 1 365.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 6 29 11.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21770 1 365.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 12 24 8.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21771 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 9 7 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +21772 0 28.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 11 16 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +21773 1 365.0 1 6 0.0005499541704857929 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 10 15 15.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21774 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 0 2015 9 19 6.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +21775 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2014 11 2 15.466666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +21776 1 730.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2014 2 2 14.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21777 1 1095.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 9 14 8.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +21778 1 1825.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2015 2 22 15.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21779 1 365.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 1 4 8.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21780 0 3650.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 4 25 11.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21781 1 730.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 12 23 13.783333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21782 1 365.0 1 3 5.23765876653136e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 1 22 7.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +21783 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 11 26 9.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +21784 0 730.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 11 4 7.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21785 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 12 28 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +21786 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 12 11.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21787 0 330.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 1 12 13.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21788 1 90.0 1 3 0.0008118371088123609 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 10 5 13.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21789 1 90.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2016 2 1 21.0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21790 1 365.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 1 7 13.15 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21791 1 270.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.0010737200471389288 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 10 25 14.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21792 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2013 10 10 12.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +21793 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 15 8.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21794 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0015451093361267512 0.31410753355039883 0 1 0 0 0 2014 11 26 15.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21795 1 1095.0 1 8 7.85648814979704e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 10 21 12.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21796 0 3650.0 1 5 0.00026188293832656804 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2015 5 26 12.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21797 0 90.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 12 6 15.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21798 1 3285.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 1 2014 7 7 9.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21799 0 730.0 1 4 0.0005761424643184497 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 1 2014 6 8 10.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21800 0 180.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 1 2 8.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21801 1 180.0 1 4 0.0014141678669634674 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 2 17 15.483333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21802 0 4745.0 1 9 7.85648814979704e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 1 12 12.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21803 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 0 0 2015 8 24 6.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +21804 0 60.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 13 14.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21805 1 2555.0 1 7 0.0006023307581511064 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 8 13 14.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +21806 1 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 4 4 10.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21807 1 365.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 12 15.2 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21808 1 2920.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.0006808956396490769 0.3212396850827778 0 1 0 1 0 2015 2 15 14.0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21809 0 60.0 1 6 0.0006023307581511064 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 12 2 15.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21810 1 1825.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 8 24 7.533333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21811 1 180.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 23 15.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21812 1 365.0 1 4 0.001859368862118633 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 0 0 1 0 2014 10 26 9.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21813 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 14 15.783333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21814 1 330.0 1 5 0.00044520099515516566 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 9 4 13.616666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21815 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 5 31 15.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +21816 0 365.0 1 8 0.0033521016105800706 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 7 7 8.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21817 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2015 6 24 6.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +21818 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 10 30 14.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21819 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 28 9.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +21820 0 730.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 12 19 15.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21821 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2014 3 20 14.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21822 0 90.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 10 26 10.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21823 1 730.0 1 6 0.0012832263978001834 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 3 25 10.116666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21824 1 1460.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 12 23 8.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +21825 0 60.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 1 12.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +21826 1 3285.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2015 10 18 9.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +21827 0 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 6 28 9.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +21828 1 2190.0 1 5 0.00044520099515516566 1 0.0006285190519837632 0.22333626199459058 0 0 0 0 0 2015 4 26 9.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21829 0 730.0 1 9 5.23765876653136e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 12 28 10.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21830 0 3650.0 1 6 0.00013094146916328402 1 2.61882938326568e-05 0.06942649921615243 1 1 1 1 0 2015 2 13 5.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21831 1 730.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2016 2 8 9.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21832 1 1825.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 4 21 10.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21833 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 8 11 11.65 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +21834 1 1460.0 1 5 0.0007594605211470473 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 10 3 15.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21835 0 6.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 22 11.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +21836 0 60.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 10 31 14.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21837 0 1095.0 1 6 0.0009165902841429881 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 11 8.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21838 1 90.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 0 0 0 0 2014 11 11 10.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21839 1 730.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 8 24 12.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21840 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 6 18 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +21841 0 28.0 1 8 0.00023569464449391123 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 11 14 6.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +21842 1 1460.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2014 6 2 14.133333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21843 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 1 25 14.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21844 1 120.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 8 19 10.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +21845 1 365.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 1 20 7.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21846 1 730.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 2 20 14.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21847 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 7 19 14.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21848 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 1 0 2015 9 18 14.2 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21849 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 3 14 10.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +21850 1 120.0 1 6 0.0015712976299594081 1 5.23765876653136e-05 0.08248488293968681 0 0 0 0 0 2014 11 15 11.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21851 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2014 7 18 12.066666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +21852 0 730.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 11 11.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21853 1 365.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 4 9.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21854 0 60.0 1 7 0.0006285190519837632 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 6 3 11.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21855 1 1825.0 1 4 0.0012570381039675265 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 5 8 8.9 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21856 1 1460.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 5 4 12.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +21857 0 6205.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 12 13 12.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21858 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 1 27 15.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21859 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 24 12.25 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +21860 1 1460.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 23 14.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21861 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 12 19 6.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +21862 0 60.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 10 3 11.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21863 1 365.0 1 6 0.0009689668718083017 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 5 12 15.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21864 1 2920.0 1 3 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 24 13.2 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21865 1 365.0 1 5 0.0005237658766531361 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 22 15.483333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21866 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 1 12.5 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21867 1 730.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 11 8 11.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21868 1 730.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 8 26 14.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21869 0 1460.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 0 1 2014 1 8 14.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21870 0 60.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2014 11 20 9.566666666666666 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21871 0 150.0 1 4 0.002828335733926935 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 2 17 13.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21872 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 1 2014 2 8 7.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21873 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 5 13.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +21874 1 1825.0 1 4 0.0023045698572737986 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2014 1 23 8.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21875 1 1095.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 1 0 2014 2 26 11.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21876 1 365.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 4 12 11.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21877 1 365.0 1 3 0.00013094146916328402 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 11 28 15.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21878 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 6 24 10.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +21879 0 150.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 0 0 0 0 2015 7 24 7.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21880 0 365.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 12 20 8.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21881 1 365.0 1 4 0.00028807123215922483 1 0.0002095063506612544 0.1740658431960308 0 0 0 0 0 2014 3 31 11.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21882 1 730.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2013 10 26 9.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21883 0 3285.0 1 6 0.00036663611365719525 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 2 15 7.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21884 0 60.0 1 6 0.0008642136964776744 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2013 11 21 14.2 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21885 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 29 9.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +21886 1 1460.0 1 4 0.0006023307581511064 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 6 29 12.816666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21887 1 2555.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.0001047531753306272 0.08043482005960688 0 0 0 0 0 2015 12 6 16.083333333333332 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21888 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 0 0 0 0 2014 4 11 9.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21889 0 4380.0 1 5 0.0021736283881105146 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 0 1 1 0 2015 10 14 11.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21890 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2013 11 17 10.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21891 0 33.57421875 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 21 15.4 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +21892 1 730.0 1 4 0.0004975775828204793 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 1 18 15.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21893 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 5.23765876653136e-05 0.4983720088893483 0 0 1 1 0 2014 2 13 7.383333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +21894 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 4 9.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21895 1 365.0 1 5 0.002906900615424905 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2013 10 18 14.766666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21896 0 60.0 1 11 5.23765876653136e-05 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 11 5 8.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21897 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 7.85648814979704e-05 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 11 30 11.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +21898 1 2.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 4 10 13.35 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +21899 1 150.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 10 18 16.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21900 0 90.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 1 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21901 0 90.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2016 1 19 14.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21902 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 10 2 19.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +21903 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2013 10 9 13.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21904 1 2555.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 9 19 7.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21905 1 1460.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2016 1 17 9.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21906 1 150.0 1 3 0.0004190127013225088 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 11 3 10.866666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +21907 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 8 10.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +21908 0 365.0 1 4 0.001859368862118633 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 6 10 12.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21909 1 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 11 26 14.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21910 1 5110.0 1 4 0.0005237658766531361 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 5 5 7.766666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21911 1 1460.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 9 26 10.2 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21912 1 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 22 13.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +21913 1 1460.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.0014141678669634674 0.20881354764242768 0 1 0 0 0 2014 9 30 13.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21914 1 270.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 10 26 15.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21915 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 21 8.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +21916 0 30.0 1 4 0.0007332722273143905 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 10 26 8.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +21917 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 4 7 10.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +21918 1 30.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2013 11 2 11.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +21919 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 5 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +21920 0 1095.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 11 11 8.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21921 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 23 14.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +21922 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 4 13 9.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +21923 1 1095.0 1 4 0.001859368862118633 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2015 5 24 14.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21924 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 0 1 2014 8 26 5.0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +21925 1 2190.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 5 20 11.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21926 0 1095.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2016 2 3 13.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21927 1 365.0 1 4 0.0023045698572737986 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 4 20 13.733333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21928 0 150.0 1 4 0.0008118371088123609 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2016 2 11 15.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21929 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 1 1 0 2015 5 31 14.2 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +21930 0 270.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 12 6 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +21931 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 16 14.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +21932 1 365.0 1 4 0.0007594605211470473 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 1 3 14.283333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21933 0 4380.0 1 4 0.002828335733926935 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 11 21 11.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21934 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2013 12 9 11.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +21935 0 60.0 1 6 0.0006023307581511064 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 19 11.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21936 1 1825.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2014 10 9 12.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21937 0 60.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 10 31 14.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21938 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 6 26 4.983333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21939 1 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 2 24 13.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21940 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2013 10 21 15.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21941 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0008380254026450176 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 4 25 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +21942 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 12 23 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +21943 1 365.0 1 6 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 9 3 13.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21944 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2013 12 23 15.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21945 1 1460.0 1 5 0.00044520099515516566 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2015 6 14 12.0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +21946 1 1460.0 1 6 0.0004975775828204793 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2013 10 19 8.216666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21947 0 30.0 1 8 7.85648814979704e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 6 2 14.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21948 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 6 30 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +21949 1 730.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 12 9 7.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21950 1 180.0 1 6 0.0001571297629959408 0 7.85648814979704e-05 0.0007580064430547659 0 1 0 1 0 2015 11 15 15.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21951 0 330.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 3 9 13.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21952 1 2920.0 1 7 0.00026188293832656804 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 1 0 1 0 2014 6 16 10.133333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21953 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2013 12 1 15.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21954 1 90.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 12 14 14.0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +21955 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 1 1 0 2013 11 30 14.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21956 1 730.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 7 2 11.133333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21957 0 90.0 1 6 0.00130941469163284 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 21 13.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21958 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 8 16 13.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +21959 1 2190.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 7 15 13.316666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21960 1 2190.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2015 11 25 12.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21961 1 365.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 0 0 0 0 2014 11 25 14.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21962 1 730.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2016 2 14 13.783333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21963 0 30.0 1 6 0.0012832263978001834 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 0 1 2014 10 28 15.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +21964 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 7 9 14.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21965 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2016 1 6 9.733333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +21966 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 5 28 12.983333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21967 1 5110.0 1 7 0.0011784732224695562 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2014 9 22 9.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +21968 1 1095.0 1 4 0.0020164986251145736 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2014 1 20 10.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21969 1 730.0 1 7 0.00018331805682859762 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2013 10 27 8.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21970 1 330.0 1 5 0.0009951551656409586 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 2 1 11.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21971 0 4380.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 0 2015 8 21 9.8 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21972 1 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2013 10 14 11.066666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +21973 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 12 2 13.883333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21974 1 730.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 4 13 14.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21975 1 1095.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 14 12.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +21976 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 6 28 6.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +21977 1 730.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 5 30 14.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21978 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0006023307581511064 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2015 7 17 6.0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +21979 0 60.0 1 3 0.00018331805682859762 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2013 10 23 13.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21980 1 1095.0 1 9 0.00013094146916328402 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 10 14 8.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +21981 1 1460.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 9 22 9.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21982 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00013094146916328402 0.4983720088893483 1 1 1 0 0 2015 7 18 17.433333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21983 1 365.0 1 6 0.00044520099515516566 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 15 21.0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21984 1 365.0 1 4 0.0019379337436166034 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 9 26 11.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21985 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 7 19 13.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +21986 1 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 12 18 12.683333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21987 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 1 2013 11 4 10.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21988 0 5475.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 10 22 11.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21989 0 1460.0 1 4 0.00028807123215922483 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 12 23 10.7 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +21990 1 210.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 11 4 9.866666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +21991 0 1460.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 28 16.166666666666668 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +21992 1 1095.0 1 7 0.0006285190519837632 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 7 10 8.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +21993 1 730.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2013 12 29 10.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21994 1 730.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 11 22 15.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21995 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 27 15.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +21996 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 30 10.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +21997 1 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 11 29 14.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21998 1 30.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.0009165902841429881 0.13377090978000586 0 1 0 0 0 2015 7 5 14.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +21999 1 365.0 1 6 0.0009427785779756449 1 0.001335602985465497 0.30668251589229417 0 1 0 0 0 2013 12 21 14.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22000 1 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 21 13.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22001 0 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 12 7 11.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22002 0 90.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 9 27 14.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22003 1 730.0 1 6 0.0008904019903103313 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 1 0 1 0 2014 5 11 7.4 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22004 1 30.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 28 5.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22005 0 2920.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 5 28 11.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22006 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 2 18 12.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +22007 1 365.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 8 7 12.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +22008 1 3285.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 6 13 11.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22009 1 2920.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 12 12 14.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22010 0 60.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 19 16.85 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22011 1 2920.0 1 7 0.00023569464449391123 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 11 10 8.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22012 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 0 0 0 2014 7 22 5.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22013 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2015 7 13 12.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22014 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 8 26 14.883333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22015 1 1825.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 6 20 9.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +22016 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 0 0 0 0 2015 4 2 14.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +22017 0 1095.0 1 6 0.0005499541704857929 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 11 30 10.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22018 1 1095.0 1 5 0.0017546156867880058 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2014 5 9 13.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22019 1 1460.0 1 5 0.002906900615424905 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 12 8 13.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22020 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 4 30 14.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +22021 0 730.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 19 11.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22022 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 15 11.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22023 0 90.0 1 4 0.00026188293832656804 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 1 2014 6 1 12.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22024 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2015 9 5 9.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +22025 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 18 12.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22026 0 3.0 1 9 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 24 10.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +22027 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2015 9 18 12.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +22028 1 1825.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 6 9 9.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22029 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 2 20 11.85 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22030 1 730.0 1 5 0.0008904019903103313 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 6 5 14.0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22031 1 210.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 6 2 15.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22032 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 7 15 13.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22033 1 730.0 1 4 0.00036663611365719525 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 0 0 1 0 2014 6 8 7.666666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22034 0 730.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 4 8 15.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22035 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2014 1 16 7.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22036 1 730.0 1 10 7.85648814979704e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 7 4 13.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +22037 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 11 30 15.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +22038 0 60.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 6 10 9.416666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22039 1 365.0 1 6 0.0001047531753306272 1 5.23765876653136e-05 0.1795269350698572 0 1 0 0 0 2016 1 27 15.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22040 0 60.0 1 6 0.0003142595259918816 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2014 8 19 9.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22041 0 365.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 24 9.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +22042 1 1095.0 1 3 0.0008904019903103313 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 4 13 13.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22043 1 365.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 3 14 8.65 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22044 1 3285.0 1 5 0.0006023307581511064 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2013 11 8 9.316666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22045 0 3650.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 1 0 1 2014 11 18 15.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22046 1 300.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 16 13.116666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +22047 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2013 11 1 7.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22048 1 365.0 1 4 0.0005761424643184497 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2014 1 1 11.133333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22049 0 365.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 6 26 9.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +22050 0 365.0 1 9 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 19 10.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22051 1 730.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 6 3 13.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22052 1 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 7 31 11.266666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +22053 1 60.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 10 13.683333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22054 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2013 10 16 12.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22055 1 365.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 30 11.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22056 1 4745.0 1 4 0.00039282440748985203 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 3 13 15.766666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22057 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 8 19 9.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +22058 1 730.0 1 5 0.0005237658766531361 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 1 31 9.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +22059 1 1095.0 1 5 0.0015451093361267512 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 6 19 10.716666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22060 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 29 11.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +22061 1 2190.0 1 5 0.0015451093361267512 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 12 7 10.75 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22062 1 90.0 1 5 0.00044520099515516566 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 6 22 16.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22063 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 6 3 7.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22064 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 5 14.25 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +22065 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2015 12 3 8.283333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22066 1 3650.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 4 5 8.866666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +22067 1 1460.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 2 12 10.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22068 0 5110.0 1 3 0.0015451093361267512 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 17 9.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22069 0 90.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.001597485923792065 0.19926955742760177 1 1 1 1 0 2016 1 15 13.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22070 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 30 4.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +22071 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 11 11 6.816666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22072 1 90.0 1 5 0.0005499541704857929 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 7 24 8.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +22073 1 1.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00023569464449391123 0.17242923837579893 0 1 0 0 0 2014 10 2 10.6 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +22074 0 2190.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 12 28 11.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22075 1 120.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 18 15.383333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22076 0 60.0 1 4 0.0005761424643184497 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 0 1 1 0 2014 9 26 7.333333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22077 0 30.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 11 18 8.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22078 1 730.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2013 10 13 13.066666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22079 1 365.0 1 8 0.0011260966348042424 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 0 0 0 0 2015 6 24 14.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22080 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 7 24 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +22081 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 14 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +22082 1 365.0 1 3 0.0016498625114573786 1 0.0006285190519837632 0.3062690578324461 0 1 0 0 0 2014 12 31 10.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22083 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 26 10.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +22084 1 150.0 1 4 0.0016498625114573786 1 5.23765876653136e-05 0.025169259393250296 0 0 0 0 0 2015 3 14 8.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +22085 1 3285.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 10 12 11.266666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +22086 0 60.0 1 8 0.00013094146916328402 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 0 1 1 0 2015 7 18 14.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22087 1 5110.0 1 8 0.00065470734581642 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 1 2015 2 18 12.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22088 0 365.0 1 9 0.00013094146916328402 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2016 1 11 15.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22089 1 240.0 1 5 0.0007594605211470473 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 11 3 16.0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22090 1 730.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 1 0 2013 12 4 12.35 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22091 1 120.0 1 5 0.0010737200471389288 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 5 27 13.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22092 0 365.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.00065470734581642 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 8 25 14.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22093 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 9 5 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +22094 1 1095.0 1 6 0.00026188293832656804 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 1 0 2014 10 9 14.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22095 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 0 2015 8 9 15.35 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22096 1 365.0 1 12 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2013 10 17 14.7 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22097 1 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 2 1 15.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22098 1 180.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.0007070839334817337 0.08326011680190191 0 0 0 1 0 2014 12 5 12.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22099 0 4745.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 11 13.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22100 1 365.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.0003142595259918816 0.221406791048633 0 1 0 0 0 2014 7 2 14.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22101 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 1 1 0 2015 6 6 9.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +22102 1 365.0 1 6 0.00065470734581642 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 9 20 14.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22103 0 3650.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2014 2 17 8.366666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22104 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 6 16 13.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22105 1 730.0 1 6 0.0012832263978001834 1 0.001466544454628781 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 3 2 11.066666666666666 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22106 1 2190.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2015 9 21 15.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22107 0 1825.0 1 4 0.0006808956396490769 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 4 4 9.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22108 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2013 11 29 13.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22109 0 300.0 1 7 0.00026188293832656804 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 7 15 14.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22110 1 365.0 1 8 0.00018331805682859762 0 0.0008904019903103313 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 2 21 15.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22111 1 365.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.0004975775828204793 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 7 4 7.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22112 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 4 30 9.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +22113 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 21 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +22114 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 7 12.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +22115 0 150.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2015 3 18 14.333333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22116 1 730.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 5 14 11.666666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22117 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 1 0 1 2015 1 25 15.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22118 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 3 25 10.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +22119 1 730.0 1 7 0.00013094146916328402 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 7 10 15.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22120 1 240.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 11 13.3 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22121 1 60.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.00047138928898782245 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 1 18 6.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +22122 0 300.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 1 14 10.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22123 0 30.0 1 5 0.0007594605211470473 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 11 8 20.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +22124 0 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2015 12 11 14.416666666666666 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22125 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 6 6 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +22126 0 150.0 1 5 0.0006023307581511064 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 4 8 10.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22127 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 5 21 8.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22128 1 730.0 1 8 7.85648814979704e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 1 22 7.916666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22129 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 23 12.75 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +22130 1 120.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2015 4 21 12.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22131 1 2190.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2016 1 23 9.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22132 1 2555.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 3 21 11.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22133 0 120.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 1 11 13.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22134 0 1095.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 4 20 11.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22135 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 6 18 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +22136 0 1095.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 0 1 0 1 2014 8 3 10.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22137 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 6 10.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +22138 1 60.0 1 9 0.00036663611365719525 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2016 2 12 11.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22139 1 730.0 1 4 0.0012570381039675265 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 7 16 13.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +22140 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2014 5 26 14.2 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +22141 1 30.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 8 21 14.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +22142 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 1 7 13.466666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +22143 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2013 12 19 9.616666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +22144 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 5 22 11.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +22145 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 1 0 2015 1 3 14.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22146 1 2190.0 1 3 0.0045567631268822835 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 5 14 16.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +22147 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 10 16.5 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +22148 1 365.0 1 5 0.0008380254026450176 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2016 1 28 9.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +22149 0 60.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 9 15.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22150 0 60.0 1 6 0.0008642136964776744 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 9 1 14.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22151 1 730.0 1 7 0.0006808956396490769 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 9 21 11.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22152 0 60.0 1 7 0.0006285190519837632 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 6 11 13.016666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22153 0 1825.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 5 11 12.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22154 0 1825.0 1 4 0.00036663611365719525 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2015 5 24 15.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22155 1 1825.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 2 9 10.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22156 1 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 19 10.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22157 0 30.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 18 11.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22158 1 730.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.00036663611365719525 0.25768773580029974 0 1 0 0 0 2014 4 12 12.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22159 1 730.0 1 10 0.00034044781982453846 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 12 10 12.6 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22160 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 9 30 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +22161 0 60.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 1 1 0 2015 6 13 15.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22162 0 60.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 0 0 2015 11 21 10.016666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22163 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 5 2 11.433333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +22164 0 60.0 1 4 0.0012308498101348698 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 30 11.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22165 0 90.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 9 2 7.666666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22166 1 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.00013094146916328402 0.03490275121883991 0 1 0 1 0 2015 10 31 13.116666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +22167 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 3 4 13.783333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22168 1 365.0 1 7 0.00026188293832656804 1 7.85648814979704e-05 0.25768773580029974 0 1 0 0 0 2014 3 18 10.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22169 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 4 21 14.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +22170 1 365.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.0015451093361267512 0.31410753355039883 0 1 0 1 0 2014 10 10 11.583333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22171 0 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 10 14 10.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22172 1 730.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 1 0 2015 5 8 13.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22173 1 300.0 1 5 0.0008380254026450176 1 0.00023569464449391123 0.17242923837579893 0 0 0 1 0 2014 2 28 12.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22174 1 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 6 3 14.883333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22175 1 365.0 1 4 0.001597485923792065 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 12 6 12.05 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22176 1 180.0 1 5 0.0013617912792981538 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 11 22 14.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22177 0 60.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 11 10 10.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22178 1 2920.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 8 23 11.3 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +22179 1 365.0 1 6 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 4 24 11.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +22180 1 1825.0 1 4 0.0004975775828204793 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2016 1 17 14.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22181 0 60.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 9 13 8.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22182 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 11 25 15.55 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +22183 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 0 1 0 0 2014 10 14 5.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +22184 0 2920.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 1 2014 6 18 10.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22185 1 2190.0 1 7 0.0011784732224695562 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 28 8.216666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22186 1 730.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 7 14 12.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22187 0 30.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 19 10.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +22188 1 60.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 4 28 9.2 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22189 0 1460.0 1 5 0.0007594605211470473 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 7 20 12.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22190 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 4 30 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +22191 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 6 27 12.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22192 1 30.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 3 2 14.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22193 0 90.0 1 4 0.0014927327484614377 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 7 19 15.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22194 1 2555.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.0011260966348042424 0.13377090978000586 0 1 0 0 0 2014 12 10 16.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22195 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 9 9 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +22196 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 3 4 9.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +22197 1 2920.0 1 7 0.00018331805682859762 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 8 4 13.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22198 1 1095.0 1 6 0.00034044781982453846 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 5 7.666666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22199 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00044520099515516566 0.21427463951625408 0 1 0 0 0 2013 12 28 10.1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +22200 1 2555.0 1 3 0.0015451093361267512 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 11 1 8.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22201 0 730.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 1 2015 6 23 10.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22202 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 21 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +22203 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 3 7 9.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22204 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 9 21 12.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +22205 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 8 8 9.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22206 0 1095.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 23 14.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22207 1 90.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 3 30 8.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +22208 0 1460.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 2 8 10.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22209 1 1460.0 1 6 0.0012046615163022129 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 8 18 10.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22210 0 30.0 1 6 0.00023569464449391123 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 5 26 9.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +22211 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 1 2014 8 12 9.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22212 1 60.0 1 7 0.0006285190519837632 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 1 0 1 0 2014 9 20 12.166666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22213 1 730.0 1 5 0.00044520099515516566 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 1 2015 4 29 11.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22214 0 2555.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 8 2 11.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22215 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 7 18 11.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +22216 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2013 10 23 8.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22217 0 365.0 1 4 0.0023045698572737986 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2016 1 3 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22218 0 120.0 1 8 0.0001047531753306272 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 0 1 2014 1 6 14.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +22219 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 3 23 13.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22220 1 730.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2016 1 25 15.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22221 0 240.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.0001047531753306272 0.19923510258928112 1 1 1 1 0 2016 1 7 5.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22222 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 21 8.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22223 0 4380.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 0 1 2015 1 12 9.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22224 1 1460.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 7 9 16.016666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22225 1 1460.0 1 10 5.23765876653136e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2013 12 23 12.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22226 1 730.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2014 3 8 10.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22227 1 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 7 18 10.45 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +22228 1 180.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 7 27 14.183333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22229 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2013 12 29 12.1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +22230 0 3650.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 2 8 13.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +22231 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 12 14 16.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22232 1 150.0 1 3 0.0003142595259918816 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 11 18 15.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22233 1 1825.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 4 15 12.45 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22234 1 2920.0 1 3 5.23765876653136e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2015 9 1 9.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +22235 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 7 16 9.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22236 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 1 15 8.25 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22237 1 730.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 3 15 9.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22238 1 2190.0 1 6 0.0010999083409715857 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 10 20 9.016666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22239 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 9 22 14.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22240 1 300.0 1 5 0.00034044781982453846 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 2 5 15.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22241 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 6 11.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +22242 0 60.0 1 4 0.0007332722273143905 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 8 3 13.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22243 0 60.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 10 10 13.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22244 0 60.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 27 8.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22245 1 330.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2015 8 29 11.066666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22246 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 8 18 13.75 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22247 0 150.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 8 25 15.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22248 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 2 3 14.2 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22249 0 60.0 1 3 0.0001571297629959408 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 11 28 14.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +22250 1 3650.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 12 15 14.883333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +22251 1 1095.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 8 4 9.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22252 1 1460.0 1 5 0.0015189210422940946 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 4 28 12.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +22253 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 8 9.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +22254 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 10 22 13.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22255 1 2920.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2013 10 20 9.583333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22256 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 5.23765876653136e-05 0.17728737057901356 0 1 0 0 0 2014 5 23 12.4 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +22257 1 1460.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2013 10 10 7.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22258 0 60.0 1 10 0.0001047531753306272 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 10 10 12.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22259 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 5 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +22260 1 1825.0 1 6 0.0010737200471389288 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2014 10 9 7.65 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +22261 1 730.0 1 8 0.00013094146916328402 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 6 29 10.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22262 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0001047531753306272 0.035953623787620376 0 1 1 1 0 2015 6 27 13.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +22263 1 730.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 6 21 13.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22264 0 60.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.0001571297629959408 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 6 1 13.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22265 1 5110.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 11 3 8.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22266 0 90.0 1 6 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 31 10.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22267 1 1095.0 1 6 0.0003142595259918816 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2015 5 3 16.583333333333332 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22268 1 2920.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 12 23 11.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22269 1 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 10 5 15.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22270 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 1 0 2014 8 11 13.25 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22271 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 2 11 13.666666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22272 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 3 9 14.033333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22273 0 60.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 25 14.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +22274 1 180.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 12 9.3 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22275 1 3285.0 1 5 0.00026188293832656804 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 1 21 14.25 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22276 1 120.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 13 14.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22277 1 1095.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 4 23 13.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22278 1 1825.0 1 5 0.0014927327484614377 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2014 4 18 14.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22279 1 1095.0 1 5 0.0007594605211470473 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 12 9 8.433333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22280 1 3285.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2014 3 20 10.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22281 1 1095.0 1 4 0.002514076207935053 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 5 31 11.316666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22282 1 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 18 16.45 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +22283 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 3 11 13.7 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22284 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2015 4 6 14.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +22285 0 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 6 14 10.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22286 1 2555.0 1 4 0.0014927327484614377 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 2 9 8.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22287 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 4 13 13.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +22288 1 2555.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 7 9 12.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22289 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 10 9 12.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22290 0 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 0 0 0 2015 7 28 6.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22291 0 60.0 1 6 0.0010737200471389288 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2014 11 7 10.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +22292 0 60.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 11 19 13.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22293 1 1825.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2015 7 21 13.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22294 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 1 4 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +22295 0 365.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.0001571297629959408 0.31410753355039883 1 1 1 0 0 2014 5 30 5.15 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22296 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2013 10 2 10.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22297 0 730.0 1 6 0.0005499541704857929 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2016 2 6 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22298 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 18 16.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +22299 1 1095.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 1 0 0 0 2015 5 27 12.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22300 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 2 3 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +22301 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 2 5 10.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22302 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 9 7 12.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22303 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 10 7 12.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +22304 1 300.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2015 10 16 16.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22305 1 1825.0 1 7 0.0008380254026450176 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 8 20 8.316666666666666 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22306 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2013 10 8 14.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22307 0 30.0 1 6 0.0005499541704857929 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 8 5 13.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22308 1 730.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 3 27 8.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22309 1 60.0 1 6 0.0011522849286368993 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2014 2 24 13.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22310 1 150.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 23 12.5 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22311 1 365.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 11 9 11.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22312 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 4 30 14.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +22313 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 5 26 11.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +22314 0 365.0 1 12 2.61882938326568e-05 0 0.0005761424643184497 0.034713249608076216 0 1 1 0 1 2015 10 26 8.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22315 1 365.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 12 19 10.616666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22316 0 1460.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 11 7 10.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22317 1 330.0 1 8 0.0005237658766531361 1 0.0009165902841429881 0.13377090978000586 0 1 0 0 0 2015 6 13 11.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22318 1 3650.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 5 8 12.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +22319 1 365.0 1 4 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 25 7.083333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22320 1 1095.0 1 6 0.00036663611365719525 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 12 3 15.066666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22321 0 90.0 1 5 0.00044520099515516566 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 18 14.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22322 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 11 23 15.55 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22323 1 365.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2013 10 16 13.116666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22324 0 4380.0 1 4 0.0010737200471389288 0 0.0013879795731308105 0.000964735472978793 0 1 0 0 0 2014 12 21 12.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +22325 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 11 8 11.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22326 0 60.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2015 7 19 15.083333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22327 1 2190.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 10 5 15.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22328 0 90.0 1 4 0.0010737200471389288 0 0.0008380254026450176 0.013816390166589143 0 1 0 0 0 2014 12 24 8.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22329 0 730.0 1 4 0.001859368862118633 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 11 9 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22330 1 1095.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 3 13.066666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22331 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 10 22 8.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22332 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 1 0 0 0 2015 7 12 10.8 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22333 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 1 18 12.166666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +22334 1 120.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2013 10 6 13.45 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22335 1 3285.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 3 13 15.5 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22336 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 4 11 5.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22337 0 60.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 1 24 15.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22338 1 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 12 17 7.716666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22339 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 10 15 9.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +22340 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 1 1 0 2015 6 17 9.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22341 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 11 5 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +22342 1 730.0 1 5 0.001335602985465497 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2013 12 4 11.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22343 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 1 30 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +22344 0 3650.0 1 4 0.0033521016105800706 1 7.85648814979704e-05 0.1685875239030441 0 1 0 0 0 2015 9 28 12.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +22345 1 330.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 23 11.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22346 0 14.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 12 6 9.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +22347 1 365.0 1 6 0.0011522849286368993 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 8 23 13.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22348 1 4015.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 1 16 6.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +22349 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 14 15.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +22350 0 90.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2015 11 20 12.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22351 1 330.0 1 3 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 16 8.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22352 0 30.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 7 26 8.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +22353 0 60.0 1 8 0.0004190127013225088 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 26 10.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22354 0 60.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 9 6 15.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22355 1 1095.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 10 13 10.516666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22356 1 730.0 1 6 0.0012832263978001834 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 2 16 21.0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22357 1 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 8 23 10.3 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22358 1 1825.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 12 6 15.066666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22359 1 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 12 13 11.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +22360 1 3285.0 1 4 0.0006285190519837632 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 10 2 15.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22361 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 8 24 11.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +22362 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 0 0 0 2013 10 5 8.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +22363 1 365.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2015 8 13 13.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22364 0 180.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2013 10 18 9.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22365 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 11 24 16.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +22366 0 365.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 8 15 12.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22367 1 730.0 1 5 0.0009427785779756449 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 29 9.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22368 1 1095.0 1 4 0.00028807123215922483 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 1 0 0 0 2015 11 13 8.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22369 1 120.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2013 12 6 9.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +22370 1 300.0 1 5 0.0021474400942778577 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 1 5 14.283333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22371 0 90.0 1 6 0.0012046615163022129 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 0 0 2015 7 22 6.283333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22372 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2016 2 18 7.666666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +22373 0 90.0 1 6 0.0007070839334817337 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 7 30 15.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22374 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 3 3 11.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +22375 1 1095.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 9 22 14.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22376 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0006285190519837632 0.058418178372697985 0 0 0 0 0 2014 11 28 13.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22377 1 2920.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 8 6 13.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22378 0 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 10 30 10.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22379 1 730.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2013 10 13 8.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22380 0 21.0546875 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2016 2 11 16.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +22381 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0001571297629959408 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2014 9 8 12.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +22382 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 12 31 11.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +22383 0 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2015 10 7 11.366666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22384 1 730.0 1 6 0.00036663611365719525 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2015 3 7 14.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22385 0 120.0 1 4 0.00028807123215922483 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 10 7 9.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22386 1 240.0 1 5 0.0007332722273143905 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 11 26 14.366666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22387 0 60.0 1 3 0.0045567631268822835 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 3 28 14.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22388 1 365.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 1 5 15.316666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22389 1 365.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.0013617912792981538 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2016 2 6 11.683333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22390 0 60.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 23 14.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22391 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 27 16.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +22392 1 1460.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 6 14.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22393 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2013 11 8 11.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +22394 1 1825.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 4 19 8.833333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +22395 0 365.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 29 14.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22396 1 1095.0 1 3 0.0016498625114573786 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 11 25 14.733333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +22397 1 1825.0 1 4 0.0012308498101348698 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 7 2 14.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22398 1 240.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 5 14 14.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22399 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 5 20 4.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +22400 1 365.0 1 11 7.85648814979704e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 5 1 13.083333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22401 0 60.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 7 1 14.766666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22402 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 6 26 11.516666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22403 1 180.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 0 0 0 0 2014 9 3 9.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22404 1 365.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 1 0 2014 5 27 11.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22405 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 1 7 14.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22406 0 4745.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 1 2014 7 8 10.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22407 1 1460.0 1 6 0.001335602985465497 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 5 27 12.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22408 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2015 8 24 14.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22409 1 300.0 1 2 0.0007332722273143905 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2016 2 4 10.45 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22410 0 28.0 1 8 7.85648814979704e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 9 18 11.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +22411 0 120.0 1 5 0.00044520099515516566 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 1 9 14.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22412 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0001047531753306272 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 11 18 15.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22413 1 150.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 8 30 13.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22414 1 730.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 1 0 2014 7 4 9.416666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +22415 1 730.0 1 2 0.0001047531753306272 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 1 25 9.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22416 1 730.0 1 8 0.0033521016105800706 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 1 0 2014 4 24 9.183333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22417 1 4745.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 2 2 11.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22418 1 1460.0 1 6 0.0009689668718083017 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 1 27 8.95 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22419 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 26 9.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +22420 1 1825.0 1 8 0.0001047531753306272 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 12 15.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22421 0 90.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2016 1 8 13.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22422 1 150.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0015451093361267512 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 3 30 9.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22423 1 240.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 21 15.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22424 1 730.0 1 5 0.0013617912792981538 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 11 19 14.666666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22425 1 150.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2015 2 10 9.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22426 1 4380.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 19 10.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22427 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2013 11 13 12.583333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22428 1 2190.0 1 5 0.001335602985465497 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 3 14 11.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22429 1 1460.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2015 12 3 15.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +22430 1 1095.0 1 4 0.0006023307581511064 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 3 4 8.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22431 1 1825.0 1 5 0.0007594605211470473 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 11 28 12.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22432 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 1 2015 8 3 6.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +22433 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 6 3 15.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +22434 1 730.0 1 3 0.0008904019903103313 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2016 1 2 15.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22435 0 1095.0 1 7 0.00023569464449391123 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 8 2 11.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22436 0 60.0 1 6 0.0006023307581511064 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 10 10.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +22437 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 7 27 10.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +22438 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 0 2014 7 21 14.733333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22439 1 1095.0 1 5 0.0017546156867880058 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 11 16 12.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22440 1 300.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.0017284273929553489 0.30668251589229417 0 0 0 1 0 2014 6 2 15.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22441 0 90.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 0 0 0 2015 10 15 15.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22442 1 3650.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2013 12 15 7.366666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22443 1 5840.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 1 27 14.533333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22444 0 30.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.00039282440748985203 0.3021344772339656 1 1 1 1 0 2015 5 23 14.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22445 0 365.0 1 5 0.00044520099515516566 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2013 11 12 11.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22446 0 3650.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 21 11.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22447 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 5 9 4.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +22448 0 79.798828125 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 2 16 15.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +22449 1 1460.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 7 1 8.333333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +22450 0 30.0 1 5 0.0004975775828204793 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 4 11.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +22451 0 4380.0 1 8 0.0008380254026450176 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 12 27 13.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22452 1 300.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 19 13.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22453 0 60.0 1 5 0.0012570381039675265 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 3 15 15.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22454 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 7 29 12.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22455 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0012308498101348698 0.31410753355039883 0 1 0 1 0 2015 7 9 7.433333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +22456 0 240.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2013 12 27 11.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22457 1 2920.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2013 11 17 13.9 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22458 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 8 14.85 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +22459 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 2 12 14.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22460 1 2555.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.00036663611365719525 0.25768773580029974 0 0 0 0 0 2014 9 15 11.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22461 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 3 18 12.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +22462 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 5 5 9.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22463 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 18 12.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +22464 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 2 11 14.15 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22465 0 365.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 10 10 13.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22466 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 30 14.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22467 0 120.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 3 10.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22468 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 12 15 14.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22469 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 1 2015 11 16 16.033333333333335 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +22470 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 5 19 12.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +22471 1 60.0 1 4 0.0003142595259918816 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2014 5 18 7.65 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22472 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2015 8 12 11.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22473 1 240.0 1 4 0.0012308498101348698 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 1 0 2015 7 23 15.95 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22474 1 1095.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 26 6.2 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22475 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 23 11.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +22476 1 730.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.0015451093361267512 0.31410753355039883 0 1 0 0 0 2014 9 28 15.1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22477 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 5.23765876653136e-05 0.1740658431960308 1 1 1 0 0 2015 6 18 8.6 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +22478 1 1825.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2016 2 18 15.083333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22479 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 6 5 13.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +22480 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 3 3 12.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22481 0 60.0 1 5 0.0005499541704857929 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 7 9 17.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22482 1 730.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 0 0 0 0 2016 2 13 9.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22483 0 60.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 4 30 6.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22484 1 730.0 1 4 0.002828335733926935 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2013 10 13 10.5 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22485 1 60.0 1 3 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 12 14.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22486 1 365.0 1 6 0.0008118371088123609 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 1 18 11.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22487 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 7 5 8.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +22488 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 5 14 9.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +22489 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 8 9 12.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +22490 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 19 14.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22491 0 3650.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 7 22 12.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22492 1 365.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 6 26 11.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22493 1 365.0 1 5 0.0005499541704857929 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 4 16 13.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22494 1 1825.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 11 17 14.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22495 1 1095.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2013 11 19 7.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22496 1 3650.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 1 0 2015 8 6 8.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22497 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 2 17 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +22498 0 90.0 1 4 0.0006808956396490769 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 7 25 15.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22499 0 4015.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 0 2014 12 4 15.566666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22500 0 180.0 1 4 0.00039282440748985203 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 11 9 14.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22501 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 6 7 15.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22502 1 730.0 1 4 0.0010475317533062722 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 10 17 10.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22503 1 730.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 11 30 10.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22504 0 4015.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 0 1 0 2015 6 13 11.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22505 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 8 10.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +22506 0 4380.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 1 19 11.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22507 1 365.0 1 5 0.00044520099515516566 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2016 1 1 12.716666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +22508 0 4745.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2013 12 27 10.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22509 1 365.0 1 6 0.0003142595259918816 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 10 7 13.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22510 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 0 2014 4 26 11.516666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +22511 1 1095.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 8 17 14.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22512 1 2190.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 5 10 9.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +22513 0 4380.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2016 2 13 15.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +22514 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 8 7.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +22515 0 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 4 15 15.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22516 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 14 15.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +22517 0 30.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 18 12.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22518 1 730.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2014 4 19 12.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22519 0 730.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 0 2015 10 21 9.966666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22520 0 150.0 1 5 0.00047138928898782245 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 8 12.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22521 1 1825.0 1 8 0.0004190127013225088 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2015 7 9 16.7 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22522 1 730.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 1 0 2014 4 6 14.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22523 0 60.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 22 13.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22524 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00034044781982453846 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2015 4 2 14.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22525 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 12 27 8.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22526 1 2920.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2016 1 4 8.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22527 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 23 10.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +22528 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 7 22 11.9 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +22529 0 60.0 1 7 0.0006023307581511064 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 19 17.233333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22530 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2014 5 26 11.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22531 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2014 6 29 14.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22532 1 730.0 1 3 0.0045567631268822835 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 1 0 2014 3 16 13.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22533 0 90.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 12 18 12.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22534 1 180.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 2 25 14.066666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22535 1 365.0 1 5 0.0005499541704857929 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 10 5.383333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22536 0 5.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 12 31 5.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22537 1 3650.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 9 14 12.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22538 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 8 7 9.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +22539 1 730.0 1 4 0.0005761424643184497 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 1 0 2015 11 18 16.216666666666665 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22540 0 60.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2015 11 7 12.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22541 1 60.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 2 26 15.35 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22542 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0018331805682859762 0.3062690578324461 0 0 0 1 0 2014 10 26 9.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22543 0 14.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 26 11.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +22544 0 1825.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 6 25 15.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22545 1 2555.0 1 7 0.0005237658766531361 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2016 2 15 9.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22546 1 330.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 1 30 8.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22547 0 30.0 1 5 0.0008380254026450176 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 1 0 0 2014 5 4 11.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22548 1 4745.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.0007332722273143905 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 3 8 11.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22549 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 6 20 15.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +22550 0 3650.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 12 8 11.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22551 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 29 10.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +22552 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 0 2015 10 29 8.966666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22553 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0014141678669634674 0.20881354764242768 0 1 1 1 0 2015 2 11 7.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22554 1 365.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 15 11.916666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22555 1 730.0 1 9 0.0005237658766531361 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 4 13 15.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22556 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2014 12 20 15.733333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22557 1 365.0 1 7 0.0006808956396490769 1 0.00023569464449391123 0.17242923837579893 0 0 0 0 0 2015 12 4 11.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22558 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 1 0 0 2014 7 14 11.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +22559 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 4 23 15.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22560 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 0 0 2013 11 2 10.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +22561 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 6 9 11.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +22562 1 60.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 8 23 16.216666666666665 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22563 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 1 2015 9 10 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +22564 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 7 14 13.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +22565 1 365.0 1 5 0.0005499541704857929 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2016 1 14 12.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22566 0 2190.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 10 13 10.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +22567 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00044520099515516566 0.21427463951625408 0 1 0 0 0 2014 10 22 15.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22568 1 730.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 12 17 14.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22569 1 240.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 11 30 8.966666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22570 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 0 0 0 0 2015 6 8 16.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22571 1 1095.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 0 0 0 0 2014 5 26 8.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22572 1 1825.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 2 19 14.733333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +22573 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 5 20 15.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +22574 0 28.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2014 6 27 13.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +22575 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 1 0 2013 12 3 14.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22576 1 365.0 1 6 0.0005237658766531361 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 8 21 14.033333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22577 1 1825.0 1 4 0.0007332722273143905 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 12 2 9.516666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22578 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 11 25 15.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +22579 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2014 4 3 11.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22580 1 730.0 1 7 0.0006808956396490769 1 0.00013094146916328402 0.16755387875342395 0 1 0 0 0 2014 11 20 16.266666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +22581 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 10 9 14.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +22582 1 1095.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 0 0 0 0 2014 2 1 14.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22583 1 120.0 1 6 0.0016498625114573786 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 1 0 2014 3 23 10.166666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22584 1 4745.0 1 9 0.00034044781982453846 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 8 7 15.216666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22585 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 12 14 14.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22586 0 90.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 7 10.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22587 0 21.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 3 28 9.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +22588 0 2920.0 1 3 0.00026188293832656804 1 0.0004975775828204793 0.3039261288266405 0 1 0 0 0 2015 7 31 8.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22589 1 3650.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 2 15.283333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22590 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 8 10.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22591 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 2 16 13.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22592 0 1825.0 1 6 0.0005237658766531361 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2016 2 7 14.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22593 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 11 25 8.8 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22594 1 2555.0 1 7 0.0005761424643184497 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 1 4 13.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22595 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 9 11 15.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22596 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 4 30 14.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22597 1 2190.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 1 7 12.316666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22598 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 7 18 13.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22599 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 9 29 16.016666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +22600 0 30.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 8 18 13.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22601 1 180.0 1 7 0.0006808956396490769 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 12 26 14.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22602 1 60.0 1 4 0.0003142595259918816 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 0 0 2015 4 4 8.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22603 1 60.0 1 3 7.85648814979704e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 6 23 8.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22604 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2014 7 20 12.266666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22605 1 2190.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2015 2 9 13.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +22606 0 240.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 11 29 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22607 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 2 13 12.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22608 0 365.0 1 9 0.0001047531753306272 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 8 1 11.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22609 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 4 24 11.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +22610 1 1095.0 1 5 0.0020426869189472305 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 10 15 7.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22611 0 150.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 3 30 15.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22612 0 60.0 1 5 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 9 14 13.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22613 1 1825.0 1 4 0.00044520099515516566 1 0.00039282440748985203 0.20717694282219581 0 0 0 0 0 2015 9 13 12.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22614 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 12 21 11.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +22615 1 365.0 1 5 0.0017546156867880058 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 12 9 11.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22616 0 60.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 30 14.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22617 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 8 26 10.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22618 1 2190.0 1 4 0.0011260966348042424 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 12 1 10.333333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22619 0 60.0 1 4 0.0006285190519837632 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 6 15 11.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22620 1 2190.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 3 24 11.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22621 0 60.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 11 19 7.583333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22622 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 12 24 9.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22623 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 10 13 13.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +22624 0 5110.0 1 10 7.85648814979704e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 0 1 0 2014 12 22 12.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22625 0 730.0 1 5 0.0005499541704857929 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 2 16 7.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22626 1 1460.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.0001047531753306272 0.17210191741175254 0 1 0 0 0 2015 12 2 11.366666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22627 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 11 13 14.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22628 1 1825.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.00036663611365719525 0.25768773580029974 0 1 0 0 0 2014 8 31 9.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22629 1 90.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2016 2 7 9.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +22630 1 180.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 3 15.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22631 1 1095.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 11 12.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22632 0 60.0 1 5 0.0007070839334817337 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 8 1 14.4 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22633 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 10 14 13.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22634 1 1095.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 0 0 0 0 2014 2 4 10.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22635 0 4015.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2015 5 12 14.616666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +22636 1 1095.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 2 4.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22637 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 4 1 10.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +22638 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2014 4 9 11.7 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22639 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 20 13.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22640 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 1 22 11.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22641 0 365.0 1 4 0.0020164986251145736 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2013 12 23 13.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22642 1 1095.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 25 15.216666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +22643 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2015 11 28 13.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +22644 1 730.0 1 7 0.00028807123215922483 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 12 14.033333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22645 0 1825.0 1 6 0.0003142595259918816 0 0.0010213434594736153 0.015125674022774649 0 1 0 0 0 2016 2 5 13.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22646 1 365.0 1 6 0.0008642136964776744 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 4 2 13.066666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22647 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 17 9.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +22648 1 120.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 12 26 9.716666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +22649 0 120.0 1 6 0.0005761424643184497 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 0 2014 7 31 9.85 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22650 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 5 21 9.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22651 1 2920.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0007070839334817337 0.20881354764242768 0 1 0 0 0 2014 7 1 8.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22652 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2015 5 19 11.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +22653 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 2 15.683333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22654 0 365.0 1 6 0.0016498625114573786 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2013 11 3 11.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22655 1 730.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 3 10 11.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22656 0 60.0 1 7 0.00039282440748985203 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 12 17 12.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22657 1 210.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 23 11.016666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22658 1 365.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 4 25 9.283333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22659 0 180.0 1 3 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 24 10.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22660 0 90.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 1 1 0 2013 12 22 8.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22661 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 2 11 11.8 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22662 1 730.0 1 9 7.85648814979704e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 4 6 13.516666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22663 1 300.0 1 4 0.0017022390991226922 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 14 15.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22664 0 1825.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2013 10 6 8.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22665 0 60.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 9 12 5.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22666 1 1460.0 1 6 0.00044520099515516566 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2014 3 25 9.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22667 1 1825.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 11 23 15.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22668 0 60.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 6 26 4.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22669 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 25 14.6 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22670 1 90.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 31 14.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22671 0 150.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 9 7 14.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22672 1 1095.0 1 4 0.0006023307581511064 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 7 18 14.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22673 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 6 30 15.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +22674 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 30 15.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +22675 0 2555.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2015 11 27 14.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22676 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 5 21 14.083333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22677 1 1825.0 1 5 0.001335602985465497 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 12 11 10.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22678 1 300.0 1 5 0.002906900615424905 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 12 27 13.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22679 0 365.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 1 3 13.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +22680 1 365.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 3 2 8.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22681 0 365.0 1 8 0.0006808956396490769 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 3 15 9.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22682 1 730.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 10 1 12.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22683 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 7 13.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +22684 1 1095.0 1 5 0.00026188293832656804 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 0 0 0 0 2014 7 23 7.333333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22685 1 300.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.0008642136964776744 0.0008096887005357728 0 1 0 0 0 2014 10 7 14.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22686 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2016 1 4 16.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22687 0 1095.0 1 6 0.0010737200471389288 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 12 11 8.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22688 1 1095.0 1 6 0.0007856488149797041 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 4 9 12.133333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22689 1 365.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.0002095063506612544 0.20684962185814942 0 0 0 0 0 2014 3 27 13.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22690 0 30.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 22 9.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +22691 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0018331805682859762 0.3062690578324461 0 1 0 1 0 2014 12 24 13.65 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22692 1 1095.0 1 8 0.0011260966348042424 1 0.0006285190519837632 0.3062690578324461 0 1 0 0 0 2013 12 10 14.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22693 0 120.0 1 6 0.0004190127013225088 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 26 11.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22694 1 2920.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 5 10 9.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22695 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 6 7 10.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +22696 1 1095.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 11 8.55 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22697 1 730.0 1 4 0.0033521016105800706 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 4 18 12.416666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22698 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 11 9.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +22699 1 2555.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 8 11 11.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22700 0 60.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 10 7 14.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22701 1 365.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 4 21 15.216666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +22702 1 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 2 9 9.633333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22703 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 1 0 2014 3 21 12.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22704 1 60.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 5 22 10.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22705 0 120.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 9 1 10.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22706 1 1460.0 1 6 0.001335602985465497 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 9 13 11.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22707 0 60.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 10 10.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22708 1 240.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2016 2 15 14.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22709 1 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2014 5 17 12.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22710 1 365.0 1 5 0.0010737200471389288 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 4 2 12.466666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22711 1 1095.0 1 4 0.002828335733926935 1 0.0004190127013225088 0.09035781349596017 0 0 0 0 0 2014 12 12 11.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22712 1 300.0 1 10 0.0001571297629959408 1 0.0004190127013225088 0.09035781349596017 0 0 0 1 0 2014 4 8 14.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22713 1 60.0 1 6 0.00130941469163284 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 12 26 9.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +22714 0 2555.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2013 11 7 12.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22715 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 1 13 11.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22716 1 2920.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 5 10 11.583333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22717 1 365.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 11 27 10.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22718 1 300.0 1 6 0.0011522849286368993 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 1 2013 10 16 14.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22719 1 730.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 9 3 8.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22720 1 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2015 6 13 12.333333333333334 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +22721 0 3650.0 1 4 0.0019379337436166034 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 29 8.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22722 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 0 0 0 0 2014 7 1 14.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22723 1 365.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 9 29 12.45 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +22724 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 5 14 13.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22725 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 2 10 13.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +22726 0 120.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 8 28 8.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22727 1 1460.0 1 5 0.00013094146916328402 1 5.23765876653136e-05 0.031646768997536476 0 1 0 0 0 2013 10 18 9.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22728 1 2555.0 1 5 0.0020426869189472305 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 9 20 15.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22729 0 30.0 1 7 0.0003142595259918816 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 15 8.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +22730 1 730.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 3 7 10.666666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22731 1 1825.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 4 13 11.083333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22732 0 90.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2016 1 14 13.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22733 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 5 21 13.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22734 1 365.0 1 9 0.00036663611365719525 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 2 1 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22735 1 1460.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 5 23 11.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +22736 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 15 12.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +22737 0 14.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 10 12.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +22738 0 1095.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 29 13.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22739 1 60.0 1 6 0.0008642136964776744 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 9 4 13.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22740 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010213434594736153 0.015125674022774649 0 1 0 0 0 2014 7 8 5.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22741 0 365.0 1 4 0.0033521016105800706 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2013 12 1 14.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22742 1 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 12 27 8.15 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +22743 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 10 21 8.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +22744 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2016 1 30 12.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22745 0 60.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 12 4 12.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22746 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 12 20 14.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22747 1 2555.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 6 29 14.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +22748 1 150.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 2 2 14.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22749 0 730.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 1 0 1 2014 9 12 13.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +22750 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 9 17 11.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +22751 1 365.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 6 22 15.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22752 0 90.0 1 4 0.00047138928898782245 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 12 23 13.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22753 0 1095.0 1 6 0.0010737200471389288 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 9 10.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22754 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 7 25 8.516666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +22755 1 2190.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 1 19 13.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22756 1 365.0 1 6 0.0005499541704857929 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 1 0 1 0 2014 9 29 11.683333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22757 0 365.0 1 12 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 8 31 8.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +22758 1 5110.0 1 8 0.00028807123215922483 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 4 4 10.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +22759 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 6 14 10.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +22760 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 2 19 14.733333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +22761 1 1460.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 1 2015 1 23 11.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22762 0 60.0 1 3 0.0003142595259918816 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 10 29 15.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22763 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 1 0 2015 9 10 15.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22764 0 3650.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 29 11.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22765 0 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 12 16 10.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22766 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 6 3 15.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22767 1 730.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.00026188293832656804 0.20684962185814942 0 1 0 0 0 2015 7 3 14.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22768 0 60.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 19 12.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22769 1 3650.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 7 27 15.5 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +22770 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 10 12 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +22771 1 180.0 1 6 0.00023569464449391123 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2016 2 6 9.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22772 1 2190.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 8 7 14.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22773 0 1460.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 1 30 12.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22774 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 4 1 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22775 1 730.0 1 4 0.0004190127013225088 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 12 15 12.266666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +22776 0 180.0 1 6 0.0006808956396490769 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 11 15 13.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22777 1 730.0 1 7 0.00026188293832656804 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 1 5 10.416666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22778 1 365.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2014 6 17 14.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22779 1 365.0 1 6 0.0007856488149797041 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 17 7.85 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22780 0 4.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 0 1 2016 1 26 7.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +22781 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.00039282440748985203 0.3021344772339656 1 1 1 1 0 2014 6 27 13.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22782 0 60.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 8 14.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22783 0 365.0 1 6 0.00130941469163284 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 2 7 7.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22784 1 1095.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 3 27 8.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22785 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 5 8 12.966666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22786 1 1460.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 19 14.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22787 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 2 12 14.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22788 1 365.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 11 29 13.083333333333334 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22789 0 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 15 10.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22790 0 60.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 7 3 14.7 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22791 0 150.0 1 10 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2015 2 25 14.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22792 0 60.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 10 5 15.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22793 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 16 14.683333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22794 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 1 0 2014 11 15 12.516666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +22795 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 8 31 14.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +22796 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2015 1 18 5.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22797 1 2555.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2015 4 9 13.716666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22798 1 60.0 1 6 0.0009689668718083017 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 2 22 14.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22799 0 365.0 1 10 7.85648814979704e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 0 0 0 0 2013 11 2 7.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22800 1 2920.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2016 2 20 15.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22801 1 730.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 7 8.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22802 1 365.0 1 4 0.002828335733926935 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2015 2 3 12.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22803 1 2555.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 1 0 1 0 2014 9 14 10.966666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22804 1 2555.0 1 4 0.0019379337436166034 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 5 1 8.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22805 1 365.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 1 2015 2 16 14.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22806 1 4745.0 1 5 0.0009951551656409586 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 9 15 13.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22807 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2013 11 7 9.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22808 1 4380.0 1 5 0.0008904019903103313 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 5 26 13.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22809 1 730.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 7 29 12.7 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22810 1 3285.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 1 28 15.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22811 1 730.0 1 4 0.002514076207935053 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 7 12 10.15 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22812 1 270.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 1 0 0 0 2014 4 27 14.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22813 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 19 13.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22814 1 5475.0 1 6 0.00039282440748985203 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 3 17 7.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22815 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 4 28 6.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +22816 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 7 17 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +22817 0 300.0 1 4 0.00044520099515516566 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 10 25 14.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22818 1 365.0 1 3 0.0011260966348042424 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 3 4 7.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22819 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 10 16 6.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +22820 1 30.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 3 24 11.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +22821 1 1825.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 6 27 12.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22822 1 210.0 1 7 0.00018331805682859762 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 6 21 14.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22823 1 240.0 1 6 0.00044520099515516566 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 7 25 14.233333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22824 1 2555.0 1 5 0.0021736283881105146 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 12 17 9.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22825 1 1095.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 1 31 11.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22826 0 90.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 12 18 10.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +22827 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 7 4 7.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22828 0 2190.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 0 1 0 0 2015 5 20 6.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22829 0 150.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 10 13 13.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22830 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 1 1 0 2015 10 26 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +22831 1 4380.0 1 4 0.00028807123215922483 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 1 1 12.016666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22832 0 365.0 1 1 0.0010213434594736153 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2014 7 21 6.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22833 1 2920.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 10 26 6.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22834 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 9 23 14.333333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22835 0 90.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0006023307581511064 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2016 1 18 9.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22836 1 730.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 11 9 8.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22837 0 180.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 13 13.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22838 0 60.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 12 19 14.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22839 0 730.0 1 3 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 14 8.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22840 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 10 20 14.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +22841 1 1095.0 1 7 0.0006808956396490769 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 2 15 9.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22842 0 60.0 1 6 0.0011522849286368993 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 10 29 15.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +22843 1 330.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 5 21 14.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22844 0 60.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 18 15.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22845 1 3650.0 1 5 0.0009951551656409586 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 6 30 9.15 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22846 1 1095.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 9 1 10.616666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22847 1 1095.0 1 4 0.001597485923792065 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 12 4 14.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22848 1 365.0 1 3 0.00034044781982453846 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 12 17 9.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22849 1 2190.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.00036663611365719525 0.2998604579048013 0 1 0 1 0 2014 2 13 13.866666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22850 1 1095.0 1 5 0.0008118371088123609 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 10 18 12.316666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +22851 1 730.0 1 5 0.0015451093361267512 1 0.0014141678669634674 0.20881354764242768 0 0 0 0 0 2015 4 25 12.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22852 1 180.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2015 9 11 15.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22853 1 1095.0 1 6 0.0003142595259918816 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 6 20 8.716666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22854 1 730.0 1 6 0.0012046615163022129 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 22 14.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +22855 1 60.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.0015451093361267512 0.31410753355039883 0 0 0 1 0 2014 11 18 15.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22856 1 1460.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 1 2015 2 12 13.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22857 0 240.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 4 12 9.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22858 0 60.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 9 29 14.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22859 1 2920.0 1 5 0.0006285190519837632 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 8 20 13.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22860 1 730.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 11 14 11.65 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22861 1 3650.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 1 0 2015 4 10 14.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22862 1 365.0 1 4 0.0004975775828204793 0 0.0009165902841429881 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 10 16 13.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +22863 0 30.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 17 11.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +22864 0 60.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 18 13.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22865 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 5 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +22866 0 1825.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 11 15.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22867 1 730.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 2 3 12.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22868 0 60.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 19 14.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +22869 1 730.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 9 22 13.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22870 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 16 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22871 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 10 3 6.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +22872 1 365.0 1 5 0.0007594605211470473 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 12 12 11.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22873 1 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.00047138928898782245 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 3 14 13.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22874 0 1825.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 5 8 10.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22875 0 210.0 1 6 0.0004975775828204793 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 12 13 13.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22876 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 17 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +22877 1 365.0 1 4 0.0014141678669634674 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 6 2 10.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22878 1 730.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 2 3 8.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +22879 1 1095.0 1 4 0.00013094146916328402 1 2.61882938326568e-05 0.06558478474339759 0 1 0 0 0 2014 12 17 13.416666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22880 1 1095.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 4 12 8.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +22881 1 365.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 3 11.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22882 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2015 10 16 9.7 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +22883 1 365.0 1 5 0.00026188293832656804 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 10 8 13.433333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22884 1 4745.0 1 6 0.00039282440748985203 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2015 6 21 10.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +22885 0 180.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 0 1 1 0 2015 3 21 15.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22886 1 1095.0 1 6 0.0012832263978001834 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 8 13 14.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22887 0 150.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 12 8 10.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22888 0 60.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 16 9.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +22889 1 90.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 3 29 13.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22890 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0009689668718083017 0.0994194359742967 0 1 0 0 0 2015 9 13 15.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22891 1 60.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2013 12 18 14.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22892 1 1825.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 0 0 0 0 2015 1 6 14.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22893 1 1095.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 2 14 15.0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22894 1 365.0 1 4 0.0014141678669634674 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 6 7 15.683333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22895 1 60.0 1 3 0.0008904019903103313 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 6 20 14.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22896 0 3650.0 1 3 0.0001571297629959408 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 2 16 14.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22897 1 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0015451093361267512 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2016 2 14 21.0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +22898 1 365.0 1 8 7.85648814979704e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 4 18 10.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +22899 1 730.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2016 2 10 8.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22900 1 730.0 1 9 0.00028807123215922483 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2014 9 26 9.433333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +22901 0 60.0 1 8 0.0001571297629959408 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 1 1 0 2015 10 7 11.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22902 1 730.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 5 22 8.75 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +22903 0 2920.0 1 5 0.0008380254026450176 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 1 10 7.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22904 1 365.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2014 1 26 14.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +22905 1 1460.0 1 6 0.0006023307581511064 1 0.0001571297629959408 0.07611073785036264 0 1 0 1 0 2015 10 25 14.7 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22906 1 365.0 1 6 0.0018069922744533193 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2015 5 16 12.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22907 0 150.0 1 6 0.0003142595259918816 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 1 2 13.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22908 1 730.0 1 3 0.00028807123215922483 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 0 0 0 0 2015 9 18 12.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22909 1 1095.0 1 4 0.00026188293832656804 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 2 5 13.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22910 1 1095.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 1 10 13.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22911 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 8 24 15.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +22912 1 60.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 10 1 13.3 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22913 1 330.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 11 2 14.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22914 0 2920.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.0010213434594736153 0.015125674022774649 0 1 0 0 0 2014 4 19 7.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22915 0 730.0 1 5 0.0021474400942778577 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 10 27 10.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22916 1 1095.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 10 16 11.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22917 1 2190.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 1 0 2015 10 9 21.0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +22918 0 60.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 10 6 9.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22919 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 28 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22920 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0013879795731308105 0.000964735472978793 0 1 0 0 0 2015 9 10 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +22921 0 60.0 1 4 0.0004975775828204793 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 12 8.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22922 1 1460.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 12 11 11.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22923 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 7 16 13.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22924 0 60.0 1 1 0.0010213434594736153 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 7 18 9.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +22925 1 2555.0 1 3 0.00023569464449391123 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 30 7.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22926 0 150.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 10 10 12.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +22927 0 6570.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 12 19 9.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22928 1 730.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 2 20 13.65 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22929 0 365.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 30 9.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22930 1 1095.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 3 9 4.083333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +22931 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 30 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +22932 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 7.85648814979704e-05 0.21439523145037642 0 1 1 1 0 2014 5 25 13.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +22933 1 180.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 12 10 13.966666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +22934 0 1095.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 3 25 7.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22935 0 120.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2013 12 27 15.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22936 0 14.0 1 7 0.00047138928898782245 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 12 6 9.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +22937 1 4745.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 12 8.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22938 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 9 10 14.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22939 1 365.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2015 2 25 15.633333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22940 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 4 19 14.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22941 0 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2016 2 14 13.316666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22942 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 10 5 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +22943 0 60.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 0 0 2015 11 9 15.25 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22944 1 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.00018331805682859762 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 8 24 16.033333333333335 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22945 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 8 5 8.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +22946 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 6 30 14.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22947 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 2 22 10.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22948 0 60.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2013 11 22 11.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22949 1 365.0 1 7 0.0006808956396490769 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 0 0 0 0 2014 4 16 11.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22950 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2016 1 24 15.683333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22951 0 60.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 18 11.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22952 1 1095.0 1 5 0.0013617912792981538 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 7 7 12.683333333333334 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +22953 1 365.0 1 6 0.001335602985465497 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 14 10.333333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22954 1 180.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2014 2 11 13.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22955 0 60.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 9 27 14.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22956 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 11 25 11.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22957 1 1095.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2014 3 19 11.266666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22958 1 30.0 1 6 0.0018069922744533193 1 0.0015451093361267512 0.31410753355039883 0 1 0 0 0 2015 2 7 14.45 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22959 1 90.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 17 8.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22960 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 12 8 11.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22961 0 365.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 10 14 10.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22962 0 240.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2014 1 25 8.7 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22963 0 210.0 1 5 0.0003142595259918816 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 3 4 15.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22964 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 9 18 12.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +22965 1 150.0 1 7 0.00018331805682859762 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 8 31 11.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22966 1 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 23 9.55 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22967 1 2555.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 4 3 9.683333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +22968 1 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 22 13.766666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22969 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 17 15.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +22970 1 2920.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2015 11 24 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +22971 1 730.0 1 7 0.0005237658766531361 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 6 20 11.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22972 0 60.0 1 4 0.0019379337436166034 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 1 18 12.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22973 1 1825.0 1 8 7.85648814979704e-05 1 0.0007594605211470473 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2015 7 31 11.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22974 1 60.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 2.61882938326568e-05 0.2229400313539029 0 0 0 0 0 2013 11 17 8.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +22975 1 1825.0 1 6 0.00026188293832656804 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2015 2 22 10.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22976 0 120.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 11 11 16.283333333333335 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22977 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 3 17 12.816666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22978 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2015 9 10 8.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +22979 1 730.0 1 6 0.0008380254026450176 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 11 28 13.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22980 0 60.0 1 3 0.0004190127013225088 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 12 21 13.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +22981 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0004975775828204793 0.3039261288266405 0 1 0 0 0 2013 12 8 10.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22982 1 730.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 5 20 13.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22983 0 60.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 7 19 15.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22984 1 90.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 8 9 10.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22985 1 365.0 1 4 0.0020164986251145736 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2014 11 10 9.216666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22986 1 2555.0 1 4 0.0006285190519837632 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 9 21 9.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +22987 1 1095.0 1 7 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 5 11 14.866666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22988 1 730.0 1 8 0.00047138928898782245 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 25 13.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +22989 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 11 11 8.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +22990 1 1460.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 7 3 14.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22991 1 2920.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 4 10 9.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22992 1 1460.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2014 10 13 10.516666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22993 1 365.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2014 9 29 10.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +22994 0 365.0 1 6 0.0003142595259918816 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 6 19 10.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +22995 0 3650.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0010213434594736153 0.015125674022774649 0 1 0 0 0 2015 4 24 15.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22996 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2014 9 29 5.0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +22997 1 365.0 1 6 0.0004975775828204793 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 2 24 14.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +22998 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 12 19 14.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +22999 0 90.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 8 12 11.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23000 1 1825.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 5 9 8.883333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +23001 1 60.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.00039282440748985203 0.08293279583785554 0 1 0 0 0 2014 3 22 5.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +23002 1 730.0 1 3 0.0001571297629959408 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 2 19 8.416666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23003 1 365.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2015 9 27 11.25 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23004 1 60.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 9 6 14.166666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23005 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 1 8 6.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +23006 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 9 26 12.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23007 1 730.0 1 4 0.0012570381039675265 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2014 3 8 13.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23008 1 2190.0 1 5 0.0010737200471389288 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 12 12.766666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +23009 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 5 3 12.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23010 1 730.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.0007332722273143905 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 12 14 12.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23011 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 5 27 13.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +23012 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 6 14 11.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +23013 0 60.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 11 28 14.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23014 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 1 2014 1 6 7.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +23015 1 365.0 1 6 0.0010737200471389288 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 10 6 12.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +23016 1 60.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.0002095063506612544 0.09035781349596017 0 1 0 0 0 2015 7 19 9.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +23017 1 2190.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 7 4 9.433333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23018 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 0 2015 11 30 14.966666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23019 1 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 4 20 14.566666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23020 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2015 7 19 11.766666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23021 1 1095.0 1 5 0.0015189210422940946 1 0.0018331805682859762 0.3062690578324461 0 1 0 0 0 2015 1 16 15.316666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23022 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 1 1 0 2015 6 17 9.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +23023 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2013 10 10 13.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23024 1 1095.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 8 11 12.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23025 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 12 9 16.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23026 0 30.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 21 12.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +23027 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 5 19 12.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +23028 1 30.0 1 6 0.0010999083409715857 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 1 23 13.016666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +23029 1 1825.0 1 6 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 15 9.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23030 1 1460.0 1 9 0.00034044781982453846 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 4 1 13.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23031 1 365.0 1 5 0.0003142595259918816 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 5 27 13.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +23032 0 2555.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 3 18 12.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23033 1 730.0 1 5 0.00026188293832656804 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 12 26 14.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23034 0 90.0 1 5 0.0012308498101348698 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2015 9 21 14.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23035 1 240.0 1 11 7.85648814979704e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 3 11 9.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23036 1 730.0 1 3 0.0015451093361267512 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 26 10.066666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23037 1 180.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 12 9.516666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23038 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 6 8 15.3 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +23039 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 20 13.183333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +23040 1 150.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 1 2014 8 26 14.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23041 1 730.0 1 5 0.00044520099515516566 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2013 10 23 14.6 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23042 0 2190.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2016 1 23 13.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23043 1 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 5 27 13.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +23044 1 730.0 1 4 0.0004190127013225088 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 6 19 9.466666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23045 0 60.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 9 14.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23046 1 3650.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2013 11 27 7.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23047 1 30.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 2 15.016666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23048 1 5110.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2013 10 1 10.25 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +23049 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 1 27 15.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23050 1 3650.0 1 6 0.00026188293832656804 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2016 2 18 10.05 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +23051 1 3285.0 1 5 0.0021736283881105146 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 10 19 14.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23052 0 3285.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 4 25 6.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23053 1 1460.0 1 5 0.0014927327484614377 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 9 27 14.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23054 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 0 0 0 0 2015 6 19 10.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +23055 1 365.0 1 4 0.00047138928898782245 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 10 18 12.7 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23056 1 4380.0 1 6 0.0012832263978001834 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2014 6 12 11.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +23057 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2016 2 12 14.266666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23058 1 365.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 11 17 7.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23059 1 365.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 6 14 7.466666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23060 0 365.0 1 6 0.00026188293832656804 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 4 20 11.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +23061 0 120.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 11 29 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23062 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 8 16 6.266666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23063 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 10 15 9.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +23064 0 180.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 2 14 13.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23065 1 1095.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.0015451093361267512 0.31410753355039883 0 1 0 1 0 2016 1 29 16.2 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +23066 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 6 12.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +23067 0 1825.0 1 9 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 27 13.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23068 0 120.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 11 3 10.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23069 1 730.0 1 7 0.0011260966348042424 1 0.0015451093361267512 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2015 3 17 14.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23070 1 730.0 1 7 0.0003142595259918816 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2013 12 19 8.033333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23071 0 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 4 29 14.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23072 1 365.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2016 2 6 9.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23073 1 730.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 1 4 12.083333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23074 1 4745.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2016 1 5 11.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23075 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 10 14 10.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +23076 1 730.0 1 8 0.0033521016105800706 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2013 11 15 11.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23077 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 9 10 8.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +23078 1 1095.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 10 19 15.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23079 1 365.0 1 7 0.00026188293832656804 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2016 1 5 6.933333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23080 1 730.0 1 7 0.00023569464449391123 0 0.0012046615163022129 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 9 21 9.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23081 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 9 5 11.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +23082 1 4015.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 7 25 6.5 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23083 1 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.001335602985465497 0.30668251589229417 0 1 0 0 0 2014 8 23 13.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23084 1 365.0 1 6 0.00023569464449391123 1 0.0010737200471389288 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 6 10.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23085 1 730.0 1 5 0.0005237658766531361 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 9 23 14.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23086 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 23 9.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23087 1 730.0 1 4 0.002828335733926935 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 1 16 13.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23088 1 2190.0 1 3 0.00013094146916328402 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 2 19 8.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23089 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 7 3 10.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +23090 1 730.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 3 1 13.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23091 1 365.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 6 7 11.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23092 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 11 21 12.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23093 1 365.0 1 4 0.0007332722273143905 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 2 15 13.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23094 1 730.0 1 5 0.0005499541704857929 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 28 15.2 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23095 1 90.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 4 1 14.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23096 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 10 18 13.766666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23097 1 3650.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 12 17 4.916666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23098 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 3 28 9.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +23099 1 730.0 1 10 5.23765876653136e-05 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 0 0 0 0 2013 10 13 14.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23100 1 365.0 1 5 0.0032735367290821003 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 8 19 12.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23101 1 1825.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 6 9 15.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23102 1 730.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 11 25 14.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23103 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 3 29 12.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +23104 1 240.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2015 3 23 14.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23105 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 2 20 10.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +23106 0 30.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 3 28 7.716666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +23107 1 1095.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 12 30 10.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23108 1 1460.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 10 16 13.233333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23109 0 365.0 1 3 0.0001047531753306272 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 8 6 9.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23110 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 4 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +23111 1 730.0 1 7 0.0011784732224695562 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 0 0 2015 6 25 14.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23112 0 2190.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 0 2013 11 28 7.55 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23113 1 1095.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 5 10 15.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23114 0 240.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 30 13.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23115 1 1095.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 7 26 13.733333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +23116 1 365.0 1 3 0.00013094146916328402 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 3 24 15.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23117 0 60.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 18 15.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23118 0 3650.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 11 7 15.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23119 0 60.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 14 9.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23120 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2014 8 14 13.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +23121 0 240.0 1 4 0.00039282440748985203 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2014 1 23 11.85 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23122 1 180.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 12 22 14.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23123 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2014 3 30 10.25 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23124 1 365.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.0004190127013225088 0.09035781349596017 0 0 0 0 1 2014 9 3 9.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23125 0 1825.0 1 5 0.001335602985465497 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 7 3.9333333333333336 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23126 1 730.0 1 4 0.0001571297629959408 1 2.61882938326568e-05 0.20643616379830138 0 1 0 0 0 2013 10 4 7.633333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23127 0 180.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 0 2015 12 29 10.733333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23128 1 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2013 11 15 14.833333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23129 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2014 3 3 14.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23130 1 1825.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 9 1 13.6 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23131 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 6 15 13.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23132 0 14.0 1 5 0.00047138928898782245 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 18 11.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +23133 1 210.0 1 5 0.00034044781982453846 0 0.0007332722273143905 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 5 26 8.883333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23134 1 365.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 12 9.466666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23135 1 1095.0 1 8 0.00047138928898782245 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2015 6 3 15.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23136 1 730.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 2 12 11.833333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23137 1 730.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2013 11 27 7.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +23138 0 120.0 1 3 2.61882938326568e-05 1 2.61882938326568e-05 0.07223456853928713 0 1 1 1 0 2014 1 3 14.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23139 1 60.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 1 0 2015 2 22 14.65 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23140 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 24 9.85 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +23141 1 730.0 1 7 0.001440356160796124 1 2.61882938326568e-05 0.08251933777800748 0 1 0 0 0 2014 1 1 9.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23142 1 30.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 7 9 12.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23143 1 1095.0 1 4 0.0005761424643184497 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 3 22 15.466666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23144 1 1825.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 3 6 12.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23145 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 17 9.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +23146 1 2190.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2015 7 23 14.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +23147 1 730.0 1 5 0.0003142595259918816 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2013 11 14 13.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23148 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 11 18 12.55 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +23149 1 730.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 0 0 0 0 2015 1 18 14.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23150 0 6.0 0 7 0.2858714154772817 1 7.85648814979704e-05 0.3039261288266405 0 1 0 0 0 2014 7 12 12.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +23151 1 1095.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 7 23 11.85 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23152 0 730.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 12 11 11.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23153 1 300.0 1 3 0.0013617912792981538 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 10 17 16.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23154 0 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 9 9 14.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23155 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 5 19 15.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +23156 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2014 5 14 14.866666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +23157 1 730.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 7 18 13.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23158 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2013 10 5 13.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23159 1 30.0 1 3 0.00018331805682859762 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2015 4 29 8.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23160 1 730.0 1 4 0.0014141678669634674 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 10 8 11.233333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23161 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 7 2 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +23162 0 365.0 1 6 0.0018069922744533193 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 11 7 8.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23163 1 730.0 1 8 0.00013094146916328402 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 3 16.166666666666668 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23164 0 60.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 9 29 13.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +23165 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 1 0 2014 6 29 13.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23166 1 30.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.00039282440748985203 0.20717694282219581 0 1 0 0 0 2015 9 17 6.483333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +23167 0 60.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 6 11.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23168 1 2920.0 1 5 0.0009165902841429881 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 3 22 8.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23169 0 730.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 7 2 12.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23170 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 8 9 12.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +23171 1 365.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 11 16 14.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23172 0 30.0 1 4 0.0014141678669634674 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 1 2013 11 15 11.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +23173 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 12 13.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23174 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 8 26 11.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +23175 0 365.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2016 2 18 11.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +23176 1 4380.0 1 6 0.00044520099515516566 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 10 12.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23177 1 1095.0 1 6 0.0016498625114573786 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 7 8 5.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23178 1 1095.0 1 8 0.0011260966348042424 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 11 25 8.816666666666666 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23179 1 330.0 1 4 0.0007856488149797041 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 3 30 11.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23180 1 730.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.001440356160796124 0.221406791048633 0 0 0 0 0 2015 4 15 10.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +23181 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 8 30 13.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +23182 1 1460.0 1 5 0.0012308498101348698 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 12 27 14.25 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23183 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2014 5 31 7.533333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +23184 1 1095.0 1 4 0.00039282440748985203 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 10 18 10.15 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +23185 0 60.0 1 3 0.0013617912792981538 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 9 27 14.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23186 0 4015.0 1 4 0.0014927327484614377 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 0 0 0 2014 4 13 8.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23187 1 180.0 1 3 0.0005761424643184497 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 10 19 9.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23188 1 1095.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 10 20 15.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23189 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2014 8 30 12.766666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23190 0 60.0 1 4 0.0005761424643184497 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 7 18 13.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23191 0 60.0 1 3 0.00013094146916328402 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 4 13.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23192 0 2920.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 25 5.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23193 1 730.0 1 4 0.0006285190519837632 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 8 12.516666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23194 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 23 9.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +23195 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 16 5.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +23196 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 1 31 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +23197 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 5 20 13.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23198 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 7 2 9.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +23199 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 10 26 9.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23200 0 4745.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 1 2014 5 2 12.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23201 1 730.0 1 5 0.0005237658766531361 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 8 1 13.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23202 1 730.0 1 4 0.0005499541704857929 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2016 2 13 14.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23203 1 1095.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2014 11 16 12.333333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23204 1 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 8 24 11.216666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23205 1 365.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 7 26 12.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23206 0 5.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2015 5 23 14.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +23207 1 3650.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 19 14.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23208 0 60.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2013 10 5 10.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23209 0 60.0 1 7 0.00026188293832656804 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 6 5 10.616666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23210 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 0 0 2014 6 20 13.316666666666666 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23211 1 210.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 24 10.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +23212 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2016 1 1 12.7 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +23213 1 365.0 1 7 0.0008380254026450176 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2014 5 18 8.383333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23214 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2016 1 5 11.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23215 0 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 17 11.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23216 0 150.0 1 6 0.00130941469163284 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2015 10 10 12.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23217 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 9 23 8.75 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +23218 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2015 4 22 14.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23219 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 4 3 13.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +23220 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 7 1 15.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23221 1 3650.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 10 14 8.283333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23222 0 730.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 5 1 14.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23223 0 365.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 10 13 11.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23224 1 30.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 4 25 13.5 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23225 1 730.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 1 29 13.383333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23226 1 120.0 1 6 0.0011522849286368993 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 10 10 11.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23227 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2014 1 18 12.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +23228 1 2920.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 4 1 12.35 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +23229 1 2190.0 1 5 0.0005499541704857929 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 2 2 14.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23230 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 19 15.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23231 1 730.0 1 3 0.00036663611365719525 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 20 9.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23232 1 3285.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 4 2 15.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23233 1 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 11 29 13.933333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23234 0 1825.0 1 5 0.00026188293832656804 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 12 17 11.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23235 1 3285.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 10 13.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23236 1 365.0 1 6 0.0005761424643184497 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 1 15.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23237 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 5 7 14.5 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23238 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 1 3 12.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23239 0 4380.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2014 9 24 11.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23240 0 2190.0 1 5 0.0021474400942778577 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 1 21 10.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23241 0 60.0 1 6 0.00034044781982453846 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 26 13.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23242 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 4 26 7.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +23243 1 4745.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2016 1 10 8.6 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23244 1 365.0 1 3 0.0011260966348042424 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2016 2 14 9.75 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +23245 0 90.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 9 8 15.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23246 1 730.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 3 29 13.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23247 1 5110.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2016 2 4 12.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +23248 1 1095.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 10 16 10.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23249 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 10 9 13.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23250 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2014 3 17 14.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23251 0 90.0 1 7 0.00034044781982453846 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 12 14.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23252 0 60.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 10 7 11.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +23253 1 1460.0 1 6 0.0005499541704857929 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 1 2015 5 29 15.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23254 1 60.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 3 23 8.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23255 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 0 0 2015 7 7 15.35 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23256 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 5 19 14.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23257 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 3 26 12.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +23258 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 8 31 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +23259 0 90.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 10 4 9.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23260 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 2 19 12.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +23261 1 4380.0 1 3 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 11 12.483333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23262 1 30.0 1 7 0.001440356160796124 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 27 14.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23263 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0007070839334817337 0.20881354764242768 0 1 0 0 0 2015 8 28 9.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +23264 1 1095.0 1 2 0.0007332722273143905 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 13 14.866666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23265 1 2555.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 9 9 7.333333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23266 0 28.0 1 5 0.0005499541704857929 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2013 10 19 11.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +23267 1 1825.0 1 6 0.00039282440748985203 1 0.0018331805682859762 0.3062690578324461 0 0 0 0 0 2015 12 1 10.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23268 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 3 16 14.233333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +23269 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 5 13 4.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +23270 0 120.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 11 14 10.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23271 0 150.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 2 16 15.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23272 1 365.0 1 3 5.23765876653136e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 9 18 13.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23273 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 27 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +23274 1 240.0 1 6 0.0008642136964776744 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 6 13.083333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23275 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2014 7 17 10.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23276 0 60.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 0 1 2014 6 8 9.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23277 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2015 5 23 6.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +23278 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2016 2 5 11.883333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +23279 1 3650.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 1 0 2015 11 27 9.05 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +23280 1 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 7 19 13.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23281 1 2555.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 4 8 13.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23282 1 1825.0 1 4 0.0012570381039675265 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 1 0 2014 7 27 11.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23283 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 4 10 7.683333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +23284 1 730.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2015 10 31 10.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23285 1 365.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 8 12 10.616666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23286 1 365.0 1 9 5.23765876653136e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 7 3 13.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +23287 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2015 11 19 16.516666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +23288 1 365.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 15 11.216666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23289 0 60.0 1 3 5.23765876653136e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 8 1 13.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23290 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 8 23 9.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23291 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2016 2 16 5.416666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23292 0 90.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 12 15 15.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23293 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 11 7 13.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +23294 1 3650.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 1 0 0 0 2015 10 14 14.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23295 0 30.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 12 7.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +23296 0 28.0 1 4 0.002514076207935053 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 2 10.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +23297 0 60.0 1 6 0.00130941469163284 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 11 15 9.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23298 1 365.0 1 5 0.0038758674872332068 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 1 2014 9 14 13.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23299 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 12 24 6.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23300 1 365.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 6 21 15.633333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23301 0 60.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 7 7 9.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +23302 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 5 8 16.05 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +23303 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 7 10 14.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23304 1 1095.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2015 11 13 15.466666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23305 0 60.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 11 15.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23306 1 3650.0 1 6 0.00023569464449391123 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2014 9 3 11.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23307 1 730.0 1 5 0.0003142595259918816 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 7 20 11.433333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23308 1 730.0 1 5 0.00034044781982453846 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2013 11 3 13.95 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23309 1 60.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2015 6 4 6.416666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23310 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 7 16 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +23311 1 1460.0 1 5 0.0020426869189472305 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 1 0 0 0 2015 7 29 14.3 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +23312 0 2555.0 1 5 0.00047138928898782245 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 20 9.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23313 1 1460.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2015 11 27 8.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23314 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 12 8 12.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23315 0 1460.0 1 3 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 4 1 7.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23316 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2015 4 25 15.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +23317 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 9 17 9.083333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23318 1 180.0 1 4 0.00047138928898782245 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 8 4 13.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23319 0 270.0 1 8 0.0033521016105800706 1 5.23765876653136e-05 0.30864644167657246 1 1 1 1 0 2013 12 22 13.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23320 0 30.0 1 5 0.0008904019903103313 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2014 8 24 11.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +23321 0 60.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 29 9.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23322 1 365.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 8 16 9.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +23323 0 1460.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 13 9.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23324 1 365.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 11 26 6.833333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23325 1 730.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2013 12 31 12.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +23326 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 1 25 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +23327 1 5110.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 10 11 13.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23328 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 4 24 13.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +23329 0 2920.0 1 6 0.0008380254026450176 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 20 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23330 0 150.0 1 5 0.00047138928898782245 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 12 24 9.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23331 0 730.0 1 5 0.0010475317533062722 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 1 2013 10 22 14.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23332 0 90.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 11 1 11.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +23333 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 11 23 9.5 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +23334 1 1825.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 30 9.65 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23335 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 26 10.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +23336 0 2555.0 1 5 0.00065470734581642 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 2 1 11.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23337 1 730.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 10 1 11.9 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23338 0 365.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 5 24 16.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23339 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 6 20 15.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +23340 0 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0008380254026450176 0.013816390166589143 0 1 0 0 0 2014 3 8 15.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +23341 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 17 17.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23342 0 365.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 0 2015 12 19 12.733333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23343 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 4 5 11.85 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23344 1 60.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 8 14.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23345 0 60.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 16 14.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23346 1 4380.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 8 2 15.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23347 0 28.0 1 9 0.00028807123215922483 0 0.0006023307581511064 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2015 10 31 10.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +23348 1 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 4 12 10.033333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +23349 1 150.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2013 12 18 12.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23350 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 2 18 9.65 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23351 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 8 24 15.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +23352 1 730.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 9 12 12.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23353 1 365.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 12 20 12.216666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23354 1 365.0 1 8 0.00023569464449391123 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2013 10 8 14.366666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23355 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 22 7.383333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +23356 1 2920.0 1 8 0.0033521016105800706 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 12 1 12.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23357 1 1460.0 1 3 0.0013617912792981538 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 3 12 14.716666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23358 0 60.0 1 6 0.00026188293832656804 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 11 15 15.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23359 0 28.0 1 6 0.0006808956396490769 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 6 20 14.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +23360 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 12 29 13.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +23361 0 730.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 6 23 16.333333333333332 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23362 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 10 25 8.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +23363 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 2 4 13.916666666666666 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23364 1 2190.0 1 4 0.001597485923792065 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 2 6 8.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23365 1 365.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 3 30 14.616666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23366 1 3650.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 6 17 12.966666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +23367 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 3 26 11.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +23368 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 3 30 14.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23369 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 10 3 13.083333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23370 0 60.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 7 12 9.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23371 1 365.0 1 5 0.001335602985465497 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 17 12.183333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23372 1 730.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2015 10 16 14.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23373 1 2920.0 1 6 0.00130941469163284 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 11 4 5.7 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23374 0 120.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 6 15 12.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23375 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 1 0 0 0 2015 12 22 11.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23376 1 1095.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 3 14 13.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23377 0 60.0 1 6 0.0018069922744533193 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 1 10 11.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23378 1 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 7 12.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23379 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 5 9.5 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +23380 1 3650.0 1 6 0.00047138928898782245 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 1 0 0 0 2014 7 25 12.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23381 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 5 10 7.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23382 0 120.0 1 7 0.00013094146916328402 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 8 4 13.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23383 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2013 10 15 12.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +23384 0 2190.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 10 1 5.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +23385 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 2 24 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +23386 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2014 8 21 10.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23387 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 26 10.7 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +23388 1 1825.0 1 8 0.00013094146916328402 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 2 1 10.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23389 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 7 5 12.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +23390 1 1460.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 8 25 13.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23391 1 1460.0 1 3 0.0016498625114573786 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 2 1 12.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23392 1 730.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 4 7 14.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23393 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 7 11 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +23394 0 90.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2016 1 22 13.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23395 0 210.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 4 11 8.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +23396 1 210.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.0006808956396490769 0.3212396850827778 0 1 0 0 0 2016 2 14 14.583333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23397 0 365.0 1 7 0.00065470734581642 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 10 29 8.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23398 1 1825.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 6 20 12.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23399 1 60.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 11 8 15.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23400 1 365.0 1 4 0.00047138928898782245 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 5 20 9.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23401 0 180.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 8 24 13.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23402 1 60.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 10 14 13.966666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23403 1 90.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 7 25 8.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23404 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 5 2 12.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +23405 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 10 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +23406 0 730.0 1 10 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 3 13 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +23407 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2014 11 9 11.483333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23408 1 730.0 1 6 0.00036663611365719525 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2014 7 7 7.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23409 1 730.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 4 21 11.033333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23410 1 730.0 1 8 0.0001047531753306272 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 7 10 8.8 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23411 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 11 27 12.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23412 1 270.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2016 1 23 14.733333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23413 1 30.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 7 10 10.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23414 1 30.0 1 4 0.0014141678669634674 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 2 13 15.966666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23415 0 60.0 1 4 0.00026188293832656804 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 6 18 6.133333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +23416 1 2555.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 4 3 9.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23417 1 330.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 14 8.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23418 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 2 7.25 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23419 1 365.0 1 4 0.0007332722273143905 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 3 8 14.3 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23420 1 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0015451093361267512 0.31410753355039883 0 0 0 1 0 2015 2 4 12.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +23421 0 1460.0 1 6 0.0015712976299594081 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 0 2015 7 28 10.083333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23422 0 30.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 12 27 15.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23423 1 1825.0 1 4 0.00044520099515516566 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 8 28 8.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23424 1 1460.0 1 6 0.00130941469163284 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 1 0 1 0 2013 10 6 11.15 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23425 1 1095.0 1 4 0.001859368862118633 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2015 3 14 11.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23426 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 6 26 15.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23427 1 4380.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 12 24 11.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23428 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 0 2015 8 16 6.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +23429 1 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.0015451093361267512 0.31410753355039883 0 1 0 1 0 2014 8 31 10.65 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23430 1 365.0 1 3 0.0001571297629959408 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 1 0 0 0 2014 5 24 11.483333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23431 1 1825.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 1 7.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23432 1 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0012046615163022129 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2016 2 14 21.0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +23433 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 12 30 15.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +23434 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 4 2 13.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +23435 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 10 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +23436 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 20 15.666666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23437 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 10 26 14.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23438 1 365.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 8 9.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +23439 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 2 18 15.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +23440 0 730.0 1 6 0.0009165902841429881 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 10 9 13.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23441 1 365.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2015 11 8 10.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23442 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 0 0 1 0 2014 4 5 8.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23443 1 1460.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 1 15 11.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23444 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 25 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +23445 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 23 13.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23446 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 24 15.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +23447 0 60.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 3 16 10.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23448 1 1460.0 1 9 0.00028807123215922483 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 6 29 13.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23449 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 9 24 8.766666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +23450 1 2920.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 10 26 13.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +23451 0 60.0 1 6 0.0004975775828204793 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 8 4 13.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23452 1 3650.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 7 16 8.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +23453 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 5 12 8.75 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +23454 0 2920.0 1 4 0.002514076207935053 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 25 10.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23455 0 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 11 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +23456 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 4 20 11.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +23457 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 0 0 2014 6 10 9.366666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23458 1 365.0 1 5 0.0008904019903103313 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 11 15 10.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23459 1 1460.0 1 5 0.0005237658766531361 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 5 13.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23460 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2014 3 29 11.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +23461 0 60.0 1 4 0.0012832263978001834 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 11 17 15.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +23462 1 240.0 1 7 0.001440356160796124 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 8 30 8.133333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23463 1 240.0 1 4 0.0006023307581511064 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 1 3 15.85 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23464 1 1825.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 2 23 11.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23465 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 5 29 14.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23466 0 730.0 1 7 0.00028807123215922483 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 11 9.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +23467 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 9 14 9.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23468 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00039282440748985203 0.08293279583785554 0 1 0 1 0 2014 3 13 13.05 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23469 1 365.0 1 4 0.0019379337436166034 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 7 5 15.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23470 1 150.0 1 6 0.0011522849286368993 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 9 10 9.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +23471 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 26 4.116666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23472 0 60.0 1 7 0.00018331805682859762 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 21 13.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23473 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2015 6 26 8.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23474 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 18 12.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +23475 0 60.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.0007070839334817337 0.3031681223835857 0 1 0 0 0 2015 7 13 14.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23476 1 1460.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 1 0 1 0 2015 10 29 14.2 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23477 0 365.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2014 7 11 11.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +23478 1 240.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 9 21 14.833333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23479 1 1460.0 1 3 0.0012308498101348698 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 8 22 15.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23480 1 2190.0 1 6 0.00044520099515516566 1 0.0015451093361267512 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2013 12 9 14.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23481 1 60.0 1 6 0.00044520099515516566 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 6 15 10.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23482 1 1825.0 1 8 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 9 23 10.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23483 1 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 5 7 15.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +23484 1 150.0 1 5 0.0038758674872332068 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2014 6 14 9.15 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23485 1 730.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2014 3 10 14.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23486 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 11 15 10.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +23487 1 120.0 1 5 0.00034044781982453846 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 8 31 13.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23488 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2015 5 29 15.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +23489 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2013 10 9 14.583333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +23490 0 60.0 1 5 0.001335602985465497 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 10 20 8.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23491 0 60.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 3 16 10.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23492 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 10 23 13.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +23493 0 1095.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 22 15.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23494 1 730.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2015 1 17 15.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23495 0 60.0 1 6 0.0008380254026450176 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 0 2015 1 2 15.65 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23496 1 1095.0 1 3 0.0013617912792981538 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 11 3 15.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23497 1 730.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 4 11 11.866666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23498 1 2920.0 1 4 0.0004190127013225088 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 1 0 2015 9 28 10.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23499 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0010475317533062722 0.3338157010698227 0 1 1 0 0 2014 8 22 10.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +23500 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0001047531753306272 0.0994194359742967 0 1 0 0 0 2014 5 11 13.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23501 1 150.0 1 4 0.0012832263978001834 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 6 29 15.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23502 1 1095.0 1 6 0.0018069922744533193 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 21 12.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23503 1 730.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 5 18 14.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23504 1 2190.0 1 4 0.002514076207935053 1 5.23765876653136e-05 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 10 21 15.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23505 0 365.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 4 8 10.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23506 1 365.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 13 7.583333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23507 1 1825.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 9 12 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23508 1 730.0 1 7 0.00013094146916328402 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 11 10 7.366666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23509 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 6 24 15.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +23510 1 2555.0 1 8 0.0001047531753306272 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 12 11 8.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23511 0 120.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 11 21 8.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23512 1 730.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 9 24 9.133333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23513 1 240.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 5 13.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23514 1 365.0 1 10 5.23765876653136e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 3 22 10.033333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +23515 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 18 10.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +23516 1 1460.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.0001047531753306272 0.08043482005960688 0 1 0 1 0 2016 1 30 10.916666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +23517 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 12 13 7.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23518 1 730.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2016 1 31 12.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23519 1 730.0 1 3 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 7 10.383333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23520 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 0 0 0 2014 11 19 14.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23521 0 365.0 1 12 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 3 15 10.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23522 1 1460.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 9 9 14.566666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23523 1 1825.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2014 5 6 13.166666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23524 1 365.0 1 3 0.0005761424643184497 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 30 13.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23525 1 2920.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 1 6 9.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +23526 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 9 2 14.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +23527 0 1460.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 1 2014 5 4 12.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23528 1 1095.0 1 4 0.0005499541704857929 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 1 13 13.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23529 1 1460.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 11 9 14.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23530 0 60.0 1 6 0.0007856488149797041 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 11 10 10.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23531 1 730.0 1 4 0.0007594605211470473 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2015 6 18 15.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23532 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 10 31 10.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23533 1 730.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 10 3 14.466666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23534 1 365.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 12 24 10.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23535 0 60.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 8 21 10.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23536 1 365.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2015 5 5 6.35 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23537 1 2190.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 12 1 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23538 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2016 1 26 15.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23539 0 30.0 1 4 0.0010475317533062722 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 6 23 9.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +23540 1 60.0 1 6 0.00065470734581642 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 2 20 18.283333333333335 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23541 0 330.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 11 16 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23542 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 0 0 2014 7 17 10.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23543 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 22 8.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +23544 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 12 6 15.283333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23545 1 3285.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 5 19 4.4 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23546 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 1 11 14.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23547 0 90.0 1 6 0.0004975775828204793 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 10 6 9.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23548 1 2555.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 20 8.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23549 1 1460.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2016 2 2 10.9 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23550 1 1825.0 1 10 7.85648814979704e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2015 4 18 12.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23551 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 12 30 8.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23552 1 1825.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 6 8 8.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23553 1 1460.0 1 6 0.0009427785779756449 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2014 5 26 13.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23554 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00028807123215922483 0.3637914104088067 1 1 1 0 1 2016 1 19 9.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23555 1 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 9 7 14.5 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23556 1 730.0 1 4 0.0004190127013225088 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 8 14 10.366666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23557 1 30.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 11 30 15.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23558 1 1095.0 1 6 0.0015189210422940946 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 0 0 0 0 2015 2 28 9.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23559 0 730.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 1 27 10.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23560 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 5 23 5.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +23561 1 2920.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 12 16 11.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23562 0 2920.0 1 8 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 4 27 10.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +23563 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 5 12 12.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +23564 1 90.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 10 7 12.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23565 1 2920.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 3 2 14.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23566 1 365.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 5 27 13.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23567 1 365.0 1 3 0.00065470734581642 0 0.0008904019903103313 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 4 13 12.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23568 1 2190.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2016 1 28 11.05 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23569 0 2920.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 2 25 12.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +23570 0 365.0 1 6 0.0005499541704857929 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 19 12.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23571 1 300.0 1 4 0.002828335733926935 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 4 23 9.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23572 0 60.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 18 12.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23573 0 730.0 1 3 0.0015451093361267512 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 12 4 9.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23574 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 3 11.55 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +23575 1 1460.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 0 0 2015 5 29 14.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23576 1 300.0 1 7 0.0006808956396490769 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 12 8 11.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23577 0 60.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 3 14.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23578 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 8 10 10.983333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +23579 0 60.0 1 8 0.0001047531753306272 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 1 9 4.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23580 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 10 20 8.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23581 1 730.0 1 8 7.85648814979704e-05 1 0.00034044781982453846 0.1885885575481937 0 1 0 0 0 2014 2 19 6.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23582 1 2190.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2015 6 15 10.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23583 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 11 30 15.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23584 1 2190.0 1 4 0.00018331805682859762 1 2.61882938326568e-05 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 6 3 14.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +23585 1 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 8 26 14.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23586 0 30.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 6 23 12.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +23587 1 4015.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 1 0 2014 9 4 3.35 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +23588 0 120.0 1 8 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 3 22 12.083333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +23589 0 300.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 10 21 9.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23590 1 3285.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 12 12 9.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23591 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 12 21 16.716666666666665 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +23592 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 11 15 11.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23593 1 3650.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 1 15 13.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23594 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 6 30 9.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +23595 1 60.0 1 8 0.0033521016105800706 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 3 30 14.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23596 1 1095.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 2 15 6.666666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +23597 1 2920.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 9 26 7.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23598 1 365.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 12 8 9.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23599 0 2190.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 12 7 7.916666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23600 0 3650.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2015 5 25 12.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23601 1 730.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 8 13 11.833333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23602 1 730.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 7 12 8.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23603 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 5 11.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +23604 1 2920.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 17 12.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23605 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 31 16.016666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23606 1 1460.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 3 9.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23607 0 3650.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 7 14.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23608 1 3650.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 3 23 13.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23609 0 365.0 1 6 0.0005499541704857929 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2013 11 21 11.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23610 1 30.0 1 5 0.0021736283881105146 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 8 13 13.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23611 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 5 12 12.1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +23612 1 1095.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 1 19 10.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23613 0 4380.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2014 3 22 9.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23614 0 270.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 2 18 8.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23615 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 9 15.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +23616 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 1 17 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23617 0 60.0 1 6 0.0006023307581511064 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2015 9 4 9.233333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23618 0 120.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 10 28 12.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23619 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 3 28 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +23620 1 1095.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.0017284273929553489 0.30668251589229417 0 1 0 0 0 2014 6 22 10.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +23621 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010475317533062722 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 7 1 13.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23622 1 90.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2016 2 7 9.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +23623 1 730.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2015 12 12 11.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23624 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 8 23 12.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23625 0 1825.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 0 2014 7 2 9.65 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23626 0 120.0 1 12 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 26 9.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23627 0 2555.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 0 2014 7 20 5.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +23628 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 7 2 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +23629 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 8 14.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +23630 1 120.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 1 0 2014 9 29 12.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23631 0 300.0 1 3 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 1 1 0 2013 11 30 12.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23632 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 0 0 0 0 2014 12 10 14.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23633 0 30.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 5 11.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +23634 1 730.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 1 3 10.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +23635 0 60.0 1 3 0.0045567631268822835 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 4 15.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23636 0 180.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 6 27 8.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +23637 1 1825.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 4 30 14.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23638 1 3285.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 20 8.15 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23639 1 1825.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 28 11.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23640 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 12 11.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +23641 1 365.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 11 10.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23642 1 2920.0 1 6 0.0008904019903103313 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 1 21 11.283333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23643 0 60.0 1 5 0.0009427785779756449 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 12 7 12.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23644 0 60.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 29 13.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +23645 1 365.0 1 8 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 1 8 14.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23646 0 150.0 1 4 0.0012570381039675265 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 10 1 7.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23647 1 2190.0 1 8 0.0004190127013225088 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2015 9 3 11.633333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23648 1 1825.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 8 16 11.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23649 1 2555.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 11 26 10.6 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23650 1 2555.0 1 4 0.0019379337436166034 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 1 6 15.033333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +23651 1 2555.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 1 0 2014 8 25 9.916666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23652 0 2190.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 10 2 6.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23653 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 5 14 13.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +23654 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2013 12 29 14.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23655 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 7 6 9.85 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23656 0 6205.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 5 27 13.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +23657 0 2190.0 1 5 0.0010475317533062722 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 5 17 16.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23658 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 2 27 11.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23659 0 2190.0 1 11 0.00013094146916328402 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 11 10 10.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23660 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0005761424643184497 0.034713249608076216 0 1 1 1 0 2015 9 4 9.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +23661 0 60.0 1 5 0.00034044781982453846 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 11 6 13.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23662 0 60.0 1 8 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 21 14.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23663 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 5 21 8.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +23664 1 730.0 1 6 0.00026188293832656804 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 10 20 7.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +23665 1 1460.0 1 5 0.0007332722273143905 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 1 22 7.916666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23666 1 730.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 2 2 14.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23667 1 365.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.0004975775828204793 0.0848967216221338 0 1 0 0 0 2016 1 17 13.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23668 0 180.0 1 3 0.0004190127013225088 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 1 11 11.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23669 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 3 11 8.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23670 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2014 10 25 13.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23671 1 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 9 29 8.983333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23672 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2014 6 7 11.45 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +23673 0 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 12 9 12.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +23674 0 120.0 1 7 0.0003142595259918816 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 1 1 0 2015 9 12 14.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23675 1 365.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2013 11 29 8.466666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23676 1 90.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 2 15 9.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23677 1 180.0 1 4 0.0006023307581511064 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 10 29 10.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +23678 1 365.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 6 28 13.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23679 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 0 2015 3 27 7.65 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +23680 0 5.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0015451093361267512 0.31410753355039883 0 1 1 1 0 2014 9 16 9.3 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +23681 1 2555.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 3 14 13.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23682 1 120.0 1 4 0.002514076207935053 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 16 13.933333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23683 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2015 10 17 13.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +23684 0 1095.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 28 10.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23685 1 4380.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 1 0 2015 6 19 13.1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23686 0 365.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 27 11.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23687 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 12 12 8.116666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23688 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 8 3 13.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23689 1 1460.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.0006023307581511064 0.3010491498268644 0 1 0 0 0 2014 11 11 10.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23690 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 1 7.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23691 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 8 8 11.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +23692 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2013 10 2 13.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23693 1 365.0 1 6 0.0006023307581511064 1 0.0010475317533062722 0.3338157010698227 0 1 0 0 0 2015 10 27 10.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +23694 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 3 21 10.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +23695 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 1 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +23696 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 12 18 15.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23697 1 2.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 12 27 9.2 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +23698 1 365.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 0 0 0 0 2015 8 2 14.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23699 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 3 17 9.466666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +23700 0 730.0 1 8 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2016 1 29 15.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +23701 0 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 0 0 0 2015 7 25 13.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23702 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0007594605211470473 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2015 7 2 12.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +23703 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0007594605211470473 0.07838475717952693 0 1 0 0 0 2015 2 15 15.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23704 0 60.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2014 10 30 6.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23705 1 2190.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 12 14 9.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23706 0 1460.0 1 4 0.00026188293832656804 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 11 20 9.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23707 1 120.0 1 6 0.0015712976299594081 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 8 17 15.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +23708 0 60.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 11 3 8.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23709 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 1 1 0 2014 10 23 8.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +23710 1 365.0 1 7 0.00047138928898782245 1 5.23765876653136e-05 0.02777059968646097 0 1 0 0 0 2014 8 23 8.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23711 0 60.0 1 6 0.0005499541704857929 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 13 11.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23712 1 300.0 1 3 0.0012308498101348698 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 22 16.366666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23713 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 10 19 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +23714 1 730.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 9 5 9.05 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23715 1 1095.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 29 14.9 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23716 1 3285.0 1 4 0.0007332722273143905 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 10 16 11.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23717 1 1095.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 4 15 15.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23718 1 730.0 1 12 0.0001047531753306272 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 2 16 15.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23719 1 365.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 6 13.4 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23720 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 12 12 8.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +23721 1 730.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 3 19 11.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23722 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2014 7 5 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +23723 0 60.0 1 5 0.00026188293832656804 0 0.0009951551656409586 0.0030320257722190637 1 1 1 1 0 2014 7 4 11.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23724 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 8 11 12.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +23725 1 365.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 10 25 9.133333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23726 0 2190.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 4 6.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23727 1 365.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 14 7.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23728 0 3285.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 0 2013 10 23 7.533333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23729 1 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 1 25 6.583333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23730 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 6 20 9.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23731 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 8 31 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +23732 1 4015.0 1 6 0.0006023307581511064 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 12 20 8.9 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23733 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 11 13 8.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23734 1 4380.0 1 3 0.0008118371088123609 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 12 4 9.633333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +23735 1 240.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 1 14.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23736 0 90.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 2 12.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23737 1 730.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.0001571297629959408 0.3021344772339656 0 1 0 0 0 2015 6 22 15.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23738 1 60.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 7 27 9.966666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +23739 1 730.0 1 7 0.00026188293832656804 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 2 14.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23740 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 2 1 14.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23741 1 1095.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 12 28 15.233333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23742 1 3285.0 1 8 0.00023569464449391123 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 5 6 9.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23743 1 365.0 1 6 0.001335602985465497 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 11 6 14.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23744 0 30.0 1 7 0.001440356160796124 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2013 11 22 12.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +23745 0 150.0 1 7 0.00026188293832656804 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 0 0 2015 11 24 8.966666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23746 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.001597485923792065 0.19926955742760177 1 1 1 0 1 2014 11 14 11.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +23747 1 730.0 1 6 0.00036663611365719525 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 10 13 10.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23748 0 60.0 1 4 0.0023045698572737986 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 7 6 13.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +23749 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 5 22 15.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +23750 1 1825.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 5 15 13.866666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23751 1 365.0 1 5 0.0008904019903103313 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 2 14 14.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23752 0 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 12 20 14.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23753 1 2555.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2016 1 2 11.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23754 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2014 10 10 4.083333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +23755 1 3650.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 1 3 7.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23756 1 2920.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 10 31 8.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23757 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 16 10.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +23758 1 365.0 1 6 0.0012046615163022129 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 3 7 8.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23759 0 60.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.00026188293832656804 0.07354385239547263 0 1 1 1 0 2015 12 19 15.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +23760 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 8 9.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23761 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 7 6 7.916666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +23762 0 1460.0 1 6 0.0011522849286368993 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 1 2 14.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23763 0 30.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 12 24 8.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23764 1 730.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 5 25 21.0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23765 0 60.0 1 6 0.0003142595259918816 1 2.61882938326568e-05 0.11683635674539597 1 1 1 1 0 2013 12 14 13.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23766 1 730.0 1 3 0.0012308498101348698 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2016 1 27 12.55 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23767 1 730.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 7 13 9.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23768 0 90.0 1 7 0.0003142595259918816 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 1 21 8.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23769 0 180.0 1 7 0.0008380254026450176 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 11 11 10.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23770 1 30.0 1 3 0.0045567631268822835 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 12 8 13.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +23771 1 730.0 1 4 0.0020164986251145736 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 9 25 14.766666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23772 0 60.0 1 6 0.0006808956396490769 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 12 9 14.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23773 0 210.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 1 10 12.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23774 1 730.0 1 5 0.00044520099515516566 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2015 11 28 14.45 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +23775 0 28.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 30 9.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +23776 1 60.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 2 23 14.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23777 1 150.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 4 25 13.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23778 0 60.0 1 5 0.0008904019903103313 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 21 14.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23779 1 1460.0 1 6 0.00034044781982453846 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 3 7 9.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23780 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 4 8 10.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23781 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2013 11 30 14.683333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +23782 1 730.0 1 4 0.0006023307581511064 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 3 9 11.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23783 1 1095.0 1 5 0.0006285190519837632 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 10 14.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23784 0 2190.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 11 22 16.716666666666665 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23785 1 1095.0 1 6 0.0012832263978001834 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 7 15 9.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23786 1 1460.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 11 9 14.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23787 0 60.0 1 5 0.0008904019903103313 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 14 14.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23788 0 4380.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 0 1 1 0 2015 7 31 14.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23789 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 6 10.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23790 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 1 9 14.35 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23791 0 90.0 1 6 0.00047138928898782245 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 12 24 8.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23792 1 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 10 7 14.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23793 1 1095.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.00047138928898782245 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 10 27 13.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23794 0 4380.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 4 7 7.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +23795 1 730.0 1 6 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 4 2 9.783333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23796 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 10 9 15.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +23797 0 30.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 0 0 0 2014 5 22 14.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +23798 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 10 20 12.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +23799 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 28 13.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +23800 0 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0009951551656409586 0.31422812548452117 0 1 1 1 0 2013 12 8 10.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23801 1 365.0 1 5 0.0013617912792981538 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 8 25 14.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23802 1 1460.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 6 4 13.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23803 1 365.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 8 19 13.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23804 1 730.0 1 3 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 3 7 12.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23805 0 1460.0 1 6 0.0009165902841429881 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 9 7.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23806 0 90.0 1 9 0.00018331805682859762 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 7 1 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23807 1 730.0 1 10 0.00036663611365719525 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 10 20 7.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23808 1 730.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 2 20 21.0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23809 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 30 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +23810 1 60.0 1 8 0.0001571297629959408 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 8 23 16.716666666666665 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23811 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 7 30 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +23812 0 1095.0 1 8 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 0 0 0 2015 9 18 12.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23813 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 28 6.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +23814 1 1460.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2013 12 14 7.866666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23815 1 1825.0 1 4 0.00047138928898782245 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 10 5 11.95 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23816 1 1825.0 1 4 0.0020164986251145736 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 2 22 12.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23817 1 3650.0 1 3 0.0012308498101348698 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 6 18 9.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23818 1 210.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 1 26 14.883333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +23819 1 2555.0 1 4 0.001597485923792065 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 1 12 8.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23820 1 365.0 1 6 0.00065470734581642 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 11 9 13.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23821 1 2190.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 3 20 13.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23822 1 150.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 9 13 12.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23823 1 730.0 1 3 0.0045567631268822835 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2016 1 11 7.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23824 0 60.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 1 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23825 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 19 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +23826 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 2 25 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +23827 0 730.0 1 6 0.0011522849286368993 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 12 26 12.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23828 1 150.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2014 3 22 10.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23829 1 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 3 8 13.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +23830 1 1460.0 1 4 0.002514076207935053 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 2 17 7.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +23831 1 365.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 0 0 0 0 2014 12 17 12.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23832 1 5475.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 5 5 12.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23833 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 9 22 14.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23834 1 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 11 6 9.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23835 0 30.0 1 3 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 10 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +23836 1 60.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 12 9.033333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23837 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 20 9.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +23838 1 5475.0 1 5 0.0003142595259918816 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 1 0 2013 12 17 10.066666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23839 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 2 3 4.766666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +23840 0 60.0 1 4 0.0006285190519837632 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 12 14.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +23841 1 2190.0 1 5 0.0007332722273143905 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 10 2 14.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +23842 1 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 12 4 15.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23843 1 3650.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 1 26 8.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23844 1 365.0 1 7 0.0011784732224695562 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 12 15.5 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23845 0 60.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 9 4 11.283333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +23846 1 365.0 1 6 0.0007070839334817337 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2014 5 9 9.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23847 1 730.0 1 4 0.00028807123215922483 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 10 23 14.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23848 1 4380.0 1 2 0.0007332722273143905 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 5 4 13.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23849 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 2 19 15.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23850 0 120.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 12 18 12.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23851 1 1460.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 11 18 15.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23852 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 4 23 15.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +23853 0 270.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 7 28 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +23854 1 730.0 1 6 0.0008904019903103313 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 18 13.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23855 0 2920.0 1 12 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 4 3 13.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23856 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 0 1 0 0 2015 7 12 6.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +23857 0 2190.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 24 10.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23858 0 150.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 0 2014 12 14 13.5 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23859 0 365.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2016 2 12 12.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23860 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2015 2 12 6.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +23861 1 3285.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 1 0 0 0 2014 4 13 7.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23862 1 180.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 20 13.083333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23863 1 90.0 1 4 0.0012832263978001834 1 0.0010475317533062722 0.3338157010698227 0 1 0 0 0 2014 5 22 14.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23864 0 120.0 1 4 0.0006285190519837632 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 3 21 10.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +23865 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 5 4 9.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +23866 1 365.0 1 5 0.00065470734581642 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 1 12 9.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23867 1 1095.0 1 5 0.00026188293832656804 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 11 19 8.433333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23868 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 7.85648814979704e-05 0.3118679690595552 0 1 1 1 0 2015 7 26 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +23869 0 4015.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 6 28 12.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23870 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 29 10.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23871 1 4745.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 8 19 9.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23872 0 1095.0 1 5 0.0010475317533062722 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2014 4 18 10.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23873 1 730.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2016 1 4 16.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23874 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 28 7.333333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +23875 1 60.0 1 6 0.00130941469163284 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2014 5 27 14.483333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23876 1 2190.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 7 6 8.883333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +23877 0 1825.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 0 1 2015 10 23 15.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23878 1 2190.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 3 28 8.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23879 1 730.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2013 10 31 13.15 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23880 0 60.0 1 6 0.0006023307581511064 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2015 12 28 15.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23881 1 120.0 1 10 5.23765876653136e-05 0 0.0012046615163022129 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 3 28 9.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23882 0 60.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 7 8 11.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23883 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 10 30 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +23884 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 1 31 15.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23885 0 2920.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 1 3 13.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23886 0 7.0 1 3 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 10 12.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +23887 1 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2014 2 19 7.166666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23888 1 365.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.0007594605211470473 0.07838475717952693 0 0 0 1 0 2015 2 23 12.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23889 0 90.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 0 2015 12 9 6.25 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23890 1 1095.0 1 4 0.0005237658766531361 1 0.0014141678669634674 0.20881354764242768 0 0 0 0 0 2014 2 1 8.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23891 1 90.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 10 3 12.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23892 1 365.0 1 4 0.0019379337436166034 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 9 1 5.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23893 0 30.0 1 6 0.00047138928898782245 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 5 17 9.4 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +23894 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2014 3 25 12.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23895 1 1825.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 3 20 14.416666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +23896 1 730.0 1 7 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 13 10.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23897 1 730.0 1 5 0.0010737200471389288 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 11 17 8.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23898 1 730.0 1 5 0.0021474400942778577 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 6 30 9.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23899 1 2555.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 7 21 13.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23900 1 300.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 3 17 13.9 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23901 1 60.0 1 7 0.0006285190519837632 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 25 15.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23902 1 4380.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 11 11 10.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23903 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 21 14.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +23904 1 730.0 1 6 0.0011522849286368993 1 0.001466544454628781 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 4 10 15.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23905 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 1 2014 10 25 10.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23906 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 5 20 8.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +23907 1 1095.0 1 11 7.85648814979704e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 9 29 11.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +23908 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 5 13 15.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +23909 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 10 1 11.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +23910 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 9 10 8.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +23911 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 0 0 2014 12 14 15.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23912 0 150.0 1 7 0.00018331805682859762 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2013 10 27 10.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23913 1 2920.0 1 3 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 15 10.516666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23914 1 365.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 23 12.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23915 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 1 9 13.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23916 1 1825.0 1 3 0.0003142595259918816 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 7 15 15.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23917 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 10 27 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +23918 1 2190.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 10 14 12.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23919 1 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 2 2 10.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +23920 1 3650.0 1 3 7.85648814979704e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 3 20 8.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23921 1 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 12 14 15.55 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23922 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2015 8 6 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +23923 1 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 7 14 12.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +23924 1 1460.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 10 14.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23925 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 4 13 16.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +23926 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 9 22 12.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +23927 1 2920.0 1 6 0.0004190127013225088 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 6 4 14.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23928 1 1460.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 1 21 15.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23929 1 150.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 6 17 9.433333333333334 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23930 1 3650.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 8 30 11.016666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +23931 0 6570.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2015 5 19 9.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23932 1 730.0 1 6 0.0007070839334817337 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 12 2 10.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +23933 1 330.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 7 12 9.15 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +23934 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 3 26 9.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +23935 0 30.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 11 14 16.516666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23936 0 60.0 1 7 0.00047138928898782245 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 18 14.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23937 1 1460.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 7 15 10.8 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +23938 1 1095.0 1 5 0.001335602985465497 1 0.001335602985465497 0.30668251589229417 0 0 0 1 0 2014 5 5 13.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23939 1 60.0 1 4 0.0007332722273143905 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2013 11 2 8.3 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +23940 0 60.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 8 17 11.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23941 1 150.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2016 1 20 15.116666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23942 0 180.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 1 1 0 2014 9 4 10.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23943 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 10 12 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +23944 0 60.0 1 2 0.0001047531753306272 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 11 16 10.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +23945 0 120.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 10 9 14.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23946 1 2190.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 3 17 12.9 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23947 0 90.0 1 6 0.0005499541704857929 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2013 12 1 8.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23948 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0009427785779756449 0.3338157010698227 0 0 1 1 0 2014 8 17 5.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +23949 1 60.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 11 3 15.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23950 1 1460.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 10 4 4.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23951 0 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 6 8 10.383333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23952 1 2190.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 12 28 11.183333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23953 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 12 18 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +23954 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 6 26 4.966666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23955 0 365.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2013 12 4 8.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23956 1 4015.0 1 5 0.0008904019903103313 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 7 25 14.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +23957 1 300.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 20 8.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23958 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 10 12 15.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +23959 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 6 3 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +23960 1 1460.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 6 15.516666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23961 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 1 21 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +23962 1 300.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 11 28 14.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23963 1 1095.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 3 30 10.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23964 1 2.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 12 27 9.2 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +23965 1 2190.0 1 6 0.00044520099515516566 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2013 11 3 10.666666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23966 1 1825.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 10 12 7.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23967 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2014 3 1 9.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +23968 0 5110.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 7 20 10.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +23969 0 365.0 1 4 0.00065470734581642 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 9 22 16.033333333333335 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23970 1 365.0 1 5 0.0010475317533062722 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 9 23 8.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23971 1 365.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2014 3 25 12.283333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23972 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 8 4 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +23973 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 11 11 10.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +23974 0 60.0 1 7 0.00028807123215922483 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 13 13.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23975 1 300.0 1 6 0.0008118371088123609 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 6 6 11.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23976 0 30.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 7 1 10.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23977 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 7 31 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +23978 1 1460.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 12 30 14.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23979 1 120.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2014 12 3 4.816666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23980 1 730.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 30 8.216666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23981 0 120.0 1 5 0.00044520099515516566 1 2.61882938326568e-05 0.07223456853928713 1 1 1 1 0 2014 5 9 9.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23982 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 11 13.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +23983 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 4 16 12.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +23984 0 60.0 1 9 0.00013094146916328402 1 0.0007070839334817337 0.3031681223835857 0 1 0 0 0 2016 1 30 15.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23985 0 60.0 1 4 0.0033521016105800706 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2014 12 13 11.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23986 1 210.0 1 5 0.0032735367290821003 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2014 6 24 13.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23987 1 4380.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 6 8 13.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23988 1 365.0 1 7 0.0006285190519837632 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2015 5 14 10.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +23989 1 1825.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 18 13.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23990 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 9 19 14.7 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23991 0 1460.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 10 12 14.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23992 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 2 9.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23993 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 4 11 14.216666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +23994 0 90.0 1 4 0.0004975775828204793 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 12 14.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +23995 1 365.0 1 6 0.0009165902841429881 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 10 6 9.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +23996 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00065470734581642 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 12 9 9.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +23997 1 1095.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 11 4 14.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +23998 0 30.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 8 6 10.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +23999 0 90.0 1 6 0.0015712976299594081 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 7 24 10.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24000 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 3 12.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +24001 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 3 18 8.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24002 1 1460.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 8 20 14.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24003 1 1095.0 1 7 0.00044520099515516566 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 2 9.95 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24004 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 4 14 11.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +24005 1 60.0 1 5 0.0021736283881105146 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 2 23 15.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24006 0 1460.0 1 8 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 2 24 13.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24007 1 30.0 1 4 0.0014927327484614377 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 12 31 12.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +24008 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 4 26 11.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +24009 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 8 9 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +24010 1 3650.0 1 3 0.0012308498101348698 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 10 14 13.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24011 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 12 16 13.016666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24012 0 1095.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 0 0 0 2013 11 16 9.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24013 0 60.0 1 8 0.00047138928898782245 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 31 14.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24014 1 2920.0 1 4 0.0014141678669634674 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 3 1 11.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24015 1 300.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 2 13 8.4 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24016 1 365.0 1 4 0.0010475317533062722 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 8 18 9.8 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24017 1 3285.0 1 5 0.0015451093361267512 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 5 1 8.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24018 0 60.0 1 6 0.0019641220374492603 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 10 12 15.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24019 1 730.0 1 4 0.00028807123215922483 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 3 28 10.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +24020 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 6 20 13.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24021 1 150.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2013 10 19 15.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24022 0 60.0 1 4 0.0011260966348042424 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 8 17 11.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24023 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 19 14.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +24024 0 180.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 0 0 2013 11 18 10.366666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24025 1 365.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 27 10.6 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24026 0 3285.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 4 12 11.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24027 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 0 0 1 0 2014 6 10 12.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24028 1 1460.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2013 12 13 7.783333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +24029 1 60.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 1 27 13.783333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24030 1 730.0 1 5 0.0021736283881105146 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 5 27 14.816666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +24031 1 365.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 1 8 14.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24032 0 30.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 9 14 10.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +24033 0 60.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 7 5 8.883333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +24034 1 150.0 1 6 0.0012046615163022129 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 3 21 15.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24035 1 1095.0 1 9 0.00039282440748985203 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2016 1 9 10.8 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24036 0 2190.0 1 3 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 30 7.383333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24037 1 4380.0 1 4 0.0006285190519837632 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 10 21 11.683333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +24038 1 365.0 1 5 0.0013617912792981538 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 8 13.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24039 1 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 31 11.216666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +24040 1 1825.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 3 1 10.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24041 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 12 1 8.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24042 1 1460.0 1 4 0.0004975775828204793 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 0 0 0 0 2014 1 12 8.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24043 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 8 1 15.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24044 1 1095.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.0002095063506612544 0.1740658431960308 0 1 0 0 0 2015 7 8 13.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24045 1 150.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 9 27 9.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24046 1 1095.0 1 6 0.0003142595259918816 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2014 10 14 11.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24047 1 1825.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 2 11 9.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24048 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 9 28 11.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +24049 1 1095.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2013 11 2 7.55 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24050 1 90.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 1 0 2016 2 2 9.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24051 1 1825.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 5 12.166666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24052 0 1825.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 6 30 7.283333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +24053 1 240.0 1 6 0.00065470734581642 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 18 15.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24054 1 730.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 5 8 10.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24055 1 180.0 1 6 0.00044520099515516566 1 0.0009427785779756449 0.3338157010698227 0 0 0 0 0 2014 4 9 12.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24056 1 2920.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 11 11 15.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24057 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 5 14 15.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +24058 0 60.0 1 5 0.0038758674872332068 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 20 5.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24059 1 120.0 1 5 0.0007070839334817337 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 0 0 2016 2 14 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24060 1 2920.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.00036663611365719525 0.2998604579048013 0 1 0 0 0 2014 6 9 9.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24061 1 730.0 1 6 0.00039282440748985203 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 1 0 1 0 2014 5 15 9.483333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24062 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2015 7 28 7.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24063 1 4745.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 7 6 8.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24064 1 1825.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 11 15 11.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24065 1 150.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 1 2015 8 13 10.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24066 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 12 8.666666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +24067 1 365.0 1 4 0.0004975775828204793 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 1 19 15.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24068 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 5 29 14.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24069 1 180.0 1 5 0.0009165902841429881 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 1 0 2014 12 7 15.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24070 0 2555.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 5 6 9.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24071 1 365.0 1 4 0.0010999083409715857 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 10 12 14.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24072 1 1460.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 0 0 0 0 2013 12 2 7.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24073 1 730.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 9 10 10.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24074 1 4380.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 2 1 14.5 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24075 1 1460.0 1 4 0.00039282440748985203 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 10 18 13.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24076 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 4 9 11.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +24077 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 7 10 14.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +24078 0 30.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 6 6 9.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +24079 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 9 4 12.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24080 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 10 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +24081 1 365.0 1 8 0.0008380254026450176 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 18 7.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24082 0 90.0 1 4 0.0003142595259918816 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 8 8 12.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24083 1 1825.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2015 12 26 9.566666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24084 1 730.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2015 9 3 8.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +24085 1 365.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 6 21 14.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24086 1 2920.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 8 8 11.533333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24087 1 4380.0 1 6 0.00039282440748985203 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 12 27 9.983333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24088 0 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 7 29 9.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24089 0 30.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 10 2 12.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +24090 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 0 0 0 1 2014 7 21 9.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24091 1 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 24 7.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24092 0 30.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2015 6 3 9.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +24093 1 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 11 11 15.85 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24094 1 210.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 8 2 7.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +24095 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 4 19 10.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +24096 0 60.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 9 3 15.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24097 1 2190.0 1 6 0.0015189210422940946 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 0 0 0 0 2014 6 1 14.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24098 1 730.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 3 14.283333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24099 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 23 12.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +24100 1 365.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 15 11.566666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24101 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 9 30 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24102 1 60.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 2 24 10.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24103 0 1460.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 12 17 13.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24104 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 20 15.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +24105 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 8 15 12.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +24106 0 180.0 1 6 0.0004975775828204793 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2016 2 14 13.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24107 1 1825.0 1 5 0.0015451093361267512 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 9 12 4.3 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24108 1 730.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2015 12 6 15.333333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24109 1 365.0 1 7 0.001440356160796124 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 3 25 13.25 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +24110 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 12 8 12.3 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +24111 0 4745.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 8 17 13.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24112 0 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 9 22 9.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24113 0 730.0 1 4 0.0006023307581511064 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 0 2014 6 24 12.65 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24114 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 4 2 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +24115 1 1460.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 6 5 12.85 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24116 1 2920.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2014 4 10 10.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24117 0 6.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 4 29 9.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +24118 1 2920.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 7 1 11.166666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24119 1 730.0 1 6 0.00044520099515516566 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2015 9 3 10.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24120 0 120.0 1 10 0.0001047531753306272 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 8 23 12.85 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24121 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 6 11 11.833333333333334 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24122 1 2555.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 21 13.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24123 1 365.0 1 5 0.0020426869189472305 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 3 1 10.616666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24124 1 730.0 1 5 0.0005499541704857929 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 6 1 14.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24125 1 90.0 1 7 0.0011260966348042424 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 24 15.283333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24126 0 270.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 10 10 11.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24127 1 180.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 16 13.983333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24128 1 1460.0 1 9 0.00013094146916328402 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 1 31 14.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24129 1 180.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 9 6 13.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24130 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 23 7.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24131 1 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 0 0 0 0 2014 7 25 12.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24132 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 9 12.9 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +24133 0 90.0 1 5 0.0005499541704857929 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 8 10 21.0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24134 1 1825.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 1 5 8.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24135 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 7 15 13.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24136 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0009165902841429881 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 6 27 10.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24137 0 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 10 28 12.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24138 1 2555.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 5 21 14.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24139 1 365.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 1 3 15.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24140 1 5475.0 1 5 0.00044520099515516566 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 26 16.183333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24141 1 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 19 8.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +24142 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 7 15.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24143 1 2920.0 1 5 0.001335602985465497 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 31 13.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24144 0 90.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 12 24 10.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24145 1 2920.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 10 23 12.35 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24146 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 4 16 13.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24147 0 730.0 1 5 0.0005237658766531361 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 1 2015 6 23 10.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24148 0 120.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 11 6 7.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24149 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 12 20 10.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24150 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 9 4 13.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +24151 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 0 2013 11 27 15.333333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +24152 0 60.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 1 14.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24153 1 2920.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 9 18 12.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24154 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 17 13.35 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24155 1 1825.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 7 8 7.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24156 1 730.0 1 8 0.00013094146916328402 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 12 20 7.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +24157 1 1095.0 1 9 0.00028807123215922483 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 12 2 9.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24158 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 4 10.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +24159 1 1095.0 1 6 0.0018069922744533193 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2016 1 16 13.8 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24160 0 120.0 1 1 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 12 24 11.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24161 1 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 9 15 8.8 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24162 1 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 1 2015 12 1 5.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +24163 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 5 21 15.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24164 1 4380.0 1 4 0.0004975775828204793 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2013 11 27 7.133333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24165 1 180.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 26 8.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24166 1 4380.0 1 3 0.0013617912792981538 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2014 9 4 12.2 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24167 0 90.0 1 7 0.00026188293832656804 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 7 12 8.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24168 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 8 26 10.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +24169 0 60.0 1 4 0.0011260966348042424 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2014 9 8 11.383333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24170 1 730.0 1 3 0.0016498625114573786 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 4 25 19.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24171 0 150.0 1 6 0.0015712976299594081 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 2 11 9.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24172 0 365.0 1 9 0.00028807123215922483 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 27 11.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24173 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 4 30 5.416666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +24174 0 90.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2015 8 2 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24175 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 5 8.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +24176 1 1825.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.0001571297629959408 0.3062690578324461 0 1 0 0 0 2015 11 13 11.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24177 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2013 10 15 12.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +24178 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2016 2 18 14.516666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24179 1 1095.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.0004975775828204793 0.0848967216221338 0 0 0 0 0 2014 3 10 13.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24180 0 30.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 13 13.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24181 1 730.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 3 1 11.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24182 1 365.0 1 4 0.0007332722273143905 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 1 18 11.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24183 1 240.0 1 5 0.0005237658766531361 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 12 27 13.833333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24184 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 4 24 12.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +24185 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 1 21 9.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24186 1 2555.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 7 11 2.9833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24187 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 1 2014 5 15 11.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +24188 1 730.0 1 5 0.0015451093361267512 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2013 12 14 8.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24189 1 2920.0 1 4 0.002828335733926935 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 6 10 7.683333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +24190 1 730.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 16 14.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24191 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 18 14.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +24192 1 730.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 5 16.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24193 0 30.0 1 5 0.0004190127013225088 0 2.61882938326568e-05 0.034713249608076216 0 1 1 1 0 2014 8 2 13.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +24194 1 1460.0 1 4 0.0004975775828204793 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2015 4 5 9.616666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24195 1 180.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 11 3 15.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24196 1 270.0 1 4 0.00036663611365719525 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 12 27 13.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24197 0 3285.0 1 4 0.0007332722273143905 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2014 3 4 9.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24198 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 14 11.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +24199 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 12 18 14.45 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24200 0 120.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 15 14.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24201 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 1 3 14.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24202 1 730.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2016 2 9 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24203 0 60.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 0 0 0 2014 5 29 13.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24204 1 4380.0 1 4 0.0017022390991226922 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 3 29 21.0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24205 1 180.0 1 4 0.001859368862118633 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 6 8 13.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24206 1 210.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2014 3 1 13.483333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24207 1 730.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 9 1 14.1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +24208 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0009951551656409586 0.31422812548452117 0 1 1 1 0 2015 6 24 16.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24209 0 1460.0 1 8 0.00065470734581642 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 3 7 8.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24210 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 7 10 14.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24211 1 2190.0 1 6 0.0015712976299594081 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 11 2 8.933333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24212 1 2190.0 1 6 0.0006285190519837632 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 5 5 14.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24213 1 1825.0 1 4 0.0007856488149797041 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 10 20 14.133333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24214 1 1460.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 5 18 14.566666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24215 0 60.0 1 3 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 0 1 1 0 2015 6 20 16.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24216 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2013 12 30 12.133333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24217 1 365.0 1 5 0.00034044781982453846 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 4 9 12.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24218 0 730.0 1 3 0.0001571297629959408 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 1 15 11.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24219 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 6 15 12.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24220 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 10 10 14.733333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +24221 0 6.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 4 29 9.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +24222 1 1095.0 1 7 0.0007070839334817337 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 8 29 9.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +24223 0 120.0 1 5 0.00047138928898782245 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 1 16 14.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24224 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 3 9.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +24225 1 1825.0 1 6 0.001335602985465497 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 1 10.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24226 1 150.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2014 4 8 11.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +24227 0 60.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 9 22 9.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +24228 1 4745.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2015 12 15 15.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +24229 1 2920.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.0014141678669634674 0.20881354764242768 0 1 0 0 0 2015 3 28 9.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24230 0 90.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 11 18 12.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24231 1 300.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 11 2 13.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24232 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 6 3 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +24233 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0004975775828204793 0.3039261288266405 0 1 0 0 0 2015 11 1 6.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +24234 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 2.61882938326568e-05 0.04971833169672851 0 1 1 1 0 2014 7 19 13.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +24235 1 730.0 1 5 0.0021736283881105146 1 0.00026188293832656804 0.25768773580029974 0 1 0 0 0 2014 6 20 9.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24236 0 90.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2014 12 7 15.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24237 1 180.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 2 26 15.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24238 1 1095.0 1 4 0.0009689668718083017 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 1 2015 5 25 12.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24239 1 60.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 0 0 0 0 2015 9 22 15.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24240 1 60.0 1 9 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 1 15 9.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24241 0 730.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 1 22 10.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24242 1 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 8 1 9.783333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +24243 1 730.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 2 13 14.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24244 0 180.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 10 31 10.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24245 1 1460.0 1 4 0.0033521016105800706 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 7 30 12.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24246 1 60.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 22 8.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +24247 0 60.0 1 6 0.0005499541704857929 0 0.0010213434594736153 0.015125674022774649 0 1 1 0 0 2013 10 25 7.7 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24248 1 365.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2016 1 24 15.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24249 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 6 24 13.65 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +24250 0 60.0 1 3 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 21 12.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24251 1 2190.0 1 5 0.0014927327484614377 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 10 31 11.383333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24252 1 1095.0 1 4 0.0005761424643184497 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 28 15.183333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24253 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 6 19 12.933333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +24254 1 730.0 1 3 0.00013094146916328402 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2016 1 12 15.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24255 1 330.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2014 10 26 12.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24256 1 1095.0 1 5 0.0002095063506612544 1 7.85648814979704e-05 0.015797543370027735 0 1 0 0 0 2014 1 16 14.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24257 1 1095.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 0 0 1 0 2015 8 2 14.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24258 1 90.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 7 7 8.0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24259 1 270.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 2 12 11.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24260 1 365.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 6 12.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24261 1 2555.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 1 22 9.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24262 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 7 6 8.55 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +24263 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 12 10 8.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24264 1 1095.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 9 9.333333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24265 0 60.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 15 8.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24266 0 365.0 1 4 0.0005499541704857929 1 0.0009951551656409586 0.31422812548452117 0 1 1 1 0 2013 10 19 10.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24267 1 90.0 1 4 0.00023569464449391123 1 5.23765876653136e-05 0.03197408996158285 0 1 0 0 0 2015 5 16 9.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24268 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 11 8 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +24269 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 5 20 7.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +24270 1 365.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.0001571297629959408 0.39853911485520355 0 1 0 0 0 2014 7 1 13.683333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24271 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 26 7.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +24272 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 1 2014 10 26 15.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24273 0 30.0 1 3 0.0015451093361267512 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 0 0 2014 8 18 12.766666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +24274 1 365.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 4 21 14.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24275 1 2920.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 0 0 2014 9 26 7.333333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24276 1 2555.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.0015451093361267512 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 11 21 14.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24277 1 365.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 10 19 7.216666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24278 1 4380.0 1 8 0.00013094146916328402 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 24 9.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24279 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 7 24 10.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +24280 1 365.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 10 16 13.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24281 1 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 3 24 5.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24282 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 9 9 11.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +24283 1 3650.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 14 10.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +24284 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 8 15 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +24285 1 1825.0 1 6 0.0009165902841429881 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2014 5 31 13.033333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24286 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 7 13.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +24287 1 730.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 9 5 13.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24288 0 60.0 1 6 0.0011522849286368993 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2013 12 9 7.666666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24289 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 9 22 13.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24290 1 5475.0 1 5 0.0020426869189472305 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2014 8 9 7.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +24291 1 60.0 1 6 0.0009165902841429881 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 17 13.483333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24292 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 5 15 7.433333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +24293 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 6 18 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +24294 0 5475.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 3 25 12.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24295 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 9 10 2.6 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +24296 1 365.0 1 6 0.0006023307581511064 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 1 0 0 0 2015 2 20 16.233333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +24297 1 730.0 1 4 0.00034044781982453846 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 7 14 15.466666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24298 1 1095.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 4 17 13.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24299 1 365.0 1 8 7.85648814979704e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2016 2 15 12.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24300 1 2555.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 1 11 15.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24301 0 30.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 9 19 12.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +24302 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 19 11.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +24303 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 1 15 8.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24304 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 4 7.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +24305 1 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.00013094146916328402 0.25768773580029974 0 0 0 0 0 2015 12 10 15.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24306 0 30.0 1 4 0.00026188293832656804 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 0 0 0 0 2014 6 16 12.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24307 0 60.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 10 11 11.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +24308 0 180.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 1 11 14.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24309 0 3650.0 1 8 0.00026188293832656804 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2014 10 15 10.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24310 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 1 1 0 2015 5 19 14.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +24311 1 365.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 10 23 7.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +24312 1 730.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 9 9 9.5 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +24313 1 210.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2015 11 22 12.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24314 1 1095.0 1 7 0.00028807123215922483 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 4 11 15.05 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24315 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 4 20 14.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24316 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0009951551656409586 0.31422812548452117 0 1 1 0 0 2015 11 10 11.566666666666666 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24317 1 365.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 2 20 9.65 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24318 1 2190.0 1 7 0.0014927327484614377 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 3 19 13.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24319 1 5840.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 8 13 10.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +24320 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 2 7.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +24321 0 730.0 1 8 7.85648814979704e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 1 2015 8 19 6.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24322 1 330.0 1 7 0.0007070839334817337 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2014 2 9 13.55 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24323 1 4745.0 1 3 0.0015451093361267512 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2015 12 21 9.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +24324 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 4 25 15.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24325 1 1095.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 12 20 6.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24326 1 2555.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 6 20 9.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24327 1 1460.0 1 4 0.0033521016105800706 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2014 3 21 13.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24328 0 699.63671875 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 0 1 2016 2 17 12.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +24329 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 24 12.25 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +24330 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 11 25 15.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +24331 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 11 5 8.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +24332 1 1095.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 1 18 12.516666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24333 0 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2015 7 28 6.883333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24334 0 30.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 5 17 9.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +24335 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 17 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +24336 1 365.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 12 28 9.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24337 1 730.0 1 8 0.0001571297629959408 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2016 1 20 15.466666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24338 1 4015.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 4 5 8.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24339 1 4745.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 6 9 15.55 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +24340 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 7 30 13.15 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24341 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0009689668718083017 0.0994194359742967 0 1 0 0 0 2013 12 23 9.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +24342 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2014 5 19 13.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24343 0 1825.0 1 4 0.00028807123215922483 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 0 0 0 2015 3 14 11.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24344 0 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 20 10.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24345 0 60.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 3 24 11.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24346 1 2920.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 0 0 0 0 2015 12 1 15.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24347 1 1095.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2014 7 12 12.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24348 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 5 4 9.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +24349 1 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 7 18 16.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24350 1 150.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 25 14.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24351 1 730.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 12 21 13.683333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24352 1 365.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2014 11 12 12.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +24353 1 2555.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 12 14 9.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24354 1 60.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 9 8 14.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24355 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 4 24 14.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24356 1 1825.0 1 4 0.0016498625114573786 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2016 1 13 8.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24357 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 8 10 14.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24358 1 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 2 13 15.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +24359 0 30.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 9 10.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +24360 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 0 0 0 0 2015 4 2 14.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +24361 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2016 2 2 16.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +24362 1 1095.0 1 7 0.0001571297629959408 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2014 3 22 12.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24363 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 7 22 11.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +24364 1 1095.0 1 3 0.0007594605211470473 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2015 8 15 12.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24365 1 365.0 1 6 0.00034044781982453846 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 8 28 10.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24366 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 4 15.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24367 1 730.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.0013617912792981538 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 6 20 9.933333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24368 0 6.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 9 18 8.683333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +24369 0 365.0 1 5 0.00044520099515516566 1 0.00026188293832656804 0.07354385239547263 0 1 1 1 0 2014 11 5 9.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24370 1 365.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 12 22 8.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24371 1 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 3 1 12.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24372 1 730.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 28 8.883333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24373 1 3650.0 1 7 0.0003142595259918816 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 3 15 11.016666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24374 1 120.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 7 31 13.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24375 1 1095.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 1 2014 4 23 8.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24376 1 60.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.00018331805682859762 0.18665908660223612 0 1 0 0 1 2015 8 14 10.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24377 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 8 24 13.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +24378 0 60.0 1 5 0.0020426869189472305 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 27 10.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +24379 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 27 15.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +24380 1 300.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 3 25 15.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24381 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 5 3 9.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +24382 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 6 23 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +24383 0 210.0 1 4 0.0016498625114573786 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 2 16 12.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24384 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 18 15.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24385 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 12 13 14.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24386 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 1 2015 4 6 9.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24387 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 13 14.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24388 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 1 2014 1 15 5.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +24389 0 210.0 1 4 0.0016498625114573786 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2015 4 11 14.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24390 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00065470734581642 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 11 25 15.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +24391 1 330.0 1 6 0.0016498625114573786 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 3 5 13.966666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24392 0 30.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 19 12.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +24393 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2013 10 6 9.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +24394 1 1095.0 1 6 0.0015189210422940946 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2016 2 21 13.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24395 0 60.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 18 14.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24396 1 365.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 18 9.316666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24397 1 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 0 0 0 0 2014 3 16 15.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24398 1 90.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 4 17 9.65 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +24399 0 90.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 0 2015 11 14 13.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24400 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 4 15 15.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +24401 1 365.0 1 4 0.00028807123215922483 1 0.0010737200471389288 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 11 12.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24402 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 17 9.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24403 1 730.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 1 0 2015 8 12 8.933333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24404 1 150.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2014 8 15 14.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24405 0 90.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 12 29 10.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24406 0 6205.0 1 5 0.0007594605211470473 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 7 29 9.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24407 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 2 20 12.933333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +24408 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 10 24 14.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24409 1 730.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 7 21.0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24410 0 60.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 10 7 12.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24411 0 730.0 1 5 0.0038758674872332068 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 1 14.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24412 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 7 31 11.55 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +24413 0 270.0 1 7 0.00018331805682859762 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 12 19 13.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24414 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 6 30 14.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24415 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 12 11.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +24416 1 1825.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 3 11.15 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24417 1 730.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 26 14.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24418 1 180.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 24 15.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24419 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2013 10 17 9.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +24420 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 11 14 10.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +24421 1 730.0 1 4 0.001597485923792065 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 3 20 7.166666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24422 1 2920.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2013 10 6 14.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24423 0 90.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 12 8 15.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24424 0 60.0 1 4 0.0010475317533062722 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 8 9 15.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +24425 1 2190.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 7 14 5.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +24426 1 3285.0 1 5 0.0017546156867880058 1 0.0007070839334817337 0.23987458438851278 0 0 0 0 0 2015 5 28 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24427 1 730.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 1 2014 2 13 10.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +24428 1 730.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 12 28 14.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24429 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 2 23 15.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24430 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 4 30 14.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +24431 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 6 5 13.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +24432 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 30 13.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24433 0 60.0 1 4 0.0004975775828204793 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 12 2 11.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24434 0 30.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 8 10 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +24435 1 1460.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 5 30 12.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24436 1 730.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 12 26 10.916666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24437 1 365.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 3 28 8.433333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24438 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 5 2 7.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24439 1 90.0 1 8 0.00023569464449391123 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 1 0 1 0 2015 11 15 11.283333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24440 1 2920.0 1 5 0.00026188293832656804 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2016 1 26 16.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24441 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2014 9 8 10.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +24442 0 60.0 1 3 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 10 18 8.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24443 1 270.0 1 5 0.0013617912792981538 1 0.0006285190519837632 0.3062690578324461 0 1 0 0 0 2015 3 7 13.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24444 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 6 22 13.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24445 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 2 19 10.816666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24446 1 730.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 3 10.466666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24447 1 730.0 1 6 0.0012046615163022129 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 4 14 10.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24448 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2014 11 23 12.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +24449 0 180.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 10 14 13.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24450 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 5 27 9.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24451 0 120.0 1 4 0.0007594605211470473 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 8 21 13.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24452 1 730.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 8 30 15.066666666666666 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24453 1 730.0 1 8 0.00026188293832656804 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 8 10 8.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24454 0 90.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2015 12 8 10.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24455 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 23 10.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +24456 1 365.0 1 4 0.00047138928898782245 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2016 2 20 13.4 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24457 1 1460.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 1 0 0 0 2013 12 30 6.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +24458 1 60.0 1 3 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 13 9.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24459 1 365.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.0012046615163022129 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 10 30 15.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24460 1 365.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 1 0 2015 2 21 15.35 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24461 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2015 7 30 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +24462 1 1825.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 6 9 8.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24463 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 8 5 16.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24464 1 365.0 1 4 0.0012570381039675265 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2015 12 23 13.15 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24465 1 730.0 1 5 0.00034044781982453846 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 10 20 14.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24466 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 6 22 13.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24467 0 60.0 1 3 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 11 12 6.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +24468 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 4 4 10.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +24469 1 365.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 10 26 9.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +24470 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 7.85648814979704e-05 0.017124054645373574 0 1 0 0 0 2015 4 9 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24471 1 2920.0 1 9 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 7 12 15.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24472 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 0 0 2014 1 29 11.533333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24473 1 365.0 1 1 7.85648814979704e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 1 0 2015 11 7 11.933333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24474 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 10 29 8.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24475 0 60.0 1 4 0.00065470734581642 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 5 28 14.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24476 0 30.0 1 4 0.0005237658766531361 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 19 10.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +24477 1 4745.0 1 4 0.0014141678669634674 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2014 4 6 9.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24478 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 16 8.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +24479 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 12 25 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +24480 1 365.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 7 17 14.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24481 0 90.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 11 12 12.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24482 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2016 2 16 5.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24483 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 3 26 11.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +24484 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 2 15.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +24485 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 29 9.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +24486 0 60.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2014 10 15 13.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24487 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 30 9.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +24488 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 3 3 11.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24489 1 1460.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 4 15 4.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24490 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 7 11.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +24491 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 0 2014 4 28 10.783333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +24492 1 3650.0 1 6 0.00018331805682859762 1 7.85648814979704e-05 0.017124054645373574 0 0 0 0 0 2014 8 20 11.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24493 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 9 23 11.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +24494 0 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 1 11 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24495 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2014 3 17 8.833333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +24496 1 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 1 0 2014 5 26 15.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24497 1 300.0 1 7 0.00018331805682859762 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 1 0 0 0 2015 10 4 14.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24498 0 1095.0 1 4 0.00026188293832656804 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 3 8 13.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24499 0 365.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 1 17 8.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24500 0 2555.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 17 9.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24501 1 180.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 11 22 12.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +24502 1 1095.0 1 6 0.00047138928898782245 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2014 7 8 13.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24503 0 90.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 12 6 8.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24504 1 1095.0 1 4 0.0017022390991226922 1 0.00036663611365719525 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 4 11 14.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24505 0 60.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 6 11.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +24506 0 60.0 1 4 0.0012308498101348698 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 1 11.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +24507 1 4015.0 1 4 0.0012570381039675265 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 8 9.85 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +24508 1 365.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 5 26 12.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24509 1 2190.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 1 0 0 0 2014 2 19 12.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24510 0 2555.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 19 12.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24511 0 60.0 1 7 0.00034044781982453846 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 12 7 9.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24512 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2015 8 8 15.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24513 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 7 21 15.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24514 1 1095.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2014 7 18 15.2 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24515 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 6 7 15.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24516 1 4745.0 1 6 0.0017022390991226922 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 11 14.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24517 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 10 12 9.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24518 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2014 5 13 10.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +24519 0 1095.0 1 10 0.00013094146916328402 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 2 26 12.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24520 0 150.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 10 23 9.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24521 1 1095.0 1 6 0.0011522849286368993 1 0.0006285190519837632 0.22333626199459058 0 0 0 0 0 2014 6 5 12.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24522 1 730.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 2 17 11.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24523 1 2920.0 1 2 2.61882938326568e-05 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2015 10 8 8.15 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +24524 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 3 11.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +24525 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2016 1 13 14.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24526 1 3285.0 1 3 0.0012308498101348698 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 5 3 14.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24527 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 8 11.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +24528 1 365.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 0 0 0 0 2013 11 30 9.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24529 0 365.0 1 6 0.0010999083409715857 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 22 11.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +24530 0 30.0 1 4 0.0006023307581511064 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 7 10.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +24531 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0010475317533062722 0.3338157010698227 0 1 1 0 0 2015 4 21 11.616666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +24532 1 1460.0 1 3 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 5 18 12.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24533 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 10 25 13.85 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24534 1 300.0 1 6 0.0015712976299594081 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 12 19 13.216666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24535 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 7 28 14.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +24536 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 1 2013 12 21 14.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24537 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 2 13 14.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24538 0 730.0 1 4 0.0004975775828204793 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 9 17 10.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24539 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 7 22 15.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24540 1 1460.0 1 10 7.85648814979704e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 3 30 10.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24541 1 1095.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2014 4 1 15.266666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24542 0 30.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 11 22 7.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +24543 0 30.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 10 5 8.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +24544 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 1 10.0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24545 1 1460.0 1 5 0.0015451093361267512 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 4 20 12.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24546 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 5 17 11.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +24547 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 4 27 8.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +24548 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 3 21 15.666666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +24549 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 5 21 12.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +24550 0 60.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 5 30 12.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +24551 1 90.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2016 1 14 15.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24552 0 60.0 1 5 0.00065470734581642 0 0.0010737200471389288 0.009543990214825916 1 1 1 1 0 2015 6 27 14.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24553 0 1825.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 0 1 2015 7 28 9.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24554 1 365.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 1 0 2014 9 14 14.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24555 1 1095.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 12 29 12.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24556 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 8 29 11.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +24557 1 300.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 8 2 9.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24558 1 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2015 6 21 14.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24559 1 365.0 1 7 0.0006285190519837632 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 0 0 0 0 2014 10 12 13.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24560 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 9 21 12.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +24561 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.001440356160796124 0.221406791048633 0 1 0 0 0 2013 12 4 13.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +24562 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 2 19 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +24563 1 730.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 8 13 15.466666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24564 1 365.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 11 16 13.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24565 1 300.0 1 6 0.0006808956396490769 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 10 27 12.016666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +24566 1 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 10 21 12.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24567 0 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 3 9 11.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24568 1 730.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 4 5 11.55 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24569 1 5.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2014 3 13 10.966666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +24570 1 730.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 22 8.166666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24571 1 1095.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2014 6 19 14.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +24572 0 730.0 1 5 0.0015451093361267512 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 11 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +24573 1 180.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.0007332722273143905 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2013 11 10 13.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24574 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 11 13.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +24575 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 0 2015 9 25 6.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +24576 1 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 12 27 8.15 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +24577 1 365.0 1 4 0.0020164986251145736 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 4 12 7.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24578 1 1095.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2013 11 5 7.433333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24579 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 1 2015 10 10 12.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24580 1 1825.0 1 3 0.0045567631268822835 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2016 2 4 15.733333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24581 1 730.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 1 1 8.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24582 1 1095.0 1 3 0.0016498625114573786 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 8 12 15.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24583 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 0 0 2013 11 8 11.85 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +24584 0 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2013 11 8 10.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +24585 0 60.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.0010475317533062722 0.3338157010698227 0 0 1 1 0 2013 10 25 11.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +24586 1 730.0 1 3 5.23765876653136e-05 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 0 0 0 0 2015 6 13 15.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24587 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 9 7 14.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24588 1 60.0 1 8 0.0001047531753306272 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 5 28 15.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24589 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 12 23 9.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24590 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 9 25 5.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +24591 0 90.0 1 3 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 20 11.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24592 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 2 18 15.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +24593 1 5840.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 3 22 9.933333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +24594 1 2920.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2013 12 9 8.6 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24595 1 2555.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.0018331805682859762 0.3062690578324461 0 1 0 0 0 2014 12 7 8.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24596 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010737200471389288 0.009543990214825916 1 1 1 1 0 2014 6 27 10.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +24597 0 30.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 11 14 14.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24598 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 12 16 16.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24599 1 1825.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 3 2 12.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24600 1 240.0 1 3 0.0016498625114573786 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 11 25 9.166666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +24601 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 19 14.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +24602 1 5110.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.0012046615163022129 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 9 22 8.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24603 1 3650.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 12 6 15.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24604 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 12 22 14.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24605 1 2920.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 0 0 0 0 2015 7 17 11.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24606 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 27 10.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +24607 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2014 11 15 14.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24608 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 9 15.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24609 1 60.0 1 7 0.00018331805682859762 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 2 4 10.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24610 0 60.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 7 15 13.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24611 0 1825.0 1 7 0.0005237658766531361 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 15 9.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24612 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 4 13 9.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +24613 0 300.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2016 1 22 9.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24614 1 330.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2013 11 30 15.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24615 1 300.0 1 7 0.0006808956396490769 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 1 0 2014 10 12 10.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24616 0 365.0 1 6 0.0010737200471389288 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 23 10.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24617 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 8 27 14.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +24618 1 3650.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 1 14 7.333333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24619 0 60.0 1 4 0.0008118371088123609 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 3 3 14.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24620 1 365.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 11 30 12.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24621 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 5 30 13.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +24622 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 9 10 13.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24623 1 365.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 9 11 15.666666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24624 1 4745.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 4 22 11.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24625 1 90.0 1 6 0.0004190127013225088 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 6 7 11.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24626 0 30.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 6 2 10.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +24627 1 2555.0 1 5 0.0007594605211470473 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 29 13.35 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24628 0 90.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 13 11.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24629 0 270.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 19 9.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +24630 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 14 11.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24631 1 2190.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 5 22 11.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24632 1 730.0 1 11 7.85648814979704e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 11 12 16.533333333333335 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24633 0 60.0 1 8 0.00013094146916328402 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 6 5 11.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24634 1 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 1 4 12.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24635 0 60.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2016 1 6 5.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24636 0 90.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2016 1 24 11.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24637 1 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 6 11 12.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24638 0 2555.0 1 5 0.0007594605211470473 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2016 2 21 15.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24639 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 8 23 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +24640 1 1095.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.0006285190519837632 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2013 11 11 11.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24641 1 150.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2014 10 19 14.566666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24642 1 3650.0 1 3 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 3 17 7.916666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24643 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 12 7 11.116666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24644 1 2190.0 1 3 0.0012308498101348698 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2015 3 7 14.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24645 1 730.0 1 6 0.00044520099515516566 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 1 9 13.866666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24646 0 365.0 1 11 5.23765876653136e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 29 10.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24647 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2014 11 2 15.466666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +24648 0 120.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 11 27 13.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24649 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 5 15 15.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24650 1 365.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 0 0 0 0 2014 9 3 9.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24651 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 15 13.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +24652 1 60.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2016 1 10 14.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24653 0 730.0 1 6 0.0015189210422940946 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 4 10.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24654 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 3 13 7.333333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24655 0 60.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 5 24 14.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24656 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 4 16 12.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +24657 1 730.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 6 30 10.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24658 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010475317533062722 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 10 27 6.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24659 1 365.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2015 8 11 9.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24660 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 7 3 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +24661 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2014 1 21 8.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24662 1 730.0 1 5 0.0020426869189472305 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 4 22 8.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24663 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 7 10.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +24664 1 1460.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 9 25 15.916666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24665 1 1095.0 1 5 0.002906900615424905 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 10 6 10.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24666 0 6.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 4 29 9.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +24667 1 365.0 1 4 0.0006023307581511064 1 2.61882938326568e-05 0.009526762795665581 0 0 0 0 0 2013 10 16 7.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +24668 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 7 10.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +24669 0 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 1 29 11.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24670 1 365.0 1 4 0.002828335733926935 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2014 3 20 10.7 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24671 0 60.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 5 14.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24672 1 1460.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 5 6 16.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24673 1 1095.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 7 6 11.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24674 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 4 12 13.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +24675 1 1095.0 1 9 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 12 28 14.666666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24676 1 730.0 1 4 0.00036663611365719525 0 0.0008642136964776744 0.0008096887005357728 0 1 0 0 0 2015 4 13 14.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24677 1 1095.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 4 22 7.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +24678 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2016 1 28 14.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24679 0 60.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 29 13.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +24680 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2014 11 25 15.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24681 1 730.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 9 24 8.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24682 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 9 11.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +24683 1 730.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.0004975775828204793 0.0848967216221338 0 1 0 0 0 2015 12 30 8.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24684 1 365.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 5 24 8.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24685 1 2190.0 1 7 0.00028807123215922483 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 4 12 7.85 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24686 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 10 20 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +24687 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 6 7 15.916666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24688 1 365.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 10 20 16.016666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24689 1 2555.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2013 11 29 13.25 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24690 0 60.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 4 30 6.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24691 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 10 15 14.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24692 1 2190.0 1 6 0.00023569464449391123 1 0.0003142595259918816 0.221406791048633 0 1 0 0 0 2014 5 18 8.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24693 0 4380.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2016 1 10 9.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24694 0 120.0 1 3 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2013 10 29 8.016666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24695 0 120.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 7 30 7.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24696 1 210.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.0006808956396490769 0.3212396850827778 0 1 0 0 0 2014 4 24 11.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +24697 1 2555.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 1 0 2014 5 2 11.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24698 0 180.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 12 14 15.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24699 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2013 10 6 9.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +24700 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 5 25 14.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24701 0 30.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 7 28 10.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +24702 1 2555.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0006023307581511064 0.0030320257722190637 0 1 0 0 0 2013 10 1 8.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24703 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 11 8.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +24704 1 240.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 2 17 16.033333333333335 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24705 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 20 9.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +24706 1 365.0 1 5 0.0008118371088123609 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 9 21 13.716666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24707 1 2190.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 2.61882938326568e-05 0.027098730339207882 0 0 0 0 0 2015 10 17 14.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24708 1 365.0 1 5 0.001335602985465497 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 5 19 14.35 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24709 1 730.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 11 20 14.116666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24710 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 18 9.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +24711 1 300.0 1 4 0.0010999083409715857 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 29 11.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24712 1 365.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.0008904019903103313 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 6 9 13.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +24713 1 730.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 3 31 8.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24714 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2014 9 19 5.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +24715 0 120.0 1 6 0.00039282440748985203 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 12 4 9.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +24716 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 10 23 13.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +24717 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 9 29 12.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24718 1 730.0 1 4 0.0008118371088123609 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 1 9.3 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24719 1 730.0 1 7 0.0004975775828204793 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 9 20 12.883333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24720 0 2190.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2014 2 8 10.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +24721 1 730.0 1 7 0.0014927327484614377 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 1 22 9.883333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24722 0 1460.0 1 7 0.0006285190519837632 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 1 3 8.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24723 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 8 31 10.5 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +24724 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 11 1 11.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +24725 0 30.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2013 10 12 7.183333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +24726 1 365.0 1 6 0.0015712976299594081 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 5 26 13.966666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24727 1 60.0 1 4 0.001597485923792065 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 8 30 13.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24728 0 2920.0 1 7 0.0011260966348042424 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 1 6 15.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24729 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0007070839334817337 0.08326011680190191 0 1 0 0 0 2014 4 5 13.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24730 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2013 11 3 13.733333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24731 0 1825.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 1 30 7.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24732 1 1825.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 7 4 13.366666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24733 0 60.0 1 3 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 16 13.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24734 1 365.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2016 1 30 21.0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24735 1 1460.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.0007594605211470473 0.07838475717952693 0 1 0 0 0 2014 7 24 9.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +24736 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2015 4 26 12.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +24737 0 30.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 21 12.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +24738 1 365.0 1 4 0.0005761424643184497 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 21 12.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24739 1 2920.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 8 24 14.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24740 1 365.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2016 1 16 9.166666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24741 1 240.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.00018331805682859762 0.25768773580029974 0 1 0 0 0 2015 10 19 14.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24742 1 1460.0 1 4 0.0006285190519837632 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 12 13 14.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24743 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 11 16 13.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24744 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 14 11.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +24745 1 1825.0 1 3 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 4 14 13.716666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24746 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 1 5 15.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +24747 0 30.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2015 10 6 7.783333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +24748 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2013 10 28 13.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24749 1 1460.0 1 3 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 9 20 14.1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24750 1 240.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 10 12 9.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +24751 0 60.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 30 13.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24752 1 1095.0 1 2 0.0007332722273143905 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2013 11 16 8.866666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24753 0 90.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 9 12.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +24754 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2014 10 20 8.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24755 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 9 3 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +24756 1 2190.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2013 11 3 14.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24757 1 365.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.0016760508052900353 0.3212396850827778 0 1 0 0 0 2015 4 12 14.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24758 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 3 18 14.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24759 0 730.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2014 8 2 13.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24760 1 150.0 1 5 0.001335602985465497 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 1 22 15.816666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24761 1 2555.0 1 7 0.00028807123215922483 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 11 29 15.433333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24762 0 5475.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2016 1 26 9.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24763 1 730.0 1 5 0.0038758674872332068 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2015 7 10 15.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24764 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 19 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +24765 1 120.0 1 6 0.00130941469163284 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 3 26 13.6 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24766 1 730.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 4 10 16.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24767 1 90.0 1 6 0.0012046615163022129 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 8 14.35 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24768 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2013 12 22 11.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24769 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2015 8 26 6.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +24770 1 60.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 9 10 12.75 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24771 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 4 8 9.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24772 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 12 5 11.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +24773 0 30.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 19 9.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +24774 0 730.0 1 6 0.00047138928898782245 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 2 5 4.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24775 1 2555.0 1 6 0.00039282440748985203 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2015 11 9 15.216666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24776 1 90.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 6 26 4.95 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24777 1 180.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.002671205970930994 0.005082088652298999 0 1 0 0 0 2015 12 10 13.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24778 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 6 11.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24779 1 730.0 1 4 0.0009689668718083017 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 4 29 7.516666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +24780 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 7 16 12.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +24781 1 1095.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 12 5 15.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +24782 0 3650.0 1 5 0.00044520099515516566 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 3 28 5.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +24783 0 3285.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2013 11 23 11.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24784 1 150.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 3 7 9.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +24785 1 730.0 1 5 0.0005499541704857929 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2015 6 4 15.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24786 0 21.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 8 21 10.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +24787 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 1 2015 9 20 6.0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +24788 1 180.0 1 7 0.00028807123215922483 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 8 20 11.55 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +24789 1 730.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 5 4 12.766666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24790 1 365.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 7 6 12.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24791 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 11 20 9.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24792 1 365.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 10 16 7.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24793 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 1 15.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +24794 0 90.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 7 13 7.416666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24795 0 60.0 1 6 0.00023569464449391123 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2013 10 27 10.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +24796 1 30.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 7 11 3.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24797 1 4015.0 1 5 0.00065470734581642 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 8 11 10.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24798 0 365.0 1 9 0.00034044781982453846 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 1 1 1 0 2014 5 7 10.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24799 1 5110.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 10 3 10.15 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +24800 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 7 11 10.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +24801 0 28.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 9 8.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +24802 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2014 4 26 11.516666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +24803 0 60.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 7 31 13.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24804 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 11 12 8.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +24805 1 3650.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.0005761424643184497 0.0848967216221338 0 0 0 0 0 2014 3 12 11.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24806 0 365.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2016 1 2 13.05 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24807 0 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 1 2015 6 8 13.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +24808 1 330.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 1 0 2014 9 3 10.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24809 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 9 8 14.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24810 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 1 0 2015 10 16 9.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +24811 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 9 13 9.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +24812 1 2920.0 1 4 0.0006285190519837632 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 7 2 8.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24813 1 90.0 1 7 0.0011784732224695562 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2015 4 30 12.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24814 0 60.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2016 1 6 9.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24815 0 1095.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 29 8.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24816 0 60.0 1 5 0.0003142595259918816 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 6 27 9.283333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +24817 1 3285.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2014 7 10 13.65 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24818 1 365.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2014 7 8 9.95 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24819 1 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 0 0 0 0 2014 1 16 13.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +24820 1 2555.0 1 5 0.0007856488149797041 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 12 29 7.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24821 1 1095.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 10 28 13.733333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +24822 1 365.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 11 14.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24823 1 2920.0 1 7 0.0003142595259918816 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 4 8 12.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24824 1 730.0 1 4 0.0007594605211470473 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 10 31 21.0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24825 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 9 8 12.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +24826 0 30.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 8 14.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +24827 0 90.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 29 11.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24828 0 30.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2014 7 16 12.4 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +24829 0 730.0 1 5 0.0002095063506612544 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 0 2014 3 14 13.366666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24830 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 1 7 7.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24831 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 5 20 11.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +24832 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 5 27 11.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +24833 0 90.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 9 25 16.266666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24834 0 60.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 10 9 11.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24835 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 5 22 9.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +24836 0 1095.0 1 5 0.0010475317533062722 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 0 0 0 0 2014 5 2 12.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24837 1 2190.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2014 3 17 13.283333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24838 1 730.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 1 0 0 0 2014 3 28 13.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24839 1 1095.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 3 8 9.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24840 1 300.0 1 3 0.00026188293832656804 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 11 29 15.216666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24841 1 1825.0 1 4 0.0012570381039675265 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 3 14 8.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24842 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 5 9 9.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24843 1 90.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 6 9 14.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24844 1 2190.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.001466544454628781 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 1 27 8.933333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24845 1 30.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2014 2 21 6.233333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +24846 0 30.0 1 4 0.0004975775828204793 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 17 15.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +24847 0 60.0 1 6 0.0007856488149797041 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 6 24 9.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24848 0 1460.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 4 13 11.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24849 1 1095.0 1 4 0.001859368862118633 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 23 13.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24850 0 3650.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 0 0 0 2015 6 1 15.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24851 1 730.0 1 3 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 4 10 15.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24852 1 730.0 1 7 0.0014927327484614377 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 1 5 12.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24853 0 60.0 1 6 0.00039282440748985203 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 3 6 14.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24854 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 10 3.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24855 0 240.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 24 13.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24856 0 3285.0 1 8 0.00026188293832656804 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 1 1 0 2015 8 15 14.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24857 0 150.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 2 11 9.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24858 1 210.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 13 12.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +24859 0 730.0 1 5 0.0009427785779756449 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 2 10 13.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24860 1 3650.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 8 1 9.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24861 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.001597485923792065 0.19926955742760177 1 1 1 1 0 2014 2 10 10.5 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +24862 0 730.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 0 2014 12 26 12.85 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24863 0 60.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 12 13.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24864 1 1095.0 1 6 0.0012046615163022129 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 8 30 12.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24865 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 9 16 8.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +24866 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 30 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +24867 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 4 5 9.9 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +24868 1 1095.0 1 4 0.0004975775828204793 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 8 6 14.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24869 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 2 9 15.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24870 0 60.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 7 12 12.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24871 0 150.0 1 6 0.00036663611365719525 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2015 9 19 13.9 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24872 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.001335602985465497 0.30668251589229417 0 1 0 0 0 2013 12 29 14.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24873 1 365.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 12 28 15.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24874 1 730.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 4 16 13.883333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24875 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2013 11 28 11.233333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +24876 1 730.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 10 10 12.066666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +24877 1 365.0 1 6 0.00065470734581642 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2016 1 10 15.533333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24878 1 1825.0 1 4 0.002828335733926935 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 11 19 13.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24879 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 10 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +24880 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 9 9 10.466666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +24881 1 1460.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 8 14 12.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24882 0 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 1 19 12.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24883 1 240.0 1 6 0.00044520099515516566 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 8 28 13.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24884 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 11 13 15.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +24885 1 1095.0 1 7 0.0006285190519837632 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 3 10 12.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24886 0 60.0 1 5 0.0007594605211470473 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 17 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +24887 1 365.0 1 5 0.0017546156867880058 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 11 21 11.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24888 1 730.0 1 5 0.0005237658766531361 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2014 10 1 14.7 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +24889 1 730.0 1 6 0.00036663611365719525 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 4 10 7.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24890 0 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 10 4 8.366666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24891 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 1 2014 11 13 15.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24892 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 11 29 12.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24893 1 730.0 1 3 0.0016498625114573786 1 0.001466544454628781 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 10 24 9.883333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +24894 0 330.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 8 28 13.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24895 0 90.0 1 6 0.0008118371088123609 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 11 30 13.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24896 0 30.0 1 7 0.0011260966348042424 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 1 8.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +24897 1 365.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 12 27 13.316666666666666 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +24898 0 90.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 10 18 15.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24899 1 730.0 1 5 0.001335602985465497 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 1 0 2015 9 13 11.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +24900 0 3285.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 9 14 12.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24901 0 210.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 2 3 10.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24902 0 60.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 5 25 14.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24903 1 2920.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 10 27 12.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24904 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2013 12 15 11.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24905 1 365.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2013 12 9 11.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24906 1 730.0 1 3 0.0013617912792981538 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 6 8 12.95 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24907 0 1095.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 0 0 2015 6 24 13.683333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24908 1 3650.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 0 0 0 0 2015 12 12 8.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +24909 1 180.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 2 2 14.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24910 0 90.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 1 30 15.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24911 0 365.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 4 18 11.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24912 0 1095.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 9 13 12.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24913 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 26 9.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24914 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 4 16 15.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +24915 1 150.0 1 6 0.00130941469163284 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 0 0 0 0 2015 5 20 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +24916 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 8 30 9.433333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24917 0 60.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2014 7 12 16.516666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24918 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 0 0 0 0 2014 1 14 7.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +24919 0 3285.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2014 6 12 10.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24920 0 90.0 1 6 0.0005761424643184497 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 7 12 12.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24921 1 730.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2015 4 8 12.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24922 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 2 16 14.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24923 1 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 6 9 8.766666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24924 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 8 12 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +24925 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 1 2014 10 8 14.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24926 0 2190.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 12 25 16.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24927 1 1825.0 1 8 0.0001571297629959408 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 5 27 8.066666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24928 0 60.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 7 1 10.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24929 1 150.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.0006285190519837632 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 12 7 8.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24930 0 365.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 5 3 14.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24931 0 120.0 1 5 0.00026188293832656804 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 4 20 13.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24932 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 2 26 11.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +24933 1 730.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 10 31 12.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24934 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2015 5 4 10.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24935 0 28.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 9 27 13.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +24936 1 2920.0 1 3 0.0004190127013225088 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 12 31 11.066666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24937 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 1 12.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +24938 1 365.0 1 6 0.0003142595259918816 0 0.0007332722273143905 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 6 17 7.416666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24939 1 730.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 1 2015 2 1 13.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24940 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 1 1 0 2014 8 26 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +24941 0 2190.0 1 6 0.00026188293832656804 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2013 11 8 8.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24942 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 8 16 11.5 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24943 1 730.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 10 25 15.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24944 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 30 11.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24945 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2013 12 24 11.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24946 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.001335602985465497 0.30668251589229417 0 1 0 1 0 2013 10 7 11.816666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24947 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 8 24 15.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +24948 0 240.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 9 8.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +24949 1 120.0 1 4 0.0012308498101348698 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 3 22 15.7 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24950 1 1460.0 1 4 0.0003142595259918816 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 8 6 12.666666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24951 1 365.0 1 3 5.23765876653136e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 12 23 12.8 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24952 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 7 30 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +24953 0 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 10 10 8.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24954 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 7.85648814979704e-05 0.21203507502541044 0 1 1 1 0 2014 3 22 14.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24955 1 210.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 8 2 14.116666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24956 0 60.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 6 29 15.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24957 0 1095.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 29 11.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24958 1 1825.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 10 22 12.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24959 1 2555.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 9 27 10.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24960 0 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 6 13.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24961 0 30.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 12 7.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24962 1 730.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 7 17 10.516666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24963 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 1 0 0 0 2014 5 24 14.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +24964 1 730.0 1 6 0.0019641220374492603 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 9 5 12.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24965 1 90.0 1 5 0.0017546156867880058 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 9 4 14.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24966 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 13 16.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +24967 0 365.0 1 6 0.00034044781982453846 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2014 10 24 10.816666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +24968 0 2190.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 4 17 9.85 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24969 0 730.0 1 4 0.0011260966348042424 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 10 29 8.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24970 0 28.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.0008380254026450176 0.013816390166589143 0 1 0 0 0 2014 5 27 13.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +24971 1 1095.0 1 5 0.00039282440748985203 1 7.85648814979704e-05 0.2991885885575482 0 1 0 0 0 2015 1 4 8.816666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24972 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 8 30 10.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +24973 1 3650.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 1 2015 3 3 9.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +24974 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 5 14 13.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +24975 1 270.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 12 21 14.5 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +24976 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 6 13 14.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24977 1 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 5 19 14.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24978 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2013 10 21 9.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24979 0 30.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 10 11 8.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +24980 0 1825.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 12 17 13.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24981 1 365.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 3 13 11.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24982 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 3 26 12.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +24983 0 4380.0 1 8 7.85648814979704e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 1 2014 11 15 9.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24984 1 300.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 2 13 10.766666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +24985 1 1460.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 8 15.0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24986 1 4380.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.0007070839334817337 0.23987458438851278 0 1 0 1 0 2016 1 2 14.266666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +24987 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2013 11 11 15.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +24988 1 365.0 1 6 0.0019641220374492603 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 2 10.433333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +24989 1 120.0 1 6 0.0003142595259918816 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 1 0 2013 10 5 8.15 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +24990 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 8 12 14.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24991 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 11 4.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +24992 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 1 28 14.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +24993 0 730.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 0 1 2014 10 14 10.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +24994 1 2190.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 5 9 8.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24995 1 1095.0 1 3 0.00028807123215922483 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 8 13 11.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +24996 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0002095063506612544 0.1740658431960308 0 1 0 0 0 2014 8 28 8.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +24997 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 10 9 11.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +24998 1 4015.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 1 3 15.716666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +24999 1 365.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 11 14 11.083333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25000 1 240.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2014 11 3 9.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +25001 0 730.0 1 9 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 20 10.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25002 1 1095.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 1 0 1 0 2014 5 17 12.883333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25003 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2013 11 20 8.65 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +25004 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 5 5 8.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25005 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 10 13 15.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25006 0 60.0 1 5 0.0009951551656409586 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 7 16.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25007 1 90.0 1 7 0.00039282440748985203 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 3 24 12.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25008 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 2.61882938326568e-05 0.035953623787620376 0 1 1 0 1 2015 8 31 8.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +25009 1 1095.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 7 27 9.966666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25010 1 365.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 2 24 14.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25011 1 730.0 1 3 0.00013094146916328402 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 4 12 15.55 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25012 1 300.0 1 9 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 2 6 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +25013 1 60.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 3 5 10.35 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +25014 0 60.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 6 25 5.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25015 0 60.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2014 8 11 14.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25016 0 1460.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2013 11 11 8.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25017 1 1095.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 3 19 15.0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25018 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0007070839334817337 0.23987458438851278 0 1 0 0 0 2014 4 12 11.6 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25019 1 2920.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2015 6 24 5.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25020 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2016 2 6 14.533333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25021 0 365.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 10 19 11.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25022 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 12 13 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +25023 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 9 12.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +25024 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 21 15.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25025 1 3285.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2015 9 17 8.95 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25026 1 1095.0 1 6 0.00047138928898782245 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 1 12 8.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +25027 1 1095.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 5 9 10.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25028 0 120.0 1 4 0.0012308498101348698 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 12 19 8.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25029 1 3650.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 1 0 2015 10 5 13.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25030 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 29 8.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25031 0 1825.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 3 19 6.916666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25032 1 180.0 1 4 0.0004190127013225088 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 1 0 2014 3 14 6.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25033 1 365.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 6 6 14.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25034 0 90.0 1 3 7.85648814979704e-05 0 0.0006023307581511064 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2014 10 19 13.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25035 0 3650.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 3 19 4.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25036 1 3650.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 12 5 16.233333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25037 0 1460.0 1 8 7.85648814979704e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 11 10 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25038 1 60.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.0018331805682859762 0.3062690578324461 0 1 0 0 0 2013 11 9 8.65 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25039 0 30.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 6 9 11.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +25040 1 1460.0 1 7 0.00013094146916328402 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 3 21 10.333333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25041 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2016 1 16 12.116666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +25042 0 60.0 1 2 0.0001047531753306272 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 11 20 16.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25043 1 2190.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 3 10.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +25044 0 60.0 1 6 0.0006023307581511064 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 1 15.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25045 1 1095.0 1 6 0.00044520099515516566 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 10 15 13.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25046 1 730.0 1 4 0.0006285190519837632 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 1 12 10.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25047 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2015 11 13 12.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25048 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 2 11.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +25049 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 1 8.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25050 1 2190.0 1 6 0.00130941469163284 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 0 0 0 0 2015 2 10 11.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25051 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 1 24 10.183333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25052 1 1095.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 12 20 8.1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25053 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 23 8.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +25054 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 20 11.683333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +25055 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 9 11.65 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +25056 0 14.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 23 16.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +25057 1 2190.0 1 5 0.0015189210422940946 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2015 10 21 12.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25058 1 730.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.00036663611365719525 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 28 13.95 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25059 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 9 9 10.5 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +25060 1 90.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 2 11 12.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25061 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 11 20 11.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25062 1 2920.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 1 8 9.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25063 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2013 12 11 13.683333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +25064 1 1825.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 6 25 14.833333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +25065 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 19 11.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +25066 1 2555.0 1 6 0.0008642136964776744 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2014 10 19 10.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25067 1 1825.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 3 7 9.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25068 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 4 3 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25069 1 90.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2015 9 12 10.333333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25070 0 210.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 10 11 8.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25071 1 300.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 11 13 12.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25072 1 1825.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 10 31 15.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25073 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 9 26 21.0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25074 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 20 15.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +25075 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 5 3 15.15 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +25076 1 180.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 27 11.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25077 0 60.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 27 14.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25078 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 1 10 6.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25079 1 240.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0008904019903103313 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 10 4 13.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25080 1 2920.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2015 12 13 9.166666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25081 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 5 1 12.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25082 1 730.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 1 0 2014 7 6 14.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25083 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2014 9 27 13.1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +25084 1 365.0 1 4 0.0012570381039675265 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 6 21 15.983333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25085 0 150.0 1 6 0.0011522849286368993 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 11 29 10.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25086 1 1825.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 3 8.25 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25087 1 300.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2013 11 2 13.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25088 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 6 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +25089 0 730.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 0 1 2014 12 18 10.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25090 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2014 7 26 13.583333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25091 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 12 6 5.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25092 1 3650.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 11 7.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25093 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 1 11.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +25094 1 210.0 1 4 0.0006023307581511064 0 0.0012046615163022129 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 9 17 16.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25095 1 730.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2015 6 22 11.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25096 1 120.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2013 11 23 7.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25097 1 730.0 1 6 0.0012832263978001834 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2014 11 1 14.0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25098 0 120.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 28 9.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25099 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 12 3 13.216666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +25100 1 5840.0 1 6 0.001335602985465497 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2015 2 22 13.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +25101 0 60.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 9 6 13.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +25102 1 1825.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 2 9 12.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25103 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2015 9 22 14.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25104 0 180.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 12 26 9.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25105 0 60.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 21 12.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25106 1 1095.0 1 5 0.0032735367290821003 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2014 2 11 13.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25107 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 24 15.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +25108 1 730.0 1 5 0.0012308498101348698 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 6 26 13.7 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25109 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2015 5 12 12.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +25110 1 90.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 6 7 13.15 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25111 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 2 26 11.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +25112 1 730.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2014 1 30 10.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25113 1 1095.0 1 6 0.0019641220374492603 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 12 13.366666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +25114 1 90.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 8 3 8.55 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +25115 0 365.0 1 8 0.00013094146916328402 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2013 12 5 11.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25116 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 8 2 12.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +25117 1 4380.0 1 8 0.0033521016105800706 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 4 1 15.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25118 0 60.0 1 7 0.0011260966348042424 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 22 7.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25119 1 365.0 1 4 0.0007332722273143905 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 1 19 10.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25120 0 1825.0 1 4 0.0007594605211470473 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2015 5 3 12.466666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25121 0 4380.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 5 15 10.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25122 0 90.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 11 30 14.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25123 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 17 10.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25124 0 60.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 0 2015 12 15 9.4 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25125 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 12 9 11.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25126 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 7 28 14.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +25127 1 1460.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 0 0 0 0 2014 6 9 7.366666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25128 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.001440356160796124 0.221406791048633 0 1 0 0 0 2015 10 23 15.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25129 0 365.0 1 8 0.0008380254026450176 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 26 7.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +25130 0 365.0 1 3 0.0001047531753306272 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 1 3 13.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25131 0 120.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 9 18 10.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25132 1 4015.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 10 12 7.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25133 1 60.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2015 5 25 11.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25134 1 1825.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2013 11 28 12.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25135 1 365.0 1 8 7.85648814979704e-05 1 0.001440356160796124 0.221406791048633 0 1 0 0 0 2015 5 25 16.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25136 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0009427785779756449 0.3338157010698227 0 1 1 0 0 2015 6 17 6.0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +25137 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 16 13.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25138 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0009427785779756449 0.3338157010698227 0 1 1 1 0 2014 9 13 9.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +25139 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 5 24 16.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25140 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0009689668718083017 0.0994194359742967 0 1 0 0 0 2013 11 9 7.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25141 1 730.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2013 12 15 10.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25142 1 30.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 11 12 15.583333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +25143 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 5 23 13.233333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +25144 0 180.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 6 2 15.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25145 1 2190.0 1 6 0.00026188293832656804 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 1 2013 10 4 11.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25146 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 6 28 15.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +25147 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 11 23 9.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +25148 1 3650.0 1 5 0.0017546156867880058 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 10 12 13.066666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +25149 1 1095.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2015 7 17 12.25 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25150 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2014 8 18 10.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25151 1 2920.0 1 4 0.0008118371088123609 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 1 29 10.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25152 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2014 6 15 13.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25153 0 60.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 22 16.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25154 1 365.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 11 2 13.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25155 0 60.0 1 6 0.0017022390991226922 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 2 14.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25156 1 2555.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 7 20 13.75 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25157 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 20 13.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +25158 1 3285.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.0006285190519837632 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2013 12 28 9.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25159 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0013879795731308105 0.000964735472978793 0 1 0 0 0 2014 5 9 11.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25160 1 210.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 3 21 14.45 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25161 1 1825.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2013 12 31 12.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25162 1 1095.0 1 4 0.00013094146916328402 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2015 5 31 15.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25163 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 23 11.25 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +25164 1 730.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2013 12 13 7.816666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25165 0 60.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2014 9 22 14.383333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25166 1 1825.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 12 17 12.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25167 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 9 19 10.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25168 1 730.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 6 23 15.25 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25169 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2014 11 25 15.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +25170 1 2.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 1 5 11.2 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +25171 1 1460.0 1 5 0.0006023307581511064 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 8 9 8.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25172 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 27 15.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +25173 1 120.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 1 0 2014 11 7 14.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25174 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 6 13.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +25175 1 365.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 27 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25176 1 90.0 1 5 0.0008118371088123609 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 7 10 12.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25177 1 4745.0 1 3 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 1 8.466666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25178 0 90.0 1 6 0.0005761424643184497 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 11 15 14.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25179 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 9 25 12.35 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +25180 1 365.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 21 12.283333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25181 0 60.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 9 14 13.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25182 0 1460.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2013 12 19 13.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25183 0 90.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 12 16.016666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25184 1 3650.0 1 7 0.0004975775828204793 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 1 7 11.816666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25185 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 3 17 15.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25186 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 5 15 15.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25187 1 730.0 1 5 0.0003142595259918816 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 7 9 11.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25188 0 1095.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2013 11 3 12.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25189 1 1095.0 1 7 0.00028807123215922483 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 10 28 10.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25190 0 365.0 1 6 0.0007070839334817337 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 5 16 13.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25191 0 1825.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 11 24 11.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25192 1 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 7 10 13.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25193 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 4 22 15.366666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25194 1 365.0 1 7 0.0011784732224695562 1 0.00036663611365719525 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 8 14.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25195 0 14.0 1 4 0.0005761424643184497 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 3 29 12.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +25196 1 300.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 1 5 12.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25197 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 5 22 7.2 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +25198 0 3650.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 0 0 2014 7 15 14.283333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25199 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 7 22 13.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +25200 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 2.61882938326568e-05 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 2 21 13.366666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25201 0 30.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 10 6 12.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +25202 0 120.0 1 6 0.0004190127013225088 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 12 29 12.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25203 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 7 23 12.45 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25204 0 30.0 1 8 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 13 12.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +25205 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2015 6 27 14.416666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25206 1 1095.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 4 20 12.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25207 1 3285.0 1 4 0.0019379337436166034 1 2.61882938326568e-05 0.02230950781263459 0 0 0 0 0 2013 10 9 14.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25208 0 30.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 9 27 10.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25209 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 8 22 12.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +25210 1 60.0 1 3 0.0013617912792981538 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 1 6 8.633333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25211 0 180.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2016 1 23 15.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25212 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 12 10.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +25213 0 300.0 1 5 0.0008118371088123609 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2014 8 16 12.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25214 1 28.0 1 7 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 4 1 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +25215 1 1460.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2014 1 5 12.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25216 0 60.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 20 12.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +25217 0 365.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 1 19 12.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25218 1 1095.0 1 4 0.001597485923792065 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 10 12 11.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25219 0 180.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 2 27 11.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25220 0 300.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 0 2015 4 28 9.983333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25221 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 5 21 13.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +25222 1 1460.0 1 4 0.00036663611365719525 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 11 21 14.633333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25223 0 90.0 1 9 0.0001047531753306272 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2013 11 3 14.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25224 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 9 5 14.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +25225 0 2920.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 10 2 9.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25226 1 1095.0 1 5 0.0008118371088123609 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 2 4 15.05 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25227 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 12 28 12.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +25228 0 30.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 0 0 2013 11 22 7.85 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25229 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 4 13 8.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +25230 1 3650.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2013 10 1 9.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25231 1 300.0 1 6 0.0012832263978001834 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 2 10 14.85 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25232 0 60.0 1 5 0.001335602985465497 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 29 13.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25233 1 1095.0 1 5 0.0021736283881105146 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2013 11 13 12.85 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25234 0 3285.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 3 19 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25235 1 3285.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 1 15 11.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25236 1 730.0 1 4 0.0004190127013225088 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 5 23 16.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25237 1 1460.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 14 15.0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25238 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 18 14.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25239 0 60.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 3 15 15.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25240 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2014 12 15 9.166666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +25241 0 365.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 7 14.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25242 1 730.0 1 4 0.0006285190519837632 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2013 10 31 7.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25243 1 730.0 1 8 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 23 14.75 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25244 1 5475.0 1 9 7.85648814979704e-05 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2014 8 22 12.833333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25245 1 365.0 1 7 0.0005761424643184497 1 0.0010475317533062722 0.3338157010698227 0 1 0 0 0 2015 11 13 14.3 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25246 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 1 6 11.45 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +25247 1 730.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 10 16.05 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25248 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 7 30 13.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +25249 0 90.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 12 24 8.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +25250 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 11 20 14.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25251 1 1460.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 1 17 13.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25252 1 150.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.0006808956396490769 0.3212396850827778 0 0 0 0 0 2015 11 7 13.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +25253 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 11 7 15.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25254 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.001466544454628781 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 11 9 6.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25255 1 60.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 1 0 2014 2 23 11.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25256 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 2.61882938326568e-05 0.1740658431960308 1 1 0 0 0 2014 4 22 8.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +25257 1 730.0 1 6 0.0006023307581511064 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2013 11 2 11.666666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +25258 1 1460.0 1 8 7.85648814979704e-05 0 7.85648814979704e-05 0.0007580064430547659 0 1 0 0 0 2015 2 19 8.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25259 1 365.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2015 5 17 15.733333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25260 1 1825.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 0 0 0 0 2015 4 26 12.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25261 1 1095.0 1 4 0.00047138928898782245 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 10 10 14.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25262 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 7 3 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25263 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2015 8 25 5.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25264 0 2920.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 8 7 6.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +25265 0 28.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 11 14 6.2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25266 1 365.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 0 0 0 0 2014 8 6 13.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25267 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 26 14.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25268 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 5 2 18.65 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25269 1 90.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2014 8 17 7.683333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +25270 0 4.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 4 23 7.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +25271 0 1825.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 8 8 14.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25272 1 730.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 2 12 5.966666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25273 0 730.0 1 4 0.002514076207935053 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 10 21 14.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25274 1 365.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 2 16 15.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25275 0 1095.0 1 6 0.0006023307581511064 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 1 26 12.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25276 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2015 5 2 15.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25277 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 5 3 8.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +25278 1 365.0 1 3 0.00018331805682859762 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 0 0 2013 11 25 9.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25279 1 365.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 1 2015 11 4 14.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25280 1 1095.0 1 7 0.0008380254026450176 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2014 10 9 13.966666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25281 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 9 13.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +25282 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0010475317533062722 0.3338157010698227 0 1 1 1 0 2013 11 12 14.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25283 1 365.0 1 3 0.0013617912792981538 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 3 3 15.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25284 1 1460.0 1 6 0.0006023307581511064 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 12 12.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25285 1 365.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 8 2 15.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25286 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 12 13 9.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25287 1 365.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 3 29 13.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25288 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 9 28 14.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25289 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 11 24 16.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +25290 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 4 14 7.75 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +25291 1 90.0 1 4 0.0017022390991226922 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 2 28 14.766666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25292 1 6.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2014 6 27 3.9833333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25293 0 21.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 0 0 0 0 2015 5 17 12.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +25294 0 60.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2014 6 25 13.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25295 1 365.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 5 16 12.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25296 1 365.0 1 7 0.0003142595259918816 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 12 30 8.1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25297 1 1095.0 1 5 0.0032735367290821003 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 3 2 12.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25298 0 30.0 1 5 0.0021736283881105146 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 0 0 0 2015 6 28 10.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +25299 0 365.0 1 11 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2014 7 12 7.15 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25300 1 365.0 1 3 0.0013617912792981538 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 2 6 15.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25301 0 90.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 1 20 15.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25302 1 1460.0 1 6 0.0012046615163022129 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 1 18 8.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25303 1 365.0 1 4 0.00036663611365719525 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 1 0 2015 4 25 15.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25304 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 20 11.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +25305 1 120.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 24 16.133333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25306 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 2 15 9.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +25307 1 1825.0 1 7 0.0003142595259918816 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 0 0 0 0 2016 1 4 14.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25308 1 1460.0 1 5 0.0003142595259918816 1 0.0009689668718083017 0.0994194359742967 0 1 0 0 1 2016 2 11 16.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25309 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2014 7 10 13.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25310 1 3285.0 1 7 0.00018331805682859762 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2015 7 20 9.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25311 1 1460.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 3 13 9.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25312 0 60.0 1 5 0.0015189210422940946 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 11 16 13.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25313 1 1825.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 0 0 0 0 2015 6 28 10.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25314 1 60.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 2 2 13.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25315 1 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2014 9 19 8.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25316 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 1 1 0 2015 5 9 8.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +25317 0 60.0 1 6 0.0011522849286368993 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2013 10 13 11.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25318 0 120.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 10 14 9.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25319 0 3650.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 10 18 14.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25320 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 7 18 10.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25321 1 60.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 17 14.483333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25322 1 1460.0 1 4 0.002828335733926935 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 7 10 10.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25323 1 60.0 1 4 0.0010999083409715857 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 11 14.083333333333334 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25324 0 60.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 18 14.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25325 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 27 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +25326 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 17 5.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25327 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 3 10 13.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25328 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 31 14.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25329 1 1095.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 3 8 9.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25330 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 9 5 11.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +25331 0 365.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 2 26 12.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25332 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 11 24 16.533333333333335 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +25333 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2014 2 23 12.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +25334 1 730.0 1 3 0.0008118371088123609 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 16 15.166666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25335 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 1 14 15.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25336 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 0 0 0 0 2015 5 24 15.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25337 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 10 29 13.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +25338 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2013 10 27 11.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +25339 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 6 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +25340 0 90.0 1 6 0.0010999083409715857 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 12 23 13.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25341 1 730.0 1 6 0.0011522849286368993 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 9 17 16.05 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25342 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 13 13.3 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +25343 1 365.0 1 3 0.00013094146916328402 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 11 6 14.683333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25344 1 730.0 1 3 0.0012308498101348698 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 12 21 13.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25345 0 60.0 1 5 0.0006023307581511064 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 10 10 13.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25346 1 3650.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 4 7 14.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25347 1 730.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 6 26 7.266666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25348 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 1 2015 3 23 14.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25349 0 2190.0 1 9 0.0001047531753306272 0 0.0010213434594736153 0.015125674022774649 0 1 0 0 0 2015 10 7 11.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25350 1 730.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 4 4 7.366666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25351 1 180.0 1 4 0.0012832263978001834 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 10 12 11.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25352 1 730.0 1 5 0.0005499541704857929 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 9 8 11.166666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25353 0 60.0 1 2 0.0007332722273143905 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 16 9.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25354 1 3650.0 1 4 0.0014927327484614377 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 2 27 15.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25355 1 3650.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 9 7 11.15 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25356 0 180.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.00039282440748985203 0.3021344772339656 1 1 1 1 0 2013 11 24 10.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25357 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 4 14 11.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +25358 1 730.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 4 21 9.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25359 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 19 16.05 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +25360 1 365.0 1 5 0.0008118371088123609 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2014 6 15 10.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25361 1 365.0 1 8 0.0006808956396490769 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 10 13 10.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25362 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 1 2014 2 26 13.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25363 1 3285.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 3 19 11.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25364 1 4745.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 1 0 2015 11 10 13.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +25365 1 365.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 3 20 10.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25366 1 730.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 5 24 8.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25367 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2013 11 29 8.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25368 0 730.0 1 5 0.0007594605211470473 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 1 6 13.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25369 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 27 9.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +25370 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 5 17 11.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +25371 0 90.0 1 4 0.00044520099515516566 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 27 12.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25372 0 120.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 0 1 1 0 2015 2 14 13.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25373 1 365.0 1 6 0.00036663611365719525 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 1 0 2015 8 13 13.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25374 1 1095.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.0006285190519837632 0.3062690578324461 0 1 0 0 0 2014 6 18 14.25 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25375 1 1095.0 1 5 0.0007594605211470473 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2013 12 22 11.3 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25376 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0012308498101348698 0.31410753355039883 0 0 0 0 0 2015 5 8 11.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25377 1 730.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2015 7 2 15.0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25378 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 0 1 0 1 2014 6 17 5.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25379 1 60.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 12 23 14.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25380 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 1 2014 5 11 14.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25381 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 0 1 2014 1 29 11.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +25382 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 1 0 2015 4 25 14.283333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25383 1 180.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2014 2 18 15.316666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25384 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 3 3 11.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25385 1 270.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2015 11 21 11.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +25386 0 3285.0 1 6 0.0008904019903103313 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2015 5 25 12.683333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25387 1 180.0 1 6 0.00036663611365719525 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 11 14 8.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25388 0 210.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 12 8 12.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25389 1 730.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 9 26 8.15 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25390 1 5475.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 9 13 9.783333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25391 1 365.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2013 12 24 12.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25392 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 19 8.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25393 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 4 2 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +25394 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 6 30 13.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25395 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 3 3 11.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25396 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 4 18 15.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25397 1 730.0 1 6 0.0019641220374492603 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2016 2 12 9.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25398 0 210.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 0 2014 6 14 9.783333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25399 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 9 13.75 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25400 1 730.0 1 4 0.0017022390991226922 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 4 30 11.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25401 0 120.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 11 13 6.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25402 1 730.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2016 1 17 9.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25403 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 12 14 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +25404 1 3650.0 1 3 0.00028807123215922483 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 11 7 10.683333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +25405 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 10 8 10.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +25406 1 730.0 1 4 0.0012832263978001834 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 11 10.583333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25407 0 365.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2014 3 28 10.916666666666666 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25408 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 1 2014 1 12 13.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +25409 1 150.0 1 3 0.0008904019903103313 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 3 5 14.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +25410 1 365.0 1 5 0.00047138928898782245 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 0 0 0 0 2014 1 19 11.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +25411 1 2190.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2014 2 22 11.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25412 1 730.0 1 4 0.002828335733926935 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 16 10.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25413 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 11 6 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +25414 1 60.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 0 0 0 0 2014 6 22 13.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25415 1 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2013 10 15 9.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +25416 0 240.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 11 29 12.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25417 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 30 7.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +25418 1 60.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 9 7 14.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25419 1 365.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 1 29 8.233333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25420 0 90.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 8 4 15.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25421 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00065470734581642 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 9 27 13.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25422 1 730.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.00036663611365719525 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 11 1 9.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +25423 1 365.0 1 3 0.00018331805682859762 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2014 9 8 13.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25424 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 6 20 4.95 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25425 1 60.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2014 3 30 13.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25426 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 19 12.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +25427 0 60.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 8 20 5.4 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25428 1 2190.0 1 7 0.0006285190519837632 1 0.00036663611365719525 0.2998604579048013 0 1 0 0 0 2014 2 14 6.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25429 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 10 14 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +25430 0 730.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 12 9.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25431 1 2190.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2015 11 6 13.566666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25432 0 3650.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 0 1 2015 2 10 10.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25433 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 8 8 14.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25434 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 1 0 2015 2 21 15.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25435 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 17 10.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25436 1 6.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 3 13 13.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25437 0 2190.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 12 28 11.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25438 0 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 0 0 2015 10 27 6.0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +25439 0 60.0 1 3 0.00039282440748985203 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 0 0 2015 5 14 16.1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25440 1 730.0 1 4 0.002828335733926935 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 2 21 9.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25441 0 60.0 1 4 0.0009689668718083017 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 1 24 8.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25442 0 60.0 1 6 0.00026188293832656804 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 6 7.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +25443 1 4015.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 1 28 9.283333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25444 1 1095.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 2 13 11.116666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25445 1 2.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 1 5 11.2 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +25446 1 730.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 1 12 13.566666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25447 1 730.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 12 2 13.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25448 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 10 18 8.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25449 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 4 2 13.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +25450 0 150.0 1 8 0.0033521016105800706 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 8 9.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25451 0 60.0 1 9 0.00013094146916328402 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 8 11.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +25452 1 1095.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 11 19 10.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25453 1 210.0 1 4 0.0014927327484614377 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 7 29 12.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25454 1 365.0 1 4 0.0012570381039675265 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2013 12 28 11.716666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25455 1 730.0 1 3 7.85648814979704e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 11 18 15.066666666666666 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25456 1 5110.0 1 6 0.0008380254026450176 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 1 2014 9 24 10.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25457 1 1460.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 11 12 14.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25458 1 365.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2015 7 1 14.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25459 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 6 19 4.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25460 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 0 2015 8 21 13.983333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25461 1 1825.0 1 4 0.0012570381039675265 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 6 1 7.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +25462 1 2920.0 1 4 0.0005761424643184497 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 9 21 14.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25463 0 1460.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 7 27 14.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25464 1 1825.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2015 8 28 13.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25465 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 1 11 15.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25466 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 1 2015 10 29 6.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +25467 1 4380.0 1 4 0.0017022390991226922 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 12 12.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25468 0 180.0 1 7 0.00028807123215922483 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 3 16 13.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25469 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 5 13 9.05 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +25470 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 5 31 11.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +25471 1 1095.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 5 4 9.2 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25472 0 60.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 5 23 11.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25473 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 5 8 7.383333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +25474 1 240.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 4 4 11.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25475 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 8 17 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +25476 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0012308498101348698 0.31410753355039883 0 0 0 0 0 2014 12 7 14.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25477 1 60.0 1 5 0.00047138928898782245 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2013 10 8 15.016666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25478 1 730.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 23 8.066666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25479 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 9 9.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25480 1 730.0 1 3 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 17 14.133333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25481 0 300.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2013 10 12 7.2 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +25482 1 1095.0 1 6 0.0012832263978001834 1 0.0007594605211470473 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 2 23 14.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25483 1 6205.0 1 3 0.0045567631268822835 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 10 27 12.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25484 1 1095.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 2 4 7.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25485 1 365.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 11 19 10.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25486 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 10 21 11.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +25487 1 90.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.0006285190519837632 0.3062690578324461 0 1 0 0 0 2014 9 22 10.583333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +25488 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 2 9 14.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25489 0 60.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 11 2 14.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25490 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 9 13 12.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +25491 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 13 9.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25492 1 300.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 8 31 12.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25493 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 1 1 0 2014 5 4 13.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +25494 1 365.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2015 4 22 14.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25495 0 60.0 1 7 0.0003142595259918816 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 18 15.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25496 1 1095.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 22 9.683333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25497 0 90.0 1 8 0.00026188293832656804 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2014 12 23 15.466666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25498 1 150.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2015 5 25 14.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25499 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 25 9.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25500 0 730.0 1 4 0.00044520099515516566 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 4 25 14.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25501 1 30.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.0001571297629959408 0.06350026702499699 0 1 0 1 0 2014 2 20 8.383333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +25502 1 60.0 1 5 0.001335602985465497 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 11 23 12.483333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25503 1 2190.0 1 5 0.0005499541704857929 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2014 11 3 9.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25504 0 2555.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 0 1 2015 8 7 13.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25505 1 1460.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.0006023307581511064 0.3010491498268644 0 1 0 0 0 2014 9 13 12.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25506 0 3285.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 1 5 10.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25507 0 60.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 7 25 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25508 0 3650.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 8 6 11.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25509 0 270.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 7 19 9.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +25510 0 60.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 12 11 8.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25511 0 60.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 11 15 15.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25512 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2016 2 15 12.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25513 1 1095.0 1 3 0.0008118371088123609 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 2 21 13.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25514 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 1 2015 10 5 14.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25515 1 365.0 1 5 0.0010213434594736153 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 8 1 14.216666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25516 1 2190.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 9 9 13.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +25517 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0031425952599188163 0.002101745137560942 0 1 0 0 0 2015 1 22 6.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +25518 0 90.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 9 6 7.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25519 0 60.0 1 3 0.0011260966348042424 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 19 16.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25520 1 1095.0 1 3 0.0016498625114573786 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2016 1 27 14.9 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +25521 1 365.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.00018331805682859762 0.15070546281461575 0 1 0 0 0 2015 7 31 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25522 1 3650.0 1 5 0.0010475317533062722 1 0.0015451093361267512 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 12 7 10.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25523 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 9 23 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +25524 1 2190.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 6 1 8.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25525 1 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 11 4 15.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25526 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 6 30 6.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +25527 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 29 8.016666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25528 1 365.0 1 6 0.00023569464449391123 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 8 25 12.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +25529 1 1825.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 17 6.416666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25530 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0007594605211470473 0.07838475717952693 0 1 0 0 0 2014 5 2 14.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25531 1 365.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 18 8.1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25532 1 365.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 5 13 5.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25533 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00044520099515516566 0.21427463951625408 0 1 0 1 0 2014 1 5 14.633333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25534 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 10 13 13.75 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +25535 1 2.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 1 5 11.2 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +25536 1 1095.0 1 6 0.001335602985465497 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 10 9.4 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25537 1 1460.0 1 4 0.00047138928898782245 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 2 4 14.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25538 1 2190.0 1 3 0.00039282440748985203 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 8 21 12.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25539 1 210.0 1 3 0.0001571297629959408 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 7 22 14.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25540 0 2920.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2016 1 11 8.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25541 1 180.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 9 4 15.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25542 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2014 7 29 5.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +25543 0 60.0 1 6 0.0003142595259918816 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 8 30 14.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25544 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 1 6 13.916666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25545 1 30.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 2 20 14.9 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25546 0 120.0 1 10 7.85648814979704e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 1 2016 1 9 14.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +25547 1 4380.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 12 12 21.0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +25548 1 1460.0 1 5 0.0008118371088123609 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 1 4 9.45 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25549 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 6 21 14.866666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +25550 0 60.0 1 6 0.0008904019903103313 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 8 5 13.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25551 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.00039282440748985203 0.08293279583785554 0 1 0 0 0 2015 6 25 15.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +25552 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 9 23 13.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25553 0 1825.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 10 31 12.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25554 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 10 31 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +25555 1 60.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 11 11 14.6 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +25556 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 12 10 11.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25557 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 10 2 10.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25558 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 15 15.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +25559 1 3650.0 1 5 0.00044520099515516566 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 4 16 10.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25560 1 730.0 1 7 0.0008380254026450176 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 21 7.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25561 1 150.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 17 8.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25562 1 1095.0 1 7 0.0004975775828204793 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2015 7 26 15.5 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25563 1 120.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 8 22 13.066666666666666 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25564 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 2 19 9.183333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25565 1 365.0 1 5 0.001335602985465497 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2013 12 17 10.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25566 1 365.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 8 20 14.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25567 0 90.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 11 10 12.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +25568 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 18 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25569 1 730.0 1 3 5.23765876653136e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 2 19 9.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25570 0 150.0 1 7 0.0006808956396490769 0 0.001597485923792065 0.19926955742760177 1 1 1 1 0 2014 8 31 11.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25571 1 730.0 1 4 0.0006285190519837632 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 1 0 1 0 2015 9 1 14.183333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25572 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 4 26 8.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +25573 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 8 23 12.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +25574 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 17 15.75 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +25575 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 11 17 12.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +25576 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 7 8 17.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +25577 1 2920.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 11 20 12.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25578 0 180.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 9 9 8.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25579 1 30.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 9 13.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25580 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 11 26 17.333333333333332 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25581 1 60.0 1 4 0.0017022390991226922 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 21 14.533333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25582 0 2190.0 1 5 0.00047138928898782245 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 3 18 8.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25583 1 2190.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 3 15.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25584 0 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 0 0 2015 5 30 21.0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25585 0 90.0 1 8 0.00013094146916328402 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 7 12 15.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25586 1 2555.0 1 5 0.002906900615424905 1 5.23765876653136e-05 0.07729942977242579 0 0 0 0 0 2014 12 11 8.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25587 1 60.0 1 3 0.0003142595259918816 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 24 10.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +25588 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 8 23 13.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25589 1 2190.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2015 4 19 13.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25590 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0007594605211470473 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 9 12 13.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25591 1 180.0 1 8 7.85648814979704e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 10 31 14.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25592 1 730.0 1 3 7.85648814979704e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 9 13 12.45 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +25593 0 60.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 12 15 12.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25594 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 25 8.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25595 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 8 12 12.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25596 1 5110.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 6 19 14.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +25597 0 28.0 1 5 0.0006285190519837632 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 7 19 9.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +25598 0 210.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 4 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +25599 1 1825.0 1 6 0.0006023307581511064 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 5 3 12.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25600 1 1095.0 1 3 0.00026188293832656804 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 2 7 12.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25601 1 1460.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 12 21 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25602 1 730.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2013 12 23 9.983333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +25603 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 8 9 15.016666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25604 1 365.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 5 12.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25605 1 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 1 2014 11 21 10.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25606 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 1 18 12.166666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +25607 1 300.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 18 13.116666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +25608 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 8 27 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +25609 1 1825.0 1 4 0.0014141678669634674 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 12 5 14.933333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25610 1 60.0 1 4 0.0033521016105800706 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 6 11 14.566666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25611 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2013 10 29 7.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +25612 1 330.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 2 16.283333333333335 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25613 0 120.0 1 7 0.0011784732224695562 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 8 2 12.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25614 0 30.0 1 4 0.00026188293832656804 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 1 1 0 2015 12 11 10.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25615 0 730.0 1 6 0.0008642136964776744 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 9 3 10.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25616 0 60.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 12 31 11.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +25617 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 1 0 2015 8 4 9.9 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +25618 1 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0009165902841429881 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 12 12 12.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25619 1 1825.0 1 5 0.0017546156867880058 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2014 11 3 9.45 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25620 1 3650.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 2 3 14.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25621 1 1095.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.00023569464449391123 0.17242923837579893 0 1 0 0 0 2014 4 28 11.083333333333334 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25622 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 12 16 16.666666666666668 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25623 1 150.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2015 12 17 10.15 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25624 0 1825.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 10 23 11.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25625 1 365.0 1 4 0.0012832263978001834 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 10 12.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25626 1 1460.0 1 4 0.002828335733926935 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 2 20 10.783333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +25627 1 1095.0 1 5 0.00044520099515516566 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 9 23 8.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25628 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 6 15.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +25629 1 1825.0 1 6 0.0006285190519837632 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 1 0 2014 10 2 14.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25630 1 90.0 1 5 0.0009165902841429881 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 6 26 8.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25631 0 365.0 1 4 0.0012570381039675265 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 22 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25632 0 60.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 0 1 0 0 2014 9 23 8.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25633 1 730.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 6 1 13.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25634 0 60.0 1 3 0.0016498625114573786 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 10 5 11.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25635 1 2920.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 1 0 1 0 2015 1 8 15.8 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +25636 1 1095.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 8 7 14.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +25637 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 0 0 2014 5 20 13.533333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +25638 1 60.0 1 6 0.0004975775828204793 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 3 10 11.816666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25639 1 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 1 0 2014 5 19 10.416666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25640 1 1825.0 1 4 0.0004190127013225088 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 10 2 13.466666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25641 0 3650.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 1 18 11.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25642 0 60.0 1 3 0.0011260966348042424 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 9 20 15.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25643 0 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 1 1 0 2015 2 1 13.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25644 0 1825.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 3 3 13.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25645 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 1 11 14.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25646 0 365.0 1 3 0.0001047531753306272 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 8 2 8.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25647 1 60.0 1 5 0.0007594605211470473 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 11 7 8.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25648 1 30.0 1 4 0.0012832263978001834 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2016 2 5 14.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25649 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 0 1 2015 6 27 9.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +25650 0 30.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 9 4 9.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +25651 1 365.0 1 3 0.0005761424643184497 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 5 11 15.533333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25652 0 730.0 1 7 0.00065470734581642 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2013 12 18 10.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +25653 1 240.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 6 13 11.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25654 0 60.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 8 15.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25655 0 60.0 1 8 0.00026188293832656804 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2014 1 23 13.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25656 1 300.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 2 19 11.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25657 1 730.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2015 1 16 14.533333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25658 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 7 5.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +25659 1 3.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 3 25 8.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +25660 1 365.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 21 15.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25661 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 10 5 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +25662 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 5 22 9.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25663 0 1825.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 8 19 10.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25664 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 22 7.383333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25665 0 730.0 1 5 0.001335602985465497 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 1 1 0 2015 5 26 16.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25666 0 35.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 4 7.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25667 1 730.0 1 8 0.0001047531753306272 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2013 11 21 5.333333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25668 0 21.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 7 1 9.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +25669 1 365.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 15 8.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25670 1 300.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2014 8 31 13.2 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25671 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0010475317533062722 0.3338157010698227 0 1 1 1 0 2014 5 24 11.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25672 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 8 6 11.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +25673 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 9 12 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25674 1 1460.0 1 6 0.00034044781982453846 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 11 2 12.616666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25675 1 1095.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 1 0 2015 2 22 13.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25676 1 2190.0 1 5 0.0021474400942778577 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 6 7.316666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25677 1 3650.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2015 8 15 8.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25678 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 17 15.3 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25679 1 2920.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.00018331805682859762 0.18665908660223612 0 1 0 0 1 2015 5 5 16.266666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25680 0 30.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 0 1 0 0 2013 10 17 11.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +25681 1 1095.0 1 4 0.00039282440748985203 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 5 3.8666666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25682 0 30.0 1 6 0.00034044781982453846 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 18 6.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25683 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 19 15.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25684 1 4015.0 1 6 0.0006023307581511064 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2014 12 13 10.7 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25685 1 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 10 11 16.983333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25686 1 120.0 1 8 0.00013094146916328402 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2013 12 8 14.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25687 1 300.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 12 14.2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25688 1 1095.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.00039282440748985203 0.598204902923493 0 1 0 0 0 2016 2 5 4.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25689 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 12 20 13.266666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25690 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 1 5 14.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25691 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2015 2 10 6.0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +25692 0 60.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 8 29 10.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +25693 0 60.0 1 5 0.0008904019903103313 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 11 13 10.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25694 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 4 22 13.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25695 0 365.0 1 5 0.0008118371088123609 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 9 5 14.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25696 0 60.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 16 9.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25697 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 24 10.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +25698 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 24 14.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25699 1 1460.0 1 8 0.0001047531753306272 0 0.0012046615163022129 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 10 8 12.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25700 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 6 24 13.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25701 1 150.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 6 11 11.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25702 0 120.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 8 25 12.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25703 1 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 1 6 15.8 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25704 1 180.0 1 4 0.0005761424643184497 1 0.00023569464449391123 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 4 30 11.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25705 1 730.0 1 5 0.001335602985465497 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 15 11.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25706 1 1095.0 1 5 0.0008380254026450176 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 2 10 13.783333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +25707 1 1095.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2014 2 1 12.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25708 1 1095.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.0015451093361267512 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2014 12 21 14.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25709 1 365.0 1 5 0.0008380254026450176 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 0 0 2015 10 14 9.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25710 1 300.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 5 13 12.066666666666666 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25711 1 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2014 3 7 14.25 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25712 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2013 10 11 8.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25713 1 730.0 1 7 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 11 6 9.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25714 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 12 6 16.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25715 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2015 3 3 6.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +25716 1 30.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 2 20 16.133333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25717 1 2190.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 12 17 8.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25718 1 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 1 20 15.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25719 1 1095.0 1 4 0.00036663611365719525 1 0.0014141678669634674 0.20881354764242768 0 1 0 0 1 2015 6 18 13.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25720 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 7 13 11.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +25721 1 2920.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 6 3 12.383333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25722 1 730.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 12 7 14.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25723 1 240.0 1 7 0.001440356160796124 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 9 12.566666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +25724 1 365.0 1 4 0.002828335733926935 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 1 11.1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25725 1 3650.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 7 15 14.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +25726 0 90.0 1 6 0.00047138928898782245 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2013 11 21 11.0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +25727 1 4380.0 1 3 0.00013094146916328402 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 7 8 7.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25728 1 240.0 1 6 0.0004975775828204793 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 29 13.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25729 1 90.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 4 30 13.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25730 1 365.0 1 3 0.00065470734581642 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 4 7 15.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25731 1 4380.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 9 18 8.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25732 1 2.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 3 11.0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +25733 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010737200471389288 0.009543990214825916 1 1 1 1 0 2015 9 13 9.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25734 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 1 7 13.3 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25735 0 1095.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 2 10 12.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25736 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2014 11 29 9.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +25737 1 60.0 1 3 0.0001047531753306272 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 8 30 8.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25738 1 2920.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 11 15 14.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25739 1 4015.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 7 10.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +25740 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 1 11 7.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25741 1 730.0 1 3 0.00028807123215922483 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 3 19 12.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25742 1 1095.0 1 5 0.0020426869189472305 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2013 12 28 11.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +25743 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 1 30 8.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25744 1 120.0 1 3 0.0045567631268822835 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 10 6 14.566666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25745 0 240.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 25 14.016666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25746 1 210.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 10 10 11.95 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25747 0 365.0 1 6 0.00039282440748985203 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 0 2013 12 23 12.866666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +25748 1 2190.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 3 13 8.6 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25749 1 365.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 2.61882938326568e-05 0.01433321274139921 0 0 0 0 0 2015 3 25 10.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +25750 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 1 2013 11 12 13.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25751 1 1095.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 11 30 12.433333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +25752 0 60.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 12 30 10.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25753 0 90.0 1 8 7.85648814979704e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 10 13 11.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25754 1 5475.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 4 9 10.3 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25755 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 15 12.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25756 0 90.0 1 8 0.00039282440748985203 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 1 2015 12 22 16.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25757 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 8 2 7.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +25758 0 365.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 4 21 12.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25759 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 5 28 8.966666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +25760 1 5475.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2016 2 15 15.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25761 1 730.0 1 7 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 21 15.733333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25762 1 300.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 6 23 15.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25763 0 60.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.0010475317533062722 0.058418178372697985 0 0 0 0 0 2015 7 19 12.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25764 1 365.0 1 7 0.00044520099515516566 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 1 2015 9 22 11.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25765 1 730.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 10 27 11.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25766 1 60.0 1 5 0.0008904019903103313 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 1 0 2015 11 25 11.983333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25767 0 210.0 1 4 0.0007070839334817337 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 0 2015 3 15 14.333333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25768 1 1825.0 1 6 0.00026188293832656804 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 5 16 14.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25769 1 330.0 1 11 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 11 20 11.733333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25770 1 730.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 9 17 11.166666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25771 0 1460.0 1 8 0.00026188293832656804 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 8 16 9.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25772 0 180.0 1 6 0.0017022390991226922 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 12 25 11.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25773 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2013 10 4 13.416666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25774 1 4015.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 1 20 9.583333333333334 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +25775 1 1095.0 1 3 0.00034044781982453846 1 0.00018331805682859762 0.18665908660223612 0 1 0 0 0 2014 1 31 9.7 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25776 1 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 1 0 1 0 2013 12 18 14.216666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25777 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 29 16.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +25778 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 10 16 14.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25779 0 240.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 4 14 12.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +25780 1 1460.0 1 6 0.00026188293832656804 1 0.002121251800445201 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2016 1 12 6.133333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25781 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 1 0 0 2014 7 14 11.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +25782 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 12 16 9.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25783 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 8 30 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +25784 1 730.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2014 7 9 9.166666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25785 0 90.0 1 6 0.0011522849286368993 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 13 14.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25786 1 300.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 8 8 11.25 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25787 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 8 29 15.55 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +25788 1 1460.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.002487887914102396 0.22333626199459058 0 0 0 0 0 2015 10 23 11.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25789 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 3 20 6.95 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +25790 0 60.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2014 10 18 12.116666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25791 1 180.0 1 3 0.0012308498101348698 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 3 12 9.85 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25792 1 2190.0 1 6 0.0005499541704857929 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 10 11 14.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25793 1 2190.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 1 16 8.8 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25794 0 60.0 1 5 0.0013617912792981538 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 11 18 16.033333333333335 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25795 0 1825.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 12 26 11.85 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25796 1 60.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 1 7 12.7 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25797 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 6 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +25798 1 730.0 1 5 0.0008380254026450176 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 10 3 11.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25799 1 60.0 1 5 0.0006023307581511064 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 9 7 13.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25800 0 60.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 0 0 2015 12 20 16.25 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25801 0 60.0 1 12 0.0002095063506612544 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 12 21 9.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25802 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 8 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +25803 1 1460.0 1 5 0.0007594605211470473 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2016 1 21 10.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25804 0 1460.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 12 24 9.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25805 1 365.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 3 18 12.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25806 0 1095.0 1 8 0.00028807123215922483 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 10 21 9.916666666666666 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25807 1 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 3 14 12.4 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25808 0 4745.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 0 0 2015 1 10 10.5 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +25809 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 8 6 11.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +25810 1 1825.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 6 13.9 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25811 1 1095.0 1 6 0.0009689668718083017 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 3 3 7.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25812 1 1460.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 5 27 15.016666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25813 1 1825.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 0 0 0 0 2014 3 3 9.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25814 1 90.0 1 7 0.00013094146916328402 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 10 18 8.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +25815 0 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 7 14 15.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25816 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 30 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +25817 1 60.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2014 8 20 12.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25818 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 12 15 13.583333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25819 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 22 13.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25820 1 2190.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 6 19 13.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25821 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 6 5 13.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25822 0 120.0 1 5 0.00026188293832656804 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2013 12 16 10.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +25823 0 4380.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 7 19 13.883333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25824 0 730.0 1 5 0.00026188293832656804 0 0.0010737200471389288 0.009543990214825916 1 1 1 1 0 2014 1 10 9.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25825 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0005761424643184497 0.034713249608076216 0 1 1 1 0 2014 7 12 13.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25826 0 365.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 0 1 2016 2 6 11.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25827 1 5110.0 1 5 0.001335602985465497 1 0.0004190127013225088 0.2998604579048013 0 0 0 1 0 2014 9 14 12.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25828 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 10 10 10.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25829 1 120.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 11 20 11.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25830 0 30.0 1 6 0.0004975775828204793 0 0.0009951551656409586 0.0030320257722190637 1 1 1 1 0 2013 10 9 14.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +25831 1 2190.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 1 0 2015 8 5 11.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +25832 1 4745.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 28 7.333333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25833 1 3650.0 1 8 0.0005237658766531361 1 0.0007594605211470473 0.07838475717952693 0 1 0 0 0 2016 2 6 8.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +25834 0 2555.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 8 19 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +25835 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 12 24 5.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25836 1 180.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2013 12 13 14.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25837 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 5 31 8.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +25838 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 10 29 16.016666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25839 1 1095.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.0007594605211470473 0.07838475717952693 0 1 0 0 0 2015 9 24 14.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25840 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 5 14 15.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +25841 1 210.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 11 20 15.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +25842 0 5475.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00047138928898782245 0.30864644167657246 1 1 1 1 0 2015 8 1 7.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25843 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 12 14 16.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25844 1 60.0 1 6 0.0015712976299594081 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 8 1 10.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25845 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 0 1 1 0 2014 2 14 10.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25846 0 2555.0 1 6 0.0012046615163022129 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 7 14 15.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25847 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2014 5 3 9.333333333333334 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +25848 1 730.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 8 20 15.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25849 1 365.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 4 20 11.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25850 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 5 15 14.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25851 0 90.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 20 11.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25852 0 150.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 11 14 14.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25853 0 60.0 1 4 0.0012570381039675265 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 11 20 9.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25854 1 1460.0 1 6 0.0017022390991226922 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2016 1 6 14.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +25855 0 300.0 1 5 0.0012308498101348698 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2015 3 20 16.033333333333335 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25856 1 150.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2015 9 29 16.05 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25857 1 2190.0 1 7 0.00034044781982453846 0 0.0018069922744533193 0.0019466983651179218 0 0 0 0 0 2015 1 13 9.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +25858 0 180.0 1 8 0.00026188293832656804 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 1 0 0 2015 5 31 13.833333333333334 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25859 1 3650.0 1 4 0.001597485923792065 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 10 26 15.483333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25860 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 5 14 16.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +25861 0 90.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 8 21 15.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25862 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 4 12 12.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +25863 0 2190.0 1 3 0.00013094146916328402 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 12 27 15.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25864 1 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 12 20 14.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25865 0 90.0 1 7 0.00023569464449391123 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 12 15 12.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25866 1 4745.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 8 3 10.133333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25867 0 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 12 31 7.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25868 1 2555.0 1 5 0.00044520099515516566 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2013 10 25 12.216666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25869 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 4 26 8.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +25870 1 730.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 11 29 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25871 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 11 24 8.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +25872 1 365.0 1 8 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 10 2 14.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +25873 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 9 26 10.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25874 0 30.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.0001047531753306272 0.0030320257722190637 0 1 1 1 0 2014 8 20 11.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +25875 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 8 10 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +25876 1 365.0 1 3 0.0016498625114573786 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 9 8 10.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +25877 1 1460.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 10 13.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25878 1 120.0 1 6 0.00036663611365719525 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 30 10.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25879 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2015 10 19 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +25880 0 1825.0 1 6 0.0004975775828204793 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 1 26 12.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25881 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 18 13.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25882 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 5 12 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +25883 1 1460.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 6 6 8.9 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25884 1 1.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 3 17 9.55 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +25885 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 5 2 12.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +25886 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 5 25 8.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +25887 0 1095.0 1 4 0.0002095063506612544 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 12 5 15.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25888 1 365.0 1 7 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 22 14.2 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25889 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0009951551656409586 0.31422812548452117 0 1 1 0 0 2014 11 30 11.0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25890 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2013 10 25 13.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25891 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 2 16 15.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25892 1 365.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 3 11.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25893 1 210.0 1 5 0.00044520099515516566 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 12 8 12.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +25894 1 1095.0 1 5 0.0015451093361267512 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 12 30 13.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25895 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 6 8 13.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +25896 1 270.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 1 28 9.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25897 0 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 3 25 12.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25898 1 365.0 1 4 0.0010737200471389288 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 9 19 14.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25899 1 60.0 1 6 0.0005499541704857929 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 1 2 12.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +25900 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 7 3 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25901 0 2555.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0009427785779756449 0.3338157010698227 0 1 0 0 0 2015 1 20 8.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +25902 1 730.0 1 7 0.0006808956396490769 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 1 0 2014 6 19 11.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25903 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 3 22 14.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +25904 1 2920.0 1 6 0.00039282440748985203 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2015 1 25 10.5 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25905 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 4 17 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25906 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 7 10 13.666666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25907 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 8 12.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +25908 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 6 28 9.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +25909 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0048186460652088516 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 10 8 4.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +25910 1 365.0 1 5 0.00036663611365719525 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2016 1 3 15.633333333333333 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25911 0 1460.0 1 4 0.0033521016105800706 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 4 4 14.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25912 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 9 29 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +25913 1 60.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 1 0 2015 9 11 12.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25914 1 365.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 20 14.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25915 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.001466544454628781 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 5 17 15.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25916 0 30.0 1 6 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 12 6 13.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25917 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 1 1 0 2016 1 26 10.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25918 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 22 12.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +25919 0 90.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 0 1 0 1 2015 2 2 15.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25920 1 1825.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 11 17 14.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25921 1 1825.0 1 9 0.00013094146916328402 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 0 0 2015 8 7 11.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25922 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 12 29 9.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25923 1 1825.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 12 26 9.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25924 0 60.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.0009951551656409586 0.31422812548452117 0 1 1 1 0 2013 11 6 4.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25925 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 23 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +25926 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2015 11 12 16.283333333333335 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +25927 1 1095.0 1 5 0.0013617912792981538 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 0 0 0 0 2014 4 6 8.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25928 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2016 1 20 15.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25929 0 30.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 6 22 9.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +25930 0 365.0 1 6 0.0016498625114573786 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 21 10.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25931 1 730.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2014 11 7 15.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25932 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0003142595259918816 0.221406791048633 0 1 0 0 0 2015 7 28 15.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25933 0 60.0 1 5 0.001335602985465497 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 0 2014 9 5 11.116666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25934 1 4380.0 1 3 5.23765876653136e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2016 1 26 9.85 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +25935 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2015 4 6 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +25936 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0013879795731308105 0.000964735472978793 0 1 1 1 0 2015 4 17 13.25 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25937 1 1095.0 1 5 0.0005499541704857929 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 3 6 13.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25938 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 12 11.05 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +25939 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2013 12 21 8.75 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25940 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 27 13.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +25941 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 4 23 13.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25942 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 10 27 13.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25943 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 4 24 12.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25944 0 365.0 1 3 0.0016498625114573786 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 4 19 10.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +25945 1 5475.0 1 4 0.0007070839334817337 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 4 13 11.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +25946 0 14.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 5 25 12.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +25947 0 1095.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 0 2015 6 10 15.033333333333333 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25948 1 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2013 11 19 14.5 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25949 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 3 11.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +25950 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 10 30 10.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +25951 0 1825.0 1 6 0.00047138928898782245 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 6 24 14.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25952 1 730.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 10 21 14.816666666666666 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25953 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 31 15.6 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +25954 0 2555.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 10 19 11.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +25955 0 365.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 1 8 12.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25956 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 10 16 12.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +25957 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 4 15 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +25958 1 1095.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 17 11.616666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25959 0 2920.0 1 7 0.0011784732224695562 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 1 15 11.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25960 0 60.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 12 11 11.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25961 1 180.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 23 14.583333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25962 1 365.0 1 5 0.0007332722273143905 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 4 18 9.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25963 1 730.0 1 4 0.0007332722273143905 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 20 13.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25964 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 5 12 14.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +25965 1 1460.0 1 4 0.0005499541704857929 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 2 13 16.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25966 1 1825.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 11 13 12.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25967 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 0 0 0 0 2015 3 21 9.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25968 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 9 10.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25969 0 1460.0 1 7 0.0001571297629959408 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2013 12 2 13.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25970 1 730.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 8 4 8.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25971 1 1095.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 2 18 16.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25972 1 1460.0 1 7 0.0007070839334817337 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 1 0 2015 5 26 15.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25973 1 2555.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 3 10 13.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25974 1 365.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 4 5 8.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25975 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 9 6 13.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25976 1 30.0 1 7 0.0007070839334817337 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2016 2 6 14.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25977 1 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 11 23 11.866666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +25978 1 365.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2016 1 27 10.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25979 1 730.0 1 6 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 5 14 13.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25980 0 30.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.0018069922744533193 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 10 4 8.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +25981 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 6 16 14.3 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +25982 0 365.0 1 5 0.0021474400942778577 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 7 20 14.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25983 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 6 18 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25984 1 365.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 10 13.2 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25985 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 7 16 9.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25986 1 730.0 1 4 0.0012832263978001834 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 4 14 9.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25987 1 730.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 9 25 15.716666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25988 0 4380.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 0 1 1 0 2015 4 19 9.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25989 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0003142595259918816 0.221406791048633 0 0 0 0 0 2015 1 23 15.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +25990 0 120.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 7 26 10.133333333333333 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25991 1 2555.0 1 5 0.0021474400942778577 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 11 18 14.933333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +25992 0 90.0 1 8 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 9 5.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25993 0 365.0 1 5 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 2 12 11.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +25994 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 6 26 11.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +25995 1 730.0 1 6 0.0008904019903103313 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 22 5.15 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +25996 1 2190.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 1 0 2013 12 8 12.983333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25997 0 365.0 1 5 0.00034044781982453846 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2014 8 21 10.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +25998 1 365.0 1 5 0.0010737200471389288 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 5 10 14.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +25999 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.001597485923792065 0.19926955742760177 1 1 1 1 0 2015 1 25 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +26000 0 3650.0 1 4 0.0007594605211470473 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2016 2 16 11.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26001 1 1460.0 1 2 0.0007332722273143905 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 5 23 14.9 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26002 0 365.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 12 8 13.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26003 0 5475.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 0 0 0 2014 2 13 14.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26004 0 60.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 7 12 14.5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26005 1 730.0 1 3 0.0012308498101348698 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 11 4 15.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26006 1 2190.0 1 7 0.0042686918947230585 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 7 22 13.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26007 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2014 6 21 5.0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26008 0 14.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 3 11.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +26009 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 1 5 13.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26010 0 60.0 1 7 0.0006808956396490769 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 11 19 12.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +26011 1 30.0 1 6 0.0012046615163022129 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 8 22 8.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26012 0 2190.0 1 5 0.00065470734581642 1 0.00028807123215922483 0.3637914104088067 1 1 1 1 0 2015 11 4 7.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26013 1 180.0 1 6 0.0009689668718083017 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 8 19 10.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +26014 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 11 25 14.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26015 0 365.0 1 3 0.0003142595259918816 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 6 5 13.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26016 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 4 26 11.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +26017 1 240.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 12 4 14.366666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26018 1 730.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.0009165902841429881 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 12 4 14.383333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26019 1 1460.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 5 29 9.133333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26020 1 365.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2015 9 10 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26021 0 3650.0 1 5 0.0008380254026450176 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2014 2 21 12.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26022 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 3 20 12.583333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26023 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 3 28 11.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +26024 1 365.0 1 6 0.00039282440748985203 1 0.0001571297629959408 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 3 11 7.266666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +26025 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2016 1 3 13.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26026 1 730.0 1 5 0.0007594605211470473 1 0.0007070839334817337 0.23987458438851278 0 1 0 0 0 2015 7 14 10.416666666666666 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26027 0 60.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 8 9 13.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26028 1 365.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2013 12 20 10.716666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26029 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 10 8 14.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26030 1 210.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 6 26 16.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26031 1 1095.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 0 0 0 0 2015 2 25 8.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26032 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 4 17 10.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +26033 1 365.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 5 4 10.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26034 0 1095.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 1 2014 9 16 7.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26035 0 60.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 9 21 12.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +26036 1 60.0 1 6 0.0015712976299594081 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 10 17 7.416666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26037 1 1095.0 1 4 0.0004190127013225088 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 10 16 14.433333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26038 1 1825.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 1 0 0 0 2014 5 26 13.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26039 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 1 5 10.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26040 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 8 13 14.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +26041 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 12 2 9.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26042 1 1095.0 1 10 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 21 12.35 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26043 1 2555.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 1 2 7.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26044 1 210.0 1 5 0.0008380254026450176 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 7 2 7.216666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +26045 0 5840.0 1 7 0.0006023307581511064 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 0 1 2015 8 12 6.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26046 0 60.0 1 5 5.23765876653136e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 0 2015 12 24 9.35 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +26047 0 1460.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 0 0 0 2014 6 5 14.95 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26048 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 1 0 2014 1 11 13.516666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26049 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 6 11 14.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +26050 0 60.0 1 6 0.0016498625114573786 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 6 19 9.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26051 1 2190.0 1 7 0.0042686918947230585 1 0.00036663611365719525 0.18665908660223612 0 1 0 0 0 2015 12 31 10.6 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26052 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 1 0 0 0 2015 2 16 14.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26053 1 60.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 6 4 11.583333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26054 1 60.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 12 13 15.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26055 1 60.0 1 4 0.0005499541704857929 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 0 0 0 0 2015 5 25 11.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26056 1 1095.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 8 8 14.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26057 0 90.0 1 4 0.0004975775828204793 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 9 30 9.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26058 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 7 4 11.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +26059 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 1 0 1 0 2014 3 23 14.516666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26060 0 1460.0 1 7 0.00034044781982453846 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 1 2013 11 10 14.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26061 0 60.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 10 18 12.15 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26062 1 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 21 16.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +26063 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 5 3 15.15 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +26064 0 2.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010737200471389288 0.009543990214825916 1 0 1 1 0 2015 7 3 8.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +26065 1 2190.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 4 24 15.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26066 1 330.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2016 1 11 14.483333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26067 0 30.0 1 12 2.61882938326568e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 11 24 11.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +26068 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 1 1 0 2014 6 6 10.65 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +26069 1 730.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 1 2015 7 5 9.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26070 0 60.0 1 3 0.0015451093361267512 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 3 15 15.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26071 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 8 18 10.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26072 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2015 7 6 6.666666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +26073 0 60.0 1 6 0.0004190127013225088 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 8 30 13.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26074 1 90.0 1 4 0.0010475317533062722 1 0.0010737200471389288 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 5 18 13.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26075 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2013 11 26 14.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +26076 1 365.0 1 8 0.00028807123215922483 1 0.00023569464449391123 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2013 12 24 8.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26077 1 730.0 1 5 0.0001047531753306272 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 6 23 7.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +26078 1 210.0 1 6 0.0012046615163022129 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 11 21 12.3 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26079 1 2190.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 4 19 13.633333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26080 1 300.0 1 7 0.0003142595259918816 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 15 16.283333333333335 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26081 1 730.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 12 20 12.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26082 1 365.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 7 15.816666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26083 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 2.61882938326568e-05 0.20881354764242768 1 1 1 1 0 2014 9 26 6.55 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +26084 1 6.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 3 6 6.833333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +26085 1 300.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 11 18 14.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26086 1 730.0 1 4 0.0012570381039675265 1 0.0004190127013225088 0.2998604579048013 0 1 0 0 0 2014 5 28 14.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26087 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 11 8 9.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +26088 1 365.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2013 10 25 10.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26089 0 1095.0 1 1 0.0010213434594736153 1 0.0033782899044127275 0.31410753355039883 1 1 1 1 0 2014 7 24 8.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26090 1 730.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 1 0 2014 8 1 8.55 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26091 1 60.0 1 6 0.0004190127013225088 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 9 9 14.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +26092 0 365.0 1 6 0.0012832263978001834 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2013 10 14 10.05 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26093 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 7 21 7.866666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +26094 1 120.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 7 14 14.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26095 1 2555.0 1 4 0.0004190127013225088 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 1 0 2015 6 17 10.033333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26096 0 730.0 1 4 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 2 17 10.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +26097 1 60.0 1 4 0.0012832263978001834 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 2 8 15.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26098 0 90.0 1 3 0.00036663611365719525 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 11 3 10.7 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26099 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 8 2 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +26100 0 120.0 1 7 0.00047138928898782245 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 9 11 3.8833333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26101 1 730.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 7 14 10.183333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26102 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 9 23 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +26103 1 150.0 1 7 0.00023569464449391123 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 10 8 12.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +26104 1 1095.0 1 5 0.0007332722273143905 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 2 10 8.166666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26105 1 300.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 3 14 15.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26106 1 1095.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 10 29 15.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26107 1 1095.0 1 5 0.0007594605211470473 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2014 10 25 7.9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26108 0 3285.0 1 6 0.0001571297629959408 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2013 12 5 15.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26109 0 2555.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 9 8 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26110 1 1825.0 1 7 0.00023569464449391123 1 0.0017284273929553489 0.30668251589229417 0 1 0 1 0 2014 9 1 15.416666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26111 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 3 30 8.75 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26112 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0006023307581511064 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 3 13 9.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26113 0 60.0 1 4 0.0015712976299594081 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 1 2014 8 27 13.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +26114 1 365.0 1 11 0.0001571297629959408 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 9 11 12.783333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26115 0 1095.0 1 6 0.0012046615163022129 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 1 13 5.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26116 1 1095.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 3 22 12.0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26117 1 365.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2015 6 30 10.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26118 0 60.0 1 12 2.61882938326568e-05 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 11 29 14.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26119 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 18 12.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +26120 0 60.0 1 5 0.0005237658766531361 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 7 8 14.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26121 1 120.0 1 5 0.0008118371088123609 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 12 1 14.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26122 1 365.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 12 9 13.266666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26123 1 365.0 1 11 2.61882938326568e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2016 2 7 15.35 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26124 1 120.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 10 12 11.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26125 1 1460.0 1 4 0.00044520099515516566 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 7 21 14.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26126 1 730.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2013 11 30 14.35 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26127 1 365.0 1 9 7.85648814979704e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 31 14.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26128 1 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 31 11.7 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +26129 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 5 6 12.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +26130 0 1095.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 2 4 12.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26131 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.001597485923792065 0.19926955742760177 1 1 1 1 0 2015 4 17 13.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +26132 0 3650.0 1 8 0.00026188293832656804 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 8 21 9.8 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26133 1 1460.0 1 7 0.00044520099515516566 1 0.002383134738771769 0.23987458438851278 0 1 0 1 0 2014 2 23 13.0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26134 1 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 1 5 15.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26135 1 730.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 4 19 15.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26136 1 3285.0 1 5 0.0005761424643184497 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 2 21 8.4 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26137 1 2.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 4 10 13.35 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +26138 1 7.0 1 5 0.0008904019903103313 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 2 14 11.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +26139 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2013 10 10 10.1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26140 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 11 17 8.266666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +26141 1 60.0 1 5 0.0006023307581511064 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 23 14.35 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26142 0 60.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 11 6 15.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26143 0 14.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 1 1 0 2014 8 10 12.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 +26144 1 2920.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 0 0 1 0 2014 4 18 7.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +26145 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 6 18 10.533333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +26146 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 11 6 12.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +26147 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 9 10 3.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +26148 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 11 3 11.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26149 1 180.0 1 6 0.0019641220374492603 1 0.0009165902841429881 0.13377090978000586 0 1 0 0 0 2013 10 31 12.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26150 1 365.0 1 4 0.00034044781982453846 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 8 25 12.283333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +26151 1 60.0 1 4 0.0008118371088123609 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2013 11 26 11.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26152 0 1095.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.0008118371088123609 0.31291884162833566 0 1 1 1 0 2015 1 3 9.583333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26153 0 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 4 24 12.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26154 1 1460.0 1 5 0.0009951551656409586 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 10 12 15.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26155 1 60.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 17 12.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26156 0 28.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2013 10 19 11.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +26157 1 365.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 1 25 8.566666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26158 1 2920.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 1 0 2015 11 10 13.816666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26159 1 2190.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 4 6 10.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26160 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 3 19 6.933333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +26161 1 730.0 1 10 0.00018331805682859762 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 11 3 8.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26162 1 730.0 1 3 0.00018331805682859762 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 5 17 8.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26163 1 730.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 12 12 9.166666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +26164 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 9 5 14.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26165 1 365.0 1 5 0.001335602985465497 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 14 8.4 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26166 1 1825.0 1 6 0.00018331805682859762 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 11 15 14.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26167 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 10 17 9.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +26168 1 2920.0 1 4 0.00047138928898782245 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 7 7 9.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26169 0 90.0 1 11 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 12 13.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26170 1 3285.0 1 7 0.00028807123215922483 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2016 1 28 5.666666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26171 0 730.0 1 8 0.0011260966348042424 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 1 5 10.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26172 0 150.0 1 8 0.0011260966348042424 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 1 26 13.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26173 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 9 21 12.95 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +26174 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 2 22 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +26175 1 365.0 1 6 0.0003142595259918816 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 6 11 11.7 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26176 1 5475.0 1 8 0.0011260966348042424 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 8 11 15.283333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26177 1 2190.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.0014141678669634674 0.20881354764242768 0 0 0 0 0 2015 4 29 13.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26178 1 2920.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 2 10 7.95 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +26179 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2016 1 11 15.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26180 1 730.0 1 6 0.00036663611365719525 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2015 7 19 8.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26181 1 30.0 1 4 0.0011260966348042424 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 10 25 8.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26182 1 365.0 1 4 0.0010999083409715857 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 7 6 12.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26183 0 2555.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 10 28 15.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26184 1 365.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 3 6 10.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +26185 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 2 16 15.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26186 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 0 1 0 0 2014 7 20 5.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +26187 0 730.0 1 7 0.0006285190519837632 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 0 2013 11 25 10.866666666666667 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26188 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 9 14 5.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +26189 1 365.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2013 10 5 12.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26190 0 1825.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 10 24 10.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26191 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2013 12 9 10.55 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26192 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2015 9 3 12.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +26193 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 10 20 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +26194 1 365.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 9 10 13.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26195 1 1825.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 12 6.116666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26196 1 90.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 8 28 13.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26197 1 2190.0 1 4 0.00028807123215922483 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 4 7.4 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26198 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 7 26 15.066666666666666 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26199 0 90.0 1 4 0.00036663611365719525 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 10 26 10.15 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26200 1 300.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 0 0 0 0 2015 9 23 14.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26201 1 730.0 1 6 0.0006808956396490769 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 3 11 15.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26202 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 28 13.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +26203 1 365.0 1 5 0.0007332722273143905 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2014 12 19 6.616666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26204 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 0 1 2013 10 16 13.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26205 1 300.0 1 6 0.00047138928898782245 1 0.00018331805682859762 0.25768773580029974 0 1 0 0 0 2014 12 1 11.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26206 0 30.0 1 5 0.0007594605211470473 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 8 24 10.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +26207 0 2190.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 7 15 8.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26208 1 1095.0 1 4 0.0004190127013225088 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2016 2 19 9.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +26209 0 90.0 1 8 0.00047138928898782245 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 11 30 14.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26210 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 7 6 9.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26211 1 1095.0 1 5 0.0017546156867880058 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 0 0 0 0 2015 2 7 14.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26212 1 1460.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0002095063506612544 0.2229400313539029 0 0 0 0 0 2014 7 24 8.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26213 1 1095.0 1 5 0.0014927327484614377 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 6 13 13.666666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26214 0 60.0 1 5 0.00023569464449391123 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 11 16 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26215 1 2920.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 15 14.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26216 1 730.0 1 4 0.00028807123215922483 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 1 0 2014 5 12 8.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26217 1 365.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2015 9 6 13.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26218 1 730.0 1 7 0.0006808956396490769 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 12 20 14.3 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +26219 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 5 13 13.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26220 1 1095.0 1 6 0.0011522849286368993 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 5 20 13.1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26221 0 30.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 11 7 10.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +26222 1 60.0 1 3 0.00018331805682859762 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2014 11 25 9.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26223 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 1 2015 1 30 6.0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +26224 0 30.0 1 6 0.0018069922744533193 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 1 2014 10 14 10.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +26225 1 1460.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0006808956396490769 0.3212396850827778 0 1 0 0 0 2014 4 6 13.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26226 1 3650.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 20 11.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26227 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 21 11.166666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +26228 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 8 28 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26229 1 730.0 1 6 0.00044520099515516566 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 10 7 11.233333333333333 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26230 0 730.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 11 16 14.45 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26231 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2015 10 1 11.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +26232 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 12 29 14.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26233 1 1095.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 24 16.283333333333335 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26234 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 3 24 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +26235 1 4380.0 1 5 0.0005499541704857929 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2015 10 10 11.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +26236 0 90.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 14 14.15 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26237 0 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 1 1 0 2014 2 1 7.083333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26238 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 9 9 14.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +26239 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.00039282440748985203 0.3021344772339656 1 1 1 1 0 2015 7 22 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26240 1 60.0 1 2 0.0007332722273143905 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 10 7 15.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26241 1 730.0 1 5 0.0051067172973680765 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 26 9.233333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26242 1 2190.0 1 6 0.0008642136964776744 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 12 2 8.45 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26243 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 11 6.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +26244 1 28.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2016 1 28 15.616666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +26245 1 2920.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 0 0 0 0 2014 8 1 3.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26246 0 60.0 1 6 0.0005499541704857929 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 6 28 14.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +26247 1 150.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 9 23 8.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +26248 0 90.0 1 3 0.0001571297629959408 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 9 17 12.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26249 0 60.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2014 6 16 13.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26250 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 5 20 10.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +26251 1 2190.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.0013617912792981538 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2016 1 4 15.35 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26252 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 5 23 8.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26253 0 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 9 11 15.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +26254 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 0 1 2014 5 10 12.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26255 0 30.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 11 11.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +26256 0 730.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 6 6 10.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26257 1 1095.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 11 25 13.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26258 1 365.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 5 5 10.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26259 1 730.0 1 6 0.00130941469163284 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 1 17 12.866666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26260 0 60.0 1 6 0.0006023307581511064 0 0.0009951551656409586 0.0030320257722190637 1 1 1 1 0 2014 7 4 11.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26261 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 9 10 8.75 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +26262 0 180.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 1 1 0 2014 5 17 7.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26263 1 365.0 1 5 0.0007332722273143905 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 8 29 21.0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26264 0 180.0 1 10 0.00028807123215922483 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 3 13 10.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +26265 1 730.0 1 7 0.00018331805682859762 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 11 14 11.666666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26266 1 2190.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.00044520099515516566 0.21427463951625408 0 1 0 0 0 2015 5 28 15.45 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26267 0 90.0 1 9 0.0001047531753306272 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2013 12 23 14.116666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26268 1 120.0 1 5 0.00034044781982453846 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 5 12 9.2 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26269 1 1460.0 1 7 0.00028807123215922483 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 2 15 11.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26270 0 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 2 13 10.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26271 0 1460.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 11 26 17.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26272 1 2190.0 1 10 0.00028807123215922483 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 30 14.283333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26273 1 2555.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0018331805682859762 0.3062690578324461 0 1 0 0 0 2014 12 20 13.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26274 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 5 13 6.0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +26275 1 4745.0 1 6 0.0001047531753306272 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2013 12 24 8.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +26276 1 60.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 1 0 2015 8 21 15.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26277 1 1095.0 1 5 0.0004190127013225088 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 23 14.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26278 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0010737200471389288 0.009543990214825916 1 1 1 1 0 2015 5 5 8.75 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +26279 0 365.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 10 27 14.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26280 0 90.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 8 19 13.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26281 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 6 1 9.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26282 0 2920.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2013 11 20 15.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26283 0 60.0 1 12 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 8 30 11.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26284 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 7 15 13.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +26285 0 150.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 0 1 2014 1 14 10.85 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26286 0 30.0 1 11 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 27 10.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +26287 1 4380.0 1 5 0.0015189210422940946 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 5 22 7.133333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26288 0 60.0 1 8 0.00047138928898782245 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 0 1 1 0 2014 12 11 14.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26289 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 7 8.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +26290 0 2190.0 1 7 5.23765876653136e-05 0 7.85648814979704e-05 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 2 23 9.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26291 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 12 6 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26292 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 8 16 12.85 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26293 0 300.0 1 6 0.0019641220374492603 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 12 2 11.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26294 1 365.0 1 4 0.0006285190519837632 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2014 5 2 12.383333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26295 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 6 9 15.25 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +26296 1 365.0 1 4 0.0010999083409715857 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2013 11 16 11.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26297 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 12 18 10.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +26298 0 60.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 12 9 13.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +26299 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 4 2 11.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +26300 1 365.0 1 5 0.00047138928898782245 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 0 0 0 0 2013 11 25 12.183333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +26301 1 2920.0 1 4 0.0016498625114573786 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 16 7.433333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26302 0 365.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 2 15 10.3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26303 1 365.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 1 2015 8 13 13.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26304 1 3650.0 1 6 0.00028807123215922483 0 0.0004975775828204793 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2016 2 12 13.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +26305 1 1095.0 1 8 7.85648814979704e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 11 9 15.066666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26306 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0009165902841429881 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 10 1 12.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +26307 1 365.0 1 4 0.00065470734581642 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 1 11 13.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26308 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 10 10 11.983333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +26309 1 60.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 5 23 9.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26310 0 120.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 10 2 8.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26311 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 7 6 15.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26312 1 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 7 12 9.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26313 0 60.0 1 4 0.00034044781982453846 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2014 5 26 12.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26314 1 1095.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 10 29 9.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26315 1 730.0 1 12 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 7 10 7.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26316 0 3650.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 11 15 14.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26317 0 90.0 1 6 0.0004975775828204793 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2013 11 9 12.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26318 1 730.0 1 6 0.0002095063506612544 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 1 0 2016 1 26 15.116666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26319 1 3285.0 1 6 0.0002095063506612544 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2016 1 3 10.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26320 1 2920.0 1 7 0.0005761424643184497 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 1 2 14.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26321 1 730.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.003168783553751473 0.30700983685634053 0 0 0 0 0 2015 8 2 14.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +26322 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 7 12 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +26323 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 5 9 8.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +26324 1 2190.0 1 5 0.0010737200471389288 1 2.61882938326568e-05 0.027098730339207882 0 1 0 0 0 2014 6 25 8.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26325 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 9 7 13.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +26326 0 28.0 1 10 0.00036663611365719525 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2014 7 23 10.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +26327 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 6 16 9.333333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +26328 1 365.0 1 6 0.00047138928898782245 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2015 3 1 16.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26329 1 2190.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 29 11.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26330 0 210.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 11 23 11.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26331 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 4 4 10.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +26332 1 270.0 1 4 0.0033521016105800706 1 2.61882938326568e-05 0.17210191741175254 0 0 0 0 0 2014 7 5 12.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26333 1 365.0 1 7 0.0006023307581511064 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 2 1 10.6 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26334 1 1095.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 12 30 14.716666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26335 1 60.0 1 4 0.0023045698572737986 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 1 0 2015 8 14 10.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26336 1 300.0 1 3 0.0008118371088123609 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 3 22 15.05 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26337 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 11 23 14.5 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26338 0 120.0 1 6 0.0015189210422940946 1 0.0001571297629959408 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 12 26 11.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26339 1 1095.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 15 13.283333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26340 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.001466544454628781 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 9 19 13.616666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26341 1 2555.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 8 25 12.266666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26342 1 365.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 1 26 13.316666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26343 0 60.0 1 6 0.00130941469163284 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2015 11 12 7.066666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26344 1 730.0 1 5 0.0021474400942778577 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 6 8 13.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26345 1 2555.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 7 27 12.783333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26346 0 60.0 1 7 0.00026188293832656804 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 12 16 10.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26347 1 1825.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 6 21 12.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26348 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 1 2014 3 3 14.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26349 1 365.0 1 7 0.00034044781982453846 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 5 2 18.466666666666665 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26350 0 120.0 1 4 0.00065470734581642 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 30 11.3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26351 1 60.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.00039282440748985203 0.20717694282219581 0 1 0 0 0 2014 6 21 10.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26352 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0013617912792981538 0.3118679690595552 0 1 0 1 0 2013 10 27 12.5 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26353 1 330.0 1 6 0.00065470734581642 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2015 4 30 11.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26354 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 8 8 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26355 1 120.0 1 5 0.0004975775828204793 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 1 0 2014 5 2 11.3 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +26356 1 2190.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 10 5 13.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26357 1 365.0 1 5 0.00013094146916328402 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 1 30 9.833333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26358 1 365.0 1 4 5.23765876653136e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 9 16 11.633333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +26359 1 730.0 1 6 0.00130941469163284 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 3 8 15.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26360 1 730.0 1 7 0.0002095063506612544 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 1 0 2014 10 18 15.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26361 1 730.0 1 4 0.0017022390991226922 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 21 11.0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26362 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 9 27 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +26363 0 730.0 1 7 0.0006808956396490769 1 0.0010475317533062722 0.3338157010698227 0 1 1 0 1 2015 8 25 7.583333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26364 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2016 1 29 15.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26365 1 1095.0 1 4 0.0014927327484614377 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 18 11.416666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26366 0 3650.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 6 28 9.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26367 1 2555.0 1 8 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2015 3 3 12.383333333333333 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26368 1 3285.0 1 9 2.61882938326568e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 9 19 14.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26369 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 9 14.733333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26370 1 730.0 1 5 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 4 22 15.5 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26371 1 365.0 1 4 0.0014927327484614377 0 0.0006285190519837632 0.058418178372697985 0 1 0 0 0 2014 7 24 4.25 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26372 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 1 2014 6 29 8.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26373 1 1460.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 3 11 10.066666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +26374 1 730.0 1 3 0.00013094146916328402 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 9 8 11.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +26375 1 2555.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 9 26 14.716666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26376 0 180.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 4 10 10.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 +26377 1 1460.0 1 6 0.0017022390991226922 1 0.0001571297629959408 0.06350026702499699 0 1 0 0 0 2015 6 19 14.5 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26378 1 330.0 1 6 0.0019641220374492603 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2013 12 4 7.95 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26379 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 11 25 11.833333333333334 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +26380 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 10 26 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +26381 0 120.0 1 12 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 7 18 15.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26382 1 730.0 1 5 0.0015189210422940946 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 1 27 12.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26383 1 1460.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 2 9 9.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26384 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 1 15 15.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26385 0 730.0 1 3 7.85648814979704e-05 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 0 0 2015 1 27 14.15 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26386 1 1460.0 1 4 0.00028807123215922483 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 8 30 12.083333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26387 1 2190.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 1 0 2015 8 2 21.0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26388 1 2555.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 1 5 14.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26389 0 60.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2013 11 24 14.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26390 0 300.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 0 0 2015 10 23 15.75 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26391 1 270.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 9 29 11.483333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26392 0 365.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2013 12 27 9.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26393 0 1460.0 1 7 0.0005761424643184497 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2015 2 28 9.016666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26394 0 2920.0 1 5 0.0038758674872332068 1 0.0001047531753306272 0.19923510258928112 1 1 1 1 0 2015 4 20 15.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26395 1 365.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 10 10 15.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26396 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2015 8 24 15.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26397 1 2555.0 1 4 0.0007332722273143905 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 8 17 11.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26398 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 7 18 12.75 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +26399 0 60.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 8 25 14.5 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +26400 0 1095.0 1 5 0.0008380254026450176 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 0 0 2015 9 18 12.433333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26401 0 3.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 9 23 14.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +26402 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 7 19 11.483333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +26403 1 2555.0 1 5 0.00039282440748985203 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 10 8 14.383333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26404 1 150.0 1 4 0.0003142595259918816 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 10 7 8.733333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26405 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 8 7.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +26406 0 365.0 1 5 0.00018331805682859762 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 1 21 11.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26407 1 3650.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 5 23 11.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26408 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 12 6 11.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +26409 1 1825.0 1 4 0.002514076207935053 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2014 12 27 15.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26410 1 730.0 1 7 0.0005237658766531361 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2013 11 20 13.183333333333334 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26411 1 2555.0 1 5 0.0007856488149797041 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 4 8 6.583333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26412 1 365.0 1 4 0.0001571297629959408 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 0 0 0 0 2016 1 31 13.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26413 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 0 0 0 0 2014 9 29 13.05 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +26414 1 365.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 5 14 10.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +26415 1 730.0 1 7 0.0002095063506612544 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 22 14.3 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +26416 1 2555.0 1 5 0.0003142595259918816 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 3 2 8.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26417 1 2555.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2013 10 29 14.933333333333334 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +26418 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 1 9.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26419 1 300.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 0 0 2014 11 2 15.216666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26420 1 4380.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2014 9 5 10.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26421 1 730.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.0030902186722535025 0.058418178372697985 0 0 0 0 0 2014 8 19 7.8 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26422 1 365.0 1 12 2.61882938326568e-05 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 1 2015 10 11 15.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26423 1 1825.0 1 4 0.0004190127013225088 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 6 29 14.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26424 1 60.0 1 6 0.0001047531753306272 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 0 0 0 0 2013 10 5 8.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +26425 1 1095.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 4 20 9.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26426 0 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 1 21 9.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26427 1 60.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 6 13 13.25 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26428 1 730.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 1 30 13.566666666666666 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26429 1 2190.0 1 6 0.00044520099515516566 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 9 28 10.8 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +26430 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 10 13 11.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +26431 1 2555.0 1 5 0.002906900615424905 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 12 4 14.466666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26432 0 60.0 1 5 0.001335602985465497 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 10 15 15.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26433 1 1460.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 11 15 11.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26434 1 1825.0 1 7 0.00018331805682859762 1 0.003980620662563834 0.3041845401140455 0 1 0 0 0 2014 8 2 11.55 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26435 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 1 29 9.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +26436 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2015 8 27 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +26437 1 365.0 1 7 0.0003142595259918816 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 8 25 10.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26438 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.001440356160796124 0.221406791048633 0 1 0 0 0 2015 3 7 12.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26439 0 7.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 1 1 0 2015 9 17 9.35 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +26440 0 90.0 1 5 0.00028807123215922483 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 12 2 11.85 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26441 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 2 18 9.1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +26442 1 365.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 3 6 8.516666666666667 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26443 1 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 24 13.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26444 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 0 0 2015 2 7 8.666666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +26445 1 6205.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 10 24 10.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26446 1 6.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 3 6 6.816666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +26447 0 5.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 3 6.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +26448 1 1460.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 6 30 13.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +26449 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 5 4 10.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +26450 1 730.0 1 6 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 11 3 13.883333333333333 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26451 1 730.0 1 4 0.00047138928898782245 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 5 6 8.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26452 0 270.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 10 18 10.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +26453 0 365.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 4 6 11.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26454 1 365.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 11 2 9.5 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26455 0 60.0 1 5 0.00034044781982453846 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 0 0 2014 6 30 11.116666666666667 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26456 1 180.0 1 6 0.0004190127013225088 1 0.0010737200471389288 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 5 15.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26457 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 9 3 16.166666666666668 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +26458 1 365.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2014 10 26 10.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26459 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 2 20 12.933333333333334 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +26460 0 30.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 10 12 11.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +26461 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2013 12 12 14.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +26462 0 730.0 1 9 0.0003142595259918816 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 10 26 8.666666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26463 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0012308498101348698 0.31410753355039883 0 1 0 0 0 2013 10 3 12.7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26464 1 2920.0 1 5 0.0007594605211470473 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 5 12 13.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26465 1 5110.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2014 4 17 13.5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26466 1 30.0 1 5 0.0002095063506612544 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 13 12.516666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26467 1 1825.0 1 7 0.00034044781982453846 1 0.0007594605211470473 0.32316915602873536 0 0 0 0 0 2014 11 13 15.983333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +26468 0 180.0 1 7 0.0011260966348042424 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 8 10.233333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26469 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0020164986251145736 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2015 6 4 15.25 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +26470 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2014 12 20 14.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26471 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 7 30 15.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +26472 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 11 8 21.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +26473 1 3285.0 1 5 0.0020426869189472305 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2015 9 12 12.666666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26474 0 1825.0 1 5 0.0007332722273143905 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 3 6 9.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26475 1 210.0 1 5 0.00047138928898782245 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 7 24 14.583333333333334 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26476 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 1 0 0 0 2014 1 4 13.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26477 1 1460.0 1 4 0.0010999083409715857 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2015 7 15 12.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26478 1 730.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 12 7 21.0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +26479 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 11 5 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +26480 1 730.0 1 5 0.0032735367290821003 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 11 16 14.616666666666667 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26481 1 3285.0 1 7 0.0011260966348042424 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 12 31 10.4 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26482 0 3650.0 1 7 0.0011784732224695562 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 12 22 15.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26483 1 3285.0 1 6 0.0003142595259918816 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2014 10 13 9.35 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26484 1 365.0 1 5 0.00018331805682859762 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 10 28 11.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +26485 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 19 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +26486 1 1825.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 1 2014 5 21 8.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26487 1 120.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 3 30 9.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26488 1 1460.0 1 8 0.0006808956396490769 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 12 10 12.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26489 0 60.0 1 6 0.0018069922744533193 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 8 1 9.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26490 1 365.0 1 9 0.0005237658766531361 0 0.0007332722273143905 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 12 27 9.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26491 0 60.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 11 13 9.85 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26492 1 150.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2016 2 16 16.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +26493 0 90.0 1 4 2.61882938326568e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 17 10.916666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26494 1 365.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2016 1 30 12.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26495 1 330.0 1 4 0.00047138928898782245 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2015 7 22 11.433333333333334 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26496 1 2190.0 1 5 0.0020426869189472305 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 12 15.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26497 1 90.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2014 11 16 13.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26498 1 730.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 7 2 13.6 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26499 0 1095.0 1 6 0.0015712976299594081 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 11 26 8.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26500 1 90.0 1 9 2.61882938326568e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2014 8 8 13.3 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +26501 1 2555.0 1 6 0.0003142595259918816 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 6 29 12.933333333333334 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26502 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 9 17 13.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26503 1 730.0 1 8 0.0033521016105800706 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 1 10 11.416666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +26504 0 60.0 1 4 0.00018331805682859762 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 3 25 6.9 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26505 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 0 0 2014 4 28 10.8 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +26506 1 2920.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2013 12 5 14.466666666666667 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26507 1 365.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2014 5 9 14.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26508 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2013 11 17 8.166666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26509 0 60.0 1 5 0.0001571297629959408 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2015 7 12 14.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26510 1 300.0 1 4 0.0012308498101348698 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 0 0 0 0 2015 6 13 11.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26511 1 150.0 1 4 0.00028807123215922483 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 1 0 0 0 2015 4 4 15.416666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26512 1 330.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2014 3 11 14.65 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26513 0 730.0 1 8 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 9 19 10.333333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +26514 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2015 2 9 6.0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +26515 1 365.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2015 7 18 10.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +26516 1 730.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.00039282440748985203 0.598204902923493 0 0 0 0 0 2015 12 17 15.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26517 1 1095.0 1 7 0.0001047531753306272 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2016 2 11 8.45 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26518 1 120.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 8 28 13.35 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26519 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 6 4 15.3 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 +26520 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 2 26 11.083333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +26521 1 3650.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2014 12 14 8.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26522 0 1095.0 1 6 7.85648814979704e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 6 10 9.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26523 1 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 9 22 8.266666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26524 0 90.0 1 4 0.0005237658766531361 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 12 24 9.383333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +26525 1 730.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 3 5 14.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26526 1 2920.0 1 6 0.0005499541704857929 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2015 5 4 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26527 1 4745.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 8 21 15.683333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26528 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 1 12 16.016666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26529 0 60.0 1 5 0.0008904019903103313 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2013 10 27 7.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26530 1 1825.0 1 4 0.0008118371088123609 0 0.0006023307581511064 0.0030320257722190637 0 1 0 0 0 2015 7 28 14.766666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26531 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 0 1 1 0 2013 10 27 10.4 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +26532 1 240.0 1 7 0.00013094146916328402 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 0 0 2015 1 19 10.366666666666667 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26533 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2013 12 10 10.3 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +26534 1 3650.0 1 4 0.00018331805682859762 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 7 21 16.283333333333335 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26535 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 2 20 14.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26536 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 0 0 0 0 2014 9 29 9.133333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +26537 0 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 4 14 12.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26538 0 60.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2014 7 12 10.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +26539 0 1460.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 8 5 13.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26540 0 120.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 8 31 5.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +26541 0 2920.0 1 4 0.0019379337436166034 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 12 10 12.35 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26542 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 0 0 2015 11 5 15.4 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +26543 1 90.0 1 5 0.0001571297629959408 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 0 0 0 0 2015 3 26 14.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26544 0 60.0 1 10 0.00036663611365719525 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 11 29 14.9 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26545 1 730.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 12 27 8.15 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +26546 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 6 27 13.516666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +26547 0 365.0 1 5 0.0009689668718083017 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2013 12 4 9.466666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26548 1 2555.0 1 6 0.0006285190519837632 1 5.23765876653136e-05 0.0994194359742967 0 0 0 0 0 2014 7 5 13.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26549 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 4 29 11.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +26550 1 365.0 1 4 0.0007594605211470473 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2014 4 5 11.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26551 0 50.1455078125 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 2 21 15.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +26552 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 12 1 10.966666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26553 1 2190.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.0072017808039806204 0.007166606370699605 0 1 0 0 0 2014 5 26 7.15 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26554 0 300.0 1 5 0.00026188293832656804 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 7 18 8.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +26555 1 1460.0 1 3 0.0004190127013225088 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 2 20 14.7 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +26556 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 0 0 0 0 2014 7 20 9.9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26557 1 300.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 29 13.4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26558 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 11 17 8.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +26559 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 6 13 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +26560 0 30.0 1 7 7.85648814979704e-05 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 8 26 13.6 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26561 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 5 24 13.55 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +26562 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 7 22 14.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26563 1 365.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 0 0 0 0 2015 7 5 8.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26564 1 180.0 1 4 0.0005499541704857929 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 31 14.166666666666666 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26565 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 6 17 9.65 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26566 0 60.0 1 4 0.00028807123215922483 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 7 5 21.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +26567 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0030902186722535025 0.009543990214825916 0 0 0 0 0 2014 10 22 13.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26568 1 365.0 1 11 7.85648814979704e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2015 10 13 15.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26569 0 60.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 0 1 1 0 2014 6 17 14.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26570 0 113.453125 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 2 10 15.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +26571 0 1.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 1 1 0 2015 5 12 12.1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +26572 0 21.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2014 5 3 12.25 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +26573 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2013 11 30 13.95 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +26574 0 60.0 1 5 0.00026188293832656804 1 0.0037449260180699227 0.46362430444295144 1 1 1 0 1 2014 5 5 13.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26575 0 730.0 1 5 0.0004975775828204793 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 1 2015 8 2 21.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26576 1 3285.0 1 3 0.0012308498101348698 0 0.009087337959931911 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2015 8 19 11.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26577 0 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2016 1 20 15.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26578 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 9 2 13.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26579 1 730.0 1 6 0.00018331805682859762 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 1 0 2014 6 9 14.2 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26580 0 60.0 1 5 0.0001047531753306272 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2014 10 4 14.9 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26581 1 365.0 1 5 5.23765876653136e-05 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2015 4 5 12.366666666666667 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26582 0 2920.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 0 0 2014 12 23 11.916666666666666 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26583 0 730.0 1 5 0.0008118371088123609 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2016 1 16 16.4 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26584 1 150.0 1 6 0.00028807123215922483 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 5 19 15.333333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26585 1 1095.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 9 21 14.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26586 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2014 1 22 8.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +26587 1 1095.0 1 7 0.0001571297629959408 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2015 2 2 9.116666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26588 0 300.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 1 0 1 2015 11 17 16.1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +26589 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 4 19 8.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26590 1 1095.0 1 7 5.23765876653136e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 1 0 2015 6 12 9.85 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +26591 0 120.0 1 3 0.00039282440748985203 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 20 11.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26592 0 60.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 10 19 9.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26593 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 11 1 10.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +26594 0 1095.0 1 6 0.0016498625114573786 0 0.012413251276679324 0.009767946663910279 0 1 1 1 0 2015 5 19 10.616666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26595 1 365.0 1 6 0.00013094146916328402 0 0.007254157391645934 0.007907385394594036 0 1 0 1 0 2015 10 4 15.316666666666666 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26596 1 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 1 0 2014 10 24 7.616666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +26597 1 1095.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.00581380123084981 0.015005082088652298 0 0 0 0 0 2014 9 20 7.166666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26598 1 1095.0 1 4 0.0010475317533062722 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2014 7 18 7.65 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26599 1 730.0 1 3 0.0001047531753306272 1 0.001335602985465497 0.30668251589229417 0 1 0 0 0 2015 6 18 15.583333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26600 1 90.0 1 5 0.0009689668718083017 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 1 0 0 0 2015 7 8 15.75 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26601 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 10 6 13.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +26602 1 1095.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 4 3 14.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26603 0 2555.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 1 2015 3 24 6.0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26604 0 2190.0 1 4 0.0004975775828204793 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 5 26 14.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26605 0 2190.0 1 7 0.00028807123215922483 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 1 21 12.8 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26606 1 3285.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 7 4 10.966666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +26607 1 730.0 1 4 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 10 27 15.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26608 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 9 18 10.95 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +26609 1 730.0 1 5 0.00028807123215922483 1 0.008406442320282833 0.3118679690595552 0 1 0 1 0 2015 4 30 8.666666666666666 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26610 1 4380.0 1 4 7.85648814979704e-05 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 0 2014 7 7 14.216666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26611 1 2920.0 1 5 0.0004190127013225088 0 0.005368600235694645 0.012765517597808673 0 1 0 0 0 2014 10 15 12.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26612 1 730.0 1 4 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 5 26 13.983333333333333 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26613 1 3285.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2014 6 15 11.833333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26614 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 3 4 10.1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +26615 1 240.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0042686918947230585 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 1 11.066666666666666 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +26616 1 1095.0 1 9 0.00023569464449391123 1 0.0019379337436166034 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2015 2 8 21.0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +26617 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02794290951944481 0.022137233621031233 0 1 0 0 0 2016 2 18 7.666666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +26618 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 0 0 0 0 2014 6 16 7.366666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26619 1 730.0 1 4 0.00047138928898782245 1 0.001440356160796124 0.221406791048633 0 1 0 0 0 2015 2 14 15.133333333333333 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26620 0 1095.0 1 5 0.0007332722273143905 1 0.0023569464449391124 0.3088703981256568 0 1 1 1 0 2014 7 13 14.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26621 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 1 1 0 2015 11 29 15.75 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26622 0 730.0 1 6 0.0018069922744533193 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 12 23 10.633333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26623 1 150.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 1 0 2015 6 24 11.0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26624 1 365.0 1 6 0.00047138928898782245 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 8 7 13.916666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26625 0 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 0 1 2015 10 16 13.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26626 1 365.0 1 4 0.0002095063506612544 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2016 2 11 16.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26627 1 90.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.002645017677098337 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 10 29 14.65 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26628 1 365.0 1 5 0.00036663611365719525 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2014 10 23 12.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +26629 1 730.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 5 4 10.6 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26630 0 1460.0 1 6 0.0008904019903103313 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2015 3 18 9.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26631 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2013 11 26 10.966666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +26632 0 2920.0 1 4 0.0006023307581511064 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2016 1 8 11.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26633 1 4380.0 1 7 0.0003142595259918816 1 0.0001571297629959408 0.1795269350698572 0 1 0 0 0 2014 7 10 14.883333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26634 0 365.0 1 7 0.00023569464449391123 0 0.017650910043210684 0.058418178372697985 0 1 1 1 0 2014 4 20 4.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26635 0 1460.0 1 5 0.0007594605211470473 0 0.01613198900091659 0.058418178372697985 1 1 1 1 0 2014 5 5 10.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26636 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2014 11 27 6.0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +26637 1 2190.0 1 5 2.61882938326568e-05 1 0.0006285190519837632 0.22333626199459058 0 0 0 0 0 2014 3 27 14.85 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26638 1 2190.0 1 6 0.00047138928898782245 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2013 10 20 9.2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26639 0 90.0 1 6 0.00026188293832656804 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 2 7 13.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26640 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2014 12 1 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +26641 1 365.0 1 5 0.00026188293832656804 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2015 2 17 15.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26642 1 1460.0 1 8 0.0001571297629959408 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 2 15 12.516666666666667 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26643 1 1460.0 1 4 0.0014141678669634674 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2015 10 5 15.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +26644 1 90.0 1 5 0.0020426869189472305 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2014 7 31 13.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26645 1 1825.0 1 6 0.0017022390991226922 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 1 0 0 0 2016 1 13 11.516666666666667 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26646 0 150.0 1 3 2.61882938326568e-05 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 6 17 10.683333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26647 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 7 22 12.066666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +26648 0 60.0 1 7 0.00026188293832656804 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 7 19 11.416666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26649 1 240.0 1 4 0.00023569464449391123 1 0.00023569464449391123 0.32316915602873536 0 1 0 0 0 2014 2 26 13.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26650 1 730.0 1 5 0.0007594605211470473 1 0.012334686395181354 0.32316915602873536 0 1 0 1 0 2015 11 21 10.383333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26651 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 8 28 15.7 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26652 0 60.0 1 6 7.85648814979704e-05 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 0 0 2015 10 1 9.166666666666666 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26653 0 60.0 1 5 0.0010213434594736153 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 5 16 14.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +26654 0 120.0 1 7 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 0 0 2014 7 30 8.25 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26655 0 60.0 1 10 2.61882938326568e-05 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 1 1 0 2014 6 29 12.883333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26656 0 60.0 1 6 5.23765876653136e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2016 2 5 5.866666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26657 1 365.0 1 8 5.23765876653136e-05 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2015 1 14 14.666666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26658 1 1095.0 1 3 0.0001571297629959408 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 10 3 13.45 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26659 0 14.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2013 10 31 8.833333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +26660 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2015 1 3 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 +26661 0 365.0 1 4 0.0006808956396490769 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 7 9 8.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26662 1 365.0 1 4 0.00036663611365719525 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 2 24 13.816666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26663 1 1460.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.03490899567893152 0.2991024514617465 0 0 0 0 0 2014 3 17 6.6 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +26664 1 730.0 1 4 0.00023569464449391123 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 3 16 13.316666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26665 1 365.0 1 4 0.0001047531753306272 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2016 2 14 9.8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26666 0 90.0 1 4 0.0033521016105800706 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 12 12 9.816666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26667 1 365.0 1 5 0.00023569464449391123 0 0.02383134738771769 0.07535273140730787 0 1 0 0 0 2014 9 30 14.566666666666666 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26668 0 1095.0 1 2 5.23765876653136e-05 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 3 16 8.266666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26669 1 365.0 1 5 0.00039282440748985203 1 0.006651826633494828 0.27462228883490963 0 0 0 0 0 2015 9 19 8.633333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26670 1 365.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2015 11 15 11.633333333333333 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +26671 0 730.0 1 5 0.0009427785779756449 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2015 4 16 15.033333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26672 1 365.0 1 5 0.0020426869189472305 1 0.025821657718999608 0.27462228883490963 0 1 0 0 1 2014 12 8 14.783333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26673 0 240.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 4 18 10.783333333333333 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 +26674 1 730.0 1 7 0.0006808956396490769 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 1 0 2014 6 10 14.25 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26675 0 60.0 1 6 0.00039282440748985203 0 0.01859368862118633 0.013816390166589143 0 1 1 1 0 2014 10 30 15.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26676 1 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 0 0 0 0 2014 10 14 4.3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +26677 0 365.0 1 8 2.61882938326568e-05 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2015 6 30 9.216666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26678 1 1825.0 1 7 7.85648814979704e-05 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 1 2015 2 2 9.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +26679 1 120.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 0 0 0 0 2013 11 30 14.55 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26680 1 1825.0 1 4 7.85648814979704e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2015 12 22 12.35 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26681 1 1825.0 1 4 0.0004975775828204793 1 0.017310462223386145 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 7 1 13.083333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +26682 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 1 18 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +26683 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2015 5 19 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +26684 1 1825.0 1 10 0.00028807123215922483 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 1 0 2015 2 27 9.966666666666667 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 +26685 0 365.0 1 5 0.00013094146916328402 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2014 7 30 9.766666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26686 1 1095.0 1 7 2.61882938326568e-05 1 0.029173759329579677 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 12 18 16.216666666666665 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26687 0 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.008799266727772686 0.3575206298344445 1 1 1 1 0 2014 10 13 14.433333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26688 1 60.0 1 4 0.0008118371088123609 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 1 0 0 0 2014 1 12 11.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +26689 1 1825.0 1 6 5.23765876653136e-05 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 2 2 15.15 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26690 1 730.0 1 4 0.0023045698572737986 1 0.0329186853476496 0.46362430444295144 0 1 0 0 0 2015 2 2 11.933333333333334 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +26691 0 60.0 1 4 0.00013094146916328402 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2015 6 8 14.533333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26692 0 1460.0 1 8 0.00028807123215922483 1 0.016472436820741128 0.3338157010698227 1 1 1 1 0 2015 11 7 10.45 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26693 0 2920.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.008092182794290952 0.015005082088652298 1 1 1 1 0 2015 1 1 12.316666666666666 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26694 1 3285.0 1 6 0.0017022390991226922 1 0.016341495351577844 0.3637914104088067 0 0 0 0 0 2015 12 2 9.033333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26695 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.0034306664920780413 0.30864644167657246 0 1 0 0 0 2014 10 12 14.466666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26696 1 300.0 1 7 0.00018331805682859762 0 0.012308498101348698 0.02406670456698882 0 1 0 0 0 2014 2 1 10.15 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26697 1 365.0 1 8 0.00028807123215922483 0 0.02343852298022784 0.1645218529812049 0 1 0 0 0 2014 9 12 13.933333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26698 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 0 0 0 2014 5 4 12.283333333333333 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +26699 1 730.0 1 6 2.61882938326568e-05 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 4 21 10.016666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26700 1 300.0 1 4 5.23765876653136e-05 1 0.0004190127013225088 0.09035781349596017 0 0 0 0 0 2015 6 15 16.466666666666665 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +26701 1 330.0 1 4 0.0005761424643184497 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2014 6 15 13.683333333333334 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +26702 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.006678014927327484 0.004823677364893965 0 1 0 0 0 2015 10 11 6.7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26703 0 2190.0 1 6 2.61882938326568e-05 0 0.005342411941861988 0.004065670921839199 0 1 1 0 1 2015 12 4 9.366666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26704 0 28.0 1 5 0.0005761424643184497 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 1 1 0 2015 11 17 14.283333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 +26705 0 60.0 1 5 0.00047138928898782245 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 1 0 2013 10 19 11.566666666666666 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 +26706 0 60.0 1 4 0.0012832263978001834 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 10 19 9.483333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +26707 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2014 7 1 13.1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 +26708 1 730.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.020191174544978395 0.46362430444295144 0 1 0 1 0 2013 11 13 13.533333333333333 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26709 1 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 5.23765876653136e-05 0.015487449825141695 0 1 0 1 0 2015 10 23 21.0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26710 1 30.0 1 6 0.0010999083409715857 1 0.012910828859499804 0.3637914104088067 0 0 0 1 0 2014 11 24 14.35 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +26711 1 365.0 1 5 2.61882938326568e-05 0 0.006782768102658112 0.007580064430547659 0 0 0 0 0 2013 10 30 14.533333333333333 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 +26712 1 4380.0 1 6 0.00013094146916328402 1 0.0024093230326044258 0.08811824900511654 0 0 0 0 0 2015 4 20 13.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26713 0 6570.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.02016498625114574 0.015125674022774649 0 1 1 0 1 2014 1 20 13.616666666666667 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 +26714 0 60.0 1 4 0.0007332722273143905 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 5 31 12.183333333333334 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26715 1 60.0 1 4 0.002828335733926935 1 0.10587927196543145 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 8 5 14.05 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26716 1 60.0 1 3 0.0045567631268822835 1 0.02474793767186068 0.4983720088893483 0 1 0 0 0 2015 5 2 18.066666666666666 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26717 1 3285.0 1 5 0.0051067172973680765 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 0 0 0 2014 6 30 13.566666666666666 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26718 1 60.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.001440356160796124 0.221406791048633 0 0 0 0 0 2015 4 28 11.433333333333334 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 +26719 0 730.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 20 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 +26720 0 60.0 1 7 0.0014927327484614377 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2015 7 18 11.133333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 +26721 0 1825.0 1 10 2.61882938326568e-05 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 7 17 5.716666666666667 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 +26722 0 150.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.031085504779363626 0.034713249608076216 1 1 1 1 0 2014 8 31 5.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +26723 1 2190.0 1 4 0.0015712976299594081 1 0.02629304700798743 0.3575206298344445 0 1 0 0 0 2016 1 29 15.866666666666667 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 +26724 0 30.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 5 14 8.933333333333334 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 +26725 0 90.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.0617781851512374 0.1645218529812049 1 1 1 1 0 2016 1 20 15.983333333333333 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 +26726 1 1460.0 1 4 0.0015712976299594081 1 0.014586879664789838 0.3744551828690544 0 1 0 0 0 2015 3 9 10.55 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 +26727 0 28.0 0 7 0.2858714154772817 0 0.08550477936362445 0.19926955742760177 0 1 1 1 0 2014 4 27 8.366666666666667 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 +26728 0 365.0 0 7 0.2858714154772817 1 0.03490899567893152 0.46362430444295144 1 1 1 1 0 2015 7 2 6.0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 diff --git a/лр8/hw1_part1_gradient.ipynb b/лр8/hw1_part1_gradient.ipynb new file mode 100644 index 0000000..04daa05 --- /dev/null +++ b/лр8/hw1_part1_gradient.ipynb @@ -0,0 +1,710 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "# 50 оттенков градиентного спуска \n", + "\n", + "В этом задании вам предстоит реализовать линейный классификатор и натренировать его, используя различные модификации градинетного спуска. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import numpy as np\n", + "%matplotlib inline\n", + "import matplotlib.pyplot as plt" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Генерация выборки\n", + "\n", + "Для наших целей будем использовать искуственно сгенерированные данные." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "from sklearn import datasets, preprocessing\n", + "\n", + "# keep random_state=42 for deterministic results\n", + "(X, y) = datasets.make_circles(n_samples=1024, shuffle=True, noise=0.2, factor=0.4, random_state=42)\n", + "ind = np.logical_or(y == 1, X[:, 1] > X[:, 0] - 0.5)\n", + "X = X[ind, :]\n", + "m = np.array([[1, 1], [-2, 1]])\n", + "X = preprocessing.scale(X)\n", + "y = y[ind]\n", + "\n", + "plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.Paired, s=20)\n", + "plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Варка фичей\n", + "\n", + "Как вы можете заметить, данные не являются линейно разделимыми. Нам придётся добавить в обучающую выборку новые фичи либо использовать нелинейные модели. Предположим, что разделяющая поверхность имеет вид окружности. Добавьте в матрицу признаков дополнительные колонки $x_1^2$, $x_2^2$ и $x_1 \\cdot x_2$." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def expand(X):\n", + " \"\"\"\n", + " Добавляет квадратичные фичи. \n", + " Для каждой строки матрицы находит строку \n", + " [feature0, feature1, feature0^2, feature1^2, feature0*feature1, 1]\n", + " \n", + " :param X: матрица фичей, shape [n_samples,2]\n", + " :returns: расширенная матрица фичей, shape [n_samples,6]\n", + " \"\"\"\n", + "\n", + " # Извлекаем два исходных признака\n", + " feature0 = X[:, 0]\n", + " feature1 = X[:, 1]\n", + "\n", + " # Добавляем новые признаки: квадраты и произведение\n", + " expanded_features = np.column_stack([\n", + " feature0, # feature0 (x1)\n", + " feature1, # feature1 (x2)\n", + " feature0 ** 2, # x1^2\n", + " feature1 ** 2, # x2^2\n", + " feature0 * feature1, # x1 * x2\n", + " np.ones(X.shape[0]) # Константный член 1\n", + " ])\n", + " \n", + " return expanded_features" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Логистическая регрессия \n", + "\n", + "Для классификации будем использовать логистическую регрессию. \n", + "\n", + "$$ a(x; w) = \\langle w, x \\rangle $$\n", + "$$ P( y=1 \\; \\big| \\; x, \\, w) = \\dfrac{1}{1 + \\exp(- \\langle w, x \\rangle)} = \\sigma(\\langle w, x \\rangle)$$\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def probability(X, w):\n", + " \"\"\"\n", + " Принимает на вход матрицу фичей и вектор весов\n", + " Возвращает предсказание вероятность того, что y = 1 при фиксированных x, P(y=1|x)\n", + " \n", + " :param X: расширенная матрица фичей [n_samples,6] (expanded)\n", + " :param w: вектор весов [6]\n", + " :returns: вектор вероятностей\n", + " \"\"\"\n", + "\n", + " # Скалярное произведение X и w\n", + " z = np.dot(X, w)\n", + " \n", + " # Применяем сигмоидную функцию\n", + " probabilities = 1 / (1 + np.exp(-z))\n", + " \n", + " return probabilities" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Для логистической регрессии оптимальный параметр находится минимизацией кросс-энтропии: \n", + "\n", + "$$ L(w) = - {1 \\over \\ell} \\sum_{i=1}^\\ell \\left[ {y_i \\cdot log P(y_i = 1 \\, | \\, x_i,w) + (1-y_i) \\cdot log (1-P(y_i = 1 \\, | \\, x_i,w))}\\right] $$\n", + "\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def compute_loss(X, y, w):\n", + " \"\"\"\n", + " Принимает на вход матрицу весов, вектор ответов и вектор весов.\n", + " Выдаёт на выход значение функции потерь, расчитанное по формуле выше.\n", + " \"\"\"\n", + "\n", + " # Вычисляем вероятности P(y=1 | x, w)\n", + " p = probability(X, w)\n", + " \n", + " # Ограничим значения вероятностей, чтобы избежать log(0)\n", + " p = np.clip(p, 1e-15, 1 - 1e-15)\n", + " \n", + " # Количество примеров\n", + " l = len(y)\n", + " \n", + " # Вычисляем функцию потерь\n", + " loss = - (1 / l) * np.sum(y * np.log(p) + (1 - y) * np.log(1 - p))\n", + " \n", + " return loss" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Мы будем обучать модель методом градиентного спуска. Для этого нам придётся вычислить градиент функции потерь, представленной выше. Возьмите листочек, ручку и в бой! \n", + "\n", + "$$ \\nabla_w L = ...$$" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def compute_grad(X, y, w):\n", + " \"\"\"\n", + " Вычисляет градиент функции потерь логистической регрессии.\n", + " \n", + " :param X: расширенная матрица фичей [n_samples, 6] (expanded)\n", + " :param y: вектор истинных меток [n_samples]\n", + " :param w: вектор весов [6]\n", + " :returns: градиент функции потерь по весам [6]\n", + " \"\"\"\n", + " # Количество примеров\n", + " l = len(y)\n", + " \n", + " # Вычисляем вероятности P(y=1 | x, w)\n", + " p = probability(X, w)\n", + " \n", + " # Вычисляем разницу между предсказанными вероятностями и истинными метками\n", + " diff = p - y\n", + " \n", + " # Вычисляем градиент\n", + " grad = (1 / l) * np.dot(X.T, diff)\n", + " \n", + " return grad" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Функция ниже предназначена для визуализации процесса обучения. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "from IPython import display\n", + "\n", + "h = 0.01\n", + "x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1\n", + "y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1\n", + "xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h))\n", + "\n", + "def visualize(X, y, w, history):\n", + " \"\"\"С помощью магии matplolib выдаёт красоты результатов классификации\"\"\"\n", + " Z = probability(expand(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]), w)\n", + " Z = Z.reshape(xx.shape)\n", + " plt.subplot(1, 2, 1)\n", + " plt.contourf(xx, yy, Z, alpha=0.8)\n", + " plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.Paired)\n", + " plt.xlim(xx.min(), xx.max())\n", + " plt.ylim(yy.min(), yy.max())\n", + " \n", + " plt.subplot(1, 2, 2)\n", + " plt.plot(history)\n", + " plt.grid()\n", + " ymin, ymax = plt.ylim()\n", + " plt.ylim(0, ymax)\n", + " display.clear_output(wait=True)\n", + " plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "# убедитесь, что у вас она работает, запустив код ниже \n", + "# (он отработает если вы верно реализовали expend и probability)\n", + "dummy_weights = np.linspace(-1, 1, 6)\n", + "visualize(X, y, dummy_weights, [0.5, 0.5, 0.25])" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Обучение\n", + "\n", + "Пришло время обучить нашу модель. Для этого вам придётся дописать кусочки функций ниже. Обязательно попробуйте поменять гиперпараметры (размер батча и скорость обучения) и посмотреть как будет изменяться анимация. " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Mini-batch SGD\n", + "\n", + "Берём несколько рандомных наблюдений и ищем градиент по ним! \n", + "\n", + "$$ w_t = w_{t-1} - \\eta \\dfrac{1}{m} \\sum_{j=1}^m \\nabla_w L(w_t, x_{i_j}, y_{i_j}) $$\n", + "\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "np.random.seed(42)\n", + "w = np.array([0, 0, 0, 0, 0, 1], dtype=float)\n", + "\n", + "eta= 0.1 \n", + "\n", + "n_iter = 100\n", + "batch_size = 4\n", + "loss = np.zeros(n_iter)\n", + "plt.figure(figsize=(12, 5))\n", + "\n", + "for i in range(n_iter):\n", + " \n", + " # Шаг 1: случайно выбираем индексы для батча\n", + " batch_indices = np.random.choice(len(X), batch_size, replace=False)\n", + " \n", + " # Шаг 2: создаём батч признаков и меток\n", + " X_batch = X[batch_indices]\n", + " y_batch = y[batch_indices]\n", + " \n", + " # Расширяем матрицу признаков для батча\n", + " X_batch_expanded = expand(X_batch)\n", + " \n", + " # Шаг 3: вычисляем градиент по батчу\n", + " grad = compute_grad(X_batch_expanded, y_batch, w)\n", + " \n", + " # Шаг 4: обновляем веса с учётом градиента\n", + " w -= eta * grad\n", + " \n", + " # Шаг 5: вычисляем и сохраняем функцию потерь на полной выборке для контроля\n", + " loss[i] = compute_loss(expand(X), y, w) # Используем расширенную матрицу\n", + "\n", + "visualize(X, y, w, loss)\n", + "plt.clf()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Momentum SGD\n", + "\n", + "Momentum это метод, который помогает стохастическому градиентному спуску сохранять направление движения. Это осуществляется за счёт добавления в выражение дополнительного слагаемого: накопленного за предыдущие шаги градиента с весом $\\alpha$. \n", + "
\n", + "
\n", + "\n", + "$$ \\nu_t = \\alpha \\nu_{t-1} + \\eta\\dfrac{1}{m} \\sum_{j=1}^m \\nabla_w L(w_t, x_{i_j}, y_{i_j}) $$\n", + "$$ w_t = w_{t-1} - \\nu_t$$\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "np.random.seed(42)\n", + "w = np.array([0, 0, 0, 0, 0, 1], dtype=float)\n", + "\n", + "eta = 0.05 \n", + "alpha = 0.9 \n", + "nu = np.zeros_like(w)\n", + "\n", + "n_iter = 100\n", + "batch_size = 4\n", + "loss = np.zeros(n_iter)\n", + "plt.figure(figsize=(12, 5))\n", + "\n", + "for i in range(n_iter):\n", + " \n", + " # Шаг 1: случайно выбираем индексы для батча\n", + " batch_indices = np.random.choice(len(X), batch_size, replace=False)\n", + " \n", + " # Шаг 2: создаём батч признаков и меток\n", + " X_batch = X[batch_indices]\n", + " y_batch = y[batch_indices]\n", + " \n", + " # Расширяем матрицу признаков для батча\n", + " X_batch_expanded = expand(X_batch)\n", + " \n", + " # Шаг 3: вычисляем градиент по батчу\n", + " grad = compute_grad(X_batch_expanded, y_batch, w)\n", + " \n", + " # Шаг 4: обновляем вектор скорости\n", + " nu = alpha * nu + (eta / batch_size) * grad # Накопленный градиент\n", + " \n", + " # Шаг 5: обновляем веса с учётом скорости\n", + " w -= nu\n", + " \n", + " # Шаг 6: вычисляем и сохраняем функцию потерь на полной выборке для контроля\n", + " loss[i] = compute_loss(expand(X), y, w) # Используем расширенную матрицу\n", + "\n", + "visualize(X, y, w, loss)\n", + "plt.clf()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## RMSprop\n", + "\n", + "В этом блоке реализуем RMSprop. Эта вариация градиентного спуска позволяет изменять скорость обучения индивидуально для каждого параметра. \n", + "\n", + "$$ G_t^j = \\alpha G_{t-1}^j + (1 - \\alpha) g_{tj}^2 $$\n", + "$$ w_t^j = w_{t-1}^j - \\dfrac{\\eta}{\\sqrt{G_t^j + \\varepsilon}} g_{tj} $$" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "np.random.seed(42)\n", + "\n", + "w = np.array([0, 0, 0, 0, 0, 1.])\n", + "\n", + "eta = 0.1 \n", + "alpha = 0.9 \n", + "g2 = np.zeros_like(w)\n", + "eps = 1e-8\n", + "\n", + "n_iter = 100\n", + "batch_size = 4\n", + "loss = np.zeros(n_iter)\n", + "plt.figure(figsize=(12,5))\n", + "for i in range(n_iter):\n", + "\n", + " # Шаг 1: случайно выбираем индексы для батча\n", + " batch_indices = np.random.choice(len(X), batch_size, replace=False)\n", + " \n", + " # Шаг 2: создаём батч признаков и меток\n", + " X_batch = X[batch_indices]\n", + " y_batch = y[batch_indices]\n", + " \n", + " # Шаг 3: расширяем матрицу признаков для батча\n", + " X_batch_expanded = expand(X_batch)\n", + " \n", + " # Шаг 4: вычисляем градиент по батчу\n", + " grad = compute_grad(X_batch_expanded, y_batch, w)\n", + " \n", + " # Шаг 5: обновляем накопленные квадраты градиентов\n", + " g2 = alpha * g2 + (1 - alpha) * grad**2 # Nакопление квадратов градиента\n", + " \n", + " # Шаг 6: обновляем веса с учётом RMSprop\n", + " w -= (eta / (np.sqrt(g2) + eps)) * grad # Обновление весов\n", + " \n", + " # Шаг 7: вычисляем и сохраняем функцию потерь на полной выборке для контроля\n", + " loss[i] = compute_loss(expand(X), y, w) # Используем расширенную матрицу\n", + "\n", + "visualize(X, y, w, loss)\n", + "plt.clf()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Как траектории обучения различных вариаций градиентного спуска различаются между собой? Ожидаемо ли это? Почему? Что нужно сделать, чтобы реализовать Adam? " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Отличия между вариациями градиентного спуска\n", + "### 1. Скорость сходимости:\n", + "Обычный SGD (Stochastic Gradient Descent) может сходиться медленно, особенно если градиенты имеют высокий разброс, что может привести к колебаниям вокруг минимума.\n", + "Momentum помогает ускорить сходимость, так как он сохраняет направление градиента и сглаживает траекторию, что может уменьшить колебания.\n", + "RMSprop адаптирует скорость обучения для каждого параметра, что может привести к более быстрой сходимости, особенно в случае сильно разреженных градиентов.\n", + "Adam (Adaptive Moment Estimation) сочетает идеи из Momentum и RMSprop, что позволяет ему еще быстрее адаптировать скорости обучения и сохранять направления градиентов.\n", + "### 2. Стабильность:\n", + "Momentum может привести к overshooting (перепрыгиванию) мимо минимума, особенно если скорость обучения велика.\n", + "RMSprop и Adam обычно более стабильны благодаря адаптивной корректировке скорости обучения.\n", + "### 3. Траектория:\n", + "Траектории могут выглядеть более гладкими или резкими в зависимости от выбранного метода. Например, Momentum может демонстрировать более плавные изменения в весах, в то время как SGD может показывать более резкие изменения." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Эти различия в поведении можно ожидать, так как каждая модификация градиентного спуска имеет свои особенности в том, как они обрабатывают информацию о градиентах. Например, Momentum учитывает прошлые градиенты, что помогает предотвратить нежелательные колебания, в то время как RMSprop адаптирует скорость обучения на основе предыдущих градиентов, что помогает в случае разреженных градиентов." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "# Оптимизатор Adam\r\n", + "\r\n", + "Оптимизатор Adam (Adaptive Moment Estimation) — это метод, который объединяет преимущества двух других методов: \r\n", + "\r\n", + "- **Momentum**, который сохраняет направление градиента.\r\n", + "- **RMSprop**, который адаптирует скорость обучения для каждого параметра.\r\n", + "\r\n", + "## Основные формулы\r\n", + "\r\n", + "1. **Обновление первого момента:**\r\n", + " $$\r\n", + " m_t = \\beta_1 m_{t-1} + (1 - \\beta_1) g_t\r\n", + " $$\r\n", + "\r\n", + "2. **Обновление второго момента:**\r\n", + " $$\r\n", + " v_t = \\beta_2 v_{t-1} + (1 - \\beta_2) g_t^2\r\n", + " $$\r\n", + "\r\n", + "3. **Коррекция смещения для моментов:**\r\n", + " $$\r\n", + " \\hat{m}_t = \\frac{m_t}{1 - \\beta_1^t}\r\n", + " $$\r\n", + " $$\r\n", + " \\hat{v}_t = \\frac{v_t}{1 - \\beta_2^t}\r\n", + " $$\r\n", + "\r\n", + "4. **Обновление весов:**\r\n", + " $$\r\n", + " w_t = w_{t-1} - \\frac{\\eta}{\\sqrt{\\hat{v}_t} + \\epsilon} \\hat{m}_t\r\n", + " $$\r\n", + "\r\n", + "## Параметры\r\n", + "\r\n", + "- $\\eta$: скорость обучения.\r\n", + "- $\\beta_1$: параметр затухания для первого момента (обычно $0.9$).\r\n", + "- $\\beta_2$: параметр затухания для второго момента (обычно $0.999$).\r\n", + "- $\\epsilon$: малое значение для предотвращения деления на ноль (обычно $1e-8$).\r\n", + "\r\n", + "## Шаги алгоритма\r\n", + "\r\n", + "1. Инициализируйте:\r\n", + " - $m = 0$\r\n", + " - $v = 0$\r\n", + " - $t = 0$\r\n", + "\r\n", + "2. На каждой итерации:\r\n", + " - Увеличьте $t$ на 1.\r\n", + " - Вычислите градиент $g_t$.\r\n", + " - Обновите моменты $m_t$ и $v_t$ по формуле (1) и (2).\r\n", + " - Корректируйте моменты \n", + "\r\n", + " w -= eta * m_hat / (np.sqrt(v_hat) + epsilon) # обновление весов\r\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 18, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "# Реализация оптимизатора Adam\n", + "np.random.seed(42)\n", + "w = np.array([0, 0, 0, 0, 0, 1.]) # Начальные веса\n", + "\n", + "eta = 0.001 # Скорость обучения\n", + "beta1 = 0.9 # Параметр затухания для первого момента\n", + "beta2 = 0.999 # Параметр затухания для второго момента\n", + "m = np.zeros_like(w) # Инициализация первого момента\n", + "v = np.zeros_like(w) # Инициализация второго момента\n", + "epsilon = 1e-8 # Малое значение для численной стабильности\n", + "\n", + "n_iter = 100 # Количество итераций\n", + "batch_size = 4 # Размер батча\n", + "loss = np.zeros(n_iter) # Массив для хранения значений потерь\n", + "\n", + "plt.figure(figsize=(12, 5)) # Установка размера фигуры\n", + "\n", + "for t in range(1, n_iter + 1):\n", + " \n", + " # Шаг 1: случайный выбор индексов для батча\n", + " batch_indices = np.random.choice(len(X), batch_size, replace=False)\n", + " \n", + " # Шаг 2: создание батча признаков и меток\n", + " X_batch = X[batch_indices]\n", + " y_batch = y[batch_indices]\n", + " \n", + " # Шаг 3: расширение матрицы признаков для батча\n", + " X_batch_expanded = expand(X_batch)\n", + " \n", + " # Шаг 4: вычисление градиента для батча\n", + " grad = compute_grad(X_batch_expanded, y_batch, w)\n", + " \n", + " # Шаг 5: обновление первых и вторых моментов\n", + " m = beta1 * m + (1 - beta1) * grad # Первый момент\n", + " v = beta2 * v + (1 - beta2) * (grad ** 2) # Второй момент\n", + " \n", + " # Шаг 6: коррекция смещения\n", + " m_hat = m / (1 - beta1 ** t) # Коррекция первого момента\n", + " v_hat = v / (1 - beta2 ** t) # Коррекция второго момента\n", + " \n", + " # Шаг 7: обновление весов\n", + " w -= eta * m_hat / (np.sqrt(v_hat) + epsilon)\n", + "\n", + " # Сохранение потерь для мониторинга\n", + " loss[t-1] = compute_loss(expand(X), y, w) # Используем расширенную матрицу\n", + "\n", + "# Визуализация\n", + "visualize(X, y, w, loss)\n", + "plt.clf()\n" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3 (ipykernel)", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.12.4" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 4 +} diff --git a/лр8/hw1_part2_keras.ipynb b/лр8/hw1_part2_keras.ipynb new file mode 100644 index 0000000..978e8b6 --- /dev/null +++ b/лр8/hw1_part2_keras.ipynb @@ -0,0 +1,11431 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "![](https://hsto.org/getpro/habr/post_images/68f/fc1/d69/68ffc1d69c10d1ede103288c779c8f4e.jpg) \n", + "\n", + "# Наша первая нейросеть в Keras \n", + "\n", + "Изначально Keras создавалася как удобная надстройка над Theano. Отсюда появилось такое греческой название пакета (переводится как \"рог\"), ставшее отсылкой к Одиссее Гомера. Сегодня Keras поддерживает второй знаменитый фрэймворк Tensorflow, созданный Google и использует кго в качестве базового. \n", + "\n", + "## 1. О задаче, которую мы будем решать\n", + "\n", + "Для своего первого знакомства с нейросетками, мы будем использовать встроенный датасет под названием `boston_housing`. Как это не удивительно, речь пойдёт о недвижимости и ценах на неё. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import numpy as np\n", + "import pandas as pd\n", + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "\n", + "plt.style.use('ggplot')\n", + "%matplotlib inline" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "from keras.datasets import boston_housing\n", + "\n", + "(X_train, y_train), (X_test, y_test) = boston_housing.load_data()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": { + "scrolled": true + }, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "(404, 13)" + ] + }, + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "X_train.shape" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "(102, 13)" + ] + }, + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "X_test.shape" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Проскалируем переменные." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "from sklearn.preprocessing import StandardScaler\n", + "\n", + "scl = StandardScaler()\n", + "X_train = scl.fit_transform(X_train)\n", + "X_test = scl.transform(X_test)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## 2. Регрессия - моя профессия \n", + "\n", + "Оцените уже давно и до боли нам знакомую линейную регрессию. Посмотрите на качество модели. Прикрутите к ней $l_2$-регуляризатор, подберите оптимальное значение для гиерпараметра с помощью `greadsearch`. Посмотрите на качество модели. В качестве метрики используйте $MSE$. " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Оценка линейной регрессии без регуляризации" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Mean Squared Error (MSE) без регуляризации: 23.1956\n" + ] + } + ], + "source": [ + "from sklearn.linear_model import LinearRegression\n", + "from sklearn.metrics import mean_squared_error\n", + "\n", + "# Создание модели линейной регрессии\n", + "lr_model = LinearRegression()\n", + "\n", + "# Обучение модели на тренировочных данных\n", + "lr_model.fit(X_train, y_train)\n", + "\n", + "# Предсказание на тестовых данных\n", + "y_pred = lr_model.predict(X_test)\n", + "\n", + "# Оценка качества модели с использованием метрики MSE\n", + "mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)\n", + "print(f\"Mean Squared Error (MSE) без регуляризации: {mse:.4f}\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Линейная регрессия с $l_2$-регуляризацией" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Mean Squared Error (MSE) с l_2 регуляризацией: 23.1055\n" + ] + } + ], + "source": [ + "from sklearn.linear_model import Ridge\n", + "\n", + "# Создание модели линейной регрессии с l_2 регуляризацией (Ridge)\n", + "ridge_model = Ridge()\n", + "\n", + "# Обучение модели на тренировочных данных\n", + "ridge_model.fit(X_train, y_train)\n", + "\n", + "# Предсказание на тестовых данных\n", + "y_pred_ridge = ridge_model.predict(X_test)\n", + "\n", + "# Оценка качества модели с использованием MSE\n", + "mse_ridge = mean_squared_error(y_test, y_pred_ridge)\n", + "print(f\"Mean Squared Error (MSE) с l_2 регуляризацией: {mse_ridge:.4f}\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Подбор оптимального гиперпараметра с помощью greadsearch" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 14, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Лучшее значение alpha для l_2 регуляризации: 1\n", + "Mean Squared Error (MSE) с оптимальным alpha: 23.1055\n" + ] + } + ], + "source": [ + "from sklearn.model_selection import GridSearchCV\n", + "\n", + "# Определение параметров для поиска\n", + "param_grid = {'alpha': [0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100]}\n", + "\n", + "# Создание модели Ridge\n", + "ridge_model = Ridge()\n", + "\n", + "# Определение поиска по сетке параметров\n", + "grid_search = GridSearchCV(ridge_model, param_grid, scoring='neg_mean_squared_error', cv=5)\n", + "\n", + "# Обучение модели с подбором гиперпараметра\n", + "grid_search.fit(X_train, y_train)\n", + "\n", + "# Лучший параметр alpha\n", + "best_alpha = grid_search.best_params_['alpha']\n", + "print(f\"Лучшее значение alpha для l_2 регуляризации: {best_alpha}\")\n", + "\n", + "# Оценка модели с лучшим alpha\n", + "y_pred_best_ridge = grid_search.predict(X_test)\n", + "mse_best_ridge = mean_squared_error(y_test, y_pred_best_ridge)\n", + "print(f\"Mean Squared Error (MSE) с оптимальным alpha: {mse_best_ridge:.4f}\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## 3. Нейросеть - регрессия\n", + "\n", + "Как это не удивительно, линейная регрессия это частный, самый простой случай нейросети. Постройте в keras нейросеть из одного нейрона. Обучите её. Посмотрите на качество, сравните с обычной регрессией. " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Построение простой нейросети с одним нейроном" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 17, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 15ms/step\n", + "Mean Squared Error (MSE) нейросети с одним нейроном: 23.9677\n" + ] + } + ], + "source": [ + "from tensorflow.keras.models import Sequential\n", + "from tensorflow.keras.layers import Dense, Input\n", + "from tensorflow.keras.optimizers import SGD\n", + "from sklearn.metrics import mean_squared_error\n", + "\n", + "# Построение модели нейросети с одним нейроном\n", + "model = Sequential()\n", + "\n", + "# Использование слоя Input для определения входной формы\n", + "model.add(Input(shape=(X_train.shape[1],))) # Входной слой\n", + "\n", + "# Один нейрон с линейной активацией\n", + "model.add(Dense(1, activation='linear'))\n", + "\n", + "# Компиляция модели\n", + "model.compile(optimizer=SGD(learning_rate=0.01), loss='mean_squared_error')\n", + "\n", + "# Обучение модели\n", + "history = model.fit(X_train, y_train, epochs=100, verbose=0, validation_data=(X_test, y_test))\n", + "\n", + "# Предсказание на тестовых данных\n", + "y_pred_nn = model.predict(X_test)\n", + "\n", + "# Оценка качества модели с использованием MSE\n", + "mse_nn = mean_squared_error(y_test, y_pred_nn)\n", + "print(f\"Mean Squared Error (MSE) нейросети с одним нейроном: {mse_nn:.4f}\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Визуализация процесса обучения" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 18, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "plt.plot(history.history['loss'], label='Train Loss')\n", + "plt.plot(history.history['val_loss'], label='Test Loss')\n", + "plt.title('Процесс обучения модели')\n", + "plt.xlabel('Эпоха')\n", + "plt.ylabel('Ошибка (MSE)')\n", + "plt.legend()\n", + "plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Прикрутите к сетке [регуляризатор.](https://keras.io/regularizers/) Посмотрите на качество модели." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Вариант с $l_2$-регуляризацией" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 21, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step\n", + "Mean Squared Error (MSE) нейросети с l_2 регуляризацией: 23.1516\n" + ] + } + ], + "source": [ + "from tensorflow.keras.regularizers import l2\n", + "from tensorflow.keras.models import Sequential\n", + "from tensorflow.keras.layers import Dense, Input\n", + "from tensorflow.keras.optimizers import SGD\n", + "from sklearn.metrics import mean_squared_error\n", + "\n", + "# Значение коэффициента регуляризации\n", + "l2_reg = 0.01 # Можно подобрать оптимальное значение с помощью GridSearch\n", + "\n", + "# Построение модели нейросети с одним нейроном и l_2 регуляризацией\n", + "model = Sequential()\n", + "\n", + "# Входной слой\n", + "model.add(Input(shape=(X_train.shape[1],)))\n", + "\n", + "# Один нейрон с линейной активацией и l_2 регуляризацией\n", + "model.add(Dense(1, activation='linear', kernel_regularizer=l2(l2_reg)))\n", + "\n", + "# Компиляция модели\n", + "model.compile(optimizer=SGD(learning_rate=0.01), loss='mean_squared_error')\n", + "\n", + "# Обучение модели\n", + "history = model.fit(X_train, y_train, epochs=100, verbose=0, validation_data=(X_test, y_test))\n", + "\n", + "# Предсказание на тестовых данных\n", + "y_pred_nn_l2 = model.predict(X_test)\n", + "\n", + "# Оценка качества модели с использованием MSE\n", + "mse_nn_l2 = mean_squared_error(y_test, y_pred_nn_l2)\n", + "print(f\"Mean Squared Error (MSE) нейросети с l_2 регуляризацией: {mse_nn_l2:.4f}\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Визуализация процесса обучения (с $l_2$-регуляризацией)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "plt.plot(history.history['loss'], label='Train Loss')\n", + "plt.plot(history.history['val_loss'], label='Test Loss')\n", + "plt.title('Процесс обучения модели с l_2 регуляризацией')\n", + "plt.xlabel('Эпоха')\n", + "plt.ylabel('Ошибка (MSE)')\n", + "plt.legend()\n", + "plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## 4. Один слой и оптимальное число нейронов \n", + "\n", + "**Итак, небольшое задание для самостоятельной работы.**\n", + "\n", + "Постройте нейронную сеть с одним скрытым слоем. Постройте для неё картинку с зависимостью качества модели от числа используемых в сети нейронов на обучении и тесте. По оси $x$ отложите число нейронов, используемое в слое. По оси $y$ качество модели. Для борьбы с переобучением используйте early stopping. Число нейронов перебирайте от $1$ до $20$. Запаситесь терпением и не забудьте проинтерпретировать картинки." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 23, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step \n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n" + ] + }, + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "from tensorflow.keras.models import Sequential\n", + "from tensorflow.keras.layers import Dense, Input\n", + "from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping\n", + "from sklearn.metrics import mean_squared_error\n", + "import numpy as np\n", + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "\n", + "# Списки для хранения ошибок\n", + "train_mse = []\n", + "test_mse = []\n", + "\n", + "# Настройка ранней остановки\n", + "early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, restore_best_weights=True)\n", + "\n", + "# Перебор количества нейронов от 1 до 20\n", + "for neurons in range(1, 21):\n", + " # Построение модели\n", + " model = Sequential()\n", + " model.add(Input(shape=(X_train.shape[1],))) # Входной слой\n", + " model.add(Dense(neurons, activation='relu')) # Скрытый слой с переменным количеством нейронов\n", + " model.add(Dense(1, activation='linear')) # Выходной слой\n", + " \n", + " # Компиляция модели\n", + " model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')\n", + " \n", + " # Обучение модели с ранней остановкой\n", + " history = model.fit(X_train, y_train, epochs=100, validation_data=(X_test, y_test),\n", + " callbacks=[early_stopping], verbose=0)\n", + " \n", + " # Предсказания на обучающих и тестовых данных\n", + " y_train_pred = model.predict(X_train)\n", + " y_test_pred = model.predict(X_test)\n", + " \n", + " # Оценка ошибки на обучающих и тестовых данных\n", + " train_mse.append(mean_squared_error(y_train, y_train_pred))\n", + " test_mse.append(mean_squared_error(y_test, y_test_pred))\n", + "\n", + "# Построение графика\n", + "plt.plot(range(1, 21), train_mse, label='Train MSE', marker='o')\n", + "plt.plot(range(1, 21), test_mse, label='Test MSE', marker='o')\n", + "plt.title('Зависимость MSE от числа нейронов в скрытом слое')\n", + "plt.xlabel('Число нейронов')\n", + "plt.ylabel('Mean Squared Error (MSE)')\n", + "plt.legend()\n", + "plt.grid(True)\n", + "plt.show()\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Интерпретация графика:\n", + "1. Если тестовая ошибка сначала уменьшается, а затем снова начинает увеличиваться, это указывает на переобучение модели при большом количестве нейронов.\n", + "2. Если ошибка стабильно уменьшается с увеличением количества нейронов, это может означать, что модель ещё не переобучилась.\n", + "3. График должен показать, какое количество нейронов оптимально для минимальной ошибки на тестовых данных." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## 5. Больше слоёв\n", + "\n", + "Попробуйте построит двух и трёх-слойные сетки с разным числом нейронов. Попробуйте добиться максимально возможного качества. Обратите внимание, что данных у нас очень мало, нейронка будем маленькой и быстро оцениваимой. Это позволяет делать перебор гиперпараметров. Когда данных очень много, перебор - довольно сложная штука. " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Двухслойная НС" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": { + "scrolled": true + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое и 1 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 34ms/step - loss: 594.8284 - val_loss: 615.2888\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 604.2688 - val_loss: 614.6894\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 577.7208 - val_loss: 614.0943\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 636.7625 - val_loss: 613.4912\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 612.4836 - val_loss: 612.8925\n", + "Epoch 6/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 591.4733 - val_loss: 612.2979\n", + "Epoch 7/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 578.9967 - val_loss: 611.7020\n", + "Epoch 8/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 605.4388 - val_loss: 611.1028\n", + "Epoch 9/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 624.8367 - val_loss: 610.5071\n", + "Epoch 10/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 575.3578 - val_loss: 609.9136\n", + "Epoch 11/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 569.6533 - val_loss: 609.3223\n", + "Epoch 12/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 568.2065 - val_loss: 608.7271\n", + "Epoch 13/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 559.6710 - val_loss: 608.1351\n", + "Epoch 14/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 570.3596 - val_loss: 607.5379\n", + "Epoch 15/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 604.3251 - val_loss: 606.9424\n", + "Epoch 16/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 589.9653 - val_loss: 606.3557\n", + "Epoch 17/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 598.0557 - val_loss: 605.7645\n", + "Epoch 18/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 537.0148 - val_loss: 605.1729\n", + "Epoch 19/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.5666 - val_loss: 604.5804\n", + "Epoch 20/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 599.1506 - val_loss: 603.9866\n", + "Epoch 21/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 559.8958 - val_loss: 603.4025\n", + "Epoch 22/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 551.0034 - val_loss: 602.8141\n", + "Epoch 23/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 571.8950 - val_loss: 602.2205\n", + "Epoch 24/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 551.3690 - val_loss: 601.6340\n", + "Epoch 25/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 571.0909 - val_loss: 601.0477\n", + "Epoch 26/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 554.5450 - val_loss: 600.4617\n", + "Epoch 27/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 581.4973 - val_loss: 599.8755\n", + "Epoch 28/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 556.8471 - val_loss: 599.2905\n", + "Epoch 29/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 631.0750 - val_loss: 598.6991\n", + "Epoch 30/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 566.1082 - val_loss: 598.1176\n", + "Epoch 31/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 559.6698 - val_loss: 597.5364\n", + "Epoch 32/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 576.8597 - val_loss: 596.9515\n", + "Epoch 33/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 592.3550 - val_loss: 596.3653\n", + "Epoch 34/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 538.2260 - val_loss: 595.7849\n", + "Epoch 35/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 549.9503 - val_loss: 595.2033\n", + "Epoch 36/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 540.7742 - val_loss: 594.6222\n", + "Epoch 37/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 548.4261 - val_loss: 594.0411\n", + "Epoch 38/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 16ms/step - loss: 534.3171 - val_loss: 593.4615\n", + "Epoch 39/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.9232 - val_loss: 592.8719\n", + "Epoch 40/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 546.7418 - val_loss: 592.2963\n", + "Epoch 41/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.6216 - val_loss: 591.7175\n", + "Epoch 42/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.1163 - val_loss: 591.1378\n", + "Epoch 43/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 537.9279 - val_loss: 590.5627\n", + "Epoch 44/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 508.6544 - val_loss: 589.9868\n", + "Epoch 45/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 575.6862 - val_loss: 589.4038\n", + "Epoch 46/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 555.2388 - val_loss: 588.8293\n", + "Epoch 47/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step - loss: 548.2723 - val_loss: 588.2541\n", + "Epoch 48/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 577.6461 - val_loss: 587.6709\n", + "Epoch 49/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 538.2027 - val_loss: 587.1015\n", + "Epoch 50/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 550.5826 - val_loss: 586.5303\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 50.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое и 2 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 30ms/step - loss: 516.5020 - val_loss: 590.4786\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.1259 - val_loss: 586.6960\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 535.8315 - val_loss: 582.8123\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 540.3478 - val_loss: 578.5421\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 539.7230 - val_loss: 573.8988\n", + "Epoch 6/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 529.8616 - val_loss: 569.0788\n", + "Epoch 7/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 505.0622 - val_loss: 563.8726\n", + "Epoch 8/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 536.3245 - val_loss: 558.3839\n", + "Epoch 9/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 553.2491 - val_loss: 552.6229\n", + "Epoch 10/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 515.7147 - val_loss: 546.4735\n", + "Epoch 11/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 509.8358 - val_loss: 540.1302\n", + "Epoch 12/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 511.8419 - val_loss: 533.3689\n", + "Epoch 13/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 508.3506 - val_loss: 526.3333\n", + "Epoch 14/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 477.4981 - val_loss: 518.9852\n", + "Epoch 15/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 466.5649 - val_loss: 511.2609\n", + "Epoch 16/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 478.4644 - val_loss: 503.2905\n", + "Epoch 17/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 466.1077 - val_loss: 494.9959\n", + "Epoch 18/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 459.9725 - val_loss: 486.3315\n", + "Epoch 19/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 479.4908 - val_loss: 477.6026\n", + "Epoch 20/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 456.9845 - val_loss: 468.5932\n", + "Epoch 21/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 444.0036 - val_loss: 459.2037\n", + "Epoch 22/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 445.8970 - val_loss: 449.5361\n", + "Epoch 23/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 426.7676 - val_loss: 439.9401\n", + "Epoch 24/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step - loss: 421.3244 - val_loss: 430.0559\n", + "Epoch 25/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 434.1756 - val_loss: 420.1041\n", + "Epoch 26/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 402.9838 - val_loss: 409.8616\n", + "Epoch 27/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 385.7955 - val_loss: 399.7081\n", + "Epoch 28/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 378.0702 - val_loss: 389.3509\n", + "Epoch 29/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 378.3088 - val_loss: 378.8957\n", + "Epoch 30/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 351.3718 - val_loss: 368.5758\n", + "Epoch 31/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 334.2892 - val_loss: 358.0833\n", + "Epoch 32/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 347.2042 - val_loss: 347.5211\n", + "Epoch 33/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 338.0863 - val_loss: 337.2605\n", + "Epoch 34/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 321.4725 - val_loss: 327.1056\n", + "Epoch 35/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 311.3157 - val_loss: 316.9255\n", + "Epoch 36/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 316.2242 - val_loss: 307.4906\n", + "Epoch 37/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 301.1166 - val_loss: 297.8612\n", + "Epoch 38/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 263.5883 - val_loss: 288.7132\n", + "Epoch 39/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 270.7709 - val_loss: 279.5585\n", + "Epoch 40/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 263.1872 - val_loss: 270.9271\n", + "Epoch 41/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 251.3864 - val_loss: 262.5341\n", + "Epoch 42/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 266.7841 - val_loss: 254.2849\n", + "Epoch 43/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 235.4781 - val_loss: 246.8118\n", + "Epoch 44/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 256.9828 - val_loss: 239.4125\n", + "Epoch 45/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 244.3609 - val_loss: 232.3541\n", + "Epoch 46/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 220.2235 - val_loss: 225.8443\n", + "Epoch 47/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 219.9398 - val_loss: 219.5044\n", + "Epoch 48/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 216.1632 - val_loss: 213.5446\n", + "Epoch 49/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 203.3321 - val_loss: 208.1424\n", + "Epoch 50/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 224.5592 - val_loss: 202.9180\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 50.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое и 3 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 622.9316 - val_loss: 605.6501\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 584.4902 - val_loss: 602.4712\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 571.6575 - val_loss: 599.1376\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 578.6068 - val_loss: 595.5671\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 536.1320 - val_loss: 591.8151\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое и 4 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 52ms/step - loss: 588.9169 - val_loss: 609.1955\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 536.5541 - val_loss: 607.0880\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 560.8708 - val_loss: 604.8878\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 569.4702 - val_loss: 602.5749\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 539.9302 - val_loss: 600.1527\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое и 5 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 590.7964 - val_loss: 640.6949\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 614.6205 - val_loss: 636.1685\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 632.2120 - val_loss: 632.5244\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 610.3879 - val_loss: 629.3519\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 616.7618 - val_loss: 626.4810\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое и 6 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 34ms/step - loss: 558.8661 - val_loss: 615.3028\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 601.4055 - val_loss: 614.7006\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 577.1996 - val_loss: 614.0195\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 568.0790 - val_loss: 613.1213\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 637.5649 - val_loss: 612.0903\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое и 7 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 29ms/step - loss: 570.2494 - val_loss: 625.4155\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 624.1990 - val_loss: 622.5329\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 587.8732 - val_loss: 619.9103\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 612.3240 - val_loss: 617.4973\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 591.5472 - val_loss: 615.2789\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое и 8 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 569.8043 - val_loss: 611.1119\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 608.1779 - val_loss: 608.1783\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 606.6709 - val_loss: 605.0256\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 578.8112 - val_loss: 601.6870\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 532.6357 - val_loss: 598.0399\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое и 9 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 29ms/step - loss: 595.4856 - val_loss: 608.8226\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 589.8344 - val_loss: 606.4250\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 527.2492 - val_loss: 604.0327\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 555.8152 - val_loss: 601.5436\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 572.7974 - val_loss: 598.7744\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое и 10 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 34ms/step - loss: 610.3564 - val_loss: 596.6866\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 572.2582 - val_loss: 591.2773\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 526.6937 - val_loss: 585.4630\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 526.1959 - val_loss: 579.2227\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 559.6282 - val_loss: 572.5809\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое и 1 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 30ms/step - loss: 461.7437 - val_loss: 492.8978\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 469.5692 - val_loss: 483.8582\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 448.3713 - val_loss: 474.5420\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 454.5105 - val_loss: 464.9841\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 472.7283 - val_loss: 455.1710\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое и 2 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 30ms/step - loss: 579.6558 - val_loss: 615.3041\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 567.3977 - val_loss: 614.7012\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 573.6882 - val_loss: 614.1008\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 610.9327 - val_loss: 613.5011\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 553.0199 - val_loss: 612.9066\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое и 3 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 32ms/step - loss: 583.3076 - val_loss: 603.1104\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 595.0976 - val_loss: 600.0875\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 544.3939 - val_loss: 597.0717\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 579.6782 - val_loss: 593.9748\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 608.7087 - val_loss: 590.6736\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое и 4 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 571.0908 - val_loss: 604.5087\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 556.3482 - val_loss: 600.6374\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 582.8436 - val_loss: 596.2145\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 567.0687 - val_loss: 591.4301\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 588.2186 - val_loss: 585.8268\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое и 5 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 33ms/step - loss: 564.8055 - val_loss: 610.2825\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 545.4462 - val_loss: 604.9419\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 544.5652 - val_loss: 598.7495\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 580.1686 - val_loss: 591.7764\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 575.9169 - val_loss: 583.9086\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое и 6 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 30ms/step - loss: 601.8505 - val_loss: 610.0378\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 586.0482 - val_loss: 606.0629\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 580.7374 - val_loss: 602.0466\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 581.9049 - val_loss: 598.0300\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 615.3841 - val_loss: 594.0781\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step\n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое и 7 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 33ms/step - loss: 600.1586 - val_loss: 626.6841\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 576.6051 - val_loss: 623.7359\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 608.1830 - val_loss: 621.0515\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 590.8799 - val_loss: 618.5227\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 624.0095 - val_loss: 616.0101\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое и 8 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 29ms/step - loss: 573.2130 - val_loss: 606.3643\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 549.1644 - val_loss: 602.3960\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 571.3774 - val_loss: 598.2113\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 548.5133 - val_loss: 593.7316\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 562.6141 - val_loss: 588.7179\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое и 9 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 36ms/step - loss: 640.4678 - val_loss: 662.9261\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 676.0768 - val_loss: 655.8405\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 633.6531 - val_loss: 649.4805\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 621.8044 - val_loss: 643.8004\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 590.2387 - val_loss: 638.5587\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое и 10 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 29ms/step - loss: 582.7501 - val_loss: 614.8293\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 583.1278 - val_loss: 611.2119\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step - loss: 557.0351 - val_loss: 607.3823\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 607.2175 - val_loss: 603.2238\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 565.6017 - val_loss: 598.7627\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое и 1 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 29ms/step - loss: 602.8697 - val_loss: 623.0131\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 584.0964 - val_loss: 620.8463\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 561.7491 - val_loss: 618.9205\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 599.8997 - val_loss: 617.2698\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 553.0753 - val_loss: 615.9221\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое и 2 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 30ms/step - loss: 550.0168 - val_loss: 581.0942\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 515.8499 - val_loss: 577.3038\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 514.5190 - val_loss: 573.3083\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 560.4879 - val_loss: 569.0458\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 519.0560 - val_loss: 564.4233\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое и 3 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 36ms/step - loss: 593.1120 - val_loss: 619.0476\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 567.2493 - val_loss: 614.9248\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 621.0266 - val_loss: 610.6770\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 600.6960 - val_loss: 606.6815\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 593.9957 - val_loss: 602.5683\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое и 4 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 547.2943 - val_loss: 578.7722\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 577.6993 - val_loss: 572.0513\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 523.4123 - val_loss: 564.7849\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 520.5159 - val_loss: 556.4689\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 515.0621 - val_loss: 547.4443\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое и 5 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 29ms/step - loss: 579.6855 - val_loss: 596.5962\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.1110 - val_loss: 592.5142\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 558.8397 - val_loss: 587.9092\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 592.9567 - val_loss: 582.7427\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 548.4090 - val_loss: 576.8736\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое и 6 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 35ms/step - loss: 563.6165 - val_loss: 602.8479\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 580.6298 - val_loss: 599.8882\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 540.7935 - val_loss: 596.8093\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 591.6849 - val_loss: 593.4721\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 569.7072 - val_loss: 589.6826\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое и 7 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 583.2884 - val_loss: 629.3929\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 625.0156 - val_loss: 625.5697\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 633.0823 - val_loss: 622.0161\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 603.9838 - val_loss: 618.7570\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 560.5907 - val_loss: 615.5620\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое и 8 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 29ms/step - loss: 607.9188 - val_loss: 618.0639\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 596.5691 - val_loss: 613.4299\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 563.5527 - val_loss: 608.4952\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 593.7222 - val_loss: 602.7597\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 559.8555 - val_loss: 595.9949\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое и 9 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 41ms/step - loss: 602.8984 - val_loss: 627.4432\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 609.5397 - val_loss: 621.3077\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 568.1786 - val_loss: 615.5709\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 562.8136 - val_loss: 610.1306\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 570.3145 - val_loss: 604.8502\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое и 10 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 31ms/step - loss: 579.3010 - val_loss: 606.6069\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 584.5877 - val_loss: 602.2982\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 548.0944 - val_loss: 597.7136\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 569.2656 - val_loss: 592.6628\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 588.9969 - val_loss: 587.1970\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое и 1 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 28ms/step - loss: 515.2248 - val_loss: 617.1179\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.0692 - val_loss: 616.1108\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 579.6221 - val_loss: 615.3214\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 583.2796 - val_loss: 614.6019\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 593.8797 - val_loss: 613.8773\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое и 2 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 28ms/step - loss: 589.0183 - val_loss: 623.0902\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 551.3749 - val_loss: 619.7198\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 615.5758 - val_loss: 616.3749\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 598.8871 - val_loss: 613.2136\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 579.5844 - val_loss: 610.1420\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 15ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое и 3 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 33ms/step - loss: 618.1442 - val_loss: 618.4129\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 615.8212 - val_loss: 616.8718\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 570.7634 - val_loss: 615.2680\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 573.4001 - val_loss: 613.5195\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 553.2451 - val_loss: 611.7071\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое и 4 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 38ms/step - loss: 583.9510 - val_loss: 624.0854\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 580.7219 - val_loss: 621.1865\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 575.8068 - val_loss: 618.6230\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 602.0482 - val_loss: 616.4506\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 600.8232 - val_loss: 614.5510\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое и 5 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 32ms/step - loss: 577.9945 - val_loss: 591.9802\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 569.2949 - val_loss: 586.5415\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 550.0867 - val_loss: 580.6904\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 546.4755 - val_loss: 574.4029\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 529.5096 - val_loss: 567.6707\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое и 6 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 594.5170 - val_loss: 621.9085\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 579.9010 - val_loss: 619.7268\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 626.9196 - val_loss: 617.8030\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 528.6116 - val_loss: 616.0538\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 568.1005 - val_loss: 614.3235\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое и 7 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 31ms/step - loss: 538.0184 - val_loss: 582.6064\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 575.5726 - val_loss: 576.1459\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 523.5609 - val_loss: 569.0350\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 550.1282 - val_loss: 560.9294\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 524.5358 - val_loss: 551.7509\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое и 8 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 29ms/step - loss: 537.1835 - val_loss: 575.2449\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 542.1226 - val_loss: 566.2552\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 540.1306 - val_loss: 556.3228\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 503.0593 - val_loss: 545.1590\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 522.7859 - val_loss: 532.5265\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое и 9 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 31ms/step - loss: 565.2283 - val_loss: 587.0522\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 551.3771 - val_loss: 580.8819\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 591.2954 - val_loss: 573.9431\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 529.0671 - val_loss: 566.1063\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 517.7089 - val_loss: 556.9363\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое и 10 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 30ms/step - loss: 579.7844 - val_loss: 595.8753\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 565.1208 - val_loss: 589.3515\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 560.3309 - val_loss: 581.7582\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 535.8058 - val_loss: 572.6170\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 551.2809 - val_loss: 561.4471\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 5 нейронами в первом слое и 1 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 523.5029 - val_loss: 578.1830\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 542.9452 - val_loss: 571.7814\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 532.8922 - val_loss: 564.7821\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 503.5056 - val_loss: 557.0396\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 476.7296 - val_loss: 548.4447\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 5 нейронами в первом слое и 2 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 32ms/step - loss: 586.0436 - val_loss: 596.4905\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 572.2811 - val_loss: 592.7136\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 578.3561 - val_loss: 588.6143\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 559.1141 - val_loss: 583.9240\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 545.6758 - val_loss: 578.7295\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step \n", + "Обучение модели с 5 нейронами в первом слое и 3 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 592.2541 - val_loss: 610.9879\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 592.7153 - val_loss: 609.2021\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 589.4032 - val_loss: 607.2361\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 551.9778 - val_loss: 605.1069\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 569.0997 - val_loss: 602.7543\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 5 нейронами в первом слое и 4 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 600.5032 - val_loss: 602.3480\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 607.3961 - val_loss: 598.2175\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 570.1825 - val_loss: 593.5084\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 577.2731 - val_loss: 587.8683\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 573.5128 - val_loss: 581.2930\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 5 нейронами в первом слое и 5 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 32ms/step - loss: 670.1490 - val_loss: 639.6931\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 596.5269 - val_loss: 634.7945\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 606.1815 - val_loss: 630.3156\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 595.6288 - val_loss: 626.0242\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 581.8814 - val_loss: 621.9776\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 5 нейронами в первом слое и 6 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 40ms/step - loss: 576.8806 - val_loss: 619.4368\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 594.9288 - val_loss: 615.9714\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 598.8262 - val_loss: 612.5516\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 611.5481 - val_loss: 609.1560\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 590.9758 - val_loss: 605.6180\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 5 нейронами в первом слое и 7 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 32ms/step - loss: 594.6577 - val_loss: 624.7473\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 584.8727 - val_loss: 619.3491\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 599.6240 - val_loss: 613.9471\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 587.0777 - val_loss: 608.4868\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 574.8427 - val_loss: 602.6593\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 5 нейронами в первом слое и 8 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 575.8439 - val_loss: 621.9813\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 578.1897 - val_loss: 618.7745\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 595.6269 - val_loss: 615.8053\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 582.1109 - val_loss: 613.1457\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 582.2114 - val_loss: 610.6591\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 5 нейронами в первом слое и 9 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 32ms/step - loss: 554.1996 - val_loss: 602.5991\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 553.2186 - val_loss: 596.9709\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 566.7166 - val_loss: 590.9038\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 582.9615 - val_loss: 584.3839\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 535.2946 - val_loss: 577.1244\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 5 нейронами в первом слое и 10 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 41ms/step - loss: 578.3274 - val_loss: 612.2495\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 615.7601 - val_loss: 601.6235\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 591.8595 - val_loss: 589.8837\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 563.0259 - val_loss: 577.6724\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 520.0425 - val_loss: 564.2719\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 6 нейронами в первом слое и 1 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 599.9031 - val_loss: 591.4293\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 555.5981 - val_loss: 585.6165\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 595.0529 - val_loss: 578.6463\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 572.5590 - val_loss: 569.9149\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 544.4881 - val_loss: 559.7628\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 6 нейронами в первом слое и 2 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 36ms/step - loss: 476.5405 - val_loss: 517.6108\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 475.5098 - val_loss: 502.0083\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 459.9688 - val_loss: 485.5467\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 436.0992 - val_loss: 467.5345\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 426.5684 - val_loss: 448.3988\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 6 нейронами в первом слое и 3 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 33ms/step - loss: 583.0551 - val_loss: 609.7869\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 603.3840 - val_loss: 605.4054\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 565.0321 - val_loss: 600.9732\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 589.8351 - val_loss: 596.6928\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 549.8065 - val_loss: 592.3680\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 6 нейронами в первом слое и 4 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 34ms/step - loss: 587.6076 - val_loss: 652.7358\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 608.7031 - val_loss: 643.2781\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 543.5533 - val_loss: 634.4347\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 611.7944 - val_loss: 625.8322\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step - loss: 617.5204 - val_loss: 617.6797\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 6 нейронами в первом слое и 5 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 40ms/step - loss: 582.9586 - val_loss: 607.3437\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 546.3414 - val_loss: 601.3097\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 561.8426 - val_loss: 594.3276\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 566.2864 - val_loss: 586.4460\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 572.1177 - val_loss: 576.7857\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 6 нейронами в первом слое и 6 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 38ms/step - loss: 618.1810 - val_loss: 655.5748\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 588.2676 - val_loss: 647.9053\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 611.9107 - val_loss: 641.2399\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 654.8555 - val_loss: 635.5479\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 604.2861 - val_loss: 630.6497\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 6 нейронами в первом слое и 7 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 38ms/step - loss: 590.9914 - val_loss: 630.6291\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 598.7480 - val_loss: 626.0728\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 575.0412 - val_loss: 622.0376\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 584.3652 - val_loss: 618.2249\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 594.5880 - val_loss: 614.4958\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 6 нейронами в первом слое и 8 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 32ms/step - loss: 601.5216 - val_loss: 573.9191\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 537.9266 - val_loss: 555.8904\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 526.8831 - val_loss: 536.3960\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 525.7700 - val_loss: 515.3815\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 468.0092 - val_loss: 493.4290\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 6 нейронами в первом слое и 9 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 34ms/step - loss: 580.9728 - val_loss: 615.3369\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 604.0200 - val_loss: 609.2521\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 530.8115 - val_loss: 603.2906\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 568.0211 - val_loss: 596.9435\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 548.7961 - val_loss: 590.3160\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 6 нейронами в первом слое и 10 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 576.6275 - val_loss: 593.6656\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 575.8011 - val_loss: 585.9172\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 547.8196 - val_loss: 577.1187\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 506.1410 - val_loss: 567.0144\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 524.1725 - val_loss: 554.9957\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое и 1 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 32ms/step - loss: 606.2400 - val_loss: 621.4700\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 586.3364 - val_loss: 618.9544\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 598.0969 - val_loss: 616.8886\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 591.6638 - val_loss: 615.3147\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 563.9920 - val_loss: 614.0874\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое и 2 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 39ms/step - loss: 619.8559 - val_loss: 623.8292\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 620.2093 - val_loss: 619.7659\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 583.8223 - val_loss: 615.4783\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 588.4185 - val_loss: 610.6566\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 561.6117 - val_loss: 606.0087\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое и 3 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 41ms/step - loss: 562.6211 - val_loss: 631.9494\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 583.7672 - val_loss: 625.0329\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 588.0090 - val_loss: 618.2775\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 585.6385 - val_loss: 611.2769\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 556.4862 - val_loss: 603.5895\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое и 4 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 32ms/step - loss: 628.8040 - val_loss: 633.8001\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 626.3612 - val_loss: 623.5421\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 640.8199 - val_loss: 613.3748\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 563.5296 - val_loss: 602.9077\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 531.3638 - val_loss: 591.6773\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое и 5 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 34ms/step - loss: 612.5370 - val_loss: 628.5933\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 605.2007 - val_loss: 625.0869\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 561.5132 - val_loss: 622.4149\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 581.3582 - val_loss: 619.9600\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 607.4998 - val_loss: 617.4389\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое и 6 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 34ms/step - loss: 536.7173 - val_loss: 582.3060\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 540.2845 - val_loss: 575.0890\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 558.0162 - val_loss: 567.0690\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 531.1176 - val_loss: 558.1725\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 543.9506 - val_loss: 548.1323\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое и 7 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 39ms/step - loss: 576.7033 - val_loss: 595.5291\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 597.3861 - val_loss: 587.5444\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 537.4175 - val_loss: 578.7978\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 517.3777 - val_loss: 569.2094\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 559.5309 - val_loss: 558.2859\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое и 8 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 579.7369 - val_loss: 606.9619\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 596.2546 - val_loss: 602.6902\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 588.3660 - val_loss: 598.0778\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 576.7991 - val_loss: 592.8308\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 544.1433 - val_loss: 586.5603\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое и 9 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 32ms/step - loss: 563.9193 - val_loss: 614.6376\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.9163 - val_loss: 607.9890\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 598.5141 - val_loss: 601.1089\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 569.6595 - val_loss: 593.7574\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 571.6951 - val_loss: 585.5472\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое и 10 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 30ms/step - loss: 578.1979 - val_loss: 603.8231\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 552.0350 - val_loss: 597.7154\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 596.0023 - val_loss: 591.4907\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 574.7096 - val_loss: 584.8165\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 532.7372 - val_loss: 577.0710\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 16ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое и 1 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 30ms/step - loss: 627.3988 - val_loss: 620.8288\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 604.3365 - val_loss: 618.3309\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 565.2815 - val_loss: 616.6204\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 619.1318 - val_loss: 615.2545\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 587.9426 - val_loss: 614.1232\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое и 2 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 30ms/step - loss: 602.5925 - val_loss: 640.1545\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 621.1412 - val_loss: 632.4945\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 595.7298 - val_loss: 626.4301\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 604.1709 - val_loss: 621.8842\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 611.9595 - val_loss: 618.3884\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое и 3 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 627.2207 - val_loss: 605.7962\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 574.3882 - val_loss: 597.9981\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step - loss: 529.8683 - val_loss: 588.2076\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 548.4468 - val_loss: 576.9651\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 536.0665 - val_loss: 564.1818\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое и 4 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 601.1530 - val_loss: 601.6575\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 571.1697 - val_loss: 594.2524\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 561.1201 - val_loss: 585.8596\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 537.7252 - val_loss: 577.0192\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 546.3015 - val_loss: 567.4952\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое и 5 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 42ms/step - loss: 600.5435 - val_loss: 610.7006\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 570.0378 - val_loss: 606.2488\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 555.0510 - val_loss: 601.4216\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 567.4771 - val_loss: 596.0004\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 557.1727 - val_loss: 589.6874\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое и 6 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 30ms/step - loss: 561.3968 - val_loss: 608.6110\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 609.2964 - val_loss: 599.9182\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 543.6436 - val_loss: 589.5515\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 555.9184 - val_loss: 576.5413\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 554.6714 - val_loss: 560.8173\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое и 7 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 29ms/step - loss: 644.6721 - val_loss: 618.8069\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.0417 - val_loss: 610.8050\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 599.1434 - val_loss: 602.5811\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 572.9831 - val_loss: 594.0753\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 577.3750 - val_loss: 584.8399\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое и 8 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 599.0184 - val_loss: 616.2642\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.7219 - val_loss: 606.8623\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 606.8887 - val_loss: 597.5866\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 604.8052 - val_loss: 588.0581\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 552.8924 - val_loss: 577.8442\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое и 9 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 101ms/step - loss: 637.7616 - val_loss: 633.7675\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 618.7040 - val_loss: 623.5850\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 576.0236 - val_loss: 614.5034\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 559.4905 - val_loss: 605.4080\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 573.7714 - val_loss: 595.9836\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое и 10 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 37ms/step - loss: 594.6495 - val_loss: 623.5696\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 588.0269 - val_loss: 614.7348\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.6603 - val_loss: 606.0600\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 570.9219 - val_loss: 597.0265\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 557.1666 - val_loss: 587.0880\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое и 1 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 30ms/step - loss: 618.6196 - val_loss: 630.0117\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 607.8523 - val_loss: 625.1371\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 575.4236 - val_loss: 621.7505\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 609.9738 - val_loss: 619.0193\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 617.5685 - val_loss: 616.8636\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое и 2 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 540.8084 - val_loss: 579.8937\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 557.0388 - val_loss: 567.7028\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 532.8351 - val_loss: 555.2817\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 529.5488 - val_loss: 542.2021\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 513.5518 - val_loss: 528.2042\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое и 3 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 32ms/step - loss: 591.7531 - val_loss: 611.9855\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.2982 - val_loss: 605.4995\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 554.0182 - val_loss: 597.9090\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 562.9473 - val_loss: 588.9754\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 550.3683 - val_loss: 579.3312\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое и 4 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 37ms/step - loss: 594.2656 - val_loss: 636.9950\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 591.0172 - val_loss: 626.6792\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 600.3558 - val_loss: 616.6078\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 548.0532 - val_loss: 606.8375\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 560.7267 - val_loss: 596.8590\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое и 5 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 39ms/step - loss: 598.8795 - val_loss: 654.5004\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 614.8216 - val_loss: 645.6858\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 597.3883 - val_loss: 638.1981\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 578.2708 - val_loss: 632.0938\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 600.1381 - val_loss: 626.8204\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое и 6 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 34ms/step - loss: 582.1005 - val_loss: 596.5296\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 623.9262 - val_loss: 589.9080\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 547.3190 - val_loss: 583.2610\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 542.1284 - val_loss: 575.3672\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 523.0326 - val_loss: 565.8736\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое и 7 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 30ms/step - loss: 585.7817 - val_loss: 601.9611\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 579.3141 - val_loss: 594.1973\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 544.1824 - val_loss: 585.9538\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 530.6426 - val_loss: 576.5349\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 567.5436 - val_loss: 565.1689\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое и 8 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 592.5486 - val_loss: 613.7354\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 598.1199 - val_loss: 603.8524\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 583.7953 - val_loss: 593.8862\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 550.5972 - val_loss: 583.3717\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 571.2720 - val_loss: 571.3840\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое и 9 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 37ms/step - loss: 573.3637 - val_loss: 610.9028\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.7871 - val_loss: 605.0874\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 551.3226 - val_loss: 598.8310\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 551.4410 - val_loss: 591.4763\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 539.1579 - val_loss: 582.8036\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое и 10 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 571.2488 - val_loss: 602.9021\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 590.2686 - val_loss: 589.3830\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 540.3865 - val_loss: 574.9564\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 528.7855 - val_loss: 559.0171\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 557.2150 - val_loss: 541.3020\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое и 1 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 37ms/step - loss: 584.9585 - val_loss: 622.6669\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 570.3096 - val_loss: 619.0210\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 595.3079 - val_loss: 616.1829\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 593.8012 - val_loss: 614.5269\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 588.6907 - val_loss: 613.5912\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое и 2 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 37ms/step - loss: 589.8712 - val_loss: 600.3366\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 603.7735 - val_loss: 594.8025\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 554.1919 - val_loss: 588.9673\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 598.8467 - val_loss: 582.5753\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 538.6935 - val_loss: 574.6631\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое и 3 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 103ms/step - loss: 565.3586 - val_loss: 618.4410\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 599.9274 - val_loss: 615.0411\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 571.1531 - val_loss: 612.1383\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 577.4829 - val_loss: 609.1865\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 602.1315 - val_loss: 605.9353\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 15ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое и 4 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 598.2665 - val_loss: 615.3145\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 608.1592 - val_loss: 609.3199\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 572.4841 - val_loss: 602.3611\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 565.7931 - val_loss: 594.0617\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 560.6693 - val_loss: 584.6934\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое и 5 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 641.4966 - val_loss: 657.1346\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 593.7307 - val_loss: 642.9397\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 611.3333 - val_loss: 631.9179\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 15ms/step - loss: 633.9370 - val_loss: 623.5574\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.6965 - val_loss: 616.7145\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое и 6 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 32ms/step - loss: 589.3862 - val_loss: 607.4757\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 547.6435 - val_loss: 592.4826\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 555.6951 - val_loss: 576.3925\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 568.0493 - val_loss: 558.8112\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 483.9928 - val_loss: 540.3891\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое и 7 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 40ms/step - loss: 577.9514 - val_loss: 636.2212\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 604.3817 - val_loss: 629.1431\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 583.5259 - val_loss: 622.9924\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 603.2629 - val_loss: 617.2119\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 584.3523 - val_loss: 611.9683\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое и 8 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 40ms/step - loss: 540.3940 - val_loss: 577.1672\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 549.9081 - val_loss: 562.3110\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 560.3314 - val_loss: 546.4541\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 558.1786 - val_loss: 529.2504\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 478.4283 - val_loss: 510.8456\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое и 9 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 545.2528 - val_loss: 582.8340\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 567.7673 - val_loss: 569.2607\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 521.5126 - val_loss: 554.6281\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 528.2424 - val_loss: 538.5261\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 498.1688 - val_loss: 520.8127\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое и 10 во втором слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 564.4071 - val_loss: 601.0599\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 561.3045 - val_loss: 591.6016\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 536.7447 - val_loss: 582.8748\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 550.7823 - val_loss: 573.8533\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 533.1219 - val_loss: 563.7555\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Лучшая конфигурация двухслойной сети: 1 нейронов в первом слое, 2 нейронов во втором слое с MSE = 202.8143\n" + ] + } + ], + "source": [ + "from tensorflow.keras.models import Sequential\n", + "from tensorflow.keras.layers import Dense, Input\n", + "from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping\n", + "from sklearn.metrics import mean_squared_error\n", + "import numpy as np\n", + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "\n", + "# Списки для хранения ошибок\n", + "train_mse_2layers = []\n", + "test_mse_2layers = []\n", + "\n", + "# Настройка ранней остановки\n", + "early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5, restore_best_weights=True, verbose=1)\n", + "\n", + "# Количество нейронов до 1-10 для двухслойной модели\n", + "for neurons_layer1 in range(1, 11):\n", + " for neurons_layer2 in range(1, 11):\n", + " print(f\"Обучение модели с {neurons_layer1} нейронами в первом слое и {neurons_layer2} во втором слое\")\n", + " \n", + " # Построение модели с двумя скрытыми слоями\n", + " model = Sequential()\n", + " model.add(Input(shape=(X_train.shape[1],))) # Входной слой\n", + " model.add(Dense(neurons_layer1, activation='relu', kernel_regularizer='l2')) # Первый скрытый слой\n", + " model.add(Dense(neurons_layer2, activation='relu', kernel_regularizer='l2')) # Второй скрытый слой\n", + " model.add(Dense(1, activation='linear')) # Выходной слой\n", + " \n", + " # Компиляция модели\n", + " model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')\n", + " \n", + " # Обучение модели с ранней остановкой\n", + " history = model.fit(X_train, y_train, epochs=50, validation_data=(X_test, y_test),\n", + " callbacks=[early_stopping], verbose=1)\n", + " \n", + " # Предсказания на обучающих и тестовых данных\n", + " y_train_pred = model.predict(X_train)\n", + " y_test_pred = model.predict(X_test)\n", + " \n", + " # Оценка ошибки на обучающих и тестовых данных\n", + " train_mse_2layers.append((neurons_layer1, neurons_layer2, mean_squared_error(y_train, y_train_pred)))\n", + " test_mse_2layers.append((neurons_layer1, neurons_layer2, mean_squared_error(y_test, y_test_pred)))\n", + "\n", + "# Нахождение модели с минимальной ошибкой на тестовой выборке\n", + "best_config_2layers = min(test_mse_2layers, key=lambda x: x[2])\n", + "print(f\"Лучшая конфигурация двухслойной сети: {best_config_2layers[0]} нейронов в первом слое, \"\n", + " f\"{best_config_2layers[1]} нейронов во втором слое с MSE = {best_config_2layers[2]:.4f}\")\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Трехслойная НС" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": { + "scrolled": true + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 36ms/step - loss: 599.4312 - val_loss: 615.2802\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 548.2065 - val_loss: 614.6820\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.0402 - val_loss: 614.0811\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.7325 - val_loss: 613.4836\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 584.0207 - val_loss: 612.8834\n", + "Epoch 6/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 575.1229 - val_loss: 612.2878\n", + "Epoch 7/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 553.6812 - val_loss: 611.6909\n", + "Epoch 8/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 586.2609 - val_loss: 611.0930\n", + "Epoch 9/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 609.0889 - val_loss: 610.4947\n", + "Epoch 10/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 588.1570 - val_loss: 609.9022\n", + "Epoch 11/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 594.0185 - val_loss: 609.3097\n", + "Epoch 12/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 603.9521 - val_loss: 608.7126\n", + "Epoch 13/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 576.9867 - val_loss: 608.1219\n", + "Epoch 14/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 558.0770 - val_loss: 607.5297\n", + "Epoch 15/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 587.8099 - val_loss: 606.9343\n", + "Epoch 16/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 581.4517 - val_loss: 606.3422\n", + "Epoch 17/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 533.6692 - val_loss: 605.7529\n", + "Epoch 18/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 529.2860 - val_loss: 605.1653\n", + "Epoch 19/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 569.2709 - val_loss: 604.5733\n", + "Epoch 20/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 560.7807 - val_loss: 603.9849\n", + "Epoch 21/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 563.2032 - val_loss: 603.3969\n", + "Epoch 22/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 553.2599 - val_loss: 602.8081\n", + "Epoch 23/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 598.3669 - val_loss: 602.2177\n", + "Epoch 24/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 555.2273 - val_loss: 601.6299\n", + "Epoch 25/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 538.1574 - val_loss: 601.0477\n", + "Epoch 26/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 560.2997 - val_loss: 600.4585\n", + "Epoch 27/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 552.1185 - val_loss: 599.8739\n", + "Epoch 28/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 607.0613 - val_loss: 599.2853\n", + "Epoch 29/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 540.8392 - val_loss: 598.7029\n", + "Epoch 30/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 564.3107 - val_loss: 598.1174\n", + "Epoch 31/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 591.5322 - val_loss: 597.5323\n", + "Epoch 32/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 548.9748 - val_loss: 596.9498\n", + "Epoch 33/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 551.4630 - val_loss: 596.3682\n", + "Epoch 34/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 529.1895 - val_loss: 595.7872\n", + "Epoch 35/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.1337 - val_loss: 595.2020\n", + "Epoch 36/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 597.5756 - val_loss: 594.6173\n", + "Epoch 37/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 579.5350 - val_loss: 594.0400\n", + "Epoch 38/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 591.8081 - val_loss: 593.4568\n", + "Epoch 39/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.6222 - val_loss: 592.8802\n", + "Epoch 40/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 558.5436 - val_loss: 592.3052\n", + "Epoch 41/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 552.5886 - val_loss: 591.7277\n", + "Epoch 42/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 608.6938 - val_loss: 591.1454\n", + "Epoch 43/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 532.7960 - val_loss: 590.5750\n", + "Epoch 44/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 560.4653 - val_loss: 589.9958\n", + "Epoch 45/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 539.4291 - val_loss: 589.4194\n", + "Epoch 46/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 576.7198 - val_loss: 588.8370\n", + "Epoch 47/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 531.9226 - val_loss: 588.2625\n", + "Epoch 48/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 560.7547 - val_loss: 587.6885\n", + "Epoch 49/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 497.9337 - val_loss: 587.1169\n", + "Epoch 50/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 532.7061 - val_loss: 586.5414\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 50.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 637.7856 - val_loss: 657.1496\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 635.5981 - val_loss: 651.7541\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 605.5698 - val_loss: 646.9044\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 630.3705 - val_loss: 642.5358\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 588.4480 - val_loss: 638.8839\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 585.8986 - val_loss: 615.2974\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 596.2974 - val_loss: 614.6991\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 575.1195 - val_loss: 614.1013\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 592.2595 - val_loss: 613.5004\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 585.5679 - val_loss: 612.9026\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 33ms/step - loss: 616.4219 - val_loss: 615.3176\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 614.6700 - val_loss: 614.6872\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 570.4517 - val_loss: 614.0897\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 551.7113 - val_loss: 613.4946\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 582.1078 - val_loss: 612.8940\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 40ms/step - loss: 592.1609 - val_loss: 615.2876\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 578.9695 - val_loss: 614.6893\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 562.4158 - val_loss: 614.0926\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 590.9880 - val_loss: 613.4912\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 571.1354 - val_loss: 612.8918\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step\n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 36ms/step - loss: 574.8428 - val_loss: 606.8074\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 610.9281 - val_loss: 604.2184\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 554.3966 - val_loss: 601.2699\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 570.2092 - val_loss: 597.8051\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 600.1136 - val_loss: 593.9375\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 592.2248 - val_loss: 615.3035\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 615.6896 - val_loss: 614.7014\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 567.2931 - val_loss: 614.1038\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 605.1085 - val_loss: 613.5039\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 558.6070 - val_loss: 612.9083\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 37ms/step - loss: 603.7304 - val_loss: 615.2980\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 603.6087 - val_loss: 614.6987\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 19ms/step - loss: 566.3033 - val_loss: 614.0981\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 577.7813 - val_loss: 613.4998\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 584.9149 - val_loss: 612.9001\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step\n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 32ms/step - loss: 587.0059 - val_loss: 615.3184\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 566.1827 - val_loss: 614.7198\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 577.6082 - val_loss: 614.1200\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 573.1660 - val_loss: 613.5229\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 597.1829 - val_loss: 612.9211\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 60ms/step - loss: 559.3159 - val_loss: 615.3004\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 576.1331 - val_loss: 614.6984\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 610.5123 - val_loss: 614.0978\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 587.8647 - val_loss: 613.4978\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 597.0306 - val_loss: 612.9006\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 33ms/step - loss: 599.1074 - val_loss: 615.3336\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 563.5886 - val_loss: 614.7343\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 593.3015 - val_loss: 614.1300\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 602.2321 - val_loss: 613.5333\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 572.5640 - val_loss: 612.9354\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 34ms/step - loss: 588.6113 - val_loss: 615.3256\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 596.4879 - val_loss: 614.7065\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 579.3198 - val_loss: 614.1077\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 569.3735 - val_loss: 613.5096\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 561.4835 - val_loss: 612.9062\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 651.4684 - val_loss: 615.2982\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 604.3629 - val_loss: 614.7040\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 564.7697 - val_loss: 614.1081\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 603.8245 - val_loss: 613.5085\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 552.0588 - val_loss: 612.9130\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 39ms/step - loss: 590.0646 - val_loss: 626.4420\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 622.7743 - val_loss: 624.1435\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 589.9031 - val_loss: 621.4572\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 606.4978 - val_loss: 618.5082\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 582.4598 - val_loss: 615.8041\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 33ms/step - loss: 577.5243 - val_loss: 615.3229\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 575.2702 - val_loss: 614.7226\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 575.8795 - val_loss: 614.1237\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 531.6945 - val_loss: 613.5280\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 590.1955 - val_loss: 612.9252\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 582.8409 - val_loss: 615.6973\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 599.8480 - val_loss: 614.0806\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 596.6347 - val_loss: 611.8275\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 580.2905 - val_loss: 608.9907\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 586.3234 - val_loss: 606.0411\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 580.9186 - val_loss: 625.5623\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 579.5588 - val_loss: 620.6044\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 597.0767 - val_loss: 616.7037\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 564.9260 - val_loss: 613.4955\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 596.5385 - val_loss: 610.6212\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 37ms/step - loss: 599.6620 - val_loss: 615.3286\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 575.7575 - val_loss: 614.7286\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 588.3603 - val_loss: 614.1252\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 581.9452 - val_loss: 613.5285\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 594.8474 - val_loss: 612.9288\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 565.2772 - val_loss: 603.0632\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 565.9039 - val_loss: 597.2855\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 605.4560 - val_loss: 591.1426\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 561.0786 - val_loss: 584.8314\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step - loss: 566.7753 - val_loss: 577.7901\n", + "Epoch 6/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 567.2346 - val_loss: 570.2762\n", + "Epoch 7/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 525.8469 - val_loss: 562.2595\n", + "Epoch 8/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 540.6042 - val_loss: 553.3916\n", + "Epoch 9/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 541.4808 - val_loss: 543.7894\n", + "Epoch 10/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 524.2122 - val_loss: 533.5605\n", + "Epoch 11/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 529.6752 - val_loss: 522.9118\n", + "Epoch 12/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 494.5334 - val_loss: 511.4578\n", + "Epoch 13/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 521.5722 - val_loss: 500.0273\n", + "Epoch 14/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 447.8814 - val_loss: 488.3380\n", + "Epoch 15/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 485.9253 - val_loss: 476.6330\n", + "Epoch 16/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 437.1959 - val_loss: 465.3489\n", + "Epoch 17/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 453.7814 - val_loss: 453.6621\n", + "Epoch 18/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 422.5827 - val_loss: 442.7603\n", + "Epoch 19/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 445.3117 - val_loss: 430.7304\n", + "Epoch 20/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 407.3616 - val_loss: 419.3137\n", + "Epoch 21/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 405.7384 - val_loss: 407.5056\n", + "Epoch 22/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 400.9281 - val_loss: 396.0481\n", + "Epoch 23/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 399.4594 - val_loss: 384.3988\n", + "Epoch 24/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 380.9244 - val_loss: 372.9174\n", + "Epoch 25/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 340.4900 - val_loss: 361.5088\n", + "Epoch 26/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 333.0316 - val_loss: 350.0278\n", + "Epoch 27/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 361.4619 - val_loss: 337.6804\n", + "Epoch 28/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 303.5032 - val_loss: 326.0356\n", + "Epoch 29/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 308.5326 - val_loss: 313.4218\n", + "Epoch 30/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 286.2262 - val_loss: 299.9160\n", + "Epoch 31/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 274.2978 - val_loss: 286.9541\n", + "Epoch 32/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 258.5680 - val_loss: 272.7871\n", + "Epoch 33/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 249.7020 - val_loss: 258.5763\n", + "Epoch 34/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 244.0664 - val_loss: 245.0251\n", + "Epoch 35/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 224.4356 - val_loss: 232.5784\n", + "Epoch 36/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 203.3394 - val_loss: 221.1853\n", + "Epoch 37/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 181.3371 - val_loss: 210.7947\n", + "Epoch 38/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 183.7854 - val_loss: 200.5314\n", + "Epoch 39/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 167.3571 - val_loss: 191.2195\n", + "Epoch 40/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 162.5559 - val_loss: 182.5596\n", + "Epoch 41/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 152.4063 - val_loss: 174.9716\n", + "Epoch 42/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 158.0497 - val_loss: 168.0014\n", + "Epoch 43/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 149.6694 - val_loss: 160.9094\n", + "Epoch 44/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 146.0132 - val_loss: 155.0076\n", + "Epoch 45/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 142.2314 - val_loss: 149.2919\n", + "Epoch 46/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 134.3176 - val_loss: 143.7338\n", + "Epoch 47/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 107.4883 - val_loss: 137.9270\n", + "Epoch 48/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step - loss: 106.0392 - val_loss: 132.7408\n", + "Epoch 49/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 114.7289 - val_loss: 127.5627\n", + "Epoch 50/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 110.4265 - val_loss: 122.7566\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 50.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 0s/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 34ms/step - loss: 538.8064 - val_loss: 610.2289\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 595.1107 - val_loss: 606.7910\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 579.6578 - val_loss: 602.9631\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 554.9249 - val_loss: 598.6328\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.7551 - val_loss: 593.6536\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 607.7983 - val_loss: 627.7037\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 615.6426 - val_loss: 625.2411\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 595.5639 - val_loss: 623.0246\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 601.7086 - val_loss: 621.0676\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 614.5473 - val_loss: 619.3096\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 0s/stepe\n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 610.5664 - val_loss: 613.4162\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 602.6295 - val_loss: 611.8408\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 593.2455 - val_loss: 610.1844\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 592.3473 - val_loss: 608.3942\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step - loss: 623.9874 - val_loss: 606.4531\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 513us/step\n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 32ms/step - loss: 590.6041 - val_loss: 613.3274\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 592.2814 - val_loss: 612.1014\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 559.0024 - val_loss: 610.7291\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 560.3470 - val_loss: 609.1682\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 574.0643 - val_loss: 607.4062\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 34ms/step - loss: 577.5670 - val_loss: 615.3491\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 547.0424 - val_loss: 614.7126\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 571.2236 - val_loss: 614.0248\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 613.3670 - val_loss: 613.1729\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 540.0938 - val_loss: 612.2579\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 0s/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 32ms/step - loss: 577.5636 - val_loss: 621.0101\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 565.8600 - val_loss: 619.2568\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 600.4103 - val_loss: 617.6051\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 618.8960 - val_loss: 616.0234\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.9482 - val_loss: 614.5261\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 32ms/step - loss: 574.2111 - val_loss: 611.6863\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 562.6009 - val_loss: 610.1296\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 541.4276 - val_loss: 608.4721\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 563.0398 - val_loss: 606.6811\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 545.0397 - val_loss: 604.7661\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 32ms/step - loss: 570.4504 - val_loss: 618.6668\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 604.5253 - val_loss: 616.5524\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 549.3647 - val_loss: 614.6327\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 578.6406 - val_loss: 612.8913\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 617.8416 - val_loss: 611.2988\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 68ms/step - loss: 596.3947 - val_loss: 619.1022\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 561.6879 - val_loss: 617.3380\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step - loss: 577.2103 - val_loss: 616.0056\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 587.1279 - val_loss: 614.9177\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 590.0640 - val_loss: 614.0031\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 571.0095 - val_loss: 613.7745\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 589.8491 - val_loss: 611.7409\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 566.8519 - val_loss: 609.6942\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 607.8316 - val_loss: 607.5006\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 579.0125 - val_loss: 604.6565\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 34ms/step - loss: 525.3612 - val_loss: 584.8022\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 525.1701 - val_loss: 577.3402\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 519.8818 - val_loss: 568.7420\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 539.9597 - val_loss: 559.0280\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 547.8045 - val_loss: 547.9973\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 555.8586 - val_loss: 615.3264\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 603.2872 - val_loss: 614.7227\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 563.3223 - val_loss: 614.1259\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 568.6428 - val_loss: 613.5236\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 607.7445 - val_loss: 612.9225\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 32ms/step - loss: 572.4462 - val_loss: 615.3004\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 577.6561 - val_loss: 614.6995\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 604.3127 - val_loss: 614.0972\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 593.2516 - val_loss: 613.5009\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 570.6713 - val_loss: 612.9047\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 572.3638 - val_loss: 614.7881\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 581.8839 - val_loss: 613.5787\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 633.7269 - val_loss: 612.2310\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 575.3335 - val_loss: 610.5048\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 588.8382 - val_loss: 607.7709\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 32ms/step - loss: 579.1301 - val_loss: 612.4802\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 587.0059 - val_loss: 609.5280\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 573.0948 - val_loss: 606.3515\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 578.7026 - val_loss: 602.9141\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 581.4711 - val_loss: 599.1569\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 33ms/step - loss: 593.2070 - val_loss: 606.6633\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 618.3942 - val_loss: 603.3630\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 561.1608 - val_loss: 599.7818\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 563.9130 - val_loss: 595.7698\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 558.3792 - val_loss: 591.3843\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 56ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 38ms/step - loss: 574.3688 - val_loss: 615.7686\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 564.3815 - val_loss: 614.5071\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 600.2755 - val_loss: 613.2137\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 614.4237 - val_loss: 611.8452\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 593.5664 - val_loss: 610.3424\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 34ms/step - loss: 546.7065 - val_loss: 601.5787\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 587.9118 - val_loss: 597.3091\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 560.6741 - val_loss: 592.6060\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 559.5923 - val_loss: 587.3159\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 529.3022 - val_loss: 581.4183\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 32ms/step - loss: 569.7762 - val_loss: 584.5544\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 583.2378 - val_loss: 576.3055\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 526.5328 - val_loss: 567.0344\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 539.5130 - val_loss: 556.5752\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 503.6530 - val_loss: 544.7397\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 569.9245 - val_loss: 615.8762\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 573.8098 - val_loss: 613.3071\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 618.1188 - val_loss: 610.6863\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 612.6232 - val_loss: 607.9503\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 623.3323 - val_loss: 604.9163\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 30ms/step - loss: 587.6301 - val_loss: 611.1255\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 584.6855 - val_loss: 606.9353\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 604.4113 - val_loss: 602.0596\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 571.1045 - val_loss: 596.4680\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 576.4695 - val_loss: 590.0611\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 564.6749 - val_loss: 608.5728\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 572.1625 - val_loss: 606.4725\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 602.7052 - val_loss: 604.2078\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 603.8969 - val_loss: 601.8174\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 596.3693 - val_loss: 599.3695\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 579.3655 - val_loss: 609.1395\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 584.4879 - val_loss: 604.5427\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.6082 - val_loss: 599.5439\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 584.5709 - val_loss: 593.9714\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 534.9517 - val_loss: 587.8527\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 32ms/step - loss: 613.2046 - val_loss: 609.9980\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 576.1072 - val_loss: 608.1868\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 553.6133 - val_loss: 606.2458\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 598.6213 - val_loss: 604.1292\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 557.4871 - val_loss: 601.8250\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 40ms/step - loss: 593.5131 - val_loss: 620.3250\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 565.6859 - val_loss: 618.5703\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 617.0222 - val_loss: 616.8745\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 599.5117 - val_loss: 615.1284\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 606.3336 - val_loss: 613.2131\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 33ms/step - loss: 569.9484 - val_loss: 607.2361\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 602.9519 - val_loss: 605.1683\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 632.1003 - val_loss: 602.9806\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 588.7103 - val_loss: 600.6362\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 578.9829 - val_loss: 598.1189\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 37ms/step - loss: 612.2549 - val_loss: 615.1725\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 593.7244 - val_loss: 614.3321\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 576.0907 - val_loss: 613.3140\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 598.6660 - val_loss: 611.9986\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 614.4006 - val_loss: 610.0783\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 33ms/step - loss: 557.2050 - val_loss: 604.0654\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 567.3791 - val_loss: 596.8834\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 583.2648 - val_loss: 588.6289\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 577.5058 - val_loss: 578.6933\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 560.7485 - val_loss: 566.7773\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 34ms/step - loss: 573.9967 - val_loss: 615.3644\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 627.0775 - val_loss: 614.7622\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 558.0550 - val_loss: 614.1627\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 547.7598 - val_loss: 613.5586\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 583.2274 - val_loss: 612.9536\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 36ms/step - loss: 588.5575 - val_loss: 610.6813\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 564.4225 - val_loss: 608.7023\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 550.2604 - val_loss: 606.5734\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 585.0799 - val_loss: 604.2150\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 542.2628 - val_loss: 601.6714\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 621.0466 - val_loss: 626.1774\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 585.9089 - val_loss: 622.3433\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 600.2403 - val_loss: 618.9163\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 562.5385 - val_loss: 615.9114\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 568.9840 - val_loss: 613.2117\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 15ms/step\n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 39ms/step - loss: 558.3312 - val_loss: 612.2573\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 564.3823 - val_loss: 610.4080\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 573.9564 - val_loss: 608.4031\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 537.0060 - val_loss: 606.2584\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 569.0247 - val_loss: 603.8308\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 32ms/step - loss: 614.3536 - val_loss: 613.8649\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.3538 - val_loss: 612.0334\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 576.1293 - val_loss: 610.0122\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 607.6017 - val_loss: 607.8026\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 552.8878 - val_loss: 605.3177\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 33ms/step - loss: 603.1254 - val_loss: 624.7242\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 603.2772 - val_loss: 622.4930\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 599.1089 - val_loss: 620.3647\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 576.0212 - val_loss: 618.3958\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 608.4993 - val_loss: 616.6162\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 32ms/step - loss: 570.8555 - val_loss: 618.9716\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 602.4755 - val_loss: 617.4521\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 571.6385 - val_loss: 616.1667\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 600.6297 - val_loss: 615.0538\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 559.3133 - val_loss: 614.0573\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 32ms/step - loss: 611.4872 - val_loss: 631.8602\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 600.5910 - val_loss: 628.2045\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 584.3683 - val_loss: 625.1019\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 570.2889 - val_loss: 622.3489\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 581.6100 - val_loss: 619.9950\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 39ms/step - loss: 594.3929 - val_loss: 607.3098\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 558.5295 - val_loss: 602.2650\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 558.1313 - val_loss: 595.6329\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 574.9265 - val_loss: 587.5284\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 549.0402 - val_loss: 578.4810\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 586.1777 - val_loss: 617.5582\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 596.9564 - val_loss: 613.8432\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.7198 - val_loss: 610.2770\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 617.1955 - val_loss: 606.6528\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 603.7544 - val_loss: 602.8614\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 36ms/step - loss: 595.1990 - val_loss: 600.6641\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 565.5915 - val_loss: 596.4670\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 611.1948 - val_loss: 591.4755\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 534.0938 - val_loss: 585.5818\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 537.5454 - val_loss: 578.9310\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 34ms/step - loss: 601.7268 - val_loss: 615.4450\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 573.6008 - val_loss: 612.1901\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 590.8713 - val_loss: 608.6153\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 551.9606 - val_loss: 604.5321\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 597.0724 - val_loss: 600.0168\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 36ms/step - loss: 578.1824 - val_loss: 613.3208\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 595.8596 - val_loss: 609.2180\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 588.9969 - val_loss: 604.4935\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 549.2053 - val_loss: 598.8151\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 566.8086 - val_loss: 592.1329\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 32ms/step - loss: 586.7553 - val_loss: 625.3914\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 587.3198 - val_loss: 621.8411\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 580.5944 - val_loss: 618.7117\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 636.7191 - val_loss: 615.9928\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 607.9388 - val_loss: 613.8467\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 33ms/step - loss: 580.7894 - val_loss: 615.6093\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 558.1612 - val_loss: 614.8705\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 550.2687 - val_loss: 614.1742\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 580.3486 - val_loss: 613.5287\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 611.8623 - val_loss: 612.9150\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 569.9092 - val_loss: 615.3727\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.5331 - val_loss: 613.8521\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 577.2259 - val_loss: 612.2732\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 599.4024 - val_loss: 610.5810\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 614.0658 - val_loss: 608.6942\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 595.4167 - val_loss: 615.3610\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 588.1100 - val_loss: 614.7599\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 577.7488 - val_loss: 614.1645\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 598.3663 - val_loss: 613.5639\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 567.7438 - val_loss: 612.9657\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 34ms/step - loss: 595.4822 - val_loss: 613.8896\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 615.0517 - val_loss: 611.4330\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 569.2980 - val_loss: 609.0161\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 576.9765 - val_loss: 606.4804\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 604.0372 - val_loss: 603.4196\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 587.0757 - val_loss: 618.7067\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 607.4346 - val_loss: 616.9457\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 584.5986 - val_loss: 615.5128\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 616.4516 - val_loss: 614.3146\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 613.9615 - val_loss: 613.2529\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 591.8509 - val_loss: 610.8469\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 588.0020 - val_loss: 608.1709\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 571.7070 - val_loss: 605.0764\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 584.7617 - val_loss: 601.3011\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 569.7576 - val_loss: 596.2092\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step\n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 46ms/step - loss: 581.3447 - val_loss: 609.7651\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.2088 - val_loss: 605.9648\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.8271 - val_loss: 601.7836\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 599.6798 - val_loss: 596.9474\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 561.6266 - val_loss: 591.3068\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 34ms/step - loss: 525.8964 - val_loss: 586.6132\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 570.3576 - val_loss: 577.2776\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 538.5143 - val_loss: 567.2624\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 509.4680 - val_loss: 556.2917\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 511.3942 - val_loss: 544.2842\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 33ms/step - loss: 603.0969 - val_loss: 611.3757\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 602.7335 - val_loss: 607.6844\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 601.1190 - val_loss: 603.2993\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 588.0833 - val_loss: 598.0877\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 570.1859 - val_loss: 591.5002\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 42ms/step - loss: 534.9858 - val_loss: 615.3041\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 584.6479 - val_loss: 614.7003\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 584.5744 - val_loss: 614.0974\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 569.3089 - val_loss: 613.4998\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 586.4707 - val_loss: 612.8984\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 102ms/step - loss: 588.1149 - val_loss: 613.1695\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 591.8245 - val_loss: 610.6826\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 611.5898 - val_loss: 607.2645\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 573.3290 - val_loss: 602.6239\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 577.8134 - val_loss: 597.5483\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 588.9258 - val_loss: 604.9238\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 583.6113 - val_loss: 601.5062\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 585.7529 - val_loss: 597.5659\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 591.2629 - val_loss: 592.9738\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 567.6241 - val_loss: 587.7682\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 565.2377 - val_loss: 594.9526\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 549.3633 - val_loss: 588.7299\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 550.8486 - val_loss: 581.7194\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 556.3844 - val_loss: 573.5577\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 528.2617 - val_loss: 564.2383\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 581.7507 - val_loss: 614.8833\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 554.4428 - val_loss: 613.7830\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 577.5980 - val_loss: 612.5134\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 554.3231 - val_loss: 610.9550\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 554.9146 - val_loss: 608.9627\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 40ms/step - loss: 569.4452 - val_loss: 602.1398\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 603.0309 - val_loss: 598.2238\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 544.9234 - val_loss: 594.1864\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 570.0693 - val_loss: 589.6279\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 572.0333 - val_loss: 584.6334\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 581.2264 - val_loss: 612.8682\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 573.8531 - val_loss: 611.1070\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 597.5838 - val_loss: 609.2148\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 581.2224 - val_loss: 607.1373\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 594.1619 - val_loss: 604.8315\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 16ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 31ms/step - loss: 573.7249 - val_loss: 623.6496\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 603.0558 - val_loss: 619.4313\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 576.9384 - val_loss: 615.9666\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 586.8960 - val_loss: 612.7545\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 560.3649 - val_loss: 609.6611\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 0s/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 32ms/step - loss: 598.7777 - val_loss: 618.4054\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 626.9877 - val_loss: 616.8143\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 578.8027 - val_loss: 615.5305\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 604.0405 - val_loss: 614.4684\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 573.8964 - val_loss: 613.5746\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 34ms/step - loss: 604.8859 - val_loss: 638.5045\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 634.8127 - val_loss: 632.2039\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 589.2893 - val_loss: 626.7926\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 590.0969 - val_loss: 622.1525\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.1986 - val_loss: 618.0580\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 33ms/step - loss: 581.9110 - val_loss: 602.6177\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 557.8821 - val_loss: 597.6243\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 600.6352 - val_loss: 591.9685\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 560.6846 - val_loss: 585.7682\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 563.0642 - val_loss: 578.9827\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 552.1190 - val_loss: 614.3790\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.4842 - val_loss: 613.3484\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 559.4136 - val_loss: 612.2451\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 561.3465 - val_loss: 611.0387\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 581.4360 - val_loss: 609.7031\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 36ms/step - loss: 605.3347 - val_loss: 619.5457\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 565.5645 - val_loss: 617.0363\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 579.5836 - val_loss: 614.6138\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 569.1011 - val_loss: 612.1582\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 585.5732 - val_loss: 609.6605\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 16ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 38ms/step - loss: 598.6490 - val_loss: 616.8169\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 610.0230 - val_loss: 615.7768\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 571.5494 - val_loss: 614.8577\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 597.4617 - val_loss: 614.0278\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 601.6479 - val_loss: 613.2603\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step\n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 548.9863 - val_loss: 593.4352\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 583.0473 - val_loss: 586.6590\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 525.9391 - val_loss: 578.8276\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 551.6431 - val_loss: 569.5300\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 513.6041 - val_loss: 559.0103\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 33ms/step - loss: 561.4778 - val_loss: 611.4490\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 615.9729 - val_loss: 607.9340\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 602.6977 - val_loss: 604.1215\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 565.7021 - val_loss: 600.0382\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 570.4281 - val_loss: 595.5741\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step\n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 31ms/step - loss: 578.5371 - val_loss: 620.8654\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 557.8444 - val_loss: 618.3506\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 564.7453 - val_loss: 616.0727\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 597.6843 - val_loss: 613.9571\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 589.1842 - val_loss: 611.8649\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step\n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 36ms/step - loss: 593.9227 - val_loss: 611.6988\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 587.4828 - val_loss: 609.3154\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 593.0856 - val_loss: 606.6141\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 620.0717 - val_loss: 603.4987\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 549.8922 - val_loss: 599.9398\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step\n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 637.6115 - val_loss: 620.6395\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 536.4326 - val_loss: 617.4416\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 592.3948 - val_loss: 614.3837\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 593.4152 - val_loss: 611.1743\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 607.7770 - val_loss: 607.8710\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 33ms/step - loss: 578.8576 - val_loss: 615.0306\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 560.1316 - val_loss: 613.1714\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 580.4927 - val_loss: 611.2235\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 571.1354 - val_loss: 608.9545\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.7652 - val_loss: 606.0467\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 35ms/step - loss: 552.5616 - val_loss: 615.3164\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 548.1840 - val_loss: 614.7135\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 571.0978 - val_loss: 614.1102\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 589.6815 - val_loss: 613.5067\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 574.3170 - val_loss: 612.9074\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 34ms/step - loss: 546.3224 - val_loss: 612.7534\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 567.9211 - val_loss: 611.0970\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 555.7443 - val_loss: 609.2758\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 584.0233 - val_loss: 607.2795\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 581.8012 - val_loss: 605.1213\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step\n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 597.3478 - val_loss: 615.8537\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 570.1092 - val_loss: 615.0795\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.4739 - val_loss: 614.3689\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 547.1780 - val_loss: 613.7050\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 610.9669 - val_loss: 613.0574\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 631.1007 - val_loss: 606.2503\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 570.2347 - val_loss: 603.4025\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 563.7170 - val_loss: 600.2607\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 596.1182 - val_loss: 596.7361\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 595.9681 - val_loss: 592.9161\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 589.2197 - val_loss: 605.2678\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 562.5629 - val_loss: 600.5302\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 518.7348 - val_loss: 595.2241\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 562.9111 - val_loss: 589.1985\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 535.5115 - val_loss: 582.4730\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 586.5822 - val_loss: 615.5363\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 621.7043 - val_loss: 614.3242\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 599.4050 - val_loss: 613.1205\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 608.8453 - val_loss: 611.7121\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 587.1053 - val_loss: 609.9561\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 39ms/step - loss: 600.5549 - val_loss: 595.0894\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.9692 - val_loss: 588.7370\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 563.8923 - val_loss: 581.4777\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 543.9911 - val_loss: 573.2354\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 602.3289 - val_loss: 563.6835\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 45ms/step - loss: 581.9595 - val_loss: 616.4393\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 619.5957 - val_loss: 614.4447\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 564.2773 - val_loss: 612.3018\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 601.5613 - val_loss: 609.9171\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 583.0844 - val_loss: 607.1151\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 590.9326 - val_loss: 612.1727\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 570.7017 - val_loss: 608.0118\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 576.2090 - val_loss: 603.1125\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 554.8195 - val_loss: 596.9471\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 535.3254 - val_loss: 589.3306\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 1 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 559.7034 - val_loss: 614.2526\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 608.0688 - val_loss: 610.9624\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 578.5759 - val_loss: 607.1929\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 565.7433 - val_loss: 602.7489\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 567.9714 - val_loss: 597.4565\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 589.7354 - val_loss: 615.3192\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 577.7305 - val_loss: 614.7175\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 594.1133 - val_loss: 614.1163\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 595.0735 - val_loss: 613.5145\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 583.5908 - val_loss: 612.9173\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 52ms/step - loss: 563.2015 - val_loss: 611.6802\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 580.8204 - val_loss: 610.2484\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 580.8039 - val_loss: 608.6606\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 596.2269 - val_loss: 606.9773\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 567.1710 - val_loss: 605.0629\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 585.4365 - val_loss: 615.3241\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 611.9353 - val_loss: 614.7220\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 589.9124 - val_loss: 614.1221\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 596.9641 - val_loss: 613.5228\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 554.2148 - val_loss: 612.9266\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 596.3715 - val_loss: 614.5392\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 524.3414 - val_loss: 613.1100\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 547.6064 - val_loss: 611.5854\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 613.5726 - val_loss: 609.9370\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 614.4135 - val_loss: 608.1180\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 581.0197 - val_loss: 616.1147\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 576.7925 - val_loss: 615.0158\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 602.9893 - val_loss: 614.2397\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 588.0993 - val_loss: 613.5749\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 567.2886 - val_loss: 612.9554\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 43ms/step - loss: 586.9193 - val_loss: 615.3354\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 588.4556 - val_loss: 614.7355\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 546.6098 - val_loss: 614.1337\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 573.1412 - val_loss: 613.5303\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 552.6937 - val_loss: 612.9341\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 34ms/step - loss: 591.7986 - val_loss: 615.3265\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 601.2065 - val_loss: 614.7260\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 558.4352 - val_loss: 614.1281\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 556.8353 - val_loss: 613.5280\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 593.4020 - val_loss: 612.9266\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step\n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 58ms/step - loss: 580.6741 - val_loss: 615.3405\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 564.2889 - val_loss: 614.7399\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 567.2557 - val_loss: 614.1374\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 565.3521 - val_loss: 613.5343\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 547.1741 - val_loss: 612.9339\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 558.1837 - val_loss: 617.3206\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 590.8146 - val_loss: 615.9479\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 588.3965 - val_loss: 614.7140\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 594.4034 - val_loss: 613.5414\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 585.5994 - val_loss: 612.2902\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 581.8449 - val_loss: 622.0423\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 557.7646 - val_loss: 618.3611\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 607.2590 - val_loss: 615.0601\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 602.9932 - val_loss: 612.1605\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 569.3450 - val_loss: 609.4816\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 69ms/step - loss: 604.2549 - val_loss: 615.3147\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 8ms/step - loss: 605.8018 - val_loss: 614.7150\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 589.6895 - val_loss: 614.1138\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 580.9188 - val_loss: 613.5151\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 591.0113 - val_loss: 612.9153\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 574.9792 - val_loss: 612.9482\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 579.9359 - val_loss: 611.1190\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 589.4819 - val_loss: 609.1478\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 549.9006 - val_loss: 607.0841\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 598.6206 - val_loss: 604.7923\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 548.0956 - val_loss: 611.4490\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 579.7177 - val_loss: 609.6678\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 577.9783 - val_loss: 607.7741\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 596.1431 - val_loss: 605.5522\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 598.8419 - val_loss: 603.1929\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 571.5034 - val_loss: 596.3860\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 598.1450 - val_loss: 591.6305\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 592.8229 - val_loss: 586.2907\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 573.4760 - val_loss: 580.5367\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 553.6479 - val_loss: 574.4095\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 542.6825 - val_loss: 626.6516\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 593.2383 - val_loss: 624.1187\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 562.1620 - val_loss: 621.9117\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 589.5983 - val_loss: 619.9033\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 592.5540 - val_loss: 618.1243\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 18ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 541.3336 - val_loss: 612.5837\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 581.6423 - val_loss: 610.2846\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 570.7338 - val_loss: 607.7666\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 567.2518 - val_loss: 604.8622\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 559.8314 - val_loss: 601.5233\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 571.6575 - val_loss: 597.7495\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 556.8539 - val_loss: 591.2419\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 554.9882 - val_loss: 584.0773\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 581.9731 - val_loss: 576.0646\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 538.2130 - val_loss: 567.1942\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 601.5761 - val_loss: 615.3506\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 563.0302 - val_loss: 614.7522\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 589.5970 - val_loss: 614.1472\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 564.6450 - val_loss: 613.5477\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 580.1090 - val_loss: 612.9463\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 143ms/step - loss: 548.1212 - val_loss: 613.4366\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 541.9286 - val_loss: 611.8745\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 554.9821 - val_loss: 610.1153\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 585.6714 - val_loss: 608.0486\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 584.2114 - val_loss: 605.4984\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 620.3945 - val_loss: 615.7964\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 552.4215 - val_loss: 611.9706\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 551.3071 - val_loss: 608.1845\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 549.0906 - val_loss: 604.1667\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 573.5970 - val_loss: 599.7165\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 45ms/step - loss: 620.3792 - val_loss: 619.3513\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 595.2696 - val_loss: 617.8594\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 573.9429 - val_loss: 616.5580\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 568.2255 - val_loss: 615.4122\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 594.0432 - val_loss: 614.3910\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 594.6320 - val_loss: 615.3538\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 583.8453 - val_loss: 614.7525\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 594.6768 - val_loss: 614.1503\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.7875 - val_loss: 613.5535\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 565.6936 - val_loss: 612.9554\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 36ms/step - loss: 553.5650 - val_loss: 612.1933\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 563.8298 - val_loss: 610.4584\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 558.1495 - val_loss: 608.5842\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 583.9386 - val_loss: 606.5002\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 574.7164 - val_loss: 604.1969\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 622.7848 - val_loss: 615.3616\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 590.7549 - val_loss: 612.8399\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 573.8275 - val_loss: 610.3929\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 566.9214 - val_loss: 608.0760\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 588.2532 - val_loss: 605.6320\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 554.3909 - val_loss: 606.1769\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 551.0710 - val_loss: 602.6818\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 560.1410 - val_loss: 598.7175\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 535.9535 - val_loss: 594.1604\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 547.9069 - val_loss: 588.9516\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 603.2928 - val_loss: 614.0172\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 552.3887 - val_loss: 611.9705\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 607.0897 - val_loss: 609.0838\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 564.9092 - val_loss: 605.4931\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 572.1569 - val_loss: 601.3011\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 39ms/step - loss: 621.1767 - val_loss: 608.6685\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 587.8085 - val_loss: 604.7941\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 557.5849 - val_loss: 600.4045\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.4336 - val_loss: 595.4897\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 568.8219 - val_loss: 589.7963\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 595.1384 - val_loss: 611.7260\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.0645 - val_loss: 607.9074\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 578.3568 - val_loss: 603.0316\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 572.8828 - val_loss: 596.9816\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 515.3592 - val_loss: 589.5950\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step\n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 554.0532 - val_loss: 609.4827\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.6214 - val_loss: 605.6738\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 579.7535 - val_loss: 601.4255\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 556.5220 - val_loss: 596.5381\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 593.5160 - val_loss: 590.7455\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 531.1662 - val_loss: 620.5120\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 606.5299 - val_loss: 617.1661\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 584.6691 - val_loss: 614.1740\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 557.0381 - val_loss: 611.2560\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 613.4205 - val_loss: 608.0358\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 556.3030 - val_loss: 601.1074\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 545.8751 - val_loss: 597.1698\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 573.9969 - val_loss: 592.7552\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 566.5534 - val_loss: 587.7989\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 574.8223 - val_loss: 582.0616\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 576.7092 - val_loss: 609.4739\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 587.5565 - val_loss: 607.4637\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 560.7421 - val_loss: 605.2676\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 589.9666 - val_loss: 602.9414\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 602.5930 - val_loss: 600.4050\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 544.9487 - val_loss: 609.5028\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 591.4653 - val_loss: 604.8702\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.6583 - val_loss: 600.6100\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 546.9099 - val_loss: 596.2525\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 556.9156 - val_loss: 591.5590\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 593.5645 - val_loss: 613.4603\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 592.9883 - val_loss: 611.6470\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 579.8963 - val_loss: 609.5626\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 552.8455 - val_loss: 607.0620\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.5081 - val_loss: 603.9866\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 558.3041 - val_loss: 593.7162\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 571.1393 - val_loss: 588.0696\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 543.7287 - val_loss: 581.7815\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 535.7413 - val_loss: 574.3720\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 543.9025 - val_loss: 565.2662\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 42ms/step - loss: 584.8543 - val_loss: 606.4965\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.1635 - val_loss: 602.1609\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.1630 - val_loss: 597.4627\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 535.9441 - val_loss: 592.5755\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 543.6490 - val_loss: 587.1506\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 548.3576 - val_loss: 613.6135\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 598.0140 - val_loss: 610.1888\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.2128 - val_loss: 606.4283\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 596.8918 - val_loss: 602.1722\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 562.1682 - val_loss: 597.3219\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 2ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 600.4705 - val_loss: 611.2265\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 590.8527 - val_loss: 607.0683\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 605.8035 - val_loss: 602.5971\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 556.2055 - val_loss: 597.5905\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 540.4453 - val_loss: 591.5931\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 594.4250 - val_loss: 622.6631\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 578.5049 - val_loss: 620.2504\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 593.0848 - val_loss: 618.0881\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 572.4761 - val_loss: 616.0869\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 594.3058 - val_loss: 614.0702\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 592.8143 - val_loss: 613.9497\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 588.5351 - val_loss: 612.4036\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 552.2800 - val_loss: 610.5808\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 579.4351 - val_loss: 608.4507\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 565.1987 - val_loss: 606.0662\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 46ms/step - loss: 573.3543 - val_loss: 615.8309\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 558.6969 - val_loss: 615.0217\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 583.2391 - val_loss: 614.3124\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 589.9979 - val_loss: 613.6624\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 580.4960 - val_loss: 613.0270\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 572.1999 - val_loss: 610.8960\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 568.6794 - val_loss: 608.7868\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 588.0742 - val_loss: 606.2706\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 534.5037 - val_loss: 603.2551\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 622.8450 - val_loss: 599.5827\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 569.1586 - val_loss: 609.9455\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 607.9469 - val_loss: 606.0926\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 534.4378 - val_loss: 601.8605\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 549.5058 - val_loss: 597.0139\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 551.1223 - val_loss: 591.5472\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 623.4047 - val_loss: 633.8093\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 573.3286 - val_loss: 630.0466\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 607.8419 - val_loss: 626.3265\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 577.9747 - val_loss: 622.8453\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 567.1147 - val_loss: 619.6274\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 40ms/step - loss: 583.4700 - val_loss: 602.0941\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 551.0062 - val_loss: 597.6838\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 562.1511 - val_loss: 592.7033\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 548.2394 - val_loss: 587.1169\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 549.6139 - val_loss: 580.9148\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 601.1992 - val_loss: 587.5189\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 573.2982 - val_loss: 581.4636\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 524.4763 - val_loss: 574.7283\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 543.0521 - val_loss: 567.0236\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 548.6606 - val_loss: 558.1318\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 575.7217 - val_loss: 616.1005\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 563.7483 - val_loss: 608.2917\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 567.5809 - val_loss: 599.2582\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 569.6552 - val_loss: 588.4896\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 502.7990 - val_loss: 576.0807\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 571.9819 - val_loss: 609.8586\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 560.8360 - val_loss: 606.8318\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 585.6149 - val_loss: 603.2280\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 586.4727 - val_loss: 599.1492\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 583.7183 - val_loss: 594.4384\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 557.8644 - val_loss: 612.2972\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 598.3561 - val_loss: 609.7356\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 575.8191 - val_loss: 606.8872\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 549.2408 - val_loss: 603.6832\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 558.6814 - val_loss: 599.9442\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 563.6530 - val_loss: 592.1291\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 560.8939 - val_loss: 586.0008\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 569.8262 - val_loss: 579.4879\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 520.3815 - val_loss: 572.2953\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 530.3594 - val_loss: 564.2437\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 564.7426 - val_loss: 615.3542\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 607.8940 - val_loss: 614.7504\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 547.7658 - val_loss: 614.1505\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 603.6891 - val_loss: 613.5448\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 554.9576 - val_loss: 612.9461\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 609.2686 - val_loss: 606.6447\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 590.5461 - val_loss: 602.6572\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 568.2142 - val_loss: 598.3782\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 564.4746 - val_loss: 593.5667\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 561.1998 - val_loss: 588.3615\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 568.6454 - val_loss: 611.7374\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 613.3915 - val_loss: 608.3294\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 588.7137 - val_loss: 604.2114\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 547.0214 - val_loss: 599.1962\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 545.9631 - val_loss: 593.7290\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 185ms/step - loss: 635.0696 - val_loss: 619.4272\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 606.0308 - val_loss: 614.9650\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 614.0049 - val_loss: 610.7350\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 609.0016 - val_loss: 606.5845\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 561.1581 - val_loss: 601.7563\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 16ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 615.8982 - val_loss: 615.5666\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 609.6320 - val_loss: 613.3632\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 598.0454 - val_loss: 611.0899\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 588.6656 - val_loss: 608.4015\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 580.2712 - val_loss: 605.2338\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 588.6150 - val_loss: 606.6408\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 562.5709 - val_loss: 601.4521\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 557.3063 - val_loss: 595.7715\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 523.9774 - val_loss: 589.4790\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 528.0440 - val_loss: 582.5005\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 625.9227 - val_loss: 639.8613\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 594.7535 - val_loss: 631.4213\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 636.7288 - val_loss: 624.0259\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 568.0189 - val_loss: 617.7849\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 563.9308 - val_loss: 612.4626\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 568.1303 - val_loss: 605.5339\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 575.5594 - val_loss: 600.1797\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 562.5869 - val_loss: 594.0275\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 553.5734 - val_loss: 586.8657\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 585.4786 - val_loss: 578.8149\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 568.7794 - val_loss: 613.1018\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 598.9505 - val_loss: 607.3351\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.4192 - val_loss: 601.0749\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 543.8870 - val_loss: 593.9341\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 563.7718 - val_loss: 585.1920\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 570.7277 - val_loss: 592.0120\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 558.9589 - val_loss: 583.6472\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.2888 - val_loss: 572.0666\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 539.7687 - val_loss: 557.7687\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 551.8550 - val_loss: 540.6106\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 641.8640 - val_loss: 625.5600\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 604.9824 - val_loss: 622.3749\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 611.0334 - val_loss: 619.6163\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 643.9670 - val_loss: 617.3752\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.5214 - val_loss: 615.5707\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 563.0444 - val_loss: 595.6257\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 555.1445 - val_loss: 589.9523\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 557.8097 - val_loss: 583.5375\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 558.7336 - val_loss: 576.2269\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 517.8667 - val_loss: 567.8337\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step\n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 36ms/step - loss: 576.9696 - val_loss: 614.5543\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 590.3334 - val_loss: 613.1273\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.6890 - val_loss: 611.6130\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 549.4014 - val_loss: 609.6680\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 549.6898 - val_loss: 607.2966\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 37ms/step - loss: 552.7030 - val_loss: 587.3351\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 585.9016 - val_loss: 580.1832\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 556.9509 - val_loss: 572.1553\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 547.1695 - val_loss: 562.6174\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 526.9354 - val_loss: 550.9296\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 34ms/step - loss: 595.8890 - val_loss: 611.1276\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 591.7258 - val_loss: 608.7333\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 599.8795 - val_loss: 606.2178\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 571.8024 - val_loss: 603.3266\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 570.2602 - val_loss: 599.8466\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 540.4354 - val_loss: 617.2603\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.3204 - val_loss: 611.1242\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 578.0692 - val_loss: 605.1831\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 543.0798 - val_loss: 599.1803\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 563.0967 - val_loss: 592.1158\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 589.7891 - val_loss: 623.3375\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 609.5318 - val_loss: 619.9290\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 616.8492 - val_loss: 616.9152\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 650.3108 - val_loss: 614.1373\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 629.1477 - val_loss: 611.3753\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 565.2256 - val_loss: 606.8657\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.5455 - val_loss: 600.6439\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 562.6273 - val_loss: 593.8327\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 584.0215 - val_loss: 586.4080\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 592.4778 - val_loss: 577.9835\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 549.2388 - val_loss: 609.8875\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 556.6823 - val_loss: 605.7089\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 569.6734 - val_loss: 600.7913\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.8515 - val_loss: 594.7472\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 547.9120 - val_loss: 587.0955\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 583.5330 - val_loss: 602.4524\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 558.7158 - val_loss: 595.0878\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 569.2982 - val_loss: 587.2556\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 563.7745 - val_loss: 578.6366\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 550.5027 - val_loss: 569.1031\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 48ms/step - loss: 584.4896 - val_loss: 614.7419\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 602.4608 - val_loss: 613.5623\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.3033 - val_loss: 612.0579\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 602.7537 - val_loss: 610.0740\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 607.6539 - val_loss: 607.4492\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 604.1646 - val_loss: 619.6240\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 575.1136 - val_loss: 618.1153\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 580.9644 - val_loss: 616.8293\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 557.1520 - val_loss: 615.6592\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 567.6388 - val_loss: 614.5527\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 33ms/step - loss: 603.6083 - val_loss: 617.6268\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 594.4135 - val_loss: 614.0695\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 582.0634 - val_loss: 610.3704\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 617.4625 - val_loss: 606.2875\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 608.9670 - val_loss: 601.8650\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step\n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 34ms/step - loss: 568.5225 - val_loss: 615.7903\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 554.0084 - val_loss: 613.5223\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 569.8237 - val_loss: 611.1745\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 596.0083 - val_loss: 608.6003\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 590.3853 - val_loss: 605.7442\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 599.0166 - val_loss: 605.7124\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 627.8475 - val_loss: 601.9089\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 581.7419 - val_loss: 597.3674\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 572.4418 - val_loss: 592.1381\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 545.3441 - val_loss: 586.2515\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 614.2464 - val_loss: 610.4758\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 618.8645 - val_loss: 608.4089\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 551.8884 - val_loss: 606.0757\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 575.9595 - val_loss: 603.3345\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 547.0587 - val_loss: 600.0588\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 595.5477 - val_loss: 611.7678\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 578.5278 - val_loss: 608.1501\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 594.5479 - val_loss: 603.5903\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 581.1297 - val_loss: 597.9854\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 540.5912 - val_loss: 590.9109\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 563.5513 - val_loss: 598.2925\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 573.9361 - val_loss: 591.5938\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 554.1636 - val_loss: 584.1604\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 547.3614 - val_loss: 575.3314\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 556.8329 - val_loss: 564.5822\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 34ms/step - loss: 601.4703 - val_loss: 613.7682\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 556.1782 - val_loss: 608.9113\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 567.5948 - val_loss: 604.2277\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 565.2003 - val_loss: 599.3093\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 542.7544 - val_loss: 593.7433\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 564.5471 - val_loss: 606.3845\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 577.2411 - val_loss: 599.0309\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 567.7620 - val_loss: 591.1783\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 553.6196 - val_loss: 582.2300\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 535.9476 - val_loss: 571.4421\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 608.3661 - val_loss: 614.6479\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 561.5846 - val_loss: 612.7881\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 566.8115 - val_loss: 610.2095\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 595.8243 - val_loss: 607.0499\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 599.7175 - val_loss: 603.2847\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 581.2749 - val_loss: 615.3625\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 601.9742 - val_loss: 614.7587\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 615.0758 - val_loss: 614.1543\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 578.9182 - val_loss: 613.5568\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 582.2601 - val_loss: 612.9562\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 610.0820 - val_loss: 616.4317\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 580.9116 - val_loss: 614.1223\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 570.1589 - val_loss: 611.9091\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 593.5159 - val_loss: 609.7039\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 568.4451 - val_loss: 607.3760\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 36ms/step - loss: 557.0909 - val_loss: 615.2772\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 590.7441 - val_loss: 613.9808\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 554.5314 - val_loss: 612.3828\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 591.4420 - val_loss: 610.3726\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 579.6501 - val_loss: 607.8683\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 34ms/step - loss: 628.0702 - val_loss: 617.0403\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 601.1060 - val_loss: 614.3297\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 599.0797 - val_loss: 611.3316\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 556.7725 - val_loss: 607.8427\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 601.5537 - val_loss: 603.8256\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step\n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 563.4668 - val_loss: 599.8699\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 594.3347 - val_loss: 593.7519\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 580.3282 - val_loss: 586.2945\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 559.4120 - val_loss: 576.9992\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 549.6993 - val_loss: 565.2656\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 648.6255 - val_loss: 616.4704\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 598.1986 - val_loss: 614.2608\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 595.2717 - val_loss: 612.1966\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 593.9398 - val_loss: 610.2640\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 612.4108 - val_loss: 608.3589\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 646.0096 - val_loss: 630.0827\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 599.8043 - val_loss: 623.6820\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 588.3359 - val_loss: 617.1619\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 575.0542 - val_loss: 611.0555\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 596.0426 - val_loss: 605.2576\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 36ms/step - loss: 590.1461 - val_loss: 595.5871\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 603.7929 - val_loss: 587.4113\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 515.6588 - val_loss: 577.8562\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 529.9178 - val_loss: 566.4418\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 495.7629 - val_loss: 552.7347\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 581.3125 - val_loss: 598.9222\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 560.5390 - val_loss: 589.7459\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 548.4788 - val_loss: 579.5746\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 522.3553 - val_loss: 568.4086\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 529.6439 - val_loss: 555.1989\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 36ms/step - loss: 613.1125 - val_loss: 615.3566\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 602.3198 - val_loss: 614.7560\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step - loss: 576.7585 - val_loss: 614.1540\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 573.7330 - val_loss: 613.5514\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 592.8214 - val_loss: 612.9500\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 15ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 34ms/step - loss: 602.8577 - val_loss: 618.9978\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 609.2358 - val_loss: 616.9242\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 567.4509 - val_loss: 615.3344\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 623.1249 - val_loss: 614.1852\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 530.0406 - val_loss: 613.2956\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 34ms/step - loss: 586.8544 - val_loss: 614.9316\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 582.6161 - val_loss: 608.5535\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 574.5303 - val_loss: 602.4194\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 618.8498 - val_loss: 596.4328\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 523.4271 - val_loss: 589.8478\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step\n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 605.2540 - val_loss: 628.7255\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 577.8647 - val_loss: 622.8169\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 602.8574 - val_loss: 617.9512\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 584.5414 - val_loss: 613.9309\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 584.3478 - val_loss: 610.6338\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 607.5060 - val_loss: 606.4279\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 581.5441 - val_loss: 601.9963\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 580.1586 - val_loss: 596.9821\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 559.2469 - val_loss: 591.1805\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 564.4561 - val_loss: 584.4055\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 592.4254 - val_loss: 613.5729\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.0548 - val_loss: 609.0659\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 602.4569 - val_loss: 603.5332\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 564.2686 - val_loss: 596.4274\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 589.3649 - val_loss: 588.1419\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 45ms/step - loss: 585.3282 - val_loss: 611.6075\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.5768 - val_loss: 606.2938\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 555.2052 - val_loss: 600.3623\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 583.7058 - val_loss: 593.7026\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.8246 - val_loss: 586.2469\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step\n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 615.4045 - val_loss: 610.5275\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 605.5471 - val_loss: 605.9019\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 556.0458 - val_loss: 601.0100\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 585.9064 - val_loss: 595.3901\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 588.5275 - val_loss: 589.5056\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 556.3005 - val_loss: 605.5916\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 571.3495 - val_loss: 601.3231\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 533.2841 - val_loss: 596.4249\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 544.9885 - val_loss: 590.2839\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 541.6516 - val_loss: 582.4516\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 2 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 586.9500 - val_loss: 614.8626\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 568.7515 - val_loss: 612.8280\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 592.0345 - val_loss: 610.5140\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 553.7361 - val_loss: 607.6910\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 581.5071 - val_loss: 604.3077\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 596.1105 - val_loss: 624.5440\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 609.2031 - val_loss: 620.8639\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 601.9583 - val_loss: 618.4959\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 579.8707 - val_loss: 616.8983\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 564.6543 - val_loss: 615.5844\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 36ms/step - loss: 596.5901 - val_loss: 615.3373\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 560.5503 - val_loss: 614.7365\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 578.6785 - val_loss: 614.1354\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 579.9384 - val_loss: 613.5348\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 546.9398 - val_loss: 612.9371\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 36ms/step - loss: 573.7222 - val_loss: 612.6031\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 547.0676 - val_loss: 610.1771\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 577.8312 - val_loss: 607.4061\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 608.4651 - val_loss: 604.3130\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 562.0609 - val_loss: 600.7212\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 36ms/step - loss: 634.8726 - val_loss: 638.8863\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 618.0400 - val_loss: 633.0373\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 560.9293 - val_loss: 628.4361\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 578.7623 - val_loss: 624.8194\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 612.9127 - val_loss: 621.9023\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 39ms/step - loss: 607.3425 - val_loss: 640.9982\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 594.4166 - val_loss: 636.3092\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 629.3014 - val_loss: 632.1359\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 627.0451 - val_loss: 628.6055\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 595.8425 - val_loss: 625.5274\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 582.0948 - val_loss: 615.5680\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 569.4029 - val_loss: 614.8492\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 559.8311 - val_loss: 614.0706\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 618.2375 - val_loss: 612.7645\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 601.3119 - val_loss: 611.4026\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 581.9018 - val_loss: 615.3463\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 610.2684 - val_loss: 614.7419\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 593.3518 - val_loss: 614.1437\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 551.6294 - val_loss: 613.5452\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 624.4633 - val_loss: 612.9418\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 213ms/step - loss: 576.5830 - val_loss: 614.9095\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 552.4724 - val_loss: 613.3950\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 584.0035 - val_loss: 611.8644\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 556.1331 - val_loss: 610.2983\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 597.2055 - val_loss: 608.6517\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 33ms/step - loss: 597.8350 - val_loss: 608.8359\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 576.8342 - val_loss: 603.4176\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 574.8015 - val_loss: 597.2189\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 560.0774 - val_loss: 590.3425\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 558.4703 - val_loss: 582.9243\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 595.7195 - val_loss: 613.4245\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 571.4124 - val_loss: 608.5194\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 572.8124 - val_loss: 602.7817\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 537.8423 - val_loss: 595.8805\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step - loss: 577.2247 - val_loss: 587.3156\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 38ms/step - loss: 601.8433 - val_loss: 615.3528\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 598.9604 - val_loss: 614.7492\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 613.2584 - val_loss: 614.1484\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 598.6044 - val_loss: 613.5479\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 525.7344 - val_loss: 612.9535\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 596.8973 - val_loss: 615.3428\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 595.4860 - val_loss: 614.7414\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 573.7633 - val_loss: 614.1412\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 549.6028 - val_loss: 613.5418\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 580.5887 - val_loss: 612.9396\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 585.3544 - val_loss: 614.8564\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 569.4896 - val_loss: 613.9088\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 575.3471 - val_loss: 612.8528\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 570.7604 - val_loss: 611.6219\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 537.1440 - val_loss: 610.1498\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 616.9412 - val_loss: 615.1572\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.6867 - val_loss: 613.5660\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 580.5573 - val_loss: 611.8643\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 556.8615 - val_loss: 609.9377\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 595.0212 - val_loss: 607.7867\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 36ms/step - loss: 550.5490 - val_loss: 607.0316\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 566.8550 - val_loss: 603.2404\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 582.4449 - val_loss: 598.8091\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 562.0190 - val_loss: 593.4390\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 570.0012 - val_loss: 587.1807\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 538.4438 - val_loss: 592.0809\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 577.3608 - val_loss: 586.3333\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 537.6308 - val_loss: 580.0089\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 542.6819 - val_loss: 572.7823\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 547.4972 - val_loss: 564.5372\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 550.4438 - val_loss: 596.8987\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 568.3224 - val_loss: 590.3016\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 549.6987 - val_loss: 583.1066\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.5937 - val_loss: 574.9178\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 523.9001 - val_loss: 565.8885\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 15ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 43ms/step - loss: 594.1305 - val_loss: 616.5066\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 556.0768 - val_loss: 614.8904\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 596.3565 - val_loss: 613.4575\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 593.3693 - val_loss: 612.0623\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 598.8292 - val_loss: 610.5982\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 596.9756 - val_loss: 612.1110\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 608.2517 - val_loss: 609.3564\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 584.6237 - val_loss: 605.9657\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 605.5974 - val_loss: 601.7720\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 638.7518 - val_loss: 596.8047\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 616.0138 - val_loss: 614.4379\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 601.8499 - val_loss: 612.7461\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 590.8544 - val_loss: 610.7505\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 583.6375 - val_loss: 608.2078\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 581.2526 - val_loss: 604.8405\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m8s\u001b[0m 49ms/step - loss: 648.0153 - val_loss: 646.4174\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 614.5683 - val_loss: 640.9409\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 687.5693 - val_loss: 636.2650\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 626.1529 - val_loss: 632.3456\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 642.5803 - val_loss: 628.8605\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 2ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 582.4437 - val_loss: 618.0800\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 591.6149 - val_loss: 616.3824\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 597.5590 - val_loss: 615.2062\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 593.5367 - val_loss: 614.2218\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 593.2190 - val_loss: 613.3468\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step\n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 581.6520 - val_loss: 620.6486\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.6484 - val_loss: 618.4337\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 592.9436 - val_loss: 616.6375\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 593.8771 - val_loss: 615.2717\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 594.4604 - val_loss: 614.1878\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 595.8583 - val_loss: 622.6042\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 625.6334 - val_loss: 618.7877\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 549.6061 - val_loss: 615.6581\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 575.6732 - val_loss: 612.9148\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 570.3773 - val_loss: 610.3010\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 36ms/step - loss: 559.4149 - val_loss: 604.5480\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 592.8428 - val_loss: 597.8705\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.8481 - val_loss: 590.1443\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.7861 - val_loss: 581.5732\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 529.5788 - val_loss: 571.7959\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 554.4314 - val_loss: 606.6730\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 575.3085 - val_loss: 603.1815\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 581.1244 - val_loss: 599.1793\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 553.0233 - val_loss: 594.5839\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 553.7734 - val_loss: 589.1271\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 37ms/step - loss: 582.7208 - val_loss: 616.0789\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 637.9463 - val_loss: 613.6137\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 583.9688 - val_loss: 611.3484\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 542.2452 - val_loss: 609.0577\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 566.6997 - val_loss: 606.6196\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 15ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 34ms/step - loss: 603.5540 - val_loss: 601.0276\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 546.8260 - val_loss: 596.0856\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 561.0203 - val_loss: 590.3229\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 552.2933 - val_loss: 583.5536\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 504.1148 - val_loss: 575.4716\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 582.3714 - val_loss: 616.1685\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 614.7271 - val_loss: 613.9063\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.4916 - val_loss: 612.1218\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 600.3642 - val_loss: 610.4315\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 579.4700 - val_loss: 608.6874\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 46ms/step - loss: 588.6204 - val_loss: 595.7469\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 579.3651 - val_loss: 589.8795\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 530.3625 - val_loss: 583.2857\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 541.5517 - val_loss: 575.5643\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 527.2064 - val_loss: 566.6636\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 529.2794 - val_loss: 573.8874\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 510.2825 - val_loss: 565.3140\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 562.8807 - val_loss: 555.9203\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 514.3448 - val_loss: 545.6818\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 515.7296 - val_loss: 534.4632\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 537.1280 - val_loss: 582.2515\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 572.7659 - val_loss: 575.4384\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 564.1660 - val_loss: 567.3830\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 545.0820 - val_loss: 557.5473\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 531.4980 - val_loss: 545.6976\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 37ms/step - loss: 595.2903 - val_loss: 633.2244\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 593.0563 - val_loss: 629.4084\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 606.1816 - val_loss: 625.9802\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 589.0243 - val_loss: 622.9792\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 574.2598 - val_loss: 620.5161\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 36ms/step - loss: 543.1483 - val_loss: 594.8502\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 579.8751 - val_loss: 587.3694\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 539.1186 - val_loss: 579.0737\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 556.3715 - val_loss: 569.6865\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 561.8356 - val_loss: 558.4738\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 589.6159 - val_loss: 601.3578\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 550.0972 - val_loss: 596.5625\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 572.8561 - val_loss: 591.0538\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 556.2680 - val_loss: 584.6880\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.7394 - val_loss: 577.2453\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 596.3278 - val_loss: 612.5562\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 564.0253 - val_loss: 608.7288\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 564.9626 - val_loss: 605.2938\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 580.1884 - val_loss: 602.0037\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 554.1020 - val_loss: 598.4381\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 586.4695 - val_loss: 615.0103\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 618.2515 - val_loss: 612.5648\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 596.8539 - val_loss: 610.1030\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.6561 - val_loss: 607.4756\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 591.0896 - val_loss: 604.5120\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 573.4873 - val_loss: 618.3372\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 576.4335 - val_loss: 611.1785\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 585.1516 - val_loss: 604.3759\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 593.4689 - val_loss: 597.0701\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 557.6754 - val_loss: 588.9488\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 36ms/step - loss: 558.3953 - val_loss: 607.0612\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 575.4258 - val_loss: 603.1483\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 613.8456 - val_loss: 598.7859\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 542.4094 - val_loss: 593.4694\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 588.7252 - val_loss: 586.9149\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 602.2378 - val_loss: 631.2338\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 621.1491 - val_loss: 625.1754\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 570.9510 - val_loss: 620.1706\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 587.6461 - val_loss: 616.3779\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 595.6967 - val_loss: 613.3607\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 561.7431 - val_loss: 621.3605\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 613.9092 - val_loss: 617.5457\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 573.6045 - val_loss: 614.9886\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 584.4285 - val_loss: 613.7802\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 619.0803 - val_loss: 613.0532\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 600.5294 - val_loss: 615.3890\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.7490 - val_loss: 614.7861\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 596.3881 - val_loss: 614.1849\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 578.4855 - val_loss: 613.5817\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 564.2354 - val_loss: 612.9810\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 38ms/step - loss: 624.2912 - val_loss: 634.4009\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 597.1528 - val_loss: 629.5621\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 637.5223 - val_loss: 624.8435\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.1331 - val_loss: 620.4273\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 568.2814 - val_loss: 616.0038\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 598.7827 - val_loss: 611.7344\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 561.9601 - val_loss: 609.7444\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 587.6912 - val_loss: 607.4534\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 568.2221 - val_loss: 604.7678\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 557.1043 - val_loss: 601.6149\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 36ms/step - loss: 589.4260 - val_loss: 600.2053\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 549.6494 - val_loss: 594.2631\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 558.0891 - val_loss: 587.7227\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 564.0455 - val_loss: 580.2137\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 541.9084 - val_loss: 571.4225\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 19ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 597.5966 - val_loss: 616.0101\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 531.2861 - val_loss: 613.7612\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 595.0327 - val_loss: 611.4299\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 524.4659 - val_loss: 608.7039\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 581.3684 - val_loss: 605.6292\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 37ms/step - loss: 604.8421 - val_loss: 609.5384\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 585.9368 - val_loss: 604.0308\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.9562 - val_loss: 597.4717\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 553.9938 - val_loss: 589.5039\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 553.3921 - val_loss: 579.6873\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 39ms/step - loss: 610.1569 - val_loss: 608.0823\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 546.5934 - val_loss: 602.4493\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 590.4683 - val_loss: 596.0554\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 601.4139 - val_loss: 588.8543\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 558.3145 - val_loss: 580.3075\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 36ms/step - loss: 575.3647 - val_loss: 625.3715\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 594.5126 - val_loss: 621.2693\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 611.3731 - val_loss: 617.5348\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 591.1619 - val_loss: 614.0814\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 595.7808 - val_loss: 610.9609\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 637.5522 - val_loss: 609.1144\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 603.8008 - val_loss: 604.9047\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 614.4999 - val_loss: 600.2328\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 592.6790 - val_loss: 594.9350\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 575.0145 - val_loss: 588.7917\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 591.7385 - val_loss: 623.3078\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 572.8487 - val_loss: 618.6136\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 575.0134 - val_loss: 615.9634\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 619.8920 - val_loss: 614.4548\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 600.6219 - val_loss: 613.4387\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 36ms/step - loss: 586.1699 - val_loss: 617.9949\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 601.2912 - val_loss: 616.2974\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 578.2191 - val_loss: 614.4586\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 598.3646 - val_loss: 611.9676\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 584.9258 - val_loss: 608.4975\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 592.0503 - val_loss: 615.3355\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 605.7289 - val_loss: 613.0923\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 591.6644 - val_loss: 610.9294\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 575.2814 - val_loss: 608.5722\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 590.9277 - val_loss: 605.7582\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 45ms/step - loss: 575.9122 - val_loss: 619.7741\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 602.1541 - val_loss: 617.4806\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.8685 - val_loss: 615.2972\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 597.1088 - val_loss: 613.0900\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 558.9921 - val_loss: 610.8107\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 37ms/step - loss: 576.7153 - val_loss: 617.6780\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 612.4412 - val_loss: 616.0087\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 603.2213 - val_loss: 614.5245\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.2696 - val_loss: 613.1440\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 540.5109 - val_loss: 611.6895\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 611.4230 - val_loss: 612.9673\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 607.5204 - val_loss: 610.4369\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 648.0889 - val_loss: 607.5657\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 558.0373 - val_loss: 604.2291\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 589.2020 - val_loss: 600.2929\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 45ms/step - loss: 584.2346 - val_loss: 588.8638\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 592.3766 - val_loss: 572.9156\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 584.5803 - val_loss: 555.4334\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 533.6129 - val_loss: 536.5914\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 567.7268 - val_loss: 514.7864\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 39ms/step - loss: 611.2199 - val_loss: 620.4205\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 566.4915 - val_loss: 616.2617\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 561.3594 - val_loss: 612.4877\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 545.5309 - val_loss: 608.9062\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 559.7340 - val_loss: 605.1384\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 36ms/step - loss: 624.4880 - val_loss: 620.7063\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 596.2686 - val_loss: 615.1097\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 602.9454 - val_loss: 608.4155\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 571.2538 - val_loss: 599.3112\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 563.2260 - val_loss: 587.1814\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 48ms/step - loss: 539.8256 - val_loss: 603.5133\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 558.9635 - val_loss: 599.1598\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 589.7307 - val_loss: 593.9327\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 538.3275 - val_loss: 587.4750\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 542.9151 - val_loss: 579.8725\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 16ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 34ms/step - loss: 590.0943 - val_loss: 615.3871\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 538.3959 - val_loss: 614.7840\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 612.3774 - val_loss: 614.1762\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.8586 - val_loss: 613.5756\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 579.3175 - val_loss: 612.9744\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 591.3207 - val_loss: 614.9105\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 577.2224 - val_loss: 613.6810\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 590.7045 - val_loss: 612.1095\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 563.3890 - val_loss: 610.2094\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 585.7119 - val_loss: 607.4868\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step\n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m7s\u001b[0m 36ms/step - loss: 562.1001 - val_loss: 580.0726\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 561.0297 - val_loss: 570.8228\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 562.5889 - val_loss: 560.5151\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 523.4398 - val_loss: 548.9733\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 510.2746 - val_loss: 534.6152\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 38ms/step - loss: 616.4574 - val_loss: 619.9547\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 594.4426 - val_loss: 608.8364\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 588.4893 - val_loss: 597.5668\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.6019 - val_loss: 585.8569\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 558.0189 - val_loss: 573.1927\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 515.7319 - val_loss: 556.5612\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 526.8585 - val_loss: 539.2236\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 482.5093 - val_loss: 519.4403\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 483.8867 - val_loss: 497.4121\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 483.6313 - val_loss: 472.6109\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 47ms/step - loss: 616.9087 - val_loss: 619.4557\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 572.4166 - val_loss: 617.5187\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 588.3639 - val_loss: 615.7604\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 589.8634 - val_loss: 614.1277\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 594.7849 - val_loss: 612.4719\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 36ms/step - loss: 583.6177 - val_loss: 611.7591\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 591.7090 - val_loss: 606.0919\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 557.7117 - val_loss: 599.8987\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 598.0742 - val_loss: 592.3570\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 571.6880 - val_loss: 583.6147\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 600.0677 - val_loss: 634.3314\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 569.1475 - val_loss: 628.5839\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 592.5760 - val_loss: 623.8178\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 605.4774 - val_loss: 619.9580\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 558.4621 - val_loss: 616.7791\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 567.1065 - val_loss: 609.9720\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 583.2560 - val_loss: 601.1912\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 569.9252 - val_loss: 592.1130\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 570.0173 - val_loss: 581.3503\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 598.0988 - val_loss: 567.7257\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 36ms/step - loss: 567.3124 - val_loss: 608.9068\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 577.8801 - val_loss: 605.2978\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 571.6416 - val_loss: 601.3934\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 583.1175 - val_loss: 597.0508\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 559.6869 - val_loss: 592.0624\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 37ms/step - loss: 597.7984 - val_loss: 581.3207\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 541.2707 - val_loss: 573.2878\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 526.0326 - val_loss: 564.2426\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 534.7079 - val_loss: 553.9286\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 528.9258 - val_loss: 542.4926\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 37ms/step - loss: 576.7898 - val_loss: 609.2615\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 583.9963 - val_loss: 605.5313\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 567.0601 - val_loss: 601.3589\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 535.4326 - val_loss: 596.5235\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 551.2623 - val_loss: 590.8475\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 39ms/step - loss: 574.8870 - val_loss: 620.1428\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 562.0463 - val_loss: 615.4108\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 593.1089 - val_loss: 611.3450\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 600.8601 - val_loss: 607.6805\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 559.3599 - val_loss: 603.8478\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 51ms/step - loss: 593.6179 - val_loss: 617.9893\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 9ms/step - loss: 590.2955 - val_loss: 615.8813\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 582.3186 - val_loss: 614.1598\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 576.4612 - val_loss: 612.5195\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 563.5322 - val_loss: 610.8776\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 15ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 34ms/step - loss: 625.5516 - val_loss: 614.4674\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 600.8573 - val_loss: 610.7238\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 614.9819 - val_loss: 606.3104\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 565.9814 - val_loss: 601.2899\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 576.5117 - val_loss: 595.5262\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 572.2947 - val_loss: 600.8965\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 552.5522 - val_loss: 593.2200\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 551.3049 - val_loss: 583.4022\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 536.2319 - val_loss: 571.2313\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 569.5081 - val_loss: 556.6802\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 36ms/step - loss: 544.2606 - val_loss: 608.1952\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 596.9839 - val_loss: 602.6727\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 625.1096 - val_loss: 595.2632\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 563.8709 - val_loss: 586.1055\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 522.6324 - val_loss: 574.8816\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m7s\u001b[0m 38ms/step - loss: 625.7890 - val_loss: 631.9308\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 567.1326 - val_loss: 624.1710\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 555.4254 - val_loss: 617.0872\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 559.8953 - val_loss: 610.4612\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 569.5087 - val_loss: 604.0971\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 579.4009 - val_loss: 598.1919\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 553.9882 - val_loss: 590.9684\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 578.7360 - val_loss: 581.9700\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 546.6066 - val_loss: 570.7480\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 528.5728 - val_loss: 556.6746\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 45ms/step - loss: 549.4199 - val_loss: 606.4541\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 567.3156 - val_loss: 597.3583\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 548.0158 - val_loss: 586.9421\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 548.0802 - val_loss: 574.8264\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 538.8494 - val_loss: 560.3710\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 607.6259 - val_loss: 615.3654\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 581.9478 - val_loss: 614.7640\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 526.1063 - val_loss: 614.1634\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 569.9637 - val_loss: 613.5562\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 575.6183 - val_loss: 612.9537\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 609.6615 - val_loss: 615.3767\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 624.4267 - val_loss: 614.7740\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 590.7328 - val_loss: 614.1729\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 579.5273 - val_loss: 613.5726\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 585.3966 - val_loss: 612.9729\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 43ms/step - loss: 565.8999 - val_loss: 611.9363\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 556.0635 - val_loss: 609.5603\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 567.7884 - val_loss: 606.5588\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 596.6093 - val_loss: 602.6210\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 635.6899 - val_loss: 597.4250\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step\n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 34ms/step - loss: 534.4733 - val_loss: 587.6722\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 512.2592 - val_loss: 580.4575\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 553.7457 - val_loss: 572.7595\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 577.9451 - val_loss: 564.4494\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 528.3492 - val_loss: 555.0688\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 552.8494 - val_loss: 574.4385\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 563.0085 - val_loss: 563.4542\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 529.4274 - val_loss: 551.6269\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 522.2893 - val_loss: 538.2563\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 501.9125 - val_loss: 523.7244\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 583.8533 - val_loss: 609.5331\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.2481 - val_loss: 605.4612\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 604.3881 - val_loss: 600.9648\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 606.0059 - val_loss: 595.8396\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 537.3613 - val_loss: 589.9322\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 600.4920 - val_loss: 604.2106\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 564.2261 - val_loss: 598.1017\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 570.3275 - val_loss: 590.7250\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 527.0725 - val_loss: 582.1547\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 549.2427 - val_loss: 571.8556\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 604.9245 - val_loss: 618.5950\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 596.3441 - val_loss: 615.1685\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 585.6454 - val_loss: 611.8719\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 603.1827 - val_loss: 608.6208\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 635.8423 - val_loss: 605.1307\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 572.5732 - val_loss: 596.2328\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 562.5314 - val_loss: 589.5727\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 563.6993 - val_loss: 581.9799\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 534.7181 - val_loss: 573.3925\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 513.3815 - val_loss: 562.5468\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 583.9297 - val_loss: 616.2905\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 565.6693 - val_loss: 611.5336\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 594.4114 - val_loss: 606.7337\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.6602 - val_loss: 601.4978\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 589.7269 - val_loss: 595.2439\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 579.6995 - val_loss: 621.9835\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 588.5363 - val_loss: 618.2205\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 597.6852 - val_loss: 615.7053\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 596.8165 - val_loss: 614.3002\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 597.2737 - val_loss: 613.3690\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 56ms/step - loss: 567.7943 - val_loss: 615.3652\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 571.0649 - val_loss: 614.7563\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 580.6383 - val_loss: 614.1536\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 599.0416 - val_loss: 613.5502\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 585.7225 - val_loss: 612.9485\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 594.1580 - val_loss: 587.5003\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.4310 - val_loss: 574.3665\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 578.2573 - val_loss: 558.7774\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 563.3544 - val_loss: 540.4789\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 528.8757 - val_loss: 518.8548\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m7s\u001b[0m 47ms/step - loss: 644.5256 - val_loss: 645.9523\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 594.1940 - val_loss: 635.1253\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 617.6151 - val_loss: 626.8994\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 601.1703 - val_loss: 620.7783\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.1160 - val_loss: 616.9568\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 586.8005 - val_loss: 615.7373\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 593.1490 - val_loss: 612.8456\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 571.1257 - val_loss: 609.3276\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 577.0266 - val_loss: 604.7954\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 579.7778 - val_loss: 599.0638\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 37ms/step - loss: 583.7131 - val_loss: 623.3127\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 566.5646 - val_loss: 618.3707\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 604.4688 - val_loss: 613.7512\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 573.5213 - val_loss: 609.1829\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 583.0416 - val_loss: 604.0463\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 54ms/step - loss: 623.3729 - val_loss: 605.0111\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 542.6508 - val_loss: 597.3924\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 577.7820 - val_loss: 588.1830\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 535.4059 - val_loss: 576.9658\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 537.4214 - val_loss: 563.0053\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 609.6293 - val_loss: 616.7089\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 567.5018 - val_loss: 609.7113\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 597.2283 - val_loss: 601.1679\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 563.8132 - val_loss: 591.4417\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 538.4902 - val_loss: 580.3145\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 36ms/step - loss: 629.1315 - val_loss: 608.7869\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 585.9207 - val_loss: 605.2494\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 604.0345 - val_loss: 600.9298\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 615.6947 - val_loss: 595.6349\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.2335 - val_loss: 588.8177\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 3 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 579.8952 - val_loss: 608.2170\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 588.9404 - val_loss: 603.1338\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 571.9681 - val_loss: 597.7073\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 586.3201 - val_loss: 591.5085\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 552.6716 - val_loss: 584.3059\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 40ms/step - loss: 564.4651 - val_loss: 615.3290\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 570.8729 - val_loss: 614.7262\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 625.2231 - val_loss: 614.1215\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 558.4226 - val_loss: 613.5259\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.9813 - val_loss: 612.9247\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 36ms/step - loss: 602.3939 - val_loss: 614.7183\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 556.5714 - val_loss: 613.7572\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 605.9124 - val_loss: 612.6545\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.2871 - val_loss: 611.3879\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 539.6663 - val_loss: 609.9059\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 43ms/step - loss: 568.1993 - val_loss: 601.9024\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 568.3081 - val_loss: 597.7324\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 564.0104 - val_loss: 593.1515\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 550.8301 - val_loss: 587.6490\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step - loss: 562.9312 - val_loss: 581.1857\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 621.9140 - val_loss: 629.1126\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 594.3198 - val_loss: 625.0171\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 553.1517 - val_loss: 621.3775\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 574.1010 - val_loss: 618.0849\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 548.2371 - val_loss: 615.1464\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 606.5737 - val_loss: 615.3571\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 594.1501 - val_loss: 614.7551\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 568.0592 - val_loss: 614.1546\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.1901 - val_loss: 613.5501\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 597.5328 - val_loss: 612.9512\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 49ms/step - loss: 577.6097 - val_loss: 608.0632\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 585.6260 - val_loss: 603.5563\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 547.1097 - val_loss: 598.0997\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 552.7389 - val_loss: 591.5555\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 540.6877 - val_loss: 583.9174\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 37ms/step - loss: 569.1853 - val_loss: 615.6906\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 612.0552 - val_loss: 614.5439\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 580.4534 - val_loss: 613.4525\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 563.2649 - val_loss: 612.3743\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.0889 - val_loss: 611.2377\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 559.0615 - val_loss: 610.8702\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 564.1741 - val_loss: 608.1011\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 563.8780 - val_loss: 604.7689\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 565.1765 - val_loss: 600.4171\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 556.4861 - val_loss: 594.9172\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 48ms/step - loss: 552.7249 - val_loss: 616.8368\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 553.6758 - val_loss: 614.6964\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 556.1638 - val_loss: 612.7157\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 573.3099 - val_loss: 610.8256\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 563.3422 - val_loss: 608.8745\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 554.5257 - val_loss: 601.8534\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 602.2397 - val_loss: 597.7100\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 595.3085 - val_loss: 593.1896\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 550.1204 - val_loss: 588.0079\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 538.8441 - val_loss: 582.1389\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m7s\u001b[0m 36ms/step - loss: 579.0070 - val_loss: 615.3769\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 570.8079 - val_loss: 614.7752\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 571.0725 - val_loss: 614.1727\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 533.4036 - val_loss: 613.5709\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 612.0543 - val_loss: 612.9637\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 517.8501 - val_loss: 557.0673\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 543.5315 - val_loss: 549.4534\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 553.0859 - val_loss: 541.2518\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 478.7101 - val_loss: 532.1841\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 494.8995 - val_loss: 522.4973\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 39ms/step - loss: 552.6987 - val_loss: 614.5091\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 590.0131 - val_loss: 613.4407\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 568.0570 - val_loss: 612.1699\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 556.9770 - val_loss: 610.4990\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 564.4861 - val_loss: 607.8453\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 576.2107 - val_loss: 628.4733\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 615.3100 - val_loss: 623.7589\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 653.0424 - val_loss: 619.8852\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 601.8715 - val_loss: 616.7271\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 590.8219 - val_loss: 614.1728\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 589.1094 - val_loss: 586.6239\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 561.7993 - val_loss: 577.1992\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 548.3682 - val_loss: 566.2569\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 528.1731 - val_loss: 553.9086\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 531.7689 - val_loss: 539.9180\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 35ms/step - loss: 594.5818 - val_loss: 614.9543\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 585.8087 - val_loss: 613.0276\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 597.0981 - val_loss: 610.6713\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 557.3225 - val_loss: 607.9846\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 548.7324 - val_loss: 604.5679\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 579.3635 - val_loss: 598.8390\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 601.8162 - val_loss: 591.9501\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 578.0062 - val_loss: 584.3278\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 589.9407 - val_loss: 575.7813\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 525.1593 - val_loss: 566.7219\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 634.7996 - val_loss: 635.5511\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 601.6027 - val_loss: 630.7550\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 619.6003 - val_loss: 626.7343\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 574.7342 - val_loss: 623.2147\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 626.2296 - val_loss: 620.0908\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 45ms/step - loss: 558.7309 - val_loss: 604.3416\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 558.5430 - val_loss: 599.4323\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 547.9139 - val_loss: 593.3032\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 580.3331 - val_loss: 585.7020\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 574.0671 - val_loss: 575.9523\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 583.3453 - val_loss: 613.1036\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 577.2751 - val_loss: 610.2453\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 570.0485 - val_loss: 606.6977\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 561.1801 - val_loss: 602.3093\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 583.1470 - val_loss: 597.0908\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 641.5862 - val_loss: 615.3672\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 594.3361 - val_loss: 614.7661\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 572.6855 - val_loss: 614.1678\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.1625 - val_loss: 613.5663\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 552.2725 - val_loss: 612.9654\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 596.9341 - val_loss: 615.5888\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 593.1108 - val_loss: 614.8389\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 599.3062 - val_loss: 614.1927\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 553.2860 - val_loss: 613.5862\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 604.1805 - val_loss: 612.9789\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 36ms/step - loss: 584.0595 - val_loss: 615.3627\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 539.5492 - val_loss: 614.7594\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 588.2004 - val_loss: 614.1526\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.0262 - val_loss: 613.5483\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 570.1818 - val_loss: 612.9481\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 547.2921 - val_loss: 619.6498\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 585.8953 - val_loss: 616.9977\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 604.5463 - val_loss: 615.0883\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 581.5234 - val_loss: 613.6000\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 581.3029 - val_loss: 612.3318\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 595.6823 - val_loss: 630.6137\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.6422 - val_loss: 624.9304\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 584.1038 - val_loss: 620.0328\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 551.6953 - val_loss: 616.0361\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 619.5288 - val_loss: 612.6425\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 589.6255 - val_loss: 601.4205\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 582.6691 - val_loss: 596.0887\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 573.6926 - val_loss: 589.6443\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 535.8912 - val_loss: 581.9416\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 584.4529 - val_loss: 572.5812\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 36ms/step - loss: 603.7803 - val_loss: 628.5692\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 609.3162 - val_loss: 622.5255\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 603.9289 - val_loss: 617.4469\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 587.6342 - val_loss: 612.7420\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 600.8558 - val_loss: 607.8492\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 36ms/step - loss: 593.4733 - val_loss: 602.5857\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 561.6904 - val_loss: 597.3500\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 600.9009 - val_loss: 591.3360\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 562.1443 - val_loss: 584.4117\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 553.0569 - val_loss: 576.4008\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m7s\u001b[0m 37ms/step - loss: 564.4465 - val_loss: 609.2910\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 590.6362 - val_loss: 603.8679\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 528.9770 - val_loss: 597.0742\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 547.3020 - val_loss: 588.8181\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 533.9397 - val_loss: 578.9857\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 638.0627 - val_loss: 619.0126\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 615.5134 - val_loss: 615.8039\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 576.6440 - val_loss: 612.6612\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 616.1906 - val_loss: 609.3779\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 617.1113 - val_loss: 605.9255\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 573.5585 - val_loss: 613.1536\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 606.5011 - val_loss: 611.6024\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 575.1921 - val_loss: 609.8192\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 551.3583 - val_loss: 607.2528\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 565.6545 - val_loss: 603.9585\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 578.9521 - val_loss: 615.3667\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 623.2802 - val_loss: 614.7646\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 576.0330 - val_loss: 614.1655\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 598.4750 - val_loss: 613.5614\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 610.0021 - val_loss: 612.9572\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 535.8705 - val_loss: 557.7194\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 530.6344 - val_loss: 546.2220\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 521.1501 - val_loss: 533.2142\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 541.2950 - val_loss: 518.4080\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 481.8031 - val_loss: 501.6917\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 37ms/step - loss: 611.4611 - val_loss: 634.9283\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 587.8644 - val_loss: 630.2302\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 597.9882 - val_loss: 625.9648\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 597.2074 - val_loss: 622.1296\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 598.1151 - val_loss: 618.5099\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 613.2205 - val_loss: 624.5327\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 589.0570 - val_loss: 619.2969\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 552.1281 - val_loss: 614.2214\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 627.2468 - val_loss: 609.2310\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 603.5601 - val_loss: 604.3744\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 565.1764 - val_loss: 598.8923\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 561.1935 - val_loss: 593.3712\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 575.4390 - val_loss: 587.1892\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 556.1571 - val_loss: 579.9933\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 558.5793 - val_loss: 571.6412\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 597.3367 - val_loss: 639.2484\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 591.5431 - val_loss: 633.7213\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 613.1509 - val_loss: 628.9608\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 574.5150 - val_loss: 624.9714\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 579.6205 - val_loss: 621.3320\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 36ms/step - loss: 572.3726 - val_loss: 606.6604\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 567.9320 - val_loss: 602.5127\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 560.0705 - val_loss: 597.8086\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 568.0963 - val_loss: 592.2545\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 585.4106 - val_loss: 585.7299\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 554.9803 - val_loss: 608.4278\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 568.2793 - val_loss: 604.2654\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 553.5225 - val_loss: 599.0461\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 561.1441 - val_loss: 592.1159\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 522.5424 - val_loss: 582.9927\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 585.6804 - val_loss: 614.8694\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 618.5751 - val_loss: 611.8187\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 600.1210 - val_loss: 607.9120\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 621.2402 - val_loss: 602.7731\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 609.1983 - val_loss: 596.5415\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 596.9474 - val_loss: 610.0466\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 596.0833 - val_loss: 606.2469\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 559.5897 - val_loss: 601.3677\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.9702 - val_loss: 595.3797\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 570.6473 - val_loss: 588.4459\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 590.8694 - val_loss: 615.7645\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 603.0107 - val_loss: 613.6794\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 583.2117 - val_loss: 611.9788\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.7026 - val_loss: 610.3809\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.0776 - val_loss: 608.6775\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 53ms/step - loss: 566.3148 - val_loss: 603.9608\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 583.9716 - val_loss: 599.2953\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 583.5847 - val_loss: 593.6814\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 557.5854 - val_loss: 587.1545\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 544.3121 - val_loss: 579.4622\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 36ms/step - loss: 600.1282 - val_loss: 616.9155\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 601.2795 - val_loss: 613.7653\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 605.4685 - val_loss: 610.4695\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 554.8090 - val_loss: 606.7399\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.0607 - val_loss: 602.4106\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 39ms/step - loss: 593.4799 - val_loss: 627.0647\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 612.4179 - val_loss: 623.8695\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 551.4013 - val_loss: 621.2029\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 620.3746 - val_loss: 618.5594\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 584.5075 - val_loss: 615.9523\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 528.4935 - val_loss: 594.1304\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 558.1116 - val_loss: 587.1459\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 559.2000 - val_loss: 579.0854\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 563.6385 - val_loss: 569.6216\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 553.2297 - val_loss: 558.3900\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m8s\u001b[0m 415ms/step - loss: 567.9349 - val_loss: 611.8828\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 579.3818 - val_loss: 608.4337\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 571.7415 - val_loss: 604.9928\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 575.6711 - val_loss: 601.3419\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 549.2462 - val_loss: 597.2441\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 600.1758 - val_loss: 612.4308\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 606.9484 - val_loss: 607.0645\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 575.1463 - val_loss: 601.3125\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 561.5768 - val_loss: 594.4871\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 552.8677 - val_loss: 586.4096\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 574.6588 - val_loss: 585.0426\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 544.8026 - val_loss: 575.0246\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 555.9749 - val_loss: 564.0140\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 519.7692 - val_loss: 551.6743\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 505.1598 - val_loss: 537.9764\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 575.2311 - val_loss: 616.0853\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 575.6508 - val_loss: 609.5977\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 555.5295 - val_loss: 602.6528\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 590.3766 - val_loss: 594.9826\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 540.2772 - val_loss: 586.1041\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 575.7532 - val_loss: 615.3877\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 591.8653 - val_loss: 614.7827\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 590.2935 - val_loss: 614.1790\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 576.2551 - val_loss: 613.5801\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 605.6788 - val_loss: 612.9765\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 575.0014 - val_loss: 604.0804\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.1771 - val_loss: 600.6964\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 585.2771 - val_loss: 596.9517\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 576.3898 - val_loss: 592.7004\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 560.0438 - val_loss: 587.7908\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 587.7421 - val_loss: 611.2015\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 572.7630 - val_loss: 603.9563\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 611.8669 - val_loss: 596.6475\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 589.4993 - val_loss: 589.2073\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 580.4987 - val_loss: 581.6493\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 595.3208 - val_loss: 631.5584\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 612.1807 - val_loss: 626.4420\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 622.6662 - val_loss: 621.8556\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 600.0891 - val_loss: 617.5721\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 595.6735 - val_loss: 613.4724\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 16ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 43ms/step - loss: 586.5641 - val_loss: 621.2786\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 595.6893 - val_loss: 618.3033\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.9240 - val_loss: 616.0107\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 573.7456 - val_loss: 614.1047\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 583.3596 - val_loss: 612.4375\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 576.1227 - val_loss: 580.9888\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 554.0581 - val_loss: 566.8970\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 513.2196 - val_loss: 552.2583\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 520.8271 - val_loss: 536.7910\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 488.3886 - val_loss: 520.0650\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 550.6259 - val_loss: 593.5175\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.1075 - val_loss: 583.9466\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 533.0625 - val_loss: 573.3350\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 556.6165 - val_loss: 561.4353\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 519.1438 - val_loss: 547.5443\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 34ms/step - loss: 600.0696 - val_loss: 620.3765\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 572.3287 - val_loss: 618.0975\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 581.5381 - val_loss: 616.4121\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 625.4896 - val_loss: 615.0701\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 576.0955 - val_loss: 613.9970\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 16ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 42ms/step - loss: 582.8755 - val_loss: 616.4282\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 559.6349 - val_loss: 612.1315\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 576.4064 - val_loss: 608.0025\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 613.8885 - val_loss: 603.4895\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 554.6630 - val_loss: 598.5764\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 47ms/step - loss: 569.4247 - val_loss: 610.0422\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 582.3602 - val_loss: 603.9917\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 601.5789 - val_loss: 596.8344\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 554.7487 - val_loss: 588.3826\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 537.5374 - val_loss: 578.0715\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 554.4824 - val_loss: 613.2926\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 574.8907 - val_loss: 610.5780\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 563.7858 - val_loss: 607.1232\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 567.7944 - val_loss: 602.5421\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 583.2776 - val_loss: 596.8621\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 602.9573 - val_loss: 615.5170\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 605.7890 - val_loss: 614.7924\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 567.9322 - val_loss: 613.8364\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 555.5655 - val_loss: 612.0635\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 570.5594 - val_loss: 608.6909\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 37ms/step - loss: 606.3577 - val_loss: 613.9852\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 567.5362 - val_loss: 609.1849\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 548.8388 - val_loss: 603.8015\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 581.3730 - val_loss: 597.6882\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 585.7629 - val_loss: 590.4969\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 591.1777 - val_loss: 600.7480\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.4359 - val_loss: 595.0212\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 553.3027 - val_loss: 588.2223\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 583.1266 - val_loss: 580.1310\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 552.7569 - val_loss: 570.5607\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 43ms/step - loss: 616.5025 - val_loss: 630.1808\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 601.7515 - val_loss: 625.2386\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 595.3197 - val_loss: 620.0466\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 546.2297 - val_loss: 613.7390\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 571.5416 - val_loss: 606.3775\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 548.4457 - val_loss: 601.6500\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 557.5625 - val_loss: 595.6363\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 574.5303 - val_loss: 588.4987\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 574.0443 - val_loss: 580.0773\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 582.3912 - val_loss: 570.1429\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m18s\u001b[0m 40ms/step - loss: 555.6176 - val_loss: 581.5909\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 590.4429 - val_loss: 573.0851\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 523.4789 - val_loss: 563.7444\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 538.3705 - val_loss: 553.0943\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 524.7291 - val_loss: 541.0953\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 624.8087 - val_loss: 638.4260\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 596.5673 - val_loss: 631.7274\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.8115 - val_loss: 625.9722\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 561.1878 - val_loss: 621.0466\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 574.3505 - val_loss: 616.6713\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 43ms/step - loss: 596.4510 - val_loss: 621.5436\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 561.2673 - val_loss: 618.2548\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 569.9281 - val_loss: 616.3384\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 613.1426 - val_loss: 614.7633\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 581.6943 - val_loss: 613.4513\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 43ms/step - loss: 600.1129 - val_loss: 613.9268\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 608.5285 - val_loss: 607.5841\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 565.3448 - val_loss: 600.7566\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 576.9280 - val_loss: 592.3781\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 564.4082 - val_loss: 580.7554\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 583.1463 - val_loss: 619.9553\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 599.2440 - val_loss: 617.4239\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 597.8394 - val_loss: 615.5959\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 578.2630 - val_loss: 614.2945\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 580.8322 - val_loss: 613.4572\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 562.9882 - val_loss: 605.9849\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 572.2379 - val_loss: 602.0680\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 580.0343 - val_loss: 597.6362\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 592.2832 - val_loss: 592.3323\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 530.1703 - val_loss: 586.2322\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 569.3349 - val_loss: 618.1254\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 557.7446 - val_loss: 613.9548\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 579.5079 - val_loss: 610.2311\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 565.3365 - val_loss: 606.3496\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 560.3441 - val_loss: 602.1328\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 46ms/step - loss: 546.2412 - val_loss: 608.0234\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 584.0759 - val_loss: 604.5342\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.8295 - val_loss: 600.3177\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 574.9371 - val_loss: 595.1906\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 524.9286 - val_loss: 589.1091\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 580.8728 - val_loss: 602.7999\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 650.8024 - val_loss: 596.7800\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 580.1933 - val_loss: 589.6160\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.5983 - val_loss: 580.4055\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 550.8264 - val_loss: 569.0062\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 1ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 607.6055 - val_loss: 608.4283\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.1105 - val_loss: 601.2827\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 564.7000 - val_loss: 592.4340\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.4800 - val_loss: 581.1378\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 538.4087 - val_loss: 567.3357\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 545.6650 - val_loss: 601.5211\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 558.9515 - val_loss: 595.1388\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 527.0066 - val_loss: 587.9511\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 547.5620 - val_loss: 579.3771\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 574.7241 - val_loss: 569.3887\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 601.8695 - val_loss: 617.3146\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 571.0638 - val_loss: 610.1118\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 565.2122 - val_loss: 602.8719\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 541.1330 - val_loss: 594.5241\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 569.4930 - val_loss: 584.3807\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 572.4277 - val_loss: 617.3583\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 581.3661 - val_loss: 614.0927\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 581.5656 - val_loss: 610.7095\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 565.2277 - val_loss: 606.9241\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 557.5320 - val_loss: 602.4756\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 36ms/step - loss: 577.0100 - val_loss: 616.5787\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 579.3473 - val_loss: 610.9371\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 590.2412 - val_loss: 605.6999\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 592.6883 - val_loss: 600.0797\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 591.2661 - val_loss: 593.2957\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 36ms/step - loss: 554.3740 - val_loss: 602.8387\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 567.1177 - val_loss: 597.1975\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 564.3367 - val_loss: 589.4650\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 531.5952 - val_loss: 580.8206\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 551.8959 - val_loss: 571.1060\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 617.0297 - val_loss: 632.9064\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 591.4948 - val_loss: 625.6478\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 580.6179 - val_loss: 620.0900\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 584.0639 - val_loss: 616.6064\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 602.9521 - val_loss: 614.8732\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 595.9733 - val_loss: 607.9163\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 576.3283 - val_loss: 601.9413\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 568.9147 - val_loss: 594.2950\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.7991 - val_loss: 584.6434\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 528.6410 - val_loss: 573.3223\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 35ms/step - loss: 567.4282 - val_loss: 592.2026\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 541.4160 - val_loss: 583.7242\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 534.8074 - val_loss: 574.6100\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 529.4369 - val_loss: 564.1166\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 559.5212 - val_loss: 551.5129\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 36ms/step - loss: 597.1119 - val_loss: 615.0612\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 568.0019 - val_loss: 611.7405\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 603.6477 - val_loss: 608.4126\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 580.4025 - val_loss: 604.7787\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 539.6465 - val_loss: 600.4311\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m3s\u001b[0m 37ms/step - loss: 596.1691 - val_loss: 612.5967\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 611.4229 - val_loss: 609.4214\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 583.5192 - val_loss: 605.9615\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 598.4033 - val_loss: 601.6875\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 580.0815 - val_loss: 596.7711\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 67ms/step - loss: 576.6946 - val_loss: 603.5472\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 551.6305 - val_loss: 595.5836\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 531.8687 - val_loss: 587.1875\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 539.8287 - val_loss: 577.8774\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 522.0319 - val_loss: 567.4939\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 4 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 55ms/step - loss: 593.2957 - val_loss: 595.8859\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 7ms/step - loss: 596.4379 - val_loss: 590.1481\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 558.4659 - val_loss: 583.6083\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 562.8588 - val_loss: 575.9707\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 533.8090 - val_loss: 567.0606\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m58s\u001b[0m 127ms/step - loss: 614.0750 - val_loss: 613.8688\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 593.2664 - val_loss: 608.5186\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 562.6469 - val_loss: 603.6132\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 571.8753 - val_loss: 598.5270\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 571.5702 - val_loss: 592.0762\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 15ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m7s\u001b[0m 64ms/step - loss: 589.4821 - val_loss: 598.3503\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 534.0452 - val_loss: 592.0930\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 528.9742 - val_loss: 584.1315\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 537.1346 - val_loss: 574.0823\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 554.8876 - val_loss: 561.8139\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 58ms/step - loss: 577.0184 - val_loss: 602.7333\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 591.1616 - val_loss: 596.1420\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 567.7167 - val_loss: 587.9594\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 566.3266 - val_loss: 577.9047\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 549.0204 - val_loss: 565.3776\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 48ms/step - loss: 581.3886 - val_loss: 591.0929\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 570.7881 - val_loss: 584.2738\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 551.6797 - val_loss: 576.1771\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 547.9814 - val_loss: 566.7624\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 528.5432 - val_loss: 555.6689\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 43ms/step - loss: 600.3503 - val_loss: 617.5727\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 550.8029 - val_loss: 613.0522\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 573.7513 - val_loss: 609.1525\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 567.7562 - val_loss: 605.3641\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.3751 - val_loss: 600.9380\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 54ms/step - loss: 595.5669 - val_loss: 621.4929\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 542.7947 - val_loss: 614.8625\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 580.1696 - val_loss: 609.0839\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 562.7655 - val_loss: 603.8622\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 556.1420 - val_loss: 598.4907\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 41ms/step - loss: 570.2943 - val_loss: 616.3669\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 552.4639 - val_loss: 615.1574\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 600.2980 - val_loss: 614.3368\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 536.9030 - val_loss: 613.6738\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 558.4593 - val_loss: 613.0544\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 589.3281 - val_loss: 611.7921\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 595.0160 - val_loss: 606.0967\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 600.9698 - val_loss: 599.4603\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 589.3025 - val_loss: 591.3040\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 579.7316 - val_loss: 582.0252\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step\n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 577.1989 - val_loss: 614.2137\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 531.5895 - val_loss: 608.9191\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 567.0363 - val_loss: 603.0654\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.7351 - val_loss: 596.6177\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 589.3939 - val_loss: 589.2708\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 570.5903 - val_loss: 604.6026\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 550.9299 - val_loss: 600.5034\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 557.0369 - val_loss: 595.6838\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 587.8149 - val_loss: 589.9575\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 560.7301 - val_loss: 583.4926\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 591.1511 - val_loss: 637.7001\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 569.9907 - val_loss: 630.3248\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 603.5782 - val_loss: 624.5807\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 600.4774 - val_loss: 620.0908\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 565.3546 - val_loss: 616.4883\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 47ms/step - loss: 553.4386 - val_loss: 595.2028\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 550.7620 - val_loss: 587.2186\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 531.2789 - val_loss: 578.7379\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 569.9855 - val_loss: 569.3254\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 544.0319 - val_loss: 558.7719\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 593.7923 - val_loss: 607.0656\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 568.9161 - val_loss: 601.0662\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 569.4044 - val_loss: 594.7828\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 536.8749 - val_loss: 588.0824\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 569.2358 - val_loss: 580.5308\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 575.8136 - val_loss: 598.6220\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 596.1732 - val_loss: 590.2819\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 571.0621 - val_loss: 580.1239\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 553.1989 - val_loss: 567.6035\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.7801 - val_loss: 551.8751\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 65ms/step - loss: 584.7678 - val_loss: 605.6364\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 6ms/step - loss: 551.8297 - val_loss: 590.4045\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 555.0952 - val_loss: 572.9991\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 515.5753 - val_loss: 553.0842\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 522.2345 - val_loss: 529.6155\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 536.3441 - val_loss: 588.7745\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 548.0111 - val_loss: 581.3977\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 532.8460 - val_loss: 572.8892\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 532.1871 - val_loss: 563.0321\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 526.4382 - val_loss: 550.9909\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 607.3186 - val_loss: 626.6782\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 607.9925 - val_loss: 619.5336\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 560.6229 - val_loss: 613.4608\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 587.3893 - val_loss: 607.8087\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 606.4897 - val_loss: 601.6830\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m66s\u001b[0m 89ms/step - loss: 601.9569 - val_loss: 619.7871\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 601.4853 - val_loss: 612.3615\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 591.1422 - val_loss: 605.4666\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 550.2604 - val_loss: 597.9626\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 590.9355 - val_loss: 588.9301\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 15ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m7s\u001b[0m 51ms/step - loss: 583.9097 - val_loss: 612.8184\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 576.9272 - val_loss: 608.4898\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 569.8398 - val_loss: 603.2050\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 578.6508 - val_loss: 596.0663\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 558.9449 - val_loss: 586.6553\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 78ms/step - loss: 682.9529 - val_loss: 684.4500\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 598.4101 - val_loss: 669.9399\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 633.5281 - val_loss: 657.2653\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 589.4343 - val_loss: 646.9860\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 641.9538 - val_loss: 638.3497\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 45ms/step - loss: 554.0937 - val_loss: 604.0084\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 575.3718 - val_loss: 599.4064\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 552.0785 - val_loss: 593.0931\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 564.1531 - val_loss: 584.2567\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 576.0508 - val_loss: 572.3775\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 584.3272 - val_loss: 623.3212\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 614.0076 - val_loss: 615.8028\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.4011 - val_loss: 608.5233\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 602.2184 - val_loss: 600.8315\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 599.4862 - val_loss: 592.1819\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 68ms/step - loss: 584.2435 - val_loss: 624.2371\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 598.9189 - val_loss: 619.9628\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 588.8420 - val_loss: 616.4939\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 540.7812 - val_loss: 613.6182\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 615.4330 - val_loss: 611.6350\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 585.3123 - val_loss: 612.7400\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 561.1118 - val_loss: 608.6359\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 548.1056 - val_loss: 604.4569\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 575.4965 - val_loss: 599.8101\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 586.6858 - val_loss: 594.2057\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 607.9954 - val_loss: 634.3937\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 609.3887 - val_loss: 628.7917\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.3486 - val_loss: 624.3218\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 605.9152 - val_loss: 620.4414\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 573.3682 - val_loss: 617.4581\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 41ms/step - loss: 540.2188 - val_loss: 583.1343\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 570.7288 - val_loss: 570.3170\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 514.2877 - val_loss: 553.9526\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 512.7129 - val_loss: 533.6614\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 476.4032 - val_loss: 509.2600\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 554.3757 - val_loss: 598.1276\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 578.8255 - val_loss: 590.8859\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 552.3746 - val_loss: 582.0064\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 532.6655 - val_loss: 570.6368\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 539.3738 - val_loss: 555.9247\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 46ms/step - loss: 599.3203 - val_loss: 616.4481\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 575.8719 - val_loss: 608.1284\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 568.5617 - val_loss: 598.8002\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 582.8112 - val_loss: 587.2736\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 557.4383 - val_loss: 573.5302\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 596.6922 - val_loss: 615.6158\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 602.3942 - val_loss: 610.1403\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 592.5522 - val_loss: 604.0655\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 551.3334 - val_loss: 596.5167\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 578.8568 - val_loss: 586.3674\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 43ms/step - loss: 608.6127 - val_loss: 627.0688\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 628.7432 - val_loss: 623.3696\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 578.2917 - val_loss: 620.3335\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 565.1227 - val_loss: 617.9268\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 588.6346 - val_loss: 616.0469\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 38ms/step - loss: 616.1115 - val_loss: 649.0124\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 584.8393 - val_loss: 640.0288\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 623.1580 - val_loss: 632.7040\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 559.8129 - val_loss: 627.1909\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.4888 - val_loss: 622.9218\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 586.3382 - val_loss: 586.5051\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 533.9826 - val_loss: 578.2744\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 516.8787 - val_loss: 569.8785\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 547.9246 - val_loss: 561.0897\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 516.1589 - val_loss: 551.3456\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 52ms/step - loss: 574.2825 - val_loss: 604.4384\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 9ms/step - loss: 579.9310 - val_loss: 598.5541\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 571.1044 - val_loss: 591.7547\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 570.2614 - val_loss: 583.7786\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 542.3851 - val_loss: 574.5256\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 630.2159 - val_loss: 631.4525\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 600.1782 - val_loss: 625.6135\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.8016 - val_loss: 621.2352\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 572.0643 - val_loss: 617.9588\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 586.7719 - val_loss: 615.3755\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 557.0103 - val_loss: 600.1933\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 562.0134 - val_loss: 589.4425\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 590.6286 - val_loss: 577.2032\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 539.6230 - val_loss: 562.9153\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 506.0464 - val_loss: 545.4738\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 563.3328 - val_loss: 581.6815\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 574.2814 - val_loss: 568.4789\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 522.8185 - val_loss: 552.9257\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m69s\u001b[0m 87ms/step - loss: 597.9473 - val_loss: 638.2727\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 632.0684 - val_loss: 630.0554\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 568.6810 - val_loss: 624.3201\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 605.1948 - val_loss: 620.2946\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 594.0323 - val_loss: 617.3459\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 57ms/step - loss: 591.4943 - val_loss: 571.6177\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 548.9744 - val_loss: 557.1314\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 541.3235 - val_loss: 538.6676\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 495.0211 - val_loss: 515.9792\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 502.0854 - val_loss: 487.7271\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 22ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 51ms/step - loss: 608.1395 - val_loss: 621.2615\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.5773 - val_loss: 617.7543\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 558.2491 - val_loss: 614.9623\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 614.6101 - val_loss: 612.6162\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 625.4420 - val_loss: 610.4114\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 49ms/step - loss: 582.0848 - val_loss: 598.0070\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 565.1224 - val_loss: 586.8260\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 550.8884 - val_loss: 572.4842\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 524.7823 - val_loss: 554.5336\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 543.4659 - val_loss: 532.5734\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 49ms/step - loss: 596.7543 - val_loss: 613.4620\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 587.0316 - val_loss: 609.1102\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 595.3857 - val_loss: 603.9905\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 615.7781 - val_loss: 597.7021\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 565.7328 - val_loss: 589.9875\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 50ms/step - loss: 642.5421 - val_loss: 622.1821\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 589.7750 - val_loss: 617.7454\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 582.8613 - val_loss: 614.4525\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 558.1337 - val_loss: 611.6933\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 596.3534 - val_loss: 609.0505\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "Обучение модели с 7 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 50ms/step - loss: 607.8049 - val_loss: 639.8495\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 607.5671 - val_loss: 631.6399\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 654.7657 - val_loss: 625.4783\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 583.2362 - val_loss: 620.9357\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 606.4731 - val_loss: 617.4537\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 46ms/step - loss: 553.6382 - val_loss: 615.3754\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 615.3035 - val_loss: 614.7684\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 567.0718 - val_loss: 614.1652\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 600.0450 - val_loss: 613.5609\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 566.7026 - val_loss: 612.9565\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 54ms/step - loss: 607.9416 - val_loss: 621.9361\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 564.8807 - val_loss: 619.4988\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 600.1462 - val_loss: 617.5491\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 576.6304 - val_loss: 616.0148\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 588.5242 - val_loss: 614.8832\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 15ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 43ms/step - loss: 604.6536 - val_loss: 612.5388\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 599.6902 - val_loss: 610.6426\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 586.2263 - val_loss: 608.4539\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 560.6669 - val_loss: 605.9619\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 564.2922 - val_loss: 602.8068\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 42ms/step - loss: 617.8077 - val_loss: 616.7820\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 553.7733 - val_loss: 615.2945\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 573.9390 - val_loss: 614.3833\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 598.0424 - val_loss: 613.6508\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 555.9803 - val_loss: 613.0101\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 44ms/step - loss: 545.1505 - val_loss: 610.8772\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 566.7784 - val_loss: 606.9567\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 572.0395 - val_loss: 601.8712\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 591.0183 - val_loss: 595.3871\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 588.8446 - val_loss: 586.9610\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 577.8979 - val_loss: 611.3228\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 602.5472 - val_loss: 608.5945\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 595.1288 - val_loss: 605.2994\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 587.8209 - val_loss: 601.2541\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 558.1336 - val_loss: 596.3288\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 583.3870 - val_loss: 616.0514\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 595.7501 - val_loss: 614.7307\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 540.4177 - val_loss: 613.6598\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 598.2975 - val_loss: 612.7576\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 608.9086 - val_loss: 611.8891\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 544.8025 - val_loss: 574.6697\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 538.7465 - val_loss: 561.3064\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 547.5618 - val_loss: 545.4678\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 527.6629 - val_loss: 527.0237\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 483.1440 - val_loss: 506.3715\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 596.9289 - val_loss: 612.6575\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 587.8966 - val_loss: 609.8700\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 596.4249 - val_loss: 606.2399\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 549.2664 - val_loss: 601.6625\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 553.7043 - val_loss: 595.8201\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 42ms/step - loss: 614.0049 - val_loss: 615.8420\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 595.9683 - val_loss: 613.8305\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 607.2962 - val_loss: 612.1027\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.9392 - val_loss: 610.4678\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 604.7554 - val_loss: 608.8276\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step\n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 571.3237 - val_loss: 619.7255\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 554.0870 - val_loss: 617.8766\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 585.0772 - val_loss: 616.4786\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m115s\u001b[0m 109ms/step - loss: 565.5318 - val_loss: 602.3282\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 620.3588 - val_loss: 597.7111\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 578.2780 - val_loss: 592.5125\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 556.2996 - val_loss: 586.3754\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 600.4295 - val_loss: 579.2304\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 19ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m8s\u001b[0m 66ms/step - loss: 572.3240 - val_loss: 614.9280\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 9ms/step - loss: 603.5054 - val_loss: 613.6037\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 573.7949 - val_loss: 611.8249\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 613.9921 - val_loss: 609.6066\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 611.7141 - val_loss: 606.2892\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 15ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m7s\u001b[0m 59ms/step - loss: 568.7288 - val_loss: 622.2951\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 576.7958 - val_loss: 619.1028\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 611.0689 - val_loss: 616.8295\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 610.7489 - val_loss: 615.2329\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 601.9799 - val_loss: 613.8096\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 17ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 53ms/step - loss: 588.2146 - val_loss: 618.8886\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 582.5411 - val_loss: 616.5967\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 612.0239 - val_loss: 614.6472\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 575.5269 - val_loss: 612.9546\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 622.2051 - val_loss: 611.3028\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 50ms/step - loss: 575.2284 - val_loss: 610.5618\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 7ms/step - loss: 587.4974 - val_loss: 605.7908\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 581.8640 - val_loss: 600.6074\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step - loss: 556.3754 - val_loss: 594.7123\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step - loss: 564.9568 - val_loss: 587.8892\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 45ms/step - loss: 544.7870 - val_loss: 600.0055\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 584.6445 - val_loss: 594.6470\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 570.2700 - val_loss: 588.3793\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 568.5061 - val_loss: 580.7568\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 529.1400 - val_loss: 571.8693\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 45ms/step - loss: 593.0672 - val_loss: 612.7731\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 566.6876 - val_loss: 609.5414\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 610.8165 - val_loss: 605.3008\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 607.8616 - val_loss: 599.8521\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 549.2209 - val_loss: 592.8553\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 20ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 46ms/step - loss: 588.2009 - val_loss: 603.8483\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 584.7094 - val_loss: 595.1299\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 554.0216 - val_loss: 585.0035\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 563.3868 - val_loss: 572.8038\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 570.3339 - val_loss: 558.5716\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 587.2526 - val_loss: 616.8361\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 626.7792 - val_loss: 614.6894\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 547.4177 - val_loss: 612.5798\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 569.4482 - val_loss: 610.0874\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 579.4869 - val_loss: 606.8992\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 67ms/step - loss: 616.8353 - val_loss: 600.3507\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 578.6425 - val_loss: 594.0549\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 555.8911 - val_loss: 586.6581\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 552.3608 - val_loss: 577.4734\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 553.1828 - val_loss: 565.8233\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m13s\u001b[0m 42ms/step - loss: 551.8945 - val_loss: 577.1461\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 564.7496 - val_loss: 568.4442\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 523.9716 - val_loss: 558.6763\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 511.8854 - val_loss: 548.0012\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 486.4839 - val_loss: 535.5768\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 694.8887 - val_loss: 646.7208\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 634.9199 - val_loss: 638.9412\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 616.5648 - val_loss: 632.5775\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 580.0562 - val_loss: 627.3632\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 555.1658 - val_loss: 623.3431\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 43ms/step - loss: 563.7675 - val_loss: 575.3242\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 554.3483 - val_loss: 567.2267\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 539.4186 - val_loss: 557.8575\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 542.8606 - val_loss: 546.9545\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 534.7184 - val_loss: 534.1260\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 569.7621 - val_loss: 609.1004\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 581.7213 - val_loss: 605.1409\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 577.9955 - val_loss: 600.3429\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 574.2175 - val_loss: 594.0950\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 571.0649 - val_loss: 584.2651\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 43ms/step - loss: 604.5027 - val_loss: 622.0065\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 583.1144 - val_loss: 618.6495\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 574.8715 - val_loss: 616.3278\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 569.8417 - val_loss: 614.5737\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 579.6877 - val_loss: 613.2252\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 520.3795 - val_loss: 573.4938\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 552.9630 - val_loss: 562.8348\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 548.9023 - val_loss: 550.1382\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 522.9861 - val_loss: 534.0407\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 516.3886 - val_loss: 510.6824\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 630.0383 - val_loss: 638.9836\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 622.0895 - val_loss: 630.9852\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 609.5878 - val_loss: 624.8017\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 606.0517 - val_loss: 619.9960\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 547.8758 - val_loss: 616.2567\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 5 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 615.8676 - val_loss: 613.5370\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 575.3018 - val_loss: 608.6517\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 597.4740 - val_loss: 602.8984\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 578.7963 - val_loss: 595.6263\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 550.4627 - val_loss: 586.1635\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m133s\u001b[0m 173ms/step - loss: 595.9853 - val_loss: 620.1576\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 629.0024 - val_loss: 608.8491\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 554.7825 - val_loss: 597.7117\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 567.7162 - val_loss: 585.6858\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 501.9368 - val_loss: 572.4857\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 25ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 59ms/step - loss: 607.3539 - val_loss: 634.1476\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 586.8986 - val_loss: 625.1512\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 601.4051 - val_loss: 617.5591\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 566.6728 - val_loss: 610.8094\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 548.9219 - val_loss: 603.8304\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 60ms/step - loss: 568.5481 - val_loss: 617.0651\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 571.3225 - val_loss: 615.9987\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 618.5713 - val_loss: 615.0903\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 586.7700 - val_loss: 614.2509\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 567.8616 - val_loss: 613.5075\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 51ms/step - loss: 538.3058 - val_loss: 576.1633\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 547.5137 - val_loss: 564.9530\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 495.4619 - val_loss: 552.7424\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 534.3157 - val_loss: 539.3154\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 535.1236 - val_loss: 524.5388\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 49ms/step - loss: 566.4578 - val_loss: 603.7348\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 573.5870 - val_loss: 598.9806\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 540.0468 - val_loss: 593.5327\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 570.3890 - val_loss: 587.1464\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 561.3781 - val_loss: 579.4387\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 49ms/step - loss: 593.9284 - val_loss: 632.1790\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 596.3859 - val_loss: 623.9909\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 620.8655 - val_loss: 618.5519\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 602.2837 - val_loss: 615.7825\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 556.6223 - val_loss: 614.2433\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 76ms/step - loss: 585.4478 - val_loss: 616.1060\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 601.9326 - val_loss: 611.4313\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 597.0504 - val_loss: 605.8557\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 596.5287 - val_loss: 599.1102\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 563.1931 - val_loss: 590.5156\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 18ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 45ms/step - loss: 609.0925 - val_loss: 660.5022\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 604.4770 - val_loss: 647.3646\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 599.6420 - val_loss: 636.2617\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 595.8341 - val_loss: 626.3931\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 599.2368 - val_loss: 617.1230\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 45ms/step - loss: 583.8019 - val_loss: 616.2780\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 570.6670 - val_loss: 613.2111\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 615.5720 - val_loss: 608.8460\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 560.7093 - val_loss: 602.9111\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 583.5342 - val_loss: 594.8046\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 16ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 46ms/step - loss: 576.6111 - val_loss: 622.5837\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 592.1643 - val_loss: 616.1674\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 597.4404 - val_loss: 611.2982\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 572.7471 - val_loss: 606.9699\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 591.9001 - val_loss: 602.3946\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 47ms/step - loss: 598.0391 - val_loss: 621.6064\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 592.5846 - val_loss: 613.2479\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 565.5711 - val_loss: 605.3784\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step - loss: 551.5959 - val_loss: 597.0971\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 550.1633 - val_loss: 586.9172\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 637.4027 - val_loss: 617.6178\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 595.4486 - val_loss: 610.0365\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 564.5092 - val_loss: 602.9080\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 618.2401 - val_loss: 595.3715\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 558.0901 - val_loss: 586.9018\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 583.8793 - val_loss: 615.1911\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 618.0261 - val_loss: 614.1514\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 559.3990 - val_loss: 612.6981\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 587.4930 - val_loss: 610.6110\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 588.1973 - val_loss: 607.6924\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 44ms/step - loss: 635.8842 - val_loss: 644.2142\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 604.2639 - val_loss: 633.8762\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 589.4907 - val_loss: 627.0873\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 626.6346 - val_loss: 622.5989\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 581.2159 - val_loss: 619.5609\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 584.6912 - val_loss: 594.0615\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 608.1562 - val_loss: 585.9459\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 559.9963 - val_loss: 575.4382\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 493.6625 - val_loss: 562.1919\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 570.7574 - val_loss: 545.4515\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m9s\u001b[0m 41ms/step - loss: 608.0405 - val_loss: 626.8607\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 571.3682 - val_loss: 622.6411\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 614.8603 - val_loss: 619.6829\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 526.5177 - val_loss: 617.6904\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 586.9424 - val_loss: 616.1526\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 606.5828 - val_loss: 611.0027\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 573.3860 - val_loss: 604.5707\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 580.5422 - val_loss: 598.3725\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 588.5269 - val_loss: 591.4533\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 545.4554 - val_loss: 583.4404\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 530.3353 - val_loss: 574.4113\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 528.6716 - val_loss: 557.0696\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 530.5069 - val_loss: 535.1830\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 501.1587 - val_loss: 507.8463\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 442.1259 - val_loss: 472.4626\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 8 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 620.1805 - val_loss: 622.0546\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 578.8287 - val_loss: 615.1417\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 599.6165 - val_loss: 609.5871\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m168s\u001b[0m 94ms/step - loss: 600.3480 - val_loss: 613.9152\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 578.3750 - val_loss: 610.5892\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 577.5359 - val_loss: 606.4177\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step - loss: 587.5632 - val_loss: 601.0308\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 593.4045 - val_loss: 594.0226\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 18ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m9s\u001b[0m 60ms/step - loss: 538.3336 - val_loss: 552.9465\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 8ms/step - loss: 498.5683 - val_loss: 537.5297\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 523.4846 - val_loss: 520.3965\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 488.6495 - val_loss: 501.0008\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 454.0887 - val_loss: 479.7940\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 67ms/step - loss: 555.4232 - val_loss: 615.7983\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 550.9705 - val_loss: 614.8767\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 576.7457 - val_loss: 614.2080\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 586.6820 - val_loss: 613.6063\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 580.8768 - val_loss: 613.0084\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 18ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m8s\u001b[0m 55ms/step - loss: 551.0869 - val_loss: 595.9045\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 537.6609 - val_loss: 589.9338\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 570.8981 - val_loss: 582.7374\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 559.1210 - val_loss: 573.8939\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 535.5885 - val_loss: 563.3570\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 49ms/step - loss: 619.1014 - val_loss: 614.2712\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 562.8139 - val_loss: 612.2508\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 583.3335 - val_loss: 609.9912\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 614.2905 - val_loss: 607.4484\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 541.4780 - val_loss: 604.4334\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 59ms/step - loss: 621.1356 - val_loss: 618.2780\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 599.2698 - val_loss: 615.8420\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 569.8906 - val_loss: 613.9533\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 611.1141 - val_loss: 612.2561\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 562.0417 - val_loss: 610.6010\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 49ms/step - loss: 605.1956 - val_loss: 633.5751\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 593.7930 - val_loss: 628.6404\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 586.6973 - val_loss: 624.4440\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 606.5775 - val_loss: 620.7308\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 561.5830 - val_loss: 617.6251\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 56ms/step - loss: 610.6007 - val_loss: 619.3505\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 577.7938 - val_loss: 616.4846\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 601.3193 - val_loss: 614.0391\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.5188 - val_loss: 612.0815\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 595.0906 - val_loss: 610.4153\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 47ms/step - loss: 568.1738 - val_loss: 618.0627\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 578.5044 - val_loss: 616.6042\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 584.1474 - val_loss: 615.4315\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 550.4841 - val_loss: 614.3894\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 589.8928 - val_loss: 613.4478\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 46ms/step - loss: 576.8873 - val_loss: 613.8839\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 540.7064 - val_loss: 609.9266\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 604.8718 - val_loss: 605.0347\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 597.0815 - val_loss: 598.5868\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 518.0311 - val_loss: 590.3255\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 51ms/step - loss: 587.9967 - val_loss: 615.7957\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 615.6848 - val_loss: 613.7176\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 581.3787 - val_loss: 611.2975\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 576.3231 - val_loss: 608.0925\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 623.1678 - val_loss: 603.8463\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step\n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 45ms/step - loss: 599.7114 - val_loss: 609.5698\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 569.2302 - val_loss: 604.1826\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 604.2635 - val_loss: 597.0795\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 561.9347 - val_loss: 587.2872\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 565.4352 - val_loss: 575.4760\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 57ms/step - loss: 562.6625 - val_loss: 603.9363\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step - loss: 582.8300 - val_loss: 598.5172\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 520.5667 - val_loss: 592.0411\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 550.8822 - val_loss: 584.0154\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 547.9621 - val_loss: 574.1405\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 46ms/step - loss: 568.5707 - val_loss: 615.8002\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 618.4549 - val_loss: 611.3040\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 583.6077 - val_loss: 606.6973\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 554.8461 - val_loss: 601.8967\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 588.9014 - val_loss: 596.2263\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 48ms/step - loss: 593.2717 - val_loss: 608.6530\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 558.3196 - val_loss: 604.3762\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 569.5698 - val_loss: 598.6169\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 565.3044 - val_loss: 590.8975\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 571.2752 - val_loss: 580.8235\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 45ms/step - loss: 626.0878 - val_loss: 618.9280\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 561.6918 - val_loss: 616.1312\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 589.9729 - val_loss: 614.0569\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 581.0569 - val_loss: 612.4060\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.1110 - val_loss: 610.8480\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 566.7141 - val_loss: 624.3651\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 590.2020 - val_loss: 619.6525\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 628.9454 - val_loss: 616.3215\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 603.7504 - val_loss: 613.8926\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 576.9587 - val_loss: 611.8494\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 46ms/step - loss: 620.1124 - val_loss: 613.7665\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.4448 - val_loss: 607.5564\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 567.2911 - val_loss: 601.7499\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 569.1741 - val_loss: 596.0488\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 552.0405 - val_loss: 589.9277\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 608.0938 - val_loss: 619.9305\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 581.5751 - val_loss: 615.0252\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 605.7702 - val_loss: 609.7519\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 568.6978 - val_loss: 603.8799\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 578.6197 - val_loss: 596.9574\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 45ms/step - loss: 585.8641 - val_loss: 609.9654\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 554.6754 - val_loss: 606.6788\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 553.7015 - val_loss: 601.9441\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 575.9609 - val_loss: 594.3710\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 545.9402 - val_loss: 583.3926\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 584.3323 - val_loss: 618.2276\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 601.7584 - val_loss: 614.7115\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 590.8873 - val_loss: 611.0466\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 594.0460 - val_loss: 607.1500\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.5366 - val_loss: 602.8742\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 49ms/step - loss: 596.9317 - val_loss: 618.2910\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 621.2275 - val_loss: 616.7078\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 611.5232 - val_loss: 615.3765\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step - loss: 546.0509 - val_loss: 614.2599\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 557.2013 - val_loss: 613.4214\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 591.7559 - val_loss: 597.5133\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 594.4169 - val_loss: 591.5593\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 565.8892 - val_loss: 583.5352\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 534.7764 - val_loss: 573.1512\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 542.8770 - val_loss: 560.7584\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 47ms/step - loss: 590.8929 - val_loss: 626.5095\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 579.5677 - val_loss: 619.2546\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.4357 - val_loss: 613.6238\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 561.4421 - val_loss: 609.3063\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 591.3416 - val_loss: 605.5052\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 42ms/step - loss: 577.4763 - val_loss: 598.5851\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 581.0563 - val_loss: 589.3987\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 547.6857 - val_loss: 579.2987\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 544.2031 - val_loss: 568.2524\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 544.8348 - val_loss: 555.7681\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 596.9692 - val_loss: 614.2443\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 589.2206 - val_loss: 608.6340\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 586.9073 - val_loss: 602.8608\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 602.8012 - val_loss: 596.5204\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 561.6192 - val_loss: 589.3101\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 4 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 45ms/step - loss: 578.7082 - val_loss: 604.5535\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 587.6305 - val_loss: 599.0908\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m157s\u001b[0m 225ms/step - loss: 540.1394 - val_loss: 571.1385\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 526.3996 - val_loss: 556.5192\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 553.7454 - val_loss: 539.5095\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 495.6083 - val_loss: 519.4907\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 521.4485 - val_loss: 495.8064\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 54ms/step - loss: 609.8320 - val_loss: 623.4389\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 603.7404 - val_loss: 619.3452\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 558.6277 - val_loss: 615.8184\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 570.1028 - val_loss: 612.2346\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 606.6160 - val_loss: 607.9360\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 49ms/step - loss: 584.9000 - val_loss: 605.2477\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 557.6364 - val_loss: 599.9202\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 573.8587 - val_loss: 591.4573\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 582.0200 - val_loss: 577.7695\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 496.7111 - val_loss: 558.0425\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 48ms/step - loss: 586.1882 - val_loss: 613.1577\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 596.3764 - val_loss: 608.7386\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 562.3983 - val_loss: 603.6099\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 542.4784 - val_loss: 597.5200\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 563.8059 - val_loss: 589.9766\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m7s\u001b[0m 126ms/step - loss: 605.0548 - val_loss: 599.7557\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 9ms/step - loss: 590.7278 - val_loss: 591.0421\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 564.0419 - val_loss: 580.0231\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 534.8871 - val_loss: 566.1208\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 522.0161 - val_loss: 548.1844\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 16ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 50ms/step - loss: 527.9802 - val_loss: 577.3853\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 551.7814 - val_loss: 564.8755\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 502.6378 - val_loss: 549.7415\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 544.6517 - val_loss: 531.2582\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 467.3008 - val_loss: 507.7986\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 49ms/step - loss: 574.3591 - val_loss: 621.5646\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 597.4391 - val_loss: 617.5233\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 579.3281 - val_loss: 614.5333\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 627.2474 - val_loss: 612.4025\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 626.9125 - val_loss: 610.6682\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 49ms/step - loss: 542.5411 - val_loss: 548.1108\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 519.8772 - val_loss: 526.7020\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 476.7104 - val_loss: 500.8036\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 494.2970 - val_loss: 469.1220\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 413.9377 - val_loss: 431.0153\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 50ms/step - loss: 607.5258 - val_loss: 607.9107\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 580.0129 - val_loss: 601.6561\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 545.0922 - val_loss: 592.9806\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 548.0131 - val_loss: 581.8607\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 556.2074 - val_loss: 568.2406\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 48ms/step - loss: 535.8814 - val_loss: 584.5532\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 579.2166 - val_loss: 573.8013\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 556.0631 - val_loss: 560.6812\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 515.6107 - val_loss: 544.8664\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 479.1105 - val_loss: 526.3058\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 62ms/step - loss: 585.5193 - val_loss: 616.8553\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 581.3079 - val_loss: 615.2606\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 590.2545 - val_loss: 614.3917\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 574.1694 - val_loss: 613.7170\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 588.0883 - val_loss: 613.0818\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 46ms/step - loss: 555.5255 - val_loss: 617.3829\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 572.4541 - val_loss: 614.5117\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.6532 - val_loss: 612.6298\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 604.5732 - val_loss: 611.0041\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 544.7855 - val_loss: 609.2337\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 46ms/step - loss: 555.0804 - val_loss: 575.0692\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 561.4854 - val_loss: 563.5242\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 503.2046 - val_loss: 549.6683\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 497.3761 - val_loss: 533.0295\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 519.9210 - val_loss: 513.0419\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 44ms/step - loss: 636.7830 - val_loss: 610.1039\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 591.6611 - val_loss: 606.6082\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 573.5453 - val_loss: 601.9981\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 595.0308 - val_loss: 595.8417\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 561.9500 - val_loss: 586.6356\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 43ms/step - loss: 615.9232 - val_loss: 629.8302\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 614.7463 - val_loss: 625.3132\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 599.5413 - val_loss: 621.8495\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 563.2911 - val_loss: 619.0445\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 579.5833 - val_loss: 616.7769\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 45ms/step - loss: 581.6986 - val_loss: 608.4760\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.4934 - val_loss: 601.4603\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 589.4883 - val_loss: 591.6496\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 533.6469 - val_loss: 579.4332\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 561.5948 - val_loss: 564.6593\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 46ms/step - loss: 583.8972 - val_loss: 613.0626\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 603.8810 - val_loss: 607.8724\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 568.5754 - val_loss: 602.3587\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 559.9207 - val_loss: 595.9537\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 522.0438 - val_loss: 587.5381\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 63ms/step - loss: 572.3481 - val_loss: 609.3615\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 8ms/step - loss: 593.9794 - val_loss: 603.1929\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 604.9774 - val_loss: 596.0926\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 543.3276 - val_loss: 587.2411\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 555.8508 - val_loss: 575.7213\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 54ms/step - loss: 620.5253 - val_loss: 615.7256\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 579.9537 - val_loss: 614.9946\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 592.0007 - val_loss: 614.3342\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 531.6656 - val_loss: 613.7064\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 610.6405 - val_loss: 613.0868\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 43ms/step - loss: 610.7629 - val_loss: 622.1969\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 580.3354 - val_loss: 619.1252\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 612.5386 - val_loss: 616.7555\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 575.6522 - val_loss: 614.7556\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 581.0975 - val_loss: 613.0063\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 593.3187 - val_loss: 620.9000\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.4264 - val_loss: 613.2603\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 551.0693 - val_loss: 606.1598\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 572.9720 - val_loss: 599.3742\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.8470 - val_loss: 592.5641\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 40ms/step - loss: 587.6717 - val_loss: 620.6282\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.3574 - val_loss: 618.1898\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 564.8207 - val_loss: 616.1894\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 592.2249 - val_loss: 614.8264\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 586.1285 - val_loss: 613.7372\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 63ms/step - loss: 581.9141 - val_loss: 594.0733\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 557.2505 - val_loss: 585.4850\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 530.6807 - val_loss: 576.0630\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 547.8077 - val_loss: 565.2299\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 549.0105 - val_loss: 552.5912\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 542.3885 - val_loss: 599.2841\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 560.8972 - val_loss: 593.0805\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 569.6587 - val_loss: 584.8195\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 541.6210 - val_loss: 573.7847\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 528.6252 - val_loss: 559.0510\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 58ms/step - loss: 615.7083 - val_loss: 614.5706\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 8ms/step - loss: 633.0629 - val_loss: 611.6428\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 568.4351 - val_loss: 608.1331\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.0085 - val_loss: 603.5179\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 606.9446 - val_loss: 597.2902\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 42ms/step - loss: 559.1197 - val_loss: 586.6930\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 560.4664 - val_loss: 573.4405\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 532.4759 - val_loss: 557.2869\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 536.3912 - val_loss: 536.4798\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 484.9583 - val_loss: 510.9530\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 562.8428 - val_loss: 608.8370\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 554.8467 - val_loss: 595.5947\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 539.0953 - val_loss: 581.5732\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 533.5249 - val_loss: 566.3134\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 548.0852 - val_loss: 547.5435\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 556.5795 - val_loss: 576.7574\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 517.6967 - val_loss: 564.1599\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 530.6653 - val_loss: 549.4617\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 526.1104 - val_loss: 531.9816\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 526.9307 - val_loss: 510.9707\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 594.2582 - val_loss: 623.3329\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m219s\u001b[0m 210ms/step - loss: 601.9975 - val_loss: 582.0651\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 9ms/step - loss: 541.9167 - val_loss: 567.5743\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 568.8614 - val_loss: 550.1330\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 532.5084 - val_loss: 528.8264\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 493.7609 - val_loss: 502.9917\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step \n", + "Обучение модели с 9 нейронами в первом слое, 10 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 56ms/step - loss: 610.3607 - val_loss: 603.4529\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 10ms/step - loss: 568.2833 - val_loss: 594.4146\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 558.9599 - val_loss: 583.2377\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 544.9586 - val_loss: 568.2372\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 544.1309 - val_loss: 548.0348\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 55ms/step - loss: 569.2278 - val_loss: 611.6777\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 575.8446 - val_loss: 608.6506\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 591.1617 - val_loss: 604.8722\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 594.0020 - val_loss: 600.2473\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 559.5377 - val_loss: 594.8557\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step\n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 53ms/step - loss: 564.2162 - val_loss: 615.3723\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 570.3484 - val_loss: 614.7661\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 589.4365 - val_loss: 614.1569\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 590.0004 - val_loss: 613.5528\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 604.2523 - val_loss: 612.9507\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 51ms/step - loss: 638.2367 - val_loss: 645.9429\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 600.9233 - val_loss: 638.3427\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 598.3043 - val_loss: 632.2808\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 610.2206 - val_loss: 627.9264\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 617.9487 - val_loss: 624.6978\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 48ms/step - loss: 602.2764 - val_loss: 624.7228\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 581.8558 - val_loss: 619.9517\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 590.9724 - val_loss: 616.7672\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 562.4141 - val_loss: 614.6374\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 594.3513 - val_loss: 612.9543\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 47ms/step - loss: 629.0245 - val_loss: 637.2925\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 589.2368 - val_loss: 628.7019\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.5605 - val_loss: 622.5222\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 571.3409 - val_loss: 618.3593\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 583.2625 - val_loss: 615.8286\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 47ms/step - loss: 593.9841 - val_loss: 618.4468\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 593.6722 - val_loss: 615.6993\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 606.9044 - val_loss: 613.4890\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 577.7236 - val_loss: 611.6652\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 565.9578 - val_loss: 610.0539\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 47ms/step - loss: 554.9215 - val_loss: 616.3203\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 590.9244 - val_loss: 615.2657\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 559.5695 - val_loss: 614.4258\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 576.7863 - val_loss: 613.7207\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 624.8112 - val_loss: 613.0809\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 48ms/step - loss: 572.9906 - val_loss: 613.5584\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.2574 - val_loss: 611.1523\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 600.8792 - val_loss: 608.2714\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 595.4774 - val_loss: 604.5471\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 547.7579 - val_loss: 599.5109\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 47ms/step - loss: 592.0422 - val_loss: 607.5330\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.7690 - val_loss: 603.5537\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 550.4872 - val_loss: 598.6563\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 555.9360 - val_loss: 592.7199\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 546.6873 - val_loss: 585.6437\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 1 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 51ms/step - loss: 552.4565 - val_loss: 603.9963\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 8ms/step - loss: 594.8225 - val_loss: 596.6465\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 560.7496 - val_loss: 586.8323\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 559.2936 - val_loss: 574.0569\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 562.1908 - val_loss: 557.8743\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 47ms/step - loss: 580.1622 - val_loss: 616.1942\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 631.2480 - val_loss: 615.2383\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 598.9712 - val_loss: 614.4429\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 591.7122 - val_loss: 613.7411\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 587.6500 - val_loss: 613.0734\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 48ms/step - loss: 540.4877 - val_loss: 576.2765\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 579.8721 - val_loss: 566.1829\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 548.2440 - val_loss: 554.4568\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 514.6876 - val_loss: 540.2207\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 503.3422 - val_loss: 523.1263\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 44ms/step - loss: 520.7094 - val_loss: 548.0403\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 525.6781 - val_loss: 531.6514\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 492.9155 - val_loss: 512.5854\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 487.6229 - val_loss: 490.7375\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 464.5585 - val_loss: 465.6639\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 47ms/step - loss: 541.9500 - val_loss: 619.8885\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 604.0154 - val_loss: 616.4031\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 572.8011 - val_loss: 613.9585\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 560.7999 - val_loss: 612.1439\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 566.0677 - val_loss: 610.4980\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 50ms/step - loss: 556.4252 - val_loss: 608.1793\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 545.8453 - val_loss: 602.8263\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 547.2748 - val_loss: 596.2382\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 554.2907 - val_loss: 588.1523\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 541.4193 - val_loss: 578.7010\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 547.5511 - val_loss: 571.9656\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 574.4399 - val_loss: 560.6226\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 504.6616 - val_loss: 547.8925\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 529.8970 - val_loss: 532.6126\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 498.9600 - val_loss: 514.9919\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 47ms/step - loss: 543.2523 - val_loss: 599.5012\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 571.3825 - val_loss: 587.6177\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 515.1202 - val_loss: 573.7930\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 515.7352 - val_loss: 556.6105\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 494.6793 - val_loss: 536.3552\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 45ms/step - loss: 630.3671 - val_loss: 615.5292\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 598.6343 - val_loss: 614.8217\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 547.0599 - val_loss: 614.1418\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 570.8134 - val_loss: 613.4222\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 597.5302 - val_loss: 612.6514\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 43ms/step - loss: 629.2423 - val_loss: 614.7234\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 566.1277 - val_loss: 612.4301\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 570.6060 - val_loss: 609.7548\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 566.8675 - val_loss: 606.3232\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 602.1690 - val_loss: 601.7203\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 2 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 45ms/step - loss: 583.9588 - val_loss: 614.4217\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 582.7952 - val_loss: 610.0579\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 587.4488 - val_loss: 605.6566\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 571.4858 - val_loss: 600.5510\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 554.8690 - val_loss: 593.9215\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 45ms/step - loss: 587.6642 - val_loss: 612.7697\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.5833 - val_loss: 610.3243\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 558.4722 - val_loss: 607.0993\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 553.1913 - val_loss: 602.3752\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 623.1895 - val_loss: 597.0378\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 570.0952 - val_loss: 577.8788\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 548.0232 - val_loss: 568.0591\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 544.4015 - val_loss: 557.2131\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 518.7430 - val_loss: 545.1841\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 500.5933 - val_loss: 531.6719\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 585.4387 - val_loss: 618.5679\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 622.0263 - val_loss: 616.5303\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 568.1393 - val_loss: 614.8595\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 573.8029 - val_loss: 613.3939\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 587.4173 - val_loss: 611.6766\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 65ms/step - loss: 556.5392 - val_loss: 612.9275\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 548.4797 - val_loss: 611.0863\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 556.3570 - val_loss: 608.5721\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step - loss: 609.2059 - val_loss: 604.8781\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 557.3229 - val_loss: 599.7202\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 574.0501 - val_loss: 598.8999\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 573.4469 - val_loss: 588.6804\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 563.9785 - val_loss: 575.4523\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 545.2623 - val_loss: 558.0367\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 503.5368 - val_loss: 535.4073\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 562.3522 - val_loss: 597.8420\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 534.9513 - val_loss: 590.6607\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 506.2541 - val_loss: 582.1131\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 519.9619 - val_loss: 571.5207\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 541.0408 - val_loss: 559.0747\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 3 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 542.8841 - val_loss: 609.7429\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m6s\u001b[0m 53ms/step - loss: 526.9054 - val_loss: 599.9484\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 550.2501 - val_loss: 589.0623\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 544.0369 - val_loss: 574.9429\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 533.9728 - val_loss: 556.4735\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 521.8607 - val_loss: 532.9998\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m7s\u001b[0m 74ms/step - loss: 561.3949 - val_loss: 610.8839\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 58ms/step - loss: 573.5720 - val_loss: 605.0499\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 127ms/step - loss: 585.9442 - val_loss: 599.5127\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 109ms/step - loss: 586.6895 - val_loss: 593.2741\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 51ms/step - loss: 526.3260 - val_loss: 586.2930\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 19ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 210ms/step\n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 47ms/step - loss: 601.3587 - val_loss: 593.5108\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 551.5456 - val_loss: 584.6125\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 563.3281 - val_loss: 573.1920\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 566.2795 - val_loss: 559.0468\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 438.6276 - val_loss: 541.9208\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 6 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 44ms/step - loss: 586.3369 - val_loss: 627.0991\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 568.4474 - val_loss: 620.7369\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 606.7675 - val_loss: 615.2332\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.1511 - val_loss: 609.9362\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 567.5249 - val_loss: 604.1691\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 46ms/step - loss: 541.1266 - val_loss: 606.5419\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 536.7733 - val_loss: 600.9736\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 569.8938 - val_loss: 592.7383\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 583.0751 - val_loss: 580.0422\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 527.8055 - val_loss: 565.5621\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 16ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 45ms/step - loss: 585.6851 - val_loss: 597.4675\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 586.0068 - val_loss: 591.8885\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 573.9694 - val_loss: 585.2964\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 563.4943 - val_loss: 577.3838\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 562.4500 - val_loss: 567.8790\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 46ms/step - loss: 579.3303 - val_loss: 600.0277\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 555.8713 - val_loss: 593.8044\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 558.3784 - val_loss: 585.7953\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 590.9572 - val_loss: 575.3597\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 546.9554 - val_loss: 562.2997\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 45ms/step - loss: 633.9147 - val_loss: 660.8832\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 628.5635 - val_loss: 645.8491\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 563.0427 - val_loss: 635.1329\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 603.6896 - val_loss: 628.3460\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 585.8209 - val_loss: 624.1385\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 43ms/step - loss: 558.1095 - val_loss: 616.1245\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 561.9268 - val_loss: 614.9084\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 588.5429 - val_loss: 613.7492\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 571.6689 - val_loss: 612.4379\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 598.6802 - val_loss: 610.8672\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 52ms/step - loss: 553.5255 - val_loss: 573.7211\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 534.3998 - val_loss: 561.7080\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 537.8250 - val_loss: 548.0556\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 526.2017 - val_loss: 532.5710\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 491.8398 - val_loss: 514.4373\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 47ms/step - loss: 574.2016 - val_loss: 602.0043\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 571.4362 - val_loss: 592.1240\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 543.8156 - val_loss: 579.3336\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 568.2399 - val_loss: 563.2989\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 540.5292 - val_loss: 544.7719\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 56ms/step - loss: 560.4799 - val_loss: 613.2604\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 9ms/step - loss: 565.5671 - val_loss: 607.7604\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 569.5967 - val_loss: 601.0427\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 541.0434 - val_loss: 591.7910\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 547.8569 - val_loss: 579.4562\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 46ms/step - loss: 595.0397 - val_loss: 623.1247\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 609.0417 - val_loss: 618.3843\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 629.3424 - val_loss: 613.8254\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 598.3447 - val_loss: 609.0151\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 581.6705 - val_loss: 603.1431\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 7 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 47ms/step - loss: 633.5527 - val_loss: 612.1630\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 547.2532 - val_loss: 604.9915\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 566.9116 - val_loss: 596.8962\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 596.1977 - val_loss: 587.2405\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step - loss: 559.0214 - val_loss: 575.3659\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 16ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 44ms/step - loss: 597.5429 - val_loss: 615.4014\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 565.9164 - val_loss: 614.3820\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 593.2687 - val_loss: 612.4446\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 587.2915 - val_loss: 609.1129\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 578.1528 - val_loss: 604.7136\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 45ms/step - loss: 611.7517 - val_loss: 628.6502\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 606.8482 - val_loss: 622.6349\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 584.5647 - val_loss: 617.8098\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 621.1434 - val_loss: 614.0330\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 561.2109 - val_loss: 611.5011\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 14ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 45ms/step - loss: 590.8047 - val_loss: 610.6744\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 598.9133 - val_loss: 605.0761\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 551.1465 - val_loss: 597.7068\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 584.8429 - val_loss: 588.7451\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 565.9162 - val_loss: 578.0307\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 48ms/step - loss: 584.4236 - val_loss: 623.5779\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 595.1346 - val_loss: 619.6039\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 538.6551 - val_loss: 616.9612\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 626.9835 - val_loss: 615.0468\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 577.3366 - val_loss: 613.8394\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 47ms/step - loss: 583.4027 - val_loss: 590.9370\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 581.1501 - val_loss: 572.9406\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 550.8452 - val_loss: 551.1519\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 493.2307 - val_loss: 526.2761\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 486.8211 - val_loss: 497.6823\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 12ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 43ms/step - loss: 635.8013 - val_loss: 594.2400\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 612.5912 - val_loss: 582.5603\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 517.9933 - val_loss: 568.8417\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 517.4490 - val_loss: 552.4291\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 493.8420 - val_loss: 532.4716\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 58ms/step - loss: 572.0648 - val_loss: 591.3498\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 572.6078 - val_loss: 580.8655\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 515.2766 - val_loss: 568.5303\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 527.7025 - val_loss: 553.6922\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 554.8275 - val_loss: 536.6482\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 13ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 8 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 48ms/step - loss: 600.5304 - val_loss: 630.4674\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 612.7968 - val_loss: 623.3669\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 592.7863 - val_loss: 618.1339\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 568.1839 - val_loss: 613.8411\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 564.6390 - val_loss: 609.9502\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 9 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 49ms/step - loss: 563.7340 - val_loss: 614.9425\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 578.8722 - val_loss: 609.5099\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 574.1723 - val_loss: 603.7741\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 539.5153 - val_loss: 596.5688\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 572.9349 - val_loss: 585.9036\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 8 во втором, и 10 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m5s\u001b[0m 43ms/step - loss: 634.5063 - val_loss: 618.0957\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 578.9622 - val_loss: 613.7985\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 602.3012 - val_loss: 609.3740\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 595.4795 - val_loss: 604.0467\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 564.3668 - val_loss: 597.2245\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 1 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 42ms/step - loss: 611.2300 - val_loss: 606.9801\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 555.3319 - val_loss: 599.6547\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 8ms/step - loss: 542.8948 - val_loss: 589.2236\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 545.5011 - val_loss: 576.6499\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 540.2739 - val_loss: 561.7223\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 2 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 43ms/step - loss: 586.8746 - val_loss: 618.6143\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 575.5472 - val_loss: 616.9866\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 557.1453 - val_loss: 615.6853\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 618.6382 - val_loss: 614.6147\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 611.7836 - val_loss: 613.7295\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step\n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 3 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 43ms/step - loss: 605.1722 - val_loss: 612.6568\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 608.1279 - val_loss: 609.6458\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 583.2621 - val_loss: 605.8234\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 569.6353 - val_loss: 600.4926\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 576.5450 - val_loss: 593.3180\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 5ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 4 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 539.5215 - val_loss: 588.4831\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 548.0881 - val_loss: 573.0848\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 539.6017 - val_loss: 554.4219\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 499.9349 - val_loss: 532.4686\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 483.8774 - val_loss: 506.6277\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 11ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 5 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 41ms/step - loss: 615.5460 - val_loss: 608.1291\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 596.2010 - val_loss: 598.9401\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 548.2751 - val_loss: 588.8687\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 581.1364 - val_loss: 577.3313\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 524.4141 - val_loss: 561.7872\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 10ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 3ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 6 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m4s\u001b[0m 39ms/step - loss: 591.5432 - val_loss: 590.6041\n", + "Epoch 2/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 550.0154 - val_loss: 579.6906\n", + "Epoch 3/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 532.2417 - val_loss: 567.6364\n", + "Epoch 4/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 7ms/step - loss: 539.0940 - val_loss: 552.5871\n", + "Epoch 5/50\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 6ms/step - loss: 516.8676 - val_loss: 533.5253\n", + "Epoch 5: early stopping\n", + "Restoring model weights from the end of the best epoch: 1.\n", + "\u001b[1m13/13\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 9ms/step\n", + "\u001b[1m4/4\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m0s\u001b[0m 4ms/step \n", + "Обучение модели с 10 нейронами в первом слое, 9 во втором, и 7 в третьем слое\n", + "Epoch 1/50\n", + "\u001b[1m 1/13\u001b[0m \u001b[32m━\u001b[0m\u001b[37m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[1m49s\u001b[0m 4s/step - loss: 525.2076" + ] + } + ], + "source": [ + "from tensorflow.keras.models import Sequential\n", + "from tensorflow.keras.layers import Dense, Input\n", + "from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping\n", + "from sklearn.metrics import mean_squared_error\n", + "import numpy as np\n", + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "\n", + "# Списки для хранения ошибок\n", + "train_mse_3layers = []\n", + "test_mse_3layers = []\n", + "\n", + "# Настройка ранней остановки\n", + "early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5, restore_best_weights=True, verbose=1)\n", + "\n", + "# Количество нейронов до 1-10 для трехслойной модели\n", + "for neurons_layer1 in range(1, 11):\n", + " for neurons_layer2 in range(1, 11):\n", + " for neurons_layer3 in range(1, 11):\n", + " print(f\"Обучение модели с {neurons_layer1} нейронами в первом слое, {neurons_layer2} во втором, и {neurons_layer3} в третьем слое\")\n", + " \n", + " # Построение модели с тремя скрытыми слоями\n", + " model = Sequential()\n", + " model.add(Input(shape=(X_train.shape[1],))) # Входной слой\n", + " model.add(Dense(neurons_layer1, activation='relu', kernel_regularizer='l2')) # Первый скрытый слой\n", + " model.add(Dense(neurons_layer2, activation='relu', kernel_regularizer='l2')) # Второй скрытый слой\n", + " model.add(Dense(neurons_layer3, activation='relu', kernel_regularizer='l2')) # Третий скрытый слой\n", + " model.add(Dense(1, activation='linear')) # Выходной слой\n", + " \n", + " # Компиляция модели\n", + " model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')\n", + " \n", + " # Обучение модели с ранней остановкой\n", + " history = model.fit(X_train, y_train, epochs=50, validation_data=(X_test, y_test),\n", + " callbacks=[early_stopping], verbose=1)\n", + " \n", + " # Предсказания на обучающих и тестовых данных\n", + " y_train_pred = model.predict(X_train)\n", + " y_test_pred = model.predict(X_test)\n", + " \n", + " # Оценка ошибки на обучающих и тестовых данных\n", + " train_mse_3layers.append((neurons_layer1, neurons_layer2, neurons_layer3, mean_squared_error(y_train, y_train_pred)))\n", + " test_mse_3layers.append((neurons_layer1, neurons_layer2, neurons_layer3, mean_squared_error(y_test, y_test_pred)))\n", + "\n", + "# Нахождение модели с минимальной ошибкой на тестовой выборке\n", + "best_config_3layers = min(test_mse_3layers, key=lambda x: x[3])\n", + "print(f\"Лучшая конфигурация трехслойной сети: {best_config_3layers[0]} нейронов в первом слое, \"\n", + " f\"{best_config_3layers[1]} нейронов во втором слое, {best_config_3layers[2]} нейронов в третьем слое с MSE = {best_config_3layers[3]:.4f}\")\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Объяснение:\n", + "1. Модель с двумя скрытыми слоями: Мы перебираем количество нейронов в первом и втором слое в диапазоне от 1 до 10, обучаем модели с ранней остановкой и сохраняем MSE для каждой конфигурации.\n", + "2. Модель с тремя скрытыми слоями: Аналогично, но с дополнительным третьим слоем. Мы варьируем количество нейронов во всех трёх слоях и оцениваем качество модели.\n", + "3. Ранняя остановка: EarlyStopping прекратит обучение, если в течение 10 эпох качество на валидационных данных не будет улучшаться.\n", + "4. Поиск лучшей модели: После завершения перебора мы находим конфигурацию с минимальной ошибкой на тестовой выборке." + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3 (ipykernel)", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.12.4" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 4 +} diff --git a/лр8/weights.h5 b/лр8/weights.h5 new file mode 100644 index 0000000..c6e282c Binary files /dev/null and b/лр8/weights.h5 differ diff --git a/лр8/y_cat.csv b/лр8/y_cat.csv new file mode 100644 index 0000000..fcb6640 --- /dev/null +++ b/лр8/y_cat.csv @@ -0,0 +1,26729 @@ +0 Return_to_owner +1 Euthanasia +2 Adoption +3 Transfer +4 Transfer +5 Transfer +6 Transfer +7 Transfer +8 Adoption +9 Adoption +10 Transfer +11 Adoption +12 Adoption +13 Return_to_owner +14 Return_to_owner +15 Adoption +16 Transfer +17 Transfer +18 Transfer +19 Return_to_owner +20 Transfer +21 Transfer +22 Adoption +23 Adoption +24 Return_to_owner +25 Transfer +26 Adoption +27 Adoption +28 Adoption +29 Return_to_owner +30 Euthanasia +31 Transfer +32 Adoption +33 Return_to_owner +34 Transfer +35 Euthanasia +36 Return_to_owner +37 Transfer +38 Transfer +39 Transfer +40 Adoption +41 Transfer +42 Transfer +43 Transfer +44 Adoption +45 Return_to_owner +46 Return_to_owner +47 Transfer +48 Adoption +49 Euthanasia +50 Transfer +51 Adoption +52 Transfer +53 Adoption +54 Adoption +55 Transfer +56 Adoption +57 Transfer +58 Return_to_owner +59 Adoption +60 Transfer +61 Euthanasia +62 Transfer +63 Adoption +64 Transfer +65 Return_to_owner +66 Transfer +67 Transfer +68 Transfer +69 Adoption +70 Adoption +71 Transfer +72 Adoption +73 Return_to_owner +74 Return_to_owner +75 Transfer +76 Adoption +77 Euthanasia +78 Adoption +79 Transfer +80 Adoption +81 Euthanasia +82 Transfer +83 Transfer +84 Euthanasia +85 Adoption +86 Adoption +87 Transfer +88 Transfer +89 Adoption +90 Adoption +91 Adoption +92 Transfer +93 Euthanasia +94 Adoption +95 Adoption +96 Transfer +97 Adoption +98 Transfer +99 Adoption +100 Adoption +101 Transfer +102 Transfer +103 Transfer +104 Transfer +105 Return_to_owner +106 Adoption +107 Return_to_owner +108 Adoption +109 Return_to_owner +110 Return_to_owner +111 Euthanasia +112 Adoption +113 Transfer +114 Transfer +115 Euthanasia +116 Adoption +117 Transfer +118 Transfer +119 Return_to_owner +120 Return_to_owner +121 Adoption +122 Adoption +123 Euthanasia +124 Adoption +125 Adoption +126 Adoption +127 Transfer +128 Return_to_owner +129 Return_to_owner +130 Adoption +131 Return_to_owner +132 Adoption +133 Transfer +134 Return_to_owner +135 Transfer +136 Return_to_owner +137 Transfer +138 Transfer +139 Adoption +140 Adoption +141 Adoption +142 Transfer +143 Adoption +144 Adoption +145 Adoption +146 Adoption +147 Transfer +148 Adoption +149 Transfer +150 Adoption +151 Adoption +152 Transfer +153 Return_to_owner +154 Transfer +155 Adoption +156 Adoption +157 Transfer +158 Transfer +159 Adoption +160 Transfer +161 Adoption +162 Transfer +163 Adoption +164 Adoption +165 Return_to_owner +166 Adoption +167 Adoption +168 Return_to_owner +169 Transfer +170 Transfer +171 Adoption +172 Adoption +173 Transfer +174 Adoption +175 Transfer +176 Adoption +177 Adoption +178 Return_to_owner +179 Transfer +180 Return_to_owner +181 Transfer +182 Return_to_owner +183 Return_to_owner +184 Transfer +185 Transfer +186 Adoption +187 Transfer +188 Transfer +189 Adoption +190 Transfer +191 Adoption +192 Adoption +193 Adoption +194 Adoption +195 Transfer +196 Adoption +197 Adoption +198 Adoption +199 Return_to_owner +200 Transfer +201 Return_to_owner +202 Adoption +203 Euthanasia +204 Adoption +205 Adoption +206 Adoption +207 Return_to_owner +208 Transfer +209 Transfer +210 Transfer +211 Adoption +212 Adoption +213 Adoption +214 Return_to_owner +215 Adoption +216 Transfer +217 Transfer +218 Transfer +219 Transfer +220 Transfer +221 Transfer +222 Adoption +223 Transfer +224 Adoption +225 Adoption +226 Adoption +227 Euthanasia +228 Return_to_owner +229 Transfer +230 Return_to_owner +231 Return_to_owner +232 Return_to_owner +233 Transfer +234 Adoption +235 Adoption +236 Return_to_owner +237 Adoption +238 Return_to_owner +239 Transfer +240 Adoption +241 Adoption +242 Adoption +243 Adoption +244 Transfer +245 Adoption +246 Euthanasia +247 Return_to_owner +248 Return_to_owner +249 Transfer +250 Return_to_owner +251 Transfer +252 Adoption +253 Transfer +254 Adoption +255 Adoption +256 Transfer +257 Transfer +258 Adoption +259 Adoption +260 Transfer +261 Adoption +262 Adoption +263 Adoption +264 Return_to_owner +265 Adoption +266 Transfer +267 Return_to_owner +268 Transfer +269 Euthanasia +270 Adoption +271 Adoption +272 Transfer +273 Transfer +274 Return_to_owner +275 Return_to_owner +276 Adoption +277 Transfer +278 Adoption +279 Transfer +280 Transfer +281 Transfer +282 Adoption +283 Transfer +284 Adoption +285 Return_to_owner +286 Return_to_owner +287 Return_to_owner +288 Adoption +289 Transfer +290 Adoption +291 Adoption +292 Transfer +293 Adoption +294 Euthanasia +295 Euthanasia +296 Adoption +297 Adoption +298 Adoption +299 Adoption +300 Euthanasia +301 Return_to_owner +302 Transfer +303 Transfer +304 Transfer +305 Adoption +306 Transfer +307 Adoption +308 Adoption +309 Adoption +310 Return_to_owner +311 Adoption +312 Transfer +313 Transfer +314 Adoption +315 Adoption +316 Transfer +317 Adoption +318 Transfer +319 Transfer +320 Return_to_owner +321 Transfer +322 Transfer +323 Adoption +324 Return_to_owner +325 Adoption +326 Transfer +327 Adoption +328 Adoption +329 Adoption +330 Transfer +331 Adoption +332 Adoption +333 Return_to_owner +334 Transfer +335 Adoption +336 Transfer +337 Transfer +338 Adoption +339 Transfer +340 Transfer +341 Transfer +342 Adoption +343 Return_to_owner +344 Adoption +345 Transfer +346 Adoption +347 Transfer +348 Adoption +349 Adoption +350 Return_to_owner +351 Transfer +352 Adoption +353 Adoption +354 Transfer +355 Adoption +356 Transfer +357 Return_to_owner +358 Adoption +359 Adoption +360 Transfer +361 Adoption +362 Euthanasia +363 Transfer +364 Transfer +365 Adoption +366 Return_to_owner +367 Adoption +368 Transfer +369 Adoption +370 Transfer +371 Return_to_owner +372 Adoption +373 Euthanasia +374 Return_to_owner +375 Transfer +376 Adoption +377 Return_to_owner +378 Adoption +379 Adoption +380 Adoption +381 Adoption +382 Transfer +383 Transfer +384 Transfer +385 Euthanasia +386 Transfer +387 Transfer +388 Transfer +389 Transfer +390 Adoption +391 Transfer +392 Adoption +393 Return_to_owner +394 Adoption +395 Euthanasia +396 Adoption +397 Transfer +398 Transfer +399 Return_to_owner +400 Transfer +401 Transfer +402 Adoption +403 Transfer +404 Return_to_owner +405 Adoption +406 Adoption +407 Adoption +408 Adoption +409 Transfer +410 Adoption +411 Return_to_owner +412 Adoption +413 Return_to_owner +414 Return_to_owner +415 Adoption +416 Euthanasia +417 Transfer +418 Euthanasia +419 Euthanasia +420 Adoption +421 Adoption +422 Return_to_owner +423 Transfer +424 Adoption +425 Adoption +426 Adoption +427 Adoption +428 Return_to_owner +429 Adoption +430 Adoption +431 Transfer +432 Adoption +433 Transfer +434 Adoption +435 Adoption +436 Transfer +437 Transfer +438 Euthanasia +439 Transfer +440 Return_to_owner +441 Adoption +442 Return_to_owner +443 Adoption +444 Adoption +445 Return_to_owner +446 Return_to_owner +447 Return_to_owner +448 Transfer +449 Euthanasia +450 Return_to_owner +451 Return_to_owner +452 Adoption +453 Return_to_owner +454 Adoption +455 Adoption +456 Transfer +457 Euthanasia +458 Transfer +459 Transfer +460 Return_to_owner +461 Adoption +462 Adoption +463 Euthanasia +464 Transfer +465 Return_to_owner +466 Return_to_owner +467 Return_to_owner +468 Transfer +469 Return_to_owner +470 Transfer +471 Adoption +472 Return_to_owner +473 Transfer +474 Euthanasia +475 Adoption +476 Return_to_owner +477 Return_to_owner +478 Return_to_owner +479 Return_to_owner +480 Return_to_owner +481 Return_to_owner +482 Adoption +483 Transfer +484 Adoption +485 Adoption +486 Adoption +487 Transfer +488 Transfer +489 Adoption +490 Adoption +491 Transfer +492 Return_to_owner +493 Transfer +494 Return_to_owner +495 Adoption +496 Adoption +497 Transfer +498 Return_to_owner +499 Return_to_owner +500 Transfer +501 Transfer +502 Return_to_owner +503 Adoption +504 Return_to_owner +505 Return_to_owner +506 Adoption +507 Transfer +508 Transfer +509 Transfer +510 Return_to_owner +511 Transfer +512 Return_to_owner +513 Transfer +514 Return_to_owner +515 Return_to_owner +516 Return_to_owner +517 Transfer +518 Return_to_owner +519 Adoption +520 Adoption +521 Adoption +522 Euthanasia +523 Adoption +524 Adoption +525 Euthanasia +526 Return_to_owner +527 Transfer +528 Adoption +529 Adoption +530 Transfer +531 Return_to_owner +532 Transfer +533 Transfer +534 Adoption +535 Adoption +536 Transfer +537 Return_to_owner +538 Euthanasia +539 Euthanasia +540 Adoption +541 Adoption +542 Euthanasia +543 Adoption +544 Adoption +545 Transfer +546 Return_to_owner +547 Return_to_owner +548 Adoption +549 Transfer +550 Adoption +551 Adoption +552 Return_to_owner +553 Died +554 Adoption +555 Transfer +556 Adoption +557 Transfer +558 Transfer +559 Transfer +560 Adoption +561 Adoption +562 Euthanasia +563 Transfer +564 Transfer +565 Adoption +566 Died +567 Adoption +568 Adoption +569 Return_to_owner +570 Return_to_owner +571 Return_to_owner +572 Adoption +573 Adoption +574 Adoption +575 Adoption +576 Transfer +577 Adoption +578 Transfer +579 Adoption +580 Adoption +581 Transfer +582 Transfer +583 Adoption +584 Transfer +585 Return_to_owner +586 Return_to_owner +587 Return_to_owner +588 Adoption +589 Euthanasia +590 Return_to_owner +591 Adoption +592 Adoption +593 Transfer +594 Adoption +595 Adoption +596 Adoption +597 Adoption +598 Return_to_owner +599 Adoption +600 Transfer +601 Transfer +602 Transfer +603 Transfer +604 Transfer +605 Transfer +606 Return_to_owner +607 Adoption +608 Adoption +609 Euthanasia +610 Adoption +611 Adoption +612 Transfer +613 Transfer +614 Adoption +615 Return_to_owner +616 Adoption +617 Transfer +618 Return_to_owner +619 Transfer +620 Adoption +621 Euthanasia +622 Adoption +623 Transfer +624 Adoption +625 Euthanasia +626 Transfer +627 Transfer +628 Return_to_owner +629 Adoption +630 Transfer +631 Adoption +632 Transfer +633 Transfer +634 Adoption +635 Return_to_owner +636 Adoption +637 Adoption +638 Adoption +639 Adoption +640 Return_to_owner +641 Adoption +642 Transfer +643 Return_to_owner +644 Transfer +645 Adoption +646 Transfer +647 Transfer +648 Adoption +649 Adoption +650 Euthanasia +651 Transfer +652 Adoption +653 Adoption +654 Return_to_owner +655 Adoption +656 Transfer +657 Adoption +658 Transfer +659 Transfer +660 Adoption +661 Adoption +662 Euthanasia +663 Return_to_owner +664 Adoption +665 Transfer +666 Transfer +667 Adoption +668 Adoption +669 Adoption +670 Euthanasia +671 Euthanasia +672 Transfer +673 Return_to_owner +674 Euthanasia +675 Adoption +676 Transfer +677 Transfer +678 Adoption +679 Transfer +680 Euthanasia +681 Adoption +682 Transfer +683 Transfer +684 Adoption +685 Adoption +686 Adoption +687 Adoption +688 Adoption +689 Adoption +690 Adoption +691 Adoption +692 Return_to_owner +693 Return_to_owner +694 Transfer +695 Return_to_owner +696 Transfer +697 Adoption +698 Return_to_owner +699 Return_to_owner +700 Transfer +701 Transfer +702 Adoption +703 Return_to_owner +704 Adoption +705 Euthanasia +706 Return_to_owner +707 Transfer +708 Adoption +709 Adoption +710 Transfer +711 Transfer +712 Return_to_owner +713 Transfer +714 Transfer +715 Transfer +716 Return_to_owner +717 Return_to_owner +718 Transfer +719 Adoption +720 Adoption +721 Return_to_owner +722 Euthanasia +723 Adoption +724 Transfer +725 Transfer +726 Transfer +727 Adoption +728 Euthanasia +729 Adoption +730 Transfer +731 Adoption +732 Transfer +733 Return_to_owner +734 Transfer +735 Adoption +736 Transfer +737 Adoption +738 Transfer +739 Adoption +740 Euthanasia +741 Transfer +742 Adoption +743 Transfer +744 Adoption +745 Transfer +746 Adoption +747 Adoption +748 Adoption +749 Adoption +750 Return_to_owner +751 Transfer +752 Return_to_owner +753 Transfer +754 Transfer +755 Transfer +756 Adoption +757 Adoption +758 Return_to_owner +759 Adoption +760 Transfer +761 Transfer +762 Adoption +763 Return_to_owner +764 Transfer +765 Adoption +766 Transfer +767 Adoption +768 Transfer +769 Transfer +770 Transfer +771 Euthanasia +772 Adoption +773 Adoption +774 Adoption +775 Transfer +776 Transfer +777 Return_to_owner +778 Adoption +779 Euthanasia +780 Adoption +781 Transfer +782 Return_to_owner +783 Transfer +784 Adoption +785 Transfer +786 Adoption +787 Euthanasia +788 Adoption +789 Transfer +790 Euthanasia +791 Adoption +792 Return_to_owner +793 Transfer +794 Adoption +795 Return_to_owner +796 Transfer +797 Adoption +798 Transfer +799 Return_to_owner +800 Return_to_owner +801 Adoption +802 Transfer +803 Transfer +804 Adoption +805 Euthanasia +806 Transfer +807 Return_to_owner +808 Transfer +809 Transfer +810 Return_to_owner +811 Transfer +812 Adoption +813 Transfer +814 Return_to_owner +815 Adoption +816 Transfer +817 Adoption +818 Transfer +819 Adoption +820 Return_to_owner +821 Adoption +822 Transfer +823 Return_to_owner +824 Adoption +825 Adoption +826 Transfer +827 Transfer +828 Return_to_owner +829 Euthanasia +830 Adoption +831 Return_to_owner +832 Transfer +833 Transfer +834 Transfer +835 Adoption +836 Transfer +837 Transfer +838 Euthanasia +839 Adoption +840 Transfer +841 Transfer +842 Adoption +843 Transfer +844 Transfer +845 Transfer +846 Adoption +847 Adoption +848 Adoption +849 Euthanasia +850 Euthanasia +851 Adoption +852 Transfer +853 Adoption +854 Adoption +855 Adoption +856 Return_to_owner +857 Adoption +858 Adoption +859 Return_to_owner +860 Euthanasia +861 Adoption +862 Transfer +863 Transfer +864 Adoption +865 Return_to_owner +866 Adoption +867 Return_to_owner +868 Adoption +869 Adoption +870 Transfer +871 Return_to_owner +872 Adoption +873 Return_to_owner +874 Transfer +875 Adoption +876 Return_to_owner +877 Transfer +878 Transfer +879 Adoption +880 Transfer +881 Return_to_owner +882 Adoption +883 Adoption +884 Adoption +885 Adoption +886 Transfer +887 Transfer +888 Adoption +889 Adoption +890 Adoption +891 Return_to_owner +892 Return_to_owner +893 Transfer +894 Adoption +895 Transfer +896 Transfer +897 Adoption +898 Transfer +899 Return_to_owner +900 Return_to_owner +901 Return_to_owner +902 Adoption +903 Transfer +904 Adoption +905 Transfer +906 Return_to_owner +907 Adoption +908 Adoption +909 Transfer +910 Transfer +911 Return_to_owner +912 Adoption +913 Transfer +914 Adoption +915 Adoption +916 Adoption +917 Adoption +918 Adoption +919 Adoption +920 Transfer +921 Return_to_owner +922 Return_to_owner +923 Adoption +924 Euthanasia +925 Transfer +926 Adoption +927 Adoption +928 Adoption +929 Transfer +930 Transfer +931 Died +932 Adoption +933 Return_to_owner +934 Adoption +935 Adoption +936 Adoption +937 Transfer +938 Transfer +939 Transfer +940 Adoption +941 Adoption +942 Transfer +943 Adoption +944 Adoption +945 Adoption +946 Adoption +947 Adoption +948 Adoption +949 Transfer +950 Transfer +951 Transfer +952 Transfer +953 Adoption +954 Adoption +955 Adoption +956 Transfer +957 Transfer +958 Transfer +959 Transfer +960 Adoption +961 Adoption +962 Transfer +963 Transfer +964 Adoption +965 Transfer +966 Return_to_owner +967 Return_to_owner +968 Adoption +969 Transfer +970 Adoption +971 Died +972 Return_to_owner +973 Adoption +974 Adoption +975 Adoption +976 Adoption +977 Transfer +978 Adoption +979 Transfer +980 Transfer +981 Transfer +982 Adoption +983 Adoption +984 Transfer +985 Return_to_owner +986 Transfer +987 Transfer +988 Return_to_owner +989 Return_to_owner +990 Transfer +991 Transfer +992 Adoption +993 Adoption +994 Transfer +995 Transfer +996 Transfer +997 Euthanasia +998 Transfer +999 Adoption +1000 Transfer +1001 Return_to_owner +1002 Transfer +1003 Adoption +1004 Transfer +1005 Transfer +1006 Adoption +1007 Adoption +1008 Adoption +1009 Transfer +1010 Adoption +1011 Transfer +1012 Adoption +1013 Return_to_owner +1014 Adoption +1015 Transfer +1016 Return_to_owner +1017 Adoption +1018 Transfer +1019 Transfer +1020 Adoption +1021 Return_to_owner +1022 Euthanasia +1023 Adoption +1024 Transfer +1025 Adoption +1026 Adoption +1027 Adoption +1028 Return_to_owner +1029 Transfer +1030 Return_to_owner +1031 Return_to_owner +1032 Return_to_owner +1033 Adoption +1034 Adoption +1035 Transfer +1036 Transfer +1037 Adoption +1038 Transfer +1039 Adoption +1040 Transfer +1041 Adoption +1042 Adoption +1043 Adoption +1044 Adoption +1045 Adoption +1046 Transfer +1047 Transfer +1048 Transfer +1049 Transfer +1050 Return_to_owner +1051 Return_to_owner +1052 Adoption +1053 Adoption +1054 Return_to_owner +1055 Transfer +1056 Adoption +1057 Return_to_owner +1058 Transfer +1059 Return_to_owner +1060 Adoption +1061 Adoption +1062 Adoption +1063 Transfer +1064 Return_to_owner +1065 Transfer +1066 Return_to_owner +1067 Adoption +1068 Transfer +1069 Return_to_owner +1070 Transfer +1071 Transfer +1072 Adoption +1073 Adoption +1074 Transfer +1075 Euthanasia +1076 Adoption +1077 Transfer +1078 Adoption +1079 Adoption +1080 Adoption +1081 Transfer +1082 Adoption +1083 Return_to_owner +1084 Transfer +1085 Transfer +1086 Adoption +1087 Transfer +1088 Adoption +1089 Adoption +1090 Transfer +1091 Transfer +1092 Adoption +1093 Euthanasia +1094 Adoption +1095 Adoption +1096 Transfer +1097 Adoption +1098 Return_to_owner +1099 Adoption +1100 Return_to_owner +1101 Transfer +1102 Return_to_owner +1103 Adoption +1104 Transfer +1105 Adoption +1106 Adoption +1107 Return_to_owner +1108 Return_to_owner +1109 Adoption +1110 Adoption +1111 Transfer +1112 Transfer +1113 Transfer +1114 Return_to_owner +1115 Adoption +1116 Adoption +1117 Adoption +1118 Adoption +1119 Return_to_owner +1120 Transfer +1121 Adoption +1122 Transfer +1123 Return_to_owner +1124 Adoption +1125 Return_to_owner +1126 Transfer +1127 Return_to_owner +1128 Transfer +1129 Euthanasia +1130 Adoption +1131 Euthanasia +1132 Transfer +1133 Adoption +1134 Transfer +1135 Adoption +1136 Return_to_owner +1137 Transfer +1138 Adoption +1139 Adoption +1140 Transfer +1141 Return_to_owner +1142 Adoption +1143 Adoption +1144 Adoption +1145 Adoption +1146 Return_to_owner +1147 Adoption +1148 Transfer +1149 Adoption +1150 Transfer +1151 Return_to_owner +1152 Died +1153 Adoption +1154 Adoption +1155 Transfer +1156 Adoption +1157 Return_to_owner +1158 Transfer +1159 Adoption +1160 Adoption +1161 Return_to_owner +1162 Return_to_owner +1163 Adoption +1164 Adoption +1165 Adoption +1166 Adoption +1167 Adoption +1168 Transfer +1169 Adoption +1170 Euthanasia +1171 Transfer +1172 Transfer +1173 Adoption +1174 Return_to_owner +1175 Adoption +1176 Adoption +1177 Adoption +1178 Adoption +1179 Adoption +1180 Adoption +1181 Adoption +1182 Return_to_owner +1183 Transfer +1184 Transfer +1185 Transfer +1186 Transfer +1187 Adoption +1188 Transfer +1189 Adoption +1190 Transfer +1191 Transfer +1192 Transfer +1193 Return_to_owner +1194 Euthanasia +1195 Adoption +1196 Adoption +1197 Adoption +1198 Adoption +1199 Adoption +1200 Adoption +1201 Return_to_owner +1202 Adoption +1203 Transfer +1204 Adoption +1205 Return_to_owner +1206 Return_to_owner +1207 Transfer +1208 Transfer +1209 Euthanasia +1210 Return_to_owner +1211 Adoption +1212 Transfer +1213 Transfer +1214 Adoption +1215 Adoption +1216 Return_to_owner +1217 Return_to_owner +1218 Euthanasia +1219 Transfer +1220 Adoption +1221 Transfer +1222 Adoption +1223 Transfer +1224 Adoption +1225 Adoption +1226 Transfer +1227 Return_to_owner +1228 Euthanasia +1229 Adoption +1230 Adoption +1231 Transfer +1232 Adoption +1233 Adoption +1234 Transfer +1235 Return_to_owner +1236 Transfer +1237 Adoption +1238 Transfer +1239 Adoption +1240 Adoption +1241 Transfer +1242 Adoption +1243 Adoption +1244 Return_to_owner +1245 Return_to_owner +1246 Return_to_owner +1247 Return_to_owner +1248 Adoption +1249 Return_to_owner +1250 Transfer +1251 Return_to_owner +1252 Transfer +1253 Adoption +1254 Adoption +1255 Transfer +1256 Return_to_owner +1257 Adoption +1258 Euthanasia +1259 Adoption +1260 Adoption +1261 Return_to_owner +1262 Return_to_owner +1263 Transfer +1264 Transfer +1265 Transfer +1266 Euthanasia +1267 Adoption +1268 Transfer +1269 Transfer +1270 Adoption +1271 Adoption +1272 Transfer +1273 Return_to_owner +1274 Return_to_owner +1275 Transfer +1276 Transfer +1277 Adoption +1278 Transfer +1279 Transfer +1280 Adoption +1281 Transfer +1282 Transfer +1283 Adoption +1284 Euthanasia +1285 Transfer +1286 Transfer +1287 Transfer +1288 Return_to_owner +1289 Adoption +1290 Transfer +1291 Adoption +1292 Adoption +1293 Adoption +1294 Adoption +1295 Transfer +1296 Adoption +1297 Transfer +1298 Transfer +1299 Adoption +1300 Euthanasia +1301 Return_to_owner +1302 Return_to_owner +1303 Transfer +1304 Euthanasia +1305 Transfer +1306 Return_to_owner +1307 Transfer +1308 Adoption +1309 Transfer +1310 Adoption +1311 Adoption +1312 Return_to_owner +1313 Return_to_owner +1314 Return_to_owner +1315 Transfer +1316 Transfer +1317 Transfer +1318 Transfer +1319 Transfer +1320 Adoption +1321 Transfer +1322 Return_to_owner +1323 Adoption +1324 Transfer +1325 Transfer +1326 Transfer +1327 Euthanasia +1328 Euthanasia +1329 Return_to_owner +1330 Adoption +1331 Transfer +1332 Return_to_owner +1333 Transfer +1334 Adoption +1335 Transfer +1336 Transfer +1337 Adoption +1338 Adoption +1339 Transfer +1340 Transfer +1341 Transfer +1342 Transfer +1343 Adoption +1344 Adoption +1345 Adoption +1346 Return_to_owner +1347 Return_to_owner +1348 Adoption +1349 Adoption +1350 Adoption +1351 Transfer +1352 Adoption +1353 Adoption +1354 Adoption +1355 Euthanasia +1356 Adoption +1357 Adoption +1358 Adoption +1359 Adoption +1360 Euthanasia +1361 Adoption +1362 Return_to_owner +1363 Adoption +1364 Transfer +1365 Transfer +1366 Transfer +1367 Return_to_owner +1368 Adoption +1369 Adoption +1370 Adoption +1371 Transfer +1372 Adoption +1373 Adoption +1374 Return_to_owner +1375 Adoption +1376 Return_to_owner +1377 Transfer +1378 Died +1379 Transfer +1380 Adoption +1381 Transfer +1382 Transfer +1383 Adoption +1384 Return_to_owner +1385 Return_to_owner +1386 Adoption +1387 Adoption +1388 Transfer +1389 Transfer +1390 Return_to_owner +1391 Adoption +1392 Return_to_owner +1393 Adoption +1394 Adoption +1395 Return_to_owner +1396 Euthanasia +1397 Adoption +1398 Transfer +1399 Transfer +1400 Transfer +1401 Adoption +1402 Transfer +1403 Return_to_owner +1404 Return_to_owner +1405 Transfer +1406 Transfer +1407 Transfer +1408 Adoption +1409 Adoption +1410 Transfer +1411 Adoption +1412 Transfer +1413 Euthanasia +1414 Adoption +1415 Euthanasia +1416 Transfer +1417 Adoption +1418 Adoption +1419 Transfer +1420 Transfer +1421 Adoption +1422 Adoption +1423 Euthanasia +1424 Adoption +1425 Euthanasia +1426 Return_to_owner +1427 Transfer +1428 Adoption +1429 Adoption +1430 Adoption +1431 Transfer +1432 Adoption +1433 Transfer +1434 Return_to_owner +1435 Adoption +1436 Return_to_owner +1437 Transfer +1438 Return_to_owner +1439 Transfer +1440 Adoption +1441 Return_to_owner +1442 Adoption +1443 Adoption +1444 Euthanasia +1445 Adoption +1446 Adoption +1447 Adoption +1448 Adoption +1449 Return_to_owner +1450 Transfer +1451 Adoption +1452 Transfer +1453 Transfer +1454 Transfer +1455 Transfer +1456 Transfer +1457 Transfer +1458 Adoption +1459 Adoption +1460 Return_to_owner +1461 Transfer +1462 Adoption +1463 Adoption +1464 Adoption +1465 Return_to_owner +1466 Adoption +1467 Adoption +1468 Adoption +1469 Return_to_owner +1470 Transfer +1471 Transfer +1472 Transfer +1473 Transfer +1474 Return_to_owner +1475 Adoption +1476 Adoption +1477 Return_to_owner +1478 Transfer +1479 Transfer +1480 Transfer +1481 Transfer +1482 Transfer +1483 Euthanasia +1484 Adoption +1485 Return_to_owner +1486 Adoption +1487 Adoption +1488 Return_to_owner +1489 Adoption +1490 Return_to_owner +1491 Return_to_owner +1492 Adoption +1493 Transfer +1494 Transfer +1495 Adoption +1496 Euthanasia +1497 Adoption +1498 Transfer +1499 Transfer +1500 Transfer +1501 Adoption +1502 Died +1503 Return_to_owner +1504 Adoption +1505 Transfer +1506 Transfer +1507 Adoption +1508 Adoption +1509 Adoption +1510 Euthanasia +1511 Adoption +1512 Return_to_owner +1513 Transfer +1514 Transfer +1515 Return_to_owner +1516 Return_to_owner +1517 Adoption +1518 Adoption +1519 Transfer +1520 Adoption +1521 Transfer +1522 Return_to_owner +1523 Adoption +1524 Adoption +1525 Transfer +1526 Adoption +1527 Return_to_owner +1528 Euthanasia +1529 Adoption +1530 Adoption +1531 Transfer +1532 Adoption +1533 Transfer +1534 Adoption +1535 Transfer +1536 Transfer +1537 Transfer +1538 Adoption +1539 Euthanasia +1540 Euthanasia +1541 Transfer +1542 Adoption +1543 Adoption +1544 Adoption +1545 Adoption +1546 Transfer +1547 Adoption +1548 Return_to_owner +1549 Transfer +1550 Adoption +1551 Transfer +1552 Adoption +1553 Adoption +1554 Transfer +1555 Transfer +1556 Transfer +1557 Adoption +1558 Euthanasia +1559 Adoption +1560 Return_to_owner +1561 Adoption +1562 Transfer +1563 Euthanasia +1564 Adoption +1565 Adoption +1566 Return_to_owner +1567 Euthanasia +1568 Adoption +1569 Adoption +1570 Adoption +1571 Adoption +1572 Adoption +1573 Transfer +1574 Adoption +1575 Adoption +1576 Transfer +1577 Transfer +1578 Adoption +1579 Return_to_owner +1580 Adoption +1581 Transfer +1582 Adoption +1583 Transfer +1584 Transfer +1585 Adoption +1586 Adoption +1587 Adoption +1588 Adoption +1589 Adoption +1590 Transfer +1591 Adoption +1592 Transfer +1593 Adoption +1594 Adoption +1595 Transfer +1596 Adoption +1597 Transfer +1598 Transfer +1599 Return_to_owner +1600 Transfer +1601 Transfer +1602 Adoption +1603 Transfer +1604 Adoption +1605 Transfer +1606 Transfer +1607 Return_to_owner +1608 Adoption +1609 Adoption +1610 Transfer +1611 Adoption +1612 Adoption +1613 Return_to_owner +1614 Adoption +1615 Return_to_owner +1616 Transfer +1617 Adoption +1618 Adoption +1619 Adoption +1620 Transfer +1621 Transfer +1622 Adoption +1623 Transfer +1624 Return_to_owner +1625 Transfer +1626 Transfer +1627 Transfer +1628 Adoption +1629 Return_to_owner +1630 Return_to_owner +1631 Adoption +1632 Transfer +1633 Adoption +1634 Transfer +1635 Transfer +1636 Transfer +1637 Return_to_owner +1638 Adoption +1639 Transfer +1640 Adoption +1641 Transfer +1642 Return_to_owner +1643 Transfer +1644 Transfer +1645 Transfer +1646 Transfer +1647 Transfer +1648 Euthanasia +1649 Adoption +1650 Adoption +1651 Euthanasia +1652 Euthanasia +1653 Adoption +1654 Euthanasia +1655 Adoption +1656 Adoption +1657 Euthanasia +1658 Transfer +1659 Adoption +1660 Transfer +1661 Return_to_owner +1662 Adoption +1663 Transfer +1664 Euthanasia +1665 Adoption +1666 Return_to_owner +1667 Adoption +1668 Adoption +1669 Transfer +1670 Transfer +1671 Return_to_owner +1672 Adoption +1673 Adoption +1674 Adoption +1675 Transfer +1676 Transfer +1677 Transfer +1678 Return_to_owner +1679 Transfer +1680 Transfer +1681 Adoption +1682 Adoption +1683 Return_to_owner +1684 Transfer +1685 Adoption +1686 Transfer +1687 Transfer +1688 Return_to_owner +1689 Transfer +1690 Return_to_owner +1691 Return_to_owner +1692 Adoption +1693 Transfer +1694 Transfer +1695 Adoption +1696 Return_to_owner +1697 Transfer +1698 Transfer +1699 Transfer +1700 Adoption +1701 Adoption +1702 Adoption +1703 Adoption +1704 Transfer +1705 Transfer +1706 Adoption +1707 Return_to_owner +1708 Return_to_owner +1709 Adoption +1710 Transfer +1711 Adoption +1712 Transfer +1713 Adoption +1714 Return_to_owner +1715 Return_to_owner +1716 Adoption +1717 Adoption +1718 Transfer +1719 Return_to_owner +1720 Adoption +1721 Euthanasia +1722 Transfer +1723 Adoption +1724 Transfer +1725 Transfer +1726 Adoption +1727 Transfer +1728 Return_to_owner +1729 Return_to_owner +1730 Transfer +1731 Euthanasia +1732 Return_to_owner +1733 Adoption +1734 Euthanasia +1735 Return_to_owner +1736 Transfer +1737 Adoption +1738 Return_to_owner +1739 Adoption +1740 Adoption +1741 Adoption +1742 Adoption +1743 Euthanasia +1744 Adoption +1745 Euthanasia +1746 Transfer +1747 Adoption +1748 Transfer +1749 Transfer +1750 Euthanasia +1751 Return_to_owner +1752 Return_to_owner +1753 Transfer +1754 Transfer +1755 Transfer +1756 Return_to_owner +1757 Adoption +1758 Adoption +1759 Adoption +1760 Adoption +1761 Adoption +1762 Return_to_owner +1763 Adoption +1764 Transfer +1765 Transfer +1766 Adoption +1767 Transfer +1768 Adoption +1769 Adoption +1770 Adoption +1771 Transfer +1772 Return_to_owner +1773 Adoption +1774 Transfer +1775 Adoption +1776 Transfer +1777 Transfer +1778 Return_to_owner +1779 Transfer +1780 Transfer +1781 Adoption +1782 Transfer +1783 Adoption +1784 Adoption +1785 Return_to_owner +1786 Adoption +1787 Return_to_owner +1788 Transfer +1789 Adoption +1790 Return_to_owner +1791 Adoption +1792 Return_to_owner +1793 Transfer +1794 Transfer +1795 Transfer +1796 Return_to_owner +1797 Transfer +1798 Adoption +1799 Transfer +1800 Adoption +1801 Transfer +1802 Adoption +1803 Adoption +1804 Adoption +1805 Adoption +1806 Transfer +1807 Transfer +1808 Transfer +1809 Transfer +1810 Euthanasia +1811 Transfer +1812 Transfer +1813 Transfer +1814 Transfer +1815 Transfer +1816 Return_to_owner +1817 Adoption +1818 Transfer +1819 Transfer +1820 Transfer +1821 Transfer +1822 Adoption +1823 Transfer +1824 Adoption +1825 Return_to_owner +1826 Euthanasia +1827 Transfer +1828 Transfer +1829 Adoption +1830 Return_to_owner +1831 Adoption +1832 Adoption +1833 Transfer +1834 Adoption +1835 Transfer +1836 Adoption +1837 Transfer +1838 Return_to_owner +1839 Transfer +1840 Transfer +1841 Adoption +1842 Adoption +1843 Return_to_owner +1844 Transfer +1845 Died +1846 Adoption +1847 Adoption +1848 Euthanasia +1849 Transfer +1850 Died +1851 Adoption +1852 Transfer +1853 Adoption +1854 Transfer +1855 Return_to_owner +1856 Adoption +1857 Return_to_owner +1858 Adoption +1859 Adoption +1860 Adoption +1861 Adoption +1862 Transfer +1863 Adoption +1864 Transfer +1865 Transfer +1866 Return_to_owner +1867 Adoption +1868 Adoption +1869 Adoption +1870 Adoption +1871 Adoption +1872 Transfer +1873 Transfer +1874 Adoption +1875 Adoption +1876 Adoption +1877 Euthanasia +1878 Adoption +1879 Adoption +1880 Transfer +1881 Adoption +1882 Adoption +1883 Transfer +1884 Transfer +1885 Transfer +1886 Adoption +1887 Return_to_owner +1888 Transfer +1889 Return_to_owner +1890 Adoption +1891 Adoption +1892 Transfer +1893 Euthanasia +1894 Euthanasia +1895 Adoption +1896 Adoption +1897 Adoption +1898 Return_to_owner +1899 Adoption +1900 Transfer +1901 Transfer +1902 Euthanasia +1903 Transfer +1904 Return_to_owner +1905 Adoption +1906 Transfer +1907 Adoption +1908 Adoption +1909 Euthanasia +1910 Return_to_owner +1911 Adoption +1912 Return_to_owner +1913 Transfer +1914 Return_to_owner +1915 Adoption +1916 Transfer +1917 Transfer +1918 Adoption +1919 Transfer +1920 Adoption +1921 Return_to_owner +1922 Return_to_owner +1923 Adoption +1924 Died +1925 Adoption +1926 Adoption +1927 Return_to_owner +1928 Return_to_owner +1929 Adoption +1930 Transfer +1931 Transfer +1932 Adoption +1933 Transfer +1934 Adoption +1935 Transfer +1936 Transfer +1937 Adoption +1938 Adoption +1939 Transfer +1940 Transfer +1941 Adoption +1942 Adoption +1943 Euthanasia +1944 Transfer +1945 Adoption +1946 Return_to_owner +1947 Adoption +1948 Transfer +1949 Return_to_owner +1950 Transfer +1951 Transfer +1952 Return_to_owner +1953 Return_to_owner +1954 Adoption +1955 Transfer +1956 Return_to_owner +1957 Transfer +1958 Return_to_owner +1959 Transfer +1960 Adoption +1961 Adoption +1962 Adoption +1963 Adoption +1964 Transfer +1965 Transfer +1966 Adoption +1967 Adoption +1968 Adoption +1969 Return_to_owner +1970 Transfer +1971 Return_to_owner +1972 Transfer +1973 Transfer +1974 Adoption +1975 Adoption +1976 Adoption +1977 Adoption +1978 Transfer +1979 Return_to_owner +1980 Return_to_owner +1981 Adoption +1982 Return_to_owner +1983 Adoption +1984 Return_to_owner +1985 Adoption +1986 Adoption +1987 Transfer +1988 Adoption +1989 Transfer +1990 Adoption +1991 Adoption +1992 Transfer +1993 Transfer +1994 Adoption +1995 Adoption +1996 Adoption +1997 Return_to_owner +1998 Adoption +1999 Transfer +2000 Adoption +2001 Adoption +2002 Adoption +2003 Adoption +2004 Return_to_owner +2005 Transfer +2006 Adoption +2007 Return_to_owner +2008 Transfer +2009 Adoption +2010 Transfer +2011 Return_to_owner +2012 Adoption +2013 Transfer +2014 Adoption +2015 Adoption +2016 Adoption +2017 Adoption +2018 Transfer +2019 Transfer +2020 Transfer +2021 Transfer +2022 Euthanasia +2023 Adoption +2024 Transfer +2025 Return_to_owner +2026 Transfer +2027 Adoption +2028 Transfer +2029 Return_to_owner +2030 Adoption +2031 Euthanasia +2032 Adoption +2033 Euthanasia +2034 Transfer +2035 Transfer +2036 Transfer +2037 Return_to_owner +2038 Adoption +2039 Adoption +2040 Adoption +2041 Adoption +2042 Transfer +2043 Adoption +2044 Transfer +2045 Adoption +2046 Transfer +2047 Euthanasia +2048 Adoption +2049 Adoption +2050 Adoption +2051 Return_to_owner +2052 Adoption +2053 Return_to_owner +2054 Adoption +2055 Transfer +2056 Transfer +2057 Adoption +2058 Return_to_owner +2059 Return_to_owner +2060 Transfer +2061 Transfer +2062 Return_to_owner +2063 Adoption +2064 Transfer +2065 Adoption +2066 Adoption +2067 Adoption +2068 Euthanasia +2069 Transfer +2070 Adoption +2071 Adoption +2072 Return_to_owner +2073 Transfer +2074 Transfer +2075 Transfer +2076 Transfer +2077 Adoption +2078 Transfer +2079 Return_to_owner +2080 Adoption +2081 Return_to_owner +2082 Adoption +2083 Return_to_owner +2084 Transfer +2085 Adoption +2086 Transfer +2087 Adoption +2088 Adoption +2089 Adoption +2090 Transfer +2091 Return_to_owner +2092 Transfer +2093 Euthanasia +2094 Adoption +2095 Transfer +2096 Adoption +2097 Adoption +2098 Adoption +2099 Transfer +2100 Transfer +2101 Transfer +2102 Return_to_owner +2103 Euthanasia +2104 Transfer +2105 Transfer +2106 Adoption +2107 Adoption +2108 Transfer +2109 Transfer +2110 Adoption +2111 Adoption +2112 Return_to_owner +2113 Transfer +2114 Transfer +2115 Adoption +2116 Transfer +2117 Transfer +2118 Transfer +2119 Adoption +2120 Transfer +2121 Adoption +2122 Adoption +2123 Euthanasia +2124 Transfer +2125 Adoption +2126 Transfer +2127 Adoption +2128 Transfer +2129 Adoption +2130 Adoption +2131 Adoption +2132 Adoption +2133 Adoption +2134 Transfer +2135 Return_to_owner +2136 Return_to_owner +2137 Return_to_owner +2138 Adoption +2139 Adoption +2140 Transfer +2141 Return_to_owner +2142 Adoption +2143 Adoption +2144 Adoption +2145 Adoption +2146 Transfer +2147 Adoption +2148 Return_to_owner +2149 Return_to_owner +2150 Transfer +2151 Euthanasia +2152 Transfer +2153 Euthanasia +2154 Euthanasia +2155 Adoption +2156 Adoption +2157 Adoption +2158 Transfer +2159 Euthanasia +2160 Adoption +2161 Return_to_owner +2162 Transfer +2163 Transfer +2164 Transfer +2165 Adoption +2166 Euthanasia +2167 Adoption +2168 Return_to_owner +2169 Transfer +2170 Return_to_owner +2171 Adoption +2172 Adoption +2173 Transfer +2174 Transfer +2175 Return_to_owner +2176 Transfer +2177 Return_to_owner +2178 Return_to_owner +2179 Adoption +2180 Adoption +2181 Euthanasia +2182 Transfer +2183 Adoption +2184 Return_to_owner +2185 Return_to_owner +2186 Transfer +2187 Euthanasia +2188 Return_to_owner +2189 Transfer +2190 Transfer +2191 Return_to_owner +2192 Adoption +2193 Transfer +2194 Return_to_owner +2195 Return_to_owner +2196 Return_to_owner +2197 Adoption +2198 Adoption +2199 Return_to_owner +2200 Adoption +2201 Adoption +2202 Adoption +2203 Transfer +2204 Transfer +2205 Transfer +2206 Adoption +2207 Euthanasia +2208 Transfer +2209 Adoption +2210 Adoption +2211 Return_to_owner +2212 Transfer +2213 Return_to_owner +2214 Transfer +2215 Transfer +2216 Adoption +2217 Adoption +2218 Transfer +2219 Adoption +2220 Transfer +2221 Adoption +2222 Transfer +2223 Return_to_owner +2224 Transfer +2225 Return_to_owner +2226 Return_to_owner +2227 Transfer +2228 Return_to_owner +2229 Return_to_owner +2230 Transfer +2231 Return_to_owner +2232 Return_to_owner +2233 Adoption +2234 Transfer +2235 Adoption +2236 Adoption +2237 Adoption +2238 Adoption +2239 Adoption +2240 Adoption +2241 Transfer +2242 Return_to_owner +2243 Transfer +2244 Transfer +2245 Transfer +2246 Transfer +2247 Euthanasia +2248 Transfer +2249 Adoption +2250 Transfer +2251 Adoption +2252 Adoption +2253 Transfer +2254 Return_to_owner +2255 Transfer +2256 Adoption +2257 Transfer +2258 Adoption +2259 Euthanasia +2260 Transfer +2261 Transfer +2262 Return_to_owner +2263 Transfer +2264 Adoption +2265 Transfer +2266 Adoption +2267 Adoption +2268 Euthanasia +2269 Adoption +2270 Transfer +2271 Adoption +2272 Euthanasia +2273 Transfer +2274 Return_to_owner +2275 Adoption +2276 Return_to_owner +2277 Return_to_owner +2278 Transfer +2279 Transfer +2280 Adoption +2281 Transfer +2282 Transfer +2283 Return_to_owner +2284 Return_to_owner +2285 Transfer +2286 Euthanasia +2287 Adoption +2288 Transfer +2289 Transfer +2290 Transfer +2291 Transfer +2292 Adoption +2293 Transfer +2294 Transfer +2295 Died +2296 Adoption +2297 Transfer +2298 Transfer +2299 Transfer +2300 Transfer +2301 Transfer +2302 Euthanasia +2303 Adoption +2304 Transfer +2305 Euthanasia +2306 Transfer +2307 Adoption +2308 Transfer +2309 Return_to_owner +2310 Transfer +2311 Adoption +2312 Adoption +2313 Transfer +2314 Transfer +2315 Adoption +2316 Transfer +2317 Adoption +2318 Adoption +2319 Adoption +2320 Adoption +2321 Transfer +2322 Adoption +2323 Return_to_owner +2324 Transfer +2325 Adoption +2326 Return_to_owner +2327 Transfer +2328 Adoption +2329 Transfer +2330 Transfer +2331 Adoption +2332 Adoption +2333 Transfer +2334 Adoption +2335 Return_to_owner +2336 Adoption +2337 Transfer +2338 Adoption +2339 Adoption +2340 Transfer +2341 Transfer +2342 Adoption +2343 Return_to_owner +2344 Adoption +2345 Transfer +2346 Transfer +2347 Transfer +2348 Transfer +2349 Transfer +2350 Transfer +2351 Adoption +2352 Transfer +2353 Adoption +2354 Adoption +2355 Transfer +2356 Transfer +2357 Transfer +2358 Adoption +2359 Adoption +2360 Adoption +2361 Transfer +2362 Transfer +2363 Return_to_owner +2364 Transfer +2365 Adoption +2366 Transfer +2367 Euthanasia +2368 Adoption +2369 Adoption +2370 Return_to_owner +2371 Adoption +2372 Return_to_owner +2373 Adoption +2374 Transfer +2375 Adoption +2376 Died +2377 Adoption +2378 Transfer +2379 Return_to_owner +2380 Adoption +2381 Transfer +2382 Transfer +2383 Adoption +2384 Adoption +2385 Adoption +2386 Adoption +2387 Transfer +2388 Adoption +2389 Return_to_owner +2390 Adoption +2391 Adoption +2392 Adoption +2393 Return_to_owner +2394 Transfer +2395 Adoption +2396 Transfer +2397 Adoption +2398 Transfer +2399 Adoption +2400 Transfer +2401 Return_to_owner +2402 Adoption +2403 Return_to_owner +2404 Transfer +2405 Adoption +2406 Transfer +2407 Transfer +2408 Adoption +2409 Return_to_owner +2410 Transfer +2411 Transfer +2412 Adoption +2413 Transfer +2414 Adoption +2415 Euthanasia +2416 Transfer +2417 Transfer +2418 Adoption +2419 Adoption +2420 Adoption +2421 Adoption +2422 Adoption +2423 Euthanasia +2424 Transfer +2425 Transfer +2426 Return_to_owner +2427 Adoption +2428 Transfer +2429 Transfer +2430 Adoption +2431 Adoption +2432 Transfer +2433 Euthanasia +2434 Transfer +2435 Transfer +2436 Adoption +2437 Adoption +2438 Transfer +2439 Adoption +2440 Adoption +2441 Adoption +2442 Adoption +2443 Adoption +2444 Adoption +2445 Adoption +2446 Adoption +2447 Adoption +2448 Adoption +2449 Transfer +2450 Transfer +2451 Transfer +2452 Transfer +2453 Adoption +2454 Adoption +2455 Adoption +2456 Adoption +2457 Transfer +2458 Adoption +2459 Euthanasia +2460 Euthanasia +2461 Adoption +2462 Return_to_owner +2463 Return_to_owner +2464 Adoption +2465 Adoption +2466 Transfer +2467 Adoption +2468 Adoption +2469 Transfer +2470 Transfer +2471 Adoption +2472 Adoption +2473 Adoption +2474 Transfer +2475 Adoption +2476 Transfer +2477 Transfer +2478 Adoption +2479 Adoption +2480 Transfer +2481 Adoption +2482 Return_to_owner +2483 Adoption +2484 Return_to_owner +2485 Died +2486 Transfer +2487 Return_to_owner +2488 Transfer +2489 Adoption +2490 Adoption +2491 Euthanasia +2492 Transfer +2493 Transfer +2494 Adoption +2495 Transfer +2496 Adoption +2497 Adoption +2498 Adoption +2499 Adoption +2500 Return_to_owner +2501 Transfer +2502 Transfer +2503 Transfer +2504 Adoption +2505 Transfer +2506 Transfer +2507 Transfer +2508 Adoption +2509 Transfer +2510 Return_to_owner +2511 Adoption +2512 Transfer +2513 Adoption +2514 Return_to_owner +2515 Adoption +2516 Adoption +2517 Adoption +2518 Transfer +2519 Adoption +2520 Adoption +2521 Adoption +2522 Adoption +2523 Euthanasia +2524 Adoption +2525 Transfer +2526 Adoption +2527 Adoption +2528 Euthanasia +2529 Adoption +2530 Transfer +2531 Transfer +2532 Transfer +2533 Adoption +2534 Transfer +2535 Return_to_owner +2536 Transfer +2537 Adoption +2538 Transfer +2539 Euthanasia +2540 Adoption +2541 Return_to_owner +2542 Adoption +2543 Transfer +2544 Adoption +2545 Transfer +2546 Transfer +2547 Euthanasia +2548 Adoption +2549 Return_to_owner +2550 Euthanasia +2551 Transfer +2552 Return_to_owner +2553 Euthanasia +2554 Transfer +2555 Adoption +2556 Return_to_owner +2557 Return_to_owner +2558 Adoption +2559 Adoption +2560 Transfer +2561 Transfer +2562 Euthanasia +2563 Transfer +2564 Adoption +2565 Transfer +2566 Adoption +2567 Euthanasia +2568 Return_to_owner +2569 Adoption +2570 Adoption +2571 Adoption +2572 Adoption +2573 Adoption +2574 Adoption +2575 Adoption +2576 Transfer +2577 Transfer +2578 Transfer +2579 Transfer +2580 Transfer +2581 Adoption +2582 Adoption +2583 Adoption +2584 Adoption +2585 Adoption +2586 Adoption +2587 Adoption +2588 Adoption +2589 Adoption +2590 Adoption +2591 Return_to_owner +2592 Adoption +2593 Return_to_owner +2594 Adoption +2595 Return_to_owner +2596 Adoption +2597 Adoption +2598 Return_to_owner +2599 Transfer +2600 Adoption +2601 Transfer +2602 Adoption +2603 Transfer +2604 Transfer +2605 Return_to_owner +2606 Transfer +2607 Euthanasia +2608 Transfer +2609 Transfer +2610 Adoption +2611 Transfer +2612 Transfer +2613 Adoption +2614 Transfer +2615 Transfer +2616 Return_to_owner +2617 Adoption +2618 Adoption +2619 Adoption +2620 Adoption +2621 Transfer +2622 Transfer +2623 Return_to_owner +2624 Transfer +2625 Return_to_owner +2626 Adoption +2627 Adoption +2628 Adoption +2629 Adoption +2630 Return_to_owner +2631 Adoption +2632 Adoption +2633 Return_to_owner +2634 Transfer +2635 Transfer +2636 Transfer +2637 Adoption +2638 Return_to_owner +2639 Transfer +2640 Adoption +2641 Adoption +2642 Return_to_owner +2643 Adoption +2644 Transfer +2645 Return_to_owner +2646 Transfer +2647 Transfer +2648 Transfer +2649 Transfer +2650 Transfer +2651 Return_to_owner +2652 Adoption +2653 Adoption +2654 Adoption +2655 Transfer +2656 Adoption +2657 Adoption +2658 Euthanasia +2659 Transfer +2660 Adoption +2661 Transfer +2662 Transfer +2663 Adoption +2664 Transfer +2665 Transfer +2666 Transfer +2667 Transfer +2668 Transfer +2669 Transfer +2670 Adoption +2671 Adoption +2672 Return_to_owner +2673 Transfer +2674 Return_to_owner +2675 Return_to_owner +2676 Adoption +2677 Return_to_owner +2678 Adoption +2679 Transfer +2680 Transfer +2681 Adoption +2682 Transfer +2683 Return_to_owner +2684 Transfer +2685 Transfer +2686 Transfer +2687 Adoption +2688 Return_to_owner +2689 Transfer +2690 Transfer +2691 Adoption +2692 Return_to_owner +2693 Adoption +2694 Adoption +2695 Return_to_owner +2696 Adoption +2697 Adoption +2698 Return_to_owner +2699 Euthanasia +2700 Adoption +2701 Transfer +2702 Adoption +2703 Adoption +2704 Adoption +2705 Euthanasia +2706 Adoption +2707 Return_to_owner +2708 Return_to_owner +2709 Return_to_owner +2710 Return_to_owner +2711 Transfer +2712 Transfer +2713 Return_to_owner +2714 Transfer +2715 Euthanasia +2716 Transfer +2717 Transfer +2718 Transfer +2719 Adoption +2720 Adoption +2721 Adoption +2722 Transfer +2723 Euthanasia +2724 Transfer +2725 Adoption +2726 Euthanasia +2727 Return_to_owner +2728 Transfer +2729 Adoption +2730 Adoption +2731 Adoption +2732 Transfer +2733 Adoption +2734 Transfer +2735 Adoption +2736 Transfer +2737 Adoption +2738 Euthanasia +2739 Return_to_owner +2740 Adoption +2741 Euthanasia +2742 Return_to_owner +2743 Transfer +2744 Euthanasia +2745 Euthanasia +2746 Euthanasia +2747 Return_to_owner +2748 Transfer +2749 Adoption +2750 Transfer +2751 Adoption +2752 Adoption +2753 Euthanasia +2754 Transfer +2755 Adoption +2756 Adoption +2757 Return_to_owner +2758 Transfer +2759 Adoption +2760 Transfer +2761 Adoption +2762 Adoption +2763 Transfer +2764 Adoption +2765 Adoption +2766 Transfer +2767 Transfer +2768 Euthanasia +2769 Return_to_owner +2770 Adoption +2771 Transfer +2772 Return_to_owner +2773 Return_to_owner +2774 Adoption +2775 Transfer +2776 Transfer +2777 Return_to_owner +2778 Adoption +2779 Transfer +2780 Adoption +2781 Adoption +2782 Return_to_owner +2783 Adoption +2784 Transfer +2785 Adoption +2786 Return_to_owner +2787 Transfer +2788 Return_to_owner +2789 Adoption +2790 Adoption +2791 Return_to_owner +2792 Transfer +2793 Adoption +2794 Transfer +2795 Adoption +2796 Transfer +2797 Adoption +2798 Adoption +2799 Adoption +2800 Euthanasia +2801 Transfer +2802 Adoption +2803 Adoption +2804 Adoption +2805 Transfer +2806 Transfer +2807 Return_to_owner +2808 Return_to_owner +2809 Return_to_owner +2810 Adoption +2811 Adoption +2812 Return_to_owner +2813 Transfer +2814 Adoption +2815 Transfer +2816 Transfer +2817 Transfer +2818 Adoption +2819 Transfer +2820 Transfer +2821 Adoption +2822 Transfer +2823 Adoption +2824 Adoption +2825 Transfer +2826 Transfer +2827 Adoption +2828 Adoption +2829 Return_to_owner +2830 Adoption +2831 Adoption +2832 Return_to_owner +2833 Adoption +2834 Transfer +2835 Return_to_owner +2836 Transfer +2837 Adoption +2838 Return_to_owner +2839 Adoption +2840 Adoption +2841 Adoption +2842 Return_to_owner +2843 Return_to_owner +2844 Transfer +2845 Return_to_owner +2846 Transfer +2847 Transfer +2848 Adoption +2849 Adoption +2850 Return_to_owner +2851 Adoption +2852 Return_to_owner +2853 Euthanasia +2854 Return_to_owner +2855 Return_to_owner +2856 Euthanasia +2857 Transfer +2858 Adoption +2859 Transfer +2860 Adoption +2861 Adoption +2862 Return_to_owner +2863 Return_to_owner +2864 Return_to_owner +2865 Transfer +2866 Return_to_owner +2867 Return_to_owner +2868 Adoption +2869 Transfer +2870 Adoption +2871 Adoption +2872 Transfer +2873 Adoption +2874 Transfer +2875 Transfer +2876 Adoption +2877 Transfer +2878 Adoption +2879 Adoption +2880 Return_to_owner +2881 Transfer +2882 Euthanasia +2883 Transfer +2884 Adoption +2885 Transfer +2886 Adoption +2887 Return_to_owner +2888 Transfer +2889 Adoption +2890 Transfer +2891 Adoption +2892 Adoption +2893 Transfer +2894 Transfer +2895 Adoption +2896 Transfer +2897 Adoption +2898 Transfer +2899 Adoption +2900 Transfer +2901 Adoption +2902 Adoption +2903 Return_to_owner +2904 Adoption +2905 Adoption +2906 Adoption +2907 Adoption +2908 Euthanasia +2909 Adoption +2910 Transfer +2911 Transfer +2912 Transfer +2913 Return_to_owner +2914 Transfer +2915 Transfer +2916 Adoption +2917 Return_to_owner +2918 Adoption +2919 Transfer +2920 Adoption +2921 Adoption +2922 Adoption +2923 Return_to_owner +2924 Adoption +2925 Transfer +2926 Adoption +2927 Return_to_owner +2928 Adoption +2929 Transfer +2930 Return_to_owner +2931 Adoption +2932 Adoption +2933 Transfer +2934 Transfer +2935 Adoption +2936 Adoption +2937 Adoption +2938 Transfer +2939 Adoption +2940 Return_to_owner +2941 Transfer +2942 Transfer +2943 Adoption +2944 Euthanasia +2945 Adoption +2946 Return_to_owner +2947 Return_to_owner +2948 Transfer +2949 Adoption +2950 Adoption +2951 Transfer +2952 Adoption +2953 Transfer +2954 Adoption +2955 Transfer +2956 Return_to_owner +2957 Adoption +2958 Transfer +2959 Adoption +2960 Adoption +2961 Return_to_owner +2962 Transfer +2963 Adoption +2964 Transfer +2965 Transfer +2966 Adoption +2967 Transfer +2968 Transfer +2969 Return_to_owner +2970 Return_to_owner +2971 Return_to_owner +2972 Adoption +2973 Died +2974 Transfer +2975 Adoption +2976 Transfer +2977 Euthanasia +2978 Adoption +2979 Transfer +2980 Adoption +2981 Adoption +2982 Adoption +2983 Adoption +2984 Adoption +2985 Euthanasia +2986 Transfer +2987 Transfer +2988 Adoption +2989 Adoption +2990 Transfer +2991 Adoption +2992 Transfer +2993 Adoption +2994 Transfer +2995 Euthanasia +2996 Transfer +2997 Adoption +2998 Adoption +2999 Transfer +3000 Return_to_owner +3001 Return_to_owner +3002 Adoption +3003 Transfer +3004 Transfer +3005 Adoption +3006 Transfer +3007 Adoption +3008 Transfer +3009 Return_to_owner +3010 Transfer +3011 Transfer +3012 Transfer +3013 Transfer +3014 Transfer +3015 Adoption +3016 Transfer +3017 Transfer +3018 Adoption +3019 Transfer +3020 Adoption +3021 Transfer +3022 Transfer +3023 Transfer +3024 Transfer +3025 Adoption +3026 Adoption +3027 Adoption +3028 Return_to_owner +3029 Euthanasia +3030 Adoption +3031 Adoption +3032 Adoption +3033 Adoption +3034 Return_to_owner +3035 Adoption +3036 Return_to_owner +3037 Adoption +3038 Transfer +3039 Adoption +3040 Transfer +3041 Adoption +3042 Transfer +3043 Adoption +3044 Adoption +3045 Return_to_owner +3046 Adoption +3047 Adoption +3048 Adoption +3049 Adoption +3050 Adoption +3051 Return_to_owner +3052 Adoption +3053 Adoption +3054 Adoption +3055 Adoption +3056 Euthanasia +3057 Adoption +3058 Return_to_owner +3059 Adoption +3060 Adoption +3061 Adoption +3062 Transfer +3063 Return_to_owner +3064 Return_to_owner +3065 Adoption +3066 Transfer +3067 Transfer +3068 Adoption +3069 Adoption +3070 Adoption +3071 Adoption +3072 Transfer +3073 Adoption +3074 Transfer +3075 Return_to_owner +3076 Adoption +3077 Return_to_owner +3078 Adoption +3079 Adoption +3080 Transfer +3081 Adoption +3082 Adoption +3083 Return_to_owner +3084 Return_to_owner +3085 Adoption +3086 Adoption +3087 Adoption +3088 Return_to_owner +3089 Transfer +3090 Return_to_owner +3091 Euthanasia +3092 Adoption +3093 Adoption +3094 Adoption +3095 Transfer +3096 Return_to_owner +3097 Transfer +3098 Adoption +3099 Transfer +3100 Transfer +3101 Transfer +3102 Adoption +3103 Transfer +3104 Adoption +3105 Adoption +3106 Return_to_owner +3107 Adoption +3108 Return_to_owner +3109 Return_to_owner +3110 Adoption +3111 Transfer +3112 Return_to_owner +3113 Return_to_owner +3114 Return_to_owner +3115 Adoption +3116 Transfer +3117 Adoption +3118 Adoption +3119 Adoption +3120 Return_to_owner +3121 Adoption +3122 Return_to_owner +3123 Transfer +3124 Transfer +3125 Transfer +3126 Return_to_owner +3127 Transfer +3128 Transfer +3129 Transfer +3130 Adoption +3131 Adoption +3132 Adoption +3133 Transfer +3134 Adoption +3135 Transfer +3136 Adoption +3137 Transfer +3138 Return_to_owner +3139 Adoption +3140 Transfer +3141 Transfer +3142 Adoption +3143 Adoption +3144 Transfer +3145 Transfer +3146 Adoption +3147 Return_to_owner +3148 Adoption +3149 Euthanasia +3150 Adoption +3151 Transfer +3152 Return_to_owner +3153 Transfer +3154 Transfer +3155 Adoption +3156 Transfer +3157 Transfer +3158 Transfer +3159 Adoption +3160 Adoption +3161 Adoption +3162 Return_to_owner +3163 Transfer +3164 Transfer +3165 Transfer +3166 Return_to_owner +3167 Euthanasia +3168 Transfer +3169 Transfer +3170 Adoption +3171 Transfer +3172 Adoption +3173 Adoption +3174 Return_to_owner +3175 Adoption +3176 Transfer +3177 Euthanasia +3178 Return_to_owner +3179 Adoption +3180 Transfer +3181 Adoption +3182 Return_to_owner +3183 Adoption +3184 Transfer +3185 Adoption +3186 Adoption +3187 Adoption +3188 Transfer +3189 Transfer +3190 Euthanasia +3191 Transfer +3192 Transfer +3193 Adoption +3194 Adoption +3195 Died +3196 Adoption +3197 Adoption +3198 Adoption +3199 Adoption +3200 Transfer +3201 Adoption +3202 Adoption +3203 Adoption +3204 Adoption +3205 Transfer +3206 Transfer +3207 Transfer +3208 Adoption +3209 Adoption +3210 Transfer +3211 Adoption +3212 Return_to_owner +3213 Transfer +3214 Adoption +3215 Adoption +3216 Transfer +3217 Return_to_owner +3218 Transfer +3219 Adoption +3220 Transfer +3221 Transfer +3222 Transfer +3223 Adoption +3224 Transfer +3225 Return_to_owner +3226 Adoption +3227 Return_to_owner +3228 Adoption +3229 Return_to_owner +3230 Adoption +3231 Return_to_owner +3232 Adoption +3233 Transfer +3234 Adoption +3235 Transfer +3236 Transfer +3237 Return_to_owner +3238 Adoption +3239 Euthanasia +3240 Adoption +3241 Transfer +3242 Euthanasia +3243 Return_to_owner +3244 Adoption +3245 Transfer +3246 Adoption +3247 Transfer +3248 Adoption +3249 Euthanasia +3250 Adoption +3251 Return_to_owner +3252 Return_to_owner +3253 Adoption +3254 Adoption +3255 Return_to_owner +3256 Return_to_owner +3257 Return_to_owner +3258 Transfer +3259 Transfer +3260 Transfer +3261 Return_to_owner +3262 Transfer +3263 Return_to_owner +3264 Transfer +3265 Adoption +3266 Adoption +3267 Transfer +3268 Adoption +3269 Adoption +3270 Return_to_owner +3271 Return_to_owner +3272 Transfer +3273 Adoption +3274 Adoption +3275 Adoption +3276 Return_to_owner +3277 Adoption +3278 Return_to_owner +3279 Transfer +3280 Return_to_owner +3281 Adoption +3282 Euthanasia +3283 Transfer +3284 Adoption +3285 Transfer +3286 Adoption +3287 Transfer +3288 Euthanasia +3289 Adoption +3290 Return_to_owner +3291 Adoption +3292 Adoption +3293 Transfer +3294 Transfer +3295 Transfer +3296 Adoption +3297 Transfer +3298 Adoption +3299 Transfer +3300 Return_to_owner +3301 Transfer +3302 Adoption +3303 Transfer +3304 Adoption +3305 Transfer +3306 Transfer +3307 Transfer +3308 Adoption +3309 Adoption +3310 Adoption +3311 Return_to_owner +3312 Transfer +3313 Adoption +3314 Adoption +3315 Adoption +3316 Return_to_owner +3317 Euthanasia +3318 Return_to_owner +3319 Adoption +3320 Adoption +3321 Return_to_owner +3322 Transfer +3323 Adoption +3324 Transfer +3325 Return_to_owner +3326 Transfer +3327 Euthanasia +3328 Transfer +3329 Return_to_owner +3330 Adoption +3331 Return_to_owner +3332 Adoption +3333 Transfer +3334 Transfer +3335 Adoption +3336 Transfer +3337 Adoption +3338 Return_to_owner +3339 Return_to_owner +3340 Transfer +3341 Euthanasia +3342 Return_to_owner +3343 Euthanasia +3344 Adoption +3345 Adoption +3346 Adoption +3347 Adoption +3348 Euthanasia +3349 Transfer +3350 Transfer +3351 Transfer +3352 Transfer +3353 Transfer +3354 Transfer +3355 Transfer +3356 Adoption +3357 Transfer +3358 Adoption +3359 Transfer +3360 Transfer +3361 Return_to_owner +3362 Transfer +3363 Euthanasia +3364 Adoption +3365 Adoption +3366 Adoption +3367 Euthanasia +3368 Return_to_owner +3369 Euthanasia +3370 Adoption +3371 Transfer +3372 Adoption +3373 Transfer +3374 Adoption +3375 Transfer +3376 Adoption +3377 Transfer +3378 Adoption +3379 Adoption +3380 Adoption +3381 Transfer +3382 Euthanasia +3383 Transfer +3384 Transfer +3385 Euthanasia +3386 Adoption +3387 Adoption +3388 Transfer +3389 Transfer +3390 Adoption +3391 Adoption +3392 Adoption +3393 Return_to_owner +3394 Euthanasia +3395 Return_to_owner +3396 Transfer +3397 Adoption +3398 Adoption +3399 Transfer +3400 Return_to_owner +3401 Adoption +3402 Transfer +3403 Return_to_owner +3404 Adoption +3405 Transfer +3406 Euthanasia +3407 Transfer +3408 Transfer +3409 Transfer +3410 Transfer +3411 Adoption +3412 Adoption +3413 Adoption +3414 Return_to_owner +3415 Return_to_owner +3416 Transfer +3417 Adoption +3418 Adoption +3419 Return_to_owner +3420 Return_to_owner +3421 Transfer +3422 Return_to_owner +3423 Return_to_owner +3424 Return_to_owner +3425 Return_to_owner +3426 Adoption +3427 Adoption +3428 Return_to_owner +3429 Transfer +3430 Transfer +3431 Adoption +3432 Return_to_owner +3433 Adoption +3434 Adoption +3435 Adoption +3436 Adoption +3437 Return_to_owner +3438 Transfer +3439 Transfer +3440 Transfer +3441 Adoption +3442 Transfer +3443 Adoption +3444 Transfer +3445 Return_to_owner +3446 Transfer +3447 Transfer +3448 Adoption +3449 Adoption +3450 Transfer +3451 Adoption +3452 Adoption +3453 Adoption +3454 Return_to_owner +3455 Return_to_owner +3456 Adoption +3457 Return_to_owner +3458 Transfer +3459 Transfer +3460 Return_to_owner +3461 Transfer +3462 Transfer +3463 Adoption +3464 Adoption +3465 Transfer +3466 Transfer +3467 Euthanasia +3468 Transfer +3469 Euthanasia +3470 Return_to_owner +3471 Adoption +3472 Adoption +3473 Adoption +3474 Adoption +3475 Transfer +3476 Adoption +3477 Transfer +3478 Adoption +3479 Adoption +3480 Adoption +3481 Adoption +3482 Transfer +3483 Transfer +3484 Adoption +3485 Transfer +3486 Adoption +3487 Adoption +3488 Adoption +3489 Transfer +3490 Transfer +3491 Transfer +3492 Euthanasia +3493 Adoption +3494 Transfer +3495 Adoption +3496 Transfer +3497 Euthanasia +3498 Adoption +3499 Euthanasia +3500 Adoption +3501 Adoption +3502 Transfer +3503 Transfer +3504 Return_to_owner +3505 Adoption +3506 Transfer +3507 Adoption +3508 Return_to_owner +3509 Transfer +3510 Return_to_owner +3511 Euthanasia +3512 Euthanasia +3513 Adoption +3514 Adoption +3515 Adoption +3516 Return_to_owner +3517 Transfer +3518 Adoption +3519 Adoption +3520 Return_to_owner +3521 Adoption +3522 Adoption +3523 Adoption +3524 Return_to_owner +3525 Return_to_owner +3526 Adoption +3527 Transfer +3528 Return_to_owner +3529 Adoption +3530 Transfer +3531 Transfer +3532 Return_to_owner +3533 Adoption +3534 Transfer +3535 Transfer +3536 Return_to_owner +3537 Adoption +3538 Adoption +3539 Adoption +3540 Return_to_owner +3541 Adoption +3542 Return_to_owner +3543 Adoption +3544 Return_to_owner +3545 Transfer +3546 Adoption +3547 Transfer +3548 Adoption +3549 Adoption +3550 Transfer +3551 Transfer +3552 Adoption +3553 Return_to_owner +3554 Transfer +3555 Transfer +3556 Adoption +3557 Adoption +3558 Return_to_owner +3559 Return_to_owner +3560 Adoption +3561 Return_to_owner +3562 Return_to_owner +3563 Euthanasia +3564 Return_to_owner +3565 Transfer +3566 Return_to_owner +3567 Adoption +3568 Adoption +3569 Transfer +3570 Transfer +3571 Transfer +3572 Euthanasia +3573 Return_to_owner +3574 Return_to_owner +3575 Transfer +3576 Return_to_owner +3577 Transfer +3578 Transfer +3579 Return_to_owner +3580 Transfer +3581 Adoption +3582 Adoption +3583 Return_to_owner +3584 Transfer +3585 Adoption +3586 Transfer +3587 Adoption +3588 Adoption +3589 Adoption +3590 Return_to_owner +3591 Transfer +3592 Transfer +3593 Return_to_owner +3594 Return_to_owner +3595 Return_to_owner +3596 Adoption +3597 Adoption +3598 Adoption +3599 Adoption +3600 Adoption +3601 Transfer +3602 Transfer +3603 Transfer +3604 Euthanasia +3605 Return_to_owner +3606 Transfer +3607 Transfer +3608 Adoption +3609 Transfer +3610 Transfer +3611 Return_to_owner +3612 Transfer +3613 Return_to_owner +3614 Transfer +3615 Adoption +3616 Euthanasia +3617 Transfer +3618 Transfer +3619 Transfer +3620 Transfer +3621 Transfer +3622 Return_to_owner +3623 Adoption +3624 Return_to_owner +3625 Transfer +3626 Adoption +3627 Return_to_owner +3628 Adoption +3629 Transfer +3630 Return_to_owner +3631 Adoption +3632 Adoption +3633 Transfer +3634 Adoption +3635 Transfer +3636 Adoption +3637 Return_to_owner +3638 Transfer +3639 Adoption +3640 Transfer +3641 Transfer +3642 Adoption +3643 Adoption +3644 Adoption +3645 Adoption +3646 Return_to_owner +3647 Return_to_owner +3648 Adoption +3649 Adoption +3650 Transfer +3651 Adoption +3652 Return_to_owner +3653 Transfer +3654 Transfer +3655 Adoption +3656 Transfer +3657 Transfer +3658 Return_to_owner +3659 Adoption +3660 Transfer +3661 Transfer +3662 Transfer +3663 Transfer +3664 Adoption +3665 Adoption +3666 Adoption +3667 Return_to_owner +3668 Transfer +3669 Adoption +3670 Adoption +3671 Adoption +3672 Return_to_owner +3673 Adoption +3674 Transfer +3675 Return_to_owner +3676 Transfer +3677 Transfer +3678 Adoption +3679 Return_to_owner +3680 Transfer +3681 Return_to_owner +3682 Adoption +3683 Adoption +3684 Return_to_owner +3685 Adoption +3686 Adoption +3687 Return_to_owner +3688 Adoption +3689 Return_to_owner +3690 Transfer +3691 Adoption +3692 Return_to_owner +3693 Transfer +3694 Transfer +3695 Return_to_owner +3696 Adoption +3697 Transfer +3698 Adoption +3699 Adoption +3700 Adoption +3701 Transfer +3702 Adoption +3703 Transfer +3704 Return_to_owner +3705 Adoption +3706 Transfer +3707 Euthanasia +3708 Return_to_owner +3709 Transfer +3710 Adoption +3711 Transfer +3712 Adoption +3713 Return_to_owner +3714 Transfer +3715 Transfer +3716 Transfer +3717 Adoption +3718 Return_to_owner +3719 Transfer +3720 Adoption +3721 Return_to_owner +3722 Return_to_owner +3723 Adoption +3724 Adoption +3725 Transfer +3726 Adoption +3727 Adoption +3728 Adoption +3729 Adoption +3730 Adoption +3731 Adoption +3732 Adoption +3733 Euthanasia +3734 Return_to_owner +3735 Transfer +3736 Transfer +3737 Adoption +3738 Transfer +3739 Transfer +3740 Euthanasia +3741 Transfer +3742 Transfer +3743 Adoption +3744 Return_to_owner +3745 Adoption +3746 Return_to_owner +3747 Transfer +3748 Adoption +3749 Transfer +3750 Transfer +3751 Transfer +3752 Adoption +3753 Euthanasia +3754 Transfer +3755 Return_to_owner +3756 Adoption +3757 Transfer +3758 Adoption +3759 Transfer +3760 Transfer +3761 Transfer +3762 Transfer +3763 Adoption +3764 Adoption +3765 Died +3766 Transfer +3767 Adoption +3768 Return_to_owner +3769 Euthanasia +3770 Transfer +3771 Euthanasia +3772 Adoption +3773 Euthanasia +3774 Adoption +3775 Adoption +3776 Transfer +3777 Transfer +3778 Adoption +3779 Return_to_owner +3780 Transfer +3781 Transfer +3782 Return_to_owner +3783 Return_to_owner +3784 Adoption +3785 Euthanasia +3786 Return_to_owner +3787 Return_to_owner +3788 Adoption +3789 Euthanasia +3790 Return_to_owner +3791 Transfer +3792 Died +3793 Return_to_owner +3794 Return_to_owner +3795 Transfer +3796 Transfer +3797 Euthanasia +3798 Transfer +3799 Euthanasia +3800 Return_to_owner +3801 Transfer +3802 Adoption +3803 Return_to_owner +3804 Transfer +3805 Adoption +3806 Adoption +3807 Adoption +3808 Adoption +3809 Adoption +3810 Transfer +3811 Adoption +3812 Return_to_owner +3813 Return_to_owner +3814 Transfer +3815 Transfer +3816 Adoption +3817 Adoption +3818 Euthanasia +3819 Transfer +3820 Transfer +3821 Adoption +3822 Return_to_owner +3823 Transfer +3824 Transfer +3825 Transfer +3826 Return_to_owner +3827 Return_to_owner +3828 Adoption +3829 Transfer +3830 Return_to_owner +3831 Transfer +3832 Adoption +3833 Adoption +3834 Transfer +3835 Return_to_owner +3836 Transfer +3837 Adoption +3838 Transfer +3839 Transfer +3840 Transfer +3841 Adoption +3842 Adoption +3843 Transfer +3844 Adoption +3845 Adoption +3846 Return_to_owner +3847 Return_to_owner +3848 Return_to_owner +3849 Adoption +3850 Adoption +3851 Transfer +3852 Transfer +3853 Adoption +3854 Transfer +3855 Transfer +3856 Adoption +3857 Transfer +3858 Transfer +3859 Adoption +3860 Return_to_owner +3861 Transfer +3862 Euthanasia +3863 Transfer +3864 Euthanasia +3865 Adoption +3866 Return_to_owner +3867 Transfer +3868 Adoption +3869 Adoption +3870 Transfer +3871 Return_to_owner +3872 Euthanasia +3873 Transfer +3874 Return_to_owner +3875 Euthanasia +3876 Transfer +3877 Adoption +3878 Adoption +3879 Adoption +3880 Transfer +3881 Transfer +3882 Transfer +3883 Adoption +3884 Transfer +3885 Adoption +3886 Adoption +3887 Return_to_owner +3888 Return_to_owner +3889 Adoption +3890 Adoption +3891 Transfer +3892 Euthanasia +3893 Transfer +3894 Return_to_owner +3895 Adoption +3896 Adoption +3897 Adoption +3898 Euthanasia +3899 Adoption +3900 Adoption +3901 Adoption +3902 Adoption +3903 Adoption +3904 Adoption +3905 Euthanasia +3906 Adoption +3907 Transfer +3908 Adoption +3909 Return_to_owner +3910 Adoption +3911 Transfer +3912 Return_to_owner +3913 Adoption +3914 Adoption +3915 Transfer +3916 Return_to_owner +3917 Adoption +3918 Euthanasia +3919 Adoption +3920 Transfer +3921 Transfer +3922 Adoption +3923 Return_to_owner +3924 Transfer +3925 Transfer +3926 Adoption +3927 Adoption +3928 Adoption +3929 Transfer +3930 Transfer +3931 Transfer +3932 Transfer +3933 Return_to_owner +3934 Adoption +3935 Euthanasia +3936 Adoption +3937 Transfer +3938 Transfer +3939 Adoption +3940 Transfer +3941 Adoption +3942 Transfer +3943 Return_to_owner +3944 Euthanasia +3945 Euthanasia +3946 Adoption +3947 Return_to_owner +3948 Transfer +3949 Transfer +3950 Adoption +3951 Adoption +3952 Adoption +3953 Transfer +3954 Transfer +3955 Transfer +3956 Transfer +3957 Transfer +3958 Transfer +3959 Transfer +3960 Return_to_owner +3961 Return_to_owner +3962 Return_to_owner +3963 Adoption +3964 Euthanasia +3965 Adoption +3966 Transfer +3967 Return_to_owner +3968 Return_to_owner +3969 Return_to_owner +3970 Euthanasia +3971 Return_to_owner +3972 Return_to_owner +3973 Adoption +3974 Transfer +3975 Return_to_owner +3976 Transfer +3977 Euthanasia +3978 Transfer +3979 Euthanasia +3980 Return_to_owner +3981 Euthanasia +3982 Adoption +3983 Adoption +3984 Transfer +3985 Adoption +3986 Transfer +3987 Transfer +3988 Adoption +3989 Adoption +3990 Transfer +3991 Transfer +3992 Adoption +3993 Adoption +3994 Return_to_owner +3995 Return_to_owner +3996 Transfer +3997 Return_to_owner +3998 Transfer +3999 Return_to_owner +4000 Transfer +4001 Adoption +4002 Transfer +4003 Adoption +4004 Transfer +4005 Transfer +4006 Adoption +4007 Transfer +4008 Adoption +4009 Adoption +4010 Transfer +4011 Transfer +4012 Transfer +4013 Transfer +4014 Transfer +4015 Adoption +4016 Transfer +4017 Transfer +4018 Transfer +4019 Adoption +4020 Return_to_owner +4021 Adoption +4022 Adoption +4023 Transfer +4024 Transfer +4025 Euthanasia +4026 Return_to_owner +4027 Adoption +4028 Transfer +4029 Adoption +4030 Transfer +4031 Adoption +4032 Adoption +4033 Adoption +4034 Adoption +4035 Return_to_owner +4036 Transfer +4037 Euthanasia +4038 Transfer +4039 Transfer +4040 Adoption +4041 Return_to_owner +4042 Adoption +4043 Adoption +4044 Transfer +4045 Adoption +4046 Return_to_owner +4047 Transfer +4048 Transfer +4049 Transfer +4050 Adoption +4051 Transfer +4052 Euthanasia +4053 Adoption +4054 Return_to_owner +4055 Adoption +4056 Transfer +4057 Adoption +4058 Transfer +4059 Adoption +4060 Return_to_owner +4061 Adoption +4062 Transfer +4063 Adoption +4064 Adoption +4065 Adoption +4066 Transfer +4067 Transfer +4068 Transfer +4069 Adoption +4070 Return_to_owner +4071 Euthanasia +4072 Return_to_owner +4073 Return_to_owner +4074 Adoption +4075 Adoption +4076 Adoption +4077 Return_to_owner +4078 Transfer +4079 Adoption +4080 Transfer +4081 Adoption +4082 Transfer +4083 Return_to_owner +4084 Transfer +4085 Transfer +4086 Return_to_owner +4087 Transfer +4088 Return_to_owner +4089 Transfer +4090 Euthanasia +4091 Adoption +4092 Transfer +4093 Euthanasia +4094 Adoption +4095 Return_to_owner +4096 Euthanasia +4097 Transfer +4098 Euthanasia +4099 Transfer +4100 Return_to_owner +4101 Euthanasia +4102 Adoption +4103 Transfer +4104 Transfer +4105 Return_to_owner +4106 Transfer +4107 Adoption +4108 Adoption +4109 Transfer +4110 Adoption +4111 Return_to_owner +4112 Return_to_owner +4113 Transfer +4114 Euthanasia +4115 Return_to_owner +4116 Transfer +4117 Transfer +4118 Euthanasia +4119 Adoption +4120 Adoption +4121 Transfer +4122 Transfer +4123 Transfer +4124 Transfer +4125 Adoption +4126 Return_to_owner +4127 Transfer +4128 Adoption +4129 Return_to_owner +4130 Return_to_owner +4131 Transfer +4132 Adoption +4133 Adoption +4134 Return_to_owner +4135 Adoption +4136 Transfer +4137 Adoption +4138 Transfer +4139 Adoption +4140 Adoption +4141 Adoption +4142 Adoption +4143 Adoption +4144 Transfer +4145 Transfer +4146 Transfer +4147 Transfer +4148 Transfer +4149 Adoption +4150 Return_to_owner +4151 Transfer +4152 Transfer +4153 Transfer +4154 Transfer +4155 Transfer +4156 Adoption +4157 Adoption +4158 Transfer +4159 Transfer +4160 Euthanasia +4161 Return_to_owner +4162 Adoption +4163 Adoption +4164 Transfer +4165 Transfer +4166 Adoption +4167 Adoption +4168 Adoption +4169 Transfer +4170 Adoption +4171 Transfer +4172 Adoption +4173 Transfer +4174 Adoption +4175 Euthanasia +4176 Adoption +4177 Transfer +4178 Adoption +4179 Return_to_owner +4180 Adoption +4181 Return_to_owner +4182 Return_to_owner +4183 Adoption +4184 Adoption +4185 Adoption +4186 Adoption +4187 Transfer +4188 Adoption +4189 Adoption +4190 Transfer +4191 Adoption +4192 Euthanasia +4193 Adoption +4194 Return_to_owner +4195 Transfer +4196 Transfer +4197 Euthanasia +4198 Adoption +4199 Return_to_owner +4200 Return_to_owner +4201 Transfer +4202 Transfer +4203 Transfer +4204 Euthanasia +4205 Adoption +4206 Adoption +4207 Return_to_owner +4208 Adoption +4209 Transfer +4210 Return_to_owner +4211 Euthanasia +4212 Return_to_owner +4213 Transfer +4214 Return_to_owner +4215 Transfer +4216 Adoption +4217 Transfer +4218 Adoption +4219 Transfer +4220 Adoption +4221 Euthanasia +4222 Adoption +4223 Adoption +4224 Return_to_owner +4225 Adoption +4226 Euthanasia +4227 Euthanasia +4228 Transfer +4229 Transfer +4230 Adoption +4231 Transfer +4232 Transfer +4233 Adoption +4234 Adoption +4235 Return_to_owner +4236 Adoption +4237 Adoption +4238 Transfer +4239 Adoption +4240 Adoption +4241 Transfer +4242 Adoption +4243 Transfer +4244 Return_to_owner +4245 Transfer +4246 Adoption +4247 Adoption +4248 Transfer +4249 Adoption +4250 Transfer +4251 Adoption +4252 Transfer +4253 Adoption +4254 Adoption +4255 Adoption +4256 Adoption +4257 Return_to_owner +4258 Return_to_owner +4259 Transfer +4260 Transfer +4261 Return_to_owner +4262 Transfer +4263 Transfer +4264 Adoption +4265 Transfer +4266 Adoption +4267 Adoption +4268 Return_to_owner +4269 Transfer +4270 Transfer +4271 Transfer +4272 Transfer +4273 Adoption +4274 Transfer +4275 Adoption +4276 Transfer +4277 Transfer +4278 Return_to_owner +4279 Adoption +4280 Euthanasia +4281 Adoption +4282 Adoption +4283 Return_to_owner +4284 Adoption +4285 Transfer +4286 Adoption +4287 Transfer +4288 Transfer +4289 Adoption +4290 Transfer +4291 Return_to_owner +4292 Transfer +4293 Adoption +4294 Transfer +4295 Euthanasia +4296 Adoption +4297 Transfer +4298 Adoption +4299 Transfer +4300 Transfer +4301 Euthanasia +4302 Adoption +4303 Transfer +4304 Return_to_owner +4305 Adoption +4306 Transfer +4307 Return_to_owner +4308 Adoption +4309 Return_to_owner +4310 Adoption +4311 Transfer +4312 Adoption +4313 Adoption +4314 Adoption +4315 Adoption +4316 Return_to_owner +4317 Adoption +4318 Adoption +4319 Transfer +4320 Transfer +4321 Return_to_owner +4322 Adoption +4323 Euthanasia +4324 Return_to_owner +4325 Adoption +4326 Adoption +4327 Transfer +4328 Return_to_owner +4329 Transfer +4330 Adoption +4331 Euthanasia +4332 Adoption +4333 Return_to_owner +4334 Transfer +4335 Transfer +4336 Return_to_owner +4337 Transfer +4338 Transfer +4339 Transfer +4340 Return_to_owner +4341 Adoption +4342 Adoption +4343 Adoption +4344 Adoption +4345 Adoption +4346 Adoption +4347 Return_to_owner +4348 Euthanasia +4349 Adoption +4350 Transfer +4351 Transfer +4352 Adoption +4353 Return_to_owner +4354 Transfer +4355 Return_to_owner +4356 Euthanasia +4357 Adoption +4358 Return_to_owner +4359 Euthanasia +4360 Transfer +4361 Return_to_owner +4362 Adoption +4363 Transfer +4364 Transfer +4365 Euthanasia +4366 Adoption +4367 Euthanasia +4368 Transfer +4369 Adoption +4370 Adoption +4371 Adoption +4372 Transfer +4373 Transfer +4374 Transfer +4375 Transfer +4376 Transfer +4377 Adoption +4378 Adoption +4379 Adoption +4380 Adoption +4381 Transfer +4382 Return_to_owner +4383 Transfer +4384 Adoption +4385 Adoption +4386 Euthanasia +4387 Return_to_owner +4388 Adoption +4389 Euthanasia +4390 Return_to_owner +4391 Adoption +4392 Transfer +4393 Transfer +4394 Died +4395 Transfer +4396 Transfer +4397 Transfer +4398 Transfer +4399 Transfer +4400 Euthanasia +4401 Adoption +4402 Adoption +4403 Adoption +4404 Adoption +4405 Adoption +4406 Adoption +4407 Adoption +4408 Transfer +4409 Adoption +4410 Euthanasia +4411 Transfer +4412 Transfer +4413 Adoption +4414 Transfer +4415 Return_to_owner +4416 Adoption +4417 Return_to_owner +4418 Transfer +4419 Transfer +4420 Transfer +4421 Transfer +4422 Adoption +4423 Adoption +4424 Adoption +4425 Transfer +4426 Transfer +4427 Transfer +4428 Adoption +4429 Adoption +4430 Transfer +4431 Adoption +4432 Adoption +4433 Return_to_owner +4434 Return_to_owner +4435 Return_to_owner +4436 Adoption +4437 Transfer +4438 Adoption +4439 Return_to_owner +4440 Adoption +4441 Adoption +4442 Transfer +4443 Transfer +4444 Adoption +4445 Adoption +4446 Adoption +4447 Adoption +4448 Adoption +4449 Adoption +4450 Return_to_owner +4451 Transfer +4452 Adoption +4453 Return_to_owner +4454 Died +4455 Return_to_owner +4456 Adoption +4457 Adoption +4458 Euthanasia +4459 Adoption +4460 Adoption +4461 Adoption +4462 Return_to_owner +4463 Transfer +4464 Adoption +4465 Transfer +4466 Adoption +4467 Adoption +4468 Return_to_owner +4469 Transfer +4470 Adoption +4471 Transfer +4472 Return_to_owner +4473 Transfer +4474 Transfer +4475 Return_to_owner +4476 Adoption +4477 Transfer +4478 Return_to_owner +4479 Adoption +4480 Return_to_owner +4481 Adoption +4482 Adoption +4483 Adoption +4484 Adoption +4485 Transfer +4486 Transfer +4487 Euthanasia +4488 Transfer +4489 Adoption +4490 Transfer +4491 Adoption +4492 Transfer +4493 Adoption +4494 Adoption +4495 Transfer +4496 Adoption +4497 Euthanasia +4498 Transfer +4499 Transfer +4500 Adoption +4501 Return_to_owner +4502 Transfer +4503 Return_to_owner +4504 Transfer +4505 Adoption +4506 Adoption +4507 Transfer +4508 Adoption +4509 Adoption +4510 Return_to_owner +4511 Adoption +4512 Transfer +4513 Adoption +4514 Transfer +4515 Return_to_owner +4516 Adoption +4517 Adoption +4518 Transfer +4519 Adoption +4520 Return_to_owner +4521 Transfer +4522 Adoption +4523 Return_to_owner +4524 Euthanasia +4525 Transfer +4526 Return_to_owner +4527 Return_to_owner +4528 Transfer +4529 Transfer +4530 Adoption +4531 Return_to_owner +4532 Transfer +4533 Adoption +4534 Adoption +4535 Return_to_owner +4536 Return_to_owner +4537 Transfer +4538 Adoption +4539 Transfer +4540 Euthanasia +4541 Return_to_owner +4542 Adoption +4543 Adoption +4544 Adoption +4545 Adoption +4546 Adoption +4547 Transfer +4548 Transfer +4549 Adoption +4550 Transfer +4551 Transfer +4552 Transfer +4553 Euthanasia +4554 Transfer +4555 Transfer +4556 Adoption +4557 Transfer +4558 Transfer +4559 Return_to_owner +4560 Euthanasia +4561 Adoption +4562 Adoption +4563 Adoption +4564 Return_to_owner +4565 Adoption +4566 Adoption +4567 Adoption +4568 Adoption +4569 Return_to_owner +4570 Euthanasia +4571 Adoption +4572 Adoption +4573 Transfer +4574 Adoption +4575 Transfer +4576 Transfer +4577 Transfer +4578 Transfer +4579 Return_to_owner +4580 Transfer +4581 Adoption +4582 Adoption +4583 Adoption +4584 Transfer +4585 Return_to_owner +4586 Adoption +4587 Adoption +4588 Adoption +4589 Transfer +4590 Transfer +4591 Adoption +4592 Adoption +4593 Adoption +4594 Adoption +4595 Adoption +4596 Transfer +4597 Transfer +4598 Adoption +4599 Euthanasia +4600 Transfer +4601 Transfer +4602 Transfer +4603 Adoption +4604 Return_to_owner +4605 Return_to_owner +4606 Transfer +4607 Return_to_owner +4608 Adoption +4609 Return_to_owner +4610 Adoption +4611 Transfer +4612 Adoption +4613 Transfer +4614 Return_to_owner +4615 Adoption +4616 Adoption +4617 Adoption +4618 Adoption +4619 Transfer +4620 Transfer +4621 Transfer +4622 Adoption +4623 Transfer +4624 Adoption +4625 Adoption +4626 Return_to_owner +4627 Transfer +4628 Transfer +4629 Euthanasia +4630 Return_to_owner +4631 Transfer +4632 Adoption +4633 Adoption +4634 Transfer +4635 Euthanasia +4636 Adoption +4637 Euthanasia +4638 Adoption +4639 Adoption +4640 Transfer +4641 Adoption +4642 Adoption +4643 Transfer +4644 Euthanasia +4645 Return_to_owner +4646 Euthanasia +4647 Return_to_owner +4648 Transfer +4649 Adoption +4650 Transfer +4651 Adoption +4652 Return_to_owner +4653 Adoption +4654 Transfer +4655 Transfer +4656 Adoption +4657 Transfer +4658 Adoption +4659 Transfer +4660 Transfer +4661 Transfer +4662 Return_to_owner +4663 Adoption +4664 Adoption +4665 Adoption +4666 Transfer +4667 Adoption +4668 Adoption +4669 Adoption +4670 Adoption +4671 Adoption +4672 Adoption +4673 Adoption +4674 Adoption +4675 Return_to_owner +4676 Transfer +4677 Return_to_owner +4678 Return_to_owner +4679 Adoption +4680 Transfer +4681 Adoption +4682 Adoption +4683 Adoption +4684 Return_to_owner +4685 Adoption +4686 Transfer +4687 Adoption +4688 Transfer +4689 Adoption +4690 Transfer +4691 Transfer +4692 Adoption +4693 Return_to_owner +4694 Adoption +4695 Adoption +4696 Adoption +4697 Adoption +4698 Adoption +4699 Transfer +4700 Adoption +4701 Return_to_owner +4702 Transfer +4703 Adoption +4704 Adoption +4705 Died +4706 Adoption +4707 Return_to_owner +4708 Adoption +4709 Adoption +4710 Adoption +4711 Transfer +4712 Adoption +4713 Return_to_owner +4714 Transfer +4715 Adoption +4716 Adoption +4717 Return_to_owner +4718 Adoption +4719 Transfer +4720 Transfer +4721 Transfer +4722 Adoption +4723 Adoption +4724 Adoption +4725 Return_to_owner +4726 Died +4727 Adoption +4728 Transfer +4729 Transfer +4730 Return_to_owner +4731 Died +4732 Adoption +4733 Adoption +4734 Return_to_owner +4735 Transfer +4736 Adoption +4737 Adoption +4738 Transfer +4739 Adoption +4740 Adoption +4741 Transfer +4742 Transfer +4743 Transfer +4744 Adoption +4745 Return_to_owner +4746 Adoption +4747 Adoption +4748 Adoption +4749 Adoption +4750 Adoption +4751 Adoption +4752 Transfer +4753 Adoption +4754 Euthanasia +4755 Adoption +4756 Transfer +4757 Return_to_owner +4758 Return_to_owner +4759 Return_to_owner +4760 Transfer +4761 Transfer +4762 Adoption +4763 Adoption +4764 Transfer +4765 Adoption +4766 Transfer +4767 Adoption +4768 Transfer +4769 Transfer +4770 Adoption +4771 Return_to_owner +4772 Return_to_owner +4773 Adoption +4774 Return_to_owner +4775 Transfer +4776 Adoption +4777 Adoption +4778 Return_to_owner +4779 Return_to_owner +4780 Return_to_owner +4781 Transfer +4782 Adoption +4783 Adoption +4784 Adoption +4785 Adoption +4786 Adoption +4787 Return_to_owner +4788 Adoption +4789 Return_to_owner +4790 Transfer +4791 Adoption +4792 Transfer +4793 Return_to_owner +4794 Transfer +4795 Adoption +4796 Adoption +4797 Transfer +4798 Adoption +4799 Transfer +4800 Adoption +4801 Transfer +4802 Return_to_owner +4803 Transfer +4804 Adoption +4805 Transfer +4806 Transfer +4807 Adoption +4808 Adoption +4809 Return_to_owner +4810 Adoption +4811 Adoption +4812 Return_to_owner +4813 Transfer +4814 Transfer +4815 Adoption +4816 Transfer +4817 Transfer +4818 Return_to_owner +4819 Adoption +4820 Adoption +4821 Transfer +4822 Transfer +4823 Adoption +4824 Transfer +4825 Euthanasia +4826 Transfer +4827 Adoption +4828 Adoption +4829 Transfer +4830 Return_to_owner +4831 Euthanasia +4832 Transfer +4833 Adoption +4834 Adoption +4835 Adoption +4836 Transfer +4837 Transfer +4838 Adoption +4839 Adoption +4840 Return_to_owner +4841 Return_to_owner +4842 Transfer +4843 Adoption +4844 Transfer +4845 Adoption +4846 Adoption +4847 Transfer +4848 Euthanasia +4849 Transfer +4850 Transfer +4851 Adoption +4852 Transfer +4853 Transfer +4854 Adoption +4855 Transfer +4856 Euthanasia +4857 Return_to_owner +4858 Transfer +4859 Transfer +4860 Transfer +4861 Return_to_owner +4862 Adoption +4863 Adoption +4864 Adoption +4865 Transfer +4866 Adoption +4867 Transfer +4868 Adoption +4869 Return_to_owner +4870 Adoption +4871 Transfer +4872 Transfer +4873 Transfer +4874 Adoption +4875 Transfer +4876 Adoption +4877 Return_to_owner +4878 Adoption +4879 Adoption +4880 Adoption +4881 Adoption +4882 Adoption +4883 Transfer +4884 Died +4885 Transfer +4886 Adoption +4887 Adoption +4888 Transfer +4889 Transfer +4890 Transfer +4891 Transfer +4892 Euthanasia +4893 Return_to_owner +4894 Adoption +4895 Adoption +4896 Transfer +4897 Return_to_owner +4898 Adoption +4899 Adoption +4900 Adoption +4901 Return_to_owner +4902 Adoption +4903 Adoption +4904 Adoption +4905 Return_to_owner +4906 Transfer +4907 Adoption +4908 Adoption +4909 Adoption +4910 Adoption +4911 Transfer +4912 Transfer +4913 Transfer +4914 Return_to_owner +4915 Adoption +4916 Transfer +4917 Return_to_owner +4918 Adoption +4919 Adoption +4920 Adoption +4921 Return_to_owner +4922 Transfer +4923 Return_to_owner +4924 Adoption +4925 Adoption +4926 Adoption +4927 Transfer +4928 Transfer +4929 Transfer +4930 Transfer +4931 Adoption +4932 Adoption +4933 Transfer +4934 Adoption +4935 Transfer +4936 Return_to_owner +4937 Adoption +4938 Adoption +4939 Adoption +4940 Adoption +4941 Return_to_owner +4942 Adoption +4943 Return_to_owner +4944 Adoption +4945 Transfer +4946 Adoption +4947 Adoption +4948 Return_to_owner +4949 Return_to_owner +4950 Adoption +4951 Return_to_owner +4952 Return_to_owner +4953 Adoption +4954 Adoption +4955 Transfer +4956 Adoption +4957 Transfer +4958 Transfer +4959 Transfer +4960 Adoption +4961 Return_to_owner +4962 Return_to_owner +4963 Adoption +4964 Adoption +4965 Adoption +4966 Transfer +4967 Return_to_owner +4968 Adoption +4969 Euthanasia +4970 Transfer +4971 Return_to_owner +4972 Return_to_owner +4973 Transfer +4974 Adoption +4975 Adoption +4976 Adoption +4977 Adoption +4978 Transfer +4979 Transfer +4980 Transfer +4981 Transfer +4982 Transfer +4983 Euthanasia +4984 Adoption +4985 Return_to_owner +4986 Adoption +4987 Adoption +4988 Adoption +4989 Transfer +4990 Euthanasia +4991 Transfer +4992 Return_to_owner +4993 Transfer +4994 Died +4995 Adoption +4996 Adoption +4997 Adoption +4998 Return_to_owner +4999 Adoption +5000 Adoption +5001 Adoption +5002 Return_to_owner +5003 Transfer +5004 Transfer +5005 Adoption +5006 Transfer +5007 Transfer +5008 Transfer +5009 Transfer +5010 Adoption +5011 Adoption +5012 Transfer +5013 Return_to_owner +5014 Transfer +5015 Transfer +5016 Return_to_owner +5017 Transfer +5018 Return_to_owner +5019 Transfer +5020 Transfer +5021 Adoption +5022 Return_to_owner +5023 Adoption +5024 Adoption +5025 Adoption +5026 Adoption +5027 Transfer +5028 Transfer +5029 Return_to_owner +5030 Adoption +5031 Return_to_owner +5032 Adoption +5033 Adoption +5034 Return_to_owner +5035 Adoption +5036 Adoption +5037 Transfer +5038 Adoption +5039 Adoption +5040 Transfer +5041 Transfer +5042 Transfer +5043 Transfer +5044 Adoption +5045 Adoption +5046 Transfer +5047 Transfer +5048 Adoption +5049 Transfer +5050 Adoption +5051 Transfer +5052 Return_to_owner +5053 Return_to_owner +5054 Transfer +5055 Return_to_owner +5056 Adoption +5057 Adoption +5058 Transfer +5059 Adoption +5060 Adoption +5061 Transfer +5062 Transfer +5063 Adoption +5064 Adoption +5065 Adoption +5066 Adoption +5067 Adoption +5068 Euthanasia +5069 Transfer +5070 Died +5071 Adoption +5072 Adoption +5073 Adoption +5074 Adoption +5075 Adoption +5076 Adoption +5077 Return_to_owner +5078 Adoption +5079 Adoption +5080 Adoption +5081 Euthanasia +5082 Euthanasia +5083 Transfer +5084 Transfer +5085 Adoption +5086 Return_to_owner +5087 Adoption +5088 Adoption +5089 Transfer +5090 Transfer +5091 Return_to_owner +5092 Return_to_owner +5093 Return_to_owner +5094 Return_to_owner +5095 Transfer +5096 Adoption +5097 Transfer +5098 Adoption +5099 Adoption +5100 Adoption +5101 Adoption +5102 Return_to_owner +5103 Transfer +5104 Adoption +5105 Return_to_owner +5106 Euthanasia +5107 Transfer +5108 Transfer +5109 Transfer +5110 Adoption +5111 Adoption +5112 Adoption +5113 Adoption +5114 Adoption +5115 Adoption +5116 Transfer +5117 Adoption +5118 Adoption +5119 Adoption +5120 Adoption +5121 Return_to_owner +5122 Transfer +5123 Adoption +5124 Transfer +5125 Return_to_owner +5126 Adoption +5127 Return_to_owner +5128 Transfer +5129 Transfer +5130 Return_to_owner +5131 Transfer +5132 Adoption +5133 Return_to_owner +5134 Adoption +5135 Adoption +5136 Adoption +5137 Transfer +5138 Adoption +5139 Transfer +5140 Transfer +5141 Adoption +5142 Transfer +5143 Transfer +5144 Return_to_owner +5145 Euthanasia +5146 Transfer +5147 Transfer +5148 Adoption +5149 Adoption +5150 Transfer +5151 Adoption +5152 Adoption +5153 Adoption +5154 Adoption +5155 Adoption +5156 Adoption +5157 Transfer +5158 Adoption +5159 Return_to_owner +5160 Transfer +5161 Transfer +5162 Transfer +5163 Adoption +5164 Return_to_owner +5165 Transfer +5166 Adoption +5167 Transfer +5168 Transfer +5169 Transfer +5170 Adoption +5171 Adoption +5172 Return_to_owner +5173 Transfer +5174 Adoption +5175 Adoption +5176 Adoption +5177 Adoption +5178 Return_to_owner +5179 Transfer +5180 Adoption +5181 Return_to_owner +5182 Return_to_owner +5183 Adoption +5184 Transfer +5185 Return_to_owner +5186 Adoption +5187 Transfer +5188 Adoption +5189 Transfer +5190 Transfer +5191 Adoption +5192 Adoption +5193 Adoption +5194 Return_to_owner +5195 Transfer +5196 Return_to_owner +5197 Adoption +5198 Transfer +5199 Euthanasia +5200 Adoption +5201 Adoption +5202 Transfer +5203 Adoption +5204 Transfer +5205 Return_to_owner +5206 Adoption +5207 Transfer +5208 Adoption +5209 Transfer +5210 Transfer +5211 Transfer +5212 Return_to_owner +5213 Return_to_owner +5214 Adoption +5215 Adoption +5216 Transfer +5217 Transfer +5218 Adoption +5219 Adoption +5220 Return_to_owner +5221 Transfer +5222 Return_to_owner +5223 Transfer +5224 Transfer +5225 Adoption +5226 Return_to_owner +5227 Transfer +5228 Adoption +5229 Return_to_owner +5230 Adoption +5231 Adoption +5232 Transfer +5233 Transfer +5234 Adoption +5235 Adoption +5236 Adoption +5237 Adoption +5238 Adoption +5239 Transfer +5240 Transfer +5241 Adoption +5242 Adoption +5243 Transfer +5244 Return_to_owner +5245 Adoption +5246 Adoption +5247 Return_to_owner +5248 Return_to_owner +5249 Return_to_owner +5250 Adoption +5251 Transfer +5252 Return_to_owner +5253 Euthanasia +5254 Transfer +5255 Euthanasia +5256 Transfer +5257 Adoption +5258 Adoption +5259 Adoption +5260 Return_to_owner +5261 Adoption +5262 Adoption +5263 Adoption +5264 Transfer +5265 Euthanasia +5266 Transfer +5267 Return_to_owner +5268 Euthanasia +5269 Return_to_owner +5270 Return_to_owner +5271 Transfer +5272 Transfer +5273 Transfer +5274 Return_to_owner +5275 Transfer +5276 Transfer +5277 Return_to_owner +5278 Return_to_owner +5279 Adoption +5280 Transfer +5281 Adoption +5282 Adoption +5283 Euthanasia +5284 Return_to_owner +5285 Transfer +5286 Adoption +5287 Adoption +5288 Euthanasia +5289 Return_to_owner +5290 Adoption +5291 Transfer +5292 Transfer +5293 Transfer +5294 Euthanasia +5295 Adoption +5296 Transfer +5297 Euthanasia +5298 Adoption +5299 Adoption +5300 Return_to_owner +5301 Adoption +5302 Euthanasia +5303 Adoption +5304 Adoption +5305 Transfer +5306 Adoption +5307 Adoption +5308 Transfer +5309 Adoption +5310 Adoption +5311 Adoption +5312 Return_to_owner +5313 Transfer +5314 Transfer +5315 Euthanasia +5316 Return_to_owner +5317 Transfer +5318 Return_to_owner +5319 Adoption +5320 Adoption +5321 Transfer +5322 Adoption +5323 Adoption +5324 Adoption +5325 Return_to_owner +5326 Adoption +5327 Transfer +5328 Died +5329 Adoption +5330 Transfer +5331 Transfer +5332 Return_to_owner +5333 Transfer +5334 Adoption +5335 Transfer +5336 Adoption +5337 Adoption +5338 Return_to_owner +5339 Transfer +5340 Return_to_owner +5341 Return_to_owner +5342 Adoption +5343 Return_to_owner +5344 Adoption +5345 Adoption +5346 Return_to_owner +5347 Transfer +5348 Adoption +5349 Euthanasia +5350 Adoption +5351 Transfer +5352 Adoption +5353 Transfer +5354 Adoption +5355 Transfer +5356 Transfer +5357 Adoption +5358 Adoption +5359 Euthanasia +5360 Transfer +5361 Adoption +5362 Transfer +5363 Adoption +5364 Adoption +5365 Adoption +5366 Transfer +5367 Return_to_owner +5368 Adoption +5369 Transfer +5370 Adoption +5371 Euthanasia +5372 Adoption +5373 Transfer +5374 Adoption +5375 Return_to_owner +5376 Adoption +5377 Adoption +5378 Adoption +5379 Adoption +5380 Transfer +5381 Transfer +5382 Adoption +5383 Return_to_owner +5384 Adoption +5385 Adoption +5386 Euthanasia +5387 Transfer +5388 Transfer +5389 Return_to_owner +5390 Adoption +5391 Transfer +5392 Return_to_owner +5393 Return_to_owner +5394 Transfer +5395 Transfer +5396 Adoption +5397 Adoption +5398 Adoption +5399 Adoption +5400 Adoption +5401 Adoption +5402 Adoption +5403 Return_to_owner +5404 Transfer +5405 Euthanasia +5406 Adoption +5407 Adoption +5408 Transfer +5409 Return_to_owner +5410 Adoption +5411 Transfer +5412 Transfer +5413 Return_to_owner +5414 Transfer +5415 Adoption +5416 Adoption +5417 Return_to_owner +5418 Adoption +5419 Adoption +5420 Adoption +5421 Adoption +5422 Return_to_owner +5423 Transfer +5424 Transfer +5425 Transfer +5426 Euthanasia +5427 Adoption +5428 Transfer +5429 Transfer +5430 Adoption +5431 Adoption +5432 Transfer +5433 Transfer +5434 Euthanasia +5435 Transfer +5436 Adoption +5437 Return_to_owner +5438 Return_to_owner +5439 Return_to_owner +5440 Transfer +5441 Adoption +5442 Transfer +5443 Transfer +5444 Adoption +5445 Adoption +5446 Return_to_owner +5447 Transfer +5448 Transfer +5449 Transfer +5450 Transfer +5451 Return_to_owner +5452 Euthanasia +5453 Adoption +5454 Transfer +5455 Adoption +5456 Adoption +5457 Died +5458 Euthanasia +5459 Transfer +5460 Return_to_owner +5461 Adoption +5462 Adoption +5463 Return_to_owner +5464 Transfer +5465 Transfer +5466 Transfer +5467 Transfer +5468 Return_to_owner +5469 Euthanasia +5470 Euthanasia +5471 Euthanasia +5472 Adoption +5473 Transfer +5474 Return_to_owner +5475 Transfer +5476 Return_to_owner +5477 Adoption +5478 Adoption +5479 Transfer +5480 Transfer +5481 Transfer +5482 Adoption +5483 Return_to_owner +5484 Transfer +5485 Transfer +5486 Transfer +5487 Transfer +5488 Adoption +5489 Transfer +5490 Adoption +5491 Euthanasia +5492 Adoption +5493 Transfer +5494 Adoption +5495 Transfer +5496 Euthanasia +5497 Adoption +5498 Adoption +5499 Transfer +5500 Transfer +5501 Transfer +5502 Adoption +5503 Transfer +5504 Transfer +5505 Adoption +5506 Transfer +5507 Adoption +5508 Return_to_owner +5509 Adoption +5510 Return_to_owner +5511 Transfer +5512 Transfer +5513 Return_to_owner +5514 Adoption +5515 Return_to_owner +5516 Return_to_owner +5517 Transfer +5518 Return_to_owner +5519 Adoption +5520 Transfer +5521 Adoption +5522 Return_to_owner +5523 Transfer +5524 Return_to_owner +5525 Adoption +5526 Adoption +5527 Return_to_owner +5528 Adoption +5529 Return_to_owner +5530 Adoption +5531 Euthanasia +5532 Return_to_owner +5533 Transfer +5534 Adoption +5535 Return_to_owner +5536 Adoption +5537 Return_to_owner +5538 Transfer +5539 Adoption +5540 Adoption +5541 Adoption +5542 Adoption +5543 Adoption +5544 Adoption +5545 Transfer +5546 Euthanasia +5547 Adoption +5548 Transfer +5549 Adoption +5550 Adoption +5551 Return_to_owner +5552 Adoption +5553 Transfer +5554 Transfer +5555 Adoption +5556 Return_to_owner +5557 Adoption +5558 Adoption +5559 Transfer +5560 Adoption +5561 Return_to_owner +5562 Transfer +5563 Transfer +5564 Adoption +5565 Return_to_owner +5566 Transfer +5567 Return_to_owner +5568 Transfer +5569 Transfer +5570 Adoption +5571 Transfer +5572 Adoption +5573 Adoption +5574 Transfer +5575 Transfer +5576 Adoption +5577 Adoption +5578 Transfer +5579 Return_to_owner +5580 Adoption +5581 Adoption +5582 Adoption +5583 Adoption +5584 Adoption +5585 Died +5586 Adoption +5587 Adoption +5588 Return_to_owner +5589 Adoption +5590 Transfer +5591 Adoption +5592 Adoption +5593 Return_to_owner +5594 Transfer +5595 Adoption +5596 Transfer +5597 Transfer +5598 Adoption +5599 Adoption +5600 Euthanasia +5601 Adoption +5602 Transfer +5603 Adoption +5604 Return_to_owner +5605 Return_to_owner +5606 Adoption +5607 Return_to_owner +5608 Adoption +5609 Return_to_owner +5610 Transfer +5611 Adoption +5612 Euthanasia +5613 Adoption +5614 Return_to_owner +5615 Euthanasia +5616 Return_to_owner +5617 Return_to_owner +5618 Return_to_owner +5619 Return_to_owner +5620 Transfer +5621 Transfer +5622 Adoption +5623 Adoption +5624 Adoption +5625 Transfer +5626 Adoption +5627 Transfer +5628 Return_to_owner +5629 Adoption +5630 Adoption +5631 Return_to_owner +5632 Return_to_owner +5633 Adoption +5634 Adoption +5635 Return_to_owner +5636 Transfer +5637 Adoption +5638 Adoption +5639 Adoption +5640 Adoption +5641 Adoption +5642 Adoption +5643 Adoption +5644 Adoption +5645 Adoption +5646 Adoption +5647 Euthanasia +5648 Adoption +5649 Return_to_owner +5650 Return_to_owner +5651 Adoption +5652 Transfer +5653 Adoption +5654 Adoption +5655 Transfer +5656 Adoption +5657 Return_to_owner +5658 Adoption +5659 Transfer +5660 Adoption +5661 Return_to_owner +5662 Return_to_owner +5663 Adoption +5664 Transfer +5665 Return_to_owner +5666 Return_to_owner +5667 Return_to_owner +5668 Adoption +5669 Adoption +5670 Transfer +5671 Adoption +5672 Transfer +5673 Return_to_owner +5674 Return_to_owner +5675 Transfer +5676 Adoption +5677 Adoption +5678 Return_to_owner +5679 Return_to_owner +5680 Adoption +5681 Transfer +5682 Return_to_owner +5683 Transfer +5684 Return_to_owner +5685 Adoption +5686 Euthanasia +5687 Transfer +5688 Adoption +5689 Adoption +5690 Euthanasia +5691 Transfer +5692 Return_to_owner +5693 Adoption +5694 Adoption +5695 Return_to_owner +5696 Euthanasia +5697 Transfer +5698 Adoption +5699 Adoption +5700 Return_to_owner +5701 Adoption +5702 Adoption +5703 Return_to_owner +5704 Transfer +5705 Adoption +5706 Adoption +5707 Adoption +5708 Transfer +5709 Transfer +5710 Adoption +5711 Transfer +5712 Return_to_owner +5713 Return_to_owner +5714 Return_to_owner +5715 Died +5716 Adoption +5717 Transfer +5718 Adoption +5719 Adoption +5720 Adoption +5721 Return_to_owner +5722 Transfer +5723 Transfer +5724 Return_to_owner +5725 Adoption +5726 Adoption +5727 Adoption +5728 Transfer +5729 Adoption +5730 Transfer +5731 Adoption +5732 Adoption +5733 Transfer +5734 Euthanasia +5735 Return_to_owner +5736 Adoption +5737 Return_to_owner +5738 Adoption +5739 Transfer +5740 Return_to_owner +5741 Adoption +5742 Return_to_owner +5743 Transfer +5744 Return_to_owner +5745 Adoption +5746 Transfer +5747 Transfer +5748 Adoption +5749 Adoption +5750 Euthanasia +5751 Return_to_owner +5752 Transfer +5753 Adoption +5754 Adoption +5755 Return_to_owner +5756 Return_to_owner +5757 Transfer +5758 Transfer +5759 Adoption +5760 Adoption +5761 Adoption +5762 Adoption +5763 Adoption +5764 Transfer +5765 Adoption +5766 Euthanasia +5767 Adoption +5768 Adoption +5769 Transfer +5770 Adoption +5771 Adoption +5772 Adoption +5773 Transfer +5774 Adoption +5775 Adoption +5776 Adoption +5777 Euthanasia +5778 Adoption +5779 Adoption +5780 Transfer +5781 Transfer +5782 Adoption +5783 Adoption +5784 Adoption +5785 Transfer +5786 Transfer +5787 Adoption +5788 Transfer +5789 Transfer +5790 Adoption +5791 Transfer +5792 Transfer +5793 Transfer +5794 Transfer +5795 Adoption +5796 Return_to_owner +5797 Adoption +5798 Adoption +5799 Adoption +5800 Transfer +5801 Transfer +5802 Return_to_owner +5803 Adoption +5804 Adoption +5805 Return_to_owner +5806 Adoption +5807 Adoption +5808 Adoption +5809 Return_to_owner +5810 Transfer +5811 Return_to_owner +5812 Adoption +5813 Return_to_owner +5814 Adoption +5815 Transfer +5816 Adoption +5817 Adoption +5818 Adoption +5819 Adoption +5820 Transfer +5821 Adoption +5822 Adoption +5823 Transfer +5824 Adoption +5825 Adoption +5826 Transfer +5827 Adoption +5828 Return_to_owner +5829 Adoption +5830 Adoption +5831 Adoption +5832 Transfer +5833 Transfer +5834 Transfer +5835 Transfer +5836 Return_to_owner +5837 Transfer +5838 Adoption +5839 Transfer +5840 Adoption +5841 Transfer +5842 Return_to_owner +5843 Transfer +5844 Transfer +5845 Transfer +5846 Euthanasia +5847 Transfer +5848 Adoption +5849 Adoption +5850 Adoption +5851 Adoption +5852 Transfer +5853 Return_to_owner +5854 Adoption +5855 Return_to_owner +5856 Transfer +5857 Return_to_owner +5858 Transfer +5859 Adoption +5860 Transfer +5861 Adoption +5862 Adoption +5863 Transfer +5864 Adoption +5865 Transfer +5866 Transfer +5867 Transfer +5868 Transfer +5869 Transfer +5870 Return_to_owner +5871 Return_to_owner +5872 Transfer +5873 Adoption +5874 Adoption +5875 Adoption +5876 Adoption +5877 Euthanasia +5878 Died +5879 Died +5880 Return_to_owner +5881 Transfer +5882 Adoption +5883 Transfer +5884 Transfer +5885 Transfer +5886 Adoption +5887 Transfer +5888 Return_to_owner +5889 Transfer +5890 Euthanasia +5891 Adoption +5892 Adoption +5893 Transfer +5894 Adoption +5895 Transfer +5896 Transfer +5897 Adoption +5898 Transfer +5899 Adoption +5900 Adoption +5901 Euthanasia +5902 Return_to_owner +5903 Adoption +5904 Adoption +5905 Return_to_owner +5906 Transfer +5907 Transfer +5908 Return_to_owner +5909 Adoption +5910 Adoption +5911 Adoption +5912 Adoption +5913 Euthanasia +5914 Euthanasia +5915 Euthanasia +5916 Adoption +5917 Transfer +5918 Adoption +5919 Transfer +5920 Euthanasia +5921 Transfer +5922 Euthanasia +5923 Transfer +5924 Adoption +5925 Adoption +5926 Adoption +5927 Transfer +5928 Adoption +5929 Transfer +5930 Adoption +5931 Transfer +5932 Return_to_owner +5933 Transfer +5934 Transfer +5935 Adoption +5936 Adoption +5937 Transfer +5938 Died +5939 Return_to_owner +5940 Return_to_owner +5941 Adoption +5942 Adoption +5943 Transfer +5944 Transfer +5945 Adoption +5946 Transfer +5947 Adoption +5948 Transfer +5949 Return_to_owner +5950 Transfer +5951 Adoption +5952 Transfer +5953 Adoption +5954 Transfer +5955 Return_to_owner +5956 Adoption +5957 Euthanasia +5958 Adoption +5959 Adoption +5960 Transfer +5961 Return_to_owner +5962 Euthanasia +5963 Return_to_owner +5964 Transfer +5965 Adoption +5966 Transfer +5967 Return_to_owner +5968 Transfer +5969 Transfer +5970 Transfer +5971 Return_to_owner +5972 Adoption +5973 Adoption +5974 Adoption +5975 Transfer +5976 Return_to_owner +5977 Adoption +5978 Transfer +5979 Adoption +5980 Adoption +5981 Adoption +5982 Return_to_owner +5983 Transfer +5984 Transfer +5985 Return_to_owner +5986 Transfer +5987 Adoption +5988 Return_to_owner +5989 Return_to_owner +5990 Return_to_owner +5991 Transfer +5992 Transfer +5993 Adoption +5994 Transfer +5995 Adoption +5996 Transfer +5997 Transfer +5998 Transfer +5999 Adoption +6000 Died +6001 Return_to_owner +6002 Euthanasia +6003 Return_to_owner +6004 Adoption +6005 Transfer +6006 Transfer +6007 Transfer +6008 Transfer +6009 Transfer +6010 Transfer +6011 Return_to_owner +6012 Return_to_owner +6013 Transfer +6014 Transfer +6015 Adoption +6016 Euthanasia +6017 Euthanasia +6018 Adoption +6019 Adoption +6020 Adoption +6021 Transfer +6022 Adoption +6023 Adoption +6024 Adoption +6025 Transfer +6026 Transfer +6027 Adoption +6028 Transfer +6029 Transfer +6030 Adoption +6031 Died +6032 Adoption +6033 Adoption +6034 Return_to_owner +6035 Transfer +6036 Adoption +6037 Adoption +6038 Transfer +6039 Transfer +6040 Return_to_owner +6041 Adoption +6042 Adoption +6043 Transfer +6044 Adoption +6045 Adoption +6046 Return_to_owner +6047 Adoption +6048 Died +6049 Euthanasia +6050 Adoption +6051 Transfer +6052 Adoption +6053 Return_to_owner +6054 Adoption +6055 Adoption +6056 Adoption +6057 Return_to_owner +6058 Transfer +6059 Adoption +6060 Transfer +6061 Transfer +6062 Transfer +6063 Return_to_owner +6064 Transfer +6065 Transfer +6066 Return_to_owner +6067 Transfer +6068 Return_to_owner +6069 Return_to_owner +6070 Transfer +6071 Adoption +6072 Transfer +6073 Transfer +6074 Adoption +6075 Transfer +6076 Transfer +6077 Transfer +6078 Euthanasia +6079 Transfer +6080 Transfer +6081 Adoption +6082 Transfer +6083 Adoption +6084 Return_to_owner +6085 Transfer +6086 Return_to_owner +6087 Adoption +6088 Transfer +6089 Return_to_owner +6090 Transfer +6091 Return_to_owner +6092 Adoption +6093 Transfer +6094 Adoption +6095 Return_to_owner +6096 Adoption +6097 Transfer +6098 Adoption +6099 Transfer +6100 Adoption +6101 Transfer +6102 Return_to_owner +6103 Return_to_owner +6104 Return_to_owner +6105 Transfer +6106 Adoption +6107 Adoption +6108 Return_to_owner +6109 Adoption +6110 Return_to_owner +6111 Transfer +6112 Transfer +6113 Euthanasia +6114 Transfer +6115 Transfer +6116 Transfer +6117 Adoption +6118 Adoption +6119 Euthanasia +6120 Died +6121 Transfer +6122 Adoption +6123 Adoption +6124 Adoption +6125 Transfer +6126 Return_to_owner +6127 Adoption +6128 Adoption +6129 Transfer +6130 Adoption +6131 Euthanasia +6132 Adoption +6133 Adoption +6134 Euthanasia +6135 Adoption +6136 Return_to_owner +6137 Transfer +6138 Adoption +6139 Adoption +6140 Transfer +6141 Return_to_owner +6142 Return_to_owner +6143 Adoption +6144 Adoption +6145 Return_to_owner +6146 Return_to_owner +6147 Return_to_owner +6148 Transfer +6149 Return_to_owner +6150 Adoption +6151 Adoption +6152 Transfer +6153 Return_to_owner +6154 Transfer +6155 Adoption +6156 Euthanasia +6157 Adoption +6158 Adoption +6159 Euthanasia +6160 Transfer +6161 Transfer +6162 Adoption +6163 Transfer +6164 Return_to_owner +6165 Return_to_owner +6166 Adoption +6167 Transfer +6168 Transfer +6169 Euthanasia +6170 Return_to_owner +6171 Transfer +6172 Adoption +6173 Transfer +6174 Adoption +6175 Transfer +6176 Adoption +6177 Adoption +6178 Return_to_owner +6179 Adoption +6180 Transfer +6181 Transfer +6182 Return_to_owner +6183 Transfer +6184 Transfer +6185 Euthanasia +6186 Adoption +6187 Transfer +6188 Euthanasia +6189 Adoption +6190 Transfer +6191 Transfer +6192 Transfer +6193 Adoption +6194 Return_to_owner +6195 Transfer +6196 Adoption +6197 Transfer +6198 Adoption +6199 Transfer +6200 Transfer +6201 Return_to_owner +6202 Adoption +6203 Adoption +6204 Adoption +6205 Return_to_owner +6206 Return_to_owner +6207 Adoption +6208 Transfer +6209 Transfer +6210 Adoption +6211 Return_to_owner +6212 Adoption +6213 Transfer +6214 Transfer +6215 Transfer +6216 Return_to_owner +6217 Transfer +6218 Transfer +6219 Adoption +6220 Transfer +6221 Return_to_owner +6222 Return_to_owner +6223 Adoption +6224 Transfer +6225 Transfer +6226 Transfer +6227 Transfer +6228 Return_to_owner +6229 Adoption +6230 Euthanasia +6231 Transfer +6232 Return_to_owner +6233 Adoption +6234 Transfer +6235 Transfer +6236 Adoption +6237 Transfer +6238 Adoption +6239 Transfer +6240 Return_to_owner +6241 Transfer +6242 Adoption +6243 Transfer +6244 Transfer +6245 Euthanasia +6246 Transfer +6247 Adoption +6248 Return_to_owner +6249 Adoption +6250 Adoption +6251 Transfer +6252 Adoption +6253 Return_to_owner +6254 Transfer +6255 Transfer +6256 Adoption +6257 Transfer +6258 Return_to_owner +6259 Transfer +6260 Transfer +6261 Return_to_owner +6262 Adoption +6263 Adoption +6264 Return_to_owner +6265 Adoption +6266 Adoption +6267 Return_to_owner +6268 Return_to_owner +6269 Return_to_owner +6270 Adoption +6271 Adoption +6272 Adoption +6273 Adoption +6274 Return_to_owner +6275 Transfer +6276 Transfer +6277 Transfer +6278 Transfer +6279 Adoption +6280 Adoption +6281 Return_to_owner +6282 Adoption +6283 Transfer +6284 Died +6285 Adoption +6286 Transfer +6287 Return_to_owner +6288 Transfer +6289 Adoption +6290 Transfer +6291 Euthanasia +6292 Return_to_owner +6293 Transfer +6294 Return_to_owner +6295 Return_to_owner +6296 Return_to_owner +6297 Transfer +6298 Adoption +6299 Transfer +6300 Euthanasia +6301 Transfer +6302 Adoption +6303 Transfer +6304 Return_to_owner +6305 Return_to_owner +6306 Adoption +6307 Adoption +6308 Transfer +6309 Adoption +6310 Return_to_owner +6311 Adoption +6312 Transfer +6313 Adoption +6314 Adoption +6315 Adoption +6316 Transfer +6317 Transfer +6318 Transfer +6319 Transfer +6320 Transfer +6321 Transfer +6322 Transfer +6323 Return_to_owner +6324 Transfer +6325 Return_to_owner +6326 Transfer +6327 Transfer +6328 Adoption +6329 Adoption +6330 Return_to_owner +6331 Return_to_owner +6332 Adoption +6333 Adoption +6334 Euthanasia +6335 Adoption +6336 Transfer +6337 Return_to_owner +6338 Euthanasia +6339 Transfer +6340 Transfer +6341 Euthanasia +6342 Return_to_owner +6343 Adoption +6344 Adoption +6345 Adoption +6346 Adoption +6347 Transfer +6348 Euthanasia +6349 Return_to_owner +6350 Return_to_owner +6351 Transfer +6352 Adoption +6353 Return_to_owner +6354 Return_to_owner +6355 Return_to_owner +6356 Transfer +6357 Adoption +6358 Adoption +6359 Transfer +6360 Euthanasia +6361 Adoption +6362 Transfer +6363 Transfer +6364 Adoption +6365 Return_to_owner +6366 Adoption +6367 Return_to_owner +6368 Transfer +6369 Adoption +6370 Transfer +6371 Adoption +6372 Transfer +6373 Transfer +6374 Transfer +6375 Return_to_owner +6376 Adoption +6377 Transfer +6378 Adoption +6379 Transfer +6380 Adoption +6381 Transfer +6382 Transfer +6383 Return_to_owner +6384 Adoption +6385 Adoption +6386 Adoption +6387 Return_to_owner +6388 Adoption +6389 Return_to_owner +6390 Adoption +6391 Adoption +6392 Adoption +6393 Transfer +6394 Transfer +6395 Transfer +6396 Adoption +6397 Adoption +6398 Adoption +6399 Adoption +6400 Return_to_owner +6401 Adoption +6402 Return_to_owner +6403 Adoption +6404 Adoption +6405 Transfer +6406 Adoption +6407 Adoption +6408 Return_to_owner +6409 Adoption +6410 Transfer +6411 Return_to_owner +6412 Adoption +6413 Adoption +6414 Died +6415 Adoption +6416 Return_to_owner +6417 Adoption +6418 Return_to_owner +6419 Adoption +6420 Transfer +6421 Transfer +6422 Transfer +6423 Adoption +6424 Euthanasia +6425 Return_to_owner +6426 Euthanasia +6427 Euthanasia +6428 Transfer +6429 Transfer +6430 Adoption +6431 Adoption +6432 Transfer +6433 Transfer +6434 Died +6435 Transfer +6436 Adoption +6437 Transfer +6438 Transfer +6439 Adoption +6440 Transfer +6441 Adoption +6442 Adoption +6443 Adoption +6444 Adoption +6445 Transfer +6446 Transfer +6447 Adoption +6448 Adoption +6449 Transfer +6450 Adoption +6451 Return_to_owner +6452 Transfer +6453 Transfer +6454 Adoption +6455 Return_to_owner +6456 Return_to_owner +6457 Adoption +6458 Euthanasia +6459 Transfer +6460 Adoption +6461 Adoption +6462 Euthanasia +6463 Adoption +6464 Transfer +6465 Adoption +6466 Transfer +6467 Return_to_owner +6468 Adoption +6469 Adoption +6470 Adoption +6471 Adoption +6472 Adoption +6473 Adoption +6474 Adoption +6475 Euthanasia +6476 Transfer +6477 Euthanasia +6478 Transfer +6479 Return_to_owner +6480 Euthanasia +6481 Return_to_owner +6482 Adoption +6483 Transfer +6484 Euthanasia +6485 Transfer +6486 Transfer +6487 Adoption +6488 Transfer +6489 Transfer +6490 Transfer +6491 Euthanasia +6492 Adoption +6493 Adoption +6494 Return_to_owner +6495 Adoption +6496 Return_to_owner +6497 Return_to_owner +6498 Return_to_owner +6499 Transfer +6500 Euthanasia +6501 Adoption +6502 Adoption +6503 Return_to_owner +6504 Adoption +6505 Transfer +6506 Return_to_owner +6507 Adoption +6508 Transfer +6509 Transfer +6510 Transfer +6511 Transfer +6512 Transfer +6513 Transfer +6514 Transfer +6515 Return_to_owner +6516 Transfer +6517 Adoption +6518 Euthanasia +6519 Adoption +6520 Euthanasia +6521 Transfer +6522 Adoption +6523 Adoption +6524 Adoption +6525 Transfer +6526 Euthanasia +6527 Adoption +6528 Transfer +6529 Adoption +6530 Died +6531 Transfer +6532 Transfer +6533 Adoption +6534 Transfer +6535 Adoption +6536 Adoption +6537 Transfer +6538 Adoption +6539 Transfer +6540 Transfer +6541 Transfer +6542 Transfer +6543 Transfer +6544 Transfer +6545 Return_to_owner +6546 Transfer +6547 Transfer +6548 Euthanasia +6549 Adoption +6550 Transfer +6551 Return_to_owner +6552 Transfer +6553 Transfer +6554 Adoption +6555 Return_to_owner +6556 Return_to_owner +6557 Adoption +6558 Adoption +6559 Return_to_owner +6560 Adoption +6561 Adoption +6562 Euthanasia +6563 Transfer +6564 Return_to_owner +6565 Transfer +6566 Transfer +6567 Return_to_owner +6568 Adoption +6569 Adoption +6570 Transfer +6571 Adoption +6572 Adoption +6573 Transfer +6574 Transfer +6575 Transfer +6576 Euthanasia +6577 Return_to_owner +6578 Transfer +6579 Transfer +6580 Euthanasia +6581 Transfer +6582 Euthanasia +6583 Transfer +6584 Return_to_owner +6585 Return_to_owner +6586 Adoption +6587 Transfer +6588 Return_to_owner +6589 Adoption +6590 Adoption +6591 Transfer +6592 Adoption +6593 Transfer +6594 Adoption +6595 Euthanasia +6596 Adoption +6597 Transfer +6598 Transfer +6599 Adoption +6600 Transfer +6601 Return_to_owner +6602 Transfer +6603 Adoption +6604 Transfer +6605 Adoption +6606 Adoption +6607 Adoption +6608 Transfer +6609 Transfer +6610 Transfer +6611 Adoption +6612 Transfer +6613 Adoption +6614 Adoption +6615 Adoption +6616 Transfer +6617 Adoption +6618 Adoption +6619 Adoption +6620 Return_to_owner +6621 Transfer +6622 Adoption +6623 Return_to_owner +6624 Adoption +6625 Return_to_owner +6626 Return_to_owner +6627 Transfer +6628 Euthanasia +6629 Adoption +6630 Euthanasia +6631 Euthanasia +6632 Adoption +6633 Return_to_owner +6634 Transfer +6635 Transfer +6636 Transfer +6637 Adoption +6638 Adoption +6639 Adoption +6640 Transfer +6641 Transfer +6642 Transfer +6643 Transfer +6644 Adoption +6645 Adoption +6646 Transfer +6647 Transfer +6648 Adoption +6649 Euthanasia +6650 Euthanasia +6651 Adoption +6652 Adoption +6653 Transfer +6654 Adoption +6655 Adoption +6656 Transfer +6657 Transfer +6658 Return_to_owner +6659 Transfer +6660 Return_to_owner +6661 Adoption +6662 Transfer +6663 Return_to_owner +6664 Return_to_owner +6665 Adoption +6666 Return_to_owner +6667 Return_to_owner +6668 Return_to_owner +6669 Adoption +6670 Transfer +6671 Adoption +6672 Transfer +6673 Euthanasia +6674 Return_to_owner +6675 Adoption +6676 Return_to_owner +6677 Transfer +6678 Transfer +6679 Return_to_owner +6680 Adoption +6681 Return_to_owner +6682 Adoption +6683 Euthanasia +6684 Adoption +6685 Transfer +6686 Euthanasia +6687 Adoption +6688 Adoption +6689 Adoption +6690 Adoption +6691 Transfer +6692 Adoption +6693 Adoption +6694 Adoption +6695 Adoption +6696 Return_to_owner +6697 Euthanasia +6698 Adoption +6699 Adoption +6700 Return_to_owner +6701 Transfer +6702 Adoption +6703 Adoption +6704 Transfer +6705 Euthanasia +6706 Transfer +6707 Transfer +6708 Transfer +6709 Adoption +6710 Adoption +6711 Return_to_owner +6712 Adoption +6713 Transfer +6714 Adoption +6715 Died +6716 Adoption +6717 Return_to_owner +6718 Return_to_owner +6719 Adoption +6720 Transfer +6721 Transfer +6722 Transfer +6723 Adoption +6724 Transfer +6725 Adoption +6726 Transfer +6727 Adoption +6728 Transfer +6729 Transfer +6730 Adoption +6731 Return_to_owner +6732 Transfer +6733 Transfer +6734 Adoption +6735 Transfer +6736 Transfer +6737 Transfer +6738 Euthanasia +6739 Return_to_owner +6740 Transfer +6741 Transfer +6742 Adoption +6743 Adoption +6744 Adoption +6745 Adoption +6746 Adoption +6747 Adoption +6748 Adoption +6749 Adoption +6750 Return_to_owner +6751 Transfer +6752 Adoption +6753 Transfer +6754 Adoption +6755 Return_to_owner +6756 Return_to_owner +6757 Adoption +6758 Transfer +6759 Return_to_owner +6760 Adoption +6761 Adoption +6762 Return_to_owner +6763 Transfer +6764 Adoption +6765 Adoption +6766 Transfer +6767 Adoption +6768 Return_to_owner +6769 Euthanasia +6770 Adoption +6771 Adoption +6772 Transfer +6773 Transfer +6774 Transfer +6775 Adoption +6776 Adoption +6777 Transfer +6778 Adoption +6779 Transfer +6780 Adoption +6781 Return_to_owner +6782 Return_to_owner +6783 Euthanasia +6784 Transfer +6785 Transfer +6786 Adoption +6787 Return_to_owner +6788 Transfer +6789 Adoption +6790 Transfer +6791 Return_to_owner +6792 Transfer +6793 Transfer +6794 Transfer +6795 Adoption +6796 Adoption +6797 Transfer +6798 Adoption +6799 Transfer +6800 Died +6801 Return_to_owner +6802 Transfer +6803 Return_to_owner +6804 Adoption +6805 Adoption +6806 Return_to_owner +6807 Adoption +6808 Adoption +6809 Transfer +6810 Adoption +6811 Adoption +6812 Transfer +6813 Euthanasia +6814 Return_to_owner +6815 Euthanasia +6816 Transfer +6817 Adoption +6818 Euthanasia +6819 Transfer +6820 Adoption +6821 Transfer +6822 Adoption +6823 Transfer +6824 Transfer +6825 Return_to_owner +6826 Euthanasia +6827 Transfer +6828 Adoption +6829 Adoption +6830 Transfer +6831 Adoption +6832 Adoption +6833 Transfer +6834 Adoption +6835 Transfer +6836 Transfer +6837 Return_to_owner +6838 Transfer +6839 Transfer +6840 Adoption +6841 Adoption +6842 Transfer +6843 Transfer +6844 Transfer +6845 Transfer +6846 Adoption +6847 Adoption +6848 Return_to_owner +6849 Transfer +6850 Return_to_owner +6851 Return_to_owner +6852 Return_to_owner +6853 Adoption +6854 Adoption +6855 Transfer +6856 Transfer +6857 Transfer +6858 Adoption +6859 Transfer +6860 Adoption +6861 Adoption +6862 Adoption +6863 Return_to_owner +6864 Transfer +6865 Adoption +6866 Transfer +6867 Transfer +6868 Transfer +6869 Euthanasia +6870 Adoption +6871 Adoption +6872 Adoption +6873 Adoption +6874 Return_to_owner +6875 Return_to_owner +6876 Transfer +6877 Adoption +6878 Adoption +6879 Adoption +6880 Transfer +6881 Transfer +6882 Transfer +6883 Transfer +6884 Adoption +6885 Adoption +6886 Return_to_owner +6887 Transfer +6888 Transfer +6889 Adoption +6890 Transfer +6891 Return_to_owner +6892 Return_to_owner +6893 Adoption +6894 Transfer +6895 Transfer +6896 Transfer +6897 Adoption +6898 Transfer +6899 Transfer +6900 Euthanasia +6901 Adoption +6902 Adoption +6903 Adoption +6904 Return_to_owner +6905 Transfer +6906 Adoption +6907 Transfer +6908 Adoption +6909 Transfer +6910 Transfer +6911 Transfer +6912 Transfer +6913 Adoption +6914 Adoption +6915 Adoption +6916 Return_to_owner +6917 Adoption +6918 Euthanasia +6919 Adoption +6920 Adoption +6921 Adoption +6922 Adoption +6923 Transfer +6924 Adoption +6925 Return_to_owner +6926 Return_to_owner +6927 Return_to_owner +6928 Adoption +6929 Return_to_owner +6930 Transfer +6931 Euthanasia +6932 Transfer +6933 Euthanasia +6934 Return_to_owner +6935 Adoption +6936 Adoption +6937 Adoption +6938 Adoption +6939 Adoption +6940 Adoption +6941 Adoption +6942 Transfer +6943 Adoption +6944 Transfer +6945 Return_to_owner +6946 Adoption +6947 Transfer +6948 Return_to_owner +6949 Adoption +6950 Adoption +6951 Transfer +6952 Transfer +6953 Euthanasia +6954 Transfer +6955 Return_to_owner +6956 Transfer +6957 Transfer +6958 Adoption +6959 Adoption +6960 Adoption +6961 Transfer +6962 Transfer +6963 Transfer +6964 Transfer +6965 Adoption +6966 Adoption +6967 Adoption +6968 Transfer +6969 Euthanasia +6970 Adoption +6971 Adoption +6972 Transfer +6973 Return_to_owner +6974 Transfer +6975 Transfer +6976 Adoption +6977 Transfer +6978 Transfer +6979 Return_to_owner +6980 Return_to_owner +6981 Adoption +6982 Return_to_owner +6983 Return_to_owner +6984 Adoption +6985 Adoption +6986 Adoption +6987 Transfer +6988 Transfer +6989 Euthanasia +6990 Transfer +6991 Adoption +6992 Adoption +6993 Transfer +6994 Transfer +6995 Transfer +6996 Transfer +6997 Transfer +6998 Return_to_owner +6999 Adoption +7000 Adoption +7001 Adoption +7002 Adoption +7003 Transfer +7004 Transfer +7005 Transfer +7006 Return_to_owner +7007 Adoption +7008 Adoption +7009 Adoption +7010 Return_to_owner +7011 Transfer +7012 Return_to_owner +7013 Transfer +7014 Transfer +7015 Transfer +7016 Transfer +7017 Transfer +7018 Transfer +7019 Euthanasia +7020 Transfer +7021 Transfer +7022 Transfer +7023 Died +7024 Transfer +7025 Adoption +7026 Transfer +7027 Transfer +7028 Adoption +7029 Adoption +7030 Transfer +7031 Transfer +7032 Transfer +7033 Transfer +7034 Euthanasia +7035 Transfer +7036 Return_to_owner +7037 Transfer +7038 Adoption +7039 Transfer +7040 Return_to_owner +7041 Return_to_owner +7042 Return_to_owner +7043 Adoption +7044 Adoption +7045 Adoption +7046 Adoption +7047 Transfer +7048 Return_to_owner +7049 Transfer +7050 Adoption +7051 Transfer +7052 Adoption +7053 Return_to_owner +7054 Transfer +7055 Return_to_owner +7056 Transfer +7057 Transfer +7058 Return_to_owner +7059 Return_to_owner +7060 Transfer +7061 Adoption +7062 Adoption +7063 Adoption +7064 Adoption +7065 Euthanasia +7066 Transfer +7067 Return_to_owner +7068 Transfer +7069 Return_to_owner +7070 Transfer +7071 Euthanasia +7072 Return_to_owner +7073 Adoption +7074 Adoption +7075 Adoption +7076 Adoption +7077 Transfer +7078 Transfer +7079 Adoption +7080 Transfer +7081 Transfer +7082 Adoption +7083 Adoption +7084 Adoption +7085 Return_to_owner +7086 Adoption +7087 Return_to_owner +7088 Transfer +7089 Return_to_owner +7090 Adoption +7091 Died +7092 Adoption +7093 Adoption +7094 Adoption +7095 Euthanasia +7096 Euthanasia +7097 Transfer +7098 Adoption +7099 Adoption +7100 Transfer +7101 Adoption +7102 Adoption +7103 Transfer +7104 Adoption +7105 Transfer +7106 Return_to_owner +7107 Adoption +7108 Adoption +7109 Adoption +7110 Adoption +7111 Adoption +7112 Transfer +7113 Transfer +7114 Adoption +7115 Transfer +7116 Transfer +7117 Transfer +7118 Adoption +7119 Transfer +7120 Adoption +7121 Return_to_owner +7122 Transfer +7123 Return_to_owner +7124 Return_to_owner +7125 Adoption +7126 Return_to_owner +7127 Adoption +7128 Euthanasia +7129 Return_to_owner +7130 Return_to_owner +7131 Adoption +7132 Return_to_owner +7133 Transfer +7134 Euthanasia +7135 Transfer +7136 Transfer +7137 Euthanasia +7138 Adoption +7139 Transfer +7140 Adoption +7141 Adoption +7142 Return_to_owner +7143 Transfer +7144 Transfer +7145 Euthanasia +7146 Adoption +7147 Return_to_owner +7148 Euthanasia +7149 Return_to_owner +7150 Transfer +7151 Adoption +7152 Transfer +7153 Return_to_owner +7154 Transfer +7155 Adoption +7156 Adoption +7157 Return_to_owner +7158 Adoption +7159 Adoption +7160 Adoption +7161 Transfer +7162 Transfer +7163 Euthanasia +7164 Adoption +7165 Adoption +7166 Transfer +7167 Transfer +7168 Return_to_owner +7169 Transfer +7170 Adoption +7171 Transfer +7172 Adoption +7173 Adoption +7174 Return_to_owner +7175 Euthanasia +7176 Transfer +7177 Euthanasia +7178 Transfer +7179 Adoption +7180 Adoption +7181 Euthanasia +7182 Adoption +7183 Died +7184 Transfer +7185 Adoption +7186 Adoption +7187 Transfer +7188 Return_to_owner +7189 Transfer +7190 Adoption +7191 Return_to_owner +7192 Return_to_owner +7193 Adoption +7194 Adoption +7195 Transfer +7196 Transfer +7197 Adoption +7198 Transfer +7199 Adoption +7200 Adoption +7201 Adoption +7202 Adoption +7203 Transfer +7204 Transfer +7205 Transfer +7206 Euthanasia +7207 Return_to_owner +7208 Return_to_owner +7209 Return_to_owner +7210 Adoption +7211 Adoption +7212 Transfer +7213 Transfer +7214 Adoption +7215 Adoption +7216 Transfer +7217 Adoption +7218 Adoption +7219 Adoption +7220 Adoption +7221 Adoption +7222 Adoption +7223 Euthanasia +7224 Adoption +7225 Adoption +7226 Transfer +7227 Adoption +7228 Transfer +7229 Return_to_owner +7230 Transfer +7231 Transfer +7232 Adoption +7233 Adoption +7234 Adoption +7235 Return_to_owner +7236 Transfer +7237 Transfer +7238 Return_to_owner +7239 Transfer +7240 Transfer +7241 Transfer +7242 Euthanasia +7243 Adoption +7244 Adoption +7245 Adoption +7246 Died +7247 Transfer +7248 Transfer +7249 Adoption +7250 Adoption +7251 Adoption +7252 Adoption +7253 Transfer +7254 Euthanasia +7255 Return_to_owner +7256 Return_to_owner +7257 Transfer +7258 Euthanasia +7259 Adoption +7260 Transfer +7261 Transfer +7262 Return_to_owner +7263 Return_to_owner +7264 Transfer +7265 Adoption +7266 Adoption +7267 Adoption +7268 Euthanasia +7269 Died +7270 Adoption +7271 Transfer +7272 Transfer +7273 Transfer +7274 Euthanasia +7275 Transfer +7276 Adoption +7277 Adoption +7278 Adoption +7279 Transfer +7280 Adoption +7281 Transfer +7282 Adoption +7283 Adoption +7284 Adoption +7285 Return_to_owner +7286 Transfer +7287 Adoption +7288 Transfer +7289 Adoption +7290 Return_to_owner +7291 Transfer +7292 Adoption +7293 Transfer +7294 Transfer +7295 Adoption +7296 Transfer +7297 Return_to_owner +7298 Euthanasia +7299 Transfer +7300 Adoption +7301 Return_to_owner +7302 Adoption +7303 Transfer +7304 Adoption +7305 Return_to_owner +7306 Transfer +7307 Transfer +7308 Transfer +7309 Adoption +7310 Return_to_owner +7311 Return_to_owner +7312 Died +7313 Return_to_owner +7314 Transfer +7315 Transfer +7316 Euthanasia +7317 Adoption +7318 Transfer +7319 Transfer +7320 Adoption +7321 Transfer +7322 Transfer +7323 Transfer +7324 Adoption +7325 Transfer +7326 Transfer +7327 Transfer +7328 Transfer +7329 Adoption +7330 Return_to_owner +7331 Adoption +7332 Adoption +7333 Adoption +7334 Transfer +7335 Adoption +7336 Transfer +7337 Transfer +7338 Adoption +7339 Return_to_owner +7340 Adoption +7341 Transfer +7342 Euthanasia +7343 Return_to_owner +7344 Adoption +7345 Adoption +7346 Adoption +7347 Return_to_owner +7348 Transfer +7349 Transfer +7350 Return_to_owner +7351 Transfer +7352 Adoption +7353 Return_to_owner +7354 Adoption +7355 Adoption +7356 Transfer +7357 Adoption +7358 Return_to_owner +7359 Return_to_owner +7360 Transfer +7361 Adoption +7362 Adoption +7363 Adoption +7364 Adoption +7365 Adoption +7366 Adoption +7367 Transfer +7368 Adoption +7369 Transfer +7370 Transfer +7371 Adoption +7372 Transfer +7373 Adoption +7374 Adoption +7375 Adoption +7376 Adoption +7377 Return_to_owner +7378 Transfer +7379 Euthanasia +7380 Euthanasia +7381 Euthanasia +7382 Transfer +7383 Transfer +7384 Return_to_owner +7385 Return_to_owner +7386 Adoption +7387 Adoption +7388 Adoption +7389 Adoption +7390 Adoption +7391 Adoption +7392 Transfer +7393 Adoption +7394 Return_to_owner +7395 Adoption +7396 Adoption +7397 Adoption +7398 Return_to_owner +7399 Return_to_owner +7400 Adoption +7401 Adoption +7402 Adoption +7403 Transfer +7404 Adoption +7405 Transfer +7406 Adoption +7407 Adoption +7408 Transfer +7409 Return_to_owner +7410 Return_to_owner +7411 Transfer +7412 Adoption +7413 Adoption +7414 Adoption +7415 Transfer +7416 Return_to_owner +7417 Adoption +7418 Transfer +7419 Adoption +7420 Adoption +7421 Adoption +7422 Transfer +7423 Adoption +7424 Transfer +7425 Adoption +7426 Adoption +7427 Transfer +7428 Return_to_owner +7429 Adoption +7430 Transfer +7431 Transfer +7432 Adoption +7433 Adoption +7434 Return_to_owner +7435 Adoption +7436 Adoption +7437 Transfer +7438 Euthanasia +7439 Return_to_owner +7440 Euthanasia +7441 Adoption +7442 Adoption +7443 Transfer +7444 Transfer +7445 Transfer +7446 Adoption +7447 Adoption +7448 Transfer +7449 Adoption +7450 Return_to_owner +7451 Transfer +7452 Transfer +7453 Return_to_owner +7454 Return_to_owner +7455 Adoption +7456 Adoption +7457 Transfer +7458 Return_to_owner +7459 Euthanasia +7460 Adoption +7461 Transfer +7462 Adoption +7463 Adoption +7464 Transfer +7465 Return_to_owner +7466 Euthanasia +7467 Return_to_owner +7468 Adoption +7469 Transfer +7470 Return_to_owner +7471 Euthanasia +7472 Return_to_owner +7473 Return_to_owner +7474 Return_to_owner +7475 Euthanasia +7476 Transfer +7477 Transfer +7478 Adoption +7479 Adoption +7480 Return_to_owner +7481 Return_to_owner +7482 Transfer +7483 Return_to_owner +7484 Transfer +7485 Adoption +7486 Return_to_owner +7487 Adoption +7488 Return_to_owner +7489 Return_to_owner +7490 Return_to_owner +7491 Return_to_owner +7492 Transfer +7493 Adoption +7494 Transfer +7495 Transfer +7496 Euthanasia +7497 Return_to_owner +7498 Adoption +7499 Adoption +7500 Adoption +7501 Transfer +7502 Return_to_owner +7503 Transfer +7504 Euthanasia +7505 Euthanasia +7506 Adoption +7507 Transfer +7508 Adoption +7509 Died +7510 Euthanasia +7511 Adoption +7512 Transfer +7513 Adoption +7514 Transfer +7515 Return_to_owner +7516 Adoption +7517 Return_to_owner +7518 Adoption +7519 Transfer +7520 Adoption +7521 Transfer +7522 Adoption +7523 Adoption +7524 Transfer +7525 Transfer +7526 Return_to_owner +7527 Transfer +7528 Adoption +7529 Adoption +7530 Euthanasia +7531 Adoption +7532 Return_to_owner +7533 Transfer +7534 Return_to_owner +7535 Transfer +7536 Return_to_owner +7537 Adoption +7538 Adoption +7539 Return_to_owner +7540 Transfer +7541 Adoption +7542 Return_to_owner +7543 Euthanasia +7544 Adoption +7545 Adoption +7546 Adoption +7547 Return_to_owner +7548 Adoption +7549 Return_to_owner +7550 Return_to_owner +7551 Adoption +7552 Adoption +7553 Return_to_owner +7554 Transfer +7555 Return_to_owner +7556 Transfer +7557 Return_to_owner +7558 Transfer +7559 Return_to_owner +7560 Transfer +7561 Transfer +7562 Transfer +7563 Transfer +7564 Return_to_owner +7565 Transfer +7566 Transfer +7567 Adoption +7568 Adoption +7569 Adoption +7570 Adoption +7571 Transfer +7572 Return_to_owner +7573 Euthanasia +7574 Adoption +7575 Return_to_owner +7576 Transfer +7577 Transfer +7578 Adoption +7579 Adoption +7580 Adoption +7581 Transfer +7582 Adoption +7583 Adoption +7584 Adoption +7585 Transfer +7586 Adoption +7587 Transfer +7588 Euthanasia +7589 Return_to_owner +7590 Adoption +7591 Return_to_owner +7592 Adoption +7593 Transfer +7594 Transfer +7595 Adoption +7596 Adoption +7597 Return_to_owner +7598 Adoption +7599 Return_to_owner +7600 Adoption +7601 Transfer +7602 Return_to_owner +7603 Return_to_owner +7604 Return_to_owner +7605 Transfer +7606 Transfer +7607 Transfer +7608 Adoption +7609 Transfer +7610 Transfer +7611 Transfer +7612 Transfer +7613 Adoption +7614 Adoption +7615 Adoption +7616 Euthanasia +7617 Return_to_owner +7618 Adoption +7619 Transfer +7620 Return_to_owner +7621 Transfer +7622 Transfer +7623 Transfer +7624 Transfer +7625 Adoption +7626 Adoption +7627 Adoption +7628 Adoption +7629 Adoption +7630 Return_to_owner +7631 Euthanasia +7632 Transfer +7633 Return_to_owner +7634 Adoption +7635 Transfer +7636 Return_to_owner +7637 Return_to_owner +7638 Return_to_owner +7639 Adoption +7640 Return_to_owner +7641 Return_to_owner +7642 Adoption +7643 Adoption +7644 Euthanasia +7645 Adoption +7646 Adoption +7647 Transfer +7648 Return_to_owner +7649 Transfer +7650 Adoption +7651 Transfer +7652 Return_to_owner +7653 Adoption +7654 Adoption +7655 Adoption +7656 Transfer +7657 Adoption +7658 Adoption +7659 Transfer +7660 Adoption +7661 Transfer +7662 Adoption +7663 Adoption +7664 Return_to_owner +7665 Adoption +7666 Adoption +7667 Return_to_owner +7668 Return_to_owner +7669 Adoption +7670 Transfer +7671 Transfer +7672 Transfer +7673 Transfer +7674 Euthanasia +7675 Transfer +7676 Adoption +7677 Return_to_owner +7678 Adoption +7679 Adoption +7680 Transfer +7681 Transfer +7682 Adoption +7683 Adoption +7684 Return_to_owner +7685 Transfer +7686 Return_to_owner +7687 Return_to_owner +7688 Return_to_owner +7689 Euthanasia +7690 Return_to_owner +7691 Adoption +7692 Transfer +7693 Return_to_owner +7694 Transfer +7695 Transfer +7696 Adoption +7697 Adoption +7698 Transfer +7699 Transfer +7700 Adoption +7701 Adoption +7702 Adoption +7703 Adoption +7704 Adoption +7705 Adoption +7706 Return_to_owner +7707 Transfer +7708 Adoption +7709 Return_to_owner +7710 Transfer +7711 Adoption +7712 Adoption +7713 Transfer +7714 Transfer +7715 Transfer +7716 Transfer +7717 Transfer +7718 Adoption +7719 Return_to_owner +7720 Adoption +7721 Adoption +7722 Adoption +7723 Transfer +7724 Transfer +7725 Adoption +7726 Adoption +7727 Adoption +7728 Adoption +7729 Adoption +7730 Euthanasia +7731 Adoption +7732 Adoption +7733 Transfer +7734 Return_to_owner +7735 Return_to_owner +7736 Adoption +7737 Return_to_owner +7738 Return_to_owner +7739 Return_to_owner +7740 Transfer +7741 Transfer +7742 Adoption +7743 Adoption +7744 Adoption +7745 Transfer +7746 Transfer +7747 Transfer +7748 Adoption +7749 Adoption +7750 Adoption +7751 Adoption +7752 Adoption +7753 Adoption +7754 Transfer +7755 Adoption +7756 Transfer +7757 Adoption +7758 Return_to_owner +7759 Adoption +7760 Adoption +7761 Adoption +7762 Transfer +7763 Transfer +7764 Transfer +7765 Transfer +7766 Transfer +7767 Transfer +7768 Adoption +7769 Adoption +7770 Return_to_owner +7771 Adoption +7772 Transfer +7773 Transfer +7774 Transfer +7775 Adoption +7776 Return_to_owner +7777 Return_to_owner +7778 Transfer +7779 Adoption +7780 Transfer +7781 Adoption +7782 Adoption +7783 Euthanasia +7784 Transfer +7785 Transfer +7786 Transfer +7787 Transfer +7788 Transfer +7789 Adoption +7790 Adoption +7791 Euthanasia +7792 Adoption +7793 Adoption +7794 Return_to_owner +7795 Return_to_owner +7796 Adoption +7797 Transfer +7798 Transfer +7799 Transfer +7800 Adoption +7801 Transfer +7802 Transfer +7803 Return_to_owner +7804 Transfer +7805 Adoption +7806 Adoption +7807 Return_to_owner +7808 Return_to_owner +7809 Adoption +7810 Transfer +7811 Euthanasia +7812 Adoption +7813 Adoption +7814 Adoption +7815 Transfer +7816 Return_to_owner +7817 Transfer +7818 Transfer +7819 Euthanasia +7820 Transfer +7821 Return_to_owner +7822 Adoption +7823 Adoption +7824 Adoption +7825 Transfer +7826 Adoption +7827 Return_to_owner +7828 Return_to_owner +7829 Adoption +7830 Return_to_owner +7831 Return_to_owner +7832 Adoption +7833 Adoption +7834 Adoption +7835 Transfer +7836 Return_to_owner +7837 Adoption +7838 Adoption +7839 Transfer +7840 Return_to_owner +7841 Adoption +7842 Return_to_owner +7843 Died +7844 Transfer +7845 Transfer +7846 Adoption +7847 Transfer +7848 Adoption +7849 Transfer +7850 Return_to_owner +7851 Adoption +7852 Adoption +7853 Adoption +7854 Transfer +7855 Return_to_owner +7856 Return_to_owner +7857 Return_to_owner +7858 Adoption +7859 Adoption +7860 Return_to_owner +7861 Transfer +7862 Adoption +7863 Return_to_owner +7864 Adoption +7865 Transfer +7866 Transfer +7867 Adoption +7868 Transfer +7869 Adoption +7870 Adoption +7871 Euthanasia +7872 Transfer +7873 Transfer +7874 Adoption +7875 Transfer +7876 Transfer +7877 Transfer +7878 Adoption +7879 Adoption +7880 Adoption +7881 Adoption +7882 Return_to_owner +7883 Adoption +7884 Adoption +7885 Transfer +7886 Transfer +7887 Transfer +7888 Transfer +7889 Transfer +7890 Transfer +7891 Transfer +7892 Adoption +7893 Adoption +7894 Transfer +7895 Adoption +7896 Adoption +7897 Return_to_owner +7898 Adoption +7899 Return_to_owner +7900 Adoption +7901 Adoption +7902 Transfer +7903 Adoption +7904 Adoption +7905 Euthanasia +7906 Adoption +7907 Adoption +7908 Transfer +7909 Return_to_owner +7910 Return_to_owner +7911 Transfer +7912 Transfer +7913 Adoption +7914 Return_to_owner +7915 Transfer +7916 Adoption +7917 Adoption +7918 Transfer +7919 Transfer +7920 Adoption +7921 Euthanasia +7922 Return_to_owner +7923 Euthanasia +7924 Transfer +7925 Return_to_owner +7926 Transfer +7927 Return_to_owner +7928 Transfer +7929 Return_to_owner +7930 Return_to_owner +7931 Transfer +7932 Adoption +7933 Transfer +7934 Adoption +7935 Adoption +7936 Adoption +7937 Adoption +7938 Died +7939 Transfer +7940 Transfer +7941 Transfer +7942 Return_to_owner +7943 Return_to_owner +7944 Transfer +7945 Adoption +7946 Adoption +7947 Transfer +7948 Adoption +7949 Adoption +7950 Adoption +7951 Transfer +7952 Adoption +7953 Adoption +7954 Return_to_owner +7955 Adoption +7956 Transfer +7957 Euthanasia +7958 Transfer +7959 Adoption +7960 Return_to_owner +7961 Transfer +7962 Return_to_owner +7963 Adoption +7964 Transfer +7965 Return_to_owner +7966 Euthanasia +7967 Transfer +7968 Adoption +7969 Return_to_owner +7970 Adoption +7971 Adoption +7972 Adoption +7973 Adoption +7974 Transfer +7975 Adoption +7976 Euthanasia +7977 Adoption +7978 Return_to_owner +7979 Adoption +7980 Transfer +7981 Transfer +7982 Adoption +7983 Euthanasia +7984 Transfer +7985 Adoption +7986 Adoption +7987 Return_to_owner +7988 Transfer +7989 Adoption +7990 Return_to_owner +7991 Transfer +7992 Transfer +7993 Adoption +7994 Return_to_owner +7995 Adoption +7996 Adoption +7997 Adoption +7998 Adoption +7999 Transfer +8000 Transfer +8001 Return_to_owner +8002 Return_to_owner +8003 Adoption +8004 Adoption +8005 Transfer +8006 Transfer +8007 Transfer +8008 Return_to_owner +8009 Transfer +8010 Euthanasia +8011 Transfer +8012 Adoption +8013 Transfer +8014 Adoption +8015 Adoption +8016 Adoption +8017 Transfer +8018 Transfer +8019 Transfer +8020 Adoption +8021 Adoption +8022 Transfer +8023 Return_to_owner +8024 Transfer +8025 Transfer +8026 Adoption +8027 Adoption +8028 Euthanasia +8029 Return_to_owner +8030 Return_to_owner +8031 Adoption +8032 Transfer +8033 Transfer +8034 Adoption +8035 Adoption +8036 Died +8037 Transfer +8038 Euthanasia +8039 Euthanasia +8040 Transfer +8041 Transfer +8042 Transfer +8043 Transfer +8044 Transfer +8045 Return_to_owner +8046 Return_to_owner +8047 Return_to_owner +8048 Return_to_owner +8049 Adoption +8050 Transfer +8051 Transfer +8052 Adoption +8053 Transfer +8054 Adoption +8055 Euthanasia +8056 Adoption +8057 Transfer +8058 Transfer +8059 Euthanasia +8060 Adoption +8061 Return_to_owner +8062 Adoption +8063 Return_to_owner +8064 Adoption +8065 Transfer +8066 Died +8067 Return_to_owner +8068 Transfer +8069 Adoption +8070 Adoption +8071 Transfer +8072 Transfer +8073 Return_to_owner +8074 Adoption +8075 Transfer +8076 Transfer +8077 Adoption +8078 Return_to_owner +8079 Return_to_owner +8080 Return_to_owner +8081 Adoption +8082 Transfer +8083 Transfer +8084 Adoption +8085 Transfer +8086 Adoption +8087 Return_to_owner +8088 Adoption +8089 Adoption +8090 Adoption +8091 Adoption +8092 Return_to_owner +8093 Transfer +8094 Transfer +8095 Return_to_owner +8096 Transfer +8097 Return_to_owner +8098 Adoption +8099 Adoption +8100 Transfer +8101 Transfer +8102 Return_to_owner +8103 Adoption +8104 Return_to_owner +8105 Transfer +8106 Adoption +8107 Transfer +8108 Transfer +8109 Adoption +8110 Euthanasia +8111 Transfer +8112 Adoption +8113 Adoption +8114 Return_to_owner +8115 Adoption +8116 Transfer +8117 Return_to_owner +8118 Transfer +8119 Transfer +8120 Return_to_owner +8121 Transfer +8122 Adoption +8123 Return_to_owner +8124 Transfer +8125 Return_to_owner +8126 Transfer +8127 Transfer +8128 Transfer +8129 Adoption +8130 Adoption +8131 Transfer +8132 Transfer +8133 Transfer +8134 Euthanasia +8135 Euthanasia +8136 Adoption +8137 Adoption +8138 Transfer +8139 Adoption +8140 Adoption +8141 Adoption +8142 Adoption +8143 Adoption +8144 Transfer +8145 Transfer +8146 Euthanasia +8147 Adoption +8148 Adoption +8149 Transfer +8150 Transfer +8151 Transfer +8152 Adoption +8153 Adoption +8154 Transfer +8155 Transfer +8156 Return_to_owner +8157 Adoption +8158 Adoption +8159 Adoption +8160 Transfer +8161 Adoption +8162 Transfer +8163 Transfer +8164 Transfer +8165 Return_to_owner +8166 Transfer +8167 Adoption +8168 Transfer +8169 Adoption +8170 Adoption +8171 Transfer +8172 Transfer +8173 Euthanasia +8174 Adoption +8175 Transfer +8176 Return_to_owner +8177 Return_to_owner +8178 Return_to_owner +8179 Return_to_owner +8180 Adoption +8181 Adoption +8182 Euthanasia +8183 Return_to_owner +8184 Adoption +8185 Transfer +8186 Transfer +8187 Adoption +8188 Adoption +8189 Transfer +8190 Return_to_owner +8191 Adoption +8192 Adoption +8193 Adoption +8194 Adoption +8195 Adoption +8196 Return_to_owner +8197 Adoption +8198 Transfer +8199 Transfer +8200 Adoption +8201 Adoption +8202 Return_to_owner +8203 Transfer +8204 Adoption +8205 Transfer +8206 Adoption +8207 Return_to_owner +8208 Return_to_owner +8209 Return_to_owner +8210 Adoption +8211 Return_to_owner +8212 Transfer +8213 Adoption +8214 Transfer +8215 Transfer +8216 Transfer +8217 Adoption +8218 Transfer +8219 Return_to_owner +8220 Adoption +8221 Return_to_owner +8222 Adoption +8223 Adoption +8224 Transfer +8225 Transfer +8226 Adoption +8227 Return_to_owner +8228 Adoption +8229 Transfer +8230 Transfer +8231 Transfer +8232 Return_to_owner +8233 Transfer +8234 Adoption +8235 Adoption +8236 Transfer +8237 Adoption +8238 Adoption +8239 Transfer +8240 Transfer +8241 Adoption +8242 Transfer +8243 Transfer +8244 Return_to_owner +8245 Return_to_owner +8246 Transfer +8247 Adoption +8248 Return_to_owner +8249 Transfer +8250 Adoption +8251 Euthanasia +8252 Adoption +8253 Transfer +8254 Transfer +8255 Adoption +8256 Return_to_owner +8257 Return_to_owner +8258 Transfer +8259 Return_to_owner +8260 Transfer +8261 Adoption +8262 Adoption +8263 Adoption +8264 Transfer +8265 Euthanasia +8266 Adoption +8267 Euthanasia +8268 Adoption +8269 Return_to_owner +8270 Adoption +8271 Transfer +8272 Return_to_owner +8273 Transfer +8274 Transfer +8275 Return_to_owner +8276 Transfer +8277 Transfer +8278 Return_to_owner +8279 Transfer +8280 Adoption +8281 Transfer +8282 Return_to_owner +8283 Adoption +8284 Adoption +8285 Adoption +8286 Adoption +8287 Transfer +8288 Euthanasia +8289 Adoption +8290 Transfer +8291 Adoption +8292 Transfer +8293 Transfer +8294 Return_to_owner +8295 Transfer +8296 Transfer +8297 Transfer +8298 Transfer +8299 Adoption +8300 Transfer +8301 Transfer +8302 Transfer +8303 Adoption +8304 Transfer +8305 Transfer +8306 Euthanasia +8307 Adoption +8308 Adoption +8309 Return_to_owner +8310 Transfer +8311 Adoption +8312 Transfer +8313 Adoption +8314 Transfer +8315 Transfer +8316 Transfer +8317 Adoption +8318 Euthanasia +8319 Died +8320 Return_to_owner +8321 Transfer +8322 Adoption +8323 Return_to_owner +8324 Transfer +8325 Adoption +8326 Adoption +8327 Transfer +8328 Transfer +8329 Adoption +8330 Return_to_owner +8331 Euthanasia +8332 Transfer +8333 Transfer +8334 Transfer +8335 Euthanasia +8336 Adoption +8337 Transfer +8338 Transfer +8339 Adoption +8340 Adoption +8341 Euthanasia +8342 Transfer +8343 Transfer +8344 Adoption +8345 Transfer +8346 Transfer +8347 Adoption +8348 Transfer +8349 Transfer +8350 Transfer +8351 Transfer +8352 Return_to_owner +8353 Transfer +8354 Transfer +8355 Adoption +8356 Adoption +8357 Return_to_owner +8358 Return_to_owner +8359 Transfer +8360 Transfer +8361 Adoption +8362 Return_to_owner +8363 Return_to_owner +8364 Transfer +8365 Adoption +8366 Adoption +8367 Adoption +8368 Return_to_owner +8369 Return_to_owner +8370 Adoption +8371 Adoption +8372 Transfer +8373 Transfer +8374 Adoption +8375 Transfer +8376 Return_to_owner +8377 Adoption +8378 Return_to_owner +8379 Transfer +8380 Adoption +8381 Adoption +8382 Return_to_owner +8383 Adoption +8384 Return_to_owner +8385 Return_to_owner +8386 Adoption +8387 Transfer +8388 Transfer +8389 Transfer +8390 Transfer +8391 Adoption +8392 Transfer +8393 Transfer +8394 Transfer +8395 Transfer +8396 Transfer +8397 Transfer +8398 Adoption +8399 Return_to_owner +8400 Adoption +8401 Adoption +8402 Transfer +8403 Adoption +8404 Adoption +8405 Return_to_owner +8406 Transfer +8407 Adoption +8408 Transfer +8409 Transfer +8410 Transfer +8411 Adoption +8412 Return_to_owner +8413 Transfer +8414 Transfer +8415 Adoption +8416 Euthanasia +8417 Transfer +8418 Euthanasia +8419 Adoption +8420 Transfer +8421 Return_to_owner +8422 Adoption +8423 Return_to_owner +8424 Euthanasia +8425 Adoption +8426 Transfer +8427 Adoption +8428 Transfer +8429 Adoption +8430 Euthanasia +8431 Transfer +8432 Adoption +8433 Return_to_owner +8434 Euthanasia +8435 Adoption +8436 Transfer +8437 Return_to_owner +8438 Adoption +8439 Adoption +8440 Adoption +8441 Died +8442 Transfer +8443 Adoption +8444 Adoption +8445 Return_to_owner +8446 Transfer +8447 Transfer +8448 Adoption +8449 Adoption +8450 Adoption +8451 Transfer +8452 Return_to_owner +8453 Return_to_owner +8454 Adoption +8455 Adoption +8456 Adoption +8457 Adoption +8458 Transfer +8459 Adoption +8460 Transfer +8461 Euthanasia +8462 Transfer +8463 Return_to_owner +8464 Transfer +8465 Return_to_owner +8466 Euthanasia +8467 Adoption +8468 Adoption +8469 Transfer +8470 Return_to_owner +8471 Adoption +8472 Return_to_owner +8473 Transfer +8474 Adoption +8475 Transfer +8476 Transfer +8477 Adoption +8478 Return_to_owner +8479 Adoption +8480 Adoption +8481 Return_to_owner +8482 Adoption +8483 Adoption +8484 Transfer +8485 Transfer +8486 Transfer +8487 Euthanasia +8488 Euthanasia +8489 Transfer +8490 Adoption +8491 Return_to_owner +8492 Transfer +8493 Adoption +8494 Adoption +8495 Adoption +8496 Transfer +8497 Adoption +8498 Adoption +8499 Adoption +8500 Euthanasia +8501 Adoption +8502 Transfer +8503 Transfer +8504 Adoption +8505 Adoption +8506 Return_to_owner +8507 Transfer +8508 Transfer +8509 Adoption +8510 Return_to_owner +8511 Transfer +8512 Transfer +8513 Adoption +8514 Adoption +8515 Adoption +8516 Adoption +8517 Transfer +8518 Transfer +8519 Adoption +8520 Return_to_owner +8521 Transfer +8522 Adoption +8523 Adoption +8524 Adoption +8525 Transfer +8526 Adoption +8527 Return_to_owner +8528 Transfer +8529 Adoption +8530 Transfer +8531 Euthanasia +8532 Transfer +8533 Return_to_owner +8534 Transfer +8535 Adoption +8536 Return_to_owner +8537 Adoption +8538 Transfer +8539 Adoption +8540 Adoption +8541 Transfer +8542 Transfer +8543 Euthanasia +8544 Transfer +8545 Return_to_owner +8546 Return_to_owner +8547 Return_to_owner +8548 Transfer +8549 Transfer +8550 Transfer +8551 Transfer +8552 Return_to_owner +8553 Transfer +8554 Adoption +8555 Transfer +8556 Adoption +8557 Transfer +8558 Euthanasia +8559 Adoption +8560 Transfer +8561 Return_to_owner +8562 Transfer +8563 Adoption +8564 Transfer +8565 Adoption +8566 Adoption +8567 Adoption +8568 Adoption +8569 Transfer +8570 Died +8571 Adoption +8572 Adoption +8573 Adoption +8574 Adoption +8575 Transfer +8576 Adoption +8577 Adoption +8578 Adoption +8579 Transfer +8580 Return_to_owner +8581 Adoption +8582 Adoption +8583 Return_to_owner +8584 Adoption +8585 Adoption +8586 Transfer +8587 Return_to_owner +8588 Adoption +8589 Euthanasia +8590 Transfer +8591 Adoption +8592 Adoption +8593 Return_to_owner +8594 Adoption +8595 Adoption +8596 Euthanasia +8597 Return_to_owner +8598 Adoption +8599 Transfer +8600 Transfer +8601 Return_to_owner +8602 Transfer +8603 Transfer +8604 Return_to_owner +8605 Return_to_owner +8606 Return_to_owner +8607 Adoption +8608 Return_to_owner +8609 Adoption +8610 Adoption +8611 Transfer +8612 Transfer +8613 Transfer +8614 Adoption +8615 Transfer +8616 Adoption +8617 Transfer +8618 Adoption +8619 Transfer +8620 Euthanasia +8621 Transfer +8622 Adoption +8623 Adoption +8624 Adoption +8625 Adoption +8626 Adoption +8627 Transfer +8628 Adoption +8629 Return_to_owner +8630 Adoption +8631 Return_to_owner +8632 Return_to_owner +8633 Adoption +8634 Adoption +8635 Adoption +8636 Return_to_owner +8637 Transfer +8638 Adoption +8639 Died +8640 Transfer +8641 Adoption +8642 Adoption +8643 Return_to_owner +8644 Transfer +8645 Adoption +8646 Return_to_owner +8647 Adoption +8648 Transfer +8649 Transfer +8650 Return_to_owner +8651 Adoption +8652 Adoption +8653 Transfer +8654 Adoption +8655 Adoption +8656 Return_to_owner +8657 Return_to_owner +8658 Return_to_owner +8659 Return_to_owner +8660 Adoption +8661 Transfer +8662 Adoption +8663 Adoption +8664 Transfer +8665 Return_to_owner +8666 Transfer +8667 Adoption +8668 Transfer +8669 Transfer +8670 Adoption +8671 Adoption +8672 Euthanasia +8673 Adoption +8674 Adoption +8675 Transfer +8676 Transfer +8677 Return_to_owner +8678 Transfer +8679 Adoption +8680 Transfer +8681 Transfer +8682 Transfer +8683 Died +8684 Transfer +8685 Transfer +8686 Euthanasia +8687 Died +8688 Transfer +8689 Adoption +8690 Euthanasia +8691 Adoption +8692 Transfer +8693 Transfer +8694 Adoption +8695 Transfer +8696 Return_to_owner +8697 Return_to_owner +8698 Adoption +8699 Died +8700 Return_to_owner +8701 Return_to_owner +8702 Adoption +8703 Transfer +8704 Adoption +8705 Transfer +8706 Transfer +8707 Adoption +8708 Transfer +8709 Transfer +8710 Adoption +8711 Transfer +8712 Adoption +8713 Transfer +8714 Transfer +8715 Return_to_owner +8716 Adoption +8717 Adoption +8718 Died +8719 Return_to_owner +8720 Adoption +8721 Transfer +8722 Transfer +8723 Adoption +8724 Adoption +8725 Transfer +8726 Adoption +8727 Adoption +8728 Adoption +8729 Adoption +8730 Adoption +8731 Return_to_owner +8732 Transfer +8733 Return_to_owner +8734 Euthanasia +8735 Adoption +8736 Adoption +8737 Adoption +8738 Adoption +8739 Transfer +8740 Transfer +8741 Adoption +8742 Adoption +8743 Return_to_owner +8744 Transfer +8745 Adoption +8746 Adoption +8747 Adoption +8748 Return_to_owner +8749 Adoption +8750 Transfer +8751 Adoption +8752 Adoption +8753 Transfer +8754 Transfer +8755 Euthanasia +8756 Adoption +8757 Transfer +8758 Adoption +8759 Return_to_owner +8760 Adoption +8761 Euthanasia +8762 Adoption +8763 Adoption +8764 Transfer +8765 Transfer +8766 Adoption +8767 Transfer +8768 Adoption +8769 Adoption +8770 Adoption +8771 Transfer +8772 Adoption +8773 Transfer +8774 Adoption +8775 Adoption +8776 Adoption +8777 Adoption +8778 Transfer +8779 Transfer +8780 Adoption +8781 Adoption +8782 Euthanasia +8783 Adoption +8784 Adoption +8785 Transfer +8786 Transfer +8787 Transfer +8788 Return_to_owner +8789 Adoption +8790 Transfer +8791 Adoption +8792 Return_to_owner +8793 Adoption +8794 Return_to_owner +8795 Transfer +8796 Transfer +8797 Adoption +8798 Return_to_owner +8799 Return_to_owner +8800 Transfer +8801 Adoption +8802 Transfer +8803 Adoption +8804 Return_to_owner +8805 Adoption +8806 Transfer +8807 Transfer +8808 Adoption +8809 Transfer +8810 Return_to_owner +8811 Adoption +8812 Adoption +8813 Adoption +8814 Transfer +8815 Return_to_owner +8816 Transfer +8817 Transfer +8818 Return_to_owner +8819 Transfer +8820 Return_to_owner +8821 Transfer +8822 Transfer +8823 Return_to_owner +8824 Transfer +8825 Transfer +8826 Adoption +8827 Adoption +8828 Adoption +8829 Transfer +8830 Transfer +8831 Adoption +8832 Return_to_owner +8833 Transfer +8834 Transfer +8835 Adoption +8836 Euthanasia +8837 Adoption +8838 Transfer +8839 Adoption +8840 Transfer +8841 Transfer +8842 Adoption +8843 Adoption +8844 Adoption +8845 Transfer +8846 Transfer +8847 Return_to_owner +8848 Adoption +8849 Transfer +8850 Transfer +8851 Euthanasia +8852 Return_to_owner +8853 Transfer +8854 Return_to_owner +8855 Transfer +8856 Adoption +8857 Adoption +8858 Adoption +8859 Transfer +8860 Transfer +8861 Adoption +8862 Transfer +8863 Adoption +8864 Return_to_owner +8865 Transfer +8866 Transfer +8867 Adoption +8868 Return_to_owner +8869 Transfer +8870 Transfer +8871 Adoption +8872 Adoption +8873 Adoption +8874 Return_to_owner +8875 Transfer +8876 Transfer +8877 Transfer +8878 Adoption +8879 Transfer +8880 Return_to_owner +8881 Adoption +8882 Adoption +8883 Return_to_owner +8884 Euthanasia +8885 Return_to_owner +8886 Adoption +8887 Transfer +8888 Euthanasia +8889 Return_to_owner +8890 Transfer +8891 Adoption +8892 Adoption +8893 Adoption +8894 Adoption +8895 Adoption +8896 Transfer +8897 Return_to_owner +8898 Return_to_owner +8899 Euthanasia +8900 Transfer +8901 Adoption +8902 Euthanasia +8903 Adoption +8904 Transfer +8905 Adoption +8906 Return_to_owner +8907 Adoption +8908 Transfer +8909 Adoption +8910 Transfer +8911 Adoption +8912 Return_to_owner +8913 Adoption +8914 Transfer +8915 Transfer +8916 Adoption +8917 Transfer +8918 Adoption +8919 Return_to_owner +8920 Adoption +8921 Adoption +8922 Adoption +8923 Adoption +8924 Transfer +8925 Euthanasia +8926 Transfer +8927 Return_to_owner +8928 Transfer +8929 Adoption +8930 Return_to_owner +8931 Adoption +8932 Transfer +8933 Return_to_owner +8934 Transfer +8935 Transfer +8936 Transfer +8937 Adoption +8938 Adoption +8939 Transfer +8940 Adoption +8941 Euthanasia +8942 Transfer +8943 Adoption +8944 Euthanasia +8945 Adoption +8946 Transfer +8947 Return_to_owner +8948 Return_to_owner +8949 Adoption +8950 Return_to_owner +8951 Return_to_owner +8952 Adoption +8953 Adoption +8954 Transfer +8955 Return_to_owner +8956 Transfer +8957 Return_to_owner +8958 Adoption +8959 Transfer +8960 Adoption +8961 Transfer +8962 Transfer +8963 Transfer +8964 Transfer +8965 Return_to_owner +8966 Transfer +8967 Euthanasia +8968 Adoption +8969 Adoption +8970 Adoption +8971 Return_to_owner +8972 Transfer +8973 Transfer +8974 Return_to_owner +8975 Transfer +8976 Return_to_owner +8977 Adoption +8978 Adoption +8979 Euthanasia +8980 Transfer +8981 Adoption +8982 Adoption +8983 Transfer +8984 Transfer +8985 Transfer +8986 Adoption +8987 Transfer +8988 Transfer +8989 Adoption +8990 Return_to_owner +8991 Transfer +8992 Transfer +8993 Adoption +8994 Adoption +8995 Return_to_owner +8996 Adoption +8997 Adoption +8998 Adoption +8999 Adoption +9000 Adoption +9001 Return_to_owner +9002 Transfer +9003 Adoption +9004 Adoption +9005 Transfer +9006 Transfer +9007 Transfer +9008 Adoption +9009 Adoption +9010 Adoption +9011 Return_to_owner +9012 Adoption +9013 Transfer +9014 Transfer +9015 Adoption +9016 Transfer +9017 Transfer +9018 Adoption +9019 Transfer +9020 Transfer +9021 Return_to_owner +9022 Euthanasia +9023 Return_to_owner +9024 Return_to_owner +9025 Adoption +9026 Euthanasia +9027 Transfer +9028 Transfer +9029 Adoption +9030 Adoption +9031 Transfer +9032 Adoption +9033 Transfer +9034 Adoption +9035 Transfer +9036 Return_to_owner +9037 Return_to_owner +9038 Transfer +9039 Euthanasia +9040 Return_to_owner +9041 Return_to_owner +9042 Return_to_owner +9043 Transfer +9044 Adoption +9045 Return_to_owner +9046 Return_to_owner +9047 Transfer +9048 Transfer +9049 Adoption +9050 Return_to_owner +9051 Adoption +9052 Transfer +9053 Transfer +9054 Return_to_owner +9055 Adoption +9056 Transfer +9057 Adoption +9058 Return_to_owner +9059 Transfer +9060 Return_to_owner +9061 Adoption +9062 Transfer +9063 Adoption +9064 Transfer +9065 Adoption +9066 Transfer +9067 Adoption +9068 Transfer +9069 Return_to_owner +9070 Transfer +9071 Adoption +9072 Transfer +9073 Adoption +9074 Adoption +9075 Transfer +9076 Transfer +9077 Transfer +9078 Adoption +9079 Adoption +9080 Transfer +9081 Adoption +9082 Transfer +9083 Transfer +9084 Return_to_owner +9085 Adoption +9086 Adoption +9087 Adoption +9088 Transfer +9089 Transfer +9090 Return_to_owner +9091 Transfer +9092 Euthanasia +9093 Transfer +9094 Adoption +9095 Transfer +9096 Transfer +9097 Transfer +9098 Adoption +9099 Return_to_owner +9100 Adoption +9101 Transfer +9102 Adoption +9103 Transfer +9104 Adoption +9105 Transfer +9106 Euthanasia +9107 Adoption +9108 Transfer +9109 Adoption +9110 Adoption +9111 Transfer +9112 Adoption +9113 Adoption +9114 Return_to_owner +9115 Adoption +9116 Adoption +9117 Transfer +9118 Transfer +9119 Transfer +9120 Adoption +9121 Euthanasia +9122 Adoption +9123 Adoption +9124 Transfer +9125 Transfer +9126 Transfer +9127 Adoption +9128 Transfer +9129 Adoption +9130 Adoption +9131 Adoption +9132 Adoption +9133 Adoption +9134 Transfer +9135 Transfer +9136 Transfer +9137 Return_to_owner +9138 Adoption +9139 Euthanasia +9140 Return_to_owner +9141 Transfer +9142 Adoption +9143 Transfer +9144 Transfer +9145 Return_to_owner +9146 Return_to_owner +9147 Adoption +9148 Adoption +9149 Adoption +9150 Adoption +9151 Transfer +9152 Adoption +9153 Transfer +9154 Return_to_owner +9155 Adoption +9156 Adoption +9157 Adoption +9158 Return_to_owner +9159 Transfer +9160 Euthanasia +9161 Adoption +9162 Adoption +9163 Return_to_owner +9164 Transfer +9165 Adoption +9166 Transfer +9167 Adoption +9168 Adoption +9169 Transfer +9170 Transfer +9171 Return_to_owner +9172 Adoption +9173 Adoption +9174 Transfer +9175 Transfer +9176 Euthanasia +9177 Adoption +9178 Transfer +9179 Adoption +9180 Transfer +9181 Transfer +9182 Transfer +9183 Transfer +9184 Adoption +9185 Died +9186 Return_to_owner +9187 Transfer +9188 Transfer +9189 Transfer +9190 Adoption +9191 Died +9192 Transfer +9193 Return_to_owner +9194 Adoption +9195 Return_to_owner +9196 Return_to_owner +9197 Adoption +9198 Adoption +9199 Adoption +9200 Transfer +9201 Transfer +9202 Transfer +9203 Return_to_owner +9204 Adoption +9205 Return_to_owner +9206 Adoption +9207 Return_to_owner +9208 Adoption +9209 Adoption +9210 Adoption +9211 Return_to_owner +9212 Transfer +9213 Adoption +9214 Transfer +9215 Return_to_owner +9216 Transfer +9217 Adoption +9218 Adoption +9219 Adoption +9220 Adoption +9221 Transfer +9222 Adoption +9223 Transfer +9224 Return_to_owner +9225 Adoption +9226 Return_to_owner +9227 Transfer +9228 Transfer +9229 Adoption +9230 Adoption +9231 Adoption +9232 Adoption +9233 Transfer +9234 Adoption +9235 Transfer +9236 Transfer +9237 Transfer +9238 Adoption +9239 Adoption +9240 Return_to_owner +9241 Adoption +9242 Transfer +9243 Return_to_owner +9244 Transfer +9245 Transfer +9246 Transfer +9247 Transfer +9248 Adoption +9249 Transfer +9250 Adoption +9251 Adoption +9252 Adoption +9253 Adoption +9254 Adoption +9255 Adoption +9256 Transfer +9257 Return_to_owner +9258 Return_to_owner +9259 Return_to_owner +9260 Return_to_owner +9261 Adoption +9262 Euthanasia +9263 Adoption +9264 Adoption +9265 Adoption +9266 Transfer +9267 Adoption +9268 Transfer +9269 Adoption +9270 Return_to_owner +9271 Transfer +9272 Transfer +9273 Euthanasia +9274 Transfer +9275 Transfer +9276 Adoption +9277 Adoption +9278 Adoption +9279 Transfer +9280 Adoption +9281 Transfer +9282 Return_to_owner +9283 Transfer +9284 Return_to_owner +9285 Adoption +9286 Transfer +9287 Transfer +9288 Return_to_owner +9289 Adoption +9290 Died +9291 Adoption +9292 Transfer +9293 Transfer +9294 Adoption +9295 Return_to_owner +9296 Adoption +9297 Return_to_owner +9298 Return_to_owner +9299 Adoption +9300 Adoption +9301 Adoption +9302 Transfer +9303 Adoption +9304 Adoption +9305 Transfer +9306 Adoption +9307 Euthanasia +9308 Transfer +9309 Adoption +9310 Transfer +9311 Transfer +9312 Adoption +9313 Adoption +9314 Transfer +9315 Adoption +9316 Adoption +9317 Return_to_owner +9318 Adoption +9319 Transfer +9320 Transfer +9321 Adoption +9322 Adoption +9323 Adoption +9324 Transfer +9325 Transfer +9326 Adoption +9327 Adoption +9328 Return_to_owner +9329 Adoption +9330 Transfer +9331 Adoption +9332 Transfer +9333 Adoption +9334 Adoption +9335 Adoption +9336 Return_to_owner +9337 Adoption +9338 Transfer +9339 Adoption +9340 Euthanasia +9341 Adoption +9342 Transfer +9343 Adoption +9344 Transfer +9345 Return_to_owner +9346 Adoption +9347 Return_to_owner +9348 Transfer +9349 Transfer +9350 Adoption +9351 Return_to_owner +9352 Transfer +9353 Adoption +9354 Adoption +9355 Adoption +9356 Adoption +9357 Return_to_owner +9358 Return_to_owner +9359 Adoption +9360 Transfer +9361 Transfer +9362 Transfer +9363 Adoption +9364 Adoption +9365 Return_to_owner +9366 Transfer +9367 Adoption +9368 Adoption +9369 Adoption +9370 Adoption +9371 Transfer +9372 Adoption +9373 Transfer +9374 Transfer +9375 Return_to_owner +9376 Adoption +9377 Euthanasia +9378 Adoption +9379 Return_to_owner +9380 Euthanasia +9381 Transfer +9382 Euthanasia +9383 Euthanasia +9384 Transfer +9385 Adoption +9386 Transfer +9387 Transfer +9388 Adoption +9389 Transfer +9390 Transfer +9391 Transfer +9392 Transfer +9393 Adoption +9394 Return_to_owner +9395 Return_to_owner +9396 Adoption +9397 Transfer +9398 Return_to_owner +9399 Transfer +9400 Adoption +9401 Adoption +9402 Transfer +9403 Transfer +9404 Transfer +9405 Return_to_owner +9406 Adoption +9407 Transfer +9408 Return_to_owner +9409 Transfer +9410 Transfer +9411 Return_to_owner +9412 Transfer +9413 Transfer +9414 Adoption +9415 Return_to_owner +9416 Transfer +9417 Transfer +9418 Adoption +9419 Adoption +9420 Adoption +9421 Adoption +9422 Adoption +9423 Adoption +9424 Adoption +9425 Transfer +9426 Euthanasia +9427 Return_to_owner +9428 Return_to_owner +9429 Return_to_owner +9430 Return_to_owner +9431 Adoption +9432 Adoption +9433 Euthanasia +9434 Transfer +9435 Return_to_owner +9436 Transfer +9437 Transfer +9438 Transfer +9439 Euthanasia +9440 Transfer +9441 Adoption +9442 Return_to_owner +9443 Transfer +9444 Transfer +9445 Transfer +9446 Adoption +9447 Transfer +9448 Adoption +9449 Adoption +9450 Return_to_owner +9451 Transfer +9452 Adoption +9453 Return_to_owner +9454 Transfer +9455 Adoption +9456 Transfer +9457 Adoption +9458 Transfer +9459 Euthanasia +9460 Euthanasia +9461 Return_to_owner +9462 Euthanasia +9463 Return_to_owner +9464 Adoption +9465 Transfer +9466 Euthanasia +9467 Adoption +9468 Return_to_owner +9469 Transfer +9470 Euthanasia +9471 Adoption +9472 Adoption +9473 Adoption +9474 Transfer +9475 Transfer +9476 Adoption +9477 Return_to_owner +9478 Adoption +9479 Return_to_owner +9480 Adoption +9481 Adoption +9482 Transfer +9483 Return_to_owner +9484 Return_to_owner +9485 Return_to_owner +9486 Adoption +9487 Adoption +9488 Adoption +9489 Adoption +9490 Transfer +9491 Adoption +9492 Return_to_owner +9493 Adoption +9494 Transfer +9495 Adoption +9496 Transfer +9497 Transfer +9498 Transfer +9499 Transfer +9500 Adoption +9501 Return_to_owner +9502 Return_to_owner +9503 Transfer +9504 Transfer +9505 Adoption +9506 Transfer +9507 Transfer +9508 Transfer +9509 Adoption +9510 Transfer +9511 Transfer +9512 Transfer +9513 Adoption +9514 Transfer +9515 Euthanasia +9516 Return_to_owner +9517 Transfer +9518 Adoption +9519 Euthanasia +9520 Return_to_owner +9521 Transfer +9522 Transfer +9523 Adoption +9524 Return_to_owner +9525 Transfer +9526 Adoption +9527 Adoption +9528 Transfer +9529 Return_to_owner +9530 Return_to_owner +9531 Return_to_owner +9532 Adoption +9533 Return_to_owner +9534 Transfer +9535 Adoption +9536 Adoption +9537 Return_to_owner +9538 Transfer +9539 Adoption +9540 Return_to_owner +9541 Transfer +9542 Transfer +9543 Transfer +9544 Adoption +9545 Transfer +9546 Transfer +9547 Adoption +9548 Euthanasia +9549 Adoption +9550 Transfer +9551 Euthanasia +9552 Transfer +9553 Return_to_owner +9554 Transfer +9555 Return_to_owner +9556 Adoption +9557 Transfer +9558 Adoption +9559 Return_to_owner +9560 Return_to_owner +9561 Transfer +9562 Return_to_owner +9563 Adoption +9564 Adoption +9565 Adoption +9566 Adoption +9567 Transfer +9568 Return_to_owner +9569 Euthanasia +9570 Adoption +9571 Euthanasia +9572 Adoption +9573 Return_to_owner +9574 Transfer +9575 Adoption +9576 Transfer +9577 Adoption +9578 Euthanasia +9579 Adoption +9580 Adoption +9581 Adoption +9582 Euthanasia +9583 Return_to_owner +9584 Return_to_owner +9585 Adoption +9586 Euthanasia +9587 Adoption +9588 Return_to_owner +9589 Euthanasia +9590 Transfer +9591 Transfer +9592 Transfer +9593 Return_to_owner +9594 Return_to_owner +9595 Transfer +9596 Transfer +9597 Adoption +9598 Adoption +9599 Transfer +9600 Transfer +9601 Transfer +9602 Euthanasia +9603 Adoption +9604 Adoption +9605 Transfer +9606 Transfer +9607 Return_to_owner +9608 Adoption +9609 Adoption +9610 Transfer +9611 Transfer +9612 Transfer +9613 Transfer +9614 Euthanasia +9615 Adoption +9616 Adoption +9617 Return_to_owner +9618 Transfer +9619 Return_to_owner +9620 Return_to_owner +9621 Transfer +9622 Transfer +9623 Transfer +9624 Transfer +9625 Return_to_owner +9626 Transfer +9627 Return_to_owner +9628 Transfer +9629 Transfer +9630 Transfer +9631 Adoption +9632 Transfer +9633 Euthanasia +9634 Transfer +9635 Adoption +9636 Transfer +9637 Return_to_owner +9638 Transfer +9639 Adoption +9640 Return_to_owner +9641 Transfer +9642 Transfer +9643 Adoption +9644 Return_to_owner +9645 Adoption +9646 Euthanasia +9647 Transfer +9648 Transfer +9649 Transfer +9650 Adoption +9651 Adoption +9652 Return_to_owner +9653 Transfer +9654 Transfer +9655 Adoption +9656 Return_to_owner +9657 Transfer +9658 Transfer +9659 Return_to_owner +9660 Euthanasia +9661 Adoption +9662 Euthanasia +9663 Transfer +9664 Adoption +9665 Transfer +9666 Transfer +9667 Return_to_owner +9668 Return_to_owner +9669 Transfer +9670 Transfer +9671 Transfer +9672 Adoption +9673 Adoption +9674 Adoption +9675 Adoption +9676 Adoption +9677 Adoption +9678 Adoption +9679 Transfer +9680 Transfer +9681 Adoption +9682 Adoption +9683 Return_to_owner +9684 Return_to_owner +9685 Transfer +9686 Return_to_owner +9687 Adoption +9688 Transfer +9689 Adoption +9690 Transfer +9691 Adoption +9692 Transfer +9693 Adoption +9694 Adoption +9695 Return_to_owner +9696 Died +9697 Transfer +9698 Transfer +9699 Return_to_owner +9700 Adoption +9701 Adoption +9702 Transfer +9703 Transfer +9704 Transfer +9705 Transfer +9706 Euthanasia +9707 Euthanasia +9708 Adoption +9709 Transfer +9710 Transfer +9711 Transfer +9712 Return_to_owner +9713 Adoption +9714 Adoption +9715 Adoption +9716 Transfer +9717 Adoption +9718 Adoption +9719 Return_to_owner +9720 Adoption +9721 Adoption +9722 Transfer +9723 Return_to_owner +9724 Transfer +9725 Return_to_owner +9726 Return_to_owner +9727 Return_to_owner +9728 Euthanasia +9729 Adoption +9730 Died +9731 Transfer +9732 Return_to_owner +9733 Return_to_owner +9734 Return_to_owner +9735 Return_to_owner +9736 Transfer +9737 Adoption +9738 Adoption +9739 Transfer +9740 Adoption +9741 Transfer +9742 Return_to_owner +9743 Transfer +9744 Adoption +9745 Adoption +9746 Adoption +9747 Transfer +9748 Return_to_owner +9749 Transfer +9750 Adoption +9751 Adoption +9752 Adoption +9753 Return_to_owner +9754 Transfer +9755 Transfer +9756 Transfer +9757 Adoption +9758 Adoption +9759 Transfer +9760 Transfer +9761 Transfer +9762 Adoption +9763 Transfer +9764 Adoption +9765 Return_to_owner +9766 Transfer +9767 Adoption +9768 Adoption +9769 Adoption +9770 Transfer +9771 Transfer +9772 Adoption +9773 Transfer +9774 Adoption +9775 Adoption +9776 Adoption +9777 Adoption +9778 Transfer +9779 Adoption +9780 Adoption +9781 Transfer +9782 Adoption +9783 Adoption +9784 Return_to_owner +9785 Transfer +9786 Transfer +9787 Adoption +9788 Transfer +9789 Transfer +9790 Transfer +9791 Adoption +9792 Adoption +9793 Return_to_owner +9794 Return_to_owner +9795 Transfer +9796 Return_to_owner +9797 Died +9798 Adoption +9799 Return_to_owner +9800 Adoption +9801 Adoption +9802 Adoption +9803 Adoption +9804 Return_to_owner +9805 Adoption +9806 Adoption +9807 Adoption +9808 Return_to_owner +9809 Transfer +9810 Adoption +9811 Adoption +9812 Adoption +9813 Adoption +9814 Adoption +9815 Adoption +9816 Transfer +9817 Return_to_owner +9818 Return_to_owner +9819 Return_to_owner +9820 Transfer +9821 Transfer +9822 Adoption +9823 Adoption +9824 Adoption +9825 Adoption +9826 Transfer +9827 Adoption +9828 Adoption +9829 Transfer +9830 Adoption +9831 Return_to_owner +9832 Adoption +9833 Adoption +9834 Transfer +9835 Transfer +9836 Euthanasia +9837 Adoption +9838 Transfer +9839 Adoption +9840 Transfer +9841 Adoption +9842 Adoption +9843 Transfer +9844 Adoption +9845 Transfer +9846 Return_to_owner +9847 Adoption +9848 Adoption +9849 Transfer +9850 Transfer +9851 Transfer +9852 Adoption +9853 Adoption +9854 Adoption +9855 Adoption +9856 Transfer +9857 Transfer +9858 Adoption +9859 Adoption +9860 Adoption +9861 Transfer +9862 Transfer +9863 Adoption +9864 Adoption +9865 Return_to_owner +9866 Return_to_owner +9867 Transfer +9868 Transfer +9869 Adoption +9870 Adoption +9871 Transfer +9872 Euthanasia +9873 Transfer +9874 Return_to_owner +9875 Adoption +9876 Transfer +9877 Transfer +9878 Euthanasia +9879 Transfer +9880 Transfer +9881 Return_to_owner +9882 Transfer +9883 Adoption +9884 Adoption +9885 Adoption +9886 Adoption +9887 Transfer +9888 Adoption +9889 Adoption +9890 Return_to_owner +9891 Adoption +9892 Adoption +9893 Transfer +9894 Transfer +9895 Transfer +9896 Adoption +9897 Adoption +9898 Adoption +9899 Transfer +9900 Transfer +9901 Transfer +9902 Adoption +9903 Return_to_owner +9904 Adoption +9905 Transfer +9906 Return_to_owner +9907 Adoption +9908 Transfer +9909 Return_to_owner +9910 Transfer +9911 Return_to_owner +9912 Transfer +9913 Transfer +9914 Return_to_owner +9915 Adoption +9916 Adoption +9917 Return_to_owner +9918 Return_to_owner +9919 Adoption +9920 Transfer +9921 Transfer +9922 Adoption +9923 Transfer +9924 Adoption +9925 Transfer +9926 Adoption +9927 Adoption +9928 Return_to_owner +9929 Adoption +9930 Transfer +9931 Return_to_owner +9932 Adoption +9933 Adoption +9934 Euthanasia +9935 Euthanasia +9936 Return_to_owner +9937 Return_to_owner +9938 Return_to_owner +9939 Adoption +9940 Died +9941 Transfer +9942 Transfer +9943 Transfer +9944 Return_to_owner +9945 Adoption +9946 Adoption +9947 Transfer +9948 Adoption +9949 Transfer +9950 Transfer +9951 Return_to_owner +9952 Transfer +9953 Adoption +9954 Euthanasia +9955 Return_to_owner +9956 Adoption +9957 Adoption +9958 Adoption +9959 Adoption +9960 Adoption +9961 Transfer +9962 Transfer +9963 Adoption +9964 Transfer +9965 Adoption +9966 Transfer +9967 Adoption +9968 Return_to_owner +9969 Return_to_owner +9970 Adoption +9971 Adoption +9972 Transfer +9973 Transfer +9974 Return_to_owner +9975 Return_to_owner +9976 Transfer +9977 Adoption +9978 Return_to_owner +9979 Transfer +9980 Euthanasia +9981 Adoption +9982 Adoption +9983 Adoption +9984 Adoption +9985 Return_to_owner +9986 Adoption +9987 Adoption +9988 Return_to_owner +9989 Euthanasia +9990 Transfer +9991 Return_to_owner +9992 Adoption +9993 Return_to_owner +9994 Transfer +9995 Adoption +9996 Adoption +9997 Adoption +9998 Return_to_owner +9999 Transfer +10000 Euthanasia +10001 Return_to_owner +10002 Adoption +10003 Adoption +10004 Adoption +10005 Transfer +10006 Euthanasia +10007 Return_to_owner +10008 Transfer +10009 Transfer +10010 Euthanasia +10011 Adoption +10012 Return_to_owner +10013 Adoption +10014 Adoption +10015 Transfer +10016 Adoption +10017 Adoption +10018 Adoption +10019 Euthanasia +10020 Transfer +10021 Return_to_owner +10022 Adoption +10023 Adoption +10024 Adoption +10025 Adoption +10026 Return_to_owner +10027 Return_to_owner +10028 Adoption +10029 Transfer +10030 Transfer +10031 Transfer +10032 Return_to_owner +10033 Transfer +10034 Adoption +10035 Transfer +10036 Adoption +10037 Return_to_owner +10038 Transfer +10039 Transfer +10040 Adoption +10041 Transfer +10042 Transfer +10043 Transfer +10044 Adoption +10045 Adoption +10046 Transfer +10047 Adoption +10048 Transfer +10049 Return_to_owner +10050 Transfer +10051 Return_to_owner +10052 Return_to_owner +10053 Euthanasia +10054 Transfer +10055 Adoption +10056 Adoption +10057 Return_to_owner +10058 Return_to_owner +10059 Euthanasia +10060 Adoption +10061 Transfer +10062 Transfer +10063 Adoption +10064 Adoption +10065 Transfer +10066 Transfer +10067 Adoption +10068 Transfer +10069 Return_to_owner +10070 Transfer +10071 Transfer +10072 Return_to_owner +10073 Transfer +10074 Adoption +10075 Transfer +10076 Adoption +10077 Return_to_owner +10078 Adoption +10079 Transfer +10080 Adoption +10081 Transfer +10082 Transfer +10083 Adoption +10084 Transfer +10085 Return_to_owner +10086 Adoption +10087 Adoption +10088 Adoption +10089 Transfer +10090 Return_to_owner +10091 Transfer +10092 Return_to_owner +10093 Adoption +10094 Euthanasia +10095 Transfer +10096 Adoption +10097 Transfer +10098 Transfer +10099 Return_to_owner +10100 Adoption +10101 Transfer +10102 Adoption +10103 Transfer +10104 Adoption +10105 Adoption +10106 Return_to_owner +10107 Euthanasia +10108 Transfer +10109 Transfer +10110 Transfer +10111 Adoption +10112 Adoption +10113 Euthanasia +10114 Adoption +10115 Transfer +10116 Adoption +10117 Transfer +10118 Transfer +10119 Transfer +10120 Died +10121 Return_to_owner +10122 Adoption +10123 Adoption +10124 Euthanasia +10125 Adoption +10126 Transfer +10127 Return_to_owner +10128 Euthanasia +10129 Adoption +10130 Adoption +10131 Adoption +10132 Adoption +10133 Euthanasia +10134 Adoption +10135 Died +10136 Adoption +10137 Return_to_owner +10138 Adoption +10139 Adoption +10140 Adoption +10141 Euthanasia +10142 Adoption +10143 Transfer +10144 Transfer +10145 Transfer +10146 Transfer +10147 Transfer +10148 Return_to_owner +10149 Transfer +10150 Euthanasia +10151 Transfer +10152 Return_to_owner +10153 Adoption +10154 Adoption +10155 Return_to_owner +10156 Adoption +10157 Transfer +10158 Transfer +10159 Transfer +10160 Transfer +10161 Transfer +10162 Euthanasia +10163 Transfer +10164 Adoption +10165 Transfer +10166 Adoption +10167 Transfer +10168 Adoption +10169 Transfer +10170 Adoption +10171 Adoption +10172 Adoption +10173 Transfer +10174 Adoption +10175 Euthanasia +10176 Adoption +10177 Transfer +10178 Adoption +10179 Euthanasia +10180 Transfer +10181 Transfer +10182 Adoption +10183 Transfer +10184 Adoption +10185 Transfer +10186 Transfer +10187 Transfer +10188 Adoption +10189 Transfer +10190 Return_to_owner +10191 Transfer +10192 Transfer +10193 Adoption +10194 Transfer +10195 Return_to_owner +10196 Return_to_owner +10197 Return_to_owner +10198 Transfer +10199 Adoption +10200 Transfer +10201 Transfer +10202 Return_to_owner +10203 Transfer +10204 Adoption +10205 Transfer +10206 Adoption +10207 Transfer +10208 Transfer +10209 Transfer +10210 Return_to_owner +10211 Return_to_owner +10212 Transfer +10213 Adoption +10214 Transfer +10215 Adoption +10216 Return_to_owner +10217 Adoption +10218 Return_to_owner +10219 Transfer +10220 Return_to_owner +10221 Adoption +10222 Adoption +10223 Adoption +10224 Transfer +10225 Euthanasia +10226 Adoption +10227 Transfer +10228 Adoption +10229 Transfer +10230 Adoption +10231 Transfer +10232 Adoption +10233 Return_to_owner +10234 Return_to_owner +10235 Adoption +10236 Adoption +10237 Euthanasia +10238 Transfer +10239 Transfer +10240 Adoption +10241 Adoption +10242 Return_to_owner +10243 Adoption +10244 Adoption +10245 Transfer +10246 Died +10247 Adoption +10248 Adoption +10249 Return_to_owner +10250 Adoption +10251 Transfer +10252 Euthanasia +10253 Transfer +10254 Transfer +10255 Transfer +10256 Adoption +10257 Transfer +10258 Adoption +10259 Adoption +10260 Adoption +10261 Transfer +10262 Adoption +10263 Transfer +10264 Transfer +10265 Transfer +10266 Adoption +10267 Transfer +10268 Transfer +10269 Return_to_owner +10270 Transfer +10271 Adoption +10272 Transfer +10273 Adoption +10274 Adoption +10275 Return_to_owner +10276 Return_to_owner +10277 Return_to_owner +10278 Transfer +10279 Adoption +10280 Adoption +10281 Adoption +10282 Adoption +10283 Euthanasia +10284 Adoption +10285 Adoption +10286 Transfer +10287 Transfer +10288 Adoption +10289 Transfer +10290 Adoption +10291 Return_to_owner +10292 Transfer +10293 Transfer +10294 Transfer +10295 Return_to_owner +10296 Transfer +10297 Transfer +10298 Adoption +10299 Transfer +10300 Adoption +10301 Transfer +10302 Euthanasia +10303 Return_to_owner +10304 Return_to_owner +10305 Return_to_owner +10306 Return_to_owner +10307 Adoption +10308 Transfer +10309 Transfer +10310 Euthanasia +10311 Adoption +10312 Adoption +10313 Adoption +10314 Adoption +10315 Transfer +10316 Adoption +10317 Euthanasia +10318 Adoption +10319 Adoption +10320 Return_to_owner +10321 Adoption +10322 Adoption +10323 Transfer +10324 Adoption +10325 Adoption +10326 Transfer +10327 Transfer +10328 Adoption +10329 Euthanasia +10330 Transfer +10331 Adoption +10332 Transfer +10333 Adoption +10334 Transfer +10335 Return_to_owner +10336 Return_to_owner +10337 Transfer +10338 Transfer +10339 Return_to_owner +10340 Adoption +10341 Transfer +10342 Adoption +10343 Adoption +10344 Transfer +10345 Transfer +10346 Adoption +10347 Return_to_owner +10348 Adoption +10349 Transfer +10350 Return_to_owner +10351 Transfer +10352 Transfer +10353 Return_to_owner +10354 Adoption +10355 Adoption +10356 Transfer +10357 Transfer +10358 Transfer +10359 Euthanasia +10360 Return_to_owner +10361 Transfer +10362 Return_to_owner +10363 Transfer +10364 Transfer +10365 Transfer +10366 Return_to_owner +10367 Return_to_owner +10368 Transfer +10369 Adoption +10370 Adoption +10371 Adoption +10372 Adoption +10373 Euthanasia +10374 Return_to_owner +10375 Return_to_owner +10376 Transfer +10377 Transfer +10378 Adoption +10379 Return_to_owner +10380 Transfer +10381 Return_to_owner +10382 Adoption +10383 Return_to_owner +10384 Adoption +10385 Transfer +10386 Return_to_owner +10387 Return_to_owner +10388 Adoption +10389 Euthanasia +10390 Transfer +10391 Transfer +10392 Return_to_owner +10393 Adoption +10394 Adoption +10395 Adoption +10396 Return_to_owner +10397 Return_to_owner +10398 Transfer +10399 Adoption +10400 Return_to_owner +10401 Adoption +10402 Transfer +10403 Euthanasia +10404 Adoption +10405 Adoption +10406 Adoption +10407 Transfer +10408 Adoption +10409 Adoption +10410 Adoption +10411 Return_to_owner +10412 Transfer +10413 Adoption +10414 Transfer +10415 Adoption +10416 Adoption +10417 Transfer +10418 Euthanasia +10419 Adoption +10420 Transfer +10421 Transfer +10422 Transfer +10423 Adoption +10424 Adoption +10425 Return_to_owner +10426 Adoption +10427 Transfer +10428 Adoption +10429 Transfer +10430 Transfer +10431 Transfer +10432 Return_to_owner +10433 Transfer +10434 Transfer +10435 Adoption +10436 Adoption +10437 Transfer +10438 Transfer +10439 Return_to_owner +10440 Euthanasia +10441 Transfer +10442 Transfer +10443 Return_to_owner +10444 Adoption +10445 Adoption +10446 Adoption +10447 Adoption +10448 Transfer +10449 Adoption +10450 Transfer +10451 Transfer +10452 Transfer +10453 Adoption +10454 Return_to_owner +10455 Return_to_owner +10456 Adoption +10457 Adoption +10458 Euthanasia +10459 Adoption +10460 Transfer +10461 Transfer +10462 Adoption +10463 Transfer +10464 Transfer +10465 Transfer +10466 Adoption +10467 Adoption +10468 Transfer +10469 Adoption +10470 Transfer +10471 Transfer +10472 Transfer +10473 Adoption +10474 Transfer +10475 Adoption +10476 Transfer +10477 Transfer +10478 Return_to_owner +10479 Adoption +10480 Transfer +10481 Transfer +10482 Transfer +10483 Transfer +10484 Transfer +10485 Transfer +10486 Adoption +10487 Adoption +10488 Transfer +10489 Transfer +10490 Euthanasia +10491 Transfer +10492 Euthanasia +10493 Adoption +10494 Adoption +10495 Died +10496 Return_to_owner +10497 Adoption +10498 Adoption +10499 Died +10500 Transfer +10501 Adoption +10502 Adoption +10503 Transfer +10504 Transfer +10505 Adoption +10506 Transfer +10507 Adoption +10508 Transfer +10509 Return_to_owner +10510 Adoption +10511 Transfer +10512 Transfer +10513 Adoption +10514 Adoption +10515 Transfer +10516 Adoption +10517 Transfer +10518 Adoption +10519 Return_to_owner +10520 Transfer +10521 Adoption +10522 Transfer +10523 Transfer +10524 Adoption +10525 Adoption +10526 Transfer +10527 Transfer +10528 Transfer +10529 Adoption +10530 Transfer +10531 Transfer +10532 Adoption +10533 Adoption +10534 Adoption +10535 Adoption +10536 Adoption +10537 Adoption +10538 Euthanasia +10539 Transfer +10540 Transfer +10541 Return_to_owner +10542 Return_to_owner +10543 Adoption +10544 Transfer +10545 Adoption +10546 Transfer +10547 Return_to_owner +10548 Adoption +10549 Return_to_owner +10550 Return_to_owner +10551 Adoption +10552 Adoption +10553 Transfer +10554 Transfer +10555 Return_to_owner +10556 Euthanasia +10557 Transfer +10558 Return_to_owner +10559 Transfer +10560 Return_to_owner +10561 Adoption +10562 Return_to_owner +10563 Adoption +10564 Transfer +10565 Return_to_owner +10566 Euthanasia +10567 Euthanasia +10568 Adoption +10569 Adoption +10570 Adoption +10571 Adoption +10572 Transfer +10573 Transfer +10574 Transfer +10575 Return_to_owner +10576 Return_to_owner +10577 Adoption +10578 Adoption +10579 Adoption +10580 Adoption +10581 Transfer +10582 Adoption +10583 Return_to_owner +10584 Adoption +10585 Adoption +10586 Transfer +10587 Transfer +10588 Transfer +10589 Adoption +10590 Euthanasia +10591 Adoption +10592 Adoption +10593 Transfer +10594 Return_to_owner +10595 Adoption +10596 Return_to_owner +10597 Return_to_owner +10598 Return_to_owner +10599 Adoption +10600 Adoption +10601 Adoption +10602 Return_to_owner +10603 Transfer +10604 Transfer +10605 Transfer +10606 Transfer +10607 Transfer +10608 Transfer +10609 Adoption +10610 Return_to_owner +10611 Adoption +10612 Transfer +10613 Transfer +10614 Transfer +10615 Adoption +10616 Adoption +10617 Adoption +10618 Return_to_owner +10619 Return_to_owner +10620 Transfer +10621 Adoption +10622 Adoption +10623 Adoption +10624 Adoption +10625 Transfer +10626 Adoption +10627 Transfer +10628 Return_to_owner +10629 Euthanasia +10630 Adoption +10631 Adoption +10632 Adoption +10633 Transfer +10634 Adoption +10635 Transfer +10636 Transfer +10637 Transfer +10638 Transfer +10639 Transfer +10640 Transfer +10641 Transfer +10642 Adoption +10643 Adoption +10644 Transfer +10645 Adoption +10646 Return_to_owner +10647 Transfer +10648 Euthanasia +10649 Transfer +10650 Adoption +10651 Transfer +10652 Adoption +10653 Transfer +10654 Transfer +10655 Transfer +10656 Adoption +10657 Adoption +10658 Return_to_owner +10659 Transfer +10660 Transfer +10661 Return_to_owner +10662 Adoption +10663 Died +10664 Transfer +10665 Transfer +10666 Adoption +10667 Euthanasia +10668 Adoption +10669 Euthanasia +10670 Adoption +10671 Adoption +10672 Transfer +10673 Adoption +10674 Adoption +10675 Transfer +10676 Return_to_owner +10677 Transfer +10678 Transfer +10679 Adoption +10680 Transfer +10681 Transfer +10682 Transfer +10683 Transfer +10684 Transfer +10685 Euthanasia +10686 Transfer +10687 Adoption +10688 Transfer +10689 Adoption +10690 Transfer +10691 Adoption +10692 Adoption +10693 Transfer +10694 Euthanasia +10695 Adoption +10696 Adoption +10697 Transfer +10698 Return_to_owner +10699 Transfer +10700 Adoption +10701 Transfer +10702 Adoption +10703 Adoption +10704 Euthanasia +10705 Return_to_owner +10706 Adoption +10707 Return_to_owner +10708 Transfer +10709 Adoption +10710 Transfer +10711 Transfer +10712 Adoption +10713 Adoption +10714 Return_to_owner +10715 Transfer +10716 Adoption +10717 Adoption +10718 Transfer +10719 Adoption +10720 Adoption +10721 Transfer +10722 Adoption +10723 Transfer +10724 Transfer +10725 Adoption +10726 Adoption +10727 Adoption +10728 Adoption +10729 Transfer +10730 Transfer +10731 Adoption +10732 Transfer +10733 Transfer +10734 Adoption +10735 Adoption +10736 Transfer +10737 Adoption +10738 Adoption +10739 Transfer +10740 Return_to_owner +10741 Adoption +10742 Adoption +10743 Adoption +10744 Adoption +10745 Transfer +10746 Adoption +10747 Return_to_owner +10748 Return_to_owner +10749 Euthanasia +10750 Euthanasia +10751 Return_to_owner +10752 Adoption +10753 Transfer +10754 Transfer +10755 Adoption +10756 Adoption +10757 Transfer +10758 Return_to_owner +10759 Return_to_owner +10760 Transfer +10761 Return_to_owner +10762 Adoption +10763 Return_to_owner +10764 Return_to_owner +10765 Return_to_owner +10766 Transfer +10767 Adoption +10768 Adoption +10769 Return_to_owner +10770 Adoption +10771 Adoption +10772 Adoption +10773 Return_to_owner +10774 Transfer +10775 Transfer +10776 Adoption +10777 Died +10778 Euthanasia +10779 Transfer +10780 Transfer +10781 Transfer +10782 Adoption +10783 Adoption +10784 Return_to_owner +10785 Transfer +10786 Adoption +10787 Return_to_owner +10788 Adoption +10789 Transfer +10790 Adoption +10791 Adoption +10792 Adoption +10793 Transfer +10794 Euthanasia +10795 Return_to_owner +10796 Return_to_owner +10797 Adoption +10798 Adoption +10799 Adoption +10800 Euthanasia +10801 Return_to_owner +10802 Return_to_owner +10803 Transfer +10804 Transfer +10805 Return_to_owner +10806 Euthanasia +10807 Return_to_owner +10808 Transfer +10809 Euthanasia +10810 Return_to_owner +10811 Transfer +10812 Transfer +10813 Adoption +10814 Adoption +10815 Transfer +10816 Euthanasia +10817 Adoption +10818 Adoption +10819 Transfer +10820 Adoption +10821 Adoption +10822 Adoption +10823 Adoption +10824 Adoption +10825 Transfer +10826 Adoption +10827 Transfer +10828 Transfer +10829 Adoption +10830 Return_to_owner +10831 Transfer +10832 Adoption +10833 Transfer +10834 Adoption +10835 Transfer +10836 Adoption +10837 Euthanasia +10838 Euthanasia +10839 Transfer +10840 Euthanasia +10841 Adoption +10842 Adoption +10843 Return_to_owner +10844 Adoption +10845 Transfer +10846 Adoption +10847 Return_to_owner +10848 Adoption +10849 Adoption +10850 Adoption +10851 Euthanasia +10852 Transfer +10853 Adoption +10854 Adoption +10855 Adoption +10856 Adoption +10857 Transfer +10858 Transfer +10859 Adoption +10860 Transfer +10861 Euthanasia +10862 Adoption +10863 Adoption +10864 Transfer +10865 Transfer +10866 Adoption +10867 Adoption +10868 Adoption +10869 Transfer +10870 Transfer +10871 Euthanasia +10872 Return_to_owner +10873 Adoption +10874 Adoption +10875 Transfer +10876 Adoption +10877 Adoption +10878 Adoption +10879 Transfer +10880 Adoption +10881 Adoption +10882 Transfer +10883 Euthanasia +10884 Adoption +10885 Adoption +10886 Transfer +10887 Adoption +10888 Transfer +10889 Transfer +10890 Transfer +10891 Return_to_owner +10892 Transfer +10893 Return_to_owner +10894 Return_to_owner +10895 Adoption +10896 Transfer +10897 Transfer +10898 Adoption +10899 Adoption +10900 Transfer +10901 Transfer +10902 Transfer +10903 Return_to_owner +10904 Adoption +10905 Return_to_owner +10906 Adoption +10907 Adoption +10908 Return_to_owner +10909 Transfer +10910 Died +10911 Adoption +10912 Adoption +10913 Adoption +10914 Adoption +10915 Euthanasia +10916 Transfer +10917 Return_to_owner +10918 Adoption +10919 Return_to_owner +10920 Transfer +10921 Return_to_owner +10922 Transfer +10923 Adoption +10924 Transfer +10925 Transfer +10926 Transfer +10927 Transfer +10928 Transfer +10929 Return_to_owner +10930 Return_to_owner +10931 Adoption +10932 Transfer +10933 Adoption +10934 Transfer +10935 Transfer +10936 Transfer +10937 Adoption +10938 Adoption +10939 Adoption +10940 Adoption +10941 Transfer +10942 Euthanasia +10943 Died +10944 Adoption +10945 Return_to_owner +10946 Adoption +10947 Return_to_owner +10948 Adoption +10949 Return_to_owner +10950 Adoption +10951 Return_to_owner +10952 Transfer +10953 Return_to_owner +10954 Return_to_owner +10955 Adoption +10956 Adoption +10957 Adoption +10958 Return_to_owner +10959 Adoption +10960 Return_to_owner +10961 Return_to_owner +10962 Adoption +10963 Transfer +10964 Return_to_owner +10965 Transfer +10966 Transfer +10967 Transfer +10968 Transfer +10969 Transfer +10970 Adoption +10971 Transfer +10972 Return_to_owner +10973 Transfer +10974 Transfer +10975 Return_to_owner +10976 Euthanasia +10977 Adoption +10978 Adoption +10979 Adoption +10980 Adoption +10981 Return_to_owner +10982 Adoption +10983 Transfer +10984 Adoption +10985 Return_to_owner +10986 Transfer +10987 Adoption +10988 Adoption +10989 Adoption +10990 Adoption +10991 Return_to_owner +10992 Transfer +10993 Transfer +10994 Adoption +10995 Adoption +10996 Adoption +10997 Return_to_owner +10998 Return_to_owner +10999 Adoption +11000 Adoption +11001 Transfer +11002 Transfer +11003 Transfer +11004 Adoption +11005 Transfer +11006 Adoption +11007 Transfer +11008 Transfer +11009 Transfer +11010 Adoption +11011 Euthanasia +11012 Adoption +11013 Adoption +11014 Transfer +11015 Adoption +11016 Return_to_owner +11017 Adoption +11018 Return_to_owner +11019 Adoption +11020 Adoption +11021 Adoption +11022 Adoption +11023 Transfer +11024 Transfer +11025 Transfer +11026 Transfer +11027 Adoption +11028 Transfer +11029 Euthanasia +11030 Transfer +11031 Transfer +11032 Adoption +11033 Transfer +11034 Transfer +11035 Transfer +11036 Return_to_owner +11037 Return_to_owner +11038 Transfer +11039 Adoption +11040 Adoption +11041 Return_to_owner +11042 Adoption +11043 Adoption +11044 Return_to_owner +11045 Return_to_owner +11046 Transfer +11047 Adoption +11048 Return_to_owner +11049 Return_to_owner +11050 Transfer +11051 Return_to_owner +11052 Adoption +11053 Transfer +11054 Adoption +11055 Adoption +11056 Adoption +11057 Transfer +11058 Transfer +11059 Adoption +11060 Return_to_owner +11061 Adoption +11062 Return_to_owner +11063 Adoption +11064 Adoption +11065 Adoption +11066 Return_to_owner +11067 Transfer +11068 Transfer +11069 Return_to_owner +11070 Adoption +11071 Euthanasia +11072 Adoption +11073 Return_to_owner +11074 Adoption +11075 Adoption +11076 Adoption +11077 Return_to_owner +11078 Transfer +11079 Adoption +11080 Return_to_owner +11081 Euthanasia +11082 Adoption +11083 Euthanasia +11084 Adoption +11085 Adoption +11086 Adoption +11087 Transfer +11088 Adoption +11089 Adoption +11090 Adoption +11091 Return_to_owner +11092 Adoption +11093 Return_to_owner +11094 Adoption +11095 Adoption +11096 Adoption +11097 Transfer +11098 Adoption +11099 Return_to_owner +11100 Transfer +11101 Adoption +11102 Adoption +11103 Adoption +11104 Transfer +11105 Adoption +11106 Adoption +11107 Adoption +11108 Adoption +11109 Return_to_owner +11110 Transfer +11111 Adoption +11112 Transfer +11113 Adoption +11114 Transfer +11115 Adoption +11116 Adoption +11117 Euthanasia +11118 Adoption +11119 Adoption +11120 Transfer +11121 Transfer +11122 Return_to_owner +11123 Adoption +11124 Adoption +11125 Adoption +11126 Euthanasia +11127 Adoption +11128 Euthanasia +11129 Adoption +11130 Adoption +11131 Return_to_owner +11132 Transfer +11133 Return_to_owner +11134 Euthanasia +11135 Transfer +11136 Adoption +11137 Return_to_owner +11138 Transfer +11139 Adoption +11140 Transfer +11141 Adoption +11142 Return_to_owner +11143 Adoption +11144 Return_to_owner +11145 Adoption +11146 Transfer +11147 Transfer +11148 Transfer +11149 Adoption +11150 Transfer +11151 Adoption +11152 Transfer +11153 Adoption +11154 Transfer +11155 Return_to_owner +11156 Return_to_owner +11157 Transfer +11158 Adoption +11159 Transfer +11160 Transfer +11161 Transfer +11162 Adoption +11163 Return_to_owner +11164 Transfer +11165 Return_to_owner +11166 Euthanasia +11167 Adoption +11168 Return_to_owner +11169 Transfer +11170 Transfer +11171 Adoption +11172 Adoption +11173 Euthanasia +11174 Transfer +11175 Adoption +11176 Adoption +11177 Adoption +11178 Transfer +11179 Euthanasia +11180 Transfer +11181 Return_to_owner +11182 Transfer +11183 Adoption +11184 Transfer +11185 Transfer +11186 Adoption +11187 Transfer +11188 Adoption +11189 Return_to_owner +11190 Adoption +11191 Adoption +11192 Adoption +11193 Return_to_owner +11194 Transfer +11195 Transfer +11196 Transfer +11197 Adoption +11198 Transfer +11199 Adoption +11200 Return_to_owner +11201 Transfer +11202 Return_to_owner +11203 Adoption +11204 Adoption +11205 Transfer +11206 Adoption +11207 Adoption +11208 Transfer +11209 Adoption +11210 Return_to_owner +11211 Transfer +11212 Transfer +11213 Transfer +11214 Adoption +11215 Transfer +11216 Euthanasia +11217 Transfer +11218 Transfer +11219 Adoption +11220 Transfer +11221 Euthanasia +11222 Transfer +11223 Adoption +11224 Return_to_owner +11225 Adoption +11226 Return_to_owner +11227 Transfer +11228 Return_to_owner +11229 Return_to_owner +11230 Adoption +11231 Transfer +11232 Adoption +11233 Transfer +11234 Transfer +11235 Transfer +11236 Adoption +11237 Adoption +11238 Transfer +11239 Adoption +11240 Return_to_owner +11241 Adoption +11242 Adoption +11243 Euthanasia +11244 Adoption +11245 Transfer +11246 Adoption +11247 Euthanasia +11248 Transfer +11249 Adoption +11250 Transfer +11251 Adoption +11252 Died +11253 Transfer +11254 Return_to_owner +11255 Transfer +11256 Adoption +11257 Adoption +11258 Adoption +11259 Return_to_owner +11260 Return_to_owner +11261 Transfer +11262 Adoption +11263 Adoption +11264 Adoption +11265 Adoption +11266 Adoption +11267 Return_to_owner +11268 Adoption +11269 Transfer +11270 Return_to_owner +11271 Adoption +11272 Adoption +11273 Adoption +11274 Transfer +11275 Euthanasia +11276 Adoption +11277 Adoption +11278 Transfer +11279 Transfer +11280 Adoption +11281 Adoption +11282 Transfer +11283 Transfer +11284 Transfer +11285 Return_to_owner +11286 Return_to_owner +11287 Adoption +11288 Adoption +11289 Adoption +11290 Adoption +11291 Adoption +11292 Adoption +11293 Transfer +11294 Adoption +11295 Adoption +11296 Adoption +11297 Adoption +11298 Return_to_owner +11299 Adoption +11300 Adoption +11301 Transfer +11302 Return_to_owner +11303 Adoption +11304 Adoption +11305 Transfer +11306 Transfer +11307 Adoption +11308 Transfer +11309 Adoption +11310 Transfer +11311 Return_to_owner +11312 Transfer +11313 Return_to_owner +11314 Transfer +11315 Return_to_owner +11316 Adoption +11317 Transfer +11318 Return_to_owner +11319 Adoption +11320 Transfer +11321 Adoption +11322 Adoption +11323 Return_to_owner +11324 Adoption +11325 Return_to_owner +11326 Adoption +11327 Return_to_owner +11328 Adoption +11329 Transfer +11330 Return_to_owner +11331 Transfer +11332 Euthanasia +11333 Transfer +11334 Transfer +11335 Return_to_owner +11336 Adoption +11337 Return_to_owner +11338 Return_to_owner +11339 Adoption +11340 Adoption +11341 Adoption +11342 Adoption +11343 Adoption +11344 Adoption +11345 Adoption +11346 Adoption +11347 Return_to_owner +11348 Died +11349 Return_to_owner +11350 Return_to_owner +11351 Adoption +11352 Euthanasia +11353 Adoption +11354 Return_to_owner +11355 Transfer +11356 Adoption +11357 Transfer +11358 Transfer +11359 Adoption +11360 Transfer +11361 Euthanasia +11362 Return_to_owner +11363 Adoption +11364 Return_to_owner +11365 Return_to_owner +11366 Adoption +11367 Adoption +11368 Transfer +11369 Transfer +11370 Adoption +11371 Transfer +11372 Adoption +11373 Adoption +11374 Adoption +11375 Adoption +11376 Adoption +11377 Return_to_owner +11378 Adoption +11379 Adoption +11380 Adoption +11381 Adoption +11382 Transfer +11383 Euthanasia +11384 Transfer +11385 Adoption +11386 Transfer +11387 Transfer +11388 Return_to_owner +11389 Adoption +11390 Adoption +11391 Adoption +11392 Adoption +11393 Transfer +11394 Transfer +11395 Transfer +11396 Transfer +11397 Return_to_owner +11398 Transfer +11399 Adoption +11400 Euthanasia +11401 Adoption +11402 Transfer +11403 Adoption +11404 Return_to_owner +11405 Return_to_owner +11406 Transfer +11407 Adoption +11408 Adoption +11409 Transfer +11410 Transfer +11411 Transfer +11412 Transfer +11413 Adoption +11414 Adoption +11415 Transfer +11416 Adoption +11417 Adoption +11418 Adoption +11419 Adoption +11420 Adoption +11421 Transfer +11422 Adoption +11423 Adoption +11424 Return_to_owner +11425 Transfer +11426 Return_to_owner +11427 Transfer +11428 Adoption +11429 Return_to_owner +11430 Transfer +11431 Adoption +11432 Adoption +11433 Transfer +11434 Return_to_owner +11435 Return_to_owner +11436 Return_to_owner +11437 Adoption +11438 Transfer +11439 Euthanasia +11440 Transfer +11441 Return_to_owner +11442 Transfer +11443 Adoption +11444 Adoption +11445 Transfer +11446 Return_to_owner +11447 Adoption +11448 Adoption +11449 Adoption +11450 Return_to_owner +11451 Transfer +11452 Transfer +11453 Transfer +11454 Transfer +11455 Transfer +11456 Return_to_owner +11457 Transfer +11458 Adoption +11459 Return_to_owner +11460 Adoption +11461 Adoption +11462 Transfer +11463 Adoption +11464 Transfer +11465 Adoption +11466 Transfer +11467 Return_to_owner +11468 Return_to_owner +11469 Adoption +11470 Transfer +11471 Adoption +11472 Transfer +11473 Transfer +11474 Adoption +11475 Transfer +11476 Transfer +11477 Transfer +11478 Adoption +11479 Transfer +11480 Adoption +11481 Return_to_owner +11482 Adoption +11483 Transfer +11484 Adoption +11485 Adoption +11486 Adoption +11487 Transfer +11488 Adoption +11489 Return_to_owner +11490 Adoption +11491 Transfer +11492 Adoption +11493 Adoption +11494 Return_to_owner +11495 Adoption +11496 Adoption +11497 Transfer +11498 Died +11499 Adoption +11500 Return_to_owner +11501 Return_to_owner +11502 Return_to_owner +11503 Transfer +11504 Transfer +11505 Transfer +11506 Adoption +11507 Adoption +11508 Return_to_owner +11509 Transfer +11510 Return_to_owner +11511 Return_to_owner +11512 Transfer +11513 Transfer +11514 Transfer +11515 Transfer +11516 Adoption +11517 Euthanasia +11518 Adoption +11519 Adoption +11520 Transfer +11521 Euthanasia +11522 Return_to_owner +11523 Adoption +11524 Euthanasia +11525 Adoption +11526 Adoption +11527 Euthanasia +11528 Adoption +11529 Transfer +11530 Adoption +11531 Adoption +11532 Adoption +11533 Adoption +11534 Transfer +11535 Transfer +11536 Transfer +11537 Adoption +11538 Adoption +11539 Transfer +11540 Transfer +11541 Adoption +11542 Transfer +11543 Adoption +11544 Transfer +11545 Return_to_owner +11546 Transfer +11547 Transfer +11548 Return_to_owner +11549 Euthanasia +11550 Return_to_owner +11551 Transfer +11552 Transfer +11553 Adoption +11554 Transfer +11555 Transfer +11556 Adoption +11557 Adoption +11558 Adoption +11559 Transfer +11560 Adoption +11561 Adoption +11562 Adoption +11563 Adoption +11564 Transfer +11565 Transfer +11566 Adoption +11567 Return_to_owner +11568 Transfer +11569 Euthanasia +11570 Return_to_owner +11571 Adoption +11572 Adoption +11573 Transfer +11574 Euthanasia +11575 Return_to_owner +11576 Return_to_owner +11577 Transfer +11578 Transfer +11579 Adoption +11580 Transfer +11581 Adoption +11582 Adoption +11583 Transfer +11584 Transfer +11585 Adoption +11586 Transfer +11587 Adoption +11588 Transfer +11589 Adoption +11590 Return_to_owner +11591 Transfer +11592 Transfer +11593 Adoption +11594 Adoption +11595 Adoption +11596 Transfer +11597 Adoption +11598 Return_to_owner +11599 Transfer +11600 Transfer +11601 Return_to_owner +11602 Transfer +11603 Transfer +11604 Return_to_owner +11605 Adoption +11606 Adoption +11607 Transfer +11608 Adoption +11609 Died +11610 Transfer +11611 Adoption +11612 Adoption +11613 Adoption +11614 Transfer +11615 Transfer +11616 Adoption +11617 Adoption +11618 Transfer +11619 Transfer +11620 Euthanasia +11621 Adoption +11622 Transfer +11623 Transfer +11624 Adoption +11625 Transfer +11626 Return_to_owner +11627 Transfer +11628 Return_to_owner +11629 Transfer +11630 Adoption +11631 Transfer +11632 Adoption +11633 Adoption +11634 Transfer +11635 Transfer +11636 Return_to_owner +11637 Return_to_owner +11638 Euthanasia +11639 Adoption +11640 Adoption +11641 Transfer +11642 Return_to_owner +11643 Transfer +11644 Transfer +11645 Return_to_owner +11646 Adoption +11647 Adoption +11648 Adoption +11649 Return_to_owner +11650 Adoption +11651 Return_to_owner +11652 Adoption +11653 Transfer +11654 Euthanasia +11655 Transfer +11656 Adoption +11657 Adoption +11658 Adoption +11659 Transfer +11660 Adoption +11661 Transfer +11662 Transfer +11663 Adoption +11664 Euthanasia +11665 Transfer +11666 Transfer +11667 Transfer +11668 Adoption +11669 Adoption +11670 Transfer +11671 Transfer +11672 Adoption +11673 Euthanasia +11674 Transfer +11675 Euthanasia +11676 Return_to_owner +11677 Return_to_owner +11678 Transfer +11679 Transfer +11680 Return_to_owner +11681 Transfer +11682 Adoption +11683 Adoption +11684 Return_to_owner +11685 Transfer +11686 Return_to_owner +11687 Adoption +11688 Return_to_owner +11689 Adoption +11690 Return_to_owner +11691 Adoption +11692 Transfer +11693 Return_to_owner +11694 Return_to_owner +11695 Adoption +11696 Return_to_owner +11697 Adoption +11698 Transfer +11699 Adoption +11700 Transfer +11701 Adoption +11702 Adoption +11703 Adoption +11704 Adoption +11705 Return_to_owner +11706 Adoption +11707 Return_to_owner +11708 Transfer +11709 Transfer +11710 Adoption +11711 Adoption +11712 Adoption +11713 Transfer +11714 Transfer +11715 Adoption +11716 Transfer +11717 Transfer +11718 Euthanasia +11719 Adoption +11720 Adoption +11721 Adoption +11722 Return_to_owner +11723 Return_to_owner +11724 Return_to_owner +11725 Transfer +11726 Transfer +11727 Adoption +11728 Transfer +11729 Transfer +11730 Adoption +11731 Adoption +11732 Transfer +11733 Adoption +11734 Adoption +11735 Transfer +11736 Adoption +11737 Return_to_owner +11738 Transfer +11739 Adoption +11740 Adoption +11741 Adoption +11742 Return_to_owner +11743 Return_to_owner +11744 Adoption +11745 Adoption +11746 Adoption +11747 Transfer +11748 Transfer +11749 Transfer +11750 Adoption +11751 Return_to_owner +11752 Adoption +11753 Adoption +11754 Adoption +11755 Euthanasia +11756 Adoption +11757 Return_to_owner +11758 Adoption +11759 Adoption +11760 Euthanasia +11761 Adoption +11762 Return_to_owner +11763 Return_to_owner +11764 Adoption +11765 Return_to_owner +11766 Transfer +11767 Adoption +11768 Adoption +11769 Adoption +11770 Transfer +11771 Adoption +11772 Adoption +11773 Transfer +11774 Adoption +11775 Transfer +11776 Euthanasia +11777 Transfer +11778 Adoption +11779 Transfer +11780 Transfer +11781 Return_to_owner +11782 Adoption +11783 Adoption +11784 Transfer +11785 Transfer +11786 Adoption +11787 Return_to_owner +11788 Adoption +11789 Return_to_owner +11790 Adoption +11791 Adoption +11792 Transfer +11793 Return_to_owner +11794 Transfer +11795 Transfer +11796 Adoption +11797 Adoption +11798 Transfer +11799 Adoption +11800 Return_to_owner +11801 Adoption +11802 Adoption +11803 Adoption +11804 Adoption +11805 Adoption +11806 Transfer +11807 Adoption +11808 Transfer +11809 Euthanasia +11810 Return_to_owner +11811 Transfer +11812 Adoption +11813 Transfer +11814 Adoption +11815 Adoption +11816 Return_to_owner +11817 Transfer +11818 Adoption +11819 Adoption +11820 Transfer +11821 Adoption +11822 Return_to_owner +11823 Return_to_owner +11824 Adoption +11825 Adoption +11826 Transfer +11827 Adoption +11828 Adoption +11829 Adoption +11830 Adoption +11831 Adoption +11832 Adoption +11833 Adoption +11834 Transfer +11835 Adoption +11836 Adoption +11837 Transfer +11838 Transfer +11839 Transfer +11840 Adoption +11841 Return_to_owner +11842 Adoption +11843 Transfer +11844 Adoption +11845 Adoption +11846 Return_to_owner +11847 Transfer +11848 Adoption +11849 Transfer +11850 Return_to_owner +11851 Return_to_owner +11852 Adoption +11853 Adoption +11854 Adoption +11855 Return_to_owner +11856 Adoption +11857 Return_to_owner +11858 Adoption +11859 Transfer +11860 Return_to_owner +11861 Euthanasia +11862 Adoption +11863 Adoption +11864 Euthanasia +11865 Adoption +11866 Adoption +11867 Transfer +11868 Transfer +11869 Transfer +11870 Adoption +11871 Adoption +11872 Transfer +11873 Adoption +11874 Return_to_owner +11875 Adoption +11876 Return_to_owner +11877 Transfer +11878 Adoption +11879 Euthanasia +11880 Return_to_owner +11881 Return_to_owner +11882 Transfer +11883 Adoption +11884 Adoption +11885 Adoption +11886 Adoption +11887 Adoption +11888 Adoption +11889 Transfer +11890 Transfer +11891 Adoption +11892 Return_to_owner +11893 Transfer +11894 Adoption +11895 Transfer +11896 Euthanasia +11897 Return_to_owner +11898 Adoption +11899 Adoption +11900 Transfer +11901 Adoption +11902 Euthanasia +11903 Return_to_owner +11904 Adoption +11905 Adoption +11906 Transfer +11907 Transfer +11908 Adoption +11909 Transfer +11910 Transfer +11911 Adoption +11912 Transfer +11913 Adoption +11914 Adoption +11915 Transfer +11916 Adoption +11917 Return_to_owner +11918 Adoption +11919 Return_to_owner +11920 Adoption +11921 Return_to_owner +11922 Adoption +11923 Transfer +11924 Return_to_owner +11925 Return_to_owner +11926 Adoption +11927 Adoption +11928 Adoption +11929 Adoption +11930 Adoption +11931 Adoption +11932 Return_to_owner +11933 Transfer +11934 Transfer +11935 Adoption +11936 Transfer +11937 Adoption +11938 Return_to_owner +11939 Died +11940 Adoption +11941 Transfer +11942 Return_to_owner +11943 Euthanasia +11944 Adoption +11945 Adoption +11946 Adoption +11947 Adoption +11948 Adoption +11949 Adoption +11950 Return_to_owner +11951 Adoption +11952 Adoption +11953 Transfer +11954 Adoption +11955 Adoption +11956 Return_to_owner +11957 Transfer +11958 Transfer +11959 Adoption +11960 Transfer +11961 Transfer +11962 Transfer +11963 Adoption +11964 Return_to_owner +11965 Transfer +11966 Transfer +11967 Adoption +11968 Adoption +11969 Transfer +11970 Adoption +11971 Adoption +11972 Transfer +11973 Adoption +11974 Transfer +11975 Transfer +11976 Adoption +11977 Transfer +11978 Transfer +11979 Adoption +11980 Transfer +11981 Adoption +11982 Euthanasia +11983 Transfer +11984 Transfer +11985 Return_to_owner +11986 Return_to_owner +11987 Return_to_owner +11988 Adoption +11989 Transfer +11990 Adoption +11991 Return_to_owner +11992 Adoption +11993 Transfer +11994 Transfer +11995 Return_to_owner +11996 Adoption +11997 Transfer +11998 Transfer +11999 Adoption +12000 Euthanasia +12001 Adoption +12002 Return_to_owner +12003 Transfer +12004 Adoption +12005 Return_to_owner +12006 Adoption +12007 Return_to_owner +12008 Adoption +12009 Adoption +12010 Transfer +12011 Euthanasia +12012 Adoption +12013 Adoption +12014 Transfer +12015 Adoption +12016 Adoption +12017 Adoption +12018 Return_to_owner +12019 Transfer +12020 Adoption +12021 Transfer +12022 Transfer +12023 Transfer +12024 Return_to_owner +12025 Transfer +12026 Adoption +12027 Return_to_owner +12028 Adoption +12029 Return_to_owner +12030 Transfer +12031 Transfer +12032 Euthanasia +12033 Adoption +12034 Adoption +12035 Transfer +12036 Transfer +12037 Adoption +12038 Transfer +12039 Transfer +12040 Adoption +12041 Return_to_owner +12042 Return_to_owner +12043 Adoption +12044 Transfer +12045 Transfer +12046 Adoption +12047 Euthanasia +12048 Adoption +12049 Return_to_owner +12050 Transfer +12051 Return_to_owner +12052 Adoption +12053 Euthanasia +12054 Adoption +12055 Transfer +12056 Adoption +12057 Adoption +12058 Transfer +12059 Transfer +12060 Adoption +12061 Adoption +12062 Adoption +12063 Adoption +12064 Return_to_owner +12065 Adoption +12066 Adoption +12067 Return_to_owner +12068 Adoption +12069 Adoption +12070 Transfer +12071 Transfer +12072 Transfer +12073 Transfer +12074 Transfer +12075 Adoption +12076 Transfer +12077 Adoption +12078 Return_to_owner +12079 Adoption +12080 Return_to_owner +12081 Return_to_owner +12082 Adoption +12083 Transfer +12084 Return_to_owner +12085 Transfer +12086 Return_to_owner +12087 Adoption +12088 Transfer +12089 Return_to_owner +12090 Transfer +12091 Adoption +12092 Transfer +12093 Adoption +12094 Transfer +12095 Transfer +12096 Adoption +12097 Return_to_owner +12098 Transfer +12099 Adoption +12100 Euthanasia +12101 Return_to_owner +12102 Transfer +12103 Transfer +12104 Transfer +12105 Return_to_owner +12106 Return_to_owner +12107 Transfer +12108 Transfer +12109 Adoption +12110 Transfer +12111 Transfer +12112 Adoption +12113 Transfer +12114 Return_to_owner +12115 Return_to_owner +12116 Adoption +12117 Adoption +12118 Transfer +12119 Adoption +12120 Return_to_owner +12121 Euthanasia +12122 Adoption +12123 Return_to_owner +12124 Transfer +12125 Transfer +12126 Transfer +12127 Adoption +12128 Adoption +12129 Transfer +12130 Transfer +12131 Transfer +12132 Transfer +12133 Adoption +12134 Return_to_owner +12135 Transfer +12136 Adoption +12137 Adoption +12138 Transfer +12139 Transfer +12140 Return_to_owner +12141 Return_to_owner +12142 Transfer +12143 Transfer +12144 Transfer +12145 Adoption +12146 Transfer +12147 Transfer +12148 Return_to_owner +12149 Transfer +12150 Euthanasia +12151 Transfer +12152 Return_to_owner +12153 Adoption +12154 Transfer +12155 Return_to_owner +12156 Adoption +12157 Return_to_owner +12158 Adoption +12159 Transfer +12160 Adoption +12161 Transfer +12162 Transfer +12163 Transfer +12164 Euthanasia +12165 Transfer +12166 Return_to_owner +12167 Transfer +12168 Adoption +12169 Transfer +12170 Adoption +12171 Adoption +12172 Return_to_owner +12173 Transfer +12174 Transfer +12175 Euthanasia +12176 Adoption +12177 Adoption +12178 Adoption +12179 Transfer +12180 Adoption +12181 Transfer +12182 Transfer +12183 Transfer +12184 Transfer +12185 Transfer +12186 Transfer +12187 Adoption +12188 Adoption +12189 Adoption +12190 Adoption +12191 Adoption +12192 Adoption +12193 Adoption +12194 Adoption +12195 Transfer +12196 Transfer +12197 Transfer +12198 Adoption +12199 Transfer +12200 Euthanasia +12201 Transfer +12202 Adoption +12203 Transfer +12204 Adoption +12205 Adoption +12206 Transfer +12207 Adoption +12208 Transfer +12209 Adoption +12210 Adoption +12211 Euthanasia +12212 Adoption +12213 Return_to_owner +12214 Transfer +12215 Adoption +12216 Adoption +12217 Transfer +12218 Transfer +12219 Euthanasia +12220 Transfer +12221 Transfer +12222 Adoption +12223 Transfer +12224 Return_to_owner +12225 Adoption +12226 Adoption +12227 Adoption +12228 Transfer +12229 Adoption +12230 Adoption +12231 Transfer +12232 Adoption +12233 Transfer +12234 Transfer +12235 Return_to_owner +12236 Transfer +12237 Return_to_owner +12238 Adoption +12239 Transfer +12240 Transfer +12241 Transfer +12242 Transfer +12243 Transfer +12244 Adoption +12245 Transfer +12246 Adoption +12247 Adoption +12248 Adoption +12249 Adoption +12250 Return_to_owner +12251 Transfer +12252 Return_to_owner +12253 Adoption +12254 Transfer +12255 Adoption +12256 Adoption +12257 Transfer +12258 Return_to_owner +12259 Transfer +12260 Return_to_owner +12261 Euthanasia +12262 Adoption +12263 Return_to_owner +12264 Transfer +12265 Transfer +12266 Transfer +12267 Transfer +12268 Adoption +12269 Euthanasia +12270 Adoption +12271 Adoption +12272 Transfer +12273 Transfer +12274 Return_to_owner +12275 Adoption +12276 Adoption +12277 Adoption +12278 Transfer +12279 Adoption +12280 Adoption +12281 Return_to_owner +12282 Return_to_owner +12283 Adoption +12284 Adoption +12285 Return_to_owner +12286 Adoption +12287 Adoption +12288 Transfer +12289 Adoption +12290 Transfer +12291 Euthanasia +12292 Adoption +12293 Transfer +12294 Adoption +12295 Adoption +12296 Transfer +12297 Transfer +12298 Transfer +12299 Transfer +12300 Return_to_owner +12301 Return_to_owner +12302 Return_to_owner +12303 Return_to_owner +12304 Return_to_owner +12305 Return_to_owner +12306 Transfer +12307 Adoption +12308 Adoption +12309 Transfer +12310 Transfer +12311 Adoption +12312 Return_to_owner +12313 Adoption +12314 Adoption +12315 Adoption +12316 Adoption +12317 Adoption +12318 Transfer +12319 Transfer +12320 Adoption +12321 Adoption +12322 Adoption +12323 Transfer +12324 Adoption +12325 Return_to_owner +12326 Adoption +12327 Adoption +12328 Adoption +12329 Transfer +12330 Transfer +12331 Adoption +12332 Adoption +12333 Transfer +12334 Transfer +12335 Adoption +12336 Return_to_owner +12337 Transfer +12338 Adoption +12339 Adoption +12340 Adoption +12341 Euthanasia +12342 Return_to_owner +12343 Transfer +12344 Adoption +12345 Transfer +12346 Return_to_owner +12347 Return_to_owner +12348 Adoption +12349 Transfer +12350 Adoption +12351 Transfer +12352 Adoption +12353 Return_to_owner +12354 Return_to_owner +12355 Adoption +12356 Transfer +12357 Adoption +12358 Return_to_owner +12359 Transfer +12360 Transfer +12361 Return_to_owner +12362 Adoption +12363 Adoption +12364 Adoption +12365 Adoption +12366 Transfer +12367 Transfer +12368 Transfer +12369 Adoption +12370 Transfer +12371 Adoption +12372 Return_to_owner +12373 Transfer +12374 Transfer +12375 Return_to_owner +12376 Transfer +12377 Return_to_owner +12378 Euthanasia +12379 Transfer +12380 Return_to_owner +12381 Transfer +12382 Adoption +12383 Return_to_owner +12384 Transfer +12385 Euthanasia +12386 Euthanasia +12387 Transfer +12388 Adoption +12389 Euthanasia +12390 Euthanasia +12391 Return_to_owner +12392 Return_to_owner +12393 Transfer +12394 Adoption +12395 Transfer +12396 Return_to_owner +12397 Adoption +12398 Return_to_owner +12399 Adoption +12400 Transfer +12401 Transfer +12402 Transfer +12403 Adoption +12404 Return_to_owner +12405 Adoption +12406 Adoption +12407 Adoption +12408 Euthanasia +12409 Adoption +12410 Euthanasia +12411 Adoption +12412 Return_to_owner +12413 Adoption +12414 Adoption +12415 Return_to_owner +12416 Adoption +12417 Transfer +12418 Adoption +12419 Adoption +12420 Adoption +12421 Transfer +12422 Adoption +12423 Transfer +12424 Euthanasia +12425 Transfer +12426 Transfer +12427 Adoption +12428 Return_to_owner +12429 Euthanasia +12430 Return_to_owner +12431 Adoption +12432 Adoption +12433 Euthanasia +12434 Adoption +12435 Transfer +12436 Euthanasia +12437 Transfer +12438 Transfer +12439 Return_to_owner +12440 Transfer +12441 Transfer +12442 Adoption +12443 Adoption +12444 Adoption +12445 Euthanasia +12446 Transfer +12447 Adoption +12448 Transfer +12449 Adoption +12450 Transfer +12451 Adoption +12452 Adoption +12453 Transfer +12454 Transfer +12455 Adoption +12456 Return_to_owner +12457 Return_to_owner +12458 Transfer +12459 Return_to_owner +12460 Euthanasia +12461 Adoption +12462 Transfer +12463 Transfer +12464 Adoption +12465 Transfer +12466 Adoption +12467 Transfer +12468 Adoption +12469 Adoption +12470 Adoption +12471 Transfer +12472 Transfer +12473 Adoption +12474 Transfer +12475 Transfer +12476 Adoption +12477 Return_to_owner +12478 Transfer +12479 Adoption +12480 Transfer +12481 Transfer +12482 Transfer +12483 Adoption +12484 Transfer +12485 Adoption +12486 Transfer +12487 Adoption +12488 Adoption +12489 Transfer +12490 Adoption +12491 Adoption +12492 Return_to_owner +12493 Adoption +12494 Adoption +12495 Adoption +12496 Transfer +12497 Adoption +12498 Adoption +12499 Transfer +12500 Transfer +12501 Transfer +12502 Adoption +12503 Adoption +12504 Died +12505 Adoption +12506 Euthanasia +12507 Return_to_owner +12508 Return_to_owner +12509 Adoption +12510 Euthanasia +12511 Transfer +12512 Adoption +12513 Transfer +12514 Adoption +12515 Transfer +12516 Transfer +12517 Adoption +12518 Adoption +12519 Return_to_owner +12520 Transfer +12521 Return_to_owner +12522 Return_to_owner +12523 Return_to_owner +12524 Adoption +12525 Adoption +12526 Adoption +12527 Adoption +12528 Transfer +12529 Transfer +12530 Adoption +12531 Transfer +12532 Transfer +12533 Transfer +12534 Return_to_owner +12535 Euthanasia +12536 Euthanasia +12537 Adoption +12538 Adoption +12539 Return_to_owner +12540 Return_to_owner +12541 Transfer +12542 Euthanasia +12543 Transfer +12544 Return_to_owner +12545 Return_to_owner +12546 Adoption +12547 Transfer +12548 Adoption +12549 Transfer +12550 Adoption +12551 Adoption +12552 Adoption +12553 Transfer +12554 Transfer +12555 Transfer +12556 Adoption +12557 Adoption +12558 Adoption +12559 Transfer +12560 Transfer +12561 Transfer +12562 Return_to_owner +12563 Adoption +12564 Return_to_owner +12565 Transfer +12566 Adoption +12567 Return_to_owner +12568 Transfer +12569 Transfer +12570 Transfer +12571 Return_to_owner +12572 Adoption +12573 Transfer +12574 Adoption +12575 Return_to_owner +12576 Transfer +12577 Transfer +12578 Adoption +12579 Return_to_owner +12580 Return_to_owner +12581 Transfer +12582 Adoption +12583 Transfer +12584 Euthanasia +12585 Transfer +12586 Transfer +12587 Adoption +12588 Adoption +12589 Transfer +12590 Transfer +12591 Return_to_owner +12592 Adoption +12593 Adoption +12594 Transfer +12595 Adoption +12596 Adoption +12597 Transfer +12598 Transfer +12599 Transfer +12600 Adoption +12601 Transfer +12602 Return_to_owner +12603 Adoption +12604 Return_to_owner +12605 Transfer +12606 Adoption +12607 Transfer +12608 Adoption +12609 Adoption +12610 Transfer +12611 Adoption +12612 Euthanasia +12613 Transfer +12614 Return_to_owner +12615 Adoption +12616 Transfer +12617 Transfer +12618 Adoption +12619 Adoption +12620 Adoption +12621 Adoption +12622 Transfer +12623 Adoption +12624 Adoption +12625 Adoption +12626 Transfer +12627 Adoption +12628 Adoption +12629 Transfer +12630 Transfer +12631 Adoption +12632 Adoption +12633 Adoption +12634 Adoption +12635 Return_to_owner +12636 Transfer +12637 Adoption +12638 Return_to_owner +12639 Adoption +12640 Adoption +12641 Transfer +12642 Transfer +12643 Adoption +12644 Transfer +12645 Adoption +12646 Return_to_owner +12647 Transfer +12648 Transfer +12649 Transfer +12650 Adoption +12651 Transfer +12652 Adoption +12653 Transfer +12654 Transfer +12655 Adoption +12656 Adoption +12657 Adoption +12658 Transfer +12659 Transfer +12660 Transfer +12661 Transfer +12662 Return_to_owner +12663 Transfer +12664 Adoption +12665 Transfer +12666 Adoption +12667 Adoption +12668 Transfer +12669 Transfer +12670 Adoption +12671 Adoption +12672 Transfer +12673 Transfer +12674 Return_to_owner +12675 Return_to_owner +12676 Adoption +12677 Return_to_owner +12678 Adoption +12679 Transfer +12680 Adoption +12681 Return_to_owner +12682 Transfer +12683 Adoption +12684 Transfer +12685 Transfer +12686 Transfer +12687 Transfer +12688 Return_to_owner +12689 Transfer +12690 Adoption +12691 Adoption +12692 Transfer +12693 Transfer +12694 Adoption +12695 Return_to_owner +12696 Transfer +12697 Transfer +12698 Transfer +12699 Adoption +12700 Transfer +12701 Transfer +12702 Transfer +12703 Transfer +12704 Adoption +12705 Transfer +12706 Adoption +12707 Adoption +12708 Transfer +12709 Return_to_owner +12710 Adoption +12711 Return_to_owner +12712 Adoption +12713 Euthanasia +12714 Adoption +12715 Return_to_owner +12716 Euthanasia +12717 Return_to_owner +12718 Adoption +12719 Transfer +12720 Transfer +12721 Return_to_owner +12722 Transfer +12723 Return_to_owner +12724 Transfer +12725 Adoption +12726 Adoption +12727 Adoption +12728 Transfer +12729 Adoption +12730 Return_to_owner +12731 Adoption +12732 Transfer +12733 Transfer +12734 Adoption +12735 Adoption +12736 Transfer +12737 Adoption +12738 Return_to_owner +12739 Transfer +12740 Transfer +12741 Transfer +12742 Return_to_owner +12743 Adoption +12744 Adoption +12745 Adoption +12746 Transfer +12747 Adoption +12748 Adoption +12749 Transfer +12750 Transfer +12751 Transfer +12752 Adoption +12753 Adoption +12754 Transfer +12755 Euthanasia +12756 Transfer +12757 Transfer +12758 Transfer +12759 Return_to_owner +12760 Adoption +12761 Transfer +12762 Adoption +12763 Adoption +12764 Adoption +12765 Transfer +12766 Adoption +12767 Adoption +12768 Adoption +12769 Transfer +12770 Transfer +12771 Adoption +12772 Died +12773 Transfer +12774 Transfer +12775 Transfer +12776 Adoption +12777 Transfer +12778 Transfer +12779 Adoption +12780 Transfer +12781 Adoption +12782 Adoption +12783 Return_to_owner +12784 Adoption +12785 Adoption +12786 Transfer +12787 Adoption +12788 Transfer +12789 Adoption +12790 Adoption +12791 Euthanasia +12792 Return_to_owner +12793 Adoption +12794 Transfer +12795 Return_to_owner +12796 Transfer +12797 Transfer +12798 Transfer +12799 Adoption +12800 Transfer +12801 Transfer +12802 Adoption +12803 Transfer +12804 Transfer +12805 Return_to_owner +12806 Transfer +12807 Transfer +12808 Return_to_owner +12809 Adoption +12810 Adoption +12811 Adoption +12812 Transfer +12813 Transfer +12814 Adoption +12815 Adoption +12816 Adoption +12817 Transfer +12818 Return_to_owner +12819 Adoption +12820 Adoption +12821 Transfer +12822 Return_to_owner +12823 Transfer +12824 Euthanasia +12825 Transfer +12826 Transfer +12827 Adoption +12828 Transfer +12829 Adoption +12830 Adoption +12831 Adoption +12832 Euthanasia +12833 Return_to_owner +12834 Adoption +12835 Return_to_owner +12836 Adoption +12837 Transfer +12838 Adoption +12839 Adoption +12840 Adoption +12841 Adoption +12842 Return_to_owner +12843 Transfer +12844 Return_to_owner +12845 Died +12846 Return_to_owner +12847 Adoption +12848 Adoption +12849 Transfer +12850 Adoption +12851 Transfer +12852 Return_to_owner +12853 Transfer +12854 Transfer +12855 Adoption +12856 Adoption +12857 Adoption +12858 Return_to_owner +12859 Adoption +12860 Adoption +12861 Adoption +12862 Transfer +12863 Adoption +12864 Transfer +12865 Adoption +12866 Transfer +12867 Transfer +12868 Adoption +12869 Transfer +12870 Adoption +12871 Transfer +12872 Adoption +12873 Transfer +12874 Adoption +12875 Transfer +12876 Adoption +12877 Adoption +12878 Transfer +12879 Transfer +12880 Transfer +12881 Adoption +12882 Transfer +12883 Euthanasia +12884 Adoption +12885 Adoption +12886 Return_to_owner +12887 Return_to_owner +12888 Return_to_owner +12889 Transfer +12890 Adoption +12891 Transfer +12892 Adoption +12893 Return_to_owner +12894 Adoption +12895 Return_to_owner +12896 Adoption +12897 Adoption +12898 Euthanasia +12899 Adoption +12900 Transfer +12901 Adoption +12902 Transfer +12903 Adoption +12904 Transfer +12905 Transfer +12906 Adoption +12907 Transfer +12908 Adoption +12909 Adoption +12910 Adoption +12911 Return_to_owner +12912 Died +12913 Transfer +12914 Adoption +12915 Return_to_owner +12916 Adoption +12917 Transfer +12918 Transfer +12919 Adoption +12920 Adoption +12921 Adoption +12922 Transfer +12923 Return_to_owner +12924 Return_to_owner +12925 Transfer +12926 Transfer +12927 Transfer +12928 Adoption +12929 Transfer +12930 Return_to_owner +12931 Transfer +12932 Return_to_owner +12933 Transfer +12934 Adoption +12935 Transfer +12936 Euthanasia +12937 Euthanasia +12938 Transfer +12939 Adoption +12940 Adoption +12941 Adoption +12942 Transfer +12943 Transfer +12944 Adoption +12945 Adoption +12946 Adoption +12947 Transfer +12948 Transfer +12949 Euthanasia +12950 Transfer +12951 Adoption +12952 Return_to_owner +12953 Adoption +12954 Transfer +12955 Transfer +12956 Adoption +12957 Transfer +12958 Adoption +12959 Transfer +12960 Return_to_owner +12961 Adoption +12962 Adoption +12963 Transfer +12964 Transfer +12965 Transfer +12966 Adoption +12967 Transfer +12968 Return_to_owner +12969 Adoption +12970 Adoption +12971 Transfer +12972 Transfer +12973 Transfer +12974 Adoption +12975 Adoption +12976 Return_to_owner +12977 Adoption +12978 Adoption +12979 Return_to_owner +12980 Adoption +12981 Return_to_owner +12982 Transfer +12983 Adoption +12984 Adoption +12985 Adoption +12986 Adoption +12987 Died +12988 Transfer +12989 Return_to_owner +12990 Transfer +12991 Adoption +12992 Return_to_owner +12993 Adoption +12994 Transfer +12995 Transfer +12996 Transfer +12997 Transfer +12998 Transfer +12999 Adoption +13000 Adoption +13001 Transfer +13002 Adoption +13003 Return_to_owner +13004 Transfer +13005 Transfer +13006 Euthanasia +13007 Adoption +13008 Return_to_owner +13009 Return_to_owner +13010 Adoption +13011 Transfer +13012 Return_to_owner +13013 Transfer +13014 Transfer +13015 Transfer +13016 Euthanasia +13017 Return_to_owner +13018 Transfer +13019 Return_to_owner +13020 Adoption +13021 Adoption +13022 Adoption +13023 Return_to_owner +13024 Adoption +13025 Transfer +13026 Transfer +13027 Return_to_owner +13028 Adoption +13029 Transfer +13030 Adoption +13031 Return_to_owner +13032 Transfer +13033 Adoption +13034 Adoption +13035 Transfer +13036 Adoption +13037 Adoption +13038 Adoption +13039 Return_to_owner +13040 Return_to_owner +13041 Adoption +13042 Adoption +13043 Adoption +13044 Adoption +13045 Transfer +13046 Return_to_owner +13047 Transfer +13048 Adoption +13049 Transfer +13050 Died +13051 Transfer +13052 Return_to_owner +13053 Adoption +13054 Transfer +13055 Transfer +13056 Transfer +13057 Transfer +13058 Transfer +13059 Adoption +13060 Adoption +13061 Transfer +13062 Transfer +13063 Adoption +13064 Transfer +13065 Transfer +13066 Transfer +13067 Adoption +13068 Return_to_owner +13069 Adoption +13070 Transfer +13071 Adoption +13072 Transfer +13073 Return_to_owner +13074 Transfer +13075 Adoption +13076 Adoption +13077 Transfer +13078 Adoption +13079 Adoption +13080 Adoption +13081 Adoption +13082 Adoption +13083 Euthanasia +13084 Adoption +13085 Transfer +13086 Adoption +13087 Adoption +13088 Euthanasia +13089 Transfer +13090 Transfer +13091 Adoption +13092 Transfer +13093 Transfer +13094 Return_to_owner +13095 Adoption +13096 Transfer +13097 Return_to_owner +13098 Adoption +13099 Adoption +13100 Transfer +13101 Return_to_owner +13102 Transfer +13103 Adoption +13104 Adoption +13105 Adoption +13106 Return_to_owner +13107 Return_to_owner +13108 Transfer +13109 Adoption +13110 Transfer +13111 Transfer +13112 Adoption +13113 Adoption +13114 Adoption +13115 Died +13116 Transfer +13117 Return_to_owner +13118 Transfer +13119 Adoption +13120 Transfer +13121 Adoption +13122 Transfer +13123 Transfer +13124 Return_to_owner +13125 Euthanasia +13126 Return_to_owner +13127 Transfer +13128 Adoption +13129 Transfer +13130 Transfer +13131 Adoption +13132 Transfer +13133 Return_to_owner +13134 Return_to_owner +13135 Return_to_owner +13136 Return_to_owner +13137 Transfer +13138 Transfer +13139 Adoption +13140 Adoption +13141 Euthanasia +13142 Adoption +13143 Transfer +13144 Return_to_owner +13145 Adoption +13146 Transfer +13147 Adoption +13148 Return_to_owner +13149 Adoption +13150 Transfer +13151 Died +13152 Transfer +13153 Transfer +13154 Transfer +13155 Euthanasia +13156 Return_to_owner +13157 Adoption +13158 Return_to_owner +13159 Adoption +13160 Transfer +13161 Transfer +13162 Adoption +13163 Adoption +13164 Adoption +13165 Transfer +13166 Adoption +13167 Return_to_owner +13168 Transfer +13169 Transfer +13170 Transfer +13171 Transfer +13172 Transfer +13173 Return_to_owner +13174 Return_to_owner +13175 Return_to_owner +13176 Transfer +13177 Adoption +13178 Transfer +13179 Adoption +13180 Adoption +13181 Adoption +13182 Adoption +13183 Return_to_owner +13184 Died +13185 Return_to_owner +13186 Transfer +13187 Transfer +13188 Return_to_owner +13189 Return_to_owner +13190 Transfer +13191 Adoption +13192 Adoption +13193 Return_to_owner +13194 Adoption +13195 Adoption +13196 Adoption +13197 Return_to_owner +13198 Adoption +13199 Return_to_owner +13200 Adoption +13201 Adoption +13202 Transfer +13203 Return_to_owner +13204 Transfer +13205 Return_to_owner +13206 Transfer +13207 Transfer +13208 Transfer +13209 Transfer +13210 Adoption +13211 Adoption +13212 Transfer +13213 Euthanasia +13214 Return_to_owner +13215 Return_to_owner +13216 Transfer +13217 Return_to_owner +13218 Adoption +13219 Transfer +13220 Adoption +13221 Transfer +13222 Adoption +13223 Adoption +13224 Transfer +13225 Adoption +13226 Transfer +13227 Return_to_owner +13228 Adoption +13229 Transfer +13230 Transfer +13231 Euthanasia +13232 Adoption +13233 Transfer +13234 Adoption +13235 Transfer +13236 Transfer +13237 Return_to_owner +13238 Return_to_owner +13239 Adoption +13240 Transfer +13241 Adoption +13242 Transfer +13243 Euthanasia +13244 Adoption +13245 Transfer +13246 Adoption +13247 Transfer +13248 Adoption +13249 Transfer +13250 Return_to_owner +13251 Adoption +13252 Transfer +13253 Adoption +13254 Return_to_owner +13255 Transfer +13256 Adoption +13257 Adoption +13258 Adoption +13259 Transfer +13260 Adoption +13261 Transfer +13262 Return_to_owner +13263 Transfer +13264 Died +13265 Adoption +13266 Adoption +13267 Adoption +13268 Adoption +13269 Adoption +13270 Adoption +13271 Adoption +13272 Return_to_owner +13273 Transfer +13274 Adoption +13275 Adoption +13276 Adoption +13277 Transfer +13278 Transfer +13279 Transfer +13280 Adoption +13281 Adoption +13282 Return_to_owner +13283 Adoption +13284 Transfer +13285 Transfer +13286 Transfer +13287 Transfer +13288 Return_to_owner +13289 Adoption +13290 Adoption +13291 Transfer +13292 Transfer +13293 Return_to_owner +13294 Adoption +13295 Died +13296 Died +13297 Transfer +13298 Transfer +13299 Transfer +13300 Adoption +13301 Euthanasia +13302 Adoption +13303 Euthanasia +13304 Return_to_owner +13305 Transfer +13306 Transfer +13307 Return_to_owner +13308 Return_to_owner +13309 Adoption +13310 Return_to_owner +13311 Return_to_owner +13312 Return_to_owner +13313 Adoption +13314 Return_to_owner +13315 Transfer +13316 Transfer +13317 Transfer +13318 Transfer +13319 Transfer +13320 Adoption +13321 Adoption +13322 Transfer +13323 Transfer +13324 Adoption +13325 Return_to_owner +13326 Adoption +13327 Return_to_owner +13328 Adoption +13329 Return_to_owner +13330 Return_to_owner +13331 Adoption +13332 Adoption +13333 Adoption +13334 Adoption +13335 Adoption +13336 Adoption +13337 Transfer +13338 Adoption +13339 Transfer +13340 Adoption +13341 Adoption +13342 Return_to_owner +13343 Transfer +13344 Adoption +13345 Euthanasia +13346 Adoption +13347 Transfer +13348 Return_to_owner +13349 Transfer +13350 Adoption +13351 Transfer +13352 Adoption +13353 Transfer +13354 Transfer +13355 Transfer +13356 Adoption +13357 Return_to_owner +13358 Transfer +13359 Euthanasia +13360 Return_to_owner +13361 Transfer +13362 Adoption +13363 Adoption +13364 Transfer +13365 Adoption +13366 Adoption +13367 Euthanasia +13368 Return_to_owner +13369 Transfer +13370 Transfer +13371 Transfer +13372 Return_to_owner +13373 Transfer +13374 Euthanasia +13375 Return_to_owner +13376 Adoption +13377 Return_to_owner +13378 Adoption +13379 Return_to_owner +13380 Adoption +13381 Transfer +13382 Adoption +13383 Return_to_owner +13384 Transfer +13385 Transfer +13386 Transfer +13387 Adoption +13388 Return_to_owner +13389 Adoption +13390 Adoption +13391 Adoption +13392 Adoption +13393 Transfer +13394 Return_to_owner +13395 Adoption +13396 Adoption +13397 Euthanasia +13398 Adoption +13399 Adoption +13400 Transfer +13401 Transfer +13402 Return_to_owner +13403 Adoption +13404 Transfer +13405 Adoption +13406 Adoption +13407 Transfer +13408 Adoption +13409 Adoption +13410 Transfer +13411 Return_to_owner +13412 Adoption +13413 Adoption +13414 Transfer +13415 Adoption +13416 Return_to_owner +13417 Transfer +13418 Adoption +13419 Transfer +13420 Adoption +13421 Return_to_owner +13422 Died +13423 Transfer +13424 Transfer +13425 Transfer +13426 Return_to_owner +13427 Return_to_owner +13428 Return_to_owner +13429 Adoption +13430 Adoption +13431 Transfer +13432 Adoption +13433 Transfer +13434 Adoption +13435 Return_to_owner +13436 Adoption +13437 Adoption +13438 Adoption +13439 Transfer +13440 Transfer +13441 Adoption +13442 Transfer +13443 Adoption +13444 Adoption +13445 Transfer +13446 Adoption +13447 Return_to_owner +13448 Adoption +13449 Transfer +13450 Transfer +13451 Adoption +13452 Adoption +13453 Transfer +13454 Adoption +13455 Transfer +13456 Adoption +13457 Return_to_owner +13458 Transfer +13459 Return_to_owner +13460 Transfer +13461 Transfer +13462 Return_to_owner +13463 Transfer +13464 Return_to_owner +13465 Transfer +13466 Return_to_owner +13467 Transfer +13468 Return_to_owner +13469 Return_to_owner +13470 Transfer +13471 Transfer +13472 Adoption +13473 Adoption +13474 Return_to_owner +13475 Adoption +13476 Transfer +13477 Transfer +13478 Euthanasia +13479 Transfer +13480 Adoption +13481 Transfer +13482 Return_to_owner +13483 Adoption +13484 Return_to_owner +13485 Return_to_owner +13486 Transfer +13487 Transfer +13488 Transfer +13489 Adoption +13490 Transfer +13491 Euthanasia +13492 Transfer +13493 Transfer +13494 Adoption +13495 Adoption +13496 Return_to_owner +13497 Return_to_owner +13498 Return_to_owner +13499 Transfer +13500 Return_to_owner +13501 Transfer +13502 Transfer +13503 Adoption +13504 Return_to_owner +13505 Return_to_owner +13506 Adoption +13507 Return_to_owner +13508 Adoption +13509 Adoption +13510 Adoption +13511 Transfer +13512 Adoption +13513 Return_to_owner +13514 Transfer +13515 Adoption +13516 Adoption +13517 Transfer +13518 Transfer +13519 Transfer +13520 Adoption +13521 Adoption +13522 Transfer +13523 Return_to_owner +13524 Transfer +13525 Adoption +13526 Transfer +13527 Return_to_owner +13528 Transfer +13529 Transfer +13530 Transfer +13531 Adoption +13532 Adoption +13533 Return_to_owner +13534 Euthanasia +13535 Return_to_owner +13536 Adoption +13537 Transfer +13538 Transfer +13539 Transfer +13540 Adoption +13541 Adoption +13542 Transfer +13543 Transfer +13544 Transfer +13545 Adoption +13546 Transfer +13547 Adoption +13548 Adoption +13549 Adoption +13550 Transfer +13551 Transfer +13552 Transfer +13553 Return_to_owner +13554 Return_to_owner +13555 Transfer +13556 Transfer +13557 Return_to_owner +13558 Transfer +13559 Transfer +13560 Return_to_owner +13561 Adoption +13562 Transfer +13563 Transfer +13564 Adoption +13565 Transfer +13566 Return_to_owner +13567 Adoption +13568 Adoption +13569 Adoption +13570 Adoption +13571 Adoption +13572 Return_to_owner +13573 Adoption +13574 Euthanasia +13575 Adoption +13576 Transfer +13577 Transfer +13578 Return_to_owner +13579 Return_to_owner +13580 Transfer +13581 Transfer +13582 Adoption +13583 Adoption +13584 Adoption +13585 Transfer +13586 Euthanasia +13587 Adoption +13588 Adoption +13589 Adoption +13590 Return_to_owner +13591 Transfer +13592 Return_to_owner +13593 Transfer +13594 Adoption +13595 Adoption +13596 Return_to_owner +13597 Return_to_owner +13598 Return_to_owner +13599 Transfer +13600 Adoption +13601 Adoption +13602 Transfer +13603 Euthanasia +13604 Transfer +13605 Transfer +13606 Transfer +13607 Euthanasia +13608 Adoption +13609 Adoption +13610 Transfer +13611 Return_to_owner +13612 Transfer +13613 Transfer +13614 Transfer +13615 Transfer +13616 Adoption +13617 Adoption +13618 Transfer +13619 Transfer +13620 Transfer +13621 Adoption +13622 Adoption +13623 Transfer +13624 Adoption +13625 Adoption +13626 Adoption +13627 Return_to_owner +13628 Adoption +13629 Died +13630 Transfer +13631 Return_to_owner +13632 Euthanasia +13633 Return_to_owner +13634 Transfer +13635 Transfer +13636 Adoption +13637 Transfer +13638 Transfer +13639 Adoption +13640 Adoption +13641 Adoption +13642 Return_to_owner +13643 Adoption +13644 Adoption +13645 Adoption +13646 Transfer +13647 Transfer +13648 Euthanasia +13649 Transfer +13650 Return_to_owner +13651 Transfer +13652 Adoption +13653 Transfer +13654 Adoption +13655 Return_to_owner +13656 Adoption +13657 Adoption +13658 Adoption +13659 Adoption +13660 Transfer +13661 Transfer +13662 Transfer +13663 Adoption +13664 Transfer +13665 Return_to_owner +13666 Return_to_owner +13667 Adoption +13668 Adoption +13669 Transfer +13670 Transfer +13671 Adoption +13672 Transfer +13673 Transfer +13674 Adoption +13675 Euthanasia +13676 Adoption +13677 Transfer +13678 Transfer +13679 Adoption +13680 Adoption +13681 Transfer +13682 Transfer +13683 Adoption +13684 Adoption +13685 Transfer +13686 Return_to_owner +13687 Adoption +13688 Adoption +13689 Adoption +13690 Adoption +13691 Adoption +13692 Return_to_owner +13693 Return_to_owner +13694 Adoption +13695 Transfer +13696 Euthanasia +13697 Adoption +13698 Adoption +13699 Transfer +13700 Transfer +13701 Return_to_owner +13702 Adoption +13703 Transfer +13704 Transfer +13705 Adoption +13706 Adoption +13707 Transfer +13708 Transfer +13709 Transfer +13710 Adoption +13711 Transfer +13712 Adoption +13713 Adoption +13714 Transfer +13715 Transfer +13716 Transfer +13717 Return_to_owner +13718 Adoption +13719 Transfer +13720 Transfer +13721 Transfer +13722 Adoption +13723 Adoption +13724 Adoption +13725 Return_to_owner +13726 Transfer +13727 Return_to_owner +13728 Adoption +13729 Adoption +13730 Adoption +13731 Adoption +13732 Transfer +13733 Transfer +13734 Transfer +13735 Euthanasia +13736 Transfer +13737 Return_to_owner +13738 Adoption +13739 Adoption +13740 Adoption +13741 Return_to_owner +13742 Adoption +13743 Transfer +13744 Transfer +13745 Adoption +13746 Euthanasia +13747 Transfer +13748 Transfer +13749 Adoption +13750 Return_to_owner +13751 Transfer +13752 Euthanasia +13753 Adoption +13754 Transfer +13755 Transfer +13756 Transfer +13757 Adoption +13758 Adoption +13759 Adoption +13760 Transfer +13761 Adoption +13762 Return_to_owner +13763 Adoption +13764 Return_to_owner +13765 Transfer +13766 Adoption +13767 Return_to_owner +13768 Adoption +13769 Adoption +13770 Adoption +13771 Euthanasia +13772 Transfer +13773 Adoption +13774 Return_to_owner +13775 Adoption +13776 Adoption +13777 Euthanasia +13778 Adoption +13779 Return_to_owner +13780 Adoption +13781 Died +13782 Transfer +13783 Transfer +13784 Transfer +13785 Adoption +13786 Transfer +13787 Transfer +13788 Adoption +13789 Adoption +13790 Transfer +13791 Adoption +13792 Adoption +13793 Adoption +13794 Euthanasia +13795 Adoption +13796 Return_to_owner +13797 Transfer +13798 Return_to_owner +13799 Adoption +13800 Transfer +13801 Adoption +13802 Transfer +13803 Transfer +13804 Return_to_owner +13805 Return_to_owner +13806 Return_to_owner +13807 Transfer +13808 Transfer +13809 Adoption +13810 Return_to_owner +13811 Adoption +13812 Adoption +13813 Transfer +13814 Adoption +13815 Adoption +13816 Adoption +13817 Transfer +13818 Transfer +13819 Transfer +13820 Adoption +13821 Euthanasia +13822 Transfer +13823 Adoption +13824 Adoption +13825 Euthanasia +13826 Adoption +13827 Adoption +13828 Adoption +13829 Euthanasia +13830 Transfer +13831 Adoption +13832 Adoption +13833 Euthanasia +13834 Transfer +13835 Adoption +13836 Adoption +13837 Adoption +13838 Transfer +13839 Adoption +13840 Adoption +13841 Transfer +13842 Adoption +13843 Transfer +13844 Transfer +13845 Adoption +13846 Return_to_owner +13847 Transfer +13848 Transfer +13849 Adoption +13850 Adoption +13851 Return_to_owner +13852 Transfer +13853 Transfer +13854 Transfer +13855 Transfer +13856 Adoption +13857 Died +13858 Adoption +13859 Adoption +13860 Adoption +13861 Transfer +13862 Transfer +13863 Euthanasia +13864 Adoption +13865 Transfer +13866 Transfer +13867 Adoption +13868 Adoption +13869 Euthanasia +13870 Adoption +13871 Return_to_owner +13872 Return_to_owner +13873 Adoption +13874 Euthanasia +13875 Transfer +13876 Transfer +13877 Adoption +13878 Transfer +13879 Euthanasia +13880 Adoption +13881 Adoption +13882 Adoption +13883 Adoption +13884 Adoption +13885 Return_to_owner +13886 Adoption +13887 Transfer +13888 Transfer +13889 Return_to_owner +13890 Euthanasia +13891 Adoption +13892 Transfer +13893 Transfer +13894 Return_to_owner +13895 Adoption +13896 Return_to_owner +13897 Adoption +13898 Adoption +13899 Transfer +13900 Adoption +13901 Adoption +13902 Return_to_owner +13903 Adoption +13904 Return_to_owner +13905 Transfer +13906 Transfer +13907 Adoption +13908 Transfer +13909 Transfer +13910 Return_to_owner +13911 Transfer +13912 Transfer +13913 Adoption +13914 Return_to_owner +13915 Return_to_owner +13916 Transfer +13917 Transfer +13918 Return_to_owner +13919 Adoption +13920 Adoption +13921 Transfer +13922 Return_to_owner +13923 Transfer +13924 Transfer +13925 Adoption +13926 Adoption +13927 Transfer +13928 Return_to_owner +13929 Adoption +13930 Adoption +13931 Return_to_owner +13932 Transfer +13933 Transfer +13934 Transfer +13935 Euthanasia +13936 Adoption +13937 Adoption +13938 Transfer +13939 Adoption +13940 Adoption +13941 Transfer +13942 Transfer +13943 Adoption +13944 Adoption +13945 Return_to_owner +13946 Euthanasia +13947 Return_to_owner +13948 Return_to_owner +13949 Transfer +13950 Return_to_owner +13951 Transfer +13952 Transfer +13953 Adoption +13954 Adoption +13955 Transfer +13956 Transfer +13957 Adoption +13958 Adoption +13959 Adoption +13960 Return_to_owner +13961 Adoption +13962 Adoption +13963 Return_to_owner +13964 Transfer +13965 Return_to_owner +13966 Adoption +13967 Adoption +13968 Euthanasia +13969 Transfer +13970 Transfer +13971 Adoption +13972 Transfer +13973 Adoption +13974 Adoption +13975 Adoption +13976 Transfer +13977 Transfer +13978 Transfer +13979 Adoption +13980 Adoption +13981 Return_to_owner +13982 Transfer +13983 Euthanasia +13984 Transfer +13985 Transfer +13986 Adoption +13987 Return_to_owner +13988 Adoption +13989 Adoption +13990 Transfer +13991 Return_to_owner +13992 Adoption +13993 Adoption +13994 Return_to_owner +13995 Return_to_owner +13996 Return_to_owner +13997 Transfer +13998 Transfer +13999 Return_to_owner +14000 Return_to_owner +14001 Adoption +14002 Adoption +14003 Transfer +14004 Transfer +14005 Adoption +14006 Euthanasia +14007 Adoption +14008 Adoption +14009 Euthanasia +14010 Return_to_owner +14011 Transfer +14012 Return_to_owner +14013 Adoption +14014 Adoption +14015 Transfer +14016 Transfer +14017 Adoption +14018 Transfer +14019 Transfer +14020 Adoption +14021 Euthanasia +14022 Transfer +14023 Adoption +14024 Transfer +14025 Adoption +14026 Transfer +14027 Adoption +14028 Adoption +14029 Adoption +14030 Transfer +14031 Return_to_owner +14032 Euthanasia +14033 Adoption +14034 Return_to_owner +14035 Transfer +14036 Adoption +14037 Return_to_owner +14038 Euthanasia +14039 Adoption +14040 Return_to_owner +14041 Euthanasia +14042 Transfer +14043 Transfer +14044 Return_to_owner +14045 Adoption +14046 Adoption +14047 Adoption +14048 Adoption +14049 Adoption +14050 Died +14051 Transfer +14052 Euthanasia +14053 Transfer +14054 Return_to_owner +14055 Euthanasia +14056 Transfer +14057 Adoption +14058 Adoption +14059 Transfer +14060 Transfer +14061 Transfer +14062 Return_to_owner +14063 Return_to_owner +14064 Transfer +14065 Transfer +14066 Transfer +14067 Adoption +14068 Transfer +14069 Euthanasia +14070 Adoption +14071 Return_to_owner +14072 Transfer +14073 Transfer +14074 Return_to_owner +14075 Transfer +14076 Adoption +14077 Adoption +14078 Adoption +14079 Adoption +14080 Return_to_owner +14081 Transfer +14082 Transfer +14083 Adoption +14084 Adoption +14085 Transfer +14086 Return_to_owner +14087 Return_to_owner +14088 Adoption +14089 Transfer +14090 Euthanasia +14091 Transfer +14092 Adoption +14093 Adoption +14094 Return_to_owner +14095 Adoption +14096 Adoption +14097 Transfer +14098 Return_to_owner +14099 Adoption +14100 Adoption +14101 Transfer +14102 Transfer +14103 Transfer +14104 Return_to_owner +14105 Adoption +14106 Adoption +14107 Adoption +14108 Adoption +14109 Adoption +14110 Adoption +14111 Died +14112 Transfer +14113 Return_to_owner +14114 Adoption +14115 Euthanasia +14116 Adoption +14117 Adoption +14118 Adoption +14119 Return_to_owner +14120 Adoption +14121 Adoption +14122 Return_to_owner +14123 Transfer +14124 Return_to_owner +14125 Adoption +14126 Return_to_owner +14127 Adoption +14128 Transfer +14129 Return_to_owner +14130 Return_to_owner +14131 Adoption +14132 Adoption +14133 Transfer +14134 Transfer +14135 Return_to_owner +14136 Transfer +14137 Return_to_owner +14138 Return_to_owner +14139 Adoption +14140 Adoption +14141 Return_to_owner +14142 Transfer +14143 Adoption +14144 Transfer +14145 Adoption +14146 Adoption +14147 Adoption +14148 Adoption +14149 Transfer +14150 Adoption +14151 Return_to_owner +14152 Transfer +14153 Transfer +14154 Return_to_owner +14155 Adoption +14156 Adoption +14157 Return_to_owner +14158 Transfer +14159 Adoption +14160 Return_to_owner +14161 Transfer +14162 Return_to_owner +14163 Transfer +14164 Transfer +14165 Adoption +14166 Transfer +14167 Return_to_owner +14168 Adoption +14169 Adoption +14170 Return_to_owner +14171 Transfer +14172 Adoption +14173 Adoption +14174 Adoption +14175 Transfer +14176 Adoption +14177 Transfer +14178 Transfer +14179 Adoption +14180 Adoption +14181 Transfer +14182 Adoption +14183 Adoption +14184 Return_to_owner +14185 Transfer +14186 Transfer +14187 Adoption +14188 Return_to_owner +14189 Adoption +14190 Adoption +14191 Adoption +14192 Adoption +14193 Transfer +14194 Return_to_owner +14195 Adoption +14196 Transfer +14197 Adoption +14198 Return_to_owner +14199 Return_to_owner +14200 Transfer +14201 Adoption +14202 Adoption +14203 Adoption +14204 Transfer +14205 Return_to_owner +14206 Transfer +14207 Adoption +14208 Adoption +14209 Adoption +14210 Adoption +14211 Euthanasia +14212 Transfer +14213 Transfer +14214 Transfer +14215 Adoption +14216 Adoption +14217 Return_to_owner +14218 Return_to_owner +14219 Transfer +14220 Adoption +14221 Euthanasia +14222 Adoption +14223 Adoption +14224 Adoption +14225 Died +14226 Adoption +14227 Return_to_owner +14228 Adoption +14229 Adoption +14230 Adoption +14231 Adoption +14232 Transfer +14233 Transfer +14234 Adoption +14235 Return_to_owner +14236 Transfer +14237 Transfer +14238 Adoption +14239 Transfer +14240 Return_to_owner +14241 Return_to_owner +14242 Transfer +14243 Return_to_owner +14244 Return_to_owner +14245 Adoption +14246 Adoption +14247 Euthanasia +14248 Return_to_owner +14249 Transfer +14250 Transfer +14251 Adoption +14252 Transfer +14253 Transfer +14254 Transfer +14255 Adoption +14256 Transfer +14257 Adoption +14258 Adoption +14259 Transfer +14260 Transfer +14261 Return_to_owner +14262 Transfer +14263 Adoption +14264 Return_to_owner +14265 Transfer +14266 Adoption +14267 Transfer +14268 Return_to_owner +14269 Adoption +14270 Transfer +14271 Transfer +14272 Euthanasia +14273 Transfer +14274 Transfer +14275 Transfer +14276 Return_to_owner +14277 Transfer +14278 Adoption +14279 Adoption +14280 Transfer +14281 Adoption +14282 Transfer +14283 Return_to_owner +14284 Adoption +14285 Adoption +14286 Adoption +14287 Transfer +14288 Adoption +14289 Transfer +14290 Adoption +14291 Transfer +14292 Adoption +14293 Transfer +14294 Transfer +14295 Adoption +14296 Adoption +14297 Return_to_owner +14298 Return_to_owner +14299 Transfer +14300 Adoption +14301 Adoption +14302 Transfer +14303 Return_to_owner +14304 Transfer +14305 Transfer +14306 Euthanasia +14307 Adoption +14308 Return_to_owner +14309 Return_to_owner +14310 Adoption +14311 Transfer +14312 Transfer +14313 Transfer +14314 Transfer +14315 Transfer +14316 Transfer +14317 Transfer +14318 Adoption +14319 Transfer +14320 Return_to_owner +14321 Transfer +14322 Adoption +14323 Transfer +14324 Return_to_owner +14325 Return_to_owner +14326 Return_to_owner +14327 Return_to_owner +14328 Return_to_owner +14329 Adoption +14330 Adoption +14331 Transfer +14332 Adoption +14333 Adoption +14334 Adoption +14335 Adoption +14336 Adoption +14337 Transfer +14338 Adoption +14339 Transfer +14340 Return_to_owner +14341 Transfer +14342 Euthanasia +14343 Adoption +14344 Transfer +14345 Return_to_owner +14346 Adoption +14347 Adoption +14348 Adoption +14349 Transfer +14350 Transfer +14351 Adoption +14352 Return_to_owner +14353 Adoption +14354 Transfer +14355 Adoption +14356 Transfer +14357 Return_to_owner +14358 Adoption +14359 Transfer +14360 Transfer +14361 Transfer +14362 Adoption +14363 Adoption +14364 Return_to_owner +14365 Transfer +14366 Adoption +14367 Return_to_owner +14368 Return_to_owner +14369 Adoption +14370 Return_to_owner +14371 Transfer +14372 Transfer +14373 Adoption +14374 Transfer +14375 Adoption +14376 Transfer +14377 Euthanasia +14378 Return_to_owner +14379 Return_to_owner +14380 Adoption +14381 Return_to_owner +14382 Adoption +14383 Adoption +14384 Return_to_owner +14385 Adoption +14386 Transfer +14387 Return_to_owner +14388 Return_to_owner +14389 Euthanasia +14390 Return_to_owner +14391 Adoption +14392 Adoption +14393 Transfer +14394 Return_to_owner +14395 Adoption +14396 Adoption +14397 Adoption +14398 Transfer +14399 Return_to_owner +14400 Adoption +14401 Transfer +14402 Transfer +14403 Transfer +14404 Adoption +14405 Transfer +14406 Transfer +14407 Euthanasia +14408 Return_to_owner +14409 Transfer +14410 Adoption +14411 Euthanasia +14412 Return_to_owner +14413 Return_to_owner +14414 Adoption +14415 Return_to_owner +14416 Transfer +14417 Return_to_owner +14418 Adoption +14419 Adoption +14420 Return_to_owner +14421 Euthanasia +14422 Transfer +14423 Transfer +14424 Return_to_owner +14425 Transfer +14426 Return_to_owner +14427 Adoption +14428 Return_to_owner +14429 Return_to_owner +14430 Transfer +14431 Return_to_owner +14432 Adoption +14433 Transfer +14434 Adoption +14435 Adoption +14436 Transfer +14437 Transfer +14438 Adoption +14439 Transfer +14440 Died +14441 Transfer +14442 Transfer +14443 Adoption +14444 Return_to_owner +14445 Adoption +14446 Transfer +14447 Died +14448 Transfer +14449 Transfer +14450 Return_to_owner +14451 Transfer +14452 Transfer +14453 Return_to_owner +14454 Transfer +14455 Transfer +14456 Euthanasia +14457 Adoption +14458 Transfer +14459 Transfer +14460 Adoption +14461 Transfer +14462 Transfer +14463 Transfer +14464 Euthanasia +14465 Euthanasia +14466 Adoption +14467 Adoption +14468 Return_to_owner +14469 Adoption +14470 Adoption +14471 Return_to_owner +14472 Return_to_owner +14473 Adoption +14474 Adoption +14475 Return_to_owner +14476 Transfer +14477 Adoption +14478 Transfer +14479 Adoption +14480 Adoption +14481 Transfer +14482 Adoption +14483 Return_to_owner +14484 Transfer +14485 Transfer +14486 Transfer +14487 Transfer +14488 Transfer +14489 Adoption +14490 Adoption +14491 Adoption +14492 Adoption +14493 Adoption +14494 Adoption +14495 Adoption +14496 Adoption +14497 Transfer +14498 Transfer +14499 Transfer +14500 Transfer +14501 Transfer +14502 Transfer +14503 Adoption +14504 Transfer +14505 Return_to_owner +14506 Return_to_owner +14507 Transfer +14508 Adoption +14509 Transfer +14510 Transfer +14511 Transfer +14512 Adoption +14513 Return_to_owner +14514 Return_to_owner +14515 Transfer +14516 Transfer +14517 Adoption +14518 Adoption +14519 Transfer +14520 Died +14521 Return_to_owner +14522 Adoption +14523 Return_to_owner +14524 Adoption +14525 Transfer +14526 Euthanasia +14527 Adoption +14528 Adoption +14529 Transfer +14530 Transfer +14531 Return_to_owner +14532 Transfer +14533 Return_to_owner +14534 Adoption +14535 Adoption +14536 Transfer +14537 Transfer +14538 Transfer +14539 Transfer +14540 Transfer +14541 Adoption +14542 Adoption +14543 Transfer +14544 Return_to_owner +14545 Transfer +14546 Transfer +14547 Return_to_owner +14548 Adoption +14549 Adoption +14550 Transfer +14551 Transfer +14552 Adoption +14553 Return_to_owner +14554 Adoption +14555 Transfer +14556 Transfer +14557 Return_to_owner +14558 Return_to_owner +14559 Transfer +14560 Adoption +14561 Return_to_owner +14562 Return_to_owner +14563 Adoption +14564 Transfer +14565 Return_to_owner +14566 Adoption +14567 Euthanasia +14568 Transfer +14569 Transfer +14570 Return_to_owner +14571 Transfer +14572 Transfer +14573 Return_to_owner +14574 Transfer +14575 Return_to_owner +14576 Transfer +14577 Transfer +14578 Adoption +14579 Transfer +14580 Return_to_owner +14581 Return_to_owner +14582 Adoption +14583 Return_to_owner +14584 Adoption +14585 Transfer +14586 Return_to_owner +14587 Adoption +14588 Return_to_owner +14589 Adoption +14590 Adoption +14591 Return_to_owner +14592 Transfer +14593 Adoption +14594 Transfer +14595 Transfer +14596 Transfer +14597 Return_to_owner +14598 Transfer +14599 Return_to_owner +14600 Return_to_owner +14601 Transfer +14602 Adoption +14603 Adoption +14604 Adoption +14605 Transfer +14606 Transfer +14607 Return_to_owner +14608 Transfer +14609 Adoption +14610 Transfer +14611 Transfer +14612 Adoption +14613 Return_to_owner +14614 Adoption +14615 Return_to_owner +14616 Transfer +14617 Return_to_owner +14618 Adoption +14619 Adoption +14620 Euthanasia +14621 Transfer +14622 Transfer +14623 Adoption +14624 Euthanasia +14625 Adoption +14626 Transfer +14627 Transfer +14628 Transfer +14629 Adoption +14630 Transfer +14631 Transfer +14632 Transfer +14633 Adoption +14634 Adoption +14635 Adoption +14636 Transfer +14637 Transfer +14638 Return_to_owner +14639 Transfer +14640 Adoption +14641 Adoption +14642 Transfer +14643 Adoption +14644 Transfer +14645 Adoption +14646 Adoption +14647 Euthanasia +14648 Euthanasia +14649 Return_to_owner +14650 Died +14651 Adoption +14652 Adoption +14653 Adoption +14654 Transfer +14655 Euthanasia +14656 Adoption +14657 Adoption +14658 Return_to_owner +14659 Adoption +14660 Transfer +14661 Euthanasia +14662 Adoption +14663 Transfer +14664 Died +14665 Adoption +14666 Return_to_owner +14667 Adoption +14668 Transfer +14669 Adoption +14670 Transfer +14671 Return_to_owner +14672 Return_to_owner +14673 Transfer +14674 Return_to_owner +14675 Transfer +14676 Return_to_owner +14677 Transfer +14678 Adoption +14679 Euthanasia +14680 Transfer +14681 Euthanasia +14682 Return_to_owner +14683 Transfer +14684 Adoption +14685 Transfer +14686 Transfer +14687 Transfer +14688 Transfer +14689 Return_to_owner +14690 Adoption +14691 Transfer +14692 Adoption +14693 Return_to_owner +14694 Transfer +14695 Transfer +14696 Adoption +14697 Transfer +14698 Return_to_owner +14699 Adoption +14700 Transfer +14701 Transfer +14702 Transfer +14703 Transfer +14704 Adoption +14705 Transfer +14706 Return_to_owner +14707 Adoption +14708 Transfer +14709 Transfer +14710 Adoption +14711 Transfer +14712 Transfer +14713 Adoption +14714 Return_to_owner +14715 Adoption +14716 Adoption +14717 Adoption +14718 Transfer +14719 Adoption +14720 Return_to_owner +14721 Transfer +14722 Transfer +14723 Adoption +14724 Adoption +14725 Adoption +14726 Return_to_owner +14727 Transfer +14728 Adoption +14729 Adoption +14730 Return_to_owner +14731 Adoption +14732 Transfer +14733 Adoption +14734 Adoption +14735 Adoption +14736 Return_to_owner +14737 Transfer +14738 Return_to_owner +14739 Transfer +14740 Euthanasia +14741 Adoption +14742 Adoption +14743 Adoption +14744 Transfer +14745 Adoption +14746 Transfer +14747 Transfer +14748 Adoption +14749 Transfer +14750 Return_to_owner +14751 Adoption +14752 Transfer +14753 Adoption +14754 Transfer +14755 Transfer +14756 Transfer +14757 Transfer +14758 Return_to_owner +14759 Adoption +14760 Adoption +14761 Adoption +14762 Adoption +14763 Return_to_owner +14764 Transfer +14765 Transfer +14766 Transfer +14767 Transfer +14768 Adoption +14769 Return_to_owner +14770 Euthanasia +14771 Adoption +14772 Transfer +14773 Adoption +14774 Transfer +14775 Adoption +14776 Adoption +14777 Adoption +14778 Transfer +14779 Adoption +14780 Return_to_owner +14781 Return_to_owner +14782 Adoption +14783 Adoption +14784 Adoption +14785 Transfer +14786 Transfer +14787 Return_to_owner +14788 Adoption +14789 Transfer +14790 Return_to_owner +14791 Transfer +14792 Transfer +14793 Adoption +14794 Transfer +14795 Adoption +14796 Adoption +14797 Adoption +14798 Transfer +14799 Adoption +14800 Adoption +14801 Transfer +14802 Transfer +14803 Return_to_owner +14804 Adoption +14805 Transfer +14806 Adoption +14807 Adoption +14808 Transfer +14809 Return_to_owner +14810 Transfer +14811 Return_to_owner +14812 Transfer +14813 Transfer +14814 Adoption +14815 Transfer +14816 Return_to_owner +14817 Return_to_owner +14818 Adoption +14819 Euthanasia +14820 Return_to_owner +14821 Transfer +14822 Adoption +14823 Transfer +14824 Return_to_owner +14825 Return_to_owner +14826 Died +14827 Transfer +14828 Adoption +14829 Return_to_owner +14830 Adoption +14831 Transfer +14832 Died +14833 Transfer +14834 Adoption +14835 Euthanasia +14836 Adoption +14837 Return_to_owner +14838 Adoption +14839 Adoption +14840 Return_to_owner +14841 Return_to_owner +14842 Return_to_owner +14843 Transfer +14844 Transfer +14845 Adoption +14846 Transfer +14847 Adoption +14848 Adoption +14849 Adoption +14850 Transfer +14851 Transfer +14852 Transfer +14853 Adoption +14854 Adoption +14855 Return_to_owner +14856 Return_to_owner +14857 Transfer +14858 Transfer +14859 Adoption +14860 Return_to_owner +14861 Adoption +14862 Adoption +14863 Return_to_owner +14864 Transfer +14865 Transfer +14866 Return_to_owner +14867 Transfer +14868 Adoption +14869 Euthanasia +14870 Transfer +14871 Transfer +14872 Transfer +14873 Return_to_owner +14874 Euthanasia +14875 Transfer +14876 Transfer +14877 Transfer +14878 Transfer +14879 Adoption +14880 Return_to_owner +14881 Adoption +14882 Transfer +14883 Adoption +14884 Transfer +14885 Adoption +14886 Adoption +14887 Transfer +14888 Adoption +14889 Euthanasia +14890 Return_to_owner +14891 Euthanasia +14892 Transfer +14893 Transfer +14894 Return_to_owner +14895 Transfer +14896 Transfer +14897 Adoption +14898 Transfer +14899 Transfer +14900 Adoption +14901 Adoption +14902 Transfer +14903 Adoption +14904 Transfer +14905 Transfer +14906 Adoption +14907 Adoption +14908 Adoption +14909 Adoption +14910 Transfer +14911 Adoption +14912 Adoption +14913 Transfer +14914 Return_to_owner +14915 Adoption +14916 Adoption +14917 Transfer +14918 Adoption +14919 Transfer +14920 Adoption +14921 Euthanasia +14922 Adoption +14923 Euthanasia +14924 Adoption +14925 Return_to_owner +14926 Transfer +14927 Transfer +14928 Transfer +14929 Transfer +14930 Adoption +14931 Adoption +14932 Euthanasia +14933 Transfer +14934 Transfer +14935 Adoption +14936 Transfer +14937 Adoption +14938 Euthanasia +14939 Adoption +14940 Transfer +14941 Transfer +14942 Adoption +14943 Transfer +14944 Adoption +14945 Adoption +14946 Transfer +14947 Transfer +14948 Transfer +14949 Transfer +14950 Adoption +14951 Return_to_owner +14952 Transfer +14953 Adoption +14954 Adoption +14955 Transfer +14956 Transfer +14957 Adoption +14958 Adoption +14959 Transfer +14960 Adoption +14961 Adoption +14962 Transfer +14963 Adoption +14964 Return_to_owner +14965 Transfer +14966 Adoption +14967 Euthanasia +14968 Died +14969 Adoption +14970 Return_to_owner +14971 Adoption +14972 Return_to_owner +14973 Return_to_owner +14974 Return_to_owner +14975 Return_to_owner +14976 Adoption +14977 Adoption +14978 Transfer +14979 Transfer +14980 Transfer +14981 Adoption +14982 Transfer +14983 Transfer +14984 Transfer +14985 Transfer +14986 Transfer +14987 Died +14988 Adoption +14989 Transfer +14990 Transfer +14991 Adoption +14992 Transfer +14993 Adoption +14994 Adoption +14995 Transfer +14996 Adoption +14997 Adoption +14998 Transfer +14999 Adoption +15000 Adoption +15001 Adoption +15002 Adoption +15003 Transfer +15004 Transfer +15005 Adoption +15006 Return_to_owner +15007 Adoption +15008 Return_to_owner +15009 Adoption +15010 Euthanasia +15011 Adoption +15012 Adoption +15013 Adoption +15014 Transfer +15015 Adoption +15016 Transfer +15017 Transfer +15018 Adoption +15019 Transfer +15020 Adoption +15021 Return_to_owner +15022 Transfer +15023 Return_to_owner +15024 Adoption +15025 Adoption +15026 Return_to_owner +15027 Return_to_owner +15028 Euthanasia +15029 Adoption +15030 Adoption +15031 Adoption +15032 Adoption +15033 Adoption +15034 Transfer +15035 Adoption +15036 Return_to_owner +15037 Adoption +15038 Adoption +15039 Adoption +15040 Euthanasia +15041 Adoption +15042 Transfer +15043 Transfer +15044 Adoption +15045 Adoption +15046 Transfer +15047 Adoption +15048 Return_to_owner +15049 Adoption +15050 Adoption +15051 Transfer +15052 Adoption +15053 Return_to_owner +15054 Return_to_owner +15055 Adoption +15056 Transfer +15057 Return_to_owner +15058 Return_to_owner +15059 Return_to_owner +15060 Adoption +15061 Transfer +15062 Transfer +15063 Return_to_owner +15064 Return_to_owner +15065 Adoption +15066 Adoption +15067 Transfer +15068 Adoption +15069 Euthanasia +15070 Transfer +15071 Euthanasia +15072 Transfer +15073 Adoption +15074 Return_to_owner +15075 Transfer +15076 Transfer +15077 Return_to_owner +15078 Adoption +15079 Transfer +15080 Adoption +15081 Return_to_owner +15082 Adoption +15083 Return_to_owner +15084 Transfer +15085 Transfer +15086 Adoption +15087 Adoption +15088 Adoption +15089 Adoption +15090 Transfer +15091 Adoption +15092 Return_to_owner +15093 Adoption +15094 Adoption +15095 Euthanasia +15096 Euthanasia +15097 Adoption +15098 Adoption +15099 Adoption +15100 Return_to_owner +15101 Transfer +15102 Adoption +15103 Adoption +15104 Return_to_owner +15105 Transfer +15106 Adoption +15107 Adoption +15108 Adoption +15109 Return_to_owner +15110 Euthanasia +15111 Return_to_owner +15112 Transfer +15113 Transfer +15114 Transfer +15115 Transfer +15116 Adoption +15117 Transfer +15118 Adoption +15119 Euthanasia +15120 Return_to_owner +15121 Transfer +15122 Euthanasia +15123 Transfer +15124 Transfer +15125 Adoption +15126 Adoption +15127 Return_to_owner +15128 Adoption +15129 Transfer +15130 Adoption +15131 Transfer +15132 Return_to_owner +15133 Transfer +15134 Died +15135 Adoption +15136 Adoption +15137 Transfer +15138 Transfer +15139 Adoption +15140 Adoption +15141 Transfer +15142 Euthanasia +15143 Transfer +15144 Transfer +15145 Transfer +15146 Adoption +15147 Transfer +15148 Transfer +15149 Return_to_owner +15150 Transfer +15151 Adoption +15152 Transfer +15153 Transfer +15154 Transfer +15155 Adoption +15156 Transfer +15157 Transfer +15158 Adoption +15159 Return_to_owner +15160 Adoption +15161 Adoption +15162 Transfer +15163 Return_to_owner +15164 Return_to_owner +15165 Transfer +15166 Adoption +15167 Adoption +15168 Return_to_owner +15169 Euthanasia +15170 Transfer +15171 Transfer +15172 Return_to_owner +15173 Transfer +15174 Adoption +15175 Adoption +15176 Euthanasia +15177 Return_to_owner +15178 Return_to_owner +15179 Transfer +15180 Euthanasia +15181 Transfer +15182 Transfer +15183 Return_to_owner +15184 Return_to_owner +15185 Transfer +15186 Adoption +15187 Adoption +15188 Return_to_owner +15189 Adoption +15190 Adoption +15191 Adoption +15192 Adoption +15193 Transfer +15194 Adoption +15195 Transfer +15196 Return_to_owner +15197 Transfer +15198 Transfer +15199 Transfer +15200 Transfer +15201 Transfer +15202 Adoption +15203 Return_to_owner +15204 Transfer +15205 Return_to_owner +15206 Return_to_owner +15207 Transfer +15208 Transfer +15209 Adoption +15210 Transfer +15211 Adoption +15212 Euthanasia +15213 Transfer +15214 Euthanasia +15215 Adoption +15216 Adoption +15217 Transfer +15218 Transfer +15219 Return_to_owner +15220 Adoption +15221 Adoption +15222 Adoption +15223 Transfer +15224 Adoption +15225 Euthanasia +15226 Transfer +15227 Euthanasia +15228 Adoption +15229 Adoption +15230 Transfer +15231 Adoption +15232 Adoption +15233 Transfer +15234 Transfer +15235 Adoption +15236 Euthanasia +15237 Transfer +15238 Adoption +15239 Transfer +15240 Adoption +15241 Transfer +15242 Euthanasia +15243 Transfer +15244 Adoption +15245 Adoption +15246 Transfer +15247 Adoption +15248 Transfer +15249 Return_to_owner +15250 Transfer +15251 Adoption +15252 Return_to_owner +15253 Adoption +15254 Transfer +15255 Transfer +15256 Adoption +15257 Transfer +15258 Return_to_owner +15259 Return_to_owner +15260 Adoption +15261 Adoption +15262 Return_to_owner +15263 Transfer +15264 Euthanasia +15265 Adoption +15266 Adoption +15267 Transfer +15268 Transfer +15269 Transfer +15270 Adoption +15271 Adoption +15272 Transfer +15273 Adoption +15274 Euthanasia +15275 Transfer +15276 Adoption +15277 Adoption +15278 Return_to_owner +15279 Adoption +15280 Transfer +15281 Transfer +15282 Adoption +15283 Euthanasia +15284 Euthanasia +15285 Transfer +15286 Transfer +15287 Return_to_owner +15288 Adoption +15289 Transfer +15290 Died +15291 Transfer +15292 Adoption +15293 Transfer +15294 Return_to_owner +15295 Adoption +15296 Transfer +15297 Return_to_owner +15298 Adoption +15299 Transfer +15300 Return_to_owner +15301 Transfer +15302 Transfer +15303 Adoption +15304 Transfer +15305 Return_to_owner +15306 Transfer +15307 Return_to_owner +15308 Adoption +15309 Adoption +15310 Return_to_owner +15311 Transfer +15312 Return_to_owner +15313 Transfer +15314 Adoption +15315 Adoption +15316 Transfer +15317 Return_to_owner +15318 Return_to_owner +15319 Transfer +15320 Transfer +15321 Return_to_owner +15322 Transfer +15323 Transfer +15324 Transfer +15325 Adoption +15326 Transfer +15327 Euthanasia +15328 Adoption +15329 Transfer +15330 Transfer +15331 Return_to_owner +15332 Transfer +15333 Return_to_owner +15334 Transfer +15335 Transfer +15336 Euthanasia +15337 Euthanasia +15338 Adoption +15339 Transfer +15340 Adoption +15341 Return_to_owner +15342 Return_to_owner +15343 Adoption +15344 Transfer +15345 Transfer +15346 Adoption +15347 Return_to_owner +15348 Transfer +15349 Transfer +15350 Return_to_owner +15351 Return_to_owner +15352 Transfer +15353 Transfer +15354 Return_to_owner +15355 Adoption +15356 Adoption +15357 Adoption +15358 Return_to_owner +15359 Adoption +15360 Euthanasia +15361 Adoption +15362 Return_to_owner +15363 Adoption +15364 Return_to_owner +15365 Adoption +15366 Transfer +15367 Transfer +15368 Transfer +15369 Transfer +15370 Adoption +15371 Transfer +15372 Adoption +15373 Adoption +15374 Adoption +15375 Transfer +15376 Euthanasia +15377 Euthanasia +15378 Return_to_owner +15379 Adoption +15380 Transfer +15381 Adoption +15382 Return_to_owner +15383 Adoption +15384 Adoption +15385 Adoption +15386 Adoption +15387 Adoption +15388 Transfer +15389 Return_to_owner +15390 Adoption +15391 Transfer +15392 Adoption +15393 Transfer +15394 Adoption +15395 Transfer +15396 Euthanasia +15397 Adoption +15398 Transfer +15399 Transfer +15400 Adoption +15401 Transfer +15402 Adoption +15403 Transfer +15404 Return_to_owner +15405 Transfer +15406 Transfer +15407 Transfer +15408 Transfer +15409 Adoption +15410 Adoption +15411 Transfer +15412 Adoption +15413 Transfer +15414 Transfer +15415 Adoption +15416 Return_to_owner +15417 Adoption +15418 Return_to_owner +15419 Transfer +15420 Transfer +15421 Return_to_owner +15422 Return_to_owner +15423 Adoption +15424 Euthanasia +15425 Return_to_owner +15426 Adoption +15427 Transfer +15428 Adoption +15429 Return_to_owner +15430 Adoption +15431 Return_to_owner +15432 Adoption +15433 Transfer +15434 Euthanasia +15435 Transfer +15436 Euthanasia +15437 Return_to_owner +15438 Adoption +15439 Euthanasia +15440 Transfer +15441 Adoption +15442 Transfer +15443 Transfer +15444 Adoption +15445 Adoption +15446 Euthanasia +15447 Adoption +15448 Return_to_owner +15449 Transfer +15450 Adoption +15451 Transfer +15452 Transfer +15453 Transfer +15454 Return_to_owner +15455 Adoption +15456 Transfer +15457 Adoption +15458 Transfer +15459 Adoption +15460 Adoption +15461 Adoption +15462 Transfer +15463 Adoption +15464 Transfer +15465 Transfer +15466 Euthanasia +15467 Adoption +15468 Transfer +15469 Transfer +15470 Died +15471 Adoption +15472 Euthanasia +15473 Adoption +15474 Return_to_owner +15475 Transfer +15476 Adoption +15477 Return_to_owner +15478 Return_to_owner +15479 Transfer +15480 Adoption +15481 Transfer +15482 Adoption +15483 Adoption +15484 Return_to_owner +15485 Adoption +15486 Adoption +15487 Adoption +15488 Transfer +15489 Return_to_owner +15490 Transfer +15491 Adoption +15492 Transfer +15493 Adoption +15494 Transfer +15495 Return_to_owner +15496 Transfer +15497 Transfer +15498 Transfer +15499 Adoption +15500 Adoption +15501 Adoption +15502 Transfer +15503 Adoption +15504 Return_to_owner +15505 Transfer +15506 Transfer +15507 Adoption +15508 Adoption +15509 Adoption +15510 Transfer +15511 Adoption +15512 Transfer +15513 Transfer +15514 Transfer +15515 Transfer +15516 Return_to_owner +15517 Adoption +15518 Adoption +15519 Transfer +15520 Adoption +15521 Adoption +15522 Adoption +15523 Adoption +15524 Transfer +15525 Transfer +15526 Adoption +15527 Adoption +15528 Euthanasia +15529 Transfer +15530 Transfer +15531 Return_to_owner +15532 Transfer +15533 Adoption +15534 Adoption +15535 Adoption +15536 Adoption +15537 Adoption +15538 Adoption +15539 Euthanasia +15540 Transfer +15541 Return_to_owner +15542 Adoption +15543 Adoption +15544 Adoption +15545 Transfer +15546 Transfer +15547 Adoption +15548 Adoption +15549 Return_to_owner +15550 Adoption +15551 Transfer +15552 Return_to_owner +15553 Return_to_owner +15554 Adoption +15555 Adoption +15556 Adoption +15557 Adoption +15558 Return_to_owner +15559 Transfer +15560 Adoption +15561 Adoption +15562 Transfer +15563 Transfer +15564 Transfer +15565 Adoption +15566 Adoption +15567 Adoption +15568 Adoption +15569 Adoption +15570 Adoption +15571 Transfer +15572 Adoption +15573 Transfer +15574 Adoption +15575 Adoption +15576 Euthanasia +15577 Transfer +15578 Euthanasia +15579 Adoption +15580 Transfer +15581 Transfer +15582 Transfer +15583 Return_to_owner +15584 Died +15585 Adoption +15586 Transfer +15587 Adoption +15588 Transfer +15589 Adoption +15590 Return_to_owner +15591 Adoption +15592 Return_to_owner +15593 Return_to_owner +15594 Return_to_owner +15595 Transfer +15596 Euthanasia +15597 Transfer +15598 Adoption +15599 Adoption +15600 Transfer +15601 Transfer +15602 Transfer +15603 Adoption +15604 Adoption +15605 Euthanasia +15606 Transfer +15607 Transfer +15608 Adoption +15609 Adoption +15610 Adoption +15611 Adoption +15612 Transfer +15613 Euthanasia +15614 Adoption +15615 Transfer +15616 Adoption +15617 Adoption +15618 Adoption +15619 Transfer +15620 Return_to_owner +15621 Adoption +15622 Transfer +15623 Adoption +15624 Transfer +15625 Transfer +15626 Transfer +15627 Transfer +15628 Adoption +15629 Return_to_owner +15630 Transfer +15631 Adoption +15632 Transfer +15633 Adoption +15634 Adoption +15635 Adoption +15636 Transfer +15637 Transfer +15638 Return_to_owner +15639 Transfer +15640 Return_to_owner +15641 Return_to_owner +15642 Adoption +15643 Adoption +15644 Return_to_owner +15645 Transfer +15646 Transfer +15647 Adoption +15648 Adoption +15649 Return_to_owner +15650 Transfer +15651 Adoption +15652 Transfer +15653 Transfer +15654 Adoption +15655 Adoption +15656 Adoption +15657 Return_to_owner +15658 Adoption +15659 Transfer +15660 Adoption +15661 Transfer +15662 Adoption +15663 Adoption +15664 Return_to_owner +15665 Adoption +15666 Transfer +15667 Transfer +15668 Transfer +15669 Transfer +15670 Adoption +15671 Adoption +15672 Transfer +15673 Adoption +15674 Return_to_owner +15675 Adoption +15676 Transfer +15677 Adoption +15678 Return_to_owner +15679 Adoption +15680 Adoption +15681 Adoption +15682 Return_to_owner +15683 Adoption +15684 Return_to_owner +15685 Adoption +15686 Return_to_owner +15687 Adoption +15688 Adoption +15689 Transfer +15690 Transfer +15691 Adoption +15692 Return_to_owner +15693 Adoption +15694 Adoption +15695 Adoption +15696 Died +15697 Return_to_owner +15698 Adoption +15699 Adoption +15700 Adoption +15701 Return_to_owner +15702 Transfer +15703 Adoption +15704 Euthanasia +15705 Transfer +15706 Adoption +15707 Adoption +15708 Euthanasia +15709 Adoption +15710 Euthanasia +15711 Adoption +15712 Transfer +15713 Adoption +15714 Transfer +15715 Adoption +15716 Transfer +15717 Euthanasia +15718 Euthanasia +15719 Adoption +15720 Return_to_owner +15721 Adoption +15722 Adoption +15723 Transfer +15724 Return_to_owner +15725 Transfer +15726 Return_to_owner +15727 Adoption +15728 Adoption +15729 Euthanasia +15730 Transfer +15731 Return_to_owner +15732 Transfer +15733 Adoption +15734 Transfer +15735 Euthanasia +15736 Adoption +15737 Euthanasia +15738 Adoption +15739 Adoption +15740 Return_to_owner +15741 Adoption +15742 Adoption +15743 Adoption +15744 Transfer +15745 Euthanasia +15746 Transfer +15747 Transfer +15748 Return_to_owner +15749 Transfer +15750 Transfer +15751 Adoption +15752 Transfer +15753 Euthanasia +15754 Euthanasia +15755 Transfer +15756 Adoption +15757 Adoption +15758 Adoption +15759 Transfer +15760 Euthanasia +15761 Return_to_owner +15762 Transfer +15763 Return_to_owner +15764 Adoption +15765 Adoption +15766 Transfer +15767 Transfer +15768 Return_to_owner +15769 Transfer +15770 Return_to_owner +15771 Adoption +15772 Transfer +15773 Adoption +15774 Adoption +15775 Euthanasia +15776 Euthanasia +15777 Adoption +15778 Transfer +15779 Adoption +15780 Transfer +15781 Adoption +15782 Adoption +15783 Adoption +15784 Adoption +15785 Adoption +15786 Adoption +15787 Transfer +15788 Transfer +15789 Return_to_owner +15790 Transfer +15791 Adoption +15792 Adoption +15793 Adoption +15794 Transfer +15795 Adoption +15796 Adoption +15797 Transfer +15798 Adoption +15799 Adoption +15800 Transfer +15801 Transfer +15802 Transfer +15803 Transfer +15804 Adoption +15805 Adoption +15806 Adoption +15807 Euthanasia +15808 Transfer +15809 Return_to_owner +15810 Adoption +15811 Adoption +15812 Transfer +15813 Adoption +15814 Adoption +15815 Adoption +15816 Adoption +15817 Adoption +15818 Return_to_owner +15819 Return_to_owner +15820 Adoption +15821 Transfer +15822 Return_to_owner +15823 Adoption +15824 Return_to_owner +15825 Adoption +15826 Return_to_owner +15827 Euthanasia +15828 Adoption +15829 Euthanasia +15830 Transfer +15831 Adoption +15832 Euthanasia +15833 Adoption +15834 Transfer +15835 Return_to_owner +15836 Euthanasia +15837 Adoption +15838 Transfer +15839 Adoption +15840 Adoption +15841 Transfer +15842 Adoption +15843 Transfer +15844 Transfer +15845 Transfer +15846 Transfer +15847 Transfer +15848 Transfer +15849 Adoption +15850 Transfer +15851 Transfer +15852 Transfer +15853 Return_to_owner +15854 Adoption +15855 Transfer +15856 Transfer +15857 Died +15858 Adoption +15859 Adoption +15860 Adoption +15861 Return_to_owner +15862 Adoption +15863 Adoption +15864 Adoption +15865 Adoption +15866 Adoption +15867 Return_to_owner +15868 Euthanasia +15869 Transfer +15870 Adoption +15871 Died +15872 Adoption +15873 Transfer +15874 Adoption +15875 Return_to_owner +15876 Transfer +15877 Adoption +15878 Transfer +15879 Transfer +15880 Adoption +15881 Transfer +15882 Transfer +15883 Transfer +15884 Transfer +15885 Adoption +15886 Transfer +15887 Transfer +15888 Return_to_owner +15889 Transfer +15890 Return_to_owner +15891 Adoption +15892 Return_to_owner +15893 Euthanasia +15894 Transfer +15895 Return_to_owner +15896 Euthanasia +15897 Transfer +15898 Adoption +15899 Adoption +15900 Transfer +15901 Adoption +15902 Transfer +15903 Adoption +15904 Adoption +15905 Transfer +15906 Euthanasia +15907 Adoption +15908 Adoption +15909 Adoption +15910 Transfer +15911 Return_to_owner +15912 Transfer +15913 Adoption +15914 Return_to_owner +15915 Adoption +15916 Transfer +15917 Transfer +15918 Return_to_owner +15919 Adoption +15920 Return_to_owner +15921 Transfer +15922 Transfer +15923 Adoption +15924 Adoption +15925 Adoption +15926 Return_to_owner +15927 Adoption +15928 Adoption +15929 Adoption +15930 Transfer +15931 Transfer +15932 Adoption +15933 Transfer +15934 Adoption +15935 Transfer +15936 Return_to_owner +15937 Transfer +15938 Euthanasia +15939 Adoption +15940 Return_to_owner +15941 Adoption +15942 Transfer +15943 Transfer +15944 Return_to_owner +15945 Return_to_owner +15946 Transfer +15947 Adoption +15948 Adoption +15949 Adoption +15950 Transfer +15951 Transfer +15952 Adoption +15953 Adoption +15954 Euthanasia +15955 Adoption +15956 Transfer +15957 Adoption +15958 Adoption +15959 Adoption +15960 Transfer +15961 Died +15962 Adoption +15963 Transfer +15964 Adoption +15965 Transfer +15966 Adoption +15967 Transfer +15968 Euthanasia +15969 Transfer +15970 Transfer +15971 Transfer +15972 Transfer +15973 Transfer +15974 Return_to_owner +15975 Adoption +15976 Adoption +15977 Adoption +15978 Transfer +15979 Transfer +15980 Adoption +15981 Adoption +15982 Return_to_owner +15983 Adoption +15984 Adoption +15985 Return_to_owner +15986 Return_to_owner +15987 Adoption +15988 Transfer +15989 Transfer +15990 Adoption +15991 Adoption +15992 Adoption +15993 Adoption +15994 Transfer +15995 Transfer +15996 Adoption +15997 Transfer +15998 Transfer +15999 Adoption +16000 Return_to_owner +16001 Adoption +16002 Return_to_owner +16003 Transfer +16004 Transfer +16005 Adoption +16006 Adoption +16007 Adoption +16008 Transfer +16009 Adoption +16010 Adoption +16011 Transfer +16012 Return_to_owner +16013 Adoption +16014 Transfer +16015 Adoption +16016 Transfer +16017 Adoption +16018 Return_to_owner +16019 Euthanasia +16020 Transfer +16021 Return_to_owner +16022 Adoption +16023 Return_to_owner +16024 Adoption +16025 Return_to_owner +16026 Adoption +16027 Return_to_owner +16028 Transfer +16029 Adoption +16030 Return_to_owner +16031 Transfer +16032 Adoption +16033 Transfer +16034 Return_to_owner +16035 Return_to_owner +16036 Adoption +16037 Euthanasia +16038 Transfer +16039 Transfer +16040 Transfer +16041 Transfer +16042 Transfer +16043 Adoption +16044 Adoption +16045 Adoption +16046 Adoption +16047 Return_to_owner +16048 Adoption +16049 Transfer +16050 Transfer +16051 Adoption +16052 Adoption +16053 Euthanasia +16054 Transfer +16055 Return_to_owner +16056 Euthanasia +16057 Transfer +16058 Adoption +16059 Transfer +16060 Adoption +16061 Adoption +16062 Adoption +16063 Transfer +16064 Transfer +16065 Transfer +16066 Transfer +16067 Transfer +16068 Adoption +16069 Transfer +16070 Adoption +16071 Adoption +16072 Return_to_owner +16073 Adoption +16074 Adoption +16075 Adoption +16076 Adoption +16077 Adoption +16078 Return_to_owner +16079 Transfer +16080 Adoption +16081 Euthanasia +16082 Adoption +16083 Adoption +16084 Transfer +16085 Return_to_owner +16086 Return_to_owner +16087 Return_to_owner +16088 Adoption +16089 Transfer +16090 Transfer +16091 Adoption +16092 Transfer +16093 Adoption +16094 Return_to_owner +16095 Transfer +16096 Adoption +16097 Adoption +16098 Adoption +16099 Return_to_owner +16100 Return_to_owner +16101 Transfer +16102 Return_to_owner +16103 Adoption +16104 Return_to_owner +16105 Adoption +16106 Transfer +16107 Adoption +16108 Adoption +16109 Transfer +16110 Transfer +16111 Transfer +16112 Transfer +16113 Return_to_owner +16114 Adoption +16115 Transfer +16116 Transfer +16117 Transfer +16118 Died +16119 Adoption +16120 Euthanasia +16121 Transfer +16122 Adoption +16123 Transfer +16124 Return_to_owner +16125 Transfer +16126 Transfer +16127 Transfer +16128 Adoption +16129 Return_to_owner +16130 Return_to_owner +16131 Transfer +16132 Adoption +16133 Transfer +16134 Adoption +16135 Transfer +16136 Transfer +16137 Transfer +16138 Return_to_owner +16139 Return_to_owner +16140 Return_to_owner +16141 Transfer +16142 Transfer +16143 Transfer +16144 Adoption +16145 Adoption +16146 Transfer +16147 Transfer +16148 Return_to_owner +16149 Return_to_owner +16150 Transfer +16151 Euthanasia +16152 Adoption +16153 Adoption +16154 Transfer +16155 Transfer +16156 Transfer +16157 Return_to_owner +16158 Adoption +16159 Transfer +16160 Transfer +16161 Adoption +16162 Adoption +16163 Transfer +16164 Transfer +16165 Return_to_owner +16166 Euthanasia +16167 Transfer +16168 Adoption +16169 Transfer +16170 Return_to_owner +16171 Adoption +16172 Transfer +16173 Adoption +16174 Transfer +16175 Adoption +16176 Transfer +16177 Transfer +16178 Transfer +16179 Adoption +16180 Return_to_owner +16181 Transfer +16182 Adoption +16183 Return_to_owner +16184 Transfer +16185 Adoption +16186 Return_to_owner +16187 Transfer +16188 Transfer +16189 Adoption +16190 Transfer +16191 Transfer +16192 Adoption +16193 Adoption +16194 Transfer +16195 Return_to_owner +16196 Return_to_owner +16197 Euthanasia +16198 Transfer +16199 Adoption +16200 Return_to_owner +16201 Transfer +16202 Return_to_owner +16203 Adoption +16204 Transfer +16205 Transfer +16206 Transfer +16207 Transfer +16208 Adoption +16209 Transfer +16210 Return_to_owner +16211 Return_to_owner +16212 Transfer +16213 Adoption +16214 Transfer +16215 Adoption +16216 Transfer +16217 Adoption +16218 Adoption +16219 Euthanasia +16220 Adoption +16221 Adoption +16222 Transfer +16223 Adoption +16224 Transfer +16225 Transfer +16226 Adoption +16227 Adoption +16228 Transfer +16229 Euthanasia +16230 Adoption +16231 Adoption +16232 Adoption +16233 Euthanasia +16234 Transfer +16235 Return_to_owner +16236 Adoption +16237 Return_to_owner +16238 Transfer +16239 Transfer +16240 Euthanasia +16241 Adoption +16242 Adoption +16243 Adoption +16244 Transfer +16245 Transfer +16246 Transfer +16247 Adoption +16248 Return_to_owner +16249 Adoption +16250 Return_to_owner +16251 Adoption +16252 Euthanasia +16253 Adoption +16254 Return_to_owner +16255 Return_to_owner +16256 Transfer +16257 Transfer +16258 Adoption +16259 Return_to_owner +16260 Died +16261 Transfer +16262 Transfer +16263 Transfer +16264 Transfer +16265 Euthanasia +16266 Transfer +16267 Adoption +16268 Euthanasia +16269 Return_to_owner +16270 Return_to_owner +16271 Transfer +16272 Transfer +16273 Transfer +16274 Transfer +16275 Adoption +16276 Transfer +16277 Return_to_owner +16278 Transfer +16279 Adoption +16280 Adoption +16281 Adoption +16282 Transfer +16283 Transfer +16284 Adoption +16285 Return_to_owner +16286 Adoption +16287 Transfer +16288 Return_to_owner +16289 Adoption +16290 Transfer +16291 Adoption +16292 Return_to_owner +16293 Transfer +16294 Adoption +16295 Return_to_owner +16296 Transfer +16297 Transfer +16298 Adoption +16299 Died +16300 Transfer +16301 Transfer +16302 Transfer +16303 Transfer +16304 Transfer +16305 Transfer +16306 Transfer +16307 Adoption +16308 Return_to_owner +16309 Transfer +16310 Adoption +16311 Adoption +16312 Adoption +16313 Adoption +16314 Transfer +16315 Adoption +16316 Adoption +16317 Adoption +16318 Transfer +16319 Transfer +16320 Transfer +16321 Transfer +16322 Transfer +16323 Adoption +16324 Transfer +16325 Return_to_owner +16326 Adoption +16327 Adoption +16328 Adoption +16329 Transfer +16330 Adoption +16331 Transfer +16332 Adoption +16333 Return_to_owner +16334 Adoption +16335 Transfer +16336 Adoption +16337 Adoption +16338 Adoption +16339 Transfer +16340 Euthanasia +16341 Transfer +16342 Adoption +16343 Adoption +16344 Return_to_owner +16345 Return_to_owner +16346 Euthanasia +16347 Transfer +16348 Adoption +16349 Adoption +16350 Adoption +16351 Transfer +16352 Adoption +16353 Adoption +16354 Transfer +16355 Adoption +16356 Euthanasia +16357 Adoption +16358 Transfer +16359 Adoption +16360 Return_to_owner +16361 Return_to_owner +16362 Adoption +16363 Adoption +16364 Adoption +16365 Transfer +16366 Adoption +16367 Adoption +16368 Euthanasia +16369 Adoption +16370 Adoption +16371 Adoption +16372 Adoption +16373 Died +16374 Transfer +16375 Adoption +16376 Transfer +16377 Adoption +16378 Transfer +16379 Return_to_owner +16380 Adoption +16381 Transfer +16382 Return_to_owner +16383 Adoption +16384 Transfer +16385 Transfer +16386 Adoption +16387 Adoption +16388 Adoption +16389 Transfer +16390 Return_to_owner +16391 Return_to_owner +16392 Return_to_owner +16393 Transfer +16394 Transfer +16395 Euthanasia +16396 Adoption +16397 Return_to_owner +16398 Adoption +16399 Transfer +16400 Transfer +16401 Transfer +16402 Adoption +16403 Adoption +16404 Transfer +16405 Transfer +16406 Euthanasia +16407 Return_to_owner +16408 Euthanasia +16409 Adoption +16410 Euthanasia +16411 Transfer +16412 Transfer +16413 Transfer +16414 Transfer +16415 Transfer +16416 Transfer +16417 Transfer +16418 Return_to_owner +16419 Euthanasia +16420 Transfer +16421 Transfer +16422 Adoption +16423 Transfer +16424 Return_to_owner +16425 Adoption +16426 Transfer +16427 Adoption +16428 Adoption +16429 Euthanasia +16430 Adoption +16431 Transfer +16432 Transfer +16433 Transfer +16434 Adoption +16435 Adoption +16436 Transfer +16437 Adoption +16438 Euthanasia +16439 Transfer +16440 Transfer +16441 Adoption +16442 Return_to_owner +16443 Return_to_owner +16444 Transfer +16445 Euthanasia +16446 Euthanasia +16447 Adoption +16448 Transfer +16449 Adoption +16450 Transfer +16451 Return_to_owner +16452 Transfer +16453 Return_to_owner +16454 Adoption +16455 Adoption +16456 Transfer +16457 Transfer +16458 Transfer +16459 Adoption +16460 Adoption +16461 Adoption +16462 Transfer +16463 Return_to_owner +16464 Adoption +16465 Adoption +16466 Euthanasia +16467 Adoption +16468 Adoption +16469 Transfer +16470 Transfer +16471 Transfer +16472 Return_to_owner +16473 Return_to_owner +16474 Return_to_owner +16475 Adoption +16476 Transfer +16477 Transfer +16478 Adoption +16479 Return_to_owner +16480 Return_to_owner +16481 Adoption +16482 Adoption +16483 Adoption +16484 Transfer +16485 Return_to_owner +16486 Transfer +16487 Adoption +16488 Adoption +16489 Adoption +16490 Adoption +16491 Adoption +16492 Transfer +16493 Return_to_owner +16494 Transfer +16495 Euthanasia +16496 Return_to_owner +16497 Transfer +16498 Adoption +16499 Return_to_owner +16500 Adoption +16501 Adoption +16502 Adoption +16503 Transfer +16504 Transfer +16505 Adoption +16506 Transfer +16507 Transfer +16508 Adoption +16509 Transfer +16510 Transfer +16511 Adoption +16512 Transfer +16513 Transfer +16514 Adoption +16515 Return_to_owner +16516 Adoption +16517 Adoption +16518 Transfer +16519 Adoption +16520 Transfer +16521 Transfer +16522 Adoption +16523 Transfer +16524 Adoption +16525 Adoption +16526 Transfer +16527 Transfer +16528 Return_to_owner +16529 Transfer +16530 Transfer +16531 Adoption +16532 Transfer +16533 Adoption +16534 Adoption +16535 Adoption +16536 Return_to_owner +16537 Transfer +16538 Return_to_owner +16539 Transfer +16540 Adoption +16541 Transfer +16542 Return_to_owner +16543 Transfer +16544 Transfer +16545 Transfer +16546 Transfer +16547 Return_to_owner +16548 Euthanasia +16549 Transfer +16550 Adoption +16551 Return_to_owner +16552 Transfer +16553 Transfer +16554 Transfer +16555 Adoption +16556 Return_to_owner +16557 Return_to_owner +16558 Transfer +16559 Return_to_owner +16560 Adoption +16561 Transfer +16562 Euthanasia +16563 Transfer +16564 Adoption +16565 Adoption +16566 Transfer +16567 Transfer +16568 Euthanasia +16569 Return_to_owner +16570 Adoption +16571 Adoption +16572 Adoption +16573 Return_to_owner +16574 Transfer +16575 Transfer +16576 Adoption +16577 Return_to_owner +16578 Adoption +16579 Adoption +16580 Transfer +16581 Adoption +16582 Return_to_owner +16583 Transfer +16584 Adoption +16585 Adoption +16586 Transfer +16587 Return_to_owner +16588 Transfer +16589 Transfer +16590 Return_to_owner +16591 Adoption +16592 Adoption +16593 Adoption +16594 Transfer +16595 Return_to_owner +16596 Transfer +16597 Transfer +16598 Return_to_owner +16599 Return_to_owner +16600 Return_to_owner +16601 Return_to_owner +16602 Transfer +16603 Adoption +16604 Adoption +16605 Adoption +16606 Transfer +16607 Adoption +16608 Transfer +16609 Adoption +16610 Transfer +16611 Transfer +16612 Adoption +16613 Return_to_owner +16614 Transfer +16615 Transfer +16616 Transfer +16617 Adoption +16618 Adoption +16619 Transfer +16620 Adoption +16621 Adoption +16622 Adoption +16623 Adoption +16624 Return_to_owner +16625 Return_to_owner +16626 Return_to_owner +16627 Adoption +16628 Transfer +16629 Transfer +16630 Transfer +16631 Adoption +16632 Transfer +16633 Return_to_owner +16634 Return_to_owner +16635 Transfer +16636 Adoption +16637 Euthanasia +16638 Transfer +16639 Transfer +16640 Adoption +16641 Transfer +16642 Adoption +16643 Adoption +16644 Euthanasia +16645 Transfer +16646 Return_to_owner +16647 Adoption +16648 Euthanasia +16649 Return_to_owner +16650 Transfer +16651 Transfer +16652 Transfer +16653 Euthanasia +16654 Adoption +16655 Adoption +16656 Adoption +16657 Adoption +16658 Adoption +16659 Return_to_owner +16660 Euthanasia +16661 Adoption +16662 Return_to_owner +16663 Transfer +16664 Adoption +16665 Return_to_owner +16666 Adoption +16667 Adoption +16668 Transfer +16669 Adoption +16670 Adoption +16671 Adoption +16672 Adoption +16673 Adoption +16674 Adoption +16675 Adoption +16676 Return_to_owner +16677 Adoption +16678 Adoption +16679 Adoption +16680 Adoption +16681 Return_to_owner +16682 Adoption +16683 Transfer +16684 Transfer +16685 Transfer +16686 Transfer +16687 Return_to_owner +16688 Return_to_owner +16689 Adoption +16690 Euthanasia +16691 Transfer +16692 Euthanasia +16693 Adoption +16694 Transfer +16695 Adoption +16696 Transfer +16697 Return_to_owner +16698 Transfer +16699 Adoption +16700 Transfer +16701 Adoption +16702 Adoption +16703 Adoption +16704 Return_to_owner +16705 Transfer +16706 Adoption +16707 Transfer +16708 Transfer +16709 Adoption +16710 Transfer +16711 Transfer +16712 Return_to_owner +16713 Adoption +16714 Euthanasia +16715 Adoption +16716 Return_to_owner +16717 Adoption +16718 Transfer +16719 Return_to_owner +16720 Adoption +16721 Transfer +16722 Transfer +16723 Euthanasia +16724 Adoption +16725 Return_to_owner +16726 Adoption +16727 Return_to_owner +16728 Transfer +16729 Transfer +16730 Transfer +16731 Return_to_owner +16732 Return_to_owner +16733 Adoption +16734 Transfer +16735 Return_to_owner +16736 Return_to_owner +16737 Transfer +16738 Return_to_owner +16739 Adoption +16740 Return_to_owner +16741 Adoption +16742 Adoption +16743 Transfer +16744 Adoption +16745 Transfer +16746 Adoption +16747 Transfer +16748 Adoption +16749 Transfer +16750 Transfer +16751 Adoption +16752 Adoption +16753 Transfer +16754 Euthanasia +16755 Return_to_owner +16756 Transfer +16757 Transfer +16758 Return_to_owner +16759 Return_to_owner +16760 Adoption +16761 Adoption +16762 Adoption +16763 Transfer +16764 Transfer +16765 Adoption +16766 Adoption +16767 Died +16768 Transfer +16769 Return_to_owner +16770 Adoption +16771 Transfer +16772 Transfer +16773 Adoption +16774 Transfer +16775 Transfer +16776 Adoption +16777 Transfer +16778 Adoption +16779 Transfer +16780 Adoption +16781 Adoption +16782 Euthanasia +16783 Euthanasia +16784 Return_to_owner +16785 Transfer +16786 Transfer +16787 Adoption +16788 Adoption +16789 Return_to_owner +16790 Euthanasia +16791 Adoption +16792 Euthanasia +16793 Transfer +16794 Return_to_owner +16795 Transfer +16796 Transfer +16797 Transfer +16798 Adoption +16799 Adoption +16800 Adoption +16801 Adoption +16802 Adoption +16803 Transfer +16804 Adoption +16805 Return_to_owner +16806 Adoption +16807 Adoption +16808 Return_to_owner +16809 Adoption +16810 Adoption +16811 Return_to_owner +16812 Adoption +16813 Adoption +16814 Transfer +16815 Return_to_owner +16816 Adoption +16817 Transfer +16818 Adoption +16819 Return_to_owner +16820 Transfer +16821 Adoption +16822 Adoption +16823 Adoption +16824 Transfer +16825 Adoption +16826 Transfer +16827 Transfer +16828 Adoption +16829 Transfer +16830 Adoption +16831 Return_to_owner +16832 Return_to_owner +16833 Adoption +16834 Adoption +16835 Transfer +16836 Euthanasia +16837 Adoption +16838 Adoption +16839 Euthanasia +16840 Transfer +16841 Adoption +16842 Transfer +16843 Transfer +16844 Euthanasia +16845 Transfer +16846 Adoption +16847 Adoption +16848 Transfer +16849 Transfer +16850 Transfer +16851 Transfer +16852 Transfer +16853 Transfer +16854 Transfer +16855 Transfer +16856 Return_to_owner +16857 Transfer +16858 Transfer +16859 Transfer +16860 Adoption +16861 Transfer +16862 Transfer +16863 Adoption +16864 Transfer +16865 Adoption +16866 Transfer +16867 Return_to_owner +16868 Adoption +16869 Adoption +16870 Adoption +16871 Adoption +16872 Adoption +16873 Adoption +16874 Return_to_owner +16875 Return_to_owner +16876 Transfer +16877 Return_to_owner +16878 Transfer +16879 Adoption +16880 Transfer +16881 Adoption +16882 Transfer +16883 Adoption +16884 Euthanasia +16885 Return_to_owner +16886 Return_to_owner +16887 Adoption +16888 Transfer +16889 Euthanasia +16890 Adoption +16891 Transfer +16892 Transfer +16893 Transfer +16894 Adoption +16895 Transfer +16896 Adoption +16897 Adoption +16898 Adoption +16899 Adoption +16900 Transfer +16901 Adoption +16902 Transfer +16903 Adoption +16904 Transfer +16905 Adoption +16906 Transfer +16907 Transfer +16908 Adoption +16909 Transfer +16910 Return_to_owner +16911 Return_to_owner +16912 Transfer +16913 Transfer +16914 Adoption +16915 Transfer +16916 Adoption +16917 Adoption +16918 Return_to_owner +16919 Transfer +16920 Transfer +16921 Return_to_owner +16922 Return_to_owner +16923 Adoption +16924 Return_to_owner +16925 Transfer +16926 Adoption +16927 Return_to_owner +16928 Return_to_owner +16929 Adoption +16930 Transfer +16931 Return_to_owner +16932 Transfer +16933 Euthanasia +16934 Transfer +16935 Transfer +16936 Transfer +16937 Return_to_owner +16938 Return_to_owner +16939 Transfer +16940 Adoption +16941 Adoption +16942 Transfer +16943 Transfer +16944 Died +16945 Transfer +16946 Adoption +16947 Adoption +16948 Died +16949 Transfer +16950 Transfer +16951 Transfer +16952 Transfer +16953 Euthanasia +16954 Adoption +16955 Adoption +16956 Transfer +16957 Transfer +16958 Adoption +16959 Transfer +16960 Transfer +16961 Transfer +16962 Adoption +16963 Transfer +16964 Return_to_owner +16965 Adoption +16966 Adoption +16967 Transfer +16968 Adoption +16969 Adoption +16970 Adoption +16971 Return_to_owner +16972 Transfer +16973 Transfer +16974 Adoption +16975 Adoption +16976 Return_to_owner +16977 Transfer +16978 Return_to_owner +16979 Adoption +16980 Adoption +16981 Adoption +16982 Transfer +16983 Adoption +16984 Return_to_owner +16985 Return_to_owner +16986 Transfer +16987 Adoption +16988 Return_to_owner +16989 Transfer +16990 Return_to_owner +16991 Adoption +16992 Transfer +16993 Adoption +16994 Transfer +16995 Adoption +16996 Transfer +16997 Adoption +16998 Adoption +16999 Return_to_owner +17000 Return_to_owner +17001 Return_to_owner +17002 Transfer +17003 Adoption +17004 Adoption +17005 Return_to_owner +17006 Euthanasia +17007 Adoption +17008 Adoption +17009 Return_to_owner +17010 Transfer +17011 Adoption +17012 Transfer +17013 Transfer +17014 Adoption +17015 Euthanasia +17016 Transfer +17017 Transfer +17018 Return_to_owner +17019 Adoption +17020 Adoption +17021 Died +17022 Adoption +17023 Adoption +17024 Adoption +17025 Transfer +17026 Adoption +17027 Adoption +17028 Transfer +17029 Transfer +17030 Adoption +17031 Adoption +17032 Transfer +17033 Transfer +17034 Adoption +17035 Adoption +17036 Return_to_owner +17037 Died +17038 Transfer +17039 Adoption +17040 Adoption +17041 Euthanasia +17042 Transfer +17043 Transfer +17044 Transfer +17045 Return_to_owner +17046 Adoption +17047 Adoption +17048 Transfer +17049 Adoption +17050 Transfer +17051 Adoption +17052 Adoption +17053 Adoption +17054 Adoption +17055 Transfer +17056 Transfer +17057 Transfer +17058 Adoption +17059 Transfer +17060 Adoption +17061 Euthanasia +17062 Adoption +17063 Return_to_owner +17064 Adoption +17065 Return_to_owner +17066 Transfer +17067 Adoption +17068 Transfer +17069 Adoption +17070 Adoption +17071 Adoption +17072 Adoption +17073 Transfer +17074 Transfer +17075 Adoption +17076 Transfer +17077 Return_to_owner +17078 Transfer +17079 Adoption +17080 Transfer +17081 Adoption +17082 Adoption +17083 Transfer +17084 Adoption +17085 Transfer +17086 Adoption +17087 Transfer +17088 Adoption +17089 Transfer +17090 Adoption +17091 Adoption +17092 Transfer +17093 Adoption +17094 Adoption +17095 Return_to_owner +17096 Transfer +17097 Transfer +17098 Adoption +17099 Return_to_owner +17100 Adoption +17101 Transfer +17102 Transfer +17103 Adoption +17104 Adoption +17105 Transfer +17106 Return_to_owner +17107 Adoption +17108 Euthanasia +17109 Transfer +17110 Transfer +17111 Adoption +17112 Return_to_owner +17113 Transfer +17114 Transfer +17115 Return_to_owner +17116 Transfer +17117 Adoption +17118 Return_to_owner +17119 Adoption +17120 Euthanasia +17121 Adoption +17122 Transfer +17123 Transfer +17124 Transfer +17125 Adoption +17126 Euthanasia +17127 Return_to_owner +17128 Euthanasia +17129 Transfer +17130 Euthanasia +17131 Return_to_owner +17132 Return_to_owner +17133 Transfer +17134 Adoption +17135 Adoption +17136 Return_to_owner +17137 Return_to_owner +17138 Transfer +17139 Adoption +17140 Return_to_owner +17141 Adoption +17142 Transfer +17143 Return_to_owner +17144 Euthanasia +17145 Adoption +17146 Transfer +17147 Transfer +17148 Return_to_owner +17149 Adoption +17150 Adoption +17151 Adoption +17152 Adoption +17153 Adoption +17154 Adoption +17155 Adoption +17156 Transfer +17157 Adoption +17158 Transfer +17159 Transfer +17160 Return_to_owner +17161 Return_to_owner +17162 Return_to_owner +17163 Adoption +17164 Transfer +17165 Return_to_owner +17166 Transfer +17167 Adoption +17168 Transfer +17169 Adoption +17170 Adoption +17171 Return_to_owner +17172 Return_to_owner +17173 Transfer +17174 Adoption +17175 Transfer +17176 Adoption +17177 Adoption +17178 Transfer +17179 Transfer +17180 Return_to_owner +17181 Adoption +17182 Adoption +17183 Transfer +17184 Adoption +17185 Return_to_owner +17186 Adoption +17187 Transfer +17188 Euthanasia +17189 Transfer +17190 Adoption +17191 Adoption +17192 Transfer +17193 Transfer +17194 Transfer +17195 Return_to_owner +17196 Return_to_owner +17197 Adoption +17198 Adoption +17199 Transfer +17200 Transfer +17201 Return_to_owner +17202 Return_to_owner +17203 Adoption +17204 Transfer +17205 Transfer +17206 Transfer +17207 Adoption +17208 Return_to_owner +17209 Transfer +17210 Return_to_owner +17211 Adoption +17212 Adoption +17213 Adoption +17214 Transfer +17215 Transfer +17216 Adoption +17217 Adoption +17218 Transfer +17219 Adoption +17220 Adoption +17221 Adoption +17222 Euthanasia +17223 Return_to_owner +17224 Adoption +17225 Adoption +17226 Euthanasia +17227 Transfer +17228 Adoption +17229 Adoption +17230 Adoption +17231 Euthanasia +17232 Adoption +17233 Adoption +17234 Return_to_owner +17235 Adoption +17236 Adoption +17237 Adoption +17238 Transfer +17239 Transfer +17240 Transfer +17241 Transfer +17242 Transfer +17243 Adoption +17244 Transfer +17245 Adoption +17246 Adoption +17247 Adoption +17248 Transfer +17249 Return_to_owner +17250 Adoption +17251 Return_to_owner +17252 Adoption +17253 Transfer +17254 Transfer +17255 Adoption +17256 Adoption +17257 Transfer +17258 Return_to_owner +17259 Euthanasia +17260 Adoption +17261 Transfer +17262 Transfer +17263 Return_to_owner +17264 Transfer +17265 Return_to_owner +17266 Return_to_owner +17267 Transfer +17268 Transfer +17269 Return_to_owner +17270 Transfer +17271 Transfer +17272 Euthanasia +17273 Transfer +17274 Transfer +17275 Transfer +17276 Adoption +17277 Adoption +17278 Transfer +17279 Transfer +17280 Transfer +17281 Adoption +17282 Adoption +17283 Return_to_owner +17284 Transfer +17285 Adoption +17286 Adoption +17287 Adoption +17288 Adoption +17289 Transfer +17290 Transfer +17291 Transfer +17292 Adoption +17293 Euthanasia +17294 Transfer +17295 Transfer +17296 Transfer +17297 Return_to_owner +17298 Transfer +17299 Transfer +17300 Return_to_owner +17301 Return_to_owner +17302 Euthanasia +17303 Adoption +17304 Adoption +17305 Adoption +17306 Transfer +17307 Adoption +17308 Adoption +17309 Adoption +17310 Died +17311 Return_to_owner +17312 Adoption +17313 Adoption +17314 Transfer +17315 Return_to_owner +17316 Return_to_owner +17317 Return_to_owner +17318 Adoption +17319 Adoption +17320 Transfer +17321 Transfer +17322 Adoption +17323 Transfer +17324 Adoption +17325 Return_to_owner +17326 Transfer +17327 Return_to_owner +17328 Transfer +17329 Adoption +17330 Adoption +17331 Transfer +17332 Adoption +17333 Adoption +17334 Transfer +17335 Return_to_owner +17336 Transfer +17337 Return_to_owner +17338 Adoption +17339 Transfer +17340 Return_to_owner +17341 Adoption +17342 Adoption +17343 Return_to_owner +17344 Return_to_owner +17345 Return_to_owner +17346 Euthanasia +17347 Adoption +17348 Transfer +17349 Adoption +17350 Adoption +17351 Adoption +17352 Return_to_owner +17353 Transfer +17354 Return_to_owner +17355 Adoption +17356 Adoption +17357 Transfer +17358 Transfer +17359 Died +17360 Transfer +17361 Adoption +17362 Adoption +17363 Return_to_owner +17364 Adoption +17365 Transfer +17366 Transfer +17367 Adoption +17368 Transfer +17369 Transfer +17370 Return_to_owner +17371 Transfer +17372 Transfer +17373 Euthanasia +17374 Adoption +17375 Return_to_owner +17376 Transfer +17377 Adoption +17378 Adoption +17379 Return_to_owner +17380 Return_to_owner +17381 Return_to_owner +17382 Return_to_owner +17383 Adoption +17384 Transfer +17385 Return_to_owner +17386 Return_to_owner +17387 Return_to_owner +17388 Transfer +17389 Adoption +17390 Adoption +17391 Euthanasia +17392 Adoption +17393 Transfer +17394 Transfer +17395 Transfer +17396 Adoption +17397 Adoption +17398 Adoption +17399 Adoption +17400 Transfer +17401 Adoption +17402 Adoption +17403 Transfer +17404 Transfer +17405 Transfer +17406 Adoption +17407 Euthanasia +17408 Adoption +17409 Transfer +17410 Adoption +17411 Transfer +17412 Adoption +17413 Transfer +17414 Transfer +17415 Adoption +17416 Transfer +17417 Return_to_owner +17418 Adoption +17419 Return_to_owner +17420 Adoption +17421 Adoption +17422 Transfer +17423 Adoption +17424 Adoption +17425 Adoption +17426 Adoption +17427 Euthanasia +17428 Adoption +17429 Transfer +17430 Return_to_owner +17431 Adoption +17432 Return_to_owner +17433 Transfer +17434 Adoption +17435 Transfer +17436 Transfer +17437 Adoption +17438 Return_to_owner +17439 Return_to_owner +17440 Adoption +17441 Transfer +17442 Return_to_owner +17443 Return_to_owner +17444 Adoption +17445 Transfer +17446 Adoption +17447 Adoption +17448 Adoption +17449 Adoption +17450 Adoption +17451 Transfer +17452 Transfer +17453 Transfer +17454 Return_to_owner +17455 Return_to_owner +17456 Return_to_owner +17457 Adoption +17458 Transfer +17459 Adoption +17460 Adoption +17461 Adoption +17462 Return_to_owner +17463 Transfer +17464 Transfer +17465 Transfer +17466 Adoption +17467 Transfer +17468 Return_to_owner +17469 Transfer +17470 Return_to_owner +17471 Transfer +17472 Return_to_owner +17473 Adoption +17474 Return_to_owner +17475 Died +17476 Adoption +17477 Adoption +17478 Return_to_owner +17479 Adoption +17480 Adoption +17481 Adoption +17482 Adoption +17483 Transfer +17484 Transfer +17485 Return_to_owner +17486 Euthanasia +17487 Return_to_owner +17488 Adoption +17489 Euthanasia +17490 Adoption +17491 Return_to_owner +17492 Transfer +17493 Transfer +17494 Transfer +17495 Adoption +17496 Adoption +17497 Adoption +17498 Transfer +17499 Adoption +17500 Adoption +17501 Return_to_owner +17502 Adoption +17503 Adoption +17504 Adoption +17505 Adoption +17506 Adoption +17507 Return_to_owner +17508 Return_to_owner +17509 Transfer +17510 Adoption +17511 Return_to_owner +17512 Transfer +17513 Transfer +17514 Adoption +17515 Return_to_owner +17516 Adoption +17517 Adoption +17518 Adoption +17519 Adoption +17520 Return_to_owner +17521 Adoption +17522 Transfer +17523 Transfer +17524 Adoption +17525 Transfer +17526 Return_to_owner +17527 Transfer +17528 Transfer +17529 Adoption +17530 Adoption +17531 Adoption +17532 Adoption +17533 Return_to_owner +17534 Transfer +17535 Transfer +17536 Transfer +17537 Adoption +17538 Return_to_owner +17539 Adoption +17540 Adoption +17541 Adoption +17542 Transfer +17543 Transfer +17544 Adoption +17545 Adoption +17546 Return_to_owner +17547 Transfer +17548 Transfer +17549 Return_to_owner +17550 Adoption +17551 Adoption +17552 Transfer +17553 Transfer +17554 Euthanasia +17555 Adoption +17556 Transfer +17557 Adoption +17558 Euthanasia +17559 Adoption +17560 Transfer +17561 Adoption +17562 Adoption +17563 Adoption +17564 Transfer +17565 Adoption +17566 Transfer +17567 Transfer +17568 Return_to_owner +17569 Transfer +17570 Euthanasia +17571 Adoption +17572 Adoption +17573 Transfer +17574 Transfer +17575 Adoption +17576 Adoption +17577 Return_to_owner +17578 Adoption +17579 Transfer +17580 Adoption +17581 Adoption +17582 Transfer +17583 Adoption +17584 Adoption +17585 Transfer +17586 Transfer +17587 Transfer +17588 Transfer +17589 Adoption +17590 Adoption +17591 Adoption +17592 Adoption +17593 Adoption +17594 Euthanasia +17595 Adoption +17596 Return_to_owner +17597 Died +17598 Transfer +17599 Adoption +17600 Euthanasia +17601 Transfer +17602 Transfer +17603 Adoption +17604 Adoption +17605 Euthanasia +17606 Transfer +17607 Euthanasia +17608 Return_to_owner +17609 Return_to_owner +17610 Adoption +17611 Transfer +17612 Adoption +17613 Return_to_owner +17614 Return_to_owner +17615 Transfer +17616 Transfer +17617 Return_to_owner +17618 Euthanasia +17619 Adoption +17620 Transfer +17621 Adoption +17622 Transfer +17623 Transfer +17624 Return_to_owner +17625 Return_to_owner +17626 Transfer +17627 Adoption +17628 Transfer +17629 Adoption +17630 Transfer +17631 Return_to_owner +17632 Adoption +17633 Return_to_owner +17634 Adoption +17635 Transfer +17636 Euthanasia +17637 Transfer +17638 Transfer +17639 Transfer +17640 Euthanasia +17641 Euthanasia +17642 Adoption +17643 Adoption +17644 Transfer +17645 Adoption +17646 Adoption +17647 Adoption +17648 Adoption +17649 Transfer +17650 Transfer +17651 Euthanasia +17652 Adoption +17653 Adoption +17654 Adoption +17655 Adoption +17656 Adoption +17657 Transfer +17658 Adoption +17659 Transfer +17660 Return_to_owner +17661 Transfer +17662 Return_to_owner +17663 Adoption +17664 Return_to_owner +17665 Return_to_owner +17666 Adoption +17667 Adoption +17668 Transfer +17669 Adoption +17670 Adoption +17671 Return_to_owner +17672 Adoption +17673 Euthanasia +17674 Return_to_owner +17675 Adoption +17676 Transfer +17677 Return_to_owner +17678 Adoption +17679 Transfer +17680 Adoption +17681 Adoption +17682 Transfer +17683 Return_to_owner +17684 Adoption +17685 Transfer +17686 Adoption +17687 Return_to_owner +17688 Adoption +17689 Euthanasia +17690 Adoption +17691 Transfer +17692 Adoption +17693 Adoption +17694 Adoption +17695 Adoption +17696 Adoption +17697 Transfer +17698 Adoption +17699 Transfer +17700 Adoption +17701 Adoption +17702 Adoption +17703 Adoption +17704 Transfer +17705 Adoption +17706 Transfer +17707 Adoption +17708 Transfer +17709 Return_to_owner +17710 Return_to_owner +17711 Euthanasia +17712 Transfer +17713 Transfer +17714 Adoption +17715 Euthanasia +17716 Return_to_owner +17717 Adoption +17718 Return_to_owner +17719 Adoption +17720 Adoption +17721 Adoption +17722 Transfer +17723 Adoption +17724 Euthanasia +17725 Return_to_owner +17726 Adoption +17727 Adoption +17728 Return_to_owner +17729 Transfer +17730 Adoption +17731 Return_to_owner +17732 Adoption +17733 Adoption +17734 Return_to_owner +17735 Adoption +17736 Transfer +17737 Return_to_owner +17738 Euthanasia +17739 Transfer +17740 Transfer +17741 Adoption +17742 Transfer +17743 Return_to_owner +17744 Adoption +17745 Transfer +17746 Transfer +17747 Return_to_owner +17748 Euthanasia +17749 Return_to_owner +17750 Return_to_owner +17751 Transfer +17752 Adoption +17753 Return_to_owner +17754 Transfer +17755 Transfer +17756 Adoption +17757 Transfer +17758 Transfer +17759 Adoption +17760 Return_to_owner +17761 Adoption +17762 Euthanasia +17763 Adoption +17764 Transfer +17765 Adoption +17766 Transfer +17767 Adoption +17768 Transfer +17769 Transfer +17770 Transfer +17771 Adoption +17772 Adoption +17773 Adoption +17774 Transfer +17775 Transfer +17776 Adoption +17777 Adoption +17778 Transfer +17779 Adoption +17780 Adoption +17781 Adoption +17782 Transfer +17783 Transfer +17784 Transfer +17785 Adoption +17786 Adoption +17787 Adoption +17788 Euthanasia +17789 Euthanasia +17790 Adoption +17791 Return_to_owner +17792 Adoption +17793 Transfer +17794 Transfer +17795 Adoption +17796 Adoption +17797 Adoption +17798 Transfer +17799 Adoption +17800 Adoption +17801 Adoption +17802 Transfer +17803 Euthanasia +17804 Adoption +17805 Transfer +17806 Transfer +17807 Adoption +17808 Adoption +17809 Adoption +17810 Adoption +17811 Adoption +17812 Return_to_owner +17813 Transfer +17814 Transfer +17815 Transfer +17816 Adoption +17817 Transfer +17818 Transfer +17819 Adoption +17820 Euthanasia +17821 Transfer +17822 Adoption +17823 Adoption +17824 Adoption +17825 Adoption +17826 Transfer +17827 Return_to_owner +17828 Adoption +17829 Return_to_owner +17830 Transfer +17831 Adoption +17832 Transfer +17833 Adoption +17834 Adoption +17835 Euthanasia +17836 Adoption +17837 Transfer +17838 Adoption +17839 Transfer +17840 Return_to_owner +17841 Adoption +17842 Transfer +17843 Return_to_owner +17844 Transfer +17845 Adoption +17846 Adoption +17847 Euthanasia +17848 Adoption +17849 Transfer +17850 Adoption +17851 Return_to_owner +17852 Adoption +17853 Adoption +17854 Adoption +17855 Transfer +17856 Adoption +17857 Return_to_owner +17858 Transfer +17859 Adoption +17860 Adoption +17861 Transfer +17862 Adoption +17863 Transfer +17864 Return_to_owner +17865 Return_to_owner +17866 Transfer +17867 Euthanasia +17868 Return_to_owner +17869 Return_to_owner +17870 Adoption +17871 Transfer +17872 Return_to_owner +17873 Adoption +17874 Adoption +17875 Adoption +17876 Adoption +17877 Adoption +17878 Transfer +17879 Adoption +17880 Transfer +17881 Adoption +17882 Adoption +17883 Euthanasia +17884 Transfer +17885 Transfer +17886 Adoption +17887 Adoption +17888 Adoption +17889 Return_to_owner +17890 Transfer +17891 Transfer +17892 Adoption +17893 Transfer +17894 Transfer +17895 Transfer +17896 Transfer +17897 Transfer +17898 Adoption +17899 Adoption +17900 Transfer +17901 Adoption +17902 Transfer +17903 Adoption +17904 Return_to_owner +17905 Adoption +17906 Transfer +17907 Adoption +17908 Transfer +17909 Transfer +17910 Return_to_owner +17911 Transfer +17912 Adoption +17913 Euthanasia +17914 Adoption +17915 Transfer +17916 Return_to_owner +17917 Euthanasia +17918 Adoption +17919 Adoption +17920 Return_to_owner +17921 Transfer +17922 Transfer +17923 Adoption +17924 Adoption +17925 Transfer +17926 Return_to_owner +17927 Adoption +17928 Adoption +17929 Adoption +17930 Return_to_owner +17931 Adoption +17932 Euthanasia +17933 Return_to_owner +17934 Transfer +17935 Adoption +17936 Adoption +17937 Return_to_owner +17938 Transfer +17939 Adoption +17940 Transfer +17941 Adoption +17942 Transfer +17943 Adoption +17944 Transfer +17945 Adoption +17946 Transfer +17947 Adoption +17948 Adoption +17949 Transfer +17950 Return_to_owner +17951 Adoption +17952 Adoption +17953 Adoption +17954 Transfer +17955 Return_to_owner +17956 Transfer +17957 Return_to_owner +17958 Adoption +17959 Transfer +17960 Adoption +17961 Transfer +17962 Transfer +17963 Adoption +17964 Transfer +17965 Adoption +17966 Adoption +17967 Adoption +17968 Return_to_owner +17969 Adoption +17970 Transfer +17971 Transfer +17972 Transfer +17973 Adoption +17974 Euthanasia +17975 Euthanasia +17976 Adoption +17977 Return_to_owner +17978 Adoption +17979 Transfer +17980 Adoption +17981 Transfer +17982 Adoption +17983 Return_to_owner +17984 Adoption +17985 Transfer +17986 Transfer +17987 Transfer +17988 Adoption +17989 Euthanasia +17990 Transfer +17991 Adoption +17992 Euthanasia +17993 Adoption +17994 Euthanasia +17995 Adoption +17996 Adoption +17997 Adoption +17998 Return_to_owner +17999 Transfer +18000 Transfer +18001 Transfer +18002 Euthanasia +18003 Transfer +18004 Transfer +18005 Transfer +18006 Return_to_owner +18007 Transfer +18008 Return_to_owner +18009 Adoption +18010 Adoption +18011 Transfer +18012 Euthanasia +18013 Transfer +18014 Transfer +18015 Adoption +18016 Adoption +18017 Adoption +18018 Return_to_owner +18019 Transfer +18020 Transfer +18021 Adoption +18022 Transfer +18023 Transfer +18024 Adoption +18025 Adoption +18026 Transfer +18027 Adoption +18028 Transfer +18029 Transfer +18030 Adoption +18031 Adoption +18032 Euthanasia +18033 Transfer +18034 Adoption +18035 Transfer +18036 Adoption +18037 Adoption +18038 Transfer +18039 Adoption +18040 Adoption +18041 Euthanasia +18042 Adoption +18043 Adoption +18044 Adoption +18045 Adoption +18046 Transfer +18047 Return_to_owner +18048 Return_to_owner +18049 Adoption +18050 Adoption +18051 Return_to_owner +18052 Transfer +18053 Euthanasia +18054 Euthanasia +18055 Adoption +18056 Transfer +18057 Adoption +18058 Return_to_owner +18059 Transfer +18060 Euthanasia +18061 Return_to_owner +18062 Transfer +18063 Return_to_owner +18064 Adoption +18065 Return_to_owner +18066 Return_to_owner +18067 Transfer +18068 Adoption +18069 Adoption +18070 Adoption +18071 Transfer +18072 Return_to_owner +18073 Transfer +18074 Transfer +18075 Return_to_owner +18076 Transfer +18077 Transfer +18078 Return_to_owner +18079 Adoption +18080 Transfer +18081 Transfer +18082 Adoption +18083 Transfer +18084 Adoption +18085 Adoption +18086 Adoption +18087 Adoption +18088 Transfer +18089 Transfer +18090 Transfer +18091 Transfer +18092 Transfer +18093 Transfer +18094 Adoption +18095 Adoption +18096 Transfer +18097 Transfer +18098 Transfer +18099 Return_to_owner +18100 Adoption +18101 Adoption +18102 Adoption +18103 Transfer +18104 Transfer +18105 Euthanasia +18106 Transfer +18107 Transfer +18108 Return_to_owner +18109 Transfer +18110 Transfer +18111 Transfer +18112 Transfer +18113 Adoption +18114 Adoption +18115 Transfer +18116 Transfer +18117 Return_to_owner +18118 Return_to_owner +18119 Transfer +18120 Transfer +18121 Transfer +18122 Adoption +18123 Transfer +18124 Euthanasia +18125 Adoption +18126 Transfer +18127 Adoption +18128 Return_to_owner +18129 Adoption +18130 Euthanasia +18131 Adoption +18132 Adoption +18133 Return_to_owner +18134 Transfer +18135 Adoption +18136 Transfer +18137 Transfer +18138 Adoption +18139 Transfer +18140 Transfer +18141 Transfer +18142 Adoption +18143 Return_to_owner +18144 Transfer +18145 Return_to_owner +18146 Adoption +18147 Transfer +18148 Transfer +18149 Return_to_owner +18150 Died +18151 Return_to_owner +18152 Return_to_owner +18153 Transfer +18154 Transfer +18155 Euthanasia +18156 Euthanasia +18157 Transfer +18158 Transfer +18159 Return_to_owner +18160 Adoption +18161 Transfer +18162 Adoption +18163 Return_to_owner +18164 Adoption +18165 Return_to_owner +18166 Adoption +18167 Adoption +18168 Transfer +18169 Return_to_owner +18170 Transfer +18171 Transfer +18172 Adoption +18173 Return_to_owner +18174 Return_to_owner +18175 Adoption +18176 Adoption +18177 Transfer +18178 Transfer +18179 Adoption +18180 Return_to_owner +18181 Adoption +18182 Adoption +18183 Return_to_owner +18184 Return_to_owner +18185 Adoption +18186 Transfer +18187 Adoption +18188 Transfer +18189 Adoption +18190 Euthanasia +18191 Transfer +18192 Adoption +18193 Transfer +18194 Adoption +18195 Transfer +18196 Adoption +18197 Transfer +18198 Adoption +18199 Euthanasia +18200 Adoption +18201 Return_to_owner +18202 Transfer +18203 Return_to_owner +18204 Euthanasia +18205 Return_to_owner +18206 Adoption +18207 Return_to_owner +18208 Transfer +18209 Transfer +18210 Adoption +18211 Return_to_owner +18212 Transfer +18213 Adoption +18214 Return_to_owner +18215 Adoption +18216 Return_to_owner +18217 Adoption +18218 Transfer +18219 Adoption +18220 Adoption +18221 Return_to_owner +18222 Transfer +18223 Return_to_owner +18224 Return_to_owner +18225 Adoption +18226 Euthanasia +18227 Return_to_owner +18228 Transfer +18229 Transfer +18230 Return_to_owner +18231 Transfer +18232 Return_to_owner +18233 Adoption +18234 Transfer +18235 Adoption +18236 Return_to_owner +18237 Transfer +18238 Adoption +18239 Transfer +18240 Euthanasia +18241 Adoption +18242 Transfer +18243 Adoption +18244 Adoption +18245 Adoption +18246 Adoption +18247 Adoption +18248 Adoption +18249 Euthanasia +18250 Transfer +18251 Transfer +18252 Transfer +18253 Adoption +18254 Transfer +18255 Transfer +18256 Adoption +18257 Transfer +18258 Return_to_owner +18259 Transfer +18260 Adoption +18261 Adoption +18262 Transfer +18263 Adoption +18264 Adoption +18265 Adoption +18266 Return_to_owner +18267 Transfer +18268 Transfer +18269 Adoption +18270 Return_to_owner +18271 Transfer +18272 Transfer +18273 Transfer +18274 Adoption +18275 Return_to_owner +18276 Transfer +18277 Transfer +18278 Transfer +18279 Adoption +18280 Adoption +18281 Return_to_owner +18282 Transfer +18283 Transfer +18284 Transfer +18285 Euthanasia +18286 Return_to_owner +18287 Died +18288 Adoption +18289 Adoption +18290 Adoption +18291 Euthanasia +18292 Transfer +18293 Adoption +18294 Adoption +18295 Return_to_owner +18296 Died +18297 Return_to_owner +18298 Adoption +18299 Transfer +18300 Adoption +18301 Return_to_owner +18302 Return_to_owner +18303 Transfer +18304 Transfer +18305 Adoption +18306 Adoption +18307 Adoption +18308 Return_to_owner +18309 Transfer +18310 Transfer +18311 Adoption +18312 Adoption +18313 Adoption +18314 Return_to_owner +18315 Transfer +18316 Transfer +18317 Return_to_owner +18318 Adoption +18319 Transfer +18320 Transfer +18321 Adoption +18322 Transfer +18323 Transfer +18324 Adoption +18325 Adoption +18326 Adoption +18327 Return_to_owner +18328 Transfer +18329 Transfer +18330 Adoption +18331 Euthanasia +18332 Transfer +18333 Adoption +18334 Return_to_owner +18335 Adoption +18336 Adoption +18337 Return_to_owner +18338 Transfer +18339 Transfer +18340 Adoption +18341 Transfer +18342 Adoption +18343 Adoption +18344 Transfer +18345 Return_to_owner +18346 Adoption +18347 Return_to_owner +18348 Return_to_owner +18349 Adoption +18350 Transfer +18351 Transfer +18352 Return_to_owner +18353 Transfer +18354 Adoption +18355 Adoption +18356 Transfer +18357 Transfer +18358 Transfer +18359 Transfer +18360 Transfer +18361 Transfer +18362 Transfer +18363 Adoption +18364 Transfer +18365 Transfer +18366 Adoption +18367 Return_to_owner +18368 Return_to_owner +18369 Transfer +18370 Transfer +18371 Adoption +18372 Transfer +18373 Adoption +18374 Adoption +18375 Return_to_owner +18376 Transfer +18377 Return_to_owner +18378 Adoption +18379 Adoption +18380 Transfer +18381 Return_to_owner +18382 Adoption +18383 Adoption +18384 Adoption +18385 Transfer +18386 Adoption +18387 Transfer +18388 Adoption +18389 Return_to_owner +18390 Adoption +18391 Euthanasia +18392 Return_to_owner +18393 Adoption +18394 Transfer +18395 Return_to_owner +18396 Adoption +18397 Return_to_owner +18398 Transfer +18399 Transfer +18400 Adoption +18401 Return_to_owner +18402 Euthanasia +18403 Transfer +18404 Transfer +18405 Transfer +18406 Transfer +18407 Transfer +18408 Euthanasia +18409 Adoption +18410 Adoption +18411 Adoption +18412 Euthanasia +18413 Adoption +18414 Adoption +18415 Transfer +18416 Adoption +18417 Adoption +18418 Adoption +18419 Adoption +18420 Return_to_owner +18421 Transfer +18422 Transfer +18423 Adoption +18424 Adoption +18425 Adoption +18426 Adoption +18427 Adoption +18428 Adoption +18429 Adoption +18430 Transfer +18431 Return_to_owner +18432 Adoption +18433 Adoption +18434 Adoption +18435 Adoption +18436 Transfer +18437 Return_to_owner +18438 Transfer +18439 Transfer +18440 Transfer +18441 Return_to_owner +18442 Return_to_owner +18443 Return_to_owner +18444 Transfer +18445 Adoption +18446 Adoption +18447 Adoption +18448 Adoption +18449 Transfer +18450 Transfer +18451 Adoption +18452 Adoption +18453 Adoption +18454 Adoption +18455 Transfer +18456 Adoption +18457 Transfer +18458 Return_to_owner +18459 Transfer +18460 Adoption +18461 Adoption +18462 Return_to_owner +18463 Adoption +18464 Return_to_owner +18465 Transfer +18466 Return_to_owner +18467 Adoption +18468 Transfer +18469 Adoption +18470 Return_to_owner +18471 Adoption +18472 Euthanasia +18473 Adoption +18474 Transfer +18475 Adoption +18476 Adoption +18477 Return_to_owner +18478 Adoption +18479 Transfer +18480 Adoption +18481 Adoption +18482 Return_to_owner +18483 Return_to_owner +18484 Return_to_owner +18485 Transfer +18486 Return_to_owner +18487 Return_to_owner +18488 Died +18489 Adoption +18490 Transfer +18491 Transfer +18492 Return_to_owner +18493 Return_to_owner +18494 Transfer +18495 Adoption +18496 Transfer +18497 Transfer +18498 Adoption +18499 Transfer +18500 Transfer +18501 Transfer +18502 Return_to_owner +18503 Adoption +18504 Return_to_owner +18505 Euthanasia +18506 Adoption +18507 Adoption +18508 Return_to_owner +18509 Transfer +18510 Adoption +18511 Adoption +18512 Transfer +18513 Return_to_owner +18514 Euthanasia +18515 Transfer +18516 Return_to_owner +18517 Return_to_owner +18518 Transfer +18519 Transfer +18520 Transfer +18521 Adoption +18522 Transfer +18523 Adoption +18524 Return_to_owner +18525 Transfer +18526 Transfer +18527 Adoption +18528 Transfer +18529 Euthanasia +18530 Adoption +18531 Transfer +18532 Return_to_owner +18533 Return_to_owner +18534 Adoption +18535 Adoption +18536 Transfer +18537 Transfer +18538 Transfer +18539 Transfer +18540 Return_to_owner +18541 Euthanasia +18542 Transfer +18543 Transfer +18544 Transfer +18545 Adoption +18546 Adoption +18547 Adoption +18548 Transfer +18549 Transfer +18550 Transfer +18551 Euthanasia +18552 Euthanasia +18553 Adoption +18554 Transfer +18555 Return_to_owner +18556 Transfer +18557 Transfer +18558 Adoption +18559 Return_to_owner +18560 Euthanasia +18561 Transfer +18562 Transfer +18563 Transfer +18564 Transfer +18565 Euthanasia +18566 Return_to_owner +18567 Return_to_owner +18568 Adoption +18569 Return_to_owner +18570 Adoption +18571 Return_to_owner +18572 Return_to_owner +18573 Transfer +18574 Return_to_owner +18575 Euthanasia +18576 Transfer +18577 Adoption +18578 Adoption +18579 Transfer +18580 Adoption +18581 Return_to_owner +18582 Return_to_owner +18583 Transfer +18584 Adoption +18585 Transfer +18586 Adoption +18587 Transfer +18588 Return_to_owner +18589 Return_to_owner +18590 Adoption +18591 Adoption +18592 Adoption +18593 Adoption +18594 Transfer +18595 Adoption +18596 Return_to_owner +18597 Adoption +18598 Transfer +18599 Transfer +18600 Transfer +18601 Adoption +18602 Return_to_owner +18603 Adoption +18604 Return_to_owner +18605 Return_to_owner +18606 Transfer +18607 Euthanasia +18608 Transfer +18609 Transfer +18610 Transfer +18611 Euthanasia +18612 Adoption +18613 Adoption +18614 Adoption +18615 Transfer +18616 Transfer +18617 Return_to_owner +18618 Adoption +18619 Return_to_owner +18620 Transfer +18621 Transfer +18622 Adoption +18623 Return_to_owner +18624 Transfer +18625 Transfer +18626 Adoption +18627 Return_to_owner +18628 Adoption +18629 Adoption +18630 Adoption +18631 Transfer +18632 Adoption +18633 Return_to_owner +18634 Transfer +18635 Adoption +18636 Transfer +18637 Adoption +18638 Transfer +18639 Adoption +18640 Adoption +18641 Euthanasia +18642 Adoption +18643 Euthanasia +18644 Return_to_owner +18645 Transfer +18646 Transfer +18647 Adoption +18648 Adoption +18649 Euthanasia +18650 Return_to_owner +18651 Transfer +18652 Transfer +18653 Adoption +18654 Transfer +18655 Adoption +18656 Transfer +18657 Adoption +18658 Transfer +18659 Transfer +18660 Adoption +18661 Transfer +18662 Transfer +18663 Adoption +18664 Adoption +18665 Transfer +18666 Return_to_owner +18667 Transfer +18668 Return_to_owner +18669 Adoption +18670 Adoption +18671 Adoption +18672 Adoption +18673 Transfer +18674 Transfer +18675 Adoption +18676 Return_to_owner +18677 Return_to_owner +18678 Euthanasia +18679 Adoption +18680 Return_to_owner +18681 Died +18682 Return_to_owner +18683 Return_to_owner +18684 Return_to_owner +18685 Transfer +18686 Transfer +18687 Adoption +18688 Adoption +18689 Adoption +18690 Return_to_owner +18691 Adoption +18692 Adoption +18693 Adoption +18694 Transfer +18695 Adoption +18696 Adoption +18697 Return_to_owner +18698 Adoption +18699 Transfer +18700 Adoption +18701 Adoption +18702 Transfer +18703 Adoption +18704 Return_to_owner +18705 Transfer +18706 Adoption +18707 Adoption +18708 Adoption +18709 Return_to_owner +18710 Adoption +18711 Transfer +18712 Adoption +18713 Transfer +18714 Return_to_owner +18715 Transfer +18716 Died +18717 Adoption +18718 Transfer +18719 Adoption +18720 Euthanasia +18721 Adoption +18722 Transfer +18723 Adoption +18724 Transfer +18725 Return_to_owner +18726 Adoption +18727 Return_to_owner +18728 Transfer +18729 Adoption +18730 Euthanasia +18731 Transfer +18732 Adoption +18733 Transfer +18734 Transfer +18735 Adoption +18736 Transfer +18737 Transfer +18738 Adoption +18739 Return_to_owner +18740 Return_to_owner +18741 Transfer +18742 Adoption +18743 Return_to_owner +18744 Adoption +18745 Transfer +18746 Adoption +18747 Transfer +18748 Transfer +18749 Return_to_owner +18750 Adoption +18751 Adoption +18752 Adoption +18753 Transfer +18754 Transfer +18755 Adoption +18756 Return_to_owner +18757 Adoption +18758 Adoption +18759 Transfer +18760 Return_to_owner +18761 Adoption +18762 Adoption +18763 Adoption +18764 Transfer +18765 Transfer +18766 Transfer +18767 Transfer +18768 Adoption +18769 Euthanasia +18770 Transfer +18771 Return_to_owner +18772 Transfer +18773 Adoption +18774 Adoption +18775 Died +18776 Euthanasia +18777 Transfer +18778 Transfer +18779 Adoption +18780 Return_to_owner +18781 Transfer +18782 Transfer +18783 Adoption +18784 Transfer +18785 Adoption +18786 Adoption +18787 Adoption +18788 Transfer +18789 Return_to_owner +18790 Adoption +18791 Transfer +18792 Adoption +18793 Adoption +18794 Adoption +18795 Return_to_owner +18796 Adoption +18797 Adoption +18798 Return_to_owner +18799 Return_to_owner +18800 Adoption +18801 Transfer +18802 Return_to_owner +18803 Euthanasia +18804 Adoption +18805 Transfer +18806 Return_to_owner +18807 Adoption +18808 Transfer +18809 Adoption +18810 Transfer +18811 Adoption +18812 Return_to_owner +18813 Adoption +18814 Transfer +18815 Return_to_owner +18816 Return_to_owner +18817 Adoption +18818 Adoption +18819 Adoption +18820 Return_to_owner +18821 Adoption +18822 Adoption +18823 Adoption +18824 Transfer +18825 Adoption +18826 Adoption +18827 Transfer +18828 Return_to_owner +18829 Transfer +18830 Transfer +18831 Adoption +18832 Euthanasia +18833 Adoption +18834 Return_to_owner +18835 Transfer +18836 Transfer +18837 Return_to_owner +18838 Return_to_owner +18839 Adoption +18840 Return_to_owner +18841 Return_to_owner +18842 Adoption +18843 Return_to_owner +18844 Transfer +18845 Adoption +18846 Adoption +18847 Euthanasia +18848 Adoption +18849 Transfer +18850 Return_to_owner +18851 Adoption +18852 Adoption +18853 Return_to_owner +18854 Return_to_owner +18855 Adoption +18856 Adoption +18857 Return_to_owner +18858 Adoption +18859 Transfer +18860 Adoption +18861 Transfer +18862 Return_to_owner +18863 Adoption +18864 Return_to_owner +18865 Adoption +18866 Adoption +18867 Transfer +18868 Adoption +18869 Euthanasia +18870 Adoption +18871 Transfer +18872 Adoption +18873 Transfer +18874 Transfer +18875 Adoption +18876 Return_to_owner +18877 Adoption +18878 Transfer +18879 Transfer +18880 Return_to_owner +18881 Transfer +18882 Adoption +18883 Transfer +18884 Adoption +18885 Transfer +18886 Euthanasia +18887 Return_to_owner +18888 Transfer +18889 Transfer +18890 Return_to_owner +18891 Transfer +18892 Euthanasia +18893 Transfer +18894 Adoption +18895 Adoption +18896 Transfer +18897 Transfer +18898 Adoption +18899 Adoption +18900 Adoption +18901 Transfer +18902 Adoption +18903 Adoption +18904 Transfer +18905 Adoption +18906 Return_to_owner +18907 Adoption +18908 Adoption +18909 Adoption +18910 Adoption +18911 Adoption +18912 Adoption +18913 Adoption +18914 Adoption +18915 Adoption +18916 Transfer +18917 Adoption +18918 Transfer +18919 Adoption +18920 Transfer +18921 Return_to_owner +18922 Euthanasia +18923 Adoption +18924 Return_to_owner +18925 Return_to_owner +18926 Adoption +18927 Return_to_owner +18928 Euthanasia +18929 Transfer +18930 Adoption +18931 Transfer +18932 Transfer +18933 Transfer +18934 Return_to_owner +18935 Return_to_owner +18936 Adoption +18937 Transfer +18938 Adoption +18939 Adoption +18940 Adoption +18941 Euthanasia +18942 Adoption +18943 Adoption +18944 Adoption +18945 Transfer +18946 Adoption +18947 Adoption +18948 Transfer +18949 Adoption +18950 Adoption +18951 Adoption +18952 Return_to_owner +18953 Euthanasia +18954 Return_to_owner +18955 Transfer +18956 Transfer +18957 Adoption +18958 Euthanasia +18959 Transfer +18960 Transfer +18961 Adoption +18962 Adoption +18963 Adoption +18964 Adoption +18965 Transfer +18966 Transfer +18967 Transfer +18968 Return_to_owner +18969 Return_to_owner +18970 Transfer +18971 Transfer +18972 Return_to_owner +18973 Adoption +18974 Adoption +18975 Transfer +18976 Transfer +18977 Transfer +18978 Adoption +18979 Return_to_owner +18980 Transfer +18981 Return_to_owner +18982 Transfer +18983 Euthanasia +18984 Transfer +18985 Adoption +18986 Transfer +18987 Adoption +18988 Transfer +18989 Euthanasia +18990 Transfer +18991 Transfer +18992 Transfer +18993 Adoption +18994 Transfer +18995 Transfer +18996 Adoption +18997 Transfer +18998 Transfer +18999 Adoption +19000 Adoption +19001 Adoption +19002 Adoption +19003 Adoption +19004 Return_to_owner +19005 Euthanasia +19006 Adoption +19007 Euthanasia +19008 Return_to_owner +19009 Adoption +19010 Euthanasia +19011 Adoption +19012 Adoption +19013 Transfer +19014 Euthanasia +19015 Adoption +19016 Transfer +19017 Return_to_owner +19018 Return_to_owner +19019 Adoption +19020 Adoption +19021 Transfer +19022 Euthanasia +19023 Adoption +19024 Transfer +19025 Adoption +19026 Transfer +19027 Transfer +19028 Transfer +19029 Adoption +19030 Adoption +19031 Transfer +19032 Transfer +19033 Return_to_owner +19034 Adoption +19035 Return_to_owner +19036 Adoption +19037 Adoption +19038 Return_to_owner +19039 Return_to_owner +19040 Adoption +19041 Adoption +19042 Adoption +19043 Transfer +19044 Transfer +19045 Adoption +19046 Adoption +19047 Transfer +19048 Transfer +19049 Return_to_owner +19050 Adoption +19051 Adoption +19052 Return_to_owner +19053 Adoption +19054 Return_to_owner +19055 Transfer +19056 Transfer +19057 Euthanasia +19058 Euthanasia +19059 Adoption +19060 Died +19061 Return_to_owner +19062 Return_to_owner +19063 Transfer +19064 Transfer +19065 Adoption +19066 Return_to_owner +19067 Adoption +19068 Transfer +19069 Transfer +19070 Adoption +19071 Adoption +19072 Adoption +19073 Return_to_owner +19074 Transfer +19075 Adoption +19076 Adoption +19077 Transfer +19078 Euthanasia +19079 Return_to_owner +19080 Transfer +19081 Adoption +19082 Adoption +19083 Transfer +19084 Adoption +19085 Transfer +19086 Adoption +19087 Return_to_owner +19088 Adoption +19089 Transfer +19090 Adoption +19091 Transfer +19092 Return_to_owner +19093 Euthanasia +19094 Return_to_owner +19095 Adoption +19096 Transfer +19097 Transfer +19098 Transfer +19099 Adoption +19100 Died +19101 Euthanasia +19102 Return_to_owner +19103 Transfer +19104 Adoption +19105 Transfer +19106 Adoption +19107 Transfer +19108 Return_to_owner +19109 Adoption +19110 Adoption +19111 Adoption +19112 Return_to_owner +19113 Return_to_owner +19114 Return_to_owner +19115 Adoption +19116 Transfer +19117 Transfer +19118 Adoption +19119 Transfer +19120 Adoption +19121 Adoption +19122 Transfer +19123 Transfer +19124 Transfer +19125 Euthanasia +19126 Adoption +19127 Adoption +19128 Transfer +19129 Adoption +19130 Transfer +19131 Adoption +19132 Return_to_owner +19133 Return_to_owner +19134 Adoption +19135 Adoption +19136 Transfer +19137 Transfer +19138 Euthanasia +19139 Transfer +19140 Transfer +19141 Transfer +19142 Adoption +19143 Transfer +19144 Euthanasia +19145 Return_to_owner +19146 Euthanasia +19147 Transfer +19148 Return_to_owner +19149 Transfer +19150 Adoption +19151 Transfer +19152 Adoption +19153 Transfer +19154 Adoption +19155 Adoption +19156 Return_to_owner +19157 Return_to_owner +19158 Transfer +19159 Transfer +19160 Transfer +19161 Adoption +19162 Adoption +19163 Adoption +19164 Adoption +19165 Adoption +19166 Adoption +19167 Transfer +19168 Return_to_owner +19169 Adoption +19170 Transfer +19171 Adoption +19172 Transfer +19173 Transfer +19174 Adoption +19175 Adoption +19176 Transfer +19177 Return_to_owner +19178 Transfer +19179 Adoption +19180 Adoption +19181 Adoption +19182 Adoption +19183 Transfer +19184 Adoption +19185 Return_to_owner +19186 Return_to_owner +19187 Euthanasia +19188 Transfer +19189 Return_to_owner +19190 Euthanasia +19191 Return_to_owner +19192 Euthanasia +19193 Transfer +19194 Return_to_owner +19195 Return_to_owner +19196 Return_to_owner +19197 Transfer +19198 Transfer +19199 Adoption +19200 Adoption +19201 Adoption +19202 Transfer +19203 Transfer +19204 Euthanasia +19205 Euthanasia +19206 Adoption +19207 Adoption +19208 Adoption +19209 Transfer +19210 Transfer +19211 Transfer +19212 Transfer +19213 Transfer +19214 Adoption +19215 Transfer +19216 Adoption +19217 Adoption +19218 Transfer +19219 Return_to_owner +19220 Return_to_owner +19221 Adoption +19222 Return_to_owner +19223 Adoption +19224 Adoption +19225 Adoption +19226 Adoption +19227 Transfer +19228 Transfer +19229 Adoption +19230 Euthanasia +19231 Return_to_owner +19232 Adoption +19233 Return_to_owner +19234 Adoption +19235 Transfer +19236 Return_to_owner +19237 Adoption +19238 Transfer +19239 Transfer +19240 Adoption +19241 Adoption +19242 Transfer +19243 Return_to_owner +19244 Transfer +19245 Return_to_owner +19246 Adoption +19247 Adoption +19248 Adoption +19249 Transfer +19250 Adoption +19251 Adoption +19252 Adoption +19253 Adoption +19254 Adoption +19255 Return_to_owner +19256 Adoption +19257 Transfer +19258 Transfer +19259 Euthanasia +19260 Return_to_owner +19261 Transfer +19262 Transfer +19263 Transfer +19264 Transfer +19265 Return_to_owner +19266 Adoption +19267 Adoption +19268 Transfer +19269 Euthanasia +19270 Adoption +19271 Adoption +19272 Return_to_owner +19273 Transfer +19274 Adoption +19275 Transfer +19276 Adoption +19277 Transfer +19278 Transfer +19279 Return_to_owner +19280 Adoption +19281 Transfer +19282 Euthanasia +19283 Transfer +19284 Transfer +19285 Adoption +19286 Return_to_owner +19287 Transfer +19288 Euthanasia +19289 Transfer +19290 Return_to_owner +19291 Return_to_owner +19292 Adoption +19293 Transfer +19294 Adoption +19295 Transfer +19296 Return_to_owner +19297 Adoption +19298 Adoption +19299 Died +19300 Transfer +19301 Adoption +19302 Return_to_owner +19303 Transfer +19304 Transfer +19305 Adoption +19306 Adoption +19307 Transfer +19308 Transfer +19309 Adoption +19310 Adoption +19311 Transfer +19312 Transfer +19313 Adoption +19314 Adoption +19315 Transfer +19316 Adoption +19317 Adoption +19318 Died +19319 Transfer +19320 Transfer +19321 Transfer +19322 Transfer +19323 Transfer +19324 Return_to_owner +19325 Adoption +19326 Return_to_owner +19327 Euthanasia +19328 Adoption +19329 Transfer +19330 Return_to_owner +19331 Adoption +19332 Return_to_owner +19333 Adoption +19334 Return_to_owner +19335 Adoption +19336 Return_to_owner +19337 Adoption +19338 Adoption +19339 Return_to_owner +19340 Adoption +19341 Transfer +19342 Adoption +19343 Return_to_owner +19344 Adoption +19345 Transfer +19346 Adoption +19347 Adoption +19348 Transfer +19349 Transfer +19350 Transfer +19351 Adoption +19352 Adoption +19353 Died +19354 Adoption +19355 Transfer +19356 Euthanasia +19357 Adoption +19358 Transfer +19359 Adoption +19360 Adoption +19361 Euthanasia +19362 Adoption +19363 Return_to_owner +19364 Adoption +19365 Transfer +19366 Adoption +19367 Adoption +19368 Return_to_owner +19369 Transfer +19370 Adoption +19371 Transfer +19372 Adoption +19373 Adoption +19374 Adoption +19375 Adoption +19376 Transfer +19377 Transfer +19378 Transfer +19379 Adoption +19380 Transfer +19381 Adoption +19382 Adoption +19383 Adoption +19384 Return_to_owner +19385 Euthanasia +19386 Transfer +19387 Return_to_owner +19388 Return_to_owner +19389 Transfer +19390 Adoption +19391 Adoption +19392 Return_to_owner +19393 Transfer +19394 Return_to_owner +19395 Return_to_owner +19396 Return_to_owner +19397 Transfer +19398 Adoption +19399 Transfer +19400 Adoption +19401 Return_to_owner +19402 Return_to_owner +19403 Adoption +19404 Return_to_owner +19405 Adoption +19406 Adoption +19407 Return_to_owner +19408 Transfer +19409 Adoption +19410 Return_to_owner +19411 Adoption +19412 Transfer +19413 Euthanasia +19414 Adoption +19415 Adoption +19416 Return_to_owner +19417 Transfer +19418 Return_to_owner +19419 Adoption +19420 Transfer +19421 Transfer +19422 Adoption +19423 Transfer +19424 Adoption +19425 Transfer +19426 Transfer +19427 Adoption +19428 Adoption +19429 Adoption +19430 Adoption +19431 Transfer +19432 Transfer +19433 Adoption +19434 Return_to_owner +19435 Return_to_owner +19436 Adoption +19437 Adoption +19438 Euthanasia +19439 Transfer +19440 Transfer +19441 Adoption +19442 Transfer +19443 Transfer +19444 Euthanasia +19445 Transfer +19446 Return_to_owner +19447 Return_to_owner +19448 Transfer +19449 Transfer +19450 Adoption +19451 Transfer +19452 Return_to_owner +19453 Transfer +19454 Adoption +19455 Adoption +19456 Adoption +19457 Adoption +19458 Adoption +19459 Transfer +19460 Transfer +19461 Adoption +19462 Adoption +19463 Adoption +19464 Adoption +19465 Adoption +19466 Adoption +19467 Return_to_owner +19468 Adoption +19469 Transfer +19470 Transfer +19471 Euthanasia +19472 Transfer +19473 Return_to_owner +19474 Transfer +19475 Euthanasia +19476 Adoption +19477 Adoption +19478 Adoption +19479 Euthanasia +19480 Adoption +19481 Transfer +19482 Return_to_owner +19483 Transfer +19484 Adoption +19485 Return_to_owner +19486 Adoption +19487 Adoption +19488 Adoption +19489 Adoption +19490 Adoption +19491 Transfer +19492 Transfer +19493 Adoption +19494 Adoption +19495 Transfer +19496 Euthanasia +19497 Adoption +19498 Adoption +19499 Adoption +19500 Transfer +19501 Transfer +19502 Adoption +19503 Return_to_owner +19504 Transfer +19505 Return_to_owner +19506 Adoption +19507 Transfer +19508 Return_to_owner +19509 Adoption +19510 Adoption +19511 Adoption +19512 Transfer +19513 Adoption +19514 Adoption +19515 Return_to_owner +19516 Transfer +19517 Transfer +19518 Adoption +19519 Transfer +19520 Transfer +19521 Adoption +19522 Return_to_owner +19523 Adoption +19524 Transfer +19525 Adoption +19526 Adoption +19527 Return_to_owner +19528 Transfer +19529 Transfer +19530 Adoption +19531 Adoption +19532 Adoption +19533 Transfer +19534 Transfer +19535 Adoption +19536 Adoption +19537 Euthanasia +19538 Adoption +19539 Adoption +19540 Adoption +19541 Died +19542 Adoption +19543 Euthanasia +19544 Transfer +19545 Transfer +19546 Transfer +19547 Euthanasia +19548 Adoption +19549 Transfer +19550 Adoption +19551 Euthanasia +19552 Adoption +19553 Transfer +19554 Adoption +19555 Adoption +19556 Adoption +19557 Adoption +19558 Return_to_owner +19559 Euthanasia +19560 Adoption +19561 Transfer +19562 Return_to_owner +19563 Return_to_owner +19564 Euthanasia +19565 Transfer +19566 Adoption +19567 Adoption +19568 Adoption +19569 Adoption +19570 Return_to_owner +19571 Transfer +19572 Return_to_owner +19573 Adoption +19574 Transfer +19575 Transfer +19576 Return_to_owner +19577 Transfer +19578 Return_to_owner +19579 Transfer +19580 Adoption +19581 Adoption +19582 Transfer +19583 Transfer +19584 Transfer +19585 Adoption +19586 Adoption +19587 Transfer +19588 Euthanasia +19589 Return_to_owner +19590 Transfer +19591 Adoption +19592 Transfer +19593 Transfer +19594 Adoption +19595 Transfer +19596 Return_to_owner +19597 Transfer +19598 Transfer +19599 Adoption +19600 Transfer +19601 Adoption +19602 Adoption +19603 Euthanasia +19604 Transfer +19605 Adoption +19606 Transfer +19607 Euthanasia +19608 Transfer +19609 Transfer +19610 Transfer +19611 Adoption +19612 Euthanasia +19613 Adoption +19614 Transfer +19615 Transfer +19616 Adoption +19617 Adoption +19618 Transfer +19619 Adoption +19620 Return_to_owner +19621 Transfer +19622 Adoption +19623 Adoption +19624 Transfer +19625 Adoption +19626 Transfer +19627 Return_to_owner +19628 Adoption +19629 Adoption +19630 Adoption +19631 Adoption +19632 Adoption +19633 Return_to_owner +19634 Euthanasia +19635 Transfer +19636 Died +19637 Transfer +19638 Adoption +19639 Return_to_owner +19640 Transfer +19641 Adoption +19642 Return_to_owner +19643 Adoption +19644 Adoption +19645 Adoption +19646 Adoption +19647 Adoption +19648 Adoption +19649 Adoption +19650 Adoption +19651 Adoption +19652 Transfer +19653 Return_to_owner +19654 Adoption +19655 Adoption +19656 Adoption +19657 Return_to_owner +19658 Return_to_owner +19659 Adoption +19660 Transfer +19661 Transfer +19662 Adoption +19663 Adoption +19664 Transfer +19665 Return_to_owner +19666 Transfer +19667 Transfer +19668 Transfer +19669 Transfer +19670 Euthanasia +19671 Return_to_owner +19672 Transfer +19673 Adoption +19674 Transfer +19675 Adoption +19676 Transfer +19677 Adoption +19678 Transfer +19679 Adoption +19680 Adoption +19681 Adoption +19682 Transfer +19683 Adoption +19684 Return_to_owner +19685 Adoption +19686 Return_to_owner +19687 Transfer +19688 Return_to_owner +19689 Adoption +19690 Transfer +19691 Return_to_owner +19692 Transfer +19693 Return_to_owner +19694 Transfer +19695 Adoption +19696 Transfer +19697 Transfer +19698 Transfer +19699 Transfer +19700 Adoption +19701 Transfer +19702 Transfer +19703 Transfer +19704 Return_to_owner +19705 Adoption +19706 Adoption +19707 Euthanasia +19708 Adoption +19709 Transfer +19710 Adoption +19711 Adoption +19712 Adoption +19713 Transfer +19714 Transfer +19715 Transfer +19716 Transfer +19717 Adoption +19718 Return_to_owner +19719 Transfer +19720 Euthanasia +19721 Transfer +19722 Return_to_owner +19723 Adoption +19724 Adoption +19725 Return_to_owner +19726 Transfer +19727 Adoption +19728 Transfer +19729 Euthanasia +19730 Return_to_owner +19731 Adoption +19732 Return_to_owner +19733 Transfer +19734 Adoption +19735 Adoption +19736 Transfer +19737 Transfer +19738 Adoption +19739 Return_to_owner +19740 Return_to_owner +19741 Transfer +19742 Transfer +19743 Adoption +19744 Adoption +19745 Adoption +19746 Adoption +19747 Adoption +19748 Adoption +19749 Transfer +19750 Transfer +19751 Transfer +19752 Transfer +19753 Return_to_owner +19754 Euthanasia +19755 Transfer +19756 Transfer +19757 Transfer +19758 Transfer +19759 Adoption +19760 Adoption +19761 Transfer +19762 Return_to_owner +19763 Adoption +19764 Adoption +19765 Return_to_owner +19766 Adoption +19767 Transfer +19768 Adoption +19769 Transfer +19770 Return_to_owner +19771 Transfer +19772 Adoption +19773 Return_to_owner +19774 Adoption +19775 Adoption +19776 Adoption +19777 Adoption +19778 Transfer +19779 Transfer +19780 Adoption +19781 Return_to_owner +19782 Transfer +19783 Transfer +19784 Adoption +19785 Adoption +19786 Adoption +19787 Adoption +19788 Transfer +19789 Return_to_owner +19790 Adoption +19791 Adoption +19792 Transfer +19793 Transfer +19794 Adoption +19795 Return_to_owner +19796 Return_to_owner +19797 Transfer +19798 Transfer +19799 Adoption +19800 Euthanasia +19801 Transfer +19802 Return_to_owner +19803 Return_to_owner +19804 Transfer +19805 Adoption +19806 Transfer +19807 Return_to_owner +19808 Transfer +19809 Transfer +19810 Adoption +19811 Adoption +19812 Adoption +19813 Adoption +19814 Transfer +19815 Return_to_owner +19816 Adoption +19817 Transfer +19818 Return_to_owner +19819 Adoption +19820 Transfer +19821 Adoption +19822 Transfer +19823 Euthanasia +19824 Transfer +19825 Adoption +19826 Adoption +19827 Return_to_owner +19828 Transfer +19829 Died +19830 Transfer +19831 Euthanasia +19832 Transfer +19833 Return_to_owner +19834 Transfer +19835 Return_to_owner +19836 Euthanasia +19837 Adoption +19838 Return_to_owner +19839 Adoption +19840 Transfer +19841 Adoption +19842 Euthanasia +19843 Adoption +19844 Adoption +19845 Return_to_owner +19846 Return_to_owner +19847 Euthanasia +19848 Transfer +19849 Euthanasia +19850 Return_to_owner +19851 Euthanasia +19852 Adoption +19853 Adoption +19854 Transfer +19855 Adoption +19856 Return_to_owner +19857 Adoption +19858 Adoption +19859 Adoption +19860 Adoption +19861 Adoption +19862 Adoption +19863 Adoption +19864 Return_to_owner +19865 Return_to_owner +19866 Transfer +19867 Transfer +19868 Adoption +19869 Transfer +19870 Transfer +19871 Transfer +19872 Adoption +19873 Euthanasia +19874 Adoption +19875 Euthanasia +19876 Adoption +19877 Adoption +19878 Transfer +19879 Adoption +19880 Transfer +19881 Adoption +19882 Adoption +19883 Return_to_owner +19884 Return_to_owner +19885 Return_to_owner +19886 Euthanasia +19887 Return_to_owner +19888 Adoption +19889 Transfer +19890 Transfer +19891 Return_to_owner +19892 Transfer +19893 Adoption +19894 Transfer +19895 Adoption +19896 Transfer +19897 Adoption +19898 Transfer +19899 Adoption +19900 Transfer +19901 Transfer +19902 Transfer +19903 Return_to_owner +19904 Return_to_owner +19905 Transfer +19906 Return_to_owner +19907 Transfer +19908 Adoption +19909 Transfer +19910 Transfer +19911 Return_to_owner +19912 Transfer +19913 Transfer +19914 Transfer +19915 Return_to_owner +19916 Transfer +19917 Adoption +19918 Transfer +19919 Transfer +19920 Adoption +19921 Return_to_owner +19922 Return_to_owner +19923 Adoption +19924 Adoption +19925 Transfer +19926 Return_to_owner +19927 Transfer +19928 Adoption +19929 Euthanasia +19930 Adoption +19931 Adoption +19932 Euthanasia +19933 Adoption +19934 Transfer +19935 Return_to_owner +19936 Transfer +19937 Euthanasia +19938 Adoption +19939 Transfer +19940 Return_to_owner +19941 Transfer +19942 Transfer +19943 Return_to_owner +19944 Adoption +19945 Euthanasia +19946 Transfer +19947 Transfer +19948 Adoption +19949 Adoption +19950 Transfer +19951 Euthanasia +19952 Adoption +19953 Adoption +19954 Transfer +19955 Adoption +19956 Adoption +19957 Euthanasia +19958 Adoption +19959 Transfer +19960 Adoption +19961 Adoption +19962 Euthanasia +19963 Transfer +19964 Adoption +19965 Transfer +19966 Adoption +19967 Return_to_owner +19968 Adoption +19969 Adoption +19970 Adoption +19971 Adoption +19972 Euthanasia +19973 Transfer +19974 Transfer +19975 Adoption +19976 Transfer +19977 Transfer +19978 Transfer +19979 Transfer +19980 Transfer +19981 Transfer +19982 Transfer +19983 Return_to_owner +19984 Adoption +19985 Euthanasia +19986 Transfer +19987 Transfer +19988 Transfer +19989 Return_to_owner +19990 Adoption +19991 Adoption +19992 Transfer +19993 Adoption +19994 Died +19995 Transfer +19996 Transfer +19997 Adoption +19998 Adoption +19999 Transfer +20000 Adoption +20001 Adoption +20002 Transfer +20003 Euthanasia +20004 Transfer +20005 Transfer +20006 Adoption +20007 Adoption +20008 Adoption +20009 Return_to_owner +20010 Return_to_owner +20011 Euthanasia +20012 Transfer +20013 Adoption +20014 Return_to_owner +20015 Transfer +20016 Adoption +20017 Died +20018 Transfer +20019 Return_to_owner +20020 Transfer +20021 Died +20022 Adoption +20023 Adoption +20024 Transfer +20025 Adoption +20026 Return_to_owner +20027 Return_to_owner +20028 Adoption +20029 Transfer +20030 Transfer +20031 Euthanasia +20032 Transfer +20033 Adoption +20034 Return_to_owner +20035 Return_to_owner +20036 Adoption +20037 Transfer +20038 Adoption +20039 Return_to_owner +20040 Adoption +20041 Euthanasia +20042 Transfer +20043 Transfer +20044 Adoption +20045 Adoption +20046 Transfer +20047 Euthanasia +20048 Euthanasia +20049 Adoption +20050 Adoption +20051 Adoption +20052 Transfer +20053 Return_to_owner +20054 Adoption +20055 Adoption +20056 Return_to_owner +20057 Adoption +20058 Euthanasia +20059 Adoption +20060 Return_to_owner +20061 Transfer +20062 Return_to_owner +20063 Adoption +20064 Transfer +20065 Adoption +20066 Adoption +20067 Adoption +20068 Adoption +20069 Adoption +20070 Transfer +20071 Return_to_owner +20072 Adoption +20073 Transfer +20074 Transfer +20075 Adoption +20076 Transfer +20077 Adoption +20078 Adoption +20079 Transfer +20080 Return_to_owner +20081 Transfer +20082 Return_to_owner +20083 Adoption +20084 Adoption +20085 Transfer +20086 Transfer +20087 Transfer +20088 Return_to_owner +20089 Adoption +20090 Transfer +20091 Adoption +20092 Return_to_owner +20093 Adoption +20094 Return_to_owner +20095 Return_to_owner +20096 Adoption +20097 Adoption +20098 Adoption +20099 Transfer +20100 Adoption +20101 Adoption +20102 Transfer +20103 Transfer +20104 Adoption +20105 Adoption +20106 Transfer +20107 Adoption +20108 Return_to_owner +20109 Return_to_owner +20110 Adoption +20111 Euthanasia +20112 Transfer +20113 Transfer +20114 Transfer +20115 Adoption +20116 Return_to_owner +20117 Return_to_owner +20118 Transfer +20119 Transfer +20120 Adoption +20121 Transfer +20122 Transfer +20123 Adoption +20124 Adoption +20125 Transfer +20126 Transfer +20127 Adoption +20128 Transfer +20129 Adoption +20130 Transfer +20131 Adoption +20132 Adoption +20133 Adoption +20134 Adoption +20135 Transfer +20136 Adoption +20137 Return_to_owner +20138 Adoption +20139 Adoption +20140 Transfer +20141 Adoption +20142 Transfer +20143 Transfer +20144 Transfer +20145 Adoption +20146 Return_to_owner +20147 Adoption +20148 Adoption +20149 Adoption +20150 Adoption +20151 Adoption +20152 Adoption +20153 Transfer +20154 Adoption +20155 Adoption +20156 Transfer +20157 Adoption +20158 Adoption +20159 Transfer +20160 Transfer +20161 Return_to_owner +20162 Adoption +20163 Return_to_owner +20164 Adoption +20165 Transfer +20166 Transfer +20167 Transfer +20168 Transfer +20169 Transfer +20170 Adoption +20171 Adoption +20172 Transfer +20173 Adoption +20174 Return_to_owner +20175 Adoption +20176 Euthanasia +20177 Adoption +20178 Return_to_owner +20179 Transfer +20180 Transfer +20181 Transfer +20182 Adoption +20183 Adoption +20184 Transfer +20185 Transfer +20186 Return_to_owner +20187 Adoption +20188 Adoption +20189 Euthanasia +20190 Return_to_owner +20191 Return_to_owner +20192 Transfer +20193 Transfer +20194 Adoption +20195 Return_to_owner +20196 Adoption +20197 Died +20198 Adoption +20199 Transfer +20200 Return_to_owner +20201 Adoption +20202 Adoption +20203 Return_to_owner +20204 Adoption +20205 Adoption +20206 Transfer +20207 Return_to_owner +20208 Transfer +20209 Euthanasia +20210 Return_to_owner +20211 Return_to_owner +20212 Adoption +20213 Adoption +20214 Adoption +20215 Transfer +20216 Adoption +20217 Transfer +20218 Transfer +20219 Return_to_owner +20220 Adoption +20221 Transfer +20222 Adoption +20223 Transfer +20224 Adoption +20225 Transfer +20226 Adoption +20227 Adoption +20228 Return_to_owner +20229 Return_to_owner +20230 Euthanasia +20231 Adoption +20232 Adoption +20233 Adoption +20234 Adoption +20235 Transfer +20236 Adoption +20237 Transfer +20238 Transfer +20239 Transfer +20240 Euthanasia +20241 Transfer +20242 Return_to_owner +20243 Adoption +20244 Return_to_owner +20245 Adoption +20246 Adoption +20247 Adoption +20248 Adoption +20249 Return_to_owner +20250 Adoption +20251 Transfer +20252 Died +20253 Adoption +20254 Return_to_owner +20255 Adoption +20256 Adoption +20257 Transfer +20258 Adoption +20259 Return_to_owner +20260 Return_to_owner +20261 Adoption +20262 Transfer +20263 Transfer +20264 Adoption +20265 Transfer +20266 Adoption +20267 Adoption +20268 Adoption +20269 Adoption +20270 Died +20271 Return_to_owner +20272 Adoption +20273 Transfer +20274 Adoption +20275 Adoption +20276 Transfer +20277 Adoption +20278 Return_to_owner +20279 Adoption +20280 Transfer +20281 Adoption +20282 Adoption +20283 Adoption +20284 Adoption +20285 Transfer +20286 Return_to_owner +20287 Transfer +20288 Euthanasia +20289 Transfer +20290 Transfer +20291 Transfer +20292 Transfer +20293 Return_to_owner +20294 Transfer +20295 Return_to_owner +20296 Adoption +20297 Transfer +20298 Return_to_owner +20299 Euthanasia +20300 Adoption +20301 Transfer +20302 Adoption +20303 Adoption +20304 Transfer +20305 Transfer +20306 Transfer +20307 Adoption +20308 Adoption +20309 Transfer +20310 Transfer +20311 Adoption +20312 Return_to_owner +20313 Adoption +20314 Adoption +20315 Return_to_owner +20316 Euthanasia +20317 Transfer +20318 Transfer +20319 Adoption +20320 Return_to_owner +20321 Adoption +20322 Transfer +20323 Adoption +20324 Transfer +20325 Adoption +20326 Adoption +20327 Adoption +20328 Transfer +20329 Adoption +20330 Transfer +20331 Adoption +20332 Adoption +20333 Transfer +20334 Adoption +20335 Adoption +20336 Adoption +20337 Return_to_owner +20338 Transfer +20339 Adoption +20340 Return_to_owner +20341 Transfer +20342 Adoption +20343 Transfer +20344 Transfer +20345 Transfer +20346 Transfer +20347 Transfer +20348 Euthanasia +20349 Transfer +20350 Adoption +20351 Transfer +20352 Adoption +20353 Transfer +20354 Return_to_owner +20355 Adoption +20356 Transfer +20357 Transfer +20358 Adoption +20359 Adoption +20360 Return_to_owner +20361 Transfer +20362 Transfer +20363 Transfer +20364 Transfer +20365 Transfer +20366 Transfer +20367 Return_to_owner +20368 Adoption +20369 Euthanasia +20370 Adoption +20371 Transfer +20372 Transfer +20373 Return_to_owner +20374 Return_to_owner +20375 Adoption +20376 Transfer +20377 Adoption +20378 Transfer +20379 Transfer +20380 Adoption +20381 Transfer +20382 Return_to_owner +20383 Transfer +20384 Transfer +20385 Adoption +20386 Euthanasia +20387 Transfer +20388 Adoption +20389 Adoption +20390 Adoption +20391 Return_to_owner +20392 Transfer +20393 Adoption +20394 Adoption +20395 Return_to_owner +20396 Adoption +20397 Adoption +20398 Adoption +20399 Adoption +20400 Return_to_owner +20401 Adoption +20402 Adoption +20403 Transfer +20404 Transfer +20405 Adoption +20406 Return_to_owner +20407 Transfer +20408 Adoption +20409 Adoption +20410 Return_to_owner +20411 Adoption +20412 Transfer +20413 Transfer +20414 Adoption +20415 Transfer +20416 Return_to_owner +20417 Adoption +20418 Adoption +20419 Transfer +20420 Adoption +20421 Adoption +20422 Transfer +20423 Return_to_owner +20424 Adoption +20425 Adoption +20426 Transfer +20427 Transfer +20428 Transfer +20429 Transfer +20430 Transfer +20431 Euthanasia +20432 Adoption +20433 Return_to_owner +20434 Transfer +20435 Transfer +20436 Return_to_owner +20437 Adoption +20438 Adoption +20439 Return_to_owner +20440 Transfer +20441 Adoption +20442 Adoption +20443 Adoption +20444 Adoption +20445 Adoption +20446 Transfer +20447 Adoption +20448 Transfer +20449 Adoption +20450 Euthanasia +20451 Transfer +20452 Adoption +20453 Adoption +20454 Adoption +20455 Return_to_owner +20456 Euthanasia +20457 Return_to_owner +20458 Adoption +20459 Adoption +20460 Transfer +20461 Transfer +20462 Adoption +20463 Adoption +20464 Adoption +20465 Adoption +20466 Transfer +20467 Transfer +20468 Transfer +20469 Adoption +20470 Adoption +20471 Adoption +20472 Transfer +20473 Adoption +20474 Adoption +20475 Transfer +20476 Adoption +20477 Transfer +20478 Transfer +20479 Return_to_owner +20480 Adoption +20481 Transfer +20482 Transfer +20483 Return_to_owner +20484 Transfer +20485 Transfer +20486 Return_to_owner +20487 Adoption +20488 Transfer +20489 Return_to_owner +20490 Adoption +20491 Return_to_owner +20492 Adoption +20493 Adoption +20494 Transfer +20495 Return_to_owner +20496 Transfer +20497 Transfer +20498 Adoption +20499 Transfer +20500 Adoption +20501 Return_to_owner +20502 Transfer +20503 Euthanasia +20504 Transfer +20505 Adoption +20506 Transfer +20507 Transfer +20508 Transfer +20509 Transfer +20510 Adoption +20511 Died +20512 Adoption +20513 Adoption +20514 Euthanasia +20515 Adoption +20516 Adoption +20517 Transfer +20518 Adoption +20519 Transfer +20520 Adoption +20521 Transfer +20522 Return_to_owner +20523 Transfer +20524 Return_to_owner +20525 Adoption +20526 Transfer +20527 Adoption +20528 Euthanasia +20529 Adoption +20530 Return_to_owner +20531 Transfer +20532 Return_to_owner +20533 Adoption +20534 Transfer +20535 Adoption +20536 Return_to_owner +20537 Transfer +20538 Transfer +20539 Adoption +20540 Adoption +20541 Adoption +20542 Euthanasia +20543 Transfer +20544 Transfer +20545 Return_to_owner +20546 Transfer +20547 Euthanasia +20548 Adoption +20549 Return_to_owner +20550 Transfer +20551 Euthanasia +20552 Transfer +20553 Return_to_owner +20554 Euthanasia +20555 Transfer +20556 Transfer +20557 Transfer +20558 Transfer +20559 Adoption +20560 Adoption +20561 Transfer +20562 Adoption +20563 Adoption +20564 Transfer +20565 Return_to_owner +20566 Adoption +20567 Adoption +20568 Return_to_owner +20569 Adoption +20570 Adoption +20571 Adoption +20572 Return_to_owner +20573 Transfer +20574 Adoption +20575 Adoption +20576 Adoption +20577 Transfer +20578 Transfer +20579 Adoption +20580 Return_to_owner +20581 Return_to_owner +20582 Transfer +20583 Return_to_owner +20584 Adoption +20585 Adoption +20586 Adoption +20587 Adoption +20588 Return_to_owner +20589 Euthanasia +20590 Adoption +20591 Adoption +20592 Adoption +20593 Transfer +20594 Transfer +20595 Transfer +20596 Adoption +20597 Transfer +20598 Transfer +20599 Transfer +20600 Transfer +20601 Adoption +20602 Adoption +20603 Return_to_owner +20604 Return_to_owner +20605 Adoption +20606 Adoption +20607 Adoption +20608 Adoption +20609 Adoption +20610 Adoption +20611 Adoption +20612 Transfer +20613 Transfer +20614 Transfer +20615 Transfer +20616 Adoption +20617 Transfer +20618 Adoption +20619 Transfer +20620 Adoption +20621 Transfer +20622 Return_to_owner +20623 Transfer +20624 Adoption +20625 Adoption +20626 Euthanasia +20627 Adoption +20628 Adoption +20629 Transfer +20630 Transfer +20631 Transfer +20632 Return_to_owner +20633 Transfer +20634 Return_to_owner +20635 Euthanasia +20636 Return_to_owner +20637 Return_to_owner +20638 Return_to_owner +20639 Adoption +20640 Transfer +20641 Transfer +20642 Adoption +20643 Euthanasia +20644 Return_to_owner +20645 Adoption +20646 Adoption +20647 Return_to_owner +20648 Adoption +20649 Transfer +20650 Transfer +20651 Adoption +20652 Return_to_owner +20653 Return_to_owner +20654 Transfer +20655 Transfer +20656 Return_to_owner +20657 Return_to_owner +20658 Transfer +20659 Adoption +20660 Adoption +20661 Transfer +20662 Transfer +20663 Transfer +20664 Adoption +20665 Transfer +20666 Adoption +20667 Transfer +20668 Adoption +20669 Transfer +20670 Return_to_owner +20671 Return_to_owner +20672 Transfer +20673 Transfer +20674 Adoption +20675 Transfer +20676 Adoption +20677 Adoption +20678 Adoption +20679 Transfer +20680 Transfer +20681 Transfer +20682 Adoption +20683 Transfer +20684 Adoption +20685 Adoption +20686 Transfer +20687 Return_to_owner +20688 Adoption +20689 Transfer +20690 Transfer +20691 Adoption +20692 Transfer +20693 Transfer +20694 Adoption +20695 Return_to_owner +20696 Transfer +20697 Adoption +20698 Adoption +20699 Adoption +20700 Adoption +20701 Adoption +20702 Transfer +20703 Adoption +20704 Transfer +20705 Adoption +20706 Adoption +20707 Transfer +20708 Transfer +20709 Return_to_owner +20710 Return_to_owner +20711 Return_to_owner +20712 Transfer +20713 Adoption +20714 Adoption +20715 Adoption +20716 Transfer +20717 Died +20718 Adoption +20719 Adoption +20720 Euthanasia +20721 Transfer +20722 Adoption +20723 Euthanasia +20724 Return_to_owner +20725 Return_to_owner +20726 Adoption +20727 Transfer +20728 Transfer +20729 Adoption +20730 Adoption +20731 Adoption +20732 Return_to_owner +20733 Transfer +20734 Return_to_owner +20735 Adoption +20736 Adoption +20737 Transfer +20738 Euthanasia +20739 Adoption +20740 Transfer +20741 Adoption +20742 Transfer +20743 Transfer +20744 Transfer +20745 Transfer +20746 Euthanasia +20747 Adoption +20748 Adoption +20749 Adoption +20750 Adoption +20751 Transfer +20752 Adoption +20753 Adoption +20754 Adoption +20755 Transfer +20756 Euthanasia +20757 Adoption +20758 Adoption +20759 Died +20760 Transfer +20761 Adoption +20762 Transfer +20763 Died +20764 Transfer +20765 Adoption +20766 Adoption +20767 Adoption +20768 Return_to_owner +20769 Transfer +20770 Adoption +20771 Transfer +20772 Adoption +20773 Transfer +20774 Adoption +20775 Adoption +20776 Return_to_owner +20777 Adoption +20778 Transfer +20779 Adoption +20780 Transfer +20781 Adoption +20782 Return_to_owner +20783 Transfer +20784 Adoption +20785 Adoption +20786 Adoption +20787 Adoption +20788 Transfer +20789 Transfer +20790 Adoption +20791 Return_to_owner +20792 Adoption +20793 Return_to_owner +20794 Transfer +20795 Adoption +20796 Adoption +20797 Transfer +20798 Adoption +20799 Return_to_owner +20800 Return_to_owner +20801 Return_to_owner +20802 Euthanasia +20803 Adoption +20804 Transfer +20805 Transfer +20806 Adoption +20807 Transfer +20808 Adoption +20809 Transfer +20810 Transfer +20811 Transfer +20812 Return_to_owner +20813 Adoption +20814 Adoption +20815 Return_to_owner +20816 Transfer +20817 Adoption +20818 Transfer +20819 Transfer +20820 Adoption +20821 Return_to_owner +20822 Return_to_owner +20823 Adoption +20824 Transfer +20825 Euthanasia +20826 Transfer +20827 Transfer +20828 Transfer +20829 Adoption +20830 Adoption +20831 Transfer +20832 Transfer +20833 Transfer +20834 Return_to_owner +20835 Transfer +20836 Adoption +20837 Transfer +20838 Return_to_owner +20839 Adoption +20840 Return_to_owner +20841 Euthanasia +20842 Transfer +20843 Adoption +20844 Adoption +20845 Return_to_owner +20846 Adoption +20847 Transfer +20848 Transfer +20849 Transfer +20850 Adoption +20851 Return_to_owner +20852 Transfer +20853 Return_to_owner +20854 Adoption +20855 Return_to_owner +20856 Return_to_owner +20857 Return_to_owner +20858 Adoption +20859 Transfer +20860 Transfer +20861 Adoption +20862 Transfer +20863 Adoption +20864 Return_to_owner +20865 Transfer +20866 Adoption +20867 Return_to_owner +20868 Return_to_owner +20869 Transfer +20870 Return_to_owner +20871 Adoption +20872 Transfer +20873 Adoption +20874 Return_to_owner +20875 Transfer +20876 Transfer +20877 Transfer +20878 Euthanasia +20879 Transfer +20880 Transfer +20881 Adoption +20882 Adoption +20883 Adoption +20884 Return_to_owner +20885 Transfer +20886 Adoption +20887 Adoption +20888 Return_to_owner +20889 Transfer +20890 Transfer +20891 Return_to_owner +20892 Transfer +20893 Adoption +20894 Return_to_owner +20895 Euthanasia +20896 Adoption +20897 Adoption +20898 Adoption +20899 Adoption +20900 Return_to_owner +20901 Euthanasia +20902 Transfer +20903 Transfer +20904 Adoption +20905 Transfer +20906 Adoption +20907 Transfer +20908 Adoption +20909 Transfer +20910 Adoption +20911 Return_to_owner +20912 Adoption +20913 Transfer +20914 Transfer +20915 Return_to_owner +20916 Return_to_owner +20917 Adoption +20918 Return_to_owner +20919 Transfer +20920 Adoption +20921 Transfer +20922 Return_to_owner +20923 Adoption +20924 Adoption +20925 Adoption +20926 Transfer +20927 Euthanasia +20928 Adoption +20929 Return_to_owner +20930 Adoption +20931 Adoption +20932 Transfer +20933 Adoption +20934 Transfer +20935 Transfer +20936 Transfer +20937 Euthanasia +20938 Return_to_owner +20939 Adoption +20940 Adoption +20941 Adoption +20942 Return_to_owner +20943 Adoption +20944 Return_to_owner +20945 Transfer +20946 Euthanasia +20947 Transfer +20948 Euthanasia +20949 Adoption +20950 Euthanasia +20951 Transfer +20952 Return_to_owner +20953 Transfer +20954 Adoption +20955 Transfer +20956 Euthanasia +20957 Transfer +20958 Return_to_owner +20959 Return_to_owner +20960 Euthanasia +20961 Transfer +20962 Adoption +20963 Transfer +20964 Transfer +20965 Adoption +20966 Adoption +20967 Adoption +20968 Transfer +20969 Adoption +20970 Euthanasia +20971 Adoption +20972 Adoption +20973 Adoption +20974 Adoption +20975 Return_to_owner +20976 Euthanasia +20977 Adoption +20978 Return_to_owner +20979 Transfer +20980 Adoption +20981 Transfer +20982 Adoption +20983 Adoption +20984 Transfer +20985 Transfer +20986 Transfer +20987 Euthanasia +20988 Adoption +20989 Transfer +20990 Return_to_owner +20991 Euthanasia +20992 Adoption +20993 Euthanasia +20994 Transfer +20995 Transfer +20996 Transfer +20997 Adoption +20998 Transfer +20999 Adoption +21000 Adoption +21001 Return_to_owner +21002 Transfer +21003 Transfer +21004 Adoption +21005 Adoption +21006 Transfer +21007 Adoption +21008 Transfer +21009 Transfer +21010 Adoption +21011 Transfer +21012 Transfer +21013 Adoption +21014 Transfer +21015 Adoption +21016 Return_to_owner +21017 Transfer +21018 Adoption +21019 Transfer +21020 Adoption +21021 Adoption +21022 Adoption +21023 Transfer +21024 Adoption +21025 Transfer +21026 Transfer +21027 Euthanasia +21028 Return_to_owner +21029 Adoption +21030 Adoption +21031 Adoption +21032 Adoption +21033 Transfer +21034 Adoption +21035 Transfer +21036 Adoption +21037 Adoption +21038 Return_to_owner +21039 Died +21040 Adoption +21041 Adoption +21042 Adoption +21043 Adoption +21044 Adoption +21045 Return_to_owner +21046 Adoption +21047 Adoption +21048 Transfer +21049 Adoption +21050 Transfer +21051 Transfer +21052 Return_to_owner +21053 Return_to_owner +21054 Adoption +21055 Transfer +21056 Adoption +21057 Transfer +21058 Transfer +21059 Adoption +21060 Euthanasia +21061 Adoption +21062 Return_to_owner +21063 Return_to_owner +21064 Transfer +21065 Adoption +21066 Transfer +21067 Transfer +21068 Adoption +21069 Adoption +21070 Transfer +21071 Return_to_owner +21072 Adoption +21073 Adoption +21074 Adoption +21075 Adoption +21076 Transfer +21077 Transfer +21078 Return_to_owner +21079 Transfer +21080 Euthanasia +21081 Return_to_owner +21082 Adoption +21083 Transfer +21084 Transfer +21085 Adoption +21086 Transfer +21087 Transfer +21088 Return_to_owner +21089 Adoption +21090 Transfer +21091 Transfer +21092 Return_to_owner +21093 Adoption +21094 Transfer +21095 Return_to_owner +21096 Transfer +21097 Transfer +21098 Transfer +21099 Adoption +21100 Transfer +21101 Return_to_owner +21102 Transfer +21103 Adoption +21104 Transfer +21105 Adoption +21106 Transfer +21107 Transfer +21108 Transfer +21109 Return_to_owner +21110 Return_to_owner +21111 Transfer +21112 Transfer +21113 Adoption +21114 Adoption +21115 Transfer +21116 Return_to_owner +21117 Euthanasia +21118 Adoption +21119 Adoption +21120 Adoption +21121 Adoption +21122 Adoption +21123 Transfer +21124 Transfer +21125 Adoption +21126 Return_to_owner +21127 Adoption +21128 Transfer +21129 Transfer +21130 Transfer +21131 Return_to_owner +21132 Adoption +21133 Adoption +21134 Return_to_owner +21135 Adoption +21136 Return_to_owner +21137 Adoption +21138 Adoption +21139 Transfer +21140 Adoption +21141 Adoption +21142 Return_to_owner +21143 Return_to_owner +21144 Adoption +21145 Adoption +21146 Transfer +21147 Transfer +21148 Adoption +21149 Adoption +21150 Adoption +21151 Adoption +21152 Return_to_owner +21153 Euthanasia +21154 Transfer +21155 Adoption +21156 Adoption +21157 Adoption +21158 Transfer +21159 Transfer +21160 Return_to_owner +21161 Return_to_owner +21162 Transfer +21163 Adoption +21164 Return_to_owner +21165 Return_to_owner +21166 Transfer +21167 Adoption +21168 Transfer +21169 Adoption +21170 Adoption +21171 Transfer +21172 Return_to_owner +21173 Return_to_owner +21174 Adoption +21175 Transfer +21176 Adoption +21177 Adoption +21178 Return_to_owner +21179 Adoption +21180 Adoption +21181 Adoption +21182 Transfer +21183 Adoption +21184 Transfer +21185 Adoption +21186 Transfer +21187 Transfer +21188 Adoption +21189 Transfer +21190 Adoption +21191 Transfer +21192 Adoption +21193 Transfer +21194 Transfer +21195 Adoption +21196 Return_to_owner +21197 Transfer +21198 Return_to_owner +21199 Transfer +21200 Adoption +21201 Adoption +21202 Transfer +21203 Died +21204 Return_to_owner +21205 Transfer +21206 Adoption +21207 Adoption +21208 Adoption +21209 Transfer +21210 Adoption +21211 Transfer +21212 Return_to_owner +21213 Adoption +21214 Transfer +21215 Return_to_owner +21216 Adoption +21217 Transfer +21218 Adoption +21219 Return_to_owner +21220 Adoption +21221 Transfer +21222 Return_to_owner +21223 Transfer +21224 Transfer +21225 Adoption +21226 Euthanasia +21227 Adoption +21228 Transfer +21229 Adoption +21230 Adoption +21231 Adoption +21232 Transfer +21233 Adoption +21234 Adoption +21235 Adoption +21236 Adoption +21237 Transfer +21238 Transfer +21239 Adoption +21240 Adoption +21241 Adoption +21242 Adoption +21243 Return_to_owner +21244 Adoption +21245 Adoption +21246 Adoption +21247 Adoption +21248 Adoption +21249 Transfer +21250 Transfer +21251 Euthanasia +21252 Transfer +21253 Adoption +21254 Euthanasia +21255 Return_to_owner +21256 Transfer +21257 Transfer +21258 Adoption +21259 Transfer +21260 Transfer +21261 Return_to_owner +21262 Transfer +21263 Transfer +21264 Adoption +21265 Return_to_owner +21266 Return_to_owner +21267 Transfer +21268 Adoption +21269 Adoption +21270 Return_to_owner +21271 Return_to_owner +21272 Transfer +21273 Adoption +21274 Return_to_owner +21275 Adoption +21276 Transfer +21277 Adoption +21278 Return_to_owner +21279 Transfer +21280 Return_to_owner +21281 Adoption +21282 Transfer +21283 Adoption +21284 Adoption +21285 Adoption +21286 Transfer +21287 Adoption +21288 Transfer +21289 Return_to_owner +21290 Transfer +21291 Return_to_owner +21292 Adoption +21293 Return_to_owner +21294 Return_to_owner +21295 Transfer +21296 Transfer +21297 Return_to_owner +21298 Adoption +21299 Transfer +21300 Adoption +21301 Transfer +21302 Transfer +21303 Transfer +21304 Adoption +21305 Return_to_owner +21306 Adoption +21307 Adoption +21308 Adoption +21309 Transfer +21310 Transfer +21311 Adoption +21312 Return_to_owner +21313 Transfer +21314 Adoption +21315 Return_to_owner +21316 Transfer +21317 Transfer +21318 Adoption +21319 Transfer +21320 Return_to_owner +21321 Return_to_owner +21322 Return_to_owner +21323 Adoption +21324 Transfer +21325 Transfer +21326 Adoption +21327 Transfer +21328 Euthanasia +21329 Transfer +21330 Return_to_owner +21331 Euthanasia +21332 Euthanasia +21333 Return_to_owner +21334 Adoption +21335 Adoption +21336 Transfer +21337 Adoption +21338 Return_to_owner +21339 Adoption +21340 Adoption +21341 Transfer +21342 Euthanasia +21343 Transfer +21344 Adoption +21345 Adoption +21346 Euthanasia +21347 Return_to_owner +21348 Adoption +21349 Adoption +21350 Transfer +21351 Return_to_owner +21352 Return_to_owner +21353 Transfer +21354 Adoption +21355 Return_to_owner +21356 Adoption +21357 Euthanasia +21358 Adoption +21359 Adoption +21360 Transfer +21361 Adoption +21362 Adoption +21363 Transfer +21364 Transfer +21365 Adoption +21366 Adoption +21367 Return_to_owner +21368 Return_to_owner +21369 Transfer +21370 Return_to_owner +21371 Transfer +21372 Adoption +21373 Transfer +21374 Return_to_owner +21375 Euthanasia +21376 Transfer +21377 Adoption +21378 Return_to_owner +21379 Adoption +21380 Transfer +21381 Transfer +21382 Adoption +21383 Adoption +21384 Adoption +21385 Euthanasia +21386 Return_to_owner +21387 Adoption +21388 Adoption +21389 Euthanasia +21390 Adoption +21391 Adoption +21392 Adoption +21393 Transfer +21394 Transfer +21395 Return_to_owner +21396 Transfer +21397 Return_to_owner +21398 Adoption +21399 Transfer +21400 Transfer +21401 Adoption +21402 Transfer +21403 Adoption +21404 Transfer +21405 Adoption +21406 Return_to_owner +21407 Adoption +21408 Return_to_owner +21409 Transfer +21410 Return_to_owner +21411 Adoption +21412 Return_to_owner +21413 Return_to_owner +21414 Transfer +21415 Adoption +21416 Adoption +21417 Transfer +21418 Adoption +21419 Transfer +21420 Transfer +21421 Adoption +21422 Adoption +21423 Euthanasia +21424 Adoption +21425 Adoption +21426 Euthanasia +21427 Return_to_owner +21428 Return_to_owner +21429 Transfer +21430 Adoption +21431 Transfer +21432 Transfer +21433 Transfer +21434 Adoption +21435 Transfer +21436 Transfer +21437 Adoption +21438 Euthanasia +21439 Adoption +21440 Return_to_owner +21441 Transfer +21442 Transfer +21443 Adoption +21444 Adoption +21445 Transfer +21446 Adoption +21447 Adoption +21448 Adoption +21449 Adoption +21450 Adoption +21451 Adoption +21452 Adoption +21453 Adoption +21454 Adoption +21455 Transfer +21456 Adoption +21457 Transfer +21458 Transfer +21459 Transfer +21460 Adoption +21461 Return_to_owner +21462 Transfer +21463 Return_to_owner +21464 Adoption +21465 Adoption +21466 Transfer +21467 Adoption +21468 Return_to_owner +21469 Transfer +21470 Euthanasia +21471 Adoption +21472 Adoption +21473 Return_to_owner +21474 Adoption +21475 Adoption +21476 Return_to_owner +21477 Transfer +21478 Adoption +21479 Return_to_owner +21480 Transfer +21481 Adoption +21482 Adoption +21483 Return_to_owner +21484 Adoption +21485 Return_to_owner +21486 Return_to_owner +21487 Transfer +21488 Adoption +21489 Transfer +21490 Adoption +21491 Return_to_owner +21492 Transfer +21493 Euthanasia +21494 Adoption +21495 Transfer +21496 Adoption +21497 Adoption +21498 Return_to_owner +21499 Adoption +21500 Euthanasia +21501 Transfer +21502 Transfer +21503 Adoption +21504 Transfer +21505 Adoption +21506 Adoption +21507 Adoption +21508 Adoption +21509 Adoption +21510 Adoption +21511 Transfer +21512 Adoption +21513 Transfer +21514 Adoption +21515 Transfer +21516 Adoption +21517 Adoption +21518 Adoption +21519 Transfer +21520 Adoption +21521 Transfer +21522 Adoption +21523 Transfer +21524 Adoption +21525 Adoption +21526 Transfer +21527 Transfer +21528 Return_to_owner +21529 Adoption +21530 Return_to_owner +21531 Adoption +21532 Transfer +21533 Transfer +21534 Transfer +21535 Return_to_owner +21536 Transfer +21537 Return_to_owner +21538 Euthanasia +21539 Transfer +21540 Adoption +21541 Transfer +21542 Transfer +21543 Adoption +21544 Return_to_owner +21545 Adoption +21546 Return_to_owner +21547 Adoption +21548 Transfer +21549 Adoption +21550 Adoption +21551 Adoption +21552 Adoption +21553 Return_to_owner +21554 Euthanasia +21555 Transfer +21556 Died +21557 Adoption +21558 Transfer +21559 Transfer +21560 Adoption +21561 Transfer +21562 Return_to_owner +21563 Return_to_owner +21564 Adoption +21565 Return_to_owner +21566 Adoption +21567 Return_to_owner +21568 Euthanasia +21569 Adoption +21570 Euthanasia +21571 Adoption +21572 Adoption +21573 Return_to_owner +21574 Transfer +21575 Adoption +21576 Return_to_owner +21577 Adoption +21578 Transfer +21579 Transfer +21580 Adoption +21581 Adoption +21582 Transfer +21583 Adoption +21584 Transfer +21585 Transfer +21586 Adoption +21587 Adoption +21588 Transfer +21589 Adoption +21590 Return_to_owner +21591 Adoption +21592 Transfer +21593 Transfer +21594 Adoption +21595 Adoption +21596 Transfer +21597 Transfer +21598 Transfer +21599 Adoption +21600 Transfer +21601 Adoption +21602 Transfer +21603 Return_to_owner +21604 Adoption +21605 Euthanasia +21606 Transfer +21607 Transfer +21608 Euthanasia +21609 Transfer +21610 Transfer +21611 Transfer +21612 Adoption +21613 Transfer +21614 Adoption +21615 Transfer +21616 Adoption +21617 Return_to_owner +21618 Adoption +21619 Adoption +21620 Adoption +21621 Adoption +21622 Adoption +21623 Transfer +21624 Adoption +21625 Adoption +21626 Adoption +21627 Transfer +21628 Return_to_owner +21629 Adoption +21630 Adoption +21631 Transfer +21632 Transfer +21633 Transfer +21634 Return_to_owner +21635 Died +21636 Transfer +21637 Transfer +21638 Transfer +21639 Transfer +21640 Adoption +21641 Transfer +21642 Transfer +21643 Transfer +21644 Adoption +21645 Return_to_owner +21646 Transfer +21647 Transfer +21648 Return_to_owner +21649 Return_to_owner +21650 Transfer +21651 Adoption +21652 Adoption +21653 Return_to_owner +21654 Return_to_owner +21655 Adoption +21656 Adoption +21657 Euthanasia +21658 Transfer +21659 Return_to_owner +21660 Adoption +21661 Transfer +21662 Transfer +21663 Euthanasia +21664 Transfer +21665 Transfer +21666 Transfer +21667 Transfer +21668 Adoption +21669 Return_to_owner +21670 Adoption +21671 Return_to_owner +21672 Transfer +21673 Return_to_owner +21674 Return_to_owner +21675 Transfer +21676 Transfer +21677 Adoption +21678 Adoption +21679 Adoption +21680 Adoption +21681 Adoption +21682 Transfer +21683 Return_to_owner +21684 Adoption +21685 Adoption +21686 Adoption +21687 Transfer +21688 Return_to_owner +21689 Adoption +21690 Return_to_owner +21691 Transfer +21692 Adoption +21693 Euthanasia +21694 Transfer +21695 Adoption +21696 Return_to_owner +21697 Return_to_owner +21698 Adoption +21699 Return_to_owner +21700 Transfer +21701 Adoption +21702 Transfer +21703 Adoption +21704 Adoption +21705 Transfer +21706 Transfer +21707 Adoption +21708 Transfer +21709 Adoption +21710 Return_to_owner +21711 Adoption +21712 Transfer +21713 Adoption +21714 Return_to_owner +21715 Adoption +21716 Transfer +21717 Return_to_owner +21718 Adoption +21719 Adoption +21720 Adoption +21721 Transfer +21722 Adoption +21723 Adoption +21724 Adoption +21725 Adoption +21726 Adoption +21727 Adoption +21728 Return_to_owner +21729 Adoption +21730 Transfer +21731 Transfer +21732 Transfer +21733 Adoption +21734 Euthanasia +21735 Transfer +21736 Transfer +21737 Adoption +21738 Adoption +21739 Transfer +21740 Adoption +21741 Transfer +21742 Adoption +21743 Transfer +21744 Adoption +21745 Adoption +21746 Adoption +21747 Adoption +21748 Return_to_owner +21749 Euthanasia +21750 Adoption +21751 Adoption +21752 Adoption +21753 Return_to_owner +21754 Adoption +21755 Adoption +21756 Adoption +21757 Adoption +21758 Euthanasia +21759 Transfer +21760 Transfer +21761 Transfer +21762 Transfer +21763 Adoption +21764 Adoption +21765 Transfer +21766 Return_to_owner +21767 Transfer +21768 Adoption +21769 Transfer +21770 Adoption +21771 Transfer +21772 Transfer +21773 Adoption +21774 Transfer +21775 Transfer +21776 Return_to_owner +21777 Return_to_owner +21778 Adoption +21779 Adoption +21780 Adoption +21781 Return_to_owner +21782 Return_to_owner +21783 Died +21784 Transfer +21785 Transfer +21786 Transfer +21787 Adoption +21788 Adoption +21789 Transfer +21790 Adoption +21791 Return_to_owner +21792 Transfer +21793 Transfer +21794 Adoption +21795 Transfer +21796 Adoption +21797 Adoption +21798 Return_to_owner +21799 Return_to_owner +21800 Adoption +21801 Return_to_owner +21802 Adoption +21803 Transfer +21804 Adoption +21805 Return_to_owner +21806 Return_to_owner +21807 Return_to_owner +21808 Adoption +21809 Adoption +21810 Return_to_owner +21811 Transfer +21812 Adoption +21813 Return_to_owner +21814 Adoption +21815 Transfer +21816 Transfer +21817 Transfer +21818 Adoption +21819 Transfer +21820 Return_to_owner +21821 Adoption +21822 Adoption +21823 Return_to_owner +21824 Transfer +21825 Adoption +21826 Transfer +21827 Died +21828 Return_to_owner +21829 Adoption +21830 Return_to_owner +21831 Return_to_owner +21832 Euthanasia +21833 Transfer +21834 Adoption +21835 Transfer +21836 Adoption +21837 Adoption +21838 Transfer +21839 Adoption +21840 Transfer +21841 Transfer +21842 Adoption +21843 Adoption +21844 Transfer +21845 Return_to_owner +21846 Return_to_owner +21847 Adoption +21848 Adoption +21849 Transfer +21850 Adoption +21851 Transfer +21852 Return_to_owner +21853 Adoption +21854 Adoption +21855 Return_to_owner +21856 Transfer +21857 Return_to_owner +21858 Adoption +21859 Transfer +21860 Adoption +21861 Euthanasia +21862 Transfer +21863 Adoption +21864 Return_to_owner +21865 Adoption +21866 Adoption +21867 Return_to_owner +21868 Transfer +21869 Adoption +21870 Transfer +21871 Adoption +21872 Transfer +21873 Transfer +21874 Return_to_owner +21875 Transfer +21876 Return_to_owner +21877 Adoption +21878 Transfer +21879 Adoption +21880 Transfer +21881 Transfer +21882 Adoption +21883 Transfer +21884 Adoption +21885 Euthanasia +21886 Return_to_owner +21887 Adoption +21888 Adoption +21889 Return_to_owner +21890 Transfer +21891 Transfer +21892 Adoption +21893 Euthanasia +21894 Return_to_owner +21895 Adoption +21896 Adoption +21897 Transfer +21898 Transfer +21899 Adoption +21900 Transfer +21901 Adoption +21902 Transfer +21903 Adoption +21904 Return_to_owner +21905 Transfer +21906 Transfer +21907 Transfer +21908 Transfer +21909 Adoption +21910 Return_to_owner +21911 Euthanasia +21912 Transfer +21913 Return_to_owner +21914 Adoption +21915 Transfer +21916 Adoption +21917 Transfer +21918 Adoption +21919 Transfer +21920 Return_to_owner +21921 Transfer +21922 Euthanasia +21923 Adoption +21924 Transfer +21925 Transfer +21926 Transfer +21927 Return_to_owner +21928 Adoption +21929 Transfer +21930 Transfer +21931 Transfer +21932 Return_to_owner +21933 Adoption +21934 Transfer +21935 Adoption +21936 Return_to_owner +21937 Adoption +21938 Transfer +21939 Adoption +21940 Adoption +21941 Transfer +21942 Transfer +21943 Return_to_owner +21944 Adoption +21945 Return_to_owner +21946 Return_to_owner +21947 Adoption +21948 Transfer +21949 Transfer +21950 Transfer +21951 Adoption +21952 Adoption +21953 Adoption +21954 Transfer +21955 Transfer +21956 Adoption +21957 Adoption +21958 Transfer +21959 Euthanasia +21960 Return_to_owner +21961 Return_to_owner +21962 Adoption +21963 Adoption +21964 Adoption +21965 Euthanasia +21966 Return_to_owner +21967 Return_to_owner +21968 Transfer +21969 Return_to_owner +21970 Adoption +21971 Transfer +21972 Transfer +21973 Adoption +21974 Adoption +21975 Transfer +21976 Transfer +21977 Adoption +21978 Transfer +21979 Adoption +21980 Transfer +21981 Transfer +21982 Adoption +21983 Adoption +21984 Adoption +21985 Adoption +21986 Adoption +21987 Adoption +21988 Transfer +21989 Transfer +21990 Transfer +21991 Adoption +21992 Adoption +21993 Transfer +21994 Adoption +21995 Euthanasia +21996 Euthanasia +21997 Return_to_owner +21998 Adoption +21999 Adoption +22000 Adoption +22001 Adoption +22002 Adoption +22003 Adoption +22004 Adoption +22005 Transfer +22006 Transfer +22007 Return_to_owner +22008 Adoption +22009 Adoption +22010 Adoption +22011 Return_to_owner +22012 Transfer +22013 Return_to_owner +22014 Adoption +22015 Transfer +22016 Transfer +22017 Adoption +22018 Return_to_owner +22019 Transfer +22020 Transfer +22021 Transfer +22022 Transfer +22023 Adoption +22024 Transfer +22025 Adoption +22026 Transfer +22027 Transfer +22028 Adoption +22029 Return_to_owner +22030 Adoption +22031 Adoption +22032 Transfer +22033 Adoption +22034 Transfer +22035 Adoption +22036 Transfer +22037 Transfer +22038 Adoption +22039 Return_to_owner +22040 Adoption +22041 Transfer +22042 Adoption +22043 Transfer +22044 Return_to_owner +22045 Euthanasia +22046 Transfer +22047 Adoption +22048 Transfer +22049 Transfer +22050 Transfer +22051 Adoption +22052 Transfer +22053 Adoption +22054 Transfer +22055 Adoption +22056 Euthanasia +22057 Transfer +22058 Return_to_owner +22059 Transfer +22060 Transfer +22061 Transfer +22062 Adoption +22063 Euthanasia +22064 Transfer +22065 Return_to_owner +22066 Euthanasia +22067 Return_to_owner +22068 Transfer +22069 Adoption +22070 Euthanasia +22071 Adoption +22072 Transfer +22073 Transfer +22074 Transfer +22075 Adoption +22076 Adoption +22077 Adoption +22078 Adoption +22079 Return_to_owner +22080 Transfer +22081 Transfer +22082 Adoption +22083 Transfer +22084 Return_to_owner +22085 Transfer +22086 Adoption +22087 Return_to_owner +22088 Adoption +22089 Adoption +22090 Adoption +22091 Adoption +22092 Return_to_owner +22093 Transfer +22094 Adoption +22095 Adoption +22096 Adoption +22097 Transfer +22098 Adoption +22099 Euthanasia +22100 Transfer +22101 Transfer +22102 Adoption +22103 Transfer +22104 Adoption +22105 Return_to_owner +22106 Return_to_owner +22107 Transfer +22108 Return_to_owner +22109 Adoption +22110 Adoption +22111 Transfer +22112 Transfer +22113 Transfer +22114 Transfer +22115 Adoption +22116 Adoption +22117 Adoption +22118 Transfer +22119 Return_to_owner +22120 Adoption +22121 Adoption +22122 Transfer +22123 Transfer +22124 Adoption +22125 Transfer +22126 Transfer +22127 Transfer +22128 Transfer +22129 Transfer +22130 Return_to_owner +22131 Return_to_owner +22132 Adoption +22133 Adoption +22134 Adoption +22135 Transfer +22136 Adoption +22137 Transfer +22138 Adoption +22139 Return_to_owner +22140 Transfer +22141 Transfer +22142 Transfer +22143 Return_to_owner +22144 Transfer +22145 Adoption +22146 Return_to_owner +22147 Transfer +22148 Transfer +22149 Adoption +22150 Adoption +22151 Adoption +22152 Adoption +22153 Euthanasia +22154 Adoption +22155 Transfer +22156 Adoption +22157 Adoption +22158 Adoption +22159 Transfer +22160 Transfer +22161 Adoption +22162 Adoption +22163 Transfer +22164 Transfer +22165 Adoption +22166 Return_to_owner +22167 Adoption +22168 Transfer +22169 Transfer +22170 Adoption +22171 Transfer +22172 Adoption +22173 Adoption +22174 Return_to_owner +22175 Transfer +22176 Transfer +22177 Adoption +22178 Return_to_owner +22179 Transfer +22180 Adoption +22181 Adoption +22182 Transfer +22183 Transfer +22184 Transfer +22185 Adoption +22186 Adoption +22187 Transfer +22188 Adoption +22189 Transfer +22190 Transfer +22191 Return_to_owner +22192 Adoption +22193 Adoption +22194 Euthanasia +22195 Transfer +22196 Transfer +22197 Transfer +22198 Adoption +22199 Transfer +22200 Return_to_owner +22201 Transfer +22202 Transfer +22203 Transfer +22204 Transfer +22205 Adoption +22206 Adoption +22207 Transfer +22208 Transfer +22209 Return_to_owner +22210 Transfer +22211 Transfer +22212 Adoption +22213 Transfer +22214 Transfer +22215 Transfer +22216 Transfer +22217 Transfer +22218 Adoption +22219 Transfer +22220 Return_to_owner +22221 Adoption +22222 Return_to_owner +22223 Euthanasia +22224 Adoption +22225 Adoption +22226 Adoption +22227 Transfer +22228 Adoption +22229 Transfer +22230 Euthanasia +22231 Transfer +22232 Return_to_owner +22233 Return_to_owner +22234 Return_to_owner +22235 Transfer +22236 Adoption +22237 Adoption +22238 Return_to_owner +22239 Adoption +22240 Adoption +22241 Transfer +22242 Adoption +22243 Adoption +22244 Adoption +22245 Adoption +22246 Adoption +22247 Adoption +22248 Euthanasia +22249 Adoption +22250 Euthanasia +22251 Return_to_owner +22252 Return_to_owner +22253 Transfer +22254 Transfer +22255 Euthanasia +22256 Transfer +22257 Transfer +22258 Adoption +22259 Transfer +22260 Return_to_owner +22261 Transfer +22262 Transfer +22263 Return_to_owner +22264 Adoption +22265 Return_to_owner +22266 Transfer +22267 Adoption +22268 Return_to_owner +22269 Adoption +22270 Adoption +22271 Transfer +22272 Adoption +22273 Adoption +22274 Transfer +22275 Adoption +22276 Adoption +22277 Return_to_owner +22278 Return_to_owner +22279 Transfer +22280 Adoption +22281 Return_to_owner +22282 Transfer +22283 Euthanasia +22284 Euthanasia +22285 Adoption +22286 Return_to_owner +22287 Transfer +22288 Return_to_owner +22289 Transfer +22290 Adoption +22291 Transfer +22292 Adoption +22293 Return_to_owner +22294 Transfer +22295 Adoption +22296 Transfer +22297 Transfer +22298 Euthanasia +22299 Adoption +22300 Transfer +22301 Died +22302 Transfer +22303 Transfer +22304 Adoption +22305 Transfer +22306 Adoption +22307 Transfer +22308 Adoption +22309 Adoption +22310 Adoption +22311 Transfer +22312 Transfer +22313 Transfer +22314 Return_to_owner +22315 Adoption +22316 Transfer +22317 Return_to_owner +22318 Euthanasia +22319 Adoption +22320 Transfer +22321 Adoption +22322 Return_to_owner +22323 Transfer +22324 Transfer +22325 Adoption +22326 Adoption +22327 Return_to_owner +22328 Adoption +22329 Transfer +22330 Return_to_owner +22331 Euthanasia +22332 Adoption +22333 Transfer +22334 Adoption +22335 Return_to_owner +22336 Euthanasia +22337 Adoption +22338 Adoption +22339 Transfer +22340 Transfer +22341 Transfer +22342 Return_to_owner +22343 Transfer +22344 Return_to_owner +22345 Adoption +22346 Transfer +22347 Transfer +22348 Return_to_owner +22349 Transfer +22350 Transfer +22351 Transfer +22352 Adoption +22353 Transfer +22354 Adoption +22355 Transfer +22356 Transfer +22357 Adoption +22358 Return_to_owner +22359 Transfer +22360 Return_to_owner +22361 Transfer +22362 Transfer +22363 Transfer +22364 Transfer +22365 Transfer +22366 Return_to_owner +22367 Return_to_owner +22368 Transfer +22369 Transfer +22370 Adoption +22371 Adoption +22372 Euthanasia +22373 Adoption +22374 Transfer +22375 Adoption +22376 Adoption +22377 Transfer +22378 Adoption +22379 Adoption +22380 Transfer +22381 Transfer +22382 Transfer +22383 Transfer +22384 Adoption +22385 Transfer +22386 Return_to_owner +22387 Adoption +22388 Return_to_owner +22389 Adoption +22390 Adoption +22391 Transfer +22392 Return_to_owner +22393 Transfer +22394 Transfer +22395 Adoption +22396 Return_to_owner +22397 Return_to_owner +22398 Adoption +22399 Transfer +22400 Adoption +22401 Adoption +22402 Transfer +22403 Transfer +22404 Adoption +22405 Adoption +22406 Transfer +22407 Return_to_owner +22408 Adoption +22409 Adoption +22410 Transfer +22411 Adoption +22412 Adoption +22413 Adoption +22414 Transfer +22415 Transfer +22416 Return_to_owner +22417 Euthanasia +22418 Transfer +22419 Return_to_owner +22420 Adoption +22421 Adoption +22422 Adoption +22423 Adoption +22424 Adoption +22425 Transfer +22426 Return_to_owner +22427 Return_to_owner +22428 Adoption +22429 Transfer +22430 Return_to_owner +22431 Return_to_owner +22432 Transfer +22433 Transfer +22434 Adoption +22435 Transfer +22436 Transfer +22437 Euthanasia +22438 Adoption +22439 Adoption +22440 Adoption +22441 Adoption +22442 Return_to_owner +22443 Return_to_owner +22444 Adoption +22445 Transfer +22446 Euthanasia +22447 Transfer +22448 Transfer +22449 Transfer +22450 Transfer +22451 Return_to_owner +22452 Adoption +22453 Adoption +22454 Adoption +22455 Euthanasia +22456 Transfer +22457 Return_to_owner +22458 Transfer +22459 Euthanasia +22460 Transfer +22461 Transfer +22462 Adoption +22463 Transfer +22464 Adoption +22465 Transfer +22466 Adoption +22467 Adoption +22468 Adoption +22469 Transfer +22470 Transfer +22471 Transfer +22472 Transfer +22473 Adoption +22474 Euthanasia +22475 Transfer +22476 Adoption +22477 Transfer +22478 Return_to_owner +22479 Transfer +22480 Transfer +22481 Adoption +22482 Return_to_owner +22483 Adoption +22484 Adoption +22485 Adoption +22486 Adoption +22487 Transfer +22488 Transfer +22489 Transfer +22490 Adoption +22491 Adoption +22492 Adoption +22493 Transfer +22494 Return_to_owner +22495 Return_to_owner +22496 Return_to_owner +22497 Transfer +22498 Adoption +22499 Return_to_owner +22500 Adoption +22501 Adoption +22502 Adoption +22503 Transfer +22504 Adoption +22505 Transfer +22506 Euthanasia +22507 Transfer +22508 Adoption +22509 Transfer +22510 Transfer +22511 Return_to_owner +22512 Return_to_owner +22513 Euthanasia +22514 Transfer +22515 Transfer +22516 Transfer +22517 Adoption +22518 Adoption +22519 Transfer +22520 Transfer +22521 Return_to_owner +22522 Adoption +22523 Adoption +22524 Transfer +22525 Transfer +22526 Transfer +22527 Transfer +22528 Transfer +22529 Adoption +22530 Return_to_owner +22531 Adoption +22532 Adoption +22533 Transfer +22534 Adoption +22535 Adoption +22536 Died +22537 Return_to_owner +22538 Transfer +22539 Adoption +22540 Adoption +22541 Adoption +22542 Transfer +22543 Transfer +22544 Adoption +22545 Adoption +22546 Adoption +22547 Adoption +22548 Adoption +22549 Transfer +22550 Euthanasia +22551 Transfer +22552 Transfer +22553 Euthanasia +22554 Adoption +22555 Return_to_owner +22556 Adoption +22557 Transfer +22558 Transfer +22559 Transfer +22560 Transfer +22561 Transfer +22562 Return_to_owner +22563 Transfer +22564 Euthanasia +22565 Adoption +22566 Euthanasia +22567 Adoption +22568 Return_to_owner +22569 Adoption +22570 Adoption +22571 Adoption +22572 Return_to_owner +22573 Transfer +22574 Transfer +22575 Adoption +22576 Adoption +22577 Return_to_owner +22578 Transfer +22579 Return_to_owner +22580 Return_to_owner +22581 Euthanasia +22582 Adoption +22583 Adoption +22584 Return_to_owner +22585 Adoption +22586 Transfer +22587 Transfer +22588 Return_to_owner +22589 Return_to_owner +22590 Adoption +22591 Adoption +22592 Adoption +22593 Return_to_owner +22594 Adoption +22595 Adoption +22596 Transfer +22597 Transfer +22598 Adoption +22599 Transfer +22600 Adoption +22601 Adoption +22602 Adoption +22603 Transfer +22604 Adoption +22605 Return_to_owner +22606 Transfer +22607 Transfer +22608 Adoption +22609 Transfer +22610 Adoption +22611 Adoption +22612 Adoption +22613 Return_to_owner +22614 Transfer +22615 Transfer +22616 Adoption +22617 Transfer +22618 Transfer +22619 Transfer +22620 Transfer +22621 Adoption +22622 Transfer +22623 Transfer +22624 Transfer +22625 Transfer +22626 Return_to_owner +22627 Return_to_owner +22628 Transfer +22629 Transfer +22630 Adoption +22631 Adoption +22632 Adoption +22633 Adoption +22634 Transfer +22635 Euthanasia +22636 Adoption +22637 Transfer +22638 Transfer +22639 Transfer +22640 Transfer +22641 Adoption +22642 Return_to_owner +22643 Euthanasia +22644 Adoption +22645 Return_to_owner +22646 Return_to_owner +22647 Transfer +22648 Transfer +22649 Adoption +22650 Transfer +22651 Euthanasia +22652 Transfer +22653 Adoption +22654 Transfer +22655 Adoption +22656 Adoption +22657 Adoption +22658 Adoption +22659 Transfer +22660 Transfer +22661 Euthanasia +22662 Adoption +22663 Adoption +22664 Died +22665 Adoption +22666 Return_to_owner +22667 Return_to_owner +22668 Adoption +22669 Adoption +22670 Adoption +22671 Adoption +22672 Return_to_owner +22673 Euthanasia +22674 Transfer +22675 Adoption +22676 Adoption +22677 Transfer +22678 Transfer +22679 Transfer +22680 Adoption +22681 Return_to_owner +22682 Return_to_owner +22683 Transfer +22684 Return_to_owner +22685 Adoption +22686 Adoption +22687 Transfer +22688 Transfer +22689 Return_to_owner +22690 Transfer +22691 Adoption +22692 Return_to_owner +22693 Adoption +22694 Return_to_owner +22695 Transfer +22696 Transfer +22697 Return_to_owner +22698 Transfer +22699 Return_to_owner +22700 Adoption +22701 Return_to_owner +22702 Transfer +22703 Transfer +22704 Adoption +22705 Adoption +22706 Return_to_owner +22707 Adoption +22708 Adoption +22709 Adoption +22710 Transfer +22711 Return_to_owner +22712 Adoption +22713 Transfer +22714 Return_to_owner +22715 Transfer +22716 Transfer +22717 Adoption +22718 Adoption +22719 Adoption +22720 Transfer +22721 Transfer +22722 Adoption +22723 Return_to_owner +22724 Transfer +22725 Euthanasia +22726 Adoption +22727 Transfer +22728 Adoption +22729 Transfer +22730 Return_to_owner +22731 Euthanasia +22732 Adoption +22733 Transfer +22734 Transfer +22735 Adoption +22736 Transfer +22737 Transfer +22738 Return_to_owner +22739 Adoption +22740 Transfer +22741 Adoption +22742 Return_to_owner +22743 Transfer +22744 Adoption +22745 Adoption +22746 Adoption +22747 Euthanasia +22748 Transfer +22749 Euthanasia +22750 Transfer +22751 Adoption +22752 Adoption +22753 Transfer +22754 Euthanasia +22755 Adoption +22756 Transfer +22757 Adoption +22758 Return_to_owner +22759 Died +22760 Return_to_owner +22761 Transfer +22762 Adoption +22763 Adoption +22764 Return_to_owner +22765 Transfer +22766 Adoption +22767 Adoption +22768 Adoption +22769 Transfer +22770 Transfer +22771 Adoption +22772 Return_to_owner +22773 Return_to_owner +22774 Transfer +22775 Transfer +22776 Adoption +22777 Return_to_owner +22778 Return_to_owner +22779 Adoption +22780 Died +22781 Adoption +22782 Adoption +22783 Transfer +22784 Transfer +22785 Return_to_owner +22786 Adoption +22787 Adoption +22788 Adoption +22789 Adoption +22790 Adoption +22791 Adoption +22792 Adoption +22793 Transfer +22794 Euthanasia +22795 Return_to_owner +22796 Adoption +22797 Adoption +22798 Adoption +22799 Adoption +22800 Return_to_owner +22801 Transfer +22802 Return_to_owner +22803 Transfer +22804 Return_to_owner +22805 Adoption +22806 Euthanasia +22807 Transfer +22808 Return_to_owner +22809 Transfer +22810 Euthanasia +22811 Return_to_owner +22812 Adoption +22813 Return_to_owner +22814 Return_to_owner +22815 Transfer +22816 Transfer +22817 Adoption +22818 Transfer +22819 Transfer +22820 Transfer +22821 Return_to_owner +22822 Return_to_owner +22823 Return_to_owner +22824 Return_to_owner +22825 Adoption +22826 Transfer +22827 Transfer +22828 Transfer +22829 Adoption +22830 Transfer +22831 Return_to_owner +22832 Transfer +22833 Adoption +22834 Transfer +22835 Adoption +22836 Transfer +22837 Transfer +22838 Adoption +22839 Return_to_owner +22840 Transfer +22841 Adoption +22842 Adoption +22843 Adoption +22844 Adoption +22845 Return_to_owner +22846 Euthanasia +22847 Transfer +22848 Adoption +22849 Return_to_owner +22850 Return_to_owner +22851 Adoption +22852 Adoption +22853 Adoption +22854 Return_to_owner +22855 Adoption +22856 Adoption +22857 Adoption +22858 Adoption +22859 Died +22860 Return_to_owner +22861 Return_to_owner +22862 Return_to_owner +22863 Transfer +22864 Adoption +22865 Transfer +22866 Adoption +22867 Transfer +22868 Transfer +22869 Return_to_owner +22870 Transfer +22871 Transfer +22872 Return_to_owner +22873 Adoption +22874 Euthanasia +22875 Adoption +22876 Transfer +22877 Adoption +22878 Return_to_owner +22879 Adoption +22880 Return_to_owner +22881 Adoption +22882 Transfer +22883 Transfer +22884 Return_to_owner +22885 Adoption +22886 Adoption +22887 Transfer +22888 Transfer +22889 Transfer +22890 Adoption +22891 Adoption +22892 Return_to_owner +22893 Adoption +22894 Return_to_owner +22895 Return_to_owner +22896 Return_to_owner +22897 Transfer +22898 Transfer +22899 Transfer +22900 Euthanasia +22901 Transfer +22902 Return_to_owner +22903 Adoption +22904 Transfer +22905 Adoption +22906 Adoption +22907 Adoption +22908 Transfer +22909 Transfer +22910 Adoption +22911 Transfer +22912 Adoption +22913 Adoption +22914 Adoption +22915 Transfer +22916 Return_to_owner +22917 Transfer +22918 Adoption +22919 Transfer +22920 Transfer +22921 Adoption +22922 Return_to_owner +22923 Adoption +22924 Transfer +22925 Adoption +22926 Transfer +22927 Euthanasia +22928 Return_to_owner +22929 Return_to_owner +22930 Euthanasia +22931 Transfer +22932 Transfer +22933 Transfer +22934 Transfer +22935 Transfer +22936 Transfer +22937 Euthanasia +22938 Transfer +22939 Return_to_owner +22940 Adoption +22941 Adoption +22942 Transfer +22943 Adoption +22944 Adoption +22945 Transfer +22946 Adoption +22947 Transfer +22948 Adoption +22949 Return_to_owner +22950 Adoption +22951 Adoption +22952 Return_to_owner +22953 Return_to_owner +22954 Adoption +22955 Adoption +22956 Adoption +22957 Euthanasia +22958 Adoption +22959 Return_to_owner +22960 Transfer +22961 Transfer +22962 Adoption +22963 Adoption +22964 Transfer +22965 Transfer +22966 Transfer +22967 Euthanasia +22968 Transfer +22969 Transfer +22970 Transfer +22971 Adoption +22972 Adoption +22973 Transfer +22974 Adoption +22975 Return_to_owner +22976 Adoption +22977 Adoption +22978 Transfer +22979 Adoption +22980 Adoption +22981 Transfer +22982 Adoption +22983 Adoption +22984 Adoption +22985 Euthanasia +22986 Return_to_owner +22987 Return_to_owner +22988 Return_to_owner +22989 Transfer +22990 Adoption +22991 Return_to_owner +22992 Transfer +22993 Transfer +22994 Transfer +22995 Adoption +22996 Transfer +22997 Return_to_owner +22998 Adoption +22999 Adoption +23000 Return_to_owner +23001 Adoption +23002 Adoption +23003 Adoption +23004 Adoption +23005 Transfer +23006 Return_to_owner +23007 Adoption +23008 Euthanasia +23009 Adoption +23010 Adoption +23011 Transfer +23012 Transfer +23013 Adoption +23014 Euthanasia +23015 Return_to_owner +23016 Adoption +23017 Transfer +23018 Adoption +23019 Adoption +23020 Adoption +23021 Adoption +23022 Transfer +23023 Return_to_owner +23024 Adoption +23025 Transfer +23026 Euthanasia +23027 Transfer +23028 Transfer +23029 Adoption +23030 Return_to_owner +23031 Transfer +23032 Adoption +23033 Return_to_owner +23034 Adoption +23035 Adoption +23036 Adoption +23037 Transfer +23038 Transfer +23039 Euthanasia +23040 Adoption +23041 Adoption +23042 Adoption +23043 Return_to_owner +23044 Transfer +23045 Adoption +23046 Return_to_owner +23047 Adoption +23048 Transfer +23049 Adoption +23050 Adoption +23051 Adoption +23052 Euthanasia +23053 Adoption +23054 Transfer +23055 Adoption +23056 Adoption +23057 Adoption +23058 Adoption +23059 Return_to_owner +23060 Transfer +23061 Transfer +23062 Euthanasia +23063 Transfer +23064 Adoption +23065 Return_to_owner +23066 Transfer +23067 Adoption +23068 Transfer +23069 Return_to_owner +23070 Euthanasia +23071 Return_to_owner +23072 Transfer +23073 Return_to_owner +23074 Return_to_owner +23075 Euthanasia +23076 Transfer +23077 Transfer +23078 Adoption +23079 Adoption +23080 Transfer +23081 Transfer +23082 Adoption +23083 Return_to_owner +23084 Adoption +23085 Adoption +23086 Adoption +23087 Adoption +23088 Return_to_owner +23089 Transfer +23090 Adoption +23091 Adoption +23092 Adoption +23093 Adoption +23094 Return_to_owner +23095 Return_to_owner +23096 Adoption +23097 Return_to_owner +23098 Transfer +23099 Adoption +23100 Adoption +23101 Return_to_owner +23102 Adoption +23103 Return_to_owner +23104 Adoption +23105 Euthanasia +23106 Transfer +23107 Transfer +23108 Adoption +23109 Adoption +23110 Transfer +23111 Adoption +23112 Euthanasia +23113 Return_to_owner +23114 Adoption +23115 Return_to_owner +23116 Return_to_owner +23117 Adoption +23118 Adoption +23119 Adoption +23120 Transfer +23121 Adoption +23122 Return_to_owner +23123 Adoption +23124 Adoption +23125 Return_to_owner +23126 Adoption +23127 Adoption +23128 Euthanasia +23129 Adoption +23130 Return_to_owner +23131 Transfer +23132 Transfer +23133 Transfer +23134 Return_to_owner +23135 Return_to_owner +23136 Return_to_owner +23137 Transfer +23138 Adoption +23139 Adoption +23140 Euthanasia +23141 Euthanasia +23142 Adoption +23143 Adoption +23144 Adoption +23145 Transfer +23146 Return_to_owner +23147 Adoption +23148 Transfer +23149 Adoption +23150 Transfer +23151 Adoption +23152 Return_to_owner +23153 Adoption +23154 Adoption +23155 Transfer +23156 Transfer +23157 Adoption +23158 Adoption +23159 Adoption +23160 Return_to_owner +23161 Transfer +23162 Return_to_owner +23163 Adoption +23164 Transfer +23165 Transfer +23166 Transfer +23167 Adoption +23168 Return_to_owner +23169 Return_to_owner +23170 Transfer +23171 Adoption +23172 Transfer +23173 Adoption +23174 Euthanasia +23175 Transfer +23176 Return_to_owner +23177 Adoption +23178 Adoption +23179 Adoption +23180 Transfer +23181 Transfer +23182 Adoption +23183 Transfer +23184 Return_to_owner +23185 Adoption +23186 Adoption +23187 Adoption +23188 Return_to_owner +23189 Adoption +23190 Adoption +23191 Adoption +23192 Adoption +23193 Return_to_owner +23194 Transfer +23195 Died +23196 Transfer +23197 Adoption +23198 Transfer +23199 Adoption +23200 Euthanasia +23201 Adoption +23202 Adoption +23203 Transfer +23204 Adoption +23205 Adoption +23206 Transfer +23207 Transfer +23208 Adoption +23209 Adoption +23210 Adoption +23211 Transfer +23212 Transfer +23213 Transfer +23214 Adoption +23215 Transfer +23216 Adoption +23217 Transfer +23218 Adoption +23219 Transfer +23220 Adoption +23221 Transfer +23222 Adoption +23223 Transfer +23224 Adoption +23225 Transfer +23226 Adoption +23227 Euthanasia +23228 Euthanasia +23229 Adoption +23230 Adoption +23231 Adoption +23232 Return_to_owner +23233 Transfer +23234 Return_to_owner +23235 Return_to_owner +23236 Adoption +23237 Return_to_owner +23238 Adoption +23239 Return_to_owner +23240 Return_to_owner +23241 Adoption +23242 Transfer +23243 Return_to_owner +23244 Return_to_owner +23245 Adoption +23246 Euthanasia +23247 Return_to_owner +23248 Return_to_owner +23249 Transfer +23250 Adoption +23251 Adoption +23252 Transfer +23253 Return_to_owner +23254 Adoption +23255 Adoption +23256 Adoption +23257 Transfer +23258 Transfer +23259 Adoption +23260 Transfer +23261 Euthanasia +23262 Adoption +23263 Transfer +23264 Return_to_owner +23265 Return_to_owner +23266 Transfer +23267 Return_to_owner +23268 Transfer +23269 Transfer +23270 Transfer +23271 Adoption +23272 Adoption +23273 Transfer +23274 Return_to_owner +23275 Adoption +23276 Adoption +23277 Transfer +23278 Transfer +23279 Transfer +23280 Return_to_owner +23281 Return_to_owner +23282 Return_to_owner +23283 Euthanasia +23284 Adoption +23285 Adoption +23286 Adoption +23287 Transfer +23288 Adoption +23289 Adoption +23290 Transfer +23291 Adoption +23292 Adoption +23293 Transfer +23294 Transfer +23295 Transfer +23296 Transfer +23297 Adoption +23298 Adoption +23299 Euthanasia +23300 Return_to_owner +23301 Euthanasia +23302 Transfer +23303 Adoption +23304 Return_to_owner +23305 Adoption +23306 Return_to_owner +23307 Adoption +23308 Adoption +23309 Adoption +23310 Transfer +23311 Euthanasia +23312 Return_to_owner +23313 Return_to_owner +23314 Adoption +23315 Adoption +23316 Transfer +23317 Adoption +23318 Adoption +23319 Adoption +23320 Adoption +23321 Adoption +23322 Return_to_owner +23323 Return_to_owner +23324 Adoption +23325 Return_to_owner +23326 Transfer +23327 Adoption +23328 Transfer +23329 Transfer +23330 Adoption +23331 Adoption +23332 Transfer +23333 Euthanasia +23334 Adoption +23335 Transfer +23336 Adoption +23337 Adoption +23338 Adoption +23339 Transfer +23340 Transfer +23341 Adoption +23342 Return_to_owner +23343 Return_to_owner +23344 Adoption +23345 Adoption +23346 Adoption +23347 Transfer +23348 Return_to_owner +23349 Adoption +23350 Transfer +23351 Transfer +23352 Adoption +23353 Adoption +23354 Adoption +23355 Transfer +23356 Adoption +23357 Return_to_owner +23358 Adoption +23359 Died +23360 Euthanasia +23361 Adoption +23362 Transfer +23363 Adoption +23364 Return_to_owner +23365 Adoption +23366 Euthanasia +23367 Transfer +23368 Adoption +23369 Adoption +23370 Adoption +23371 Return_to_owner +23372 Return_to_owner +23373 Adoption +23374 Transfer +23375 Return_to_owner +23376 Return_to_owner +23377 Adoption +23378 Adoption +23379 Euthanasia +23380 Return_to_owner +23381 Adoption +23382 Adoption +23383 Transfer +23384 Transfer +23385 Transfer +23386 Transfer +23387 Transfer +23388 Adoption +23389 Transfer +23390 Return_to_owner +23391 Return_to_owner +23392 Return_to_owner +23393 Transfer +23394 Adoption +23395 Transfer +23396 Return_to_owner +23397 Transfer +23398 Return_to_owner +23399 Adoption +23400 Adoption +23401 Adoption +23402 Adoption +23403 Adoption +23404 Transfer +23405 Transfer +23406 Transfer +23407 Adoption +23408 Return_to_owner +23409 Adoption +23410 Adoption +23411 Return_to_owner +23412 Return_to_owner +23413 Adoption +23414 Adoption +23415 Died +23416 Transfer +23417 Transfer +23418 Adoption +23419 Adoption +23420 Transfer +23421 Return_to_owner +23422 Adoption +23423 Transfer +23424 Return_to_owner +23425 Adoption +23426 Adoption +23427 Return_to_owner +23428 Transfer +23429 Adoption +23430 Return_to_owner +23431 Adoption +23432 Transfer +23433 Euthanasia +23434 Transfer +23435 Transfer +23436 Adoption +23437 Adoption +23438 Euthanasia +23439 Transfer +23440 Adoption +23441 Transfer +23442 Adoption +23443 Adoption +23444 Transfer +23445 Adoption +23446 Transfer +23447 Transfer +23448 Return_to_owner +23449 Transfer +23450 Euthanasia +23451 Adoption +23452 Return_to_owner +23453 Euthanasia +23454 Euthanasia +23455 Transfer +23456 Transfer +23457 Adoption +23458 Transfer +23459 Adoption +23460 Transfer +23461 Adoption +23462 Adoption +23463 Return_to_owner +23464 Adoption +23465 Adoption +23466 Euthanasia +23467 Transfer +23468 Adoption +23469 Adoption +23470 Transfer +23471 Adoption +23472 Adoption +23473 Transfer +23474 Transfer +23475 Adoption +23476 Adoption +23477 Transfer +23478 Transfer +23479 Return_to_owner +23480 Return_to_owner +23481 Adoption +23482 Transfer +23483 Transfer +23484 Adoption +23485 Return_to_owner +23486 Transfer +23487 Adoption +23488 Transfer +23489 Euthanasia +23490 Transfer +23491 Transfer +23492 Transfer +23493 Return_to_owner +23494 Adoption +23495 Adoption +23496 Adoption +23497 Transfer +23498 Adoption +23499 Return_to_owner +23500 Adoption +23501 Adoption +23502 Adoption +23503 Adoption +23504 Return_to_owner +23505 Return_to_owner +23506 Adoption +23507 Adoption +23508 Transfer +23509 Transfer +23510 Return_to_owner +23511 Adoption +23512 Adoption +23513 Adoption +23514 Transfer +23515 Transfer +23516 Transfer +23517 Transfer +23518 Return_to_owner +23519 Return_to_owner +23520 Adoption +23521 Adoption +23522 Return_to_owner +23523 Died +23524 Adoption +23525 Transfer +23526 Transfer +23527 Return_to_owner +23528 Return_to_owner +23529 Adoption +23530 Adoption +23531 Adoption +23532 Adoption +23533 Adoption +23534 Adoption +23535 Transfer +23536 Adoption +23537 Transfer +23538 Transfer +23539 Transfer +23540 Adoption +23541 Transfer +23542 Adoption +23543 Transfer +23544 Adoption +23545 Euthanasia +23546 Adoption +23547 Adoption +23548 Return_to_owner +23549 Return_to_owner +23550 Return_to_owner +23551 Transfer +23552 Return_to_owner +23553 Adoption +23554 Transfer +23555 Adoption +23556 Transfer +23557 Adoption +23558 Adoption +23559 Transfer +23560 Transfer +23561 Return_to_owner +23562 Transfer +23563 Transfer +23564 Adoption +23565 Return_to_owner +23566 Adoption +23567 Transfer +23568 Adoption +23569 Euthanasia +23570 Transfer +23571 Return_to_owner +23572 Adoption +23573 Transfer +23574 Transfer +23575 Return_to_owner +23576 Adoption +23577 Adoption +23578 Euthanasia +23579 Adoption +23580 Transfer +23581 Adoption +23582 Adoption +23583 Adoption +23584 Euthanasia +23585 Adoption +23586 Adoption +23587 Transfer +23588 Transfer +23589 Transfer +23590 Adoption +23591 Transfer +23592 Transfer +23593 Return_to_owner +23594 Transfer +23595 Adoption +23596 Transfer +23597 Transfer +23598 Adoption +23599 Adoption +23600 Adoption +23601 Adoption +23602 Adoption +23603 Transfer +23604 Return_to_owner +23605 Adoption +23606 Return_to_owner +23607 Euthanasia +23608 Adoption +23609 Transfer +23610 Adoption +23611 Transfer +23612 Return_to_owner +23613 Return_to_owner +23614 Adoption +23615 Transfer +23616 Transfer +23617 Adoption +23618 Transfer +23619 Transfer +23620 Return_to_owner +23621 Transfer +23622 Transfer +23623 Adoption +23624 Adoption +23625 Transfer +23626 Adoption +23627 Transfer +23628 Transfer +23629 Transfer +23630 Transfer +23631 Adoption +23632 Adoption +23633 Transfer +23634 Transfer +23635 Adoption +23636 Transfer +23637 Adoption +23638 Return_to_owner +23639 Transfer +23640 Transfer +23641 Adoption +23642 Transfer +23643 Adoption +23644 Transfer +23645 Adoption +23646 Adoption +23647 Transfer +23648 Adoption +23649 Return_to_owner +23650 Return_to_owner +23651 Adoption +23652 Return_to_owner +23653 Transfer +23654 Adoption +23655 Transfer +23656 Euthanasia +23657 Adoption +23658 Adoption +23659 Return_to_owner +23660 Transfer +23661 Transfer +23662 Adoption +23663 Transfer +23664 Transfer +23665 Return_to_owner +23666 Adoption +23667 Return_to_owner +23668 Transfer +23669 Adoption +23670 Transfer +23671 Adoption +23672 Euthanasia +23673 Transfer +23674 Adoption +23675 Transfer +23676 Adoption +23677 Return_to_owner +23678 Return_to_owner +23679 Euthanasia +23680 Transfer +23681 Adoption +23682 Adoption +23683 Return_to_owner +23684 Adoption +23685 Return_to_owner +23686 Adoption +23687 Transfer +23688 Adoption +23689 Return_to_owner +23690 Adoption +23691 Transfer +23692 Transfer +23693 Transfer +23694 Transfer +23695 Transfer +23696 Adoption +23697 Transfer +23698 Adoption +23699 Return_to_owner +23700 Transfer +23701 Adoption +23702 Transfer +23703 Adoption +23704 Adoption +23705 Return_to_owner +23706 Transfer +23707 Return_to_owner +23708 Adoption +23709 Transfer +23710 Adoption +23711 Transfer +23712 Adoption +23713 Transfer +23714 Transfer +23715 Return_to_owner +23716 Adoption +23717 Return_to_owner +23718 Adoption +23719 Adoption +23720 Transfer +23721 Return_to_owner +23722 Transfer +23723 Adoption +23724 Died +23725 Transfer +23726 Euthanasia +23727 Return_to_owner +23728 Transfer +23729 Euthanasia +23730 Adoption +23731 Transfer +23732 Adoption +23733 Adoption +23734 Return_to_owner +23735 Return_to_owner +23736 Adoption +23737 Return_to_owner +23738 Transfer +23739 Adoption +23740 Adoption +23741 Adoption +23742 Return_to_owner +23743 Return_to_owner +23744 Transfer +23745 Adoption +23746 Transfer +23747 Transfer +23748 Transfer +23749 Transfer +23750 Return_to_owner +23751 Adoption +23752 Adoption +23753 Return_to_owner +23754 Died +23755 Adoption +23756 Return_to_owner +23757 Transfer +23758 Transfer +23759 Adoption +23760 Adoption +23761 Euthanasia +23762 Return_to_owner +23763 Adoption +23764 Transfer +23765 Adoption +23766 Euthanasia +23767 Adoption +23768 Adoption +23769 Transfer +23770 Transfer +23771 Return_to_owner +23772 Adoption +23773 Return_to_owner +23774 Transfer +23775 Transfer +23776 Adoption +23777 Transfer +23778 Adoption +23779 Transfer +23780 Adoption +23781 Transfer +23782 Transfer +23783 Adoption +23784 Transfer +23785 Transfer +23786 Return_to_owner +23787 Adoption +23788 Adoption +23789 Transfer +23790 Transfer +23791 Adoption +23792 Return_to_owner +23793 Adoption +23794 Euthanasia +23795 Transfer +23796 Transfer +23797 Died +23798 Transfer +23799 Transfer +23800 Transfer +23801 Adoption +23802 Return_to_owner +23803 Adoption +23804 Return_to_owner +23805 Return_to_owner +23806 Transfer +23807 Transfer +23808 Transfer +23809 Transfer +23810 Adoption +23811 Transfer +23812 Transfer +23813 Euthanasia +23814 Return_to_owner +23815 Adoption +23816 Return_to_owner +23817 Transfer +23818 Transfer +23819 Transfer +23820 Adoption +23821 Return_to_owner +23822 Adoption +23823 Adoption +23824 Transfer +23825 Transfer +23826 Transfer +23827 Transfer +23828 Adoption +23829 Return_to_owner +23830 Return_to_owner +23831 Adoption +23832 Return_to_owner +23833 Adoption +23834 Adoption +23835 Transfer +23836 Transfer +23837 Transfer +23838 Return_to_owner +23839 Died +23840 Adoption +23841 Return_to_owner +23842 Adoption +23843 Transfer +23844 Adoption +23845 Transfer +23846 Adoption +23847 Adoption +23848 Euthanasia +23849 Adoption +23850 Transfer +23851 Return_to_owner +23852 Transfer +23853 Transfer +23854 Return_to_owner +23855 Adoption +23856 Transfer +23857 Adoption +23858 Adoption +23859 Adoption +23860 Transfer +23861 Return_to_owner +23862 Adoption +23863 Adoption +23864 Adoption +23865 Transfer +23866 Return_to_owner +23867 Return_to_owner +23868 Transfer +23869 Adoption +23870 Adoption +23871 Transfer +23872 Transfer +23873 Return_to_owner +23874 Died +23875 Adoption +23876 Return_to_owner +23877 Adoption +23878 Return_to_owner +23879 Adoption +23880 Adoption +23881 Return_to_owner +23882 Transfer +23883 Transfer +23884 Adoption +23885 Adoption +23886 Transfer +23887 Transfer +23888 Adoption +23889 Adoption +23890 Return_to_owner +23891 Adoption +23892 Adoption +23893 Transfer +23894 Adoption +23895 Return_to_owner +23896 Transfer +23897 Transfer +23898 Return_to_owner +23899 Return_to_owner +23900 Return_to_owner +23901 Adoption +23902 Return_to_owner +23903 Transfer +23904 Euthanasia +23905 Adoption +23906 Transfer +23907 Transfer +23908 Transfer +23909 Transfer +23910 Transfer +23911 Adoption +23912 Transfer +23913 Transfer +23914 Adoption +23915 Adoption +23916 Adoption +23917 Transfer +23918 Adoption +23919 Transfer +23920 Transfer +23921 Adoption +23922 Transfer +23923 Transfer +23924 Return_to_owner +23925 Transfer +23926 Transfer +23927 Return_to_owner +23928 Return_to_owner +23929 Transfer +23930 Euthanasia +23931 Euthanasia +23932 Return_to_owner +23933 Transfer +23934 Transfer +23935 Adoption +23936 Adoption +23937 Transfer +23938 Adoption +23939 Adoption +23940 Transfer +23941 Adoption +23942 Transfer +23943 Transfer +23944 Transfer +23945 Adoption +23946 Return_to_owner +23947 Adoption +23948 Transfer +23949 Adoption +23950 Euthanasia +23951 Adoption +23952 Return_to_owner +23953 Transfer +23954 Transfer +23955 Transfer +23956 Return_to_owner +23957 Transfer +23958 Transfer +23959 Transfer +23960 Adoption +23961 Transfer +23962 Adoption +23963 Adoption +23964 Transfer +23965 Transfer +23966 Return_to_owner +23967 Transfer +23968 Return_to_owner +23969 Adoption +23970 Return_to_owner +23971 Adoption +23972 Transfer +23973 Euthanasia +23974 Adoption +23975 Adoption +23976 Adoption +23977 Transfer +23978 Return_to_owner +23979 Adoption +23980 Return_to_owner +23981 Transfer +23982 Transfer +23983 Transfer +23984 Adoption +23985 Adoption +23986 Return_to_owner +23987 Transfer +23988 Return_to_owner +23989 Return_to_owner +23990 Adoption +23991 Adoption +23992 Transfer +23993 Adoption +23994 Adoption +23995 Adoption +23996 Adoption +23997 Adoption +23998 Transfer +23999 Adoption +24000 Transfer +24001 Return_to_owner +24002 Return_to_owner +24003 Euthanasia +24004 Transfer +24005 Adoption +24006 Return_to_owner +24007 Adoption +24008 Transfer +24009 Transfer +24010 Return_to_owner +24011 Adoption +24012 Adoption +24013 Adoption +24014 Return_to_owner +24015 Transfer +24016 Return_to_owner +24017 Return_to_owner +24018 Adoption +24019 Return_to_owner +24020 Adoption +24021 Adoption +24022 Transfer +24023 Transfer +24024 Adoption +24025 Adoption +24026 Adoption +24027 Transfer +24028 Transfer +24029 Adoption +24030 Transfer +24031 Return_to_owner +24032 Died +24033 Euthanasia +24034 Adoption +24035 Adoption +24036 Adoption +24037 Adoption +24038 Adoption +24039 Transfer +24040 Transfer +24041 Transfer +24042 Return_to_owner +24043 Adoption +24044 Return_to_owner +24045 Adoption +24046 Euthanasia +24047 Return_to_owner +24048 Transfer +24049 Return_to_owner +24050 Adoption +24051 Return_to_owner +24052 Return_to_owner +24053 Adoption +24054 Adoption +24055 Transfer +24056 Return_to_owner +24057 Transfer +24058 Adoption +24059 Transfer +24060 Adoption +24061 Transfer +24062 Adoption +24063 Return_to_owner +24064 Transfer +24065 Transfer +24066 Transfer +24067 Adoption +24068 Adoption +24069 Adoption +24070 Adoption +24071 Adoption +24072 Transfer +24073 Euthanasia +24074 Adoption +24075 Adoption +24076 Transfer +24077 Transfer +24078 Transfer +24079 Adoption +24080 Transfer +24081 Return_to_owner +24082 Adoption +24083 Return_to_owner +24084 Return_to_owner +24085 Return_to_owner +24086 Return_to_owner +24087 Return_to_owner +24088 Adoption +24089 Transfer +24090 Transfer +24091 Euthanasia +24092 Euthanasia +24093 Return_to_owner +24094 Transfer +24095 Euthanasia +24096 Adoption +24097 Return_to_owner +24098 Return_to_owner +24099 Transfer +24100 Adoption +24101 Transfer +24102 Adoption +24103 Return_to_owner +24104 Transfer +24105 Euthanasia +24106 Adoption +24107 Adoption +24108 Adoption +24109 Return_to_owner +24110 Transfer +24111 Return_to_owner +24112 Transfer +24113 Adoption +24114 Transfer +24115 Return_to_owner +24116 Return_to_owner +24117 Transfer +24118 Return_to_owner +24119 Transfer +24120 Transfer +24121 Adoption +24122 Adoption +24123 Transfer +24124 Adoption +24125 Adoption +24126 Transfer +24127 Return_to_owner +24128 Adoption +24129 Adoption +24130 Adoption +24131 Transfer +24132 Transfer +24133 Transfer +24134 Adoption +24135 Adoption +24136 Adoption +24137 Transfer +24138 Adoption +24139 Adoption +24140 Euthanasia +24141 Return_to_owner +24142 Adoption +24143 Adoption +24144 Adoption +24145 Adoption +24146 Adoption +24147 Transfer +24148 Died +24149 Adoption +24150 Transfer +24151 Transfer +24152 Adoption +24153 Return_to_owner +24154 Adoption +24155 Euthanasia +24156 Return_to_owner +24157 Return_to_owner +24158 Transfer +24159 Transfer +24160 Transfer +24161 Return_to_owner +24162 Euthanasia +24163 Transfer +24164 Return_to_owner +24165 Transfer +24166 Return_to_owner +24167 Adoption +24168 Transfer +24169 Adoption +24170 Adoption +24171 Adoption +24172 Transfer +24173 Euthanasia +24174 Transfer +24175 Transfer +24176 Return_to_owner +24177 Transfer +24178 Adoption +24179 Transfer +24180 Adoption +24181 Adoption +24182 Adoption +24183 Euthanasia +24184 Transfer +24185 Transfer +24186 Adoption +24187 Euthanasia +24188 Transfer +24189 Transfer +24190 Adoption +24191 Transfer +24192 Adoption +24193 Euthanasia +24194 Transfer +24195 Return_to_owner +24196 Transfer +24197 Transfer +24198 Transfer +24199 Adoption +24200 Adoption +24201 Adoption +24202 Transfer +24203 Adoption +24204 Return_to_owner +24205 Adoption +24206 Adoption +24207 Return_to_owner +24208 Adoption +24209 Transfer +24210 Adoption +24211 Return_to_owner +24212 Adoption +24213 Return_to_owner +24214 Transfer +24215 Adoption +24216 Transfer +24217 Adoption +24218 Transfer +24219 Transfer +24220 Died +24221 Transfer +24222 Transfer +24223 Adoption +24224 Transfer +24225 Return_to_owner +24226 Transfer +24227 Adoption +24228 Return_to_owner +24229 Return_to_owner +24230 Adoption +24231 Transfer +24232 Transfer +24233 Transfer +24234 Transfer +24235 Transfer +24236 Adoption +24237 Adoption +24238 Return_to_owner +24239 Adoption +24240 Return_to_owner +24241 Return_to_owner +24242 Transfer +24243 Return_to_owner +24244 Died +24245 Return_to_owner +24246 Transfer +24247 Adoption +24248 Return_to_owner +24249 Transfer +24250 Adoption +24251 Return_to_owner +24252 Adoption +24253 Transfer +24254 Adoption +24255 Return_to_owner +24256 Return_to_owner +24257 Adoption +24258 Adoption +24259 Adoption +24260 Adoption +24261 Return_to_owner +24262 Euthanasia +24263 Adoption +24264 Transfer +24265 Adoption +24266 Adoption +24267 Adoption +24268 Transfer +24269 Transfer +24270 Return_to_owner +24271 Transfer +24272 Adoption +24273 Euthanasia +24274 Transfer +24275 Transfer +24276 Transfer +24277 Euthanasia +24278 Return_to_owner +24279 Transfer +24280 Return_to_owner +24281 Return_to_owner +24282 Transfer +24283 Transfer +24284 Transfer +24285 Return_to_owner +24286 Transfer +24287 Adoption +24288 Adoption +24289 Transfer +24290 Return_to_owner +24291 Adoption +24292 Transfer +24293 Transfer +24294 Return_to_owner +24295 Transfer +24296 Return_to_owner +24297 Adoption +24298 Return_to_owner +24299 Adoption +24300 Return_to_owner +24301 Transfer +24302 Transfer +24303 Adoption +24304 Euthanasia +24305 Return_to_owner +24306 Adoption +24307 Transfer +24308 Adoption +24309 Adoption +24310 Transfer +24311 Transfer +24312 Transfer +24313 Transfer +24314 Adoption +24315 Adoption +24316 Adoption +24317 Transfer +24318 Return_to_owner +24319 Euthanasia +24320 Transfer +24321 Transfer +24322 Adoption +24323 Return_to_owner +24324 Adoption +24325 Return_to_owner +24326 Adoption +24327 Transfer +24328 Euthanasia +24329 Transfer +24330 Transfer +24331 Euthanasia +24332 Adoption +24333 Adoption +24334 Transfer +24335 Transfer +24336 Adoption +24337 Adoption +24338 Return_to_owner +24339 Return_to_owner +24340 Return_to_owner +24341 Euthanasia +24342 Adoption +24343 Adoption +24344 Transfer +24345 Adoption +24346 Return_to_owner +24347 Adoption +24348 Transfer +24349 Adoption +24350 Transfer +24351 Adoption +24352 Euthanasia +24353 Adoption +24354 Adoption +24355 Adoption +24356 Return_to_owner +24357 Adoption +24358 Transfer +24359 Transfer +24360 Transfer +24361 Transfer +24362 Euthanasia +24363 Transfer +24364 Adoption +24365 Adoption +24366 Adoption +24367 Transfer +24368 Transfer +24369 Transfer +24370 Adoption +24371 Transfer +24372 Return_to_owner +24373 Euthanasia +24374 Adoption +24375 Adoption +24376 Adoption +24377 Euthanasia +24378 Transfer +24379 Euthanasia +24380 Return_to_owner +24381 Transfer +24382 Transfer +24383 Adoption +24384 Adoption +24385 Adoption +24386 Adoption +24387 Adoption +24388 Transfer +24389 Adoption +24390 Transfer +24391 Adoption +24392 Transfer +24393 Transfer +24394 Return_to_owner +24395 Adoption +24396 Transfer +24397 Adoption +24398 Transfer +24399 Adoption +24400 Transfer +24401 Adoption +24402 Transfer +24403 Adoption +24404 Adoption +24405 Adoption +24406 Return_to_owner +24407 Transfer +24408 Adoption +24409 Transfer +24410 Adoption +24411 Transfer +24412 Transfer +24413 Adoption +24414 Adoption +24415 Transfer +24416 Adoption +24417 Adoption +24418 Return_to_owner +24419 Transfer +24420 Transfer +24421 Return_to_owner +24422 Adoption +24423 Adoption +24424 Adoption +24425 Euthanasia +24426 Return_to_owner +24427 Transfer +24428 Transfer +24429 Adoption +24430 Transfer +24431 Transfer +24432 Adoption +24433 Adoption +24434 Transfer +24435 Return_to_owner +24436 Euthanasia +24437 Return_to_owner +24438 Adoption +24439 Transfer +24440 Return_to_owner +24441 Transfer +24442 Adoption +24443 Adoption +24444 Adoption +24445 Transfer +24446 Adoption +24447 Adoption +24448 Transfer +24449 Adoption +24450 Adoption +24451 Adoption +24452 Adoption +24453 Return_to_owner +24454 Adoption +24455 Transfer +24456 Adoption +24457 Transfer +24458 Adoption +24459 Adoption +24460 Adoption +24461 Transfer +24462 Return_to_owner +24463 Adoption +24464 Adoption +24465 Return_to_owner +24466 Adoption +24467 Euthanasia +24468 Transfer +24469 Return_to_owner +24470 Transfer +24471 Adoption +24472 Transfer +24473 Adoption +24474 Transfer +24475 Adoption +24476 Transfer +24477 Return_to_owner +24478 Died +24479 Transfer +24480 Adoption +24481 Adoption +24482 Adoption +24483 Transfer +24484 Euthanasia +24485 Transfer +24486 Adoption +24487 Transfer +24488 Transfer +24489 Return_to_owner +24490 Transfer +24491 Transfer +24492 Return_to_owner +24493 Transfer +24494 Return_to_owner +24495 Euthanasia +24496 Adoption +24497 Adoption +24498 Adoption +24499 Transfer +24500 Adoption +24501 Transfer +24502 Return_to_owner +24503 Adoption +24504 Return_to_owner +24505 Transfer +24506 Adoption +24507 Euthanasia +24508 Adoption +24509 Transfer +24510 Adoption +24511 Adoption +24512 Adoption +24513 Adoption +24514 Adoption +24515 Adoption +24516 Return_to_owner +24517 Adoption +24518 Transfer +24519 Transfer +24520 Adoption +24521 Transfer +24522 Adoption +24523 Return_to_owner +24524 Euthanasia +24525 Adoption +24526 Adoption +24527 Transfer +24528 Adoption +24529 Transfer +24530 Transfer +24531 Transfer +24532 Return_to_owner +24533 Adoption +24534 Transfer +24535 Transfer +24536 Adoption +24537 Adoption +24538 Transfer +24539 Adoption +24540 Adoption +24541 Return_to_owner +24542 Transfer +24543 Transfer +24544 Transfer +24545 Transfer +24546 Transfer +24547 Transfer +24548 Euthanasia +24549 Transfer +24550 Adoption +24551 Adoption +24552 Adoption +24553 Adoption +24554 Adoption +24555 Return_to_owner +24556 Transfer +24557 Adoption +24558 Adoption +24559 Adoption +24560 Transfer +24561 Transfer +24562 Transfer +24563 Return_to_owner +24564 Return_to_owner +24565 Transfer +24566 Return_to_owner +24567 Adoption +24568 Adoption +24569 Transfer +24570 Return_to_owner +24571 Return_to_owner +24572 Transfer +24573 Adoption +24574 Transfer +24575 Transfer +24576 Return_to_owner +24577 Return_to_owner +24578 Return_to_owner +24579 Return_to_owner +24580 Adoption +24581 Transfer +24582 Adoption +24583 Transfer +24584 Transfer +24585 Transfer +24586 Adoption +24587 Adoption +24588 Adoption +24589 Adoption +24590 Transfer +24591 Adoption +24592 Transfer +24593 Adoption +24594 Return_to_owner +24595 Return_to_owner +24596 Transfer +24597 Adoption +24598 Transfer +24599 Euthanasia +24600 Transfer +24601 Transfer +24602 Euthanasia +24603 Adoption +24604 Transfer +24605 Return_to_owner +24606 Euthanasia +24607 Adoption +24608 Adoption +24609 Transfer +24610 Adoption +24611 Return_to_owner +24612 Transfer +24613 Transfer +24614 Adoption +24615 Adoption +24616 Adoption +24617 Transfer +24618 Return_to_owner +24619 Adoption +24620 Adoption +24621 Transfer +24622 Adoption +24623 Adoption +24624 Transfer +24625 Adoption +24626 Transfer +24627 Transfer +24628 Transfer +24629 Transfer +24630 Adoption +24631 Return_to_owner +24632 Return_to_owner +24633 Adoption +24634 Adoption +24635 Adoption +24636 Adoption +24637 Transfer +24638 Adoption +24639 Transfer +24640 Euthanasia +24641 Adoption +24642 Return_to_owner +24643 Transfer +24644 Adoption +24645 Adoption +24646 Transfer +24647 Transfer +24648 Adoption +24649 Adoption +24650 Transfer +24651 Transfer +24652 Adoption +24653 Transfer +24654 Return_to_owner +24655 Adoption +24656 Transfer +24657 Return_to_owner +24658 Transfer +24659 Return_to_owner +24660 Transfer +24661 Transfer +24662 Euthanasia +24663 Euthanasia +24664 Return_to_owner +24665 Transfer +24666 Transfer +24667 Transfer +24668 Euthanasia +24669 Transfer +24670 Adoption +24671 Adoption +24672 Return_to_owner +24673 Return_to_owner +24674 Transfer +24675 Return_to_owner +24676 Adoption +24677 Transfer +24678 Adoption +24679 Transfer +24680 Transfer +24681 Return_to_owner +24682 Transfer +24683 Transfer +24684 Adoption +24685 Return_to_owner +24686 Transfer +24687 Adoption +24688 Adoption +24689 Adoption +24690 Adoption +24691 Adoption +24692 Return_to_owner +24693 Return_to_owner +24694 Adoption +24695 Adoption +24696 Transfer +24697 Adoption +24698 Adoption +24699 Transfer +24700 Adoption +24701 Transfer +24702 Return_to_owner +24703 Transfer +24704 Adoption +24705 Transfer +24706 Adoption +24707 Return_to_owner +24708 Return_to_owner +24709 Return_to_owner +24710 Transfer +24711 Adoption +24712 Euthanasia +24713 Return_to_owner +24714 Euthanasia +24715 Transfer +24716 Transfer +24717 Adoption +24718 Adoption +24719 Adoption +24720 Transfer +24721 Return_to_owner +24722 Adoption +24723 Transfer +24724 Transfer +24725 Transfer +24726 Return_to_owner +24727 Adoption +24728 Return_to_owner +24729 Adoption +24730 Adoption +24731 Adoption +24732 Return_to_owner +24733 Adoption +24734 Transfer +24735 Return_to_owner +24736 Transfer +24737 Transfer +24738 Transfer +24739 Return_to_owner +24740 Return_to_owner +24741 Adoption +24742 Adoption +24743 Adoption +24744 Transfer +24745 Adoption +24746 Died +24747 Died +24748 Adoption +24749 Return_to_owner +24750 Transfer +24751 Adoption +24752 Return_to_owner +24753 Transfer +24754 Adoption +24755 Transfer +24756 Return_to_owner +24757 Transfer +24758 Transfer +24759 Adoption +24760 Return_to_owner +24761 Adoption +24762 Euthanasia +24763 Return_to_owner +24764 Transfer +24765 Adoption +24766 Adoption +24767 Adoption +24768 Return_to_owner +24769 Transfer +24770 Adoption +24771 Return_to_owner +24772 Transfer +24773 Transfer +24774 Adoption +24775 Adoption +24776 Transfer +24777 Return_to_owner +24778 Transfer +24779 Return_to_owner +24780 Transfer +24781 Return_to_owner +24782 Euthanasia +24783 Euthanasia +24784 Transfer +24785 Return_to_owner +24786 Transfer +24787 Transfer +24788 Euthanasia +24789 Adoption +24790 Adoption +24791 Transfer +24792 Transfer +24793 Transfer +24794 Adoption +24795 Transfer +24796 Adoption +24797 Euthanasia +24798 Transfer +24799 Euthanasia +24800 Transfer +24801 Transfer +24802 Transfer +24803 Adoption +24804 Transfer +24805 Adoption +24806 Adoption +24807 Transfer +24808 Transfer +24809 Adoption +24810 Transfer +24811 Transfer +24812 Return_to_owner +24813 Adoption +24814 Adoption +24815 Transfer +24816 Transfer +24817 Adoption +24818 Return_to_owner +24819 Transfer +24820 Adoption +24821 Euthanasia +24822 Adoption +24823 Return_to_owner +24824 Transfer +24825 Transfer +24826 Adoption +24827 Adoption +24828 Died +24829 Transfer +24830 Adoption +24831 Transfer +24832 Transfer +24833 Adoption +24834 Adoption +24835 Transfer +24836 Transfer +24837 Adoption +24838 Transfer +24839 Transfer +24840 Adoption +24841 Adoption +24842 Adoption +24843 Adoption +24844 Euthanasia +24845 Transfer +24846 Adoption +24847 Adoption +24848 Adoption +24849 Adoption +24850 Adoption +24851 Adoption +24852 Return_to_owner +24853 Adoption +24854 Adoption +24855 Transfer +24856 Adoption +24857 Transfer +24858 Transfer +24859 Adoption +24860 Transfer +24861 Transfer +24862 Transfer +24863 Adoption +24864 Return_to_owner +24865 Transfer +24866 Transfer +24867 Transfer +24868 Adoption +24869 Transfer +24870 Adoption +24871 Adoption +24872 Adoption +24873 Adoption +24874 Return_to_owner +24875 Transfer +24876 Transfer +24877 Adoption +24878 Adoption +24879 Transfer +24880 Transfer +24881 Transfer +24882 Transfer +24883 Return_to_owner +24884 Euthanasia +24885 Adoption +24886 Adoption +24887 Return_to_owner +24888 Euthanasia +24889 Transfer +24890 Return_to_owner +24891 Transfer +24892 Adoption +24893 Euthanasia +24894 Adoption +24895 Adoption +24896 Transfer +24897 Return_to_owner +24898 Adoption +24899 Transfer +24900 Euthanasia +24901 Transfer +24902 Adoption +24903 Return_to_owner +24904 Adoption +24905 Return_to_owner +24906 Return_to_owner +24907 Transfer +24908 Return_to_owner +24909 Adoption +24910 Adoption +24911 Adoption +24912 Transfer +24913 Transfer +24914 Transfer +24915 Transfer +24916 Adoption +24917 Adoption +24918 Euthanasia +24919 Transfer +24920 Adoption +24921 Transfer +24922 Adoption +24923 Adoption +24924 Transfer +24925 Adoption +24926 Transfer +24927 Adoption +24928 Adoption +24929 Adoption +24930 Adoption +24931 Adoption +24932 Transfer +24933 Adoption +24934 Adoption +24935 Transfer +24936 Return_to_owner +24937 Euthanasia +24938 Adoption +24939 Adoption +24940 Transfer +24941 Transfer +24942 Adoption +24943 Adoption +24944 Transfer +24945 Transfer +24946 Adoption +24947 Transfer +24948 Transfer +24949 Adoption +24950 Transfer +24951 Adoption +24952 Transfer +24953 Transfer +24954 Return_to_owner +24955 Adoption +24956 Adoption +24957 Transfer +24958 Adoption +24959 Adoption +24960 Adoption +24961 Adoption +24962 Adoption +24963 Transfer +24964 Transfer +24965 Return_to_owner +24966 Transfer +24967 Transfer +24968 Transfer +24969 Transfer +24970 Transfer +24971 Transfer +24972 Transfer +24973 Return_to_owner +24974 Transfer +24975 Adoption +24976 Adoption +24977 Return_to_owner +24978 Transfer +24979 Transfer +24980 Adoption +24981 Transfer +24982 Transfer +24983 Return_to_owner +24984 Return_to_owner +24985 Return_to_owner +24986 Transfer +24987 Adoption +24988 Euthanasia +24989 Transfer +24990 Return_to_owner +24991 Transfer +24992 Adoption +24993 Transfer +24994 Return_to_owner +24995 Transfer +24996 Euthanasia +24997 Adoption +24998 Return_to_owner +24999 Adoption +25000 Return_to_owner +25001 Transfer +25002 Adoption +25003 Transfer +25004 Adoption +25005 Adoption +25006 Adoption +25007 Adoption +25008 Transfer +25009 Adoption +25010 Adoption +25011 Return_to_owner +25012 Transfer +25013 Transfer +25014 Adoption +25015 Adoption +25016 Transfer +25017 Adoption +25018 Adoption +25019 Adoption +25020 Adoption +25021 Transfer +25022 Transfer +25023 Transfer +25024 Adoption +25025 Adoption +25026 Euthanasia +25027 Return_to_owner +25028 Adoption +25029 Transfer +25030 Transfer +25031 Return_to_owner +25032 Adoption +25033 Adoption +25034 Adoption +25035 Adoption +25036 Return_to_owner +25037 Transfer +25038 Adoption +25039 Transfer +25040 Return_to_owner +25041 Transfer +25042 Adoption +25043 Return_to_owner +25044 Adoption +25045 Return_to_owner +25046 Adoption +25047 Transfer +25048 Transfer +25049 Transfer +25050 Transfer +25051 Transfer +25052 Return_to_owner +25053 Transfer +25054 Euthanasia +25055 Transfer +25056 Transfer +25057 Return_to_owner +25058 Adoption +25059 Transfer +25060 Adoption +25061 Transfer +25062 Return_to_owner +25063 Euthanasia +25064 Euthanasia +25065 Transfer +25066 Adoption +25067 Return_to_owner +25068 Transfer +25069 Adoption +25070 Adoption +25071 Return_to_owner +25072 Return_to_owner +25073 Return_to_owner +25074 Transfer +25075 Transfer +25076 Transfer +25077 Adoption +25078 Transfer +25079 Adoption +25080 Adoption +25081 Transfer +25082 Adoption +25083 Transfer +25084 Return_to_owner +25085 Adoption +25086 Return_to_owner +25087 Adoption +25088 Transfer +25089 Transfer +25090 Adoption +25091 Adoption +25092 Transfer +25093 Transfer +25094 Return_to_owner +25095 Adoption +25096 Transfer +25097 Adoption +25098 Adoption +25099 Transfer +25100 Euthanasia +25101 Adoption +25102 Adoption +25103 Adoption +25104 Adoption +25105 Adoption +25106 Return_to_owner +25107 Transfer +25108 Adoption +25109 Transfer +25110 Adoption +25111 Transfer +25112 Adoption +25113 Return_to_owner +25114 Transfer +25115 Adoption +25116 Euthanasia +25117 Euthanasia +25118 Adoption +25119 Adoption +25120 Adoption +25121 Euthanasia +25122 Adoption +25123 Transfer +25124 Adoption +25125 Euthanasia +25126 Transfer +25127 Return_to_owner +25128 Transfer +25129 Transfer +25130 Transfer +25131 Transfer +25132 Return_to_owner +25133 Transfer +25134 Return_to_owner +25135 Adoption +25136 Transfer +25137 Adoption +25138 Euthanasia +25139 Adoption +25140 Transfer +25141 Return_to_owner +25142 Return_to_owner +25143 Transfer +25144 Adoption +25145 Adoption +25146 Transfer +25147 Died +25148 Euthanasia +25149 Adoption +25150 Adoption +25151 Return_to_owner +25152 Transfer +25153 Adoption +25154 Adoption +25155 Adoption +25156 Adoption +25157 Transfer +25158 Adoption +25159 Transfer +25160 Adoption +25161 Transfer +25162 Return_to_owner +25163 Transfer +25164 Transfer +25165 Adoption +25166 Return_to_owner +25167 Transfer +25168 Adoption +25169 Transfer +25170 Transfer +25171 Return_to_owner +25172 Transfer +25173 Adoption +25174 Adoption +25175 Transfer +25176 Adoption +25177 Return_to_owner +25178 Transfer +25179 Transfer +25180 Adoption +25181 Adoption +25182 Adoption +25183 Adoption +25184 Adoption +25185 Return_to_owner +25186 Euthanasia +25187 Transfer +25188 Adoption +25189 Return_to_owner +25190 Transfer +25191 Adoption +25192 Return_to_owner +25193 Adoption +25194 Return_to_owner +25195 Transfer +25196 Adoption +25197 Transfer +25198 Euthanasia +25199 Euthanasia +25200 Return_to_owner +25201 Transfer +25202 Adoption +25203 Transfer +25204 Transfer +25205 Adoption +25206 Return_to_owner +25207 Return_to_owner +25208 Adoption +25209 Transfer +25210 Return_to_owner +25211 Adoption +25212 Return_to_owner +25213 Adoption +25214 Transfer +25215 Adoption +25216 Transfer +25217 Transfer +25218 Return_to_owner +25219 Adoption +25220 Transfer +25221 Transfer +25222 Return_to_owner +25223 Adoption +25224 Transfer +25225 Return_to_owner +25226 Adoption +25227 Transfer +25228 Transfer +25229 Transfer +25230 Euthanasia +25231 Return_to_owner +25232 Adoption +25233 Adoption +25234 Transfer +25235 Transfer +25236 Adoption +25237 Return_to_owner +25238 Adoption +25239 Adoption +25240 Euthanasia +25241 Adoption +25242 Return_to_owner +25243 Adoption +25244 Adoption +25245 Return_to_owner +25246 Euthanasia +25247 Adoption +25248 Transfer +25249 Transfer +25250 Adoption +25251 Adoption +25252 Transfer +25253 Adoption +25254 Transfer +25255 Adoption +25256 Transfer +25257 Transfer +25258 Adoption +25259 Return_to_owner +25260 Return_to_owner +25261 Adoption +25262 Transfer +25263 Adoption +25264 Euthanasia +25265 Transfer +25266 Return_to_owner +25267 Transfer +25268 Adoption +25269 Adoption +25270 Transfer +25271 Adoption +25272 Euthanasia +25273 Return_to_owner +25274 Return_to_owner +25275 Adoption +25276 Adoption +25277 Transfer +25278 Adoption +25279 Return_to_owner +25280 Adoption +25281 Transfer +25282 Adoption +25283 Return_to_owner +25284 Return_to_owner +25285 Adoption +25286 Adoption +25287 Adoption +25288 Adoption +25289 Transfer +25290 Transfer +25291 Adoption +25292 Died +25293 Transfer +25294 Adoption +25295 Adoption +25296 Transfer +25297 Euthanasia +25298 Transfer +25299 Return_to_owner +25300 Return_to_owner +25301 Adoption +25302 Adoption +25303 Adoption +25304 Transfer +25305 Adoption +25306 Euthanasia +25307 Adoption +25308 Adoption +25309 Adoption +25310 Transfer +25311 Adoption +25312 Adoption +25313 Return_to_owner +25314 Adoption +25315 Transfer +25316 Transfer +25317 Euthanasia +25318 Adoption +25319 Adoption +25320 Transfer +25321 Adoption +25322 Return_to_owner +25323 Adoption +25324 Adoption +25325 Transfer +25326 Adoption +25327 Adoption +25328 Adoption +25329 Adoption +25330 Transfer +25331 Transfer +25332 Transfer +25333 Euthanasia +25334 Adoption +25335 Adoption +25336 Adoption +25337 Return_to_owner +25338 Transfer +25339 Transfer +25340 Adoption +25341 Adoption +25342 Transfer +25343 Adoption +25344 Adoption +25345 Adoption +25346 Return_to_owner +25347 Return_to_owner +25348 Adoption +25349 Transfer +25350 Return_to_owner +25351 Adoption +25352 Transfer +25353 Adoption +25354 Adoption +25355 Return_to_owner +25356 Adoption +25357 Transfer +25358 Adoption +25359 Transfer +25360 Adoption +25361 Transfer +25362 Adoption +25363 Euthanasia +25364 Adoption +25365 Return_to_owner +25366 Adoption +25367 Euthanasia +25368 Adoption +25369 Transfer +25370 Transfer +25371 Adoption +25372 Adoption +25373 Transfer +25374 Euthanasia +25375 Return_to_owner +25376 Adoption +25377 Adoption +25378 Transfer +25379 Adoption +25380 Transfer +25381 Transfer +25382 Transfer +25383 Adoption +25384 Transfer +25385 Adoption +25386 Euthanasia +25387 Adoption +25388 Adoption +25389 Return_to_owner +25390 Return_to_owner +25391 Adoption +25392 Transfer +25393 Transfer +25394 Adoption +25395 Transfer +25396 Adoption +25397 Adoption +25398 Adoption +25399 Return_to_owner +25400 Adoption +25401 Adoption +25402 Transfer +25403 Transfer +25404 Return_to_owner +25405 Transfer +25406 Adoption +25407 Return_to_owner +25408 Euthanasia +25409 Return_to_owner +25410 Transfer +25411 Return_to_owner +25412 Return_to_owner +25413 Transfer +25414 Transfer +25415 Transfer +25416 Adoption +25417 Transfer +25418 Adoption +25419 Adoption +25420 Adoption +25421 Adoption +25422 Transfer +25423 Return_to_owner +25424 Adoption +25425 Adoption +25426 Transfer +25427 Died +25428 Euthanasia +25429 Transfer +25430 Transfer +25431 Transfer +25432 Euthanasia +25433 Adoption +25434 Adoption +25435 Adoption +25436 Transfer +25437 Transfer +25438 Transfer +25439 Adoption +25440 Adoption +25441 Transfer +25442 Adoption +25443 Return_to_owner +25444 Transfer +25445 Transfer +25446 Return_to_owner +25447 Return_to_owner +25448 Adoption +25449 Transfer +25450 Adoption +25451 Transfer +25452 Return_to_owner +25453 Adoption +25454 Adoption +25455 Adoption +25456 Return_to_owner +25457 Adoption +25458 Adoption +25459 Adoption +25460 Transfer +25461 Return_to_owner +25462 Return_to_owner +25463 Adoption +25464 Return_to_owner +25465 Transfer +25466 Transfer +25467 Return_to_owner +25468 Adoption +25469 Transfer +25470 Transfer +25471 Adoption +25472 Adoption +25473 Transfer +25474 Transfer +25475 Transfer +25476 Adoption +25477 Adoption +25478 Transfer +25479 Return_to_owner +25480 Return_to_owner +25481 Transfer +25482 Adoption +25483 Return_to_owner +25484 Return_to_owner +25485 Adoption +25486 Transfer +25487 Transfer +25488 Adoption +25489 Adoption +25490 Transfer +25491 Return_to_owner +25492 Adoption +25493 Transfer +25494 Return_to_owner +25495 Adoption +25496 Return_to_owner +25497 Adoption +25498 Adoption +25499 Adoption +25500 Return_to_owner +25501 Transfer +25502 Adoption +25503 Return_to_owner +25504 Return_to_owner +25505 Transfer +25506 Adoption +25507 Adoption +25508 Euthanasia +25509 Euthanasia +25510 Adoption +25511 Adoption +25512 Adoption +25513 Adoption +25514 Return_to_owner +25515 Return_to_owner +25516 Euthanasia +25517 Transfer +25518 Adoption +25519 Adoption +25520 Transfer +25521 Return_to_owner +25522 Return_to_owner +25523 Transfer +25524 Return_to_owner +25525 Adoption +25526 Transfer +25527 Transfer +25528 Transfer +25529 Adoption +25530 Transfer +25531 Transfer +25532 Adoption +25533 Adoption +25534 Transfer +25535 Transfer +25536 Return_to_owner +25537 Adoption +25538 Adoption +25539 Adoption +25540 Transfer +25541 Adoption +25542 Transfer +25543 Adoption +25544 Adoption +25545 Adoption +25546 Adoption +25547 Transfer +25548 Transfer +25549 Transfer +25550 Adoption +25551 Adoption +25552 Transfer +25553 Return_to_owner +25554 Transfer +25555 Transfer +25556 Transfer +25557 Transfer +25558 Transfer +25559 Return_to_owner +25560 Return_to_owner +25561 Transfer +25562 Return_to_owner +25563 Adoption +25564 Adoption +25565 Adoption +25566 Adoption +25567 Adoption +25568 Transfer +25569 Adoption +25570 Adoption +25571 Return_to_owner +25572 Transfer +25573 Transfer +25574 Euthanasia +25575 Euthanasia +25576 Died +25577 Adoption +25578 Adoption +25579 Adoption +25580 Transfer +25581 Adoption +25582 Return_to_owner +25583 Adoption +25584 Transfer +25585 Adoption +25586 Return_to_owner +25587 Transfer +25588 Adoption +25589 Euthanasia +25590 Adoption +25591 Transfer +25592 Transfer +25593 Adoption +25594 Adoption +25595 Adoption +25596 Euthanasia +25597 Transfer +25598 Transfer +25599 Adoption +25600 Transfer +25601 Transfer +25602 Euthanasia +25603 Adoption +25604 Transfer +25605 Transfer +25606 Transfer +25607 Transfer +25608 Transfer +25609 Return_to_owner +25610 Adoption +25611 Transfer +25612 Adoption +25613 Adoption +25614 Transfer +25615 Return_to_owner +25616 Transfer +25617 Euthanasia +25618 Return_to_owner +25619 Return_to_owner +25620 Return_to_owner +25621 Return_to_owner +25622 Transfer +25623 Transfer +25624 Transfer +25625 Adoption +25626 Transfer +25627 Return_to_owner +25628 Died +25629 Transfer +25630 Transfer +25631 Transfer +25632 Adoption +25633 Adoption +25634 Adoption +25635 Return_to_owner +25636 Return_to_owner +25637 Transfer +25638 Adoption +25639 Return_to_owner +25640 Return_to_owner +25641 Adoption +25642 Adoption +25643 Adoption +25644 Transfer +25645 Adoption +25646 Adoption +25647 Adoption +25648 Adoption +25649 Transfer +25650 Euthanasia +25651 Return_to_owner +25652 Transfer +25653 Adoption +25654 Adoption +25655 Adoption +25656 Transfer +25657 Return_to_owner +25658 Transfer +25659 Transfer +25660 Adoption +25661 Transfer +25662 Transfer +25663 Transfer +25664 Transfer +25665 Adoption +25666 Died +25667 Euthanasia +25668 Transfer +25669 Adoption +25670 Return_to_owner +25671 Euthanasia +25672 Transfer +25673 Transfer +25674 Adoption +25675 Transfer +25676 Return_to_owner +25677 Adoption +25678 Return_to_owner +25679 Adoption +25680 Transfer +25681 Adoption +25682 Euthanasia +25683 Return_to_owner +25684 Return_to_owner +25685 Return_to_owner +25686 Adoption +25687 Adoption +25688 Euthanasia +25689 Transfer +25690 Return_to_owner +25691 Transfer +25692 Adoption +25693 Adoption +25694 Adoption +25695 Adoption +25696 Adoption +25697 Transfer +25698 Adoption +25699 Euthanasia +25700 Transfer +25701 Adoption +25702 Transfer +25703 Adoption +25704 Transfer +25705 Adoption +25706 Euthanasia +25707 Adoption +25708 Adoption +25709 Transfer +25710 Transfer +25711 Return_to_owner +25712 Transfer +25713 Transfer +25714 Return_to_owner +25715 Euthanasia +25716 Adoption +25717 Adoption +25718 Adoption +25719 Adoption +25720 Euthanasia +25721 Return_to_owner +25722 Transfer +25723 Return_to_owner +25724 Adoption +25725 Euthanasia +25726 Transfer +25727 Return_to_owner +25728 Adoption +25729 Adoption +25730 Return_to_owner +25731 Euthanasia +25732 Transfer +25733 Euthanasia +25734 Adoption +25735 Return_to_owner +25736 Transfer +25737 Adoption +25738 Return_to_owner +25739 Transfer +25740 Return_to_owner +25741 Return_to_owner +25742 Return_to_owner +25743 Adoption +25744 Adoption +25745 Adoption +25746 Transfer +25747 Adoption +25748 Euthanasia +25749 Return_to_owner +25750 Adoption +25751 Transfer +25752 Adoption +25753 Transfer +25754 Transfer +25755 Return_to_owner +25756 Adoption +25757 Transfer +25758 Adoption +25759 Transfer +25760 Transfer +25761 Transfer +25762 Return_to_owner +25763 Adoption +25764 Adoption +25765 Adoption +25766 Adoption +25767 Adoption +25768 Adoption +25769 Transfer +25770 Adoption +25771 Return_to_owner +25772 Adoption +25773 Euthanasia +25774 Euthanasia +25775 Return_to_owner +25776 Adoption +25777 Transfer +25778 Adoption +25779 Return_to_owner +25780 Adoption +25781 Transfer +25782 Euthanasia +25783 Transfer +25784 Transfer +25785 Adoption +25786 Adoption +25787 Transfer +25788 Transfer +25789 Transfer +25790 Adoption +25791 Return_to_owner +25792 Adoption +25793 Adoption +25794 Adoption +25795 Euthanasia +25796 Adoption +25797 Transfer +25798 Transfer +25799 Transfer +25800 Adoption +25801 Adoption +25802 Transfer +25803 Adoption +25804 Adoption +25805 Adoption +25806 Transfer +25807 Transfer +25808 Transfer +25809 Transfer +25810 Euthanasia +25811 Adoption +25812 Return_to_owner +25813 Euthanasia +25814 Transfer +25815 Adoption +25816 Transfer +25817 Adoption +25818 Return_to_owner +25819 Adoption +25820 Return_to_owner +25821 Transfer +25822 Transfer +25823 Euthanasia +25824 Adoption +25825 Adoption +25826 Adoption +25827 Return_to_owner +25828 Transfer +25829 Transfer +25830 Transfer +25831 Transfer +25832 Return_to_owner +25833 Transfer +25834 Transfer +25835 Adoption +25836 Transfer +25837 Transfer +25838 Return_to_owner +25839 Return_to_owner +25840 Transfer +25841 Euthanasia +25842 Euthanasia +25843 Transfer +25844 Adoption +25845 Transfer +25846 Return_to_owner +25847 Transfer +25848 Adoption +25849 Transfer +25850 Return_to_owner +25851 Transfer +25852 Adoption +25853 Transfer +25854 Return_to_owner +25855 Adoption +25856 Adoption +25857 Return_to_owner +25858 Return_to_owner +25859 Return_to_owner +25860 Transfer +25861 Adoption +25862 Transfer +25863 Adoption +25864 Adoption +25865 Adoption +25866 Euthanasia +25867 Adoption +25868 Return_to_owner +25869 Transfer +25870 Transfer +25871 Transfer +25872 Transfer +25873 Transfer +25874 Transfer +25875 Transfer +25876 Return_to_owner +25877 Adoption +25878 Return_to_owner +25879 Transfer +25880 Adoption +25881 Adoption +25882 Transfer +25883 Transfer +25884 Return_to_owner +25885 Transfer +25886 Transfer +25887 Adoption +25888 Return_to_owner +25889 Transfer +25890 Euthanasia +25891 Adoption +25892 Adoption +25893 Transfer +25894 Adoption +25895 Transfer +25896 Transfer +25897 Return_to_owner +25898 Return_to_owner +25899 Adoption +25900 Transfer +25901 Euthanasia +25902 Transfer +25903 Transfer +25904 Return_to_owner +25905 Transfer +25906 Return_to_owner +25907 Transfer +25908 Transfer +25909 Euthanasia +25910 Adoption +25911 Adoption +25912 Transfer +25913 Adoption +25914 Adoption +25915 Adoption +25916 Adoption +25917 Transfer +25918 Transfer +25919 Adoption +25920 Return_to_owner +25921 Euthanasia +25922 Transfer +25923 Adoption +25924 Adoption +25925 Transfer +25926 Euthanasia +25927 Adoption +25928 Adoption +25929 Transfer +25930 Transfer +25931 Adoption +25932 Adoption +25933 Transfer +25934 Return_to_owner +25935 Transfer +25936 Transfer +25937 Adoption +25938 Transfer +25939 Adoption +25940 Euthanasia +25941 Adoption +25942 Return_to_owner +25943 Transfer +25944 Euthanasia +25945 Return_to_owner +25946 Transfer +25947 Adoption +25948 Adoption +25949 Euthanasia +25950 Transfer +25951 Transfer +25952 Adoption +25953 Euthanasia +25954 Transfer +25955 Transfer +25956 Transfer +25957 Transfer +25958 Euthanasia +25959 Transfer +25960 Adoption +25961 Adoption +25962 Adoption +25963 Adoption +25964 Transfer +25965 Adoption +25966 Return_to_owner +25967 Adoption +25968 Adoption +25969 Euthanasia +25970 Return_to_owner +25971 Return_to_owner +25972 Return_to_owner +25973 Return_to_owner +25974 Adoption +25975 Adoption +25976 Adoption +25977 Transfer +25978 Return_to_owner +25979 Euthanasia +25980 Adoption +25981 Transfer +25982 Adoption +25983 Transfer +25984 Adoption +25985 Adoption +25986 Return_to_owner +25987 Return_to_owner +25988 Return_to_owner +25989 Adoption +25990 Adoption +25991 Adoption +25992 Adoption +25993 Transfer +25994 Transfer +25995 Euthanasia +25996 Adoption +25997 Adoption +25998 Return_to_owner +25999 Transfer +26000 Euthanasia +26001 Return_to_owner +26002 Adoption +26003 Adoption +26004 Adoption +26005 Return_to_owner +26006 Return_to_owner +26007 Transfer +26008 Transfer +26009 Adoption +26010 Transfer +26011 Adoption +26012 Transfer +26013 Transfer +26014 Adoption +26015 Return_to_owner +26016 Transfer +26017 Transfer +26018 Transfer +26019 Return_to_owner +26020 Return_to_owner +26021 Transfer +26022 Adoption +26023 Transfer +26024 Return_to_owner +26025 Adoption +26026 Transfer +26027 Adoption +26028 Adoption +26029 Adoption +26030 Adoption +26031 Transfer +26032 Transfer +26033 Euthanasia +26034 Transfer +26035 Transfer +26036 Adoption +26037 Return_to_owner +26038 Return_to_owner +26039 Adoption +26040 Transfer +26041 Adoption +26042 Transfer +26043 Return_to_owner +26044 Transfer +26045 Euthanasia +26046 Adoption +26047 Adoption +26048 Transfer +26049 Transfer +26050 Adoption +26051 Return_to_owner +26052 Adoption +26053 Adoption +26054 Adoption +26055 Adoption +26056 Adoption +26057 Transfer +26058 Transfer +26059 Adoption +26060 Return_to_owner +26061 Adoption +26062 Died +26063 Transfer +26064 Transfer +26065 Return_to_owner +26066 Adoption +26067 Euthanasia +26068 Transfer +26069 Return_to_owner +26070 Adoption +26071 Return_to_owner +26072 Euthanasia +26073 Adoption +26074 Adoption +26075 Transfer +26076 Transfer +26077 Euthanasia +26078 Adoption +26079 Return_to_owner +26080 Adoption +26081 Adoption +26082 Adoption +26083 Euthanasia +26084 Transfer +26085 Transfer +26086 Return_to_owner +26087 Euthanasia +26088 Died +26089 Transfer +26090 Adoption +26091 Transfer +26092 Return_to_owner +26093 Transfer +26094 Adoption +26095 Adoption +26096 Transfer +26097 Adoption +26098 Adoption +26099 Transfer +26100 Adoption +26101 Adoption +26102 Transfer +26103 Transfer +26104 Euthanasia +26105 Adoption +26106 Return_to_owner +26107 Return_to_owner +26108 Adoption +26109 Transfer +26110 Adoption +26111 Transfer +26112 Return_to_owner +26113 Adoption +26114 Return_to_owner +26115 Adoption +26116 Return_to_owner +26117 Transfer +26118 Adoption +26119 Transfer +26120 Adoption +26121 Adoption +26122 Return_to_owner +26123 Adoption +26124 Adoption +26125 Return_to_owner +26126 Adoption +26127 Adoption +26128 Transfer +26129 Transfer +26130 Adoption +26131 Transfer +26132 Transfer +26133 Return_to_owner +26134 Return_to_owner +26135 Adoption +26136 Return_to_owner +26137 Transfer +26138 Transfer +26139 Adoption +26140 Transfer +26141 Adoption +26142 Adoption +26143 Transfer +26144 Transfer +26145 Transfer +26146 Euthanasia +26147 Euthanasia +26148 Transfer +26149 Adoption +26150 Transfer +26151 Adoption +26152 Adoption +26153 Adoption +26154 Return_to_owner +26155 Adoption +26156 Transfer +26157 Transfer +26158 Adoption +26159 Return_to_owner +26160 Euthanasia +26161 Adoption +26162 Transfer +26163 Transfer +26164 Adoption +26165 Transfer +26166 Transfer +26167 Transfer +26168 Return_to_owner +26169 Adoption +26170 Adoption +26171 Transfer +26172 Adoption +26173 Transfer +26174 Transfer +26175 Adoption +26176 Transfer +26177 Return_to_owner +26178 Return_to_owner +26179 Transfer +26180 Adoption +26181 Adoption +26182 Adoption +26183 Adoption +26184 Transfer +26185 Adoption +26186 Transfer +26187 Transfer +26188 Euthanasia +26189 Adoption +26190 Transfer +26191 Adoption +26192 Euthanasia +26193 Transfer +26194 Adoption +26195 Adoption +26196 Adoption +26197 Transfer +26198 Adoption +26199 Adoption +26200 Return_to_owner +26201 Return_to_owner +26202 Transfer +26203 Adoption +26204 Adoption +26205 Adoption +26206 Transfer +26207 Adoption +26208 Return_to_owner +26209 Adoption +26210 Transfer +26211 Return_to_owner +26212 Transfer +26213 Adoption +26214 Transfer +26215 Return_to_owner +26216 Return_to_owner +26217 Transfer +26218 Return_to_owner +26219 Adoption +26220 Return_to_owner +26221 Transfer +26222 Adoption +26223 Transfer +26224 Transfer +26225 Return_to_owner +26226 Transfer +26227 Euthanasia +26228 Transfer +26229 Adoption +26230 Return_to_owner +26231 Transfer +26232 Adoption +26233 Return_to_owner +26234 Transfer +26235 Return_to_owner +26236 Adoption +26237 Return_to_owner +26238 Transfer +26239 Transfer +26240 Adoption +26241 Return_to_owner +26242 Return_to_owner +26243 Euthanasia +26244 Return_to_owner +26245 Adoption +26246 Adoption +26247 Transfer +26248 Adoption +26249 Adoption +26250 Transfer +26251 Return_to_owner +26252 Adoption +26253 Euthanasia +26254 Adoption +26255 Euthanasia +26256 Transfer +26257 Transfer +26258 Return_to_owner +26259 Adoption +26260 Adoption +26261 Transfer +26262 Transfer +26263 Transfer +26264 Transfer +26265 Return_to_owner +26266 Transfer +26267 Adoption +26268 Transfer +26269 Adoption +26270 Return_to_owner +26271 Transfer +26272 Adoption +26273 Return_to_owner +26274 Transfer +26275 Euthanasia +26276 Return_to_owner +26277 Adoption +26278 Transfer +26279 Adoption +26280 Transfer +26281 Adoption +26282 Transfer +26283 Adoption +26284 Transfer +26285 Transfer +26286 Transfer +26287 Return_to_owner +26288 Adoption +26289 Transfer +26290 Transfer +26291 Transfer +26292 Adoption +26293 Transfer +26294 Return_to_owner +26295 Transfer +26296 Transfer +26297 Transfer +26298 Transfer +26299 Transfer +26300 Return_to_owner +26301 Adoption +26302 Transfer +26303 Transfer +26304 Transfer +26305 Transfer +26306 Transfer +26307 Adoption +26308 Transfer +26309 Adoption +26310 Adoption +26311 Adoption +26312 Adoption +26313 Adoption +26314 Adoption +26315 Return_to_owner +26316 Adoption +26317 Adoption +26318 Return_to_owner +26319 Return_to_owner +26320 Adoption +26321 Return_to_owner +26322 Transfer +26323 Transfer +26324 Adoption +26325 Transfer +26326 Transfer +26327 Transfer +26328 Adoption +26329 Euthanasia +26330 Adoption +26331 Transfer +26332 Adoption +26333 Adoption +26334 Adoption +26335 Adoption +26336 Adoption +26337 Adoption +26338 Adoption +26339 Return_to_owner +26340 Adoption +26341 Transfer +26342 Adoption +26343 Adoption +26344 Return_to_owner +26345 Adoption +26346 Adoption +26347 Adoption +26348 Adoption +26349 Adoption +26350 Adoption +26351 Adoption +26352 Transfer +26353 Adoption +26354 Transfer +26355 Transfer +26356 Adoption +26357 Adoption +26358 Return_to_owner +26359 Adoption +26360 Adoption +26361 Euthanasia +26362 Transfer +26363 Return_to_owner +26364 Return_to_owner +26365 Adoption +26366 Euthanasia +26367 Adoption +26368 Adoption +26369 Adoption +26370 Return_to_owner +26371 Adoption +26372 Adoption +26373 Euthanasia +26374 Transfer +26375 Transfer +26376 Transfer +26377 Return_to_owner +26378 Adoption +26379 Transfer +26380 Transfer +26381 Adoption +26382 Transfer +26383 Adoption +26384 Adoption +26385 Adoption +26386 Return_to_owner +26387 Adoption +26388 Return_to_owner +26389 Adoption +26390 Adoption +26391 Adoption +26392 Adoption +26393 Adoption +26394 Adoption +26395 Adoption +26396 Adoption +26397 Return_to_owner +26398 Transfer +26399 Adoption +26400 Transfer +26401 Transfer +26402 Transfer +26403 Return_to_owner +26404 Transfer +26405 Transfer +26406 Adoption +26407 Return_to_owner +26408 Euthanasia +26409 Adoption +26410 Return_to_owner +26411 Return_to_owner +26412 Adoption +26413 Died +26414 Return_to_owner +26415 Transfer +26416 Transfer +26417 Euthanasia +26418 Adoption +26419 Adoption +26420 Euthanasia +26421 Return_to_owner +26422 Adoption +26423 Return_to_owner +26424 Transfer +26425 Return_to_owner +26426 Euthanasia +26427 Adoption +26428 Transfer +26429 Euthanasia +26430 Transfer +26431 Transfer +26432 Return_to_owner +26433 Adoption +26434 Adoption +26435 Return_to_owner +26436 Transfer +26437 Adoption +26438 Adoption +26439 Transfer +26440 Transfer +26441 Transfer +26442 Adoption +26443 Adoption +26444 Euthanasia +26445 Return_to_owner +26446 Transfer +26447 Died +26448 Return_to_owner +26449 Transfer +26450 Adoption +26451 Adoption +26452 Euthanasia +26453 Adoption +26454 Adoption +26455 Adoption +26456 Adoption +26457 Transfer +26458 Transfer +26459 Transfer +26460 Transfer +26461 Transfer +26462 Return_to_owner +26463 Adoption +26464 Adoption +26465 Return_to_owner +26466 Adoption +26467 Transfer +26468 Adoption +26469 Transfer +26470 Adoption +26471 Transfer +26472 Transfer +26473 Return_to_owner +26474 Adoption +26475 Adoption +26476 Adoption +26477 Return_to_owner +26478 Euthanasia +26479 Transfer +26480 Return_to_owner +26481 Adoption +26482 Adoption +26483 Transfer +26484 Transfer +26485 Transfer +26486 Transfer +26487 Return_to_owner +26488 Return_to_owner +26489 Transfer +26490 Adoption +26491 Adoption +26492 Transfer +26493 Adoption +26494 Return_to_owner +26495 Adoption +26496 Adoption +26497 Adoption +26498 Transfer +26499 Return_to_owner +26500 Adoption +26501 Transfer +26502 Transfer +26503 Transfer +26504 Adoption +26505 Transfer +26506 Adoption +26507 Adoption +26508 Adoption +26509 Adoption +26510 Adoption +26511 Return_to_owner +26512 Return_to_owner +26513 Transfer +26514 Transfer +26515 Return_to_owner +26516 Adoption +26517 Transfer +26518 Adoption +26519 Euthanasia +26520 Transfer +26521 Adoption +26522 Transfer +26523 Transfer +26524 Adoption +26525 Adoption +26526 Return_to_owner +26527 Return_to_owner +26528 Adoption +26529 Adoption +26530 Return_to_owner +26531 Died +26532 Return_to_owner +26533 Euthanasia +26534 Adoption +26535 Adoption +26536 Transfer +26537 Transfer +26538 Adoption +26539 Adoption +26540 Transfer +26541 Transfer +26542 Euthanasia +26543 Return_to_owner +26544 Adoption +26545 Return_to_owner +26546 Transfer +26547 Adoption +26548 Return_to_owner +26549 Transfer +26550 Adoption +26551 Transfer +26552 Return_to_owner +26553 Transfer +26554 Transfer +26555 Return_to_owner +26556 Adoption +26557 Adoption +26558 Euthanasia +26559 Transfer +26560 Adoption +26561 Transfer +26562 Adoption +26563 Transfer +26564 Adoption +26565 Adoption +26566 Transfer +26567 Adoption +26568 Adoption +26569 Adoption +26570 Transfer +26571 Transfer +26572 Transfer +26573 Adoption +26574 Adoption +26575 Transfer +26576 Adoption +26577 Transfer +26578 Adoption +26579 Adoption +26580 Adoption +26581 Adoption +26582 Transfer +26583 Adoption +26584 Adoption +26585 Adoption +26586 Euthanasia +26587 Adoption +26588 Transfer +26589 Adoption +26590 Return_to_owner +26591 Transfer +26592 Adoption +26593 Transfer +26594 Return_to_owner +26595 Return_to_owner +26596 Transfer +26597 Return_to_owner +26598 Adoption +26599 Return_to_owner +26600 Adoption +26601 Transfer +26602 Adoption +26603 Transfer +26604 Adoption +26605 Transfer +26606 Euthanasia +26607 Adoption +26608 Euthanasia +26609 Adoption +26610 Return_to_owner +26611 Return_to_owner +26612 Return_to_owner +26613 Transfer +26614 Transfer +26615 Euthanasia +26616 Transfer +26617 Euthanasia +26618 Adoption +26619 Adoption +26620 Adoption +26621 Adoption +26622 Adoption +26623 Adoption +26624 Adoption +26625 Adoption +26626 Adoption +26627 Adoption +26628 Euthanasia +26629 Euthanasia +26630 Return_to_owner +26631 Transfer +26632 Transfer +26633 Euthanasia +26634 Adoption +26635 Adoption +26636 Transfer +26637 Return_to_owner +26638 Transfer +26639 Adoption +26640 Transfer +26641 Adoption +26642 Return_to_owner +26643 Return_to_owner +26644 Adoption +26645 Return_to_owner +26646 Return_to_owner +26647 Transfer +26648 Adoption +26649 Adoption +26650 Adoption +26651 Adoption +26652 Transfer +26653 Adoption +26654 Adoption +26655 Adoption +26656 Adoption +26657 Transfer +26658 Return_to_owner +26659 Transfer +26660 Transfer +26661 Return_to_owner +26662 Adoption +26663 Euthanasia +26664 Adoption +26665 Return_to_owner +26666 Adoption +26667 Adoption +26668 Euthanasia +26669 Return_to_owner +26670 Transfer +26671 Return_to_owner +26672 Return_to_owner +26673 Transfer +26674 Return_to_owner +26675 Adoption +26676 Euthanasia +26677 Transfer +26678 Return_to_owner +26679 Transfer +26680 Return_to_owner +26681 Return_to_owner +26682 Transfer +26683 Transfer +26684 Return_to_owner +26685 Transfer +26686 Adoption +26687 Adoption +26688 Transfer +26689 Return_to_owner +26690 Transfer +26691 Adoption +26692 Transfer +26693 Adoption +26694 Euthanasia +26695 Return_to_owner +26696 Adoption +26697 Return_to_owner +26698 Transfer +26699 Euthanasia +26700 Return_to_owner +26701 Transfer +26702 Died +26703 Transfer +26704 Transfer +26705 Transfer +26706 Adoption +26707 Euthanasia +26708 Transfer +26709 Adoption +26710 Transfer +26711 Transfer +26712 Return_to_owner +26713 Euthanasia +26714 Adoption +26715 Adoption +26716 Adoption +26717 Return_to_owner +26718 Adoption +26719 Transfer +26720 Adoption +26721 Adoption +26722 Transfer +26723 Adoption +26724 Transfer +26725 Transfer +26726 Adoption +26727 Transfer +26728 Transfer diff --git a/лр9/.ipynb_checkpoints/2. CNN_MNIST-checkpoint.ipynb b/лр9/.ipynb_checkpoints/2. CNN_MNIST-checkpoint.ipynb new file mode 100644 index 0000000..68d3f19 --- /dev/null +++ b/лр9/.ipynb_checkpoints/2. CNN_MNIST-checkpoint.ipynb @@ -0,0 +1,1283 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "# Наша первая свёрточная нейросеть \n", + "\n", + "Пришло время построить нашу первую свёрточную нейросеть. Будем использовать для этого датасет [MNIST.](https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html) Набор данных включает в себя изображения рукописных цифр. \n", + "\n", + "" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# подгружаем пакеты\n", + "import numpy as np\n", + "import random\n", + "from tqdm import tqdm\n", + "\n", + "import keras\n", + "from keras import backend as K\n", + "\n", + "%matplotlib inline\n", + "import matplotlib.pyplot as plt" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## 1. Смотрим на данные \n", + "\n", + "Скачаеми приготовим данные. Буквально через минуту в наших руках окажутся $60 000$ картинок размера $28 \\times 28$." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "from keras.datasets import mnist\n", + "(x_tr, y_tr), (x_ts, y_ts) = mnist.load_data()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Train samples: (60000, 28, 28) (60000,)\n", + "Test samples: (10000, 28, 28) (10000,)\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(\"Train samples:\", x_tr.shape, y_tr.shape)\n", + "print(\"Test samples:\", x_ts.shape, y_ts.shape)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Нарисуем несколько рандомных картинок из тренировочной выборки. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "cols = 8\n", + "rows = 2\n", + "fig = plt.figure(figsize=(2 * cols - 1, 2.5 * rows - 1))\n", + "for i in range(cols):\n", + " for j in range(rows):\n", + " random_index = np.random.randint(0, len(y_tr))\n", + " ax = fig.add_subplot(rows, cols, i * rows + j + 1)\n", + " ax.grid('off')\n", + " ax.axis('off')\n", + " ax.imshow(x_tr[random_index, :], cmap = 'gray')\n", + "plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Отлично! Как вы помните, если пронормаровать данные, то сетка будет сходиться на порядок быстрее. \n", + "\n", + "Также, как вы помните из предыдущих скриптов, картинка - это тензор из циферок. Каждая циферка сообщает нам о яркости конкретного пикселя. Яркость измеряется по шкале от 0 до 255. В связи с этим фактом, нормализация будет немного странной: \n", + "\n", + "$$\n", + "x_{norm} = \\frac{x}{255}\n", + "$$" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# делай раз\n", + "x_train = x_tr/255\n", + "x_test = x_ts/255\n", + "\n", + "# Оставляем одну размерность на число каналов\n", + "x_train = np.reshape(x_train, (len(x_train), 28, 28, 1)) \n", + "x_test = np.reshape(x_test, (len(x_test), 28, 28, 1)) " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Также мы помним, что классы нужно конвертировать одним горячи кодированием (one-hot encoding) в набор из дамми-переменных. \n", + "\n", + "```\n", + "0 → [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]\n", + "1 → [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]\n", + "2 → [0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]\n", + "3 → [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0]\n", + "etc...\n", + "```" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[0., 0., 0., ..., 1., 0., 0.],\n", + " [0., 0., 1., ..., 0., 0., 0.],\n", + " [0., 1., 0., ..., 0., 0., 0.],\n", + " ...,\n", + " [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],\n", + " [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],\n", + " [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]])" + ] + }, + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "# делай два! \n", + "y_train = keras.utils.to_categorical(y_tr,10)\n", + "y_test = keras.utils.to_categorical(y_ts,10)\n", + "\n", + "# Размерность после конвертации будет вот такой: (?, NUM_CLASSES)\n", + "y_test" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "(60000, 28, 28, 1)\n", + "(10000, 28, 28, 1)\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(x_train.shape)\n", + "print(x_test.shape)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## 2. Выбираем для нашей нейросети архитектуру\n", + "\n", + "Свёрточная нейронная сеть строится из нескольких разных типов слоёв: \n", + "\n", + "* [Conv2D](https://keras.io/layers/convolutional/#conv2d) - Конволюция:\n", + " - **filters**: число выходных каналов; \n", + " - **kernel_size**: размер окна для свёртки;\n", + " - **padding**: padding=\"same\" добавляет нулевую каёмку по краям картинки, чтбы после свёртки размеры картинки не изменялись; padding='valid' ничего не добавляет;\n", + " - **activation**: \"relu\", \"tanh\", etc.\n", + " - **input_shape**: размер входа\n", + "* [MaxPooling2D](https://keras.io/layers/pooling/#maxpooling2d) - макспулинг\n", + "* [Flatten](https://keras.io/layers/core/#flatten) - разворачивает картинку в вектор \n", + "* [Dense](https://keras.io/layers/core/#dense) - полносвязный слой (fully-connected layer)\n", + "* [Activation](https://keras.io/layers/core/#activation) - функция активации\n", + "* [LeakyReLU](https://keras.io/layers/advanced-activations/#leakyrelu) - leaky relu активация\n", + "* [Dropout](https://keras.io/layers/core/#dropout) - дропаут.\n", + "\n", + "\n", + "В модели, которую мы определим ниже, на вход будет идти тензоры размера __(None, 28, 28, 1)__ и __(None, 10)__. На выходе мы будем получать вероятноть того, что объект относится к конкретному классу. Разменость __None__ заготовлена для размерности батча. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# подгружаем важные строительные блоки\n", + "from keras.models import Sequential\n", + "from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Activation, Dropout, InputLayer, LeakyReLU, Input" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 2.1 Полносвязная сетка \n", + "\n", + "Соберём двухслойную полносвязную сетку: \n", + "\n", + "* Вход\n", + "* Развернём картинку в вектор \n", + "* Полносвязный слой с 64 нейронами\n", + "* RELU \n", + "* Полносвязный слой с 32 нейронами \n", + "* Dropout с вероятностью 0.5 \n", + "* RELU \n", + "* Полносвязный слой с 16 нейронами \n", + "* Dropout с вероятностью 0.5 \n", + "* RELU \n", + "* Слой с 10 нейронами для клссов, в качестве активации используйте Softmax" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "model_1 = Sequential( )\n", + "\n", + "# 1. Добавляем входной слой с указанной формой входных данных\n", + "model_1.add(Input(shape=(28, 28))) # Задаём форму входных данных через Input\n", + "\n", + "# 2. Первый полносвязный слой с 64 нейронами и функцией активации ReLU\n", + "model_1.add(Flatten()) # Разворачиваем входное изображение в вектор\n", + "model_1.add(Dense(64))\n", + "model_1.add(Activation('relu'))\n", + "\n", + "# 3. Второй полносвязный слой с 32 нейронами и функцией активации ReLU\n", + "model_1.add(Dense(32))\n", + "model_1.add(Dropout(0.5)) # Dropout с вероятностью 0.5 для регуляризации\n", + "model_1.add(Activation('relu'))\n", + "\n", + "# 4. Третий полносвязный слой с 16 нейронами и функцией активации ReLU\n", + "model_1.add(Dense(16))\n", + "model_1.add(Dropout(0.5)) # Dropout с вероятностью 0.5 для регуляризации\n", + "model_1.add(Activation('relu'))\n", + "\n", + "# 5. Выходной слой с 10 нейронами (для классификации на 10 классов) и функцией активации Softmax\n", + "model_1.add(Dense(10))\n", + "model_1.add(Activation('softmax'))\n", + "\n", + "model_1.compile(\"adam\", \"categorical_crossentropy\", metrics=[\"accuracy\"])" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
Model: \"sequential\"\n",
+       "
\n" + ], + "text/plain": [ + "\u001b[1mModel: \"sequential\"\u001b[0m\n" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "text/html": [ + "
┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┓\n",
+       "┃ Layer (type)                         ┃ Output Shape                ┃         Param # ┃\n",
+       "┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━┩\n",
+       "│ flatten (Flatten)                    │ (None, 784)                 │               0 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ dense (Dense)                        │ (None, 64)                  │          50,240 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ activation (Activation)              │ (None, 64)                  │               0 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ dense_1 (Dense)                      │ (None, 32)                  │           2,080 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ dropout (Dropout)                    │ (None, 32)                  │               0 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ activation_1 (Activation)            │ (None, 32)                  │               0 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ dense_2 (Dense)                      │ (None, 16)                  │             528 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ dropout_1 (Dropout)                  │ (None, 16)                  │               0 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ activation_2 (Activation)            │ (None, 16)                  │               0 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ dense_3 (Dense)                      │ (None, 10)                  │             170 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ activation_3 (Activation)            │ (None, 10)                  │               0 │\n",
+       "└──────────────────────────────────────┴─────────────────────────────┴─────────────────┘\n",
+       "
\n" + ], + "text/plain": [ + "┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┓\n", + "┃\u001b[1m \u001b[0m\u001b[1mLayer (type) \u001b[0m\u001b[1m \u001b[0m┃\u001b[1m \u001b[0m\u001b[1mOutput Shape \u001b[0m\u001b[1m \u001b[0m┃\u001b[1m \u001b[0m\u001b[1m Param #\u001b[0m\u001b[1m \u001b[0m┃\n", + "┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━┩\n", + "│ flatten (\u001b[38;5;33mFlatten\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m784\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ dense (\u001b[38;5;33mDense\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m64\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m50,240\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ activation (\u001b[38;5;33mActivation\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m64\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ dense_1 (\u001b[38;5;33mDense\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m32\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m2,080\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ dropout (\u001b[38;5;33mDropout\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m32\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ activation_1 (\u001b[38;5;33mActivation\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m32\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ dense_2 (\u001b[38;5;33mDense\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m16\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m528\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ dropout_1 (\u001b[38;5;33mDropout\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m16\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ activation_2 (\u001b[38;5;33mActivation\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m16\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ dense_3 (\u001b[38;5;33mDense\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m10\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m170\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ activation_3 (\u001b[38;5;33mActivation\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m10\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │\n", + "└──────────────────────────────────────┴─────────────────────────────┴─────────────────┘\n" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "text/html": [ + "
 Total params: 53,018 (207.10 KB)\n",
+       "
\n" + ], + "text/plain": [ + "\u001b[1m Total params: \u001b[0m\u001b[38;5;34m53,018\u001b[0m (207.10 KB)\n" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "text/html": [ + "
 Trainable params: 53,018 (207.10 KB)\n",
+       "
\n" + ], + "text/plain": [ + "\u001b[1m Trainable params: \u001b[0m\u001b[38;5;34m53,018\u001b[0m (207.10 KB)\n" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "text/html": [ + "
 Non-trainable params: 0 (0.00 B)\n",
+       "
\n" + ], + "text/plain": [ + "\u001b[1m Non-trainable params: \u001b[0m\u001b[38;5;34m0\u001b[0m (0.00 B)\n" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "model_1.summary()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Можно визуализировать внутренними средствами keras сетку, которую мы собираем. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/svg+xml": [ + "\n", + "\n", + "G\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "2046815783056\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "flatten\n", + " (Flatten)\n", + "\n", + "\n", + "Input shape: \n", + "(None, 28, 28)\n", + "\n", + "\n", + "Output shape: \n", + "(None, 784)\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "2046759321136\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "dense\n", + " (Dense)\n", + "\n", + "\n", + "Input shape: \n", + "(None, 784)\n", + "\n", + "\n", + "Output shape: \n", + "(None, 64)\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "2046815783056->2046759321136\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "2046759454576\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "activation\n", + " (Activation)\n", + "\n", + "\n", + "Input shape: \n", + "(None, 64)\n", + "\n", + "\n", + "Output shape: \n", + "(None, 64)\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "2046759321136->2046759454576\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "2046817914272\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "dense_1\n", + " (Dense)\n", + "\n", + "\n", + "Input shape: \n", + "(None, 64)\n", + "\n", + "\n", + "Output shape: \n", + "(None, 32)\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "2046759454576->2046817914272\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "2046818069600\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "dropout\n", + " (Dropout)\n", + "\n", + "\n", + "Input shape: \n", + "(None, 32)\n", + "\n", + "\n", + "Output shape: \n", + "(None, 32)\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "2046817914272->2046818069600\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "2046818538016\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "activation_1\n", + " (Activation)\n", + "\n", + "\n", + "Input shape: \n", + "(None, 32)\n", + "\n", + "\n", + "Output shape: \n", + "(None, 32)\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "2046818069600->2046818538016\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "2046818542432\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "dense_2\n", + " (Dense)\n", + "\n", + "\n", + "Input shape: \n", + "(None, 32)\n", + "\n", + "\n", + "Output shape: \n", + "(None, 16)\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "2046818538016->2046818542432\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "2046818548672\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "dropout_1\n", + " (Dropout)\n", + "\n", + "\n", + "Input shape: \n", + "(None, 16)\n", + "\n", + "\n", + "Output shape: \n", + "(None, 16)\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "2046818542432->2046818548672\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "2046818549008\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "activation_2\n", + " (Activation)\n", + "\n", + "\n", + "Input shape: \n", + "(None, 16)\n", + "\n", + "\n", + "Output shape: \n", + "(None, 16)\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "2046818548672->2046818549008\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "2046818724288\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "dense_3\n", + " (Dense)\n", + "\n", + "\n", + "Input shape: \n", + "(None, 16)\n", + "\n", + "\n", + "Output shape: \n", + "(None, 10)\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "2046818549008->2046818724288\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "2046818724816\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "activation_3\n", + " (Activation)\n", + "\n", + "\n", + "Input shape: \n", + "(None, 10)\n", + "\n", + "\n", + "Output shape: \n", + "(None, 10)\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "2046818724288->2046818724816\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "" + ], + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "from IPython.display import SVG\n", + "from keras.utils import model_to_dot\n", + "\n", + "SVG(model_to_dot(model_1, show_shapes=True, dpi=60).create(prog='dot', format='svg'))" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 14, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Epoch 1/5\n", + "\u001b[1m1500/1500\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m13s\u001b[0m 6ms/step - accuracy: 0.4364 - loss: 1.5832 - val_accuracy: 0.9202 - val_loss: 0.4038\n", + "Epoch 2/5\n", + "\u001b[1m1500/1500\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m8s\u001b[0m 5ms/step - accuracy: 0.7256 - loss: 0.8545 - val_accuracy: 0.9391 - val_loss: 0.2817\n", + "Epoch 3/5\n", + "\u001b[1m1500/1500\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m8s\u001b[0m 5ms/step - accuracy: 0.7768 - loss: 0.7073 - val_accuracy: 0.9490 - val_loss: 0.2270\n", + "Epoch 4/5\n", + "\u001b[1m1500/1500\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m8s\u001b[0m 5ms/step - accuracy: 0.8016 - loss: 0.6395 - val_accuracy: 0.9555 - val_loss: 0.2025\n", + "Epoch 5/5\n", + "\u001b[1m1500/1500\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m8s\u001b[0m 5ms/step - accuracy: 0.8178 - loss: 0.5896 - val_accuracy: 0.9560 - val_loss: 0.2100\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# обучаем 5 эпох\n", + "hist = model_1.fit(x_train, y_train, validation_split=0.2, epochs=5, verbose=1)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "plt.plot(hist.history['loss'])\n", + "plt.plot(hist.history['val_loss'])\n", + "plt.legend(['Train loss', 'Validation loss'])" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "\u001b[1m313/313\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.9520 - loss: 0.2394\n", + "\n", + "Loss, Accuracy = [0.2147352546453476, 0.9567999839782715]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(\"\\nLoss, Accuracy = \", model_1.evaluate(x_test, y_test))" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "* Посмотрите на качество получившейся модели. Вернитесь по коду вверх и раскоментируйте строки, где картинки нормируются к отрезку $[0;1]$. Переобучите сетку. Что произошло с качеством? \n", + "* Теперь попробуйте использовать в качестве функции активации линейную функцию. Что произошло с качеством модели? " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Можно посмотреть, где именно сетка ошибается. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 42, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "\u001b[1m313/313\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 2ms/step\n" + ] + } + ], + "source": [ + "y_pred = model_1.predict(x_test)\n", + "y_pred_classes = y_pred.argmax(axis=1)\n", + "\n", + "errors = y_pred_classes != y_ts\n", + "\n", + "x_err = x_ts[errors]\n", + "y_err = y_ts[errors]\n", + "y_pred = y_pred_classes[errors]" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 43, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "cols = 8\n", + "rows = 2\n", + "fig = plt.figure(figsize=(2 * cols - 1, 2.5 * rows - 1))\n", + "for i in range(cols):\n", + " for j in range(rows):\n", + " random_index = np.random.randint(0, len(y_err))\n", + " ax = fig.add_subplot(rows, cols, i * rows + j + 1)\n", + " ax.grid('off')\n", + " ax.axis('off')\n", + " ax.imshow(x_err[random_index, : ], cmap='gray')\n", + " ax.set_title('real_class: {} \\n predict class: {}'.format(y_err[random_index], y_pred[random_index]))\n", + "plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 2.2 Свёрточная сетка \n", + "\n", + "Теперь давайте соберём свёртоную сеть: \n", + "\n", + "* Свёртка с ядром $5 \\times 5$, same padding и $32$ каналами\n", + "* ReLU\n", + "* Макспулинг размера $2 \\times 2$\n", + "* Свёртка с ядром $5 \\times 5$ и $16$ каналами и same padding\n", + "* ReLU\n", + "* Макспулинг размера $2 \\times 2$ с шагом (strides) $2$ по обеим осям \n", + "* Дальше используйте старую архитектуру " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 32, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "model_2 = Sequential( )\n", + "\n", + "# Входной слой с указанием формы входных данных\n", + "model_2.add(InputLayer(shape=(28, 28, 1)))\n", + "\n", + "# Первый свёрточный слой с ядром 5x5, 32 каналами, активацией ReLU и same padding\n", + "model_2.add(Conv2D(32, (5, 5), padding='same'))\n", + "model_2.add(Activation('relu'))\n", + "\n", + "# Макспулинг 2x2\n", + "model_2.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))\n", + "\n", + "# Второй свёрточный слой с ядром 5x5, 16 каналами, активацией ReLU и same padding\n", + "model_2.add(Conv2D(16, (5, 5), padding='same'))\n", + "model_2.add(Activation('relu'))\n", + "\n", + "# Макспулинг 2x2 с шагом 2 по обеим осям\n", + "model_2.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2)))\n", + "\n", + "# Разворачиваем вектор для полносвязных слоев\n", + "model_2.add(Flatten())\n", + "\n", + "# Полносвязный слой с 64 нейронами и активацией ReLU\n", + "model_2.add(Dense(64))\n", + "model_2.add(Activation('relu'))\n", + "\n", + "# Полносвязный слой с 32 нейронами и активацией ReLU\n", + "model_2.add(Dense(32))\n", + "model_2.add(Activation('relu'))\n", + "\n", + "# Полносвязный слой с 16 нейронами и активацией ReLU\n", + "model_2.add(Dense(16))\n", + "model_2.add(Activation('relu'))\n", + "\n", + "# Выходной слой для 10 классов с активацией softmax\n", + "model_2.add(Dense(10))\n", + "model_2.add(Activation('softmax'))\n", + "\n", + "model_2.compile(\"adam\", \"categorical_crossentropy\", metrics=[\"accuracy\"])" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 48, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "model_2 = Sequential()\n", + "\n", + "# Входной слой с уменьшением числа фильтров\n", + "model_2.add(InputLayer(shape=(28, 28, 1)))\n", + "model_2.add(Conv2D(16, (3, 3), padding='same'))\n", + "model_2.add(Activation('relu'))\n", + "model_2.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))\n", + "\n", + "# Уменьшаем количество фильтров во втором слое\n", + "model_2.add(Conv2D(8, (3, 3), padding='same'))\n", + "model_2.add(Activation('relu'))\n", + "model_2.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2)))\n", + "\n", + "# Уменьшаем число нейронов в полносвязных слоях\n", + "model_2.add(Flatten())\n", + "model_2.add(Dense(32))\n", + "model_2.add(Activation('relu'))\n", + "model_2.add(Dense(16))\n", + "model_2.add(Activation('relu'))\n", + "\n", + "# Выходной слой с 10 классами\n", + "model_2.add(Dense(10))\n", + "model_2.add(Activation('softmax'))\n", + "\n", + "# Компиляция модели\n", + "model_2.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 49, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
Model: \"sequential_4\"\n",
+       "
\n" + ], + "text/plain": [ + "\u001b[1mModel: \"sequential_4\"\u001b[0m\n" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "text/html": [ + "
┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┓\n",
+       "┃ Layer (type)                         ┃ Output Shape                ┃         Param # ┃\n",
+       "┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━┩\n",
+       "│ conv2d_6 (Conv2D)                    │ (None, 28, 28, 16)          │             160 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ activation_22 (Activation)           │ (None, 28, 28, 16)          │               0 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ max_pooling2d_6 (MaxPooling2D)       │ (None, 14, 14, 16)          │               0 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ conv2d_7 (Conv2D)                    │ (None, 14, 14, 8)           │           1,160 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ activation_23 (Activation)           │ (None, 14, 14, 8)           │               0 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ max_pooling2d_7 (MaxPooling2D)       │ (None, 7, 7, 8)             │               0 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ flatten_4 (Flatten)                  │ (None, 392)                 │               0 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ dense_16 (Dense)                     │ (None, 32)                  │          12,576 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ activation_24 (Activation)           │ (None, 32)                  │               0 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ dense_17 (Dense)                     │ (None, 16)                  │             528 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ activation_25 (Activation)           │ (None, 16)                  │               0 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ dense_18 (Dense)                     │ (None, 10)                  │             170 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ activation_26 (Activation)           │ (None, 10)                  │               0 │\n",
+       "└──────────────────────────────────────┴─────────────────────────────┴─────────────────┘\n",
+       "
\n" + ], + "text/plain": [ + "┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┓\n", + "┃\u001b[1m \u001b[0m\u001b[1mLayer (type) \u001b[0m\u001b[1m \u001b[0m┃\u001b[1m \u001b[0m\u001b[1mOutput Shape \u001b[0m\u001b[1m \u001b[0m┃\u001b[1m \u001b[0m\u001b[1m Param #\u001b[0m\u001b[1m \u001b[0m┃\n", + "┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━┩\n", + "│ conv2d_6 (\u001b[38;5;33mConv2D\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m28\u001b[0m, \u001b[38;5;34m28\u001b[0m, \u001b[38;5;34m16\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m160\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ activation_22 (\u001b[38;5;33mActivation\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m28\u001b[0m, \u001b[38;5;34m28\u001b[0m, \u001b[38;5;34m16\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ max_pooling2d_6 (\u001b[38;5;33mMaxPooling2D\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m14\u001b[0m, \u001b[38;5;34m14\u001b[0m, \u001b[38;5;34m16\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ conv2d_7 (\u001b[38;5;33mConv2D\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m14\u001b[0m, \u001b[38;5;34m14\u001b[0m, \u001b[38;5;34m8\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m1,160\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ activation_23 (\u001b[38;5;33mActivation\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m14\u001b[0m, \u001b[38;5;34m14\u001b[0m, \u001b[38;5;34m8\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ max_pooling2d_7 (\u001b[38;5;33mMaxPooling2D\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m7\u001b[0m, \u001b[38;5;34m7\u001b[0m, \u001b[38;5;34m8\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ flatten_4 (\u001b[38;5;33mFlatten\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m392\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ dense_16 (\u001b[38;5;33mDense\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m32\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m12,576\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ activation_24 (\u001b[38;5;33mActivation\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m32\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ dense_17 (\u001b[38;5;33mDense\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m16\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m528\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ activation_25 (\u001b[38;5;33mActivation\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m16\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ dense_18 (\u001b[38;5;33mDense\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m10\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m170\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ activation_26 (\u001b[38;5;33mActivation\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m10\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │\n", + "└──────────────────────────────────────┴─────────────────────────────┴─────────────────┘\n" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "text/html": [ + "
 Total params: 14,594 (57.01 KB)\n",
+       "
\n" + ], + "text/plain": [ + "\u001b[1m Total params: \u001b[0m\u001b[38;5;34m14,594\u001b[0m (57.01 KB)\n" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "text/html": [ + "
 Trainable params: 14,594 (57.01 KB)\n",
+       "
\n" + ], + "text/plain": [ + "\u001b[1m Trainable params: \u001b[0m\u001b[38;5;34m14,594\u001b[0m (57.01 KB)\n" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "text/html": [ + "
 Non-trainable params: 0 (0.00 B)\n",
+       "
\n" + ], + "text/plain": [ + "\u001b[1m Non-trainable params: \u001b[0m\u001b[38;5;34m0\u001b[0m (0.00 B)\n" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "model_2.summary()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 51, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Epoch 1/30\n", + "\u001b[1m1500/1500\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m14s\u001b[0m 7ms/step - accuracy: 0.7611 - loss: 0.7332 - val_accuracy: 0.9593 - val_loss: 0.1340\n", + "Epoch 2/30\n", + "\u001b[1m1500/1500\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m10s\u001b[0m 6ms/step - accuracy: 0.9602 - loss: 0.1302 - val_accuracy: 0.9665 - val_loss: 0.1053\n", + "Epoch 3/30\n", + "\u001b[1m1500/1500\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m10s\u001b[0m 6ms/step - accuracy: 0.9716 - loss: 0.0955 - val_accuracy: 0.9769 - val_loss: 0.0775\n", + "Epoch 4/30\n", + "\u001b[1m1500/1500\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m11s\u001b[0m 7ms/step - accuracy: 0.9766 - loss: 0.0741 - val_accuracy: 0.9772 - val_loss: 0.0788\n", + "Epoch 5/30\n", + "\u001b[1m1500/1500\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m10s\u001b[0m 7ms/step - accuracy: 0.9799 - loss: 0.0632 - val_accuracy: 0.9804 - val_loss: 0.0644\n", + "Epoch 6/30\n", + "\u001b[1m1500/1500\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m10s\u001b[0m 6ms/step - accuracy: 0.9823 - loss: 0.0578 - val_accuracy: 0.9790 - val_loss: 0.0741\n", + "Epoch 7/30\n", + "\u001b[1m1500/1500\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m10s\u001b[0m 6ms/step - accuracy: 0.9837 - loss: 0.0514 - val_accuracy: 0.9790 - val_loss: 0.0670\n", + "Epoch 8/30\n", + "\u001b[1m1500/1500\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m10s\u001b[0m 7ms/step - accuracy: 0.9860 - loss: 0.0435 - val_accuracy: 0.9791 - val_loss: 0.0725\n", + "Epoch 9/30\n", + "\u001b[1m1500/1500\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m10s\u001b[0m 7ms/step - accuracy: 0.9880 - loss: 0.0386 - val_accuracy: 0.9844 - val_loss: 0.0597\n", + "Epoch 10/30\n", + "\u001b[1m1500/1500\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m10s\u001b[0m 7ms/step - accuracy: 0.9886 - loss: 0.0359 - val_accuracy: 0.9855 - val_loss: 0.0504\n", + "Epoch 11/30\n", + "\u001b[1m1500/1500\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m10s\u001b[0m 7ms/step - accuracy: 0.9905 - loss: 0.0312 - val_accuracy: 0.9823 - val_loss: 0.0624\n", + "Epoch 12/30\n", + "\u001b[1m1500/1500\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m11s\u001b[0m 7ms/step - accuracy: 0.9910 - loss: 0.0284 - val_accuracy: 0.9837 - val_loss: 0.0567\n", + "Epoch 13/30\n", + "\u001b[1m1500/1500\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m10s\u001b[0m 7ms/step - accuracy: 0.9906 - loss: 0.0282 - val_accuracy: 0.9836 - val_loss: 0.0594\n", + "Epoch 14/30\n", + "\u001b[1m1500/1500\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m10s\u001b[0m 7ms/step - accuracy: 0.9913 - loss: 0.0272 - val_accuracy: 0.9847 - val_loss: 0.0535\n", + "Epoch 15/30\n", + "\u001b[1m1500/1500\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m10s\u001b[0m 7ms/step - accuracy: 0.9909 - loss: 0.0261 - val_accuracy: 0.9834 - val_loss: 0.0632\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# обучаем 5 эпох\n", + "# hist = model_2.fit(x_train, y_train, validation_split=0.2, epochs=5, verbose=1)\n", + "\n", + "from keras.callbacks import EarlyStopping\n", + "\n", + "# Обучение на большем числе эпох, с ранней остановкой\n", + "early_stopping_monitor = EarlyStopping(patience=5, restore_best_weights=True)\n", + "hist = model_2.fit(x_train, y_train, epochs=30, batch_size=32, validation_split=0.2, callbacks=[early_stopping_monitor])" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 52, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "execution_count": 52, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "plt.plot(hist.history['loss'])\n", + "plt.plot(hist.history['val_loss'])\n", + "plt.legend(['Train loss', 'Validation loss'])" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 53, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "\u001b[1m313/313\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.9858 - loss: 0.0517\n", + "\n", + "Loss, Accuracy = [0.040652498602867126, 0.9890000224113464]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(\"\\nLoss, Accuracy = \", model_2.evaluate(x_test, y_test))" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Как видите, точность довольно сильно подскочила. Попробуйте поиграться числом параметров и слоёв так, чтобы их стало меньше, а качество сетки стало лучше. Попробуйте обучать нейросетку большее количество эпох. \n", + "\n", + "Снова посмотрим на ошибки. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 64, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "\u001b[1m313/313\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 3ms/step\n" + ] + } + ], + "source": [ + "y_pred = model_2.predict(x_test)\n", + "y_pred_classes = y_pred.argmax(axis=1)\n", + "\n", + "errors = y_pred_classes != y_ts\n", + "\n", + "x_err = x_ts[errors]\n", + "y_err = y_ts[errors]\n", + "y_pred = y_pred_classes[errors]" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 65, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "cols = 8\n", + "rows = 2\n", + "fig = plt.figure(figsize=(2 * cols - 1, 2.5 * rows - 1))\n", + "for i in range(cols):\n", + " for j in range(rows):\n", + " random_index = np.random.randint(0, len(y_err))\n", + " ax = fig.add_subplot(rows, cols, i * rows + j + 1)\n", + " ax.grid('off')\n", + " ax.axis('off')\n", + " ax.imshow(x_err[random_index, : ], cmap='gray')\n", + " ax.set_title('real_class: {} \\n predict class: {}'.format(y_err[random_index], y_pred[random_index]))\n", + "plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3 (ipykernel)", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.12.4" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 4 +} diff --git a/лр9/2. CNN_MNIST.ipynb b/лр9/2. CNN_MNIST.ipynb new file mode 100644 index 0000000..f57da08 --- /dev/null +++ b/лр9/2. CNN_MNIST.ipynb @@ -0,0 +1,1283 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "# Наша первая свёрточная нейросеть \n", + "\n", + "Пришло время построить нашу первую свёрточную нейросеть. Будем использовать для этого датасет [MNIST.](https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html) Набор данных включает в себя изображения рукописных цифр. \n", + "\n", + "" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# подгружаем пакеты\n", + "import numpy as np\n", + "import random\n", + "from tqdm import tqdm\n", + "\n", + "import keras\n", + "from keras import backend as K\n", + "\n", + "%matplotlib inline\n", + "import matplotlib.pyplot as plt" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## 1. Смотрим на данные \n", + "\n", + "Скачаеми приготовим данные. Буквально через минуту в наших руках окажутся $60 000$ картинок размера $28 \\times 28$." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "from keras.datasets import mnist\n", + "(x_tr, y_tr), (x_ts, y_ts) = mnist.load_data()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Train samples: (60000, 28, 28) (60000,)\n", + "Test samples: (10000, 28, 28) (10000,)\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(\"Train samples:\", x_tr.shape, y_tr.shape)\n", + "print(\"Test samples:\", x_ts.shape, y_ts.shape)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Нарисуем несколько рандомных картинок из тренировочной выборки. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "cols = 8\n", + "rows = 2\n", + "fig = plt.figure(figsize=(2 * cols - 1, 2.5 * rows - 1))\n", + "for i in range(cols):\n", + " for j in range(rows):\n", + " random_index = np.random.randint(0, len(y_tr))\n", + " ax = fig.add_subplot(rows, cols, i * rows + j + 1)\n", + " ax.grid('off')\n", + " ax.axis('off')\n", + " ax.imshow(x_tr[random_index, :], cmap = 'gray')\n", + "plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Отлично! Как вы помните, если пронормаровать данные, то сетка будет сходиться на порядок быстрее. \n", + "\n", + "Также, как вы помните из предыдущих скриптов, картинка - это тензор из циферок. Каждая циферка сообщает нам о яркости конкретного пикселя. Яркость измеряется по шкале от 0 до 255. В связи с этим фактом, нормализация будет немного странной: \n", + "\n", + "$$\n", + "x_{norm} = \\frac{x}{255}\n", + "$$" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# делай раз\n", + "x_train = x_tr/255\n", + "x_test = x_ts/255\n", + "\n", + "# Оставляем одну размерность на число каналов\n", + "x_train = np.reshape(x_train, (len(x_train), 28, 28, 1)) \n", + "x_test = np.reshape(x_test, (len(x_test), 28, 28, 1)) " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Также мы помним, что классы нужно конвертировать одним горячи кодированием (one-hot encoding) в набор из дамми-переменных. \n", + "\n", + "```\n", + "0 → [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]\n", + "1 → [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]\n", + "2 → [0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]\n", + "3 → [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0]\n", + "etc...\n", + "```" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "array([[0., 0., 0., ..., 1., 0., 0.],\n", + " [0., 0., 1., ..., 0., 0., 0.],\n", + " [0., 1., 0., ..., 0., 0., 0.],\n", + " ...,\n", + " [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],\n", + " [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],\n", + " [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]])" + ] + }, + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "# делай два! \n", + "y_train = keras.utils.to_categorical(y_tr,10)\n", + "y_test = keras.utils.to_categorical(y_ts,10)\n", + "\n", + "# Размерность после конвертации будет вот такой: (?, NUM_CLASSES)\n", + "y_test" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "(60000, 28, 28, 1)\n", + "(10000, 28, 28, 1)\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(x_train.shape)\n", + "print(x_test.shape)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## 2. Выбираем для нашей нейросети архитектуру\n", + "\n", + "Свёрточная нейронная сеть строится из нескольких разных типов слоёв: \n", + "\n", + "* [Conv2D](https://keras.io/layers/convolutional/#conv2d) - Конволюция:\n", + " - **filters**: число выходных каналов; \n", + " - **kernel_size**: размер окна для свёртки;\n", + " - **padding**: padding=\"same\" добавляет нулевую каёмку по краям картинки, чтбы после свёртки размеры картинки не изменялись; padding='valid' ничего не добавляет;\n", + " - **activation**: \"relu\", \"tanh\", etc.\n", + " - **input_shape**: размер входа\n", + "* [MaxPooling2D](https://keras.io/layers/pooling/#maxpooling2d) - макспулинг\n", + "* [Flatten](https://keras.io/layers/core/#flatten) - разворачивает картинку в вектор \n", + "* [Dense](https://keras.io/layers/core/#dense) - полносвязный слой (fully-connected layer)\n", + "* [Activation](https://keras.io/layers/core/#activation) - функция активации\n", + "* [LeakyReLU](https://keras.io/layers/advanced-activations/#leakyrelu) - leaky relu активация\n", + "* [Dropout](https://keras.io/layers/core/#dropout) - дропаут.\n", + "\n", + "\n", + "В модели, которую мы определим ниже, на вход будет идти тензоры размера __(None, 28, 28, 1)__ и __(None, 10)__. На выходе мы будем получать вероятноть того, что объект относится к конкретному классу. Разменость __None__ заготовлена для размерности батча. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# подгружаем важные строительные блоки\n", + "from keras.models import Sequential\n", + "from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Activation, Dropout, InputLayer, LeakyReLU, Input" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 2.1 Полносвязная сетка \n", + "\n", + "Соберём двухслойную полносвязную сетку: \n", + "\n", + "* Вход\n", + "* Развернём картинку в вектор \n", + "* Полносвязный слой с 64 нейронами\n", + "* RELU \n", + "* Полносвязный слой с 32 нейронами \n", + "* Dropout с вероятностью 0.5 \n", + "* RELU \n", + "* Полносвязный слой с 16 нейронами \n", + "* Dropout с вероятностью 0.5 \n", + "* RELU \n", + "* Слой с 10 нейронами для клссов, в качестве активации используйте Softmax" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "model_1 = Sequential( )\n", + "\n", + "# 1. Добавляем входной слой с указанной формой входных данных\n", + "model_1.add(Input(shape=(28, 28))) # Задаём форму входных данных через Input\n", + "\n", + "# 2. Первый полносвязный слой с 64 нейронами и функцией активации ReLU\n", + "model_1.add(Flatten()) # Разворачиваем входное изображение в вектор\n", + "model_1.add(Dense(64))\n", + "model_1.add(Activation('relu'))\n", + "\n", + "# 3. Второй полносвязный слой с 32 нейронами и функцией активации ReLU\n", + "model_1.add(Dense(32))\n", + "model_1.add(Dropout(0.5)) # Dropout с вероятностью 0.5 для регуляризации\n", + "model_1.add(Activation('relu'))\n", + "\n", + "# 4. Третий полносвязный слой с 16 нейронами и функцией активации ReLU\n", + "model_1.add(Dense(16))\n", + "model_1.add(Dropout(0.5)) # Dropout с вероятностью 0.5 для регуляризации\n", + "model_1.add(Activation('relu'))\n", + "\n", + "# 5. Выходной слой с 10 нейронами (для классификации на 10 классов) и функцией активации Softmax\n", + "model_1.add(Dense(10))\n", + "model_1.add(Activation('softmax'))\n", + "\n", + "model_1.compile(\"adam\", \"categorical_crossentropy\", metrics=[\"accuracy\"])" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
Model: \"sequential\"\n",
+       "
\n" + ], + "text/plain": [ + "\u001b[1mModel: \"sequential\"\u001b[0m\n" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "text/html": [ + "
┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┓\n",
+       "┃ Layer (type)                         ┃ Output Shape                ┃         Param # ┃\n",
+       "┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━┩\n",
+       "│ flatten (Flatten)                    │ (None, 784)                 │               0 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ dense (Dense)                        │ (None, 64)                  │          50,240 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ activation (Activation)              │ (None, 64)                  │               0 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ dense_1 (Dense)                      │ (None, 32)                  │           2,080 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ dropout (Dropout)                    │ (None, 32)                  │               0 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ activation_1 (Activation)            │ (None, 32)                  │               0 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ dense_2 (Dense)                      │ (None, 16)                  │             528 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ dropout_1 (Dropout)                  │ (None, 16)                  │               0 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ activation_2 (Activation)            │ (None, 16)                  │               0 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ dense_3 (Dense)                      │ (None, 10)                  │             170 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ activation_3 (Activation)            │ (None, 10)                  │               0 │\n",
+       "└──────────────────────────────────────┴─────────────────────────────┴─────────────────┘\n",
+       "
\n" + ], + "text/plain": [ + "┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┓\n", + "┃\u001b[1m \u001b[0m\u001b[1mLayer (type) \u001b[0m\u001b[1m \u001b[0m┃\u001b[1m \u001b[0m\u001b[1mOutput Shape \u001b[0m\u001b[1m \u001b[0m┃\u001b[1m \u001b[0m\u001b[1m Param #\u001b[0m\u001b[1m \u001b[0m┃\n", + "┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━┩\n", + "│ flatten (\u001b[38;5;33mFlatten\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m784\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ dense (\u001b[38;5;33mDense\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m64\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m50,240\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ activation (\u001b[38;5;33mActivation\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m64\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ dense_1 (\u001b[38;5;33mDense\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m32\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m2,080\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ dropout (\u001b[38;5;33mDropout\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m32\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ activation_1 (\u001b[38;5;33mActivation\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m32\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ dense_2 (\u001b[38;5;33mDense\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m16\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m528\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ dropout_1 (\u001b[38;5;33mDropout\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m16\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ activation_2 (\u001b[38;5;33mActivation\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m16\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ dense_3 (\u001b[38;5;33mDense\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m10\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m170\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ activation_3 (\u001b[38;5;33mActivation\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m10\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │\n", + "└──────────────────────────────────────┴─────────────────────────────┴─────────────────┘\n" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "text/html": [ + "
 Total params: 53,018 (207.10 KB)\n",
+       "
\n" + ], + "text/plain": [ + "\u001b[1m Total params: \u001b[0m\u001b[38;5;34m53,018\u001b[0m (207.10 KB)\n" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "text/html": [ + "
 Trainable params: 53,018 (207.10 KB)\n",
+       "
\n" + ], + "text/plain": [ + "\u001b[1m Trainable params: \u001b[0m\u001b[38;5;34m53,018\u001b[0m (207.10 KB)\n" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "text/html": [ + "
 Non-trainable params: 0 (0.00 B)\n",
+       "
\n" + ], + "text/plain": [ + "\u001b[1m Non-trainable params: \u001b[0m\u001b[38;5;34m0\u001b[0m (0.00 B)\n" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "model_1.summary()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Можно визуализировать внутренними средствами keras сетку, которую мы собираем. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/svg+xml": [ + "\n", + "\n", + "G\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "2429137156816\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "flatten\n", + " (Flatten)\n", + "\n", + "\n", + "Input shape: \n", + "(None, 28, 28)\n", + "\n", + "\n", + "Output shape: \n", + "(None, 784)\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "2429137149568\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "dense\n", + " (Dense)\n", + "\n", + "\n", + "Input shape: \n", + "(None, 784)\n", + "\n", + "\n", + "Output shape: \n", + "(None, 64)\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "2429137156816->2429137149568\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "2429137149328\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "activation\n", + " (Activation)\n", + "\n", + "\n", + "Input shape: \n", + "(None, 64)\n", + "\n", + "\n", + "Output shape: \n", + "(None, 64)\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "2429137149568->2429137149328\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "2429137157632\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "dense_1\n", + " (Dense)\n", + "\n", + "\n", + "Input shape: \n", + "(None, 64)\n", + "\n", + "\n", + "Output shape: \n", + "(None, 32)\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "2429137149328->2429137157632\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "2429137123472\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "dropout\n", + " (Dropout)\n", + "\n", + "\n", + "Input shape: \n", + "(None, 32)\n", + "\n", + "\n", + "Output shape: \n", + "(None, 32)\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "2429137157632->2429137123472\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "2429137166288\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "activation_1\n", + " (Activation)\n", + "\n", + "\n", + "Input shape: \n", + "(None, 32)\n", + "\n", + "\n", + "Output shape: \n", + "(None, 32)\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "2429137123472->2429137166288\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "2429137172000\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "dense_2\n", + " (Dense)\n", + "\n", + "\n", + "Input shape: \n", + "(None, 32)\n", + "\n", + "\n", + "Output shape: \n", + "(None, 16)\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "2429137166288->2429137172000\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "2429137114592\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "dropout_1\n", + " (Dropout)\n", + "\n", + "\n", + "Input shape: \n", + "(None, 16)\n", + "\n", + "\n", + "Output shape: \n", + "(None, 16)\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "2429137172000->2429137114592\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "2429137118768\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "activation_2\n", + " (Activation)\n", + "\n", + "\n", + "Input shape: \n", + "(None, 16)\n", + "\n", + "\n", + "Output shape: \n", + "(None, 16)\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "2429137114592->2429137118768\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "2429137179888\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "dense_3\n", + " (Dense)\n", + "\n", + "\n", + "Input shape: \n", + "(None, 16)\n", + "\n", + "\n", + "Output shape: \n", + "(None, 10)\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "2429137118768->2429137179888\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "2429137187472\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "activation_3\n", + " (Activation)\n", + "\n", + "\n", + "Input shape: \n", + "(None, 10)\n", + "\n", + "\n", + "Output shape: \n", + "(None, 10)\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "2429137179888->2429137187472\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "" + ], + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "from IPython.display import SVG\n", + "from keras.utils import model_to_dot\n", + "\n", + "SVG(model_to_dot(model_1, show_shapes=True, dpi=60).create(prog='dot', format='svg'))" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 14, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Epoch 1/5\n", + "\u001b[1m1500/1500\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m13s\u001b[0m 6ms/step - accuracy: 0.4364 - loss: 1.5832 - val_accuracy: 0.9202 - val_loss: 0.4038\n", + "Epoch 2/5\n", + "\u001b[1m1500/1500\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m8s\u001b[0m 5ms/step - accuracy: 0.7256 - loss: 0.8545 - val_accuracy: 0.9391 - val_loss: 0.2817\n", + "Epoch 3/5\n", + "\u001b[1m1500/1500\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m8s\u001b[0m 5ms/step - accuracy: 0.7768 - loss: 0.7073 - val_accuracy: 0.9490 - val_loss: 0.2270\n", + "Epoch 4/5\n", + "\u001b[1m1500/1500\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m8s\u001b[0m 5ms/step - accuracy: 0.8016 - loss: 0.6395 - val_accuracy: 0.9555 - val_loss: 0.2025\n", + "Epoch 5/5\n", + "\u001b[1m1500/1500\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m8s\u001b[0m 5ms/step - accuracy: 0.8178 - loss: 0.5896 - val_accuracy: 0.9560 - val_loss: 0.2100\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# обучаем 5 эпох\n", + "hist = model_1.fit(x_train, y_train, validation_split=0.2, epochs=5, verbose=1)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "plt.plot(hist.history['loss'])\n", + "plt.plot(hist.history['val_loss'])\n", + "plt.legend(['Train loss', 'Validation loss'])" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "\u001b[1m313/313\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m2s\u001b[0m 4ms/step - accuracy: 0.9520 - loss: 0.2394\n", + "\n", + "Loss, Accuracy = [0.2147352546453476, 0.9567999839782715]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(\"\\nLoss, Accuracy = \", model_1.evaluate(x_test, y_test))" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "* Посмотрите на качество получившейся модели. Вернитесь по коду вверх и раскоментируйте строки, где картинки нормируются к отрезку $[0;1]$. Переобучите сетку. Что произошло с качеством? \n", + "* Теперь попробуйте использовать в качестве функции активации линейную функцию. Что произошло с качеством модели? " + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Можно посмотреть, где именно сетка ошибается. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 42, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "\u001b[1m313/313\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 2ms/step\n" + ] + } + ], + "source": [ + "y_pred = model_1.predict(x_test)\n", + "y_pred_classes = y_pred.argmax(axis=1)\n", + "\n", + "errors = y_pred_classes != y_ts\n", + "\n", + "x_err = x_ts[errors]\n", + "y_err = y_ts[errors]\n", + "y_pred = y_pred_classes[errors]" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 43, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "cols = 8\n", + "rows = 2\n", + "fig = plt.figure(figsize=(2 * cols - 1, 2.5 * rows - 1))\n", + "for i in range(cols):\n", + " for j in range(rows):\n", + " random_index = np.random.randint(0, len(y_err))\n", + " ax = fig.add_subplot(rows, cols, i * rows + j + 1)\n", + " ax.grid('off')\n", + " ax.axis('off')\n", + " ax.imshow(x_err[random_index, : ], cmap='gray')\n", + " ax.set_title('real_class: {} \\n predict class: {}'.format(y_err[random_index], y_pred[random_index]))\n", + "plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "### 2.2 Свёрточная сетка \n", + "\n", + "Теперь давайте соберём свёртоную сеть: \n", + "\n", + "* Свёртка с ядром $5 \\times 5$, same padding и $32$ каналами\n", + "* ReLU\n", + "* Макспулинг размера $2 \\times 2$\n", + "* Свёртка с ядром $5 \\times 5$ и $16$ каналами и same padding\n", + "* ReLU\n", + "* Макспулинг размера $2 \\times 2$ с шагом (strides) $2$ по обеим осям \n", + "* Дальше используйте старую архитектуру " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 32, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "model_2 = Sequential( )\n", + "\n", + "# Входной слой с указанием формы входных данных\n", + "model_2.add(InputLayer(shape=(28, 28, 1)))\n", + "\n", + "# Первый свёрточный слой с ядром 5x5, 32 каналами, активацией ReLU и same padding\n", + "model_2.add(Conv2D(32, (5, 5), padding='same'))\n", + "model_2.add(Activation('relu'))\n", + "\n", + "# Макспулинг 2x2\n", + "model_2.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))\n", + "\n", + "# Второй свёрточный слой с ядром 5x5, 16 каналами, активацией ReLU и same padding\n", + "model_2.add(Conv2D(16, (5, 5), padding='same'))\n", + "model_2.add(Activation('relu'))\n", + "\n", + "# Макспулинг 2x2 с шагом 2 по обеим осям\n", + "model_2.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2)))\n", + "\n", + "# Разворачиваем вектор для полносвязных слоев\n", + "model_2.add(Flatten())\n", + "\n", + "# Полносвязный слой с 64 нейронами и активацией ReLU\n", + "model_2.add(Dense(64))\n", + "model_2.add(Activation('relu'))\n", + "\n", + "# Полносвязный слой с 32 нейронами и активацией ReLU\n", + "model_2.add(Dense(32))\n", + "model_2.add(Activation('relu'))\n", + "\n", + "# Полносвязный слой с 16 нейронами и активацией ReLU\n", + "model_2.add(Dense(16))\n", + "model_2.add(Activation('relu'))\n", + "\n", + "# Выходной слой для 10 классов с активацией softmax\n", + "model_2.add(Dense(10))\n", + "model_2.add(Activation('softmax'))\n", + "\n", + "model_2.compile(\"adam\", \"categorical_crossentropy\", metrics=[\"accuracy\"])" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 48, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "model_2 = Sequential()\n", + "\n", + "# Входной слой с уменьшением числа фильтров\n", + "model_2.add(InputLayer(shape=(28, 28, 1)))\n", + "model_2.add(Conv2D(16, (3, 3), padding='same'))\n", + "model_2.add(Activation('relu'))\n", + "model_2.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))\n", + "\n", + "# Уменьшаем количество фильтров во втором слое\n", + "model_2.add(Conv2D(8, (3, 3), padding='same'))\n", + "model_2.add(Activation('relu'))\n", + "model_2.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2)))\n", + "\n", + "# Уменьшаем число нейронов в полносвязных слоях\n", + "model_2.add(Flatten())\n", + "model_2.add(Dense(32))\n", + "model_2.add(Activation('relu'))\n", + "model_2.add(Dense(16))\n", + "model_2.add(Activation('relu'))\n", + "\n", + "# Выходной слой с 10 классами\n", + "model_2.add(Dense(10))\n", + "model_2.add(Activation('softmax'))\n", + "\n", + "# Компиляция модели\n", + "model_2.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 49, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
Model: \"sequential_4\"\n",
+       "
\n" + ], + "text/plain": [ + "\u001b[1mModel: \"sequential_4\"\u001b[0m\n" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "text/html": [ + "
┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┓\n",
+       "┃ Layer (type)                         ┃ Output Shape                ┃         Param # ┃\n",
+       "┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━┩\n",
+       "│ conv2d_6 (Conv2D)                    │ (None, 28, 28, 16)          │             160 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ activation_22 (Activation)           │ (None, 28, 28, 16)          │               0 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ max_pooling2d_6 (MaxPooling2D)       │ (None, 14, 14, 16)          │               0 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ conv2d_7 (Conv2D)                    │ (None, 14, 14, 8)           │           1,160 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ activation_23 (Activation)           │ (None, 14, 14, 8)           │               0 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ max_pooling2d_7 (MaxPooling2D)       │ (None, 7, 7, 8)             │               0 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ flatten_4 (Flatten)                  │ (None, 392)                 │               0 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ dense_16 (Dense)                     │ (None, 32)                  │          12,576 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ activation_24 (Activation)           │ (None, 32)                  │               0 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ dense_17 (Dense)                     │ (None, 16)                  │             528 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ activation_25 (Activation)           │ (None, 16)                  │               0 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ dense_18 (Dense)                     │ (None, 10)                  │             170 │\n",
+       "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n",
+       "│ activation_26 (Activation)           │ (None, 10)                  │               0 │\n",
+       "└──────────────────────────────────────┴─────────────────────────────┴─────────────────┘\n",
+       "
\n" + ], + "text/plain": [ + "┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┓\n", + "┃\u001b[1m \u001b[0m\u001b[1mLayer (type) \u001b[0m\u001b[1m \u001b[0m┃\u001b[1m \u001b[0m\u001b[1mOutput Shape \u001b[0m\u001b[1m \u001b[0m┃\u001b[1m \u001b[0m\u001b[1m Param #\u001b[0m\u001b[1m \u001b[0m┃\n", + "┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━┩\n", + "│ conv2d_6 (\u001b[38;5;33mConv2D\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m28\u001b[0m, \u001b[38;5;34m28\u001b[0m, \u001b[38;5;34m16\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m160\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ activation_22 (\u001b[38;5;33mActivation\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m28\u001b[0m, \u001b[38;5;34m28\u001b[0m, \u001b[38;5;34m16\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ max_pooling2d_6 (\u001b[38;5;33mMaxPooling2D\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m14\u001b[0m, \u001b[38;5;34m14\u001b[0m, \u001b[38;5;34m16\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ conv2d_7 (\u001b[38;5;33mConv2D\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m14\u001b[0m, \u001b[38;5;34m14\u001b[0m, \u001b[38;5;34m8\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m1,160\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ activation_23 (\u001b[38;5;33mActivation\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m14\u001b[0m, \u001b[38;5;34m14\u001b[0m, \u001b[38;5;34m8\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ max_pooling2d_7 (\u001b[38;5;33mMaxPooling2D\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m7\u001b[0m, \u001b[38;5;34m7\u001b[0m, \u001b[38;5;34m8\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ flatten_4 (\u001b[38;5;33mFlatten\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m392\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ dense_16 (\u001b[38;5;33mDense\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m32\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m12,576\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ activation_24 (\u001b[38;5;33mActivation\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m32\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ dense_17 (\u001b[38;5;33mDense\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m16\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m528\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ activation_25 (\u001b[38;5;33mActivation\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m16\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ dense_18 (\u001b[38;5;33mDense\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m10\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m170\u001b[0m │\n", + "├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤\n", + "│ activation_26 (\u001b[38;5;33mActivation\u001b[0m) │ (\u001b[38;5;45mNone\u001b[0m, \u001b[38;5;34m10\u001b[0m) │ \u001b[38;5;34m0\u001b[0m │\n", + "└──────────────────────────────────────┴─────────────────────────────┴─────────────────┘\n" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "text/html": [ + "
 Total params: 14,594 (57.01 KB)\n",
+       "
\n" + ], + "text/plain": [ + "\u001b[1m Total params: \u001b[0m\u001b[38;5;34m14,594\u001b[0m (57.01 KB)\n" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "text/html": [ + "
 Trainable params: 14,594 (57.01 KB)\n",
+       "
\n" + ], + "text/plain": [ + "\u001b[1m Trainable params: \u001b[0m\u001b[38;5;34m14,594\u001b[0m (57.01 KB)\n" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + }, + { + "data": { + "text/html": [ + "
 Non-trainable params: 0 (0.00 B)\n",
+       "
\n" + ], + "text/plain": [ + "\u001b[1m Non-trainable params: \u001b[0m\u001b[38;5;34m0\u001b[0m (0.00 B)\n" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "model_2.summary()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 51, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Epoch 1/30\n", + "\u001b[1m1500/1500\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m14s\u001b[0m 7ms/step - accuracy: 0.7611 - loss: 0.7332 - val_accuracy: 0.9593 - val_loss: 0.1340\n", + "Epoch 2/30\n", + "\u001b[1m1500/1500\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m10s\u001b[0m 6ms/step - accuracy: 0.9602 - loss: 0.1302 - val_accuracy: 0.9665 - val_loss: 0.1053\n", + "Epoch 3/30\n", + "\u001b[1m1500/1500\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m10s\u001b[0m 6ms/step - accuracy: 0.9716 - loss: 0.0955 - val_accuracy: 0.9769 - val_loss: 0.0775\n", + "Epoch 4/30\n", + "\u001b[1m1500/1500\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m11s\u001b[0m 7ms/step - accuracy: 0.9766 - loss: 0.0741 - val_accuracy: 0.9772 - val_loss: 0.0788\n", + "Epoch 5/30\n", + "\u001b[1m1500/1500\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m10s\u001b[0m 7ms/step - accuracy: 0.9799 - loss: 0.0632 - val_accuracy: 0.9804 - val_loss: 0.0644\n", + "Epoch 6/30\n", + "\u001b[1m1500/1500\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m10s\u001b[0m 6ms/step - accuracy: 0.9823 - loss: 0.0578 - val_accuracy: 0.9790 - val_loss: 0.0741\n", + "Epoch 7/30\n", + "\u001b[1m1500/1500\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m10s\u001b[0m 6ms/step - accuracy: 0.9837 - loss: 0.0514 - val_accuracy: 0.9790 - val_loss: 0.0670\n", + "Epoch 8/30\n", + "\u001b[1m1500/1500\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m10s\u001b[0m 7ms/step - accuracy: 0.9860 - loss: 0.0435 - val_accuracy: 0.9791 - val_loss: 0.0725\n", + "Epoch 9/30\n", + "\u001b[1m1500/1500\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m10s\u001b[0m 7ms/step - accuracy: 0.9880 - loss: 0.0386 - val_accuracy: 0.9844 - val_loss: 0.0597\n", + "Epoch 10/30\n", + "\u001b[1m1500/1500\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m10s\u001b[0m 7ms/step - accuracy: 0.9886 - loss: 0.0359 - val_accuracy: 0.9855 - val_loss: 0.0504\n", + "Epoch 11/30\n", + "\u001b[1m1500/1500\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m10s\u001b[0m 7ms/step - accuracy: 0.9905 - loss: 0.0312 - val_accuracy: 0.9823 - val_loss: 0.0624\n", + "Epoch 12/30\n", + "\u001b[1m1500/1500\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m11s\u001b[0m 7ms/step - accuracy: 0.9910 - loss: 0.0284 - val_accuracy: 0.9837 - val_loss: 0.0567\n", + "Epoch 13/30\n", + "\u001b[1m1500/1500\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m10s\u001b[0m 7ms/step - accuracy: 0.9906 - loss: 0.0282 - val_accuracy: 0.9836 - val_loss: 0.0594\n", + "Epoch 14/30\n", + "\u001b[1m1500/1500\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m10s\u001b[0m 7ms/step - accuracy: 0.9913 - loss: 0.0272 - val_accuracy: 0.9847 - val_loss: 0.0535\n", + "Epoch 15/30\n", + "\u001b[1m1500/1500\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m10s\u001b[0m 7ms/step - accuracy: 0.9909 - loss: 0.0261 - val_accuracy: 0.9834 - val_loss: 0.0632\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# обучаем 5 эпох\n", + "# hist = model_2.fit(x_train, y_train, validation_split=0.2, epochs=5, verbose=1)\n", + "\n", + "from keras.callbacks import EarlyStopping\n", + "\n", + "# Обучение на большем числе эпох, с ранней остановкой\n", + "early_stopping_monitor = EarlyStopping(patience=5, restore_best_weights=True)\n", + "hist = model_2.fit(x_train, y_train, epochs=30, batch_size=32, validation_split=0.2, callbacks=[early_stopping_monitor])" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 52, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "" + ] + }, + "execution_count": 52, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + }, + { + "data": { + "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAiwAAAGdCAYAAAAxCSikAAAAOXRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjguNCwgaHR0cHM6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy8fJSN1AAAACXBIWXMAAA9hAAAPYQGoP6dpAABXr0lEQVR4nO3deVxU9eI+8GcWmGEd9k0WUVFcUBFckDQrQy1Nb4u0iFmWWWqRfcu8Zmn3V+Qt0yy17N7i2qJkZVmpiS0uaWkoZmqKhUIKsogM6wAz5/fHYQZHFmdwNuB5v5oXM2fO8jlIzMNnlQiCIICIiIjIgUntXQAiIiKiq2FgISIiIofHwEJEREQOj4GFiIiIHB4DCxERETk8BhYiIiJyeAwsRERE5PAYWIiIiMjhye1dAEvR6XQ4f/48PDw8IJFI7F0cIiIiMoEgCKioqEBISAik0tbrUTpNYDl//jzCwsLsXQwiIiJqh/z8fISGhrb6fqcJLB4eHgDEG/b09LRzaYiIiMgUarUaYWFhhs/x1nSawKJvBvL09GRgISIi6mCu1p2DnW6JiIjI4TGwEBERkcNjYCEiIiKH12n6sBARkeUIgoCGhgZotVp7F4U6OJlMBrlcfs1TjjCwEBGRkbq6OhQUFKC6utreRaFOwtXVFcHBwXB2dm73ORhYiIjIQKfTITc3FzKZDCEhIXB2duZknNRugiCgrq4OxcXFyM3NRVRUVJuTw7WFgYWIiAzq6uqg0+kQFhYGV1dXexeHOgEXFxc4OTnh7NmzqKurg1KpbNd52OmWiIiaae9fwUQtscTPE38iiYiIyOG1K7CsWbMGkZGRUCqViIuLw549e1rdd+/evUhMTISvry9cXFwQHR2NFStWGO2Tnp4OiUTS7FFbW9ue4hEREVEnY3YfloyMDKSmpmLNmjVITEzEO++8gwkTJuD48eMIDw9vtr+bmxvmzp2LgQMHws3NDXv37sUjjzwCNzc3zJo1y7Cfp6cnTp48aXRse9u5iIiIrtWYMWMwePBgrFy50q7nIJHZgeX111/HzJkz8dBDDwEAVq5ciW+//RZr165FWlpas/1jY2MRGxtreN29e3d8/vnn2LNnj1FgkUgkCAoKas89EBFRF3a1UUz3338/0tPTzT7v559/Dicnp3aWiizNrCahuro6ZGVlISkpyWh7UlIS9u3bZ9I5Dh8+jH379uH666832l5ZWYmIiAiEhoZi4sSJOHz4cJvn0Wg0UKvVRg9r+N++M1jw6W/ILamyyvmJiOjaFBQUGB4rV66Ep6en0bY33njDaP/6+nqTzuvj43PVFYTJdswKLCUlJdBqtQgMDDTaHhgYiMLCwjaPDQ0NhUKhQHx8PObMmWOooQGA6OhopKenY8uWLdiwYQOUSiUSExORk5PT6vnS0tKgUqkMj7CwMHNuxWSbD59Dxq/5OFlonUBEROTIBEFAdV2DXR6CIJhUxqCgIMNDpVIZauyDgoJQW1sLLy8vfPLJJxgzZgyUSiU+/PBDlJaW4p577kFoaChcXV0RExODDRs2GJ13zJgxSE1NNbzu3r07Xn75ZTz44IPw8PBAeHg41q1bZ9b3s6ysDNOnT4e3tzdcXV0xYcIEo8+6s2fPYtKkSfD29oabmxv69++PrVu3Go6977774O/vDxcXF0RFReH999836/odWbvmYbmy+k0QhKtWye3ZsweVlZX4+eef8eyzz6JXr1645557AAAjRozAiBEjDPsmJiZiyJAhePPNN7Fq1aoWz7dw4ULMnz/f8FqtVlsltIT7uCI7/xLyLnLGRyLqemrqtej3/Ld2ufbxF8fB1dky04UtWLAAy5cvx/vvvw+FQoHa2lrExcVhwYIF8PT0xDfffIOUlBT06NEDw4cPb/U8y5cvx7/+9S/885//xKeffopHH30Uo0ePRnR0tEnlmDFjBnJycrBlyxZ4enpiwYIFuOWWW3D8+HE4OTlhzpw5qKurw+7du+Hm5objx4/D3d0dALB48WIcP34c27Ztg5+fH06fPo2amhqLfH86ArN+Evz8/CCTyZrVphQVFTWrdblSZGQkACAmJgYXLlzAkiVLDIHlSlKpFEOHDm2zhkWhUEChUJhT/HaJ8BUnTjpbysBCRNRRpaam4vbbbzfa9n//93+G5/PmzcP27duxadOmNgPLLbfcgsceewyAGIJWrFiBH3/80aTAog8qP/30E0aOHAkA+OijjxAWFoYvvvgCd911F/Ly8nDHHXcgJiYGANCjRw/D8Xl5eYiNjUV8fDwAscanKzErsDg7OyMuLg6ZmZn4xz/+YdiemZmJyZMnm3weQRCg0WjafD87O9vwD2ZPYT5iYGENCxF1RS5OMhx/cZzdrm0p+g95Pa1Wi1deeQUZGRk4d+4cNBoNNBoN3Nzc2jzPwIEDDc/1TU9FRUUmleHEiROQy+VGgcjX1xd9+vTBiRMnAACPP/44Hn30UezYsQNjx47FHXfcYbjmo48+ijvuuAOHDh1CUlISpkyZYgg+XYHZdW3z589HSkoK4uPjkZCQgHXr1iEvLw+zZ88GIDbVnDt3DuvXrwcArF69GuHh4Yb0uXfvXrz22muYN2+e4ZxLly7FiBEjEBUVBbVajVWrViE7OxurV6+2xD1ekwgGFiLqwiQSicWaZezpyiCyfPlyrFixAitXrkRMTAzc3NyQmpqKurq6Ns9z5aghiUQCnU5nUhla65NzebeKhx56COPGjcM333yDHTt2IC0tDcuXL8e8efMwYcIEnD17Ft988w127tyJm266CXPmzMFrr71m0vU7OrN/CpOTk1FaWooXX3wRBQUFGDBgALZu3YqIiAgAYm/tvLw8w/46nQ4LFy5Ebm4u5HI5evbsiVdeeQWPPPKIYZ9Lly5h1qxZKCwshEqlQmxsLHbv3o1hw4ZZ4BavTXhjk9C5sho0aHWQyzg5MBFRR7dnzx5MnjwZ06ZNAyB+VuXk5KBv375Wu2a/fv3Q0NCAX375xVAzUlpailOnThldNywsDLNnz8bs2bOxcOFCvPvuu4Y/8v39/TFjxgzMmDEDo0aNwtNPP83A0pbHHnvM0IZ3pSvHus+bN8+oNqUlK1asaDb7raMI9FDCWS5FXYMOBeW1hiYiIiLquHr16oXPPvsM+/btg7e3N15//XUUFhZaNbBERUVh8uTJePjhh/HOO+/Aw8MDzz77LLp162boVpGamooJEyagd+/eKCsrw/fff28o0/PPP4+4uDj0798fGo0GX3/9tVXL62hYXXAVUqkEYd4uANgsRETUWSxevBhDhgzBuHHjMGbMGAQFBWHKlClWv+7777+PuLg4TJw4EQkJCRAEAVu3bjU0NWm1WsyZMwd9+/bF+PHj0adPH6xZswaA2I904cKFGDhwIEaPHg2ZTIaNGzdavcyOQiKYOtDdwanVaqhUKpSXl8PT09Oi537g/QP44WQx0m6PwT3Dmi8/QETUWdTW1iI3N9ewXhyRJbT1c2Xq5zdrWEwQ4St21uLQZiIiIvtgYDGBvt9KPpuEiIiI7IKBxQT6oc1nL3I9ISIiIntgYDGBfmhzHpuEiIiI7IKBxQRh3mJgUdc24FJ125MKERERkeUxsJjAxVmGAA9x3SIObSYiIrI9BhYThftwEUQiIiJ7YWAxkaEfC2tYiIiIbI6BxUThHNpMRNSpjRkzBqmpqYbX3bt3x8qVK9s8RiKR4Isvvrjma1vqPG1ZsmQJBg8ebNVrWBMDi4kifNkkRETkiCZNmoSxY8e2+N7+/fshkUhw6NAhs8978OBBzJo161qLZ6S10FBQUIAJEyZY9FqdDQOLifQ1LGwSIiJyLDNnzsT333+Ps2fPNnvvvffew+DBgzFkyBCzz+vv7w9XV9sseBsUFASFQmGTa3VUDCwmCvcRp+cvKK9BXYPOzqUhIiK9iRMnIiAgAOnp6Ubbq6urkZGRgZkzZ6K0tBT33HMPQkND4erqipiYGGzYsKHN817ZJJSTk4PRo0dDqVSiX79+yMzMbHbMggUL0Lt3b7i6uqJHjx5YvHgx6uvrAQDp6elYunQpjhw5AolEAolEYijzlU1CR48exY033ggXFxf4+vpi1qxZqKysNLw/Y8YMTJkyBa+99hqCg4Ph6+uLOXPmGK5lCp1OhxdffBGhoaFQKBQYPHgwtm/fbni/rq4Oc+fORXBwMJRKJbp37460tDTD+0uWLEF4eDgUCgVCQkLw+OOPm3zt9pBb9eydiJ+7M1ycZKip1+LcpRpE+rnZu0hERNYnCEC9nWqWnVwBieSqu8nlckyfPh3p6el4/vnnIWk8ZtOmTairq8N9992H6upqxMXFYcGCBfD09MQ333yDlJQU9OjRA8OHD7/qNXQ6HW6//Xb4+fnh559/hlqtNurvoufh4YH09HSEhITg6NGjePjhh+Hh4YFnnnkGycnJ+P3337F9+3bs3LkTAKBSqZqdo7q6GuPHj8eIESNw8OBBFBUV4aGHHsLcuXONQtkPP/yA4OBg/PDDDzh9+jSSk5MxePBgPPzww1e9HwB44403sHz5crzzzjuIjY3Fe++9h9tuuw3Hjh1DVFQUVq1ahS1btuCTTz5BeHg48vPzkZ+fDwD49NNPsWLFCmzcuBH9+/dHYWEhjhw5YtJ124uBxUQSiQThPq44eaECZ0urGFiIqGuorwZeDrHPtf95HnA27Xftgw8+iFdffRU//vgjbrjhBgBic9Dtt98Ob29veHt74//+7/8M+8+bNw/bt2/Hpk2bTAosO3fuxIkTJ3DmzBmEhoYCAF5++eVm/U6ee+45w/Pu3bvjqaeeQkZGBp555hm4uLjA3d0dcrkcQUFBrV7ro48+Qk1NDdavXw83N/H+33rrLUyaNAnLli1DYGAgAMDb2xtvvfUWZDIZoqOjceutt+K7774zObC89tprWLBgAe6++24AwLJly/DDDz9g5cqVWL16NfLy8hAVFYXrrrsOEokEERERhmPz8vIQFBSEsWPHwsnJCeHh4Rg2bJhJ120vNgmZQT+0mSOFiIgcS3R0NEaOHIn33nsPAPDnn39iz549ePDBBwEAWq0WL730EgYOHAhfX1+4u7tjx44dyMvLM+n8J06cQHh4uCGsAEBCQkKz/T799FNcd911CAoKgru7OxYvXmzyNS6/1qBBgwxhBQASExOh0+lw8uRJw7b+/ftDJpMZXgcHB6OoqMika6jVapw/fx6JiYlG2xMTE3HixAkAYrNTdnY2+vTpg8cffxw7duww7HfXXXehpqYGPXr0wMMPP4zNmzejoaHBrPs0F2tYzMDJ44ioy3FyFWs67HVtM8ycORNz587F6tWr8f777yMiIgI33XQTAGD58uVYsWIFVq5ciZiYGLi5uSE1NRV1daYttyIIQrNtkiuaq37++WfcfffdWLp0KcaNGweVSoWNGzdi+fLlZt2HIAjNzt3SNZ2cnJq9p9OZ18fyyutcfu0hQ4YgNzcX27Ztw86dOzF16lSMHTsWn376KcLCwnDy5ElkZmZi586deOyxx/Dqq69i165dzcplKaxhMUMEJ48joq5GIhGbZezxMKH/yuWmTp0KmUyGjz/+GP/73//wwAMPGD589+zZg8mTJ2PatGkYNGgQevTogZycHJPP3a9fP+Tl5eH8+abwtn//fqN9fvrpJ0RERGDRokWIj49HVFRUs5FLzs7O0Gq1V71WdnY2qqqqjM4tlUrRu3dvk8vcFk9PT4SEhGDv3r1G2/ft24e+ffsa7ZecnIx3330XGRkZ+Oyzz3Dx4kUAgIuLC2677TasWrUKP/74I/bv34+jR49apHwtYQ2LGcI4tJmIyGG5u7sjOTkZ//znP1FeXo4ZM2YY3uvVqxc+++wz7Nu3D97e3nj99ddRWFho9OHclrFjx6JPnz6YPn06li9fDrVajUWLFhnt06tXL+Tl5WHjxo0YOnQovvnmG2zevNlon+7duyM3NxfZ2dkIDQ2Fh4dHs+HM9913H1544QXcf//9WLJkCYqLizFv3jykpKQY+q9YwtNPP40XXngBPXv2xODBg/H+++8jOzsbH330EQBgxYoVCA4OxuDBgyGVSrFp0yYEBQXBy8sL6enp0Gq1GD58OFxdXfHBBx/AxcXFqJ+LpbGGxQwRlwWWlqoHiYjIvmbOnImysjKMHTsW4eHhhu2LFy/GkCFDMG7cOIwZMwZBQUGYMmWKyeeVSqXYvHkzNBoNhg0bhoceeggvvfSS0T6TJ0/Gk08+iblz52Lw4MHYt28fFi9ebLTPHXfcgfHjx+OGG26Av79/i0OrXV1d8e233+LixYsYOnQo7rzzTtx000146623zPtmXMXjjz+Op556Ck899RRiYmKwfft2bNmyBVFRUQDEALhs2TLEx8dj6NChOHPmDLZu3QqpVAovLy+8++67SExMxMCBA/Hdd9/hq6++gq+vr0XLeDmJ0Ek+edVqNVQqFcrLy+Hp6WmVa2gatIhevB2CAPz63Fj4uXOSHyLqXGpra5Gbm4vIyEgolUp7F4c6ibZ+rkz9/GYNixkUchlCVC4A2PGWiIjIlhhYzBTmIwYWDm0mIiKyHQYWM3FoMxERke0xsJgpwlecyIcjhYiIiGyHgcVMTUObq66yJxEREVkKA4uZIjgXCxF1AZ1kACk5CEv8PDGwmEnfh+WCWoPa+rZnKyQi6mj006pXV/OPMrIc/c/TtUzbz5luzeTl6gQPpRwVtQ3Iv1iNqEAPexeJiMhiZDIZvLy8DIvoubq6trquDdHVCIKA6upqFBUVwcvLy2ixRnMxsJhJIpEg3McVx86rkcfAQkSdUFBQEACYvPIv0dV4eXkZfq7ai4GlHSJ8xcDCoc1E1BlJJBIEBwcjICAA9fX19i4OdXBOTk7XVLOix8DSDlwEkYi6AplMZpEPGiJLYKfbdghnYCEiIrIpBpZ2iPDh5HFERES2xMDSDpfXsOh0nKuAiIjI2hhY2iHESwmZVIK6Bh2KKjT2Lg4REVGnx8DSDnKZFN28xFWb2SxERERkfQws7RThq1+1mWsKERERWRsDSzvphzbns4aFiIjI6hhY2km/COJZBhYiIiKra1dgWbNmDSIjI6FUKhEXF4c9e/a0uu/evXuRmJgIX19fuLi4IDo6GitWrGi232effYZ+/fpBoVCgX79+2Lx5c3uKZjOci4WIiMh2zA4sGRkZSE1NxaJFi3D48GGMGjUKEyZMQF5eXov7u7m5Ye7cudi9ezdOnDiB5557Ds899xzWrVtn2Gf//v1ITk5GSkoKjhw5gpSUFEydOhW//PJL++/Mygyz3XJ6fiIiIquTCIJg1kQiw4cPx5AhQ7B27VrDtr59+2LKlClIS0sz6Ry333473Nzc8MEHHwAAkpOToVarsW3bNsM+48ePh7e3NzZs2GDSOdVqNVQqFcrLy+Hp6WnGHbWPurYeA5fsAAD8vnQc3BVc5YCIiMhcpn5+m1XDUldXh6ysLCQlJRltT0pKwr59+0w6x+HDh7Fv3z5cf/31hm379+9vds5x48a1eU6NRgO1Wm30sCVPpRO8XZ0AsJaFiIjI2swKLCUlJdBqtQgMDDTaHhgYiMLCwjaPDQ0NhUKhQHx8PObMmYOHHnrI8F5hYaHZ50xLS4NKpTI8wsLCzLkViwj35RT9REREttCuTrcSicTotSAIzbZdac+ePfj111/x9ttvY+XKlc2aesw958KFC1FeXm545Ofnm3kX1y6cQ5uJiIhswqyOF35+fpDJZM1qPoqKiprVkFwpMjISABATE4MLFy5gyZIluOeeewAAQUFBZp9ToVBAoVCYU3yLaxrazMnjiIiIrMmsGhZnZ2fExcUhMzPTaHtmZiZGjhxp8nkEQYBG07QGT0JCQrNz7tixw6xz2kPT0OYaO5eEiIioczN7aMv8+fORkpKC+Ph4JCQkYN26dcjLy8Ps2bMBiE01586dw/r16wEAq1evRnh4OKKjowGI87K89tprmDdvnuGcTzzxBEaPHo1ly5Zh8uTJ+PLLL7Fz507s3bvXEvdoNeG++qHNrGEhIiKyJrMDS3JyMkpLS/Hiiy+ioKAAAwYMwNatWxEREQEAKCgoMJqTRafTYeHChcjNzYVcLkfPnj3xyiuv4JFHHjHsM3LkSGzcuBHPPfccFi9ejJ49eyIjIwPDhw+3wC1aj76G5e+yGmh1AmTStvvxEBERUfuYPQ+Lo7L1PCwAoNUJ6Lt4O+q0Oux55gbDZHJERERkGqvMw0LGZFIJQn1cAHCkEBERkTUxsFyjcC6CSEREZHUMLNcogosgEhERWR0DyzUKY2AhIiKyOgaWaxShn56f6wkRERFZDQPLNQpnDQsREZHVMbBcI31gKa+pR3l1vZ1LQ0RE1DkxsFwjF2cZ/D3ENY1Yy0JERGQdDCwWEM5FEImIiKyKgcUCOLSZiIjIuhhYLMAwtJkjhYiIiKyCgcUCInxZw0JERGRNDCwWwKHNRERE1sXAYgHhjTUs5y/VoK5BZ+fSEBERdT4MLBbg766A0kkKnSCGFiIiIrIsBhYLkEgkXLWZiIjIihhYLCTcp3FNIQYWIiIii2NgsRBDx9tSTh5HRERkaQwsFsKhzURERNbDwGIhhj4snDyOiIjI4hhYLEQ/tDn/YjUEQbBzaYiIiDoXBhYLCfV2gUQCVNVpcbGqzt7FISIi6lQYWCxEIZch2FMJgEObiYiILI2BxYL0iyDmM7AQERFZFAOLBbHjLRERkXUwsFgQhzYTERFZBwOLBYUZJo9jYCEiIrIkBhYLivDl9PxERETWwMBiQfo+LIXqWtTWa+1cGiIios6DgcWCvF2d4KGQAwD+LmMtCxERkaUwsFiQRCJp6sfCZiEiIiKLYWCxMP1IIQ5tJiIishwGFgsLZw0LERGRxTGwWBiHNhMREVkeA4uFcfI4IiIiy2NgsbDLm4R0OsHOpSEiIuocGFgsLMTLBTKpBJoGHYorNfYuDhERUafAwGJhTjIpQryUADhSiIiIyFIYWKwgwodT9BMREVkSA4sVNI0UqrJzSYiIiDoHBhYr4EghIiIiy2pXYFmzZg0iIyOhVCoRFxeHPXv2tLrv559/jptvvhn+/v7w9PREQkICvv32W6N90tPTIZFImj1qa2vbUzy74+RxRERElmV2YMnIyEBqaioWLVqEw4cPY9SoUZgwYQLy8vJa3H/37t24+eabsXXrVmRlZeGGG27ApEmTcPjwYaP9PD09UVBQYPRQKpXtuys7Y2AhIiKyLIkgCGZNFjJ8+HAMGTIEa9euNWzr27cvpkyZgrS0NJPO0b9/fyQnJ+P5558HINawpKam4tKlS+YUxYharYZKpUJ5eTk8PT3bfR5LUNfWY+CSHQCAY0vHwa1xBWciIiIyZurnt1k1LHV1dcjKykJSUpLR9qSkJOzbt8+kc+h0OlRUVMDHx8doe2VlJSIiIhAaGoqJEyc2q4G5kkajgVqtNno4Ck+lE7xcnQCwloWIiMgSzAosJSUl0Gq1CAwMNNoeGBiIwsJCk86xfPlyVFVVYerUqYZt0dHRSE9Px5YtW7BhwwYolUokJiYiJyen1fOkpaVBpVIZHmFhYebcitVFsFmIiIjIYtrV6VYikRi9FgSh2baWbNiwAUuWLEFGRgYCAgIM20eMGIFp06Zh0KBBGDVqFD755BP07t0bb775ZqvnWrhwIcrLyw2P/Pz89tyK1XARRCIiIssxq3OFn58fZDJZs9qUoqKiZrUuV8rIyMDMmTOxadMmjB07ts19pVIphg4d2mYNi0KhgEKhML3wNsahzURERJZjVg2Ls7Mz4uLikJmZabQ9MzMTI0eObPW4DRs2YMaMGfj4449x6623XvU6giAgOzsbwcHB5hTPoehHCp1lYCEiIrpmZg9fmT9/PlJSUhAfH4+EhASsW7cOeXl5mD17NgCxqebcuXNYv349ADGsTJ8+HW+88QZGjBhhqJ1xcXGBSqUCACxduhQjRoxAVFQU1Go1Vq1ahezsbKxevdpS92lz4Y3T8+czsBAREV0zswNLcnIySktL8eKLL6KgoAADBgzA1q1bERERAQAoKCgwmpPlnXfeQUNDA+bMmYM5c+YYtt9///1IT08HAFy6dAmzZs1CYWEhVCoVYmNjsXv3bgwbNuwab89+whubhP4uq4ZWJ0AmvXofHyIiImqZ2fOwOCpHmocFALQ6AdGLt6FeK2DvghsQ6u1q7yIRERE5HKvMw0Kmk0klCPNmx1siIiJLYGCxIg5tJiIisgwGFivi0GYiIiLLYGCxIg5tJiIisgwGFivSBxYObSYiIro2DCxWpB/afJZ9WIiIiK4JA4sV6WtYymvqUV5db+fSEBERdVwMLFbk6iyHn7u43lF+GWtZiIiI2ouBxcrCfVwAsFmIiIjoWjCwWFmEr7imEIc2ExERtR8Di5UZJo+7WGXnkhAREXVcDCxWFuHDyeOIiIiuFQOLlXFoMxER0bVjYLEyfQ3L+Us1qNfq7FwaIiKijomBxcr8PRRQyKXQCcC5shp7F4eIiKhDYmCxMolEYphAjv1YiIiI2oeBxQa4ajMREdG1YWCxgTDWsBAREV0TBhYbMAxt5kghIiKidmFgsQHD0GbWsBAREbULA4sNhPuI0/PnX6yGIAh2Lg0REVHHw8BiA6HeLpBIgEpNAy5W1dm7OERERB0OA4sNKJ1kCPJUAmDHWyIiovZgYLERjhQiIiJqPwYWGwnnSCEiIqJ2Y2CxEa7aTERE1H4MLDbCoc1ERETtx8BiI/omoXwGFiIiIrMxsNiIPrAUqmtRW6+1c2mIiIg6FgYWG/Fxc4a7Qg5BAP4uq7F3cYiIiDoUBhYbkUgklw1trrJzaYiIiDoWBhYb4iKIRERE7cPAYkMcKURERNQ+DCw2FMaRQkRERO3CwGJDnDyOiIiofRhYbCj8ssAiCIKdS0NERNRxMLDYUDdvF0glQG29DsUVGnsXh4iIqMNgYLEhJ5kUIV4uANjxloiIyBwMLDYW4cuhzUREROZiYLExfT8W1rAQERGZjoHFxsJ93ABwaDMREZE52hVY1qxZg8jISCiVSsTFxWHPnj2t7vv555/j5ptvhr+/Pzw9PZGQkIBvv/222X6fffYZ+vXrB4VCgX79+mHz5s3tKZrDM9SwlHJ6fiIiIlOZHVgyMjKQmpqKRYsW4fDhwxg1ahQmTJiAvLy8FvffvXs3br75ZmzduhVZWVm44YYbMGnSJBw+fNiwz/79+5GcnIyUlBQcOXIEKSkpmDp1Kn755Zf235mDahrazAUQiYiITCURzJwQZPjw4RgyZAjWrl1r2Na3b19MmTIFaWlpJp2jf//+SE5OxvPPPw8ASE5OhlqtxrZt2wz7jB8/Ht7e3tiwYYNJ51Sr1VCpVCgvL4enp6cZd2Rb5TX1GLR0BwDg+Ivj4Oost3OJiIiI7MfUz2+zaljq6uqQlZWFpKQko+1JSUnYt2+fSefQ6XSoqKiAj4+PYdv+/fubnXPcuHFtnlOj0UCtVhs9OgKVixNULk4AOOMtERGRqcwKLCUlJdBqtQgMDDTaHhgYiMLCQpPOsXz5clRVVWHq1KmGbYWFhWafMy0tDSqVyvAICwsz407si0ObiYiIzNOuTrcSicTotSAIzba1ZMOGDViyZAkyMjIQEBBwTedcuHAhysvLDY/8/Hwz7sC+wrimEBERkVnM6kDh5+cHmUzWrOajqKioWQ3JlTIyMjBz5kxs2rQJY8eONXovKCjI7HMqFAooFApziu8wuAgiERGRecyqYXF2dkZcXBwyMzONtmdmZmLkyJGtHrdhwwbMmDEDH3/8MW699dZm7yckJDQ7544dO9o8Z0fWNLSZgYWIiMgUZg9RmT9/PlJSUhAfH4+EhASsW7cOeXl5mD17NgCxqebcuXNYv349ADGsTJ8+HW+88QZGjBhhqElxcXGBSqUCADzxxBMYPXo0li1bhsmTJ+PLL7/Ezp07sXfvXkvdp0MJb+zDwsnjiIiITGN2H5bk5GSsXLkSL774IgYPHozdu3dj69atiIiIAAAUFBQYzcnyzjvvoKGhAXPmzEFwcLDh8cQTTxj2GTlyJDZu3Ij3338fAwcORHp6OjIyMjB8+HAL3KLj0dew5JdVQ6sza1Q5ERFRl2T2PCyOqqPMwwIAWp2A6MXbUK8V8NOzN6Jb4wrOREREXY1V5mEhy5BJJQj15tBmIiIiUzGw2EnT0GauKURERHQ1DCx2wqHNREREpmNgsRMObSYiIjIdA4udcGgzERGR6RhY7MRQw8LAQkREdFUMLHaiDyyXqutRXlNv59IQERE5NgYWO3FTyOHn7gyAzUJERERXw8BiR1y1mYiIyDQMLHbEoc1ERESmYWCxIw5tJiIiMg0Dix2F+7oBYB8WIiKiq2FgsaOmoc2cnp+IiKgtDCx2FNE4edz5S7Wo1+rsXBoiIiLHxcBiR/7uCijkUmh1As5fqrF3cYiIiBwWA4sdSaUSDm0mIiIyAQOLnUVwpBAREdFVMbDYmb6GhSOFiIiIWsfAYmf6jrdsEiIiImodA4udcfI4IiKiq2NgsTN9DUv+xWoIgmDn0hARETkmBhY7C/UWA0uFpgFl1fV2Lg0REZFjYmCxM6WTDEGeSgDsx0JERNQaBhYH0NSPhVP0ExERtYSBxQFwaDMREVHbGFgcgL7jLUcKERERtYyBxQGEc3p+IiKiNjGwOIBwXzYJERERtYWBxQHoa1gK1LXQNGjtXBoiIiLHw8DiAHzdnOHmLIMgAH+X1di7OERERA6HgcUBSCQSw0ihPHa8JSIiaoaBxUFwEUQiIqLWMbA4CC6CSERE1DoGFgfBoc1EREStY2BxEOG+bgCAvIucnp+IiOhKDCwO4vIaFkEQ7FwaIiIix8LA4iC6eblAKgFq63UortTYuzhEREQOhYHFQTjLpQhWuQDg0GYiIqIrMbA4EA5tJiIiahkDiwPh0GYiIqKWMbA4EC6CSERE1LJ2BZY1a9YgMjISSqUScXFx2LNnT6v7FhQU4N5770WfPn0glUqRmprabJ/09HRIJJJmj9ra2vYUr8My1LAwsBARERkxO7BkZGQgNTUVixYtwuHDhzFq1ChMmDABeXl5Le6v0Wjg7++PRYsWYdCgQa2e19PTEwUFBUYPpVJpbvE6NE4eR0RE1DKzA8vrr7+OmTNn4qGHHkLfvn2xcuVKhIWFYe3atS3u3717d7zxxhuYPn06VCpVq+eVSCQICgoyenQ1ET7i5HHFFRpU1zXYuTRERESOw6zAUldXh6ysLCQlJRltT0pKwr59+66pIJWVlYiIiEBoaCgmTpyIw4cPt7m/RqOBWq02enR0KlcneCrlAID8izV2Lg0REZHjMCuwlJSUQKvVIjAw0Gh7YGAgCgsL212I6OhopKenY8uWLdiwYQOUSiUSExORk5PT6jFpaWlQqVSGR1hYWLuv70giDFP0s1mIiIhIr12dbiUSidFrQRCabTPHiBEjMG3aNAwaNAijRo3CJ598gt69e+PNN99s9ZiFCxeivLzc8MjPz2/39R1J09BmrilERESkJzdnZz8/P8hksma1KUVFRc1qXa6FVCrF0KFD26xhUSgUUCgUFrumo+DQZiIioubMqmFxdnZGXFwcMjMzjbZnZmZi5MiRFiuUIAjIzs5GcHCwxc7ZUXBoMxERUXNm1bAAwPz585GSkoL4+HgkJCRg3bp1yMvLw+zZswGITTXnzp3D+vXrDcdkZ2cDEDvWFhcXIzs7G87OzujXrx8AYOnSpRgxYgSioqKgVquxatUqZGdnY/Xq1Ra4xY4lgkObiYiImjE7sCQnJ6O0tBQvvvgiCgoKMGDAAGzduhUREREAxInirpyTJTY21vA8KysLH3/8MSIiInDmzBkAwKVLlzBr1iwUFhZCpVIhNjYWu3fvxrBhw67h1jqmsMbA8vfFGmh1AmTS9vcNIiIi6iwkgiAI9i6EJajVaqhUKpSXl8PT09PexWm3Bq0O0Yu3o0EnYN+zNyLEy8XeRSIiIrIaUz+/uZaQg5HLpAj1FkMKF0EkIiISMbA4IH2zEEcKERERiRhYHFCELzveEhERXY6BxQFxaDMREZExBhYHFO7D6fmJiIgux8DigPQ1LHmcnp+IiAgAA4tD0k/PX1ZdD3VtvZ1LQ0REZH8MLA7IXSGHr5szACCPQ5uJiIgYWK6q+iJw4iubX5ZDm4mIiJowsLSlrhr46E4gYxrw89s2vbR+aDNHChERETGwtE2uBMKGi8+3LwB+eBmw0UoG4VwEkYiIyICBpS1SKTDuZeCG58TXu5YB254BdDqrXzqcTUJEREQGDCxXI5EA1z8N3PIaAAlwYB2weRagte7oHcPkcex0S0RExMBismEPA3f8B5DKgaObgI33in1crCTCV5w87tylGjRorV+jQ0RE5MgYWMwRcydwz0ZA7gLk7AA+vB2ouWSVSwV4KOAsl0KrE3D+Uq1VrkFERNRRMLCYK+pmYPoXgEIF5O0H0icCFRcsfhmpVIIwbxcA7HhLRETEwNIe4SOAB7YCbgHAhaPAe+OAsjMWv4y+WejsRU7RT0REXRsDS3sFDQBmfgt4RQBlucB744ELxy16CQ5tJiIiEjGwXAufHsCD3wIB/YCKAuD9CUD+QYudvmkRRAYWIiLq2hhYrpVnMDDjGyB0KFB7CVg/Gfjze4ucmjUsREREIgYWS3D1AaZ/CfS8EaivAj6aChz74ppPq5+eP6+0GoKNZtglIiJyRAwsluLsBtyTAfT/B6CrBz59AMhKv6ZT6hdArNA04FK1dSeqIyIicmQMLJYkdwbu+C8Q9wAg6ICvngD2rmj36ZROMgR6KgCwWYiIiLo2BhZLk8qAiSuAUU+Jr3cuAXYsbveiiYYp+hlYiIioC2NgsQaJBLjpeSDp/4mv960CtswDtA1mn0rfLLTtaAGn6Ccioi6LgcWaRs4DJq8GJFLg8AfApzOABo1Zp/hHbDdIJcC23wvx2EeHUFuvtU5ZiYiIHBgDi7XFTgOmrgdkzsCJr4CP7gI0FSYfPirKH2unxcFZLsWO4xfwYPpBVGrMr6khIiLqyBhYbKHvJOC+TwFndyB3F/C/24DqiyYfPq5/ENIfGAo3Zxn2/VmK+979GRer6qxYYCIiIsfCwGIrPa4H7t8CuPgA5w+JU/mXnzP58JE9/bBh1gh4uzrhyN/lmPrOfhSU11ixwERERI6DgcWWusUBD24HPLsBJSfFRRNLTpt8+MBQL2yanYBglRKniypx59r9+Ku40ooFJiIicgwMLLbm30dcf8i3F1CeL4aWgiMmH94rwAOfPjoSPfzccO5SDe56ez9+P1duxQITERHZHwOLPXiFAQ9sB4IHAdUlQPpE4MxPJh/ezcsFn8xOQP8QT5RW1eGedT/jl79KrVhgIiIi+2JgsRd3f+D+r4GI6wCNGvjwduDkNpMP93NXYMOsERgW6YMKTQOmv3cA3524YMUCExER2Q8Diz0pPYFpnwJ9bgEaaoGN9wFHMkw+3FPphPUPDsPYvgHQNOgw64MsfHHY9I68REREHQUDi705uQBTPwAG3QMIWmDzLODnt00+XOkkw9ppcbg9thu0OgGpGdlI/ynXigUmIiKyPQYWRyCTA5PXACMeE19vXwD88LLJ6w85yaR47a5BmDGyOwBgyVfHsSLzFIR2rl9ERETkaBhYHIVUCox7GbjhOfH1rmXAtmcAnWnrB0mlErwwqR+eHNsbAPDGdzlY+tVx6HQMLURE1PExsDgSiQS4/mngltcASIAD68QmIm29iYdL8MTYKCy9rT8AIH3fGTy16QjquWgiERF1cAwsjmjYw8Ad/wGkcuDoJmDjvUBdtcmH3z+yO964ezDkUgk2Hz6H2R9kcdFEIiLq0BhYHFXMncDdGwC5C5CzA/hgilnrD00e3A3rpsdBIZfiuz+KMP29A1DXmlZTQ0RE5GgYWBxZ7yRg+heAUgXk/yKuP3Qp3+TDb4wOxAczh8NDIceB3Iu4Z93PKKnUWK+8REREVtKuwLJmzRpERkZCqVQiLi4Oe/bsaXXfgoIC3HvvvejTpw+kUilSU1Nb3O+zzz5Dv379oFAo0K9fP2zevLk9Ret8wkeIU/nr1x/6783AhWMmHz4s0gcbZo2An7szjp1X46639+PvMtObl4iIiByB2YElIyMDqampWLRoEQ4fPoxRo0ZhwoQJyMvLa3F/jUYDf39/LFq0CIMGDWpxn/379yM5ORkpKSk4cuQIUlJSMHXqVPzyyy/mFq9zCugLzNwB+EcDFQXAexPMmsp/QDcVNs0eiW5eLsgtqcKda/cj50KFFQtMRERkWRLBzMk6hg8fjiFDhmDt2rWGbX379sWUKVOQlpbW5rFjxozB4MGDsXLlSqPtycnJUKvV2LataWr68ePHw9vbGxs2bDCpXGq1GiqVCuXl5fD09DT9hjqSmjJgwz1A3n5ApgDueBfoN9nkwwvLa5Hy31+QU1QJb1cnpD8wDIPCvKxXXiIioqsw9fPbrBqWuro6ZGVlISkpyWh7UlIS9u3b176SQqxhufKc48aNa/OcGo0GarXa6NHpuXgDKZuB6ImAVgN8cj9w4F2TDw9SKfHJIwkYFOaFsup63Pvuz9h3usSKBSYiIrIMswJLSUkJtFotAgMDjbYHBgaisLCw3YUoLCw0+5xpaWlQqVSGR1hYWLuv36E4uQBT1wPxDwIQgK3/B3z3L5NnxfV2c8ZHDw1HYi9fVNVpMeP9g/j2WPv/7YiIiGyhXZ1uJRKJ0WtBEJpts/Y5Fy5ciPLycsMjP9/00TMdnlQG3Po6cMMi8fWe14AtcwFtg0mHuyvkeG/GUIzvH4Q6rQ6PfpiFT37tQt8/IiLqcMwKLH5+fpDJZM1qPoqKiprVkJgjKCjI7HMqFAp4enoaPboUiQS4/hlg0ipAIgUOf2jWBHMKuQxv3RuL5Pgw6ATgmU9/w7u7/7JyoYmIiNrHrMDi7OyMuLg4ZGZmGm3PzMzEyJEj212IhISEZufcsWPHNZ2zy4i7H0j+CJArgZxvgfW3AVWlJh0ql0nxyh0xeGR0DwDAS1tP4NVv/+CiiURE5HDMbhKaP38+/vOf/+C9997DiRMn8OSTTyIvLw+zZ88GIDbVTJ8+3eiY7OxsZGdno7KyEsXFxcjOzsbx48cN7z/xxBPYsWMHli1bhj/++APLli3Dzp07W52zha4QfQswfYvYKffvg8B744CysyYdKpFIsPCWvlgwPhoAsPqHP7Hoi9+h5aKJRETkQMwe1gyIE8f9+9//RkFBAQYMGIAVK1Zg9OjRAIAZM2bgzJkz+PHHH5su0kJflIiICJw5c8bw+tNPP8Vzzz2Hv/76Cz179sRLL72E22+/3eQydYlhzVdTfBL48A6gPB9wDwKmfQoExZh8+Me/5GHRF0chCMDEgcF4fepgOMs5GTIREVmPqZ/f7QosjoiBpZH6vBhaio4DCk/g7o+ByFEmH/71b+fxZEY26rUCru/tj7XThsDVWW7FAhMRUVdmlXlYqAPwDAEe2AZEJAIaNfDh7cAx05c5mDgwBP+5fyhcnGTYdaoYKf89gPJqLppIRET2xcDSGbl4AdM+B/reBmjrgE0PAL+8Y/Lh1/f2x4cPDYfKxQlZZ8uQvG4/CsprrFdeIiKiq2Bg6ayclMBd6cDQhwEIwLZngJ1LTZ5gLi7CG588koAADwX+KKzAmFd/xNKvjuGCutaqxSYiImoJ+7B0doIA7FkOfP8v8fWge4HbVgEyJ5MOzyutRmrGYRzKuwQAcJZLcc/QMMwe0xPBKhcrFZqIiLoKdrolY4c/BLY8DghaoNfNwNT/Ac5uJh0qCAL2ni7BGztz8OvZMgCAs0yKqUND8eiYXujmxeBCRETtw8BCzZ36VlwwsaEG6BYH3PsJ4OZn8uGCIGD/n6VY+V0ODuReBAA4ySS4My4Mj43piTAfV2uVnIiIOikGFmpZ/kHg46lAzUXApyeQ8jng3d3s0/z8VylWfZeDfX+Ks+rKpRLcPqQb5tzQCxG+ptXcEBERMbBQ60pygA9uB8rzAPdA4L5NQPCgdp3q4JmLWPVdDvbklAAAZFIJpgzuhrk39kKkH4MLERG1jYGF2qYuAD66C7hwFHD2AO7+EOgxpt2nyzpbhlXf5WDXqWIAgFQCTB4s1rj0CnC3UKGJiKizYWChq6stBzbeB5zZA0idgH+8DcTceU2nzM6/hDe/y8F3fxQBEBeVnjQwBPNu7IWoQA9LlJqIiDoRBhYyTYMG+HwWcPwL8fX4V4ARj17zaY/+XY5V3+cg8/gFAGJwuWVAMObd1AvRQfz3ISIiEQMLmU6nA7Y/CxxonA038QngpiWA9NrnFTx2vhxvfnca248VGraN7x+EeTf1Qv8Q1TWfn4iIOjYGFjKPIAA/rQR2LhFfD7wbmPyWyRPMXc0fhWq8+d1pbP29wDDZ7s39AvH4jVGICWVwISLqqhhYqH2yPwa+nCtOMNfzJmDqekBhuU6zpy5U4K3vT+Or384bgsuN0QF4/KYoDA7zsth1iIioY2BgofbLyQQ+mQ7UVwMhscC9mwB3f/PPIwhAfU3jowqoqxbPWV+N88Wl2JGdi9/PFEAJDVygQT8/ORLCXBDkohP3q6tqPLYaCOgr9q3x6WH5+yUiIrthYKFr83cW8PFdQHWpGBLiZojh4fIQ0eJzfTBp3A4L/nhJpEC/yWIfm5BYy52XiIjshoGFrl3JaeDDfwCX8q79XHIl4OQqrl/k5NLseaWgwNGiOhwrbkCVoECN4IxAPx+M7h+BngEq4PfPgNOZTeeLvF4MLj1vFIcgERFRh8TAQpZRcUFc7bm2HHB2FYOGk2vj88bAYfTcrXGfK55LZSZdLv9iNdb8+Cc+zcpHvVb80RwW6YOHrovE9aoiKA68BRz9VOxjAwBBMUBiKtBvCiCTW+d7QEREVsPAQh3a32XVeHvXn/jk4N+o0+oAAC5OMozu7Ycp3XW44dImKH/7sLHZCYBXOJAwD4idJgYoIiLqEBhYqFMoKK/Bf/fkYuvRApwvrzVsl0kluCFchkddf8Tg8xshqxVXj4aLDzD8EWDYLMDVx06ltpCaS2IH6JPfAKWngaBBQNgwIHwE4BtlkXlyiIjsjYGFOhVBEHDsvBo7jl/AjmOF+KOwwvCeEhrM9T6AFN2XUGnOixudXIHYFCBhDuAdYadSt0P538DJbcAfXwNn9gK6hpb3c/EGQoc1BZiQIZ23Zqm2HCj9U+z87eJl79IQkYUxsFCnln+x2hBeDp65CJ0AyKDFBOkBzFN8gz7CXwAAQSKDZMDtYgfdoBg7l7oFggAUHQf+2CqGlIJs4/f9o4HoW4GggUDhb0DeL8C5LKChxng/qVzcJ3yEGGLCRgCewTa7DYvQNgAX/wQu/A5cONb4OC6uKg4Achdg4F1A/EwgZLBdi0pElsPAQl3Gxao6fP9HETKPF2LXqWLU1muRKP0ds2VfYZTsd8N+DZE3Qj76SaD7KPuOLNI2APm/AH98Izb3lJ257E2JGDr63CIGFd+eLRxf3xRe8hsfFQXN91OFA+HDgbDGR2B/kzs/W11l0WWh5JgYUopPAlpNy/srVWJNi163eGDoQ0D/fwBOStuUmYisgoGFuqSaOi32ni5B5vFC7DxRhODqk5gt/wq3SH+BTCL+qJeqBkA++kmoYv9huw/wumrgz++Bk1vFJp+ai03vyZVAjxuA6FuA3hPMn6RPEIDy/MsCzM9iCBB0xvs5uwOh8WLtS9gwIHQooLTy/yv1tUDxH2Itkj6YXDgGVBW3vL+TGxDYTwxXAf3Fr4H9AKUXkPczcPA/wPEvAV29uL+Lj9jROv4BTipI1EExsFCXp9UJyDpbhszjhTj6+xHcUvEZpsp+hFIiftgVyEKQ03MGwm6YichgP8sXoKoEOLVdbO7583vjZhwXb6D3eLEWpeeN4hBwS6pVi01H+hqY/INAXcUVO0nEQBA2vKkpySuifbVP+tBkCCWNAaX0dNMQ9Cuv7dOjMZAMaAopXt2v3pm4sgg4tB749X1A/XfT+XrdJNa6RCU5Tk0SEV0VAwvRZQRBQE5RJXYfPgGPI//FuOqv4CWpAgAUCypsUU5CZcz9GD0wCoNCvSCVtrPJ6OJfjf1RvhFrOi6v5fAKB/rcKoaU8ATbzhuj0wJFJ8Qy5R8QaysunW2+n3tQU0fesOFivxi5s/E+tWrxXPraEn3tiUbd8rVdvBtDSf+mmpOA6GsPaTotcOpbsdblz++atqvCgfgZQOz09i0pQUQ2xcBC1IbC4hLkf/cOInPS4actAgBUCkps0N6IL5VTMLB/PyT1C0RCT18o5G38tS4IwPnDjf1Rtoof3pcLGghETxSbewIHONasvBWFYu2Lvimp4EhTU4ueXAl0ixPLrq9BaSnoAGLHX78+TcFEX3PiEWz9+y79E8h6Hzj8IVBT1lgeJ6D/FLHWJWy4Y33viciAgYXIFNp6VB/+BPW7V0KlPgUAqBdk+FKXiLcbJqLQuTuu7+OPpH6BGBXlDx83Z6ChDji7tzGkbAPU55rOJ5EB3RPFkNJnglir0lHU14jhK6+xFib/F+O+NpfzCGlqxtHXnvhGNa+NsbX6GuDYZrHW5VxW0/aA/sDQmcDAqYDCw37lI6JmGFiIzCEIwOmd0O1dCenZvYbNO7WxeLthEv4QwjFG9humuh/B8IYsKLSVTcc6uQFRY8XmnqibO/6EdXqCAJTkiMGl6IQYvvS1Jx3hHs8fBg7+V1zKQd9/yNkDGHS3GF4C+tq3fEQEgIHF3sWhjuzvX4Gf3oBw4itIGleb1kIKGZr6oxQLKuyRDkVJt5sQNHg8rusbKta+kOOpKQOyN4i1Lhf/bNoecR0w9EEgepL9a4aIujAGFqJrVXIa2P8mkP0xoK1Dg3dP5HiPxleaIfjwb3+oNU0BRiIBBoZ6YUxvf4zp44+BoV6QtbfjLlmHTgfk7hKDy8mtTR2i3QKAuPuBuBmAKtSuRSRySBUXxP9nTu8E7nzf4gGfgYXIUqoviiNgvLsbNtVrdTh0tgw/nirGjyeLcaLAeISMt6sTRjeGl1FR/vBzV9i40NSm8nPAof8BWelA5QVxm0QqTtg3dCYQOYZrNelVFgO/bQTOZ4tD0YMGiP2WvCP5PerMSv8UZ98+8TXw90GgsbYZ0z4XpxCwIAYWIhu6oK7FrpPF+PFUEfbklKCitmkNIIkEiOmmwpje/ri+TwAGh7H2xWFo68Vfygf/C5zZ07Tdp6cYXAbfKw7L7mq0DeJQ8UPrxbmEWlrTytkdCOjXFGCCYsTXCnfbl5eu3eUjHv/4Wpzw8XLd4sQpGQYmW7wmkoGFyE4atDocyruEH08W4ceTxTh+Re2Ll6sTRkX5NwYY1r44jKI/gF/fA45saJpTRq4EBtwphpduQ+xbPlso/VMcGn5kg/FyD93ixIkOy84CF46K36sWl1GQAD6RTQEmcIAYaFRhHFbuiLT1wNmfGkPKN8YjHqVycRmT6Ma5ozxDrFYMBhYiB1GkrsWPp4qx62Qx9uQUQ11r/NdqTDcVxvQRm48Gh3mz9sXeNJXA0U1iX5cLTWtRIaC/OFS9zwRxdezO0hxSVw2c2AIc+kAcrq/n4iOOqIpNEYewX07bAJTmAIW/iwGm8Hfxe6VvXruSUtU4/H1AU41MQF/AycV699UeOi1QXSrOplxVLD70z6tLAPdAcW6l4IFik1hHDGF1VeLM2ye+FmvPai81vacf8Rg9URzxaKPaRQYWIgfUoNXhcH5T7cux88a1LyoXJ4yK8sOYPgG4vrc//D1Y+2I3giDOR3PwP8DxLwBtXdN7bv5A1Digz3hxHaiO1gwiCMD5Q2JI+f2zy2YpblziIDZF7M9jbufKymLjAFP4O1BysuUmJYkM8O1l3KQUOADwCLJsEGjQtBxAWnpeXQpDX42rUajEMgcPbAwxgwC/3radwdpUVaWNy4R83bhMSG3Te65+YgiPngj0uN4uIZKBhagDKKqoxe5TJfjxpNj3pbzGeKbZAd08MaZ3AEZF+aF/NxXcFQ74y7ArqL4I5OwQJwo8/Z3xukwyBRA5Smwy6T0e8AqzXzmvpqoUOPqJGFSKjjVt94oQQ8rgeyw/UqpBI67ErQ8w+kDT2qSErr7Nm5T8+jSFJ0EANBWmBZCqEkBT3vJ1WiURy+AeALj5iaPI3APEGqfyPKDgN3FG68sDrJ5cKfbjCW4MMEGDxNope9QklZ0VR/ac+BrI29d8mZDoSUDfieIs0HZee4uBhaiDadDqcOTvS/jxpDjy6Oi55r9ow31c0TfYA9FBnugb7Im+wR4I83Zt/9pHZL6GOvED4OR24NQ2oOyM8fuBMWLNS+/xjtF0pNMCf/0ghpSTW5s+aGUKoN9tYlDpPsq25RQEsY/MlU1KpaebrzIOiMss+PQQZzKuKjKuITCF1EmsFXP3FwNIa8/1weRqtSTaerFTasFvQOFvjV+PtrDAKMSaJL/el4WYgWIYc/Ey7x6uRhDEpTP0nWYLfzN+PyimcZmQWx1umRAGFqIOrrhCg92nivHjqWIcyC3FBXVLnRwBN2cZ+gR5oG+wJ6KDPdEv2AN9gjxZG2MLgiDWHpzaJgaYvw8Yf+C6BQC9k4DeE4CeN1h+Ve62lJ0BDn8kziNkWNUa4odmbAoQc6fjjYCqrxFrLy5vUrpwrOVaEic3sQbEPaAxbPiL4aOl50ov639A63RAWa64Jpc+xBQcEfu+tMQrQvy3CB4o1sQEDxSbw8y6placiVofUi4PzxIpED6ysdPsLUbTMjgaBhaiTuZiVR3+KFTjREEF/ihQ40ShGqcuVKKuoYW/SCHWxkQ3Bpm+weJX1sZYWVUpcDqzjaaj0UDvcWKfAWtMUldfK35wHVovTpKnp/QS11GKTRE/GDsSQRAX3izJARSeTSHFluGvvfQ1SYaamCPi8/K8lve/vFNva51762vFf9sTX4k/Z5cHIrkS6HmjGFJ6jxe/Vx0AAwtRF9Cg1SG3pAonCitwokAtBpmCChSqW64y19fGRAc3NikFeaBPkAc8lE42LnkX0FAnDhk9tV38YLlylWtD09EEICT22ppkCo6ITT5HPwFqL6uN6DFGDCnREwEnZfvPT5ZVfVFsQrq8JqY0p+XmsMs796rPATk7gfqqpveVKjGcRE8Uw0pH6wAOKweWNWvW4NVXX0VBQQH69++PlStXYtSoUa3uv2vXLsyfPx/Hjh1DSEgInnnmGcyePdvwfnp6Oh544IFmx9XU1ECpNO1/MgYWoiZlVXU4UajGHwWNQaawAicvVLRaGxPm44K+QU1NStFBngj3YW2MxQiC2Ofh1PaWm47cA4GoJPGDx9Smo5oycWHHQ+uN+yt4hgKx9wGD7wO8Iyx/L2QdddVi81fhkaYQ01rnXo8QsRal70QgIhGQdew/OKwWWDIyMpCSkoI1a9YgMTER77zzDv7zn//g+PHjCA8Pb7Z/bm4uBgwYgIcffhiPPPIIfvrpJzz22GPYsGED7rjjDgBiYHniiSdw8uRJo2ODgkxvz2NgIWpbg1aHM6VVOK5vUmoMMgXlLdfGuOprY4LEEBMb7o3oIA/IZZ1k/hF7qioVRx2d2gac/r7lpiN9x93Lm450OuDMbnFyt+NbmiZvkzmLH2CxKWKtip1HfZCFaOvFPlKFjZ16nd2a5gFyoE6z18pqgWX48OEYMmQI1q5da9jWt29fTJkyBWlpac32X7BgAbZs2YITJ04Yts2ePRtHjhzB/v37AYiBJTU1FZcuXTKnKEYYWIjap6yqDn8UVjT2j2msjSmsgKaF2hg3ZxkGh3shLsIH8RHeiA33YnPStbpa01FQjBhcpE5A9kfG7wcOEEPKwKmAq49ty01kIaZ+fps1jKCurg5ZWVl49tlnjbYnJSVh3759LR6zf/9+JCUlGW0bN24c/vvf/6K+vh5OTuIvu8rKSkRERECr1WLw4MH417/+hdjY2FbLotFooNE0jZpQq9Wt7ktErfN2c0ZCT18k9PQ1bBNrY6obA4wav59T41BeGSpqG/DT6VL8dLoUgPhHXp9AD8R390Z8hA/iIrwR6u0CSSf668/q5M5iM1DPG4Dxr4hNRye3Aae+FZuOCo+KDz2FpzjCJzZF7PvC7zV1EWYFlpKSEmi1WgQGBhptDwwMRGFhYYvHFBYWtrh/Q0MDSkpKEBwcjOjoaKSnpyMmJgZqtRpvvPEGEhMTceTIEURFRbV43rS0NCxdutSc4hORieQyKXoFuKNXgDsmDRLXENHpBOQUVeLXsxeRdaYMv54tQ97F6sbamQp8+LM48iHQU2EIL/HdvdE32BNObEYyjUQiTlkf0BcYNf+ypqPt4pDfAXcAfScBzq72LimRzbVrooYr/3oSBKHNv6ha2v/y7SNGjMCIESMM7ycmJmLIkCF48803sWrVqhbPuXDhQsyfP9/wWq1WIyzMgWeYJOrgpFIJ+jSOKrpvuNiZs0hdi6yzYnj59WwZjp0rxwW1Bt8cLcA3R8XF81ycZBgUphJDTHdvDAn3hsqFzUgmcfMVZ58dfI+9S0Jkd2YFFj8/P8hksma1KUVFRc1qUfSCgoJa3F8ul8PX17fFY6RSKYYOHYqcnJxWy6JQKKBQcJ0VInsK8FRiQkwwJsQEAwBq6rQ48vclZJ0tMzzKa+rx818X8fNf4lTsEgnQO8ADcd29ER8hNiWF+bAZiYjaZlZgcXZ2RlxcHDIzM/GPf/zDsD0zMxOTJ09u8ZiEhAR89dVXRtt27NiB+Ph4Q/+VKwmCgOzsbMTExJhTPCKyMxdnGUb08MWIHuIfIzqdgD+LK8UamDNlyDp7EWdKq3HygjjM+uNfxGYkfw8F4sLFJqS4CG/0D1HBWc5mJCJq0u5hzW+//TYSEhKwbt06vPvuuzh27BgiIiKwcOFCnDt3DuvXrwfQNKz5kUcewcMPP4z9+/dj9uzZRsOaly5dihEjRiAqKgpqtRqrVq3CBx98gJ9++gnDhg0zqVwcJUTUMRRXaHAoT6x9+fXMRRw9V456rfGvIYVcikFhXmINTGMzkpermSsHE1GHYJVRQgCQnJyM0tJSvPjiiygoKMCAAQOwdetWRESIbdoFBQXIy2uadjgyMhJbt27Fk08+idWrVyMkJASrVq0yhBUAuHTpEmbNmoXCwkKoVCrExsZi9+7dJocVIuo4/D0UGNc/COP6i/Ms1dZrcfRcuaEGJutsGcqq63Eg9yIO5Dat6BuiUiLC1w3d/dzQ3de18asbInxdoXTivCNEnR2n5icihyIIAv4srjKEl1/PluGv4qo2jwlWKdGdYYaoQ+JaQkTUaVyqrsNfJVU4U1KFM6XVjV+rkFtShYrahjaPbQozro0hxg2RfgwzRI6CgYWIOj1BEFBWXY8zpcZh5mxjmFGbEGYifF0RaaiRYZghsjUGFiLq0iwZZiJ83eDnroDSSQqlXAaFkxRKJxkUcuOv+vcUcimHaROZiIGFiKgVgiDgUnU9ctsZZkzhLJdCqQ80lwedy77qw47i8tDjJIVC3vyrt6sTega4I8BDwTBEnYrVRgkREXV0EokE3m7O8HZzxpBwb6P3Lg8zYoCpxtnSKlyqrkdtvRaaBh1q67Woa/xa26CDpvGrVtf0919dgw51DTqLhJ/LeSjl4rIJ/u6G5RN6Bbgj1NsVMimDDHVerGEhIrKQeq3OEGj0Xy9/rqnXQdOgRe1lX43eNxxjvJ+mXofiSg3OllZB18pvbIVcih76ENP4NSrQHd193TgJHzk01rAQEdmYk0wKJ5kU7grr/GrVNGhxpqQaOUUVOF1UaXj8VVIFTYMOJwrUOFFgvHK9TCpBhI8regY0hZmoQHf09HeHm5XKSWQNrGEhIurgtDoBf5dVI+dCJU4XNwWZP4sqUaFpvUkqRKU0BJmoAA9D85KPG2cVJtthp1sioi5OEARcUGsaA0zFZWGmCiWVmlaP83FzRi9/d/QMcEdUY4jp4e+GQE8lnGRsXiLLYmAhIqJWXaquM2pWOl1ciZwLlTh3qabN43zdnOHvoUCgpxIB+q+eCgR4iF8DPZXwd1ew3wyZjIGFiIjMVl3XgL+Kq4zCTE5RBfIuVjdbpLItPm7OCPBQIMBTiUAPhSHM6LcFeCjg76GAQs4J+ro6drolIiKzuTrLMaCbCgO6qYy263QCyqrrUFShwQV1LYoqNChq/Nr0WoOiilrUawVcrKrDxao6/FFY0eb1vF2dxFqZK2ttLgs2AZ4MNsTAQkREJpBKJfB1V8DXXYG+wa3/FazTCbhUU4+iilpcUIthplgfatQaXKgQvxZXaFCn1aGsuh5l1fVXDTYqFyco5OIoLLlMArlUArm08blM2vha0vL7UnEfJ5m4TSaViM9lUjhJJZA17uckE5/r9zM6ViqBj5szQrxcEOipZJOXHTCwEBGRxUgbP9h93JwRHdT6fvoJ+vQBpq1amzqtDuU19ba7iauQSAA/dwVCVEoEq1wQ7KVESOPXYJULQryUCPBQciI/C2NgISIim7t8tuGrBZvymnoUV2igaZxNuEGnQ71WQINWfG74qhO31Wsbn+sENGj174vP6xu/anWCeA7DceJ+9ToBWsP5jc9ZUqnB+fJa1DXoUFwh1hId+bu8xXLLpBIEeigQ7OWCYJUSIY1f9YEmWOUCXzdnSBlqTMbAQkREDksikcDL1Rlero4xN4wgCCitqkPBpVqcL69BwaUaFJTX4nx5reF5oboWWp2A843bW+MskyJIpTQONF4uhpqbEC8lVC5OXDuqEQMLERGRiSQSCfzcFfBzVyAmVNXiPlqdgOIKTWOgqUVBeQ3O6782BpviSrGpK+9iNfIuVrd6PRcnmaHJyUMph0QCSCBB43+QSCTQxxnJldsa35BActl7Ta/1x+CK95sf0xSYZl4XiTAf13Z+964NAwsREZEFyaQSBKmUCFIpgfCW96lr0OGCuhYF5VcEmsavBeW1uFhVh5p6Lf4qrsJfxVW2vYlW3DY4hIGFiIioq3CWSxHm49rmh39tvVYMNJfEmpmaugYIAARBbJrSPwfQ+Fx8IQiA+K7+edO2y2deEwSh2fuXH4Nm1xAQ5Km03DfBTAwsREREDkjpJEOknxsi/dzsXRSHwIHkRERE5PAYWIiIiMjhMbAQERGRw2NgISIiIofHwEJEREQOj4GFiIiIHB4DCxERETk8BhYiIiJyeAwsRERE5PAYWIiIiMjhMbAQERGRw2NgISIiIofHwEJEREQOr9Os1qxfVlutVtu5JERERGQq/ee2/nO8NZ0msFRUVAAAwsLC7FwSIiIiMldFRQVUKlWr70uEq0WaDkKn0+H8+fPw8PCARCKx2HnVajXCwsKQn58PT09Pi523I+nq34Oufv8Avwe8/659/wC/B9a8f0EQUFFRgZCQEEilrfdU6TQ1LFKpFKGhoVY7v6enZ5f8Ib1cV/8edPX7B/g94P137fsH+D2w1v23VbOix063RERE5PAYWIiIiMjhMbBchUKhwAsvvACFQmHvothNV/8edPX7B/g94P137fsH+D1whPvvNJ1uiYiIqPNiDQsRERE5PAYWIiIicngMLEREROTwGFiIiIjI4TGwXMWaNWsQGRkJpVKJuLg47Nmzx95Fsom0tDQMHToUHh4eCAgIwJQpU3Dy5El7F8tu0tLSIJFIkJqaau+i2NS5c+cwbdo0+Pr6wtXVFYMHD0ZWVpa9i2UTDQ0NeO655xAZGQkXFxf06NEDL774InQ6nb2LZjW7d+/GpEmTEBISAolEgi+++MLofUEQsGTJEoSEhMDFxQVjxozBsWPH7FNYK2jr/uvr67FgwQLExMTAzc0NISEhmD59Os6fP2+/AlvB1X4GLvfII49AIpFg5cqVNikbA0sbMjIykJqaikWLFuHw4cMYNWoUJkyYgLy8PHsXzep27dqFOXPm4Oeff0ZmZiYaGhqQlJSEqqoqexfN5g4ePIh169Zh4MCB9i6KTZWVlSExMRFOTk7Ytm0bjh8/juXLl8PLy8veRbOJZcuW4e2338Zbb72FEydO4N///jdeffVVvPnmm/YumtVUVVVh0KBBeOutt1p8/9///jdef/11vPXWWzh48CCCgoJw8803G9Zy6+jauv/q6mocOnQIixcvxqFDh/D555/j1KlTuO222+xQUuu52s+A3hdffIFffvkFISEhNioZAIFaNWzYMGH27NlG26Kjo4Vnn33WTiWyn6KiIgGAsGvXLnsXxaYqKiqEqKgoITMzU7j++uuFJ554wt5FspkFCxYI1113nb2LYTe33nqr8OCDDxptu/3224Vp06bZqUS2BUDYvHmz4bVOpxOCgoKEV155xbCttrZWUKlUwttvv22HElrXlfffkgMHDggAhLNnz9qmUDbW2vfg77//Frp16yb8/vvvQkREhLBixQqblIc1LK2oq6tDVlYWkpKSjLYnJSVh3759diqV/ZSXlwMAfHx87FwS25ozZw5uvfVWjB071t5FsbktW7YgPj4ed911FwICAhAbG4t3333X3sWymeuuuw7fffcdTp06BQA4cuQI9u7di1tuucXOJbOP3NxcFBYWGv1OVCgUuP7667vk70RA/L0okUi6TK0jIC40nJKSgqeffhr9+/e36bU7zeKHllZSUgKtVovAwECj7YGBgSgsLLRTqexDEATMnz8f1113HQYMGGDv4tjMxo0bcejQIRw8eNDeRbGLv/76C2vXrsX8+fPxz3/+EwcOHMDjjz8OhUKB6dOn27t4VrdgwQKUl5cjOjoaMpkMWq0WL730Eu655x57F80u9L/3WvqdePbsWXsUya5qa2vx7LPP4t577+1SiyEuW7YMcrkcjz/+uM2vzcByFRKJxOi1IAjNtnV2c+fOxW+//Ya9e/fauyg2k5+fjyeeeAI7duyAUqm0d3HsQqfTIT4+Hi+//DIAIDY2FseOHcPatWu7RGDJyMjAhx9+iI8//hj9+/dHdnY2UlNTERISgvvvv9/exbMb/k4UO+Defffd0Ol0WLNmjb2LYzNZWVl44403cOjQIbv8m7NJqBV+fn6QyWTNalOKioqa/YXRmc2bNw9btmzBDz/8gNDQUHsXx2aysrJQVFSEuLg4yOVyyOVy7Nq1C6tWrYJcLodWq7V3Ea0uODgY/fr1M9rWt2/fLtHpHACefvppPPvss7j77rsRExODlJQUPPnkk0hLS7N30ewiKCgIALr878T6+npMnToVubm5yMzM7FK1K3v27EFRURHCw8MNvxfPnj2Lp556Ct27d7f69RlYWuHs7Iy4uDhkZmYabc/MzMTIkSPtVCrbEQQBc+fOxeeff47vv/8ekZGR9i6STd100004evQosrOzDY/4+Hjcd999yM7Ohkwms3cRrS4xMbHZUPZTp04hIiLCTiWyrerqakilxr8iZTJZpx7W3JbIyEgEBQUZ/U6sq6vDrl27usTvRKAprOTk5GDnzp3w9fW1d5FsKiUlBb/99pvR78WQkBA8/fTT+Pbbb61+fTYJtWH+/PlISUlBfHw8EhISsG7dOuTl5WH27Nn2LprVzZkzBx9//DG+/PJLeHh4GP6qUqlUcHFxsXPprM/Dw6NZfx03Nzf4+vp2mX48Tz75JEaOHImXX34ZU6dOxYEDB7Bu3TqsW7fO3kWziUmTJuGll15CeHg4+vfvj8OHD+P111/Hgw8+aO+iWU1lZSVOnz5teJ2bm4vs7Gz4+PggPDwcqampePnllxEVFYWoqCi8/PLLcHV1xb333mvHUltOW/cfEhKCO++8E4cOHcLXX38NrVZr+L3o4+MDZ2dnexXboq72M3BlSHNyckJQUBD69Olj/cLZZCxSB7Z69WohIiJCcHZ2FoYMGdJlhvUCaPHx/vvv27todtPVhjULgiB89dVXwoABAwSFQiFER0cL69ats3eRbEatVgtPPPGEEB4eLiiVSqFHjx7CokWLBI1GY++iWc0PP/zQ4v/3999/vyAI4tDmF154QQgKChIUCoUwevRo4ejRo/YttAW1df+5ubmt/l784Ycf7F10i7naz8CVbDmsWSIIgmD9WERERETUfuzDQkRERA6PgYWIiIgcHgMLEREROTwGFiIiInJ4DCxERETk8BhYiIiIyOExsBAREZHDY2AhIiIih8fAQkRERA6PgYWIiIgcHgMLEREROTwGFiIiInJ4/x+aBegTc8BhswAAAABJRU5ErkJggg==", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "plt.plot(hist.history['loss'])\n", + "plt.plot(hist.history['val_loss'])\n", + "plt.legend(['Train loss', 'Validation loss'])" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 53, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "\u001b[1m313/313\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 3ms/step - accuracy: 0.9858 - loss: 0.0517\n", + "\n", + "Loss, Accuracy = [0.040652498602867126, 0.9890000224113464]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print(\"\\nLoss, Accuracy = \", model_2.evaluate(x_test, y_test))" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "Как видите, точность довольно сильно подскочила. Попробуйте поиграться числом параметров и слоёв так, чтобы их стало меньше, а качество сетки стало лучше. Попробуйте обучать нейросетку большее количество эпох. \n", + "\n", + "Снова посмотрим на ошибки. " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 64, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "\u001b[1m313/313\u001b[0m \u001b[32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[37m\u001b[0m \u001b[1m1s\u001b[0m 3ms/step\n" + ] + } + ], + "source": [ + "y_pred = model_2.predict(x_test)\n", + "y_pred_classes = y_pred.argmax(axis=1)\n", + "\n", + "errors = y_pred_classes != y_ts\n", + "\n", + "x_err = x_ts[errors]\n", + "y_err = y_ts[errors]\n", + "y_pred = y_pred_classes[errors]" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 65, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "cols = 8\n", + "rows = 2\n", + "fig = plt.figure(figsize=(2 * cols - 1, 2.5 * rows - 1))\n", + "for i in range(cols):\n", + " for j in range(rows):\n", + " random_index = np.random.randint(0, len(y_err))\n", + " ax = fig.add_subplot(rows, cols, i * rows + j + 1)\n", + " ax.grid('off')\n", + " ax.axis('off')\n", + " ax.imshow(x_err[random_index, : ], cmap='gray')\n", + " ax.set_title('real_class: {} \\n predict class: {}'.format(y_err[random_index], y_pred[random_index]))\n", + "plt.show()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3 (ipykernel)", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.12.4" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 4 +}